JP5921665B2 - 皮膚の炎症値を判定する装置および方法 - Google Patents
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Description
(i)高さセグメント化方法を使用して膨疹(みみず腫れ)を特定するステップ
(ii)膨疹(高さおよび色値)を計測するステップ
(iii)計測結果を評価するステップ
セグメント化は、大まかに次の7つのステップに細分される。
1.高さ画像の平滑化
2.高さ画像のフィルタリング
3.濃淡値画像での高さ表示(最大の高さは白、最小の高さは黒)
4.CMYK画像の平均値を上回るマゼンタ値の判定および平均値を上回るマゼンタ値を有する点の高さ濃淡値画像の数値の増加
5.平均高さの算出および二値画像の作成
6.最も大きな連続隆起部の境界輪郭のトレース
7.高さ濃淡値画像の重心が、トレースされた最も大きな連続隆起部の境界輪郭を囲む矩形範囲内にあるか否かの検証
ほとんどの場合、検出された皮膚部位(図6の元の高さ画像を参照)は湾曲部を含むので、高さ画像の大部分を平坦にすることによって、理想的な平面的な皮膚に対して次の動作を実行することができる。
高さ画像のより小さな収差を取り除くために、高さ画像はメディアンフィルタ(現状では、3近傍の指数を用いて操作される)を使用して平滑化される。
画像処理アルゴリズムを使用して高さ画像をさらに処理するために、高さ画像から256の濃淡諧調を有する濃淡値画像が算出される。最大の高さには数値255(白)が使用され、最小の高さには数値0(黒)が使用される。その間の高さ値は、比例的に異なる濃淡諧調に算出される。
炎症を撮像する部位をより限定するために、平均値を上回る発赤の程度だけ高さ画像が強められる。そのためには、元の画像はCMYK画像に変換されて、マゼンタチャネルが検証される。マゼンタチャネルに対応する濃淡値画像が形成され、平均マゼンタ値の所定のパーセンテージ(例えば、120%)に達しないマゼンタ値は全て0に設定されることになる。
その後、CMYK画像のマゼンタチャネルによって増幅された高さ画像の濃淡値画像から、輪郭の探索に必要な二値画像が算出される。その際に、平均濃淡値(係数(現状では2.0)を乗じた)が閾値として採用される。
この二値画像では、高さ画像の平均高さ(係数を乗じた)を上回る部分が白点として表現される。その後、アルゴリズムにより、二値画像内の最も大きな表面積の白点が探索されて、領域の境界輪郭Kおよび輪郭Kを囲む境界矩形Tが取得される。輪郭Kによって囲まれた領域(炎症病巣C)は、高さ画像内で最も高い凝集性のある炎症の隆起部を表す部分、したがって探索された皮膚の腫れを捉えた部分であり、病巣周囲領域Uで囲まれた部分である。
制御手段として、高さ濃淡画像の重心が算出される(点XQ)。重心がトレースされた境界輪郭Kの領域内または前記輪郭Kを囲む矩形T内にある場合、このことによりトレースされた輪郭Kが確定され、ひいては支援される計測領域の位置決めが確定されることになる。
皮膚の腫れの特定が完了した後に、皮膚の腫れが計測される。その際に、評価に使用される3つの特性値が判定される:
1.腫れの表面積に対する腫れの体積
2.残りの皮膚表面の粗さに対する腫れの粗さ
3.残りの皮膚の色に対する腫れの発赤
腫れの基部は輪郭Kで囲まれた領域である。輪郭K内に位置する腫れの総体積が算出される。その際に、皮膚の平均高さを上回る高さの部分のみが計算される。
さらに重要な腫れの特性は、腫れの粗さである。潜在的にきめの粗い正常な皮膚が計測結果に過度に影響を与えることがないように、境界輪郭を囲む矩形の内部および外部の粗さが算出される。その後、腫れの粗さ(矩形内部)から残りの皮膚の粗さ(矩形外部)を引いた数値が評価に使用されることになる。
高さ画像から算出された2つの計測値の他に、カラー画像から計測領域の発赤の程度が判定される。そのためには、計測部位の元のカラー画像のCMYK表示のマゼンタチャネルが使用される。
計測された後、膨疹が評価され、実践で使用される4つのクラスの1つに分類される。以下の表は、クラスの一般的な主観的説明である。
図2から図5に対して、以下の特性値が判定された:
1.炎症の平均高さ(平均体積)
2.粗さ値−基本の粗さ値(相対粗さ)
3.残りの皮膚の色に対する発赤(相対発赤値)
輪郭Kで区切られた特定膨疹の内部の全ての計測点の高さが合計される。その際に、皮膚の平均高さを上回る高さ部分のみが計測される。この体積は、計測点の数で割られる。このようにして算出された平均体積が評価に使用される。
表面の粗さは、輪郭K内部の表面積および輪郭Kと矩形Tとの間の表面積に対して算出される。2つの粗さ値の差が評価基準となる。
画像例の数値:
特定膨疹(輪郭K)の内部および外部の領域の平均発赤値は、カラー画像のマゼンタチャネルから判定される。2つの平均値の差は評価に入る。
画像例の数値:
膨疹の外側の皮膚の発赤値の平均値が閾値を超える場合、相対発赤値は評価に使用されなくなる。
画像例の数値:
クラス0:66.6805231
クラス1:67.1557576
クラス2:107.7737394
クラス3:67.2027139
評価は、最初は各々の数値に対して別個に行われる。そのためには、各々の計測値に対する限界値が確定される。個々の計測値に対して現在使用されている限界値(しかしながら、医師による診察の際に別個に確定され、変更されてもよい)は以下の通りである。
・AvgMagenta=輪郭内部または輪郭を囲む矩形内部の画素の平均マゼンタ値
・AvgSaturation=輪郭内部または輪郭を囲む矩形内部の画素の平均彩度値
・kompaktRadius=輪郭の表面積/輪郭の周囲の輪郭の平均半径に対する割合
・AvgVolume=平均値表面積より大きい数値を有する全ての点の平均高さ値(追加マップの体積)
・AvgHeight1=トレースされた全てのピークの平均高さ
・AvgArea2=頂点(RelHeight)がAvgHeight1*EZThreshを上回るピークの平均面積
・SumArea1=頂点(RelHeight)がAvgHeight1*EZThreshを上回るピークの基部(ピーク面積)
・AvgHeight3=高さ値がPixelAboveThreshThreshold*(最も高いピークの高さ)より大きい画素の平均高さ
・PixelAboveThresh=所定の閾値を超える画素数(セグメントに現れる最大高さに応じて)
S2 K3ResultData、400×400
S3 CMYK、HSVに変換
S4 高さのセグメント化
S5 Calc.inflammationVolume
S6 Calc.relVolume
S7 COGinCont=true
S8 Calc.avgMag&avgSat(輪郭)
S9 Calc.sur_avgMag&sur_avgSat(残りの画像)
S10 Calc.relMag&relSat
S11 Calc.SK値
S12 評価終了(SK値、rel.Mag、rel.Volume)
S13 Calc.avgMag&avgSat(矩形)
S14 Calc.sur_avgMag&sur_avgSat(残りの画像)
S41 Calc.多項式行列
S42 Calc.多項式平面
S43 閾値多項式平面
S44 メディアンフィルタ、ヘアフィルタ(MFO)
S45 高さ濃淡画像を形成
S46 マゼンタ画像をセグメント化
S47 surfaceimg(Magimage+高さ濃淡画像)を形成
S48 メディアンフィルタ(9)
S49 TreshおよびavgHeightによって二値画像を形成
S50 侵食(2)、拡張(1)
S51 FindContours
S52 MaxAreaContour、boundRect、cog、maxarea
S53 Calc.COG Surfaceimg
S54 COG_s in boundRect
S55 COGinCont=true
S56 境界領域(レッド/イエロー)
S57 COGinCont=false
T1 画像撮影
T2 K3ResultData、400×400
T3 CMYK、HSVに変換
T4 カラーのセグメント化
T5 ROIセグメントの平滑化高さマップ
T6 差分高さマップ確定(AvgVolume)
T7 差分マップの最大値(ピーク、頂点)を探索
T8 ピークの境界およびサイズ(表面積)を判定(AvgHeight1)
T9 ピーク特性をリストしてピーク全体を「削除」
T10 関連ピークをフィルタリング=EZThesh(AvgArea2、SumArea1)
T11 閾値(PixAbovThreshold)を使用してピーク/画素を分析(PixelAboveThresh、AvgHeight3)
T12 評価終了
T41 マゼンタ画像を事前フィルタリング
T42 メディアンフィルタ(9)
T43 侵食(2)、拡張(1)
T44 二値画像を形成
T45 FindContours
T46 kompaktRadius、AvgMag、AvgSat、ROI
T67 kompaktRadius、AvgMag、AvgSat、ROI
Claims (13)
- 人もしくは動物の皮膚(H)の炎症領域(E)の三次元画像(B)を撮影するための光電子計測機器もしくは装置(好ましくは、3Dスキャナー)(1)であって、三次元画像(B)の領域関連値(A)、空間値(V)および色値(F)を検出可能な光電子計測機器(1)と、
計測機器(1)によって検出された領域関連値(A)、空間値(V)および色値(F)から皮膚炎症スコア(Z)を算出するための処理もしくは演算ユニット(2)と、
算出された皮膚炎症スコア(Z)を表示するための表示ユニット(3)と
を備える皮膚炎症スコアまたは数値(Z)を判定する装置であって、
処理ユニットは、走査三次元画像の領域関連値(A)を、個々の画素(P)の色値(F)の範囲を画定することによって、および個々の画素(P)の空間値(V)の範囲を画定することによって、炎症病巣(C)と炎症病巣に隣接し炎症病巣の周囲にある病巣周囲領域(U)とに区別すること、および各々の色値(F)はCMYK色モデルのマゼンタ値に対応することを特徴とする、装置。 - 炎症領域(E)の走査三次元画像(B)が、三次元座標系(4)に格子状に配置された多数の画素(P)から成り、各々の領域関連値(A)は座標系(4)の中の一意の1画素に対応することを特徴とする、請求項1に記載の装置。
- 好ましくは1つの色値(F)および好ましくは1つの空間値(V)がともに、光電子計測機器(1)によって走査された三次元画像(B)の各々の領域関連値(A)に割り当て可能であることを特徴とする、請求項1または請求項2に記載の装置。
- 各々の空間値(V)が、三次元座標系(4)内の各々の画素(P)の高さ値に対応することを特徴とする、請求項1、請求項2または請求項3に記載の装置。
- 炎症病巣(C)相対総色値(FW)が、炎症病巣(C)の平均色値(F)と病巣周囲領域(U)の平均色値(F)とを比較することによって判定可能であることを特徴とする、請求項1から請求項4のうちのいずれか一項に記載の装置。
- 炎症病巣(C)の絶対総体積値(VWV)が、炎症病巣(C)の空間値(V)から判定可能であることを特徴とする、請求項1から請求項5のうちいずれか一項に記載の装置。
- 炎症病巣(C)の相対総体積値(VWR)が、炎症病巣(C)の平均空間値(V)と病巣周囲領域(U)の平均空間値(V)とを比較することによって判定可能であることを特徴とする、請求項1から請求項6のうちのいずれか一項に記載の装置。
- 相対総体積値(VWR)が、病巣周囲領域(U)の表面粗さに対する炎症病巣(C)の表面粗さの比較値であることを特徴とする、請求項7に記載の装置。
- 領域関連値(A)が、炎症病巣の周囲の長さに相当する周囲長値に対応し、および/または領域関連値(A)は、炎症病巣(C)の表面積を示す面積値に対応することを特徴とする、請求項1から請求項8のうちのいずれか一項に記載の装置。
- 領域関連値(A)が、面積値と周囲長値の関数として生成され、面積値に対する周囲長値の比を示す緻密度値に対応することを特徴とする、請求項9に記載の装置。
- 相対総体積値(VWR)が、炎症病巣(C)の全ての隆起部(G)の平均の高さを示す平均高さ値および/または最も高い隆起部(G)の表面積を示す最大高さ面積値に対応し、最も高い隆起部(G)は、最高位の隆起部(GH)の高さの少なくとも70%、好ましくは、少なくとも85%の高さの隆起部であることを特徴とする、請求項1から請求項10のうちのいずれか一項に記載の装置。
- 特に、光電子計測機器もしくは装置(好ましくは3Dスキャナー)(1)、処理もしくは演算ユニット(2)、および表示ユニット(3)を備える請求項1から請求項11のうちのいずれか一項に記載の装置を使用して実行される三次元画像を評価する方法であって、
光電子計測機器(1)によって人もしくは動物の皮膚(H)の炎症領域(E)の三次元画像(B)を撮影するステップと、
三次元画像(B)の領域関連値(A)、色値(F)および空間値(V)を判定するステップと、
算出された領域関連値(A)、色値(F)および空間値(V)から皮膚炎症スコアもしくは数値(Z)を算出するステップと、
炎症領域(E)を炎症病巣(C)と病巣周囲領域(U)とに細分するステップであって、炎症病巣(C)の領域は個々の領域関連値(A)に割り当てられた色値(F)および/または空間値(A)によって病巣周囲領域(U)の領域から区切られるステップと、
算出された皮膚炎症スコア(Z)を表示ユニット(3)に表示するステップと
を含むことを特徴とする、方法。 - 走査画像(B)の表面の判定された色値(F)および空間値(V)の各々を、格子状に配置された多数の画素(P)から成る三次元画像(B)の領域関連値(A)を表す画素(P)に割り当てるステップと、
炎症病巣(C)の平均色値(F)、好ましくは平均マゼンタ値に対応する絶対総色値(FW)、または病巣周囲領域(U)の平均色値(F)に対する炎症病巣(C)の平均色値(F)に対応する相対総色値(FW)のいずれかを算出するステップと
炎症病巣(C)の個々の空間値(V)の合計に対応する絶対総体積値(VWV)および/または炎症病巣(C)の個々の空間値(V)を病巣周囲領域(U)の個々の空間値(V)と比較することで求められる相対総体積値(VWR)、好ましくは粗さ値を算出するステップと、
皮膚炎症スコア(Z)を算出するステップであって、
(a)算出された総色値(FW)の少なくとも1つおよび算出された総体積値(VWV、VWR)の少なくとも1つから、または
(b)算出された総色値(FW)の少なくとも1つを所定の炎症クラス(K0、K1、K2、K3)に割り当て、算出された総体積値(VWV、VWR)の少なくとも1つ、好ましくは複数を所定の炎症クラス(K0、K1、K2、K3)に割り当てて、前記割り当てによって判定された炎症クラスから平均値を求めることによって、
算出するステップと、
好ましくは、おおよその平均値を前記皮膚炎症スコア(Z)として出力するステップと
をさらに含むことを特徴とする、請求項12に記載の方法。
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