JPH0515525A - 画像位置修正方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 同一部位で撮影された複数枚の画像位置を合
わせる。 【構成】 各画像の濃度を質量密度と見なして各画像の
重心、慣性主軸を求め、これらが一致するようにアフィ
ン変換を行ない、画像を合わせる。 【効果】 各画像の位置合わせを容易に行なうことがで
きる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、ＣＴスキャナ等の医用
画像診断装置で撮影された同一部位の画像の、体動によ
るずれを補正する画像位置修正方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】例えば、ダイナミックＣＴ装置では、患
者に造影剤を注射した状態で、当該患者の同一部位を繰
り返しスキャンし、一連の断層像を撮影する。このと
き、造影剤は血流によって流されるので、撮影された画
像上ではＣＴ値の変化として観察される。

【０００３】従って、たとえば血流が著しく滞っている
臓器ではＣＴ値の変化に時間がかかり、また、血液が流
れない箇所ではＣＴ値の変化がない。このような情報に
よって、ダイナミックＣＴ装置では患者の血流状態を診
断するのである。ところが、被検体は診断中に終始静止
しているわけではなく、動いてしまうことが多い。

【０００４】従って、撮影された画像の位置がずれてし
まうので、何らかの方法でずれを修正しなければならな
い。

【０００５】従来において、画像のずれを修正する第一
の方法として、固定具を用いて被検体たる患者を固定す
る方法が考えられた。しかし、患者を長時間固定するこ
とは患者に苦痛を強いることになり実用的でない。

【０００６】そこで、昨今では操作者が撮影された画像
を見ながら各画像の位置が合うようにアフィン変換（回
転移動や平行移動による変換）を加えて、画像の位置を
一致させていた。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の方法では、操作者が画像を見ながら画像位置
を合わせなければならないので、多くの労力を必要とす
るという欠点があった。

【０００８】この発明はこのような従来の課題を解決す
るためになされたもので、その目的とするところは、被
検体の体動によってずれた各画像の位置を、容易に合わ
せることのできる画像位置修正方法を提供することにあ
る。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明は、同一部位で撮影された複数枚の医用画像
の体動によるずれを補正するための画像位置補正方法に
おいて、医用画像濃度を質量と見なして各医用画像の重
心、及び慣性主軸の方向を求め、この重心、及び慣性主
軸を各医用画像で一致させるべく画像処理を施すことが
特徴である。

【００１０】

【作用】上述の如く構成すれば、被検体内の同一部位で
撮影された各画像の、重心、及び慣性主軸の方向が求め
られる。そして、各画像の重心、慣性主軸の方向が一致
するようにアフィン変換等の画像処理を施している。

【００１１】従って、患者に苦痛を与えたり、多くの労
力を必要とすることなく画像を合わせることができるよ
うになる。

【００１２】

【実施例】以下、本発明の一実施例を図面に基づいて説
明する。図１は本発明方法を適用して画像位置を補正す
る操作の手順を概略的に示すフローチャートである。

【００１３】同図に示すように、本実施例では、与えら
れた入力画像に対して、領域抽出処理（ステップＳＴ
１）、２値化処理（ステップＳＴ２）、重心及び慣性主
軸を求める処理（ステップＳＴ３）、そして、画像位置
変換（ステップＳＴ４）の４つに大別される処理を施し
て画像位置を補正する。

【００１４】領域抽出処理では、まず入力画像に対し
て、処理を実行する領域を画像フレームとして与える。
即ち、コンピュータでは有限の大きさの画像しか取扱う
ことができないので、画像平面上に処理を実行すべく長
方形の領域を与える。この画像フレームの辺は画像座標
系の軸と平行・垂直となるように与えられる。また、コ
ンピュータでは画像フレーム内の任意の濃度をすべて取
扱わず、通常、画像平面上の座標値が縦座標、横座標共
に整数となる点での濃度を取扱う。従って、画像フレー
ム内の画像をｆとすれば、画像ｆは任意の点（ｍ，ｎ）
に対して濃度値ｆ（ｍ，ｎ）が対応する関数となる。そ
して、この点（ｍ，ｎ）のとり得る値の範囲は、画像フ
レームの辺の長さをＭ，Ｎとすれば、

【００１５】

【数１】

【００１６】を満たす。

【００１７】そして、領域抽出処理は、図２に示すよう
に、各点（ｍ，ｎ）の濃度値ｆ（ｍ，ｎ）が所定のしき
い値内に含まれるか否かを判定し、しきい値内に含まれ
る領域を抽出領域Ｒ_T とする。

【００１８】その後、画像ｆを抽出領域Ｒ_T とそれ以外
の領域に区分して２値化処理を行ない、２値化画像ｆ_b
（ｍ，ｎ）を得る。即ち、

【００１９】

【数２】

【００２０】となる。

【００２１】ところで、このようにして求められた２値
化画像ｆ_b （ｍ，ｎ）は、画像フレーム上の各点（ｍ，
ｎ）に濃度が対応している関数に他ならない。一方、２
次元空間における物体とは平面上の各点（ｍ，ｎ）に質
量密度が対応する関数と見なすことができる。そこで、
濃度を質量密度に対応させることによって、画像の一次
モーメント、二次モーメント、及び質量等を考えること
ができる。従って、これらに基づいて重心及び慣性主軸
を求めることができ、以下この算出方法について説明す
る。

【００２２】いま、２値化画像をｆ_b （ｍ，ｎ）、そし
て、（１），（２）式で述べたように、

【００２３】

【数３】

【００２４】とする。すると、質量ｍ₀ は

【００２５】

【数４】

【００２６】として求めることができる。

【００２７】そして、一次モーメント（ｉ₀ ，ｊ₀ ）
は、 ｉ₀ ＝ｉ₁ ／ｍ₀ …（４） ｊ₀ ＝ｊ₁ ／ｍ₀ …（５）

【００２８】

【数５】

【００２９】として、容易に求めることができる。従っ
て、この座標（ｉ₀，ｊ₀ ）が重心となる。

【００３０】一方、二次モーメント（ａ，ｂ，ｃ）は、 ａ＝ａ₁ ’−ｉ₀ ² …（８） ｂ＝ｂ₁ ’−ｊ₀ ² …（９） ｃ＝ｃ₁ ’−ｉ₀ ｊ₀ …（10）

【００３１】

【数６】

【００３２】として求めることができ、慣性モーメント
が（ａ，ｂ）であり、慣性乗積がｃである。なお、
（３）式のｍ₀ 、（６），（７）式のｉ₁ ，ｊ₁ ，（１
１），（１２），（１３）式のａ’，ｂ’，ｃ’は、次
の（１４）式に示すフローチャートを用いて、一連の流
れで容易に求めることができる。

【００３３】

【数７】

【００３４】また、図３に示すようにこの２値化画像ｆ
_b （ｍ，ｎ）の座標軸のｉ軸と角θをなす軸ｉ’軸に関
する慣性モーメントをＩ_A とすると、Ｉ_A は、 Ｉ_A ＝ａｃｏｓ² θ＋ｂｓｉｎ² θ−ｃｓｉｎ２θ …（15） で示される。そして、このｉ’軸が慣性主軸（慣性乗積
ｃ＝０）である場合には、慣性モーメントＩ_A は極大、
又は極小となるので、（１５）式右辺をθで微分し、こ
の微分係数が「０」となるθの値、θ₀ を求めればこの
角度θ₀ が２値化画像ｆ_b （ｍ，ｎ）の直交座標を基準
とした慣性主軸の方向となる。即ち、

【００３５】

【数８】

【００３６】である。

【００３７】以上のように求められた重心（ｉ₀ ，
ｊ₀ ）、及び慣性主軸の方向θ₀ は、画像固有の数値と
なる。従って、例えばＣＴスキャナ等で撮影された複数
枚の画像に統一した座標系を決め、この座標系を基準と
して、各画像の重心、及び慣性主軸の方向を求め、これ
らがすべての画像について一致するようにアフィン変換
（平行移動、回転移動）を施せば、容易に各画像の位置
を合わせることができるのである。

【００３８】また、上述した方法を用いる際に、例えば
画像濃度が対称性を持つ場合にはどのような座標系を使
用しても慣性乗積が「０」となってしまうことがある。
このような場合に、慣性主軸の方向θ₀ を用いて画像の
位置合わせを行なうと、多くの誤差を生じる恐れがある
ので、慣性主軸を用いないで画像の位置を合わせた方が
良い。このため、画像濃度に対象性があるか否かを判定
する必要があり、通常、その条件は次の（１７）式に示
す行列の２つの固有値の比が１に近いときに対象性があ
ると見なすことができる。

【００３９】

【数９】

【００４０】ただし、（ａ，ｂ）は慣性モーメント、ｃ
は慣性乗積である。

【００４１】また、２つの固有値は、

【００４２】

【数１０】

【００４３】で与えられ、２つの固有値の比が１に近い
ということは、所定の基準値ρ（ρ≒１，ρ＞１）との
間に、

【００４４】

【数１１】

【００４５】なる関係が成立することである。従って、
この関係が成立する場合には、慣性主軸の方向θ₀ を位
置合わせの要素とせず、重心のみを合わせ、方向につい
ては画像観察者の判定によって合わせるようにする。

【００４６】次に、（４），（５）式で求められた重心
座標（ｉ₀ ，ｊ₀ ）、及び（１６）式で求められた慣性
主軸の方向θ₀ に基づいて、複数枚の画像を位置合わせ
する操作について説明する。この操作は、公知のアフィ
ン変換を用いれば容易に達成することができる。

【００４７】つまり、図３に示した２値化画像１を例に
とると、この画像２を反時計回りにθ₀ だけ回転させ、
ｉ軸の負方向にｉ₀ ，ｊ軸の負方向にｊ₀ だけ平行移動
させればｉ−ｊ平面とｉ’−ｊ’平面とが一致するよう
になる。この変換は次の（２０）式で実現することがで
きる。

【００４８】

【数１２】

【００４９】このとき、変換後の座標（ｉ，ｊ）は整数
値にならないことが多い。そこで、公知技術である双一
次補間を用いて変換後の画像ｆ（ｉ，ｊ）を近似する。
いま、ｉを越えない最大の整数をｉ_S ，ｊを越えない最
大の整数をｊ_S とすれば、点（ｉ，ｊ）は、例えば図４
に示す如くの位置に存在することになる。そして、次の
（２１）式を用いれば変換後の画像データｆ（ｉ，ｊ）
を求めることができる。

【００５０】

【数１３】

【００５１】こうして、画像の位置を変化することが達
成できた。

【００５２】このようにして、本実施例では、ＣＴスキ
ャナ等の医用画像撮影装置で撮影された画像の濃度を質
量密度と見なすことによって、該画像の重心と慣性主軸
の方向とを求め、複数枚の画像撮影の際には各画像の重
心と慣性主軸をアフィン変換することによって画像の位
置を一致させている。従って、極めて簡単に画像の位置
合わせを行なうことができる。

【００５３】次に、本実施例の変形例について説明す
る。上述した実施例では、しきい値処理やＲＯＩ設定で
位置合わせすべき画像を領域抽出した。ところが、撮影
対象が頭部以外の場合では位置合わせする画像を容易に
領域抽出することができないことが多い。また、各画像
に単なる回転、移動のずれだけでなく、一般の変形（ね
じれ等）が加わっていることもあり、上述した実施例の
処理では画像を合わせられないこともある。

【００５４】このような場合には、図５に示すように、
画像上でいくつかの特徴点５を操作者が目視で設定す
る。そして、この特徴点５の集合を抽出領域Ｒ_T とすれ
ば、前記実施例のアルゴリズムがそのまま適用でき、各
画像で特徴点５以外の部分は多少ずれていても、特徴点
５を合わせることができるようになる。

【００５５】また、他の変形例として、前記実施例と変
形例とを同時に適用することもできる。即ち、しきい値
処理やＲＯＩ設定による抽出領域をＲ_T1とし、この中で
特に精度良く合わせたい特徴点の集合をＲ_T2として設定
する。そして、この画像ｆ（ｉ，ｊ）を（２２）〜（２
４）の如く定義する。

【００５６】

【数１４】

【００５７】（２２）式では画像フレーム内の領域
Ｒ_T1、及び集合Ｒ_T2のどちらにも含まれない部分の濃度
を零にしている。また、（２３）式では領域Ｒ_T1のう
ち、集合Ｒ_T2以外の部分の濃度を１にしている。そし
て、（２４）式では集合Ｒ_T2の濃度を、領域Ｒ_T1のピク
セル数と集合Ｒ_T2のピクセル数とに比例した大きさの数
値としている。

【００５８】従って、（２２）〜（２４）式に示した定
義の基で前記実施例のアルゴリズムを適用すれば、画像
全体の輪郭を合わせるとともに、特に重要な部分である
特徴点を精度良く合わせることができるようなる。

【００５９】これによって、医用画像を解析する上で極
めて有用な効果をもたらすことが期待できる。

【００６０】

【発明の効果】以上説明したように、本発明では、被検
体の同一部位で撮影された各画像の重心の位置、及び慣
性主軸の方向を求め、これらが一致するように画像の位
置を変換して各画像の位置を合わせている。

【００６１】従って、従来のように患者に苦痛を与えた
り、多くの労力を必要とすることなく、容易に各画像の
位置を合わせることができるという効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明方法の概略的な流れを示すフローチャー
トである。

【図２】しきい値処理の説明図である。

【図３】画像の重心位置と慣性主軸の方向を示す説明図
である。

【図４】双一次変換を行なう際の説明図である。

【図５】画像上の特徴点を示す説明図である。

【符号の説明】

１ 画像 ２ 重心 ３ 慣性主軸 ５ 特徴点 Ｒ_T 抽出領域

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 同一部位で撮影された複数枚の医用画像
   の体動によるずれを修正する画像位置修正方法におい
   て、 前記医用画像濃度を質量密度と見なして各医用画像の重
   心、及び慣性主軸の方向を求め、この重心、及び慣性主
   軸を各医用画像で一致させるべく画像処理を施すことを
   特徴とする画像位置修正方法。
2. 【請求項２】 前記各医用画像を領域抽出した後、重
   心、及び慣性主軸の方向を求める請求項１記載の画像位
   置修正方法。
3. 【請求項３】 前記領域抽出処理による抽出領域は、操
   作者によって設定される画像上の任意点の集合である請
   求項２記載の画像位置修正方法。