JP2019212138A - 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
動く被写体を連続的に撮影することにより得られた複数のフレーム画像から高解像度化された静止画像を生成する超解像処理手段を備える画像処理装置であって、
前記複数のフレーム画像のそれぞれを解析して特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて、前記複数のフレーム画像の中から前記超解像処理手段において高解像度化された静止画像を生成する際に基準となる基準フレーム画像を決定する決定手段を備える。
前記特徴量は、前記超解像処理手段において生成される静止画像のモデルとなるモデル画像との二乗誤差である。
前記特徴量は、前記超解像処理手段において生成される静止画像のモデルとなるモデル画像との相関係数である。
前記複数のフレーム画像は、胸部を連続的に放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像であり、
前記特徴量は、肺野領域の面積である。
前記複数のフレーム画像は、胸部を連続的に放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像であり、
前記特徴量は、肺野領域の下端位置である。
動く被写体を連続的に撮影することにより得られた複数のフレーム画像から高解像度化された静止画像を生成する超解像処理手段を備える画像処理装置における画像処理方法であって、
前記複数のフレーム画像のそれぞれを解析して特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて、前記複数のフレーム画像の中から前記超解像処理手段において高解像度化された静止画像を生成する際に基準となる基準フレーム画像を決定する工程を含む。
動く被写体を連続的に撮影することにより得られた複数のフレーム画像から高解像度化された静止画像を生成する超解像処理手段を備える画像処理装置に用いられるコンピューターを、
前記複数のフレーム画像のそれぞれを解析して特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて、前記複数のフレーム画像の中から前記超解像処理手段において高解像度化された静止画像を生成する際に基準となる基準フレーム画像を決定する決定手段として機能させる。
〔画像処理システム100の構成〕
まず、第1の実施形態の構成を説明する。
図1は、本実施形態に係る画像処理システム100の全体構成例を示す図である。図1に示すように、画像処理システム100は、撮影装置1と、コンソール2とがデータ送受信可能に接続されて構成されている。
コンソール2は、図2に示すように、制御部21、記憶部22、操作部23、表示部24、通信部25を備えて構成され、各部はバス26により接続されている。
また、通信部25は、LANアダプターやモデムやTA(Terminal Adapter)等を備え、通信ネットワークに接続された図示しないRIS等との間のデータ送受信を制御する。
撮影装置1においてホルダー11aに放射線検出器Pがセットされた状態で、コンソール2において操作部23により撮影対象の撮影オーダー情報が選択されると、選択された撮影オーダー情報に応じた撮影条件(放射線照射条件及び放射線画像読取条件)が記憶部22から読み出されて撮影装置1に送信され、撮影装置1に設定される。被写体Hのポジショニングが行われて曝射スイッチが押下されると、撮影装置1において、放射線発生装置12により放射線が照射され、放射線検出器Pにより静止画像又は動画像の複数のフレーム画像が取得され、コンソール2に送信される。
ここで、モデル画像とは、動画像を構成する複数のフレーム画像から生成する静止画像のモデルとなる画像であり、本実施形態のように人体の診断対象部位を被写体とした医用画像では、静止画診断に用いられる静止画像のモデルを用いる。静止画診断では、被写体が所定の状態(例えば、胸部であれば最大吸気位又は最大呼気位等)の静止画像により診断が行われる。そこで、モデル画像としては、例えば、被写体が所定の状態となっている画像を用いることができる。また、比較読影を行う場合には、比較対象となる、過去に同一患者の同一部位を撮影した静止画像(または同一患者の同一部位を過去に撮影した動画像から生成した静止画像)と同じ状態の静止画像を生成することが好ましい。そこで、モデル画像としては、例えば、過去に同一患者の同一部位を撮影した静止画像(または同一患者の同一部位を過去に撮影した動画像から生成した静止画像)としてもよい。
ステップS2においては、まず、各フレーム画像とモデル画像から被写体領域を抽出する。被写体領域の抽出手法は、特に限定されず、公知の手法を用いることができる。例えば、まず、フレーム画像を複数の小領域に分割し、各小領域ごとに、該小領域に含まれる画素信号値の平均値を求め、閾値Th1とする。次いで、各小領域ごとに、閾値Th1より信号値の低い画素を被写体領域として検出する。次いで、各小領域で得られた被写体領域の平均信号値を求め、閾値Th2とする。次いで、画像全体で閾値Th2よりも信号値が低い画素を被写体領域として検出する。そして、照射野外領域との境界線を求め、その境界線と近い方の画像端までの間を照射野外領域として取り除く。これにより、被写体領域を抽出することができる(特開2003−190129号公報参照)。
次いで、各フレーム画像を移動及び/又は拡縮させながら、被写体領域内の各画素の信号値Fn(x,y)とモデル画像の被写体領域内の各画素の信号値Ip(x,y)の二乗誤差E1(式1)の総和En1を算出し、総和En1が最小となるx’=xn, y’=yn, k=knを算出する。
E1=[Fn(k(x-x’),k(y-y’))- Ip(x,y)]^2 ・・・(式1)
ここで、x’,y’は位置の移動量、kは拡大縮小量を表す.
E2=[Fn(kn(x-xn), kn(y-yn))- Ip(x,y)]^2 ・・・(式2)
超解像処理は、基準フレーム画像が持つ画素情報だけでなく時間方向に隣接するフレーム画像が持つ画素情報を参照することで、基準フレーム画像に含まれるノイズを効果的に除去しながら基準フレーム画像(動画像を構成するフレーム画像)の解像度より高い解像度の静止画像(すなわち、高解像度化された静止画像)を生成する処理である。超解像処理の具体的な手法は、特に限定されず、例えば、以下の参考文献1に記載の手法等、公知のいずれの手法を用いてもよい(参考文献1:Dennis Mitzel、「Video Super Resolution using Duality Based TV-L1 Optical Flow」、2009 in DAGM-Symposium)。
以下、本発明の第2の実施形態について説明する。
第1の実施形態では、撮影された動画像の各フレーム画像を解析して、モデル画像との二乗誤差を算出し、各フレーム画像から算出した二乗誤差に基づいて、基準フレーム画像を自動的に決定することとして説明したが、第2の実施形態では、撮影された胸部正面の動画像の各フレーム画像を解析して、モデル画像との相関係数を算出し、各フレーム画像から算出した相関係数に基づいて、基準フレーム画像を自動的に決定する例について説明する。
ステップS11の処理は、図3のステップS1と同様であるので説明を援用する。
ステップS12の処理は、図3のステップS2と同様であるので説明を援用する。
ステップS15の処理は、図3のステップS5と同様であるので説明を援用する。
以下、本発明の第3の実施形態について説明する。
第1〜第2の実施形態では、撮影された動画像の各フレーム画像を解析して、モデル画像との類似性を表す特徴量(二乗誤差や相関係数)を算出し、各フレーム画像から算出した特徴量に基づいて、基準フレーム画像を自動的に決定することとして説明したが、第3の実施形態では、撮影された胸部正面の動画像の各フレーム画像を解析して、肺野面積を算出し、各フレーム画像から算出した肺野面積に基づいて、基準フレーム画像を自動的に決定する例について説明する。
被写体領域の抽出は、例えば、図3のステップS2で説明した手法を用いることができる。また、二値化は、例えば、被写体領域内の最大信号値の0.8倍の以上の信号値の画素に“1”、0.8倍より低い信号値に“0”を設定する。 “1”が設定された画素領域を抽出することで、肺野領域を抽出することができる。
なお、肺野面積が最も小さい、すなわち最大呼気位のフレーム画像を基準フレーム画像に決定することとしてもよい。
ここで、胸部正面の静止画診断では、一般的に、最大吸気位又は最大呼気位の静止画像を用いて診断が行われる。そこで、ステップS23においては、最大吸気位又は最大呼気位のフレーム画像を基準フレーム画像として決定する。
超解像処理は、図3のステップS5で説明したものと同様であるので説明を援用する。
したがって、操作者が動画像の中から基準フレーム画像を指定することなしに、自動的に動画像から高解像度化された静止画像を生成することが可能となる。
1 撮影装置
11 撮影台
11a ホルダー
12 放射線発生装置
P 放射線検出器
2 コンソール
21 制御部
22 記憶部
23 操作部
24 表示部
25 通信部
26 バス
Claims (7)
- 動く被写体を連続的に撮影することにより得られた複数のフレーム画像から高解像度化された静止画像を生成する超解像処理手段を備える画像処理装置であって、
前記複数のフレーム画像のそれぞれを解析して特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて、前記複数のフレーム画像の中から前記超解像処理手段において高解像度化された静止画像を生成する際に基準となる基準フレーム画像を決定する決定手段を備える画像処理装置。 - 前記特徴量は、前記超解像処理手段において生成される静止画像のモデルとなるモデル画像との二乗誤差である請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記特徴量は、前記超解像処理手段において生成される静止画像のモデルとなるモデル画像との相関係数である請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記複数のフレーム画像は、胸部を連続的に放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像であり、
前記特徴量は、肺野領域の面積である請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記複数のフレーム画像は、胸部を連続的に放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像であり、
前記特徴量は、肺野領域の下端位置である請求項1に記載の画像処理装置。 - 動く被写体を連続的に撮影することにより得られた複数のフレーム画像から高解像度化された静止画像を生成する超解像処理手段を備える画像処理装置における画像処理方法であって、
前記複数のフレーム画像のそれぞれを解析して特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて、前記複数のフレーム画像の中から前記超解像処理手段において高解像度化された静止画像を生成する際に基準となる基準フレーム画像を決定する工程を含む画像処理方法。 - 動く被写体を連続的に撮影することにより得られた複数のフレーム画像から高解像度化された静止画像を生成する超解像処理手段を備える画像処理装置に用いられるコンピューターを、
前記複数のフレーム画像のそれぞれを解析して特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて、前記複数のフレーム画像の中から前記超解像処理手段において高解像度化された静止画像を生成する際に基準となる基準フレーム画像を決定する決定手段として機能させるためのプログラム。
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