JP2009172377A

JP2009172377A - う蝕状態のリアルタイムの視覚化のための方法

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Publication number: JP2009172377A
Application number: JP2009010173A
Authority: JP
Inventors: Victor C Wong; シーウォンヴィクター; Gary M Spinelli; エムスピネッリゲイリー; Peter D Burns; ディーバーンズピーター; Paul O Mclaughlin; オーマクローリンポール; Jean-Marc Inglese; アングレズジャン−マルク
Original assignee: Carestream Health Inc
Current assignee: Carestream Health Inc
Priority date: 2008-01-22
Filing date: 2009-01-20
Publication date: 2009-08-06
Anticipated expiration: 2029-01-20
Also published as: CN103549938A; CN101494043A; CN105574879A; EP2083389B1; EP2083389A2; EP2083389A3; US8866894B2; JP5657865B2; CN103549938B; US20090185712A1

Abstract

【課題】歯科撮影に関する改善された選別および診断的なワークフローに関する要求に対処する。
【解決手段】歯のライブビデオを表示する方法は、ビデオストリームから得られる可視画像フレーム内の歯の組織領域を識別し（９０）、う蝕が疑われる部位を識別するために歯の組織領域内の画素データを処理する（１００）。う蝕が疑われる部位に対応する画素に関する強度値が修正され（１１０）、強調された可視画像フレーム３７は、可視画像フレームでのう蝕が疑われる部位に対応する修正された強度値と、その他の画素値との組合せとして形成される。強調された可視画像フレーム３７は、ビデオの形で表示される。
【選択図】図３

Description

本発明は一般に、歯科撮影のための方法および装置に関し、より詳細には患者の歯から得られた、表示されたリアルタイムビデオ画像でう蝕（caries）を認識し、強調するための装置および方法に関する。

検出、治療、および予防技術での改善にもかかわらず、う歯（dental caries）は広く波及した状態のまま、全ての年齢層の人々に影響している。適切かつ迅速に治療されない場合、う蝕は永久的な歯の損傷を生じ、歯を失うおそれさえある。

う蝕検出に関する従来の方法には、しばしば放射線（Ｘ線）撮影によって補助される鋭利な歯科用探針デバイスを使用する視覚的な検査および触覚的な探査が含まれる。これらの方法を使用した検出は、ある程度主観的である可能性があり、開業医の専門知識、感染部位の位置、感染の程度、視認状態、Ｘ線機器および処理の正確さと感度、ならびにその他の要因を含む多くの要因により正確さが変動する。触覚的な方法ならびにＸ線放射への曝露によって、脆弱化した歯を損傷し、感染を広げる危険を含む、従来の検出技術と関連する危険要因もある。視覚的および触覚的な検査の下でう蝕が確実になるまで、病気は一般に進行した段階になり、充填が必要になり、適時に処置されない場合は歯を失うことになる可能性がある。

改善されたう蝕検出方法が求められていることに対応して、Ｘ線を使用しない改善された撮影技術にかなり関心が集まっている。特に、ある種の光学的な反応が健康な歯とう蝕歯の領域との間で異なることが示されている。光散乱特性の差によって、照明された歯の領域からの光の反射が、う蝕領域と正常な領域に関して、測定可能なほどに異なるレベルになる。この効果は早期のう蝕を有する歯の領域を識別するのに役立てるために用いることができ、その領域は口腔内カメラなどの反射撮影デバイス（reflectance imaging devices）によって撮られた画像で周囲の健康な構造よりも明るく表示される傾向がある。

う蝕検出に関して利用されている別の光学的な方法は、歯が高い強度の紫外〜青色光によって照明された場合に放出される歯の蛍光に基づいている。この技術は、正常で健康な歯のエナメル質が、う蝕感染によって損傷した脱ミネラル化したエナメル質が生じるよりも、いくつかの波長からの励起の下で、より高い圧倒的な緑色蛍光強度を生じるという原理に基づいて機能する。次いで、ミネラルの損失と紫外〜青色光の励起に関する緑色蛍光の損失との間の強い相関関係は、歯のう蝕領域を識別し、評価するのに使用される。異なる関係が赤色蛍光に関して発見され、それは、う蝕領域内の細菌および細菌の副産物が、健康な領域が蛍光を発するよりも明白に蛍光を発するスペクトルの領域である。

緑色蛍光の挙動を使用する歯科撮影に関して市販化された製品の中に、オランダ、AmsterdamのInspektor Research Systems BVからのQuantitative Light Fluorescence (QLF) Clinical Systemがある。異なる手法を使用して、イリノイ州Lake ZurichのKaVo Dental CorporationからのDiagnodent Laser Caries Detection Aidは、赤色光からの照明の下で細菌の副産物の赤色蛍光強度を監視することによってう蝕の活動を検出する。

反射向上による蛍光撮影（fluorescence imaging with reflectance enhancement，FIRE）として知られる別の光学的な技術によりう蝕検出が行われることもある。これらの用途のＦＩＲＥ方法では、反射撮影および蛍光撮影効果の両方が組み合わされ、う蝕を周囲の健康な歯の構造からより高いコントラストによって検出することが可能になる。

従来技術の例として、以下の特許文献がある。

米国特許出願公開第２００７／００９９１４８号明細書

既存の歯科撮影システムに共通する１つの問題は、歯が最初に選別（screen，スクリーニング）され歯の画像が得られる時間と、う蝕の可能性のある状態が歯科医または技師に識別または報告される時間と、の間の遅延時間に関するものである。既存のシステムでは、歯の選別（その間画像が得られる）およびう蝕検出（その間う蝕領域を識別するために画像が処理および分析される）が２つの個別のステップとして実施される。実際には、選別中の適切な時点で、作業者の指令に応答して歯から静止画像の取り込みが最初に行われる。次いで、それに続くステップで、たとえば明確な位置、大きさ、および重大性などのう蝕情報を示す処理された画像（レポートも伴う可能性がある）を臨床医に提供するために、画像データがう蝕状態に関して処理および分析される。このう蝕情報は、歯の選別ステップの終わりの後、および画像処理／分析ステップが完了した後にのみ利用可能である。

この選別後の遅れた時間にう蝕情報が利用可能になる場合、歯科医は、報告された問題の領域をより詳しく見るために、しばしば前に戻り、撮影された歯を再検査する必要がある。この遅延は都合が悪いものであり、検査セッション（examination session）の継続時間を長びかせる。問題の領域を選別時により詳しく識別および検査できるように、検査する開業医にフィードバックをより速やかに行う装置に利点があることが理解できる。しかし、検出の困難さ、多くの現行の検出方法に必要な集約的な計算要件、および各歯に必要な画像データの量などの要因により、従来のシステムではこの利点を利用できない。

いくつかの進歩にもかかわらず、現行の歯科撮影システムに関するリアルタイムの検出でよく知られた問題は、大量の画像処理をすることなく、またはこの特定の機器に精通している高度に熟練した開業医の存在なしに、歯の画像中のう蝕を識別することの困難さに関するものである。前述のＱＬＦシステムなどのシステムは、リアルタイムの蛍光画像を示す可能性があるが、これらの表示された画像は一般に、う蝕領域を識別するために歯の蛍光から表示された画像を解釈することに熟練した経験豊富な臨床医に対してしか価値がないものである。一般に、歯の画像からのう蝕検出は、白色光を使用しても、または蛍光画像を使用しても、開業医の比較的高いレベルの経験を必要とする。コンピュータ支援画像分析による自動検出は、専門知識の必要をなくすことができる。しかし、現行の自動検出アルゴリズムは通常、時間を費やす画像処理を伴うので、それらはう蝕のリアルタイムの識別に適していない。

う蝕状態の示唆する情報を速やかにフィードバックを行うために、歯の画像からのう蝕領域を迅速に識別できる画像処理の方法に利点があることが理解されよう。そのような方法により、初心者または比較的熟練していない使用者に役立つう蝕の自動検出がリアルタイムで可能になる。

本発明の目的は、歯科撮影に関する改善された選別および診断ワークフローに関する要求に対処することである。

本発明の一態様では、
ａ）ビデオストリーム（video stream）から得られた可視画像フレーム内の歯の組織領域を識別するステップと、
ｂ）う蝕が疑われる部位を識別するために歯の組織領域内の画素データを処理するステップと、
ｃ）う蝕が疑われる部位に対応する画素に関する強度値を修正するステップと、
ｄ）可視画像フレームでのう蝕が疑われる部位に対応する修正された強度値と、その他の画素値との組合せとして、強調された可視画像フレームを形成するステップと、
ｅ）ビデオの形で強調された可視画像フレームを表示するステップとを含む歯のライブビデオを表示する方法を提供する。

本発明の特徴は、大量かつ時間を費やす画像処理オペレーションを伴わずにう蝕が疑われる部位を識別でき、周知の方法よりも実質的に速いう蝕検出用の画像処理方法を提供できることである。

本発明の利点は、それがう歯の傾向のある部位のリアルタイムの識別、すなわち歯が選別されているときに行うことができる識別を実現できることである。

本発明の別の利点は、それが初心者または比較的熟練していない使用者に役立つう蝕部位の明確な視覚的な指示を提供することである。

本発明のこれらの態様およびその他の態様、目的、特徴、および利点は、以下の好ましい実施形態の詳細な説明および添付の特許請求の範囲を検討し、添付の図面を参照することによってより明白に理解および認識される。

同一出願人による（ａ）Wong等の「Method And Apparatus For Detection Of Caries」という名称の米国特許出願公開第２００７／００９９１４８号（２００５年１０月３１日に出願の米国特許出願第１１／２６２，８６９号）、（ｂ）２００６年９月１２日に出願のLiang等の「Apparatus for Caries Detection」という名称の米国特許出願第１１／５３０，９８７号、および（ｃ）２００６年１０月１３日に出願のLiang等の「Apparatus for Caries Detection」という名称の米国特許出願第１１／５４９，２０８号に参照を行う。これらの出願の開示は、本出願に引用して援用する。

特別に示されず、または説明されない要素は、当業者に周知の様々な形をとることができることを理解されたい。

本発明の方法は、歯が口腔内撮影装置によって選別されているのと同時に、それぞれの歯についてのリアルタイムのう蝕検出情報を得ることへの要求に対処する。これを行うために、本発明はう蝕部位からの反射効果および蛍光効果の両方を利用し、疑いのある部位を示すためにビデオストリームでのフレームを修正する。

この開示の文脈では、用語「蛍光」は、蛍光自体、または前述のＦＩＲＥ撮影などの、反射データと組み合わせて蛍光データを処理することのいずれかによって生成される画像データを含めるために広範囲に使用される。

本開示の文脈では、用語「診断的な」は、一般的な意味で使用され、問題の可能性のある領域を示すのに役立ち、したがって歯科医が注意をその領域に向けるようにするためのデータ、手順、または技術を示す。したがって、用語「診断的な」は、歯科的な選別を行い、ならびに高度の正確さでう蝕の詳細な評価を行うために使用されるシステムおよび手法、ならびにそれによって得られる情報を包含することを意図する。

用語「選別」は本明細書で、少なくともいくつかの歯に関して歯科医が口腔内プローブを順次に１つの歯から隣の歯に移動し、それぞれの歯においてビデオまたは静止画像を得るためにプローブを配置する、定型的な最初の検査手順の部分を説明するのに使用される。従来から、撮影のためのプローブの操作を支援するために、表示モニタが使用される。歯科医が選別中にプローブを口の中で動かすと、表示されたプローブからのビデオ画像は、開業医がプローブの位置を案内し、歯から歯へ誘導するのに役立つ。作業者がプローブを適切な位置に有する場合、プローブ自体または付属の撮影用ワークステーション機器（workstation equipment）にあるシャッタを制御することによって、１つ以上の静止画像を撮影することができる。

次いで、従来の慣行では、撮影された画像に記録された蛍光、反射、または何らかのその他の特徴もしくは効果を使用するもののような、う蝕検出／診断的画像分析を行う画像処理アルゴリズムを使用して分析するために、撮影された画像データはホストプロセッサにアップロードされる。処理が完了した後に、撮影された画像は、う蝕領域の指示と共に表示でき、診断的な歯科撮影用の従来のワークフローを使用するときには、う蝕が疑われる領域に関する何らかのタイプのレポートが同時に提供される。

本発明に関して特に興味深いこととして、選別動作それ自体の間に、う蝕検出情報を「リアルタイムの」フィードバックとして提供するための、反射情報および蛍光情報のどちらかまたは両方の高速処理に関する能力がある。したがって、本発明の装置および方法は、ビデオレートで歯の表面を選別するときに、う蝕が疑われる部位を歯科医のために識別し、視覚的に強調する。選別時に作業者にう蝕の可能性のある部位を警告することによって、その領域のより総合的な診断的評価のために、作業者の注意をその部位に向けるのに役立つ。その結果、引き続いて行われる撮影セッションで歯に戻る必要がより少なくなることが予想され、う蝕検出撮影に関する全体的なワークフローをより効率的かつ効果的に行うことができる。

本開示の文脈では、用語「リアルタイム」は、画像処理およびう蝕部位の識別と強調に関する表示動作の相対速度を説明するために用いられる。この相対速度は、選別中に適用されるビデオリフレッシュレートに匹敵するものとして説明される。次いで、本発明に関しては、歯がなお選別されているときに、現時点でプローブの位置にある歯の状態についてのある程度の量の処理された検出情報を作業者に利用可能にできる場合に、う蝕部位の検出をリアルタイムの処理としてみなすことができる。必要になる閾値の処理率の粗い指標として、少なくとも１秒当たり１０フレーム以上の速さのビデオ画像のリフレッシュレートがリアルタイムの検出に対する要求を満たす。これは、う蝕検出に関する従来の歯科撮影ワークフローとの違いをもたらすことができる。従来の歯科撮影ワークフローでは、歯の選別中に静止画像の取り込みを得る最初のステップを必要とし、その後、う蝕検出分析用の静止画像の画像処理ステップがそれに続く。従来の装置におけるこのようなより複雑な処理／分析にかかる時間のために、う蝕検出の結果は、最初の選別が完了してから相当な時間の後に、さらにかなりの時間が経つまで作業者に利用可能でなくなる。一般的な遅延期間は、処理／分析がどれほど大規模であるかに応じて数秒間以上である可能性がある。本発明の実施形態のリアルタイム撮影の特徴は、疑われる問題の領域を識別し強調することによって作業者を支援し、これにより、当該領域に関する特定の処置および行動が作業者によって選別中に取られ得る。さらにより包括的な診断を援助するより多くの画像データを提供するために、それに続いて、これらの疑われる位置での静止画像の取り込みを行うことができる。

図１の概略ブロック図は、１つの実施形態によるう蝕検出システム１０を示す。プローブ１２が、歯の選別セッションを行うために作業者によって歯２０に沿って案内される。プローブ１２それ自体は、静止およびビデオ撮影の両方が可能であり、撮影のために光学系をサポートする、１つ以上の光源、画像センサ、またはカメラ（モノクロまたはカラー）を含む。プローブ１２は、（口腔内カメラなどの）反射もしくは蛍光、または（ＦＩＲＥシステムなどの）両方を使用する画像を形成することが可能である。プローブ１２は、ケーブルまたは無線インターフェースによって制御論理プロセッサ１４に接続される。制御論理プロセッサ１４は、プローブ１２からのデータを処理する画像処理論理を提供する。ビデオ信号に関して、制御論理プロセッサ１４はセンサからの未処理画像フレームについて（たとえば一般にはセンサカラーフィルタアレイ補間、色補正、および演色などのオペレーションからなる）画像形成処理を行い、次いでそれらをビデオ表示用の可視画像フレームに変換する。１つの実施形態では、制御論理プロセッサ１４は、画像データのＦＩＲＥ処理に関して求められる論理も実行する。制御論理プロセッサ１４は、蛍光画像データ、反射画像データ、または蛍光画像データおよび反射画像データのいくつかの組合せを分析し、次いで何らかの方式でう蝕が疑われる部位を強調または誇張することによってう蝕の特徴を識別する自動検出処理を含む他の画像処理論理を代替で実行できる。ディスプレイ１８は、歯が選別されると、作業者にプローブ１２からのリアルタイムのビデオ画像を提供する。

図２Ａおよび図２Ｂは、本発明の１つの実施形態が、歯の選別手順の間に歯科的な画像の処理および表示に関する従来の方法との違いをどのようにもたらすかを示す。最初に図２Ａを参照すると、前述のＱＬＦシステムなどの従来の口腔内撮影システムで、口腔内プローブ１２のセンサからの未処理ストリームデータ３２が制御論理プロセッサ１４（図１）によってディスプレイ１８で見るための可視のビデオストリームデータ３６に直接的に変換される。画像形成処理ステップ３３が、制御論理プロセッサ１４によって未処理ストリームデータ３２の未処理画像フレーム３１に対して行われる。この処理は、たとえば補間、色補正などの標準的なビデオ画像データ処理機能を含む。この出力は、可視のビデオストリームデータ３６であり、可視画像フレーム３５を提供する。

次に図２Ｂに注目すると、本発明の実施形態の画像処理および表示経路が示される。これらの実施形態では、歯が選別されているとき、リアルタイムのう蝕部位の検出および視覚化が行われる。画像形成処理ステップ３３を行った後に、制御論理プロセッサ１４が、う蝕部位の識別および強調のためにそれぞれの可視画像フレーム３５に、う蝕の高速自動検出（Rapid Auto-Detection Of Caries，RADOC）処理３４と呼ばれる追加の処理を行う。それによって生成される強調された可視のビデオストリームデータ３８は、強調された可視画像フレーム３７を含み、その画像フレーム３７は、う蝕が疑われる部位を強調してビデオディスプレイに示す可視画像フレームであり、当該ビデオディスプレイは、選別手順を行う作業者が見るものである。重要なこととして、ＲＡＤＯＣ処理３４は、ディスプレイ１８に強調された可視のビデオストリームデータ３８のリアルタイムの視認を援助するのに十分速く実行できる。続いて、異なる実施形態でリアルタイムのう蝕検出および視覚化に関してどのようにＲＡＤＯＣ処理３４を実現できるかについて説明する。

ＲＡＤＯＣ処理
図３の論理流れ図は、図２Ｂに対して説明されたようなＲＡＤＯＣ処理３４を実施するために使用されるステップのシーケンスを示す。次に、ステップの概要が与えられ、各ステップの実現について、下記の異なる実施形態でより詳細に論じられる。

う蝕検出システム１０は、それぞれの歯２０を選別するために用いられ、光がプローブ１２のカメラまたはセンサによって捕らえられて高速のビデオレートで可視画像フレーム３５を形成する。可視画像フレーム３５は、一般に、赤、緑、および青（Ｒ、Ｇ、およびＢ）のカラープレーン（color plane）を有する。歯の可視画像フレーム３５の１つのカラープレーンを例として画像４１に示す。最初に、カラープレーンのうちの少なくとも１つに対して、歯の領域の選択ステップ９０が行われ、周囲の組織および背景から歯の領域が選択され、かつセグメント化される。これは、たとえば診断用の撮影の分野の技術者によく知られたセグメント化技術を使用して行われる。ライブビデオに関しては、これはプローブ１２（図１）が１つの歯から隣接する歯に移動されるとき、多数の領域を検出することを意味する可能性がある。

次に、選択された画像データに関してう蝕識別ステップ１００が実行され、う蝕が疑われる部位を示す画素が識別される。次いで、う蝕強調ステップ１１０において、識別された画素が修正され、可視画像フレーム３５での強調効果を生み出すために何らかの方式で強調される。

う蝕強調ステップ１１０での画素修正は、いくつかの方式で実現できる。１つの実施形態では、後述するように、１つのカラープレーンでの画素値が、より高い強度値にマッピングされる。別の実施形態では、より複雑な画像処理が行われ、たとえば合成色を使用して強調したり、あるいは口の中での感知が予測されないその他の色を表示したりするような、擬似色効果を加える技術などを使用する。アウトライニング（輪郭を描くこと）またはシェーディングを代替で使用してもよい。検出されたう蝕部位をより明確に強調するのに用いられる、代替の形の画素修正も利用できる。

図３の論理流れ図に示されるシーケンスの終わりに、強調された可視画像フレーム３７が生成される。強調された可視画像フレーム３７は、識別および誇張された、１つまたは複数のう蝕感染部位を有する歯の画像を示す。画像４１の修正されないビデオフレームに対応する強調された可視画像フレーム３７を、画像４３に示す。この例では、検出されたう蝕の位置は、暗くし、う蝕部位の輪郭１１４を施すことによって強調される。次いで強調された可視画像フレーム３７は、ディスプレイ１８（図１）でのビデオ視認のために、強調された可視のビデオストリームデータ３８の一部分として提供される。

反射を使用するＲＡＤＯＣの実施形態
上記に示したように、早期のう蝕を受ける歯の領域は、その他の領域よりもいくぶん高い反射を示す。これらの領域は、健康な歯の構造よりも明るく（またはより白く）表示でき、「白点」と呼ばれることもある。しかし、進行したう蝕を有する領域は、反射性を失い、周囲の構造よりも暗く表示される傾向にある。デジタル画像表示では、より明るい点（すなわち早期のう蝕を示す部位）は、より高い画素値を有し、より暗い領域（進行したう蝕を示す）は、健康な歯の構造の画素値と比較してより低い画素値を有する。早期のう蝕の高い反射と、進行したう蝕の低い反射との両方により、白い光またはその他の色の光を使用して、これらの状態が健康な歯の状態との違いを示すことができるようになる。

図２Ｂを参照して説明されるように、ＲＡＤＯＣ処理３４は、ビデオレートで画像データストリームを修正するために十分な速度で動作しなければならない。本発明の１つの実施形態の方法は、可視画像フレーム３５から得られる大きなボリュームの画像データに即時に行うことができるデジタルデータオペレーションを使用してこの処理を行う。

う蝕検出システム１０が反射モードで使用される場合、可視画像フレーム３５は、白色光または何らかの他の色の光による照明の下で得られる画像などの、単に歯の反射画像である。図４は、反射画像フレームを使用するＲＡＤＯＣ処理の１つの実施形態のブロック図を示す。う蝕識別ステップ１００およびう蝕強調ステップ１１０の組み合わされた手順が、破線の輪郭で示される。特定の可視画像フレーム３５の赤、緑、および青（Ｒ、Ｇ、およびＢ）のカラープレーンが、入力として示される。歯の領域の選択ステップ９０を実行するために、図４の例での緑（Ｇ）画像プレーンとして示される、単一の画像プレーンを使用できる。（その代わりに赤色または青色プレーン、あるいはグレースケールプレーンを使用してもよい。）緑色プレーンは、その他のカラープレーンよりも高い程度まで輝度データを含む傾向にあることから、利点を有する。歯の領域の選択ステップ９０が最初にこの単一のカラープレーンに対して行われ、周囲の組織および背景から歯の組織をセグメント化および選択する。これは、セグメント化技術によって行われる。すでに指摘したように、セグメント化技術は、撮影分野の技術者によく知られている。

図５は、画像データアレイＩに適用することができる歯の領域の選択ステップ９０の処理シーケンスの例を示す。第１のステップは、シード位置識別ステップ９２である。シード位置識別ステップ９２は、意図された注目領域の特性に基づいて、シード画素または画素領域Ｉ（ｉ，ｊ）を識別する。たとえば、色または輝度などの画像の態様を得られた画像データの歯の組織内にあるシード画素を識別するために使用できる。複数の領域が識別される場合は、複数の（ｘ，ｙ）シード位置が選択される。各シード位置に対して、領域成長セグメント化オペレーション９４を行うことができる。１つの方法では、周囲に接する画素のそれぞれが検査され、どの画素がシード画素Ｉ（ｉ，ｊ）の許容値内の値を有するか識別される。これは、識別された画素のそれぞれについて繰返し行われ、領域が形成される。領域は、その値によって識別された隣接する画素のグループである。シードに隣接する識別された画素の集合は、単一の領域を構成する。それぞれの領域に関して、対応する位置は、画像アレイと同じ大きさのマスク９６において、適切な値に設定される。たとえば、領域１は、１と等しい値を有するものとして識別される可能性がある。その結果、識別される領域を有するマスクアレイになる。この方法は、歯の構造中の画素を選択することによって、または周囲の歯茎組織および背景中の画素を選択することによって、画像中の歯の組織領域を際立たせるために使用できる。

図４に戻ると、歯の領域の選択ステップ９０の後に、２つの個別の組の処理オペレーションが、選択された画像データに関して実行される。図の上部に向かって示される１つの組のオペレーションが、減算オペレーションおよびそれに続く乗算オペレーションを使用して、以下のように早期のう蝕領域にある画素を識別および増幅する。
（ｉ）減算オペレーションでは、全ての画素値が、固定された一定量、すなわちダウンシフト１だけ減算される。ダウンシフト１よりも大きな値を有する画素のみが、減算の後になお非０値を有するように、ダウンシフト１より小さい値を有する画素が０値に切り取られる。実際は、これによって、歯の上の脱ミネラル化した白色点のみが、非０画素値を有する領域として残される。
（ｉｉ）続く乗算オペレーションでは、画素が乗算係数、アップスケール１だけ乗算される。変倍は、非０画素のみの輝度値を増幅し、したがってそれは画像での早期のう蝕部位の強度に増幅効果を生じる。この実施形態ではスカラー乗法を使用するが、同様の種類の増幅効果を生成するために何らかの他の形の画素値強調を代わりに使用してもよい。

図４の図の下方部分に向かって示される、選択された歯の領域の画像データに実行される別の組のオペレーションは、う蝕をそのより進行した段階で有する領域内の画素を識別および増幅する。この組のオペレーションは、以下のような反転（inversion）、およびそれに続く減算、次いでその後の乗算からなる。
（ｉｉｉ）反転が行われ、選択された歯の領域にある全ての画素の値が反転される。
（ｉｖ）次いで減算が実行され、ここでは、全ての画素値から、固定された量、ダウンシフト２だけ減算する。進行したう蝕領域のみが非０画素値を有するように、ダウンシフト２より小さい値を有する画素が０値に切り取られる。
（ｖ）次いで乗算が実行され、進行したう蝕領域の強度を、係数、アップスケール２だけ増幅する。

ダウンシフト１、ダウンシフト２、アップスケール１、およびアップスケール２の最適値は装置に依存し、う蝕検出システム１０の較正手順を通して経験的に予め決定される。

図４に示されるシーケンスの終わりに、上述の２つの組のオペレーション（ステップｉおよびｉｉ；ステップｉｉｉ、ｉｖ、ｖ）の結果は、う蝕感染の高い可能性を有する局所化された部位である強調された画素値を提供する。次いで、これらの強調された画素値は、入力画像データを修正して、表示する強調された可視画像フレーム３７（図３）を形成するために用いられる。図４に示される実施形態では、各組のオペレーションからの強調された画素値は、可視画像フレーム３５の赤色のカラープレーンに加えられる。強調された可視画像フレーム３７の合成画像は、可視画像フレーム３５と同じ緑色および青色のカラープレーンを含むが、赤色のカラープレーンについては、早期のう蝕データおよび進行したう蝕データを示す強調された画素値によって修正され、図４では、符号Ｒ’として示される。強調された可視画像フレーム３７のこの合成画像は、検出され、赤色で強調されたう蝕部位を示す。図４の例では、可視画像フレーム３５の赤色のカラープレーンを画像の付加（image addition）に用いるが、同じ目的でカラープレーンのうちの任意のものを用いることができることを理解されたい。

図６は、反射画像フレームを使用するＲＡＤＯＣ処理の別の実施形態に関する論理流れ図を示す。反射画像フレームは、ここでも、個々のプレーンでの三刺激色データとして提供される。図４の実施形態で説明されたように、歯の領域の選択ステップ９０が最初に可視画像フレーム３５に対して行われる。図５に示す歯の領域の選択ステップ９０に関して説明したのと同様のセグメント化アルゴリズムを、周囲の組織および背景から歯の領域を選択するために使用できる。う蝕識別ステップ１００およびう蝕強調ステップ１１０の組み合わされた手順を破線の輪郭内に示す。選択されたそれぞれの画素部位に関して、緑色画素値が、輝度閾値および暗度閾値（Darkness Threshold）の２つの閾値とそれぞれ別個に比較される。（緑色画素の代わりに、値の確認のために赤色または青色画素を使用してもよい。）以下の処理が行われる。
（ｉ）緑色画素値が輝度閾値よりも高い場合、早期のう蝕が検出され、画像画素（image pixel）は、緑色および青色画素値から減算係数（Subtractive Factor）を減算することによって、赤色の表示を有するように修正される。
（ｉｉ）緑色画素が暗度閾値よりも低い場合、進行したう蝕が検出され、画像画素は、赤色画素に加算係数（Additive Factor）を加えることによって強調された赤色を有するように修正される。

２つの閾値の間に収まる画像画素は、健康な歯の組織を示す健康な領域にあると予測され、修正されないまま残る。そして、次の画像画素が確認され、全ての画像画素が確認されるまでループが繰り返される。その結果、強調された可視画像フレーム３７になり、その画像フレーム３７では、検出されたう蝕部位が赤色で強調され、早期および進行したう蝕が異なるシェードおよび赤色によって識別される。

図６の実施形態に関しては、輝度閾値および暗度閾値の最適な値は、装置に依存し、う蝕検出システム１０に関する較正手順を通して経験的に予め決定できる。減算係数の値および加算係数の値も予め定められ、それらの値が大きいほど、検出されたう蝕の画素での強調効果がより強くなる。

上述の方法は、検査セッションの間に歯からの反射または白色光画像を得ることができる任意のタイプの口腔撮影システムと共に使用できる。最適の結果を得るために、撮影プローブ１２は、上記に引用した米国特許出願に関連して論じられたような、直交する偏光の使用によるなど、正反射を最小限に抑えるように構成される必要がある。

蛍光を使用するＲＡＤＯＣの実施形態
図２で使用される論理と同様のシーケンスは、蛍光画像データを得る歯の撮影装置にも適用できる。う蝕を早期の段階、ならびに進行した段階のうちのいずれかの状態で有する歯の領域は、蛍光画像で濃い領域として表示されるので、う蝕の強調を生成するために蛍光を使用することが有利である可能性がある。したがって、う蝕部位は下記で分かるように、より単純な処理ステップで検出できる。次いで強調は、表示された蛍光画像または白色光画像に施すことができる。

図７の論理流れ図は、蛍光を使用するう蝕データを識別および強調するステップを示す。緑色蛍光撮影では、赤色および青色のカラープレーンでの画素値が非常に低く、背景値に近い。一方、緑色のカラープレーンは可視画像フレーム３５の強度に最も寄与する。図７では、可視画像フレーム３５は蛍光画像である。最初に、歯の領域の選択ステップ９０が可視画像フレーム３５の緑色のカラープレーンに対して行われ、周囲の組織および背景から歯の領域を選択する。これは、図５に示されるものと同様のセグメント化技術によって行われる。う蝕を有する領域内の画素を識別および増幅するために、反転、減算、および乗算の順次のオペレーションが以下のように選択された画像データに実行される。
（ｉ）反転が行われ、選択された歯の領域にある全ての画素の値が反転される。
（ｉｉ）次いで減算が実行され、ここでは、全ての画素値から、一定量、ダウンシフト３だけ減算する。う蝕領域のみが非０画素値を有するように、ダウンシフト３より小さい値を有する画素が０値に切り取られる。
（ｉｉｉ）次いで乗算が実行され、う蝕領域の強度を、係数、アップスケール３だけ増幅する。

ダウンシフト３、アップスケール３の最適値は装置に依存し、う蝕検出システム１０に関する較正手順を通して経験的に予め決定される。乗算の結果は、可視画像フレーム３５の赤色のカラープレーンの画像データに加えられる。したがって、合成画像は、可視画像フレーム３５と同じ緑色および青色のカラープレーンを含むが、う蝕データによって修正された赤色のカラープレーンを有し、修正された赤色のカラープレーンは、図７で符号Ｒ’として示される。この合成画像は、強調された可視画像フレーム３７であり、その画像フレーム３７は、蛍光画像において検出され、赤色で強調されたう蝕部位を示す。図７の例のシーケンスでは、可視画像フレーム３５の赤色のカラープレーンを画像の付加に用いるが、同じ目的でカラープレーンのうちの任意の１つを用いることができる。

図８は、蛍光を使用するＲＡＤＯＣ処理の別の実施形態のための論理流れ図を示す。前述の実施形態と同じ方式で、最初に歯の領域の選択ステップ９０が可視の蛍光画像フレーム３５に対して行われる。図４に説明されるものと同様のセグメント化アルゴリズムを、周囲の組織および背景から歯の組織を選択するために使用できる。選択された各画素部位に関して、緑色画素値が暗度閾値に対して比較される。暗度閾値の適切な値は、装置に依存し、う蝕検出システム１０に関する較正手順を通して経験的に予め決定できる。決定プロセスがその後に続く。緑色画素値が暗度閾値よりも低い場合、う蝕が検出され、画像画素は、赤色画素に加算係数を加えることによって強調された赤色を有するように修正される。条件を満たさない画像画素は健康な領域にあり、修正されずに残される。次いで、次の画像画素が確認され、全ての画像画素が確認されるまでループが繰り返される。その結果、強調された可視画像フレーム３７になり、その画像フレーム３７では、検出されたう蝕部位が蛍光画像で赤色に強調される。

加算係数は予め定められ、その値が大きいほど、検出されたう蝕の画素での強調効果がより強くなる。加算係数は、ある範囲の値を有することができる。緑色画素値と暗度閾値との間の差がより大きい場合の加算オペレーションにおいてより大きな加算係数を用いることができ、その逆も可能である。このようにすると、異なる段階にあるう蝕は異なる赤色のシェードを用いて強調される。

次に図９を参照すると、図８に示されるものの代わりの実施形態として、可視の反射画像フレームおよび可視の蛍光画像フレームの両方を、（たとえば交互の白色光照明および青色〜紫色光照明から）ほとんど同時に、２つの可視画像フレーム中の画素の間に１対１の対応があるように十分に近く順次に、撮影することができる。次いで、可視の蛍光画像フレームに対して（図８でのような）う蝕識別に関するオペレーションが実行される一方で、う蝕状態として検出された画素は、実際には可視の反射画像フレームで修正される（反転、ダウンシフト減算、および乗算的な変倍処理が、図４および図７を参照して前述したパターンで続くことができる）。その結果生じる、表示用の強調された可視画像フレーム３７は、う蝕が強調された白色光または反射の画像フレームである。この代替の実施は、図８の実施形態に同様に適用できる。

実際には、蛍光を使用するリアルタイムのう蝕検出およびレポートは、反射を使用する検出よりも多くの複雑な撮影装置および高速の計算能力を必要とする可能性がある。こうした困難にもかかわらず、リアルタイムの蛍光検出およびう蝕報告を使用する本発明の実施形態は、表示された画像リフレッシュレートが反射撮影の場合ほどには高速でなくても、いくつかのタイプの歯科撮影装置において利点を得ることができる。

図４〜図９を参照して説明された例示の画像処理方法は、任意のいくつかの方式で修正でき、リアルタイムのビデオモードで作業者によってアクセスできるう蝕部位の識別および強調を行うことができる。選別セッションの間のこの視覚的なフィードバックを前提として、作業者は、何らかの形でう蝕が検出された領域をより注意深く検査できる。

当然に、本発明の実施形態により得られる問題のある領域を強調するために必要な情報は、歯科的な撮影、および全体の口腔検査の全体的な質を向上させるのに用いることができる。本発明の方法を使用して、より徹底した歯科撮影のために記憶および処理されなければならないデータの総量を劇的に低減できる。各歯から画像を苦心して得る代わりに、作業者は１つの歯から隣の歯により選択的に、確信をもって移動することができ、本発明によって提供された視覚的なフィードバックがより多くの詳細な情報の必要の可能性を示す場所でのみ、さらなる処理に関する画像データを撮影するために一時的に止まることができる。さらに、作業者は、う蝕の状態の可能性をより正確に検出するために、異なる歯の表面をより効率的に選別できる。

速度に関して有利なことに、画像処理シーケンスは非常に高速に実行でき、ディスプレイ１８の即時の更新が可能になる（図１）。この方法に関する適切なアルゴリズムを実行するためのソフトウェアは、様々なプロセッサタイプで動作し、またはプローブ１２自体の中に含まれる論理回路で実行されるようにも構成できる。さらなる処理ステップ、たとえば、二段抽出法（sub sampling）などを用いて報告速度を上げることができる。ある程度の量の二段抽出法を用いて、う蝕部位検出を低い解像度で行うことができる。しかし、過剰に行われると、二段抽出法は、提供されるフィードバック情報の質を損なう傾向になる可能性がある。

本発明のいくつかの好ましい実施形態を特に参照して本発明を詳細に述べてきたが、変更形態および修正形態を上述し、添付の特許請求の範囲に言及されたように本発明の範囲から逸脱せずに当業者によって本発明の範囲内で行うことができることを理解されたい。たとえば、評価用にデータを得るために、または問題の領域を報告するために、図４〜図９の例で説明されたもの以外のカラープレーンを使用することができる。早期またはより進行したう蝕からの結果は、図４および図９を参照して説明されたように組み合わせることができ、または個別に表示できる。ディスプレイ１８（図１）は、う蝕部位もしくは他の問題のある領域を強調することを伴い、またはそれを伴わないなどの、反射画像および／または蛍光画像の複数のバージョンを示すことができる。あるいは、向上した表示能力は、う蝕が疑われる部位を有する領域に作業者がより注意深く対応することを促すことができる放出音などの可聴の表示器と結合することができる。

したがって、患者の歯からリアルタイムで得られた表示画像で、う蝕状態を迅速に識別し強調する装置および方法が提供される。

なお、以下に付記として、本発明の構成の例を示す。
（付記１）
歯のライブビデオを表示する方法であって、
ａ）ビデオストリームから得られた可視画像フレーム内の歯の組織領域を識別するステップと、
ｂ）う蝕が疑われる部位を識別するために前記歯の組織領域内の画素データを処理するステップと、
ｃ）前記う蝕が疑われる部位に対応する画素に関する強度値を修正するステップと、
ｄ）前記可視画像フレームでの前記う蝕が疑われる部位に対応する前記修正された強度値と、その他の画素値と、の組合せとして、強調された可視画像フレームを形成するステップと、
ｅ）ビデオの形で前記強調された可視画像フレームを表示するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
（付記２）
付記１に記載の方法であって、前記画素データを処理するステップは、前記画素データから固定値を減算するステップを含むことを特徴とする方法。
（付記３）
付記１に記載の方法であって、前記強度値を修正するステップにおいて、ヒトの口の組織内で通常は見られない合成色を生成することを特徴とする方法。
（付記４）
付記１に記載の方法であって、前記画素データを処理するステップは、１つ以上の閾値に対して前記画素データ値を比較するステップを含むことを特徴とする方法。
（付記５）
付記１に記載の方法であって、前記画素データを処理するステップは、単一のカラープレーンからの画素データを処理するステップを含むことを特徴とする方法。
（付記６）
付記１に記載の方法であって、前記画素データを処理するステップは、第１のカラープレーンからの画素データ値を１つ以上の閾値に対して比較するステップを含み、前記強度値を修正するステップは、第２のカラープレーンからの画素データ値を修正するステップを含む、ことを特徴とする方法。
（付記７）
付記１に記載の方法であって、う蝕が疑われる部位を識別するために前記画素データを処理するステップの前に、前記可視画像フレーム内の前記画素データを二段抽出するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
（付記８）
付記１に記載の方法であって、前記強度値を修正するステップは、一定値で前記データを乗算するステップを含むことを特徴とする方法。
（付記９）
付記１に記載の方法であって、前記強度値を修正するステップは、前記可視画像フレームでの１つ以上の画素値から一定値を減算または加算するステップを含むことを特徴とする方法。
（付記１０）
付記１に記載の方法であって、前記画素データを処理するステップ、前記強度値を修正するステップ、および前記強調された可視画像を形成するステップは、暗度閾値に対して前記画素データ値を試験することによって前記歯の組織領域内の各画素データ値を処理するステップであって、前記画素値が前記暗度閾値よりも小さい場合に、少なくとも第１のカラープレーン内で前記画素データ値に第１の値を加え、それによって前記強調された可視画像を形成するステップを含むことを特徴とする方法。
（付記１１）
付記１０に記載の方法であって、前記画素データ値を輝度閾値に対して試験するステップであって、前記画素値が前記輝度閾値を超える場合に、少なくとも第２のカラープレーン内で第２の値を前記画素データから減算するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
（付記１２）
歯のライブビデオを表示する方法であって、
ａ）ビデオストリームから可視画像フレームを得るステップと、
ｂ）前記可視画像フレームの第１のカラープレーンを処理するステップであって、
（ｉ）前記可視画像フレームの第１のカラープレーン内の歯の組織領域を識別し、
（ｉｉ）１つ以上のう蝕部位を示す画素値を生成するために、前記第１のカラープレーンの前記歯の組織領域内の選択された画素を処理する、
ことによって前記第１のカラープレーンを処理するステップと、
ｃ）前記ステップｂ）からの前記生成された画素値を前記可視画像フレームの第２のカラープレーンの対応する画素値と組み合わせることによって、前記可視画像フレームの前記第２のカラープレーンを修正するステップと、
ｄ）前記第１および第２のカラープレーン、ならびに任意の追加のカラープレーンを再び組み合わせて、ビデオ表示用の強調された可視画像フレームを提供するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
（付記１３）
付記１２に記載の方法であって、前記第１のカラープレーンを処理するステップは、前記可視画像フレームから蛍光画像を得るステップを含むことを特徴とする方法。
（付記１４）
付記１２に記載の方法であって、前記選択された画素を処理するステップは、前記可視画像フレーム内の画素値を反転するステップを含むことを特徴とする方法。
（付記１５）
付記１２に記載の方法であって、前記第１のカラープレーンを処理するステップは、前記可視画像フレームからの反射画像を得るステップを含むことを特徴とする方法。
（付記１６）
付記１３に記載の方法であって、前記蛍光画像フレームは、反射画像および蛍光画像の取り込みの組み合わされた処理から生成されることを特徴とする方法。
（付記１７）
歯のライブビデオを表示する方法であって、
ａ）反射ビデオストリームから可視の反射画像フレームを得るステップと、
ｂ）蛍光のビデオストリームから可視の蛍光画像フレームを得るステップと、
ｃ）前記可視の蛍光画像フレームの第１のカラープレーンを処理するステップであって、
（ｉ）前記可視の蛍光画像フレームの第１のカラープレーン内の歯の組織領域を識別し、
（ｉｉ）１つ以上のう蝕部位を示す画素値を生成するために、前記第１のカラープレーンの前記歯の組織領域内の選択された画素を処理する、
ことによって前記第１のカラープレーンを処理するステップと、
ｄ）前記ステップｂ）からの前記生成された画素値を前記可視の反射画像フレームからの第２のカラープレーンの対応する画素値と組み合わせることによって前記可視の反射画像フレームからの前記第２カラープレーンを修正し、強調された可視画像フレームを形成するステップと、
ｅ）前記強調された可視画像フレームを表示するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
（付記１８）
付記１６に記載の方法であって、前記可視の反射画像フレームが、白色光の照明によって得られることを特徴とする方法。
（付記１９）
付記１７に記載の方法であって、前記蛍光画像フレームが反射画像および蛍光画像の取り込みの組み合わされた処理から生成されることを特徴とする方法。

１つの実施形態による歯科撮影用装置の概略図である。従来の口腔内撮影システムでの歯の選別オペレーション中のビデオ画像処理および表示の経路を示す図である。本発明の実施形態の口腔内撮影システムでの歯の選別オペレーション中のビデオ画像処理および表示の経路を示す図である。１つの実施形態によるう蝕の高速自動検出（ＲＡＤＯＣ）処理を実現するためのステップのシーケンスを示す論理流れ図である。１つの実施形態による反射画像フレームを使用するＲＡＤＯＣ処理を実現するためのブロック図である。口腔内画像での歯の領域を選択するためのセグメント化技術の論理流れ図である。別の実施形態による反射画像フレームを使用してＲＡＤＯＣ処理を実現するための論理流れ図である。１つの実施形態による蛍光画像フレームを使用してＲＡＤＯＣ処理を実現するための論理流れ図である。別の実施形態による蛍光画像フレームを使用してＲＡＤＯＣ処理を実現するための論理流れ図である。蛍光画像フレームからう蝕を識別し、反射画像フレームでのう蝕領域を強調するＲＡＤＯＣ処理に関する論理流れ図である。

１０う蝕検出システム、１２プローブ、１４制御論理プロセッサ、１８ディスプレイ、２０歯、３１未処理画像フレーム、３２未処理ビデオストリームデータ、３３画像形成処理ステップ、３４う蝕高速自動検出（ＲＡＤＯＣ）処理、３５可視画像フレーム、３６可視のビデオストリームデータ、３７強調された可視画像フレーム、３８強調された可視のビデオストリームデータ、４１，４３画像、９０歯の領域の選択ステップ、９２シード位置識別ステップ、９４領域成長セグメント化オペレーション、９６マスク、１００う蝕識別ステップ、１１０う蝕強調ステップ、１１４輪郭。

Claims

歯のライブビデオを表示する方法であって、
ａ）ビデオストリームから得られた可視画像フレーム内の歯の組織領域を識別するステップと、
ｂ）う蝕が疑われる部位を識別するために前記歯の組織領域内の画素データを処理するステップと、
ｃ）前記う蝕が疑われる部位に対応する画素に関する強度値を修正するステップと、
ｄ）前記可視画像フレームでの前記う蝕が疑われる部位に対応する前記修正された強度値と、その他の画素値と、の組合せとして、強調された可視画像フレームを形成するステップと、
ｅ）ビデオの形で前記強調された可視画像フレームを表示するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
歯のライブビデオを表示する方法であって、
ａ）ビデオストリームから可視画像フレームを得るステップと、
ｂ）前記可視画像フレームの第１のカラープレーンを処理するステップであって、
（ｉ）前記可視画像フレームの第１のカラープレーン内の歯の組織領域を識別し、
（ｉｉ）１つ以上のう蝕部位を示す画素値を生成するために、前記第１のカラープレーンの前記歯の組織領域内の選択された画素を処理する、
ことによって前記第１のカラープレーンを処理するステップと、
ｃ）前記ステップｂ）からの前記生成された画素値を前記可視画像フレームの第２のカラープレーンの対応する画素値と組み合わせることによって、前記可視画像フレームの前記第２のカラープレーンを修正するステップと、
ｄ）前記第１および第２のカラープレーン、ならびに任意の追加のカラープレーンを再び組み合わせて、ビデオ表示用の強調された可視画像フレームを提供するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
歯のライブビデオを表示する方法であって、
ａ）反射ビデオストリームから可視の反射画像フレームを得るステップと、
ｂ）蛍光のビデオストリームから可視の蛍光画像フレームを得るステップと、
ｃ）前記可視の蛍光画像フレームの第１のカラープレーンを処理するステップであって、
（ｉ）前記可視の蛍光画像フレームの第１のカラープレーン内の歯の組織領域を識別し、
（ｉｉ）１つ以上のう蝕部位を示す画素値を生成するために、前記第１のカラープレーンの前記歯の組織領域内の選択された画素を処理する、
ことによって前記第１のカラープレーンを処理するステップと、
ｄ）前記ステップｂ）からの前記生成された画素値を前記可視の反射画像フレームからの第２のカラープレーンの対応する画素値と組み合わせることによって前記可視の反射画像フレームからの前記第２カラープレーンを修正し、強調された可視画像フレームを形成するステップと、
ｅ）前記強調された可視画像フレームを表示するステップと、
を含むことを特徴とする方法。