JP4638042B2 - 胸部ｘ線画像のコンピュータ処理用システム - Google Patents

Description

【０００１】
連邦政府援助に関する公告
本発明の一部は、（米国国立保健研究所の）ＵＳＰＨＳ研究補助費ＣＡ６２６２５およびＣＡ６４３７０の下において、米国政府の援助によって為された。合衆国政府は、本研究においてある種の権利を有する。
【０００２】
（発明の分野）
本発明は、一般に、放射線専門家が、胸部Ｘ線写真において、肺結節、気胸、肺炎、および、水疱等の異常を検出する際、それを補佐するために供給される、コンピュータ処理法およびシステムに関わる。
【０００３】
本発明はさらに一般的に、例えば、米国特許４，８３９，８０７；４，８４１，５５５；４，８５１，９８４；４，８７５，１６５；４，９０７，１５６；４，９１８，５３４；５，０７２，３８４；５，１３３，０２０；５，１５０，２９２；５，２２４，１７７；５，２８９，３７４；５，３１９，５４９；５，３４３，３９０；５，３５９，５１３；５，４５２，３６７；５，４６３，５４８；５，４９１，６２７；５，５３７，４８５；５，５９８，４８１；５，６２２，１７１；５，６３８，４５８；５，６５７，３６２；５，６６６，４３４；５，６７３，３３２；５，６６８，８８８；５，７４０，２６８；５，７９０，６９０；および５，８３２，１０３、および、米国特許出願０８／１５８，３８８（ＰＣＴ公報ＷＯ９５／１４４３１）；０８／１７３，９３５；０８／２２０，９１７（ＰＣＴ公報ＷＯ９５／２６６８２）；０８／３９８，３０７（ＰＣＴ公報ＷＯ９６／２７８４６）；０８／５２３，２１０（ＰＣＴ公報ＷＯ９５／１５５３７）；０８／５３６，１４９；０８／５６２，０８７；０８／７５７，６１１；０８／７５８，４３８；０８／９００，１９１；０８／９００，３６１；０８／９００，３６２；０８／９００，１８８；０８／９００，１８９；０８／９００，１９２；０８／９７９，６２３；０８／９７９，６３９；０８／９８２，２８２；０９／０２７，４６８；０９／０２７，６８５；０９／０２８，５１８；０９／０５３，７９８；０９／０９２，００４；０９／０９８，５０４；０９／１２１，７１９；０９／１３１，１６２；０９／１４１，５３５；および０９／１５６，４１３の内の１個以上において開示される、ディジタル画像自動分析用のコンピュータ処理技術に関わる。上記特許および特許出願を引用することにより本申請書に含めることとする。上記特許および特許出願の内、特に、４，９０７，１５６；５，０７２，３８４；５，２２４，１７７；５，２８９，３７４；５，３１９，５４９；５，３５９，５１３；５，４６３，５４８；５，６２２，１７１；５，７９０，６９０；０８／５６２，０８７；０８／５６２，１８８；０８／７５７，６１１；０８／７５８，４３８；０８／９００，１９１；０８／９００，３６１；０８／９００，３６２；０９／０２７，６８５；０９／０５３，７８９；および０９／１２１，７１９は興味深い。
【０００４】
本発明は、著者名（単数または複数）および発行年による付属の「付録」において特定された引用文献と同様に、上記米国特許および特許出願において記述される各種技法を含み、かつ、付録に挙げたそれぞれの引用文献に対応する括弧付数字によって本申請書全体に渡ってクロスリファレンスされ、その全体的内容は上記リストされた関連する特許および特許出願、および付録にリストされた引用文献を含み、ここに引用文献として組込まれる。
【０００５】
（発明の背景）
胸部Ｘ線写真において初期の肺癌を検出することは、放射線専門家にとって困難な作業である。なぜならば、微妙な病巣は、コントラストが低く、かつ、肋骨や鎖骨と重複することがあり得るからである。胸部Ｘ線写真において新たに発生した異常を検出するに当って放射線専門家を補佐するために、時間差分法が報告されている。［１］この方法においては、現行胸部画像から、先行胸部画像を差し引き、それによって差し引き画像を生成する。胸部Ｘ線写真における微妙な変化は、この差し引き画像において強調されるから、この時間間隔変化の検出正確度は、この時間差分法の使用によって目立って改善される可能性がある。［２］しかしながら、この時間差分法は、先行胸部写真のない場合は適用できない。
【０００６】
（発明の概要）
従って、単一胸部Ｘ線写真において、非対称的異常を、コンピュータ処理によって検出するための方法およびシステムを供給するのが本発明の目的である。
【０００７】
単一胸部Ｘ線写真において、非対称的異常を、対側差分法を用いて、コンピュータ処理によって検出するための方法およびシステムを供給するのが本発明のもう一つの目的である。
【０００８】
さらに、本発明のもう一つの目的は、単一胸部Ｘ線写真における非対称異常に対するコンピュータ処理検出用の方法ならびにシステムを供給することであって、側方傾斜補正、反転「鏡」像、鏡像の歪み、および、元の画像から歪鏡像を差し引くことによって対側差分画像を獲得する対側差分法を使用することを特徴とする。
【０００９】
本発明のさらにもう一つの目的は、対側差分画像を用いた、単一胸部Ｘ線写真における非対称異常に対するコンピュータ処理検出用の方法ならびにシステムを供給することであって、最初の対側差分画像に対して３種の技法を順次適用することによって、改良型差分画像を獲得することを特徴とする。
【００１０】
本発明のさらにもう一つの目的は、単一胸部Ｘ線写真における肺結節のコンピュータ処理検出において、異なる画像から得られた偽似陽性を、対側差分法によって除去するための方法とシステムを供給することである。
【００１１】
本発明のさらにもう一つの目的は、対側差分法の内の中線検出法による、改良型時間差分実行のための方法とシステムを供給することである。
【００１２】
上記ならびにその他の目的は、本発明に従って、胸部画像コンピュータ処理用の新規方法、システム、および、コンピュータ読み取り可能な媒体を提供することによって達成される。上記処理は、胸部の、第１のディジタル画像を獲得すること、第１画像の鏡像である第２画像を生成すること、第１と第２画像の内の一方に画像変形を実施して、変形画像を生成すること、ただしここに、この変形画像は第１と第２画像の内の他方に登録される、さらに、他方画像から変形画像を差し引いて、差分画像を生成することを含む。
【００１３】
時間的に隔たった複数の画像が入手可能な場合に有用なもう一つの実施態様は、ある被験者の胸部の第１ディジタル画像を獲得すること、第１胸部画像において、肺の両側の肋骨枠辺縁を検出すること、複数の垂直部位において、左右の肋骨枠辺縁の平均水平部位を求めること、得られた平均水平部位を直線に合わせて、中線を誘導すること、胸部画像を中線が垂直になるように回転させること、この回転画像を変位させて、同側方傾斜補正の施された画像において中線がその中央を通る側方傾斜補正を施した第２画像を生成することを含む。
【００１４】
本発明はさらに、コンピュータ読み取り可能な、プログラム指令と、本発明の方法実行用システムを保存するための媒体を含む。ここにプログラム指令とは、保存されたプログラム指令が適当にコンピュータにロードされた場合、本発明の方法が実行可能となる、プログラム指令である。
【００１５】
従って、本発明によれば、一つの前後（ＰＡ）方向胸部画像に基づく、新規の対側差分法が開発されたことになる。肋骨構造はほとんど対称的であるから、右側肺末梢部の胸部画像は、一般に、左側肺のものと近似する。このことを利用して、本技法は、胸郭の中線が、元の画像の垂直中央線と揃うように、元の画像を回転、変位させることによる側方傾斜補正；反転「鏡」像を生成するための、回転画像の側方反転；鏡像の変形；および、対側差分画像を得るための、元の画像からの変形鏡像の差引計算とを含む。その後、この初回対側差分画像に対して、さらに、連続的に処理技法を適用し、それによって改良差分画像を獲得することが可能である。本技法において、一つの対側差分画像は、ある単一胸部画像から、その右／左反転「鏡」像を差し引くことによって、獲得が可能である。時間差分法と同様、本対側差分法においても、対称的な骨格の多くを相殺し、非対称的な不透過部を強調し、それによって、微妙な異常をさらに明瞭に提示することが可能である。一方、時間差分法とは異なり、単一のＰＡ画像が入手可能であれば何時でも差分画像の獲得が可能である。従って、本対側差分法は、いくつかの症例において重要な臨床的意義を持つ可能性がある。
【００１６】
本発明ならびにそれに付随する効果の多くは、下記の詳細な説明を添付の図面と関連させて考慮する時さらに良く理解することが可能である。
【００１７】
（詳細な説明）
本発明を開発するのに使用される胸部画像は、５０枚の正常画像、および、５０枚の、肺孤立結節を含む異常画像から成る。これらの画像は、日本放射線技術学会によって開発された、日本ディジタル画像標準データベースの中の２４７枚の胸部画像から選択された。［３］これらの画像は、０．１７５ｍｍピクセルサイズ、２０４８ｘ２０４８マトリックスサイズ、および、１２ビットグレースケールの下でディジタル化された。一方、元の画像データをさらにサンプル（サブサンプル）することによって、マトリックスサイズを５１２ｘ５１２に下げ、グレーレベルの数を１０ビットに下げた。
【００１８】
同図面においては、いくつかの図面を通じて、類似の参照数字は、同一部分、または、対応部分を示す図面を参照すると、さらに特にその図１（ａ）を参照すると、本発明による対側差分法の、上段ブロックダイアグラムが示される。
【００１９】
先ず第一に、ステップＳ１００において獲得されたＰＡ画像について、患者の不正な位置付けによって生じた側方傾斜が、ステップＳ２００において、画像回転法によって補正される。回転された画像は、ステップＳ３００において、側方（右／左）に反転され、反転「鏡」像を生成する。鏡像は、交差相関法によって元の画像に登録され、次に、ステップＳ４００において、非直線的画像変形法に基づいて、鏡像中の末梢肋骨が元の画像の末梢肋骨と合致するように、変形される。［１］最後に、ステップＳ５００において、この変形画像が、元の画像から差し引かれ、ステップＳ６００において、対側差分画像が得られる。次に、ステップＳ１００−Ｓ６００の詳細を述べる。
【００２０】
側方傾斜補正（ステップＳ２００）は、特に、胸部画像における胸郭の側方傾斜を補正するために設計される。もしも胸郭の中線が、垂直方向に対してある角度をもって僅かに傾斜しているならば、元の胸部画像と、反転胸部画像の、中線間の角度は２倍の大きさになる。これは、重大な登録誤差を生じ、従って、不良な差分画像を生じることになる。従って、差分法を適用する前に、この側方傾斜を補正することが必要になる。これは、ステップＳ２００において、その中線が垂直方向に来るよう画像を回転させ、次に、胸郭の中線を元の胸部画像の垂直中央線まで変位させることによって実行される。画像の回転と変位は、例えば、画像技術で既知の、通常の画像回転・変位法によって実行が可能である。
【００２１】
中線検出
過去において、輪郭準拠中線検出法が、コンピュータ補佐診断法（ＣＡＤ）に応用され、比較的満足すべき結果を残している。［５，６］先ず、９個の関心領域（ＲＯＩ）が、縦隔領域において、肺の頂上から底部に渡って選択される。ノイズレベルの、中線確定に及ぼす影響を下げるために、各ＲＯＩにおけるピクセル値を垂直方向に平均する。これは、一次元（１−Ｄ）水平プロフィールを与える。各プロフィールについて、最大ピクセル値と、その対応位置が求められる。最後に、９個の点を直線に適合させることによって、中線が求められる。
【００２２】
中線に沿うピクセル値が、ある直線に沿って局所的最大値を有する場合、この方法は満足すべき結果を与える可能性がある。しかしながら、多くの場合、その中線上のピクセル値は、必ずしも局所的最大値ではない。例えば、心臓領域のピクセル値は、中線近くのものよりも大きいことがしばしばあり、従って、検出中線は一般的に心臓領域側に変位され、後に例示するように、傾斜角を持った不正な中線となる。さらに、たとえ中線上のピクセル値が局所的最大値を与えたとしても、これらの値と、隣接区域のピクセル値との差は極めて小さい。このため従来法は、内在的に画像ノイズの影響に敏感にさせられている。従って、本発明によれば、次に述べるように、肋骨枠辺縁に基づく新規の中線検出法が工夫される。
【００２３】
第一に、両肺の両側における肋骨枠辺縁が検出される。第二に、左右の肋骨枠辺縁の平均水平位置が求められ、次に、直線に適合され中線を得る。この肋骨枠辺縁は、胸像全体のプロフィールの一次導関数、二次導関数を分析することによって検出される。［４］次に、別報に詳細に記載したように、この検出された肋骨枠辺縁を、３元多項式に適合させて滑らかな曲線を形成し、かつ、ノイズを減少させる［４］この肋骨枠辺縁検出法と、前述の中線検出従来法とは、両方ともプロフィールを分析し、それらを何かの関数に適合させることによって辺縁またはピークを検出する。しかしながら、肋骨枠辺縁検出法による結果の方が、従来の中線検出法の結果よりもはるかに信頼性が高い。なぜなら、肋骨枠辺縁におけるコントラストの方が、通常はるかに大きいからである。これが、本発明においては、中線を確定するのに肋骨枠辺縁を採用するのが好ましい理由である。
【００２４】
一旦右と左の肋骨枠辺縁が得られたならば、胸部画像の同一垂直位置における、その右と左の肋骨枠辺縁の水平平均位置（すなわち、中点）が定められる。両側肺における、肋骨枠辺縁のほぼ対称的である性質に基づいて、中点（すなわち、平均位置）の多くは直線に乗ることになるから、これらの点は直線に適合され、期待の中線を生成する。別言すれば、両肺を二つのほぼ対称的で等しい部分に分割する直線が求められる。中点は、右と左の肋骨枠辺縁の水平平均位置から得られたものであるから、これら中点の誤差変動は、検出された肋骨枠辺縁のものの半分であることが予想される。このことも、検出される中線の正確性をさらに高めるのに貢献する。
【００２５】
胸部画像中線用黄金基準の確定
検出された中線の正確度を評価するためには、ＰＡ胸部画像の中線に関する「真の」データが必要である。本発明によって、主観的判断に基づく「黄金基準」が得られた。１００枚の胸部画像の各々について、３人の観察者が、独立に、コンピュータ画面において、マウスを使って中線の両端を示した。３本の、このように位置付けられた中線について、対応する端点が平均され、各症例における黄金基準が得られた。
【００２６】
右／左反転「鏡」像の非直線的変形（ステップＳ３００、Ｓ４００）
ステップＳ２００において側方傾斜が補正された後、ステップＳ３００において、元の画像を側方に反転することによって、右／左反転鏡像が得られる。この反転鏡像が変形され、次に、元の画像から差し引かれ、対側差分画像を生成する。既報（例えば、特許出願シリアル番号０９／０５３，７８９参照）に詳細に記述したように、胸部画像に適用される時間差分法において、従来から非直線的変形法が使用され成功を収めている。本発明によれば、画像登録を実行するのに同様の画像変形法が用いられる。しかしながら、下記の対側差分に適用されるように、画像変形に適正な修正が実行される。この非直線的変形法は、最初の粗大適合、肋骨辺縁の詳細な局所的適合、変位値確定、および座標変換を含む。さらに、非直線的変形は、繰り返し実行して改良結果を生成することが可能である。［５］
胸部全体画像における初回粗大適合
初回粗大適合法は、既に時間差分法にも適用されているものであるが、これは、反転胸像の肺の近似区域を、元の画像の対応域に揃えるのに用いられる。［６］第一に、二つの画像、すなわち元の胸部画像と反転画像のマトリックス・サイズを係数４だけ下げ、さらに、ガウスフィルターによって平滑化して、細い血管、気管支、装置およびカテーテル等の微細な解剖構造が、二つの画像の粗大適合に及ぼす影響を低下させる。次に、下記の肋骨枠辺縁情報を用いて、二つの画像の各々から両肺を抽出し肋骨辺縁の外側の領域は無視する。最後に、両肺の上部を交差相関法を用いて揃える。
【００２７】
縦隔と心臓領域を除いた、末梢肋骨の局所的画像適合
右と左の肺の末梢肋骨の局所的画像適合を実行するには、多数のテンプレートＲＯＩと、探索域ＲＯＩを選択することが必要である。テンプレートＲＯＩと、対応する探索域ＲＯＩとは、それぞれ、自動的に、元の画像と反転画像の肺領域内に位置付けられる。これは、両ＲＯＩが、時間差分法によって位置付けられるのと同じやり方で行われる。［１］テンプレートＲＯＩと、探索域ＲＯＩのマトリックスサイズは、それぞれ、３２ｘ３２と６４ｘ６４である。ここで、対側差分法においては、ＲＯＩの選択に当って、縦隔と心臓領域とが除外されていることに注意することが重要である。なぜなら、縦隔と心臓領域におけるＲＯＩは、対側差分法における信頼性の高い画像適合を実行するのに有用な情報を含まないからである。一旦、テンプレートＲＯＩと探索域ＲＯＩが確定されたならば、交差相関法を用いて、二つの互いに直角な方向における変位値ΔｘとΔｙを求める。この変位値は、テンプレートＲＯＩが探索域ＲＯＩにおける対応する「適合」域にたいし最大適合を与えるために、反転鏡像の探索域ＲＯＩの中心座標が取るべき変位を示す。［１］
右肺と左肺における変位値の個別的適合
肺領域の全体に渡って変位値には若干の変動があるから、１０元多項式による２次平面適合を用いて、各一組の変位値（ΔｘとΔｙ）を平滑化した。［１］最初、時間差分法で用いられたように、右肺と左肺における各一組の変位値を同時に適合させた。しかしながら、対側差分法においては、右肺と左肺における変位値は、いくつかの症例でまったく異なっていることが認められた。従って、対側差分においては、右肺における変位値と左肺の変位値とは、別々に独立して適合を行った。この個別的適合法が可能なのは、対側差分法では、胸部画像全体に渡って一つの平滑関数を得る必要がないからである。ΔｘとΔｙの各々について４組の１０元多項式を用いて、反転画像において右肺と左肺の各々について座標変換を行う。これによって、対側差分法における変形反転像が得られる。
【００２８】
対側差分画像の表示（ステップＳ５００、Ｓ６００）
対側差分画像は、ステップＳ５００において、元の画像からこの変形反転画像を差し引くことによって得られる。画像コントラストを適正なレベルに強調するために、差分画像のピクセル値にある係数、例えば、１．５や２．０を掛ける。また一方、対側差分画像における異常な不透明部を、元の画像のコントラストと同じコントラストに維持するために、係数１を使用することも可能である。次に、５１２というピクセル定常値をこのコントラスト強調差分画像に加え、かつ、肺の外側の背景領域に５１２のピクセル定常値を与え、これによって、周辺肺において対側差分画像のみを表示するようにする。縦隔や心臓領域の表示は有用ではなく、かつ、大きな「登録間違い」アーチファクトをもたらすことで、放射線専門家にとって邪魔な対象となることがあることを銘記しなければならない。図２（ａ）は元の胸部画像で、図２（ｂ）と２（ｃ）は、比較のために、それぞれ背景を均一にさせていない場合の、均一にさせた場合の、対側差分画像を示す。均一背景を持つ差分画像は、肺領域における非対称的不透明部を、同側では暗黒パターンとして、反対側では明色パターンとして提示することによって効果的に表わすことが可能である。さらに、肺領域外側の元のＰＡ胸部画像は、図２（ｄ）に示すように定常な背景ではなく、一般的な「胸部」背景の外観を維持するように表示されていることに注意しなければならない。実際、多くの放射線専門家は、図２（ｄ）の対側差分画像の表示を好んだ。
【００２９】
差分画像の質に対する主観的評価
対側差分画像の質を主観的に評価するために、従来から時間差分画像の主観的評価に用いられている５点評価得点法を、本発明に従って用いた。すなわち、
５（優）：全ての肋骨が完全に登録された（従ってまた除去された）；
４（良）：大部分の肋骨がほぼ完全に登録されたが、一部に、ごく僅かな誤登録エラーがあった；
３（可）：大部分の肋骨は十分登録されたが、いくつかの僅かな誤登録エラーがあった；
２（不良）：大部分の肋骨は十分登録されたが、肋間の半分に出現している；
１（不可）：大部分の肋骨は登録されておらず、肋間全体に出現している。
【００３０】
もう一つの評価法はさらに、後述する改良法の使用による差分画像の質の変化を調べるのにも用いられた。評価得点は、下記のように、−２から＋２の範囲にあった。すなわち、差分画像が、
＋２：明瞭に改善された場合、
＋１：中等度に改善された場合、
０ ：変わらなかった場合、
−１：中等度に質が低下した場合、
−２：明瞭に質が低下した場合、
である。
【００３１】
二つの中線検出法の正確度の比較
検出された中線の正確度は、黄金基準と比較した場合の中線の角度・位置の誤差を求めることによって評価される。図３は、検出された中線の角度・位置の誤差に関する定義を示す。検出中線と黄金基準間の角度誤差は、検出中線と黄金基準の方向線間の角度と定義される。位置の誤差は、黄金基準の両端間の中点の垂直位置において、検出中点が黄金基準から隔てられる水平距離によって定義される。
【００３２】
図４は、黄金基準（実線）、輪郭準拠法によって検出された中線（鎖線）、および肋骨枠辺縁準拠法による中線（点線）を含む胸部Ｘ線写真を示す。さらに、検出された肋骨枠辺縁を実線曲線にて示す。肋骨枠辺縁準拠法による中線は、黄金基準に極めて良く近似するのに、輪郭準拠法による中線は傾斜角を持ち、黄金基準とはまったく異なる。これは恐らく前述したように、心臓領域の影響によるものと思われる。
【００３３】
図５（ａ）は、３人の観察者の示した個々の中線について、黄金基準からの角度誤差と位置誤差の分布を示す。多くの点が原点の周囲に分布していることが見て取れるが、これは誤差が比較的小さく、かつ３人の観察者によって示された中線データがまったく一致していることを示す。図５（ｂ）と５（ｃ）は、それぞれ輪郭準拠法と肋骨枠準拠法に関する誤差分布を示す。肋骨枠準拠法の方が、輪郭準拠法よりも正確な結果を与えることは明らかである。表１は、中線の角度・位置の誤差の標準偏差を、測定にあずかった観察者による、また二つの中線測定法による比較を示す。肋骨枠辺縁準拠法で得られた標準偏差の方が、輪郭準拠法によるものよりも遥かに小さいこと、かつ観察者データのものとほぼ近似することに注意しなければならない。
【表１】
各種方法によって測定された中線の角度と位置において、その黄金基準からのＲＭＳ（二乗平均平方根値）誤差

【００３４】
３種の技法による対側差分画像の改善
表２は、差分画像の質に対する様々な主観的評価得点における症例数分布を示す。これらの評価得点は初回設計法と、さらに順次３種の技法を導入することによって得られたものである。
【表２】
対側差分画像の質に関する、様々な主観的評価得点における、胸部画像の例数分布。得点は初回設計法と、改良のためにさらに技法を導入することによって得た。

【００３５】
表３は、上記３通りの技法を順次使用した場合の差分画像の質に関する主観的評価得点に見られる変化に対する症例数の分布を示す。本研究の初期相においては、上記３種の技法を実施しない、初回対側差分法を用いた１００例の胸部Ｘ線写真を調べた。
【表３】
対側差分画像の質に関する主観的評価得点に関して並べた、３種の技法の影響を受けた胸部Ｘ線写真数の分布。

【００３６】
表２に示すように、１００枚の差分Ｘ線写真の内７３例（７３％）は、可、良、優評価の品質を示したが、残りの２７例の登録はきわめて実際とかけ離れていた。これら実際とかけ離れた症例の多くは、後述するように、３種の技法を導入することによって改善が可能である。
【００３７】
第１技法は輪郭準拠法ではなく、肋骨枠辺縁に基づく改良型中線検出法を用い、それによって、胸部Ｘ線写真における胸郭の側方傾斜を補正するものである。表３の第１コラム（ａ）に示すように、この技法は対側差分画像を、特に初回の主観的評価得点が比較的低かった症例については、かなりの改善をもたらすことが可能である。このことはさらに、表２の第２コラム（ｂ）においても観察される。すなわち、同コラムにおいて、１と２の評価得点を持つ症例数が、この新しい中線検出法の使用後は相当に減少している。図６は、（ａ）元の胸部Ｘ線写真、（ｂ）中線検出に輪郭準拠法を用いて得た対側差分画像、および、（ｃ）中線検出に肋骨枠辺縁準拠法を用いて得た改良型差分画像の比較を示す。図６において、差分画像は、この新しい中線検出法を用いることによってはっきりと改善されることが外見から見て取れる。
【００３８】
第２技法は、変位値分析用の縦隔と心臓領域の除去である。この技法は、肺領域のみに対側差分法を適用することに相当する。対側差分画像における改善は、第２コラム（ｂ）に示され、また、差分画像の改善された画質に対する評価得点は、表２の第３コラム（ｃ）にリストされる。図７は、（ａ）元の胸部Ｘ線写真、（ｂ）変位値分析のために、縦隔と心臓領域を含めて得た対側差分画像、および、（ｃ）変位値分析から、縦隔と心臓領域を除去して得た改良型差分画像の比較を示す。図７において、差分画像は第２の技法を加えることによってさらに改善されることが外見から見て取れる。
【００３９】
第３技法は、右肺と左肺において独立に、変位値の適合を個別に実施することである。表２および表３の最後のコラムが、それぞれ、本技法による改善と、差分画像の画質に対する最終評価得点を示す。これら３種の技法を用いることによって、１００例の内の９１例（９１％）が、得点３以上と評価された。図８は、（ａ）元の胸部Ｘ線写真、（ｂ）右肺・左肺変位値の同時的適合によって得た対側差分画像、および、（ｃ）右肺と左肺変位値の個別的適合によって得た改良型差分画像の比較を示す。これらの実験結果から、本対側差分法は多くの症例において、良好な差分画像を提供することが可能であることが示された。
【００４０】
この対側差分法は、単一胸部Ｘ線写真において、非対称異常、例えば肺結節、気胸、肺炎、および水疱を検出するのに使用が可能である。図９（ａ）は、肺結節を有する胸部Ｘ線写真を示し、図９（ｂ）には、その対側差分画像を示す。肺結節は、差分画像において強調されることが見て取れる。これは、対称的な骨格構造が相殺されて消されるからである。
【００４１】
本発明では、胸郭の中線はほぼ直線によって表わすことが可能であると仮定された。この仮定は、ＰＡ胸部画像の大部分において有効であると思われる。しかしながら、個々のＸ線写真には大きな変動があるものであるから、この仮定は、全ての臨床的胸部Ｘ線写真の中線を記述するのに必ずしも有効であるとは限らない。ある症例においては、中線を表わすのに非直線的モデルを必要とされることがあるかもしれない。例えば、この曲線中線を表わすには、２または３元多項式が好適であるかもしれない。にも拘わらず、本発明では直線モデルを用いた。これは、中線は胸部Ｘ線写真における胸郭の側方傾斜の補正のためにのみ使用されるからである。直線モデルは単純で、かつ本発明には十分であることを銘記しなければならない。複雑な非直線性モデルは問題を複雑にし、適正な中線補正を求めるに当って困難に導く可能性がある。
【００４２】
過去においては、差分画像は、５１２ｘ５１２という小さなマトリックスサイズで表示されていた。これは、交差相関法とそれに続く画像変形法が、この小さなマトリックスサイズに適用されていたからである。本発明では、高画質で大きなマトリックス差分画像を表示する技法、そしてそれと等価的なものとして、小ピクセルサイズを持つ、高画質差分画像を表示する技法が新規導入された。これは、後に詳述するように、対側差分法においては反転鏡像の画像変形のために、１０２４ｘ１０２４または２０４８ｘ２０４８のような大きなマトリックス画像を用い、時間差分法の場合には従来通りの画像を用いることによって達成された。座標変換の変位値は初回では５１２ｘ５１２のマトリックスサイズで定めたが、大マトリックスサイズに対する対応変位値は、１０２４ｘ１０２４または２０４８ｘ２０４８のマトリックスサイズにおける反転鏡像の大きさを、それぞれ係数２または４を用いることによって得た（または、時間差分法の場合は従来画像）。大マトリックス差分画像は、元の大マトリックス胸部画像から、大マトリックス変形画像を差し引くことによって得た。大マトリックスサイズ表示のための、従って小ピクセルサイズ使用のためのこの方法は、時間差分法や対側差分法用に小マトリックスサイズ（または大ピクセルサイズ）を用いることによって生ずるピクセル端や、ピクセルアーチファクトを除去することができるので、高画質差分画像を得るのに極めて有効であった。また、画像ノイズや、比較的小さな登録不備アーチファクトを除去することによって差分画像を平滑化するために、中央値フィルターや、ガウスフィルターのような画像処理法を用いることも効果的である。
【００４３】
新規中線検出法による時間差分改良法
本発明による対側差分画像改良のための前記３種の技法は、時間差分法に、その時間差分画像の画質改善のために適用が可能である。［１，２］時間差分法の基本設計をここに簡単に述べる。いくつかのテンプレートＲＯＩ（３２ｘ３２のマトリックス）と、対応する探索域ＲＯＩ（６４ｘ６４マトリックス）が、それぞれ先行画像と現行画像から選択され、それによって、この２個の画像において画像細部の局所適合が実施される。次に、選択されたＲＯＩの全てのペアについて、変位値ΔｘとΔｙを交差相関法を用いて求め、それによって、探索域ＲＯＩにおいて最高適合域を見出す。多項式関数による２次平面適合を、各組の、マップされた変位値ΔｘとΔｙに適用して、先行画像のｘ，ｙ座標値を変換して画像を変形する。次に、この変形された先行画像を現行画像から差し引き、時間差分画像を生成する。この時間差分画像は、胸部画像において、微妙な時間差変化を検出するのに極めて有用であることが従来から判明している。時間差分画像において、登録ミスアーチファクトを減らすために、現行画像と最初の変形先行画像を用いることで、さらに別の画像変形を採用することが可能である。最終的な時間差分画像は、現行画像から第二の変形先行画像を差し引くことによって得られる。この画像変形法は繰り返し適用することが可能である。従って、この方法は繰り返し画像変形法と呼ばれる。［５］
図１（ｂ）は、対側差分法における前述の中線検出法使用（例えば、図１（ａ）のステップＳ２００）による時間差分改良法の全体設計図である。図１（ｂ）では、ステップＳ１００’において、現行胸部画像と先行胸部画像が獲得される。ステップＳ２００’において、対側差分法の中線検出法を用いて、この獲得された画像に対して側方傾斜補正が実施される。次に、ステップＳ５００’において、時間差分法が実行され、ステップＳ６００’において、時間的に差分された画像が表示される。
【００４４】
本発明によれば、中線検出改善のために導入された肋骨辺縁準拠法が特に有用であることが判明した。それは、表４と表５に示した主観的評価の結果が示す通りである。
【表４】
時間差分画像に画質に関する様々な評価得点における、胸部画像例数の分布。ただし、これらの画像は、側方傾斜を補正するのに輪郭準拠中線検出法と、肋骨枠辺縁準拠中線検出法とを用いて得た。

【００４５】
【表５】
輪郭準拠中線検出法を、肋骨枠辺縁準拠中線検出法に替えることによって得られた、時間差分画像画質の改善における、様々な主観的評価得点に対する胸部画像例数分布

【００４６】
本発明では、日本の岩手県で行われた肺癌集団検診で得られた、１８１対の現行・先行胸部画像を用いた。これらの胸部画像は、移動検査設備に設置された富士コンピュータ処理放射線検査システム（ＣＲ）を使用して得た。このＣＲシステムからのディジタル画像データを直接使用して、画像変形法による時間差分画像を計算によって求めた。表４と表５において、時間差分画像の画質は、新規の中線検出法を用いることによってかなり改善されることが明らかに見て取れる。
【００４７】
前述の高画質、大マトリックス差分画像表示法を、時間差分画像に適用することも可能である。
【００４８】
対側差分―胸部Ｘ線写真における肺結節のコンピュータ検出における偽似陽性の除去
対側差分法をコンピュータ支援診断計画に組み込み、それによって、全体性能を改善することが可能である。例えば、差分画像法による胸部Ｘ線写真の肺結節のコンピュータ検出においては、肋骨・肋骨交差、または、血管・肋骨交差によってもたらされる偽似陽性の内のいくつかは、除去がきわめて困難である。これらの偽似陽性は、対側差分画像から導かれる画像特質を分析することによって除去が可能である。
【００４９】
コンピュータ化差分画像法を簡単にここで述べる。［８］先ず、ディジタル胸部画像、または通常の胸部Ｘ線写真のディジタル化版を、平行して操作される二つのフィルター操作にかける。一方は、適合フィルターのようなフィルターを用いることにより結節の強調画像を生成し、他方は、リング平均フィルターのような、また別のフィルターを用いることによって結節の抑制画像を供給する。次に、差分画像は、強調画像から抑制画像を差し引くことによって得られる。この差分画像は、極度に強調された結節と、大多数の背景となる正常解剖構造の除去による極度に抑制された背景を含むから、結節候補を特定するのに有用である。この差分画像法は、辺縁強調法の一般化と考えられ、事実、この差分画像は辺縁強調画像と酷似する。もしも２枚のフィルターが直線フィルターであれば、この２枚を結合させて、１個のフィルター操作とすることも可能である。一方、非直線性フィルターを用いるのであれば、二つのフィルター操作は別々に平行して適用する必要がある。この差分画像法は、孤立した異常パターン、例えば微小石灰化病巣や、マンモグラムにおける固まり等のコンピュータ検出に適用が可能である。
【００５０】
肺結節の初期候補は、差分画像において、大きなピクセル値を持つ比較的円形のパターンから特定される。しかし、そのようなパターンは、結節と同時に肋骨や、肺の血管といった正常構造を含むかもしれない。従って、これら候補の画像特質が抽出され、大きさ、コントラスト、候補の形に関するその他のパラメータに関して定量化される。具体的には、抽出される特質は、グレイレベル、形態、または実効直径のような辺縁勾配、円形度と不整性、実効直径の勾配と、円形性と不整性の度合い、平均勾配、勾配方向の標準偏差、コントラストと残高コントラスト（例えば、特許出願０８／５６２，０８７に教示されるような）に関わる。次に、基準依拠法（例えば、特許５，４６３，５４８と５，６２２，１７１、および、特許出願０８／５６２，０８７；０８／５６２，１８８；０８／７５８，４３８；０８／９００，３６１と０９／０２７，６８５に教示される）を適用して、もしもいくつかの候補の特質が、正常の解剖構造、例えば正面向きの血管、肋骨・肋骨交差、肋骨・血管交差、血管集合、および、肋骨・鎖骨交差のものと適合する場合には、それら候補を偽似陽性として除去する。
【００５１】
最後に、いくつかの画像特質使用によって訓練された、訓練済みの人工神経ネットワーク（ＡＮＮ）を用いて、残りの候補の中の偽似陽性をさらに除去する（例えば、特許５，４６３，５４８と５，６２２，１７１、および、特許出願０８／５６２，０８７；０８／５６２，１８８；０８／７５８，４３８；０８／９００，３６１と０９／０２７，６８５に教示されるような）。肺結節を有する１００枚の胸部画像と、１００枚の正常例から成るデータベースを用いた場合、差分画像法の性能は７０％の感度であり、偽似陽性率は画像１枚当り１．７であった。
【００５２】
図１（ｃ）は、単一胸部Ｘ線写真における肺結節のコンピュータ検出において、対側差分法による差分画像から偽似陽性を除去するための全体設計である。
【００５３】
本発明では、それぞれが肺の孤立結節を含む１０枚の胸部Ｘ線写真を得た（ステップＳ１００）。この研究の結果から、１０個の肺結節の全てが、コンピュータ化差分画像法によって正しく検出されたことが明らかにされたが、また、１０枚の胸部画像の肺の分野において、合計１４個の偽似陽性が出現したことが報告された（ステップＳ７００−Ｓ８００）。これら偽似陽性の全てが、肋骨・肋骨交差、肋骨・血管交差、および肋骨・鎖骨交差等肋骨に関連していた。
【００５４】
次に、対側差分画像を１０枚の胸部画像全てについて得た（ステップＳ２００−Ｓ６００）。元の胸部画像上の２４部位全てを−この２４部位は、１０個の結節と、１４個の偽似陽性を含み、結節検出法のコンピュータ出力を表わすものであるが−対側差分画像上の対応位置に変換した（ステップＳ９００）。この変換は必要である。なぜなら、前述のように、元の胸部画像を側方傾斜の補正のために回転し、変位させて後（ステップＳ２００−Ｓ６００）、対側差分画像は得られるものだからである。
【００５５】
対側差分画像において、一方の肺の肋骨が他方の肺の肋骨に適合する場合、一般に肋骨は除去され、従って、隣接背景と同様の均一な密度を有するようになるから、結節は暗い、円形パターンとして出現する。従って、コンピュータ検出による結節候補に関連する画像特質が肋骨のものと合致するならば、肋骨によるコンピュータの偽似陽性出力は特定が可能である。結節と、肋骨による偽似陽性とを区別するための画像特質として、結節候補のコントラストを用いた（ステップＳ１０００）。ここでは、コントラストを候補の中央部と直近の背景の間の平均ピクセル値における差と定義する。候補の中央部の平均ピクセル値は、直径ｄの円において経験的に定め、一方、背景部の平均ピクセル値は、内径ｄで、外径２ｄのドーナツ型区域について定めた。結節と非結節（偽似陽性）を含む全ての候補のコントラストを、ｄを２ｍｍから４０ｍｍの広範囲に変化させて求めた。対側差分画像において、結節のコントラストは、一般に非結節のものよりも大きい傾向のあることが判明した。例えば、図１０は、１０ｍｍと２０ｍｍ直径における結節のコントラストは、２０ピクセル値より大きいが（点線）、一方、６個の非結節が２０ピクセル値未満の低コントラストを持っていた。従って、この結果から、もしも、対側差分画像において、ある指定の閾値レベル、例えば、２０ピクセル値未満のコントラストを含む結節候補を除去するとすれば、肺結節の可能部位を示すコンピュータ出力リストの内から、６個の偽似陽性を除去することが可能であることが明らかにされた。
【００５６】
しかしながら、１０個の結節のコントラストとほぼ等しい、大きなコントラストを有する８個の非結節がある。いくつかの非結節の大きなコントラストは、対側差分画像における登録ミス・アーチファクトによるものであることが判明した。登録ミス・アーチファクトによるパターンは、一般に、局所的な明暗密度の混合体を含むから、中央部および・または背景部におけるピクセル値の標準偏差は、登録ミス・アーチファクトのない部分に比べて大きくなることが予想される。図１１は、中央部と背景部における相対的標準偏差を示す。この相対的標準偏差は、中央部、および・または背景部における、ピクセル値変動の標準偏差の平均ピクセル値に対する比として求めた。図１１から見て取れることは、結節における相対的標準偏差は比較的小さいが、１５％（点線）を越える大きな相対標準偏差−これは登録ミス・アーチファクトによるものである−を有する非結節は５個あるということである。従って、この結果から、もしも、対側差分画像中のある結節候補の相対標準偏差が、指定の閾値レベルを越える大きな値を有する場合、その結節候補を除去するとすれば、５個の偽似陽性を除去することが可能であることが示された。図１０と１１の結果を合わせることによって、１４個の偽似陽性の内、１０個の除去が可能である。なぜならば、図１０と図１１のいずれでも除去可能な「重複」偽似陽性が１個あるからである。
【００５７】
偽似陽性除去のためのもう一つの方法を図１２に示す。同図は、結節のコントラストと、中央部の相対標準偏差との間の相関を示す。図１２から明らかに見て取れるのは、結節は大きなコントラストと、小さな標準偏差を有する傾向を持つのに対して、非結節は、小さなコントラストを有するか、または大きなコントラストと大きな相対標準偏差を有する傾向を持つ。従って、点線で示すような、コントラスト対標準偏差閾値を設けた場合、１４個の偽似陽性の内１３個の除去が可能である（ステップＳ１２００−Ｓ１３００）。この結果から、対側差分画像を用いることによって、多数の偽似陽性の除去が可能であること、従って、胸部画像における肺結節検出のためのコンピュータ検査法の性能を実質的に改善することが可能であることが示される。
【００５８】
図１３は、単一胸部Ｘ線写真における非対称異常検出のためのコンピュータシステムの模式図である。コンピュータ１００は本発明の方法を導入する。同方法においては、コンピュータは、例えば、タッチスクリーン・インターフェイスを有するタッチスクリーン・モニターのような表示装置１０２；キーボード１０４；ポイント装置１０６；マウスパッドまたはディジタル入力パッド１０８；適当なデバイスバス（例えば、ＳＣＳＩバス、強化ＩＤＥバス、ウルトラＤＭＡバス、ＰＣＩバス等）で接続された、ハードディスク１１０、または、その他の高密度メディアドライブ；フロッピードライブ１１２；テープまたはＣＤメディア付、テープまたはＣＤ−ＲＯＭドライブ１１４；または、光磁気メディア等のような、その他の取り外し可能なメディア装置；および、マザーボードを含む。マザーボード１１８は、例えば、プロセッサー１２０；ＲＡＭ１２２とＲＯＭ１２４（例えば、ＤＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ、および、フラッシュＲＡＭ等）；画像獲得装置（図示せず）と接続して使用されてもよいＩＯポート１２６；および、音声加工、画像加工、信号加工、ニューラルネットワーク加工等のような特殊なハードウェア／ソフトウェア機能を実行するための、要すればあってもよい特別用途論理装置（例えば、ＡＳＩＣ）、または、構成可能論理装置（例えば、ＧＡＬおよびプログラム変更可能ＦＰＧＡ）；マイクロフォン１３０；および、単一または複数のスピーカー１３２、を含む。
【００５９】
前述のように、本システムは少なくとも１個のコンピュータ読み取り可能な媒体を含む。コンピュータ読み取り可能な媒体の実例としては、コンパクトディスク、ハードディスク、フロッピーディスク、テープ、光磁気ディスク、ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュＥＰＲＯＭ）、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等である。本発明は、コンピュータ読み取り可能な、いずれのものであってもよい一つの媒体、または、それらの結合体の中に保存されるが、コンピュータ１００のハードウェアを制御し、かつコンピュータ１００が、人間ユーザーと対話することを可能にするソフトウェアを含む。このようなソフトウェアは、デバイスドライバー、オペレーティング・システム、および開発ツールのようなユーザー用アプリケーションを含んでいてもよいが、ただし、それらに限定されない。このようなコンピュータ読み取り可能な媒体はさらに、前述の本発明のプロセス（例えば、図１（ａ）−（ｃ）参照）のいずれのものかを実行するための、本発明のコンピュータ・プログラム製品を含む。本発明のコンピュータコード・デバイスは、任意の解釈される、または実行可能なコードメカニズムであってもよく、スクリプト、翻訳機、動的結合ライブラリー、ジャバ・クラス、および完全に実行可能なプログラム等を含むが、ただしそれらに限定されない。
【００６０】
汎用コンピュータ１００のプログラムは、画像獲得装置（図示せず）から得た画像をディジタル化し、保存するためのソフトウェア・モジュールを含む。また、別態様として、本発明は、絵画文書交信装置（ＰＡＣＳ）のような、その他の手段で得た画像からのディジタルデータを加工するように設置することも可能である。別言すれば、加工の対象となるディジタル画像は、ディジタル形式で存在することが多いものであるから、その場合は、本発明を実施するに当って、ディジタル形式に変換する必要はない。
【００６１】
本発明はさらに、当業者には直ちに明らかなように、アプリケーション特異的集積回路の作製によって、または、従来の成分回路から成る適当なネットワークを相互接続することによっても導入が可能である。
【００６２】
さらに本発明は、コントラスト、相対標準偏差、および・または、結節中心部および・または背景部におけるコントラストと相対標準偏差との間の相関に基づいて、結節候補の中の偽似陽性を除去する点において定義されたけれども、当業者には直ちに明らかなように、結節の他の画像特質、および・または、他の部分も使用が可能である。
【００６３】
本発明では、単一胸部Ｘ線写真における非対称不透過部検出のために、新規な対側差分法の再構成が行われ、対側差分画像改善のための３種の技法（すなわち、側方傾斜補正、心臓領域の除去、および左と右肺における個別的変位値適合）が用いられた。本対側差分法は、胸部Ｘ線写真において周辺肋骨の大部分を除去し、かつ低コントラストの末梢病巣を強調することを可能とする。本法は微妙な肺の不透過部を検出するに当り、放射線専門家を補佐するものとなり得ると考えられる。
【００６４】
明らかに、本発明について多くの修正や変更が、前述の教示に照らして可能である。従って、請求項の範囲内においても、本発明をここに詳述したのとは別のやり方で実行することが可能であることを理解しなければならない。
【００６５】
付録
［１］Ａ． Ｋａｎｏ， Ｋ． Ｄｏｉ， Ｈ． ＭａｃＭａｈｏｎ， Ｄ．Ｄ． Ｈａｓｓｅｌ， Ｍ． Ｇｉｇｅｒ
「時間間隔変化を検出するための、時間的に連続する胸部画像のディジタル画像差分法」
Ｍｅｄ． Ｐｈｙｓ． ２１， ４５３−４６１（１９９４）、および、米国特許５，３５９，５１３
［２］Ｍ．Ｃ． Ｄｉｆａｚｉｏ， Ｈ． ＭａｃＭａｈｏｎ， Ｘ．Ｗ． Ｘｕ， Ｐ． Ｔｓａｉ， Ｊ． Ｓｈｉｒａｉｓｈｉ， Ｓ．Ｇ． Ａｒｍａｔｏ ＩＩＩ， Ｋ． Ｄｏｉ
「ディジタル胸部Ｘ線撮影法：時間差分画像の検出正確度に及ぼす作用」
Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ ２０２， ４４７−４５２ （１９９７）
［３〕Ｊ． Ｓｈｉｒａｉｓｈｉ， Ｓ． Ｋａｔｓｕｒａｇａｗａ， Ｊ． Ｉｋｅｚｏｅ， Ｔ． Ｍａｔｓｕｍｏｔｏ， Ｔ． Ｋｏｂａｙａｓｈｉ， Ｋ． Ｄｏｉ等
「肺結節を含む胸部Ｘ線写真のディジタル画像データベースの開発−ＲＯＣ分析による評価」
Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ ２０５（ｐ）， ３９４， １９９７
［４］Ｘ．Ｗ． Ｘｕ， Ｋ． Ｄｏｉ
「コンピュータ支援診断のための画像特質分析−胸部Ｘ線写真における肋骨枠境界の正確な確定」
Ｍｅｄ． Ｐｈｙｓ． ２２， ６１７−６２６（１９９５）および米国特許５，７９０，６９０
［５］Ｔ． Ｉｓｈｉｄａ， Ｓ． Ｋａｔｓｕｒａｇａｗａ， Ｋ． Ｎａｋａｍｕｒａ， Ｈ． ＭａｃＭａｈｏｎ， Ｋ． Ｄｏｉ
「時間差変化検出のための、連続胸部Ｘ線写真における時間差分用頻回画像変形法」
Ｍｅｄ． Ｐｈｙｓに投稿、および、米国特許出願０９／０５３，７８９
［６］Ｔ． Ｉｓｈｉｄａ， Ｋ． Ａｓｈｉｚａｗａ， Ｒ． Ｅｎｇｅｌｍａｎ， Ｓ． Ｋａｔｓｕｒａｇａｗａ， Ｈ． ＭａｃＭａｈｏｎ， Ｋ． Ｄｏｉ
「胸部Ｘ線写真の時間差変化検出のための時間差分法の適用−自動的初回画像適合による差分画像の改善」
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｉｎｇに投稿、および、米国特許出願０８／９００，３６２
［７］Ｎ． Ｎａｋａｍｏｒｉ， Ｋ． Ｄｏｉ， Ｖ． Ｓａｂｅｔｉ， Ｈ． ＭａｃＭａｈｏｎ
「ディジタル放射線学における画像特質分析とコンピュータ支援診断−ディジタル胸部画像における心臓・肺サイズの自動分析」
Ｍｅｄ Ｐｈｙｓ． １７， ３４２−３５０（１９９０）および米国特許５，０７２，３８４
［８］Ｘ．Ｗ． Ｘｕ， Ｋ． Ｄｏｉ， Ｔ． Ｋｏｂａｙａｓｈｉ， Ｈ． ＭａｃＭａｈｏｎ， Ｍ．Ｌ． Ｇｉｇｅｒ
「ディジタル胸部画像における肺結節の自動化検出のためのＣＡＤ改良法の開発」
Ｍｅｄ． Ｐｈｙｓ． ２４， １３９５−１４０３（１９９７）および米国特許出願０８／５６２，０８７、および、その他の特許と特許出願（特許４，９０７，１５６； ５，２２４，１７７； ５，２８９，３７４および特許出願０８／７５７，６１１； ０８／９００，１９１； ０９／０２７，６８５
【図面の簡単な説明】
【図１（ａ）】 ＰＡ胸部画像に対する対側差分法の全体設計図である。
【図１（ｂ）】 対側差分法の中線検出法を用いた時間差分改良法の全体設計図である。
【図１（ｃ）】 単一胸部Ｘ線画像の肺結節コンピュータ検出において、異なる画像から得られる偽似陽性を除去するための全体設計図である。
【図２（ａ）】 比較のために示した画像であって、元の画像である。
【図２（ｂ）】 比較のために示した画像であって、全ての領域を含む対側差分画像である。
【図２（ｃ）】 比較のために示した画像であって、２つの肺の外側の区域全体を均一な背景とした対側差分画像である。
【図２（ｄ）】 比較のために示した画像であって、「胸部」背景付の対側差分画像であって、２つの肺の外側の区域全体において元の画像を重ねたものである。
【図３】 黄金基準に対して、検出された中線の角度と位置の誤差測定値を例示したものである。
【図４】 黄金基準（黒実線）を中線とする胸部Ｘ線写真、輪郭線準拠法（鎖線）によって得られた検出中線、および、肋骨枠辺縁依拠法（点線）によって得られた検出中線である。
【図５（ａ）】 ３人の観察者によって示された、個々の中線における黄金基準からの角度と位置の分布を示すグラフである。
【図５（ｂ）】 輪郭準拠法によって検出された中線の誤差分布を示すグラフである。
【図５（ｃ）】 肋骨枠準拠法によって検出された中線の誤差分布を示すグラフである。
【図６（ａ）】 比較のために示した画像であって、元の胸部Ｘ線写真である。
【図６（ｂ）】 比較のために示した画像であって、中線検出のために輪郭準拠法を用いて得られた対側差分画像である。
【図６（ｃ）】 比較のために示した画像であって、中線検出のために肋骨辺縁準拠法を用いて得られた改良型差分画像である。
【図７（ａ）】 比較のために示した画像であって、元の胸部Ｘ線写真である。
【図７（ｂ）】 比較のために示した画像であって、変位値分析のために縦隔・心臓領域を含んで得られた対側差分画像である。
【図７（ｃ）】 比較のために示した画像であって、同変位値から縦隔・心臓領域を除いて得られた改良型対側差分画像である。
【図８（ａ）】 比較のために示した画像であって、元の胸部Ｘ線写真である。
【図８（ｂ）】 比較のために示した画像であって、変位値を右と左の肺に同時適合させることによって得られる対側差分画像である。
【図８（ｃ）】 比較のために示した画像であって、右と左の肺において、変位値を分離適合させることによって得られる改良型対側差分画像である。
【図９（ａ）】 比較のために示した画像であって、提示された結節画像である。
【図９（ｂ）】 比較のために示した画像であって、結節を強調した対側差分画像である。
【図１０】 結節と結節候補について、１０ｍｍと２０ｍｍ直径において結節候補のコントラスト分布を示す。
【図１１】 結節と結節候補について、１０ｍｍ直径において、結節候補の対象領域と背景領域における相対的標準偏差の分布を示す。
【図１２】 結節と結節候補について、１０ｍｍ直径におけるコントラストと、相対的標準偏差の間の関係を示すグラフである。
【図１３】 本発明の教示に従ってプログラムされた、汎用コンピュータ１００の模式図である。
【符号の説明】
１００…コンピュータ １０２…表示装置 １０４…キーボード １０６…ポイント装置 １０８…ディジタル入力パッド １１０…ハードディスク １１２…フロッピードライブ １１４…ＲＯＭドライブ １１８…マザーボード １２０…プロセッサー １２２…ＲＡＭ １２４…ＲＯＭ １２６…ＩＯポート １３０…マイクロフォン １３２…スピーカー

Claims (7)

1. 胸部の第１ディジタル画像を獲得するステップと、
   第１画像の鏡像である第２画像を生成するステップと、
   第１と第２の画像の内の一方に画像変形を実行して、変形画像を得て、前記変形画像を前記第１と第２画像の内の他方に記録するステップと、および
   前記第１と第２画像の内の他方の画像から変形画像を差し引いて、差分画像を生成するステップと、を含み、
   第１ディジタル画像を獲得する前記ステップが、
   オリジナルのディジタル画像を獲得するステップと、および
   オリジナルのディジタル画像に対して側方傾斜補正を実施して、前記第１画像を生成するステップとを含み、
   側方傾斜補正により第１画像を生成するステップが、
   オリジナルの画像の肺の両側において肋骨枠辺縁を検出するステップと、
   複数の垂直位置において、左右の肋骨枠辺縁の平均水平位置を確定するステップと、
   確定された平均水平位置を直線に適合させて中線を導出するステップと、
   オリジナルの画像を中線が垂直になるように回転させるステップと、および
   回転画像を変位させて、中線が前記第１画像において中央に位置付けられた前記第１画像を生成するステップと、
   を含む胸部画像のコンピュータ処理方法。
2. さらに、差分画像を表示することを備える請求項１の方法。
3. 前記画像変形を実行するステップが、
   一方の画像の肺区域を、他方の画像に揃える、グローバルマッチングを実施すること、
   前記一方の画像の右と左の肺における選択された関心領域について、他方の画像の右と左の肺に対してローカルマッチングを実施し、前記一方の画像のピクセルについて変位値を生成すること、
   一方の画像の右肺の変位値に対して表面適合を実施し、かつそれと独立に、一方の左肺の変位値に対して表面適合を実施し、それによって変位値を平滑化し、かつ一方の画像の右と左の肺に対する適合変位値を生成すること、
   この適合された変位値を用いて、一方のピクセルを変位させること、
   を含む請求項１の方法。
4. 差分画像の肺領域のコントラストを強調すること、
   差分画像の肺領域のピクセル値に、ある指定のピクセル値を加えること、
   差分画像の肺領域以外の領域のピクセル値を、下記、すなわち、
   （１）均一な背景を生成するように定常なピクセル値に、
   （２）第１と第２画像の内の一方における対応ピクセルの値に、
   の内の一方に維持すること、および
   強調差分画像を表示すること、
   を含む、強調された差分画像を生成することをさらに含む請求項１の方法。
5. 差分画像の肺領域のコントラストを強調すること、
   差分画像の肺領域のピクセル値に、ある指定のピクセル値を加えること、
   差分画像の肺領域以外の領域のピクセル値を、下記、すなわち、
   （１）均一な背景を生成するように定常なピクセル値に、
   （２）第１と第２画像の内の一方における対応ピクセルの値に、
   の内の一方に維持すること、および
   強調差分画像を表示すること、
   を含む、強調された差分画像を生成することをさらに含む請求項３の方法。
6. 画像変形を実施するステップが、
   粗大適合を実施する前に、第１と第２画像のマトリックスサイズをある指定の係数だけ減少させること、
   適合変位値を指定の係数によってスケール合わせをして、このスケール調整適合変位値を前記一方の画像のピクセルに適用すること、
   このスケール調整適合変位値を用いて、前記一方の画像のピクセルを変位させること、
   この差分画像を表示すること、
   を備える請求項３の方法。
7. 画像変形を実施するステップが、
   粗大適合を実施する前に、第１と第２画像のマトリックスサイズをある指定の係数だけ減少させること、
   適合変位値を指定の係数によってスケール合わせをして、このスケール調整適合変位値を前記一方の画像のピクセルに適用すること、
   このスケール調整適合変位値を用いて、前記一方の画像のピクセルを変位させること、
   この差分画像を表示すること、
   を含む請求項５の方法。

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