CN103702616A - 图像诊断装置以及图像修正方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种针对时间序列的图像数据来修正摄像对象的位置偏移，并能够提高修正结果的可靠性的图像诊断装置。该图像诊断装置由如下部分构成：输入图像数据的输入部（13）；算出表示摄像对象的位置偏移的修正向量，并挑选在图像修正部中利用的图像数据的修正单元（14）；基于修正向量对图像数据实施修正处理来创建修正图像数据的图像修正部（20）；对修正单元和图像修正部进行控制的控制部（21）；将修正图像数据以及计测数据作为保存数据进行保存的存储器（22）；将保存数据输出至外部的输出部（23）；显示保存数据的显示部（24）；和由操作者进行输入操作的外部输入装置（30）。

Description

图像诊断装置以及图像修正方法
技术领域
本发明涉及针对时间序列的图像数据来修正摄像对象的位置偏移的图像处理，特别是涉及对修正结果的可靠度进行评价并实现修正处理的图像修正技术。
背景技术
针对在不同的时间取得的多个图像数据实施加法运算或减法运算等图像处理，来提取摄像对象的随时间的变化的时间序列图像处理的技术，在各种领域被广泛利用。特别是，在医疗图像诊断的领域，伴随着装置的高性能化，除了以往作为主流的对组织的形状进行图像化的技术之外，关于对组织的性状进行评价的功能评价技术的技术开发也受到关注。超声波诊断的图像的摄像时间比MRI（Magnetic Resonance Imaging：核磁共振成像）装置、CT（Computed Tomography：计算机X射线断层摄影术）短，能以更细的时间分辨率捕捉随时间的变化。因此，基于时间序列图像处理的功能评价特别有效，很多厂商提出了特色的功能诊断技术。例如，对关注的组织从体表部进行压迫，并根据压迫前后的图像数据来算出组织的变形量，从而来估计肿瘤的硬度这样的技术，主要在乳癌诊断的领域被利用。另外，在造影诊断的领域，针对在关注组织中流入造影剂的过程内所取得的一连串的图像数据以像素为单位来实施选择最大亮度的处理，并对血管分布进行强调显示的技术被广泛知晓。
这样的时间序列图像处理中的重要的技术是对图像数据间产生的摄像对象的位置偏移进行修正的技术。在医疗领域，由于患者负担、投放造影剂的手法的关系，图像数据的取得机会受限，因此如何从所取得的图像数据中排除位置偏移的影响成为了问题。作为相关联的先行技术，例如有专利文献1、专利文献2。
专利文献1的修正技术将成为修正对象的图像数据的分辨率降低，通过拉普拉斯滤波器来取得特征性信息。利用该特征性信息来对图像数据间的活动进行修正。专利文献2的修正技术将成为修正对象的图像数据分割成多个区域，通过在各区域中计测修正量，来评价关注对象的包括变形在内的身体运动分量。
先行技术文献
专利文献
专利文献1：WO2006/026177号公报
专利文献2：WO2006/123742号公报
发明内容
（发明所要解决的课题）
如上所述，在针对时间序列的图像数据来修正摄像对象的位置偏移的处理，特别是修正伴随身体运动的位置偏移的处理中，修正的准确性非常重要。专利文献1在提高修正精度上有效，另外，专利文献2在提高针对变形的修正精度上有效。但二者均不具备用于评价修正结果的准确性的机构。时间序列图像处理中，时间序列上的仅一个修正误差就会使结果图像中不自然的构造图案变得明显，与未实施修正处理的情况相比反而使画质变差的情况很多。因此，时间序列图像处理中，在实现修正精度的高精度化的同时，用于评价结果的可靠性的机构也是不可缺少的。
本发明的目的在于解决上述课题，提供一种能够实现修正精度的高精度化且能够对结果的可靠性进行评价的图像诊断装置以及图像修正方法。
（用于解决课题的手段）
为了实现上述目的，在本发明中提供一种对时间序列的图像数据进行修正的图像诊断装置，其具备：修正单元，其基于与基准图像之间的类似度来从时间序列的图像数据中选择执行修正的图像数据，并输出表示所选择出的图像数据的位置偏移的修正向量；图像修正部，其基于修正向量对图像数据实施修正处理来创建修正图像数据；和显示部，其显示基于修正图像数据的图像。
另外，为了实现上述目的，在本发明中提供一种下述结构的图像诊断装置，即，在上述图像诊断装置中，修正单元具备：区域设定部，其针对时间序列的图像数据来设定实施修正处理的区域；基准设定部，其从时间序列的图像数据中设定基准图像；第一类似区域搜索部，其从图像数据中搜索与基准图像类似的区域，并输出表示类似度的类似值；类似度评价部，其生成用于评价类似值的类似度参数；和图像选择部，其基于类似度参数，来选择图像修正部中使用的图像数据。
进而，为了实现上述目的，在本发明中提供一种下述结构的图像诊断装置，即，在上述图像诊断装置中，还具备变形修正单元，所述变形修正单元具备：区域分割部，其对由修正单元设定的实施修正处理的区域进行分割来设定多个分割区域；第二类似区域搜索部，其针对多个分割区域来搜索与基准图像类似的区域，并算出修正向量；错误修正部，其针对由第二类似区域搜索部算出的修正向量来实施错误修正。
另外，本发明还提供一种通过处理部对时间序列的图像数据进行修正的图像修正方法，其中，处理部基于与基准图像之间的类似度来从时间序列的图像数据中选择执行修正的图像数据，并算出表示所选择出的图像数据的位置偏移的修正向量，基于修正向量对图像数据实施修正处理来创建修正图像数据。
（发明效果）
根据本发明，可提供能够实现修正精度的高精度化且能够对结果的可靠性进行评价的图像诊断装置以及图像修正方法。
附图说明
图1是表示实施例1的图像诊断装置的一构成例的框图。
图2是说明实施例1的图像诊断装置的处理工序的一例的图。
图3是表示设定实施例1的图像诊断装置的处理范围时的显示形态的一例的图。
图4是说明实施例1所涉及的类似区域的搜索的图。
图5是说明实施例1所涉及的类似度参数的内容的图。
图6是用于说明实施例1所涉及的高速化处理的图。
图7是说明实施例1所涉及的高速化处理的效果的图。
图8是说明实施例1所涉及的类似度参数的含义的图。
图9A是表示执行实施例1的图像诊断装置的图像选择时的显示的一例的图。
图9B是表示用于执行实施例1的图像诊断装置的图像选择的直方图的图。
图10是说明实施例1的图像诊断装置的向量连结部的处理的图。
图11是表示实施例1的图像诊断装置的显示形态的一例的图。
图12是表示实施例2的图像诊断装置的一构成例的框图。
图13是说明实施例2的图像诊断装置的处理工序的图。
图14是说明实施例2所涉及的类似区域的搜索的图。
图15是表示实施例2的图像诊断装置的显示形态的一例的图。
图16是表示实施例2的图像诊断装置的修正向量的显示形态的一例的图。
具体实施方式
以下，按照附图对本发明的实施方式进行说明。其中，本说明书中，假定摄像对象的活动为刚体运动来实施位置的修正处理，该刚体是指不变形的对象，刚体运动是指该对象内的各位置处的移动为并进移动这样的运动。另外，基准图像是成为修正处理的基准的图像数据，基于输入到装置的时间序列的图像数据来设定。类似区域是指与基准图像类似的区域。另外，类似度是表示两个区域的数据一致的程度。类似值是用于评价类似度的数值，是在类似区域的搜索过程中算出的数值。类似值图是由在搜索过程中算出的全部类似值构成的二维图，将对类似值图应用了边缘增强滤波器而得到的二维图称为类似值分散图。进而，类似度参数是用于对搜索结果的可靠性进行评价的数值。
【实施例1】
以下，利用图1～图11，对作为第1实施例的图像诊断装置的一构成例进行说明。第1实施例涉及针对来自外部装置的时间序列的图像数据来修正摄像对象的位置偏移，并能够提高修正结果的可靠性的图像诊断装置。即，第1实施例是对时间序列的图像数据进行修正的图像诊断装置的实施例，该图像诊断装置具备：修正单元14，其基于与基准图像之间的类似度来从时间序列的图像数据中选择执行修正的图像数据，并输出表示所选择出的图像数据的位置偏移的修正向量；图像修正部20，其基于修正向量对图像数据实施修正处理来创建修正图像数据；和显示部24，其显示基于修正图像数据的图像。另外，第1实施例是通过主体12内的处理部对时间序列的图像数据进行修正的图像修正方法的实施例，其中，处理部基于与基准图像之间的类似度来从时间序列的图像数据中选择执行修正的图像数据，并算出表示所选择出的图像数据的位置偏移的修正向量，基于修正向量对图像数据实施修正处理来创建修正图像数据，进而将基于该修正图像数据的图像显示在显示部上。
在本实施例中，修正单元14具备：区域设定部15，其针对时间序列的图像数据来设定实施修正处理的区域；基准设定部16，其从时间序列的图像数据中设定基准图像；第一类似区域搜索部17，其从图像数据中搜索与基准图像类似的区域，并输出表示类似度的类似值；类似度评价部18，其生成用于评价类似值的类似度参数；和图像选择部19，其基于类似度参数，来选择图像修正部中使用的图像数据。
图1表示实施例1的图像诊断装置的功能框图。实施例1的图像诊断装置具备：取得图像数据的外部装置11；实施图像数据的修正处理的主体12；显示从主体12输出的信息的显示部24；和外部输入装置30。主体12具备：输入部12，其用于输入图像数据；修正单元14，其利用图像数据，假定摄像对象的活动为刚体运动来实施修正处理，并输出修正向量；图像修正部20，其利用修正向量来对图像数据进行修正，创建修正图像数据并进行输出；控制部21，其控制主体12；存储器22，其将图像数据、计测数据作为保存数据进行保存；输出部23，其将存储器22中保存的由主体12创建的修正图像数据等图像数据、计测数据进行输出；和向量连结部25。
修正单元14具备：区域设定部15，其针对输入到输入部13的图像数据设定实施修正处理的区域；基准设定部16，其从图像数据中设定成为修正处理的基准的基准图像；类似区域搜索部17，其从作为对象的图像数据中搜索与基准图像类似的类似区域，并算出修正向量；类似度评价部18，其对类似区域搜索部17的结果进行评价；和图像选择部19，其基于类似度评价部18的结果，选择在图像修正部20中使用的图像数据。
关于外部装置11，设想了来自超声波诊断装置、MRI装置、CT装置等医疗用图像诊断装置的超声波图像数据、MRI图像数据、CT图像数据，但本实施例的图像诊断装置还可用于数字照相机、CCD照相机等，与外部装置的种类无关地能够应用于所有图像数据。另外，外部输入装置30例如是键盘、鼠标、跟踪球等，操作者可使用这些装置来向主体12等输入所需的指令、数据。
在上述功能块之中，向量连结部25是具有在由修正单元14的基准设定部16设定的基准图像为多个的情况下对基于各基准图像算出的修正向量的结果进行连结的功能的部件，在基准图像为一个的情况下不需要使用该部件。
本实施例的图像诊断装置的主体12可由通常的计算机装置实现。即，通常的计算机装置由中央处理部（Central ProcessingUnit：CPU）、作为存储部的存储器、作为输入输出部的输入输出接口等构成。在图1的主体12内的各功能块之中，输入部13和输出部23对应于输入输出接口，存储器22对应于存储器，控制部21对应于CPU。另外，作为功能块的修正单元14、向量连结部25、图像修正部20对应于存储在存储器22中并由CPU执行的功能程序。进而，显示部24和外部输入装置30对应于计算机装置所附带的显示器、键盘等。本说明书中，有时将修正单元14、图像修正部20、控制部21以及向量连结部25总称为处理部。
下面，按照图2所示的流程图对本实施例的装置的修正单元14的处理进行说明。该流程图的各处理步骤中除了输入输出处理以外都可由CPU执行的程序来实现。
首先，说明在修正单元14的区域设定部15中实施的工序1的处理范围的设定。如以下依次说明的那样，该处理范围中包括时间范围和图像范围。在实施修正的图像数据已从外部装置11输入到了输入部13的阶段，显示部24如图3所示显示图像数据中的例示图像数据31、输入按钮34、修正执行按钮35。另外，如图3所示，显示了表示例示图像数据31的平均亮度的时间变化的亮度曲线36。在显示部24的显示画面的下部，设置了表示图像数据的时间范围的量规37、和用于对例示图像数据31进行变更的指示器38，操作者通过利用外部输入装置30来移动指示器38，能够在量规37上自由变更例示图像数据31。
实施修正处理的时间范围利用指示器38来设定。若操作者对指示器38进行操作，在所希望的地方对输入按钮34进行了选择，则开始位置被确定，量规37上显示表示开始位置的箭头标记。同样地确定结束位置。由指示器38表示的时间的位置也被显示在亮度曲线36上，因此操作者能够以例示图像数据31和亮度曲线36为参考来确定开始和结束的位置。另外，所确定的开始和结束的位置以图3所示的形式显示在显示部24中。
在区域设定部15中，利用由例示图像数据31上显示的四角的框显示的处理区域33来设定实施修正处理的图像范围。若操作者利用外部输入装置30在图像数据31的内部对处理区域33的位置、范围进行调整，并选择了输入按钮34，则实施修正处理的图像范围即处理区域33被确定。随着处理区域33的位置、范围的变更，显示部24所显示的亮度曲线36立即被变更。
接着，在基准设定部16中，实施工序2的修正处理的第1基准图像的设定。如上所述，基准图像是指成为修正处理的基准的图像数据。若在工序1中确定了处理区域33，则在亮度曲线36上显示表示第1基准图像的位置的标记39。标记39的位置对应于量规37上的指示器38的位置。通过使指示器38在量规37上移动，并在所希望的位置选择输入按钮34，从而第1基准图像被确定。此外，在工序2的处理中，指示器38的初始位置设为工序1中设定的时间范围的开始位置。
若通过输入按钮34的选择而确定了第1基准图像，则在亮度曲线36上同样地显示表示省略了图示的第2基准图像的位置的标记。关于设定了多个该基准图像的情况在后面进行说明。其中，第2基准图像以后的设定方法与第1基准图像的设定方法相同，直至操作者选择了显示部24所显示的修正执行按钮35为止反复进行。在确定了第1基准图像后选择了修正执行按钮35的情况下，基准图像仅为一个。
然后，在类似区域搜索部A17中，实施工序3的类似区域的搜索。首先说明基准图像为一个的情况。
在此，定义以后的说明中利用的用语。如前面所述，类似度是表示作为搜索结果的类似区域与处理区域一致的程度。处理区域是指基准图像中的成为处理对象的区域。类似值是用于评价类似度的数值，是在类似区域搜索部A17以及实施例2中要说明的类似区域搜索部B中实施的类似区域的搜索过程中算出的数值。类似值图是在搜索过程中算出的全部类似值所构成的二维图。例如在通过基于最小二乘法的残差估计来实施类似区域的搜索的情况下，取得类似值图的最小值的位置被评价为类似度最高。另外，将对类似值图应用了边缘增强滤波器而得到的二维图作为类似值分散图。进而，从类似值图或类似值分散图中选定用于评价搜索结果的可靠性的数值，并将此设为类似度参数。
图4是用于说明基准图像与类似区域搜索的对象图像之间的关系的示意图，参照该图4来说明主体12的类似区域搜索部A17中的类似区域的搜索。类似区域搜索部A17中的类似区域的搜索，在工序1内设定的第1基准39中的基准图像41上的处理区域33、与工序1内设定的时间范围的除基准图像41之外的全部图像数据之间实施。以下，将实施类似区域的搜索的图像数据称为对象图像。如图4所示，在对象图像43上，设置位于与处理区域33相同的中心位置，并在处理区域33的四周放大了由操作者预先设定的范围（以下设为S）而得到的搜索区域44。图4的虚线所示的区域45表示对象图像43上的处理区域33的位置。从搜索区域44提取与处理区域33相同尺寸的区域，实施用于算出类似值的运算。使提取的区域以1像素为单位移动，在各移动目的地实施运算，从而创建具有图5的左侧所示的（2S＋1）×（2S＋1）的尺寸的类似值图51。在图5中，57表示灰色标度。此外，关于用于对该类似度进行评价的数值即类似值算出的具体例，在后面进行说明。
此外，本实施例中，在创建类似值图51时，通过对要搜索的像素进行间隔提取而能够缩短处理时间。在进行间隔提取时，首先，对基准图像41和对象图像43应用Low－Pass Filter（LPF：低通滤波器）。使LPF的尺寸与间隔提取的像素数为同等程度。例如在以2像素为单位实施搜索的情况下，应用2×2的LPF。该情况下，类似值图的尺寸成为（S＋1）×（S＋1）。通过从类似值图中算出成为最小值的位置，从而具有间隔提取的2像素的量的误差的修正向量被确定。然后，在作为类似值图的最小值的位置的修正向量的位置附近，再次实施类似区域的搜索。该处理以误差的量的修正为目的，因此不对基准图像41和对象图像43应用LPF，间隔提取也以0进行。通过以上的处理，算出最终的修正向量。
图6是示意性表示基于上述的间隔提取处理的运算的高速化、和所包含的误差的图。如该图所示，本处理是阶段性提高所算出的修正向量的精度的处理。在之前的例子中，以2像素的量的精度来实施第1次搜索，以1像素的量的精度来实施第2次搜索。通过提高间隔提取的像素数，能够进一步降低在初次搜索中实施的类似值的运算次数。但是为了修正间隔提取的像素数的量的误差而实施的再搜索的次数也会增加，减少运算时间的效果也会降低。
图7中表示间隔提取间隔与类似值的运算次数的关系的一例。从该图可以明确，基于间隔提取处理的运算的高速化的效果是明显的，例如在S=32的情况下，可判断为8pixels是最佳的间隔提取间隔。
此外，类似区域搜索部A17中的用于算出前述的类似值的运算是指以差分平方和、差分绝对值和为代表的求取图像间的残差的方式，或者以互相关运算为代表的方式。在利用残差的方式中，取得类似值图的最小值的位置并利用相关运算的方式中，取得类似值图的最大值的位置被检测为类似性最高的区域。如图4所示，由于搜索区域44和处理区域33的中心位置相同，因此在算出类似值的图像数据间的移动量为0的情况下，类似性最高的位置为类似值图的中心。因此，从类似值图的中心位置连结类似度高的位置的向量，成为本实施例中的修正向量。以下，假定采用利用残差的方式，设取得类似值图的最小值的位置是类似性最高的区域，来继续本实施例的说明。
类似区域搜索部A17作为其搜索结果而输出类似值图51和修正向量。执行了类似区域搜索部A17中的工序3的类似区域的搜索后，在修正单元14的类似度评价部18中，利用类似区域搜索部A17所生成的类似值图51来实施工序4的类似度参数的算出。在本实施例中，由类似值图的最小值来定义第1类似度参数。在图5的情况下，类似值图51的最小值53成为第1类似参数，将类似值图51上的最小值53的位置设为（x1，x2），由I1（x1，y1）来表示第1类似度参数。
然后，在类似度评价部18中，对类似值图51应用边缘增强滤波器来创建图5的右侧所示的类似值分散图52。作为边缘增强滤波器的例子，利用拉普拉斯滤波器。类似度评价部18中的边缘增强滤波器的应用效果在于提高类似值图51中要评价的类似度的可靠性。此外，在图5中，58表示灰色标度。
图8表示了可靠性高的例子和可靠性低的例子这两个例子的类似值图61、63、和作为对各类似值图61、62应用了边缘增强滤波器后的结果的各个类似值分散图62、64。类似值图61、62由与值相应的等高线图来表现。类似值图61、63、类似值分散图62、64均以黑白颜色来表现值的大小。在可靠性高的例子的类似值图61中，表示最小值的位置的等高线密度高且具有局部性，相对于此，在可靠性低的例子的类似值图63中，表示最小值的位置的等高线密度扩大。如上所述，在本实施例的类似度评价部18中，类似度由类似值图的最小值来进行评价。但是，在最小值的附近存在多个具有同等程度的值的位置的情况下，评价结果的可靠性下降。在等高线图中，最小值附近的等高线密度暗示了类似度的分散，密度越高则最小值越具有局部性，成为可靠性越高的结果。
由类似度评价部18算出的类似值分散图是对该等高线密度进行评价的手法，边缘增强滤波器作为对等高线密度进行评价的手段是有效的。等高线密度越高，在类似值分散图中以越高的值进行显示。在图8中，可靠性高的例子的类似值分散图62以及可靠性低的例子的类似值分散图64，都是等高线密度高的位置用明显高的值（白色）表示。特别是在可靠性低的例子中，类似值图63中最小值的位置不清楚，但通过在类似值分散图64中示出的暗示类似度的分散的信息，表示出了差异。
作为边缘增强滤波器的一例的拉普拉斯滤波器，可采用利用了与关注像素相邻的4像素的4邻域拉普拉斯滤波器、或利用了与关注像素相邻的全部图像的8邻域拉普拉斯滤波器。关于在对所述的等高线密度进行评价方面最佳的滤波器的尺寸，根据处理范围33所包含的亮度图案的构造、构成图像数据的最小单位的亮度分布以及图像数据的像素尺寸而不同。
例如在超声波诊断装置的情况下，构成图像数据的最小单位是斑点（speckle）尺寸。斑点尺寸由照射超声波的设备的口径、频率、深度等摄像条件来决定。当处理范围33与斑点尺寸为同等程度的情况下，在原理上，若在超过该斑点尺寸的移动步骤中不创建类似值图，则类似值图上的相邻像素之间，值的差小，在4邻域或8邻域的滤波器中不能对等高线密度进行评价。该情况下，需要放大类似值图的像素尺寸，或放大滤波器尺寸。但通常取得的腹部或乳腺部的图像数据的亮度图案复杂，且所设定的处理范围33与斑点尺寸相比充分大，因此通过利用了相邻像素的边缘增强滤波器能够进行所述等高线密度的评价。
将本实施例中的第2类似度参数定义为与取得类似值图的最小值的位置所对应的类似值分散图上的值。在图5的情况下，第2类似度参数成为取得类似值图51的最小值的位置所对应的类似值分散图52上的值54。在此，将值54的位置设为（x1，y1）而成为I2（x1，y1）。
另外，将第3类似度参数定义为取得类似值图的最小值的位置与取得类似值分散图的最大值的位置之间的距离。在图5的情况下，第3类似度参数为取得类似值图51的最小值53的位置与取得类似值分散图52的最大值55的位置之间的距离，即，设取得类似值分散图52的最大值55的位置为（x2，y2），则成为距离sqrt{（x1－x2）＾2＋（y1－y2）＾2}。
此外，关于上述的类似度参数，在作为对类似值进行运算的方式而利用了相关运算的情况下，通过将类似值图以及类似值分散图中利用的最大值和最小值的指标改为相反，则类似度参数的算出同样成立，这是显而易见的内容。
在由类似度评价部18得到的结果之中可靠性最高的结果是第3类似度参数为0的情况。如前所述，利用类似值分散图52的意义在于对类似值图51的等高线密度进行评价。因此，不一定要对包围类似值图的最小值的等高线密度进行评价，根据情况而I2（x2，y2）有时会位于类似值图的最大值周边。因此，针对类似值图实施对预先设定的阈值例如类似值图的最大值与最小值的一半的值以下的区域进行提取的处理，将该区域内的I2（x2，y2）用于类似度参数的计算，这在对可靠性进行评价方面更有效果。
此外，作为在类似度评价部18中算出的类似度参数，除了上述的类似度参数1、2、3之外，利用类似值图算出的其他统计值也是有效的。例如，可列举类似值图的标准偏差或预先设定的阈值例如类似值图的最大值与最小值的一半的值以下的像素数。
若在类似度评价部18中算出了类似度参数，则执行图2的工序5即选择所使用的图像数据。即，由修正单元14的图像选择部19实施在图像修正部20中使用的图像数据的选择。本实施例的图像诊断装置中，在工序4中算出了类似度参数的阶段，显示部24上以图9A所示的形式显示由类似度评价部18输出的第1、第2、第3类似度参数。其中，从该图可以明确，第2类似度参数对值的倒数进行图表化来显示，使得值越低则可靠性越高的趋势在所有类似度参数中是共通的。所显示的内容可由操作者自由选择，例如也可实施仅显示第3类似度参数的形态。另外，表示在类似区域搜索部A17中基于类似值图的最小值的位置而算出的修正向量的、距离方向（图像数据的纵向）与方位方向（图像数据的横向）的移动向量也显示于显示部24。图9A中的各图表的横轴表示了由区域设定部15设定的时间范围中的图像数据编号。也可取代该图像数据编号，而将由区域设定部15设定的时间范围本身设定为横轴。
在图9A的各类似度参数的图表中，各图表上设有由虚线表示的用于设置阈值的阈值线，操作者对各类似度参数实施阈值设定，将在阈值线以下的图像数据以及修正向量作为修正处理中利用的数据而输出。将各阈值线的初始值设为各类似度参数的最大值，在初始阶段利用全部修正向量。阈值线的变更被立刻反映于修正向量的图表中，例如仅将所利用的修正向量以颜色的不同或标识的不同来显示。图像选择部19中，在阈值线的调整已结束的阶段，操作者通过选择输入按钮34，完成在图像修正部20中使用的进行修正的图像数据以及修正向量的选择。由图像选择部19算出的修正向量保存于存储器22，并输出至图像修正部20。
此外，如图9B所示，可将显示部24所显示的类似度参数的形态变更为直方图的形态来设定阈值线。另外，也可利用统计方式对类似度参数进行处理，从而使阈值线的设定自动化。计算所算出的各类似度参数的平均值、方差值、标准偏差、直方图，在除去偏离值的位置，设定阈值线。例如，在图9B所示的第3类似度参数的直方图中，根据由平均值、标准偏差来决定的应用范围而自动设定阈值线。
在此，作为本实施例的变形例，说明在本实施例的图像诊断装置的基准设定部16中不是仅设定第1基准而是设定了多个基准图像的情况。设定多个基准图像适用于例如对利用了造影剂的图像数据实施修正处理的情况。由于在造影剂的流入前后图像的亮度图案较大程度地发生变化，因此基于单一的基准图像的修正处理可靠性下降，会高频度发生修正向量的错误。因此，操作者在工序2中设定修正的基准图像时，通过参考图3所示的亮度曲线，能够准确掌握处理区域33的亮度的时间变化，从而能够在适当的位置设定适当数量的基准图像。
设想如图10的上部所示那样在区间A设定了第1基准39和第2基准40的情况。针对各基准来实施图2的工序3和工序4。其中，关于实施的区间，对于第1基准39而言是从开始位置到第2基准40为止，对于第2基准40而言是从第1基准到结束位置为止。
以第1基准以及第2基准算出的第1、第2、第3类似度参数、以及修正向量的结果被输出至向量连结部25，实施利用了类似度参数的修正向量的连结处理（工序6）。
在图10的下部，将第1基准39以及第2基准40下的第1类似度参数的图表46、47在区间A的范围内进行表示。类似度参数如前所述，参数值低的类似度参数的可靠性高。因此，在区间A中，比较基于第1基准以及第2基准的参数值，选择根据取低的值的基准而算出的修正向量。此外，也可组合第2以及第3类似度参数来实施连结处理，其实施方式可由操作者自由选择。另外，阈值线也被设置在时间轴方向上，从而也能够进行时间范围的调整。此外，以上的连结处理由向量连结部25自动实施。另外，区间A的类似度参数被保存于存储器22，操作者能够适当地通过显示部24来确认连结处理的妥当性。在妥当性低的情况下，操作者能够自由变更向量连结部25的处理内容。
然后，在图像修正部20中，利用从修正单元14输出的上述成为修正对象的图像数据和修正向量来创建修正图像数据。创建的修正图像数据是利用修正向量对图像数据中的摄像对象的位置偏移进行修正后的图像。即，利用由类似区域搜索部17获得的类似值图，由类似度评价部19进行评价，通过将图像选择部19中选择出的对象图像的图像数据移动所对应的修正向量，从而创建修正了摄像对象的刚体运动后的修正图像数据。在该阶段，显示部24上如图11所示，修正图像数据的一例91、作为修正向量的移动向量（距离方向）111和移动向量（方位方向）112沿着表示时间轴的横轴进行显示。
如图11所示，显示部24上还具备再生按钮93，若利用外部输入装置30选择了再生按钮93，则通过控制部21的程序动作，修正图像数据能够以运动图像进行再生。显示部24上还显示了图像处理按钮94、变形修正按钮95、读取按钮96。变形修正按钮95将在第2实施例中进行说明，因此这里省略说明。
图像处理按钮94的上部还设有处理A框97、处理B框98。若利用外部输入装置30在处理A框97中输入了标记并选择了图像处理按钮94，则执行预先输入到主体12中的图像处理，例如创建平均加法运算图像、最大亮度图像的处理，处理后的图像显示于显示部24。对于处理B框98也是同样的。处理A框、处理B框所对应的各种处理的程序源码保存在存储器22中，操作者不仅能够自由地进行编辑，还能够通过追加处理框来增加图像处理的种类。
读取按钮96是用于执行各种图像数据的读取的按钮。该读取按钮96具备通过利用下拉菜单等读取过去取得的图像数据所对应的修正向量、类似度参数、修正图像数据、处理图像等的功能，通过采用这样的结构，能够在同一画面上比较当前取得的结果和过去取得的图像数据。
【实施例2】
实施例2的图像诊断装置在实施例1的图像诊断装置的基础上还具备变形修正单元26，是能够应对摄像对象进行变形运动的情况的图像诊断装置。即，实施例2的图像诊断装置涉及具有下述结构的图像诊断装置，其在上述的实施例1的图像诊断装置的基础上还具备变形修正单元26，变形修正单元26具备：区域分割部27，其对由修正单元14设定的实施修正处理的区域进行分割来设定多个分割区域；第二类似区域搜索部28，其针对多个分割区域搜索与基准图像类似的区域，来算出修正向量；和错误修正部29，其对由第二类似区域搜索部28算出的修正向量实施错误修正。
利用图12～图16，说明实施例2的图像诊断装置。此外，在本实施例中，利用了另一个类似区域搜索部B，但为了避免混淆，有时将类似区域搜索部A、类似区域搜索部B分别称为第一类似区域搜索部、第二类似区域搜索部。
图12表示成为实施例2的图像诊断装置的框图。变形修正单元26由区域分割部27、类似区域搜索部B28、错误修正部29构成。从来自外部装置11的图像数据的输入到修正单元14以及向量连结部25为止的处理内容与实施例1相同，因此省略说明。在之前说明的图像修正部20中创建修正了摄像对象的刚体运动后的修正图像数据，从图11中所示的显示的状态开始进行说明。
如图11所示，显示部24上设有变形修正按钮95。若操作者利用外部输入装置30选择了变形修正按钮95，则由图像选择部19选择出的图像数据所对应的修正向量从存储器22被输出至变形修正单元26。
图13表示实施例2的变形修正单元26中的处理工序。该处理工序的处理可由作为处理部的CPU的软件处理来实现，这与之前的实施例是同样的。
首先，在工序9中，如图14所示，将由修正单元14设定的处理区域33进一步划分成多个分割区域120。该分割区域120的大小可由操作者自由设定，但设最小的大小在构成图像数据的最小单位的大小以上。例如为超声波诊断装置的情况下，构成图像数据的最小单位是斑点尺寸。该斑点尺寸由照射超声波的设备的口径、频率、深度等摄像条件决定。因此，分割区域120的大小可以是根据位置而不同的设定。
然后，由类似区域搜索部B28来实施工序10的类似区域的搜索。图14中表示了作为修正对象的对象图像121、和摄像对象122。搜索范围设定在从所关注的分割区域120的位置仅移动了由修正单元14算出的修正向量123后的目的地。因此，由类似区域搜索部B28设定的搜索范围124成为比由修正单元14设定的搜索范围小的值。类似区域的搜索手法是与实施例1同样的，但由于不适合修正处理的图像数据已经被修正单元14除去，因此不需要基于边缘增强滤波器的处理。
而后，在错误修正部29中实施图13所示的工序11的错误修正处理。本处理的目的在于，从在多个分割区域中算出的各分割区域的修正向量中检测错误向量并进行修正，处理按每个对象图像来实施。错误修正部29的错误向量的检测基于统计处理来实施，计算在各分割区域中算出的修正向量的平均值（u）和标准偏差（σ），将从u±σ的范围偏离的修正向量作为错误向量，以该错误向量平均值（u）进行修正。
接着，在工序12中实施修正向量的插值处理，从而除去相邻的修正向量的不连续性。该插值处理是以与分割区域的间隔相应的线性插值处理为例的一般处理即可，并不特别设置限定。若完成了工序12中的处理，则修正向量在保存至存储器22的同时输出至图像修正部20，针对实施了刚体运动的修正处理后的图像数据实施变形修正。
如图15所示，显示部22上显示实施了变形修正后的修正图像数据的一例131和摄像对象132。进而在变形修正按钮95的上部设置形态A框133、形态B框134，通过由操作者利用外部输入装置30在框中输入标记，从而将在分割区域中算出的修正向量以各种形态显示在修正图像数据131上。
图16中表示本实施例的图像诊断装置中的显示部22的显示形态的一例。显示形态A141是将在各分割区域中算出的修正向量145以箭头标记的朝向和大小来显示的形态。显示形态B142是将各修正向量以网格146的变形来显示的形态。显示形态C143是将修正向量以颜色的浓淡147来显示的形态。显示形态D144是将相邻的修正向量的微分值以颜色的浓淡148来显示的形态。在摄像对象中存在沿不同方向移动的边界面的情况下是有效的。这些形态的图像当中的至少一个被半透明化，并重叠显示在修正图像数据141～144上。在该阶段若选择了图16的运动图像按钮93，则能够在运动图像上观察修正图像数据以及修正向量的时间变化。此外，显示形态可由操作者自由地进行变更或追加。另外，显示部24的形态也可由操作者自由地进行变更，例如在形态A框和形态B框的双方中输入标记，使不同的形态图像重叠显示，或者还可实施将修正图像数据141～144显示为缩略图方式的形态。
根据实施例2的图像诊断装置，关于针对时间序列的图像数据的摄像对象的位置偏移的修正，不仅可应对摄像对象的刚体运动，还可应对进行变形运动的情况。
如以上详述的那样，在本发明的各种实施例中可以看出，可提供一种能够在实现修正精度的高精度化的同时对结果的可靠性进行评价的图像诊断装置以及图像修正方法。另外，还可提供能够准确地实施利用多个图像数据的时间序列图像处理，并能够减轻摄像对象的活动所造成的影响的图像诊断装置以及图像修正方法。进而，可提供针对时间序列的图像数据修正摄像对象的位置偏移，并能够提供修正结果的可靠性的图像诊断装置。此外，本发明并不限定于上述实施例，还包含各种变形例。上述实施例是为了易于理解地说明本发明而详细地进行了说明的例子，未必要限定为具备说明的全部构成的结构。另外，对于各实施例的构成的一部分，可进行其他构成的追加·删除·置换。
另外，关于上述的各构成、功能、处理部、处理手段等，可将它们的一部分或全部通过例如在集成电路中进行设计等来以硬件实现。另外，说明了以通过执行实现各个功能的程序来以软件实现上述的各构成、功能等的情况，但实施各功能的程序、表、文件等的信息不仅可存放于存储器，还可预先存放于硬盘、SSD（Solid State Drive）等记录装置，或IC卡、SD卡、DVD等记录介质中，根据需要也可经由网络等进行下载、安装。
【符号说明】
11  外部装置
12  主体
13  输入部
14  修正单元
15  区域设定部
16  基准设定部
17  类似区域搜索部A
18  类似度评价部
19  图像选择部
20  图像修正部
21  控制部
22  存储器
23  输出部
24  显示部
25  向量连结部
26  变形修正单元
27  区域分割部
28  类似区域搜索部B
29  错误修正部
30  外部输入装置
31  图像数据
32  摄像对象
33  处理区域
34  输入按钮
35  修正执行按钮
41  基准图像
43  对象图像
44  搜索区域
45  处理区域所对应的位置
51  类似值图
52  类似值分散图
53  类似值图的最小值的位置
54  类似值分散图的53所对应的位置
55  类似值分散图的最大值
61  可靠性高的例子的类似值图
62  可靠性高的例子的类似值分散图
63  可靠性低的例子的类似值图
64  可靠性低的例子的类似值分散图
91  修正图像数据的一例
92  摄像对象
93  再生按钮
94  图像处理按钮
95  变形修正按钮
96  读取按钮
97  处理A框
98  处理B框
121  变形修正单元中的对象图像
122  摄像对象
123  由修正单元算出的修正向量
124  由变形修正单元设定的搜索区域
133  形态A框
134  形态B框
141  显示形态A
142  显示形态B
143  显示形态C
144  显示形态D
145  分割区域的修正向量
146  网格
147，148  颜色的浓淡

Claims (15)

1.一种图像诊断装置，对时间序列的图像数据进行修正，该图像诊断装置的特征在于，具备：
修正单元，其基于与基准图像之间的类似度来从时间序列的所述图像数据中选择执行修正的图像数据，并输出表示所选择出的所述图像数据的位置偏移的修正向量；
图像修正部，其基于所述修正向量对所述图像数据实施修正处理来创建修正图像数据；和
显示部，其显示基于所述修正图像数据的图像。
2.根据权利要求1所述的图像诊断装置，其特征在于，
所述修正单元具备：
区域设定部，其针对时间序列的所述图像数据来设定实施修正处理的区域；
基准设定部，其从时间序列的所述图像数据中设定所述基准图像；
第一类似区域搜索部，其从所述图像数据中搜索与所述基准图像类似的区域，并输出表示所述类似度的类似值；
类似度评价部，其生成用于评价所述类似值的类似度参数；和
图像选择部，其基于所述类似度参数，来选择所述图像修正部中使用的图像数据。
3.根据权利要求2所述的图像诊断装置，其特征在于，
所述第一类似区域搜索部以图案匹配方式来执行搜索，创建表示所述类似值的类似值图并进行输出。
4.根据权利要求3所述的图像诊断装置，其特征在于，
所述类似度评价部对所述类似值图应用边缘增强滤波器来创建类似值分散图。
5.根据权利要求4所述的图像诊断装置，其特征在于，
所述类似度评价部将所述类似值图的最大值或最小值、所述类似值分散图的最大值或最小值、或者表示在所述类似值图和所述类似值分散图中算出的最大值或最小值的位置的距离当中的至少一个，作为所述类似度参数。
6.根据权利要求2所述的图像诊断装置，其特征在于，
所述显示部将所述类似度参数的时间变化以图表或直方图的形态进行显示。
7.根据权利要求2所述的图像诊断装置，其特征在于，
所述图像选择部通过将针对所述类似度参数而由操作者设定的阈值与所述类似度参数进行比较，来实施执行修正的所述图像数据的挑选。
8.根据权利要求2所述的图像诊断装置，其特征在于，
所述图像选择部通过利用了所述类似度参数的平均值、方差值、或者标准偏差的统计处理来算出偏离值，并通过除去所述偏离值来挑选执行修正的所述图像数据。
9.根据权利要求2所述的图像诊断装置，其特征在于，
还具备向量连结部，
在设定了多个所述基准图像的情况下，所述修正单元针对多个所述基准图像之间的所述图像数据，关于多个所述基准图像的各个，分别算出所述修正向量和所述类似度参数，
所述向量连结部选择所算出的多个所述类似度参数小的一方所对应的所述修正向量，并输出至所述图像修正部。
10.根据权利要求1所述的图像诊断装置，其特征在于，
所述图像修正部针对实施了修正处理后的多个所述修正图像数据，还实施平均加法运算图像、或者保持各像素的最大亮度的最大亮度图像等处理。
11.根据权利要求2所述的图像诊断装置，其特征在于，
还具备变形修正单元，
所述变形修正单元具备：
区域分割部，其对由所述修正单元设定的实施所述修正处理的区域进行分割来设定多个分割区域；
第二类似区域搜索部，其针对多个所述分割区域来搜索与所述基准图像类似的区域，并算出修正向量；
错误修正部，其针对由所述第二类似区域搜索部算出的所述修正向量来实施错误修正。
12.根据权利要求11所述的图像诊断装置，其特征在于，
所述第二类似区域搜索部在仅移动了由所述类似区域搜索部算出的所述修正向量后的位置实施与所述基准图像类似的区域的搜索。
13.根据权利要求11所述的图像诊断装置，其特征在于，
所述错误修正部检测由所述第二类似区域搜索部算出的所述分割区域的修正向量当中成为偏离值的向量来作为错误向量，并利用所述修正向量的平均值对所述错误向量进行修正。
14.根据权利要求11所述的图像诊断装置，其特征在于，
还具备外部输入装置，其用于选择是否实施所述变形修正单元的处理。
15.一种图像修正方法，通过处理部对时间序列的图像数据进行修正，该图像修正方法的特征在于，
所述处理部基于与基准图像之间的类似度来从时间序列的所述图像数据中选择执行修正的图像数据，并算出表示所选择出的所述图像数据的位置偏移的修正向量，基于所述修正向量对所述图像数据实施修正处理来创建修正图像数据。
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