图像记录系统和图像记录方法技术方案

图像记录系统(1)包括取得部(110)、记录候选RAW图像组提取部(120)和RAW图像记录部(130)。取得部取得包含第一时间区间中的沿着时间序列的多个RAW图像的时序RAW图像组。记录候选RAW图像组提取部从时序RAW图像组中提取记录候选RAW图像组，该记录候选RAW图像组包含于作为第一时间区间的一部分的第二时间区间。RAW图像记录部将记录候选RAW图像组所包含的至少1个RAW图像作为应记录的RAW图像即记录对象RAW图像进行记录。象RAW图像进行记录。象RAW图像进行记录。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】图像记录系统和图像记录方法


[0001]本专利技术涉及图像记录系统以及图像记录方法等。

技术介绍

[0002]已知通过使用机器学习的图像识别从医疗图像检测病变等的技术。在专利文献1中公开了如下技术：使用拍摄有诊断对象的学习用图像和事先赋予给学习用图像的表示诊断对象的异常性的信息来进行机器学习，由此生成识别内窥镜图像中的异常区域的神经网络。
[0003]现有技术文献
[0004]专利文献
[0005]专利文献1：国际公开第2018/008593号

技术实现思路

[0006]专利技术所要解决的课题
[0007]根据医疗设备的默认设定或用户的设定对医疗图像进行图像处理。因此，通过机器学习获得的已学习模型受到生成用作学习用图像的医疗图像时的医疗设备的设定内容的影响。因此，考虑如下的方法：作为学习用图像，在保持摄像元件的信号的状态下取得作为未加工的图像的RAW图像。但是，在将RAW图像设为学习用图像的情况下，存在所累积的RAW图像的数据量变得非常多这样的课题。
[0008]用于解决课题的手段
[0009]本公开的一个方式涉及图像记录系统，该图像记录系统包括：取得部，其取得时序RAW图像组，所述时序RAW图像组包含第一时间区间中的沿着时间序列的多个RAW图像；记录候选RAW图像组提取部，其从所述时序RAW图像组中提取记录候选RAW图像组，所述记录候选RAW图像组包含于作为所述第一时间区间的一部分的第二时间区间中；以及RAW图像记录部，其将所述记录候选RAW图像组中包含的至少1个RAW图像作为应记录的RAW图像即记录对象RAW图像进行记录。
[0010]本公开的其他方式涉及一种图像记录方法，包括如下步骤：取得时序RAW图像组，所述时序RAW图像组包含第一时间区间中的沿着时间序列的多个RAW图像；从所述时序RAW图像组中提取记录候选RAW图像组，所述记录候选RAW图像组包含于作为所述第一时间区间的一部分的第二时间区间中；以及将所述记录候选RAW图像组中包含的至少1个RAW图像作为应记录的RAW图像即记录对象RAW图像进行记录。
附图说明
[0011]图1是拍摄系统的结构例。
[0012]图2是图像记录系统的第一结构例。
[0013]图3是对在第一结构例中处理部所实施的处理进行说明的图。
[0014]图4是在第一结构例中处理部所实施的处理的流程图。
[0015]图5是对在第一结构例中处理部所实施的处理进行说明的图。
[0016]图6是在第二结构例中处理部所实施的处理的流程图。
[0017]图7是图像记录系统的第三结构例。
[0018]图8是图像记录系统的第四结构例。
[0019]图9是说明在第四结构例中处理部进行的处理的图。
具体实施方式
[0020]以下，对本实施方式进行说明。另外，以下说明的本实施方式并不对权利要求书所记载的内容进行不当限定。而且本实施方式所说明的结构并不全是本专利技术的必要结构要件。
[0021]1.拍摄系统
[0022]图1是拍摄并记录医疗图像的拍摄系统10的结构例。拍摄系统10包括内窥镜系统5和图像记录系统1。
[0023]内窥镜系统5是拍摄医疗图像的系统。医疗图像是由医疗用内窥镜拍摄到的体内图像，医疗用内窥镜是消化道用内窥镜等视频内窥镜、或者外科手术用的硬性镜等。在图1中，以视频内窥镜为例进行了图示。内窥镜系统5包括镜体2、控制装置3和监视器4。
[0024]镜体2通过将细长的插入部201插入到被检体的体腔内来拍摄被检体的体内，输出作为该体内的图像的医疗图像的图像信号。镜体2包含插入部201、配设在插入部201的基端部侧的把持部204、以及从把持部204延伸设置的通用缆线203。在通用缆线203的基端部侧设置有连接器，该连接器与控制装置3连接。在插入部201的前端部设置有拍摄模块202，拍摄模块202输出RAW图像的图像信号作为医疗图像的图像信号。拍摄模块202通过动态图像拍摄等，按时间序列拍摄多个医疗图像。在进行了动态图像拍摄的情况下，该动态图像的各帧图像相当于各医疗图像。
[0025]控制装置3控制内窥镜系统5的整体，并且对拍摄模块202输出的图像信号进行信号处理，输出处理结果。具体而言，控制装置3通过对RAW图像进行显影处理来生成彩色图像，并使监视器4显示该彩色图像。另外，控制装置3将按时间序列拍摄到的多个RAW图像输出到图像记录系统1。图像记录系统1将从内窥镜系统5发送的多个RAW图像中的一部分RAW图像记录为学习用图像。稍后将描述图像记录系统1的细节。此外，在图1中，图像记录系统1成为控制装置3的外带系统，但图像记录系统1也可以与控制装置3合并。
[0026]RAW图像是被显影为彩色图像之前的图像，是直接记录了与图像传感器的各像素对应的像素值的图像。例如，在图像传感器是原色拜耳型的情况下，在图像传感器中配置有R像素、G像素以及B像素，但在RAW图像中，与像素的颜色无关地按每1个像素原样记录1个像素值。彩色图像是按照拜耳型的配置对RAW图像进行插值处理且进行了压缩处理后的图像，每1个像素具有RGB的像素值。由于RAW图像是无加工的非压缩数据，所以每1张的数据量比彩色图像大。
[0027]彩色图像被实施了适合于内窥镜观察的图像处理。由于该图像处理不一定适合于机器学习，因此当使用彩色图像作为学习用图像时，进行受到已经对彩色图像实施的图像处理的影响的机器学习。另一方面，由于RAW图像是显影前的图像，因此具有对图像处理的
灵活性高的特征。因此，通过累积RAW图像作为学习用图像，能够在将该RAW图像加工成适合于机器学习的图像之后用于机器学习。由此，能够期待图像识别的精度提高。根据以上的理由，作为用于利用了机器学习的图像识别的学习数据，对于RAW图像数据的取得的需求高，但RAW图像存在数据量非常多这样的课题。
[0028]2.图像记录系统的第一结构例
[0029]图2是图像记录系统1的第一结构例。另外，在图2中还图示了训练数据生成系统400和学习装置500，但在图像记录系统1记录图像时，训练数据生成系统400和学习装置500不需要与图像记录系统1连接。
[0030]图像记录系统1包含取得部110、记录候选RAW图像组提取部120和RAW图像记录部130。如图3所示，取得部110取得包含第一时间区间TP1中的沿着时间序列的多个RAW图像的时序RAW图像组GIM1。记录候选RAW图像组提取部120从时序RAW图像组GIM1中提取作为第一时间区间TP1的一部分的第二时间区间TP2中包含的记录候选RAW图像组GIM2。RAW图像记录部130将记录候选RAW图像组GIM2中包含的至少1个RAW图像作为应记录的RAW图像的记录对象RAW图像进行记录。
[0031]根据本实施方式，仅记录由取得部110取得的时序RAW图像组GIM1中的一部分RAW图像，因此，与记录全部时序RAW图像组GIM1的情况相比，能够减本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种图像记录系统，其特征在于，所述图像记录系统包括：取得部，其取得时序RAW图像组，所述时序RAW图像组包含第一时间区间中的沿着时间序列的多个RAW图像；记录候选RAW图像组提取部，其从所述时序RAW图像组中提取记录候选RAW图像组，所述记录候选RAW图像组包含于作为所述第一时间区间的一部分的第二时间区间中；以及RAW图像记录部，其将所述记录候选RAW图像组中包含的至少1个RAW图像作为应记录的RAW图像即记录对象RAW图像进行记录。2.根据权利要求1所述的图像记录系统，其特征在于，所述记录对象RAW图像与训练标签一起作为训练图像用于机器学习，所述训练标签与所述记录对象RAW图像相关联。3.根据权利要求1所述的图像记录系统，其特征在于，所述图像记录系统具备RAW图像记录重要度判断部，所述RAW图像记录重要度判断部从所述记录候选RAW图像组中选择所述记录对象RAW图像，所述RAW图像记录部记录由所述RAW图像记录重要度判断部选择的所述记录对象RAW图像。4.根据权利要求3所述的图像记录系统，其特征在于，所述RAW图像记录重要度判断部对1张RAW图像进行的处理的处理时间比所述记录候选RAW图像组提取部对1张RAW图像进行的处理的处理时间长。5.根据权利要求3所述的图像记录系统，其特征在于，所述RAW图像记录部将所述记录候选RAW图像组或所述时序RAW图像组中的未被所述RAW图像记录重要度判断部选择的RAW图像转换为压缩数据，记录所述压缩数据。6.根据权利要求3所述的图像记录系统，其特征在于，所述RAW图像记录重要度判断部通过对所述记录候选RAW图像组的各RAW图像进行基于重要度的判定，选择所述记录对象RAW图像。7.根据权利要求1所述的图像记录系统，其特征在于，所述取得部包括图像转换部，所述图像转换部对所述时序RAW图像组所包含的RAW图像进行转换处理，生成转换后图像，所述记录候选RAW图像组提取部根据所述转换后图像提取所述记录候选RAW图像组。8.根据权利要求1所述的图像记录系统，其特征在于，所述记录候选RAW图像组提取部检测所述时序RAW图像组所包含的RAW图像的拍摄对象的状态，根据所述拍摄对象的状态提取所述记录候选RAW图像组...

【专利技术属性】
技术研发人员：田中敬士，神田大和，北村诚，窪田明广，鹤冈建夫，
申请(专利权)人：奥林巴斯株式会社，
类型：发明
国别省市：