(57)【要約】【課題】病変候補領域の検出結果における信頼度を把握することができる画像処理装置、画像処理方法およびプログラムを提供する。【解決手段】画像処理装置５は、被検体の体腔内を撮像した画像データを取得する取得部５１と、画像データおよび画像データに基づいて病変候補領域が抽出された病変画像データのどちらか一方に基づいて、病変画像データに対応する病変画像のブレに関するブレ評価値を算出するブレ算出部５４１と、病変画像に、病変画像のブレ評価値を重畳して外部へ出力する表示制御部５６と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の体腔内を撮像した画像データを取得する取得部と、
前記画像データおよび前記画像データに対応する画像に病変候補領域に関する情報が重畳された病変画像データのどちらか一方に基づいて、前記病変画像データに対応する病変画像のブレ具合を評価するブレ評価値を算出する算出部と、
前記病変画像に、前記ブレ評価値を重畳して外部へ出力する出力部と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像データに対して、所定の画像処理を施す第１画像処理部をさらに備え、
前記取得部は、前記所定の画像処理が施された前記画像データに基づいて外部の病変検出装置が生成した時間的に前後する２つの前記病変画像データを前記病変検出装置から取得し、
前記算出部は、前記取得部が取得した時間的に前後する２つの前記病変画像データそれぞれに対応する前記病変画像に基づいて、前記ブレ評価値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】
前記画像データに対して、所定の画像処理を施す第１画像処理部と、
前記第１画像処理部が前記所定の画像処理を施した前記画像データに対応する画像に対し、病変パターンを用いてパターンマッチングを行うことによって、前記病変画像データを生成する病変検出部と、
をさらに備え、
前記算出部は、前記所定の画像処理が施された時間的に前後する２つの前記画像データそれぞれに基づいて、前記ブレ評価値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】
前記病変検出部は、前記ブレ評価値に基づいて、前記パターンマッチングで用いる病変パターンを変更する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】
前記算出部が算出した前記ブレ評価値が所定の閾値以上であるか否かを判定する判定部をさらに備え、
前記出力部は、前記判定部によって前記ブレ評価値が前記所定の閾値以上であると判定された場合、前記ブレ評価値を前記病変画像に重畳することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記出力部は、前記病変画像における前記病変候補領域に対応する前記画像の領域に前記ブレ評価値に関する情報を重畳して出力することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画像データに対応する画像と前記病変画像とを合成して合成画像データを生成する合成部をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項８】
被検体の体腔内を撮像した画像データを取得する取得ステップと、
前記画像データおよび前記画像データに対応する画像に病変候補領域に関する情報が重畳された病変画像データのどちらか一方に基づいて、前記病変画像データに対応する病変画像のブレ具合を評価するブレ評価値を算出する算出ステップと、
前記病変画像に、前記ブレ評価値を重畳して外部へ出力する出力ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
画像処理装置に、
被検体の体腔内を撮像した画像データを取得する取得ステップと、
画像データおよび前記画像データに対応する画像に病変候補領域に関する情報が重畳された病変画像データのどちらか一方に基づいて、前記病変画像データに対応する病変画像のブレ具合を評価するブレ評価値を算出する算出ステップと、
前記病変画像に、前記ブレ評価値を重畳して外部へ出力する出力ステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データに対して画像処理を行う画像処理装置、画像処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像処理装置において、内視鏡から入力した内視鏡画像に対し、特定のパターンを用いてパターンマッチングを行うことにより、病変等の病変候補領域を自動的に検出する技術が知られている（特許文献１参照）。この技術では、パターンマッチングにより検出した内視鏡画像の病変候補領域にアラート画像を重畳し、ユーザに病変候補領域を報知する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−２５５００６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、内視鏡画像は、撮影時に臓器の拍動によりブレが生じることによって、コントラストが著しく低下する。この場合、上述した特許文献１では、パターンマッチングによるマッチング精度が低下し、病変候補領域の検出精度も低下する。このため、病変候補領域の検出結果に対する信頼度を把握することができる技術が望まれていた。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、病変候補領域の検出結果に対する信頼度を把握することができる画像処理装置、画像処理方法および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】
【０００６】
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、被検体の体腔内を撮像した画像データを取得する取得部と、前記画像データおよび前記画像データに対応する画像に病変候補領域に関する情報が重畳された病変画像データのどちらか一方に基づいて、前記病変画像データに対応する病変画像のブレ具合を評価するブレ評価値を算出する算出部と、前記病変画像に、前記ブレ評価値を重畳して外部へ出力する出力部と、を備えたことを特徴とする。
【０００７】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記画像データに対して、所定の画像処理を施す第１画像処理部をさらに備え、前記取得部は、前記所定の画像処理が施された前記画像データに基づいて外部の病変検出装置が生成した時間的に前後する２つの前記病変画像データを前記病変検出装置から取得し、前記算出部は、前記取得部が取得した時間的に前後する２つの前記病変画像データそれぞれに対応する前記病変画像に基づいて、前記ブレ評価値を算出することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記画像データに対して、所定の画像処理を施す第１画像処理部と、前記第１画像処理部が前記所定の画像処理を施した前記画像データに対応する画像に対し、病変パターンを用いてパターンマッチングを行うことによって、前記病変画像データを生成する病変検出部と、をさらに備え、前記算出部は、前記所定の画像処理が施された時間的に前後する２つの前記画像データそれぞれに基づいて、前記ブレ評価値を算出することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記病変検出部は、前記ブレ評価値に基づいて、前記パターンマッチングで用いる病変パターンを変更することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記算出部が算出した前記ブレ評価値が所定の閾値以上であるか否かを判定する判定部をさらに備え、前記出力部は、前記判定部によって前記ブレ評価値が前記所定の閾値以上であると判定された場合、前記ブレ評価値を前記病変画像に重畳することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記出力部は、前記病変画像における前記病変候補領域に対応する前記画像の領域に前記ブレ評価値に関する情報を重畳して出力することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記画像データに対応する画像と前記病変画像とを合成して合成画像データを生成する合成部をさらに備えたことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明に係る画像処理方法は、被検体の体腔内を撮像した画像データを取得する取得ステップと、前記画像データおよび前記画像データに対応する画像に病変候補領域に関する情報が重畳された病変画像データのどちらか一方に基づいて、前記病変画像データに対応する病変画像のブレ具合を評価するブレ評価値を算出する算出ステップと、前記病変画像に、前記ブレ評価値を重畳して外部へ出力する出力ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１４】
また、本発明に係るプログラムは、画像処理装置に、被検体の体腔内を撮像した画像データを取得する取得ステップと、画像データおよび前記画像データに対応する画像に病変候補領域に関する情報が重畳された病変画像データのどちらか一方に基づいて、前記病変画像データに対応する病変画像のブレ具合を評価するブレ評価値を算出する算出ステップと、前記病変画像に、前記ブレ評価値を重畳して外部へ出力する出力ステップと、を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、病変検出の信頼性を向上させることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、本発明の実施の形態１に係る内視鏡システムの機能構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態１に係る画像処理装置が実行する処理の概要を示すフローチャートである。
【図３】図３は、本発明の実施の形態１に係る内視鏡が生成する内視鏡画像の一例を示す図である。
【図４】図４は、本発明の実施の形態１に係る病変検出装置が生成する病変画像の一例を示す図である。
【図５】図５は、本発明の実施の形態１に係る画像処理装置の合成部が生成する合成画像の一例を示す図である。
【図６】図６は、本発明の実施の形態１に係る表示装置が表示する画像の一例を示す図である。
【図７】図７は、本発明の実施の形態２に係る内視鏡システムの機能構成を示すブロック図である。
【図８】図８は、本発明の実施の形態２に係る表示装置が表示する画像の一例を示す図である。
【図９】図９は、本発明の実施の形態３に係る内視鏡システムの機能構成を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、本発明の実施の形態３に係る表示装置が表示する画像の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、本発明の実施の形態３に係る表示装置が表示する画像の別の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明を実施するための形態（以下、「実施の形態」という）を説明する。実施の形態では、本発明に係る画像処理装置を含む内視鏡システムを一例に説明する。なお、この実施の形態により、本発明が限定されるものではない。さらに、図面の記載において、同一の部分には同一の符号を付して説明する。
【００１８】
（実施の形態１）
〔内視鏡システムの構成〕
図１は、本発明の実施の形態１に係る内視鏡システムの機能構成を示すブロック図である。図１に示す内視鏡システム１は、内視鏡２（内視鏡スコープ）と、病変検出装置３と、表示装置４と、画像処理装置５（プロセッサ）と、を備える。
【００１９】
内視鏡２は、被検体内に挿入されることによって、被検体の体内を撮像した画像データを生成する。内視鏡２は、被検体内に挿入する先端部に撮像装置が設けられ、この撮像装置が先端部から照射された照射領域を撮像することによって画像データを生成して画像処理装置５へ出力する。なお、内視鏡２の種類は特に限定されず、本実施の形態１では、軟性内視鏡または硬性内視鏡であってもよい。
【００２０】
病変検出装置３は、内視鏡２が生成した画像データに基づいて、病変候補領域に関する情報を重畳した病変画像データを生成する。具体的には、病変検出装置３は、画像処理装置５を介して内視鏡２が生成した画像データを取得し、取得した画像データに対応する画像に対し、病変パターンによるパターンマッチング処理に基づく病変候補領域を検出し、検出した病変候補領域に対応する領域に、枠、記号、文字および図形等を含む情報を重畳して識別可能に強調した病変画像データを生成する。ここで、病変候補領域とは、被検体の表層において健常な表層と異なる異常な表層の領域、例えば、色味が異常な領域（赤褐色）、血管構造が異常な領域、出血領域、潰瘍領域、ポリープ領域および癌領域のいずれかである。病変検出装置３は、複数の医療用画像を用いて予め学習された識別器を有するパーソナルコンピュータ等を用いて実現される。
【００２１】
表示装置４は、画像処理装置５によって画像処理が施された画像や内視鏡システム１に関する各種情報を表示する。表示装置４は、液晶または有機ＥＬ（Electro  Luminescence）等を有する表示モニタを用いて実現される。
【００２２】
画像処理装置５は、取得部５１と、画像処理部５２と、フレームメモリ５３と、ブレ評価部５４と、合成部５５と、表示制御部５６と、を備える。
【００２３】
取得部５１は、内視鏡２が生成した被検体の体腔内を撮像した画像データを取得し、取得した画像データを画像処理部５２へ出力する。また、取得部５１は、病変検出装置３から病変画像データを取得し、取得した病変画像データをフレームメモリ５３へ出力する。
【００２４】
画像処理部５２は、取得部５１から入力された画像データに所定の画像処理を施して病変検出装置３および合成部５５それぞれに出力する。ここで、所定の画像処理とは、例えば、Ａ／Ｄ変換処理、オプティカルブラック減算処理、ホワイトバランス調整処理、内視鏡２が面順次式の場合には画像データの同時化処理、カラーマトリクス演算処理、γ補正処理、色再現処理およびエッジ強調処理等を含む画像処理である。
【００２５】
フレームメモリ５３は、取得部５１から順次入力された複数の病変画像データを一時的に記録し、この複数の病変画像データを時系列に沿ってブレ評価部５４および合成部５５それぞれへ出力する。具体的には、フレームメモリ５３は、所定のフレーム数（例えば１０フレーム分）を一時的に記録する。フレームメモリ５３は、例えばＳＤＲＡＭ（Synchronous  Dynamic  Random  Access  Memory）等を用いて実現される。
【００２６】
ブレ評価部５４は、フレームメモリ５３から入力される時間的に前後する病変画像データに対応する病変画像に基づいて、病変画像のブレ具合を評価するブレ評価値を算出し、この算出したブレ評価値を表示制御部５６へ出力する。ブレ評価部５４は、ブレ算出部５４１と、ブレ判定部５４２と、を有する。
【００２７】
ブレ算出部５４１は、フレームメモリ５３から入力される時間的に前後する２つの病変画像データそれぞれに対応する２つの病変画像に基づいて、病変画像のブレ具合を評価するブレ評価値を算出する。ここで、ブレ算出部５４１が算出するブレ評価値は、２つの病変画像の類似度、２つの病変画像に含まれる特徴点の移動量、２つの病変画像における各画素の動きベクトル、２つの病変画像における高周波成分の積算値、２つの病変画像における高周波成分のエッジおよび２つの病変画像における注目画素の動きベクトルのいずれかである。なお、ブレ算出部５４１は、上述した以外にも、他の周知技術によって、病変画像におけるブレ評価値を算出してもよい。また、本実施の形態１では、ブレ算出部５４１が算出部として機能する。
【００２８】
ブレ判定部５４２は、ブレ算出部５４１が算出したブレ評価値が所定の閾値以上であるか否かを判定する。ここで、所定の閾値以上としているが、ブレ評価値の算出方法によって、閾値を適宜変更してもよい。即ち、ブレ判定部５４２は、ブレ評価値の算出方法に応じて、ブレ算出部５４１が算出したブレ評価値が所定の閾値以下であるか否かを判定してもよい。なお、本実施の形態１では、ブレ判定部５４２が判定部として機能する。
【００２９】
合成部５５は、画像処理部５２から入力された画像データに対応する画像（以下、「内視鏡画像」という）とフレームメモリ５３から入力された病変画像データに対応する病変画像とを合成した合成画像データを生成して表示制御部５６へ出力する。具体的には、合成部５５は、表示装置４が画像を表示する表示領域に、画像処理部５２によって画像処理が施された画像データに対応する画像と、フレームメモリ５３から入力された病変画像データに対応する病変画像と、を合成した合成画像データを生成する。ここで、病変画像の表示領域は、内視鏡画像の表示領域より小さい。
【００３０】
表示制御部５６は、合成部５５から入力された合成画像データに対応する合成画像に、ブレ評価部５４が算出したブレ評価値を重畳して表示装置４へ出力する。具体的には、表示制御部５６は、合成画像に、ブレ評価値を病変画像の信頼性（信頼度）として重畳して表示装置４へ出力して表示させる。また、表示制御部５６は、ブレ判定部５４２がブレ算出部５４１によって算出されたブレ評価値が所定の閾値以上であると判定した場合、ブレ評価値を合成画像に重畳して表示装置４へ出力して表示させる一方、ブレ判定部５４２がブレ算出部５４１によって算出されたブレ評価値が所定の閾値以上でないと判定した場合、ブレ評価値を合成画像に重畳することなく、合成画像のみを表示装置４へ出力して表示させる。なお、本実施の形態１では、表示制御部５６が出力部として機能する。
【００３１】
〔画像処理装置の処理〕
次に、画像処理装置５が実行する処理について説明する。図２は、画像処理装置５が実行する処理の概要を示すフローチャートである。
【００３２】
図２に示すように、まず、取得部５１は、内視鏡２から画像データおよび病変検出装置３から病変画像データを取得する（ステップＳ１０１）。具体的には、取得部５１は、図３に示す内視鏡画像Ｐ１を取得するとともに、図４に示す内視鏡画像Ｐ１に基づいて病変候補領域Ａ１が抽出された病変画像Ｐ２を取得する。この場合、取得部５１は、内視鏡２から取得した内視鏡画像Ｐ１を画像処理部５２へ出力するとともに、病変検出装置３から取得した病変画像Ｐ２をフレームメモリ５３へ出力する。
【００３３】
続いて、ブレ算出部５４１は、フレームメモリ５３に記録された時間的に前後する２つの病変画像に基づいて、病変画像のブレに関するブレ評価値を算出する（ステップＳ１０２）。
【００３４】
その後、ブレ判定部５４２は、ブレ算出部５４１が算出したブレ評価値が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。ブレ判定部５４２によってブレ算出部５４１が算出したブレ評価値が閾値以上であると判定された場合（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）、画像処理装置５は、後述するステップＳ１０４へ移行する。これに対して、ブレ判定部５４２によってブレ算出部５４１が算出したブレ評価値が閾値以上でないと判定された場合（ステップＳ１０３：Ｎｏ）、画像処理装置５は、後述するステップＳ１０７へ移行する。
【００３５】
ステップＳ１０４において、合成部５５は、画像処理部５２から入力された内視鏡画像とフレームメモリ５３から入力された病変画像とを合成して合成画像データを生成する。具体的には、図５に示すように、合成部５５は、内視鏡画像Ｐ１と病変画像Ｐ２とを合成して合成画像Ｗ１を生成する。
【００３６】
続いて、表示制御部５６は、ブレ算出部５４１が算出したブレ評価値を合成画像データに対応する合成画像に重畳して表示装置４に表示させる（ステップＳ１０５）。具体的には、図６に示すように、表示制御部５６は、合成画像Ｗ１にブレ評価値として信頼性を示す情報Ａ２を重畳して表示装置４に表示させる。これにより、ユーザは、現在の病変画像Ｐ２の信頼性を直感的に把握することができる。なお、表示制御部５６は、情報Ａ２として、ブレ評価値を数字（７０％）で表示していたが、数字に換えて、例えば病変候補領域Ａ１の枠を、ブレ評価値に応じて強調表示させたり、ハイライト表示させたりしてもよい。もちろん、表示制御部５６は、情報Ａ２として、記号や文字を合成画像Ｗ１に重畳して表示装置４に表示させてもよい。
【００３７】
その後、被検体の観察を終了する場合（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、画像処理装置５は、本処理を終了する。これに対して、被検体の観察を終了しない場合（ステップＳ１０６：Ｎｏ）、画像処理装置５は、上述したステップＳ１０１へ戻る。
【００３８】
ステップＳ１０７において、合成部５５は、画像処理部５２から入力された内視鏡画像とフレームメモリ５３から入力された病変画像とを合成して合成画像データを生成する。この場合、表示制御部５６は、合成部５５にブレ評価値としての信頼性を示す情報を重畳することなく、表示装置４に表示させる。ステップＳ１０７の後、画像処理装置５は、ステップＳ１０６へ移行する。これにより、ユーザは、現在の病変画像Ｐ２の信頼性がないことを直感的に把握することができる。また、表示制御部５６は、ブレ判定部５４２によってブレ算出部５４１が算出したブレ評価値が閾値以上でないと判定された場合、病変画像Ｐ２を非表示としてもよい。
【００３９】
以上説明した本発明の実施の形態１によれば、表示制御部５６が病変画像にブレ評価値を重畳して表示装置４へ出力して表示させるので、現在の病変画像における病変候補領域の信頼性を直感的に把握することができる。
【００４０】
また、本発明の実施の形態１によれば、表示制御部５６が合成部５５によって生成された合成画像にブレ評価値を重畳して表示装置４へ出力して表示させるので、内視鏡画像と病変画像とを比べながら被検体の観察を行うことができる。
【００４１】
また、本発明の実施の形態１によれば、表示制御部５６は、ブレ判定部５４２によってブレ算出部５４１が算出したブレ評価値が閾値以上であると判定された場合、ブレ算出部５４１が算出したブレ評価値を病変画像に重畳して表示装置４へ出力して表示させるので、病変画像内における病変候補領域の信頼度を直感的に把握することができる。
【００４２】
また、本発明の実施の形態では、１つの病変候補領域に対する信頼度としてブレ評価値を表示していたが、例えば病変検出装置３が複数の病変候補領域を検出した場合、ブレ評価部５４が病変検出装置３によって検出された複数の病変候補領域の各々のブレ評価値を算出し、表示制御部５６が各病変候補領域のブレ評価値に関する情報を重畳して表示装置４へ出力させて表示させてもよい。
【００４３】
（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。上述した実施の形態１では、病変検出装置３が画像処理部５２によって画像処理が施された画像データに基づいて、病変候補領域を検出した病変画像データを生成していたが、本実施の形態２では、病変検出装置３がＲＡＷデータの画像データに基づいて、病変候補領域を検出した病変画像データを生成する。以下においては、本実施の形態２に係る内視鏡システムの構成について説明する。なお、上述した実施の形態１に係る内視鏡システム１と同一の構成には同一の符号を付して説明を省略する。
【００４４】
〔内視鏡システムの構成〕
図７は、本発明の実施の形態２に係る内視鏡システムの機能構成を示すブロック図である。図７に示す内視鏡システム１ａは、上述した実施の形態１に係る内視鏡システム１の画像処理装置５に換えて、画像処理装置５ａを備える。
【００４５】
画像処理装置５ａは、上述した実施の形態１に係る画像処理装置５の画像処理部５２に換えて、第１画像処理部５２ａと、第２画像処理部５２ｂと、を備える。
【００４６】
第１画像処理部５２ａは、取得部５１から入力されたＲＡＷデータの画像データに対して、基本の画像処理を行って病変検出装置３へ出力する。ここで、基本の画像処理とは、少なくともＡ／Ｄ変換処理およびオプティカルブラック減算処理等の絵作りに影響しない画像処理である。
【００４７】
第２画像処理部５２ｂは、フレームメモリ５３から入力された病変画像データに対して、絵作りに必要な画像処理を行って表示制御部５６へ出力する。ここで、絵作りに必要な画像処理としては、ホワイトバランス調整処理、内視鏡２が面順次式の場合には画像データの同時化処理、カラーマトリクス演算処理、γ補正処理、色再現処理およびエッジ強調処理等を含む画像処理である。
【００４８】
このように構成された内視鏡システム１ａは、病変検出装置３が画像処理装置５ａからＲＡＷデータの画像データに基づいて、病変候補領域を検出した病変画像データを生成する。そして、ブレ評価部５４が時間的に前後する２つの病変画像データに対応する病変画像のブレに関するブレ評価値を算出する。その後、表示制御部５６は、病変画像データに対応する病変画像に、ブレ評価値を信頼性に関する情報として重畳して表示装置４に表示させる。具体的には、図８に示すように、表示制御部５６は、病変画像Ｐ１０に、ブレ評価値を信頼性に関する情報Ａ２として重畳した画像Ｗ２を表示装置４にリアルタイムで表示させる。これにより、ユーザは画像Ｗ２のみを視認しながら、病変画像Ｐ１０の信頼性を直感的に把握することができる。
【００４９】
以上説明した本発明の実施の形態２によれば、表示制御部５６が病変画像にブレ評価値を重畳して表示装置４へ出力して表示させるので、現在の病変画像における病変候補領域の信頼性を直感的に把握することができる。
【００５０】
また、本発明の実施の形態２によれば、病変検出装置３が画像処理装置５ａからＲＡＷデータの画像データに基づいて、病変候補領域を検出した病変画像データを生成し、ブレ評価部５４が時間的に前後する２つの病変画像データに対応する病変画像のブレに関するブレ評価値を算出するので、色味や階調が変更されるまえの画像データにおいて病変候補領域が検出されるので、より精度の高い病変検出を行うことができる。
【００５１】
（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。本実施の形態３では、画像処理装置が病変候補領域を抽出する。以下においては、本実施の形態２に係る内視鏡システム１ａと同一の構成には同一の符号を付して説明を省略する。
【００５２】
〔内視鏡システムの構成〕
図９は、本発明の実施の形態３に係る内視鏡システムの機能構成を示すブロック図である。図９に示す内視鏡システム１ｂは、上述した実施の形態２に係る内視鏡システム１ａに係る画像処理装置５ａに換えて、画像処理装置５ｂを備える。
【００５３】
画像処理装置５ｂは、上述した実施の形態２に係る画像処理装置５ａの構成に加えて、病変候補領域検出部５７をさらに備える。
【００５４】
病変候補領域検出部５７は、フレームメモリ５３から入力されるＲＡＷデータの画像データに基づいて、病変候補領域を抽出した病変画像データを生成する。具体的には、病変候補領域検出部５７は、フレームメモリ５３から取得したＲＡＷデータの画像データに対応する画像に対し、病変パターンによるパターンマッチングまたは高周波成分に基づく病変候補領域を抽出して病変画像データを生成する。さらに、病変候補領域検出部５７は、ブレ評価部５４が算出したブレ評価値に基づいて、病変候補領域に対する重み付けを行った病変画像データを生成して第２画像処理部５２ｂへ出力する。
【００５５】
このように構成された内視鏡システム１ｂは、病変候補領域検出部５７がフレームメモリ５３から入力されたＲＡＷデータの画像データとブレ評価部５４が算出したブレ評価値とに基づいて、病変画像データを生成する。具体的には、図１０に示すように、病変候補領域検出部５７は、フレームメモリ５３から入力されたＲＡＷデータの画像データとブレ評価部５４が算出したブレ評価値とに基づいて、病変候補領域Ａ１を強調した病変画像データに対応する病変画像Ｐ２０を生成する。そして、表示制御部５６は、病変画像Ｐ１０を含む画像Ｗ３を表示装置４にリアルタイムで表示させる。これにより、ユーザは病変画像ＷＰ２０のみを視認しながら、病変画像Ｐ２０の信頼性を直感的に把握することができる。
【００５６】
以上説明した本発明の実施の形態３によれば、表示制御部５６が病変画像にブレ評価値を重畳して表示装置４へ出力して表示させるので、現在の病変画像における病変候補領域の信頼性を直感的に把握することができる。
【００５７】
また、本発明の実施の形態３によれば、内視鏡２から順次入力される画像データに基づいて、病変候補領域検出部５７が病変画像データを順次生成するので、リアルタイムで反映させる病変候補領域を確認しながら検査を行うことができる。
【００５８】
なお、本発明の実施の形態３では、病変候補領域検出部５７が病変候補領域を矩形状の枠で強調した病変画像Ｐ２０を生成してが、矩形状の枠でなく、例えば図１１に示すように病変候補領域Ａ１をハイライト表示させてもよい。
【００５９】
（その他の実施の形態）
また、本発明の実施の形態では、伝送ケーブルを介して画像データおよび病変画像データを画像処理装置へ送信していたが、例えば有線である必要はなく、無線であってもよい。この場合、所定の無線通信規格（例えばＷｉ−Ｆｉ（登録商標）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）に従って、画像データおよび病変画像データ等を画像処理装置へ送信するようにすればよい。もちろん、他の無線通信規格に従って無線通信を行ってもよい。
【００６０】
また、本発明の実施の形態では、プロセッサと光源とが一体的に形成されていたが、これに限定されることなく、例えばプロセッサと光源とを別体の装置として構成してもよい。
【００６１】
また、本発明の実施の形態では、面順次式の内視鏡を例に説明したが、同時式の内視鏡であっても適用することができる。
【００６２】
また、本発明の実施の形態では、被検体に挿入される内視鏡であったが、例えばカプセル型の内視鏡または被検体を撮像する撮像装置であっても適用することができる。
【００６３】
なお、本明細書におけるフローチャートの説明では、「まず」、「その後」、「続いて」等の表現を用いて各処理の前後関係を明示していたが、本発明を実施するために必要な処理の順序は、それらの表現によって一意的に定められるわけではない。即ち、本明細書で記載したフローチャートにおける処理の順序は、矛盾のない範囲で変更することができる。
【００６４】
このように、本発明は、ここでは記載していない様々な実施の形態を含みうるものであり、請求の範囲によって特定される技術的思想の範囲内で種々の設計変更等を行うことが可能である。
【符号の説明】
【００６５】
１，１ａ，１ｂ  内視鏡システム
２  内視鏡
３  病変検出装置
４  表示装置
５，５ａ，５ｂ  画像処理装置
５１  取得部
５２  画像処理部
５２ａ  第１画像処理部
５２ｂ  第２画像処理部
５３  フレームメモリ
５４  ブレ評価部
５５  合成部
５６  表示制御部
５７  病変候補領域検出部
５４１  ブレ算出部
５４２  ブレ判定部
Ａ１  病変候補領域
Ａ２  情報
Ｐ１  内視鏡画像
Ｐ２  病変画像
Ｒ１，Ｗ２，Ｗ３  病変候補領域
Ｗ１  合成画像
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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