[发明专利]医用图像处理装置、处理器装置、内窥镜系统、医用图像处理方法、及程序

说明书

本发明提供一种能够避免表示检测到病变这一情况的强调显示等妨碍施术者等的观察的医用图像处理装置、处理器装置、内窥镜系统、医用图像处理方法、及程序。所述医用图像处理装置具备：识别部(42)，其从获取的医用图像(38)中检测关注区域，并对关注区域进行分类；显示控制部(44)，其使对关注区域进行强调的强调显示及关注区域的分类显示在与显示医用图像中所包含的观察对象的画面相同的画面上；以及观察图像切换部(48)，其对使用显示装置(16)显示连续图像还是静止图像进行切换，显示控制部在使用观察图像切换部将观察图像的连续图像显示切换为静止图像显示的情况下，实施与观察图像的连续图像显示的情况相比减弱强调显示和分类中的至少任一个的可见性的变更。

技术领域

本发明涉及一种医用图像处理装置、处理器装置、内窥镜系统、医用图像处理方法、及程序，特别是涉及画面显示。

背景技术

一般的内窥镜系统从内窥镜的插入部的顶端照射照明光，使用摄像元件对观察对象进行摄像，获取观察对象的图像信息。所拍摄的图像显示在监视器上。医生等用户观察显示在监视器上的图像，并进行检查。

近年来，能够进行应用了深度学习的高度的自动识别。非专利文献1记载了与应用了深度学习的图像识别相关的技术。在内窥镜系统中，也考虑使用应用深度学习而制作的识别器，自动地进行病变等的检测以及病变等的分类。其中，已知有非专利文献2中记载的被称为SSD(Single Shot multi box Detector)的方法，能够汇总进行检测和分类等。此外，病变等的分类有时可被称为鉴别。

专利文献1记载了一种对观察图像计算特征量并基于特征量检测病变候选区域的内窥镜系统。该系统使观察图像在与病变候选区域不同的区域中显示报知图像，并向施术者报知已检测到病变候选区域这一情况。另外，该系统对观察图像附加包围病变候选区域的标记图像，并实施表示病变候选区域的位置的处理。

该系统在操作开关从关闭状态切换到接通状态时，显示静止图像，结束报知处理，报知图像成为非显示，开始强调显示，显示标记图像。由此，抑制了施术者对观察图像的注意力降低。

以往技术文献

专利文献

专利文献1：国际公开第2017/073337号

非专利文献

非专利文献1：A.Krizhevsky，I.Sutskever，and G.Hinton著、《ImageN etclassification with deep convolutional neural networks.》、NIPS(NeuralInformation Processing Systems conference)，2012

非专利文献2：Pierre Sermanet，David Eigen，Xiang Zhang，Michael Mathieu，Rob Fergus，Yann LeCun著《OverFeat：Integrated Recognition，Localization andDetectionusing ConvolutionalNetworks》、ICLR(International Conference onLearning Representations)，2014

发明内容

发明要解决的技术课题

但是，在根据内窥镜图像实施病变的自动检测和自动分类时，在使依次显示的观察图像静止来进行观察的情况下，表示检测到病变这一情况的强调显示可能会妨碍施术者的观察。

专利文献1中记载的系统在显示静止图像的情况下开始强调显示，显示标记图像，因此，在观察静止图像时，标记图像可能会妨碍观察。