JP7383371B2 - 画像処理装置 - Google Patents
画像処理装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7383371B2 JP7383371B2 JP2018034984A JP2018034984A JP7383371B2 JP 7383371 B2 JP7383371 B2 JP 7383371B2 JP 2018034984 A JP2018034984 A JP 2018034984A JP 2018034984 A JP2018034984 A JP 2018034984A JP 7383371 B2 JP7383371 B2 JP 7383371B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- difference
- size
- pixel size
- pixel
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims description 181
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 39
- 238000000034 method Methods 0.000 description 84
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 50
- 230000008569 process Effects 0.000 description 38
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 27
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 24
- 230000006870 function Effects 0.000 description 21
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 20
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 12
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 10
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 8
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 7
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 7
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 5
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 4
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 4
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000011946 reduction process Methods 0.000 description 2
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 2
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 2
- PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 16-Epiaffinine Natural products C1C(C2=CC=CC=C2N2)=C2C(=O)CC2C(=CC)CN(C)C1C2CO PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000002603 single-photon emission computed tomography Methods 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 210000000115 thoracic cavity Anatomy 0.000 description 1
- 238000003325 tomography Methods 0.000 description 1
- 238000012285 ultrasound imaging Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/254—Analysis of motion involving subtraction of images
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T1/00—General purpose image data processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
- G06T7/0014—Biomedical image inspection using an image reference approach
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/25—Determination of region of interest [ROI] or a volume of interest [VOI]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
- G06V10/443—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components by matching or filtering
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
- G06V10/751—Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
- G06V2201/03—Recognition of patterns in medical or anatomical images
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Pathology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
本実施形態に係る画像処理装置は、複数の3次元画像(第1の画像と第2の画像)間の3次元差分画像を生成する装置である。本実施形態の画像処理装置は、画像間の細部の差分を算出するために、第1の画像と第2の画像の夫々を画素サイズ(ボクセルサイズ)が元の画像と異なるように解像度を変換した第1の変換画像と第2の変換画像を取得する。そして、第1の変換画像上の注目位置と対応する第2の変換画像上の対応位置を取得し、対応位置を中心に比較領域を第2の変換画像上に設定する。このとき、比較する画像間で離散化位置のずれによって元の撮像信号が最も反映される画素の位置が最大で半画素サイズ分ずれることを利用して、比較領域のサイズを、解像度を変換する前の第1の画像と第2の画像の夫々の画素サイズに基づいて決定する。そして、第1の変換画像上の注目位置の濃度値と、第2の変換画像上の対応位置の周辺に設定した比較領域内の複数の画素の濃度値とに基づいて、注目位置の差分を算出し、その値を3次元差分画像上の注目位置の濃度値とした3次元差分画像を生成する。これにより、必要最低限のサイズの比較領域から差分値を算出することで、ユーザは、経時的な変化による差分のような診断に必要な信号を極力消さずに、離散化位置のずれによるノイズが低減された3次元差分画像を観察できる。以下、図1から図4を用いて本実施形態の構成および処理を説明する。
ステップS2000において、データ取得部1010は、画像処理装置100に入力される第1の画像と第2の画像を取得する。そして、取得した第1の画像と第2の画像を、変換画像取得部1020へと出力する。また、データ取得部1010は、第1の画像と第2の画像の画素サイズに関する情報を、比較領域サイズ決定部1040へと出力する。
ステップS2010において、変換画像取得部1020は、第1の画像を画素サイズが異なるように解像度を変換した第1の変換画像、および、第2の画像を、画素サイズが異なるように解像度を変換した第2の変換画像を取得する。例えば、元の画像の画素サイズが非等方な場合に、後の処理で行う画像間の位置合わせを高精度に実施できるように、画素サイズを等方化した画像を取得する。例えば、第1の画像と第2の画像が一般的なCT画像の場合には、スライス間の距離に対してスライス面内の解像度が高いため、スライス面内の解像度に合わせてスライス間方向の画素をアップサンプリングする処理を行う。同様に、第1の画像と第2の画像の画素サイズが一致していない場合には、少なくとも一方の画像の解像度を変換して、夫々の画像の画素サイズを揃える処理を行う。通常は、解像度が高いほうの画像に解像度を揃えるように変換する。そして、生成した変換画像を、変形情報取得部1030および位置取得部1050、比較領域設定部1060、組み合わせ決定部1070、差分算出部1080へと出力する。
ステップS2020において、変形情報取得部1030は、第1の変換画像と第2の変換画像間で同一部位を表す画素が略一致するように変形情報を取得する。すなわち、第1の変換画像と第2の変換画像との間の位置合わせ処理(変形推定処理)を行う。そして、取得した変形情報を位置取得部1050へと出力する。すなわち、変形情報取得部1030は、第1の変換画像を参照画像としたときに参照画像と第2の変換画像との間の変形情報を取得する。
ステップS2030において、比較領域サイズ決定部1040は、第1の画像の画素サイズと第2の画像の画素サイズに基づいて、差分値の算出に用いる比較領域のサイズを決定する。そして、決定した比較領域のサイズを比較領域設定部1060へと出力する。
ステップS2040において、位置取得部1050は、第1の変換画像上の注目位置(参照画像上の注目位置)を取得し、ステップS2020で取得した変形情報を利用して注目位置と対応する第2の変換画像上の対応位置を取得する。すなわち、位置取得部1050は、一方の画像上の注目位置と、他方の画像上の注目位置に対応する対応位置と、を取得する位置取得手段の一例に相当する。そして、位置取得部1050は取得した位置を比較領域取得部1060、組み合わせ決定部1070および差分算出部1080へと出力する。
ステップS2050において、比較領域設定部1060は、ステップS2030で決定した比較領域のサイズからなる比較領域を、第2の変換画像上の対応位置を中心とした周囲に設定する。そして、設定した比較領域の情報を組み合わせ決定部1070へと出力する。
ステップS2060において組み合わせ決定部1070は、比較処理(差分の算出)を行う対象となる濃度値の組み合わせを決定する。まず、組み合わせ決定部1070は、ステップS2040で取得した第1の変換画像上の注目位置の濃度値と第2の変換画像上の比較領域内の画素の濃度値とを補間する。濃度値の補間には、公知の画像処理手法を用いることができる。例えば、最近傍補間や線形補間、キュービック補間などを利用できる。また、必ずしも補間する必要はない。なお、組み合わせ決定部1070は、第1の変換画像上の注目位置の濃度値は補間せずに第2の変換画像上の比較領域内の画素の濃度値を補間することとしてもよい。組み合わせ決定部1070は、第1の変換画像上の注目位置の濃度値が、第2の変換画像上の比較領域内の全ての画素の濃度値と差分を算出されるように、濃度値の組み合わせを決定してもよい。また組み合わせ決定部1070は、比較領域内に含まれる画素の中から少なくとも一つの画素をサンプリングし、その画素の濃度値と注目位置の濃度値との組み合わせを差分の算出対象となる組み合わせとしてもよい。例えば、組み合わせ決定部1070は、比較領域内に含まれる画素の中から最大の濃度値と最小の濃度値をサンプリングする。そして、比較領域内に含まれる最大の濃度値と注目位置の濃度値との組み合わせと、比較領域内に含まれる最小の濃度値と注目位置の濃度値との組み合わせとを差分の算出対象となる組み合わせとして決定する。なお、サンプリングする濃度値は最大および最小に限定されるものではなく3以上の値をサンプリングしてもよいし、最大濃度値または最小濃度値など1の値をサンプリングすることとしてもよい。あるいは、比較領域内の最大濃度値と最小濃度値を両端(上限値と下限値)とする濃度レンジを取得し、注目位置の濃度値と比較領域内の濃度レンジを差分の算出対象の組み合わせとして取得してもよい。なお、比較領域内の濃度レンジは、濃度値の最大値と最小値以外であってもよい。例えば、濃度値の外れ値を除去した後の最大値と最小値でもよい。
ステップS2070において、差分算出部1080は、ステップS2060で決定した第1の変換画像上の注目位置の濃度値と第2の変換画像上の比較領域内の濃度値との組み合わせに基づいて、差分画像に与える差分値を取得する。差分算出部1080は、参照画像上の注目位置の濃度値と、第2の変換画像上の比較領域内の複数位置の濃度値夫々との差分、もしくは複数位置の濃度値の中から最も近い濃度値をもつ位置との差分を算出している。そして、差分画像生成部1090へと出力する。
ステップS2080において、位置取得部1050は、第1の変換画像上のすべての位置(すべての画素)における差分値を算出したか否かの判定を行う。すべての位置の差分値を算出した場合、ステップS2090へと処理を進める。一方、すべての位置における差分値を取得していない場合、ステップS2040へと処理を戻す。
ステップS2090において、差分画像生成部1090は、第1の変換画像上の夫々の位置における差分値を濃度値とした差分画像(第1の差分画像)を生成する。そして、得られた差分画像をデータサーバ110へと保存する。もしくは、画像処理装置100内のメモリへと保存してもよい。また、表示制御部1100へと出力する。なお、ステップS2060で算出した第2の差分値(第1の変換画像上の注目位置の濃度値と第2の変換画像上の対応位置の濃度値との差分)を濃度値とした一般的な差分画像(第2の差分画像)も合わせて生成するようにしてもよい。
ステップS2100において、表示制御部1100は、ステップS2090で生成した差分画像(第1の差分画像)を表示部120に表示する制御を行う。
本実施形態では、注目する画素間の差分を求める際に、画素サイズに基づいて定めたサイズの比較領域を画素の周辺に設定してその領域内の濃度値を用いる手法を、差分画像生成時のノイズ軽減に用いた。しかし、この方法は、注目する画素間の比較を行う他の場面でも用いることができる。例えば、ステップS2020において、変形情報取得部1030は、公知の画像処理手法を利用して画像類似度を取得したが、画像位置合わせのために画像類似度を取得する処理においてもこの手法を用いることができる。すなわち、SSDのように、画像間のある画素ペアの濃度値の差分を算出する際に、当該画素ペアを注目位置及び対応位置とおいて、ステップS2050とステップS2060とステップS2070と同様の処理によって差分値を算出してもよい。画像類似度が高くなるように繰り返し変形情報の最適化を行う位置合わせにおいては、最適化の各ステップでユーザが最終的に観察するノイズ低減された画像と同様のステップにより算出した差分値に基づいて取得した画像類似度を評価する。これにより、離散化位置のずれを考慮した画像類似度を算出することができ、結果としてノイズがより低減される差分画像を取得することができる。
本実施形態では、ステップS2080において、第1の変換画像上のすべての位置(すべての画素)、または、あらかじめ公知の画像処理技術により抽出した一部の位置としていたが、ユーザが位置を指定してもよい。すなわち、あらかじめユーザが指定した領域内のすべての位置、または、一部の位置を対象として、ノイズを低減した差分画像の生成処理を行ってもよい。また、第2の差分画像のみを生成して表示し、ユーザがインタラクティブに指定した注目位置の近傍領域のみにステップS2040~S2090の処理を施し、当該近傍領域のみを第1の差分画像に置換して表示するようにしてもよい。これにより、必要最低限の位置のみノイズを低減することで、ノイズ低減に要する時間をできる。さらに、ユーザがノイズではないと判断する位置は、ノイズ低減処理の対象から外すことができるため、信号を消しすぎてしまうことを防ぐことができる。
本実施形態に係る画像処理装置は、第1実施形態と同様、第1の画像と第2の画像の3次元差分画像を生成する装置である。本実施形態に係る画像処理装置は、入力画像の画素サイズに応じて、ノイズ低減処理を実行するか否かを判断し、判断に応じた方法で3次元差分画像を生成することを特徴とする。本実施形態の画像処理装置は、第1実施形態と同様に、第1の画像と第2の画像の画素サイズに基づいて比較領域のサイズを決定する。このとき、第1の画像および第2の画像の画素サイズが所定の閾値未満である場合、離散化位置のずれが小さいものと判断し、ノイズ低減処理を実施せずに差分画像を生成する。一方、画素サイズが所定の閾値以上である場合、第1実施形態と同様にノイズ低減処理を実施した差分画像を生成する。これにより、離散化位置のずれが小さい場合に、画像間の濃度値の差分を消しすぎてしまうことを抑えることができる。また、ノイズ低減に要する処理時間を短縮できる。以下、図1と図5を用いて本実施形態の構成および処理を説明する。
ステップS5025において、比較領域サイズ決定部1040は、第1の画像と第2の画像の画素サイズに基づいて、ノイズ低減処理を実施するか否かを判断する。
ステップS5110において、差分算出部1080は、第1の変換画像と第2の変換画像間で対応する位置の濃度値の差分値(第1実施形態における第2の差分値)を算出する。このとき、ステップS5040と同様に変形情報を利用して画像間の対応する位置を取得する。
本実施形態に係る画像処理装置は、第1実施形態と同様、第1の画像と第2の画像の3次元差分画像を生成する装置である。本実施形態に係る画像処理装置は、画像間の同一部位が略一致するように変形位置合わせした変形画像上に比較領域を投影した変形比較領域を利用して、ノイズを低減した3次元差分画像を生成することを特徴とする。本実施形態の画像処理装置は、第1実施形態と同様に、第1の画像と第2の画像の夫々を解像度が元の画像と異なるように変換した第1の変換画像と第2の変換画像を取得する。そして画像処理装置は、第1の変換画像上の注目位置と対応する第2の変換画像上の対応位置周囲に比較領域を設定する。そして、第1の変換画像と各画素の濃度値が類似するように第2の変換画像を変形位置合わせして取得した第2の変形変換画像上に、変形情報を利用して比較領域を投影する。そして、第1の変換画像上の注目位置の濃度値と、第2の変形変換画像上の対応位置の周辺に設定した変形比較領域内の複数の画素の濃度値とに基づいて、注目位置の差分を算出し、その値を3次元差分画像上の注目位置の濃度値とした3次元差分画像を生成する。第1の画像と画像上の同一部位の位置が略一致した第2の画像の変形画像と差分画像を取得できるため、これらの画像を並べて表示することで、差分画像上の差分値を第1の画像と変形画像のどの位置の濃度値から算出したかをユーザが容易に確認できる。以下、図6と図7を用いて本実施形態の構成および処理を説明する。
ステップS7052において、変形画像取得部1610は、ステップS7020で取得した変形情報を用いて、第2の変換画像を変形させた第2の変形変換画像を取得する。そして、取得した第2の変形変換画像を比較領域投影部1720および差分算出部1080へと出力する。
ステップS7054において、比較領域投影部1620は、ステップS7020で取得した変形情報を用いて、ステップS7050で第2の変換画像上に設定した比較領域を第2の変形変換画像上に変形比較領域として投影する。そして、それを差分算出部1080へと出力する。
ステップS7060において、組み合わせ決定部1070は、比較処理(差分の算出)を行う対象となる濃度値の組み合わせを決定する。まず、組み合わせ決定部1070は、ステップS7040で取得した第1の変換画像上の注目位置の濃度値と第2の変換画像上の比較領域内の画素の濃度値とを補間する。なお、濃度値の補間には、公知の画像処理手法を用いることができる。例えば、最近傍補間や線形補間、キュービック補間などを利用できる。また、第2の変換画像上の比較領域内の画素の濃度値は、必ずしも補間する必要はない。第1の変換画像上の注目位置の濃度値が、第2の変換画像上の比較領域内の全ての画素の濃度値と差分を算出されるように、濃度値の組み合わせを決定してもよい。また、比較領域内に含まれる画素の中から少なくとも一つの画素をサンプリングし、その画素の濃度値と注目位置の濃度値との組み合わせを差分の算出対象となる組み合わせとしてもよい。例えば、組み合わせ決定部1070は、比較領域内に含まれる画素の中から最大の濃度値と最小の濃度値をサンプリングする。そして、比較領域内に含まれる最大の濃度値と注目位置の濃度値との組み合わせと、比較領域内に含まれる最小の濃度値と注目位置の濃度値との組み合わせとを差分の算出対象となる組み合わせとして決定する。なお、サンプリングする濃度値は最大および最小に限定されるものではなく3以上の値をサンプリングしてもよいし、最大濃度値または最小濃度値など1の値をサンプリングすることとしてもよい。あるいは、比較領域内の最大濃度値と最小濃度値を両端(上限値と下限値)とする濃度レンジを取得し、注目位置の濃度値と比較領域内の濃度レンジを差分の算出対象の組み合わせとして取得してもよい。なお、比較領域内の濃度レンジは、濃度値の最大値と最小値以外であってもよい。例えば、濃度値の外れ値を除去した後の最大値と最小値でもよい。
ステップS7070において、差分算出部1080は、ステップS7060で取得した第1の変換画像上の注目位置の濃度値と、ステップS7054で投影した第2の変形変換画像上の変形比較領域内の濃度値との組み合わせに基づいて、差分画像に与える差分値を取得する。第1実施形態におけるステップS2060の処理との違いは、第2の変換画像が第2の変形変換画像に、比較領域が変形比較領域に変更されただけであり、それ以外の処理は同様である。
第1実施形態の変形例1-1と同様に、画像類似度を算出する際に離散化位置のずれによるノイズを低減した差分値に基づいて画像類似度を取得してもよい。ここでは、第1の変換画像上の注目位置の濃度値と第2の変形変換画像上の変形比較領域内の夫々の濃度値との差分の最小値を利用する。これにより、離散化位置のずれを考慮した画像類似度を取得することができ、結果としてノイズがより低減される差分画像を取得することができる。
本実施形態に係る画像処理装置は、第1実施形態と同様、3次元画像間の差分画像を生成する装置である。本実施形態に係る画像処理装置は、第1の変換画像の注目位置と第2の変換画像の対応位置の両方に比較領域を設定し、夫々の比較領域内の画素の濃度値に基づいて注目位置における差分値を求めることを特徴とする。ここで、第1実施形態と同様に、第2の変換画像上に比較領域を設定して第1の変換画像上の注目位置との差分を求める方向を順方向とする。また、第1の変換画像上に比較領域を設定して第2の変換画像上の対応位置との差分を求める方向を逆方向とする。本実施形態の画像処理装置は、差分画像上の注目位置において順方向と逆方向の夫々で差分値を求め、その二つの差分値を統合した代表差分値を、生成する差分画像の濃度値とする。これにより、一方の方向だけの計算では捉えることができない信号を差分画像に残すことが可能となる。以下、図1と図8を用いて本実施形態の構成および処理を説明する。
ステップS8050において、比較領域設定部1060は、ステップS8030で決定した比較領域のサイズからなる第1の比較領域を、第1の変換画像上の注目位置を中心とした周囲に設定する。また、第1実施形態のステップS2050と同様に、第2の変換画像上の対応位置を中心とした周囲に、ステップS8030で決定した比較領域のサイズからなる第2の比較領域を設定する。そして、設定した第1の比較領域と第2の比較領域の情報を組み合わせ決定部1070へと出力する。
ステップS8060において組み合わせ決定部1070は、ステップS8040で取得した第1の変換画像上の注目位置の濃度値と第2の変換画像上の比較領域内の画素の濃度値とを補間し、組み合わせを決定する(順方向)。さらに、組み合わせ決定部1070は、第2の変換画像上の対応位置の濃度値と、第1の変換画像上の第1の比較領域内の画素夫々の濃度値とを補間し、組み合わせを決定する(逆方向)。この処理は、注目位置と対応位置を入れ替えただけであり、第1実施形態のステップS2060と同様に行うことができる。なお、組み合わせの決定には、ステップS2060に記載した様々な方法を用いることができる。
ステップS8070において、差分算出部1080は、第1実施形態のステップS2070と同様に、第1の変換画像上の注目位置の濃度値と、第2の変換画像上の第2の比較領域内の画素夫々との組み合わせに基づいて、注目位置における(順方向の)差分値を算出する。さらに、差分算出部1080は、第2の変換画像上の対応位置の濃度値と、第1の変換画像上の第1の比較領域内の画素夫々の濃度値とに基づいて、注目位置における(逆方向の)差分値を算出する。この処理は、注目位置と対応位置を入れ替えただけであり、第1実施形態のステップS2070と同様に行うことができる。なお、差分値の算出には、ステップS2070に記載した様々な方法を用いることができる。
ステップS8075において、差分算出部1080は、ステップS8070で算出した順方向の差分値と逆方向の差分値を統合して、代表差分値を算出する。例えば、両者の絶対値を比較し、絶対値が大きい方の差分値を代表差分値として取得する。そして、取得した代表差分値を、当該注目位置における差分画像の濃度値として、差分画像生成部1080へと出力する。
本実施形態に係る画像処理装置は、第1実施形態と同様に、複数の3次元画像(第1の画像と第2の画像)間の3次元差分画像を生成する装置である。本実施形態では、より簡易な構成で本発明を実施する例を説明する。以下、図9と図10を用いて本実施形態の構成および処理を説明する。
ステップS10000において、データ取得部1010は、画像処理装置900に入力される第1の画像と第2の画像を取得する。そして、取得した第1の画像と第2の画像を、変形情報取得部1030および位置取得部1050、比較領域設定部1060、組み合わせ決定部1070、差分算出部1080へと出力する。また、第1の画像と第2の画像の画素サイズに関する情報を、比較領域サイズ決定部1040へと出力する。
ステップS10020において、変形情報取得部1030は、第1の画像と第2の画像間で同一部位を表す画素が略一致するように変形情報を取得する。すなわち、第1の画像と第2の画像との間の位置合わせ処理(変形推定処理)を行う。そして、取得した変形情報を位置取得部1050へと出力する。
ステップS10030において、比較領域サイズ決定部1040は、第1の画像の画素サイズと第2の画像の画素サイズに基づいて、差分値の算出に用いる比較領域のサイズを決定する。そして、決定した比較領域のサイズを比較領域設定部1060へと出力する。
ステップS10040において、位置取得部1050は、第1の画像上の注目位置(注目画素)を取得し、ステップS10020で取得した変形情報を利用して注目位置と対応する第2の画像上の対応位置を取得する。そして、取得した位置を比較領域設定部1060、組み合わせ決定部1070および差分算出部1080へと出力する。
ステップS10050において、比較領域設定部1060は、ステップS10030で決定した比較領域のサイズからなる比較領域を、第2の画像上の対応位置を中心とした周囲に設定する。そして、設定した比較領域の情報を組み合わせ決定部1070へと出力する。
ステップS10060において組み合わせ決定部1070は、比較処理(差分の算出)を行う対象となる濃度値の組み合わせを決定する。まず、組み合わせ決定部1070は、ステップS10040で取得した第1の変換画像上の注目位置の濃度値と第2の変換画像上の比較領域内の画素の濃度値とを補間する。なお、濃度値の補間には、公知の画像処理手法を用いることができる。例えば、最近傍補間や線形補間、キュービック補間などを利用できる。また、第2の変換画像上の比較領域内の画素の濃度値は、必ずしも補間する必要はない。第1の変換画像上の注目位置の濃度値が、第2の変換画像上の比較領域内の全ての画素の濃度値と差分を算出されるように、濃度値の組み合わせを決定してもよい。また、比較領域内に含まれる画素の中から少なくとも一つの画素をサンプリングし、その画素の濃度値と注目位置の濃度値との組み合わせを差分の算出対象となる組み合わせとしてもよい。例えば、組み合わせ決定部1070は、比較領域内に含まれる画素の中から最大の濃度値と最小の濃度値をサンプリングする。そして、比較領域内に含まれる最大の濃度値と注目位置の濃度値との組み合わせと、比較領域内に含まれる最小の濃度値と注目位置の濃度値との組み合わせとを差分の算出対象となる組み合わせとして決定する。なお、サンプリングする濃度値は最大および最小に限定されるものではなく3以上の値をサンプリングしてもよいし、最大濃度値または最小濃度値など1の値をサンプリングすることとしてもよい。あるいは、比較領域内の最大濃度値と最小濃度値を両端(上限値と下限値)とする濃度レンジを取得し、注目位置の濃度値と比較領域内の濃度レンジを差分の算出対象の組み合わせとして取得してもよい。なお、比較領域内の濃度レンジは、濃度値の最大値と最小値以外であってもよい。例えば、濃度値の外れ値を除去した後の最大値と最小値でもよい。
ステップS10070において、差分算出部1080は、ステップS10060で決定した第1の画像上の注目位置の濃度値と第2の画像上の比較領域内の複数の位置の濃度値との組み合わせに基づいて、差分画像に与える差分値を取得する。そして、差分画像生成部1090へと出力する。
ステップS10080において、位置取得部1050は、第1の画像上のすべての位置(すべての画素)における差分値を算出したか否かの判定を行う。すべての位置の差分値を算出した場合、ステップS10090へと処理を進める。一方、すべての位置における差分値を取得していない場合、ステップS10040へと処理を戻す。
ステップS10090において、差分画像生成部1090は、第1の画像上の夫々の位置(画素)における差分値を濃度値とした差分画像(第1の差分画像)を生成する。そして、得られた差分画像をデータサーバ110へと保存する。また、表示制御部1100へと出力する。なお、ステップS10070で算出した第2の差分値(第1の画像上の注目位置の濃度値と第2の画像上の対応位置の濃度値との差分)を濃度値とした一般的な差分画像(第2の差分画像)も合わせて生成するようにしてもよい。
本実施形態に係る画像処理装置は、第1実施形態と同様、第1の画像と第2の画像の3次元差分画像を生成する装置である。ただし、本実施形態に係る画像処理装置は、画像間の画素サイズが異なる場合に、画素サイズが異なることで生じる画像間の濃度値の差異に起因するノイズを低減した差分画像を生成することを特徴とする。以下では、本実施形態に係る画像処理装置の説明をする。
ステップS12000において、データ取得部1010は、画像処理装置1100に入力される第1の画像と第2の画像および各画像の画素サイズを取得する。そして、取得した第1の画像と第2の画像および各画像の画素サイズを、平滑化画像取得部11010へと出力する。また、第1の画像と第2の画像の画素サイズに関する情報を、比較領域サイズ決定部1040へと出力する。
ステップS12010において、平滑化画像取得部11010は、データ取得部1010から取得した第1の画像の画素サイズと第2の画像の画素サイズのうちどちらが大きいかを判定する。平滑化画像取得部11010は第1の画像が2つの画素サイズのうち、画素サイズが大きな第1の画素サイズを有する場合には(第2の画像の画素サイズが第1の画像の画素サイズより小さい場合には)、第2の画像を平滑化して第2の平滑化画像を取得する。そして、取得した第2の平滑化画像と第1の画像を、変換画像取得部1020へと出力する。この場合、画像処理装置1100は、第2の平滑化画像を第2の画像と置き換えて以降の処理を行う。一方、平滑化画像取得部11010は、第1の画像が2つの画素サイズのうち、画素サイズが小さな第2の画素サイズを有する場合には、第1の画像を平滑化した第1の平滑化画像を取得する。そして、取得した第1の平滑化画像と第2の画像を、変換画像取得部1020へと出力する。この場合、画像処理装置1100は、第1の平滑化画像を第1の画像と置き換えて以降の処理を行う。なお、平滑化画像取得部11010は、前記データ取得部1010から各画像の画素サイズを取得しているため上記の処理を実行することが可能である。
ステップS12020において、変換画像取得部1020は、第1実施形態と同様に、2つの画像間の画素サイズが同じになるように、第1の画像(または第1の平滑化画像)の解像度を変換した第1の変換画像、および、第2の画像(または第2の平滑化画像)の解像度を変換した第2の変換画像を取得する。例えば、第1の画像が2つの画素サイズのうち大きい方の画素サイズである第1の画素サイズを有していて、第2の画像が2つの画素サイズのうち小さい方の画素サイズである第2の画素サイズを有していた場合、第1の画像の画素サイズを、第2の画素サイズとなるように解像度変換を行う。そして、生成した変換画像を、変形情報取得部1030および位置取得部1050、比較領域設定部1060、組み合わせ決定部1070、差分算出部1080へと出力する。なお、変換画像取得部1020は、必ず解像度変換を行わなくてもよい。
本実施形態において、平滑化処理後の画像を用いて変形情報を取得したが、以前に同様の変換処理を行い変形情報を取得していた場合には、その変形処理で得られた変形情報をデータサーバ110に記憶しておき、予め得られた変形情報をデータサーバ110から取得する構成として、変形情報を取得する処理をスキップしてもよい。そして、その変形情報を用いて、第1の画像もしくは第1の変換画像と、第2の平滑化画像との間で差分画像を生成してもよい。例えば、第1実施形態の画像処理装置によって生成された差分画像を観察したユーザが、画素サイズの違いにより生じたノイズを低減する必要があると判断した場合、既に取得した変形情報を利用して、本実施形態の画像処理装置により、ノイズが低減された差分画像を生成できる。これによると、変形情報を取得する処理をスキップできるため、処理の高速化ができる。
本実施形態において、第1の画像の画素サイズが第2の画像に対して奇数倍となるように、第2の画像の解像度を変換した画像を平滑化したが、必ずしも解像度を変換しなくてもよい。例えば、第2の画像上の平滑化対象の画素を中心に、第1の画像の画素サイズと同じ第1の領域を設定し、第1の領域に含まれる画素の濃度値と画素の体積比に応じて、平滑化処理を施してもよい。より具体的には、第1の領域内に第2の画像の画素が完全に含まれている場合、その画素の濃度値に係る重み係数を1とする。一方、第1の領域内に画素の半分しか含まれていない画素は、その濃度値に係る重み係数を0.5とする。そして、第1の領域に含まれる全画素の濃度値の重み付き平均値を濃度値とした第2の平滑化画像を取得できる。これによると、第1の画像の画素サイズが第2の画像に対して奇数倍となるように、第2の画像の解像度を変換しなくとも、同等の効果を得ることができる。
本実施形態に係る画像処理装置は、第6実施形態と同様、第1の画像と第2の画像の3次元差分画像を生成する装置である。ただし、本実施形態に係る画像処理装置は、画像間の画素サイズの大小関係を自動で判定し、画像間の画素サイズが異なる場合には、大きい方の画素サイズに基づいて比較領域のサイズを取得する。これにより、第6実施形態と比較して、平滑化後の画像に対して、ノイズをより低減した差分画像を生成することを特徴とする。以下では、本実施形態に係る画像処理装置の説明をする。
ステップS14000において、データ取得部1010は、画像処理装置1300に入力される第1の画像と第2の画像を取得する。また、データ取得部1010は、第1の画像および前記第2の画像の所定軸方向における画素サイズに関する情報を取得する。すなわち、データ取得部1010は、第1の画像および第2の画像を取得する画像取得手段の一例に相当する。また、データ取得部1010は、異なる時刻に撮像された第1の画像および第2の画像夫々の所定軸方向における画素サイズである第1の画素サイズおよび前記第1の画素サイズとは異なる第2の画素サイズを取得する画素サイズ取得手段の一例に相当する。そして、取得した第1の画像と第2の画像および第1の画像と第2の画像の画素サイズに関する情報を、画素サイズ判定部13010へと出力する。また、第1の画像と第2の画像の画素サイズに関する情報を、比較領域サイズ決定部1040へと出力する。このとき、第1の画像および第2の画像夫々の所定軸方向における画素サイズに関する情報のみを、比較領域サイズ決定部1040へと出力してもよい。例えば、データ取得部1010はz軸方向の画素サイズのみを比較領域サイズ決定部1040へと出力する。なお、本実施形態では画像処理装置1300に1010から1100の機能が含まれている場合を示したが、これに限定されるものではない。
ステップS14002において、画素サイズ判定部13010は、第1の画像と第2の画像の画素サイズが異なるか否かおよび第1の画像と第2の画像の画素サイズの大小関係を自動で判定する。すなわち、画素サイズ判定部13010は、画素サイズ取得手段により取得された第1の画素サイズおよび第2の画素が異なるか否かを判定する判定手段の一例に相当する。画素サイズ判定部13010は、さらに第1の画像と第2の画像の画素サイズの差異が閾値より大きいか否かの判定を行う。画素サイズの差異が閾値より大きい場合、ステップS14005へと処理を進める。一方、閾値以下の場合、第1の画像と第2の画像を変換画像取得部1020へと出力し、ステップS14005とS14010の処理を省略する。この場合、第1実施形態と同様の処理が実施される。
ステップS14005において、画素サイズ判定部13010は、データ取得部1010から取得した第1の画像と第2の画像の画素サイズのうち、大きい方の画素サイズを第1の画素サイズとして取得し、小さい方の画素サイズを第2の画素サイズとして取得する。そして、取得した第1の画素サイズを平滑化画像取得部11010および比較領域サイズ決定部1040へと出力する。
ステップS14010において、平滑化画像取得部11010は、ステップS14005で取得した第1の画素サイズに基づいて、第1の画像あるいは第2の画像を平滑化した平滑化画像を取得する。具体的には、第1の画像が第1の画素サイズを有する場合、ステップS12010と同様の処理を行う。すなわち、第1の画素サイズを平滑化のカーネルサイズとして、第2の画像の平滑化を行う。なお、x、y、zの各軸で画素サイズが大きい画像が異なる場合には、軸毎に第1の画像および第2の画像を定義し、第2の画像の当該軸方向に平滑化処理を施すようにしてもよい。一方、第1の画像が第1の画素サイズよりも小さな第2の画素サイズを有する場合、第1の画像を平滑化するように処理してもよい。すなわち、第1の画素サイズを平滑化のカーネルサイズとして、第1の画像の平滑化を行う。
ステップS14040において、比較領域サイズ決定部1040は、比較領域のサイズの決定を行う。ステップS14005で第1の画素サイズを取得している場合、比較領域サイズ決定部1040は、第1の画素サイズに基づいて比較領域のサイズを決定する。すなわち、比較領域サイズ決定手段は、第1の画素サイズが第2の画素サイズと異なる場合、第1の画像および第2の画像の一方の画像における注目位置の濃度値と比較される第1の画像および第2の画像のうち一方の画像とは異なる他方の画像における複数の濃度値を含む領域である比較領域の所定軸方向におけるサイズを、第1の画素サイズおよび第2の画素サイズのうち大きい方の画素サイズに基づいて決定する決定手段の一例に相当する。比較領域サイズ決定部1040は、決定した比較領域のサイズを比較領域設定部1060へと出力する。
図15(a)は、2つの画素の離散化位置の下端が揃っている場合の一例を模式的に示す図である。図15(a)において、縦軸はz軸方向の位置を表している。
図15(b)は、第1の画像において元画像の病変が中央で離散化されている場合の一例を模式的に示す図である。図15(b)において、縦軸はz軸方向の位置を表している。
図15(c)は、第1の画像において元画像の病変が端部(上端部)で離散化されている場合の一例を模式的に示す図である。図15(c)において、縦軸はz軸方向の位置を表している。なお、図15(c)では、元画像の病変15005の接点(z=d)に限りなく近い端部d’(<d)で離散化されていると仮定する。
図15(d)は、2つの画素の離散化位置の上端が揃っている場合の一例を模式的に示す図である。図15(d)において、縦軸はz軸方向の位置を表している。
ステップS14060において、比較領域設定部1060は、ステップ14040で決定した比較領域のサイズからなる比較領域を、第2の画像上の対応位置を基準に設定する。例えば、平滑化画像上の対応位置を基準に比較領域が設定される。なお、比較領域が設定される領域は第2の画像に限定されるものではない。例えば第2の画像上に注目位置を設定した場合、注目位置に対応する第1の画像上の対応位置を基準に第1の画像上に比較領域が設定されてもよい。比較領域設定部1060は、他方の画像上の対応位置を基準に、他方の画像に対して比較領域を設定する設定手段の一例に相当する。例えば、比較領域設定部1060は、第2の画像上の対応位置を中心とした周囲に設定する。すなわち、比較領域設定部1060は、他方の画像上の対応位置を中心に決定手段により決定されたサイズの比較領域を設定する。このとき、x、y、zの3次元の軸方向のうち、少なくとも1つの軸方向について、対応位置から第1の画素サイズ分離れた位置を超えないように比較領域を設定してもよい。すなわち、n次元の画像において、比較領域設定部1060は、n次元の軸方向のうち少なくとも1つの方向において、比較領域が他方の画像上の対応位置から大きい方の画素サイズ分離れた位置を超えないように比較領域を設定する。
ステップS14070において組み合わせ決定部1070は、比較処理(差分の算出)を行う対象となる濃度値の組み合わせを決定する。まず、組み合わせ決定部1070は、ステップS14050で取得した第1の変換画像上の注目位置の濃度値と第2の変換画像上の比較領域内の画素の濃度値とを補間する。なお、濃度値の補間には、公知の画像処理手法を用いることができる。例えば、最近傍補間や線形補間、キュービック補間などを利用できる。また、第2の変換画像上の比較領域内の画素の濃度値は、必ずしも補間する必要はない。第1の変換画像上の注目位置の濃度値が、第2の変換画像上の比較領域内の全ての画素の濃度値と差分を算出されるように、濃度値の組み合わせを決定してもよいし、比較領域内に含まれる画素の中から少なくとも一つの画素をサンプリングし、その画素の濃度値と注目位置の濃度値との組み合わせを差分の算出対象となる組み合わせとしてもよい。例えば、組み合わせ決定部1070は、比較領域内に含まれる画素の中から最大の濃度値と最小の濃度値をサンプリングする。そして、比較領域内に含まれる最大の濃度値と注目位置の濃度値との組み合わせと、比較領域内に含まれる最小の濃度値と注目位置の濃度値との組み合わせとを差分の算出対象となる組み合わせとして決定する。なお、サンプリングする濃度値は最大および最小に限定されるものではなく3以上の値をサンプリングしてもよいし、最大濃度値または最小濃度値など1の値をサンプリングすることとしてもよい。あるいは、比較領域内の最大濃度値と最小濃度値を両端(上限値と下限値)とする濃度レンジを取得し、注目位置の濃度値と比較領域内の濃度レンジを差分の算出対象の組み合わせとして取得してもよい。なお、比較領域内の濃度レンジは、濃度値の最大値と最小値以外であってもよい。例えば、濃度値の外れ値を除去した後の最大値と最小値でもよい。
前述の実施形態では、一つの画像処理装置において、異なる時刻に撮影された2つの画像を取得し、差分画像を生成するまでの一連の処理を行った。しかし、比較領域サイズ決定部1040が別体の画像処理装置に備えられている場合にも本明細書に示す画像処理は実施される。この場合の2つの画像処理装置夫々が備える構成要素を図16に示す。画像取得部16010、画素サイズ判定部16020、画素サイズ判定部16030および画素サイズ判定部16030’については、以下でその機能を説明する。その他の構成は、説明を省略する。
ステップS17000において、画素サイズ取得部16020は、画像処理装置1620に入力される第1の画像の画素サイズと第2の画像の画素サイズに関する情報を、画素サイズ判定部16030’へと出力する。
ステップS17100において、画素サイズ判定部16030’は、画素サイズ取得部16020から取得した第1の画像の画素サイズと第2の画像の画素サイズのうち、大きい方の画素サイズを第1の画素サイズとして取得し、小さい方の画素サイズを第2の画素サイズとして取得する。そして、取得した第1の画素サイズを比較領域サイズ決定部16040へと出力する。
ステップS17200において、比較領域サイズ決定部16040は、比較領域のサイズの決定を行う。ステップS17200で第1の画素サイズを取得している場合、比較領域サイズ決定部16040は、第1の画素サイズに基づいて比較領域のサイズを決定する。
前述の実施形態では差分算出部1080および差分画像生成部1090により差分画像を生成する場合について言及してきたが、本発明に係る画像処理装置が生成する画像は、異なる時刻に撮影された2つの画像間の違いを示す画像であれば差分画像に限定されない。例えば、画像処理装置は、2つの画像間の濃度値の比を算出し、その比に基づいて2つの画像間の濃度値の比(除算結果)を示す画像を生成することとしてもよい。この場合変化がない部分は比が1となり変化がある部分は比が1以外の値となるため、上述の差分画像と同様に経時的な変化を画像化することができる。なお、濃度値の比を示す画像を生成する場合には差分算出部1080および差分画像生成部1090に替えて比を算出する比算出部および比を示す画像を生成する画像生成部を設ければよい。ここで、複数の濃度値の差分を算出することおよび複数の濃度値の比を算出することはいずれも複数の濃度値の比較を行うことであるといえるため、差分算出部1080および比算出部は比較部と総称することができる。すなわち、差分算出部1080または比算出部は、一方の画像上の注目位置の濃度値と、他方の画像上の比較領域内の複数位置の濃度値とを比較する比較手段の一例に相当する。
以上、実施形態例を詳述したが、本発明は例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記録媒体(記憶媒体)等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器(例えば、ホストコンピュータ、インタフェース機器、撮像装置、Webアプリケーション等)から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
1040 比較領域サイズ決定部
13010 画素サイズ判定部
Claims (5)
- 第1の画像および第2の画像を取得する画像取得手段と、
前記第1の画像の所定軸方向における画素サイズである第1の画素サイズと、前記第1の画像が撮像された時刻とは異なる時刻に撮像された前記第2の画像の所定軸方向における画素サイズである第2の画素サイズであって、前記第1の画素サイズとは異なる第2の画素サイズを取得する画素サイズ取得手段と、
前記第1の画素サイズが前記第2の画素サイズと異なる場合、前記第1の画像および前記第2の画像の一方の画像における注目位置の濃度値と比較される前記第1の画像および前記第2の画像のうち前記一方の画像とは異なる他方の画像における複数の濃度値を含む領域である比較領域の前記所定軸方向におけるサイズを、前記第1の画素サイズおよび前記第2の画素サイズのうち大きい方の画素サイズのみに基づいて決定する決定手段と、
前記一方の画像上の注目位置と、前記他方の画像上の前記注目位置に対応する対応位置と、を取得する位置取得手段と、
前記他方の画像上の前記対応位置を基準に、他方の画像に対して前記比較領域を設定する設定手段と、
前記第1の画像および前記第2の画像のうち前記一方の画像の前記注目位置の濃度値と前記他方の画像における決定された前記画素サイズに基づく前記比較領域内の複数の位置の濃度値との差分を算出する比較手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 前記第1の画像および前記第2の画像は体を撮影した画像であって、前記所定軸方向は体軸方向であることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記第1の画素サイズおよび前記第2の画素サイズのうち小さい方の画素サイズの画像に対して、前記大きい方の画素サイズに基づくカーネルサイズで平滑化を行う平滑化手段をさらに有することを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。
- 前記決定手段は、前記大きい方の画素サイズに所定の係数を乗算することで前記比較領域のサイズを決定することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記所定の係数は0.5であることを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018034984A JP7383371B2 (ja) | 2018-02-28 | 2018-02-28 | 画像処理装置 |
PCT/JP2019/006187 WO2019167731A1 (ja) | 2018-02-28 | 2019-02-20 | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
US16/997,687 US11593941B2 (en) | 2018-02-28 | 2020-08-19 | Image processing apparatus, image processing method, and storage medium |
JP2022141407A JP2022173245A (ja) | 2018-02-28 | 2022-09-06 | 画像処理装置、画像診断システム、画像処理方法およびプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018034984A JP7383371B2 (ja) | 2018-02-28 | 2018-02-28 | 画像処理装置 |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022141407A Division JP2022173245A (ja) | 2018-02-28 | 2022-09-06 | 画像処理装置、画像診断システム、画像処理方法およびプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019146926A JP2019146926A (ja) | 2019-09-05 |
JP7383371B2 true JP7383371B2 (ja) | 2023-11-20 |
Family
ID=67806169
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018034984A Active JP7383371B2 (ja) | 2018-02-28 | 2018-02-28 | 画像処理装置 |
JP2022141407A Pending JP2022173245A (ja) | 2018-02-28 | 2022-09-06 | 画像処理装置、画像診断システム、画像処理方法およびプログラム |
Family Applications After (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022141407A Pending JP2022173245A (ja) | 2018-02-28 | 2022-09-06 | 画像処理装置、画像診断システム、画像処理方法およびプログラム |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11593941B2 (ja) |
JP (2) | JP7383371B2 (ja) |
WO (1) | WO2019167731A1 (ja) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2020027233A1 (ja) | 2018-07-31 | 2020-02-06 | ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 | 撮像装置及び車両制御システム |
US11820289B2 (en) | 2018-07-31 | 2023-11-21 | Sony Semiconductor Solutions Corporation | Solid-state imaging device and electronic device |
US11212503B1 (en) * | 2020-07-14 | 2021-12-28 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Dual camera HMD with remote camera alignment |
CN116625409B (zh) * | 2023-07-14 | 2023-10-20 | 享刻智能技术(北京)有限公司 | 动态定位性能评价方法、设备以及系统 |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3404675B2 (ja) * | 1999-03-19 | 2003-05-12 | 日本電信電話株式会社 | 3次元断層画像読影方法、自動照合方法、及びその装置並びにそのプログラムを記録した記録媒体 |
US6904163B1 (en) | 1999-03-19 | 2005-06-07 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Tomographic image reading method, automatic alignment method, apparatus and computer readable medium |
JP4169573B2 (ja) * | 2002-10-23 | 2008-10-22 | 株式会社東京精密 | パターン検査方法及び検査装置 |
US20090074276A1 (en) * | 2007-09-19 | 2009-03-19 | The University Of Chicago | Voxel Matching Technique for Removal of Artifacts in Medical Subtraction Images |
JP5250847B2 (ja) * | 2009-07-28 | 2013-07-31 | コニカミノルタ株式会社 | 画像処理装置、情報処理システム、画像処理方法、およびプログラム |
JP5445363B2 (ja) * | 2010-07-08 | 2014-03-19 | 株式会社リコー | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム |
US8731278B2 (en) * | 2011-08-15 | 2014-05-20 | Molecular Devices, Inc. | System and method for sectioning a microscopy image for parallel processing |
JP6436783B2 (ja) * | 2015-01-09 | 2018-12-12 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、プログラム、および、記憶媒体 |
EP3236418B1 (en) * | 2016-04-13 | 2020-10-28 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method, and storage medium |
JP7023641B2 (ja) * | 2016-08-31 | 2022-02-22 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
JP6995535B2 (ja) * | 2017-08-31 | 2022-01-14 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
-
2018
- 2018-02-28 JP JP2018034984A patent/JP7383371B2/ja active Active
-
2019
- 2019-02-20 WO PCT/JP2019/006187 patent/WO2019167731A1/ja active Application Filing
-
2020
- 2020-08-19 US US16/997,687 patent/US11593941B2/en active Active
-
2022
- 2022-09-06 JP JP2022141407A patent/JP2022173245A/ja active Pending
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
杉元藍子 他、「胸部単純X線画像におけるピクセルマッチング法を用いた経時的差分画像法の開発」、日本放射線技術学会雑誌、Vol.69、No. 8、2013年8月31日、pp. 855-863 |
板井喜則 他、「ボクセルマッチング法による経時差分画像上のアーチファクトの低減法」、電子情報通信学会技術研究報告 MI 医用画像、Vol. 107、No. 461、2008年1月25日、pp. 281-284 |
田中 亨 他、「Thick-slice CT画像における経時差分画像のアーチファクト低減手法」、Medical Imaging Technology、Vol. 35、No.5、2017年11月29日、pp. 257-267 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20200380683A1 (en) | 2020-12-03 |
US11593941B2 (en) | 2023-02-28 |
JP2022173245A (ja) | 2022-11-18 |
JP2019146926A (ja) | 2019-09-05 |
WO2019167731A1 (ja) | 2019-09-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7023641B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム | |
JP7383371B2 (ja) | 画像処理装置 | |
EP3447733B1 (en) | Selective image reconstruction | |
JP5890055B1 (ja) | 血管画像処理装置、血管画像処理プログラム、および血管画像処理方法 | |
JP2006043431A (ja) | ヘリカルマルチスライスctのための回復ノイズを伴うヘリカルウィンドミルアーチファクトを低減する方法 | |
JP5658686B2 (ja) | 貫壁性のかん流の勾配の画像分析 | |
JP6772123B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理システムおよびプログラム | |
CN107705350B (zh) | 医学图像生成方法、装置及设备 | |
US11948349B2 (en) | Learning method, learning device, generative model, and program | |
US10810717B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and image processing system | |
US11266322B2 (en) | Blood flow analysis apparatus, blood flow analysis method, and blood flow analysis program | |
US20220092745A1 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and non-transitory recording medium | |
JP7387280B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム | |
US11138736B2 (en) | Information processing apparatus and information processing method | |
US20240161379A1 (en) | Image processing apparatus and image processing method | |
CN108257088B (zh) | 利用斜率约束三次插值的图像处理方法和系统 | |
US20230298174A1 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and non-transitory computer readable medium | |
JP2022049275A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム | |
WO2021117349A1 (ja) | 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、及び情報処理プログラム | |
JP2018022334A (ja) | 画像処理装置および画像処理方法 | |
JP2007090072A (ja) | 放射線画像データを神経解剖学座標系内に描出する方法 | |
JP6424147B2 (ja) | 画像処理装置、方法、及びプログラム | |
JP2019025240A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理システム及びプログラム | |
CN117860284A (zh) | 一种自适应牙位的口腔全景图的生成方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210217 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220315 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220510 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20220607 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220906 |
|
C60 | Trial request (containing other claim documents, opposition documents) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C60 Effective date: 20220906 |
|
A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20220914 |
|
C21 | Notice of transfer of a case for reconsideration by examiners before appeal proceedings |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C21 Effective date: 20220920 |
|
A912 | Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912 Effective date: 20221104 |
|
C211 | Notice of termination of reconsideration by examiners before appeal proceedings |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C211 Effective date: 20221115 |
|
C22 | Notice of designation (change) of administrative judge |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C22 Effective date: 20230214 |
|
C22 | Notice of designation (change) of administrative judge |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C22 Effective date: 20230404 |
|
C22 | Notice of designation (change) of administrative judge |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C22 Effective date: 20230418 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230803 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20231108 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 7383371 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |