JP2003512112A

JP2003512112A - 弾性的照合を用いる対側性および時間的な減法画像のコンピュータ化処理のための方法、システムおよびコンピュータ可読媒体

Info

Publication number: JP2003512112A
Application number: JP2001532490A
Authority: JP
Inventors: リー、キィアン; 茂彦桂川; 邦雄土井
Original assignee: アーチ・デベロップメント・コーポレーション
Priority date: 1999-10-21
Filing date: 2000-10-20
Publication date: 2003-04-02
Also published as: WO2001029770A2; US6594378B1; WO2001029770A3; AU2115901A; EP1222633A2

Abstract

(57)【要約】【課題】弾性的照合を用いる対側性および時間的な減法画像のコンピュータ化処理のための方法、システムおよびコンピュータ可読媒体【解決手段】胸部画像のコンピュータ化処理の方法、システムおよびコンピュータ可読媒体は、胸部のディジタルの第１および第２の画像を得て、第１および第２の画像の少なくとも一方の肋骨エッジを検出することを含む。肋骨エッジは、画像の１つの接近した肋骨エッジを識別するためにハフ変換を使用して第１および第２の画像の少なくとも一方の複数の点を複数の肋骨エッジモデルに相関付け、スネークモデルを使用して識別された接近した肋骨エッジから得られた実際の肋骨エッジの輪郭を描くことによって検出される。この方法システムおよびコンピュータ可読媒体は、さらに実際の肋骨エッジを使用してシフト値を得て、第１および第２の画像の一方を歪め、少なくとも部分的にシフト値に基づいて第１および第２の画像の他方に位置合せされる歪められた画像を生成することを含む。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】（連邦支援研究に関する声明）本発明は、一部はＵＳＰＨＳ許可番号ＣＡ６２６２５およびＣＡ６４３７０（
国立保健研究所）という形をとって米国政府の支援で行われた。

【０００２】（発明の分野）本発明は、一般に胸部Ｘ写真の非対称異常の検出において放射線専門医を助け
るコンピュータ化方法およびシステムに関するものである。

【０００３】本発明も、一般にその全てが参照してここに組み込まれる、例えば、米国特許
第４，８３９，８０７号、米国特許第４，８４１，５５５号、第４，８５１，９
８４号、米国特許第４，８７５，１６５号、米国特許第４，９０７，１５６号、
米国特許４，９１８，５３４号、米国特許第５，０７２，３８４号、米国特許第
５，１３３，０２０号、米国特許第５，１５０，２９２号、米国特許第５，２２
４，１７７号、米国特許第５，２８９，３７４号、米国特許第５，３１９，５４
９号、米国特許第５，３４３，３９０号、米国特許第５，３５９，５１３号、米
国特許第５，４５２，３６７号、米国特許第５，４６３，５４８号、米国特許第
５，４９１，６２７号、米国特許第５，５３７，４８５号、米国特許第５，５９
８，４８１号、米国特許第５，６２２，１７１号、米国特許第５，６３８，４５
８号、米国特許第５，６５７，３６２号、米国特許第５，６６６，４３４号、米
国特許第５，６７３，３３２号、米国特許第５，６６８，８８８号、米国特許第
５，７４０，２６８号、米国特許第５，７９０，６９０号、米国特許第５，８３
２，１０３号、米国特許第５，８７３，８２４号、米国特許第５，８８１，１２
４号および米国特許第５，９３１，７８０号ならびに米国特許出願０８／１７３
，９３５号、米国特許出願０８／３９８，３０７号（ＰＣＴ公表公報第ＷＯ９６
／２７８４６号）、米国特許出願０８／５２３，２１０号（ＰＣＴ公表公報第Ｗ
Ｏ９５／１５５３７号）、米国特許出願０８／５３６，１４９号、米国特許出願
０８／５６２，０８７号、第０８／７５７，６１１号、第０８／９００，１９１
号、第０８／９００，３６１号、第０８／９００，３６２号、第０８／９００，
１８８号、第０８／９００，１８９号、第０８／９７９，１９２号、第０８／９
７９，６２３号、第０８／９７９，６３９号、第０８／９８２，２８２号、第０
９／０２７，４６８号、第０９／０２７，６８５号、第０９／０２８，５１８号
、第０９／０５３，７９８号、第０９／０９２，００４号、第０９／０９８，５
０４号、第０９／１２１，７１９号、第０９／１３１，１６２号、第０９／１４
１，５３５号、および第０９／１５６，４１３号および米国仮特許出願第６０／
１０７，０９５号の１つあるいはそれ以上に開示されているようなディジタル画
像の自動解析のためのコンピュータ化技術に関するものである。これらの特許お
よび出願第５２２４，１７７号、第５，３５９，５１３号、第０８/９００，１
９１号、第０８/９００，３６２号，第０９／０５３，７９８号、および第６０
／１０７，０９５号は特に重要である。

【０００４】本発明は、刊行物の著書および発行年によって添付された付録で識別され、付
録に列挙されたそれぞれの参考文献に対応する括弧の番号によって明細書中で相
互参照された参考文献に記載されているのと同様に上記に示された米国特許およ
び出願で参照され、記載され、その全内容が、上記に列挙された関連特許および
出願および付録で列挙された参考文献を含み、参照してここに組み込まれるいろ
いろな技術の使用を含む。（背景の検討）微妙な損傷は、コントラストが低い傾向があり、肋骨および鎖骨の一部を覆い
得るために、胸部Ｘ線写真での初期の肺がんの検出は、放射線専門医にとって困
難な仕事である。ディジタル胸部Ｘ線写真の非対称異常の検出において放射線専
門医を助けるために、新規の対側性の減法技術が提案された［１］。対側性の減
法技術が、左右反転「ミラー」画像を原画像から減法することによって用いられ
、右の周辺半胸の胸部画像は左の半胸の胸部画像と同じであるために、肋骨のよ
うな対称的な骨格は取り除くことができる。前述の対側性の減法技術の場合、［
１］対側性の減法画像の９１％は、本質的な評価方法の使用によって適切な画質
、申し分のない画質、あるいは優れた画質のものであると評価される。しかしな
がら、誤った位置合せエラーは、１００個の事例の中の９個の事例（すなわち、
９％）で観察される。これらは、左右の肺の後端の肋骨の非対称性によって主に
引き起こされる。胸部画像のこれらの非対称肋骨は、しばしば患者の不適切なホ
ジショニングによって引き起こされるので、ミラー画像の周辺肋骨の位置および
形状は、原画像の周辺肋骨の位置および形状とは異なるように見える。

【０００５】従来の減法技術の他の問題は、いくつかの小さい誤った位置合せエラーが減法
画像の中の多数にあるということである。全多項式あてはめ技術は、肺全体にわ
たるシフト値の平滑する従来の減法技術で使用されるので、いくつかの位置の「
正確な」シフト値はわずかに減少されるために、このことが生じた。

【０００６】（発明の概要）したがって、本発明の目的は、ミラー画像の肋骨構造が原画像の肋骨構造に匹
敵するようになるように対側性の減法技術の応用よりも前に前処理工程として２
つの肺のミラー画像を歪める方法およびシステムを提供することにある。

【０００７】本発明の他の目的は、シフト値に対する弾性的照合のような局部的平滑技術の
使用によって誤った位置合せエラーを減らす方法およびシステムを提供すること
にある。

【０００８】これらの目的および他の目的は、胸部のディジタルの第１および第２の画像を
得て、第１および第２の画像の少なくとも一方の肋骨エッジを検出することを含
む胸部画像のコンピュータ化処理の新規の方法、システムおよびコンピュータ可
読媒体を提供することによって本発明により達成される。肋骨エッジは、画像の
中の１つの接近した肋骨エッジを識別するためにハフ変換を使用して第１および
第２の画像の少なくとも一方の複数の点を複数の肋骨エッジモデルに相関付け、
スネークモデルを使用して識別された接近した肋骨エッジから得られた実際の肋
骨エッジの輪郭を描くことによって検出される。この方法、システムおよびコン
ピュータ可読媒体は、さらに実際の肋骨エッジを使用してシフト値を得て、第１
および第２の画像の一方を歪め、少なくとも部分的にシフト値に基づいて第１お
よび第２の画像の他方に位置合せされる歪められた画像を生成することを含む。

【０００９】本発明の他の態様によれば、胸部のディジタルの第１および第２の画像を得て
、第１および第２の画像の一方のテンプレートの対象となる領域（ＲＯＩ）およ
び第１および第２の画像の他方の検索エリアのＲＯＩを選択し、テンプレートの
ＲＯＩと検索エリアのＲＯＩとの間の相互相関値およびテンプレートのＲＯＩに
対するシフトベクトルの決定を決定することを含む。このシフトベクトルは、テ
ンプレートのＲＯＩに対する検索ＲＯＩのピクセル間の部分シフトベクトルを決
定し、部分シフトベクトルおよび相互相関値、それぞれの平滑度に基づいて内部
エネルギーおよび外部エネルギーを決定し、少なくとも部分的に内部エネルギー
および外部エネルギーに基づいて部分シフトベクトルを変更することによって決
定される。この方法システムおよびコンピュータ可読媒体は、さらに変更された
部分シフトベクトルに基づいてシフトベクトルを生成し、第１および第２の画像
の一方を歪め、少なくとも部分的にシフトベクトルに基づいて第１および第２の
画像の他方に位置合せされる歪められた画像を生成することを含む。

【００１０】本発明は、記憶されたプログラム命令がコンピュータに適切にロードされる場
合、本発明の方法が実行できるプログラム命令を記憶するコンピュータ可読媒体
と、本発明の方法を実施するシステムとをさらに含む。

【００１１】本発明のより完全な理解およびその付随する長所の多くは、添付図面に関して
検討される場合、同じことが以下の詳細な説明を参照してより良く理解されるよ
うになるので、容易に得られる。

【００１２】（好ましい実施形態の説明）本発明の成果で使用される胸部画像は、日本の放射線医学技術協会によって開
発された日本標準ディジタル画像データベースの２４７の胸部画像から選択され
た孤立肺小節に関する５０の正常および５０の異常からなる［１０］。１００の
画像の選択より前に、あまりにも明瞭であるかあるいは微妙な小節を有するかあ
るいは非周辺小節を有する約３０の異常の事例は除去される。使用される１００
の事例は、残りの事例からランダムに選択された。０．１７５ｍｍピクセルサイ
ズ、２０４８×２０４８のマトリックスサイズ、１２ビットグレイレベルを有す
る画像がディジタル化される。しかしながら、肋骨と重ね合わせる比較的大きい
損傷を検出するために、マトリックスサイズは、原画像データをサブサンプリン
グすることによって５１２×５１２に減少され、グレイレベル数は１０ビットま
で減少される。

【００１３】次に図面を参照すると、同じ参照番号はいくつかの図中の同一あるいは対応す
る部品を示し、より詳細にその図１を参照すると、さらに検討されるように、本
発明による対側性の減法技術の上部レベルブロック図が示されている。

【００１４】まず第一に、肋骨エッジのためのモデルベース検出技術が開発されている。典
型的な肋骨エッジのための４つのモデルの使用によって原画像およびミラー画像
の肋骨エッジの接近した位置は、汎用ハフ変換技術によって決定される［２］。
正確な位置は、次にスネークモデル技術の応用によって決定される［３〜５］。
次に、検出された肋骨エッジは、次に原画像の対応する肋骨エッジに対してミラ
ー画像の肋骨エッジのピクセルのための垂直シフト値の決定のために使用される
。これらのシフト値は、次にミラー画像の肺全体にわたる垂直シフト値を平滑化
、内挿し、外挿するための２次元（２Ｄ）の３次多項式にあてはめられる。肺は
、垂直シフト値による前処理工程として歪められるので、ミラー画像の肋骨の位
置および形状は原画像の肋骨の位置および形状に匹敵するようになる。

【００１５】減法画像の誤った位置合せエラーをさらに減らすために、弾性的照合技術［６
〜９］は、原画像およびミラー画像を正確に位置合せするために使用される。こ
の技術では、各対象となる領域（ＲＯＩ）のための原画像とミラー画像との間の
相互相関値が最初に得られ、次にＲＯＩの各々に対するシフトベクトルは、隣接
シフトベクトル間の相関値および部分適合性の両方に基づいて反復方法で決定さ
れる。この方法は、部分シフトベクトルをスプライン多項式関数にあてはめるこ
とと同じであるので［６］、雑音は平滑化され、「正しい」シフトベクトルの部
分変動を保持できる。最終シフトベクトルは大きな相互相関値を有し、部分的に
平滑化することも予想される。したがって、弾性的照合技術は、胸部Ｘ線写真の
２つの肺の非常に複雑な部分歪みを有する画像を位置合せできる。

【００１６】対側性の減法技術の全方式新しい対側性の減法技術の全方式は図１に示されている。最初に、ディジタル
胸部画像が得られ後（工程２）、患者位置合せの変動によって引き起こされる前
後部（ＰＡ）の胸部画像の横方向傾斜は、胸郭の中間線を画像回転技術による画
像の中心線に整列させることによって補正される（工程４）。原画像は、次に左
右反転され、ミラー画像を生じる（工程６）、ミラー画像の肋骨エッジは、汎用
ハフ変換［２］およびスネークモデル技術［３〜５］によって検出される（工程
８）。初期画像ワーピング技術は、検出肋骨エッジの使用によって原画像および
ミラー画像の肋骨構造の全体照合のためにミラー画像に用いられる（工程１０）
。全体に歪められたミラー画像は、次に原画像と正確に照合され、その後、弾性
的照合技術によって部分的に歪められる。最後に、歪められた画像は、横方向の
傾斜補正された原画像（工程４）から減法され（工程１４）、対側性の減法画像
を生じる（工程１６）。

【００１７】横方向傾斜補正および左右反転ミラー画像対側性の減法技術に関連した重要な問題は、対側性の減法技術が２つの肺の非
対称性によって影響を及ぼされ得るために、胸部画像の胸郭の横方向傾斜である
。したがって、対側性の減法技術が用いられる前に、胸部画像の中間線を使用す
る（図１、工程４）ことによって横方向傾斜を補正することが典型的に必要であ
る。何処でも説明されているように、［１］肺の両側の肋骨骨組みエッジは、胸
部画像中のプロフィールの第１および第２の導関数の解析によって最初に検出さ
れる［１１］。同じ垂直の位置の左右の肋骨骨組みエッジの平均水平位置は、次
に決定され、中間線の決定のための直線にあてはめられる。横方向傾斜は、原画
像の回転およびシフトによって補正されるので、胸郭の中間線は、前述のように
画像の中心線と整列される［１］。次に、補正された原画像は、水平方向に反転
され、ミラー画像を生じる（図１、工程６）。

【００１８】汎用ハフ変換およびスネークモデル技術による肋骨エッジの輪郭描写後ろの肋骨エッジはミラー画像で最初に検出される。しかしながら、ミラー画
像の肋骨エッジに沿った点のための垂直シフト値の決定のために後で使用される
肋骨エッジは、ミラー画像の肋骨エッジを水平方向に反転することによって得る
ことができる。したがって、一般的には原画像の肋骨エッジを実際に検出する必
要がない。肋骨エッジは左右の肺部位内にあるために、２つの肺の外側の部位は
その後の解析から除外される。この解析は、胸部画像の検出された肋骨骨組みお
よび心臓エッジの使用［１１］によって実行される。左右の肺の肋骨エッジのた
めの検出技術は同一であるために、一方の肺、すなわち表示されたミラー画像の
左側に対応するミラー画像の左肺の下部肋骨エッジの検出が主に議論される。

【００１９】肋骨エッジ検出技術の基本方式（図１、工程８）は、図２に示される。まず第
一に、肋骨エッジの典型的なパターンの４つのモデルあるいはテンプレートは経
験的に生成される。この手順は一般的には１度だけ行われる必要があることに注
目すべきである。エッジ強調画像は、後述されるように得られ（工程２２）、一
般化されたハフ変換技術［２］は、モデルの使用によって肋骨エッジの最初の候
補を決定するために用いられる（工程２４）。４つのモデルが使用されるために
、４つの候補位置は、それぞれその中で最大のハフ変換値を有する唯１つが最初
の候補として選択される４つのハフ変換空間にある（工程２６）。この選択され
たモデルは、肋骨エッジの正確な輪郭描写のための最初のスネークモデルとして
使用される。次に、輪郭描写された肋骨エッジは、エッジ強調画像から取り除か
れるので（工程３０）、他の肋骨エッジの検出は継続できる。所望の肋骨エッジ
数が識別されるまで、汎用ハフ変換技術およびスネークモデル技術は、残りの肋
骨エッジの検出のためのエッジ強調画像に繰り返して用いられる（工程２４〜３
０）。

【００２０】エッジモデルの決定楕円関数および放物線関数のようないくつかの解析は、胸部画像の実際の肋骨
エッジのモデルあるいは近似形状として使用された［１２、１３］。しかしなが
ら、ハフ変換の使用による肋骨エッジの検出のためのこれらのモデルを使用する
際に難点がある。まず第一に、肋骨エッジがこれらの簡単な関数によって完全に
近似できるかどうかは疑わしい。第二に、胸部画像のモデルを探索するために、
３つあるいは４つの未知パラメータは、ハフ変換によって決定される必要がある
［１３、１４］。したがって、大きなメモリおよび長い計算時間に対する必要性
を意味する３次元あるいは４次元ハフ変換空間が一般的には必要とされる。本発
明では、肋骨エッジモデルは、非パラメータ曲線、すなわち一連の２Ｄ座標とし
て規定される。肋骨エッジはいろいろな形状を有してもよいために、単一肋骨エ
ッジモデルは、通常実際の肋骨エッジの全てを示すのに不十分である。したがっ
て、４つの肋骨エッジモデル（例えば、モデル１〜４）は、図３に示されるよう
に、肋骨エッジのいろいろな形状を示すために本発明に使用される。モデルを示
すために、モデルための重心は基準点として決定され、基準点に対してモデルの
座標は、モデル上の点の全てのために記憶される。このモデルは、次に肋骨エッ
ジの位置を決定するために使用される。２Ｄハフ変換空間だけが一般的には胸部
画像のこのようなモデルを探索する必要があることを注目せよ。

【００２１】エッジ強調画像の決定ソベル勾配演算子［１５］は、エッジ強調画像およびその勾配配向画像を生成
するためにミラー画像に最初に用いられる（図２、工程２２）。後述されるよう
に、図４（ａ）は、補正された横方向傾斜を有する原胸部画像を示し、図４（ｂ
）は、ミラー画像を示し、および図４（ｃ）は最初に歪められたミラー画像を示
している。図４（ｄ）は、肋骨骨組みエッジ、上部肋骨エッジ、前部肋骨および
鎖骨のような、若干の雑音および多数の不必要なエッジを有する図４（ｂ）のエ
ッジ強調画像を示す。しかしながら、不必要なエッジの大部分は、図４（ｅ）に
示されるようにエッジ勾配配向ヒストグラムの解析［１２］によってエッジ強調
画像から取り除かれる。本発明では、後部肋骨の下部エッジに対応する９０°と
１７０°との間の配向を有するこれらのエッジピクセルが選択される。エッジ強
調画像は、肺部位の大きなエッジ勾配の上部３５％だけを含むピクセルの使用に
よって最後に得られる。

【００２２】汎用ハフ変換による肋骨エッジの最初の検出検出される肋骨エッジのような物体の形状が簡単な解析方程式によって示すこ
とができる場合、汎用ハフ変換はしばしば使用される［２］。この技術は計算上
より有効であるけれども、汎用ハフ変換技術は、概念上整合フィルタ［１６］あ
るいはテンプレート照合のために使用される方法に同じであることに注目すべき
である。汎用ハフ変換の値は、一般的にはエッジ強調画像のマトリックスサイズ
と同じであるマトリックスサイズを有する２Ｄ空間にわたって規定される。ある
点の汎用ハフ変換のための値の大きさは、このモデルがこの点にある可能性を示
している。エッジ強調画像の非ゼロピクセル値を有するピクセルは、このモデル
の任意の点に一致してもよく、したがって、基準点は画像で決定できる。この基
準点の汎用ハフ変換の値は、次にエッジ値（すなわち、エッジ強調画像のピクセ
ル値）の大きさだけで増加され、エッジピクセルからの寄与を示す。一旦エッジ
ピクセルからの寄与の全てが合計されると、汎用ハフ変換の最大値は決定できる
。最大値は、エッジ強調画像の後部肋骨のモデルと実際の下部エッジとの間の照
合の最大可能性を示している。対応する位置は、次にこのモデルのための一致し
た基準点とみなされる。

【００２３】汎用ハフ変換は、肋骨エッジに用いられる４つのモデルの各々を使用して得ら
れる。図５（ａ）は、図４（ｅ）のエッジ強調ミラー画像の左肺部位を示してい
る。図５（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、および（ｅ）は、４つのモデルを図５（ａ）
に用いることによって得られる４つの汎用ハフ変換の結果を示している。強いエ
ッジ点およびエッジパターンが、このモデルがハフ遷移空間の大きな値を与える
ことと同様である。したがって、４つのハフ変換空間の最大の極大値は、後部肋
骨の下部エッジの最初の候補として選択される。図５（ｆ）は、４つのハフ変換
空間の一致した位置で最大の極大値を有するモデルと重ね合わされたエッジ強調
画像を示している。

【００２４】エッジ強調画像の多数の肋骨エッジを検出するために、肋骨エッジは、最初に
前述された汎用ハフ変換技術の使用によって決定される。次に、スネークモデル
技術は、次の節に説明されるように、肋骨エッジを正確に輪郭を描写するために
使用される。他の肋骨エッジの検出の場合、検出された第１の肋骨エッジおよび
その隣接エリアは、エッジ強調画像でゼロにクリアされるので、同じ肋骨エッジ
は、再び検出されない。この手順は、６つの「強い」肋骨エッジの決定に対して
各肺で６回繰り返される。

【００２５】スネークモデル技術による肋骨エッジの正確な輪郭描写通常、連続する滑らかな曲線を実際のディジタル画像から正確に検出すること
は、画像雑音のために非常に困難である。スネークあるいはアクティブ輪郭モデ
ルは、連続する滑らかな曲線の検出のための仮想物理モデルとして一般に使用さ
れる。スネークモデル技術の基本概念は、Ｋａｓｓ、Ｗｉｔｋｉｎ、およびＴｅ
ｒｚｏｐｏｌｏｕｓ［３］によって導入され、物体輪郭（例えば閉曲線）［３〜
５］、開曲線［１３］、３Ｄ表面［１７］の検出および変形可能な物体［１８］
の追跡のための強力な技術のような多数の他のものによって改良された。このス
ネークモデル技術の場合、連続する変形可能な曲線は、大きなエッジ値を有する
ピクセルの方へ外部エネルギーによって変形され、この技術は、同時にその内部
エネルギーによる強い引伸しおよび曲げに耐えることに基づいて部分平滑を保持
する。内部エネルギーは、スネークの連続および平滑を調べるための尺度であり
、この内部エネルギーは、画像に含められる雑音成分の影響に耐える。外部エネ
ルギーは、画像のスネークと実際のエッジとの間の一致の大きさを示す。重み付
け係数は、内部エネルギーと外部エネルギーとの間のバランスを調整するために
使用される。これらの２つのエネルギーが使用される場合、最終スネークは、後
部肋骨の下部エッジのような実際の曲線に一致できる連続する滑らかな曲線であ
ると予想される。最初のスネークモデルから開始すると、スネークは、変形でき
、その全エネルギーの最小化によって画像に含められる実際の曲線あるいはデー
タ点のセットに照合するためにその形状を調整できる。変形可能な輪郭が外部エ
ネルギーと内部エネルギーとの間の平衡に達する場合、実際のエッジに一致する
連続する滑らかな曲線が生成できる。

【００２６】最初のスネーク、内部エネルギー、および外部エネルギーの定義スネークモデル技術のために使用される最初のスネークは、最終のスネークが
通常最初のスネークに大いに依存しているために、肋骨エッジの重要な最初の近
似を行う。申し分のない最終結果の場合、最初のスネークは、一般的には実際の
肋骨エッジにできるだけ接近して置かれるべきである。最初のスネークとして、
前述された汎用ハフ変換の使用によって決定される肋骨エッジモデルが使用され
る。通常、スナクセル（すなわち、スネーク上の点）間の距離は、１つのピクセ
ルよりも大きいので、検出される肋骨エッジモデルは、およそ５つのピクセルの
スナクセル距離を最初のスネークを発生する５倍だけサブサンプルされる。

【００２７】特定のスナクセルの場合、内部エネルギーは、スネークに沿った第１の導関数
および第２の導関数の平方和として規定される［３〜５］。第１の導関数は、大
きな間隙がスナクセルで生じる場合に大きくなるので、第１の導関数は、引伸し
に耐える弦のように作用する。第２の導関数は、スネークがスナクセルで強く曲
がる場合に大きくなり、したがって、第２の導関数は、曲がりに耐える棒のよう
に作用する。外部エネルギーは、スナクセルでのエッジ勾配の負の値として規定
される［３〜５］。したがって、強いエッジ点は小さい外部エネルギーを与える
。

【００２８】スナクセルのための部分エネルギーは、内部エネルギーおよび外部エネルギー
の重み付け和であり、スネークのための全エネルギーは、スネークに沿った全て
のスナクセルのための部分エネルギーの合計である。一般的には０．５から２．
０の範囲にある内部エネルギーと外部エネルギーとの間のいろいろな重み付け係
数が使用され、これらの重み付け係数で得られた検出された肋骨エッジ間には著
しい差が全然ない。したがって、重み付け係数は、経験的に１．０として決定さ
れた。最終スネークは、その全エネルギーの最小化によって決定されるために、
大きなエッジ勾配（すなわち小さい外部エネルギー）でこれらの点の方へ描かれ
る。外部エネルギーは、一般的には雑音による強いエッジ値を有するいくつかの
間違ったエッジ点のスネークトラピッキングを防止するために前述の論文［５］
に記載されているように正規化されるべきである。

【００２９】グリーディアルゴリズムの使用によるスネークの旋回最終スネークを得るために、ＷｉｌｌｉａｍおよびＳｈａｈ［５］によって提
案されたグリーディアルゴリズムは、スネークのための全エネルギーを最少にす
るために使用される。グリーディアルゴリズムは、簡単で、速く、効果的であり
、反復方法で機能する。最初のスネークから開始すると、スナクセルの各々は、
その周辺の周りに移動する機会を別々に有し、したがってスネークの形状は変わ
り得る。この手順は、反復され、反復法と呼ばれる。各反復で、エッジ強調画像
の各スナクセルの３×３の周辺が調べられ、最小部分エネルギーを有する周辺の
ピクセルはスナクセルの新しい位置として選択される。スナクセルの大部分が反
復でスナクセルの位置を変えない場合、スネークは、その到達された平衡状態を
有するとみなされるので、反復が終了される。

【００３０】最初のスネークとして使用され、エッジ強調画像の汎用ハフ変換の使用によっ
て識別される肋骨エッジモデルは、通常、図６の白の実線で示されるように実際
の肋骨エッジとだけ部分的に重ね合わせることに注目すべきである。したがって
、肺部位の外側のモデルの構成部分の全てが最初に除去され、さらに、全ての実
際の肋骨エッジを検出するために、２つの端部のスネークは、各反復中延長され
るように試みられる。図７に示されるように、端部スナクセル５０およびその２
つの隣接するスナクセル５２の各々は、２次多項式の使用によってスネークの外
側の新しい点５４を予測するかあるいは外挿するために使用される。スネークに
加えられるべきである新しいスナクセルは、図７に示されるように、その垂直の
方向に予測点、および上部５６および下部５８の３つのピクセルを含む小さいエ
リアの最大エッジ勾配を有するピクセルから選択される。この小さいエリアが閾
値未満の小さいエッジ勾配を有するピクセルだけを含む場合、スネークは、一般
的にはこの端部で延長されない。図６の黒い点線曲線は、スネークモデル技術の
使用によって最初のスネークから導かれる輪郭描写肋骨エッジを示す。最終スネ
ーク（すなわち点線曲線）は、最初のスネーク（すなわち、白の曲線）を示すよ
りも正確に肋骨エッジを示し、さらに最終スネークが最初のスネークよりも短く
てもよいしあるいは長くてもよいことに注目すべきである。

【００３１】２つの画像の肋骨構造の全体照合のためのミラー画像の初期画像ワーピング図４（ａ）および（ｂ）は、胸部画像およびそのミラー画像をそれぞれを示し
ている。原画像およびミラー画像の肋骨は特に周辺肺エリアで完全に非対称であ
り、一般的には申し分のない減法画像が得られるようにミラー画像のワーピング
によって補正される必要がある。図８は、前述の方法によって検出された肋骨エ
ッジの使用によってミラー画像の初期ワーピング（図１、工程１０）のための方
式を示している。２つの画像の肋骨エッジの対応関係は、最初に識別され（工程
６０）、ミラー画像の肋骨エッジに沿う点に対する垂直シフト値（あるいは垂直
位置の差）は、原画像の対応する点と一致するように決定される（工程６２）。
これらのシフト値は、ミラー画像の２つの肺の全てのピクセルに対する垂直シフ
ト値の決定のための２Ｄ多項式にあてはめられる（工程６４）。最後に、ミラー
画像の２つの肺は、あてはめられたシフト値の使用によって歪められる（工程６
６）。

【００３２】原画像およびミラー画像の肋骨エッジの対応関係の決定図９は、破線曲線および実線曲線のそれぞれによって示される原画像７０およ
びミラー画像７２の２つの検出肋骨エッジの概略図である。簡単にするために、
わずかな点だけが肋骨エッジ上に示される。一方の肺の肋骨構造が他方の肺の肋
骨構造と非常に類似している場合、２つの画像の対応する肋骨エッジは、その垂
直位置で互いに接近していると予想される。ミラー画像の肋骨エッジ７２上の最
も内部の点７４の垂直点が原画像の対応する肋骨エッジ７０上の垂直位置に通常
非常に接近していることが分かった。しかしながら、図４（ａ）および図４（ｂ
）に示されるように、特に原画像の２つの肺の肋骨が全く非対称である場合、２
つの画像の対応する肋骨エッジ上の最も外部の点７６の垂直位置は完全に異なり
得る。したがって、２つの画像の各肺の肋骨エッジの最も内部の点７４間の垂直
位置の距離は、対応する対の肋骨エッジを決定するために比較される。２つの肋
骨エッジは、一般的には、２つの肋骨エッジ間の距離が１５ｍｍよりも小さい場
合、可能性のある対応する対とみなされる。全ての可能性のある対応する対が識
別され、次に最小距離を有するこの対は、正しい対応する対として選択される。

【００３３】ミラー画像の肋骨エッジに沿った垂直シフト値の決定一旦対応する対の肋骨エッジの全てが識別されると、垂直シフト値は、図９に
示されるように、ミラー画像の肋骨エッジからの垂直距離によって決定され、矢
印７８によって示される。計算時間を減らすために、垂直シフト値は、一般的に
は、ミラー画像の肋骨エッジに沿った５つのピクセル毎に決定される。

【００３４】２Ｄ多項式への垂直シフト値のあてはめミラー画像の肋骨エッジ上の点に対する垂直シフト値のあてはめは３つの目的
を有する。最初のことは、シフト値に含まれる変化量を平滑することにある。第
二のことは、検出肋骨エッジ間の全ピクセルに対するシフト値を内挿することに
あり、第三のことは、検出された肋骨エッジを有するエリアの外側のシフト値の
外挿である。図１０は、内挿および外挿に対する６つの輪郭描写および２つの異
なるエリア８０および８２の概略図である。一般的には申し分のない結果の場合
、もっともらしい関数形式は垂直シフト値のあてはめに必要である。高次多項式
は、通常既知点間の内挿エリアで強く振動し、一般的にはこれらの点を越える外
挿エリアで間違っていることがあり得る［１９］。最小２乗法は、多項式の係数
を決定するために使用される［１９］。垂直シフト値に対するあてはめ手順は、
ミラー画像の２つの肺の各々に別個に用いられる。後述される内挿および外挿の
技術は２つの肺にも別個に実施される。

【００３５】一旦多項式の係数が得られると、決定される多項式は、垂直方向にだけ全ピク
セルをシフトすることによってミラー画像を歪めるために使用される。内挿エリ
アで多項式から計算される垂直シフト値は一般的には完全に信頼性があり、一般
的には直接に使用されているのに対して、たとえ比較的低い次数の多項式が使用
されるとしても、既知の点からはるかに離れたこれらのピクセルに対する外挿に
基づいたシフト値は、一般的には非常に誤っていることがあり得る［１９］。し
たがって、外挿シフト値は、図１０の外挿エリア１および２のピクセルのために
だけ直接に使用され、一般的には肺部位から離れているところの２０個のピクセ
ルであるエリア３のピクセルに対するシフト値はゼロに設定される。肺部位から
の距離に反比例するエリア３の他のピクセルに対するシフト値は、外挿値からゼ
ロに徐々に変わる。図４（ａ）および図４（ｂ）は、非対称に関する胸部画像お
よびそのミラー画像のそれぞれを示し、図４（ｃ）は、前述された技術の使用に
よる歪められたミラー画像を示している。歪められたミラー画像の肋骨構造は、
原画像の肋骨構造は非常に類似している。

【００３６】弾性的照合技術の使用による画像ワーピング図１１は、本発明で使用される弾性的照合技術のための方式を示している。本
発明の照合技術と従来の技術［１］との間の主要な差異は、隣接シフトベクトル
間の「部分」平滑度あるいは適合性はいくつかのエラーあるいは不適合性を減ら
し、「正しい」シフトベクトルの部分変動を保持するために利用されるというこ
とである。従来の技術では、多項式は、肺の全部にわたって全シフトベクトルを
あてはめるために使用されるので、「正しい」シフトベクトルにおいてさえわず
かな部分変動を除去し、わずかな誤った位置合せのアーティファクトは、減法画
像の肋骨エッジの近くでしばしば観測される。原画像とミラー画像との間で正確
な照合を行うために、反復画像ワーピング技術［２０］は、２つの画像を照合す
るために予め使用される。最初のことは、計算上の時間を減らすために２倍だけ
最小にされる。２つの反復で得られた減法画像の画質は、通常反復画像ワーピン
グ技術なしに得られる画質よりもわずかに優れていることが分かった。

【００３７】ミラー画像のテンプレートのＲＯＩおよび原画像の検索エリアのＲＯＩの選択テンプレートおよび検索エリアのＲＯＩは、原画像およびミラー画像のそれぞ
れの肺部位内に自動的にあり（工程９０）、一般的にはこれらのＲＯＩと同様に
、従来の減法技術によって決定される［１、２１］。テンプレートのＲＯＩおよ
び検索エリアのＲＯＩのマトリックスサイズは、それぞれ第１の反復で、１６×
１６および３２×３２であり、それぞれ第２の反復で、３２×３２および６４×
６４である。隣接ＲＯＩ間の距離は、第１および第２の反復でそれぞれ４ピクセ
ルおよび８ピクセルである。

【００３８】テンプレートのＲＯＩおよび検索エリアのＲＯＩとの間の相互相関値の決定相互相関技術は、一般的には従来の減法技術［１、２１］で使用されるような
テンプレートのＲＯＩおよび検索エリアのＲＯＩ間の類似性を決定するために使
用される（工程９２）。このシフトベクトルは、検索エリアＲＯＩ１０４（図１
２）に含められる部分パターンと照合されるテンプレートのＲＯＩの位置のシフ
トを示し、相関値は、２つのパターン間の類似性の大きさを示す。本発明では、
所与のテンプレートＲＯＩのための相関値のアレイは、弾性的照合技術を用いる
ことによって最終シフトベクトルを決定するために得られるのに対して、従来の
減法技術［１、２１］では、各テンプレートのＲＯＩに対する最大相関値を有す
るシフトベクトルだけは、必ずしも「正しい」シフトベクトルでないために、唯
一つのシフトベクトルの使用は、最大値とほぼ同じ大きな値を有してもよく、シ
フトベクトル間の部分整合性が考慮される場合に可能性として正しいシフトベク
トルであってもよい。

【００３９】グリーディアルゴリズムによって実行される弾性的照合技術の使用によるテン
プレートのＲＯＩのためのシフトベクトルの決定従来の減法技術では、シフトベクトルの２つの成分である最終シフト値は、２
つの２Ｄの「グローバル」多項式の各々を別々に各肺の全テンプレートのＲＯＩ
のための最大相互相関値を有するｘシフト値およびｙシフト値にあてはめること
によって決定された。この従来の全体あてはめ技術では、「部分」エリアの「正
しい」シフト値のわずかな変動に対して調整することは困難であり、最大相関値
を有するシフト値は可能性として不正確であり得る。さらに、これらのシフト値
のエラーは、減法画像の画質に影響を及ぼす可能性がある。この問題を解決する
ために、弾性的照合技術は、相互相関値および部分シフトベクトル間の整合が同
時に考察される（工程９４）。

【００４０】弾性的照合技術は概念上前述された節に記載されたスネークモデル技術と同じ
である。弾性的照合技術の場合、各ＲＯＩに対するシフトベクトルは、２つの対
策による反復方法で変えられる［６〜９］。所与のテンプレートのＲＯＩの場合
、第１の対策、すなわち内部エネルギーは、部分シフトベクトルにわたる第１お
よび第２の導関数の自乗和によってここに示される部分シフトベクトルの適合性
（すなわち平滑度）を調べることにある。部分シフトベクトルが滑らかであれば
あるほど、ますます内部エネルギーが小さくなる。第２の対策、すなわち外部エ
ネルギーは、負値の相互相関値に等しいので、大きな相関値を有するシフトベク
トルはわずかな外部エネルギーを与える。所与のテンプレートのＲＯＩに対する
部分エネルギーは、重み付けされた内部エネルギーおよび外部エネルギーの和と
して規定される。弾性的照合技術のための目的は、全てのテンプレートのＲＯＩ
に対する部分エネルギーの和によって示される全肺にわたる全エネルギーを最少
にすることにある。

【００４１】各ＲＯＩに対する初期シフトベクトルは、任意に選択でき、本発明では、初期
シフトベクトルは、最大相関値を有するシフトベクトルに対して割り当てられる
。次に、シフトベクトルは、グリーディアルゴリズムの使用によって更新される
［５］。テンプレートのＲＯＩに対するシフトベクトルは、図１２に示されるよ
うに２Ｄベクトル（ｄｘ、ｄｙ）１００によって示されると仮定される。グリー
ディアルゴリズムの場合、このテンプレートのＲＯＩに対する新しいシフトベク
トルは、点（ｄｘ、ｄｙ）１０６の周りのＮ×Ｎエリア１０８からの最小部分エ
ネルギーを有するシフトベクトルとして選択される。本発明では、Ｎは、経験的
に９であると決定される。図１２は、現シフトベクトル（ｄｘ、ｄｙ）１００、
例えば、９×９エリア１０８の概略図である。この手順は、シフトベクトルの更
新に対するテンプレートのＲＯＩの各々に用いられ、全ＲＯＩの１％のシフトベ
クトルだけが更新されるまで肺全部にわたり数回繰り返される。

【００４２】図１３（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）は、図４（ａ）および図４（ｃ）に示さ
れた２つの画像に対して３つの異なる反復、すなわち、１、３、および７で得ら
れた２つの肺にわたるシフトベクトルの分布を示している。第１の反復の誤った
シフトベクトルのいくつかが徐々に弾性的照合技術によって平滑されることは明
らかである。「正しい」シフトベクトルの部分変動が保持される、すなわち、鎖
骨の周りのシフトベクトルの分布が隣接肺エリアのシフトベクトルとは全く異な
ることは図１３（ｃ）でも明らかである。

【００４３】一旦全ＲＯＩに対する最終シフトベクトルが得られると、双１次内挿画像処理
技術［１６］（図１１、工程９６）は、全肺部位にわたる全ピクセルに対するシ
フトベクトルを決定するために使用される。内挿シフトベクトルは、次にミラー
画像の肺部位を歪めるために使用された（図１１、工程９８）。最後に、歪めら
れたミラー画像の肺部位は、原画像の肺部位から減法され（図１および図１１、
工程１４）、肺部位の対側性の減法画像を与える。

【００４４】対側性の減法画像を表示するために、胸部部位の外側の原胸部画像は、従来の
対側性の減法技術に記載されているように、「胸部」背景の一般的な出現を保持
するために減法画像で保持される。図１３（ｄ）は、図４（ａ）に示された胸部
画像に対する対側性の減法画像を示している。原画像の２つの肺の非対称な鎖骨
は完全に位置合せされるので、減法画像で見えなくなることに注目することは重
要である。

【００４５】減法画像の画質の本質的な評価対側性の減法画像の画質の本質的な評価に対して、５点の評点［１、２０］は
本発明で使用される。

【００４６】５（秀）：全肋骨が完全に位置合せされる（したがって取り除かれる）４（優）：大部分の肋骨が完全に位置合せされ、非常にわずかな誤った位置
合せエラーを有する３（良）：大部分の肋骨が十分に位置合せされ、いくつかのわずかな誤った
位置合せエラーを有する２（可）：大部分の肋骨が十分に位置合せされなくて、肋間空間の半分に生
じる１（不可）：大部分の肋骨が位置合せされなくて、全肋骨空間に生じる血管のマーキングは誤った位置合せエラーの一因にもなっているけれども、肋
骨は比較的に大きく、減法画像の画質の評価の主要な要因であるために、点数は
肋骨の位置合せにだけに基づいている。他の評点方法は、従来の技術と比較され
る新しい弾性的照合技術の使用による減法画像の画質の変化を調べるために使用
される。減法画像の画質に対する評点点数は、下記のように−２〜＋２の範囲に
ある。

【００４７】＋２：明らかに改善された、＋１：ある程度改善された、０：変化なし −１：ある程度低下された、 −２：明らかに低下された。

【００４８】結果図１４（ａ）は、矢印によって示されるように左肺の小節を有する原胸部画像
を示し、図１４（ｂ）はミラー画像を示している。その鎖骨および肋骨との重ね
合わせのために小節を識別することは非常に困難である。図１４（ｃ）および図
１４（ｄ）は、原画像およびミラー画像のそれぞれの肋骨構造の全体照合のため
の初期画像ワーピングがない場合およびこのワーピングがある場合の弾性的照合
技術で得られた対側性の減法画像を示す。小節が強調され、小節が同側で暗い陰
として対側性で明るい陰として表示される。一般的には主に原画像の２つの肺の
重大な肋骨非対称による図１４（ｃ）の右周辺の肺の主要な誤った位置合せエラ
ーが、初期画像ワーピング技術の使用によって図１４（ｄ）で取り除かれる。

【００４９】図１５（ａ）は、従来の技術［１］および本発明で説明される弾性的照合技術
によって得られた減法画像の画質に対する異なる本質的な評点点数に対する事例
数の分布を示している。弾性的照合技術の場合、良、優、秀の画質を有する減法
画像数は９１（９１％）から９６（９６％）へ改良された。秀の画質を有する減
法画像数が１５（１５％）から４２（４２％）まで増加したことを注目すること
が重要である。図１５は（ｂ）、新しい技術の使用による減法画像の画質に対す
る本質的な評点点数の変化に対する事例数の分布を示す。減法画像の約半分が、
弾性的照合技術の使用によって、改良され、全く画質を低下されないことを注目
することが重要である。

【００５０】時間減法技術への弾性的照合技術の応用弾性的照合技術は、歪められた前の胸部画像を現胸部画像から減法することに
よって得られる時間減法画像の画質を改良するために用いることができる。以前
の研究［１、２０〜２２］では、時間減法技術は胸部Ｘ線写真の間隔変化を検出
する際に有用であることが示された。非線形画像ワーピング技術［２２］は、前
の画像を現画像と照合するために使用された（図１６、工程２００）。前処理工
程として、胸部Ｘ線写真の密度およびコントラストの正規化（あるいは補正）を
含んだ３つの技術［２３］、画像回転による横方向傾斜の補正［１］、および相
互相関値を使用する全体シフト値の決定による初期画像照合［２２］が使用され
る（図１６、工程２０２）。さらに、反復画像ワーピング技術は、時間減法画像
の画質を改良するために実行される。

【００５１】前述の時間的な減法技術の重要な工程の１つは、高次多項式関数を使用するこ
とによってシフトベクトル（直角座標のあるいは２つのシフト値、△ｘおよび△
ｙ）を決定することにある［２１］。この工程は、本発明で示された弾性的照合
技術と置き換えることができる。図１６は、本発明の弾性的照合技術（工程９０
〜９８）を組み込む新しい時間減法技術のための全方式を示している。前処理工
程として、前の胸部画像の密度およびコントラストは、現胸部画像の密度および
コントラストに匹敵するように調整される［２３］；２つの胸部画像の横方向傾
斜が補正される［１］；２つの胸部画像の肺の近似位置は、初期画像照合技術を
使用することによって全体照合される（工程２０２）［２２］。この初期画像照
合技術は、その中の肋骨エッジを検出するために現画像および前画像に用いられ
る本発明のハフ変換技術およびスネークモデル技術に基づいて現全体照合技術と
取り換えることができる。

【００５２】したがって、本発明の弾性的照合技術に基づいてこの部分画像照合を使用して
、前の画像のテンプレートのＲＯＩおよび現画像の対応する検索エリアのＲＯＩ
は、各肺視野で自動的に選択される（工程９０）。したがって、相互相関値およ
び対応するシフトベクトルは、テンプレートのＲＯＩおよび対応する検索エリア
のＲＯＩの各対に対して決定される（工程９２）。テンプレートのＲＯＩに対す
るシフトベクトルは、グリーディアルゴリズムとともに弾性的照合技術を使用す
ることによって決定される（工程９４）。次に、前の画像の全ピクセルのシフト
ベクトルは、双１次内挿画像処理技術によって得られる［１６］（工程９６）。
その後、前胸部画像は歪められ（工程９８）、時間減法画像は、歪められた前画
像を現胸部画像から減法する（工程１４）ことによって得られる（工程２０４）
。１０対の現胸部画像および前胸部画像の予備調査では、弾性的照合技術を使用
する本発明の新しい方式で得られた時間減法画像の画質は、あてはめシフト値に
対する１０次多項式を使用する前述の方式で得られた時間減法画像の画質と比較
していくつかの場合に誤った位置合せアーティファクトを減少させることによっ
て著しく改善される。

【００５３】要約すると、本発明によれば、全体照合のための初期ワーピング技術および原
画像およびミラー画像の肋骨構造の部分照合のための弾性的照合技術は、対側性
の減法画像の画質を改善する際に非常に有効である。本発明の新しい対側性の減
法技術は、一般的には周辺肋骨の大部分を取り除くので、胸部Ｘ線写真の低コン
トラスト周辺損傷を強調する。したがって、本発明の技術は、胸部画像の周辺肺
の微妙な肺混濁の検出において放射線専門医を助ける可能性がある。

【００５４】この説明で詳述された機構および方法は、当業者によって理解されるように、
本明細書の教示によりプログラム化された従来の汎用マイクロプロセッサあるい
はコンピュータを使用して実行されてもよい。適切なソフトコーディングは、当
業者にも明らかであるように、本開示の教示に基づいて熟練されたプログラマに
よって容易に作成できる。しかしながら、当業者に容易に明らかであるように、
本発明は、特定用途向け集積回路あるいは従来の構成要素回路の適切な回路網を
相互接続することによって実施されてもよい。

【００５５】したがって、本発明も、記憶媒体上でホストとされてもよいコンピュータベー
ス製品および汎用マイクロプロセッサあるいはコンピュータをプログラムし、本
発明による方法を実行するために使用できる命令を含む。この記憶媒体は、フロ
ッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、ＣＤ‐ＲＯＭ、磁気光学ディスクを
含む任意の形式のディスク、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラ
ッシュメモリ、磁気カードあるいは光カード、あるいは電子命令を記憶するのに
適している任意の形式の媒体を含んでもよいが、これに限定されない。

【００５６】汎用マイクロプロセッサあるいはコンピュータのプログラミングは、画像捕捉
装置（図示せず）から得られた画像をディジタル化し、記憶するソフトウェアモ
ジュールを含んでもよい。それとは別に、本発明も、画像アーカイブ通信システ
ム（ＰＡＣＳ）のような他の手段によって得られた画像から得られるディジタル
データを処理するために実行できる。換言すると、しばしば処理されているディ
ジタル画像は、実体においてディジタル形式であり、本発明を実施する際にディ
ジタル形式に変換される必要がない。

【００５７】明らかに、本発明の多数の変更および変形は、上記の教示に照らして可能であ
る。したがって、添付された特許請求の範囲内で、本発明は、特にここに記載さ
れる以外の他の方法で実施されてもよい。

【００５８】（付録） [1]. Q. Li, S. Katsuragawa, T. Ishida, H. Yoshida, S. Tsukuda,H. MacMaho
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traction technique for detection of subtle lung nodules on chest radiogr
aphs," U.S. provisional patent application 60/107,095, pending. [2]. D. H. Ballard, "Generalizing the Hough transform to detect arbitrar
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for solving variational problems in vision," IEEE Trans. Pattern Recogn
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【図面の簡単な説明】

【図１】ＰＡ胸部画像のための対側性の減法技術の全方式を示すフローチャートである
。

【図２】汎用ハフ変換およびスネークモデル技術を使用することによって肋骨エッジの
検出のための基本方式を示すフローチャートである。

【図３】汎用ハフ変換技術で使用される肋骨エッジのいろいろな形状を示す４つのモデ
ル（番号１、２、３、および４）を示す図である。

【図４（ａ）】原胸部画像である。

【図４（ｂ）】原胸部画像のミラー画像である。

【図４（ｃ）】最初に歪められたミラー画像である。

【図４（ｄ）】ソベル演算子をミラー画像に用いることによって得られる２つの肺のエッジ強
調画像である。

【図４（ｅ）】エッジ勾配配向ヒストグラムの解析によって決定される最終エッジ強調画像を
示す画像である。

【図５（ａ）】図４（ｂ）のミラー画像の左肺のエッジ強調画像である。

【図５（ｂ）】図３の番号１のモデルの使用によって得られる汎用ハフ変換の結果である。

【図５（ｃ）】図３の番号２のモデルの使用によって得られる汎用ハフ変換の結果である。

【図５（ｄ）】図３の番号３のモデルの使用によって得られる汎用ハフ変換の結果である。

【図５（ｅ）】図３の番号４のモデルの使用によって得られる汎用ハフ変換の結果である。

【図５（ｆ）】汎用ハフ変換技術によって決定される一致位置で重ね合わされた「ベスト」モ
デルに関するエッジ強調画像を示す画像である。

【図６】汎用ハフ変換の使用による各肺の一致位置の６つの識別モデル（白の実線曲線
）およびスネークモデル技術の使用によって得られた最終肋骨エッジ（黒の点線
曲線）に関するミラー画像である。

【図７】外挿点を予測するエンドスナクセルおよび２つの隣接するスナクセルの使用に
よって一方の端部のスネークモデルの拡大を示す図で、新しいスナクセルは、選
択され、予測点およびその上部および下部の３つのピクセルを含む小さい領域に
最大のエッジ勾配値を有するピクセルからのスネークモデルに付加される。

【図８】原画像およびミラー画像の肋骨構造の全体照合のための最初のワーピング技術
の基本方式を示すフローチャートである。

【図９】原画像およびミラー画像の肋骨構造の全体照合のためのミラー画像の最初のワ
ーピングで使用されるそれのいくつかの点および垂直シフト値を有する原画像（
破線）およびミラー画像（実線）の２対の対応する肋骨エッジを示す図である。

【図１０】２次元の３次の多項式をミラー画像の肋骨エッジの垂直シフト値にあてはめる
ことによって垂直シフト値の内挿および外挿のためのエリアを示す図である。

【図１１】部分肋骨構造の正確な位置合せのための弾性的照合技術の基本方式を示すフロ
ーチャートである。

【図１２】それから更新された「新しい」シフトベクトルが弾性的照合技術のためのグリ
ーディアルゴリズムによって決定される９×９領域を有するテンプレートのＲＯ
Ｉ、検索エリアのＲＯＩ、および最初のシフトベクトルを示す図である。

【図１３（ａ）】弾性的照合技術で得られた繰り返し（１）の２つの肺のシフトベクトルの分布
の比較である。

【図１３（ｂ）】弾性的照合技術で得られた繰り返し（３）の２つの肺のシフトベクトルの分布
の比較である。

【図１３（ｃ）】弾性的照合技術で得られた繰り返し（７）の２つの肺のシフトベクトルの分布
の比較である。

【図１３（ｄ）】原画像から弾性的照合技術によって歪められたミラー画像を減法することによ
って得られた対側性の減法画像を示す図である。

【図１４（ａ）】矢印によって示された肺小節に関する原胸部画像である。

【図１４（ｂ）】ミラー画像である。

【図１４（ｃ）】肋骨構造の全体照合のための画像ワーピングがない場合およびこの画像ワーピ
ングがある場合のそれぞれの弾性的照合技術によって得られた対側性の減法画像
の比較を示す画像であり、骨格構造が除去されるために、鎖骨および肋骨と重ね
合わされた小節は減法画像で強調される。

【図１４（ｄ）】肋骨構造の全体照合のための画像ワーピングがない場合およびこの画像ワーピ
ングがある場合のそれぞれの弾性的照合技術によって得られた対側性の減法画像
の比較を示す画像であり、骨格構造が除去されるために、鎖骨および肋骨と重ね
合わされた小節は減法画像で強調される。

【図１５（ａ）】前述の技術および本発明の技術で得られた対側性の減法画
像の画質の異なる本質的な評点点数を有する胸部画像数の分布を示すグラフであ
る。

【図１５（ｂ）】対側性の減法画像の画質の本質的な評点点数に関する本発明の技術によって影
響を及ぼされた胸部画像数の分布を示すグラフである。

【図１６】弾性的照合技術に基づいたＰＡ胸部画像のための時間減法技術の全方式を示す
フローチャートである。

【符号の説明】

５２…２つの隣接スナアクセル５０…端部スナアクセル５４…予測点

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩテーマコート゛(参考）Ｈ０４Ｎ 5/325 Ａ６１Ｂ 6/00 ３５０Ｓ (81)指定国ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，ＭＺ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ，ＵＧ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＷ (72)発明者桂川茂彦アメリカ合衆国、イリノイ州 60637 シカゴ、ナンバー1009、サウス・ショアー・ドライブ 5500 (72)発明者土井邦雄アメリカ合衆国、イリノイ州 60521 ウィローブルック、ランス・コート 6415 Ｆターム(参考） 4C093 AA26 CA50 DA03 FD01 FD04 FD20 FF02 FF07 FF11 FF16 FF28 FF34 FF37 FF50 5B057 AA08 BA03 CA08 CA12 CA16 CB08 CB12 CB16 CD02 CE10 DA07 DB02 DB09 DC16 5L096 AA06 BA06 BA13 FA06 FA24

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】胸部画像のコンピュータ化処理の方法であって、胸部のディジタルの第１および第２の画像を得て；前記第１および第２の画像の少なくとも一方の接近した肋骨エッジを識別する
ためにハフ変換を使用して前記第１および第２の画像の少なくとも一方の複数の
点を複数の肋骨エッジモデルに相関付けることと、スネークモデルを使用して識別された接近した肋骨エッジから導出される実際
の肋骨エッジの輪郭を描くこととを含み、前記第１および第２の画像の前記少なくとも一方の肋骨エッジを検出し；前記実際の肋骨エッジを使用してシフト値を得て；前記第１および第２の画像の一方を歪め、少なくとも部分的に前記シフト値に
基づいて前記第１および第２の画像の他方に位置合せされる歪められた画像を生
成すること；とを含む胸部画像のコンピュータ化処理の方法。
【請求項２】前記歪められた画像を前記他方の画像から減法し、減法画像
を生成することをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】前記減法画像を表示することをさらに含む請求項２に記載の
方法。
【請求項４】前記シフト値を導出する工程が、全シフト値を得ることを含
み、かつ前記歪める工程が、少なくとも部分的に前記シフト値に基づいて前記第１およ
び第２の画像の他方に位置合せされる全体的に歪められた画像を生成することを
含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】前記歪める工程が、前記全体的に歪められた画像と歪められていない画像との差から部分シフト値
を得て、前記全体的に歪められた画像を部分的に歪め、前記部分シフト値を使用して前
記歪められていない画像に位置合せされる部分的に歪められた画像を生成するこ
ととを含む請求項４に記載の方法。
【請求項６】前記全シフト値を導出する工程が、前記第１および第２の画像間の肋骨エッジの相応関係を決定し、前記第１および第２の画像の一方の肋骨エッジの点に対する垂直シフト値を決
定し、前記垂直シフト値を２次元多項式にあてはめることとを含む請求項４に記載の
方法。
【請求項７】前記部分シフト値を導出する工程が、前記全体的に歪められた画像および前記歪められない画像の一方のテンプレー
トの対象となる領域（ＲＯＩ）および前記全体的に歪められた画像および前記歪
められない画像の他方の検索エリアのＲＯＩを選択し；前記テンプレートのＲＯＩおよび前記検索エリアのＲＯＩのピクセル間の相互
相関値を決定し；前記テンプレートのＲＯＩに対して前記検索のＲＯＩのピクセル間の部分シフ
トベクトルを決定すること、前記部分シフトベクトルおよび前記相互相関値、それぞれの平滑度に基づいて
内部エネルギーおよび外部エネルギーを決定すること、少なくとも部分的に前記内部エネルギーおよび外部エネルギーに基づいて前記
部分シフトベクトルを変更することとを含み、前記テンプレートのＲＯＩに対する部分シフトベクトルを決定し；少なくとも部分的に前記内部エネルギーおよび外部エネルギーに基づいて前記
部分シフトベクトルを変更すること；とを含む請求項５に記載の方法。
【請求項８】前記部分シフト値を導出する工程が、前記第１および第２の
画像の一方の２つの肺の画像ピクセルの前記変更された部分シフトベクトルの双
１次内挿を実行することをさらに含む請求項７に記載の方法。
【請求項９】前記点を相関付ける工程を実行するより前に、前記第１およ
び第２の画像の前記少なくとも一方のエッジ強調を実行することをさらに含む請
求項１に記載の方法。
【請求項１０】前記ディジタルの第１および第２の画像を得る工程が、前記ディジタルの第１の画像を得て、前記第２の画像として前記ディジタルの第１の画像のミラー画像を得ることを
含む請求項１に記載の方法。
【請求項１１】前記ミラー画像を得る前に前記ディジタルの第１の画像の
横方向傾斜の補正を実行することをさらに含む請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】前記ディジタルの第１および第２の画像を得る工程が、同
じ胸部の時間的に分離されたディジタルの第１および第２の画像を得ることを含
む請求項１に記載の方法。
【請求項１３】前記時間的に分離されたディジタルの第１および第２の画
像の横方向傾斜の補正を実行することをさらに含む請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】前記肋骨エッジを検出する工程が、前記時間的に分離され
たディジタルの第１および第２の画像の両方の実際の肋骨エッジを検出すること
を含む請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】前記肋骨エッジを検出する工程が、前記時間的に分離され
たディジタルの第１および第２の画像の両方の実際の肋骨エッジを検出すること
を含む請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】前記ディジタルの第１および第２の画像を得る工程が、前
記ディジタルの第１の画像を得て、前記第２の画像として前記ディジタルの第１の画像のミラー画像を得ることを
含む請求項７に記載の方法。
【請求項１７】前記ミラー画像を得る前に前記ディジタルの第１の画像の
横方向傾斜の補正を実行することをさらに含む請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】前記ディジタルの第１および第２の画像を得る工程が、同
じ胸部の時間的に分離された第１および第２の画像を得ることを含む請求項７に
記載の方法。
【請求項１９】前記時間的に分離されたディジタルの第１および第２の画
像の横方向の傾斜補正を実行することをさらに含む請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】前記肋骨エッジを検出する工程が、前記時間的に分離され
たディジタルの第１および第２の画像の両方の実際の肋骨エッジを検出すること
を含む請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】前記肋骨エッジを検出する工程が、前記時間的に分離され
たディジタルの第１および第２の画像の両方の実際の肋骨エッジを検出すること
を含む請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】胸部画像のコンピュータ化処理する方法であって、胸部のディジタルの第１および第２の画像を得て；前記第１および第２の画像の一方のテンプレートの対象となる領域（ＲＯＩ）
および前記第１および第２の画像の他方の検索エリアのＲＯＩを選択し；前記テンプレートのＲＯＩおよび前記検索エリアのＲＯＩのピクセル間の相互
相関値を決定し；前記テンプレートのＲＯＩに対して前記検索のＲＯＩのピクセル間の部分シフ
トベクトルを決定することと、前記部分シフトベクトルおよび前記相互相関値、それぞれの平滑度に基づいて
内部エネルギーおよび外部エネルギーを決定することと、少なくとも部分的に前記内部エネルギーおよび外部エネルギーに基づいて前記
部分シフトベクトルを変更することとを含み、前記テンプレートのＲＯＩに対するシフトベクトルを決定し；前記変更された部分シフトベクトルに基づいて前記シフトベクトルを生成し；前記第１および第２の画像の一方を少なくとも部分的に前記シフトベクトルに
基づいて前記第１および第２の画像の他方に位置合せされる歪められる画像をそ
れから生成すること；とを含む胸部画像のコンピュータ化処理する方法。
【請求項２３】前記歪められる画像を前記他方の画像から減法し、減法画
像を生成することをさらに含む請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】前記減法画像を表示することをさらに含む請求項２２に記
載の方法。
【請求項２５】前記シフトベクトルを生成する工程が、前記第１および第
２の画像の一方の２つの肺の画像ピクセルの前記変更された部分シフトベクトル
の双１次内挿を実行することをさらに含む請求項２２に記載の方法。
【請求項２６】前記第１および第２の画像を得る工程が、前記第１および
第２の画像の少なくとも一方の密度補正、横方向傾斜の補正および全体照合のた
めの前処理を実行することを含む請求項２２に記載の方法。
【請求項２７】前記ディジタルの第１および第２の画像を得る工程が、前
記ディジタルの第１の画像を得て、前記第２の画像として前記ディジタルの第１の画像のミラー画像を得ることを
含む請求項２２に記載の方法。
【請求項２８】前記ミラー画像を得る前に前記ディジタルの第１の画像の
横方向傾斜の補正を実行することをさらに含む請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】前記ディジタルの第１および第２の画像を得る工程が、同
じ胸部の時間的に分離されたディジタルの第１および第２の画像を得ることを含
む請求項２２に記載の方法。
【請求項３０】前記時間的に分離されたディジタルの第１および第２の画
像の横方向傾斜の補正を実行することをさらに含む請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】請求項１から３０のいずれかに記載の工程を実行するよう
に構成される画像処理システム。
【請求項３２】請求項１から３０のいずれかに記載の工程を実行するプロ
グラムを記憶する記憶媒体。