JPH04180735A - 被検体断面画像の背景ノイズ除去装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、例えばＭＲＩ装置等により撮像されて同一輪
郭をした多数の被検体断面画像から、背景の空白部分の
ノイズを除去する被検体断面画像の背景ノイズ除去装置
に関する。

（従来の技術） 従来のＭＲＩ装置等を用いて人体等の断面画像を撮像す
る場合は、人体の同一部分について撮像条件としてのエ
コー時間やパルス反復時間等を指示するパラメータを変
えるなから多数の画像を撮像するのが一般的である。当
然ながら同一部位を撮像して得られた画像は実画像部分
の輪郭が一致する。

また、撮像した断面画像は実画像部分の周囲を占める背
景部分に空気が撮像されているので、理論上、画像信号
の強度は零となり、何もうつらな＝　３− い画像となる。

しかし、実隙には背景部にノイズが発生し、特に撮像条
件の設定によっては、発生したノイズの信号強度と実画
像部分の信号強度との差があまりなくなってみにくい画
像となる。

また、撮像後の画像処理によっては、背景ノイズが増幅
されて実画像以上の信号強度となってしまい、極めてみ
にくい画像になることもある。

このように本来不要である背景画像部分にノイズが発生
し、しかもそのノイズが目立つものであったり、処理に
より増幅されて強調されると、実画像部分がみにくいば
かりでなく診断がしにくくなる。そのため、背景部分に
発生したノイズは除去する必要がある。

そこで、従来は第７図に示す処理により、ノイズの除去
をしていた。

この方法では、第７図ａに示す撮像画像Ｆが入力される
と、図すのヒストグラムに示すように画像Ｆについて各
画素の信号強度の分布が求められる。このヒストグラム
における右側の分布が、人体断面を示す実画像部Ｆｏに
関する信号強度の分布であり、左側の分布がノイズを含
む背景画像部Ｆｂに関する信号強度の分布である。両分
布は明確に分離されるので、その中間の頻度が零となっ
た谷部のところの信号強度をしきい値Ｔｈ３とする。

次に画像Ｆの各画素ごとの信号強度をこのしきい（ｉＴ
ｈ３と比較して、しきい値Ｔｈ３以下の画素は一律に零
またはしきい値Ｔｈ３以下の信号強度に変換する。これ
らの処理をすると図Ｃに示す画像Ｈとなり、周囲の背景
画像が一様に無地の暗色に変換される。

（発明が解決しようとする課題） しかしながら、この方法では実画像部ＦＯの信号強度と
ノイズを含む背景画像部Ｆｂの信号強度の分布がほぼ完
全に分離している場合は良いが、第８図すに示すように
、実画像部ＦＯの分布と背景画像部Ｆｂの分布とが重な
っている場合はうまくノイズを除去できないことがある
。

このように、両分布が重なった場合は、実画像部ＦＯに
ついての画像信号を削除しないように両分布の中間の谷
部よりも背景画像部Ｆｂ側の極大値に近い信号強度をし
きい値Ｔｈ４とする。このしきい値Ｔｈ４を用いてノイ
ズの除去処理をすると、図Ｃに示す画像となり、実画像
部Ｆｏの低しベルの部分も除去されずに残る。しかし、
背景画像部Ｆｂ中の信号強度の大きいノイズは除去され
ずに斑点状のノイズ画像Ｎとして残ってしまう。

また、このノイズ画像Ｎを完全に除去しようとした場合
は、第９図に示す処理がおこなわれる。

すなわち第９図すに示すように、実画像部Ｆｏと背景画
像部Ｆｂそれぞれの信号強度分布の中間の谷部の信号強
度をしきい値Ｔｈ５とする。このしきい値Ｔｈ５を用い
てノイズの除去処理をすると、図Ｃに示す画像となり、
背景画像部Ｆｂ中のノイズは完全に除去できるものの実
画像部Ｆｏ中の信号強度の低い部分りが除去されてしま
う。この実画像部Ｆｏ中における信号強度の低い人体部
分としては、腸内部、肺等の空洞があり、この部分の画
像が消去されることは診断をする際に好ましくないこと
もある。

このように従来のノイズ除去方法は、限られた画像につ
いてのみ有効であり、一般の画像に適用できない欠点が
ある。

本発明は上記問題点を解決するためになされたもので、
その目的とするところは、実画像とノイズを含む背景画
像との信号強度が重なるような被検体断面画像であって
もノイズを含む背景画像だけを有効に除去できる被検体
断面画像の背景ノイズ除去装置を提供することにある。

（課題を解決するための手段） 上記目的を達成するために、第１の発明は、ほぼ同一輪
郭をした一連の被検体断面画像群の中の一つの画像を取
り出し、その画像を構成する画素の濃淡レベル分布から
、実画像部と実画像部周囲の背景画像部を区分する画素
の濃淡レベル値を求めてしきい値とするしきい値決定手
段と、求められたしきい値を用いて、取り出された画像
を２値化画像に変換する２値化画像変換手段と、変換さ
れた２値化画像の少なくとも上下左右の４方向から画素
列ごとにＨレベルである画素のランレングスを求め、得
られたランレングスが所定値を越えたところを実画像部
と背景画像部との境界位置とみなし、境界位置の手前を
Ｌレベルの画素列としそれ以後をＨレベルの画素列とし
た輪郭パターンをランレングスの検出方向ごとに作成す
る輪郭パターン作成手段と、方向ごとに作成された輪郭
パターンを重ね合わせ、各画素ごとにＨレベルについて
の論理積を求め、全パターンともＨレベルである画素か
らなるマスクパターンを作成するマスクパターン作成手
段と、作成されたマスクパターンを用いて一連の被検体
断面画像それぞれにマスク処理をして、実画像周囲のノ
イズを含む背景画像部を除去する背景画像除去手段とを
備えたことを特徴とする。

第２の発明は、第１の発明におけるしきい値決定手段を
、ほぼ同一輪郭をした一連の被検体断面画像群の中の一
つの画像を取り出す手段と、取り出された画像からコー
ナ部を抽出する手段と、抽出されたコーナ部の画像を構
成する画素の濃淡レベル分布を求める手段と、求められ
た濃淡レベル分布から実画像部と背景画像部とを区分す
る画素の濃淡レベル値を求めてしきい値とする手段とに
より構成したことを特徴とする。

（作　用） 第１の発明においては、ほぼ同一輪郭をした一連の被検
体断面画像群の中の一つの画像が取り出され、その画像
を構成する画素の濃淡レベル分布から、実画像部と実画
像部周囲の背景画像部を区分する画素の濃淡レベル値が
求められてしきい値となる。このしきい値にもとづき、
取り出された画像が２値化画像に変換される。

次いで、変換された２値化画像の少なくとも上下左右の
４方向から画素列ごとにＨレベルである画素のランレン
グスが求められる。得られたランレングスが所定値を越
えたことにより実画像部と背景画像部との境界位置を検
出し、境界位置の手前をＬレベルの画素列に、それ以後
をＨレベルの画素列にした輪郭パターンがランレングス
の検出方向ごとに作成される。

さらに、ランレングスの検出方向ごとに作成された輪郭
パターンが重ね合わせられて各画素ごとにＨレベルにつ
いての論理積が求められ、全パターンともＨレベルであ
る画素からなるマスクパターンが作成される。

次に、作成されたマスクパターンを用いたマスク処理が
一連の被検体断面画像それぞれに対しておこなわれ、実
画像部周囲の背景画像部が除去されて輪郭内の実画像の
みが残る。

第２の発明においては、ほぼ同一輪郭をした一連の被検
体断面画像群の中の一つの画像が取り出されると、その
画像のコーナ部が抽出され、コーナ部画像を構成する画
素の濃淡レベル分布が求められる。

次いで、得られた画素の濃淡レベル分布から、実画像部
と背景画像部を区分する画素の濃淡レベル値が求められ
てしきい値となり、このしきい値が用いられて取り出さ
れた画像が２値化画像に変換される。

（実施例） 以下、図に沿って本発明の詳細な説明する。

第１図は第１および第２の発明の実施例を示すブロック
図である。

図において、画像Ｆ＋、Ｆａ、　・・・Ｆ−はＭＲＩ装
置等により撮像され、同一輪郭であるが撮像条件がそれ
ぞれ異なる画像である。画像処理部１は入力された画像
Ｆ、、Ｆ、・・・Ｆ、、について各種の画像処理をくわ
え、画像Ｇｌ、Ｇ２．・・・Ｇ、としてマスク処理部５
へ送る。

また一方で、画像Ｆ、、Ｆ２．・・・Ｆｎは画像処理が
不要であれば、ただちにマスク処理部５へ送られる。

同時に、画像Ｆｌ、Ｆ２．・・・Ｆ、、のうち先頭の画
像Ｆ、がしきい値計算部２へ入力される。

しきい値計算部２は、画像Ｆ１を構成する画素ごとの濃
淡レベルである信号強度の分布状態を検出して、画像Ｆ
ｌ中の実画像部とノイズを含む背景画像部を区分するし
きい値を求めて２値化部３へ送る。

２（ｉ化部３は求められたしきい値を用いて画像Ｆ、を
２値化画像に変換し、マスクパターン作成−Ｉ＋− 部４へ送る。

マスクパターン作成部４は、入力された２値化画像を用
いて画像Ｆ１における実画像の輪郭外部をＬレベルの画
素に、輪郭内部をＨレベルの画素に変換してマスクパタ
ーンを作成し、マスク処理部５へ送る。

マスク処理部５は入力されたマスクパターンを用いて画
像Ｆ、、Ｆ２．・・ＦＩ、または画像Ｇ、、Ｇ２゜・・
Ｇ、、にマスク処理をくわえ、ノイズを含む背景画像部
の画素を一様にＬレベルに変換し、背景ノイズ除去画像
Ｈ１，Ｈ２，・・・Ｈ，、として出力する。

これら一連の処理により、撮像された同一輪郭の画像Ｆ
’１ｌＦ２＋・・・Ｆ、が入力されると、診断上見苦し
いノイズを除去した画像Ｈ＋　、　Ｈ２、・・・Ｈ，、
が得られる。

この画像Ｈ，，Ｈ２，・・・Ｈ，、は、輪郭外が信号強
度の低い一様な背景部となり、輪郭内は元の画像がその
ままに保たれる。

なお、しきい値計算部２へ入力される画像は、先頭のＦ
ｌに限定されるものではなく、任意の画像を入力させる
ことができる。

第２図は第２の発明の実施例を示し、第１図のしきい値
計算部２の処理の説明図である。

一般に、ＭＲＩ装置等により人体の断面画像を撮像して
得られる画面は、図中の画像Ｆ１に示すように、中心部
に対象人体の断面を示す実画像部Ｆｏが位置し、その周
囲を空白の背景画像部Ｆｂが取り囲んでいる。通常、空
気を撮像した画像である背景画像部Ｆｂには、発生した
ノイズが一様に分布している。

そこで、通常は実画像部ＦＯに占められることがない画
面の四隅のコーナ部Ｆｃから背景画像部Ｆｂの一部を抽
出し、その中に含まれる画素ごとの信号強度の分布を求
める。次いで、ノイズを含む背景画像部Ｆｂの信号強度
の最大値を検出しくブロック７）、その値を画像の２値
化変換処理に用いるしきい値とする（ブロック８）。

これらの処理は画像Ｆ１に含まれる全画素の信号強度の
分布にもとづいてしきい値を算出する場合に比べ、処理
時間が大幅に短縮され装置の高速化がはかれる。

第３図および第４図は、第１図の２値化部３においてお
こなわれる画像を２値化処理する際の説明図である。

第３図において、図ａに示される入力画像Ｆ１を構成す
る画素の信号強度のヒストグラムが図すであり、実画像
部Ｆｏと背景画像部Ｆｂの分布が明確に分離されている
。この場合、ヒストグラム中の実画像部Ｆｏおよび背景
画像部Ｆｂの分布の中間に位置して頻度が零である谷部
の信号強度をしきい値Ｔｈｌとする。

このしきい値Ｔｈｌを用いて、画像Ｆ１を２値化したの
が図Ｃに示すパターンＰである。すなわち、画像Ｆ、を
構成する画素ごとにその信号強度をしきい値Ｔｈｌと比
較して、しきい値Ｔｈｌより高いレベルであればその画
素をＨレベルに変換し、反対に低いレベルであればその
画素をＬレベルに変換する。こうして得られたパターン
Ｐは、実画像部Ｆｏに対応するＨレベルの画素からなる
部分Ｐｏと、背景画像部Ｆｂに対応するＬレベルの画素
からなる部分ｐｂとから構成される。

この例では、実画像部Ｆｏおよび背景画像部Ｆｂの信号
強度が完全に異なるレベルに分離しているため、しきい
値Ｔｈｌを用いた単純な２値化処理だけで、鮮明なパタ
ーンＰが求められる。この場合はパターンＰをそのまま
マスクパターンとして、マスク処理部５へ送ることも可
能である。

しかしながら、一般には実画像部ＦＯおよび背景画像部
Ｆｂの信号強度分布が互いに重なる場合が多い。

第４図がそのような場合の処理例を示す。図ａに示され
る人力画像Ｆ１を構成する画素の信号強度のヒストグラ
ムが図すであり、実画像部ＦＯと背景画像部Ｆｂの分布
が重なっている。そこで、ヒストグラム中の実画像部Ｆ
ｏおよび背景画像部Ｆｂの分布の中間に位置する谷部の
信号強度をしきい値Ｔｈ２とする。

このしきい値Ｔｈ２を用いて、画像Ｆ１を２値化したの
が図Ｃに示すパターンＰである。パターンＰは、実画像
部Ｆｏの輪郭内におけるＨレベルの画素からなる部分Ｐ
ｏおよびＬレベルの画素からなる部分Ｐｉと、背景画像
部Ｆｂに対応するＬレベルの画素からなる部分Ｐｂとか
ら構成される。

輪郭内のＬレベルの画素からなる部分Ｐｉは、実画像部
ＦＯにおいて信号強度がしきい値Ｔｈ２よりも低い部分
の画素がＨレベルに変換されずにＬレベルに変換された
ものである。このように、実画像部Ｆｏに対応したＨレ
ベルの画素からなる部分Ｐｏ内部にＬレベルの画素から
なる部分Ｐｉが生しるため、パターンＰをマスクパター
ンとして用いると、実画像部Ｆｏの一部を除去してしま
うので、通常はこのままで使用することができない。な
お、画像Ｆ、が人体の肺等を撮像して得られたものであ
って、明らかに空気の部分が撮像されて実画像部ＦＯ中
に含まれているのであれば、得られたパターンＰをその
ままマスクパターンとして用いても支障がない場合があ
る。

第５図は、第１図のマスクパターン作成部４においてお
こなわれる処理の説明図である。

マスクパターン作成部４では、２値化部３から入力され
たパターンＰについて、上下左右の４方向からそれぞれ
画素を走査することによりＨレベルである画素のランレ
ングスが求められる。求めたランレングスが予め設定さ
れていた値を越えると、その位置を画素がＬレベルから
Ｈレベルに変化した位置、すなわち背景画像部Ｆｂと実
画像部Ｆｏの境界とみなす。この境界は実画像部Ｆｏの
輪郭でもある。検出された境界位置の手前をＬレベルの
画素とし、それ以後をＨレベルの画素として各走査列ご
とに輪郭を求めると、それぞれ実画像部Ｆｏに対し一方
向側の輪郭に相当する輪郭パターンＰ］、Ｐｒ、Ｐｕ、
Ｐｄが得られる。

次に、得られた輪郭パターンＰＩ、　Ｐｒ、　Ｐｕ、　
ｐｄを重合わせ、Ｈレベルの画素についての論理積を求
めると（ブロック１１）、パターン干ａが得られる。こ
のパターンＰａは、パターンＰ中に含まれるＬレベルで
ある画素の部分Ｐｉが除去されて実画像部Ｆｏの輪郭に
対応した形状となる。

なお、検出されたＨレベルである画素のランレングス値
が画像の境界部であるか否かを判別する基準として予め
設定される稙は、背景画像部Ｆｂ内に発生するノイズの
最大長よりも大きい値である。

また、このようにして設定された値を、検出されたラン
レングスが越えた場合に画像の境界部であると判別され
ることにより、ランレングスの先頭画素が境界位置であ
っても実際に輪郭パターンＰＩ、Ｐｒ、Ｐｕ、Ｐｄとし
て表示される位置は設定値骨、先方にずれた位置となる
。そのため、パターンＰａ内にあられされた輪郭は、実
画像部Ｆｏの実際の輪郭よりも内側に寄ったものとなる
。そこで、実際の輪郭に修正するため、Ｈレベルである
画素について、パターンＰａと元のパターンＰとの論理
和を求めて（ブロック１２）、マスクパターンＰｍとす
る。すなわち、このマスクパターンＰｍは、パターンＰ
と同一の輪郭を有し、しかも内部にあったＬレベルであ
る画素の部分Ｐｉが除去されたものとなる。

なお、この実施例はパターンＰ内のＨレベルである画素
の部分Ｐｏの輪郭と輪郭パターンＰＩ。

Ｐｒ、Ｐｕ、Ｐｄとの位置ずれを最後に論理和により補
正したが、パターンＰから輪郭パターンＰＩ。

Ｐｒ、Ｐｕ、Ｐｄに変換する時点で、設定したランレン
グス値の分、走査方向に戻した位置に輪郭パターンＰ　
Ｉ、　Ｐｒ、　Ｐｕ、　Ｐｄを形成すれば、最初から正
確な輪郭パターンを得ることができる。この場合は、輪
郭パターンの論理積から合成したパターンＰａを補正す
る必要がないため、そのままマスクパターンとして用い
ることができる。

また、図ではパターンＰについて、９０度ごとに上下左
右の４方向からＨレベルである画素のランレングスを求
めて輪郭パターンを作成したが、対象画像の輪郭が複雑
な形状である場合は、さらに他方向から輪郭パターンを
作成して正確な形状にする。

第６図は、第１図のマスク処理部５においておこなわれ
るマスク処理の説明図である。

マスク処理部５には、マスクパターン作成部４が作成し
たマスクパターンＰｍと処理画像Ｇ１が大＝　１９− 力される。当然ながらづスフパターンＰｍの形状と処理
画像Ｇｌの実画像部の輪郭とは一致する。

ここで、画像Ｇ１とマスクパターンＰｍを重ね合わせ、
マスクパターンＰｍを構成するＨレベルの画素と、画像
Ｇ１の各画素の信号強度についての論理積を求め（ブロ
ック１３）、背景ノイズ消去画像Ｈ１を得る。すなわち
、マスクパターンＰｍのＨレベルである画素の部分は、
画像Ｇ１における画素信号の強度がそのままであられさ
れる。また、マスクパターンＰｍのＬレベルである画素
の部分は、−様にＬレベルの画素であられされる。その
結果、入力された画像Ｇ１の背景部分に発生しているノ
イズは全て除去されてＬレベルの画素となり、−様に暗
色をした背景部となる。

これらの処理がすむと、順に次の画像Ｇ２．Ｇ、。

・・・Ｇ７が入力されて、同一のマスクパターンＰｍに
よるマスク処理部がおこなわれる。

なお、マスク処理部５には画像Ｇ　＋、　Ｇ　２・・・
Ｇ、、以外にも、画像Ｆ１、Ｆ２・・・Ｆ、、が入力さ
れてマスク処理がおこなわれる。

−２０一 実施例ではこのように、処理対象となる人体断面をあら
れす画像Ｆｌ、Ｆ２・・・Ｆｒｌの任意の一画　　ノ像
を取り出し、その画像のコーナ部を抽出して２値化する
際のしきい値を短時間に求め、さらに求めたしきい値に
より取り出された画像を２値化し、この２値化画像のＨ
レベルである画素について４方向からランレングスを求
めてマスクパターンを作成し、対象画像に対してマスク
処理をくわえることにより、簡単にしかも確実に背景画
像部中のノイズ全除去することができる。

（発明の効果） 以上述べたように第１の発明によれば、例えばＭＲＩ装
置等により撮像した同一輪郭をした多数の被検体断面画
像において、実画像部の信号強度分布とノイズを含む背
景画像部の信号強度分布が一部でも重なるような場合で
も、ノイズを含む背景画像だけを有効に除去することが
できる。

また、第２の発明によれば、取り出された画像を２値化
処理するのに用いるしきい値が、画像のコーナ部におけ
る画素の信号強度分布だけで求められるため、処理時間
が短縮される。

【図面の簡単な説明】

第１図は第１および第２の発明の実施例を示すブロック
図、第２図は第２の発明の実施例にかかるしきい値計算
部の処理を示す説明図、第３図および第４図は２値化部
の処理を示す説明図、第５図はマスクパターン作成部の
処理を示す説明図、第６図はマスク処理部の処理を示す
説明図、第７〜９図は従来の処理例を示す説明図である
。 １・・・画像処理部　２・・・しきい値計算部　３・・
・２値化部　４・・・マスクパターン作成部　５・・・
マスク処理部　　Ｆ　Ｉｔ　Ｆ　２＋・・・・Ｆ７・・
・入力画像Ｆｂ・・・背景画像部　Ｆｃ・・・コーナ部
　ＦＯ・・・実画像部　Ｇｌ＋Ｇ２＋　・・・Ｇ、・・
・処理画像　Ｈ，、Ｈ２゜・・Ｈｎ・・・背景ノイズ除
去画像　Ｐ・・・パターンＰａ・・・パターン　Ｐｉ・
・・Ｌレベルである画素の部分　ＰＬ　Ｐｒ、　Ｐｕ、
　ｐａ・−輪郭パターン　Ｐ　ｍ　−７スクバクーン　
Ｐｏ・・・Ｈレベルである画素の部１！１２図 第９ （ａ） −ｚ）Ｊ（ｂ）

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）ほぼ同一輪郭をした一連の被検体断面画像群の中
   の一つの画像を取り出し、その画像を構成する画素の濃
   淡レベル分布から、実画像部と実画像部周囲の背景画像
   部を区分する画素の濃淡レベル値を求めてしきい値とす
   るしきい値決定手段と、求められたしきい値を用いて、
   取り出された画像を２値化画像に変換する２値化画像変
   換手段と、変換された２値化画像の少なくとも上下左右
   の４方向から画素列ごとにＨレベルである画素のランレ
   ングスを求め、得られたランレングスが所定値を越えた
   ところを実画像部と背景画像部との境界位置とみなし、
   境界位置の手前をＬレベルの画素列としそれ以後をＨレ
   ベルの画素列とした輪郭パターンをランレングスの検出
   方向ごとに作成する輪郭パターン作成手段と、 方向ごとに作成された輪郭パターンを重ね合わせ、各画
   素ごとにＨレベルについての論理積を求め、全パターン
   ともＨレベルである画素からなるマスクパターンを作成
   するマスクパターン作成手段と、 作成されたマスクパターンを用いて一連の被検体断面画
   像それぞれにマスク処理をして、実画像周囲のノイズを
   含む背景画像部を除去する背景画像除去手段と、 を備えたことを特徴とする被検体断面画像の背景ノイズ
   除去装置。
2. （２）請求項１記載の被検体断面画像の背景ノイズ除去
   装置において、 ほぼ同一輪郭をした一連の被検体断面画像群の中の一つ
   の画像を取り出す手段と、 取り出された画像からコーナ部を抽出する手段と、 抽出されたコーナ部の画像を構成する画素の濃淡レベル
   分布を求める手段と、 求められた濃淡レベル分布から実画像部と背景画像部と
   を区分する画素の濃淡レベル値を求めてしきい値とする
   手段と、 によりしきい値決定手段を構成したことを特徴とする被
   検体断面画像の背景ノイズ除去装置。