JPH09508817A

JPH09508817A - 胸部の画像における総体的な異常及び非対称性の自動化検出方法及び装置

Info

Publication number: JPH09508817A
Application number: JP7515656A
Authority: JP
Inventors: マリエレンエル．ジガー、; サミュエルアルマート、; ヘバーマクマホン、
Original assignee: アーチディヴェロプメントコーポレイション
Priority date: 1993-11-30
Filing date: 1994-11-30
Publication date: 1997-09-09
Also published as: WO1995015536A1; AU1290695A; EP0731953A4; CA2177475A1; AU685206B2; EP0731953A1; US5638458A

Abstract

(57)【要約】胸部の画像における総体的な異常及び非対象性の自動化検出方法は、胸郭のＸ線撮影写真の画像から画像データを生成することを含む。この画像データは胸郭の通気肺部の境界を描くために分析される。この分析は、メディアスティナムと肺の尖の配置と、輪郭の図心試験による反復的且つ全体的閾値化と、通気肺部の最初の輪郭に沿った部位についての局部的閾値化と、胸部における肋骨及び心臓と関連する横隔膜の角度の近くの部位についての補正と、胸部の通気肺部内の面積及び濃度分布の分析と、総体的な異常又は非対象性の有無の可能性の決定とからなる。最終的な出力は、コンピュータにより決定される肺の輪郭又は異常の可能性とすることができる。

Description

【発明の詳細な説明】胸部の画像における総体的な異常及び非対称性の自動化検出方法及び装置本発明の一部は、ＮＩＨの補助金／契約ＣＡ４８９８５及びＣＡ０９６４９、陸軍の補助金／契約ＤＡＭＤ１７−９３−Ｊ−３０２１、及び米国癌協会の補助金／契約ＦＲＡ−３９０の下で米国政府の援助により行われた。米国政府は、本発明において一定の権利を有している。技術分野本発明は、胸部の画像における総体的な異常及び非対称性のコンピュータ化された自動検出方法及び装置に関し、詳しくは、デジタル型の胸部Ｘ線撮影写真における検出方法及び装置に関する。非対象性は、輪郭の検出とともに、多段階の全体的及び局部的なグレーレベルの閾値化によって検出される。異常は、通気肺部の大きさ及び濃度のような特徴を利用して左右の肺の間における期待される対称性からの偏差に基づいて検出される。背景技術計算機援用診断（ＣＡＤ）は、胸部Ｘ線撮影写真における微細な異常を検出するための貴重な手段となる可能性がある。ＣＡＤスキームは、一般にＸ線撮影写真に異常な非対称性を引き起こすようなより大規模な異常を検出するのに有用である。一般に、非対称な異常は、一方の半胸郭における通気肺部の実質的な減少として見られる。これは、間隙の浸潤物、濃密な空気腔への浸潤物、胸水、大きな塊、又は片側の気腫を含んでいる。デジタル型の胸部ｘ線撮影写真において一般に使用されている殆どのＣＡＤスキームは、例えば、肺の小結節、間隙の浸潤物、気胸又は心肥大症のような特定の且つしばしば局部的な病理用の特殊なものである。これらのスキームは、しばしばデジタル型の胸部Ｘ線撮影写真における肋骨の籠、横隔膜及びメディアスティナム（mediastinum）の「正常な」出現に関する前もって得られた情報を利用している。胸郭異常の性質が実質的に肺の容量に影響を及ぼすような場合には問題が起こる可能性がある。このタイプの異常は、一般にＸ線撮影写真に写されるように通気肺部の減少（即ち、肺の正常な低い減衰による高い光学濃度）を引き起こす。これは、胸部の全体的な形態を実質的に変更し、このようなＣＡＤスキームが失敗する可能性がある。また、これらの異常の検出は、写真記録コミュニケーション装置（picture archiving and communication system、ＰＡＣＳ）において異常なケースを前もって考慮するようにするのに有用であることがわかる。本願は、デジタル型の胸部Ｘ線撮影写真における異常な非対称性の自動化検出技術について開示している。この方法は、胸部の画像の映し出された２つの通気肺部の回りの最初の組の輪郭を描くために、輪郭検出アルゴリズムと関連した反復的且つ全体的な閾値化技術からなる。肺をさらに正確に特定するためには、次に全体的な閾値化から生ずる輪郭に沿って中心化（centered）された興味対象部位（ＲＯＩ、regions of inter est）内に局部的な閾値化技術が適用される。非対称な異常が存在するか否かを決定するために、この方法で特定された２つの肺部の面積及び濃度を比較することができる。発明の開示従って、本発明は、胸部の医学用画像における総体的な異常及び非対称性を検出及び表示する自動化方法及び装置を提供することを目的とする。また、本発明は、胸部の画像における肺部の反復的なグレーレベルの閾値化の自動化方法及び装置を提供することを目的とする。また、本発明は、胸部の画像における肺部の局部的な閾値化の自動化方法及び装置を提供することを目的とする。また、本発明は、肺及びその周囲の解剖学的構造に基づく特徴を利用することによって通気肺部の周縁部を画定する自動化方法及び装置を提供することを目的とする。また、本発明は、胸郭のＸ線撮影写真の画像内における肺の境界を検出する自動化方法及び装置を提供することを目的とする。また、本発明は、通気肺部の大きさ及び形状を利用することによって胸郭の胸部画像における肺部内に対象（特徴）を抽出する自動化方法及び装置を提供することを目的とする。また、本発明は、左右の肺部の間の非対称性に基づいて正常な解剖学から異常な部位を識別する自動化方法及び装置を提供することを目的とする。これらの目的及び他の目的は、本発明に従い、反復的な多値グレーレベルの閾値化を行い、次に解剖学的特徴に基づく部位の局部的な閾値化及び検査を行い、次に可能な非対称性の分析を行う新しく改良された自動化方法及び装置を提供することによって達成される。例えば、非対称の異常は、一方の半胸郭における通気肺部の面積の減少、及び大きさや構成による種々の微細な相違の程度の減少として、胸部Ｘ線撮影写真に存在し得る。種々の異常を検出できるようにするために、通気面積が分析され、対向する半胸郭と比較される。図面の簡単な説明本発明のより完全な評価及び付随する利点の多くは、添付図面について考慮すると、以下の詳細な説明を参照することによってより良く理解できるとともにそれらを容易に自分のものとすることができるであろう。図１は本発明による非対称な異常を検出する自動化方法を示す概略図である。図２は本発明による胸郭の境界を検出する反復的且つ全体的な閾値化の自動化方法を示す概略図である。図３はコンピュータによって決定された肺のピークの位置及び肺のピークとメディアスティナムのピークの間の最小値を示す胸部の画像のグレーレベルのヒストグラムを示すグラフである。これは反復的な閾値化技術に使用されるグレー値の範囲を示している。図４Ａ〜４Ｅは種々のグレー値で胸部の画像を閾値化することによって生ずる２値画像を示している。図５は画像に基づく座標にプロットされた経験的に決定された図心（centoid ）の範囲を示すグラフである。この図ではこの範囲の外側の図心を有する輪郭は画像から除去されている。図６は本発明による胸郭の境界の検出のための局部的な閾値化の自動化方法を示す概略図である。図７は反復的且つ全体的な閾値プロセスから生ずる最初の輪郭に沿って局部的な閾値分析を行うためのＲＯＩの配置を示す概略図である。図８Ａ及び図８Ｂは局部的な閾値分析を示す図である。図９Ａ及び図９Ｂは左右の通気肺部の比較に使用するために抽出された特徴（面積及び濃度の各々）を示す図である。図１０は左右の肺部の比較と異常の有無の決定の自動化方法を示す概略図である。図１１は７０の場合について右側の肺の面積の関数としてプロットされた左側の肺の面積を示すグラフである。示された回帰線は真に正常な場合のみに基づいている。図１２は総体的な異常及び非対称性を検出する方法の性能を示すＲＯＣ曲線を示すグラフである。図１３は胸部の画像における総体的な異常及び非対称性の自動化検出方法を実施する装置を概略的に示すブロック図である。発明の最良の形態添付図面、特に図１を参照すると、胸部の画像における総体的な異常及び非対称性を検出する自動化方法の概略図が示されている。全体的なスキームは、胸郭Ｘ線撮影写真を最初に得ることとデジタル型の胸部の画像を生成するためのデジタル化を含んでいる（ステップ１０）。図心試験（centroid test）を含む反復的且つ全体的な閾値化技術（ステップ１１）を利用して通気肺部の境界の検出が最初に行われる。その後、局部的な閾値化技術（ステップ１２）のためのＲＯＩの位置決めのために最初の輪郭が使用される。局部的な閾値化の後、肋骨（cost o-）及び心臓と関連する横隔膜（cardiophrenic）の角度の補正（ステップ１３）を行う。次に、肺の輪郭を決定する（ステップ１４）。その結果生ずる輪郭と映し出された肺の面積を分析することによって（ステップ１５）、総体的な異常又は非対称性の可能性を胸部の画像に割り当てる（ステップ１６）。図２は、胸郭の境界を検出するための反復的且つ全体的な閾値化の自動化方法を示す概略図である。最初に、画像中の水平グレーレベルのプロフィールを計算し（ステップ２０）、これらのプロフィールを使用してメディアスティナムの位置と肺の尖とを決定する。この情報は、右側の半胸郭を左側の半胸郭と区別するため、さらに輪郭が頸に沿って増大するのを防ぐ画像中の上部境界を定めるために、スキーム全体を通じて使用される。この情報は、各々の画像を患者の位置決めによる相違に関して補正するために必要である。胸部の画像において最初に肺を区分するために、全体的なグレーレベルのヒストグラムを使用する（ステップ２１）。より一様なヒストグラムを得るために、ヒストグラムの計算を胸郭について効果的に中心化する。この例では、即ち、胸郭上について、画像の上部から７０画素の中心化した１８１×１４１画素の部位を選択した。次に、肺のピークとメディアスティナムのピークが配置された図２に示される方法のステップ２２について説明する。このような部位から生ずる典型的なヒストグラム（図３）は２つのピーク３０と３１とを示す。一つは、肺の内部に顕著な画素に対応するより低いグレー値について中心化され、もう一つは、それぞれメディアスティナム、肋骨の籠の周縁部及びおそらく存在し得る非対称な異常において顕著な画素に対応するより高いグレー値について中心化される。従って、全体的な閾値分析を行う目的は、通気肺部内の画素に属するグレー値を肺の外側に位置する画素から分離する適当なグレー値を決定するためにヒストグラムを使用することである。単一のグレー値の選択により適当な閾値を決定することは不可能であることがわかった。値が低すぎるとその結果得られる２値画像が十分に肺部をとらえることができず、値が高すぎると肺部が肺の外側の部位と融合し、殆どの場合、ある閾値が肺部のある領域では前者の条件で生じ、別の領域では後者の条件で生じた。この問題は、反復的且つ全体的な閾値スキームを導入することによって解消される。一つのグレーレベルの閾値を選択する代わりに、一連の値が連続して使用される。肺部に対応するピーク（図３の３０）が生ずるグレー値と肺のピークとメディアスティナムのピークとの間の最小値（図３の３２）とが生ずるグレー値を特定するために、全体的なグレーレベルのヒストグラムの移動勾配（running slope）（一次微分係数）が使用される。次にこのピークと最小値との間の幾つかの等間隔のグレー値の各々が閾値の反復に使用される。この例では、７個のグレー値が検出された。反復的且つ全体的なグレーレベルの閾値化中に使用された一連のグレーレベルの閾値とともに、典型的なヒストグラムを図３に示す。２値画像（ステップ２３）を生成するために反復を利用する。第１の反復は、閾値の範囲として７個のグレー値のうちの最小のもの（即ち、その領域の最も高い光学濃度）を使用することによって２値画像を生成する。画像中の対応する画素が例えば１０のようなバックグラウンドレベル以上のあるレベルよりも高いがこの閾値の限度より低いグレー値を有する場合には、２値画像において画素が「ＯＮ」になる。図４Ａ〜４Ｅは、胸部の画像に対して、４つの異なったグレーレベルの閾値を適用することにより得られる２値画像を概略的に示している。図４Ａには、より小さい閾値における閾値化の結果を示している。実際の肺の境界４０は参照のためにのみ示されている。閾値化により、肺の境界４０内の幾つかの部位４１と境界４０の外側の部位４２が生ずる。部位４２は以下に説明する図心チェック（centroid check）によって除去される。得られた２値画像は輪郭検出ルーチンに送られる。輪郭検出ルーチンは、（８ポイントのような）連結度スキームを利用して、隣接する「ＯＮ」の画素群の境界を示す輪郭を特定する。連結度スキームは、例えば、Ｋ.Ｂａｅ、Ｍ.Ｌ.Ｇｉｇｅｒ、Ｃ.Ｔ.Ｃｈｅｎ、及びＣ.Ｋａｈｎの「ＣＴ画像における肝臓構造の自動区分」（Medical Physics 20,71〜78頁(1993年)）に記載されている。また、輪郭検出ルーチンは、輪郭の図心、輪郭の緻密化、（画素による）輪郭の長さ、（画素による）輪郭内に囲まれた面積のようなこれらの重要な輪郭の幾何学的特徴を計算する。輪郭の図心は、その輪郭内の画素が肺を含む可能性がある部位の中にあるか否かを決定するために使用される（ステップ２５）。「図心の範囲」は、すべての閾値の反復中に生ずるすべての輪郭の図心を分析することによって経験的に構成することができる。図５に示される範囲は、２８個の胸部の画像についての肺部内にある輪郭の図心と肺の外部の輪郭の図心の画像面における空間的分布に基づいている。輪郭の図心がこの範囲外にあれば、この輪郭によって囲まれる画素は（図４Ａの部位４２のように）「ＯＦＦ」になる。従って、これらの外部の部位は、グレー閾値がより大きく且つ肺内の部位と融合する可能性を高めるような後の反復において、肺内の部位と融合するのが防止される。これは、異質な面積を組み入れることもなく、肺の最も完全な特定を行うことができるようにしている。２値画像を生成し、輪郭を特定し、図心チェックに基づいて画素を「ＯＦＦ」にするこの閾値化プロセスは、各々の反復において増大する２値画像を作成するために使用されるグレー閾値を用いて、反復の各々について繰り返される。図４Ｂ〜４Ｄは、その後の反復の結果を示している。図４Ｂにおいて、より大きい部位４３は、図心チェックによって除去される部位４４とともに肺の境界４０内と決定される。より大きい部位４５は、図４Ｃに示される肺の境界４０内と決定される。また、図４Ｃには、図５に示されるように範囲５１内に図心を有するときに、肺の境界４０の外側に画素を含むが図心チェックによって除去されない部位４６が示されている。図４Ｄは、部位４７及び４８が肺の境界４０と極めて接近しているより高い画素値における反復を示している。反復的な閾値化技術は、種々の高さの山脈の周辺を見つけるように考えられ、より低い閾値は山脈の上部により接近している。典型的に閾値のレベルが増加するにつれて、肺の輪郭の空間的な分布が一層制限されるので、後の反復中にさらに厳密な図心範囲を使用できることを指摘する。図５の５１で示されるより厳密な図心範囲は、部位４６のような部位を除去できる。また、最後の２つの反復の各々の間に、３×３の核を有する形態学的開操作（ morphological open operation）が適用される（ステップ２６）。形態学的開操作は、例えば、Ｊ．Ｓｅｒｒａの「画像分析及び数学的形態学」（Academic，Ne w York,1982年）に記載されている。侵食フィルタ（erosion filter）とその後の膨張フィルタ（dilation filter）とのこの組み合わせは、図心チェックに基づく画像の部位を「ＯＦＦ」にするプロセスの結果として、２値画像中において「ＯＮ」となっている細長い加工品（artifact）の多くを除去する。従って、図４Ｅに示すように、形態学的開操作は、部位４８の細長い部分４９を除去して輪郭５０を与えることができる。全体的な閾値の反復の最終的な結果は、画像中の通気肺部を示す最初の組の輪郭である（ステップ２７）。これらの最初の輪郭が実際の肺部を十分に示さない傾向があることがわかった。最も大きいグレー閾値を増加すると、結果として得られる輪郭により多くの加工品を生じるので、局部的閾値化スキームを全体的閾値化スキームの出力に適用する。図６は局部的閾値化の方法を概略的に示している。重複するＲＯＩ画素は、最初の輪郭に沿って中心化される（ステップ６０）。この例では、３１×３１の寸法のＲＯＩを３０ポイント毎に中心化した。他の大きさ及び間隔も可能である。図７は、肺の輪郭７１に沿ったＲＯＩ７０の配置を概略的に示している。次に、各々のＲＯＩ内の画素は、「ＯＮ」又は「ＯＦＦ」にされ、各々のＲＯＩについて個々に決定されたグレー閾値に基づいて２値画像を形成する。図６に示すように、ステップ６１では、ＲＯＩが肺の側方部に配置されるか否かを決定する。各々の肺部の内側部及び横隔膜部に沿ったＲＯＩについて、ＲＯＩ内の平均画素値が閾値として選択される（ステップ６２）。側方部に沿ったＲＯＩについて、グレーレベルのヒストグラムが作成され（ステップ６３）、閾値の最初の選択を、最も大きいグレー値を有するヒストグラムの最小値が現れるグレー値と等しくなるように設定する。次に、側方のＲＯＩについて実際に使用される閾値は、ＲＯＩの最初の閾値とそれに隣接する２つのＲＯＩの最初の閾値の平均値である。従って、ＲＯＩの各々についての閾値は、すべてのＲＯＩについての操作を繰り返すことによって決定される（ステップ６４）。局部的閾値化は、図８Ａ及び図８Ｂにさらに詳細に示されている。図８Ａは７０（図７参照）のようなＲＯＩのヒストグラムを示し、図８Ｂは７４のようなＲＯＩのヒストグラムを示している。輪郭の重複により二頂の分布になり、谷８０及び８１が生ずる。局部的閾値化では、ＲＯＩの中心画素のグレー値ｐ_iは、ｐ_i ＜ｐ_valley又はｐ_i≧ｐ_valleyであるかにより選択された２つのグレー値の一つと交換される。あるいは、ｐ（ｘ，ｙ）がｐ（ｘ，ｙ）で中心化されたＲＯＩの閾値のカットオフ以上である場合はｐ（ｘ，ｙ）＝１、ｐ（ｘ，ｙ）がｐ（ｘ，ｙ）で中心化されたＲＯＩの閾値のカットオフより小さい場合はｐ（ｘ，ｙ）＝０である。１の代わりに、ｐ（ｘ，ｙ）を変化させないようにすることもできる。このようにして、この局部的閾値化により２値画像が提供される。しかし、この方法は、肋骨と関連する横隔膜（costophrenic）の角度を過小表示し、心臓と関連する横隔膜（cardiophrenic）の角度を過大表示する可能性がある。これらの重要な解剖学的標認点を調節するために、２つの追加のＲＯＩ（図７の７２及び７３）を追加して、肋骨と関連する横隔膜の角度をより良くとらえるようにするとともに、必要に応じて、心臓と関連する横隔膜の角度と重なるＲＯＩ内の閾値を設定する基準を変更して、より低い閾値を与える（ステップ６５）。この方法で個々のＲＯＩを閾値化することよって作成された２値画像は、輪郭検出ルーチンに送られ、形態学的開操作が再び適用され、それによって生ずる最終的な輪郭（ステップ６６）が最初の画像に重ね合わされる（ステップ６７）。次に、映し出される肺の面積の分析（図１のステップ１５）について説明する。非対称の異常の有無に関する決定を行うために、通気肺部の映し出される面積に対応する最終的な輪郭の計算された面積及び濃度を使用することができる（図１のステップ１６）。これらの特徴は、図９Ａ及び図９Ｂに概略的に示されている。図９Ａには、実際の肺の境界４０とともに決定された輪郭９０が示されている。メディアスティナムの左側と右側の輪郭の面積（ステップ１００及び１０１）（左右の肺の輪郭の各々の内側の面積）が計算される（即ち、画素数が数えられる）。決定基準は右側の肺の面積と左側の肺の面積の比較に基づいている（ステップ１０２）。右側及び左側の肺の面積は、それぞれメディアスティナムの右側及び左側のすべての輪郭の面積の合計として定められる。図１０は、左右の通気肺部を比較する方法を概略的に示している。肺部の外側のすべての輪郭が抑制されていると考えられ、２以上の部位に分割されている肺の通気部に大きな異常が生ずる可能性がある。このスキームは、３５の正常な場合のテータベースに適用され、左側の肺の面積に対する右側の肺の面積の平均比率（以下、面積比という）を、その比率の標準的な偏差とともに計算した。また、図１１に示すように、これらの正常な場合について左側の肺の面積と右側の肺の面積との間の関係に基づいて回帰線を作成した（ステップ９３）。このプロットにおける正常な場合に対応する各々の点の回帰線からの平均垂直距離を、その距離の標準的な偏差とともに計算した。異常の発見を決定するために回帰線からの距離の閾値を使用する。図１２はＲＯＣ曲線による方法の性能を示している。また、面積の分析について図１０に示されている。各々の肺の輪郭における幾つかの部位について平均的な画素の濃度が計算される（ステップ１０４および１０５）。面積の分割の数及び実際の位置は経験的に求めることができる。図９Ａの肺の輪郭９０は図９Ｂの肺の輪郭９１を得るために分割されている。この例では、部位の数が３つとして選択され、分割の位置は示されているとおりである。濃度比を決定し、正常な場合の濃度と比較する（ステップ１０６）。面積の分析について説明したのと同様の回帰線の分析を行う（ステップ１０７）。異常の決定は、面積又は濃度の分析のいずれかにおける異常の発見に基づいて行う（ステップ１０８）。図１３は、本発明の方法を実施する装置のさらに詳細な概略ブロック図である。図１３に示すように、対象物のＸ線撮影写真の画像がＸ線装置及びレーザデジタイザのような画像獲得装置１３０から得られ、本発明の方法を実施する装置に入力される。各々の胸部の画像は、画像獲得装置１３０によってデジタル化され、記憶装置１３１に入力される。画像データは、最初に反復的且つ全体的な閾値化回路１３２を通過する。閾値化回路１３２は、反復中に一時画像記億装置１３３を利用するものである。次に、画像データは、通気肺部の最初の境界を決定するために、図心をチェックする図心分析回路１３４に入力される。このデータは局部的閾値化回路１３５に渡される。局部的閾値化回路１３５は、閾値化中に一時記億装置１３６を利用するものである。次に、このデータは、各々の肺部の最終的な境界を決定するために、肋骨及び心臓と関連する角度の補正回路１３７にわたされる。各々の肺部の画像データは、比較回路１４０に入力するための面積及び濃度の特徴を決定するために、矯正回路（sizing circuit）１３８及び濃度分析回路１３９にわたされる。このデータは、通気肺部の比較をしている間画像記憶装置１４１に保持される。重畳回路（superimposing circuit）１４２では、その結果が胸部の画像に重ね合わされるか又はテキストフォーマットで与えられる。次に、その結果はＤＡ変換器１４３を通った後に表示装置１４４に表示される。この方法による装置は、プログラムされたマイクロプロセッサ又はコンピュータのようなソフトウエア及びハードウエアの両方において実施することができる。上記の技術を考慮すれば、本発明の多数の修正及び変更が可能であることは明らかである。従って、請求の範囲内において、ここで特に説明されたもの以外にも本発明を実施できることを理解すべきである。本願は胸部における総体的な異常及び非対称に集中しているが、その概念は人体の他の器官の異常の検出に広げることができる。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＫＥ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＺ)，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＥ，ＨＵ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＮ，ＭＷ，ＮＬ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＩ，ＳＫ，ＴＪ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＺ，ＶＮ (72)発明者アルマート、サミュエルアメリカ合衆国 60637 イリノイ州シカゴイー．スィクスティスストリート 1005 (72)発明者マクマホン、ヘバーアメリカ合衆国 60614 イリノイ州シカゴセジウィックストリート 1846

Claims

【特許請求の範囲】１．被検者のＸ線撮影写真の画像を得る工程と、前記Ｘ線撮影写真の画像における特徴の境界を検出する工程と、前記特徴の幾何学的記述子（geometric descriptor）を決定する工程と、前記幾何学的記述子を用いて前記特徴に異常が存在するか否かを決定する工程とを備えるＸ線撮影写真の画像において異常を検出する方法。２．前記特徴の前記境界を検出する工程が、前記Ｘ線撮影写真の画像について全体的なグレーレベルの閾値化を行う工程である請求項１に記載の方法。３．前記全体的なグレーレベルの閾値化を行う工程が、前記Ｘ線撮影写真の画像の水平グレーレベルのプロフィールを決定する工程と、このグレーレベルのプロフィールを用いて全体的なグレーレベルのヒストグラムを作成する工程とを備えることを特徴とする請求項２に記載の方法。４．前記特徴の前記境界を検出する工程が、前記Ｘ線撮影写真の画像の反復的且つ全体的なグレーレベルの閾値化を行う工程である請求項１に記載の方法。５．前記反復的且つ全体的なグレーレベルの閾値化を行う工程が、前記Ｘ線撮影写真の画像のグレーレベルのヒストグラムを作成する工程と、前記グレーレベルのヒストグラムの移動勾配を行って平滑化されたグレーレベルのヒストグラムを得る工程と、前記平滑化されたグレーレベルのヒストグラムの選択された位置に幾つかの第１のグレーレベルの閾値を決定する工程とを備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。６．前記幾つかの第１のグレーレベルの閾値の各々に基づいてそれぞれの２値画像を作成する工程と、前記２値画像を用いて前記特徴に対応する部位を検出する工程とをさらに備える請求項５に記載の方法。７．前記それぞれの２値画像を作成する工程が、前記第１のグレーレベルの閾値の各々より大きくないグレーレベルを有する前記画像中の画素をＯＦＦにする工程である請求項６に記載の方法。８．前記Ｘ線撮影写真の画像に図心範囲を定める工程と、前記部位が前記図心範囲の外側に図心を有する場合に前記部位を除去する工程とをさらに備える請求項６に記載の方法。９．前記２値画像のうちの選択された２値画像に形態学的開操作を行う工程を備える請求項６に記載の方法。１０．前記２値画像を用いて前記特徴の最初の境界を作成する工程と、前記特徴の前記最初の境界を用いて局部的なグレーレベルの閾値化を行う工程とを備える請求項６に記載の方法。１１．前記局部的なグレーレベルの閾値化を行う工程が、前記最初の境界に沿って複数の画素を有する興味対象部位を配置する工程と、前記興味対象部位の各々について第２のグレーレベルの閾値を決定する工程と、前記第２のグレーレベルの閾値の各々に基づいて前記興味対象部位内の画素を選択し、選択された画素を得る工程と、前記選択された画素に基づいて第２の２値画像を形成する工程とを備えることを特徴とする請求項１０に記載の方法。１２．前記興味対象部位のうちの第１の興味対象部位が前記最初の境界の第１の所定の部分に配置されるか否かを決定する工程と、前記最初の境界の前記所定の部分に配置されると決定された前記第１の興味対象部位内に配置された画素について第２のグレーレベルのヒストグラムを作成する工程と、前記第２のグレーレベルのヒストグラムを用いて前記第１の興味対象部位について前記第２のグレーレベルの閾値を決定する工程と、前記興味対象部位のうちの第２の興味対象部位が前記最初の境界の第２の所定の部分に配置されるか否かを決定する工程と、前記第２の興味対象部位内に配置された画素のグレーレベルの値に基づいて前記最初の境界の前記第２の所定の部分に配置されると決定された前記第２の興味対象部位について前記第２のグレーレベルの閾値を決定する工程とを備える請求項１１に記載の方法。１３．前記第１の興味対象部位について前記第２のグレーレベルの閾値を決定する工程が、前記第２のグレーレベルのヒストグラム内に最小値を配置する工程と、前記最小値に対応するグレー値として前記第１の興味対象部位について前記第２のグレーレベルの閾値を選択する工程とを備えることを特徴とする請求項１２に記載の方法。１４．最大のグレーレベル値を有する前記第２のグレーレベルのヒストグラムにおける最小値に対応するグレーレベル値として前記第１の興味対象部位について前記第２のグレーレベルの閾値を選択する工程を備える請求項１３に記載の方法。１５．前記第１の興味対象部位について前記第２のグレーレベルの閾値と前記第１の興味対象部位に隣接する２つの興味対象部位について第２のグレーレベル値との平均値として前記第１の興味対象部位について第３のグレーレベルの閾値を選択する工程を備える請求項１４に記載の方法。１６．前記第２の２値画像の境界を検出する工程と、前記境界の形態学的開操作を行う工程と、前記Ｘ線撮影写真の画像に前記境界を重ねる工程とを備える請求項１１に記載の方法。１７．前記第２の２値画像の境界を検出する工程と、前記第２の２値画像の前記境界を用いて前記幾何学的記述子を決定する工程と、前記第２の２値画像の前記境界を用いて計算された前記幾何学的記述子を用いて前記異常が存在するか否かを検出する工程とを備える請求項１１に記載の方法。１８．前記幾何学的記述子を決定する工程が、前記特徴の前記境界の面積を決定する工程と、前記特徴の選択された部分の平均濃度を決定する工程とを備え、前記異常が存在するか否かを決定する工程が、前記特徴の前記境界の前記面積を正常な特徴について決定された面積と比較する工程と、前記特徴の前記部分の各々についての前記平均濃度を正常な特徴の対応する部分と比較する工程とを備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。１９．前記面積を比較する工程と前記平均濃度を比較する工程が、それぞれ回帰線分析を行う工程である請求項１８に記載の方法。２０．被検者の胸部Ｘ線撮影写真の画像を得る工程と、前記Ｘ線撮影写真の画像中の肺の境界を検出する工程と、前記肺の幾何学的記述子を決定する工程と、前記幾何学的記述子を用いて前記肺に異常が存在するか否かを決定する工程とを備える胸部Ｘ線撮影写真の画像において異常を検出する方法。２１．複数の画素を有する胸部Ｘ線撮影写真の画像を得る工程と、前記Ｘ線撮影写真の画像において水平グレーレベルのプロフィールを決定する工程と、前記水平グレーレベルのプロフィールを用いて肺の尖とメディアスティナムの位置を決定する工程とを備える請求項２０に記載の方法。２２．前記胸部Ｘ線撮影写真の画像において胸郭上の第１の興味対象部位を選択的に位置決めする工程と、前記第１の興味対象部位内の画素を用いてグレーレベルのヒストグラムを作成する工程と、前記グレーレベルのヒストグラムの移動勾配を行って平滑化されたグレーレベルのヒストグラムを作成する工程と、前記平滑化されたグレーレベルのヒストグラムにおける選択された位置で幾つかの第１のグレーレベルの閾値を決定する工程とを備える請求項２０に記載の方法。２３．前記幾つかの第１のグレーレベルの閾値の各々にそれぞれの２値画像を作成する工程と、前記２値画像を用いて前記肺に対応する部位を検出する工程とを備える請求項２２に記載の方法。２４．前記２値画像を用いて前記肺の最初の境界を生成する工程と、前記肺の前記最初の境界を用いて局部的なグレーレベルの閾値化を行う工程とを備える請求項２３に記載の方法。２５．前記局部的なグレーレベルの閾値化を行う工程が、前記最初の境界に沿って複数の画素を有する興味対象部位を配置する工程と、前記興味対象部位の各々について第２のグレーレベルの閾値を決定する工程と、前記第２のグレーレベルの閾値の各々に基づいて前記興味対象部位中の画素を選択し、選択された画素を得る工程と、前記選択された画素に基づいて第２の２値画像を形成する工程とを備えることを特徴とする請求項２４に記載の方法。２６．前記肺の肋骨と関連する横隔膜の角度について興味対象部位を配置する工程と、前記肺の心臓と関連する横隔膜の角度について興味対象部位を配置する工程とを備える請求項２５に記載の方法。２７．前記興味対象部位のうちの第１の興味対象部位が前記肺の側方部に配置されるか否かを決定する工程と、前記肺の前記側方部に配置されることが決定された前記第１の興味対象部位内に配置された画素について第２のグレーレベルのヒストグラムを作成する工程と、前記第２のグレーレベルのヒストグラムを用いて前記第１の興味対象部位について前記第２のグレーレベルの閾値を決定する工程と、前記興味対象部位のうちの第２の興味対象部位が前記肺の内側部及び横隔膜部の少なくとも一方に配置されるか否かを決定する工程と、前記第２の興味対象部位内に配置された画素のグレーレベル値に基づいて前記最初の境界の前記第２の所定の部分に配置されることを決定された前記第２の興味対象部位について前記第２のグレーレベルの閾値を決定する工程とを備える請求項２５に記載の方法。２８．前記第１の興味対象部位について前記第２のグレーレベルの閾値を決定する工程が、前記第２のグレーレベルのヒストグラムにおける最小値を配置する工程と、前記最小値に対応するグレー値として前記第１の興味対象部位について前記第２のグレーレベルの閾値を選択する工程とを備えることを特徴とする請求項２７に記載の方法。２９．最大のグレーレベル値を有する前記第２のグレーレベルのヒストグラムにおける最小値に対応するグレーレベル値として前記第１の興味対象部位について前記第２のグレーレベルの閾値を選択する工程を備える請求項２８に記載の方法。３０．前記第２の２値画像の境界を検出する工程と、前記第２の２値画像の前記境界を用いて前記幾何学的記述子を決定する工程と、前記第２の２値画像の前記境界を用いて計算された前記幾何学的記述子を用いて前記異常が存在するか否かを検出する工程とを備える請求項２５に記載の方法。３１．前記幾何学的記述子を決定する工程が、右側及び左側の肺の境界を検出する工程と、前記右側の肺の境界の面積と前記左側の肺の境界の面積とを決定する工程と、前記右側及び左側の肺の境界の各々を選択された数の部分に分割する工程と、前記右側及び左側の肺の境界の前記部分の各々において画素の平均濃度を決定する工程とを備え、前記異常が存在するか否かを決定する工程が、前記左側の肺の境界の面積に対する前記右側の肺の境界の前記面積の比率を決定する工程と、前記比率を正常な肺について決定された対応する比率と比較する工程と、前記右側及び左側の肺の境界の前記部分の各々についての前記平均濃度を正常な肺の対応する平均濃度と比較する工程とを備えることを特徴とする請求項３０に記載の方法。３２．前記比率を比較する工程と前記平均濃度を比較する工程とが、それぞれ回帰線分析を行う工程を備えることを特徴とする請求項３１に記載の方法。３３．前記左側及び右側の肺の境界の面積と正常な左側及び右側の肺についての面積に基づいて回帰線を決定する工程と、前記正常な左側及び右側の肺についての面積を用いて前記回帰線からある点についての距離の閾値を決定する工程と、前記閾値に基づいて前記異常が存在するか否かを決定する工程とを備える請求項３２に記載の方法。３４．前記右側及び左側の肺の境界の前記部分の前記濃度と前記正常な肺の前記対応する濃度に基づいて回帰線を決定する工程と、前記正常な肺の前記対応する濃度を用いて前記回帰線からある点についての距離の閾値を決定する工程と、前記閾値に基づいて前記異常が存在するか否かを決定する工程とを備える請求項３２に記載の方法。３５．前記左側及び右側の肺の境界の前記面積と左側及び右側の正常な肺についての面積とに基づいて第１の回帰線を決定する工程と、左側及び右側の正常な肺についての前記面積を用いて前記回帰線からある点についての距離の第１の閾値を決定する工程と、前記左側及び右側の肺の境界の前記部分の前記濃度と前記正常な肺の前記対応する濃度に基づいて第２の回帰線を決定する工程と、前記正常な肺の前記対応する濃度を用いて前記回帰線からある点についての距離の第２の閾値を決定する工程と、前記第１及び第２の閾値の少なくとも一方に基づいて前記異常が存在するか否かを決定する工程とを備える請求項３２に記載の方法。３６．画像獲得装置と、前記画像獲得装置に接続された画像記憶装置と、前記画像記憶装置に接続された反復的且つ全体的閾値化回路と、前記反復的且つ全体的閾値化回路に接続された局部的閾値化回路と、前記局部的閾値回路に接続された矯正回路と、前記局部的閾値回路に接続された濃度回路と、前記矯正回路及び前記濃度回路に接続された比較回路と、表示装置とを備えるＸ線撮影写真の画像において異常を検出する装置。３７．前記反復的且つ全体的閾値化回路と前記局部的閾値化回路との間に接続された図心回路と、前記局部的閾値化回路と前記矯正及び濃度回路との間に接続された補正回路とをさらに備える請求項３６に記載の装置。３８．前記反復的且つ全体的閾値化回路が、前記Ｘ線撮影写真の画像のグレーレベルのヒストグラムを作成する手段と、前記グレーレベルのヒストグラムの移動勾配を行って平滑化されたグレーレベルのヒストグラムを得る手段と、前記平滑化されたグレーレベルのヒストグラムにおいて選択された位置に幾つかの第１のグレーレベルの閾値を決定する手段とを備えることを特徴とする請求項３６に記載の装置。３９．前記反復的且つ全体的閾値化回路が、前記幾つかの第１のグレーレベルの閾値の各々でそれぞれの２値画像を作成する手段と、前記２値画像を用いて前記Ｘ線撮影写真の画像において特徴に対応する部位を検出する手段と、前記２値画像を用いて前記特徴の最初の境界を作成する手段とをさらに備えることを特徴とする請求項３６に記載の装置。４０．前記局部的閾値化回路が、前記最初の境界に沿って複数の画素を有する興味対象部位を配置する手段と、前記興味対象部位の各々について第２のグレーレベルの閾値を決定する手段と、前記第２のグレーレベルの閾値のそれぞれに基づいて前記興味対象部位内の画素を選択して、選択された画素を得る手段と、前記選択された画素に基づいて第２の２値画像を形成する手段とを備えることを特徴とする請求項３９に記載の装置。４１．前記局部的閾値化回路が、前記興味対象部位のうちの第１の興味対象部位が前記最初の境界の第１の所定の部分に配置されるか否かを決定する手段と、前記最初の境界の前記所定の部分に配置されることを決定された前記第１の興味対象部位内に配置される画素について第２のグレーレベルのヒストグラムを作成する手段と、前記第２のグレーレベルのヒストグラムを用いて前記第１の興味対象部位についての前記第２のグレーレベルの閾値を決定する手段と、前記興味対象部位のうちの第２の興味対象部位が前記最初の境界の第２の所定の部分に配置されるか否かを決定する手段と、前記第２の興味対象部位内に配置された画像のグレーレベル値に基づいて前記最初の境界の前記第２の所定の部分に配置されることを決定された前記第２の興味対象部位について前記第２のグレーレベルの閾値を決定する手段とをさらに備えることを特徴とする請求項４０に記載の装置。４２．前記矯正回路は前記特徴の境界の面積を決定する手段を備え、前記濃度回路は前記特徴の選択された部分の平均濃度を決定する手段を備え、前記比較回路は前記特徴の前記境界の前記面積を正常な特徴について決定された面積と比較する手段と、前記特徴の前記部分の各々についての前記平均濃度を正常な特徴の対応する部分と比較する手段とを備えることを特徴とする請求項３６に記載の装置。４３．前記比較回路がさらに回帰線分析を行う手段を備える請求項３６に記載の装置。