JPWO2012153568A1 - 医用画像処理装置 - Google Patents

Abstract

本発明の医用画像処理装置は、画像の各画素毎に特徴量を算出する特徴量算出部と、注目画素の特徴量と、注目画素の周辺に位置する複数の画素の特徴量と、を比較した比較結果に基づき、注目画素が凹凸構造の局所領域に属するか否かを判定する判定部と、凹凸構造の局所領域に属すると判定された画素群を候補領域として抽出し、凹凸構造の局所領域に属しないと判定された画素群を非候補領域として抽出する候補領域抽出部と、候補領域の画素群に基づいて取得される情報及び非候補領域の画素群に基づいて取得される情報のうちの少なくとも一方を用い、候補領域抽出部による抽出結果を補正する候補領域補正部と、候補領域補正部により補正された候補領域に基づき、線状構造が存在する領域を検出する線状構造検出部と、を有する。

Description

本発明は、医用画像処理装置及び医用画像処理方法に関し、特に、体腔内の生体組織を撮像して得た画像に対して処理を行う医用画像処理装置及び医用画像処理方法に関するものである。

内視鏡及び医用画像処理装置等を具備して構成される内視鏡システムが従来広く用いられている。具体的には、内視鏡システムは、例えば、被検体の体腔内に挿入される挿入部と、前記挿入部の先端部に配置された対物光学系と、前記対物光学系により結像された体腔内の被写体を撮像して撮像信号として出力する撮像部とを有して構成される内視鏡と、前記撮像信号に基づき、表示部としてのモニタ等に前記被写体の画像を表示させるための処理を行う医用画像処理装置と、を具備して構成されている。そして、前述のような構成を具備する内視鏡システムにより、例えば、胃等の消化管粘膜における粘膜の色調、病変の形状、及び、粘膜表面の微細な構造等の様々な所見を観察することが可能となっている。

一方、例えば八尾建史他、「早期胃癌の微小血管構築像による存在および境界診断」、消化器内視鏡 Ｖｏｌ．１７ Ｎｏ．１２、ｐｐ２０９３−２１００（２００５）にあるような、内視鏡等により被写体を撮像して得た画像データに基づき、体腔内の粘膜表層において微小血管またはｐｉｔ（腺開口部）の構造等が存在する領域を抽出し、前記領域の抽出結果を提示することにより病変の発見及び診断を支援可能な、ＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ、または、Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）と呼ばれる技術の研究が近年進められている。

また、例えば中川俊明他、「眼底画像診断支援システムのための血管消去画像を用いた視神経乳頭の自動認識及び擬似立体視画像への応用」、電子情報通信学会誌．Ｄ Ｖｏｌ．Ｊ８９−Ｄ Ｎｏ．１１、ｐｐ．２４９１−２５０１（２００６）には、内視鏡等により被写体を撮像して得た画像データに基づき、血管が存在し得る領域としての血管候補領域を抽出し、さらに、前記血管候補領域の抽出結果に対して領域の拡張または縮小等の補正処理を施すことにより、実際に血管が存在するとみなすことが可能な領域としての血管領域の検出結果を得る技術が開示されている。

ところで、赤血球内のヘモグロビンは、ＲＧＢ光を構成する各波長帯域のうち、Ｇ（緑色）光の帯域において強い吸収特性を有している。そのため、例えば、血管を含む被写体にＲＧＢ光が照射された際に得られた画像データにおいては、血管が存在する領域のＧ（緑色）の濃度値が、血管が存在しない領域のＧ（緑色）の濃度値に比べて相対的に低くなる傾向にある。そして、このような傾向を考慮した技術として、例えば、内視鏡等により被写体を撮像して得た画像データに対してバンドパスフィルタを適用することにより、血管候補領域の抽出を行う技術が知られている。

しかし、例えば、血管候補領域の抽出結果に対する補正処理において、画像データの全域に一様な処理を施した場合、局所的に色調の変化が生じている領域に対応できないため、血管領域の未検出箇所及び（または）誤検出箇所が生じ易くなる、という課題がある。

また、血管を含む被写体を撮像して得た画像データに対してバンドパスフィルタを適用した場合には、バンドパスフィルタを通過する周波数帯域の領域のみが血管候補領域として抽出されるため、血管領域の未検出箇所及び（または）誤検出箇所が生じ易くなる、という課題がある。

一方、例えば、消化管粘膜を撮像して得た画像データから血管領域を検出する場合においては、粘膜の色、照明光の照明状態、及び、血管の周辺の粘膜における連続的な色調の変化等の複合的な要因により、血管領域の検出結果の精度が比較的大きく変化してしまう、という課題が生じている。

本発明は、前述した事情に鑑みてなされたものであり、画像に含まれる血管を精度良く検出することが可能な医用画像処理装置及び医用画像処理方法を提供することを目的としている。

本発明の医用画像処理装置は、生体組織を撮像して得た画像の各画素毎に特徴量を算出する特徴量算出部と、前記画像内の第１の注目画素において算出された前記特徴量と、前記第１の注目画素の周辺に位置する複数の画素において算出された前記特徴量と、を比較した比較結果に基づき、前記第１の注目画素が凹凸構造の局所領域に属するか否かを判定する判定部と、前記判定部により前記凹凸構造の局所領域に属すると判定された画素群を前記画像内において線状構造が存在すると推定される候補領域として抽出し、前記判定部により前記凹凸構造の局所領域に属しないと判定された画素群を前記画像内において前記線状構造が存在しないと推定される非候補領域として抽出する候補領域抽出部と、前記候補領域の画素群に基づいて取得される情報、及び、前記非候補領域の画素群に基づいて取得される情報のうちの少なくとも一方を用い、前記候補領域抽出部による抽出結果を補正する候補領域補正部と、前記候補領域補正部により補正された前記候補領域に基づき、前記画像において前記線状構造が存在する領域を検出する線状構造検出部と、を有する。

本発明の実施例に係る医用画像処理装置を具備する医用システムの要部の構成を示す図。 医用画像処理装置が具備する演算処理部の構成の一例を示す図。 医用画像処理装置により行われる処理の一例を示すフローチャート。 注目画素Ｐと周辺画素Ｐ１〜Ｐ８との位置関係を説明するための図。 血管候補領域の抽出結果の一例を示す図。 血管候補領域の基準構造の抽出結果の一例を示す図である。 血管候補領域の基準構造の補正に関する処理の一例を示すフローチャート。 補正後の血管候補領域の一例を示す図。 血管候補領域を補正するための処理の一例を示すフローチャート。 注目画素ＰＭと他の画素との位置関係を説明するための図。 血管候補領域を補正するための処理の、図９とは異なる例を示すフローチャート。 血管候補領域を補正するための処理の、図９及び図１１とは異なる例を示すフローチャート。 血管候補領域を補正するための処理の、図９、図１１及び図１２とは異なる例を示すフローチャート。 閉領域ＣＲを説明するための説明図。 血管候補領域を補正するための処理の、図９、図１１、図１２及び図１３とは異なる例を示すフローチャート。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しつつ説明を行う。

（第１の実施例）
図１から図１１は、本発明の第１の実施例に係るものである。

図１は、本発明の実施例に係る医用画像処理装置を具備する医用システムの要部の構成を示す図である。

医用システム１は、図１に示すように、体腔内の被写体としての生体組織を撮像して映像信号を出力する医用観察装置２と、パーソナルコンピュータ等により構成され、医用観察装置２から出力される映像信号に対して画像処理を行うとともに、該画像処理を行った後の映像信号を画像信号として出力する医用画像処理装置３と、医用画像処理装置３から出力される画像信号に基づく画像を表示するモニタ４と、を有して構成されている。

また、医用観察装置２は、体腔内に挿入されるとともに、該体腔内の被写体を撮像して撮像信号として出力する内視鏡６と、内視鏡６により撮像される被写体を照明するための照明光（例えばＲＧＢ光）を供給する光源装置７と、内視鏡６に対する各種制御を行うとともに、内視鏡６から出力される撮像信号に対して信号処理を施すことにより映像信号を生成して出力するカメラコントロールユニット（以降、ＣＣＵと略記する）８と、ＣＣＵ８から出力される映像信号に基づき、内視鏡６により撮像された被写体の像を画像表示するモニタ９と、を有して構成されている。

医用撮像装置としての内視鏡６は、体腔内に挿入される挿入部１１と、挿入部１１の基端側に設けられた操作部１２と、を有して構成されている。また、挿入部１１の基端側から先端側の先端部１４にかけての内部には、光源装置７から供給される照明光を伝送するためのライトガイド１３が挿通されている。

ライトガイド１３は、先端側が内視鏡６の先端部１４に配置されるとともに、後端側が光源装置７に接続可能に構成されている。そして、このような構成によれば、光源装置７から供給される照明光は、ライトガイド１３により伝送された後、挿入部１１の先端部１４の先端面に設けられた照明窓（図示せず）から出射される。そして、前述の照明窓から出射される照明光により、被写体としての生体組織等が照明される。

内視鏡６の先端部１４には、前述の照明窓に隣接する位置に配置された観察窓（図示せず）に取り付けられた対物光学系１６と、対物光学系１６の結像位置に配置されたＣＣＤ等からなる撮像素子１５と、を有する撮像部１７が設けられている。

撮像素子１５は、信号線を介してＣＣＵ８に接続されている。そして、撮像素子１５は、ＣＣＵ８から出力される駆動信号に基づいて駆動するとともに、対物光学系１６により結像された被写体を撮像して得た撮像信号をＣＣＵ８へ出力する。

ＣＣＵ８に入力された撮像信号は、ＣＣＵ８の内部に設けられた信号処理回路（図示せず）において信号処理されることにより、映像信号に変換されて出力される。そして、ＣＣＵ８から出力された映像信号は、モニタ９及び医用画像処理装置３に入力される。これにより、モニタ９には、ＣＣＵ８から出力される映像信号に基づく被写体の画像が表示される。

医用画像処理装置３は、医用観察装置２から出力される映像信号にＡ／Ｄ変換等の処理を施して画像データを生成する画像入力部２１と、ＣＰＵ等を具備して構成され、画像入力部２１から出力される画像データ等に対して種々の処理を行う演算処理部２２と、演算処理部２２において実施される処理に関するプログラム（及びソフトウェア）等が格納されているプログラム記憶部２３と、画像入力部２１から出力される画像データ等を記憶可能な画像記憶部２４と、演算処理部２２の処理結果を一時的に格納可能な情報記憶部２５と、を有している。

また、医用画像処理装置３は、後述のデータバス３０に接続されている記憶装置インターフェース２６と、記憶装置インターフェース２６を介して出力される演算処理部２２の処理結果を保存可能なハードディスク２７と、演算処理部２２の処理結果等をモニタ４に画像表示するための画像信号を生成して出力する表示処理部２８と、キーボード等の入力装置を具備して構成され、演算処理部２２の処理におけるパラメータ及び医用画像処理装置３に対する操作指示等を入力可能な入力操作部２９と、を有している。

なお、医用画像処理装置３の画像入力部２１、演算処理部２２、プログラム記憶部２３、画像記憶部２４、情報記憶部２５、記憶装置インターフェース２６、表示処理部２８、及び、入力操作部２９は、データバス３０を介して相互に接続されている。

図２は、医用画像処理装置が具備する演算処理部の構成の一例を示す図である。

一方、演算処理部２２は、図２に示すように、プログラム記憶部２３に格納されているプログラムまたはソフトウェア等の実行により実現される機能に相当する、前処理部２２１と、画素選択部２２２と、血管候補領域抽出部２２３と、基準構造抽出部２２４と、血管候補領域補正部２２５と、を有して構成されている。なお、演算処理部２２の各部の機能については、後程述べるものとする。

次に、以上に述べたような構成を具備する医用システム１の作用について説明を行う。

まず、ユーザは、医用システム１の各部の電源を投入した後、例えば、被検体の胃の内部に先端部１４が達するまで挿入部１１を挿入する。これに応じ、先端部１４から出射される照明光（ＲＧＢ光）により照明された胃の内部の被写体が撮像部１７により撮像されるとともに、該撮像した被写体に応じた撮像信号がＣＣＵ８へ出力される。

ＣＣＵ８は、信号処理回路（図示せず）において撮像部１７の撮像素子１５から出力される撮像信号に対して信号処理を施すことにより、該撮像信号を映像信号に変換して医用画像処理装置３及びモニタ９へ出力する。そして、モニタ９は、ＣＣＵ８から出力される映像信号に基づき、撮像部１７により撮像された被写体を画像表示する。

図３は、医用画像処理装置により行われる処理の一例を示すフローチャートである。

一方、医用画像処理装置３の画像入力部２１は、入力された映像信号に対してＡ／Ｄ変換等の処理を施すことにより画像データを生成し、生成した画像データを演算処理部２２へ出力する（図３のステップＳ１）。なお、本実施例の画像入力部２１において生成される画像データは、例えば、縦×横＝ＩＳＸ×ＩＳＹ＝６４０×４８０のサイズを具備するとともに、各画素のＲ（赤）成分、Ｇ（緑）成分、及び、Ｂ（青）成分が８ｂｉｔの階調（２５６階調）を有するものであるとする。

演算処理部２２の前処理部２２１は、デガンマ処理、及び、メディアンフィルタによるノイズ除去処理等の前処理を画像入力部２１から入力される画像データに対して施す（図３のステップＳ２）。

演算処理部２２の画素選択部２２２は、画像データ内の各画素の中から、画素位置（ｉ，ｊ）における注目画素ＰＢ（ｉ，ｊ）を選択する（図３のステップＳ３）。なお、前述にて例示した画像データのサイズ（ＩＳＸ×ＩＳＹ＝６４０×４８０）を考慮した場合には、０≦ｉ≦６３９、及び、０≦ｊ≦４７９となる。また、画素選択部２２２は、例えば、画像データの左上の画素から右下の画素にかけて１画素ずつ順番に走査しながら注目画素ＰＢを選択してもよく、または、画像データ内の各画素の中からランダムに注目画素ＰＢを選択しても良い。

演算処理部２２の血管候補領域抽出部２２３は、特徴量算出部としての機能を備えており、Ｇ成分の画素値からＲ成分の画素値を除した値（以降、Ｇ／Ｒ値と称する）を画像データ内の各画素毎に算出し、この算出結果を特徴量として取得する。

なお、本実施例の血管候補領域抽出部２２３は、被写体の形状、及び、被写体を照明する照明光の照明状態による影響を軽減可能な値である限りにおいては、Ｇ／Ｒ値以外の値を特徴量として取得してもよい。具体的には、血管候補領域抽出部２２３は、例えば、Ｇ成分の画素値からＲ、Ｇ及びＢの各成分の画素値の和を除した値（Ｇ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）の値）、または、輝度値（ＨＬＳ色空間のＬの値）を画像データ内の各画素毎に算出し、この算出結果を特徴量として取得してもよい。また、血管候補領域抽出部２２３は、例えば、画像データ内の各画素の画素値または輝度値に対してバンドパスフィルタ等を適用することにより得られる出力値を特徴量として取得してもよい。

判定部としての機能を備えた血管候補領域抽出部２２３は、注目画素ＰＢの特徴量と、注目画素ＰＢの８近傍の各画素の延伸方向に位置する８つの周辺画素の特徴量と、をそれぞれ比較した比較結果に基づき、注目画素ＰＢが谷構造（凹構造）の局所領域に属するか否かの判定を行う（図３のステップＳ４）。

図４は、注目画素ＰＢと周辺画素Ｐ１〜Ｐ８との位置関係を説明するための図である。

具体的には、血管候補領域抽出部２２３は、図４に例示するような位置関係にある注目画素ＰＢの特徴量と、周辺画素Ｐ１〜Ｐ８の特徴量と、をそれぞれ比較した比較結果に基づき、（注目画素ＰＢの特徴量）＜（周辺画素Ｐ１の特徴量）かつ（注目画素ＰＢの特徴量）＜（周辺画素Ｐ２の特徴量）、または、（注目画素ＰＢの特徴量）＜（周辺画素Ｐ３の特徴量）かつ（注目画素ＰＢの特徴量）＜（周辺画素Ｐ４の特徴量）、または、（注目画素ＰＢの特徴量）＜（周辺画素Ｐ５の特徴量）かつ（注目画素ＰＢの特徴量）＜（周辺画素Ｐ６の特徴量）、または、（注目画素ＰＢの特徴量）＜（周辺画素Ｐ７の特徴量）かつ（注目画素ＰＢの特徴量）＜（周辺画素Ｐ８の特徴量）のいずれかに該当する場合に、注目画素ＰＢが谷構造の局所領域に属するとの判定結果を得る。

なお、本実施例によれば、図３のステップＳ４の判定処理に用いられる周辺画素群として、図４に例示したような、５×５のサイズの矩形領域内に１画素飛ばしで等間隔に８個の周辺画素が設定されるものに限らない。具体的には、前述の図３のステップＳ４の判定処理に用いられる周辺画素の個数が図４に例示したものから変更されてもよく、前述の図３のステップＳ４の判定処理に用いられる各周辺画素と注目画素ＰＢとの間の距離が図４に例示したものから変更されてもよく、または、注目画素ＰＢと各周辺画素との間の位置関係が図４に例示したものから変更されてもよい。

また、本実施例によれば、図３のステップＳ４において、注目画素ＰＢが谷構造の局所領域に属するか否かの判定が行われるものに限らず、注目画素ＰＢが尾根構造（凸構造）の局所領域に属するか否かの判定を行うか否かの判定が行われるものであってもよい。

血管候補領域抽出部２２３は、注目画素ＰＢが谷構造の局所領域に属するとの判定結果を図３のステップＳ４により得た場合には、当該注目画素ＰＢを、血管が存在すると推定される血管候補領域の画素として抽出する（図３のステップＳ５）。また、血管候補領域抽出部２２３は、注目画素ＰＢが谷構造の局所領域に属しないとの判定結果を図３のステップＳ４により得た場合には、当該注目画素ＰＢを、血管が存在しないと推定される非血管候補領域の画素として抽出する（図３のステップＳ６）。

図５は、血管候補領域の抽出結果の一例を示す図である。

血管候補領域抽出部２２３は、画像データ内の全画素に対する処理が完了するまで、図３のステップＳ３からステップＳ６に示す処理を繰り返し行う（図３のステップＳ７）。そして、図３のステップＳ３からステップＳ６に示す処理が血管候補領域抽出部２２３により繰り返し行われることにより、例えば図５に示すような血管候補領域の抽出結果が得られる。

図６は、血管候補領域の基準構造の抽出結果の一例を示す図である。

一方、演算処理部２２の基準構造抽出部２２４は、血管候補領域抽出部２２３により抽出された画素群からなる血管候補領域に対して公知の細線化処理を施すことにより、血管候補領域の走行方向の画素群に相当する、血管候補領域の基準構造を抽出する（図３のステップＳ８）。具体的には、例えば、図５に示すような血管候補領域の抽出結果に対して細線化処理が施されることにより、図６に示すような基準構造の抽出結果が得られる。

なお、図３のステップＳ８においては、細線化処理の処理結果に応じた基準構造が抽出されるものに限らず、例えば、血管候補領域の中心線が基準構造として抽出されるものであってもよい。または、図３のステップＳ８においては、例えば、血管候補領域のグラディエント方向に基づいて検出される谷線（あるいは尾根線）が基準構造として抽出されるものであってもよい。

演算処理部２２の血管候補領域補正部２２５は、図３のステップＳ８の処理により抽出された血管候補領域の基準構造に対し、当該基準構造を補正するための処理を施す（図３のステップＳ９）。

ここで、図３のステップＳ９において行われる処理の具体例について説明する。図７は、血管候補領域の基準構造の補正に関する処理の一例を示すフローチャートである。

血管候補領域補正部２２５は、図３のステップＳ８により抽出された基準構造に含まれる画素群における深さＤの値を算出する（図７のステップＳ２１）。

具体的には、血管候補領域補正部２２５は、例えば、図３のステップＳ８により抽出された基準構造に含まれる画素群の中から注目画素ＰＳを選択し、さらに、当該注目画素ＰＳにおけるＧ／Ｒ値から当該注目画素ＰＳの８近傍の各画素におけるＧ／Ｒ値の平均値を減ずることにより、深さＤの値を算出する。

なお、本実施例によれば、深さＤの値の算出対象となる領域として、注目画素ＰＳ及び当該注目画素ＰＳの８近傍の各画素からなる３×３のサイズの矩形領域が設定されるものに限らず、例えば、注目画素ＰＳを中心とした他の形状の領域が設定されても良く、または、注目画素ＰＳを中心とした他のサイズの領域が設定されてもよい。

また、本実施例の血管候補領域補正部２２５は、注目画素ＰＳにおけるＧ／Ｒ値から当該注目画素ＰＳの８近傍の各画素におけるＧ／Ｒ値の平均値を減ずることにより深さＤの値を算出するものに限らず、例えば、注目画素ＰＳにおけるＧ／Ｒ値をそのまま深さＤの値として得るものであってもよい。

その後、血管候補領域補正部２２５は、深さＤの値が閾値Ｔｈｒｅ１（例えばＴｈｒｅ１＝０．０１）以下となる画素を、図３のステップＳ８による基準構造の抽出結果から除外する（図７のステップＳ２２）。すなわち、図７のステップＳ２２の処理によれば、注目画素ＰＳにおけるＧ／Ｒ値と、当該注目画素ＰＳの８近傍の各画素におけるＧ／Ｒ値と、の間の変動を示す値としての深さＤが閾値Ｔｈｒｅ１以下となる画素が図３のステップＳ８により抽出された基準構造に含まれる画素群から除外される。そして、図７のステップＳ２２の処理に応じ、深さＤの値が閾値Ｔｈｒｅ１以下となる画素群を含むように抽出された血管候補領域が非血管候補領域に変更される。

血管候補領域補正部２２５は、図７のステップＳ２２の処理を経て残った各基準構造に対して公知のラベリング処理を施す（図７のステップＳ２３）。

血管候補領域補正部２２５は、図７のステップＳ２３のラベリング処理の処理結果に基づき、各ラベル毎の（ラベルが付与された各基準構造毎の）最深値Ｄｍａｘ及び画素数Ｍを取得する（図７のステップＳ２４）。

具体的には、血管候補領域補正部２２５は、例えば、各ラベル毎の深さＤの値の最大値を最深値Ｄｍａｘとして取得する。なお、図７のステップＳ２４において血管候補領域補正部２２５により取得される画素数Ｍは、各ラベル毎の長さまたは面積と同等であるとみなすことができる。

血管候補領域補正部２２５は、図７のステップＳ２４により取得された各ラベル毎の最深値Ｄｍａｘ及び画素数Ｍに基づき、最深値Ｄｍａｘの値が閾値Ｔｈｒｅ２（例えばＴｈｒｅ２＝０．０１５）以下、または、画素数Ｍが閾値Ｔｈｒｅ３以下（例えばＴｈｒｅ３＝３．０）以下のいずれかに該当するラベルを基準構造から除外する（図７のステップＳ２５）。そして、図７のステップＳ２５の処理に応じ、最深値Ｄｍａｘの値が閾値Ｔｈｒｅ２以下となる画素群を含むように抽出された血管候補領域が非血管候補領域に変更される。また、図７のステップＳ２５の処理に応じ、画素数Ｍが閾値Ｔｈｒｅ３以下となる画素群を含むように抽出された血管候補領域が非血管候補領域に変更される。

図８は、補正後の血管候補領域の一例を示す図である。

すなわち、図７に示す一連の処理が図３のステップＳ９において行われることにより、図３のステップＳ３からステップＳ７までの繰り返し処理が完了した時点における血管候補領域に含まれる画素群のうち、血管とは異なると推定される領域に含まれる画素が血管候補領域から非血管候補領域に変更される。そのため、例えば、図５に示すような血管候補領域の抽出結果が得られた場合には、当該抽出結果が図８に示すように補正される。

そして、演算処理部２２は、図３のステップＳ９の処理が完了した時点において血管候補領域となっている画素群からなる領域を、実際に血管が存在するとみなすことが可能な領域としての血管領域として検出（取得）する（図３のステップＳ１０）。

なお、血管候補領域補正部２２５は、図３のステップＳ９の処理（図７に示す一連の処理）を行う際に、Ｇ／Ｒ値を用いるものに限らず、例えば、各画素の画素値または輝度値に対してバンドパスフィルタ等を適用することにより得られる出力値を用いてもよい。

一方、本実施例の血管候補領域補正部２２５は、図３のステップＳ３からステップＳ７までの繰り返し処理が完了した時点における血管候補領域を補正するための処理として、図３のステップＳ９に示した処理を行う代わりに、例えば、以下に述べる本実施例の第１の変形例のような処理を行うものであってもよい。図９は、血管候補領域を補正するための処理の一例を示すフローチャートである。

血管候補領域補正部２２５は、画像データに含まれる各画素の中から所定の条件に該当する注目画素ＰＭを選択する（図９のステップＳ３１）。

図１０は、注目画素ＰＭと他の画素との位置関係を説明するための図である。

具体的には、血管候補領域補正部２２５は、例えば、画像データの左上の画素から右下の画素にかけて１画素ずつ順番に走査してゆくことにより、非血管候補領域として抽出された画素であり、かつ、８近傍のいずれかに血管候補領域が存在する画素を注目画素ＰＭとして選択する（図１０参照）。

血管候補領域補正部２２５は、図９のステップＳ３１において選択した注目画素ＰＭの特徴量としてのＧ／Ｒ値と、図９のステップＳ３１までの処理結果に応じて動的に設定される閾値としての閾値Ｔｈｒｅ４と、をそれぞれ算出した（図９のステップＳ３２）後、当該注目画素ＰＭのＧ／Ｒ値が閾値Ｔｈｒｅ４以下となるか否かを判定する（図９のステップＳ３３）。

なお、前述の閾値Ｔｈｒｅ４は、例えば、図９のステップＳ３１により選択された注目画素ＰＭから最も近接する位置に存在する基準構造の画素のＧ／Ｒ値をＢａｓｅＧＲとし、かつ、図９のステップＳ３１により選択された注目画素ＰＭを含む近傍領域（例えば注目画素ＰＭを中心とした９×９の矩形領域内）に存在する非血管候補領域の画素群のＧ／Ｒ値の平均値をＡｖｇＧＲとした場合、下記の数式（１）により算出される。

Ｔｈｒｅ４＝｛（ＡｖｇＧＲ−ＢａｓｅＧＲ）×Ｗ１｝＋ＢａｓｅＧＲ ・・・（１）

ここで、上記の数式（１）におけるＷ１の値は、図３のステップＳ８により抽出された基準構造に含まれる画素群のＧ／Ｒ値を順番に並び替えて複数のクラスに分けた場合において、前述のＢａｓｅＧＲの値がどのクラスに属するかに応じて設定される。具体的には、上記の数式（１）におけるＷ１の値は、例えば、図３のステップＳ８により抽出された基準構造に含まれる画素群のＧ／Ｒ値を降順に並び替えて５つのクラスに分けた場合において、前述のＢａｓｅＧＲの値が属するクラスに応じ、０．４、０．３、０．１５、０．０８、または、０．０５のいずれかに設定される。

なお、図９のステップＳ３２の処理は、図９のステップＳ３１により選択された注目画素ＰＭの特徴量として、Ｇ／Ｒ値を算出するものに限らず、Ｇ／Ｒ値以外の他の値（例えばバンドパスフィルタの出力値等）を算出するものであってもよい。また、前述の他の値が取り得る値の範囲等に応じ、図９のステップＳ３２における閾値Ｔｈｒｅ４の算出方法、及び、図９のステップＳ３３における閾値Ｔｈｒｅ４の判定条件が適宜変更されるものであってもよい。

血管候補領域補正部２２５は、図９のステップＳ３１において選択した注目画素ＰＭのＧ／Ｒ値が閾値Ｔｈｒｅ４よりも大きいとの判定結果を図９のステップＳ３３により得た場合には、当該注目画素ＰＭを非血管候補領域として維持したまま、後述の図９のステップＳ３５の処理を行う。また、血管候補領域補正部２２５は、図９のステップＳ３１において選択した注目画素ＰＭのＧ／Ｒ値が閾値Ｔｈｒｅ４以下であるとの判定結果を図９のステップＳ３３により得た場合には、当該注目画素ＰＭを非血管候補領域から血管候補領域への変更が予約された変更予約画素に設定する（図９のステップＳ３４）。

その後、血管候補領域補正部２２５は、図９のステップＳ３３またはステップＳ３４の処理が完了した時点における変更予約画素の総画素数Ｎ１をカウントして保持する（図９のステップＳ３５）。

血管候補領域補正部２２５は、図９のステップＳ３１の所定の条件に該当する各注目画素ＰＭに対する処理が完了するまで、図９のステップＳ３１からステップＳ３５に示す処理を繰り返し行う（図９のステップＳ３６）。

一方、血管候補領域補正部２２５は、図９のステップＳ３１からステップＳ３６までの繰り返し処理が完了した時点において設定された各変更予約画素を一斉に非血管候補領域から血管候補領域へ変更する（図９のステップＳ３７）。

さらに、血管候補領域補正部２２５は、図９のステップＳ３１からステップＳ３６までの繰り返し処理が完了した時点における変更予約画素の総画素数Ｎ１のカウント値が閾値Ｔｈｒｅ５（例えばＴｈｒｅ５＝１）未満であるか否かを判定する（図９のステップＳ３８）。

そして、図９のステップＳ３１からステップＳ３６までの繰り返し処理が完了した時点における変更予約画素の総画素数Ｎ１のカウント値が閾値Ｔｈｒｅ５以上であるとの判定結果が図９のステップＳ３８により得られた場合には、当該判定結果が得られた直前の図９のステップＳ３７の処理結果を用いて図９のステップＳ３１からの処理が再度行われる。一方、図９のステップＳ３１からステップＳ３６までの繰り返し処理が完了した時点における変更予約画素の総画素数Ｎ１のカウント値が閾値Ｔｈｒｅ５未満であるとの判定結果が図９のステップＳ３８により得られた場合には、当該判定結果が得られた直前の図９のステップＳ３７の処理結果を用いて図３のステップＳ１０の処理が行われる。

すなわち、本実施例の第１の変形例として以上に述べたような、図９に示す一連の処理が行われることにより、実際に血管が存在すると推定される画素が含まれるように血管候補領域を拡張することができる。

一方、本実施例の血管候補領域補正部２２５は、図３のステップＳ３からステップＳ７までの繰り返し処理が完了した時点における血管候補領域を補正するための処理として、図３のステップＳ９に示した処理を行う代わりに、例えば、以下に述べる本実施例の第２の変形例のような処理を行うものであってもよい。図１１は、血管候補領域を補正するための処理の、図９とは異なる例を示すフローチャートである。

血管候補領域補正部２２５は、図３のステップＳ８による血管候補領域の基準構造の抽出結果に基づき、当該基準構造に含まれる画素群の中から注目画素ＰＮを選択する（図１１のステップＳ４１）とともに、当該選択した注目画素ＰＮからみた場合における、左右方向（０°及び１８０°方向）Ｄ１の血管候補領域の画素数Ｗ１、上下方向（９０°及び２７０°方向）Ｄ２の血管候補領域の画素数Ｗ２、第１の斜め方向（４５°及び２２５°方向）Ｄ３の血管候補領域の画素数Ｗ３、及び、第２の斜め方向（１３５°及び３１５°方向）Ｄ４の血管候補領域の画素数Ｗ４をそれぞれ算出する（図１１のステップＳ４２）。

血管候補領域補正部２２５は、図１１のステップＳ４１において算出した画素数Ｗ１〜Ｗ４の中で画素数が最小となる方向を、血管候補領域を補正する前の幅方向である、注目画素ＰＮにおける幅方向ＷＤｋ１として取得する（図１１のステップＳ４３）。

血管候補領域補正部２２５は、基準構造に含まれる画素群における各注目画素ＰＮに対する処理が完了するまで、図１１のステップＳ４１からステップＳ４３までの処理を繰り返し行う（図１１のステップＳ４４）。

そして、血管候補領域補正部２２５は、図１１のステップＳ４４までの処理を完了した後、血管候補領域を拡張するための処理として、例えば、図９のステップＳ３１からステップＳ３８までに示した一連の処理を行う（図１１のステップＳ４５）。

一方、血管候補領域補正部２２５は、図１１のステップＳ４５の処理結果を用いて図１１のステップＳ４２と同様の処理を行うことにより、注目画素ＰＮからみた場合における、前述の各方向Ｄ１〜Ｄ４に対応する画素数Ｗ１１〜Ｗ１４をそれぞれ算出する（図１１のステップＳ４６）。

血管候補領域補正部２２５は、図１１のステップＳ４６において算出した画素数Ｗ１１〜Ｗ１４の中で画素数が最小となる方向を、血管候補領域を補正した後の幅方向である、注目画素ＰＮにおける幅方向ＷＤｋ２として取得する（図１１のステップＳ４７）。

血管候補領域補正部２２５は、基準構造に含まれる画素群における各注目画素ＰＮに対する処理が完了するまで、図１１のステップＳ４５からステップＳ４７までの処理を繰り返し行う（図１１のステップＳ４８）。

そして、血管候補領域補正部２２５は、図１１のステップＳ４８までの処理を完了した後、図１１のステップＳ４３により取得した幅方向ＷＤｋ１、及び、図１１のステップＳ４７により取得した幅方向ＷＤｋ２が一致しない部分を特定する（図１１のステップＳ４９）。

血管候補領域補正部２２５は、図１１のステップＳ４９により特定した部分における血管候補領域の幅方向ＷＤｋ１の画素数を拡張前（図１１のステップＳ４５の処理が行われる前）の画素数に戻す（図１１のステップＳ５０）。換言すると、図１１のステップＳ５０の処理が行われることにより、幅方向ＷＤｋ１及びＷＤｋ２が一致しない部分に対してなされた非血管候補領域から血管候補領域への変更が無効化される。

その後、図１１のステップＳ５０の処理結果を用いて図３のステップＳ１０の処理が行われる。

すなわち、本実施例の第２の変形例として以上に述べたような、図１１に示す一連の処理が行われることにより、実際の血管の幅に応じた画素が含まれるように血管候補領域を拡張することができる。

以上に述べたように、本実施例においては、画像データ内における谷構造（凹構造）の局所領域に属する画素群が血管候補領域として抽出され、当該抽出された血管候補領域が血管の構造成分に応じて補正され、当該補正された血管候補領域が血管領域（実際に血管が存在するとみなすことが可能な領域）として取得される。従って、本実施例によれば、様々な太さの血管、様々な長さの血管、及び、粘膜の色調の局所的な変化を伴う血管をそれぞれ含むような血管領域を取得することができ、その結果、画像に含まれる血管を精度良く検出することができる。

なお、以上に述べた実施例は、血管の検出に限らず、例えば、大腸ｐｉｔまたは上皮構造等のような、線状構造を有する組織の検出に広く応用可能である。但し、例えば、ピオクタニン染色を施された状態の大腸ｐｉｔを撮像して得た画像データに対して本実施例の処理を適用する場合においては、画素値の変動に適合するように判定条件等を適宜変更する必要がある。

また、以上に述べた実施例は、内視鏡により撮像して得られた画像データに対して適用されるものに限らず、例えば、眼底を撮像して得られた画像データに含まれる血管等の線分を検出する際にも用いることができる。

（第２の実施例）
図１２は、本発明の第２の実施例に係るものである。

なお、本実施例においては、第１の実施例と同様の構成の医用システム１を用いることができるとともに、血管候補領域補正部２２５の処理が第１の実施例とは一部異なっている。そのため、本実施例においては、血管候補領域補正部２２５の処理のうち、第１の実施例とは異なる部分について主に説明を行う。また、本実施例の血管候補領域補正部２２５の処理は、図３のステップＳ７の処理が完了した直後において図９の一連の処理に並行して行われるものであってもよく、または、図９のステップＳ３８の処理が完了した直後において続けて行われるものであってもよい。

図１２は、血管候補領域を補正するための処理の、図９及び図１１とは異なる例を示すフローチャートである。

血管候補領域補正部２２５は、図３のステップＳ７または図９のステップＳ３８の処理結果に基づき、当該処理結果に含まれる非血管候補領域の画素群の中から注目画素ＰＤを選択する（図１２のステップＳ５１）。

具体的には、血管候補領域補正部２２５は、例えば、画像データの左上の画素から右下の画素にかけて１画素ずつ順番に走査してゆくことにより、または、画像データ内の各画素の中からランダムに注目画素ＰＤを選択する。

血管候補領域補正部２２５は、図３のステップＳ７または図９のステップＳ３８の処理結果に含まれる血管候補領域の画素群のうち、図１２のステップＳ５１において選択した注目画素ＰＤの方向に向かって延伸する血管候補領域の画素が存在するか否かの判定を行う（図１２のステップＳ５２）。

具体的には、血管候補領域補正部２２５は、例えば、画像データにおいて３画素以上の血管候補領域の画素が同一直線方向に連結されたものを連結画素群とし、かつ、当該連結画素群の延伸方向をＳＤとした場合、前記連結画素群の端部を起点として延伸方向ＳＤ側に存在する所定数の画素（例えば２画素）のいずれかに注目画素ＰＤが存在するか否かに応じた判定を行う。そして、血管候補領域補正部２２５は、前記連結画素群の端部を起点として延伸方向ＳＤ側に存在する所定数の画素のいずれかに注目画素ＰＤが存在する場合に、注目画素ＰＤの方向に向かって延伸する血管候補領域の画素が存在するとの判定結果を得る。また、血管候補領域補正部２２５は、前記連結画素群の端部を起点として延伸方向ＳＤ側に存在する所定数の画素のいずれかに注目画素ＰＤが存在しない場合に、注目画素ＰＤの方向に向かって延伸する血管候補領域の画素が存在しないとの判定結果を得る。

なお、前述の連結画素群の画素数は、任意の画素数に変更されるものであっても良い。また、前述の連結画素群に応じて定められる延伸方向ＳＤは、直線方向に限らず、曲線方向であってもよい。

血管候補領域補正部２２５は、注目画素ＰＤの方向に向かって延伸する血管候補領域の画素が存在しないとの判定結果を図１２のステップＳ５２により得た場合には、当該注目画素ＰＤを非血管候補領域として維持したまま、後述の図１２のステップＳ５４の処理を行う。また、血管候補領域補正部２２５は、注目画素ＰＤの方向に向かって延伸する血管候補領域の画素が存在するとの判定結果を図１２のステップＳ５２により得た場合には、注目画素ＰＤを非血管候補領域から血管候補領域へ変更した（図１２のステップＳ５３）後、後述の図１２のステップＳ５４の処理を行う。

すなわち、血管候補領域補正部２２５は、血管候補領域の複数の画素からなる所定の画素配列パターンが注目画素ＰＤの近傍に存在することを検出した場合において、注目画素ＰＤを非血管候補領域から血管候補領域へ変更する。

その後、各注目画素ＰＤに対する処理が完了するまで、図１２のステップＳ５１からステップＳ５３に示す処理が繰り返し行われる（図１２のステップＳ５４）。一方、図１２のステップＳ５１からステップＳ５４までの繰り返し処理が完了すると、当該繰り返し処理が完了した時点の処理結果を用いて図３のステップＳ１０の処理が行われる。

すなわち、図１２に示す一連の処理が行われることにより、血管領域の検出結果（取得結果）における途切れの発生が抑制されるように血管候補領域を拡張することができる。

従って、本実施例によれば、第１の実施例において述べた効果に加え、同一の血管における途切れの少ない血管領域を取得することができ、その結果、画像に含まれる血管を精度良く検出することができる。

（第３の実施例）
図１３及び図１４は、本発明の第３の実施例に係るものである。

なお、本実施例においては、第１及び第２の実施例と同様の構成の医用システム１を用いることができるとともに、血管候補領域補正部２２５の処理が第１及び第２の実施例とは一部異なっている。そのため、本実施例においては、血管候補領域補正部２２５の処理のうち、第１及び第２の実施例とは異なる部分について主に説明を行う。また、本実施例の血管候補領域補正部２２５の処理は、図３のステップＳ７の処理が完了した直後において図９の一連の処理に並行して行われるものであってもよく、または、図９のステップＳ３８の処理が完了した直後において続けて行われるものであってもよい。

図１３は、血管候補領域を補正するための処理の、図９、図１１及び図１２とは異なる例を示すフローチャートである。

血管候補領域補正部２２５は、図３のステップＳ７または図９のステップＳ３８の処理を行った後、例えば、画像データに対して微分フィルタ等のフィルタを適用することにより、画像データに含まれるエッジ構造を取得する（図１３のステップＳ６１）。

血管候補領域補正部２２５は、図３のステップＳ７または図９のステップＳ３８の処理結果に基づき、当該処理結果に含まれる非血管候補領域の画素群の中から注目画素ＰＥを選択する（図１３のステップＳ６２）。

具体的には、血管候補領域補正部２２５は、例えば、画像データの左上の画素から右下の画素にかけて１画素ずつ順番に走査してゆくことにより、または、画像データ内の各画素の中からランダムに注目画素ＰＥを選択する。

血管候補領域補正部２２５は、図１３のステップＳ６２において選択した注目画素ＰＥが血管候補領域及びエッジ構造により囲まれた領域内にあるか否かの判定を行う（図１３のステップＳ６３）。

図１４は、閉領域ＣＲを説明するための説明図である。

具体的には、血管候補領域補正部２２５は、例えば、血管候補領域及びエッジ構造の少なくとも一方に該当する画像データ内の各画素に対して公知のラベリング処理を施した後、ラベルが付与された画素群とラベルが付与されていない画素群との境界に位置する画素群を境界画素群ＢＰとして検出するとともに、ラベルが付与された画素群の最外部に位置する画素群を外周画素群ＯＰとして検出する。すなわち、このようにして検出された境界画素群ＢＰと外周画素群ＯＰとの間には、「境界画素群ＢＰ⊇外周画素群ＯＰ」の関係が成立すると考えられる。そこで、このような関係に基づき、血管候補領域補正部２２５は、外周画素群ＯＰとしては検出されておらず、かつ、境界画素群ＢＰとして検出された画素群を境界画素群ＣＯＰとして検出する。そして、血管候補領域補正部２２５は、注目画素ＰＥが境界画素群ＣＯＰに囲まれた閉領域ＣＲ（図１４参照）の内部に含まれていることを検出した場合に、当該注目画素ＰＥが血管候補領域及びエッジ構造により囲まれた領域内にあるとの判定結果を得る。また、血管候補領域補正部２２５は、注目画素ＰＥが境界画素群ＣＯＰに囲まれた閉領域ＣＲの内部に含まれていないことを検出した場合に、当該注目画素ＰＥが血管候補領域及びエッジ構造により囲まれた領域外にあるとの判定結果を得る。

血管候補領域補正部２２５は、注目画素ＰＥが血管候補領域及びエッジ構造により囲まれた領域外にあるとの判定結果を図１３のステップＳ６３により得た場合には、当該注目画素ＰＥを非血管候補領域として維持したまま、後述の図１３のステップＳ６５の処理を行う。また、血管候補領域補正部２２５は、注目画素ＰＥが血管候補領域及びエッジ構造により囲まれた領域内にあるとの判定結果を図１３のステップＳ６３により得た場合には、注目画素ＰＥを非血管候補領域から血管候補領域へ変更した（図１３のステップＳ６４）後、後述の図１３のステップＳ６５の処理を行う。

すなわち、血管候補領域補正部２２５は、注目画素ＰＥが血管候補領域及びエッジ構造に囲まれた領域内にあることを検出した場合において、注目画素ＰＥを非血管候補領域から血管候補領域へ変更する。

その後、各注目画素ＰＥに対する処理が完了するまで、図１３のステップＳ６２からステップＳ６４に示す処理が繰り返し行われる（図１３のステップＳ６５）。一方、図１３のステップＳ６２からステップＳ６５までの繰り返し処理が完了すると、当該繰り返し処理が完了した時点の処理結果を用いて図３のステップＳ１０の処理が行われる。

すなわち、図１３に示す一連の処理が行われることにより、血管領域の検出結果（取得結果）における途切れの発生が抑制されるように血管候補領域を拡張することができる。

従って、本実施例によれば、第１の実施例において述べた効果に加え、同一の血管における途切れの少ない血管領域を取得することができ、その結果、画像に含まれる血管を精度良く検出することができる。

（第４の実施例）
図１５は、本発明の第４の実施例に係るものである。

なお、本実施例においては、第１〜第３の実施例と同様の構成の医用システム１を用いることができるとともに、血管候補領域補正部２２５の処理が第１〜第３の実施例とは一部異なっている。そのため、本実施例においては、血管候補領域補正部２２５の処理のうち、第１〜第３の実施例とは異なる部分について主に説明を行う。また、本実施例の血管候補領域補正部２２５の処理は、図３のステップＳ７の処理が完了した直後において図９の一連の処理に並行して行われるものであってもよく、または、図９のステップＳ３８の処理が完了した直後において続けて行われるものであってもよい。

図１５は、血管候補領域を補正するための処理の、図９、図１１、図１２及び図１３とは異なる例を示すフローチャートである。

血管候補領域補正部２２５は、図３のステップＳ７または図９のステップＳ３８の処理結果に基づき、当該処理結果に含まれる非血管候補領域の画素群の中から注目画素ＰＦを選択する（図１５のステップＳ７１）。

具体的には、血管候補領域補正部２２５は、例えば、画像データの左上の画素から右下の画素にかけて１画素ずつ順番に走査してゆくことにより、または、画像データ内の各画素の中からランダムに注目画素ＰＦを選択する。

血管候補領域補正部２２５は、注目画素ＰＦの近傍（例えば８近傍）に位置する血管候補領域の画素数Ｎ２をカウントする（図１５のステップＳ７２）。なお、血管候補領域の画素数Ｎ２のカウント対象となる領域は、注目画素ＰＦを中心とした領域である限りにおいては、任意のサイズ及び形状を有する領域であってよい。

血管候補領域補正部２２５は、画素数Ｎ２のカウント値が閾値Ｔｈｒｅ６（例えばＴｈｒｅ６＝５）以上であるか否かを判定する（図１５のステップＳ７３）。

血管候補領域補正部２２５は、画素数Ｎ２のカウント値が閾値Ｔｈｒｅ６未満であるとの判定結果を図１５のステップＳ７３により得た場合には、当該注目画素ＰＦを非血管候補領域として維持したまま、後述の図１５のステップＳ７５の処理を行う。また、血管候補領域補正部２２５は、画素数Ｎ２のカウント値が閾値Ｔｈｒｅ６以上であるとの判定結果を図１５のステップＳ７３により得た場合には、注目画素ＰＦを非血管候補領域から血管候補領域へ変更した（図１５のステップＳ７４）後、後述の図１５のステップＳ７５の処理を行う。

すなわち、血管候補領域補正部２２５は、注目画素ＰＦの近傍に位置する血管候補領域の画素数Ｎ２が閾値Ｔｈｒｅ６以上であることを検出した場合において、注目画素ＰＦを非血管候補領域から血管候補領域へ変更する。

その後、各注目画素ＰＦに対する処理が完了するまで、図１５のステップＳ７１からステップＳ７４に示す処理が繰り返し行われる（図１５のステップＳ７５）。一方、図１５のステップＳ７１からステップＳ７５までの繰り返し処理が完了すると、当該繰り返し処理が完了した時点の処理結果を用いて図３のステップＳ１０の処理が行われる。

すなわち、図１５に示す一連の処理が行われることにより、血管領域の検出結果（取得結果）における途切れの発生が抑制されるように血管候補領域を拡張することができる。

従って、本実施例によれば、第１の実施例において述べた効果に加え、同一の血管における途切れの少ない血管領域を取得することができ、その結果、画像に含まれる血管を精度良く検出することができる。

なお、本発明は、上述した各実施例に限定されるものではなく、発明の趣旨を逸脱しない範囲内において種々の変更や応用が可能であることは勿論である。

本出願は、２０１１年５月１０日に日本国に出願された特願２０１１−１０５５９６号を優先権主張の基礎として出願するものであり、上記の開示内容は、本願明細書、請求の範囲、図面に引用されたものとする。

本発明は、医用画像処理装置及び医用画像処理装置の作動方法に関し、特に、体腔内の生体組織を撮像して得た画像に対して処理を行う医用画像処理装置及び医用画像処理装置の作動方法に関するものである。

本発明は、前述した事情に鑑みてなされたものであり、画像に含まれる血管を精度良く検出することが可能な医用画像処理装置及び医用画像処理装置の作動方法を提供することを目的としている。

本発明の一態様の医用画像処理装置は、生体組織を撮像して得た画像の各画素毎に、前記画像から線状構造を抽出する際に用いられる特徴量を算出する特徴量算出部と、前記画像内の第１の注目画素において算出された前記特徴量と、前記第１の注目画素の近傍に位置する複数の画素において算出された前記特徴量と、の比較結果に基づき、前記第１の注目画素が線状構造に対応する線状構造画素であるか非線状構造候補画素であるかを判定する判定部と、前記非線状構造候補画素の近傍にある線状構造画素と判断された画素を抽出することで特定し、前記特定された線状構造候補画素において前記非線状構造候補画素を前記線状構造画素とするか非線状構造画素とするかを特定するために必要な情報を算出し、当該算出した情報に基づいて前記非線状構造候補画素を前記非線状構造画素とするか前記線状構造画素とするかを決定する補正部と、を有する。
本発明の一態様の医用画像処理装置の作動方法は、生体組織を撮像して得た画像の各画素毎に、前記画像から線状構造を抽出する際に用いられる特徴量を算出する特徴量算出ステップと、前記画像内の第１の注目画素において算出された前記特徴量と、前記第１の注目画素の近傍に位置する複数の画素において算出された前記特徴量と、の比較結果に基づき、前記第１の注目画素が線状構造に対応する線状構造画素であるか非線状構造候補画素であるかを判定する判定ステップと、前記非線状構造候補画素の近傍にある線状構造画素と判断された画素を抽出することで特定し、前記特定された線状構造候補画素において前記非線状構造候補画素を前記線状構造画素とするか非線状構造画素とするかを特定するために必要な情報を算出し、当該算出した情報に基づいて前記非線状構造候補画素を前記非線状構造画素とするか前記線状構造画素とするかを決定する補正ステップと、を有する。

本発明は、医用画像処理装置に関し、特に、体腔内の生体組織を撮像して得た画像に対して処理を行う医用画像処理装置に関するものである。

本発明は、前述した事情に鑑みてなされたものであり、画像に含まれる血管を精度良く検出することが可能な医用画像処理装置を提供することを目的としている。

本発明の一態様の医用画像処理装置は、生体組織を撮像して得た画像の各画素毎に線状構造を示す線状構造画素であるか非線状構造候補画素であるかを判定する判定部と、前記判定部において前記非線状構造候補画素であると判定された当該非線状構造候補画素が、前記線状構造画素と前記画像におけるエッジ構造を示す画素とのうち少なくとも前記線状構造画素に囲まれた閉領域内にあるか否かを判定し、当該非線状構造候補画素が前記閉領域内にあると判定した場合には当該非線状構造候補画素は前記線状構造画素であると決定する補正部と、を有する。

Claims (14)

1. 生体組織を撮像して得た画像の各画素毎に特徴量を算出する特徴量算出部と、
   前記画像内の第１の注目画素において算出された前記特徴量と、前記第１の注目画素の周辺に位置する複数の画素において算出された前記特徴量と、を比較した比較結果に基づき、前記第１の注目画素が凹凸構造の局所領域に属するか否かを判定する判定部と、
   前記判定部により前記凹凸構造の局所領域に属すると判定された画素群を前記画像内において線状構造が存在すると推定される候補領域として抽出し、前記判定部により前記凹凸構造の局所領域に属しないと判定された画素群を前記画像内において前記線状構造が存在しないと推定される非候補領域として抽出する候補領域抽出部と、
   前記候補領域の画素群に基づいて取得される情報、及び、前記非候補領域の画素群に基づいて取得される情報のうちの少なくとも一方を用い、前記候補領域抽出部による抽出結果を補正する候補領域補正部と、
   前記候補領域補正部により補正された前記候補領域に基づき、前記画像において前記線状構造が存在する領域を検出する線状構造検出部と、
   を有することを特徴とする医用画像処理装置。
2. 前記候補領域補正部は、前記候補領域の画素群に基づいて前記候補領域の走行方向に相当する画素群を含む基準構造を抽出し、前記基準構造の画素群の中から第２の注目画素を選択し、さらに、前記第２の注目画素において算出された前記特徴量と、前記第２の注目画素の近傍に位置する複数の画素において算出された前記特徴量と、の間の変動を示す値が所定値以下となる画素を前記基準構造に含まれる画素群から除外することにより、前記候補領域抽出部による抽出結果を補正する
   ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記候補領域補正部は、前記候補領域の画素群に基づいて前記候補領域の走行方向に相当する画素群を含む基準構造を抽出し、前記非候補領域の画素群の中から前記候補領域の近傍に位置する第２の注目画素を選択し、さらに、前記第２の注目画素において算出された前記特徴量と、前記第２の注目画素を含む領域において算出された前記特徴量の統計値及び前記第２の注目画素に最も近接する前記基準構造の画素において算出された前記特徴量に基づいて動的に設定される閾値と、の比較結果に応じて前記第２の注目画素を前記非候補領域から前記候補領域へ変更することにより、前記候補領域抽出部による抽出結果を補正する
   ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
4. 前記候補領域補正部は、前記候補領域抽出部による抽出結果を補正する前及び補正した後のそれぞれにおいて、前記候補領域の画素群に基づいて前記候補領域の幅方向を取得するとともに、当該取得した２つの幅方向が一致しない部分に対してなされた前記非候補領域から前記候補領域への変更を無効化する
   ことを特徴とする請求項３に記載の医用画像処理装置。
5. 前記候補領域補正部は、前記非候補領域の画素群の中から第２の注目画素を選択し、さらに、前記候補領域の複数の画素からなる所定の画素配列パターンが前記第２の注目画素の近傍に存在することを検出した場合において、前記第２の注目画素を前記非候補領域から前記候補領域へ変更することにより、前記候補領域抽出部による抽出結果を補正する
   ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
6. 前記候補領域補正部は、前記画像内のエッジ構造を取得し、前記非候補領域の画素群の中から第２の注目画素を選択し、さらに、前記第２の注目画素が前記候補領域及び前記エッジ構造に囲まれた領域内にあることを検出した場合において、前記第２の注目画素を前記非候補領域から前記候補領域へ変更することにより、前記候補領域抽出部による抽出結果を補正する
   ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
7. 前記候補領域補正部は、前記非候補領域の画素群の中から第２の注目画素を選択し、さらに、前記第２の注目画素の近傍に位置する前記候補領域の画素数が所定の数以上であることを検出した場合において、前記第２の注目画素を前記非候補領域から前記候補領域へ変更することにより、前記候補領域抽出部による抽出結果を補正する
   ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
8. 生体組織を撮像して得た画像の各画素毎に特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
   前記画像内の第１の注目画素において算出された前記特徴量と、前記第１の注目画素の周辺に位置する複数の画素において算出された前記特徴量と、を比較した比較結果に基づき、前記第１の注目画素が凹凸構造の局所領域に属するか否かを判定する判定ステップと、
   前記判定ステップにより前記凹凸構造の局所領域に属すると判定された画素群を前記画像内において線状構造が存在すると推定される候補領域として抽出し、前記判定ステップにより前記凹凸構造の局所領域に属しないと判定された画素群を前記画像内において前記線状構造が存在しないと推定される非候補領域として抽出する候補領域抽出ステップと、
   前記候補領域の画素群に基づいて取得される情報、及び、前記非候補領域の画素群に基づいて取得される情報のうちの少なくとも一方を用い、前記候補領域抽出ステップによる抽出結果を補正する候補領域補正ステップと、
   前記候補領域補正ステップにより補正された前記候補領域に基づき、前記画像において前記線状構造が存在する領域を検出する線状構造検出ステップと、
   を有することを特徴とする医用画像処理方法。
9. 前記候補領域補正ステップは、前記候補領域の画素群に基づいて前記候補領域の走行方向に相当する画素群を含む基準構造を抽出し、前記基準構造の画素群の中から第２の注目画素を選択し、さらに、前記第２の注目画素において算出された前記特徴量と、前記第２の注目画素の近傍に位置する複数の画素において算出された前記特徴量と、の間の変動を示す値が所定値以下となる画素を前記基準構造に含まれる画素群から除外することにより、前記候補領域抽出ステップによる抽出結果を補正する
   ことを特徴とする請求項８に記載の医用画像処理方法。
10. 前記候補領域補正ステップは、前記候補領域の画素群に基づいて前記候補領域の走行方向に相当する画素群を含む基準構造を抽出し、前記非候補領域の画素群の中から前記候補領域の近傍に位置する第２の注目画素を選択し、さらに、前記第２の注目画素において算出された前記特徴量と、前記第２の注目画素を含む領域において算出された前記特徴量の統計値及び前記第２の注目画素に最も近接する前記基準構造の画素において算出された前記特徴量に基づいて動的に設定される閾値と、の比較結果に応じて前記第２の注目画素を前記非候補領域から前記候補領域へ変更することにより、前記候補領域抽出ステップによる抽出結果を補正する
    ことを特徴とする請求項８に記載の医用画像処理方法。
11. 前記候補領域補正ステップは、前記候補領域抽出ステップによる抽出結果を補正する前及び補正した後のそれぞれにおいて、前記候補領域の画素群に基づいて前記候補領域の幅方向を取得するとともに、当該取得した２つの幅方向が一致しない部分に対してなされた前記非候補領域から前記候補領域への変更を無効化する
    ことを特徴とする請求項１０に記載の医用画像処理方法。
12. 前記候補領域補正ステップは、前記非候補領域の画素群の中から第２の注目画素を選択し、さらに、前記候補領域の複数の画素からなる所定の画素配列パターンが前記第２の注目画素の近傍に存在することを検出した場合において、前記第２の注目画素を前記非候補領域から前記候補領域へ変更することにより、前記候補領域抽出ステップによる抽出結果を補正する
    ことを特徴とする請求項８に記載の医用画像処理方法。
13. 前記候補領域補正ステップは、前記画像内のエッジ構造を取得し、前記非候補領域の画素群の中から第２の注目画素を選択し、さらに、前記第２の注目画素が前記候補領域及び前記エッジ構造に囲まれた領域内にあることを検出した場合において、前記第２の注目画素を前記非候補領域から前記候補領域へ変更することにより、前記候補領域抽出ステップによる抽出結果を補正する
    ことを特徴とする請求項８に記載の医用画像処理方法。
14. 前記候補領域補正ステップは、前記非候補領域の画素群の中から第２の注目画素を選択し、さらに、前記第２の注目画素の近傍に位置する前記候補領域の画素数が所定の数以上であることを検出した場合において、前記第２の注目画素を前記非候補領域から前記候補領域へ変更することにより、前記候補領域抽出ステップによる抽出結果を補正する
    ことを特徴とする請求項８に記載の医用画像処理方法。

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