本发明专利技术提供一种图像处理装置及图像处理方法。该图像处理装置具有：梯度信息计算部，其根据管腔内部图像的像素值计算各个像素的梯度信息；封闭区域生成部，其根据梯度信息生成满足条件的封闭区域，该条件是指在区域的内部不包含梯度强度为预定值以上的像素、而且区域的边界不以预定曲率以上的曲率向该区域的内侧弯曲；以及异常部位检测部，其从封闭区域的内部检测异常部位。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及对拍摄管腔内部得到的管腔内部图像进行处理的。
技术介绍
过去，内窥镜作为被导入到患者等被检者的体内来观察体内管腔内部的医用观察装置得到广泛普及。并且，近年来开发了一种吞入式内窥镜(胶囊内窥镜)，该内窥镜在胶囊型的壳体内部具有摄像装置和将利用该摄像装置拍摄的图像数据无线发送到体外的通信装置等。利用这些医用观察装置拍摄的体内管腔内部的图像(管腔内部图像)的观察/ 诊断需要许多经验，因此期望有辅助医师诊断的医疗诊断支持功能。作为实现该功能的一种图像识别技术，提出了从管腔内部图像中自动检测病变等异常部位并提示给医师等的技术。例如，日本特开2002-99896号公报公开了如下技术使用形状依赖性滤波器稳定地检测作为乳腺癌的癌变部分的特点之一的微钙化阴影的候选，而不会受到粗大构造和线构造的影响。在该公开公报中，以假想的微钙化阴影的形状为基础，根据摄影条件和读取条件、图像对比度、微钙化阴影的尺寸这些各种条件、或者将这些条件进行组合的条件等，事前准备使滤波器特性为最佳的第2形状依赖性滤波器。并且，首先使用作为形态学滤波器(例如，参照小畑他，「多重構造要素全用。t > 7才口夕一 7 ^^ tc J 3微小石灰化像O抽出」，電子情報通信学会論文誌，D-II，Vol. J75-D-II, No. 7，Pl 170 1176， July 1992，^上小畑他，「 卟7才口夕一 Θ基礎i γ Θ > 夕’，A処理 Θ応用」， MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY, Vol. 12，No. 1，January 1994)的第 1 形状依赖性滤波器去除图像中的直线构造，由此生成表示细微构造部分的细微构造图像。然后，使用所准备的第 2形状依赖性滤波器对细微构造图像进行强调处理，由此生成相比周围(包括利用第1形状依赖性滤波器未能去除的粗大构造部分和线构造部分等的除微钙化阴影候选之外的部分) 只相对地强调了微钙化阴影候选的强调处理后图像。可是，在利用上述的内窥镜或胶囊内窥镜等医用观察装置拍摄的管腔内部图像中，存在许多例如由于消化管道内壁的粘膜构造的折叠和起伏而产生的槽以及粘膜皱褶的轮廓等曲率较大弯折的部位。因此，在将日本特开2002-99896号公报应用于管腔内部图像来检测病变等异常部位时，在去除直线构造的第1形状依赖性滤波器(形态学滤波器)中， 根据滤波器的尺寸，将导致前面叙述的活体组织形成的槽位置和轮廓部分等曲率较大弯折的部位残留在细微构造图像中。并且，日本特开2002-99896号公报的第2形状依赖性滤波器用于强调特定的形状(微钙化阴影的形状)，但被摄入管腔内部图像中的异常部位不具有所确定的形状。因此，很难像日本特开2002-99896号公报所述那样，事前假定异常部位的形状，然后设计用于对经由第1形状依赖性滤波器而残留的构造(例如前面叙述的曲率较大弯折的部位)和异常部位进行区别的最佳的形状依赖性滤波器。因此，即使将两种形状依赖性滤波器进行组合，也很难将异常部位与槽位置和轮廓部分进行区分检测。
技术实现思路
本专利技术就是鉴于上述情况而进行的，其目的在于提供一种能够高精度地从管腔内部图像检测异常部位的。本专利技术的图像处理装置用于从管腔内部图像检测异常部位，该图像处理装置具有梯度信息计算部，其根据所述管腔内部图像的像素值计算各个像素的梯度信息；封闭区域生成部，其根据所述梯度信息生成满足条件的封闭区域，该条件是指在区域的内部不包含梯度强度为预定值以上的像素、而且区域的边界不以预定曲率以上的曲率向该区域的内侧弯曲；以及异常部位检测部，其从所述封闭区域的内部检测异常部位。并且，本专利技术的图像处理方法用于从管腔内部图像检测异常部位，该图像处理方法包括以下步骤根据所述管腔内部图像的像素值计算各个像素的梯度信息；根据所述梯度信息生成满足条件的封闭区域，该条件是指在区域的内部不包含梯度强度为预定值以上的像素、而且区域的边界不以预定曲率以上的曲率向该区域的内侧弯曲；从所述封闭区域的内部检测异常部位。关于以上所述的内容以及本专利技术的其它目的、特点、优点和技术性及产业性的意义，通过参照附图来阅读下面的本专利技术的详细说明，将得到更进一步的理解。附图说明图1是说明实施方式1的图像处理装置的功能结构示例的框图。图2是说明实施方式1的梯度信息计算部的结构示例的框图。图3是说明实施方式1的封闭区域生成部的结构示例的框图。图4是说明实施方式1的异常部位检测部的结构示例的框图。图5是表示在内部包含槽位置等边缘的封闭区域的图。图6是表示在图5中利用单点划线示出的线上的像素值的变化曲线的图。图7是表示在边界处包含轮廓部分等较大弯曲的边缘的封闭区域的图。图8是表示在图7中利用单点划线示出的线上的像素值的变化曲线的图。图9是表示由实施方式1的图像处理装置进行的处理步骤的整体流程图。图10是表示血红蛋白的分光吸收特性的图。图11是表示实施方式1的轮廓抽取处理的详细处理步骤的流程图。图12A是表示基点图案的图。图12B是表示另一种基点图案的图。图12C是表示另一种基点图案的图。图12D是表示另一种基点图案的图。图12E是表示另一种基点图案的图。图12F是表示另一种基点图案的图。图12G是表示另一种基点图案的图。图12H是表示另一种基点图案的图。图13A是表示另一种基点图案的图。图13B是表示另一种基点图案的图。图13C是表示另一种基点图案的图。图13D是表示另一种基点图案的图。图13E是表示另一种基点图案的图。图13F是表示另一种基点图案的图。图13G是表示另一种基点图案的图。图13H是表示另一种基点图案的图。图14是表示管腔内部图像的一例的图。图15是表示通过对图14的管腔内部图像进行处理而检测到的线边缘的一部分以及该一部分的线边缘的基点的图。图16是表示以图15所示的线边缘和基点为基础而引出的分割线的示意图图17是表示区域合并处理的详细处理步骤的流程图。图18是说明区域的合并原理的说明图。图19是表示区域的合并结果的示意图。图20是表示合并结果的另一个示意图。图21是说明实施方式2的图像处理装置的功能结构示例的框图。图22是说明实施方式2的封闭区域生成部的结构示例的框图。图23是表示由实施方式2的图像处理装置进行的处理步骤的整体流程图。图24是表示实施方式2的封闭区域生成处理的详细处理步骤的流程图。图25是说明封闭区域的初始形状的示意图。图26是表示封闭区域的一例的图。图27是表示应用了本专利技术的计算机系统的结构的系统结构图。图28是表示构成图27的计算机系统的主体部的结构的框图。具体实施例方式下面，参照附图说明本专利技术的优选实施方式。另外，本专利技术不受该实施方式的限定。并且，在各个附图的记述中对相同部分标注相同的标号。本实施方式的图像处理装置用于对图像(管腔内部图像)进行处理，该图像例如是内窥镜或胶囊内窥镜等医用观察装置对被检者的体内的消化管道等管腔内部进行拍摄而得到的，具体地讲，图像处理装置进行从管腔内部图像检测例如病变和出血部位等异常部位的处理。如上所述，在管腔内部图像中摄入了粘膜构造等活体组织形成的槽的阴影和轮廓。在本实施方式中，为了防止把该槽位置和轮廓部分错误检测为异常部位的情况，在管腔内部图像中生成在内部和边界处不包含这些槽位本文档来自技高网...
【技术保护点】
１．一种图像处理装置，该图像处理装置从管腔内部图像检测异常部位，其具有：梯度信息计算部，其根据所述管腔内部图像的像素值计算各个像素的梯度信息；封闭区域生成部，其根据所述梯度信息生成满足条件的封闭区域，该条件是指在区域的内部不包含梯度强度为预定值以上的像素、而且区域的边界不以预定曲率以上的曲率向该区域的内侧弯曲；以及异常部位检测部，其从所述封闭区域的内部检测异常部位。
【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：河野隆志，神田大和，北村诚，松田岳博，弘田昌士，
申请(专利权)人：奥林巴斯株式会社，
类型：发明
国别省市：JP
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