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Fターム[5L096BA06]の内容

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Fターム[5L096BA06]に分類される特許

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【課題】解剖学的構造の異常を検出する医用画像処理装置を提供すること。
【解決手段】本実施形態に係る医用画像処理装置は、健常ボリュームデータと被検体のボリュームデータとを記憶する記憶部と前記被検体のボリュームデータに基づいて、複数種類の形態的指標を計算する形態的指標計算部と、前記複数種類の形態的指標と前記健常ボリュームデータにおける健常な複数種類の形態的指標とに基づいて、前記被検体のボリュームデータを前記健常ボリュームデータに位置合わせする位置合わせ部と、前記位置合わせされた被検体のボリュームデータにおける前記複数種類の形態的指標と前記健常な複数種類の形態的指標とに基づいて計算された形態的相違度を、閾値と比較することにより、前記被検体のボリュームデータにおける形態的異常を検出する異常検出部と、を具備することを特徴とする。 (もっと読む)


【課題】時系列順に撮像された一連の画像から網羅性の高い要約画像を検出することができる画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】画像処理装置は、時系列順に撮像された一連の画像間において同一の対象が映る領域同士を対応づけ、該対応づけられた領域全体を1つの連結領域として設定する対応領域連結部110と、該連結領域の特徴量を算出する連結領域特徴量算出部120と、特徴量をもとに、上記一連の画像に映された対象が該一連の画像内の各画像に集約されている度合いに対応する要約指標値を算出する要約指標値算出部130と、要約指標値をもとに要約画像を検出する要約画像検出部140とを備える。 (もっと読む)


【課題】薬包の印字に影響されることなく、正確に薬剤を計数可能な薬剤計数装置を提供する。
【解決手段】揺動部により揺動されている薬包に封入された薬剤を撮像した動画像を構成する複数枚のピクチャにわたる、各々がピクチャを構成する1個以上の画素からなるブロックの動きの軌跡である複数の移動軌跡について、2点間距離と、測地距離とを算出する距離算出部104と、任意の移動軌跡間の2点間距離の時間変化および測地距離の時間変化に基づいて、各移動軌跡が薬剤と薬剤とが接触する部分である節の移動軌跡である度合いを示す節らしさ特徴量を算出する節らしさ算出部105と、節らしさ算出部105が算出した節らしさ特徴量に基づいて、薬包に封入された薬剤を計数する分離計数部107とを備える。 (もっと読む)


【課題】通常、患部を学習し、自己撮影の時に検出しようとすると、患部の症状の良化、悪化により特徴量が変動し、検出ができない場合がある。患部の経過情報まで含めて学習しようとすると、特徴量の分散が大きくなり検出精度が低下する。
【解決手段】入力画像における患部領域を特定するための患部参照領域に対する特徴量が登録された辞書データを用いて、入力画像から患部参照領域に対応する対応領域を検出する検出部と、検出部により検出された対応領域に基づいて患部領域を特定する特定部と、を備える。 (もっと読む)


【課題】連続する医用画像情報を用いて読影レポートが作成される場合であっても、読影レポートに掲載される医用画像の他の画像を難しい操作を行うことなくまとめ、印刷媒体に印刷することが可能な読影レポート装置、読影レポートプログラムを提供する。
【解決手段】被検体を撮影することにより取得された画像情報を記憶する記憶部1iと、記憶部1iに記憶される画像情報を基に読影レポートを作成するレポート作成部1kと、読影レポートの印刷を指示する入力部1fと、印刷対象となる読影レポートに添付される医用画像が動画像であるかを判断する情報判定部12と、医用画像が動画像である場合に、動画像に含まれる複数の基画像を抽出する医用画像抽出部13と、医用画像抽出部13によって抽出される基画像と読影レポートとを印刷する印刷レイアウト処理部14とを備える。 (もっと読む)


【課題】簡素な構成で診断が実現可能な診断処理装置を提供する。
【解決手段】本発明の診断処理装置1は、診断対象の異常の内容的特徴を示す異常情報が予め明らかな学習用画像のデータをサンプリングし、学習用パターンを生成する学習用パターン生成部10aと、複数の学習用パターンを用いて、ニューラルネットワーク17に学習させる学習処理部12と、異常情報が不明な診断用画像のデータをサンプリングし、診断用パターンを生成する診断用パターン生成部10bと、診断用パターン生成部10bにより生成された診断用パターンを、学習処理部12による学習が行われた学習済みニューラルネットワーク17に入力して、その学習済みニューラルネットワークからの出力値に基づいて、異常情報が示す異常の内容的特徴を判定する判定処理部18と、を備える。 (もっと読む)


【課題】対象標本の現象に即して、対象標本画像を高精度で解析できる画像処理装置を提供する。
【解決手段】ヘマトキシリン染色を含む染色標本画像を処理する画像処理装置であって、染色に使用される色素のスペクトルを記憶する色素のスペクトル記憶部233と、色素のスペクトルに基づいて、当該色素のスペクトルの波長方向の変化特性を算出する変化特性算出部2501と、色素のスペクトルと変化特性とに基づいて、染色標本画像の各画素における少なくともヘマトキシリン染色の色素量および波長方向のシフト量を推定する色素量・波長シフト量推定部2505と、推定された波長方向のシフト量に基づいて染色標本画像の細胞核領域を抽出する細胞核抽出部2507と、を有する。 (もっと読む)


【課題】画像処理の専門知識を要することなく、適切に薬効を判定することができる画像解析方法等を提供する。
【解決手段】生物学的試料の画像の特徴量と、前記画像に対応する薬効の程度との組み合わせ組み合わせに基づいて、複数の前記特徴量を用いた演算により前記薬効を算出するためのアルゴリズムを取得、最適化する。前記アルゴリズムを用いて、特徴量が取得された画像が示す薬効を算出する。 (もっと読む)


【課題】観察対象の動きの容易かつ非侵襲に観察することができるようにする。
【解決手段】観察対象である培養心筋細胞の動画像から、その培養心筋細胞の動きを、観察領域を複数に分割した部分領域毎に検出し、検出された部分領域毎の動きについて、その動き量の絶対値を算出し、算出された、部分領域毎の動き量絶対値およびその位置を表すマップを作成する。本開示は画像処理装置に適用することができる。 (もっと読む)


【課題】短時間で高精度に生体組織の性状を判定することができる生体検査装置および生体検査方法を提供する。
【解決手段】生体検査装置10は、特性値取得部11,学習部12、判定部13および表示部14を備える。特性値取得部11は、生体組織に対して波長範囲1400nm〜2250nm内の測定光を照射したときに生体組織で生じた二次光に関する特性値を取得する。学習部12は、性状が既知である生体組織の多数の測定点に対して測定光を照射したときに各測定点について特性値取得部11により得られた特性値に基づいて、サポートベクターマシンにより生体組織の性状を学習する。判定部13は、性状が未知である生体組織に対して測定光を照射したときに生体組織について特性値取得部11により得られた特性値に基づいて、学習部12により学習したサポートベクターマシンにより生体組織の性状を判定する。 (もっと読む)


【課題】内視鏡画像の色以外の情報に基づいて、内視鏡画像の各部における病変部である可能性を評価する。
【解決手段】ステップS100において、各画素のRGB信号から画素値Gと画素値Rの比G/Rを求め、血液の吸収帯に関わる色情報から対象画素が病変部である可能性を評価する。これに並行して、ステップS102において、画像の輝度信号から、所定空間周波数領域の輝度信号を抽出する。ステップS104において、脳回転状の模様など、腸管等における表面構造に関わる情報を抽出された輝度信号に基づき判定し、対象画素が病変部である可能性を評価する。ステップS100、ステップS104の評価に基づき、ステップS106において総合的に対象画素が病変部である可能性について評価し、該評価に基づき各部分の危険度を示す画像を生成する。 (もっと読む)


【課題】乱雑に配置された複数の薬品等のピッキング対象物体の中から各ピッキング対象物体を認識してピッキングすることが可能なピッキングシステムおよびピッキング方法の提供。
【解決手段】複数のピッキング対象物体を含む画像を入力する画像入力手段10と、複数のピッキング対象物体について予め各ピッキング対象物体の種類ごとにテンプレート画像を記憶またはテンプレート画像の面積を記憶するテンプレート記憶手段16と、画像入力手段10により入力された画像からピッキング対象物体領域を抽出する対象物体領域抽出手段12と、各ピッキング対象物体領域に外接する矩形の面積とその各ピッキング対象物体領域の面積との差の第1項と、各ピッキング対象物体のテンプレート画像の面積と各ピッキング対象物体領域の面積との差の第2項とを含む評価関数により各ピッキング対象物体を識別する識別手段15とを含む。 (もっと読む)


【課題】 走査型の眼底撮像装置は走査を行う為、撮像時間がかかり、時間の経過と共に眼球の動きの計測が困難又は精度が低くなるという問題があった。
【解決手段】 本発明は、計測光で眼底の撮像領域を走査することにより眼底画像を取得する眼底画像取得工程と、取得した眼底画像から特徴点を抽出する抽出工程と、撮像領域に特徴点を含む部分領域を設定する設定工程と、部分領域を計測光で走査することにより、部分領域の画像を取得する部分画像取得工程と、特徴点と部分領域の画像とに基づいてテンプレートマッチングを行い、眼底の動きを検出する検出工程とを有する。 (もっと読む)


【課題】撮像条件に影響されることなく、且つ従来よりも速いアルゴリズムで生体内画像に含まれる各領域のカテゴリを判別することができる画像処理装置等を提供する。
【解決手段】画像処理装置は、生体内画像においてカテゴリ判別対象となる評価領域を設定する評価領域設定部16と、評価領域内の生体内画像からテクスチャ成分を取得するテクスチャ成分取得部17と、テクスチャ成分の均質性を示す評価値を算出する偏り評価値算出部18と、上記評価値に基づいて評価領域のカテゴリを判別する判別部19とを備える。 (もっと読む)


【課題】評価対象の動きの協同性を定量的に評価することができるようにする。
【解決手段】撮像部が評価対象を撮像することにより得られた評価対象の画像データを用いて、評価指標データ生成部の動き検出部は、ブロック毎に評価対象の動きを検出し、相関算出部は、評価対象の動き量の、各ブロック間の相関係数を算出し、さらに、その平均値を算出する。評価部は、そのブロック間の相関係数を所定の関数で正規化し、さらに分散を算出し、その分散も所定の関数で正規化し、平均値や閾値を用いて、評価対象の動きのブロック間の相関を評価し、評価値を算出する。本開示は画像処理装置に適用することができる。 (もっと読む)


【課題】物体を照合する場合に、照合の基準となる位置の特定に係る時間を、本構成を有さない場合に比較して、削減できるようにした画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像処理装置の画像取得手段は、表面に刻印されており、該表面に皮膜が形成又は積層された物体の画像を取得し、画像抽出手段は、前記画像取得手段によって取得された画像内の刻印の部分画像を抽出し、濃度抽出手段は、前記画像抽出手段によって抽出された刻印の部分画像の濃度を抽出し、特徴変換手段は、前記濃度抽出手段によって抽出された濃度を列ねた濃度列を、前記刻印の部分画像の特徴に変換し、照合手段は、基準となる刻印の部分画像の特徴と該刻印の部分画像の濃度が対応されて登録されている記憶手段から、前記特徴変換手段によって変換された特徴に対応する濃度を抽出し、該抽出した濃度と前記濃度抽出手段によって抽出された濃度を照合する。 (もっと読む)


【課題】PTP包装済みの錠剤の画像データに基づいて高い精度で錠剤の識別を行うことを可能とする画像識別装置を提供する。
【解決手段】共分散行列算出手段8は、物体像画像の各画素の色ベクトルpの分散共分散行列Sを算出する。固有値・固有ベクトル演算手段9は、分散共分散行列Sの固有値λ及び固有ベクトルφを算出する。CDD演算手段10は、各固有値λから寄与率r=λ/(λ+…+λ)を算出し、色分散記述子D={rφ,…,rφ}を算出する。CDD距離演算手段は、各テンプレート画像の色分散記述子Dαと色分散記述子Dとの距離SCV(D,Dα)を算出する。テンプレート選択手段12は、この距離SCV(D,Dα)が最小のテンプレート画像を選択し、その番号αを識別結果として出力する。 (もっと読む)


【課題】医師による病理診断をコンピュータシステム等によって支援する技術分野において、複数種の臓器に対応することで病理診断をより効果的に支援する技術を提供する。
【解決手段】検査対象となる臓器の選択を含む機能選択をユーザに行わせ(ステップS101)、検査対象画像を取得する(ステップS102)。続いて、臓器に依存しない要素については共通支援機能として分類を実行する一方(ステップS103)、臓器に特有の要素に関しては、臓器に特化した検出アルゴリズムをプラグインとして用意しておき、これを適宜組み込んで実行する(ステップS104)。これらの結果を統合して表示させることで(ステップS106、S107)、同一の装置で複数種の臓器の診断支援を行えるようにする。 (もっと読む)


【課題】対象画像から対象物の輪郭エッジを精度良く検出すること。
【解決手段】本発明のある実施の形態の画像処理装置1は、粘膜構造を撮像した管腔内画像の画素値をもとに、各画素の勾配強度を算出する勾配強度算出部16と、各画素の勾配強度をもとに輪郭候補エッジ位置を検出する候補エッジ検出部17と、各画素の勾配強度をもとに、輪郭候補エッジ位置の中から輪郭エッジ位置を選択する際に参照する参照範囲を設定する参照範囲設定部18と、参照範囲内の輪郭候補エッジ位置の中から1つを選択し、輪郭エッジ位置とする輪郭エッジ選択部19とを備える。 (もっと読む)


【課題】 最適な閾値を算出するために最適処理すること、並びに閾値及びパラメータの設定に依存すること無しに、被検体を客観的に評価することのできる画像処理装置を提供する。
【解決手段】 画像処理装置は、演算部と、管理部と、評価部と、を備える。演算部は、被検体を撮像して得られる画像データが入力され、前記入力される画像データ毎、前記画像データから特徴量を算出する(ステップS4)。管理部は、特徴量を基に識別器を作成し管理する。評価部は、演算部に評価対象の画像データが入力された際、演算部が評価対象の画像データから算出した特徴量を識別器を用いて評価し(ステップS5)、評価した結果の情報を出力する(ステップS6)。 (もっと読む)


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