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公开(公告)号：CN101455554B
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN200810179373.4
申请日：2008-12-10
Applicant: 奥林巴斯医疗株式会社
IPC: A61B1/01
CPC classification number: A61B1/0052 , A61B1/0016 , A61B5/06 , A61B5/065
Abstract: 本发明提供一种内窥镜系统，该内窥镜系统具有：内窥镜，该内窥镜的弯曲部形成在插入部的前端侧；弯曲驱动部，其电气地对上述弯曲部进行弯曲驱动；映射信息保存部，其保存映射信息，该映射信息是以弯曲部的后端附近的位置为基准位置、将使弯曲部弯曲的情况下的弯曲量和对应于弯曲量的插入部前端的三维位置及方向相关连地进行数据化而得到的映射信息；位置/方向检测部，其检测插入部前端的三维位置及方向；以及弯曲控制部，其使用映射信息来控制弯曲驱动部的弯曲驱动使得插入部前端指向作为目标的目标方向。
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公开(公告)号：CN102469917A
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN201080036113.7
申请日：2010-07-08
Applicant: 奥林巴斯医疗株式会社
Inventor： 田中秀树
IPC: A61B1/00
CPC classification number: A61B1/0052 , A61B1/00006 , A61B1/00039 , A61B1/0016
Abstract: 一种内窥镜装置，其具备：内窥镜，其具有设有弯曲部的插入部；指定部，其指定相对于弯曲部的基端使其前端旋转的旋转动作；确定部，其根据所指定的旋转动作的信息确定弯曲部的驱动方向，以使弯曲部旋转；以及弯曲驱动部，其向确定部所确定的驱动方向弯曲驱动弯曲部，使弯曲部旋转。
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公开(公告)号：CN102319052A
公开(公告)日：2012-01-18
申请号：CN201110136826.7
申请日：2007-06-20
Applicant: 奥林巴斯医疗株式会社
Abstract: 本发明提供摄像系统、胶囊型医疗系统以及图像处理装置。本发明的摄像系统具有：摄像部，其设置在插入到体腔内的插入体内，并拍摄体腔内的图像；管腔信息检测单元，其根据由所述摄像部拍摄的图像，检测与体腔的走向对应的管腔信息；记录单元，其随时间记录由所述管腔信息检测单元检测出的管腔信息；估算单元，其估算所述摄像部的位置和方向；判定单元，其判定是否满足针对所述管腔信息检测单元检测管腔信息的检测动作所设定的条件；方向计算单元，在由所述判定单元判定为不满足所述条件的情况下，该方向计算单元读出记录在所述记录单元内的管腔信息，根据该管腔信息和所述估算单元的估算结果来计算移动所述插入体的方向的信息；以及控制单元，其根据由所述方向计算单元计算出的信息来控制移动所述插入体的方向。
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公开(公告)号：CN101384210B
公开(公告)日：2011-08-31
申请号：CN200780005322.3
申请日：2007-03-05
Applicant: 奥林巴斯医疗株式会社
CPC classification number: G06T7/0012 , G06K9/4609 , G06T7/74 , G06T2207/10068 , G06T2207/30028
Abstract: 本发明提供图像分析装置。本发明的CPU在步骤(S10)中针对例如R信号执行灰度值梯度计算处理，在步骤(S11)中根据计算出的灰度值梯度执行各向同性变化特征量计算处理，然后在步骤(S12)中根据计算出的各向同性变化特征量执行在息肉存在的位置生成息肉候补图像(26)的息肉候补检测处理。由此改善了管腔内异常组织的存在位置的检测。
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公开(公告)号：CN101505650B
公开(公告)日：2010-12-22
申请号：CN200780031464.7
申请日：2007-06-08
Applicant: 奥林巴斯医疗株式会社
CPC classification number: G06T7/0012 , A61B1/042 , G06T7/13 , G06T7/181 , G06T7/44 , G06T7/507 , G06T2200/04 , G06T2207/10016 , G06T2207/10068 , G06T2207/20021 , G06T2207/20132 , G06T2207/30032
Abstract: 本发明中的医疗用图像处理装置具有：三维模型估计部，其根据从医疗用摄像装置输入的被摄体的像的二维图像，估计该被摄体的三维模型；图像分割部，其将所述二维图像分割成由至少一个以上的像素构成的多个区域；特征量计算部，其在所述多个区域各方中计算与一个区域具有的各像素的浓淡对应的特征量；以及病变检测基准设定部，其根据与所述浓淡对应的特征量设定病变检测基准，该病变检测基准用于在与所述多个区域各方相对应的所述三维模型的区域中检测具有局部隆起形状的病变。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101404923B
公开(公告)日：2010-12-22
申请号：CN200780009275.X
申请日：2007-02-27
Applicant: 奥林巴斯医疗株式会社
CPC classification number: A61B1/04 , G06T7/0012 , G06T2207/10068 , G06T2207/30032
Abstract: 图像处理装置(3)根据通过内窥镜(6)拍摄的内窥镜图像的R分量图像，使用其亮度信息计算三维形状和三维形状的曲面的特征量的信息。另外，图像处理装置(3)根据R、G这两个图像分量计算发红/褪色的色调变化区域，按照该检测结果，变更作为从三维形状的曲面上的隆起性变化区域中检测作为隆起性病变的息肉的情况下的阈值的检测基准的值，从而进行高精度的息肉检测。
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公开(公告)号：CN101378692B
公开(公告)日：2010-09-29
申请号：CN200780004697.8
申请日：2007-02-09
Applicant: 奥林巴斯医疗株式会社
CPC classification number: A61B1/04 , G06T7/0012 , G06T2207/30028
Abstract: 本发明提供医疗用图像处理装置及医疗用图像处理方法。本发明的医疗用图像处理装置具有：三维模型估计部，其根据所输入的体腔内的活体组织的像的二维图像，估计该活体组织的三维模型；形状特征量计算部，其计算所述活体组织的三维模型具有的各个体素的形状特征量；三维形状提取部，其根据所述形状特征量，提取所述活体组织的三维模型具有的各个体素中、三维模型被估计为预定形状的第1体素组；和隆起形状检测部，其检测所述第1体素组，作为构成所述活体组织的三维模型中的隆起形状的体素组。
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公开(公告)号：CN101505650A
公开(公告)日：2009-08-12
申请号：CN200780031464.7
申请日：2007-06-08
Applicant: 奥林巴斯医疗株式会社
CPC classification number: G06T7/0012 , A61B1/042 , G06T7/13 , G06T7/181 , G06T7/44 , G06T7/507 , G06T2200/04 , G06T2207/10016 , G06T2207/10068 , G06T2207/20021 , G06T2207/20132 , G06T2207/30032
Abstract: 本发明中的医疗用图像处理装置具有：三维模型估计部，其根据从医疗用摄像装置输入的被摄体的像的二维图像，估计该被摄体的三维模型；图像分割部，其将所述二维图像分割成由至少一个以上的像素构成的多个区域；特征量计算部，其在所述多个区域各方中计算与一个区域具有的各像素的浓淡对应的特征量；以及病变检测基准设定部，其根据与所述浓淡对应的特征量设定病变检测基准，该病变检测基准用于在与所述多个区域各方相对应的所述三维模型的区域中检测具有局部隆起形状的病变。
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公开(公告)号：CN101420897A
公开(公告)日：2009-04-29
申请号：CN200780013635.3
申请日：2007-02-27
Applicant: 奥林巴斯医疗株式会社
Inventor： 田中秀树
CPC classification number: A61B1/04 , A61B1/00147 , G06K9/527 , G06K2209/05 , G06T7/73 , G06T2207/10068 , G06T2207/30004
Abstract: 根据内窥镜图像中的R图像的场景算出场景特征量，使用统计或非统计的识别器将场景特征量作为特征量向量来进行辨别分析，并分类为与内窥镜插入方向密切相关的管腔暗部、皱襞等多个特征量的类。并且，算出主要的特征量的类，算出与该特征量对应的插入方向，并显示高精确度的插入方向标记等，由此实现在存在多个特征量的场景的情况下也能够进行高精确度的插入方向的检测的内窥镜插入方向检测装置以及内窥镜插入方向检测方法。
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公开(公告)号：CN101384210A
公开(公告)日：2009-03-11
申请号：CN200780005322.3
申请日：2007-03-05
Applicant: 奥林巴斯医疗株式会社
CPC classification number: G06T7/0012 , G06K9/4609 , G06T7/74 , G06T2207/10068 , G06T2207/30028
Abstract: 本发明提供图像分析装置。本发明的CPU在步骤(S10)中针对例如R信号执行灰度值梯度计算处理，在步骤(S11)中根据计算出的灰度值梯度执行各向同性变化特征量计算处理，然后在步骤(S12)中根据计算出的各向同性变化特征量执行在息肉存在的位置生成息肉候补图像(26)的息肉候补检测处理。由此改善了管腔内异常组织的存在位置的检测。
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