JP2012055493A - 画像処理装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 画像処理装置は、演算部と、管理部と、評価部と、を備える。演算部は、被検体を撮像して得られる画像データが入力され、前記入力される画像データ毎、前記画像データから特徴量を算出する(ステップS4)。管理部は、特徴量を基に識別器を作成し管理する。評価部は、演算部に評価対象の画像データが入力された際、演算部が評価対象の画像データから算出した特徴量を識別器を用いて評価し(ステップS5)、評価した結果の情報を出力する(ステップS6)。
【選択図】図2
Description
この発明は以上の点に鑑みなされたもので、その目的は、最適な閾値を算出するために最適処理すること、並びに閾値及びパラメータの設定に依存すること無しに、被検体を客観的に評価することのできる画像処理装置を提供することにある。
被検体を撮像して得られる画像データが入力され、前記入力される画像データ毎、前記画像データから特徴量を算出する演算部と、
前記特徴量を基に識別器を作成し管理する管理部と、
前記演算部に評価対象の画像データが入力された際、前記演算部が前記評価対象の画像データから算出した特徴量を前記識別器を用いて評価し、前記評価した結果の情報を出力する評価部と、を備えている。
ここで、上記特徴量は、輝度レベルや色味等、画像データが持つ識別(テクスチャ識別)が可能な情報であればよい。
図1及び図2に示すように、超音波診断システム1を用いた肝臓内部組織の診断が開始されると、まず、ステップS1において、撮像部3は、撮像した肝臓内部組織の画像データを演算部6に入力する。続くステップS2において、設定部4は、演算部6に入力される画像データの中から注目領域を選定した後、ステップS3において、設定部4が選定した注目領域に対応する画素群のパラメータを設定する。
図4に示すように、注目領域R1は、それぞれ隣合う複数の画素からなる複数の画素群に対応している。詳しくは、注目領域R1は分断された複数の分割領域R2を有し、複数の分割領域R2が複数の画素群に対応している。ここでは、設定部4は、各画素群(分割領域R2)の形状を矩形状に、各画素群(分割領域R2)のサイズを30×30画素に設定している。
ここで、評価軸は、高次の空間を形成する複数の軸から選定したものでもよく、また、新たに生成する軸であってもよい。
上記のように超音波診断システム1が形成されている。
肝臓内部組織の粗さに関して、評価部8が評価した結果(診断結果)に基づいて画像データを分類する。分類された画像データから特徴量を算出し、識別器を作成する。例えば、管理部7が、粗さに関して、2段階に分類された画像データから算出された8次元の特徴量を基に線形判別方法を用いて識別器を作成すると、識別器(学習データ)から線形判別式の係数項(8個)と定数項を算出することができる。この場合、算出した線形判別式を識別器として使用することができる。
上記設定部4は、評価部8が注目領域に関して評価した結果の情報を全て出力するよう設定したが、これに限らず、評価部8が注目領域に関して評価した結果の情報を一部だけ出力するよう設定することも可能である。
特徴量は、画素群毎に算出された高次局所特徴量や、低次局所特徴量であってもよい。高次局所特徴量としては、局所的二値パターン(LBP:Local Binary Pattern)特徴量や、高次局所自己相関(HLAC:Higher-order Local AutoCorrelation)特徴量を挙げることができる。
管理部7は、特徴量を基に線形判別方法又は非線形判別方法を用いて識別器を作成し管理することができる。線形判別方法としては、線形判別分析(LDA:Linear Discriminant Analysis)、サポートベクタマシン(SVM:Support Vector Machine)、主成分分析法等を挙げることができる。非線形判別方法としては、非線形判別分析(QDA:Quadratic Discriminant Analysis)等を挙げることができる。
評価部8は、特徴量の空間距離の長さ、又は類似度の程度に基づいて評価することができる。その他、評価部8は、他の指標により評価することもできる。上記のことから、評価部8が評価した結果の情報(新しい情報)が与えられる場合、上記情報から算出した特徴量を識別式に代入すると、判別の結果を算出することができる。
設定部4は、評価部8が評価した結果の情報を、評価部8に、1以上の次元の情報として出力させるよう、設定することができる。このため、評価した結果の情報は、1次元の情報(例えば、数値又は数値に対応する色味)で表示することができ、また、2次元や多次元で表示することもできる。
Claims (10)
- 被検体を撮像して得られる画像データが入力され、前記入力される画像データ毎、前記画像データから特徴量を算出する演算部と、
前記特徴量を基に識別器を作成し管理する管理部と、
前記演算部に評価対象の画像データが入力された際、前記演算部が前記評価対象の画像データから算出した特徴量を前記識別器を用いて評価し、前記評価した結果の情報を出力する評価部と、を備える画像処理装置。 - 前記画像データの中から注目領域を選定し、前記演算部に前記注目領域から特徴量を算出させるよう設定可能な設定部をさらに備え、
前記評価部は、前記演算部に評価対象の画像データが入力された際、前記演算部が前記評価対象の画像データの注目領域から算出した特徴量を前記識別器を用いて評価し、前記評価した結果の情報を出力する請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記注目領域は、隣合う複数の画素からなる少なくとも1つの画素群に対応し、
前記設定部は、前記選定した注目領域に対応する前記画素群のパラメータを自由に設定可能である請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記管理部は、前記演算部に評価対象の画像データが入力される毎に、前記識別器の持つ前記特徴量を評価するための指標を更新可能である請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記設定部は、前記評価部が前記注目領域に関して前記評価した結果の情報を、全て又は一部だけ出力するよう設定可能である請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記注目領域は、隣合う複数の画素からなる少なくとも1つの画素群に対応し、
前記特徴量は、前記画素群毎に算出された高次局所特徴量である請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記管理部は、前記特徴量を基に線形判別方法又は非線形判別方法を用いて識別器を作成し管理する請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記評価部は、前記特徴量の空間距離の長さ、又は類似度の程度に基づいて前記評価する請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記評価した結果の情報を、前記評価部に、1以上の次元の情報として出力させる設定部をさらに備えている請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記評価した結果の情報は、2次以上の情報であり、
前記設定部は、前記評価部に、前記評価した結果の情報を、前記2次以上の情報の中から選定した1次以上の情報として出力させる請求項9に記載の画像処理装置。
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