JPH06243220A - 不定形物体の内部構造推定方法 - Google Patents
不定形物体の内部構造推定方法Info
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- JPH06243220A JPH06243220A JP5028937A JP2893793A JPH06243220A JP H06243220 A JPH06243220 A JP H06243220A JP 5028937 A JP5028937 A JP 5028937A JP 2893793 A JP2893793 A JP 2893793A JP H06243220 A JPH06243220 A JP H06243220A
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- Processing Or Creating Images (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 内部構造の各構成要素の相対的位置関係は保
存されているが、外形や各構成要素が歪んでいるような
物体、すなわち不定形物体の内部構造を不鮮明な画像か
らでも推定することのできるようにする。 【構成】 ディスプレイに対象となるべき不定形物体の
内部構造を表わす画像を表示する。この画像には、標準
的な不定形物体の輪郭線と内部の各構成要素の領域をセ
グメントとして区画する区画線とで表わした標準構造マ
ップをオーバラップさせて表示する。前記各セグメント
の各辺及びノードを間にした辺間にばねを想定し、任意
の前記ノードの移動によって隣接する他のノードが変位
するようにして、前記標準構造マップを前記画像の輪郭
線まで拡大あるいは縮小させる。その結果、標準構造マ
ップは、前記対象となるべき不定形物体の画像における
内部構造の各構成要素の領域に合わせて変形される。
存されているが、外形や各構成要素が歪んでいるような
物体、すなわち不定形物体の内部構造を不鮮明な画像か
らでも推定することのできるようにする。 【構成】 ディスプレイに対象となるべき不定形物体の
内部構造を表わす画像を表示する。この画像には、標準
的な不定形物体の輪郭線と内部の各構成要素の領域をセ
グメントとして区画する区画線とで表わした標準構造マ
ップをオーバラップさせて表示する。前記各セグメント
の各辺及びノードを間にした辺間にばねを想定し、任意
の前記ノードの移動によって隣接する他のノードが変位
するようにして、前記標準構造マップを前記画像の輪郭
線まで拡大あるいは縮小させる。その結果、標準構造マ
ップは、前記対象となるべき不定形物体の画像における
内部構造の各構成要素の領域に合わせて変形される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は物体、特に生体の内部構
造を表わす画像から内部構造の構成要素の領域を特定す
るのに適した不定形物体の内部構造推定方法に関する。
造を表わす画像から内部構造の構成要素の領域を特定す
るのに適した不定形物体の内部構造推定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】医療分野においては、超音波走査装置や
Ｘ線ＣＴ装置，ＭＲＩ等の医用断層撮影装置により生
体、特に人体の内部構造を調べることが頻繁に行われて
いる。しかしながら、医用断層撮影装置では内部構造を
鮮明に表わす画像を得ることは難しい。これは内部構造
を直接撮影するわけでは無いという点に加えて、装置の
分解能やアーチファクト（Ｘ線の場合にその吸収域に起
因して生じた影）等に起因している。
Ｘ線ＣＴ装置，ＭＲＩ等の医用断層撮影装置により生
体、特に人体の内部構造を調べることが頻繁に行われて
いる。しかしながら、医用断層撮影装置では内部構造を
鮮明に表わす画像を得ることは難しい。これは内部構造
を直接撮影するわけでは無いという点に加えて、装置の
分解能やアーチファクト（Ｘ線の場合にその吸収域に起
因して生じた影）等に起因している。
【０００３】ところで、最近の医療分野では、医用断層
撮影装置で得た画像に対し画像処理を応用して人体の内
部構造の構成要素（臓器や組織）の領域を画定し、内部
構造を指定することを要求される場合がある。これは、
医用断層撮影装置で得た画像を観察して診断を行う以外
に、注目する臓器や組織に対応する領域を画定したうえ
でその領域内について様々な医学的値（例えば、血糖
値）をもとに定量的な診断を行うことがあるからであ
る。
撮影装置で得た画像に対し画像処理を応用して人体の内
部構造の構成要素（臓器や組織）の領域を画定し、内部
構造を指定することを要求される場合がある。これは、
医用断層撮影装置で得た画像を観察して診断を行う以外
に、注目する臓器や組織に対応する領域を画定したうえ
でその領域内について様々な医学的値（例えば、血糖
値）をもとに定量的な診断を行うことがあるからであ
る。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、医用断
層撮影装置で得られる画像は、以下のような問題点があ
る。すなわち、分解能が低いために内部構造が鮮明に
見えない。解剖学的な構造を反映した画像ではない場
合がある（例えば、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴのような場
合）。骨によるアーチファクトにより内部構造を判別
しにくい。以上のような問題に加えて、人体の個人差に
起因した次のような問題点もある。内部構造の構成要
素、相対的な位置関係は同じであるが、各構成要素の形
には個人差がある。疾患により内蔵や組織の一部が欠
損することがある。
層撮影装置で得られる画像は、以下のような問題点があ
る。すなわち、分解能が低いために内部構造が鮮明に
見えない。解剖学的な構造を反映した画像ではない場
合がある（例えば、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴのような場
合）。骨によるアーチファクトにより内部構造を判別
しにくい。以上のような問題に加えて、人体の個人差に
起因した次のような問題点もある。内部構造の構成要
素、相対的な位置関係は同じであるが、各構成要素の形
には個人差がある。疾患により内蔵や組織の一部が欠
損することがある。
【０００５】以上のような問題点のために、医用断層撮
影装置で得た不鮮明な画像から人体の内部構造を推定す
る場合、従来は専門の技術者がディスプレイに表示され
た画像を見ながらマウスを使用してフリーハンドで内部
構造の各構成要素の領域を区画線で画定するという作業
を行っていた。このような作業は熟練を必要とし、多大
な手間を要することが明らかである。
影装置で得た不鮮明な画像から人体の内部構造を推定す
る場合、従来は専門の技術者がディスプレイに表示され
た画像を見ながらマウスを使用してフリーハンドで内部
構造の各構成要素の領域を区画線で画定するという作業
を行っていた。このような作業は熟練を必要とし、多大
な手間を要することが明らかである。
【０００６】このような問題点に鑑み、本発明の課題
は、内部構造の各構成要素の相対的位置関係は保存され
ているが、外形や各構成要素が歪んでいるような物体、
すなわち不定形物体の内部構造を不鮮明な画像からでも
推定することのできる不定形物体の内部構造推定方法を
提供することにある。
は、内部構造の各構成要素の相対的位置関係は保存され
ているが、外形や各構成要素が歪んでいるような物体、
すなわち不定形物体の内部構造を不鮮明な画像からでも
推定することのできる不定形物体の内部構造推定方法を
提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は、対象となるべ
き不定形物体の内部構造を表わす画像と、前記不定形物
体の標準的なものについてその内部構造を、該標準的な
不定形物体の輪郭線と内部の各構成要素の領域をセグメ
ントとして区画する区画線とで表わした標準構造マップ
とをオーバラップさせて表示し、該表示された標準構造
マップを前記対象となるべき不定形物体の画像における
内部構造の各構成要素の領域に合わせて変形させるよう
にして前記対象となるべき不定形物体の内部構造を推定
する方法であり、前記輪郭線及び区画線はそれぞれ複数
のノードを介して接続された複数の直線で表わし、前記
各セグメントの各辺及び前記ノードを間にした辺間にば
ねを想定して任意の前記ノードの移動によって隣接する
他のノードが変位するようにし、前記対象となるべき不
定形物体の画像に対して正中線を特定するステップと、
前記対象となるべき不定形物体の画像に対してその輪郭
線を抽出するステップと、前記標準構造マップを前記正
中線と前記抽出された輪郭線とを基準として変形させる
ステップと、変形された標準構造マップにおける任意の
セグメントを、これに対応する構成要素の領域に合うよ
うに修正するステップとを含むことを特徴とする。
き不定形物体の内部構造を表わす画像と、前記不定形物
体の標準的なものについてその内部構造を、該標準的な
不定形物体の輪郭線と内部の各構成要素の領域をセグメ
ントとして区画する区画線とで表わした標準構造マップ
とをオーバラップさせて表示し、該表示された標準構造
マップを前記対象となるべき不定形物体の画像における
内部構造の各構成要素の領域に合わせて変形させるよう
にして前記対象となるべき不定形物体の内部構造を推定
する方法であり、前記輪郭線及び区画線はそれぞれ複数
のノードを介して接続された複数の直線で表わし、前記
各セグメントの各辺及び前記ノードを間にした辺間にば
ねを想定して任意の前記ノードの移動によって隣接する
他のノードが変位するようにし、前記対象となるべき不
定形物体の画像に対して正中線を特定するステップと、
前記対象となるべき不定形物体の画像に対してその輪郭
線を抽出するステップと、前記標準構造マップを前記正
中線と前記抽出された輪郭線とを基準として変形させる
ステップと、変形された標準構造マップにおける任意の
セグメントを、これに対応する構成要素の領域に合うよ
うに修正するステップとを含むことを特徴とする。
【０００８】
【作用】本方法は、対象となる不定形物体の内部構造を
表わす画像から構造の認識を行なう代わりに、あらかじ
め作成した標準構造マップを対象画像に合わせて自動変
形させる方法である。不鮮明な画像であっても輪郭やい
くつかの構成要素は、ある程度容易に抽出できることが
多い。また、自動抽出は困難でも、操作者が指定できる
ような場合も多い。そこで本方法では、このように識別
可能な輪郭やいくつかの構成要素を、自動あるいは操作
者の指定によって抽出し、次に、抽出された輪郭や構成
要素からそれに対応する引力の場を作成し、標準構造マ
ップを自動変形させる基準として用いている。自動変形
の経過および結果は、対象画像と変形された標準構造マ
ップとをオーバラップさせた形でディスプレイに表示す
る。操作者は、変形過程、結果を見ながら同じディスプ
レイの上で、任意のセグメントを修正することもでき
る。
表わす画像から構造の認識を行なう代わりに、あらかじ
め作成した標準構造マップを対象画像に合わせて自動変
形させる方法である。不鮮明な画像であっても輪郭やい
くつかの構成要素は、ある程度容易に抽出できることが
多い。また、自動抽出は困難でも、操作者が指定できる
ような場合も多い。そこで本方法では、このように識別
可能な輪郭やいくつかの構成要素を、自動あるいは操作
者の指定によって抽出し、次に、抽出された輪郭や構成
要素からそれに対応する引力の場を作成し、標準構造マ
ップを自動変形させる基準として用いている。自動変形
の経過および結果は、対象画像と変形された標準構造マ
ップとをオーバラップさせた形でディスプレイに表示す
る。操作者は、変形過程、結果を見ながら同じディスプ
レイの上で、任意のセグメントを修正することもでき
る。
【０００９】
【実施例】以下に、本発明の実施例を人体の脳の内部構
造推定に適用する場合について説明する。図１はあらか
じめ作成された標準構造マップＭＳを、自動変形アルゴ
リズムにより対象となる不定形物体の画像に合わせて縦
方向に伸ばすように変形させた構造マップＭＡと、横方
向に伸ばすように変形させた構造マップＭＢとを示す。
造推定に適用する場合について説明する。図１はあらか
じめ作成された標準構造マップＭＳを、自動変形アルゴ
リズムにより対象となる不定形物体の画像に合わせて縦
方向に伸ばすように変形させた構造マップＭＡと、横方
向に伸ばすように変形させた構造マップＭＢとを示す。
【００１０】標準構造マップＭＳは、図２に示す（便宜
上、左半分のみ図示）ように、ディスプレイに表示され
た標準的な脳の構造に対して、輪郭を設定すると共に、
例えば脳の機能別に区画割りを行い、区画された領域を
１つのセグメントとして扱うようにする。標準構造マッ
プＭＳはまた、図３にも示すように、１つのセグメント
が複数の直線による区画線で区画された多角形（三角
形，四角形も含む）で表わされる。区画線の交点はノー
ドとして扱われ、図３ａに示すように最も外側のノード
（黒点で示す）は脳の輪郭を規定し、図３ｂに示すよう
に縦方向の中心線に近いノード（黒点で示す）は正中線
を規定する。
上、左半分のみ図示）ように、ディスプレイに表示され
た標準的な脳の構造に対して、輪郭を設定すると共に、
例えば脳の機能別に区画割りを行い、区画された領域を
１つのセグメントとして扱うようにする。標準構造マッ
プＭＳはまた、図３にも示すように、１つのセグメント
が複数の直線による区画線で区画された多角形（三角
形，四角形も含む）で表わされる。区画線の交点はノー
ドとして扱われ、図３ａに示すように最も外側のノード
（黒点で示す）は脳の輪郭を規定し、図３ｂに示すよう
に縦方向の中心線に近いノード（黒点で示す）は正中線
を規定する。
【００１１】本発明では、図１に示すような自動変形を
可能にするために、標準構造マップＭＳを、図４に示す
ような引張りばねのネットワークとして構成している。
図４では、理解し易くするために各セグメントを正方形
で表わしている。それぞれの引張りばねの接続点はノー
ドに対応し、あるノードに力を加えるとセグメントの形
状を変形させることができ、直接外力が加わっていない
ノードのセグメントも、隣接したノードを介して伝えら
れる力により変形する。
可能にするために、標準構造マップＭＳを、図４に示す
ような引張りばねのネットワークとして構成している。
図４では、理解し易くするために各セグメントを正方形
で表わしている。それぞれの引張りばねの接続点はノー
ドに対応し、あるノードに力を加えるとセグメントの形
状を変形させることができ、直接外力が加わっていない
ノードのセグメントも、隣接したノードを介して伝えら
れる力により変形する。
【００１２】実際には、１つのセグメントは、図５に示
すように、セグメントの各辺に引張りばねが存在するだ
けでなく、ノードを間にした辺間にも引張りばねが存在
するように扱われ、辺間に存在する引張りばねは、セグ
メントの形状をなるべく保存するように作用する。な
お、セグメントの各辺に存在する引張りばねによる発生
する力Ｆ1 は、図６に示すように、ばね定数をｋ，変形
前のばね長をＬo ，変形後のばね長をＬ1 とすると、Ｆ
1 ＝ｋ（Ｌo −Ｌ1 ）／Ｌo で表わされる。一方、セグ
メントの辺間に存在する引張りばねにより発生する力Ｆ
2 は、図７に示すように、ばね定数をｋ´，変形前の辺
間角度をθo ，変形後の辺間角度をθとすると、Ｆ2 ＝
ｋ´（θo −θ）で表わされる。
すように、セグメントの各辺に引張りばねが存在するだ
けでなく、ノードを間にした辺間にも引張りばねが存在
するように扱われ、辺間に存在する引張りばねは、セグ
メントの形状をなるべく保存するように作用する。な
お、セグメントの各辺に存在する引張りばねによる発生
する力Ｆ1 は、図６に示すように、ばね定数をｋ，変形
前のばね長をＬo ，変形後のばね長をＬ1 とすると、Ｆ
1 ＝ｋ（Ｌo −Ｌ1 ）／Ｌo で表わされる。一方、セグ
メントの辺間に存在する引張りばねにより発生する力Ｆ
2 は、図７に示すように、ばね定数をｋ´，変形前の辺
間角度をθo ，変形後の辺間角度をθとすると、Ｆ2 ＝
ｋ´（θo −θ）で表わされる。
【００１３】上記のように、辺間にも引張りばねを配置
したことにより、各構成要素（セグメント）の相対的位
置関係や形状をある程度保持した状態で全体の構造を変
形させることができるようになる。
したことにより、各構成要素（セグメント）の相対的位
置関係や形状をある程度保持した状態で全体の構造を変
形させることができるようになる。
【００１４】本発明による処理過程を示す図８を参照し
て動作を説明する。動作開始に先立って、標準構造マッ
プ作成インタフェースＩ１により図３に示すような標準
構造マップが作成され、その画像情報と輪郭に関するノ
ードと区画線に関するノード及び正中線に関するノード
の情報がメモリに記憶されている。ステップＳ１ではデ
ィスプレイ上に図９に示すような対象となる脳の画像が
表示される。ステップＳ２では、図１０に示すように表
示された脳の画像の輪郭が抽出される。輪郭の抽出は、
スネーク（Ｓｎａｋｅ）アルゴリズムと呼ばれる手法で
自動的に行われるが、キーボード及びマウスを使用して
操作者による手動操作で入力することもできる。抽出さ
れた輪郭に関するノードの情報はメモリに記憶される。
続いて、図１１に示すように、表示された脳の画像にマ
ウスにより正中線が入力される。この正中線に関する情
報もメモリに記憶される。なお、図１１以降の脳の表示
画像は、便宜上、輪郭だけを図示する。
て動作を説明する。動作開始に先立って、標準構造マッ
プ作成インタフェースＩ１により図３に示すような標準
構造マップが作成され、その画像情報と輪郭に関するノ
ードと区画線に関するノード及び正中線に関するノード
の情報がメモリに記憶されている。ステップＳ１ではデ
ィスプレイ上に図９に示すような対象となる脳の画像が
表示される。ステップＳ２では、図１０に示すように表
示された脳の画像の輪郭が抽出される。輪郭の抽出は、
スネーク（Ｓｎａｋｅ）アルゴリズムと呼ばれる手法で
自動的に行われるが、キーボード及びマウスを使用して
操作者による手動操作で入力することもできる。抽出さ
れた輪郭に関するノードの情報はメモリに記憶される。
続いて、図１１に示すように、表示された脳の画像にマ
ウスにより正中線が入力される。この正中線に関する情
報もメモリに記憶される。なお、図１１以降の脳の表示
画像は、便宜上、輪郭だけを図示する。
【００１５】次に、図９に示す脳の画像上に、既に作成
済みの標準構造マップをオーバラップさせて表示する。
その際、脳の画像の正中線と標準構造マップの正中線と
が一致するようにされる。この表示画像を図１２に示
す。図１２から明らかなように、標準構造マップの輪郭
は脳の画像の輪郭より小さく、これらの輪郭を合わせる
ためには標準構造マップの輪郭を拡大しなければならな
い。勿論、標準構造マップの輪郭が脳の画像の輪郭より
大きい場合には、標準構造マップの輪郭を縮小する。
済みの標準構造マップをオーバラップさせて表示する。
その際、脳の画像の正中線と標準構造マップの正中線と
が一致するようにされる。この表示画像を図１２に示
す。図１２から明らかなように、標準構造マップの輪郭
は脳の画像の輪郭より小さく、これらの輪郭を合わせる
ためには標準構造マップの輪郭を拡大しなければならな
い。勿論、標準構造マップの輪郭が脳の画像の輪郭より
大きい場合には、標準構造マップの輪郭を縮小する。
【００１６】この拡大のために、標準構造マップの輪郭
に関するノード情報と、ステップＳ２で抽出された脳の
画像の輪郭に関するノードの情報とが使用される。ま
た、標準構造マップの輪郭を脳の画像の輪郭に一致させ
るために、標準構造マップの各セグメントの各辺の引張
りばね及び辺間の引張りばねにどの程度の引力場を設定
すれば良いかという引力場設定は、ステップＳ２で抽出
された脳の輪郭情報から自動的に作成される。
に関するノード情報と、ステップＳ２で抽出された脳の
画像の輪郭に関するノードの情報とが使用される。ま
た、標準構造マップの輪郭を脳の画像の輪郭に一致させ
るために、標準構造マップの各セグメントの各辺の引張
りばね及び辺間の引張りばねにどの程度の引力場を設定
すれば良いかという引力場設定は、ステップＳ２で抽出
された脳の輪郭情報から自動的に作成される。
【００１７】この引力場の設定に際してはこの他に、脳
の画像の中で比較的把握し易い構成要素を標準構造マッ
プ変形のための基準として用いることができる。すなわ
ち、図９に示すような、脳の中の各構成要素がどのよう
な相対的位置関係で存在しているのかを把握しにくい不
鮮明な画像であっても、いくつかの構成要素はある程度
容易に抽出できることが多い。そこで、本発明では、識
別可能ないくつかの領域、すなわち特定の構成要素を任
意領域指定インタフェースＩ２によりマウスで指定して
抽出し、この特定の構成要素を規定するノード情報とこ
の特定の構成要素に対応する標準構造マップの中の特定
のセグメントを規定しているノード情報とから特定のセ
グメントを拡大するために必要な引力場を作成する（ス
テップＳ３，Ｓ４）。
の画像の中で比較的把握し易い構成要素を標準構造マッ
プ変形のための基準として用いることができる。すなわ
ち、図９に示すような、脳の中の各構成要素がどのよう
な相対的位置関係で存在しているのかを把握しにくい不
鮮明な画像であっても、いくつかの構成要素はある程度
容易に抽出できることが多い。そこで、本発明では、識
別可能ないくつかの領域、すなわち特定の構成要素を任
意領域指定インタフェースＩ２によりマウスで指定して
抽出し、この特定の構成要素を規定するノード情報とこ
の特定の構成要素に対応する標準構造マップの中の特定
のセグメントを規定しているノード情報とから特定のセ
グメントを拡大するために必要な引力場を作成する（ス
テップＳ３，Ｓ４）。
【００１８】上記のような特定のセグメントに対して作
成された引力場と、輪郭を合わせるために作成された引
力場とを、標準構造マップ変形のための基準として用い
ることにより、ステップＳ５において標準構造マップの
輪郭が脳の画像の輪郭に合うように拡大され、それに伴
って内部構造の各構成要素に対応したセグメントも拡大
された構造マップが得られる。
成された引力場と、輪郭を合わせるために作成された引
力場とを、標準構造マップ変形のための基準として用い
ることにより、ステップＳ５において標準構造マップの
輪郭が脳の画像の輪郭に合うように拡大され、それに伴
って内部構造の各構成要素に対応したセグメントも拡大
された構造マップが得られる。
【００１９】なお、前述したように、脳の内部構造の場
合も、各構成要素の相対的位置関係は同じであるが、個
人差で形が異なっていたり、疾患により一部が欠損して
いる場合がある。このような場合を考慮して、任意領域
修正インタフェースＩ３により脳の画像の中の任意領
域、すなわち構成要素に対応する標準構造マップの中の
セグメントを任意に変形できるようにしている。
合も、各構成要素の相対的位置関係は同じであるが、個
人差で形が異なっていたり、疾患により一部が欠損して
いる場合がある。このような場合を考慮して、任意領域
修正インタフェースＩ３により脳の画像の中の任意領
域、すなわち構成要素に対応する標準構造マップの中の
セグメントを任意に変形できるようにしている。
【００２０】以上のような動作の結果、図１３に示すよ
うに、標準構造マップの輪郭が脳の画像の輪郭に合うよ
うに拡大され、それに伴って標準構造マップの各セグメ
ントも脳の内部構造の各構成要素の領域に合わせて拡大
された構造マップが得られ、ディスプレイに表示される
（ステップＳ６，Ｓ７）。
うに、標準構造マップの輪郭が脳の画像の輪郭に合うよ
うに拡大され、それに伴って標準構造マップの各セグメ
ントも脳の内部構造の各構成要素の領域に合わせて拡大
された構造マップが得られ、ディスプレイに表示される
（ステップＳ６，Ｓ７）。
【００２１】なお、図１４，図１５はそれぞれ、輪郭線
に作用する引力場と正中線に作用する引力場を模式的に
示した図で、該当するノードが、図中波形で示す山の部
分にある時には正の力、すなわち図中右側に移動するこ
とを示し、図中波形で示す谷の部分にある時には負の力
を受けて図中左側に移動させることを示している。
に作用する引力場と正中線に作用する引力場を模式的に
示した図で、該当するノードが、図中波形で示す山の部
分にある時には正の力、すなわち図中右側に移動するこ
とを示し、図中波形で示す谷の部分にある時には負の力
を受けて図中左側に移動させることを示している。
【００２２】以上、本発明を脳の画像を例示して説明し
たが、本発明は超音波走査装置やＸ線ＣＴ装置，ＭＲＩ
の他に、ＰＥＴ、ＵＳＩのような医用画像や、同じくＸ
線や超音波による機械構造物の非破壊診断のように不鮮
明な画像での領域設定などに際して、物体内部に何がど
のような位置関係にあるかは明らかになっているが、形
状が不定なものの内部構造推定に対して有効である。
たが、本発明は超音波走査装置やＸ線ＣＴ装置，ＭＲＩ
の他に、ＰＥＴ、ＵＳＩのような医用画像や、同じくＸ
線や超音波による機械構造物の非破壊診断のように不鮮
明な画像での領域設定などに際して、物体内部に何がど
のような位置関係にあるかは明らかになっているが、形
状が不定なものの内部構造推定に対して有効である。
【００２３】
【発明の効果】以上説明したきたように、本発明の方法
によれば、不定形物体の内部構造の各構成要素を、区画
線で区画した構造マップの形で表わすことができ、不定
形物体の内部構造推定に大きな効果を発揮する。このよ
うな方法は特に、医用断層撮影装置で得た画像を使用し
て医療診断を行うに際して顕著な効果が得られる。
によれば、不定形物体の内部構造の各構成要素を、区画
線で区画した構造マップの形で表わすことができ、不定
形物体の内部構造推定に大きな効果を発揮する。このよ
うな方法は特に、医用断層撮影装置で得た画像を使用し
て医療診断を行うに際して顕著な効果が得られる。
【図１】本発明による標準構造マップの自動変形を説明
するための図である。
するための図である。
【図２】本発明において標準構造マップを作成する方法
を説明するための図である。
を説明するための図である。
【図３】図２に示す方法で得られた標準構造マップに対
して設定される輪郭を規定するノードと正中線を規定す
るノードを示した図である。
して設定される輪郭を規定するノードと正中線を規定す
るノードを示した図である。
【図４】本発明で使用される標準構造マップをばねのネ
ットワークとして模式的に表わした図である。
ットワークとして模式的に表わした図である。
【図５】図４に示されたばねのネットワークの１つのセ
グメントを拡大して示した図である。
グメントを拡大して示した図である。
【図６】図５に示されたセグメントにおけるノード間の
辺に配置されるばねに作用する力を説明するための図で
ある。
辺に配置されるばねに作用する力を説明するための図で
ある。
【図７】図５に示されたセグメントにおける辺間に配置
されるばねに作用する力を説明するための図である。
されるばねに作用する力を説明するための図である。
【図８】本発明により標準構造マップの変形を行う場合
の動作を説明するための図である。
の動作を説明するための図である。
【図９】対象となる不定形物体の表示画像の一例を示し
た図である。
た図である。
【図１０】図９に示された画像から輪郭を抽出する過程
を説明するための図である。
を説明するための図である。
【図１１】図９に示された画像に正中線を入れる過程を
説明するための図である。
説明するための図である。
【図１２】図９に示された画像に標準構造マップをオー
バラップさせる過程を説明するための図である。
バラップさせる過程を説明するための図である。
【図１３】図１２に示された標準構造マップとを変形す
る過程を説明するための図である。
る過程を説明するための図である。
【図１４】輪郭線に作用する引力場を説明するための図
である。
である。
【図１５】正中線に作用する引力場を説明するための図
である。
である。
ＭＳ 標準構造マップ ＭＡ，ＭＢ 変形された構造マップ
フロントページの続き (51)Int.Cl.5 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 // Ｇ０６Ｆ 15/66 ３６０ 8420−5Ｌ
Claims (1)
- 【請求項１】 対象となるべき不定形物体の内部構造を
表わす画像と、前記不定形物体の標準的なものについて
その内部構造を、該標準的な不定形物体の輪郭線と内部
の各構成要素の領域をセグメントとして区画する区画線
とで表わした標準構造マップとをオーバラップさせて表
示し、該表示された標準構造マップを前記対象となるべ
き不定形物体の画像における内部構造の各構成要素の領
域に合わせて変形させるようにして前記対象となるべき
不定形物体の内部構造を推定する方法であって、前記輪
郭線及び区画線はそれぞれ複数のノードを介して接続さ
れた複数の直線で表わし、前記各セグメントの各辺及び
前記ノードを間にした辺間にばねを想定して任意の前記
ノードの移動によって隣接する他のノードが変位するよ
うにし、前記対象となるべき不定形物体の画像に対して
正中線を特定するステップと、前記対象となるべき不定
形物体の画像に対してその輪郭線を抽出するステップ
と、前記標準構造マップを前記正中線と前記抽出された
輪郭線とを基準として変形させるステップと、変形され
た標準構造マップにおける任意のセグメントを、これに
対応する構成要素の領域に合うように修正するステップ
とを含むことを特徴とする不定形物体の内部構造推定方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5028937A JP2955912B2 (ja) | 1993-02-18 | 1993-02-18 | 不定形物体の内部構造推定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5028937A JP2955912B2 (ja) | 1993-02-18 | 1993-02-18 | 不定形物体の内部構造推定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06243220A true JPH06243220A (ja) | 1994-09-02 |
| JP2955912B2 JP2955912B2 (ja) | 1999-10-04 |
Family
ID=12262324
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5028937A Expired - Fee Related JP2955912B2 (ja) | 1993-02-18 | 1993-02-18 | 不定形物体の内部構造推定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2955912B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008520267A (ja) * | 2004-11-17 | 2008-06-19 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 改良された弾性画像レジストレーション機能 |
| WO2010095508A1 (ja) * | 2009-02-23 | 2010-08-26 | コニカミノルタエムジー株式会社 | 正中線決定装置およびプログラム |
-
1993
- 1993-02-18 JP JP5028937A patent/JP2955912B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008520267A (ja) * | 2004-11-17 | 2008-06-19 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 改良された弾性画像レジストレーション機能 |
| WO2010095508A1 (ja) * | 2009-02-23 | 2010-08-26 | コニカミノルタエムジー株式会社 | 正中線決定装置およびプログラム |
| JPWO2010095508A1 (ja) * | 2009-02-23 | 2012-08-23 | コニカミノルタエムジー株式会社 | 正中線決定装置およびプログラム |
| JP5626202B2 (ja) * | 2009-02-23 | 2014-11-19 | コニカミノルタ株式会社 | 正中線決定装置およびプログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2955912B2 (ja) | 1999-10-04 |
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