JP2002253539A - 医用画像識別システム,医用画像識別処理方法,医用画像識別用プログラムおよびその記録媒体 - Google Patents
医用画像識別システム,医用画像識別処理方法,医用画像識別用プログラムおよびその記録媒体Info
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Abstract
装置,部位,撮像方向等の撮像属性情報を抽出して管理
情報に付加し,膨大な量の医用画像の効率的な管理を可
能にする。 【解決手段】 テンプレート画像記憶部14に,分類ご
とに識別すべきカテゴリに関するテンプレート画像を記
憶しておく。画像分類部11は,医用画像の管理情報と
画像サイズから入力画像を分類する。テンプレート画像
選択部13は,テンプレート画像記憶部14から入力画
像の分類結果を用いて識別の候補となる複数のカテゴリ
のテンプレート画像を選択する。画像識別部12は,選
択されたテンプレート画像と入力画像とを比較し,最も
よく一致するテンプレート画像のカテゴリを判定する。
管理情報付加部15は,識別されたカテゴリのテンプレ
ート画像が持つ撮像属性情報を管理情報に付加する。
Description
管理するシステムに関し,特に,CR(ComputedRadiolo
gy),CT,MRI,フィルムディジタイザ等の様々な
撮像装置からの医用画像を保管し伝送する医用画像蓄積
通信システム(PACS)において,医用画像の管理情
報と医用画像から特徴抽出して得られる情報とから,該
医用画像に関して撮像装置,撮像部位,撮像方向の情報
を識別し,管理情報に付加する医用画像識別システムに
関する。
撮像装置からの医用画像に対し,患者ID,撮影日,撮
像装置等の情報を管理情報として付加し,保管してい
る。この管理情報は標準のフォーマット(DICOM
3)に基づいて記録されているが,これらの管理情報
は,医師や検査技師等の医療スタッフが入力しており,
必須項目でない撮像部位や撮像方向の情報,あるいは,
フィルムディジタイザによって入力された医用画像につ
いてはオリジナル撮像装置の情報が記録されないことが
多い。
には膨大な量の医用画像を様々な角度から効率よく検
索,分類することが必要であり,患者IDや撮影日の
他,撮像装置,撮像部位,撮像方向等が正しく記録され
るなどの管理情報の充実が望まれている。
徴を抽出し,画像の分類や管理情報を付加する発明とし
て,(1) 特開平4−329479「画像特徴分類装置」
および(2) 特開平10−21369「医療画像管理装置
および方法」がある。
を分類するものであるが,分類対象や分類結果に対する
利用方法については具体的に記載されてない。したがっ
て,この発明の技術内容も一般的,抽象的に述べられて
おり,撮像装置・撮像部位・撮像方向識別にあたっての
課題を解決できる発明ではない。
情報を付加するという目的は本発明と一致はするが,医
用画像の中に写し込まれている患者氏名や患者ID,撮
影日などの文字情報を認識対象としている。また,認識
時の誤りを,同一患者の画像は組になって保管されると
いうことや,連続した画像には連続した通番号が付加さ
れるなどの規則を用いて修正するという発明であり,本
発明のように撮像装置・撮像部位・撮像方向に関する具
体的な識別手法は示されていない。
来,医用画像から画像処理によって自動的に撮像装置,
撮像部位,撮像方向の撮像属性情報を抽出し管理情報に
付加する技術は用いられていなかった。本発明は,この
ような撮像属性情報を自動的に管理情報として医用画像
に付加することを目的とし,医用画像の管理情報に含ま
れている画像のサイズ等の情報と画像特徴抽出により該
医用画像を識別し,その結果の撮像属性情報を管理情報
に付加することで,膨大な量の医用画像を効率的に管理
していく手段を提供するものである。
るため,本発明の医用画像識別システムは,医用画像の
管理情報と画像サイズから入力画像を分類する手段と,
該分類ごとに識別すべきカテゴリに関するテンプレート
画像を記憶する手段と,該記憶手段から入力画像の分類
結果を用いて識別の候補となる複数のカテゴリのテンプ
レート画像を選択する手段と,選択されたテンプレート
画像と入力画像とを比較し,最もよく一致するテンプレ
ート画像のカテゴリを判定する画像識別手段と,識別さ
れたカテゴリから撮像装置,撮像部位,撮像方向を管理
情報に付加する手段とを有することを特徴とする。
分類する手段は,医用画像中の矩形領域を切り出し,入
力画像のサイズ,矩形領域のサイズ,個数により撮像装
置を識別することを特徴とする。
は,カテゴリ毎に標準となる画像を複数区画に分割し,
該区画内画素の濃淡値の平均値を区画の濃度として持つ
モザイク画像からなるテンプレート画像を保持すること
を特徴とする。
方向,撮像条件,撮像部位で分けられたカテゴリに応じ
て複数用意されることを特徴とする。
を分類する手段からの情報に基づき選択されたテンプレ
ート画像に対応させて入力画像をモザイク画像に変換
し,該変換画像とテンプレート画像の重ね合わせから最
もよく一致するテンプレート画像のカテゴリを判定する
ことを特徴とする。
ピュータに実行させるソフトウェア・プログラムによっ
て実現することができる。そのソフトウェア・プログラ
ムは,コンピュータが読み取り可能な可搬媒体メモリ,
半導体メモリ,ハードディスクなどの適当な記録媒体に
格納することができる。
実施の形態を詳細に説明する。
ステムの画像分類部11は,管理情報として記録されて
いる画像サイズと,画像処理により抽出した矩形領域数
および矩形領域のサイズの情報をテンプレート画像選択
部13に送るとともに,入力画像を画像識別部12に送
る。
部11から送られてきた情報をもとに,入力画像の撮像
装置,撮像部位,撮像方向を判定するのに適したカテゴ
リのテンプレート画像をテンプレート画像記憶部14か
ら選択し,画像識別部12に送る。テンプレート画像記
憶部14では,カテゴリのテンプレート画像は予め濃度
の正規化と最適なブロック数でモザイク画像の形で記憶
される。
で,モザイク画像を識別すべきカテゴリのテンプレート
画像としたのは,同一部位の画像であっても,個人差に
よって形が異なるため,画像をぼかしてこの微妙な違い
を吸収するためである。モザイク画像は,Nx ×Ny の
ブロック数(Nx ,Ny はそれぞれ横方向,縦方向の分
割数)で作成されるが,このブロック数は対象となる部
位ごとに最適な値を設定することができる。最適なブロ
ック数を決める方法として,例えばあらかじめ各部位ご
とに何通りかのブロック数について試行実験を行い,最
もよい結果の得られるブロック数を,各部位に適したモ
ザイク画像のブロック数とする方法を用いることができ
る。
を正規化し,選択されたテンプレート画像に応じてNx
×Ny のモザイク画像に変換し選択された候補カテゴリ
の複数のテンプレート画像を重ね合わせ,最もよく重な
り合うテンプレート画像のカテゴリを管理情報付加部1
5へ出力する。管理情報付加部15では,画像識別部1
2から入力されたカテゴリに対応する撮像装置,撮像部
位,撮像方向の情報を抽出し画像の管理情報に付加す
る。
詳細について述べる。フィルムディジタイザにより取り
込まれた画像では,X線撮影・CRの場合,1枚の画像
は2000×2000画素〜4000×4000画素で
あり,一方,CT・MRIの画像は,1枚が512×5
12画素であるため,画像の中に取り込まれた撮像部位
の数は,X線撮影・CRの画像と,CT・MRIの画像
とでは,図3に示すように異なり,図中の矩形領域の数
によって分類できる。ここで具体的な矩形領域の数の計
数は,図4に示すようにX軸,Y軸方向に画素の濃淡値
を加算した値をX軸,Y軸に射影した濃度ヒストグラム
のピークの数を計測することにより行う。
ゴリの具体例について,図5,図6を用いて説明する。
図5の7種類の画像は,全て頭部を撮影した画像であ
る。正面,側面の他に,副鼻腔,顎,下方向からの撮影
や,1画像に4枚同時に焼き付けたりする場合や,耳の
ように局所的な部位を撮影する場合もある。頭部だけで
方向や条件,部位によって,このように7種類のカテゴ
リが存在する。
腹部,腰部,骨盤,肩,鎖骨,肋骨,上腕,肘,前腕,
手首,手,股間,大腿骨,膝,下腿骨,足首,足の19
の部位について,撮像装置,撮像方向,撮像条件,局所
的な部位に応じてカテゴリを設定でき,複数のカテゴリ
のテンプレート画像を記憶する。
群を管理するための情報として,矩形領域の数,矩形領
域のサイズ,画像サイズなどの情報を持つ。この情報
は,画像分類部11において出力された情報と照らし合
わせるために用いられる情報であり,例えば矩形領域数
=4,矩形領域サイズ=1800×1800以下,画像
サイズ=2000×2000というような情報からな
る。テンプレート画像群を管理するための情報として,
さらに例えば患者の年齢,患者の性別などの他の情報を
用いてもよい。この場合,画像分類部11では,画像の
ヘッダなどから分類に必要な情報を抽出する。
群を管理するための情報は,実際に入力画像に対して管
理情報として記録されることはなく,システムが判別を
効率化するために用いられる。すなわち,マッチング対
象となるテンプレート画像を絞り込むために用いられ
る。
に付加するための管理情報があらかじめ設定される。こ
のテンプレート画像の管理情報は,画像ファイルにヘッ
ダとして記録される情報全般であって,特に本システム
で利用する管理情報は,撮像部位,撮像方向,撮像装置
の三つの情報を含む。図5の例で説明すると,図5の画
像は,すべて頭部・CR撮影の画像であるので,例えば
図5(a)の管理情報は,「撮像部位:頭部,撮像方
向:正面,撮像装置:CR」となる。同様に,図5
(b)の管理情報は,「撮像部位:頭部,撮像方向:側
面,撮像装置:CR」となる。
基本としているが,現場の要求により,斜め方向や下方
向(例えば図5の(d)や(e)など)として判別し,
管理情報として記録することも可能である。デフォルト
では,斜め方向は側面,下方向は正面として記録してい
る。
る。ここに示すような,画像の対角線上に被写体を写さ
なければ全体が入らない大腿骨,下腿骨,上腕骨のよう
に斜めに枠が写り込む画像と,局所的な部位を撮影する
耳のように丸い枠が写り込む画像のように,部位によっ
て特徴的な枠が写り込む画像については,枠を削除せず
そのままテンプレート画像として記憶する。斜め枠と丸
い枠の他にも,部位によって特徴的な枠が写り込む画像
がある場合には,テンプレート画像記憶部14におい
て,枠を含めてテンプレート画像として記憶する。
像分類部11から送られてくる画像のサイズ,矩形領域
数,矩形サイズ情報から,テンプレート画像記憶部14
に記憶されているその該情報に対応するカテゴリのテン
プレート画像群を選択する。例えば,図5の頭部の画像
(f)の場合には,4つの矩形領域を持ち,画像サイズ
が4000×4000画素であるので,X線撮影装置か
CRをオリジナル撮像装置とする医用画像を4枚同時に
焼き付けている画像のカテゴリを選択することになる。
ものである。入力画像の濃淡情報は撮像条件の違いによ
り変化するため,図7の画像識別部12内の濃度正規化
部121において,入力画像の濃淡情報を正規化する。
正規化の具体例を図8に示す。この濃淡画像の正規化で
は,画像の各画素の濃度値xに対して,その画像の濃度
の平均値Nを引き,標準偏差Sで割った値を正規化され
た値とする。式で表すと,正規化された画素値Xは,以
下のようになる。
値,Nは画素値の平均値,Sは画素値の標準偏差値であ
る。
たテンプレート画像のブロック数Nx ×Ny と同じブロ
ックサイズを用いて,入力画像をモザイク画像に変換
し,サイズ調整部123で入力画像のサイズ調整を個人
差による大きさを考慮して行い,それとテンプレート画
像とを,ずらしマッチング部124で重ね合わせにより
比較し,最もよく重なったテンプレート画像の示すカテ
ゴリを,入力画像の属するカテゴリと判断する。
にテンプレート画像を左上から右下方向へずらしながら
重ねていき,もっとも重なっている部分を識別結果とし
て出力する。厳密には,入力画像をg,テンプレート画
像をf,テンプレート画像の横方向ブロック数をNx ,
縦方向ブロック数をNy ,サイズ調整部123でかけら
れる調整計数をs,ずらしマッチング部124における
縦横方向のずれ量をそれぞれx,y,テンプレート画像
選択部13からの出力により決定される重みをW,テン
プレート画像の総ブロック数をN(=Nx ・Ny )とし
て,画像識別部12は,次の式で示す識別関数により,
残差rを出力する。
2に入力された画像と選択されたテンプレート全てを重
ね合わせ,残差rが最小となったテンプレートの属する
カテゴリが有する管理情報を,入力画像の管理情報とす
る。この結果をもとに,管理情報付加部15において,
画像識別部12の出力を医用画像の管理情報として付加
する。
チャートを示す。ステップS1では,画像ファイルを入
力し,画像情報を取得するとともに,画像の分類に使用
するために,画像のヘッダからサイズ情報を抽出する。
ステップS2では,図4を用いて説明したような濃度ヒ
ストグラムのピークの数を計測することにより,矩形領
域の数,矩形領域のサイズを求める。
矩形領域の数,矩形領域のサイズ情報をもとに,該当す
る分類のテンプレート画像群を選択する。ステップS4
では,入力画像とテンプレート画像とのマッチングのた
めの準備として,入力画像の濃淡画像を正規化し,続く
ステップS5において,入力画像をモザイク画像に変換
する。
たテンプレート画像群のすべてのテンプレート画像の中
で,入力画像を変換したモザイク画像に最もよく一致す
るテンプレート画像を,ずらしマッチングなどを用いて
探す。ステップS7では,最もよく一致するテンプレー
ト画像にあらかじめ付与されていた管理情報を,入力画
像の管理情報として付加する。
めのプログラムは,コンピュータが読み取り可能な可搬
媒体メモリ,半導体メモリ,ハードディスクなどの適当
な記録媒体に格納することができる。
像の撮像装置,撮像部位,撮影条件,撮像方向毎にあら
かじめ設定したカテゴリのテンプレート画像を用いて入
力画像のモザイク画像とマッチングを行い,最もよく一
致するカテゴリの撮像属性情報を管理情報として付加す
ることで,医用画像データの効率的な検索や分類手段を
提供することが可能になる。
る。
図である。
る。
Claims (8)
- 【請求項1】 医用画像を記憶・管理するシステムであ
って,入力画像を分類する手段と,該分類ごとに識別す
べきカテゴリに関するテンプレート画像を記憶するテン
プレート画像記憶手段と,該テンプレート画像記憶手段
から,入力画像の分類結果を用いて識別の候補となる複
数のカテゴリのテンプレート画像を選択する手段と,選
択されたテンプレート画像と入力画像とを比較し,最も
よく一致するテンプレート画像のカテゴリを判定する画
像識別手段と,上記テンプレート画像が有する管理情報
を入力画像の管理情報に付加する手段とを有することを
特徴とする医用画像識別システム。 - 【請求項2】 上記テンプレート画像が有する管理情報
は,少なくとも撮像装置,撮像部位,撮像方向を含むこ
とを特徴とする請求項1記載の医用画像識別システム。 - 【請求項3】 上記入力画像を分類する手段は,画像中
の矩形領域を切り出し,少なくとも入力画像のサイズ,
矩形領域のサイズ,矩形領域の個数により画像を分類す
ることを特徴とする請求項1または請求項2記載の医用
画像識別システム。 - 【請求項4】 上記テンプレート画像記憶手段は,カテ
ゴリ毎に標準となる画像を複数区画に分割し,該区画内
画素の濃淡値の平均値を区画の濃度として持つモザイク
画像からなるテンプレート画像を保持し,上記画像識別
手段は,上記入力画像を分類する手段からの情報に基づ
き上記識別の候補となるテンプレート画像に対応させて
入力画像をモザイク画像に変換し,該変換画像とテンプ
レート画像の重ね合わせから最もよく一致するテンプレ
ート画像のカテゴリを判定することを特徴とする請求項
1,請求項2または請求項3記載の医用画像識別システ
ム。 - 【請求項5】 上記テンプレート画像記憶手段に記憶さ
れるテンプレート画像は,撮像装置,撮像部位,撮像方
向,撮像条件で分けられたカテゴリに応じて複数用意さ
れることを特徴とする請求項1から請求項4までのいず
れかに記載の医用画像識別システム。 - 【請求項6】 医用画像を記憶・管理するシステムにお
いて医用画像に管理情報を付加するための方法であっ
て,入力画像を分類する過程と,分類ごとに識別すべき
カテゴリに関するテンプレート画像を記憶するテンプレ
ート画像記憶手段から,入力画像の分類結果を用いて識
別の候補となる複数のカテゴリのテンプレート画像を選
択する過程と,選択されたテンプレート画像と入力画像
とを比較し,最もよく一致するテンプレート画像のカテ
ゴリを判定する過程と,上記テンプレート画像が有する
管理情報を入力画像の管理情報に付加する過程とを有す
ることを特徴とする医用画像識別処理方法。 - 【請求項7】 医用画像を記憶・管理するシステムにお
いてコンピュータによって医用画像に管理情報を付加す
るためのプログラムであって,入力画像を分類する処理
と,分類ごとに識別すべきカテゴリに関するテンプレー
ト画像を記憶するテンプレート画像記憶手段から,入力
画像の分類結果を用いて識別の候補となる複数のカテゴ
リのテンプレート画像を選択する処理と,選択されたテ
ンプレート画像と入力画像とを比較し,最もよく一致す
るテンプレート画像のカテゴリを判定する処理と,上記
テンプレート画像が有する管理情報を入力画像の管理情
報に付加する処理とを,コンピュータに実行させるため
の医用画像識別用プログラム。 - 【請求項8】 医用画像を記憶・管理するシステムにお
いてコンピュータによって医用画像に管理情報を付加す
るためのプログラムを記録した記録媒体であって,入力
画像を分類する処理と,分類ごとに識別すべきカテゴリ
に関するテンプレート画像を記憶するテンプレート画像
記憶手段から,入力画像の分類結果を用いて識別の候補
となる複数のカテゴリのテンプレート画像を選択する処
理と,選択されたテンプレート画像と入力画像とを比較
し,最もよく一致するテンプレート画像のカテゴリを判
定する処理と,上記テンプレート画像が有する管理情報
を入力画像の管理情報に付加する処理とを,コンピュー
タに実行させるためのプログラムを記録したことを特徴
とする医用画像識別用プログラムの記録媒体。
Priority Applications (1)
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JP2001059426A JP4545971B2 (ja) | 2001-03-05 | 2001-03-05 | 医用画像識別システム,医用画像識別処理方法,医用画像識別用プログラムおよびその記録媒体 |
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