(57)【要約】  少なくとも１つのオブジェクトの境界を含む画像を処理する方法であって、その方法は、輪郭が画像を複数のゾーンに分割する、画像の輪郭マップを生成するステップと、複数のゾーンの画素の統計的な特性が、画像に存在することが知られている又は画像に存在すると考えられているオブジェクトに予想される画素の統計的な特性に合致する場合に、複数のゾーンを結合するステップと、を有する。本発明は、対応する装置にまで及ぶ。画像は、医療画像、例えば、関節のＸ線写真であっても良い。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療画像を処理する方法であって、
医療画像を輪郭マップに描写するステップと、
輪郭が前記医療画像の異なる物理的な構造間の境界となるように、組織学的データのガイダンスに基づき前記輪郭の配置を修正するステップと、
を有する方法。
【請求項２】
前記医療画像を輪郭マップに描写するステップは、前記輪郭が前記医療画像を複数のゾーンに分割する、医療画像の輪郭マップを生成することを含み、
前記輪郭の配置を修正するステップは、前記複数のゾーンの画素の統計的な特性が、前記医療画像に存在することが知られている又は前記医療画像に存在すると考えられているオブジェクトに予想される画素の統計的な特性に十分に合致する場合に、前記複数のゾーンを結合することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
少なくとも１つのオブジェクトの境界を含む医療画像を処理する方法であって、
輪郭が医療画像を複数のゾーンに分割する、医療画像の輪郭マップを生成するステップと、
前記複数のゾーンの画素の統計的な特性が、前記医療画像に存在することが知られている又は前記医療画像に存在すると考えられているオブジェクトに予想される画素の統計的な特性に十分に合致する場合に、前記複数のゾーンを結合するステップと、
を有する方法。
【請求項４】
前記統計的な特性は、一方では前記オブジェクトに予想される画素の輝度値の標準偏差を、他方では結合のために提供される複数のゾーンの画素の輝度値の標準偏差を含む、請求項２又は請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記統計的な特性の合致の程度の評価が、前記オブジェクトに予想される画素の輝度値を、結合のために提供される複数のゾーンの画素の輝度値と相関させることを含む、請求項２から請求項４のいずれかの請求項に記載の方法。
【請求項６】
少なくとも１つのオブジェクトの境界を含む画像を処理する方法であって、
輪郭が画像を複数のゾーンに分割する、画像の輪郭マップを生成するステップと、
前記複数のゾーンの画素の統計的な特性が、前記画像に存在することが知られている又は前記画像に存在すると考えられているオブジェクトに予想される画素の統計的な特性に十分に合致する場合に、前記複数のゾーンを結合するステップと、
を有する方法。
【請求項７】
画像から輪郭マップを生成する前に前記画像をフィルタリングするステップをさらに有し、
前記フィルタリングステップは、ノイズ除去フィルタリング、特徴抽出フィルタリング、及びエッジ鮮明化フィルタリングのうち、いずれか１以上のフィルタリングを含む、請求項１から請求項６のいずれかの請求項に記載の方法。
【請求項８】
前記画像は、Ｘ線写真又はＭＲＩ写真である、請求項１から請求項７のいずれかの請求項に記載の方法。
【請求項９】
前記画像は、関節又は関節の一部の画像である、請求項１から請求項８のいずれかの請求項に記載の方法。
【請求項１０】
画像を処理する方法であって、
画像内の関心のある複数の領域を識別するステップと、
前記複数の領域のそれぞれについて、請求項１から請求項９のいずれか一つの方法によって前記領域を処理するステップと、
を有する方法。
【請求項１１】
医療画像を処理する装置であって、
医療画像を輪郭マップに描写する手段と、
輪郭が前記医療画像の異なる物理的な構造間の境界となるように、組織学的データのガイダンスに基づき前記輪郭の配置を修正する手段と、
を有する装置。
【請求項１２】
前記描写手段は、前記輪郭が前記医療画像を複数のゾーンに分割する、医療画像の輪郭マップを生成し、
前記修正手段は、前記複数のゾーンの画素の統計的な特性が、前記医療画像に存在することが知られている又は前記医療画像に存在すると考えられているオブジェクトに予想される画素の統計的な特性に十分に合致する場合に、前記複数のゾーンを結合する、請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
少なくとも１つのオブジェクトの境界を含む医療画像を処理する装置であって、
輪郭が医療画像を複数のゾーンに分割する、医療画像の輪郭マップを生成する手段と、
前記複数のゾーンの画素の統計的な特性が、前記医療画像に存在することが知られている又は前記医療画像に存在すると考えられているオブジェクトに予想される画素の統計的な特性に十分に合致する場合に、前記複数のゾーンを結合する手段と、
を有する装置。
【請求項１４】
前記統計的な特性は、一方では前記オブジェクトに予想される画素の輝度値の標準偏差を、他方では結合のために提供される複数のゾーンの画素の輝度値の標準偏差を含む、請求項１２又は請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記修正手段は、前記オブジェクトに予想される画素の輝度値を、結合のために提供される複数のゾーンの画素の輝度値と相関させる、請求項１２から請求項１４のいずれかの請求項に記載の装置。
【請求項１６】
少なくとも１つのオブジェクトの境界を含む画像を処理する装置であって、
輪郭が画像を複数のゾーンに分割する、画像の輪郭マップを生成する手段と、
前記複数のゾーンの画素の統計的な特性が、前記画像に存在することが知られている又は前記画像に存在すると考えられているオブジェクトに予想される画素の統計的な特性に十分に合致する場合に、前記複数のゾーンを結合する手段と、
を有する装置。
【請求項１７】
画像から輪郭マップを生成する前に前記画像をフィルタリングする手段をさらに有し、
前記フィルタリング手段は、ノイズ除去フィルタリング、特徴抽出フィルタリング、及びエッジ鮮明化フィルタリングのうち、いずれか１以上のフィルタリングを行う、請求項１１から請求項１６のいずれかの請求項に記載の装置。
【請求項１８】
請求項１から請求項１０のいずれかの請求項に記載の方法をデータ処理装置に実行させるためのプログラム。
【請求項１９】
生命体の状態を診断する方法であって、
請求項１から請求項１０のいずれかの請求項に記載の方法により処理された画像を使用するステップを有する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｘ線写真やＭＲＩ写真のような医療画像の画質を向上させるために利用することができる画像処理技術に関する。本発明により提供される画像処理技術は、当然、他の種類の写真にも適用できる。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００２】
一つの態様によれば、本発明は、医療画像を処理する方法を提供する。その方法は、医療画像を輪郭マップに描写するステップと、輪郭が医療画像の異なる物理的な構造間の境界となるように、組織学的データのガイダンスに基づき輪郭の配置を修正するステップと、を有する。
【０００３】
本発明は、また、医療画像を処理する装置を含む。その装置は、医療画像を輪郭マップに描写する手段と、輪郭が医療画像の異なる物理的な構造間の境界となるように、組織学的データのガイダンスに基づき輪郭の配置を修正する手段と、を有する。
【０００４】
このようにして画像を処理することにより、意味のある方法で画像の細部を引き出すことができる。典型的には、Ｘ線写真は、腱、靱帯、軟骨のような軟部組織についての意味のある情報を提供しない。特に、本発明の方法でＸ線写真を処理することにより、上述した種類の軟部組織についての意味のある情報を取り戻すことができる。これは、関節、腱、及び靱帯に関する問題と腫瘍についての非侵襲的な診断において、特に役に立つ。
【０００５】
他の態様によれば、本発明は、少なくとも１つのオブジェクトの境界を含む画像を処理する方法を提供する。その方法は、輪郭が画像を複数のゾーンに分割する、画像の輪郭マップを生成するステップと、複数のゾーンの画素の統計的な特性が、画像に存在することが知られている又は画像に存在すると考えられているオブジェクトに予想される画素の統計的な特性に合致する場合に、複数のゾーンを結合するステップと、を有する。
【０００６】
また、本発明は、少なくとも１つのオブジェクトの境界を含む画像を処理する装置を含む。その装置は、輪郭が画像を複数のゾーンに分割する、画像の輪郭マップを生成する手段と、複数のゾーンの画素の統計的な特性が、画像に存在することが知られている又は画像に存在すると考えられているオブジェクトに予想される画素の統計的な特性に合致する場合に、複数のゾーンを結合する手段と、を有する。
【０００７】
典型的に、排他的ではないけれども、本発明により処理される画像は、Ｘ線写真又はＭＲＩ写真のような医療画像である。画像の複数のゾーンの結合を導くために用いられる、予想される画素の特性を持ったオブジェクトは、同構造のオブジェクトであってもなくても良い。例えば、そのようなオブジェクトは、それ自身が深い層と中間の層と表面の層とを含む関節軟骨の一部分を含むことができる。
【０００８】
また、本発明は、本発明により記述された技術を用いて処理された医療画像に基づいて、少なくとも部分的に、人間又は動物の状態を診断する方法を含む。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
一例として、本発明の実施形態を、添付の図面を参照して、以下に説明する。
【００１０】
図１は、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）１２に接続された医療用のＸ線機械１０を示している。Ｘ線機械１０によって撮影されたＸ線写真は、接続１４を介して、処理用のＰＣ１２に伝送される。
【００１１】
Ｘ線機械１０が、死体の関節から関節軟骨で覆われた骨の断片を分析するのに用いられる場合について考える。図２は、Ｘ線機械１０により撮影された骨の断片の写真１５を示している。写真１５は、４つの異なる陰影が施された領域１６、１８、２０、及び２１を含む。領域１６は骨を表し、領域１８、２０、及び２１は、それぞれ、関節軟骨の深い層と中間の層と表面の層とを表している。
【００１２】
写真１５の陰影のない領域は、Ｘ線機械１０の視野における、骨の断片の周りの自由空間を表している。当業者であれば、実際には、領域１６、１８、２０、及び２１の境界が互いにはっきりしないことを直ちに理解できるが、図２においては明瞭にするために、領域１６、１８、２０、及び２１は、互いの範囲が明確に区切られて、示されている。ＰＣ１２は、図３のフローチャートで提示された手順で、Ｘ線写真１５を処理する。
【００１３】
ステップＳ１で、データ描写写真１５は、Ｘ線機械１０から、ＰＣ１２によって受信され、２次元配列の画素として格納される。
【００１４】
ステップＳ２で、連続した有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタが、ノイズを除去し、画像を鮮明化し、及び特徴を抽出するために、写真１５に適用される。これらの目的を達成するための適切なフィルタリングのアルゴリズムは、当業者には容易に理解できる。
【００１５】
ステップＳ３で、関心のある領域（ＲＯＩ）２２が、次の処理段階のために選択される。ＲＯＩ２２は、図４で示されるように、骨１６と３つの関節軟骨層１８、２０、及び２１とその背景との一部を含むように選択される。
【００１６】
図５は、ＲＯＩ２２の拡大図である。ＲＯＩ２２により囲まれた写真の一部は、これ以降、分析用の画像（ＩＵＡ）２３と呼び、それ自体で独立した２次元画素配列として、次に続くステップＳ４〜Ｓ６で扱われる。
【００１７】
ステップＳ４で、ＩＵＡ２３の画素密度は、ラプラシアンピラミッドフィルタ（"Laplacian pyramid filter"）とガウスピラミッドフィルタ（"Gaussian pyramid filter"）のいずれか又は両方によって、増加する。このようなフィルタを実行する適切なアルゴリズムは、当業者であれば容易に理解できるであろう。これらのフィルタによる効果がＩＵＡ２３に補間されることによって、ＩＵＡ２３内の画素の密度が増加する。使用される画素密度の増加率は、一般的には「６」〜「１２」の範囲の係数である。
【００１８】
ステップＳ５で、輝度以外のＩＵＡ２３の画素の特性は放棄される。次に、ＩＵＡ２３の画素の最大輝度値及び最小輝度値が検出される。ＩＵＡ２３の画素の最大輝度値及び最小輝度値は、ＩＵＡの輝度範囲を計算するために用いられる。それから、輝度範囲は、「０」〜「２５５」に拡張した値の範囲にマッピングされる。すなわち、ＩＵＡ２３の最低輝度値は「０」に置き換えられ、最高輝度値は「２５５」に置き換えられ、その間の輝度値は、「０」〜「２５５」の範囲内の適当な値に置き換えられる。このようにして、ＩＵＡ２３は、正規化された輝度配列（ＮＬＡ）に変換される。スクリーン（図示せず）にこの種の画像データ配列を表示するために、ＰＣ１２は、「０」〜「２５５」の範囲の各値を段階的なスペクトルの異なる色として表示するように構成される。
【００１９】
ステップＳ６で、ＩＵＡ２３は、骨と関節軟骨のゾーンの境界を検出することを目的として分析される。最初に、ＮＬＡは、図６に示される輪郭マップ２４を生成するために、輪郭のフィルタリングを受ける。ＮＬＡの輪郭マップ２４は、ＮＬＡの画素に割り当てられた正規化された輝度値の大きさを表す輪郭線を含む。輪郭のフィルタリングを行うための適切なアルゴリズムは、当業者に容易に理解されるであろう。
【００２０】
輪郭マップ２４は、輪郭により複数のゾーンに分割される。例えば、輪郭線２６と輪郭線２８は、図６で示されるようにゾーンａ０とａ１を規定する。ＲＯＩ２２に存在することが知られている物理的に区別されるゾーンの数よりも多い数の領域に輪郭マップ２４を分割するために、輪郭マップ２４に配置された多くの輪郭が意図的に選択される。図６の場合、ＲＯＩ２２は、５つの異なるゾーン（骨、関節軟骨の深い層と中間の層と表面の層、及び背景の空間）を含むことが知られているので、１１個の輪郭が輪郭マップ２４で使用されて、輪郭マップ２４を１２個のゾーンａ０、ａ１、ａ２、・・・ａ１１（図６の左から右）に分割する。次に、輪郭マップ２４のゾーンは、ＲＯＩ２２に存在することが知られている数にまでゾーンの数を低減するために、すなわち「５」まで減らすために、結合される。輪郭マップのゾーンの結合は、これから説明される組織学的データによって導かれる。
【００２１】
図７に示されるＲＯＩ２２の組織学的画像３４は、ＰＣ１２に取り込まれる。組織学的画像３４の画素は、組織学で利用される染色のために異なる輝度値を持つ。
【００２２】
輪郭フィルタは、ＲＯＩ２２に存在することが知られている５つのゾーンの境界を検出するために、組織学的画像３４に適用される。これにより、組織学的画像は、骨、深い関節軟骨、中間の関節軟骨、表面の関節軟骨、及び背景をそれぞれ含む５つのゾーンｂ０、ｂ１、ｂ２、ｂ３、及びｂ４に分割される。次に、ゾーンａ０〜ａ１１は、隣接するゾーンのペア、すなわちａ０とａ１、ａ２とａ３、ａ４とａ５などに分けられる。それから、輪郭マップ２４に存在するゾーンの数を低減するために、ペア内のゾーンを結合することが考えられる。この手順を説明するために、ゾーンａ０とａ１のペアについてここで考える。
【００２３】
最初に、ゾーンａ０とａ１とにより覆われたＮＬＡの一部の正規化された輝度値の標準偏差が計算される。それから、その値は、組織学的画像のゾーンｂ０の画素の輝度値の標準偏差と比較される。２つの標準偏差の値が互いに５％以内であれば、その比較は肯定的（"positive"）として考えられる。次に、順位相関とコロモゴロフ−スミルノフ（"Kolmogorov-Smirnov"）検査が行われ、一方のａ０とａ１の組み合わせの画素集団の正規化された輝度値と、他方のｂ０の画素集団の輝度値との間の相関係数が生成される。相関係数が０．９５以上であれば、相関の比較は肯定的であると考えられる。相関と標準偏差の比較の両方が肯定的であれば、２つのゾーンａ０とａ１は、一つのゾーンａ０＋１に結合される。
【００２４】
ａ０とａ１についての結合検査が完了した後、ａ２とａ３について結合検査が行われる。ａ０とａ１が結合された場合、ａ２とａ３の組み合わせの集団は、ｂ０の集団と対照して又はｂ１の集団と対照して検査される。この方法により、ペアａ２ｍとａ２ｍ＋１を結合するために検査するときに、手順は一連のゾーンｂ０〜ｂ４を経て進行する。
【００２５】
全てのペアａ２ｍとａ２ｍ＋１（ｍ＝０〜５）について結合検査が行われると、輪郭マップ２４のゾーンの数がまだ「５」より大きいかどうかを決定するための点検が行われる。輪郭マップ２４のゾーンの数が「５」より大きいことが分かると、隣接するゾーンのペアのうち、結合されうるゾーンがあるかどうかを決定するために、残存しているゾーンが再検査される。この繰り返しの手順は、輪郭マップ２４のゾーンの数が５つ（４つの残存しているゾーンの境界が、輪郭マップの左から右に、骨、深い関節軟骨、中間の関節軟骨、表面の関節軟骨、及び背景領域の輪郭を、それぞれ正確に表す数）に低減されるまで続く。
【００２６】
図８に示すように、さらなるＲＯＩ、例えば３６、３８及び４０が、骨の断片のより大きな部分についての情報を作り上げるために、上述した方法で処理されうる。
【００２７】
図２〜図８を参照して説明されたプロセスが、生存患者の全体の関節のＸ線写真の画質を向上するために用いられるときは、分離された骨の断片よりもむしろ、関連する軟部組織の改良された画像化が関節の状態の評価を促進することは、当業者によれば明らかである。同様に、この技術は、全ての他の軟部組織、とりわけ、腱及び靱帯、筋肉、椎間板、血管、脳、脊髄、神経、胸部、及び前立腺の画像に適用できる。また、この技術は、身体（特に骨）のどこかにある腫瘍を可視化し、骨折の修復を可視化し、及び白内障の変化を監視するのに適用されうる。従って、この技術は、単に上述した実施形態のために選択されたシナリオである、骨の軟骨に限定されない。この技術は、身体のどんな軟部組織にも一般的に適用されうる。
【００２８】
本発明は、分析用のデジタル画像を受信することが可能な互換性のあるコンピュータ（又は、他のデータ処理装置）にインストールするためのソフトウェアパッケージ（例えば、ＣＤ）として供給されうることは明らかであろう。このようなソフトウェアは、典型的に、１以上の特定の画像タイプの分析のために作られるため、ＩＵＡのゾーンの結合についての決定を導くために、これらの画像タイプにおいて予想されるオブジェクトの予想統計的特性の知識を含んでいる。すなわち、ソフトウェアは、対象の画像タイプについて、上述した実施形態で特集された死体のサンプルのゾーンｂ０〜ｂ４の予想統計的特性と同等のものを持っている。より具体的な例として、ソフトウェアパッケージが、胸部の腫瘍の分析と膝関節の分析のために製造される場合、ソフトウェアパッケージには、胸部と膝関節の画像にあると予想されるオブジェクトの予想統計的特性が組み込まれる。
【００２９】
本発明の出願を通じて、Ｘ線画像に現れる画像の詳細のいくつかの例をここに提供する。
【００３０】
図９は、本発明を用いて画質を向上させるために提供された、膝関節のＸ線写真である。本発明によって画質を向上させるＲＯＩは、図に重ねられた黒のフレームによって区切られている。本発明の処理技術を適用したＲＯＩの画質向上の結果が、図１０に示されている。図１０において、硝子軟骨に対応する画像のゾーンは、２つのより暗い色のゾーン間に存在する明るい色の帯として現れている。矢印Ｂで示される領域と比較して矢印Ａで示される領域において、硝子軟骨が変性していることを、本発明の画像向上技術が示していることに注目すべきである。矢印Ａと矢印Ｂで示される図１０の画質向上後のＲＯＩの部分が、それぞれ、図１１と図１２に拡大されて示されている。図９で示される関節が取り除かれて、図１３に示される脛骨プラトー（"tibial plateau"）の検査が、図１１の画像化部分に対応する箇所で脛骨プラトーの変性が実際にあったことを示した。
【００３１】
図１４は、折れた肢のＸ線画像である。図１５は、本発明の技術を用いたＸ線のＲＯＩの画質向上の結果を示している。図１５の矢印で示される領域が、図１６で拡大されて示されている。矢の先端と星形の記号は、本発明を用いることによって目に見えるようになった、再生されていない骨と再生された骨の領域をそれぞれ示している。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】パーソナルコンピュータに接続されたＸ線機械のブロック図
【図２】骨の断片のＸ線写真の概略図
【図３】図２の画像の一部を分析するステップのフローチャート
【図４】図２のＸ線写真の中からの関心のある領域の選択を示す図
【図５】図４で選択された関心のある領域の拡大図
【図６】図５で示されるＸ線写真の選択から得られる輪郭マップ
【図７】図５及び図６で示される関心のある領域の組織学的画像の輪郭マップ
【図８】図２のＸ線写真の中からのさらなる関心のある領域の選択を示す図
【図９】膝関節のＸ線写真
【図１０】本発明の技術を用いて画質が向上した図９のＸ線写真内の関心のある領域
【図１１】図１０の領域の拡大図
【図１２】図１０の他の領域の拡大図
【図１３】図９で示される関節の脛骨プラトーの画像
【図１４】折れた肢のＸ線写真
【図１５】本発明の技術を用いて画質が向上した図１４のＸ線写真内の関心のある領域
【図１６】図１５の画像の一部の拡大図
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【国際調査報告】
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