(57)【要約】【課題】カプセル型内視鏡を用いて体内を観察する場合に観察者にかかる負担を軽減する画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを提供すること。【解決手段】本発明の実施形態にかかる画像処理装置１は、体内を移動しながら繰り返し撮像することで得られた複数の体内画像によって構成される一連の体内画像群を取得する画像取得部１１と、画像取得部１１によって取得された体内画像に対して画像処理を行い、一連の体内画像群の中に注目対象の体内領域が写されている蓋然性を表す指標値を算出する算出部５０とを備えることを特徴とする。一連の体内画像群の中に注目対象の体内領域が写されている蓋然性は、例えば、前記一連の体内画像群の中に、前記注目対象の体内領域である注目対象の臓器部位、または関心領域を撮像した体内画像が存在するか否かである。【選択図】        図１
2009142552.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
体内を移動しながら繰り返し撮像することで得られた複数の体内画像によって構成される一連の体内画像群を取得する画像取得部と、
前記画像取得部によって取得された体内画像を用いて、前記一連の体内画像群の中に注目対象の体内領域が写されている蓋然性を表す指標値を算出する算出部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記一連の体内画像群の中に注目対象の体内領域が写されている蓋然性は、前記一連の体内画像群の中に、前記注目対象の体内領域である注目対象の臓器部位を撮像した体内画像が存在するか否かであ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】
前記算出部は、前記注目対象の臓器部位を写した体内画像が、前記一連の体内画像群の中に存在するか否かについての存否判定を行う存否判定部を備え、前記存否判定の結果を参照して、前記指標値を算出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４】
前記算出部は、体内画像を繰り返し撮像する際に通る体内の移動ルート上に、前記注目対象の臓器部位を含む区間である注目区間を設定する区間設定部を備え、
前記存否判定部は、前記注目区間を写した体内画像を対象にした前記存否判定を行う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】
前記存否判定部は、前記注目区間の撮像時間が所定の閾値以上であるか否かに基づいて前記存否判定を行い、
前記算出部は、その存否判定の結果を参照して、前記指標値を算出することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記存否判定部は、前記注目区間の始点部分および／または終点部分が撮像されたか否かに基づく前記存否判定を行い、
前記算出部は、その存否判定の結果を参照して、前記指標値を算出することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記注目区間の始点部分および／または終点部分が撮像されたか否かは、前記注目区間の前方または後方に位置する臓器部位が正常に撮像されたか否かに応じて定められることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記注目区間の前方または後方に位置する臓器部位が正常に撮像されたか否かは、前記注目区間の前方または後方に位置する臓器部位の撮像時間が所定の閾値の範囲内であるかに応じて定められ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】
前記存否判定部は、
前記一連の体内画像群を構成する各体内画像の特徴を示す特徴量を参照し、各体内画像に写されている臓器部位を体内画像ごとに特定する特定部と、
前記特定部によって特定された臓器部位とその臓器部位を写した体内画像とを体内画像ごとに対応付ける対応付け部と、
同一の臓器部位に対応付けられた体内画像を撮像している時間である撮像時間を前記臓器部位の撮像時間として計測する計測部と、
を備えることを特徴とする請求項５または８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記計測部は、同一の臓器部位に対応付けられた複数の体内画像のうち、最初の体内画像を撮像した際の時刻と最後の体内画像を撮像した際の時刻との差分を、前記臓器部位の前記撮像時間として計測する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】
前記算出部は、前記注目区間に含まれる前記注目対象の臓器部位の撮像時間が所定の閾値以上であるか否かに基づく前記存否判定の結果と、前記注目区間の始点部分および／または終点部分が撮像されたか否かに基づく前記存否判定の結果とを参照して、前記指標値を算出することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記算出部は、前記注目区間の撮像時間が所定の閾値以上であるか否かに基づく前記存否判定をもとに算出された前記指標値と、前記区間の始点部分および／または終点部分が撮像されたか否かに基づく前記存否判定をもとに算出された前記指標値とを合算して前記指標値を算出することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記一連の体内画像群の中に注目対象の体内領域が写されている蓋然性は、前記一連の体内画像群を構成する体内画像全体において、前記注目対象の体内領域である関心領域を表す画像部分が存在する割合であ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】
前記算出部は、前記関心領域を表す画像部分が前記一連の体内画像群を構成する体内画像全体において占める割合、および／または前記関心領域以外を表す画像部分が前記一連の体内画像群を構成する体内画像全体において占める割合に応じて、前記指標値を算出する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】
前記算出部は、
前記一連の体内画像群を構成する複数の体内画像の中から、前記注目区間に含まれる前記注目対象の体内領域である関心領域を写した体内画像を特定する体内画像特定部を備え、
さらに、前記関心領域を表す画像部分が前記体内画像特定部によって特定された体内画像全体において占める割合、および／または前記関心領域以外の体内領域を表す画像部分が前記体内画像特定部によって特定された体内画像全体において占める割合に応じた前記指標値を算出することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記算出部は、
前記一連の体内画像群を構成する各体内画像を複数の前記画像部分に分割する分割部と、
前記複数の画像部分の中から前記関心領域を表した画像部分を選択する選択部と、
を備えることを特徴とする請求項１３〜１５のいずれかひとつに記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記選択部は、前記複数の画像部分のそれぞれについて、各画像部分の特徴を示す特徴量を算出し、算出した特徴量を参照して、前記関心領域を表した画像部分を選択することを特徴とする請求項１６に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記関心領域は、粘膜の表面であることを特徴とする請求項１３〜１７のいずれかひとつに記載の画像処理装置。
【請求項１９】
前記算出部は、体内画像の特徴を示す特徴量に基づいて、各体内画像に写された臓器部位を特定する特定部を備え、
前記存否判定部は、前記特定部によって各体内画像に撮像されたと特定された臓器部位と注目対象の臓器部位とを比較して、注目対象の臓器部位を写した体内画像が、前記一連の体内画像群の中に存在するか否かを判定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２０】
前記算出部は、前記特定された臓器部位を写した体内画像に前記特定された臓器部位を対応付ける対応付け部をさらに備え、
前記存否判定部は、前記複数の体内画像のそれぞれに対応付けられた臓器部位が注目対象の臓器部位と一致するか否かについて体内画像ごとに比較し、前記対応付けられた臓器部位が前記注目対象の臓器部位と一致した場合に、注目対象の臓器部位を写した体内画像が、前記一連の体内画像群の中に存在すると判定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】
前記指標値を、ディスプレイを介して表示する表示部をさらに備えることを特徴とする請求項１〜２０のいずれかひとつに記載の画像処理装置。
【請求項２２】
前記指標値が所定の閾値以下の場合に警告を通知する警告通知部をさらに備えることを特徴とする請求項１〜２１のいずれかひとつに記載の画像処理装置。
【請求項２３】
前記体内画像は、カプセル型内視鏡によって撮像された画像であることを特徴とする請求項１〜２２のいずれかひとつに記載の画像処理装置。
【請求項２４】
体内を移動しながら繰り返し撮像することで得られた複数の体内画像によって構成される一連の体内画像群を取得する画像取得部と、
前記画像取得部によって取得された体内画像を用いて算出された、前記一連の体内画像群の中に注目対象の体内領域が写されている蓋然性を表す指標値を表示する表示部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２５】
体内を移動しながら繰り返し撮像することで得られた複数の体内画像によって構成される一連の体内画像群を取得する画像取得ステップと、
前記画像取得ステップにおいて取得された体内画像を用いて、前記一連の体内画像群の中に注目対象の体内領域が写されている蓋然性を表す指標値を算出する算出ステップと、
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２６】
体内を移動しながら繰り返し撮像することで得られた複数の体内画像によって構成される一連の体内画像群を取得する画像取得ステップと、
前記画像取得ステップにおいて取得された体内画像を用いて、前記一連の体内画像群の中に注目対象の体内領域が写されている蓋然性を表す指標値を算出する算出ステップと、
をコンピュータに発揮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、体内を移動しながら繰り返し撮像することで得られた複数の体内画像によって構成される一連の体内画像群を処理する画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、内視鏡の分野においては、飲込み型のカプセル型内視鏡が開発された。カプセル型内視鏡は、観察（検査）のために被検者の口から飲込まれた後、食道、胃、小腸および大腸などの体内を通過して自然排出されるまでの間、蠕動運動などによって他の内容物とともに移動しながら、逐次体内を撮像する。撮像される画像の枚数は、撮像レート（２〜４ｆｒａｍｅ／ｓｅｃ）×体内滞在時間（８ｈｏｕｒｓ＝８×６０×６０ｓｅｃ）で概ね示され、数万枚という大量な枚数となる。医師などの観察者は、撮像された一連の体内画像群を観察することによって、被検者の体内を診察する。
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−２３９８０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、カプセル型内視鏡は、蠕動運動によって体内を移動するので、例えば糖尿病などによって蠕動運動が弱まると、特定の臓器部位でカプセル型内視鏡が停滞してしまう現象（通過異常）が起こる場合がある。例えば胃で通過異常が起こった場合、カプセル型内視鏡が小腸あるいは大腸に到達するころには電池切れを起こしてしまい、小腸あるいは大腸が撮影されていないということが生じる。また、カプセル型内視鏡よって体内を撮影する場合、撮影前に体内の洗浄、内容物の吸引などを行うと出血箇所が不定となる可能性があるため、体内の洗浄などを行わない場合がある。この場合、カプセル型内視鏡は、体内に多量に残留した内容物によって粘膜表面をほとんど撮影できない場合がある。
【０００５】
観察者は、注目対象である臓器部位が撮像されていない場合、粘膜表面が撮像されていない場合などの検査不良が発生したか否かは一連の体内画像をすべて観察しなければ分からなかったため、負担が大きかった。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、カプセル型内視鏡を用いて体内を観察する場合に観察者にかかる負担を軽減する画像処理装置、画像処理方法およ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】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる画像処理装置は、体内を移動しながら繰り返し撮像することで得られた複数の体内画像によって構成される一連の体内画像群を取得する画像取得部と、前記画像取得部によって取得された体内画像を用いて、前記一連の体内画像群の中に注目対象の体内領域が写されている蓋然性を表す指標値を算出する算出部と、を備えることを特徴とする。ここで、体内領域とは、胃、小腸、食道や血管など、体内において固有の働きを持った臓器部位そのもののほか、その臓器部位における粘膜の表面など観察者が観察を所望する領域（以下、「関心領域」とする）などを指す。また、体内画像とは、上記に示す体内領域や、体内に残留する内容物などを写した画像を示す。なお、体内画像はその一部に注目対象の体内領域を写したものであってもよいし、体内画像の全部にわたって注目対象の体内領域が写されたものであってもよい。
【０００８】
また、本発明にかかる画像処理装置は、体内を移動しながら繰り返し撮像することで得られた複数の体内画像によって構成される一連の体内画像群を取得する画像取得部と、前記画像取得部によって取得された体内画像を用いて算出された、前記一連の体内画像群の中に注目対象の体内領域が写されている蓋然性を表す指標値を表示する表示部と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明にかかる画像処理方法は、体内を移動しながら繰り返し撮像することで得られた複数の体内画像によって構成される一連の体内画像群を取得する画像取得ステップと、前記画像取得ステップにおいて取得された体内画像を用いて、前記一連の体内画像群の中に注目対象の体内領域が写されている蓋然性を表す指標値を算出する算出ステップと、を備えることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明にかかる画像処理プログラムは、体内を移動しながら繰り返し撮像することで得られた複数の体内画像によって構成される一連の体内画像群を取得する画像取得ステップと、前記画像取得ステップにおいて取得された体内画像を用いて、前記一連の体内画像群の中に注目対象の体内領域が写されている蓋然性を表す指標値を算出する算出ステップと、をコンピュータに発揮させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明にかかる画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムによれば、カプセル型内視鏡を用いて体内を観察する場合に観察者にかかる負担を軽減できるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態である画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムについて説明する。本発明の実施形態にかかる画像処理装置は、カプセル型内視鏡によって、食道、胃、小腸および大腸の内部が順次撮影された体内画像によって構成される一連の体内画像群を処理するものとして説明する。一連の体内画像群には、体内に飲み込まれる前に撮影された体外の画像は含まれない。なお、各実施の形態により本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分または相当する部分には同一の符号を付している。
【００１３】
（実施の形態）
図１は、本発明の実施の形態にかかる画像処理装置１の概略構成を示す図である。図１に示すように、画像処理装置１は、各種情報の入力する入力部１０、各種情報を出力する出力部２０、体内画像および画像処理装置１の処理動作にかかるプログラムなどを記憶する記憶部３０、および画像処理装置１の各部の動作を制御する制御部４０を備える。さらに画像処理装置１は、制御部４０と電気的に接続しており、体内画像を処理して、一連の体内画像群の中に注目対象の体内領域が撮像されている蓋然性を示す指標値を算出する算出部５０を備える。画像処理装置１は、携帯型端末やパーソナルコンピュータなどの電子機器に搭載され、後述するカプセル型内視鏡などの撮像装置によって撮像された体内画像の画像処理を行う。
【００１４】
入力部１０は、キーボード、マウスおよびデータ通信インターフェイスなどによって実現され、画像取得部１１を備える。画像取得部１１は、各種メモリカード、ＣＤ、ＤＶＤ等の携帯型記憶媒体に対応するインターフェイスによって実現され、この携帯型記録媒体から一連の体内画像群を構成する体内画像の画像情報の入力を受け付ける。
【００１５】
出力部２０は、液晶ディスプレイ等によって実現される。特に、出力部２０は、指標値を表示する指標値表示部２１と、観察者に対して、指標値に応じた警告を通知する警告通知部２２を備える。また、出力部２０は、オペレータに対して各種処理情報の入力を依頼するＧＵＩ（Graphical User Interface）画面を表示する。
【００１６】
記憶部３０は、更新記憶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、内蔵或いはデータ通信端子で接続されたハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記憶媒体およびその読取装置等によって実現され、各種処理プログラムなどを記憶する。また、記憶部３０は、一連の体内画像群を記憶する体内画像記憶部３１を備える。
【００１７】
制御部４０は、ＣＰＵによって実現され、記録部４０に記憶された各種処理プログラムを実行させることで、画像処理装置１の各部の処理および動作を制御する。
【００１８】
算出部５０は、ＣＰＵによって実現され、制御部４０が実行する各種処理プログラムに基づいて体内画像に対して画像処理を行い、一連の体内画像群の指標値を算出する。算出部５０は、図１に示すように、区間設定部５１および存否判定部５２を備え、一連の体内画像群の中に注目対象の臓器部位が撮像されている蓋然性を示す指標値を算出する。また、算出部５０は、関心領域設定部５６、分割部５７、選択部５８および体内画像特定部５９を備え、一連の体内画像群の中に注目対象の臓器部位の関心領域が撮像されている蓋然性を示す指標値を算出する。なお、本実施の形態では、算出部５０は、０．０以上、１．０以下の範囲で指標値を算出する。
【００１９】
区間設定部５１は、観察者よって入力部１０またはＧＵＩ画面を通して入力された情報または予め記憶部３０に記憶された情報に基づいて、注目対象の臓器部位を含む区間である注目区間を設定する。例えば、観察者が、注目対象の臓器部位として特定の臓器部位を指定すると、区間設定部５１は、指定された臓器部位の始点部分から終点部分までを注目区間として設定する。
【００２０】
存否判定部５２は、体内画像ごとに各体内画像に撮像された臓器部位を特定する特定部５３と、体内画像ごとに特定部５３によって特定された臓器部位とその臓器部位を撮像した体内画像とを対応付ける対応付け部５４と、一連の体内画像群を撮像した際に同一の臓器部位に対応付けられた体内画像を撮像した時間を計測する計測部５５とを備える。本実施の形態では、存否判定部５２は、一連の体内画像群の中の注目区間および注目区間の上部および下部に位置する臓器部位の撮像時間に基づき、一連の体内画像群の中に注目区間全域、すなわち注目区間の始点部分から終点部分までを撮像した体内画像が存在するか否かを判定する。なお、計測部５５は、対応付け部５４によって同一の臓器部位に対応付けられた複数の体内画像のうち、最初の体内画像を撮像した時刻と最後の体内画像を撮像した時刻との差分をこの臓器部位の撮像時間とする。
【００２１】
関心領域設定部５６は、観察者によって入力部１０またはＧＵＩ画面を通して入力された情報または予め記憶部３０に記憶された情報に基づいて、関心領域を設定する。なお、本実施の形態では、関心領域を粘膜領域とし、関心領域以外の領域を内容物や便などとする。なお、各臓器部位に異常がある場合、粘膜表面に例えば出血やポリープなどの異常が見られるので、観察者にとって一連の体内画像に粘膜表面が撮像されているか否かは、診断を行う上で重要な情報となる。なお、本実施の形態では、異常粘膜および正常粘膜の両方を合わせた粘膜表面を関心領域とするが、異常粘膜のみを関心領域と設定することも可能である。
【００２２】
分割部５７は、各体内画像を画像部分に分割し、選択部５８は、各画像部分の中から関心領域を選択する。また、体内画像特定部５９は、関心領域として選択された画像部分を有する体内画像を関心領域が撮像された体内画像として特定する。
【００２３】
次に、図２を参照しつつ、画像処理装置１が行う画像処理の手順を説明する。図２に示すように、制御部４０は、画像取得部１１を介して一連の体内画像群を構成する体内画像を取得する（ステップＳ１００）。その後、算出部５０は、区間設定部５１を制御して注目区間を設定する（ステップＳ１１０）。また、算出部５０は、特定部５３を制御して各体内画像に撮像された臓器部位を特定する（ステップＳ１２０）。次いで、算出部５０は、存否判定部５２を制御して臓器特定結果をもとに一連の体内画像群の中に注目区間全域を撮像した体内画像が存在するか否かを判定させ、判定結果に応じて注目対象の臓器部位が撮像されている蓋然性を示す指標値を算出する（ステップＳ１３０）。
【００２４】
その後、算出部５０は、算出した指標値が所定の閾値以上か否かを判定する（ステップＳ１４０）。なお、この所定の閾値とは、一連の体内画像群の中に注目対象の臓器部位が撮像されている蓋然性が高いかか否かを判定する閾値である。指標値が閾値以上の場合（ステップＳ１４０：Ｙｅｓ）、算出部５０は、分割部５７、選択部５８および体内画像特定部５９を制御し、注目区間の関心領域を撮像した体内画像を特定する（ステップ１５０）。次いで、算出部５０は、注目区間を撮像した体内画像に関心領域が撮像された割合をもとに、注目区間の関心領域が撮像されている蓋然性を示す指標値を算出する（ステップＳ１６０）。その後、制御部４０は、一連の体内画像群に、注目区間が撮像されている蓋然性を示す指標値および注目区間の関心領域が撮像されている蓋然性を示す指標値を、指標値表示部２１に表示する（ステップＳ１７０）。一方、一連の体内画像群の中に注目区間が撮像されている蓋然性を示す指標値が閾値未満の場合（ステップＳ１４０：Ｎｏ）、制御部４０は、この指標値のみを表示する（ステップＳ１７０）。
【００２５】
次いで、制御部４０は、各指標値が、指標値ごとに予め設定された閾値未満か否かを判定する（ステップＳ１８０）。各指標値のうち、少なくとも１つが閾値未満の場合（ステップＳ１８０：Ｙｅｓ）、制御部４０は、閾値未満となった指標値に応じた警告を、警告通知部２２を用いて通知して画像処理を終了する（ステップＳ１９０）。なお、各指標値がいずれも閾値以上の場合、制御部４０は、そのまま画像処理を終了する（ステップＳ１８０：Ｎｏ）。
【００２６】
画像処理装置１は、ステップＳ１００〜Ｓ１９０の処理を行い、２つの指標値を算出し表示するとともに、各指標値に応じた警告を通知する。このため、観察者は、指標値および警告内容を確認し、カプセル型内視鏡が一連の体内画像群を撮像する際に検査不良を起こしたか否かを判断できるとともに、検査不良を起こしていた場合、どのような検査不良を起こしたかを推定できる。
【００２７】
なお、ステップ１２０において、特定部５３は、画像内に撮像されている臓器部位によって、ＤＣＴ符号化後の各体内画像のファイルサイズおよびファイルサイズの変化量が異なることを利用して、各体内画像に撮像されている臓器を判定する。
【００２８】
撮像されている臓器部位によって、ＤＣＴ符号化後の各体内画像のファイルサイズが異なるのは、各臓器部位の粘膜表面の形状が異なるためである。胃の粘膜表面は、絨毛を持つ小腸と比較して凹凸が少ない。このため、胃を撮像した体内画像は、小腸を撮像した体内画像に比べて、画像内において周辺画素間の相関が高い。また、画像を周波数空間に変換した場合、胃を撮像した体内画像の周波数成分は、低周波に偏っており、小腸を撮像した体内画像の周波数成分は、低周波から高周波にかけて分布している。したがって、図３に示すように、食道または胃を撮像した体内画像のＤＣＴ符号化後のファイルサイズは、小腸を撮像した体内画像のＤＣＴ符号化後のファイルサイズに比べて小さくなる。なお、大腸の粘膜表面は、小腸の粘膜表面に比べて凹凸が少ないため、図３に示すように、大腸を撮像した体内画像のＤＣＴ符号化後のファイルサイズは、小腸を撮像した体内画像のＤＣＴ符号化後のファイルサイズに比べて小さくなる。
【００２９】
また、撮像されている臓器部位によって、ＤＣＴ符号化後の各体内画像のファイルサイズの変化量が異なるのは、各臓器内でのカプセル型内視鏡の移動速度が異なるためである。例えば、大腸は、内容物が詰まっているためにカプセル型内視鏡が停滞してしまう。したがって、撮像された時系列順に体内画像を比較すると、画像間での変化が小さい。一方、小腸では、カプセル型内視鏡は大腸と比べてスムーズに移動するので、画像間での変化が大きい。したがって、図４に示すように、大腸を撮像した体内画像のＤＣＴ符号化後のファイルサイズの変化量は小さく、小腸を撮像した体内画像のＤＣＴ符号化後のファイルサイズの変化量は大きくなる。
【００３０】
そこで、まず、特定部５３は、ＤＣＴ符号化後のファイルサイズに基づいて、各体内画像に撮像されている臓器部位が、食道または胃であるか、小腸であるかを判定する。また、特定部５３は、撮像されている臓器部位が小腸であると判定された体内画像よりも時系列的に後で撮像された体内画像については、ＤＣＴ符号化後のファイルサイズの変化量に基づき、撮像されている臓器部位が小腸であるか大腸であるかを判定する。
【００３１】
ステップＳ１２０において、特定部５３が行う臓器特定処理手順を、図５を参照して説明する。まず、特定部５３は、ＤＣＴ符号化後の各体内画像のファイルサイズを算出する（ステップＳ１２１）。その後、特定部５３は、一連の体内画像群全体のファイルサイズの平均値を算出する（ステップＳ１２２）。また、特定部５３は、一連の体内画像群で時系列的に隣接する前後の体内画像のファイルサイズの変化量を算出する（ステップＳ１２３）。次いで、特定部５３は、一連の体内画像群全体のファイルサイズの変化量の平均値を算出する（ステップＳ１２４）。その後、特定部５３は、ファイルサイズおよびファイルサイズの全体平均、またはファイルサイズの変化量およびファイルサイズの変化量の全体平均をもとに、各体内画像に撮像された臓器部位を特定して、ステップＳ１２０へリターンする（ステップＳ１２５）。なお、体内画像記憶部３１に記憶された一連の体内画像群がＤＣＴ符号化されていない場合、制御部４０は、予め一連の体内画像群に対してＤＣＴ符号化処理を行っておく。
【００３２】
ステップＳ１２５で、特定部５３は、まず、ファイルサイズの全体平均ＦｓｉｚｅＡｖｅおよび予め設定された変数Ｍをもとに、下式（１）によって臓器判定基準となる閾値ＴＦｓｉｚｅを算出する。なお、変数Ｍは、被検者の年齢、既往歴などに応じて観察者が任意に変更可能な判定パラメータである。その後、特定部５３は、下式（２）に示すように、各体内画像のファイルサイズＦｓｉｚｅが閾値ＴＦｓｉｚｅより小さいか否かを判定する。
ＴＦｓｉｚｅ＝ＦｓｉｚｅＡｖｅ＋Ｍ                        ・・・（１）
Ｆｓｉｚｅ＜ＴＦｓｉｚｅ                                  ・・・（２）
【００３３】
特定部５３は、ファイルサイズＦｓｉｚｅが閾値ＴＦｓｉｚｅより小さい場合、体内画像に撮像されている臓器部位は食道または胃であると判定し、ファイルサイズＦｓｉｚｅが閾値ＴＦｓｉｚｅより大きい場合、体内画像に撮像されている臓器部位は小腸または大腸であると判定する。
【００３４】
また、特定部５３は、ファイルサイズの変化量の全体平均ＦｓｉｚｅＤｉｆｆＡｖｅおよび予め設定された変数Ｎをもとに、下式（３）によって、臓器判定基準となる閾値ＴＦｓｉｚｅＤｉｆｆを算出する。なお、変数Ｎは、被検者の年齢、既往歴などに応じて観察者が任意に変更可能な判定パラメータである。その後、特定部５３は、小腸が撮像されていると判定された体内画像よりも時系列的に後で撮像された体内画像について、下式（４）に示すように、各体内画像に対応付けられたファイルサイズＦｓｉｚｅＤｉｆｆが閾値ＴＦｓｉｚｅＤｉｆｆより小さいか否かを判定する。
ＴＦｓｉｚｅＤｉｆｆ＝ＦｓｉｚｅＤｉｆｆＡｖｅ＋Ｎ                ・・・（３）
ＦｓｉｚｅＤｉｆｆ＜ＴＦｓｉｚｅＤｉｆｆ                          ・・・（４）
【００３５】
特定部５３は、ファイルサイズの変化量ＦｓｉｚｅＤｉｆｆが閾値ＴＦｓｉｚｅＤｉｆｆより小さい場合、体内画像に撮像されている臓器部位は大腸であると判定し、ファイルサイズの変化量ＦｓｉｚｅＤｉｆｆが閾値ＴＦｓｉｚｅＤｉｆｆより大きい場合、体内画像に撮像されている臓器部位は小腸であると判定する。
【００３６】
なお、図３は、各体内画像が撮像された撮像時間に対するファイルサイズの変化の推移を示す図であるが、図中に示すファイルサイズは、時系列的に連続する所定枚数ごとに算出した平均ファイルサイズである。また、図４は、撮像時間に対するファイルサイズの変化量の変化の推移を示す図であるが、図中に示すファイルサイズの変化量は、時系列的に連続する所定枚数ごとに算出した平均ファイルサイズの変化量である。特定部５３は、式（２），（４）を用いる処理において、個々の体内画像のファイルサイズに替えて、図３，４に示すような時系列的に連続する所定枚数ごとに算出した平均ファイルサイズおよびその変化量を用い、所定枚数ごとに、体内画像に撮像されている臓器部位を判定してもよい。
【００３７】
また、特定部５３は、ステップＳ１２２の処理の直後、式（２）による判定を行い、小腸または大腸が撮像されていると判定された体内画像に対して、ステップ１２３以降の処理を行ってもよい。この場合、特定部５３は、一連の体内画像全体でのファイルサイズの変化量の平均値に替えて、小腸または大腸が撮像されていると判定された体内画像でのファイルサイズの変化量の平均値を用いて、臓器特定処理を行う。
【００３８】
次いで、ステップＳ１３０で、算出部５０および存否判定部５２が行う指標値算出処理の手順を、図６を参照しつつ説明する。まず、存否判定部５２は、注目区間に対応する臓器部位の撮像時間が所定の閾値時間以上か否かを判定する（ステップＳ１３１）。この撮像時間が閾値時間以上の場合（ステップＳ１３１：Ｙｅｓ）、存否判定部５２は、注目区間よりも上部の臓器部位の撮像時間が、所定の閾値範囲以内であるか否かを判定する（ステップＳ１３２）。この撮像時間が閾値範囲以内である場合（ステップＳ１３２：Ｙｅｓ）、存否判定部５２は、注目区間よりも下部の臓器部位の撮像時間が、所定の閾値範囲以内であるか否かを判定する（ステップＳ１３３）。この撮像時間も閾値範囲以内である場合（ステップＳ１３３：Ｙｅｓ）、算出部５０は、指標値を例えば１．０として、ステップＳ１３０へリターンする（ステップＳ１３４）。一方、注目区間に対応する臓器部位の撮像時間が閾値時間未満の場合（ステップＳ１３１：Ｎｏ）、注目区間よりも上部の臓器部位の撮像時間が閾値範囲外の場合（ステップＳ１３２：Ｎｏ）、または注目区間よりも下部の臓器部位の撮像時間が閾値範囲外の場合（ステップＳ１３３：Ｎｏ）、算出部５０は、指標値を０．０として、ステップＳ１３０へリターンする（ステップＳ１３５）。
【００３９】
ここで、注目区間に対応する臓器部位の撮像時間を判定する閾値時間とは、カプセル型内視鏡がその臓器部位を通過する場合に少なくとも要する時間であり、臓器部位ごとに予め設定される。また、注目区間よりも上部または下部の臓器部位の撮像時間を判定する閾値範囲とは、カプセル型内視鏡が各臓器部位を正常に通過したと判定できる時間範囲であり、臓器部位ごとに予め設定される。なお、注目区間を食道または大腸とした場合のように、上部または下部の臓器部位が存在しない場合、上部または下部の臓器部位を撮像した画像に替えて体外を撮像した画像が存在するか否かで判定する。
【００４０】
存否判定部５２は、ステップＳ１３１の処理で、カプセル型内視鏡が注目区間内で撮影を行ったか否かを判定している。さらに、存否判定部５２は、ステップＳ１３２〜Ｓ１３３で、カプセル型内視鏡が一連の体内画像群を撮像する際、注目区間よりも上部または下部の臓器部位内を正常に通過しつつ撮影を行ったか否かを判定している。カプセル型内視鏡が注目区間内で撮影を行っており、さらに注目区間の上部および下部の臓器部位内を正常に通過しつつ撮影を行ったと判定された場合、一連の体内画像群の中には注目区間の始点部分から終点部分までの全体が正常に撮影されていると推定できる。この場合、一連の体内画像群の中には注目区間全域を撮像した体内画像が存在することがわかるので、算出部５０は、注目対象の臓器部位が撮像されている蓋然性を示す指標値を１．０とする。
【００４１】
一方、注目区間内で撮影を行っていないと判定された場合、注目区間の上部または下部の臓器部位を正常に撮像していないと判定された場合、一連の体内画像群の中には、注目区間の始点部分から終点部分までのいずれかの位置が正常に撮像されていないと推定できる。この場合、一連の体内画像群の中には注目区間全域は撮像されていないことがわかるので、算出部５０は指標値を０．０とする。
【００４２】
次いで、ステップＳ１５０で、分割部５７、選択部５８および体内画像特定部５９が行う体内画像特定処理について図７を参照して説明する。分割部５７および選択部５８は、ＪＰＥＧなどによって符号化された画像が復号化される場合に８×８画素の画素ブロックごとに算出されるＤＣＴ係数を用いて、画像を分割し、分割された画像部分から関心領域を選択する。具体的には、図７に示すように、まず、算出部５０は、制御部４０が複号化した各体内画像の各画素ブロックのＤＣＴ係数を取得する（ステップＳ１５１）。次いで、分割部５７は、各画素ブロックのＤＣＴ係数をもとに、所定のカテゴリごとに各体内画像を分割する（ステップＳ１５２）。その後、選択部５８は、分割された画像部分から予め関心領域として設定されたカテゴリに属する画像部分を関心領域として選択する（ステップＳ１５３）。画像特定部５９は、選択部５８によって関心領域として選択された画像部分を有する体内画像を注目区間の関心領域が撮像された体内画像として特定し、ステップ１５０へリターンする（ステップＳ１５４）。
【００４３】
ここで、ＤＣＴ係数について説明する。ＪＰＥＧのＤＣＴ係数は、各画素ブロックに相当する画像部分を離散コサイン変換して得られる係数であり、各画素ブロックに相当する画像部分の周波数成分を示す係数である。また、図８に示すように、ＤＣＴ係数は、具体的には、８×８行列の量子化マトリクスの各要素である６４個のＤＣＴ係数の集合である。この６４個のＤＣＴ係数ＤＣＴ１〜ＤＣＴ６４のうち、ＤＣＴ１は、ＤＣ成分に相当し、ＤＣＴ２〜ＤＣＴ６４は、ＡＣ成分に相当する。さらに、ＤＣＴ２〜ＤＣＴ６４は、図８に示すように、それぞれ低周波成分から高周波成分の周波数情報を示している。なお、ＪＰＥＧでは、ＲＧＢ値を、輝度情報を示すＹ値および色情報を示すＵ値、Ｖ値に変換した後、Ｙ値、Ｕ値、Ｖ値ごとに離散コサイン変換を行うので、Ｙ値、Ｕ値、Ｖ値各々についてのＤＣＴ係数が算出される。すなわち、各画素ブロックは、３×６４＝１９２個のＤＣＴ係数を有する。
【００４４】
ところで、体内画像で、例えば出血領域は、周囲の粘膜表面とは色味が大きく異なる。また、例えば、絨毛が剥げて白く褪色している異常粘膜は、正常粘膜に比べて色味および粘膜の模様（テクスチャ）が大きく異なる。また、粘膜表面、気泡が発生している部分および便などの内容物の各々が撮像された画像部分は、それぞれ色味およびテクスチャが大きく異なる。そこで、分割部５７は、色味および表面の模様（テクスチャ）の情報を含むＤＣＴ係数を特徴量として用いることによって、便などが浮遊している内容物領域、気泡が発生している泡領域、異常粘膜領域および正常粘膜領域など領域ごとに各体内画像の画像部分を分割する。
【００４５】
図９は、ステップＳ１５２で、分割部５７が行う分割処理の手順を示す図である。図９に示すように、分割部５７は、各画素ブロックのＤＣＴ係数をもとに、各画像ブロックの多次元ＤＣＴ特徴量を算出する（ステップＳ５２１）。その後、分割部５８は、多次元ＤＣＴ特徴量をもとに、各画素ブロックを複数のクラスタに分類する（ステップＳ５２２）。次いで、分割部５７は、教師データを読み込む（ステップＳ５２３）。なお、教師データとは、すでにカテゴリごとに分類済みの多次元ＤＣＴ特徴量の辞書データであり、予め記憶部２０に記憶されている。その後、分割部５７は、教師データをもとに、各クラスタが属するカテゴリを判別し、各クラスタに分類された各画素ブロックのカテゴリを推定する（ステップＳ５２４）。その後、分割部５７は、各体内画像をカテゴリごとに画像部分に分割し、ステップＳ１５２へリターンする（ステップＳ５２５）。
【００４６】
ここで、多次元ＤＣＴ特徴量とは、ＤＣＴ１〜ＤＣＴ６４を要素とする特徴ベクトルであって、ＤＣＴ係数によって示される周波数情報を特徴軸とする特徴空間上に設けられる特徴ベクトルである。このため、多次元ＤＣＴ特徴量は、最大１９２次元の特徴量となる。
【００４７】
なお、ステップＳ５２２で、分割部５７は、階層的クラスタリングおよびｋ−ｍｅａｎｓ法などの公知のクラスタリング処理手法を用いて、各画素ブロックの多次元ＤＣＴ特徴量を複数のクラスタに分類する。なお、本実施の形態では、クラスタリング手法について特に限定しない。
【００４８】
また、ステップＳ５２４で、分割部５７は、例えば特徴空間内でのクラスタ間の距離をもとに、各クラスタが属するカテゴリを決定する。例えば、分割部５７は、クラスタリング処理後の各クラスタと教師データ中の各クラスタとのクラスタ間距離を算出し、クラスタ間距離が最小となる教師データ中のクラスタが属するカテゴリを、クラスタリング処理後のクラスタが属するカテゴリであると判別する。
【００４９】
次いで、ステップＳ１６０で、算出部５０が行う指標値算出処理について説明する。ステップＳ１６０において、算出部５０は、画像全体に対する注目区間の関心領域の面積比をもとに、注目区間の関心領域が撮像されている蓋然性を示す指標値を算出する。図１０に示すように、算出部５０は、注目区間を撮像した各体内画像について、画像全体（全画素数）に対する関心領域（関心領域の画素数）の面積比を算出する（ステップＳ１６１）。その後、算出部５０は、関心領域が撮像された割合として関心領域の面積比の平均値を算出し、この平均値を指標値としてステップＳ１６０へリターンする（ステップＳ１６２）。なお、算出部５０は、関心領域の面積比に替えて、または関心領域の面積比とともに、関心領域以外の面積比、例えば、画像全体に対する泡領域および内容物領域の面積比を算出してこの面積比の平均値を指標値として算出してもよい。
【００５０】
また、ステップＳ１９０で、制御部４０が行う警告内容としては、例えば、注目区間を撮像した体内画像が存在しない旨、関心領域が撮像されている割合が低い旨、または関心領域以外の領域が撮像されている割合が多い旨などがあげられる。
【００５１】
本発明の実施の形態にかかる画像処理装置１は、一連の体内画像群の指標値を算出して表示するので、観察者は、一連の体内画像を観察する前に、一連の体内画像群の撮像状況を把握できる。このため、本発明の実施形態によれば、カプセル型内視鏡を用いて体内を観察する場合に観察者にかかる負担を軽減することができる。
【００５２】
なお、本実施の形態では、注目区間を撮像した体内画像において関心領域が撮像されている割合を指標値として算出したが、一連の体内画像群を構成する全体内画像において、関心領域および／または関心領域以外の領域が撮像されている割合を指標値として算出してもよい。例えば、臓器部位を問わず、一連の体内画像群に撮像された粘膜領域の面積比の平均値を指標値として算出してもよい。
【００５３】
ところで、図１１は、出力部２０に表示される表示画面の一例を示す図である。表示画面６０には、体内画像６１、再生ボタン６２、逆再生ボタン６３、位置表示６４、指標値表示６５，６６および警告表示６９が表示されている。
【００５４】
体内画像６１は、観察者による再生ボタン６２または逆再生ボタン６３の選択に応じて、撮像の時系列順または時系列の逆順に順次更新されていく。位置表示６４は、体内画像６１が一連の体内画像群のうち時系列順でどの程度に位置するかを表示している。
【００５５】
指標値表示６５は、一連の体内画像群の中に注目対象の臓器部位が撮像されている蓋然性を示す指標値を表示する。図１１に示す場合、注目対象の臓器部位として、複数の臓器部位、例えば、胃、小腸および大腸が設定されており、指標値表示６５は、指標値が１．０の臓器部位を示す文字部分を点灯させ、指標値が０．０の臓器部位を示す文字部分を消灯させている。図１１に示す場合、胃および小腸の文字部分は点灯しており、注目対象の臓器部位が胃および小腸である指標値は１．０であることがわかる。一方、大腸の文字部分は消灯しており、注目対象の臓器部位が大腸である指標値は０．０であることがわかる。
【００５６】
指標値表示６６は、関心領域である粘膜領域が撮像されている蓋然性を示す指標値を表示する。特に、指標値表示６７は、一連の体内画像群の中に粘膜領域が撮像されている割合を示す指標値を表示し、指標値表示６８は、注目対象の臓器部位、図１１に示す場合は小腸が撮像されている体内画像の中に粘膜領域が撮像されている割合を示す指標値を表示する。
【００５７】
また、警告表示６９は、指標値に基づいた警告を表示する。図１１に示す場合、大腸が撮像されている蓋然性を示す指標値が閾値以下であり、警告表示６９は、大腸が正常に撮像されていない可能性がある旨を表示している。
【００５８】
表示画面６０によれば、観察者は、一連の体内画像群の中に注目対象の体内領域が撮像されている蓋然性を示す指標値を確認できるので、一連の体内画像群の撮像状況を把握することができる。
【００５９】
（変形例１）
上述の実施の形態では、注目区間に対応する臓器部位、注目区間の上部の臓器部位または下部の臓器部位が撮像されているかを各々判定した結果を総括し、一連の体内画像群の中に注目対象の臓器部位が撮像されている蓋然性を示す指標値を算出したが、本変形例１では、各々の判定結果に応じて複数の指標値を算出し、一連の体内画像群の中に注目対象の臓器部位が撮像されている蓋然性を示す。
【００６０】
図１２は、変形例１にかかる場合、算出部５０および存否判定部５２が行う指標値算出処理の手順を示すフローチャートである。図１２に示すように、まず、存否判定部５２は、注目区間に対応する臓器部位の撮像時間が所定の閾値時間以上か否かを判定する（ステップＳ２３１）。この撮像時間が閾値時間以上の場合（ステップＳ２３１：Ｙｅｓ）、算出部５０は、注目区間内を撮像した体内画像の存否を示す指標値を１．０とする（ステップＳ２３２）。一方、この撮像時間が閾値時間未満の場合（ステップＳ２３１：Ｎｏ）、算出部５０は、注目区間内を撮像した体内画像の存否を示す指標値を０．０とする（ステップＳ２３３）。
【００６１】
その後、存否判定部５２は、注目区間よりも上部の臓器部位の撮像時間が、所定の閾値範囲以内であるか否かを判定する（ステップＳ２３４）。この撮像時間が閾値範囲以内である場合（ステップＳ２３４：Ｙｅｓ）、算出部５０は、注目区間の始点部分から撮像されたか否かを示す指標値を１．０とする（ステップＳ２３５）。一方、この撮像時間が閾値時間範囲外である場合（ステップＳ２３４：Ｎｏ）、算出部５０は、注目区間の始点部分から撮像されたか否かを示す指標値を０．０とする（ステップＳ２３６）。
【００６２】
さらに、存否判定部５２は、注目区間よりも下部の臓器部位の撮像時間が、所定の閾値範囲以内であるか否かを判定する（ステップＳ２３７）。この撮像時間が閾値範囲以内である場合（ステップＳ２３７：Ｙｅｓ）、算出部５０は、注目区間の終点部分まで撮像されたか否かを示す指標値を１．０とする（ステップＳ２３８）。一方、この撮像時間が閾値時間範囲外である場合（ステップＳ２３７：Ｎｏ）、算出部５０は、注目区間の終点部分まで撮像されたか否かを示す指標値を０．０とし、ステップＳ１３０へリターンする（ステップＳ２３９）。
【００６３】
本変形例１にかかる画像処理装置は、一連の体内画像群の中に注目対象の臓器部位が撮像されている蓋然性を示す指標値として複数の指標値を算出して表示する。このため、本変形例１によれば、観察者は、一連の体内画像群を観察する前に、注目対象の臓器部位の撮像状況を詳細に把握できるので、カプセル型内視鏡を用いて体内を観察する場合に観察者にかかる負担を軽減することができる。
【００６４】
（変形例２）
また、上述の実施の形態では、注目区間内、注目区間の上部の臓器部位または下部の臓器部位が撮像されているかを各々判定した結果を参照し、一連の体内画像群の中に注目対象の臓器部位が撮像されている蓋然性を示す指標値が０．０か１．０を算出したが、本変形例２では、各々の判定結果に応じた数値を合算して一連の体内画像群の中に注目対象の臓器部位が撮像されている蓋然性を示す指標値を算出する。
【００６５】
図１３は、変形例２にかかる場合、算出部５０および存否判定部５２が行う指標値算出処理の手順を示すフローチャートである。図１３に示すように、まず、存否判定部５２は、注目区間に対応する臓器部位の撮像時間が所定の閾値時間以上か否かを判定する（ステップＳ３３１）。この撮像時間が閾値時間以上の場合（ステップＳ３３１：Ｙｅｓ）、算出部５０は、指標値として例えば０．６を加算する（ステップＳ３３２）。一方、この撮像時間が閾値時間未満の場合（ステップＳ３３１：Ｎｏ）、算出部５０は、指標値への加算は行わない。
【００６６】
その後、存否判定部５２は、注目区間よりも上部の臓器部位の撮像時間が、所定の閾値範囲以内であるか否かを判定する（ステップＳ３３３）。この撮像時間が閾値範囲以内である場合（ステップＳ３３３：Ｙｅｓ）、算出部５０は、指標値として０．２を加算する（ステップＳ３３４）。一方、この撮像時間が閾値時間範囲外である場合（ステップＳ３３３：Ｎｏ）、算出部５０は、指標値への加算は行わない。
【００６７】
さらに、存否判定部５２は、注目区間よりも下部の臓器部位の撮像時間が、所定の閾値範囲以内であるか否かを判定する（ステップＳ３３５）。この撮像時間が閾値範囲以内である場合（ステップＳ３３５：Ｙｅｓ）、算出部５０は、指標値として例えば０．２を加算する（ステップＳ３３６）。一方、この撮像時間が閾値時間範囲外である場合（ステップＳ３３５：Ｎｏ）、算出部５０は、指標値への加算は行わない。その後、算出部５０は、ステップＳ３３１〜Ｓ３３６で加算した数値を合算し、一連の体内画像群に注目対象の臓器部位が撮像されている蓋然性を示す指標値を算出し、ステップＳ１３０へリターンする（ステップＳ３３７）。
【００６８】
変形例２にかかる画像処理装置は、実施の形態と比較して、一連の体内画像群内に注目対象の臓器部位が撮像されている蓋然性を示す指標値として、より撮像状況を反映した数値を算出する。したがって、本変形例２によれば、観察者は、一連の体内画像群を観察する前に、注目対象の臓器部位の撮像状況を把握できるので、カプセル型内視鏡を用いて体内を観察する場合に観察者にかかる負担を軽減することができる。
【００６９】
（変形例３）
ところで、上述の実施の形態では、関心領域が撮像されている蓋然性を示す指標として関心領域の面積比の平均値を算出したが、本変形例３では、関心領域が撮像されている蓋然性を示す指標値として、一連の体内画像群の全体または注目区間を撮像した体内画像の枚数に対する、関心領域の面積比が閾値以上の体内画像の枚数の比を算出する。
【００７０】
例えば、図１４に示すように、算出部５０は、注目区間を撮像した体内画像について、画像全体（全画素数）に対する関心領域（関心領域の画素数）の面積比を算出する（ステップＳ２６１）。その後、算出部５０は、関心領域が撮像された割合としてとして注目区間全域の画像枚数に対する、関心領域の面積比が閾値以上の画像枚数の比を算出し、この画像枚数の比を関心領域が撮像されている蓋然性を示す指標値とし、ステップＳ１６０へリターンする（ステップＳ２６２）。
【００７１】
なお、算出部５０は、関心領域が撮像されている蓋然性を示す指標値として、一連の体内画像群の全体の画像枚数に対する、関心領域の面積比が閾値以上の画像枚数の比を算出してもよい。また、算出部５０は、指標値として、関心領域の面積比の平均値および関心領域の面積比が閾値以上となる画像の枚数比の両方を算出してもよい。
【００７２】
変形例３にかかる画像処理装置によれば、観察者は、一連の体内画像を観察する前に、関心領域が撮像された体内画像が、一連の体内画像群または注目区間を撮像した体内画像の中にどの程度含まれているかを把握できるので、カプセル型内視鏡を用いて体内を観察する場合に観察者にかかる負担を軽減することができる。
【００７３】
（変形例４）
また、上述の実施の形態では、臓器部位である体内領域を写した体内画像が存在するか否かと、粘膜表面である体内領域が存在する割合とを総括して最終的な指標値を算出したが、変形例として、臓器部位である体内領域を写した体内画像が存在するか否か、あるいは、粘膜表面である体内領域が存在する割合のいずれかに応じて、最終的な指標値を算出してもよい。
【００７４】
ところで、上述の実施の形態では、特定部５３は、体内画像のＤＣＴ符号化後のファイルサイズおよびファイルサイズの変化量を用いて、各体内画像に撮像された臓器部位を判定したが、体内画像を周波数空間に変換した場合の周波数にかかる情報を用いて、臓器判定処理を行うことも可能である。体内画像を周波数空間に変換した場合、周波数成分の分布は、画像内に撮像されている臓器部位によって異なるためである。周波数にかかる情報として、例えば、フーリエ変換によって算出されるパワースペクトル、ＤＣＴ符号化後の復号化時に算出されるＤＣＴ係数などがあげられる。ＤＣＴ係数は、体内画像の復号化処理で算出されるので、臓器判定処理自体の計算処理量は少なく、迅速に臓器判定結果を得ることができる。以下、ＤＣＴ係数を用いた臓器判定処理について説明する。
【００７５】
図１５に示すように、ステップＳ１２０の処理において、特定部５３は、まず、ＤＣＴ係数をもとに、各体内画像の特徴ベクトルを算出する（ステップＳ２２１）。次いで、特定部５３は、基準データを読み込む（ステップＳ２２２）。その後、特定部５３は、特徴ベクトルおよび基準データをもとに、各体内画像に撮像されている臓器部位を判定し、ステップＳ１２０へリターンする（ステップＳ２２３）。
【００７６】
ここで、特徴ベクトルとは、体内画像ごとに算出したＤＣＴ係数の平均値に基づいた特徴量を要素とするベクトルである。ＤＣＴ係数の平均値とは、体内画像ごとに、画像上の全画素ブロックのＤＣＴ係数を用いて、ＤＣＴ１〜ＤＣＴ６４の各々について算出した平均ＤＣＴ１〜平均ＤＣＴ６４の集合である。特徴ベクトルは、Ｙ値、Ｕ値、Ｖ値各々についてのＤＣＴ係数をもとに算出され、最大で１９２次元のベクトルとなる。
【００７７】
なお、本実施の形態では、各体内画像の特徴ベクトルとして、３次元の特徴ベクトルを例に説明する。本実施の形態にかかる３次元の特徴ベクトルは、Ｙ値についてのＤＣＴ係数をもとに算出した特徴量Ａ，Ｂ，Ｃをベクトルの要素とする。ここで、特徴量Ａとは、各体内画像のＹ値についての平均ＤＣＴ２〜平均ＤＣＴ６４のうち、低周波成分を示す平均ＤＣＴ係数を複数選択して、それらを平均して算出した代表ＤＣＴ係数である。また、特徴量Ｂとは、各体内画像のＹ値についての平均ＤＣＴ２〜平均ＤＣＴ６４のうち、高周波成分を示す平均ＤＣＴ係数を複数選択して、それらを平均して算出した代表ＤＣＴ係数である。特徴量Ｃとは、各体内画像のＹ値についてのＤＣ成分の平均値である平均ＤＣＴ１である。
【００７８】
また、図１６は、基準データの一例を示す図である。基準データとは、撮像されている臓器部位ごとに、体内画像の特徴ベクトルを予めクラス分けした辞書データであり、予め記憶部３０に記憶されている。図１６に示すように、胃を撮像した画像では、小腸または大腸を撮像した画像に比べて、低周波成分を示す特徴量Ａが大きくなっている。一方、小腸または大腸を撮像した画像では、胃を撮像した画像に比べて、高周波成分を示す特徴量Ｂが大きくなっている。したがって、図１６に示すように、撮像された臓器部位ごとに特徴空間内で特徴ベクトルをクラス分けできる。この性質を利用し、特定部５３は、各体内画像の特徴ベクトルおよび基準データをもとに、ｋＮＮ法および部分空間法などの公知の識別方法によって、各体内画像に撮像された臓器部位を判定する。
【００７９】
ここまで、本発明を実施する最良の形態を実施の形態および変形例１〜４として説明したが、これらに限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲であれば、主々の変形が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】本発明の実施形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す画像処理装置が行う画像処理手順を示すフローチャートである。
【図３】撮像時間に対するファイルサイズの変化の推移を示す図である。
【図４】撮像時間に対するファイルサイズの変化量の変化の推移を示す図である。
【図５】各体内画像のファイルサイズおよびその変化量をもとに、各体内画像に撮像されている臓器部位を特定する処理の手順を示すフローチャートである。
【図６】注目対象の臓器部位が撮像されている蓋然性を示す指標値の算出処理の手順を示すフローチャートである。
【図７】注目区間の関心領域を撮像した体内画像を特定する処理の手順を示すフローチャートである。
【図８】８×８画素ブロックのＤＣＴ係数を示す図である。
【図９】各体内画像を画像部分に分割する手順を示すフローチャートである。
【図１０】注目区間の関心領域が撮像されている蓋然性を示す指標値を算出する手順を示すフローチャートである。
【図１１】図１に示す出力部に表示される表示画面の一例を示す図である。
【図１２】実施の形態の変形例１にかかる画像処理装置の指標値の算出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１３】実施の形態の変形例２にかかる画像処理装置の指標値の算出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１４】実施の形態の変形例３にかかる画像処理装置の指標値の算出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１５】ＤＣＴ係数をもとに、体内画像に撮像されている臓器部位を判定する処理の手順を示すフローチャートである。
【図１６】基準データの一例を示す図である。
【符号の説明】
【００８１】
１  画像処理装置
１０  入力部
１１  画像取得部
２０  出力部
２１  指標値表示部
２２  警告通知部
３０  記憶部
３１  体内画像記憶部
４０  制御部
５０  算出部
５１  区間設定部
５２  存否判定部
５３  特定部
５４  対応付け部
５５  計測部
５６  関心領域設定部
５７  分割部
５８  選択部
５９  体内画像特定部
６０  表示画面
６１  体内画像
６２  再生ボタン
６３  逆再生ボタン
６４  位置表示
６５，６６，６７，６８  指標値表示
６９  警告表示
【図１】
2009142552.tif 000003
【図２】
2009142552.tif 000004
【図３】
2009142552.tif 000005
【図４】
2009142552.tif 000006
【図５】
2009142552.tif 000007
【図６】
2009142552.tif 000008
【図７】
2009142552.tif 000009
【図８】
2009142552.tif 000010
【図９】
2009142552.tif 000011
【図１０】
2009142552.tif 000012
【図１１】
2009142552.tif 000013
【図１２】
2009142552.tif 000014
【図１３】
2009142552.tif 000015
【図１４】
2009142552.tif 000016
【図１５】
2009142552.tif 000017
【図１６】
2009142552.tif 000018