JP4163512B2 - 画像データ処理における境界の人為的な構造の補正 - Google Patents

Description

本発明は、画像データ処理の分野に関する。特に、本発明は、表示値のより広い全範囲内に位置する、表示値のある範囲内にある表示値を有する画像要素（image element）の表示に関する。

二次元画像を表すものであれ、三次元画像を表すものであれ、画像要素が、それらの画像要素に対する表示値に応じて、作られた画像要素の少なくともいくつかの選択および修正処理を伴って、ユーザに示される画像表示システムが提供されていることが知られている。ある場合には、これらの画像要素は、欠陥のある装置（defection device）からの信号強度値の測定を通して、直接、物体の物理的な特性に関連付けられる。一例として、医療用画像への応用において、ＣＡＴスキャンまたはＭＲＩスキャンから返される信号を表す信号値を、各々の特定の画像要素に対して返される信号の値によって調整される強度または色を有する表示要素によって表示することができる。このような画像の解釈を容易にするために、異なる色を表示値の異なる範囲にマッピングして、特定の特徴、例えば血管が、画像内で、より目立つようにすることができることが知られている。

全体としての画像に対する、表示値のより広い全範囲内に位置する、表示値のある範囲内に入っている、それらの画像要素を選択的に処理または表示することを望む場合に、特有の問題が起こる。添付の図面の図１は、このような画像を示している。この画像は、高い表示値を有する画像要素の領域２、例えば医療用画像内での骨の領域を含んでいる。高い表示値を有するこの領域２は、低い表示値を有する画像要素、例えば柔らかい組織を表している画像要素の全体的な背景４の中に位置している。また、骨の領域２の高い値と背景の柔らかい組織の領域４の低い値との間のどこかに位置する表示値を有する画像要素によって表される、コントラスト増強剤を含んでいる血管６が、この画像内に存在する。

添付の図面の図２は、現実の画像処理システムの有限の解像度によって起こる問題を示している。すなわち、骨の領域２と柔らかい組織４との間に、骨の領域２の高い値と柔らかい組織の領域４の低い値との間のどこかにある値を有する画素で形成される境界が存在する。多くの場合、これらの境界の画素は、血管６に相当する表示値とほぼ同じ表示値を有している。それゆえに、図２の画像を、外観を強調するために、さもなければ何らかの方法で血管６に相当する表示値を有する表示要素を選択するために処理すると、該当する表示値を有するように見えるエイリアシング（aliasing）効果によって、誤って、骨の領域２と柔らかい組織４との間の境界領域も強調されてしまう。

１つの態様から見ると、本発明は、各々が表示値を有している画像要素の配列によって形成された画像データを処理する方法を提供する。この方法は、
Ｂ_ｍｉｎからＢ_ｍａｘまでの表示値の目標範囲内の表示値を有する目標の画像要素の組を識別するステップと、
Ｂ_ｍｉｎ以下の表示値を有する低い表示値の画像要素の組を識別するステップと、
Ｂ_ｍａｘより大きい表示値を有する高い表示値の画像要素の組を識別するステップと、
前記低い表示値の画像要素の組に、形態上の膨張を適用して、膨張した低い表示値の画像要素の組を生成するステップと、
前記高い表示値の画像要素の組に、形態上の膨張を適用して、膨張した高い表示値の画像要素の組を生成するステップと、
前記膨張した低い表示値の画像要素の組および前記膨張した高い表示値の画像要素の組の両方の中に存在する、交わりの画像要素の組を識別するステップと、
前記目標の画像要素の組から、前記交わりの画像要素の組の中にも存在する画像要素を取り除いて、修正された目標の画像要素の組を作り出すステップとを有している。

本発明においては、間違って、表示値の目標範囲に相当する表示値を有するように見える画像要素が、目標範囲の両側における表示値を有する画像要素の領域間の境界に出現することを認識している。そして、これらの境界の画像要素を確実に識別することができれば、それらを取り除くことができる。本発明は、目標領域の両側における領域（すなわち画像要素の組）を形態的に膨張させて、それらの膨張した領域の交わりを求めることによって、このような境界の画像要素を識別する。膨張した領域は、それらがお互いに接する所で交わるので、これに応じて、この技術は、上記の境界領域を選択的に識別して、目標領域と目標範囲外の表示値を有する画像要素の領域との間の境界にある画像要素を拾ってしまうことはない。これらの境界の画像要素が識別されれば、それらを、目標範囲内の表示値を有する画像要素の組から取り除くことができ、そして、目標の表示値を有する修正された画像要素の組を、境界のエイリアシングの人為的な構造（artefact）を低減させて表示することができ、あるいは、いくつかの別の方法での処理を行う、例えば体積を測定することができる。

本発明の技術は、正しく識別された画像要素の表示に重大な影響を与えることなく、誤った人為的な構造を画像内に生み出している画像要素を識別して、取り除くことができる。これに比べて、全ての境界の画像要素に上書きする、高い表示値の領域または低い表示値の領域を単に形態的に広げるだけの技術は、表示値の目標範囲を正しく有する画像要素の領域の表示の中の、端または細部にも上書きしそうである。例えば、細かい毛細管は、画像から消失してしまう可能性がある。

上述した技術は、二次元画像および三次元画像の両方に適用することができることが分かるであろう。本発明は、三次元ボクセル（voxel）データの画像配列の中で用いるのに、特に適している。これは、上述したように、このような画像が、領域間のエイリアシングの人為的な構造によって、著しく品位を落とされる可能性があるからである。

形態上の膨張（dilatation）は、個々の状況に応じて、いろいろな形をとることができるが、球形の形態上の膨張の形を有しているのが好ましい。それによって、各ボクセルは、準（quasi）球形の周囲の領域内の全ての点に突出される。

この形態上の膨張に用いられる球形の構成要素（structuring element）は、いろいろな大きさを有することができるが、本発明においては、この構成要素が、２から３ボクセルの大きさの半径を有するときに、特に効果的であり、だいたい２．５ボクセルの大きさであることが、より好ましいことが分かった。

画像要素は、識別されている範囲に対応する表示値と関連付けられていて、これらの画像要素が表示される方法を制御するために用いられることが分かるであろう。好適な実際的なシステムにおいては、表示値は、通常、視覚的な特性とみなされるもの、例えば色または強度には対応しておらず、その代わりに、測定システム、例えばＣＡＴスキャナ、ＭＲＩスキャナ、超音波スキャナおよびＰＥＴシステムから検出された信号値に関連している。

本発明は、医療診断、例えば血管造影の画像内で、コントラスト増強剤を含んでいる血管と、柔らかい組織と、骨とを区別することを試みる際に、画像から人為的な構造を除去するのに、特によく適している。

本発明の別の態様によれば、上述した技術によって、画像データを処理する装置、およびコンピュータを制御して画像データを処理するコンピュータプログラムが提供される。

以下、添付の図面を参照して、単なる例としての本発明の実施形態を説明する。

画像データ、例えばＣＡＴスキャナ、ＭＲＩスキャナ、超音波スキャナまたはＰＥＴ（Positron emission tomography system；陽電子放射断層撮影システム）で収集された１００枚の５１２＊５１２の二次元画像の集積を、既知の技術による画像処理にかけて、撮像された構造の三次元表示を生成することができる（一般に、多くのユーザによって選択される、三次元表示の二次元投影像が、コンピュータのモニタ上に表示される）。二次元画像の集積から、構造のこのような三次元表示を生成する技術自体は、知られているので、更にここで説明しない。

生成された三次元表示を分かりやすくするために、強調またはいくつかの他の方法での選択処理のための表示値の範囲を選択することが、知られている。一例として、特定の範囲の表示値を有するボクセルに、鮮やかな色をつけて、その画像内で目立たせることができる。または、特定の範囲の表示値を有するボクセルを、その画像から削除するために選択して、他のより興味がある特徴を明らかにすることができる。

図３は、画像内でのボクセルの発生頻度を、それらのボクセルと関連する信号値の関数として示したヒストグラムである。図３に示したように、興味がある目標範囲Ｂは、ユーザによって選択される上限Ｂ_ｍａｘおよび下限Ｂ_ｍｉｎを有している。ユーザは、おそらく血管造影法を実行するときに要求されるような、コントラスト増強剤を含んでいる血管を選び出すことを試みるために、この範囲を選択することができる。この目標範囲は、信号値のより幅広い全範囲内に配置され、目標範囲Ｂの下側の境界となる下側の信号値の範囲Ａによって作り出される。同様に、高い側の値の範囲Ｃは、目標範囲Ｂの高い側の境界となる。前述のように、範囲Ａ内の信号値を返す組織が、範囲Ｃ内の信号値を返す組織と境を接しているときに、１つの問題が起こる可能性がある。システムの空間解像度および有限の解像度のサンプリングの結果、たとえこれが強調したい本当の血管の領域でないとしても、範囲Ｂに相当する信号値を有する画像要素すなわちボクセルが、この境界で生成される。

図４は、人為的な構造を除去する技術を図示しているフローチャートである。ステップ１０で、画像を形成するためのボクセルが、対応する表示値を有する各々と共に捕捉される。この場合、この表示値は、検出装置からの信号強度値を表していて、濃度値Ｄを示している。ステップ１２で、図３に示した、ユーザが指定した濃度値の目標範囲Ｂ内の濃度を有するボクセルの組が識別される。ステップ１４で、図３の範囲Ｃに相当する濃度を有するボクセルの組が識別される。ステップ１６で、図３の範囲Ａに相当する濃度を有するボクセルの組が識別される。

ステップ１４および１６で識別されたボクセルの組は、それから、それぞれの球形の形態上の膨張にかけられ、膨張したボクセルの組が生成される。形態上の膨張は、いろいろな形をとることができるが、この例では、球へのボクセル近似に基づく準球形の（quasi-spherical）構成要素を用いる。この球は、２から３ボクセルの半径を有しているが、好ましくは、だいたい２．５ボクセルである。このような球形の構成での形態上の膨張は、各ボクセル値を、開始ボクセルを囲んでいて、球形の構成によって定義される領域内の全てのボクセルに突出するように作用する。これは、関係している領域をわずかに広げる／膨張させる。

ステップ２０で、２つの膨張させられた画像要素の組を比較して、両方の組の中に現れる画像要素を識別する。これらの画像要素は、２つの組の間の境界領域に相当する。これらの境界領域は、ボクセルが間違ってエイリアシングされる（aliased）場所なので、それらは、目標範囲Ｂ内であるように見える。従って、ステップ１２で識別された目標ボクセルの組が、ステップ２０で識別された、この交わっているボクセルの組と比較され、両方の組の中に現れた全てのボクセルが、ステップ１２で識別されたボクセルの組から取り除かれる。これは、ステップ２２で起こる。ステップ２４で、境界の人為的な構造を、それらから取り除いた結果としての目標ボクセルの組が表示される。

図５は、図４のフローチャートに従って行われる処理の数学的表現である。

図６は、人為的な構造が存在する処理前の画像および人為的な構造が存在しない処理後の画像を示している。各画像は、骨の領域２６、血管２８および柔らかい組織の領域３０を含んでいる。処理前の画像の中では、柔らかい組織の領域３０と骨２６との境界が、血管２８のものと同じ表示値にエイリアシングされている（alias）。そして、それに応じて、この境界領域は、血管２８と同じ方法で色をつけられ、画像の解釈を困難にする。処理後の画像は、上記の技術を適用して、この人為的な構造を取り除くことによる効果を示している。この人為的な構造は、画像内に現れている領域の形状を不適当に変更することなく、かつ細部を抹消してしまうことなく、取り除かれる。上記の変更や抹消は、目標範囲外の１つの領域を膨張させるだけだと、起こる可能性がある。

図７は、上記した技術による処理を実行するために用いることができる型の多目的コンピュータ１３２の概略を示している。コンピュータ１３２は、中央処理装置１３４、リードオンリーメモリ１３６、ランダムアクセスメモリ１３８、ハードディスク装置１４０、ディスプレイドライバ１４２およびディスプレイ１４４、キーボード１４８およびマウス１５０を有するユーザ入出力回路１４６を備えていて、全ては共通のバス１５２を介して接続されている。中央処理装置１３４は、ＲＯＭ１３６、ＲＡＭ１３８またはハードディスク装置１４０内に格納されているプログラムインストラクションを実行して、データ値の処理を実行し、これをＲＡＭ１３８またはハードディスク装置１４０内に格納することができる。データ値とは、上記した画像データを意味していて、処理においては、図４に示し、かつ同じことが図５に数学的に表現されたステップを実行する。プログラムは、様々なプログラミング言語で書くことができる。コンピュータプログラム自体は、記録媒体、例えばコンパクトディスク上に格納して、配布することができる。または、ネットワークの接続路（図示していない）を通じてダウンロードすることができる。多目的コンピュータ１３２は、適切なコンピュータプログラムの制御下で動作するとき、効果的に、上記した技術によって画像データを処理する装置を形成する。多目的コンピュータ１３２は、また、上記のような方法を実行して、適切なコード部分（ロジック）を有しているコンピュータプログラム製品を用いて動作し、上記のような処理を制御する。

異なる表示値に対応する領域を有する画像を概略的に示した図である。 起こり得るエイリアシングの人為的な構造を示している図１の画像を概略的に示した図である。 画像内で強調するための表示値の目標範囲の選択を概略的に示した図である。 図２に示したような画像から人為的な構造を取り除く技術を示しているフローチャートである。 図４の処理の数学的表現である。 上記した人為的な構造の除去の前後での画像を示した図である。 上記の技術による処理を実行するために用いることができる型の多目的コンピュータを概略的に示した図である。

符号の説明

２、２６ 骨の領域
４、３０ 柔らかい組織の領域
６、２８ 血管

Claims (27)

1. 各々が表示値を有している画像要素の配列によって形成された画像データを処理する方法において、
   Ｂ_ｍｉｎからＢ_ｍａｘまでの表示値の目標範囲内の表示値を有する目標の画像要素の組を識別するステップと、
   Ｂ_ｍｉｎ以下の表示値を有する低い表示値の画像要素の組を識別するステップと、
   Ｂ_ｍａｘより大きい表示値を有する高い表示値の画像要素の組を識別するステップと、
   前記低い表示値の画像要素の組に、形態上の膨張を適用して、膨張した低い表示値の画像要素の組を生成するステップと、
   前記高い表示値の画像要素の組に、形態上の膨張を適用して、膨張した高い表示値の画像要素の組を生成するステップと、
   前記膨張した低い表示値の画像要素の組および前記膨張した高い表示値の画像要素の組の両方の中に存在する、交わりの画像要素の組を識別するステップと、
   前記目標の画像要素の組から、前記交わりの画像要素の組の中にも存在する画像要素を取り除いて、修正された目標の画像要素の組を作り出すステップとを有していることを特徴とする方法。
2. 前記画像要素はボクセルであり、前記配列はボクセルの三次元配列であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記低い表示値の画像要素の組に適用される前記形態上の膨張は、準球形の構成要素を用いることを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記高い表示値の画像要素の組に適用される前記形態上の膨張は、準球形の構成要素を用いることを特徴とする請求項２または３に記載の方法。
5. 前記準球形の構成要素は、２から３ボクセルの半径を有していることを特徴とする請求項３または４に記載の方法。
6. 前記準球形の構成要素は、だいたい２．５ボクセルの半径を有していることを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. 前記表示値は、対応する画像要素にマッピングされる、撮像されている対象の部分から返される信号強度の測定値を表していることを特徴とする請求項１から６のうちのいずれか一項に記載の方法。
8. 前記信号強度の測定値は、ＣＡＴスキャン、ＭＲＩスキャン、超音波スキャン、ＰＥＴのうちの１つを用いて検出されることを特徴とする請求項７に記載の方法。
9. 前記低い値の画像要素の組は、柔らかい組織に相当し、前記高い値の画像要素の組は、骨に相当し、かつ前記目標の画像要素の組は、コントラスト増強剤を含んでいる血管に相当することを特徴とする請求項１から８のうちのいずれか一項に記載の方法。
10. 各々が表示値を有している画像要素の配列によって形成された画像データを処理する装置において、
    Ｂ_ｍｉｎからＢ_ｍａｘまでの表示値の目標範囲内の表示値を有する目標の画像要素の組を識別する動作が可能な目標の組の識別器と、
    Ｂ_ｍｉｎ以下の表示値を有する低い表示値の画像要素の組を識別する動作が可能な低い表示値の組の識別器と、
    Ｂ_ｍａｘより大きい表示値を有する高い表示値の画像要素の組を識別する動作が可能な高い表示値の組の識別器と、
    前記低い表示値の画像要素の組に、形態上の膨張を適用して、膨張した低い表示値の画像要素の組を生成する動作が可能な低い組の膨張器と、
    前記高い表示値の画像要素の組に、形態上の膨張を適用して、膨張した高い表示値の画像要素の組を生成する動作が可能な高い組の膨張器と、
    前記膨張した低い表示値の画像要素の組および前記膨張した高い表示値の画像要素の組の両方の中に存在する交わりの画像要素の組を識別する動作が可能な交わり識別器と、
    前記目標の画像要素の組から、前記交わりの画像要素の組の中にも存在する画像要素を取り除いて、修正された目標の画像要素の組を作り出す動作が可能な交わり除去器とを備えていることを特徴とする装置。
11. 前記画像要素はボクセルであり、前記配列はボクセルの三次元配列であることを特徴とする請求項１０に記載の装置。
12. 前記低い表示値の画像要素の組に適用される前記形態上の膨張は、準球形の構成要素を用いることを特徴とする請求項１１に記載の装置。
13. 前記高い表示値の画像要素の組に適用される前記形態上の膨張は、準球形の構成要素を用いることを特徴とする請求項１１または１２に記載の装置。
14. 前記準球形の構成要素は、２から３ボクセルの半径を有していることを特徴とする請求項１２または１３に記載の装置。
15. 前記準球形の構成要素は、だいたい２．５ボクセルの半径を有していることを特徴とする請求項１４に記載の装置。
16. 前記表示値は、対応する画像要素にマッピングされる、撮像されている対象の部分から返される信号強度の測定値を表していることを特徴とする請求項１０から１５のうちのいずれか一項に記載の装置。
17. 前記信号強度の測定値は、ＣＡＴスキャン、ＭＲＩスキャン、超音波スキャン、ＰＥＴのうちの１つを用いて検出されることを特徴とする請求項１６に記載の装置。
18. 前記低い値の画像要素の組は、柔らかい組織に相当し、前記高い値の画像要素の組は、骨に相当し、かつ前記目標の画像要素の組は、コントラスト増強剤を含んでいる血管に相当することを特徴とする請求項１０から１７のうちのいずれか一項に記載の装置。
19. コンピュータを制御して、各々が表示値を有している画像要素の配列によって形成された画像データを処理する動作が可能なコンピュータプログラムにおいて、
    Ｂ_ｍｉｎからＢ_ｍａｘまでの表示値の目標範囲内の表示値を有する目標の画像要素の組を識別する動作が可能な目標の組の識別ロジックと、
    Ｂ_ｍｉｎ以下の表示値を有する低い表示値の画像要素の組を識別する動作が可能な低い表示値の組の識別ロジックと、
    Ｂ_ｍａｘより大きい表示値を有する高い表示値の画像要素の組を識別する動作が可能な高い表示値の組の識別ロジックと、
    前記低い表示値の画像要素の組に、形態上の膨張を適用して、膨張した低い表示値の画像要素の組を生成する動作が可能な低い組の膨張ロジックと、
    前記高い表示値の画像要素の組に、形態上の膨張を適用して、膨張した高い表示値の画像要素の組を生成する動作が可能な高い組の膨張ロジックと、
    前記膨張した低い表示値の画像要素の組および前記膨張した高い表示値の画像要素の組の両方の中に存在する交わりの画像要素の組を識別する動作が可能な交わり識別ロジックと、
    前記目標の画像要素の組から、前記交わりの画像要素の組の中にも存在する画像要素を取り除いて、修正された目標の画像要素の組を作り出す動作が可能な交わり除去ロジックとを有していることを特徴とするコンピュータプログラム。
20. 前記画像要素はボクセルであり、前記配列はボクセルの三次元配列であることを特徴とする請求項１９に記載のコンピュータプログラム。
21. 前記低い表示値の画像要素の組に適用される前記形態上の膨張は、準球形の構成要素を用いることを特徴とする請求項２０に記載のコンピュータプログラム。
22. 前記高い表示値の画像要素の組に適用される前記形態上の膨張は、準球形の構成要素を用いることを特徴とする請求項２０または２１に記載のコンピュータプログラム。
23. 前記準球形の構成要素は、２から３ボクセルの半径を有していることを特徴とする請求項２１または２２に記載のコンピュータプログラム。
24. 前記準球形の構成要素は、だいたい２．５ボクセルの半径を有していることを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータプログラム。
25. 前記表示値は、対応する画像要素にマッピングされる、撮像されている対象の部分から返される信号強度の測定値を表していることを特徴とする請求項１９から２４のうちのいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
26. 前記信号強度の測定値は、ＣＡＴスキャン、ＭＲＩスキャン、超音波スキャン、ＰＥＴのうちの１つを用いて検出されることを特徴とする請求項２５に記載のコンピュータプログラム。
27. 前記低い値の画像要素の組は、柔らかい組織に相当し、前記高い値の画像要素の組は、骨に相当し、かつ前記目標の画像要素の組は、コントラスト増強剤を含んでいる血管に相当することを特徴とする請求項１９から２６のうちのいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。

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