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技術 画像処理装置及び画像処理方法

出願人 株式会社日立製作所
発明者 國分博人寺本冬彦
出願日 2016年2月16日 (4年10ヶ月経過) 出願番号 2016-026770
公開日 2017年8月24日 (3年4ヶ月経過) 公開番号 2017-143953
状態 特許登録済
技術分野 診断用測定記録装置 イメージ分析 画像処理
主要キーワード 除外範囲 重みマップ 検索画素 差分平均値 強調対象 評価ブロック 強調画像生成 強調領域
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2017年8月24日)のものです。
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図面 (20)

課題

画像全体の特性を大きく変えることなく診断部位コントラストを制御し、診断効率を向上させることが可能な画像処理装置及び画像処理方法を提供する。

解決手段

画像処理装置100は、診断対象の画像データである診断画像のコントラストを強調する際の基準となる代表画素値検索するための検索画素値範囲検索領域を設定し、設定された検索画素値範囲及び検索領域に基づいて強調処理する代表画素値を算出する。そして代表画素値を基準として診断画像全体のコントラストを強調した強調画像を作成する。更に画像処理装置100は、診断画像と強調画像との差分情報からコントラストを強調する領域である強調領域を算出し、強調領域のコントラストを強調した画像である部分的強調画像を作成する。

概要

背景

医用画像を用いた診断では、濃度差の小さい部位が診断対象となることがある。その場合、診断対象の臓器形状を正しく把握できなかったり、検出すべき病変判別できない等の不都合が生じる。また、画像の作成条件によってはノイズ偽像アーチファクト)の発生等により、更に正しい診断を行うことが困難になることがある。このような場合、診断対象となる組織の濃度のコントラストが大きくなるように、非線形階調変換(例えば、ガンマ補正等)を行うことがある。このような処理を行うと診断対象となる組織の濃度のコントラストを大きくすることができるが、診断対象の組織と同等の濃度の画素周辺に存在する場合は、診断対象以外の組織の画素値も変動することになり、効率的な診断の妨げになる。

特許文献1には、画像の局所領域毎に診断対象の構造(画素値分布)を解析し、画像処理の内容を動的に切り替える技術(適用型フィルタ処理)が記載されている。

概要

画像全体の特性を大きく変えることなく診断部位のコントラストを制御し、診断効率を向上させることが可能な画像処理装置及び画像処理方法を提供する。 画像処理装置100は、診断対象の画像データである診断画像のコントラストを強調する際の基準となる代表画素値検索するための検索画素値範囲検索領域を設定し、設定された検索画素値範囲及び検索領域に基づいて強調処理する代表画素値を算出する。そして代表画素値を基準として診断画像全体のコントラストを強調した強調画像を作成する。更に画像処理装置100は、診断画像と強調画像との差分情報からコントラストを強調する領域である強調領域を算出し、強調領域のコントラストを強調した画像である部分的強調画像を作成する。

目的

本発明は、以上の問題点に鑑みてなされたものであり、画像全体の特性を大きく変えることなく診断部位のコントラストを制御し、診断効率を向上させることが可能な画像処理装置及び画像処理方法を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

診断対象の画像データである診断画像を入力する診断画像入力部と、前記診断画像のコントラストを強調する際の基準となる代表画素値検索するための画素値範囲である検索画素値範囲を設定する検索画素値範囲設定部と、前記代表画素値を検索するための領域である検索領域を設定する検索領域設定部と、設定された検索画素値範囲及び検索領域に基づいて前記代表画素値を算出する代表画素値算出部と、算出された代表画素値を基準として前記診断画像全体のコントラストを強調した画像である強調画像を作成する強調画像作成部と、前記診断画像と前記強調画像とからコントラストを強調する領域である強調領域を算出する強調領域算出部と、前記強調領域のコントラストを強調した画像である部分的強調画像を作成する部分的強調画像作成部と、を備えることを特徴とする画像処理装置

請求項2

前記強調領域算出部は、前記診断画像と前記強調画像との差分値を求め、差分値の変動の大きさに基づいて前記強調領域を算出することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。

請求項3

前記強調画像作成部は、前記代表画素値を基準として非線形階調変換を行うことで前記強調画像を作成することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。

請求項4

前記強調領域算出部は、任意の領域における前記代表画素値が前記検索画素値範囲の端値から定められた範囲内にある場合、当該領域を前記強調領域から除外することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。

請求項5

前記強調領域算出部は、任意の領域における検索画素値範囲内の画素の割合が所定の値以上、或いは所定の値以下の場合は、当該領域を前記強調領域から除外することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。

請求項6

前記強調領域算出部は、前記診断画像及び前記強調画像を複数の評価ブロックに分割し、分割した評価ブロック毎に前記強調領域とするか否かを判定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。

請求項7

検査部位毎の前記評価領域のサイズを定義したデータセットを格納する記憶部を備え、前記強調領域算出部は、操作者が選択した検査部位に応じた評価領域のサイズを前記データセットに基づいて決定することを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。

請求項8

前記強調領域算出部は、評価ブロック毎に判定された強調領域に基づき強調の程度を示す重みマップを作成し、前記部分的強調画像作成部は、前記重みマップを基に前記診断画像と前記強調画像とを重み付け加算することで前記部分的強調画像を作成することを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。

請求項9

前記検査部位毎の前記検査画素値範囲を定義したデータセットを格納する記憶部を更に備え、前記検査画素値範囲設定部は、操作者が選択した検査部位に対応する検索画素値範囲を設定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。

請求項10

前記診断画像を表示する診断画像表示部と、表示された診断画像上の任意の位置の画素値を取得する画素値取得部と、を更に備え、前記検索画素値範囲設定部は、取得した2点以上の画素値の最大値及び最小値を前記検索画素値範囲として設定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。

請求項11

前記検索領域設定部は、隣接する複数の画像を検索領域として設定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。

請求項12

前記強調領域算出部は、前記評価ブロック毎の差分平均値から補正値マップを作成し、前記部分的強調画像作成部は、前記強調画像に対して前記補正値マップの画素値を用いて補正を行うことで前記部分的強調画像を作成することを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。

請求項13

前記強調領域算出部によって算出した強調領域を前記部分的強調画像作成部により作成した部分的強調画像に重ねて表示することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。

請求項14

表示された強調領域を編集する強調領域編集部を更に設け、前記部分的強調画像作成部は、編集された強調領域に基づいて部分的強調画像を作成することを特徴とする請求項13に記載の画像処理装置。

請求項15

前記部分的強調画像作成部は、異なる条件で作成した複数の強調画像と強調領域を基に前記部分的強調画像を作成することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。

請求項16

前記強調領域算出手段は、前記診断画像と前記部分的強調画像との差分値を求め、任意の領域における前記差分値の変動に基づいて前記強調領域を更新することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。

請求項17

前記診断画像入力部は、X線CT装置で作成された断層像を入力し、前記検索画素値範囲設定部は、CT値検索範囲として設定し、前記代表画素値算出部は、CT値を代表画素値として算出することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。

請求項18

コンピュータを用いた画像処理方法であって、診断対象の画像データである診断画像を入力するステップと、前記診断画像のコントラストを強調する際の基準となる代表画素値を検索するための画素値範囲である検索画素値範囲を設定するステップと、前記代表画素値を検索するための領域である検索領域を設定するステップと、設定された検索画素値範囲及び検索領域に基づいて前記代表画素値を算出するステップと、算出された代表画素値を基準として前記診断画像全体のコントラストを強調した画像である強調画像を作成するステップと、前記診断画像と前記強調画像とからコントラストを強調する領域である強調領域を算出するステップと、前記強調領域のコントラストを強調した画像である部分的強調画像を作成するステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法。

技術分野

0001

本発明は、画像処理装置及び画像処理方法係り、詳細には、コントラストの小さい部位を効率よく診断するための画像処理に関する。

背景技術

0002

医用画像を用いた診断では、濃度差の小さい部位が診断対象となることがある。その場合、診断対象の臓器形状を正しく把握できなかったり、検出すべき病変判別できない等の不都合が生じる。また、画像の作成条件によってはノイズ偽像アーチファクト)の発生等により、更に正しい診断を行うことが困難になることがある。このような場合、診断対象となる組織の濃度のコントラストが大きくなるように、非線形階調変換(例えば、ガンマ補正等)を行うことがある。このような処理を行うと診断対象となる組織の濃度のコントラストを大きくすることができるが、診断対象の組織と同等の濃度の画素周辺に存在する場合は、診断対象以外の組織の画素値も変動することになり、効率的な診断の妨げになる。

0003

特許文献1には、画像の局所領域毎に診断対象の構造(画素値分布)を解析し、画像処理の内容を動的に切り替える技術(適用型フィルタ処理)が記載されている。

先行技術

0004

特許4707471号公報

発明が解決しようとする課題

0005

しかしながら、特許文献1の手法では診断対象の構造が明確でなければならず、コントラストの小さい領域では上述のように診断対象の構造を解析して行う処理を適用することは困難であった。

0006

本発明は、以上の問題点に鑑みてなされたものであり、画像全体の特性を大きく変えることなく診断部位のコントラストを制御し、診断効率を向上させることが可能な画像処理装置及び画像処理方法を提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

0007

前述した目的を達成するために第1の発明は、診断対象の画像データである診断画像を入力する診断画像入力部と、前記診断画像のコントラストを強調する際の基準となる代表画素値検索するための画素値範囲である検索画素値範囲を設定する検索画素値範囲設定部と、前記代表画素値を検索するための領域である検索領域を設定する検索領域設定部と、設定された検索画素値範囲及び検索領域に基づいて前記代表画素値を算出する代表画素値算出部と、算出された代表画素値を基準として前記診断画像全体のコントラストを強調した画像である強調画像を作成する強調画像作成部と、前記診断画像と前記強調画像とからコントラストを強調する領域である強調領域を算出する強調領域算出部と、前記強調領域のコントラストを強調した画像である部分的強調画像を作成する部分的強調画像作成部と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。

0008

第2の発明は、コンピュータを用いた画像処理方法であって、診断対象の画像データである診断画像を入力するステップと、前記診断画像のコントラストを強調する際の基準となる代表画素値を検索するための画素値範囲である検索画素値範囲を設定するステップと、前記代表画素値を検索するための領域である検索領域を設定するステップと、設定された検索画素値範囲及び検索領域に基づいて前記代表画素値を算出するステップと、算出された代表画素値を基準として前記診断画像全体のコントラストを強調した画像である強調画像を作成するステップと、前記診断画像と前記強調画像とからコントラストを強調する領域である強調領域を算出するステップと、前記強調領域のコントラストを強調した画像である部分的強調画像を作成するステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法である。

発明の効果

0009

本発明により、画像全体の特性を大きく変えることなく診断部位のコントラストを制御し、診断効率を向上させることが可能な画像処理装置及び画像処理方法を提供できる。

図面の簡単な説明

0010

画像処理装置100の全体構成を示す図
画像処理装置100の機能構成を示すブロック図
代表画素値を基準とする非線形階調変換の例を示す図
画像処理装置100が実行する部分的強調画像作成処理の流れを説明するフローチャート
強調領域37の算出手順の一例を示す図
検索画素値範囲の両端に強調除外範囲を設ける例を説明する図
検索領域内に含まれる検索画素値範囲内の画素の割合に基づき検索領域を強調領域から除外する例を説明する図
診断画像31に設定する評価ブロックの例を示す図
評価ブロックのサイズについて説明する図
重みマップ38について説明する図
図10の重みマップ38を使用した部分的強調画像39の作成例を示す図
検査部位と検索画素値範囲とのデータセットである検索画素値範囲データ41の一例を示す図
検索画素値範囲を設定するためのユーザインターフェースの一例を示す図
検索領域を体軸方向に連続する複数の画像に設定する例を示す図
補正値マップ40の作成例を示す図
補正値マップ40を用いた部分的強調画像39の算出例を示す図
強調領域編集画面51の一例を示す図
複数の条件から部分的強調画像を作成するための操作画面55の例
条件テーブル56の例を示す図
算出した部分的強調画像39と診断画像31との差分情報から強調領域37Aを算出する例について説明する図
本発明に係る画像処理装置の機能を組み込んだX線CT装置2を示す図

実施例

0011

下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。
[第1の実施の形態]
まず、図1を参照して、本発明の画像処理装置100を適用した画像処理システム1の構成について説明する。

0012

図1に示すように、画像処理システム1は、画像処理装置100と、画像処理装置100にネットワーク110を介して接続される画像データベース111及び医用画像撮影装置112とを備える。

0013

画像処理装置100は、画像生成画像解析等の処理を行うコンピュータである。画像処理装置100は、図1に示すように、CPU(Central Processing Unit)101、主メモリ102、記憶装置103、通信インタフェース通信I/F)104、表示メモリ105、表示装置107、入力装置109、マウス108等の外部機器とのインタフェース(I/F)106を備え、各部はバス113を介して接続されている。

0014

CPU101は、主メモリ102または記憶装置103等に格納されるプログラムを主メモリ102のRAM上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス113を介して接続された各部を駆動制御し、画像処理装置100が行う各種処理を実現する。

0015

画像処理装置100のCPU101は、診断部位のコントラストが強調され、非診断部位については元の画素値を維持した画像である部分的強調画像を作成する。部分的強調画像作成処理(図4参照)の詳細については後述する。

0016

主メモリ102は、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等により構成される。ROMはコンピュータのブートプログラムやBIOS等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。また、RAMは、ROM、記憶装置103等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、CPU101が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。

0017

記憶装置103は、HDDハードディスクドライブ)や他の記録媒体へのデータの読み書きを行う記憶装置であり、CPU101が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、OS(オペレーティングシステム)等が格納される。プログラムに関しては、OSに相当する制御プログラムや、アプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、CPU101により必要に応じて読み出されて主メモリ102のRAMに移され、各種の手段として実行される。

0018

通信I/F104は、通信制御装置通信ポート等を有し、画像処理装置100とネットワーク110との通信を媒介する。また通信I/F104は、ネットワーク110を介して、画像データベース111や、他のコンピュータ、或いは、X線CT装置、MRI装置等の医用画像撮影装置112との通信制御を行う。
I/F106は、周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器とのデータの送受信を行う。例えば、マウス108やスタイラスペン等のポインティングデバイスをI/F106を介して接続させるようにしてもよい。

0019

表示メモリ105は、CPU101から入力される表示データを一時的に蓄積するバッファである。蓄積された表示データは所定のタイミングで表示装置107に出力される。

0020

表示装置107は、液晶パネルCRTモニタ等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路で構成され、表示メモリ105を介してCPU101に接続される。表示装置107はCPU101の制御により表示メモリ105に蓄積された表示データを表示する。

0021

入力装置109は、例えば、キーボード等の入力装置であり、操作者によって入力される各種の指示や情報をCPU101に出力する。操作者は、表示装置107、入力装置109、及びマウス108等の外部機器を使用して対話的に画像処理装置100を操作する。

0022

ネットワーク110は、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、インターネット等の各種通信網を含み、画像データベース111やサーバ、他の情報機器等と画像処理装置100との通信接続を媒介する。

0023

画像データベース111は、医用画像撮影装置112によって撮影された画像データを蓄積して記憶するものである。図1に示す画像処理システム1では、画像データベース111はネットワーク110を介して画像処理装置100に接続される構成であるが、画像処理装置100内の例えば記憶装置103に画像データベース111を設けるようにしてもよい。

0024

次に、図2を参照して画像処理装置100の機能構成について説明する。
図2に示すように画像処理装置100は、診断画像入力部21、検索画素値範囲設定部22、検索領域設定部23、代表画素値算出部24、強調画像作成部25、強調領域算出部26、及び部分的強調画像作成部27を有する。

0025

診断画像入力部21は、記憶装置103や医用画像撮影装置112または画像データベース111から診断対象とする画像データを読み込み主メモリ102に保持する。画像データは、被検体をX線CT装置やMR装置等を用いて撮影した複数の断層像である。以下、入力画像CT画像である場合を例として説明する。また、入力画像を診断画像と呼ぶ。

0026

検索画素値範囲設定部22は、後述する強調画像を作成する際の基準となる代表画素値を算出するために、診断画像上の代表画素値を検索するための画素値範囲(以下、検索画素値範囲という)を設定する。検索画素値範囲は、最小値最大値の組み合わせとして設定される。適切な検索画素値範囲は、予め記憶装置103に登録しておいてもよいし、入力装置109を用いて操作者が任意の検索画素値範囲を入力してもよい。検索画素値範囲は、診断対象とする部位に応じて適切な画素値範囲が設定されることが望ましい。

0027

検索領域設定部23は、診断画像の代表画素値を検索するための領域を診断画像上に設定する。検索領域の形状やサイズは、予め画像処理装置100の記憶装置103に登録しておいてもよいし、入力装置109を用いて操作者が任意の形状を入力してもよい。検索領域は、診断対象とする部位に応じて適切な形状及びサイズの領域が設定されることが望ましい。

0028

代表画素値算出部24は、設定された検索画素値範囲及び検索領域に基づいて診断画像から代表画素値を算出する。代表画素値算出部24は、まず検索領域設定部23により設定した検索領域内の画素であって、その画素値が検索画素値範囲設定部22により設定した画素値範囲に含まれる画素を抽出する。抽出された複数の画素の画素値から検索領域を代表する画素値(代表画素値)を算出する。代表画素値を算出する方法は様々あるが、本実施形態では、一例として抽出された全ての画素の画素値の平均値を代表画素値とする。

0029

強調画像作成部25は、代表画素値算出部24により算出された代表画素値を基準として診断画像のコントラストを強調した画像である強調画像を作成する。例えば、非線形の関数を用いた階調変換(非線形階調変換)により代表画素値前後のコントラストを強調する。図3に非線形階調変換の一例を示す。図3に示すように、代表画素値の前後で画素値の差が大きくなるように、関数3を用いて階調変換を行う。強調画像作成部25は、この階調変換を診断画像入力部21により入力した診断画像の全ての画素に対して実行することにより強調画像を作成する。

0030

強調領域算出部26は、診断画像と強調画像とに基づきコントラストを強調する領域である強調領域を算出する。強調領域算出部26は、診断画像と強調画像との差分を求め、差分値の変動の大きさに基づいて強調領域を算出する。強調領域の具体的な算出方法については後述する。

0031

部分的強調画像作成部27は、強調領域算出部26により算出された強調領域のコントラストが強調された画像(部分的強調画像)を作成する。部分的強調画像の具体的な作成方法については後述する。

0032

次に、第1の実施の形態の画像処理装置100が実行する部分的強調画像生成処理の流れを図4のフローチャート、及び図5を参照して説明する。

0033

画像処理装置100のCPU101(診断画像入力部21)は、記憶装置103または通信I/F104を介して接続される画像データベース111から処理対象とする診断画像31を入力する(ステップS101)。

0034

次に、CPU101(検索画素値範囲設定部22)は、ステップS105の強調画像作成処理の基準となる代表画素値を算出するために、まず検索対象とする画素値範囲(以下、検索画素値範囲という)を設定する(ステップS102)。検索画素値範囲は、画素値の最小値及び最大値の組み合わせとして予め画像処理装置100の記憶装置103に登録されている値を使用する。或いは、入力装置109等を用いて操作者により入力された任意の検索画素値範囲を使用してもよい。検索画素値範囲は、例えば頭部であれば「30〜40」、胸部であれば「−700〜−500」等のように設定される。

0035

次に、CPU101(検索領域設定部23)は、後述する強調画像作成処理の基準となる代表画素値を算出するために、診断画像上に適切な形状の検索領域を設定する(ステップS103)。検索領域の形状及びサイズは、予め画像処理装置100の記憶装置103に登録しておいてもよいし、入力装置109等を用いて操作者が入力してもよい。また検索領域は、画像毎に設定してもよいし、体軸方向に連続する複数の画像に設定してもよい。

0036

次に、CPU101(代表画素値算出部24)は、ステップS103で設定した検索領域から、その画素値がステップS102で設定した検索画素値範囲に含まれる画素を抽出する(ステップS104)。抽出された複数の画素から、その検索領域を代表する画素値(代表画素値)を算出する。代表画素値を算出する方法は様々あるが、本実施形態では一例として、抽出された全ての画素の画素値の平均値を代表画素値とする。

0037

CPU101(強調画像作成部25)は、ステップS104で算出された代表画素値を基準値として、コントラストを強調した画像である強調画像を作成する(ステップS105)。本実施形態では、例えば図3に示すように、代表画素値の前後で画素値の差が大きくなるような非線形の関数3を用いて階調変換を行う。これにより代表画素値前後のコントラストを強調する。CPU101はこの階調変換をステップS101で入力した診断画像の全ての画素に対して実行し、画像全体のコントラストが強調された強調画像を作成する。

0038

ステップS101で入力した診断画像と、ステップS105で作成した強調画像を基に、CPU101(強調領域算出部26)は、最終的にコントラスト強調処理を適用する強調領域を算出する(ステップS106)。強調領域の算出方法の一例を、図5を参照して説明する。

0039

図5(a)に示すように、診断画像31には、コントラストが小さい診断部位31aと、診断部位31aと同程度の画素値を持つ非診断部位31bとが含まれるものとする。本発明では、診断部位31aのコントラストを強調しつつも非診断部位31bの画素値が変動しない「部分的強調画像」を作成することを目的としている。図5(a)の診断画像31に対してステップS105の強調処理を施して得られた強調画像33の概念図を図5(b)に示す。図5(b)に示す強調画像33は、図5(a)の診断画像31と比較して、診断部位31a内の画素値の差(コントラスト)が強調される。また、診断部位31aの一部と非診断部位31bの画素値は同程度であるので、強調処理の結果、非診断部位31bの画素値も変動する。

0040

CPU101は、最終的に強調する領域である強調領域を算出するために、まず強調画像33から診断画像31を差し引いた差分画像35を作成する。すると、図5(c)に示すようにステップS105で実行した強調処理の効果に応じた差分画像35が得られる。差分画像35内の診断部位31aに相当する領域は、ステップS104で算出した代表画素値を基準として強調処理を実行しているため、正負の画素値が混在し、差分値のバラツキ(変動)が大きくなる。一方、非診断部位31bに相当する領域は、正負どちらかの画素値に偏るため、差分値のバラツキ(変動)は小さくなる。この特性を利用して、CPU101は差分値のバラツキ(変動)が大きい領域を強調領域37と判定する。図5(d)に示すように、強調領域37が算出される。

0041

CPU101(部分的強調画像作成部27)は、ステップS106で算出した強調領域37に基づいて診断画像31と強調画像33とを合成し、診断部位31aのコントラストを強調した部分的強調画像を作成する(ステップS107)。

0042

CPU101は、作成した部分的強調画像を表示装置107に表示する(ステップS108)。操作者は、表示された部分的強調画像を参照しながら画像診断を実施することができる。

0043

CPU101は、上述したステップS101〜ステップS108の処理を診断部位31aの画像範囲(体軸方向の各画像)にわたって繰り返し実行する。ステップS104の代表画素値は、各々の画像に対して算出されるため、ステップS107で作成される部分的強調画像は各々の領域の画素値や組織形状が反映されたものとなる。

0044

ここで、ステップS106の強調領域算出処理について追記する。
CPU101は、ステップS102で設定した検索画素値範囲とステップS104で算出した代表画素値との関係に基づいて強調領域を算出してもよい。図6にその概念を示す。

0045

代表画素値は検索画素値範囲内の画素値を基に算出されるため、検索画素範囲内に存在する。しかしステップS103における検索領域の設定の仕方によっては画素値の偏りが発生し、代表画素値が検索画素値範囲の端部の値に近くなる場合がある。そのような状況では、検索画素値範囲内に診断対象となる画素が少ない領域がある。このことから、検索画素値範囲の端部近傍に強調除外範囲を設け、検索領域内の任意に設定した領域の代表画素値が強調除外範囲に存在する場合は、その領域を強調領域から除外するようにしてもよい。これにより、強調領域を効率的に求めることができる。

0046

また、ステップS106の強調領域算出処理において、CPU101は、検索領域内における検索画素値の割合から、強調領域を算出してもよい。図7にその概念を示す。

0047

検索領域内には検索画素値範囲内の画素が含まれていることが期待されるが、例えば、検索領域の範囲が小さく、領域内の画素のほとんどが検索画素範囲に含まれる場合は、検索領域内の全ての画素が強調され、不自然な画像になる場合がある。逆に、検索領域の範囲が大きく、領域内に検索画素値範囲内の画素が少ない場合も、一部の領域のみが強調され不自然な画像になる場合がある。このことから、検索領域内の任意の領域における検索画素値範囲内の画素の割合を求め、その割合が任意の値以上、或いは値以下の場合は、その領域を強調領域から除外する。これにより、強調領域を効率的に求めることができる。

0048

また、ステップS106の強調領域算出処理において、CPU101は診断画像31を例えばブロック状に分割し、分割された領域毎に強調領域か否かを判断してもよい。以下、分割された各領域を評価ブロックと呼ぶ。
例えば図8に示すように、512×512画素からなる診断画像31の場合、32×32画素を評価ブロックとして、16×16ブロックに分割する。これらの評価ブロック毎に前述したような強調領域の判定(図6図7の強調除外範囲に属するか否かの判定)を実行し、強調領域を算出する。

0049

なお、強調領域判定のための評価ブロックのサイズは、診断対象とする部位毎に最適なサイズを設定することが望ましい。図9に示すように、強調領域判定のための評価ブロックは、サイズを小さくすると診断部位の周辺画素領域を詳細に評価可能であるが、広く分布する組織の判定が難しい。逆に、サイズを大きくすると、広く分布する組織の判定を行うことができるが、詳細な部位の評価が難しい。このことから、診断部位の形状や大きさに配慮して適切な評価ブロックのサイズを決定し、強調領域の算出を行うことが望ましい。

0050

強調領域の算出を評価ブロック単位で行い、ステップS107で部分的強調画像を作成すると、評価ブロック毎に元の診断画像31とコントラストを強調した強調画像33とが切り替わり、不自然な部分的強調画像となることがある。そこで、評価ブロック毎の判定結果を診断画像31の画素サイズに拡張し、診断画像と強調画像を滑らかに混合するための重みマップ38として利用することが望ましい。

0051

図10に、重みマップ38の作成例を示す。図10(a)に示すように、評価ブロックのサイズを64×64画素、診断画像31を512×512画素とする。まず、評価ブロック毎に非強調対象のブロックに「1.0」、強調対象のブロックに「0.0」の重み値割り当てる。次に、診断画像31の画素の位置毎に、隣接する評価ブロックの重み値を補間して連続する「0.0」〜「1.0」の重み値を割り当てる。以上の処理を行うことで、図10(b)に示すように512×512画素にそれぞれ重み値を割り当てた重みマップ38が得られる。図10(b)の重みマップ38の濃度値が重みの大きさを表している。

0052

図11に、図10の重みマップ38を使用した部分的強調画像39の作成例を示す。
図11に示すように、CPU101は診断画像31と強調画像33とを混合して部分的強調画像39を作成する。このとき、CPU101は重みマップ38から同じ画素位置に相当する重み値を参照し、診断画像31と強調画像33とを重み付け加算する。重みマップ38を用いることにより、診断画像31と強調画像33との切り替えが目立たない自然な部分的強調画像39を作成できる。

0053

次に、ステップS102の検索画素値範囲の設定について追記する。上述したように、検査部位や組織によって最適な検索画素値範囲は異なる。そのため、最適な検索画素値範囲を検査部位とづけて画像処理装置100内の記憶装置103に保持してもよい。図12に、検査部位と検索画素値範囲とのデータセットである検索画素値範囲データ41の一例を示す。図12に示す検索画素値範囲データ41には、頭部、胸部、腹部等の検査部位をキーとして、検索画素値範囲(下限値と上限値)が格納される。ステップS102の検索画素値範囲設定処理において、操作者が対象の検査部位を設定すると、CPU101は、設定された検査部位をキーとして検索画素値範囲データ41から検索画素値範囲を取得し、画像処理装置100に設定する。これにより、検査部位に応じて最適な検索画素値範囲が設定される。

0054

また、ステップS102の検索画素値範囲は、表示装置107に表示された診断画像31を参照しながら操作者の操作によって設定してもよい。図13は、検索画素値範囲を設定するためのユーザインターフェースの一例を示す図である。画像処理装置100のCPU101は、図13に示すように診断画像31を表示装置107に表示する。操作者は入力装置109やマウス108等を用いて、表示された診断画像31上のコントラストが小さく診断が困難な部位を指定する。この指定操作は、例えば図13に示すように、診断画像31の所望の診断部位の中でも画素値の大きい点P1と画素値が小さい点P2とを指定するといった操作とすればよい。CPU101は、指定点P1を検索画素値範囲の上限値、指定点P2を検索画素値範囲の下限値として設定する。これにより、ユーザが画像上で実際にコントラスト(濃淡)を確認しながら検索画素値範囲を設定できる。なお、指定点は2点に限定されず、2点以上とすればよい。2点以上設定した場合は、指定した複数の点(画素)の画素値の最大値及び最小値を検索画素値範囲として設定するものとする。

0055

ステップS103の検索領域の設定について追記する。
検索領域の設定を行う際、特定の画像に対して検索領域を設定すると、各々の画像位置(体軸方向位置)毎に代表画素値が算出されるため、代表画素値の体軸方向の連続性が損なわれる虞がある。そのため、図14に示すように、検索領域を体軸方向に連続する複数の画像31−1、31−2、31−3、31−4、31−5、…に設定してもよい。例えば体軸方向の「Z」位置での画像31−3の代表画素値を算出する場合、画像31−3と体軸方向に隣接する画像31−2、31−4の各画像位置「Z−1」〜「Z+1」を検索領域に設定して代表画素値を算出する。同様に、例えば体軸方向の「Z−1」位置での代表画素値を算出する場合、体軸方向に隣接した画像位置「Z−2」〜「Z」を検索領域に設定して代表画素値を算出する。これにより体軸方向の連続性を損なうことなく、各画像の代表画素値を算出できる。

0056

また、診断画像31から診断対象部位識別する処理を加え、識別された診断対象部位となる画像領域を検索領域として設定してもよい。診断対象部位を識別する処理は、例えばリージョングローイングパターンマッチングといった公知の手法を用いればよい。

0057

[第2の実施の形態]
第2の実施の形態の部分的強調画像作成処理について説明する。第2の実施の形態の画像処理装置100は、非診断領域31bの強調効果を相殺して部分的強調画像39を作成する。なお、第2の実施の形態の画像処理装置100の構成及び処理全体の流れは第1の実施の形態と同様である。以下、第1の実施の形態と重複する説明を省略し、異なる点について説明する。また第1の実施の形態の画像処理装置100と同一の各部には同一の符号を付して説明する。

0058

図15に示すように、まずCPU101は評価ブロック(図8参照)毎に診断画像31と強調画像33との差分平均値を算出する。強調処理の前後に変化のない部分は「差分なし」、正負どちらかの差分値に偏った評価ブロックほど差分平均値の絶対値が大きくなる。そこで、評価ブロックの差分平均値の絶対値が大きい評価ブロックは非診断部位31bであると判断するものとする。算出した差分値は、コントラスト強調処理によって生じた差分値であるので、この値を強調画像33の非診断部位31bから差し引く補正を行えば、部分的強調画像39を得ることができる。

0059

ただし、上述の補正において、評価ブロック単位での減算による補正では、評価ブロック毎に補正値が切り替わるため不自然な部分的強調画像39となる。そこで、図10(b)の重みマップ38と同様に、評価ブロック毎の補正値を診断画像の画素サイズに拡張して補正値マップ40を作成する。補正値マップ40の濃度値が各画素の補正値を表している。

0060

図16に示すように、CPU101は、補正値マップ40の各画素の補正値を参照し、強調画像33の対応する画素の画素値から差し引く。これにより、部分的強調画像39が作成される。

0061

このように、画像処理装置100は、各評価ブロックでの診断画像31と強調画像33との差分情報を基に非診断領域33の強調効果を相殺するようにして部分的強調画像39を作成することが可能である。これにより部分的強調画像39の作成手順を簡略に行えるようになる。

0062

[第3の実施の形態]
本発明の第3の実施の形態として、強調領域の表示例とその編集操作について説明する。なお、第3の実施の形態の画像処理装置100の構成及び全体の処理の流れは第1の実施の形態と同様である。以下、重複する説明を省略し、同一の各部には同一の符号を付して説明する。

0063

ステップS106で算出する強調領域は、画像処理装置100の記憶装置103に予め記憶されたパラメータ、或いは操作者により入力されたパラメータに基づいて決定されるが、必ずしも操作者の意図した領域が強調領域として算出されるとは限らない。これに対処するため、第3の実施の形態の画像処理装置100は、操作者が強調領域を編集可能なユーザインターフェースを提供する。

0064

図17に、強調領域を編集するためのユーザインターフェースである強調領域編集画面51の一例を示す。
CPU101は、第1の実施の形態の部分的強調画像作成処理により作成された部分的強調画像39と、図4のステップS106の強調領域算出処理により算出された強調領域37を示す画像とを重ね合わせた重畳画像50を表示装置107に表示する。強調領域37を部分的強調画像39に重ねて表示することにより、操作者は所望の診断部位が強調領域37として算出されているか確認することが可能となる。

0065

更にCPU101は、マウス108やキーボード等の入力装置109を用いた強調領域37の編集を受け付ける。すなわち、編集カーソル52をマウス108や入力装置109等を用いて操作することにより、表示装置107に表示されている強調領域37を部分的に削除したり、拡張したりする操作を受け付ける。CPU101(部分的強調画像作成部27)は、編集された強調領域37を入力として、部分的強調画像39を再度作成し、表示装置107に再描画する。

0066

このように、第3の実施の形態の画像処理装置100は、操作者による強調領域37の編集を受け付け、編集された強調領域7に基づいて部分的強調画像39を再度作成する。このため、操作者が意図する領域を強調領域37として部分的強調画像39を作成することが可能となる。

0067

[第4の実施の形態]
検査部位に対して画素値が異なる複数の診断対象部位が存在する場合にも、本発明の部分的強調画像作成処理を適用することも可能である。本発明の第4の実施の形態として、診断対象部位が複数ある場合の部分的強調画像作成処理について説明する。なお、第4の実施の形態の画像処理装置100の構成及び処理全体の流れは第1の実施の形態と同様である。以下、重複する説明を省略し、同一の各部には同一の符号を付して説明する。

0068

例えば、頭部であれば、診断対象として、白質灰白質境界出血領域虚血領域等がある。これらの領域はそれぞれ画素値が異なる。従って画像処理装置100は、異なる条件で作成された複数の強調画像と強調領域とから1つの部分的強調画像57を作成する。

0069

図18は、複数の条件を用いて部分的強調画像57を作成するための操作画面55の例を示す図である。CPU101は、表示装置107に部分的強調画像の作成を指示するための条件テーブル56と、部分的強調画像57を表示する。
操作者は表示された部分的強調画像57を診断しながら、条件テーブル56のパラメータを修正可能とする。CPU101は入力されたパラメータを基に部分的強調画像を作成する。

0070

図19は条件テーブル56の例を示す図である。
図19に示すように、条件テーブル56は、強調対象とする部位毎にそれぞれ検索画素値範囲(下限値及び上限値)が定義されている。更に、どの部位を強調対象とするかを選択するための選択マーク入力欄56aが設けられている。選択マーク入力欄56aを入力装置109やマウス108等で指定することにより、複数の部位を選択することが可能となっている。

0071

なお、図18の操作画面では、検索画素値範囲を編集対象のパラメータとしているが、強調画像作成ステップ(ステップS102)における強調の度合いや、強調領域算出ステップ(ステップS107)で参照する評価領域サイズ等を編集対象のパラメータとしてもよい。
図18図19の例では、強調対象部位として、部位Aと部位Bとが強調対象として選択されている。条件テーブル56で設定された条件に従って選択された各部位A,Bがそれぞれ強調された部分的強調画像57が作成され、表示装置107に表示される。

0072

[第5の実施の形態]
上述した各実施形態では、診断画像31と強調画像33との差分情報に基づき強調領域37を算出した(図5等参照)が、部分的強調画像39と診断画像31との差分情報から、部分的強調画像39の強調領域37を強調領域37Aに更新してもよい。図20に一例を示す。

0073

図20に示すように、CPU101(強調領域算出部26)は、図3のステップS101で入力した診断画像31と、図3のステップS107で作成した部分的強調画像39とから差分画像35Aを作成する。図5に示した手順のように、強調画像33を入力とした場合には、差分画像35において非診断部位31bの境界部に差分情報が残ることがあるが、本実施形態のように入力を部分的強調画像39とすることで、既に強調領域外と判断された領域には診断画像31との差分情報が含まれないため、その影響を除外することができる。したがって、強調領域37が更新されて精度よく強調領域37Aを算出できる。

0074

また、診断画像31と部分的強調画像39とを入力として強調領域37Aを更新する処理は、繰り返し実行することで強調領域の算出精度を向上できる。この場合、CPU101は強調領域の面積画素数監視し、所定の条件を満たした場合に繰り返し処理を終了する等の制御を行う。

0075

以上説明したように、第5の実施の形態の画像処理装置によれば、部分的強調画像39と診断画像31との差分情報から強調領域37Aを算出し、算出した強調領域37Aを強調した部分的強調画像を再作成する。これにより、精度よく強調領域37Aを算出できる。

0076

[第6の実施の形態]
上述の各実施の形態で示した画像処理装置100は、医用画像データを入力として処理するコンピュータ等を例として説明したが、上述の各実施の形態で説明した機能を医用画像診断装置の一部として組み込むものとしてもよい。例えば図21に示すように、X線CT装置2の画像処理装置100Aに上述の各実施の形態で説明した部分的強調画像作成機能を組み込むものとしてもよい。

0077

画像処理装置100Aは、第1〜第5の実施の形態で説明した各機能を実現するための機能部として、診断画像入力部21、検索画素値範囲設定部22、検索領域設定部23、代表画素値算出部24、強調画像作成部25、強調領域算出部26、部分的強調画像作成部27の他、X線CT画像再構成部28を備える。

0078

X線CT装置2は、X線源及びX線検出器回転盤の対向する位置に配置したスキャナ120と、スキャナ120の開口部に被検体を挿入する寝台121とを備える。スキャナ120は、回転盤を回転させることにより寝台121に寝載した被検体の周囲の各方向からX線を被検体に照射し、被検体を透過したX線から被検体のX線減弱情報を収集し、画像処置装置100Aに送出する。

0079

画像処理装置100AのX線CT画像再構成部28は、X線CT装置2のスキャナ120により測定した被検体のX線減弱情報を基に断層像を再構成する。
画像処理装置100Aは、X線CT画像再構成部28により再構成された断層像を診断画像入力部21に入力する診断画像として扱う。画像処理装置100Aは断層像のCT値(ハンスフィールドユニット)を画素値として、第1〜第5の実施の形態で説明した部分的強調画像作成処理を実行する。

0080

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る画像処理装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば本願で開示した技術的思想範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

0081

1・・・・・・・・・画像処理システム
100、100A・・画像処理装置
101・・・・・・・CPU101
102・・・・・・・主メモリ
103・・・・・・・記憶装置
104・・・・・・・通信I/F
105・・・・・・・表示メモリ
106・・・・・・・I/F
107・・・・・・・表示装置
108・・・・・・・マウス
109・・・・・・・入力装置
110・・・・・・・ネットワーク
111・・・・・・・画像データベース
112・・・・・・・医用画像撮影装置
120・・・・・・・スキャナ
121・・・・・・・寝台
2・・・・・・・・・X線CT装置
21・・・・・・・・診断画像入力部
22・・・・・・・・検索画素値範囲設定部
23・・・・・・・・検索領域設定部
24・・・・・・・・代表画素値算出部
25・・・・・・・・強調画像作成部
26・・・・・・・・強調領域算出部
27・・・・・・・・部分的強調画像作成部
28・・・・・・・・X線CT画像再構成部
3・・・・・・・・・非線形階調変換
31・・・・・・・・診断画像
31a・・・・・・・診断部位
31b・・・・・・・非診断部位
33・・・・・・・・強調画像
35、35A・・・・差分画像
37、37A・・・・強調領域
38・・・・・・・・重みマップ
39・・・・・・・・部分的強調画像
40・・・・・・・・補正値マップ
41・・・・・・・・検索画素値範囲データ
51・・・・・・・・強調領域編集画面
52・・・・・・・・編集カーソル
55・・・・・・・・操作画面
56・・・・・・・・条件テーブル
57・・・・・・・・部分的強調画像
A、B・・・・・・・対象部位
P1、P2・・・・・指定点

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