JPH05501825A - 画像分析法の改良 - 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】 画像分析法の改良 本出願は１９８７年１２月７日付特許出願第１２９゜２７４号の継続出願である 。

発明の背景 本発明はコンピュータ発生画像フォーマット、医療超音波及び他のビデオ画像を 量化、分析、解釈、強調及び表示する方法及び装置に関する。

医療超音波走査装置により発生する画像には画像処理及び分析装置に対する独特 な問題が生じる。超音波走査装置は超音波トランスジューサを使用して、身体に ハンドベルト装置を当てかうかもしくは直腸腔等の体腔へ特殊設計トランスジュ ーサを挿入することにより、身体へ高周波音波を導入する。体内要素がその反射 係数に従ってトランスジューサへ音波を反射する。音波を送信してから検出する まての時間は体内の音波反射要素の深さに比例する。反射波振幅に比例するグレ イスケール値を反射波信号へ割り当て、信号を可変利得増幅器へ通して音波反射 要素の深さが増加する際の減衰損失を補償し、結果を２次元表示することにより 、身体の一平面内における反射要素の可視投射像を発生することができる。２次 元ディスプレイは波の進行方向に平行な体内平面に対応応する。ディスプレイ内 の身体要素は熟練した観察者ならば認識可能である。一連の繰返し画像を発生し てビデオモニタ上に表示することにより、ディスプレイを移動画像とすることか できる。超音波トランスジューサ及び処理手段を使用して画像を発生し解釈する この方法はソノグラフィーとして知られている。

体内の音波反射要素の反射特性はソノグラフィにおいて身体のその領域の“エコ ー源”と呼ばれる。高反射性要素は画像に明るく現れて“ハイパーエコイック” と呼ばれ、低反射率要素は暗く現れて“エネコイック”と呼ばれる。局部領域に おけるハイパエコイック及びアネコイックフィーチュアの混合はその領域の“エ コイククテギスチュア”と呼ばれる。類似の反射係数を有する１組の均一なフィ ーチュアは“イソエコイック”と呼ばれる。

画像内にスペクルパターンとして現れる反射係数か広範に混合された１組の不均 一なフィーチュアは“ハイポエコイック”と呼ばれる。

画像内にスペクルパターンか生じる主要原因は音波が必ずしもトランスジューサ に対する直接径路に従わず、いくつかの彎曲もしくは角状反射面で反射されて反 射波の振幅に小さな変動を生しるためである。各“ピクセル”　（画素）の表示 されるグレイスケールは反射波の振幅から引き出されるため、標準テレビ画像に は雪に似た外観のスベクルが生じる。標準テレビ画像ではスベクルは雪のように ランダムではないか、身体組織の構成は極は極端に複雑であるため超音波像内の スペクルの正確な形状を予想することは殆と不可能である。

スペクルは多くの超音波画像の９０％以上に関わり、これらの画像の低品質の主 因となっている。スペクルはテレビ画像では画像をおおい雪に似ているため、ノ イズとして処理される。しかしながら前記説明から、スペクルの特性は被走査組 織の物理的及びエコー構造に直接関連することか判る。従って、スペクルを抑制 する既存の方法では組織に関連する貴重な情報も抑制される。

例えば前立腺の癌腫瘍のいくつかの領域はさまざまな成長段階において極めて特 徴的なエコーテキスチュアを有することか判っている。この現象は１９８７年７ 月、ラジオグラフィック第７巻第４号の学術文献“前立腺癌の診断、誘導生検、 ステージング及びスクリーニングにおけるトランスレフタル超音波の使用”で幾 分検討されている。しかしなから、従来技術では、超音波画像の品質及び解像度 はエコイックテキスチュアに基いて信頼度の高い診断を行うには悪すぎる。さら に、エコーテキスチュアを正確に量化する手順か考案されていない。診断は主と してオペレータの経験に基いて行われる。

スペクル分析法とは別に、ビデオ画像のノイズを抑制するための多くの装置及び 方法が存在している。これらの装置及び方法は主として標準テレビ画像に使用さ れ、ノイズは数ピクセル径の個別のランダムな光点もしくは暗点として表示され る。既存の大概の装置及び方法は超音波画像で遭遇する異常問題に対して特に対 処されていない。事実これらの方法では超音波画像を解釈し分析するのに重要な スペクル情報が抑制されることが多い。

図面の簡単な説明 第１図は本発明の全体工程実施例を表わす図。

第２図は実施例のエコイックテキスチュア量化工程の仮説例に対するグレイスケ ール値を存する６４ビクセルウインドを示す図。

発明の要約 既存の画像処理法は代表的に見易い画像を生成するために画像スペクルを抑制す る。そうすることにより、エコイックテキスチュア及び他の組織情報に関する貴 重な情報が抑制される。本発明は画像スペクルを分析し、量化し且つ解釈する工 程を含むことにより逆のアプローチを行うものである。ピクセルグレイスケール 値は画像の水平及び垂直位置によりデジタル化される。各ピクセルは選定サイズ のピクセルウィンド内の他のピクセルに対して調へられ、そのピクセルウィンド のさまざまな特性か決定され量化される。

量化された特性は公知の組織の公知の対応する量化された特性と比較して画像に より表示される組織の種別を推測することができる。特に、量化された特性は腫 瘍等の病理学的状態を予測するのに使用できる。分析は単独でも組織サンプルと 組合せても、また別形式の画像強調により行うことかできる。

実施例の説明 本発明の全体工程を第１図に線図で示す。自動デジタル処理によりビデオ画像を 処理するには、最初にアナログビデオ信号をデジタルデータへ変換する必要があ る。

この工程は良く知られている。簡単に言えば、ｉが垂直軸を表わしｊが水平軸を 表わすアドレス（ｉ、Ｄ及び、例えば、１〜２５６のグレイスケール値を各ピク セルへ割り当てる必要かある。変換されたデジタルデータはランダムアクセスメ モリ等のマシンメモリへ記憶される。

記憶されたデジタルデータは患者の症候やデータ収集環境に応じて、ここに記載 されたいくつかの方法のいずれかもしくは任意の組合せにより処理することがで きる。

これらの方法及び好ましい組合せのいくつかが超音波及び他の医療画像について 後記されている。エコイックテキスチュアを量化して画像を強調する工程の精密 な方式化は、波長及び他の特性に応じて超音波装置ごとに幾分具なることがある 。ここではＢｒｕｅｌ　＆　Ｋｊａｅｒモデル１８４６を使用するものとする。

他の装置は公知の組織サンプルを使用してそれ自体の校正を必要とする。

画像は一時に、第２図に８ピクセル×８ピクセルの仮説ウィンドとして示す、１ ウインドのピクセルが調べられる。エコイックテキスチュアのいくつかの特性が ピクセルウィンドから直接もしくは間接的に引き出され、量化されて公知の組織 の同じ特性と比較される。これにより、ピクセルウィンド内に表示される組織の 性質を予測することができる。

これらのエコイックテキスチュア特性の一つはウィンド内の画像エツジ数である 。エツジはウィンド内の各水平ピクセル対間のグレイスケール値の差を計算して カウントされる。差か所定の可調整閾値を越えると、ピクセルは画像エツジを表 わすものとみなされる。例えば、第２図において、エツジはピクセル８Ａ及び８ Ｂ、８Ｂ及び８Ｃ１８Ｃ及び８Ｂ間等のグレイスケール値の差を計算して決定さ れる。

例えば、５よりも差の多い計算はエツジとみなされる。

第２図のエツジは、各々か５よりも差が多い、下記のピクセル対により表わされ る。

従って、第２図のピクセルウィンド内のエツジ数は２２である。もちろん、ピク セル対の比較は８Ａ及び７Ａ、７Ａ及び６Ａ等の垂直ピクセル対を比較したり、 ７Ａ及び８Ｂ、６Ａ及び７Ｂ、７Ｂ及び８Ｃ等の対角ピクセル対を比較して行う こともできる。他の比較は水平比較と加算もしくは平均化することかてき、クロ スチェックとして水平比較と一緒に使用することかでき、あるいは水平比較の替 りに使用することができる。

エコイックテキスチュアのもう一つの特性は各エツジ間のピクセル数である。第 ２図において、ピクセル８Ａ及び８Ｂ間の第１のエツジとピクセル８Ｂ及び８０ 間の第２のエツジとの間の長さはｌピクセルである。もちろん、平均長は常にウ ィンド内のビクセル数をウィンド内のエツジ数で除したものであり、従ってウィ ンド内エッン数及びビクセル数に直接比例する。しかしながら中間値は、平均長 とは反対に、画像の性質に応じて異なり、中間長はエツジ数とは無関係に組織特 性を表示することかあることか判った。

もう一つの特性は各エツジにおける平均グレイスケール変化である。これはピク セル対エツジにおけるグレイスケール値の絶対差を測定し、ウィンド内の全エツ ジに対してこの差を平均化して計算される。

さらにもう一つの特性はエツジの平均急峻性の測定値である。これはスロープと 呼ばれる。各エツジのスロープはそのエツジと前後エツジ間の長さをエツジ深さ て除して決定される。平均スロープはウィンド内の各エツジに関するスロープを 計算し、このような全スロープを加算し、エツジ数で除して決定することかでき る。

前記検討から、エツジ数、エツジ間平均長、エツジ平均深さ及び平均エツジスロ ープを使用してエコイックテキスチュアを特徴ずけることか判る。これらの特性 の中間絶対偏差は貴重な独立特性であることも判った。中間絶対偏差はウィンド 内の各エツジの特性値と全ウィンド内のその平均特性との間の平均絶対差である 。従って、エツジ間の長さの中間絶対偏差を計算する第１のステップはエツジ間 の平均長を決定することである。次に、ウィンド内のエツジ間の平均長と各エツ ジに対する実際長との間の絶対差が決定される。ウィンド内の全エツジに対する その絶対差の平均かエツジ間長さの中間平均差となる。

エツジ深さの中間平均偏差も同様に決定される。最初に、前記したように、ウィ ンドに対するエツジの平均深さか決定される。次に、ウィンド内のエツジの平均 深さとエツジの実際の深さとの絶対差が各エツジに対して決定される。この絶対 差の平均かエツジ深さの中間絶対偏差となる。

エツジスロープの中間絶対偏差も同様に決定される。

前記したように、ウィンドに対して平均エツジスロープか決定される。次に、ウ ィンド内の平均エツジスロープとエツジの実際のエツジスロープ間の絶対差がウ ィンド内の各エツジに対して決定される。この絶対差の平均かエツジスロープの 中間絶対偏差となる。

もう一つの特性はグレイスケールに基いている。平均グレイスケールは単に任意 の輝度を測定するものであるため、単に平均グレイスケールを測定してもあまり 有用でないことか判った。しかしなから、グレイスケールの中間絶対偏差は有用 な特性となる。これはウィンド内の全ピクセルもしくはエツジに関連する全ての 選定ピクセルの平均グレイスケールを決定し、次に前記中間絶対偏差原理に従っ てこれらのピクセルに対する中間絶対偏差を計算することにより算出される。

前記方法はグレイスケール範囲を量化するために８×８ピクセルのビクセルウィ ンド、従ってウィンド内のエコイックテキスチュアを使用する。本システムはピ クセルウィンドサイズを増減するように容易に調整することもてきる。極端な場 合、ウィンドが非常に大きいと結果は無意味となり、それはこのようなウィンド では通常グレイスケール値の範囲が非常に広く画像内にさまざまな異なるフィー チュアか表示されるためである。また、２×２のウィンドでは解釈か困難となり 、それはこのような小さなウィンドでは代表的なグレイスケール範囲を示す機会 か殆とないためである。最良の方法はこれら両極端間のウィンドであり、画像内 のフイーチュアサイズ、画像拡大及び探索要素に応じてオペレータが調整できる サイズのウィンドである。

所与のウィンドに対して前記エコイックテキスチュア特性のいくつかもしくは全 てを量化した後で、公知の組織の公知の値と比較することかできる。公知の組織 の公知の値は組織の経験的な病理学的研究により決定される。

例えば、被検査画像か前立腺を表わす場合、生検もしくは除去した池の多くの前 立腺画像を容易に得ることかできる。病理学的に公知の画像に対して前記エコイ ックテキスチュア特性を量化し、且つこれらの量を問題とする画像と比較するこ とにより、問題とする画像か傭康な組織を表わすものか、癌もしくは他の疾患組 織を表わすものかを相当確実に予測することができる。

いくつかの方法で比較を行うことができる。計算されたエコイックテキスチュア 特性の全てもしくはいくつかの組合せを、恐らくは各々に異なる重み付けを行っ て、平均化することかできる。また、中間値を決定するかもしくは平方二乗平均 等の他の統計値を決定することもできる。この値は公知の画像に対して同様に計 算した値と比較することができる。また、各エコイックテキスチュア特徴を公知 の画像に対するいくつかの特性と比較することができる。所定数以上のこのよう な比較が異常を示す場合、そのウィンド内の組織は疑わしいものとみなされ生検 、除去ましくはさらに検査を行うことができる。

ビクセルウィンドのエコイックテキスチュアを検定する工程は画像全体もしくは この手順で処理される画像の選定領域全体について繰り返される。代表的に、工 程は画像全体の隣接ピクセルウィンドに対して連続的に適用される。また１分析 領域はオペレータか画像の選定領域へ限定することかできる。

また、ピクセルウィンドを重畳することもてきる。次のビクセルウィンドを最後 に処理されたウィンドにすぐ隣接するのではなく、所与の方向へ１ピクセルだけ ずらすことかできる。８×８ピクセルウインドの場合、これにより最終ピクセル ウィンドの７行もしくは列を再処理することになるが、再処理は僅かに異なるビ クセルウィンドに関するものである。これにより組織情報を表わさない画像の特 異性を強調しないようにすることができる。

被検査画像の量化特性と公知のさまざまな組織の画像間の相関自体を量化するこ とができる。癌腫瘍進行の共通量化は１〜５のＧｌｅａｓｏｎ　５ｃａｌｅであ る。被検査画像ウィンドの量化特性と公知の癌組織間の相関度はＧｌｅａｓｏｎ Ｓｃａｌｅ数で表わすことができる。他種の組織に対しても同様に応用すること かできる。

癌腫瘍等の探索組織と高い相関性を有する特性のウィンドはビデオモニタに色表 示して容易に可視識別できるようにすることができる。色はＧｌｅａｓｏｎ　５ ｃａｌｅもしくは他の測定された相関度に従って変えることかできる。

エコイックテキスチュアの量化は独立してもしくはもう一つの画像強調工程と組 合せて使用することかできる。

これらの工程により組織断面の高品質可視検査を行うことができ、それによりエ コイツクテキスチュアの解釈が支援されさらに従来の方法による組織検査が支援 される。

浄書（内容に変更なし） 浄書（内容に変更なし） 要　約　書 医療超音波及び他のビデオ画像を解釈及び処理する方法及び装置。ピクセルグレ イスケール値の範囲及び分布を決定することによりピクセルウィンド内の混合反 射係数を測定し“エコイックテキスチュア″特性を確立する。

これらの特性は公知の組織の対応する特性と比較される。

相関度により被検査ウィンドの組織特性を予測することかできる。

手続補正書（方式） １−事件の表示 画像分析法の改良 ジ−ディービー　チクノロシーズ、インコーホレイテッド６−ネ削正乙こより士 曽カロする言胃求項の数７−補正の対象 国際出願臼における要約の翻訳文 明細書及び請求の範囲翻訳文 図面の翻訳文 代理権を証明する書面 国際調査報告 ｌ＋ｌ＠＋＋１１４Ｍ１　ａａｓｗａ゛ｅ＊　Ｎ″’　ＰｃＴ１０５９１１０３ ０８３

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. １．複数の個別画像ピクセルを含む身体組織超音波画像の分析方法において、該 方法は、（ａ）、前記画像内に少くとも一つのピクセルウィンドを確立し、（ｂ ）、エッジ数、エッジ間平均長、平均エッジ深さ、平均エッジスロープ、エッジ 間長の中間絶対偏差、エッジ深さの中間絶対偏差、エッジスロープの中間絶対偏 差、及びグレイスケール値の中間絶対偏差の特性の少くとも一つを前記ピクセル ウィンド内で量化し、（ｃ）、前記ピクセルウィンド内の前記量化された特性を 公知の組織の画像の同じ特性と比較して前記ウィンド内に示される組織の種別を 予測する、ことからなる分析方法。
2. ２．請求項１記載の方法において、前記方法は異常組織を識別するのに使用され る分析方法。
3. ３．請求項２記載の方法において、さらに異常組織を含むと識別されたピクセル ウィンドを異常組織を含まないと識別されたピクセルウィンドから識別して、前 記画像を表示することからなる分析方法。
4. ４．請求項３記載の方法において、前記識別は異常身体組織を含む前記ピクセル ウィンドを色付けして行われる分析方法。
5. ５．請求項１記載の方法において、前記分析は前記ピクセルウィンド内の前記量 化された特性と公知の組織の画像の同じ特性との間の相関を量化して行われる分 析方法。
6. ６．請求項５記載の方法において、前記相関の量化は前記ピクセルウィンド内の 前記量化特性と公知の画像内の同じ特性間の絶対差を計算して行われる分析方法 。
7. ７．請求項６記載の方法において、さらに前記絶対差に対応する前記ピクセルウ ィンドに組織種別番号を割り当てることからなる分析方法。
8. ８．請求項７記載の方法において、前記公知の組織は腫瘍であり、前記組織番号 はＧｌｅａｓｏｎ　Ｓｃａｌｅ　番号である分析方法。
9. ９．請求項５記載の方法において、さらに所定種別の身体組織を含むと識別され たピクセルウィンドを前記量化相関に対応する色で色付けして、前記画像を表示 することからなる分析方法。
10. １０．請求項５記載の方法において、二つ以上の前記特性が量化され前記相関の 前記量化は二つ以上の前記特性を平均化し、前記平均を公知の組織の画像に対し て平均化した同じ特性と比較して行われる分析方法。
11. １１．請求項５記載の方法において、前記分析はさらに所定種別の組織を示す二 つ以上の特性の多数決により所定種別の組織を示す特性の量化相関を所定種別の 組織を示さない特性の量化相関に対して重み付けするステップを含む分析方法。
12. １２．請求項５記載の方法において、さらに前記画像内の複数のピクセルウィン ドに対して請求項１及び５のステップを操り返すことから成る分析方法。