JPWO2017057573A1 - 画像処理装置、内視鏡システム、及び画像処理方法 - Google Patents
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Abstract
画像処理装置(65)は、内視鏡画像を取得する画像取得部(91)と、内視鏡画像から特定の太さの血管を抽出する血管抽出部(92)と、血管抽出部(92)が抽出した血管に関する複数の血管情報を算出する血管情報算出部(93)と、血管情報を用いて演算をすることにより、特定の太さの血管に関する血管パラメータを算出する血管パラメータ算出部(94)と、を備える。
Description
図1に示すように、内視鏡システム10は、内視鏡12と、光源装置14と、プロセッサ装置16と、モニタ18と、コンソール19とを有する。内視鏡12は光源装置14と光学的に接続し、かつ、プロセッサ装置16と電気的に接続する。内視鏡12は、被検体内に挿入する挿入部12aと、挿入部12aの基端部分に設けられた操作部12bと、挿入部12aの先端側に設けられた湾曲部12c及び先端部12dを有している。操作部12bのアングルノブ12eを操作することにより、湾曲部12cは湾曲動作する。この湾曲動作によって、先端部12dが所望の方向に向けられる。
上記第1実施形態及び変形例では、血管パラメータを算出し、モニタ98に表示しているが、図14に示すように、画像処理装置65には、血管パラメータを用いて観察対象の粘膜の状態を判定する判定部203を設け、判定部203による判定結果をモニタ98に表示してもよい。観察対象の「粘膜の状態」とは、血管を含む粘膜全体としての総合的なステータスであり、例えば、「正常」、「腺腫」(腺腫の疑いがある)、または、「がん」(がんの疑いがある)等である。
上記第1実施形態及び第2実施形態では、内視鏡システム10が内視鏡画像をストレージ64に保存し、後に画像処理装置65がストレージ64から内視鏡画像を取得して血管パラメータを算出するが、観察対象を観察しながらほぼリアルタイムに内視鏡システム10が血管パラメータを算出してもよい。この場合、図18に示す内視鏡システム310のように、プロセッサ装置16に画像取得部91、血管抽出部92、血管情報算出部93、血管パラメータ算出部94、及び、表示制御部95を設ける。内視鏡12や光源装置14の構成は第1実施形態の内視鏡システム10と同様である。
12 内視鏡
12a 挿入部
12b 操作部
12c 湾曲部
12d 先端部
12e アングルノブ
13a 静止画像取得指示部
13b ズーム操作部
14 光源装置
16 プロセッサ装置
18 モニタ
19 コンソール
20 光源
22 光源制御部
30a 照明光学系
30b 撮像光学系
41 ライトガイド
45 照明レンズ
46 対物レンズ
47 ズームレンズ
48 撮像センサ
51 CDS/AGC回路
52 A/Dコンバータ
53 画像信号取得部
56 DSP
58 ノイズ低減部
61 メモリ
62 信号処理部
63 映像信号生成部
64 ストレージ
65 画像処理装置
71 第1内視鏡画像
72 第2内視鏡画像
73 粘膜表面の形状
74 細血管
75 太血管
91 画像取得部
92 血管抽出部
93 血管情報算出部
94 血管パラメータ算出部
95 表示制御部
97 入力デバイス
98 モニタ
99 係数テーブル
101 差分画像
102 差分画像
115 内視鏡画像表示部
121 関心領域
131 設定部
132 プルダウンボタン
141 血管パラメータ設定部
142 プルダウンボタン
143 血管パラメータ表示部
144a 第1血管パラメータ設定部
144b 第2血管パラメータ設定部
145a 第1血管パラメータ表示部
145b 第2血管パラメータ表示部
146a 血管パラメータ表示部
146b 血管パラメータ表示部
161 グラフ
203 判定部
208 判定結果
217 判定結果表示部
219 グラフ
220 血管パラメータの値
310 内視鏡システム
470 波長
600 カプセル内視鏡
602 光源
603 光源制御部
604 撮像センサ
606 画像信号取得処理部
608 送受信アンテナ
PA 血管パラメータ
PB 血管パラメータ
Ri 関心領域の内部
Ro 関心領域以外の領域
TH1 第1閾値
TH2 第2閾値
[0009]
この点に関しては、特許文献3の内視鏡システムは一定の太さ又は一定範囲の太さの血管に対して酸素飽和度に対応するカラー情報を反映させるので、それ以前の内視鏡システムよりも高い診断支援効果を発揮する。しかし、特許文献3の内視鏡システムが血管の太さごとに算出するのは、酸素飽和度であり、酸素飽和度は他の情報の勘案が必要な血管情報であるため、さらに直感的で有用な情報等を算出して診断を支援することが求められていることに変わりはない。
[0010]
本発明は、血管情報よりもさらに直感的で有用な情報を、特定の太さの血管について算出して、より効果的に診断を支援する画像処理装置、内視鏡システム、及び画像処理方法を提供することを目的とする。
課題を解決するための手段
[0011]
本発明の画像処理装置は、内視鏡によって観察対象を撮像して得る内視鏡画像を取得する画像取得部と、内視鏡画像から、観察対象の血管の太さが特定太さの血管を太さごとに抽出する血管抽出部と、血管抽出部が抽出した血管に関する血管情報を太さごとに算出する血管情報算出部と、太さごとに算出した血管情報を用いて演算をすることにより、特定太さの血管に関する血管パラメータを太さごとに算出する血管パラメータ算出部と、を備える。
[0012]
血管情報は、血管抽出部が抽出した血管の本数、太さ、太さの変化、太さの変化の複雑度、長さ、長さの変化、分岐数、分岐角度、分岐点間距離、交差数、深さ、高低差、傾き、面積、密度、間隔、コントラスト、色、色の変化、蛇行度、血液濃度、酸素飽和度、動脈の割合、静脈の割合、投与した色素の濃度、走行パターン、または、血流量であることが好ましい。
[0013]
[0014]
血管パラメータ算出部は、特定太さの血管に関する血管情報と、特定太さ以外の血管に関する血管情報とを組み合わせて使用し、特定太さの血管に関
[0026]
判定部は、観察対象の粘膜の状態ががんの場合に、血管情報または血管パラメータを用いて、がんのステージを判定することが好ましい。
[0027]
本発明の内視鏡システムは、観察対象を撮像する内視鏡と、内視鏡によって観察対象を撮像して得る内視鏡画像を取得する画像取得部と、内視鏡画像から、観察対象の血管の太さが特定太さの血管を太さごとに抽出する血管抽出部と、血管抽出部が抽出した血管に関する血管情報を太さごとに算出する血管情報算出部と、太さごとに算出した血管情報を用いて演算をすることにより、特定太さの血管に関する血管パラメータを太さごとに算出する血管パラメータ算出部と、を有する画像処理装置と、を備える。
[0028]
本発明の画像処理方法は、画像取得部が、内視鏡によって観察対象を撮像して得る内視鏡画像を取得するステップと、血管抽出部が、内視鏡画像から、観察対象の血管の太さが特定太さの血管を太さごとに抽出するステップと、血管情報算出部が、血管抽出部が抽出した血管に関する血管情報を太さごとに算出するステップと、血管パラメータ算出部が、太さごとに算出した血管情報を用いて演算をすることにより、特定太さの血管に関する血管パラメータを太さごとに算出するステップと、を備える。
発明の効果
[0029]
本発明の画像処理装置、内視鏡システム、及び画像処理方法は、血管情報よりもさらに直感的で有用な血管パラメータを、特定の太さの血管について算出するので、従来よりも直接的かつ効果的に医師の診断を支援することができる。
図面の簡単な説明
[0030]
[図1]内視鏡システムの外観図である。
[図2]内視鏡システムのブロック図である。
[図3]第1内視鏡画像である。
[図4]第2内視鏡画像である。
[図5]画像処理装置のブロック図である。
[図6]細い血管を抽出した差分画像である。
[図7]太い血管を抽出した差分画像である。
Claims (18)
- 内視鏡によって観察対象を撮像して得る内視鏡画像を取得する画像取得部と、
前記内視鏡画像から、前記観察対象の血管の太さが特定太さの血管を抽出する血管抽出部と、
前記血管抽出部が抽出した血管に関する血管情報を算出する血管情報算出部と、
前記血管情報を用いて演算をすることにより、前記特定太さの血管に関する血管パラメータを算出する血管パラメータ算出部と、
を備える画像処理装置。 - 前記血管情報は、前記血管抽出部が抽出した血管の本数、太さ、太さの変化、太さの変化の複雑度、長さ、長さの変化、分岐数、分岐角度、分岐点間距離、交差数、深さ、高低差、傾き、面積、密度、間隔、コントラスト、色、色の変化、蛇行度、血液濃度、酸素飽和度、動脈の割合、静脈の割合、投与した色素の濃度、走行パターン、または、血流量である請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記血管抽出部は、太さごとに血管を抽出し、
前記血管情報算出部は、血管の太さごとに、それぞれ前記血管情報を算出し、
前記血管パラメータ算出部は、血管の太さごとに算出した前記血管情報を用いて血管の太さごとに前記血管パラメータを算出する請求項1または2に記載の画像処理装置。 - 前記血管パラメータ算出部は、前記特定太さの血管に関する前記血管情報と、前記特定太さ以外の血管に関する前記血管情報とを組み合わせて使用し、前記特定太さの血管に関する前記血管パラメータを算出する請求項3に記載の画像処理装置。
- 前記血管パラメータ算出部は、複数の前記血管情報に重み付けをして演算をし、前記血管パラメータを算出する請求項1〜4のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記血管パラメータ算出部は、前記重み付けを、機械学習により定めた係数を用いて行う請求項5に記載の画像処理装置。
- 前記血管情報算出部は、前記内視鏡画像の一部または全部に設定する関心領域における統計量を前記血管情報として算出する請求項1〜6のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記統計量は、最大値、最小値、平均値、中央値、または最頻値である請求項7に記載の画像処理装置。
- 前記内視鏡画像の一部に前記関心領域を設定する場合、前記血管情報算出部は、前記関心領域の前記血管情報を算出し、かつ、前記関心領域以外の領域についても前記血管情報を算出し、
前記血管パラメータ算出部は、前記関心領域の前記血管情報と、前記関心領域以外の領域の前記血管情報と、を用いて前記血管パラメータを算出する請求項7または8に記載の画像処理装置。 - 前記血管パラメータを用いて、前記観察対象の粘膜の状態を判定する判定部を備える請求項1〜9のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記判定部は、前記観察対象の粘膜を基準とした深さに対する前記血管パラメータの変化によって前記観察対象の粘膜の状態を判定する請求項10に記載の画像処理装置。
- 前記判定部は、複数種類の前記血管パラメータを用いて前記観察対象の粘膜の状態を判定する請求項10に記載の画像処理装置。
- 前記判定部は、前記特定太さの血管に関する前記血管パラメータと、前記特定太さ以外の太さの血管に関する前記血管パラメータと、を組み合わせて使用し、前記観察対象の粘膜の状態を判定する請求項12に記載の画像処理装置。
- 前記判定部は、前記血管パラメータを用いて、前記観察対象の粘膜の状態を、正常、腺腫、及びがんを含む3種類以上の状態のいずれかに判定する請求項10〜13のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記判定部は、前記血管パラメータを用いて、前記観察対象の粘膜の状態を、正常、過形成ポリープ、SSA/P、腺腫、側方発達型腫瘍、及びがんのいずれかに判定する請求項14に記載の画像処理装置。
- 前記判定部は、前記観察対象の粘膜の状態ががんの場合に、前記血管情報または前記血管パラメータを用いて、がんのステージを判定する請求項10〜15のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 観察対象を撮像する内視鏡と、
前記内視鏡によって前記観察対象を撮像して得る内視鏡画像を取得する画像取得部と、前記内視鏡画像から、前記観察対象の血管の太さが特定太さの血管を抽出する血管抽出部と、前記血管抽出部が抽出した血管に関する血管情報を算出する血管情報算出部と、前記血管情報を用いて演算をすることにより、前記特定太さの血管に関する血管パラメータを算出する血管パラメータ算出部と、を有する画像処理装置と、
を備える内視鏡システム。 - 画像取得部が、内視鏡によって観察対象を撮像して得る内視鏡画像を取得するステップと、
血管抽出部が、前記内視鏡画像から、前記観察対象の血管の太さが特定太さの血管を抽出するステップと、
血管情報算出部が、前記血管抽出部が抽出した血管に関する血管情報を算出するステップと、
血管パラメータ算出部が、前記血管情報を用いて演算をすることにより、前記特定太さの血管に関する血管パラメータを算出するステップと、
を備える画像処理方法。
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