JP2010035756A - Diagnosis support apparatus and diagnosis support method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は診断支援装置及び診断支援方法に係り、特に、カプセル内視鏡等で撮影された医療診断画像の要注意エリアの見落とし防止を図る診断支援装置及び診断支援方法に関する。 The present invention relates to a diagnosis support apparatus and a diagnosis support method, and more particularly, to a diagnosis support apparatus and a diagnosis support method for preventing oversight of a caution area of a medical diagnosis image taken with a capsule endoscope or the like.
錠剤カプセル形状の筐体の内部に、バッテリー、撮影レンズ、撮像素子、照明光源等を収納したカプセル内視鏡が知られている。カプセル内視鏡は、これを被検者が嚥下する等によって体腔内へ挿入され、例えば1秒間に2回のフレームレートで患部等を撮像する。撮像された画像データは、カプセル内視鏡内の送信手段により体外に送信され、体外の受信装置により受信される。 A capsule endoscope is known in which a battery, a photographing lens, an image sensor, an illumination light source, and the like are housed inside a tablet capsule-shaped housing. The capsule endoscope is inserted into a body cavity when the subject swallows the capsule endoscope, and images the affected part and the like at a frame rate of, for example, twice per second. The captured image data is transmitted outside the body by the transmission means in the capsule endoscope, and is received by the reception device outside the body.
特許文献1には、加速度センサや圧力センサ等を用いて、人体内におけるカプセルの動きを検出し、撮影フレームレート又は表示フレームレートを変更する技術が記載されている。この技術によれば、カプセル内視鏡がゆっくりと移動しており、過度の数のフレームが同一となるような場合は、1つまたは複数の同一フレームを無くすことにより、表示レートを加速することができる。 Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-228561 describes a technique for detecting the movement of a capsule in a human body using an acceleration sensor, a pressure sensor, or the like and changing a photographing frame rate or a display frame rate. According to this technology, when the capsule endoscope is moving slowly and an excessive number of frames are the same, the display rate is accelerated by eliminating one or more identical frames. Can do.
また、特許文献2には、視聴者がテレビを見ているか否かの判定をする視聴判定部により、視聴者がテレビを見ていないと判定された場合に、画像記録部でテレビが受信している映像を記録させる技術が記載されている。この技術によれば、視聴者がテレビの表示画面に映し出された映像を見逃した場合であっても、見逃した映像を後で見ることができる。
しかしながら、特許文献1の技術では、観察時間の短縮は図れるものの、全ての画像について見落としがあってはならないため、診断する医師にとっては特に心理的負担が大きくなるという問題点があった。また、特許文献2の技術では、画面全体を見ているか否かの判定しかできず、画面中の各部の観察状況までは判別できないという欠点があった。
However, although the technique of
本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、カプセル内視鏡等で撮影された医療診断画像の要注意エリアの見落とし防止を図る診断支援装置及び診断支援方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and it is an object of the present invention to provide a diagnosis support apparatus and a diagnosis support method for preventing oversight of a caution area of a medical diagnosis image taken with a capsule endoscope or the like. To do.
前記目的を達成するために請求項1に記載の診断支援装置は、表示手段に連続して再生表示される複数の診断画像を診断者が観察して診断するための診断支援装置において、前記診断画像から診断上注視すべき要注意領域を抽出する抽出手段と、前記表示手段に再生表示された診断画像を前記診断者が観察する際の該診断者の視線を検出し、検出した視線に基づいて前記診断画像の複数に分割した領域毎の観察時間を算出する手段と、前記抽出した要注意領域と前記算出した各領域毎の観察時間に基づいて、前記要注意領域の見落としがあるか否かを判別する判別手段とを備えたことを特徴とする。
In order to achieve the object, the diagnosis support apparatus according to
本発明によれば、診断画像から要注意領域を抽出し、また診断者が診断画像を観察する際の視線に基づいて診断画像の分割した領域毎の観察時間を算出し、抽出した要注意領域と算出した各領域の観察時間に基づいて、要注意領域の見落としがあるか否かを判別するようにしたので、カプセル内視鏡等で撮影された医療診断画像の長時間に渡る診断においても、要注意エリアの見落としを防止することができ、診断者である医師の心理的な負荷を軽減することができる。 According to the present invention, the attention area is extracted from the diagnostic image, and the observation time for each divided area of the diagnostic image is calculated based on the line of sight when the diagnostician observes the diagnostic image, and the extracted attention area Based on the calculated observation time of each area, it is determined whether or not there is an oversight of the area requiring attention, so even in the diagnosis over a long time of medical diagnostic images taken with a capsule endoscope etc. The oversight of the area requiring attention can be prevented, and the psychological burden on the doctor who is the diagnostician can be reduced.
請求項2に示すように請求項1に記載の診断支援装置において、前記抽出手段は、前記診断画像の画像特徴量を算出する特徴量算出手段を備え、前記算出した画像特徴量に基づいて前記要注意領域を抽出することを特徴とする。 According to a second aspect of the present invention, in the diagnosis support apparatus according to the first aspect, the extraction unit includes a feature amount calculation unit that calculates an image feature amount of the diagnostic image, and the extraction unit includes the feature amount calculation unit based on the calculated image feature amount It is characterized by extracting a region requiring attention.
これにより、適切に要注意領域を抽出することができる。 Thereby, it is possible to appropriately extract a region requiring attention.
請求項3に示すように請求項2に記載の診断支援装置において、前記特徴量算出手段は、前記複数に分割した領域毎の画像特徴量を算出することを特徴とする。 According to a third aspect of the present invention, in the diagnosis support apparatus according to the second aspect, the feature amount calculating unit calculates an image feature amount for each of the divided regions.
これにより、適切に要注意領域を抽出することができる。 Thereby, it is possible to appropriately extract a region requiring attention.
請求項4に示すように請求項3に記載の診断支援装置において、前記抽出手段は、前記複数に分割した領域のうち前記画像特徴量が第1の閾値以上の領域を要注意領域として抽出することを特徴とする。 According to a fourth aspect of the present invention, in the diagnosis support apparatus according to the third aspect, the extraction unit extracts, as the attention area, an area in which the image feature amount is equal to or more than a first threshold among the plurality of divided areas. It is characterized by that.
これにより、適切に要注意領域を抽出することができる。 Thereby, it is possible to appropriately extract a region requiring attention.
請求項5に示すように請求項4に記載の診断支援装置において、前記判別手段は、前記要注意領域のうち、前記観察時間が第2の閾値未満の領域を前記要注意領域の見落としがあると判別することを特徴とする。
As described in
これにより、適切に要注意領域の見落としがあることを判別することができる。 Thereby, it can be determined that there is an oversight of the area requiring attention.
請求項6に示すように請求項4又は5に記載の診断支援装置において、前記複数に分割した領域毎の画像特徴量と観察時間との関係を示す特性に基づいて、前記第1の閾値を決定する決定手段を備えたことを特徴とすることを特徴とする。
As described in
これにより、適切に要注意領域の見落としがあることを判別することができる。 Thereby, it can be determined that there is an oversight of the area requiring attention.
請求項7に示すように請求項6に記載の診断支援装置において、前記決定手段は、前記複数に分割した領域毎の画像特徴量と観察時間との組み合わせからなるデータ群から近似曲線又は近似直線を生成し、予め設定された前記第2の閾値と前記生成した近似曲線又は近似直線との関係から前記第1の閾値を決定することを特徴とする。
The diagnosis support apparatus according to
これにより、適切に第1の閾値を決定することができる。 Thereby, a 1st threshold value can be determined appropriately.
請求項8に示すように請求項6又は7に記載の診断支援装置において、前記決定手段は、前記診断画像が撮影した身体の部位別に、前記第1の閾値を決定することを特徴とする。 According to an eighth aspect of the present invention, in the diagnosis support apparatus according to the sixth or seventh aspect, the determining unit determines the first threshold value for each body part taken by the diagnostic image.
これにより、診断画像が撮影した身体の部位別の適切な第1の閾値を決定することができる。 Thereby, the suitable 1st threshold value according to the body region which the diagnostic image image | photographed can be determined.
請求項9に示すように請求項6から8のいずれかに記載の診断支援装置において、前記特徴量算出手段は、複数の画像特徴量を算出し、前記決定手段は、前記複数の画像特徴量毎に前記第1の閾値を決定し、前記抽出手段は、前記複数に分割した領域のうち、前記複数の画像特徴量のうち少なくとも1つが前記第1の閾値以上である領域を要注意領域として抽出することを特徴とする。
The diagnosis support apparatus according to any one of
これにより、適切に要注意領域を抽出することができる。 Thereby, it is possible to appropriately extract a region requiring attention.
請求項10に示すように請求項1から9のいずれかに記載の診断支援装置において、前記判別手段の判別結果を通知する通知手段を備えたことを特徴とする。 According to a tenth aspect of the present invention, in the diagnosis support apparatus according to any one of the first to ninth aspects, a notification means for notifying a determination result of the determination means is provided.
これにより、診断者が要注意領域の見落としを知ることができる。 Thereby, the diagnostician can know the oversight of the area requiring attention.
請求項11に示すように請求項10に記載の診断支援装置において、前記通知手段は、前記要注意領域を示す情報と前記要注意領域が抽出された診断画像を示す情報を前記表示手段に表示して通知することを特徴とする。
11. The diagnosis support apparatus according to
これにより、診断者は見逃した要注意領域と要注意領域が抽出された診断画像を知ることができる。 Thus, the diagnostician can know the missed attention area and the diagnostic image from which the attention area has been extracted.
請求項12に示すように請求項1から11のいずれかに記載の診断支援装置において、前記診断画像に前記抽出された要注意領域を示す補助情報を合成する手段を備えたことを特徴とする。
The diagnosis support apparatus according to any one of
これにより、診断者は、診断時に要注意領域を知ることができる。 Thereby, the diagnostician can know the area requiring attention at the time of diagnosis.
請求項13に示すように請求項1から12のいずれかに記載の診断支援装置において、前記要注意領域が抽出された診断画像を再生表示する時間を変更する変更手段を備えたことを特徴とする。
The diagnosis support apparatus according to any one of
これにより、診断者は、要注意領域が抽出された診断画像について、詳細に観察することができる。 Thereby, the diagnostician can observe in detail the diagnostic image from which the attention area is extracted.
請求項14に示すように請求項13に記載の診断支援装置において、前記変更手段は、前記要注意領域の面積が大きいほど前記診断画像を再生表示する時間を長くすることを特徴とする。 According to a fourteenth aspect of the present invention, in the diagnosis support apparatus according to the thirteenth aspect of the invention, the changing unit increases the time for reproducing and displaying the diagnostic image as the area of the attention area increases.
これにより、診断者は、要注意領域の面積が大きい診断画像ほど、詳細に観察することができる。 Thereby, the diagnostician can observe in detail the diagnostic image with the larger area of the area requiring attention.
請求項15に示すように請求項1から14のいずれかに記載の診断支援装置において、前記画像特徴量は、濃度/色味別の平均、ヒストグラム、周波数分布、エッジ方向別のエッジ強度分布、フラクタル次元のうちいずれかであることを特徴とする。
The diagnosis support apparatus according to any one of
これにより、適切に要注意領域を抽出することができる。 Thereby, it is possible to appropriately extract a region requiring attention.
請求項16に示すように請求項1から15のいずれかに記載の診断支援装置において、前記表示手段は、前記診断者の視線を検出するためのカメラが設けられたヘッドマウントディスプレイ、又は前記診断者の視線を検出するためのカメラが近接して設けられたディスプレイであることを特徴とする。
The diagnosis support apparatus according to any one of
これにより、適切に診断画像を表示し、さらに診断者の視線を検出することができる。 As a result, it is possible to appropriately display a diagnostic image and further detect the line of sight of the diagnostician.
請求項17に示すように請求項1から16のいずれかに記載の診断支援装置において、前記診断画像は、カプセル内視鏡で撮影された画像であることを特徴とする。
As shown in
これにより、カプセル内視鏡で撮影された多数の画像に適用することができる。 Thereby, it can apply to many images image | photographed with the capsule endoscope.
前記目的を達成するために請求項18に記載の診断支援方法は、表示手段に連続して再生表示される複数の診断画像を診断者が観察して診断するための診断支援方法において、前記診断画像から診断上注視すべき要注意領域を抽出する工程と、前記表示手段に再生表示された診断画像を前記診断者が観察する際の該診断者の視線を検出し、検出した視線に基づいて前記診断画像の複数に分割した領域毎の観察時間を算出する工程と、前記抽出した要注意領域と前記算出した各領域毎の観察時間に基づいて、前記要注意領域の見落としがあるか否かを判別する工程とを備えたことを特徴とする。
In order to achieve the above object, the diagnosis support method according to
これにより、要注意エリアの見落としを防止することができ、診断者である医師の心理的な負荷を軽減することができる。 Thereby, an oversight of the area requiring attention can be prevented, and the psychological load of the doctor who is the diagnostician can be reduced.
本発明によれば、診断画像から要注意領域を抽出し、また診断者が診断画像を観察する際の視線に基づいて診断画像の分割した領域毎の観察時間を算出し、抽出した要注意領域と算出した各領域の観察時間に基づいて、要注意領域の見落としがあるか否かを判別するようにしたので、カプセル内視鏡等で撮影された医療診断画像の長時間に渡る診断においても、要注意エリアの見落としを防止することができ、診断者である医師の心理的な負荷を軽減することができる。 According to the present invention, the attention area is extracted from the diagnostic image, and the observation time for each divided area of the diagnostic image is calculated based on the line of sight when the diagnostician observes the diagnostic image, and the extracted attention area Based on the calculated observation time of each area, it is determined whether or not there is an oversight of the area requiring attention, so even in the diagnosis over a long time of medical diagnostic images taken with a capsule endoscope etc. The oversight of the area requiring attention can be prevented, and the psychological burden on the doctor who is the diagnostician can be reduced.
以下に、本発明を実施するための最良の形態について説明する。 The best mode for carrying out the present invention will be described below.
<第1の実施の形態>
図1は本発明に係る診断支援システムの実施の形態を示す概略図であり、カプセル内視鏡検査で撮影された画像を再生表示して診断を行う場合に適用される診断支援システムに関して示している。図1に示すように、この診断支援システムは、ヘッドマウントディスプレイ(HMD)10、及びサーバ20から構成されている。
<First Embodiment>
FIG. 1 is a schematic diagram showing an embodiment of a diagnosis support system according to the present invention, and shows a diagnosis support system applied when a diagnosis is performed by reproducing and displaying an image taken by capsule endoscopy. Yes. As shown in FIG. 1, the diagnosis support system includes a head mounted display (HMD) 10 and a
サーバ20は、カプセル内視鏡検査で撮影された多数の画像が記録されている。カプセル内視鏡検査では1検査あたり50000枚程度の内視鏡画像が撮影される。サーバ20は、これらの診断画像を時系列的に読み出してHMD10に送信する。
The
サーバ20から送信された診断画像を受信したHMD10は、受信した診断画像を表示部11(後述)に表示する。図1に示すように、HMD10は診断者の頭部に装着されるものであり、HMD10を装着した診断者は、表示部11に表示される診断画像を観察することにより、診断を行う。
The
図2は診断支援システムの実施の形態を示すブロック図である。図2に示すように、HMD10は、表示部11、CPU12、視線検出部13、通信部14、及びアンテナ15から構成されている。
FIG. 2 is a block diagram showing an embodiment of the diagnosis support system. As shown in FIG. 2, the
CPU12は、HMD10の各部を統括制御するとともに、送受信用のデータについて所定のフォーマットへの変換等を行う。
The
表示部11は、例えばハーフミラーを介して実際に目の前にあるものを透過して見ることができるとともに、液晶モニタ等の表示画面を見ることができる公知のものである。サーバ20から送信され、アンテナ15を介して通信部14で受信した画像信号は、CPU12において所定の処理が施され、表示部11に表示される。
The
視線検出部13は、例えば、ハーフミラーを介して眼球を正面から撮影する頭部装着型の小型カメラ等を含み、HMD10を装着した診断者の眼球の瞳孔の位置を追跡することにより、診断者の視線方向を逐次検出する。したがって、表示部11に表示された画像について、診断者がどの部分に視線を向けたのかを判別することが可能である。この視線検出部13によって検出された診断者の視線方向の情報は、リアルタイムに通信部14を介してサーバ20に伝送される。
The line-of-
また、サーバ20は、各構成要素の動作を制御するCPU21、プログラム実行時の作業領域となるメモリ22、後述する診断画像のエリア分割等を行う画像処理部23、本発明に係る処理プログラム等が格納され、また診断画像が保存されるハードディスク24、通信部25、及びアンテナ26から構成されている。
In addition, the
ハードディスク24には、カプセル内視鏡検査で撮影された多数の診断画像が、患者ID毎に記録されている。ハードディスク24に記録されている診断画像は、CPU21の制御に基づいて撮影順に読み出され、アンテナ26を介して通信部25からHMD10に送信される。また、通信部25は、HMD10から送信された診断者の視線情報をアンテナ26を介して受信する。
In the
画像処理部23は、診断画像を複数のエリアに分割し、分割したエリア毎の画像特徴量の算出を行う。画像特徴量の詳細については後述する。
The
なお、HMD10とサーバ20は無線で通信する例で説明しているが、有線で通信してもよい。
Note that although the example in which the
次に、診断支援システムの動作について、図3を用いて説明する。 Next, the operation of the diagnosis support system will be described with reference to FIG.
診断者は、HMD10を装着し、図示しない操作部により患者IDを指定し、診断しようとする内視鏡画像を選択する。サーバ20の操作部を操作して選択してもよい。サーバ20は、ハードディスク24から、選択された診断画像を時系列的に順に読み出し、通信部25によりHMD10に送信する(ステップS1)。
A diagnostician wears the
HMD10は、サーバ20から送信されてくる診断画像を通信部14により順に受信し、表示部11に再生表示する(ステップS11)。
The
診断者は、表示部11に表示された診断画像を観察する。このとき、視線検出部13は診断者の視線を検出する(ステップS12)。CPU12は、視線検出部13が検出した視線と、表示部11と視線検出部13との位置関係とに基づいて、表示部11における視点の座標、即ち表示部11に表示された画像の観察位置を算出することが可能である。
The diagnostician observes the diagnostic image displayed on the
CPU12が算出した視点情報は、通信部14を介してサーバ20に送信される(ステップS13)。HDM10は、サーバ20から診断画像が送信されるたびに、ステップS11からステップS13の処理を繰り返す。
The viewpoint information calculated by the
視点情報を受信したサーバ20は、画像処理部23によりHMD10に表示中の画像を複数のエリアに分割し、受信した視点情報に基づいて、画像中のエリア毎の観察時間(視線の存在時間)を算出する(ステップS2)。
The
さらに、画像処理部23は、分割したエリア毎に画像特徴量を算出する(ステップS3)。画像特徴量としては、濃度/色味別の平均、ヒストグラム、周波数分布、エッジ方向別のエッジ強度分布、フラクタル次元が挙げられる。ここでは、フラクタル次元を用いる。なお、フラクタル次元とは、図形の複雑さのレベルを定量化したものであり、フラクタル次元が小さいほどその図形の複雑さのレベルは低く、フラクタル次元が大きいほどその図形の複雑さのレベルは高い。したがって、例えば血管の複雑さ等を表すことができる。画像処理部23は、公知の計算手法により、分割したエリア毎のフラクタル次元を算出する。
Further, the
このように算出された、HMD10において再生表示された全ての診断画像の、全ての分割したエリア毎の観察時間及び画像特徴量は、診断画像に関連付けられてハードディスク24に記録される。
The thus calculated observation time and image feature amount for every divided area of all diagnostic images reproduced and displayed on the
診断者が、診断しようとする全ての診断画像の観察を終了すると、CPU21は、画像処理部23が算出したエリア毎の観察時間と画像特徴量の関係を算出する。図4は、エリア毎の画像特徴量を横軸に、観察時間を縦軸にプロットし、これらの座標点となるデータ群から生成した近似曲線を示す図である。
When the diagnostician finishes observing all the diagnostic images to be diagnosed, the
さらに、この近似曲線から、所定の観察時間Th_k以上観察対象となったエリアの画像特徴量の閾値Th_pを算出する(ステップS4)。図4の例では、特性の近似曲線と所定の観察時間Th_kを示す破線(特徴量軸に並行)との交点を求め、その交点の特徴量値を、画像特徴量の閾値Th_pとする。所定の観察時間Th_kは、予め決められている値であり、ハードディスク24に記録されている。観察時間Th_kは、診断者が自由に設定できるようにしてもよい。なお、画像特徴量の閾値Th_pは、全ての診断画像の観察終了後ではなく、所定枚数の画像又は所定時間分の画像の観察が終了した時点で算出してもよい。
Furthermore, a threshold value Th_p of the image feature amount of an area that has been an observation target for a predetermined observation time Th_k or more is calculated from this approximate curve (step S4). In the example of FIG. 4, an intersection point between the characteristic approximate curve and a broken line (parallel to the feature amount axis) indicating a predetermined observation time Th_k is obtained, and the feature amount value at the intersection point is set as a threshold value Th_p of the image feature amount. The predetermined observation time Th_k is a predetermined value and is recorded on the
次に、全ての診断画像の全ての分割したエリアから、画像特徴量が閾値Th_p以上であり、かつ観察時間Th_k未満のエリアを抽出する(ステップS5)。図5は、特徴量が閾値Th_p以上となるエリアを示す図であり、横軸は診断画像が表示部11に表示されていた時間を、縦軸は該当エリアの観察時間を示している。
Next, an area having an image feature amount equal to or greater than the threshold Th_p and less than the observation time Th_k is extracted from all divided areas of all diagnostic images (step S5). FIG. 5 is a diagram illustrating an area where the feature amount is equal to or greater than the threshold Th_p. The horizontal axis indicates the time during which the diagnostic image is displayed on the
図5に示すように、画像特徴量が閾値Th_p以上であり、かつ観察時間がTh_k未満のエリアが存在する場合は、このエリアに写されている重要な被写体を見逃している可能性があるので、サーバ20は、そのエリアを含む画像番号とエリア番号をHMD10に通知する(ステップS6)。ここで、図6に示すように、1回のカプセル内視鏡検査で撮影された全ての内視鏡画像について、撮影順に付与した番号を画像番号、画像処理部23により分割された複数のエリアについて、順に付与した番号をエリア番号と呼ぶ。図6の場合は、1つの画像を16のエリアに分割している。
As shown in FIG. 5, when there is an area where the image feature amount is equal to or greater than the threshold Th_p and the observation time is less than Th_k, there is a possibility that an important subject imaged in this area is missed. The
これを受信したHMD10は、表示部11に受信した画像番号とエリア番号を表示する(ステップS14)。診断者は、この表示により、見落としの可能性を知ることができ、表示された画像について、再確認することができる。HMD10は、表示部11に受信した画像番号とエリア番号を表示するのではなく、図示しない音声出力部により音声で出力して警告してもよい。また、画像番号とエリア番号を通知するのではなく、サーバ20から該当する画像をHMD10に再送信してもよい。この場合は、HMD10に、再送信された画像だけを再生表示するモードを設けてもよい。
Receiving this, the
本実施の形態では、画像特徴量としてフラクタル次元を用いたが、上記のような他の画像特徴量を用いてもよい。また、内視鏡画像が撮影された食道部、胃部、小腸、大腸等の体内部位に応じて、異なる閾値Th_pを用いてもよいし、異なる画像特徴量を用いてもよい。体内部位の判別は、使用したカプセル内視鏡が加速度センサ付きの場合は加速度の累積値、カプセル内視鏡から内視鏡画像を受信する複数個所の受信アンテナの電波受信強度、嚥下してからの経過時間、撮影画像の経過等に基づいて診断者が推定する。これらの情報は、撮影画像とともにサーバ20に記録しておけばよい。
In this embodiment, the fractal dimension is used as the image feature quantity, but other image feature quantities as described above may be used. In addition, different threshold values Th_p may be used or different image feature amounts may be used depending on the body part such as the esophagus, stomach, small intestine, and large intestine where the endoscopic image is taken. If the capsule endoscope used is equipped with an accelerometer, the internal part of the body is identified by the cumulative value of acceleration, the radio wave reception strength of the receiving antennas at multiple locations that receive endoscopic images from the capsule endoscope, and after swallowing Is estimated by the diagnostician based on the elapsed time of the image, the progress of the captured image, and the like. These pieces of information may be recorded in the
さらに、複数の画像特徴量を用いて判定してもよい。複数の画像特徴量を用いた場合は、画像特徴量毎に閾値Th_pを設定し、画像特徴量別に該当するエリアを含む画像番号とエリア番号をHMD10に通知することが好ましい。
Further, the determination may be made using a plurality of image feature amounts. When a plurality of image feature amounts are used, it is preferable to set a threshold value Th_p for each image feature amount and notify the
画像特徴量の閾値Th_pは、事前に他の診断事例から作成し、サーバ20のハードディスク24等に記録しておき、これを使用してもよい。例えば、ベテラン医師のサンプル診断を登録しておいたり、体内の部位別に各閾値を用意しておいたり、同一患者の再診時に前回の診断時の閾値を用いてもよい。
The threshold value Th_p of the image feature amount may be created in advance from another diagnosis example, recorded in the
また、本実施の形態では、HMD10を用いて診断者の画像の観察エリアを特定したが、液晶等のディスプレイに診断画像を表示し、ディスプレイに近接して設けられたカメラで診断者の眼部を撮影して視線を検出することにより、ディスプレイにおける視点の座標、即ちディスプレイに表示された画像の観察エリアを検出してもよい。
Further, in this embodiment, the observation area of the image of the diagnostician is specified using the
なお、公知の装着型の視線検出ユニット(視線検出キャリブレーション処理を含む)と、通常の液晶等のディスプレイの組み合わせを用いて診断者の画像の観察エリアを特定することも可能である。この場合は、検出した視線の先(注視位置)がディスプレイに表示された画像のどの位置であるのかを検出する手段を備えればよい。 Note that it is also possible to specify the observation area of the image of the diagnostician using a combination of a known wearable line-of-sight detection unit (including line-of-sight detection calibration processing) and a display such as a normal liquid crystal. In this case, it is only necessary to include means for detecting which position of the image displayed on the display is the point of the detected line of sight (gaze position).
<第2の実施の形態>
第2の実施の形態の診断支援システムは、診断時に要注意エリアを含む画像を表示する場合に、要注意エリアに対して補助情報を表示し、診断者に対して注意を喚起する。
<Second Embodiment>
In the diagnosis support system according to the second embodiment, when an image including a caution area is displayed at the time of diagnosis, auxiliary information is displayed for the caution area and alerts the diagnostician.
図7は、第2の実施の形態の診断支援装置の動作について示したフローチャートである。なお、図3に示すフローチャートと共通する部分には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。 FIG. 7 is a flowchart illustrating the operation of the diagnosis support apparatus according to the second embodiment. In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the part which is common in the flowchart shown in FIG. 3, and the detailed description is abbreviate | omitted.
まず最初に、図8に示すように、所定の枚数の診断画像を用いて、画像特徴量の閾値Th_pの算出を行う(ステップS21)。画像特徴量の閾値Th_pの算出は、第1の実施の形態と同様に、サーバ20から送信された各画像が表示部11に表示され、診断者の視線を検出することにより各画像のエリア毎の観察時間を算出し、エリア毎の画像特徴量との関係の近似曲線から算出する。なお、本実施の形態では、フラクタル次元だけでなく、濃度/色味別の平均、ヒストグラム、周波数分布、エッジ方向別のエッジ強度分布等のそれぞれの画像特徴量において、閾値Th_pを算出する。体内部位に応じて、異なる閾値Th_pを用いてもよい。
First, as shown in FIG. 8, the threshold value Th_p of the image feature amount is calculated using a predetermined number of diagnostic images (step S21). The image feature amount threshold Th_p is calculated for each area of each image by displaying each image transmitted from the
閾値Th_pを算出した後も、サーバ20は、引き続き診断画像を順に読み出す(ステップS22)。画像処理部23は、診断画像を複数のエリアに分割し(ステップS23)、分割したエリア毎の画像特徴量の算出を行う(ステップS24)。ここでの画像特徴量も、閾値Th_pを算出した全ての画像特徴量について算出を行う。
Even after calculating the threshold value Th_p, the
ここで、算出した画像特徴量が、事前に算出した閾値Th_pより大きいか否かを判定する(ステップS25)。この判定も、閾値Th_pを算出した全ての画像特徴量について行い、1つでも該当する画像特徴量がある場合はステップS25においてYesの判定となる。閾値Th_pより大きい場合(ステップS25においてYes)は、該当エリアを要注意エリアとして、該当する診断画像の該当エリアに補助情報を合成する(ステップS26)。補助情報は、要注意エリアの色を変更する情報でもよいし、要注意エリアを囲う太枠でもよい。 Here, it is determined whether or not the calculated image feature amount is larger than a previously calculated threshold value Th_p (step S25). This determination is also performed for all the image feature amounts for which the threshold value Th_p has been calculated. If there is even one corresponding image feature amount, the determination in step S25 is Yes. If it is larger than the threshold Th_p (Yes in step S25), the auxiliary information is combined with the corresponding area of the corresponding diagnostic image with the corresponding area as the area requiring attention (step S26). The auxiliary information may be information for changing the color of the area requiring attention or a thick frame surrounding the area requiring attention.
全てのエリアについての判定が終了後、この合成された診断画像(画像特徴量が閾値Th_pより大きいエリアが無い場合は読み出した診断画像そのまま)を通信部25によりHMD10に送信する(ステップS27)。サーバ20は、全ての診断画像について、ステップS22からステップS27の処理を繰り返す。
After the determination for all areas is completed, the synthesized diagnostic image (if there is no area where the image feature amount is larger than the threshold Th_p, the read diagnostic image as it is) is transmitted to the
HMD10は、これまでと同様に、サーバ20から送信されてくる診断画像を通信部14により順に受信し、表示部11に再生表示する(ステップS11)。図9は、このときの表示部11の表示を示す図である。診断画像16の要注意エリア17には、補助情報が合成されており、診断者は、特に注意をして確認すべきエリアであることを認識することができる。
As in the past, the
また、表示部11には、どの画像特徴量が閾値Th_pより大きいかを示す特徴量情報18が、診断画像16と同時に表示される。複数の画像特徴量が閾値Th_pより大きい場合は、その全ての画像特徴量が表示される。
In addition,
さらに、HMD10は、視線検出部13において診断者の視線を検出し(ステップS12)、この検出した視線に基づく視点情報を、通信部14を介してサーバ20に送信する(ステップS13)。HDM10は、サーバ20から診断画像が送信されるたびに、ステップS11からステップS13の処理を繰り返す。
Further, the
視点情報を受信したサーバ20は、画像中のエリア毎の観察時間を算出する(ステップS2)。
The
診断者が、全ての診断画像の観察を終了すると、算出した観察時間と予め算出されている画像特徴量とから、これらの関係の近似曲線を算出し、さらにこの近似曲線から、所定の観察時間Th_k以上観察対象となったエリアの画像特徴量の閾値Th_pを算出する(ステップS4)。この場合も、ステップS21で用いた全ての画像特徴量について算出する。なお、全ての診断画像の観察が終了してからではなく、所定枚数の診断画像、又は所定の撮影時間分の観察が終了する毎に閾値Th_pを算出し、ステップS25に用いる閾値Th_pを更新してもよい。例えば、30分の診断画像毎に閾値Th_pを算出し、更新する。 When the diagnostician finishes observing all the diagnostic images, an approximate curve of these relationships is calculated from the calculated observation time and the image feature amount calculated in advance, and further, a predetermined observation time is calculated from the approximate curve. The threshold value Th_p of the image feature amount of the area that is the observation target for Th_k or more is calculated (step S4). Also in this case, the calculation is performed for all image feature amounts used in step S21. Note that the threshold Th_p is calculated every time observation of a predetermined number of diagnostic images or a predetermined imaging time is completed, not after all the diagnostic images are observed, and the threshold Th_p used in step S25 is updated. May be. For example, the threshold Th_p is calculated and updated for each 30 minute diagnostic image.
次に、全ての診断画像の全ての分割したエリアから、画像特徴量が閾値Th_p以上であり、かつ観察時間がTh_k未満のエリアを抽出する(ステップS5)。観察時間がTh_k未満のエリアにおいて、複数の画像特徴量のうち1つでも閾値Th_p以上の画像特徴量がある場合は、そのエリアを抽出する。サーバ20は、抽出されたエリアを含む画像番号とエリア番号をHMD10に通知する(ステップS6)。
Next, an area having an image feature amount equal to or greater than the threshold Th_p and an observation time less than Th_k is extracted from all divided areas of all diagnostic images (step S5). In the area where the observation time is less than Th_k, if at least one of the plurality of image feature amounts has an image feature amount equal to or greater than the threshold Th_p, the area is extracted. The
これを受信したHMD10は、表示部11に受信した画像番号とエリア番号を表示する(ステップS14)。診断者は、この表示により、見落としの可能性を知ることができる。
Receiving this, the
本実施の形態では、要注意エリアについて補助情報の表示を行ったが、要注意エリアを含む診断画像の再生レート(表示時間)を長くしてもよい。さらに、要注意エリアが多いほど再生レートを長くしてもよい。また逆に、要注意エリアの無い診断画像の再生レートを短くしてもよい。要注意エリアの観察時間が閾値Th_pを超えるまで次の画像の表示へ移行しないように構成してもよい。 In the present embodiment, auxiliary information is displayed for the area requiring attention, but the reproduction rate (display time) of the diagnostic image including the area requiring attention may be increased. Furthermore, the playback rate may be increased as the number of areas requiring attention increases. Conversely, the playback rate of diagnostic images that do not require attention areas may be shortened. You may comprise so that it may not transfer to the display of the following image until the observation time of the area requiring attention exceeds threshold value Th_p.
また、画像特徴量の算出にあたり、画像データの色味としてRGB各3色を用いてもよいし、グレー濃度又は輝度として3色の加重平均を用いてもよい。他にも、画像データを明度/彩度/色相に変換し、変換後の画像データに対して画像特徴量を算出してもよい。 In calculating the image feature amount, three colors of RGB may be used as the color of the image data, or a weighted average of the three colors may be used as the gray density or luminance. In addition, image data may be converted into lightness / saturation / hue, and an image feature amount may be calculated for the converted image data.
10…ヘッドマウントディスプレイ(HMD)、11…表示部、13…視線検出部、16…診断画像、17…要注意エリア、18…特徴量情報、20…サーバ、23…画像処理部、24…ハードディスク、25…通信部
DESCRIPTION OF
Claims (18)
前記診断画像から診断上注視すべき要注意領域を抽出する抽出手段と、
前記表示手段に再生表示された診断画像を前記診断者が観察する際の該診断者の視線を検出し、検出した視線に基づいて前記診断画像の複数に分割した領域毎の観察時間を算出する手段と、
前記抽出した要注意領域と前記算出した各領域毎の観察時間に基づいて、前記要注意領域の見落としがあるか否かを判別する判別手段と、
を備えたことを特徴とする診断支援装置。 In a diagnosis support apparatus for a diagnostician to observe and diagnose a plurality of diagnostic images that are continuously reproduced and displayed on a display means,
Extraction means for extracting a region requiring attention from the diagnostic image for diagnosis;
The line of sight of the diagnostician when the diagnostician observes the diagnostic image reproduced and displayed on the display means is detected, and the observation time for each of the divided areas of the diagnostic image is calculated based on the detected line of sight Means,
Discriminating means for determining whether or not there is an oversight of the attention area based on the extracted attention area and the calculated observation time for each area;
A diagnostic support apparatus comprising:
前記算出した画像特徴量に基づいて前記要注意領域を抽出することを特徴とする請求項1に記載の診断支援装置。 The extraction unit includes a feature amount calculation unit that calculates an image feature amount of the diagnostic image,
The diagnosis support apparatus according to claim 1, wherein the region requiring attention is extracted based on the calculated image feature amount.
前記決定手段は、前記複数の画像特徴量毎に前記第1の閾値を決定し、
前記抽出手段は、前記複数に分割した領域のうち、前記複数の画像特徴量のうち少なくとも1つが前記第1の閾値以上である領域を要注意領域として抽出することを特徴とする請求項6から8のいずれかに記載の診断支援装置。 The feature amount calculating means calculates a plurality of image feature amounts,
The determining means determines the first threshold value for each of the plurality of image feature amounts,
The extraction unit extracts, as the area requiring attention, an area in which at least one of the plurality of image feature amounts is equal to or more than the first threshold among the plurality of divided areas. The diagnosis support apparatus according to any one of 8.
前記診断画像から診断上注視すべき要注意領域を抽出する工程と、
前記表示手段に再生表示された診断画像を前記診断者が観察する際の該診断者の視線を検出し、検出した視線に基づいて前記診断画像の複数に分割した領域毎の観察時間を算出する工程と、
前記抽出した要注意領域と前記算出した各領域毎の観察時間に基づいて、前記要注意領域の見落としがあるか否かを判別する工程と、
を備えたことを特徴とする診断支援方法。 In a diagnostic support method for a diagnostician to observe and diagnose a plurality of diagnostic images continuously reproduced and displayed on a display means,
Extracting a region requiring attention from the diagnostic image for diagnosis; and
The line of sight of the diagnostician when the diagnostician observes the diagnostic image reproduced and displayed on the display means is detected, and the observation time for each of the divided areas of the diagnostic image is calculated based on the detected line of sight Process,
Determining whether or not there is an oversight of the attention area based on the extracted attention area and the calculated observation time for each area;
A diagnostic support method characterized by comprising:
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