【課題】より簡便に健康状態を知ることを可能とする。
【解決手段】実施形態の健康度報知装置は、撮像部が撮像した画像を取り込む画像取込手段と、撮像した画像から人物の顔を検出する顔検出手段と、人物の顔が検出された画像の中の顔の領域をもとに、人物の顔の状態を認識する顔状態認識手段と、認識された顔の状態をもとに人物の健康状態を判別する判別手段と、判別された健康状態を報知する報知手段とを備える。 （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】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】 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】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】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】生体内管腔画像から異常部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において、閉領域抽出部２２は、閉領域の初期形状を設定する初期閉領域設定部２３と、少なくとも閉領域の外形によって定まるエネルギーおよび閉領域における勾配強度によって定まるエネルギーを含む複数のエネルギーの値を算出するエネルギー算出部２４と、複数のエネルギーの加重和を算出するエネルギー加重和算出部２７と、複数のエネルギーのうちのいずれか１つの値をもとに閉領域の形状を更新する更新範囲を決定する更新範囲決定部２９と、加重和をもとに、閉領域の更新範囲内の形状を更新する閉領域更新部２８とを備える。 （もっと読む）

【課題】生体内管腔画像から異常部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において、閉領域抽出部２２は、設定範囲に初期閉領域を設定する初期閉領域設定部２３と、勾配強度をもとに初期閉領域の設定範囲を決定する範囲決定部２４と、少なくとも閉領域の外形によって定まるエネルギーおよび閉領域の境界における勾配強度によって定まるエネルギーを含む複数のエネルギーの値を算出するエネルギー算出部３０と、複数のエネルギーの加重和を算出するエネルギー加重和算出部３１とを備え、加重和をもとに初期閉領域を変形していくことで閉領域を抽出する。 （もっと読む）

【課題】所望の医療情報を、より直感的な操作で、より容易に取得可能にする。
【解決手段】取得条件入力用ユーザインターフェース３２が、被検体外観画像（人体アイコン４５）の表示中に、ジェスチャの入力を受け付け、取得条件特定部３５が、ジェスチャ種別解析部３３によって判別されたそのジェスチャの種別、および、ジェスチャ部位解析部３４によって特定されたそのジェスチャに対応する被検体の部位に基づいて、そのジェスチャに対応する医療情報を取得するための医療情報取得条件を特定し、医療情報取得部３６が、特定された医療情報取得条件を満たす医療情報を、複数件の医療情報を記憶する医療情報データベース５３から選択的に取得し、医療情報表示制御部３６が、取得された医療情報を表示手段に表示させる。 （もっと読む）

【課題】周囲の画素と異なる画素値の異常部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１０において、演算部２０は、画像内の検査対象領域の画素の画素値をもとに、検査対象領域の各画素の画素値に対して、検査対象領域内で連続的となる近似値算出部２１と、近似値が検査対象領域の画素値に対して妥当か否かを評価する妥当性評価部２２と、妥当性評価部２２が近似値を妥当でないと評価した検査対象領域を分割する領域分割部２３と、分割後の各領域を新たな検査対象領域に設定し、処理の繰返しを制御する対象領域再設定部２４と、画像内の画素の画素値と妥当性評価部２２が妥当と評価した近似値とをもとに異常部を検出する異常部検出部２５とを備える。 （もっと読む）

【課題】モーションシャープニングを考慮した動画像強調処理を実現する。
【解決手段】撮影された動画像の複数のフレーム画像をメモリに記憶する（ステップＳ１００）。記憶された複数のフレーム画像の平滑化処理を行う（ステップＳ１０２）、平滑化された画像データを用いて、各画素に対する画素値の時間軸方向の平均ｆ_ａｖを求める（ステップＳ１０６）。処理対象となるフレームの各画素の画素値の平均ｆ_ａｖに対する偏差ｆ_ｄｅを算出する(ステップＳ１０８)。記憶された複数のフレーム画像の画像データを用いて、処理対象となるフレームの各画素に対するオプティカルフローを算出する（ステップＳ１１２）。オプティカルフローに基づいて、各画素に対する重み係数αを算出する（ステップＳ１１６）。重み係数αで増幅された各画素の偏差ｆ_ｄｅを各画素の時間軸平均ｆ_ａｖに加算し強調画像を得る（ステップＳ１１０）。 （もっと読む）

【課題】構造物の球形度を決定する手法と提供する。
【解決手段】球形度を決定するシステム（５００）は、構造物の三次元モデルについて共分散行列を計算するように構成され、また共分散行列とモデル化された構造物の長軸に関連した長軸ベクトルとを用いて構造物の球形度を計算するように構成されたコンピュータ処理装置（５０２）を含む。特定の実施形態では、処理装置（５０２）は、球形度を共分散行列の行列式と長軸方向におけるモデルの範囲の三乗との間の比として計算するように構成することができる。特定の実施形態では、構造物の画像を取得し且つ構造物の三次元モデルを求めるように構成された、超音波スキャナのようなイメージング装置（５０８）を含み得る。特定の実施形態では、ユーザーがモデル化された構造物の長軸を識別することができるように構成されたユーザー・インターフェース（５０４）を含み得る。 （もっと読む）

【課題】従来の、眼底の特徴点を抽出し、画像を比較することで取得画像間での眼球の移動量を算出する方法は、精度・再現性・安定性に優れているが、画像処理に時間が必要であった。
【解決手段】眼底画像を取得するための眼底撮像装置と、前記眼底撮像装置で撮像された第１の眼底画像から眼底画像の特徴点を抽出し、前記特徴点を前記眼底画像とは異なる第2の眼底画像から検出し、前記抽出した特徴点と前記検出した特徴点の各々の眼底画像における座標から眼底画像の位置変化を計測する計測手段と、を有する追尾装置であって、第1の画像から特徴点を探索する領域を抽出した特徴点を含み、測定時間内に眼球の移動により前記特徴点が移動する範囲よりも広くなるように、前記第2の眼底画像から特徴点を検出する領域を決定することを特徴とする追尾装置、を用いることで前記課題を解決できる。 （もっと読む）

【課題】画像に含まれる線状構造物と面状構造物との誤判別を防止する。
【解決手段】フィルタリング部３２が、画像中の任意の画素位置における画素値の二階偏微分行列および一階偏微分値を算出する。評価部３４が、二階偏微分行列値に基づいて、画素位置における線状構造らしさおよび面状構造らしさの評価値を算出する。この際、一階偏微分値が大きいほど評価値を小さくする。 （もっと読む）

【課題】自動セグメンテーション及び時間的追跡方法を提供する。
【解決手段】一実施形態では、脈管の中心線を検出する方法を提供し、該方法は、３Ｄ画像ボリュームを取得する段階と、中心線を初期設定する段階と、カルマン・フィルタを初期設定する段階と、カルマン・フィルタを用いて次の中心点を予測する段階と、前記カルマン・フィルタを用いて前記予測の妥当性を検査する段階と、テンプレート・マッチングを遂行する段階と、前記テンプレート・マッチングに基づいてカルマン・フィルタを更新する段階と、前記の予測し、検査し、遂行し、更新する各段階を所定の回数だけ繰り返す段階とを有する。本発明では更に、前記の中心線を検出する方法に関連して、自動脈管セグメンテーション方法及びセグメント化された脈管の時間的追跡方法を提供する。 （もっと読む）

【課題】他の領域と特徴の似ている画像領域であっても、当該画像領域における正しいオブジェクトの識別を行えるようにする。
【解決手段】特徴量算出部１１３では、画像分割部１１２で分割された画像の各領域から特徴量を算出し、対応付け手段（１１４及び１１５）では、当該特徴量に基づいて各領域に１又は複数のオブジェクトを対応付ける。そして、オブジェクト選択部１１６では、対応付け手段により１つの領域に対して複数のオブジェクトが対応付けられた場合、当該１つの領域に対応付けられた各オブジェクトへの帰属確率と、当該１つの領域の近傍に位置する近傍領域に係る近傍領域情報とに基づいて、複数のオブジェクトの中から１つのオブジェクトを選択して当該１つの領域に対応付ける。そして、領域統合部１１７では、画像において同じ種類のオブジェクトが対応付けられた領域を統合する。 （もっと読む）

【課題】本発明は、パターンマッチングに用いるテンプレート画像を決定する際に、テンプレート画像を評価する方法を提供することを目的とする。
【解決手段】評価対象の複数のテンプレート画像を用いて複数画像とのパターンマッチングを実施し、パターンマッチング結果に基づき複数のテンプレート画像間の相関係数を算出し、算出結果に基づいてテンプレート画像を評価する。 （もっと読む）

【課題】 少ない計算量で高精度な領域分割画像を生成することができる領域分割画像生成方法、領域分割画像生成装置及びコンピュータプログラムを提供する。
【解決手段】
時系列的に得られた複数フレームの画像のそれぞれを構成する各画素を、各フレームにおける輝度を軸とするＴ次元空間（Ｔはフレーム数）に配置し（Ｓ３０２）、前記Ｔ次元空間に配置された各画素に対してクラスタリングを実行し（Ｓ３０３）、そのクラスタリングの結果に基づいて、複数の領域に分割された領域分割画像を生成する（Ｓ３０４）。 （もっと読む）

【課題】処理対象の画像について注目する領域を指定する必要なしに、管理する画像の中から関連する画像を検索する。
【解決手段】画像処理装置１０は、標本画像領域の特徴情報と、標本画像領域について指定された主分類の情報とを学習情報として、画像領域を主分類に分類する主分類規則と、主分類が一致する１又は複数の画像領域の特徴情報を、複数の副分類に分類する副分類規則を学習し、処理対象の画像について設定された部分画像領域毎の主分類を、部分画像領域から抽出された特徴情報と、主分類規則とに基づいて識別し、部分画像領域毎の副分類を、部分画像領域の主分類と、部分画像領域から抽出された特徴情報と、副分類規則とに基づいて識別し、部分画像領域毎に識別された主分類と副分類とに基づいて特徴情報を生成し、生成した特徴情報と関連する特徴情報を有する画像を、管理した画像の中から検索する。 （もっと読む）