(57)【要約】【課題】勾配重み付けまたは距離重み付けグラフ・カットを使用した検出の方法及び装置を提供すること。【解決手段】画像を処理する方法および装置であり、その一実施形態による方法は、対象を含む画像を表すデジタル画像データにアクセスし、画像に関連した連結グラフを生成し、この生成ステップが、画素表現を得るために２次元より高い空間で画像の画素を表現するステップと、画素表現を使用して画素表現グラフを生成するステップと、連結グラフを得るために画素表現間の勾配特性に基づいて画素表現グラフ内の画素表現間のエッジに重みを割り当てるステップとを含み、対象に関連する画像の画素を得るためにエネルギー最小化関数を使用して連結グラフをセグメント化することを特徴とする。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象を含む画像を表現するデジタル画像データにアクセスするステップと、
画素表現を得るために２次元空間より高い次元の空間で前記画像の画素を表現するステップ、前記画素表現を使用して画素表現グラフを生成するステップ及び、連結グラフを得るために前記画素表現間の勾配特性に基づいて前記画素表現グラフ内の前記画素表現間のエッジに重みを割り当てるステップとから成る、前記画像に関連する連結グラフを生成するステップと、
前記対象に関連した前記画像の画素を得るためにエネルギー最小化関数を使用して前記連結グラフをセグメント化するステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理方法であって、前記セグメント化するステップが、前記対象に関連する前記画像の画素を得るために最大フロー・セグメント化を使用することを特徴とする画像処理方法。
【請求項３】
請求項１に記載の画像処理方法であって、前記画素表現グラフを生成するステップが、前記対象に含まれない前記画像の画素のうちからのソース画素、および前記対象に含まれる前記画像の画素のうちからのシンク画素を選択することを特徴とする画像処理方法。
【請求項４】
請求項３に記載の画像処理方法であって、前記連結グラフを生成するステップが、さらに、前記画素表現グラフ内の前記画素表現、前記シンク画素に関連するシンク画素表現、及び前記ソース画素に関連するソース画素表現の間のエッジに、距離特性に基づいて、強度を割り当てるステップを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理方法であって、前記画像がデジタル・マンモグラムであり、前記対象が前記デジタル・マンモグラム内の胸筋であり、前記ソース画素が背景画素であり、前記シンク画素が前記胸筋の画素であることを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
請求項１に記載の画像処理方法であって、前記連結グラフを生成するステップが、さらに、前記画素表現間の距離特性に基づいて、前記画素表現間のエッジに強度を割り当てるステップを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
請求項１に記載の画像処理方法であって、前記連結グラフを生成するステップが、さらに、前記連結グラフ内の前記画素表現に事前画素ラベル尤度を割り当てるステップを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
請求項１に記載の画像処理方法であって、前記連結グラフを生成するステップの前に、さらに、前記画像をサイズ変更し、平滑化し、拡散フィルタリングすることによって前記画像を前処理するステップを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
請求項８に記載の画像処理方法であって、前記連結グラフを生成するステップの前に、さらに、前記対象に関連する関心領域を前記画像から切り取るステップを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の画像処理方法であって、前記連結グラフを生成するステップおよび前記セグメント化するステップが、セグメント化された関心領域を得るために、前記関心領域について実施されることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の画像処理方法であって、前記セグメント化するステップの後に、さらに、前記セグメント化された関心領域を統合して前記画像に戻し、前記画像を元の解像度に復元するステップを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１２】
請求項１に記載の画像処理方法であって、前記画素を表現するステップが、前記画像内の前記画素の空間特性に関するパラメータ、前記画像内の前記画素の強度特性に関するパラメータ、および前記画素の基準点までの距離の特性に関するパラメータを使用して前記画像の画素を表現することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１３】
請求項１に記載の画像処理方法であって、前記画像がデジタル・マンモグラムであり、前記対象が前記デジタル・マンモグラム内の胸筋であることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１４】
対象を含む画像を表現するデジタル画像データにアクセスするステップと、
画素表現を得るために前記画像の画素を表現するステップ、前記画素表現を使用して画素表現グラフを生成するステップ及び、連結グラフを得るために前記画素表現間の勾配特性に基づいて前記画素表現グラフ内の前記画素表現間のエッジに重みを割り当てるステップとから成る、前記画像に関連する連結グラフを生成するステップと、
前記対象に関連した前記画像の画素を得るためにエネルギー最小化関数を使用して前記連結グラフをセグメント化するステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の画像処理方法であって、前記画素表現グラフを生成するステップが、前記対象に含まれない前記画像の画素のうちからのソース画素、および前記対象に含まれる前記画像の画素のうちからのシンク画素を選択し、前記セグメント化するステップが、前記対象に関連する前記画像の画素を得るために最大フロー・セグメント化を使用することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の画像処理方法であって、前記連結グラフを生成するステップが、さらに、前記画素表現グラフ内の前記画素表現、前記シンク画素に関連したシンク画素表現、及び前記ソース画素に関連したソース画素表現の間のエッジに、距離特性に基づいて、強度を割り当てるステップを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１７】
対象を含む画像を表現するデジタル画像データにアクセスするための画像データ入力ユニットと、
画素表現を得るために前記画像の画素を表現し、前記画素表現を使用して画素表現グラフを生成し、連結グラフを得るために前記画素表現間の勾配特性に基づいて前記画素表現グラフ内の前記画素表現間のエッジに重みを割り当てることによって、前記画像に関連する連結グラフを生成するグラフ生成ユニットと、
前記対象に関連する前記画像の画素を得るために最大フロー・セグメント化を使用して前記連結グラフをセグメント化するためのセグメント化ユニットと、
を含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１８】
請求項１７に記載の画像処理装置であって、前記グラフ生成ユニットが、前記画素表現グラフのために、前記対象に含まれない前記画像の画素のうちからのソース画素、及び前記対象に含まれる前記画像の画素のうちからのシンク画素を選択することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１９】
請求項１８に記載の画像処理装置であって、前記グラフ生成ユニットが、前記画素表現グラフ内の前記画素表現、前記シンク画素に関連するシンク画素表現、及び前記ソース画素に関連するソース画素表現の間のエッジに、距離特性に基づいて、強度を割り当てることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２０】
請求項１９に記載の画像処理装置であって、前記画像がデジタル・マンモグラムであり、前記対象が前記デジタル・マンモグラム内の胸筋であり、前記ソース画素が背景画素であり、前記シンク画素が前記胸筋の画素であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２１】
請求項１７に記載の画像処理装置であって、前記グラフ生成ユニットが、前記画素表現間のエッジに、前記画素表現間の距離特性に基づいて、強度を割り当てることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２２】
請求項１７に記載の画像処理装置であって、前記グラフ生成ユニットが、前記連結グラフ内の前記画素表現に事前画素ラベル尤度を割り当てることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２３】
請求項１７に記載の画像処理装置であって、さらに、前記グラフ生成ユニットが連結グラフを生成する前に、前記画像をサイズ変更し、平滑化し、拡散フィルタリングすることによって前記画像を前処理するための画像操作ユニットを含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２４】
請求項２３に記載の画像処理装置であって、さらに、前記グラフ生成ユニットが連結グラフを生成する前に前記対象に関連する関心領域を前記画像から切り取るための切取りユニットを含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２５】
請求項２４に記載の画像処理装置であって、前記グラフ生成ユニットが前記関心領域について連結グラフを生成し、前記セグメント化ユニットが、セグメント化された関心領域を得るために前記関心領域について前記連結グラフをセグメント化することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２６】
請求項２５に記載の画像処理装置であって、さらに、前記セグメント化ステップの後に、前記セグメント化された関心領域を統合して前記画像に戻し、前記画像を元の解像度に復元する画像復元ユニットを含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２７】
請求項１７に記載の画像処理装置であって、前記グラフ生成ユニットが、前記画像内の前記画素の空間特性に関するパラメータ、前記画像内の前記画素の強度特性に関するパラメータ、及び前記画素の基準点までの距離の特性に関するパラメータを使用して２次元空間より高い次元空間に前記画像の画素を表すことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２８】
請求項１７に記載の画像処理装置であって、前記画像がデジタル・マンモグラムであり、前記対象が前記デジタル・マンモグラム内の胸筋であることを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタル画像処理技術に関し、より詳細には、画像内の領域の処理およびセグメント化のための方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
この非仮出願は、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれている、本出願と同時に出願された同時係属の非仮出願、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｃｌｕｓｔｅｒ−Ｍｏｄｉｆｉｅｄ  Ｇｒａｐｈ  Ｃｕｔｓ」に関連する。
【０００３】
マンモグラフィ画像は、胸部の健康問題の診断に使用される強力なツールである。マンモグラフィ画像の重要な特徴は、胸筋領域である。胸筋領域は、胸部の異常を識別するために使用することができ、マンモグラフィ画像の比較解析および処理を容易にすることができ、胸の位置および変形などに関連する重要な情報を伝えることができる。
【０００４】
たとえば、マンモグラムで一般に示されるように、内外側方向（ｍｅｄｉｏ−ｌａｔｅｒａｌ）から見た胸筋は、マンモグラム再構成および位置決めの主要な指標となるものである。胸筋は、マンモグラムの質の定量化にも役立ち、自動的な品質保証に使用することができる。胸筋の上に重なる領域は、腫瘤（ｍａｓｓ）の発生が非常に疑わしいゾーンであり、偽陰性（非癌性の領域）であるか放射線技師によってチェックされる。さらに、乳癌リスクのマーカーであるマンモグラフィの実質パターンと、胸筋とは同一の組織を有しており、それによって、悪性腫瘤の検出における偽陽性がもたらされる。
【０００５】
胸筋の識別は、境界およびコントラストの変わりやすさ、ならびに胸部画像の不明瞭な領域のせいで、些細ではない作業である。胸筋を検出するための一般的な／従来の方法は、線を胸筋境界に適合させるための何らかの発見的な勾配測定に依存する。１つのこうした胸筋検出技術については、出版物「Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｐｅｃｔｏｒａｌ  Ｍｕｓｃｌｅ  Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｏｎ  Ｍｅｄｉｏｌａｔｅｒａｌ  Ｏｂｌｉｑｕｅ  Ｖｉｅｗ  Ｍａｍｍｏｇｒａｍｓ」、Ｓ．Ｋｗｏｋ、Ｒ．Ｃｈａｎｄｒａｓｅｋｈａｒ、Ｙ．ＡｔｔｉｋｉｏｕｚｅｌおよびＭ．Ｒｉｃｋａｒｄ、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ、２３巻、第９号、２００４年９月に記載されている。この出版物に記載された技術では、デジタル化されたマンモグラム内で胸筋を自動的に抽出するための適応アルゴリズムが提案されている。適応アルゴリズムは、内外側斜方向（ｍｅｄｉｏ−ｌａｔｅｒａｌ  ｏｂｌｉｑｕｅ）から見た胸筋の位置および形状についての知識を使用する。胸部の境界線はまず、位置および向きの正確さについて検証される直線によって推定される。次いで、線形推定は、反復を使用して改良される。しかし、この技術は、手元にあるデータのためのアルゴリズムを調整するためにデジタル・データの詳細な前操作的知識に依存し、多くのパラメータの調整を必要とする。この技術では、境界が曲線適合に適してない場合でも、線または曲線を胸筋境界線に強制的に適合させる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本出願の開示された実施形態は、勾配による重み付けおよび／または距離による重み付けが行われたグラフ・カットを使用した胸筋検出のための方法および装置を使用することによってこれらのおよび他の問題に対処する。この方法および装置は、胸筋に関連する画素を得るために、胸部画像に関連するグラフをセグメント化する。この方法および装置は、様々な視野を有する胸部画像に適用可能であり、事前の調整を必要としない。この方法および装置は、胸部画像に加えて他のタイプの画像に適用可能であり、画像内に含まれる様々な対象を検出する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、画像を処理するための方法および装置に関連している。本発明の第１の態様によれば、画像処理方法は、対象を含む画像を表現するデジタル画像データにアクセスするステップと、画素表現を得るために２次元空間より高い次元の空間で前記画像の画素を表現するステップ、前記画素表現を使用して画素表現グラフを生成するステップ及び、連結グラフを得るために前記画素表現間の勾配特性に基づいて前記画素表現グラフ内の前記画素表現間のエッジに重みを割り当てるステップとから成る、前記画像に関連する連結グラフを生成するステップと、前記対象に関連した前記画像の画素を得るためにエネルギー最小化関数を使用して前記連結グラフをセグメント化するステップと、を含むことを特徴とする。
【０００８】
本発明の第２の態様によれば、画像処理方法は、対象を含む画像を表現するデジタル画像データにアクセスするステップと、画素表現を得るために前記画像の画素を表現するステップ、前記画素表現を使用して画素表現グラフを生成するステップ及び、連結グラフを得るために前記画素表現間の勾配特性に基づいて前記画素表現グラフ内の前記画素表現間のエッジに重みを割り当てるステップとから成る、前記画像に関連する連結グラフを生成するステップと、前記対象に関連した前記画像の画素を得るためにエネルギー最小化関数を使用して前記連結グラフをセグメント化するステップと、を含むことを特徴とする。
【０００９】
本発明の第３の態様によれば、画像を処理するための装置は、対象を含む画像を表現するデジタル画像データにアクセスするための画像データ入力ユニットと、画素表現を得るために前記画像の画素を表現し、前記画素表現を使用して画素表現グラフを生成し、連結グラフを得るために前記画素表現間の勾配特性に基づいて前記画素表現グラフ内の前記画素表現間のエッジに重みを割り当てることによって、前記画像に関連する連結グラフを生成するグラフ生成ユニットと、前記対象に関連する前記画像の画素を得るために最大フロー・セグメント化を使用して前記連結グラフをセグメント化するためのセグメント化ユニットと、を含むことを特徴とする。
【００１０】
本発明のさらなる態様および利点は、添付の図面と併せて、以下の詳細な説明を読むと明らかになろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明の態様は、添付の図を参照して、付随する説明においてより具体的に述べられる。図１は、本発明の一実施形態による重み付きグラフ・カットを使用した検出のための画像処理ユニットを含むシステムの一般的なブロック図である。図１に示されたシステム１００は、以下の構成要素、すなわち画像入力ユニット２０と、画像処理ユニット３０と、ディスプレイ６０と、画像出力ユニット５０と、ユーザ入力ユニット７０と、印刷ユニット４０とを含む。図１のシステム１００の動作は、以下の議論から明らかになろう。
【００１２】
画像入力ユニット２０は、デジタル画像データを提供する。デジタル画像データは、医用画像、マンモグラフィ画像、人の画像などである。画像入力ユニット２０は、放射線フィルムから導出されたデジタル画像データ、診断画像を提供する一つあるいは任意の数の装置やデジタル・システムなどである。こうした入力装置は、たとえば、フィルムに記録された画像をスキャンするためのスキャナ、デジタル・カメラ、デジタル・マンモグラフィ・マシン、ＣＤ−Ｒ、フロッピー・ディスク(登録商標)、ＵＳＢドライブなどの記録媒体、画像を格納するデータベース・システム、ネットワーク接続、画像を処理するコンピュータ・アプリケーションなどのようなデジタル・データを出力する画像処理システムなどであり得る。
【００１３】
画像処理ユニット３０は、画像入力ユニット２０からデジタル画像データを受信し、以下で詳細に論じられるやり方で重み付きのグラフ・カットを使用した対象検出を実施する。ユーザ、たとえば医療施設の放射線専門家は、ディスプレイ６０を介して画像処理ユニット３０の出力を見ることができ、ユーザ入力ユニット７０を介して画像処理ユニット３０にコマンドを入力してもよい。図１に示された実施形態では、ユーザ入力ユニット７０は、キーボード７５とマウス７７とを含むが、他の従来の入力装置も使用され得る。
【００１４】
本発明の実施形態による重み付きグラフ・カットを使用した検出を実施することに加えて、画像処理ユニット３０は、ユーザ入力ユニット７０から受信されたコマンドに従って追加の画像処理機能を実施してもよい。印刷ユニット４０は、画像処理ユニット３０の出力を受信し、処理された画像データのハード・コピーを生成する。画像処理ユニット３０の出力のハード・コピーの生成に加えて、またはその代わりとして、処理された画像データが、たとえば携帯型記録媒体またはネットワーク（図示せず）を介して画像ファイルとして返されてもよい。画像処理ユニット３０の出力は、様々な目的のために、画像データに対するさらなる操作を実施する画像出力ユニット５０に送信することもできる。画像出力ユニット５０は、画像データのさらなる処理を実施するモジュール、画像を収集し比較するデータベースなどであり得る。
【００１５】
図２は、本発明の一実施形態による重み付きグラフ・カットを使用した検出のための画像処理ユニット３０の態様をより詳細に示すブロック図である。図２に示されるように、この実施形態による画像処理ユニット３０は、画像操作ユニット１１５と、切取りユニット（ｃｒｏｐｐｉｎｇ  ｕｎｉｔ）１２５と、グラフ生成ユニット１３５と、セグメント化ユニット１４５と、画像復元ユニット１５５とを含む。図２の様々な構成要素が別個の要素として示されているが、こうした図示は、説明しやすくするためであり、様々な構成要素の特定の操作は、同じ物理装置によって、たとえば１つまたは複数のマイクロプロセッサによって実施されてもよいことを認識されたい。
【００１６】
一般に、図２に示された画像処理ユニット３０のための要素の構成によって、デジタル画像データの前処理および準備、デジタル画像データのためのグラフの生成、ならびに生成されたグラフを使用したデジタル画像データ内の様々な領域の検出が実施される。画像処理ユニット３０の操作について、胸筋領域の検出のためのマンモグラフィ画像の文脈で次に述べる。しかし、本発明の原理は、画像処理の他の領域、およびデジタル画像データ内の他のタイプの対象の検出に等しく適用される。
【００１７】
画像操作ユニット１１５は、画像入力ユニット２０からマンモグラフィ画像を受信し、マンモグラフィ画像への前処理および準備の操作を実施してもよい。画像操作ユニット１１５によって実施される前処理および準備操作には、マンモグラフィ画像のサイズおよび／または外観を変更するサイズ変更、切取り、圧縮、カラー補正などが含まれ得る。
【００１８】
画像操作ユニット１１５は、前処理されたマンモグラフィ画像を切取りユニット１２５に送信し、この切取りユニット１２５は、マンモグラフィ画像の一部を切り取る。グラフ生成ユニット１３５は、マンモグラフィ画像の切り取られた部分を受信し、切り取られた部分に関連するグラフを生成し、その後にセグメント化ユニット１４５は、マンモグラフィ画像内の胸筋領域を取得するためにグラフをセグメント化する。最後に、画像復元ユニット１５５は、識別された胸筋画素を含む胸部画像を出力する。画像復元ユニット１５５は、胸筋検出の結果を改良するために、切取りユニット１２５または画像操作ユニット１１５に胸筋領域セグメント化の結果を送信することもできる。
【００１９】
画像復元ユニット１５５の出力は、画像出力ユニット５０、印刷ユニット４０および／またはディスプレイ６０に送信されてもよい。図２に示された画像処理ユニット３０に含まれた構成要素の操作について、次に図３〜９を参照して述べる。
【００２０】
画像操作ユニット１１５、切取りユニット１２５、グラフ生成ユニット１３５、セグメント化ユニット１４５および画像復元ユニット１５５は、ソフトウェア・システム／アプリケーションである。画像操作ユニット１１５、切取りユニット１２５、グラフ生成ユニット１３５、セグメント化ユニット１４５および画像復元ユニット１５５は、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣなどのような専用ハードウェアとすることもできる。
【００２１】
図３は、図２に示された本発明の一実施形態による重み付きグラフ・カットを使用した検出のための画像処理ユニット３０によって実施される操作を示すフローチャートである。画像操作ユニット１１５は、画像入力ユニット２０から、生のまたは前処理済みの胸部画像を受信し、胸部画像への前処理操作を実施する（Ｓ２０１）。前処理操作は、サイズ変更、平滑化、圧縮、カラー補正などを含んでもよい。切取りユニット１２５は、前処理された胸部画像を受信し、前処理された胸部画像から関心領域を切り取る（Ｓ２０５）。次いで、切り取られた関心領域は、グラフ生成ユニット１３５に送信される。そうではなく、切り取られた関心領域は、さらなる前処理のために画像操作ユニット１１５に返送されてもよく、その後に、それはグラフ生成ユニット１３５に送信される。グラフ生成ユニット１３５は、切り取られた関心領域内の画素からグラフを構築する（Ｓ２０９）。セグメント化ユニット１４５は、グラフ生成ユニット１３５から、切り取られた関心領域をグラフと共に受信し、関連するグラフを使用して、切り取られた関心領域内の胸筋領域のセグメント化を実施する（Ｓ２１３）。切り取られた関心領域内の胸筋領域のセグメント化では、切り取られた関心領域内からの画素を集合に配置する。集合のうちの一部は胸筋に関連しており、他の集合は、非筋肉の胸部領域、背景領域など、非筋肉領域に関連する。
【００２２】
次いで、セグメント化ユニット１４５は、現在のセグメント化結果に基づいて、胸筋のセグメント化の改良が実施されるべきかどうか決定するためのテストを実施する（Ｓ２１５）。胸筋のセグメント化の改良が実施されるべきである場合は、切り取られた関心領域は、切取りユニット１２５または画像操作ユニット１１５に送信される。次いで、切取りユニット１２５は、胸部画像とは異なる関心領域を切り取ってもよく、画像操作ユニット１１５は、胸部画像または関心領域への追加のまたは新しい画像処理操作を実施してもよく、グラフ生成ユニット１３５は、関心領域内の画素からグラフを再び構築してもよい。次いで、セグメント化ユニット１４５は、胸筋領域のセグメント化を再び実施する。
【００２３】
画像復元ユニット１５５は、セグメント化ユニット１４５から胸筋セグメント化の画像結果を受信し、受信された画像を初期の胸部画像の最大解像度およびサイズに復元し、識別された胸筋領域／境界と一緒に胸部画像を出力する（Ｓ２１７）。画像復元ユニット１５５の出力は、画像出力ユニット５０、印刷ユニット４０および／またはディスプレイ６０に送信されてもよい。
【００２４】
図４は、図２に示された本発明の一実施形態による重み付けグラフ・カットを使用した検出のための画像処理ユニット３０内に含まれた画像操作ユニット１１５および切取りユニット１２５によって実施される例示的な画像処理操作を示すフローチャートである。図４のフローチャートは、図３からのステップＳ２０１およびＳ２０５についての例示的な詳細を示している。
【００２５】
画像操作ユニット１１５は、画像入力ユニット２０から生のまたは前処理済みの胸部画像を受信し（Ｓ３０１）、後に続く胸部画像の処理を迅速に行うために胸部画像をサイズ変更する（Ｓ３０３）。例示的な一実装形態では、画像操作ユニット１１５によって受信された１００ｕｍ解像度のマンモグラム画像が、８００ｕｍにサイズ変更される。次いで、サイズ変更された胸部画像は、ノイズを減少させるために画像操作ユニット１１５によって平滑化され（Ｓ３０５）、高空間周波数の情報の損失を回避するように拡散フィルタリングされ（Ｓ３０７）、ヒストグラム等化される（Ｓ３０８）。次いで、画像操作ユニット１１５は、処理された胸部画像を出力する（Ｓ３０９）。切取りユニット１２５は、画像操作ユニット１１５から処理済みの胸部画像を受信し、胸筋のある場所が見つけられそうな処理済の胸部画像の部分を切り取る（Ｓ３１１）。胸部のＭＬＬ／ＭＬＲ視野を示すマンモグラムでは、胸部画像の左下または右下部分／象限が、胸筋がこれらの領域のうちの１つに位置するので切り取られる。例示的な１組のマンモグラムでは、切り取られた左下または右下領域は、マンモグラム全体の約１／２の高さおよび１／３の幅にわたる。マンモグラムの他の視野では、胸部画像のそれぞれ異なる部分が切り取られてもよい。切り取られた領域は、切取りユニット１２５によって出力された関心領域（ＲＯＩ：ｒｅｇｉｏｎ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ）である。次いで、ＲＯＩは、グラフ生成ユニット１３５に送信される（Ｓ３１９）。
【００２６】
胸部画像の処理のための他の代替のシーケンスを実施することもできる。たとえば、胸部画像全体についてはステップＳ３０３、Ｓ３０５、Ｓ３０７およびＳ３０８をスキップすることができ、ＲＯＩ画像については、サイズ変更、平滑化、拡散フィルタリングおよびヒストグラム等化がステップＳ３１３（ＲＯＩのサイズ変更）、Ｓ３１５（ＲＯＩの平滑化）、Ｓ３１７（ＲＯＩの拡散フィルタリング）およびＳ３１８（ＲＯＩのヒストグラム等化）で実施される。別のシーケンスでは、サイズ変更が胸部画像全体について実施され（Ｓ３０３）、平滑化、拡散フィルタリングおよびヒストグラム等化がＲＯＩ画像について実施される（Ｓ３１５、Ｓ３１７、Ｓ３１８）。別のシーケンスでは、平滑化、拡散フィルタリングおよびヒストグラム等化を胸部画像全体について実施することができ（Ｓ３０５、Ｓ３０７、Ｓ３０８）、サイズ変更がＲＯＩ画像について実施される（Ｓ３１３）。別のシーケンスでは、サイズ変更および／または平滑化、拡散フィルタリングおよびヒストグラム等化が、胸部画像全体とＲＯＩ画像の両方について実施されてもよい。例示的な実装形態では、元の胸部画像またはＲＯＩ画像は、ショット・ノイズの減少のために３ｘ３ガウス窓で平滑化される（ステップＳ３０５またはＳ３１５）。図４に示されるシーケンスの最後に、ＲＯＩが、グラフ生成ユニット１３５に送信される（Ｓ３１９）。
【００２７】
例示的な一実装形態では、ＲＯＩ解像度は、ステップＳ３１３で、元の解像度の１／１６に減少される。
【００２８】
図５Ａは、例示的なマンモグラム画像を示している。図５Ａの胸部画像Ｉ３３０は、胸部画像内で見える胸部および胸筋の部分を示している。胸部画像Ｉ３３０では、Ａ３３３は胸部の領域であり、Ａ３３５は胸筋の領域であり、Ａ３３１は背景である。
【００２９】
図５Ｂは、図４に示された本発明の一実施形態による画像処理操作および切取りの後に得られた例示的なマンモグラム画像を示している。図５Ｂに示されたマンモグラム画像は、図５Ａの入力胸部画像Ｉ３３０についての画像操作ユニット１１５および切取りユニット１２５の出力である。
【００３０】
胸部画像Ｉ３３８は、元の画像Ｉ３３０のヒストグラム等化の後に、画像操作ユニット１１５から出力される。ヒストグラム等化されたた胸部画像Ｉ３３８では、Ａ＿ｈｉｓｔ３３３はヒストグラム等化の後の胸部領域であり、Ａ＿ｈｉｓｔ３３５はヒストグラム等化の後の胸筋領域であり、Ａ＿ｈｉｓｔ３３１は背景である。次いで、切取りユニット１２５は、ヒストグラム等化された画像Ｉ３３８から関心領域ＲＯＩ＿３３９を切り取る。関心領域ＲＯＩ＿３３９は、胸筋領域Ａ＿ｈｉｓｔ３３５を含むように選択されている。
ＲＯＩ＿３３９は、図５Ｂの下部で、胸筋Ａ＿ｈｉｓｔ３３５の領域を示すように拡大されている。
【００３１】
図６は、図２に示された本発明の一実施形態による重み付きのグラフ・カットを使用した検出のための画像処理ユニット３０に含まれたグラフ生成ユニット１３５によって実施される操作を示すフローチャートである。図６のフローチャートは、図３のステップＳ２０９の詳細を示している。図４に示されるように、グラフ生成ユニット１３５は、切取りユニット１２５または画像操作ユニット１１５から胸部画像の切取り済み関心領域（ＲＯＩ）を受信する。このＲＯＩは、胸部の胸筋の部分を伴う胸部画像の領域を含む。グラフ生成ユニット１３５は、ＲＯＩ内の画素の表現を生成する（Ｓ３５０）。画素表現は、２次元表現であることも、それより高い次元の表現であることもある。次いで、グラフ生成ユニット１３５は、ＲＯＩ内の中のソース点およびシンク点を選択する（Ｓ３５２）。グラフ生成ユニット１３５は、画素表現、ソース点位置およびシンク点位置を使用して、ＲＯＩ内の画素、シンクおよびソース点間の結合を含めて、ＲＯＩ内のピクセル間の結合に強度および重みを割り当てる（Ｓ３５４）。次いで、ＲＯＩ内の画素、ＲＯＩ画素間の結合に割り当てられた強度および重み、ならびにシンクおよびソース点を含むグラフが、セグメント化ユニット１４５に送信される（Ｓ３５６）。
【００３２】
図７Ａは、図６に示された本発明の一実施形態による重み付きグラフ・カットを使用した検出のための画像処理ユニット３０に含まれたグラフ生成ユニット１３５による関心領域の画素表現のための例示的な操作を示すフローチャートである。図７Ａのフローチャートは、図６からのステップＳ３５０の例示的な詳細を示している。図６からのステップＳ３５０で生成された画素表現は、２次元であることも、それより高い次元であることもある。
【００３３】
例示的な一実装形態では、ＲＯＩの中の画素は任意選択で、画像空間の２Ｄ画像より高い次元空間で表現される（Ｓ３８０）。このより高い次元の空間では、画素表現は、画素の強度に加えて、画素のより多くの特性を符号化する。たとえば、画素は、ユークリッド空間座標、強度、および基準点からの距離によって４次元空間で表すことができる（Ｓ３７９、Ｓ３７７、Ｓ３７５、Ｓ３７１）。基準点は、ＲＯＩがそこから抽出されたマンモグラム画像のビューに応じて、ＲＯＩの右下隅または左下隅であり得る（Ｓ３７３）。基準点は、胸筋に属する可能性の高い画素として選択されてもよい。４次元の画素表現が、ＲＯＩ内のすべての画素について得られる。
【００３４】
ユークリッド空間座標は、ｘｙ座標、極座標、円柱座標などであり得る。上記で言及した画素の特性／パラメータより多くの画素特性／パラメータまたはより少ない特性／パラメータを符号化するより高いまたは低い次元の他の画素表現を得ることもできる。
【００３５】
図７Ｂは、図６に示された本発明の一実施形態による重み付けグラフ・カットを使用した検出のための画像処理ユニット３０に含まれたグラフ生成ユニット１３５による関心領域のソース点およびシンク点の選択のための例示的な操作を示すフローチャートである。図７Ｂのフローチャートは、図６からのステップＳ３５２の例示的な詳細を示している。
【００３６】
胸部画像内の背景から胸筋を分離するために、画像処理ユニット３０は、胸筋境界に沿って画像を切り取ることができる。これは局所勾配をたどることによって達成することができるが、結果として生じる胸筋セグメント化は劣ったものとなり得る。胸筋のよりよいセグメント化を得るために、胸筋の物理的輪郭をたどるグローバルな透視法（ｇｌｏｂａｌ  ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ）を使用することができる。図６のステップＳ３５０で得られた画素表現は、胸筋の分離が画素表現空間の胸筋内の画素を分離することとなり得るので、胸筋輪郭の決定において使用される。画素表現空間は、たとえば、図７Ａに述べられるように、２次元空間、４次元空間などであり得る。
【００３７】
山頂から谷の中の湖に流れる水の例えを、対象のセグメント化に使用することができる。流れる水は、最大の流れが達成され得る、抵抗の最も小さい経路をたどる。同様に、対象のセグメント化は、ソース（背景内の任意の画素）からシンク（胸筋内の任意のスポット）へと進めることができる。ソースとシンクは、生じるセグメント化への結果を伴わずに交換可能である。
【００３８】
グラフ生成ユニット１３５は、ＲＯＩ内のソース画素およびシンク画素を選択する（Ｓ３９１およびＳ３９７）。ソース画素は、胸筋画素ではなく、背景画素である可能性が最も高い画素として自動的に選択することができる（Ｓ３９３）。シンク画素は、胸筋画素である可能性が最も高い画素として自動的に選択することができる（Ｓ３９９）。たとえば、図５Ａおよび５Ｂに示された胸部画像、または図５Ａ〜５Ｂの視野に類似の視野を示す胸部画像では、ソース点は、ＲＯＩ画像の左上隅として選択することができ（Ｓ３９５）、シンク点は、ＲＯＩ画像の右下隅として選択することができる（Ｓ３９８）。
【００３９】
図７Ｃは、図６に示された本発明の一実施形態による重み付けグラフ・カットを使用した検出のための画像処理ユニット３０に含まれたグラフ生成ユニット１３５によって関心領域について重み付きエッジをもつグラフを作成するための例示的な操作を示すフローチャートである。図７Ｃのフローチャートは、図６からのステップＳ３５４の例示的な詳細を示している。
【００４０】
グラフ生成ユニット１３５は、関心領域のためにグラフを初期化する（Ｓ４０２）。まずグラフには、図６のステップＳ３５２で得られたソースおよびシンク画素、または例示的な一実装形態では図７Ｂに示されるように得られたソースおよびシンク点が取り込まれる（Ｓ４０４）。次いで、グラフには、ＲＯＩ内の画素の画素表現が取り込まれる（Ｓ４０６）。グラフ生成ユニット１３５は、ＲＯＩ画素について図６のステップＳ３５０で生成された画素表現を、ソースおよびシンク画素と共に使用する。例示的な一実装形態では、グラフ生成ユニット１３５は、ＲＯＩ画素について、図７Ａに述べられるように導出されたより高い次元の画素表現をソースおよびシンク画素と共に使用する。この時点では、ＲＯＩについてのグラフは、点またはノード（画素表現）を含むが、エッジは含まない（Ｓ４１０）。
【００４１】
次いで、グラフ生成ユニット１３５は、各ＲＯＩ画素をソースおよびシンク画素に結合する（Ｓ４１２）。強度が、ＲＯＩ画素と、ソースおよびシンク画素の間の結合に割り当てられる（Ｓ４１４）。ＲＯＩ画素とソース画素の間の結合（リンクまたはエッジ）の強度は、ＲＯＩ画素からソース画素までの距離に基づいて決定される（Ｓ４１４）。ＲＯＩ画素とシンク画素の間の結合（リンクまたはエッジ）の強度は、ＲＯＩ画素からシンク画素までの距離に基づいて決定される（Ｓ４１４）。
【００４２】
図８に示されるＲＯＩ内の胸筋領域のセグメント化では、ＲＯＩからの画素を集合に配置する。集合のうちの一部は胸筋に関連しており、他の集合は、非筋肉の胸部領域、背景領域など、非筋肉領域に関連する。ＲＯＩ画素からソースおよびシンク画素までの距離に基づく結合強度は、ＲＯＩ画素がソース画素に近づくにつれて、ＲＯＩ画素がソース画素と同じ集合内にある可能性が高くなることを示している。同様に、ＲＯＩ画素がシンク画素に近づくにつれて、ＲＯＩ画素がシンク画素と同じ集合内にある可能性が高くなる。
【００４３】
次いで、グラフ生成ユニット１３５は、ＲＯＩ画素間の結合を作成する（Ｓ４１８）。画素間結合（ＲＯＩ画素間の結合強度）は、画素間勾配の値を使用して決定される。さらにまたは代替案として、より高い次元空間での画素間距離の測定を形成するために、空間距離と勾配が共に使用されてもよい。
【００４４】
画素間の勾配は、ＲＯＩ画像から勾配画像を生成することによって決定される（Ｓ４２４）。勾配画像は、画素間の勾配値を含み、元のマンモグラム内の画素強度情報を使用して生成される。次いで、勾配画像は、画素間結合の強度の重み付けのために、ＲＯＩ画像と一緒に使用される。ＲＯＩ画素、ソース画素およびシンク画素間の重み付けされたエッジ（結合）をもつグラフが得られる（Ｓ４２２）。
【００４５】
次いで、グラフ生成ユニット１３５は、ＲＯＩ内の画素に、事前の画素ラベル尤度を割り当てる（Ｓ４２６）。事前画素尤度は、画素位置とソース（またはシンク）の間の数学的関係によって得られる。画素は、それがソース（またはシンク）に物理的により接近している場合、ソース（シンク）である可能性がより高い。「Ｌ」が、ソースと同じクラスのものであり、すなわち背景画素のクラスのものである画素の事前尤度を表す場合、「１／Ｌ」は、画素がシンクと同じクラスである可能性である。Ｌ（画素がクラス「ソース」に属する事前尤度）を計算するために、ｄｓを画素とソースの間の距離、ｄｘをソースとシンク間の距離とする。すると、Ｌ＝（ｄｓ／ｄｘ）である。ｄｘ＞０、かつｄｓ＞０であるので、Ｌ＞０、かつ１／Ｌ＜無限大である。
【００４６】
次いで、グラフ生成ユニット１３５は、重み付けされたエッジをもつ完全に連結されたグラフをセグメント化ユニット１４５に出力する（Ｓ４２８）。
【００４７】
図８は、図２に示された本発明の一実施形態による重み付きグラフ・カットを使用した検出のための画像処理ユニット３０に含まれたセグメント化ユニット１４５によって実施される操作を示すフローチャートである。最小カット最大フロー方法が、ソース・ノードからシンク・ノードへの最も安価なカット（最大フロー）を見つけることによってＲＯＩをセグメント化し、ＲＯＩ内の胸筋の領域を得るために使用されてもよい。
【００４８】
最小カット最大フロー・アルゴリズムは、最大グローバル・フローを有するＲＯＩのセグメント化を得るために、画素間結合の重み、画素・ソースおよび画素・シンク結合の重みを使用する（Ｓ５０６）。このアルゴリズムは、それぞれ異なる集合（クラス）に属する画素間でエッジを切断する（結合を破る）。最小カット最大フロー・アルゴリズムの実施後のセグメント化ユニット１４５の出力は、画素が２つの集合（クラス）に割り当てられており、画素の１つの集合（クラス）が胸筋を表現し、別の画素・セット（クラス）が胸部および背景などのようなＲＯＩの他の特徴に関連付けられているＲＯＩである。
【００４９】
セグメント化ユニット１４５は、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれている「Ａｎ  Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ  Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  ｏｆ  Ｍｉｎ−Ｃｕｔ／Ｍａｘ−Ｆｌｏｗ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｆｏｒ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｖｉｓｉｏｎ」、Ｙ．ＢｏｙｋｏｖおよびＶ．Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  ＰＡＭＩ、ｖ．２６、第９号、１１２４〜１１３７頁、２００４年９月に記載された方法を使用してＲＯＩの最小カット最大フロー・セグメント化を実施してもよい。上記出版物で論じられたように、２つの終点を有するグラフ上のカットＣは、ソースｓがＳにあり、シンクｔがＴにあるようにグラフ内のノードを２つの互いに素なサブセットＳとＴに分割するものである。こうしたカットＣは、ｓ／ｔカットとしても知られている。カットＣ＝｛Ｓ，Ｔ｝のコストは、ｐ∈Ｓかつｑ∈Ｔとして、「境界」エッジ（ｐ，ｑ）のコストの合計として定義される。グラフ上の最小カット問題は、可能なカット間のうちで最小のコストを有するカットを見つけることである。組合わせの最適化では、最小ｓ／ｔカット問題は、ソースｓからシンクｔへの最大フローを見つけることによって解決できることが示されている。例えを用いると、最大フローは、グラフ・エッジをエッジ重みに等しい容量を有する有向の「パイプ」と解釈することにより、ソースからシンクに送ることができる最大の「水の量」である。
【００５０】
胸筋を示す胸部画像からのＲＯＩの場合には、シンクｔが胸筋画素であるとき、部分集合Ｔは、胸筋に属する画素の集合（クラス）である（Ｓ５０８）。その場合、ソースｓは背景画素であり、部分集合Ｓは、胸筋に属さない画素の集合（クラス）であり、したがって、部分集合Ｓは、胸部、背景などからの画素を含むことができる。
【００５１】
次いで、セグメント化ユニット１４５は、得られた、セグメント化されたグラフ（セグメント化結果を伴うグラフ）をマスク画像に変換して戻し（Ｓ５１２）、胸筋を示す２値画像を出力する（Ｓ５１６）。２値画像は、画像復元ユニット１５５に送信される。
【００５２】
代替の実施形態では、セグメント化ユニット１４５は、最小カット／最大フロー・セグメント化に加えてまたはその代わりに、他のエネルギー最小化関数を使用してＲＯＩをセグメント化してもよい。
【００５３】
図９は、図２に示された本発明の一実施形態による重み付きグラフ・カットを使用した検出のための画像処理ユニット３０に含まれた画像復元ユニット１５５によって実施される操作を示すフローチャートである。画像復元ユニット１５５は、セグメント化ユニット１４５から、胸筋を示す２値画像を受信する。２値画像は、初期の胸部画像から抽出されたＲＯＩに対応する。画像復元ユニット１５５は、胸筋を含む２値画像を、切り取られていない初期の胸部画像の最大解像度に復元し、胸筋マスクを元の胸部画像の元の空間に出力する。画像復元ユニット１５５の結果は、印刷ユニット４０、画像出力ユニット５０および／またはディスプレイ６０に送信される。
【００５４】
本発明の態様についてマンモグラフィ画像の文脈で述べたが、本発明の原理は、胸筋に加えて様々な他のタイプの対象の検出のために、マンモグラフィ画像に加えて他のタイプのデジタル画像に適用可能であることを認識されたい。
【００５５】
本発明の詳細な実施形態および実装形態について上記で述べたが、本発明の精神および範囲から逸脱せずに、様々な修正形態が可能であることが明らかであろう。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】本発明の一実施形態による重み付きグラフ・カットを使用した検出のための画像処理ユニットを含むシステムの一般的なブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態による重み付きグラフ・カットを使用した検出のための画像処理ユニットの態様をより詳細に示すブロック図である。
【図３】図２に示された本発明の一実施形態による重み付きグラフ・カットを使用した検出のための画像処理ユニットによって実施される操作を示すフローチャートである。
【図４】図２に示された本発明の一実施形態による重み付きグラフ・カットを使用した検出のための画像処理ユニット内に含まれた画像操作ユニットおよび切取りユニットによって実施される例示的な画像処理操作を示すフローチャートである。
【図５Ａ】例示的なマンモグラム画像を示す図である。
【図５Ｂ】図４に示された本発明の一実施形態による画像処理操作および切取りの後に得られた例示的なマンモグラム画像を示す図である。
【図６】図２に示された本発明の一実施形態による重み付きグラフ・カットを使用した検出のための画像処理ユニット内に含まれたグラフ生成ユニットによって実施される操作を示すフローチャートである。
【図７Ａ】図６に示された本発明の一実施形態による重み付きグラフ・カットを使用した検出のための画像処理ユニット内に含まれたグラフ生成ユニットによる関心領域の画素表現のための例示的な操作を示すフローチャートである。
【図７Ｂ】図６に示された本発明の一実施形態による重み付きグラフ・カットを使用した検出のための画像処理ユニット内に含まれたグラフ生成ユニットによる関心領域内のソース点およびシンク点の選択のための例示的な操作を示すフローチャートである。
【図７Ｃ】図６に示された本発明の一実施形態による重み付きグラフ・カットを使用した検出のための画像処理ユニット内に含まれたグラフ生成ユニットによって関心領域について重み付きエッジをもつグラフを生成するため例示的な操作を示すフローチャートである。
【図８】図２に示された本発明の一実施形態による重み付きグラフ・カットを使用した検出のための画像処理ユニット内に含まれたセグメント化ユニットによって実施される操作を示すフローチャートである。
【図９】図２に示された本発明の一実施形態による重み付きグラフ・カットを使用した検出のための画像処理ユニット内に含まれた画像復元ユニットによって実施される操作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５７】
２０…画像入力ユニット、３０…画像処理ユニット、４０…印刷ユニット、５０…画像出力ユニット、６０…ディスプレイ、７０…ユーザ入力ユニット、７５…キーボード、７７…マウス、１１５…画像操作ユニット、１２５…切取りユニット、１３５…グラフ生成ユニット、１４５…セグメント化ユニット、１５５…画像復元ユニット
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図８】
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【図９】
2008146647.tif 000014
【外国語明細書】
2008146647000001.pdf