JP5828649B2 - 画像処理装置、画像処理方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents
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Description
医療用X線撮影は、一般に人体等の医療診断に用いられ、診断目的に適したディジタル画像処理が行われることが必要とされる。特許文献1では、被写体の撮影部位、撮影方法に関する情報の入力を行い、あらかじめ定められた画像処理アルゴリズムを適用する方法が開示されている。この方法に依れば、入力された情報に基づき、診断目的に応じた適切なディジタル画像処理がなされた画像を得ることができる。
このような技術として、特許文献2では、画像から診断上不要な部分である照射野領域外やセンサに直接X線が照射野された素抜け領域を画像解析により取り除き、それ以外の被写体領域をヒストグラム解析して画像処理パラメータを求めている。
前記識別情報に基づいて定められた前記画像の領域の画素値から画像処理に必要な情報を得る第二の取得手段と、
前記第二の取得手段で得られた情報に基づいて前記画像の画像処理をする画像処理手段と、
を備える。
さらにX線画像処理システム100は、2次元X線センサ104が出力する動画像の各フレームを解析して画像解析値を出力する画像解析処理部105と、画像解析値に基づいて動画像の各フレームに画像処理を行う画像処理部106を有する。
画像解析処理部105は、動画像の各フレームを所定の画素数を1つのブロックとして分割するブロック分割部108と、分割されたブロック毎に識別情報を取得する第一の取得部109を有する。第一の取得部109はブロックごとに識別情報を算出するか、算出結果を外部装置から取得する。以後の実施形態では第一の取得部109が識別情報を算出する場合について説明する。
ステップS202において、画像解析処理部105は、ブロック分割部108が出力するブロックを第一の取得部109に入力する。第一の取得部109は、ブロックに含まれる画素から識別情報として、ブロック内画素値のばらつきを示す量を算出する。このブロック内画素値のばらつきを示す量としては様々なものが考えられるが、本実施例では次式に示す分散値Varを用いる場合を例に説明する。
分割ブロックのサイズは階調変換処理、ノイズ低減処理が選択された場合よりも大きいことが好ましい。
X線画像処理システム300は、第1実施形態と同様に、毎秒3〜30パルスのX線パルスを発生することが可能なX線発生部101と、被写体102を通過したX線103を受けてX線パルスに同期した動画像をX線画像として撮像する2次元X線センサ104を有する。
ステップS402において、画像解析処理部301は、ブロック分割部108が出力するブロックを第一の取得部109及び情報算出部302に入力する。第一の取得部109は、第1実施形態と同様に、識別情報として、ブロック内画素値のばらつきを示す特徴量を算出する。一方、情報算出部302は、情報として、ブロック内画素の平均値を算出する。これらの算出処理は、入力されたブロック全てに適用する。すなわち、本処理の仮定に従えば64×64ブロックに対応する識別情報64×64及び情報64×64を出力する。
ステップS403は第1実施形態のステップS203と同様である。すなわち、画像解析処理部301は、第一の取得部109が出力する識別情報を領域の識別部110に入力し、識別情報が所定の識別条件を満たすブロックを関心ブロックとして出力する。
ステップS404において、画像解析処理部301は、第二の取得部302が出力する情報と領域の識別部110が出力する関心ブロックとを第二の取得部303に入力する。第二の取得部303は、ブロックごとの平均値のうち、関心ブロックに属する平均値から最小値及び最大値を選択し、画像解析処理部301の画像解析値として出力する。
また、第2実施形態においても、第1実施形態と同様、ステップS201のブロック分割において、隣接ブロックが重複するように画像を分割しても良い。
また、第2実施形態の識別情報は、第1実施形態で述べたものと同様のものを用いることができ、また、複数の特徴量を用いることも可能である。
さらにX線画像処理システム500は、2次元X線センサ104が出力する動画像の各フレームを解析して画像解析値を出力する画像解析処理部501と、画像解析値に基づいて動画像の各フレームに画像処理を行う画像処理部106を有する。
図6の画像解析処理部501は、上述の第1実施形態と同様の構成に加え、機械学習部502を有する。
ステップS602において、画像解析処理部501は、ブロック分割部504が出力するブロックを第一の取得部505に入力する。第一の取得部505は、画像処理フローと同様の識別情報算出処理を各ブロックに対して行い、ブロック毎に識別情報を算出する。
ステップS603において、画像解析処理部501は、第一の取得部505が出力する識別情報及び訓練データベース503が保持する関心ブロックデータを識別条件学習部506に入力する。識別条件学習部506は、サンプル画像から求められた識別情報と、対応する関心ブロックデータに基づいて識別条件を求める。ここで行う学習処理は、好ましくはSVMのような機械学習処理にて行うことができる。
CPU1010は、RAM1020やROM1030に格納されているプログラムやデータを用いて情報処理装置1000全体的な制御を行うとともに、プログラムの実行により予め定められた画像処理に関する演算処理を実行することが可能である。
プリンタ1090は、画像表示部107に表示された画像を記録媒体上に印刷出力することが可能である。
次に、撮像装置2000について説明する。撮像装置2000は、例えば、X線透視装置のような、動画像を撮像することが可能であり、撮像された画像データは情報処理装置1000に送信される。なお、画像データは複数をまとめて情報処理装置1000に送信するようにしても良いし、撮像の都度、順次、画像データの送信を行うようにしてもよい。
106 画像処理部
108 ブロック分割部
109 第一の取得部
110 領域の識別部
111、303 第二の取得部
115 画像処理選択部
301 画像解析処理部
302 情報算出部
502 機械学習部
503 訓練データベース
506 識別条件学習部
1010 CPU
Claims (10)
- 放射線撮影において得られた画像を複数のブロックに分けて、前記ブロックごとに画素値の分散を算出し、前記画素値の分散が予め定めた閾値を満たすブロックの集合を画像領域として取得する第一の取得手段と、
前記第一の取得手段によって取得された画像領域の画素値から画素値の最大値と最小値を算出して、前記画像の画像処理に必要な情報を得る第二の取得手段と、
前記第二の取得手段で得られた情報に基づいて、前記画像領域の画素値の最大値と最小値の範囲を所定の画素値の範囲になるように変換して、前記画像の画像処理を行う画像処理手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記第二の取得手段で取得される情報は前記画像の所定の中央部分から取得されることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記画像処理手段が、階調処理、ダイナミックレンジ圧縮処理、ノイズ低減処理、エッジ強調処理の少なくともいずれか一つを行うことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記第二の取得手段は、前記画像領域の画素値の分布情報を取得し、
前記画像処理手段は、前記画素値の分布情報に基づいて前記画像に階調処理またはダイナミックレンジ圧縮処理のいずれか少なくとも一方を施す、ことを特徴とする請求項1及至3のいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 前記第二の取得手段は、前記画像領域を構成する画素からノイズの評価値を取得し、
前記画像処理手段は、前記評価値に基づいて画像にノイズ低減処理を施す、ことを特徴とする請求項1及至4のいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 前記ノイズの評価値は、ブロックを構成する画素値から求められる、分散値、最大値と最小値の差分値であることを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。
- 前記第一の取得手段は、隣接ブロック間でブロックが重複するように分割することを特徴とする請求項1及至6のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記画像処理手段は、
画像を予め所定のサイズに縮小する画像縮小手段をさらに含むことを特徴とする請求項1乃至7のいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 放射線撮影において得られた画像を複数のブロックに分けて、前記ブロックごとに画素値の分散を算出し、前記画素値の分散が予め定めた閾値を満たすブロックの集合を画像領域として取得する第一の取得工程と、
前記第一の取得工程によって取得された画像領域の画素値から画素値の最大値と最小値を算出して、前記画像の画像処理に必要な情報を得る第二の取得工程と、
前記第二の取得手段で得られた情報に基づいて、前記画像領域の画素値の最大値と最小値の範囲を所定の画素値の範囲になるように変換して、前記画像の画像処理を行う画像処理工程と、
を備えることを特徴とする画像処理方法。 - 請求項9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。
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