医用图像处理方法技术

本发明专利技术提供一种医用图像处理方法，该方法对拍摄了活体粘膜的医用图像进行图像处理，该医用图像处理方法包括：边界信息检测步骤，其从医用图像中检测相当于活体粘膜的边界部分的边界信息；以及粘膜性状检测步骤，其根据在边界信息检测步骤中检测的边界信息，检测是否存在性状不同的活体粘膜。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及识别从食道到胃的边界附近的粘膜组织等的性状的。
技术介绍
近年来，使用内窥镜进行内窥镜检查等的内窥镜装置，在医疗用领域和工业用领域中被广泛采用。在医疗用领域中，例如将内窥镜的插入部插入体腔内，来观察检查对象部位，由此诊断检查对象部位属于正常状态还是性状已变化的性状变化状态。在这种情况下，可以从内窥镜图像通过图像处理进行属于正常状态还是性状变化状态的判定，手术医生通过重点诊断该判定结果的部位，可以进行有效诊断。例如，作为以往的示例，日本国特开2000-155840号公报记载了减小摄像条件的影响，根据性状变化部位和正常部位的边界形状的相关信息，来计算特征量。但是，上述以往示例由于边界形状的相关信息是边界处的浓度梯度的方向变化，所以特别是在边界的形状自身具有特征的情况下，有可能不易检测成为检测对象的性状变化部。巴瑞特(Barrett)粘膜是在食道和胃的接合部(粘膜边界)，由于倒流性食道炎等的影响，食道的扁平上皮被置换为胃的粘膜而形成的。在巴瑞特粘膜距正常的粘膜边界3cm以上、并且产生于整个食道管腔断面的情况下，被诊断为巴瑞特食道这样的疾病。巴瑞特食道特别在欧美有所增加，并且以较高的概率产生腺癌，已成为重大问题，所以尽早发现巴瑞特粘膜非常重要。巴瑞特粘膜不仅产生于整个食道，有时也局部发展并产生舌状或Z字状的粘膜边界像(也被称为Z形线)。并且，在巴瑞特粘膜中残留有孤立成岛状的食道的扁平上皮，在不能发现舌状等的边界观察结果时，有时也可以诊断巴瑞特粘膜。而且，食道的扁平上皮相对呈现白色调，巴瑞特粘膜呈现红色调。并且，在上述以往示例中，在图像中存在暗部时，有可能不易检测成为检测对象的性状变化部位。在从食道到靠近胃的边界附近的内窥镜检查中，在从管腔形状的食道到其深处的胃的部分中，例如图像中存在暗部的情况较多，在以往示例中，由于这种暗部等，有可能不能进行更加合适的判定或检测。即，在反γ校正和黑斑校正等预处理中，通过使暗部的一部分变明亮等，有可能得到改善，但是可以说不能消除暗部。因此，由于暗部等区域，不能提高图像处理结果的精度。
技术实现思路
本专利技术就是鉴于上述情况而完成的，其目的在于，提供一种可以通过图像处理检测巴瑞特粘膜等成为检测对象的性状变化粘膜的。本专利技术的第一方式的对拍摄了活体粘膜的医用图像进行图像处理，其特征在于，该方法包括边界信息检测步骤，其从所述医用图像中检测相当于所述活体粘膜的边界部分的边界信息；以及粘膜性状检测步骤，其根据在所述边界信息检测步骤中检测的边界信息，检测是否存在性状不同的活体粘膜。根据上述结构，根据在边界信息检测步骤中检测的边界信息，检测是否存在性状不同的活体粘膜，由此可以检测有无食道粘膜已变性的巴瑞特粘膜等性状变化粘膜。并且，本专利技术的第二方式的对与拍摄了活体粘膜的两种颜色以上的医用图像对应的图像信号进行图像处理，其特征在于，该方法包括第1步骤，其进行从所述医用图像的检测对象中去除不合适的像素，并设定处理对象区域的处理；第2步骤，其进行至少对所述处理对象区域的一个以上的每个像素数，计算色调特征量的处理；以及第3步骤，其进行根据所计算的所述色调特征量，来检测特定的活体粘膜的存在的处理。根据上述结构，可以通过图像处理，从边界部分的形状、像素的色调等中检测巴瑞特粘膜等成为检测对象的性状变化粘膜，而且不受图像中的暗部等不合适部分的影响。附图说明图1是表示具有本专利技术的实施例1的图像处理方法的功能的内窥镜系统的结构的方框图。图2是表示按照处理程序由CPU生成边界坐标点列的处理功能的结构的方框图。图3是表示按照处理程序由CPU生成粘膜边界检测结果的处理功能的结构的方框图。图4是表示由CPU处理的处理步骤的流程图。图5A是表示设定了从原图像抽取的边缘的图像示例的图。图5B是表示设定了从原图像进行形状判定的控制点的图像示例的图。图6是表示从边界坐标点列确定曲折点的处理步骤的流程图。图7是图6的处理步骤中计算曲折点的顶点评价值的说明图。图8是表示从曲折点的候选点确定曲折点的处理步骤的流程图。图9是从曲折点的候选点列确定曲折点的说明图。图10是基于移动平均的边界坐标点列的平滑化的说明图。图11是表示本专利技术的实施例2的按照处理程序，由CPU生成粘膜边界检测结果的处理功能的结构的方框图。图12是表示由CPU处理的处理步骤的流程图。图13A是表示原图像的图像示例的图。图13B是表示在图13A的原图像中设定有边界坐标点列的图像的图。图14是表示本专利技术的实施例3的按照处理程序，由CPU生成粘膜边界检测结果的处理功能的结构的方框图。图15是表示由CPU处理的处理步骤的流程图。图16A是表示设定了从原图像抽取的边缘的图像的图。图16B是表示在图16A的图像的边界坐标点列上设定的局部区域等的图。图17是表示具有第1变形例的内窥镜系统的主要部分的图。图18是表示具有第2变形例的胶囊型内窥镜系统的结构的方框图。图19是表示具有本专利技术的实施例4的图像处理方法的功能的内窥镜系统的结构的方框图。图20是表示用于实现实施例4的图像处理方法的处理功能和所使用图像等的图。图21是表示删除不需要区域的不需要区域删除处理的处理内容的流程图。图22A是表示原图像的示例的图。图22B是表示从图22A的原图像生成的不需要区域删除图像的图。图22C是表示从图22B的不需要区域删除图像通过色调特征量的计算处理所生成的色调处理图像的图。图22D是表示从图22C的色调处理图像所生成的区域标示图像的图。图23是表示区域标示的处理内容的流程图。图24是表示粘膜特征量计算的处理内容的流程图。图25是表示具有实施例4的第1变形例的内窥镜系统的结构的一部分的图。图26是表示用于实现实施例4的第2变形例的图像处理方法的处理功能和所使用图像等的图。图27是表示划分为矩形小区域的图像示例的图。图28是表示第2变形例的粘膜特征量计算的处理内容的流程图。图29是表示用于实现本专利技术的实施例5的图像处理方法的处理功能和所使用图像等的图。图30是表示存储粘膜信息的环缓冲器的图。图31是表示粘膜确定的处理的流程图。图32A是表示用于实现本专利技术的实施例6的图像处理方法的处理功能和所使用图像的图。图32B是表示用于实现在图32A的处理之后进行的图像处理方法的处理功能和所使用图像等的图。图33是表示划分为矩形小区域图像组的图像的图。图34是表示处理对象区域确定的处理内容的流程图。图35是根据所检测的暗部区域确定处理对象区域的说明图。图36是表示所检测的暗部的图像示例的图。图37是表示实施例6的变形例的具有胶囊型内窥镜的胶囊型内窥镜系统的结构的方框图。具体实施例方式以下，参照附图说明本专利技术的各个实施例。(实施例1)参照图1～图10说明本专利技术的实施例1。图1所示的内窥镜系统1由内窥镜观察装置2、图像处理装置3和显示监视器4构成，所述图像处理装置3由个人计算机等构成，对通过该内窥镜观察装置2得到的图像进行图像处理，所述显示监视器4显示通过该图像处理装置3进行图像处理后的图像。内窥镜观察装置2具有插入体腔内的内窥镜6；对该内窥镜6提供照明光的光源装置7；对内窥镜6的摄像单元进行信号处理的摄像机控制单元(简称为CCU)8；监视器9，其被输入从该CCU 8输出的影像信号，由此显示通过摄本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种医用图像处理方法，该方法对拍摄了活体粘膜的医用图像进行图像处理，其特征在于，该医用图像处理方法包括：边界信息检测步骤，其从所述医用图像中检测相当于所述活体粘膜的边界部分的边界信息；以及粘膜性状检测步骤，其根据在所述边界信 息检测步骤中检测的边界信息，检测是否存在性状不同的活体粘膜。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：西村博一，长谷川润，田中秀树，井上凉子，野波徹绪，
申请(专利权)人：奥林巴斯株式会社，
类型：发明
国别省市：JP[日本]