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画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム

国内特許コード P130008706
整理番号 S2012-0989-N0
掲載日 2013年3月18日
出願番号 特願2012-193185
公開番号 特開2014-046085
登録番号 特許第5164127号
出願日 平成24年9月3日(2012.9.3)
公開日 平成26年3月17日(2014.3.17)
登録日 平成24年12月28日(2012.12.28)
発明者
  • 浜本 義彦
  • 藤田 悠介
  • 橋本 真一
  • 寺井 崇二
  • 坂井田 功
出願人
  • 国立大学法人山口大学
発明の名称 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム
発明の概要


【課題】 画像の複数の領域を識別した結果を検証し評価する。
【解決手段】 学習用画像20の画像情報を取得する学習用画像読取部111と、学習用画像20の画像情報と登録学習用画像種別40に基づき識別器情報を決定する識別器情報決定部112と、識別器情報に基づき学習用画像20の画素の種別を識別する学習用画像種別識別部113と、学習用画像20の画素の種別と登録学習用画像種別40の第1の差分量に基づき目標値を設定する目標値設定部114と、テスト用画像30の画像情報を取得するテスト用画像読取部115と、テスト用画像30の画像情報と識別器情報に基づきテスト用画像30の画素の種別を識別するテスト用画像種別識別部116と、テスト用画像30の画素の種別と登録テスト用画像種別50の第2の差分量が、目標値に基づく許容範囲内であるか否かを評価する評価部117と、を有してなる。
【選択図】図2

従来技術、競合技術の概要


従来、例えば小腸などの消化器の内壁を画像診断するために消化器内の画像を撮像する内視鏡カプセルのように、撮影対象である画像を読影する者(以下「読影者」ともいう。)が判断するために多数の画像を撮像する技術が知られている。ここで、読影者は、例えば内視鏡カプセルを用いた画像診断の場合には医師である。



内視鏡カプセルを用いた画像診断では、通常1回の検査で5万枚から10万枚の画像が撮影される。また、内視鏡カプセルを用いた画像診断は、短時間の間隔で連続して多数の画像が撮影されるため、撮影された画像ごとの変化量は少ない。



ここで、撮影された画像には、診断対象の被写体である消化器の内壁が読影可能な可視領域と、読影不可能な不可視領域との2種類の領域に大別できる。



消化器の内壁を診断する医師は、撮影された多数の画像の中から画像診断に使用可能な画像のみを選別する。ここで、画像の選別方法としては、例えば、読影者が、画像を構成する可視領域と不可視領域とを識別して、可視領域を一定比率以上含む画像を画像診断に使用可能な画像として選別する。読影者は、選別した画像診断に使用可能な画像を用いて診断を行う。



このように、内視鏡カプセルを用いた画像診断では、画像ごとの変化量の少ない膨大な数の画像の中から、読影者が画像診断に使用可能な画像を選別して読影しなければならず、読影者の負担が極めて大きい。そのため、内視鏡カプセルを用いた画像診断では、読影者の負担軽減を目的としたコンピュータ支援システムが導入されている。



これまでにも、撮影された多数の画像を観察する読影者の負荷を軽減するための技術として、画像を構成する複数の領域のうち特定の領域を識別して表示する技術が知られている(例えば、特許文献1参照)。



また、撮影された多数の画像を観察する読影者の負荷を軽減する他の技術として、複数の画像の中から画像から算出される特徴量などに基づいて代表の画像を表示する技術が知られている(例えば、特許文献2参照)。

産業上の利用分野


本発明は、画像を構成する複数の領域を識別する機能を有する画像処理装置と、画像処理方法と、画像処理プログラムに関するものである。

特許請求の範囲 【請求項1】
学習用画像と、上記学習用画像を構成する画素ごとの種別を示す登録学習用画像種別と、テスト用画像と、上記テスト用画像を構成する画素ごとの種別を示す登録テスト用画像種別と、が記憶されている記憶部と、
上記学習用画像を構成する画素ごとの画像情報を取得する学習用画像読取部と、
上記学習用画像を構成する画素ごとの画像情報と上記登録学習用画像種別とに基づいて、画素ごとの種別を識別するための識別器情報を決定する識別器情報決定部と、
上記識別器情報に基づいて、上記学習用画像を構成する画素ごとの種別を識別する学習用画像種別識別部と、
識別された上記学習用画像を構成する画素ごとの種別と上記登録学習用画像種別との差分量である第1の差分量を算出し、上記第1の差分量に基づいて目標値を設定する目標値設定部と、
上記テスト用画像を構成する画素ごとの画像情報を取得するテスト用画像読取部と、
上記テスト用画像を構成する画素ごとの画像情報と上記識別器情報とに基づいて、上記テスト用画像を構成する画素ごとの種別を識別するテスト用画像種別識別部と、
識別された上記テスト用画像を構成する画素ごとの種別と上記登録テスト用画像種別との差分量である第2の差分量を算出し、上記第2の差分量が、上記目標値に基づいて決定される許容範囲内であるか否かを評価する評価部と、
を有してなることを特徴とする画像処理装置。
【請求項2】
読影者が操作可能な登録操作部と、
上記記憶部に記憶されている上記学習用画像を表示する学習用表示部と、
上記記憶部に記憶される上記登録学習用画像種別を特定する登録学習用画像種別特定部と、
を備え、
上記登録学習用画像種別特定部は、上記学習用表示部が上記学習用画像を表示している状態で上記登録操作部が操作されたときに、上記登録操作部の操作内容に基づいて上記登録学習用画像種別を特定して上記記憶部に記憶する、
請求項1記載の画像処理装置。
【請求項3】
読影者が操作可能な登録操作部と、
上記記憶部に記憶されている上記テスト用画像を表示するテスト用表示部と、
上記記憶部に記憶される上記登録テスト用画像種別を特定する登録テスト用画像種別特定部と、
を備え、
上記登録テスト用画像種別特定部は、上記テスト用表示部が上記テスト用画像を表示している状態で上記登録操作部が操作されたときに、上記登録操作部の操作内容に基づいて上記登録テスト用画像種別を特定して上記記憶部に記憶する、
請求項1または2記載の画像処理装置。
【請求項4】
画素の種別には特定種別を含む複数の種別があり、
上記目標値設定部は、識別された上記学習用画像を構成する画素ごとの種別を構成する上記特定種別と、上記登録学習用画像種別を構成する上記特定種別と、に基づいて上記第1の差分量を算出する、
請求項1乃至3のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項5】
上記記憶部には複数の学習用画像が記憶されていて、
上記目標値設定部は、上記複数の学習用画像それぞれについて上記第1の差分量を算出し、算出された上記複数の学習用画像それぞれの上記第1の差分量の平均値である第1の平均値を算出し、上記第1の平均値に基づいて上記目標値を設定する、
請求項1乃至4のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項6】
画素の種別には特定種別を含む複数の種別があり、
上記評価部は、識別された上記テスト用画像を構成する画素ごとの種別を構成する上記特定種別と、上記登録テスト用画像種別を構成する上記特定種別と、に基づいて上記第2の差分量を算出する、
請求項1乃至5のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項7】
上記特定種別は、上記画素が注目領域に対応する画素であるか否かを示す情報であり、
上記識別器情報は、上記学習用画像または上記テスト用画像を構成する画素ごとに上記特定種別であるか否かを検出するための情報である、
請求項4乃至6のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項8】
上記記憶部には複数のテスト用画像が記憶されていて、
上記評価部は、上記複数のテスト用画像それぞれについて上記第2の差分量を算出し、算出された上記複数のテスト用画像それぞれの上記第2の差分量の平均値である第2の平均値を算出し、上記第2の平均値と上記目標値とに基づいて決定される上記許容範囲内であるか否かを評価する、
請求項1乃至7のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項9】
上記記憶部には基準値が記憶されていて、
上記評価部は、上記第2の平均値と上記目標値との差と、上記基準値とを比較して上記許容範囲内であるか否かを評価する、
請求項8記載の画像処理装置。
【請求項10】
上記学習用表示部は、識別された上記学習用画像を構成する画素ごとの種別と、上記登録学習用画像種別との差異を視認可能に表示する、
請求項2乃至9のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項11】
読影者が操作可能な設定操作部を備え、
上記目標値設定部は、上記学習用表示部が表示した後に上記設定操作部が操作されたときにのみ、上記目標値を設定する、
請求項10記載の画像処理装置。
【請求項12】
識別された上記テスト用画像を構成する画素ごとの種別を上記テスト用画像に重畳して表示するテスト用表示部、
を備える請求項1乃至11のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項13】
識別された上記テスト用画像を構成する画素ごとの種別と、上記登録テスト用画像種別との差異を視認可能に表示するテスト用表示部、
を備える請求項1乃至11のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項14】
読影者が操作可能な表示操作部と、
上記テスト用表示部が表示した後に上記表示操作部が操作されたときにのみ、上記識別結果の評価結果を表示する評価結果表示部と、
を備える、
請求項12または13記載の画像処理装置。
【請求項15】
少なくとも上記第1の差分量または上記第2の差分量のいずれかに基づいて上記識別器情報を修正する修正部、
を備える請求項1乃至14のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項16】
学習用画像と、上記学習用画像を構成する画素ごとの種別を示す登録学習用画像種別と、テスト用画像と、上記テスト用画像を構成する画素ごとの種別を示す登録テスト用画像種別と、が記憶されている記憶部を備えるコンピュータが実行する画像処理方法であって、
上記コンピュータが、
上記学習用画像を構成する画素ごとの画像情報を取得する学習用画像読取ステップと、
上記学習用画像を構成する画素ごとの画像情報と上記登録学習用画像種別とに基づいて、画素ごとの種別を識別するための識別器情報を決定する識別器情報決定ステップと、
上記識別器情報に基づいて、上記学習用画像を構成する画素ごとの種別を識別する学習用画像種別識別ステップと、
識別された上記学習用画像を構成する画素ごとの種別と上記登録学習用画像種別との差分量である第1の差分量を算出し、上記第1の差分量に基づいて目標値を設定する目標値設定ステップと、
上記テスト用画像を構成する画素ごとの画像情報を取得するテスト用画像読取ステップと、
上記テスト用画像を構成する画素ごとの画像情報と上記識別器情報とに基づいて、上記テスト用画像を構成する画素ごとの種別を識別するテスト用画像種別識別ステップと、
識別された上記テスト用画像を構成する画素ごとの種別と上記登録テスト用画像種別との差分量である第2の差分量を算出し、上記第2の差分量が、上記目標値に基づいて決定される許容範囲内であるか否かを評価する評価ステップと、
を実行することを特徴とする画像処理方法。
【請求項17】
学習用画像と、上記学習用画像を構成する画素ごとの種別を示す登録学習用画像種別と、テスト用画像と、上記テスト用画像を構成する画素ごとの種別を示す登録テスト用画像種別と、が記憶されている記憶部を備えるコンピュータに実行させる画像処理プログラムであって、
上記コンピュータに、
上記学習用画像を構成する画素ごとの画像情報を取得する学習用画像読取ステップと、
上記学習用画像を構成する画素ごとの画像情報と上記登録学習用画像種別とに基づいて、画素ごとの種別を識別するための識別器情報を決定する識別器情報決定ステップと、
上記識別器情報に基づいて、上記学習用画像を構成する画素ごとの種別を識別する学習用画像種別識別ステップと、
識別された上記学習用画像を構成する画素ごとの種別と上記登録学習用画像種別との差分量である第1の差分量を算出し、上記第1の差分量に基づいて目標値を設定する目標値設定ステップと、
上記テスト用画像を構成する画素ごとの画像情報を取得するテスト用画像読取ステップと、
上記テスト用画像を構成する画素ごとの画像情報と上記識別器情報とに基づいて、上記テスト用画像を構成する画素ごとの種別を識別するテスト用画像種別識別ステップと、
識別された上記テスト用画像を構成する画素ごとの種別と上記登録テスト用画像種別との差分量である第2の差分量を算出し、上記第2の差分量が、上記目標値に基づいて決定される許容範囲内であるか否かを評価する評価ステップと、
を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
産業区分
  • 治療衛生
国際特許分類(IPC)
Fターム
画像

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JP2012193185thum.jpg
出願権利状態 登録


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