(57)【要約】  本発明は、概ね撮像システムを対象とするものであり、より詳しくは、パターン認識用のシステムと方法とを対象とするものである。ある実施例において、医用撮像システムは、撮像装置と、コンピュータ使用可能な媒体と、を含有しており、コンピュータ使用可能な媒体は、撮像装置に電気的に接続されており、プロセッサによって実行されたとき、撮像装置によって受信された信号から画像を生成する処理と、画像にデコンボリューションを行う処理と、その後、デコンボリューションの行われた画像から所望のパターンを抽出する処理と、を実行するように、上記プロセッサを動かす、一連の命令を有している、ものである。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用撮像システムであって、
撮像装置と、コンピュータ使用可能な媒体と、を含んでおり、
上記コンピュータ使用可能な媒体は、撮像装置に電気的に結合されており、プロセッサによって実行されたとき、撮像装置によって受信された信号から画像を生成する処理と、画像にデコンボリューションを行う処理と、その後、デコンボリューションの行われた画像から所望のパターンを抽出する処理と、を実行するように、上記プロセッサを動かす、一連の命令を有している、システム。
【請求項２】
上記処理は、更に、医用撮像システムによって生成された画像内の欠陥を算出する処理を含んでいる、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
画像にデコンボリューションを行うことは、算出された欠陥に基づいて画像にデコンボリューションを行う工程を含んでいる、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
画像が、複数の画素領域を含有しており、上記処理は、更に、デコンボリューションの行われた画像を評価することと、画素領域を予め定義されているカテゴリに割り当てることと、を含んでいる、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
画素領域の割り当てが、更に、領域の平均輝度に基づくものである、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
画素領域の割り当てが、更に、領域の平均輝度からの標準偏差に基づくものである、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
画像は、複数の画素を含有しており、且つ、上記処理は、更に、デコンボリューションの行われた画像を評価することと、画素を予め定義されているカテゴリに割り当てることと、を含んでいる、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
画素の割り当てが、画素の輝度に基づくものである、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
画素の割り当てが、画素の色彩に基づくものである、請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
パターン認識方法であって、
画像を生成する工程と、
画像にデコンボリューションを行う工程と、
デコンボリューションの行われた画像から所望のパターンを抽出する工程と、
を含んでいる方法。
【請求項１１】
画像が、撮像システムによって生成され、
方法が、更に、撮像システムによって生じた画像内の欠陥を算出する工程を含んでいる、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
画像にデコンボリューションを行う工程が、算出された欠陥に基づいて画像にデコンボリューションを行う工程を含んでいる、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
画像が、複数の画素領域を含有しており、
方法が、更に、デコンボリューションの行われた画像を評価する工程と、画素領域を予め定義されているカテゴリに割り当てる工程と、
を含んでいる、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
画素領域の割り当てが、領域の平均輝度に基づくものである、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
画素領域の割り当てが、更に、領域の平均輝度からの標準偏差に基づくものである、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
画像が、複数の画素を含有しており、
方法が、更に、デコンボリューションの行われた画像を評価する工程と、画素を予め定義されているカテゴリに割り当てる工程と、
を含んでいるものである、請求項１０に記載の方法。
【請求項１７】
画素の割り当てが、画素の輝度に基づくものである、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
画素の割り当てが、画素の色彩に基づくものである、請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
パターン認識のためのシステムであって、
画像を生成する手段と、
画像にデコンボリューションを行う手段と、
デコンボリューションの行われた画像から所望のパターンを抽出する手段と、
を含んでいるシステム。
【請求項２０】
画像が、撮像システムによって生成され、
システムが、更に、撮像システムによって生じた画像内の欠陥を算出する手段を含んでいる、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
画像にデコンボリューションを行う手段が、算出された欠陥に基づいて画像にデコンボリューションを行う手段を含んでいる、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２２】
画像が、複数の画素領域を含有しており、
システムが、更に、デコンボリューションの行われた画像を評価する手段と、画素領域を予め定義されているカテゴリに割り当てる手段と、
を含んでいる、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２３】
画素領域を割り当てる手段が、領域の平均輝度に基づく割り当てを行う、請求項２２に記載のシステム。
【請求項２４】
画素領域を割り当てる手段が、更に、領域の平均輝度からの標準偏差に基づく割り当てを行う、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
画像が、複数の画素を含有しており、
システムが、更に、デコンボリューションの行われた画像を評価する手段と、画素を予め定義されているカテゴリに割り当てる手段と、
を含んでいる、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２６】
画素を割り当てる手段が、画素の輝度に基づく割り当てを行う、請求項２５に記載のシステム。
【請求項２７】
画素を割り当てる手段が、画素の色彩に基づく割り当てを行う、請求項２５に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の分野は、撮像システムに関するものであり、より詳しくは、パターン認識システムと方法とに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
画像解析の基本工程は、パターン認識である。パターン認識は、与えられた画像の1又は複数の画素の解析処理と、１又は複数の画素を、１又は複数の画素値に基づいて、予め定義されているカテゴリ又はクラスの限られた数の内の１つに、割り当てる処理と、を基本的に必要とするものである。１又は複数の予め定義されているカテゴリは、認識され、且つ、抽出されるべき、パターン又は特徴である。周知のように、画像の画素をどのカテゴリに割り当てるのかを定めるアルゴリズムは、各カテゴリ用の多数のサンプル画像を用意する、という一般的なコンピュータによる手順と、色彩や輝度といった、他のカテゴリに比べて独自の各カテゴリの特性を算出する、というコンピュータによる手順と、を有することによって、確立することができる。
【０００３】
このアプローチの正確さは、算出された独自の特性の有効性に依存している。例えば、図１ａを見ると、画像中心にグレイの点の概ね円形の領域１０を有している画像が、示されている。あるパターン認識システムにおいて、画像内のこの円形の領域１０を認識し、且つ、位置を示すことが望ましい。そのようなシステムを開発するため、小さな画素領域が、絵画の全範囲にわたって評価される。各画素又は画素領域の輝度又は色彩等の特定の特性の値、及び／又は、パターンを評価することによって、そして、値の分布を調べること、又は、グラフ化することによって、独自の特性が明らかになる。例えば、図１ｄを見ると、各画素領域の輝度が評価され、且つ、各画素領域の輝度の平均値が、対応する標準偏差と共に計算され、その平均と標準偏差とがグラフ化されている。上記グラフ化することから、円形の領域１０内の画像の区域に関連する画素領域１４と、円形の領域１０外の画像の区域に関連する画素領域１６と、の２つのグループが明らかになる。この情報から、予め定義されているカテゴリが確立され、且つ、パターン認識アルゴリズムが、画素領域を評価し、それらに適切なカテゴリを割り当て、所望のパターン又は特徴を抽出するように、構成することができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、しばしば、撮像システムは、形成した画像へ、輪郭のぼけといった欠陥を導入してしまうものであり、この結果、図１ａに示すものの代わりに、図１ｂに示すような画像を生成してしまう。図１ａの円形の領域１０に示されているような、所望のパターンは、図１ｂにおいては、視覚的に検出することができないものである。そのような画像から、所望のパターンを検出することができる、パターン認識システムが、望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、概ね撮像システムを対象とするものであり、より詳しくは、パターン認識用のシステムと方法とを対象とするものである。ある実施例において、医用撮像システムは、撮像装置と、コンピュータ使用可能な媒体とを含有しており、コンピュータ使用可能な媒体は、撮像装置に電気的に接続されており、プロセッサによって実行されたとき、撮像装置によって受信された信号から画像を生成する処理と、画像にデコンボリューションを行う処理と、その後、デコンボリューションの行われた画像から所望のパターンを抽出する処理と、を実行するように、上記プロセッサを動かす、一連の命令を有している、ものである。
【０００６】
他の実施例において、パターン認識用の処理は、画像を生成する工程と、画像にデコンボリューションを行う工程と、その後、デコンボリューションの行われた画像から所望のパターンを抽出する工程と、を含有しているものである。
【０００７】
本発明の他のシステム、方法、特徴、利点は、添付図面と、詳細な説明を調べることによって、当業者に明らか、又は、明らかとなるであろう。上記追加のシステム、方法、特徴、利点は、全て、この記載に含有されているものであり、発明の範囲内にあり、且つ、添付の請求の範囲によって保護されるものである、ということを意図している。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
本発明の、上に列挙した、そして、その他の利点と目的とが、どのようにして得られるのかといったことをより正しく認識するため、上に略記した実施例のより詳細な記載が、添付図面によって図解されているそのより詳細な実施例を参照することによって、釈明される。図中の構成要素は、必ずしも尺図通りのものでは無く、代わりに、本発明の原理を図解するために強調されているものである、ということに注意すべきである。さらに、図中、同様の番号は、異なる図を通して、対応する部品を示すものである。しかし、同様の部品が常に同様の参照番号を有しているものではない。さらに、全ての図は、概念を伝えることを意図しており、相対的な寸法、形状、その他の詳細な属性は、誇張のない、又は、正確なものではなく、むしろ、図式的に表されているものである。
【０００９】
後述するものは、図２に示されているような、撮像装置２２とプロセッサ２４とを含んでいる撮像システム２０によって生成された画像から、パターン又は特徴を抽出する、新規のパターン認識方法、システムである。撮像システム２０は、医用撮像システムであり、撮像装置２２は、光コヒーレンス・トモグラフィ（ＯＣＴ)等の光源を用い、画像を得るための超音波変換器又は装置である、とすることができる。ＯＣＴを用いる画像獲得は、引用することによって、ここに組み込まれるものであるが、Huang等による論文“Optical Coherence Tomography”、サイエンス誌、２５４、１９９１年１１月２２日、１１７８頁乃至１１８１頁に記載されている。ＯＣＴ撮像装置の１つのタイプである、光コヒーレンスドメイン反射率計（ＯＣＤＲ）と呼ばれているものは、引用することによって、ここに組み込まれるものであるが、Swansonによる、米国特許Ｎｏ.５,３２１,５０１に記載されている。ＯＣＤＲは、全範囲にわたって、シャープなピントと、高解像度と高感度と、を備えており、伸ばされた、縦長の、即ち、深い範囲にわたって２次元画像と３次元画像との走査を電気的に実行する能力がある。
【００１０】
上述するように、撮像システム２０は、図１ｂに示したように、生成された画像に輪郭のぼけ等の欠陥を導入してしまうものである。上記欠陥を除去しようとする、ある共通のアプローチとしては、生成された画像内の欠陥をコンピュータによって置き換えるものがある。このことは、欠陥が、予測可能な、又は、既知のものであるときに、特に有効なものである。このアプローチは、デコンボリューションとして、周知技術である。デコンボリューションアルゴリズムを作る、ある周知技術の方法において、ドット等の、単一の輝点源の追加画像は、撮像装置２０によって生成される。欠陥が画像内に存在しているとき、アルゴリズムは、より正確な実画像を再生するため、輪郭のぼけた画像を置き換えるように作られている。
【００１１】
一度このデコンボリューションアルゴリズムが作られると、アルゴリズムは、撮像システム２０によって作られる全ての画像に対して適用される。上記画像のデコンボリューションを行うため、各画像は、複数の点、好ましくは、微小点として表され、且つ、アルゴリズムは、各独立した点に対して適用される。ある当業者は、上記アルゴリズムが線形シフト変系によって作られた、限られた欠陥に対してのみ有効なものである、ということを認識することができる。デコンボリューションによって影響を受けない、多くのタイプの欠陥が、残っている。故に、一例として、図１ｂに示された画像用の、典型的なデコンボリューションシステムは、図１ｃに示されている画像を生じるであろう。図１ｃに示されている画像は、僅かに改善されてはいるが、まだ、図１ａに示されている画像の質に満たないものである。例えば、円形の領域１０内の所望のパターンは、図１ｃ内において、まだ、視覚的に検出することができない。上記画像は、まだ、助けにならないものとして、無視される。
【００１２】
しかし、図１ｃ内の画像は、何の視覚的な助けを提供するものではないが、それでも、デコンボリューション処理から得られる有益な情報が、存在する。図１ｄを見ると、小さな画素の領域は、図１ｃ内の画像の全範囲に渡って評価することができる。各画素又は画素領域の輝度又は色彩等の特定の特性の値、及び／又は、パターンを評価することによって、そして、値の分布を調べること、又は、グラフ化することによって、独自の特性が、視覚的に現れているものではないが、それにもかかわらず、グラフから明らかになる。例えば、図１ｄを見ると、各画素領域の輝度が評価され、且つ、各画素領域の輝度の平均値が、対応する標準偏差と共に計算され、その平均と標準偏差とがグラフ化されている。上記グラフ化することから、円形の領域１０内の画像の区域に関連する画素領域１４と、円形の領域１０外の画像の区域に関連する画素領域１６と、の２つのグループが明らかになる。この情報から、予め定義されているカテゴリが確立でき、且つ、パターン認識アルゴリズムは、まだ、所望のパターン、又は、特徴を抽出することについて有効なものである可能性がある。
【００１３】
換言すれば、画像のデコンボリューションは、コントラスト拡張機能を果たすものである。コントラスト拡張機能は、カテゴリ間のよりよい分離を生じるものである。従って、上記デコンボリューションの行われた画像に適用されるパターン認識は、より正確な結果を生成することができる。
【００１４】
図３を見ると、新規のパターン認識方法の実施例が示されている。該方法は、プロセッサ２４に電気的に結合されている医用撮像装置等の撮像装置２２によって受信されたデータに基づいて、撮像システム２０のプロセッサ２４によって生成された画像に対して、適用されるものである。画像の生成後（ステップ１００）、興味ある特定領域は、更なる解析のために、選択され、且つ、区分に分けられる（ステップ２００）。その後、区分に分けられた画像は、周知のデコンボリューション方法を用いて、デコンボリューションが行われる（ステップ３００）。デコンボリューションを行った後（ステップ３００）、画像の画素又は画素領域は、予め定義されているカテゴリに割り当てられ、その後、所望の特徴が、抽出され（ステップ４００）、更に、所望のパターンを求めて評価される（ステップ５００）。
【００１５】
前述した明細書において、本発明は、その詳細な実施例を参照しつつ説明された。しかし、種々の改良と変更とが、発明の広範な精神と範囲とから逸脱することなく作ることができる、ということは、明らかなことである。例えば、読者は、ここに記載された処理動作の詳細な手順と組合せは、単に、示されただけのものであり、発明は、異なる、又は、追加の処理動作を用いて、適切に実行することができるものである、ということを理解するものである。例えば、本発明は、医用撮像装置を必要とする応用に特に向いているものであるが、一般の撮像装置を必要とする任意の設計上で用いることができる。更なる例として、ある実施例の各特徴は、他の実施例に示された他の特徴と、混合し、且つ、整合することができるものである。追加の、且つ、自明な、特徴は、要求に応じて追加、又は、削除することができるものである。従って、本発明は、添付の請求の範囲と、その均等なものを照らして見ること以外には、限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１ａ】抽出されるべき、複数のパターン又は特徴を有している画像である。
【図１ｂ】画像の輪郭がぼけた、図１ａの画像である。
【図１ｃ】デコンボリューションアルゴリズム適用後の図１ｂの画像である。
【図１ｄ】図１ａに示されている複数の画素領域のグラフである。
【図２】本発明の好ましい実施例の基本ブロック図である。
【図３】本発明の好ましい実施例の図である。
【図１ａ】
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【図１ｂ】
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【図１ｃ】
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【図１ｄ】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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