JP5624505B2 - 画像処理装置 - Google Patents
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Description
上記のように、目視により上記の領域(錆、欠陥、病変等)を抽出する方法以外、次に挙げるような技術が提案されている。
上記タイプ2の技術では、き裂や血管の太さ、エコーの連続情報から判定するため、細い領域などを検出できない問題がある。上記検出できない場合は毛細血管の影響で肝臓の実質領域が粗く見える特徴があるため、毛細血管等の非実質領域を抽出することが非常に重要である。工業用超音波検査では、同様に微小な欠陥等検出することが、困難であり、問題である。
このため、被検体を複数の領域に客観的に分類することができ、分類した領域を評価することのできる画像処理装置が求められている。
演算部6は、入力される画像データから、画像データを複数の領域画像データに分類するための指標(パラメータ)となる特徴量(以下、特徴量0と称する)を算出するものである。管理部7は、演算部6が算出した特徴量0を基に、画像データを複数の領域画像データに分類するための指標を持つ識別器(以下、識別器0と称する)を作成し管理するものである。
設定部4は、演算部6に、入力される画像データに対応した指標に関して算出させるように設定可能である。設定部4は、評価部8に、評価対象の画像データに対応した指標に関して評価させるように設定可能である。
設定部4は、評価部8に、特徴量0を示す情報を出力させるように設定可能であり、表示部5は、特徴量0を示す情報を表示することができる。
演算部6は、評価部8から入力される領域画像データから、領域画像データに対応する領域の状態を識別するための指標となる特徴量(以下、特徴量iと称する)を算出するものである。管理部7は、特徴量iを基に領域画像データに対応する領域の状態を識別するための指標を持つ識別器(以下、識別器iと称する)を作成し管理するものである。
設定部4は、演算部6に、入力される領域画像データに対応した指標に関して算出させるように設定可能である。設定部4は、評価部8に、評価対象の領域画像データに対応した指標に関して評価させるように設定可能である。
設定部4は、評価部8に、分類された複数の領域画像データに関する評価した結果の情報を、統合して出力させるように設定可能であり、表示部5は、統合された情報を表示することができる。
上述したことから、操作者(超音波検査師、医師等)は、評価部8が評価(診断)した結果の情報を視認したりすることができる。その他、表示部5は、演算部6が被検体を撮像して得られる画像データを用い、被検体の画像を表示することもできる。
図1及び図2に示すように、超音波診断システム1を用いた被検体の分類及び評価が開始されると、まず、ステップS1において、撮像部3は、撮像した被検体の画像データを演算部6に入力する。言うまでも無いが、画像データが複数の領域を含むことを前提としたものである。
上記のことから、超音波診断システム1を用いた被検体の分類及び評価が終了する。
肝臓の超音波断層図では、血液など肝臓の実質領域より軟らかい部分のエコー輝度(輝度レベル)が低く、血管壁など肝臓の実質領域より硬い部分のエコー輝度が高い特徴がある。このため、テクスチャ解析によりこのような特徴を抽出するものである。
図6は、図4及び図5に示した特徴領域内の特徴分布のイメージを示すヒストグラムである。図6に示すように、輝度値が高く且つ分散値が高い領域、中間領域、輝度値が低く且つ分散値が低い領域を分離できれば、肝臓の実質領域と、血管壁及び血液等の肝臓の非実質領域と、を分離(分類)することができる。
始めに、肝臓の実質領域を診断(評価)する場合の管理部7の識別器iについて説明する。臨床では、医師は、主観判断で肝臓の実質領域の粗さを4段階に分類している。そこで、管理部7は、主観判断で肝臓の実質領域の粗さを4段階に分類するための指標を持つ識別器iを作成し管理することができる。これにより、評価部8は、上記識別器iを用いることにより、肝臓の実質領域の粗さを客観的に判断することが可能となる。
画素群の指標が設定されると、演算部6は、領域画像データの特徴量(テクスチャ特徴量)iを算出する。そして、評価部8は、算出された各特徴量iを管理部7の識別器iを用いて評価する。管理部7は、評価部8が評価した結果の情報を基に、識別器iの持つ特徴量iを評価するための指標を更新し、このように識別器iに学習させる。
ここで、評価軸は、高次の空間を形成する複数の軸から選定したものでもよく、また、新たに生成する軸であってもよい。
肝臓の実質領域の粗さに関して、評価部8が評価した結果(診断結果)に基づいて領域画像データをさらに分類する。分類されたデータ(画像データ)から特徴量を算出し、識別器を作成する。例えば、管理部7が、粗さに関して、2段階に分類されたデータから算出された8次元の特徴量を基に線形判別方法を用いて識別器を作成すると、識別器(学習データ)から線形判別式の係数項(8個)と定数項を算出することができる。この場合、算出した線形判別式を識別器として使用することができる。
上記設定部4は、評価部8が評価した結果の情報を全て出力するよう設定したが、これに限らず、評価部8が評価した結果の情報を一部だけ出力するよう設定することも可能である。
特徴量は、画素群毎に算出された高次局所特徴量や、低次局所特徴量であってもよい。高次局所特徴量としては、局所的二値パターン(LBP:Local Binary Pattern)特徴量や、高次局所自己相関(HLAC:Higher-order Local AutoCorrelation)特徴量を挙げることができる。
管理部7は、特徴量iを基に線形判別方法又は非線形判別方法を用いて識別器iを作成し管理することができる。線形判別方法としては、線形判別分析(LDA:Linear Discriminant Analysis)、サポートベクタマシン(SVM:Support Vector Machine)、主成分分析法等を挙げることができる。非線形判別方法としては、非線形判別分析(QDA:Quadratic Discriminant Analysis)等を挙げることができる。
評価部8は、特徴量iの空間距離の長さ、又は類似度の程度に基づいて評価することができる。その他、評価部8は、他の指標により評価することもできる。上記のことから、評価部8が評価した結果の情報(新しい情報)が与えられる場合、上記情報から算出した特徴量iを識別式に代入すると、判別の結果を算出することができる。
設定部4は、評価部8が評価した結果の情報を、評価部8に、1以上の次元の情報として出力させるよう、設定することができる。このため、評価した結果の情報は、1次元の情報(例えば、数値又は数値に対応する色味)で表示することができ、また、2次元や多次元で表示することもできる。
上記超音波診断システム1を用いて肝臓の実質領域の領域画像データを評価する場合について説明は以上である。
Claims (7)
- 評価の対象になる実質領域と、前記実質領域とは異なる領域である非実質領域とから構成される被検体を撮像して得られる画像データから、当該画像データを前記実質領域の領域画像データと前記非実質領域の領域画像データとに分離するための指標となる特徴量を算出する演算部と、
前記特徴量に基づいて、前記指標を持つ識別器を算出する管理部と、
前記特徴量を前記識別器を用いて評価し、当該評価した結果に基づいて、前記画像データを前記実質領域の領域画像データと前記非実質領域の領域画像データとに分離する評価部とを具備し、
前記評価部は、前記分離された前記実質領域の領域画像データを、前記指標に基づいて評価し、
前記管理部は、前記評価部による評価結果を学習データとして前記識別器に取り込み、
前記実質領域の領域画像データを出力し、前記非実質領域の領域画像データを排除することを特徴とする、画像処理装置。 - 前記画像データに対応した特徴量を算出するための指標と、前記領域画像データに対応した特徴量を算出するための指標とを前記演算部に設定する設定部をさらに備えている請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記画像データ又は前記領域画像データの中から注目領域を設定し、前記注目領域に対して、分離又は評価させる設定部をさらに備えている請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記評価部に、前記分離された複数の領域画像データを全て又は一部だけ出力させるように設定可能である設定部をさらに備えている請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記評価部に、前記評価した結果の情報だけでなく、評価対象の前記領域画像データに関する情報も出力させるように設定可能である設定部をさらに備えている請求項1に記載の画像処理装置。
- さらに、前記画像データを前記複数の領域画像データに分離するための指標となる特徴量と、前記領域画像データに対応する領域の状態を識別するための指標となる特徴量を示す情報とを前記評価部に出力させるように設定可能である設定部をさらに備えている請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記評価部に、前記分離された複数の領域画像データに関する前記評価した結果の情報を、統合して出力させるように設定可能である設定部をさらに備えている請求項1に記載の画像処理装置。
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