[發明專利]圖像處理裝置、圖像處理方法和醫療成像系統

有效

• 申請號: 201780038504.4
• 申請日: 2017-06-14
• 公開（公告）號: CN109310306B
• 公開（公告）日: 2021-09-24
• 發明（設計）人: 一木洋
• 申請（專利權）人: 索尼公司
• 主分類號: A61B1/045
• 分類號: A61B1/045;G02B23/24
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 余剛;吳孟秋

1.一種圖像處理裝置，包括：

平滑單元，平滑由醫療成像裝置通過成像包括生物組織的生物體的內部而生成的生物圖像；以及

分類單元，基于由所述平滑單元平滑所述生物圖像而獲得的平滑圖像，將包括在所述生物圖像中的每個區域中的每個被檢體進行分類；

轉換單元，將所述平滑圖像的每個像素的像素值轉換為明度、色度和亮度；以及

亮度梯度計算單元，獲得所述平滑圖像中的所述每個像素的所述亮度的梯度方向和梯度強度，

其中，所述分類單元基于所述明度、所述色度以及所述梯度方向和所述梯度強度，以所述生物圖像中的預定尺寸的塊為單位將所述生物圖像中的被檢體進行分類。

2.根據權利要求1所述的圖像處理裝置，其中

所述分類單元基于所述平滑圖像將包括在所述每個區域中的所述每個被檢體分類為所述生物組織或者除了所述生物組織之外的東西。

3.根據權利要求1所述的圖像處理裝置，其中

所述預定尺寸的所述塊包括多個尺寸小于所述預定尺寸的小塊，并且

所述圖像處理裝置進一步包括梯度偏差計算單元，所述梯度偏差計算單元獲得以所述小塊為單位的梯度強度的直方圖的移動累加，以獲得作為所述移動累加的直方圖，來作為以所述小塊為單位的梯度偏差特征量。

4.根據權利要求3所述的圖像處理裝置，其中

所述梯度偏差計算單元以所述塊為單位獲得多個所述小塊的梯度強度的直方圖的移動累加，以計算作為所述移動累加的直方圖的高階的梯度強度，作為以所述預定尺寸的塊為單位的梯度偏差特征量，并且

所述分類單元以塊為單位基于所述明度、所述色度和所述梯度偏差特征量將所述生物圖像中的被檢體分類。

5.根據權利要求4所述的圖像處理裝置，其中

所述梯度偏差計算梯度偏差特征量單元計算直到作為所述移動累加的所述直方圖的預定高階的梯度強度的之和，作為以所述預定尺寸的塊為單位的所述梯度偏差特征量。

6.根據權利要求2所述的圖像處理裝置，其中

所述分類單元將所述生物圖像中除了所述生物組織之外的東西分類為手術工具、紗布、遮罩的外部、血池、或高亮度部分中的任一個。

7.根據權利要求6所述的圖像處理裝置，其中

所述分類單元將包括在所述生物圖像中的所述每個區域中的所述每個被檢體分類為除了生物組織之外的手術工具、紗布、遮罩的外部、血池、或高亮度部分中的任一個，并且將未被分類為任何類型的區域中的被檢體分類為生物組織。

8.根據權利要求1所述的圖像處理裝置，其中

所述分類單元包括使用神經網絡的分類器。

9.根據權利要求1所述的圖像處理裝置，其中

所述分類單元包括使用推進算法的機器學習的分類器。

10.根據權利要求2所述的圖像處理裝置，進一步包括

曝光調整單元，基于關于所述生物圖像中被分類為所述生物組織的所述區域的亮度的信息，調整所述醫療成像裝置中的曝光。

11.根據權利要求2所述的圖像處理裝置，進一步包括

焦點調整單元，僅基于所述生物圖像中被分類為所述生物組織的所述區域的信息，調整所述醫療成像裝置中的焦點。

12.根據權利要求2所述的圖像處理裝置，進一步包括

模糊校正單元，基于關于生物圖像中被分類為所述生物組織的所述區域的移動的信息，來校正所述生物圖像中的模糊。

13.根據權利要求1所述的圖像處理裝置，進一步包括：

圖像處理單元，基于所述分類單元的分類結果處理圖像，以對與所分類的被檢體類型相對應的所述生物圖像上的位置進行填充；以及

顯示控制單元，控制通過所述圖像處理單元進行處理的所述生物圖像的顯示。