(57)【要約】  本発明の医用画像処理装置は、画像の中から注目画素を選択する画素選択部と、注目画素を含む所定の範囲に存在する画素群の色調情報を取得するとともに、色調情報に基づいて注目画素の特徴量を算出する特徴量算出部と、算出された特徴量に基づき、注目画素の評価値を算出する評価値算出部と、算出された評価値に基づき、注目画素が線状構造を構成する画素であるか否かを判定する評価値判定部と、評価値判定部の判定結果に基づき、線状構造が存在する領域を検出する線状構造検出部と、を有し、特徴量算出部は、注目画素及び注目画素に連続する複数の画素の色調情報を取得するとともに、線状構造に適合するように設計されたフィルタを取得された色調情報に対して適用した結果に基づき、注目画素の特徴量を算出する。
2012114600.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体組織を撮像して得た画像の中から注目画素を選択する画素選択部と、
前記注目画素を含む所定の範囲に存在する画素群の色調情報を取得するとともに、前記色調情報に基づいて前記注目画素の特徴量を１つ以上算出する特徴量算出部と、
前記特徴量算出部により算出された各特徴量に基づき、前記注目画素の評価値を算出する評価値算出部と、
前記評価値算出部により算出された評価値に基づき、前記注目画素が線状構造を構成する画素であるか否かを判定する評価値判定部と、
前記評価値判定部の判定結果に基づき、前記画像において前記線状構造が存在する領域を検出する線状構造検出部と、を有し、
前記特徴量算出部は、前記注目画素及び前記注目画素に連続する複数の画素の各画素毎に前記色調情報を取得するとともに、前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記注目画素及び前記複数の画素において取得された前記色調情報に対して適用した結果に基づき、前記線状構造における色調の変動に応じた前記注目画素の特徴量を算出する  ことを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項２】
前記特徴量算出部は、前記注目画素の近傍領域の各画素の前記色調情報を取得するとともに、前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記近傍領域の各画素において取得された前記色調情報に対して適用した結果に基づき、前記線状構造の走行方向の拘束条件に係る前記注目画素の特徴量をさらに算出することを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記特徴量算出部は、前記注目画素の近傍領域の各画素の前記色調情報を取得するとともに、前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記近傍領域の各画素において取得された前記色調情報に対して適用した結果に基づき、前記線状構造の幅の拘束条件に係る前記注目画素の特徴量をさらに算出することを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記特徴量算出部は、前記注目画素を含む局所領域の各画素毎に前記色調情報を取得するとともに、前記局所領域の各画素において取得された前記色調情報に基づき、前記線状構造の色調の拘束条件に係る前記注目画素の特徴量をさらに算出することを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記注目画素を含む局所領域の構造がノイズに起因して生じたものであるか否かを判定するとともに、この判定結果に基づいて前記注目画素の評価値を補正するための補正値を算出するノイズ除去部をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記線状構造検出部は、所定の条件を満たすまでの間、前記画素選択部、前記特徴量算出部、前記評価値算出部、及び、前記評価値判定部による処理を繰り返し実施させるとともに、前記所定の条件を満たした際の前記評価値判定部の判定結果に基づき、前記画像において前記線状構造が存在する領域を検出することを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
生体組織を撮像して得た画像の中から注目画素を選択する画素選択ステップと、
前記注目画素を含む所定の範囲に存在する画素群の色調情報を取得するとともに、前記色調情報に基づいて前記注目画素の特徴量を１つ以上算出する特徴量算出ステップと、
前記特徴量算出ステップにより算出された各特徴量に基づき、前記注目画素の評価値を算出する評価値算出ステップと、
前記評価値算出ステップにより算出された評価値に基づき、前記注目画素が線状構造を構成する画素であるか否かを判定する評価値判定ステップと、
前記評価値判定ステップの判定結果に基づき、前記画像において前記線状構造が存在する領域を検出する線状構造検出ステップと、を有し、
前記特徴量算出ステップは、前記注目画素及び前記注目画素に連続する複数の画素の各画素毎に前記色調情報を取得するとともに、前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記注目画素及び前記複数の画素において取得された前記色調情報に対して適用した結果に基づき、前記線状構造における色調の変動に応じた前記注目画素の特徴量を算出することを特徴とする医用画像処理方法。
【請求項８】
前記特徴量算出ステップは、前記注目画素の近傍領域の各画素の前記色調情報を取得するとともに、前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記近傍領域の各画素において取得された前記色調情報に対して適用した結果に基づき、前記線状構造の走行方向の拘束条件に係る前記注目画素の特徴量をさらに算出することを特徴とする請求項７に記載の医用画像処理方法。
【請求項９】
前記特徴量算出ステップは、前記注目画素の近傍領域の各画素の前記色調情報を取得するとともに、前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記近傍領域の各画素において取得された前記色調情報に対して適用した結果に基づき、前記線状構造の幅の拘束条件に係る前記注目画素の特徴量をさらに算出することを特徴とする請求項７に記載の医用画像処理方法。
【請求項１０】
前記特徴量算出ステップは、前記注目画素を含む局所領域の各画素毎に前記色調情報を取得するとともに、前記局所領域の各画素において取得された前記色調情報に基づき、前記線状構造の色調の拘束条件に係る前記注目画素の特徴量をさらに算出することを特徴とする請求項７に記載の医用画像処理方法。
【請求項１１】
前記注目画素を含む局所領域の構造がノイズに起因して生じたものであるか否かを判定するとともに、この判定結果に基づいて前記注目画素の評価値を補正するための補正値を算出するノイズ除去ステップをさらに有することを特徴とする請求項７に記載の医用画像処理方法。
【請求項１２】
前記線状構造検出ステップは、所定の条件を満たすまでの間、前記画素選択ステップ、前記特徴量算出ステップ、前記評価値算出ステップ、及び、前記評価値判定ステップによる処理を繰り返し実施させるとともに、前記所定の条件を満たした際の前記評価値判定ステップの判定結果に基づき、前記画像において前記線状構造が存在する領域を検出することを特徴とする請求項７に記載の医用画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像処理装置及び医用画像処理方法に関し、特に、体腔内の生体組織を撮像して得た画像に対して処理を行う医用画像処理装置及び医用画像処理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
内視鏡及び医用画像処理装置等を具備して構成される内視鏡システムが従来広く用いられている。具体的には、内視鏡システムは、例えば、被検体の体腔内に挿入される挿入部と、前記挿入部の先端部に配置された対物光学系と、前記対物光学系により結像された体腔内の被写体を撮像して撮像信号として出力する撮像部とを有して構成される内視鏡と、前記撮像信号に基づき、表示部としてのモニタ等に前記被写体の画像を表示させるための処理を行う医用画像処理装置と、を具備して構成されている。そして、前述のような構成を具備する内視鏡システムにより、例えば、胃等の消化管粘膜における粘膜の色調、病変の形状、及び、粘膜表面の微細な構造等の様々な所見を観察することが可能となっている。【０００３】
一方、例えば八尾建史他、「早期胃癌の微小血管構築像による存在および境界診断」、消化器内視鏡  Ｖｏｌ．１７  Ｎｏ．１２、ｐｐ２０９３−２１００（２００５）にあるような、内視鏡等により被写体を撮像して得た画像データに基づき、体腔内の粘膜表層において微小血管またはｐｉｔ（腺開口部）の構造等が存在する領域を抽出し、前記領域の抽出結果を提示することにより病変の発見及び診断を支援可能な、ＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｉｄｅｄ  Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ、または、Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｉｄｅｄ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）と呼ばれる技術の研究が近年進められている。【０００４】
また、例えば中川俊明他、「眼底画像診断支援システムのための血管消去画像を用いた視神経乳頭の自動認識及び擬似立体視画像への応用」、電子情報通信学会誌．Ｄ  Ｖｏｌ．Ｊ８９−Ｄ  Ｎｏ．１１、ｐｐ．２４９１−２５０１（２００６）には、内視鏡等により被写体を撮像して得た画像データに基づき、血管が存在し得る領域としての血管候補領域を抽出し、さらに、前記血管候補領域の抽出結果に対して領域の拡張または縮小等の補正処理を施すことにより、実際に血管が存在するとみなすことが可能な領域としての血管領域の検出結果を得る技術が開示されている。【０００５】
ところで、赤血球内のヘモグロビンは、ＲＧＢ光を構成する各波長帯域のうち、Ｇ（緑色）光の帯域において強い吸収特性を有している。そのため、例えば、血管を含む被写体にＲＧＢ光が照射された際に得られた画像データにおいては、血管が存在する領域のＧ（緑色）の濃度値が、血管が存在しない領域の領域のＧ（緑色）の濃度値に比べて相対的に低くなる傾向にある。そして、このような傾向を考慮した技術として、例えば、内視鏡等により被写体を撮像して得た画像データに対してバンドパスフィルタを適用することにより、血管候補領域の抽出を行う技術が知られている。【０００６】
しかし、例えば、血管候補領域の抽出結果に対する補正処理において、画像データの全域に一様な処理を施した場合、局所的に色調の変化が生じている領域に対応できないため、血管領域の未検出箇所及び（または）誤検出箇所が生じ易くなる、という課題がある。【０００７】
また、血管を含む被写体を撮像して得た画像データに対してバンドパスフィルタを適用した場合には、バンドパスフィルタを通過する周波数帯域の領域のみが血管候補領域として抽出されるため、血管領域の未検出箇所及び（または）誤検出箇所が生じ易くなる、という課題がある。【０００８】
本発明は、前述した事情に鑑みてなされたものであり、画像に含まれる血管を精度よく検出することが可能な医用画像処理装置及び医用画像処理方法を提供することを目的としている。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一態様の医用画像処理装置は、生体組織を撮像して得た画像の中から注目画素を選択する画素選択部と、前記注目画素を含む所定の範囲に存在する画素群の色調情報を取得するとともに、前記色調情報に基づいて前記注目画素の特徴量を１つ以上算出する特徴量算出部と、前記特徴量算出部により算出された各特徴量に基づき、前記注目画素の評価値を算出する評価値算出部と、前記評価値算出部により算出された評価値に基づき、前記注目画素が線状構造を構成する画素であるか否かを判定する評価値判定部と、前記評価値判定部の判定結果に基づき、前記画像において前記線状構造が存在する領域を検出する線状構造検出部と、を有し、前記特徴量算出部は、前記注目画素及び前記注目画素に連続する複数の画素の各画素毎に前記色調情報を取得するとともに、前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記注目画素及び前記複数の画素において取得された前記色調情報に対して適用した結果に基づき、前記線状構造における色調の変動に応じた前記注目画素の特徴量を算出する。【００１０】
本発明の一態様の医用画像処理方法は、生体組織を撮像して得た画像の中から注目画素を選択する画素選択ステップと、前記注目画素を含む所定の範囲に存在する画素群の色調情報を取得するとともに、前記色調情報に基づいて前記注目画素の特徴量を１つ以上算出する特徴量算出ステップと、前記特徴量算出ステップにより算出された各特徴量に基づき、前記注目画素の評価値を算出する評価値算出ステップと、前記評価値算出ステップにより算出された評価値に基づき、前記注目画素が線状構造を構成する画素であるか否かを判定する評価値判定ステップと、前記評価値判定ステップの判定結果に基づき、前記画像において前記線状構造が存在する領域を検出する線状構造検出ステップと、を有し、前記特徴量算出ステップは、前記注目画素及び前記注目画素に連続する複数の画素の各画素毎に前記色調情報を取得するとともに、前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記注目画素及び前記複数の画素において取得された前記色調情報に対して適用した結果に基づき、前記線状構造における色調の変動に応じた前記注目画素の特徴量を算出する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施例に係る医用画像処理装置を具備する医用システムの要部の構成を示す図。
【図２】本実施例の医用画像処理装置が具備する演算処理部の構成の一例を示す図。
【図３】本実施例の演算処理部が具備する評価値算出部の構成の一例を示す図。
【図４】本実施例の医用画像処理装置により行われる処理の一例を示すフローチャート。
【図５】血管の横断面方向に沿った場合の緑色成分の濃度値の変動を説明するための図。
【図６】第２の特徴量を算出する際の処理を説明するための図。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しつつ説明を行う。図１から図６は、本発明の実施例に係るものである。【００１３】
図１は、本発明の実施例に係る医用画像処理装置を具備する医用システムの要部の構成を示す図である。【００１４】
医用システム１は、図１に示すように、体腔内の被写体としての生体組織を撮像して映像信号を出力する医用観察装置２と、パーソナルコンピュータ等により構成され、医用観察装置２から出力される映像信号に対して画像処理を行うとともに、該画像処理を行った後の映像信号を画像信号として出力する医用画像処理装置３と、医用画像処理装置３から出力される画像信号に基づく画像を表示するモニタ４と、を有して構成されている。【００１５】
また、医用観察装置２は、体腔内に挿入されるとともに、該体腔内の被写体を撮像して撮像信号として出力する内視鏡６と、内視鏡６により撮像される被写体を照明するための照明光（例えばＲＧＢ光）を供給する光源装置７と、内視鏡６に対する各種制御を行うとともに、内視鏡６から出力される撮像信号に対して信号処理を施すことにより映像信号を生成して出力するカメラコントロールユニット（以降、ＣＣＵと略記する）８と、ＣＣＵ８から出力される映像信号に基づき、内視鏡６により撮像された被写体の像を画像表示するモニタ９と、を有して構成されている。【００１６】
医用撮像装置としての内視鏡６は、体腔内に挿入される挿入部１１と、挿入部１１の基端側に設けられた操作部１２と、を有して構成されている。また、挿入部１１の基端側から先端側の先端部１４にかけての内部には、光源装置７から供給される照明光を伝送するためのライトガイド１３が挿通されている。【００１７】
ライトガイド１３は、先端側が内視鏡６の先端部１４に配置されるとともに、後端側が光源装置７に接続可能に構成されている。そして、このような構成によれば、光源装置７から供給される照明光は、ライトガイド１３により伝送された後、挿入部１１の先端部１４の先端面に設けられた照明窓（図示せず）から出射される。そして、前述の照明窓から出射される照明光により、被写体としての生体組織等が照明される。【００１８】
内視鏡６の先端部１４には、前述の照明窓に隣接する位置に配置された観察窓（図示せず）に取り付けられた対物光学系１６と、対物光学系１６の結像位置に配置されたＣＣＤ等からなる撮像素子１５と、を有する撮像部１７が設けられている。【００１９】
撮像素子１５は、信号線を介してＣＣＵ８に接続されている。そして、撮像素子１５は、ＣＣＵ８から出力される駆動信号に基づいて駆動するとともに、対物光学系１６により結像された被写体を撮像して得た撮像信号をＣＣＵ８へ出力する。【００２０】
ＣＣＵ８に入力された撮像信号は、ＣＣＵ８の内部に設けられた信号処理回路（図示せず）において信号処理されることにより、映像信号に変換されて出力される。そして、ＣＣＵ８から出力された映像信号は、モニタ９及び医用画像処理装置３に入力される。これにより、モニタ９には、ＣＣＵ８から出力される映像信号に基づく被写体の画像が表示される。【００２１】
医用画像処理装置３は、医用観察装置２から出力される映像信号にＡ／Ｄ変換等の処理を施して画像データを生成する画像入力部２１と、ＣＰＵ等を具備して構成され、画像入力部２１から出力される画像データ等に対して種々の処理を行う演算処理部２２と、演算処理部２２において実施される処理に関するプログラム（及びソフトウェア）等が格納されているプログラム記憶部２３と、画像入力部２１から出力される画像データ等を記憶可能な画像記憶部２４と、演算処理部２２の処理結果を一時的に格納可能な情報記憶部２５と、を有している。【００２２】
また、医用画像処理装置３は、後述のデータバス３０に接続されている記憶装置インターフェース２６と、記憶装置インターフェース２６を介して出力される演算処理部２２の処理結果を保存可能なハードディスク２７と、演算処理部２２の処理結果等をモニタ４に画像表示するための画像信号を生成して出力する表示処理部２８と、キーボード等の入力装置を具備して構成され、演算処理部２２の処理におけるパラメータ及び医用画像処理装置３に対する操作指示等を入力可能な入力操作部２９と、を有している。【００２３】
なお、医用画像処理装置３の画像入力部２１、演算処理部２２、プログラム記憶部２３、画像記憶部２４、情報記憶部２５、記憶装置インターフェース２６、表示処理部２８、及び、入力操作部２９は、データバス３０を介して相互に接続されている。【００２４】
図２は、本実施例の医用画像処理装置が具備する演算処理部の構成の一例を示す図である。【００２５】
一方、演算処理部２２は、図２に示すように、プログラム記憶部２３に格納されているプログラムまたはソフトウェア等の実行により実現される機能に相当する、前処理部２２１と、血管フラグ設定部２２２と、画素選択部２２３と、評価値算出部２２４と、評価値判定部２２５と、処理終了条件判定部２２６と、を有して構成されている。【００２６】
図３は、本実施例の演算処理部が具備する評価値算出部の構成の一例を示す図である。【００２７】
また、演算処理部２２の評価値算出部２２４は、図３に示すように、プログラムまたはソフトウェア等の実行により実現される機能に相当する、第１の特徴量算出部２２４ａと、第２の特徴量算出部２２４ｂと、第３の特徴量算出部２２４ｃと、第４の特徴量算出部２２４ｄと、ノイズ除去部２２４ｅと、を有して構成されている。なお、演算処理部２２の各部の機能については、後程述べるものとする。【００２８】
次に、以上に述べたような構成を具備する医用システム１の作用について説明を行う。【００２９】
まず、ユーザは、医用システム１の各部の電源を投入した後、例えば、被検体の胃の内部に先端部１４が達するまで挿入部１１を挿入する。これに応じ、先端部１４から出射される照明光（ＲＧＢ光）により照明された胃の内部の被写体が撮像部１７により撮像されるとともに、該撮像した被写体に応じた撮像信号がＣＣＵ８へ出力される。【００３０】
ＣＣＵ８は、信号処理回路（図示せず）において撮像部１７の撮像素子１５から出力される撮像信号に対して信号処理を施すことにより、該撮像信号を映像信号に変換して医用画像処理装置３及びモニタ９へ出力する。そして、モニタ９は、ＣＣＵ８から出力される映像信号に基づき、撮像部１７により撮像された被写体を画像表示する。【００３１】
図４は、本実施例の医用画像処理装置により行われる処理の一例を示すフローチャートである。【００３２】
一方、医用画像処理装置３の画像入力部２１は、入力された映像信号に対してＡ／Ｄ変換等の処理を施すことにより画像データを生成し、生成した画像データを演算処理部２２へ出力する（図４のステップＳ１）。なお、本実施例の画像入力部２１において生成される画像データは、縦×横＝ＩＳＸ×ＩＳＹ＝６４０×４８０のサイズを具備するとともに、各画素のＲ（赤）成分、Ｇ（緑）成分、及び、Ｂ（青）成分が８ｂｉｔの階調（２５６階調）を有するものであるとする。【００３３】
演算処理部２２の前処理部２２１は、デガンマ処理、及び、メディアンフィルタによるノイズ除去処理等の前処理を画像入力部２１から入力される画像データに対して施す（図４のステップＳ２）。【００３４】
演算処理部２２の血管フラグ設定部２２２は、前処理部２２１により前処理が施された画像データにおいて、血管が存在し得る領域としての血管候補領域の初期設定を行う（図４のステップＳ３）。具体的には、血管フラグ設定部２２２は、前処理部２２１により前処理が施された画像データに含まれる各画素毎に、初期状態における血管候補領域のフラグをオンまたはオフのいずれかに設定する。ここで、本実施例の血管フラグ設定部２２２は、前述の初期設定において、例えば、画像データ内の全画素のフラグを一様にオンまたはオフにするものであってもよく、画像データ内の各画素のフラグのオンオフをランダムに決定するものであってもよく、あるいは、画像データ内の各画素の色調等に関する特徴量に対する閾値処理の結果に応じてフラグのオンオフを決定するものであってもよい。【００３５】
演算処理部２２の画素選択部２２３は、画像データ内の各画素の中から、画素位置（ｉ，ｊ）における注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）を選択する（図４のステップＳ４）。なお、前述にて例示した画像データのサイズ（ＩＳＸ×ＩＳＹ＝６４０×４８０）を考慮した場合には、０≦ｉ≦６３９、及び、０≦ｊ≦４７９となる。また、画素選択部２２３は、例えば、画像データの左上の画素から右下の画素にかけて１画素ずつ走査しながら注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）を選択してもよく、または、画像データ内の各画素の中からランダムに注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）を選択してもよい。【００３６】
演算処理部２２の評価値算出部２２４は、下記数式（１）を用いた演算を行うことにより、図４のステップＳ４において選択された注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の評価値Ｖ（ｉ，ｊ）を算出する（図４のステップＳ５）。【００３７】
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なお、上記数式（１）の右辺のｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４及びｗ５の値は、ｆsv、ｆd、ｆw、ｆGR、及び、ｆnの各項に対してそれぞれ設定される重み係数であるとする。具体的には、上記数式（１）の右辺のｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４及びｗ５の値は、例えば、ｗ１＝３、ｗ２＝５、ｗ３＝１、ｗ４＝１及びｗ５＝１のような値として設定される。【００３８】
ここで、上記数式（１）に示したｆsv、ｆd、ｆw、ｆGR、及び、ｆnの各値の具体的な算出方法等について述べる。【００３９】
評価値算出部２２４の第１の特徴量算出部２２４ａは、図４のステップＳ４において選択された注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の特徴量ｆsvを算出する。【００４０】
具体的には、まず、第１の特徴量算出部２２４ａは、Ｇ成分の画素値からＲ成分の画素値を除した値（以降、Ｇ／Ｒ値と称する）を画像データ内の各画素毎に算出する。【００４１】
その後、第１の特徴量算出部２２４ａは、画像データ内の各画素の色調情報に相当するＧ／Ｒ値の算出結果のうち、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）のＧ／Ｒ値（色調情報）と、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）を中心として左右方向、上下方向、第１の斜め方向（４５°及び２２５°方向）、及び、第２の斜め方向（１３５°及び３１５°方向）の各方向に（直線状に）連続する所定数の画素のＧ／Ｒ値（色調情報）と、に対し、下記に例示するフィルタ係数を備えた一次元フィルタＦ１、Ｆ２及びＦ３をそれぞれ適用する。【００４２】
Ｆ１＝｛０．１８２３７５、０．３２３５６、０．１６８２、−０．３４８１、−０．６５２、−０．３４８１、０．１６８２、０．３２３５６、０．１８２３８｝
Ｆ２＝｛０．１９３４７、０．２８１７７、０．２４５０９、−０．０３５６、−０．４００９、−０．５６７６、−０．４００９、−０．０３５６、０．２４５０９、０．２８１７７、０．１９３４７｝
Ｆ３＝｛０．１６２６１、０．１８２１５、０．２１０９、０．２０３３７、０．０８７２３、−０．１５５４、−０．４２１４、−０．５３８９、−０．４２１４、−０．１５５４、０．０８７２３、０．２０３３７、０．２１０９、０．１８２１５、０．１６２６１｝
上記の一次元フィルタＦ１は、Ｇ／Ｒ値の算出結果に対して適用された場合に、５画素分の幅を有する血管を好適に検出できるように設計されたマッチドフィルタであって、９画素分のフィルタ係数を有して構成されている。すなわち、第１の特徴量算出部２２４ａは、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）と、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）を中心として両方向（両側）に連続する４画素と、からなる９画素分のＧ／Ｒ値と上記の一次元フィルタＦ１の各フィルタ係数との積和演算を前述の各方向毎に行うことにより、５画素分の幅を有する血管の存在の有無を判別可能な４個の出力値を得る。【００４３】
また、上記の一次元フィルタＦ２は、Ｇ／Ｒ値の算出結果に対して適用された場合に、７画素分の幅を有する血管を好適に検出できるように設計されたマッチドフィルタであって、１１画素分のフィルタ係数を有して構成されている。すなわち、第１の特徴量算出部２２４ａは、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）と、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）中心として両方向（両側）に連続する５画素と、からなる１１画素分のＧ／Ｒ値と上記の一次元フィルタＦ２の各フィルタ係数との積和演算を前述の各方向毎に行うことにより、７画素分の幅を有する血管の存在の有無を判別可能な４個の出力値を得る。【００４４】
また、上記の一次元フィルタＦ３は、Ｇ／Ｒ値の算出結果に対して適用された場合に、９画素分の幅を有する血管を好適に検出できるように設計されたマッチドフィルタであって、１５画素分のフィルタ係数を有して構成されている。すなわち、第１の特徴量算出部２２４ａは、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）と、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）を中心として両方向（両側）に連続する７画素と、からなる１５画素分のＧ／Ｒ値と上記の一次元フィルタＦ３の各フィルタ係数との積和演算を前述の各方向毎に行うことにより、９画素分の幅を有する血管の存在の有無を判別可能な４個の出力値を得る。【００４５】
ところで、赤血球内のヘモグロビンは、ＲＧＢ光を構成する各波長帯域のうち、Ｇ（緑色）光の帯域において強い吸収特性を有している。そのため、例えば、血管を含む被写体にＲＧＢ光が照射された際に得られた画像データにおいては、血管が存在する領域のＧ成分の濃度値が、血管が存在しない領域のＧ成分の濃度値に比べて相対的に低くなる傾向にある。そして、このような傾向に基づくＧ成分の濃度値の変動を血管の横断面方向に沿って示した場合、図５のような下に凸の形状となる。【００４６】
すなわち、上記の一次元フィルタＦ１〜Ｆ３は、図５に例示したようなＧ成分の濃度値の変動を勘案したフィルタ係数を有するように設計されているとともに、Ｇ／Ｒ値の算出結果に対して適用されることにより、撮像条件（照明光の光量等）に略依存せずに所定の画素数分の幅の血管を検出できるように設計されている。なお、本実施例によれば、Ｇ／Ｒ値を色調情報として用いるものに限らず、例えば、Ｇ値（Ｇ成分の画素値）、Ｇ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）値（Ｇ成分の画素値からＲ成分、Ｇ成分及びＢ成分の画素値の和を除した値）、または、輝度値等の他の値を色調情報として用いてもよい。【００４７】
そして、第１の特徴量算出部２２４ａは、以上のような一次元フィルタＦ１、Ｆ２及びＦ３を用いた演算により得られる合計１２個の出力値のうち、最も大きな出力値を注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の特徴量ｆsvとする。また、第１の特徴量算出部２２４ａは、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の特徴量ｆsvを得た際のフィルタ適用方向に直交する方向を、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の血管走行方向に関する方向情報として保持する。さらに、第１の特徴量算出部２２４ａは、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の特徴量ｆsvを得た際のフィルタの検出対象となる血管の幅の画素数の情報を、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の血管幅に関する幅情報として保持する。【００４８】
なお、本実施例の第１の特徴量算出部２２４ａは、以上のような一次元フィルタＦ１、Ｆ２及びＦ３の出力値を用いて注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の特徴量ｆsvを得るものに限らず、例えば、血管に適合するように設計されたＧａｂｏｒフィルタ等の出力値を用いて注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の特徴量ｆsvを得るものであってもよい。【００４９】
評価値算出部２２４の第２の特徴量算出部２２４ｂは、図４のステップＳ４において選択された注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の血管走行方向に関する方向情報と、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）の血管走行方向に関する方向情報と、に基づき、血管走行方向の拘束条件に係る特徴量ｆdを算出する。なお、以降においては、簡単のため、８近傍の近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）の場合、すなわち、ｉ−１≦ｘ≦ｉ＋１、及び、ｊ−１≦ｙ≦ｊ＋１の場合を例に挙げて説明を行う。また、ｘ＝ｙ＝０の場合においては、後述のｖａｌｕｅ＿ｄ（ｘ，ｙ）及びｖａｌｕｅ＿ｗ（ｘ，ｙ）の値を算出しないものとする。【００５０】
具体的には、まず、第２の特徴量算出部２２４ｂは、近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）におけるＧ／Ｒ値（色調情報）の算出結果に対し、例えば、前述の一次元フィルタＦ１〜Ｆ３のうちのいずれか１つを、近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）を中心として左右方向、上下方向、第１の斜め方向（４５°及び２２５°方向）、及び、第２の斜め方向（１３５°及び３１５°方向）の各方向に適用して第１の特徴量算出部２２４ａと同様の演算を行うことにより、近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）における特徴量ｆsv1を算出するとともに、当該特徴量ｆsv1を得た際のフィルタ適用方向に直交する方向を、近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）の血管走行方向に関する方向情報として保持する。【００５１】
なお、第２の特徴量算出部２２４ｂによる特徴量ｆdの算出処理においては、近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）の特徴量ｆsv1を算出する際のフィルタ適用方向が、前述の左右方向、上下方向、第１の斜め方向（４５°及び２２５°方向）、及び、第２の斜め方向（１３５°及び３１５°方向）の各方向から増減されるものであってもよい。また、第２の特徴量算出部２２４ｂは、近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）における特徴量ｆsv1を算出する際に、前述の一次元フィルタＦ１〜Ｆ３のうちのいずれか１つを用いるものに限らず、例えば、血管に適合するように設計されたバンドパスフィルタを用いてもよい。【００５２】
その後、第２の特徴量算出部２２４ｂは、近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）における特徴量ｆsv1を下記数式（２）に適用することにより、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）と近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）との間における、方向に関する拘束値ｖａｌｕｅ＿ｄ（ｘ，ｙ）を算出する。【００５３】
2012114600.tif 000004
ここで、第２の特徴量算出部２２４ｂは、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）及び近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）の血管走行方向に関する方向情報に基づき、例えば、近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）における血管候補領域のフラグがオンであり、かつ、近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）の方向情報の方向に対する延伸方向に注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）が位置し、かつ、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の方向情報の方向と近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）の方向情報の方向とが一致した場合には、上記数式（２）におけるｗｅｉｇｈｔ１の値を０．２に設定する。具体的には、例えば、図６の注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）に対する右下の近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）の血管候補領域のフラグがオンであるとした場合には、前述の条件に合致することにより、ｗｅｉｇｈｔ１の値が０．２に設定される。そのため、図６の注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）に対する右下の近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）の特徴量ｆsv1が３．１である場合には、拘束値ｖａｌｕｅ＿ｄ（ｘ，ｙ）＝０．６２となる。【００５４】
また、第２の特徴量算出部２２４ｂは、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）及び近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）の血管走行方向に関する方向情報に基づき、例えば、近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）における血管候補領域のフラグがオンであり、かつ、近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）の方向情報の方向に対する延伸方向に注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）が位置し、かつ、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の方向情報の方向と近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）の方向情報の方向とが互いに直交する場合には、上記数式（２）におけるｗｅｉｇｈｔ１の値を−０．２に設定する。具体的には、例えば、図６の注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）に対する右上の近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）の血管候補領域のフラグがオンであるとした場合には、前述の条件に合致することにより、ｗｅｉｇｈｔ１の値が−０．２に設定される。そのため、図６の注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）に対する左下の近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）の特徴量ｆsv1が３．２である場合には、拘束値ｖａｌｕｅ＿ｄ（ｘ，ｙ）＝−０．６４となる。【００５５】
さらに、第２の特徴量算出部２２４ｂは、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）及び近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）の血管走行方向に関する方向情報に基づき、以上に述べた２つの条件のいずれにも合致しない場合には、上記数式（２）におけるｗｅｉｇｈｔ１の値を０に設定することにより、拘束値ｖａｌｕｅ＿ｄ（ｘ，ｙ）＝０という算出結果を得る。【００５６】
なお、上記数式（２）におけるｗｅｉｇｈｔ１の値は、以上に述べたような値として設定されるものに限らず、他の値に設定されるものであってもよい。【００５７】
そして、第２の特徴量算出部２２４ｂは、拘束値ｖａｌｕｅ＿ｄ（ｘ，ｙ）の算出結果に基づいて下記数式（３）の演算を行うことにより、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の特徴量ｆdを算出する。【００５８】
2012114600.tif 000005
なお、本実施例においては、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）に対する８近傍の近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）について拘束値ｖａｌｕｅ＿ｄ（ｘ，ｙ）を算出しているため、上記数式（３）の右辺のＮの値が１に設定される。【００５９】
また、上記数式（３）の右辺の分母のＴＢは、０より大きな数値であるとともに、８近傍の近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）のうち、拘束値ｖａｌｕｅ＿ｄ（ｘ，ｙ）＝０以外の算出結果を得た画素の数と同数の数値に設定されるものとする。【００６０】
さらに、例えば、各近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）の血管候補領域のフラグがオフであること等に起因し、各近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）の拘束値ｖａｌｕｅ＿ｄ（ｘ，ｙ）が全て０になるような場合（上記数式（３）のＴＢの値が０となるような場合）において、第２の特徴量算出部２２４ｂは、上記数式（３）の演算を行わずに、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の特徴量ｆdの値を０に設定する。【００６１】
以上に述べた特徴量ｆdによれば、色調の淡さ等に起因した血管の途切れが生じていると推定される画素の特徴量ｆdが他の画素の特徴量ｆdに比べて相対的に大きな値となる。そのため、以上に述べた特徴量ｆdによれば、画像データ内において血管の途切れが生じていると推定される領域を血管候補領域として抽出することができる。【００６２】
評価値算出部２２４の第３の特徴量算出部２２４ｃは、図４のステップＳ４において選択された注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の血管幅に関する幅情報と、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）の血管幅に関する幅情報と、に基づき、血管幅の拘束条件に係る特徴量ｆwを算出する。【００６３】
具体的には、まず、第３の特徴量算出部２２４ｃは、近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）におけるＧ／Ｒ値（色調情報）の算出結果に対し、例えば、前述の一次元フィルタＦ１〜Ｆ３を、近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）を中心として左右方向、上下方向、第１の斜め方向（４５°及び２２５°方向）、及び、第２の斜め方向（１３５°及び３１５°方向）の各方向にそれぞれ適用して第１の特徴量算出部２２４ａと同様の演算を行うことにより、近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）における特徴量ｆsv2を算出するとともに、当該特徴量ｆsv2を得た際のフィルタの検出対象となる血管の幅の画素数の情報を、近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）の血管幅に関する幅情報として保持する。【００６４】
なお、第３の特徴量算出部２２４ｃは、近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）における特徴量ｆsv2を算出する際に、前述の一次元フィルタＦ１〜Ｆ３を用いるものに限らず、検出対象となる血管幅の画素数毎に構成された複数のバンドパスフィルタを用いてもよい。【００６５】
その後、第３の特徴量算出部２２４ｃは、近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）における特徴量ｆsv2を下記数式（４）に適用することにより、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）と近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）との間における、幅に関する拘束値ｖａｌｕｅ＿ｗ（ｘ，ｙ）を算出する。【００６６】
2012114600.tif 000006
ここで、第３の特徴量算出部２２４ｃは、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）及び近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）の血管幅に関する幅情報に基づき、例えば、近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）における血管候補領域のフラグがオンであり、かつ、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の幅情報に含まれる血管の幅の画素数から、近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）の幅情報に含まれる血管の幅の画素数を減算した減算結果の絶対値が２より大きい場合には、上記数式（４）におけるｗｅｉｇｈｔ２の値を−０．２に設定する。【００６７】
また、第３の特徴量算出部２２４ｃは、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）及び近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）の血管幅に関する幅情報に基づき、以上に述べた条件に合致しない場合には、上記数式（４）におけるｗｅｉｇｈｔ２の値を０に設定することにより、拘束値ｖａｌｕｅ＿ｗ（ｘ，ｙ）＝０という算出結果を得る。【００６８】
なお、上記数式（４）におけるｗｅｉｇｈｔ２の値は、以上に述べたような値として設定されるものに限らず、他の値に設定されるものであってもよい。【００６９】
そして、第３の特徴量算出部２２４ｃは、拘束値ｖａｌｕｅ＿ｗ（ｘ，ｙ）の算出結果に基づいて下記数式（５）の演算を行うことにより、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の特徴量ｆwを算出する。【００７０】
2012114600.tif 000007
なお、本実施例においては、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）に対する８近傍の近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）について拘束値ｖａｌｕｅ＿ｗ（ｘ，ｙ）を算出しているため、上記数式（５）の右辺のＮの値が１に設定される。【００７１】
また、上記数式（５）の右辺の分母のＴＣは、０より大きな数値であるとともに、８近傍の近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）のうち、拘束値ｖａｌｕｅ＿ｗ（ｘ，ｙ）＝０以外の算出結果を得た画素の数と同数の数値に設定されるものとする。【００７２】
さらに、例えば、各近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）の血管候補領域のフラグがオフであること等に起因し、各近傍画素Ｐ（ｘ，ｙ）の拘束値ｖａｌｕｅ＿ｗ（ｘ，ｙ）が全て０になるような場合（上記数式（５）のＴＣの値が０となるような場合）において、第３の特徴量算出部２２４ｃは、上記数式（５）の演算を行わずに、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の特徴量ｆwの値を０に設定する。【００７３】
以上に述べた特徴量ｆwによれば、不自然な血管幅の変動が生じていると推定される画素の特徴量ｆwが他の画素の特徴量ｆdに比べて相対的に小さな値となる。そのため、以上に述べた特徴量ｆwによれば、画像データ内において不自然な血管幅の変動が生じていると推定される領域を血管候補領域から除外することができる。【００７４】
評価値算出部２２４の第４の特徴量算出部２２４ｄは、図４のステップＳ４において選択された注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の色調と、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の周辺画素の色調との間の相関を示す色調情報に基づき、色調の拘束条件に係る特徴量ｆGRを算出する。【００７５】
具体的には、第４の特徴量算出部２２４ｄは、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）を中心とした５１×５１のサイズの矩形領域に含まれる全画素のＧ／Ｒ値（色調情報）を算出し、さらに、各Ｇ／Ｒ値の平均値ＧＲＡｖｇ（ｉ，ｊ）を算出する。【００７６】
なお、平均値ＧＲＡｖｇ（ｉ，ｊ）の算出に用いられる領域は、５１×５１のサイズの矩形領域に限らず、他のサイズ及び（または）形状を有する領域であってもよい。【００７７】
また、第４の特徴量算出部２２４ｄは、画像データ内の所定の領域の中から、実際に血管が存在する可能性が高い画素群のみを抽出して平均値ＧＲＡｖｇ（ｉ，ｊ）を算出するものであってもよい。具体的には、第４の特徴量算出部２２４ｄは、例えば、第１の特徴量算出部２２４ａの演算結果に基づき、特徴量ｆsvの値が所定値以上となる画素群を５１×５１のサイズの矩形領域から抽出し、抽出した画素群に属する各画素のＧ／Ｒ値に基づいて平均値ＧＲＡｖｇ（ｉ，ｊ）を算出するものであってもよい。【００７８】
そして、第４の特徴量算出部２２４ｄは、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）のＧ／Ｒ値であるＧＲ（ｉ，ｊ）と、前述の平均値ＧＲＡｖｇ（ｉ，ｊ）の算出結果と、を下記数式（６）に適用することにより特徴量ｆGRを算出する。【００７９】
2012114600.tif 000008
なお、上記数式（６）におけるｗｅｉｇｈｔ３は、例えば１０．０等の任意の数値に設定される定数である。【００８０】
また、第４の特徴量算出部２２４ｄは、平均値ＧＲＡｖｇ（ｉ，ｊ）に標準偏差を加算または減算して得られた値を、平均値ＧＲＡｖｇ（ｉ，ｊ）の代わりに上記数式（６）に適用して特徴量ｆGRを算出するものであってもよい。【００８１】
以上に述べた特徴量ｆGRによれば、実際に血管が存在する可能性が高い画素の特徴量ｆGRの値が正の値になる一方で、実際に血管が存在する可能性が低い画素の特徴量ｆGRの値が負の値になる。そのため、以上に述べた特徴量ｆGRによれば、画像データ内において血管の分岐または交差が生じていると推定される領域を血管候補領域として抽出することができる。【００８２】
評価値算出部２２４のノイズ除去部２２４ｅは、図４のステップＳ４において選択された注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）を含む局所領域の構造がノイズに起因して生じたものであるか否か（孤立点であるか否か）を判定し、この判定結果に基づいて評価値Ｖ（ｉ，ｊ）を補正するための補正値ｆnを算出する。【００８３】
具体的には、ノイズに起因して生じた構造（孤立点）のサイズをＭ×Ｍ画素未満であるとした場合、ノイズ除去部２２４ｅは、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）を含む（Ｍ＋２）×（Ｍ＋２）の矩形領域内において血管候補領域のフラグがオンである画素数Ｃｓと、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）を含む（Ｍ＋４）×（Ｍ＋４）の矩形領域内において血管候補領域のフラグがオンである画素数Ｃｔと、をそれぞれカウントする。【００８４】
そして、ノイズ除去部２２４ｅは、Ｃｓ＝Ｃｔである場合には、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）を含む局所領域の構造がノイズに起因して生じたものであると判定するとともに、第１の特徴量算出部２２４ａの演算結果により得られた特徴量ｆsvに対し、例えば−１０．０等の任意の数値に設定される定数ｗｅｉｇｈｔ４を乗ずることにより、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の補正値ｆnを算出する。また、ノイズ除去部２２４ｅは、Ｃｓ≠Ｃｔである場合には、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）を含む局所領域の構造がノイズに起因して生じたものではないと判定するとともに、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の補正値ｆnを０とする。【００８５】
ところで、現在の処理状況が後述の図４のステップＳ９における処理終了条件から大幅に離れている場合においては、血管候補領域のフラグのオンオフの信頼性が低いものと考えられる。このような事情を考慮し、ノイズ除去部２２４ｅは、現在の処理状況と図４のステップＳ９における処理終了条件との間の相関に基づいて補正値ｆnの重み付けを変化させるものであってもよい。【００８６】
具体的には、例えば、図４のステップＳ９における処理終了条件が処理回数により定められているとともに、Ｃｓ＝Ｃｔである場合において、ノイズ除去部２２４ｅは、現在の処理回数から処理終了回数を除することによりｗｅｉｇｈｔ＿ｎｕｍの値を取得するとともに、得られたｗｅｉｇｈｔ＿ｎｕｍの値を下記数式（７）に適用することにより補正値ｆnを算出してもよい。【００８７】
2012114600.tif 000009
そして、演算処理部２２の評価値算出部２２４は、以上に述べたような処理により得られたｆsv、ｆd、ｆw、ｆGR、及び、ｆnの各値を上記数式（１）に適用することにより、図４のステップＳ４において選択された注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の評価値Ｖ（ｉ，ｊ）を算出する。【００８８】
なお、演算処理部２２の評価値算出部２２４は、上記数式（１）を用いて注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の評価値Ｖ（ｉ，ｊ）を算出する際に、ｆsv、ｆd、ｆw、ｆGR、及び、ｆnの各値を上記数式（１）の分子に適用するものに限らず、例えば、上記数式（１）の分子に適用する値を前述の各値の中から１つ以上選択して演算を行うものであってもよく、または、前述の各値以外の他の項を上記数式（１）の分子に加えて演算を行うものであってもよい。（但し、補正値ｆnの性質上、補正値ｆnを単独で用いて評価値Ｖ（ｉ，ｊ）を算出することができないため、補正値ｆnについては他の値と一緒に上記数式（１）に適用する必要がある。）
演算処理部２２の評価値判定部２２５は、図４のステップＳ５において算出された評価値Ｖ（ｉ，ｊ）が閾値Ｔｈｒｅ以上であるか否かの判定を行う（図４のステップＳ６）。【００８９】
そして、血管フラグ設定部２２２は、評価値Ｖ（ｉ，ｊ）が閾値Ｔｈｒｅ以上であるとの判定結果、すなわち、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）が血管を構成する画素であるとの判定結果が評価値判定部２２５により得られた場合には、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の血管候補領域のフラグをオンに設定（更新）する（図４のステップＳ７）。一方、血管フラグ設定部２２２は、評価値Ｖ（ｉ，ｊ）が閾値Ｔｈｒｅ未満であるとの判定結果、すなわち、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）が血管を構成する画素ではないとの判定結果が評価値判定部２２５により得られた場合には、注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）の血管候補領域のフラグをオフに設定（更新）する（図４のステップＳ８）。【００９０】
処理終了条件判定部２２６は、現在の処理状況が予め設定された処理終了条件を満たすか否かの判定を行う（図４のステップＳ９）。具体的には、処理終了条件判定部２２６は、例えば、図４のステップＳ４からステップＳ８までに係る処理が画像データ内の各画素に対して１０回ずつ行われたか否か、または、画像データ内の各画素における血管候補領域のフラグのオンオフの変更回数（更新頻度）が所定の閾値未満であるか否かの判定を行う。【００９１】
そして、演算処理部２２は、現在の処理状況が予め設定された処理終了条件を満たさないとの判定結果が処理終了条件判定部２２６により得られた場合には、画素選択部２２３、評価値算出部２２４、評価値判定部２２５、及び、処理終了条件判定部２２６の各部において、図４のステップＳ４からステップＳ９までの処理を再度実施する。また、演算処理部２２は、現在の処理状況が予め設定された処理終了条件を満たすとの判定結果が処理終了条件判定部２２６により得られた場合には、この判定結果を得た時点において血管候補領域のフラグがオンである各画素からなる領域を、実際に血管が存在するとみなすことが可能な血管領域として検出する（図４のステップＳ１０）。【００９２】
一方、表示処理部２８は、画像入力部２１から入力される画像データに含まれる各画素のうち、図４の一連の処理により検出された血管領域に相当する画素群に対して着色等の処理を施すことにより、血管領域に相当する画素群が可視化された画像をモニタ４に表示させるための画像信号を生成して出力する。【００９３】
以上に述べた本実施例によれば、体腔内の生体組織を撮像して得た画像データに含まれる各画素のうち、評価値Ｖ（ｉ，ｊ）の高い画素を血管領域として検出することができる。そのため、以上に述べた本実施例によれば、画像に含まれる血管を精度よく検出することができる。【００９４】
なお、以上に述べた実施例は、血管の検出に限らず、例えば、大腸ｐｉｔまたは上皮構造等のような、線状構造を有する組織の検出に広く応用可能である。但し、例えば、ピオクタニン染色を施された状態の大腸ｐｉｔを撮像して得た画像データに対して本実施例の処理を適用する場合においては、血管の横断面方向に沿った場合のＧ成分の濃度値の変動が、図５に例示したような下に凸の形状ではなく、上に凸の形状となることを鑑みて色調情報として用いる値及び判定条件等を適宜変更する必要がある。【００９５】
また、以上に述べた実施例は、内視鏡により撮像して得られた画像データに対して適用されるものに限らず、例えば、眼底を撮像して得られた画像データに含まれる血管等の線分を検出する際にも用いることができる。【００９６】
本発明は、上述した実施例に限定されるものではなく、発明の趣旨を逸脱しない範囲内において種々の変更や応用が可能であることは勿論である。【００９７】
本出願は、２０１１年２月２２日に日本国に出願された特願２０１１−０３６１６８号を優先権主張の基礎として出願するものであり、上記の開示内容は、本願明細書、請求の範囲、図面に引用されたものとする。
【図１】
2012114600.tif 000010
【図２】
2012114600.tif 000011
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2012114600.tif 000015
【手続補正書】
【提出日】平成24年8月22日(2012.8.22)
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、医用画像処理装置及び医用画像処理装置の制御方法に関し、特に、体腔内の生体組織を撮像して得た画像に対して処理を行う医用画像処理装置及び医用画像処理装置の制御方法に関するものである。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本発明は、前述した事情に鑑みてなされたものであり、画像に含まれる血管を精度よく検出することが可能な医用画像処理装置及び医用画像処理装置の制御方法を提供することを目的としている。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
本発明の一態様の医用画像処理装置は、複数の画素から構成され、生体組織を撮像して得られる画像情報から線状構造が存在する領域を検出する医用画像処理装置であって、前記医用画像処理装置は、前記画像情報から注目画素を選択する選択部と、前記注目画素の色調情報と周囲の画素の色調情報とに基づき、前記複数の画素から第１の特徴を抽出するための第１の計算方法で算出した前記注目画素の第１の特徴量を算出する第１の特徴量算出部と、前記注目画素の色調情報と周囲の画素の色調情報とに基づき、前記複数の画素から前記第１の特徴とは異なる第２の特徴を抽出するために前記第１の計算方法とは異なる第２の計算方法で算出した前記注目画素の第２の特徴量を算出する第２の特徴量算出部と、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量に基づき、前記注目画素が線状構造に対応する画素であるか否かを判定される際に用いられる値となる前記注目画素の評価値を算出する評価値算出部と、前記評価値算出部により算出された評価値に基づき、前記注目画素が線状構造を構成する画素であるか否かを判定する評価値判定部と、を有する。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
本発明の一態様の医用画像処理装置の制御方法は、複数の画素から構成され、生体組織を撮像して得られる画像情報から線状構造が存在する領域の画素を検出する医用画像処理装置の制御方法であって、前記医用画像処理装置の制御方法は、前記医用画像処理装置が前記画像情報から注目画素を選択する選択ステップと、前記医用画像処理装置が、前記注目画素の色調情報と周囲の画素の色調情報とに基づき、前記複数の画素から第１の特徴を抽出するための第１の計算方法で算出した前記注目画素の第１の特徴量を算出する第１の特徴量算出ステップと、前記医用画像処理装置が、前記注目画素の色調情報と周囲の画素の色調情報とに基づき、前記複数の画素から前記第１の特徴とは異なる第２の特徴を抽出するために前記第１の計算方法とは異なる第２の計算方法で算出した前記注目画素の第２の特徴量を算出する第２の特徴量算出ステップと、前記医用画像処理装置が、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量に基づき、前記注目画素が線状構造に対応する画素であるか否かを判定される際に用いられる値となる前記注目画素の評価値を算出する評価値算出ステップと、前記医用画像処理装置が、前記評価値算出ステップにより算出された評価値に基づき、前記注目画素が線状構造を構成する画素であるか否かを判定する評価値判定ステップと、を有する。
【手続補正６】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画素から構成され、生体組織を撮像して得られる画像情報から線状構造が存在する領域を検出する医用画像処理装置であって、
前記医用画像処理装置は、
前記画像情報から注目画素を選択する選択部と、
前記注目画素の色調情報と周囲の画素の色調情報とに基づき、前記複数の画素から第１の特徴を抽出するための第１の計算方法で算出した前記注目画素の第１の特徴量を算出する第１の特徴量算出部と、
前記注目画素の色調情報と周囲の画素の色調情報とに基づき、前記複数の画素から前記第１の特徴とは異なる第２の特徴を抽出するために前記第１の計算方法とは異なる第２の計算方法で算出した前記注目画素の第２の特徴量を算出する第２の特徴量算出部と、
前記第１の特徴量と前記第２の特徴量に基づき、前記注目画素が線状構造に対応する画素であるか否かを判定される際に用いられる値となる前記注目画素の評価値を算出する評価値算出部と、
前記評価値算出部により算出された評価値に基づき、前記注目画素が線状構造を構成する画素であるか否かを判定する評価値判定部と、
を有することを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項２】
前記第１の特徴量算出部は、前記第１の特徴量を算出する際に得られる前記注目画素の特徴情報を保持する第１の特徴情報保持部を有し、
前記第２の特徴量算出部は、前記第１の特徴情報保持部によって保持された前記注目画素の特徴情報を用いて前記第２の特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記第２の特徴量算出部は、
前記注目画素の近傍領域の各画素の特徴情報を保持する第２の特徴情報保持部を有し、
前記注目画素の特徴情報と前記注目画素の近傍領域の各画素の特徴情報に基づき前記第２の特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記第１の特徴量算出部は、
前記注目画素及び前記注目画素に連続する複数の画素の画素毎に前記色調情報を取得する第１の色調情報取得部と、
前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記注目画素及び前記複数の画素において取得された前記色調情報に対して適用する第１のフィルタ適用部と、を有し、
前記フィルタの適用結果に基づき前記注目画素の第１の特徴量を算出し、前記注目画素の特徴情報を特徴情報保持部に保持する
ことを特徴とする請求項３に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記第２の特徴量算出部は、
前記注目画素の近傍領域の各画素の前記色調情報を取得する第２の色調情報取得部と、
前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記近傍領域の各画素において取得された前記色調情報に対して適用する第２のフィルタ適用部と、
前記第２のフィルタ適用部による適用結果に基づく前記注目画素の近傍領域の各画素の特徴情報を保持する第２の特徴情報保持部と、を有する
ことを特徴とする請求項４に記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記第１の特徴情報保持部は、前記注目画素の特徴情報として、前記第１のフィルタ適用部による前記フィルタの適用方向に基づく前記注目画素における前記線状構造の走行方向に関する情報を保持し、
前記第２の特徴情報保持部は、前記注目画素の近傍領域の各画素における特徴情報として、前記第２のフィルタ適用部による前記フィルタの適用方向に基づく前記注目画素の近傍領域の各画素における前記線状構造の走行方向に関する情報を保持し、
前記第２の特徴量算出部は、前記注目画素における前記線状構造の走行方向に関する情報と前記注目画素の近傍領域の各画素における前記線状構造の走行方向に関する情報から、前記第２の特徴量として、前記線状構造の走行方向の拘束条件に係る前記注目画素の特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項５に記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
前記第１の特徴情報保持部は、前記注目画素の特徴情報として、前記第１のフィルタ適用部による前記フィルタの設計に基づく前記注目画素における前記線状構造の幅に関する情報を保持し、
前記第２の特徴情報保持部は、前記注目画素の近傍領域の各画素における特徴情報として、前記第２のフィルタ適用部による前記フィルタの設計に基づく前記注目画素の近傍領域の各画素における前記線状構造の幅に関する情報を保持し、
前記第２の特徴量算出部は、前記注目画素における前記線状構造の幅に関する情報と前記注目画素の近傍領域の各画素における前記線状構造の幅に関する情報から、前記第２の特徴量として、前記線状構造の幅の拘束条件に係る前記注目画素の特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項５に記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
前記第１の特徴量算出部は、
前記注目画素を含む局所領域の各画素毎に前記色調情報を取得する色調情報取得部を有し、
前記局所領域の各画素において取得された前記色調情報に基づき、前記線状構造の色調の拘束条件にかかる前記注目画素の特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項９】
さらに、所定の処理終了条件を満たすか否かの判定を行う処理終了条件判定部を有し、
前記所定の条件を満たすまでの間、前記選択部、前記第１の特徴量算出部、前記第２の特徴量算出部、前記評価値算出部及び前記評価値判定部による処理を繰り返し実施する
ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項１０】
複数の画素から構成され、生体組織を撮像して得られる画像情報から線状構造が存在する領域の画素を検出する医用画像処理装置の制御方法であって、
前記医用画像処理装置の制御方法は、
前記医用画像処理装置が前記画像情報から注目画素を選択する選択ステップと、
前記医用画像処理装置が、前記注目画素の色調情報と周囲の画素の色調情報とに基づき、前記複数の画素から第１の特徴を抽出するための第１の計算方法で算出した前記注目画素の第１の特徴量を算出する第１の特徴量算出ステップと、
前記医用画像処理装置が、前記注目画素の色調情報と周囲の画素の色調情報とに基づき、前記複数の画素から前記第１の特徴とは異なる第２の特徴を抽出するために前記第１の計算方法とは異なる第２の計算方法で算出した前記注目画素の第２の特徴量を算出する第２の特徴量算出ステップと、
前記医用画像処理装置が、前記第１の特徴量と前記第２の特徴量に基づき、前記注目画素が線状構造に対応する画素であるか否かを判定される際に用いられる値となる前記注目画素の評価値を算出する評価値算出ステップと、
前記医用画像処理装置が、前記評価値算出ステップにより算出された評価値に基づき、前記注目画素が線状構造を構成する画素であるか否かを判定する評価値判定ステップと、
を有することを特徴とする医用画像処理装置の制御方法。
【請求項１１】
前記第１の特徴量算出ステップは、前記第１の特徴量を算出する際に得られる前記注目画素の特徴情報を保持する第１の特徴情報保持ステップを有し、
前記第２の特徴量算出ステップは、前記第１の特徴情報保持ステップによって保持された前記注目画素の特徴情報を用いて前記第２の特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項１０に記載の医用画像処理装置の制御方法。
【請求項１２】
前記第２の計算方法は、前記注目画素の近傍領域の各画素の特徴情報を保持し、前記注目画素の特徴情報と前記注目画素の近傍領域の各画素の特徴情報に基づき前記第２の特徴量を算出する計算方法である
ことを特徴とする請求項１１に記載の医用画像処理装置の制御方法。
【請求項１３】
前記第１の計算方法は、前記注目画素及び前記注目画素に連続する複数の画素の画素毎に前記色調情報を取得し、前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記注目画素及び前記複数の画素において取得された前記色調情報に対して適用し、前記フィルタの適用結果に基づき前記注目画素の第１の特徴量を算出する方法である
ことを特徴とする請求項１２に記載の医用画像処理装置の制御方法。
【請求項１４】
前記第２の特徴量算出方法は、前記注目画素の近傍領域の各画素の前記色調情報を取得し、前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記近傍領域の各画素において取得された前記色調情報に対して適用し、前記フィルタの適用結果に基づく前記注目画素の近傍領域の各画素の特徴情報を保持する
ことを特徴とする請求項１３に記載の医用画像処理装置の制御方法。
【請求項１５】
前記第１の特徴情報保持ステップは、前記注目画素の特徴情報として、前記第１の計算方法において用いられる前記フィルタの適用方向に基づく前記注目画素における前記線状構造の走行方向に関する情報を保持し、
前記第２の特徴量算出方法は、前記注目画素の近傍領域の各画素における特徴情報として、前記第２の特徴量算出方法において用いられる前記フィルタの適用方向に基づく前記注目画素の近傍領域の各画素における前記線状構造の走行方向に関する情報を保持し、
前記第２の特徴量算出ステップは、前記注目画素における前記線状構造の走行方向に関する情報と前記注目画素の近傍領域の各画素における前記線状構造の走行方向に関する情報から、前記第２の特徴量として、前記線状構造の走行方向の拘束条件に係る前記注目画素の特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項１４に記載の医用画像処理装置。
【請求項１６】
前記第１の特徴情報保持ステップは、前記注目画素の特徴情報として、前記第１の計算方法において用いられる前記フィルタの設計に基づく前記注目画素における前記線状構造の幅に関する情報を保持し、
前記第２の特徴量算出方法は、前記注目画素の近傍領域の各画素における特徴情報として、前記第２の特徴量算出方法において用いられる前記フィルタの設計に基づく前記注目画素の近傍領域の各画素における前記線状構造の幅に関する情報を保持し、
前記第２の特徴量算出ステップは、前記注目画素における前記線状構造の幅に関する情報と前記注目画素の近傍領域の各画素における前記線状構造の幅に関する情報から、前記第２の特徴量として、前記線状構造の幅の拘束条件に係る前記注目画素の特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項１４に記載の医用画像処理装置の制御方法。
【請求項１７】
前記第１の特徴量算出ステップは、
前記注目画素を含む局所領域の各画素毎に前記色調情報を取得する色調情報取得ステップを有し、
前記局所領域の各画素において取得された前記色調情報に基づき、前記線状構造の色調の拘束条件にかかる前記注目画素の特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項１０に記載の医用画像処理装置の制御方法。
【請求項１８】
さらに、前記医用画像処理装置が所定の処理終了条件を満たすか否かの判定を行う処理終了条件判定ステップを有し、
前記所定の条件を満たすまでの間、前記選択ステップ、前記第１の特徴量算出ステップ、前記第２の特徴量算出ステップ、前記評価値算出ステップ及び前記評価値判定ステップによる処理を繰り返し実施する
ことを特徴とする請求項１０に記載の医用画像処理装置の制御方法。
【手続補正書】
【提出日】平成24年12月17日(2012.12.17)
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、医用画像処理装置及び医用画像処理装置の作動方法に関し、特に、体腔内の生体組織を撮像して得た画像に対して処理を行う医用画像処理装置及び医用画像処理装置の作動方法に関するものである。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本発明は、前述した事情に鑑みてなされたものであり、画像に含まれる血管を精度よく検出することが可能な医用画像処理装置及び医用画像処理装置の作動方法を提供することを目的としている。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
本発明の一態様の医用画像処理装置の作動方法は、複数の画素から構成され、生体組織を撮像して得られる画像情報から線状構造が存在する領域の画素を検出する医用画像処理装置の作動方法であって、前記医用画像処理装置の作動方法は、前記医用画像処理装置の選択部が前記画像情報から注目画素を選択する選択ステップと、前記医用画像処理装置の第１の特徴量算出部が、前記選択部において選択された前記注目画素の色調情報と周囲の画素の色調情報とに基づき、前記複数の画素から第１の特徴を抽出するための第１の計算方法で算出した前記注目画素の第１の特徴量を算出する第１の特徴量算出ステップと、前記医用画像処理装置の第２の特徴量算出部が、前記選択部において選択された前記注目画素の色調情報と周囲の画素の色調情報とに基づき、前記複数の画素から前記第１の特徴とは異なる第２の特徴を抽出するために前記第１の計算方法とは異なる第２の計算方法で算出した前記注目画素の前記第２の特徴量を算出する第２の特徴量算出ステップと、前記医用画像処理装置の評価値算出部が、前記第１の特徴量算出部により算出された前記第１の特徴量と前記第２の特徴量算出部により算出された前記第２の特徴量に基づき、前記注目画素が前記線状構造に対応する画素であるか否かを判定される際に用いられる値となる前記注目画素の評価値を算出する評価値算出ステップと、前記医用画像処理装置の評価値判定部が、前記評価値算出部により算出された評価値に基づき、前記注目画素が線状構造を構成する画素であるか否かを判定する評価値算出ステップと、を有する。
【手続補正５】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画素から構成され、生体組織を撮像して得られる画像情報から線状構造が存在する領域を検出する医用画像処理装置であって、
前記医用画像処理装置は、
前記画像情報から注目画素を選択する選択部と、
前記注目画素の色調情報と周囲の画素の色調情報とに基づき、前記複数の画素から第１の特徴を抽出するための第１の計算方法で算出した前記注目画素の第１の特徴量を算出する第１の特徴量算出部と、
前記注目画素の色調情報と周囲の画素の色調情報とに基づき、前記複数の画素から前記第１の特徴とは異なる第２の特徴を抽出するために前記第１の計算方法とは異なる第２の計算方法で算出した前記注目画素の第２の特徴量を算出する第２の特徴量算出部と、
前記第１の特徴量と前記第２の特徴量に基づき、前記注目画素が線状構造に対応する画素であるか否かを判定される際に用いられる値となる前記注目画素の評価値を算出する評価値算出部と、
前記評価値算出部により算出された評価値に基づき、前記注目画素が線状構造を構成する画素であるか否かを判定する評価値判定部と、
を有することを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項２】
前記第１の特徴量算出部は、前記第１の特徴量を算出する際に得られる前記注目画素の特徴情報を保持する第１の特徴情報保持部を有し、
前記第２の特徴量算出部は、前記第１の特徴情報保持部によって保持された前記注目画素の特徴情報を用いて前記第２の特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記第２の特徴量算出部は、
前記注目画素の近傍領域の各画素の特徴情報を保持する第２の特徴情報保持部を有し、
前記注目画素の特徴情報と前記注目画素の近傍領域の各画素の特徴情報に基づき前記第２の特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記第１の特徴量算出部は、
前記注目画素及び前記注目画素に連続する複数の画素の画素毎に前記色調情報を取得する第１の色調情報取得部と、
前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記注目画素及び前記複数の画素において取得された前記色調情報に対して適用する第１のフィルタ適用部と、を有し、
前記フィルタの適用結果に基づき前記注目画素の第１の特徴量を算出し、前記注目画素の特徴情報を特徴情報保持部に保持する
ことを特徴とする請求項３に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記第２の特徴量算出部は、
前記注目画素の近傍領域の各画素の前記色調情報を取得する第２の色調情報取得部と、
前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記近傍領域の各画素において取得された前記色調情報に対して適用する第２のフィルタ適用部と、
前記第２のフィルタ適用部による適用結果に基づく前記注目画素の近傍領域の各画素の特徴情報を保持する第２の特徴情報保持部と、を有する
ことを特徴とする請求項４に記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記第１の特徴情報保持部は、前記注目画素の特徴情報として、前記第１のフィルタ適用部による前記フィルタの適用方向に基づく前記注目画素における前記線状構造の走行方向に関する情報を保持し、
前記第２の特徴情報保持部は、前記注目画素の近傍領域の各画素における特徴情報として、前記第２のフィルタ適用部による前記フィルタの適用方向に基づく前記注目画素の近傍領域の各画素における前記線状構造の走行方向に関する情報を保持し、
前記第２の特徴量算出部は、前記注目画素における前記線状構造の走行方向に関する情報と前記注目画素の近傍領域の各画素における前記線状構造の走行方向に関する情報から、前記第２の特徴量として、前記線状構造の走行方向の拘束条件に係る前記注目画素の特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項５に記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
前記第１の特徴情報保持部は、前記注目画素の特徴情報として、前記第１のフィルタ適用部による前記フィルタの設計に基づく前記注目画素における前記線状構造の幅に関する情報を保持し、
前記第２の特徴情報保持部は、前記注目画素の近傍領域の各画素における特徴情報として、前記第２のフィルタ適用部による前記フィルタの設計に基づく前記注目画素の近傍領域の各画素における前記線状構造の幅に関する情報を保持し、
前記第２の特徴量算出部は、前記注目画素における前記線状構造の幅に関する情報と前記注目画素の近傍領域の各画素における前記線状構造の幅に関する情報から、前記第２の特徴量として、前記線状構造の幅の拘束条件に係る前記注目画素の特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項５に記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
前記第１の特徴量算出部は、
前記注目画素を含む局所領域の各画素毎に前記色調情報を取得する色調情報取得部を有し、
前記局所領域の各画素において取得された前記色調情報に基づき、前記線状構造の色調の拘束条件にかかる前記注目画素の特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項９】
さらに、所定の処理終了条件を満たすか否かの判定を行う処理終了条件判定部を有し、
前記所定の条件を満たすまでの間、前記選択部、前記第１の特徴量算出部、前記第２の特徴量算出部、前記評価値算出部及び前記評価値判定部による処理を繰り返し実施する
ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項１０】
複数の画素から構成され、生体組織を撮像して得られる画像情報から線状構造が存在する領域の画素を検出する医用画像処理装置の作動方法であって、
前記医用画像処理装置の作動方法は、
前記医用画像処理装置の選択部が前記画像情報から注目画素を選択する選択ステップと、
前記医用画像処理装置の第１の特徴量算出部が、前記選択部において選択された前記注目画素の色調情報と周囲の画素の色調情報とに基づき、前記複数の画素から第１の特徴を抽出するための第１の計算方法で算出した前記注目画素の第１の特徴量を算出する第１の特徴量算出ステップと、
前記医用画像処理装置の第２の特徴量算出部が、前記選択部において選択された前記注目画素の色調情報と周囲の画素の色調情報とに基づき、前記複数の画素から前記第１の特徴とは異なる第２の特徴を抽出するために前記第１の計算方法とは異なる第２の計算方法で算出した前記注目画素の前記第２の特徴量を算出する第２の特徴量算出ステップと、
前記医用画像処理装置の評価値算出部が、前記第１の特徴量算出部により算出された前記第１の特徴量と前記第２の特徴量算出部により算出された前記第２の特徴量に基づき、前記注目画素が前記線状構造に対応する画素であるか否かを判定される際に用いられる値となる前記注目画素の評価値を算出する評価値算出ステップと、
前記医用画像処理装置の評価値判定部が、前記評価値算出部により算出された評価値に基づき、前記注目画素が線状構造を構成する画素であるか否かを判定する評価値算出ステップと、
を有することを特徴とする医用画像処理装置の作動方法。
【請求項１１】
前記第１の特徴量算出ステップは、前記第１の特徴量算出部が前記第１の特徴量を算出する際に得られる前記注目画素の特徴情報を保持する第１の特徴情報保持ステップを有し、
前記第２の特徴量算出ステップは、前記第１の特徴情報保持ステップによって保持された前記注目画素の特徴情報を用いて前記第２の特徴量を算出することを特徴とする請求項１０に記載の医用画像処理装置の作動方法。
【請求項１２】
前記第２の計算方法は、前記注目画素の近傍領域の各画素の特徴情報を保持し、前記注目画素の特徴情報と前記注目画素の近傍領域の各画素の特徴情報とに基づき前記第２の特徴量を算出する計算方法であることを特徴とする請求項１１に記載の医用画像処理装置の作動方法。
【請求項１３】
前記第１の計算方法は、
前記注目画素及び前記注目画素に連続する複数の画素の画素毎に前記色調情報を取得し、前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記注目画素及び前記複数の画素において取得された前記色調情報に対して適用し、前記フィルタの適用結果に基づき前記注目画素の第１の特徴量を算出する方法であることを特徴とする請求項１２に記載の医用画像処理装置の作動方法。
【請求項１４】
前記第２の計算方法は、
前記注目画素の近傍領域の各画素の前記色調情報を取得し、前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記近傍領域の各画素において取得された前記色調情報に対して適用し、前記フィルタの適用結果に基づく前記注目画素の近傍領域の各画素の特徴情報を保持することを特徴とする請求項１３に記載の医用画像処理装置の作動方法。
【請求項１５】
前記第１の特徴情報保持ステップは、前記注目画素の特徴情報として、前記第１の計算方法において用いられる前記フィルタの適用方向に基づく前記注目画素における前記線状構造の走行方向に関する情報を保持し、
前記第２の特徴量算出方法は、前記注目画素の近傍領域の各画素における特徴情報として、前記第２の特徴量算出方法において用いられる前記フィルタの適用方向に基づく前記注目画素の近傍領域の各画素における前記線状構造の走行方向に関する情報を保持し、
前記第２の特徴量算出ステップは、前記注目画素における前記線状構造の走行方向に関する情報と前記注目画素の近傍領域の各画素における前記線状構造の走行方向に関する情報から、前記第２の特徴量として、前記線状構造の走行方向の拘束条件に係る前記注目画素の特徴量を算出することを特徴とする請求項１４に記載の医用画像処理装置の作動方法。
【請求項１６】
前記第１の特徴情報保持ステップは、前記注目画素の特徴情報として、前記第１の計算方法において用いられる前記フィルタの設計に基づく前記注目画素における前記線状構造の幅に関する情報を保持し、
前記第２の特徴量算出方法は、前記注目画素の近傍領域の各画素における特徴情報として、前記第２の特徴量算出方法において用いられる前記フィルタの設計に基づく前記注目画素の近傍領域の各画素における前記線状構造の幅に関する情報を保持し、
前記第２の特徴量算出ステップは、前記注目画素における前記線状構造の幅に関する情報と前記注目画素の近傍領域の各画素における前記線状構造の幅に関する情報から、前記第２の特徴量として、前記線状構造の幅の拘束条件に係る前記注目画素の特徴量を算出することを特徴とする請求項１４に記載の医用画像処理装置の作動方法。
【請求項１７】
前記第１の特徴量算出ステップは、
前記注目画素を含む局所領域の各画素毎に前記色調情報を取得する色調情報取得ステップを有し、
前記局所領域の各画素において取得された前記色調情報に基づき、前記線状構造の色調の拘束条件にかかる前記注目画素の特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項１０に記載の医用画像処理装置の作動方法。
【請求項１８】
さらに、前記医用画像処理装置の処理終了条件判定部が、所定の処理終了条件を満たすか否かの判定を行う処理終了条件判定ステップを有し、
前記医用画像処理装置が、前記所定の条件を満たすまでの間、前記選択ステップ、前記第１の特徴量算出ステップ、前記第２の特徴量算出ステップ、前記評価値算出ステップ及び前記評価値判定ステップによる処理を繰り返し実施することを特徴とする請求項１０に記載の医用画像処理装置の作動方法。
【手続補正書】
【提出日】平成25年4月8日(2013.4.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
本発明の一態様の医用画像処理装置の作動方法は、複数の画素から構成され、生体組織を撮像して得られる画像情報から線状構造が存在する領域の画素を検出する医用画像処理装置の作動方法であって、前記医用画像処理装置の作動方法は、前記医用画像処理装置の選択部が前記画像情報から注目画素を選択する選択ステップと、前記医用画像処理装置の第１の特徴量算出部が、前記選択部において選択された前記注目画素の色調情報と周囲の画素の色調情報とに基づき、前記複数の画素から第１の特徴を抽出するための第１の計算方法で算出した前記注目画素の第１の特徴量を算出する第１の特徴量算出ステップと、前記医用画像処理装置の第２の特徴量算出部が、前記選択部において選択された前記注目画素の色調情報と周囲の画素の色調情報とに基づき、前記複数の画素から前記第１の特徴とは異なる第２の特徴を抽出するために前記第１の計算方法とは異なる第２の計算方法で算出した前記注目画素の前記第２の特徴量を算出する第２の特徴量算出ステップと、前記医用画像処理装置の評価値算出部が、前記第１の特徴量算出部により算出された前記第１の特徴量と前記第２の特徴量算出部により算出された前記第２の特徴量に基づき、前記注目画素が前記線状構造に対応する画素であるか否かを判定される際に用いられる値となる前記注目画素の評価値を算出する評価値算出ステップと、前記医用画像処理装置の評価値判定部が、前記評価値算出部により算出された評価値に基づき、前記注目画素が線状構造を構成する画素であるか否かを判定する評価値判定ステップと、を有する。
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画素から構成され、生体組織を撮像して得られる画像情報から線状構造が存在する領域を検出する医用画像処理装置であって、
前記医用画像処理装置は、
前記画像情報から注目画素を選択する選択部と、
前記注目画素の色調情報と周囲の画素の色調情報とに基づき、前記複数の画素から第１の特徴を抽出するための第１の計算方法で算出した前記注目画素の第１の特徴量を算出する第１の特徴量算出部と、
前記注目画素の色調情報と周囲の画素の色調情報とに基づき、前記複数の画素から前記第１の特徴とは異なる第２の特徴を抽出するために前記第１の計算方法とは異なる第２の計算方法で算出した前記注目画素の第２の特徴量を算出する第２の特徴量算出部と、
前記第１の特徴量と前記第２の特徴量に基づき、前記注目画素が線状構造に対応する画素であるか否かを判定される際に用いられる値となる前記注目画素の評価値を算出する評価値算出部と、
前記評価値算出部により算出された評価値に基づき、前記注目画素が線状構造を構成する画素であるか否かを判定する評価値判定部と、
を有することを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項２】
前記第１の特徴量算出部は、前記第１の特徴量を算出する際に得られる前記注目画素の特徴情報を保持する第１の特徴情報保持部を有し、
前記第２の特徴量算出部は、前記第１の特徴情報保持部によって保持された前記注目画素の特徴情報を用いて前記第２の特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記第２の特徴量算出部は、
前記注目画素の近傍領域の各画素の特徴情報を保持する第２の特徴情報保持部を有し、
前記注目画素の特徴情報と前記注目画素の近傍領域の各画素の特徴情報に基づき前記第２の特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記第１の特徴量算出部は、
前記注目画素及び前記注目画素に連続する複数の画素の画素毎に前記色調情報を取得する第１の色調情報取得部と、
前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記注目画素及び前記複数の画素において取得された前記色調情報に対して適用する第１のフィルタ適用部と、を有し、
前記フィルタの適用結果に基づき前記注目画素の第１の特徴量を算出し、前記注目画素の特徴情報を特徴情報保持部に保持する
ことを特徴とする請求項３に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記第２の特徴量算出部は、
前記注目画素の近傍領域の各画素の前記色調情報を取得する第２の色調情報取得部と、
前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記近傍領域の各画素において取得された前記色調情報に対して適用する第２のフィルタ適用部と、
前記第２のフィルタ適用部による適用結果に基づく前記注目画素の近傍領域の各画素の特徴情報を保持する第２の特徴情報保持部と、を有する
ことを特徴とする請求項４に記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記第１の特徴情報保持部は、前記注目画素の特徴情報として、前記第１のフィルタ適用部による前記フィルタの適用方向に基づく前記注目画素における前記線状構造の走行方向に関する情報を保持し、
前記第２の特徴情報保持部は、前記注目画素の近傍領域の各画素における特徴情報として、前記第２のフィルタ適用部による前記フィルタの適用方向に基づく前記注目画素の近傍領域の各画素における前記線状構造の走行方向に関する情報を保持し、
前記第２の特徴量算出部は、前記注目画素における前記線状構造の走行方向に関する情報と前記注目画素の近傍領域の各画素における前記線状構造の走行方向に関する情報から、前記第２の特徴量として、前記線状構造の走行方向の拘束条件に係る前記注目画素の特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項５に記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
前記第１の特徴情報保持部は、前記注目画素の特徴情報として、前記第１のフィルタ適用部による前記フィルタの設計に基づく前記注目画素における前記線状構造の幅に関する情報を保持し、
前記第２の特徴情報保持部は、前記注目画素の近傍領域の各画素における特徴情報として、前記第２のフィルタ適用部による前記フィルタの設計に基づく前記注目画素の近傍領域の各画素における前記線状構造の幅に関する情報を保持し、
前記第２の特徴量算出部は、前記注目画素における前記線状構造の幅に関する情報と前記注目画素の近傍領域の各画素における前記線状構造の幅に関する情報から、前記第２の特徴量として、前記線状構造の幅の拘束条件に係る前記注目画素の特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項５に記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
前記第１の特徴量算出部は、
前記注目画素を含む局所領域の各画素毎に前記色調情報を取得する色調情報取得部を有し、
前記局所領域の各画素において取得された前記色調情報に基づき、前記線状構造の色調の拘束条件にかかる前記注目画素の特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項９】
さらに、所定の処理終了条件を満たすか否かの判定を行う処理終了条件判定部を有し、
前記所定の条件を満たすまでの間、前記選択部、前記第１の特徴量算出部、前記第２の特徴量算出部、前記評価値算出部及び前記評価値判定部による処理を繰り返し実施する
ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項１０】
複数の画素から構成され、生体組織を撮像して得られる画像情報から線状構造が存在する領域の画素を検出する医用画像処理装置の作動方法であって、
前記医用画像処理装置の作動方法は、
前記医用画像処理装置の選択部が前記画像情報から注目画素を選択する選択ステップと、
前記医用画像処理装置の第１の特徴量算出部が、前記選択部において選択された前記注目画素の色調情報と周囲の画素の色調情報とに基づき、前記複数の画素から第１の特徴を抽出するための第１の計算方法で算出した前記注目画素の第１の特徴量を算出する第１の特徴量算出ステップと、
前記医用画像処理装置の第２の特徴量算出部が、前記選択部において選択された前記注目画素の色調情報と周囲の画素の色調情報とに基づき、前記複数の画素から前記第１の特徴とは異なる第２の特徴を抽出するために前記第１の計算方法とは異なる第２の計算方法で算出した前記注目画素の前記第２の特徴量を算出する第２の特徴量算出ステップと、
前記医用画像処理装置の評価値算出部が、前記第１の特徴量算出部により算出された前記第１の特徴量と前記第２の特徴量算出部により算出された前記第２の特徴量に基づき、前記注目画素が前記線状構造に対応する画素であるか否かを判定される際に用いられる値となる前記注目画素の評価値を算出する評価値算出ステップと、
前記医用画像処理装置の評価値判定部が、前記評価値算出部により算出された評価値に基づき、前記注目画素が線状構造を構成する画素であるか否かを判定する評価値判定ステップと、
を有することを特徴とする医用画像処理装置の作動方法。
【請求項１１】
前記第１の特徴量算出ステップは、前記第１の特徴量算出部が前記第１の特徴量を算出する際に得られる前記注目画素の特徴情報を保持する第１の特徴情報保持ステップを有し、
前記第２の特徴量算出ステップは、前記第１の特徴情報保持ステップによって保持された前記注目画素の特徴情報を用いて前記第２の特徴量を算出することを特徴とする請求項１０に記載の医用画像処理装置の作動方法。
【請求項１２】
前記第２の計算方法は、前記注目画素の近傍領域の各画素の特徴情報を保持し、前記注目画素の特徴情報と前記注目画素の近傍領域の各画素の特徴情報とに基づき前記第２の特徴量を算出する計算方法であることを特徴とする請求項１１に記載の医用画像処理装置の作動方法。
【請求項１３】
前記第１の計算方法は、
前記注目画素及び前記注目画素に連続する複数の画素の画素毎に前記色調情報を取得し、前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記注目画素及び前記複数の画素において取得された前記色調情報に対して適用し、前記フィルタの適用結果に基づき前記注目画素の第１の特徴量を算出する方法であることを特徴とする請求項１２に記載の医用画像処理装置の作動方法。
【請求項１４】
前記第２の計算方法は、
前記注目画素の近傍領域の各画素の前記色調情報を取得し、前記線状構造に適合するように設計されたフィルタを前記近傍領域の各画素において取得された前記色調情報に対して適用し、前記フィルタの適用結果に基づく前記注目画素の近傍領域の各画素の特徴情報を保持することを特徴とする請求項１３に記載の医用画像処理装置の作動方法。
【請求項１５】
前記第１の特徴情報保持ステップは、前記注目画素の特徴情報として、前記第１の計算方法において用いられる前記フィルタの適用方向に基づく前記注目画素における前記線状構造の走行方向に関する情報を保持し、
前記第２の特徴量算出方法は、前記注目画素の近傍領域の各画素における特徴情報として、前記第２の特徴量算出方法において用いられる前記フィルタの適用方向に基づく前記注目画素の近傍領域の各画素における前記線状構造の走行方向に関する情報を保持し、
前記第２の特徴量算出ステップは、前記注目画素における前記線状構造の走行方向に関する情報と前記注目画素の近傍領域の各画素における前記線状構造の走行方向に関する情報から、前記第２の特徴量として、前記線状構造の走行方向の拘束条件に係る前記注目画素の特徴量を算出することを特徴とする請求項１４に記載の医用画像処理装置の作動方法。
【請求項１６】
前記第１の特徴情報保持ステップは、前記注目画素の特徴情報として、前記第１の計算方法において用いられる前記フィルタの設計に基づく前記注目画素における前記線状構造の幅に関する情報を保持し、
前記第２の特徴量算出方法は、前記注目画素の近傍領域の各画素における特徴情報として、前記第２の特徴量算出方法において用いられる前記フィルタの設計に基づく前記注目画素の近傍領域の各画素における前記線状構造の幅に関する情報を保持し、
前記第２の特徴量算出ステップは、前記注目画素における前記線状構造の幅に関する情報と前記注目画素の近傍領域の各画素における前記線状構造の幅に関する情報から、前記第２の特徴量として、前記線状構造の幅の拘束条件に係る前記注目画素の特徴量を算出することを特徴とする請求項１４に記載の医用画像処理装置の作動方法。
【請求項１７】
前記第１の特徴量算出ステップは、
前記注目画素を含む局所領域の各画素毎に前記色調情報を取得する色調情報取得ステップを有し、
前記局所領域の各画素において取得された前記色調情報に基づき、前記線状構造の色調の拘束条件にかかる前記注目画素の特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項１０に記載の医用画像処理装置の作動方法。
【請求項１８】
さらに、前記医用画像処理装置の処理終了条件判定部が、所定の処理終了条件を満たすか否かの判定を行う処理終了条件判定ステップを有し、
前記医用画像処理装置が、前記所定の条件を満たすまでの間、前記選択ステップ、前記第１の特徴量算出ステップ、前記第２の特徴量算出ステップ、前記評価値算出ステップ及び前記評価値判定ステップによる処理を繰り返し実施することを特徴とする請求項１０に記載の医用画像処理装置の作動方法。
【国際調査報告】
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