JP3642059B2 - Contour data extraction method and apparatus for biological tomographic image - Google Patents
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Images
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、生体断層画像から臓器又は血管領域の輪郭データを自動抽出する方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ＭＲ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｎｃｅ）画像やＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像等の生体断層画像から、特定の臓器又は血管領域の座標値データを得るために、従来は、対象とする領域の輪郭をデジタイザーを用いて手作業で抽出していた。そのため、数値計算用の３次元モデリングを構築するような場合、数百枚におよぶ多数の２次元医用画像から手作業の画像処理をへて、必要な座標値データを抽出する必要があり、多大な労力と時間を要する問題点があった。
【０００３】
すなわちこれまでは、手作業により医用画像における対象とする領域（例えば血管領域）の輪郭にマウスを当てて、座標値データを読み取っていた。医用画像が数百枚あり、かつ、１枚の医用画像につき必要とする数十点の座標データがあり、手作業によるデータ抽出は時間と労力が必要であり、また、単純作業なので精神的に苦痛であった。
【０００４】
なお、生体断層画像から対象とする領域を抽出する手段として、［特許文献１］の「画像処理方法および装置」では、遺伝的なアルゴリズムを用いている。また、遺伝的なアルゴリズムに関しては、［非特許文献１］に開示されている。
【０００５】
【特許文献１】
特開平１１−２１３１２７号公報
【非特許文献１】
Ｄ．Ｅ．Ｇｏｌｄｂｅｒｇ，"Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｉｎＳｅａｒｃｈｉｎｇ，Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ"，Ａｄｄｉｔｉｏｎ-Ｗｅｓｌｅｙ，Ｒｅａｄｉｎｇ，１９８９
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
［特許文献１］の「画像処理方法および装置」では、例えば脳の白質・灰白質の分類作業を短時間に効率的に行うことができる。しかし、分類作業後、その境界領域の座標値データを得るためには、従来同様にデジタイザーを用いて手作業で抽出する必要があり、そのため、数値計算用の３次元モデリングを構築するような場合には、依然として多大な労力と時間を要する問題点があった。
【０００７】
本発明は、かかる問題点を解決するために創案されたものである。すなわち、本発明の目的は、生体断層画像（２次元医用画像）から３次元モデル構築に必要な対象とする領域の輪郭データを短時間に自動抽出することができる輪郭データ抽出方法および装置を提供することにある。
【０００８】
本発明によれば、象領域の２次元画像を入力する対象領域入力ステップ（Ａ）と、生体断層画像から前記２次元画像に基づき遺伝的アルゴリズムによるパターン認識を用いてその画像上の対象領域を認識する対象領域認識ステップ（Ｂ）と、生体断層画像を認識された対象領域だけにする画像前処理ステップ（Ｃ）と、認識された対象領域の輪郭データを抽出する輪郭データ抽出ステップ（Ｄ）とを有し、前記対象領域入力ステップ（Ａ）において、対象領域テンプレートを作成し、前記対象領域認識ステップ（Ｂ）において、対象領域テンプレートの中心座標と倍率を変化させて一致する領域を対象領域としてパターン認識し、画像前処理ステップ（Ｃ）において、パターン認識によって得られた中心座標と倍率を用いて対象領域の外側領域を消去し、前記輪郭データ抽出ステップ（Ｄ）において、画像中の対象領域の周囲に媒介変数表示した閉曲線を配置し、閉曲線上の複数の制御点に関し、この曲線の滑らかさを示す内部エネルギーと、制御点から最近傍位置にある対象領域上の画素に対する距離変換により得られる距離で定義されたエッジエネルギーに所定のパラメータを乗じて得た画像エネルギーを求め、次いで、内部エネルギーと画像エネルギーとの和により定義される全体エネルギーを求め、全体エネルギーを最小にする値に基づき対象領域の輪郭データを抽出する、ことを特徴とする生体断層画像の輪郭データ抽出方法が提供される。
【０００９】
また、本発明によれば、生体断層画像を画像表示する画像表示装置（２）と、該画像表示装置上の特定領域を指示する領域指示装置（４）と、画像表示装置上の画像を画像処理する画像処理装置（６）と、画像処理により得られたデータを出力する出力装置（８）とを備え、画像表示装置に生体断層画像を画像表示し、領域指示装置により生体断層画像の特定領域を指示して対象領域の２次元画像を入力し、対象領域テンプレートを作成し、画像処理装置により、生体断層画像から前記２次元画像に基づき遺伝的アルゴリズムによるパターン認識を用い対象領域テンプレートの中心座標と倍率を変化させて一致する領域を対象領域としてパターン認識してその画像上の対象領域を認識し、生体断層画像について、パターン認識によって得られた中心座標と倍率を用いて対象領域の外側領域を消去することによって、認識された対象領域だけに前処理し、認識された対象領域の輪郭データを抽出し、このとき、画像中の対象領域の周囲に媒介変数表示した閉曲線を配置し、閉曲線上の複数の制御点に関し、この曲線の滑らかさを示す内部エネルギーと、制御点から最近傍位置にある対象領域上の画素に対する距離変換により得られる距離で定義されたエッジエネルギーに所定のパラメータを乗じて得た画像エネルギーを求め、次いで、内部エネルギーと画像エネルギーとの和により定義される全体エネルギーを求め、全体エネルギーを最小にする値に基づき対象領域の輪郭データを抽出し、出力装置により輪郭データを出力する、ことを特徴とする生体断層画像の輪郭データ抽出装置が提供される。
【００１０】
さらに、本発明によれば、ンピュータを用いて、生体断層画像を画像表示し、生体断層画像の特定領域を指示して対象領域の２次元画像を入力し、対象領域テンプレートを作成し、生体断層画像から前記２次元画像に基づき遺伝的アルゴリズムによるパターン認識を用い対象領域テンプレートの中心座標と倍率を変化させて一致する領域を対象領域としてパターン認識してその画像上の対象領域を認識し、生体断層画像について、パターン認識によって得られた中心座標と倍率を用いて対象領域の外側領域を消去することによって、認識された対象領域だけに前処理し、認識された対象領域の輪郭データを抽出し、このとき画像中の対象領域の周囲に媒介変数表示した閉曲線を配置し、閉曲線上の複数の制御点に関し、この曲線の滑らかさを示す内部エネルギーと、制御点から最近傍位置にある対象領域上の画素に対する距離変換により得られる距離で定義されたエッジエネルギーに所定のパラメータを乗じて得た画像エネルギーを求め、次いで、内部エネルギーと画像エネルギーとの和により定義される全体エネルギーを求め、全体エネルギーを最小にする値に基づき対象領域の輪郭データを抽出し、輪郭データを出力する、ことを特徴とする生体断層画像の輪郭データ抽出用プログラムが提供される。
【００１１】
上記本発明の方法および装置によれば、領域指示装置（４）を用いて対象領域入力ステップ（Ａ）において対象領域（例えば血管領域）の２次元画像を入力するので、画像処理装置（６）を用いた対象領域認識ステップ（Ｂ）においてこの２次元画像をテンプレートとして遺伝的アルゴリズムによるパターン認識を用いてその画像上の対象領域を容易に認識することができる。
【００１２】
また、画像前処理ステップ（Ｃ）で生体断層画像を認識された対象領域だけにするので、輪郭データ抽出ステップ（Ｄ）における輪郭の抽出ミスを低減できる。
【００１３】
さらに、輪郭データ抽出ステップ（Ｄ）において、認識された対象領域の輪郭データを抽出するので、デジタイザーを用いた手作業の抽出作業が不要となり、労力と時間を大幅に低減して、３次元モデル構築に必要な対象領域の輪郭データを短時間に自動抽出することができる。
【００１４】
本発明の好ましい実施形態によれば、前記対象領域入力ステップ（Ａ）において、対象領域テンプレートを作成し、前記対象領域認識ステップ（Ｂ）において、対象領域テンプレートの中心座標と倍率を変化させて一致する領域を対象領域としてパターン認識し、画像前処理ステップ（Ｃ）において、パターン認識によって得られた中心座標と倍率を用いて対象領域の外側領域を消去し、輪郭データ抽出ステップ（Ｄ）において、輪郭のもつ内部エネルギーと、画像中の任意の画素の最近傍エッジに対する距離変換によって表されるエッジエネルギーから求まる画像エネルギーとの和により定義される全体エネルギーを求め、全体エネルギーを最小にする値に基づき対象領域の輪郭データを抽出するので、パターン認識により画像上の対象領域を容易に認識することができ、かつ対象とする領域の輪郭の座標データを確実に抽出することができる。
【００１５】
また、前記距離変換において、縦横方向の距離の増分を１、対角方向の距離の増分を２ ０．５ として定義されたユークリッド距離変換に対し、縦横方向の距離の増分を２、対角方向の距離の増分を３で近似することにより定義された擬似ユークリッド距離変換を用いる。この方法により、従来の方法では計算が難しかった凹形状の場合においても確実に解が収束し、解が得られる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を図面を参照して説明する。なお、各図において共通する部分には同一の符号を付し、重複した説明を省略する。
【００１７】
図１は、本発明による生体断層画像の輪郭データ抽出装置の模式的構成図である。この図に示すように本発明の輪郭データ抽出装置１０は、生体断層画像を画像表示する画像表示装置２と、画像表示装置上の特定領域を指示する領域指示装置４と、画像表示装置上の画像を画像処理する画像処理装置６と、画像処理により得られたデータを出力する出力装置８とを備える。
例えば、画像表示装置２はＣＲＴ、領域指示装置４はマウス、画像処理装置６はコンピュータ（ＰＣ）、出力装置８は、プリンタ、記憶媒体である。
【００１８】
また、この輪郭データ抽出装置１０において、生体断層画像の輪郭データ抽出用プログラムが、画像処理装置６の記憶装置（ハードディスク、ＲＯＭ、又はＲＡＭ）に記憶される。なおこの輪郭データ抽出用プログラムは、外部記憶装置、例えばＦＤ、ＣＤ-ＲＯＭ、テープ等に記憶し、必要時に、画像処理装置６の記憶装置に記憶するようになっていてもよい。
【００１９】
輪郭データ抽出用プログラムは、コンピュータを用いて、生体断層画像を画像表示し、生体断層画像の特定領域を指示して対象領域の２次元画像を入力し、生体断層画像から前記２次元画像に基づき遺伝的アルゴリズムによるパターン認識を用いてその画像上の対象領域を認識し、生体断層画像を認識された対象領域だけに前処理し、認識された対象領域の輪郭データを抽出し、輪郭データを出力するようになっている。
【００２０】
また、輪郭データ抽出装置１０は、画像表示装置２に生体断層画像を画像表示し、領域指示装置４により生体断層画像の特定領域を指示して対象領域の２次元画像を入力し、画像処理装置６により生体断層画像から前記２次元画像に基づき遺伝的アルゴリズムによるパターン認識を用いてその画像上の対象領域を認識し、生体断層画像を認識された対象領域だけに前処理し、認識された対象領域の輪郭データを抽出し、出力装置８により輪郭データを出力するようになっている。
【００２１】
図２は、本発明の方法を示すフローチャートである。以下に図２を用いて、本発明の方法を説明する。
【００２２】
本発明の方法は、対象領域入力ステップ（Ａ）、対象領域認識ステップ（Ｂ）、 画像前処理ステップ（Ｃ）および輪郭データ抽出ステップ（Ｄ）からなる。
対象領域入力ステップ（Ａ）では、対象領域の２次元画像を入力する。対象領域認識ステップ（Ｂ）では、生体断層画像から前記２次元画像に基づき遺伝的アルゴリズムによるパターン認識を用いてその画像上の対象領域を認識する。画像前処理ステップ（Ｃ）では、生体断層画像を認識された対象領域だけにする。輪郭データ抽出ステップ（Ｄ）では、認識された対象領域の輪郭データを抽出する。
【００２３】
対象領域入力ステップ（Ａ）では、図７に示すＣＴ画像（５１２×５１２画素）における血管領域（円形）の輪郭の座標データを抽出する。まず最初に、ＧＡによるパターン認識を用いて、コンピュータに血管領域を認識させる。パターン認識方法はテンプレートマッチング法を用いる。
ＧＡにおける染色体は、中心座標ｘｃ，ｙｃと回転角度α、倍率ｋの４つのパラメータをそれぞれ８ビットで表現し、合計３２ビットからなる０と１の数列である。この染色体を持つ多数の個体が交叉、淘汰、突然変異を繰返すことで最適な解を探索する。以下に計算手順を示す。
【００２４】
（１） 原画像とテンプレート画像を入力する。
（２） ３２ビットの情報を持つ個体を多数生成する。各個体の情報がランダムに設定される。
（３） ＧＡにおける選択、交叉、突然変異の操作により個体を生成する。
（４） 各個体の適応度を評価
（５） ３と４を最良の個体の適応度が条件を満足するまで繰返す。
【００２５】
対象領域認識ステップ（Ｂ）において最初に原画像を二値化する（図８）。次に、血管領域テンプレート（５０×５０画素）を作成する（図９）。このテンプレートを用いてＧＡによるパターン認識により画像上の血管領域を認識する。血管領域を認識した結果を図１０に示す。
【００２６】
特定された血管領域の近傍には骨、他の血管および内臓などがあり、それらのエッジが次の段階の改良Ｓｎａｋｅによる輪郭抽出時に、誤輪郭の原因となるので、血管領域以外は消去する。消去の方法は、ＧＡによるパターン認識によって得られた中心座標と倍率の値を用いて自動的に設定される範囲の画像を消去する。
【００２７】
消去される範囲は、［数１］の（１）〜（４）で計算される範囲であり、Ｘ＿ｌｏｗｅｒ以下、Ｘ＿ｕｐｐｅｒ以上、Ｙ＿ｌｏｗｅｒ以下、Ｙ＿ｕｐｐｅｒ以上の範囲の画像について消去する（図１１）。消去処理を施した画像の結果を図１２に示す。
【００２８】
【数１】
血管輪郭は本発明の改良Ｓｎａｋｅにより求める。Ｓｎａｋｅとは、Ｓｎａｋｅ形状と画像エッジなどを手がかりに、画像中から特定の対象領域の検出を行う手段である。Ｓｎａｋｅに関しては以下の［文献１］に開示されている。
【００３０】
［文献１］
ＭＩＣＨＡＥＬ ＫＡＳＳ，"Ｓｎａｋｅｓ：Ａｃｔｉｖｅ ＣｏｎｔｏｕｒＭｏｄｅｌｓ"，Ｉｎｔｅｒｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ，３２１-３３１（１９８８）
【００３１】
血管領域だけとなった画像に対して、１次微分フィルターをかけて、血管領域のエッジを検出する。さらに、検出されたエッジに対して、擬似ユークリッド距離変換（水平・垂直方向の距離の増分１、対角方向の距離の増分２0.5をそれぞれ２，３で近似することにより定義される）を施し画像エネルギーを生成する（図１３）。血管領域まわりにＳｎａｋｅの制御点の初期値を自動的に設定し、エネルギー最小化計算において解が収束した時、血管輪郭上にある制御点の座標値が求まる（エネルギー最小化計算は［文献１］を参照）。
【００３２】
図１４に制御点が初期位置から血管領域の輪郭まで移動して、輪郭を捉えるまでの軌跡を示す。また表１に最終的に得られた座標値データを示す。
【００３３】
【表１】
上述した本発明の方法および装置によれば、領域指示装置４を用いて対象領域入力ステップ（Ａ）において対象領域（例えば血管領域）の２次元画像を入力するので、画像処理装置６を用いた対象領域認識ステップ（Ｂ）においてこの２次元画像をテンプレートとして遺伝的アルゴリズムによるパターン認識を用いてその画像上の対象領域を容易に認識することができる。
【００３５】
また、画像前処理ステップ（Ｃ）で生体断層画像を認識された対象領域だけにするので、輪郭データ抽出ステップ（Ｄ）における輪郭の抽出ミスを低減できる。
さらに、輪郭データ抽出ステップ（Ｄ）において、認識された対象領域の輪郭データを抽出するので、デジタイザーを用いた手作業の抽出作業が不要となり、労力と時間を大幅に低減して、３次元モデル構築に必要な対象領域の輪郭データを短時間に自動抽出することができる。
【００３６】
また、対象領域入力ステップ（Ａ）において、対象領域テンプレートを作成し、対象領域認識ステップ（Ｂ）において、対象領域テンプレートの中心座標と倍率を変化させて一致する領域を対象領域としてパターン認識し、画像前処理ステップ（Ｃ）において、パターン認識によって得られた中心座標と倍率を用いて対象領域の外側領域を消去することにより、パターン認識により画像上の対象領域を容易に認識することができ、かつ対象とする領域の輪郭の座標データを確実に抽出することができる。
【００３７】
さらに輪郭データ抽出ステップ（Ｄ）において、ｅｄｇｅエネルギーを擬似ユークリッド距離変換を用いて計算することにより、従来の方法では計算が難しかった凹形状の場合においても確実に解が収束し、解が得られる。
【００３８】
【実施例】
以下、本発明の実施例を説明する。
以下の例では、ＣＴ画像における腎動脈まわりの血管領域の自動抽出例を示す。
【００３９】
1. はじめに
本発明では、医用画像の血管領域の輪郭を自動的に抽出する方法を提案する。本発明では、数値流体手法を用いて、血流動態解析を試みている。数値解析用の３次元血管モデルは、ＣＴ，ＭＲＩなどの医用計測機器から得られた医用画像に映し出された血管領域を抽出し、高さ方向に積み上げることで構築している。血管領域の輪郭抽出作業は、輪郭の代表点の座標値を計測し、記録するものであり、医用画像が多数枚あると労力と時間がかかり、数値血流解析の医療への応用を考えるとネックとなる部分であった。
この問題点を解決するために、本発明では、遺伝的アルゴリズム（以下ＧＡとよぶ）によるパターン認識とＳｎａｋｅによる輪郭抽出を用いて血管領域の輪郭を自動的に抽出する方法を提案した。自動化で難しいところは、骨や内臓などが写っている画像から対象とする領域を正確に計算機に認識させることである。本発明ではＧＡを用いたテンプレート方式によるパターン認識を採用した。さらに、認識された血管領域の輪郭抽出は、Ｋａｓｓらが提案したエネルギー最小化原理を応用したＳｎａｋｅを採用した。ここでは、ＣＴ画像における腎動脈まわりの血管輪郭を抽出の対象とする。図３に腎動脈と大動脈を示す。
【００４０】
2. 方法
図２に本発明で提案する血管領域抽出の自動化の手順を示した。ＣＴ画像上の対象とする腎動脈の血管領域にはＧＡを用いてパターン認識する。パターン認識はテンプレートマッチング法を採用する。ＧＡにおける染色体は、中心座標ｘ、ｙと回転角度α、倍率ｋの４つのパラメータ（図４）それぞれ８ビットで表現し、合計３２ビットからなる０と１の数列である。この染色体を持つ多数の固体が交叉、淘汰、突然変異を繰り返すことで最適な解を探索する。
【００４１】
図２において、最初に原画像を二値化する。次に、血管領域テンプレートを用いてＧＡによるパターン認識により画像上の血管領域を特定する。血管輪郭はＳｎａｋｅにより求める。Ｓｎａｋｅはｓｎａｋｅ形状と画像エッジなどを手がかりに、画像中から特定の対象領域の検出を行う手法である。Ｓｎａｋｅ形状については内部のスプラインエネルギーが与えられ、一定の滑らかさを持つように調整され、さらに画像のエッジ部分を検出することによる外部エネルギーとの和から形状が決定された閉曲線である。
【００４２】
特定された血管領域の近傍には骨、他の血管および内臓などがあり、それらのエッジがＳｎａｋｅの輪郭抽出時に、誤輪郭の原因となるので、血管領域以外は消去する。血管領域だけとなった画像に対して、一次微分フィルターをかけて、血管領域のエッジを検出する。さらに、検出されたエッジによる画像エネルギーを生成する。血管領域のまわりにＳｎａｋｅの制御点の初期値を設定し、エネルギー最小化計算において解が収束した時、血管輪郭上にある制御点の座標値が求まる。
【００４３】
３． 理論
３．１ ＧＡによるパターンマッチング法
パターンマッチング法は、テンプレートマッチング法を採用した。中央のｘ、ｙ座標値、倍率、回転角度の遺伝情報をもつ個体を複数生成し、この個体集団内で交叉、突然変異、淘汰により最適個体を探索する（図５）ことで、目標とする血管領域をマッチングする。遺伝情報であるｘ、ｙ座標値、倍率、回転角度はそれぞれ８ビットの１，０情報を持ち、一個の遺伝子は３２ビットからなる。数値の表現はグレイコードを用いた。交叉は２点交叉、突然変異は利用者が突然変異率を指定する。淘汰はエリート保存戦略を採用した。適応度はテンプレート画像と原画像の輝度値の差をテンプレート画素数で割ったものを１からひいた値として計算した。
【００４４】
３．２ Ｓｎａｋｅによる輪郭抽出
Ｓｎａｋｅは輪郭曲線が持つ内部エネルギーと画像が持つ画像エネルギーの和を変分法による最小化原理により、エネルギー最小輪郭曲線を求める方法である。全体エネルギーＥｓｎｅｋｅは内部エネルギーと画像エネルギーの和であり[数２]の式（１）で定義される。
内部エネルギーは[数２]の式（２）で定義される。
式（１）（２）におけるα，βは利用者が設定するパラメータであり、αを変えることによってＳｎａｋｅの収縮しようとする力をコントロールすることができる。また、βを調整することによってＳｎａｋｅの曲がりやすさを変えることができる。
【００４５】
画像エネルギーは[数２]の式（３）で定義される。ここで、Ｅｌｉｎｅは画像中の輝度関数であり、[数２]の式（４）で定義される。
Ｅｅｄｇｅはエッジエネルギーであり、式（５）で定義される。
ここで、ｄ（ｘ、ｙ）は画像中の任意の画素の最近傍エッジからの擬似ユークリッド距離を表している。全体エネルギーの最小値を式（６）（７）の変分法で求める。
行列式にまとめると式（８）（９）となる。
これをオイラー法の反復法で解くとすると式（１０）（１１）となる。
式（１０）（１１）におけるγは、計算の収束の速さを調整するパラメータである。Ｓｎａｋｅは制御点の初期値を輪郭に周りに設定し（図６）、反復計算により輪郭上に収束する。
【００４６】
【数２】
3. 結果と検討
ここでは実際のＣＴ画像の場合に適用し、得られた結果を示す。図７に示すＣＴ画像（５１２×５１２画素）を用い、この図において大動脈の円形に近い血管領域が示されている。この画像を二値化した画像を図８に示す。次にパターン認識に用いるテンプレート画像を作成する。数枚の二値化された画像から大動脈部分を取り出し、それらを平均化したものをテンプレート画像（５０×５０画素）とした（図９）。ＧＡにおけるパラメータの値は、突然変異率は０．８、交叉率は０．８、個体数は１３０、計算の終了条件は適応度が０．９６以上とし、すべての画像における認識処理で同じ値を適用した。作成したテンプレート画像を用いて、ＧＡのパターン認識により大動脈の血管領域が特定された結果を図１０（ａ）に示す。また、他の画像についても正確に大動脈領域が認識され（図１０（ｂ））、認識率は１００％であった。
【００４８】
次に、大動脈領域の輪郭をＳｎａｋｅにより抽出する。Ｓｎａｋｅは画像におけるエッジからの距離を画像エネルギーとして定義し、それを手がかりに輪郭を抽出する方法である。対象とする領域のエッジ近傍に他の領域のエッジが存在すると、そのエッジを捉えてしまう可能性がある。図７に示す腹部画像でも、骨、内臓や他の血管の領域のエッジが存在し、Ｓｎａｋｅの輪郭抽出の障害となる。ここでは、認識された領域以外の領域はすべて消去する。他の領域を消去し、大動脈領域だけの図を図１２に示す。
【００４９】
図１２において血管領域のエッジを一次微分により輪郭を抽出する。次にエッジによる画像エネルギーを生成する。画像エネルギーはエッジからの擬似ユークリッド距離変換（水平・垂直方向の距離の増分１、対角方向の距離の増分２0.5をそれぞれ２，３で近似）により定義される。
【００５０】
図１３に擬似ユークリッド距離変換により得られた画像エネルギー分布を示す。黒色が画像エネルギーが０、白色が画像エネルギーが２５５である。血管領域のエッジから距離が離れるほど色が薄くなる。
【００５１】
次に、ＧＡによるパターン認識から得られた領域の中心点座標を中心として円状にＳｎａｋｅの制御点の初期値２０点を自動的に設定する（初期点の数は任意に指摘できる）。Ｓｎａｋｅのパラメータの値は表２に示す（他の画像の場合でも同じパラメータ値を用いた）。反復計算は制御点が輪郭を捉えるまでに行った。
【００５２】
【表２】
制御点が初期値から輪郭まで移動する軌跡を図１４に示す。図１５に他の画像の場合についても結果を示す。
【００５４】
4. 結論
ＧＡによるパターン認識とＳｎａｋｅを用いて、腹部のＣＴ医用画像から血管領域の輪郭データを自動抽出する方法を提案した。数十枚に適用した結果、本手法が有効であることがわかった。
【００５５】
なお、本発明は上述した実施形態及び実施例に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変更できることは勿論である。
【００５６】
【発明の効果】
上述したように、本発明の生体断層画像の輪郭データ抽出方法および装置は、生体断層画像（２次元医用画像）から３次元モデル構築に必要な対象とする領域の輪郭データを短時間に自動抽出することができる、等の優れた効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による生体断層画像の輪郭データ抽出装置の模式的構成図である。
【図２】本発明の方法を示すフローチャートである。
【図３】腎動脈と大動脈を示す図である。
【図４】テンプレートと変数を示す図である。
【図５】GAの概要図である。
【図６】Snakeの概念図である。
【図７】CT画像のディスプレー上の中間調画像である。
【図８】二値化された画像である。
【図９】テンプレート画像である。
【図１０】認識された大動脈領域を示す図である。
【図１１】消去される画像範囲を示す図である。
【図１２】血管領域だけの画像である。
【図１３】擬似ユークリッド距離変換により得られた画像エネルギー分布図である。
【図１４】制御点の初期値から輪郭までの移動軌跡を示す図である。
【図１５】本発明による輪郭抽出例を示す図である。
【符号の説明】
２ 画像表示装置（ＣＲＴ）、
４ 領域指示装置（マウス）、
６ 画像処理装置（コンピュータ）、
８ 出力装置、
１０ 輪郭データ抽出装置[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a method and apparatus for automatically extracting organ or blood vessel region contour data from a biological tomographic image.
[0002]
[Prior art]
In order to obtain coordinate value data of a specific organ or blood vessel region from a biological tomographic image such as an MR (Magnetic Resonance) image or a CT (Computed Tomography) image, conventionally, the contour of the target region is manually processed using a digitizer. It was extracted by work. Therefore, when constructing three-dimensional modeling for numerical computation, it is necessary to extract necessary coordinate value data from a large number of two-dimensional medical images through manual image processing. There was a problem that required a lot of labor and time.
[0003]
That is, until now, the coordinate value data has been read by manually placing the mouse on the contour of a target region (for example, a blood vessel region) in a medical image. There are hundreds of medical images, and there are dozens of coordinate data necessary for each medical image. Manual data extraction requires time and effort, and it is a simple operation, so it is mentally It was pain.
[0004]
As a means for extracting a target region from a biological tomographic image, a genetic algorithm is used in the “image processing method and apparatus” of [Patent Document 1]. A genetic algorithm is disclosed in [Non-Patent Document 1].
[0005]
[Patent Document 1]
Japanese Patent Laid-Open No. 11-213127
[Non-Patent Document 1]
D. E. Goldberg, “Genetic Algorithms in Searching, Optimization, and Machine Learning”, Addition-Wesley, Reading, 1989.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
In the “image processing method and apparatus” of [Patent Document 1], for example, the classification of the white matter and gray matter of the brain can be performed efficiently in a short time. However, in order to obtain the coordinate value data of the boundary area after the classification work, it is necessary to manually extract it using a digitizer as in the conventional case. Therefore, in the case of constructing a three-dimensional modeling for numerical calculation. Still had a lot of work and time.
[0007]
The present invention has been developed to solve such problems. That is, an object of the present invention is to provide a contour data extraction method and apparatus capable of automatically extracting, in a short time, contour data of a target area necessary for 3D model construction from a biological tomographic image (2D medical image). There is to do.
[0008]
According to the present invention, a target region input step (A) for inputting a two-dimensional image of an elephant region, and a target region on the image using a pattern recognition by a genetic algorithm based on the two-dimensional image from a biological tomographic image. A recognition target region recognition step (B), an image pre-processing step (C) for making a living tomographic image only a recognized target region, and a contour data extraction step (D) for extracting contour data of the recognized target region In the target area input step (A), a target area template is created. In the target area recognition step (B), the center area and the magnification of the target area template are changed to match the target area. Pattern recognition, and in the image preprocessing step (C), using the center coordinates and magnification obtained by pattern recognition, In erases, the outline data extraction step (D),Place a closed curve with parametric variables around the target area in the image, and show the smoothness of this curve for multiple control points on the closed curveInternal energy,Obtain the image energy obtained by multiplying the edge energy defined by the distance obtained by the distance conversion for the pixel on the target region in the nearest position from the control point by a predetermined parameter, then the internal energy andThere is provided a method for extracting contour data of a biological tomographic image, characterized in that total energy defined by the sum of image energy is obtained and contour data of a target region is extracted based on a value that minimizes the total energy.
[0009]
In addition, according to the present invention, the image display device (2) for displaying a biological tomographic image, the region indicating device (4) for indicating a specific region on the image display device, and the image on the image display device are displayed. An image processing device (6) for processing and an output device (8) for outputting data obtained by the image processing are provided. The biotomographic image is displayed on the image display device, and the biotomographic image is specified by the region indicating device. Specify a region, input a two-dimensional image of the target region, create a target region template,,Using pattern recognition by a genetic algorithm based on the two-dimensional image from the biological tomographic image, changing the center coordinate and magnification of the target area template, pattern matching is performed as the target area, and the target area on the image is recognized. For the biotomographic image, the outer area of the target area is erased using the center coordinates and magnification obtained by pattern recognition, so that only the recognized target area is preprocessed, and the contour data of the recognized target area is obtained. Extract and this timeA closed curve with parametric variables is placed around the target area in the image, and for multiple control points on the closed curve, the internal energy indicating the smoothness of the curve and the target area closest to the control point The image energy obtained by multiplying the edge energy defined by the distance obtained by the distance conversion for the pixel by a predetermined parameter is obtained, and then the internal energy andAn overall energy defined by the sum of the image energy is obtained, the contour data of the target region is extracted based on a value that minimizes the overall energy, and the contour data is output by an output device. A contour data extraction device is provided.
[0010]
Furthermore, according to the present invention, a biological tomographic image is displayed using a computer, a specific region of the biological tomographic image is indicated, a two-dimensional image of the target region is input, a target region template is created, Using pattern recognition by a genetic algorithm based on the two-dimensional image from the image, pattern matching is performed by changing the center coordinate and magnification of the target area template as a target area, and the target area on the image is recognized, For tomographic images, the outer area of the target area is deleted using the center coordinates and magnification obtained by pattern recognition, so that only the recognized target area is preprocessed and the contour data of the recognized target area is extracted. ,At this timeA closed curve displayed as a parametric variable is placed around the target area in the image, and for multiple control points on the closed curve, the internal energy indicating the smoothness of this curve and the pixel on the target area closest to the control point The image energy obtained by multiplying the edge energy defined by the distance obtained by the distance conversion with respect to the predetermined parameter, and then the internal energy andExtracting the contour data of the biotomographic image, which calculates the total energy defined by the sum with the image energy, extracts the contour data of the target area based on the value that minimizes the total energy, and outputs the contour data A program is provided.
[0011]
According to the method and apparatus of the present invention, since the two-dimensional image of the target region (for example, blood vessel region) is input in the target region input step (A) using the region pointing device (4), the image processing device (6) In the target area recognition step (B) using, the target area on the image can be easily recognized using pattern recognition by a genetic algorithm using the two-dimensional image as a template.
[0012]
Moreover, since only the target region in which the biological tomographic image is recognized in the image preprocessing step (C) is used, it is possible to reduce contour extraction mistakes in the contour data extraction step (D).
[0013]
Further, since the contour data of the recognized target region is extracted in the contour data extraction step (D), the manual extraction operation using the digitizer becomes unnecessary, and the labor and time are greatly reduced, and the three-dimensional model is extracted. It is possible to automatically extract the contour data of the target area necessary for construction in a short time.
[0014]
According to a preferred embodiment of the present invention, in the target area input step (A), a target area template is created, and in the target area recognition step (B), the center coordinates and the magnification of the target area template are changed and matched. Pattern recognition as a target area, and in the image preprocessing step (C), the outer area of the target area is erased using the center coordinates and magnification obtained by pattern recognition,In the contour data extraction step (D), the total energy defined by the sum of the internal energy of the contour and the image energy obtained from the edge energy represented by the distance transformation with respect to the nearest edge of any pixel in the image is obtained. Because the contour data of the target area is extracted based on the value that minimizes the overall energy,The target area on the image can be easily recognized by pattern recognition, and the coordinate data of the contour of the target area can be reliably extracted.
[0015]
In the distance conversion, the distance increment in the vertical and horizontal directions is 1, and the distance increment in the diagonal direction is 2. 0.5 In contrast to the Euclidean distance transformation defined as, the pseudo-Euclidean distance transformation defined by approximating the vertical and horizontal distance increment by 2 and the diagonal distance increment by 3 is used.By this method, even when the concave shape is difficult to calculate by the conventional method, the solution reliably converges and the solution can be obtained.
[0016]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
The present invention will be described below with reference to the drawings. In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the common part in each figure, and the overlapping description is abbreviate | omitted.
[0017]
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a biotomographic image contour data extraction apparatus according to the present invention. As shown in this figure, an outline
For example, the
[0018]
Further, in this contour
[0019]
The contour data extraction program displays a biological tomographic image using a computer, designates a specific region of the biological tomographic image, inputs a two-dimensional image of the target region, and based on the two-dimensional image from the biological tomographic image. Recognize the target area on the image using pattern recognition by genetic algorithm, pre-process the biotomographic image only to the recognized target area, extract the contour data of the recognized target area, and output the contour data It is supposed to be.
[0020]
In addition, the contour
[0021]
FIG. 2 is a flow chart illustrating the method of the present invention. Hereinafter, the method of the present invention will be described with reference to FIG.
[0022]
The method of the present invention comprises a target area input step (A), a target area recognition step (B), an image preprocessing step (C), and a contour data extraction step (D).
In the target area input step (A), a two-dimensional image of the target area is input. In the target area recognition step (B), the target area on the image is recognized from the biological tomographic image using pattern recognition by a genetic algorithm based on the two-dimensional image. In the image preprocessing step (C), the biotomographic image is limited to the recognized target region. In the contour data extraction step (D), the contour data of the recognized target area is extracted.
[0023]
In the target region input step (A), the coordinate data of the contour of the blood vessel region (circular) in the CT image (512 × 512 pixels) shown in FIG. 7 is extracted. First, a blood vessel region is recognized by a computer using pattern recognition by GA. The pattern recognition method uses a template matching method.
The chromosome in GA is a numerical sequence of 0 and 1 consisting of 32 bits in total, each representing 4 parameters of center coordinates xc, yc, rotation angle α, and magnification k in 8 bits. Many individuals with this chromosome search for the optimal solution by repeating crossover, selection, and mutation. The calculation procedure is shown below.
[0024]
(1) Input an original image and a template image.
(2) A large number of individuals having 32-bit information are generated. Information on each individual is set at random.
(3) An individual is generated by selection, crossover, and mutation in GA.
(4) Evaluate fitness of each individual
(5)
[0025]
In the target area recognition step (B), the original image is first binarized (FIG. 8). Next, a blood vessel region template (50 × 50 pixels) is created (FIG. 9). A blood vessel region on the image is recognized by pattern recognition by GA using this template. The result of recognizing the blood vessel region is shown in FIG.
[0026]
There are bones, other blood vessels, internal organs, and the like in the vicinity of the specified blood vessel region, and these edges cause a false contour when the contour is extracted by the improved Snake in the next stage. In the erasing method, an image in a range automatically set is erased using the center coordinates and the magnification value obtained by pattern recognition by GA.
[0027]
The range to be erased is a range calculated by (1) to (4) in [Equation 1], and images in the range of X_lower or lower, X_upper or higher, Y_lower or lower, and Y_upper or higher are deleted (FIG. 11). The result of the image subjected to the erasing process is shown in FIG.
[0028]
[Expression 1]
The blood vessel contour is obtained by the improved Snake of the present invention. Snake is a means for detecting a specific target area from an image using a Snake shape and an image edge as a clue. Snake is disclosed in [Reference 1] below.
[0030]
[Reference 1]
MICHAEL KASS, “Snakes: Active Control Models”, International Journal of Computer Vision, 321-331 (1988).
[0031]
A first-order differential filter is applied to the image that is only the blood vessel region to detect the edge of the blood vessel region. Further, pseudo Euclidean distance transformation (horizontal / vertical distance increment 1, diagonal distance increment 2) is applied to the detected edge.0.5Are defined by approximating 2 and 3 respectively) to generate image energy (FIG. 13). The initial value of the Snake control point is automatically set around the blood vessel region, and when the solution converges in the energy minimization calculation, the coordinate value of the control point on the blood vessel contour is obtained (the energy minimization calculation is described in [Reference 1 ]).
[0032]
FIG. 14 shows a trajectory from when the control point moves from the initial position to the contour of the blood vessel region until the contour is captured. Table 1 shows the finally obtained coordinate value data.
[0033]
[Table 1]
According to the method and apparatus of the present invention described above, since the two-dimensional image of the target area (for example, the blood vessel area) is input in the target area input step (A) using the
[0035]
Moreover, since only the target region in which the biological tomographic image is recognized in the image preprocessing step (C) is used, it is possible to reduce contour extraction mistakes in the contour data extraction step (D).
Further, since the contour data of the recognized target region is extracted in the contour data extraction step (D), the manual extraction operation using the digitizer becomes unnecessary, and the labor and time are greatly reduced, and the three-dimensional model is extracted. It is possible to automatically extract the contour data of the target area necessary for construction in a short time.
[0036]
In addition, in the target area input step (A), a target area template is created, and in the target area recognition step (B), the center coordinate and the magnification of the target area template are changed to recognize the pattern as a target area, In the image preprocessing step (C), by erasing the outer area of the target area using the center coordinates and magnification obtained by pattern recognition, the target area on the image can be easily recognized by pattern recognition. In addition, the coordinate data of the contour of the target area can be reliably extracted.
[0037]
Further, in the contour data extraction step (D), the edge energy is calculated using pseudo-Euclidean distance transformation, so that the solution can be surely converged and obtained even in the case of a concave shape that is difficult to calculate by the conventional method. .
[0038]
【Example】
Examples of the present invention will be described below.
The following example shows an automatic extraction example of a blood vessel region around a renal artery in a CT image.
[0039]
1.First of all
The present invention proposes a method for automatically extracting the contour of a blood vessel region of a medical image. In the present invention, blood flow dynamics analysis is attempted using a numerical fluid technique. A three-dimensional blood vessel model for numerical analysis is constructed by extracting blood vessel regions displayed on a medical image obtained from a medical measurement device such as CT or MRI and stacking them in the height direction. The blood vessel region contour extraction operation is to measure and record the coordinate values of the representative points of the contour. If there are many medical images, it takes labor and time. Considering the application of numerical blood flow analysis to medicine It was the neck part.
In order to solve this problem, the present invention has proposed a method of automatically extracting the contour of a blood vessel region using pattern recognition by a genetic algorithm (hereinafter referred to as GA) and contour extraction by Snake. The difficulty with automation is to make the computer accurately recognize the target area from an image showing bones and internal organs. In the present invention, pattern recognition by a template method using GA is adopted. In addition, the contour extraction of the recognized blood vessel region employs Snake that applies the energy minimization principle proposed by Kass et al. Here, the blood vessel contour around the renal artery in the CT image is to be extracted. FIG. 3 shows the renal artery and the aorta.
[0040]
2. Method
FIG. 2 shows a procedure for automating blood vessel region extraction proposed in the present invention. Pattern recognition is performed using GA for the blood vessel region of the target renal artery on the CT image. A pattern matching method is used for pattern recognition. A chromosome in GA is a numerical sequence of 0s and 1s, each represented by 8 bits, each of four parameters (FIG. 4) of central coordinates x, y, rotation angle α, and magnification k, and 32 bits in total. Numerous individuals with this chromosome search for the optimal solution by repeating crossover, selection, and mutation.
[0041]
In FIG. 2, first, the original image is binarized. Next, the blood vessel region on the image is specified by pattern recognition by GA using the blood vessel region template. The blood vessel contour is obtained by Snake. Snake is a technique for detecting a specific target area from an image using clues such as a snake shape and an image edge. The Snake shape is a closed curve given internal spline energy, adjusted to have a certain smoothness, and further determined from the sum of external energy by detecting the edge portion of the image.
[0042]
There are bones, other blood vessels, internal organs, and the like in the vicinity of the specified blood vessel region, and these edges cause a false contour when the contour of Snake is extracted. A first-order differential filter is applied to the image that is only the blood vessel region to detect the edge of the blood vessel region. Furthermore, the image energy by the detected edge is generated. When the initial value of the Snake control point is set around the blood vessel region and the solution converges in the energy minimization calculation, the coordinate value of the control point on the blood vessel contour is obtained.
[0043]
3. theory
3.1 Pattern matching by GA
The pattern matching method is a template matching method. A plurality of individuals having genetic information of the center x, y coordinate value, magnification, and rotation angle are generated, and the optimum individual is searched by crossover, mutation, and wrinkle within this individual population (FIG. 5), and the target is obtained. Match vessel regions. The x, y coordinate value, magnification, and rotation angle, which are genetic information, each have 8-bit 1, 0 information, and one gene consists of 32 bits. Gray code was used for the numerical expression. Crossover is a two-point crossover, and for mutation, the user specifies the mutation rate. Tsuji adopted an elite conservation strategy. The fitness was calculated by subtracting 1 from the difference between the brightness value of the template image and the original image divided by the number of template pixels.
[0044]
3.2 Outline extraction by Snake
Snake is a method for obtaining a minimum energy contour curve by the principle of minimizing the sum of the internal energy of the contour curve and the image energy of the image by a variational method. The total energy Esneke is the sum of the internal energy and the image energy, and is defined by Equation (1) in [Equation 2].
The internal energy is defined by equation (2) in [Equation 2].
In equations (1) and (2), α and β are parameters set by the user, and by changing α, the force of Snake's contraction can be controlled. Further, by adjusting β, the ease of bending of Snake can be changed.
[0045]
Image energy is defined by equation (3) in [Equation 2]. Here, Eline is a luminance function in the image, and is defined by Equation (4) in [Equation 2].
Edge is the edge energy and is defined by equation (5).
Here, d (x, y) represents a pseudo Euclidean distance from the nearest edge of an arbitrary pixel in the image. The minimum value of the total energy is obtained by the variation method of equations (6) and (7).
When the determinants are put together, equations (8) and (9) are obtained.
If this is solved by the Euler's iterative method, equations (10) and (11) are obtained.
In equations (10) and (11), γ is a parameter for adjusting the speed of convergence of the calculation. Snake sets initial values of control points around the contour (FIG. 6) and converges on the contour by iterative calculation.
[0046]
[Expression 2]
3. Results and discussion
Here, the results obtained by applying to an actual CT image are shown. A CT image (512 × 512 pixels) shown in FIG. 7 is used, and in this drawing, a blood vessel region close to a circle of the aorta is shown. An image obtained by binarizing this image is shown in FIG. Next, a template image used for pattern recognition is created. The aorta portion was taken out from several binarized images and the averaged image was used as a template image (50 × 50 pixels) (FIG. 9). The parameter values in GA are 0.8 for mutation rate, 0.8 for crossover rate, 130 for the number of individuals, and the completion condition for calculation is 0.96 or more for fitness. Applied. FIG. 10A shows the result of specifying the blood vessel region of the aorta by GA pattern recognition using the created template image. In addition, the aorta region was accurately recognized for other images (FIG. 10B), and the recognition rate was 100%.
[0048]
Next, the outline of the aorta region is extracted by Snake. Snake is a method of defining a distance from an edge in an image as image energy, and extracting a contour by using it as a clue. If an edge of another region exists in the vicinity of the edge of the target region, the edge may be caught. Even in the abdominal image shown in FIG. 7, there are edges of bones, internal organs and other blood vessel regions, which hinders the contour extraction of Snake. Here, all areas other than the recognized area are erased. FIG. 12 shows a diagram showing only the aorta region with the other regions erased.
[0049]
In FIG. 12, the contour of the edge of the blood vessel region is extracted by first-order differentiation. Next, the image energy by the edge is generated. Image energy is converted from pseudo-Euclidean distance from edge (horizontal / vertical distance increment 1 and
[0050]
FIG. 13 shows an image energy distribution obtained by the pseudo Euclidean distance conversion. Black has an image energy of 0, and white has an image energy of 255. As the distance from the edge of the blood vessel region increases, the color becomes lighter.
[0051]
Next, 20 initial values of Snake control points are automatically set in a circle around the center point coordinates of the area obtained from pattern recognition by GA (the number of initial points can be pointed out arbitrarily). The values of the Snake parameters are shown in Table 2 (the same parameter values were used for other images). The iterative calculation was performed until the control point captured the contour.
[0052]
[Table 2]
FIG. 14 shows a trajectory where the control point moves from the initial value to the contour. FIG. 15 also shows the results for other images.
[0054]
4. Conclusion
We proposed a method for automatically extracting blood vessel region contour data from abdominal CT medical images using GA pattern recognition and Snake. As a result of applying it to several tens of sheets, it was found that this method is effective.
[0055]
It should be noted that the present invention is not limited to the above-described embodiments and examples, and various modifications can be made without departing from the scope of the present invention.
[0056]
【The invention's effect】
As described above, the method and apparatus for extracting biotomographic image contour data according to the present invention automatically extracts the contour data of a target region necessary for constructing a three-dimensional model from a biotomographic image (two-dimensional medical image) in a short time. It has the outstanding effect of being able to do.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an outline data extraction apparatus for living body tomographic images according to the present invention.
FIG. 2 is a flow chart illustrating the method of the present invention.
FIG. 3 is a diagram showing a renal artery and an aorta.
FIG. 4 is a diagram showing templates and variables.
FIG. 5 is a schematic diagram of GA.
FIG. 6 is a conceptual diagram of Snake.
FIG. 7 is a halftone image on a display of a CT image.
FIG. 8 is a binarized image.
FIG. 9 is a template image.
FIG. 10 is a diagram showing a recognized aorta region.
FIG. 11 is a diagram illustrating an image range to be erased.
FIG. 12 is an image of only a blood vessel region.
FIG. 13 is an image energy distribution diagram obtained by pseudo Euclidean distance conversion.
FIG. 14 is a diagram illustrating a movement locus from an initial value of a control point to a contour.
FIG. 15 is a diagram showing an example of contour extraction according to the present invention.
[Explanation of symbols]
2 Image display device (CRT),
4 area indicating device (mouse),
6 image processing device (computer),
8 output device,
10 Contour data extraction device
Claims (4)
生体断層画像から前記２次元画像に基づき遺伝的アルゴリズムによるパターン認識を用いてその画像上の対象領域を認識する対象領域認識ステップ（Ｂ）と、
生体断層画像を認識された対象領域だけにする画像前処理ステップ（Ｃ）と、
認識された対象領域の輪郭データを抽出する輪郭データ抽出ステップ（Ｄ）と
を有し、
前記対象領域入力ステップ（Ａ）において、対象領域テンプレートを作成し、
前記対象領域認識ステップ（Ｂ）において、対象領域テンプレートの中心座標と倍率を変化させて一致する領域を対象領域としてパターン認識し、
画像前処理ステップ（Ｃ）において、パターン認識によって得られた中心座標と倍率を用いて対象領域の外側領域を消去し、
前記輪郭データ抽出ステップ（Ｄ）において、
画像中の対象領域の周囲に媒介変数表示した閉曲線を配置し、閉曲線上の複数の制御点に関し、この曲線の滑らかさを示す内部エネルギーと、制御点から最近傍位置にある対象領域上の画素に対する距離変換により得られる距離で定義されたエッジエネルギーに所定のパラメータを乗じて得た画像エネルギーを求め、次いで、内部エネルギーと画像エネルギーとの和により定義される全体エネルギーを求め、全体エネルギーを最小にする値に基づき対象領域の輪郭データを抽出する、
ことを特徴とする生体断層画像の輪郭データ抽出方法。A target area input step (A) for inputting a two-dimensional image of the target area;
A target region recognition step (B) for recognizing a target region on the image using a pattern recognition by a genetic algorithm based on the two-dimensional image from the biological tomographic image;
An image pre-processing step (C) in which the biological tomographic image is limited to the recognized target region;
A contour data extraction step (D) for extracting contour data of the recognized target region,
In the target area input step (A), a target area template is created,
In the target area recognition step (B), a pattern recognition is performed on a matching area by changing the center coordinate and magnification of the target area template,
In the image preprocessing step (C), the outer area of the target area is erased using the center coordinates and the magnification obtained by pattern recognition,
In the contour data extraction step (D),
A closed curve displayed as a parametric variable is placed around the target area in the image, and for multiple control points on the closed curve, the internal energy indicating the smoothness of this curve and the pixel on the target area closest to the control point Obtain the image energy obtained by multiplying the edge energy defined by the distance obtained by the distance conversion with respect to the predetermined parameter, then obtain the overall energy defined by the sum of the internal energy and the image energy, and minimize the overall energy Extract the contour data of the target area based on the value to
A method for extracting contour data of a tomographic image of a living body.
画像表示装置に生体断層画像を画像表示し、領域指示装置により生体断層画像の特定領域を指示して対象領域の２次元画像を入力し、対象領域テンプレートを作成し、
画像処理装置により、
生体断層画像から前記２次元画像に基づき遺伝的アルゴリズムによるパターン認識を用い対象領域テンプレートの中心座標と倍率を変化させて一致する領域を対象領域としてパターン認識してその画像上の対象領域を認識し、
生体断層画像について、パターン認識によって得られた中心座標と倍率を用いて対象領域の外側領域を消去することによって、認識された対象領域だけに前処理し、
認識された対象領域の輪郭データを抽出し、このとき、画像中の対象領域の周囲に媒介変数表示した閉曲線を配置し、閉曲線上の複数の制御点に関し、この曲線の滑らかさを示す内部エネルギーと、制御点から最近傍位置にある対象領域上の画素に対する距離変換により得られる距離で定義されたエッジエネルギーに所定のパラメータを乗じて得た画像エネルギーを求め、次いで、内部エネルギーと画像エネルギーとの和により定義される全体エネルギーを求め、全体エネルギーを最小にする値に基づき対象領域の輪郭データを抽出し、
出力装置により輪郭データを出力する、ことを特徴とする生体断層画像の輪郭データ抽出装置。An image display device (2) for displaying a biological tomographic image, a region indicating device (4) for indicating a specific region on the image display device, and an image processing device (6) for processing an image on the image display device And an output device (8) for outputting data obtained by image processing,
A biotomographic image is displayed on the image display device, a specific region of the biotomographic image is indicated by the region indicating device, a two-dimensional image of the target region is input, a target region template is created,
By the image processing apparatus,
Using pattern recognition by a genetic algorithm based on the two-dimensional image from the biological tomographic image, changing the center coordinate and magnification of the target area template, pattern matching is performed as the target area, and the target area on the image is recognized. ,
For biological tomographic images, preprocessing only the recognized target area by erasing the outer area of the target area using the center coordinates and magnification obtained by pattern recognition,
The contour data of the recognized target area is extracted. At this time , a closed curve displayed as a parametric variable is placed around the target area in the image, and the internal energy indicating the smoothness of this curve for a plurality of control points on the closed curve. Image energy obtained by multiplying a predetermined parameter by the edge energy defined by the distance obtained by distance conversion with respect to the pixel on the target region in the nearest position from the control point, and then the internal energy and the image energy Find the total energy defined by the sum of the two, extract the contour data of the target area based on the value that minimizes the total energy,
A contour data extraction device for biotomographic images, characterized in that contour data is output by an output device.
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
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