JP4179439B2 - 輪郭検出方法 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は輪郭検出方法に関し、詳細には、少なくとも一部に略円弧形状を有する輪郭の検出方法に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
従来より、医用画像を用いて、骨や臓器、その他の構造物の物理量を計測することが行われている。例えば、心臓肥大の診断を行う場合は、胸部放射線画像を用いて、胸郭と心臓との各幅を計測し、これらの比を算出することを行っている。また、整形外科の分野においても、骨の変形状態の診断を行う場合に、放射線画像が用いられている。
【0003】
ところで、上述した構造物等を計測する場合、従来は医師や放射線技師等が、画像に定規等を当てて、それらの構造物等の長さや角度等を計測しているが、画像をデジタル化して画像データとして取り扱うことが一般的になりつつあり、この画像データに各種の信号処理を施すことが容易になっている現状においては、上述した計測も自動的に行うことが要望されている。
【0004】
ここで画像に基づいた計測を行う場合、その前提として、その構造物の輪郭形状を特定する必要がある。そして輪郭形状は平面の画像においては一般的に閉領域の輪郭形状を検出することによって行われる。
【0005】
このような閉領域の輪郭形状を検出する方法としては、例えば特開平8−335271号により開示された方法がある。この方法は、胸部画像のエッジ検出と治験的ルールを用いて、胸郭(肺野)領域の輪郭を検出するものである。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
しかし上述した胸郭領域の輪郭を検出する方法で使用されている治験的ルールは、経験的なノウハウに基づくものが多く、また複雑で使いにくいものである。また、ひと度ルールから外れると、その外れた状態を修正することができないため、本来の胸郭の輪郭とは全く異なる形状を検出してしまうことがある、という問題がある。このため上記検出方法は、研究に用いる場合はともかく、医療現場において実用的に使用するには適していない。
【0007】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであって、輪郭検出精度を確保しつつ実用的な、医用画像中の輪郭検出方法を提供することを目的とするものである。
【0008】
【課題を解決するための手段】
本発明の輪郭検出方法は、医用画像中を極座標変換することにより、基準となる平均的な領域と略相似形の医用画像中の領域の輪郭を、極座標平面上で、基準となる領域の輪郭をテンプレートとしたテンプレートマッチング処理という検出精度の高い処理により、実用上簡単に検出することを実現したものである。
【0009】
すなわち本発明の輪郭検出方法は、医用画像中における少なくとも一部に略円弧状の輪郭部分を有する領域の輪郭検出方法であって、
前記略円弧状の輪郭部分の略中心となる基準中心点を決定し、
前記医用画像を前記基準中心点に関して極座標変換し、
前記極座標変換して得られた極座標平面において、基準となる領域の輪郭を極座標変換して得られたテンプレートを用いたテンプレートマッチング処理することにより、前記略円弧状の輪郭部分を検出することを特徴とするものである。
【0010】
ここで、少なくともその一部に略円弧状の輪郭部分を有するとは、全ての輪郭部分が略円弧状である必要はなく、直線状の輪郭部分を含むものであってもよいことを意味し、例えば胸部放射線画像における胸郭領域や心臓等の構造物、頭部画像における頭蓋骨、人体の横断層像(CT画像、MRI画像等)における体表面等が、そのような領域に該当する。なお医用画像としては、放射線画像のほか、CT画像、MRI画像、超音波断層像等医療分野において用いられている種々画像を含むものである。また、略円弧状の輪郭部分を有する領域としては、閉領域であってもよい。
【0011】
略円弧状の輪郭部分の略中心となる基準中心点とは、当該円弧状の輪郭部分から略等距離となる点を意味する。そして、単純に医用画像の中心点(例えば重心点)をそのまま基準中心点として決定してもよいし、一旦、その画像の中心点を基準中心点として仮決定したうえで、その仮決定した基準中心点を中心として画像のプロフィールの対称性を検証しながら、仮決定した基準中心点を修正するようにしてもよい。
【0012】
極座標変換するとは、基準中心点からの距離rと、基準中心点を通る所定の直線とのなす角度θで表す極座標平面上に、画像を展開することを意味する。なお、この極座標変換に先立って、領域内部の画像部分を予め平滑化するのが好ましい。例えば胸部放射線画像における胸郭領域の輪郭を検出する場合、胸郭内部の領域には肋骨の輪郭が強く現れるため、この胸郭内部の輪郭を弱めて、胸郭の輪郭を相対的に強く表わし、肋骨の輪郭を胸郭輪郭として誤検出するのを抑制するのに有効だからである。この平滑化は、他の領域(例えば頭部の画像における頭蓋骨)輪郭を検出する場合にも、同様に有効である。
【0013】
平滑化の手法としては、医用画像に対して、それぞれ延びる方向が異なる直線輪郭のみを各別に検出する複数の輪郭検出マスクを用いた概略輪郭検出処理を施して、領域の概略輪郭画像を得、一方、医用画像に対して平滑化処理を施して平滑化画像を得、これら各別に得られた概略輪郭画像と平滑化画像とを乗じることにより行なう方法が好ましい。特に、胸部放射線画像から胸郭の輪郭を検出する場合、平滑化画像における胸郭部分である肺野部分は他の部分より高濃度となるため、概略輪郭画像において胸郭輪郭と肋骨輪郭とが同等の濃度で表われても、これらを互いに乗じ合わせることで、胸郭内部の肋骨輪郭は、胸郭輪郭よりも相対的に高濃度となり、肋骨の輪郭を胸郭輪郭として誤検出するのを抑制するのに非常に有効である。
【0014】
輪郭検出マスクは、ガボール関数を利用したものを用いるのが好ましく、例えば検出する直線輪郭の延びる方向がそれぞれ、所定の基準線に対して0,30,60,90,120,150°に設定された6個の輪郭検出マスクを用いて、所定の基準線に対して0°に延びる輪郭を抽出した第1の概略輪郭画像、30°に延びる輪郭を抽出した第2の概略輪郭画像、60°に延びる輪郭を抽出した第3の概略輪郭画像、90°に延びる輪郭を抽出した第4の概略輪郭画像、120°に延びる輪郭を抽出した第5の概略輪郭画像、150°に延びる輪郭を抽出した第6の概略輪郭画像、をそれぞれ求め、これら第1の概略輪郭画像から第6の概略輪郭画像を合成することにより、上述した概略輪郭画像を得ればよい。
【0015】
一方、平滑化画像は、医用画像に対して例えばガウス関数により適用して変換処理すればよい。
【0016】
基準となる領域の輪郭とは、検出対象の領域と同一種の領域の輪郭であって、臨床的に得られている多数の当該領域の輪郭の平均的なものなどである。検出対象の領域は、被検者の体格の違い等により大きさが異なるのが一般的であり、基準となる領域とも異なる場合も当然にあるが、一般的には基準となる領域と略相似形であり、この相似形は、極座標平面上における半径方向への平行移動として表わすことができ、基準となる領域の輪郭を極座標変換して得られたテンプレートを用いて、平行移動という簡単な探索によるテンプレートマッチング処理で、容易に検出対象となる領域の輪郭を検出することが可能となる。
【0017】
領域の輪郭のうち、略円弧状の輪郭部分を除いた部分については、極座標変換以前の実画像平面において、基準となる領域の輪郭のうち略円弧状の輪郭部分を除いた部分によるテンプレートを用いたテンプレートマッチング処理することにより、略円弧状の輪郭部分を除いた部分を検出するのが好ましい。略円弧状以外の輪郭部分は、極座標平面でテンプレートマッチング処理を行なうよりも、実画像平面でテンプレートマッチングを行なう方が、容易に検出することができるからである。
【0018】
なお上述したテンプレートマッチング処理を行なった後にさらに、テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分の移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定された、テンプレートを初期形状とする弾性テンプレートを用いて、さらにテンプレートマッチング処理するのが好ましい。検出対象である領域の輪郭の一部が、基準となる領域の輪郭に対して、相似形から外れた形状である場合にも、そのような変形した輪郭部分を精度よく検出することが可能になるとともに、画像中のノイズ等により、突発的に変形した形状が検出された場合にも、それを拘束力で引き戻すことにより、そのノイズによる影響を平滑化する効果を得ることができるからである。
【0019】
【発明の効果】
本発明の輪郭検出方法によれば、医用画像中を極座標変換することにより、基準となる平均的な領域と略相似形の医用画像中の領域の略円弧状の輪郭を、極座標平面上で、基準となる領域の輪郭をテンプレートとしたテンプレートマッチング処理という検出精度の高い処理により、実用上簡単に検出することができる。すなわち、検出対象の領域は、被検者の体格の違い等により大きさが異なるのが一般的であり、基準となる領域とも異なる場合も当然にあるが、その検出対象となる領域は通常は、基準となる領域と略相似形であり、この相似形は、極座標平面上における半径方向への平行移動として表わすことができ、基準となる領域の輪郭を極座標変換して得られたテンプレートを用いて、平行移動という簡単な探索によるテンプレートマッチング処理で容易に、検出対象となる領域の輪郭を検出することが可能となる。
【0020】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の輪郭検出方法の具体的な実施形態を、図面を用いて詳細に説明する。
【0021】
図1は、本発明の輪郭検出方法の一実施形態の処理を示すフローチャート、図2は本実施形態の輪郭検出方法の処理対象となる胸部放射線画像を示す図である。なお本実施形態における胸部放射線画像は、高濃度になるにしたがって(黒くなる方向)画素値が小さくなり、低濃度になるにしたがって(白くなる方向)画素値が大きくなる、低濃度高画素値の画像である。
【0022】
本実施形態の輪郭検出方法は、図2に示す胸部放射線画像P1中の、上部が略円弧状の胸郭(左右両肺野を囲む領域)paの輪郭PAを検出する処理であり、まず画像P1に対してその概略輪郭検出処理を施す(#1)とともに、他方で平滑化処理を施して(#2)、概略輪郭画像P2および平滑化画像P3をそれぞれ求め、これら概略輪郭画像P2および平滑化画像P3を対応する画素ごとに乗じ合わせることにより胸郭pa内部を平滑化する処理を実行して(#3)胸郭内部平滑化画像P4を求め、次いでこの胸郭内部平滑化画像P4における胸郭paの輪郭PAのうち略円弧状の輪郭部分PA1の略中心となる基準中心点(xc,yc)を決定し(#4)、画像P1を基準中心点(xc,yc)に関して極座標変換し(#5)、極座標変換して得られた極座標画像P5において、基準となる輪郭PBによる固定テンプレートTを用いて第1のテンプレートマッチング処理(#6)により、固定的に胸郭paの輪郭PAを検出し、さらに所定の弾性テンプレートT′およびT″を用いた第2のテンプレートマッチング処理(#7)により、個体差に追従して輪郭PAを精度高く検出し、最終的に検出された輪郭PAを補間処理する(#8)ことにより、閉領域である胸郭paの輪郭PAを検出するものである。
【0023】
以下、各処理について詳しく説明する。
【0024】
まず、画像P1に対してその概略輪郭検出処理(#1)は、画像P1に対して、図3(1)〜(6)の各(a)に示すような、異なる6方向(同図各(b)の0°,30°,60°,90°,120°,150°の6方向)の延在方向別輪郭検出マスクを用いて、各輪郭検出マスクに対応した方向に延在する輪郭が強調された6つの画像(第1〜6の概略輪郭画像P2a〜P2f)を作成し、これら6つの画像P2a〜P2fの画素を対応させて画素値が最大(最低濃度)となる画素を選択して単一の概略輪郭画像P2を合成する処理である。
【0025】
すなわち、図3(1)〜(6)の各(b)に示すような特定角度方向に延びる直線を検出する、同図各(a)に示す輪郭検出マスクは、各方向別の直線に反応しやすいように、マスクの正(+符号)の部分が直線方向に適合するように、細長楕円形状をなしており、さらに、負の部分が正の部分の両側に分布するように選択されている。このマスクに十分な方位選択性を持たせるにはこのような負の部分が不可欠である。そしてこの細長楕円の長手方向が6つの特定方向である輪郭検出マスクを用いて、画像P1をコンボリューションするものである。ここで、このマスクは、大脳視覚野の単純型細胞に相当するものであり、ガボール関数により作成されるものである。このガボール関数は以下の式で表される。
【0026】
【数1】
ここで、式(1)における実数部分である
【数2】
を用いて特定方向の輪郭検出マスクを作成するものである。さらに、この式(2)におけるkx,kyの初期値により、細長楕円の長手方向が0°,30°,60°,90°,120°,150°の各マスクを作成することができるのである。
【0027】
なお、特定の方向の輪郭検出マスクの受容野サイズは、画像P1のうち、必要とされる輪郭成分以外の細い輪郭成分には反応しにくいように定められている。すなわち、マスクは画像P1のうち、胸郭paの輪郭PAや肋骨等と考えられる構造物には反応し易いのである。このようにマスクの受容野サイズを定めることにより、背景の存在にかかわらず良好に上述した輪郭PA等を検出できるのである。このような特定方向の輪郭検出マスクで画像P1をコンボリューションすることにより、画像P1から各マスクに適合した特定方向の輪郭成分が抽出される。
【0028】
ここで、特定方向の輪郭検出マスクによる、画像P1各輪郭成分のコンボリューションおよび非線形処理は以下の式(3)により行われている。
【0029】
【数3】
以上の処理1(#1)により、図4(1)に示すように、概略輪郭画像P2が得られる。
【0030】
画像P1に対して施す平滑化処理(#2)は、例えばガウス関数で作成したマスクによる一般的な平滑化処理であり、この平滑化処理により、図4(2)に示すような、肋骨や鎖骨が目立たない平滑化画像P3が得られる。なお、ガウスの係数やサイズは、上述したように、肋骨や鎖骨が目立たなくなる程度に設定する。
【0031】
このようにして得られた2つの概略輪郭画像P2および平滑化画像P3を、対応する画素ごとに乗じ合わせる(#3)と、平滑化画像P3は胸郭paの内部領域が胸郭paの外部胸郭paよりも高濃度であるため、この乗じ合わせて得られた胸郭内部平滑化画像P4は、図5(1)に示すように、胸郭pa内部が胸郭paの外部よりも相対的に低画素値(高濃度)となり、胸郭pa内部の肋骨が胸郭paの輪郭PAよりも相対的に平滑化されたものとなる。なお、以下、画像の表示を簡単にするため、同図(2)に示した簡略画像P4を用いて説明する。
【0032】
次に基準中心点(xc,yc)を決定する処理(#4)は、図5(2)に示す胸郭内部平滑化画像P4を極座標変換する際の極(中心点)を決定する処理であり、この極として、胸郭輪郭PAのうち略円弧状の輪郭部分PA1から略等距離にある点を採用する。具体的には、まず胸郭内部平滑化画像P4の物理的な中心点(x0,y0)を仮の基準中心点(xc,yc)とする(同図(2))。すなわち、xc=x0,yc=y0である。
【0033】
ここでy座標を固定して、x座標をxcからj画素ずつ左右方向に移動させつつ、各移動位置において、当該移動位置(xc+j,yc)を中心とする胸郭内部平滑化画像P4の左右のプロファイル((xc+j+i,yc)の画素値と(xc+j−i,yc)の画素値)の相関が最大となる移動位置jを求める。すなわち、相関値をcor(j)は、
【数4】
であり、相関値が最大となるときの移動位置jをjmaxとすれば、(xc+jmax,yc)を中心としたとき、胸郭内部平滑化画像P4の左右のプロファイルは最も相関が高いため、x=xc+jmaxが画像P1の左右対称軸になることがわかる。したがって、正規の基準中心点は(xc+jmax,yc)となる。なお基準中心点のy座標の適格性については後述する処理(#6)において検討する。
【0034】
次に胸郭内部平滑化画像P4を、図6に示すように、基準中心点(xc+jmax,yc)に関して、極座標変換する(#5)。すなわち実画像平面において図5(2)のように表わされた胸郭内部平滑化画像P4を、基準中心点(xc+jmax,yc)からの距離rと、基準中心点(xc+jmax,yc)を通る下向きベクトルとのなす角度θとで表わした極座標変換画像P5に変換する。
【0035】
次に、この極座標変換画像P5を、基準となる胸郭の輪郭PBを表わす固定テンプレートTを用いて第1のテンプレートマッチング処理(#6)により、固定的に胸郭paの輪郭PAを検出する。ここで基準となる胸郭の輪郭PBは、臨床的に得られている多数の当該胸郭の輪郭の平均的なものであり、実画像平面上においては、胸郭paの輪郭PAと略相似形であるが、極座標平面上では、例えば図7に示すように、胸郭paの輪郭PAと略同一形状であるが、r方向に平行移動したものとして表わされる。そして、基準となる胸郭の輪郭PBを表わす固定テンプレートTは、輪郭PBを極座標平面において10°間隔の複数の画素(胸郭座標(ri,θi)の集合として、図8に示すように作成される。なお、テンプレートTは本来の胸郭(左右の肺野を一体的にしたときの領域)の輪郭範囲のみで構成するため、図7に示した極座標平面における、下部輪郭部分(実画像平面において左右肺野を区切る輪郭部分)を除いたものとして構成されている。
【0036】
そして、この基準となる胸郭の輪郭PBによるテンプレートTを、極座標画像P5上で上下左右に移動させて、テンプレートTを構成する各画素の値の総和値d(r,θ)(下記式(5))が最大となるテンプレートTの位置を求める。
【0037】
【数5】
なお、テンプレートTの移動範囲は、r方向について±30画素程度、θ方向について±10°程度であるがこれに限定されるものではない。また、上述した画素値総和値の計算に際しては、テンプレートTを構成する画素ごとに、検出濃度値に重み付けをして算出してもよい。これは本実施形態の対象画像のように、実画像平面における肺野下端部分(図7の極座標平面において、θが略0°〜略30°の範囲および略330°〜略360°の範囲)の形状は大きな個人差があるため、テンプレートT中の肺野下端部分に相当する画素の値の重みを小さくするなど、肺野上部での一致度を優先したマッチングを行なうことを可能にするためである。さらに、テンプレートTを構成する各画素に隣接する数画素の範囲Aでの最大画素値をmax{g(ri+r,θi+θ)}として適用して、下記式(6)による画素値総和値d(r,θ)が最大となるテンプレートTの位置を求めるのが、より好ましい。極座標画像P5における輪郭PAがテンプレートTの形状と多少異なっていても、正確に輪郭PAを検出することができるからである。
【0038】
【数6】
なお、式(6)で表わされる画素値総和値d(r,θ)の最大値dmaxについて、基準中心点(xc+jmax,yc)のy座標をk画素ずつ移動させて新たな基準中心点(xc+jmax,yc±k)をそれぞれ設定し、この新たな基準中心点(xc+jmax,yc±k)をそれぞれ中心とする極座標変換により、胸郭内部平滑化画像P4をそれぞれ極座標変換して、新たな極座標変換画像P5′を得、得られた新たな極座標変換画像P5′についての上記画素値総和値の最大値dmaxが、最も大きくなるときのy座標をnycとし、最終的に、基準中心点を(nxc(=xc+jmax),nyc)として確定する。これにより最初に求めた基準中心点のy座標の適格性が判定されたことになる。そして、基準中心点(nxc,nyc)を中心として胸郭内部平滑化画像P4を極座標変換して得られた極座標変換画像P5′を極座標表示すれば、(nri(=ri+rmax),nθi(=θi+θmax))となる。ただし、rmaxおよびθmaxは、上記画素値総和値の最大値dmaxが最も大きくなるときのテンプレートマッチングにより得られたr方向およびθ方向への各移動量を示す。
【0039】
次に、固定テンプレートTにより求められた胸郭paの輪郭を初期値として、詳細な輪郭の探索を行なうために、所定の弾性テンプレートT′を用いた第2のテンプレートマッチング処理(#7)を行なう。この弾性テンプレートT′は、固定テンプレートTのようにその構成画素の全てが一体的に移動するものではなく、個々の画素が隣接する画素との間で、各画素の移動量rに応じた拘束力で拘束されつつ独立してr方向に移動可能に設定された、仮想的なバネ拘束を受けるテンプレートであり、テンプレート全体があたかも弾性変形するように構成されている。
【0040】
ここで弾性テンプレートT′は極座標平面においては、肺野下端部分(図7の極座標平面において、θが略0°〜略30°の範囲および略330°〜略360°の範囲)を除いた範囲で設定される(図9)。これは、肺野下端部分の輪郭については実画像平面で探索を行なう方が、探索が容易だからである。
【0041】
固定テンプレートTにより得られた胸郭paの輪郭をその初期値(弾性変形のない状態)として、弾性テンプレートT′を胸郭paの極画像平面上に配置し(図10(1))、この弾性テンプレートT′を構成する画素をそれぞれ独立して、r方向(図9において上下方向)に移動させる。このとき弾性テンプレートT′の各画素の移動量は以下のようにして求められる。まず、各画素の周辺範囲(初期位置±r)において、各画素値g(nri±r,nθi)と初期位置での画素値g(nri,nθi)との差分を求める。このときrが大きい位置における画素値からrが小さい位置における画素値を差し引く。そして、この差分の総和を下記式(7)により求める。
【0042】
【数7】
この画素値差分総和は、初期位置よりもrが大きい方向に明るい(高画素値(低濃度))画素があれば正の値を採り、初期位置よりもrが小さい方向に明るい(高画素値(低濃度))画素があれば負の値を採ることを示している。また、差分をrで除することにより、初期値に近い画素の差分に重み付けを行うようにしている。すなわち輪郭PAは周辺よりも明るいため、輪郭PAが初期位置よりもrが大きい方向にあれば画素値総和は正の値を採り、初期位置よりもrが小さい方向にあれば画素値総和は負の値を採ることになり、この正または負の符号が、初期位置から移動させる向きの指針を与え、その絶対値により移動量の指針が与えられる。
【0043】
そこで、テンプレートT′を構成する各画素の移動量(向きを含む)rを、所定の係数bを用いて下記式(8)のように定義する。
【0044】
【数8】
このようにして得られた各画素nの移動量rnは、各画素を独立して移動させる移動量であるが、上述したように、この弾性テンプレートT′は、構成する各画素が、周囲のテンプレートT′の画素と拘束されているため、上述した移動量rでそのまま移動するのではなく、隣接する画素(例えば、両隣りの画素(画素(n−1)および画素(n+1))や、さらにその隣の画素まで含めた画素(画素(n−2)、画素(n−1)、画素(n+1)および画素(n+2))等)の各移動量rk(k=n,n±1,…)に応じて、下記式(9)により決定される。
【0045】
【数9】
ここで、バネ定数akは、注目画素n自身については大きく、周辺領域の画素n±1,…については順次小さく設定するのが好ましい。つまり、式(9)において、
【数10】
であるから、注目画素nの移動量rnは、自身の移動量rnと隣接画素の移動量rkとの差に応じた移動量ということになり、仮想的な弾性力で拘束されていることになる。
【0046】
以上のようにして、弾性テンプレートT′の各画素を少しずつ移動させる動作を繰り返すことにより、胸郭paの輪郭PAのうち肺野下端部分を除いた輪郭部分を、正確に検出することができる。なお、繰り返しの終了は、移動量の総和値が所定のしきい値以下となるか、または所定の繰り返し回数に到達したかにより判定する。
【0047】
一方、肺野下端部分(図7の極座標平面において、θが略0°〜略30°の範囲および略330°〜略360°の範囲)については、図11に示すように、実画像平面において、上記弾性テンプレートT′と同様の、基準となる弾性テンプレートT″を用いて、胸郭内部平滑化画像P4を対象画像とした第2のテンプレートマッチング処理を行なって、胸郭paの輪郭PAのうち肺野下端部分に相当する輪郭部分を検出すればよい。なお、肺野下端部分の輪郭形状は前述したように個人差が激しいだけでなく、信号値差の変動も激しいため、胸郭内部平滑化画像P4を対象画像とするのに代えて、同図に示すように平滑化画像P3を対象画像として、上記第2のテンプレートマッチング処理を施すのが好ましい。信号値差の変動程度を緩和することができ、弾性テンプレートT″による追従が比較的容易になるからである。なお、この場合の移動量は、下記の式(10)、(11)に示すように、図11の上下方向(y方向)において隣接する画素値の変化が最大となる画素に移動するように設定される。具体的には、高濃度の肺野から低濃度の肺野の下の部分へ変化するエッジに向かって移動するように設定される。
【0048】
【数11】
以上の処理により、各弾性テンプレートT′およびT″をそれぞれ構成する画素により、胸郭paの輪郭PAが精度よく検出されるが、最終的に、各弾性テンプレートT′およびT″をそれぞれ構成する各画素を、実画像P1上に戻し、隣接する画素間を補間処理(線形補間またはスプライン補間等)して、図12に示すように閉曲線で接続する(#8)ことにより、胸郭paの輪郭PAを閉曲線の輪郭線として抽出することができる。
【0049】
そして、得られた閉曲線で囲まれた領域内部を胸郭pa内部領域とし、外部領域を胸郭外領域とすればよい。
【0050】
このように本実施形態の輪郭検出方法によれば、検出対象である胸郭paの輪郭PAを極座標平面上で、基準となる胸郭の輪郭PBに基づいた固定テンプレートTを用いて、平行移動という簡単な探索によるテンプレートマッチング処理で、容易に検出することができ、さらに弾性テンプレートT′およびT″を用いたテンプレートマッチング処理により、基準となる胸郭の輪郭PBと異なる形状部分があっても、正確に追従して輪郭PAを検出することができる。
【0051】
なお上述した本実施形態の輪郭検出方法における各処理ステップ#1〜#8の全ての処理または少なくとも一部の処理については、元の画像P1に対して直接に処理を施すのではなく、元の画像P1を縮小して得られた縮小画像P1′(図示せず)に対して処理を施してもよい。各処理を迅速化することができるからである。例えば元の画像P1として、縦1760画素×横1760画素の大角画像を用いた場合、処理1,2(#1,2)に先立って、この画像P1を、縦176画素×横176画素に縮小し、得られた縮小画像P1′に対して以下の処理(#1〜#8)を行えばよい。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の輪郭検出方法の一実施形態の処理を示すフローチャート
【図2】図1に示した実施形態の輪郭検出方法の処理対象となる胸部放射線画像を示す図
【図3】延在方向別輪郭検出マスク(a)と検出しうる輪郭の延在方向(b)との一例を示す図
【図4】処理1(#1)により得られる概略輪郭画像P2および処理2(#2)により得られる平滑化画像P3を示す図
【図5】処理3(#3)により得られる胸郭内部平滑化画像P4を示す図
【図6】処理5(#5)により得られる極座標変換画像P5を示す図
【図7】極座標平面上における、基準となる胸郭の輪郭PBを示す図
【図8】基準となる胸郭の輪郭PBに基づいた固定テンプレートTを示す図
【図9】極座標平面上における弾性テンプレートT′を示す図
【図10】弾性テンプレートT′が輪郭PAの詳細な形状に追従する処理を説明する図
【図11】実画像平面上における弾性テンプレートT″を示す図
【図12】実画像平面上における補間処理後の輪郭PAを表す図
Claims (6)
- 人体の内部構造を表す医用画像中における、少なくとも一部に略円弧状の輪郭部分を有する前記人体を構成する構造物の輪郭検出方法であって、
前記略円弧状の輪郭部分の略中心となる基準中心点を決定し、
前記医用画像に対して、それぞれ延びる方向が異なる直線輪郭のみを各別に検出する複数の輪郭検出マスクを用いた概略輪郭検出処理を施して概略輪郭画像を得るとともに、前記医用画像に対して平滑化処理を施して平滑化画像を得、前記概略輪郭画像と前記平滑化画像とを乗じることにより、前記構造物内部の画像部分が平滑化された医用画像を取得し、
前記平滑化された医用画像を前記基準中心点に関して極座標変換し、
前記極座標変換して得られた極座標平面において、基準となる構造物の輪郭を極座標変換して得られたテンプレートを用いたテンプレートマッチング処理することにより、前記基準となる構造物の輪郭に対応する前記医用画像中の構造物の輪郭部分を検出することを特徴とする輪郭検出方法。 - 前記医用画像の中心点を、前記基準中心点として決定することを特徴とする請求項1記載の輪郭検出方法。
- 前記構造物の輪郭のうち、前記略円弧状の輪郭部分を除いた部分を、前記極座標変換以前の実画像平面において、前記基準となる構造物の輪郭のうち略円弧状の輪郭部分を除いた部分によるテンプレートを用いたテンプレートマッチング処理することにより、前記略円弧状の輪郭部分を除いた部分を検出することを特徴とする請求項1または2記載の輪郭検出方法。
- 前記テンプレートを用いたテンプレートマッチング処理の後に、前記テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分の移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定された、前記テンプレートを初期形状とする弾性テンプレートを用いて、さらにテンプレートマッチング処理することにより、前記輪郭を検出することを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の輪郭検出方法。
- 前記構造物が閉領域であることを特徴とする請求項1から4のいずれか1項記載の輪郭検出方法。
- 前記医用画像が胸部放射線画像であり、前記構造物が胸郭領域であることを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の輪郭検出方法。
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