JP4650114B2 - Image processing method, image processing apparatus, and image processing program - Google Patents

Image processing method, image processing apparatus, and image processing program Download PDF

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Description

本発明は放射線画像を処理する際の画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムに関し、さらに詳しくは、診断等に適した放射線画像を得ることができる画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムに関する。   The present invention relates to an image processing method, an image processing apparatus, and an image processing program for processing a radiographic image, and more specifically, an image processing method, an image processing apparatus, and an image processing program capable of obtaining a radiographic image suitable for diagnosis and the like. About.

近年、放射線画像を直接デジタル画像として撮影できる装置が開発されている。たとえば、被写体に照射された放射線量を検出し、その検出量に対応して形成される放射線画像を電気信号として得る装置としては、輝尽性蛍光体を用いたディテクタを用いる方法が特開昭55-12429号公報、特開昭63-189853号公報など、多数開示されている。   In recent years, an apparatus capable of directly capturing a radiographic image as a digital image has been developed. For example, as a device for detecting a radiation dose applied to a subject and obtaining a radiographic image formed in accordance with the detected dose as an electrical signal, a method using a detector using a stimulable phosphor is disclosed in JP Many publications such as 55-12429 and JP 63-189853 are disclosed.

このような装置では、シート状の基板に輝尽性蛍光体を塗布、あるいは蒸着等によって固着したディテクタに、いったん被写体を透過した放射線を照射して輝尽性蛍光体に放射線を吸収させる。   In such an apparatus, a stimulable phosphor is applied to a sheet-like substrate or fixed to the detector by vapor deposition or the like, and once irradiated with radiation transmitted through the subject, the stimulable phosphor absorbs the radiation.

その後、この輝尽性蛍光体を光または熱エネルギ−で励起することにより、この輝尽性蛍光体が上記吸収によって蓄積している放射線エネルギ−を蛍光として放射させ、この蛍光を光電変換して画像信号を得るようにしている。   Thereafter, the stimulable phosphor is excited by light or heat energy, and the stimulating phosphor emits radiation energy accumulated by the absorption as fluorescence, and the fluorescence is photoelectrically converted. An image signal is obtained.

一方、照射された放射線の強度に応じた電荷を光導電層に生成し、生成された電荷を二次元的に配列された複数のコンデンサに蓄積し、それら蓄積された電荷を取り出すことにより得られる放射線画像検出装置が提案されている。   On the other hand, a charge corresponding to the intensity of irradiated radiation is generated in the photoconductive layer, the generated charge is accumulated in a plurality of capacitors arranged two-dimensionally, and the accumulated charges are taken out. A radiation image detection apparatus has been proposed.

このような放射線画像検出装置では、フラットパネルディテクタ(FPD)と呼ばれるものを使用している。この種のFPDは、特開平9-90048号公報に記載されているように、照射された放射線強度に応じた蛍光を発する蛍光体と、蛍光体から発する蛍光を直接または縮小光学系を介して受光して光電変換を行うフォトダイオードやCCDのような光電変換素子の組み合わせによって実現されるものが知られている。   Such a radiation image detection apparatus uses what is called a flat panel detector (FPD). As described in JP-A-9-90048, this type of FPD includes a phosphor that emits fluorescence corresponding to the intensity of irradiated radiation, and fluorescence emitted from the phosphor directly or through a reduction optical system. Known is a combination of a photodiode that receives light and performs photoelectric conversion, or a combination of photoelectric conversion elements such as a CCD.

また特開平6-342098号公報に記載されているように、照射された放射を直接電荷に変換するものも知られている。
これらの放射線画像検出装置では、取得した画像に対して、診断に適した画像となるよう、階調変換処理やエッジ強調処理などの各種の画像処理を行うことが一般的に行われている。
In addition, as described in Japanese Patent Laid-Open No. 6-342098, there is also known one that directly converts irradiated radiation into electric charges.
In these radiological image detection apparatuses, various types of image processing such as gradation conversion processing and edge enhancement processing are generally performed on an acquired image so as to be an image suitable for diagnosis.

また、このようにして得られた画像データに基づく放射線画像を表示したり出力する場合、撮影条件の変動を受けることなく見やすい放射線画像となるような画像処理も行われている。   In addition, when a radiographic image based on the image data obtained in this way is displayed or output, image processing is performed so that the radiographic image is easy to see without being subjected to fluctuations in imaging conditions.

ところで、これまで、放射線画像において、階調処理や周波数処理などの画像処理を施す際には、目的とする人体構造物、例えば骨部組織や軟部組織、さらにはその部位構造などを決定論的に検出し、それらが所望の濃度となるようにあるいは所望のエッジ強調度となるように画像処理を行ってきた。   By the way, in the past, when performing image processing such as gradation processing and frequency processing on a radiographic image, a target human body structure such as a bone tissue or a soft tissue, and further a part structure thereof is deterministic. And image processing has been performed so that they have a desired density or a desired edge enhancement degree.

このような画像処理として、モルフォロジー演算処理を用いて部位構造の検出し画像処理を行う方法は、特開平6-348818号公報(特許文献1)や特開2002-99896号公報(特許文献2)に示されている
特開平6-348818(第1頁、図1) 特開2002-99896(第1頁、図1)
As such image processing, a method for detecting a part structure and performing image processing using morphological calculation processing is disclosed in JP-A-6-348818 (Patent Document 1) and JP-A-2002-99896 (Patent Document 2). Shown in
JP-A-6-348818 (first page, FIG. 1) JP 2002-99896 (first page, FIG. 1)

ここで、特開平6-348818号公報記載の技術では、画像内の前景と背景を見分けるためのエッジ検出部にモルフォロジー演算処理を使用している。これは、モルフォロジー演算処理がノイズの影響を受けにくい性質を持つためである。しかし、その後の処理では、エッジ検出結果を用いて場合分けや閾値を使用することで前景と背景を見分けている。しかし、このように場合分けや閾値により決定論的な画像処理を行う場合、判定が適していなかった場合に処理結果がユーザーニーズから大きくずれる問題がある。   Here, in the technique described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 6-348818, a morphological operation process is used for an edge detection unit for distinguishing a foreground and a background in an image. This is because the morphological operation processing is less susceptible to noise. However, in the subsequent processing, the foreground and the background are discriminated by using the case detection and the threshold value by using the edge detection result. However, when performing deterministic image processing based on case classification and threshold values as described above, there is a problem that the processing result greatly deviates from the user needs when the determination is not suitable.

また、特開2002-99896号公報記載の技術では、形状依存性フィルタにモルフォロジー演算処理を使用し、乳房画像の石灰化像という特定の形状を認識しているが、画像の違いについては複数のフィルタを予め用意することで対応している。しかし、このように複数のフィルタを用意した場合、用意したフィルタまたは選択したフィルタが適していなかった場合に処理結果がユーザーニーズから大きくずれる問題がある。   Further, in the technique described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2002-99896, a morphological calculation process is used for the shape-dependent filter and a specific shape called a calcified image of a breast image is recognized. This can be done by preparing a filter in advance. However, when a plurality of filters are prepared in this way, there is a problem that the processing result greatly deviates from the user needs when the prepared filter or the selected filter is not suitable.

しかし、このような決定論的な検出においては、非常に狭い範囲に目的とする人体構造物を限定しなければならず診断するユーザーのニーズに柔軟に答えられない、検出に失敗した場合の画像処理結果のユーザーニーズからのずれが非常に大きいなどの問題があった。   However, in such deterministic detection, the target human body structure must be limited to a very narrow range, and the image when the detection fails cannot be flexibly answered to the needs of the user to diagnose. There was a problem that the deviation of processing results from user needs was very large.

モルフォロジー演算処理は、その形態学的な構造物検出能力から、特定部位での病変などの検出に用いられてきた。モルフォロジー演算処理の前にノイズ除去処理が行われる場合が多く、その理由は微小な構造を検出する際にモルフォロジー演算処理でノイズを同時に検出しないためである。しかし、この前処理だけでは、完全にノイズを除去しきれない場合が多く、モルフォロジー演算処理を行ったあとに、大抵の場合目的とする構造とノイズとを判断するための判定処理が行われる。その判定処理は、抽出されたエッジの強度の比較などによって行われるため、その判定処理が間違っていた場合の失敗が大きい、あるいは微妙なエッジにおいてその微妙さに関わらず検出されるものとされないものが存在してしまうという状態を作り出していた。この結果、大局的なフィルタ処理による局所構造の検出というモルフォロジー演算処理の利点を損なわせる結果となっていた。   Morphological calculation processing has been used for detecting lesions and the like at specific sites because of its morphological structure detection capability. In many cases, noise removal processing is performed before morphological calculation processing, because noise is not simultaneously detected by morphological calculation processing when a minute structure is detected. However, in many cases, noise cannot be completely removed by this pre-processing alone, and after performing the morphological operation processing, in most cases, determination processing for determining the target structure and noise is performed. Since the judgment process is performed by comparing the strength of the extracted edges, etc., if the judgment process is wrong, the failure is large, or the subtle edges are not detected regardless of the subtlety It was creating a state that would exist. As a result, the advantage of the morphological operation processing of local structure detection by global filter processing is impaired.

本発明は以上のような課題に鑑みてなされたものであって、診断目的とする人体構造物の検出と正確な検出が行われなかった場合でも、診断可能な画像となる柔軟な画像処理結果を提供することが可能な画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムを実現することを目的とする。   The present invention has been made in view of the problems as described above, and is a flexible image processing result that becomes a diagnosable image even when detection of a human body structure intended for diagnosis and accurate detection are not performed. An object is to realize an image processing method, an image processing apparatus, and an image processing program.

すなわち、前記した課題を解決は、以下に列記する発明により解決される。
この発明は、被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う際に、前記放射線画像にモルフォロジー演算処理としてトップハット変換処理を施し、前記モルフォロジー演算処理された結果に基づいて前記放射線画像に含まれる骨部組織を検出し、前記骨部組織検出の結果に基づいて重みを決定し、前記重み決定で決定された前記重みに応じたパラメータにより前記放射線画像に画像処理を実行する。
That is, the above-described problems can be solved by the inventions listed below.
When performing image processing for obtaining an image suitable for diagnosis on a radiographic image having a signal corresponding to an irradiation dose of radiation that has passed through the subject, the present invention performs top hat conversion as morphological operation processing on the radiographic image. processing performed based on said morphology operation processed result to detect the bone tissue that is included in the radiographic image, wherein determining the weights based on the results of the bone tissue detected, determined by the weight determining the Image processing is performed on the radiation image with a parameter corresponding to the weight.

なお、前記モルフォロジー演算処理は、前記トップハット変換処理された結果に対してスケルトン処理を行う、又は前記トップハット変換処理と並行してスケルトン処理を行う、ことが望ましい。
なお、前記画像処理として、前記放射線画像に対して階調処理もしくは周波数強調処理の少なくとも一方が実行される、ことが望ましい。
なお、前記モルフォロジー演算では、前記放射線画像に対してトップハット変換処理もしくはスケルトン処理の少なくとも一方が実行される、ことが望ましい。
In addition, it is desirable that the morphological operation process performs a skeleton process on the result of the top hat conversion process or performs a skeleton process in parallel with the top hat conversion process.
As the image processing, it is desirable that at least one of gradation processing and frequency enhancement processing is performed on the radiation image.
In the morphological operation, it is preferable that at least one of a top hat conversion process and a skeleton process is performed on the radiation image.

前記構造物検出では、前記放射線画像に含まれる骨部組織を前記構造物として検出する、ことが望ましい。あるいは、前記構造物検出ステップでは、前記放射線画像に含まれる軟部組織を前記構造物として検出する、ことが望ましい。   In the structure detection, it is desirable to detect a bone tissue included in the radiation image as the structure. Alternatively, in the structure detection step, it is desirable to detect a soft tissue included in the radiation image as the structure.

なお、前記画像処理は、オリジナルの放射線画像に対して行われることが望ましい。
あるいは、前記画像処理は、オリジナルの放射線画像を間引いた間引き画像に対して行われることも望ましい。
The image processing is preferably performed on the original radiographic image.
Alternatively, it is desirable that the image processing is performed on a thinned image obtained by thinning an original radiation image.

この発明は、被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う際に、モルフォロジー処理を用いて、診断目的である人体形状を検出し、検出された領域を元に重み付けを行い画像処理を施すことで、ユーザーニーズに柔軟対応した画像処理を提供する。   The present invention relates to a human body that is a diagnostic object by using morphological processing when performing image processing for obtaining an image suitable for diagnosis on a radiographic image having a signal corresponding to an irradiation dose of radiation transmitted through a subject. Image processing that flexibly meets user needs is provided by detecting the shape and performing image processing by weighting based on the detected area.

このようにすることで、ユーザーが診断目的とする人体構造物の検出と正確な検出とが行われなかった場合であっても、診断可能な画像となる柔軟な画像処理結果をユーザーへ提供することが可能になる。   In this way, even when the user does not detect and accurately detect the human body structure for the purpose of diagnosis, the user is provided with a flexible image processing result that can be diagnosed. It becomes possible.

なお、モルフォロジー演算処理を用いて人体構造物を検出しそれに基づいて重み付けを行い、階調処理もしくは周波数処理の少なくとも一方を施すので、ユーザーが診断目的とする人体構造物の検出を行い、診断に適した画像を提供することが可能になる。   In addition, since human body structures are detected using morphological calculation processing, weighting is performed based on the detected human body structures, and at least one of gradation processing and frequency processing is performed. A suitable image can be provided.

また、トップハット変換またはスケルトン処理にて人体構造物を検出するため、微細な人体構造を検出することが可能になる。
また、人体構造検出ステップにて骨部構造を検出するため、診断上重要な骨部を検出し柔軟に画像処理を行うことが可能になる。
Further, since the human body structure is detected by the top hat conversion or the skeleton process, it becomes possible to detect a fine human body structure.
Further, since the bone structure is detected in the human body structure detection step, it is possible to detect a bone part important for diagnosis and perform image processing flexibly.

また、人体構造検出ステップにて軟部組織を検出するため、診断上重要な軟部を検出し柔軟に画像処理を行うことが可能になる。
また、前期画像処理がオリジナル画像に対して行われるため、微細な人体構造を検出し柔軟な画像処理を行うことが可能になる。
Further, since soft tissue is detected in the human body structure detection step, it is possible to detect soft parts important for diagnosis and perform image processing flexibly.
In addition, since the previous image processing is performed on the original image, it is possible to detect a fine human body structure and perform flexible image processing.

また、前期画像処理が間引き画像に対して行われるため、構造の概観を柔軟に検出し、柔軟な画像処理を行うことが可能になる。   In addition, since the previous image processing is performed on the thinned image, it is possible to flexibly detect the overview of the structure and perform flexible image processing.

以下、図面を参照して本発明の実施をするための最良の形態を詳細に説明する。
本発明の実施をするための最良の形態の画像処理方法および画像処理装置ならびに画像処理プログラムの好適な実施の形態について説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
The best mode for carrying out the present invention will be described below in detail with reference to the drawings.
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Preferred embodiments of an image processing method, an image processing apparatus, and an image processing program of the best mode for carrying out the present invention will be described. Note that the present invention is not limited thereby.

なお、本実施例の形態例の各手段は、ハードウェアやファームウェア、またはソフトウェアで構成することが可能である。このため、画像処理方法の各ステップ,画像処理装置の各手段,画像処理プログラムの各ルーチンの処理手順に沿った機能ブロック図としての図1を示す。   Note that each means of the embodiment of the present embodiment can be configured by hardware, firmware, or software. For this reason, FIG. 1 is shown as a functional block diagram in accordance with the processing procedure of each step of the image processing method, each means of the image processing apparatus, and each routine of the image processing program.

以下、本実施の形態例の構成および動作について、図1のブロック図、図2のフローチャート、および、その他の説明図を参照しつつ詳細に説明する。なお、図1における各手段や各部は、画像形成装置の各手段や各部を示すだけでなく、画像処理方法の各ステップ、画像処理プログラムの各ルーチンを示すものでもある。   Hereinafter, the configuration and operation of the present embodiment will be described in detail with reference to the block diagram of FIG. 1, the flowchart of FIG. 2, and other explanatory diagrams. The units and units in FIG. 1 indicate not only the units and units of the image forming apparatus but also the steps of the image processing method and the routines of the image processing program.

〈全体構成および処理の流れ〉
システム全体構成:
放射線発生装置30、放射線画像読取器40、画像処理装置100が、図1に示されるように構成されている。
<Overall configuration and processing flow>
Overall system configuration:
The radiation generating device 30, the radiation image reader 40, and the image processing device 100 are configured as shown in FIG.

また、画像処理装置100内部には、制御手段を構成する制御部101、画像データを生成する画像データ生成部110、画像データに含まれるノイズを除去するノイズ除去部120、画像データにモルフォロジー演算処理を施すモルフォロジー演算部(モルフォロジー演算手段)130、モルフォロジー演算処理された結果に基づいて画像データに含まれる構造物を検出する構造物検出部(構造物検出手段)140、構造物検出結果に基づいて画像データの領域あるいは画素の重み(画像処理条件)を決定する重み決定部(重み決定手段)150、重み(画像処理条件)に基づいて画像処理を実行する画像処理部(画像処理手段)190が、図1に示すように構成される。   Further, inside the image processing apparatus 100, a control unit 101 that constitutes a control means, an image data generation unit 110 that generates image data, a noise removal unit 120 that removes noise included in the image data, and a morphological operation process on the image data Morphological operation unit (morphological operation means) 130 for performing the structure, structure detection unit (structure detection means) 140 for detecting a structure included in the image data based on the result of the morphological operation processing, based on the structure detection result A weight determination unit (weight determination unit) 150 that determines a weight (image processing condition) of an area or pixel of image data, and an image processing unit (image processing unit) 190 that executes image processing based on the weight (image processing condition). As shown in FIG.

なお、この図1において、ノイズ除去部120には、メジアンフィルタ部120aと、ウェーブレット処理部120bとが含まれて構成されている。さらに、この図1において、モルフォロジー演算部130には、トップハット変換処理部130aと、スケルトン処理部130bとが含まれて構成されている。   In FIG. 1, the noise removing unit 120 includes a median filter unit 120a and a wavelet processing unit 120b. Further, in FIG. 1, the morphological operation unit 130 includes a top hat conversion processing unit 130a and a skeleton processing unit 130b.

処理の概略:
なお、以下の処理の説明では、重要領域として骨部を基準にして処理を進める場合を具体例として説明を行う。
・制御部101は放射線画像撮影・読み取り、および、本実施形態の画像処理に伴う各種処理についての制御を行う。
・放射線発生装置30からの放射線は被写体5を透過し、この被写体5を透過した放射線は放射線画像読取器40により読み取られる。
・放射線画像読取器40により読み取られた信号は、画像データ生成部110で画像データに変換される(図2S1)。
・メジアンフィルタ処理部120aは、メジアンフィルタを用いた処理により画像データに含まれるパルス性のノイズ成分を除去する(図2S2)。
・ウェーブレット処理部120bは、ウェーブレット変換処理により、メジアンフィルタ処理後の画像データに含まれるノイズ成分を除去する(図2S3)。
・トップハット変換処理部130aは、画像の画素値分布の凹方向のくぼみの検出を行う(図2S4)。骨部エッジは凹方向に分布を持つエッジ成分であるためこの方法が適している。
・スケルトン処理部130bは、トップハット変換処理された結果に対し、さらにスケルトン処理を用いて凹部を連なりとして検出することで、骨部などの検出を行う(図2S5)。
・構造物検出部140は、モルフォロジー演算処理された結果に基づいて、放射線画像に含まれる構造物を検出し、構造物データを生成する(図2S6)。
・重み決定部150は、画像データに含まれる構造物について所定の処理結果が得られるように重み(画像処理条件)を決定する(図2S7)。
・画像処理部160は、決定された重み(画像処理条件)に基づいて画像データに画像処理を実行する(図2S8)。
Outline of processing:
In the following description of the process, a case where the process is advanced based on the bone as an important region will be described as a specific example.
The control unit 101 controls radiographic image capturing / reading and various processes associated with the image processing of the present embodiment.
The radiation from the radiation generator 30 passes through the subject 5, and the radiation that has passed through the subject 5 is read by the radiation image reader 40.
The signal read by the radiation image reader 40 is converted into image data by the image data generation unit 110 (S1 in FIG. 2).
The median filter processing unit 120a removes pulse noise components included in the image data by processing using the median filter (S2 in FIG. 2).
The wavelet processing unit 120b removes noise components included in the image data after the median filter processing by wavelet transform processing (S3 in FIG. 2).
The top hat conversion processing unit 130a detects a depression in the concave direction of the pixel value distribution of the image (S4 in FIG. 2). This method is suitable because the bone edge is an edge component having a distribution in the concave direction.
The skeleton processing unit 130b detects bones and the like by detecting the concave portions as a series using the skeleton processing with respect to the result of the top hat conversion processing (S5 in FIG. 2).
The structure detection unit 140 detects a structure included in the radiation image based on the result of the morphological calculation process, and generates structure data (S6 in FIG. 2).
The weight determination unit 150 determines a weight (image processing condition) so that a predetermined processing result is obtained for the structure included in the image data (S7 in FIG. 2).
The image processing unit 160 performs image processing on the image data based on the determined weight (image processing condition) (S8 in FIG. 2).

〈各手段、各ステップ、各ルーチンの詳細内容〉
以下、各手段、各ステップ、各ルーチンにおける詳細な処理手順・内容について説明する。
<Details of each means, each step, each routine>
Hereinafter, detailed processing procedures and contents in each means, each step, and each routine will be described.

(1)撮影・放射線画像入力:
制御部101では、まず、撮影部位または撮影方向等の情報をユーザインターフェースなどから取得する。これらの情報は、ユーザが撮影部位等を特定することで行う。例えば、表示部とタッチパネルとを兼ね備えた当該画像処理装置100のユーザインタフェース(図示せず)から、撮影部位が表示されたボタンを押すこと等により入力される。そのほか、磁気カード、バーコード、HIS(病院内情報システム:ネットワークによる情報管理)等を利用しても行われる。
(1) Imaging and radiation image input:
In the control unit 101, first, information such as an imaging region or an imaging direction is acquired from a user interface or the like. Such information is performed by the user specifying an imaging region or the like. For example, it is input from a user interface (not shown) of the image processing apparatus 100 having both a display unit and a touch panel by pressing a button displaying an imaging region. In addition, a magnetic card, bar code, HIS (hospital information system: network-based information management), etc. are used.

放射線発生装置30は、画像処理装置100内の制御部101と各種データの授受を行っている。なお、放射線発生装置30が制御部101によって制御される場合と、放射線発生装置30内の制御部(図示せず)と画像処理装置100内の制御部101とが通信を行う場合とがある。   The radiation generating apparatus 30 exchanges various data with the control unit 101 in the image processing apparatus 100. There are cases where the radiation generation apparatus 30 is controlled by the control unit 101 and cases where a control unit (not shown) in the radiation generation apparatus 30 and the control unit 101 in the image processing apparatus 100 communicate with each other.

放射線発生装置30から放射された放射線は、被写体5を通して放射線画像読取器40の前面に装着されている撮像パネルに照射される。そして、放射線画像読取器40では、被写体5を透過した放射線を検知して、画像信号として取得する。   The radiation emitted from the radiation generator 30 is irradiated through the subject 5 onto the imaging panel mounted on the front surface of the radiation image reader 40. The radiation image reader 40 detects the radiation transmitted through the subject 5 and acquires it as an image signal.

具体的な構成例としては、輝尽性蛍光体プレートを用いたものとして、特開平11-142998号公報や特開2002-156716号公報に記載されたものがある。また、フラットパネルディテクタ(FPD)を入力装置として用いるものには、特開平6-342098号公報に記載された、検出したX線を直接電荷に変換し、画像信号として取得するものや、特開平9-90048号公報に記載された、検出したX線を一旦光に変換した後、その光を受光して電荷に変換する、間接方式のものがある。   Specific examples of the configuration include those described in JP-A-11-142998 and JP-A-2002-156716 as using a stimulable phosphor plate. For those using a flat panel detector (FPD) as an input device, those described in Japanese Patent Laid-Open No. 6-342098 that directly convert detected X-rays into charges and obtain them as image signals, There is an indirect system described in Japanese Patent Laid-Open No. 9-90048 in which detected X-rays are once converted into light and then received and converted into electric charges.

なお、放射線画像読取器40は、放射線画像を記録した銀塩フィルムにレーザ、蛍光灯等の光源からの光を照射し、この銀塩フィルムの透過光を光電変換して画像データを生成してもよい。また、放射線量子計数型検出器を用いて放射線エネルギーを直接電気信号に変換して画像データを生成する構成であってもよい。   The radiation image reader 40 irradiates the silver salt film on which the radiation image is recorded with light from a light source such as a laser or a fluorescent lamp, and photoelectrically converts the transmitted light of the silver salt film to generate image data. Also good. Moreover, the structure which converts radiation energy directly into an electrical signal using a radiation quantum counting type detector, and produces | generates image data may be sufficient.

被写体5の放射線画像を得る際には、放射線発生装置30と放射線画像読取器40の撮像パネルの間に被写体5が位置するものとされて、放射線発生装置30から放射された放射線が被写体5に照射されると共に、被写体5を透過した放射線が撮像パネルに入射される。   When obtaining a radiographic image of the subject 5, the subject 5 is assumed to be positioned between the radiation generating device 30 and the imaging panel of the radiographic image reader 40, and the radiation emitted from the radiation generating device 30 is applied to the subject 5. Irradiation and radiation transmitted through the subject 5 are incident on the imaging panel.

そして、放射線画像読取器40により読み取られた画像信号は画像データ生成部110送られ、画像データ生成部110で所定の画素数や階調ビット数の画像データに変換される(図2S1)。   Then, the image signal read by the radiation image reader 40 is sent to the image data generation unit 110, and is converted into image data having a predetermined number of pixels and gradation bits by the image data generation unit 110 (S1 in FIG. 2).

(2)ノイズ除去:
後述するモルフォロジー演算処理を行う前に、前処理としてノイズ除去処理を実行しておく。このノイズ除去処理としては、単純平均化フィルタ処理などの線形処理によるスムージングやメジアンフィルタ処理などの非線形フィルタ処理によるパルスノイズ除去処理などを採用することが可能である。
(2) Noise removal:
Before performing a morphological operation process to be described later, a noise removal process is executed as a preprocess. As this noise removal processing, it is possible to employ smoothing by linear processing such as simple averaging filter processing or pulse noise removal processing by nonlinear filter processing such as median filter processing.

また、ウェーブレット変換処理を用いたノイズ除去処理も、ガウシアンノイズの除去に有効である。
この実施例では、まずメジアンフィルタ処理部120aによってメジアンフィルタ処理を実行してパルスノイズの除去を行い(図2S2)、つぎに、ウェーブレット処理部120bによってウェーブレット変換処理を実行してガウシアンノイズ除去を行うという組み合わせによるノイズ除去を最も望ましい方法とする。なお、このようなノイズ除去処理により、照射野外のノイズ等も有効に取り除かれる。
Noise removal processing using wavelet transform processing is also effective for removing Gaussian noise.
In this embodiment, first, median filter processing is performed by the median filter processing unit 120a to remove pulse noise (S2 in FIG. 2), and then wavelet transformation processing is performed by the wavelet processing unit 120b to remove Gaussian noise. The most desirable method is to remove noise by the combination. Note that noise outside the irradiation field is also effectively removed by such noise removal processing.

ここで、以上のような2段階のノイズ処理より、先にパルスノイズを除去し、次にガウシアンノイズを除去しているため、画像に含まれる異なる性質のノイズを有効に除去することが可能になる。この結果、後述するモルフォロジー処理の後に判定処理が不要になる。従って、モルフォロジー処理の利点が損なわれることがなくなる。   Here, since the pulse noise is first removed and then the Gaussian noise is removed after the two-stage noise processing as described above, it is possible to effectively remove noises of different properties included in the image. Become. As a result, the determination process becomes unnecessary after the morphological process described later. Therefore, the advantage of the morphological treatment is not impaired.

(3)モルフォロジー演算:
モルフォロジー演算部130は、重要領域が骨部である場合には、トップハット処理(図2S4)やスケルトン処理(図2S5)などの骨格化を行う各種画像処理によって、画像データに含まれる骨部エッジなどにより骨部を重要領域として検出する。
(3) Morphological operations:
When the important region is a bone portion, the morphological operation unit 130 performs a bone edge included in the image data by various image processings such as top hat processing (FIG. 2S4) and skeleton processing (FIG. 2S5). The bone part is detected as an important region by the above.

ここで、モルフォロジー演算処理は論理集合演算処理を組み合わせることにより実行される。構造要素は2次元の画像の特性から対象な構造を持つものが使われることが望ましい。本実施形態では、骨部の検出にトップハット変換処理あるいはスケルトン処理、望ましくは、トップハット変換処理とスケルトン処理とを用いる。   Here, the morphological operation processing is executed by combining logical set operation processing. It is desirable to use a structural element having a target structure from the characteristics of a two-dimensional image. In the present embodiment, a top hat conversion process or a skeleton process, preferably a top hat conversion process and a skeleton process, are used for detecting a bone part.

ここで、トップハット変換処理部130aは、画像の画素値分布の凹方向のくぼみの検出を行う(図2S4)。骨部エッジは凹方向に分布を持つエッジ成分であるためこの方法が適している。なお、骨部エッジの検出については画素サイズが1.4mmの間引き画像に対して、構造要素Bは3×3の対象構造を持ち半球形の関数分布を持つものが好ましい。   Here, the top hat conversion processing unit 130a detects the depression in the concave direction of the pixel value distribution of the image (S4 in FIG. 2). This method is suitable because the bone edge is an edge component having a distribution in the concave direction. For detection of the bone edge, it is preferable that the structural element B has a 3 × 3 target structure and a hemispherical function distribution for a thinned image with a pixel size of 1.4 mm.

これにより骨部エッジの細部について検出が可能であり、手指骨などの細い骨部エッジの検出も可能である。このとき、トップハット変換処理の凹部検出の特性から照射野端エッジや人工骨エッジなどの特定の方向へエッジ方向を持つエッジは検出されないという特性を持っている。   Thereby, it is possible to detect details of the bone edge, and it is also possible to detect a thin bone edge such as a finger bone. At this time, there is a characteristic that an edge having an edge direction in a specific direction such as an irradiation field edge or an artificial bone edge is not detected from the concave detection characteristic of the top hat conversion process.

そして、スケルトン処理部130bは、トップハット変換処理部130aによってトップハット変換処理された結果(凹部検出結果)に対し、さらにスケルトン処理を用いて凹部を連なりとして検出することで、骨部の検出を行う(図2S5)。   Then, the skeleton processing unit 130b detects the bone part by detecting the concave part as a series using the skeleton process with respect to the result (the concave part detection result) obtained by the top hat conversion process by the top hat conversion processing part 130a. (S5 in FIG. 2).

すなわち、トップハット変換処理で骨部の検出は可能であるが、まれにノイズ除去処理で除去しきれないノイズを骨部と同じように検出してしまう場合がある。そのような場合にも、スケルトン処理では検出された凹部を連なりとして検出するため、連なりを持つ骨部は検出するが不必要なノイズを検出しない特性を持っている。   That is, although the bone part can be detected by the top hat conversion process, noise that cannot be removed by the noise removal process may be detected in the same manner as the bone part. Even in such a case, since the detected concave portion is detected as a series in the skeleton processing, the bone part having the series is detected, but it has a characteristic of not detecting unnecessary noise.

なお、重要領域として軟部領域を検出する場合には、まず骨部検出結果を処理前画像から差分することで骨部エッジを除去し、その後、サイズの大きい構造要素または小さい構造要素を複数回適用することで検出可能である。このとき、サイズの大きい構造は11×11程度、小さい構造要素は5回程度繰り返すことが望ましい。以上のような各種画像処理によって、画像データに含まれる軟部を重要領域として検出する。   When detecting a soft part region as an important region, first, the bone part edge is removed by subtracting the bone part detection result from the pre-processing image, and then a large or small structural element is applied multiple times. Can be detected. At this time, it is desirable to repeat the structure having a large size about 11 × 11 and the small structure element about 5 times. Through various image processes as described above, the soft part included in the image data is detected as an important region.

(4)構造物検出と重み決定:
構造物検出部140は、モルフォロジー演算部130でモルフォロジー演算処理された結果、すなわち、検出された骨部などに基づいて、放射線画像に含まれる構造物を検出し、構造物データを生成する(図2S6)。
(4) Structure detection and weight determination:
The structure detection unit 140 detects the structure included in the radiographic image based on the result of the morphological calculation process performed by the morphological calculation unit 130, that is, the detected bone part, and generates the structure data (see FIG. 2S6).

そして、重み決定部150は、モルフォロジー演算処理された結果から生成された構造物データについて二値化処理などを行い、所定の信号値、たとえば、骨部の画素で値を1、骨部以外の画素では値を0とする重み付け画像データを生成する(図2S7)。   Then, the weight determination unit 150 performs binarization processing on the structure data generated from the result of the morphological operation processing, and sets a predetermined signal value, for example, 1 for the bone pixel, Weighted image data with a value of 0 is generated at the pixel (S7 in FIG. 2).

あるいは、トップハット変換変換とスケルトン処理とを並行して行い、両方の結果の和から重み付けを行うことが可能である。トップハット変換結果とスケルトン処理結果の両方で検出された領域は骨部領域として信用度が高いため、重みが高くなる。いずれか一方のみの検出は信用度が若干低いため、重みを軽くする。   Alternatively, it is possible to perform top-hat transform conversion and skeleton processing in parallel, and perform weighting from the sum of both results. Since the area detected by both the top hat conversion result and the skeleton processing result has high reliability as the bone part area, the weight becomes high. Since the detection of only one of them has a slightly low reliability, the weight is reduced.

ここで、図3(a)は元となる放射線画像、図3(b)はモルフォロジー演算部130と構造物検出部140とによって骨部が構造物として検出された画像データについて、重み決定部150が二値化処理によって骨部の画素で値を1、骨部以外の画素では値を0とする重み付け画像データを生成した様子を示している。   Here, FIG. 3A shows the original radiation image, and FIG. 3B shows the weight determination unit 150 for the image data in which the bone part is detected as a structure by the morphology operation unit 130 and the structure detection unit 140. Shows a state in which weighted image data having a value of 1 for the bone portion pixels and a value of 0 for the pixels other than the bone portion is generated by the binarization processing.

なお、軟部組織を構造物として検出するのであれば、構造物検出部140は、モルフォロジー演算処理された結果から生成された構造物データについて二値化処理などを行い、引き続いて重み決定部150は、所定の信号値、たとえば、軟部の画素で値を1、軟部以外の画素では値を0とする構造物データを生成する。   If soft tissue is detected as a structure, the structure detection unit 140 performs binarization processing or the like on the structure data generated from the result of the morphological operation processing, and subsequently the weight determination unit 150 The structure data is generated with a predetermined signal value, for example, a value of 1 for a soft part pixel and a value of 0 for a pixel other than the soft part.

なお、ここでは便宜上、構造物検出部140と重み決定部150とを分けて記載しているが、構造物検出・重み決定部として、構造物検出ステップ(構造物検出ルーチン)と重み決定ステップ(重み決定ルーチン)とを同時あるいは並行して実行するようにしてもよい。   Here, for convenience, the structure detection unit 140 and the weight determination unit 150 are described separately. However, as the structure detection / weight determination unit, a structure detection step (structure detection routine) and a weight determination step ( (Weight determination routine) may be executed simultaneously or in parallel.

(5)画像処理:
画像処理部160は、画像データ生成部110からのオリジナルの画像データあるいは所定の割合で間引かれた間引き画像データについて、以上の説明のようにして重み決定部150で決定された重み付け画像データにしたがって、画像処理を実行する(図2S8)。
(5) Image processing:
The image processing unit 160 converts the original image data from the image data generation unit 110 or the thinned image data thinned out at a predetermined ratio into the weighted image data determined by the weight determination unit 150 as described above. Therefore, image processing is executed (S8 in FIG. 2).

〈実施形態により得られる効果〉
この実施形態では、被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う際に、モルフォロジー処理を用いて、診断目的である人体形状を検出し、検出された領域を元に重み付けを行い画像処理を施すことで、ユーザーニーズに柔軟対応した画像処理を提供する。このようにすることで、ユーザーが診断目的とする人体構造物の検出と正確な検出とが行われなかった場合であっても、診断可能な画像となる柔軟な画像処理結果をユーザーへ提供することが可能になる。
<Effect obtained by embodiment>
In this embodiment, when performing image processing for obtaining an image suitable for diagnosis on a radiographic image having a signal corresponding to the radiation dose transmitted through the subject, a morphological process is used for diagnostic purposes. By detecting the human body shape, weighting based on the detected area and performing image processing, image processing that flexibly meets user needs is provided. In this way, even when the user does not detect and accurately detect the human body structure for the purpose of diagnosis, the user is provided with a flexible image processing result that can be diagnosed. It becomes possible.

なお、これまでの各撮影や被写体に合わせて画像処理方法を決定し決定論的に画像処理を行ってきた方法では、処理対象は画像内に存在することが予め仮定されており、対象構造物の認識処理後の正誤判定によって本当に対象物であったかの判定が行われる。   It should be noted that in the conventional methods that have determined the image processing method according to each shooting and subject and performed the deterministic image processing, it is assumed in advance that the processing target exists in the image, and the target structure It is determined whether or not the object is actually the object by the correctness determination after the recognition process.

しかし、このように判定を行う場合には、構造物の位置などを情報として用いるため、一般的な状態の画像でない場合は大きく判定に失敗する危険性を持っていた。
本実施形態では、まずモルフォロジー処理により構造物、本実施例においては骨部を検出する。ここで、構造要素を用いてフィルタ処理を行うため、構造物の特定の位置での存在を必要としない。次にその検出結果に対して重み付けを適用するため、決定論的な判定を必要とせず、検出結果を完全に失う結果とはならない。
However, since the position of the structure or the like is used as information when performing the determination in this way, there is a risk that the determination will largely fail if the image is not in a general state.
In this embodiment, first, a structure, in this example, a bone part is detected by morphological processing. Here, since the filtering process is performed using the structural element, the structure does not need to exist at a specific position. Next, since weighting is applied to the detection result, a deterministic determination is not required, and the detection result is not completely lost.

また、重み付けを行う際の制約については、重み付け方法によって制御することが可能であり、上記に上げた方法のように完全に位置情報や信号情報を必要としない方法の他にも、若干これらの制約を課すことで重みの信頼性を上げることも可能である。   In addition, restrictions on weighting can be controlled by a weighting method, and in addition to a method that does not require position information and signal information completely as in the above-described method, there are some of these restrictions. It is also possible to increase the reliability of the weight by imposing restrictions.

たとえば、位置情報については、検出された画素の中央度などを用いることで、画像中央に位置する構造の重みを高くすることが可能である。また、信号値情報については、例えば、人体領域よりも照射野外の方が信号値は低いとし、検出結果の信号値分布について低い信号値に対して重みを下げることも可能である。   For example, regarding the position information, the weight of the structure located at the center of the image can be increased by using the centrality of the detected pixel. As for the signal value information, for example, the signal value is lower outside the irradiation field than the human body region, and the signal value distribution of the detection result can be reduced in weight for the low signal value.

なお、単純X線撮影は、分割撮影など多彩な撮影方法が存在する。また、撮影者の撮影経験の不足によるポジショニング不良や、患者の状態や患者が幼児である場合など適切なポジショニングを望めない場合もある。このような場合でも、重み付け画像を用いることにより、大きな画像処理の失敗をすることなく、診断に適した画像を提供することが可能である。   Simple X-ray imaging has various imaging methods such as divided imaging. In addition, there may be cases where it is not possible to achieve proper positioning due to poor positioning due to a lack of imaging experience of the photographer, or when the patient is in the condition of the patient or the patient is an infant. Even in such a case, it is possible to provide an image suitable for diagnosis without using a large image processing failure by using a weighted image.

本発明の一実施の形態例の全体構成を機能的に示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows functionally the whole structure of the example of 1 embodiment of this invention. 本発明の一実施の形態例の全体処理の流れを示すフローチャート図である。It is a flowchart figure which shows the flow of the whole process of one embodiment of this invention. 本発明の実施の形態例における処理の様子を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the mode of the process in the embodiment of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

5 被写体
30 放射線発生装置
40 放射線画像読取器
100 画像処理装置
101 制御部
110 画像データ生成部
120 モルフォロジー演算部
130 構造物検出部
140 構造物検出部
150 重み決定部
160 画像処理部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 5 Subject 30 Radiation generation apparatus 40 Radiation image reader 100 Image processing apparatus 101 Control part 110 Image data generation part 120 Morphology operation part 130 Structure detection part 140 Structure detection part 150 Weight determination part 160 Image processing part

Claims (15)

被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う画像処理方法であって、
前記放射線画像にモルフォロジー演算処理としてトップハット変換処理を施すモルフォロジー演算ステップと、
前記モルフォロジー演算処理された結果に基づいて前記放射線画像に含まれる骨部組織を検出する構造物検出ステップと、
前記構造物検出ステップにより検出された結果に基づいて重みを決定する重み決定ステップと、
前記重み決定ステップで決定された前記重みに応じたパラメータにより前記放射線画像に画像処理を実行する画像処理ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
An image processing method for performing image processing for obtaining an image suitable for diagnosis on a radiation image having a signal corresponding to an irradiation dose of radiation transmitted through a subject,
Morphology calculation step for performing top hat conversion processing as morphological calculation processing on the radiation image,
A structure detection step for detecting bone tissue included in the radiographic image based on the result of the morphological calculation processing;
A weight determination step for determining a weight based on the result detected by the structure detection step;
An image processing step of performing image processing on the radiographic image according to a parameter according to the weight determined in the weight determination step;
An image processing method comprising:
前記モルフォロジー演算ステップは、前記トップハット変換処理された結果に対してスケルトン処理を行う、又は前記トップハット変換処理と並行してスケルトン処理を行う、
ことを特徴とする請求項1記載の画像処理方法。
The morphological operation step performs a skeleton process on the result of the top hat conversion process, or performs a skeleton process in parallel with the top hat conversion process,
The image processing method according to claim 1.
前記構造物検出ステップでは、前記放射線画像に含まれる軟部組織を前記構造物として検出する、
ことを特徴とする請求項1または2記載の画像処理方法。
In the structure detection step, a soft tissue included in the radiation image is detected as the structure.
The image processing method according to claim 1, wherein the image processing method is an image processing method.
前記モルフォロジー演算ステップは、前記放射線画像の間引き画像に対して行う、
ことを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の画像処理方法。
The morphological calculation step is performed on the thinned image of the radiation image.
The image processing method according to claim 1, wherein:
前記画像処理ステップとして、前記放射線画像に対して階調処理もしくは周波数強調処理の少なくとも一方が実行される、
ことを特徴とする請求項1乃至請求項のいずれかに記載の画像処理方法。
As the image processing step, at least one of gradation processing or frequency enhancement processing is performed on the radiation image.
The image processing method according to any one of claims 1 to 4 , wherein the image processing method is performed.
被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う画像処理装置であって、
前記放射線画像にモルフォロジー演算処理としてトップハット変換処理を施すモルフォロジー演算手段と、
前記モルフォロジー演算処理された結果に基づいて前記放射線画像に含まれる骨部組織を検出する構造物検出手段と、
前記構造物検出手段により検出された結果に基づいて重みを決定する重み決定手段と、
前記重み決定手段で決定された前記重みに応じたパラメータにより前記放射線画像に画像処理を実行する画像処理手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
An image processing apparatus that performs image processing for obtaining an image suitable for diagnosis on a radiation image having a signal corresponding to an irradiation dose of radiation transmitted through a subject,
Morphology calculation means for performing top hat conversion processing as morphological calculation processing on the radiation image,
A structure detection means for detecting bone tissue included in the radiographic image based on the result of the morphological calculation processing;
Weight determining means for determining a weight based on the result detected by the structure detecting means;
Image processing means for performing image processing on the radiographic image according to a parameter corresponding to the weight determined by the weight determination means;
An image processing apparatus comprising:
前記モルフォロジー演算手段は、前記トップハット変換処理された結果に対してスケルトン処理を行う、又は前記トップハット変換処理と並行してスケルトン処理を行う、
ことを特徴とする請求項6記載の画像処理装置。
The morphology operation means performs a skeleton process on the result of the top hat conversion process, or performs a skeleton process in parallel with the top hat conversion process,
The image processing apparatus according to claim 6.
前記構造物検出手段は、前記放射線画像に含まれる軟部組織を前記構造物として検出する、
ことを特徴とする請求項6または請求項7に記載の画像処理装置。
The structure detecting means detects soft tissue included in the radiation image as the structure.
The image processing apparatus according to claim 6, wherein the image processing apparatus is an image processing apparatus.
前記モルフォロジー演算手段は、前記放射線画像の間引き画像に対して前記モルフォロジー演算処理を行う、
ことを特徴とする請求項6乃至請求項8のいずれかに記載の画像処理装置。
The morphological operation means performs the morphological operation processing on the thinned image of the radiation image.
The image processing apparatus according to claim 6, wherein the image processing apparatus is an image processing apparatus.
前記画像処理手段は、前記放射線画像に対して階調処理もしくは周波数強調処理の少なくとも一方を実行する、
ことを特徴とする請求項6乃至請求項のいずれかに記載の画像処理装置。
The image processing means executes at least one of gradation processing and frequency enhancement processing on the radiation image;
The image processing apparatus according to any one of claims 6 to 9, characterized in that.
被写体を透過した放射線の照射線量に応じた信号を有する放射線画像に対し、診断に適した画像を得るための画像処理を行う画像処理プログラムであって、
前記放射線画像にモルフォロジー演算処理としてトップハット変換処理を施すモルフォロジー演算ルーチンと、
前記モルフォロジー演算処理された結果に基づいて前記放射線画像に含まれる骨部組織を検出する構造物検出ルーチンと、
前記構造物検出ルーチンにより検出された結果に基づいて重みを決定する重み決定ルーチンと、
前記重み決定ルーチンで決定された前記重みに応じたパラメータにより前記放射線画像に画像処理を実行する画像処理ルーチンと、
を有することを特徴とする画像処理プログラム。
An image processing program for performing image processing for obtaining an image suitable for diagnosis on a radiographic image having a signal corresponding to an irradiation dose of radiation transmitted through a subject,
Morphology calculation routine for performing top hat conversion processing as morphological calculation processing on the radiation image,
A structure detection routine for detecting bone tissue included in the radiographic image based on the result of the morphological calculation processing;
A weight determination routine for determining a weight based on a result detected by the structure detection routine;
An image processing routine for performing image processing on the radiation image by a parameter according to the weight determined by the weight determination routine;
An image processing program comprising:
前記モルフォロジー演算ルーチンは、前記トップハット変換処理された結果に対してスケルトン処理を行う、又は前記トップハット変換処理と並行してスケルトン処理を行う、
ことを特徴とする請求項11記載の画像処理プログラム。
The morphological operation routine performs a skeleton process on the result of the top hat conversion process, or performs a skeleton process in parallel with the top hat conversion process.
12. The image processing program according to claim 11, wherein
前記構造物検出ルーチンは、前記放射線画像に含まれる軟部組織を前記構造物として検出する、
ことを特徴とする請求項11または請求項12に記載の画像処理プログラム。
The structure detection routine detects a soft tissue included in the radiation image as the structure.
The image processing program according to claim 11 or 12,
前記モルフォロジー演算ルーチンは、前記放射線画像の間引き画像に対して実行する、
ことを特徴とする請求項11乃至請求項13のいずれかに記載の画像処理プログラム。
The morphological operation routine is executed on the thinned image of the radiation image.
14. The image processing program according to claim 11, wherein the image processing program is any one of claims 11 to 13.
前記画像処理ルーチンは、前記放射線画像に対して階調処理もしくは周波数強調処理の少なくとも一方を実行する、
ことを特徴とする請求項11乃至請求項14のいずれかに記載の画像処理プログラム。
The image processing routine executes at least one of gradation processing or frequency enhancement processing on the radiation image.
15. The image processing program according to claim 11, wherein the image processing program is any one of claims 11 to 14 .
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