CN107533141A - 闪烁扫描术图像的正规化技术 - Google Patents

闪烁扫描术图像的正规化技术 Download PDF

Info

Publication number
CN107533141A
CN107533141A CN201680025193.3A CN201680025193A CN107533141A CN 107533141 A CN107533141 A CN 107533141A CN 201680025193 A CN201680025193 A CN 201680025193A CN 107533141 A CN107533141 A CN 107533141A
Authority
CN
China
Prior art keywords
value
pixel value
average value
pixel
straight line
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201680025193.3A
Other languages
English (en)
Inventor
西川和宏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nihon Medi Physics Co Ltd
Original Assignee
Nihon Medi Physics Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nihon Medi Physics Co Ltd filed Critical Nihon Medi Physics Co Ltd
Publication of CN107533141A publication Critical patent/CN107533141A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/40—Image enhancement or restoration using histogram techniques
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01T—MEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
    • G01T1/00—Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
    • G01T1/16—Measuring radiation intensity
    • G01T1/161—Applications in the field of nuclear medicine, e.g. in vivo counting
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01T—MEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
    • G01T1/00—Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
    • G01T1/16—Measuring radiation intensity
    • G01T1/161—Applications in the field of nuclear medicine, e.g. in vivo counting
    • G01T1/164—Scintigraphy
    • G01T1/1641—Static instruments for imaging the distribution of radioactivity in one or two dimensions using one or several scintillating elements; Radio-isotope cameras
    • G01T1/1647—Processing of scintigraphic data
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01T—MEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
    • G01T1/00—Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
    • G01T1/16—Measuring radiation intensity
    • G01T1/161—Applications in the field of nuclear medicine, e.g. in vivo counting
    • G01T1/164—Scintigraphy
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10116—X-ray image
    • G06T2207/10128—Scintigraphy
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30008—Bone

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Nuclear Medicine (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

本发明的课题为提高骨闪烁扫描术图像的自动正规化的稳定性。解决手段的优选实施方式包括：作成表示骨闪烁扫描术图像的图像数据的像素值直方图；基于所述像素值直方图，设定与像素值相关的多个阈值；对所述设定的多个阈值的每一个计算像素值平均值；按值的大小顺序排列所述计算得到的像素值平均值；基于所述顺序排列的所述像素值平均值的集合的至少一部分，确定用于将所述图像数据正规化的基准值；确定所述基准值包括：在所述顺序排列的所述像素值平均值的集合之中，确定一条近似所述像素值平均值小的区域的直线；基于所述直线计算所述基准值。

Description

闪烁扫描术图像的正规化技术
技术领域
本发明涉及将通过核医学的方法得到的闪烁扫描术图像正规化(normalization)的方法。
背景技术
核医学检查中使用的闪烁扫描术为核医学图像化技术的一种，其为下述技术:将放射性药剂投入体内，用SPECT装置等捕捉起因于该核素的衰变而放出的伽马射线从而形成图像。在闪烁扫描术中，为了进行过程观察、或进行图像的相互比较等，进行像素值的正规化、即进行像素值向能够与其他图像进行比较的值的转换。在正规化法中，存在做手术的人通过目视来进行程度(level)调节这样的利用手动的方法、和自动地进行正规化的方法。
对于手动的方法，虽然具有无需使用特别的程序这样的优点，却具有结果受做手术的人的技术水平左右这样的缺点。例如，在通过目视来进行程度调节的方法中，做手术的人的感觉易于左右结果，因此，易于产生偏差。另外，虽然也有在胸椎中获取ROI并利用其最大值而进行正规化的方法，但对于该方法，当在制得的ROI中存在异常聚集的情况下，则不能利用。
在下述专利文献1及非专利文献1中，公开了关于作为闪烁扫描术的应用领域之一的骨闪烁扫描术图像，半自动地确定正规化基准值的方法。在这些文献中记载了：使用下述非专利文献2中公开的多重阈值法解析骨闪烁扫描术图像的直方图，确定与放射性药剂的异常聚集对应的像素值和与正常聚集对应的像素值的临界值，以该临界值为基准对骨闪烁扫描术图像进行正规化。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：WO2007/062135
非专利文献
非专利文献1：Shiraishi J et al.Development of a computer-aideddiagnostic scheme for detection of interval changes in successive whole-bodybone scans.Med Phys 34:25-36,2007.
非专利文献2：M.L.Gger,K.Doi,and H.MacMahon,"lmagc featurc analysis andcompurcr-aided diagnosis in digital radiography.3.Automated detection ofnodules in peripberal lung ficlds,"Mcd.Phys.15,158-166(1988).
发明内容
但是，据本申请的发明人研究，对于专利文献1及非专利文献1的方法，存在正规化的结果时而欠缺稳定性的问题。因此，本申请的发明人志在开发出较之上述以往技术而言稳定地进行正规化的方法，从而做出了本申请发明。
专利文献1及非专利文献1的技术的特征在于，依赖于像素值高的区域的范围、值，来确定用于正规化的基准值。即，特征在于，基于产生放射性医药品的异常聚集的区域来确定基准值。本申请的发明人认为上述特征成为欠缺稳定性的原因。
另外，本申请的发明人发现：通过基于正常聚集区域来确定用于正规化的基准值，能够提高正规化的稳定性。
本申请发明的优选的实施方式的一例为如下所述的方法。其特征在于，所述方法为用于将通过核医学的方法得到的骨闪烁扫描术图像正规化的方法，所述方法包括：
·读取表示所述骨闪烁扫描术图像的图像数据；
·作成所述图像数据的像素值直方图；
·基于所述像素值直方图，设定与像素值相关的多个阈值；
·对所述设定的多个阈值的每一个计算像素值平均值；
·按值的大小顺序排列所述计算得到的像素值平均值；
·基于所述顺序排列的所述像素值平均值的集合的至少一部分，确定用于将所述图像数据正规化的基准值；
其中，确定所述基准值包括：
·在所述顺序排列的所述像素值平均值的集合之中，确定一条近似所述像素值平均值小的区域的直线；和
·基于所述直线计算所述基准值。
根据实施方式，确定一条所述直线也可包括：从所述像素值平均值的集合中，除去若干值大的像素值平均值，并计算近似剩余部分的近似直线，进一步计算所述近似直线与在所述近似直线的计算中使用的像素值平均值的集合的相关系数。
根据实施方式，所述方法也可包括：改变所述除去的像素值平均值的个数，在各个情况下，计算所述近似直线及所述相关系数，基于所述计算的多个相关系数的值，确定一条所述直线。
根据实施方式，所述像素值平均值小的区域也可基于所述顺序排列的所述像素值平均值的集合的值的变化率来确定。
根据实施方式，所述基准值也可基于所述直线的截距来确定。
根据实施方式，所述方法也可进一步包括：基于所述基准值，将所述图像数据正规化，并且显示所述正规化后的图像数据。
根据实施方式，也可使用多重阈值法，来基于所述像素值直方图设定与像素值相关的多个阈值。
本申请发明的优选实施方式中包括下述系统，其为具有处理单元及存储单元的系统，所述系统构成为：所述存储单元存储程序命令，所述程序命令由所述处理单元执行，由此，所述系统完成所述任意的方法。
本申请发明的优选实施方式中包括计算机程序，其具有下述程序命令，所述程序命令构成为：通过由系统的处理单元执行，从而使所述系统完成所述任意的方法。
本申请发明的优选实施方式中包括如下所述的系统。该系统的特征在于，其为用于将通过核医学的方法得到的骨闪烁扫描术图像正规化的系统，所述系统具有：
·读取表示所述骨闪烁扫描术图像的图像数据的单元；
·作成所述图像数据的像素值直方图的单元；
·基于所述像素值直方图，设定与像素值相关的多个阈值的单元；
·对所述设定的多个阈值的每一个计算像素值平均值的单元；
·按值的大小顺序排列所述计算得到的像素值平均值的单元；
·基于按照所述顺序排列的所述像素值平均值的集合的至少一部分，确定用于将所述图像数据正规化的基准值的单元；
确定所述基准值的单元具有：
·在所述顺序排列的所述像素值平均值的集合之中，确定一条近似所述像素值平均值小的区域的直线的单元；
·基于所述直线计算所述基准值的单元。
将本发明的几个优选的具体实现方式特定为权利要求书包括的权利要求。但是，在这些权利要求中特定的构成不一定包括本申请说明书及附图公开的全部的新颖的技术构思。事先记载，申请人主张无论是否记载在当前的权利要求中，对本申请说明书和附图公开的全部新颖的技术构思具有获得专利权的权利。
附图说明
[图1]为用于说明系统100的主要构成的图，所述系统100是能够执行本说明书中公开的各种处理的硬件的例子。
[图2]为用于说明本说明书中公开的图像正规化处理的流程图。
[图3]为骨闪烁扫描术图像的像素值直方图的例子。
[图4]为将分类后的像素值平均值进行曲线图显示的例子。
[图5]为用于说明确定直线(其为近似被分类的像素值平均值的数据的直线)的处理的例的流程图。
[图6]图6A为正规化前的图像数据的显示例，图6B为正规化后的图像数据的显示例。
[图7]图7A为用于观察针对于某骨闪烁扫描术图像的、由核医学专科医生得到的手动正规化值与由以往技术得到的自动正规化值之间的相关性的图，图7B为用于观察针对同一骨闪烁扫描术图像的、由核医学专科医生得到的手动正规化值与由本发明得到的自动正规化值之间的相关性的图。
具体实施方式
以下，参照附图，使用优选的实施例，更详细地说明本发明。
图1为用于说明系统100的主要构成的图，所述系统100是能够执行本说明书中公开的各种处理的硬件的例子。如图1所示，系统100就硬件而言与通常的计算机相同，可具有CPU102、主存储装置104、大容量存储装置106、显示器·接口107、外围设备接口108、网络·接口109等。与通常的计算机相同，作为主存储装置104，可使用高速RAM(随机存取存储器)，作为大容量存储装置106，可使用价廉且大容量的硬盘、SSD等。在系统100中，可连接用于信息显示的显示器，该显示器经由显示器·接口107而被连接。另外在系统100中，可连接键盘、鼠标、触摸面板这样的用户接口，它们经由外围设备接口108而被连接。网络·接口109可用于经由网络而与其他计算机、网络连接。
在大容量存储装置106中，可存储操作系统(OS)110、用于提供本说明书中公开的特征性的处理的图像正规化程序120等。通过由CPU102执行OS110而提供系统100的最基本的功能。另外，通过由CPU102执行图像正规化程序120中的程序命令组的至少一部分，从而提供本说明书公开的特征性的处理。如已被熟知的那样，程序的安装方式中存在各种各样的方式，这些方式的变型均包含在本申请公开的发明的范围内。
在大容量存储装置106中，还可以进一步存储：作为基于图像正规化程序120的正规化处理的对象的骨闪烁扫描术图像数据130、作为基于图像正规化程序120执行的处理的结果而生成的正规化基准值数据132、将图像数据130正规化而得到的图像数据134，等等。
除了图1所示的要素以外，系统100还可具有电源、冷却装置等、与通常的计算机系统所具有的装置同样的构成。在计算机系统的安装方式中，已知存储装置的分散·冗余化、虚拟化、多CPU的利用、CPU虚拟化、适合于DSP等特定处理的处理器的使用、将特定的处理硬件化并与CPU组合等、利用各种技术的各种方式。本申请公开的发明可搭载于任意方式的计算机系统上，而不是由计算机系统的方式来限定其范围。本说明书公开的技术构思通常可以下述形式来具体实现：(1)具有命令的程序，所述命令构成为通过由处理单元执行，使具有该处理单元的装置或系统完成在本说明书中说明的各种处理，(2)通过该处理单元执行该程序而实现的装置或系统的工作方法，(3)具有该程序和构成为执行该程序的处理单元的装置或系统；等。如前文所述，软件处理的一部分有时被硬件化。
另外，需要注意的是，在很多情况下，在系统100的制造贩卖时、启动时，数据130～134不存储在大容量存储装置106之中。骨闪烁扫描术图像数据130例如也可以是经由外围设备接口108、网络·接口109而从外部的装置被转送至系统100的数据。根据实施方式，数据132、134也可以是通过由CPU102执行程序120而形成的。另外，根据程序120、OS110的安装方式，数据132及/或134有时不存储于大容量存储装置106、而仅存储于主存储装置104。为谨慎起见，预先记载：本申请公开的发明的范围不由数据130～134的存在与否来限定。
接下来，先针对在本说明书公开的实施例中作为处理的对象的骨闪烁扫描术图像数据130简单进行说明。骨闪烁扫描术图像数据130例如可以是二维图像数据(其为通过使用吸附于羟基磷灰石晶体(其为骨无机质的基本组成)的放射性医药品而施行的SPECT检查而得到的)。更具体而言，例如可以是下述二维图像数据：作为放射性医药品，将99mTc-HMDP对受试者进行静脉内给药，利用SPECT装置检测从体内放射的放射线，基于该放射线计数值而形成的二维图像数据。通常，构成上述图像的像素的各像素值具有与放射能计数值对应的值，即，各像素值表示放射能的强度。根据情况，图像数据130是时间序列的二维数据、三维图像数据，有时也是时间序列的三维数据。
接下来，使用图2以后的图，对本说明书公开的特征性的处理的例进行若干说明。
图2为用于本说明书公开的图像正规化处理200的流程图。由该流程图介绍的处理例如可以是通过由CPU102执行图像正规化程序120的程序命令、从而由系统100完成的处理。
步骤202表示处理的开始。步骤204中，读取本实施例中作为处理对象的骨闪烁扫描术图像数据130。例如，按照在图像正规化程序120中包含的程序命令组的指示，CPU102从大容量存储装置106将图像数据130的至少一部分复制到主存储装置104。
需要说明的是，根据实施方式，骨闪烁扫描术图像数据130能够是利用专用的读取装置读取存储于存储介质的内容、并经由外围设备接口108而编入系统100的数据。另外，在其他实施方式中，骨闪烁扫描术图像数据130也可以是以与载波重叠的数据信号的形式，经由网络·接口109而被编入的数据。根据实施例，被编入的骨闪烁扫描术图像数据130可以暂时存储于大容量存储装置106、并复制到主存储装置104，也可以直接存储于主存储装置104并直接供于后续的处理。
在步骤206中，作成图像数据130的像素值的直方图。由于作成的直方图的数据在以后的步骤的处理中使用、在显示中使用等，因此，也可以存储于主存储装置104或大容量存储装置106。作为参考，图3中示出了显示由某实际的骨闪烁扫描术图像数据作成的像素值直方图的例子。直方图的横轴为组距值(class value)，并且是与像素值关联的值。纵轴为频数。
在步骤208中，使用步骤206中作成的像素值直方图，设定与像素值相关的多个阈值。在优选实施方式中，为了设定多个阈值，利用多重阈值法。具体而言，例如按以下方式进行。首先，求出多个组距值，所述组距值为从组距值零至某一组距值的直方图下的面积成为整个直方图下面积的规定比例的组距值。例如，求出将整个直方图下面积分割为例如1％这样的组距值A1。接下来，将该分割比例依次以例如1％刻度增加至例如1％～100％，求出与每一个刻度对应的组距值A1、A2、…A100。另外，将求得的组距值作为阈值。将按照上述操作确定多个阈值、提取特定的像素的方法称为多重阈值法。
在该例子中，在直方图的峰附近，组距值的轻微不同会导致频数大幅变动，因此，组距值Ai与组距值Ai+1的值之差将会变得非常小。另一方面，在组距值大的位置，即便组距值变化，频数也几乎不会变化、且频数本身也小，因此Ai与Ai+1的值之差将会变得比较大。
在标记210－218表示的循环(loop)中，对在步骤208中确定的多个阈值的每一个，计算像素值平均值。
在步骤212中，从图像数据130中提取下述像素组，所述像素组具有当前的循环位置处的阈值(例如Ai)以上的像素值。由于步骤214是可选的处理，因此在后文说明。在步骤216中，计算在步骤212中提取到的像素组的像素值的平均值。相对于在步骤208中确定的多个阈值的全部进行步骤212及步骤216，分别计算对应的像素值平均值。由于计算结果用于以后的步骤的处理、或用于显示等，因此，也可存储于主存储装置104或大容量存储装置106。
根据实施方式，也可在步骤212与步骤216之间执行接下来说明的步骤214。
在步骤214中，针对在步骤212中提取到的像素组，将相邻的像素连接从而形成簇(cluster)。并且，调查形成的各簇的像素数，确定该像素数不满足规定条件的簇中包含的像素。而且，在执行步骤214的情况下，在步骤216中的像素值平均值的计算中，针对不满足规定条件的簇中包含的像素，也可将其从计算中除外。若举出具体例作为一例，例如，针对像素数为10以下的簇中包含的像素，也可以从步骤216中的像素值平均值计算中除外。除此以外，例如，针对像素数不在规定的范围的簇中包含的像素，也可进行从像素值平均值的计算中除外这样的处理。
在步骤220中，将标记210－218表示的循环中计算到的多个像素值平均值按值的大小顺序排列。即，进行降序地分类处理。这里，也可对分类后的像素值平均值进行曲线图显示。将曲线图显示的例子示于图4。该曲线图的横轴的值为表示大小的顺序的数值，例如，在曲线图中横轴的值为1的点表示该像素值平均值是在全部数据点之中最大的值。同样地，例如，在曲线图中横轴的值为10的点表示该像素值平均值在全部数据点之中为第10大的值。需要说明的是，对于图4中所画的直线410而言，其与图5的步骤514相关，在后文描述。
在步骤222中，确定一条下述直线，所述直线近似能够以如图4所示的曲线图表示的、分类后的像素值平均值的数据。此处确定的直线成为在以后的步骤中计算用于将图像数据130正规化的基准值的基础。在步骤222中重要的是，使用像素值平均值的值小的区域的数据来确定近似直线。这是由于，本申请发明的基本技术构思为：基于在闪烁扫描术图像中表示正常聚集的区域的数据来确定用于正规化的基准值，由图4的曲线图表示正常聚集的区域是像素值平均值的值小的区域。
虽然计算多个数据点的近似直线的方法是已知的，但作为求出近似直线的区域，要自动地使用像素值平均值的值小的区域，还需要花费工夫。本发明的优选实施方式之一为使用图5中例示的算法来解决该课题。
图5为用于说明下述例500的流程图，所述例500为确定一条下述直线的处理的例子，所述直线近似能够以如图4所示的曲线图表示的、分类后的像素值平均值的数据，并且所述例500是自动地使用像素值平均值的值小的区域来确定近似直线的处理的例子。步骤502表示处理的开始。标记504－512成为循环处理，当处理回到506时，变更用于在步骤508中计算近似直线的数据范围。在步骤508中，使用在步骤506中设定的范围的数据来计算近似直线，在步骤510中，计算在步骤508中计算的近似直线、与在该近似直线的计算中使用的数据(即，在步骤506中设定的范围的数据)的相关系数。
本实施例中，步骤506中的近似范围的设定按如下方式进行。首先，当处理500最初进行至506时，将所有的数据范围设定为用于计算近似直线的范围。当处理500再次回到506时，将像素值平均值的值中最大的数据点除去，对用于计算近似直线的范围进行再设定。进一步，当接下来处理500再次回到506时，将前次的范围之中、像素值平均值的值最大的数据点除去，对用于计算近似直线的范围进行再设定。
即，例如，在数据点的数量有100个、并将它们按图4所示的方式进行曲线图显示的情况下，对于当处理500最初进行至506时所设定的数据范围而言，若以横轴的值表示的话，则为1－100。对于当处理500再次回到506时所设定的数据范围而言，以横轴的值表示为2－100。对于当处理500再次回到506时所设定的数据范围而言，以横轴的值表示为3－100。在步骤508、510中，在每个设定的范围内，分别计算近似直线和相关系数。
需要说明的是，谨慎起见，事先记载：根据实施方式，对于当处理500最初进行至506时所设定的数据范围而言，并不一定要包含像素值平均值的值最大的数据点，另外，各数据范围并不一定要包含像素值平均值的值最小的数据点。此外，对于数据范围中包含的数据点的个数而言，也可确定下限值。例如，在上述例子中，对于处理500最初进行至506时所设定的数据范围而言，横轴的值例如也可以为3－90等，对于在马上要退出标记504－512表示的循环之前所设定的数据范围而言，横轴的值例如也可以为81－90等。
因而，若退出标记504－512表示的循环，则多次计算设定的范围的信息、对应的直线的信息、和对应的相关系数的信息。由于上述信息在以后的步骤的处理中使用、在显示中使用等，因此也可存储于主存储装置104或大容量存储装置106。
在步骤514中，基于在循环504－512中计算的信息，确定一条近似直线。在一个例子中，在循环504－512中，也可以确定为相关系数最大的直线。图5的直线410为将通过该方法而确定的直线进行图示的图。
在其他例子中，在循环504－512中，也可将相关系数最初呈现出峰的直线作为在步骤514中确定的直线。在确定相关系数的峰的过程中，也可以应用适当的平滑处理后，确定峰。根据实施方式，也可以将不是最初的峰，而是与第2、第3个峰等其他顺序的峰对应的直线作为在步骤514中确定的直线。
进一步在其他例子中，在循环504－512中，在相关系数超越规定值的时点，也可以将此时的直线作为在步骤514中确定的直线。
使用任意的方法，对于成为所确定的直线的计算之基础的数据而言，均成为像素值平均值的值小的区域的数据。也就是说，以图4的曲线图而言，成为所确定的直线的计算之基础的数据成为横轴的值大的区域的数据。
步骤516表示处理的结束。
需要说明的是，在步骤222中确定近似直线的方法不限于上述方法。例如，根据实施方式，也可以简单地将在如图4那样曲线图化的数据点之中、预先确定的范围确定为计算近似直线的范围。例如，可将数据点存在的横轴最大值的、例如30％－80％的范围确定为计算近似直线的范围。
作为其他例子，还包括下述方法：在将数据如图4那样曲线图化的基础上，计算相邻的数据点之间的变化率，将该变化率的绝对值低于规定的阈值的点确定为计算近似直线的范围的下限。如观察图4可知的那样，在横轴的值小的区域中，变化率的绝对值大，随着横轴的值变大而逐渐变小。因此，只要变化率的绝对值的阈值取足够小，则能够以仅包含像素值平均值的值小的区域的方式，设定近似范围。
在步骤224中，基于在步骤222中确定的近似直线，确定用于将数据130正规化的基准值。
在某实施方式中，该基准值为在步骤222中确定的近似直线的Y截距的值。因而，在图4所例示的近似直线410的情况下，该基准值约为65。
在其他实施方式中，该基准值为成为该近似直线的基础的数据范围之中的、纵轴最大值。
确定基准值的方法不限于上述例。但是，不管在哪一情况中，均需要基于在步骤222中确定的近似直线，来确定基准值。
由于确定到的基准值在以后的步骤的处理中使用、在显示中使用等，因此也可以存储于主存储装置104或大容量存储装置106。
在步骤226中，使用在步骤224中确定的基准值，将骨闪烁扫描术图像数据130正规化。在本发明的实施方式中，对于如何使用基准值无特别限制，可考虑各种变型。作为一个例子，将骨闪烁扫描术图像数据130的各像素的像素值例如正规化为1－1024，以上述基准值在上述尺度(scale)之中成为特定的值(例如300等)的方式，调节整体的值。由于正规化后的图像数据在进一步的处理中使用、在显示中使用等，因此也可以存储于主存储装置104或大容量存储装置106。
在步骤228中，进行正规化后的图像数据的显示。将显示例示于图6A和6B。图6A为显示正规化处理前的图像数据130的图，图6B为显示将图像数据130经上述处理而正规化后的图。之所以在这些图像中未显示细微的结构，是由于在专利申请中能够使用的图像数据受限于仅能够使用二值的缘故。而本来是能够以使用灰度、彩色的多值形式来显示高清晰的图像的。
图7为下述图：相对于相同图像数据的相同像素的像素值，以某一精通的核医学专科医生通过手动进行正规化的值为横轴、以自动正规化的值为纵轴，绘制成曲线图。在图7A中与手动正规化值进行比较的是根据专利文献1及非专利文献1的方法得到的自动正规化值，在图7B中与手动正规化值进行比较的是根据本申请发明的方法得到的自动正规化值。对数据进行直线近似并观察相关性的话，在图7A的情况下R2＝0.485，与此相对，在图7B的情况下R2＝0.7063，根据本申请发明的自动正规化值的一方、与精通的核医学专科医生得到的正规化值的相关性表现出更高。即，根据本申请发明的自动正规化值的一方较之以往技术而言，表现出偏差更小。
以上，使用优选实施例详细说明了本申请发明，但上述说明或附图并不是出于限定本申请发明的范围的意图而出示，而是为了满足法律的要求而出示。在本申请发明的实施方式中，除了在这里介绍的以外，存在各种变形。例如，说明书或附图所示的各种数值均为例示，这些数值并不是出于限定发明的范围的意图而出示。
在说明书或附图中介绍的各种实施例所包括的各个特征不是只能与直接记载了包括该特征的实施例一起使用的特征，也能够组合使用于在这里说明的其他实施例或没有说明各种具体实现例中。特别是，在流程图中介绍的处理的顺序不一定按介绍的顺序执行，也可以根据实施者的要求或必要性，以更换顺序或并列地同时执行，进一步一体不可分地安装多个块或作为适当的循环执行的方式安装。这些变形全部包括在本申请公开的发明的范围内，发明的范围不由处理的安装方式限定。在权利要求中确定的处理的记载顺序也并非确定了处理的必需的顺序，例如，处理的顺序不同的实施方式、包括循环并执行处理的实施方式等也包括在权利要求涉及的发明的范围中。
事先记载，无论在当前的权利要求书中是否进行了专利请求，申请人对于不脱离本申请所公开的发明思想的所有方式都主张具有享受专利权的权利。
附图标记说明
100 系统
104 主存储装置
106 大容量存储装置
107 显示器·接口
108 外围设备接口
109 网络·接口
120 图像正规化程序
130 骨闪烁扫描术图像数据

Claims (8)

1.方法，其特征在于，所述方法为(a)用于将通过核医学的方法得到的骨闪烁扫描术图像正规化的方法，所述方法包括：
(b)读取表示所述骨闪烁扫描术图像的图像数据；
(c)作成所述图像数据的像素值直方图；
(d)基于所述像素值直方图，设定与像素值相关的多个阈值；
(e)对所述设定的多个阈值的每一个计算像素值平均值；
(f)按值的大小顺序排列所述计算得到的像素值平均值；
(g)基于按所述顺序排列的所述像素值平均值的集合的至少一部分，确定用于将所述图像数据正规化的基准值；
其中，确定所述基准值包括：
(h)在按所述顺序排列的所述像素值平均值的集合之中，确定一条近似所述像素值平均值小的区域的直线；和
(i)基于所述直线计算所述基准值。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定一条所述直线包括：从所述像素值平均值的集合中，除去若干值大的像素值平均值，并计算近似剩余部分的近似直线，进一步计算所述近似直线与在所述近似直线的计算中使用的像素值平均值的集合的相关系数，
所述方法进一步包括：
(j)改变所述除去的像素值平均值的个数，在各个情况下，计算所述近似直线及所述相关系数，基于所述计算的多个相关系数的值，确定一条所述直线。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述像素值平均值小的区域基于按所述顺序排列的所述像素值平均值的集合的值的变化率来确定。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基准值基于所述直线的截距来确定。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，还包括基于所述基准值，将所述图像数据正规化，并且显示所述正规化后的图像数据。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，使用多重阈值法，来基于所述像素值直方图设定与像素值相关的多个阈值。
7.系统，其为具有处理单元及存储单元的系统，所述系统构成为：所述存储单元存储程序命令，所述程序命令由所述处理单元执行，由此，所述系统完成上述权利要求中任一项所述的方法。
8.计算机程序，其具有下述程序命令，所述程序命令构成为：通过由系统的处理单元执行，从而使所述系统完成上述权利要求中任一项所述的方法。
CN201680025193.3A 2015-07-14 2016-03-03 闪烁扫描术图像的正规化技术 Pending CN107533141A (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015140144 2015-07-14
JP2015-140144 2015-07-14
PCT/JP2016/056550 WO2017010119A1 (ja) 2015-07-14 2016-03-03 シンチグラフィー画像の正規化技術

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN107533141A true CN107533141A (zh) 2018-01-02

Family

ID=57758055

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201680025193.3A Pending CN107533141A (zh) 2015-07-14 2016-03-03 闪烁扫描术图像的正规化技术

Country Status (8)

Country Link
US (1) US10366479B2 (zh)
EP (1) EP3279697A4 (zh)
JP (1) JP6745268B2 (zh)
KR (1) KR20180030460A (zh)
CN (1) CN107533141A (zh)
HK (1) HK1243492A1 (zh)
TW (1) TW201702990A (zh)
WO (1) WO2017010119A1 (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3279697A4 (en) * 2015-07-14 2018-11-21 Nihon Medi-Physics Co., Ltd. Technique for normalizing scintigraphy image
CN114897923B (zh) * 2022-05-25 2023-07-21 中国海洋大学 天然气水合物ct图像阈值分割方法、系统、设备及介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070014470A1 (en) * 2005-07-13 2007-01-18 Canon Kabushiki Kaisha Tone mapping of high dynamic range images
US20080298657A1 (en) * 2005-11-23 2008-12-04 Junji Shiraishi Computer-Aided Method for Detection of Interval Changes in Successive Whole-Body Bone Scans and Related Computer Program Program Product and System
WO2012082994A2 (en) * 2010-12-15 2012-06-21 H. Lee Moffitt Cancer Center And Research Institute, Inc. Method for assessing breast density
JP2014006130A (ja) * 2012-06-22 2014-01-16 Fujifilm Ri Pharma Co Ltd 画像処理プログラム、記録媒体、画像処理装置、及び画像処理方法
JP2014009945A (ja) * 2012-06-27 2014-01-20 Fujifilm Ri Pharma Co Ltd 画像処理プログラム、記録媒体、画像処理装置、及び画像処理方法
CN104715251A (zh) * 2015-02-13 2015-06-17 河南科技大学 一种基于直方图线性拟合的显著目标检测方法

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5577089A (en) 1991-02-13 1996-11-19 Lunar Corporation Device and method for analysis of bone morphology
US7373825B2 (en) * 2005-05-20 2008-05-20 Fennington Jr George J Gauge tee device
JP4964450B2 (ja) 2005-10-18 2012-06-27 譲二 中川原 画像処理方法、画像処理プログラム、及び画像処理装置
DE102006027283A1 (de) * 2006-06-09 2007-12-13 Infineon Technologies Ag Verfahren zur Herstellung eines Halbleiterbauteils
FR2931281B1 (fr) * 2008-05-15 2014-07-18 Univ Paris Curie Procede et systeme automatise d'assistance au pronostic de la maladie d'alzheimer, et procede d'apprentissage d'un tel systeme
JP5992264B2 (ja) 2012-08-30 2016-09-14 富士フイルムＲｉファーマ株式会社 画像処理プログラム、記録媒体、画像処理装置、及び画像処理方法
JP6118783B2 (ja) 2014-12-04 2017-04-19 日本メジフィジックス株式会社 核医学画像の処理及び表示
EP3279697A4 (en) * 2015-07-14 2018-11-21 Nihon Medi-Physics Co., Ltd. Technique for normalizing scintigraphy image

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070014470A1 (en) * 2005-07-13 2007-01-18 Canon Kabushiki Kaisha Tone mapping of high dynamic range images
US20080298657A1 (en) * 2005-11-23 2008-12-04 Junji Shiraishi Computer-Aided Method for Detection of Interval Changes in Successive Whole-Body Bone Scans and Related Computer Program Program Product and System
WO2012082994A2 (en) * 2010-12-15 2012-06-21 H. Lee Moffitt Cancer Center And Research Institute, Inc. Method for assessing breast density
US20130272595A1 (en) * 2010-12-15 2013-10-17 H. Lee Moffitt Cancer Center And Research Institute, Inc. Method for assessing breast density
JP2014006130A (ja) * 2012-06-22 2014-01-16 Fujifilm Ri Pharma Co Ltd 画像処理プログラム、記録媒体、画像処理装置、及び画像処理方法
JP2014009945A (ja) * 2012-06-27 2014-01-20 Fujifilm Ri Pharma Co Ltd 画像処理プログラム、記録媒体、画像処理装置、及び画像処理方法
CN104715251A (zh) * 2015-02-13 2015-06-17 河南科技大学 一种基于直方图线性拟合的显著目标检测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JUNJI SHIRAISHI，等: "Development of a computer-aided diagnostic scheme for detection of interval changes in successive whole-body bone scans", 《MEDICAL PHYSICS》 *

Also Published As

Publication number Publication date
EP3279697A4 (en) 2018-11-21
US20180082409A1 (en) 2018-03-22
JPWO2017010119A1 (ja) 2018-04-26
US10366479B2 (en) 2019-07-30
HK1243492A1 (zh) 2018-07-13
KR20180030460A (ko) 2018-03-23
WO2017010119A1 (ja) 2017-01-19
TW201702990A (zh) 2017-01-16
JP6745268B2 (ja) 2020-08-26
EP3279697A1 (en) 2018-02-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zhang et al. IBEX: an open infrastructure software platform to facilitate collaborative work in radiomics
Ringl et al. The ribs unfolded-a CT visualization algorithm for fast detection of rib fractures: effect on sensitivity and specificity in trauma patients
Shamonin et al. Fast parallel image registration on CPU and GPU for diagnostic classification of Alzheimer's disease
CN106127730A (zh) 使用机器学习和扩展的霍夫变换的自动化感兴趣区域检测
US11862325B2 (en) System and method for processing medical image data
CN106355023A (zh) 基于医学影像的开放式定量分析方法与系统
CN109966662A (zh) 一种验证放射治疗剂量的方法及系统
EP2856197B1 (en) Method and system for quantitative evaluation of image segmentation
WO2015023732A1 (en) Systems, methods and devices for analyzing quantitative information obtained from radiological images
WO2015120400A1 (en) Multi-factor brain analysis via medical imaging decision support systems and methods
US11741598B2 (en) Method for aiding visualization of lesions in medical imagery and apparatus using the same
US11229377B2 (en) System and method for next-generation MRI spine evaluation
CN111080584A (zh) 医学图像的质控方法、计算机设备和可读存储介质
CN103536305A (zh) 用于执行图像类型识别的系统和方法
JP2021073550A (ja) 画像の閲覧を支援する方法およびこれを利用した装置
US20150036903A1 (en) Lesion-type specific reconstruction and display of digital breast tomosynthesis volumes
Ueno et al. CT temporal subtraction method for detection of sclerotic bone metastasis in the thoracolumbar spine
CN107533141A (zh) 闪烁扫描术图像的正规化技术
Liu et al. Joint lymphoma lesion segmentation and prognosis prediction from baseline FDG-PET images via multitask convolutional neural networks
US11918398B2 (en) Analysis method and analysis unit for determining radiological result data
JP5961512B2 (ja) 画像処理装置およびその作動方法並びに画像処理プログラム
Aribi et al. An intelligent system for renal segmentation
CN107076857B (zh) 核医学图像解析技术
Zhang et al. Exploiting hpc resources for the 3d-time series analysis of caries lesion activity
US20170103528A1 (en) Volumetric texture score

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
REG Reference to a national code

Ref country code: HK

Ref legal event code: DE

Ref document number: 1243492

Country of ref document: HK

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20180102

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication