(57)【要約】胸部放射線写真の投影ビューおよび配向を同定する方法。本方法は：胸部放射線写真の入力デジタル画像を提供し；該入力デジタル放射線写真画像を前処理し；該入力デジタル放射線写真画像のビューを分類し；該入力デジタル放射線写真画像の配向を判別するステップを含む。
2008508028.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
胸部放射線写真の投影ビューおよび配向を同定するための方法であって：
胸部放射線写真の入力デジタル画像を提供し、
該入力デジタル放射線写真画像を前処理し、
該入力デジタル放射線写真画像のビューを前処理された画像に基づいて分類し、
該入力デジタル放射線写真画像の配向を判別する、
ステップを含む方法。
【請求項２】
前記前処理するステップが：
前記入力デジタル放射線写真画像をサブサンプリングし、
前記サブサンプリングされた画像を前景、背景および解剖構造の領域にセグメンテーションし、
解剖構造の領域から２つの肺領域および縦隔領域を検出する、
ステップを有する、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記入力デジタル放射線写真画像のビューを分類するステップが：
前記入力デジタル放射線写真画像のX方向微分画像およびY方向微分画像を計算し、
前記X方向微分画像およびY方向微分画像を調査することによって３本の線を同定し、そのうちの１本が脊柱中線を表し、２本が肺中心線を表す、
ステップを有する、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記３本の線の存在を検証し、
前記３本の線の属性を判別し、
前記３本の線の空間的関係を判別する：
ステップをさらに有する、請求項３記載の方法。
【請求項５】
前記３本の線を同定するステップが：
前記X方向微分画像およびY方向微分画像が最大値となるところにある第一の値を割り当てることにより前記脊柱中線を同定し、
前記X方向微分画像およびY方向微分画像が最小値となるところにある第二の値を割り当てることにより前記肺中心線を同定する、
ステップにより達成される、請求項３記載の方法。
【請求項６】
前記３本の線の属性を判別するステップが：
前記X方向微分画像およびY方向微分画像が最大値となるところにある第一の値を割り当てることにより前記脊柱中線を同定し、
前記X方向微分画像およびY方向微分画像が最小値となるところにある第二の値を割り当てることにより前記肺中心線を同定し、
前記脊柱中線の形状特徴を同定し、
前記脊柱中線と前記肺中心線との重なり長さがあるかどうかを判別する、
ステップを含む、請求項３記載の方法。
【請求項７】
前記３本の線の空間的関係を判別するステップが：
前記３本の線が交わるかどうかを判別し、
前記３本の線の間の距離を判別する、
ステップによって達成される、請求項４記載の方法。
【請求項８】
前記入力デジタル放射線写真画像の配向を判別するステップが：
脊柱中線の配向を調べ、
首および腹の位置を位置特定し、
前記脊柱中線の配向ならびに前記首および腹の位置特定された位置に応じて前記画像配向を判別する、
ステップを含む、請求項１記載の方法。
【請求項９】
当該画像中で前記首および腹の位置を位置特定するステップが、前記脊柱中線に沿って抽出された二つの領域の強度平均を比較することによって達成される、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
当該画像中で前記首および腹の位置を位置特定するステップが、当該画像中の関心のある領域から抽出されたプロファイルを所定の向き付けされた画像の少なくとも一つのプロファイルと比較することによって達成される、請求項８記載の方法。
【請求項１１】
（Ａ）前記入力デジタル放射線写真画像のビューを分類するステップが：
（ｉ）前記入力デジタル放射線写真画像のX方向微分画像およびY方向微分画像を計算し、
（ｉｉ）前記X方向微分画像およびY方向微分画像を調査することによって３本の線を同定し、そのうちの１本が脊柱中線を表し、２本が肺中心線を表す、
ステップを含んでおり、
（Ｂ）前記入力デジタル放射線写真画像の配向を判別するステップが：
（ｉ）脊柱中線の配向を調べ、
（ｉｉ）首および腹の位置を位置特定し、
（ｉｉｉ）前記脊柱中線の配向ならびに前記首および腹の位置特定された位置に応じて前記画像配向を判別する、
ステップを含んでいる、請求項１記載の方法。
【請求項１２】
画像配向を判別したのちに心臓の位置を同定するステップをさらに有する、請求項８記載の方法。
【請求項１３】
前記心臓位置を同定するステップがトレーニングステップおよび試験ステップを含む、請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
前記トレーニングステップが：
入力デジタル放射線写真画像の関心のある領域内にN×Nのパッチを構築し、
各パッチについて一組の特徴を計算し、
心臓位置を指定する出力の関連付けを行い、
前記特徴の組について変換を計算し、
分類器を前記特徴の組および前記出力を用いてトレーニングする、
ステップを含む、請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
前記試験ステップが：
少なくとも一つの試験画像について特徴の組を計算し、
前記トレーニングステップにおいて使用された変換を前記特徴の組に適用し、
トレーニングされた前記分類器を使って前記特徴の組を分類する、
ステップを含む、請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
一つまたは複数のコンピュータをして請求項１記載の方法を実行せしめる命令が記憶されている少なくとも一つの記憶媒体をもつコンピュータ記憶プロダクト。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は概略的には放射線写真を処理するための技法に、胸部放射線写真の自動化された処理のための技法に関する。より特定的には、本発明は胸部放射線写真の投影ビューおよび配向を自動的に認識するための技法に向けられる。
【背景技術】
【０００２】
胸部放射線写真は、医療画像の診断撮像において広く使われる技法であり、総合病院における通常の診断放射線撮影手順全体の少なくとも3分の1を占めている。通常の放射線撮影胸部検査は二つの投影ビューを含む。一つのビューは後前（PA:  postero-anterior）または前後（AP:  antero-posterior）の投影ビューであり、他方のビューは側面（LAT:  lateral）投影ビューである。
【０００３】
そのような放射線撮影胸部検査を使う医療専門家はしばしば、標準化された仕方で画像を見ることを好む。そのためには特定のビュー（すなわちAP/PAまたはLAT）をもつ一方の画像の、他方に対する適正な位置と、おのおのの正しい配向とが必要とされる。しかしながら、X線露光を実際に処理して可視画像を生成する前にいくつかのX線露光が取得される。フィルムスクリーン法およびコンピュータ放射線写真法（CR:  computed  radiography）はいずれも、X線露光を実際に処理して可視画像を生成する前に複数のX線露光が取得される例である。そこで、フィルムやCRカセットはLATビューまたはPA/APビューのどちらのためにでも露光でき、患者に対する画像の配向は、検査条件に対応するために各露光ごとに変わりうる。したがって、これらの露光／画像はしばしば未知または誤ってラベル付けされたビューおよび配向でデジタル化される。
【０００４】
よって、胸部放射線写真の投影ビューおよび患者に対する配向を自動的に認識する方法が非常に有用であろう。そのような方法は、誤ってラベル付けされたりラベル付けがされていなかったりする画像の事例を減らし、画像を再配向するのに使われる時間を節約するであろう。よって、そのような方法は自動化された電子画像管理および表示の効率および有効性を改善する。
【０００５】
胸部放射線写真の配向およびビューを決定するために若干の取り組みが開始されている。
【０００６】
Pieka  et  al.（“Orientation  Correction  for  Chest  Images”,  Journal  of  Digital  Imaging,  Vol.  5,  No.  3,  1992）は、画像の二つの投影プロファイルを使って胸部画像の投影および配向を判定するための自動的な方法を提示した。その投影および配向は、水平線および垂直線に沿った平均密度を計算することによって得られる、
Boone  et  al.（“Recognition  of  Chest  Radiograph  Orientation  for  Picture  Archiving  and  Communication  Systems  Display  Using  Neural  Networks”,  Journal  of  Digital  Imaging,  Vol.  5,  No.  3,  1992）は胸部放射線写真の配向を分類するために人工ニューラルネットワークを使用した。抽出される特徴としては、二つの投影プロファイルおよび四つの関心のある領域が含まれる。Evanoffetal.（“Automatically  Determining  the  Orientation  of  Chest  Images”,  SPIE  Vol  3035）は線形回帰を二つの直交するプロファイルに対して適用することにより画像の頂部を判別し、次いで画像が再配向を必要とするかどうかを判別するために心臓のエッジを検索した。しかしながら、上記の諸方法で言及されている二つのプロファイルは画像中のノイズに非常に敏感であり、投影プロファイルの特徴はPAおよびLAT投影ビューの区別を許容するのに十分な詳細さではない。
【０００７】
Arimura  et  al.（“Development  of  a  computerized  method  for  identifying  the  posteroanterior  and  lateral  views  of  chest  radiographs  by  use  of  a  template  matching  technique”,  Med.  Phys.  29  (7)  July  2002）および米国特許出願第2002/0021829号（名称METHOD,  SYSTEM  AND  COMPUTER  READABLE  MEDIUM  FOR  IDENTIFYING  CHEST  RADIOGRAPHS  USING  IMAGE  MAPPING  AND  TEMPLATE  MATCHING  TECHNIQUES）は、胸部画像と所定のテンプレート画像との類似性を調べることによってPA投影ビューかLAT投影ビューかを区別する方法を提案した。しかしながら、テンプレート画像の手動生成はきわめて時間がかかり、とりわけ非常に観察者に依存するため、分類に誤りを導入することがある。
【０００８】
Lehmann  et  al.（“Automatic  Detection  of  the  View  Position  of  Chest  Radiographs”,  SPIE  Proceeding,  Vol.  5032）は、テンプレート画像を一つしか使わず、K最近傍識別器（K-nearest-neighbor  classifier）を使って異なるビューを同定することによってArimuraの方法を扱った。しかしながら、いずれのテンプレートマッチング方法も、個々の患者の胸部放射線写真の回転および並進の分散を扱うことに問題がある。さらに、前記諸方法は、ひどく偏った分類結果を引き起こしうる、ノイズまたは関係のない領域の干渉に対処するものではない。
【０００９】
1999年1月19日にJang  et  al.に発行された、AUTOMATED  METHOD  AND  SYSTEM  FOR  DETERMINATION  OF  POSITIONAL  ORIENTATION  OF  DIGITAL  RADIOGRAPHIC  IMAGESと題した米国特許第5,862,249号は、多段処理による画像の配向の判別の方法に向けられている。関心のある領域（ROI:  region  of  interest）が胸部画像からセグメンテーションされて、画像の配向を判別するために一組の規則が適用される。
【００１０】
2000年4月25日にChang  et  al.に発行された、METHOD  FOR  ORIENTING  ELECTRONIC  MEDICAL  IMAGESと題する米国特許第6,055,326号は、画像セグメンテーションおよび規則を用いる方法であって、胸部X線画像の投影ビューの型を判定し、諸身体部分の境界に基づいてX線画像の配向を判別するための方法に向けられているが、この方法は実際の応用には不向きである。というのも、この方法はきわめて複雑であること；規則は画像の境界情報のみに基づいているが、画像の境界情報は、画像における患者の位置の変動およびいくつかの画像におけるコリメーション領域の存在のため、ほとんどの胸部画像において信頼できるものではないこと；ならびに肺領域などといった実際の画像内容情報がこの方法では何ら考慮されていないからである。
【００１１】
したがって、胸部放射線写真の投影ビューおよび患者に対する配向を自動的に認識するためのシステムおよび方法であって従来技術の欠点を克服するものが必要とされている。そのような方法は、胸部放射線写真の投影ビューおよび配向を自動的に同定するための堅牢な方法であるべきである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
本発明の一つの目的は、胸部放射線写真の投影ビューを同定／認識するための自動化された方法およびシステムを提供することである。
【００１３】
本発明のもう一つの目的は、胸部放射線写真の患者に対する配向を自動的に認識するための自動化された方法およびシステムを提供することである。
【００１４】
本発明のさらなる目的は、胸部放射線写真の表示配向を訂正するためのシステムおよび方法を提供することである。
【００１５】
これらの目的は単に例示として挙げたのであり、そのような目的は本発明の一つまたは複数の実施形態でありうる。開示される本発明によって内在的に達成されるその他の望ましい目的および効果が当業者によって着想され、あるいは当業者に明らかとなりうる。本発明は付属の請求項によって定義されるものである。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
胸部放射線写真を前処理することは、原画像をサブサンプリングし、前記画像を前景、背景および解剖構造にセグメンテーションし、次いでセグメンテーションされた画像から２つの肺領域および縦隔領域を検出することを含む。
【００１７】
胸部放射線写真の投影ビューを分類することは、0階のX方向微分画像およびY方向微分画像（the  0th-order  X  and  Y  direction  derivative  images）の両方を使って脊柱中線および二つの肺の中心線（lung  centerlines）を検索し、検出された脊柱中線および肺中心線の特性を検査することを含む。それらがPA/APビューの仮定を満たす場合には入力された放射線写真はPA/APビューと、そうでない場合にはLATビューと分類できる。
【００１８】
胸部放射線写真の配向を決定することは、検出された脊柱中線から抽出された属性を解析し、首、腹および心臓の位置を胸部放射線写真中で位置特定することによって達成される。
【００１９】
本発明のある側面によれば、胸部放射線写真の投影ビューおよび配向を同定するための方法が提供される。該方法は、胸部放射線写真の入力デジタル画像を提供し；該入力デジタル放射線写真画像を前処理し；該入力デジタル放射線写真画像のビューを前処理された画像に基づいて分類し；該入力デジタル放射線写真画像の配向を判別するステップを含む。
【００２０】
本発明はいくつかの利点を提供する。本システムおよび方法の諸特徴は堅牢性を向上させる。たとえば、胸部放射線写真の前処理は、コリメーション領域およびその他のノイズの干渉を回避する助けになる。さらに、分類に使用される諸特徴はサイズおよび並進に対して不変である。よって、かなりの度合いの配向分散を扱うことができる。さらに、本システムは取り込み装置の特性に依存しないので、本システム／方法は、たとえばCRおよびDR（デジタル放射線写真法）技法によって得られるようなデジタルX線画像と同様に、デジタル化されたフィルムについても用いることができる。本システムおよび方法の諸特徴は効率も向上させる。たとえば、計算量は、nを画像のピクセル総数としてO(n)未満である。サブサンプリングされた解像度の粗い画像に対して分類が実装される場合には、nを減らすことができる。
【００２１】
以上のことを含む本発明のさまざまな特徴および効果は、本発明の実施形態についての以下のより具体的な記述から明らかとなるであろう。図面の諸要素は必ずしも相対的に正しい縮尺ではない。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下は本発明の好ましい実施形態の詳細な記述である。参照される図面において、同じ参照符号はいくつかの図面のそれぞれにおける構造の同じ要素を同定する。
【００２３】
本発明は、胸部放射線写真画像の投影ビューおよび配向を自動的に同定するためのシステムおよび方法に向けられている。
【００２４】
図１Ａに示されるように、本方法は３つの処理ステップを含む。まず、入力胸部放射線写真画像（ステップ１０）が前処理される（ステップ１１）。次いで、三つの特徴線が検出され、一組の特徴が抽出されて胸部PA/APビューの一般的な特性と比較されることにより、胸部放射線写真が分類される（ステップ１２）。最後に、胸部放射線写真の配向が判別される（ステップ１３）。
【００２５】
図１Ｂのフローチャートに示されるあるさらなる実施形態では、胸部のビューを分類するのに先立って追加的なステップを適用することができる。この追加的なステップ（ステップ１４）は脊柱中線および肺中心線の検索であり、のちにより具体的に述べる。
【００２６】
図２Ａは例示的なPAビューの胸部放射線写真を示している。図２Ｂは前処理（ステップ１１）から得られる、そのセグメンテーションされた画像を示している。
【００２７】
前処理（ステップ１１）は、原画像を粗い解像度の画像にサブサンプリングし、次いで画像を前景、背景、解剖構造にセグメンテーションすることを含む。そのようなセグメンテーションは、当業者に知られている諸方法を使って達成できる。そのようなセグメンテーション方法の一つが、Wang  et  al.によって2003年7月24に出願され、本願と共通に譲渡されたMETHOD  OF  SEGMENTING  A  RADIOGRAPHIC  IMAGE  INTO  DIAGNOSTICALLY  RELEVANT  AND  DIAGNOSTICALLY  IRRELEVANT  REGIONSと題する米国第10/625,919号で開示されており、該文献はここに参照によって組み込まれる。次いで肺領域が前記解剖構造から検出されることができる。図２Ａで検出された肺領域について、肺領域は図２Ｂにおける白い領域（要素２１および２２）として示されている。縦隔領域も前記解剖構造から検出される。この領域は図２Ｂで灰色領域（要素２３）として示される。肺領域および縦隔領域の検出は、当業者には既知の諸方法を使って達成できる。一つの可能な方法は、Luo  et  al.によって2002年12月10日に出願された、METHOD  FOR  AUTOMATED  ANALYSIS  OF  DIGITAL  CHEST  RADIOGRAPHSと題する、本願と共通に譲渡された米国第10/315,884号（コダック整理番号85325）で開示されている。該文献はここに参照によって組み込まれる。
【００２８】
ここで図３Ａ〜図３Ｆを参照する。二つの胸部放射線写真が図３Ａおよび図３Ｂに示されており、それぞれPAビューとLATビューである。その対応する0階のX方向微分画像およびY方向微分画像がそれぞれ図３Ｃ〜図３Ｆに示されている。すなわち、図３Ｃおよび図３Ｅは図３ＡのPAビューの胸部放射線写真の0階のX方向微分画像およびY方向微分画像を示す。図３Ｄおよび図３Ｆは図３ＢのLATビューの胸部放射線写真の0階のX方向微分画像およびY方向微分画像を示す。
【００２９】
微分画像は、入力画像I(x,y)とある特定のスケールσの規格化されたガウス関数G(x,y,σ)の微分との畳み込みによって計算される。
【００３０】
【数１】
2008508028.tif 000003
二次元の規格化ガウス関数は式：
【００３１】
【数２】
2008508028.tif 000004
によって与えられる。ここで、○囲みの×は畳み込みを表し、Gnαはガウス核のα方向のn階微分である。
【００３２】
本発明によれば、α＝0°が＋X方向に対応し、α＝90°が＋Y方向を表す。極値の検出は、各ピクセル(x,y)をその近傍と比較することによって実行される。極大が検出されれば、微分画像においてピクセルは1（たとえば白）にセットされる。極小が検出されれば、ピクセルは−1（たとえば黒）にセットされる。その他の場合にはピクセルは0（たとえば灰色）として扱われる。
【００３３】
PAビューの胸部放射線写真の0階X方向微分画像である図３Ｃを観察すると、この図は、脊柱中線に対応する一本の白い線が画像の中心付近に容易に見出すことができ、左右の肺領域の中心線に関係した２本の黒い線がそれぞれ脊柱中線の両側に検出できることを示している。これらの属性および関係は、PAまたはAPビューの胸部放射線写真がもつ解剖学的特徴を提示する。そのような情報に基づいて、本発明においては、胸部放射線写真のPA/APビューを同定するために以下の仮定が用いられる。具体的には、図４Ａおよび図４Ｂを参照しつつ、以下のような仮定である。
（１）胸部放射線写真がPA/APビューであれば、その0階X方向微分画像またはY方向微分画像において脊柱中線に対応する白い線（要素４１）および肺中心線に対応する２本の黒い線（要素４２、４３）が期待される領域に見出されるはずである。図４Ａは、PAビューの胸部放射線写真の0階X方向微分画像から抽出された３本の線（要素４１、４２、４３）を示している。図４Ａはこれら３本の線の位置および長さを表示している。
（２）胸部放射線写真がPA/APビューであれば、解剖学的構造の大きさに関係する３本の検出された線の長さは、人間の被験体についてはある既知の範囲内にあるはずである。さらに、白い線（要素４１）の配向は、ほとんどのPAまたはAPビューの胸部放射線写真において見られる脊柱のように、X軸またはY軸のいずれかにほとんど平行である。図４Ｂは図４Ａの３本の線の空間的関係を示すグラフである。
（３）胸部放射線写真がPA/APビューであれば、肺と脊柱の空間的関係のように、２本の検出された黒い線（要素４２、４３）は一般に白い線（要素４１）に関して鏡映対称である。
【００３４】
ここで図５を参照すると、本発明に基づく、胸部放射線写真の投影ビューを同定することにより該胸部放射線写真のビューを分類するための方法を示すフローチャートが示されている。一般に、入力画像はPAビューであると仮定され、次いで画像が上で特定した３つの仮定のうちの一つまたは複数を用いて検証される。該仮定のすべてが満たされていれば、入力画像はPA/APビューとして分類できる。そうでなければLATビューとして分類される。
【００３５】
図５に示されるように、本方法はまず、微分画像を計算し（ステップ５０）、次いで縦隔内の脊柱中線に対応する白い線（ステップ５１）を検索し、一方が左の肺領域に、他方が右の肺領域に検出される２本の黒い線（ステップ５２）を検索する。
【００３６】
検出された線が脊柱中線または肺中心線であるかどうかを判別するためには、期待される属性に基づいて３つの検査／検証が用いられる。一つの検査は、３本の線の存在を検証することである（ステップ５３）。
【００３７】
もう一つの検査は３本の線の属性を検証し（ステップ５４）、第三の検査は３本の線の空間的関係を所定の空間的関係と比較する（ステップ５５）。ある好ましい実施形態では、これらの検査すべてに合格した場合に、入力画像がPA/APビューとして分類される。すべて合格でない場合には、入力画像はLATビューとして分類される。
【００３８】
脊柱中線および肺中心線の検索は好ましくは、0階のX方向微分画像およびY方向微分画像の両方に基づいて実装される。この時点では画像の配向は未知だからである。
【００３９】
検索を実施するため、初期ステップは、セグメンテーションされた縦隔および肺領域において３つの出発点を位置特定することである。図６Ａ、６Ｂ、６Ｃは、検索の出発点を位置特定する方法を図解する図的表示である。図６Ａは、縦隔領域における脊柱中線を検索するための出発点を示しており、一方、図６Ｂおよび６Ｃは肺領域におけるそれぞれ左および右の肺中心線を検索するための出発点を示している。
【００４０】
検索を実施するため、図６Ａ〜６Ｃのそれぞれにおいて示されているように、縦隔領域または肺領域の内部の画像内容のみが保たれ、画像の残りは無視される。X方向微分画像を１行ずつ、Y方向微分画像を１列ずつ走査していくことにより、最初の点が見出され、出発点として使用される。図６Ａでは黒い点が見出され、図６Ｂおよび図６Ｃでは第一の白い点が見出され、出発点として使われる。
【００４１】
これらの出発点から、中線／中心線の残りが決定できる。このことは、X方向微分画像においては垂直に上下に、Y方向微分画像においては水平に左右に追跡することによって達成できる。肺領域の外側を追跡することを避けるため、好ましくは追跡を終了するためにある制約条件が適用される。このことは、たとえば、現在点およびその近傍の強度平均を使うことによって達成される。強度平均がある閾値より大きければ、これは現在点が肺領域のエッジの近くまたはエッジ上にあることを意味しており、追跡は終了される必要がある。そうでなければ追跡は続けられる。
【００４２】
胸部放射線写真の投影ビューを分類すること（ステップ１２）は、前記の検出された線が前記３つの仮定を満たすかどうかを検査することによって達成できる。あるさらなる実施形態ではある信頼度をもって達成できる。たとえば、ある特定の画像について、その0階のX方向微分画像またはY方向微分画像において、白い線と２本の黒い線が期待される領域から抽出されることができ、白い線の位置が画像の中心近くにあれば、その画像は仮定１を満し、よって第一の検査を通過する。そうでなければ通過失敗であり、LATビューとして分類されることになる。
【００４３】
第二の検査は検出された線が表す解剖学的構造の二つの属性に基づく。
【００４４】
一つの属性は白い線の形である。これは、PAまたはAPビューの胸部放射線写真におけるほとんどの脊柱がそうであるようにほとんど直線であると期待される。この属性を調べる一つの技法は、白い線の曲率およびそのX軸またはY軸に対する角度を計算することである。曲率が小さく、比較的小さな角度が得られた場合、検出された白い線は脊柱として確証されることができる。そうでない場合には検出された白い線は画像中のノイズを表しているかもしれず、拒否する必要がある。次の式が上記の曲率／角度を計算する方法を与える：
【００４５】
【数３】
2008508028.tif 000005
ここで、L(x,y)が白い線を表す。別の解決法は、その白い線のある直線に対する平均距離を計算することである。その直線は、白い線の始点から始まり白い線の終点で終わるよう引くことによって生成される。白い線がほとんど直線であれば、上記の平均距離は比較的小さな値になるはずである。
【００４６】
もう一つの属性は、２本の黒い線の長さである。これは肺領域の大きさに対応する。２つの肺領域は典型的には、PAまたはAPビューの胸部放射線写真における脊柱に関してほとんど鏡映対称であるので、X方向にもY方向にも検出された３本の線の重なり領域は存在しないはずである。
【００４７】
これは肺の大きさを評価する方法を提供する。３本の線の重なりの長さは、次の式によって生成される投影プロファイルから計算できる：
【００４８】
【数４】
2008508028.tif 000006
ここで、(i)  Ip00(xi,yi)およびIp090(xi,yi)はそれぞれ処理された0階X方向微分画像およびY方向微分画像である（これらの画像では、図４Ａに図示されたように、検出された線しか存在しない）。(ii)  wは前記の線の強度値に関連付けられた重みである。
【００４９】
例示的な投影プロファイルが、図７Ｂにおいて、図７Ａで示された線の解剖学的特徴のための要素７１として示されている。図７Ｂが重なり長さを計算するために使われるプロファイルである。重なり長さは次のように定義される：
【００５０】
【数５】
2008508028.tif 000007
ここで、f(P(yi))またはf(P(xi))はプロファイルの属性に関係する関数であり、その値はプロファイルが3に等しいときにのみ1にセットされる。典型的な状況では、重なり長さの値は、肺領域の大きさに対応する所定の範囲内にあるはずである。重なり長さがその範囲内になければ、検出された黒い線は肺中心線には対応しないかもしれず、よって拒否する必要がある。
【００５１】
この検査における最後のステップは、それらの検出された線のうち重なり領域の外側に伸びる／ある区間／部分を修正する／切り落とすことによってそれらの線を洗練することである。このステップは、検出された線に存在するノイズを除去し、それらの線が正しく解剖学的構造を表していることを奨励し、このことはその後の処理を利するところが大いにある。図７Ｃは洗練された脊柱中線および肺中心線を示している。
【００５２】
第二の検査を終えると、入力画像はPAまたはAPビューのいずれかでありそうである。しかしながら、判別は第三の検査次第である。その第三の検査は前記の検出された線の間の空間的関係に焦点を当てる。ここで、グラフマッチングが使われる。グラフでは、図４Ｂに示されるように、各ノードは１本の直線を表し、ノードを結ぶ辺は線と線との間の空間的関係に対応する。グラフを表すべく次の行列が生成される。
【００５３】
【数６】
2008508028.tif 000008
ここで、Sは脊柱（spine）中線に対応する白い線を表し、LおよびRは肺領域の２本の黒い線を表す。
【００５４】
辺に関連付けられた要素の値は以下の基準によって決定される：
１）要素SLおよびSRは検出された脊柱中線と肺中心線との間の関係を表す。その値は次の関係式によって導出される：
SX＝1    S∩X＝φかつDistance(S,X)∈C          X＝{L,R}
SX＝0    上記以外の場合
ここで、Xは左の（left）肺中心線（L）または右の（right）肺中心線（R）のいずれかである。脊柱中線および肺中心線が互いに接する（たとえば交わる）ことがなく、それらの距離がある範囲C以内であれば、要素SLおよびSRは1にセットされ、それ以外であれば0にセットされる。
２）脊柱中線に対する２本の肺中心線の鏡映対称関係を記述する要素LRは次式で与えられる：
LR＝1    Distance(S,L)≒Distance(S,R)の場合
LR＝0    上記以外の場合
脊柱中線と左右の肺中心線との間の距離が同じくらいであれば要素LRは1に、そうでなければ0にセットできるのである。
【００５５】
各入力画像について、上記の基準に基づいてグラフ行列が（自動的に）生成される。グラフ行列は次いで、脊柱中線と肺中心線との間の正しい／所望の関係を表す所定の行列と比較される。該所定の行列は次に示すようなものである：
【００５６】
【数７】
2008508028.tif 000009
画像から導出された行列がこの所定の行列と同一であるときに第三の検査に合格となる。ひとたび画像が三つすべての検査に合格したら、その画像はPAビューまたはAPビューとして分類できる。
【００５７】
本発明のあるさらなる実施形態では、分類は確率的な枠組みのもとで実行できる。たとえば、検査結果のそれぞれに信頼レベルを適用することによって。信頼度は、検査結果がほとんどのPA/APビューの放射線写真についての結果の分布とどのくらい近いかを表す。
【００５８】
あるさらなる実施形態では、信頼レベルの一部および／または全部の組み合わせが計算され、放射線写真のスコアが与えられる。そのようなスコアが所定の閾値より高ければ、入力放射線写真はPA/APビューとして分類できる。そうでなければ拒否できる。厳格な検査ではなく確率的な枠組みを使うことの一つの利点は、放射線写真の曖昧さを許容し、分類結果をより堅牢にするということである。
【００５９】
図８は、胸部PA/APビュー画像の配向を判別するための、本発明に基づく方法を示すブロック図である。一般に、PAビューの胸部放射線写真には８つの可能な配向がある。それが図９Ａ〜９Ｈに示されている。
【００６０】
これらの配向を同定するため、第一のステップは、脊柱中線の配向を検出することである（図８のステップ８１）。次いで首および腹の位置を位置特定し（ステップ８２）、そして画像配向を判別する（ステップ８３）。
【００６１】
ステップ８１に関し、配向がY軸に平行であれば、胸部は図９Ａ〜９Ｄに示されるように画像中でポートレート配向をもつ。そうでなければ、胸部は図９Ｅ〜９Ｈに示されるように画像中でランドスケープ位置をもつ。ランドスケープ配向の画像については、画像を向き付けるために90°回転が必要とされる。
【００６２】
ステップ８２に関し、この第二のステップは、画像中で首および腹の位置を位置特定することである。このことを達成する一つの方法は、図１０Ａおよび１０Ｂで示されているように原画像からの２つの領域を抽出することである。一つの領域（１０１）は脊柱中線の頂部に配されており、他方の領域（１０２）は脊柱中線の底部に配されている。画像配向はこれら２つの領域の強度平均を比較することによって決定される（ステップ８２）。頂部領域の強度平均のほうが大きければ、それは腹が上に来ているということを意味しており、画像は上下をひっくり返す必要がある。そうでなければ画像は正しい配向を有している。
【００６３】
この問題を解決するもう一つの方法は、関心のある領域から導出されたプロファイルの諸特徴を解析することである。すなわち、図１１Ａに示されるように原画像からROIが抽出される。ROIの中心は、高さが重なり長さにセットされ、幅が２つの肺中心線の中心どうしの間の距離から計算された脊柱中線の中心である。水平プロファイルが計算され、正しい配向をもった画像からのプロファイルに対して比較される。
【実施例】
【００６４】
ひとたび胸部放射線写真が配向し直されたら、胸部は図１１Ａに示されるように上‐下の位置に示される。しかし、医師によっては放射線写真を患者の左側が表示の右側にくるようにして閲覧するほうを好む。換言すれば、心臓が画像の右側に示されるのである。よって、任意的に、画像中で心臓位置を同定することが重要でありうる（図８のステップ８４）。
【００６５】
本発明のあるさらなる実施形態によれば、心臓位置を検出するための方法が提供される。その方法はトレーニング段階と試験段階とを有する。
【００６６】
トレーニング段階は以下のステップを有する：
１．図１１Ｃに示されるように、ROI内にN×Nのパッチを構築する。
２．各N×Nのパッチについて一組の特徴を計算する。可能な特徴としては、そのパッチにおける中間階調レベル平均またはその高階のX方向微分およびY方向微分がある。
【００６７】
心臓位置を指定する出力（左または右）を関連付ける。
３．前記特徴の組のベクトルについて好適な変換を計算する。変換の例としては、規格化、特徴選択、主成分分析による特徴抽出または新しい追加的な特徴を生成するための非線形変換が含まれる。もともとの特徴が分類のために十分であれば、この計算ステップは任意的である。
４．分類器を入力特徴ベクトルおよび出力を用いてトレーニングする。
【００６８】
試験段階は以下のステップを有する：
１．試験画像から特徴ベクトルを計算する。
２．トレーニングステップにおいて使用された変換を各特徴ベクトルに適用する任意的なステップ。
３．トレーニングされた分類器を使って特徴ベクトルを分類する。
【００６９】
コンピュータプログラムプロダクトは一つまたは複数の記憶媒体を含みうる。たとえば、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスクのような）または磁気テープのような磁気記憶媒体；光ディスク、光テープまたは機械可読バーコードのような光記憶媒体；ランダムアクセスメモリ（RAM）または読み出し専用メモリ（ROM）のような固体電子記憶デバイス；または本発明に基づく方法を実施するために一つまたは複数のコンピュータを制御するための命令を有するコンピュータプログラムを保存するために用いられる他の任意の物理デバイスまたは媒体である。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１Ａ】本発明に基づく、胸部放射線写真における投影ビューおよび配向を同定するための自動化された方法を示すフローチャートである。
【図１Ｂ】本発明に基づく、胸部放射線写真における投影ビューおよび配向を同定するための自動化された方法を示すフローチャートである。
【図２Ａ】前処理から得られた、PAビューの胸部放射線写真を示す図である。
【図２Ｂ】前処理から得られた、PAビューの胸部放射線写真のセグメンテーションされた画像を示す図である。
【図３Ａ】PAビューの胸部放射線写真を示す図である。
【図３Ｂ】LATビューの胸部放射線写真を示す図である。
【図３Ｃ】PAビューの胸部放射線写真の微分画像を示す図である。PAビューの胸部放射線写真の0階のX方向微分画像を示している。
【図３Ｄ】LATビューの胸部放射線写真の微分画像を示す図である。LATビューの胸部放射線写真の0階のX方向微分画像を示している。
【図３Ｅ】PAビューの胸部放射線写真の微分画像を示す図である。PAビューの胸部放射線写真の0階のY方向微分画像を示している。
【図３Ｆ】LATビューの胸部放射線写真を示す図である。LATビューの胸部放射線写真の0階のY方向微分画像を示している。
【図４Ａ】PAビューの胸部放射線写真の0階のX方向微分画像およびその属性から抽出された３本の線を示し、これらの３本の線の位置および長さを示す図である。
【図４Ｂ】PAビューの胸部放射線写真の0階のX方向微分画像およびその属性から抽出された３本の線を示し、これらの３本の線の空間的関係を図示するグラフである。
【図５】胸部放射線写真の投影ビューを同定するための方法を図示するブロック図である。
【図６Ａ】セグメンテーションされた縦隔および肺領域を検索するための出発点を位置特定する方法を示す図的表示である。縦隔領域における脊柱中線を検索するための出発点を示している。
【図６Ｂ】セグメンテーションされた縦隔および肺領域を検索するための出発点を位置特定する方法を示す図的表示である。肺領域の左の肺の中心線を検索するための出発点を示している。
【図６Ｃ】セグメンテーションされた縦隔および肺領域を検索するための出発点を位置特定する方法を示す図的表示である。肺領域の右の肺の中心線を検索するための出発点を示している。
【図７Ａ】前記線の解剖学的特徴を示す図である。
【図７Ｂ】重なり長さを計算するために使用されるプロファイルを示す図である。
【図７Ｃ】洗練された脊柱中線および肺中心線を示す図である。
【図８】胸部PA/AP放射線写真の配向を判別するための方法を示すブロック図である。
【図９Ａ】PAビューの胸部放射線写真の８つの配向のうちの一つを例証する図である。
【図９Ｂ】PAビューの胸部放射線写真の８つの配向のうちの一つを例証する図である。
【図９Ｃ】PAビューの胸部放射線写真の８つの配向のうちの一つを例証する図である。
【図９Ｄ】PAビューの胸部放射線写真の８つの配向のうちの一つを例証する図である。
【図９Ｅ】PAビューの胸部放射線写真の８つの配向のうちの一つを例証する図である。
【図９Ｆ】PAビューの胸部放射線写真の８つの配向のうちの一つを例証する図である。
【図９Ｇ】PAビューの胸部放射線写真の８つの配向のうちの一つを例証する図である。
【図９Ｈ】PAビューの胸部放射線写真の８つの配向のうちの一つを例証する図である。
【図１０Ａ】PA/APビューの胸部放射線写真の配向を判別するために使われる、二つの関心のある領域を示す図である。
【図１０Ｂ】PA/APビューの胸部放射線写真の配向を判別するために使われる、二つの関心のある領域を示す図である。
【図１１Ａ】PA/APビューの胸部放射線写真における心臓位置を判別するために使われる、関心のある領域を表示する図である。
【図１１Ｂ】PA/APビューの胸部放射線写真における心臓位置を判別するために使われる、関心のある領域を表示する図である。
【図１１Ｃ】PA/APビューの胸部放射線写真における心臓位置を判別するために使われる、関心のある領域を表示する図である。
【符号の説明】
【００７１】
１０  胸部放射線写真
１１  画像の前処理
１２  胸部放射線写真のビューを分類
１３  放射線写真の配向を判別
１４  脊柱中線および肺中心線の検索
５０  微分画像を計算
５１  白い線を検索
５２  ２本の黒い線を検索
５３  すべての線の存在を検査
５４  線の属性を検査
５５  線の空間的関係を検査
８１  脊柱中線の配向を調査
８２  首および腹の位置を特定
８３  画像配向を判別
８４  心臓位置を同定
【図１Ａ】
2008508028.tif 000010
【図１Ｂ】
2008508028.tif 000011
【図２Ａ】
2008508028.tif 000012
【図２Ｂ】
2008508028.tif 000013
【図３Ａ】
2008508028.tif 000014
【図３Ｂ】
2008508028.tif 000015
【図３Ｃ】
2008508028.tif 000016
【図３Ｄ】
2008508028.tif 000017
【図３Ｅ】
2008508028.tif 000018
【図３Ｆ】
2008508028.tif 000019
【図４Ａ】
2008508028.tif 000020
【図４Ｂ】
2008508028.tif 000021
【図５】
2008508028.tif 000022
【図６Ａ】
2008508028.tif 000023
【図６Ｂ】
2008508028.tif 000024
【図６Ｃ】
2008508028.tif 000025
【図７Ａ】
2008508028.tif 000026
【図７Ｂ】
2008508028.tif 000027
【図７Ｃ】
2008508028.tif 000028
【図８】
2008508028.tif 000029
【図９Ａ】
2008508028.tif 000030
【図９Ｂ】
2008508028.tif 000031
【図９Ｃ】
2008508028.tif 000032
【図９Ｄ】
2008508028.tif 000033
【図９Ｅ】
2008508028.tif 000034
【図９Ｆ】
2008508028.tif 000035
【図９Ｇ】
2008508028.tif 000036
【図９Ｈ】
2008508028.tif 000037
【図１０Ａ】
2008508028.tif 000038
【図１０Ｂ】
2008508028.tif 000039
【図１１Ａ】
2008508028.tif 000040
【図１１Ｂ】
2008508028.tif 000041
【図１１Ｃ】
2008508028.tif 000042
【手続補正書】
【提出日】平成19年5月10日(2007.5.10)
【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】
胸部放射線写真の投影ビューおよび配向を同定するための方法であって：
胸部放射線写真の入力デジタル画像を提供し、
該入力デジタル放射線写真画像を前処理し、
該入力デジタル放射線写真画像のビューを前処理された画像に基づいて分類し、
該入力デジタル放射線写真画像の配向を判別する、
ステップを含む方法。
【請求項２】
前記入力デジタル放射線写真画像のビューを分類するステップが：
前記入力デジタル放射線写真画像のX方向微分画像およびY方向微分画像を計算し、
前記X方向微分画像およびY方向微分画像を調査することによって、脊柱中線を表す１本の線および肺中心線を表す２本の線を含む３本の線を同定する、
ステップを有する、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記３本の線の存在を検証し、
前記３本の線の属性を判別し、
前記３本の線の空間的関係を判別する：
ステップをさらに有する、請求項２記載の方法であって、前記３本の線の属性を判別するステップが：
前記X方向微分画像およびY方向微分画像が最大値となるところに、ある第一の値を割り当てることにより、前記脊柱中線を同定し、
前記X方向微分画像およびY方向微分画像が最小値となるところに、ある第二の値を割り当てることにより、前記肺中心線を同定し、
前記脊柱中線の形状特徴を同定し、
前記脊柱中線と前記肺中心線との重なり長さがあるかどうかを判別する、
ステップを含む方法。
【国際調査報告】
2008508028.tif 000043
2008508028.tif 000044