專利名稱：醫(yī)療用圖像處理裝置和醫(yī)療用圖像處理方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及醫(yī)療用圖像處理裝置和醫(yī)療用圖像處理方法，特別是涉 及根據(jù)活體組織的像的二維圖像估計(jì)該活體組織的三維模型的醫(yī)療用圖 像處理裝置和醫(yī)療用圖像處理方法。
背景技術(shù)：
以往，在醫(yī)療領(lǐng)域中，廣泛進(jìn)行使用X線診斷裝置、CT、 MRI、超 聲波觀測裝置以及內(nèi)窺鏡裝置等圖像攝像設(shè)備的觀察。這種圖像攝像設(shè) 備中的內(nèi)窺鏡裝置例如具有以下的作用和結(jié)構(gòu)，即具有可插入到體腔 內(nèi)的插入部，使用固體攝像元件等攝像單元拍攝由配置在該插入部的前 端部的物鏡光學(xué)系統(tǒng)所成像的體腔內(nèi)的像并作為攝像信號(hào)來輸出，根據(jù) 該攝像信號(hào)在監(jiān)視器等顯示單元上顯示體腔內(nèi)的像的圖像。然后，用戶 根據(jù)顯示在監(jiān)視器等顯示單元上的體腔內(nèi)的像的圖像進(jìn)行例如體腔內(nèi)的 臟器等的觀察。
并且，內(nèi)窺鏡裝置可直接拍攝消化道粘膜的像。因此，用戶可綜合 地觀察例如粘膜的色調(diào)、病變的形狀和粘膜表面的細(xì)微結(jié)構(gòu)等。
而且，內(nèi)窺鏡裝置中，作為能對(duì)存在具有局部隆起形狀病變的規(guī)定 圖像進(jìn)行檢測的圖像處理方法，例如通過使用日本特開2005 — 192880號(hào) 公報(bào)(現(xiàn)有文獻(xiàn)l)等所記載的圖像處理方法，還能檢測包含有息肉等病 變部位的圖像。
該現(xiàn)有文獻(xiàn)1所記載的圖像處理方法可提取所輸入的圖像具有的輪 廓，并可根據(jù)該輪廓的形狀檢測該圖像中具有局部隆起形狀的病變。
并且，以往在大腸息肉檢測處理中，根據(jù)二維圖像估計(jì)三維數(shù)據(jù)， 使用三維特征量(形狀指標(biāo)(Shape Index) /曲率(Curvedness))來檢測 大腸息肉(現(xiàn)有文獻(xiàn)2:日本電子情報(bào)通信學(xué)會(huì)、信學(xué)技報(bào)(MI2003 — 102)，形狀情報(bào)(二基^< 3次元腹部CT像力、g(T)大腸tKu — :/自動(dòng)検出手法(二関"t石検討木村、林、北坂、森、末長pp.29 34, 2004)。該三維特征量通過根據(jù)三維數(shù)據(jù)計(jì)算參考點(diǎn)的偏微分系數(shù)并使用偏微分系數(shù)進(jìn)行計(jì)算來實(shí)現(xiàn)。然后，在大腸息肉檢測處理中，通過對(duì)三維特征量進(jìn)行閾值處理來檢測息肉候選。
然而，由于以往用作三維數(shù)據(jù)估計(jì)方法的"從明暗恢復(fù)形狀(ShapeFrom Shading)"法受到由對(duì)象的反射/散射特性和針對(duì)對(duì)象的二次光引起的影響，因而以往的大腸息肉檢測處理具有檢測精度下降和產(chǎn)生誤檢測的問題。
并且，該"從明暗恢復(fù)形狀"法根據(jù)圖像而產(chǎn)生三維數(shù)據(jù)密度的疏密。三維特征量的標(biāo)準(zhǔn)誤差(表示樣品值相對(duì)于平均值在何種程度的范圍內(nèi)分布的統(tǒng)計(jì)指標(biāo))受到三維數(shù)據(jù)密度的疏密的影響。由于該標(biāo)準(zhǔn)誤差，以往的大腸息肉檢測處理具有檢測精度下降和產(chǎn)生誤檢測的問題。

發(fā)明內(nèi)容
鑒于上述情況，本發(fā)明的目的是提供一種醫(yī)療用圖像處理裝置和醫(yī)療用圖像處理方法，其能執(zhí)行與對(duì)象的二維圖像的觀察狀態(tài)恰當(dāng)?shù)剡m應(yīng)的處理，與以往相比能提高在檢測具有局部隆起形狀的病變的情況下的檢測精度。
本發(fā)明的一方式的醫(yī)療用圖像處理裝置構(gòu)成為具有三維模型估計(jì)單元，其根據(jù)從醫(yī)療用攝像裝置輸入的體腔內(nèi)的活體
組織的像的二維圖像，估計(jì)所述活體組織的三維模型；
檢測對(duì)象區(qū)域設(shè)定單元，其在所述三維模型中設(shè)定具有隆起形狀的
病變的檢測對(duì)象區(qū)域；
閾值決定單元，其決定在形狀特征量的計(jì)算中使用的閾值，所述形
狀特征量表示所述檢測對(duì)象區(qū)域內(nèi)所包含的各數(shù)據(jù)點(diǎn)上的形狀的狀態(tài)；形狀特征量計(jì)算單元，其根據(jù)所述閾值計(jì)算所述形狀特征量；以及三維形狀檢測單元，其根據(jù)所述形狀特征量，檢測存在于所述檢測
對(duì)象區(qū)域內(nèi)的局部隆起形狀的病變區(qū)域。
5并且，本發(fā)明的一方式的醫(yī)療用圖像處理方法構(gòu)成為具有三維模型估計(jì)步驟，其根據(jù)從醫(yī)療用攝像裝置輸入的體腔內(nèi)的活體組織的像的二維圖像，估計(jì)所述活體組織的三維模型；
檢測對(duì)象區(qū)域設(shè)定步驟，其在所述三維模型中設(shè)定具有隆起形狀的
病變的檢測對(duì)象區(qū)域；
闊值決定步驟，其決定在形狀特征量的計(jì)算中使用的閾值，所述形
狀特征量表示所述檢測對(duì)象區(qū)域內(nèi)所包含的各數(shù)據(jù)點(diǎn)上的形狀的狀態(tài)；形狀特征量計(jì)算步驟，其根據(jù)所述閾值計(jì)算所述形狀特征量；以及三維形狀檢測步驟，其根據(jù)所述形狀特征量，檢測存在于所述檢測
對(duì)象區(qū)域內(nèi)的局部隆起形狀的病變區(qū)域。


圖1是示出本發(fā)明實(shí)施例1的醫(yī)療用圖像處理裝置所使用的內(nèi)窺鏡
系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)的一例的圖。
圖2是示出圖1的CPU的功能結(jié)構(gòu)的功能框圖。
圖3是示出圖2的CPU的處理流程的流程圖。
圖4是示出圖3的閾值T1、 T2的決定處理流程的流程圖。
圖5是示出在圖4的處理中使用的"Z坐標(biāo)一閾值Tl、 T2"閾值表數(shù)
據(jù)的圖。
圖6是說明圖4的處理的圖。
圖7是示出本發(fā)明實(shí)施例2的閾值T1、T2的決定處理流程的流程圖。圖8是示出在圖7的處理中使用的"夾角-乘法值"閾值表數(shù)據(jù)的圖。圖9是說明圖7的處理的第1圖。圖10是說明圖7的處理的第2圖。圖11是說明圖7的處理的第3圖。
圖12是說明本發(fā)明實(shí)施例3的局部偏微分系數(shù)的計(jì)算處理的圖。圖13是示出圖12的局部偏微分系數(shù)的計(jì)算處理流程的流程圖。圖14是示出圖13的處理后級(jí)的閾值T1、T2的決定處理流程的流程圖15是示出在圖13的處理中使用的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量Mi與閾值Tl、 T2之間的對(duì)應(yīng)的閾值表的圖。
圖16是示出圖12的局部偏微分系數(shù)的計(jì)算處理的變形例的流程的流程圖。
具體實(shí)施例方式
以下，參照附圖描述本發(fā)明的實(shí)施例。(實(shí)施例1)
圖1至圖6涉及本發(fā)明的實(shí)施例1，圖1是示出醫(yī)療用圖像處理裝置所使用的內(nèi)窺鏡系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)的一例的圖，圖2是示出圖1的CPU的功能結(jié)構(gòu)的功能框圖，圖3是示出圖2的CPU的處理流程的流程圖，圖4是示出圖3的閾值T1、 T2的決定處理流程的流程圖，圖5是示出在圖4的處理中使用的"Z坐標(biāo)一閾值T1、 T2"閾值表數(shù)據(jù)的圖，圖6是說明圖4的處理的圖。
如圖1所示，本實(shí)施例的內(nèi)窺鏡系統(tǒng)1的要部構(gòu)成為具有醫(yī)療用觀察裝置2，醫(yī)療用圖像處理裝置3，以及監(jiān)視器4。
^f述醫(yī)療用觀察裝置2是拍攝被攝體并輸出該被攝體的像的二維圖像的觀察裝置。并且，醫(yī)療用圖像處理裝置3由個(gè)人計(jì)算機(jī)等構(gòu)成，是對(duì)從醫(yī)療用觀察裝置2輸出的二維圖像的映像信號(hào)進(jìn)行圖像處理、并將進(jìn)行了該圖像處理后的映像信號(hào)作為圖像信號(hào)來輸出的圖像處理裝置。而且，監(jiān)視器4是顯示基于從醫(yī)療用圖像處理裝置3輸出的圖像信號(hào)的圖像的顯示裝置。
所述內(nèi)窺鏡觀察裝置2的要部構(gòu)成為具有內(nèi)窺鏡6，光源裝置7，相機(jī)控制單元(以下簡記為CCU) 8,以及監(jiān)視器9。
所述內(nèi)窺鏡6被插入到被檢體的體腔內(nèi)，并且拍攝該體腔內(nèi)存在的活體組織等被攝體并作為攝像信號(hào)來輸出。所述光源裝置7提供用于對(duì)由內(nèi)窺鏡6拍攝的被攝體進(jìn)行照明的照明光。所述CCU 8進(jìn)行對(duì)內(nèi)窺鏡6的各種控制，并且對(duì)從內(nèi)窺鏡6輸出的攝像信號(hào)進(jìn)行信號(hào)處理，作為二維圖像的映像信號(hào)進(jìn)行輸出。所述監(jiān)視器9根據(jù)從CCU 8輸出的二維圖
7像的映像信號(hào)，對(duì)由內(nèi)窺鏡6所拍攝的被攝體的像進(jìn)行圖像顯示。
所述內(nèi)窺鏡6構(gòu)成為具有插入到體腔內(nèi)的插入部11，以及設(shè)置在 插入部11的基端側(cè)的操作部12。并且，在從插入部11內(nèi)的基端側(cè)到插
入部11內(nèi)的前端側(cè)的前端部14這部分上，插通有用于傳送從光源裝置7 提供的照明光的光導(dǎo)管(lightguide) 13。
所述光導(dǎo)管13的前端側(cè)配置在內(nèi)窺鏡6的前端部14，并且后端側(cè) 與所述光源裝置7連接。
由于光導(dǎo)管13具有這種結(jié)構(gòu)，因而從光源裝置7提供的照明光在通 過光導(dǎo)管13傳送后，從設(shè)在插入部11的前端部14的前端面上的未作圖 示的照明窗射出。然后，通過照明光從未作圖示的照明窗射出，從而對(duì) 作為被攝體的活體組織等進(jìn)行照明。
在內(nèi)窺鏡6的前端部14設(shè)有攝像部17,該攝像部17具有安裝在 與未作圖示的照明窗鄰接的未作圖示的觀察窗上的物鏡光學(xué)系統(tǒng)15，以 及配置在該物鏡光學(xué)系統(tǒng)15的成像位置上的由例如CCD (電荷耦合元 件)等構(gòu)成的攝像元件16。根據(jù)這種結(jié)構(gòu)，由物鏡光學(xué)系統(tǒng)15所成像的 被攝體的像在由攝像元件16拍攝后，作為攝像信號(hào)被輸出。另外，攝像 元件16不限于CCD，也可以由C一MOS傳感器構(gòu)成。
所述攝像元件16經(jīng)由信號(hào)線與CCU8連接。然后，攝像元件16根 據(jù)從CCU 8輸出的驅(qū)動(dòng)信號(hào)進(jìn)行驅(qū)動(dòng)，并向CCU 8輸出與所拍攝的被攝 體的像對(duì)應(yīng)的攝像信號(hào)。
并且，輸入到CCU 8的攝像信號(hào)在設(shè)于CCU 8的內(nèi)部的未作圖示的 信號(hào)處理電路中進(jìn)行信號(hào)處理，從而轉(zhuǎn)換成二維圖像的映像信號(hào)來輸出。 從CCU 8輸出的二維圖像的映像信號(hào)被輸出到監(jiān)視器9和醫(yī)療用圖像處 理裝置3。由此，監(jiān)視器9將基于從CCU 8所輸出的映像信號(hào)的被攝體 的像作為二維圖像進(jìn)行顯示。
醫(yī)療用圖像處理裝置3構(gòu)成為具有圖像輸入部21，其對(duì)從醫(yī)療用 觀察裝置2輸出的二維圖像的映像信號(hào)進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換并進(jìn)行輸出；作為 中央運(yùn)算處理裝置的CPU 22，其對(duì)從圖像輸入部21輸出的映像信號(hào)進(jìn) 行圖像處理；處理程序存儲(chǔ)部23，其被寫入了與該圖像處理相關(guān)的處理200780026931.7
程序；圖像存儲(chǔ)部24，其存儲(chǔ)從圖像輸入部21輸出的映像信號(hào)等；以及 分析信息存儲(chǔ)部25，其存儲(chǔ)由CPU22進(jìn)行的圖像處理中的運(yùn)算結(jié)果等。
并且，醫(yī)療用圖像處理裝置3具有存儲(chǔ)裝置接口 (I/F) 26;作為
存儲(chǔ)裝置的硬盤27，其經(jīng)由存儲(chǔ)裝置接口 26存儲(chǔ)作為CPU22的圖像處 理結(jié)果的圖像數(shù)據(jù)、CPU22在圖像處理中使用的各種數(shù)據(jù)等；顯示處理 部28，其根據(jù)作為CPU 22的圖像處理結(jié)果的圖像數(shù)據(jù)，進(jìn)行用于將該 圖像數(shù)據(jù)顯示在監(jiān)視器4上的顯示處理，并將進(jìn)行了該顯示處理后的圖 像數(shù)據(jù)作為圖像信號(hào)進(jìn)行輸出；以及輸入操作部29，其由鍵盤或鼠標(biāo)等 指向器件等構(gòu)成，可由用戶輸入在CPU 22進(jìn)行的圖像處理中的參數(shù)和對(duì) 醫(yī)療用圖像處理裝置3的操作指示。然后，監(jiān)視器4顯示基于從顯示處 理部28所輸出的圖像信號(hào)的圖像。
另外，醫(yī)療用圖像處理裝置3的圖像輸入部21、 CPU22、處理程序 存儲(chǔ)部23、圖像存儲(chǔ)部24、分析信息存儲(chǔ)部25、存儲(chǔ)裝置接口26、顯 示處理部28以及輸入操作部29分別經(jīng)由數(shù)據(jù)總線30相互連接。
如圖2所示，CPU22由以下各功能部構(gòu)成作為三維模型估計(jì)單元 的三維模型估計(jì)部22a，作為檢測對(duì)象區(qū)域設(shè)定單元的檢測對(duì)象區(qū)域設(shè)定 部22b，作為形狀特征量計(jì)算單元的形狀特征量計(jì)算部22c，作為三維形 狀檢測單元的三維形狀檢測部22d，作為閾值決定單元的閾值決定部22e， 以及息肉決定部22f。
另外，在本實(shí)施例中，這些功能部使用由CPU22執(zhí)行的軟件來實(shí)現(xiàn)。 并且，關(guān)于這些功能部的詳細(xì)作用在后面描述。
下面，使用圖3和圖4的流程圖，并參照圖5和圖6來說明這樣構(gòu) 成的本實(shí)施例的內(nèi)窺鏡系統(tǒng)1的作用。
首先，用戶在接通了內(nèi)窺鏡系統(tǒng)1具有的各部的電源之后，將內(nèi)窺 鏡6的插入部11插入到被檢體的體腔內(nèi)。
然后，當(dāng)由用戶將插入部ll插入到被檢體的體腔內(nèi)時(shí)，例如，該體 腔內(nèi)存在的活體組織等被攝體的像由設(shè)在前端部14上的攝像部17拍攝。 然后，由攝像部17所拍攝的被攝體的像作為攝像信號(hào)被輸出到CCU 8。
CCU8通過在未作圖示的信號(hào)處理電路中，對(duì)從攝像部17的攝像元
9件16所輸出的攝像信號(hào)進(jìn)行信號(hào)處理，將該攝像信號(hào)轉(zhuǎn)換成二維圖像的
映像信號(hào)來輸出。然后，監(jiān)視器9根據(jù)從CCU8輸出的映像信號(hào)，將由 攝像部17所拍攝的被攝體的像顯示為二維圖像。并且，CCU8將通過對(duì) 從攝像部17的攝像元件16所輸出的攝像信號(hào)進(jìn)行信號(hào)處理而獲得的二 維圖像的映像信號(hào)輸出到醫(yī)療用圖像處理裝置3。
輸出到醫(yī)療用圖像處理裝置3的二維圖像的映像信號(hào)在圖像輸入部 21中進(jìn)行了 A/D轉(zhuǎn)換之后，被輸入到CPU22。
然后，如圖3所示，CPU 22的三維模型估計(jì)部22a在步驟Sl中使 用例如"從明暗恢復(fù)形狀(Shape From Shading)"法等，對(duì)從圖像輸入部 21輸出的二維圖像實(shí)施基于該二維圖像的亮度信息等的幾何變換等處 理，從而估計(jì)與該二維圖像對(duì)應(yīng)的三維模型，并將三維模型的各數(shù)據(jù)點(diǎn) 的坐標(biāo)經(jīng)由存儲(chǔ)裝置接口 26存儲(chǔ)在硬盤27內(nèi)。
然后，CPU 22的檢測對(duì)象區(qū)域設(shè)定部22b在步驟S2中檢測從圖像 輸入部21輸出的二維圖像的色調(diào)變化、以及通過圖3的步驟SI的處理 所估計(jì)的三維模型的隆起性變化，從而設(shè)定作為該三維模型中的用于檢 測具有隆起形狀的病變的處理應(yīng)用對(duì)象的區(qū)域的檢測對(duì)象區(qū)域即對(duì)象區(qū) 域。
具體地說，CPU 22的檢測對(duì)象區(qū)域設(shè)定部22b例如將從圖像輸入部 21輸出的二維圖像分離成R(紅色)圖像、G(綠色)圖像以及B(藍(lán)色) 圖像的各平面圖像之后，根據(jù)按照該R圖像估計(jì)出的三維模型的數(shù)據(jù)檢 測隆起性變化，并根據(jù)該R圖像和G圖像的色度來檢測色調(diào)變化。然后， CPU 22的檢測對(duì)象區(qū)域設(shè)定部22b根據(jù)所述隆起性變化的檢測結(jié)果和所 述色調(diào)變化的檢測結(jié)果，將檢測出所述隆起性變化和所述色調(diào)變化兩者 的區(qū)域設(shè)定為所述對(duì)象區(qū)域。
之后，CPU 22的形狀特征量計(jì)算部22c在步驟S3中計(jì)算對(duì)象區(qū)域 的局部偏微分系數(shù)。具體地說，CPU22的形狀特征量計(jì)算部22c針對(duì)計(jì) 算出的三維形狀，計(jì)算包含關(guān)注的三維位置(x、 y、 z)在內(nèi)的局部區(qū)域 (曲面)中的其R像素值f的l階偏微分系數(shù)&、 fy、 fz、以及2階偏微 分系數(shù)ficx、 fyy、 fzz、 &y、 fyz、 fkz。然后，CPU 22的形狀特征量計(jì)算部22c在步驟S4中針對(duì)三維模型 的處理對(duì)象區(qū)域內(nèi)存在的各數(shù)據(jù)點(diǎn)，進(jìn)行根據(jù)局部偏微分系數(shù)計(jì)算形狀 指標(biāo)值和曲率值作為(三維形狀)的形狀特征量的處理。
艮卩，CPU 22的形狀特征量計(jì)算部22c使用這些局部偏微分系數(shù)來計(jì) 算高斯曲率K和平均曲率H。
另一方面，曲面的主曲率kl、 k2 (kl^k2)使用高斯曲率K和平均
曲率H表示為式(1)。
kl = H + (H2-K)1/2 k2 = H-(H2-K)1/2 (1)
并且，在該情況下的表示曲面形狀的特征量即形狀指標(biāo)SI和曲率 CV分別為式(2)、 (3)。
SI = 1 / 2 — (1 / Ti)arctan[(kl + k2) / (kl — k2)] (2)
CV = ((kl2 + k22)/2)1/2 (3)
CPU22的形狀特征量計(jì)算部22c按照這樣計(jì)算出三維的各曲面中的 形狀指標(biāo)SI和曲率CV作為三維形狀信息，并將其存儲(chǔ)在分析信息存儲(chǔ) 部25內(nèi)。
所述的形狀指標(biāo)值是用于表示三維模型具有的各數(shù)據(jù)點(diǎn)上的凹凸?fàn)?態(tài)的值，表示為0以上1以下的范圍內(nèi)的數(shù)值。具體地說，在存在于三 維模型內(nèi)的各個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)上，在形狀指標(biāo)值接近0的情況下，暗示了存在 凹狀形狀，并且在形狀指標(biāo)值接近1的情況下，暗示了存在凸?fàn)钚螤睢?br> 并且，所述的曲率值是用于表示三維模型具有的各數(shù)據(jù)點(diǎn)上的曲率 的值。具體地說，在存在于三維模型內(nèi)的各個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)上，曲率值越小， 則暗示了存在彎曲得越大的曲面，并且，曲率值越大，則暗示了存在彎 曲得越平緩的曲面。
然后，在步驟S5中，CPU 22的閾值決定部22e在存在于三維模型 的對(duì)象區(qū)域內(nèi)的各數(shù)據(jù)點(diǎn)上，進(jìn)行同形狀指標(biāo)值和曲率值的各值進(jìn)行比 較的閾值Tl、 T2的決定處理。該步驟S5的閾值Tl、 T2的決定處理的 詳情在后面描述。
并且，在步驟S6中，CPU 22的三維形狀檢測部22d在存在于三維 模型的對(duì)象區(qū)域內(nèi)的各數(shù)據(jù)點(diǎn)上，進(jìn)行形狀指標(biāo)值以及曲率值的各值與
ii然后，CPU 22的息肉決定部22f在步驟S7中進(jìn)行隆起形狀判別處 理，即判別在三維模型中檢測為具有隆起形狀的數(shù)據(jù)組的多個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn) 各方是否是與息肉等病變引起的隆起形狀對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)點(diǎn)。
之后，CPU 22的息肉決定部22f在步驟S8中將具有數(shù)據(jù)組的區(qū)域 決定為息肉區(qū)域，并檢測病變區(qū)域即息肉，該數(shù)據(jù)組由與病變引起的隆 起形狀對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)點(diǎn)構(gòu)成。
然后，CPU22將該檢測結(jié)果與檢測對(duì)象的內(nèi)窺鏡圖像相關(guān)聯(lián)地存儲(chǔ) 在例如圖1的硬盤27內(nèi)，并經(jīng)由顯示處理部28與例如檢測對(duì)象的內(nèi)窺 鏡圖像并排地顯示在監(jiān)視器4上。
由此，在監(jiān)視器4上，對(duì)用戶能容易識(shí)別出由息肉等病變引起的隆 起形狀所存在的位置的被攝體的三維模型進(jìn)行圖像顯示。
下面，說明上述步驟S5的閾值T1、 T2的決定處理。如圖4所示， CPU 22的閾值決定部22e在步驟S51中將參數(shù)i設(shè)定為1，在步驟S52 中從分析信息存儲(chǔ)部25取得三維模型的對(duì)象區(qū)域內(nèi)的第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的三 維坐標(biāo)(xi， yi， zi)。
然后，在歩驟S53中，CPU22的閾值決定部22e根據(jù)Z坐標(biāo)zi，從 經(jīng)由存儲(chǔ)裝置接口 26存儲(chǔ)在硬盤27內(nèi)的圖5所示的"Z坐標(biāo)一閾值T1、 T2"閾值表數(shù)據(jù)中讀出閾值Tl(i)、 T2(i)。然后，在步驟S54中，CPU 22 的閾值決定部22e作為第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的形狀指標(biāo)值和曲率值的閾值Tl(i)、 T2(i)存儲(chǔ)在分析信息存儲(chǔ)部25內(nèi)。
然后，CPU 22的閾值決定部22e在步驟S55中判斷參數(shù)i是否達(dá)到 三維模型的對(duì)象區(qū)域內(nèi)的全部數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量N，在不是i〉N時(shí)，在步驟 S56中使參數(shù)i遞增并返返回到步驟S52。CPU22的閾值決定部22e重復(fù) 上述步驟S52 S56的處理，直到在步驟S55中對(duì)三維模型的對(duì)象區(qū)域內(nèi) 的全部數(shù)據(jù)點(diǎn)上的閾值Tl(i)、 T2(i)進(jìn)行決定。另外，可以采用以下結(jié)構(gòu)通過應(yīng)用"Z坐標(biāo)一 閾值T1、 T2"閾值表
(參照圖5)所示的值的1次或2次函數(shù)使Z坐標(biāo)值與T1、 T2之間的關(guān) 系公式化，利用公式運(yùn)算求出該關(guān)系。
在二維圖像中，離光源越近，來自粘膜下的散射光就越增強(qiáng)，其他 位置的反射光(二次光)的入射量也就增大。并且，由于大腸內(nèi)窺鏡圖 像是腸道的攝像圖像，因此，在腸道方向處于圖像內(nèi)的情況下，進(jìn)深方 向較遠(yuǎn)位置上的圖像部分是對(duì)從斜向觀察腸道壁時(shí)的圖像進(jìn)行拍攝的， 與對(duì)腸壁正視觀察時(shí)相比，反射光和散射光的角度特性不同。即，息肉 候選檢測用的形狀指標(biāo)(表示凹凸性的指標(biāo))和曲率(表示凹凸的尖銳 度的指標(biāo))的最佳的閾值組合根據(jù)閾值判定點(diǎn)的Z坐標(biāo)而不同。例如圖6 是通過相同的閾值組合來進(jìn)行息肉候選檢測的例子，不僅檢測出近前的 應(yīng)有的息肉250，而且還檢測出內(nèi)部的平緩的凸部251和接近峰狀的凸部 252。
如上所述，在本實(shí)施例中，由于使用三維數(shù)據(jù)的關(guān)注點(diǎn)的位置(Z 坐標(biāo))來校正閾值，因而可將排除了由對(duì)象的反射/散射特性和針對(duì)對(duì)象 的二次光的影響后的閾值用于息肉檢測處理，可提高息肉候選的檢測精 度。因此，可促進(jìn)用戶在大腸內(nèi)窺鏡檢査中提高息肉候選的發(fā)現(xiàn)率。 (實(shí)施例2)
圖7至圖11涉及本發(fā)明的實(shí)施例2，圖7是示出閾值T1、 T2的決 定處理流程的流程圖，圖8是示出在圖7的處理中使用的"夾角一乘法 值"閾值表數(shù)據(jù)的圖，圖9是說明圖7的處理的第1圖，圖10是說明圖 7的處理的第2圖，圖11是說明圖7的處理的第3圖。
實(shí)施例2與實(shí)施例1的不同點(diǎn)在于與形狀指標(biāo)值以及曲率值的各值 進(jìn)行比較的閾值T1、 T2的決定處理，由于結(jié)構(gòu)與實(shí)施例l相同，因而僅 說明不同點(diǎn)。
在本實(shí)施例的與形狀指標(biāo)值以及曲率值的各值進(jìn)行比較的閾值T1、 T2的決定處理中，如圖7所示，CPU 22的閾值決定部22e在步驟S51 中將參數(shù)i設(shè)定為1，在步驟S52中從分析信息存儲(chǔ)部25取得三維模型 的對(duì)象區(qū)域內(nèi)的第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的三維坐標(biāo)(xi， yi， zi)。然后，CPU 22的閾值決定部22e在步驟S57中計(jì)算視點(diǎn)坐標(biāo)與所述 坐標(biāo)點(diǎn)的差，生成視線矢量。視點(diǎn)位置的坐標(biāo)(x0， y0， z0)是在圖3 的步驟S1中決定的，該視線矢量V0 (Vx0， Vy0， Vz0)為(xi—x0， yi —y0， zi—z0)。
然后，CPU 22的閾值決定部22e在步驟S58中計(jì)算出第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn) 上的法線矢量Vi (Vxi， Vyi， Vzi)。該法線矢量Vi是針對(duì)在圖3的步驟 S2中求出的二維曲面f計(jì)算出在數(shù)據(jù)點(diǎn)上的微分值(fk， fy， fz)而求得 的。并且，CPU22的閾值決定部22e在步驟S59中計(jì)算出視線矢量與法
線矢量的夾角ei。該夾角ei是根據(jù)矢量的內(nèi)積公式而求得的。
另外，在本實(shí)施例中，圖8所示的"夾角一乘法值"閾值表數(shù)據(jù)和 閾值的默認(rèn)值Tl(O)、 T2(0)被存儲(chǔ)在硬盤27內(nèi)。
然后，在步驟S60中，CPU 22的閾值決定部22e從存儲(chǔ)在硬盤27 內(nèi)的"夾角一乘法值"閾值表數(shù)據(jù)中提取與求得的夾角6i對(duì)應(yīng)的乘法值 od、卩i，并從硬盤27中取得閾值的默認(rèn)值(Tl(O)、 T2(0))，求出將閾值 的默認(rèn)值T1、 T2和乘法值ai、 f3i分別相乘后的值Tl(i) (二aixTl(O))、 T2(i) (,xT2(0))。
然后，在步驟S54中，CPU22的閾值決定部22e作為第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn) 的形狀指標(biāo)值和曲率值的閾值Tl(i)、 T2(i)存儲(chǔ)在分析信息存儲(chǔ)部25內(nèi)。
然后，在步驟S55中，CPU22的閾值決定部22e判斷參數(shù)i是否達(dá) 到三維模型的對(duì)象區(qū)域內(nèi)的全部數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量N，在不是i〉N時(shí)，在步 驟S56中使參數(shù)i遞增并返回到步驟S52。 CPU 22的閾值決定部22e重 復(fù)上述圖7的步驟S52、 S57 S60以及S54 S56的處理，直到在步驟 S55中決定三維模型的對(duì)象區(qū)域內(nèi)的全部數(shù)據(jù)點(diǎn)上的閾值Tl(i)、 T2(i)。
使用該閾值Tl(i)、 T2(i)，執(zhí)行在圖3所示的步驟S6中的三維模型 的對(duì)象區(qū)域內(nèi)存在的各數(shù)據(jù)點(diǎn)的形狀指標(biāo)值和曲率值的各值與閾值決定 部22e所決定的閾值Tl、 T2之間的比較處理。
大腸內(nèi)窺鏡圖像由于反射光和散射光的角度特性根據(jù)對(duì)腸壁的正視 /斜視而不同，因而息肉候選檢測用的形狀指標(biāo)值和曲率值的最佳的閾值 組合根據(jù)閾值判定點(diǎn)的腸壁的法線矢量與視線角所形成的角度而不同。例如圖9是以正視拍攝半球狀的樣品100后的圖像，而當(dāng)采用"從
明暗恢復(fù)形狀(Shape From Shading)"法生成三維數(shù)據(jù)時(shí)，具有從視點(diǎn) 觀察到的圖像由于反射光和散射光的角度特性而延伸成半橢圓球狀的問 題。
在本實(shí)施例中，由于使用三維數(shù)據(jù)的關(guān)注點(diǎn)的位置和角度信息來校 正閾值，因而可獲得與實(shí)施例1相同的效果，并且由于采用使表值和默 認(rèn)值相乘的結(jié)構(gòu)，因而可根據(jù)默認(rèn)值的變更來求出最佳的閾值。
另外，還能采用這樣的結(jié)構(gòu)通過使用例如日本特幵2003 — 93328 號(hào)公報(bào)等所公開的內(nèi)窺鏡圖像的視野內(nèi)管腔檢測方法，根據(jù)內(nèi)窺鏡圖像 的視野內(nèi)管腔檢測的有無，決定圖像整體的平均閾值。
例如，如圖10所示，在視野內(nèi)檢測出管腔101整體的情況下，腸道 表面的法線矢量與視線角的夾角是取較大的值來作為圖像整體的平均 值。因此，使用例如圖8的閾值表的夾角=60 的值來提取乘法值od二 1.03、卩i二0.90，將閾值確定為Tl = 1.03xTl(0))、 T2=0.90xT2(0))。
并且，如圖11所示，在視野內(nèi)未檢測出管腔101整體的情況下，腸 道表面的法線矢量與視線角的夾角是取較小的值來作為圖像整體的閾 值。因此，使用例如圖8的閾值表的夾角二20 30的值來提取乘法值cd =1.01、 pi=0.98，將閾值確定為Tl-l.OlxTl(O))、 T2=0.98xT2(0))。 (實(shí)施例3)
圖12至圖16涉及本發(fā)明的實(shí)施例3，圖12是說明局部偏微分系數(shù) 的計(jì)算處理的圖，圖13是示出圖12的局部偏微分系數(shù)的計(jì)算處理流程 的流程圖，圖14是示出圖13的處理后級(jí)的閾值T1、 T2的決定處理流程 的流程圖，圖15是示出在圖13的處理中使用的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量Mi與閾值 Tl、 T2之間的對(duì)應(yīng)的閾值表的圖，圖16是示出圖13的局部偏微分系數(shù) 的計(jì)算處理的變形例的流程的流程圖。
實(shí)施例3與實(shí)施例1的不同點(diǎn)在于局部偏微分系數(shù)的計(jì)算處理(圖 3的步驟S3)以及同形狀指標(biāo)值和曲率值的各值進(jìn)行比較的閾值T1、 T2 的決定處理(圖3的步驟S5)，由于結(jié)構(gòu)與實(shí)施例l相同，因而僅說明不 同點(diǎn)。在實(shí)施例1中，使用在固定尺寸的立方或球的范圍內(nèi)存在的三維數(shù) 據(jù)點(diǎn)。因此，在實(shí)施例1應(yīng)用的局部偏微分系數(shù)的計(jì)算處理(圖3的步
驟S3)中，如圖12所示，由于產(chǎn)生三維數(shù)據(jù)點(diǎn)的疏密，因而所估計(jì)的局
部偏微分系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差當(dāng)數(shù)據(jù)變疏時(shí)則增大。在以數(shù)據(jù)密的范圍作為 基準(zhǔn)而設(shè)定了閾值的情況下，在數(shù)據(jù)疏的范圍內(nèi)發(fā)生漏取。并且，在以 數(shù)據(jù)疏的范圍作為基準(zhǔn)而設(shè)定了閾值的情況下，在數(shù)據(jù)密的范圍內(nèi)誤檢 測增多。
本實(shí)施例的局部偏微分系數(shù)的計(jì)算處理與實(shí)施例1的不同點(diǎn)是附加 了決定三維數(shù)據(jù)點(diǎn)取得區(qū)域的處理。
在本實(shí)施例的局部偏微分系數(shù)的計(jì)算處理中，首先，針對(duì)通過圖3 的步驟S2計(jì)算出的腸道表面上的點(diǎn)中的關(guān)注的1個(gè)點(diǎn)，估計(jì)并計(jì)算出該 位置上的腸道表面的二維曲面方程式的系數(shù)，通過對(duì)二維曲面方程式進(jìn)
行偏微分而求出局部偏微分系數(shù)。二維曲面方程式是這樣求出的設(shè)定
以關(guān)注的1個(gè)點(diǎn)為中心的立方或球的局部區(qū)域，根據(jù)局部區(qū)域內(nèi)存在的
包含自身在內(nèi)的三維數(shù)據(jù)點(diǎn)的坐標(biāo)值生成矩陣(需要9點(diǎn)以上的坐標(biāo)值)， 生成其偽逆矩陣。
具體地說，在本實(shí)施例的局部偏微分系數(shù)的計(jì)算處理中，如圖13所 示，CPU 22的形狀特征量計(jì)算部22c在步驟S31中將參數(shù)i設(shè)定為1， 當(dāng)在步驟S32中計(jì)算出第i個(gè)三維數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部偏微分系數(shù)時(shí)，首先對(duì)變 量L設(shè)定初始值LO。
接下來，CPU 22的形狀特征量計(jì)算部22c在步驟S33中從分析信息 存儲(chǔ)部25取得三維模型的對(duì)象區(qū)域內(nèi)的第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的三維坐標(biāo)(xi， yi， zi)。
然后，在步驟S34中，CPU22的形狀特征量計(jì)算部22c從存儲(chǔ)在硬 盤27內(nèi)的、表示腸道表面的三維數(shù)據(jù)點(diǎn)序列中取得以第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的坐 標(biāo)(xi， yi， zi)為中心的立方范圍(xi士L， yi士L， zi士L)的范圍內(nèi)存在 的數(shù)據(jù)點(diǎn)信息。對(duì)該數(shù)據(jù)點(diǎn)信息的數(shù)量ni進(jìn)行計(jì)數(shù)。
然后，CPU22的形狀特征量計(jì)算部22c在步驟S35中將計(jì)數(shù)的數(shù)量 ni與規(guī)定的值K進(jìn)行比較，在計(jì)數(shù)的數(shù)量ni大于K的情況下，進(jìn)行步驟S36中的二維曲面方程式的系數(shù)計(jì)算處理以及步驟S37中的局部偏微分系數(shù)的計(jì)算處理，進(jìn)入圖3的步驟S3的形狀指標(biāo)/曲率的計(jì)算處理。
在計(jì)數(shù)的數(shù)量ni小于等于規(guī)定的值K的情況下，在步驟S38中使L加上規(guī)定的增量LS來擴(kuò)大所述范圍，之后返回到步驟S34，重新對(duì)處于范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)信息進(jìn)行計(jì)數(shù)。
然后，在步驟S39中，CPU 22的形狀特征量計(jì)算部22c判斷參數(shù)i是否達(dá)到三維模型的對(duì)象區(qū)域內(nèi)的全部數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量N，在不是i>N時(shí)，在步驟S56中使參數(shù)i遞增并返回到步驟S32。 CPU 22的閾值決定部22e重復(fù)上述圖12的S32 S39以及S56的處理，直到在步驟S39中完成三維模型的對(duì)象區(qū)域內(nèi)的全部數(shù)據(jù)點(diǎn)上的二維曲面方程式的系數(shù)計(jì)算和局部偏微分系數(shù)的計(jì)算。
通過以上處理，進(jìn)行局部區(qū)域的尺寸變更，以使局部區(qū)域內(nèi)包含的三維數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量大于等于規(guī)定數(shù)量。
并且，在本實(shí)施例的與形狀指標(biāo)值以及曲率值的各值進(jìn)行比較的閾值T1、 T2的決定處理中，如圖14所示，CPU22的閾值決定部22e在步驟S51中將參數(shù)i設(shè)定為1，在步驟S52中從分析信息存儲(chǔ)部25取得三維模型的對(duì)象區(qū)域內(nèi)的第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的三維坐標(biāo)(xi， yi， zi)。
然后，CPU22的閾值決定部22e在步驟S61中使用規(guī)定的值L來設(shè)定以該三維坐標(biāo)(xi， yi， zi)為中心的立方區(qū)域。即，設(shè)定為Uxi，，yi，， zi，) Ixi—L = xi， = xi+L， yi—L = yi， = yi+L， zi—L = zi，^zi+L}。根據(jù)存儲(chǔ)在硬盤27內(nèi)的三維數(shù)據(jù)點(diǎn)序列對(duì)該立方區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量Mi進(jìn)行計(jì)數(shù)。
另外，在硬盤27內(nèi)存儲(chǔ)有圖15所示的、數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量Mi與閾值Tl、T2對(duì)應(yīng)起來的閾值表。
然后，CPU22的閾值決定部22e在步驟S62中根據(jù)所述的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量Mi，從閾值表取得與數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量Mi對(duì)應(yīng)的閾值Tl、 T2。
接下來，CPU22的閾值決定部22e在步驟S54中，作為第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的形狀指標(biāo)值和曲率值的閾值Tl(i)、 T2(i)而存儲(chǔ)在分析信息存儲(chǔ)部25內(nèi)。
17然后，CPU 22的閾值決定部22e在步驟S55中判斷參數(shù)i是否達(dá)到三維模型的對(duì)象區(qū)域內(nèi)的全部數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量N，在不是i〉N時(shí)，在步驟S56中使參數(shù)i遞增并返回到步驟S52。 CPU 22的閾值決定部22e重復(fù)上述圖14的步驟S52、 S61、 S62、 S54 S56的處理，直到在步驟S55中決定三維模型的對(duì)象區(qū)域內(nèi)的全部數(shù)據(jù)點(diǎn)的閾值Tl(i)、 T2(i)。
另外，在數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量Mi是0 8的情況下，由于閾值處理是無效的，因而閾值T1、 T2被代入表示無效的值0。并且，盡管構(gòu)成為對(duì)以坐標(biāo)為中心的立方區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量進(jìn)行計(jì)數(shù)，然而也可以構(gòu)成為除了xk'2+yk，2+zk，2<L的條件以外，還對(duì)以坐標(biāo)為中心的球區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量進(jìn)行計(jì)數(shù)。
這樣，在本實(shí)施例中，進(jìn)行局部區(qū)域的尺寸變更，以使局部區(qū)域內(nèi)包含的三維數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量大于等于規(guī)定數(shù)，并根據(jù)三維數(shù)據(jù)的點(diǎn)密度設(shè)定用于求出三維特征量(形狀指標(biāo)值和曲率值)的閾值T1、 T2，因而通過根據(jù)三維數(shù)據(jù)的密度來變更息肉檢測處理中的處理參數(shù)，可提高息肉候選的檢測精度，可促進(jìn)在大腸內(nèi)窺鏡檢查中息肉候選發(fā)現(xiàn)率的提高。
另外，在存在于范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量過多的情況下，計(jì)算二維曲面方程式的系數(shù)時(shí)的處理時(shí)間增加。
因此，如本實(shí)施方式的局部偏微分系數(shù)的計(jì)算處理的變形例的圖16的處理流程所示，CPU22的形狀特征量計(jì)算部22c可以構(gòu)成為，在步驟S40中判斷所取得的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量是否大于規(guī)定的值J (K<J)，在大于規(guī)定的值J的情況下，在步驟S41中將在二維曲面方程式的系數(shù)計(jì)算中使用的數(shù)據(jù)點(diǎn)控制為K+1。
在該情況下，通過將所取得的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量與規(guī)定的值J進(jìn)行比較，在計(jì)數(shù)的數(shù)量ni大于J的情況下，通過刪除數(shù)據(jù)點(diǎn)信息中的第K+2以后的數(shù)據(jù)并計(jì)算二維曲面方程式的系數(shù)來實(shí)現(xiàn)。
本發(fā)明不限于上述的實(shí)施例，可在不改變本發(fā)明宗旨的范圍內(nèi)進(jìn)行各種變更、改變等。
本申請是以2006年7月27日向日本申請的日本特願(yuàn)2006—205142號(hào)作為優(yōu)先權(quán)要求的基礎(chǔ)來提出申請的，上述的公開內(nèi)容被引用在本申請說明書和權(quán)利要求書中。
權(quán)利要求
1. 一種醫(yī)療用圖像處理裝置，其特征在于，該醫(yī)療用圖像處理裝置具有三維模型估計(jì)單元，其根據(jù)從醫(yī)療用攝像裝置輸入的體腔內(nèi)的活體組織的像的二維圖像，估計(jì)所述活體組織的三維模型；檢測對(duì)象區(qū)域設(shè)定單元，其在所述三維模型中設(shè)定具有隆起形狀的病變的檢測對(duì)象區(qū)域；閾值決定單元，其決定在形狀特征量的計(jì)算中使用的閾值，所述形狀特征量表示所述檢測對(duì)象區(qū)域內(nèi)所包含的各數(shù)據(jù)點(diǎn)上的形狀的狀態(tài)；形狀特征量計(jì)算單元，其根據(jù)所述閾值計(jì)算所述形狀特征量；以及三維形狀檢測單元，其根據(jù)所述形狀特征量，檢測存在于所述檢測對(duì)象區(qū)域內(nèi)的局部隆起形狀的病變區(qū)域。
2. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的醫(yī)療用圖像處理裝置，其特征在于所述 閾值決定單元根據(jù)所述檢測對(duì)象區(qū)域的垂直于所述二維圖像的軸方向的 坐標(biāo)，決定在所述形狀特征量的計(jì)算中使用的所述閾值。
3. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的醫(yī)療用圖像處理裝置，其特征在于所述 閾值決定單元根據(jù)在將從所述醫(yī)療用攝像裝置輸入的體腔內(nèi)的活體組織 的像的所述二維圖像的攝像位置作為視點(diǎn)并將所述檢測對(duì)象區(qū)域上的一 個(gè)點(diǎn)作為關(guān)注點(diǎn)時(shí)的、從所述視點(diǎn)到所述關(guān)注點(diǎn)的視線矢量與所述關(guān)注 點(diǎn)在所述檢測對(duì)象區(qū)域內(nèi)的法線矢量之間的夾角，決定在所述形狀特征 量的計(jì)算中使用的所述閾值。
4. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的醫(yī)療用圖像處理裝置，其特征在于所述形狀特征量計(jì)算單元根據(jù)所述檢測對(duì)象區(qū)域內(nèi)所包含的各數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)據(jù)密度分布來計(jì)算所述形狀特征量；所述閾值決定單元根據(jù)所述數(shù)據(jù)密度分布來決定在所述形狀特征量 的計(jì)算中使用的所述閾值。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1至4中的任一項(xiàng)所述的醫(yī)療用圖像處理裝置，其特征在于所述形狀特征量是形狀指標(biāo)值和曲率值，所述閾值是和所述形狀指標(biāo)值以及曲率值進(jìn)行比較的比較閾值。
6. —種醫(yī)療用圖像處理方法，其特征在于，該醫(yī)療用圖像處理方法具有三維模型估計(jì)步驟，其根據(jù)從醫(yī)療用攝像裝置輸入的體腔內(nèi)的活體組織的像的二維圖像，估計(jì)所述活體組織的三維模型；檢測對(duì)象區(qū)域設(shè)定步驟，其在所述三維模型中設(shè)定具有隆起形狀的病變的檢測對(duì)象區(qū)域；閾值決定步驟，其決定在形狀特征量的計(jì)算中使用的閾值，所述形狀特征量表示所述檢測對(duì)象區(qū)域內(nèi)所包含的各數(shù)據(jù)點(diǎn)上的形狀的狀態(tài)；形狀特征量計(jì)算步驟，其根據(jù)所述閾值計(jì)算所述形狀特征量；以及三維形狀檢測步驟，其根據(jù)所述形狀特征量，檢測存在于所述檢測對(duì)象區(qū)域內(nèi)的局部隆起形狀的病變區(qū)域。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的醫(yī)療用圖像處理方法，其特征在于在所述閾值決定步驟中，根據(jù)所述檢測對(duì)象區(qū)域的垂直于所述二維圖像的軸方向的坐標(biāo)，決定在所述形狀特征量的計(jì)算中使用的所述闞值。
8. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的醫(yī)療用圖像處理方法，其特征在于在所述閾值決定步驟中，根據(jù)在將從所述醫(yī)療用攝像裝置輸入的體腔內(nèi)的活體組織的像的所述二維圖像的攝像位置作為視點(diǎn)并將所述檢測對(duì)象區(qū)域上的點(diǎn)作為關(guān)注點(diǎn)時(shí)的、從所述視點(diǎn)到所述關(guān)注點(diǎn)的視線矢量與所述關(guān)注點(diǎn)在所述檢測對(duì)象區(qū)域內(nèi)的法線矢量之間的夾角，決定在所述形狀特征量的計(jì)算中使用的所述閾值。
9. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的醫(yī)療用圖像處理方法，其特征在于在所述形狀特征量計(jì)算步驟中，根據(jù)所述檢測對(duì)象區(qū)域內(nèi)所包含的各數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)據(jù)密度分布來計(jì)算所述形狀特征量；在所述閾值決定步驟中，根據(jù)所述數(shù)據(jù)密度分布來決定在所述形狀特征量的計(jì)算中使用的所述閾值。
10. 根據(jù)權(quán)利要求6至9中的任一項(xiàng)所述的醫(yī)療用圖像處理方法，其特征在于所述形狀特征量是形狀指標(biāo)值和曲率值，所述閾值是和所述形狀指標(biāo)值以及曲率值進(jìn)行比較的比較閾值。
全文摘要
本發(fā)明的內(nèi)窺鏡系統(tǒng)的要部構(gòu)成為具有醫(yī)療用觀察裝置、醫(yī)療用圖像處理裝置以及監(jiān)視器。醫(yī)療用圖像處理裝置的CPU(22)由三維模型估計(jì)部(22a)、檢測對(duì)象區(qū)域設(shè)定部(22b)、形狀特征量計(jì)算部(22c)、三維形狀檢測部(22d)、閾值決定部(22e)以及息肉決定部(22f)各功能部構(gòu)成。根據(jù)這種結(jié)構(gòu)，可執(zhí)行與對(duì)象的二維圖像的觀察狀態(tài)恰當(dāng)?shù)剡m應(yīng)的處理，與以往相比能提高在檢測具有局部隆起形狀的病變的情況下的檢測精度。
文檔編號(hào)A61B1/04GK101489466SQ20078002693
公開日2009年7月22日 申請日期2007年4月10日 優(yōu)先權(quán)日2006年7月27日
發(fā)明者中村健次, 井上涼子, 沢美穗, 田中秀樹, 西村博一 申請人:奧林巴斯醫(yī)療株式會(huì)社