JP2008043758A - オパシティの検出のために放射線画像を処理するための方法 - Google Patents

Abstract

【課題】Ｘ線画像でオパシティを検出するためのＸ線画像処理方法を提供する。
【解決手段】オパシティをそれらのコントラストに従って検出するためのアルゴリズムを提案する。各エレメントにおいて過大推定されていないコントラストを決定するために、スライド・ウィンドウ・フィルタリングによって背景強度を算出するためのアルゴリズムを提案する。この種のスライド・ウィンドウ・フィルタリングは、エレメント領域の直近の環境に沿ったグレー・レベルの平均値の集合を算出する。エレメント領域のサイズは、検出すべきオパシティのサイズに依存する。アルゴリズムは、グレー・レベルの平均値の集合の中の最低のグレー・レベル平均値を該エレメント領域の背景強度と見なす。
【選択図】図４

Description

本発明の分野は、医用イメージング、より具体的にはマンモグラフィ（乳房撮影）に関するものである。本発明の一実施形態は、放射線医学的徴候(radiological sign) の検出のために放射線画像を処理する方法を提供する。本発明の一実施形態はまた、この種の画像処理方法を遂行するように構成されている医学的画像検閲(review)ステーションを提供する。

今日、マンモグラフィが病変部の検出及び乳癌の予防に広く使用されている。マンモグラフィ画像において検出すべき徴候は、病変部に関連した放射線医学的徴候である。これらの徴候は、カルシウム沈着か又は様々なオパシティ(opacity) のいずれかであることがある。カルシウム沈着は微小石灰化と呼ばれ、個々には、一般にＸ線に対して周囲の組織よりも不透明である小寸法（直径が１００μｍ〜１ｍｍ）のエレメントを形成する。オパシティは、隣接の領域におけるよりも大きくＸ線を吸収する稠密な領域である。オパシティはしばしば稠密な芯を持ち、該芯に向かって収斂する複数の小棘を持つ可能性がある。

今日では、標準的なＸ線画像においてオパシティを視覚的に検出することは、実行者にとってさえも困難である。実際に、このような画像では、オパシティの形状は明瞭に定められず、またそれらのコントラストは低いことが多い。オパシティを検出する問題を解決するのに役立てるため、従来技術には、放射線医師が病変部を検出するのを一層容易にする画像処理方法を有する複数のマンモグラフィ装置がある。これらの装置はコンピュータ支援検出（ＣＡＤ）システムを有する。

この検出システムは、事前にディジタル化されたＸ線画像フィルムを読み出し且つ分析して、このフィルムから、病変部の存在に潜在的に対応する疑わしい区域を抽出するために使用される。この検出システムは病変部についての局在化情報を与える。

しかしながら、これらの装置は欠点を有する。このような装置では、処理方法が、ディジタル化された放射線撮影フィルムについて行われ、従って、処理すべき画像内に自然に存在するノイズにディジタル化ノイズが加わっている。ノイズの増大は、オパシティ・エレメントの検出をより困難なものにする。

その上、この種の病変部検出システムでは、或る特定のオパシティが見付けられないことが起こり得る。この現象には多くの原因がある。具体的に述べると、マンモグラフィ画像が投影の結果であるので、該画像は複数の重畳した構造を表しており、これは胸の構造の視認性を妨げて、複数の構造の重畳がオパシティに類似しているときに誤って陽性と判読され、又は複数の構造が病変部の視認性を妨げているときに誤って陰性と判読されることがある。

このような誤った陽性の判読又は誤った陰性の判読の問題を解決するため、従来技術では、コントラスト画像から病変部を自動的に突き止めるために使用される装置がある。この種の装置及び該装置により得られる結果を図１、２ａ及び２ｂに例示する。

図１は、Ｘ線検査を受けた患者の乳房に対応する生の画像(raw image) １を示している。この生の画像１は、Ｘ線装置の検出器によって供給された信号から生成される。生の画像１は異質性のテクスチャを有する。図１の例では、生の画像はオパシティ２を持つ。このオパシティ２は乳房と胸筋３との間の境界部の近くに位置している。

生の画像の各エレメントについて、装置はそれを特徴付けるコントラストを算出する。エレメントのコントラストの算出手段は、所与の寸法及び形状を持つ構造の存在に強く反応するように設計されたウェーブレット・フィルタによって形成される。結果として、生の画像は、乳房の各エレメントについて定められるコントラストの画像に変換される。

図２ａは、スケール・パラメータｓを持つウェーブレット・フィルタの３Ｄ概略図である。ウェーブレット・フィルタは倒立メキシコ帽型である。

ウェーブレット・フィルタは、図２の例では、Ｘ、Ｙ及びＺのデカルト座標上に表される。ウェーブレット・フィルタはＸ及びＹ軸によって定められた平面に変換される。Ｚ軸はウェーブレット・フィルタの振幅を表す。

生の画像に適用するために、一群のウェーブレット・フィルタが、所定の範囲のサイズ（大きさ）のオパシティの各々のサイズについてコントラストを算出するように定められる。装置は所定のサイズのオパシティに依存してスケールを任意に選ぶ。

図２ｂは、スケールｓに従った図２ａのウェーブレット・フィルタの平面（Ｘ、Ｚ）における断面図を示す。制御論理装置によって定められた各ウェーブレット・フィルタは、スケール・パラメータｓの関数として、生の画像の各ピクセルのコントラストを測定する。ウェーブレット・フィルタは、負の係数によって形成された中央部分とその周縁に位置する正の部分とを持つ。負の部分の最大半径はフィルタのスケールの値に等しい。

ウェーブレット・フィルタについての式は、ｒを半径の変数として、次の式によって極座標で表される。

ここで、ｓはフィルタのスケールである。

ウェーブレットによる生の画像のコンボリューションの際、制御論理装置は、生の画像の座標（ｘ，ｙ）を持つ各ピクセルにおいて、フィルタの負の係数の絶対値によって重み付けした（ｘ，ｙ）近辺のグレー・レベルの平均と、フィルタの正の係数によって重み付けした（ｘ，ｙ）近辺のグレー・レベルの平均とを計算する。負の部分に存在するグレー・レベルの平均は、オパシティ部分であると推測される部分内のグレー・レベルの平均を表す。正の部分に存在するグレー・レベルの平均は、推測されたオパシティを取り囲む推測された背景の部分のグレー・レベルの平均を表す。

最後に、制御論理装置は、これらの２つの平均値の間の差をとって前記エレメントのコントラストを算出する。ウェーブレット・フィルタの使用により、グレー・レベルの平均値の間の差をとって線形コントラストを算出することが可能になる。

しかしながら、この種の装置は欠点を持つ。これらの欠点を図３に示す。図３は、図２ａ及び２ｂに示されたウェーブレット・フィルタの作用により得られたフィルタリング後の画像４を示す。このフィルタリング後の画像４では、オパシティ・セクター２だけでなく、胸筋３と乳房との間の境界部５、及び主に腺より成るセクターと主に脂肪より成るセクターとの間の移行部６においても強い応答が生じる。

フィルタリング後の画像４で生じるこれらの全ての応答により、装置は疑わしくない区域からオパシティを区別することができない。ここで、これらの装置の欠点は、画像の判読において、特に悪性のエレメントと良性のエレメントとの間の区別に関して、これらの装置を放射線医師の代わりに使用しようとしていることである。
フランス特許第２８４７６９８号

本発明はまさに、上述の手法の欠点を克服することを目的とする。このため、本発明では、コントラストの関数としてＸ線画像内のオパシティを検出するために使用される画像処理方法を提案する。このため、本発明の実施形態は、オパシティのコントラストを算出する新規な方法を具現化する。

この画像処理方法により、オパシティは識別するのが一層容易になり、従って、より効率のよい検査が可能になる。

本発明の一実施形態では、従来技術におけるようにディジタル化されたＸ線撮影フィルムではなく、ディジタル検出器によって供給されたデータに直接に適用されるオパシティ検出用アルゴリズムを提案する。これは、ディジタル化方法によって導入されるノイズを除く。

更に、生の画像において探すべき構造は、５０〜３００エレメントのサイズを持つかなり大きな物体である。従って、高分解能を持つ画像を分析することは必要ではない。それ故、画像はより低い分解能の画像へ変換される。これは、オパシティ・エレメントを検出するのに必要とされる算出時間をかなり低減する。そこで、生の画像は、画像のエレメントの複数の隣接したブロックに分割される。各々の対応するブロックのグレー・レベルの平均値を持つ複数のマクロエレメントによって低下分解能(under-resolved)画像が形成される。

本発明の実施形態を作る課程において明らかになったことは、マクロエレメント領域（すなわち、複数のマクロエレメントより成る領域）の近隣部において測定されたグレー・レベルの平均値として背景強度Ｉb を推定すると、該領域のコントラストの推定値が過大になると云うことである。エレメント領域のコントラストのこの過大推定(over-estimation) は偽検出の問題を招くことがある。この問題を解決するために、本発明は、背景強度Ｉb の推定の改善、従って画像のエレメントのコントラストの推定の改善を可能にするような、背景強度の算出のためのアルゴリズムを具現化する。

背景強度Ｉb の算出のためのこのアルゴリズムは、スライド・ウィンドウ(sliding window)・フィルタリングによって具現化される。この種のスライド・ウィンドウ・フィルタリングは、エレメント領域（すなわち、複数のエレメントより成る領域）の直近の環境におけるグレー・レベルの平均値を全て算出する。このアルゴリズムは、この直近の環境Ｉb において算出されたグレー・レベルの平均値の集合から、エレメント領域に割り当てるべき背景強度Ｉb を決定する。この決定は、エレメント領域のコントラストの推定の改善を可能にする判定基準の関数として行われる。好ましくは、背景強度Ｉb は、エレメント領域の直近の環境において測定されたグレー・レベルの最小平均値として推定される。

背景強度Ｉb の算出のためにこれらのスライド・ウィンドウを使用することは、アルゴリズムを容易にすると同時に、本発明の一実施形態における算出時間を低減する。

本発明はまた、情報の可読性を改善することの可能な放射線画像ディジタル処理手法を提案する。このために、本発明は投影画像の表示を生成し、該表示において、オパシティを増強し又はカラー化し、及び／又は、オプションとして、識別されたオパシティにマークを付け及び／又は輪郭で囲む。

従って、本発明のアルゴリズムは、オパシティについての検索を加速させ、同時に検索結果の可視性を増大させることが可能である。従って、本発明の方法は、画像上に現れる全てのオパシティを、これらの徴候が良性か悪性かに拘わらず、区別無く強調表示する。

本発明の実施形態はまた、放射線画像処理方法を具現化するように構成される装置に関する。

本発明の様々な実施形態が以下の説明及び添付の図面からより明瞭に理解されよう。それらの図面は例として示すもので、本発明の範囲を決して制限するものではない。

図４は、本発明に従ったＸ線装置、特にマンモグラフィ機械を示している。このＸ線装置１０は垂直な支柱１１を持つ。この垂直な支柱１１上には蝶番結合されたアーム１２があり、該アームは、Ｘ線管１３と、該Ｘ線管１３によって放出されたＸ線を検出することの可能な検出器１４とを担持する。このアーム１２は垂直に、水平に、又は斜めに配向することができる。Ｘ線管１３は、Ｘ線放出焦点である焦点１５を備えている。この焦点１５は、放出方向Ｄに沿ってＸ線ビーム１６を放出する。

現在、標準化された技術用語を持つ数種類のマンモグラフィ投影画像がある。マンモグラフィ乳癌検診のため、一般に頭尾（上下）方向及び斜め内外側方向の投影が各々の乳房について遂行される。アーム１２は、各々の乳房について頭尾方向及び／又は内外側方向の投影を得るためにＸ線管１３を予め規定された位置へ移動させる。

一例では、検出器１４はディジタル検出器である。検出器１４は、Ｘ線ビーム１６を受けるように放出方向ＤにＸ線管１３と向かい合ってアーム１２に取り付けられる。

アーム１２には、患者の乳房を置く乳房保持トレイ１８が設けられる。この乳房保持トレイ１８は検出器１４の上部に配置される。検出器１４は乳房保持トレイ１８の真下に配置される。検出器１４は、患者の乳房及び乳房保持トレイ１８を通過したＸ線を検出する。

更に、乳房の不動化と画像品質又は患者の乳房に送出されるＸ線の強度との両方に関連した理由のため、放射線撮影中は患者の乳房を圧迫する必要がある。様々な圧迫力が印加されることがある。これらの力は、行うべき検査の種類の関数として、乳房保持トレイ１８上の乳房を圧迫する圧迫パッド１９を介して加えられる。

このため、アーム１２は、手動又はモータ駆動のいずれかで乳房を圧迫することのできる摺動パッドであるパッド１９を持つ。パッド１９は、プラスチックのようなＸ線透過性材料で形成される。従って、アーム１２は、頂部から垂直方向に順に次のもの、すなわち、Ｘ線管１３、圧迫パッド１９、乳房支持トレイ１８及び検出器１４を担持する。

パッド１９、患者の乳房、トレイ１８及び検出器１４は固定されているが、Ｘ線管１３はこの組立体に対して空間内で様々な位置を取ることができる。

一変形例では、検出器１４は移動可能であってよく、Ｘ線管１３と同時に胸の周りの様々な位置を取ることができる。この場合、検出器１４はもはや乳房保持トレイ１８に固定接合されない。検出器１４は平坦であるか又は湾曲させることができる。検出器は回転移動及び／又は平行移動させることができる。

患者の身体の一部を通過したビーム１６を受け取った後、検出器１４は、受け取った射線のエネルギに対応する電気信号を発生する。次いで、これらの電気信号は、外部母線２１を介して制御論理装置２０へ伝送することができる。これらの電気信号により、この制御論理装置２０はＸ線撮影される身体部分に対応する生の２Ｄ画像を生成することができる。

好ましい実施形態では、オパシティを構成すると考えられるエレメントの強度のカラー化又は増強が、生の画像から得られ且つ生の画像とは別個であって、放射線医師によって観察することのできるプレゼンテーション画像２２として知られている画像について行われる。

このプレゼンテーション画像は、この制御論理装置２０のスクリーン２６によって表示することができ、或いは印刷してもよい。

一例では、制御論理装置２０は、マイクロプロセッサ２３と、プログラム・メモリ２４と、データ・メモリ２５と、キーボード２７を備えた表示スクリーン２６と、入出力インターフェース２８とを有する。マイクロプロセッサ２３と、プログラム・メモリ２４と、データ・メモリ２５と、キーボード２７を備えた表示スクリーン２６と、入出力インターフェース２８とは、内部母線２９によって相互接続されている。

実際に、或る装置が或る行為を遂行したと云われるとき、この行為は装置のマイクロプロセッサによって遂行され、該マイクロプロセッサは装置のプログラム・メモリ内に記録されている命令コードによって制御される。制御論理装置２０はまさしくこのような装置である。制御論理装置２０はしばしば集積回路形式で製作される。

プログラム・メモリ２４は幾つかの区域に分割され、各区域は、装置の機能を満たすために命令コードに対応する。本発明の変形に応じて、メモリ２４は、Ｘ線管の予め規定された位置を設定し且つこの位置におけるＸ線の放出を指令するための命令コードを有する区域３０を持つ。この区域３０の命令コードは、検出器によって直接供給された信号から画像を生成する。メモリ２４は、取得ジオメトリ及び検出器に起因したアーティファクトを是正するためにこの画像について前処理を実施し、従って、生の画像として知られている画像を生成するための命令コードを有する区域３１を持つ。

メモリ２４は、生の画像から、プレゼンテーション画像として知られている画像を生成するための命令コードを有する区域３２を持つ。このプレゼンテーション画像上には、オパシティである可能性のあるエレメントが、生の画像上で検出された後に強調され又はカラー化される。

このプレゼンテーション画像は、生の画像から別の処理方法によって得られる。この種の処理方法の一例がフランス特許第２８４７６９８号に記載されている。フランス特許第２８４７６９８号には、ディジタル放射線画像の動態の管理方法が記載されている。この方法は、稠密な区域を含む患者の乳房の範囲全体について判読を可能にする画像を表示するように、グレー・レベルの変動に適応させるために使用される。

メモリ２４は、関心領域（ＲＯＩ）、すなわち、患者の乳房のみを含む画像領域上に、生の画像を再位置決めするための命令コードを有する区域３３を持つ。生の画像については、それは取得ジオメトリイについての従来の知識を使用して、最小のアーティファクトを含む関心領域を規定する。また、それは関心領域についてのみ演算を遂行して時間を稼ぐことを可能にする。

メモリ２４は、生の画像を低下分解能画像にするための命令コードを有する区域３４を持つ。生の画像は、該画像のエレメントの複数の隣接したブロックに分割される。低下分解能画像は、各々の対応するブロックのグレー・レベルの平均値を持つ複数のマクロエレメントによって形成される。

メモリ２４は、生の画像において、検出すべきオパシティのサイズの関数として、複数のエレメント領域内の複数のマクロエレメントを関連付けるための命令コードを有する区域３５を持つ。それはまた、エレメント領域におけるグレー・レベルの平均を取る。

メモリ２４は、各々のエレメント領域の直近の環境におけるグレー・レベルの平均値の集合(set) を算出するためにスライド・ウィンドウ・フィルタリング動作を各々のエレメント領域に適用するための命令コードを有する区域３６を持つ。メモリ２４は、各々のエレメント領域について、上記のように算出された全てのグレー・レベル平均値の中で背景強度Ｉb と見なされるグレー・レベル平均値を決定するための命令コードを有する区域３７を持つ。

メモリ２４は、推定された背景強度Ｉb の関数として各々のエレメント領域のコントラストを算出するための命令コードを有する区域３８を持つ。メモリ２４は、算出されたコントラストを、対応する推定された背景強度Ｉb と検出すべきオパシティのサイズとの関数として標準化するための命令コードを有する区域３９を持つ。

メモリ２４は、各々のエレメント領域の標準化されたコントラストを、所定のオパシティの標準化されたコントラスト閾値と比較して、生の画像の閾値演算(thresholding)を遂行するための命令コードを有する区域４０を持つ。この区域４０の命令コードは、その標準化されたコントラストがこのコントラスト閾値よりも大きいエレメント領域のエレメントにオパシティ属性を割り当てる。この条件を満たさない他の全てのエレメントには非オパシティの属性が割り当てられる。オパシティ又は非オパシティの属性は、制御論理装置の一時的な内部パラメータである。一例では、この属性は図形的注釈又は二進数であってよい。

メモリ２４は、オパシティ属性を持つエレメントの位置に対して「１」とし且つそれ以外に対しては「０」としたエレメントの集合より成る二値画像に対して成分連結(connected-component) アルゴリズムを適用するための命令コードを有する区域４１を持つ。これは粒子の集合を生じさせる。

メモリ２４は、例えば領域成長(growth region) アルゴリズムを適用して、各オパシティ粒子に割り当てるべき輪郭を決定するための命令コードを有する区域４２を持つ。

メモリ２４は、Ｘ線管１３の経路を設定して、この経路に沿った多数の投影を制御するための命令コードを有する区域４３を持つ。これらの命令コードは、異なる角度で取得された全ての投影画像に断層像再構成アルゴリズムを適用して、平均的な乳房について５０〜８０個のスライスを有する再構成ディジタル・ボリュームを得ることを可能にする。メモリ２４は、取得された全ての投影画像に別の再構成アルゴリズムを適用するための命令コードを有する区域４４を持つ。この別の再構成アルゴリズムは、ディジタル・プレゼンテーション・ボリュームを得るために、例えば代数的再構成手法のような表示目標へ更に向けられている。

メモリ２４は、プレゼンテーション画像又はディジタル・プレゼンテーション・ボリュームに表示アルゴリズムを適用するための命令コードを有する区域４５を持つ。この表示アルゴリズムは区域４６の命令コード及び／又は区域４７の命令コードを適用することができる。メモリ２４は、オパシティ属性を持つ各エレメントに一つのカラー情報を割り当てるための命令コードを有する区域４６を持つ。メモリ２４は、プレゼンテーション画像又はプレゼンテーション・ボリュームにおいてオパシティ属性を持つエレメントの信号を増強するための命令コードを有する区域４７を持つ。

本発明の一実施形態において、本発明の方法は、２Ｄ画像である生の画像に適用される。この場合、画像のエレメントはピクセル（画素）である。この実施形態が図５〜図８に示されている。他の実施形態では、本発明の方法、ディジタル・ボリュームのスライスである生の画像に適用される。この場合、画像のエレメントはボクセルである。図９及び図１０は、これらの他の実施形態の例を示す。

図５は、本発明の方法の一実施形態を具現化する手段を例示する。図５には、制御論理装置が身体のＸ線投影を取得する最初の準備段階５０を示す。乳房、従って検出器が、この取得の際に照射される。制御論理装置は該投影の生の画像として知られている画像を生成する。

段階５１で、制御論理装置は関心領域（ＲＯＩ）上に生の画像を再位置決めする。段階５３で、制御論理装置は、好ましくは低域通過フィルタであるフィルタによって、前記再位置決め後の生の画像の各エレメントのグレー・レベルを算出する。段階５４で、制御論理装置はオパシティ・エレメント検出アルゴリズムを適用する。このため、制御論理装置は幾つかの相次ぐ段階を実行する。

最初の段階で、制御論理装置は、生の画像に適用すべき画像分解能値を決定する。この分解能は、画像内の検出すべき物体のサイズの関数として決定される。

本発明の様々な実施形態において検出すべき物体のサイズに起因して、制御論理装置は生の画像を低下分解能になるようにする。すなわち、制御装置は生の画像のピクセルをマクロピクセルに変換する。各マクロピクセルは、少なくとも２つのピクセルより成るピクセルの集合に含まれている情報を集約する。制御論理装置は、各マクロピクセルに、該マクロピクセル内に存在するそれらのピクセルのグレー・レベルの平均値を割り当てる。好ましい実施例では、各マクロピクセルは４つのピクセルを持つ。

制御論理装置は所定のサイズ範囲内の検出すべきオパシティのサイズを決定する。このサイズは半径が５ｍｍから３ｃｍまで変化する。次いで、制御論理装置は、検出すべきオパシティのサイズの関数としてマクロピクセルをピクセル領域に関連付ける。

次いで、制御論理装置は、オパシティのサイズ範囲内の各々のサイズについて各々のピクセル領域に割り当てるべき背景強度Ｉb を決定する。制御論理装置は、各領域の直近の環境におけるグレー・レベルの平均値の集合を算出するために、各々のピクセル領域にスライド・ウィンドウ・フィルタリングを適用する。この種のスライド・ウィンドウ・フィルタリングについては図８を参照して説明する。

ピクセル領域の直近の環境は、該領域の中心に位置するピクセルから２Ｒに等しい距離に配置されているピクセルの集合として定義される。ここで、Ｒは検出すべきオパシティの半径である。

スライド・ウィンドウはピクセル領域のサイズ及び形状を持つ。スライド・ウィンドウの各位置について、制御論理装置は、ウィンドウ内に位置する複数のピクセルのグレー・レベルの重み付き平均値を算出する。

各々のピクセル領域の各々の直近の環境において算出されたグレー・レベルの平均値の集合から、制御論理装置は各々のピクセル領域について背景強度Ｉb として見なすべきグレー・レベルの平均値を選択する。背景強度Ｉb は、ピクセル領域のコントラストを過大推定しないようなやり方で選択される。このために、制御論理装置は、各々のピクセル領域について、背景強度Ｉb として、各々の対応する直近の環境において算出されたグレー・レベルの平均値の集合の中から最低のグレー・レベル平均値を選ぶ。

次いで、制御論理装置は、各々のピクセル領域の標準化されたコントラストを、この領域についての推定された背景強度Ｉb の関数として算出する。コントラストΔＩは、領域のグレー・レベルの平均値Ｉm と該領域についての推定された背景強度Ｉb との間の差を取ることによって算出される。制御論理装置は、各領域の算出されたコントラストΔＩを、対応する推定された背景強度Ｉb と検出すべきオパシティのサイズＸm との関数として標準化する。標準化は減弱度の差Δμを定める。この減弱度の差Δμは、
ΔＩ＝Ｉb −Ｉm として、
Δμ＝μ_ｂ −μ_ｍ ≒（ΔＩ）／（Ｉb ・Ｘm ）
に等しい。

次いで、制御論理装置は、各々のピクセル領域の標準化されたコントラストを所定の標準化コントラスト閾値Δμ_ｍｉｎ と比較して、生の画像の閾値演算を遂行する。制御論理装置は、そのコントラストがこのコントラスト閾値Δμ_ｍｉｎ よりも大きいピクセル領域のピクセルに、オパシティ属性を割り当てる。従って、検出すべきオパシティの少なくとも１つのサイズＸm についてΔμ＞Δμ_ｍｉｎ であるエレメントのみが、オパシティ・エレメントであると見なされる。Δμ_ｍｉｎ は真理データベースに従って整合した閾値である。

オパシティ・エレメントの検出アルゴリズムは、オパシティのサイズＸm の全範囲をカバーするのに必要な回数だけ繰り返される。

段階５５で、制御論理装置は、オプションとして、オパシティ属性を持つエレメントを連結して成るグループに割り当てるべき輪郭を決定する。この輪郭は、既知の領域成長(growth region) アルゴリズムに従って決定される。

段階５２で、制御論理装置は生の画像からプレゼンテーション画像を生成する。処理方法を使用して、オパシティを構成すると考えられるエレメントを突き止めるのは、この生の画像からである。これらのオパシティはプレゼンテーション画像において増強され又はカラー化される。

段階５６で、制御論理装置は、実行者の分析を容易にするために、プレゼンテーション画像においてオパシティ属性を持つエレメントを表示するための表示アルゴリズムを適用する。この表示アルゴリズムは、オパシティ属性を持つ各ピクセルとその直近の環境とに、一つのカラー情報を割り当てることができる。

表示アルゴリズムはまた、オパシティ属性を持つ各ピクセルとその直近の環境とに、強度増強プロセスを適用することができる。強度増強プロセスの最初の段階は、オパシティ位置に対して「１」とし且つそれ以外に対して「０」としたピクセルの集合より成る二値画像に対して成分連結アルゴリズムを適用することを含む。これはオパシティ粒子の集合を生じさせる。次いで、一つの粒子及びその直近の環境に属するプレゼンテーション画像の各ピクセルについて、該ピクセルの強度を該粒子の直近の環境の強度に対して相対的に増大させる。

論理制御装置は、粒子の直近の環境におけるグレー・レベルの平均値Ｍp を算出する。粒子の直近の環境は、該粒子の任意のエレメントから距離Ｄに配置されているエレメントの集合として定義される。このグレー・レベル平均値Ｍp は粒子の背景強度である。粒子及びその直近の環境の各々のピクセル（ｉ，ｊ，ｋ）について、参照される増強画像ＤＣＡ（ｉ，ｊ）が、粒子のピクセルの強度Ｓ（ｉ，ｊ）と粒子の背景強度Ｍｐとの間の差を次の式に従って増幅することによって求められる。

ここで、Ａは増強能力に直接に影響を及ぼし、ｄはピクセル（ｉ，ｊ）と粒子との間の距離であり、粒子内部の各ピクセルについてはｄ＝０である。オパシティ部分を識別するのは困難であるので、制御論理装置は、その強さが粒子からの距離につれて減少していく増強度を適用する。パラメータτは、距離につれての増強係数のこの減少を制御する。

一例では、オパシティは、論理制御装置によって発生されたマーカーによってプレゼンテーション画像上に指示される。これらのマーカーは、オパシティの重心に配置した図形的注釈であってよい。

結果の表示がカラー化によって行われる場合、カラー（色）が、オパシティ属性を持つピクセルに対して、量Ｓ（ｉ，ｊ）−Ｍp と距離ｄとの関数として割り当てられる。

オパシティ粒子が増強され又はカラー化されている最終的なプレゼンテーション画像は、実行者によって観察するために表示スクリーン上に表示される。この最終的な画像では、全てのオパシティは、それらの特性が疑わしいか又は良性であるかに関して区別なく強調表示される。その結果、放射線医師はオパシティの分布のマッピングの全体を直ちに観察することができる。

図６は、胸筋５の境界の近くに位置するオパシティ２のグレー・レベルの概略表現図である。おの表現図はデカルト座標Ｘ、Ｙ及びＺで表されている。オパシティ２は、Ｘ線が隣接の段６１及び６２におけるよりも強く吸収されるセクター６０に対応する稠密な区域である。セクター６０では、入射Ｘ線の減弱は隣接の構造におけるよりも大きい。これは、図６に見られるように、セクター６０とレベル６１及び６２との間のグレー・レベルの変化によって表される。

グレー・レベルの段６２は、横断する厚さが減少する区域における組織の減弱度を表す。グレー・レベルの段６１は、横断する厚さがほぼ一定に留まる区域における組織の減弱度を表す。

図７は、切断面Ａ−Ａにおける図６の縦断面図である。図７の例では、ｘ軸Ｘはピクセルの位置を表し、またｙ軸Ｙはグレー・レベルを表す。オパシティは直径が０．５ｃｍから３ｃｍまで変化する大きい物体であり、これは５０〜３００ピクセルに相当し、１つのピクセルは１００μｍのサイズを持つことが知られている。

図７の例は、１次元の場合での、従来技術における背景強度Ｉb の推定の問題を示している。実際に、従来技術では、背景強度Ｉb はセクター６０の直近の環境のグレー・レベルの平均値であると見なされている。直近の環境は段６１及び６２で構成される。従って、背景強度Ｉb は、
Ｉb ＝（Ｍ1＋Ｍ2）／２
に等しい。ここで、Ｍ1 は段６１のグレー・レベルの平均値であり、Ｍ2 は段６２のグレー・レベルの平均値である。平均値Ｍ1 が平均値Ｍ2 よりもかなり小さいという事実により、背景強度Ｉb の値の過大推定が生じる。背景強度Ｉb の値のこの過大推定は、セクター６０のコントラストΔＩの過大推定を招く。セクター６０のコントラストΔＩのこの過大推定により、多数の誤った検出が生じる。従って、実行者は、従来のアルゴリズムによって与えられた結果を信頼することができない。

背景強度Ｉb のこの過大推定の問題を解決するために、本発明では、Ｉb に、Ｍ1 及びＭ2 の間の最小値を割り当てる。この手法は、２Ｄにおいて、図８に示されるようにスライド・ウィンドウ・フィルタリング手法によって一般化される。

図８は、ピクセル領域７０の直近の環境７３に沿って、スライド・ウィンドウ７２を移動させることを示している。直近の環境７３は、図８内に破線の円で表されている。このピクセル領域７０は、所定のオパシティ・サイズ範囲内の検出すべきオパシティのサイズの関数としてピクセル区域７１を含む。ピクセル領域７０の形状及びサイズは、検出すべきオパシティの形状及びサイズに依存する。好ましい実施例では、領域７０の形状は円である。

領域７０の背景強度Ｉb を推定するため、制御論理装置はスライド・ウィンドウ（７２）法を使用する。このウィンドウ７２は、ピクセル領域７０の形状及びサイズと同じ形状及び同じサイズを持つ。

直近の環境７３の円の上のスライド・ウィンドウの各位置Ｐにおいて、スライド・ウィンドウ７２は、このウィンドウ内に存在する複数のピクセルのグレー・レベルの重み付き平均を算出する。

直近の環境の背景値として、論理制御装置は、この円７３に沿って算出された全てのグレー・レベル平均値の中から、最も減弱度の大きい領域に対応する最小のグレー・レベル平均値を選択する。この選択されたグレー・レベルの平均値が、ピクセル領域７０の背景強度Ｉb であると見なされる。

図９及び１０は、乳房の再構成されたボリュームにおいてオパシティを構成すると考えられるボーウェル(vowel) を突き止めるために使用されるような、本発明の画像処理方法を具現化する手段の別の例を示す。図９及び１０は、ディジタル画像ボリュームにおいて本発明のオパシティ検出方法を使用する例を示す。

図９は本発明の一実施形態を示す。図９において、段階１００で、Ｘ線管３が所定の経路での多数の投影Ｐ_１ 〜Ｐ_ｎ のために患者の乳房を通り抜ける強度のＸ線を放射する。検出器１４が投影Ｐ_１ 〜Ｐ_ｎ をそれぞれ表す生のＸ線画像Ｉ_１ 〜Ｉ_ｎ を取得する。制御論理装置はこれらの生のＸ線画像データＩ_１ 〜Ｉ_ｎ を処理する。

段階１０１で、制御論理装置は単純な逆投影再構成アルゴリズムを適用する。このアルゴリズムは、検出器に平行な複数の異なるスライス平面でボリュームを再構成するために使用される。ここで使用される用語は乳房のトモシンセシスである。全ての生の画像Ｉ_１ 〜Ｉ_ｎ がこのトモシンセシス再構成の際に使用されて、乳房のディジタル・ボリュームを提供する。このトモシンセシス手法は、制限された角度方向ドメイン上に分布し且つディジタル検出器で取得された少数の２Ｄ投影又は生の画像から、検査している乳房の３Ｄボリュームの再構成を可能にする。

段階１０１の後、制御論理装置は、図５の段階５３〜５５にそれぞれ対応する段階１０２〜１０４を、各々の再構成されたスライスに適用する。

段階１０２及び１０３は、オパシティのサイズ範囲内の全てのサイズについて必要な回数だけ繰り返される。

段階１０５で、制御論理装置は、実行者の分析を容易にするために、段階１０６で得られたプレゼンテーション・ボリュームに、オパシティ属性を持つボーウェルを表示するためのアルゴリズムを適用する。この表示アルゴリズムは、オパシティ属性を持つボーウェルの強度を増強する処理を適用することができ、或いはそれら及びそれらの直近の環境に一つのカラー情報を割り当てることができる。

増強処理の最初の段階は、オパシティ位置に対して「１」とし且つそれ以外に対しては「０」としたボーウェルの集合によって形成された二値ボリュームに３Ｄ成分連結アルゴリズムを適用することを含む。これにより、オパシティの３Ｄ粒子の集合が生じる。次いで、粒子とその直近の環境とに属しているプレゼンテーション・ボリューム内の各々のボクセルについて、ボクセル強度が該粒子の直近の周囲又は環境の強度に対して相対的に増大される。

制御論理装置は、粒子の直近の環境におけるグレー・レベルの平均値Ｍp を算出する。このグレー・レベルの平均値Ｍp は、該粒子の背景強度である。粒子及びその直近の環境の各々のボクセル（ｉ，ｊ，ｋ）について、参照される増強画像ＤＣＡ（ｉ，ｊ，ｋ）が、粒子のボクセルの強度Ｓ（ｉ，ｊ，ｋ）と粒子の背景強度Ｍｐとの間の差を次の式に従って増幅することによって求められる。

ここで、Ａは増強能力に直接に影響を及ぼし、ｄはボクセル（ｉ，ｊ，ｋ）と粒子との間の距離であり、粒子内部の各ボクセルについてはｄ＝０である。オパシティ部分を識別するのは困難であるので、制御論理装置は、その強さが粒子からの距離につれて減少していく増強度を適用する。パラメータτは、距離につれての増強係数のこの減少を制御する。

一例では、オパシティは、論理制御装置によって発生されたマーカーによってプレゼンテーション・ボリューム内に指示される。これらのマーカーは、オパシティの重心に配置した図形的注釈であってよい。

一変形例では、論理制御装置は、オパシティの周りに輪郭を描くことができる。これは、より具体的に実行者の注意をその検出された病変部に向けさせる必要がある場合に興味のあることである。

結果の表示が、オパシティ属性を持つボーウェルをカラー化することによって行われる場合、カラー（色）が、それらに対して、量Ｓ（ｉ，ｊ，ｋ）−Ｍp と距離ｄとの関数として割り当てられる。

オパシティ粒子が増強され又はカラー化されている最終的なプレゼンテーション・ボリュームは、実行者によって観察されるようにするために表示スクリーン上に表示される。この最終的なボリュームでは、全てのオパシティは、それらの特性が疑わしいか又は良性であるかに関して区別なく強調表示される。その結果、放射線医師はボリューム内でのオパシティの分布のマッピングの全体を直ちに観察することができる。

図１０は、本発明の方法の一実施形態を具現化する手段の別の例を示す。その具現化において、画像処理方法は、段階２００で得られた各々の投影Ｐ_１ 〜Ｐ_ｎ をそれぞれ表す各々の生の画像Ｉ_１ 〜Ｉ_ｎ に適用される。これらの生の画像は、ディジタル検出器によって制御論理装置に直接供給される。処理方法より、オパシティを形成する可能性のあるエレメントの位置の突き止めが可能になるのはこれらの生の画像からである。

制御論理装置は、図５の段階５３〜５５にそれぞれ対応する段階２０２〜２０５を、各々の生の画像Ｉ_１ 〜Ｉ_ｎ に適用する。

段階２０３で、制御論理装置は、フィルタリング後の生の画像からディジタルボリュームを複数のスライスで再構成するための単純な逆投影再構成アルゴリズムを適用する。

段階２０３の後、制御論理装置は、図９の段階１０３〜１０６にそれぞれ対応する段階２０４〜２０７を、各々の再構成されたスライスに適用する。

段階２０２〜２０４はオパシティのサイズ範囲内の全てのサイズについて必要な回数だけ繰り返される。

本発明の実施形態の構成要素及び配置構成を図示し説明してきたが、それらは例としてのみ示したものである。本発明の幾つかの実施形態のみを詳しく説明したが、当業者には、本書を読めば、特許請求の範囲の記載に表された様々な実施形態の趣旨から逸脱するこなく好ましい実施形態及び他の模範的な実施形態の設計、動作条件及び配置構成に様々な置換、修正、変更及び省略を行えることが容易に理解されよう。従って、記載した特許請求の範囲は、全てのこのような置換、修正、変更及び省略を含むことを意図している。また、図面の符号に対応する特許請求の範囲中の符号は、単に本願発明の理解をより容易にするために用いられているものであり、本願発明の範囲を狭める意図で用いられたものではない。そして、本願の特許請求の範囲に記載した事項は、明細書に組み込まれ、明細書の記載事項の一部となる。

患者の乳房の生の放射線画像の概略図である。 倒立メキシコ帽型ウェーブレット・フィルタの概略図である。 図２ａのウェーブレット・フィルタの平面（Ｘ，Ｚ）における概略断面図である。 図２ａ及び２ｂのウェーブレット・フィルタによってフィルタリングされた生の画像の概略図である。 本発明の改良手段を備えたＸ線装置、詳しくはマンモグラフィ機械の概略図である。 本発明の方法を具現化する手段を例示する概略図である。 オパシティを含む乳房の画像のグレー・レベルの３Ｄ表現図である。 図６の表現の、オパシティを通過する部分の縦断面図である。 乳房の生の画像のエレメント領域の周りをスライド・ウィンドウが移動する様子を表す概略図である。 本発明の一実施形態を具現化する手段を例示する概略図である。 本発明の別の実施形態を具現化する手段を例示する概略図である。

符号の説明

１ 生の画像
２ オパシティ
３ 胸筋
４ フィルタリング後の画像
５ 境界部
６ 移行部
１０ Ｘ線装置
１１ 垂直な支柱
１２ アーム
１３ Ｘ線管
１４ 検出器
１５ 焦点
１６ Ｘ線ビーム
１８ 乳房保持トレイ
１９ 圧迫パッド
２０ 制御論理装置
２１ 外部母線
２２ プレゼンテーション画像
２３ マイクロプロセッサ
２４ プログラム・メモリ
２５ データ・メモリ
２６ スクリーン
２７ キーボード
２８ 入出力インターフェース
２９ 内部母線
６０ セクター
６１ 段
６２ 段
７０ ピクセル領域
７１ ピクセル区域
７２ スライド・ウィンドウ
７３ 直近の環境

Claims (8)

1. Ｘ線装置によって生成された画像を処理するための方法であって、
   物体のＸ線投影から、該物体の生の画像を算出する段階と、
   前記生の画像の各エレメントについて、前記生の画像を特徴付ける平均グレー・レベルを算出する段階であって、該段階が更に、
   ａ）前記生の画像のエレメントを、検出すべきオパシティのサイズの関数としてエレメント領域に関連付け、
   ｂ）前記エレメント領域のサイズ及び形状と類似したサイズ及び形状を持つスライド・ウィンドウを決定し、
   ｃ）各々のエレメント領域について、直近の環境を決定し、
   ｄ）各々のエレメント領域の各々の直近の環境に前記スライド・ウィンドウを適用し、
   ｅ）各々の直近の環境の上にある前記スライド・ウィンドウの各位置で、グレー・レベルの平均値を算出し、そこで、
   ｆ）各々のエレメント領域について背景強度Ｉb と見なすべきグレー・レベルの平均値を、対応する直近の環境において算出されたグレー・レベルの平均値の集合の中の最低のグレー・レベル平均値とすること、を含んでいる当該段階と、
   を有している方法。
2. 前記生の画像の各エレメントについて算出する前記段階は、更に、
   ｇ）各々のエレメント領域のコントラストを、このエレメント領域内の複数のエレメントのグレー・レベルの平均値と、前記エレメント領域に割り当てられた背景強度Ｉb との間の差を取ることによって、算出する段階を含んでいる、請求項１記載の方法。
3. エレメントをエレメント領域に関連付ける前記段階は、
   前記生の画像に適用すべき画像分解能を、検出すべきオパシティのサイズの関数として選択する段階と、
   検出すべきオパシティのサイズを所定のサイズの範囲内で決定する段階と、
   検出すべきオパシティのサイズに等しいサイズを持つエレメント領域を形成するように前記生の画像のエレメントを関連付ける段階と、
   を含んでいる、請求項１記載の方法。
4. 前記生の画像に分解能の変更を適用する段階は、
   前記生の画像を、選択された分解能の関数として画像のエレメントの複数の隣接したブロックに分割する段階と、
   各々の対応するブロックのグレー・レベルの平均値を有するマクロエレメントを形成する段階と、
   を含んでいる、請求項３記載の方法。
5. 前記生の画像の各エレメントについて算出する前記段階は、更に、
   ｈ）各々のエレメント領域のコントラストを、検出すべきオパシティのサイズ及び該領域に割り当てられる背景強度の関数として標準化することによって、前記各々のエレメント領域の減弱度の差を算出する段階を含んでいる、請求項１記載の方法。
6. 前記生の画像の各エレメントについて算出する前記段階は、更に、
   ｉ）コントラスト閾値を予め定める段階と、
   ｊ）各領域の標準化されたコントラストが前記コントラスト閾値よりも大きいとき、前記領域のエレメントにオパシティ属性を割り当てる段階と、
   ｋ）オパシティ属性を持つ連結されたピクセルの集合によって形成された粒子を決定する段階と、
   ｌ）各粒子の輪郭を進展させて、検出すべきオパシティを表す輪郭を求める段階と、
   ｍ）前記生の画像から生成されたプレゼンテーション画像内に、オパシティ属性を備えたエレメントを表示する段階と、
   を含んでいる、請求項５記載の方法。
7. 前記生の画像の各エレメントについて算出する前記段階は、更に、
   ｏ）プレゼンテーションのために、プレゼンテーション画像内のオパシティ属性を持つエレメント及びそれらの直近の環境に一つのカラー情報を割り当てる段階、又は
   ｐ）プレゼンテーション画像内のオパシティ属性を持つエレメント及びそれらの直近の環境の強度を増強する段階のいずれかを含み、また更に、
   ｑ）カラー化された又は増強されたエレメントを持つプレゼンテーション画像を表示する段階を含んでいる、請求項６記載の方法。
8. 各々のエレメント領域内のグレー・レベルを算出する段階が、低域通過フィルタを使用して遂行される、請求項１記載の方法。

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