(57)【要約】【課題】ＬＣＩ画像に基づくピロリ菌感染の有無の判定が客観的に行えるようにする。【解決手段】本発明によれば、ＬＣＩ画像からノイズを除去した後、ＬＣＩ画像を高色相画像と低色相画像に分類し、高色相画像の組と低色相画像の組の組毎に、ＬＣＩ画像の色情報に関する特徴量を抽出し、その後、当該組毎に、教師つき学習法を用いたパターン認識アルゴリズムの１つであるＳＶＭによって、特徴量に基づき、ＬＣＩ画像をピロリ菌感染を示す画像とピロリ菌非感染を示す画像に分別し、その分別結果に基づいてピロリ菌感染の有無を判定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
内視鏡によって撮影された被検者の胃粘膜のＬＣＩ画像に基づき、前記被検者のピロリ菌感染の有無を判定する方法であって、
（１）前記ＬＣＩ画像から、彩度が所定の基準値よりも小さい画像部分と明度が所定の基準値よりも小さい画像部分をノイズとして除去し、
（２）前記ノイズを除去したＬＣＩ画像を色相の所定の閾値を用いて二値化することにより、前記ＬＣＩ画像中の色相が前記閾値よりも大きい高色相画像部分を抽出し、
（３）前記二値化したＬＣＩ画像をラベリング処理し、前記高色相画像部分のうち隣接画素数が所定値よりも少ない画像部分を除去して前記二値化したＬＣＩ画像中に関心領域の画像のみを残し、
（４）前記二値化したＬＣＩ画像の全体に占める前記関心領域の画像の割合を算出し、
（５）前記割合が所定値以上のときは、関係する前記ＬＣＩ画像を高色相画像に分類する一方、前記割合が当該所定値未満のときは、関係する前記ＬＣＩ画像を低色相画像に分類し、
（６）前記高色相画像の組と前記低色相画像の組の組毎に、当該組に属する前記ＬＣＩ画像のそれぞれから色情報に関する特徴量を抽出し、
（７）前記組毎に、ＳＶＭアルゴリズムによって、前記特徴量に基づき、当該組に属する前記ＬＣＩ画像をピロリ菌感染を示す画像とピロリ菌非感染を示す画像に分別し、当該分別の結果に基づいて前記被検者のピロリ菌感染の有無を判定する方法。
【請求項２】
前記高色相画像の組に属する前記ＬＣＩ画像の特徴量が、当該ＬＣＩ画像中の前記関心領域の割合、および当該ＬＣＩ画像中の前記関心領域の色相の中央値、および当該ＬＣＩ画像中の前記関心領域の色相の平均値であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記低色相画像の組に属する前記ＬＣＩ画像の特徴量が、当該ＬＣＩ画像の色相の中央値、および当該ＬＣＩ画像の色相の分散、および当該ＬＣＩ画像の彩度の最頻値であることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の方法。
【請求項４】
内視鏡によって撮影された被検者の胃粘膜のＬＣＩ画像に基づき、前記被検者のピロリ菌感染の有無を判定する装置であって、
前記ＬＣＩ画像の入力を受ける入力部と、
前記入力部に入力されたＬＣＩ画像から、彩度が所定の基準値よりも小さい画像部分と明度が所定の基準値よりも小さい画像部分をノイズとして除去するノイズ除去部と、
前記ノイズ除去部でノイズが除去された前記ＬＣＩ画像を、色相の所定の閾値を用いて二値化することにより、前記ＬＣＩ画像中の色相が前記閾値よりも大きい高色相画像部分を抽出する二値化部と、
前記二値化部で二値化された前記ＬＣＩ画像をラベリング処理し、前記高色相画像部分のうちの隣接画素数が所定値よりも少ない画像部分を除去することで、前記二値化されたＬＣＩ画像中に関心領域の画像のみを残し、前記二値化されたＬＣＩ画像の全体に占める前記関心領域の割合を算出する関心領域占有率算出部と、
前記関心領域占有率算出部で算出された前記割合が所定値以上のときは、関係する前記ＬＣＩ画像を高色相画像に分類する一方、前記割合が当該所定値未満のときは、関係する前記ＬＣＩ画像の低色相画像に分類する分類部と、
前記分類部で前記高色相画像に分類された前記ＬＣＩ画像のそれぞれから色情報に関する第１の特徴量を抽出する第１の特徴量抽出部と、
前記分類部で前記低色相画像に分類された前記ＬＣＩ画像のそれぞれから色情報に関する第２の特徴量を抽出する第２の特徴量抽出部と、
ＳＶＭアルゴリズムによって、前記第１の特徴量に基づき、前記高色相画像に分類された前記ＬＣＩ画像をピロリ菌感染を示す画像とピロリ菌非感染を示す画像に分別する第１の分別部と、
ＳＶＭアルゴリズムによって、前記第２の特徴量に基づき、前記低色相画像に分類された前記ＬＣＩ画像をピロリ菌感染を示す画像とピロリ菌非感染を示す画像に分別する第２の分別部と、
前記第１および第２の分別部による分別結果に基づいて、前記被検者のピロリ菌感染の有無を判定する判定部と、を備えたものであることを特徴とする装置。
【請求項５】
前記第１の特徴量が、前記高色相画像中の前記関心領域の割合、および前記高色相画像中の前記関心領域における色相の中央値、および前記高色相画像中の前記関心領域における色相の平均値であることを特徴とする請求項４に記載の装置。
【請求項６】
前記第２の特徴量が、前記低色相画像の色相の中央値、および前記低色相画像の色相の分散、および前記低色相画像の彩度の最頻値であることを特徴とする請求項４または請求項５に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検者の胃粘膜のＬＣＩ（Linked Color Imaging）画像に基づき、当該被検者のピロリ菌感染の有無を判定する方法および装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ピロリ菌が原因となって胃粘膜が炎症を起こすと、胃粘膜が薄く痩せてしまう萎縮が進行し、胃がんを誘発する危険性が高まることから、近年、内視鏡診断によって胃粘膜の炎症を早期に発見することが行われている。
【０００３】
この内視鏡診断において、医師は、内視鏡によって撮影され、ディスプレイ表示された胃粘膜の画像に基づき、正常な粘膜と炎症のある粘膜を見分け、ピロリ菌感染の有無の判断を下している。
【０００４】
ところで、従来の内視鏡診断では、通常光（白色の広帯域光）による観察がなされるのが一般的であるが、正常な粘膜と炎症のある粘膜の間には僅かな色の違いしかなく、通常光による観察ではこの胃粘膜の微妙な色の違いを見分けるのにかなりの熟練を要していた。
【０００５】
そのため、従来技術においては、また、白色の広帯域光と、特定の狭い波長帯域に制限された光（狭帯域光、例えば紫色光）を併用し、広帯域光と狭帯域光との光量比を異ならせた複数の観察モードが選択可能な内視鏡が開発されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００６】
そして、これらの複数の観察モードの１つを形成するのがＬＣＩであり、ＬＣＩにおいて撮影された画像はＬＣＩ画像と呼ばれる。
ＬＣＩは、胃の正常な粘膜、萎縮粘膜およびびまん性発赤（粘膜の一部が充血して赤くなる炎症）等の診断に際し重要となる粘膜の色が赤色領域に集中している点に鑑み、粘膜の色の近辺の色の彩度差および色相差が拡大されるようにして、正常な粘膜の画像と、萎縮粘膜の画像と、びまん性発赤の画像の違いを明確化する（例えば、特許文献２参照）。
それによって、びまん性発赤の画像はより赤く表示され、萎縮性粘膜の画像はより白く表示されるようになる。
【０００７】
こうして、ＬＣＩによれば、僅かな色の差異が強調されたＬＣＩ画像が得られ、ＬＣＩ画像を用いることで、医師による診断がより容易になる。
【０００８】
しかしながら、この方法においても、診断は医師の目視によるもので主観的であり、医師の熟練度によって診断に差異が生じることは否めない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２０１２−１５２３３２号公報
【特許文献２】特開２０１６−６７７０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
したがって、本発明の課題は、ＬＣＩ画像に基づくピロリ菌感染の有無の判定が客観的に行えるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するため、第１発明によれば、内視鏡によって撮影された被検者の胃粘膜のＬＣＩ画像に基づき、前記被検者のピロリ菌感染の有無を判定する方法であって、
（１）前記ＬＣＩ画像から、彩度が所定の基準値よりも小さい画像部分と明度が所定の基準値よりも小さい画像部分をノイズとして除去し、
（２）前記ノイズを除去したＬＣＩ画像を色相の所定の閾値を用いて二値化することにより、前記ＬＣＩ画像中の色相が前記閾値よりも大きい高色相画像部分を抽出し、
（３）前記二値化したＬＣＩ画像をラベリング処理し、前記高色相画像部分のうち隣接画素数が所定値よりも少ない画像部分を除去して前記二値化したＬＣＩ画像中に関心領域の画像のみを残し、
（４）前記二値化したＬＣＩ画像の全体に占める前記関心領域の画像の割合を算出し、
（５）前記割合が所定値以上のときは、関係する前記ＬＣＩ画像を高色相画像に分類する一方、前記割合が当該所定値未満のときは、関係する前記ＬＣＩ画像を低色相画像に分類し、
（６）前記高色相画像の組と前記低色相画像の組の組毎に、当該組に属する前記ＬＣＩ画像のそれぞれから色情報に関する特徴量を抽出し、
（７）前記組毎に、ＳＶＭ（Support Vector Machine）アルゴリズムによって、前記特徴量に基づき、当該組に属する前記ＬＣＩ画像をピロリ菌感染を示す画像とピロリ菌非感染を示す画像に分別し、当該分別の結果に基づいて前記被検者のピロリ菌感染の有無を判定する方法が提供される。
【００１２】
第１発明の好ましい実施例によれば、前記高色相画像に分類した前記ＬＣＩ画像の特徴量は、当該ＬＣＩ画像中の前記関心領域の割合、および当該ＬＣＩ画像中の前記関心領域の色相の中央値、および当該ＬＣＩ画像中の前記関心領域の色相の平均値である。
第１発明の別の好ましい実施例によれば、前記低色相画像に分類した前記ＬＣＩ画像の特徴量は、当該ＬＣＩ画像の色相の中央値、および当該ＬＣＩ画像の色相の分散、および当該ＬＣＩ画像の彩度の最頻値である。
【００１３】
上記課題を解決するため、また、第２発明によれば、内視鏡によって撮影された被検者の胃粘膜のＬＣＩ画像に基づき、前記被検者のピロリ菌感染の有無を判定する装置であって、前記ＬＣＩ画像の入力を受ける入力部と、前記入力部に入力されたＬＣＩ画像から、彩度が所定の基準値よりも小さい画像部分と明度が所定の基準値よりも小さい画像部分をノイズとして除去するノイズ除去部と、前記ノイズ除去部でノイズが除去された前記ＬＣＩ画像を、色相の所定の閾値を用いて二値化することにより、前記ＬＣＩ画像中の色相が前記閾値よりも大きい高色相画像部分を抽出する二値化部と、前記二値化部で二値化された前記ＬＣＩ画像をラベリング処理し、前記高色相画像部分のうちの隣接画素数が所定値よりも少ない画像部分を除去することで、前記二値化されたＬＣＩ画像中に関心領域の画像のみを残し、前記二値化されたＬＣＩ画像の全体に占める前記関心領域の割合を算出する関心領域占有率算出部と、前記関心領域占有率算出部で算出された前記割合が所定値以上のときは、関係する前記ＬＣＩ画像を高色相画像に分類する一方、前記割合が当該所定値未満のときは、関係する前記ＬＣＩ画像の低色相画像に分類する分類部と、前記分類部で前記高色相画像に分類された前記ＬＣＩ画像のそれぞれから色情報に関する第１の特徴量を抽出する第１の特徴量抽出部と、前記分類部で前記低色相画像に分類された前記ＬＣＩ画像のそれぞれから色情報に関する第２の特徴量を抽出する第２の特徴量抽出部と、ＳＶＭ（Support Vector Machine）アルゴリズムによって、前記第１の特徴量に基づき、前記高色相画像に分類された前記ＬＣＩ画像をピロリ菌感染を示す画像とピロリ菌非感染を示す画像に分別する第１の分別部と、ＳＶＭアルゴリズムによって、前記第２の特徴量に基づき、前記低色相画像に分類された前記ＬＣＩ画像をピロリ菌感染を示す画像とピロリ菌非感染を示す画像に分別する第２の分別部と、前記第１および第２の分別部による分別結果に基づいて、前記被検者のピロリ菌感染の有無を判定する判定部と、を備えたものであることを特徴とする装置が提供される。
【００１４】
第２発明の好ましい実施例によれば、前記第１の特徴量は、前記高色相画像中の前記関心領域の割合、および前記高色相画像中の前記関心領域における色相の中央値、および前記高色相画像中の前記関心領域における色相の平均値である。
第２発明の別の好ましい実施例によれば、前記第２の特徴量は、前記低色相画像の色相の中央値、および前記低色相画像の色相の分散、および前記低色相画像の彩度の最頻値である。
【発明の効果】
【００１５】
本発明では、ＬＣＩ画像からノイズを除去した後、ＬＣＩ画像を高色相画像と低色相画像に分類し、高色相画像の組と低色相画像の組の組毎に、ＬＣＩ画像の色情報に関する特徴量を抽出し、その後、当該組毎に、教師つき学習法を用いたパターン認識アルゴリズムの１つであるＳＶＭを用いて、特徴量に基づき、ＬＣＩ画像をピロリ菌感染を示す画像とピロリ菌非感染を示す画像に分別し、その分別結果に基づいてピロリ菌感染の有無を判定するようにしている。
【００１６】
こうして、ＬＣＩ画像に基づく診断を、医師の目視によるのではなく、自動的に行うことで、ピロリ菌感染の有無の判断が客観的に行える。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の１実施例によるＬＣＩ画像に基づいてピロリ菌感染の有無を判定する方法のフロー図である。
【図２】本発明の１実施例によるＬＣＩ画像に基づいてピロリ菌感染の有無を判定する装置のブロック図である。
【図３】元のＬＣＩ画像を例示した図である。
【図４】図３のＬＣＩ画像からノイズを除去した画像を示す図である。
【図５】図４の画像を二値化処理した画像を示す図である。
【図６】図５の画像をラベリング処理した画像を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、添付図面を参照しつつ、本発明の構成を好ましい実施例に基づいて詳細に説明する。
図１は、本発明の１実施例によるＬＣＩ画像に基づいてピロリ菌感染の有無を判定する方法のフロー図である。
図１を参照して、本発明によれば、まず、内視鏡によって撮影された被検者の胃粘膜のＬＣＩ画像から、彩度が所定の基準値よりも小さい画像部分と明度が所定の基準値よりも小さい画像部分をノイズとして除去する（図１のＳ１）。
それによって、ＬＣＩ画像中の彩度が低いハレーション部分、および明度が低い影の部分、および明度と彩度が共に低い内視鏡のファイバーの画像部分等のノイズをＬＣＩ画像から除去することができる。
【００１９】
図３はノイズ除去前のＬＣＩ画像（元のＬＣＩ画像。実際はカラー画像である。）を例示した図であり、図４は図３のＬＣＩ画像からノイズを除去した画像を示した図であって、図３Ａの画像と図４Ａの画像が対応し、図３Ｂの画像と図４Ｂの画像が対応している。
図３Ａおよび図４Ａの例では、ＬＣＩ画像中のハレーションと影の部分とファイバーの画像部分が除去されており、図３Ｂおよび図４Ｂの例では、ＬＣＩ画像中のハレーションと影の部分が除去されていることがわかる。
【００２０】
次に、ノイズを除去したＬＣＩ画像を色相の所定の閾値を用いて二値化することによって、ＬＣＩ画像中の色相が閾値よりも大きい高色相画像部分を抽出する（図１のＳ２）。
図５には、図４の画像を二値化した画像を示した。ここで、図５Ａの画像が図４Ａの画像に対応し、図５Ｂの画像が図４Ｂの画像に対応している。
【００２１】
次いで、二値化したＬＣＩ画像をラベリング処理し、高色相画像部分のうち隣接画素数が所定値よりも少ない画像部分を除去して、二値化したＬＣＩ画像中に関心領域の画像のみを残す（図１のＳ３）。
図６には、図５の画像をラベリング処理した画像を示した。ここで、図６Ａの画像が図５Ａの画像に対応し、図６Ｂの画像が図５Ｂの画像に対応している。
【００２２】
その後、二値化したＬＣＩ画像の全体に占める関心領域の画像の割合を算出し（図１のＳ４）、当該割合が所定値以上のときは、関係するＬＣＩ画像を高色相画像に分類する一方、当該割合が当該所定値未満のときは、関係するＬＣＩ画像を低色相画像に分類する（図１のＳ５）。
【００２３】
こうして、ＬＣＩ画像のうち、びまん性発赤のＬＣＩ画像（より赤く表示される）は高色相画像として、また、萎縮性胃炎のＬＣＩ画像（より白く表示される）は低色相画像として分別することができる。
【００２４】
さらに、高色相画像の組と低色相画像の組の組毎に、当該組に属するＬＣＩ画像のそれぞれから色情報に関する特徴量を抽出する（図１のＳ６）。
この実施例では、高色相画像の組については、特徴量として、ＬＣＩ画像中の関心領域の割合、およびＬＣＩ画像中の関心領域の色相の中央値、およびＬＣＩ画像中の関心領域の色相の平均値の３つを抽出する一方、低色相画像の組については、特徴量として、ＬＣＩ画像の色相の中央値、およびＬＣＩ画像の色相の分散、およびＬＣＩ画像の彩度の最頻値を抽出する。
なお、特徴量の選択はこの実施例に限定されるものではなく、採用するＬＣＩ画像の鮮明度や、当該画像中の関心領域の写り方等に応じて、適当なパラメータ（３種類に限らない）を特徴量として選べばよい。
【００２５】
その後、高色相画像の組と低色相画像の組の組毎に、教師つき学習法を用いたパターン認識アルゴリズムの１つであるＳＶＭ（Support Vector Machine）アルゴリズムによって、特徴量に基づき、当該組に属するＬＣＩ画像をピロリ菌感染を示す画像とピロリ菌非感染を示す画像に分別し、当該分別の結果に基づいて被検者のピロリ菌感染の有無を判定する（図１のＳ７）。
【００２６】
こうして、本発明によれば、ＬＣＩ画像に基づく診断を、医師の目視によるのではなく、自動的に行うことで、ピロリ菌感染の有無の判断が客観的に行える。
【００２７】
図２は、本発明の１実施例によるＬＣＩ画像に基づいてピロリ菌感染の有無を判定する装置のブロック図である。
図２を参照して、本発明によれば、内視鏡によって撮影された被検者の胃粘膜のＬＣＩ画像の入力を受ける入力部１と、入力部１に入力されたＬＣＩ画像から、彩度が所定の基準値よりも小さい画像部分と明度が所定の基準値よりも小さい画像部分をノイズとして除去するノイズ除去部２と、ノイズ除去部２でノイズが除去されたＬＣＩ画像を、色相の所定の閾値を用いて二値化することにより、ＬＣＩ画像中の色相が閾値よりも大きい高色相画像部分を抽出する二値化部３が備えられる。
【００２８】
本発明によれば、また、二値化部３で二値化されたＬＣＩ画像をラベリング処理し、高色相画像部分のうちの隣接画素数が所定値よりも少ない画像部分を除去することで、二値化されたＬＣＩ画像中に関心領域の画像のみを残し、二値化されたＬＣＩ画像の全体に占める関心領域の割合を算出する関心領域占有率算出部４と、関心領域占有率算出部４で算出された割合が所定値以上のときは、関係するＬＣＩ画像を高色相画像に分類する一方、割合が所定値未満のときは、関係するＬＣＩ画像の低色相画像に分類する分類部５が備えられる。
【００２９】
また、分類部５で前記高色相画像の組に分類されたＬＣＩ画像のそれぞれから色情報に関する第１の特徴量を抽出する第１の特徴量抽出部６と、分類部５で低色相画像の組に分類されたＬＣＩ画像のそれぞれから色情報に関する第２の特徴量を抽出する第２の特徴量抽出部７が備えられる。
【００３０】
この実施例では、第１の特徴量は、高色相画像中の関心領域の割合、および高色相画像中の関心領域における色相の中央値、および高色相画像中の関心領域における色相の平均値である。
一方、第２の特徴量は、低色相画像の色相の中央値、および低色相画像の色相の分散、および低色相画像の彩度の最頻値である。
【００３１】
本発明によれば、さらに、ＳＶＭアルゴリズムによって、第１の特徴量に基づき、高色相画像に分類されたＬＣＩ画像をピロリ菌感染を示す画像とピロリ菌非感染を示す画像に分別する第１の分別部８と、ＳＶＭアルゴリズムによって、第２の特徴量に基づき、低色相画像に分類されたＬＣＩ画像をピロリ菌感染を示す画像とピロリ菌非感染を示す画像に分別する第２の分別部９と、第１および第２の分別部８、９による分別結果に基づいて、被検者のピロリ菌感染の有無を判定する判定部１０が備えられる。
【００３２】
（実験）
次に、本発明の作用効果を検証するために実験を行った。
実験では、３３症例１３０枚（１症例につき２枚または４枚）のＬＣＩ画像（原画像）を用意した。
そして、これらのＬＣＩ画像（原画像）からノイズを除去した。具体的には、明度値をＶ、彩度値をＳとして、次式を満たす画像部分をノイズとしてＬＣＩ画像（原画像）から除去した。
Ｓ＜６０                        （１）
Ｖ＜１５０−（３／７）×Ｓ      （２）
【００３３】
次に、ノイズを除去した画像のそれぞれを、色相値Ｈ＝１２８を閾値として二値化することによって、各画像中のＨ＞１２８となる高色相画像部分を抽出した。
さらに、二値化した画像のそれぞれをラベリング処理し、隣接画素数が１４００以下の画像部分を除去することによって、二値化した画像中に関心領域の画像のみを残した。
【００３４】
そして、二値化した各画像について、当該画像の全体に占める関心領域の画像の割合を算出し、割合が５％以上のときは、関係するＬＣＩ画像（原画像）を高色相画像に分類する一方、割合が５％未満のときは、関係するＬＣＩ画像（原画像）を低色相画像に分類した。
その結果、高色相画像に分類されたＬＣＩ画像（原画像）が４２枚、低色相画像に分類されたＬＣＩ画像（原画像）が８８枚となった。
【００３５】
次いで、高色相画像の組に属する各ＬＣＩ画像について、画像中の関心領域の割合、および画像中の関心領域の色相の中央値、および画像中の関心領域の色相の平均値を特徴量として抽出した。
そして、ＳＶＭアルゴリズムによって、これらの特徴量に基づき、高色相画像の組に属するＬＣＩ画像をピロリ菌感染を示す画像とピロリ菌非感染を示す画像に分別した。
なお、ＳＶＭのカーネル関数としてＲＢＦ（Radial Basis Function）カーネルを用い、パラメータをｃｏｓｔ＝２１６、ｇａｍｍａ＝２−１４とした。
【００３６】
その結果、４２枚のＬＣＩ画像のうち、２７枚のＬＣＩ画像をピロリ菌感染を示す画像に分別し、１１枚のＬＣＩ画像をピロリ菌非感染を示す画像に分別することができた。
一方、熟練した医師の目視による上記４２枚のＬＣＩ画像の分別結果は、２９枚のＬＣＩ画像がピロリ菌感染を示す画像であり、１３枚のＬＣＩ画像がピロリ菌非感染を示す画像であった。
このことから、本発明の方法による分別の精度は９０．４８％であることがわかった。
【００３７】
また、低色相画像の組に属する各ＬＣＩ画像について、画像の色相の中央値、および画像の色相の分散、および画像の彩度の最頻値を特徴量として抽出した。
そして、ＳＶＭアルゴリズムによって、これらの特徴量に基づき、低色相画像の組に属するＬＣＩ画像をピロリ菌感染を示す画像とピロリ菌非感染を示す画像に分別した。
なお、ＳＶＭのカーネル関数としてＲＢＦカーネルを用い、パラメータをｃｏｓｔ＝２１９、ｇａｍｍａ＝２−１５とした。
【００３８】
その結果、８８枚のＬＣＩ画像のうち、２２枚のＬＣＩ画像をピロリ菌感染を示す画像に分別し、５３枚のＬＣＩ画像をピロリ菌非感染を示す画像に分別することができた。
一方、熟練した医師の目視による上記８８枚のＬＣＩ画像の分別結果は、２７枚のＬＣＩ画像がピロリ菌感染を示す画像であり、６１枚のＬＣＩ画像がピロリ菌非感染を示す画像であった。
このことから、本発明の方法による分別の精度は８５．２３％であることがわかった。
【符号の説明】
【００３９】
１  入力部
２  ノイズ除去部
３  二値化部
４  関心領域占有率算出部
５  分類部
６  第１の特徴量抽出部
７  第２の特徴量抽出部
８  第１の分別部
９  第２の分別部
１０  判定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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