JP5192751B2 - 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム - Google Patents
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Description
所定グループに共通した構造的特徴によって被検体が区分けされてなる、所定方向に並んだ複数の区域それぞれにおける、所定方向に対して交わる断面が有する画像的特徴に基づいて、画像取得部で取得された断面画像が属している区域を推定する区域推定部と、
画像取得部で取得された断面画像について、被検体を構成する各種構成部位のうちの所定の構成部位における断面が区域推定部で推定された区域で有している特徴に相当する画像的特徴を有している領域を探索する領域探索部とを備えたことを特徴とする。
所定グループに共通した構造的特徴によって被検体が区分けされてなる、所定方向に並んだ複数の区域それぞれにおける、所定方向に対して交わる断面が有する画像的特徴に基づいて、画像取得過程で取得された断面画像が属している区域を推定する区域推定過程と、
画像取得過程で取得された断面画像について、被検体を構成する各種構成部位のうちの所定の構成部位における断面が区域推定部で推定された区域で有している特徴に相当する画像的特徴を有している領域を探索する領域探索過程とを有することを特徴とする。
所定グループに属する被検体内の所定方向に対して交わる断面画像を取得する画像取得部と、
所定グループに共通した構造的特徴によって被検体が区分けされてなる、所定方向に並んだ複数の区域それぞれにおける、所定方向に対して交わる断面が有する画像的特徴に基づいて、画像取得部で取得された断面画像が属している区域を推定する区域推定部と、
画像取得部で取得された断面画像について、被検体を構成する各種構成部位のうちの所定の構成部位における断面が区域推定部で推定された区域で有している特徴に相当する画像的特徴を有している領域を探索する領域探索部とを構築することを特徴とする。
領域探索部340は、各候補領域51,52,53,54,55,56,57,61,62の画像濃度の分布を分析し、その分析結果が、記憶部380に記憶された骨領域中の画像濃度分布とどの程度似ているかを判定する。
記憶部380には、人体が有する複数の骨それぞれに対して、健康な人体を撮影した複数の断面画像を体軸方向に見たときに、各骨に属する骨領域の面積が最も大きくなる断面画像上における正規化された円形度と面積とが記憶されている。領域探索部340は、複数の断面画像400それぞれにおいて、各候補領域51,52,53,54,55,56,57,61,62に相当する骨候補領域を検出し、各候補領域51,52,53,54,55,56,57,61,62の面積が最も大きくなる断面画像400を探索する。さらに、探索された断面画像400上で、各候補領域51,52,53,54,55,56,57,61,62の正規化された円形度と面積を算出し、算出した円形度および面積が記憶部380に記憶された複数の骨それぞれの円形度および面積とどの程度似ているかを判定する。
記憶部380には、体軸位置(頭頂部「0」〜足先「1」)と、各体軸位置における断面画像中の骨領域の重心のX,Y座標、体表からの距離、および大きさが記憶されている。領域探索部340は、記憶部380から断面画像410の体軸位置における骨領域の重心のX,Y座標、体表からの距離、大きさを取得する。さらに、各候補領域51,52,53,54,55,56,57,61,62それぞれの重心のX,Y座標、体表からの距離、および大きさを算出し、その算出したX,Y座標、体表からの距離、および大きさが、記憶部380から取得したX,Y座標、体表からの距離、および大きさとどの程度似ているかを判定する。
11 CR装置
12 CT装置
20 管理サーバ
30 診断装置
31 本体装置
32 画像表示装置
33 キーボード
34 マウス
101 CPU
102 主メモリ
103 ハードディスク装置
104 FDドライブ
105 CD−ROMドライブ
106 I/Oインタフェース
200 画像表示プログラム
210 画像取得部
220 特徴量算出部
230 区域指定部
240 領域探索部
250 画像生成部
260 画像生成部
270 画像登録部
300 医用画像表示装置
310 画像取得部
320 特徴量算出部
330 区域指定部
340 領域探索部
350 画像生成部
360 画像生成部
370 画像登録部
Claims (9)
- 所定グループに属する被検体内の所定方向に対して交わる断面画像を取得する画像取得部と、
前記所定グループに共通した構造的特徴によって前記被検体が区分けされてなる、前記所定方向に並んだ複数の区域それぞれにおける、該所定方向に対して交わる断面が有する画像的特徴に基づいて、前記画像取得部で取得された断面画像が属している区域を推定する区域推定部と、
前記画像取得部で取得された断面画像について、前記被検体を構成する各種構成部位のうちの所定の構成部位における断面が前記区域推定部で推定された区域で有している特徴に相当する画像的特徴を有している特徴領域を探索する領域探索部とを備え、
前記区域推定部が、頭頂部の位置を「0」、足先の位置を「1」となるように正規化された各区域に区分される断面画像の正規化された部位情報を算出し、前記領域探索部が、所定の方法で抽出された領域に対して、前記正規化された部位情報を用いて学習判定を行うことにより、領域を探索するものであることを特徴とする画像処理装置。 - 前記区域推定部が、前記複数の区域それぞれにおける断面の画像的特徴として、マシンラーニングの手法で予め得られた画像的特徴を用いるものであることを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
- 前記領域探索部が、前記所定の構成部位における断面が前記区域で有している特徴として、マシンラーニングの手法で予め得られた特徴を用いるものであることを特徴とする請求項1又は2記載の画像処理装置。
- 前記領域探索部が、骨に属する領域を探索するものであることを特徴とする請求項1から3のうちいずれか1項記載の画像処理装置。
- 前記領域探索部が、血管の領域に属する領域を探索するものであることを特徴とする請求項1から4のうちいずれか1項記載の画像処理装置。
- 前記領域探索部における探索結果に基づいて、前記断面画像中の前記構成部位を抽出した抽出画像、および/又は、該断面画像から該構成部位を除去した除去画像を作成する画像作成部を備えたことを特徴とする請求項1から5のうちいずれか1項記載の画像処理装置。
- 前記領域探索部が、
前記画像取得部で取得され前記区域推定部を区域が推定された断面画像を構成する各画素の画素値と、相対的に前記特徴領域が抽出される蓋然性が高い第1の閾値とを比較して相対的に前記特徴領域である蓋然性が高い第1の候補領域からなる第1の抽出画像を生成する第1の領域抽出部と、
前記第1の領域抽出部で生成された第1の抽出画像と、特徴領域があらかじめ判明している、該第1の抽出画像生成の基になった断面画像と同一の区域に属する教師断面画像とを比較することにより、該第1の抽出画像上の前記第1の候補領域を特徴領域と非特徴領域とに分類する第1の領域分類部と、
前記第1の抽出画像生成の基になった断面画像を構成する各画素の画素値と、前記第1の閾値よりも非特徴領域である蓋然性が相対的に高い領域を含んで抽出するための第2の閾値とを比較して第2の候補領域からなる第2の抽出画像を生成する第2の領域抽出部と、
前記第1の候補領域が特徴領域と非特徴領域とに分類されている前記第1の抽出画像と前記第2の候補領域からなる前記第2の抽出画像とを比較して、該第2の候補領域のうちの該第1の候補領域から食み出した領域を特徴領域と非特徴領域に振り分けることにより該第2の候補領域を新たな特徴領域と新たな非特徴領域とに分類する第2の領域分類部とを有することを特徴とする請求項1から6のうちいずれか1項記載の画像処理装置。 - 所定グループに属する被検体内の所定方向に対して交わる断面画像を取得する画像取得過程と、
前記所定グループに共通した構造的特徴によって前記被検体が区分けされてなる、前記所定方向に並んだ複数の区域それぞれにおける、該所定方向に対して交わる断面が有する画像的特徴に基づいて、前記画像取得過程で取得された断面画像が属している区域を推定する区域推定過程と、
前記画像取得過程で取得された断面画像について、前記被検体を構成する各種構成部位のうちの所定の構成部位における断面が前記区域推定部で推定された区域で有している特徴に相当する画像的特徴を有している領域を探索する領域探索過程とを有し、
前記区域推定過程が、頭頂部の位置を「0」、足先の位置を「1」となるように正規化された各区域に区分される断面画像の正規化された部位情報を算出し、前記領域探索過程が、所定の方法で抽出された領域に対して、前記正規化された部位情報を用いて学習判定を行うことにより、領域を探索する過程であることを特徴とする画像処理方法。 - コンピュータ内で実行され、該コンピュータ上に、
所定グループに属する被検体内の所定方向に対して交わる断面画像を取得する画像取得部と、
前記所定グループに共通した構造的特徴によって前記被検体が区分けされてなる、前記所定方向に並んだ複数の区域それぞれにおける、該所定方向に対して交わる断面が有する画像的特徴に基づいて、前記画像取得部で取得された断面画像が属している区域を推定する区域推定部と、
前記画像取得部で取得された断面画像について、前記被検体を構成する各種構成部位のうちの所定の構成部位における断面が前記区域推定部で推定された区域で有している特徴に相当する画像的特徴を有している特徴領域を探索する領域探索部とを構築し、
前記区域推定部が、頭頂部の位置を「0」、足先の位置を「1」となるように正規化された各区域に区分される断面画像の正規化された部位情報を算出し、所定の方法で抽出された領域に対して、前記正規化された部位情報を用いて学習判定し、前記領域探索部が、所定の方法で抽出された領域に対して、前記正規化された部位情報を用いて学習判定を行うことにより、領域を探索するものであることを特徴とする画像処理プログラム。
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