JP6878679B2 - デジタルx線画像における低情報コンテンツを有する領域の検出 - Google Patents
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Description
入力画像を受け取るように構成された入力インターフェースと、
ある範囲の画像値を含む構造画像を入力画像から取得するために、入力画像をフィルタリングするように構成されたフィルタと、
構造画像のための画像ヒストグラムに基づいて、範囲内で、入力画像における関心領域(ROI)と関連付けられている画像値の部分範囲を識別するように構成された範囲識別器と、
i)画像値の部分範囲のための仕様、ii)部分範囲と関連付けられており、ROIを示すように構成されたマスク画像、及び/又はiii)部分範囲の補集合と関連付けられており、関心領域の補集合を示すように構成された相補的マスク画像を出力するための出力インターフェースと、
部分範囲の外部にある画像値のためのそれぞれの重みを計算するように構成された画像値範囲評価器であって、重みは、入力画像の視覚化におけるそれぞれの画像値の寄与を決定し、重みは、1つが関心領域に対応し、少なくとも他の1つが背景に又は少なくとも1つの放射不透過性の対象に対応する少なくとも2つのクラスの間の分離度を測定する、画像値範囲評価器と
を備える画像処理システムが提供される。
入力画像を受け取るステップと、
ある範囲の画像値を異なる画像位置において含む構造画像を入力画像から取得するため、入力画像をフィルタリングするステップと、
構造画像のための画像ヒストグラムに基づいて、範囲内で関心領域と関連付けられている画像値の部分範囲を識別するステップと、
i)画像値の部分範囲のための仕様、ii)部分範囲と関連付けられており、関心領域を示すように構成されたマスク画像、及び/又はiii)部分範囲の補集合と関連付けられており、関心領域の補集合を示すように構成された相補的なマスク画像を出力するステップと、
部分範囲の外部にある画像値のためのそれぞれの重みを計算するステップであって、重みは、入力画像の視覚化におけるそれぞれの画像値の寄与を決定し、重みは、1つが関心領域に対応し、少なくとも他の1つが背景に又は少なくとも1つの放射不透過性の対象に対応する少なくとも2つのクラスの間の分離度を測定する、ステップと
を有する画像処理方法が提供される。
撮像装置と、上述されたシステムと
を備える撮像機器が提供される。
S=FS[I]
構造画像Sの内部では、低情報コンテンツを有する領域におけるピクセル値(構造振幅)は、解剖学的構造の領域におけるピクセル値と比較すると小さいのであり、その理由は、低情報コンテンツを有する領域は、非常に少数の小さなサイズの詳細を有するだけであるのが典型的であるからである。グローバルな勾配又は皮膚のラインの結果として生じる大きなサイズの変調は、ローカルな空間構造強化フィルタリングによって除去される。これが、図3において図解されていた問題を克服する。
FS=Bn*(MAXn−MINn)
ある例示的実施形態では、n=5が選択されたが、例えばn=3又はそれより大きな値など、nに対する他の値も考えられる。構造画像Sは、特定の範囲の画像値を有する。
1.小さな構造振幅(典型的には、0.005のオーダーより小さい)を有するピクセルを含む低情報コンテンツクラス(RLI)。
2.典型的には約0.02のオーダーの構造振幅を有する解剖学的構造のピクセルを含む解剖学的構造のクラス。
3.コリメーション境界又は皮膚のラインで生じる強いエッジのピクセルを含む(強い)エッジのクラス。典型的には、構造振幅ヒストグラムにおいてロングテール(図5を参照)が存在しており、0.05から0.1のオーダーの範囲を有する。
sr=f(s)
ここで、fは、単調減少する1階導関数を有する、単調増加関数である。いくつかの関数が、これらの要件を満たす。例としては、対数関数と、指数がゼロと1との間にあるベキ関数がある。ある例示的実施形態では、C>0及び0<β<1であるC及びβを用いて、次の数式によるベキ関数を用いる。
f(s)=Csβ
Pi(sr│i)=G(sr;mi,σi)
ただし、ここで、G(sr;mi,σi)は、次の数式で与えられる。
Pe’(Θr)=0
これが、最小の分離誤差のための、必要条件である。微積分の基本定理を用いると、これから、次の数式が得られる。
π1G(Θr;m1,σ1)=π2G(Θr;m2,σ2)
これは、分離誤差を最小化する閾値は2つのガウス分布の交点であることを意味している。上述の方程式からは、次に示される、再マッピングされた分離閾値のための2次方程式が得られる。
Θ=f−1(Θr)
WM=1−SM
ある範囲の画像値を含む構造画像を前記入力画像から取得するために、前記入力画像をフィルタリングするように構成されたフィルタ(FIL)と、
前記構造画像のための画像ヒストグラムに基づいて、前記範囲内で、関心領域と関連付けられている画像値の部分範囲を識別するように構成された範囲識別器(RID)と、
i)前記画像値の部分範囲のための仕様、ii)部分範囲と関連付けられており、関心領域を示すように構成されたマスク画像、及び/又はiii)前記部分範囲の補集合と関連付けられており、前記関心領域の補集合を示すように構成された相補的マスク画像を出力するための出力インターフェース(OUT)と
を備える画像処理システム(IPS)。
ある範囲の画像値を異なる画像位置において含む構造画像を前記入力画像から取得するため、前記入力画像をフィルタリングするステップ(S620)と、
前記構造画像のための画像ヒストグラムに基づいて、前記範囲内で関心領域と関連付けられている画像値の部分範囲を識別するステップ(S630)と、
i)前記画像値の部分範囲のための仕様、ii)部分範囲と関連付けられており、関心領域を示すように構成されたマスク画像、及び/又はiii)前記部分範囲の補集合と関連付けられており、前記関心領域の補集合を示すように構成された相補的なマスク画像を出力するステップ(S640)と
を有する、画像処理方法。
Claims (14)
- 入力画像を受け取る入力インターフェースと、
ある範囲の画像値を含む構造画像を前記入力画像から取得するために、前記入力画像をフィルタリングするフィルタと、
前記構造画像のための画像ヒストグラムに基づいて、前記範囲内で、関心領域と関連付けられている画像値の部分範囲を識別する範囲識別器と、
前記部分範囲と関連付けられ、前記関心領域を示すマスク画像、及び/又は前記部分範囲の補集合と関連付けられ、前記関心領域の補集合を示す相補的マスク画像を出力するための出力インターフェースと、
を備える、画像処理システムにおいて、
前記部分範囲の外部にある画像値のためのそれぞれの重みを計算する画像値範囲評価器であって、前記重みは、前記入力画像の視覚化におけるそれぞれの画像値の寄与を決定し、前記重みは、1つのクラスが前記関心領域に対応し、少なくとも他の1つのクラスが背景に又は少なくとも1つの放射不透過性の対象に対応する少なくとも2つのクラスの間の分離度を数値化したものである、画像値範囲評価器を備えることを特徴とする、画像処理システム。 - 前記画像処理システムは、前記構造画像における画像値から前記画像ヒストグラムを形成することによって、前記画像ヒストグラムを形成するヒストグラム形成器を備えるか、又は、ヒストグラム変換器を更に備え、前記ヒストグラム形成器が、i)前記構造画像における画像値のための中間画像ヒストグラムを形成し、前記ヒストグラム変換器が、前記中間画像ヒストグラムを前記画像ヒストグラムに変換するか、又は、ii)前記入力画像を中間画像に変換し、前記中間画像から前記画像ヒストグラムを形成する、請求項1に記載の画像処理システム。
- 前記ヒストグラム変換器は、前記中間画像ヒストグラムを変換するときに、面積を保存する補間を適用する、請求項2に記載の画像処理システム。
- 前記関心領域のためのマスクに基づいて、表示ユニット上に前記入力画像の可視化をレンダリングする画像レンダラを更に備える、請求項1から3のいずれか一項に記載の画像処理システム。
- コントラスト及び/又は輝度の適応のための前記関心領域の内部における前記画像値の寄与が前記重みに従いながら、画像レンダラが、表示ユニット上に前記入力画像の可視化をレンダリングする、請求項1に記載の画像処理システム。
- 画像レンダラが、前記画像値範囲評価器によって計算された前記重みを表す可視化方式を用いて、前記関心領域の補集合のためのマスクの可視化を表示ユニット上にレンダリングする、請求項1から5のいずれか一項に記載の画像処理システム。
- 前記範囲識別器は、統計的混合モデルを、前記画像ヒストグラムに又は変換された前記画像ヒストグラムに適合させることによって、前記部分範囲を識別する、請求項1から6のいずれか一項に記載の画像処理システム。
- 前記統計的混合モデルは、前記少なくとも2つのクラスに対応する少なくとも2つのコンポーネントを含む、請求項7に記載の画像処理システム。
- 前記コンポーネントのうちの1つが、前記背景又は放射線不透過性の対象に対応する一方、前記少なくとも1つの他のコンポーネントが、関心の1つ又は複数の解剖学的構造を含む前記関心領域に対応する、請求項8に記載の画像処理システム。
- 前記統計的混合モデルは、少なくとも3つのコンポーネントを含み、少なくとも1つの更なるコンポーネントは、エッジ構造に対応する、請求項9に記載の画像処理システム。
- 入力画像を受け取るステップと、
ある範囲の画像値を異なる画像位置において含む構造画像を前記入力画像から取得するため、前記入力画像をフィルタリングするステップと、
前記構造画像のための画像ヒストグラムに基づいて、前記範囲内で関心領域と関連付けられている画像値の部分範囲を識別するステップと、
前記部分範囲と関連付けられ、前記関心領域を示すマスク画像、及び/又は前記部分範囲の補集合と関連付けられ、前記関心領域の補集合を示す相補的なマスク画像を出力するステップと、
を有する、画像処理方法において、
前記部分範囲の外部にある画像値のためのそれぞれの重みを計算するステップであって、前記重みは、前記入力画像の視覚化におけるそれぞれの画像値の寄与を決定し、前記重みは、1つのクラスが前記関心領域に対応し、少なくとも他の1つのクラスが背景に又は少なくとも1つの放射不透過性の対象に対応する少なくとも2つのクラスの間の分離度を数値化したものである、前記重みを計算するステップを有することを特徴とする、画像処理方法。 - 撮像装置と、請求項1から10のいずれか一項に記載の画像処理システムとを備える、撮像機器。
- 少なくとも1つの処理ユニットによって実行されると、請求項11に記載の画像処理方法を前記処理ユニットに実行させる、コンピュータプログラム。
- 請求項13に記載のコンピュータプログラムを記憶した、コンピュータ可読媒体。
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US5262945A (en) * | 1991-08-09 | 1993-11-16 | The United States Of America As Represented By The Department Of Health And Human Services | Method for quantification of brain volume from magnetic resonance images |
US5268967A (en) | 1992-06-29 | 1993-12-07 | Eastman Kodak Company | Method for automatic foreground and background detection in digital radiographic images |
US5606587A (en) | 1996-03-21 | 1997-02-25 | Eastman Kodak Company | Determination of direct x-ray exposure regions in digital medical imaging |
JP3096732B2 (ja) * | 1997-12-25 | 2000-10-10 | 工業技術院長 | 画像処理方法、画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体及び画像処理装置 |
US6112112A (en) | 1998-09-18 | 2000-08-29 | Arch Development Corporation | Method and system for the assessment of tumor extent in magnetic resonance images |
JP2001160903A (ja) * | 1999-12-02 | 2001-06-12 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 画像補正方法及び装置及びその方法を実行するプログラムを記録した記録媒体 |
JP2001266142A (ja) | 2000-01-13 | 2001-09-28 | Nikon Corp | データ分類方法及びデータ分類装置、信号処理方法及び信号処理装置、位置検出方法及び位置検出装置、画像処理方法及び画像処理装置、露光方法及び露光装置、並びにデバイス製造方法 |
US7218763B2 (en) * | 2003-02-27 | 2007-05-15 | Eastman Kodak Company | Method for automated window-level settings for magnetic resonance images |
EP1624411A3 (en) | 2004-08-06 | 2006-08-09 | Gendex Corporation | Soft tissue filtering in medical images |
US7840066B1 (en) | 2005-11-15 | 2010-11-23 | University Of Tennessee Research Foundation | Method of enhancing a digital image by gray-level grouping |
SG139602A1 (en) * | 2006-08-08 | 2008-02-29 | St Microelectronics Asia | Automatic contrast enhancement |
US8150110B2 (en) * | 2006-11-22 | 2012-04-03 | Carestream Health, Inc. | ROI-based rendering for diagnostic image consistency |
WO2009110850A1 (en) * | 2008-03-03 | 2009-09-11 | Agency For Science, Technology And Research | A method and system of segmenting ct scan data |
US20100185459A1 (en) * | 2009-01-16 | 2010-07-22 | German Guillermo Vera | Systems and methods for x-ray image identification |
US8958620B2 (en) | 2010-03-08 | 2015-02-17 | Koninklijke Philips N.V. | Region of interest definition in cardiac imaging |
JP5555672B2 (ja) * | 2011-07-14 | 2014-07-23 | 東芝テック株式会社 | 画像処理装置 |
TW201331796A (zh) * | 2012-01-20 | 2013-08-01 | Univ Nat Taipei Technology | 能根據環境光線變化來最佳化觸控亮點之多點觸控系統及其方法 |
US9311740B2 (en) * | 2012-03-27 | 2016-04-12 | Carestream Health, Inc. | Method for enhancing reconstructed 3-D tomosynthesis volume image |
EP3053139B1 (en) * | 2013-10-01 | 2020-10-21 | Ventana Medical Systems, Inc. | Line-based image registration and cross-image annotation devices, systems and methods |
US10376230B2 (en) * | 2013-11-19 | 2019-08-13 | Icad, Inc. | Obtaining breast density measurements and classifications |
CA2948226C (en) * | 2014-06-30 | 2023-09-05 | Ventana Medical Systems, Inc. | Detecting edges of a nucleus using image analysis |
WO2016083248A1 (en) | 2014-11-24 | 2016-06-02 | Koninklijke Philips N.V. | Simulating dose increase by noise model based multi scale noise reduction |
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CN108369735B (zh) * | 2015-12-10 | 2022-05-13 | 凯杰有限公司 | 用于确定数字图像中多个对象的位置的方法 |
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