JP2020103464A - 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
第1の実施形態に係る画像処理装置は、コンピュータ断層撮影装置(以下、CT(Computed Tomography)装置と呼ぶ)などの種々の画像撮像装置(モダリティ)によって取得される複数の3次元画像の表示を行う装置である。本実施形態に係る画像処理装置は、異なる時点で撮像された2つの3次元画像間で対応する2次元断層画像や、2つの2次元断層画像から生成される差分画像を表示するために、画像間の対応位置を計算する位置合わせ機能を有している。さらに、本実施形態に係る画像処理装置は、対応位置を求める過程において、原画像と併せて、所定の解剖学的領域を抽出した結果から計算する距離画像を多重解像度位置合わせ処理の中で利用することを特徴とする。
ステップS101において、ユーザが操作部35を介して画像の取得を指示すると、取得部51は、ユーザが指定した参照画像と比較画像をデータベース22から取得し、RAM33に格納する。すなわち、ステップS101は、被検体を異なる時刻に撮像した第1の画像と第2の画像を取得する画像取得工程の一例に相当する。またこのとき、表示制御部57は、データベース22から取得された画像を表示部36の画像表示領域内に表示させてもよい。
ステップS102において、抽出部52は、取得部51で取得した参照画像と比較画像の夫々について、被検体の所定の部位を示す領域(解剖学的構造領域)を抽出する。本実施形態において、被検体の所定の部位を示す領域とは、位置合わせの対象である骨部の領域を表す。なお、骨部の領域は例えば、肋骨、胸骨または骨盤のように細分化して抽出してもよい。この場合、例えば特開2017−192691に記載の、画素値の連続性を表す特徴量を取得する方法を用いることで骨領域をさらに細分化して抽出することができる。また、被検体の所定の部位を示す領域は上記に限定されず、例えば肝臓、肺野または脳などの臓器でもよい。この領域抽出には、例えば、閾値処理やグラフカット等を利用した各種臓器領域抽出手法など、既知の手法を用いればよい。
ステップS103において、生成部53は、参照画像と比較画像においてステップS102で抽出した領域の情報に基づいて、各画素で当該領域の輪郭からの距離値を計算する。そして算出された距離値に基づいて第1の距離画像と第2の距離画像を生成して、RAM33に格納する。すなわち、第1の画像において抽出された領域の輪郭からの距離に基づいた画素値を有する第1の距離画像を第1の画像から生成する。また、第2の画像において抽出された領域の輪郭からの距離に基づいた画素値を有する第2の距離画像を第2の画像から生成する。この計算は、参照画像と比較画像の夫々に対して抽出結果を反映させた画像に関して行うものとし、抽出領域に対する距離変換処理などの既知の手法を用いればよい。図3を用いて説明すると、図3(a)のように2値で領域抽出を行った画像に対して距離変換処理などを行い図3(b)のような距離画像を生成する。
ステップS104において、変更部54は、生成部53で生成した第1の距離画像と第2の距離画像に対して解像度を低下させる処理を行い、画像の大きさを入力画像よりも小さくした画像を生成し、RAM33に格納する。
ステップS105において、第1の算出部55は、ステップS104で生成した低解像度の第1の距離画像および第2の距離画像に基づいて、参照画像と比較画像の位置合わせ処理を行う。すなわち、第1の画像変形情報として、低解像度の第1の距離画像の各画素について、低解像度の第2の距離画像で対応する位置を計算する。ここで、第1の画像変形情報は、例えば、低解像度の第1の距離画像と同じ解像度の情報であり、低解像度の第1の距離画像の各画素における(低解像度の第2の距離画像の対応画素への)変位ベクトルを保持する変位場画像として生成できる。なお、ステップS104の画像の低解像度化の処理がステップS103の距離画像生成処理よりも前に行われている場合には、ステップS103の出力画像が低解像度の距離画像であるため、その出力画像を用いればよい。
ステップS106において、第1の画像変形情報に基づいて、参照画像と比較画像を位置合わせすることにより第2の画像変形情報を算出する。具体的には、第1の画像変形情報を算出した後、第2の算出部56は、第1の画像変形情報を初期値として、1段階目の処理で用いた画像よりも高い解像度の原画像を用いて、位置合わせ処理を行い、より詳細な変形情報である第2の画像変形情報を得る。すなわち、第2の画像変形情報として、参照画像の各画素について、比較画像で対応する位置を計算する。ここで、第2の画像変形情報は、例えば、参照画像と同じ解像度の情報であり、参照画像の各画素における(比較画像の対応画素への)変位ベクトルを保持する変位場画像として生成できる。なお、この詳細な位置合わせ処理に関しても、上述の既知の位置合わせ手法を用いればよく、第1の画像変形情報を計算した方法と異なる方法であっても構わない。参照画像と比較画像を原画像のまま比較する方法以外に、ノイズ除去やエッジ強調などの前処理を夫々の画像に施した後の画像を用いて位置合わせしてもよい。また、参照画像と比較画像が異なるモダリティで得られた画像の場合には、例えば相互情報量を用いた異モダリティ間位置合わせの各種手法を用いてもよい。第1の画像変形情報は低い解像度の画像で計算されているものであるため、2段階目の位置合わせ処理で用いる位置合わせ手法の必要に応じて、変形情報の解像度を2段階目の処理で用いる画像の解像度と合わせてもよい。
ステップS107において、表示制御部57は、入力画像である参照画像と比較画像に併せて、変形画像を画像表示領域内に表示させる。このとき、2つの画像間の差を表す画像、すなわち差分画像(例えば、参照画像から変形画像を引いたもの)を計算し、画像表示領域内に表示させてもよい。
上記の実施形態では、ステップS105の処理において第1の算出部55が第1の変形情報を算出する処理を行う前に、原画像よりも解像度の低い距離画像を生成し、当該位置合わせ処理に用いる例を示した。しかし、低い計算コストで大まかな位置合わせを行うための該変形情報を計算するまでの手順は必ずしもこれに限らない。例えば、解像度の変更を位置合わせ処理の前に行うのではなく、ステップS105の位置合わせ処理の中で同等の効果が得られる方法を用いながら変形情報を計算してもよい。より具体的には、ステップS105における位置合わせ処理の中で、処理対象の第1の距離画像と第2の距離画像の比較を行う際に、少なくとも一方の画像(例えば、第1の距離画像)をサンプリングして参照することで処理対象の画素を削減する方法を用いてもよい。例えば、第1の変形情報の計算を行う際に、第1の距離画像を原画像の解像度よりも低くなるようにサンプリングして参照し、サンプリングした位置(画素)において第1の距離画像と第2の距離画像の対応位置の計算を行ってもよい。このとき、前記第1の変形情報の解像度は、第1の距離画像と同じになる。すなわち、前記第2の変形情報の解像度よりも低くなることから、第1の実施形態と同様に、より低い計算コストで精度の高い位置合わせ結果をユーザに提供できる効果を保てる。
また、開示の技術は例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記録媒体(記憶媒体)等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器(例えば、ホストコンピュータ、インターフェイス機器、撮像装置、webアプリケーション等)から構成されるシステムに適用しても良いし、また、1つの機器からなる装置に適用しても良い。
21 ネットワーク
22 データベース
31 通信IF
32 ROM
33 RAM
34 記憶部
35 操作部
36 表示部
37 制御部
51 取得部
52 抽出部
53 生成部
54 変更部
55 第1の算出部
56 第2の算出部
57 表示制御部
Claims (20)
- 被検体を互いに異なる時刻に撮像した第1の画像と第2の画像を取得する取得部と、
前記第1の画像において抽出される被検体の所定の部位を示す領域の輪郭からの距離に基づいた画素値を有し、且つ前記第1の画像より解像度が低い第1の距離画像を生成し、前記第2の画像において抽出される前記所定の部位を示す領域の輪郭からの距離に基づいた画素値を有し、且つ前記第2の画像より解像度が低い第2の距離画像を生成する生成部と、
前記第1の距離画像と前記第2の距離画像を位置合わせすることにより第1の変形情報を算出する第1の算出部と、
前記第1の変形情報に基づいて前記第1の画像と前記第2の画像を位置合わせすることにより第2の変形情報を算出する第2の算出部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 被検体を互いに異なる時刻に撮像した第1の画像と第2の画像を取得する取得部と、
前記第1の画像において抽出される被検体の所定の部位を示す領域の輪郭からの距離に基づいた画素値を有する第1の距離画像と、前記第2の画像において抽出される前記所定の部位を示す領域の輪郭からの距離に基づいた画素値を有する第2の距離画像を生成する生成部と、
前記第1の距離画像と前記第2の距離画像を位置合わせすることにより第1の変形情報を算出する第1の算出部と、
前記第1の変形情報に基づいて前記第1の画像と前記第2の画像を位置合わせすることにより第2の変形情報を算出する第2の算出部と、
を備え、
前記第1の変形情報の解像度が前記第2の変形情報の解像度より低いことを特徴とする画像処理装置。 - 前記第1の算出部と前記第2の算出部は、前記第1の画像と前記第2の画像のうち、一方の画像に比べて過去に撮像された方の画像を前記一方の画像に対して変形することにより前記第1の変形情報と前記第2の変形情報を算出することを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。
- 前記生成部は、所定の閾値以上の画素値を抽出することにより前記所定の部位を示す領域を抽出することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記生成部は、前記所定の部位を示す領域内の画素と前記所定の部位を示す領域外の画素とに互いに異なる2値の画素値を格納することにより前記所定の領域を抽出することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記生成部は、前記所定の部位を示す領域の輪郭からのユークリッド距離に基づいた画素値を有する前記距離画像を生成することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記生成部は、前記所定の部位を示す領域内の少なくとも一部の画素の画素値は、前記ユークリッド距離が長くなるにつれて大きくなるように前記距離画像を生成することを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。
- 前記生成部は、前記所定の部位を示す領域内の前記ユークリッド距離が所定値以上の画素は一律に同じ画素値を有する前記距離画像を生成することを特徴とする請求項6または7に記載の画像処理装置。
- 前記生成部は、前記所定の部位を示す領域外の少なくとも一部の画素の画素値は、前記ユークリッド距離が長くなるにつれて小さくなるように前記距離画像を生成することを特徴とする請求項6乃至8のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記生成部は、前記所定の部位を示す領域外の前記ユークリッド距離が所定値以上の画素は一律に同じ画素値を有する前記距離画像を生成することを特徴とする請求項9に記載の画像処理装置。
- 前記第2の算出部は、前記第1の変形情報を初期値として前記第2の変形情報を算出することを特徴とする請求項1乃至10のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記第1の変形情報もしくは前記第2の変形情報に基づいて前記第2の画像を変形させた変形画像と、前記第1の画像と前記変形画像との差分を示す差分画像との少なくとも一方を表示部に表示させる表示制御部をさらに備えることを特徴とする請求項1乃至11のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記所定の部位は、骨部、肝臓、肺野または脳のうち少なくとも1つであることを特徴とする請求項1乃至12のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 被検体を互いに異なる時刻に撮像した第1の画像と第2の画像を取得する画像取得工程と、
前記第1の画像において抽出される被検体の所定の部位を示す領域の輪郭からの距離に基づいた画素値を有し、且つ前記第1の画像より解像度が低い第1の距離画像を生成し、前記第2の画像において抽出される前記領域の輪郭からの距離に基づいた画素値を有し、且つ前記第2の画像より解像度が低い第2の距離画像を生成する生成工程と、
前記第1の距離画像と前記第2の距離画像を位置合わせすることにより第1の変形情報を算出する第1の算出工程と、
前記第1の変形情報に基づいて、前記第1の画像と前記第2の画像を位置合わせすることにより第2の変形情報を算出する第2の算出工程と、
を備えることを特徴とする画像処理方法。 - 前記生成工程は、前記第1の画像において、前記領域の輪郭からの距離に基づいた画素値を有する画像を生成した後に解像度を低減することにより前記第1の距離画像を生成し、且つ前記第2の画像において、前記領域の輪郭からの距離に基づいた画素値を有する画像を生成した後に解像度を低減することにより前記第2の距離画像を生成することを特徴とする請求項14に記載の画像処理方法。
- 前記生成工程は、前記第1の画像において、前記第1の画像の解像度を低減した後に前記領域を抽出し、前記領域の輪郭からの距離に基づいた画素値を有する前記第1の距離画像を生成し、且つ前記第2の画像において、前記第2の画像の解像度を低減した後に前記領域を抽出し、前記領域の輪郭からの距離に基づいた画素値を有する前記第2の距離画像を生成することを特徴とする請求項14に記載の画像処理方法。
- 前記被検体の所定の部位の情報を取得する部位情報取得工程をさらに備え、
前記生成工程は、前記取得した前記被検体の部位が、肋骨または胸骨である場合には、前記第1の画像において、前記領域の輪郭からの距離に基づいた画素値を有する画像を生成した後に解像度を低減することにより前記第1の距離画像を生成し、且つ前記第2の画像において、前記領域の輪郭からの距離に基づいた画素値を有する画像を生成した後に解像度を低減することにより前記第2の距離画像を生成することを特徴とする請求項14乃至16のいずれか1項に記載の画像処理方法。 - 前記生成工程は、前記取得した前記被検体の部位が、肺野、肝臓または骨盤である場合には、前記第1の画像において、前記領域の輪郭からの距離に基づいた画素値を有する画像を生成した後に解像度を低減することにより前記第1の距離画像を生成し、且つ前記第2の画像において、前記領域の輪郭からの距離に基づいた画素値を有する画像を生成した後に解像度を低減することにより前記第2の距離画像を生成することを特徴とする請求項17に記載の画像処理方法。
- 被検体を撮像した第1の画像と第2の画像を位置合わせする方法であって、
前記第1の画像から生成された、前記被検体の所定の部位を示す領域の輪郭からの距離に基づいた画素値を有する第1の距離画像と、前記第2の画像から生成された、前記被検体の所定の部位を示す領域の輪郭からの距離に基づいた画素値を有する第2の距離画像と、を前記第1の画像及び前記第2の画像の解像度よりも低い解像度で位置合わせする第1の位置合わせ工程と、
前記第1の位置合わせ工程により取得される変形情報を用いて、前記第1の距離画像及び前記第2の距離画像の解像度よりも高い解像度を有する、前記第1の画像と、前記第2の画像を位置合わせする第2の位置合わせ工程と、
を備えることを特徴とする画像処理方法。 - 請求項1乃至13のいずれか1項に記載の画像処理装置の各手段をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
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Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08103439A (ja) * | 1994-10-04 | 1996-04-23 | Konica Corp | 画像の位置合わせ処理装置及び画像間処理装置 |
JP2006508746A (ja) * | 2002-12-04 | 2006-03-16 | コンフォーミス・インコーポレイテッド | Mriにおける等方性撮像用の複数撮像平面の融合並びに等方性又は近似的等方性撮像を用いた量的画像解析 |
JP2007064617A (ja) * | 2005-08-26 | 2007-03-15 | Linde Ag | 深冷空気分離によるクリプトン及び/又はキセノンの製造法 |
US20110069063A1 (en) * | 2009-07-29 | 2011-03-24 | Siemens Corporation | Catheter rf ablation using segmentation-based 2d-3d registration |
JP2014054476A (ja) * | 2012-09-14 | 2014-03-27 | Fujifilm Corp | 骨塩量計測装置および方法 |
CN103914814A (zh) * | 2012-12-28 | 2014-07-09 | 北京思创贯宇科技开发有限公司 | 一种ct冠脉图像与xa造影图像的图像融合方法及系统 |
JP2015096196A (ja) * | 2013-11-11 | 2015-05-21 | 株式会社東芝 | 医用画像処理装置および医用画像処理方法 |
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---|---|---|---|---|
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08103439A (ja) * | 1994-10-04 | 1996-04-23 | Konica Corp | 画像の位置合わせ処理装置及び画像間処理装置 |
JP2006508746A (ja) * | 2002-12-04 | 2006-03-16 | コンフォーミス・インコーポレイテッド | Mriにおける等方性撮像用の複数撮像平面の融合並びに等方性又は近似的等方性撮像を用いた量的画像解析 |
JP2007064617A (ja) * | 2005-08-26 | 2007-03-15 | Linde Ag | 深冷空気分離によるクリプトン及び/又はキセノンの製造法 |
US20110069063A1 (en) * | 2009-07-29 | 2011-03-24 | Siemens Corporation | Catheter rf ablation using segmentation-based 2d-3d registration |
JP2014054476A (ja) * | 2012-09-14 | 2014-03-27 | Fujifilm Corp | 骨塩量計測装置および方法 |
CN103914814A (zh) * | 2012-12-28 | 2014-07-09 | 北京思创贯宇科技开发有限公司 | 一种ct冠脉图像与xa造影图像的图像融合方法及系统 |
JP2015096196A (ja) * | 2013-11-11 | 2015-05-21 | 株式会社東芝 | 医用画像処理装置および医用画像処理方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
BORGEFORS, GUNILLA: "Hierarchical Chamfer Matching: A Parametric Edge Matching Algorithm", IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, vol. 10, no. 6, JPN6020005779, 1988, pages 849 - 865, XP002114858, ISSN: 0004892344, DOI: 10.1109/34.9107 * |
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