JPS63240832A - Image measuring method for calculating contour line of lung part - Google Patents

Image measuring method for calculating contour line of lung part

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JPS63240832A
JPS63240832A JP62077353A JP7735387A JPS63240832A JP S63240832 A JPS63240832 A JP S63240832A JP 62077353 A JP62077353 A JP 62077353A JP 7735387 A JP7735387 A JP 7735387A JP S63240832 A JPS63240832 A JP S63240832A
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木下 安弘
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Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
(57) [Summary] This bulletin contains application data before electronic filing, so abstract data is not recorded.

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、胸部放射線画像データから肺野部の輪郭線を
求める計測方法に関する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Field of Industrial Application] The present invention relates to a measurement method for determining the contour of a lung field from chest radiation image data.

〔従来技術〕[Prior art]

従来から、胸部X線画像の画像処理により肺野の輪郭線
を抽出し、得られた輪郭線の形状から被写体に異常があ
るか否かを判定する方法が提案されている(例えば特開
昭62−26047号公報)、このような処理を行う場
合の輪郭線の抽出は、画像の濃度データを適当な閾値を
用いて2値化し、’IJと「0」の境界を追跡して輪郭
線としている。或いは別に、原画像の濃度データに対し
ラプラシアンやエツジ抽出のオペレータを用いたフィル
タリング処理を施してエツジ画像を作成し、得られたエ
ツジ画像に対してノイズや不要な部分のエツジを除去し
た後に、細線化処理を行うことより輪郭線画像を求めて
いる。
Conventionally, a method has been proposed in which the outline of the lung field is extracted through image processing of a chest X-ray image, and it is determined from the shape of the obtained outline whether or not there is an abnormality in the subject (for example, 62-26047), to extract the contour line when performing such processing, the density data of the image is binarized using an appropriate threshold value, and the boundary between ``IJ'' and ``0'' is traced to extract the contour line. It is said that Alternatively, an edge image is created by applying filtering processing to the density data of the original image using a Laplacian or an edge extraction operator, and after removing noise and unnecessary edges from the resulting edge image, A contour image is obtained by performing thinning processing.

ところが、前者の輪郭線抽出方法は、胸部X線画像では
1つの部分であっても位置によって濃度レベルが異なる
ために、肺野とその他の部分とを分けるような完全な閾
値を求めることが困難乃至不可能である。また、後者の
方法では、原画像の種類、濃度レベル、画素の大きさ、
輪郭線を求める対象となる部位、その他の細かい条件に
より、オペレータの値等のフィルタリングの条件が大き
く異なり、最適の条件を求めるにはかなりの専門的知識
が必要とされる。また、人体のX線画像のように各種の
部位が複雑に重なっている場合には、単一のフィルタリ
ングのみで全ての輪郭線を抽出することは難しく、数種
類のフィルタリングを組み合わせる等の複雑な処理が必
要となってくる。
However, with the former contour extraction method, it is difficult to obtain a perfect threshold that separates the lung field from other parts because the density level differs depending on the position even in one part of a chest X-ray image. It is impossible. In addition, in the latter method, the type of original image, density level, pixel size,
Filtering conditions such as operator values vary greatly depending on the region for which the contour line is to be determined and other detailed conditions, and a considerable amount of specialized knowledge is required to determine the optimal conditions. In addition, when various body parts overlap in a complex manner, such as in an X-ray image of the human body, it is difficult to extract all the contour lines with a single filtering method, so complex processing such as combining several types of filtering is necessary. becomes necessary.

〔発明の目的〕[Purpose of the invention]

本発明の目的は、人体の胸部放射線画像のような複雑な
画像の中の特定の部位の輪郭線を容易にしかも正確に抽
出する方法を提供することである。
An object of the present invention is to provide a method for easily and accurately extracting the outline of a specific region in a complex image such as a chest radiation image of a human body.

〔発明の構成〕[Structure of the invention]

このために本発明は、行列で表現された胸部放射線画像
データを対象として、1つの行或いは列についてのみ注
目し、その1次元の濃度データ列の中で前後のデータの
値の関係が予め定めた特定のパターンとなる点をその行
或いは列における輪郭の点とし、必要な範囲の行或いは
列について該輪郭の点を求めてそれらの点を結んだ線を
肺野の輪郭線とするようにした。
For this purpose, the present invention focuses on only one row or column of chest radiation image data expressed in a matrix, and the relationship between the values of the preceding and succeeding data in the one-dimensional density data string is predetermined. The points forming a specific pattern are taken as the contour points in that row or column, the contour points are found for the necessary range of rows or columns, and the line connecting these points is taken as the lung field contour line. did.

〔実施例〕〔Example〕

以下、本発明の実施例について説明する。第1図は本発
明を実施するための装置の構成ブロックを示す図である
。1は被検体のX線写真画像を読み取るための画像入力
装置、2は読み取られたX線画像の濃度データを記憶す
る画像記憶装置、3は画像記憶装置に記憶された濃度デ
ータを読み出して輪郭線の抽出処理を行う画像解析装置
、4は解析された結果から被検体の異常を判定する判定
装置、5は判定された結果を使用者に報知する表示装置
である。
Examples of the present invention will be described below. FIG. 1 is a diagram showing the configuration blocks of an apparatus for implementing the present invention. 1 is an image input device for reading an X-ray photographic image of the subject; 2 is an image storage device for storing density data of the read X-ray image; and 3 is a contour reading device for reading the density data stored in the image storage device. An image analysis device performs line extraction processing, a determination device 4 determines abnormality of the subject from the analyzed results, and a display device 5 notifies the user of the determined results.

まず、画像入力装置1は、例えばポリゴンミラー等の光
偏向器を用いてレーザ光等を使用した光ビームのスポッ
トで胸部X線画像面(フィムル)をスキャンし、その時
の透過光の強度をフォトセンサ等の光検出器で光電変換
し、得られた電気信号を順次A/D変換してデジタル画
像の濃度データとして出力する装置である。ここでは光
ビームを機械的にスキャンしているがCOD等の固体撮
像素子や撮像管を使用して電子的にスキャンする方法を
採用することもてきる。また、CCDラインセンサ等を
用いれば、複数の胸部X線画像フィルムを順次機械的に
搬送しながら連続的に読み取ることも可能である。
First, the image input device 1 scans a chest X-ray image plane (film) with a spot of a light beam using a laser beam or the like using an optical deflector such as a polygon mirror, and records the intensity of the transmitted light at that time. This is a device that performs photoelectric conversion using a photodetector such as a sensor, sequentially A/D converts the obtained electric signals, and outputs them as density data of a digital image. Although the light beam is mechanically scanned here, a method of electronically scanning using a solid-state imaging device such as a COD or an imaging tube may also be adopted. Further, if a CCD line sensor or the like is used, it is also possible to read a plurality of chest X-ray image films continuously while mechanically conveying them one after another.

画像記憶装置2は、処理の高速性から通常はRAM等の
半導体メモリが使用されるが、磁気ディスク、フロッピ
ーディスク、或いは光ディスク等のディスクメモリ、又
は磁気テープ、磁気バブルメモリ等を用いることもでき
る。
For the image storage device 2, a semiconductor memory such as a RAM is usually used due to its high processing speed, but a disk memory such as a magnetic disk, floppy disk, or optical disk, a magnetic tape, a magnetic bubble memory, etc. can also be used. .

画像解析装置3は本発明の要部を構成する部分である。The image analysis device 3 is a part constituting the main part of the present invention.

この装置3は画像記憶装置2内に記憶された画像の濃度
データを順次読み出して、肺野に相当する部分と周辺と
の輪郭線を示すデータを求める処理を行う。この装置3
においては、読み出された画像濃度データの少なくとも
1行分或いは1列分を記憶できるだけのラインメモリ、
解析を行うプロセッサ、抽出された輪郭線データを記憶
する輪郭線データメモリ、解析のアルゴリズム等を記憶
し、また解析時の作業領域となる主記憶装置、補助記憶
装置等からなる。ここでは、画像濃度データや輪郭線デ
ータを記憶するメモリを持つ構成にせずに、単一の主記
憶装置で全てを処理することもできる。
This device 3 sequentially reads the density data of the images stored in the image storage device 2 and performs processing to obtain data indicating the outline of the portion corresponding to the lung field and the surrounding area. This device 3
, a line memory capable of storing at least one row or one column of read image density data;
It consists of a processor that performs analysis, a contour data memory that stores extracted contour data, a main storage that stores analysis algorithms, etc., and that serves as a work area during analysis, an auxiliary storage, and the like. Here, it is also possible to process all of the image density data and contour data using a single main storage device, without using a configuration that includes a memory for storing the data.

判定装置4は、画像解析装置3で得られた輪郭線データ
の各種の特徴量を計算して、検診の項目毎に標準値の範
囲から出たか否かを判定する。
The determination device 4 calculates various feature amounts of the contour data obtained by the image analysis device 3, and determines whether each item of the medical examination is out of the standard value range.

表示装置5は判定装置4の出力によって、解析を行った
画像データの被検体に異常があることを医師に知らせる
The display device 5 notifies the doctor, based on the output of the determination device 4, that there is an abnormality in the subject whose image data has been analyzed.

次に作用を説明する。Next, the effect will be explained.

(X線写真画像の入力) X線画像は画像入力装置1によって約200μmのサン
プリングピンチで読み取られ、濃度範囲θ〜3を256
階調に量子化される。このときX線画像は正位して入力
され、第2図に示すように画像の左上が(1,1)、右
下が(m、  n)としたm行n列の行列形式により、
画像記憶装置2に格納される。
(Input of X-ray photographic image) The X-ray image is read by the image input device 1 with a sampling pinch of approximately 200 μm, and the density range θ~3 is
Quantized into gradations. At this time, the X-ray image is input with the user facing upright, and as shown in Figure 2, the image is in m-by-n matrix format with (1, 1) at the top left and (m, n) at the bottom right.
The image is stored in the image storage device 2.

なお、サンプリングピンチは200μmに固定されるも
のではなく、場合に応じて25μmから1000μmの
範囲で変化させることができる。
Note that the sampling pinch is not fixed to 200 μm, but can be changed in the range of 25 μm to 1000 μm depending on the case.

また読取濃度範囲や量子化レベル数も変化させることが
できる。
Furthermore, the reading density range and the number of quantization levels can also be changed.

(肺野輪郭線の抽出) 肺野の輪郭線の抽出は、第2図に示すように、左右各肺
野のそれぞれについて外側輪郭線AL、AR1内側輪郭
線BL、BR1横隔膜輪郭[CL、CRについて行う。
(Extraction of lung field contours) As shown in Figure 2, the lung field contours are extracted using the outer contour AL, AR1 inner contour BL, and BR1 diaphragm contour [CL, CR] for each of the left and right lung fields. Do about.

外側及び内側輪郭線AL、AR1BLSBRについては
、画像データの各行における輪郭線の存在する列の値の
配列として求められ、横隔膜輪郭線CL、CRについて
は、各列における輪郭線の存在する行の値の配列として
求められる。
The outer and inner contour lines AL and AR1BLSBR are obtained as an array of values in the column where the contour line exists in each row of the image data, and the diaphragm contour lines CL and CR are obtained as the values in the row where the contour line exists in each column. It is found as an array of .

肺野の外側輪郭線AL、ARと内側輪郭線BL、BRの
抽出は、画像記憶装置2より横方向の1行分の画像濃度
データを画像解析装置3内に読み込み、読み込んだ全デ
ータの統計量を計算して、それらの値からいくつかの濃
度閾値を求める。そして、それらの閾値の範囲内の値を
持つ画像濃度データ(点)の中で、ある点について前後
の点との値の関係が後記する特定のパターン(条件)を
満たす場合に、そのある点の位置をその行における肺野
の輪郭の列の位置として記憶する。特定のパターンとし
ては、 ■極小となる点・・・例えば第3図(blのa■傾きが
最小となる点・・・例えば第3回出)のC■傾きが最大
となる点・・・例えば第3図(blのb等があり、これ
らのパターンを満足する点をいくつか探し出す。第3図
は(alで示す行mlxm4の列方向のラインの濃度変
化を(b)に示す。Dは濃度(透過率)である。更に、 ■解析の対象となっている行の画像上の位置■求められ
た点の位置 ■求められた点の濃度値 ■求められた点における値の傾き ■用いた閾値の範囲 等を総合的に判断し、いずれの輪郭の点であるか、或い
はノイズであるかを決定する。例えば、右肺野外側の輪
郭ARを構成する点であれば、「画像の向かって左側1
/3の範囲に存在し、全濃度データの平均値以下の値(
濃度を透過率で示した場合、高濃度部は小さい透過率を
示す。)をもち、前後の点との値の関係は極小成いは傾
きがOとなる点Jといった条件を満足する点を探索する
To extract the outer contour lines AL, AR and inner contour lines BL, BR of the lung field, one horizontal row of image density data is read from the image storage device 2 into the image analysis device 3, and the statistics of all the read data are calculated. Quantities are calculated and several concentration thresholds are determined from those values. Among the image density data (points) having values within the range of these thresholds, if the relationship between the values of a certain point and the points before and after it satisfies a specific pattern (condition) described later, that certain point The position of is stored as the column position of the lung field outline in that row. Specific patterns include ■Points where the minimum is reached...For example, C■Points where the slope is the maximum in Figure 3 (BL's a■Points where the slope is the minimum...For example, the third appearance)... For example, in Fig. 3 (b of bl, etc.), find some points that satisfy these patterns. Fig. 3 shows (b) the density change of the line in the column direction of the row ml x m4 indicated by (al).D is the density (transmittance).Furthermore, ■Position of the line to be analyzed on the image■Position of the determined point■Density value of the determined point■Slope of the value at the determined point■ Comprehensively judge the range of the threshold values used, etc., and decide which contour point the point is or whether it is noise.For example, if it is a point that constitutes the contour AR outside the right lung field, "Image 1 on the left side when facing
/3 and is less than the average value of all concentration data (
When density is expressed as transmittance, a high concentration portion shows a small transmittance. ), and the relationship between the values of the preceding and succeeding points is minimal, or the point J has a slope of O.

このような探索のアルゴリズムは、従来からの手続き型
のプログラム言語、例えばFORTRANやPa5ca
1等によって記述できることもできるが、最近のルール
指向言語、例えば0PS5.0P383等によって更に
容易に記述することができる。
Such search algorithms can be used in traditional procedural programming languages such as FORTRAN and Pa5ca.
1, etc., but it can be described even more easily using recent rule-oriented languages such as 0PS5.0P383.

このようにして画像データの各行についてそれぞれの輪
郭を構成する点の位置を求め、必要な部分について結び
合わせることにより、それぞれの輪郭線が得られる。
In this way, the positions of the points constituting the respective contours are determined for each row of image data, and the necessary parts are connected to obtain the respective contour lines.

横隔膜の輪郭線については、画像読取装置1より縦方向
mの1列分の画像データを画像解析装置3のラインメモ
リに読み込み、上述した方法と同様にして列における輪
郭の存在する行の位置として輪郭線を得る。第4図は(
alで示す列n1〜nsの行方向のラインの濃度変化を
(b)に示す。探索の条件としては、主にある点から前
後に数点離れた2フの点の間の値の差が最大となるその
ある点を用いる。なお、第4図では傾きが最大となる点
を用いている(第4図(blのd参照)。
Regarding the contour line of the diaphragm, image data for one column in the vertical direction m is read from the image reading device 1 into the line memory of the image analysis device 3, and the position of the row in the column where the contour exists is determined in the same manner as described above. Get the contour line. Figure 4 is (
(b) shows the density change in the lines in the row direction of columns n1 to ns indicated by al. As a search condition, a certain point is mainly used where the difference in value between two points several points before and after a certain point is maximum. In addition, in FIG. 4, the point where the slope is maximum is used (see d in FIG. 4 (bl)).

このようにして、左右各肺野について外側AL、AR,
内側BL、BR,横隔膜CL、CRの輪郭線を求め、画
像解析装置3内の輪郭線データメモリに格納する。輪郭
線データは、外側、内側のものについては、行の位置に
対応した番地のメモリ上に列の位置の値として記憶され
る。横隔膜輪郭線データは列の位置に対応した番地のメ
モリ上に行の位置の値として記憶される。なお、得られ
た輪郭線のそれぞれの点の行と列の値の組を、順次記憶
させる方法を用いることもできる。
In this way, for each left and right lung field, the outer AL, AR,
The contour lines of the inner side BL, BR, diaphragm CL, and CR are determined and stored in the contour data memory in the image analysis device 3. Outer and inner contour data are stored as column position values in the memory at addresses corresponding to row positions. The diaphragm contour data is stored as a row position value on the memory at an address corresponding to a column position. Note that a method may also be used in which sets of row and column values for each point of the obtained contour are sequentially stored.

以上のように、本実施例では、行列で表現された胸部X
線画像データを対象として、1つの行或いは列について
のみ注目し、その1次元の濃度データ列の中で前後のデ
ータの値の関係が予め定めた特定のパターンとなる点を
その行或いは列における輪郭の点とし、必要な範囲の行
或いは列について該輪郭の点を求めてそれらの点を結ん
だ線を肺野の輪郭線としている。
As described above, in this embodiment, the chest X
Focusing on only one row or column of line image data, we identify points in that one-dimensional density data sequence where the relationship between the values of the preceding and succeeding data forms a specific predetermined pattern. The points of the contour are determined for a necessary range of rows or columns, and the line connecting these points is defined as the contour of the lung field.

そして、上記特定のパターンとなる点として、所定の濃
度閾値の範囲内にあり且つある点から所定の距離だけ離
れた2点間の値の差が最大となるそのある点、或いは所
定の濃度閾値の範囲内にある極小の点その他を使用する
ことができる。
The point that forms the above-mentioned specific pattern is a point that is within a predetermined concentration threshold and where the difference in value between two points separated by a predetermined distance from a certain point is maximum, or a predetermined concentration threshold. Minimal points within the range of , etc. can be used.

このような特定のパターンを複数用意して、計測を行っ
ている行或いは列の位置によって、又は目的とする輪郭
の部位によって、上記複数内から1つのパターンを選択
すること、又は特定のパターンを複数用意して行或いは
列における輪郭の点の候補を複数求め、該候補点の位置
よって、或いは計測を行っている行或いは列の位置によ
って、更には目的とする輪郭の部位によって、輪郭の点
を1つ選択することができる。
It is possible to prepare a plurality of such specific patterns and select one pattern from the plurality, or to select a specific pattern depending on the position of the row or column where the measurement is being performed, or depending on the target contour part. Prepare multiple candidates for contour points in a row or column, and determine the contour points according to the position of the candidate points, the position of the row or column where the measurement is being performed, or the target contour part. You can select one.

(輪郭線の形状による異常の判定) 肺野の輪郭線の形状を計測することにより、下記の異常
を検出することができる。
(Determination of Abnormality Based on Shape of Contour) By measuring the shape of the contour of the lung field, the following abnormalities can be detected.

■心臓の肥大・・・肺野の内側輪郭線BL、BRの心臓
部分の外への張り出し具合から判定する。
- Hypertrophy of the heart: Judgment is made from the extent to which the inner contour lines BL and BR of the lung field protrude to the outside of the heart.

■大動脈の突出・・・左肺野内側輪郭線BLの上部の外
への張り出し具合から判定する。
■Protrusion of the aorta: Judgment is made from the extent to which the upper part of the inner left lung field contour line BL protrudes outward.

■横隔膜の異常・・・横隔膜輪郭線CL、CRの滑らか
さから判定する。
■Diaphragm abnormality: Determined based on the smoothness of the diaphragm contour lines CL and CR.

また、肺野の輪郭線の情報を利用することにより、■肺
野の異常陰影、■肺尖部の異常、■を椎の湾曲等の異常
の検出の探索範囲を限定することができる。
Furthermore, by using the information on the contour of the lung field, it is possible to limit the search range for detecting abnormalities such as (1) abnormal shadows in the lung field, (2) abnormalities in the lung apex, and (2) curvature of the vertebrae.

(判定結果の表示) 以上のようにして求めた判定結果は、この支援装置を用
いている医師が判断できる形で表示される。ここでは、
操作を指示するためのCRT端末に、異常があった場合
にその胸部X線写真番号、被検体のデータ及び異常のあ
った項目と計測した値とを表示する。ここで、表示方法
としては、印字式の端末を用いることができる。表示項
目は変更することができる。
(Display of Judgment Results) The judgment results obtained as described above are displayed in a form that can be judged by the doctor using this support device. here,
If there is an abnormality, the chest X-ray photograph number, data of the subject, the item with the abnormality, and the measured value are displayed on the CRT terminal used to instruct operations. Here, as a display method, a printing type terminal can be used. Display items can be changed.

また、計測の対象となった画像データを画像表示端末に
表示し、異常と判定された部分に色をつけたり輝度を増
す等の表示を行うことも可能であり、更に視覚的な表示
だけでなく、異常の際に警告音を発生させることもでき
る。また、胸部X線写真フィルムを自動的に搬送する機
構を持つ装置では、異常の見られたフィルムのみを正常
のフィルムとは別の搬送口から排出することにより、異
常を知らせることもできる。
In addition, it is possible to display the image data that is the subject of measurement on an image display terminal, and display the areas determined to be abnormal by adding color or increasing the brightness. It is also possible to generate a warning sound in the event of an abnormality. Further, in an apparatus having a mechanism for automatically transporting chest X-ray film, abnormality can be notified by discharging only the film showing an abnormality from a transport port different from that for normal film.

なお、以上の説明では、X線写真のみを読み取って判定
を行う場合を述べたが、X線TVや輝尽性螢光体を用い
たX線逼影装置のように、撮影時に直接電気信号に変換
される装置を用いる場合には、この信号を直接A/D変
換して画像記憶装置2に格納するとこができる。またX
線写真に限らすCT等の断層写真やMRl等の他のモダ
リティの画像を用いることも可能である。更に、サブス
トラクション等の画像処理を行ない、骨の陰影を除去し
た画像等を用いることも効果的である。
In addition, in the above explanation, we have described cases in which judgments are made by reading only the X-ray photograph, but in some cases, such as an X-ray TV or an In the case of using a device that converts the signal into a digital signal, this signal can be directly A/D converted and stored in the image storage device 2. Also X
It is also possible to use images of other modalities, such as tomograms such as CT and MRl, which are not limited to line photographs. Furthermore, it is also effective to perform image processing such as subtraction and use an image from which shadows of bones have been removed.

(実施例の検証) 以上のように構成した装置を用いて、医師から提供され
た100例の胸部X線写真について肺野輪郭線の抽出の
結果を調べたところ、7例の写真を除いては、はぼ良好
な輪郭であるとの評価を医師から得ることができた。7
例については、画像の濃度レベルの異常、腸のガスの像
等の影響、疾患による画像のボケ等の原因によっていた
。また、得られた輪郭線情報を用いて心臓肥大等の計測
を行ったところ、95%の異常例について、計測した値
が標準値の範囲を越え、異常と判定できる結果が得られ
た。
(Verification of Example) Using the apparatus configured as described above, we investigated the results of lung field contour extraction for 100 chest X-ray photographs provided by doctors. was evaluated by the doctor as having a good contour. 7
Examples include abnormalities in the density level of images, the influence of images of intestinal gas, and blurred images due to diseases. Furthermore, when cardiac hypertrophy and the like were measured using the obtained contour information, it was found that in 95% of abnormal cases, the measured values exceeded the standard value range, and results that could be determined as abnormal were obtained.

〔発明の効果〕〔Effect of the invention〕

以上のように本発明を用いることにより、胸部X線写真
の肺野像のように複雑な部分が重なり合った画像データ
から、肺野部分等の輪郭線を容易且つ正確に抽出するこ
とができる。そして、従来から行われていた胸部X写真
について画像計測を行ない被検体に異常があるか否かを
、医師が読影を行う前に、表示することができる。
As described above, by using the present invention, it is possible to easily and accurately extract the contour line of a lung field portion, etc. from image data in which complicated parts overlap, such as a lung field image of a chest X-ray photograph. Furthermore, it is possible to perform image measurement on a conventionally performed chest X-ray photograph and display whether or not there is an abnormality in the subject before the doctor interprets the image.

従って、異常の疑いのある写真のみについて細かく観察
し、疑いのない写真については確認のみを行うことで済
ますことができる。よって、従来のX線写真を1枚1枚
丁寧に観察することによって行っていたX線写真検診の
能率を向上させることができる。
Therefore, it is possible to closely observe only the photographs that are suspected of having an abnormality, and only confirm the photographs that are not suspicious. Therefore, it is possible to improve the efficiency of conventional X-ray photograph examinations, which are performed by carefully observing each X-ray photograph one by one.

また、被検体や撮影・現像の条件により写真の仕上がり
濃度にバラツキがあっても、画像処理により一定の条件
での計測が可能となるので、肉眼では読影が困難な写真
であっても異常の有無を判定でき、疾病の見落しを減少
させることができるようになる。
In addition, even if there are variations in the finished density of the photograph depending on the subject and the conditions of photographing and processing, image processing makes it possible to measure under constant conditions, so even if the photograph is difficult to interpret with the naked eye, abnormalities can be detected. It will be possible to determine the presence or absence of the disease, reducing the chance of diseases being overlooked.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of drawings]

第1図は本発明の方法を実施するための装置のブロック
図、第2図は画像データの行列による表現の説明図、第
3図は特定の行の列方向の濃度データを調べて肺野の内
外輪郭線を構成する点の抽出を行う説明図、第4図は特
定の列の行方向の濃度データを調べて肺野の横隔膜輪郭
線を構成する点の抽出を行う説明図である。
FIG. 1 is a block diagram of an apparatus for implementing the method of the present invention, FIG. 2 is an explanatory diagram of representation of image data in a matrix, and FIG. 3 is a block diagram of a device for implementing the method of the present invention. FIG. 4 is an explanatory diagram for extracting points constituting the inner and outer contours of a lung field. FIG.

Claims (5)

【特許請求の範囲】[Claims] (1)、行列で表現された胸部放射線画像データを対象
として、1つの行或いは列についてのみ注目し、その1
次元の濃度データ列の中で前後のデータの値の関係が予
め定めた特定のパターンとなる点をその行或いは列にお
ける輪郭の点とし、必要な範囲の行或いは列について該
輪郭の点を求めてそれらの点を結んだ線を肺野の輪郭線
とすることを特徴とする画像計測方法。
(1) Focus on only one row or column of chest radiation image data expressed in a matrix, and
Points where the relationship between the values of the preceding and succeeding data in a dimensional density data string forms a predetermined specific pattern are defined as contour points in that row or column, and the contour points are determined for the necessary range of rows or columns. An image measurement method characterized in that a line connecting those points is used as an outline of a lung field.
(2)、上記特定のパターンとなる点を、所定の濃度閾
値の範囲内にあり、且つ所定の距離だけ離れた2点間の
値の差が最大となる点としたことを特徴とする特許請求
の範囲第1項記載の画像計測方法。
(2) A patent characterized in that the point that forms the above-mentioned specific pattern is a point that is within a predetermined concentration threshold and where the difference in value between two points separated by a predetermined distance is maximum. An image measurement method according to claim 1.
(3)、上記特定のパターンとなる点を、所定の濃度閾
値の範囲内にある極小の点としたことを特徴とする特許
請求の範囲第1項記載の画像計測方法。
(3) The image measurement method according to claim 1, wherein the points forming the specific pattern are minimal points within a predetermined density threshold.
(4)、上記特定のパターンを複数用意して、計測を行
っている行或いは列の位置によって、又は目的とする輪
郭の部位によって、上記複数内から1つのパターンを選
択するようにしたことを特徴とする特許請求の範囲第1
項乃至第3項記載の画像計測方法。
(4) A plurality of the above-mentioned specific patterns are prepared, and one pattern is selected from the plurality according to the position of the row or column where the measurement is being performed, or according to the target contour part. Characteristic claim 1
The image measurement method described in Items 1 to 3.
(5)、上記特定のパターンを複数用意して行或いは列
における輪郭の点の候補を複数求め、該候補点の位置よ
って、或いは計測を行っている行或いは列の位置によっ
て、更には目的とする輪郭の部位によって、輪郭の点を
1つ選択するようにしたことを特徴とする特許請求の範
囲第1項乃至第3項記載の画像計測方法。
(5) Prepare a plurality of the above-mentioned specific patterns, find a plurality of candidates for contour points in a row or column, and determine the purpose according to the position of the candidate point or the position of the row or column where measurement is being performed. 4. The image measurement method according to claim 1, wherein one point of the contour is selected depending on the region of the contour to be measured.
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