(57)【要約】  所望の大域的および局所的コントラスト強調のための医療用画像処理方法である。デジタル画像を入手し、これを分割し、そのデジタル画像の第一のヒストグラムを生成する。第一のヒストグラムを使って、全体的コントラストを強調したヒストグラムを生成する。第一のヒストグラムを使って、局所的コントラストを強調したヒストグラムを生成する。全体的コントラストを強調したヒストグラムと局所的コントラストを強調したヒストグラムを使って、複合的ヒストグラムを生成する。複合的ヒストグラムを使って、コントラストを強調したデジタル画像を生成する。
2009512511.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル画像の画像コントラストを強調するための方法であって、
デジタル画像を入手するステップと、
前記デジタル画像を分割するステップと、
前記デジタル画像の第一のヒストグラムを生成するステップと、
前記第一のヒストグラムを使って、全体的コントラスト強調ヒストグラムを生成するステップと、
前記第一のヒストグラムを使って、局所的コントラスト強調ヒストグラムを生成するステップと、
前記全体的コントラスト強調ヒストグラム及び前記局所的コントラスト強調ヒストグラムを使って、複合的ヒストグラムを生成するステップと、
前記複合的ヒストグラムを使って、コントラスト強調デジタル画像を生成するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
前記複合的ヒストグラムは、前記全体的コントラスト強調ヒストグラム及び前記局所的コントラスト強調ヒストグラムの重み付け和によって決定されることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、
前記複合的ヒストグラムは、閾値としての前記第一のヒストグラム上の階調レベル値を選択することによって生成されることを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、
前記複合的ヒストグラムは、前記全体的コントラスト強調ヒストグラム及び前記局所的コントラスト強調ヒストグラムの均等に重み付けされた和によって決定されることを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、
前記複合的ヒストグラムは、前記全体的コントラスト強調ヒストグラム及び前記局所的コントラスト強調ヒストグラムの不均等に重み付けされた和によって決定されることを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法であって、
前記複合的ヒストグラムは、重み係数と階調レベル空間との組み合わせによって決定されることを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般に、医療用画像の視覚化と表示の分野に関する。より詳しくは、本発明は、たとえば乳がん診断用等のマンモグラフィ画像の改善された視覚化のための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
乳がんは米国の女性において頻繁に診断される悪性腫瘍である。乳がんの早期発見により、生存率を改善できる。調査によれば、マンモグラフィ検診を行うことで、病変規模が小さく、早い病期（ステージ: stage）のうちに発見でき、生存予測が改善されるという結果が出ている。現在、マンモグラフィは乳がん早期発見のための画像技術として定着している。米国がん協会は、４０歳を超えるすべての女性に対し、毎年マンモグラフィ検診を受けるよう勧告している。
【０００３】
マンモグラフィ検診技術においてはさらなる改善が望まれる。調査の結果、見落とされる乳がんがあることがわかっている。さらに、悪性腫瘍と良性病変とを区別するための放射線基準が改善されたにもかかわらず、日常的な臨床診療において病変の誤分類(misclassification)は発生しうる。乳がんの発見と診断における新たな技術を開発する目的は、放射線科医の敏感度(sensitivity)と特異度(specificity)の両方を改善する（つまり、乳がん発見率を改善する）のを助け、その一方で良性病変症例が生検に回される件数を減らすことである。
【０００４】
マンモグラフィは、マンモグラフィ用スクリーン・フィルムの画像品質、画像取得およびコンピュータ支援診断（ＣＡＤ，computer-aided diagnosis）を含めたコンピュータ映像技術の改善により、劇的に進化した。少なくとも１つの調査によれば、ＣＡＤの使用によって乳がん発見率が向上したという結果が得られている。さらに、放射線診断は徐々にアナログマンモグラフィからデジタルマンモグラフィへ移行し始めた。アナログと比較した場合のデジタルの利点としては、全体的コントラストの改善とソフトコピー表示上の画像のコントラストを手動で操作できる点であるとされている。
【０００５】
マンモグラフィのコントラストは重要な基準として見られてきた。臨床用にＸ線マンモグラム画像を取得するには、高品質の画像を得るために特別な技術が必要となる。乳房内の各種構造間の減衰差が画像コントラストに寄与する。乳房構造の類似組成と乳がんの物理的発現から、マンモグラフィ画像生成は一般的な放射線画像生成と実質的に異なっていなければならない。低エネルギーＸ線は、正常な組織とがんとを区別するためにコントラストを強調する必要がある。画像コントラストを改善する１つの方法は、放射線量を増やすことである。低エネルギーＸ線の吸収は高エネルギーＸ線より高いため、放射線量はマンモグラフィにとって問題となる。その結果、従来のマンモグラフィ用スクリーン／フィルムのコントラストは、頭部、胸部、腹部、四肢用の一般的Ｘ線よりはるかに高くなければならない。
【０００６】
デジタルマンモグラフィは、スクリーン／フィルムシステムのコントラスト上の制約、つまりダイナミックレンジの制約を部分的に解消する。しかしながら、乳房組織の密度が類似していることと放射線量の問題から、乳房は利用可能なダイナミックレンジの中の狭い範囲内で画像成形される。ほかにも、適正なＸ線曝露、ソフトコピー表示の品質、ディスプレイのダイナミックレンジおよび画像を最適表示するための適正な画像処理等、画像品質に影響を与える要素がある。
【０００７】
マンモグラフィの診断精度においてコントラストが果たす役割が大きいことから、放射線科医が異常をより見やすくなるようにするために、低コントラストの画像を改善するさまざまな技術や手法が開発されてきた。マンモグラフィとデジタルポータル画像の異なる周波数成分について重み付けしたコントラスト強調を用いて疾患の診断を改善する方法が開発された。たとえば、本願と共通の譲受人に譲渡された特許文献１（ヤング）および特許文献２（ヤング）を参照されたい。
【０００８】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００２／０１８１７９７号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第２００３／００９１２２２号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、デジタル的に取得されたマンモグラフィ画像の処理を指向する。この方法は、画像詳細部のコントラストを保護しながら、全体的コントラストを強調することを目指す。
【００１０】
本発明の目的は、大域的コントラスト強調と局所的コントラスト強調との両方を行ってデジタルマンモグラフィ画像をレンダリングする方法を提供することである。
【００１１】
ここで紹介する目的物はすべて説明のための例としてのみ示されたものであり、これらの目的物は本発明の１つまたは複数の実施形態の例である。本願で開示する発明によって本来的に達成される他の望ましい目的や利点も明らかとなり、あるいは当業者にとって明白となるであろう。本発明は、付属の特許請求範囲によって定義される。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の１つの態様によれば、デジタル画像の画像コントラストを強調する方法であって、デジタル画像を入手するステップと、デジタル画像を分割するステップと、デジタル画像の第一のヒストグラムを生成するステップと、第一のヒストグラムを使って全体的コントラストを強調したヒストグラムを生成するステップと、第一のヒストグラムを使って局所的コントラストを強調したヒストグラムを生成するステップと、全体的コントラストを強調したヒストグラム及び局所的コントラストを強調したヒストグラムを使って複合的ヒストグラムを生成するステップと、複合的ヒストグラムを使って、コントラスト強調デジタル画像を生成するステップと、を含む方法が提供される。
【００１３】
ある特定の構成において、複合的ヒストグラムは全体的コントラスト強調ヒストグラム及び局所的コントラスト強調ヒストグラムの重み付けした和によって決定される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
本発明の上記およびその他の目的、特徴、利点は、付属の図面に描かれる本発明の実施例に関する以下のより具体的な説明から明らかになるであろう。図中の要素は、必ずしも相互に相対的な縮尺とはなっていない。
【００１５】
以下に本発明の好ましい実施形態を、図面を参照しながら説明するが、同じ参照番号は各図の同じ構成要素を示す。
【００１６】
ヒストグラム等分布化変換（ＨＥ）(Histogram Equalization)は、周知のコントラスト強調方法であり、大域的コントラストの強調に用いられる。画像の大域的コントラストを強調することは有利であると考えられている。しかしながら、大域的コントラストを最大化または最適化すると、ある領域の局所的コントラストは最適化されず、あるいは抑制されることさえある。
【００１７】
臨床医または放射線科医が具体的な理由で医療用画像の撮影を指示する場合、その臨床医または放射線科医は通常、自分が指示した画像の中で特定の異常を探す。より見やすくするために画像を処理する最適な方法は、放射線科医が求める信号を最大限に強調し、それ以外の信号をほとんど強調しないか、あるいは抑制することである。ヒストグラム等分布化変換等の大域的コントラスト強調には限界があるため、局所的コントラスト強調法を使って、特定された検査対象領域におけるコントラストを強調する。コントラスト制限付適応ヒストグラム均等化（ＣＬＡＨＥ，contrast-limited adaptive histogram enhancement)法は、ある画像の小さな領域に関するヒストグラム解析を行い、局所的コントラストを損なわずに大域的コントラスト強調を実現する技術である。
【００１８】
図１について簡単に説明する。ステップ１００において、デジタル画像を入手する。本発明では、デジタル画像とはマンモグラフィ画像である。次にデジタル画像を分割し（ステップ１０２）、画像のヒストグラムを生成する（ステップ１０４）。ステップ１０４で生成されたヒストグラムを使い全体的コントラストを強調したヒストグラム（たとえば、ヒストグラム等分布化変換（ＨＥ）による）を生成し（ステップ１０６）、局所的コントラストを強調したヒストグラム（たとえば、空間相関ヒストグラム等分布化変換（ＳＣＨＥ，spatial correlation histogram equalization)による）を生成する（ステップ１０８）。その後ステップ１０６，１０８で生成された２つのヒストグラムを複合し（後に詳しく説明する）、複合的ヒストグラムを生成する（ステップ１１０）。次にステップ１１２において、複合的ヒストグラムを使ってコントラスト強調されたデジタル画像を生成する。その後、コントラスト強調デジタル画像を表示、保存、転送または印刷することができる（ステップ１１４）。
【００１９】
乳房は基本的に２つの構成要素、つまり乳腺組織と脂肪組織で構成される。いくつかの乳房疾病は乳房の終末導管小葉単位から発生し、導管を裏打ちする上皮細胞から生じることもある。しかしながら、線維組織や結合組織もかかわる。多くの乳がんはマンモグラム画像上では腫瘤、微小石灰化クラスタあるいはその両方の混合として見える。マンモグラフィ上のその他の異常としては、腫瘤および／または石灰化より特異度と有病率が低いものの、皮膚や乳頭の変化、腋下非対称性陰影および構築の乱れ等がある。マンモグラフィのための好ましいコントラスト強調方法は、放射線科医がより簡単に異常を検出できるように大域的コントラストと局所的コントラストを強調することである。
【００２０】
マンモグラム画像の中には、取得時のダイナミックレンジが非常に狭いものがある（図２）。広い範囲の階調を使って、非乳房領域を映像化する。たとえば、背景には再現可能な階調空間(gray scale space)の良好な部分を使用する。マンモグラム画像から乳房領域を分離し、その後ダイナミックレンジを再現可能な階調レベル範囲全体、つまり０から４０９６に広げることによって、乳房のヒストグラムを修正するためのコントラスト強調を行うことが好ましい。図３Ａは、（図４Ａに示すデジタル画像の）（未処理の）分割乳房領域のヒストグラム（ステップ１０４）を示し、乳房組織の分布を階調で表している。
【００２１】
多数のマンモグラム画像を調査した結果、出願人はそのヒストグラムにおける共通の特長を特定した。
【００２２】
図３Ａを全体的に参照すると、このマンモグラム画像のヒストグラムには２つの主ピーク（１つは脂肪、１つは乳腺組織のもの）と両端の２つのテール(tail)がある。石灰化と非常に高濃度の組織（腫瘤を含むこともある）の小さな領域がヒストグラムの高値側端（ハイエンド: high end）にある。（低値側端（ローエンド: low end）の）テールは主として、マンモグラム画像における乳房境界線に沿った組織によるものである。両端のテールに関する情報には、放射線科医にとって関係のある情報が含まれる。つまり、放射線科医は高値側端のテールにおける石灰化と高濃度の腫瘤を検出したいと望んでいる。さらに放射線科医は、境界線に沿った低濃度の腫瘤と石灰化を含む、乳房皮膚ライン上の問題を検出したいと望む。
【００２３】
乳房領域には狭いダイナミックレンジが使用されるため、大域的コントラストを強調して全体的コントラストを強調することが好ましい。ヒストグラム等分布化変換（ＨＥ）を適用し、ヒストグラムを拡張した。たとえば、（図３Ａの）ヒストグラムの中央は、図３Ｂに示されるように強調／拡張され、これが図４Ｂに示される対応するマンモグラフィ画像のコントラスト改善に役立つ。
【００２４】
しかしながら、両端のテールにおけるクリッピング（図３Ｂ）が問題となりうる。図４Ｂの画像において、上下両方の階調の抑制が見られる。強調の目的は、臨床的に関係のある詳細部分を特に強調する一方で、そのダイナミックレンジを拡大することによって、マンモグラム画像のコントラストを改善することである。放射線科医にとってはテール上の情報が重要であるため、テールを保存し、あるいはテールの特定部分をさらに強調することが好ましい。
【００２５】
ＨＥの欠点を克服するために、出願人は画素の空間的関係を考慮した空間相関ヒストグラム等分布化変換（ＳＣＨＥ）を行った。周囲の画素との相関関係が弱い石灰化等の詳細情報に関するコントラストは、図５Ｃ−図５Ｄに示されるように改善される。図３Ｃは、ＳＣＨＥを使用した後に得られるヒストグラムを示す。ヒストグラムの高値側端の階調は抑制されず、拡張されている点に注意する。このように、詳細部分が保存され、および／または強調された。
【００２６】
前述のように、図３Ｃは図３Ａに示す分割された乳房領域のヒストグラムにＳＣＨＥを適用した後に得られるヒストグラムを示す。大域的、局所的両方のコントラストを強調する能力を証明する。以下に、ＳＣＨＥの計算方法を示す。
（Ａ）原画像の階調レベルヒストグラムｐ（ｋ）を方程式（１）として計算する。
【数１】
2009512511.tif 000003
ここで、ｍは原画像における画素総数、ｍkは階調レベルｋの画素数、ｎは階調レベル総数である。
（Ｂ）原画像の空間相関ヒストグラム
【数２】
2009512511.tif 000004
を方程式（２）として計算する。
【数３】
2009512511.tif 000005
ここで、条件付確率ｐ（ｂ｜ａ）は次のように定義される。
【数４】
2009512511.tif 000006
ここで、
【数５】
2009512511.tif 000007
であり、ｑ（ｘ，ｙ）は画素（ｘ，ｙ）における階調レベル、σ（β）＝（２β＋１）×（２β＋１）、Ｎ及びＭはそれぞれマンモグラム画像の幅と高さである。要素ｑ（ｘ，ｙ）は、階調レベルａの画素を中心とする周辺における画素に関して階調レベルがｂである確率を示す。
【００２７】
両端の詳細部分は、ＳＣＨＥを使って十分に保存され、強調さえされる。図５Ｂ，図５Ｃに示されるように、ＳＣＨＥを使った全体的コントラスト（図５Ｃ）はＨＥを使ったもの（図５Ｂ）ほど好ましくない。詳細部分と全体的コントラストの強調のバランスをとることが好ましい。
【００２８】
全体的コントラスト強調と詳細部分のコントラストの強調とのバランスをとるための方法はいろいろある。以下に、ＨＥ（全体的コントラスト強調）とＳＣＨＥ（詳細部分のコントラスト）を複合するための方法をいくつか紹介する。
１）方法１−ＨＥ：ｐ（ｋ）及びＳＣＨＥ
【数６】
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の２部分複合(two-part combination)。
この方法では、２つのヒストグラム（ＨＥとＳＣＨＥ）の一部分を使用する。この具体例では、ＨＥ：ｐ（ｋ）の左側部分をＳＣＨＥ
【数７】
2009512511.tif 000009
の右側部分と複合する。
ａ）まず、閾値ｋ’としてのヒストグラム上の階調レベル値を選択する。
ｋ’は０と４０９６との間のどの数値でもよい。たとえば、ｋ’＝２／ｎを選択する。次に、閾値ｋ｜ｐ（ｋ）＝２／ｎと設定する。
ｂ）階調レベル空間を２つの部分に分割する。
Ｋ＝｛ｋ｜ｐ（ｋ*）＜２／ｎ，ｐ（ｋ*＋１）≧２／ｎ，ｋ＝０，１，２，．．．ｋ*｝
【数８】
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ｃ）方程式（４）を使って、２つのヒストグラムを複合することにより、新しいヒストグラムを計算する。
【数９】
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ｄ）累積分布関数Ｆ（ｋ）new及びイールドマッピング関数（Yield Mapping Function）を計算し、複合ヒストグラムに基づいて新しいヒストグラムをコントラスト強調画像にマッピングする。
【数１０】
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２）方法２−ＨＥ：ｐ（ｋ）及びＳＣＨＥ
【数１１】
2009512511.tif 000013
の重み付け和。
この方法では、２つのヒストグラム（ＨＥ及びＳＣＨＥ）の一部分を使用する。しかしながら、これらの部分に重み係数を適用し、複合ヒストグラムがＨＥ：ｐ（ｋ）とＳＣＨＥ
【数１２】
2009512511.tif 000014
の重み付け和となるようにする。
ａ）新しいヒストグラムを生成する。
【数１３】
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ｂ）累積分布関数Ｆ（ｋ）newとイールドマッピング関数を計算し、複合ヒストグラムに基づいて新しいヒストグラムをコントラスト強調画像にマッピングする。
【数１４】
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全体的コントラスト強調と局所的コントラスト強調との間のバランスは、方法１の閾値と方法２のγによって決まる。方法２のバリエーションとして、異なる階調レベル範囲内で異なる重み係数を使って２つのヒストグラムを複合させたものがある。方法１は、方法２の特殊なケースであり、ｋ∈Ｋ空間（階調レベル空間）の場合にγ＝１であり、
【数１５】
2009512511.tif 000017
の場合にγ＝０となる。
【００２９】
方程式（６）のより一般的な形態は方程式（８）として示されるもののようになる。つまり、選択されたＫ空間に異なるγを適用する。
【数１６】
2009512511.tif 000018
ヒストグラムの最小端の情報は、フィルム上では暗く見える。ヒストグラムの最大端の情報は、フィルム上では明るく見える。階調レベルが特定の数値を下回ると、画像コンテンツが暗すぎて見えなくなることがある。ヒストグラムの最小端に関する強調は、最大端の強調とは異なる方法で行う必要がある。
【００３０】
さらに、乳房Ｘ線画像の乳房濃度の不均一な分布を修正するために、濃度修正を行った。Ｘ線画像は、圧縮した乳房の投射である。投射画像における乳房濃度が不均一であるのは、胸壁から乳頭への乳房組織の累積量の差による。濃度修正は、上述のコントラスト強調の前後に行うことができる。
【００３１】
この方法は、コントラスト向上のために、未処理または処理済み画像に適用できることがわかる。
【００３２】
この方法によれば、各用途のニーズに基づいて、大域的および局所的コントラスト強調のバランスをとることができる。大域的コントラストおよび局所的詳細部分コントラストの強調のバランスをとることにより、所望のコントラスト強調が実現できる。この方法によれば、画像の全体的コントラスト強調を十分に行いながら、詳細部分のコントラストを保存または強調でき、したがって、臨床医が異常検出の詳細を視覚化し、がんを検出、診断するのに役立つ。
【００３３】
コンピュータプログラム製品には、１つまたは複数の記憶媒体、たとえば、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク等）や磁気テープをはじめとする磁気記憶媒体、光ディスク、光テープまたは機械判読可能バーコード等の光記憶媒体、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ，random access memory）またはリードオンリメモリ（ＲＯＭ，read-only memory）等のソリッドステート電子記憶装置あるいは本発明による方法を実行するよう１つまたは複数のコンピュータを制御する命令を含むコンピュータプログラムを記憶するのに使用されるその他の物理的装置または媒体が含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明による方法のステップの概略図である。
【図２】未処理のマンモグラム画像のヒストグラムである。
【図３Ａ】未処理の分割乳房領域のヒストグラムである。
【図３Ｂ】ヒストグラム等分布化変換（ＨＥ）後の処理済み画像のヒストグラムである。
【図３Ｃ】空間相関ヒストグラム等分布化変換（ＳＣＨＥ）後の処理済み画像のヒストグラムである。
【図３Ｄ】処理済み画像のヒストグラムであり、図３Ｅ及び図３Ｆとは異なるγの数値によるヒストグラムである。
【図３Ｅ】処理済み画像のヒストグラムであり、図３Ｄ及び図３Ｆとは異なるγの数値によるヒストグラムである。
【図３Ｆ】処理済み画像のヒストグラムであり、図３Ｄ及び図３Ｅとは異なるγの数値によるヒストグラムである。
【図４Ａ】図３Ａに示すヒストグラムに対応する画像を示す図である。
【図４Ｂ】図３Ｂに示すヒストグラムに対応する画像を示す図である。
【図４Ｃ】図３Ｃに示すヒストグラムに対応する画像を示す図である。
【図４Ｄ】図３Ｄに示すヒストグラムに対応する画像を示す図である。
【図４Ｅ】図３Ｅに示すヒストグラムに対応する画像を示す図である。
【図４Ｆ】図３Ｆに示すヒストグラムに対応する画像を示す図である。
【図５Ａ】石灰化の画像であって未処理の画像の一部を示す図である。
【図５Ｂ】石灰化の画像であってＨＥ後の処理済み画像の一部を示す図である。
【図５Ｃ】石灰化の画像であってＳＣＨＥ後の処理済み画像の一部を示す図である。
【図５Ｄ】石灰化の画像であって特定の方法を適用した後の処理済み画像の一部を示す図である。
【図６Ａ】未処理画像を示す図である。
【図６Ｂ】ＳＣＨＥ後の処理済み画像を示す図である。
【図６Ｃ】特定の方法を適用した後の処理済み画像を示す図である。
【図６Ｄ】別の特定の方法を適用した後の処理済み画像を示す図である。
【図７Ａ】未処理画像のヒストグラムである。
【図７Ｂ】ＳＣＨＥ後の処理済み画像のヒストグラムである。
【図７Ｃ】ＨＥ後の処理済み画像のヒストグラムである。
【図７Ｄ】特定の方法を適用した後の処理済み画像のヒストグラムである。
【図１】
2009512511.tif 000019
【図２】
2009512511.tif 000020
【図３】
2009512511.tif 000021
【図４】
2009512511.tif 000022
【図５】
2009512511.tif 000023
【図６】
2009512511.tif 000024
【図７Ａ】
2009512511.tif 000025
【図７Ｂ】
2009512511.tif 000026
【図７Ｃ】
2009512511.tif 000027
【図７Ｄ】
2009512511.tif 000028
【国際調査報告】
2009512511.tif 000029
2009512511.tif 000030