JP4411011B2

JP4411011B2 - 画像処理装置、プログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体

Info

Publication number: JP4411011B2
Application number: JP2003134023A
Authority: JP
Inventors: 眞佐藤; 修辻井
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 2003-05-13
Filing date: 2003-05-13
Publication date: 2010-02-10
Anticipated expiration: 2023-05-13
Also published as: JP2004337200A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば放射線画像を解析し、病変部を高い制度で検出することが可能な技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
医療画像分野においては、近年CAD（コンピュータ支援診断：Computer Aided Diagnosis）の研究が活発に行われており、単純X線、CTなどの画像をコンピュータにより解析し、病変部分の疑いがある部分を検出することで、疾病の早期発見に貢献することが期待されている。
【０００３】
CADに関しては検出対象となる部位に応じて様々な方法が提案されている。例えば米国特許第４９０７１５６号明細書においては、検出対象となる画像に２種類のフィルタを適用して得られる処理画像の差分から特徴解析により病変部候補を抽出する発明が開示されている。
【０００４】
このような画像解析によるCAD技術においては、検出感度を確保することに伴う、正常な解剖学的構造を病変部として検出してしまう誤検出（以下、FPと略記する）の割合を低減させることが大きなポイントとなっている。例えば、先述した米国特許第４９０７１５６号明細書に開示された発明によれば、結節状陰影を強調した差分画像に対して多重閾値処理を行い、円形度等の特徴量を解析することが行われる。
【０００５】
【特許文献１】
米国特許第４９０７１５６号明細書
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、肺野の解析においては円形状を呈する陰影は結節以外にも、撮像面と垂直の方向に走る血管や血管と肋骨の交差部分などがあるため、胸部X線画像を対象としたCADにおけるFPを低減させるためにはこのような正常な構造を正確に分離する必要がある。
【０００７】
従って、本発明の目的は、Ｘ線画像を対象としたCADにおけるFPを低減させることにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理装置は、同一の被写体を異なる方向から撮影することにより得られた複数の画像データのそれぞれから、病変候補を抽出する抽出手段と、前記各画像データのそれぞれから抽出された前記病変候補間の距離が第１の閾値以下である場合、前記病変候補を前記画像データ間で対応付ける対応付け手段と、前記対応付け手段により対応付けられた前記病変候補から特徴量を算出し、特徴量の比較結果に基づいて前記病変候補の正否を判定する判定手段とを有し、前記第１の閾値は、前記複数の画像データ間で視差により生ずる位置ずれ量を含む距離の値として決定されることを特徴とする。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を適用した好適な実施形態を、添付図面を参照しながら詳細に説明する。
＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の第１の実施形態に係る放射線画像処理装置の全体構成を概略的に示した図である。画像入力部１は、X線源から被検者を介して入射したX線に基づきセンサから出力された信号をディジタル画像信号として出力する。
【００１０】
図２は画像入力部１における画像生成の概念図である。図２(a)に示すように、１対のX線源SLおよびSRからのX線は被検者Pを透過しセンサSにおいて電気信号に変換される。ここでセンサSとしては、FPD（Flat Panel Detector）等のX線画像信号を出力するものである。左右のX線源からはごく短い時間間隔でX線が放射され、２回の撮影が連続して行われ、各放射に同期してディジタル画像信号が生成され出力されている。
【００１１】
図２(b)は、このようにして得られる１対の画像を現したものであり、左X線源SLに対しては左画像Lが、右X線源の放射に対しては右画像Rが画像入力部１から出力される。次に、この１対の画像に対して、検出部２において病変部分の候補が抽出される。ここで病変候補抽出は、例えば先述した米国特許第４９０７１５６号明細書に基づく方法によって行っても良い。
【００１２】
図３は検出部２の構成を示した図であり、入力された画像は結節強調フィルタ２０１により円形形状を呈する陰影が強調され、２値化部２０２において複数の閾値により２値化が行われて複数の２値画像が生成される。これらの２値画像内の孤立陰影は特徴解析部２０３において、その形状を現す特徴量が解析される。ここで、特徴量としては次の式１〜式３で計算される有効径ED、円形度CR、不整度IRを用いるものとする。ただし、Sは陰影の面積、AはSと等しい面積を持つ円を陰影に重ね合わせた時の重なりの面積、Lは陰影の周辺長、CはSと等しい面積の円の円周長である。
【００１３】
【数１】

【００１４】
特徴解析部２０３は２値画像に対してこれらの特徴量を計算し、複数の閾値に対する変化を基に予め真の病変陰影からトレーニングを行ったニューラルネットワークを用いて病変候補を出力する。これらの処理の詳細に関しては先述した従来文献にも開示されるように公知の技術であるため、ここでは説明を省略する。以上の処理は画像入力部１から入力された右画像Rおよび左画像Lに対して行われ、各画像の病変候補の特徴量は、その位置と共に後段の選別部３に出力される。
【００１５】
選別部３は入力した各病変候補の位置から、右画像Rおよび左画像Lにおいて対応する病変候補を決定する。すなわち、右画像Rから検出された各病変候補の座標に対し、左画像Lから検出された対応する病変候補を決定する。以下に図４のフローチャートを参照して選別部３の動作を説明する。
【００１６】
選別部３は、右画像Rおよび左画像Lの病変候補の対応付けを行うため、右画像Rの病変候補から１つを選択する（ステップＳ３０１）。選択される順番は検出部２から選択部３に入力された一連の候補の順番であるとする。
【００１７】
続いて、ステップＳ３０１において選択された候補の位置と、左画像Lから検出された各病変候補の位置の距離を計算し、その中の最小値Ｄ_minを求めることにより、右画像Rと左画像L間において相対的に最も等しい位置の病変候補の位置を対応付けの候補を決定する（ステップＳ３０２）。
【００１８】
続いて、求められた最小値Ｄ_minを予め決定された閾値Ｔ_Dと比較し、閾値を越える場合はステップＳ３０１に戻り、そうでない場合はステップＳ３０４に進む。ここで、閾値Ｔ_Dは撮像時におけるX線源間の距離とX線源からセンサSまでの距離に応じて決まる視差を含む距離として決定される。すなわち、左画像Lと右画像R間で視差により生ずる位置ずれ量をΔ_Dとしたときに、次の式４の関係にある閾値Ｔ_Dが決定される。尚、上記「X線源からセンサSまでの距離」とは、例えば、X線源間を結ぶ線とセンサSのX線検出面とが平行な場合には、X線源間を結ぶ線とX線検出面との距離のことをいう。
【００１９】
【数２】

【００２０】
次に、右画像Rから選択された病変候補との距離が閾値以下の左画像Lの病変候補を、同一の病変候補として対応付けを行う（ステップＳ３０４）。対応付けは左右の病変候補の位置と特徴量から構成される表として選別部３内の不図示のメモリに記憶される。この対応付けは後述する判定部４において用いられる。
【００２１】
続いて、現在の右画像Rから選択された病変候補が最後のものかをチェックし（ステップＳ３０５）、そうでない場合はステップＳ３０１に戻る。
【００２２】
続いて、先に記憶した、左右の画像間の対応を表す表を後続の判定部４に出力する（ステップＳ３０６）。以上の処理により、検出部２において左画像Lおよび右画像R双方から検出された病変候補の対応付けが行われる。
【００２３】
判定部４は、選別部３から入力した病変候補の対応付けを基に、FPと見なし得る候補を検出結果より削除する。すなわち、判定部４は対応付けされた左右の画像において次の式５の関係式を満たす病変候補をFPとし、削除する。ただし、ＣＲ_R、ＣＲ_Lは、各々右画像および左画像の対応付けがなされた病変候補の円形度、Ｔ_CRは予め決定された閾値である。
【００２４】
【数３】

【００２５】
本実施形態においては、病変候補陰影の円形度が左右の画像で大きく異なる場合、当該陰影は結節ではなく血管等の正常な構造であるとして候補から除外する。
【００２６】
例えば、図２(a)において示すように、肺野内に結節Nおよび血管Vが存在し、これらが病変候補として検出された場合を考える。同図(b)は、そのときの左画像Lおよび右画像Rにおいて検出された陰影の形状を示しており、結節Nが比較的観察方向によらず円形状を呈するのに対し、血管は大きく変化することが多い。
【００２７】
従って、病変候補として検出された陰影の円形度が観察方向により変化する大きさにより、当該陰影がFPであるかどうかの判断を行うことができる。判定部４は全ての対応付けされた病変候補に対して同様の処理を行い、FPとして除外されなかった候補の情報を後続の出力構成部５に出力する。
【００２８】
出力構成部５は、判定部４からの病変候補の情報および検出部２からの左および右画像を入力し、出力部６に対する出力信号を構成する。出力部６は例えばCRT又は液晶モニタのような表示装置あるいは、ハードディスク、MO等の記憶装置が適用できるが、本実施形態では表示装置とする。
【００２９】
出力構成部５は、判定部４から入力した病変候補の位置を、検出部２から入力した左右の画像に重ね合わせた画像を構成し、出力部６に出力する。図５(a)は出力部６における画像の出力例を表したものである。
【００３０】
図５(a)においては、結節Nの部分に丸型のマークが付された各画像が表示されており、FPに相当する部分に対しては表示されない。これらの画像は出力部６においてステレオ表示が行われる。
【００３１】
図６は表示部６におけるステレオ表示の模式図であり、出力構成部５から入力された右及び左画像は右目用および左目用表示画像として表示が行われ、観察者は液晶シャッタ付きの眼鏡等の切り替え機構を通すことにより、立体的に構成された画像を観察することができる。
【００３２】
なお、病変部分を示すマークについても、ステレオ表示が可能なようにずらして表示することにより、立体的に表示するようにすれば、より違和感なく観察することが可能となる。
【００３３】
＜第２の実施形態＞
本発明の第２の実施形態に係る放射線画像処理装置の全体構成は図１に示した構成と同様であるため、その説明は省略する。上記第１の実施形態においては、選別部３において円形度CRを特徴量としてその差分によりFPを決定したが、陰影の面積Sを特徴量としてもよい。すなわち、次の式６の関係を満たす倍に当該病変候補をFPとする。ただし、Ｓ_R、Ｓ_Lは、は右および左画像の候補陰影、Ｔ_Sは予め決定されている閾値である。
【００３４】
【数４】

【００３５】
＜第３の実施形態＞
本発明の第３の実施形態に係る放射線画像処理装置の全体構成は図１に示した構成と同様であるため、その説明は省略する。上記第１及び第２の実施形態においては、選別部３において左右各画像の陰影から独立に求めた特徴量間の差分を用いてFPを決定したが、左右各画像の候補陰影の重なりの大きさを用いて決定してもよい。すなわち、左右の候補陰影の重なり面積をＷとしたとき、次の式７を満たす場合に当該病変候補をFPとする。ただし、Ｔ_Wは、予め決定されている閾値である。すなわち、左右で重なり部分の小さい陰影候補に関しては、等方性の小さい構造物、例えば血管等の可能性が高いものとして除去することができる。
【００３６】
【数５】

【００３７】
＜第４の実施形態＞
以上の実施形態においては、判定部４はFPと判断された病変候補を削除したが、必ずしも削除を行う必要はなく、単に当該病変候補がFPであることを示す情報を付加して出力するようにしてもよい。この場合、出力構成部５は出力部６からの出力に際して、検出結果がFPかどうかを識別可能な形で出力を構成する。図５(b)はこのような場合の出力例を示した図であり、病変部と決定された陰影部分には丸型のマークが、FPとなった陰影部分に対しては三角のマークが表示される。
【００３８】
以上述べたように上記実施形態によれば、異なる方向からのX線放射により撮像された１対の画像を用いて特徴解析を行い、左右の画像の特徴量を比較することにより、血管等の陰影を分離することで肺野内の結節をより高い精度で検出し誤検出を抑制することができる。
【００３９】
＜その他の実施形態＞
また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
【００４０】
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、プログラムコード自体及びそのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【００４１】
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。
【００４２】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ(基本システム或いはオペレーティングシステム)などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００４３】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００４４】
ここで、本発明の実施態様を以下に列挙する。
［実施態様１］同一の被写体を撮影することにより得られた、異なる複数の画像データを入力する画像入力手段と、
前記複数の画像データの夫々について独立に所定の条件を満たす部分画像を抽出する部分画像抽出手段と、
前記部分画像抽出手段により前記各画像データにつき夫々抽出された前記部分画像を前記画像データ間で対応付ける対応付け手段と、
前記対応付け手段により対応付けられた部分画像間における比較処理を行い、前記比較処理の結果に基づいて所望の部分画像を判定する判定手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【００４５】
［実施態様２］前記所望の部分画像の位置を示す情報を前記複数の画像データに重ね合わせた合成画像データを生成する出力構成手段を更に有することを特徴とする実施態様１に記載の画像処理装置。
【００４６】
［実施態様３］前記所望の部分画像の位置を示す情報と前記所望の部分画像以外の部分画像を示す情報とを、前記複数の画像データに重ね合わせた合成画像データを生成する出力構成手段を更に有することを特徴とする実施態様１に記載の画像処理装置。
【００４７】
［実施態様４］前記判定手段は、前記対応付け手段により対応付けられた部分画像間の所定の特徴量の差を求め、前記所定の特徴量の差と所定の閾値とを比較することにより、前記所望の部分画像であるか否かを判定することを特徴とする実施態様１に記載の画像処理装置。
【００４８】
［実施態様５］前記所定の特徴量の差は、前記対応付け手段により対応付けられた部分画像間の有効径の差、円形度の差及び不整度の差の少なくとも何れか１つであることを特徴とする実施態様４に記載の画像処理装置。
【００４９】
［実施態様６］前記所定の特徴量の差は、前記対応付け手段により対応付けされた各部分画像が重畳しない面積であることを特徴とする実施態様４に記載の画像処理装置。
【００５０】
［実施態様７］前記所定の特徴量の差は、前記対応付け手段により対応付けされた各部分画像が重畳する面積であることを特徴とする実施態様４に記載の画像処理装置。
【００５１】
［実施態様８］前記対応付け手段は、前記複数の画像データ間において相対的に最も等しい位置の部分画像を対応付けの候補とし、前記対応付けの候補とした部分画像間の位置のずれ量が所定の値以下である場合に、前記対応付けの候補とした部分画像を対応付けることを特徴とする実施態様１に記載の画像処理装置。
【００５２】
［実施態様９］前記画像入力手段は、複数の放射線源から前記被写体を介してセンサに入射され、入射された放射線に基づき前記センサから出力される前記複数の画像データを入力し、前記所定の値は、前記被写体撮影時における前記複数の放射線源間の距離、及び、前記被写体撮影時における前記複数の放射線源と前記センサとの距離に基づいて定められる値であることを特徴とする実施態様８に記載の画像処理装置。
【００５３】
［実施態様１０］前記出力手段は、前記出力構成手段により生成された前記合成画像データを立体表示することを特徴とする実施態様２又は３に記載の画像処理装置。
【００５４】
［実施態様１１］同一の被写体を撮影することにより得られた、異なる複数の画像データを入力し、
前記複数の画像データの夫々について独立に所定の条件を満たす部分画像を抽出手段により抽出し、
前記抽出手段により前記各画像データにつき夫々抽出された前記部分画像を対応付け手段により前記画像データ間で対応付け、
前記対応付け手段により対応付けられた部分画像間における比較処理を判定手段により行い、前記比較処理の結果に基づいて前記判定手段が所望の部分画像を判定することを特徴とする画像処理方法。
【００５５】
［実施態様１２］実施態様１１に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【００５６】
［実施態様１３］実施態様１２に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００５７】
【発明の効果】
本発明によれば、対応付けられた病変候補間における比較処理を行い、その結果に基づいて病変候補の正否を判定するように構成したので、例えば、対応付けられた病変候補間の特徴量を比較処理の対象とし、特徴量の差が僅少なものを病変候補として判定すれば、Ｘ線画像を対象としたCADにおいてはFPを低減させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１〜第４の実施形態に係る放射線画像処理装置の全体構成を概略的に示した図である。
【図２】画像入力部における画像生成の概念図である。
【図３】検出部の構成を示した図である。
【図４】選別部の動作の流れを示したフローチャートである。
【図５】出力部における画像の出力例を示した図である。
【図６】出力部におけるステレオ表示の手法を示した図である。
【符号の説明】
１画像入力部
２検出部
３選別部
４判定部
５出力構成部
６出力部
２０１結節強調フィルタ
２０２２値化部
２０３特徴解析部

Claims

同一の被写体を異なる方向から撮影することにより得られた複数の画像データのそれぞれから、病変候補を抽出する抽出手段と、
前記各画像データのそれぞれから抽出された前記病変候補間の距離が第１の閾値以下である場合、前記病変候補を前記画像データ間で対応付ける対応付け手段と、
前記対応付け手段により対応付けられた前記病変候補から特徴量を算出し、特徴量の比較結果に基づいて前記病変候補の正否を判定する判定手段とを有し、
前記第１の閾値は、前記複数の画像データ間で視差により生ずる位置ずれ量を含む距離の値として決定されることを特徴とする画像処理装置。
前記病変候補と判定された候補の位置を示す情報を前記複数の画像データに重ね合わせた合成画像データを生成する出力構成手段を更に有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
前記判定手段は、前記対応付け手段により対応付けられた前記病変候補から所定の特徴量を求め、前記所定の特徴量の差と第２の閾値とを比較することにより、前記病変候補が結節であるか血管であるかを判定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
前記所定の特徴量は、前記病変候補の有効径の差、円形度の差及び不整度の差の少なくとも何れか１つであることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
前記所定の特徴量の差は、前記対応付け手段により対応付けされた前記病変候補が重畳しない面積であることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
前記所定の特徴量の差は、前記対応付け手段により対応付けされた前記病変候補が重畳する面積であることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
前記出力構成手段により生成された前記合成画像データを立体表示する表示手段を備えることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
前記判定手段は、前記対応付け手段により対応付けられた前記病変候補の重なりの大きさに基づいて、前記病変候補が結節であるか血管であるかを判定することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
前記判定手段は、前記対応付け手段により対応付けられた前記病変候補の重なりの大きさから前記病変候補の等方性を判定することにより、前記病変候補が結節であるか血管であるかを判定することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
同一の被写体を異なる方向から撮影することにより得られた複数の画像データのそれぞれから、病変候補を抽出手段により抽出するステップと、
前記各画像データのそれぞれから抽出された前記病変候補間の距離が所定の閾値以下である場合、前記病変候補を対応付け手段により前記画像データ間で対応付けるステップと、
前記対応付け手段により対応付けられた前記病変候補から特徴量を判定手段により算出し、特徴量の比較結果に基づいて前記病変候補の正否を前記判定手段が判定するステップとをコンピュータに実行させ、
前記所定の閾値は、前記複数の画像データ間で視差により生ずる位置ずれ量を含む距離の値として決定されることを特徴とするプログラム。
請求項１０に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。