JP2009028096A - 分離測度を用いた重み付け最小二乗法による境界抽出 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 画像データ上の境界を抽出する境界抽出方法(プログラム・装置)であって、前記画像データ上にユーザにより設定された複数のシード点間を補間することにより仮境界を求める仮境界設定ステップと、前記画像データの、少なくとも前記仮境界近傍の各画素における分離測度を計算する分離測度分布計算ステップと、前記仮境界近傍の各画素における前記分離測度を重み付け係数とした最小二乗法による多項式近似により前記境界を求める境界抽出ステップと、を有することを特徴とする。
【選択図】 図6
Description
画像データ上の境界を抽出する境界抽出方法であって、
前記画像データ上にユーザにより設定された複数のシード点間を補間することにより仮境界を求める仮境界設定ステップと、
前記画像データの、少なくとも前記仮境界近傍の各画素における分離測度を計算する分離測度分布計算ステップと、
前記仮境界近傍の各画素における前記分離測度を重み付け係数とした最小二乗法による多項式近似により前記境界を求める境界抽出ステップと、を有することを特徴とする境界抽出方法。
画像データ上の境界を抽出する境界抽出プログラムであって、
前記画像データ上にユーザにより設定された複数のシード点間を補間することにより仮境界を求める仮境界設定ステップと、
前記画像データの、少なくとも前記仮境界近傍の各画素における分離測度を算出する分離測度分布計算ステップと、
前記仮境界近傍の各画素における前記分離測度を重み付け係数とした最小二乗法による多項式近似により前記境界を求める境界抽出ステップと、を有することを特徴とする境界抽出プログラム。
画像データ上の境界を抽出する境界抽出装置であって、
前記画像データ上にユーザにより設定された複数のシード点間を補間することにより仮境界を求める仮境界設定手段と、
前記画像データの、少なくとも前記仮境界近傍の各画素における分離測度を算出する分離測度分布計算手段と、
前記仮境界近傍の各画素における前記分離測度を重み付け係数とした最小二乗法による多項式近似により前記境界を求める境界抽出手段と、を有することを特徴とする境界抽出装置。
前記分離測度分布計算ステップにおいて、
画素点(i,j)における前記分離測度は、前記画素点(i,j)を挟んでi方向またはj方向に領域A及び領域Bを設定し、
により求める。
前記画像データはBモード画像であり、
前記領域A及び領域Bを、画素点(i,j)を挟んで深度方向に設定する。
前記画像データは、極座標系画像データを、一方軸が角度、他方軸が中心点からの距離である直交座標系に展開したものである。
前記極座標系画像データは血管内超音波によるBモード画像であり、
血管内の、内腔面と外弾性板の少なくとも一方を抽出する。
境界線の抽出に画像データ内の特徴情報を用いているため、少ないシード点でも滑らかで正確な境界抽出が可能である。また、分離測度を重み付け係数とした最小二乗法による多項式近似を用いて境界線を求めるので、スネークス法や遺伝的アルゴリズムのような繰り返し演算が不要であり、高速な演算が可能である。さらに、事前に設定したシード点を補間することにより求められた仮境界線の近傍のみで演算処理を行えば良いので、少ない演算量で効果的な境界抽出が可能である。
図6は、本発明のフローチャートである。本発明の領域抽出方法は、以下の手順から成っている。
<ステップ1>GUI上でシード点決定
<ステップ2>線形補間による第1次近似
<ステップ3>分離測度の計算
<ステップ4>第1次近似による近似範囲の決定
<ステップ5>重み付き最小二乗法を用いた多項式近似
以下、各ステップについて詳細に説明する。
図5に記載されている従来方法と同様な方法により、内腔-プラーク間またはプラーク-内膜間の境界線上のシード点をユーザのクリックにより設定する。
血管内超音波画像は中心点からの距離に対応した超音波反射データを表示した極座標系画像データ(図7の上図)であるが、分離測度の計算及び重み付き最小二乗法を用いた多項式近似を容易にするため、以後、横軸を角度、縦軸を中心点からの距離の直交座標系に展開した画像データ(図7の下図)を用いる。
次に、ステップ1で設定されたシード点間を補間することにより「仮境界線」を設定する。本実施形態では簡単のため、シード点間の補間には線形補間を用いている。図8は、シード点間を線形補間して仮境界線を設定した画像である。シード点間の補間方法については、公知の方法ならばどのような方法でも良く、スプライン補間などでも良い。
次に、画像データの各画素における局所統計量である「分離測度」を計算する。分離測度は「クラス内分散・クラス間分散比」とも言われ、上記数式(数2)で定義される。つまり、分離測度はクラス内分散とクラス間分散の比で定義される。なお、分離測度については上記非特許文献2にも記載されている。図9は、分離測度の説明図である。図のように、分離測度を求める画素点を挟んで領域A及び領域Bを設定し、それぞれの領域内の画素の輝度値を用いて分離測度を計算する。図9の中図のグラフに示されるように、分離測度は、領域Aと領域Bの輝度値の差が大きいときに大きな値になる。図10は、画像データの分離測度分布を計算したグラフである。図10は、画素点を挟んで深さ方向に領域A及び領域Bを設定して分離測度を計算したものである。図10からわかるように、境界部分では分離測度は高い値をとるが、分離測度分布のみから境界線を求めることは困難である。なお、図10はカラー画像をグレー表示したものであり、分離測度が中程度の部分(黄色・緑色に相当)に囲まれた暗い部分(赤色に相当)の分離測度値がもっとも高い。
次に、ステップ2で求められた仮境界線の近傍領域を近似範囲として設定する。これは、次のステップにおける計算範囲を絞り込むものである。求めようとする境界線は仮境界線の近傍にあるので、仮境界線の近傍領域に着目範囲を絞ることにより、より精度の高い境界抽出が可能になる。近似範囲の設定方法については、公知の方法ならばどのような方法でも良い。また、本実施形態ではステップ3において画像データ全体の分離測度分布を求めているが、分離測度の計算が必要なのは仮境界線の近傍のみであるので、分離測度分布の着目範囲を絞り込むことによって、演算速度の向上を図ることも可能である。図11は、仮境界線近傍に設定した近似範囲における分離測度分布である。なお、図11中の仮境界線上にある長方形部分(3箇所)は、近似範囲を明示するためのスケールである。
次に、ステップ4で計算範囲が絞り込まれた分離測度分布に基づいて境界線を抽出する。図12は、重み付き最小二乗法による境界線抽出の説明図である。境界線をP次多項式近似し、多項式F(j)の各係数akを最小二乗法により求めるものであるが、本発明では最小二乗法の際の重み付け係数として、ステップ4で求められた仮境界線近傍の分離測度分布Sijを用いることを特徴とする。これにより比較的少ない演算量で、より正確な境界線抽出が可能となる。
Claims (7)
- 画像データ上の境界を抽出する境界抽出方法であって、
前記画像データ上にユーザにより設定された複数のシード点間を補間することにより仮境界を求める仮境界設定ステップと、
前記画像データの、少なくとも前記仮境界近傍の各画素における分離測度を計算する分離測度分布計算ステップと、
前記仮境界近傍の各画素における前記分離測度を重み付け係数とした最小二乗法による多項式近似により前記境界を求める境界抽出ステップと、を有することを特徴とする境界抽出方法。 - 前記分離測度分布計算ステップにおいて、
画素点(i,j)における前記分離測度は、前記画素点(i,j)を挟んでi方向またはj方向に領域A及び領域Bを設定し、
により求めることを特徴とする請求項1記載の境界抽出方法。 - 前記画像データはBモード画像であり、
前記領域A及び領域Bを、画素点(i,j)を挟んで深度方向に設定することを特徴とする請求項2記載の境界抽出方法。 - 前記画像データは、極座標系画像データを、一方軸が角度、他方軸が中心点からの距離である直交座標系に展開したものであることを特徴とする請求項3記載の境界抽出方法。
- 前記極座標系画像データは血管内超音波によるBモード画像であり、
血管内の、内腔面と外弾性板の少なくとも一方を抽出することを特徴とする請求項4記載の境界抽出方法。 - 画像データ上の境界を抽出する境界抽出プログラムであって、
前記画像データ上にユーザにより設定された複数のシード点間を補間することにより仮境界を求める仮境界設定ステップと、
前記画像データの、少なくとも前記仮境界近傍の各画素における分離測度を算出する分離測度分布計算ステップと、
前記仮境界近傍の各画素における前記分離測度を重み付け係数とした最小二乗法による多項式近似により前記境界を求める境界抽出ステップと、を有することを特徴とする境界抽出プログラム。 - 画像データ上の境界を抽出する境界抽出装置であって、
前記画像データ上にユーザにより設定された複数のシード点間を補間することにより仮境界を求める仮境界設定手段と、
前記画像データの、少なくとも前記仮境界近傍の各画素における分離測度を算出する分離測度分布計算手段と、
前記仮境界近傍の各画素における前記分離測度を重み付け係数とした最小二乗法による多項式近似により前記境界を求める境界抽出手段と、を有することを特徴とする境界抽出装置。
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