(57)【要約】  ラジオグラフを分類する方法。上記方法は、ラジオグラフにアクセスする工程と、ラジオグラフの肉眼的特性に基づいた所定のクラスにラジオグラフを分類する工程と、ラジオグラフ内の画像コンテンツを認識する工程とを含む。
2008520385.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ラジオグラフ画像を分類する方法であって、
ラジオグラフ画像を獲得する工程と、
前記ラジオグラフ画像の肉眼的特性に基づいた所定のクラスに前記ラジオグラフ画像を分類する工程と、
体の部位、及び投影像に関して前記ラジオグラフ画像の検査タイプを認識する工程とを備える方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、
前記ラジオグラフ画像を分類する工程が、前記ラジオグラフ画像をフォアグラウンド領域、バックグラウンド領域及び解剖学的領域にセグメント化する工程と、
前記解剖学的領域の物理的なサイズを分類する工程と、
前記解剖学的領域のエッジ方向ヒストグラムを生成する工程と、
前記エッジ方向ヒストグラムの形状パターンを分類する工程と、
前記ラジオグラフ画像を、肉眼的特性に基づいた前記所定のクラスに分類する工程とを備える方法。
【請求項３】
請求項２記載の方法であって、前記肉眼的特性は、前記解剖学的領域の物理的なサイズ、及び前記エッジ方向ヒストグラムの前記形状パターンを含む方法。
【請求項４】
請求項１記載の方法であって、前記ラジオグラフの前記検査タイプを認識する工程が、
予め訓練された形状モデルによって形状認識を行う工程と、
予め訓練された外観モデルによって外観認識を行う工程と、
前記形状認識及び前記外観認識を推論エンジンを用いて合成する工程とを備える方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、ラジオグラフを処理する手法に関し、特に、ラジオグラフを自動的に分類する手法に関する。
【背景技術】
【０００２】
正確な医療診断は多くの場合、画像内の診断的に適切な領域の正しい表示に依存する。計算ラジオグラフ・システム及びディジタル・ラジオグラフ・システムの最近の進展によって、画像の獲得と、それを最終的に「見ること」が切り離される。このことによって、ユーザに柔軟性が与えられるが、画像表示に適切なトーン・スケールを設定するうえで問題も生じる。
【０００３】
最適なトーン・スケールは一般に、検査タイプ、照射状態、画像獲得装置、及び出力装置の選択、並びに放射線医の好みによって変わってくる。とりわけ、検査タイプは一決定因子とみなされる。これは、画像内の臨床上重要な部分の特性に直接関連があるからである。したがって、検査タイプの分類の成功は、画像の最適な表現の恩恵を受け得る。
【０００４】
検査タイプの分類を用いる新たな分野には、デジタル・ピクチャ・アーカイビング及び通信システム（PACS）がある。これまで、大半のラジオグラフ関連情報は主に、手作業入力に基づいている。このステップは多くの場合、飛ばされるか、又は、誤った情報が画像ヘッダにおいて記録される。このことは、日常的な医業及び患者管理における画像の効率的利用を妨げ得る。
【０００５】
よって、自動化画像分類は、画像コンテンツに基づいて画像を管理し、取り出すことによって前述の問題を解決する潜在的可能性を有している。これは、医療画像測定管理システムをより合理的かつ効率的にし、確実にPACSの性能を高めることが可能である。
【０００６】
しかし、ラジオグラフは種々の検査状態下で撮られることが多いので、ラジオグラフの分類は、困難な課題である。患者のポ―ズ及びサイズは千差万別であり得る。同様に、放射線医の好みも、患者の状態に応じて変わってくる。前述の要因によって、同じ検査からのラジオグラフが非常に違ったふうにみえるようになり得る。人間は、高水準の意味論を用いて、ラジオグラフを（画像コンテンツをキャプチャし、それを意味ある対象に分類し、それをコンテキスト情報（すなわち、健康診断）とマッチングすることによって）識別する傾向がある。しかし、前述の解析手順は、画像解析アルゴリズムの制約によって、コンピュータが同様に達成することは困難である。
【０００７】
医療画像の分類に対する試みがなされている。例えば、I.  Kawshitaらは（「Development  of  Computerized  Method  for  Automated  Classification  of  Body  Parts  in  Digital  Radiographs」,  RSNA  2002において）体の６つの部位を分類するための手法を提示している。上記手法は、相互相関値を類似度尺度として用いることによって所定のテンプレート画像組との特定の画像の類似度を検査する。しかし、前述のテンプレート画像の手作業の生成は非常に時間がかかり、特に、観察者依存性が高い。これは、エラーを分類にもたらし得る。
【０００８】
Guldらは（「Comparison  of  Global  Features  for  Categorization  of  Medical  Images,  SPIE  medical  Imaging  2004」において、）分類のために画像から抽出される大局的な特徴組を評価するための手法を開示している。
【０００９】
何れの手法でも、適切でなく、多くの場合に気を散らすデータの影響を削減するための前処理は何ら実現されない。例えば、照射中にX線コリメータによって非照射領域が生じることによって、白色の境界がかなり、画像を取り囲むことになり得る。前述の領域が、前処理工程で除去されず、よって、類似度尺度の計算に用いられた場合、分類結果はひどく偏り得る。
【００１０】
最近の文献には、自然情景画像の分類に焦点を当てているものがある。例としては、QBIC(W.  Niblackらによる「The  QBIC  project：  Querying  images  by  content  using  color,  texture,  and  shape」  Proc.  SPIE  Storage  and  Retrieval  for  Image  and  Video  Databases,  Feb  １９９４)、フォトブック(Photobook)（A.  Pentlandらによる「Photobook：  Content-based  manipulation  of  image  database」  International  Journal  of  Computer  Vision,  １９９６）、ビラージュ（Virage）（J.R.Bachらによる「The  Virage  image  search  engine：An  open  framework  for  image  management」  Proc.  SPIE  Storage  and  Retrieval  for  image  and  Video  Database,  vol  2670,  pp.  76-97,  １９９６）、ビジュアルシーク（Visuaｌseek）（R.  Smithらによる「Visualseek：  A  fully  automated  content-based  image  query  system」  Proc  ACM  Multimedia  96,  １９９６）、ネトラ（Netra）（Maらによる「Netra：  A  toolbox  for  navigating  large  image  databases」  proc  IEEE  Int.  Conf.  On  Image  Proc.  １９９７）及びMAR（T.S.Huangらによる「Multimedia  analysis  and  retrieval  system  （MARS）  project」  Proc  of  33rd  Annual  Clinic  on  Library  Application  of  Data  Processing  Digital  Image  Access  and  Retrieval,  １９９６）がある。前述のシステムは、全体の実体として画像を扱い、一組の低レベルの特徴又は属性（色、テクスチャ、形状やレイアウトなど）によってそれを表す同じ計算パラダイムに従う。通常、前述の特徴属性は全て、併せて特徴ベクトルを構成し、画像の分類は、前述の低レベルの視覚特徴ベクトルのクラスタリングに基づく。大半の場合、最も効果的な特徴は色である。しかし、色情報は、ラジオグラフにおいて利用可能でない。したがって、前述の手法は、ラジオグラフ投影像の認識に直接適していない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
従来技術の前述の課題を解決するために、ラジオグラフを分類し、ラジオグラフの投影像を自動的に認識するための方法に対する必要性が存在している。前述の方法は、ラジオグラフにおける大きなばらつきを扱うように頑健でなければならない。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の目的は、ラジオグラフを分類する自動化方法を提供することである。
【００１３】
本発明の別の目的は、ラジオグラフの画像コンテンツを認識する方法を提供することである。
【００１４】
本発明の更に別の目的は、ラジオグラフの投影像を自動的に認識する方法を提供することである。
【００１５】
こうした目的は、例証的な例として表しているにすぎず、そうした目的は、本発明の1つ又は複数の実施例を例示するものであり得る。本願開示の発明によって固有に達成される他の望ましい目的及び利点は、当業者が思いつくか、又は当業者に明らかになり得る。本発明は、特許請求の範囲によって規定される。
【００１６】
本発明によれば、前述の目的は、入力ラジオグラフにアクセスする工程と、入力ラジオグラフを分類する工程と、ラジオグラフ内の画像コンテンツを認識する工程とによって達成される。ラジオグラフを分類する工程は、ラジオグラフをフォアグラウンド領域、バックグラウンド領域及び解剖学的領域にセグメント化する工程と、ラジオグラフの物理的なサイズ及び肉眼的形状を分類する工程と、分類結果を合成してラジオグラフを適宜分類する工程とを備える。ラジオグラフ内の画像コンテンツを認識する工程は、形状認識及び外観認識を行い、認識結果に基づいて画像コンテンツを識別することによって達成される。
【００１７】
本発明の一局面によれば、体の部位、及び投影像に関してラジオグラフの検査タイプを分類する方法が提供される。上記方法は、ラジオグラフ画像を獲得する工程と、肉眼的特性に基づいた所定のクラスにラジオグラフ画像を分類する工程と、ラジオグラフ画像の検査タイプを認識する工程とを含む。
【００１８】
本発明は、いくつかの利点をもたらす。上記方法の特徴は、頑健性を助長する。例えば、ラジオグラフの前処理は、コリメーション領域からの干渉や、その他の雑音を避けることを手助けする。更に、向きの分類に用いる特徴は、サイズ、平行移動及び回転に対して不変である。上記方法の特徴は、効率性も助長する。例えば、全処理を、サブサンプリングされた粗い分解能の画像上で実現することが可能である。これによって、認識処理が大きく高速化される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
本発明の前述並びに他の目的、特徴及び利点は、添付図面に示す、本発明の実施例の以下のより具体的な説明から明らかであろう。添付図面の構成要素は、必ずしも互いに縮尺通りでない。
【実施例】
【００２０】
以下は、本発明の好ましい実施例の詳細な説明であり、いくつかの添付図面それぞれにおいて同じ参照符号が同じ構造要素を識別する添付図面を参照する。
【００２１】
本発明は、ラジオグラフを自動的に分類する方法に関する。本発明による方法のフローチャートを全体的に図１に示す。図１に示すように、方法は、ディジタル・ラジオグラフを獲得／アクセスする工程（工程１０）と、ラジオグラフを分類する工程（工程１１）と、ラジオグラフ内の画像コンテンツを認識する工程（工程１２）とを含む。
【００２２】
本発明によれば、画像コンテンツは、ラジオグラフ内の検査タイプ情報（例えば、ラジオグラフ内の体の部位、及び投影像の情報）を表す。
【００２３】
説明を簡単にするために、本発明は、足のラジオグラフを用いて説明する。本発明は、前述の画像コンテンツに限定されない一方、何れの画像コンテンツにも用いることが可能である。
【００２４】
次に図２を参照すれば、より具体的には、本発明の方法を例証し、特にラジオグラフを分類する工程（工程１１）を例証するフローチャートを示す。
【００２５】
ラジオグラフを分類する工程を用いて、方法の計算量を削減し、認識段階において必要なマッチ動作を最小にする。前述の分類を実施することができる既知の手法が存在している。１つの適切な手法は、本出願の譲受人に譲渡されており、内容を本明細書及び特許請求の範囲に援用する、Luoらによる「AUTOMATED  RADIOGRAPH  CLASSIFICATION  USING  ANATOMY  INFORMATION」と題する西暦２００４年１１月２３日付け出願の米国特許仮出願第６０／６３０,２８６号明細書に開示されている。
【００２６】
分類を実施するためには、方法は、ラジオグラフを３つの領域（コリメーション領域（すなわち、フォアグラウンド）、直接照射領域（すなわち、バックグラウンド）、及び診断的に適切な領域（すなわち、解剖学的領域））にセグメント化する工程（工程２１）から始まる。次いで、２つの分類を画像に対して行うことが可能である。一方の分類は解剖学的領域の物理的なサイズに基づいており（工程２２）、他方の分類は解剖学的領域の肉眼的形状に焦点を当てる（工程２３）。その後、両方の分類からの結果が合成され、獲得／入力されたラジオグラフが、１つ又は複数の（例えば、８つの）所定のクラスに分類される（工程２４）。
【００２７】
画像セグメント化（工程２１）は、当業者に既知の手法を用いて達成することが可能である。１つの適切なセグメント化手法は、本願の譲受人に譲渡されており、内容を本明細書及び特許請求の範囲に援用するWangらによる「METHOD  OF  SEGMENTING  A  RADIOGRAPHIC  IMAGE  INTO  DIAGNOSTICALLY  RELEVANT  AND  DIAGNOSTICALLY  IRRELEVANT  REGIONS」と題する西暦２００３年７月２４日付け出願の米国特許出願第１０／６２５,９１９号明細書に開示されている。
【００２８】
図３Aは、例示的な足のラジオグラフを示す。図３B乃至図３Dは、セグメント化から得られるそのフォアグラウンド画像、バックグラウンド画像及び解剖学的画像を示す。
【００２９】
画像がセグメント化されると、フォアグラウンド領域及びバックグラウンド領域は、画像から除去される。残りの解剖学的領域を次いで正規化して、患者のばらつき及び検査状態によって生じる、照射密度における差を補償することが可能である。図３Eは、強度正規化後の結果画像を示す。
【００３０】
ラジオグラフの物理的なサイズの分類を行う（工程２２）ためには、６つの特徴が、フォアグラウンド画像、バックグラウンド画像及び解剖学的画像から抽出される。前述の特徴は次いで、予め訓練された分類器（本願の譲受人に譲渡されており、内容を本明細書及び特許請求の範囲に援用する、Luoらによる「DETECTION  AND  CORRECTION  METHOD  FOR  RADIOGRAPH  ORIENTATION」と題する西暦２００４年１１月１９日付け出願の米国特許出願第１０／９９３,０５５号明細書に開示されたものなど）に入力される。分類器の出力は、ラジオグラフ内の解剖学的領域が、大きなサイズの解剖学的領域群に属するか、又は小さなサイズの解剖学的領域群に属するかを識別する。例えば、図３Aの足のラジオグラフを、小さなサイズの解剖学的領域として分類することが可能である。
【００３１】
肉眼的形状の分類（工程２３）が成功することは、それが、ラジオグラフにおける大きなばらつきを扱うことができることに依存する。前述のばらつきには、ラジオグラフ内の解剖学的領域のサイズ、向き及び平行移動の差が含まれる。本発明の好ましい実施例では、肉眼的形状分類を採用する。
【００３２】
適切な肉眼的形状分類は、本出願の譲受人に譲渡されており、内容を本明細書及び特許請求の範囲に援用する、Luoらによる「AUTOMATED  RADIOGRAPH  CLASSIFICATION  USING  ANATOMY  INFORMATION」と題する西暦２００４年１１月２３日付け出願の米国特許仮出願第６０／６３０,２８６号明細書に開示されている。
【００３３】
前述の肉眼的形状分類は、３つの工程によって行うことが可能である。すなわち、解剖学的領域のエッジが抽出され、エッジ方向のヒストグラムが次いで計算され、スケール、回転及び平行移動が不変の形状分類器を用いて、エッジ方向のヒストグラムを所定の形状パターンに（好ましくは、４つの所定の形状パターンのうちの１つに）分類する。
【００３４】
図４Ａ乃至図４Ｃは、足の画像の肉眼的形状分類の実現を示す。図４Ａは元の画像を示し、図４Ｂはセグメント化後の解剖学的画像を示す。図４Ｃは、解剖学的画像のエッジ方向のヒストグラムを示す。図４Ｃに示すように、足は、０度以上３６０度以下に及ぶエッジ方向を有しており、よって、そのエッジ方向分布は、ヒストグラム内の度のほぼ全てに広がっている。その結果、足のヒストグラムは、他方の形状パターン・エッジ方向ヒストグラムとして分類される。
【００３５】
物理サイズ（工程２２）及び肉眼的形状（工程２３）の分類を終えると、入力ラジオグラフは次いで、１つ又は複数のクラス、好ましくは、８つのクラスのうちの１つ又は複数に分類される（工程２４）。好ましい構成では、前述のクラスは、２つの物理的なサイズの群、及び４つの肉眼的形状パターンから得られる。２つ以上の結果クラスをラジオグラフに割り当てさせるという特徴は、ラジオグラフのあいまいさを保つものであり、前述のあいまいさは、認識段階においては低減されることが想定される。
【００３６】
本発明によれば、８つのクラスそれぞれは、いくつかの検査タイプ（それぞれが、同様の物理的なサイズ及び肉眼的形状パターンを共有している）を備えている。例えば、足のラジオグラフが分類される他方の形状パターンのエッジ方向のヒストグラムを備えた小さなサイズの解剖学的領域には、７つの考えられる検査タイプ（すなわち、手前後（ＡＰ）像、手側面像、手斜位像、頭蓋AP像、頭蓋側面像、頭蓋斜位像、及び足側面像）が含まれる。更に足のラジオグラフを分類し、これを検査タイプの残りから切り離すためには、より詳細なコンテンツ認識が必要である。
【００３７】
次に、ラジオグラフを認識する工程（工程１２）を例証するフローチャートを示す図５を参照する。
【００３８】
この工程は、ラジオグラフの体の部位及び投影像を認識するために用いられる。認識に用いることが可能な、ラジオグラフ内の数多くの特徴（解剖学的領域の形状輪郭や画像の外観など）が存在している。この工程を達成するために、本発明は、ラジオグラフ内の有用な情報を利用し、各特徴に対して認識を行う（工程５１及び工程５２）。次いで、認識結果を合成して、ラジオグラフの体の部位、及び投影像を識別する（工程５３）。
【００３９】
工程５１に関しては、形状認識が、ラジオグラフに対して実現される。形状認識の利点は、形状認識が、顕著な形状特徴を備えた解剖学的構造（手、頭蓋や足など）を認識するやり方を提供することが可能であることである。この工程は、工程１１を参照して説明した肉眼的形状分類工程（工程２３）とは異なる。工程５１では、形状認識がここでは、形状が実質的にちょうど一致することに焦点を当てるので、その結果は、形状が目標形状と類似しているか否かを直接規定することが意図されている。対照的に、肉眼的形状分類（工程２３）は、形状間の差がかなりのものであっても、類似したエッジ方向ヒストグラムを備えた検査タイプをグループ化する。
【００４０】
適切な形状分類手法は、本出願の譲受人に譲渡されており、内容を本明細書及び特許請求の範囲に援用する、Luoらによる「METHOD  FOR  AUTOMATIC  SHAPE  CLASSIFICATION」と題する西暦２００４年１１月２３日付け出願の米国特許仮出願第６０／６３０,２７０号明細書に開示されている。
【００４１】
足のラジオグラフの例をなお用いれば、上記方法によって、足のラジオグラフの訓練データベースが構築される。データベースは、ラジオグラフから学習され、特定の他の形状からも学習された足側面像形状を含む。次いで、平均形状が、データベース内の足の形状全てから計算され、距離が後に、データベース内の各形状（足の形状、及びその他の形状全てをともに含む）を平均形状にアラインさせてから計算される。距離を合成することによって、上記方法は、他の形状が平均形状とのかなりの区別によって大きな距離のばらつきを示す一方で、足側面形状が小さな距離を有する傾向にある距離分布を生成する。足の形状を、その他の形状から最もうまく切り離すために、閾値が、上記分布から得られる。形状認識の最後の工程では、上記方法は、閾値よりも小さな距離を備えた形状を足側面ラジオグラフとして分類する。
【００４２】
工程５２に関しては、外観を基にした画像認識を用いてラジオグラフを認識する。前述の認識は、ラジオグラフの外観に焦点を当てる。すなわち、これは、強度及び空間情報に基づいて画像の類似度を識別する。この工程を達成するために適切な手法が、当業者に知られている。１つの適切な手法は、本出願の譲受人に譲渡されており、内容を本明細書及び特許請求の範囲に援用する、Luoらによる「METHOD  FOR  RECOGNIZING  PROJECTION  VIEWS  OF  RADIOGRAPHS」と題する西暦２００４年１１月２３日付け出願の米国特許仮出願第６０／６３０,２８７号明細書に開示されている。上記方法は、入力ラジオグラフの向きを補正する工程と、関心領域（ROI）をラジオグラフから抽出する工程と、ROIの外観に基づいてラジオグラフを認識する工程とを含む。
【００４３】
ラジオグラフの向きの補正を実施するために適切な手法は、本出願の譲受人に譲渡されており、内容を本明細書及び特許請求の範囲に援用する、Luoらによる「DETECTION  AND  CORRECTION  METHOD  FOR  RADIOGRAPH  ORIENTATION」と題する西暦２００４年１１月１９日付け出願の米国特許出願第１０／９９３,０５５号明細書に開示されている。
【００４４】
ラジオグラフにおけるばらつきによって、ラジオグラフに対して認識を直接行うことは好ましくない。スケール、回転、及び平行移動、並びに解剖学的領域のうちの選択された部分からの差によって、認識結果が偏り得るからである。
【００４５】
この状況に対処するために、関心領域（ROI）がラジオグラフから抽出される。このROIは、診断的に有用な部分を画像データからキャプチャし、上記要因によってもたらされるばらつきを最小にすることを狙いとしている。前述のROIを抽出するために適切な１つの手法は、本出願の譲受人に譲渡されており、内容を本明細書及び特許請求の範囲に援用する、Luoらによる「METHOD  FOR  RECOGNIZING  PROJECTION  VIEWS  OF  RADIOGRAPHS」と題する西暦２００４年１１月２３日付け出願の米国特許仮出願第６０／６３０,２８７号明細書に開示されている。例として、図６A及び図６Bは、足のラジオグラフの関心領域の抽出を例証する線図を示す。図６Aは元の画像を示し、図６Bは、足のラジオグラフから抽出された関心領域（ROI）を示す。
【００４６】
画像の体の部位、及び投影像の認識は、抽出ROIに基づいており、予め訓練された分類器組によってラジオグラフを分類することによって達成される。各分類器は、１つの体の部位、及び投影像をその他のもの全てと分類するよう訓練されており、その出力は、入力ラジオグラフが前述の体の部位、及び投影像にどの程度厳密に一致しているかを表す。
【００４７】
分類器からの結果の組を利用して、推論エンジンを認識の工程（工程５３）において用いて、入力ラジオグラフが有していることがあり得る可能性が最も高い体の部位、及び投影像を判定する。本発明の好ましい実施例では、ベイズ決定ルールとして知られている確率フレームワークを用いて、認識結果全てを合成し、信頼度が最高のものをラジオグラフの体の部位、及び投影像として推論する。
【００４８】
本発明は、例えば、コンピュータ・プログラムにおいて実現することができる。コンピュータ・プログラムは、1つ又は複数の記憶媒体、例えば、本発明による方法を実施するよう1つ又は複数のコンピュータを制御する命令を有するコンピュータ・プログラムを記憶するよう用いる磁気記憶媒体（磁気ディスク（フロッピー（登録商標）・ディスクなど）や磁気テープなど）、光記憶媒体（光ディスク、光テープやマシン読み取り可能バーコードなど）、ソリッドステート電子記憶素子（ランダム・アクセス・メモリ（RAM）やリード・オンリー・メモリ（ROM）など）、又は何れかの他の物理素子若しくは媒体を含み得る。
【００４９】
本発明のシステムは、マイクロプロセッサ、コンピュータ・メモリ、及び、方法の工程を行うためにコンピュータ・メモリに記憶されたコンピュータ・プログラムを有するプログラム可能なコンピュータを含み得る。コンピュータは、動作するようマイクロプロセッサに接続されたメモリ・インタフェースを有する。これは、取り外し可能なメモリを受け入れるドライブ上、又はカメラ・メモリへのアクセスを可能にする特定の他の装置上のポート（ＵＳＢポートなど）であり得る。システムは、メモリ・インタフェースと互換のメモリを有するディジタル・カメラを含む。必要に応じて、写真フィルム・カメラ及びスキャナをディジタル・カメラの代わりに用いることが可能である。グラフィカル・ユーザ・インタフェース（GUI）及びユーザ入力装置（マウスやキーボードなど）をコンピュータの一部として備えることが可能である。
【００５０】
本発明は、本願の好ましい実施例を特に参照して詳細に説明したが、変形及び修正を本発明の趣旨及び範囲内で行うことが可能であることが理解されよう。本願に開示した実施例はよって、全ての点で限定的でなく例証的であるものとする。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明によってラジオグラフを分類する自動化方法を示すフローチャートである。
【図２】本発明によってラジオグラフを分類するために行う工程を示すフローチャートである。
【図３Ａ】前処理工程からの結果を示す線図において、元の画像を示す図である。
【図３Ｂ】前処理工程からの結果を示す線図において、セグメント化からのそのフォアグラウンド領域を表す図である。
【図３Ｃ】前処理工程からの結果を示す線図において、セグメント化からのそのバックグラウンド領域を表す図である。
【図３Ｄ】前処理工程からの結果を示す線図において、セグメント化からのその解剖学的領域を表す図である。
【図３Ｅ】前処理工程からの結果を示す線図において、正規化された画像を示す図である。
【図４Ａ】ラジオグラフのエッジ方向のヒストグラムの形状パターンの分類を示す線図において、元の画像を示す図である。
【図４Ｂ】ラジオグラフのエッジ方向のヒストグラムの形状パターンの分類を示す線図において、セグメント化後の解剖学的画像を示す図である。
【図４Ｃ】ラジオグラフのエッジ方向のヒストグラムの形状パターンの分類を示す線図において、解剖学的画像のエッジ方向のヒストグラムを示す図である。
【図５】本発明によってラジオグラフを認識するのに行う工程を示すフローチャートである。
【図６Ａ】本発明による、ラジオグラフ内の関心領域の抽出を示す線図において、元の画像を示す図である。
【図６Ｂ】本発明による、ラジオグラフ内の関心領域の抽出を示す線図において、ラジオグラフにおいて抽出される関心領域を示す図である。
【図１】
2008520385.tif 000003
【図２】
2008520385.tif 000004
【図３Ａ】
2008520385.tif 000005
【図３Ｂ】
2008520385.tif 000006
【図３Ｃ】
2008520385.tif 000007
【図３Ｄ】
2008520385.tif 000008
【図３Ｅ】
2008520385.tif 000009
【図４Ａ】
2008520385.tif 000010
【図４Ｂ】
2008520385.tif 000011
【図４Ｃ】
2008520385.tif 000012
【図５】
2008520385.tif 000013
【図６Ａ】
2008520385.tif 000014
【図６Ｂ】
2008520385.tif 000015
【国際調査報告】
2008520385.tif 000016
2008520385.tif 000017
2008520385.tif 000018