JP2008099930A - 乳房画像認識方法および装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】乳房画像の撮影方向および乳房の左右を認識する乳房画像認識装置において、より適切に乳房画像の種類を認識する。
【解決手段】予め位置が決定されたマーカーを用いてX線撮影された乳房画像から乳房領域とマーカー領域とを検出し、その検出した乳房領域とマーカー領域の乳房画像における位置情報に基づいて乳房画像の撮影方向および乳房の左右を認識する。
【選択図】図3
【解決手段】予め位置が決定されたマーカーを用いてX線撮影された乳房画像から乳房領域とマーカー領域とを検出し、その検出した乳房領域とマーカー領域の乳房画像における位置情報に基づいて乳房画像の撮影方向および乳房の左右を認識する。
【選択図】図3
Description
本発明は、乳房画像の撮影方向および乳房の左右を認識する乳房画像認識装置に関するものである。
医療分野においては、CT(Computed Tomography)装置、CR(Computed Radiography)装置などにより、診断用画像として取得された被写体の画像情報に基づいて、その画像情報が示す画像中の異常陰影の候補を計算機を用いて自動的に検出する異常陰影候補検出処理システム(計算機支援画像診断装置)が提案されている(特許文献1、特許文献2参照)。
そして、通常、マンモグラフィ(乳房を被写体とした診断用放射線画像)を撮影する際には、患者の右側の乳房を上下方向に挟み込んで撮影した右CC画像と、患者の左側の乳房を上下方向に挟み込んで撮影した左CC画像と、患者の右側の乳房を側面方向に挟み込んで撮影した右MLO画像と、患者の左側の乳房を側面方向に挟み込んで撮影した左MLO画像との4種類の画像が撮影される。
特に、CR装置によりマンモグラフィを撮影する際には、上記の4種類の画像を区別する必要がある。そこで、これまでは、撮影者が撮影後、どのカセッテがどの種類の画像であったかを記憶しておき、1つ1つ間違いなくCR装置にどの種類の画像であったかを入力する必要があった。
しかしながら、この方法だと撮影者の手間が増えるだけでなく、操作ミスや記憶違いなどによって間違った種類が入力されてしまうという問題があった。
そこで、マンモグラフィを撮影する際、予めどの種類の画像かを示す鉛文字を用いて撮影を行い、自動的に乳房画像に含まれる鉛文字を読み取ることによってどの種類の画像かを認識する方法が提案されている。
特開平8−294479号公報
特開平8−287230号公報
しかしながら、上記のように鉛文字を読み取る方法では、市場で使用されている多種の鉛文字全てを読み取り可能にすることは非常に困難であった。また、X線の線量が低い場合には、鉛文字の存在は認識できるものの、文字を読み取ることができない場合があり、どの種類の画像かを認識することができなかった。
本発明は、上記の事情に鑑み、乳房画像の種類を適切に認識することができる乳房画像認識方法および装置を提供することを目的とする。
本発明の乳房画像認識方法は、予め位置が決定されたマーカーを用いてX線撮影された乳房画像から乳房領域とマーカー領域とを検出し、その検出した乳房領域とマーカー領域の乳房画像における位置情報に基づいて乳房画像の撮影方向および乳房の左右を認識することを特徴とする。
本発明の乳房画像認識装置は、予め位置が決定されたマーカーを用いてX線撮影された乳房画像から乳房領域とマーカー領域とを検出する領域検出手段と、領域検出手段により検出された乳房領域とマーカー領域の位置情報に基づいて乳房画像の撮影方向および乳房の左右を認識する撮影方向認識手段とを備えたことを特徴とする。
ここで、上記「マーカー」とは、たとえば、被写体の種類および/または撮影方向を表すパターン(文字、図柄など)が形成されてなるものであり、被写体と共に撮影され、かつ、撮影して得られた画像上で上記パターンが識別可能なものを指す。たとえば、上記パターンを放射線不透過部材で形成した鉛文字などが挙げられるが、これに限られるものではなく、画像上で上記パターンが識別できるものであればよい。
また、上記「マーカー」としては、新たに設けられたものではなく、上記パターンを表すものとして従来用いられていたものを使用することが望ましい。
本発明の乳房画像認識方法および装置によれば、予め位置が決定されたマーカーを用いてX線撮影された乳房画像から乳房領域とマーカー領域とを検出し、その検出した乳房領域とマーカー領域の乳房画像における位置情報に基づいて乳房画像の撮影方向および乳房の左右を認識するようにしたので、乳房画像の種類を適切に判断することができる。
以下、図面を参照して本発明の乳房画像認識方法を実施する乳房画像認識装置の一実施形態について説明する。
図1に示すように、マーカーを用いてX線撮影された乳房画像から乳房領域とマーカー領域とを検出する領域検出装置1と、領域検出装置1により検出された乳房領域とマーカー領域の位置情報に基づいて乳房画像の撮影方向および乳房の左右を認識する撮影方向認識手段10とを備えている。
領域検出装置1は、X線撮影して得られた乳房画像100から1以上の乳房領域の候補となる領域を抽出する領域抽出手段3と、領域抽出手段3により抽出された各領域の矩形度を算出する矩形度算出手段4と、矩形度算出手段4により算出された矩形度に基づき、抽出した領域から矩形でない非矩形領域を抽出し、非矩形領域のうち最も面積の大きい領域を乳房領域として検出する乳房領域検出手段5と、領域抽出手段3により抽出された領域のうち最も面積の小さい領域をマーカー領域として検出するマーカー領域検出手段6とを備えている。
領域抽出手段3は、乳房画像100中の直接X線照射部の画素が持つ画素値と直接X線照射部を除く非直接X線照射部の画素が持つ画素値との境となる値を閾値として2値化画像を生成する2値化手段2を備え、2値化画像中のうち、同じ画素値を持つ画素が連なる画素群をひとまとまりの領域として乳房領域の候補となる領域を抽出する。
乳房画像100は、照射野絞りを用いて乳房を撮影したもので、図2に示すように、照射野絞りによりX線が遮断された絞りの領域101、散乱線領域102、直接X線照射部103、マーカー領域104、被写体を撮影した乳房領域105が現れる。
ここで、乳房画像100としては、患者の右側の乳房を上下方向に挟み込んで撮影した右CC画像と、患者の左側の乳房を上下方向に挟み込んで撮影した左CC画像と、患者の右側の乳房を側面方向に挟み込んで撮影した右MLO画像と、患者の左側の乳房を側面方向に挟み込んで撮影した左MLO画像との4種類のいずれかの画像が入力される。
そして、上記右CC画像、左CC画像、右MLO画像、左MLO画像は、乳房画像におけるマーカー領域12が乳房領域11に対して、図3(A)〜図3(D)に示すような位置関係となるようにマーカーが配置されてそれぞれ撮影されるものである。また、乳房画像における乳房領域と乳房画像の長辺との位置関係も図3(A)〜図3(D)に示すような位置関係となるように撮影される。
ここで、まず、乳房画像における乳房領域とマーカー領域とを検出する方法について、図4に示すフローチャートに従って説明する。
まず、上記に説明した右CC画像、左CC画像、右MLO画像、左MLO画像のいずれかが入力される(S100)。
この乳房画像100から、乳房画像100に含まれる画素の画素値とその出現頻度を表すヒストグラムを求めると、ヒストグラムには、図5に示すような、大きな3つのピークが現れる(S101)。まず、1番右側のピークは直接X線照射部103であり、真中のピークは乳房領域105、散乱線領域102およびマーカー領域104であり、1番左側のピークは絞り領域101である。
そこで、2値化手段2は、1番目のピークと2番目のピーク間に現れる谷の一番低い位置(図5のQの部分)を検出して、この位置の画素値を閾値として(S102)、2値化処理を行う。2値化処理を行なう際に、直接X線照射部の部分を第1画素値に置き換え、直接X線照射部以外の部分(乳房領域、散乱領域、マーカーおよび絞り領域)を第2画素値に置き換えた2値化画像110を形成する(S103)。
次に、領域抽出手段3では、2値化画像を走査して、隣接する画素が同じ画素値を持つ画素に同じラベルを割り当てるラベリング処理を行う(S104)。例えば、図6に示すような2値化画像110の場合には、図7に示すように各画素にラベルが割り当てられ、直接X線照射領域103(A)、乳房領域105(B)、マーカー領域104(C)、絞り領域101+散乱領域102(D)の4つの領域を抽出することができる(S105)。この4つの領域のうち、直接X線照射領域103であるAのラベルが割り当てられた領域は第1画素値を持つため他の領域と区別することができるが、他のB、C、Dのラベルが割り当てられた領域は第2画素値を持ち、画素値からはどの領域が乳房領域105であるかは区別することはできない。
乳房領域105は、半円や楕円に近い形状をしているが、マーカー領域104(C)や、絞り領域101+散乱領域102(D)は矩形形状をしている。そこで、抽出した各領域が矩形であるか否かを判断して、B、C、Dのラベルが割り当てられた領域うちいずれが乳房領域105であるかを判断する。
マーカー領域104(C)や絞り領域101+散乱領域102(D)の輪郭の矩形は、各辺がX方向やY方向に沿った矩形形状であるため、これを利用して、矩形度算出手段4で、各領域B、C、Dの矩形度rを求めて、抽出した領域が矩形であるか否かの判断を行う。
ここで、矩形度rの求め方について、領域Bを例に説明する。図8に示すように、領域Bに含まれる画素のうち、X軸の座標値が最大となる画素P1=(P1x、P1y)と、X軸の座標値が最小となる画素P2=(P2x、P2y)とを求める。つぎに、Y軸の座標値が最大となる画素P3=(P3x、P3y)と、Y軸の座標値が最小となる画素P4=(P4x、P4y)とを求める。そこで、画素P1を通るY方向の向きを持つ直線l1と、画素P2を通るY方向の向きを持つ直線l2と、画素P3を通るX方向の向きを持つ直線l3と、画素P4を通るX方向の向きを持つ直線l4とに囲まれる矩形の面積E1を下式(1)から求める。
E1=(P1x−P2x)×(P3y−P4y) (1)
この面積は、矩形に含まれる画素数で求めてもよい。例えば、図8の乳房領域を囲む矩形が、(P1x−P2x)=80画素、(P3y−P4y)=40画素の場合には、E1に含まれる面積は3200画素である。
この面積は、矩形に含まれる画素数で求めてもよい。例えば、図8の乳房領域を囲む矩形が、(P1x−P2x)=80画素、(P3y−P4y)=40画素の場合には、E1に含まれる面積は3200画素である。
一方、各領域の面積E2を、例えば、領域に含まれる画素数をカウントして(具体的には、同じラベルが振られた画素をカウントする)求めることができる。
そこで、矩形度rは、
r=E2/E1 (2)
として求める。他の領域C、Dについても同様にして求める(S106)。
r=E2/E1 (2)
として求める。他の領域C、Dについても同様にして求める(S106)。
上述で説明したように、マーカー領域104(C)や、絞り領域101+散乱領域102(D)は、各辺がX方向かY方向に平行な矩形形状になる(図7、図8参照)。そのため、マーカー領域104(C)や、絞り領域101+散乱領域102(D)のような矩形領域では、X軸の座標値が最大となる画素P1、X軸の座標値が最小となる画素P2、Y軸の座標値が最大となる画素P3、Y軸の座標値が最小となる画素P4は、図8に示すような位置にあり、矩形度rは略1に近い値となる。一方、乳房領域105(B)のような非矩形領域は、1より小さい値となる。
これらのことから、乳房領域検出手段5は、矩形度rからB、C、Dのラベルが付された領域が矩形領域であるか非矩形領域であるかを区別して、非矩形領域のものから乳房領域に該当するものを検出する。
具体的に、乳房領域の矩形度rがどの位の範囲の値であるかを考察する。例えば、乳房の形状が半径Rの半円であるとすると、
E1=R×2R=2R2
E2=(1/2)×π×R2
となり、この結果を式(2)にあてはめると矩形度は約0.785となる。これから、乳房領域105の矩形度rは約0.9以下である確立が高いものであるということができ、矩形度rが0.9以下の領域を非矩形領域として乳房領域105の候補とすることができる。また、矩形度rが極端に小さいものは、抽出した領域を矩形で囲んだ面積と抽出された領域の面積との差がかなり大きいものであり、乳房の形状から乳房領域105とは考えられない。そこで、矩形度rが0.2〜0.9の間にあるものを乳房領域105として検出する(S107)。
E1=R×2R=2R2
E2=(1/2)×π×R2
となり、この結果を式(2)にあてはめると矩形度は約0.785となる。これから、乳房領域105の矩形度rは約0.9以下である確立が高いものであるということができ、矩形度rが0.9以下の領域を非矩形領域として乳房領域105の候補とすることができる。また、矩形度rが極端に小さいものは、抽出した領域を矩形で囲んだ面積と抽出された領域の面積との差がかなり大きいものであり、乳房の形状から乳房領域105とは考えられない。そこで、矩形度rが0.2〜0.9の間にあるものを乳房領域105として検出する(S107)。
また、マーカー領域104(C)は、マーカーの付し方によっては、図9に示すように、矩形がX軸(あるいは、Y軸)に対して傾いている場合があり、その場合には、矩形度rが乳房領域105の矩形度に近い値になることがあり、矩形度rから乳房領域105であるかマーカー領域であるかを区別できなくなる。しかし、マーカー領域104は乳房領域105に比べると面積は非常に小さい。そこで、矩形度rが0.2〜0.9の間にあるもので、面積が最も大きい領域を乳房領域105として検出する(S108)。
上記のようにして乳房画像から乳房領域を検出することができる。
一方、マーカー領域については、マーカー領域検出手段6において、ラベルが振られた各領域のうち、その面積E2が最も小さいものがマーカー領域として検出される。
そして、上記のようにして検出された乳房領域とマーカー領域の位置情報が撮影方向認識手段10に入力される。
そして、撮影方向認識手段10においては、以下の2つの条件が当てはまるかどうか確認される。
1.乳房領域が乳房画像の短辺に接するか否か。
2.乳房領域の接している長辺を左に置いたときマーカー領域が上にあるか否か。
そして、図10に示す表に基づいて、上記の2つの条件の結果に応じて、入力された乳房画像が右CC、左CC、右MLOおよび左MLOのいずれかであるかが認識される。すなわち、乳房領域が乳房画像の短辺に接し、乳房領域の接している長辺を左に置いたときマーカー領域が上にある場合には、左MLO画像と認識され、乳房領域が乳房画像の短辺に接し、乳房領域の接している長辺を左に置いたときマーカー領域が下にある場合には、右MLO画像と認識され、乳房領域が乳房画像の短辺に接することなく、乳房領域の接している長辺を左に置いたときマーカー領域が上にある場合には、左CC画像と認識され、乳房領域が乳房画像の短辺に接することなく、乳房領域の接している長辺を左に置いたときマーカー領域が下にある場合には、右CC画像と認識される。
1 乳房領域検出装置
2 2値化手段
3 領域抽出手段
4 矩形度算出手段
5 乳房領域検出手段
6 マーカー領域検出手段
100 乳房画像
101 絞り領域
102 散乱領域
103 直接X線照射領域
12、104 マーカー領域
11、105 乳房領域
110 2値化画像
2 2値化手段
3 領域抽出手段
4 矩形度算出手段
5 乳房領域検出手段
6 マーカー領域検出手段
100 乳房画像
101 絞り領域
102 散乱領域
103 直接X線照射領域
12、104 マーカー領域
11、105 乳房領域
110 2値化画像
Claims (2)
- 予め位置が決定されたマーカーを用いてX線撮影された乳房画像から乳房領域とマーカー領域とを検出し、
該検出した乳房領域とマーカー領域の乳房画像における位置情報に基づいて前記乳房画像の撮影方向および乳房の左右を認識することを特徴とする乳房画像認識方法。 - 予め位置が決定されたマーカーを用いてX線撮影された乳房画像から乳房領域とマーカー領域とを検出する領域検出手段と、
該領域検出手段により検出された乳房領域とマーカー領域の位置情報に基づいて前記乳房画像の撮影方向および乳房の左右を認識する撮影方向認識手段とを備えたことを特徴とする乳房画像認識装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006285820A JP2008099930A (ja) | 2006-10-20 | 2006-10-20 | 乳房画像認識方法および装置 |
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010075220A (ja) * | 2008-09-24 | 2010-04-08 | Konica Minolta Medical & Graphic Inc | 乳房画像処理装置、乳房領域検出方法及びプログラム |
JP2011125363A (ja) * | 2009-12-15 | 2011-06-30 | Toshiba Corp | 医用画像処理装置 |
US10695021B2 (en) | 2014-03-26 | 2020-06-30 | Shimadzu Corporation | Image pickup apparatus for breast examination |
-
2006
- 2006-10-20 JP JP2006285820A patent/JP2008099930A/ja not_active Withdrawn
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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