JP2017510427A - 放射線画像の肺野セグメンテーション技術及び骨減弱技術 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (32)
- プロセッサーにより放射線画像を受信する工程と、
前記プロセッサーにより前記放射線画像内で関心領域(ROI)境界を特定する工程と、
前記プロセッサーにより前記ROI境界に応じて肺野境界を特定する工程と、
前記プロセッサーにより前記肺野境界をマージして、セグメント化された肺野構造物を生成する工程と、
を備える肺野セグメンテーション方法。 - 前記ROI境界は、左側ROI境界と、右側ROI境界と、上部ROI境界と、一以上の下部ROI境界と、中央ROI境界と、を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記放射線画像内でROI境界を特定する工程は、
前記放射線画像に描かれた患者の胴体を表す胴体領域を特定する工程と、
前記胴体領域内の画素輝度値に応じて前記ROI境界を特定する工程と、を備え、
前記ROI境界は、左側ROI境界と、右側ROI境界と、上部ROI境界と、一以上の下部ROI境界と、中央ROI境界と、を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記胴体領域内の画素輝度値に応じて前記ROI境界を特定する工程は、
前記胴体領域内の各列の画素の画素輝度値を合計して、第1の水平方向輝度投影ベクトルを算出する工程と、
前記第1の水平方向輝度投影ベクトルに応じて、前記左側ROI境界と、前記右側ROI境界と、前記中央ROI境界と、を特定する工程と、
前記胴体領域の上部サブ領域内の各行の画素の画素輝度値を合計して、垂直方向輝度投影ベクトルを算出する工程と、
前記垂直方向輝度投影に応じて、前記上部ROI境界を算出する工程と、を備え、
前記胴体領域内の画素輝度値に応じて前記ROI境界を特定する工程は、
前記胴体領域の、前記上部ROI境界より下であって、かつ、前記中央ROI境界と前記右側ROI境界の間である部分を含む右側サブ領域内の輝度値を合計して、第2の水平方向輝度投影ベクトルを算出する工程と、
前記第2の水平方向輝度投影ベクトルに応じて右下部ROI境界を特定する工程と、
前記胴体領域の、前記上部ROI境界より下であって、かつ、前記中央ROI境界と前記左側ROI境界の間である部分を含む左側サブ領域内の輝度値を合計して、第3の水平方向輝度投影ベクトルを算出する工程と、
前記第3の水平方向輝度投影ベクトルに応じて左下部ROI境界を特定する工程と、を備えることを特徴とする請求項3に記載の方法。 - 前記ROI内で肺野境界を特定する工程は、
前記ROI境界によって定義される外側肺野領域、上部肺野領域及び下部肺野領域にエッジ検出を行って、外側肺野境界を算出する工程と、
内側肺野サブ領域にエッジ検出を行って、内側肺野境界を算出する工程と、を備えることを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記外側肺野境界を算出する工程は、
前記ROI境界と肺野中心に応じて近似される前記外側肺野領域に直線フィッティングを行って、大まかな中部肺野ボーダーを算出する工程と、
前記上部ROI境界と前記大まかな中部肺野ボーダーに応じて近似される前記上部肺野領域に直線フィッティングを行って、大まかな上部肺野ボーダーを算出する工程と、
前記大まかな中部肺野ボーダーの下部分によって定義される前記下部肺野領域に直線フィッティングを行って、大まかな下部肺野ボーダーを算出する工程と、
前記大まかな中部肺野ボーダーと、前記大まかな上部肺野ボーダーと、前記大まかな下部肺野ボーダーと、をマージして、大まかな外側肺野境界を形成する工程と、を備えることを特徴とする請求項5に記載の方法。 - 前記外側肺野境界を算出する工程は、
前記放射線画像の二次方向微分からゼロクロス点を算出する工程と、
中央制御点から閾値距離内のゼロクロス点を含む前記ゼロクロス点のサブセットに直線フィッティングを行って正中線を生成する工程と、
前記放射線画像の前記二次方向微分から水平方向ゼロクロス点を算出する工程と、
前記正中線と、一以上の前記ROI境界と、前記大まかな肺野境界と、に基づいて、前記水平方向ゼロクロス点からエッジ候補のサブセットを特定する工程と、
前記エッジ候補のサブセットに直線フィッティングを行って微細な外側肺野境界を生成する工程と、を更に備えることを特徴とする請求項6に記載の方法。 - 前記内側肺野境界を算出する工程は、
前記放射線画像の二次方向微分からの水平方向ゼロクロス点に応じて、右内側肺野境界を形成する工程と、
前記放射線画像の前記二次方向微分からの傾斜ゼロクロス点に応じて、左内側肺野境界を形成する工程と、を備え、
前記傾斜ゼロクロス点は、水平面と垂直面の間の角度でとられることを特徴とする請求項5に記載の方法。 - 前記傾斜ゼロクロス点に応じて左内側肺野境界を形成する工程は、
左内側肺野サブ領域の一次微分に応じて左マスク領域を算出する工程と、
前記左マスク領域内の前記傾斜ゼロクロス点の中から左エッジ画素を特定する工程と、
前記左エッジ画素に直線フィッティングを行って前記左内側肺野境界を形成する工程と、を備え、
前記水平方向ゼロクロス点に応じて右内側肺野境界を形成する工程は、
右内側肺野サブ領域の一次微分に応じて右マスク領域を算出する工程と、
前記右マスク領域内の前記水平方向ゼロクロス点の中から右エッジ画素を特定する工程と、
前記右エッジ画素に直線フィッティングを行って前記右内側肺野境界を形成する工程と、を備えることを特徴とする請求項8に記載の方法。 - 前記ROI内で肺野境界を特定する工程は、
前記上部ROI境界から閾値距離内で、上に凸な構造を有するエッジ候補を特定して、上部肺野境界を算出する工程と、
前記一以上の下部ROI境界から閾値距離内で、上に凸な構造を有するエッジ候補を特定して、下部肺野境界を算出する工程と、を更に備えることを特徴とする請求項5に記載の方法。 - 前記肺野境界をマージして、セグメント化された肺野構造物を生成する工程は、
前記外側肺野境界、前記内側肺野境界、前記上部肺野境界及び前記下部肺野境界をリファインする工程と、
前記リファインされた境界をマージして、前記セグメント化された肺野構造物を生成する工程と、を備えることを特徴とする請求項10に記載の方法。 - 放射線画像を受信する工程と、
前記放射線画像内で骨を検出する工程と、
前記放射線画像内の前記検出された骨を減弱して骨減弱画像を生成する工程と、を備え、
前記検出された骨は、鎖骨、後方肋骨及び前方肋骨のうちの何れか又は何れかの組み合わせを含むことを特徴とする骨減弱方法。 - 前記放射線画像内で骨を検出する工程に先立って、前記放射線画像をフィルタ処理する工程を更に備え、
前記放射線画像をフィルタ処理する工程は、
前記放射線画像から明るいオブジェクトを除去する工程と、
前記放射線画像から肺野背景トレンドを除去する工程と、を備えることを特徴とする請求項12に記載の方法。 - 前記肺野背景トレンドを除去する工程は、
前記放射線画像内の肺野表面に多項式をフィッティングすることで、フィット肺野表面を生成する工程と、
前記放射線画像から前記フィット肺野表面を減算する工程と、を備えることを特徴とする請求項13に記載の方法。 - 前記放射線画像内で骨を検出する工程は、
前記放射線画像にワーピングを行ってワーピング放射線画像を生成する工程と、
前記ワーピング放射線画像にエッジ検出を行って前記鎖骨を検出する工程と、を備え、
前記鎖骨は、前記放射線画像よりも前記ワーピング放射線画像において、より小さい曲率で描かれることを特徴とする請求項12に記載の方法。 - 前記放射線画像内で骨を検出する工程は、
前記放射線画像内の鎖骨から角度マップを生成する工程と、
前記角度マップに応じて前記放射線画像にワーピングを行って、第1のワーピング放射線画像を生成する工程と、
前記第1のワーピング放射線画像に描かれた前記鎖骨に応じて前記角度マップを更新する工程と、
前記更新された角度マップに応じて前記放射線画像に再度ワーピングを行って、第2のワーピング放射線画像を生成する工程と、
前記第2のワーピング放射線画像にエッジ検出を行って前記鎖骨を検出する工程と、を備え、
前記鎖骨は、
前記放射線画像よりも前記第1のワーピング放射線画像において、より小さい曲率で描かれ、
前記第1のワーピング放射線画像よりも前記第2のワーピング放射線画像において、より小さい曲率で描かれることを特徴とする請求項12に記載の方法。 - 前記放射線画像内の鎖骨から角度マップを生成する工程は、
トレーニングデータセットを用いて前記放射線画像内の前記鎖骨に印を付ける工程と、
前記印を付けた放射線画像から角度測定値を生成する工程と、
前記角度測定値から前記角度マップを補間する工程と、を備えることを特徴とする請求項16に記載の方法。 - 前記放射線画像内で骨を検出する工程は、
前記放射線画像内の複数の肋骨について複数の異なる角度マップを生成する工程と、
前記肋骨が描かれた前記放射線画像の部分に、前記複数の角度マップのうち対応する角度マップに応じてワーピングを行って、複数のワーピングサブ画像を生成する工程と、
前記複数のワーピングサブ画像にエッジ検出を行って前記肋骨を検出する工程と、を備え、
前記複数の肋骨は、前記放射線画像よりも前記複数のワーピングサブ画像において、より小さい曲率で描かれることを特徴とする請求項12に記載の方法。 - 前記肋骨は後方肋骨を含むことを特徴とする請求項18に記載の方法。
- 前記肋骨は前方肋骨を含むことを特徴とする請求項18に記載の方法。
- 前記検出された骨を減弱する工程は、
前記検出された骨から、前記放射線画像から減弱する一の骨を選択する工程と、
前記選択された骨が描かれた矩形サブ画像を特定する工程と、
前記矩形サブ画像から、肺野領域の外に位置する選択された骨のエッジを切り取る工程と、
前記矩形サブ画像を処理して前記選択された骨の曲率を低減する工程と、
前記処理された矩形サブ画像から骨プロファイルを推定する工程と、
前記放射線画像から前記骨プロファイルを減弱する工程と、を備えることを特徴とする請求項12に記載の方法。 - 前記処理された矩形サブ画像から骨プロファイルを推定する工程は、
前記処理された矩形サブ画像から背景信号を除去して背景除去画像を生成する工程と、
前記背景除去に描かれた前記選択された骨の上部エッジプロファイルと下部エッジプロファイルを特定する工程と、
前記上部エッジプロファイルと前記下部エッジプロファイルに応じて前記骨プロファイルを推定する工程と、を備えることを特徴とする請求項21に記載の方法。 - 前記処理された矩形サブ画像又は前記背景除去信号に基づいて、前記選択された骨の骨エッジ信号を推定する工程を更に備え、
前記骨エッジ信号の推定は、前記骨プロファイルの推定とは別に行われることを特徴とする請求項22に記載の方法。 - 前記処理された矩形サブ画像から前記選択された骨の骨エッジ信号を推定する工程は、
前記処理された矩形サブ画像を、前記選択された骨に垂直な方向よりも前記選択された骨に平行な方向に、より高い周波数でサブサンプリングすることで、前記選択された骨の方向サブサンプルサブ画像を取得する工程と、
前記方向サブサンプルサブ画像から前記骨エッジ信号を推定する工程と、を備えることを特徴とする請求項23に記載の方法。 - 前記方向サブサンプルサブ画像から前記骨エッジ信号を推定する工程は、
前記方向サブサンプルサブ画像を形態学的に処理して処理済み方向サブサンプルサブ画像を取得する工程と、
前記処理済み方向サブサンプルサブ画像を平滑化して平滑化方向サブサンプルサブ画像を取得する工程と、
前記平滑化方向サブサンプルサブ画像から前記骨エッジ信号を推定する工程と、を備えることを特徴とする請求項24に記載の方法。 - 前記処理済み方向サブサンプルサブ画像を平滑化する工程は、
骨エッジから閾値距離外の領域よりも前記骨エッジから前記閾値距離内の領域に対し、より小さいシグマ値を用いて、前記処理済み方向サブサンプルサブ画像の領域を平滑化する工程を備えることを特徴とする請求項25に記載の方法。 - プロセッサーにより放射線画像を受信する工程と、
前記プロセッサーにより前記放射線画像に肺野セグメンテーションを行って、セグメント化された肺野画像を生成する工程と、
前記プロセッサーにより前記セグメント化された肺野画像内で鎖骨を検出する工程と、
前記プロセッサーにより前記セグメント化された肺野画像内で肋骨を検出する工程と、
前記プロセッサーにより前記検出された骨を前記放射線画像から減弱して骨減弱画像を生成する工程と、
を備える骨減弱方法。 - 前記放射線画像に肺野セグメンテーションを行って、セグメント化された肺野画像を生成する工程は、
前記プロセッサーにより前記放射線画像内で関心領域(ROI)境界を特定する工程と、
前記プロセッサーにより前記ROI境界に応じて肺野境界を特定する工程と、
前記プロセッサーにより前記肺野境界をマージしてセグメント化された肺野画像を生成する工程と、を備えることを特徴とする請求項27に記載の方法。 - 前記セグメント化された肺野画像内で鎖骨を検出する工程は、
前記セグメント化された肺野画像にワーピングを行ってワーピング画像を生成する工程と、
前記ワーピング画像にエッジ検出を行って前記鎖骨を検出する工程と、を備え、
前記鎖骨は、前記セグメント化された肺野画像よりも前記ワーピング画像において、より小さい曲率で描かれることを特徴とする請求項27に記載の方法。 - 前記セグメント化された肺野画像内で肋骨を検出する工程は、
前記放射線画像内の複数の肋骨について複数の異なる角度マップを生成する工程と、
前記肋骨が描かれた前記放射線画像の部分に、前記複数の角度マップのうち対応する角度マップに応じてワーピングを行って、複数のワーピングサブ画像を生成する工程と、
前記複数のワーピングサブ画像にエッジ検出を行って前記肋骨を検出する工程と、を備え、
前記複数の肋骨は、前記放射線画像よりも前記複数のワーピングサブ画像において、より小さい曲率で描かれることを特徴とする請求項27に記載の方法。 - 前記肋骨は後方肋骨と前方肋骨を含むことを特徴とする請求項27に記載の方法。
- 前記検出された骨を前記放射線画像から減弱して骨減弱画像を生成する工程は、
前記検出された骨を骨毎に繰り返し減弱する工程を備えることを特徴とする請求項27に記載の方法。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019080906A (ja) * | 2017-10-27 | 2019-05-30 | コニカ ミノルタ ラボラトリー ユー.エス.エー.,インコーポレイテッド | 医用画像処理装置 |
US11361433B2 (en) | 2018-11-22 | 2022-06-14 | Konica Minolta, Inc. | Image display control system, image display system, and image analysis device for dynamic medical imaging |
KR20220127529A (ko) * | 2021-03-11 | 2022-09-20 | 주식회사 뷰웍스 | X선 영상에서의 뼈 감쇄 방법 및 장치 |
JP7480997B2 (ja) | 2020-08-17 | 2024-05-10 | 国立大学法人旭川医科大学 | 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム |
Families Citing this family (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9672600B2 (en) * | 2012-11-19 | 2017-06-06 | Carestream Health, Inc. | Clavicle suppression in radiographic images |
JP2019536531A (ja) | 2016-11-08 | 2019-12-19 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | X線画像内の不透明度を検出する装置 |
US20180293727A1 (en) | 2017-04-10 | 2018-10-11 | Siemens Healthcare Gmbh | Rib unfolding from magnetic resonance images |
US10199359B1 (en) | 2017-08-04 | 2019-02-05 | Sandisk Technologies Llc | Three-dimensional memory device employing direct source contact and hole current detection and method of making the same |
US10643313B2 (en) * | 2018-01-19 | 2020-05-05 | Bae Systems Information And Electronic Systems Integration Inc. | Methods for image denoising and deblurring |
EP3543791A1 (en) * | 2018-03-23 | 2019-09-25 | ASML Netherlands B.V. | Method of metrology and associated apparatuses |
JP7183563B2 (ja) | 2018-04-11 | 2022-12-06 | コニカミノルタ株式会社 | 放射線画像表示装置及び放射線撮影システム |
WO2019228482A1 (en) * | 2018-05-30 | 2019-12-05 | Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. | Systems and methods for image processing |
EP3639751A1 (en) * | 2018-10-15 | 2020-04-22 | Koninklijke Philips N.V. | Systems and methods for guiding the acquisition of an ultrasound image |
CN112529818B (zh) * | 2020-12-25 | 2022-03-29 | 万里云医疗信息科技(北京)有限公司 | 基于神经网络的骨影抑制方法、装置、设备及存储介质 |
CN117078686B (zh) * | 2023-10-17 | 2024-01-23 | 万里云医疗信息科技(北京)有限公司 | 构建用于训练骨抑制模型的样本的方法、装置及存储介质 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH02273876A (ja) * | 1989-04-17 | 1990-11-08 | Hitachi Ltd | 画像処理方式 |
JPH08335271A (ja) * | 1995-04-25 | 1996-12-17 | Arch Dev Corp | 画像診断支援装置の画像処理方法 |
JPH09508817A (ja) * | 1993-11-30 | 1997-09-09 | アーチ ディヴェロプメント コーポレイション | 胸部の画像における総体的な異常及び非対称性の自動化検出方法及び装置 |
JP2004188202A (ja) * | 2002-12-10 | 2004-07-08 | Eastman Kodak Co | デジタル胸部放射線写真の自動分析方法 |
US20050100208A1 (en) * | 2003-11-10 | 2005-05-12 | University Of Chicago | Image modification and detection using massive training artificial neural networks (MTANN) |
US20130108135A1 (en) * | 2011-10-28 | 2013-05-02 | Zhimin Huo | Rib suppression in radiographic images |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6282307B1 (en) * | 1998-02-23 | 2001-08-28 | Arch Development Corporation | Method and system for the automated delineation of lung regions and costophrenic angles in chest radiographs |
US7221787B2 (en) * | 2002-12-10 | 2007-05-22 | Eastman Kodak Company | Method for automated analysis of digital chest radiographs |
US20050152589A1 (en) | 2003-11-24 | 2005-07-14 | Vucomp, Inc. | CAD medical imaging system, components, and method of operation |
US20090060372A1 (en) | 2007-08-27 | 2009-03-05 | Riverain Medical Group, Llc | Object removal from images |
US8233692B2 (en) | 2008-02-27 | 2012-07-31 | Siemens Computer Aided Diagnosis Ltd. | Method of suppressing obscuring features in an image |
US8675933B2 (en) | 2010-04-30 | 2014-03-18 | Vucomp, Inc. | Breast segmentation in radiographic images |
EP2564355A1 (en) | 2010-04-30 | 2013-03-06 | Vucomp, Inc. | Malignant mass detection and classification in radiographic images |
US9256799B2 (en) | 2010-07-07 | 2016-02-09 | Vucomp, Inc. | Marking system for computer-aided detection of breast abnormalities |
US8553957B2 (en) * | 2010-12-22 | 2013-10-08 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method of processing image and image processing apparatus using the method |
-
2015
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH02273876A (ja) * | 1989-04-17 | 1990-11-08 | Hitachi Ltd | 画像処理方式 |
JPH09508817A (ja) * | 1993-11-30 | 1997-09-09 | アーチ ディヴェロプメント コーポレイション | 胸部の画像における総体的な異常及び非対称性の自動化検出方法及び装置 |
JPH08335271A (ja) * | 1995-04-25 | 1996-12-17 | Arch Dev Corp | 画像診断支援装置の画像処理方法 |
JP2004188202A (ja) * | 2002-12-10 | 2004-07-08 | Eastman Kodak Co | デジタル胸部放射線写真の自動分析方法 |
US20050100208A1 (en) * | 2003-11-10 | 2005-05-12 | University Of Chicago | Image modification and detection using massive training artificial neural networks (MTANN) |
US20130108135A1 (en) * | 2011-10-28 | 2013-05-02 | Zhimin Huo | Rib suppression in radiographic images |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019080906A (ja) * | 2017-10-27 | 2019-05-30 | コニカ ミノルタ ラボラトリー ユー.エス.エー.,インコーポレイテッド | 医用画像処理装置 |
JP7178822B2 (ja) | 2017-10-27 | 2022-11-28 | コニカ ミノルタ ラボラトリー ユー.エス.エー.,インコーポレイテッド | 医用画像処理装置 |
US11361433B2 (en) | 2018-11-22 | 2022-06-14 | Konica Minolta, Inc. | Image display control system, image display system, and image analysis device for dynamic medical imaging |
JP7480997B2 (ja) | 2020-08-17 | 2024-05-10 | 国立大学法人旭川医科大学 | 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム |
KR20220127529A (ko) * | 2021-03-11 | 2022-09-20 | 주식회사 뷰웍스 | X선 영상에서의 뼈 감쇄 방법 및 장치 |
KR102480389B1 (ko) | 2021-03-11 | 2022-12-23 | 주식회사 뷰웍스 | X선 영상에서의 뼈 감쇄 방법 및 장치 |
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