JPH07175922A - 医用診断画像の組織領域抽出方法 - Google Patents
医用診断画像の組織領域抽出方法Info
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- JPH07175922A JPH07175922A JP5319317A JP31931793A JPH07175922A JP H07175922 A JPH07175922 A JP H07175922A JP 5319317 A JP5319317 A JP 5319317A JP 31931793 A JP31931793 A JP 31931793A JP H07175922 A JPH07175922 A JP H07175922A
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- 210000000056 organ Anatomy 0.000 claims description 4
- 230000008878 coupling Effects 0.000 abstract 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 abstract 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 abstract 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 4
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 4
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 4
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 2
- 238000005481 NMR spectroscopy Methods 0.000 description 1
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Landscapes
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 局所的な微分特徴に左右されず、ノイズやデ
ータの細かな欠けがあっても、大局的に安定した抽出が
行えるようにする。 【構成】 対象領域が持つ空間周波数（１／Ｎ）を２次
元空間フィルタ３２により強調した後に、空間周波数の
逆数の大きさＮで膨脹して、抽出領域を求める。
ータの細かな欠けがあっても、大局的に安定した抽出が
行えるようにする。 【構成】 対象領域が持つ空間周波数（１／Ｎ）を２次
元空間フィルタ３２により強調した後に、空間周波数の
逆数の大きさＮで膨脹して、抽出領域を求める。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、医用診断画像の組織領
域抽出方法に係り、特に、医用の画像診断装置で得られ
る不明瞭な画像から、体内臓器形状を安定して抽出する
ことが可能な、医用診断画像の組織領域抽出方法に関す
る。
域抽出方法に係り、特に、医用の画像診断装置で得られ
る不明瞭な画像から、体内臓器形状を安定して抽出する
ことが可能な、医用診断画像の組織領域抽出方法に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】医療では、Ｘ線、核磁気共鳴、超音波等
を利用して、画像による診断が行われている。この際、
画像から着目する臓器組織を抽出したり、その形状や、
その時間変化を計測することが求められる。特に、心臓
の診断では、その内壁に囲まれる領域の大きさや形状を
計測することがなされている。
を利用して、画像による診断が行われている。この際、
画像から着目する臓器組織を抽出したり、その形状や、
その時間変化を計測することが求められる。特に、心臓
の診断では、その内壁に囲まれる領域の大きさや形状を
計測することがなされている。
【０００３】この際、例えば特開平２−２００２４８の
ように、画像記憶装置に記憶させた診断画像をモニタに
表示させて、人手によって輪郭を指示する方法が採られ
ている。
ように、画像記憶装置に記憶させた診断画像をモニタに
表示させて、人手によって輪郭を指示する方法が採られ
ている。
【０００４】又、輪郭を自動的に得る方法としては、一
般の画像処理で行われているように、心壁とその内部の
輝度差を利用して、閾値によって２値化して、その境界
を抽出したり、特開平４−１４６７２９の例に挙げられ
ているように、心壁のエッジ部分の輝度の変化を利用し
て、フィルタによる空間微分で最も強調される部分を輪
郭としたりする方法がある。
般の画像処理で行われているように、心壁とその内部の
輝度差を利用して、閾値によって２値化して、その境界
を抽出したり、特開平４−１４６７２９の例に挙げられ
ているように、心壁のエッジ部分の輝度の変化を利用し
て、フィルタによる空間微分で最も強調される部分を輪
郭としたりする方法がある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、特開平
２−２００２４８のように、人が介在して輪郭をトレー
スする方法では、多大な労力を必要とするだけでなく、
作業のばらつきや処理速度による限界があった。
２−２００２４８のように、人が介在して輪郭をトレー
スする方法では、多大な労力を必要とするだけでなく、
作業のばらつきや処理速度による限界があった。
【０００６】又、従来行われている自動的な輪郭抽出で
は、期待する領域や輪郭が得られるか否かは、画質ある
いは対象の捕え易さに大きく左右されるという問題があ
った。例えば、輝度レベルを利用する方法では、輝度む
らやデータの欠け、あるいは誤った信号の混入によっ
て、領域が分断されたり結合してしまうことが多い。
又、輝度差を利用する方法は、領域の境界は輝度変化が
大きいという仮定が必ずしも成り立たなかったり、ノイ
ズやデータの欠けによって輪郭が連続しない場合に、境
界としての追跡ができず、抽出が不能になることや、誤
った結果を出すことがある。
は、期待する領域や輪郭が得られるか否かは、画質ある
いは対象の捕え易さに大きく左右されるという問題があ
った。例えば、輝度レベルを利用する方法では、輝度む
らやデータの欠け、あるいは誤った信号の混入によっ
て、領域が分断されたり結合してしまうことが多い。
又、輝度差を利用する方法は、領域の境界は輝度変化が
大きいという仮定が必ずしも成り立たなかったり、ノイ
ズやデータの欠けによって輪郭が連続しない場合に、境
界としての追跡ができず、抽出が不能になることや、誤
った結果を出すことがある。
【０００７】本発明は、前記従来の問題点を解決するべ
くなされたもので、医用診断画像から組織領域を安定し
て抽出することが可能な医用診断画像の組織領域抽出方
法を提供することを目的とする。
くなされたもので、医用診断画像から組織領域を安定し
て抽出することが可能な医用診断画像の組織領域抽出方
法を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は、不明瞭な医用
診断画像から、体内臓器形状を自動抽出するための医用
診断画像の組織領域抽出方法において、注目部位の空間
周波数を強調する２次元空間フィルタを施して着目組織
全体を強調した後に、空間周波数の逆数の大きさで膨脹
し、領域として結合することにより、前記目的を達成し
たものである。
診断画像から、体内臓器形状を自動抽出するための医用
診断画像の組織領域抽出方法において、注目部位の空間
周波数を強調する２次元空間フィルタを施して着目組織
全体を強調した後に、空間周波数の逆数の大きさで膨脹
し、領域として結合することにより、前記目的を達成し
たものである。
【０００９】
【作用】本発明は、診断に使われる医用画像における、
臓器の内部あるいは境界の組織の領域について、撮像に
使われる投射信号に対する信号の吸収あるいは反射が一
定ではなく、組織内部でばらついてできるパターンが、
２次元の周波数帯域で一様であることを利用して、パタ
ーンの空間周波数を強調する２次元空間フィルタを施し
て着目組織全体を強調した後に、空間周波数の逆数の大
きさで膨脹し、領域として結合することによって、安定
して自動的に抽出を行えるようにしたものである。
臓器の内部あるいは境界の組織の領域について、撮像に
使われる投射信号に対する信号の吸収あるいは反射が一
定ではなく、組織内部でばらついてできるパターンが、
２次元の周波数帯域で一様であることを利用して、パタ
ーンの空間周波数を強調する２次元空間フィルタを施し
て着目組織全体を強調した後に、空間周波数の逆数の大
きさで膨脹し、領域として結合することによって、安定
して自動的に抽出を行えるようにしたものである。
【００１０】即ち、本発明では、診断画像では組織領域
が空間周波数の帯域として特徴を持つことを利用して、
その帯域を強調する２次元空間フィルタを施すことによ
って、周波数帯域が広いノイズやデータの欠け、対象の
運動や撮影装置の動きによって画像に現われる極く低周
波のぶれやゆらぎ、又は、撮影の感度の低さによるぼけ
等の影響が小さい状態にした後に、対象の空間周波数の
逆数の大きさで膨脹処理をすることによって領域を求め
るので、安定して組織領域の抽出ができるようになる。
が空間周波数の帯域として特徴を持つことを利用して、
その帯域を強調する２次元空間フィルタを施すことによ
って、周波数帯域が広いノイズやデータの欠け、対象の
運動や撮影装置の動きによって画像に現われる極く低周
波のぶれやゆらぎ、又は、撮影の感度の低さによるぼけ
等の影響が小さい状態にした後に、対象の空間周波数の
逆数の大きさで膨脹処理をすることによって領域を求め
るので、安定して組織領域の抽出ができるようになる。
【００１１】
【実施例】以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳
細に説明する。
細に説明する。
【００１２】本発明が適用される画像診断装置は、図１
に示す如く構成されており、プローブ２０を用いて人体
１０に対して信号を発信して、その応答を受信すること
により画像を再構成するような超音波診断装置等の診断
画像入力手段２２で得られた画像を、画像処理手段２４
で処理して対象組織を抽出し、結果を結果表示手段２６
によって表示するようにされている。
に示す如く構成されており、プローブ２０を用いて人体
１０に対して信号を発信して、その応答を受信すること
により画像を再構成するような超音波診断装置等の診断
画像入力手段２２で得られた画像を、画像処理手段２４
で処理して対象組織を抽出し、結果を結果表示手段２６
によって表示するようにされている。
【００１３】前記画像処理手段２４は、本発明の第１実
施例では、図２に示す如く構成されており、例えば図３
（Ａ）に示されるような入力（診断）画像に対して、抽
出対象領域が持つ空間周波数（１／Ｎ）に応じてフィル
タ係数算出手段３０によって得られる係数を用いて、２
次元空間フィルタ３２によって対象領域を強調し、図３
（Ｂ）に示すような対象領域強調画像を得る。
施例では、図２に示す如く構成されており、例えば図３
（Ａ）に示されるような入力（診断）画像に対して、抽
出対象領域が持つ空間周波数（１／Ｎ）に応じてフィル
タ係数算出手段３０によって得られる係数を用いて、２
次元空間フィルタ３２によって対象領域を強調し、図３
（Ｂ）に示すような対象領域強調画像を得る。
【００１４】続いて、２値化手段３４によって、この対
象領域強調画像を、図３（Ｃ）に示すような２値画像に
変換する。
象領域強調画像を、図３（Ｃ）に示すような２値画像に
変換する。
【００１５】得られた２値画像は、空間周波数の逆数の
周期Ｎで０、１を繰り返すため、領域全体が１となるよ
うに、値１の周囲に画像膨脹手段３６によって、空間周
波数の逆数である厚みＮで１の領域を加えて（膨脹）、
図３（Ｄ）に示すような膨脹画像を得る。この処理によ
って対象の領域内では０の部分がなくなる。但し、加え
られた厚みによって、領域全体が実際より大きくなって
いる可能性がある。
周期Ｎで０、１を繰り返すため、領域全体が１となるよ
うに、値１の周囲に画像膨脹手段３６によって、空間周
波数の逆数である厚みＮで１の領域を加えて（膨脹）、
図３（Ｄ）に示すような膨脹画像を得る。この処理によ
って対象の領域内では０の部分がなくなる。但し、加え
られた厚みによって、領域全体が実際より大きくなって
いる可能性がある。
【００１６】そこで、画像収縮手段３８により外側から
厚みを除く（収縮）ことで補正して、図３（Ｅ）に示す
ような抽出画像を得る。収縮の大きさは、領域周辺部の
特徴に応じて、０から空間周波数の逆数Ｎの範囲で調節
する。
厚みを除く（収縮）ことで補正して、図３（Ｅ）に示す
ような抽出画像を得る。収縮の大きさは、領域周辺部の
特徴に応じて、０から空間周波数の逆数Ｎの範囲で調節
する。
【００１７】本実施例では、２値化後に膨脹（及び収
縮）処理を行っているが、逆に、多値の膨脹（及び収
縮）処理を行った後に２値化してもよい。又、空間周波
数は、必ずしも各方向成分で同じである必要はない。更
に、膨脹が全方向に均等に行われる場合には厚みはＮ／
２でよい。
縮）処理を行っているが、逆に、多値の膨脹（及び収
縮）処理を行った後に２値化してもよい。又、空間周波
数は、必ずしも各方向成分で同じである必要はない。更
に、膨脹が全方向に均等に行われる場合には厚みはＮ／
２でよい。
【００１８】次に、本発明の第２実施例として、心臓の
心壁に囲まれた領域を求める方法を示す。
心壁に囲まれた領域を求める方法を示す。
【００１９】前記第１実施例とは、図２における画像処
理手段２４の内容が異なるため、図４に、画像処理手段
２４の内容のみを示す。
理手段２４の内容が異なるため、図４に、画像処理手段
２４の内容のみを示す。
【００２０】この第２実施例においても、画像収縮手段
３８までは、第１実施例と同じ方法で心臓の領域を求め
る。
３８までは、第１実施例と同じ方法で心臓の領域を求め
る。
【００２１】本実施例に特有の心臓の領域に囲まれた部
分は、閉領域抽出手段４０によって得ることができる。
更に、閉領域抽出では、対象外の細かい領域が抽出され
る可能性があるので、小領域除去手段４２によって、面
積あるいは厚みが小さいものを除去する。
分は、閉領域抽出手段４０によって得ることができる。
更に、閉領域抽出では、対象外の細かい領域が抽出され
る可能性があるので、小領域除去手段４２によって、面
積あるいは厚みが小さいものを除去する。
【００２２】ここで、前記閉領域抽出手段は、例えば図
５に示す構成で実現することができる。即ち、画像反転
手段５０によって画像を反転したものと、穴埋め手段５
２によって閉領域を埋めることによって得られた画像と
を、画像間演算手段５４を用いて論理積をとって、心臓
の形状に対応する閉領域が抽出される。
５に示す構成で実現することができる。即ち、画像反転
手段５０によって画像を反転したものと、穴埋め手段５
２によって閉領域を埋めることによって得られた画像と
を、画像間演算手段５４を用いて論理積をとって、心臓
の形状に対応する閉領域が抽出される。
【００２３】
【発明の効果】本発明によれば、対象領域が持つ空間周
波数の特徴を用いているので、領域周辺における輝度差
の極大値検出のように局所的な微分特徴に左右されるこ
とがなく、ノイズやデータの細かな欠けがあっても、大
局的に安定した抽出が行える。
波数の特徴を用いているので、領域周辺における輝度差
の極大値検出のように局所的な微分特徴に左右されるこ
とがなく、ノイズやデータの細かな欠けがあっても、大
局的に安定した抽出が行える。
【００２４】又、組織画像の周波数特徴は比較的高い帯
域に現われるので、低い空間周波数で画像に現われて従
来の方法による抽出を阻害していた、対象の運動や撮影
装置の動きによるぶれ、あるいは撮像信号の発信・受信
で起こるゆらぎ等の影響を抑えることができる。
域に現われるので、低い空間周波数で画像に現われて従
来の方法による抽出を阻害していた、対象の運動や撮影
装置の動きによるぶれ、あるいは撮像信号の発信・受信
で起こるゆらぎ等の影響を抑えることができる。
【図１】本発明が適用される画像診断装置の全体構成を
示すブロック図
示すブロック図
【図２】本発明の第１実施例における画像処理手段を示
すブロック図
すブロック図
【図３】第１実施例における画像処理の流れを説明する
図
図
【図４】本発明の第２実施例における画像処理手段を示
す図
す図
【図５】第２実施例の画像処理手段を構成する閉領域抽
出手段の一例を示す図
出手段の一例を示す図
１０…人体 ２０…プローブ ２２…診断画像入力手段 ２４…画像処理手段 ２６…結果表示手段 ３０…フィルタ係数算出手段 ３２…２次元空間フィルタ ３４…２値化手段 ３６…画像膨脹手段 ３８…画像収縮手段 ４０…閉領域抽出手段 ４２…小領域除去手段 ５０…画像反転手段 ５２…穴埋め手段 ５４…画像間演算手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ａ６１Ｂ 5/107 8/14 9361−4Ｃ Ｇ０６Ｔ 1/00 8825−4Ｃ Ａ６１Ｂ 5/10 ３００ Ｚ Ｇ０６Ｆ 15/62 ３９０ Ａ
Claims (1)
- 【請求項１】不明瞭な医用診断画像から、体内臓器形状
を自動抽出するための医用診断画像の組織領域抽出方法
において、 注目部位の空間周波数を強調する２次元空間フィルタを
施して着目組織全体を強調した後に、 空間周波数の逆数の大きさで膨脹し、領域として結合す
ることを特徴とする医用診断画像の組織領域抽出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5319317A JPH07175922A (ja) | 1993-12-20 | 1993-12-20 | 医用診断画像の組織領域抽出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5319317A JPH07175922A (ja) | 1993-12-20 | 1993-12-20 | 医用診断画像の組織領域抽出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07175922A true JPH07175922A (ja) | 1995-07-14 |
Family
ID=18108854
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5319317A Pending JPH07175922A (ja) | 1993-12-20 | 1993-12-20 | 医用診断画像の組織領域抽出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07175922A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004290296A (ja) * | 2003-03-26 | 2004-10-21 | Aloka Co Ltd | 超音波画像処理装置 |
| JP2007190288A (ja) * | 2006-01-20 | 2007-08-02 | Toshiba Corp | 医用画像処理装置、超音波診断装置及び医用画像処理プログラム |
| JP2010148897A (ja) * | 1998-11-16 | 2010-07-08 | Toshiba Corp | ３次元超音波診断装置 |
| CN114052704A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-02-18 | 电子科技大学 | 一种基于功能网络图能量的帕金森病识别系统 |
-
1993
- 1993-12-20 JP JP5319317A patent/JPH07175922A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010148897A (ja) * | 1998-11-16 | 2010-07-08 | Toshiba Corp | ３次元超音波診断装置 |
| JP4602467B2 (ja) * | 1998-11-16 | 2010-12-22 | 株式会社東芝 | ３次元超音波診断装置 |
| JP2004290296A (ja) * | 2003-03-26 | 2004-10-21 | Aloka Co Ltd | 超音波画像処理装置 |
| JP2007190288A (ja) * | 2006-01-20 | 2007-08-02 | Toshiba Corp | 医用画像処理装置、超音波診断装置及び医用画像処理プログラム |
| CN114052704A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-02-18 | 电子科技大学 | 一种基于功能网络图能量的帕金森病识别系统 |
| CN114052704B (zh) * | 2021-11-25 | 2023-04-18 | 电子科技大学 | 一种基于功能网络图能量的帕金森病识别系统 |
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