JP2006239112A - 異常陰影検出装置、異常陰影検出方法およびそのプログラム - Google Patents
異常陰影検出装置、異常陰影検出方法およびそのプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2006239112A JP2006239112A JP2005058503A JP2005058503A JP2006239112A JP 2006239112 A JP2006239112 A JP 2006239112A JP 2005058503 A JP2005058503 A JP 2005058503A JP 2005058503 A JP2005058503 A JP 2005058503A JP 2006239112 A JP2006239112 A JP 2006239112A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- images
- abnormal shadow
- emphasized
- frequency bands
- 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- Withdrawn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
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 title claims abstract description 56
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims description 32
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 12
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 14
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 11
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 7
- 206010058467 Lung neoplasm malignant Diseases 0.000 description 5
- 201000005202 lung cancer Diseases 0.000 description 5
- 208000020816 lung neoplasm Diseases 0.000 description 5
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 2
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 2
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 238000011976 chest X-ray Methods 0.000 description 1
- 238000004195 computer-aided diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 1
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 1
- 230000017074 necrotic cell death Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
【課題】 背景画像に影響されないで異常陰影を検出性能を向上させる。
【解決手段】 被写体を撮影して得た医用画像の原画像より、周波数帯域の異なる複数の画像を生成し、画像の濃度勾配の集中度を利用するフィルタを用いて、周波数帯域の異なる複数の画像の各々に対してフィルタリング処理を施して濃度勾配が集中する箇所を強調した強調画像を複数生成する。複数の強調画像上の強調された複数の箇所を利用して異常陰影を検出する。
【選択図】 図1
【解決手段】 被写体を撮影して得た医用画像の原画像より、周波数帯域の異なる複数の画像を生成し、画像の濃度勾配の集中度を利用するフィルタを用いて、周波数帯域の異なる複数の画像の各々に対してフィルタリング処理を施して濃度勾配が集中する箇所を強調した強調画像を複数生成する。複数の強調画像上の強調された複数の箇所を利用して異常陰影を検出する。
【選択図】 図1
Description
本発明は、人体を撮影した医用画像より癌などの疾患を撮影した異常陰影を検出するための異常陰影検出装置、異常陰影検出方法およびそのプログラムに関するものである。
従来、種々の画像取得方法により得られた画像に対して、階調処理や周波数処理等の画像処理を施し、画像の観察読影性能を向上させることが行われている。特に人体を被写体とした放射線画像のような医用画像の分野においては、医師等の専門家が、得られた画像に基づいて患者の疾病や傷害の有無を的確に診断する必要があり、その画像の読影性能を向上させる画像処理は不可欠なものとなっている。そのため、このような画像処理を用いることで、観察者の経験や画像読影能力の高低によって左右されず客観的に腫瘤陰影を判断できるように様々な方法が提案されている。
特に、胸部単純X線画像等に撮影された癌化した部分の腫瘤陰影は、おおむね丸味をおびた輪郭を持ち、かつ、画像上では周囲に比べて画素値が大きな領域として観測される。このような腫瘤陰影は、半球状で同じ濃度が同心円状に広がる形状の領域で、濃度値の分布が周縁部から中心部に向かうにしたがって濃度値が低くなるという濃度値の勾配が認められる。その勾配線は腫瘤の中心方向に向かって集中するもので、この濃度値の勾配を勾配ベクトルとして算出し、その勾配ベクトルの集中度から腫瘤陰影を検出することができることが知られている。そこで、このような濃度勾配の集中度を評価するために、原画像にフィルタ処理を施して腫瘤陰影の検出を行なう手法が用いられている。また、腫瘤の大きさや形状に左右されない検出性能を達成できるようにフィルタの大きさと形状に工夫をしたものがあり、代表的なものとして、適応リングフィルタやアイリスフィルタが挙げられる。
また、近年、肺がん患者の数は増加傾向にあり、コンピュータによる診断支援システムによる精度の高い検出が強く要望され、上述のようなフィルタを用いた胸部X線像処理に基づく腫瘤陰影検出システムを提案されているが、特に肺がんは壊死などにより中心部分の濃度が薄い腫瘤影が現れるため、中心部分の濃度が薄い腫瘤影にも対応できるように設計された適応リングフィルタを用いて、原画像から腫瘤陰影の候補点を抽出後、腫瘤陰影の候補点を評価して腫瘤陰影検出するシステムが提案されている(例えば、非特許文献1など)。
魏 軍・萩原 義裕・小畑 秀文,"胸部X線像処理による腫瘤影検出システムの開発", P468-476,Medical Imaging Technology Vol.19, No.6 November 2001
魏 軍・萩原 義裕・小畑 秀文,"胸部X線像処理による腫瘤影検出システムの開発", P468-476,Medical Imaging Technology Vol.19, No.6 November 2001
しかしながら、上述のように対象とする陰影の検出に適するように設計されたフィルタを用いたとしても、背景画像による影響をすべて排除することはできない。例えば、胸部画像においては肺野の辺縁部は肋骨が複数重なり合うため肺野中央部とは画像の特徴が大きく異なる。そのため、肺ガンの検出に適した適応リングフィルタを用いたとしても、辺縁部では検出性能が劣るという傾向がある。
そこで本願は、背景画像に影響されないで異常陰影を検出することが可能な異常陰影検出装置、異常陰影検出方法およびそのプログラムを提供することを目的とするものである。
本発明の異常陰影検出装置は、被写体を撮影して得た医用画像の原画像より、周波数帯域の異なる複数の画像を生成する第1の画像生成手段と、
画像の濃度勾配の集中度を利用するフィルタを用いて、前記周波数帯域の異なる複数の画像の各々に対してフィルタリング処理を施して濃度勾配が集中する箇所を強調した強調画像を複数生成する第2の画像生成手段と、
前記複数の強調画像に基づいて異常陰影を検出する異常陰影検出手段とを備えたことを特徴とするものである。
画像の濃度勾配の集中度を利用するフィルタを用いて、前記周波数帯域の異なる複数の画像の各々に対してフィルタリング処理を施して濃度勾配が集中する箇所を強調した強調画像を複数生成する第2の画像生成手段と、
前記複数の強調画像に基づいて異常陰影を検出する異常陰影検出手段とを備えたことを特徴とするものである。
また、本発明の異常陰影検出方法は、被写体を撮影して得た医用画像の原画像より、周波数帯域の異なる複数の画像を生成する第1の画像生成ステップと、
画像の濃度勾配の集中度を利用するフィルタを用いて、前記周波数帯域の異なる複数の画像の各々に対してフィルタリング処理を施して濃度勾配が集中する箇所を強調した強調画像を複数生成する第2の画像生成ステップと、
前記複数の強調画像に基づいて異常陰影を検出する異常陰影検出ステップとを備えたことを特徴とするものである。
画像の濃度勾配の集中度を利用するフィルタを用いて、前記周波数帯域の異なる複数の画像の各々に対してフィルタリング処理を施して濃度勾配が集中する箇所を強調した強調画像を複数生成する第2の画像生成ステップと、
前記複数の強調画像に基づいて異常陰影を検出する異常陰影検出ステップとを備えたことを特徴とするものである。
また、本願発明のプログラムは、コンピュータを、
被写体を撮影して得た医用画像の原画像より、周波数帯域の異なる複数の画像を生成する第1の画像生成手段と、
画像の濃度勾配の集中度を利用するフィルタを用いて、前記周波数帯域の異なる複数の画像の各々に対してフィルタリング処理を施して濃度勾配が集中する箇所を強調した強調画像を複数生成する第2の画像生成手段と、
前記複数の強調画像に基づいて異常陰影を検出する異常陰影検出手段として機能させることを特徴とするものである。
被写体を撮影して得た医用画像の原画像より、周波数帯域の異なる複数の画像を生成する第1の画像生成手段と、
画像の濃度勾配の集中度を利用するフィルタを用いて、前記周波数帯域の異なる複数の画像の各々に対してフィルタリング処理を施して濃度勾配が集中する箇所を強調した強調画像を複数生成する第2の画像生成手段と、
前記複数の強調画像に基づいて異常陰影を検出する異常陰影検出手段として機能させることを特徴とするものである。
「原画像より生成した周波数帯域の異なる画像」は、例えば、フィルタリング処理などを施すことによって得られた背景画像成分を含む低周波数帯域の画像や、背景画像を除いた高周波数帯域の画像である。また、原画像にフィルタリング処理などを施すことによって得られた所定の周波数帯域の画像のみならず、「原画像より生成した周波数帯域の異なる画像」には、原画像のような全周波数帯域を含む画像も含むものである。
「濃度勾配の集中度を利用するフィルタ」とは、濃度が局所的に集中する箇所を強調するフィルタをいう。癌などの疾患部の陰影のように局所的に濃度が高くなる箇所は濃度勾配ベクトルがその中心の方向に向かって集中する。これを利用して、疾患部を強調することが可能なものであり、代表的なものとして適用リングフィルタやアイリスフィルタがある。
また、前記異常陰影検出手段は、前記複数の強調画像の平均画像を用いて異常陰影を検出するものであってもよい。
「平均画像」は、複数の画像を平均した平均画像のみならず、画像の重要度に比例した係数などを掛け、重みをつけてから平均した加重平均した画像も含む。
本発明によれば、原画像より周波数帯域の異なる複数の画像を生成し、周波数帯域の異なる複数の画像より濃度勾配が集中する箇所を強調した強調画像を複数生成して、複数の強調画像上で強調された複数の箇所から異常陰影を検出するようにすることで、被写体の持つ解剖学的な構造要素などの背景画像に影響されて検出されにくかった異常陰影の箇所を検出することが可能になり、検出精度を上げることができる。
以下、図面を参照して本発明の異常陰影検出装置について詳細に説明する。図1に示すように、本発明の異常陰影検出装置1は、被写体を撮影して得た医用画像の原画像Porgより、周波数帯域の異なる複数の画像を生成する第1の画像生成手段10と、画像の濃度勾配の集中度を利用するフィルタを用いて、前記周波数帯域の異なる複数の画像の各々に対してフィルタリング処理を施して濃度勾配が集中する箇所を強調した強調画像を複数生成する第2の画像生成手段20と、前記複数の強調画像上の強調された複数の箇所を利用して異常陰影を検出する異常陰影検出手段30とを備える。
本実施の形態では、医用画像を胸部単純X線画像とし、胸部単純X線画像から異常陰影候補として肺癌などを自動的に抽出する場合について、図2のフローチャートに従って以下説明する。
胸部単純X線画像の原画像Porg上に撮影された癌化した部分(結節や腫瘤等)の異常陰影は、おおむね丸味をおびた輪郭を持ち、かつ、画像上では周囲に比べて画素値が大きく勾配ベクトルが集中する領域として観測される。このような異常陰影は、半球状で同じ濃度の画素が同心円状に広がる形状の円形凸領域として観測される。円形凸領域は、画素値(濃度値)の分布が周縁部から中心部に向かうにしたがって画素値が高く(濃度値が低く)なるという画素値の勾配が認められる。
そこで、濃度勾配の集中度を利用するフィルタを用いて、異常陰影の勾配線は異常陰影の中心方向に向かって集中することを利用して、画素値の勾配を勾配ベクトルとして算出し、その勾配ベクトルの集中度から異常陰影を検出する。このような濃度勾配の集中度を利用するフィルタには、適応リングフィルタやアイリスフィルタが挙げられる。
特に、適応リングフィルタは、画素値が単調に変化するものだけでなく、異常陰影の中央部分における画素値が単調ではなくベクトル場が乱れて集中度が小さくなるケースにも適応できるものであり、肺がんに現われる結節等のように中央部分における画素値の変化が単調ではない陰影も精度よく検出することができる。
しかし、胸部画像に撮影されている肺野のうち、肺野辺縁部は肋骨が重なり合って撮影されていることから肺野中央部と比較すると画像の特徴が大きく異なる。そのため、適応リングフィルタのような濃度勾配の集中度を利用したフィルタ用いても、肺野辺縁部では肋骨のような背景画像のコントラストに影響され検出精度が落ちてしまう。
そこで、まず、第1の画像生成手段10は、図3(a)に示すような原画像Porgからガウシアンフィルタなどを用いて背景成分画像に当たる信号抑制画像Pus(低周波数帯域の画像、図3(b)参照)を作成し(S100)、原画像Porgから信号抑制画像Pusを差し引いて背景成分を除去した高周波数帯域の画像Phigh(図3(c)参照)を生成する(S101)。高周波数帯域の画像Phighは、背景画像のような大きな周期で変化する画像の影響を除いた画像であり、腫瘤のような局部的な変化は高周波数帯域の画像Phighに現れる。そこで、肺野辺縁部のような部分では、背景画像を除去した高周波数帯域の画像Phighの方が、肋骨などに影響されずに異常陰影を検出しやすい。一方、肺野中央部は原画像Porg(全周波数帯域を含む画像)上にも異常陰影が明瞭に現れている場合が多い。
そこで、第2の画像生成手段20は、高周波数帯域の画像Phighと、原画像Porgの2つの異なる周波数帯域の画像各々に対して、適応リングフィルタを用いたフィルタリング処理を施して濃度勾配が集中する箇所を強調して図4に示すような強調画像Q1、Q2を生成する(S102)。
図4(a)に示すように、原画像Porgの強調画像Q1の肺野中心部では適応リングフィルタによって結節のような陰影が強調されているが、肺野辺縁部では肋骨の重なりにより結節のような陰影があまり強調されない。一方、図4(b)に示すように、高周波数帯域の画像Phighの強調画像Q2では、肺野辺縁部では肋骨の重なりに邪魔されず結節のような陰影が強調されている。
そこで、異常陰影検出手段30は、例えば、図5に示すような強調画像Q1と強調画像Q2の平均画像を用いて、強調画像Q1で強調された箇所と強調画像Q2で強調された箇所の両方が現れた画像から肺野辺縁部に存在する結節なども背景画像に影響されずに強調された画像を生成して異常陰影を検出する(S103)。ここでは、平均画像を用いる場合について説明したが、それぞれに対して所定の重みの掛け合わせた加重平均画像などを利用するようにしてもよい。
あるいは、それぞれの強調画像で強調された箇所が異常陰影であるか否かを判定して、その結果に基づいて総合的に判定を行ってもよい。
上述では、高周波数帯域の画像と原画像Porgとを用いて異常陰影を検出する場合について説明したが、検出対象となる陰影の大きさや画像の特徴に応じて、原画像から複数の周波数帯域の画像(例えば、高周波数帯域の画像と高〜中周波数帯域の画像と原画像など)を生成して異常陰影を検出するようにしてもよい。
以上、詳細に説明したように原画像より周波数帯域の異なる画像を複数作成して、それぞれに対して強調処理した強調画像を用いることにより、背景画像に影響されずに異常陰影を検出することが可能となる。
1 異常陰影検出装置
10 第1の画像生成手段
20 第2の画像生成手段
30 異常陰影検出手段
Porg 原画像
Q1、Q2 強調画像
10 第1の画像生成手段
20 第2の画像生成手段
30 異常陰影検出手段
Porg 原画像
Q1、Q2 強調画像
Claims (4)
- 被写体を撮影して得た医用画像の原画像より、周波数帯域の異なる複数の画像を生成する第1の画像生成手段と、
画像の濃度勾配の集中度を利用するフィルタを用いて、前記周波数帯域の異なる複数の画像の各々に対してフィルタリング処理を施して濃度勾配が集中する箇所を強調した強調画像を複数生成する第2の画像生成手段と、
前記複数の強調画像に基づいて異常陰影を検出する異常陰影検出手段とを備えたことを特徴とする異常陰影検出装置。 - 前記異常陰影検出手段が、前記複数の強調画像の平均画像を用いて異常陰影を検出することを特徴とする請求項1記載の異常陰影検出装置。
- 被写体を撮影して得た医用画像の原画像より、周波数帯域の異なる複数の画像を生成する第1の画像生成ステップと、
画像の濃度勾配の集中度を利用するフィルタを用いて、前記周波数帯域の異なる複数の画像の各々に対してフィルタリング処理を施して濃度勾配が集中する箇所を強調した強調画像を複数生成する第2の画像生成ステップと、
前記複数の強調画像に基づいて異常陰影を検出する異常陰影検出ステップとを備えたことを特徴とする異常陰影検出方法。 - コンピュータを、
被写体を撮影して得た医用画像の原画像より、周波数帯域の異なる複数の画像を生成する第1の画像生成手段と、
画像の濃度勾配の集中度を利用するフィルタを用いて、前記周波数帯域の異なる複数の画像の各々に対してフィルタリング処理を施して濃度勾配が集中する箇所を強調した強調画像を複数生成する第2の画像生成手段と、
前記複数の強調画像に基づいて異常陰影を検出する異常陰影検出手段として機能させることを特徴とするプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005058503A JP2006239112A (ja) | 2005-03-03 | 2005-03-03 | 異常陰影検出装置、異常陰影検出方法およびそのプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005058503A JP2006239112A (ja) | 2005-03-03 | 2005-03-03 | 異常陰影検出装置、異常陰影検出方法およびそのプログラム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2006239112A true JP2006239112A (ja) | 2006-09-14 |
Family
ID=37046101
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2005058503A Withdrawn JP2006239112A (ja) | 2005-03-03 | 2005-03-03 | 異常陰影検出装置、異常陰影検出方法およびそのプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2006239112A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011110430A (ja) * | 2009-11-25 | 2011-06-09 | Agfa Healthcare Nv | 画像中の空間的に局在する現象のコントラストを強調する方法 |
-
2005
- 2005-03-03 JP JP2005058503A patent/JP2006239112A/ja not_active Withdrawn
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011110430A (ja) * | 2009-11-25 | 2011-06-09 | Agfa Healthcare Nv | 画像中の空間的に局在する現象のコントラストを強調する方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5643304B2 (ja) | 胸部トモシンセシスイメージングにおけるコンピュータ支援肺結節検出システムおよび方法並びに肺画像セグメント化システムおよび方法 | |
JP2006043431A (ja) | ヘリカルマルチスライスctのための回復ノイズを伴うヘリカルウィンドミルアーチファクトを低減する方法 | |
JP2010187723A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム | |
JP5804340B2 (ja) | 放射線画像領域抽出装置、放射線画像領域抽出プログラム、放射線撮影装置および放射線画像領域抽出方法 | |
WO2014084381A1 (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
JP2019520885A5 (ja) | ||
JP2007275318A (ja) | 画像表示装置、画像表示方法およびそのプログラム | |
JPWO2012073769A1 (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
JP6442311B2 (ja) | 核医学画像中の腫瘍輪郭を抽出する技術 | |
JP5940474B2 (ja) | 体動検出装置および方法 | |
JP2007029514A (ja) | 画像解析装置、画像解析方法およびそのプログラム | |
JP2020532376A (ja) | 肺の画像内の高密度肺組織の領域の決定 | |
JP6326555B2 (ja) | 縮小角度範囲を用いる回転c−アームコンピュータ断層撮影のための適応セグメンテーションを行う医用イメージングシステム又は方法 | |
US10089728B2 (en) | Radiation-image processing device and method | |
US10083503B2 (en) | Image area specification device and method, and X-ray image processing device and method | |
JP5027872B2 (ja) | 異常塊候補を検出する装置、方法、ならびにコンピュータ読取り可能媒体 | |
JP2006239112A (ja) | 異常陰影検出装置、異常陰影検出方法およびそのプログラム | |
JP2016142664A (ja) | 核医学画像解析技術 | |
JP2001148787A (ja) | 画像処理装置 | |
JP6615131B2 (ja) | 石灰化した肋軟骨関節の視覚的評価のためのシルエット表示 | |
JP6442310B2 (ja) | 核医学画像中の腫瘍領域を抽出する技術 | |
JP6472112B2 (ja) | 投影x線画像の改善された視覚化 | |
JP2005052295A (ja) | 画像処理装置およびプログラム | |
JP2007330419A (ja) | 画像表示装置および方法並びにプログラム | |
JP2010005109A (ja) | 画像生成装置、プログラム、および画像生成方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20061208 |
|
A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20080513 |