JP2002263087A - 画像処理装置及び方法及びプログラム - Google Patents
画像処理装置及び方法及びプログラムInfo
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Abstract
量を抽出する。 【解決手段】 医療用画像を解析し、特徴量を抽出する
画像処理装置であって、前記医療用画像における複数行
のそれぞれの行について、複数の特徴量を抽出する特徴
量抽出手段と、前記特徴量抽出手段で抽出された複数の
特徴量から、前記医療用画像における特徴量を算出する
特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段で算出された前
記特徴量から、前記医療用画像における注目領域を設定
する領域設定手段とを有することを特徴とする。
Description
して特長量を求めるものに関する。
影されたデータを、モニター画面、X線診断用フィルム
等に表示する場合、撮影されたデータに対して何らかの
階調変換を行い、観察しやすい濃度値に変換するのが一
般的である。例えば、胸椎等の撮影データをX線診断用
フィルムに表示する場合、撮影データから階調変換のた
めの特徴量を抽出し、抽出した特徴量を一定濃度に変換
する階調変換を行う。
ヒストグラムを作成し、ヒストグラムの形状から階調変
換のための特徴量を抽出することが知られている。
央部の濃度を所定濃度にすると診断能が上がる。ヒスト
グラムの形状から特徴量を抽出する方法を胸椎の画像に
適用した場合、おおまかな脊柱部領域の画素値を抽出す
る事はできるが、胸椎中央部のような特定領域の画素値
を抽出するのが困難である問題がある。したがって、従
来は、胸椎画像などでは階調変換後の画像が安定せず、
診断能が落ちるという問題が有った。
高精度に特徴量を抽出できるようにすることを目的とす
る。
において、簡単な方法によって安定して高精度に特徴量
を求め、適切な階調補正条件を設定できるようにするこ
とにより、診断能を向上できるようにすることを目的と
する。
に本発明は以下の構成を有する。
し、特徴量を抽出する画像処理装置であって、前記医療
用画像における複数行のそれぞれの行について、複数の
特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手
段で抽出された複数の特徴量から、前記医療用画像にお
ける特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算
出手段で算出された前記特徴量から、前記医療用画像に
おける注目領域を設定する領域設定手段とを有すること
を特徴とする。
し、胸椎を診断するのに適した画像に変換する階調変換
条件を求める画像処理方法であって、前記医療用画像に
おける複数行のそれぞれの行について、凸部の最大値と
凹部の最小値を求め、同一行における前記凸部の最大値
と前記凹部の最小値の差分を求め、該差分の最大値を有
する行を求め、前記最大値を有する行における、前記凹
部の最小値を有する画素位置を求め、前記画素位置を含
むように、前記医療用画像の注目領域を設定し、前記注
目領域に含まれる画像データの統計量から前記階調変換
条件を求めることを特徴とする。
形態1で用いるX線撮影装置100を示す。X線撮影装
置100は、画像処理機能を有するX線の撮影装置であ
り、前処理回路106、CPU108、メインメモリ1
09、操作パネル110、画像変換回路111を備えて
おり、CPUバス107を介して互いにデータ授受する
ことができる。
に接続されたデータ収集回路105と、データ収集回路
105に接続された2次元X線センサ104及びX線発
生回路101とを備えており、これらの各回路もCPU
バス107に接続されている。
処理に必要な各種のデータなどが記憶されるものである
と共に、CPU108の作業用のワークメモリとして使
用される。CPU108は、メインメモリ109を用い
て、操作パネル110からの操作に応じて装置全体の動
作制御等を行う。X線撮影装置100は、以下のように
動作する。
03に対してX線ビーム102を放射する。X線発生回
路101から放射されたX線ビーム102は、被検査体
103を減衰しながら透過して、2次元X線センサ10
4に到達する。2次元X線センサ104は、到達したX
線を検出し、X線画像を出力する。本実施形態における
X線画像は、医療用の人体部画像である。
サ104から出力されたX線画像を電気信号に変換して
前処理回路106に供給する。前処理回路106は、デ
ータ収集回路105からの信号(X線画像信号)に対し
て、オフセット補正処理やゲイン補正処理等の前処理を
行う。前処理が行われたX線画像信号は、CPU108
の制御により、CPUバス107を介して、メインメモ
リ109、画像処理回路111に転送される。
ク図であり、同一行内から複数の特徴量を抽出する第一
の解析回路112、第一の解析回路112で抽出した特
徴量から新たな特徴量を計算する第二の解析回路11
3、第二の解析回路113で算出した特徴量から所定の
領域を算出する領域抽出回路114、領域抽出回路11
5で抽出した領域から階調変換のための特徴量を計算す
る特徴抽出回路115、特徴抽出回路115で算出した
特徴量に基づき階調変換を行う階調変換回路116を備
える。
であり、図3(a)は胸椎画像を示し、301が肺領
域、302が脊柱領域、303が胸部画像を水平に横切
る線を示す。図3(b)は線303上の画素値列を示す
プロファイルであり横軸が座標、縦軸が画素値を示し、
303がプロファイル上の凸部の最大値を示す座標、3
04が凹部の最小値を示す座標をあらわす。図4(a)
は図3(a)において第一の解析回路112が抽出した
凸部領域最大値の画素値列401と凹部領域の最小値の
画素値列402、領域抽出回路114が抽出した所定領
域403を示す。図4b(b)は第二の解析回路113
が算出した画素値列401と402の画素値の差分を示
し、横軸が座標、縦軸が画素値を示す。
度に変換すると診断能が向上する。本実施形態では簡単
な処理で高精度に安定して胸部画像から胸椎中央部を抽
出する。画像処理回路111の動作について図2を用い
て説明する。
一行から凹部領域及び凸部領域を抽出し、同一行におけ
る凹部領域の最小値及び凸部領域の最大値を抽出する
(s201)。同一行内の注目画素および注目画素を挟
む2つの画素で構成される3点の画素の値を比較し、注
目画素値が残りの画素値の値よりも小さければ凹部とす
る。逆に注目画素値が残りの画素値の値よりも大きけれ
ば凸部とする。例えば図3(b)の303が凸部の最大
値で通常は肺の領域の峰部となる。一方、図3(b)の
304が凹部の最小値を示し、通常、脊柱の中心部付近
となる。第一の解析回路112は画像最上部の行から最
下部の行まで上記抽出の処理を繰り返し、全行について
凹部領域の最小画素値及び凸部領域の最大値を算出す
る。例えば図4(a)のライン401、402がそれぞ
れ凸部の最大値を示す線、凹部の最小値を示す線を示
す。
112で抽出した凹部領域の最小画素値及び凸部領域の
最大値の差分を行ごとに全行について算出する(s20
2)。図4(b)は、差分値のグラフである。
徴量は単なる差分にとどまらず(1)式で示される様な
多変量な計算式で選られる特徴量でも構わない。 ここでy1、y2…ynが第一の解析回路112で算出
した特徴量、x1、x2…xnが第二の解析回路113
で算出した特徴量である。第一の解析回路112で算出
する特徴量には例えば、最大値、最小値、被写体の輪郭
間間隔、凸部領域の幅、凹部領域の幅等が考えられる。
路113で算出した特徴量(図4(b)のグラフの最大
画素値を求め、その座標y1(矢印)を求める(s20
3)。通常の胸椎画像では胸椎の中心付近において、胸
部の凸部のピークと凹部のピークの差が最大となる性質
があるため、座標y1は胸椎画像ではほぼ胸椎の中心付
近を示す。そして、領域抽出回路114は座標y1と線
402の交点を中心とする一定方形領域(403)を特
徴量を計算する注目領域とする(s204)。
の画像のy軸上へのプロジェクションをとる手法が用い
られる、しかし、プロジェクションでは有効特徴量40
1,402などが他の画素値の中に埋もれて情報がなま
り、精度よく情報を抽出できない。一方本手法のように
画像中の不用領域は取得せず、有効情報(凹部最小値、
凸部最大値)を取得するため、情報がなまる事なく、高
精度に目的とする領域を取得できる。
定した領域403から、X線画像の特徴量として平均
値、中間値、最大値、最小値などの統計量を計算する。
本実施形態では領域403内の平均値を計算する(s2
05)。
で算出した特徴量に基づき画像の階調変換を行う(s2
07)。例えば領域403の画素値平均が階調変換後の
画像で濃度1.4になるように階調変換条件を求め、階
調変換を行う。
量の精度が低下するのを防ぐことができる。また、精度
よい特徴量に基づき階調変換を行うため、階調変換後の
画像において、注目領域の濃度を診断に適する濃度に安
定して変換でき、診断能を向上させることができる。
定するため、計算処理時間が短縮できるとともに安定し
て凹部、凸部を算出できる効果がある。また、人体画像
においては、凸部のピークや凹部のピークなどは肺の峰
線や脊柱の中心部を示す等、有効な情報を示す事が多
く、これら特徴量を用いる事で注目領域の抽出精度があ
がる効果がある。さらに、胸部画像などにおいては凹部
のピークと凸部のピークの差が最大となる領域が胸椎の
中心領域となるため、凹部のピークと凸部のピークの差
を特徴量として用いることで安定して胸椎の中心領域を
抽出できる効果が有る。
画像の各行について行ったが、3ラインおきに処理する
など全行に処理を行わなくても良い。
を実現する様に各種のデバイスを動作させる様に該各種
デバイスと接続された装置あるいはシステム内のコンピ
ュータに、前記実施形態機能を実現するためのソフトウ
エアのプログラムコードを供給し、そのシステムあるい
は装置のコンピュータ(CPUあるいはMPU)を格納
されたプログラムに従って前記各種デバイスを動作させ
ることによって実施したものも本発明の範疇に含まれ
る。
コード自体が前述した実施形態の機能を実現することに
なり、そのプログラムコード自体、及びそのプログラム
コードをコンピュータに供給するための手段、例えばか
かるプログラムコードを格納した記憶媒体は本発明を構
成する。
体としては例えばフロッピー(登録商標)ディスク、ハ
ードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD−R
OM、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROM等
を用いることが出来る。
コードを実行することにより、前述の実施形態の機能が
実現されるだけではなく、そのプログラムコードがコン
ピュータにおいて稼働しているOS(オペレーティング
システム)、あるいは他のアプリケーションソフト等と
共同して前述の実施形態の機能が実現される場合にもか
かるプログラムコードは本発明の実施形態に含まれるこ
とは言うまでもない。
ピュータの機能拡張ボードやコンピュータに接続された
機能拡張ユニットに備わるメモリに格納された後そのプ
ログラムコードの指示に基づいてその機能拡張ボードや
機能格納ユニットに備わるCPU等が実際の処理の一部
または全部を行い、その処理によって前述した実施形態
の機能が実現される場合も本発明に含まれることは言う
までもない。
して高精度に特徴量を抽出できるようにすることができ
る。
の画像において、簡単な方法によって安定して高精度に
特徴量を求め、適切な階調補正条件を設定することがで
き、診断能を向上することができる。
ーチャートである。
図である。
Claims (6)
- 【請求項1】 医療用画像を解析し、特徴量を抽出する
画像処理装置であって、 前記医療用画像における複数行のそれぞれの行につい
て、複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、 前記特徴量抽出手段で抽出された複数の特徴量から、前
記医療用画像における特徴量を算出する特徴量算出手段
と、 前記特徴量算出手段で算出された前記特徴量から、前記
医療用画像における注目領域を設定する領域設定手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項2】 前記注目領域内の統計量を求める手段
と、 前記統計量に応じた階調変換条件を用いて、前記医療用
画像に対して階調変換を行う階調変換手段とを有するこ
とを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 【請求項3】 前記特徴量抽出手段で抽出される前記複
数の特徴量は、同一行における凸部の最大値と凹部の最
小値であることを特徴とする請求項1記載の画像処理装
置。 - 【請求項4】 前記医療用画像は胸椎の画像であり、 前記特徴量算出手段は、 同一行における前記凸部の最大値と前記凹部の最小値の
差分を求め、該差分の最大値を有する行を求める手段
と、 前記最大値を有する行における、前記凹部の最小値を有
する画素位置を求める手段とを有し、 前記求められた画素位置を、前記医療用画像における特
徴量とすることを特徴とする請求項1記載の画像処理装
置。 - 【請求項5】 胸部画像を解析し、胸椎を診断するのに
適した画像に変換する階調変換条件を求める画像処理方
法であって、 前記医療用画像における複数行のそれぞれの行につい
て、凸部の最大値と凹部の最小値を求め、 同一行における前記凸部の最大値と前記凹部の最小値の
差分を求め、該差分の最大値を有する行を求め、 前記最大値を有する行における、前記凹部の最小値を有
する画素位置を求め、 前記画素位置を含むように、前記医療用画像の注目領域
を設定し、 前記注目領域に含まれる画像データの統計量から前記階
調変換条件を求めることを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項6】 胸椎が含まれる医療用画像を解析し、胸
椎を診断するのに適した画像に変換する階調変換条件を
求める画像処理方法を実現するためのプログラムであっ
て、 前記医療用画像における複数行のそれぞれの行につい
て、凸部の最大値と凹部の最小値を求め、 同一行における前記凸部の最大値と前記凹部の最小値の
差分を求め、該差分の最大値を有する行を求め、 前記最大値を有する行における、前記凹部の最小値を有
する画素位置を求め、 前記画素位置を含むように、前記医療用画像の注目領域
を設定し、 前記注目領域に含まれる画像データの統計量から前記階
調変換条件を求めることを実現するためのプログラム。
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