JP2004065800A - 領域識別方法および領域識別処理装置 - Google Patents
領域識別方法および領域識別処理装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2004065800A JP2004065800A JP2002232189A JP2002232189A JP2004065800A JP 2004065800 A JP2004065800 A JP 2004065800A JP 2002232189 A JP2002232189 A JP 2002232189A JP 2002232189 A JP2002232189 A JP 2002232189A JP 2004065800 A JP2004065800 A JP 2004065800A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- differential
- pixel
- processing
- interest
- 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.)
- Withdrawn
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 67
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 213
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 claims description 55
- 239000000284 extract Substances 0.000 abstract description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 36
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 9
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 6
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
【課題】画像中の延長されるべき領域、同じ特性を持っていると思われる領域を高速識別する。
【解決手段】原画像から関心のある部分を抽出した画像を複数方向に空間フィルタにより微分処理して複数の微分画像を作成する微分処理部2bと、各微分画像上で領域の延長されるべき領域に当たる部分が“1”になるように2値化処理して複数の2値化微分画像をそれぞれ作成する2値化処理部2cと、各2値化微分画像の論理和により論理和画像を作成する論理和処理部2dと、前記論理和画像を基に領域を抽出する領域抽出部2eとを具備した領域識別処理装置。
【効果】画像中の延長されるべき領域、同じ特性を持っていると思われる領域を高速識別できる。
【選択図】図1
【解決手段】原画像から関心のある部分を抽出した画像を複数方向に空間フィルタにより微分処理して複数の微分画像を作成する微分処理部2bと、各微分画像上で領域の延長されるべき領域に当たる部分が“1”になるように2値化処理して複数の2値化微分画像をそれぞれ作成する2値化処理部2cと、各2値化微分画像の論理和により論理和画像を作成する論理和処理部2dと、前記論理和画像を基に領域を抽出する領域抽出部2eとを具備した領域識別処理装置。
【効果】画像中の延長されるべき領域、同じ特性を持っていると思われる領域を高速識別できる。
【選択図】図1
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、領域識別方法および領域識別処理装置に関し、さらに詳しくは、原画像中の領域の延長されるべき領域を高速に識別することが出来る領域識別方法および領域識別処理装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
図19は、従来の領域識別方法を示す概念図である。
原画像から関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像に対して、操作者が始点画素#0を指定すると、始点画素#0より水平方向に1つ手前の画素#1の画素値と始点画素#0の画素値の差を調べ、所定の閾値より差が小さい場合は画素#1に同一領域のラベルを貼り、所定の閾値より差が大きい場合は画素#1に別領域のラベルを貼る。次に、画素#1より垂直方向に1つ手前の画素#2の画素値と始点画素#0の画素値の差を調べ、所定の閾値より差が小さい場合は画素#2に同一領域のラベルを貼り、所定の閾値より差が大きい場合は画素#2に別領域のラベルを貼る。このように相手画素と始点画素#0の画素値の差を調べて相手画素にラベルを貼る処理を、始点画素#0を中心とする渦巻状に進んで相手画素を変えながら全画素について実行する。次に、始点画素#0の周りの8画素について処理が終わると、同一領域のラベルを貼った画素を新たな始点画素として同様の処理を行う。そして、画像内の全画素についてラベルを貼り終わったら、処理を終了する。これにより、始点画素#0から延長されるべき領域すなわち始点画素#0と同じ特性を持っていると思われる領域を識別することが出来る。
【0003】
図20〜図24は、従来方法による処理結果の例示図である。
図20は、原画像gである。各画素の位置には画素値を記入してある。
図21は、原画像gから関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲(ここでは濃度値が「10〜200」の範囲)の部分を取り出した画像g’である。「*」の画素は、関心のある部分でないことを表している。
図22に示すように、操作者が始点画素#0を指定したとする。
図23に示すように、差の閾値を「±10」として、最初の8個の相手画素を調べることによって、斜線で示す同一領域のラベルと、空白で示す別領域のラベルが貼られる。
図24に示すように、最終的には、斜線で示す始点画素#0を含む領域と、空白で示す別領域とを識別できる。「*」の画素は、別領域とみなす。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の領域識別方法では、隣接画素と始点画素#0の画素値の差を調べて相手画素にラベルを貼る処理を全ての画素について繰り返すが、始点画素#0を中心とする渦巻状に進んで相手画素を変えていくため、処理の並列化が難しく、処理に時間がかかる問題点がある。また、論理的にも複雑な処理になっている問題点があった。
そこで、本発明の目的は、原画像中の領域を高速に識別することが出来る領域識別方法および領域識別処理装置を提供することにある。
【0005】
【課題を解決するための手段】
第1の観点では、本発明は、原画像から関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像を複数方向に微分処理して複数の微分画像を作成し、各微分画像上で領域の延長領域に当たる部分が“1”になるように2値化処理して複数の2値化微分画像をそれぞれ作成し、各2値化微分画像の論理和により論理和画像を作成し、該論理和画像を基に延長された領域を抽出することを特徴とする領域識別方法を提供する。
上記第1の観点による領域識別方法では、微分処理により延長領域を抽出することを複数方向について実行し、複数方向について抽出した延長領域を「1」として2値化し論理和することで、複数方向について抽出した延長領域を一体化する。これにより、容易に延長すべき領域を識別できる。そして、微分処理と2値化処理で演算の繰り返しがあるが、ラスタースキャンの順に画素を変えて繰り返すことが出来るため、複数方向の微分処理と2値化処理の並列化が容易になり、処理時間を短縮でき、高速化できる。
【0006】
第2の観点では、本発明は、原画像から関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像を複数方向に微分処理して複数の微分画像を作成し、各微分画像上で領域の延長領域に当たる部分が“0”になるように2値化処理して複数の2値化微分画像をそれぞれ作成し、各2値化微分画像の論理積により論理積画像を作成し、該論理積画像を基に延長された領域を抽出することを特徴とする領域識別方法を提供する。
上記第2の観点による領域識別方法では、微分処理により領域の延長領域を抽出することを複数方向について実行し、複数方向について抽出した延長領域を「0」として2値化し論理積することで、複数方向について抽出した延長領域を一体化する。これにより、容易に延長すべき領域を識別できる。そして、微分処理と2値化処理で演算の繰り返しがあるが、ラスタースキャンの順に画素を変えて繰り返すことが出来るため、複数方向の微分処理と2値化処理の並列化が容易になり、処理時間を短縮でき、高速化できる。
【0007】
。
第3の観点では、本発明は、上記構成の領域識別方法において、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする3×3の8近傍画素について前記微分処理を行うことを特徴とする領域識別方法を提供する。
上記第3の観点による領域識別方法では、8方向についての微分処理となり、領域の境界を好適に抽出できる。
【0008】
第4の観点では、本発明は、上記構成の領域識別方法において、空間フィルタ処理の着目画素を中心として上下左右に隣接する4近傍画素について前記微分処理を行うことを特徴とする領域識別方法を提供する。
上記第4の観点による領域識別方法では、4方向についての微分処理となり、8方向についての微分処理よりも処理を簡単化できる。
【0009】
第5の観点では、本発明は、上記構成の領域識別方法において、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする5×5の画素について前記微分処理を行うことを特徴とする領域識別方法を提供する。
上記第5の観点による領域識別方法では、微分処理に関わる画素数が増えるため、領域の境界の抽出性能を向上できる。
【0010】
第6の観点では、本発明は、上記構成の領域識別方法において、微分方向が隣接する2つの微分画像を平均して中間方向の微分画像を作成することを特徴とする領域識別方法を提供する。
上記第6の観点による領域識別方法では、微分方向が増えるため、領域の境界の抽出性能を向上できる。
【0011】
第7の観点では、本発明は、上記構成の領域識別方法において、最初に作成した2値化微分画像を最初の論理和画像または論理積画像とし、その後で2値化微分画像を作成する毎に最新の論理和画像または論理積画像に逐次論理和または論理積することを特徴とする領域識別方法を提供する。
上記第7の観点による領域識別方法では、逐次論理和または論理積するため、使用する記憶容量が少なくて済む。
【0012】
第8の観点では、本発明は、原画像から関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像を複数方向に微分処理して複数の微分画像を作成する微分処理手段と、各微分画像上で領域の延長領域に当たる部分が“1”になるように2値化処理して複数の2値化微分画像をそれぞれ作成する2値化処理手段と、各2値化微分画像の論理和により論理和画像を作成する論理和処理手段と、前記論理和画像を基に延長された領域を抽出する領域抽出手段とを具備したことを特徴とする領域識別処理装置を提供する。
上記第8の観点による領域識別処理装置では、前記第1の観点による領域識別方法を好適に実施できる。
【0013】
第9の観点では、本発明は、原画像から関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像を複数方向に微分処理して複数の微分画像を作成する微分処理手段と、各微分画像上で領域の延長領域に当たる部分が“0”になるように2値化処理して複数の2値化微分画像をそれぞれ作成する2値化処理手段と、各2値化微分画像の論理積により論理積画像を作成する論理積処理手段と、前記論理積画像を基に延長された領域を抽出する領域抽出手段とを具備したことを特徴とする領域識別処理装置を提供する。
上記第9の観点による領域識別処理装置では、前記第2の観点による領域識別方法を好適に実施できる。
【0014】
第10の観点では、本発明は、上記構成の領域識別処理装置において、前記微分処理手段は、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする3×3の8近傍画素について微分処理を行うことを特徴とする領域識別処理装置を提供する。
上記第10の観点による領域識別処理装置では、前記第3の観点による領域識別方法を好適に実施できる。
【0015】
第11の観点では、本発明は、上記構成の領域識別処理装置において、前記微分処理手段は、空間フィルタ処理の着目画素を中心として上下左右に隣接する4近傍画素について微分処理を行うことを特徴とする領域識別処理装置を提供する。
上記第11の観点による領域識別処理装置では、前記第4の観点による領域識別方法を好適に実施できる。
【0016】
第12の観点では、本発明は、上記構成の領域識別処理装置において、前記微分処理手段は、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする5×5の画素について微分処理を行うことを特徴とする領域識別処理装置を提供する。
上記第12の観点による領域識別処理装置では、前記第5の観点による領域識別方法を好適に実施できる。
【0017】
第13の観点では、本発明は、上記構成の領域識別処理装置において、前記微分処理手段は、微分方向が隣接する2つの微分画像を平均して中間方向の微分画像を作成することを特徴とする領域識別処理装置を提供する。
上記第13の観点による領域識別処理装置では、前記第6の観点による領域識別方法を好適に実施できる。
【0018】
第14の観点では、本発明は、上記構成の領域識別処理装置において、前記論理和処理手段は、最初に作成された2値化微分画像を最初の論理和画像または論理積画像とし、その後で作成された2値化微分画像を最新の論理和画像または論理積画像に逐次論理和または論理積することを特徴とする領域識別処理装置を提供する。
上記第14の観点による領域識別処理装置では、前記第7の観点による領域識別方法を好適に実施できる。
【0019】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
【0020】
−第1の実施形態−
第1の実施形態は、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする3×3の8近傍画素について微分処理を行い、且つ、複数方向の2値化微分画像を全て求めてから論理和を行う実施形態である。
【0021】
図1は、本発明にかかる医用画像診断装置の構成図である。
この医用画像診断装置100は、撮像装置1と、領域識別処理装置2とを具備している。
【0022】
撮像装置1は、X線CT装置やMRI装置や超音波診断装置などであり、患者Kを撮像して得た原画像gを領域識別処理装置2に渡す。
【0023】
領域識別処理装置2は、関心領域抽出部2aと、微分処理部2bと、2値化処理部2cと、論理和処理部2dと,領域抽出部2eとを具備している。
【0024】
図2は、領域識別処理装置2における領域識別処理を示すフローチャートである。
ステップS0では、原画像gから関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像g’を作成する。つまり、関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分以外の部分の画素値は通常あり得ない値とする。
ステップS1では、微分処理部2bは、微分方向カウンタk=1に初期化する。
【0025】
ステップS2では、微分処理部2bは、関心領域を取り出した画像g’を第k方向に微分処理して、第k方向の微分画像gkを作成する。この第k方向の微分処理については、図3を参照して後述する。
ステップS3では、2値化処理部2cは、第k方向の微分画像gkで領域の延長領域に当たる部分が“1”になるように2値化処理して、第k方向の2値化微分画像bkを作成する。
ステップS4,S5では、k=1,2,…,KまでステップS2,S3を繰り返す。なお、Kは、微分方向の数を意味する。そして、ステップS6へ進む。
【0026】
ステップS6では、論理和処理部2dは、第1方向の2値化微分画像b1〜第K方向の2値化微分画像bKの論理和により論理和画像Bを作成する。
ステップS7では、領域抽出部2eは、論理和画像Bにおいて“1”で区画された各領域を抽出する。そして、処理を終了する。
【0027】
図3は、微分処理部2bによる第k方向の微分処理を示すフローチャートである。
ステップD1では、垂直スキャンカウンタj=1に初期化する。
【0028】
ステップD2では、水平スキャンカウンタi=1に初期化する。
【0029】
ステップD3では、次式により第k方向の微分画像gkの画素値gk(i,j)を算出する。
gk(i,j)=g(i+x,j+y)−g(i,j) …(1)
ここで、g(_,_)は、関心領域を取り出した画像g’の画素値である。
また、x,yは、予めテーブルが用意されている。図3には、K=8の場合のテーブルが例示してある。
また、g(i+x,j+y)が通常ありえない値なら「0」として計算する。
また、g(i,j)が通常ありえない値なら計算しない。
【0030】
ステップD4,D5では、i=1,2,…,IまでステップD3を繰り返す。なお、Iは、水平方向の画素数を意味する。そして、ステップD6へ進む。
【0031】
ステップD6,D7では、j=1,2,…,JまでステップS2,S3を繰り返す。なお、Jは、垂直方向の画素数を意味する。そして、処理を終了する。
【0032】
図4の(a)は、K=8の場合における第1方向の微分処理の説明図である。
第1方向の微分処理は、(a)の3×3の空間フィルタを重畳することで微分処理が行える。つまり、画像g’の着目画素(空間フィルタの中心画素)に“−1”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素左で且つ垂直方向に1画素上の画素に“1”の係数を掛けて、加算した和を着目画素の画素値とすることに相当する。
【0033】
図4の(b)は、K=8の場合における第2方向の微分処理の説明図である。
第2方向の微分処理は、(b)の3×3の空間フィルタを重畳することで微分処理が行える。
【0034】
図4の(c)は、K=8の場合における第3方向の微分処理の説明図である。
第3方向の微分処理は、(c)の3×3の空間フィルタを重畳することで微分処理が行える。
【0035】
図4の(d)は、K=8の場合における第4方向の微分処理の説明図である。
第4方向の微分処理は、(d)の3×3の空間フィルタを重畳することで微分処理が行える。
【0036】
図4の(e)は、K=8の場合における第5方向の微分処理の説明図である。
第5方向の微分処理は、(e)の3×3の空間フィルタを重畳することで微分処理が行える。
【0037】
図4の(f)は、K=8の場合における第6方向の微分処理の説明図である。
第6方向の微分処理は、(f)の3×3の空間フィルタを重畳することで微分処理が行える。
【0038】
図4の(g)は、K=8の場合における第7方向の微分処理の説明図である。
第7方向の微分処理は、(g)の3×3の空間フィルタを重畳することで微分処理が行える。
【0039】
図4の(h)は、K=8の場合における第8方向の微分処理の説明図である。
第8方向の微分処理は、(h)の3×3の空間フィルタを重畳することで微分処理が行える。
【0040】
図3に示すように、微分処理は、ラスタースキャンの順に画素のアドレスを変えて繰り返すことが出来るため、処理の並列化が容易になり、処理時間を短縮でき、高速化できる。
【0041】
図5は、k=1,i=3,j=5の場合の(1)式の説明図である。
K=8のテーブルよりx=−1,y=−1であるから、
g1(3,5)=g(2,4)−g(3,5)
となる。
図5から判るように、第1方向の微分処理は、画像g’を水平方向に+1画素(右に1画素)ずらし且つ垂直方向に+1画素(下に1画素)ずらした画像から画像g’を減算することに相当する。
同様に、第2方向の微分処理は、画像g’を垂直方向に+1画素ずらした画像から画像g’を減算することに相当する。
同様に、第3方向の微分処理は、画像g’を水平方向に−1画素(左に1画素)ずらし且つ垂直方向に+1画素ずらした画像から画像g’を減算することに相当する。
同様に、第4方向の微分処理は、画像g’を水平方向に+1画素ずらした画像から画像g’を減算することに相当する。
同様に、第5方向の微分処理は、画像g’を水平方向に−1画素ずらした画像から画像g’を減算することに相当する。
同様に、第6方向の微分処理は、画像g’を水平方向に+1画素ずらし且つ垂直方向に−1画素(上に1画素)ずらした画像から画像g’を減算することに相当する。
同様に、第7方向の微分処理は、画像g’を垂直方向に−1画素ずらした画像から画像g’を減算することに相当する。
同様に、第8方向の微分処理は、画像g’を水平方向に−1画素ずらし且つ垂直方向に−1画素ずらした画像から画像g’を減算することに相当する。
従って、微分処理を上記のように画素間演算によって実行してもよい。
【0042】
次に、図6〜図13により、具体例で領域識別処理を説明する。
図6は、原画像gの例である。各画素の位置には画素値を記入してある。
図7は、原画像gから関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲(ここでは「10〜200」)の部分を取り出した画像g’の例示図である。
図8は、第1方向の微分画像g1の例である。ここでは、画素値が「−10〜+10」の画素を「1」とし、それ以外の画素を「0」にしている。
図9は、第1方向の2値化微分画像b1の例である。
図10は、第2方向の微分画像g2の例である。
図11は、第2方向の2値化微分画像b2の例である。
図12は、第1方向の2値化微分画像b1〜第8方向の2値化微分画像b8の論理和による論理和画像Bの例である。
図13は、論理和画像Bから抽出した領域の概念図である。
【0043】
以上の領域識別処理装置2によれば、次の効果が得られる。
(1)微分処理と2値化処理で演算の繰り返しがあるが、ラスタースキャンの順に画素のアドレスを変えて繰り返すことが出来るため、処理の並列化が容易になり、処理時間を短縮でき、高速化できる。
(2)微分処理を画素間演算によって実行しても処理時間を短縮でき、高速化できる。
(3)操作者が始点画素を指定する必要がない。
(4)操作者が指定した始点画素を含む領域と特性が徐々に変化している領域を他の領域から識別できる。
【0044】
−第2の実施形態−
第2の実施形態は、着目画素を中心として上下左右に隣接する4画素について微分処理を行う実施形態である。
第2の実施形態は、図3に示すK=8のテーブルの代わりに、図14に示すK=4のテーブルを用いる以外は、第1の実施形態と同じである。
第2の実施形態における第1方向は図4の(d)に相当し、第2方向は図4の(b)に相当し、第3方向は図4の(e)に相当し、第2方向は図4の(g)に相当する。
第2の実施形態によれば、4方向の微分処理になるため、処理が簡単になる。
【0045】
−第3の実施形態−
第3の実施形態は、最初に作成した2値化微分画像を最初の論理和画像とし、その後で2値化微分画像を作成する毎に最新の論理和画像に逐次論理和する実施形態である。
第3の実施形態は、図2に示すフローチャートの代わりに、図15に示すフローチャートの処理を行う以外は、第1の実施形態または第2の実施形態と同じである。
【0046】
図15のステップP0では、原画像gから関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像g’を作成する。つまり、関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分以外の部分の画素値は通常あり得ない値とする。
ステップP1では、微分処理部2bは、画像g’を第1方向に微分処理して、第1方向の微分画像g1を作成する。
ステップP2では、2値化処理部2cは、第1方向の微分画像g1で領域の延長領域に当たる部分が“1”になるように2値化処理して、第1方向の2値化微分画像b1を作成する。
ステップP3では、第1方向の2値化微分画像b1を最新の論理和画像Bとする。
【0047】
ステップP4では、微分方向カウンタk=2に初期化する。
【0048】
ステップP5では、微分処理部2bは、画像g’を第k方向に微分処理して、第k方向の微分画像gkを作成する。
ステップP6では、2値化処理部2cは、第k方向の微分画像gkで領域の延長領域に当たる部分が“1”になるように2値化処理して、第k方向の2値化微分画像bkを作成する。
ステップP7では、論理和処理部2dは、第k方向の微分画像gkを最新の論理和画像Bに論理和し、それを最新の論理和画像Bとする。
ステップP8,P9では、k=2,…,KまでステップP5〜P7を繰り返す。なお、Kは、微分方向の数を意味する。そして、ステップP10へ進む。
【0049】
ステップP10では、領域抽出部2eは、論理和画像Bにおいて“1”で区画された各領域を抽出する。そして、処理を終了する。
【0050】
第3の実施形態によれば、逐次論理和するため、第k方向の微分画像gk(途中画像)を記憶していく必要がなく、使用する記憶容量が少なくて済む。
【0051】
−第4の実施形態−
第4の実施形態は、微分方向が隣接する2つの微分画像を平均して中間方向の微分画像を作成する実施形態である。
第4の実施形態は、図2に示すフローチャートの代わりに、図16に示すフローチャートの処理を行う以外は、第1の実施形態と同じである。
【0052】
図16のステップS0では、原画像gから関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像g’を作成する。つまり、関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分以外の部分の画素値は通常あり得ない値とする。
ステップS1では、微分方向カウンタk=1に初期化する。
【0053】
ステップS2では、微分処理部2bは、画像g’を第k方向に微分処理して、第k方向の微分画像gkを作成する。
ステップS3では、2値化処理部2cは、第k方向の微分画像gkで微分処理で抽出された領域の境界以外の領域内部に当たる部分が“1”になるように2値化処理して、第k方向の2値化微分画像bkを作成する。
ステップS4,S5では、k=1,2,…,KまでステップS2,S3を繰り返す。なお、Kは、微分方向の数を意味する。そして、ステップS6’へ進む。
【0054】
ステップS6’では、図17に示すように、隣接する第1方向の微分画像g1と第2方向の微分画像g2を平均して第9方向の微分画像g9を作成する。また、第2方向の微分画像g2と第3方向の微分画像g3を平均して第10方向の微分画像g10を作成する。また、第1方向の微分画像g1と第4方向の微分画像g4を平均して第11方向の微分画像g11を作成する。また、第3方向の微分画像g3と第5方向の微分画像g5を平均して第12方向の微分画像g12を作成する。また、第4方向の微分画像g4と第6方向の微分画像g6を平均して第13方向の微分画像g13を作成する。また、第5方向の微分画像g5と第8方向の微分画像g8を平均して第14方向の微分画像g14を作成する。また、第6方向の微分画像g6と第7方向の微分画像g7を平均して第15方向の微分画像g15を作成する。また、第7方向の微分画像g7と第8方向の微分画像g8を平均して第16方向の微分画像g16を作成する。
【0055】
ステップS6”では、2値化処理部2cは、第9方向の微分画像g9〜第16方向の微分画像g16で微分処理で抽出された領域の境界以外の領域内部に当たる部分が“1”になるように2値化処理して、第9方向の2値化微分画像b9〜第16方向の2値化微分画像b16を作成する。
【0056】
ステップS6では、論理和処理部2dは、第1方向の2値化微分画像b1〜第16方向の2値化微分画像b16の論理和により論理和画像Bを作成する。
ステップS7では、領域抽出部2eは、論理和画像Bにおいて“1”で区画された各領域を抽出する。そして、処理を終了する。
【0057】
第4の実施形態によれば、微分方向が増えるため、領域の延長領域の抽出精度を向上できる。
【0058】
−第5の実施形態−
第5の実施形態は、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする5×5の画素について微分処理を行う実施形態である。
第5の実施形態は、図4に示す演算係数の代わりに、図18に示す演算係数を使う以外は、第1の実施形態,第3の実施形態および第4の実施形態と同じである。
【0059】
図18の(a)は、K=8の場合における第1方向の微分処理の説明図である。
第1方向の微分処理は、画像g’の着目画素(5×5の空間フィルタの中心画素)に“−1”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素左で且つ垂直方向に2画素上の画素に“1/4”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素左で且つ垂直方向に1画素上の画素に“1/4”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素左で且つ垂直方向に2画素上の画素に“1/4”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素左で且つ垂直方向に1画素上の画素に“1/4”の係数を掛けて、加算した和を空間フィルタ処理の着目画素の画素値とすることに相当する。
【0060】
図18の(b)は、第2方向の微分処理の説明図である。
第2方向の微分処理は、画像g’の着目画素に“−1”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素左で且つ垂直方向に2画素上の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素左で且つ垂直方向に1画素上の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より垂直方向に2画素上の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より垂直方向に1画素上の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素右で且つ垂直方向に2画素上の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素右で且つ垂直方向に1画素上の画素に“1/6”の係数を掛けて、加算した和を空間フィルタ処理の着目画素の画素値とすることに相当する。
【0061】
図18の(c)は、第3方向の微分処理の説明図である。
第3方向の微分処理は、画像g’の着目画素に“−1”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素右で且つ垂直方向に2画素上の画素に“1/4”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素右で且つ垂直方向に1画素上の画素に“1/4”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素右で且つ垂直方向に2画素上の画素に“1/4”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素右で且つ垂直方向に1画素上の画素に“1/4”の係数を掛けて、加算した和を空間フィルタ処理の着目画素の画素値とすることに相当する。
【0062】
図18の(d)は、第4方向の微分処理の説明図である。
第4方向の微分処理は、画像g’の着目画素に“−1”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素左で且つ垂直方向に1画素上の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素左の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素左で且つ垂直方向に1画素下の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素左で且つ垂直方向に1画素上の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素左の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素左で且つ垂直方向に1画素下の画素に“1/6”の係数を掛けて、加算した和を空間フィルタ処理の着目画素の画素値とすることに相当する。
【0063】
図18の(e)は、第5方向の微分処理の説明図である。
第5方向の微分処理は、画像g’の着目画素に“−1”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素右で且つ垂直方向に1画素上の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素右の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素右で且つ垂直方向に1画素下の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素右で且つ垂直方向に1画素上の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素右の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素右で且つ垂直方向に1画素下の画素に“1/6”の係数を掛けて、加算した和を空間フィルタ処理の着目画素の画素値とすることに相当する。
【0064】
図18の(f)は、第6方向の微分処理の説明図である。
第6方向の微分処理は、画像g’の着目画素に“−1”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素左で且つ垂直方向に2画素下の画素に“1/4”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素左で且つ垂直方向に1画素下の画素に“1/4”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素左で且つ垂直方向に2画素下の画素に“1/4”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素左で且つ垂直方向に1画素下の画素に“1/4”の係数を掛けて、加算した和を空間フィルタ処理の着目画素の画素値とすることに相当する。
【0065】
図18の(g)は、第7方向の微分処理の説明図である。
第7方向の微分処理は、画像g’の着目画素に“−1”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素左で且つ垂直方向に2画素下の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素左で且つ垂直方向に1画素下の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より垂直方向に2画素下の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より垂直方向に1画素下の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素右で且つ垂直方向に2画素下の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素右で且つ垂直方向に1画素下の画素に“1/6”の係数を掛けて、加算した和を空間フィルタ処理の着目画素の画素値とすることに相当する。
【0066】
図18の(h)は、第8方向の微分処理の説明図である。
第8方向の微分処理は、画像g’の着目画素に“−1”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素右で且つ垂直方向に2画素下の画素に“1/4”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素右で且つ垂直方向に1画素下の画素に“1/4”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素右で且つ垂直方向に2画素下の画素に“1/4”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素右で且つ垂直方向に1画素下の画素に“1/4”の係数を掛けて、加算した和を空間フィルタ処理の着目画素の画素値とすることに相当する。
【0067】
第5の実施形態によれば、微分処理に関わる画素数が増えるため、領域の境界の抽出性能を向上できる。
【0068】
−第6の実施形態−
第6の実施形態は、各微分画像上で微分処理で抽出された境界以外の領域内部に当たる部分が“0”になるように2値化処理して複数の2値化微分画像をそれぞれ作成し、各2値化微分画像の論理積により論理積画像を作成し、該論理積画像を基に領域を抽出する実施形態である。
第6の実施形態は、図1の論理和処理部2dの代わりに、論理積処理部を備えること、図2のステップS3、図15のステップP2,P6及び図16のステップS3,S6”で、各微分画像上で領域の境界に当たる部分が“1”になるように2値化処理する代わりに、各微分画像上で領域の境界に当たる部分が“0”になるように2値化処理すること、および、図2のステップS6,S7、図13のステップP3,P7,P10及び図14のステップS6,S7で、「論理和」を「論理積」に読み替えること以外は、第1の実施形態〜第4の実施形態と同じである。
【0069】
【発明の効果】
本発明の領域識別方法および領域識別処理装置によれば、原画像中の関心領域を延長された領域を含めて高速に識別することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明にかかる医用画像診断装置の構成図である。
【図2】第1の実施形態にかかる領域識別処理を示すフローチャートである。
【図3】第1の実施形態にかかる第k方向の微分処理を示すフローチャートである。
【図4】第1の実施形態にかかる第1方向〜第8方向の微分処理の空間フィルタ(3×3)の説明図である。
【図5】第1の実施形態にかかる第1方向の微分処理の説明図である。
【図6】原画像の例示図である。
【図7】原画像から関心ある部分を取り出した画像の例示図である。
【図8】第1方向の微分画像の例示図である。
【図9】第1方向の2値化微分画像の例示図である。
【図10】第2方向の微分画像の例示図である。
【図11】第2方向の2値化微分画像の例示図である。
【図12】論理和画像の例示図である。
【図13】領域識別結果の説明図である。
【図14】第2の実施形態にかかるテーブルの説明図である。
【図15】第3の実施形態にかかる領域識別処理を示すフローチャートである。
【図16】第4の実施形態にかかる領域識別処理を示すフローチャートである。
【図17】第4の実施形態にかかる第1方向〜第16方向の説明図である。
【図18】第5の実施形態にかかる第1方向〜第8方向の微分処理の説明図である。
【図19】従来の領域識別処理を示す説明図である。
【図20】原画像の例示図である。
【図21】始点画素の指定を示す説明図である。
【図22】最初の8個の画素を調べた結果を示す説明図である。
【図23】次の16個の画素を調べた結果を示す説明図である。
【図24】従来の領域識別処理の結果を示す説明図である。
【符号の説明】
100 医用画像診断装置
1 撮像装置
2 領域識別処理装置
2a 関心領域抽出部
2b 微分処理部
2c 2値化処理部
2d 論理和処理部
2e 領域抽出部
【発明の属する技術分野】
本発明は、領域識別方法および領域識別処理装置に関し、さらに詳しくは、原画像中の領域の延長されるべき領域を高速に識別することが出来る領域識別方法および領域識別処理装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
図19は、従来の領域識別方法を示す概念図である。
原画像から関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像に対して、操作者が始点画素#0を指定すると、始点画素#0より水平方向に1つ手前の画素#1の画素値と始点画素#0の画素値の差を調べ、所定の閾値より差が小さい場合は画素#1に同一領域のラベルを貼り、所定の閾値より差が大きい場合は画素#1に別領域のラベルを貼る。次に、画素#1より垂直方向に1つ手前の画素#2の画素値と始点画素#0の画素値の差を調べ、所定の閾値より差が小さい場合は画素#2に同一領域のラベルを貼り、所定の閾値より差が大きい場合は画素#2に別領域のラベルを貼る。このように相手画素と始点画素#0の画素値の差を調べて相手画素にラベルを貼る処理を、始点画素#0を中心とする渦巻状に進んで相手画素を変えながら全画素について実行する。次に、始点画素#0の周りの8画素について処理が終わると、同一領域のラベルを貼った画素を新たな始点画素として同様の処理を行う。そして、画像内の全画素についてラベルを貼り終わったら、処理を終了する。これにより、始点画素#0から延長されるべき領域すなわち始点画素#0と同じ特性を持っていると思われる領域を識別することが出来る。
【0003】
図20〜図24は、従来方法による処理結果の例示図である。
図20は、原画像gである。各画素の位置には画素値を記入してある。
図21は、原画像gから関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲(ここでは濃度値が「10〜200」の範囲)の部分を取り出した画像g’である。「*」の画素は、関心のある部分でないことを表している。
図22に示すように、操作者が始点画素#0を指定したとする。
図23に示すように、差の閾値を「±10」として、最初の8個の相手画素を調べることによって、斜線で示す同一領域のラベルと、空白で示す別領域のラベルが貼られる。
図24に示すように、最終的には、斜線で示す始点画素#0を含む領域と、空白で示す別領域とを識別できる。「*」の画素は、別領域とみなす。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の領域識別方法では、隣接画素と始点画素#0の画素値の差を調べて相手画素にラベルを貼る処理を全ての画素について繰り返すが、始点画素#0を中心とする渦巻状に進んで相手画素を変えていくため、処理の並列化が難しく、処理に時間がかかる問題点がある。また、論理的にも複雑な処理になっている問題点があった。
そこで、本発明の目的は、原画像中の領域を高速に識別することが出来る領域識別方法および領域識別処理装置を提供することにある。
【0005】
【課題を解決するための手段】
第1の観点では、本発明は、原画像から関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像を複数方向に微分処理して複数の微分画像を作成し、各微分画像上で領域の延長領域に当たる部分が“1”になるように2値化処理して複数の2値化微分画像をそれぞれ作成し、各2値化微分画像の論理和により論理和画像を作成し、該論理和画像を基に延長された領域を抽出することを特徴とする領域識別方法を提供する。
上記第1の観点による領域識別方法では、微分処理により延長領域を抽出することを複数方向について実行し、複数方向について抽出した延長領域を「1」として2値化し論理和することで、複数方向について抽出した延長領域を一体化する。これにより、容易に延長すべき領域を識別できる。そして、微分処理と2値化処理で演算の繰り返しがあるが、ラスタースキャンの順に画素を変えて繰り返すことが出来るため、複数方向の微分処理と2値化処理の並列化が容易になり、処理時間を短縮でき、高速化できる。
【0006】
第2の観点では、本発明は、原画像から関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像を複数方向に微分処理して複数の微分画像を作成し、各微分画像上で領域の延長領域に当たる部分が“0”になるように2値化処理して複数の2値化微分画像をそれぞれ作成し、各2値化微分画像の論理積により論理積画像を作成し、該論理積画像を基に延長された領域を抽出することを特徴とする領域識別方法を提供する。
上記第2の観点による領域識別方法では、微分処理により領域の延長領域を抽出することを複数方向について実行し、複数方向について抽出した延長領域を「0」として2値化し論理積することで、複数方向について抽出した延長領域を一体化する。これにより、容易に延長すべき領域を識別できる。そして、微分処理と2値化処理で演算の繰り返しがあるが、ラスタースキャンの順に画素を変えて繰り返すことが出来るため、複数方向の微分処理と2値化処理の並列化が容易になり、処理時間を短縮でき、高速化できる。
【0007】
。
第3の観点では、本発明は、上記構成の領域識別方法において、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする3×3の8近傍画素について前記微分処理を行うことを特徴とする領域識別方法を提供する。
上記第3の観点による領域識別方法では、8方向についての微分処理となり、領域の境界を好適に抽出できる。
【0008】
第4の観点では、本発明は、上記構成の領域識別方法において、空間フィルタ処理の着目画素を中心として上下左右に隣接する4近傍画素について前記微分処理を行うことを特徴とする領域識別方法を提供する。
上記第4の観点による領域識別方法では、4方向についての微分処理となり、8方向についての微分処理よりも処理を簡単化できる。
【0009】
第5の観点では、本発明は、上記構成の領域識別方法において、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする5×5の画素について前記微分処理を行うことを特徴とする領域識別方法を提供する。
上記第5の観点による領域識別方法では、微分処理に関わる画素数が増えるため、領域の境界の抽出性能を向上できる。
【0010】
第6の観点では、本発明は、上記構成の領域識別方法において、微分方向が隣接する2つの微分画像を平均して中間方向の微分画像を作成することを特徴とする領域識別方法を提供する。
上記第6の観点による領域識別方法では、微分方向が増えるため、領域の境界の抽出性能を向上できる。
【0011】
第7の観点では、本発明は、上記構成の領域識別方法において、最初に作成した2値化微分画像を最初の論理和画像または論理積画像とし、その後で2値化微分画像を作成する毎に最新の論理和画像または論理積画像に逐次論理和または論理積することを特徴とする領域識別方法を提供する。
上記第7の観点による領域識別方法では、逐次論理和または論理積するため、使用する記憶容量が少なくて済む。
【0012】
第8の観点では、本発明は、原画像から関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像を複数方向に微分処理して複数の微分画像を作成する微分処理手段と、各微分画像上で領域の延長領域に当たる部分が“1”になるように2値化処理して複数の2値化微分画像をそれぞれ作成する2値化処理手段と、各2値化微分画像の論理和により論理和画像を作成する論理和処理手段と、前記論理和画像を基に延長された領域を抽出する領域抽出手段とを具備したことを特徴とする領域識別処理装置を提供する。
上記第8の観点による領域識別処理装置では、前記第1の観点による領域識別方法を好適に実施できる。
【0013】
第9の観点では、本発明は、原画像から関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像を複数方向に微分処理して複数の微分画像を作成する微分処理手段と、各微分画像上で領域の延長領域に当たる部分が“0”になるように2値化処理して複数の2値化微分画像をそれぞれ作成する2値化処理手段と、各2値化微分画像の論理積により論理積画像を作成する論理積処理手段と、前記論理積画像を基に延長された領域を抽出する領域抽出手段とを具備したことを特徴とする領域識別処理装置を提供する。
上記第9の観点による領域識別処理装置では、前記第2の観点による領域識別方法を好適に実施できる。
【0014】
第10の観点では、本発明は、上記構成の領域識別処理装置において、前記微分処理手段は、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする3×3の8近傍画素について微分処理を行うことを特徴とする領域識別処理装置を提供する。
上記第10の観点による領域識別処理装置では、前記第3の観点による領域識別方法を好適に実施できる。
【0015】
第11の観点では、本発明は、上記構成の領域識別処理装置において、前記微分処理手段は、空間フィルタ処理の着目画素を中心として上下左右に隣接する4近傍画素について微分処理を行うことを特徴とする領域識別処理装置を提供する。
上記第11の観点による領域識別処理装置では、前記第4の観点による領域識別方法を好適に実施できる。
【0016】
第12の観点では、本発明は、上記構成の領域識別処理装置において、前記微分処理手段は、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする5×5の画素について微分処理を行うことを特徴とする領域識別処理装置を提供する。
上記第12の観点による領域識別処理装置では、前記第5の観点による領域識別方法を好適に実施できる。
【0017】
第13の観点では、本発明は、上記構成の領域識別処理装置において、前記微分処理手段は、微分方向が隣接する2つの微分画像を平均して中間方向の微分画像を作成することを特徴とする領域識別処理装置を提供する。
上記第13の観点による領域識別処理装置では、前記第6の観点による領域識別方法を好適に実施できる。
【0018】
第14の観点では、本発明は、上記構成の領域識別処理装置において、前記論理和処理手段は、最初に作成された2値化微分画像を最初の論理和画像または論理積画像とし、その後で作成された2値化微分画像を最新の論理和画像または論理積画像に逐次論理和または論理積することを特徴とする領域識別処理装置を提供する。
上記第14の観点による領域識別処理装置では、前記第7の観点による領域識別方法を好適に実施できる。
【0019】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
【0020】
−第1の実施形態−
第1の実施形態は、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする3×3の8近傍画素について微分処理を行い、且つ、複数方向の2値化微分画像を全て求めてから論理和を行う実施形態である。
【0021】
図1は、本発明にかかる医用画像診断装置の構成図である。
この医用画像診断装置100は、撮像装置1と、領域識別処理装置2とを具備している。
【0022】
撮像装置1は、X線CT装置やMRI装置や超音波診断装置などであり、患者Kを撮像して得た原画像gを領域識別処理装置2に渡す。
【0023】
領域識別処理装置2は、関心領域抽出部2aと、微分処理部2bと、2値化処理部2cと、論理和処理部2dと,領域抽出部2eとを具備している。
【0024】
図2は、領域識別処理装置2における領域識別処理を示すフローチャートである。
ステップS0では、原画像gから関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像g’を作成する。つまり、関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分以外の部分の画素値は通常あり得ない値とする。
ステップS1では、微分処理部2bは、微分方向カウンタk=1に初期化する。
【0025】
ステップS2では、微分処理部2bは、関心領域を取り出した画像g’を第k方向に微分処理して、第k方向の微分画像gkを作成する。この第k方向の微分処理については、図3を参照して後述する。
ステップS3では、2値化処理部2cは、第k方向の微分画像gkで領域の延長領域に当たる部分が“1”になるように2値化処理して、第k方向の2値化微分画像bkを作成する。
ステップS4,S5では、k=1,2,…,KまでステップS2,S3を繰り返す。なお、Kは、微分方向の数を意味する。そして、ステップS6へ進む。
【0026】
ステップS6では、論理和処理部2dは、第1方向の2値化微分画像b1〜第K方向の2値化微分画像bKの論理和により論理和画像Bを作成する。
ステップS7では、領域抽出部2eは、論理和画像Bにおいて“1”で区画された各領域を抽出する。そして、処理を終了する。
【0027】
図3は、微分処理部2bによる第k方向の微分処理を示すフローチャートである。
ステップD1では、垂直スキャンカウンタj=1に初期化する。
【0028】
ステップD2では、水平スキャンカウンタi=1に初期化する。
【0029】
ステップD3では、次式により第k方向の微分画像gkの画素値gk(i,j)を算出する。
gk(i,j)=g(i+x,j+y)−g(i,j) …(1)
ここで、g(_,_)は、関心領域を取り出した画像g’の画素値である。
また、x,yは、予めテーブルが用意されている。図3には、K=8の場合のテーブルが例示してある。
また、g(i+x,j+y)が通常ありえない値なら「0」として計算する。
また、g(i,j)が通常ありえない値なら計算しない。
【0030】
ステップD4,D5では、i=1,2,…,IまでステップD3を繰り返す。なお、Iは、水平方向の画素数を意味する。そして、ステップD6へ進む。
【0031】
ステップD6,D7では、j=1,2,…,JまでステップS2,S3を繰り返す。なお、Jは、垂直方向の画素数を意味する。そして、処理を終了する。
【0032】
図4の(a)は、K=8の場合における第1方向の微分処理の説明図である。
第1方向の微分処理は、(a)の3×3の空間フィルタを重畳することで微分処理が行える。つまり、画像g’の着目画素(空間フィルタの中心画素)に“−1”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素左で且つ垂直方向に1画素上の画素に“1”の係数を掛けて、加算した和を着目画素の画素値とすることに相当する。
【0033】
図4の(b)は、K=8の場合における第2方向の微分処理の説明図である。
第2方向の微分処理は、(b)の3×3の空間フィルタを重畳することで微分処理が行える。
【0034】
図4の(c)は、K=8の場合における第3方向の微分処理の説明図である。
第3方向の微分処理は、(c)の3×3の空間フィルタを重畳することで微分処理が行える。
【0035】
図4の(d)は、K=8の場合における第4方向の微分処理の説明図である。
第4方向の微分処理は、(d)の3×3の空間フィルタを重畳することで微分処理が行える。
【0036】
図4の(e)は、K=8の場合における第5方向の微分処理の説明図である。
第5方向の微分処理は、(e)の3×3の空間フィルタを重畳することで微分処理が行える。
【0037】
図4の(f)は、K=8の場合における第6方向の微分処理の説明図である。
第6方向の微分処理は、(f)の3×3の空間フィルタを重畳することで微分処理が行える。
【0038】
図4の(g)は、K=8の場合における第7方向の微分処理の説明図である。
第7方向の微分処理は、(g)の3×3の空間フィルタを重畳することで微分処理が行える。
【0039】
図4の(h)は、K=8の場合における第8方向の微分処理の説明図である。
第8方向の微分処理は、(h)の3×3の空間フィルタを重畳することで微分処理が行える。
【0040】
図3に示すように、微分処理は、ラスタースキャンの順に画素のアドレスを変えて繰り返すことが出来るため、処理の並列化が容易になり、処理時間を短縮でき、高速化できる。
【0041】
図5は、k=1,i=3,j=5の場合の(1)式の説明図である。
K=8のテーブルよりx=−1,y=−1であるから、
g1(3,5)=g(2,4)−g(3,5)
となる。
図5から判るように、第1方向の微分処理は、画像g’を水平方向に+1画素(右に1画素)ずらし且つ垂直方向に+1画素(下に1画素)ずらした画像から画像g’を減算することに相当する。
同様に、第2方向の微分処理は、画像g’を垂直方向に+1画素ずらした画像から画像g’を減算することに相当する。
同様に、第3方向の微分処理は、画像g’を水平方向に−1画素(左に1画素)ずらし且つ垂直方向に+1画素ずらした画像から画像g’を減算することに相当する。
同様に、第4方向の微分処理は、画像g’を水平方向に+1画素ずらした画像から画像g’を減算することに相当する。
同様に、第5方向の微分処理は、画像g’を水平方向に−1画素ずらした画像から画像g’を減算することに相当する。
同様に、第6方向の微分処理は、画像g’を水平方向に+1画素ずらし且つ垂直方向に−1画素(上に1画素)ずらした画像から画像g’を減算することに相当する。
同様に、第7方向の微分処理は、画像g’を垂直方向に−1画素ずらした画像から画像g’を減算することに相当する。
同様に、第8方向の微分処理は、画像g’を水平方向に−1画素ずらし且つ垂直方向に−1画素ずらした画像から画像g’を減算することに相当する。
従って、微分処理を上記のように画素間演算によって実行してもよい。
【0042】
次に、図6〜図13により、具体例で領域識別処理を説明する。
図6は、原画像gの例である。各画素の位置には画素値を記入してある。
図7は、原画像gから関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲(ここでは「10〜200」)の部分を取り出した画像g’の例示図である。
図8は、第1方向の微分画像g1の例である。ここでは、画素値が「−10〜+10」の画素を「1」とし、それ以外の画素を「0」にしている。
図9は、第1方向の2値化微分画像b1の例である。
図10は、第2方向の微分画像g2の例である。
図11は、第2方向の2値化微分画像b2の例である。
図12は、第1方向の2値化微分画像b1〜第8方向の2値化微分画像b8の論理和による論理和画像Bの例である。
図13は、論理和画像Bから抽出した領域の概念図である。
【0043】
以上の領域識別処理装置2によれば、次の効果が得られる。
(1)微分処理と2値化処理で演算の繰り返しがあるが、ラスタースキャンの順に画素のアドレスを変えて繰り返すことが出来るため、処理の並列化が容易になり、処理時間を短縮でき、高速化できる。
(2)微分処理を画素間演算によって実行しても処理時間を短縮でき、高速化できる。
(3)操作者が始点画素を指定する必要がない。
(4)操作者が指定した始点画素を含む領域と特性が徐々に変化している領域を他の領域から識別できる。
【0044】
−第2の実施形態−
第2の実施形態は、着目画素を中心として上下左右に隣接する4画素について微分処理を行う実施形態である。
第2の実施形態は、図3に示すK=8のテーブルの代わりに、図14に示すK=4のテーブルを用いる以外は、第1の実施形態と同じである。
第2の実施形態における第1方向は図4の(d)に相当し、第2方向は図4の(b)に相当し、第3方向は図4の(e)に相当し、第2方向は図4の(g)に相当する。
第2の実施形態によれば、4方向の微分処理になるため、処理が簡単になる。
【0045】
−第3の実施形態−
第3の実施形態は、最初に作成した2値化微分画像を最初の論理和画像とし、その後で2値化微分画像を作成する毎に最新の論理和画像に逐次論理和する実施形態である。
第3の実施形態は、図2に示すフローチャートの代わりに、図15に示すフローチャートの処理を行う以外は、第1の実施形態または第2の実施形態と同じである。
【0046】
図15のステップP0では、原画像gから関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像g’を作成する。つまり、関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分以外の部分の画素値は通常あり得ない値とする。
ステップP1では、微分処理部2bは、画像g’を第1方向に微分処理して、第1方向の微分画像g1を作成する。
ステップP2では、2値化処理部2cは、第1方向の微分画像g1で領域の延長領域に当たる部分が“1”になるように2値化処理して、第1方向の2値化微分画像b1を作成する。
ステップP3では、第1方向の2値化微分画像b1を最新の論理和画像Bとする。
【0047】
ステップP4では、微分方向カウンタk=2に初期化する。
【0048】
ステップP5では、微分処理部2bは、画像g’を第k方向に微分処理して、第k方向の微分画像gkを作成する。
ステップP6では、2値化処理部2cは、第k方向の微分画像gkで領域の延長領域に当たる部分が“1”になるように2値化処理して、第k方向の2値化微分画像bkを作成する。
ステップP7では、論理和処理部2dは、第k方向の微分画像gkを最新の論理和画像Bに論理和し、それを最新の論理和画像Bとする。
ステップP8,P9では、k=2,…,KまでステップP5〜P7を繰り返す。なお、Kは、微分方向の数を意味する。そして、ステップP10へ進む。
【0049】
ステップP10では、領域抽出部2eは、論理和画像Bにおいて“1”で区画された各領域を抽出する。そして、処理を終了する。
【0050】
第3の実施形態によれば、逐次論理和するため、第k方向の微分画像gk(途中画像)を記憶していく必要がなく、使用する記憶容量が少なくて済む。
【0051】
−第4の実施形態−
第4の実施形態は、微分方向が隣接する2つの微分画像を平均して中間方向の微分画像を作成する実施形態である。
第4の実施形態は、図2に示すフローチャートの代わりに、図16に示すフローチャートの処理を行う以外は、第1の実施形態と同じである。
【0052】
図16のステップS0では、原画像gから関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像g’を作成する。つまり、関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分以外の部分の画素値は通常あり得ない値とする。
ステップS1では、微分方向カウンタk=1に初期化する。
【0053】
ステップS2では、微分処理部2bは、画像g’を第k方向に微分処理して、第k方向の微分画像gkを作成する。
ステップS3では、2値化処理部2cは、第k方向の微分画像gkで微分処理で抽出された領域の境界以外の領域内部に当たる部分が“1”になるように2値化処理して、第k方向の2値化微分画像bkを作成する。
ステップS4,S5では、k=1,2,…,KまでステップS2,S3を繰り返す。なお、Kは、微分方向の数を意味する。そして、ステップS6’へ進む。
【0054】
ステップS6’では、図17に示すように、隣接する第1方向の微分画像g1と第2方向の微分画像g2を平均して第9方向の微分画像g9を作成する。また、第2方向の微分画像g2と第3方向の微分画像g3を平均して第10方向の微分画像g10を作成する。また、第1方向の微分画像g1と第4方向の微分画像g4を平均して第11方向の微分画像g11を作成する。また、第3方向の微分画像g3と第5方向の微分画像g5を平均して第12方向の微分画像g12を作成する。また、第4方向の微分画像g4と第6方向の微分画像g6を平均して第13方向の微分画像g13を作成する。また、第5方向の微分画像g5と第8方向の微分画像g8を平均して第14方向の微分画像g14を作成する。また、第6方向の微分画像g6と第7方向の微分画像g7を平均して第15方向の微分画像g15を作成する。また、第7方向の微分画像g7と第8方向の微分画像g8を平均して第16方向の微分画像g16を作成する。
【0055】
ステップS6”では、2値化処理部2cは、第9方向の微分画像g9〜第16方向の微分画像g16で微分処理で抽出された領域の境界以外の領域内部に当たる部分が“1”になるように2値化処理して、第9方向の2値化微分画像b9〜第16方向の2値化微分画像b16を作成する。
【0056】
ステップS6では、論理和処理部2dは、第1方向の2値化微分画像b1〜第16方向の2値化微分画像b16の論理和により論理和画像Bを作成する。
ステップS7では、領域抽出部2eは、論理和画像Bにおいて“1”で区画された各領域を抽出する。そして、処理を終了する。
【0057】
第4の実施形態によれば、微分方向が増えるため、領域の延長領域の抽出精度を向上できる。
【0058】
−第5の実施形態−
第5の実施形態は、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする5×5の画素について微分処理を行う実施形態である。
第5の実施形態は、図4に示す演算係数の代わりに、図18に示す演算係数を使う以外は、第1の実施形態,第3の実施形態および第4の実施形態と同じである。
【0059】
図18の(a)は、K=8の場合における第1方向の微分処理の説明図である。
第1方向の微分処理は、画像g’の着目画素(5×5の空間フィルタの中心画素)に“−1”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素左で且つ垂直方向に2画素上の画素に“1/4”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素左で且つ垂直方向に1画素上の画素に“1/4”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素左で且つ垂直方向に2画素上の画素に“1/4”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素左で且つ垂直方向に1画素上の画素に“1/4”の係数を掛けて、加算した和を空間フィルタ処理の着目画素の画素値とすることに相当する。
【0060】
図18の(b)は、第2方向の微分処理の説明図である。
第2方向の微分処理は、画像g’の着目画素に“−1”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素左で且つ垂直方向に2画素上の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素左で且つ垂直方向に1画素上の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より垂直方向に2画素上の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より垂直方向に1画素上の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素右で且つ垂直方向に2画素上の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素右で且つ垂直方向に1画素上の画素に“1/6”の係数を掛けて、加算した和を空間フィルタ処理の着目画素の画素値とすることに相当する。
【0061】
図18の(c)は、第3方向の微分処理の説明図である。
第3方向の微分処理は、画像g’の着目画素に“−1”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素右で且つ垂直方向に2画素上の画素に“1/4”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素右で且つ垂直方向に1画素上の画素に“1/4”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素右で且つ垂直方向に2画素上の画素に“1/4”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素右で且つ垂直方向に1画素上の画素に“1/4”の係数を掛けて、加算した和を空間フィルタ処理の着目画素の画素値とすることに相当する。
【0062】
図18の(d)は、第4方向の微分処理の説明図である。
第4方向の微分処理は、画像g’の着目画素に“−1”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素左で且つ垂直方向に1画素上の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素左の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素左で且つ垂直方向に1画素下の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素左で且つ垂直方向に1画素上の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素左の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素左で且つ垂直方向に1画素下の画素に“1/6”の係数を掛けて、加算した和を空間フィルタ処理の着目画素の画素値とすることに相当する。
【0063】
図18の(e)は、第5方向の微分処理の説明図である。
第5方向の微分処理は、画像g’の着目画素に“−1”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素右で且つ垂直方向に1画素上の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素右の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素右で且つ垂直方向に1画素下の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素右で且つ垂直方向に1画素上の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素右の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素右で且つ垂直方向に1画素下の画素に“1/6”の係数を掛けて、加算した和を空間フィルタ処理の着目画素の画素値とすることに相当する。
【0064】
図18の(f)は、第6方向の微分処理の説明図である。
第6方向の微分処理は、画像g’の着目画素に“−1”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素左で且つ垂直方向に2画素下の画素に“1/4”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素左で且つ垂直方向に1画素下の画素に“1/4”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素左で且つ垂直方向に2画素下の画素に“1/4”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素左で且つ垂直方向に1画素下の画素に“1/4”の係数を掛けて、加算した和を空間フィルタ処理の着目画素の画素値とすることに相当する。
【0065】
図18の(g)は、第7方向の微分処理の説明図である。
第7方向の微分処理は、画像g’の着目画素に“−1”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素左で且つ垂直方向に2画素下の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素左で且つ垂直方向に1画素下の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より垂直方向に2画素下の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より垂直方向に1画素下の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素右で且つ垂直方向に2画素下の画素に“1/6”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素右で且つ垂直方向に1画素下の画素に“1/6”の係数を掛けて、加算した和を空間フィルタ処理の着目画素の画素値とすることに相当する。
【0066】
図18の(h)は、第8方向の微分処理の説明図である。
第8方向の微分処理は、画像g’の着目画素に“−1”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素右で且つ垂直方向に2画素下の画素に“1/4”の係数を掛け、着目画素より水平方向に2画素右で且つ垂直方向に1画素下の画素に“1/4”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素右で且つ垂直方向に2画素下の画素に“1/4”の係数を掛け、着目画素より水平方向に1画素右で且つ垂直方向に1画素下の画素に“1/4”の係数を掛けて、加算した和を空間フィルタ処理の着目画素の画素値とすることに相当する。
【0067】
第5の実施形態によれば、微分処理に関わる画素数が増えるため、領域の境界の抽出性能を向上できる。
【0068】
−第6の実施形態−
第6の実施形態は、各微分画像上で微分処理で抽出された境界以外の領域内部に当たる部分が“0”になるように2値化処理して複数の2値化微分画像をそれぞれ作成し、各2値化微分画像の論理積により論理積画像を作成し、該論理積画像を基に領域を抽出する実施形態である。
第6の実施形態は、図1の論理和処理部2dの代わりに、論理積処理部を備えること、図2のステップS3、図15のステップP2,P6及び図16のステップS3,S6”で、各微分画像上で領域の境界に当たる部分が“1”になるように2値化処理する代わりに、各微分画像上で領域の境界に当たる部分が“0”になるように2値化処理すること、および、図2のステップS6,S7、図13のステップP3,P7,P10及び図14のステップS6,S7で、「論理和」を「論理積」に読み替えること以外は、第1の実施形態〜第4の実施形態と同じである。
【0069】
【発明の効果】
本発明の領域識別方法および領域識別処理装置によれば、原画像中の関心領域を延長された領域を含めて高速に識別することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明にかかる医用画像診断装置の構成図である。
【図2】第1の実施形態にかかる領域識別処理を示すフローチャートである。
【図3】第1の実施形態にかかる第k方向の微分処理を示すフローチャートである。
【図4】第1の実施形態にかかる第1方向〜第8方向の微分処理の空間フィルタ(3×3)の説明図である。
【図5】第1の実施形態にかかる第1方向の微分処理の説明図である。
【図6】原画像の例示図である。
【図7】原画像から関心ある部分を取り出した画像の例示図である。
【図8】第1方向の微分画像の例示図である。
【図9】第1方向の2値化微分画像の例示図である。
【図10】第2方向の微分画像の例示図である。
【図11】第2方向の2値化微分画像の例示図である。
【図12】論理和画像の例示図である。
【図13】領域識別結果の説明図である。
【図14】第2の実施形態にかかるテーブルの説明図である。
【図15】第3の実施形態にかかる領域識別処理を示すフローチャートである。
【図16】第4の実施形態にかかる領域識別処理を示すフローチャートである。
【図17】第4の実施形態にかかる第1方向〜第16方向の説明図である。
【図18】第5の実施形態にかかる第1方向〜第8方向の微分処理の説明図である。
【図19】従来の領域識別処理を示す説明図である。
【図20】原画像の例示図である。
【図21】始点画素の指定を示す説明図である。
【図22】最初の8個の画素を調べた結果を示す説明図である。
【図23】次の16個の画素を調べた結果を示す説明図である。
【図24】従来の領域識別処理の結果を示す説明図である。
【符号の説明】
100 医用画像診断装置
1 撮像装置
2 領域識別処理装置
2a 関心領域抽出部
2b 微分処理部
2c 2値化処理部
2d 論理和処理部
2e 領域抽出部
Claims (14)
- 原画像から関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像を複数方向に微分処理して複数の微分画像を作成し、各微分画像上で領域の延長領域に当たる部分が“1”になるように2値化処理して複数の2値化微分画像をそれぞれ作成し、各2値化微分画像の論理和により論理和画像を作成し、該論理和画像を基に延長された領域を抽出することを特徴とする領域識別方法。
- 原画像から関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像を複数方向に微分処理して複数の微分画像を作成し、各微分画像上で領域の延長領域に当たる部分が“0”になるように2値化処理して複数の2値化微分画像をそれぞれ作成し、各2値化微分画像の論理積により論理積画像を作成し、該論理積画像を基に延長された領域を抽出することを特徴とする領域識別方法。
- 請求項1または請求項2に記載の領域識別方法において、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする3×3の画素の8近傍画素について前記微分処理を行うことを特徴とする領域識別方法。
- 請求項1または請求項2に記載の領域識別方法において、空間フィルタ処理の着目画素を中心として上下左右に隣接する4近傍画素について前記微分処理を行うことを特徴とする領域識別方法。
- 請求項1または請求項2に記載の領域識別方法において、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする5×5の画素について前記微分処理を行うことを特徴とする領域識別方法。
- 請求項1から請求項5のいずれかに記載の領域識別方法において、微分方向が隣接する2つの微分画像を平均して中間方向の微分画像を作成することを特徴とする領域識別方法。
- 請求項1から請求項6のいずれかに記載の領域識別方法において、最初に作成した2値化微分画像を最初の論理和画像または論理積画像とし、その後で2値化微分画像を作成する毎に最新の論理和画像または論理積画像に逐次論理和または論理積することを特徴とする領域識別方法。
- 原画像から関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像を複数方向に微分処理して複数の微分画像を作成する微分処理手段と、各微分画像上で領域の延長領域に当たる部分が“1”になるように2値化処理して複数の2値化微分画像をそれぞれ作成する2値化処理手段と、各2値化微分画像の論理和により論理和画像を作成する論理和処理手段と、前記論理和画像を基に延長された領域を抽出する領域抽出手段とを具備したことを特徴とする領域識別処理装置。
- 原画像から関心のあるCT値もしくは濃度値の範囲の部分を取り出した画像を複数方向に微分処理して複数の微分画像を作成する微分処理手段と、各微分画像上で領域の延長領域に当たる部分が“0”になるように2値化処理して複数の2値化微分画像をそれぞれ作成する2値化処理手段と、各2値化微分画像の論理積により論理積画像を作成する論理積処理手段と、前記論理積画像を基に延長された領域を抽出する領域抽出手段とを具備したことを特徴とする領域識別処理装置。
- 請求項8または請求項9に記載の領域識別処理装置において、前記微分処理手段は、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする3×3の画素の8近傍画素について微分処理を行うことを特徴とする領域識別処理装置。
- 請求項8または請求項9に記載の領域識別処理装置において、前記微分処理手段は、空間フィルタ処理の着目画素を中心として上下左右に隣接する4近傍画素について微分処理を行うことを特徴とする領域識別処理装置。
- 請求項8または請求項9に記載の領域識別処理装置において、前記微分処理手段は、空間フィルタ処理の着目画素を中心とする5×5の画素について微分処理を行うことを特徴とする領域識別処理装置。
- 請求項8から請求項12のいずれかに記載の領域識別処理装置において、前記微分処理手段は、微分方向が隣接する2つの微分画像を平均して中間方向の微分画像を作成することを特徴とする領域識別処理装置。
- 請求項8から請求項13のいずれかに記載の領域識別処理装置において、前記論理和処理手段または論理積処理手段は、最初に作成された2値化微分画像を最初の論理和画像または論理積画像とし、その後で作成された2値化微分画像を最新の論理和画像または論理積画像に逐次論理和または論理積することを特徴とする領域識別処理装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2002232189A JP2004065800A (ja) | 2002-08-09 | 2002-08-09 | 領域識別方法および領域識別処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2002232189A JP2004065800A (ja) | 2002-08-09 | 2002-08-09 | 領域識別方法および領域識別処理装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2004065800A true JP2004065800A (ja) | 2004-03-04 |
Family
ID=32017679
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2002232189A Withdrawn JP2004065800A (ja) | 2002-08-09 | 2002-08-09 | 領域識別方法および領域識別処理装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2004065800A (ja) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006026223A (ja) * | 2004-07-20 | 2006-02-02 | Hitachi Medical Corp | 生体光計測装置 |
JP2007537811A (ja) * | 2004-05-20 | 2007-12-27 | メディックサイト ピーエルシー | 結節の検出方法 |
JP2008113850A (ja) * | 2006-11-06 | 2008-05-22 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | X線ct画像処理方法および装置 |
-
2002
- 2002-08-09 JP JP2002232189A patent/JP2004065800A/ja not_active Withdrawn
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007537811A (ja) * | 2004-05-20 | 2007-12-27 | メディックサイト ピーエルシー | 結節の検出方法 |
JP2006026223A (ja) * | 2004-07-20 | 2006-02-02 | Hitachi Medical Corp | 生体光計測装置 |
JP4651323B2 (ja) * | 2004-07-20 | 2011-03-16 | 株式会社日立メディコ | 生体光計測装置 |
JP2008113850A (ja) * | 2006-11-06 | 2008-05-22 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | X線ct画像処理方法および装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP4751495B2 (ja) | 構造画像成分を識別する方法及び装置 | |
US8483462B2 (en) | Object centric data reformation with application to rib visualization | |
JPH09508817A (ja) | 胸部の画像における総体的な異常及び非対称性の自動化検出方法及び装置 | |
JP5635980B2 (ja) | 画像処理、特に医療画像を処理するための方法及び装置 | |
JP2000093424A (ja) | X線ct装置および画像診断装置 | |
US20060181551A1 (en) | Method, computer program product, and apparatus for designating region of interest | |
JPH114383A (ja) | 連鎖段階を含む画像処理方法及びこの方法を実施する手段を含む医療用撮像装置 | |
JPH09138849A (ja) | ディジタル画像のノイズの空間フィルタリング方法及びその装置 | |
JP2007044485A (ja) | 脳内出血部位セグメンテーション方法および装置 | |
JP2007537811A (ja) | 結節の検出方法 | |
CN104968276B (zh) | 图像处理装置以及区域抽出方法 | |
Sun et al. | A novel gastric ulcer differentiation system using convolutional neural networks | |
JP4122314B2 (ja) | 投影画像処理方法、投影画像処理プログラム、投影画像処理装置 | |
US7298879B2 (en) | Computer-aided detection of lung nodules | |
JP2004065800A (ja) | 領域識別方法および領域識別処理装置 | |
CN107106110A (zh) | 图像处理装置以及图像处理方法 | |
JP4473578B2 (ja) | 体の構造の孤立した視覚化されたものを形成する方法及び装置 | |
JP2007275258A (ja) | 画像表示装置 | |
JP2004174218A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、及び当該画像処理をコンピュータに実行させるプログラムを格納する記録媒体 | |
JP4206044B2 (ja) | カルシウム・スコア測定方法および装置 | |
CN115035070A (zh) | 一种确定cbct图像中种植体位置的方法及装置 | |
JP2009273644A (ja) | 医用画像撮影装置、医用画像処理装置および医用画像処理プログラム | |
JP4816373B2 (ja) | 医用画像処理システム | |
JP4977448B2 (ja) | イメージオブジェクト用の多角形境界定義を生成するための方法およびシステム | |
JP6152034B2 (ja) | ラベリング方法、ラベリング装置および欠陥検査装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20051101 |