[发明专利]医用图像处理装置、医用图像处理方法及程序

说明书

本发明提供一种能够减轻识别器的识别与用户的识别之间的背离的医用图像处理装置、医用图像处理方法及程序。医用图像处理装置具备处理器(210)、存储器(207)及监视器(400)，其中，处理器(204)按时间序列依次获取多个医用图像，基于获取的医用图像，识别医用图像的特定场景，获取识别出的特定场景的识别频率，根据识别频率，在监视器上显示表示以两个阶段以上变化的识别程度的报知显示。

技术领域

本发明涉及医用图像处理装置、医用图像处理方法及程序。

背景技术

使用内窥镜装置的诊断及诊察是通过将由内窥镜装置获取的内窥镜图像显示在监视器上，并且医生观察显示在监视器上的内窥镜图像来进行。

如专利文献1所记载的那样，已知有通过对内窥镜图像进行图像处理来推定病变部，在该病变部重叠标记并显示在监视器上来辅助医生观察的技术。

以往技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2011-87793号公报

发明内容

发明要解决的技术课题

此外，近年来，通过深度学习能够实现图像内的对象物的高精度自动识别。作为对内窥镜装置的深度学习的应用例之一，有时使用通过深度学习制作的识别器。具体地说，用通过深度学习制作的识别器从内窥镜图像中自动进行特定场景的识别，通过将识别出的特定场景提示给用户(医生等)来报知已观察到特定场景。

但是，识别器识别特定场景的情况和实际上用户观察到的情况有时产生背离。例如，即使在使内窥镜观测器快速移动时瞬间拍摄到特定场景的情况下，识别器也有时会识别出该特定场景，在该情况下，报知用户已识别。另一方面，在瞬间拍摄到特定场景的情况下，用户不会进行该特定场景的观察。这样，识别器识别特定场景的情况和实际上用户观察的情况有时产生背离。

此外，由于识别器将已观察的情况报知给用户，因此用户尽管本来未观察到该特定场景，也可能看到报知显示而将特定场景误识别为已观察到。

本发明是鉴于这样的情况而完成的，其目的在于提供一种能够减轻识别器的识别与用户的识别之间的背离的医用图像处理装置、医用图像处理方法及程序。

用于解决技术课题的手段

作为用于达到上述目的的本发明的一方式的医用图像处理装置具备处理器，其中，处理器按时间序列依次获取多个医用图像，基于获取的医用图像，识别医用图像的特定场景，获取识别出的特定场景的识别频率，根据识别频率，在监视器上显示表示以两个阶段以上变化的识别程度的报知显示。

根据本方式，由于根据医用图像的特定场景的识别频率，在监视器上显示表示以两个阶段以上变化的识别程度的报知显示，因此能够将处理器中的特定场景的识别频率报知给用户，能够减轻用户观察特定场景的情况与处理器的特定场景的识别之间的背离。

优选的是，处理器根据识别频率，在监视器上显示不同的颜色作为报知显示。

优选的是，处理器根据识别频率，在监视器上显示不同的线型作为报知显示。

优选的是，处理器根据识别频率，在监视器上显示不同的模糊状态作为报知显示。

优选的是，处理器基于识别出的特定场景的医用图像的张数，获取识别频率。

优选的是，处理器基于识别出的特定场景的以时间序列连续的医用图像的张数，获取识别频率。

优选的是，处理器计算特定场景的医用图像的特征量，通过基于特定场景的特征量对医用图像进行分类来识别特定场景。

优选的是，处理器计算特定场景的医用图像的特征量，基于特征量与医用图像的相似度来识别特定场景。