(57)【要約】【課題】医用イメージングの応用のコンテクストにおいて、３次元画像データのノイズを効果的に低減できるようにする。【解決手段】本発明の方法では、所定のボクセルを始点として、３次元ボリュームの第１次元及び第２次元及び第３次元で隣接するグリッドの２次元スライスの複数のボクセルをそれぞれ接続することにより、第１次元及び第２次元及び第３次元に沿った個別のベクトル経路がそれぞれ形成される。接続されたボクセルは、所定のボクセルに空間的に近縁であるという構造近縁性を表し、かつ、所定のボクセルに構造的に関連する３次元グリッドの複数のボクセルを含む。さらに、各ベクトル経路の複数のボクセルの画像値が平均され、所定のボクセルの位置に割り当てられる平均値が取得される。この方法の各ステップが、複数のボクセルに対して反復される。【選択図】図２
2015089516.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
３次元ボクセルグリッドの画像値を含む３次元ボリュームを表す画像データを処理する方法において、
ａ）所定のボクセルを始点として、３次元ボリュームの第１次元で隣接するグリッドの２次元スライスの複数のボクセルを接続することにより、前記第１次元に沿った個別のベクトル経路を形成するステップであって、接続されたボクセルは、前記所定のボクセルに空間的に近縁であるという構造近縁性を表し、かつ、前記所定のボクセルに構造的に関連する３次元グリッドの複数のボクセルを含む、ステップと、
ｂ）所定のボクセルを始点として、前記３次元ボリュームの前記第１次元とは異なる第２次元で隣接するグリッドの２次元スライスの複数のボクセルを接続することにより、前記第２次元に沿った個別のベクトル経路を形成するステップであって、接続されたボクセルは、前記所定のボクセルに空間的に近縁であるという構造近縁性を表し、かつ、前記所定のボクセルに構造的に関連する３次元グリッドの複数のボクセルを含む、ステップと、
ｃ）所定のボクセルを始点として、前記３次元ボリュームの前記第１次元及び前記第２次元とは異なる第３次元で隣接するグリッドの２次元スライスの複数のボクセルを接続することにより、前記第３次元に沿った個別のベクトル経路を形成するステップであって、接続されたボクセルは、前記所定のボクセルに空間的に近縁であるという構造近縁性を表し、かつ、前記所定のボクセルに構造的に関連する３次元グリッドの複数のボクセルを含む、ステップと、
ｄ）各ベクトル経路の複数のボクセルの画像値を平均して、所定のボクセルの位置に割り当てられる平均値を取得するステップと、
ｅ）複数のボクセルに対して前記ステップａ）から前記ステップｄ）を反復するステップと
を含む
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
ａ）所定のボクセルを始点として前記第１次元に沿ったベクトル経路を形成するステップと、
ｂ）前記ベクトル経路のボクセルの画像値を平均して、前記所定のボクセルの位置に割り当てられる第１の平均値を取得するステップと、
ｃ）複数のボクセルに対して前記ステップａ）及び前記ステップｂ）を反復するステップと、
ｄ）前記第１の平均値につき前記第２次元に沿ったベクトル経路を用いて前記ステップａ）から前記ステップｃ）を反復し、第２の平均値を取得するステップと、
ｅ）前記第２の平均値につき前記第３次元に沿ったベクトル経路を用いて前記ステップａ）から前記ステップｃ）を反復し、３次元ボリュームを表す処理画像データを構成するフィルタ値を取得するステップと
を含む、
請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記第１次元は、前記３次元ボクセルグリッドのうち最小情報密度を有するいずれかの次元として選定される、
請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記画像データは複数の２次元画像スライスから形成され、前記第１次元は各画像スライスに対して垂直となるように選定される、
請求項３記載の方法。
【請求項５】
前記第２次元は、前記３次元ボクセルグリッドのうち前記第１次元の情報密度以上かつ前記第３次元の情報密度以下の情報密度を有するいずれかの次元として選定される、
請求項３又は４記載の方法。
【請求項６】
前記所定のボクセルに対する空間的な近縁性は、ブロックマッチングアルゴリズムによって求められる、
請求項１から５までのいずれか１項記載の方法。
【請求項７】
前記ブロックマッチングアルゴリズムの評価メトリックは、積分投影である、
請求項６記載の方法。
【請求項８】
前記ベクトル経路の複数のボクセルの画像値を平均する際に、前記ベクトル経路の複数のボクセルの画像値のメディアン値を取得する、
請求項１から７までのいずれか１項記載の方法。
【請求項９】
前記ベクトル経路は、前記所定のボクセルと、各次元の正方向へ延在する経路部分と、各次元の負方向へ延在する経路部分とを含む、
請求項１から８までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１０】
さらに、前記ステップａ）から前記ステップｅ）を実行する前に、画像データのコントラストを高めるステップを行う、
請求項１から９までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１１】
さらに、フィルタ値に対してコントラスト制限適応ヒストグラム均等化のステップを行う、
請求項１から１０までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１２】
さらに、処理画像データから生理学的構造を抽出するステップを行う、
請求項１から１１までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１３】
前記抽出するステップにおいて、前記生理学的構造に属する所定の種ボクセルを始点として、所定の類似性基準を満たす全てのボクセルを含むようにし、これにより前記生理学的構造を表すバイナリボリュームを形成するフィリングアルゴリズムを行う、
請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
生物学的画像データを処理するため、有利には、ポジトロン断層法（ＰＥＴ）及び／又は単一光子放射断層撮影（ＳＰＥＣＴ）及び／又は超音波イメージング（ＵＳ）のプロセスで取得された画像データを処理するため、特に有利には、磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）及び／又はコンピュータ断層撮影（ＣＴ）及び／又は光干渉断層法（ＯＣＴ）のプロセスで取得された画像データを処理するための、請求項１から１３までのいずれか１項記載の方法の使用。
【請求項１５】
網膜のＯＣＴ画像データを処理するための、請求項１２又は１３記載の方法の使用。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、３次元ボクセルグリッドの画像値を含む３次元ボリュームを表す画像データを処理する方法に関する。本発明はさらに、生理学的画像データを処理する方法の使用法にも関する。
【背景技術】
【０００２】
今日、３次元イメージングは医用診断の分野で広汎に確立された技術となっている。核磁気共鳴画像法ＭＲＩ、コンピュータ断層撮影ＣＴ、光干渉断層法ＯＣＴ、ポジトロン断層法ＰＥＴ、単一光子放射断層撮影ＳＰＥＣＴ、超音波イメージングＵＳなど、確立されている一連の技術、及び、まだ一般的とまでは云えない種々の特別もしくは実験的な技術により、３Ｄスキャンが取得される。こうしたボリュームスキャンは、通常、（均一のスライス内距離が得られるように）それぞれ少しずつずらした位置で一連の連続２Ｄ画像（スライス）を取得することにより形成され、これら個々のスライスから３Ｄスキャンが再構成される。対応する画像データは、通常、３次元ボクセルグリッドに対する複数の画像値（ルミナンス値及び／又は色値など）を有している。なお、「ボクセル」とは、１つもしくは複数の画像値によって表されるグリッドの１つのボリュームエレメントを意味する。
【０００３】
２次元医用イメージングに比べて、空間的な３次元医用イメージングはより大きな情報利得を有しており、診断の基礎となる洞察に寄与するところが大きい。
【０００４】
医用イメージングで画像ノイズに起因して発生する主たる欠点は、どの画像取得方法においても画像ノイズが発生し、不規則な粒状パターンを生じさせるということである。ＭＲＩでは、ノイズは受信コイルの抵抗と検体中の誘導損失の影響を受け、静磁場と検体の体積寸法とに依存して変化する。ＭＲＩ画像のノイズ規模は、信号の実部分及び虚部分におけるゼロ平均非相関のガウシアンノイズの推定に基づいて、リシアン分散を示す。ＣＴは、ポイソン分散の様相を呈するＸ線ノイズの特性を有し、これは光源から出力された光子数に依存する。ここでは、検体に影響を与えずに検体を通過した光子の量が検出器によって捕捉されるが、この光子量は散乱及び周囲光の光子の影響を受けている。ＯＣＴでは、当該方法のコヒーレント性に基づくスペックルノイズが問題である。組織での多重散乱により、２次元（実次元及び虚次元）のランダムウォークの形態で入射光波が操作される。このため、ゼロ平均と同じ標準分散の実成分及び虚成分、ひいては、ノイズ規模がレイリー散乱に準じる同じ標準偏差が発生してしまう。
【０００５】
ノイズの原因及び特性は様式ごとにそれぞれ異なるものであるにしろ、これらはつねに画像の情報内容を劣化させる負の影響を有する。数十年前から２次元画像のノイズ低減法はきわめて活発に議論されているが、ボリュームイメージング研究の進展にともなって３次元画像のノイズ低減には焦点が当たりはじめたところであり、公知の２Ｄフィルタを付加的な次元に適用することが多く、ボリュームイメージング専用のノイズ除去法についてはこれまで制限された範囲でしか行われてこなかった。この分野で確立されている公知の手法としては、Leeフィルタ（J.S.Lee, "Speckle analysis and smoothing of synthetic aperture radar images", Graph.Model.Im.Proc. 17(1), 24-32, 1981）、Frostフィルタ（V.S.Frost, J.A.Stiles, A.Josephine, K.S.Shanmugan and J.C.Holtzman, "A model for radar images and its application to adapative digital filtering of multiplicative noise", IEEE Trans.Pattern Anal.Mach. Intell. 4(2), 157-166, 1982）、非等方拡散フィルタ（P.Perona and J.Malik, "Scale-Space and Edge Detection Using Anisotropic Diffusion", IEEE Trans.Pattern Anal.Mach.Intell., Vol.12, no.7, pp.629-639, 1990）、TotalVariationフィルタ（L.I.Rudin, S.Osher and E.Fatemi, "Nonlinear total variation based noise removal algorithms", Physica D60, 259-268, 1992）などがあり、これら全てが３次元での近傍へ拡張されている。
【０００６】
３Ｄ画像は通常２Ｄ画像よりも複雑な情報構造を特徴としている（例えば２Ｄのエッジは３Ｄの面に相当する）ので、直接の拡張によって３Ｄ情報を効率的に考慮することはできない。したがって、適応化及び変更により、３次元の情報の考慮を可能な限り実現することが目指されている。非等方拡散フィルタリングは、過去の幾つかのアプローチにより、３Ｄボリュームデータに対して適応化され組み合わされている。他の研究として、３Ｄウェーブレット変換、非局所的平均、疎遠性及び自己相似性、局所的面近似などによるノイズ除去に関連するものもある。また、４Ｄノイズ除去（空間に時間を加えた次元でのノイズ除去）に関する研究も存在する。
【０００７】
しかし、多くの状況で、上述したような適応型アプローチの大部分が、特に、強いノイズが発生するケースでの画像分割ステップ又はコンテンツ識別ステップなどの後続の処理ステップに対し、未だ充分な結果を達成していない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】J.S.Lee, "Speckle analysis and smoothing of synthetic aperture radar images", Graph.Model.Im.Proc. 17(1), 24-32, 1981
【非特許文献２】V.S.Frost, J.A.Stiles, A.Josephine, K.S.Shanmugan and J.C.Holtzman, "A model for radar images and its application to adapative digital filtering of multiplicative noise", IEEE Trans.Pattern Anal.Mach. Intell. 4(2), 157-166, 1982
【非特許文献３】P.Perona and J.Malik, "Scale-Space and Edge Detection Using Anisotropic Diffusion", IEEE Trans.Pattern Anal.Mach.Intell., Vol.12, no.7, pp.629-639, 1990
【非特許文献４】L.I.Rudin, S.Osher and E.Fatemi, "Nonlinear total variation based noise removal algorithms", Physica D60, 259-268, 1992
【非特許文献５】M.J.A.Girard, N.G.Strouthidis, C.R.Ethier, J.M.Mari, "Shadow Removal and Contrast Enhancement in Optical Coherence Tomography Images of the Human Optic Nerve Head", Invest.Ophthalmol.Vis.Sci., Sep.28.2011, vol.52, no.10, 7738-7748
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明の課題は、冒頭に言及した技術分野に属する方法を提供し、医用イメージングの応用のコンテクストにおいて、３次元画像データのノイズを効果的に低減できるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
この課題は、請求項１記載の特徴を有する方法により解決される。
【００１１】
本発明の、３次元ボクセルグリッドの画像値を含む３次元ボリュームを表す画像データを処理する方法は、ａ）所定のボクセルを始点として、３次元ボリュームの第１次元で隣接するグリッドの２次元スライスの複数のボクセルを接続することにより、前記第１次元に沿った個別のベクトル経路を形成するステップであって、接続されたボクセルは、前記所定のボクセルに空間的に近縁であるという構造近縁性を表し、かつ、前記所定のボクセルに構造的に関連する３次元グリッドの複数のボクセルを含む、ステップと、ｂ）所定のボクセルを始点として、前記３次元ボリュームの前記第１次元とは異なる第２次元で隣接するグリッドの２次元スライスの複数のボクセルを接続することにより、前記第２次元に沿った個別のベクトル経路を形成するステップであって、接続されたボクセルは、前記所定のボクセルに空間的に近縁であるという構造近縁性を表し、かつ、前記所定のボクセルに構造的に関連する３次元グリッドの複数のボクセルを含む、ステップと、ｃ）所定のボクセルを始点として、前記３次元ボリュームの前記第１次元及び前記第２次元とは異なる第３次元で隣接するグリッドの２次元スライスの複数のボクセルを接続することにより、前記第３次元に沿った個別のベクトル経路を形成するステップであって、接続されたボクセルは、前記所定のボクセルに空間的に近縁であるという構造近縁性を表し、かつ、前記所定のボクセルに構造的に関連する３次元グリッドの複数のボクセルを含む、ステップと、ｄ）各ベクトル経路の複数のボクセルの画像値を平均して、所定のボクセルの位置に割り当てられる平均値を取得するステップと、ｅ）複数のボクセルに対して前記ステップａ）から前記ステップｄ）を反復するステップとを含む。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】種々のイメージング様式からのサンプルスライスを示す図である。
【図２】本発明による方法の基本ステップを示す概略図である。
【図３】網膜のＣスキャンＯＣＴのオリジナル画像データのスライスを示す図である。
【図４】コントラストを高めるステップの結果を示す図である。
【図５】本発明の方法を用いたフィルタリングの結果を示す図である。
【図６】ＣＬＡＨＥフィルタリングステップを示す図である。
【図７】所定のスライスにおける脈絡膜血管の抽出構造を示す図である。
【図８】複数のフィルタの特性を示すグラフである。
【図９】オリジナルのＯＣＴサンプルと複数のフィルタを利用した結果とを示す図である。
【図１０】ブタの眼の前側のＯＣＴボリュームの非フィルタリングスライスと、同じ部分を本発明のフィルタリング法を適用したフィルタリング後のスライスとを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
所定の次元に沿ったベクトル経路は複数のボクセルを含み、所定の経路の隣り合うボクセルは、所定の次元の方向で見て相互に隣接するグリッドのスライス内に存在する。わかりやすくするために、ベクトル経路の隣り合うエレメントは、所定の１方向での距離に加え、他の２つの次元に沿った所定距離を有することができるが、有さなくてもよいものとする。上述したように、所定のベクトル経路は所定の長さを有する。通常、当該長さは次元全体にわたっては延在しない。
【００１４】
以下では、「平均」とは、値集合に対して１つの中央値もしくは１つの典型値を割り当てる手法を云うものとする。すなわち、第１の平均値及び第２の平均値及びフィルタ値とは、画像値の典型値又は第１の平均値又は第２の平均値を意味する。とりわけ、一連の値の典型値とは、（重みづけ平均を含む）平均値もしくはメディアン値もしくはモード値を含む。
【００１５】
有利には、ステップａ）及びｂ）は、３次元ボクセルグリッドの全てのボクセルに適用される。後述するように、ステップａ）からステップｅ）は種々の順序で行うことができる。
【００１６】
ノイズ除去方法は、全ての次元に沿った構造関係性に適合しており、構造近縁性を表す画像ボリュームのボクセルごとに個々のベクトル経路を形成している。つまり、１つのベクトル経路は複数のスライスにわたる所定構造のジオメトリをトレースしている。よって、この方法は、個々のスライス画像に比べて３Ｄスキャンのより大きな情報内容を利用して、当該情報空間に見出される冗長性を考慮できる。冗長性は厳密に同じ物理空間のみに見られるものではなく、空間内の関係構造及び関係オブジェクトにも表れる。ベクトル経路に沿った情報の冗長性を考慮することにより、フィルタは種々のタイプのノイズを著しく低減でき、同時に構造情報を保存できる。
【００１７】
テストの結果、本発明の方法は、公知の医用画像の３次元ノイズ除去アルゴリズムに比べて、視覚的レンダリング品質及び測定可能なノイズ低減度の双方において優れていることが判明している。視覚的レンダリング品質については、ノイズが大幅に低減されるだけでなく、同時に、エッジ乃至輪郭の平板化又は摩滅が防止される。フィルタリング中の構造的関係性を考慮することにより、エッジ乃至輪郭をさらに強調することさえ可能である。３Ｄ医用イメージングでのノイズ除去に広汎に利用されているフィルタ（Frostフィルタ、Leeフィルタ、TotalVariationフィルタ、非等方拡散フィルタ）に比べて、本発明のフィルタはノイズ低減及び構造保存のインジケータ（ＰＳＮＲ，ＲＭＳＥ，ＳＳＩＭ）で見た全ての測定結果において従来技術を上回っている。改善された画像品質が得られるので、画像データを包括的に高い信頼性で分析でき、オペレータによる手動調整やコンピュータベースの自動分析ツールの利用も可能となる。特に、特定の構造を規定する複数の面をより簡単に識別できる。分析及び診断に加えて、本発明の方法を、イメージングを基礎とした手術に応用することもできる。
【００１８】
フィルタは、別の技術分野の手法、すなわち、フィルム粒子の除去法においても提案されている。この分野では、フィルム粒子を除去するためにフィルムの時間次元を考慮するアルゴリズムが知られている。こうした手法の視覚的結果はきわめて良好である。なぜなら、フィルム粒子はランダムに分散しており、２つの連続するフレームの同一の位置に粒子が存在する可能性は低いからである。フィルムでのように２つの空間次元と時間次元とを利用する手法に代えて、３Ｄイメージングでは３つの空間次元を利用している。ここでは、動きのマッチングに代えて、構造関係性がマッチングされる。３次元全ての情報内容を良好に利用するために、フィルタリングは１つの次元だけでなく３つの次元全てで行われる。
【００１９】
本発明の方法によれば、フィルタリングされた３次元画像データが得られる。通常、データはボリュームを横断する複数のスライスとして２次元で表現されるか、又は、斜め切開、連続するスライスのスクロールスルー乃至フライスルー、エンフェース投影などによって３次元で表現される。なお、本発明の方法は、４次元データ、すなわち、３つの空間次元及び時間次元を有するデータにも適用可能である。本発明の方法は、動画の３次元データにおけるノイズ除去にも適する。
【００２０】
本発明の方法は、生理学的画像データの処理に特に良好に適する。生理学的画像データは、有利には、ポジトロン断層法ＰＥＴ、単一光子放射断層撮影ＳＰＥＣＴ、及び／又は、超音波イメージングＵＳ、特に有利には、核磁気共鳴画像法ＭＲＩ、コンピュータ断層撮影ＣＴ、及び／又は、光干渉断層法ＯＣＴで取得された画像データである。
【００２１】
生理学的画像データは、特には、診療目的もしくは医用科学のための医用画像データを含む。本発明の方法は、今日の医用イメージングで利用されている３つの主要な様式、すなわち、核磁気共鳴画像法ＭＲＩ、コンピュータ断層撮影ＣＴ、光干渉断層法ＯＣＴに適用可能であり、有利な結果を得ることができると判明している。当該３様式は全く異なるノイズパターンを発生させるので、本発明の方法は、上述した他の様式についても有利な結果をもたらすことが予測される。本発明のフィルタリング法の主たる利点の１つは、種々のノイズを生じる広汎なイメージング様式に適用できるということである。
【００２２】
本発明の方法を適用することにより、診療医はスキャンをいっそう精確に分析することができ、未フィルタリング画像では可視とならない箇所まで洞察することができる。
【００２３】
有利には、本発明の方法は、次の一連のステップを含む。すなわち、
ａ）所定のボクセルを始点として、３次元ボリュームの第１次元で隣接するグリッドの複数の２次元スライスのボクセルを接続することにより、当該第１次元に沿ったベクトル経路を形成する。接続されたボクセルは、構造的に関連する３次元グリッドの複数のボクセルを含む所定のボクセルの空間的近縁性（構造近縁性）を表す。
ｂ）ベクトル経路のボクセルの画像値を平均して、所定のボクセルの位置に割り当てられる第１の平均値を取得する。
ｃ）複数のボクセルに対してステップａ）及びステップｂ）を反復する。
ｄ）第１の平均値につき、第１次元とは異なる第２次元に沿ったベクトル経路を用いてステップａ）からステップｃ）を反復し、これにより第２の平均値を取得する。
ｅ）第２の平均値につき、第１次元及び第２次元とは異なる第３次元に沿ったベクトル経路を用いてステップａ）からステップｃ）を反復し、これにより３次元ボリュームを表す処理画像データを構成するフィルタ値を取得する。
【００２４】
第１の平均値及び第２の平均値は、３次元ボリュームを表す画像データの対応セットを形成する。したがって、本発明の方法が通常の直線による３次元ボクセルグリッドに適用される場合、各ステップの特性方向を相互に垂直として３回連続で、上記フィルタリング法のいずれかを対応する画像値に適用することになる。
【００２５】
テストの結果、特定の連続ステップすなわち３つの平均ステップ（ここで、第２のステップは第１のステップの結果に対して行われ、第３のステップは第２のステップの結果に対して行われる）から、種々の医用イメージングの画像データを処理する分野において、特に良好な結果が得られることが判明している。
【００２６】
特には、第１次元は、３次元ボクセルグリッドのうち最小情報密度を有する次元として選定される。当該次元はふつう２つの隣り合うボクセル間の物理距離が最大となる次元である。
【００２７】
有利には、画像データは複数の２次元画像スライスから成り、第１次元は画像スライスに対して垂直に選定される。こうした画像データは、典型的には、生物学的画像データを取得する種々の方法のコンテクストにおいて通常実行されるボリュームスキャンによって形成される。この場合、１つの軸線は機械的手段（ステップモータもしくは類似の機構）によって運動し、他の軸線はマイクロメカニカル手段もしくは電子的手段（偏向ミラーもしくは類似の機構）によって運動する。通常、第１の（機械的）軸線では、他の軸線の場合に比べ、隣接するボクセル間の距離が大きくなる。
【００２８】
特に有利には、第２次元が、３次元ボクセルグリッドのうち、第１次元の情報密度以上かつ第３次元の情報密度以下の情報密度を有する次元として選択される。これは、フィルタリングが情報密度の増大の目的で各次元に対して有効に行われたことを意味する。言い換えれば、２つのピクセル間に最大の物理距離を有する次元が最初に考慮され、２番目に大きい物理距離を有する次元が２番目に考慮され、最小の物理距離を有する次元が最後に考慮される。こうした順序により、３Ｄスキャン内に存在する実画像情報が最大限に活用されることが保証される。
【００２９】
上述した連続ステップ、すなわち、連続する３つの平均ステップに対する代替的なステップとして、特に次のものが挙げられる。
１．所定のボクセルを始点として、３つの次元全てに沿ったそれぞれのベクトル経路を形成し、３つのベクトル経路のうちいずれか１つのベクトル経路の一部である全てのボクセルに平均を適用する。つまり、所定のボクセルに対して１回だけ平均ステップを行い、フィルタリング画像値を直接に取得する。
２．３つの次元に沿ったそれぞれのベクトル経路を個別に形成し、ボクセルごとに、３つのベクトル経路と初期画像値とに基づく３つの平均値（例えばメディアン値）を求める。第２の平均ステップにおいて、３つの平均値が（例えば単純な算術平均により）相互に平均され、所定のボクセルに対するフィルタ画像値を取得する。
【００３０】
有利には、所定のボクセルと構造的に関連するボクセルとの空間近縁性がブロックマッチングアルゴリズムにより求められる。ブロックマッチングアルゴリズムＢＭＡはビデオ画像処理技術から公知であり、連続するディジタルビデオフレーム列の適合ブロックの位置を特定する手段である。ここでは例えば動き予測が行われる。本発明でのブロックマッチングアルゴリズムの大きな目的は、近縁の２次元スライスからその時点の２次元スライスの所定のブロックに最も良く適合するブロック（２次元領域）を見出すことである。通常、ブロックマッチングアルゴリズムは、近縁のスライスの複数の候補ブロックの評価メトリックを計算するステップ、及び、計算されたメトリックに基づいて候補ブロックのうち最も良く適合する候補ブロックを選択するステップを含む。
【００３１】
最適な結果を得るには、後続の平均ステップで画像がぼやけたり分裂したりしないよう、同じ構造に関係する所定のボクセルの近縁にある複数のボクセルを正しくグループ化できる方法を利用することが重要である。
【００３２】
ブロックマッチングアルゴリズムの有利な評価メトリックは積分投影である。当該プロセスはきわめてローバストで輪郭を強く考慮している。積分投影は次式によって定義される。
【００３３】
【数１】
2015089516.tif 000003
式（１）において、Ａ，Ｂは相互比較される近縁のスライスの２つのブロックを表しており、変数ｘ，ｙは対応するブロック内のボクセルの位置を表している。ＩＰの値が小さければ比較されるブロックが高度に類似していることを意味し、最小値は最良に一致していることを意味する。
【００３４】
選択されるブロックサイズは、解像度と、画像ボリュームの平均ノイズ粒子サイズとに依存している。３×３ピクセルから５×５ピクセルまでのブロックサイズが通常の３次元の生物学的画像乃至医用画像のデータにとって理想的であるとされているが、典型的にはさらに高い解像度のためにより大きなブロックを用いてもよい。隣接するスライスどうしの分離方向に依存して、対応するスライス内でのブロックマッチングのために種々のブロックサイズを用いることができる。ブロックサイズを変化させ、最良の画像品質を有する結果を選択することにより、フィルタリング品質が高められる。
【００３５】
同様に、ブロックマッチングでの最適な探索領域サイズは、考慮される２つのスライス間の構造差ひいては物理解像度又はスライス内物理距離に強く依存する。医用画像のデータセットについては、７×７ピクセルから２１×２１ピクセルまでの値の探索領域が適切であると判明している。この値も考察される方向に依存して種々に変化させることができる。
【００３６】
積分投影の代替手段として、ブロックマッチングに他の基準を用いてもよい。この例としては、平均絶対差ＭＡＤの測定又は２乗誤差和ＳＳＥの測定に対して良好に適合するブロックを見出すために“しらみつぶしの探索”を行うことが挙げられる。
【００３７】
なお、ブロックマッチングに代えて、構造的に関係する複数のボクセルを含む所定のボクセルの空間的近縁性を求めるために、他のアルゴリズムを用いてもよい。可能なアルゴリズムは、例えば、パターン認識の分野又は動き予測の分野などに由来する、位相相関もしくは最小誤差などの手法を含む。
【００３８】
有利には、ベクトル経路の複数のボクセルの画像値を平均する際に、ベクトル経路の各ボクセルの画像値のメディアン値が取得される。特に有利には、メディアン値は考察されているボクセルのルミナンス値に基づく。テストによれば、メディアン値から、ローバストかつ良好な結果が得られることが判明している。さらに、必要に応じて（例えばルミナンス値に基づく）メディアン値によって選択されたベクトル経路のボクセルの画像値（例えば色値）を、所定のボクセルの位置に割り当てることができる。
【００３９】
上述したように、別の平均の手法、例えば、平均値の形成（重みづけあり又は重みづけなし）、又は、切り詰め平均、又は、モード平均などいずれも利用することができる。
【００４０】
有利には、ベクトル経路は、所定のボクセルと、対応する次元の正方向へ延在する経路部分と、対応する次元の負方向へ延在する経路部分とを含む。このようにすれば、所定のボクセルの近縁空間の１／２しか考慮できなかったとしても、発生する統計的歪みを回避できる。
【００４１】
特に、正方向と負方向とは同じ長さを有し、つまり、所定のボクセルはベクトル経路の中央に位置する。ベクトル経路の適切な長さは一方向当たり１−６、有利には２−５であり、したがってベクトル経路全体の適切な長さは３から１３まで、有利には５から１１までである。推奨されるサイズは物理解像度に依存しており、このサイズが平板化の強さに影響する。当該サイズは種々の次元に沿って種々に選定可能である。ベクトルが長くなるにつれてフィルタリングの度合も強くなる。例として、全ベクトル経路長さの値は、ＯＣＴでは１次元当たり５から１３まで、ＭＲＩ及びＣＴでは１次元当たり３から９までが適切である。
【００４２】
ブロックマッチングアルゴリズムの評価メトリックが最良のブロックにおいてもあまり良い適合度を示さない場合、ベクトル経路を短縮することができる。この場合（例えばメトリックが所定の閾値を上回った場合）には、所定のボクセルの属する３次元構造は考察されているスライス内に存在しないものとされる。
【００４３】
本発明の有利な実施形態によれば、ステップａ）−ステップｅ）を実行する前、すなわち、ノイズフィルタリングを行う前に、画像データのコントラストを高めるステップが行われる。これにより、少なくとも幾つかの分野では、付加的な構造のアピアランスが向上することが判明している。通常はコストラストが高まると画像データ内に存在するノイズも増大するが、本発明のノイズ除去方法は特に有効であり、増大したノイズも後のステップでほぼ完全に除去されるので有利である。一方、付加的な構造はコントラストの増大によっても覆われずに残留する。
【００４４】
本発明の方法ではさらに、フィルタ値に対してコントラスト制限適応ヒストグラム均等化ＣＬＡＨＥのステップが行われる。ＣＬＡＨＥは画像のコントラストを高めるための専用の手法である。この手法は２次元スライス又は３次元ボリュームの全体に適用される。この手法により、ルミナンス値が所定数のビンへ集束されて、所定の画像ブロックでのコントラストが平衡化される。したがって、少数のビンが用いられる場合、類似のルミナンス値を有する領域が形成され、得られる画像において、少数ではあるが同一のルミナンス値を有する連続した領域が表れるようになる。このことは、構造の抽出（複数の構造への画像のセグメンテーション）にとって有利である。
【００４５】
さらに、本発明の有利な実施形態では、処理画像データから生理学的構造を抽出するステップが行われる。上述した２つのステップが適用される場合、構造の認識と抽出とが大幅に簡単化される。つまり、本発明のフィルタリング方法により、画像のセグメンテーションやコンテンツ認識などの後続の処理ステップが支援される。この点で見ると、本発明の方法は、画像データに基づくさらなる処理ステップのための前処理ステップとなっている。
【００４６】
有利には、抽出するステップにおいて、或る生理学的構造に属する所定の種ボクセルを始点として、所定の類似性基準を満たす全てのボクセルを含むようにし、これにより生理学的構造を表すバイナリボリュームを形成するフィリングアルゴリズムが行われる。これにより、同じ生理学的構造に属する複数のボクセルを自動的にグループ化できる。種ボクセルはオペレータによって手動で設定可能であり、又は、所定の構造に属することが明らかであって種ボクセルの良好な候補となる複数のボクセルを識別するアルゴリズムを設けることもできる。
【００４７】
本発明の方法は、特に、ＯＣＴ画像データ、特に網膜及び／又は脈絡膜の血管を表す画像データを処理するのに適している。こうしたデータは特徴的な強いスペックルノイズを有する重大なノイズパターンを呈することが多く、処理が特に所望される。テストによれば、本発明の方法を特に初期的なコントラストの増大及びフィルタ値へのＣＬＡＨＥの適用と関連させて用いるときわめて良好な結果が得られ、脈絡膜の血管を明瞭に識別できることが判明した。ゆえに、本発明の方法は、脈絡膜下方の血管を動態で分析することに特に適している。
【００４８】
各特徴のその他の有利な実施形態及び組み合わせ形態は、以下の説明及び特許請求の範囲から得られる。
【実施例】
【００４９】
図中、同じ要素には同じ参照番号を付してある。
【００５０】
図１には、種々のイメージング様式、すなわち、ａ）核磁気共鳴画像法ＭＲＩ、ｂ）コンピュータ断層撮影ＣＴ、ｃ）光干渉断層法ＯＣＴから得られたサンプルスライスが示されている。第２段の画像ｄ）−ｆ）に示されているのは、第１段に示されている画像スタックの各スライスの一部の領域を拡大したものである。拡大画像から見て取れるように、ノイズは重大であり、様式ごとにそのパターンも異なっている。
【００５１】
図２には、本発明の方法の基本ステップが概略的に示されている。ここには、規則的な３次元ボクセルグリッドの複数の領域が概略的に示されている。各ボクセルは立方体形の空間エレメントであり、立方体の各辺は相互に垂直な３つの次元Ｘ，Ｙ，Ｚに沿って延在している。なお、グリッドは３次元画像データを表し、Ｚ方向の解像度は他の２つの方向の解像度すなわちＸ方向及びＹ方向での解像度よりも低いものとする。これは、３次元画像データが２次元スライス（ＸＹ面）のスタックによって構成される場合に典型的な条件である。
【００５２】
後述するように、本発明の方法は、考慮すべき空間の各ボクセルに対して平均値（フィルタ値）を求める平均ステップを含む。図２には所定のボクセル２についての平均ステップが示されている。
【００５３】
まず、入力画像データを表す初期グリッド１の所定のボクセル２を始点として、ベクトル経路１０が求められる。当該経路は、所定のボクセル２と、付加的に、正のＺ方向の３つのボクセルと負のＺ方向の３つのボクセルとを含む。ベクトル経路１０の計算については後述する。
【００５４】
当該ステップは考慮すべき空間の全てのボクセルに対して反復される。
【００５５】
第２のステップ３では、ボクセルごとに、各ボクセルに割り当てられるベクトル経路１０のボクセルルミナンス値のメディアンが求められ、このメディアンが対応するボクセルの位置に割り当てられる。これにより平均された第１のグリッド４が得られる。当該平均された第１のグリッド４の一部が図２に示されている。
【００５６】
ついで、基本的には上記ステップが反復される。ここで、ベクトル経路２０は、所定のボクセル５と、正のＹ方向の３つのボクセルと負のＹ方向の３つのボクセルとを含む。ベクトル経路２０が平均された第１のグリッド４の全てのボクセルについて求められた後、次のステップ６で、各ボクセルに割り当てられるベクトル経路２０のボクセルルミナンス値のメディアンが求められ、このメディアンが対応するボクセルの位置に割り当てられる。これにより平均された第２のグリッド７が得られる。当該平均された第２のグリッド７の一部が図２に示されている。
【００５７】
さらに、基本的には上記ステップが反復される。ここで、ベクトル経路３０は、所定のボクセル８と、正のＸ方向の３つのボクセルと負のＸ方向の３つのボクセルとを含む。ベクトル経路３０が平均された第２のグリッド７の全てのボクセルについて求められた後、次のステップ９で、対応するボクセルに割り当てられるベクトル経路３０のボクセルルミナンス値のメディアンが求められ、このメディアンが対応するボクセルの位置に割り当てられる。これにより所定のボクセル４０のフィルタ値が得られる。複数のフィルタ値によってフィルタリング画像データが形成される。
【００５８】
以下では、ベクトル経路１０，２０，３０の計算とメディアンフィルタリングとを詳細に説明する。画像ボリュームＩにおける位置ｘ＝［ｘ，ｙ，ｚ］の特定のボクセルＩｘに対する特定の次元Ｄのベクトル経路１０，２０，３０は、計算される関係として、当該ボクセルの空間近縁性
2015089516.tif 000004
を表すものと考えられるが、当該空間近縁性は、考察されている次元の正方向又は負方向のどちらに延在するかに依存して、正負の近縁性
2015089516.tif 000005
に下位分類される。
【００５９】
Ｉがオリジナルの画像ボリュームを表し、Ｉｘが当該ボリュームの位置ｘにおけるボクセル値を表す場合、次式によってフィルタが記述される。
【００６０】
【数２】
2015089516.tif 000006
ここで、ｍｅｄ（  ）はメディアンを表し、ｎは当該メディアンに対して含まれる値の空間ボクセル座標（位置）を表す。このように、正負の近縁性と位置ｘでの値とがそのつどのメディアンに対して考慮される。ボリューム内の個々のボクセルｘごとに完全に個別の近縁性
2015089516.tif 000007
を用いることにより、フィルタリング中の解像度損失は回避される。式（２）では、各次元の物理情報密度がＺからＹへ、さらにＸへと増大すると仮定される。
【００６１】
近縁性の大きさ、すなわち、特定のボクセルの経路で考慮されるベクトルの数は、フィルタカーネルサイズとも称されるが、これはパラメータによって記述可能である。図２の実施例では、一方向当たり３個の値が選択され、経路全体で７個の値が得られる。ただし、一方向当たり１個から６個の値、つまり、例えば３次元の医用画像の処理における経路全体に対して３個から１３個の値など、異なる値を用いてもよい。特に、ＯＣＴでは一方向当たり５個から１３個の値、ＭＲＩ及びＣＴでは一方向当たり３個から９個の値が適している。このことは、物理解像度とフィルタカーネルサイズとの間の相関関係、すなわち、解像度が高くなるほど、より多くのボクセルが連続した物理寸法を表すようになり、ボクセル近縁性における情報の冗長性のために考慮されるボクセルが増えるという相関関係を有することを示している。
【００６２】
ベクトル経路１０，２０，３０を形成するコンテクストにおいては、近縁性の判別はブロックマッチングアルゴリズムによって実現される。ブロックマッチングの基準は、ノイズローバスト性と強い輪郭とを考慮するための積分投影である。
【００６３】
【数３】
2015089516.tif 000008
式（３）において、Ａ，Ｂは、相互に比較される２つのブロックを表している。ＩＰの値が小さければ、比較されるブロックが高度に類似していることを意味し、最小値であれば最良に一致していることを意味する。
【００６４】
選択されるブロックサイズは、解像度と、画像ボリュームの平均ノイズ粒子サイズとに依存している。３×３ピクセルから５×５ピクセルまでのブロックサイズが通常の３次元医用画像の処理にとって理想的であるとされているが、典型的にはさらに高い解像度のためにより大きなブロックを用いてもよい。
【００６５】
ブロックマッチングで推奨される探索領域サイズは、考慮される２つのスライス間の構造的運動ひいては物理解像度又は所定の次元でのスライス内距離に強く依存する。医用画像では７×７ピクセルから２１×２１ピクセルまでの探索領域が適切である。
【００６６】
上述した方法の幾つかの計算ステップ、特に近縁性の判別に関するステップは、２回以上行われる。計算のオーバヘッドを低減するために、中間結果がバッファリングされて後続の計算に用いられる。
【００６７】
所定のボリュームを表すＯＣＴ画像データのソートされたシーケンスから脈絡膜の血管を抽出する手法が図３から図７に示されている。図３にはオリジナルの画像データのスライスが示されており、図４にはコントラストを高めるステップの結果が示されており、図５には本発明のフィルタリングステップの結果が示されており、図６にはＣＬＡＨＥフィルタリングステップの結果が示されており、図７には所定のスライスにおいて抽出された脈絡膜の血管の構造が示されている。複数のスライスを用いれば、脈絡膜の血管の３次元形状を再構成できる。なお、図６，図７は図３から図５のスライスに関連せず、それぞれ異なる画像データセットに関連することに注意されたい。
【００６８】
ＯＣＴ画像データのシーケンスは、３次元ボリュームを表す単独画像のスタックであると考えられる。サンプルスライスが図３に示されている。最初に、単独画像のコントラストが、M.J.A.Girard, N.G.Strouthidis, C.R.Ethier, J.M.Mari, "Shadow Removal and Contrast Enhancement in Optical Coherence Tomography Images of the Human Optic Nerve Head", Invest.Ophthalmol.Vis.Sci., Sep.28.2011, vol.52, no.10, 7738-7748に提案されている手法によって、高められる。
【００６９】
当該ステップの結果が、図４に、Ｙ方向すなわち上から下へ向かう方向で均等化されたコントラストを表す画像ボリュームとして示されている。スキャン領域に存在する血管が投じる影は低減されている。したがって、眼底にある血管の可視性が改善される。ただし、同時に、当該領域のノイズも増大している。
【００７０】
次に、コントラストの高められた画像ボリュームが、本発明の方法を用いてフィルタリングされる。２つのピクセル間の最大物理距離を有する次元が始めに考慮され、２番目に大きな物理距離を有する次元が次に考慮され、最小物理距離を有する次元が最後に考慮される。５又は７の全ベクトル経路長さが選択される。これにより、スペックルノイズが図５に示されているように最小値まで低減される。
【００７１】
次のステップでは、フィルタリングされた画像ボリュームがＣＬＡＨＥアルゴリズム（コントラスト制限適応ヒストグラム均等化アルゴリズム）を用いて処理される。１２７ピクセル×１２７ピクセルのブロックサイズと、１２個の値の目標ヒストグラムのサイズとが用いられる。ＣＬＡＨＥでは、ブロックにおける局所コントラストの均等化（ヒストグラム均等化）が目指される。本発明の方法においては、ルミナンス値の数が、オリジナル画像のルミナンス値の数よりも小さいＮ個のビンまで低減される。これにより、類似のルミナンスを有する複数の領域がグループ化され、同じルミナンス値を有する幾つかの連続領域を特徴とする画像が図６に示されているように形成される。ＣＬＡＨＥフィルタリングは２次元の単独スライスにも３次元ボリューム全体にも適用可能である。
【００７２】
図６に示されているように、脈絡膜の血管を表す領域はほぼ等しいグレースケール値を有しており、領域の一部がグレーよりも暗い影を有している。この特性が血管の抽出に用いられる。第１の実施例では３次元フラッドフィルアルゴリズムが用いられ、手動で決定された血管に属する種点を始点として、血管の全ボリュームが画像スタック全体に流し込まれる。このために、全てのボクセルが、所定のトレランス内の種点のルミナンスに適合するルミナンスを有するフラッドフィルに含まれる。さらに、低いルミナンス値を有するボクセルは、血管のエッジを形成するものとしてではなく、血管そのものに属するものとしてつねに含まれる。トレランスは、血管のルミナンス値よりも高いルミナンス値を有する画像領域が含まれないように選定される。最後に、血管を表すバイナリ画像ボリュームが、図７の白い部分に示されているように、取得される。
【００７３】
第２の実施例では、上述した通常のフラッドフィル法に代えて、「ローリングマーブルセグメンテーション」が行われる。この場合も、血管に属する種点が手動で決定される。次に、所定の半径を有する球面（マーブル）が、種点にセンタリングされるように配置される。当該球面の寸法は、マーブルがどの球面点においても血管のエッジに接触しないように選定される。マーブルによってカバーされているボクセルは血管の一部であると仮定される。その後、修正フラッドフィルプロセスが実行され、マーブルはその中心が種点近傍の点に一致するように位置決めされる。ついで、球面が血管のエッジに接触しているか否かが検査される。この検査は、球面によってカバーされている領域にあるボクセルの平均ルミナンスを評価することにより行われる。ルミナンス値が所定の閾値を上回る場合、マーブルによって新たにカバーされたボクセルはフラッドフィルプロセスへの候補には含まれない。そうでない場合にはボクセルは候補に含められ、マーブルはさらに近傍の中心点へと移動される。マーブルの断面を変化させることにより、当該第２の方法から、特定の血管のクラスのみに対して、例えば所定の最小厚さを有しかつ種点から到達可能な血管のクラスのみに対して、セグメンテーションが行われる。
【００７４】
例
３次元ＯＣＴのコンテクストにおいて、本発明の方法のパフォーマンスを従来技術のフィルタと比較した。ここでの様式（ＯＣＴ）は、考察されうる全ての様式（ＭＲＩ，ＣＴ，ＯＣＴ）の共通性を最良に表しており、特徴的な強いスペックルノイズを有する重大なノイズパターンを呈している。
【００７５】
３Ｄ医用画像でのノイズ除去では、
・TotalVariationフィルタ（L.I.Rudin, S.Osher and E.Fatemi, "Nonlinear total variation based noise removal algorithms", Physica D60, 259-268, 1992）、
・Leeフィルタ（J.S.Lee, "Speckle analysis and smoothing of synthetic aperture radar images", Graph.Model.Im.Proc. 17(1), 24-32, 1981）、
・Frostフィルタ（V.S.Frost, J.A.Stiles, A.Josephine, K.S.Shanmugan and J.C.Holtzman, "A model for radar images and its application to adapative digital filtering of multiplicative noise", IEEE Trans.Pattern Anal.Mach.Intell., 4(2), 157-166, 1982）、
・非等方拡散フィルタ（P.Perona and J.Malik, "Scale-Space and Edge Detection Using Anisotropic Diffusion", IEEE Trans.Pattern Anal.Mach.Intell., Vol.12, no.7, pp.629-639, 1990）
のそれぞれが用いられることが多い。
【００７６】
本発明の方法のノイズ除去能力を測定した。このために、ノイズの無いオリジナル画像と、オリジナル画像にノイズが付加されたバージョンからノイズ除去を行った結果であるノイズ除去画像とを比較した。ＯＣＴは対応すべきスペックルノイズを有しており、また、ＭＲＩやＣＴなどでも見られる共通の構造条件、すなわち、器官表面や血管などの構造、均一な組織領域、均質な背景空間の多くを表しているので、分析はＯＣＴに集中して行った。
【００７７】
２次元ＯＣＴでは、ノイズ除去スキャンは、同じ物理位置の複数の２Ｄスキャンを平均することにより取得される。３次元ＯＣＴでは、今日まだ幾つかの実験研究段階の装置によって示されているのみであるが、平均に必要充分な短時間で画像ボリューム全体を瞬時に再取得することはできるものの、これはきわめて少数のボリュームに限られている。このため、ＯＣＴのテストサンプルを表す合成ゴーストボリュームが利用されてきた。合成ボリュームは、ＯＣＴだけでなく、他の様式、特にＭＲＩ及びＣＴにおいても重要な、血管、組織、層などの鍵となる特性を含むオブジェクトを表している。血管や脈絡膜、また、網膜ＣスキャンＯＣＴと同様に深さに依存して低下する大域反射性などの、ＯＣＴの重要な特徴を含む画像スタックが形成されている。血管は深さによって変化するうえ、曲がりくねっており、フレーム内で移動しうる。
【００７８】
次のステップでは、スペックルノイズが人工的に付加される。スペックルノイズはレイリー分散性の多重ノイズである。ゆえに、スペックルノイズのシミュレーションは、統計モデルを構成することによって実現される。こうした設定により、オリジナルのノイズの無い画像とノイズ除去結果とを考慮して、共通のノイズ測定法を容易に実行可能である。
【００７９】
ノイズ除去能力を表すピーク信号対ノイズ比ＰＳＮＲを求めるために、上述した従来のフィルタリング法と本発明のフィルタリング法とに対して、２乗平均誤差ＲＭＳＥ及び構造類似性ＳＳＩＭを求めた。本発明のフィルタに対して公正かついっそう対称性の高い比較を行うために、関連する全てのフィルタの３次元の近縁性を考慮し、これを３Ｄフィルタへ拡張した。適応型フィルタであるFrostフィルタ及びLeeフィルタも、本来の設計においては標準分散ノイズを想定している。ＯＣＴのスペックルノイズはレイリー分散にしたがうため、Leeフィルタ及びFrostフィルタの統計的特性はレイリー分散に合うよう適合化した。
【００８０】
各フィルタ法に対する最良のパラメータ設定を評価し、人工ノイズテスト用画像ボリュームに適用した。連続する測定は全て、使用されるテスト画像ボリュームのノイズの無いオリジナル画像を考慮して行った。定量結果から、本発明のフィルタが、全ての定量測定基準において従来のフィルタを上回ることがわかる。
【００８１】
【表１】
2015089516.tif 000009
【００８２】
本発明の方法は、従来のノイズ評価を表すＰＳＮＲ，ＲＭＳＥにおいてだけでなく、ＳＳＩＭ測定においても他のフィルタを上回っている。ＳＳＩＭ測定では、累積差もしくは累積偏差だけでなく、フィルタがフィルタリング画像に起こした構造差も考慮してノイズ除去能力を評価できるので、ＳＳＩＭ値が高いということは、構造情報が強く保存されていることを表している。
【００８３】
図８には、従来のフィルタと本発明のフィルタリングプロセスとを比較した特性グラフが示されている。図８のａ）では、合成テストボリュームのスライスが強調された特性線で示されている。上述したように、人工スペックルノイズがテストボリュームの画像に付加されており、種々のフィルタがノイズを有する画像フィルタに適用されている。
【００８４】
各特性グラフは、実線で示されているオリジナルの特性に対するそれぞれのフィルタリング結果を表している。グラフから明らかなように、図８のｆ）に示されている本発明の方法の結果は、オリジナルの特性に密に追従しており、全ての領域のノイズがほぼ完全に除去されている。対して、従来の各フィルタは、シミュレートされた血管エッジの平板化乃至摩滅をかろうじて回避できているにすぎない。このことは、図８のｂ）TotalVariationフィルタ、ｃ）Leeフィルタ、ｄ）Frostフィルタ、ｅ）非等方拡散フィルタの各結果と比較すれば容易に理解される。
【００８５】
図９には、本発明の方法のフィルタ特性と従来技術の４つのフィルタ法の特性との視覚的比較が示されている。図９のａ）にはオリジナルのＯＣＴサンプルが示されており、ｂ）−ｅ）には、TotalVariationフィルタ、Leeフィルタ、Frostフィルタ、非等方拡散フィルタが実際のＯＣＴ画像スタックに適用された結果が示されている。図９のｆ）には本発明のフィルタリングプロセスの結果が示されている。図から見て取れるように、TotalVariationフィルタ、Leeフィルタ、Frostフィルタ、非等方拡散フィルタでは、重要な輪郭の保存が充分でなく、強いノイズアーティファクトによる歪みが残っている。対して、本発明の方法によれば、強調された明確な輪郭と均質な関連組織層とが得られる。
【００８６】
図１０のａ）には、ブタの眼の前側のＯＣＴボリューム（反転グレースケール）の未フィルタリングスライスが示されており、ｂ）には、本発明によるフィルタリング後の同様のスライスが示されている。次元ごとに１１個の値を使用した。フィルタリング後のブタの眼の前側のセグメントのＯＣＴスキャンの構造が詳細にシャープな輪郭で示されている。重要な輪郭は強調されており、画像の詳細部分も失われていない。本発明の方法によってフィルタリングされた画像はほぼノイズフリーであると分類できる。
【００８７】
さらに、ＭＲＩ及びＣＴのボリュームデータのフィルタリングに関する研究も、本発明の方法を利用して行った。フィルタリング後のＭＲＩ画像は、きわめて均質な関連領域と改善された輪郭の可視性とを同時に示した。フィルタリング後の人体上部のＭＲＩスライスでは、椎骨が椎間板との境界とともにはっきり表現されており、大動脈の影は存在するもののほぼノイズフリーであった。ノイズはほぼ完全に消去され、構造の詳細が保存乃至いっそう改善されて表示された。また、フィルタリング後のＣＴ画像においても、微細な血管が保存されているのに対して、最小のノイズしか有さなかった。
【００８８】
本発明は上述した実施例に限定されない。とりわけ、画像データ（使用されているイメージング技術、解像度、画像の構造のサイズ分布、ノイズレベルなど）に依存して、種々のパラメータ及び／又は特定の方法ステップを用いることができる。したがって、本発明の方法は、ＭＲＩ，ＣＴ，ＯＣＴなどのイメージングや生物学的画像データの処理以外にも、広汎に適用可能である。
【００８９】
全体として、本発明は、特に医用イメージングの応用分野における、３次元画像データの効率的なノイズの低減方法に関する。
【符号の説明】
【００９０】
１，４，７  グリッド、  ２，５，８，４０  ボクセル、  ３，６，９  ステップ、  １０，２０，３０  ベクトル経路
【図１】
2015089516.tif 000010
【図２】
2015089516.tif 000011
【図３】
2015089516.tif 000012
【図４】
2015089516.tif 000013
【図５】
2015089516.tif 000014
【図６】
2015089516.tif 000015
【図７】
2015089516.tif 000016
【図８】
2015089516.tif 000017
【図９】
2015089516.tif 000018
【図１０】
2015089516.tif 000019
【手続補正書】
【提出日】平成27年2月16日(2015.2.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
３次元ボクセルグリッドの画像値を含む３次元ボリュームを表す画像データを処理する方法において、
ａ）所定のボクセルを始点として、３次元ボリュームの第１次元で隣接するグリッドの２次元スライスの複数のボクセルを接続することにより、前記第１次元に沿った個別のベクトル経路を形成するステップであって、接続されたボクセルは、前記所定のボクセルに空間的に近縁であるという構造近縁性を表し、かつ、前記所定のボクセルに構造的に関連する３次元グリッドの複数のボクセルを含む、ステップと、
ｂ）所定のボクセルを始点として、前記３次元ボリュームの前記第１次元とは異なる第２次元で隣接するグリッドの２次元スライスの複数のボクセルを接続することにより、前記第２次元に沿った個別のベクトル経路を形成するステップであって、接続されたボクセルは、前記所定のボクセルに空間的に近縁であるという構造近縁性を表し、かつ、前記所定のボクセルに構造的に関連する３次元グリッドの複数のボクセルを含む、ステップと、
ｃ）所定のボクセルを始点として、前記３次元ボリュームの前記第１次元及び前記第２次元とは異なる第３次元で隣接するグリッドの２次元スライスの複数のボクセルを接続することにより、前記第３次元に沿った個別のベクトル経路を形成するステップであって、接続されたボクセルは、前記所定のボクセルに空間的に近縁であるという構造近縁性を表し、かつ、前記所定のボクセルに構造的に関連する３次元グリッドの複数のボクセルを含む、ステップと、
ｄ）各ベクトル経路の複数のボクセルの画像値を平均して、所定のボクセルの位置に割り当てられる平均値を取得するステップと、
ｅ）複数のボクセルに対して前記ステップａ）から前記ステップｄ）を反復するステップと
を含む
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
ａ）所定のボクセルを始点として前記第１次元に沿ったベクトル経路を形成するステップと、
ｂ）前記ベクトル経路のボクセルの画像値を平均して、前記所定のボクセルの位置に割り当てられる第１の平均値を取得するステップと、
ｃ）複数のボクセルに対して前記ステップａ）及び前記ステップｂ）を反復するステップと、
ｄ）前記第１の平均値につき前記第２次元に沿ったベクトル経路を用いて前記ステップａ）から前記ステップｃ）を反復し、第２の平均値を取得するステップと、
ｅ）前記第２の平均値につき前記第３次元に沿ったベクトル経路を用いて前記ステップａ）から前記ステップｃ）を反復し、３次元ボリュームを表す処理画像データを構成するフィルタ値を取得するステップと
を含む、
請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記第１次元は、前記３次元ボクセルグリッドのうち最小情報密度を有するいずれかの次元として選定される、
請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記画像データは複数の２次元画像スライスから形成され、前記第１次元は各画像スライスに対して垂直となるように選定される、
請求項３記載の方法。
【請求項５】
前記第２次元は、前記３次元ボクセルグリッドのうち前記第１次元の情報密度以上かつ前記第３次元の情報密度以下の情報密度を有するいずれかの次元として選定される、
請求項３又は４記載の方法。
【請求項６】
前記所定のボクセルに対する空間的な近縁性は、ブロックマッチングアルゴリズムによって求められる、
請求項１から５までのいずれか１項記載の方法。
【請求項７】
前記ブロックマッチングアルゴリズムの評価メトリックは、積分投影である、
請求項６記載の方法。
【請求項８】
前記ベクトル経路の複数のボクセルの画像値を平均する際に、前記ベクトル経路の複数のボクセルの画像値のメディアン値を取得する、
請求項１から７までのいずれか１項記載の方法。
【請求項９】
前記ベクトル経路は、前記所定のボクセルと、各次元の正方向へ延在する経路部分と、各次元の負方向へ延在する経路部分とを含む、
請求項１から８までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１０】
さらに、前記ステップａ）から前記ステップｅ）を実行する前に、画像データのコントラストを高めるステップを行う、
請求項１から９までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１１】
さらに、フィルタ値に対してコントラスト制限適応ヒストグラム均等化のステップを行う、
請求項１から１０までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１２】
さらに、処理画像データから生理学的構造を抽出するステップを行う、
請求項１から１１までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１３】
前記抽出するステップにおいて、前記生理学的構造に属する所定の種ボクセルを始点として、所定の類似性基準を満たす全てのボクセルを含ませるフィリングアルゴリズムを行い、これにより前記生理学的構造を表すバイナリボリュームを形成する、
請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
生物学的画像データを処理するために使用される、請求項１から１３までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１５】
ポジトロン断層法（ＰＥＴ）及び／又は単一光子放射断層撮影（ＳＰＥＣＴ）及び／又は超音波イメージング（ＵＳ）のプロセスで取得された画像データを処理するために使用される、請求項１から１３までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１６】
磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）及び／又はコンピュータ断層撮影（ＣＴ）及び／又は光干渉断層法（ＯＣＴ）のプロセスで取得された画像データを処理するために使用される、請求項１から１３までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１７】
網膜のＯＣＴ画像データを処理するために使用される、請求項１２又は１３記載の方法。
【外国語明細書】
2015089516.tif 000020
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