JP2011255033A - 放射線画像領域抽出装置、放射線画像領域抽出プログラムおよび放射線撮影装置 - Google Patents

放射線画像領域抽出装置、放射線画像領域抽出プログラムおよび放射線撮影装置 Download PDF

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Abstract

【課題】高精度で安定した領域抽出を可能とする放射線画像領域抽出装置、放射線画像領域抽出プログラムおよび放射線撮影装置を提供することを目的とする。
【解決手段】画像領域抽出部11は、放射線画像を被検体M領域内部の空間周波数より低い周波数フィルタ処理によって低周波画像を生成する低周波画像生成部15と、低周波画像の輝度変化を検出して輝度変化画像を生成する輝度変化画像生成部17と、輝度変化画像および低周波画像の画素値に基づいて関心領域の境界に位置する境界画素を選択する境界選択部19とを備えている。低周波画像を生成することで、ノイズ成分や被検体M内部の細かい構造成分の影響を低減し、被検体Mの輪郭形状の認識を容易にしている。低周波画像から生成した輝度変化画像と、低周波画像とを組み合わせて境界画素を選択するので、高精度で安定した領域抽出を行うことができる。
【選択図】図1

Description

本発明は、撮影された放射線画像の中から被検体の関心領域を抽出する放射線画像領域抽出装置、放射線画像領域抽出プログラムおよび放射線撮影装置に関する。
放射線撮影装置では、診断に適した画像を得るために、放射線(例えば、X線またはγ線等)を検出して撮影された放射線画像の中から被検体の関心領域を抽出し、抽出した被検体の関心領域に対し、種々の画像処理が行われる。被検体の胸部の撮影において、放射線画像の中で特に診断に必要とされるのは肺野領域である。しかしながら、放射線画像の中には、診断に必要な肺野領域とともに、診断に不要な腹部や腕、あるいは直接放射線が入射する領域なども含まれてしまう。これらの領域は、被検体の肺野領域である関心領域と比べて画像濃度やコントラストが大きく異なるので、より高性能な画像処理を行うために、関心領域以外を画像処理の領域から除外することが求められる(例えば、特許文献1参照)。
特許文献1では、まず、被検体の肺野領域を抽出するために、しきい値に基づき画像を2値化する処理を行い、2値化された画像にラベリング処理を行う。そして、ラベリング処理された複数の領域のうち、所定の面積以下の領域は、肺野領域外で高濃度を示す領域として、また、画像の上下左右の端に接する領域は、X線の「す抜け領域」として除去される。一方、除去されなかった領域を肺野領域として抽出している。また、しきい値は、例えば、す抜け領域を除去した被検体の画像領域内から最大画素(濃度)値と、この最大画素値の座標を通るプロファイルの凹部から最小画素値を算出し、最大画素値と最小画素値から推定している。
また、この種の他の装置として、例えば、特許文献2が開示されている。特許文献2では、まず、マンモグラフィ画像から診断情報の無い背景空間(す抜け領域)を除去するためにしきい値に基づき2進画像を生成する。そして、皮膚ライン画素を決定し、領域を抽出している。
特許第4143149号公報 特開2002−369079号公報
しかしながら、このような従来装置では、す抜け領域を除去するためのしきい値、誤抽出された所定の面積以下の領域を除外するための面積値、または、被検体の関心領域を抽出するためのしきい値などを設定しているが、例えば、撮影対象や撮影条件が変化した場合に、その都度、最適な値に設定し直さなければ、精度の高い領域抽出を行うことができないという問題がある。
また、設定するしきい値やノイズなどの影響によって、抽出される領域が変化し、精度にばらつきが生じてしまう問題がある。さらに、画像全体に対して2値化処理とラベリング処理で領域検出を行っているので、処理時間がかかってしまい、かつノイズなどの影響も受けやすいという問題がある。
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、高精度で安定した領域抽出を可能とする放射線画像領域抽出装置、放射線画像領域抽出プログラムおよび放射線撮影装置を提供することを目的とする。
本発明は、このような目的を達成するために、次のような構成をとる。すなわち、本発明に係る放射線画像領域抽出装置は、撮影された放射線画像の中から被検体の関心領域を抽出する放射線画像領域抽出装置において、前記放射線画像を被検体領域内部の空間周波数より低い周波数フィルタ処理によって低周波画像を生成する低周波画像生成部と、前記低周波画像の輝度変化を検出して輝度変化画像を生成する輝度変化画像生成部と、前記輝度変化画像および前記低周波画像の画素値に基づいて前記関心領域の境界に位置する境界画素を選択する境界選択部と、を備えていることを特徴とするものである。
本発明に係る放射線画像領域抽出装置によれば、低周波画像生成部は、放射線画像を被検体領域内部の空間周波数より低い周波数フィルタ処理によって低周波画像を生成し、輝度変化画像生成部は、低周波画像の輝度変化を検出して輝度変化画像を生成する。すなわち、低周波画像を生成することで、ノイズ成分や被検体内部の細かい構造成分の影響を低減し、被検体の輪郭形状の認識を容易にしている。また、低周波画像から生成された輝度変化画像は、低周波画像と同様の効果を有している。境界選択部は、そのような輝度変化画像および低周波画像を組み合わせて被検体の関心領域の境界に位置する境界画素を選択しているので、高精度で安定した領域抽出を行うことができる。
また、本発明に係る放射線画像領域抽出装置において、前記低周波画像生成部は、前記放射線画像を縮小することにより前記低周波画像を生成することが好ましい。通常のフィルタに比べて、より低周波な低周波画像を生成することができるので、ノイズなどの外乱の影響が少なく、高精度で安定した領域抽出を行うことができる。また、低周波画像を用いて輝度変化画像を生成したり、境界画素を選択したりしているので、比較的演算するデータ量が少なくでき、被検体の関心領域の抽出を高速に行うことができる。
また、本発明に係る放射線画像領域抽出装置において、放射線画像の縮小の一例は、1/nの縮小率の場合、n×n画素の平均画素値を1画素の画素値とすることである。また、放射線画像の縮小の一例は、1/nの縮小率の場合、n×n画素のうちの間引いた画素の平均画素値を1画素の画素値とすることである。これらによって放射線画像を縮小することにより低周波画像を生成することができる。また、間引きする場合は、縮小する際の演算するデータ量を少なくすることができる。
また、本発明に係る放射線画像領域抽出装置において、さらに、前記境界選択部で選択された境界画素を前記放射線画像のサイズに拡大する処理を行うとともに、前記放射線画像の中から前記関心領域を抽出する処理を行う領域抽出処理部を備えていることが好ましい。放射線画像を縮小して低周波画像を生成した場合、元の放射線画像のサイズに戻す拡大する処理を行うことにより、放射線画像の中から被検体の関心領域を抽出することができる。
また、本発明に係る放射線画像領域抽出装置において、境界選択部の一例は、輝度変化画像の中から輝度変化の最も大きい画素である初期画素を選択し、選択した初期画素に隣接する全方向の画素から輝度変化の最も大きい画素を次の境界画素として選択し、その後、選択した画素の進行方向に隣接する画素から輝度変化の最も大きい画素を次の境界画素として選択することを繰り返して前記関心領域の境界画素を選択するものである。低周波画像から生成された輝度変化画像の中から、選択した画素に隣接する輝度変化の最も大きい画素を境界画素として選択しているので、高精度で安定した領域抽出することができる。
また、本発明に係る放射線画像領域抽出装置において、境界選択部は、輝度変化画像の新たに選択した画素の画素値が予め設定した所定値以下の場合、輝度変化画像の選択前の画素と同位置における低周波画像の画素の画素値と、その画素に隣接する画素から最も値が近い画素を次の境界画素として選択することが好ましい。輝度変化画像の中において、境界選択部で新たに選択した画素の画素値が予め設定した所定値以下の場合は、境界画素として信頼性が低いと判定される。すなわち、輝度変化が小さいほど境界画素として信頼性が低くなる。この場合、低周波画像から、選択前の画素の画素値と、その画素に隣接する画素から最も値が近い画素を次の境界画素として選択する。最も値が近い画素を選択することは、同じ領域内で境界画素である可能性が高いことを示している。したがって、新たに選択した画素を判定して信頼性が低いものを振り分けし、信頼性が低いと判定された場合でも低周波画像から境界画素を選択しているので、より高精度で安定した領域抽出を行うことができる。
また、本発明に係る放射線画像領域抽出装置において、境界選択部は、輝度変化画像の新たに選択した画素および選択前の画素と同位置における低周波画像の各画素の画素値を比較して予め設定した所定値よりも大きい場合、輝度変化画像の選択前の画素と同位置における低周波画像の画素の画素値と、その画素に隣接する画素から最も値が近い画素を次の境界画素として選択することが好ましい。低周波画像において、輝度変化画像で新たに選択した画素および選択前の画素と同位置の各画素の画素値を比較して予め設定した所定値よりも大きい場合は、新たに選択した画素が境界画素として信頼性が低いと判定される。すなわち、輝度変化の大きい画素であっても(新たに選択した画素の画素値と選択前の画素の画素値とが同じような大きさであっても)、低周波画像において画素値が大きく異なることがある。この場合も低周波画像から、選択前の画素の画素値と、その画素に隣接する画素のうち最も値が近い画素を次の境界画素として選択する。最も値が近い画素を選択することは、同じ領域内で境界画素である可能性が高いことを示している。したがって、新たに選択した画素を判定して信頼性が低いものを振り分けし、信頼性が低いと判定された場合でも低周波画像から境界画素を選択しているので、より高精度で安定した領域抽出を行うことができる。
また、本発明に係る放射線画像領域抽出プログラムは、撮影された放射線画像の中から被検体の関心領域を抽出する処理をコンピュータに実行させるための放射線画像領域抽出プログラムにおいて、前記放射線画像を被検体領域内部の空間周波数より低い周波数フィルタ処理によって低周波画像を生成する工程と、前記低周波数画像の輝度変化を検出して輝度変化画像を生成する工程と、前記輝度変化画像および前記低周波画像の画素値に基づいて前記関心領域の境界に位置する境界画素を選択する工程と、を備え、これらの工程処理をコンピュータに実行させることを特徴とするものである。
本発明の放射線画像領域抽出プログラムによれば、撮影された放射線画像を被検体領域内部の空間周波数より低い周波数フィルタ処理によって低周波画像を生成し、この低周波画像の輝度変化を検出して輝度変化画像を生成する。生成された輝度変化画像および低周波画像の画素値に基づいて、画像濃度やコントラストが大きく異なる被検体の関心領域の境界に位置する境界画素を選択する。放射線画像から低周波画像を生成することで、ノイズ成分や被検体内部の細かい構造成分の影響を低減し、被検体の輪郭形状の認識を容易にしている。また、低周波画像から輝度変化画像を生成することで、輝度変化画像は、低周波画像と同様の効果を有している。境界選択部は、そのような輝度変化画像および低周波画像を組み合わせて、被検体の関心領域の境界に位置する境界画素を選択しているので、高精度で安定した領域抽出を行うことができる。
本発明に係る放射線撮影装置は、被検体を撮影する放射線撮影装置において、放射線を検出する放射線検出器と、前記放射線検出器から出力された放射線画像の中から被検体の関心領域を抽出する画像領域抽出部と、を備え、前記画像領域抽出部は、前記放射線画像を被検体領域内部の空間周波数より低い周波数フィルタ処理によって低周波画像を生成する低周波画像生成部と、前記低周波画像の輝度変化を検出して輝度変化画像を生成する輝度変化画像生成部と、前記輝度変化画像および前記低周波画像の画素値に基づいて前記関心領域の境界に位置する境界画素を選択する境界選択部とを備えていることを特徴とするものである。
本発明の放射線撮影装置によれば、放射線検出器は、放射線を検出して放射線画像を出力し、放射線画像領域抽出装置は、放射線検出器から出力された放射線画像の中から被検体の関心領域を抽出する。放射線画像領域抽出装置において、低周波画像生成部は、放射線画像を被検体領域内部の空間周波数より低い周波数フィルタ処理によって、放射線画像の空間分解能を劣化させて低周波画像を生成し、輝度変化画像生成部は、低周波画像の輝度変化を検出して輝度変化画像を生成する。生成された輝度変化画像および低周波画像の画素値に基づいて、画像濃度やコントラストが大きく異なる被検体の関心領域の境界に位置する境界画素を選択する。放射線画像から低周波画像を生成することで、ノイズ成分や被検体内部の細かい構造成分の影響を低減し、被検体の輪郭形状の認識を容易にしている。また、低周波画像から生成された輝度変化画像は、低周波画像と同様の効果を有している。境界選択部は、そのような輝度変化画像および低周波画像を組み合わせて、被検体の関心領域の境界に位置する境界画素を選択しているので、高精度で安定した領域抽出を行うことができる。
本発明によれば、低周波画像生成部は、放射線画像を被検体領域内部の空間周波数より低い周波数フィルタ処理によって低周波画像を生成し、輝度変化画像生成部は、低周波画像の輝度変化を検出して輝度変化画像を生成する。すなわち、低周波画像を生成することで、ノイズ成分や被検体内部の細かい構造成分の影響を低減し、被検体の輪郭形状の認識を容易にしている。また、低周波画像から生成された輝度変化画像は、低周波画像と同様の効果を有している。境界選択部は、そのような輝度変化画像および低周波画像を組み合わせて、被検体の関心領域の境界に位置する境界画素を選択しているので、高精度で安定した領域抽出を行うことができる。
実施例に係る放射線撮影装置の概略構成を示す図である。 フラットパネル型放射線検出器(FPD)の検出面の模式図である。 低周波画像生成部の動作の説明に供する図であり、(a)は縮小前の画素を示し、(b)は縮小後の画素を示す。 境界選択部の動作の説明に供する図である。 境界選択部の動作の説明に供する図であり、(a)は進行方向が縦横である場合の探索する3画素を示し、(b)は進行方向が斜めである場合の探索する3画素を示す。 領域抽出処理部の動作の説明に供する図であり、(a)は拡大前の境界画素を示し、(b)は拡大後の境界画素を示す。 放射線撮影装置の動作を示すフローチャートである。 境界選択部の動作を示すフローチャートである。 変形例に係る境界選択部の動作の説明に供する図である。(a)は輝度変化画像における動作を示し、(b)は低周波画像における動作を示し、(c)は選択された境界画素を示す。 変形例に係る境界選択部の動作の説明に供する図であり、(a)は進行方向が縦横である場合の探索する5画素を示し、(b)は進行方向が斜めである場合の探索する5画素を示す。
以下、図面を参照してこの発明の実施例を説明する。図1は、実施例に係る放射線撮影装置の概略構成を示す図であり、図2は、フラットパネル型放射線検出器(FPD)の検出面の模式図である。図3は、低周波画像生成部の動作の説明に供する図であり、(a)は縮小前の画素を示し、(b)は縮小後の画素を示す。図4は、境界選択部の動作の説明に供する図である。図5は、境界選択部の動作の説明に供する図であり、(a)は進行方向が縦横である場合の探索する3画素を示し、(b)は進行方向が斜めである場合の探索する3画素を示す。図6は、領域抽出処理部の動作の説明に供する図であり、(a)は拡大前の境界画素を示し、(b)は拡大後の境界画素を示す。
<放射線撮影装置>
図1を参照する。本実施例に係る放射線撮影装置1は、被検体Mを載置する天板2と、被検体Mに向けて放射線(例えばX線)を照射する放射線源(例えばX線管)3と、放射線源3と対向して配置され、被検体Mを透過した放射線を検出するフラットパネル型放射線検出器(以下、「FPD」と略記する)4とを備えている。
放射線源3は、図示しない照射制御部で制御される。照射制御部は、例えばX線を照射する場合、後述する入力部8で予め設定された管電圧・管電流などの照射条件に応じて、放射線源3に対して照射に必要な制御を実行する。
FPD4は、図2に示すように、その検出面に検出素子dが2次元マトリックス状に配列して構成されている。検出素子dは、被検体Mを透過した放射線の強度に応じて電気信号に変換して一旦蓄積し、その蓄積された電気信号を読み出すことで放射線を検出している。各々の検出素子dで検出された電気信号を各画素の画素値として割り当てることで放射線画像を出力している。
図1に戻る。FPD4の後段には、図示しないA/D変換器を介して、画像処理部5が設けられている。画像処理部5は、FPD4で撮影した放射線画像に種々の画像処理を行う。そして、種々の画像処理が行われた放射線画像は、モニタ等で構成される表示部6に表示される。
また、放射線撮影装置1は、主制御部7、入力部8およびメモリ部9を備えている。主制御部7は、中央演算処理装置(CPU)などによって構成され、各種のプログラムを実行することで、放射線源3、FPD4および画像処理部5等の各構成を適切に動作させる制御を行う。入力部8では操作者により放射線の照射条件等の入力設定が行われる。メモリ部9は、ROM(Read-only Memory)、RAM(Random-Access Memory)、またはハードディスク等の記憶媒体で構成され、取得した放射線画像等を記憶する。
画像処理部5は、CPUなどで構成されている。なお、種々の画像処理を行うためのプログラム等をROMやRAMなどの記憶媒体に書き込んで記憶し、その記憶媒体からプログラム等を読み出して画像処理部5のCPUが実行することで、そのプログラムに応じた画像処理を行う。画像処理部5は、撮影された放射線画像の中から被検体Mの関心領域を抽出する画像領域抽出部11を備えている。なお、画像領域抽出部11が本発明における放射線画像領域抽出装置に相当する。
<画像領域抽出部>
画像領域抽出部11は、メモリ部13、低周波画像生成部15、輝度変化画像生成部17、境界選択部19および領域抽出処理部21を備えている。メモリ部13は、FPD4で取得した放射線画像を記憶する。
低周波画像生成部15は、メモリ部13に記憶された放射線画像を入力画像として、放射線画像を被検体M内部の空間周波数より小さい周波数フィルタ処理によって、空間分解能を劣化させた(ぼやけた)低周波画像を生成する。低周波画像生成部15は、例えば、図3に示すように、放射線画像を縮小することにより低周波画像を生成する。具体的な例として、胸部正面画像の肺野領域を抽出する場合では、低周波画像(縮小画像)のサイズが元の放射線画像のサイズの1/8〜1/10程度であることが好ましい。例えば、図3(a)に示すように、1/8に縮小するときは、放射線画像中の縦横8×8画素の平均画素値を、図3(b)のように、1画素として縮小する。なお、図3のハッチングが同一の箇所は、縮小前後の画素を示している。
輝度変化画像生成部17は、低周波画像生成部15で生成された低周波画像の輝度変化を検出して輝度変化画像を生成する。輝度変化画像生成部17は、例えば、特徴量として輝度勾配を算出する。輝度勾配の演算は、画素上の座標(x、y)における画素値をI(x、y)とし、算出される特徴量のうち、x軸方向の特徴量をEx(x、y)とし、y軸方向の特徴量をEy(x、y)とすると、下記(1)式および(2)式のように表される。
Ex(x、y)=I(x+1、y)−I(x−1、y) …(1)
Ey(x、y)=I(x、y+1)−I(x、y−1) …(2)
輝度勾配の強度をP(x、y)とすると、P(x、y)は下記(3)式より算出される。
P(x、y)=√〔{Ex(x、y)}+{Ey(x、y)}〕 …(3)
境界選択部19は、低周波画像生成部15および輝度変化画像生成部17で生成された輝度変化画像および低周波画像の各画素の画素値に基づいて、関心領域の境界に位置する境界画素を選択する。
境界選択部19は、輝度変化画像中から輝度変化の最も大きい画素である初期画素を選択し、選択した初期画素に隣接する全方向の画素のうち輝度変化の最も大きい画素を次の画素として選択し、その後、選択した画素の進行方向に隣接する画素から輝度変化の最も大きい画素を次の画素として選択することを繰り返して領域の境界画素を選択する。
境界選択部19は、まず、輝度変化画像の中から輝度変化が最も大きい画素である初期画素を選択する。例えば、図4に示すように、輝度変化画像の中から輝度変化が最も大きい画素31を選択する。なお、輝度変化画像が放射線源3およびFPD4の放射線が図示しないコリメータによって制限されている場合は、輝度変化画像の照射野範囲の中から初期画素31を選択する。次に、選択した初期画素31に隣接する全方向の8画素から輝度変化の最も大きい画素を次の境界画素として選択する。例えば、図4に示すように、初期画素31の周辺8画素を探索し、輝度変化の最も大きい画素32を次の境界画素として選択する。
境界選択部19は、その後、選択した画素の進行方向に隣接する画素から輝度変化の最も大きい画素を次の境界画素として選択する。具体的には、図5に示すように、境界画素からなる境界線を延長する進行方向に隣接する3画素を探索する。例えば、図5(a)に示すように、現在選択している画素を示すn番目に選択した画素をP(n)とし、この1つ前に選択された画素をP(n−1)とする場合、境界線は、P(n−1)からP(n)へ向かうので、この方向が進行方向となる。選択した画素の進行方向に隣接する3画素は、P(n)を挟んでP(n−1)の反対側の画素Bを中心に、画素P(n)を取り囲むように画素Bと隣接する画素Aおよび画素Cで構成される。すなわち、画素A、画素Bおよび画素Cの3画素を探索する。そして、3画素のうち輝度変化の最も大きい画素を次の画素として選択する。なお、図5(b)も同様である。例えば、図4に示すように、画素P(n)を画素32とし、P(n−1)を画素31とする場合、画素32の進行方向に隣接する3画素を探索し、そのうちの輝度変化の最も大きい例えば画素33を次の境界画素として選択する。
境界選択部19は、選択した画素(例えば画素33)が既に選択している画素であるかどうかを判定し、選択した画素でない場合には、選択した画素の進行方向に隣接する3画素から次の境界画素を選択する処理を繰り返し行う。一方、既に選択した画素である場合は、境界選択部19による処理を終了して、例えば、図4に示すような、選択した境界画素を示す画像データを出力する。
なお、境界選択部19から出力される境界画素として、図4に示すような境界画素の画像データに限定されない。すなわち、関心領域の内部と外部とを示す2値画像として出力するようにしてもよい。また、選択した境界画素の座標データを保持して座標データ群として出力するようにしてもよい。
領域抽出処理部21は、境界選択部19で選択された境界画素を、低周波画像生成部15に入力される前の放射線画像である元の放射線画像のサイズに拡大する処理を行うとともに、元の放射線画像の中から被検体Mの関心領域を抽出する処理を行う。領域抽出処理部21には、境界選択部19で選択された境界画素と、メモリ部13から転送された元の放射線画像と、低周波画像生成部15から転送された、低周波画像を生成した際の画像縮小率の信号とが転送される。
すなわち、領域抽出処理部21は、境界画素、元の放射線画像および画像縮小率に基づいて、元の放射線画像の中から被検体Mの関心領域を抽出する処理を行う。まず、境界画素と画像縮小率に基づいて、元の放射線画像のサイズに拡大する処理を行う。例えば、1/8の画像縮小率で縮小して低周波画像を生成した場合、境界画素データを8倍に拡大する。具体的には、図6(a)に示す境界画素の1画素分を、図6(b)に示す縦横8×8画素に拡大する。このとき、8×8画素のうち、中央に位置する任意の幅(例えば、1画素分)の画素列を境界画素とする。境界画素の幅を狭く設定することで、境界画素付近の画像情報を多く残すことができる。
なお、この境界画素の位置は、拡大した画像の中央に限定されない。例えば、図6の右側を領域の内側とする場合、拡大された8×8画素のうち、抽出する外側の領域を示す左側の画素列を境界画素としたときは、境界とその境界の外側を含んだ領域を抽出することができるので、領域抽出が正確に行われているかを確認できる。また、拡大された8×8画素のうち、抽出する内側を示す右側の画素列を境界画素したときは、境界やその境界の外側などの余分な部分を除いた領域を抽出することができる。右端の画素列を境界画素としたときは、8×8画素全部を境界画素としたときと同様の効果がある。また、画像縮小率の信号は、低周波数画像生成部15から転送されることに限定されず、例えば、主制御部7から与えるように構成してもよい。
次に、領域抽出処理部21は、拡大された境界画素データに基づいて、元の放射線画像の中から被検体Mの関心領域を抽出する処理を行う。すなわち、領域抽出処理部21は、元の放射線画像の中から拡大した境界画像の位置における領域を分割することにより、被検体Mの関心領域を抽出する。また、領域抽出処理部21は、例えば、放射線画像内に照射野領域を表す線を表示するようにしたり、抽出した関心領域外の画素を暗くするように画素値を設定したりする(例えば画素値を0にする)。画像処理部5は、画像領域抽出部11で被検体Mの関心領域が抽出された放射線画像に対し、コントラストの操作などその他必要な画像処理を行う。画像処理部5でその他必要な画像処理が行われた放射線画像は、表示部6に表示されたり、メモリ部9に保存されたりする。
<動作の説明>
次に、放射線撮影装置1について、特に画像領域抽出部11の動作を図7および図8のフローチャートに沿って説明する。
〔ステップS1〕撮影
図1において図示しない撮影ボタンを押すことにより、放射線源3から放射線(例えばX線)を照射し、これに連動してFPD4によって撮影が開始される。放射線源3から照射された放射線は被検体Mを透過し、被検体Mを透過した放射線をFPD4で検出する。FPD4は、検出した放射線の強度に応じて電気信号に変換して放射線画像を出力する。FPD4から出力された放射線画像は、図示しないA/D変換器でディジタルデータに変換されて画像処理部5の画像領域抽出部11に転送される。
〔ステップS2〕低周波画像の生成
画像領域抽出部11において、先ず、FPD4で撮影された放射線画像は、メモリ部13に一旦記憶される。メモリ部13に記憶された放射線画像は、読み出されて低周波画像生成部15に転送される。低周波画像生成部15は、放射線画像を被検体M領域内部の空間周波数より低い周波数フィルタ処理によって、放射線画像の空間分解能を劣化させた低周波画像を生成する。低周波画像生成部15は、入力された放射線画像を縮小して縮小画像を生成することにより低周波画像を生成する。放射線画像の画像縮小率は、1/8〜1/10程度が好ましい。低周波画像を生成することにより、ノイズ成分や被検体M内部の細かい構造(例えば肋骨等)の影響を低減しているので安定し、被検体Mの輪郭形状の認識、例えば、関心領域の境界に位置する境界画素の選択を容易に行うことができる。なお、低周波画像生成部15で生成された低周波画像は、輝度変化画像生成部17および境界選択部19に転送される。
〔ステップS3〕輝度変化画像の生成
輝度変化画像生成部17は、低周波画像生成部15で生成された低周波画像の各画素の画素値に基づいて、各画素における輝度変化量を求めることで輝度変化画像を生成する。輝度変化量は、画像の輝度勾配により算出される。輝度勾配の算出は、上述した式(1)〜式(3)によって行われる。
〔ステップS4〕境界画素の選択
境界選択部19は、ステップS2の低周波画像生成部15で生成された低周波画像、およびステップS3の輝度変化画像生成部17で生成された輝度変化画像の画素値に基づいて、関心領域の境界に位置する境界画素を選択する。ここで図8のフローチャートを参照して、境界選択部19による境界画素の選択の動作について説明する。
〔ステップS41〕初期画素選択(輝度変化画像内)
境界選択部19は、先ず、輝度変化画像の中から(図1において図示しないコリメータ等で照射野が制限されている場合には輝度変化画像の照射野範囲の中から)、最も変化の大きい画素、すなわち、輝度変化画像の中から画素値が最も大きい画素を選択する。そして、境界選択部19は、その選択した画素を領域の境界に位置する画素の初期画素(初期点)として設定する。
〔ステップS42〕画素選択(輝度変化画像内)
選択している画素に隣接する周囲の画素を探索し、その隣接する画素から輝度変化の最も大きい画素を選択する。ここで、選択している画素が初期画素である場合は、初期画素に隣接する全方向の8画素を探索し、それら8画素から輝度変化の最も大きい画素を次の境界画素として選択する。また、選択している画素が初期画素でない場合は、図5に示すような、選択している画素P(n)の進行方向に隣接する3画素(画素A、画素Bおよび画素C)を探索し、それら3画素から輝度変化の最も大きい画素を次の境界画素として選択する。
〔ステップS43〕第1判定処理
ステップS42で新たに選択した画素が境界画素として信頼性があるかどうかの判定を行う。すなわち、輝度変化画像の新たに選択した画素の画素値が予め設定した所定値以下の場合は、新たに選択した画素に対し、境界画素としての信頼性が低いとして判定する(ステップS45に進む)。一方、輝度変化画像の新たに選択された画素が予め設定した所定値より大きい場合は、ステップS44に進む。輝度変化が小さいほど境界画素として信頼性が低いことを示している。仮に誤って輝度変化が所定値以下の画素を選択した場合に、境界画素として新たに選択した画素の信頼性が低いとして振り分けられるので、より高精度で安定した領域抽出を行うことができる。
〔ステップS44〕第2判定処理
ステップS43で判定処理を行った新たに選択した画素に対し、さらに判定を行う。すなわち、輝度変化画像の新たに選択した画素および選択前の画素と同位置における低周波画像の各画素の画素値を比較して予め設定した所定値よりも大きい場合は、新たに選択した画素に対し、境界画素としての信頼性が低いとして判定する(ステップS45に進む)。一方、予め設定した所定値以下の場合は、ステップS46に進む。なお、選択前の画素とは、新たに選択した画素の選択前の画素をいう。また、比較は、低周波画像において、新たに選択した画素の画素値と選択前の画素の画素値との差を求めて行われる。低周波画像において隣接する画素の画素値が近いほど、同じ領域内にある可能性が高いことを示している。また、新たに選択した画素が輝度変化の大きい画素であっても(新たに選択した画素の画素値と選択前の画素の画素値とが同じような大きさであっても)、低周波画像において画素値が大きく異なることがある。この場合、境界画素として新たに選択した画素の信頼性が低いとして振り分けられるので、より高精度で安定した領域抽出を行うことができる。
なお、ステップS43およびS44の判定処理において、予め設定する所定値は固定値であるが、これに限定されない。すなわち、画像の画素値に応じて決定される値を設定してもよい。例えば、低周波画像の画素値範囲の10%を所定値として設定するようにしてもよい。このとき、低周波画像の画素値範囲が120であれば、所定値として設定される値は120の10%である12となる。
〔ステップS45〕画素選択(低周波画像内)
ステップS43およびステップS44の判定処理において、信頼性が低いと判定された場合は、低周波画像の中から境界画素を選択する。すなわち、輝度変化画像の選択前の画素と同位置における低周波画像の画素の画素値と、その画素に隣接する画素から最も値が近い画素を次の境界画素として選択する。低周波画像の画素の画素値が近い値の画素である程、同じ領域内でかつ境界画素である可能性が高いことを示している。信頼性が低いとして判定された場合でも、境界画素である可能性の高い画素を選択することができる。そのため、より高精度で安定した領域抽出を行うことができる。なお、境界画素の選択は、ステップS42に示すように、選択している画素の全方向または進行方向に隣接する3画素を探索して行う。
〔ステップS46〕既に選択した画素であるかどうかの判定
ステップS42、S45において新たに選択した画素が、既に選択している画素であるかどうかを判定する。既に選択した画素でない場合には、ステップS42に戻って、同様の処理を繰り返す。一方、既に選択した画素である場合は、境界選択部19の処理を終了する。図7に戻る。図7のステップS4が終了し、ステップS5に進む。なお、このように繰り返し境界画素の選択を行うことにより、被検体Mの関心領域の輪郭を示す境界画素が選択される。選択後、境界選択部19より境界画素データとして出力される。
〔ステップS5〕領域抽出処理
領域抽出処理部21には、ステップS4で選択された境界画素データ、メモリ部13に記憶された低周波画像に生成される前の放射線画像(元の放射線画像)、および低周波画像を生成した際の画像縮小率が転送される。領域抽出処理部21は、境界画素データと画像縮小率とに基づいて元の放射線画像のサイズに拡大する処理を行い、拡大された境界画素データと元の放射線画像とに基づいて、元の放射線画像の中から関心領域を抽出する処理を行う。
〔ステップS6〕コントラスト等の調整
画像領域抽出部11で被検体Mの関心領域が抽出された放射線画像は、画像処理部5により、関心領域内のコントラストの調整など、その他必要な画像処理が行われる。
〔ステップS7〕画像表示および保存
画像処理部5で画像処理された、被検体Mの関心領域が抽出された放射線画像は、表示部6に表示される。また、メモリ部9に保存される。
このような放射線撮影装置1によれば、低周波画像生成部15は、放射線画像を被検体M領域内部の空間周波数より低い周波数フィルタ処理によって低周波画像を生成し、輝度変化画像生成部17は、低周波画像の輝度変化を検出して輝度変化画像を生成する。すなわち、低周波画像を生成することで、ノイズ成分や被検体M内部の細かい構造成分の影響を低減し、被検体Mの輪郭形状の認識を容易にしている。また、低周波画像から生成された輝度変化画像は、低周波画像と同様の効果を有している。境界選択部19は、輝度変化画像および低周波画像を組み合わせて、被検体Mの関心領域の境界に位置する境界画素を選択しているので、高精度で安定した領域抽出を行うことができる。
また、低周波画像生成部15は、放射線画像を縮小することにより低周波画像を生成している。それにより、通常のフィルタに比べてより低周波な低周波画像を生成することができるので、ノイズなどの外乱の影響が少なく、高精度で安定した領域抽出を行うことができる。また、低周波画像および輝度変化画像のデータ量が比較的少ないので、被検体Mの関心領域の抽出を高速に行うことができる。
この発明は、上記実施形態に限られることはなく、下記のように変形実施することができる。
(1)上述した実施例では、境界選択部19は、初期画素を選択し、選択した画素に隣接する画素から次の境界画素を選択していたが、この方法に限定されない。すなわち、輝度変化画像の画素値が予め設定した所定値より大きい画素で、かつ低周波画像の画素の画素値により検出された画素に基づいて、関心領域の境界に位置する境界画素を選択するようにしてもよい。
例えば、まず、図9(a)に示すように、輝度変化画像から輝度変化が予め設定した所定値よりも大きい画素を、例えばラベリング処理等して検出する。所定値よりも大きい画素を太線で囲った画素で示す。次に、図9(b)に示すように、輝度変化画像で検出された輝度変化が所定値より大きい画素と同位置における低周波画像の画素の画素値に基づいて境界画素を例えばラベリング処理等して選択する。例えば、肺野領域を抽出する場合は、肺野領域が周囲と比較して明るいので、低周波画像の中から予め設定した所定値よりも大きい画素を選択して境界画素を選択する。選択した境界画素を図9(c)に示す。
なお、抽出する被検体Mの関心領域が周囲と比較して暗い場合は、図9(b)において、低周波画像の中から予め設定した所定値以下の画素値の画素を選択して境界画素として選択する。また、低周波画像の中から予め設定した所定の範囲内の画素値の画素を境界画素として選択してもよい。
また、図9(a)において、輝度変化画像から輝度変化が予め設定した所定値よりも大きい画素を例えばラベリング処理等して検出し、図9(b)において、低周波画像の中から予め設定した所定値よりも大きい画素を検出し、両方の画像から検出された画素を選択画素として選択するようにしてもよい。
(2)上述した実施例では、放射線画像を縮小することにより低周波画像を生成する方法(低周波画像生成部15による縮小処理)は、例えば、放射線画像を1/8に縮小する場合、8×8画素の画素値の平均値を求めて、その平均値を縮小画像の1画素として低周波画像を生成したが、この方法に限定されない。すなわち、放射線画像の画素を間引くことにより縮小する方法でもよい。例えば、放射線画像を1/8に縮小する場合、8×8画素のうちの間引いた残りの画素(例えば、図3の符号Tに示すように4×4画素)の平均画素値を1画素として低周波画像を生成する。間引くことで、縮小する際の演算するデータ量を少なくすることができる。また、その他通常において用いられる縮小方法であってもよい。
(3)上述した実施例では、低周波画像生成部15は、放射線画像を縮小することにより低周波画像を生成していたが、この方法に限定されない。例えば、画素を1つずつずらしながら処理するフィルタ処理による平滑化によって低周波画像を生成する方法、放射線画像を空間周波数領域に変換して、変換された周波数領域のうちの高周波領域をカットして低周波領域を実空間に変換することにより低周波画像を生成する方法、あるいは、これらの方法の組合せなど、通常において用いられる低周波画像を生成する手法であればよい。
上述の、放射線画像を空間周波数領域に変換して、変換された周波数領域のうちの高周波領域をカットして低周波領域を実空間に変換することにより低周波画像を生成する方法は以下のような方法がある。すなわち、放射線画像をフーリエ変換により空間周波数領域に変換して、変換された空間周波数領域から高周波成分を除去する、あるいは低周波成分のみを通過させることで低周波数領域を求め、その低周波数領域を逆フーリエ変換により実空間に変換することにより低周波画像を生成してもよい。このフーリエ変換、逆フーリエ変換を用いた方法の場合には、画像サイズを変えずに低周波数画像を生成することが可能である。また、フーリエ変換に限定されず、ウェーブレット変換やガボールフィルタのなどの処理を行ってもよい。
(4)上述した実施例では、輝度変化画像生成部17は、低周波画像のそれぞれの画素位置で、その画素に隣接する上下・左右の画素値の差に基づき輝度変化量(特徴量)として放射線画像の輝度勾配を求めていたが、これに限定されない。すなわち、輝度勾配はその他公知の方法を使用しても構わない。また、輝度変化量の算出は、例えば、Sobel、Prewitt、Laplacian、Cannyなどの1次元または2次元の微分フィルタ処理によるエッジ算出、周波数処理による高周波成分抽出など、画像の輝度変化を特徴として抽出する方法なら他の処理を行ってもよい。
(5)上述した実施例では、境界選択部19は、選択した画素の進行方向に隣接する3画素を探索して境界画素を選択していたが、これに限定されない。すなわち、境界選択部19は、図10に示すように、選択した画素の進行方向に隣接する5画素を探索して境界画素を選択するようにしてもよい。
(6)上述した実施例では、被検体Mの関心領域として胸部の肺野領域の抽出を例に採って説明したが、これに限定されない。すなわち、抽出する被検体Mの関心領域は、その関心領域の内側と外側で画像濃度やコントラストが大きく異なる他の部位であってもよい。
(7)上述した実施例では、放射線撮影装置1は、放射線検出器としてフラットパネル型放射線検出器(FPD)4を備えていたが、これに限定されない。すなわち、放射線撮影装置1は、放射線検出器としてイメージインテンシファイアを備えていてもよい。
(8)上述した実施例では、放射線としてX線を例に採って説明したが、これに限定されない。すなわち、放射線はγ線であってもよい。例えば、放射線検出器は、放射性同位元素(RI)を投与された被検体Mから放射されるγ線を検出してもよい。
(9)上述した実施例では、放射線撮影装置1は、単に放射線源3とFPD4を備えていたが、これに限定されない。すなわち、天板2に載置された被検体Mの体軸を中心に放射線源3とFPD4が回転して断層画像を撮影するX線CT装置であってもよい。また、工業用に用いられる非破壊検査装置のように被検体M(検査の対象物)をベルト上に運搬させて撮影を行う構成のものであってもよい。
1 … 放射線撮影装置
3 … 放射線源
4 … フラットパネル型放射線検出器(FPD)
5 … 画像処理部
11 … 画像領域抽出部
15 … 低周波画像生成部
17 … 輝度変化画像生成部
19 … 境界選択部
21 … 領域抽出処理部

Claims (10)

  1. 撮影された放射線画像の中から被検体の関心領域を抽出する放射線画像領域抽出装置において、
    前記放射線画像を被検体領域内部の空間周波数より低い周波数フィルタ処理によって低周波画像を生成する低周波画像生成部と、
    前記低周波画像の輝度変化を検出して輝度変化画像を生成する輝度変化画像生成部と、
    前記輝度変化画像および前記低周波画像の画素値に基づいて前記関心領域の境界に位置する境界画素を選択する境界選択部と、
    を備えていることを特徴とする放射線画像領域抽出装置。
  2. 請求項1に記載の放射線画像領域抽出装置において、
    前記低周波画像生成部は、前記放射線画像を縮小することにより前記低周波画像を生成することを特徴とする放射線画像領域抽出装置。
  3. 請求項2に記載の放射線画像領域抽出装置において、
    放射線画像の縮小は、1/nの縮小率の場合、n×n画素の平均画素値を1画素の画素値とすることを特徴とする放射線画像領域抽出装置。
  4. 請求項2に記載の放射線画像領域抽出装置において、
    放射線画像の縮小は、1/nの縮小率の場合、n×n画素のうちの間引いた画素の平均画素値を1画素の画素値とすることを特徴とする放射線画像領域抽出装置。
  5. 請求項2から4のいずれかに記載の放射線画像領域抽出装置において、
    さらに、前記境界選択部で選択された境界画素を前記放射線画像のサイズに拡大する処理を行うとともに、前記放射線画像の中から前記関心領域を抽出する処理を行う領域抽出処理部を備えていることを特徴とする放射線画像領域抽出装置。
  6. 請求項1から5のいずれかに記載の放射線画像領域抽出装置において、
    境界選択部は、輝度変化画像の中から輝度変化の最も大きい画素である初期画素を選択し、選択した初期画素に隣接する全方向の画素から輝度変化の最も大きい画素を次の境界画素として選択し、その後、選択した画素の進行方向に隣接する画素から輝度変化の最も大きい画素を次の境界画素として選択することを繰り返して前記関心領域の境界画素を選択することを特徴とする放射線画像領域抽出装置。
  7. 請求項6に記載の放射線画像領域抽出装置において、
    境界選択部は、輝度変化画像の新たに選択した画素の画素値が予め設定した所定値以下の場合、輝度変化画像の選択前の画素と同位置における低周波画像の画素の画素値と、その画素に隣接する画素から最も値が近い画素を次の境界画素として選択することを特徴とする放射線画像領域抽出装置。
  8. 請求項6または7に記載の放射線画像領域抽出装置において、
    境界選択部は、輝度変化画像の新たに選択した画素および選択前の画素と同位置における低周波画像の各画素の画素値を比較して予め設定した所定値よりも大きい場合、輝度変化画像の選択前の画素と同位置における低周波画像の画素の画素値と、その画素に隣接する画素から最も値が近い画素を次の境界画素として選択することを特徴とする放射線画像領域抽出装置。
  9. 撮影された放射線画像の中から被検体の関心領域を抽出する処理をコンピュータに実行させるための放射線画像領域抽出プログラムにおいて、
    前記放射線画像を被検体領域内部の空間周波数より低い周波数フィルタ処理によって低周波画像を生成する工程と、
    前記低周波数画像の輝度変化を検出して輝度変化画像を生成する工程と、
    前記輝度変化画像および前記低周波画像の画素値に基づいて前記関心領域の境界に位置する境界画素を選択する工程と、を備え、
    これらの工程処理をコンピュータに実行させることを特徴とする放射線画像領域抽出プログラム。
  10. 被検体を撮影する放射線撮影装置において、
    放射線を検出する放射線検出器と、
    前記放射線検出器から出力された放射線画像の中から被検体の関心領域を抽出する画像領域抽出部と、を備え、
    前記画像領域抽出部は、前記放射線画像を被検体領域内部の空間周波数より低い周波数フィルタ処理によって低周波画像を生成する低周波画像生成部と、前記低周波画像の輝度変化を検出して輝度変化画像を生成する輝度変化画像生成部と、前記輝度変化画像および前記低周波画像の画素値に基づいて前記関心領域の境界に位置する境界画素を選択する境界選択部とを備えていることを特徴とする放射線撮影装置。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013099772A1 (ja) * 2011-12-28 2013-07-04 オリンパス株式会社 細胞輪郭線形成装置及びその方法、コンピュータにより処理可能な細胞輪郭線形成プログラムを記憶する記憶媒体

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5333607B2 (ja) * 2009-12-29 2013-11-06 株式会社島津製作所 放射線画像処理装置および放射線画像処理プログラム
CN107613870B (zh) * 2015-05-22 2021-03-26 株式会社岛津制作所 图像处理装置以及图像处理程序
CN106994021B (zh) * 2016-01-22 2022-10-14 通用电气公司 一种计算ct影像上的噪声的方法及装置
CN106558045B (zh) * 2016-10-20 2019-07-19 上海联影医疗科技有限公司 一种肺组织分割方法、装置,医学图像处理系统
SG11202006059WA (en) * 2018-01-05 2020-07-29 Paramevia Pte Ltd Diagnostic support program
US10803564B2 (en) * 2018-08-17 2020-10-13 Shimadzu Corporation Image processing apparatus, program, and radiation imaging apparatus
CN112399065A (zh) * 2019-08-12 2021-02-23 青岛海信移动通信技术股份有限公司 一种调整焦距的方法和设备
CN114937218B (zh) * 2022-07-22 2022-10-21 广东卓维网络有限公司 基于图像识别的电力设施巡检系统和方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003006661A (ja) * 2001-06-22 2003-01-10 Fuji Photo Film Co Ltd 心胸郭輪郭検出装置
JP2004057340A (ja) * 2002-07-26 2004-02-26 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc 血栓部画像抽出方法、画像処理装置およびx線ctシステム
JP2005296605A (ja) * 2003-07-24 2005-10-27 Eastman Kodak Co 放射線写真画像を診断関連領域と診断非関連領域とにセグメント化する方法
JP2005296479A (ja) * 2004-04-15 2005-10-27 Hitachi Medical Corp 特定領域抽出方法及び装置
JP2007202811A (ja) * 2006-02-02 2007-08-16 Fujifilm Corp 照射野認識装置、照射野認識方法およびそのプログラム
JP2007289687A (ja) * 2006-04-21 2007-11-08 Siemens Medical Solutions Usa Inc 血管の3次元画像を作成する方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE69429952T2 (de) * 1993-07-22 2002-10-24 Philips Electronique Lab Bildverarbeitungsverfahren und Vorrichtung zur Durchführung dieses Verfahrens
JP4143149B2 (ja) 1997-11-20 2008-09-03 キヤノン株式会社 領域抽出装置、領域抽出方法及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
US6614936B1 (en) 1999-12-03 2003-09-02 Microsoft Corporation System and method for robust video coding using progressive fine-granularity scalable (PFGS) coding
US6611627B1 (en) * 2000-04-24 2003-08-26 Eastman Kodak Company Digital image processing method for edge shaping
US6956975B2 (en) * 2001-04-02 2005-10-18 Eastman Kodak Company Method for improving breast cancer diagnosis using mountain-view and contrast-enhancement presentation of mammography
FR2903211B1 (fr) * 2006-06-30 2009-03-06 Gen Electric Procedes et dispositifs de correction d'une mammographie a implant et de segmentation d'un implant
CN101697229B (zh) * 2009-10-30 2012-06-13 宁波大学 一种医学图像的感兴趣区域提取方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003006661A (ja) * 2001-06-22 2003-01-10 Fuji Photo Film Co Ltd 心胸郭輪郭検出装置
JP2004057340A (ja) * 2002-07-26 2004-02-26 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc 血栓部画像抽出方法、画像処理装置およびx線ctシステム
JP2005296605A (ja) * 2003-07-24 2005-10-27 Eastman Kodak Co 放射線写真画像を診断関連領域と診断非関連領域とにセグメント化する方法
JP2005296479A (ja) * 2004-04-15 2005-10-27 Hitachi Medical Corp 特定領域抽出方法及び装置
JP2007202811A (ja) * 2006-02-02 2007-08-16 Fujifilm Corp 照射野認識装置、照射野認識方法およびそのプログラム
JP2007289687A (ja) * 2006-04-21 2007-11-08 Siemens Medical Solutions Usa Inc 血管の3次元画像を作成する方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013099772A1 (ja) * 2011-12-28 2013-07-04 オリンパス株式会社 細胞輪郭線形成装置及びその方法、コンピュータにより処理可能な細胞輪郭線形成プログラムを記憶する記憶媒体
JP2013137627A (ja) * 2011-12-28 2013-07-11 Olympus Corp 細胞輪郭線形成装置及びその方法、細胞輪郭線形成プログラム
US10168526B2 (en) 2011-12-28 2019-01-01 Olympus Corporation Cell contour formation apparatus and method of the same, and non-transitory computer readable storage medium storing a cell contour formation program

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