JPH09330405A - 画像処理方法 - Google Patents
画像処理方法Info
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- JPH09330405A JPH09330405A JP14728096A JP14728096A JPH09330405A JP H09330405 A JPH09330405 A JP H09330405A JP 14728096 A JP14728096 A JP 14728096A JP 14728096 A JP14728096 A JP 14728096A JP H09330405 A JPH09330405 A JP H09330405A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 医療画像情報での医師の症例の進行／治癒度
の判定を支援し、健康診断画像の効率な処理により多数
の被験者を対象とできる画像処理方法を提供する。 【解決手段】 同一人物に関わる複数の経時的な医療画
像について、該画像中の位置合わせの指標に基づいて重
ね合わせを行い、重ね合わせによって生じた差分量を求
める第１の過程と、第１の過程で得られた差分量に関
し、形状パラメータを計測する第２の過程と、各医療画
像に対して、他の診断によって得られた評価値を対応づ
ける第３の過程と、形状パラメータと評価値を複数の人
物について求める第４の過程と、得られた複数の人物の
形状パラメータと評価値に基づき、形状パラメータと評
価値間の変換関数を求める第５の過程と、任意の人物で
求めた形状パラメータを入力した時に、第５の過程で得
られた変換関数により評価値を推測する第６の過程を有
する。
の判定を支援し、健康診断画像の効率な処理により多数
の被験者を対象とできる画像処理方法を提供する。 【解決手段】 同一人物に関わる複数の経時的な医療画
像について、該画像中の位置合わせの指標に基づいて重
ね合わせを行い、重ね合わせによって生じた差分量を求
める第１の過程と、第１の過程で得られた差分量に関
し、形状パラメータを計測する第２の過程と、各医療画
像に対して、他の診断によって得られた評価値を対応づ
ける第３の過程と、形状パラメータと評価値を複数の人
物について求める第４の過程と、得られた複数の人物の
形状パラメータと評価値に基づき、形状パラメータと評
価値間の変換関数を求める第５の過程と、任意の人物で
求めた形状パラメータを入力した時に、第５の過程で得
られた変換関数により評価値を推測する第６の過程を有
する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は医療モダリティ画像
情報による進行／治癒度の判定のための画像処理方法に
関する。
情報による進行／治癒度の判定のための画像処理方法に
関する。
【０００２】
【従来の技術】医療モダリティ画像情報、例えば眼底画
像、胸部Ｘ線画像を用いて治療ないし健康診断を行なう
場合に、治療においては術前と術後等の投薬、治療、或
は時間経過に伴う変化、即ち進行度合いないし治癒状況
を正確に把握することが重要である。このような行為
（医療におけるいわゆる比較読影）を医師が行なうにあ
たり、それまでに診てきた画像と、それについての確定
診断結果からノウハウとして上記の行為についての知見
を積み重ねて、これに基づいて判定を行なっていた。
像、胸部Ｘ線画像を用いて治療ないし健康診断を行なう
場合に、治療においては術前と術後等の投薬、治療、或
は時間経過に伴う変化、即ち進行度合いないし治癒状況
を正確に把握することが重要である。このような行為
（医療におけるいわゆる比較読影）を医師が行なうにあ
たり、それまでに診てきた画像と、それについての確定
診断結果からノウハウとして上記の行為についての知見
を積み重ねて、これに基づいて判定を行なっていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】医療画像は対象が人を
始めとする生体が対象となるため、個体間の差異が顕著
である。コンピュータによる画像処理によって疾患の検
出を行なうことを考えた場合にこの個体差が所望の処理
性能を達成することに対し大きな障害となっている。
始めとする生体が対象となるため、個体間の差異が顕著
である。コンピュータによる画像処理によって疾患の検
出を行なうことを考えた場合にこの個体差が所望の処理
性能を達成することに対し大きな障害となっている。
【０００４】そのため、臨床におけるいわゆる比較読影
と呼ばれる医療行為の様に、医師（即ち人手）によって
同一検診者の異なる時間に撮影した医療画像を比較し
て、変化を見つけ、それが疾患によるものか否かを判断
するという手法が用いられてきた。即ち、医師が比較読
影において変化を正しく検出するためには、変化がな
い、或は変化が殆ど無いと扱ってよい部分を正しくその
通りに判断し、変化があった部分についてその変化がど
のような病気かを判定し、かつ、その進行／治癒度を判
定し、健康診断においては健康状況として受検者に報告
するとともにその対処を行なう必要がある。
と呼ばれる医療行為の様に、医師（即ち人手）によって
同一検診者の異なる時間に撮影した医療画像を比較し
て、変化を見つけ、それが疾患によるものか否かを判断
するという手法が用いられてきた。即ち、医師が比較読
影において変化を正しく検出するためには、変化がな
い、或は変化が殆ど無いと扱ってよい部分を正しくその
通りに判断し、変化があった部分についてその変化がど
のような病気かを判定し、かつ、その進行／治癒度を判
定し、健康診断においては健康状況として受検者に報告
するとともにその対処を行なう必要がある。
【０００５】このように個体間の差異が顕著なため、そ
の進行／治癒度を簡単な手法で計測する方法は知られて
おらず、現在は臨床で医師の知見により個別に計量して
いたため、インフォームドコンセントにおける状況説明
において、その値の客観性が十分ではないという問題点
があった。
の進行／治癒度を簡単な手法で計測する方法は知られて
おらず、現在は臨床で医師の知見により個別に計量して
いたため、インフォームドコンセントにおける状況説明
において、その値の客観性が十分ではないという問題点
があった。
【０００６】本発明の目的は、医療モダリティ画像情報
での医師のその症例の進行／治癒度の判定を支援し、健
康診断画像の効率な処理により多数の被験者を対象とで
きる画像処理方法を提供することにある。
での医師のその症例の進行／治癒度の判定を支援し、健
康診断画像の効率な処理により多数の被験者を対象とで
きる画像処理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】本発明の画像処理方法
は、同一人物に関わる複数の経時的な医療画像につい
て、該画像中の位置合わせの指標に基づいて重ね合わせ
を行い、重ね合わせによって生じた差分量を求める第１
の過程と、第１の過程で得られた差分量に関し、形状パ
ラメータを計測する第２の過程と、各医療画像に対し
て、他の診断によって得られた評価値を対応づける第３
の過程と、形状パラメータと評価値を複数の人物につい
て求める第４の過程と、得られた複数の人物の形状パラ
メータと評価値に基づき、形状パラメータと評価値間の
変換関数を求める第５の過程と、任意の人物で求めた形
状パラメータを入力した時に、第５の過程で得られた変
換関数により評価値を推測する第６の過程を有する。
は、同一人物に関わる複数の経時的な医療画像につい
て、該画像中の位置合わせの指標に基づいて重ね合わせ
を行い、重ね合わせによって生じた差分量を求める第１
の過程と、第１の過程で得られた差分量に関し、形状パ
ラメータを計測する第２の過程と、各医療画像に対し
て、他の診断によって得られた評価値を対応づける第３
の過程と、形状パラメータと評価値を複数の人物につい
て求める第４の過程と、得られた複数の人物の形状パラ
メータと評価値に基づき、形状パラメータと評価値間の
変換関数を求める第５の過程と、任意の人物で求めた形
状パラメータを入力した時に、第５の過程で得られた変
換関数により評価値を推測する第６の過程を有する。
【０００８】時間的に差のある同一箇所の画像を重ね合
わせて得られた差分量から形状パラメータを計測して数
値化し、他の診断によって得られた評価値と対応させ、
複数対象者のパラメータと評価値からそれらの変換関数
を求め、求められた変換関数を用いてパラメータから評
価値を推定するので、個体間の差異による影響を少なく
できる。
わせて得られた差分量から形状パラメータを計測して数
値化し、他の診断によって得られた評価値と対応させ、
複数対象者のパラメータと評価値からそれらの変換関数
を求め、求められた変換関数を用いてパラメータから評
価値を推定するので、個体間の差異による影響を少なく
できる。
【０００９】その結果、その症例の進行／治癒度の判定
を行なう際の支援手段として有効に使用でき、また健康
診断画像を効率良く扱うことができるので、より多数の
被験者を対象とすることができ、健康診断受診対象者を
増やすことが可能となる。
を行なう際の支援手段として有効に使用でき、また健康
診断画像を効率良く扱うことができるので、より多数の
被験者を対象とすることができ、健康診断受診対象者を
増やすことが可能となる。
【００１０】
【発明の実施の形態】医療モダリテイ画像情報として様
々なものが臨床で用いられているが、検診において重要
な科目の１つに眼底検査がある。眼底は非侵襲で人間の
血管を観察できる唯一の部位であり、その画像を診断す
ることにより、眼底疾患のみならず、高血圧、糖尿病を
始めとする循環器系等の重大な疾患を見い出すことがで
きる。従って眼底画像の比較読影をコンピュータによっ
て支援して、医師による診断業務の効率化を図ることが
できれば、その意義は大きいと考えて良い。そこで、本
特許の実施の形態の１例として眼底画像のいわゆる比較
読影を例にとり、以下に説明する。
々なものが臨床で用いられているが、検診において重要
な科目の１つに眼底検査がある。眼底は非侵襲で人間の
血管を観察できる唯一の部位であり、その画像を診断す
ることにより、眼底疾患のみならず、高血圧、糖尿病を
始めとする循環器系等の重大な疾患を見い出すことがで
きる。従って眼底画像の比較読影をコンピュータによっ
て支援して、医師による診断業務の効率化を図ることが
できれば、その意義は大きいと考えて良い。そこで、本
特許の実施の形態の１例として眼底画像のいわゆる比較
読影を例にとり、以下に説明する。
【００１１】眼底画像の構成要素は視神経乳頭、黄斑
部、網膜と網膜中心動脈／静脈である。黄斑部は眼底画
像のほぼ中心にあり、その中心は視覚感度が最もよい。
動脈／静脈は視神経乳頭から出入りし、この乳頭を基点
として上下左右に普通４対の動脈／静脈が分岐してい
る。さらに疾患があった場合、様々な病変が斑点、ある
いは、血管径の変化として現れる。
部、網膜と網膜中心動脈／静脈である。黄斑部は眼底画
像のほぼ中心にあり、その中心は視覚感度が最もよい。
動脈／静脈は視神経乳頭から出入りし、この乳頭を基点
として上下左右に普通４対の動脈／静脈が分岐してい
る。さらに疾患があった場合、様々な病変が斑点、ある
いは、血管径の変化として現れる。
【００１２】このような眼底画像において、時間経過の
ある２枚の画像の比較読影を行なうことで著変部を抽出
することを考える。その場合に、まず、網膜血管がうま
く重なるように位置を合わせることを考え、位置合わせ
の対応付けが容易な点を複数選ぶことを行なう。その位
置合わせ点として、各種の特徴点を用いることが可能で
あるが、本実施例では、血管分岐点、及び血管交差点を
使うものとする。即ち、画像中で線状に走行する血管が
枝わかれしている位置、及び動脈／静脈が交差している
位置を使う。
ある２枚の画像の比較読影を行なうことで著変部を抽出
することを考える。その場合に、まず、網膜血管がうま
く重なるように位置を合わせることを考え、位置合わせ
の対応付けが容易な点を複数選ぶことを行なう。その位
置合わせ点として、各種の特徴点を用いることが可能で
あるが、本実施例では、血管分岐点、及び血管交差点を
使うものとする。即ち、画像中で線状に走行する血管が
枝わかれしている位置、及び動脈／静脈が交差している
位置を使う。
【００１３】このような位置を求め、複数の画像におい
て対応する点の組合せを決める行為は、それ自体が医療
行為にあたらず、何ら病気についての知識も不要である
ことから、医師以外の者がこの作業を行なうことが可能
なため、その結果、扱う画像量を増やすことが可能とな
る。
て対応する点の組合せを決める行為は、それ自体が医療
行為にあたらず、何ら病気についての知識も不要である
ことから、医師以外の者がこの作業を行なうことが可能
なため、その結果、扱う画像量を増やすことが可能とな
る。
【００１４】図１は受診者の前年度の眼底検診における
データ処理された眼底画像であり、図２は図１と同一受
診者の翌年度のデータ処理された眼底画像であり、図３
は移動、拡大縮小、回転を行なって図１と図２との特徴
点が重なるように重ね合わせて画像処理した眼底画像で
あり、図４は図３において輝度むらを考慮した正規化相
関により変化があったとみなされた領域を白領域として
抽出した眼底画像である。図中符号１１、２１、３１は
血管分岐点、１２、２２、３２は血管交差点、２３、３
３は疑似病変、４４は著変部分である。
データ処理された眼底画像であり、図２は図１と同一受
診者の翌年度のデータ処理された眼底画像であり、図３
は移動、拡大縮小、回転を行なって図１と図２との特徴
点が重なるように重ね合わせて画像処理した眼底画像で
あり、図４は図３において輝度むらを考慮した正規化相
関により変化があったとみなされた領域を白領域として
抽出した眼底画像である。図中符号１１、２１、３１は
血管分岐点、１２、２２、３２は血管交差点、２３、３
３は疑似病変、４４は著変部分である。
【００１５】時間を経て同一受診者の眼底検診がなされ
た場合、前年度撮影の画像（図１）とその後に撮影した
画像（図２）において、画像中で線状に走行する血管が
枝わかれしている位置、及び動脈／静脈が交差している
位置を調ベ対応する点が重なる様に２枚の画像間の拡大
縮小比、及び、回転角度を求め、この基準点を重ね合わ
せると、結果は図３の画像のようになる。
た場合、前年度撮影の画像（図１）とその後に撮影した
画像（図２）において、画像中で線状に走行する血管が
枝わかれしている位置、及び動脈／静脈が交差している
位置を調ベ対応する点が重なる様に２枚の画像間の拡大
縮小比、及び、回転角度を求め、この基準点を重ね合わ
せると、結果は図３の画像のようになる。
【００１６】このようにして重ね合わせたあと、著変を
抽出するために、画像を小領域の部分画像に分割し、撮
影における輝度むらを考慮して正規化相関を求める。正
規化相関については、例えば、磯部孝、「相関関数およ
びスペクトル」（Ｖ−１パターン認識における相関法、
ｐｐ．２７３−２７５、東京大学出版会）を参照された
い。本演算により、図４のように著変部分４４が求ま
る。そこで、得られた著変について形状パラメータを抽
出する。図４の例では斑状のため、一例としてその半径
を求める。この計測自体はそれ自体が医療行為にあたら
ず、何ら病気についての知識も不要であることから、医
師以外の者がこの作業を行なうことが可能である。
抽出するために、画像を小領域の部分画像に分割し、撮
影における輝度むらを考慮して正規化相関を求める。正
規化相関については、例えば、磯部孝、「相関関数およ
びスペクトル」（Ｖ−１パターン認識における相関法、
ｐｐ．２７３−２７５、東京大学出版会）を参照された
い。本演算により、図４のように著変部分４４が求ま
る。そこで、得られた著変について形状パラメータを抽
出する。図４の例では斑状のため、一例としてその半径
を求める。この計測自体はそれ自体が医療行為にあたら
ず、何ら病気についての知識も不要であることから、医
師以外の者がこの作業を行なうことが可能である。
【００１７】以上のようにして得られた半径値を本年度
の計測値とし、同様な操作を年度の異なるぺアについて
求める。例えば、過去７回の検診で、計測値が表１の値
であったとする。 一方、同じ医療画像ないし、医療画像と同時に生化学情
報例えば血糖値などの画像以外の情報から該当する症例
がどの程度進行／治癒したかを判定する。例えば過去７
回の検診で、医師の診断した進行／治癒度が表２の値で
あったとする。 この場合、いずれも１回目の検診では兆候が見られず、
６回目ではほぼ慢性化して飽和しており、表１において
画像からの計測値は２〜６回目まで線形に変化している
が、表２における医師の診断値は曲線的に変化してお
り、両者の間には非線形な関係があることがわかる。医
療においては、医療画像情報から計測される単純な値だ
けではなく、色々な情報を統合して医師が診断値を出す
枠組が重要であり、単純な画像から計測した形状パラメ
ータの経時変化の度合いをそのまま使うことはできな
い。そこで、本発明では、計測されたパラメータ（表
１）が医師の診断値（表２）にどう変換されるべきかを
求め、その変換関係を用いて、新たに計測した形状バラ
メータの経時変化の度合いから予測される進行／治癒度
の診断値を求めることを行なう。
の計測値とし、同様な操作を年度の異なるぺアについて
求める。例えば、過去７回の検診で、計測値が表１の値
であったとする。 一方、同じ医療画像ないし、医療画像と同時に生化学情
報例えば血糖値などの画像以外の情報から該当する症例
がどの程度進行／治癒したかを判定する。例えば過去７
回の検診で、医師の診断した進行／治癒度が表２の値で
あったとする。 この場合、いずれも１回目の検診では兆候が見られず、
６回目ではほぼ慢性化して飽和しており、表１において
画像からの計測値は２〜６回目まで線形に変化している
が、表２における医師の診断値は曲線的に変化してお
り、両者の間には非線形な関係があることがわかる。医
療においては、医療画像情報から計測される単純な値だ
けではなく、色々な情報を統合して医師が診断値を出す
枠組が重要であり、単純な画像から計測した形状パラメ
ータの経時変化の度合いをそのまま使うことはできな
い。そこで、本発明では、計測されたパラメータ（表
１）が医師の診断値（表２）にどう変換されるべきかを
求め、その変換関係を用いて、新たに計測した形状バラ
メータの経時変化の度合いから予測される進行／治癒度
の診断値を求めることを行なう。
【００１８】この変換関係を決めるにあたり、できるだ
け信頼度を大きくするため、上記表１及び表２の関係を
同一症例の多数の患者について予め求め、できるだけそ
の大多数について変換誤差が小さくなるような変換関係
を決定する。変換関係の決定方法としては、例えば、丹
慶勝市他訳、「Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ Ｒｅｃｉｐｅｓｉ
ｎ Ｃ」（１４．３ 一般の線形最小２乗法、ｐｐ．４
９３〜５０２、技術評論社）などによる線形関数による
変形関係の最良近似法などの公知の方法を用いることが
できる。
け信頼度を大きくするため、上記表１及び表２の関係を
同一症例の多数の患者について予め求め、できるだけそ
の大多数について変換誤差が小さくなるような変換関係
を決定する。変換関係の決定方法としては、例えば、丹
慶勝市他訳、「Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ Ｒｅｃｉｐｅｓｉ
ｎ Ｃ」（１４．３ 一般の線形最小２乗法、ｐｐ．４
９３〜５０２、技術評論社）などによる線形関数による
変形関係の最良近似法などの公知の方法を用いることが
できる。
【００１９】図５は本発明での１実施例での変換関係を
表すグラフである。図中の横軸は経過時間（７回の検診
時期）、左縦軸（実線矢印）は、医師が出す進行／治癒
度の診断値、右縦軸（破線矢印）は、画像から計測され
たパラメータに対応する。この図で破線曲線は、多数に
ついて変換誤差が小さくなるように決定した変換関係を
表しており、これを用いて、新たな画像情報から計測さ
れたパラメータを元に、進行／治癒度の予測値が求めら
れることになる。
表すグラフである。図中の横軸は経過時間（７回の検診
時期）、左縦軸（実線矢印）は、医師が出す進行／治癒
度の診断値、右縦軸（破線矢印）は、画像から計測され
たパラメータに対応する。この図で破線曲線は、多数に
ついて変換誤差が小さくなるように決定した変換関係を
表しており、これを用いて、新たな画像情報から計測さ
れたパラメータを元に、進行／治癒度の予測値が求めら
れることになる。
【００２０】以上の説明は眼底検査を例として説明した
が、本発明の画像処理方法は胸部Ｘ線画像などその他の
医療モダリティ画像情報についても同様に行なうことが
できる。
が、本発明の画像処理方法は胸部Ｘ線画像などその他の
医療モダリティ画像情報についても同様に行なうことが
できる。
【００２１】図６は本発明の実施の形態の処理手順を示
すフローシートである。処理手順は医療画像とそれぞれ
に対する医師の進行／治癒度確定診断値から計測のため
の変換関数とパラメータを求める第１ステップ（Ｓ１）
と医療画像から計測した症例形状パラメータの変化経緯
から進行／治癒度の推定値を計算する第２ステップ（Ｓ
２）から構成され、第１ステップ（Ｓ１）は同一患者の
医療画像の経時変化の検出（Ｓ１１）、検出した経時変
化部分の形状パラメータ計測（Ｓ１２）、同一患者の症
状形状パラメータの変化経緯と医師の進行／治癒度確定
診断値との変換関数とパラメータ推定（Ｓ１３）とから
なり、第２ステップ（Ｓ２）は同一患者の医療画像の経
時変化の検出（Ｓ２１）、検出した経時変化部分の形状
パラメータ計測（Ｓ２２）、同一患者の症例形状パラメ
ータの変化経緯から第１ステップで得た変換関数とパラ
メータによって進行／治癒度推定値の計算（Ｓ２３）と
からなる。
すフローシートである。処理手順は医療画像とそれぞれ
に対する医師の進行／治癒度確定診断値から計測のため
の変換関数とパラメータを求める第１ステップ（Ｓ１）
と医療画像から計測した症例形状パラメータの変化経緯
から進行／治癒度の推定値を計算する第２ステップ（Ｓ
２）から構成され、第１ステップ（Ｓ１）は同一患者の
医療画像の経時変化の検出（Ｓ１１）、検出した経時変
化部分の形状パラメータ計測（Ｓ１２）、同一患者の症
状形状パラメータの変化経緯と医師の進行／治癒度確定
診断値との変換関数とパラメータ推定（Ｓ１３）とから
なり、第２ステップ（Ｓ２）は同一患者の医療画像の経
時変化の検出（Ｓ２１）、検出した経時変化部分の形状
パラメータ計測（Ｓ２２）、同一患者の症例形状パラメ
ータの変化経緯から第１ステップで得た変換関数とパラ
メータによって進行／治癒度推定値の計算（Ｓ２３）と
からなる。
【００２２】
【発明の効果】医療モダリティ画像情報、例えば眼底画
像、胸部Ｘ線画像を用いて治療ないし健康診断を行なう
場合に、治療においては術前と術後等の投薬、治療、或
は時間経過に伴う変化、即ち進行度合いないし治癒状況
を正確に把握することが重要であり、本発明は、その症
例の進行／治癒度の判定を行なう際の支援を医師以外の
作業者ないし計算機で行なうことにより判定の効率化を
図ることができ、健康診断においては健康診断画像の処
理の一部を医師以外の作業者ないし計算機で行なうこと
により効率良く扱うことができるので、より多数の被験
者を対象に検診を行なうことが可能となり、その結果、
健康診断受診対象者を増やすことができる。すなわち、
比較読影による検診業務の効率化が図れるという効果と
ともに、その波及効果として検診の普及に貢献できると
いう効果がある。
像、胸部Ｘ線画像を用いて治療ないし健康診断を行なう
場合に、治療においては術前と術後等の投薬、治療、或
は時間経過に伴う変化、即ち進行度合いないし治癒状況
を正確に把握することが重要であり、本発明は、その症
例の進行／治癒度の判定を行なう際の支援を医師以外の
作業者ないし計算機で行なうことにより判定の効率化を
図ることができ、健康診断においては健康診断画像の処
理の一部を医師以外の作業者ないし計算機で行なうこと
により効率良く扱うことができるので、より多数の被験
者を対象に検診を行なうことが可能となり、その結果、
健康診断受診対象者を増やすことができる。すなわち、
比較読影による検診業務の効率化が図れるという効果と
ともに、その波及効果として検診の普及に貢献できると
いう効果がある。
【図１】本発明の、受診者の前年度の眼底検診における
データ処理された眼底画像である。
データ処理された眼底画像である。
【図２】本発明の、図１と同一受診者の翌年度のデータ
処理された眼底画像である。
処理された眼底画像である。
【図３】本発明の、移動、拡大縮小、回転を行なって図
１と図２との特徴点が重なるように重ね合わせて画像処
理した眼底画像である。
１と図２との特徴点が重なるように重ね合わせて画像処
理した眼底画像である。
【図４】本発明の、図３において輝度むらを考慮した正
規化相関により変化があったとみなされた領域を白領域
として抽出した眼底画像である。
規化相関により変化があったとみなされた領域を白領域
として抽出した眼底画像である。
【図５】本発明での１実施例での変換関係を表すグラフ
である。
である。
【図６】本発明の実施の形態の処理手順を示すフローシ
ートである。
ートである。
１１、２１、３１ 血管分岐点 １２、２２、２３ 血管交差点 ２３、３３ 疑似病変 ４４ 著変部分
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成８年８月９日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】図面の簡単な説明
【補正方法】変更
【補正内容】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の、受診者の前年度の眼底検診における
データ処理された生物の形態である眼底画像のディスプ
レー上に表示された中間調画像の写真である。
データ処理された生物の形態である眼底画像のディスプ
レー上に表示された中間調画像の写真である。
【図２】本発明の、図１と同一受診者の翌年度のデータ
処理された生物の形態である眼底画像のディスプレー上
に表示された中間調画像の写真である。
処理された生物の形態である眼底画像のディスプレー上
に表示された中間調画像の写真である。
【図３】本発明の、移動、拡大縮小、回転を行なって図
１と図２との特徴点が重なるように重ね合わせて画像処
理した眼底画像のディスプレー上に表示された中間調画
像の写真である。
１と図２との特徴点が重なるように重ね合わせて画像処
理した眼底画像のディスプレー上に表示された中間調画
像の写真である。
【図４】本発明の、図３において輝度むらを考慮した正
規化相関により変化があったとみなされた領域を白領域
として抽出した眼底画像のディスプレー上に表示された
中間調画像の写真である。
規化相関により変化があったとみなされた領域を白領域
として抽出した眼底画像のディスプレー上に表示された
中間調画像の写真である。
【図５】本発明での１実施例での変換関係を表すグラフ
である。
である。
【図６】本発明の実施の形態の処理手順を示すフローシ
ートである。
ートである。
【符号の説明】 １１、２１、３１ 血管分岐点 １２、２２、２３ 血管交差点 ２３、３３ 疑似病変 ４４ 著変部分
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 八木 秀俊 東京都新宿区西新宿三丁目19番２号 日本 電信電話株式会社内
Claims (1)
- 【請求項１】 同一人物に関わる複数の経時的な医療画
像について、該画像中の位置合わせの指標に基づいて重
ね合わせを行い、重ね合わせによって生じた差分量を求
める第１の過程と、 第１の過程で得られた差分量に関し、形状パラメータを
計測する第２の過程と、 各医療画像に対して、他の診断によって得られた評価値
を対応づける第３の過程と、 前記形状パラメータと前記評価値を複数の人物について
求める第４の過程と、 得られた複数の人物の形状パラメータと評価値に基づ
き、形状パラメータと評価値間の変換関数を求める第５
の過程と、 任意の人物で求めた前記形状パラメータを入力した時
に、第５の過程で得られた変換関数により評価値を推測
する第６の過程を有することを特徴とする画像処理方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14728096A JPH09330405A (ja) | 1996-06-10 | 1996-06-10 | 画像処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14728096A JPH09330405A (ja) | 1996-06-10 | 1996-06-10 | 画像処理方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09330405A true JPH09330405A (ja) | 1997-12-22 |
Family
ID=15426645
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP14728096A Pending JPH09330405A (ja) | 1996-06-10 | 1996-06-10 | 画像処理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09330405A (ja) |
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-
1996
- 1996-06-10 JP JP14728096A patent/JPH09330405A/ja active Pending
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