JPH09511077A - 異なる２種の方式による画像整合および画像相関のための自動化方法およびシステム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 胸部の放射線透過写真画像および放射性核種画像から画像データを作成することを含めた、放射性核種画像を放射線透過写真画像にコンピュータ整合する方法およびシステム。当該技法は各種類の胸部画像における肺領域の輪郭作成、肺尖部の位置に基づく輪郭の比率計算および整合、並びに画像の適当なシフト後の重ね合わせを含む。特定仕様として、胸部放射線透過写真による放射性核種肺走査の自動化整合が挙げられる。実施例の方法により、Ｖ／Ｑ走査によりデジタル化した胸部の放射線透過写真を空間的に整合しかつ相関してＶ／Ｑ機能情報を胸部の放射線透過写真のより詳細な構造的情報と相関する。而して、最終結果として、元の画像のいずれかの上に重ね合わせた各種の画像から、すなわち高い作用性を有する放射性核種画像データを放射線透過写真の胸部画像上に重ね合わせることから輪郭がコンピュータ決定できる。

Description

【発明の詳細な説明】 異なる２種の方式による画像整合および画像相関のための自動化方法およびシス テム 本発明は部分的にＮＩＨ認可／契約ＮＳ３０４００、ＵＳＰＨＳ ＣＡ４８９ ８５、ＵＳＰＨＳ ＣＡ０９６４９、ＵＳＰＨＳ ＣＡ５２１０１ およびＵＳ ＰＨＳ ＣＡ４７００４３、陸軍認可／契約ＤＡＭＤ１７−９３−Ｊ−３０２１ 、米国癌協会認可／契約ＦＲＡ−３９０およびＤＯＥ認可／契約８６ＥＲ６０４ ３８および８６ＥＲ６０４１８に基づく米国政府の賛助により成されたものであ る。 技術分野 本発明は異なる２種の方式から得られた画像のコンピュータ整合のための方法 およびシステムに一般に関するものであり、特に、放射線透過写真画像による放 射性核種画像のコンピュータ整合に関する。さらに、特定用途としては、胸部の 放射線透過写真による放射性核種肺走査像の自動整合が挙げられる。 背景技術 計算機援用診断法（ＣＡＤ）は特に胸部放射線透過写真や放射性核種画像等の 医療用画像処理における確認しにくい異常を検出するための有効な方法としての 可能性を持っている。換気／灌流（Ｖ／Ｑ）走査法等の胸部放 射線透過写真や放射性核種画像（核医療走査法）が肺塞栓症、慢性肺病、心臓病 および手術前肺機能の視覚評価に用いられている。今日、放射線医は３種類の分 離したフィルム画像を視覚的に見て画像間の相関を評価（検査）している。この ような放射線医にとってＶ／Ｑの欠陥と放射線透過写真での検出対象がより正確 に合わせられることが有益である。 本出願は放射線透過写真画像を用いる放射性核種画像のコンピュータ整合のた めの方法およびシステムを提供する。さらに、特定用途として胸部放射線透過写 真による放射性核種の肺走査の自動整合が挙げられる。この技法においては、各 種の胸部画像における肺の領域の輪郭作成、肺尖部の位置に基づく輪郭図の計測 および整合、画像の適当なシフト後のスーパーインポーズ処理が含まれる。さら に、実施例における方法によりＶ／Ｑ機能情報を胸部放射線透過写真のより詳細 な構造に相関するためのＶ／Ｑ走査によるデジタル化した胸部放射線透過写真を 空間的に整合しかつ相関するシステムが提供される。 発明の開示 したがって、本発明の目的は２種類の異なる方式により得られる画像を整合し かつ相関するための自動化した方法およびシステムを提供することである。 本発明の第２の目的は放射線透過写真画像と放射性核種画像とのコンピュータ 整合および相関のための自動化した方法およびシステムを提供することである。 本発明の他の目的は放射線透過写真における解剖学的構造の領域の分割のため の自動化した方法およびシステムを提供することである。 本発明の他の目的は放射性核種画像における関係領域の分割のための自動化し た方法およびシステムを提供することである。 本発明の他の目的は体の同一部分の放射線透過写真画像と放射性核種画像を互 いに計測するための自動化した方法およびシステムを提供することである。 本発明の他の目的は相関した放射線透過写真画像と放射性核種画像の解析に基 づく異常領域を識別するための自動化した方法およびシステムを提供することで ある。 本発明の上記およびその他の目的は２種類の異なる方式による画像を得て解析 する新規の自動化した方法およびシステムを提供することにより達成される。本 発明の一実施例においては、少なくとも１個の放射線透過写真画像と１個の放射 性核種画像が得られる。反復の全体的閾値化および局所的閾値化を含むグレイレ ベル閾値化を放射線透過写真画像上において行って空気にさらした肺領域を分割 する。肺領域を分割するために、前の灌流走査画像のような放射性核種画像につ いてノイズ解析を行う。次いで、肺の輪郭図を放射線透過写真画像および放射性 核種画像の両方において検出する。その後、輪郭を解析して放射線透過写真画像 と放射性核種画像を整合するために要する計測を行う。このようにして放射線透 過 写真画像を計測した後、２種の方式による画像を重ねて構造的な詳細および機能 的情報を同時に得る。 図面の簡単な説明 本発明のより完全な理解及びその多くの利点は、添付の図面に基づく以下の詳 細な説明により容易に理解されるであろう。 図１は本発明による放射性核種肺走査法による胸部放射線透過写真の整合と相 関のための自動化方法を示す概略図である。 図２は放射性核種胸部画像における輪郭検出のための自動化方法を示す概略図 である。 図３は空気にさらした肺領域の輪郭描写をした状態の胸部画像を示している。 図４は本発明による非対称異常検出のための自動化方法を示す概略図である。 図５は本発明による胸郭の境界検出のための反復式の全体的閾値化のための自 動化方法を示す概略図である。 図６は胸部画像のグレイレベルヒストグラムを示すグラフであり、肺と隔膜の ピーク値間の肺のピーク値および最小値のコンピュータ決定した位置を示してい る。図６は反復閾値化技法において用いるグレイ値の領域を示している。 図７Ａ−図７Ｅは異なるグレイ値における胸部画像を閾値化することにより作 成した２値画像を示している。 図８は画像ベースの座標上にプロットして経験的に決 定した図心境界を示すグラフであり、境界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９は本発明による胸郭の境界検出のための局所的閾値化のための自動化方法 を示す概略図である。 図１０は反復式の全体的閾値化処理により得られた初期輪郭に沿う局所的閾値 解析のためのＲＯＩ配置を示す概略図である。 図１１Ａおよび図１１Ｂは局所的閾値解析を示す図である。 図１２は放射性核種肺走査法における輪郭検出のための自動化方法を示す概略 図である。 図１３は肺の輪郭を描写した放射性核種胸部画像を示している。 図１４は放射線透過写真の胸部画像の放射性核種画像に対する計測と２種画像 の重ね合わせのための自動化方法を示す概略図である。 図１５は放射線透過写真画像と放射性核種画像から得た輪郭による放射線透過 写真の胸部画像を示している。 図１６Ａおよび図１６Ｂは構造的詳細と機能情報を表示するための１個の可能 な手段を示している。 図１７は放射線透過写真画像と放射性核種画像との整合と相関のための自動化 方法を実施するシステムを示す概略的ブロック図である。 図１８は手の画像の閾値の概略図である。 図１９Ａ−図１９Ｄは図１８のＲＯＩの画素分布のプ ロットである。 発明を実施するための最良の形態 以下、図面に基づいて説明する。図１は本発明による自動化方法の概略図であ る。この実施例において、この方法は胸部画像における大まかな異常および非対 称形態の検出のために用いられる。この方法は胸郭の放射線透過写真のような第 １の画像を初期的に得る段階（ステップ１０）と、画像をデジタル化する段階（ ステップ１１）と、同一の解剖学的構造領域における少なくとも１種の放射性核 種画像のような第２の画像を得る段階（ステップ１２）とを含む。次に、グレイ レベル閾値化解析を行って（ステップ１３）放射線透過写真の胸部画像における 空気にさらした肺の境界を検出する。さらに、ノイズ解析（ステップ１４）を行 って放射性核種画像における肺領域の境界線の輪郭を作図する。次いで、主要部 の輪郭を検出する（ステップ１５および１６）。本実施例においては、主要部と は肺の輪郭である。その後、これら２つの輪郭図から幾何学的計測を行って２種 の胸部画像を整合するための比例係数とトランスレーションを決定する。適当な 比率計算がなされた（ステップ１７）後、画像を重ね合わせる（ステップ１８） かその輪郭図を画像の一または両方に重ね合わせる（ステップ１９）。 図２は胸部の放射線透過写真画像において輪郭検出するための方法を示してい る。胸部画像を得た（ステップ２０）後、反復式のグレイレベルヒストグラム解 析（ス テップ２１）が胸郭上に概ね中心を有する比較的大きな方形内において行われる 。次いで、連続傾斜部（一次導関数）を用いて肺のピーク値と最小値が肺と隔膜 のピーク間で生じるグレイレベルを決定する。これによって、反復式の全体的閾 値化処理の間に２値画像を構成するために用いられる閾値の範囲が示される。各 閾値レベルにおいて、８点連続スキームを用いて２値画像における連続的な「オ ン」画素の回りの輪郭を形成する（ステップ１１０）。さらに、肺領域の外側に 当たる領域を「オフ」するために図心チェック（ステップ１２０）を行って、こ れらの領域がその後の反復処理において肺の内側の領域との併合することを防い でいる。このような操作を７回繰り返した後に、肺の空気にさらした領域を示す 初期的な一群の輪郭が形成される（ステップ１３０）。次いで、局所的な閾値化 処理を行って肺の空気にさらした領域をより正確に捕らえる（ステップ１４０） 。その後、グレイレベル閾値化処理を初期輪郭群に沿って中心化した３１×３１ 画素のＲＯＩ内において個々に実行する。この結果、肺領域の最終の輪郭群を形 成するべく輪郭付けられた最終の２値画像が得られる（ステップ１５０）。図３ は空気にさらした肺領域を描写した胸部画像を示している。 次に、図２に示した方法におけるステップ２１−２４を詳細に説明する。さら に、図４は胸部画像における全体的な異常および非対称形態の検出のための自動 化方法 の概略図を示している。全体の構成において胸郭の放射線透過写真の初期入手と デジタル胸部画像を作成するためのデジタル化が含まれている（ステップ４０） 。次いで、空気にさらした肺の境界検出を図心テストを含む反復式の全体的閾値 化技法（ステップ４１）を初期的に用いて行う。その後、初期的輪郭図を用いて 局所的閾値化技法（ステップ４２）用のＲＯＩ配置を行う。さらに、局所的閾値 化処理の後に、肋骨−および心臓−横隔膜の角度（costo- and cardiophrenic a ngle）に対応して補正を行う（ステップ４３）。而して、肺の輪郭が決定される （ステップ４４）。 図５は胸郭の境界検出のための反復式の全体的閾値化処理の自動化方法を示す 概略図である。まず、画像における水平グレイレベルプロフィルを計算して（ス テップ５０）、隔膜と肺尖部の位置を決定するためにこれを用いる。この情報は この方法全体にわたって用いられ、右半胸郭と左半胸郭を区別し、輪郭が首部に まで至ることを防ぐために画像の上界を同定するのに使用される。さらに、この 情報は患者の位置の違いに対応して補正を行うために各画像に必要とされる。 全体的なグレイレベルヒストグラムは胸部画像において肺を初期的に分割する ために用いられる（ステップ５１）。より均一なヒストグラムを得るためには、 ヒストグラムの計算を胸郭上に有効に集中する必要がある。本実施例においては 、画像の上部から７０画素、すなわち 胸郭上に集中する１８１×１４１の画素領域を選んだ。次に、肺と隔膜のピーク が位置付けされる図５の方法におけるステップ５２を説明する。このような領域 から得られる典型的なヒストグラム（図６）は２個のピーク６０および６１を示 し、その一は主に肺の内部の画素に対応する低いグレイ値に集中しており、他の 一は主に隔膜中、胸郭中およびおそらく存在する非対称異常中の画素に対応する 高いグレイ値に集中している。 それゆえ、全体的な閾値解析を行うことは、空気にさらした肺領域内の画素に 属するグレイ値と肺の外に位置するものとを区別する適当なグレイ値を決定する ためにヒストグラムを用いることである。しかしながら、適当な閾値を決定する のは単一のグレイ値の選択では不可能であることが分かっている。すなわち、値 が低すぎて得られる２値画像が肺領域を不十分に捕らえたり、高すぎて肺領域が 肺の外の領域と混合し、たいていの場合は、１個の閾値が肺の一の領域における 前の条件で得られ、さらに、別の領域において後の条件により得られる。 しかしながら、このような問題は反復式の全体的な閾値化処理を用いることに よって解消できる。すなわち、１個のグレイレベルの閾値を選択する代わりに、 値の範囲を連続して用いる。肺領域に対応するピーク値（図６における６０）が 生じるグレイ値と肺と隔膜のピークの間に最小値（図６における６２）が生じる グレイ値とを同定するために全体的なグレイレベルヒストグラムの連 続する傾斜部（一次導関数）が用いられる。さらに、ピーク値と最小値との間の 多数の等間隔のグレイ値が閾値の反復処理に用いられる。本実施例においては７ 個のグレイ値を検出した。なお、反復式の全体的グレイレベルの閾値化の間に用 いられるグレイレベル閾値の範囲と共に典型的なヒストグラムを図６に示す。 ２値画像を作成するために反復処理が行われる（ステップ５３）。第１の反復 処理によって７個のグレイ値の内の最小値（すなわち、この範囲の内の最も高い 光学密度）を閾値限界として用いることにより２値画像を形成する。このとき、 画像において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よりも 一定レベルだけ高いが閾値限界よりも低い場合は２値画像において画素が「オン 」になる。図７Ａ−図７Ｅは４個の異なるグレイレベル閾値を胸部画像に適用す ることによって得られた２値画像を概略的に示している。 図７Ａは最小の閾値における閾値化処理の結果を示している。実際の肺の境界 ７０が参考のためのみに示されている。閾値化処理により肺の境界７０内に多数 の領域７１と境界７０外に領域７２が作成されているが、領域７２は後述する図 心チェックによって除去される。 このようにして得られた２値画像は輪郭検出ルーチンに送られ、ルーチンは連 続する「オン」画素の群の境界を示す輪郭を同定するために連続構成（８点のよ うな）を用いる（ステップ５４）。このような連続構成は、例 えば、Ｋ．Ｂａｅ、Ｍ．Ｌ．Ｇｉｇｅｒ、Ｃ．Ｔ．ＣｈｅｎおよびＣ．Ｋａｈｎ （Ｍｅｄｉｃａｌ Ｐｈｙｓｉｃｓ ２０，７１−７８（１９９３））による「 ＣＴ画像における肝構造の自動分割」に記載されている。さらに、ルーチンは輪 郭の図心、輪郭密集度、輪郭の長さ（画素換算）および輪郭で囲まれた部分の面 積（画素換算）などの輪郭の重要な幾何学的特性を計算する。 この輪郭の図心は輪郭内の画素が肺を包含しそうな領域内にあるか否かを決定 するために用いられる（ステップ５５）。「図心境界（centroid limlt）」は全 閾値の反復処理の間に得られる全輪郭の図心を解析することにより経験的に構成 できる。図８に示す境界８１は２８個の胸部画像に対応する肺領域内の輪郭の図 心と肺外部の輪郭の図心の画像面における空間的分布に基づくものである。この とき、輪郭の図心が境界の外側である場合、輪郭により囲まれる画素は「オフ」 となる（図７Ａにおける領域７２）。したがってこれらの外部領域が後の反復処 理（この処理において閾値のグレイ値が高まって混合の可能性が増大する）にお いて肺の内部の領域と混合することがなくなる。このことにより、肺の最も完全 な同定処理が外部領域の混合を生じる事なく可能になる。 このような２値画像を作成するための閾値化処理、輪郭の同定および図心チェ ックに基づく画素の「オフ」処理が２値画像を作成するために用いられる閾値の グレイ値を各反復処理において増大しながら反復処理の各々に 対応して繰り返される。図７Ｂ−図７Ｄはこれに続く反復処理の結果を示してい る。図７Ｂにおいて、より大きな領域７３が図心チェックにより除去される領域 ７４と共に肺の境界内において決定される。図７Ｃにおいてはさらに大きな領域 ７５が肺の境界７０内に決定される。さらに図７Ｃには肺境界７０外の画素を含 む領域７６も示されているが、この領域は図８に示すような境界内の図心を有す るために図心チェックにより除去されない。図７Ｄはより高い画素値における反 復処理を示しており、領域７７および７８は肺の境界７０にほぼ等しくなってい る。このような反復の閾値化技法はより低い閾値を山の領域の頂上部に近い状態 にして種々の高さにおける山の領域の周辺を見いだすことと考えることができる 。 さらに、閾値レベルが増大するにつれて肺の輪郭の空間的分布がより縮小する ために、これより後の反復処理においてはより厳密な図心境界を用いることがで きる。なお、図８における８２により示すより厳密な図心境界は領域７６のよう な領域を除去できる。 ３×３核による形態学上の開放操作が最終の２回の反復処理の各々の間に適用 される（ステップ５６）。この形態学的開放操作は例えばＪ．Ｓｅｒｒａ（Ａｃ ａｄｅｍｉｃ，Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ，１９８２）による画像解析と数学的形態学に 記載されている。浸食フィルタとこれに続く膨張フィルタの組み合わせにより図 心チェックに基づく画像の領域を「オフ」にする処理の結果として２ 値画像内に「オン」状態で残る細い人為構造の多くを除去する。したがって、図 ７Ｅに示すように、形態学的開放操作は領域７８の細い部分７９を除去して輪郭 ８０を与えることができる。而して、全体的な閾値反復処理の最終結果が画像に おける空気にさらした肺領域を表現する初期的な一群の輪郭となる（ステップ５ ７）。 しかしながら、これらの初期的な輪郭によって実際の肺領域を十分に現すこと は難しいことが分かっていた。そこで、最大閾値のグレイ値が増加すると、得ら れる輪郭における人為構造が増加するために、局所的な閾値化処理が全体的閾値 化処理の出力に加えられる。図９は局所的閾値化処理のための方法を概略的に示 している。ＲＯＩ画素の重ね合わせを初期的輪郭に沿って集中する（ステップ９ ０）。本実施例においては、大きさが３１×３１のＲＯＩが各３０番目の点に集 中する。ただし、他のサイズおよび間隔も可能である。さらに、図１０は肺の輪 郭１０１に沿うＲＯＩ１００の配置を概略的に示している。次いで、各ＲＯＩ内 の画素が「オン」または「オフ」になって各ＲＯＩにそれぞれ対応して決定する 閾値のグレイ値に基づいて２値画像が形成される。 図９に示すように、ステップ９１においてＲＯＩが肺の側面上に位置している か否かが決定される。また、ＲＯＩが各肺領域の中央および横隔膜面に沿ってい る場合は、ＲＯＩ内の平均画素値が閾値として選択される（ステップ９２）。ま た、ＲＯＩが側面に沿っている場合は、 グレイレベルヒストグラムが構成され（ステップ９３）、閾値の初期的な選択に より最大グレイ値で最小のヒストグラムとなるグレイ値に等しく設定される。而 して、側面のＲＯＩの場合に実際に使用される閾値はＲＯＩとその隣の２個のＲ ＯＩの初期的な閾値の平均値である。このようにして、すべてのＲＯＩについて 操作を繰り返すことによりＲＯＩの各々に対応する閾値が決定される（ステップ ９４）。 次に、図１１Ａおよび図１１Ｂに基づいて局所的閾値化処理をさらに詳細に説 明する。図１１Ａは１００（図１０参照）のようなＲＯＩのヒストグラムを示し ており、図１１Ｂは１０４のようなＲＯＩのヒストグラムを示している。このよ うな２モードの分布は輪郭の重なりから生じるものであり、谷部１１０および１ １１を与えている。局所的閾値化処理においては、ＲＯＩの中心画素のグレイ値 ｐ_i がｐ_i＜ｐ谷またはｐ_i≧ｐ谷のいずれかによって２個の選択されたグレイ値 と置き換えられる。あるいは、 ｐ（ｘ，ｙ）＝ １ ［ｐ（ｘ，ｙ）≧ｐ（ｘ，ｙ）に集中するＲＯＩの 閾値カットオフ値の場合］ ＝ ０ ［ｐ（ｘ，ｙ）＜ｐ（ｘ，ｙ）に集中するＲＯＩの 閾値カットオフ値の場合］ １の代わりにｐ（ｘ，ｙ）を不変に維持することが可能 である。而して、このような局所的閾値化処理により２値画像が得られる。 しかしながら、この方法は肋骨−横隔膜角度（costophrenic angle）を現すの に不十分であり、心臓−横隔膜角度（cardiophrenic angle）を過度に現す。そ こで、これらの重要な解剖学的構造の標識点を適用するために、２個の付加的な ＲＯＩ（図１０における１０２および１０３）を加えて肋骨−横隔膜角度をより 良好に捕らえる一方で、心臓−横隔膜角度に重なるＲＯＩ内の閾値を設定する規 準を変更してより低い閾値を必要な時に与える（ステップ９５）。 その後、このようにして個々のＲＯＩを閾値化することにより構成した２値画 像を輪郭検出ルーチンに送り、形態学的開放操作が再び適用され、得られる最終 の輪郭（ステップ９６）が元の画像に重ね合わされる（ステップ９７）。 図１２は第２の画像すなわち放射性核種画像の輪郭検出のための自動化方法を 概略的に示している。すなわち、放射性核種画像を得た（ステップ１２０）後に 、画像マトリクスの低い方の２０％における画素に基づいて一次のノイズおよび バックグラウンド解析を行う（ステップ１２１）。すなわち、この処理は２５６ ×２５６マトリクスにおける行２０６以下の画素に基づく平均画素値と標準偏差 の計算を意味する。計算にはアレイ要素（１２８、１２８）を中心とする所定半 径（１１４画素等）の 円内に存在する画素のみが含まれる。なお、この範囲は放射性核種画像を得るた めに用いるガンマカメラの有効視野である。その後、閾値がノイズとバックグラ ウンドレベルに基づいて選択され、２値画像が作成される（ステップ１２２）。 この２値画像はノイズとバックグラウンドの解析から決定される平均画素値と３ 個の標準偏差値を閾値として選択することにより灌流走査法から得ることができ 、閾値よりも大きい画素値を有する画像におけるすべての画素が「オン」になる 。さらに、閾値化処理後に残る点の連続性を改善するために形態学的開放走査が ２値画像上に施される（ステップ１２３）。この場合、開放フィルタを１１画素 の直径を有する円形にできる。その後、輪郭検出を行う（ステップ１２４）。８ 点連続構成を用いて高作用領域（すなわち肺領域）を示す連続的な「オン」画素 の回りの境界線を構成する。図１３は肺の輪郭描写による放射性核種胸部画像を 示している。 さらに、上記２種類の方式から得た画像を適正に整合するためには、両方の画 像の有効画素サイズを等しくする必要がある。これを実行するには、放射線透過 写真画像のマトリクスサイズをｘおよびｙ方向に適当な比例係数で縮小する必要 がある。図１４は放射線透過写真の胸部画像の放射性核種画像に対する比率計算 と２画像の重ね合わせのための自動化方法を示している。すなわち、放射性核種 画像１４１と放射線透過写真画像１４０（Ｃ ＸＲ）においてコンピュータにより求めた輪郭の最大幅の比率をｘ方向の比例係 数として用い、輪郭の最大高さの比率をｙ方向の比例係数として用いる（ステッ プ１４２）。さらに、放射線透過写真画像の比率計算に補間法を適用する（ステ ップ１４３）。したがって、整合方法は放射線透過写真の胸部画像が通常立った 状態の患者から得られ、放射性核種走査が座った患者に対して行われることによ る横隔膜の位置への影響を補正するのに役立つ。 さらに、肺尖部を決定するために、水平プロフィル解析が放射線透過写真画像 に対して行われる（ステップ１４４）。隔膜に対応するピーク位置が隔膜の位置 を決定するために同定される。而して、肺尖部が水平プロフィルにおける２個の ピーク位置の間において陥没部が明瞭になる行により決定される。また、水平プ ロフィル解析は放射性核種画像の肺尖部および隔膜の位置決定にも用いられるが 、グレイレベルが反転してピーク位置が肺の存在による強度増加に対応するよう になっている。 放射線透過写真の肺の画像を用いて、画像の各行（水平プロフィル）のグレイ レベルが上部から底部に至って解析される。図１６Ａの右側の画像では肺が黒く 示されている。初期的なプロフィルはすべて白になるが、プロフィルが肺を下降 するにつれて、２個のピークが生じてプロフィルが肺領域から外れると消失する 。 次いで、ステップ１４４から得たパラメータ１４５を 用いて肺尖部（ｙ方向における）と隔膜（ｘ方向における）を整合するために放 射線透過写真画像に対してｘおよびｙ方向に灌流走査を施して重ね合わせ画像を 得る（ステップ１４６）。 図１５は放射線透過写真画像と放射性核種画像から得た輪郭による放射線透過 写真の胸部画像を示している。さらに、図１６Ａおよび図１６Ｂは構造的詳細と 機能情報の両方を表示するために可能な一手段を示している。図１６Ａは放射性 核種（左）および放射線透過写真（右）の画像を示しており、図１６Ｂは機能的 および構造的画像の組み合わせである最終画像を示している。すなわち、機能的 画像は透明色（図面における黒色に対する）で構造的画像上に置かれて構造的情 報と機能的情報を同時に見ることが可能になる。 図１７は本発明の方法を実施するためのシステムを示すより詳細な概略的ブロ ック図である。図１７においては、被検対象の放射線透過写真画像が画像取得装 置１７０から得られ、システムに入力される。各胸部画像が装置１７０によって デジタル化されて画像メモリー１７１に入力される。また、被検対象の放射性核 種画像が放射性核種画像取得装置１７２から得られ、システムに入力されかつ画 像メモリー１７３に記憶される。その後、放射線透過写真画像のデータがまずグ レイレベル閾値回路１７４および輪郭解析回路１７５に送られる。一方、放射性 核種画像のデータはノイズ解析回路１７６および輪 郭回路１７７に送られて各肺領域の最終的境界が決定される。その後、輪郭が比 率計算回路１７８に送られ、画像データがプロフィル解析回路１７９に送られて 適当な縮小率と放射線透過写真画像のシフトが決定される。重ね合わせ回路１８ ０においては、一方または両方の胸部画像上に輪郭が重ね合わされるか、放射性 核種の肺データが放射線透過写真画像上に重ね合わされて構造的情報と機能的情 報を同時に見ることができるようになる。その後、この結果がデジタル−アナロ グ変換器１８１を通過して表示システム１８２に表示される。 なお、本発明は手のような体の他の部分にも適用できる。すなわち、手の放射 線透過写真と放射性核種の画像を得る。直接露光領域（手の画像の外側の領域） から手の放射線透過写真画像を分割する場合、全体的および局所的閾値化処理の 両方が使用できる。すなわち、局所的閾値化処理は皮膚から骨を分割する。図１ ８に示すように、多数のＲＯＩ（実施例においてはＲＯＩ１−ＲＯＩ５）を手の 画像上に配置できる。ＲＯＩ１−ＲＯＩ３に対応する画素分布を図１９Ａ−図１ ９Ｃに示す。ＲＯＩ１は完全に直接露光領域にあるので、画素分布は谷の無い単 一ピークになる（図１９Ａ）。ここで、ＲＯＩ１の中央の画素を定数Ｋ₁ に設定 する。また、ＲＯＩ２においては谷がグレイレベルｐ₂ である。このとき、ＲＯ Ｉ２における中央画素がｐ₂ よりも小さいグレイ値を有していれば、中央画素に はＫ₂ のグレイ値が与えられる。 また、ＲＯＩ２における中央画素がｐ₂ よりも大きいグレイ値を有していれば、 中央画素にはＫ ₃のグレイ値が与えられる。また、ＲＯＩ３においては谷がグレ イレベルｐ₃ であらわれる。このとき、ＲＯＩ３における中央画素がｐ₃ よりも 小さい又は大きいグレイ値を有していれば、中央画素にはＫ₂ 又はＫ₃ のグレイ 値がそれぞれ与えられる。なお、ＲＯＩ４およびＲＯＩ５は図１９Ａのような単 一ピークの分布を有すると考えられる。その理由は、ＲＯＩ４が完全に骨の内側 であり、ＲＯＩ５が完全に皮膚の内側にあるからである。 局所的閾値化処理の利点は図１９Ｄに示すように全体画像のヒストグラムにお いて検出されるＲＯＩ３において示すピークがきわめて小さくできることである 。 さらに、放射性核種の手の解析は放射性核種の肺の画像について述べた方法と 同一である。 上述の技法については、本発明の多くの変形および変更が明らかに可能である 。それゆえ、他に特に記載しない限りにおいて、添付の請求の範囲内において本 発明を実施することが可能である。さらに、記載した装置仕様は胸部の単一投射 画像に集中していたが、本発明の概念は多数モード解析および他の人体部分表示 に拡張できる。

───────────────────────────────────────────────────── 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，Ｍ Ｃ，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，Ｃ Ｎ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＥ ，ＨＵ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＫ， ＬＲ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＮ，ＭＷ，Ｎ Ｌ，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 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 ドイ、クニオ アメリカ合衆国 60521 イリノイ州 ウ ィロウブルック レイン コート 6415

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １．第１の方式を用いて解剖学的構造の特定部位を含む第１の画像を得る段階と 、 第２の方式を用いて前記解剖学的構造の特定部位を含む第２の画像を得る段階 と、 反復式グレイレベル閾値化処理を用いて前記第１画像における解剖学的構造の 特定部位の第１の特定部位輪郭を検出する段階と、 前記第２画像における解剖学的構造の特定部位の第２の特定部位輪郭を検出す る段階と、 前記第１特定部位輪郭と第２特定部位輪郭とを重ね合わせる段階とから成るこ とを特徴とする２方式から得た画像の相関方法。 ２．さらに、前記第１特定部位輪郭を比率計算する段階から成ることを特徴とす る請求項１に記載の方法。 ３．前記反復式グレイレベル閾値化処理を行う段階が、 前記解剖学的構造の特定部位を含む第１画像の全体的グレイレベルヒストグラ ムを得る段階と、 前記全体的グレイレベルヒストグラムを用いて複数の全体的グレイレベル閾値 を得る段階とから成ることを特徴とする請求項１に記載の方法。 ４．前記反復式グレイレベル閾値化処理を行う段階が、 前記解剖学的構造の特定部位の第１の初期的輪郭を得るために全体的グレイレ ベル閾値化処理を行う段階と、 前記第１初期的輪郭を用いて局所的グレイレベル閾値化処理を行うことにより 前記第１特定部位輪郭を得る段階とから成ることを特徴とする請求項１に記載の 方法。 ５．前記反復式グレイレベル閾値化処理を行う段階が、 前記解剖学的構造の特定部位を含む第１画像の全体的グレイレベルヒストグラ ムを得る段階と、 前記全体的グレイレベルヒストグラムを用いて複数の全体的グレイレベル閾値 を得る段階と、 前記複数の全体的グレイレベル閾値の各々における領域の２値画像を作成する 段階と、 前記２値画像を用いて第１の初期的輪郭を決定する段階とから成ることを特徴 とする請求項１に記載の方法。 ６．前記複数の全体的グレイレベル閾値を得る段階が、 ピーク値と最小値を有する前記全体的グレイレベルヒストグラムの一次導関数 を得る段階と、 前記全体的グレイレベル閾値として前記ピーク値と最小値との間において等間 隔の所定数のグレイレベル値を選択する段階とから成ることを特徴とする請求項 ５に記載の方法。 ７．前記第１初期的輪郭を決定する段階が、 所定のグレイレベル閾値よりも大きいグレイレベル値を有し、かつ、前記全体 的グレイレベル閾値において対応する一よりも小さいグレイレベル値を有する前 記第１画像における画素を選択して少なくとも一の領域を得る段階と、 前記少なくとも一の領域の境界を作成する段階と、 前記少なくとも一の領域が前記解剖学的構造の特定部位内に位置するか否かを 決定する段階と、 前記解剖学的構造の特定部位内にないと決定された領域を除去する段階と、 前記画素を選択する段階、境界を作成する段階、解剖学的構造の特定部位内に 少なくとも一の領域が位置するか否かを決定する段階および領域を除去する段階 を前記全体的グレイレベル閾値の残りの各一に対してそれぞれ繰り返す段階とか ら成ることを特徴とする請求項５に記載の方法。 ８．前記少なくとも一の領域が解剖学的構造の特定部位内に位置するか否かを決 定する段階および領域を除去する段階が、 前記解剖学的構造の特定部位に対応する図心境界を決定する段階と、 前記少なくとも一の領域の図心を決定する段階と、 前記図心が前記図心境界の外に位置する場合に前記少なくとも一の領域を除去 する段階とから成ることを特徴とする請求項７に記載の方法。 ９．前記全体的グレイレベル閾値の選択されたものと共に用いるために第１の図 心境界を選択する段階と、 前記全体的グレイレベル閾値の残りのものと共に用いるために第２の図心境界 を選択する段階とから成ることを特徴とする請求項８に記載の方法。 １０．さらに、前記２値画像の選択された一において形態学的開放操作を行う段 階から成ることを特徴とする請求項７に記載の方法。 １１．前記局所的グレイレベル閾値化処理を行う段階が、 前記第１初期的輪郭上に複数の関係領域（ＲＯＩ：regions of interest）を 配置する段階と、 前記複数のＲＯＩの各々の中に位置する画素の複数のグレイレベルヒストグラ ムをそれぞれ作成する段階と、 前記複数のグレイレベルヒストグラムを用いて複数のグレイレベル閾値をそれ ぞれ決定する段階と、 前記グレイレベル閾値のそれぞれを用いて前記ＲＯＩ内の画素を選択する段階 と、 前記選択した画素を用いて２値画像を作成する段階と、 前記第１特定部位輪郭として前記２値画像の境界を検出する段階とから成るこ とを特徴とする請求項４に記載の方法。 １２．前記複数のＲＯＩを前記第１初期的輪郭上に前記ＲＯＩが互いに重なるよ うに配置することから成ることを特徴とする請求項１１に記載の方法。 １３．前記グレイレベル閾値を決定する段階が最小値において前記グレイレベル ヒストグラムの各一における最大のグレイレベル値を有するグレイレベル閾値を 選択することから成ることを特徴とする請求項１１に記載の方法。 １４．さらに、前記２値画像上に形態学的開放操作を行 うことから成ることを特徴とする請求項１１に記載の方法。 １５．前記第１画像として放射線透過写真の胸部画像を得る段階と、 前記放射線透過写真の胸部画像をデジタル化してデジタル化した胸部画像を得 る段階と、 前記デジタル化した胸部画像において肺輪郭を検出する段階とから成ることを 特徴とする請求項１に記載の方法。 １６．前記デジタル化した胸部画像の選択部位の全体的グレイレベルヒストグラ ムを得る段階と、 前記全体的グレイレベルヒストグラムにおいて肺および隔膜のピークを同定す る段階と、 前記肺および隔膜のピークの間に全体的グレイレベルヒストグラムにおける最 小値を同定する段階と、 前記最小値および肺ピークの間に複数のグレイレベル閾値を選択する段階とか ら成ることを特徴とする請求項１５に記載の方法。 １７．さらに、前記複数のグレイレベル閾値の各々において前記デジタル化した 胸部画像を用いて複数の２値画像をそれぞれ作成する段階と、 前記複数の２値画像の各々の複数の輪郭をそれぞれ作成する段階と、 前記複数の輪郭の各々の複数の図心を決定する段階と、 前記デジタル化した胸部画像内に図心境界を決定する 段階と、 前記図心境界内に前記図心の対応する一が位置する場合に前記複数の輪郭の各 々の中に位置する画素を選択する段階とから成ることを特徴とする請求項１６に 記載の方法。 １８．前記第１画像として放射線透過写真の胸部画像を得る段階と、 前記放射線透過写真の胸部画像をデジタル化して複数の画素を有するデジタル 化した胸部画像を得る段階と、 前記デジタル化した胸部画像内に初期的肺輪郭を検出する段階と、 前記初期的輪郭上に複数の関係領域（ＲＯＩ：regionsof interest）を配置す る段階と、 前記ＲＯＩの各々の中にグレイレベル閾値を選択する段階と、 前記グレイレベル閾値の対応するものに基づいてＲＯＩ内に画素を選択する段 階とから成ることを特徴とする請求項１に記載の方法。 １９．ＲＯＩが前記初期的肺輪郭の中央および横隔膜面の少なくとも一の上に位 置するか否かを決定する段階と、 前記初期的肺輪郭の中央および横隔膜面の少なくとも一の上に位置すると決定 された各ＲＯＩに対する前記グレイレベル閾値としてＲＯＩ内に位置する画素の 平均値を選択する段階とからなることを特徴とする請求項１８に記載の方法。 ２０．ＲＯＩが前記初期的肺輪郭の側面上に位置するか否かを決定する段階と、 前記初期的肺輪郭の側面上に位置すると決定された各ＲＯＩに対するグレイレ ベルヒストグラムを作成する段階と、 前記初期的肺輪郭の側面上に位置すると決定された各ＲＯＩに対する最大のグ レイレベル値を有するグレイレベルヒストグラム内における最小値として初期的 グレイレベル閾値を選択する段階と、 前記初期的グレイレベル閾値の対応する一と初期的肺輪郭の側面上に位置する と決定されたＲＯＩの隣の２個のＲＯＩの初期的グレイレベル閾値の平均値とし て初期的肺輪郭の側面上に位置すると決定された各ＲＯＩに対するグレイレベル 閾値を選択する段階とから成ることを特徴とする請求項１８に記載の方法。 ２１．肋骨−横隔膜角度上に付加的な第１のＲＯＩを配置する段階と、 心臓−横隔膜角度上に付加的な第２のＲＯＩを配置する段階とから成ることを 特徴とする請求項１８に記載の方法。 ２２．前記第２画像として放射性核種胸部画像を得る段階と、 前記放射性核種胸部画像についてノイズ解析を行う段階と、 閾値を選択する段階と、 前記閾値を用いて２値画像を作成する段階と、 前記２値画像について形態学的開放操作を行う段階と、 前記形態学的開放操作を行った後に前記２値画像を用いて第２の特定部位輪郭 を検出する段階とから成ることを特徴とする請求項１に記載の方法。 ２３．前記重ね合わせる段階が、 前記第１特定部位輪郭の第１最大幅の前記第２特定部位輪郭の第２最大幅に対 する第１の比率を決定する段階と、 前記第１特定部位輪郭の第１最大高さの前記第２特定部位輪郭の第２最大高さ に対する第２の比率を決定する段階と、 前記第１および第２比率を第１および第２の方向の比例係数としてそれぞれ用 いる段階と、 前記第１および第２比率を用いて前記第１特定部位輪郭を比率計算する段階と から成ることを特徴とする請求項１に記載の方法。 ２４．さらに、前記第１および第２画像について水平プロフィル解析を行って前 記第１および第２画像の各々における所定位置を同定する段階と、 前記第２画像を第１画像に対して前記第１および第２方向にシフトして前記第 １および第２画像の各々における所定位置を用いて前記第１および第２画像を整 合して重ね合わせる段階と、 前記第２画像に整合し重ね合わせた第１画像を表示す る段階とから成ることを特徴とする請求項２３に記載の方法。 ２５．さらに、前記第２画像に整合し重ね合わせた前記第１画像について前記第 １および第２特定部位輪郭を表示する段階から成ることを特徴とする請求項２４ に記載の方法。 ２６．前記第１および第２画像として胸部画像を得る段階と、 前記第１および第２特定部位輪郭として第１および第２肺輪郭を得る段階と、 前記第１肺輪郭の第１最大幅の第２肺輪郭の第２最大幅に対する第１比率を決 定する段階と、 前記第１肺輪郭の第１最大高さの第２肺輪郭の第２最大高さに対する第２比率 を決定する段階と、 前記第１および第２比率を第１および第２方向の比例係数としてそれぞれ用い る段階と、 前記第１および第２比率を用いて前記第１特定部位輪郭を比率計算する段階と から成ることを特徴とする請求項１に記載の方法。 ２７．さらに、前記第１および第２画像について水平プロフィル解析を行って前 記第１および第２画像の各々における肺尖部を同定する段階と、 前記第２画像を第１画像に対して前記第１および第２方向にシフトして前記第 １および第２画像の各々における肺尖部を用いて前記第１および第２画像を整合 し重ね 合わせる段階と、 前記第２画像に整合し重ね合わせた第１画像を表示する段階とから成ることを 特徴とする請求項２６に記載の方法。 ２８．前記第１画像として放射線透過写真の手の画像を得る段階と、 前記放射線透過写真の手の画像について反復式グレイレベル閾値化処理を行う 段階とから成ることを特徴とする請求項１に記載の方法。 ２９．前記反復式グレイレベル閾値化処理を行う段階が、 前記放射線透過写真の手の画像上に複数のＲＯＩを配置する段階と、 前記ＲＯＩの各々に対して複数のグレイレベルヒストグラムをそれぞれ作成す る段階と、 前記グレイレベルヒストグラムの対応するものを用いてＲＯＩの各々に対して 複数のグレイレベル閾値をそれぞれ決定する段階と、 前記グレイレベル閾値のそれぞれを用いてＲＯＩの選択したものにおける所定 画素のグレイレベル値を変更する段階とから成ることを特徴とする請求項１８に 記載の方法。 ３０．前記第２画像として放射性核種の手の画像を得る段階と、 前記放射性核種の手の画像についてノイズ解析を行う段階と、 閾値を選択する段階と、 前記閾値を用いて２値画像を作成する段階と、 前記２値画像について形態学的開放操作を行う段階と、 前記形態学的開放操作を行った後に前記２値画像を用いて前記第２特定部位輪 郭を検出する段階とから成ることを特徴とする請求項２８に記載の方法。 ３１．前記第１画像として放射線透過写真画像を得る段階と、 前記放射線透過写真画像をデジタル化してデジタル化した画像を得る段階と、 前記デジタル化した画像において前記第１特定部位輪郭を検出する段階と、 前記第２画像として放射性核種画像を得る段階と、 前記放射性核種画像についてノイズ解析を行う段階と、 閾値を選択する段階と、 前記閾値を用いて２値画像を作成する段階と、 前記２値画像について形態学的開放操作を行う段階と、 前記形態学的開放操作を行った後に前記２値画像を用いて前記第２特定部位輪 郭を検出する段階とから成ることを特徴とする請求項１に記載の方法。 ３２．前記デジタル化した画像における第１特定部位輪郭を検出する段階が、 前記解剖学的構造の特定部位を含む放射線透過写真画像の第１グレイレベルヒ ストグラムを得る段階と、 前記第１グレイレベルヒストグラムを用いて複数の第 １グレイレベル閾値を得る段階と、 前記複数の第１グレイレベル閾値の各々における前記領域の第１の２値画像を 作成する段階と、 前記第１の２値画像を用いて第１の初期的輪郭を決定する段階と、 前記第１初期的輪郭上に複数の関係領域（ＲＯＩ：regions of interest）を 配置する段階と、 前記複数のＲＯＩの各々の中に位置する画素の複数の第２グレイレベルヒスト グラムをそれぞれ作成する段階と、 前記複数の第２グレイレベルヒストグラムを用いて複数の第２グレイレベル閾 値をそれぞれ決定する段階と、 前記第２グレイレベル閾値のそれぞれを用いて前記ＲＯＩ内における画素を選 択する段階と、 前記選択した画素を用いて第２の２値画像を作成する段階と、 前記第１特定部位輪郭として前記第２の２値画像の境界を検出する段階とから 成ることを特徴とする請求項３１に記載の方法。 ３３．第１の画像取得装置と、 第２の画像取得装置と、 前記第１画像取得装置に接続する反復式グレイレベル閾値化処理装置と、 前記反復式グレイレベル閾値化処理装置に接続して前記第１画像の第１輪郭を 作成する第１の輪郭作成回路と、 前記第２画像取得装置に接続するノイズ解析回路と、 前記第２画像取得装置に接続して前記第１画像の第２輪郭を作成する第２輪郭 作成回路と、 前記第１および第２輪郭作成回路に接続する重ね合わせ回路と、 表示装置とから成ることを特徴とする異なる２方式から得られる画像の相関シ ステム。 ３４．前記第１画像取得装置が放射線透過写真画像取得装置から成り、 前記第２画像取得装置が放射性核種画像取得装置から成ることを特徴とする請 求項３３に記載のシステム。 ３５．前記第１および第２画像取得装置にそれぞれ接続する第１および第２画像 メモリーから成ることを特徴とする請求項３３に記載のシステム。 ３６．前記重ね合わせ回路が、 比率計算回路と、 プロフィル解析回路と、 画像重ね合わせ回路と、 前記重ね合わされた第１および第２画像から成る重ね合わせ画像に前記輪郭を 重ね合わせるための回路とから成ることを特徴とする請求項３３に記載のシステ ム。 ３７．前記反復式グレイレベル閾値回路が、 局所的グレイレベル閾値化回路と 全体的グレイレベル閾値化回路とから成ることを特徴とする請求項３３に記載 のシステム。