(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の管腔内を撮像して得られた管腔内画像から異常部の候補となる領域である異常候補領域を検出する異常候補領域検出手段と、
前記管腔内画像から管状領域を検出する管状領域検出手段と、
前記異常候補領域と前記管状領域とが、前記管状領域と類似した色の領域で連結されているか否かを判定する連結性判定手段と、
前記連結性判定手段の判定結果に基づいて、前記異常候補領域が前記異常部であるか否かを判定する異常判定手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記連結性判定手段は、
前記異常候補領域と前記管状領域との間の領域における特徴量である領域間特徴量を算出する領域間特徴量算出手段と、
前記領域間特徴量に基づいて前記異常候補領域と前記管状領域との間の連結性を判別する領域間特徴量判別手段と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記領域間特徴量算出手段は、
前記異常候補領域と前記管状領域との間を補間する補間線を算出する補間線算出手段と、
前記補間線上における特徴量を算出する線上特徴量算出手段と、
を含むことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記線上特徴量算出手段は、前記補間線上における画素値変化の最大値を算出する最大エッジ強度算出手段を含むことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記線上特徴量算出手段は、前記補間線上における色特徴量の変化の最大値を算出する最大色エッジ強度算出手段を含むことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記線上特徴量算出手段は、前記補間線上における色特徴量の平均値を算出する平均色特徴量算出手段を含むことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記連結性判定手段は、
前記管腔内画像から前記管状領域と類似した色の領域である類似色領域を検出する類似色領域検出手段と、
前記類似色領域に対する前記異常候補領域及び前記管状領域の画素位置の重複の有無を判定する重複判定手段と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記類似色領域検出手段は、
前記管状領域における色特徴量の平均値を算出する平均色特徴量算出手段と、
前記色特徴量の平均値を基に閾値を設定する閾値設定手段と、
前記閾値に基づいて前記管腔内画像を閾値処理する閾値処理手段と、
を含むことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記連結性判定手段は、前記異常候補領域が前記管状領域の延長方向上に存在するか否かを判定する存在方向判定手段をさらに有することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記存在方向判定手段は、
前記管状領域の形状を近似する位置座標の関数を算出する近似関数算出手段と、
前記管腔内画像において前記関数から所定の距離の範囲内である近傍領域を検出する近傍領域検出手段と、
前記近傍領域内に前記異常候補領域が存在するか否かを判定する近傍領域内存在判定手段と、
を含むことを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記管状領域検出手段は、
前記管腔内画像の色特徴量に基づいて前記管状領域の候補である管状候補領域を検出する管状候補領域検出手段と、
前記管状候補領域の周囲領域における画素値の連続性に基づいて、前記管状候補領域が前記管状領域であるか否かを判別する連続性判別手段と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記連続性判別手段は、
前記画像の面内における前記管状候補領域の長手方向に対する直交方向を算出する直交方向算出手段と、
前記直交方向における前記管状候補領域の両側における画素値変化をそれぞれ近似する近似関数を算出する近似関数算出手段と、
前記直交方向の同一座標における前記近似関数の値の差分を算出する差分算出手段と、
を含み、
前記差分に基づいて前記管状候補領域に対する判別を行うことを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記管状領域検出手段は、
前記管腔内画像における色特徴量に基づいて前記管状領域の候補である管状候補領域を検出する管状候補領域検出手段と、
前記管状候補領域の外形に基づいて前記管状候補領域が前記管状領域であるか否かを判別する外形判別手段と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記外形判別手段は、
前記管状候補領域の面積を算出する面積算出手段と、
前記管状候補領域の周囲長を算出する周囲長算出手段と、
を含み、
前記面積と前記周囲長とに基づいて前記管状領域に対する判別を行うことを特徴とする請求項１３に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
画像処理装置の作動方法であって、
演算部が、被検体の管腔内を撮像して得られた管腔内画像から異常部の候補となる領域である異常候補領域を検出する異常候補領域検出ステップと、
前記演算部が、前記管腔内画像から管状領域を検出する管状領域検出ステップと、
前記演算部が、前記異常候補領域と前記管状領域とが、前記管状領域と類似した色の領域で連結されているか否かを判定する連結性判定ステップと、
前記演算部が、前記連結性判定ステップの判定結果に基づいて、前記異常候補領域が前記異常部であるか否かを判定する異常判定ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理装置の作動方法。
【請求項１６】
被検体の管腔内を撮像して得られた管腔内画像から異常部の候補となる領域である異常候補領域を検出する異常候補領域検出ステップと、
前記管腔内画像から管状領域を検出する管状領域検出ステップと、
前記異常候補領域と前記管状領域とが、前記管状領域と類似した色の領域で連結されているか否かを判定する連結性判定ステップと、
前記連結性判定ステップの判定結果に基づいて、前記異常候補領域が前記異常部であるか否かを判定する異常判定ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検体の体内を撮像した画像から異常部を検出する画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、患者等の被検体内に導入され、生体内を非侵襲に観察する医用観察装置として、内視鏡が広く普及している。近年では、カプセル型の筐体内部に撮像装置及び通信装置等を収容し、撮像装置で撮像を行うことにより取得した画像データを体外に無線送信する飲み込み型の内視鏡（カプセル内視鏡）も開発されている。
【０００３】
しかしながら、これらの医用観察装置によって生体の管腔内を撮像した画像（管腔内画像）に対する観察及び診断には、多くの経験が必要とされる。そのため、医師による診断を補助する医療診断支援機能が望まれている。
【０００４】
このような機能を実現する画像認識技術の１つとして、画像から異常部を自動的に検出することで、重点的に診断すべき画像を提示する技術が提案されている。例えば、特許文献１には、断層像内の肺野領域から、異常陰影の候補及び血管陰影を抽出し、異常陰影の候補と血管陰影とが重なる部分を当該異常陰影の候補から削除することにより、異常部を適正に検出する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−２９１７３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、管腔内画像においては、異常部の候補領域に血管が密集しているような場合に、候補領域周辺の外形が管状とならないこともある。このような場合、特許文献１に開示された方法においては、血管が血管として検出されず、結果として、異常部を適正に検出することができなくなるおそれがある。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、管腔内画像において、異常部と血管とを区別し、異常部を適正に検出することができる画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る画像処理装置は、被検体の管腔内を撮像して得られた管腔内画像から異常部の候補となる領域である異常候補領域を検出する異常候補領域検出手段と、前記管腔内画像から管状領域を検出する管状領域検出手段と、前記異常候補領域と前記管状領域とが、前記管状領域と類似した色の領域で連結されているか否かを判定する連結性判定手段と、前記連結性判定手段の判定結果に基づいて、前記異常候補領域が前記異常部であるか否かを判定する異常判定手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
画像処理方法は、被検体の管腔内を撮像して得られた管腔内画像から異常部の候補となる領域である異常候補領域を検出する異常候補領域検出ステップと、前記管腔内画像から管状領域を検出する管状領域検出ステップと、前記異常候補領域と前記管状領域とが、前記管状領域と類似した色の領域で連結されているか否かを判定する連結性判定ステップと、前記連結性判定手段の判定結果に基づいて、前記異常候補領域が前記異常部であるか否かを判定する異常判定ステップとを含むことを特徴とする。
【００１０】
画像処理プログラムは、被検体の管腔内を撮像して得られた管腔内画像から異常部の候補となる領域である異常候補領域を検出する異常候補領域検出ステップと、前記管腔内画像から管状領域を検出する管状領域検出ステップと、前記異常候補領域と前記管状領域とが、前記管状領域と類似した色の領域で連結されているか否かを判定する連結性判定ステップと、前記連結性判定手段の判定結果に基づいて、前記異常候補領域が前記異常部であるか否かを判定する異常判定ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、管腔内画像から検出された異常候補領域に対し、当該異常候補領域が管状領域と類似した色の領域で連結されているか否かを判定し、この判定結果に基づいて、当該異常候補領域が異常部であるか否かを判定するので、異常部と血管とを区別し、異常部を適正に検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、本発明の実施の形態１に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、図１に示す画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】図３は、図１に示す画像処理装置の処理対象である画像の一例を示す模式図である。
【図４】図４は、図１に示す管状領域検出部の詳細な動作を示すフローチャートである。
【図５】図５は、図１に示す連続性判別部の動作を示すフローチャートである。
【図６Ａ】図６Ａは、図１に示す連続性判別部が実行する処理を説明するための図である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、図１に示す連続性判別部が実行する処理を説明するための図である。
【図６Ｃ】図６Ｃは、図１に示す連続性判別部が実行する処理を説明するための図である。
【図７】図７は、図１に示す連結性判定部の動作を示すフローチャートである。
【図８Ａ】図８Ａは、図１に示す連結性判定部が実行する処理を説明するための図である。
【図８Ｂ】図８Ｂは、図１に示す連結性判定部が実行する処理を説明するための図である。
【図８Ｃ】図８Ｃは、図１に示す連結性判定部が実行する処理を説明するための図である。
【図９】図９は、実施の形態１の変形例における連結性判定部の構成を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、図９に示す連結性判定部の動作を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、図９に示す連結性判定部が実行する処理を説明するための模式図である。
【図１２】図１２は、実施の形態２に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】図１３は、図１２に示す連結性判定部の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態に係る画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムについて、図面を参照しながら説明する。なお、これらの実施の形態によって本発明が限定されるものではない。また、各図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。
【００１４】
以下の実施の形態においては、一例として、カプセル内視鏡等の医用観察装置によって被検体の管腔内を撮像することにより取得された管腔内画像（以下、単に画像ともいう）から、異常部と血管領域とを区別して、異常部を検出する画像処理について説明する。なお、以下の実施の形態において画像処理の対象となる管腔内画像は、各画素位置においてＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の各色成分（波長成分）に対する画素レベル（画素値）を持つカラー画像である。
【００１５】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。図１に示す画像処理装置１は、画像処理装置１全体の動作を制御する制御部１０と、カプセル内視鏡等の医用観察装置によって撮像された画像に対応する画像データを取得する画像取得部２０と、外部から入力される入力信号を受け付ける入力部３０と、各種表示を行う表示部４０と、画像取得部２０によって取得された画像データや種々のプログラムを格納する記録部５０と、画像データに対して所定の画像処理を実行する演算部１００とを備える。
【００１６】
制御部１０は、ＣＰＵ等のハードウェアによって実現され、記録部５０に格納された各種プログラムを読み込むことにより、画像取得部２０から入力される画像データや入力部３０から入力される操作信号等に従って、画像処理装置１を構成する各部への指示やデータの転送等を行い、画像処理装置１全体の動作を統括的に制御する。
【００１７】
画像取得部２０は、医用観察装置を含むシステムの態様に応じて適宜構成される。例えば、医用観察装置がカプセル内視鏡であり、医用観察装置との間の画像データの受け渡しに可搬型の記録媒体が使用される場合、画像取得部２０は、この記録媒体を着脱自在に装着し、保存された管腔内画像の画像データを読み出すリーダ装置で構成される。また、医用観察装置によって撮像された管腔内画像の画像データを保存しておくサーバを設置する場合、画像取得部２０は、サーバと接続される通信装置等で構成され、サーバとデータ通信を行って管腔内画像の画像データを取得する。或いは、画像取得部２０を、内視鏡等の医用観察装置から、ケーブルを介して画像信号を入力するインターフェース装置等で構成しても良い。
【００１８】
入力部３０は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、各種スイッチ等の入力デバイスによって実現され、受け付けた入力信号を制御部１０に出力する。
表示部４０は、ＬＣＤやＥＬディスプレイ等の表示装置によって実現され、制御部１０の制御の下で、管腔内画像を含む各種画面を表示する。
【００１９】
記録部５０は、更新記録可能なフラッシュメモリ等のＲＯＭやＲＡＭといった各種ＩＣメモリ、内蔵若しくはデータ通信端子で接続されたハードディスク、又は、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記録媒体及びその読取装置等によって実現される。記録部５０は、画像取得部２０によって取得された管腔内画像の画像データの他、画像処理装置１を動作させると共に、種々の機能を画像処理装置１に実行させるためのプログラムや、このプログラムの実行中に使用されるデータ等を記録する。具体的には、記録部５０は、管腔内画像から異常部を検出する画像処理を当該画像処理装置１に実行させるための画像処理プログラム５１を記録する。
【００２０】
演算部１００は、ＣＰＵ等のハードウェアによって実現され、画像処理プログラム５１を読み込むことによって管腔内画像に対応する画像データに画像処理を施し、管腔内画像から異常部を検出するための種々の演算処理を行う。
【００２１】
次に、演算部１００の詳細な構成について説明する。
図１に示すように、演算部１００は、画像から異常部の候補である異常候補領域を検出する異常候補領域検出部１１０と、画像から管状領域を検出する管状領域検出部１２０と、異常候補領域と管状領域とが、管状領域と類似した色の領域で連結されているか否かを判定する連結性判定部１３０と、該連結性判定部１３０の判定結果に基づいて、画像から検出された異常候補領域が異常部であるか否かを判定する異常判定部１４０とを備える。ここで、本願において、管状領域と類似した色の領域とは、管状領域の色特徴量の近傍の色特徴量を有する領域のことであり、より詳細には、所定の波長成分（例えば、Ｒ成分）、所定の波長成分の変化量（エッジ強度）、所定の色特徴量（例えばＧ／Ｒ値）、又は、所定の色特徴量の変化量（微分値）といった値が、管状領域の対応する値から所定の範囲内である領域のことをいう。
【００２２】
この内、管状領域検出部１２０は、画像内の各画素の色特徴量に基づいて管状領域の候補である管状候補領域を検出する管状候補領域検出部１２１と、管状候補領域の外形に基づいて、当該管状候補領域が管状領域であるか否かを判別する外形判別部１２２と、管状候補領域の周囲領域における画素値の連続性に基づいて、当該管状候補領域が管状領域であるか否かを判別する連続性判別部１２３とを有する。より詳細には、外形判別部１２２は、管状候補領域の面積を算出する面積算出部１２２ａと、管状候補領域の周囲長を算出する周囲長算出部１２２ｂとを含む。また、連続性判別部１２３は、画像の面内における管状候補領域の長手方向に対する直交方向を算出する直交方向算出部１２３ａと、該直交方向において管状候補領域の両側の画素値変化をそれぞれ近似する近似関数を算出する近似関数算出部１２３ｂと、直交方向の同一座標における近似関数の値の差分を算出する差分算出部１２３ｃとを含む。
【００２３】
連結性判定部１３０は、異常候補領域と管状領域との間の領域における特徴量（以下、領域間特徴量という）を算出する領域間特徴量算出部１３１と、領域間特徴量に基づいて異常候補領域と管状領域との間の連結性を判別する領域間特徴量判別部１３２とを有する。より詳細には、領域間特徴量算出部１３１は、異常候補領域と管状領域との間を補間する補間線を算出する補間線算出部１３１ａと、補間線上における特徴量を算出する線上特徴量算出部１３１ｂとを含む。この内、線上特徴量算出部１３１ｂは、最大エッジ強度算出部１３１ｂ−１と、最大色エッジ強度算出部１３１ｂ−２と、平均色特徴量算出部１３１ｂ−３とを含む。最大エッジ強度算出部１３１ｂ−１は、補間線上におけるエッジ強度、即ち、補間線上において隣接する画素間又は所定間隔の画素間における画素値変化（微分値）の最大値を算出する。最大色エッジ強度算出部１３１ｂ−２は、補間線上における色エッジ強度、即ち、補間線上において隣接する画素間又は所定間隔の画素間における色特徴量の変化（微分値）の最大値を算出する。平均色特徴量算出部１３１ｂ−３は、補間線上における色特徴量の平均値を算出する。
【００２４】
次に、画像処理装置１の動作について説明する。図２は、画像処理装置１の動作を示すフローチャートである。また、図３は、画像処理装置１の処理対象である画像の一例を示す模式図である。図３に示すように、画像Ｍ１には、粘膜Ｍｅｍと、周囲の粘膜とは状態が異なる領域Ａ１と、管状に細長く延びた領域Ｂ１〜Ｂ４とが見られる。
【００２５】
まず、ステップＳ１０において、画像取得部２０は、被検体の管腔内画像を取得して記録部５０に格納する。演算部１００は、処理対象の画像（例えば、画像Ｍ１）を記録部５０から順次読み込む。
【００２６】
ステップＳ１１において、異常候補領域検出部１１０は、画像から異常候補領域を検出する。異常候補領域の検出方法としては、既知の種々の方法を用いることができる。例えば、画像内の各画素の画素値を各画素の色情報に基づく特徴空間に写像し、特徴空間内でクラスタリングを行った後、各クラスタの位置や平均値（即ち、重心座標）等の情報を基に正常粘膜クラスタや異常部クラスタを特定することにより異常部の候補領域を検出することができる（例えば、特開２００５−１９２８８０号公報を参照）。
【００２７】
続くステップＳ１２において、管状領域検出部１２０は、画像から血管候補領域を検出した後、血管候補領域の形状や、血管候補領域周囲における画素値変化の連続性に基づいて当該血管候補領域が血管領域であるか否かを判別することにより、血管領域を検出する。血管候補領域の検出方法としては、既知の種々の方法を用いることができる。本実施の形態１においては、以下に説明する方法により、血管候補領域を検出する。図４は、ステップＳ１２における管状領域検出部１２０の詳細な動作を示すフローチャートである。
【００２８】
まず、ステップＳ１２０において、管状候補領域検出部１２１は、画像から血管候補領域を検出する。具体的には、血管モデルのテンプレートを用いたテンプレートマッチングを実行し、マッチング結果に基づく構造成分を抽出する（例えば、特開２００４−１８１０９６号公報を参照）。
【００２９】
続くステップＳ１２１において、管状候補領域検出部１２１は、検出した血管候補領域に対してラベリング処理を行う。そして、各血管候補領域に対して、当該血管候補領域が血管領域であるか否かを判別するループＢの処理を行う。
【００３０】
即ち、ステップＳ１２２において、外形判別部１２２は、血管候補領域の面積Ａを面積算出部１２２ａに算出させると共に、血管候補領域の周囲長Ｌを周囲長算出部１２２ｂに算出させる。そして、ステップＳ１２３において、外形判別部１２２は、面積Ａの周囲長Ｌに対する比率Ｌ／Ａを算出し、該比率Ｌ／Ａが所定の閾値以上であるか否かを判別する。
【００３１】
なお、ステップＳ１２３における処理は、血管候補領域の外形が管状であるか否かを判別する処理に相当し、発赤等の管状ではない領域を除去するために実行している。従って、外形が管状であるか否かを判別できるのであれば、これ以外の方法を用いても良い。例えば、次式（１）及び（２）によって算出される値Ｌ１、Ｌ２（Ｌ１＞Ｌ２）の比率Ｌ１／Ｌ２を所定の閾値と比較することにより、当該血管候補領域の外形が管状であるか否かを判別しても良い。
Ｌ１×Ｌ２＝Ａ        …（１）
２（Ｌ１＋Ｌ２）＝Ｌ  …（２）
【００３２】
ステップＳ１２３における判定の結果、比率Ｌ／Ａが閾値より小さいと判定された場合（ステップＳ１２３：Ｎｏ）、外形判別部１２２は、当該血管候補領域は血管領域でないと判別する（ステップＳ１２４）。
【００３３】
一方、比率Ｌ／Ａが閾値以上であると判定された場合（ステップＳ１２３：Ｙｅｓ）、連続性判別部１２３は、さらに、当該血管候補領域の周囲における画素値の連続性を表す値を算出する（ステップＳ１２５）。より詳細には、血管候補領域を挟んだ両側の粘膜領域の画素値が連続的に変化しているかを示す値を算出する。図５は、ステップＳ１２５における連続性判別部１２３の詳細な動作を示すフローチャートである。また、図６Ａ〜図６Ｃは、連続性判別部１２３が実行する処理を説明するための図である。この内、図６Ａは、図３に示す画像Ｍ１の一部に対応している。
【００３４】
ステップｓ０１において、直交方向算出部１２３ａは、画像の面内において、血管候補領域の長手方向と直交する方向を算出する。ここで、直交方向は、例えば、血管候補領域上の各画素において、Hessian行列の第２固有ベクトルの方向として算出することができる。Hessian行列は、位置座標（ｘ，ｙ）における画素の画素値Ｉを用いて次式（３）によって与えられる行列である。
【数１】
0005931418.tif 000002
なお、本実施の形態１においては、画素値Ｉとして、各画素のＲ値を用いる。
これより、例えば図６Ａの場合、血管候補領域Ｂ１、Ｂ２の長手方向ｄｉｒ１、ｄｉｒ２に対して、直交方向ｘ１、ｘ２がそれぞれ算出される。
【００３５】
ステップｓ０２において、近似関数算出部１２３ｂは、血管候補領域の長手方向に対する直交方向において、該血管候補領域の両側における画素値の変動を近似する曲線を表す関数を算出する。例えば、図６Ａに示す血管候補領域Ｂ１の場合、図６Ｂに示すように、直交方向ｘ１における画素値プロファイルＰｒ１に対し、血管候補領域Ｂ１の両側の領域Ｃ１、Ｃ２における画素値プロファイルＰｒ１をそれぞれ近似する近似曲線の関数ｆ11（ｘ１）、ｆ12（ｘ１）が算出される。また、図６Ａに示す血管候補領域Ｂ２の場合、図６Ｃに示すように、直交方向ｘ２における画素値プロファイルＰｒ２に対し、血管候補領域Ｂ２の両側の領域Ｃ３、Ｃ４における画素値プロファイルＰｒ２をそれぞれ近似する近似曲線の関数ｆ21（ｘ２）、ｆ22（ｘ２）が算出される。
【００３６】
ステップｓ０３において、差分算出部１２３ｃは、血管候補領域の両側における２つの近似曲線の関数に対して、直交方向上の複数箇所の座標を代入し、両近似曲線の差分値をそれぞれ算出する。そして、これらの差分値を合計し、この合計値を、差分値を算出した座標数で除算することにより正規化を行う。例えば、血管候補領域Ｂ１の場合、領域Ｃ１内のｘ１軸上の各画素における差分値ｄ１＝ｆ11（ｘ１）−ｆ12（ｘ１）が算出され、これらの差分値ｄ１の合計値が領域Ｃ１内のｘ１軸上の画素数で除算される。領域Ｃ２についても同様である。また、血管候補領域Ｂ２の場合には、各領域Ｃ３、Ｃ４において、ｘ２軸上の各画素における差分値ｄ２＝ｆ21（ｘ２）−ｆ22（ｘ２）が算出され、これらの差分値ｄ２の合計値がｘ２軸上の画素数で除算される。このような正規化を行うことにより、各領域の座標数（画素数）によらない差分値を得ることができる。
その後、演算部１００の動作はメインルーチンに戻る。
【００３７】
ステップＳ１２６において、連続性判別部１２３は、このようにして算出した差分値を所定の閾値と比較することにより、各血管候補領域の周囲における連続性を判断する。具体的には、差分値が所定の閾値以下である場合（例えば、図６Ｂに示すように、差分値ｄ１が小さい場合）、血管候補領域を挟んだ両側の領域に連続性があると判断する。一方、差分値が所定の閾値よりも大きい場合（例えば、図６Ｃに示すように、差分値ｄ２が大きい場合）、血管候補領域を挟んだ両側の領域には連続性がないと判断する。
【００３８】
血管候補領域の周囲に連続性があると判別された場合（ステップＳ１２６：Ｙｅｓ）、管状領域検出部１２０は、当該管状候補領域は血管領域であると判断する（ステップＳ１２７）。一方、血管候補領域の周囲に連続性がないと判別された場合（ステップＳ１２６：Ｎｏ）、管状領域検出部１２０は、当該管状候補領域は血管領域でないと判断する（ステップＳ１２４）。
【００３９】
これにより、血管のような吸光特性の違いに起因して凹みが生じた画素値プロファイルの血管候補領域（例えば、画素値プロファイルＰｒ１を有する血管候補領域Ｂ１）を血管領域に含め、粘膜間に存在する溝等の構造に起因して生じた画素値プロファイルの血管候補領域（例えば、画素値プロファイルＰｒ２を有する血管候補領域Ｂ２）を血管領域から除外することができる。
その後、演算部１００の動作はメインルーチンに戻る。
【００４０】
ステップＳ１２に続いて、演算部１００は、各異常候補領域についてループＡの処理を実行する。
まず、ステップＳ１３において、連結性判定部１３０は、ステップＳ１１において検出された異常候補領域とステップＳ１２において検出された血管領域との座標値に基づき、両者が重なり合っているか（即ち、画素位置の少なくとも一部が重複しているか）否かを判定する。両者の画素位置が重複している場合（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、異常判定部１４０は、当該異常候補領域が血管であると判定する（ステップＳ１４）。
【００４１】
一方、両者の画素位置が重複していない場合（ステップＳ１３：Ｎｏ）、続くステップＳ１５において、連結性判定部１３０は、異常候補領域と血管領域との連結性の有無を判定する。即ち、異常候補領域と血管領域との間の領域における特徴量（領域間特徴量）を基に、両領域の間が血管領域と類似した色の領域で連結されているか否かを判別する。図７は、ステップＳ１５における連結性判定部１３０の詳細な動作を示すフローチャートである。また、図８Ａ〜図８Ｃは、連結性判定部１３０が実行する処理を説明するための図である。この内、図８Ａは、図３に示す画像Ｍ１の一部に対応している。
【００４２】
まず、連結性判定部１３０は、各血管領域についてループＣの処理を実行する。即ち、ステップＳ１５０において、補間線算出部１３１ａは、血管領域を細線化して端点を検出する（参考：ＣＧ−ＡＲＴＳ協会、「ディジタル画像処理」、第１８５〜１８９頁）。例えば、図８Ａの場合、血管領域Ｂ３を細線化した線ＮＬの端点ＥＰが検出される。
【００４３】
続くステップＳ１５１において、補間線算出部１３１ａは、異常候補領域と端点を繋いだ補間線を算出する。図８Ａにおいては、端点ＥＰと異常候補領域Ａ１とを接続した補間線ＩＬが算出される。なお、図８Ａにおいては直線の補間線を例示しているが、異常候補領域と血管領域との間の領域を補間できるのであれば、他の方法で算出した直線又は曲線であっても良い。例えば、端点ＥＰから線ＮＬに沿って幾つかの点を血管領域から順にサンプリングした後、各点と異常候補領域の重心とを繋いでスプライン曲線を引くなどしても良い。
【００４４】
ステップＳ１５２において、線上特徴量算出部１３１ｂは、補間線上における特徴量（線上特徴量）として、最大エッジ強度、最大色エッジ強度、及び平均色特徴量を算出する。具体的には、最大エッジ強度として補間線上におけるＲ値の微分値の最大値が算出され、最大色エッジ強度としてＧ／Ｒ値の微分値の最大値が算出され、平均色特徴量としてＧ／Ｒ値の平均値が算出される。
【００４５】
ステップＳ１５３において、領域間特徴量判別部１３２は、上記３つの線上特徴量が、以下に示す３つの条件を満たしているか否かを判別する。
条件１：最大エッジ強度が所定の閾値以下である。
条件２：最大色エッジ強度が所定の閾値以下である。
条件３：平均色特徴量と血管領域の平均色特徴量の差分が所定の閾値以下である。
【００４６】
ここで、異常候補領域と血管領域との間に連結性がある状態とは、両領域の間に溝等の構造的な途切れが存在せず、且つ、両領域の間が血管領域と類似した色で急激な色変化無く繋がっている状態のことをいう。この場合、図８Ｂに示すように、両領域を繋ぐ補間線上における画素値（Ｒ値）プロファイルはなだらかに変化する（上記条件１に相当）。また、図８Ｃに示すように、補間線上における色特徴量（Ｇ／Ｒ値）プロファイルは血管領域の色特徴量近傍で（上記条件３に相当）なだらかに変化する（上記条件２に相当）。従って、補間線上における特徴量を上記条件１〜３に照らすことにより、異常候補領域と血管領域との連結性を判別することができる。
【００４７】
線上特徴量が上記条件１〜３の全てを満たす場合（ステップＳ１５３：Ｙｅｓ）、連結性判定部１３０は、ループＣを抜け、当該異常候補領域は血管領域との連結性を有すると判別する（ステップＳ１５４）。一方、線上特徴量が上記条件１〜３の内の少なくともいずれかを満たさない場合（ステップＳ１５３：Ｎｏ）、連結性判定部１３０は、別の血管領域を判別対象としてループＣの処理を繰り返す。そして、全ての血管領域についての処理が終了しても、上記条件１〜３の全てを満たす血管領域が検出されなかった場合、連結性判定部１３０は、当該異常候補領域は血管領域との連結性を有しないと判別する（ステップＳ１５５）。
その後、演算部１００の動作はメインルーチンに戻る。
【００４８】
ステップＳ１５に続くステップＳ１６において、異常判定部１４０は、連結性判定部１３０の判定結果に基づいて、異常候補領域の判別を行う。即ち、異常候補領域が血管領域との連結性を有すると判定された場合（ステップＳ１６：Ｙｅｓ）、異常判定部１４０は、当該異常候補領域は血管（血管が密集した領域）であり、異常部ではないと判別する（ステップＳ１４）。一方、異常候補領域が血管領域との連結性を有しないと判定された場合（ステップＳ１６：Ｎｏ）、異常判定部１４０は、当該異常候補領域は異常部であると判別する（ステップＳ１７）。
【００４９】
このような判別処理を、ステップＳ１１において検出された全ての異常候補領域について実行した後、演算部１００はループＡを抜け、異常部の判別結果を出力する（ステップＳ１８）。これに応じて、制御部１０は、異常部の判別結果を記録部５０に記録する。この際、制御部１０は、異常部の判別結果を表示部４０等に表示させても良い。その後、画像処理装置１における処理は終了する。
【００５０】
以上説明したように、実施の形態１によれば、画像内から検出された異常候補領域に対し、管状を有する血管領域との連結性を判断することにより、当該異常候補領域が異常部であるか否かを判別するので、異常部と血管とを区別し、異常部を適正に検出することが可能となる。
【００５１】
なお、実施の形態１においては、血管領域を検出する際に、画像から検出された血管候補領域に対して外形に基づく判別を行った上で、血管候補領域の周囲の連続性を判別しているが、血管候補領域に対して直接その周囲の連続性を判別することにより、当該血管候補領域が血管領域であるか否かを判別するようにしても良い。
【００５２】
（変形例）
次に、実施の形態１の変形例について説明する。
本変形例に係る画像処理装置は、図１に示す連結性判定部１３０の代わりに、図９に示す連結性判定部１５０を備える。なお、連結性判定部１５０以外の画像処置装置の各部の構成については、図１に示すものと同様である。
【００５３】
図９に示すように、連結性判定部１５０は、領域間特徴量算出部１３１及び領域間特徴量判別部１３２に加えて、異常候補領域が血管領域の長手方向の延長方向（以下、単に血管領域の延長方向という）上に存在するか否かを判定する存在方向判定部１５１をさらに有し、異常候補領域と血管領域の相対位置関係に基づいて、異常候補領域と血管領域との連結性を判別することを特徴とする。
【００５４】
より詳細には、存在方向判定部１５１は、血管領域の形状を近似する関数（近似関数）を算出する近似関数算出部１５１ａと、近似関数から所定の距離の範囲内である近傍領域を画像内から検出する近傍領域検出部１５１ｂと、近傍領域内に異常候補領域が存在するか否かを判定する近傍領域内存在判定部１５１ｃと含む。
【００５５】
ここで、粘膜下において複数の血管が交差している領域は、外形が管状ではないため、異常候補領域として検出されてしまう場合がある。このような異常候補領域は、血管領域の延長方向上に存在すると考えられる。そこで、本変形例においては、異常候補領域と血管領域との連結性を判定する際に（図２のステップＳ１５）、異常候補領域が血管領域の延長方向上に存在するか否かを判別し、異常候補領域が当該延長方向上に存在する場合にのみ、補間線上の特徴量を用いた連結性判定を行う。
【００５６】
図１０は、本変形例における連結性判定部１５０の動作を示すフローチャートである。また、図１１は、連結性判定部１５０が実行する処理を説明するための模式図であり、図３に示す画像Ｍ１の一部に対応する。
【００５７】
連結性判定部１５０は、まず、管腔内画像から検出された各血管領域について、ループＤの処理を実行する。即ち、ステップＳ１９０において、近似関数算出部１５１ａは、血管領域の長手方向の形状を近似する位置座標の関数（近似関数）を算出する。近似関数の算出方法としては、例えば、画像内の各画素の位置座標（ｘ，ｙ）を用いて次式（４）で与えられる２次関数の係数を最小二乗法により算出すれば良い。
ｙ＝ａｘ2＋ｂｘ＋ｃ  …（４）
例えば、図１１の場合、血管領域Ｂ３の長手方向の形状を近似する関数ｆ３と、血管領域Ｂ４の長手方向の形状を近似する関数ｆ４とが算出される。
【００５８】
続くステップＳ１９１において、近傍領域検出部１５１ｂは、管腔内画像において当該近似関数から一定の距離範囲の領域を近傍領域として検出する。近傍領域は、例えば、画像内の各画素の画素値を近似関数上の画素位置との間の距離に変換した距離画像を生成し、当該距離画像において所定の閾値以下の画素値を有する領域（即ち、閾値以下の距離の領域）を抽出することにより、検出することができる。
例えば、図１１の場合、関数ｆ３の近傍領域Ｒ３と、関数ｆ４の近傍領域Ｒ４とが検出される。
【００５９】
ステップＳ１９２において、近傍領域内存在判定部１５１ｃは、近傍領域内に異常候補領域が存在するか否か、即ち、血管領域の延長方向上に異常候補領域が存在するか否かを判定する。例えば、図１１の場合、近傍領域Ｒ３に異常候補領域Ａ１の一部が重なっているため、血管領域Ｒ３の延長方向上に異常候補領域が存在すると判定される。一方、近傍領域Ｒ４には異常候補領域が存在しないため、血管領域Ｂ４の延長方向上に異常候補領域は存在しないと判定される。
【００６０】
血管領域の延長方向上に異常候補領域が存在しない場合（ステップＳ１９２：Ｎｏ）、連結性判定部１５０の動作は、次の血管領域に対する処理に移行する。一方、血管領域の延長方向上に異常候補領域が存在する場合（ステップＳ１９２：Ｙｅｓ）、連結性判定部１５０の動作は、ステップＳ１９３に移行する。なお、図１０に示すステップＳ１９３〜Ｓ１９８は、図７に示すステップＳ１５０〜Ｓ１５５に対応している。
【００６１】
以上説明したように、本変形例によれば、血管領域の延長方向に異常候補領域が存在する場合にのみ、当該異常候補領域と血管領域との連結性判定を行うので、連結性判定の演算量を低減することが可能となる。
【００６２】
（実施の形態２）
次に、本発明の実施の形態２について説明する。
図１２は、実施の形態２に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。図１２に示すように、実施の形態２に係る画像処理装置２は、図１に示す演算部１００の代わりに、演算部２００を備える。
【００６３】
演算部２００は、図１に示す連結性判定部１３０の代わりに、連結性判定部２１０を備える。より詳細には、連結性判定部２１０は、画像から管状領域と類似した色の領域である類似色領域を検出する類似色領域検出部２１１と、類似色領域に対する異常候補領域及び管状領域の画素位置の重複（即ち、重なり合い）を判定する重複判定部２１２とを有する。この内、類似色領域検出部２１１は、管状領域における色特徴量の平均値を算出する平均値算出部２１１ａと、色特徴量の平均値を基に閾値を設定する閾値設定部２１１ｂと、閾値設定部２１１ｂが設定した閾値に基づいて画像を閾値処理する閾値処理部２１１ｃとを含む。
なお、連結性判定部２１０以外の画像処置装置２の各部の構成については、図１に示すものと同様である。
【００６４】
次に、画像処理装置２の動作について説明する。画像処理装置２全体動作は、図２に示すものと同様であり、連結性判定部２１０が実行する異常候補領域と血管領域との連結性を判定する処理（ステップＳ１５）の詳細が、実施の形態１とは異なる。
【００６５】
図１３は、連結性判定部２１０の詳細な動作を示すフローチャートである。連結性判定部２１０は、ステップＳ１２（図２参照）において検出された各血管領域について、ループＥの処理を実行する。
【００６６】
まず、ステップＳ２００において、平均値算出部２１１ａは、血管領域における色特徴量の平均値を算出する。実施の形態２においては、色特徴量としてＧ／Ｒ値を用いるため、本ステップＳ２００においては、平均Ｇ／Ｒ値を算出する。
【００６７】
続くステップＳ２０１において、閾値設定部２１１ｂは、ステップＳ２００において算出された平均色特徴量を基に、閾値を設定する。具体的には、平均Ｇ／Ｒ値に任意の係数α（α≧1）を掛け合わせた値を閾値とする。
【００６８】
ステップＳ２０２において、閾値処理部２１１ｃは、画像に対して閾値処理を施し、閾値以下のＧ／Ｒ値を有する領域を、血管領域の類似色領域として検出する。
【００６９】
さらに、ステップＳ２０３において、重複判定部２１２は、類似色領域に対して血管領域と異常候補領域が共に重複しているか（即ち、血管領域内の画素位置の少なくとも一部が類似色領域と重複している箇所と、異常候補領域内の画素位置の少なくとも一部が類似色領域と重複している箇所との両方が存在するか）否かを判定する。そして、類似色領域に対して血管領域と異常候補領域が共に重複していた場合（ステップＳ２０４：Ｙｅｓ）、連結性判定部２１０は、ループＥを抜け、当該異常候補領域は血管領域との連結性を有すると判別する（ステップＳ２０５）。一方、類似色領域に対して血管領域と異常候補領域と内のいずれか又は両方が重複していない場合（ステップＳ２０４：Ｎｏ）、連結性判定部２１０は、別の血管領域を判別対象としてループＥの処理を繰り返す。そして、全ての血管領域についての処理が終了しても、類似色領域に対して重なる血管領域及び異常候補領域が検出されない場合、連結性判定部２１０は、当該異常候補領域は血管領域との連結性を有しないと判別する（ステップＳ２０６）。
その後、演算部２００の動作はメインルーチンに戻る。
【００７０】
以上説明したように、実施の形態２においては、血管領域の色特徴量に基づいて設定された閾値により類似色領域を検出し、該類似色領域に対する異常候補領域及び血管領域の画素位置の重複を判別することにより、異常候補領域と血管領域との連結性を判定する。従って、実施の形態２によれば、血管領域の色特徴量に応じて、異常候補領域と血管領域との連結性をより高精度に判別することが可能となる。
【００７１】
以上説明した実施の形態１及び２並びに変形例に係る画像処理装置は、記録媒体に記録された画像処理プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータシステムで実行することによって実現することができる。また、このようなコンピュータシステムを、ローカルエリアネットワーク、広域エリアネットワーク（ＬＡＮ／ＷＡＮ）、又は、インターネット等の公衆回線を介して、他のコンピュータシステムやサーバ等の機器に接続して使用しても良い。この場合、実施の形態１及び２並びに変形例に係る画像処理装置は、これらのネットワークを介して管腔内画像の画像データを取得したり、これらのネットワークを介して接続された種々の出力機器（ビュアーやプリンタ等）に画像処理結果を出力したり、これらのネットワークを介して接続された記憶装置（記録媒体及びその読取装置等）に画像処理結果を格納するようにしても良い。
【００７２】
なお、本発明は、実施の形態１及び２並びに変形例に限定されるものではなく、各実施の形態や変形例に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって、種々の発明を形成できる。例えば、各実施の形態や変形例に示される全構成要素からいくつかの構成要素を除外して形成しても良いし、異なる実施の形態や変形例に示した構成要素を適宜組み合わせて形成しても良い。
【符号の説明】
【００７３】
１、２  画像処理装置
１０  制御部
２０  画像取得部
３０  入力部
４０  表示部
５０  記録部
５１  画像処理プログラム
１００、２００  演算部
１１０  異常候補領域検出部
１２０  管状領域検出部
１２１  管状候補領域検出部
１２２  外形判別部
１２２ａ  面積算出部
１２２ｂ  周囲長算出部
１２３  連続性判別部
１２３ａ  直交方向算出部
１２３ｂ  近似関数算出部
１２３ｃ  差分算出部
１３０、１５０、２１０  連結性判定部
１３１  領域間特徴量算出部
１３１ａ  補間線算出部
１３１ｂ  線上特徴量算出部
１３１ｂ−１  最大エッジ強度算出部
１３１ｂ−２  最大色エッジ強度算出部
１３１ｂ−３  平均色特徴量算出部
１３２  領域間特徴量判別部
１４０  異常判定部
１５１  存在方向判定部
１５１ａ  近似関数算出部
１５１ｂ  近傍領域検出部
１５１ｃ  近傍領域内存在判定部
２１１  類似色領域検出部
２１１ａ  平均値算出部
２１１ｂ  閾値設定部
２１１ｃ  閾値処理部
２１２  重複判定部
【図１】
0005931418.tif 000003
【図２】
0005931418.tif 000004
【図３】
0005931418.tif 000005
【図４】
0005931418.tif 000006
【図５】
0005931418.tif 000007
【図６Ａ】
0005931418.tif 000008
【図６Ｂ】
0005931418.tif 000009
【図６Ｃ】
0005931418.tif 000010
【図７】
0005931418.tif 000011
【図８Ａ】
0005931418.tif 000012
【図８Ｂ】
0005931418.tif 000013
【図８Ｃ】
0005931418.tif 000014
【図９】
0005931418.tif 000015
【図１０】
0005931418.tif 000016
【図１１】
0005931418.tif 000017
【図１２】
0005931418.tif 000018
【図１３】
0005931418.tif 000019