JP2007179196A

JP2007179196A - 医用情報処理装置

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Publication number: JP2007179196A
Application number: JP2005375496A
Authority: JP
Inventors: Toshio Yamazaki; 俊夫山▲崎▼
Original assignee: Konica Minolta Medical and Graphic Inc
Current assignee: Konica Minolta Medical and Graphic Inc
Priority date: 2005-12-27
Filing date: 2005-12-27
Publication date: 2007-07-12

Abstract

【課題】医用画像における文字認識精度を向上させる。
【解決手段】医用情報処理装置では、カラー色で表される文字画像を含む医用画像において、当該文字画像の文字色を基準とし、当該文字色と前記医用画像の画像色との色差を算出し（ステップＣ３）、その算出された色差に基づいて、前記医用画像を２値化した２値化画像を作成し（ステップＣ４）、この作成された２値化画像を用いて、前記医用画像に含まれる文字画像を抽出し、当該文字画像が構成する文字を認識する（ステップＣ５）。
【選択図】図９

Description

本発明は、文字画像の文字認識を行う医用情報処理装置に関する。

医療の分野では、Ｘ線撮影装置等で撮影された医用画像上に撮影条件や患者を識別するためのＩＤを示す文字の画像を重畳して出力することが行われている。従来は、医用画像はグレー画像（白、黒の無彩色により表される画像）が多かったため、２値化を行うことによりこのような画像から文字認識を行うことは容易であった。

しかしながら、内視鏡撮影や超音波撮影等においてはカラー画像（白、黒の無彩色及びそれ以外の有彩色により表される画像）化が実現されており、このようなカラー画像においては文字の視認性を高めるため、文字画像をカラーで出力することが可能となっている。そのため、従来のような単なる２値化による手法では、医用画像から文字認識を行うことはできない。

このような問題に対し、従来からカラー画像の文字色とその背景色との色差を算出し、この色差と閾値とからカラー画像の２値化を行う方法が考案されている（例えば、特許文献１参照）。この方法では、閾値を固定値とするのではなく、カラー画像を出力する台紙等の色を考慮して動的に定めることにより、台紙の色によって文字認識精度が低下することを防止している。
特開平９−１６７１７６号公報

しかしながら、上記特許文献１に記載の方法では文字色と背景色の２色を対象として文字画像の認識を行っているが、カラーの医用画像では、文字の背景部分に患者の撮影領域（以下、被写体領域という）が重なる場合があり、背景色は常に一色とは限らない。そのため、単純に文字色とある一部の背景色との色差から２値化を行った場合、文字でない画像領域まで文字と同値になってしまい、文字画像を正確に抽出することができなくなってしまう。

例えば、図１２（ａ）に示すように、赤の文字色に青の背景色が使用され、背景の一部が桃色の被写体領域からなる場合を考える。青の背景色と文字色との色差が１０、背景色と被写体領域との色差が９．５であった場合、文字色と背景色との色差１０から閾値を９と決定し、２値化を行うと、図１２（ｂ）に示すように背景色との色差が９．５の被写体領域も文字と同値となってしまう。これでは、正確に文字認識が行えない。

本発明の課題は、医用画像における文字認識精度を向上させることである。

請求項１に記載の発明は、医用情報処理装置において、
カラー色で表される文字画像を含む医用画像において、当該文字画像の文字色と医用画像の画像色の色情報の差異を、当該文字色を基準として算出する算出手段と、
前記算出された色情報の差異に基づいて、前記医用画像を２値化した２値化画像を作成する２値化手段と、
前記作成された２値化画像を用いて、前記医用画像に含まれる文字画像を抽出し、当該文字画像が構成する文字を認識する文字認識手段と、
を備えることを特徴とする。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の医用情報処理装置において、
前記算出手段は、前記文字色のカラー色情報を変換して得られるグレー色情報と前記医用画像のカラー色情報を変換して得られるグレー色情報との差異を算出し、
前記２値化手段は、前記算出されたグレー色情報の差異に基づき、前記医用画像を２値化する。

請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の医用情報処理装置において、
前記算出手段は、カラー色情報をグレー色情報に変換する変換式であって、文字色のグレー色情報と文字画像の背景色のグレー色情報との差異が識別レベル以上となる変換式を作成し、この変換式を用いて前記医用画像のカラー色情報をグレー色情報に変換し、
前記２値化手段は、前記識別レベルを基に前記グレー色情報に変換された医用画像の２値化を行うことを特徴とする。

請求項４に記載の発明は、請求項１に記載の医用情報処理装置において、
前記算出手段は、文字色を基準とし、当該文字色と前記医用画像の画像色との色差を算出し、
前記２値化手段は、前記算出された色差に基づき、前記医用画像を２値化した２値化画像を作成することを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、請求項１〜４の何れか一項に記載の医用情報処理装置において、
前記医用画像から文字認識の対象領域を抽出する抽出手段を備え、
前記算出手段は、前記抽出された対象領域画像の画像色と文字色との差異を算出することを特徴とする。

請求項６に記載の発明は、請求項１〜５の何れか一項に記載の医用情報処理装置において、
前記文字認識手段による文字認識結果の情報を、前記医用画像に付加する情報付加手段を備えることを特徴とする。

請求項１に記載の発明によれば、文字色を基準とした文字認識を行うことができ、カラー色の文字画像とその背景画像との識別性能を向上させることができる。従って、文字認識精度を向上させることができる。

請求項２、３に記載の発明によれば、文字色のグレー色情報を基準にその差異が識別レベル以上となるように予めグレー変換式を設計することにより、２値化により確実に文字画像を識別可能なグレー色情報を算出することができる。これにより、文字画像の識別性能が向上し、文字認識精度の向上を図ることができる。

請求項４に記載の発明によれば、文字色を基準として色差を算出することにより、背景色との色差の拡大を図ることができ、文字画像の背景が多色からなる場合であっても、文字画像と背景画像とのを識別することが可能となる。よって、文字認識精度を向上させることができる。

請求項５に記載の発明によれば、抽出画像にのみ文字認識処理を行うので、文字認識に係る所要時間を短縮化することができる。

請求項６に記載の発明によれば、医用画像の配信先においても、当該医用画像に付加された文字認識結果の情報を参照することにより、文字により示される当該医用画像に関する情報等を取得することが可能となる。

〈第１実施形態〉
第１実施形態では、文字画像を含むカラー画像をグレー画像に変換し、その変換されたグレー画像を用いて文字認識を行う場合を説明する。

まず、構成を説明する。
図１に、本実施形態における医用情報処理装置を含む医用画像システム１０を示す。
図１に示すように、医用画像システム１０は、各種撮影装置１ａ〜１ｄ、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）変換装置２、医用情報処理装置３、フィルム出力装置４、表示装置５、プリンタ６、サーバ７を備えて構成されている。

以下、各構成装置について説明する。
この医用画像システム１０は、Ｘ線撮影装置１ａ、超音波／内視鏡撮影装置１ｂ、Ｘ線撮影装置１ｃ、超音波／内視鏡撮影装置１ｄで生成された医用画像をフィルム出力装置４、表示装置５、プリンタ６（以下、総称して出力装置という）の各出力装置４〜６により出力するものである。

撮影装置１ａ〜１ｄは、撮影動作を行うとともに、その撮影により医用画像のデータを生成するものである。撮影装置１ａ〜１ｄの中にはそれぞれＤＩＣＯＭ対応（Ｘ線撮影装置１ｃ、超音波／内視鏡撮影装置１ｄ）とＤＩＣＯＭ非対応（Ｘ線撮影装置１ａ、超音波／内視鏡撮影装置１ｂ）のものがある。

ＤＩＣＯＭとは医用画像と通信に関する標準規格であり、これに非対応のものについてはＤＩＣＯＭ変換装置２を介して医用情報処理装置３に接続される。ＤＩＣＯＭ非対応の撮影装置１ａ、１ｂから医用情報処理装置３へ向けてデータを送信する場合には、このＤＩＣＯＭ変換装置２によりＤＩＣＯＭ対応のデータ規格に変換されて医用情報処理装置３へ送出される。一方、ＤＩＣＯＭ対応の撮影装置１ｃ、１ｄでは、各装置１ｃ、１ｄにおいてＤＩＣＯＭ規格に対応したデータが生成されるので、直接医用情報処理装置３へ送信される。

Ｘ線撮影装置１ａ、１ｃは、被写体（患者）にＸ線を照射して撮影を行い、そのＸ線画像を生成する。Ｘ線画像はグレー画像で生成される。ここで、グレー画像とは、白、黒の無彩色又はその中間色からなる画像をいう。
これに対し、超音波／内視鏡撮影装置１ｂ、１ｄは、超音波撮影及び内視鏡撮影が可能な撮影装置であり、超音波撮影又は内視鏡撮影による撮影画像を生成する。これら撮影画像はカラー画像で生成される。ここで、カラー画像とは、白、黒の無彩色に加え、赤、緑、青等の有彩色又はそれらの中間色からなる画像をいう。

各撮影装置１ａ〜１ｄでは、撮影画像上に文字画像を重ねる画像処理が可能である。例えば、撮影対象の患者の患者ＩＤや撮影日付、撮影条件等を撮影装置１ａ〜１ｄに入力することにより、各撮影装置１ａ〜１ｄでは入力情報に対応する文字画像を生成して撮影画像上の所定の位置に配置し、撮影画像と合成する。文字画像の配置位置は、例えば撮影画像の左上等、統計的に撮影画像中の被写体領域との重複が少ない位置に予め設定されている。
文字画像を含む撮影画像は、その後医用情報処理装置３に送信される。

医用情報処理装置３は、各撮影装置１ａ〜１ｄから送信された撮影画像から撮影画像に含まれる文字画像を抽出し、これを文字認識して付帯情報として撮影画像に付帯させて各出力装置４〜６、サーバ７に出力するものである。

図２に、医用情報処理装置３の内部構成を示す。
図２に示すように、医用情報処理装置３は、制御部３１、操作部３２、表示部３３、通信部３４、記憶部３５、画像メモリ３６を備えて構成されている。

制御部３１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等からなる。制御部３１は、記憶部３５に記憶されている各種制御プログラムを読み出し、これら制御プログラムに従って各種演算を行う或いは各部３２〜３６の動作を集中制御する。

操作部３２は、キーボードやマウス等を備えて構成され、これらが操作されると、その操作に対応する操作信号を生成して制御部３１に出力する。

表示部３３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示ディスプレイを備え、制御部３１の表示制御に従って撮影画像の他、操作画面や制御部３１の処理結果等の各種表示情報を表示する。

通信部３４は、通信用のインターフェイスを備え、外部装置と相互に通信を行う。例えば、通信部３４は各撮影装置１ａ〜１ｄから撮影画像を受信し、出力装置４〜６、サーバ７へ撮影画像を送信する。

記憶部３５は、上記制御プログラムの他、プログラムの実行に必要なパラメータやデータ、制御部３１の処理結果等の各種情報を記憶する。
例えば、記憶部３５は文字認識処理の際に必要な基本変換式の情報を記憶している。基本変換式はカラー画像をグレー画像に変換する変換式の基本となるものである。この基本変換式から各文字色に応じたグレー変換式が作成されるが、その詳細については後述する。

また、記憶部３５は文字認識処理の際に必要な文字色テーブル３５１を記憶している。
文字色テーブル３５１には、図３に示すように、文字色及びその背景色として予め設定された色の組み合わせに応じて作成された、グレー変換式を構成する係数α、β、γの値が記憶されている。また、その文字色と背景色との組み合わせに対応する識別レベルの値が記憶されている。識別レベルは、グレー変換後の画像について２値化を行う際の閾値となるものである。

画像メモリ３６は、撮影画像を一時的に記憶するためのメモリである。

出力装置４〜６は、医用情報処理装置３から入力された撮影画像の出力動作を行うものであり、フィルム出力装置４はフィルム媒体に、表示装置５は表示ディスプレイに、プリンタ６は紙媒体に出力する。

サーバ７は、大容量メモリを備え、このメモリに医用情報処理装置３から送信された撮影画像をその撮影画像に付帯された付帯情報と対応付けて保存し、その入出力を管理するものである。

次に、動作について説明する。
最初に、文字認識のための前処理として、医用情報処理装置３において文字色と背景色を登録する文字色登録処理について説明する。この文字色登録処理は、制御部３１と記憶部３５に記憶されている文字色登録処理プログラムとの協働により実現されるソフトウェア処理である。
図４は、文字色登録処理を説明するフローチャートである。

図４に示す文字色登録処理では、まず制御部３１により文字色と背景色の登録が行われる（ステップＡ１）。撮影画像は、被写体が撮影により可視化された被写体画像、被写体画像以外の背景画像からなり、その左上部に文字画像が合成されている。この文字画像の色を文字色といい、背景画像の色を背景色という。また、画像色とは背景画像の色及び被写体画像の色等、撮影画像を構成する各画素が有する色をいう。色の登録は、予め医用情報処理装置３において色見本を備えておき、その色見本の中から、技師が各撮影装置１ａ〜１ｄで文字色、背景色として使用される色をそれぞれ指定入力する。医用情報処理装置３では、文字色、背景色として指定された色が文字色テーブル３５１に設定登録される。

次いで、制御部３１により記憶部３５から下記式（１）に示す基本変換式が読み出される。そして、当該基本変換式により登録された文字色と背景色のカラー色情報（ＲＧＢで数値化されたカラー画像信号値）がグレー色情報（Ｇｒで数値化されたグレー画像信号値（輝度値））に変換される（ステップＡ２）。
Ｇｒ＝α＊Ｒ＋β＊Ｇ＋γ＊Ｂ・・・（１）
ここで、基本変換式におけるα、β、γは、
α＝０．２９８９１２、β＝０．５８６６１１、γ＝０．１１４４７８
である。

この基本変換式は、一般的に使用される加重平均法（ＮＴＳＣ法）による変換式であり、３つのカラー色情報ＲＧＢを係数α、β、γにより重み付けしながら１つのグレー色情報Ｇｒに変換するための式である。

すなわち、上記α〜γの係数により構成される基本変換式（１）に文字色及び背景色を数値化したＲＧＢ値をそれぞれ入力することにより、カラー画像信号（ＲＧＢ値）からグレー画像信号値（Ｇｒ値）が得られる。カラー画像はカラー画像信号値からなる画像であり、グレー画像はグレー画像信号値からなる画像である。
文字認識は、例えば図５（ａ）に示すようにグレー画像において文字画像とその背景画像とで異なるＧｒ値となったとき、そのＧｒ値の差異により文字画像を抽出し、抽出された文字画像から文字認識を行うというものである。

登録された文字色及び背景色のＧｒ値がそれぞれ得られると、制御部３１において文字色のＧｒ値と背景色のＧｒ値の差異が求められ、その差異は識別レベル以上か否かが判別される（ステップＡ３）。差異が識別レベル未満の場合は（ステップＡ３；Ｎ）、ステップＡ４の処理へ移行し、差異が識別レベル以上の場合は（ステップＡ３；Ｙ）、ステップＡ７の処理に移行する。なお、識別レベルとは上述したようにグレー画像を２値化する際に用いられる閾値であるが、具体的な値は経験的又は実験的に求めて適宜設定すればよい。

まず、差異が識別レベル未満である場合から説明する。
例えば、文字色が赤（ＲＧＢ値は（２５５、０、０））、背景色が青（ＲＧＢ値は（０、７９、２５５））である場合、上記基本変換式（１）により求められた文字色のＧｒ値は何れも７６になる。よって、その差異は０になるが、前述したように文字認識はＧｒ値の差異を基に行うところ、差異が０となった場合、図５（ｂ）に示すようにグレー画像において文字画像と背景画像の差異が見いだせず、文字認識できないこととなる。

そこで、このような場合には、文字色及び背景色のＧｒ値に少なくとも識別レベル以上の差異が生じるように、基本変換式（１）の係数α、β、γの変更を行う。
まず、制御部３１において文字色と背景色のそれぞれについて目標とするＧｒ値が設定され、この目標Ｇｒ値が基本変換式（１）に入力されて目標変換式が作成される。次いで、この２つの目標変換式を満たす係数α、β、γが算出される（ステップＡ４）。

上述した例で説明すると、例えば文字色及び背景色のＧｒ値が識別レベル１２８以上の差異となるようにする場合には、赤の文字色の目標Ｇｒ値が２０４（元々のＧｒ値７６＋識別レベル１２８）、青の背景色の目標Ｇｒ値が７６（元々のＧｒ値）に設定され、下記の２つの目標変換式（２）、（３）が作成される。
文字色の目標変換式：２０４＝α＊２５５＋β＊０＋γ＊０・・・（２）
背景色の目標変換式：７６＝α＊０＋β＊７９＋γ＊０・・・（３）

係数α、β、γの算出方法については、以下に示す方法が挙げられる。
１）最適な係数を検索
α（−１〜＋１）、β（−１〜＋１）、γ（−１〜＋１）と、代入範囲を設定し、この代入範囲の中で上記式（２）、（３）中のα、β、γに段階的に値を代入していく（例えば、１段階で０．００１づつインクリメントする）。そして、式（２）、（３）を満たす最適なα、β、γを探索する。

２）連立方程式の解を算出
文字色、背景色の他に、白色の関係式（下記式（４）に示す）を追加し、３つの連立方程式（２）〜（４）により、解α、β、γを求める。
白色の関係式：２５５＝α＊２５５＋β＊０＋γ＊０・・・（４）

３）回帰分析
文字色、背景色以外にＧｒ値が判明している複数のサンプル色１〜ｎの関係式（下記式（５）〜（６）に示す）を追加し、回帰分析により最適な係数α、β、γを求める。
サンプル色１（ＲＧＢ値（１、１、１））の関係式：
２＝α＊１＋β＊１＋γ＊１・・・（５）
〜
サンプル色ｎ（ＲＧＢ値（２５５、２５５、２５５））の関係式：
２５５＝α＊２５５＋β＊２５５＊γ＊２５５・・・（６）

その他、α、β、γの調整が可能な画像表示ツールにより、文字色と背景色のＧｒ値の差異が識別レベル以上となる係数α、β、γを技師が探索し、これを操作部３２から設定入力する構成としてもよい。

そして、最適な係数α、β、γが算出されると基本変換式（１）中のα、β、γが、算出された係数値に置換されたグレー変換式が作成される（ステップＡ５）。次いで、文字色テーブル３５１において、文字色と背景色の組み合わせに対応付けて算出されたα、β、γの係数値が記憶されると（ステップＡ６）、本処理を終了する。すなわち、作成されたグレー変換式が記憶されることとなる。

次に、ステップＡ３において文字色と背景色のＧｒ値の差異が識別レベル以上であった場合について説明する。
この場合、文字色及び背景色のＧｒ値は、識別レベルにより文字画像及び背景画像を識別できる十分な差異があるので、基本変換式（１）がこの文字色と背景色の際のグレー変換式として設定され、その基本変換式（１）のα、β、γの係数値が文字色及び背景色の組み合わせに対応付けて文字色テーブル３５１に記憶される（ステップＡ７）。

次に、文字認識の対象画像が入力された際に、医用情報処理装置３において実行される文字認識処理について説明する。
各撮影装置１ａ〜１ｄでは患者の撮影が行われると、その撮影画像が生成される。そして、撮影時に技師により入力された患者ＩＤ等の入力情報に応じた文字画像が生成され、撮影画像上の所定の位置に配置され、合成される。文字画像が合成された撮影画像は医用情報処理装置３に送信される。
医用情報処理装置３では、撮影画像が入力されると、図６に示す文字認識処理が実行される。文字認識処理は、制御部３１と記憶部３５に記憶されている文字認識処理プログラムとの協働により実現されるソフトウェア処理である。

図６に示す文字認識処理では、文字認識の対象画像から文字画像が位置する領域として予め定められている画像領域が抽出される（ステップＢ１）。次いで、制御部３１において文字色テーブル３５１が参照され、登録されている文字色と背景色の組み合わせのうち、一の組み合わせに対応するグレー変換式の係数α〜γが読み出され、これら係数α〜γが基本式（１）に代入されたグレー変換式が構成される。そして、このグレー変換式により対象画像のカラー画像信号（ＲＧＢ値）が１画素づつグレー画像信号（Ｇｒ値）に変換される（ステップＢ２）。すなわち、カラー画像からグレー画像が作成される。

次いで、登録文字色と背景色との組み合わせに対して設定されている識別レベルが文字色テーブル３５１から読み出され、この識別レベル及び変換後のＧｒ値に基づいて２値化が行われ、グレー画像から２値化画像が作成される（ステップＢ３）。対象画像のグレー画像は、対象画像中の文字画像の文字色とその背景色との組み合わせが、登録文字色と背景色との組み合わせと一致している場合には、Ｇｒ値に識別レベル分の差異が生じるはずである。この場合、識別レベルを閾値として例えばＧｒ値が識別レベル以上の場合は「１」の値に、識別レベル未満の場合は「０」の値に２値化すると、図５（ａ）に示すように文字画像が高信号「１」、背景画像が低信号「０」となる。

制御部３１では、そのような２値化画像から高信号部分の画素を抽出する等して文字画像の抽出が行われる。そして、この抽出された文字画像と辞書とのマッチングが行われて文字認識が行われる（ステップＢ４）。すなわち、文字画像と辞書に登録されている各種登録文字画像とのマッチングの結果、一致する登録文字画像があればその登録文字画像の文字であると認識される。

このようにして一の登録文字色と背景色との組み合わせについて文字認識が終了すると、制御部３１において他の登録文字色と背景色との組み合わせの有無が判断され（ステップＢ５）、他の登録文字色と背景色との組み合わせが有る場合には（ステップＢ５；Ｙ）、ステップＢ２の処理に戻り、その組み合わせについて再度ステップＢ２〜Ｂ４の処理が繰り返される。

一方、全ての登録文字色と背景色との組み合わせについて文字認識が終了した場合（ステップＢ５；Ｎ）、各登録文字色と背景色との組み合わせによる文字認識結果のうち、最適な一の文字認識結果が決定される（ステップＢ６）。決定方法としては、例えば認識文字数が最多のもの、もしくは他の文字認識結果と比較して一致する文字数が最も多いもの等を選択する方法を挙げられる。

決定された文字認識結果は対象画像の付帯情報として対象画像のヘッダ領域に書き込まれる等して付帯され、通信部３４を介して各出力装置４〜６、サーバ７等の送信先へ送信される（ステップＢ７）。

以上のように、本実施形態によれば、カラー画像をグレー画像に変換し、これを２値化することでカラー画像に含まれる文字画像を抽出し、文字認識を行う。グレー変換の際には登録文字色のグレー変換値Ｇｒを基準に、背景色のＧｒ値が識別レベル以上となるようにグレー変換式を作成するので、２値化により文字画像を背景画像から識別することが可能となる。従って、文字画像の抽出が正確かつ確実となり、カラー画像における文字認識精度の向上を図ることができる。

また、グレー変換式は登録された文字色と背景色との関係から予め作成しておくので、文字認識処理時には撮影画像の各画素について複雑な信号処理を行う必要がなく、グレー変換式を用いてグレー変換のみすればよいため、処理効率が良い。
また、文字認識は、撮影画像から文字画像が含まれている所定領域を抽出し、この抽出画像に対してのみ行うので、処理時間の短縮化を図ることができる。

また、文字認識結果は撮影画像に付帯されるので、当該撮影画像の受信先においてその付帯情報を参照することにより撮影画像に合成された文字が示す患者情報や撮影条件等の情報を取得することができるので、これらの情報を活用することができる。

なお、上述した説明は本発明を適用した好適な一例であり、これに限定されない。
例えば、医用情報処理装置３において各撮影装置１ａ〜１ｄから文字に関する文字関連情報を取得する構成としてもよい。各撮影装置１ａ〜１ｄにおいて、撮影画像中の文字画像を作成するので、その文字色、フォント、サイズ等の文字画像に関する情報を撮影画像に付帯させて医用情報処理装置３に送信する。医用情報処理装置３では撮影画像に付帯された文字関連情報を参照することにより、文字画像に使用された文字色を認識することが可能となる。よって、上記のように全ての登録文字色と背景色との組み合わせについて文字認識する必要がなく、処理効率が向上する。

また、対象画像はグレー画像、カラー画像の何れも入力される環境下においては、対象画像が入力された際に当該対象画像がカラー画像かグレー画像かを判別し、グレー画像であればグレー変換式によるグレー画像信号への変換処理は省略すればよい。

また、上記実施形態では、文字認識結果を撮影画像に情報として付帯することとしていたが、これに限らず、文字認識結果から得られた情報を加工し、さらに撮影画像にオーバーレイする等、医用情報処理装置３において文字認識結果を利用することとしてもよい。

また、撮影直後の撮影画像について文字認識を行う例を説明したが、ＣＴ（Computed Tomography）で撮影されたＣＴ画像等は、３次元化され、カラー化されることも多い。よって、このような画像を文字認識の処理対象としてもよい。

〈第２実施形態〉
第２実施形態では、文字画像を含むカラー画像において文字色と画像色との色差を算出し、当該色差に基づいて文字認識を行う場合を説明する。

第２実施形態における医用情報処理装置及び医用画像システムは、第１実施形態における医用情報処理装置３及び医用画像システム１０と略同一構成であり、その動作が異なるので、同一構成部分には同一の符号を付してその図示を省略し、異なる部分のみ説明する。

第２実施形態では、医用情報処理装置３の記憶部３５において文字色テーブル３５１（図３参照）に代えて図７に示す文字色テーブル３５２が記憶されている。
文字色テーブル３５２には、図７に示すように、登録文字色毎にその登録文字色について算出されたＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊の色情報が記憶されている。また、登録文字色について予め設定された識別レベルが記憶されている。この識別レベルは撮影画像を２値化する際の閾値となるものである。

次に、第２実施形態の動作について説明する。
まず、医用情報処理装置３において文字色を登録する文字色登録処理が行われる。
文字色登録処理では、制御部３１により文字色の登録が行われる。図８に示すように、撮影画像は被写体が撮影により可視化された被写体画像ｇ１３、被写体画像以外の背景画像ｇ１２からなり、その左上に文字画像ｇ１１が合成されている。色の登録は、予め医用情報処理装置３において色見本を備えておき、その色見本の中から、技師が各撮影装置１ａ〜１ｄで文字色として使用される文字の色とその背景色を指定入力する。医用情報処理装置３では、文字色として指定された色が文字色テーブル３５２に設定登録される。

次いで、医用情報処理装置３では、制御部３１により登録された各文字色に対応するＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊の色情報が、その文字色と対応付けられて文字色テーブル３５２に記憶される。

ここで、Ｌ^＊、ａ^＊、ｂ^＊とは、色を数値化した表色系の一つであり、Ｌ^＊は明度指数、ａ^＊、ｂ^＊はクロマティクネス指数であり、それぞれ色相と彩度を表す指標値である。Ｌ^＊、ａ^＊、ｂ^＊は、下記式（７）〜（９）により表される。

式中、
Ｘ、Ｙ、Ｚは試料のＸＹＺ表色系における三刺激値であり、
Ｘｎ、Ｙｎ、Ｚｎは完全拡散反射面の三刺激値である。

これらＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊の値は、予め色見本について求めておき、医用情報処理装置３に登録しておくこととする。色見本についてのＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊は、例えばモニタや紙媒体に出力した色見本の色を色彩計で測色し、Ｌ^＊、ａ^＊、ｂ^＊の値を得ればよい。

また、識別レベルの設定は、実験的又は経験的に具体的な値を求めて設定すればよい。識別レベルの値は小さければ小さいほど識別性能が上がるが、誤差分の余地を含めて設定することが好ましい。

次に、文字認識の対象画像が入力された際に、医用情報処理装置３において実行される文字認識処理について説明する。
各撮影装置１ａ〜１ｄでは患者の撮影が行われると、その撮影画像が生成される。そして、撮影時に技師により入力された患者ＩＤ等の入力情報に応じた文字画像が生成され、撮影画像上の所定の位置に配置され、合成される。文字画像が合成された撮影画像は医用情報処理装置３に送信される。
医用情報処理装置３では、撮影画像が入力されると文字認識処理が実行される。

図９に、第２実施形態における文字認識処理のフローチャートを示す。
図９に示す文字認識処理では、文字認識の対象画像から文字画像が位置する領域として予め定められている画像領域が抽出（図８参照）される（ステップＣ１）。このとき、図８に示すように、抽出画像ｇ１４には文字画像ｇ１１及び背景画像ｇ１２の他、被写体画像ｇ１３が含まれる場合がある。

次いで、抽出画像のカラー画像信号（ＲＧＢ値）が一画素毎にＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊のカラー色情報に変換される（ステップＣ２）。この変換方法としては、例えば予め様々なＲＧＢ値に対し、対応するＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊の値を設定した変換テーブルを備えておき、この変換テーブルに基づいて抽出画像のＲＧＢ値をＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊の値に変換することとしてもよいし、ｓＲＧＢ等の既に規格化された変換テーブルを用いてもよい。また、モニタや紙媒体に出力した各種ＲＧＢ値を色彩計で測色し、Ｌ^＊、ａ^＊、ｂ^＊の計測結果を得て重回帰分析による変換式を求めておくこととしてもよい。

次いで、文字色テーブル３５２が参照され、登録されている各登録文字色のうちの一の文字色についての色情報が読み出される。そして、変換されたＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊の色情報と登録文字色の色情報とに基づき、登録文字色との色差が算出される（ステップＣ３）。
色差は、下記式（１０）により算出することができる。

図１０に、色差の算出例を示す。
図１０（ａ）は文字色が赤、背景色が青の場合のパターン（これをパターン１とする）例であり、図１０（ｂ）は文字色が緑、背景色が青の場合のパター（これをパターン２という）例である。何れのパターン１、２でも抽出画像には背景画像の他、桃色の被写体画像が含まれている。この抽出画像において左上の頂点を原点としてＸ方向、Ｙ方向の座標系を導入し、各画素の位置を座標（ｘｎ、ｙｎ）で示して、各画素についてのカラー画像信号値（ＲＧＢ値）、Ｌ^＊、ａ^＊、ｂ^＊の値及び文字色との色差ΔＥ^＊ａｂの算出結果を図１０（ｃ）に示す。

〈パターン１〉
赤の文字色のＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊はそれぞれ５４、８１、７０である。このＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊値を基準に色差ΔＥ^＊ａｂを算出すると、文字色の赤と同じ色情報を有する画素については色差は０又は０に近い値となるはずである。一方、文字色の赤とは異なる色情報を有する場合にはその色差は大きな差異が生じると予想される。例えば、座標（６４、３０）の画素は文字画像の画素であるが、登録文字色との色差は「０」となっている。一方、座標（１、１）の画素は背景画像の画素であり、登録文字色とは「１７０．０４」と色差が大きい。また、座標（１２８、３０）の画素は被写体画像の画素であり、見た目の色は登録文字色と類似しているものの、その色差は「１３０．６９」とやはり大きな色差を示す。

〈パターン２〉
パターン２についても同様の結果が得られている。すなわち、緑の登録文字色のＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊を基準に各画素のＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊との色差を算出すると、文字画像の画素（座標（６４、３０））については色差が「０」となるのに対し、背景画像、被写体画像の画素（座標（１、１）、（１２８、３０））については色差「２１５．６９」、「２２４．１６」と大きくなっている。

よって、算出された色差ΔＥ^＊ａｂについて、登録文字色に対して予め定められている識別レベルを閾値として２値化が行われ、抽出画像の２値化画像が作成される（ステップＣ４）。上記パターン１又は２の例では、色差ΔＥ^＊ａｂが識別レベル以上の画素については「０」、識別レベル未満の画素については「１」となるような信号が割り当てられ、２値化されると、図１１に示すような２値化画像が得られる。背景画像及び被写体画像は識別レベルを超える大きな色差ΔＥ^＊ａｂが生じるため、文字画像と異なる信号値となる。

制御部３１では、そのような２値化画像から信号「１」の画素を抽出する等して文字画像の抽出が行われる。そして、この抽出された文字画像と辞書とのマッチングが行われて文字認識が行われる（ステップＣ５）。すなわち、文字画像と辞書に登録されている各種登録文字画像とのマッチングの結果、一致する登録文字画像があればその登録文字画像の文字であると認識される。

このようにして一の登録文字色を基準とした文字認識が終了すると、制御部３１において他の登録文字色の有無が判断され（ステップＣ６）、他の登録文字色が有る場合には（ステップＣ６；Ｙ）、ステップＣ３の処理に戻り、その他の登録文字色について再度ステップＣ３〜Ｃ５の処理が繰り返される。

一方、全ての登録文字色について文字認識が終了した場合（ステップＣ６；Ｎ）、各登録文字色による文字認識結果のうち、最適な一の文字認識結果が決定される（ステップＣ７）。決定方法としては、例えば認識文字数が最多のもの、もしくは他の文字認識結果と比較して一致する文字数が最も多いもの等を選択する方法を挙げられる。

決定された文字認識結果は対象画像の付帯情報として対象画像のヘッダ領域に書き込まれる等して付帯され、通信部３４を介して各出力装置４〜６、サーバ７等の送信先へ送信される（ステップＣ８）。

以上のように、本実施形態によれば、文字色を基準にカラー画像の各画素について色差を算出し、その色差を基に２値化することでカラー画像に含まれる文字画像を抽出し、文字認識を行う。文字色を基準とした色差を求めるため、文字画像の背景に被写体画像が含まれている場合であっても、文字を正確かつ確実に認識することが可能となる。

また、文字認識は、撮影画像から文字画像が含まれている所定領域を抽出し、この抽出画像に対してのみ行うので、処理時間の短縮化を図ることができる。

また、本実施形態の手法によれば、登録文字色としてグレー色（黒〜白間の中間色）の色情報を登録しておくことにより、カラー画像に限らずグレー画像についても同様に文字認識を行うことができる。

なお、上述した説明は本発明を適用した好適な一例であり、これに限定されない。
例えば、上記実施形態では複数の文字色を登録可能とし、対象画像の各画素について各登録文字色との色差を求めることとしたが、これに限らず、各撮影装置１ａ〜１ｄから撮影画像とともに撮影画像中の文字画像に用いた文字色及びその色情報を取得し、これを基に色差を算出することとしてもよい。この場合、全ての登録文字色について色差を算出する必要がないため、処理効率が向上する。

また、最初に対象画像についてカラー画像かグレー画像かを判別し、カラー画像用とグレー画像用とで文字の認識方法を切り替えることとしてもよい。

本実施形態における医用情報処理装置を含む医用画像システムを示す図である。医用情報処理装置の内部構成を示す図である。図２の記憶部に記憶される文字色テーブル（第１実施形態）の一例を示す図である。医用情報処理装置により実行される文字色登録処理を示すフローチャートである。（ａ）は本発明を適用したグレー変換による結果を示す図であり、（ｂ）は従来のグレー変換による結果を示す図である。医用情報処理装置により実行される文字認識処理（第１実施形態）を示すフローチャートである。文字色テーブル（第２実施形態）の一例を示す図である。撮影画像から文字画像を含む領域を抽出する処理を説明する図である。医用情報処理装置により実行される文字認識処理（第２実施形態）を説明するフローチャートである。（ａ）、（ｂ）は文字色と背景色とのパターン例を示す図であり、（ｃ）はそれらのパターンにおける色差の算出結果を示す図である。色差に基づき、撮影画像を２値化した２値化画像を示す図である。（ａ）は文字画像を含む撮影画像、（ｂ）は従来の文字認識方法の過程でその撮影画像を２値化した２値化画像を示す図である。

符号の説明

１０医用画像システム
１ａ〜１ｄ撮影装置
３医用情報処理装置
３１制御部
３５記憶部
３５１文字色テーブル（第１実施形態）
３５２文字色テーブル（第２実施形態）
４フィルム出力装置
５表示装置
６プリンタ
７サーバ

Claims

カラー色で表される文字画像を含む医用画像において、当該文字画像の文字色と医用画像の画像色の色情報の差異を、当該文字色を基準として算出する算出手段と、
前記算出された色情報の差異に基づいて、前記医用画像を２値化した２値化画像を作成する２値化手段と、
前記作成された２値化画像を用いて、前記医用画像に含まれる文字画像を抽出し、当該文字画像が構成する文字を認識する文字認識手段と、
を備えることを特徴とする医用情報処理装置。
前記算出手段は、前記文字色のカラー色情報を変換して得られるグレー色情報と前記医用画像のカラー色情報を変換して得られるグレー色情報との差異を算出し、
前記２値化手段は、前記算出されたグレー色情報の差異に基づき、前記医用画像を２値化する請求項１に記載の医用情報処理装置。
前記算出手段は、カラー色情報をグレー色情報に変換する変換式であって、文字色のグレー色情報と文字画像の背景色のグレー色情報との差異が識別レベル以上となる変換式を作成し、この変換式を用いて前記医用画像のカラー色情報をグレー色情報に変換し、
前記２値化手段は、前記識別レベルを基に前記グレー色情報に変換された医用画像の２値化を行うことを特徴とする請求項２に記載の医用情報処理装置。
前記算出手段は、文字色を基準とし、当該文字色と前記医用画像の画像色との色差を算出し、
前記２値化手段は、前記算出された色差に基づき、前記医用画像を２値化した２値化画像を作成することを特徴とする請求項１に記載の医用情報処理装置。
前記医用画像から文字認識の対象領域を抽出する抽出手段を備え、
前記算出手段は、前記抽出された対象領域画像の画像色と文字色との差異を算出することを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の医用情報処理装置。
前記文字認識手段による文字認識結果の情報を、前記医用画像に付加する情報付加手段を備えることを特徴とする請求項１〜５の何れか一項に記載の医用情報処理装置。