JP4832927B2 - 医療用画像処理装置及び医療用画像処理方法 - Google Patents
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Description
内視鏡により得られる内視鏡画像は、2次元画像であるため、例えば特開8−252217号公報に開示されている従来例のように、取得した画像情報から3次元の表面モデルを作成して、作成した表面モデルを表示することにより、より診断し易い画像情報を提供する装置がある。
このため、遠く離れた距離で、撮像された画像データ部分から生成された表面モデルのデータ部分の精度は、近い距離で撮像された画像データ部分から生成された表面モデルのデータ部分より低下する。
従来例においては、このような精度を考慮していないため、表面モデルを診断に利用する場合、その信頼性の確認がし難い。また、画像処理により表面モデルを用いて病変部の特徴量を有する病変候補の検出や判定を行おうとする場合に、その信頼性の確認若しくは向上が困難になる。
本発明は上述した点に鑑みてなされたもので、表面モデルを病変候補の検出等に利用する場合における信頼性の確認若しくは向上を可能とする医療用画像処理装置及び医療用画像処理方法を提供することを目的とする。
前記表面モデルを複数の領域に区分けして、複数の領域におけるデータの信頼度を算出する領域信頼度算出手段と、
を具備したことを特徴とする。
上記構成により、2次元の医療用画像から生成された3次元の表面モデルにおける複数の領域におけるデータの信頼度を算出するようにして、3次元の表面モデルを病変候補の検出等を行う場合におけるその信頼性の確認や向上を可能にしている。
前記表面モデルを複数の領域に区分けして、複数の領域におけるデータの信頼度を算出する領域信頼度算出ステップと、
を具備したことを特徴とする。
上記構成により、2次元の医療用画像から生成された3次元の表面モデルにおける複数の領域におけるデータの信頼度を算出するようにして、3次元の表面モデルを病変候補の検出等を行う場合におけるその信頼性の確認や向上を可能にしている。
また、図8は光源からの光を物体の面で反射する様子などを示し、図9は対応点の周囲に設定される複数の法線ベクトルを示し、図10は図8(B)のベクトルmが2次元画像上の位置を通ることを示し、図11は図6のステップS2で生成される表面モデルを示し、図12はボクセル信頼度マップを生成する処理内容及び使用されるデータ等を示し、図13は図12のステップS12による距離算出の説明図を示し、図14はポリープ抽出候補判定を行う処理内容及び生成/使用される画像等を示し、図15は図14のステップS24の動作説明図を示し、図16は図14のステップS26のポリープ候補判定の処理内容を示し、図17は図16の処理の説明図を示す。
内視鏡観察装置2は、体腔内に挿入される内視鏡6と、この内視鏡6に照明光を供給する光源装置7と、内視鏡6の撮像手段に対する信号処理を行うカメラコントロールユニット(CCUと略記)8と、このCCU8から出力される映像信号が入力されることにより、撮像素子で撮影した内視鏡画像を表示するモニタ9とを有する。
このライドガイド13の後端は、光源装置7に接続される。そして、この光源装置7から供給される照明光をライトガイド13により転送し、挿入部11の先端部14に設けた照明窓に取り付けられた先端面から(伝送した照明光を)出射し、患部等の被写体を照明する。
照明窓に隣接する観察窓に取り付けた対物レンズ15と、この対物レンズ15の結像位置に配置された固体撮像素子としての例えば電荷結合素子(CCDと略記)16とによる撮像装置17が設けてある。そして、このCCD16の撮像面に結蔵された光学像は、このCCD16により光電変換される。
この画像処理装置3は、内視鏡観察装置2から入力される内視鏡画像に対応する映像信号が入力される画像入力部21と、この画像入力部21から入力された画像データに対する画像処理を行う中央演算処理装置としてのCPU22と、このCPU22により画像処理を実行させる処理プログラム(制御プログラム)を記憶する処理プログラム記憶部23とを有する。
図3は、この直視型の内視鏡6によって撮像された内視鏡画像の1例を示している。この内視鏡画像には、襞や隆起性の凸部が存在する。尚、斜線で示す部分は深部側に延びる管腔暗部を示す。
図3の2次元の内視鏡画像の画像データから図4に示すような3次元形状としての表面モデルを生成する場合、内視鏡6の先端面の照明窓の位置からの距離が大きい部分では、距離が小さい部分と比較して照明強度が低下しているので、その部分に対応して生成される表面モデルにおける3次元データの精度が低下する。
本実施例では、これらの点を考慮して、生成される3次元の表面モデルにおける各点(後述するように小領域としてのボクセル)の面ないしは位置のデータの信頼度を表す信頼度マップを生成する。
そして、生成された3次元の表面モデルの各部におけるそのデータの信頼度の情報を、病変の検出若しくは判定等に有効に利用できるようにする。
このため、本実施例における画像処理装置を構成するCPU22は、図5に示すような画像処理機能を有する。
本実施例ではこのように、3次元の表面モデルを生成し、その表面モデルの表面データ各部をボクセルの集合体と見なし、各ボクセル部分におけるその3次元データの信頼度(ボクセル信頼度)を算出する。
また、術者は提示されたポリープ等の病変の検出若しくは判定の結果に、信頼度の情報が提示されるため、ポリープ等の診断を行う際、より有効に利用できる。そして、より的確な診断を行い易くなる。
本実施例においては、図5に示した各機能をソフトウェア的に実現している。つまり、処理プログラム記憶部23に記憶(格納)された処理プログラムをCPU22は読み出し、CPU22は、この処理プログラムに従って処理を行うことにより、図6に示す表面モデル生成機能22aに対応するフローチャートの処理等を実行する。
画像処理装置3の動作が開始すると、CPU22は処理プログラム記憶部23の処理プログラムを読み出し、その処理プログラムに従った処理を開始する。図6に示すようにCPU22は最初のステップS1において、内視鏡観察装置2のCCU8から画像入力部21を経て入力される内視鏡画像を原画像の画像データとして取得する。
そして、次のステップS2においてCPU22は、取得された画像データに対して歪曲収差補正(特開平8−256295号公報)や、ノイズ除去等の前処理を行う。ステップS3においてCPU22は、画像内の画素に対応する対象物体の3次元位置を以下の手順で求める。
次に以下の条件(a)及び(b)を設定して、これらの条件(a)及び(b)を満たす仮定のもとで、撮像される画素に対応する対象物体の3次元位置の算出を行う。
条件(b)画素対応点E1、E2,E3の3次元位置が近接している、
の両条件(a),(b)が成立する場合、以下の近似式(4)が得られる。
この先端面には、ライトガイド13の先端面(或いは照明レンズ)が取り付けられた照明窓13aが臨み、ここから照明光を出射する。つまり、このライトガイド13の先端面等の照明窓13aは、図7及び図8(A)の光源Qに相当する。また、この照明窓13aに隣接した視点Oは、撮像手段(撮像装置17)の対物レンズ15が配置された観察窓(撮像窓)となっている。
画像内の各画素に対応する対象物体の表面上の画素対応点は、隣接する画素対応点が複数存在する為、図9に示すように1つの画素対応点Paの周囲の点Pb〜Peにおける各3点により形成される各面に対してそれぞれ法線ベクトルn1〜n4が求められる。よって、これら複数の法線ベクトルn1〜n4の平均ベクトルを算出し、その平均ベクトルを画素対応点の法線ベクトルとしてもよい。
図8(A)に示したように対象物体の表面を拡散反射と仮定し、さらに角βを書き換えることにより、各画素対応点P(x,y)の輝度値I(x,y)は以下のような式(5)で表すことができる。
また、点Pにおける光源方向r(x,y)は、以下のような式(6)で表すことができる。
ベクトルm(x,y)は、図10に示すように(CCD16の)撮像面42の画像上の位置(x,y)を通ることから、以下の式(7)に示すように
そして、CPU22は次のステップS13において、各ボクセルBsに対して表面モデルデータを構成する構成データ点数(データ点数と略記)Nsを取得する。この場合、補間処理により構成されているデータ点数Nshに対しては、1より小さい係数wを乗じてデータ点数Nsを算出する。
このρsは、例えば
ρs=(1/Ls)(Ns/l・l・l)α (10)
である。ここで、αは正規化する因子を表し、また、データ点数Nsは、補間処理を用いていない真性のデータ点数Nsiと、補間処理により生成されたデータ点数Nshに(1よりも小さい)係数wが乗算されたものとの和となる。
つまり
Ns=Nsi+w・Nsh (11)
となる。そして、CPU22は、算出したボクセル信頼度ρsの値を情報記憶部25に設けたボクセル信頼度マップ記憶部25bに、ボクセルBsの位置データと関連付けて格納する。
そして、次のステップS15においてCPU22は、表面モデルデータの全てに対してボクセルBsの設定を行ったか否かの条件判定を行う(換言すると最終のパラメータ値sfinまで行ったかの条件判定を行う)。この条件に該当しない場合にはステップS16に示すようにパラメータsの値を1つ変更してステップS12に戻る。
このようにして全ての表面モデルデータに対してボクセル信頼度ρsを算出する処理を終了すると、ボクセル信頼度マップ記憶部25bには表面モデル上の各点(小領域としてのボクセル)における信頼度が算出されたボクセル信頼度マップが生成される。
その1つは、生成された表面モデルの表面形状を、例えば算出されたボクセル信頼度マップのボクセル信頼度ρsで擬似カラー化して表示する。
例えば、通常の表面モデルの表示画像と、ボクセル信頼度ρsで擬似カラー化した表面モデルとを並べて表示する。この場合、同じサイズで表示しても良い。
その変形例として、術者等のユーザが、表面モデル上における病変候補として注目する部位や領域を図示しないマウス等の指示手段で指示した場合、CPU22は指示された領域部分に該当するボクセル信頼度をボクセル信頼度マップから読み出して表示するようにしても良い。
次に2つ目の利用方法として、画像処理により、表面モデルを用いて病変候補の検出或いは病変候補の病変判断を行う場合、その検出結果或いは判断結果に対する信頼度の情報を提供する。
この場合の例として以下にボクセル信頼度マップを使用して大腸内のポリープ候補を抽出し、さらに検出(判定)する場合で説明する。
図14は本実施例におけるポリープ候補抽出判定処理プログラムと、これに使用されるデータを示すブロック図である。
図14に示すように最初のステップS21においてCPU22は、画像処理装置3内にの画像記憶部24(図1参照)に格納された原画像51の例えばR信号成分を取り込み、エッジ抽出処理を行う。この場合、例えばR信号成分に対してバンドパスフィルタを適用することによりエッジ画像52を生成する。バンドパスフィルタによるエッジ抽出手法は公知の技術である。また、R信号成分の代わりに、原画像51の輝度成分を用いてエッジ画像52を生成しても良い。
次のステップS23においてCPU22は、2値化画像53に対して公知の細線化手法を適用して、細線化画像54を生成する。
次のステップS24においてCPU22は、2次元画像としての細線化画像54から例えば隆起性病変としてのポリープの候補など屈曲したエッジ形状等、所定の特徴量を有する候補点を抽出する抽出処理を行う。この場合、CPU22は、細線化画像54から注目するエッジの端の2点とその中点、エッジ上の端2点を結ぶ直線上の中点を抽出して2次元画像の病変の候補点の情報55として保存する処理を行う。
次にCPU22は、t1とt2を結ぶ直線を抽出し、その線分長D2(図示せず)を算出し、その後1/2×D2となる中点p(図15(D)を算出する。
次にCPU22は、算出した2次元画像の候補点の情報(エッジの端の2点t1、t2、その中点t、エッジ上の端2点t1,t2を結ぶ直線上の中点p)を保存する。
次に図14に示すステップS25においてCPU22は、2次元画像上の候補点に対応する3次元画像(表面モデル)上での候補点のデータを抽出する処理を行う。
そして次のステップS26においてCPU22は、候補点の情報56を用いて(画像処理による)隆起性病変としてのポリープ候補の可能性の判定、つまりポリープ候補判定処理を行う。
このポリープ候補判定処理を図16に示す。なお、以下の説明では、2次元画像上における2点t1及びt2を結ぶ直線がx軸と平行となっている場合で説明する。
この場合の表面モデル上における候補点56付近を図17に示す。なお、この部分は例えば図13の符号G1で示す部分に該当する。
次のステップS33においてCPU22は、点tから点t1、t2、pyで決定されるxz平面に垂線を引き、この垂線の高さhを算出する。そして図17に示すように次のステップS34においてCPU22は、高さhと所定の閾値Tthとの大小を判定する。h>Tthであれば、ステップS35に進み、これ以外、つまりh≦Tthであれば、そのエッジ部分はポリープ候補ではないと判定して、この処理を終了する。
ステップS35においてCPU22は、図14のステップS24の処理において取得したエッジ部分をポリープ候補であると判定する。
なお、上記2点t1,t2がx軸と平行でない場合には、上記高さhの他に、点tからyz平面に至る高さ(hyとする)を算出して、これら2つの2乗した値の平方根を算出し、この算出値を閾値Tthと大小比較すれば良い。
次のステップS36においてCPU22は、例えば上記ポリープ候補であると判定に用いられたエッジ部分(点t1,t2,t、p(py)など)に対応する(ボクセルの)ボクセル信頼度をボクセル信頼度マップから抽出して、それらの平均値ρaを算出する。
そして、細線化画像に別のエッジがあれば同様の処理を行う。そして、全てのエッジに対して同様の処理を行った後、ポリープ候補判定の処理を終了する。
このように画像処理装置3により、例えば大腸検査による隆起性病変としての大腸ポリープ候補を提示する際に、同時にその判定結果に対する信頼度を示す情報を、例えば上記平均値ρaで提示する。
この平均値ρaは、ポリープ候補と判定する場合に用いられた部分のボクセル信頼度ρsを用いて算出されているため、ポリープ候補の判定結果を適切に評価する評価手段の1つとなる。
なお、上述の説明において、例えばボクセル信頼度ρsを算出する場合、2次元画像上における輝度値の情報も含めるようにしても良い。
例えば、暗部とハレーションに該当する値(輝度値)を除外し、その場合における輝度値が大きいもの程大きな重み付け係数でボクセル信頼度に反映させるようにしても良い。つまり、輝度値が大きい部分は、輝度値が低い部分よりもノイズなどによる影響が少ないため、より信頼性が高い部分となる。このため、輝度値の情報をボクセル信頼度に反映させるようにしても良い。
なお、上述した例では、隆起性病変としてのポリープの候補を判定する場合で説明したが、本実施例は陥凹性病変の候補に対しても同様に適用することができる。この場合には高さhの代わりに深さh′を算出する。そして、この深さh′が閾値Tth′より大きい場合には、陥凹性病変の候補の判定を行い、これ以外の場合には候補でないと判定するようにすれば良い。
また、上述した実施例においては、例えばポリープ候補判定処理として、高さの閾値Tthの情報を用いて判定を行うようにしているが、この他に曲面形状を表す特徴量であるShape Index及びCurvednessを用いて、判定(検出)するようにしても良い。
また、上述した実施例の内容をその要旨を変更することなく組み合わせる等して変形した場合も本発明に属する。
1.請求項7において、前記候補検出ステップは、前記所定の特徴量を有する候補として、隆起性若しくは陥凹性の特徴量を有する候補部位を検出(判定)する。
2.請求項4において、前記候補検出手段は、隆起性若しくは陥凹性の特徴量を有する部分を候補として抽出し、抽出した部分の高さ若しくは深さが閾値以上の場合に隆起性病変若しくは陥凹性病変として検出(判定)する。
2…内視鏡観察装置
3…(医療用)画像処理装置
4…表示モニタ
6…内視鏡
7…光源装置
8…CCU
11…挿入部
15…対物レンズ
16…CCD
17…撮像装置
21…画像入力部
22…CPU
22a…表面モデル生成機能
22b…ボクセル信頼度マップ生成機能
22c…ポリープ候補判定機能(ポリープ候補検出機能)
23…処理プログラム記憶部
24…画像記憶部
25…情報記憶部
25a…表面モデルデータ記憶部
25b…ボクセル信頼度マップ記憶部
27…ハードディスク
28…表示処理部
29…入力操作部
31…大腸
42…撮像面
Claims (7)
- 2次元の医療用画像から3次元の表面モデルの生成処理を行う表面モデル生成手段と、
前記表面モデルを複数の領域に区分けして、複数の各領域におけるデータの信頼度を算出する領域信頼度算出手段と、
を具備したことを特徴とする医療用画像処理装置。 - 前記2次元の医療用画像は、内視鏡により撮像された内視鏡画像であり、前記領域信頼度算出手段は、前記各領域と前記内視鏡の照明窓若しくは撮像窓との間の距離の情報、及び前記領域内に含まれる前記表面モデルを構成する構成データ点数の情報との少なくとも一方の情報を用いて前記領域信頼度を算出することを特徴とする請求項1に記載の医療用画像処理装置。
- さらに前記2次元の医療用画像若しくは前記表面モデルから、所定の特徴量を有する候補を検出する候補検出手段を有し、前記候補検出手段により検出された候補に対して、前記候補の検出に利用された前記表面モデルにおける前記各領域の領域信頼度を用いて、前記候補の検出結果に対する信頼度を算出することを特徴とする請求項1に記載の医療用画像処理装置。
- 前記候補検出手段は、前記所定の特徴量を有する候補として、隆起性若しくは陥凹性の特徴量を有する候補部位を検出することを特徴とする請求項3に記載の医療用画像処理装置。
- 2次元の医療用画像から3次元の表面モデルの生成処理を行う表面モデル生成ステップと、
前記表面モデルを複数の領域に区分けして、複数の各領域におけるデータの信頼度を算出する領域信頼度算出ステップと、
を具備したことを特徴とする医療用画像処理方法。 - 前記2次元の医療用画像は、内視鏡により撮像された内視鏡画像であり、前記領域信頼度算出ステップは、前記各領域と前記内視鏡の照明窓若しくは撮像窓との間の距離の情報、及び前記領域内に含まれる前記表面モデルの構成に利用された構成データ点数の情報との少なくとも一方の情報を用いて前記領域信頼度を算出することを特徴とする請求項5に記載の医療用画像処理方法。
- さらに前記2次元の医療用画像若しくは前記表面モデルから、所定の特徴量を有する候補を検出する候補検出ステップを有し、前記候補検出ステップにより検出された候補に対して、前記候補の検出に利用された前記表面モデルにおける前記各領域の領域信頼度を用いて、前記候補の検出結果に対する信頼度を算出することを特徴とする請求項5に記載の医療用画像処理方法。
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JP5220780B2 (ja) * | 2010-02-05 | 2013-06-26 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置、内視鏡システム、プログラム及び画像処理装置の作動方法 |
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EP2672461A1 (de) * | 2012-06-05 | 2013-12-11 | a.tron3d GmbH | Verfahren zum Fortsetzen von Aufnahmen zum Erfassen von dreidimensionalen Geometrien von Objekten |
JP6196760B2 (ja) * | 2012-08-10 | 2017-09-13 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置 |
WO2015037141A1 (ja) * | 2013-09-13 | 2015-03-19 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム |
KR20150049585A (ko) * | 2013-10-30 | 2015-05-08 | 삼성전자주식회사 | 용종 검출 장치 및 그 동작방법 |
JP6346576B2 (ja) * | 2015-02-27 | 2018-06-20 | Hoya株式会社 | 画像処理装置 |
US10438382B2 (en) * | 2017-03-27 | 2019-10-08 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and image processing method |
WO2018230098A1 (ja) * | 2017-06-15 | 2018-12-20 | オリンパス株式会社 | 内視鏡システム、内視鏡システムの作動方法 |
CN110769731B (zh) * | 2017-06-15 | 2022-02-25 | 奥林巴斯株式会社 | 内窥镜系统、内窥镜用处理系统、图像处理方法 |
JP2019098005A (ja) * | 2017-12-06 | 2019-06-24 | 国立大学法人千葉大学 | 内視鏡画像処理プログラム、内視鏡システム及び内視鏡画像処理方法 |
JP6531202B2 (ja) * | 2018-05-25 | 2019-06-12 | Hoya株式会社 | 画像処理装置 |
JP6987243B2 (ja) * | 2018-06-22 | 2021-12-22 | オリンパス株式会社 | ランドマーク推定方法、内視鏡装置、及び、位置推定プログラム |
JP2020022563A (ja) * | 2018-08-06 | 2020-02-13 | ソニー・オリンパスメディカルソリューションズ株式会社 | 医療用観察装置 |
WO2020194693A1 (ja) * | 2019-03-28 | 2020-10-01 | Hoya株式会社 | 内視鏡用プロセッサ、情報処理装置、内視鏡システム、プログラム及び情報処理方法 |
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Family Cites Families (8)
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US5751341A (en) * | 1993-01-05 | 1998-05-12 | Vista Medical Technologies, Inc. | Stereoscopic endoscope system |
US5611025A (en) * | 1994-11-23 | 1997-03-11 | General Electric Company | Virtual internal cavity inspection system |
JPH08256295A (ja) | 1994-12-21 | 1996-10-01 | Olympus Optical Co Ltd | 画像処理装置 |
US6246784B1 (en) * | 1997-08-19 | 2001-06-12 | The United States Of America As Represented By The Department Of Health And Human Services | Method for segmenting medical images and detecting surface anomalies in anatomical structures |
US6515657B1 (en) * | 2000-02-11 | 2003-02-04 | Claudio I. Zanelli | Ultrasonic imager |
JP2001324305A (ja) * | 2000-05-17 | 2001-11-22 | Minolta Co Ltd | 画像対応位置検出装置および該装置を備える測距装置 |
US7260250B2 (en) * | 2002-09-30 | 2007-08-21 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Department Of Health And Human Services | Computer-aided classification of anomalies in anatomical structures |
US7150716B2 (en) * | 2003-02-20 | 2006-12-19 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Measuring transducer movement methods and systems for multi-dimensional ultrasound imaging |
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