以下、本発明を実施するための最良の形� ��である画像処理装置について、図面を参照� ��て説明する。なお、各実施の形態により本� ��明が限定されるものではない。また、図面� ��記載において、同一部分または相当する部� ��には同一の符号を付している。

(実施の形態1)
 図1は、実施の形態1の画像処理装置を含む� �像処理得システムの全体構成を示す概略模� �図である。なお、実施の形態1では、体内の� ��空内の画像(以下、管空内画像という。)を� �像する撮像機の一例として、カプセル型内� �鏡を用いる。このカプセル型内視鏡は、撮� �機能や無線機能、撮像部位を照明する照明� �能などを具備するものであって、例えば、� �査のために人や動物などの被検体の口から� �込まれて被検体内部に導入される。そして� �自然排出されるまでの間、食道、胃、小腸� �大腸などの内部の管空内画像を順次撮像し� �取得し、体外に無線送信する。

 図1に示すように、画像処理システムは、 被検体1内部の管空内画像を撮像する撮像機(� ��プセル型内視鏡)2、撮像機2から無線送信さ� ��る管空内画像データを受信する受信装置3、 受信装置3によって受信された管空内画像を� �とに、撮像機2によって撮像された管空内画� ��を処理する画像処理装置5などを備える。受 信装置3と画像処理装置5との間の管空内画像� ��データの受け渡しには、例えば携帯型の記� ��媒体(携帯型記録媒体)4が使用される。

 受信装置3は、被検体1の体外表面に貼付� �れる複数の受信用アンテナ群A1~Anを介して撮 像機2から送信された無線信号を受信する無� �ユニット3aと、無線ユニット3aが受信した無� ��信号の処理などをおこなう受信本体ユニッ� ��3bとを備え、無線ユニット3aと受信本体ユニ ット3bとは、コネクタなどを介して着脱可能� ��接続される。この受信装置3は、携帯型記録 媒体4の着脱が自在に構成されており、撮像� �2によって撮像された被検体1内部の管空内画 像の画像データを受信し、時系列順に携帯型 記録媒体4に蓄積する。実施の形態1では、携� ��型記録媒体4に、管空の入口での時刻t(0)か� �、管空の出口での時刻t(T)までの間に撮像さ� ��た管空内画像の画像データが時系列順に蓄� ��されることとする。ここで、管空の入口で� ��時刻t(0)は、例えば撮像機2が被検体内部に� �入された時刻に相当し、管空の出口におけ� �時刻t(T)は、撮像機2が体外に排出された時刻 に相当する。

 画像処理装置5は、携帯型記録媒体4を着� �自在に装着し、この携帯型記録媒体4に蓄積� ��れた管空内画像の画像データを取得する外� ��インターフェース10と、画像処理装置5全体� ��動作を制御する制御部11と、記憶部12と、管 空内画像をもとにその撮像時における撮像機 2の位置を推定するための種々の演算処理を� �う演算部13と、各種の指示情報を入力する入 力部14と、演算部13の演算結果などを表示出� �する表示部15とを備える。

 記憶部12は、更新記憶可能なフラッシュ� �モリなどのROMやRAMといった各種ICメモリ、内 蔵あるいはデータ通信端子で接続されたハー ドディスク、CD-ROMなどの情報記憶媒体および その読取装置などによって実現されるもので あり、画像処理装置5の動作に係るプログラ� �や、画像処理装置5の備える種々の機能を実� ��するためのプログラム、これらプログラム� ��実行に係るデータなどが格納される。また� ��演算部13が管空内画像を処理して撮像時の� �像機2の位置を推定するための画像処理プロ� ��ラム12aが格納される。

 演算部13は、構造領域抽出部13aと、対応� �域抽出部13bと、管空深部抽出部13cと、移動� �推定部13dと、位置推定部13eとを備える。構� �領域抽出部13aは、管空内を移動する撮像機2� ��よって撮像された一の管空内画像の中から� ��構造領域を抽出する。対応領域抽出部13bは� ��一の管空内画像とは異なる時刻に撮像され� ��他の管空内画像の中から、構造領域抽出部1 3aによって一の管空内画像の中から抽出され� ��構造領域に対応する対応領域を抽出する。� ��空深部抽出部13cは、一の管空内画像の中か� ��、撮像機2の進行方向奥側の管空部分(以下� �「管空深部」と称す。)を抽出する。移動量� ��定部13dは、一の管空内画像中の構造領域と� ��他の管空内画像中の対応領域と、管空深部� ��の位置関係をもとに、一の管空内画像の撮� ��時から他の管空内画像の撮像時までに移動� ��た撮像機2の移動量を推定する。位置推定部 13eは、移動量推定部13dによって推定された撮 像機2の移動量をもとに、各管空内画像が撮� �された際の管空内での撮像機2の位置を推定� ��る。

 図2は、画像処理装置5の演算部13が行う演 算処理手順を示す全体フローチャートである 。なお、ここで説明する処理は、演算部13が� ��憶部12に格納された画像処理プログラム12a� �実行することにより実現される。

 図2に示すように、演算部13は、まず、処� ��対象の管空内画像の時系列順序を示す符号i を「0」に初期化する(ステップS101)。そして� �演算部13は、外部インターフェース10および� ��御部11を介して処理対象の管空内画像であ� �時刻t(i)の管空内画像と、この管空内画像と� ��系列的に連続する管空内画像である時刻t(i+ 1)の管空内画像とを取得する(ステップS102)。� ��お、ここでは、時系列的に連続する管空内� ��像を取得することとしたが、互いの管空内� ��像に管空内の共通部分が映る場合であれば� ��必ずしも時系列的に連続した管空内画像を� ��得する必要はない。また、撮像機2によって 撮像された管空内画像に歪みがあれば、その 歪みを補正した管空内画像を用いて、ステッ プS103以降の処理を実行してもよい。

 図3は、撮像機2によって撮像された管空� �画像の一例を示す図である。管空内画像に� �、管空内の粘膜(以下、「管空粘膜」と称す� ��)21、管空内を浮遊する内容物22や泡23などに 加え、撮像機2の進行方向奥側の管空深部24が 映る。なお、撮像機2によって撮像される管� �内画像は、各画素位置においてR(赤),G(緑),B(� ��)の各色成分に対する画素レベル(画素値)を� ��つカラー画像である。

 そして、図2に示すように、構造領域抽出 部13aが時刻t(i)の管空内画像の中から構造領� �を抽出する構造領域抽出処理を実行し(ステ� ��プS103)、対応領域抽出部13bが時刻t(i+1)の管� �内画像の中から対応領域を抽出する対応領� �抽出処理を実行し(ステップS104)、管空深部� �出部13cが時刻t(i),t(i+1)の各管空内画像の中か ら管空深部を抽出する管空深部抽出処理を実 行し(ステップS105)、移動量推定部13dが時刻t(i )からt(i+1)までの撮像機2の移動量を推定する� ��動量推定処理を実行する(ステップS106)。

 そして、ステップS106の移動量推定処理の 後、演算部13が、時系列順序を示す符号をイ� ��クリメントしてi=i+1とし(ステップS107)、次� �処理対象とする時刻t(i)の管空内画像の有無� ��t(i)≦t(T)により判定する。ここで、t(T)は、� ��理対象とする管空内画像に係る最終の時刻� ��ある。t(i)≦t(T)の場合には(ステップS108:Yes)� ��ステップS101~ステップS107の処理を再度実行� ��る。なお、時系列的に連続した管空内画像� ��処理する場合には、ステップS105の管空深部 抽出処理によって時刻t(i+1)の管空内画像から 抽出した管空深部を記憶部12に保持しておく� ��とにより、次にこの時刻t(i+1)の管空内画像� ��時刻t(i)の管空内画像としてステップS102か� �ステップS107の処理を再度実行する場合に、� ��れを利用することができ、これによって計� ��負荷を軽減できる。一方、t(i)>t(T)の場合� ��は(ステップS108:No)、ステップS109に移行し、 位置推定部13eが各管空内画像が撮像された際 の撮像機2の位置を推定する位置推定処理を� �行する(ステップS109)。そして、演算部13が、 位置推定処理の結果に基づいて、各管空内画 像が撮像された際の管空内での撮像機2の位� �情報を出力して(ステップS110)、画像処理装� �5における演算部13の演算処理を終了する。� �えば、演算部13は、制御部11を介して位置情� ��を表示部15に表示出力させる。

 次に、演算部13の各部が実行する処理に� �いて、詳細に説明する。まず、図2のステッ� ��S103による構造領域抽出処理について説明す る。この構造領域抽出処理では、構造領域抽 出部13aは、時刻t(i)の管空内画像の中から複� �の構造領域を抽出する。構造領域とは、異� �る時刻に撮像された管空内画像間(この処理� ��は、図2のステップS102で取得された時刻t(i)� ��管空内画像と、この管空内画像と時系列的� ��連続する時刻t(i+1)の管空内画像との間)で対 応付けが可能な領域であり、例えば、管空粘 膜上の局所的な部位を特徴付ける構造(以下� �「特徴構造」と称す。)が映る領域である。� ��常管空粘膜にはしわがあり、表面には部分� ��に血管が透けて見えるのが一般的である。� ��れら管空粘膜のしわや表面に透けて見える� ��管は、各部で形状が異なり他とは識別が可� ��なので、特徴構造といえる。構造領域抽出� ��13aは、これら特徴構造が明確に映る領域を� ��出する。

 図4は、構造領域抽出処理の詳細な処理手 順を示すフローチャートである。構造領域抽 出部13aは、例えば、時刻t(i)の管空内画像の� �上位置を初期位置として所定サイズの矩形� �域を設定し、この矩形領域の位置を所定量� �つずらしながら管空内画像の右下位置まで� �査させることにより、この時刻t(i)の管空内� ��像中の構造領域を探索する。

 まず、構造領域抽出部13aは、時刻t(i)の管 空内画像上の初期位置に所定サイズの矩形領 域を設定する(ステップS201)。そして、構造領 域抽出部13aは、設定した矩形領域内の色に関 する特徴量を求める(ステップS202)。ここで、 色に関する特徴量とは、例えば、設定した矩 形領域内のRGB平均値やRGBヒストグラム、ある いは矩形領域内の各画素のRGB値から2次的に� �算される色比,色差,色相,彩度などの平均値� �ヒストグラムなどである。

 次に、構造領域抽出部13aは、ステップS202 で求めた矩形領域内の色に関する特徴量と、 予め設定した管空粘膜の色に関する特徴量と の類似度を算出する(ステップS203)。例えば、 構造領域抽出部13aは、互いの特徴量を各々一 つの特徴ベクトルと考えた場合のベクトル先 端間の距離や、ベクトル同士のなす角の余弦 などを、類似度として算出する。

 次に、構造領域抽出部13aは、ステップS203 で算出した類似度と、予め閾値として設定さ れる基準類似度とを比較し、設定した矩形領 域が管空粘膜上の領域かを判定する。例えば 、構造領域抽出部13aは、算出した類似度が基 準類似度以上ならば、設定した矩形領域が管 空粘膜を映した領域と判定し(ステップS204:Yes )、ステップS205に移行する。一方、算出した� ��似度が基準類似度未満の場合には、設定し� ��矩形領域が、例えば内容物や泡を映した領� ��であって、管空粘膜を映した領域ではない� ��判定し(ステップS204:No)、ステップS206に移行 する。

 ステップS205では、構造領域抽出部13aは、 矩形領域内の画素値の分布範囲を算出する。 算出された分布範囲は、現時点での矩形領域 の位置に係る情報と対応付けられて記憶部12� ��保持される。画素値の分布範囲としては、� ��形領域内のRGB色成分毎の画素値の分布範囲� ��算出して、これらの中から最も広い分布範� ��を選出することとしてもよいし、特定の色� ��分の分布範囲を算出してもよい。得られた� ��布範囲が狭い場合には、矩形領域内の画素� ��は一様な状態であり、特徴構造が映ってい� ��可能性は低い。一方、得られた分布範囲が� ��い場合には、矩形領域に特徴構造が映って� ��る可能性が高い。なお、画素値の分布範囲� ��、矩形領域内の全画素を用いて算出しなく� ��もよい。例えば、矩形領域内の所定方向の� ��素列の画素値を用いて分布範囲を算出して� ��よいし、直交する2方向の画素列の画素値を 用いて分布範囲を算出してもよく、結果とし て矩形領域内の全画素を用いて算出する場合 と比べて計算負荷を軽減することができる。

 そして、構造領域抽出部13aは、時刻t(i)の 管空内画像上での設定領域の走査が終了する まで(ステップS206:No)、矩形領域の位置を変更 し(ステップS207)、ステップS202~ステップS206の 処理を繰り返し実行する。そして、時刻t(i)� �管空内画像上での設定領域の走査が終了し� �場合には(ステップS206:Yes)、ステップS208に移 行する。ステップS208では、構造領域抽出部13 aは、ステップS205で分布範囲を算出した矩形� ��域の中から、その分布範囲が広いものから� ��に所定数個を選出し、特徴構造が映る構造� ��域として抽出する。このとき、各構造領域� ��重ならないように矩形領域を選出する。選� ��された構造領域に係るデータは、記憶部12� �保持される。そして、構造領域抽出部13aは� �図2のステップS103にリターンする。

 図5は、構造領域抽出処理の結果を示す模 式図であり、図3に例示した管空内画像を時� �t(i)の管空内画像として構造領域抽出処理を� ��った結果抽出された構造領域の一例を示し� ��いる。図5の例では、構造領域として、4つ� �構造領域T1,T4,T3,T4が抽出されており、この構 造領域抽出処理によって、管空内に浮遊する 内容物22や泡23などが映る領域を避け、しわ� �血管を含む管空粘膜の領域21の特徴構造が映 る構造領域が抽出される。

 次に、図2のステップS104による対応領域抽� �処理について説明する。この対応領域抽出� �理では、対応領域抽出部13bは、時刻t(i+1)の� �空内画像の中から、構造領域抽出処理の結� �時刻t(i)の管空内画像の中から抽出された各� ��造領域と同一箇所と判断される領域を、対� ��領域として抽出する。具体的には、対応領� ��抽出部13bは、構造領域抽出処理によって抽� ��された各構造領域をテンプレートに設定し� ��公知のテンプレートマッチング処理を行っ� ��、時刻t(i+1)の管空内画像から、各テンプレ� ��トに類似する領域を検出する。テンプレー� ��マッチングの手法としては、例えば、“CG-A RTS協会,ディジタル画像処理,202p,テンプレー� �マッチング”で開示された手法を用いるこ� �ができる。なお、マッチングの探索範囲は� �テンプレートの中心座標(x _j ,y _j )(j=1,2,・・・,N(N:テンプレート数))を中心に、 管空内画像の時系列的な変化量を考慮して設 定すればよい。また高速化のために、疎密探 索法、残差逐次検討法などを用いても良い。 例えば、“CG-ARTS協会,ディジタル画像処理,206 p,高速探索法”で開示された手法を用いるこ� ��ができる。結果的に、時刻t(i)の管空内画像 の中から抽出した各構造領域それぞれに対応 するテンプレート毎に、時刻t(i+1)の管空内画 像の中から最も類似する領域の座標(x _j ’,y _j ’)と、その類似度とが得られる。マッチン� �時の類似度が低いテンプレートに関しては� �同一箇所と判断せずに、対応領域として抽� �しない。また、このようにマッチングの結� �対応領域が抽出されなかった構造領域は、� �後の処理で使用しない。

 図6は、対応領域抽出処理の結果を示す模 式図であり、図5に例示した管空内画像と時� �列的に連続する時刻t(i+1)の管空内画像をも� �に、各構造領域T1~T4をそれぞれテンプレート としてマッチングを行った結果抽出された対 応領域の一例を示している。図6の例では、� �5の構造領域T1に対応する対応領域T1’、構造 領域T2に対応する対応領域T2’、構造領域T3に 対応する対応領域T3’、構造領域T4に対応す� �対応領域T4’が、それぞれ抽出されている。 また、図6において、各テンプレートの探索� �囲ST1’~ST4’を破線によって示している。例� ��ば、図5に示す時刻t(i)の管空内画像中の構� �領域T1に着目すれば、この構造領域T1をテン� ��レートとしたマッチングが、図6に示す時刻 t(i+1)の管空内画像中の破線で示す探索範囲ST1 ’で行われ、検出された類似度の高い領域が 対応領域T1’として抽出される。

 次に、図2のステップS105による管空深部� �出処理について説明する。この管空深部抽� �処理では、管空深部抽出部13cは、時刻t(i),t(i +1)の各管空内画像の中から、管空深部を抽出 し、その重心位置を算出する。管空深部は、 撮像機2から距離が離れているため、撮像機2� ��らの照明が届きにくく、暗い領域として得� ��れる。この暗い画素が集まっている領域を� ��空深部として抽出し、その重心位置を求め� ��。なお、図3,5,6に示す管空内画像では、管� �を理解し易いように模式的に管空深部の中� �を明るく示しているが、実際には中心部分� �暗い。管空深部抽出部13cは、時刻t(i),t(i+1)の 各管空内画像の中から暗い画素が集まる領域 (暗部)を管空深部として抽出し、その重心位� ��を求める。

 図7は、管空深部抽出処理の詳細な処理手 順を示すフローチャートである。管空深部抽 出部13cは、時刻t(i)の管空内画像および時刻t( i+1)の管空内画像をそれぞれ処理対象とし、� �ープAの処理をそれぞれ実行する(ステップS30 1~ステップS306)。ここで、ループA内の処理の� ��明において、処理対象とする管空内画像を� ��対象管空内画像」と称す。

 ループAでは、まず、対象管空内画像を構 成する各画素のG値と、予め設定される所定� �閾値とを比較し、対象管空内画像の各画素� �中から、G値が所定の閾値以下の画素を暗部� ��素として抽出する(ステップS302)。ここでG値 を用いるのは、血液中のヘモグロビンの吸収 帯域の波長に近く、感度や解像度が高いこと から、対象管空内画像の明暗情報をよく表す ためである。なお、G値以外の色成分の値を� �いて暗部画素を抽出することとしてもよい� �あるいは、公知の変換技術を用いて算出し� �明暗情報を示す値を用いて暗部画素を抽出� �ることとしてもよい。例えば、YCbCr変換によ って算出した輝度や、HSI変換によって算出し た明度を用いることができる。また、G値に� �して予め設定される所定の閾値を設定する� �ととしたが、対象管空内画像を構成する各� �素のG値分布を算出し、公知の判別分析法な� ��を用いて設定することとしてもよい。判別� ��析法の手法としては、例えば、“CG-ARTS協会 ,ディジタル画像処理,175p,判別分析法”で開� �された手法を用いることができる。

 続いて、管空深部抽出部13cは、ステップS 302で抽出した暗部画素に対して公知のラベリ ング処理を行って、隣接する暗部画素群に固 有の値(ラベル)を付ける(ステップS303)。これ� ��より、対象管空内画像中の暗部領域を認識� ��ることができる。ラベリング処理の手法と� ��ては、例えば、“CG-ARTS協会,ディジタル画� �処理,181p,ラベリング”で開示された手法を� �いることができる。

 続いて、管空深部抽出部13cは、ステップS 303で認識した対象管空内画像中の各暗部領域 の面積をそれぞれ算出し、面積が最も大きい 暗部領域を管空深部として抽出する(ステッ� �S304)。管空内画像には、例えば管空粘膜のし わの影など、管空深部以外の暗部領域も存在 するが、通常これらの領域は管空深部に比べ て面積が小さいので、管空深部との識別が可 能である。そして、管空深部抽出部13cは、管 空深部として抽出した暗部領域の重心位置を 算出する(ステップS305)。抽出された管空深部 の領域や、この管空深部の重心位置に係るデ ータは、対象管空内画像の識別情報と対応付 けられて記憶部12に保持される。そして、管� ��深部抽出部13cは、時刻t(i)の管空内画像およ び時刻t(i+1)の管空内画像それぞれについてル ープAの処理を実行したならば、図2のステッ� ��S105にリターンする。

 図8は、図5に例示した時刻t(i+1)の管空内� �像に対する管空深部抽出処理の結果を示す� �式図である。図8の例では、管空深部抽出処� ��の結果、斜線領域31で示す暗部領域が管空� �部として抽出され、その重心位置33が算出さ れる。

 次に、図2のステップS106による移動量推� �処理について説明する。この移動量推定処� �では、移動量推定部13dは、構造領域抽出部13 aが時刻t(i)の管空内画像の中から抽出した構� ��領域の位置と、対応領域抽出部13bが時刻t(i+ 1)の管空内画像の中から抽出した対応領域の� ��置と、管空深部抽出部13cが時刻t(i)管空内画 像および時刻t(i+1)の管空内画像の中から抽出 した管空深部およびその重心位置とをもとに 、時刻t(i)から時刻t(i+1)までの撮像機2の移動� ��を推定する。推定された移動量は、記憶部1 2に格納・蓄積される。

 図9は、移動量推定処理を説明するための 管空内と撮像機2のモデル図であり、時刻t(i)� ��おいて管空内の特徴構造51を含む管空内画� �を撮像した撮像機2の撮像状況モデルを上段� ��示し、時刻t(i+1)において特徴構造51を含む� �空内画像を撮像した撮像機2の撮像状況モデ� ��を下段に示している。図9の下段に示す撮像 状況モデルでは、上段に示す撮像状況モデル に対して、その撮像位置(撮像機2の位置)の変 化と撮像方向の変化とが見られる。ここで、 Dは、時刻t(i)における撮像機2から管空粘膜の 特徴構造51までの距離を管空内壁面上に投影� ��た特徴構造距離を表し、D’は、時刻t(i+1)に おける撮像機2から管空粘膜の特徴構造51まで の距離を管空内壁面上に投影した特徴構造距 離を表す。Oは撮像機2が有するレンズなどの� ��学系の主点に相当する光学中心である。Rは 管空半径である。この管空半径Rとしては、� �えば平均的な管空半径を用いる。

 また、図9上段のモデル図において、この 撮像状況モデルによって撮像機2の撮像素子� �に投影されて得られる管空内画像の画像座� �53aを示している。この画像座標53aは、撮像� �2の光軸52と交わる位置を原点とした座標系� �あり、fは、撮像機2の光学中心Oから撮像素� �までの距離である。ここで、この撮像状況� �デルによって得られる管空内画像中の特徴� �造51が映る構造領域の中心の座標を、構造領 域中心座標T(xT,yT)とし、この管空内画像にお� ��る管空深部の重心位置の座標を管空深部重� ��座標C(xC,yC)とする。また、θを、時刻t(i)に� �ける、光学中心Oから管空深部の重心方向54� �のベクトルOCと光学中心Oから特徴構造51への ベクトルOTとの成す角とする。

 同様にして、図9下段のモデル図において 、この撮像状況モデルによって得られる管空 内画像の画像座標53bを示している。この画像 座標53bは、撮像機2の光軸52と交わる位置を原 点とした座標系であり、fは、撮像機2の光学� ��心Oから撮像素子までの距離である。ここで 、この撮像状況モデルによって得られる管空 内画像中の特徴構造51が映る対応領域の中心� ��座標を、対応領域中心座標T’(xT’,yT’)と� �、この管空内画像における管空深部の重心� �置の座標を管空深部重心座標C’(xC’,yC’)と する。また、θ’を、時刻t(i+1)における、光� ��中心Oから管空深部の重心方向54へのベクト� ��OC’と光学中心Oから特徴構造51へのベクト� �OT’とのなす角とする。

 ここで、図9上段の撮像状況モデルの特徴構 造距離D,構造領域中心座標T,管空深部重心座� �C,距離f,管空半径Rから、次式(1)が得られる。 なお、δは、撮像機2の撮像素子のピッチを表 す。距離fおよび撮像素子のピッチδの各カメ ラパラメータの値は、事前に取得しておく。

 同様にして、図9下段の撮像状況モデルの特 徴構造距離D’,構造領域中心座標T’,管空深� �重心座標C’,距離f,管空半径Rから、次式(2)が 得られる。

 そして、式(1)および式(2)から次式(3)が得ら� ��る。

 式(3)を変形すると、次式(4)が得られる。

 式(4)が示すD-D’は、時刻t(i)および時刻t(i +1)の各時刻での撮像機2から管空粘膜の特徴� �造51までの距離を管空内壁面上に投影した特 徴構造距離の差分であり、図9下段に示す時� �t(i)から時刻t(i+1)までの撮像機2の移動量dに� �当する。このようにしてD-D’を求めること� �より、時刻t(i)から時刻t(i+1)までの撮像機2の 移動量を推定することができる。具体的には 、移動量推定部13dは、構造領域抽出処理によ って抽出された各構造領域に対応する特徴構 造それぞれについてD-D’を求める。そして、 移動量推定部13dは、求めた複数の移動量の値 の平均値を算出して、撮像機2の時刻t(i)から� ��刻t(i+1)までの移動量を推定する。

 次に、図2のステップS109による位置推定� �理について説明する。この位置推定処理で� �、位置推定部13eは、移動量推定処理の結果� �定されて記憶部12に蓄積された時刻t(i)から� �刻t(i+1)までの撮像機2の移動量の累積値を求� ��、各管空内画像を撮像した際の撮像機2の位 置を推定する。この累積値は、管空の入口で の時刻t(0)から管空の出口での時刻t(T)までの� ��像機2の移動距離に相当する。なお、求めた 累積値を、撮像機2が管空入口から出口まで� �動した移動量の総和、すなわち管空の全長� �割ることにより、各時刻における管空内で� �撮像機2の相対的な位置を割り出すこととし� ��もよい。

 図10は、位置推定処理の結果を示す模式� �であり、横軸を時刻t、縦軸を管空入口から� ��空出口までの撮像機2の相対的な位置として 、推定された撮像機2の相対的な位置の時系� �変化を示している。これによれば、患部を� �した管空内画像の撮像時刻をもとに、この� �空内画像を撮像した際の管空内での撮像機2� ��管空入口または管空出口からの相対的な位� ��を知ることができ、患部の位置を推定する� ��とが可能となる。

 このように実施の形態1では、撮像機2が� �系列で撮像した管空内画像を処理すること� �よって、撮像機内や患者の体外に別途装置� �設けることなく、簡易な構成で撮像機2の移� ��量を推定し、各管空内画像を撮像した際の� ��像機2の管空内における位置を推定すること ができる。この結果、撮像機に移動量測定用 の単心コイルなどの装置を別途内蔵した場合 のように撮像機が大型化したり、システムの 構成が複雑化するようなことはなく、撮像機 や体外装置をコンパクトかつ低コストで生産 することができる。

 なお、撮像機2が患部を撮像した場合の撮 像機2の位置は、患部の近傍であって、患部� �位置と完全には同一ではない。しかしなが� �、患部が映る管空内画像を利用して、患者� �管空内へ医療処置具を挿入する際の挿入ル� �トを経口からとすべきか経腔からとすべき� �を判断する場合であるとか、患者の体を切� �する位置を特定臓器の上部に近い方とすべ� �か下部に近い方とすべきかを判断する場合� �どには、患部の位置を厳密に把握せずとも� �い。この場合、実施の形態1によって患部の� ��体の位置の情報が得られれば、その後の組� ��採取や止血、患部切除などの医療処置でこ� ��位置の情報を役立てることができる。

 また、実施の形態1では、管空入口から出 口までを対象に説明を行ったが、小腸または 大腸などの特定の臓器の開始位置または終了 位置などを基点とした撮像機2の位置を推定� �てもよい。これによれば、特定の臓器の開� �位置または終了位置から管空に沿ってどの� �度の位置に患部があるかという情報を得る� �とができる。

 また、実施の形態1では、構造領域を管空 深部よりも先に抽出したが、管空深部を先に 抽出し、この位置にもとづいて構造領域を抽 出してもよく、例えば管空深部を囲むように 構造領域を抽出してもよい。

 また、実施の形態1では、所定サイズの矩 形領域を走査しながら構造領域として適当な 複数の領域を抽出する方法を示したが、構造 領域の形状は矩形である必要はなく任意の形 状でもよい。たとえば矩形領域内の画素ごと に、管空粘膜の画素か否かの判定を行い、管 空粘膜でないと判定された画素を除いた任意 形状の領域を構造領域として抽出することも できる。

 また、予め所定サイズの格子状に管空内� ��像を分割し、各分割領域において図4に示し たステップS202~S205を行い、最後に、分布範囲 が大きな分割領域から順に所定個数の分割領 域を構造領域として抽出してもよく、結果と して構造領域を抽出するための計算負荷を軽 減できる。ここで、構造領域を複数抽出せず 、一つだけ抽出することにすれば計算負荷は さらに軽減できる。

(実施の形態2)
 次に、本発明の実施の形態にかかる画像処� ��装置について説明する。図11は、本発明の� �施の形態2にかかる画像処理装置のブロック� ��である。図11に示すように、画像処理装置60 は、各種情報を出力する表示部61と、各種情� ��の入力を受け付ける入力部62と、各種情報� �記憶する記憶部63と、画像処理装置60の各部� ��処理および動作を制御する制御部64と、画� �情報を解析する画像解析部65を備える。表示 部61、入力部62、記憶部63、制御部64、画像解� ��部65は電気的に接続されている。

 表示部61は、液晶ディスプレイなどを備� �、画像を含む各種情報を表示する。表示部61 は、特に、記憶部63に記憶された画像と、画� ��処理装置60のユーザーに対して各種処理情� �の入力を依頼するGUI(Graphical User Interface)画� ��とを表示する。

 入力部62は、画像処理装置60で処理する画 像、各種処理情報などの入力を受け付ける。 具体的には、入力部62は、USB,IEEE1394などの通� ��用インターフェースを備え、外部装置から� ��画像の入力を受け付ける。また、入力部62� �、各種スイッチ、入力キー、マウス、タッ� �パネルなどを備え、ユーザーが所定位置と� �距離を把握したいと考える被写体である関� �領域が写っている画像中の領域の指定を、� �ーザーから受け付ける。なお、入力部62は、 各種メモリカード、CD、DVDなどの携帯型記憶� ��体に対応するインターフェースを備え、こ� ��携帯型記憶媒体からの画像の入力を受け付� ��るようにしてもよい。

 記憶部63は、各種処理プログラムなどが� �らかじめ記憶されたROMと、各処理の処理パ� �メータ、処理データなどを記憶するRAMとに� �って実現される。記憶部63は、移動する撮像 機によって時系列的に撮影された画像列の画 像情報63aを記憶する。なお、記憶部63は、各� ��メモリカード、CD、DVDなどの携帯型記憶媒� �を着脱可能な画像記憶部として備えるよう� �してもよい。

 制御部64は、記憶部63に記憶された各種処 理プログラムを実行するCPUなどによって実現 される。制御部64は、特に、画像読込部64aと� ��示制御部64bとを備える。画像読込部64aは、� ��憶部63に記憶されている画像情報63aを読み� �む。また表示制御部64bは、画像読込部64aが� �み込んだ画像などを表示部61に表示する制御 を行う。

 画像解析部65は、撮影距離算出部651と、� �動量算出部652と、距離算出部653とを備える� �撮影距離算出部651は、関心領域が撮影され� �いる画像を解析し、関心領域と撮像機との� �影距離を算出する。また、移動量算出部652� �、時系列的に撮影された画像列を構成する� �像を解析し、各画像を撮影する間に撮像機� �移動した移動量を算出する。さらに、距離� �出部653は、移動量算出部652によって算出さ� �た移動量を累積し、撮像機が所定位置を出� �した後の累積移動量を算出する。なお、所� �位置とは、管内の所定の基準点の位置、ま� �は撮像機が最初に画像を撮影した位置、若� �くはユーザーより入力部62を介して指定され た位置である。

 さらに、移動量算出部652は、比較領域設� ��部652aと、算出部652bと、移動判断部652cとを� ��える。比較領域設定部652aは、各画像におい て比較領域を設定する。比較領域とは、画像 上において他の領域とは区別できるような特 徴のある領域をいい、例えば各画像をフーリ エ変換して周波数空間とした場合、特徴的な 周波数分布を示す領域である。そのほか、領 域分割を行った際に特徴的な領域として認識 される領域、または、画像中で、ユーザーに より設定された領域など、領域自体が特徴的 であるということにより、テンプレートマッ チングを行う際に有効に用いることができる 領域を、比較領域とすることができる。

 算出部652bは、連続する2以上の画像にお� �て設定された比較領域の位置のずれに基づ� �て、それらの画像を撮影する間の撮像機の� �動量を算出する。ここで、算出部652bは、テ� ��プレートマッチングを用いて比較領域の位� ��ずれを算出する。すなわち、算出部652bは、 比較領域設定部652aが設定した比較領域をテ� �プレートとし、他の画像においてこのテン� �レートと最も相関の高い領域を検出し、比� �領域とこの比較領域にもっとも相関の高い� �域との画像領域上での位置ずれを検出し、� �の位置ずれに基づいて撮像機の移動量を算� �する。

 なお、算出部652bは、全画像領域をテンプ レートとして画像間の被写体の位置ずれを検 出してもよい。この場合、比較領域設定部652 aは不要である。

 また、移動判断部652cは、連続する2枚以� �の画像を比較し、これらの画像を撮影する� �に撮像機が移動したか否かを判断する。移� �判断部652cが画像を撮影する間に撮像機が移� ��したと判断した場合、算出部652bは、それら の画像間について、移動量の算出処理を行う 。

 次に、画像処理装置60が行う画像解析処� �の手順について説明する。図12は、制御部64� ��制御のもと、画像処理装置60が、撮像機が� �定位置を出発した後の累積移動量、すなわ� �撮像機の累積移動距離を算出し表示する処� �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、画像読込部64aが、記憶部63� ��記憶されている画像情報63aを読み込み(ステ ップS401)、表示制御部64bが、読み込んだ画像� ��表示部61に表示する(ステップS402)。その後� �制御部64は、入力部62を介して、ユーザーよ� ��関心領域の入力を受け付ける(ステップS403)� ��なお、実施の形態2では、ユーザーから関心 領域が写っている画像中の領域の指定を受け 付ける構成としているが、ステップS403の処� �を、画像中の関心領域を自動的に抽出する� �成とすることもできる。例えば、関心領域� �して抽出したい領域の画像特徴(色やテクス� ��ャなど)を予め用意しておいて、その画像特 徴を備えた領域をテンプレートマッチングや パターン認識などの公知の手法で抽出するこ とで、画像中の関心領域を設定(抽出)する構� ��とすることができる。制御部64は関心領域� �ついての情報を取得した場合(ステップS403:Ye s)、画像解析部65を制御し、所定位置と関心� �域に対応する位置との間での撮像機の累積� �動距離を算出させる(ステップS404)。その後� �表示制御部64bは、算出された累積移動距離� �表示部61に表示させる(ステップS405)。なお、 制御部64が関心領域についての情報を取得し� ��かった場合(ステップS403:No)、制御部64は画� �解析処理を終了する。

 ここで、ステップS404において画像解析部65� ��行う処理について説明する。図13は、関心� �域Tが撮影された画像100と、管200内における� ��心領域Tおよび各画像の撮影位置C ₁ ~C _i ~C _n とを示した図である。図13に示すように、撮� ��機は、始点である撮影位置C ₁ を出発後、管200の管軸上を管軸方向に進行し ながら、撮影位置C ₁ ~C _i ~C _n において画像を撮影する。なお、画像100は、 撮影位置C _i において撮影された画像である。

 ユーザーが表示部61に表示された画像を閲� �し、始点(撮影位置C _i )と関心領域Tに対応する位置との間での撮像� ��の累積移動距離を算出するよう制御部64に� �力した場合を説明する。この場合、画像解� �部65は、図13に示すように、各撮影位置間の� ��離、すなわち各々撮影位置から次の撮影位� ��までの撮像機の移動量L ₁ ~L _i-1 の累積量と、撮影位置C _i と関心領域Tとの管軸方向の撮影距離X _i を加算することによって、撮像機の累積移動 距離を算出する。

 具体的には、撮影距離算出部651が画像100を� ��析して撮影距離X _i を算出する。また、移動量算出部652が撮影位 置C ₁ ~C _i において撮影された画像を解析して撮像機の 移動量L ₁ ~L _i-1 を算出する。その後、距離算出部653が移動量 L ₁ ~L _i-1 を累積加算し、さらにこの累積量に撮影距離 X _i を加算して、始点である撮影位置C ₁ と関心領域Tに対応する位置と間での撮像機� �累積移動距離を算出する。なお、所定の閾� �で定まる条件を充たさない移動量について� �、累積加算の対象とせずに、所定の閾値で� �まる条件を充たす移動量についてのみ累積� �算の対象とすることもできる。例えば、所� �の閾値未満の移動量を累積加算の対象から� �したり、所定の閾値以上の移動量を累積加� �の対象から外したりする。

 ここで、撮影距離算出部651および移動量算� ��部652が行う画像解析処理について説明する� ��まず、撮影距離算出部651が行う画像解析処� ��について、図14を用いて説明する。図14は、 管200内における撮影位置C _i と関心領域Tとの位置関係、および画像100を� �影した撮像機の像面100’上の関心領域T’と� ��点Oとの位置関係を示した図である。なお、 撮像機は管軸上を管軸方向に移動しており、 撮像機の光軸と管軸とが一致しているものと する。図14に示すように、撮像機と関心領域T とを結んだ線と管軸(光軸)との交角をθとす� �と、管200の管径rと撮影距離X _i との関係、および焦点Oと関心領域T’との距� ��OT’と焦点距離aとの関係は、以下のように� ��される。

 実施の形態2では、管径rは既知であり、焦� �距離aは撮像機の撮影条件として画像情報63a� ��含まれる情報であるとする。したがって、� ��影距離算出部651は、式(6)および画像100を解� ��することによって得られる距離OT’などの� �報を用いて、撮影距離X _i を算出する。なお、実施の形態2では、管径r� ��既知としているが、画像100を解析すること� ��、管径rを算出する構成とすることもできる 。

 次に、移動量算出部652の各部が行う画像解� ��処理について、図15を用いて説明する。図15 は、比較領域設定部652aが設定した比較領域A� ��、比較領域Aを撮影した撮影位置C _k-1 、C _k との位置関係、および撮影位置C _k-1 、C _k で撮影された画像101、102を示した図である。 なお、図15において、画像101、102上の比較領� ��Aを比較領域A’、A’’とする。図15に示す� �うに、撮影位置C _k-1 から撮影位置C _k までの撮像機の移動量L _k-1 は、撮影位置C _k-1 と比較領域Aとの管軸方向の撮影距離X _k-1 と、撮影位置C _k と比較領域Aとの管軸方向の撮影距離X _k との差として算出できる。撮影距離X _k-1 、X _k は、式(6)を用いて算出できるので、移動量L _k-1 は、下記の式(7)のように示される。

 したがって、比較領域設定部652aが、画像101 、102において比較領域Aを設定し、算出部652b� ��、式(7)および画像101、102を解析することに� ��って得られる距離OA’、OA’’を用いて、移 動量L _k-1 を算出する。比較領域設定部652aおよび算出� �652bは、同様に撮影位置C ₁ ~C _i の各撮影位置間における撮像機の移動量L ₁ ~L _i-1 を算出する。

 なお、比較領域設定部652aは、常に各画像 上で1以上の比較領域を設定する。さらに、� �較領域設定部652aは、図16に示すように、所� �の比較領域Bがフレームアウトする前に、他� ��比較領域Dを設定する。このように比較領域 を設定するのは、すべての撮影位置間におい て、撮像機の移動量を算出するためである。

 また、移動判断部652cは、連続する画像間に おいて画像上での比較領域の位置のずれ量が 所定の閾値未満であった場合に、これらの画 像を撮影する間に撮像機は移動しなかったと 判断する。例えば、図17に示すように、撮影� ��置C _m-1 、C _m で撮影された画像106、107上の比較領域E’、E� ��’間の位置のずれ量E’E’’が所定量未満� �場合、撮影位置C _m-1 、C _m 間において撮像機の移動はなかったと判断し て、所定の閾値以上の場合に移動量を算出す るように構成することができる。

 このように、実施の形態2にかかる画像処 理装置60は、移動する撮像機によって時系列� ��に撮影された画像列を構成する画像上での� ��較領域の位置のずれに基づいて、各画像間� ��の撮像機の移動量を算出するとともに、撮� ��機との撮影距離を算出する。したがって、� ��像処理装置60によれば、各画像が撮像機が� �の程度移動したときに撮影された画像であ� �かという情報が明らかとなり、所定位置と� �心領域に対応する位置との間での撮像機の� �積移動距離を把握することができる。

 なお、上述した実施の形態2において、所 定位置間の管軸方向の距離である管長が既知 である場合、この管長を用いて撮像機の移動 量を補正してもよい。すなわち、画像情報63a を解析して算出した所定位置間の撮像機の累 積移動量を既知の管長で正規化して、算出し た累積移動量を補正してもよい。補正した累 積移動量を用いて所定位置と関心領域に対応 する位置との間での撮像機の移動距離を算出 することにより、累積移動距離を、より正確 に算出できる。

 また、各画像間において複数の比較領域� ��設定する場合は、例えば以下の処理を行う� ��とで移動量を算出する。

 この場合、算出部652bは、例えば、図18に示� ��ように全画像領域をM×N個に分割した分割領 域F ₁₁ ~F _NM の領域ごとに、画像間の撮像機の移動量を算 出する。ここで、分割領域ごとに算出した撮 像機の移動量を領域移動量という。この領域 移動量を用いて所定の画像間の撮像機の移動 量を算出する。例えば、算出部652bは領域移� �量を統計処理することで、各画像間の移動� �を算出する。例えば複数の領域移動量の平� �値を各画像間の移動量とみなす。あるいは� �各領域移動量のうちの所定の閾値範囲に入� �領域移動量の平均値を各画像間の移動量と� �なす。

(実施の形態3)
 また、上述した実施の形態2では、所定位置 から関心領域を撮影した位置までの撮像機の 移動量と関心領域を撮影した撮像機と関心領 域との撮影距離とを加算した距離を、所定位 置から撮像機が移動した累積移動距離として 算出したが、この実施の形態3では、所定位� �から関心領域を撮影した位置までの撮像機� �移動量を、所定位置から撮像機が移動した� �積移動距離として算出する。これは、撮影� �離と比較して撮像機の移動量が極めて大き� �場合、撮像機の移動量の累積値を所定位置� �ら関心領域に対応する位置までの距離と近� �できるためである。

 すなわち、図19に示すように、実施の形� �3にかかる画像処理装置60-2は、画像処理装置 60が備えた画像解析部65に替えて画像解析部65 -2を備える。また、画像解析部65-2では、画像 解析部65が備えた移動量算出部652と、距離算� ��部653に替えて距離算出部654とを備え、撮影� ��離算出部651を備えていない。その他の構成� ��、画像処理装置60と同じである。

 距離算出部654は、移動量算出部652が算出� ��た撮像機の移動量を累積加算して所定位置� ��ら関心領域に対応する位置までの撮像機の� ��積移動距離を算出する。なお、撮像機の累� ��移動距離を算出するために、画像処理装置6 0-2が行う画像解析処理の手順は、図12に示し� ��画像処理装置60が行う画像処理手順と同様� �ある。ただし、本実施形態では、関心領域� �前記撮像機との撮影距離を算出する必要が� �いため、実施の形態2のステップS403のように 、画像中での関心領域の位置を特定する必要 がない。そこで、本実施形態では、ステップ S403の代わりに、関心領域が写っている画像� �、ユーザーの指定入力により、あるいは自� �的に特定するだけでも充分である。

 このように、実施の形態3では所定位置と 関心領域に対応する位置との間での撮像機の 累積移動距離を、所定位置から関心領域を撮 影する位置までの撮像機の移動量に近似して 算出する。したがって、実施の形態2と比較� �て算出処理量が軽減され、画像処理装置に� �かる算出処理の負担が軽減される。

(実施の形態4)
 次に、本発明の実施の形態4について説明す る。この実施の形態4では、実施の形態2また� ��実施の形態3にかかる画像処理装置において 、比較領域を設定する画像領域を制限する。

 例えば、図20に示すように、実施の形態3� ��かかる画像処理装置60-3は、画像処理装置60� ��備えた画像解析部65に替えて画像解析部65-3� ��備える。画像解析部65-3は、移動量算出部652 に替えて移動量算出部655を備える。移動量算 出部655は、比較領域設定部655a、算出部655b、� ��動判断部655cと、領域制限部655dを備える。� �の他の構成は、画像処理装置60と同じであり 、同一の構成部分には同一の符号を付してい る。なお、画像処理装置60-3は、画像処理装� �60の構成をもとに、移動量算出部652に領域制 限部655dを備える構成としてもよい。

 領域制限部655dは、画像情報63aを解析し、 画像の歪曲収差などを考慮して比較領域を設 定できる領域を制限する。例えば、図21に示� ��ように、画像領域中央および画像領域の端� ��除いた領域から比較領域が設定されるよう� ��する。なお、ユーザーが、入力部62を介し� �画像の歪曲収差などを考慮して選択した領� �を設定領域として設定してもよい。

 比較領域設定部655aは、領域制限部655dに� �って制限された範囲で比較領域を設定する� �算出部655bは、算出部652bと同様に、比較領域 設定部655aによって設定された比較領域を用� �て、撮像機の移動量を算出する。移動判断� �655cは、移動判断部652cと同様の処理を行う。

 次に、図22を参照し、制御部64の制御のも と、画像処理装置60-3が所定位置と関心領域� �の距離を算出し表示する処理手順を説明す� �。まず、ステップS401~S403と同様に、画像読� �部64aは、記憶部63より画像情報63aを読み込み (ステップS501)、表示制御部64bが画像を表示部 61に表示し(ステップS502)、制御部64は、ユー� �ーより関心領域の入力を受け付ける(ステッ� ��S503)。ステップS503では、ステップS403と同様 に、自動的に関心領域を設定するようにする こともできる。制御部64が関心領域について� ��情報を取得した場合(ステップS503:Yes)、領域 制限部655dは、画像情報またはユーザーの指� �に基づいて比較領域を設定する範囲を制限� �る(ステップS504)。その後、画像解析部65-3が� ��定位置から関心領域に対応する位置までの� ��像機の累積移動距離を算出し(ステップS505)� ��表示制御部64bが画像解析部65-3によって算出 された累積移動距離を表示部61に表示する(ス テップS506)。なお、制御部64が関心領域につ� �ての情報を取得しなかった場合(ステップS503 :No)、制御部64は画像解析処理を終了する。

 このように、実施の形態4にかかる画像処 理装置60-3は、画像の歪曲収差や、ユーザー� �指示などを考慮して制限された範囲内にお� �て比較領域を設定する。したがって、実施� �形態4では、実施の形態2や実施の形態3に比� �て、より正確な所定位置と関心領域との距� �を算出できる。

(実施の形態5)
 次に、実施の形態5について説明する。この 実施の形態5では、実施の形態2~4にかかる画� �処理装置において、画像に撮影されている� �察対象を特定し、観察対象ごとに、所定位� �から関心領域までの撮像機の距離を算出で� �るようにしている。

 例えば、図23に示すように、実施の形態5� ��かかる画像処理装置60-4は、画像処理装置60� ��備えた画像解析部65に替えて画像解析部65-4� ��備える。画像解析部65-4は、画像解析部65が� ��えた撮影距離算出部651および移動量算出部6 52に替えて撮影距離算出部656および移動量算� ��部657を備える。移動量算出部657は、比較領� ��設定部657a、算出部657b、移動判断部657c、観� ��対象特定部657dを備える。その他の構成は、 画像処理装置60と同じであり、同一構成部分� ��は同一の符号を付している。なお、画像処� ��装置60-4は、画像処理装置60の構成をもとに� ��移動量算出部652に観察対象特定部657dを加え た構成としてもよい。あるいは、画像処理装 置60-4は、画像処理装置60-3の構成をもとに、� ��動量算出部655の領域制限部655dに替えて観察 対象特定部657dを加えた構成としてもよい。

 観察対象特定部657dは、例えば各画像に撮 影されている管壁の性状に基づいて、観察対 象を特定する。そして、撮影距離算出部656お よび算出部657bは、観察対象特定部657dが特定� ��た観察対象に応じた管径と、式(6)、(7)とを� ��いて、撮像機と関心領域との撮影距離、お� ��び撮像機の移動量を算出する。

 なお、比較領域設定部657aおよび移動判断 部657cは、比較領域設定部652aおよび移動判断� ��652c同様の処理を行う。

 ここで、図24を参照しつつ、画像解析部65 -4が、複数の観察対象を有する管201内を移動� ��る撮像機70によって撮影された画像列を解� �する処理について説明する。図24は、管径の 異なる観察対象201a、201bが連結している管201� ��示す図である。図24において、管201の所定� �置(s1)と所定位置(g1)との間が観察対象201aで� �り、所定位置(s2)と所定位置(g2)との間が観察 対象201bである。撮像機70は、所定位置(s1)、(g 1)、(s2)、(g2)の順に移動しながら、管201内を� �影する。

 観察対象特定部657dは、観察対象201a、201b� ��管壁の性状に基づいて、画像に撮影されて� ��る観察対象が観察対象201aまたは観察対象201 bであるか、若しくはいずれにも該当しない� �を特定する。さらに、撮影距離算出部656は� �特定された観察対象に応じた管径を用いて� �影距離を算出する。また、算出部657bは、観� ��対象に応じた管径を用いて、観察対象ごと� ��設定された所定位置、例えば所定位置(s1)、 (s2)からの撮像機70の移動量を算出する。

 次に、図25を参照し、制御部64の制御のも と、画像処理装置60-4が所定位置と関心領域� �の距離を算出し表示する処理手順を説明す� �。まず、ステップS401~S403と同様に、画像読� �部64aは、記憶部63より画像情報63aを読み込み (ステップS601)、表示制御部64bが画像を表示部 61に表示し(ステップS602)、制御部64は、ユー� �ーより関心領域の入力を受け付ける(ステッ� ��S603)。ステップS603では、ステップS403と同様 に、自動的に関心領域を設定するようにする こともできる。制御部64が関心領域について� ��情報を取得した場合(ステップS603:Yes)、観察 対象特定部657dは、画像情報63aに基づいて、� �画像に撮影されている観察対象を特定する(� ��テップS604)。その後、画像解析部65-4は、観� ��対象ごとに設定された所定位置から関心領� ��に対応する位置までの撮像機との累積移動� ��離を算出し(ステップS605)、表示制御部64bが� ��出された累積移動距離を表示部61に表示す� �(ステップS606)。

 なお、本実施形態では、所定位置を観察� ��象ごとに定める。例えば、各画像に撮影さ� ��ている観察対象を特定することで、観察対� ��が画面上で切り替わった位置を特定する。� ��して、観察対象が画面上で切り替わった位� ��を所定位置とする。

 このように、実施の形態5にかかる画像処 理装置60-4は、画像に撮影されている観察対� �を自動的に特定し、この観察対象に応じて� �撮影距離や移動量を算出する際の条件の一� �である管径を変更しつつ、撮像機の移動量� �算出する。したがって、実施の形態5では、� ��径の異なる観察対象を有する管内を移動す� ��撮像機によって時系列的に撮影された画像� ��の画像を用いて、撮像機の累積移動距離を� ��出できる。また、所定位置を観察対象ごと� ��定めることで、観察対象ごとに撮像機の移� ��距離を算出することができる。

 ところで、上述した実施の形態2~5にかか� ��画像処理装置は、カプセル型内視鏡で撮影� ��た画像列(胃腸管内画像列)の解析に対して� �適用できる。図26は、実施の形態5の画像処� �装置87を備えた胃腸管内情報取得システムの 一例を模式的に示す図である。図26に示す被� ��体内情報取得システムは、被検体Hの胃腸管 内に導入され、胃腸管内画像を撮像するカプ セル型内視鏡81と、カプセル型内視鏡81によ� �て送信された無線信号を受信し、受信した� �線信号に含まれる画像を蓄積する受信装置83 と、受信装置83および画像処理装置に着脱可� ��なメモリカードなどの携帯型の記憶部85と� �備える。

 カプセル型内視鏡81は、被検体Hの管空内� ��像の一例である胃腸管内画像を撮影する撮� ��機能と、撮影した画像を含む無線信号を外� ��に送信する無線通信機能とを有する。より� ��体的には、カプセル型内視鏡81は、被検体H� ��体内の胃腸管内などの管空内を進行すると� ��時に、例えば0.5秒程度の所定の間隔(2Hz程度 )で被検体Hの胃腸管内画像を撮影し、この撮� ��した胃腸管内画像を所定の電波によって受� ��装置83に送信する。カプセル型内視鏡81は被 検体Hの胃腸管内を8時間程度の時間をかけて� ��動しながら撮影し、時系列の管空内画像の� ��例である胃腸管内画像列を作成する。

 受信装置83には、カプセル型内視鏡81によ って送信された無線信号を受信する複数の受 信アンテナ83a~83hが接続されている。受信ア� �テナ83a~83hは、例えばループアンテナを用い� ��実現され、カプセル型内視鏡81の通過経路� �対応する被検体Hの体表上に分散配置される� ��このような受信アンテナは、被検体Hに対し て1以上配置されればよく、その配置数は、� �示するように8個に限定されるものではない� ��

 受信装置83は、受信アンテナ83a~83hのいず� ��かを介してカプセル型内視鏡81より発信さ� �る無線信号を受信し、この受信した無線信� �をもとに被検体Hの胃腸管内画像の画像情報� ��取得する。受信装置83が取得した画像情報� �、その受信装置83に挿着された記憶部85に格� ��される。被検体Hの胃腸管内画像の画像情報 を記憶した記憶部85は、画像処理装置87に挿� �され、画像処理装置87における処理に使用さ れる。

 画像処理装置87は、図23に示して説明した 観察対象特定部657dを備えており、カプセル� �内視鏡81が撮影した各臓器を特定できる。し たがって、画像処理装置87によれば、臓器ご� ��に撮像機の移動距離を算出できる。

 なお、観察対象特定部は、胃腸管の粘膜� ��面の性状に基づいて、各臓器を特定する。� ��腸管の粘膜表面の性状は、各臓器によって� ��なり、食道や胃の粘膜表面は、小腸に比べ� ��凹凸が少なく平坦で、逆に、小腸の粘膜表� ��は、絨毛などによって表面に凹凸が多い。� ��のため、食道や胃が撮像された画像は、低� ��波数成分が支配的であり、小腸が撮像され� ��画像は、高周波数成分が支配的である。し� ��がって、観察対象特定部は、各画像の空間� ��波数成分を利用して、観察画像に撮像され� ��臓器を判定する。具体的には、観察対象特� ��部は、空間周波数成分情報として例えばフ� ��リエ変換によって得られるパワースペクト� ��を用いて臓器判定を行う。

 また、各臓器の粘膜表面の性状の違いに� ��り、各画像に撮影されている臓器によって� ��各画像の所定の画素とその周辺画素との相� ��の高さ、各画像のテクスチャ情報量、各画� ��の圧縮データのファイルサイズ、または圧� ��データの伸張時に算出されるDCT係数などに� ��差が生じる。したがって、観察対象特定部� ��、これらを比較することによって臓器判定� ��行ってもよい。また、各臓器によって、カ� ��セル型内視鏡の移動速度が異なるので、時� ��列で連続した画像間における周波数成分の� ��化量に差が生じ、画像間の圧縮データのフ� ��イルサイズの変化量またはDCT係数の変化量� ��差が生じる。そこで、観察対象特定部は、� ��像間におけるこれらの変化量を比較して臓� ��判定を行ってもよい。

 医師が胃腸管内画像列を閲覧し病変部を� ��見した場合、各臓器の入口または出口と病� ��部との距離についての情報は、病変部への� ��処および治療計画を立てる際に有効な情報� ��なる。このように、本実施形態の胃腸管内� ��報取得システムによれば、医師にとって有� ��な情報を提供することができる。