(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
透過光または反射光下で、撮影機材を用いて体組織を撮影した時系列に連続している画像データ群より、同一空間を撮影した互いに所定の時間差のある２つのフレーム画像データを選択する第１の処理と、
前記第１の処理により選択した２つのフレーム画像データの同一座標にあるそれぞれの画素の階調値の差分をとり、前記差分をとる処理をすべての同一座標にある画素について行う第２の処理と、
前記第２の処理により得られた画像データの明暗の際立ち具合を増大する第３の処理と、
前記第３の処理により得られた画像データの最も明るい部分または前記最も明るい部分の周辺をさらに明るくし、及び前記第３の処理により得られた画像データ中の隣接する画素間の階調値差の勾配が大きい場合、画素間の階調値勾配を緩やかにする第４の処理と
を実行することを特徴とする医療用画像解析処理方法。
【請求項２】
透過光または反射光下で、撮影機材を用いて体組織を撮影した時系列に連続している画像データ群より、同一空間を撮影した互いに所定の時間差のある２つのフレーム画像データを選択する第１の処理と、
前記第１の処理により選択した２つのフレーム画像データの同一座標にあるそれぞれの画素の階調値の差分をとり、前記差分をとる処理をすべての同一座標にある画素について行う第２の処理と、
前記第２の処理により得られた画像データの明暗の際立ち具合を増大する第３の処理と、
前記第３の処理により得られた画像データの最も明るい部分または前記最も明るい部分の周辺をさらに明るくし、及び前記第３の処理により得られた画像データ中の隣接する画素間の階調値差の勾配が大きい場合、画素間の階調値勾配を緩やかにする第４の処理と、
さらに前記第４の処理により得られた画像データを白黒階調反転させる第５の処理と
を実行することを特徴とする医療用画像解析処理方法。
【請求項３】
透過光または反射光下で、撮影機材を用いて体組織を撮影した動画像データの１つのフレーム画像データ、または、透過光または反射光下で、撮影機材を用いて体組織を撮影した１つの静止画像データに対し、前記画像データの明暗の際立ち具合を大きくする第１の処理と、
前記第１の処理により得られた画像データの最も明るい部分または前記最も明るい部分の周辺をさらに明るくし、及び前記第１の処理により得られた画像データ中の隣接する画素間の階調値差の勾配が大きい場合、画素間の階調値勾配を緩やかにする第２の処理と
を実行することを特徴とする医療用画像解析処理方法。
【請求項４】
透過光または反射光下で、撮影機材を用いて体組織を撮影した動画像データの１つのフレーム画像データ、または、透過光または反射光下で、撮影機材を用いて体組織を撮影した１つの静止画像データに対し、前記画像データの明暗の際立ち具合を大きくする第１の処理と、
前記第１の処理により得られた画像データの最も明るい部分または前記最も明るい部分の周辺をさらに明るくし、及び前記第１の処理により得られた画像データ中の隣接する画素間の階調値差の勾配が大きい場合、画素間の階調値勾配を緩やかにする第２の処理と、
さらに前記第２の処理により得られた画像データを白黒階調反転させる第３の処理と
を実行することを特徴とする医療用画像解析処理方法。
【請求項５】
前記請求項１乃至４のいずれか１項記載の医療用画像解析処理方法における前記各処理を、コンピュータに実行させるための医療用画像解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、医療分野で撮影された画像データの解析処理に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、デジタルカメラやデジタルビデオカメラの発達に伴い、それらの機材で撮影したデジタル画像データは、画素数も増大し、多くの情報が含まれている。そして、それらの画像データの中において肉眼で認識できる情報は一部であって、肉眼では認識することができない隠れた情報が多数存在する。このような肉眼では確認できなかった情報に加工処理を施すことで、その隠れた情報を見ることができる。上記の様に、デジタル画像データを必要に応じて加工することをフォトレタッチ（英語表記ｐｈｏｔｏ  ｒｅｔｏｕｃｈ）と言い、このフォトレタッチを行う画像処理ソフトウェアをフォトレタッチソフトウェアと言う。
【０００３】
フォトレタッチソフトウェアは、パーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータのアプリケーションソフトウェアとして市販されており、主にデザインや写真現像などの視覚的に美感を起こさせることを生業としている業種で利用されている。これらの業種での目的は、画像データの加工処理により、視覚を通じて鑑賞者または消費者の関心を惹き付けることである。このように、従来フォトレタッチソフトウェアは画像データに対して美感を引き起こさせるように演出すために用いられ、科学技術や医療など科学的事実が求められる分野での画像解析の分析を目的に用いられることはなかった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
従来、医療分野では、多くの画像データが使用され、診断や研究に利用されている。例えば、レントゲン写真やエックス線ＣＴ画像、ＭＲＩ画像、患部を映したビデオ画像などが上げられる。レントゲン写真やエックス線ＣＴ画像、ＭＲＩ画像など直接肉眼で確認することのできない画像についての画像処理は、３次元レンダリングに代表される解析処理が発達している。一方、ビデオカメラを内視鏡に組み込んだビデオスコープ（または電子スコープともいう）による画像は、患部をありのままの状態を肉眼で認識できるので、上述した直接肉眼で確認することのできない画像の画像処理ほど、画像処理への関心が大きくない。ビデオスコープによる画像は、リアルタイムで生体の患部を確認する目的で使用され、画像処理としては主に画像データの拡大、または解像度の高低変化が挙げられる。このようにビデオスコープによる画像は、もともと肉眼で認識できる画像部分を対象にしか画像処理がされなかった。しかし、近年、ビデオカメラの発達により高解像度のビデオスコープ画像が得られるようになった。このビデオスコープ画像には、非常に多くの情報が含まれており、肉眼で認識できる情報は、ビデオスコープ画像として取り込まれた全情報の一部分にすぎない。
【０００５】
そこで、本発明の課題は、医療分野における肉眼では認識できない画像部分のデータに着目し、その肉眼では認識できない画像部分のデータから重要な情報を取得する方法を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の発明は、
透過光または反射光下で、撮影機材を用いて体組織を撮影した時系列に連続している画像データ群より、同一空間を撮影した互いに所定の時間差のある２つのフレーム画像データを選択する第１の処理と、
前記第１の処理により選択した２つのフレーム画像データの同一座標にあるそれぞれの画素の階調値の差分をとり、前記差分をとる処理をすべての同一座標にある画素について行う第２の処理と、
前記第２の処理により得られた画像データの明暗の際立ち具合を増大する第３の処理と、
前記第３の処理により得られた画像データの最も明るい部分または前記最も明るい部分の周辺をさらに明るくし、及び前記第３の処理により得られた画像データ中の隣接する画素間の階調値差の勾配が大きい場合、画素間の階調値勾配を緩やかにする第４の処理と
を実行することを特徴とする医療用画像解析処理方法である。
【０００７】
また、請求項２記載の発明は、
透過光または反射光下で、撮影機材を用いて体組織を撮影した時系列に連続している画像データ群より、同一空間を撮影した互いに所定の時間差のある２つのフレーム画像データを選択する第１の処理と、
前記第１の処理により選択した２つのフレーム画像データの同一座標にあるそれぞれの画素の階調値の差分をとり、前記差分をとる処理をすべての同一座標にある画素について行う第２の処理と、
前記第２の処理により得られた画像データの明暗の際立ち具合を増大する第３の処理と、
前記第３の処理により得られた画像データの最も明るい部分または前記最も明るい部分の周辺をさらに明るくし、及び前記第３の処理により得られた画像データ中の隣接する画素間の階調値差の勾配が大きい場合、画素間の階調値勾配を緩やかにする第４の処理と、
さらに前記第４の処理により得られた画像データを白黒階調反転させる第５の処理と
を実行することを特徴とする医療用画像解析処理方法である。
【０００８】
また、請求項３記載の発明は、
透過光または反射光下で、撮影機材を用いて体組織を撮影した動画像データの１つのフレーム画像データ、または、透過光または反射光下で、撮影機材を用いて体組織を撮影した１つの静止画像データに対し、前記画像データの明暗の際立ち具合を大きくする第１の処理と、
前記第１の処理により得られた画像データの最も明るい部分または前記最も明るい部分の周辺をさらに明るくし、及び前記第１の処理により得られた画像データ中の隣接する画素間の階調値差の勾配が大きい場合、画素間の階調値勾配を緩やかにする第２の処理と
を実行することを特徴とする医療用画像解析処理方法である。
【０００９】
また、請求項４記載の発明は、
透過光または反射光下で、撮影機材を用いて体組織を撮影した動画像データの１つのフレーム画像データ、または、透過光または反射光下で、撮影機材を用いて体組織を撮影した１つの静止画像データに対し、前記画像データの明暗の際立ち具合を大きくする第１の処理と、
前記第１の処理により得られた画像データの最も明るい部分または前記最も明るい部分の周辺をさらに明るくし、及び前記第１の処理により得られた画像データ中の隣接する画素間の階調値差の勾配が大きい場合、画素間の階調値勾配を緩やかにする第２の処理と、
さらに前記第２の処理により得られた画像データを白黒階調反転させる第３の処理と
を実行することを特徴とする医療用画像解析処理方法である。
【００１０】
また、請求項５記載の発明は、
請求項１乃至４のいずれか１項記載の医療用画像解析処理方法における前記各処理を、コンピュータに実行させるための医療用画像解析プログラムである。
【００１１】
【発明の実施の形態】
それでは、まず上記で掲げた請求項１から請求項４で記載されている体組織の撮影方法について詳述する。撮影の対象となる脳組織などの体組織に対して光を照射しビデオカメラやビデオスコープなどの撮像機材で撮影する。ここで光の照射方法として、反射光としての照射方法と透過光としての照射方法との２パターンある。反射光とは、体組織から離れた光源から光を照射し、その照射光が体組織表面で反射されたものである。一方、透過光とは、体組織に光源を接した状態または体組織近傍に光源を設置した状態で光を照射し、光が体組織内を通過し体組織外に出たものである。これらの２パターンの照射方法による撮影方法があるが、用いる光としては透過光の方が好ましい。なぜなら、反射光を用いて撮影の対象となる体組織を撮影した場合、その体組織の表面近くの薄い層にしか光が照射していないので、反射光から得られる情報は少なく、体組織の表面近くの情報のみであるが、透過光を用いて撮影の対象となる体組織を撮影した場合、体組織を通過した光は、体組織内の情報を含み情報量が反射光に比べて多いからである。このように体組織の透過光を得る具体的方法は、本発明者の以下の研究報告がある。脳組織の透過光を得るために、直径１ｍｍの微小ランプを脳組織に挿入し脳表より約１ｍｍのところに固定して点灯すると、その微小ランプ周辺の脳組織が赤く染まって見え（Ａｍ  Ｊ  Ｐｈｙｓｉｏｌ  ２３５：Ｈ５６−Ｈ６３，１９７８）（Ａｍ  Ｊ  Ｐｈｙｓｉｏｌ  ２４５：Ｈ３８５−Ｈ３９８，１９８３）、また、直径約２００ミクロンのグラスファイバーを前述の報告と同様に用いる（Ａｍ  Ｊ  Ｐｈｙｓｉｏｌ  ２７９：Ｈ１２９１−Ｈ１２９８，２０００）ということである。
【００１２】
光照射後、ビデオカメラやビデオスコープなどの撮像機材で、撮影の対象としている体組織を撮影して、撮影して取得した画像データを記録媒体に記録する。請求項１及び２記載の発明では、記録媒体に記録した画像データは、時系列に連続している複数のフレーム画像データの集合であり、それぞれのフレーム画像は互いに時間差のある画像、つまり、動画像である。この画像データをパーソナルコンピュータ、ワークステーションなどのコンピュータに転送して、コンピュータ上でこの後の処理を行う。画像解析ソフトウェアを用いて、上記のフレーム画像データ群から２つのフレーム画像データを任意に取り出し、この２つのフレーム画像の差分をとり、差分画像として取得する。画像解析ソフトウェアの一例として、シオンイメージがある。シオンイメージ（英語表記Ｓｃｉｏｎ  Ｉｍａｇｅ、ＳｃｉｏｎＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ社製）は、医学、生物学で幅広く用いられている画像解析ソフトウェアであり、細胞数のカウント、電気泳動パターンの解析、画像の３次元化などの画像中に含まれる必要な情報を取り出す用途で用いられる。このシオンイメージを用いると動画像を７０ｍｓのオーダーでコマ送りができるので、７０ｍｓごとのフレーム画像を取得することができる。さらに、このシオンイメージを用いて、２つのフレーム画像の差分画像を取得することができる。差分画像とは、２つの画像の共通部分を差し引いた相互の異なる部分のデータのみの画像である。フレーム画像はデジタル画像であるが、このデジタル画像とは、自然界に存在するアナログ画像情報を撮像機材などのハードウェア、または、ソフトウェアなどにより標本化、量子化した画像のことである。標本化、量子化された画像は、画素の集合であって、それぞれの画素には、画像の明るさに相当する階調値（濃度値または輝度値ともいう）を持っている。この階調値は８ビットの画像データであれば、２５６段階の階調値が存在する。白黒画像の場合では、２５６階調の白黒が表現でき、階調値１が白のとき、階調値２５６は黒となり、その中間である階調値は１２８である。このように、白黒多階調で表現されることをグレイスケールという。ここで、画像間演算のうち、画像間の差分をとる処理をする。このとき、階調値同士を引き算した結果に中央の中間階調値（グレイスケールが２５６階調の場合、その中央の中間階調値は１２８となる。）を加算しておく。このようにすれば、同一階調値同士の差分は、０とならずに１２８となり、差分画像上では白と黒の中間色の灰色、すなわち階調値１２８で表される。したがって、同一空間を撮影した互いに時間差のある２つのフレーム画像の同一座標にあるそれぞれの画素の階調値の差分をとる場合、それぞれの画素の階調値が同一であれば、差の階調値は１２８となり、色は白黒の中間色である灰色となる。また、同一空間を撮影した互いに時間差のある２つのフレーム画像の同一座標にあるそれぞれの画素の階調値の差分をとる場合、それぞれの画素の階調値が同一でないとき、差の階調値は１２８にはならない。この差の階調値が１２８にならないということは、時間差により階調値が変化した、つまり、画像中の被写体が動いたということを意味する。
【００１３】
上記の操作により、同一空間を撮影した互いに時間差のある２つのフレーム画像の同一座標にあるそれぞれの画素の階調値を差し引いた差分画像を求めることができ、この差分画像より、２つのフレーム画像間で変化した部分の情報のみを得ることができる。
【００１４】
この取得した差分画像には、２つのフレーム画像間で変化した部分の情報のみ含まれているが、肉眼でその情報を識別するのは困難であるので、画像処理ソフトウェアのフィルタ機能を用いて肉眼で識別できるようにする。フォトレタッチソフトウェアの一例として、フォトショップ（「ＰＨＯＴＯＳＨＯＰ」はアドビシステムズ社の登録商標である）がある。また、フィルタ機能とは、フォトレタッチソフトウェアが有している機能であって、たとえば、画像に含まれる輪郭のみを抽出したり、画像を歪めたり、ぼかしを入れたり、モザイク効果を調整したり、ノイズを調整するなどの様々な視覚効果を画像に対して与えることができる。本発明では、このフィルタ機能のうち、「コントラスト」「ラップ」「階調反転」がある。
【００１５】
「コントラスト」とは、画像の明るい部分と暗い部分の明るさの比を表し、コントラストを高めると色彩がくっきりし、見やすい画像になる。コントラストの値が低すぎると、明るい部分と暗い部分の差がはっきり現れない  。また、コントラストを高くすると画像の輪郭がはっきりするが、逆にコントラストを低くすると画像の輪郭がはっきりせず、見やすい画像にならない。このコントラストの制御方法として濃度ヒストグラムがある。濃度ヒストグラムとは画像の濃度値の分布を表し、画像の濃度レベルを調査するのに極めて有効なものである。たとえば、暗い画像では低い濃度域に分布が偏り、明るい画像では高い濃度域に分布が偏る。このヒストグラムの分布位置と形状を変化、つまり強調（エンハンスメントという）処理することで、コントラストを制御することができる。
【００１６】
また、「ラップ」とは、画像中に移っている個々の物体に対してラップフィルムをかけたような効果を与えるフィルタである。「ラップ」では、画像中の最も明るい部分またはその周辺を強調してさらに明るくし、かつ画像中に含まれる輪郭部分をぼかす、つまり、隣接する画素の階調値差の勾配が大きい画素間の階調値勾配を緩やかにする処理が行われている。フォトショップではこのラップ効果を、ラップをかけた部分の明るさを「ハイライト（最も明るい部分、またはその周辺）の強さ」で、ラップと画像との起伏を「滑らかさ」で調整することで実現している。
【００１７】
また、「階調反転」とは、ネガ画像を取得するためのフィルタ機能である。ネガ画像とはポジ画像（階調反転させる前の画像）の階調度を反転させたもの、つまり、白いものは黒く、黒いものは白く、というような白黒を反転させた画像のことで、グレイスケールの最大階調度から各画素の階調度を引くことによって実現できる。
【００１８】
以上のフィルタ機能を上記の差分画像に対して行うことにより、肉眼で認識できなかったものが、肉眼で認識できるようになる。
一方、請求項３及び４記載の発明では、記録媒体に記録した画像データは、必ずしも動画像である必要はなく、静止画像でもよい。なぜならば、請求項３及び４記載の発明で使用する画像データは１つであり、時間差による違いを確認する必要がないためである。したがって、画像データは、ビデオカメラなどの動画像を撮影する撮影機材だけでなく、デジタルカメラなどの静止画像を撮影する撮影機材を用いてもよい。ビデオカメラなどの動画像を撮影する撮影機材で撮影した場合、上記の請求項１及び２記載の発明で説明したのと同様に動画像データをコンピュータへ転送し、コンピュータ上でシオンイメージなどの画像解析ソフトウェアを用いて、転送された動画像から１つのフレーム画像を取り出して、静止画像を取得する。また、デジタルカメラなどの静止画像を撮影する撮影機材で撮影した場合、撮影した静止画像をコンピュータへ転送し、静止画像を取得する。上記の操作で取得した静止画像を、フォトショップなどの画像処理ソフトウェアのフィルタ機能を用いて、肉眼では識別できない部分の画像データを肉眼で識別できるようにする。利用するフィルタ機能は、上記と同様に「コントラスト」「ラップ」「階調反転」である。
【００１９】
ところで、請求項１乃至４記載の本発明は大別して請求項１及び２と、請求項３及び４との２種類に分類される。請求項１及び２記載の発明では２つのフレーム画像を取り扱い、請求項３及び４記載の発明では１つの静止画像を取り扱っているが、このことに伴い画像解析の精度が大きく異なってくる。請求項３及び４記載の発明は、１つの静止画像に画像に対して「コントラスト」の強調及び「ラップ」処理を行うと、肉眼では認識できなかった潜在情報の一部分を顕在化することができるが、さらに精度の向上を図るための発明が請求項１及び２記載の発明であり、この発明では２つのフレーム画像の差分をとり、その差分画像に対して「コントラスト」の強調及び「ラップ」処理を行うのである。
【００２０】
以上より、本発明者は本発明の方法をビデオ−コンピュータ−エンハンスト−コントラスト−ラップ（ＶＣＥＣ−Ｗｒａｐ）法と呼んでいる。
また、請求項５記載の発明は、コンピュータ上で起動しているオペレーティングシステム（ＯＳともいう）で動作するコンピュータプログラムであって、請求項１から４記載のうちいずれか１つの発明における各処理を実行させるものである。
【００２１】
【実施例】
観測方法及び画像解析を図１の本発明の一連の流れを示す図に従って説明する。透過光による観測のため、全身麻酔をしたＳＤ系ラットの脳組織に短いグラスファイバーを埋め込み、暗室で波長λ＝５５０±１０ｎｍの透過光を照射し、着目している２ｍｍ×２ｍｍ四方の脳表面の画像を撮影機材１（レンズ：ニコン社製、ＳＩＴカメラ：浜松ホトニクス社製）を用いて撮影する。レンズの焦点深度は約±１００μｍであり、焦点面から±３００μｍ離れている物体には完全にピントが合わない。感覚運動野の皮層には、深さ約４００μｍ、幅約２ｍｍの容積である毛細血管が存在するが、この毛細血管の直径の変化や血流の変化を検出することができる範囲にレンズの測定スケール制御つまみを微調整する。毛細血管より小さい４μｍ×４μｍの空間分解能で撮影した５１２×５１２画素の映像は、８ビットのデジタル映像であり、その撮影した映像をパーソナルコンピュータ２へ伝送する。伝送した映像は、フレーム画像取込ソフトであるシオン４（正式名称Ｓｃｉｏｎ  ＬＧ−３、Ｓｃｉｏｎ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ社製、Ｓｃｉｏｎ  Ｉｍａｇｅの１つの種類である。以下、シオンと省略する。）を使って、１５Ｈｚでコマ送りをし、７０ｍｓ毎のフレーム画像３を作成する。
【００２２】
連続している２つのフレーム画像の差分をとるために以下を実施した。シオン４に取り込んだ画像の透過光の変化は自動的に８ビット画像に変換される。この８ビット画像に変換されるということは、１画素につき１（最も明るい）〜２５６（最も暗い）の２５６のいずれかの明暗レベルを有することである。この明暗の中間レベルは１２８（図２の画像Ｄ参照）となる。そして、この８ビット画像は、２５６スケールの白黒画像として表れる。
【００２３】
図２は、シオン及びフォトショップを用いた画像処理の結果を示す図であり、図２に含まれる画像Ａ、画像Ｂ、画像Ｃ、画像Ｄ、画像Ｅ、画像Ｆ、画像Ｇを、それぞれ図２Ａ、図２Ｂ、図２Ｃ、図２Ｄ、図２Ｅ、図２Ｆ、図２Ｇで表すこととする。図２Ａは波長５５０ｎｍの光を透過させた脳皮層内の血管についての全情報を含んでいる制御画像である。しかしながら、その情報の多くは肉眼では識別することができない。背景の層に隠された血管の一部を抽出するために、フォトショップ５のフィルタ機能の「ラップ」を使って、ぼんやりしたものをラッピングして個々のグループとして光学的シグナルの境界を画定し、血管の輪郭をはっきり確認することができる。さらに、血管の輪郭をもっとよく見たいなら、フィルタ機能の「階調反転」により白と黒を反転させると、よりいっそう血管の輪郭をはっきり確認することができる。図２Ｂは図２Ａにラップ処理した画像であり、図２Ａでは肉眼で認識できなかった血管をラップ処理を行うことで画像上に浮き出て、肉眼で認識することができる。図２Ｃは、図２Ｂに対して階調反転処理により白黒を反転した画像であり、よりいっそう血管の筋道が確認できる。ただし、図２Ｂ、図２Ｃのように１つの静止画像に対して、「ラップ」処理後に「階調反転」処理をして得られる情報は、従来肉眼で認識することができなかった情報であるが、この情報は元の静止画像に潜在している情報の全情報ではない。さらに、制度を上げるため、以下に示すように２つのフレーム画像の差分をとる方法を用いる。
【００２４】
図２Ｄ、図２Ｅ、図２Ｆ、図２Ｇは差分画像であり、オリジナルの画像である図２Ａと内容が異なっているように見える。しかし、これらの内容のすべては図２Ａの画像とその７０ｍｓ後の画像にもともと含まれていた今まで肉眼で識別できなかった情報が、画像表面に浮かび上がっただけである。肉眼で識別できる大きな血管がこの技術によって一線を画されることは、以下より明らかである。図２Ｄの画像は、図２Ａから図２Ａを差し引いた結果生じた差分画像であり、階調値が１２８の均一な画像データの一部を表している。つまり、２つのフレーム画像間で互いに違いがなければ、図２Ｄのように階調値が１２８の均一な画像となることを示している。ここで、ある１つのフレーム画像をＦ０、そのフレーム画像の７０ｍｓ後のフレーム画像をＦ１と表す。また、コントラストのｎ％強調はＥｎ、ラップはＷ、階調反転はＲで表す。図２Ｅは、図２Ａ（Ｆ０）と約７０ｍｓ（１５Ｈｚ）後の次のフレーム（Ｆ１）との間の差分をとり、コントラストを８０％強調（Ｅ８０）後の差分イメージである（以下、Ｆ１−Ｆ０，Ｅ８０，１５Ｈｚと表す。）。図２Ｅは明らかに図２Ｄとは異なっており、図２Ａと約７０ｍｓ後の次のフレームとの画像間で変化のあった部分が存在しているということを示している。図２Ｅでは、変化しない大きな血管は除去され、小さい血管が見えるようになる。なぜなら、理論的には、７０ｍｓ間隔の空間再分布で血管の変化が抽出されるからである。図２Ｆ（Ｆ１−Ｆ０、Ｅ８０、Ｗ、Ｒ、１５Ｈｚ）は、図２Ｅにラップ処理をした図であり、図２Ｅと図２Ｆは約６μｍ（この大きさは２画素より小さく、１画素より大きい）の小さい血管を示す。この小さい血管は毛細血管を表している。しかしながら、差分画像中の小さな血管の直径は、フォトショップのコントラストの強調の程度に依存している。図２Ｇ（Ｆ１−Ｆ０、Ｅ３０、Ｗ、Ｒ、１５Ｈｚ）の画像は、図２Ｆのコントラストの強調を３０％に下げた場合であり、このとき毛細血管の直径は１５μｍから３０μｍ大きくなり、複雑に絡み合った血管は、さらに毛細血管の様子を呈してきた。この毛細血管の直径が大きくなった理由は、ぼやけている周辺の毛細血管まで一緒にラップ処理したためと推測できる。以上の毛細血管は、肉眼で認識できる大きな血管と同じ場所に見ることができる。すなわち、毛細血管は実質的には大きな血管の下に存在するということを意味する。
【００２５】
以上より、本発明を用いると従来確認することができなかった毛細血管の存在を確認することが可能となり、従来診断することが困難であった毛細血管の状態や血流の情報を知ることが可能となるので、病気の早期発見、早期治療に貢献できる。
【００２６】
ところで、本実施例では、１５Ｈｚでコマ送りをし、７０ｍｓ毎のフレーム画像群を用いたが、このフレーム画像間の時間差は、７０ｍｓに制限されたものではなく、撮影対象物との関係で決定される。本実施例では、７０ｍｓ間隔の空間再分布で毛細血管の変化が抽出されるので、７０ｍｓ毎のフレーム画像群を用いたのである。
【００２７】
【発明の効果】
従来、脳組織表面などに代表される体組織の画像は、肉眼で認識できる部分の画像データしか注目されず、その肉眼で認識できる部分のみの評価で終わっていた。しかし、本発明を用いれば、肉眼では確認できない画像部分から初めから潜在し、今まで見落としていた情報を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一連の流れを示す図である。
【図２】シオン及びフォトショップを用いた画像処理の結果を示す図である。
【符号の説明】
１．撮影機材
２．コンピュータ
３．動画像のフレーム画像
４．シオン
５．フォトショップ
【図１】
0003572304.tif 000002
【図２】
0003572304.tif 000003