KR20180030460A

KR20180030460A - 신티그래피 화상의 정규화 기술

Info

Publication number: KR20180030460A
Application number: KR1020177027351A
Authority: KR
Inventors: 가즈히로 니시카와
Original assignee: 니혼 메디피직스 가부시키가이샤
Priority date: 2015-07-14
Filing date: 2016-03-03
Publication date: 2018-03-23
Also published as: US20180082409A1; HK1243492A1; WO2017010119A1; EP3279697A1; US10366479B2; TW201702990A; EP3279697A4; JPWO2017010119A1; JP6745268B2; CN107533141A

Abstract

[과제] 뼈 신티그래피 화상의 자동 정규화의 안정성을 향상시킨다. [해결수단] 적합한 실시형태는, 뼈 신티그래피 화상을 나타내는 화상 데이터의 화소값 히스토그램을 작성하는 것; 상기 화소값 히스토그램에 기초하여 화소값에 관한 복수의 문턱값을 설정하는 것; 상기 설정한 복수의 문턱값 각각에 대해 화소값 평균값을 계산하는 것; 상기 계산한 화소값 평균값을 값이 큰 순서로 나열하는 것; 및 상기 순서로 나열된 상기 화소값 평균값의 집합의 적어도 일부에 기초하여, 상기 화상 데이터를 정규화하기 위한 기준값을 결정하는 것;을 포함하고, 상기 기준값을 결정하는 것이, 상기 순서로 나열된 상기 화소값 평균값의 집합 중에서 상기 화소값 평균값이 작은 영역을 근사하는 직선을 하나 결정하는 것; 및 상기 직선에 기초하여 상기 기준값을 계산하는 것;을 포함한다.

Description

신티그래피 화상의 정규화 기술

본 발명은, 핵의학 수법에 의해 얻어지는 신티그래피 화상을 정규화하는 것에 관한 것이다.

핵의학 검사에서 이용되는 신티그래피는 핵의학 화상화 기술의 일종으로, 방사성 약제를 체내에 투여하고, 그 핵종의 붕괴에 기인하여 방출되는 감마선을 SPECT 장치 등으로 잡아 화상화하는 기술이다. 신티그래피에서는, 경과 관찰이나 화상의 상호 비교 등을 행할 목적으로 화소값의 정규화, 즉 다른 화상과 비교 가능한 값으로 화소값의 변환이 이루어진다. 정규화법에는, 시술자가 육안으로 레벨 조정을 하는 수동에 의한 방법과, 자동으로 정규화를 행하는 방법이 존재한다.

수동에 의한 방법은, 특별한 프로그램을 이용할 필요가 없다는 장점을 가지지만, 그 결과가 시술자의 기술 수준으로 좌우된다는 결점을 가지고 있다. 예를 들어 육안으로 레벨 조정하는 방법에서는, 시술자의 감각으로 결과가 좌우되기 쉽고, 그 결과 불균일이 발생하기 쉽다. 또한, 흉추에 ROI를 취하여 그 최대값을 이용하여 정규화하는 방법도 있는데, 이 방법은 작성한 ROI에 이상 집적이 존재하는 경우에는 이용할 수 없다.

하기에 게재한 특허문헌 1 및 비특허문헌 1에는, 신티그래피 응용 분야의 하나인 뼈 신티그래피 화상에 대해 정규화의 기준값을 반자동으로 결정하는 수법이 개시되어 있다. 이들 문헌에는, 하기에 게재한 비특허문헌 2에 개시되는 다중 문턱값법을 이용하여 뼈 신티그래피 화상의 히스토그램을 해석하고, 방사성 약제의 이상 집적에 대응하는 화소값과 정상 집적에 대응하는 화소값의 경계값을 특정하고, 그 경계값을 기준으로 하여 뼈 신티그래피 화상을 정규화하는 것이 기재되어 있다.

특허문헌 1: WO2007/062135

비특허문헌 1: Shiraishi J et al. Development of a computer-aided diagnostic scheme for detection of interval changes in successive whole-body bone scans. Med Phys 34:25-36, 2007. 비특허문헌 2: M. L. Gger, K. Doi, and H. MacMahon, "lmagc featurc analysis and compurcr-aided diagnosis in digital radiography. 3. Automated detection of nodules in peripberal lung ficlds," Mcd. Phys.15, 158-166(1988).

그러나, 본원 발명자가 검토한 바, 특허문헌 1 및 비특허문헌 1의 수법은 정규화 결과에 가끔 안정성이 부족한 경우가 있었다. 그래서, 본원 발명자는 이들의 종래 기술보다 안정적으로 정규화를 행하는 수법을 개발하는 것에 뜻을 두고 본원발명을 이루기에 이르렀다.

특허문헌 1 및 비특허문헌 1의 기술은, 화소값이 높은 영역의 범위나 값에 의존하여 정규화를 위한 기준값을 정하는 것이 특징이다. 즉, 방사성 의약품의 이상 집적이 발생하는 영역에 기초하여 기준값을 정하는 것이 특징이다. 본원 발명자는 이 특징이 안정성이 부족한 원인이 된다고 생각하였다.

그리고, 본원 발명자는 정상 집적 영역에 기초하여 정규화를 위한 기준값을 정함으로써 정규화의 안정성을 높일 수 있음을 발견하였다.

본원발명의 적합한 실시형태의 일례는 다음과 같은 방법이다. 이 방법은, 핵의학 수법에 의해 얻어지는 뼈 신티그래피 화상을 정규화하기 위한 방법으로서,

·상기 뼈 신티그래피 화상을 나타내는 화상 데이터를 읽어들이는 단계;

·상기 화상 데이터의 화소값 히스토그램을 작성하는 단계;

·상기 화소값 히스토그램에 기초하여 화소값에 관한 복수의 문턱값을 설정하는 단계;

·상기 설정한 복수의 문턱값 각각에 대해 화소값 평균값을 계산하는 단계;

·상기 계산한 화소값 평균값을 값이 큰 순서로 나열하는 단계; 및

·상기 순서로 나열된 상기 화소값 평균값의 집합의 적어도 일부에 기초하여, 상기 화상 데이터를 정규화하기 위한 기준값을 결정하는 단계;

을 포함하고, 상기 기준값을 결정하는 단계가,

·상기 순서로 나열된 상기 화소값 평균값의 집합 중에서 상기 화소값 평균값이 작은 영역을 근사하는 직선을 하나 결정하는 단계; 및

·상기 직선에 기초하여 상기 기준값을 계산하는 단계;

를 포함하는 것을 특징으로 한다.

실시형태에 따라서는, 상기 직선을 하나 결정하는 단계가, 상기 화소값 평균값의 집합으로부터 값이 큰 화소값 평균값을 몇 개 제거함과 아울러 남은 부분을 근사하는 근사 직선을 계산하고, 나아가 상기 근사 직선과, 상기 근사 직선의 계산에 이용한 화소값 평균값의 집합의 상관 계수를 계산하는 단계를 포함해도 된다.

실시형태에 따라서는, 상기 방법은, 상기 제거하는 화소값 평균값의 개수를 바꾸어 각각의 경우에 상기 근사 직선 및 상기 상관 계수를 계산하고, 이 계산한 복수의 상관 계수의 값에 기초하여 상기 직선을 하나 결정하는 단계를 포함해도 된다.

실시형태에 따라서는, 상기 화소값 평균값이 작은 영역은, 상기 순서로 나열된 상기 화소값 평균값의 집합 값의 변화율에 기초하여 결정되어도 된다.

실시형태에 따라서는, 상기 기준값은, 상기 직선의 절편에 기초하여 정해져도 된다.

실시형태에 따라서는, 상기 방법은, 상기 기준값에 기초하여 상기 화상 데이터를 정규화함과 아울러, 이 정규화한 화상 데이터를 표시하는 단계를 더 포함해도 된다.

실시형태에 따라서는, 상기 화소값 히스토그램에 기초하여 화소값에 관한 복수의 문턱값을 설정하는 단계를, 다중 문턱값법을 사용하여 행해도 된다.

본원발명의 적합한 실시형태에는, 처리 수단 및 기억 수단을 구비하는 시스템으로서, 상기 기억 수단이 프로그램 명령을 저장하고, 상기 프로그램 명령이 상기 처리 수단에 실행됨으로써, 상기 시스템에 상기 어느 하나의 방법을 수행시키도록 구성되는 시스템이 포함된다.

본원발명의 적합한 실시형태에는, 시스템의 처리 수단에 실행됨으로써, 상기 시스템에 상기 어느 하나의 방법을 수행시키도록 구성되는 프로그램 명령을 구비하는 컴퓨터 프로그램이 포함된다.

본원발명의 적합한 실시형태에는 다음과 같은 시스템이 포함된다. 이 시스템은, 핵의학 수법에 의해 얻어지는 뼈 신티그래피 화상을 정규화하기 위한 시스템으로서,

·상기 뼈 신티그래피 화상을 나타내는 화상 데이터를 읽어들이는 수단;

·상기 화상 데이터의 화소값 히스토그램을 작성하는 수단;

·상기 화소값 히스토그램에 기초하여 화소값에 관한 복수의 문턱값을 설정하는 수단;

·상기 설정한 복수의 문턱값 각각에 대해 화소값 평균값을 계산하는 수단;

·상기 계산한 화소값 평균값을 값이 큰 순서로 나열하는 수단; 및

·상기 순서로 나열된 상기 화소값 평균값의 집합의 적어도 일부에 기초하여, 상기 화상 데이터를 정규화하기 위한 기준값을 결정하는 수단;

을 구비하고, 상기 기준값을 결정하는 수단이,

·상기 순서로 나열된 상기 화소값 평균값의 집합 중에서 상기 화소값 평균값이 작은 영역을 근사하는 직선을 하나 결정하는 수단; 및

·상기 직선에 기초하여 상기 기준값을 계산하는 수단;

을 구비하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 적합한 구현화 형태 몇 가지를 청구범위에 포함되는 청구항에 특정하고 있다. 그러나, 이들 청구항에 특정되는 구성이 본원 명세서 및 도면에 개시되는 신규 기술사상 전부를 포함한다고는 할 수 없다. 출원인은, 현재 청구항에 기재되어 있는지에 관계없이 본원 명세서 및 도면에 개시되는 신규 기술사상 전부에 대해 특허를 받을 권리가 있음을 주장하는 것임을 기록해 둔다.

도 1은, 본 명세서에서 개시되는 다양한 처리를 실행할 수 있는 하드웨어의 예인 시스템(100)의 주요 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는, 본 명세서에서 개시되는 화상 정규화 처리를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은, 뼈 신티그래피 화상의 화소값 히스토그램의 예이다.
도 4는, 정렬된(sorted) 화소값 평균값을 그래프 표시한 예이다.
도 5는, 정렬된 화소값 평균값의 데이터를 근사하는 직선을 결정하는 처리의 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6a는 정규화 전의 화상 데이터의 표시예이고, 도 6b는 정규화 후의 화상 데이터의 표시예이다.
도 7a는 어떤 뼈 신티그래피 화상에 대한, 핵의학 전문의에 의한 수동 정규화 값과 종래 기술에 의한 자동 정규화 값의 상관을 보기 위한 도면이고, 도 7b는 동일한 뼈 신티그래피 화상에 대한, 핵의학 전문의에 의한 수동 정규화 값과 본 발명에 의한 자동 정규화 값의 상관을 보기 위한 도면이다.

이하, 첨부 도면을 참조하면서 적합한 실시예를 이용하여 본 발명을 보다 자세하게 설명한다.

도 1은, 본 명세서에서 개시되는 다양한 처리를 실행할 수 있는 하드웨어의 예인 시스템(100)의 주요 구성을 설명하기 위한 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 시스템(100)은 하드웨어적으로는 일반적인 컴퓨터와 동일하고, CPU(102), 주요 기억 장치(104), 대용량 기억 장치(106), 디스플레이 인터페이스(107), 주변기기 인터페이스(108), 네트워크 인터페이스(109) 등을 구비할 수 있다. 일반적인 컴퓨터와 같이, 주요 기억 장치(104)로서는 고속의 RAM(랜덤 액세스 메모리)을 사용할 수 있고, 대용량 기억 장치(106)로서는 저가이고 대용량인 하드 디스크나 SSD 등을 이용할 수 있다. 시스템(100)에는 정보 표시를 위한 디스플레이를 접속할 수 있고, 이는 디스플레이 인터페이스(107)를 통해 접속된다. 또한, 시스템(100)에는 키보드나 마우스, 터치 패널과 같은 사용자 인터페이스를 접속할 수 있고, 이는 주변기기 인터페이스(108)를 통해 접속된다. 네트워크 인터페이스(109)는, 네트워크를 통해 다른 컴퓨터나 인터넷에 접속하기 위해 이용될 수 있다.

대용량 기억 장치(106)에는, 운영 체제(OS)(110)이나, 본 명세서에서 개시되는 특징적인 처리를 제공하기 위한 화상 정규화 프로그램(120) 등이 저장되어 있을 수 있다. 시스템(100)의 가장 기본적인 기능은, OS(110)가 CPU(102)에 실행됨으로써 제공된다. 또한, 본 명세서에서 개시되는 특징적인 처리는, 화상 정규화 프로그램(120)에 포함되는 프로그램 명령군의 적어도 일부가 CPU(102)에 실행됨으로써 제공된다. 잘 알려져 있는 바와 같이, 프로그램의 구현 형태에는 다양한 것이 있고, 이들의 변형은 모두 본원에서 개시되는 발명의 범위에 포함되는 것이다.

대용량 기억 장치(106)에는, 화상 정규화 프로그램(120)에 의한 정규화 처리의 대상이 되는 뼈 신티그래피 화상 데이터(130)나, 화상 정규화 프로그램(120)에 의한 처리의 결과로서 생성되는 정규화 기준값 데이터(132), 화상 데이터(130)를 정규화한 화상 데이터(134) 등도 더 저장되어 있을 수 있다.

시스템(100)은, 도 1에 도시된 요소 이외에도 전원이나 냉각 장치 등 통상적인 컴퓨터 시스템이 구비하는 장치와 동일한 구성을 구비할 수 있다. 컴퓨터 시스템의 구현 형태로는, 기억 장치의 분산·용장화(冗長化)나 가상화, 복수 CPU의 이용, CPU 가상화, DSP 등 특정 처리에 특화된 프로세서의 사용, 특정 처리를 하드웨어화하여 CPU에 조합하는 것 등 다양한 기술을 이용한 다양한 형태의 것이 알려져 있다. 본원에서 개시되는 발명은, 어떠한 형태의 컴퓨터 시스템상에 탑재되어도 되고, 컴퓨터 시스템의 형태에 따라 그 범위가 한정되지 않는다. 본 명세서에 개시되는 기술사상은, 일반적으로 (1) 처리 수단에 실행됨으로써, 상기 처리 수단을 구비하는 장치 또는 시스템에 본 명세서에서 설명되는 각종 처리를 수행시키도록 구성되는 명령을 구비하는 프로그램, (2) 상기 처리 수단이 상기 프로그램을 실행함으로써 실현되는 장치 또는 시스템의 동작 방법, (3) 상기 프로그램 및 상기 프로그램을 실행하도록 구성되는 처리 수단을 구비하는 장치 또는 시스템 등으로서 구현화될 수 있다. 전술한 바와 같이, 소프트웨어 처리의 일부는 하드웨어화되는 경우도 있다.

또한, 시스템(100)의 제조 판매시나 기동시에는, 데이터(130~134)는 대용량 기억 장치(106) 중에 기억되지 않는 경우가 많다는 것에 주의하여야 한다. 뼈 신티그래피 화상 데이터(130)는, 예를 들어 주변기기 인터페이스(108)나 네트워크 인터페이스(109)를 통해 외부 장치로부터 시스템(100)에 전송되는 데이터이어도 된다. 실시형태에 따라서는, 데이터(132, 134)는 프로그램(120)이 CPU(102)에 실행되는 것을 통해 형성된 것이어도 된다. 또한, 프로그램(120)이나 OS(110)의 구현 형태에 따라서는, 데이터(132 및/또는 134)는 대용량 기억 장치(106)에 저장되지 않고 주요 기억 장치(104)에만 저장되는 경우도 있다. 본원에서 개시되는 발명의 범위는, 데이터(130~134)의 존재 유무에 따라 한정되는 것이 아님을 참고로 기록해 둔다.

다음에, 본 명세서에서 개시되는 실시예에 있어서 처리의 대상이 되는 뼈 신티그래피 화상 데이터(130)에 대해 간단히 설명해 둔다. 뼈 신티그래피 화상 데이터(130)는, 예를 들어 뼈 무기질의 기본 조성인 하이드록시 아파타이트(hydroxyapatite) 결정에 흡착되는 방사성 의약품을 이용하여 시행되는 SPECT 검사에 의해 얻어지는 2차원 화상 데이터일 수 있다. 보다 구체적으로 예를 들어 방사성 의약품으로서 ^99mTc-HMDP를 피험자에게 정맥 내 투여하고, 체내로부터 방사되는 방사선을 SPECT 장치에 의해 검출하여 그 방사선 카운트 값에 기초하여 형성한 2차원 화상 데이터일 수 있다. 통상 이러한 화상을 구성하는 화소의 각 화소값은 방사능 카운트 값에 대응하는 값을 갖고 있고, 즉 각 화소값은 방사능의 강도를 나타내고 있다. 경우에 따라서는, 화상 데이터(130)는 시계열의 2차원 데이터나 3차원 화상 데이터, 시계열의 3차원 데이터일 수도 있다.

다음에, 도 2 이후를 이용하여 본 명세서에서 개시되는 특징적인 처리의 예를 몇 가지 설명한다.

도 2는, 본 명세서에서 개시되는 화상 정규화 처리(200)를 설명하기 위한 흐름도이다. 이 흐름도에서 소개되는 처리는, 예를 들어 화상 정규화 프로그램(120)의 프로그램 명령이 CPU(102)에 실행됨으로써 시스템(100)이 수행하는 처리일 수 있다.

단계 202는 처리의 개시를 나타낸다. 단계 204에서는, 본 실시예에서 처리 대상이 되는 뼈 신티그래피 화상 데이터(130)가 읽어들여진다. 예를 들어, 화상 정규화 프로그램(120)에 포함되는 프로그램 명령군의 지시에 따라, CPU(102)가 화상 데이터(130)의 적어도 일부를 대용량 기억 장치(106)에서 주요 기억 장치(104)로 복사한다.

또, 실시형태에 따라서는, 뼈 신티그래피 화상 데이터(130)는 기억 매체에 저장된 것을 전용 판독 장치에 의해 판독하고, 주변기기 인터페이스(108)를 통해 시스템(100)에 도입된 것일 수 있다. 또한, 다른 실시형태에서는, 뼈 신티그래피 화상 데이터(130)는 반송파에 중첩된 데이터 신호로서 네트워크 인터페이스(109)를 통해 도입된 것이어도 된다. 실시예에 따라서는, 도입된 뼈 신티그래피 화상 데이터(130)는 일단 대용량 기억 장치(106)에 저장하고 주요 기억 장치(104)로 복사해도 되고, 직접 주요 기억 장치(104)에 저장하여 그대로 후속 처리에 제공해도 된다.

단계 206에서는, 화상 데이터(130)의 화소값의 히스토그램을 작성한다. 작성한 히스토그램의 데이터는, 이후 단계의 처리에 이용하거나 표시에 이용하기 위해 주요 기억 장치(104) 또는 대용량 기억 장치(106)에 저장되어도 된다. 참고로 도 3에 어떤 실제의 뼈 신티그래피 화상 데이터로부터 작성한 화소값 히스토그램을 표시한 예를 나타내었다. 히스토그램의 가로축은 계급값으로, 화소값에 관련된 값이다. 세로축은 도수이다.

단계 208에서는, 단계 206에서 작성한 화소값 히스토그램을 이용하여 화소값에 관한 복수의 문턱값을 설정한다. 적합한 실시형태에서는, 복수의 문턱값을 설정하기 위해 다중 문턱값법을 이용한다. 구체적으로는 예를 들어 다음과 같이 행한다. 우선, 계급값 0에서 어떤 계급값까지의 히스토그램 하의 면적이 전체 히스토그램 하 면적의 소정 비율이 되는 계급값을 복수개 구한다. 예를 들어, 전체 히스토그램 하 면적을 예를 들어 1%로 분할하는 계급값(A1)을 구한다. 다음에, 이 분할 비율을 예를 들어 1%~100%까지 순차적으로 예를 들어 1%씩 증가시키고, 각각에 대응하는 계급값(A1, A2, …, A100)을 구한다. 그리고, 구한 계급값을 문턱값으로 한다. 이와 같이 하여 복수의 문턱값을 정하고 특정의 화소를 추출하는 수법을 다중 문턱값법이라고 한다.

이 예에 있어서, 히스토그램의 피크 부근에서는 계급값의 약간의 차이로 도수가 크게 변동할 것이기 때문에, 계급값(A_i)과 계급값(A_i ₊ ₁)의 값의 차이는 매우 작아질 것이다. 한편, 계급값이 큰 곳에서는 계급값이 바뀌어도 도수가 그다지 변화하지 않고 도수 자체도 작기 때문에, A_i와 A_i+1의 값의 차이는 비교적 커질 것이다.

참조번호 210-218로 나타나는 루프에서는, 단계 208에서 정한 복수의 문턱값 각각에 대해 화소값 평균값을 계산한다.

단계 212에서는, 화상 데이터(130)로부터 현재 루프 위치에서의 문턱값(예를 들어 A_i) 이상의 화소값을 갖는 화소군을 추출한다. 단계 214는 옵션 처리이므로, 나중에 설명한다. 단계 216에서는, 단계 212에서 추출한 화소군의 화소값 평균값을 계산한다. 단계 212 및 단계 216을 단계 208에서 정한 복수의 문턱값 전부에 대해 행하고, 각각 대응하는 화소값 평균값을 계산한다. 계산 결과는, 이후 단계의 처리에 이용하거나 표시에 이용하기 위해 주요 기억 장치(104) 또는 대용량 기억 장치(106)에 저장되어도 된다.

실시형태에 따라서는, 다음에 설명하는 단계 214를 단계 212와 단계 216의 사이에 실행해도 된다.

단계 214에서는, 단계 212에서 추출한 화소군에 대해 인접하는 화소를 연결하여 클러스터를 형성한다. 그리고, 형성한 각 클러스터의 화소수를 조사하여 상기 화소수가 소정의 조건을 만족하지 않는 클러스터에 포함되는 화소를 특정한다. 그리고, 단계 214를 실행하는 경우, 단계 216에서의 화소값 평균값의 계산에서 소정의 조건을 만족하지 않는 클러스터에 포함되는 화소에 대해서는 계산에서 제외하는 것으로 해도 된다. 일례로서 구체예를 들면, 예를 들어 화소수가 10 이하인 클러스터에 포함되는 화소에 대해서는, 단계 216에서의 화소값 평균값 계산에서 제외하는 것으로 해도 된다. 그 밖에도 예를 들어 화소수가 소정의 범위에 없는 클러스터에 포함되는 화소에 대해서는, 화소값 평균값 계산에서 제외하는 등의 처리를 행해도 된다.

단계 220에서는, 참조번호 210-218로 나타나는 루프로 계산한 복수의 화소값 평균값을 값이 큰 순서로 나열한다. 즉, 내림차순으로 정렬(sorting) 처리를 행한다. 여기서, 정렬한 화소값 평균값을 그래프 표시해도 된다. 그래프 표시의 예를 도 4에 나타내었다. 이 그래프의 가로축의 값은 크기의 순번을 나타내는 수치로서, 예를 들어 그래프 중에서 가로축의 값이 1인 점은, 그 화소값 평균값이 모든 데이터점 중에서 가장 큰 값인 것을 나타낸다. 마찬가지로 예를 들어 그래프 중에서 가로축의 값이 10인 점은, 그 화소값 평균값이 모든 데이터점 중에서 10번째로 큰 값인 것을 나타낸다. 또, 도 4 중에 그은 직선(410)에 대해서는 도 5의 단계 514에 관련하여 후술한다.

단계 222에서는, 도 4와 같이 그래프로 나타내는 것이 가능한, 정렬된 화소값 평균값의 데이터를 근사하는 직선을 하나 결정한다. 여기서 결정되는 직선은, 이후 단계에서 화상 데이터(130)를 정규화하기 위한 기준값을 계산하는 기초가 된다. 단계 222에서 중요한 것은, 화소값 평균값의 값이 작은 영역의 데이터를 이용하여 근사 직선을 결정하는 것이다. 본원발명의 기본적인 기술사상은, 신티그래피 화상 중에서 정상 집적을 나타내는 영역의 데이터에 기초하여 정규화를 위한 기준값을 정하는 것인데, 도 4의 그래프에서 정상 집적을 나타내는 영역이란 화소값 평균값의 값이 작은 영역이기 때문이다.

복수의 데이터점의 근사 직선을 구하는 수법은 이미 알려져 있지만, 근사 직선을 구하는 영역으로서 화소값 평균값의 값이 작은 영역을 자동으로 사용하도록 하려면 연구가 필요하다. 본 발명의 적합한 실시형태 중 하나는, 이 과제를 도 5에 예시한 바와 같은 알고리즘을 사용하여 해결하고 있다.

도 5는, 도 4와 같이 그래프로 나타내는 것이 가능한, 정렬된 화소값 평균값의 데이터를 근사하는 직선을 하나 결정하는 처리의 예로서, 화소값 평균값의 값이 작은 영역을 자동으로 사용하여 근사 직선을 결정하는 처리의 예(500)를 설명하기 위한 흐름도이다. 단계 502는 처리의 개시를 나타낸다. 참조번호 504-512는 루프 처리가 되고, 처리가 506으로 되돌아올 때마다 단계 508에서 근사 직선을 계산하기 위한 데이터 범위가 변경된다. 단계 508에서는, 단계 506에서 설정된 범위의 데이터를 이용하여 근사 직선이 계산되고, 단계 510에서는, 단계 508에서 구한 근사 직선과, 이러한 근사 직선의 계산에 이용한 데이터(즉, 단계 506에서 설정된 범위의 데이터)의 상관 계수가 계산된다.

본 실시예에서는, 단계 506에서의 근사 범위 설정은 다음과 같이 이루어진다. 우선, 처리(500)가 처음으로 506으로 진행되었을 때에는, 모든 데이터 범위를 근사 직선을 계산하기 위한 범위로서 설정한다. 처리(500)가 다음으로 506으로 되돌아왔을 때는, 화소값 평균값의 값이 가장 큰 데이터점을 제외하고 근사 직선을 계산하기 위한 범위를 재설정한다. 나아가 처리(500)가 다음으로 506으로 되돌아왔을 때는, 전회의 범위 중에서 화소값 평균값의 값이 가장 큰 데이터점을 제외하고 근사 직선을 계산하기 위한 범위를 재설정한다.

즉, 예를 들어 데이터점의 수가 100개 있고 이들을 도 4와 같이 그래프 표시한 경우, 처리(500)가 처음으로 506으로 진행되었을 때에 설정되는 데이터 범위는, 가로축의 값으로 나타내면 1-100이 된다. 처리(500)가 다음으로 506으로 되돌아왔을 때에 설정되는 데이터 범위는, 가로축의 값으로 2-100이 된다. 처리(500)가 다음으로 506으로 되돌아왔을 때에 설정되는 데이터 범위는, 가로축의 값으로 3-100이 된다. 단계 508, 510에서는 각각 설정된 범위마다 근사 직선과 상관 계수가 계산된다.

또, 실시형태에 따라, 처리(500)가 처음으로 506으로 진행되었을 때에 설정되는 데이터 범위는, 화소값 평균값의 값이 가장 큰 데이터점을 반드시 포함할 필요는 없고, 또한 각 데이터 범위는 화소값 평균값의 값이 가장 작은 데이터점을 포함할 필요는 반드시 없음을 참고로 서술해 둔다. 나아가 데이터 범위에 포함되는 데이터점의 개수에는 하한값이 정해져 있어도 된다. 예를 들어, 상기 예에서도 처리(500)가 처음으로 506으로 진행되었을 때에 설정되는 데이터 범위는 가로축의 값으로 예를 들어 3-90 등이어도 되고, 참조번호 504-512로 나타나는 루프를 빠지기 직전에 설정되는 데이터 범위는 가로축의 값으로 예를 들어 81-90 등이어도 된다.

따라서, 참조번호 504-512로 나타나는 루프를 빠지면, 설정한 범위의 정보와 대응하는 직선의 정보와 대응하는 상관 계수의 정보가 복수 계산된다. 이러한 정보는, 이후 단계의 처리에 이용하거나 표시에 이용하기 위해 주요 기억 장치(104) 또는 대용량 기억 장치(106)에 저장되어도 된다.

단계 514에서는, 루프 504-512에서 계산된 정보에 기초하여 근사 직선을 하나 결정한다. 하나의 예에서는, 루프 504-512에서 상관 계수가 가장 커진 직선으로 결정해도 된다. 도 5의 직선(410)은, 이 수법에 따라 결정한 직선을 도시한 것이다.

다른 예에서는, 루프 504-512에서 상관 계수가 처음으로 피크를 나타낸 직선을 단계 514에서 결정하는 직선으로 해도 된다. 상관 계수의 피크를 결정함에 있어서는, 적절한 스무딩(smoothing) 처리를 적용한 후에 피크를 결정해도 된다. 실시형태에 따라서는, 첫번째 피크가 아니라 2번째나 3번째 등 다른 순번의 피크에 대응하는 직선을 단계 514에서 결정하는 직선으로 해도 된다.

또 다른 예에서는, 루프 504-512에서 상관 계수가 소정의 값을 웃돈 시점에서 그 때의 직선을 단계 514에서 결정하는 직선으로 하도록 되어도 된다.

어떤 수법을 이용해도, 결정된 직선의 계산의 베이스가 된 데이터는, 화소값 평균값의 값이 작은 영역의 데이터가 된다. 즉, 도 4의 그래프에서 말하면, 결정된 직선의 계산의 베이스가 된 데이터는 가로축의 값이 큰 영역의 데이터가 된다.

단계 516은, 처리의 종료를 나타낸다.

또, 단계 222에서 근사 직선을 결정하는 수법은 상기에 한정되지 않는다. 예를 들어, 실시형태에 따라서는 단순히 도 4와 같이 그래프화한 데이터점 중에서 미리 정한 범위를 근사 직선을 계산하는 범위로 정해도 된다. 예를 들어, 데이터점이 존재하는 가로축 최대값의 예를 들어 30%-80%의 범위를 근사 직선을 계산하는 범위로 정해도 된다.

다른 예로서, 데이터를 도 4와 같이 그래프화한 다음에 인접하는 데이터점 사이의 변화율을 구하고, 그 변화율의 절대값이 소정의 문턱값을 밑돈 점을 근사 직선을 계산하는 범위의 하한으로 정한다는 수법도 있다. 도 4에서 알 수 있는 바와 같이, 가로축의 값이 작은 영역에서는 변화율의 절대값은 크고, 가로축의 값이 커짐에 따라 서서히 작아진다. 그래서, 변화율의 절대값의 문턱값을 충분히 작게 하면, 화소값 평균값의 값이 작은 영역만이 포함되도록 근사 범위를 설정하는 것이 가능해진다.

단계 224에서는, 단계 222에서 결정한 근사 직선에 기초하여, 데이터(130)를 정규화하기 위한 기준값을 결정한다.

어떤 실시형태에서는, 이 기준값은 단계 222에서 결정한 근사 직선의 Y절편의 값이다. 따라서, 도 4에 예시한 근사 직선(410)의 경우, 이 기준값은 약 65이다.

다른 실시형태에서는, 이 기준값은 상기 근사 직선의 베이스가 된 데이터 범위에서의 세로축 최대값이다.

기준값을 결정하는 수법은 이들 예에 한정되지 않는다. 그러나, 어느 경우이어도 단계 222에서 결정한 근사 직선에 기초하여 기준값을 정하는 것이 필요하다.

결정한 기준값은, 이후 단계의 처리에 이용하거나 표시에 이용하기 위해 주요 기억 장치(104) 또는 대용량 기억 장치(106)에 저장되어도 된다.

단계 226에서는, 단계 224에서 결정한 기준값을 이용하여 뼈 신티그래피 화상 데이터(130)를 정규화한다. 본 발명의 실시형태에 있어서, 기준값을 어떻게 이용할지에는 특별히 제한은 없고, 다양한 변형을 생각할 수 있다. 하나의 예이지만, 뼈 신티그래피 화상 데이터(130)의 각 화소의 화소값을 예를 들어 1-1024로 정규화하는 것으로 하고, 상기 기준값이 그 스케일 중에서 특정의 값(예를 들어 300 등)이 되도록 전체의 값을 조절하는 것으로 해도 된다. 정규화한 화상 데이터는, 추가적인 처리에 이용하거나 표시에 이용하기 위해 주요 기억 장치(104) 또는 대용량 기억 장치(106)에 저장되어도 된다.

단계 228에서는, 정규화한 화상 데이터의 표시가 이루어진다. 표시예를 도 6a와 도 6b에 나타내었다. 도 6a가 정규화 처리 전의 화상 데이터(130)를 표시한 것이고, 도 6b가 화상 데이터(130)를 상기 처리에 의해 정규화한 것을 표시한 것이다. 이들 화상에 미세한 구조가 나타나지 않은 것은, 특허 출원에 이용할 수 있는 화상 데이터는 이진값밖에 사용할 수 없다는 제한 때문이다. 본래는 그레이 스케일이나 컬러를 이용한 다치 형식으로 고정밀 화상을 표시하는 것이 가능하다.

도 7은, 동일한 화상 데이터의 동일한 화소의 화소값에 대해, 어떤 숙달된 핵의학 전문의가 수동으로 정규화를 행한 값을 가로축에, 자동으로 정규화한 값을 세로축에 취하여 그래프에 플롯한 것이다. 도 7a에서 수동 정규화값과 비교되는 것은 특허문헌 1 및 비특허문헌 1의 수법에 따른 자동 정규화값이고, 도 7b에서 수동 정규화값과 비교되는 것은 본원발명의 수법에 따른 자동 정규화값이다. 데이터를 직선 근사하여 상관을 보면, 도 7a의 경우는 R²=0.485인 것에 반해, 도 7b의 경우는 R²=0.7063이 되고, 본원발명에 의한 자동 정규화값이 숙달된 핵의학 전문의에 의한 정규화값과의 상관이 높은 것이 나타났다. 즉, 본원발명에 의한 자동 정규화값이 종래 기술보다 불균일이 적은 것이 나타났다.

이상, 적합한 실시예를 이용하여 본 발명을 자세하게 설명하였지만, 상기 설명이나 첨부 도면은 본 발명의 범위를 한정할 의도로 제시된 것은 아니고, 오히려 법의 요청을 만족시키기 위해 제시된 것이다. 본 발명의 실시형태에는 여기서 소개된 것 이외에도 다양한 변형이 존재한다. 예를 들어, 명세서 또는 도면에 나타나는 각종 수치도 모두 예시이고, 이들 수치는 발명의 범위를 한정할 의도로 제시된 것은 아니다.

명세서 또는 도면에 소개한 각종 실시예에 포함되어 있는 개개의 특징은, 그 특징이 포함되는 것이 직접 기재되어 있는 실시예와 함께만 사용할 수 있는 것은 아니고, 여기서 설명된 다른 실시예나 설명되지 않은 각종 구현화예에서도 조합하여 사용 가능하다. 특히 흐름도에서 소개된 처리 순서는 반드시 소개된 순서로 실행해야 하는 것은 아니고, 실시자의 기호나 필요성에 따라 순서를 바꾸거나 병렬적으로 동시 실행하거나 복수의 블록을 일체 불가분으로 구현하거나 적당한 루프로서 실행하도록 구현해도 된다. 이들 변형은 모두 본원에서 개시되는 발명의 범위에 포함되는 것으로, 처리의 구현 형태에 따라 발명의 범위가 한정되는 일은 없다. 청구항에 특정되는 처리의 기재 순서도 처리의 필수적인 순서를 특정하는 것은 아니고, 예를 들어 처리 순서가 다른 실시형태나 루프를 포함하여 처리가 실행되는 실시형태 등도 청구항에 관한 발명의 범위에 포함되는 것이다. 현재 청구범위에서 특허청구가 이루어져 있는지에 관계없이 출원인은 본 발명의 사상을 벗어나지 않는 모든 형태에 대해 특허를 받을 권리가 있음을 주장하는 것임을 기록해 둔다.

100 시스템
104 주요 기억 장치
106 대용량 기억 장치
107 디스플레이 인터페이스
108 주변기기 인터페이스
109 네트워크 인터페이스
120 화상 정규화 프로그램
130 뼈 신티그래피 화상 데이터

Claims

(a) 핵의학 수법에 의해 얻어지는 뼈 신티그래피 화상을 정규화하기 위한 방법으로서,
(b) 상기 뼈 신티그래피 화상을 나타내는 화상 데이터를 읽어들이는 단계;
(c) 상기 화상 데이터의 화소값 히스토그램을 작성하는 단계;
(d) 상기 화소값 히스토그램에 기초하여 화소값에 관한 복수의 문턱값을 설정하는 단계;
(e) 상기 설정한 복수의 문턱값 각각에 대해 화소값 평균값을 계산하는 단계;
(f) 상기 계산한 화소값 평균값을 값이 큰 순서로 나열하는 단계; 및
(g) 상기 순서로 나열된 상기 화소값 평균값의 집합의 적어도 일부에 기초하여, 상기 화상 데이터를 정규화하기 위한 기준값을 결정하는 단계;
를 포함하고, 상기 기준값을 결정하는 단계가,
(h) 상기 순서로 나열된 상기 화소값 평균값의 집합 중에서 상기 화소값 평균값이 작은 영역을 근사하는 직선을 하나 결정하는 단계; 및
(i) 상기 직선에 기초하여 상기 기준값을 계산하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 직선을 하나 결정하는 단계가, 상기 화소값 평균값의 집합으로부터 값이 큰 화소값 평균값을 몇 개 제거함과 동시에 남은 부분을 근사하는 근사 직선을 계산하고, 나아가 상기 근사 직선과, 상기 근사 직선의 계산에 이용한 화소값 평균값의 집합의 상관 계수를 계산하는 단계를 포함하며,
상기 방법은,
(j) 상기 제거하는 화소값 평균값의 개수를 바꾸어 각각의 경우에 상기 근사 직선 및 상기 상관 계수를 계산하고, 이 계산한 복수의 상관 계수의 값에 기초하여 상기 직선을 하나 결정하는 단계를 더 포함하는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 화소값 평균값이 작은 영역은, 상기 순서로 나열된 상기 화소값 평균값의 집합 값의 변화율에 기초하여 결정되는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 기준값은, 상기 직선의 절편에 기초하여 정해지는 방법.
청구항 1 내지 청구항 4 중 어느 한 항에 있어서,
상기 기준값에 기초하여 상기 화상 데이터를 정규화함과 아울러, 이 정규화한 화상 데이터를 표시하는 단계를 더 포함하는 방법.
청구항 1 내지 청구항 5 중 어느 한 항에 있어서,
상기 화소값 히스토그램에 기초하여 화소값에 관한 복수의 문턱값을 설정하는 단계를, 다중 문턱값법을 사용하여 행하는 방법.
처리 수단 및 기억 수단을 구비하는 시스템으로서, 상기 기억 수단이 프로그램 명령을 저장하고, 상기 프로그램 명령은 상기 처리 수단에 실행됨으로써, 상기 시스템에 청구항 1 내지 청구항 6 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행시키도록 구성되는 시스템.
시스템의 처리 수단에 실행됨으로써, 상기 시스템에 청구항 1 내지 청구항 6 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행시키도록 구성되는 프로그램 명령을 구비하는 컴퓨터 프로그램.