JPH09502918A - スポットを弁別するために複数の閾値レベルを用いるデジタルx線画像のマス検出 - Google Patents
スポットを弁別するために複数の閾値レベルを用いるデジタルx線画像のマス検出Info
- Publication number
- JPH09502918A JPH09502918A JP8504850A JP50485096A JPH09502918A JP H09502918 A JPH09502918 A JP H09502918A JP 8504850 A JP8504850 A JP 8504850A JP 50485096 A JP50485096 A JP 50485096A JP H09502918 A JPH09502918 A JP H09502918A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- digital
- input
- spot
- pixels
- computer
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/28—Quantising the image, e.g. histogram thresholding for discrimination between background and foreground patterns
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10116—X-ray image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30068—Mammography; Breast
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30096—Tumor; Lesion
Abstract
(57)【要約】
デジタルラジオグラフィ画像、特に乳房撮影画像は疑わしいマスを識別するためにコンピュータにより自動的に処理される。識別はスポットを弁別し、大きさ、形、スポットに含まれる画素の明暗度の変動によりスポットを分類するために画像のヒストグラムから決定された少なくとも20の閾値レベルで画像の少なくとも問題の領域で閾値決めすることによりなされる。マークされ又は増強された疑わしいマスを有する処理された乳房撮影画像は形成され、表示される。
Description
【発明の詳細な説明】
スポットを弁別するために複数の閾値レベルを用いるデジタルX線画像のマス
検出
本発明の背景 1.本発明の分野
本発明は放射線画像のコンピュータ補助診断用の方法及びシステムに関する。
より詳細にはそれは疑わしいマスに対応するスポットの識別に関する。本発明は
乳房撮影画像のコンピュータ補助診断を特に目的とするが、例えば胸部X線のよ
うな他の一般的な放射線画像に関してもまた有用である。2.関連する技術の説明
疑わしいマス、小結節又は腫瘍の検出に対するこの一般的な方法は米国特許第
5212637号及び米国特許第4907156号から知られている。
乳ガンは西欧社会で女性の主要な死因の一つである。胸から発生したガンによ
る死のほとんど大半は早期検出により防止されうる故に米国の国立健康機関は5
0歳を越える全ての女性は定期的なスクリーニング乳房撮影を受診することを奨
励している。同様な奨励は他の国にも存在する。これらの奨励に全ての女性が従
った場合には米国で撮影され、読影される乳房撮影画像の数は現在の能力に対し
て過負荷になるだろう。
スクリーニング乳房撮影法の読影又は解釈は深い経験と詳細に対する注意深さ
が必要とされる技術である。ガンに対する乳房撮影法の主要な兆候は異常なマス
として識別される中間的な大きさのスポットである。他の兆候は微小石灰化とし
て知られているカルシウム塩の微細な堆積に対応する比較的小さなスポットの出
現であり、それらはクラスター状に配置される。解釈される乳房撮影画像の数と
上記及び他の容易でない悪性の識別可能な兆候を識別する困難の
両方は乳房撮影者により解釈されるモニター上に表示される画像で疑わしい領域
を含む少なくとも問題の特徴を自動的にマーク又は増強するために乳房撮影法の
コンピュータ補助診断(CADM)の開発が促されている。
コンピュータ補助診断に適切なデジタル乳房撮影画像は従来のX線乳房撮影法
又は中間的なフィルムを形成する必要なく直接デジタル化される電子画像信号を
形成する他のX線検出器の型により撮影されたスキャンニングフィルムによりえ
られる。これらの検出器の型はX線画像増強器/カメラの連鎖、光誘導可能な蛍
光板/レーザー読み取り(米国特許第4236078号を参照)、及びセレン板
/エレクトロメーター読み取り技術を含む。そのような技術はそれらの空間解像
度及び達成されたコントラスト感度において進歩しており、後の2つは特に乳房
撮影法の応用に広く使用されるであろう。
米国特許第5212637号では異なる明暗度範囲でマスに対する捜索は計算
された初期閾値を用い、この閾値は3回以上は増加されない。初期又は増加され
た閾値で乳房撮影画像を閾値決めすることにより形成される「ブロッブ」はそれ
らのすぐ周辺に関して明暗度で充分な突出を有する領域に対応するが、それらの
大きさ及び形状、即ち面積、円形性(circularity)及び偏心性(e
ccentricity)に基づき「潜在的悪性」として分類される。
米国特許第4907156号では「島(アイランド)」はデジタルX線画像か
ら決定される異なる画像を閾値決めすることにより形成される。閾値レベルは異
なる画像で画素値のヒストグラムの元の領域で1%変化を生ずる値に順次減少さ
れる。一般に島は閾値レベルが減少するに従って増加する。各閾値レベルで島の
形及び大きさは解析される。島は(1)3から18mmの間の実効直径及び10
の連続閾値レベルで少なくとも0.85の円形性又は(2)9から
18mmの間の実効直径及び4の連続閾値レベルで少なくとも0.75の円形性
のいずれかを有する場合に小結節として分類される。
そのような方法は明暗度閾値の限定された範囲内で識別されるだけの異常スポ
ットを検出しないことにより偽陰性の結果を得る。更に上記の方法は感度を上げ
ようと試みるときに特に容認できない数の偽陽性の結果を得る。
本発明の要約
本発明の目的は偽陰性の結果の発生を許容しうるレベル、即ち平均で画像毎に
一つ以下の不適切にマークされたスポットを維持する一方で多数の適切な閾値レ
ベルを用いることにより偽陰性の結果の発生を実質的にゼロに減少する放射線画
像内の疑わしいスポットの補助診断のための方法及び装置を提供することにある
。
要約するとこれらのそして他の目的はそのバックグラウンドが適切なグレーレ
ベルの間隔(インターバル)を決定するために考慮から除去された放射線画像内
の画素のグレーレベルのヒストグラムを用い、得られた画像をその間隔内で各グ
レーレベルで閾値決めすることにより達成される。典型的には8ビット(256
グレーレベル)画像で適切な間隔は少なくとも20、典型的には50以上の異な
るグレーレベルを含む。各閾値決め操作から得られた画像は接続された領域又は
スポットを決定し、どの接続された領域が疑わしいかを分類するために別々に解
析される。その間隔で各グレーレベルで疑わしい接続された領域に属する画素は
マークされる。このマーキング処理は累積的である。何故ならばその間隔で各グ
レーレベルで閾値決めした後にその間隔でのどの閾値レベルで形成された2進画
像での疑わしい接続領域に属する全ての画素はマークされるからである。
どの接続された領域が疑わしいかの決定はそれらのそれぞれの大きさ、形状、
及び明暗度変動又は均一性の測定をなすことによりなされる。その測定が全ての
所定の基準に合うそれぞれの接続された
領域は疑わしいとして指摘される。明暗度変動又は均一性基準を含めることは典
型的な疑わしいマスはその領域を通じて比較的不均一な明暗度を有するように現
れるからである。
適切なレベルの比較的大きな間隔で各グレーレベルでの閾値決めは疑わしいマ
スを識別するのに100%感度を形成する傾向にある。偽陽性の低い割合の維持
は接続領域の画素が明暗度の低い変動又は高い均一性を有することを要求する基
準を含むことにより付加される。特にこの基準は実質的に中空の接続領域が疑わ
しいと指摘されることを防止する。
図の簡単な説明
本発明の他の目的、特徴及び利点は添加図面と組み合わせた以下の詳細な説明
より明らかになろう。
図1は乳房撮影画像を撮影し、処理する本発明によるコンピュータ補助システ
ムの概略図である。
図2は図1のコンピュータによりなされた処理を示すフローチャートである。
図3はバックグラウンド除去の後の乳房撮影画像の画素のグレー値のヒストグ
ラムである。
好適実施例の説明
図1をまず参照するにX線ビーム15で立っている対象の胸14を照射するよ
う向けられるX線源12を含む頭蓋−尾側(CC)方向に対する乳房画像撮影部
品配置を有するコンピュータ補助乳房撮影法システム10が示される。胸14は
所定の圧縮力又は重りを用いて概略平面の下部及び上部部材16、18間に受け
られ、圧縮される。下部部材16の下は画素の長方形視野内で検出する2次元X
線検出手段20であり、X線放射は胸14及びそのすぐ外側の周囲を通過する。
X線検出手段は代替的にはホルダーで受けられたフィルム又は光誘導可能な(p
hotostimuable)蛍光画像板、又はセレン板/エレクトロメーター
読み取り検出器である。X
線画像増強器/カメラ連鎖はまた適切な検出手段である。X線源12、板14、
16及び検出手段20はCC(頭蓋−尾側)、LM又はLM(側方−内側、又は
内側−側方)及びOB(斜め)として図1に示された視線方向のどれに沿って胸
14を受け及び照射するために横断軸Aに関してユニットとして回転される。
検出手段20のどのような型が用いられても究極的にはRAM、ハードディス
ク、光磁気ディスク,WORMドライブ又は他のデジタル記憶手段からなるデジ
タル記憶装置22内に画像ファイルとして記憶される乳房X線投影画像を表すデ
ジタル画素の2次元配列がある。フィルムが用いられるときにはそれは現像され
、それからデジタイザー24内でスキャンされる。今日フィルムはそれぞれ12
ビット明暗分解能まで、1672x2380から2344x3016画素までの
大きさの典型的な画像範囲を得るために100ミクロンの空間解像度にデジタル
化される。光誘導可能な板が用いられるときそれは類似の画像の大きさと典型的
には10ビット明暗度分解能を得るようスキャナー26内のレーザーによりスキ
ャンされる。最後にセレン板/エレクトロメーター読み取り装置のような検出器
が用いられるときにはそれはそれのデジタル/アナログ変換器28によりデジタ
ルの形に変換されるアナログ電気信号を直接発生する。
乳房撮影画像を表す装置22に記憶されているデジタル画素の2次元配列はど
のような識別された疑わしいマス又は微小石灰化のクラスタを含み、得られた処
理された乳房撮影画像をCRTモニタのような表示装置32上に表示するようコ
ンピュータワークステーション30により処理される。準備段階として記憶され
た乳房撮影画像はモニタの空間及びグレースケール分解能を満たすように解像度
で空間的には適切なメディアンフィルタにより、及び/又は振幅では打ち切りに
より500000から2500000画素及び8ビットから10ビット明暗度分
解能のオーダーの画像に減少される。マーク又は増強された特徴への処理で乳房
撮影画像は胸に対応する
フォアグラウンドに及び胸の外部の周辺に対応するバックグラウンドにセグメン
ト化され、皮膚ラインはこのセグメント化の行程で検出される。セグメント化は
バックグランドがマークされ、又は増強されるマス又は微小石灰化のクラスタの
ような問題の特徴の捜索から除去されることを許容する。セグメント化は199
3年12月30日出願の本出願と同じ譲受人に譲渡され、ここに参考として引用
する米国特許出願08/175805「Automatic Segmenta
tion and Skinline Detection in Digit
al Mammograms」に記載される方法により達成される。微小石灰化
の疑わしいクラスタの識別は1993年1月11日出願の本出願と同じ譲受人に
また譲渡される米国特許出願08/003071「Computer Dete
ction of Microcalcifications in Mamm
ograms」に記載される。後者の出願はまた参考としてここに引用する。
図2に示されるフローチャートを参照するに2次元乳房撮影投影画像で疑わし
いマスの識別が示されている。フローチャートのボックスの機能は表Iに示され
ている。上記のように元の乳房撮影画像は空間解像度は約250000画素(例
えは480X520)に減少され、セグメント化は皮膚ライン方向により既にな
されていることが仮定されている。結果としてバックグランドの各画素は問題の
特徴の捜索で更なる考察から除去されている。次に段階34でフォアグランド内
の画素のグレー値のヒストグラムは計算され、式位置決めに対するグレーレベル
の適切な間隔がヒストグラムから決定される。
典型的な領域が図3に示され、ヒストグラム内の最小グレーレベルSからグレ
ーレベルGへ間隔「a」、この間隔は皮膚に対応する、とレベルGから最大グレ
ーレベルLへのより狭い間隔「b」、この間隔は胸の内側に対応する、とに副分
割されるように見える。間隔
「a」は各グレーレベルで実質的に少ない画素数を有し、一方で間隔「b」は急
な側を有する比較的高いピークを有する。間隔「b」は閾値決めに対してグレー
レベルの適切な間隔として選択される。グレーレベルGは間隔「b」がヒストグ
ラムのピークでグレーレベルLとグレーレベルPとの間の間隔「c」の2倍であ
るように選択される。
本発明によれば間隔「b」内の各グレーレベルは閾値として用いられる。典型
的には256グレーレベルで画像間隔「b」は少なくとも20の、しばしば50
以上のグレーレベルを含む。これらのグレーレベルは最小から最大、又は最大か
ら最小の順序のいずれかで閾値レベルとして連続的に用いるのが便利である。ど
のような場合にも現在の閾値レベルはその順序で最初のグレーレベル間隔「b」
で設定される。
次に図2のフローチャートで段階36では画像は現在の閾値レベル以上の画素
値を有する画素は1の値に割り当てられ、現在の閾値レベルより小さい画素値を
有する画素は0の値に割り当てらる2値画像を形成するよう現在の閾値レベルで
閾値決めされる。代替的に閾値決めされた画像は現在の閾値レベルより小さくな
い全ての画素明暗度をコピーし、現在の閾値レベルより小さい明暗度を有する画
素をゼロに設定することにより段階36に入力された画像から得られるグレース
ケール画像である。
段階38では「接続された部分」と称されるスポットは閾値画像から抽出され
る。各「接続された部分」はゼロでない値を有する画素の組であり、ここで組の
どの2つの画素も組内の隣接する画素のランを介して相互に究極的には接続され
る。これらの組は以下のフェーズによりわかりやすく識別される:a)ライン隣
接グラフ(LAG)を形成する、b)異なる接続された部分(CC)の数を決定
し、c)各CCを決定し、記述するマスク画像及び幾つかの和(summary
)の配列を形成するためにLAGを再びスキャン
する。
上記のフェイズa)でLAGを形成する方法はComputer Scien
ce Press,1982年発行のPavilidis著の「Algorit
hms for Graphics and Image Processin
g」116−120頁の記載に基づく。それは閾値決めされた画像の各ラインか
らなり、隣接するゼロでない値の画素のランを探し、現在及び以前の隣接ライン
上のランの位置を比較し、どのような重複も記録する。
LAGはどのラインが重複するかを特定するが、それは接続される部分を決定
しない。故にフェーズb)で重複するランの各記録はどのCCに各ランが属する
かを決めるためにスキャンされる。そのようにして接続される部分の全体の数が
計算される。
いったんCCの組が知られたならばフェーズc)で各CCを決めるためにマス
ク画像及び幾つかのデータ対象は計算される。マスク画像はゼロでない画素全て
がそれらが属する多数のCCを含む画像で本質的には閾値決めされる。付加的な
データ対象は各CCで多数の画素を含むベクトルを含み、それは領域及び、各C
Cに対する境界ボックス(最小及び最大列及び行)を決定する配列の測定である
。
接続された部分の抽出の後に段階40では各CC内の画素の明暗度の変動Va
rは以下の式により各CCに対して別々に計算される:
ここでgiは接続された領域内のi番目の画素の明暗度であり、μは接続された
領域内の画素の明暗度の平均値であり、nは接続された領域での画素数である。
代替的に均一性の測定も例えば変動の逆数も用いられうる。
変動の計算の後に接続された領域は浸食、それから拡張により段階42で平滑
化される。好ましくは一つが3x3のマトリックスの構造要素が各操作に用いら
れる。これらの操作は接続された領域の境界で鋭い不規則を平滑化する。その後
に段階44で各平滑化されたCCに対して領域の測定Aがここでは画素数として
計算される。段階46ではコンパクトさが測定される。各CCのコンパクトは以
下のようである:
ここでPは接続された領域の周囲の長さであり、Aはその面積である。
偏心測定Eccは段階48で以下のように形成される:
ここでrmax及びrminは接続された領域の中心と周囲の長さの間の最大及び最小
距離である。
段階50では上記の測定であるコンパクト、Ecc、Var及びAは各CCに
対してそれぞれ閾値TC,TE,TV,TAと比較される。コンパクト、Ecc、V
arがそれぞれTC,TE,TV以下でありAがTA以上である場合にはCCの各画
素は疑わしいCCに属するものとしてマークされる。現在の閾値レベルにより弁
別された全てのCCが考慮された後に、段階52でそれはその間隔内に更なるグ
レーレベルがあるかどうかをテストされる。ある場合には、段階54で現在の閾
値が順に次の閾値に変化され、段階26は元のバックグラウンドが除去された画
像が新たな現在の閾値レベルで閾
値決めされる所に戻る。段階36から50はそれが段階52で間隔内にもはやグ
レーレベルが残っていないことを決めるまで各閾値レベルに対して繰り返される
。
疑わしい接続された領域に属するものとして画素をマークすることは累積操作
である。その後その間隔内での全ての閾値レベルが適用され、それから結果56
は閾値レベルのどれからも現れる疑わしいマスである。
測定値であるコンパクト、Ecc、Var及びAをテストするために用いられ
た閾値の値は6つの画像でのトレーニングから経験的に得られた。斯くして得ら
れた以下の値は256グレースケール、480x520画素の画像でよい結果を
与え、ここで各画素は側面で0.4mm平方を表す:
TA =130画素
TC =150
TE =2.7
TV =50
9つの乳房撮影画像に関する実験では本発明の自動的な過程は放射線科医によ
り疑わしいとしてマークされた領域の全てをマークし、一方で9画像の5つで1
つの偽陽性をマークした。
以上で本発明の目的は満足されたことがわかった。本発明は特定の例により説
明されてきた一方で多くの変更は本発明の意図された精神及び範囲内で可能であ
る。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 1. 所定の観察方向にX線放射で検査される体の領域を照射し; 2次元フィールド内の該観察方向から領域を出るX線放射を受け; 受けられたX線放射の関数としてデジタル画素の入力2次元配列に対応するデ ジタル信号を形成し; 該信号に応答して、コンピュータにアクセス可能なデジタルメモリ手段にデジ タル画素の該入力2次元配列を記憶し; 該コンピュータと共にスポットを弁別するために少なくとも20の異なる閾値 レベルで記憶された入力配列の少なくとも一部分を閾値決めすることによりデジ タル画素の記憶された入力2次元配列を処理し、弁別された各スポットに対して その大きさ及び形を含む該スポットの複数の測定をなし、なされた複数の測定が 所定の基準内にあるかどうか決定し、それのなされた測定が該基準のどの閾値レ ベルでも一致するどのようなスポットでも対応するスポットが一以上の閾値レベ ルで該基準と一致するかどうかと独立にマークされ、又は増強される入力配列か らのデジタル画素の出力2次元配列を形成し; 表示手段上の画像としてデジタル画素の出力配列を表示する各段階からなるコ ンピュータ増強された放射線画像を生成する方法。 2. 該なされた測定は該スポットからなるデジタル画素の値の変動または均一 性の一つを含む請求項1記載の方法。 3. 放射線画像装置により生成されたデジタル画素の入力2次元配列を受け、 コンピュータにアクセス可能なデジタルメモリ手段に記憶し; 該コンピュータと共にスポットを弁別するために少なくとも20の異なる閾値 レベルで記憶された入力配列の少なくとも一部分を閾値決めすることによりデジ タル画素の記憶された入力2次元配列を処理し、弁別された各スポットに対して その大きさ及び形を含む該 スポットの複数の測定をなし、なされた複数の測定が所定の基準内にあるかどう か決定し、それのなされた測定が該基準のどの閾値レベルでも一致するどのよう なスポットでも、対応するスポットが一以上の閾値レベルで該基準と一致するか どうかとは独立にマークされ、又は増強される入力配列からのデジタル画素の出 力2次元配列を形成し、 なされた測定が該基準に適合するどのようなスポットでもマークされ、又は増 強される入力配列からのデジタル画素の出力2次元配列を生成する各段階からな るコンピュータ増強された放射線画像を生成する方法。 4. 該なされた測定は該スポットからなるデジタル画素の値の変動または均一 性の一つを含む請求項3記載の方法。 5. 所定の観察方向にX線放射で検査される体の領域を照射するX線源を含む 手段と; 2次元フィールド内の該観察方向から領域を出るX線放射を受ける手段と; 受けられたX線放射の関数としてデジタル画素の入力2次元配列に対応するデ ジタル信号を形成する手段と; コンピュータと; 該コンピュータにアクセス可能なデジタルメモリ手段と; 該信号に応答して、該デジタルメモリ手段にデジタル画素の該入力2次元配列 を記憶する手段と; からなり、ここで該コンピュータは,各スポットを弁別するために複数の異なる 閾値レベルで記憶された入力配列の少なくとも一部分を閾値決めすることにより デジタル画素の記憶された入力2次元配列を処理し、該スポットの大きさ及び形 状と該スポットからなるデジタル画素の値の変動又は均一性の測定をなし、なさ れた複数の測定が所定の基準内にあるかどうか決定し、それのなされた測定が該 基準と一致するどのようなスポットもマークされ、又は増強される 入力配列からのデジタル画素の出力2次元配列を形成するよう形成され; 画像としてデジタル画素の出力配列を表示する表示手段とからなるコンピュー タ増強された放射線画像を形成するシステム。 6. 該なされた測定は該スポットからなるデジタル画素の値の変動または均一 性の一つを含む請求項5記載の方法。 7. コンピュータと; 該コンピュータにアクセス可能なデジタルメモリ手段と; 放射線画像装置により生成された画像を表すデジタル画素の入力2次元配列を 受け、デジタルメモリ手段に記憶する手段と; からなり、ここで該コンピュータはスポットを弁別するために少なくとも20の 異なる閾値レベルで記憶された入力配列の少なくとも一部分を閾値決めすること によりデジタル画素の記憶された入力2次元配列を処理し、弁別された各スポッ トに対してその大きさ及び形を含む該スポットの複数の測定をなし、なされた複 数の測定が所定の基準内にあるかどうか決定し、それのなされた測定が該基準の どの閾値レベルでも一致するどのようなスポットでも対応するスポットが一以上 の閾値レベルで該基準と一致するかどうかと独立にマークされ、又は増強される 入力配列からのデジタル画素の出力2次元配列を形成し、なされた測定が該基準 に適合するどのようなスポットでもマークされ、又は増強される入力配列からの デジタル画素の出力2次元配列を形成するよう形成されるコンピュータ増強され た放射線画像を形成するシステム。 8. 該なされた測定は該スポットからなるデジタル画素の値の変動または均一 性の一つを含む請求項7記載の方法。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US27493994A | 1994-07-14 | 1994-07-14 | |
US08/274,939 | 1994-07-14 | ||
PCT/IB1995/000544 WO1996002897A2 (en) | 1994-07-14 | 1995-07-07 | Mass detection in digital x-ray images using multiple threshold levels to discriminate spots |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH09502918A true JPH09502918A (ja) | 1997-03-25 |
Family
ID=23050229
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP8504850A Withdrawn JPH09502918A (ja) | 1994-07-14 | 1995-07-07 | スポットを弁別するために複数の閾値レベルを用いるデジタルx線画像のマス検出 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US5768406A (ja) |
EP (1) | EP0719435A1 (ja) |
JP (1) | JPH09502918A (ja) |
WO (1) | WO1996002897A2 (ja) |
Families Citing this family (30)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6263092B1 (en) * | 1996-07-10 | 2001-07-17 | R2 Technology, Inc. | Method and apparatus for fast detection of spiculated lesions in digital mammograms |
JP3678378B2 (ja) * | 1996-09-20 | 2005-08-03 | 富士写真フイルム株式会社 | 異常陰影候補の検出方法および装置 |
US6970587B1 (en) | 1997-08-28 | 2005-11-29 | Icad, Inc. | Use of computer-aided detection system outputs in clinical practice |
US5999639A (en) | 1997-09-04 | 1999-12-07 | Qualia Computing, Inc. | Method and system for automated detection of clustered microcalcifications from digital mammograms |
US7308126B2 (en) * | 1997-08-28 | 2007-12-11 | Icad, Inc. | Use of computer-aided detection system outputs in clinical practice |
US6137898A (en) * | 1997-08-28 | 2000-10-24 | Qualia Computing, Inc. | Gabor filtering for improved microcalcification detection in digital mammograms |
US6996549B2 (en) | 1998-05-01 | 2006-02-07 | Health Discovery Corporation | Computer-aided image analysis |
WO1999057683A1 (en) | 1998-05-04 | 1999-11-11 | The Johns Hopkins University | Method and apparatus for segmenting small structures in images |
US6424732B1 (en) * | 1998-12-01 | 2002-07-23 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Object segregation in images |
US6697506B1 (en) | 1999-03-17 | 2004-02-24 | Siemens Corporate Research, Inc. | Mark-free computer-assisted diagnosis method and system for assisting diagnosis of abnormalities in digital medical images using diagnosis based image enhancement |
US6801645B1 (en) | 1999-06-23 | 2004-10-05 | Icad, Inc. | Computer aided detection of masses and clustered microcalcifications with single and multiple input image context classification strategies |
US6577757B1 (en) | 1999-07-28 | 2003-06-10 | Intelligent Reasoning Systems, Inc. | System and method for dynamic image recognition |
US7206462B1 (en) | 2000-03-17 | 2007-04-17 | The General Hospital Corporation | Method and system for the detection, comparison and volumetric quantification of pulmonary nodules on medical computed tomography scans |
US6983063B1 (en) | 2000-06-29 | 2006-01-03 | Siemens Corporate Research, Inc. | Computer-aided diagnosis method for aiding diagnosis of three dimensional digital image data |
US6944330B2 (en) * | 2000-09-07 | 2005-09-13 | Siemens Corporate Research, Inc. | Interactive computer-aided diagnosis method and system for assisting diagnosis of lung nodules in digital volumetric medical images |
US20050010114A1 (en) * | 2001-01-29 | 2005-01-13 | Yissum Research Development Company Of The Hebrew University Of Jerusalem | Optical mammography |
US7127096B2 (en) * | 2001-11-20 | 2006-10-24 | Accuimage Diagnostics Corp. | Method and software for improving coronary calcium scoring consistency |
US7088857B2 (en) | 2002-01-31 | 2006-08-08 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Dynamic bilevel thresholding of digital images |
US7149331B1 (en) * | 2002-09-03 | 2006-12-12 | Cedara Software Corp. | Methods and software for improving thresholding of coronary calcium scoring |
FR2847698B1 (fr) * | 2002-11-27 | 2005-05-06 | Ge Med Sys Global Tech Co Llc | Procede de gestion de la dynamique d'une image radiologique numerique |
US20100150413A1 (en) * | 2005-06-28 | 2010-06-17 | Konica Minolta Medical & Graphic, Inc. | Abnormal shadow candidate detecting method and abnormal shadow candidate detecting device |
US8204291B2 (en) * | 2007-10-15 | 2012-06-19 | General Electric Company | Method and system for identifying defects in a radiographic image of a scanned object |
US20140135623A1 (en) * | 2012-11-15 | 2014-05-15 | General Electric Company | Systems and methods for x-ray and ultrasound imaging |
CN103413278B (zh) * | 2013-08-22 | 2016-06-01 | 成都数之联科技有限公司 | 一种商品图片背景噪声的过滤方法 |
RU2014104445A (ru) * | 2014-02-07 | 2015-08-20 | ЭлЭсАй Корпорейшн | Формирования изображения глубины с использованием информации о глубине, восстановленной из амплитудного изображения |
GB201705911D0 (en) | 2017-04-12 | 2017-05-24 | Kheiron Medical Tech Ltd | Abstracts |
US11131767B2 (en) * | 2017-06-22 | 2021-09-28 | The Boeing Company | Synthetic aperture radar mapping and registration systems and methods |
GB2579244A (en) * | 2018-11-27 | 2020-06-17 | Kheiron Medical Tech Ltd | Second reader |
AU2019285393B2 (en) | 2018-06-14 | 2022-12-08 | Kheiron Medical Technologies Ltd | Second reader |
CN111428624B (zh) * | 2020-03-20 | 2023-04-14 | 上海航天测控通信研究所 | 一种光学遥感图像在轨舰船目标检测方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5826178A (ja) * | 1981-08-11 | 1983-02-16 | 北陽電機株式会社 | 自動扉開閉装置 |
JPH0336387A (ja) * | 1989-06-30 | 1991-02-18 | Toyota Autom Loom Works Ltd | パワードアの開閉装置 |
JPH0376982A (ja) * | 1989-08-17 | 1991-04-02 | Yoshida Kogyo Kk <Ykk> | 自動ドアの開閉制御方法 |
JPH04166584A (ja) * | 1990-10-30 | 1992-06-12 | Tsuuden:Kk | 自動ドア制御方法 |
JPH04194184A (ja) * | 1990-11-26 | 1992-07-14 | Nabco Ltd | 車両用扉の再開閉制御装置 |
Family Cites Families (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
NL7905433A (nl) * | 1978-07-12 | 1980-01-15 | Fuji Photo Film Co Ltd | Werkwijze en inrichting voor het registreren en weergeven van een stralingsbeeld. |
US4515165A (en) * | 1980-02-04 | 1985-05-07 | Energy Conversion Devices, Inc. | Apparatus and method for detecting tumors |
US4907156A (en) * | 1987-06-30 | 1990-03-06 | University Of Chicago | Method and system for enhancement and detection of abnormal anatomic regions in a digital image |
US4851984A (en) * | 1987-08-03 | 1989-07-25 | University Of Chicago | Method and system for localization of inter-rib spaces and automated lung texture analysis in digital chest radiographs |
FR2622714B1 (fr) * | 1987-10-29 | 1993-01-08 | Goumot Pierre Alain | Procede d'analyse de mammographie |
US5003979A (en) * | 1989-02-21 | 1991-04-02 | University Of Virginia | System and method for the noninvasive identification and display of breast lesions and the like |
US5133020A (en) * | 1989-07-21 | 1992-07-21 | Arch Development Corporation | Automated method and system for the detection and classification of abnormal lesions and parenchymal distortions in digital medical images |
US5212637A (en) * | 1989-11-22 | 1993-05-18 | Stereometrix Corporation | Method of investigating mammograms for masses and calcifications, and apparatus for practicing such method |
US5289374A (en) * | 1992-02-28 | 1994-02-22 | Arch Development Corporation | Method and system for analysis of false positives produced by an automated scheme for the detection of lung nodules in digital chest radiographs |
AU687958B2 (en) * | 1993-11-29 | 1998-03-05 | Arch Development Corporation | Automated method and system for improved computerized detection and classification of masses in mammograms |
-
1995
- 1995-07-07 WO PCT/IB1995/000544 patent/WO1996002897A2/en not_active Application Discontinuation
- 1995-07-07 EP EP95922692A patent/EP0719435A1/en not_active Ceased
- 1995-07-07 JP JP8504850A patent/JPH09502918A/ja not_active Withdrawn
-
1996
- 1996-08-19 US US08/699,182 patent/US5768406A/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5826178A (ja) * | 1981-08-11 | 1983-02-16 | 北陽電機株式会社 | 自動扉開閉装置 |
JPH0336387A (ja) * | 1989-06-30 | 1991-02-18 | Toyota Autom Loom Works Ltd | パワードアの開閉装置 |
JPH0376982A (ja) * | 1989-08-17 | 1991-04-02 | Yoshida Kogyo Kk <Ykk> | 自動ドアの開閉制御方法 |
JPH04166584A (ja) * | 1990-10-30 | 1992-06-12 | Tsuuden:Kk | 自動ドア制御方法 |
JPH04194184A (ja) * | 1990-11-26 | 1992-07-14 | Nabco Ltd | 車両用扉の再開閉制御装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US5768406A (en) | 1998-06-16 |
WO1996002897A3 (en) | 1996-03-14 |
EP0719435A1 (en) | 1996-07-03 |
WO1996002897A2 (en) | 1996-02-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JPH09502918A (ja) | スポットを弁別するために複数の閾値レベルを用いるデジタルx線画像のマス検出 | |
US5579360A (en) | Mass detection by computer using digital mammograms of the same breast taken from different viewing directions | |
JP3939359B2 (ja) | 二段分類器を使用するディジタル放射線画像中の塊検出 | |
EP0609922B1 (en) | Computer detection of microcalcifications in mammograms | |
US5896463A (en) | Method and apparatus for automatically locating a region of interest in a radiograph | |
US5572565A (en) | Automatic segmentation, skinline and nipple detection in digital mammograms | |
US5872859A (en) | Training/optimization of computer aided detection schemes based on measures of overall image quality | |
US4907156A (en) | Method and system for enhancement and detection of abnormal anatomic regions in a digital image | |
US6553356B1 (en) | Multi-view computer-assisted diagnosis | |
EP1035508B1 (en) | Automated method and system for the segmentation of medical images | |
US6014452A (en) | Method and system for using local attention in the detection of abnormalities in digitized medical images | |
US6738500B2 (en) | Method and system for detecting small structures in images | |
JPH08507249A (ja) | デジタルマンモグラムでの自動区画化及び皮膚ライン検出 | |
JPH06121792A (ja) | ディジタル胸部レントゲン写真の肺小結節自動検出における正常例の誤診を分析する方法およびそのシステム | |
JP4099984B2 (ja) | 異常陰影検出装置および画像出力装置 | |
JP2004254742A (ja) | 医用画像処理装置及び悪性度の判定方法 | |
JP2004046594A (ja) | 画像診断支援装置 | |
JP2000316837A (ja) | 画像診断支援装置 | |
JPH09251535A (ja) | 2次元多階調画像におけるパタン検出方法及び装置 | |
JP4380176B2 (ja) | 医用画像処理装置及び異常陰影候補の検出結果の表示方法 | |
JPH09106448A (ja) | 異常陰影候補の検出方法 | |
JP2004351100A (ja) | 医用画像処理システム及び医用画像処理方法 | |
JPH1119077A (ja) | 放射線画像における腫瘤影の検出方法及び装置 | |
JP2002125961A (ja) | 画像診断支援装置 | |
US6959107B2 (en) | Radiation image processing apparatus and cassette for storing radiation image |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20071218 Year of fee payment: 9 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20081218 Year of fee payment: 10 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091218 Year of fee payment: 11 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |