(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
管腔内画像のうち、管腔内の粘膜が写った領域である粘膜領域における血管透見像の鮮鋭度を示す血管鮮鋭度を算出する血管鮮鋭度算出部と、
前記血管鮮鋭度が低下した領域である鮮鋭度低下領域を、血管透見像が局所的に消失した領域である異常領域の候補領域として抽出する異常候補領域抽出部と、
前記候補領域の形状をもとに、該候補領域が前記異常領域であるか否かを判定する異常領域判定部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記血管鮮鋭度算出部は、
前記粘膜領域内の各画素の画素値に基づき、前記粘膜における吸光波長成分の局所的な吸光変化量を算出する局所吸光変化量算出部を備え、
前記局所的な吸光変化量を前記血管鮮鋭度として出力する、
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】
前記血管鮮鋭度算出部は、前記管腔内画像から少なくとも粘膜輪郭、暗部、鏡面反射、泡、及び残渣の何れかが写った領域を除いた領域を、前記局所的な吸光変化量の算出対象領域として設定する領域設定部をさらに備える、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４】
前記局所吸光変化量算出部は、
前記粘膜領域内の各画素に写った被写体から該被写体を撮像した撮像手段までの距離である撮像距離に関する情報を取得する撮像距離関連情報取得部と、
前記撮像距離に関する情報をもとに、前記吸光変化量を算出する際に参照される範囲である参照範囲を設定する参照範囲設定部と、
を備え、
前記参照範囲設定部は、前記撮像距離が遠いほど前記参照範囲を小さく設定する、
ことを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記局所吸光変化量算出部は、
前記粘膜領域内の各画素に写った被写体から該被写体を撮像した撮像手段までの距離である撮像距離に関する情報を取得する撮像距離関連情報取得部と、
前記撮像距離に関する情報をもとに、前記吸光波長成分の値を正規化する吸光波長成分正規化部と、
を備えることを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記血管鮮鋭度算出部は、
前記粘膜領域内の各画素の画素値をもとに、管状をなす領域を抽出する管状領域抽出部を備え、
前記管状をなす領域における局所的な吸光変化量を前記血管鮮鋭度として算出する、
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７】
前記異常候補領域抽出部は、
前記血管鮮鋭度の変化の概形を算出する鮮鋭度変化概形算出部と、
前記概形に対して閾値処理を行うことにより、前記鮮鋭度低下領域を抽出する鮮鋭度低下領域抽出部と、
を備え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】
前記鮮鋭度変化概形算出部は、
前記血管鮮鋭度に対してモフォロジ処理を実行するモフォロジ処理部を備え、
前記モフォロジ処理の結果をもとに、前記血管鮮鋭度の変化の概形を算出する、
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】
前記モフォロジ処理部は、
前記粘膜領域内の各画素に写った被写体から該被写体を撮像した撮像手段までの距離である撮像距離に関する情報をもとに、少なくとも前記各画素におけるモフォロジの構造要素のサイズを設定する、
ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記鮮鋭度低下領域抽出部は、
前記粘膜領域内の各画素に写った被写体から該被写体を撮像した撮像手段までの距離である撮像距離に関する情報を取得する撮像距離関連情報取得部と、
前記閾値処理において用いられる閾値を、前記各画素に対応する前記撮像距離に応じて適応的に設定する距離適応閾値設定部と、
を備える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１１】
焦点距離に応じて定まる被写界深度に基づいて前記撮像距離と前記閾値とを関連づけた情報を複数種類記録する記録部をさらに備え、
前記距離適応閾値設定部は、前記管腔内を撮像した前記撮像手段が備える光学系の焦点距離に対応する前記情報を用いて前記閾値を設定する、
ことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記鮮鋭度低下領域抽出部は、前記閾値処理において用いられる閾値を、前記管腔内を撮像した撮像手段が備える光学系の特性に応じて適応的に設定する光学系適応閾値設定部を備える、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１３】
前記光学系適応閾値設定部は、前記粘膜領域内の各画素の座標に応じて前記閾値を設定する、ことを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記鮮鋭度低下領域抽出部は、
前記血管鮮鋭度の変化の概形における局所的な変化量を算出する鮮鋭度局所変化量算出部を備え、
前記局所的な変化量をもとに前記鮮鋭度低下領域を抽出する、
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１５】
前記異常領域判定部は、前記候補領域が円形らしい場合に、前記候補領域は前記異常領域であると判定する、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１６】
前記異常領域判定部は、前記候補領域の面積が閾値以下である場合に、前記候補領域は前記異常領域であると判定する、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１７】
管腔内画像に画像処理を施す画像処理装置が実行する画像処理方法において、
前記管腔内画像のうち、管腔内の粘膜が写った領域である粘膜領域における血管透見像の鮮鋭度を示す血管鮮鋭度を算出する血管鮮鋭度算出ステップと、
前記血管鮮鋭度が低下した領域である鮮鋭度低下領域を、血管透見像が局所的に消失した領域である異常領域の候補領域として抽出する異常候補領域抽出ステップと、
前記候補領域の形状をもとに、該候補領域が前記異常領域であるか否かを判定する異常領域判定ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１８】
管腔内画像のうち、管腔内の粘膜が写った領域である粘膜領域における血管透見像の鮮鋭度を示す血管鮮鋭度を算出する血管鮮鋭度算出ステップと、
前記血管鮮鋭度が低下した領域である鮮鋭度低下領域を、血管透見像が局所的に消失した領域である異常領域の候補領域として抽出する異常候補領域抽出ステップと、
前記候補領域の形状をもとに、該候補領域が前記異常領域であるか否かを判定する異常領域判定ステップと、
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、生体の管腔内が写された画像に対して画像処理を行う画像処理装置、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】
内視鏡やカプセル型内視鏡等の医用観察装置を用いて生体の管腔内を撮像することにより取得した画像（以下、管腔内画像ともいう）に対し、腫瘍等が写った異常領域が存在するか否かを判定する技術が知られている。例えば特許文献１には、管腔内画像の特定空間周波数成分を２値化して得られた領域の形状特徴量を算出し、この形状特徴量に基づいて血管が延びる様子（以下、血管の走行形態ともいう）を判別することにより、異常領域の有無を判定する技術が開示されている。また、特許文献２には、管腔内画像のうちのＧ成分の画像に関心領域（ＲＯＩ）を設定し、このＲＯＩにガボール（Gabor）フィルタを適用することにより特徴量を算出し、この特徴量に対して線形判別関数を適用することで異常を判別する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第２９１８１６２号公報
【特許文献２】特開２００２−１６５７５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、管腔内において発生する早期表面型腫瘍は、内視鏡検査において発見することが難しい異常の１つである。この早期表面型腫瘍を医師が発見する際の手がかりとして、血管透見像の局所的な消失が知られている。血管透見像とは、管腔内の粘膜の表面近傍に存在する血管網が透けて見える領域が写った像のことである。この血管透見像において、血管網が部分的に見え難くなっている領域（局所的に消失した領域）には、腫瘍が存在する可能性が高い。
【０００５】
それに対し、上記特許文献１、２においては、血管の走行形態など、画像に明確に表出している血管の特徴に基づいて異常領域を抽出しているだけであり、血管透見像が局所的に消失した領域を抽出する技術は開示されていない。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みて為されたものであって、管腔内画像において血管透見像が局所的に消失した領域を抽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の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
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、管腔内画像のうち、管腔内の粘膜が写った領域である粘膜領域における血管透見像の鮮鋭度を示す血管鮮鋭度を算出する血管鮮鋭度算出部と、前記血管鮮鋭度が低下した領域である鮮鋭度低下領域を、血管透見像が局所的に消失した領域である異常領域の候補領域として抽出する異常候補領域抽出部と、前記候補領域の形状をもとに、該候補領域が前記異常領域であるか否かを判定する異常領域判定部と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る画像処理方法は、管腔内画像に画像処理を施す画像処理装置が実行する画像処理方法において、前記管腔内画像のうち、管腔内の粘膜が写った領域である粘膜領域における血管透見像の鮮鋭度を示す血管鮮鋭度を算出する血管鮮鋭度算出ステップと、前記血管鮮鋭度が低下した領域である鮮鋭度低下領域を、血管透見像が局所的に消失した領域である異常領域の候補領域として抽出する異常候補領域抽出ステップと、前記候補領域の形状をもとに、該候補領域が前記異常領域であるか否かを判定する異常領域判定ステップと、を含むことを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る画像処理プログラムは、管腔内画像のうち、管腔内の粘膜が写った領域である粘膜領域における血管透見像の鮮鋭度を示す血管鮮鋭度を算出する血管鮮鋭度算出ステップと、前記血管鮮鋭度が低下した領域である鮮鋭度低下領域を、血管透見像が局所的に消失した領域である異常領域の候補領域として抽出する異常候補領域抽出ステップと、前記候補領域の形状をもとに、該候補領域が前記異常領域であるか否かを判定する異常領域判定ステップと、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】
【００１０】
本発明によれば、粘膜領域における血管透見像の鮮鋭度をもとに、血管透見像が局所的に消失した領域である異常領域の候補領域を抽出し、候補領域の形状をもとに、該候補領域が異常領域であるか否かを判定するので、管腔内画像において血管透見像が局所的に消失した領域を精度良く検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【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に示す血管鮮鋭度算出部が実行する血管鮮鋭度の算出処理を示すフローチャートである。
【図４】図４は、管腔内画像を示す模式図である。
【図５】図５は、図４のＡ−Ａ’ラインに沿った血管鮮鋭度の変化を示すグラフである。
【図６】図６は、図１に示す異常候補領域抽出部が実行する異常候補領域の抽出処理を示すフローチャートである。
【図７】図７は、図１に示す異常領域判定部が実行する異常領域の判定処理を示すフローチャートである。
【図８】図８は、構造要素の設定方法の別の例を説明するための模式図である。
【図９】図９は、本発明の実施の形態１の変形例１−１に係る画像処理装置が備える鮮鋭度低下領域抽出部の構成を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、図９に示す鮮鋭度低下領域抽出部を備える異常候補領域抽出部が実行する異常候補領域の抽出処理を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、本発明の実施の形態１の変形例１−２に係る画像処理装置が備える鮮鋭度低下領域抽出部の構成を示すブロック図である。
【図１２】図１２は、図１１に示す鮮鋭度低下領域抽出部を備える異常候補領域抽出部が実行する異常候補領域の抽出処理を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、本発明の実施の形態２に係る画像処理装置が備える血管鮮鋭度算出部の構成を示すブロック図である。
【図１４】図１４は、図１３に示す血管鮮鋭度算出部が実行する血管鮮鋭度の算出処理を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、本発明の実施の形態３に係る画像処理装置が備える異常候補領域抽出部の構成を示すブロック図である。
【図１６】図１６は、図１５に示す異常候補領域抽出部が実行する異常候補領域の抽出処理を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、図５に示す血管鮮鋭度の変化の概形に対して算出された血管鮮鋭度の局所変化量を示すグラフである。
【図１８】図１８は、図１に示す画像処理装置が適用される内視鏡システムの概略構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
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。
【００１３】
（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。実施の形態１に係る画像処理装置１は、内視鏡等の医用画像装置により生体の管腔内を撮像することによって取得された管腔内画像に対して画像処理を行うことにより、管腔内画像から特定の特徴を有する注目領域である異常領域を検出する装置である。管腔内画像は、通常、各画素位置においてＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の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。
【００１４】
図１に示すように、画像処理装置１は、該画像処理装置１全体の動作を制御する制御部１０と、医用観察装置が管腔内を撮像して生成した画像データを取得する画像取得部２０と、外部からの操作に応じた信号を制御部１０に入力する入力部３０と、各種情報や画像の表示を行う表示部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。
【００１５】
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に記録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。
【００１６】
画像取得部２０は、医用画像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、医用画像装置を画像処理装置１に接続する場合、画像取得部２０は、医用画像装置において生成された画像データを取り込むインタフェースによって構成される。また、医用画像装置によって生成された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画像データを取得する。或いは、医用画像装置によって生成された画像データを、可搬型の記録媒体を用いて受け渡ししても良く、この場合、画像取得部２０は、可搬型の記録媒体を着脱自在に装着し、記録された画像の画像データを読み出すリーダ装置によって構成される。
【００１７】
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、これらの入力デバイスに対する外部からの操作に応じて発生させた入力信号を制御部１０に出力する。
【００１８】
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等の情報記録装置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格納する。具体的には、記録部５０は、管腔内画像から血管透見像が局所的に消失した領域を異常領域として抽出する画像処理プログラム５１や、該画像処理において用いられる閾値のテーブル等を格納する。
【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り、管腔内画像から血管透見像が局所的に消失した領域を異常領域として抽出する画像処理を行う。
【００２１】
次に、演算部１００の構成について説明する。図１に示すように、演算部１００は、管腔内画像のうち、管腔内の粘膜が写った領域である粘膜領域における血管透見像の鮮鋭度を示す血管鮮鋭度を算出する血管鮮鋭度算出部１１０と、血管鮮鋭度が低下した領域である鮮鋭度低下領域を、血管透見像が局所的に消失した領域である異常領域の候補領域（以下、異常候補領域という）として抽出する異常候補領域抽出部１２０と、異常候補領域の形状をもとに、該異常候補領域が異常領域であるか否かを判定する異常領域判定部１３０とを備える。
【００２２】
ここで、管腔内の粘膜においては、粘膜の表面近傍に存在する血管が透けて見える。このような血管の像は、血管透見像と呼ばれる。血管鮮鋭度とは、この血管透見像がどの程度鮮やかに、明瞭に、或いは高コントラストで見えるかを表す尺度である。本実施の形態１においては、血管透見像が鮮やかに見えるほど値が大きくなるように、血管鮮鋭度を設定する。また本明細書において、「局所的に消失した」とは、「部分的に見え難くなっている」又は「部分的に完全に見えなくなっている」のいずれかの場合を意味するものとする。
【００２３】
血管鮮鋭度算出部１１０は、管腔内画像のうち、処理対象とする領域を設定する領域設定部１１１と、該領域設定部１１１が設定した領域における局所吸光変化量を算出する局所吸光変化量算出部１１２とを備える。
【００２４】
領域設定部１１１は、管腔内画像から少なくとも粘膜輪郭、暗部、鏡面反射、泡、残渣の何れかが写った領域を除いた領域を、局所吸光変化量の算出対象となる粘膜領域として設定する。
【００２５】
局所吸光変化量算出部１１２は、領域設定部１１１が設定した粘膜領域内の各画素の画素値に基づき、管腔内の粘膜における吸光波長成分の局所的な吸光変化量を算出し、この吸光変化量を血管鮮鋭度とする。本実施の形態１においては、各画素の画素値のうち、管腔内における吸光波長成分であるＧ成分の強度を表すＧ値に基づいて、局所的な吸光変化量を算出する。局所吸光変化量算出部１１２は、撮像距離関連情報取得部１１２ａ、吸光波長成分正規化部１１２ｂ、及び参照範囲設定部１１２ｃを備える。
【００２６】
撮像距離関連情報取得部１１２ａは、粘膜領域内の各画素の撮像距離に関する情報（以下、撮像距離関連情報という）を取得する。ここで、撮像距離とは、管腔内画像に写った被写体（粘膜等）から該被写体を撮像した撮像手段の撮像面までの距離のことである。
【００２７】
吸光波長成分正規化部１１２ｂは、撮像距離関連情報に基づいて、粘膜領域内の各画素における吸光波長成分の値を正規化する。
【００２８】
参照範囲設定部１１２ｃは、撮像距離関連情報をもとに、吸光変化量を算出する際に参照する画素の範囲を参照範囲として設定する。具体的には、管腔内画像において血管は近景であるほど太く表れ易いので、近景であるほど参照範囲を大きく設定する。
【００２９】
異常候補領域抽出部１２０は、血管鮮鋭度算出部１１０が算出した血管鮮鋭度の変化の概形を算出する鮮鋭度変化概形算出部１２１と、該血管鮮鋭度の変化の概形から、血管透見像において血管鮮鋭度が低下する領域（以下、鮮鋭度低下領域という）を抽出する鮮鋭度低下領域抽出部１２２とを備える。このうち、鮮鋭度変化概形算出部１２１は、モフォロジ処理部１２１ａを備え、血管鮮鋭度に対して濃淡画像を扱う濃淡モフォロジ処理を施すことにより、該血管鮮鋭度の変化の概形を算出する。一方、鮮鋭度低下領域抽出部１２２は、血管鮮鋭度の変化の概形に対して閾値処理を行うことにより、鮮鋭度低下領域を抽出する。この鮮鋭度低下領域が、異常候補領域として出力される。
【００３０】
異常領域判定部１３０は、異常候補領域抽出部１２０により抽出された異常候補領域を取り込み、該異常候補領域の円形状の度合いに基づいて、異常候補領域が異常領域であるか否かを判定する。具体的には、異常候補領域が円形らしい場合に、異常候補領域は異常領域であると判定される。
【００３１】
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。
まず、ステップＳ１０において、画像処理装置１は、画像取得部２０を介して管腔内画像を取得する。本実施の形態１においては、内視鏡によりＲ、Ｇ、Ｂの各波長成分を含む照明光（白色光）を管腔内に照射して撮像を行うことにより生成され、各画素位置においてこれらの波長成分に対応する画素値（Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値）を有する管腔内画像が取得される。図４は、ステップＳ１０において取得された管腔内画像の一例を示す模式図である。
【００３２】
続くステップＳ１１において、演算部１００は管腔内画像を取り込み、該管腔内画像における血管鮮鋭度を算出する。血管鮮鋭度は、血管領域における吸光変化量として表すことができる。そこで、本実施の形態１においては、管腔内画像内の各画素の画素値のヘッセ行列における第一固有値（最大固有値）を吸光変化量として算出する。
【００３３】
図３は、血管鮮鋭度算出部１１０が実行する血管鮮鋭度の算出処理を示すフローチャートである。ステップＳ１１１において、領域設定部１１１は、管腔内画像から粘膜輪郭、暗部、鏡面反射、泡、残渣の何れかが写った領域を除去して残った領域、即ち粘膜領域を、処理対象領域として設定する。具体的には、管腔内画像内の各画素に対してＧ／Ｒ値を算出し、Ｇ／Ｒ値が閾値以下である領域、即ち、赤みを帯びた領域を処理対象領域に設定する。
【００３４】
なお、処理対象領域の設定方法は上述した方法に限定されず、公知の種々の方法を適用しても良い。例えば、特開２００７−３１３１１９号公報に開示されているように、泡の輪郭部及び泡の内部に存在する照明反射による弧形状の凸エッジといった泡画像の特徴に基づいて設定される泡モデルと管腔内画像から抽出されたエッジとのマッチングを行うことにより泡領域を検出しても良い。また、特開２０１１−２３４９３１号公報に開示されているように、各画素値（Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値）に基づく色特徴量をもとに黒色領域を抽出し、この黒色領域の周囲の画素値変化の方向に基づいて、黒色領域が暗部であるか否かを判別しても良い。また、各画素値に基づく色特徴量をもとに白色領域を抽出し、この白色領域の境界付近の画素値の変化に基づいて、白色領域が鏡面反射された領域であるか否かを判別しても良い。さらには、各画素値に基づく色特徴量をもとに非粘膜領域とみられる残渣候補領域を検出し、この残渣候補領域と管腔内画像から抽出されたエッジとの位置関係に基づいて残渣候補領域が粘膜領域であるか否かを判別しても良い。
【００３５】
続くステップＳ１１２において、局所吸光変化量算出部１１２は、ステップＳ１１１において設定された処理対象領域内の各画素に対してＧ／Ｒ値を算出する。ここで、照明光のＲ成分はヘモグロビンに対する吸光が非常に少ない波長帯域であるため、管腔内におけるＲ成分の減衰量は、照明光が管腔内を通過した距離に対応するといえる。そこで、本実施の形態１においては、管腔内画像内の各画素のＲ値を、当該画素位置における撮像距離関連情報として用いる。Ｒ値は、撮像距離が短いほど（被写体が近景であるほど）大きくなり、撮像距離が長いほど（被写体が遠景であるほど）小さくなる。従って、Ｇ／Ｒ値は、管腔内における吸光波長成分であるＧ成分を撮像距離によって正規化した値とみなすことができる。
【００３６】
続いて、局所吸光変化量算出部１１２は、処理対象領域内の各画素に対してループＡの処理を実行することにより、各画素における局所的な吸光変化量を算出する。
【００３７】
ステップＳ１１３において、参照範囲設定部１１２ｃは、処理対象の画素におけるＲ値に基づいて、局所的な吸光変化量を算出する際に参照する画素の範囲（参照範囲）を設定する。ここで、管腔内画像において、血管は近景であるほど太く表れ易いため、撮像距離に応じて参照範囲を適応的に設定する必要がある。そこで、参照範囲設定部１１２ｃは、撮像距離と相関があるＲ値に基づいて、処理対象の画素における被写体が近景であるほど参照範囲が大きくなるように設定を行う。実際の処理としては、Ｒ値と参照範囲とが関連付けられたテーブルを事前に作成して記録部５０に記録しておき、参照範囲設定部１１２ｃは、このテーブルを参照して、Ｒ値に応じた参照範囲を画素ごとに設定する。
【００３８】
続くステップＳ１１４において、局所吸光変化量算出部１１２は、処理対象の画素及びその周辺の参照範囲内の画素に対して算出されたＧ／Ｒ値を用いて、次式（１）に示すヘッセ行列の第一固有値（最大固有値）を算出する。
【数１】
0006371613.tif 000002
式（１）に示すＩ（ｘ0，ｙ0）は、管腔内画像内の座標（ｘ0，ｙ0）に位置する画素のＧ／Ｒ値を示す。
【００３９】
上記ヘッセ行列Ｈ（ｘ0，ｙ0）の第一固有値は、処理対象の画素の周辺における最大主曲率（Ｃｕｒｖｅｄｎｅｓｓ）を表す。従って、この第一固有値を局所的な吸光変化量とみなすことができる。局所吸光変化量算出部１１２は、この局所的な吸光変化量を、当該画素位置における血管鮮鋭度として出力する。なお、本実施の形態１においては、ヘッセ行列の第一固有値を血管鮮鋭度として算出しているが、本願発明はこれに限定されず、公知のＭＴＦ（Modulation  Transfer  Function）やＣＴＦ（Contrast  Transfer  Function）により血管鮮鋭度を算出しても良い。
【００４０】
処理対象領域内の全ての画素に対してループＡの処理がなされると、演算部１００の動作はメインルーチンに戻る。
【００４１】
ステップＳ１１に続くステップＳ１２において、異常候補領域抽出部１２０は、ステップＳ１１において算出された血管鮮鋭度（局所的な吸光変化量）に基づいて異常候補領域を抽出する。
【００４２】
図５は、図４のＡ−Ａ’ラインに沿った血管鮮鋭度の変化を示すグラフである。本実施の形態１において、異常候補領域とは、血管透見像の局所的な消失が疑われる領域のことである。このような領域は、図４及び図５に示すように、血管鮮鋭度が低い領域として管腔内画像に表れる。そこで、異常候補領域抽出部１２０は、血管鮮鋭度が低下する領域を検出することにより、異常候補領域を抽出する。
【００４３】
図６は、異常候補領域抽出部１２０が実行する異常候補領域の抽出処理を示すフローチャートである。
ステップＳ１２１において、鮮鋭度変化概形算出部１２１は、血管鮮鋭度の変化の概形を算出する際に用いる各画素における構造要素のサイズを設定する。ここで、血管透見像が消失した領域は、近景であるほど大きく写り易いため、撮像距離に応じて構造要素のサイズを適応的に設定する必要がある。そこで、鮮鋭度変化概形算出部１２１は、撮像距離と相関があるＲ値を取得し、該Ｒ値が大きいほど（撮像距離が短いほど）構造要素のサイズが大きくなるように、構造要素のサイズを設定する。
【００４４】
続くステップＳ１２２において、モフォロジ処理部１２１ａは、ステップＳ１１において算出された血管鮮鋭度に対し、各画素のＲ値に応じて設定されたサイズの構造要素を用いてモフォロジのクロージング処理を行うことにより、該血管鮮鋭度の変化の概形を算出する（図５参照）。
【００４５】
続くステップＳ１２３において、鮮鋭度低下領域抽出部１２２は、ステップＳ１２２において算出された血管鮮鋭度の変化の概形に対して閾値処理を行い、血管鮮鋭度が所定の閾値Ｔｈ１以下である領域を異常候補領域として抽出する。
その後、演算部１００の動作はメインルーチンに戻る。
【００４６】
ステップＳ１２に続くステップＳ１３において、異常領域判定部１３０は、ステップＳ１２において抽出された異常候補領域の形状に基づいて異常領域の判定を行う。ここで、異常候補領域には、血管透見像の消失により血管鮮鋭度が低下している領域のほか、単に血管が見え難いだけの正常な粘膜領域も含まれる。このような粘膜領域は、血管透見像が局所的に消失した異常領域と異なり、面積が大きくなり易い等の形状の特徴がある。そこで、異常領域判定部１３０は、こういった形状の特徴に基づいて、異常候補領域が異常領域であるか否かを判定する。
【００４７】
図７は、異常領域判定部１３０が実行する異常領域の判定処理を示すフローチャートである。ステップＳ１３１において、異常領域判定部１３０は、管腔内画像から抽出された異常候補領域をラベリングする。
【００４８】
続いて、異常領域判定部１３０は、ステップＳ１３１においてラベリングされた各領域に対してループＢの処理を行う。
まず、ステップＳ１３２において、処理対象の領域（異常候補領域）の面積を算出する。具体的には、該領域に含まれる画素数をカウントする。
【００４９】
続くステップＳ１３３において、異常領域判定部１３０は、ステップＳ１３２において算出された面積が、面積を判別するための閾値（面積判別閾値）以下であるか否かを判定する。算出された面積が面積判別閾値よりも大きい場合（ステップＳ１３３：Ｎｏ）、異常領域判定部１３０は、当該領域は異常領域ではない（非異常領域である）と判定する（ステップＳ１３７）。
【００５０】
一方、面積が面積判別閾値以下である場合（ステップＳ１３３：Ｙｅｓ）、続いて異常領域判定部１３０は、処理対象の領域の円形度を算出する（ステップＳ１３４）。ここで、円形度とは、領域の形状がどれだけ円形らしいかを表す尺度であり、該領域の面積をＳ、周囲長をＬとした場合に、４πＳ／Ｌ2によって与えられる。円形度は、値が１に近いほど真円に近づくことを示す。なお、異常候補領域の円形らしさを表す尺度であれば、上記円形度以外の尺度を用いても良い。
【００５１】
続くステップＳ１３５において、異常領域判定部１３０は、ステップＳ１３４において算出された円形度が、円形度を判別するための閾値（円形度判別閾値）以上であるか否かを判定する。円形度が円形度判別閾値よりも小さい場合（ステップＳ１３５：Ｎｏ）、異常領域判定部１３０は、当該領域は異常領域ではない（非異常領域である）と判定する（ステップＳ１３７）。
【００５２】
一方、円形度が円形度判別閾値以上である場合（ステップＳ１３５：Ｙｅｓ）、異常領域判定部１３０は、処理対象の領域は異常領域であると判定する（ステップＳ１３６）。
【００５３】
ステップＳ１３１においてラベリングされた全ての領域に対してループＢの処理がなされると、演算部１００の動作はメインルーチンに戻る。
【００５４】
ステップＳ１３に続くステップＳ１４において、演算部１００は、ステップＳ１３における判定結果を出力する。これに応じて、制御部１０は、異常領域と判定された領域を表示部４０に表示させる。異常領域と判定された領域の表示方法は特に限定されない。一例として、管腔内画像に対し、異常領域と判定された領域を指し示すマークを重畳させる、異常領域と判定された領域に他の領域とは異なる色や網掛けを附して表示する、といった表示方法が挙げられる。併せて、ステップＳ１３における異常領域の判定結果を記録部５０に記録しても良い。
その後、画像処理装置１の動作は終了する。
【００５５】
以上説明したように、本発明の実施の形態１によれば、管腔内画像から、局所的に吸光変化量が低下している領域を異常候補領域として抽出し、異常候補領域の形状に基づいて該異常候補領域が異常領域であるか否かを判定するので、血管透見像が局所的に消失した領域を精度良く抽出することが可能となる。
【００５６】
なお、上記実施の形態１においては、ヘッセ行列の第一固有値を吸光変化量として算出したが、吸光変化量の算出方法はこれに限定されない。例えば、管腔内画像内の各画素の画素値に対してバンドパスフィルタを適用しても良い。また、この場合、処理対象の画素のＲ値に基づいてフィルタサイズを適応的に設定すると良い。具体的には、Ｒ値が小さいほど（撮像距離が長いほど）、フィルタサイズを大きくすることが好ましい。
【００５７】
また、上記実施の形態１においては、モフォロジ処理において用いられる構造要素に関して、撮像距離に基づいてサイズを設定することとしたが、併せて、構造要素の形状や向きを設定しても良い。図８は、構造要素の設定方法の別の例を説明するための模式図である。
【００５８】
ここで、内視鏡により管腔内を撮像する場合、被写体である粘膜面に対して撮像方向が斜めになることが多い。このような場合、内視鏡から見て奥行方向における被写体のサイズは、同じ被写体を正面から撮像した場合と比べて小さく画像に表れる。そこで、撮像面に対する粘膜面の傾きが最大となる方向、即ち、管腔内画像上の距離に対して実際の撮像距離の変化が大きい方向においてはサイズが小さく、この撮像距離の変化が大きい方向と直交する方向においてはサイズが大きくなるように、構造要素の形状及び向きを設定することで、適切なモフォロジ処理を行うことができる。具体例として、図８に示す画像Ｍ１のように、管腔の奥行方向に向かって撮像を行った場合、画像内の各位置から管腔の奥ｍ２に向かう方向が楕円形の短軸方向、奥に向かう方向と直交する方向が楕円形の長軸方向となるように、構造要素ｍ１の形状及び向きを設定する。
【００５９】
また、上記実施の形態１においては、異常候補領域の面積及び円形度を閾値と順次比較することにより異常領域の判定を行ったが、異常候補領域の面積及び円形度をもとに判定を行うことができれば、判定方法はこれに限定されない。例えば、円形度に対する判定を先に行っても良い。或いは、面積及び円形度の双方を参照可能なテーブルを事前に作成しておき、このテーブルを参照することにより、異常候補領域について算出された面積及び円形度を同時に評価しても良い。
【００６０】
（変形例１−１）
次に、本発明の実施の形態１の変形例１−１について説明する。
図９は、本変形例１−１に係る画像処理装置が備える鮮鋭度低下領域抽出部の構成を示すブロック図である。本変形例１−１に係る画像処理装置において、異常候補領域抽出部１２０（図１参照）は、鮮鋭度低下領域抽出部１２２の代わりに、図９に示す鮮鋭度低下領域抽出部１２３を備える。なお、鮮鋭度低下領域抽出部１２３以外の演算部１００の各部の構成及び動作並びに画像処理装置１の各部の構成及び動作は、実施の形態１と同様である。
【００６１】
鮮鋭度低下領域抽出部１２３は、撮像距離関連情報取得部１２３ａ及び距離適応閾値設定部１２３ｂを備える。撮像距離関連情報取得部１２３ａは、管腔内画像に写された被写体と、該被写体を撮像した撮像手段の撮像面との間の撮像距離に関する情報として、各画素のＲ値を取得する。距離適応閾値設定部１２３ｂは、このＲ値に応じて、血管鮮鋭度の変化の概形から鮮鋭度低下領域を抽出する際に用いられる閾値（図５参照）を適応的に設定する。
【００６２】
本変形例１−１に係る画像処理装置の動作は全体として実施の形態１と同様であり、図２に示す異常候補領域の抽出処理（ステップＳ１２）の詳細が実施の形態１と異なる。図１０は、鮮鋭度低下領域抽出部１２３を備える異常候補領域抽出部が実行する異常候補領域の抽出処理を示すフローチャートである。なお、図１０に示すステップＳ１２１及びＳ１２２は、実施の形態１と同様である。
【００６３】
ステップＳ１２２に続くステップＳ１３１において、鮮鋭度低下領域抽出部１２３は、管腔内画像に設定された処理対象領域（図３のステップＳ１１１参照）内の各画素のＲ値に応じて、血管鮮鋭度が低下した領域を抽出するための閾値を適応的に設定する。
【００６４】
ここで、管腔内を撮像する際、撮像手段の被写界深度から外れた領域においては、異常領域でなくても血管鮮鋭度が他の領域よりも低下してしまう。そこで、鮮鋭度低下領域抽出部１２３は、撮像距離と相関のあるＲ値を取得し、Ｒ値が所定の範囲（被写界深度に対応する範囲）内から逸脱するほど閾値を小さく設定する。実際の処理としては、被写界深度をもとにＲ値と閾値とを関連づけたテーブルを事前に作成して記録部５０に記録しておき、距離適応閾値設定部１２３ｂは、このテーブルを参照して、Ｒ値に応じた閾値を画素ごとに設定する。
【００６５】
続くステップＳ１３２において、鮮鋭度低下領域抽出部１２３は、ステップＳ１３１において画素ごとに設定された閾値を用いて、血管鮮鋭度の変化の概形に対して閾値処理を行うことにより、閾値以下である領域を異常候補領域として抽出する。その後、演算部の動作はメインルーチンに戻る。
【００６６】
以上説明したように、本変形例１−１によれば、鮮鋭度低下領域を抽出する際に用いられる閾値を、撮像距離に応じて適応的に設定するので、管腔内画像のうち被写界深度から外れた領域における鮮鋭度低下領域の誤検出を抑制することが可能となる。
【００６７】
（変形例１−２）
次に、本発明の実施の形態１の変形例１−２について説明する。
図１１は、本変形例１−２に係る画像処理装置が備える鮮鋭度低下領域抽出部の構成を示すブロック図である。本変形例１−２に係る画像処理装置において、異常候補領域抽出部１２０（図１参照）は、鮮鋭度低下領域抽出部１２２の代わりに、図１１に示す鮮鋭度低下領域抽出部１２４を備える。なお、鮮鋭度低下領域抽出部１２４以外の演算部１００の各部の構成及び動作並びに画像処理装置１の各部の構成及び動作は、実施の形態１と同様である。
【００６８】
鮮鋭度低下領域抽出部１２４は、収差適応閾値設定部１２４ａを備え、該収差適応閾値設定部１２４ａが設定した閾値を用いて閾値処理を行うことにより、鮮鋭度低下領域を抽出する。収差適応閾値設定部１２４ａは、管腔内を撮像した内視鏡等が備える光学系の特性に応じて閾値を適応的に設定する光学系適応閾値設定部である。本変形例１−２において、収差適応閾値設定部１２４ａは、光学系の特性の一例として光学系の収差の影響を低減するため、管腔内画像内の各画素の座標に応じて閾値を設定する。
【００６９】
本変形例１−２に係る画像処理装置の動作は全体として実施の形態１と同様であり、図２に示す異常候補領域の抽出処理（ステップＳ１２）の詳細が実施の形態１と異なる。図１２は、鮮鋭度低下領域抽出部１２４を備える異常候補領域抽出部が実行する異常候補領域の抽出処理を示すフローチャートである。なお、図１２に示すステップＳ１２１及びＳ１２２は、実施の形態１と同様である。
【００７０】
ステップＳ１２２に続くステップＳ１４１において、鮮鋭度低下領域抽出部１２４は、管腔内画像に設定された処理対象領域（図３のステップＳ１１１参照）内の各画素の座標に応じて、血管鮮鋭度が低下した領域を抽出するための閾値を適応的に設定する。
【００７１】
ここで、管腔内画像には、内視鏡等が備える光学系の影響によりボケが生じ易い領域が存在する。具体的には、球面収差、コマ収差、非点収差、像面湾曲といった収差の大きい領域、即ち、管腔内画像の周縁領域ではボケが生じ易くなる。このような領域においては、異常領域でなくても血管鮮鋭度が他の領域より低下するため、鮮鋭度低下領域が過検出されてしまうおそれがある。
【００７２】
そこで、収差適応閾値設定部１２４ａは、管腔内画像の各画素の座標に基づき、収差の影響が大きい領域ほど閾値を小さく設定する。実際の処理としては、管腔内画像の各画素の座標と閾値とを関連付けたテーブルを事前に作成して記録部５０に記録しておき、収差適応閾値設定部１２４ａは、このテーブルを参照して、座標に応じた閾値を画素ごとに設定する。
【００７３】
続くステップＳ１４２において、鮮鋭度低下領域抽出部１２４は、ステップＳ１４１において画素ごとに設定された閾値を用いて、血管鮮鋭度の変化の概形に対して閾値処理を行うことにより、閾値以下である領域を異常候補領域として抽出する。その後、演算部の動作はメインルーチンに戻る。
【００７４】
以上説明したように、本変形例１−２によれば、鮮鋭度低下領域を抽出する際に用いられる閾値を、画素の座標に応じて適応的に設定するので、収差の影響が大きい領域等においても、鮮鋭度低下領域の検出精度を向上させることが可能となる。
【００７５】
（変形例１−３）
次に、本発明の実施の形態１の変形例１−３について説明する。
鮮鋭度低下領域を抽出する際に用いられる閾値は、管腔内画像内の各画素に対応する像距離及び座標の両方に基づいて設定しても良い。実際の処理としては、撮像距離及び画素の座標と閾値とを関連付けたテーブルを事前に作成して記録部５０に記録しておけば良い。
【００７６】
この場合、被写界深度から外れ、且つ、光学系の収差の影響が大きい領域に対しても、鮮鋭度低下領域の検出精度を向上させることが可能となる。
【００７７】
鮮鋭度低下領域を抽出する際に用いられる閾値は、これらの他にも、種々の要素に応じて設定しても良い。例えば、光学系の焦点距離の切り替えが可能な内視鏡を用いる場合、焦点距離に応じて変化する被写界深度をもとに閾値を設定しても良い。実際の処理としては、被写界深度をもとにＲ値（撮像距離関連情報）と閾値とを関連付けたテーブル（変形例１−１参照）を、切り替え可能な焦点距離に応じて複数種類用意しておく。そして、処理対象の管腔内画像の撮像時における焦点距離情報に基づいてテーブルを選択し、選択したテーブルを用いて閾値を画素ごとに設定する。なお、焦点距離情報は、内視鏡等から画像処理装置に直接入力されるようにしても良いし、撮像時における焦点距離情報を管腔内画像の画像データに関連づけておき、画像処理装置１が管腔内画像を取得する際に、焦点距離情報を一緒に取り込むようにしても良い。
【００７８】
（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１３は、本実施の形態２に係る画像処理装置が備える血管鮮鋭度算出部の構成を示すブロック図である。本実施の形態２に係る画像処理装置において、演算部１００（図１参照）は、血管鮮鋭度算出部１１０の代わりに、図１３に示す血管鮮鋭度算出部２１０を備える。なお、血管鮮鋭度算出部２１０以外の演算部１００の構成及び動作並びに画像処理装置１の構成及び動作は、実施の形態１と同様である。
【００７９】
血管鮮鋭度算出部２１０は、領域設定部１１１及び局所吸光変化量算出部１１２に加え、管状領域抽出部２１１をさらに備える。管状領域抽出部２１１は、管腔内画像内の各画素の画素値をもとに、該管腔内画像から管状をなす管状領域を抽出する。
【００８０】
次に、本実施の形態２に係る画像処理装置の動作を説明する。本実施の形態２に係る画像処理装置の動作は全体として実施の形態１と同様であり（図２参照）、ステップＳ１１における血管鮮鋭度の算出処理の詳細が実施の形態１と異なる。
【００８１】
図１４は、血管鮮鋭度算出部２１０が実行する血管鮮鋭度の算出処理を示すフローチャートである。なお、図１４に示すステップＳ１１１及びＳ１１２は、実施の形態１と同様である（図３参照）。
【００８２】
ステップＳ１１２に続くステップＳ２１１において、管状領域抽出部２１１は、ステップＳ１１１において設定された処理対象領域内の画素の画素値をもとに、該処理対象領域内から管状領域を抽出する。詳細には、管状領域抽出部２１１は、処理対象領域内の各画素の画素値をもとにシェイプインデックス（Shape  Index）を算出し、該シェイプインデックスに対して閾値処理を実行することにより、管状領域を抽出する。シェイプインデックスＳＩは、ヘッセ行列の第一固有値ｅＶａｌ＿１及び第二固有値ｅＶａｌ＿２（ｅＶａｌ＿１＞ｅＶａｌ＿２）を用いて、次式（２）によって与えられる。
【数２】
0006371613.tif 000003
【００８３】
一例として、式（２）によって与えられるシェイプインデックスＳＩが−０．４以下となる領域、即ち、凹んだ形状を有する領域を管状領域として抽出すると良い。
【００８４】
続いて、血管鮮鋭度算出部２１０は、処理対象領域内の各画素に対してループＣの処理を実行することにより、各画素における局所的な吸光変化量を算出する。
【００８５】
ステップＳ２１２において、血管鮮鋭度算出部２１０は、処理対象の画素が管状領域内の画素であるか否かを判定する。即ち、当該画素が血管領域に含まれるか否かを判定する。管状領域内の画素であった場合（ステップＳ２１２：Ｙｅｓ）、参照範囲設定部１１２ｃは、処理対象の画素におけるＲ値に基づいて、局所的な吸光変化量を算出する際に参照する画素の範囲（参照範囲）を設定する（ステップＳ２１３）。具体的には、Ｒ値が大きいほど（即ち、撮像距離が短いほど）、参照範囲が大きくなるように設定を行う。
【００８６】
続くステップＳ２１４において、局所吸光変化量算出部１１２は、処理対象の画素及びその周辺の参照範囲内の画素に対して算出されたＧ／Ｒ値を用いてヘッセ行列の第一固有値（最大固有値）を算出し、この第一固有値を局所的な吸光変化量、即ち、血管鮮鋭度とする。
【００８７】
一方、ステップＳ２１２において、処理対象の画素が管状領域内の画素でなかった場合（ステップＳ２１２：Ｎｏ）、次の画素に対する処理に移行する。このようなループＣの処理により、処理対象領域の画素のうち、管状領域内の画素についてのみ、血管鮮鋭度が算出されることになる。
処理対象領域内の全ての画素に対してループＣの処理がなされると、演算部１００の動作はメインルーチンに戻る。
【００８８】
以上説明したように、本実施の形態２によれば、管状領域、即ち血管領域内の画素に対してのみ血管鮮鋭度を算出し、非血管領域に対しては血管鮮鋭度の算出を行わないので、異常候補領域をより絞り込むことができ、異常領域の検出精度を向上させることが可能となる。
【００８９】
（実施の形態３）
次に、本発明の実施の形態３について説明する。
図１５は、本実施の形態３に係る画像処理装置が備える異常候補領域抽出部の構成を示すブロック図である。本実施の形態３に係る画像処理装置において、演算部１００は、異常候補領域抽出部１２０の代わりに、図１５に示す異常候補領域抽出部３１０を備える。なお、異常候補領域抽出部３１０以外の演算部１００の構成及び動作並びに画像処理装置１の構成及び動作は、実施の形態１と同様である。
【００９０】
異常候補領域抽出部３１０は、図１に示す鮮鋭度低下領域抽出部１２２の代わりに、鮮鋭度低下領域抽出部３１１を備える。鮮鋭度低下領域抽出部３１１は、鮮鋭度変化概形算出部１２１が算出した血管鮮鋭度の変化の概形に対する局所的な変化を算出し、該局所的な変化に基づいて、鮮鋭度低下領域を抽出する鮮鋭度局所低下領域抽出部３１１ａを備え、この血管鮮鋭度が局所的に低下した領域を異常候補領域として抽出する。
【００９１】
次に、本実施の形態３に係る画像処理装置の動作を説明する。本実施の形態３に係る画像処理装置の動作は全体として実施の形態１と同様であり（図２参照）、ステップＳ１２における異常候補領域の抽出処理の詳細が実施の形態と異なる。
【００９２】
図１６は、異常候補領域抽出部３１０が実行する異常候補領域の抽出処理を示すフローチャートである。なお、図１６に示すステップＳ１２１及びＳ１２２は実施の形態１と同様である（図６参照）。
【００９３】
ステップＳ１２２に続くステップＳ３１１において、鮮鋭度局所低下領域抽出部３１１ａは、ステップＳ１２２において算出された血管鮮鋭度の変化の概形に対し、局所的な変化量（局所変化量）を算出する。局所変化量の算出方法は特に限定されず、公知の種々の算出方法を適用することができる。一例として、本実施の形態３においては、バンドパスフィルタを用いて局所変化量を算出する。図１７は、図５に示す血管鮮鋭度の変化の概形に対して算出された血管鮮鋭度の局所変化量を示すグラフである。
【００９４】
続くステップＳ３１２において、鮮鋭度低下領域抽出部３１１は、ステップＳ３１１にいて算出された血管鮮鋭度の局所変化量に対して閾値処理を行い、局所変化量が所定の閾値Ｔｈ２以下である領域を異常候補領域として抽出する。ここで、図４に示すように、血管透見像の消失領域の周囲には、通常の血管が存在している。そのため、血管透見像の消失領域は、図１７に示すように、血管鮮鋭度が局所的に低下した領域として表れ易い。そこで、血管鮮鋭度の局所変化量に対して閾値処理を行うことにより、血管透見像の消失領域を検出し易くなる。
【００９５】
以上説明したように、本実施の形態３によれば、血管鮮鋭度の変化の概形に対して局所変化量を算出するので、血管透見像の消失領域のように、鮮鋭度の局所的な変化が生じている領域のみを異常候補領域として抽出することができる。従って、異常領域の検出精度を向上させることが可能となる。
【００９６】
なお、本実施の形態３においても、血管鮮鋭度の局所変化量に対する閾値処理に用いられる閾値（ステップＳ３１２参照）を、変形例１−１と同様に、画素のＲ値（即ち、撮像距離）に基づいて画素ごとに設定しても良い。或いは、変形例１−２と同様に、管腔内画像における画素の座標に基づいて、該閾値を画素ごとに設定しても良い。
【００９７】
図１８は、本発明の実施の形態１に係る画像処理装置（図１参照）が適用される内視鏡システムの概略構成を示す図である。図１８に示す内視鏡システム３は、画像処理装置１と、被検体の管腔内に先端部を挿入することによって被検体の体内を撮像した画像を生成する内視鏡４と、内視鏡４の先端から出射する照明光を発生する光源装置５と、画像処理装置１が画像処理を施した体内画像を表示する表示装置６とを備える。画像処理装置１は、内視鏡４が生成した画像に所定の画像処理を施すとともに、内視鏡システム３全体の動作を統括的に制御する。なお、実施の形態１に係る画像処理装置の代わりに、変形例１−１〜１−３若しくは実施の形態２、３に係る画像処理装置を適用しても良い。
【００９８】
内視鏡４は、可撓性を有する細長形状をなす挿入部４１と、挿入部４１の基端側に接続され、各種の操作信号の入力を受け付ける操作部４２と、操作部４２から挿入部４１が延びる方向と異なる方向に延び、画像処理装置１及び光源装置５と接続する各種ケーブルを内蔵するユニバーサルコード４３と、を備える。
【００９９】
挿入部４１は、撮像素子を内蔵した先端部４４と、複数の湾曲駒によって構成された湾曲自在な湾曲部４５と、湾曲部４５の基端側に接続され、可撓性を有する長尺状の可撓針管４６と、を有する。
【０１００】
撮像素子は、外部からの光を受光して電気信号に光電変換して所定の信号処理を施す。撮像素子は、例えばＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）イメージセンサやＣＭＯＳ（Complementary  Metal-Oxide  Semiconductor）イメージセンサを用いて実現される。
【０１０１】
操作部４２と先端部４４との間には、画像処理装置１との間で電気信号の送受信を行う複数の信号線が束ねられた集合ケーブルが接続されている。複数の信号線には、撮像素子が出力した映像信号を画像処理装置１へ伝送する信号線及び画像処理装置１が出力する制御信号を撮像素子へ伝送する信号線等が含まれる。
【０１０２】
操作部４２は、湾曲部４５を上下方向及び左右方向に湾曲させる湾曲ノブ４２１と、生検針、生体鉗子、レーザメス、及び検査プローブ等の処置具を挿入する処置具挿入部４２２と、画像処理装置１、光源装置５に加えて、送気手段、送水手段、送ガス手段等の周辺機器の操作指示信号を入力する操作入力部である複数のスイッチ４２３と、を有する。
【０１０３】
ユニバーサルコード４３は、ライトガイド及び集合ケーブルを少なくとも内蔵している。また、ユニバーサルコード４３の操作部４２に連なる側と異なる側の端部には、光源装置５に着脱自在なコネクタ部４７と、コイル状をなすコイルケーブル４７０を介してコネクタ部４７と電気的に接続され、画像処理装置１と着脱自在な電気コネクタ部４８と、が設けられている。
【０１０４】
画像処理装置１は、先端部４４から出力された画像信号をもとに、表示装置６が表示する管腔内画像を生成する。画像処理装置１は、例えばホワイトバランス（ＷＢ）調整処理、ゲイン調整処理、γ補正処理、Ｄ／Ａ変換処理、フォーマット変更処理などを行い、さらに、上述した管腔内画像から異常領域を抽出する画像処理を行う。
【０１０５】
光源装置５は、例えば、光源、回転フィルタ、及び光源制御部を備える。光源は、白色ＬＥＤ（Light  Emitting  Diode）又はキセノンランプ等を用いて構成され、光源制御部の制御のもと、白色光を発生する。光源が発生した光は、ライトガイドを経由して先端部４４の先端から照射される。
【０１０６】
表示装置６は、映像ケーブルを介して画像処理装置１が生成した体内画像を画像処理装置１から受信して表示する機能を有する。表示装置６は、例えば液晶又は有機ＥＬ（Electro  Luminescence）を用いて構成される。
【０１０７】
以上説明した実施の形態１〜３及びこれらの変形例は、記録装置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（ＬＡＮ）、広域エリアネットワーク（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１〜３及びこれらの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。
【０１０８】
なお、本発明は、実施の形態１〜３及びこれらの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】
【０１０９】
１  画像処理装置
３  内視鏡システム
４  内視鏡
５  光源装置
６  表示装置
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  演算部
１１０、２１０  血管鮮鋭度算出部
１１１  領域設定部
１１２  局所吸光変化量算出部
１１２ａ  撮像距離関連情報取得部
１１２ｂ  吸光波長成分正規化部
１１２ｃ  参照範囲設定部
１２０、３１０  異常候補領域抽出部
１２１  鮮鋭度変化概形算出部
１２１ａ  モフォロジ処理部
１２２、１２３、１２４、３１１  鮮鋭度低下領域抽出部
１２３ａ  撮像距離関連情報取得部
１２３ｂ  距離適応閾値設定部
１２４ａ  収差適応閾値設定部
１３０  異常領域判定部
２１１  管状領域抽出部
３１１ａ  鮮鋭度局所低下領域抽出部
４１  挿入部
４２  操作部
４２１  湾曲ノブ
４２２  処置具挿入部
４２３  スイッチ
４３  ユニバーサルコード
４４  先端部
４５  湾曲部
４６  可撓針管
４７  コネクタ部
４７０  コイルケーブル
４８  電気コネクタ部
【図１】
0006371613.tif 000004
【図２】
0006371613.tif 000005
【図３】
0006371613.tif 000006
【図４】
0006371613.tif 000007
【図５】
0006371613.tif 000008
【図６】
0006371613.tif 000009
【図７】
0006371613.tif 000010
【図８】
0006371613.tif 000011
【図９】
0006371613.tif 000012
【図１０】
0006371613.tif 000013
【図１１】
0006371613.tif 000014
【図１２】
0006371613.tif 000015
【図１３】
0006371613.tif 000016
【図１４】
0006371613.tif 000017
【図１５】
0006371613.tif 000018
【図１６】
0006371613.tif 000019
【図１７】
0006371613.tif 000020
【図１８】
0006371613.tif 000021