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公開番号2025067633
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-24
出願番号2023177761
出願日2023-10-13
発明の名称画像処理装置、画像処理方法、及び電子内視鏡システム
出願人HOYA株式会社
代理人個人,個人
主分類A61B 1/045 20060101AFI20250417BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】一般的な内視鏡で撮像した画像から疾患の有無等を診断する医師を支援することが可能な画像処理装置等を提供する。
【解決手段】制御部11を有する画像処理装置10において、制御部11は、体内を撮像する内視鏡20で被検物を撮像して得られた画像を取得する。また、制御部11は、取得した画像に基づいて、被検物の酸素飽和度及び血液濃度を含む被検物情報を検出し、検出した被検物情報に基づいて、被検物の状態を推定する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
制御部を有する画像処理装置において、
前記制御部は、
体内を撮像する内視鏡で被検物を撮像して得られた画像を取得し、
取得した画像に基づいて、前記被検物の酸素飽和度及び血液濃度を含む被検物情報を検出し、
検出した被検物情報に基づいて、前記被検物の状態を推定する
画像処理装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記被検物情報は、前記被検物の形状、寸法、面積、又は表面の粗さを更に含む
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記制御部は、
前記被検物情報を入力した場合に前記被検物の状態に関する状態情報を出力するように学習済みの学習モデルに、前記検出した被検物情報を入力して前記被検物の状態情報を取得する
請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記制御部は、
正常状態の被検物の被検物情報に基づいて生成された正常状態の基準空間の重心と、前記正常状態の基準空間に対して前記検出した被検物情報をプロットした位置との距離を算出し、
算出した距離に基づいて、前記被検物が正常状態であるか否かを判定する
請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記制御部は、
非正常状態の被検物の被検物情報に基づいて生成された非正常状態の基準空間の重心と、前記非正常状態の基準空間に対して前記検出した被検物情報をプロットした位置との距離を算出し、
算出した距離に基づいて、前記被検物が非正常状態であるか否かを判定する
請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記制御部は、
複数種類の非正常状態の被検物の被検物情報に基づいて生成された複数種類の非正常状態の基準空間の重心と、それぞれの非正常状態の基準空間に対して前記検出した被検物情報をプロットした位置との距離をそれぞれ算出し、
複数の種類毎に算出した距離に基づいて、前記被検物の非正常状態の種類を判定する
請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記制御部は、
時系列で取得した前記画像のそれぞれに基づいて前記被検物情報を検出し、
時系列で取得した前記画像から検出した前記被検物情報に基づいて、前記被検物の将来の状態を推定する
請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記制御部は、
前記取得した画像中の前記被検物のエッジを抽出し、
抽出したエッジに基づいて、前記被検物の形状、寸法、又は面積を検出する
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記制御部は、
前記画像の各画素の画素値と、各画素を含む所定領域内の画素の画素値の平均値との差分値を算出し、
算出した各画素における前記差分値に基づいて、前記被検物の表面の粗さを検出する
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記制御部は、
前記画像に基づいて検出した前記被検物の酸素飽和度に基づいて、前記酸素飽和度を示す酸素飽和度画像を生成し、
前記画像に基づいて検出した前記被検物の血液濃度に基づいて、前記血液濃度を示す血液濃度画像を生成し、
生成した酸素飽和度画像及び血液濃度画像を重ね合わせた重ね合わせ画像を生成し、
生成した重ね合わせ画像を出力する
請求項１又は２に記載の画像処理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、画像処理装置、画像処理方法、及び電子内視鏡システムに関する。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
人の体内を観察するための医療用機器として内視鏡が使用されている。内視鏡を用いることにより、撮像した画像により体内の様子を観察でき、疾患の有無等の診断が行われている。このような画像は、疾患を診断する際に有用な情報であるが、画像を用いての診断では、医師の知識及び経験に基づく感覚的な判断に委ねられており、医師が診断する際に客観的な指標を基に支援する技術が求められている。例えば特許文献１では、ＥＣ－ＮＢＩ（狭帯域光観察併用超拡大内視鏡）によって胃の内部を撮像した画像において、微小血管構築像パターンによって胃癌の有無を判定する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２３－７９８６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１では、波長が制御された特殊光を用いた狭帯域光観察（ＮＢＩ：Narrow Band Imaging）によって得られた画像から胃癌の有無が判定されている。一般的な内視鏡は白色光を用いて撮像するものが多く、白色光を用いて撮像された画像についても、疾患の有無等を診断する医師を支援する技術が求められている。
【０００５】
本開示は、一般的な内視鏡で撮像した画像から疾患の有無等を診断する医師を支援することが可能な画像処理装置等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】
本開示の一態様に係る画像処理装置は、制御部を有する画像処理装置において、前記制御部は、体内を撮像する内視鏡で被検物を撮像して得られた画像を取得し、取得した画像に基づいて、前記被検物の酸素飽和度及び血液濃度を含む被検物情報を検出し、検出した被検物情報に基づいて、前記被検物の状態を推定する。
【発明の効果】
【０００７】
本開示の一態様によれば、一般的な内視鏡で撮像した画像から疾患の有無等を診断する医師を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
電子内視鏡システムの構成例を示すブロック図である。
学習モデルの構成例を示す説明図である。
学習モデルの入力データの説明図である。
被検物の状態推定処理手順の一例を示すフローチャートである。
被検物の状態推定処理の説明図である。
被検物の状態推定処理の説明図である。
画面例を示す説明図である。
正常ＤＢ及び非正常ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
正常状態又は非正常状態の分類処理の説明図である。
学習モデルの構成例を示す説明図である。
実施形態３の被検物の状態推定処理手順の一例を示すフローチャートである。
画面例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本開示の画像処理装置、画像処理方法、及び電子内視鏡システムについて、その実施形態を示す図面を参照して詳述する。以下の各実施形態では、上部消化管向けの電子内視鏡を用いる構成を一例に説明するが、本開示の技術は上部消化管向けの電子内視鏡に限定されない。例えば、下部消化管向けの電子内視鏡、血管内治療に用いる血管内視鏡等においても、本開示の技術の適用が可能である。
【００１０】
（実施形態１）
図１は電子内視鏡システムの構成例を示すブロック図である。本実施形態の電子内視鏡システム１は、画像処理装置１０（プロセッサ）と、内視鏡２０（電子内視鏡）と、入力装置３０と、表示装置４０とを備え、内視鏡２０、入力装置３０及び表示装置４０は画像処理装置１０に接続されている。内視鏡２０は、例えば上部消化管向けの軟性鏡であり、人の体内に挿入される可撓性を有する挿入管の先端に光源部（照明部）及び撮像部が設けられている。なお、内視鏡２０は、挿入管の先端面に光源部及び撮像部が設けられ、先端面からの光学観察を行う直視型であってもよく、挿入管の側面（周面）に光源部及び撮像部が設けられ、側面からの光学観察を行う側視型であってもよい。光源部は、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）等の光源を備え、光源から照射された白色の照明光によって被写体を照明する。撮像部は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）又はＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の撮像素子を備え、光源部から照射された白色光が被写体によって反射された反射光を撮像素子が受光して光電変換によって撮像信号（画像信号）に変換することによって撮像画像を取得する。内視鏡２０は、取得した画像信号を画像処理装置１０へ送出する。なお、内視鏡２０は、取得した画像信号に対して増幅処理、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換処理を行ってデジタルの画像信号（画像データ）に変換した後に画像処理装置１０へ送出してもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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