【手続補正書】
【提出日】平成26年7月9日(2014.7.9)
【手続補正１】
【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】
画像内の各箇所における撮像対象までの距離に対応する距離情報を算出する距離情報算出手段と、
前記画像内の各箇所における特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記画像内の前記距離情報に応じて分類される各領域における前記特徴量の分布を算出する特徴量分布算出手段と、
前記各領域における特徴量分布の信頼性を判定する信頼性判定手段と、
前記信頼性判定手段の判定結果と、前記各領域における特徴量分布とに基づいて、前記画像内の特定領域を判別するための判別基準を前記領域毎に作成する判別基準作成手段と、を備え、
前記信頼性判定手段は、
予め所定の範囲を設定しておいた基準値と前記各領域における特徴量分布の特性又は代表値とを比較することにより前記信頼性を判定する第１判定、又は、複数の階層間における前記特徴量分布の特性又は代表値の関係を近似したモデルを前記特徴量分布にあてはめることで前記複数の階層間における前記特徴量分布の特性又は代表値の連続性を判定し、当該連続性に基づいて前記信頼性を判定する第２判定を行い、
前記複数の階層は、
前記距離情報を量子化した距離情報量子化値に応じて前記距離情報を分類した前記各領域に対応するものであり、
前記判別基準作成手段は、
前記信頼性判定手段により前記特徴量分布の信頼性が所定の基準よりも低いと判定された領域に対し、前記信頼性判定手段により前記特徴量分布の信頼性が前記所定の基準よりも高いと判定された領域の特徴量分布を用いて前記判別基準を作成することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記特徴量算出手段は、前記画像内の各画素の特徴量を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記特徴量算出手段は、前記画像をエッジ強度に基づいて分割した小領域毎の特徴量を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記特徴量分布算出手段は、前記階層毎に、前記特徴量の分布を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５】
前記特徴量分布算出手段は、
前記特徴量分布の分散値を算出する分散値算出手段を含む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６】
前記特徴量分布算出手段は、
前記特徴量分布の重心値を算出する重心値算出手段を含む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】
前記特徴量分布算出手段は、
前記特徴量分布の最頻値を算出する最頻値算出手段を含む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】
前記信頼性判定手段は、
前記特徴量分布の代表値に応じて定まるモデルを特徴量分布にあてはめる分布代表値モデルあてはめ手段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９】
前記信頼性判定手段は、
前記特徴量分布の広がりに応じて定まるモデルを特徴量分布にあてはめる分布広がりモデルあてはめ手段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１０】
前記信頼性判定手段は、前記複数の階層間における前記特徴量分布の連続性を表すモデルを作成する連続性モデル作成手段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１１】
前記連続性モデル作成手段は、
被検体の管腔内を撮像した一連の画像から複数の画像を抽出する画像抽出手段と、
前記画像抽出手段によって抽出された前記複数の画像の特徴量分布を算出する抽出画像特徴量分布算出手段と、
を備え、
前記複数の画像の特徴量分布に基づいて前記連続性を表すモデルを作成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】
前記画像抽出手段は、
前記一連の画像に含まれる各画像の臓器種類を判別する臓器種類判別手段を備え、
前記各画像の臓器種類に基づいて前記複数の画像を抽出する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】
前記判別基準作成手段は、
前記信頼性判定手段により信頼性が低いと判定された第１の領域の特徴量分布を、前記信頼性判定手段により信頼性が高いと判定された第２の領域であって、前記第１の領域に対応する前記階層の近接階層に対応する第２の領域の特徴量分布と置き換える判別基準置き換え手段を備え、
前記判別基準置き換え手段によって置き換えられた特徴量分布に基づいて判別基準を作成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】
前記判別基準作成手段は、
前記複数の階層間における前記特徴量分布の連続性を近似したモデルを用いて、少なくとも前記信頼性判定手段により信頼性が所定の基準よりも低いと判定された領域に対する判別基準を作成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１５】
前記判別基準作成手段は、
前記モデルを、前記信頼性判定手段により信頼性が所定の基準よりも高いと判定された領域に対してあてはめる判別基準モデルあてはめ手段を備え、
前記判別基準モデルあてはめ手段によるあてはめ結果に基づいて前記判別基準を作成することを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記判別基準モデルあてはめ手段は、特徴量分布の代表値に応じて定まるモデルを特徴量分布にあてはめる分布代表値モデルあてはめ手段を備えることを特徴とする請求項１５に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記判別基準モデルあてはめ手段は、特徴量分布の広がりに応じて定まるモデルを特徴量分布にあてはめる分布広がりモデルあてはめ手段を備えることを特徴とする請求項１５に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記判別基準作成手段は、前記複数の階層間における特徴量分布の連続性を近似したモデルを作成する判別基準モデル作成手段を備えることを特徴とする請求項１５に記載の画像処理装置。
【請求項１９】
前記判別基準モデル作成手段は、
被検体の管腔内を撮像した一連の画像から複数の画像を抽出する画像抽出手段と、
前記画像抽出手段によって抽出された前記複数の画像の特徴量分布を算出する抽出画像特徴量分布算出手段と、
を備え、
前記複数の画像の特徴量分布に基づいて前記モデルを作成することを特徴とする請求項１８に記載の画像処理装置。
【請求項２０】
前記画像抽出手段は、
前記一連の画像に含まれる各画像の臓器種類を判別する臓器種類判別手段を備え、
前記各画像の臓器種類に基づいて前記複数の画像を抽出することを特徴とする請求項１９に記載の画像処理装置。
【請求項２１】
前記判別基準に基づいて画像内の特定領域を判別する特定領域判別手段をさらに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２２】
画像内の各箇所における撮像対象までの距離に対応する距離情報を算出する距離情報算出ステップと、
前記画像内の各箇所における特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
前記画像内の前記距離情報に応じて分類される各領域における前記特徴量の分布を算出する特徴量分布算出ステップと、
前記各領域における特徴量分布の信頼性を判定する信頼性判定ステップと、
前記信頼性判定ステップにおける判定結果と、前記各領域における特徴量分布とに基づいて、前記画像内の特定領域を判別するための判別基準を前記領域毎に作成する判別基準作成ステップと、を含み、
前記信頼性判定ステップでは、
予め所定の範囲を設定しておいた基準値と前記各領域における特徴量分布の特性又は代表値とを比較することにより前記信頼性を判定する第１判定、又は、複数の階層間における前記特徴量分布の特性又は代表値の関係を近似したモデルを前記特徴量分布にあてはめることで前記複数の階層間における前記特徴量分布の特性又は代表値の連続性を判定し、当該連続性に基づいて前記信頼性を判定する第２判定を行い、
前記複数の階層は、
前記距離情報を量子化した距離情報量子化値に応じて前記距離情報を分類した前記各領域に対応するものであり、
前記判別基準作成ステップでは、
前記信頼性判定ステップにて前記特徴量分布の信頼性が所定の基準よりも低いと判定した領域に対し、前記信頼性判定ステップにて前記特徴量分布の信頼性が前記所定の基準よりも高いと判定した領域の特徴量分布を用いて前記判別基準を作成することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２３】
請求項２２に記載の画像処理方法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。