(57)【要約】【課題】疑わしい塊の正確で閉じた輪郭を提供する動的プログラミング・アルゴリズムを用いて組織領域の塊を表す画像を自動的にセグメント化する。【解決手段】塊の正確で閉じた輪郭を保証する動的プログラミングに基づいて組織領域の塊を表す画像の自動セグメント化方法および装置を開示する。一実施形態の方法は、組織領域の塊を含んだ画像を表すデジタル画像データにアクセスし、該デジタル画像データの鏡像を生成し、塊を含む鏡像の一部を含む対象領域（ＲＯＩ）を抽出し、該ＲＯＩを極性空間に変換して該ＲＯＩの極性画像を取得し、該極性画像の下位部分にローカル・コストを割り当て、該割り当てられたローカル・コストに基づいて塊の輪郭を見つけ出す。【選択図】図２
2008178673.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
組織領域の塊を表す画像の自動セグメント化方法であって、
前記組織領域の塊を含む画像を表すデジタル画像データにアクセスするステップと、
前記デジタル画像データの鏡像を生成するステップと、
前記塊を含む前記鏡像の一部を含む対象領域（ＲＯＩ）を抽出するステップと、
前記ＲＯＩの極性画像を取得するために前記ＲＯＩを極性空間に変換するステップと、
前記極性画像の下位部分にローカル・コストを割り当てるステップと、
前記割り当てられたローカル・コストに基づいて前記塊の輪郭を見つけ出すステップと、を含むことを特徴とする自動セグメント化方法。
【請求項２】
請求項１に記載の自動セグメント化方法であって、さらに、異方性拡散フィルタを適用することによって前記極性画像を滑らかにするステップを含むことを特徴とする自動セグメント化方法。
【請求項３】
請求項１に記載の自動セグメント化方法であって、ｓ（ｉ，ｊ）はエッジ強度を表し、ｇ（ｉ，ｊ）は期待グレーレベルからの偏差であり、ｒ（ｉ，ｊ）は期待塊半径からの偏差であり、ｗｓ、ｗｇおよびｗｒはローカル・コスト成分の重みを表すとき、さらに、次のコスト関数、
ｃ（ｉ，ｊ）＝ｗｓｓ（ｉ，ｊ）＋ｗｇｇ（ｉ，ｊ）＋ｗｒｒ（ｉ，ｊ）
に基づいてローカル・コストを割り当てるステップを含むことを特徴とする自動セグメント化方法。
【請求項４】
請求項３に記載の自動セグメント化方法であって、さらに、ｗｓ＝２．０、ｗｇ＝０．５およびｗｒ＝０．５を用いてローカル・コストを割り当てるステップを含むことを特徴とする自動セグメント化方法。
【請求項５】
請求項４に記載の自動セグメント化方法であって、ｙ’を前記極性画像の垂直方向における勾配の大きさとするとき、最大勾配ｍａｘ（ｙ’）により勾配の値を正規化することによって前記エッジ強度を決定するステップを含むことを特徴とする自動セグメント化方法。
【請求項６】
請求項５に記載の自動セグメント化方法であって、ｙ’を前記極性画像の垂直方向における勾配の大きさとするとき、さらに、前記エッジ強度を、次式、
【数１】
2008178673.tif 000007
によって定義するステップを含むことを特徴とする自動セグメント化方法。
【請求項７】
請求項３に記載の自動セグメント化方法であって、Ｇ（ｉ，ｊ）は画素（ｉ，ｊ）の強度値であり、ｇは前記期待グレーレベルとするとき、さらに、前記期待グレーレベルからの前記偏差を、次式、
ｇ（ｉ，ｊ）＝ａｂｓ［Ｇ（ｉ，ｊ）−ｇ］
によって定義するステップを含むことを特徴とする自動セグメント化方法。
【請求項８】
請求項３に記載の自動セグメント化方法であって、σは標準偏差を表し、Ｒは期待塊半径を表し、σ１＝１．５σとし、かつ
【数２】
2008178673.tif 000008
であるとするとき、
さらに、前記期待塊半径からの前記偏差を、次式、
【数３】
2008178673.tif 000009
によって定義するステップを含むことを特徴とする自動セグメント化方法。
【請求項９】
請求項３に記載の自動セグメント化方法であって、前記期待グレーレベルは前記塊のエッジに対応するグレーレベルであるとするとき、さらに、ヒストグラムを用いて期待グレーレベルを計算するステップを含むことを特徴とする自動セグメント化方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の自動セグメント化方法であって、さらに、前記ヒストグラムのいずれの平坦な部分を除去するために、固定した閾値を設定するステップを含むことを特徴とする自動セグメント化方法。
【請求項１１】
請求項３に記載の自動セグメント化方法であって、前記期待グレーレベルは前記塊のエッジに対応するグレーレベルであるとするとき、さらに、ガウス混合分布を用いて期待グレーレベルを計算するステップを含むことを特徴とする自動セグメント化方法。
【請求項１２】
組織領域の塊を表す画像の自動セグメント化装置であって、
前記組織領域の前記塊を含む画像を表すデジタル画像データにアクセスする画像データ入力ユニットと、
前記デジタル画像データの鏡像を生成する鏡像取得ユニットと、
前記塊を含む前記鏡像の一部を含む対象領域（ＲＯＩ）を抽出するＲＯＩ抽出ユニットと、
前記ＲＯＩを極性空間に変換して前記ＲＯＩの極性画像を取得する画像変換ユニットと、
前記極性画像の下位部分にローカル・コストを割り当てるローカル・コスト割り当てユニットと、
前記割り当てられたローカル・コストに基づいて前記塊の輪郭を見つけ出す動的プログラミング・ユニットと、
を備えることを特徴とする自動セグメント化装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載の自動セグメント化装置であって、ｓ（ｉ，ｊ）はエッジ強度を表し、ｇ（ｉ，ｊ）は期待グレーレベルからの偏差であり、ｒ（ｉ，ｊ）は期待塊半径からの偏差であり、ｗｓ、ｗｇおよびｗｒはローカル・コスト成分の重みを表すとき、前記ローカル・コスト割り当てユニットが、次のコスト関数、
ｃ（ｉ，ｊ）＝ｗｓｓ（ｉ，ｊ）＋ｗｇｇ（ｉ，ｊ）＋ｗｒｒ（ｉ，ｊ）
に基づいてローカル・コストを割り当てることを特徴とする自動セグメント化装置。
【請求項１４】
請求項１３に記載の自動セグメント化装置であって、前記ローカル・コスト割り当てユニットが、ｗｓ＝２．０、ｗｇ＝０．５およびｗｒ＝０．５を用いてローカル・コストを割り当てることを特徴とする自動セグメント化装置。
【請求項１５】
請求項１４に記載の自動セグメント化装置であって、前記ローカル・コスト割り当てユニットが、ｙ’を前記極性画像の垂直方向における勾配の大きさとするとき、最大勾配ｍａｘ（ｙ’）により勾配の値を正規化することによって前記エッジ強度を決定することを特徴とする自動セグメント化装置。
【請求項１６】
請求項１５に記載の自動セグメント化装置であって、前記エッジ検出ユニットが、前記エッジ強度を、ｙ’を前記極性画像の垂直方向における勾配の大きさとするとき、次式、
【数４】
2008178673.tif 000010
によって定義することを特徴とする自動セグメント化装置。
【請求項１７】
請求項１３に記載の自動セグメント化装置であって、前記ローカル・コスト割り当てユニットが、Ｇ（ｉ，ｊ）を画素（ｉ，ｊ）の強度値、ｇを前記期待グレーレベルとするとき、次式、
ｇ（ｉ，ｊ）＝ａｂｓ［Ｇ（ｉ，ｊ）−ｇ］
によって前記期待グレーレベルから前記偏差を計算する期待グレーレベル計算ユニットを含むことを特徴とする自動セグメント化装置。
【請求項１８】
請求項１３に記載の自動セグメント化装置であって、
σは標準偏差を表し、Ｒは期待塊半径を表し、σ１＝１．５σとし、かつ
【数５】
2008178673.tif 000011
であるとするとき、
前記ローカル・コスト割り当てユニットが、期待塊半径からの前記偏差を、次式、
【数６】
2008178673.tif 000012
によって定義する期待塊半径計算ユニットを含むことを特徴とする自動セグメント化装置。
【請求項１９】
請求項１７に記載の自動セグメント化装置であって、前記期待グレーレベルは前記塊のエッジに対応するグレーレベルであるとするとき、前記期待グレーレベル計算ユニットがヒストグラムを用いて期待グレーレベルを計算することを特徴とする自動セグメント化装置。
【請求項２０】
請求項１９に記載の自動セグメント化装置であって、前記期待グレーレベル計算ユニットは、前記ヒストグラムのいずれの平坦な部分を除去するために閾値を設定することを特徴とする自動セグメント化装置。
【請求項２１】
請求項１７に記載の自動セグメント化装置であって、前記期待グレーレベルは前記塊のエッジに対応するグレーレベルであるとするとき、前記期待グレーレベル計算ユニットが、ガウス混合分布を用いて期待グレーレベルを計算することを特徴とする自動セグメント化装置。
【請求項２２】
組織の塊を表す画像のセグメント化方法であって、
組織領域を含む画像を表すデジタル画像データにアクセスするステップと、
前記塊を囲繞する対象領域（ＲＯＩ）を前記デジタル画像データから抽出するステップと、
前記ＲＯＩの極性画像を取得するために前記ＲＯＩを極性空間に変換するステップと、
前記極性画像から前記塊のエッジ強度を計算するステップと、
ガウス混合分布を用いて前記塊のエッジに対応する期待グレーレベルを計算するステップと、
前記期待グレーレベルからのデータを用いて期待塊半径を計算するステップと、
前記エッジ強度の重みは前記期待グレーレベルの重みよりも値が大きいとしたとき、前記エッジ強度、前記期待グレーレベルおよび前記期待塊半径の重み付けした組合せとして前記極性画像の下位部分にローカル・コストを割り当てるステップと、
前記割り当てられたローカル・コストに基づいて前記塊の輪郭を見つけ出すステップと、を含むことを特徴とするセグメント化方法。
【請求項２３】
請求項２２に記載のセグメント化方法であって、ｓ（ｉ，ｊ）は前記エッジ強度を表し、ｇ（ｉ，ｊ）は期待グレーレベルからの偏差であり、ｒ（ｉ，ｊ）は期待塊半径からの偏差であり、ｗｓ、ｗｇおよびｗｒは成分の前記重みを表すとき、さらに、次式のようなコスト関数、
ｃ（ｉ，ｊ）＝ｗｓｓ（ｉ，ｊ）＋ｗｇｇ（ｉ，ｊ）＋ｗｒｒ（ｉ，ｊ）
に基づいて前記極性画像の各画素にローカル・コストを割り当てるステップを含むことを特徴とするセグメント化方法。
【請求項２４】
請求項２３に記載のセグメント化方法であって、ｙ’を前記極性画像の垂直方向における勾配の大きさとするとき、さらに、前記エッジ強度を、次式、
【数７】
2008178673.tif 000013
によって定義するステップを含むことを特徴とするセグメント化方法。
【請求項２５】
請求項２３に記載のセグメント化方法であって、Ｇ（ｉ，ｊ）を画素（ｉ，ｊ）の強度値、ｇを前記期待グレーレベルとするとき、さらに、前記期待グレーレベルからの前記偏差を、次式
ｇ（ｉ，ｊ）＝ａｂｓ［Ｇ（ｉ，ｊ）−ｇ］
によって定義するステップを含むことを特徴とするセグメント化方法。
【請求項２６】
請求項２５に記載のセグメント化方法であって、さらに、前記期待グレーレベルからの前記偏差を［−１，１］の範囲に正規化するステップを含むことを特徴とするセグメント化方法。
【請求項２７】
請求項２３に記載のセグメント化方法であって、σは標準偏差を表し、Ｒは期待塊半径を表し、σ１＝１．５σとし、かつ
【数８】
2008178673.tif 000014
とするとき、
さらに、前記期待塊半径からの前記偏差を、次式
【数９】
2008178673.tif 000015
によって定義するステップを含むことを特徴とするセグメント化方法。
【請求項２８】
請求項２２に記載のセグメント化方法であって、前記期待グレーレベルは前記塊のエッジに対応するグレーレベルであるとするとき、さらに、ヒストグラムを用いて期待グレーレベルを計算するステップを含むことを特徴とする
セグメント化方法。
【請求項２９】
請求項２２に記載のセグメント化方法であって、前記期待グレーレベルの前記重みおよび前記期待半径の前記重みが、ほぼ値が同じであることを特徴とするセグメント化方法。
【請求項３０】
請求項２２に記載のセグメント化方法であって、前記エッジ強度の前記重み、前記期待グレーレベルの前記重みおよび期待半径の前記重みに関する比がほぼ１：０．２５：０．２５であることを特徴とするセグメント化方法。
【請求項３１】
請求項２２に記載のセグメント化方法であって、さらに、累積コスト・マトリクスを前記ローカル・コストの関数として構築するステップを含むことを特徴とするセグメント化方法。
【請求項３２】
請求項３１に記載のセグメント化方法であって、さらに、前記ローカル・コストを−３π〜３πの区間にプロットすることによって前記コスト・マトリクスを拡張するステップを含むことを特徴とするセグメント化方法。
【請求項３３】
組織領域の塊を表す画像の自動セグメント化装置であって、
前記組織領域の前記塊を含む画像を表すデジタル画像データにアクセスする画像データ入力ユニットと、
前記塊を囲繞する対象領域（ＲＯＩ）を抽出するＲＯＩ抽出ユニットと、
前記ＲＯＩの極性画像を取得するために、前記ＲＯＩを極性空間に変換する画像変換ユニットと、
前記極性画像から前記塊のエッジ強度を計算するエッジ検出ユニットと、
ガウス混合分布を用いて前記塊のエッジに対応する期待グレーレベルを計算するグレーレベル計算ユニットと、
前記期待グレーレベルからのデータを用いて期待塊半径を計算する塊半径計算ユニットと、
前記エッジ強度の重みは前記期待グレーレベルの重みよりも値が大きいとするとき、前記エッジ強度、前記期待グレーレベルおよび前記期待塊半径の重み付けした組合せとして前記極性画像の下位部分にローカル・コストを割り当てるローカル・コスト割り当てユニットと、
前記割り当てられたローカル・コストに基づいて前記塊の輪郭を見つけ出す動的プログラミング・ユニットと、
を備えることを特徴とする自動セグメント化装置。
【請求項３４】
請求項３３に記載の自動セグメント化装置であって、ｓ（ｉ，ｊ）はエッジ強度を表し、ｇ（ｉ，ｊ）は期待グレーレベルからの偏差であり、ｒ（ｉ，ｊ）は期待塊半径からの偏差であり、ｗｓ、ｗｇおよびｗｒはローカル・コスト成分の前記重みを表すとするとき、前記ローカル・コスト割り当てユニットが、次式のようなコスト関数、
ｃ（ｉ，ｊ）＝ｗｓｓ（ｉ，ｊ）＋ｗｇｇ（ｉ，ｊ）＋ｗｒｒ（ｉ，ｊ）
に基づいてローカル・コストを割り当てることを特徴とする自動セグメント化装置。
【請求項３５】
請求項３４に記載の自動セグメント化装置であって、ｙ’を前記極性画像の垂直方向における勾配の大きさとするとき、前記エッジ検出ユニットが、前記エッジ強度を、次式
【数１０】
2008178673.tif 000016
によって定義することを特徴とする自動セグメント化装置。
【請求項３６】
請求項３４に記載の自動セグメント化装置であって、前記グレーレベル計算ユニットが、前記期待グレーレベルからの前記偏差を、Ｇ（ｉ，ｊ）は画素（ｉ，ｊ）の強度値であり、ｇは前記期待グレーレベルであるとするとき、次式
ｇ（ｉ，ｊ）＝ａｂｓ［Ｇ（ｉ，ｊ）−ｇ］
によって計算することを特徴とする自動セグメント化装置。
【請求項３７】
請求項３４に記載の自動セグメント化装置であって、σは標準偏差を表し、Ｒは期待塊半径を表し、σ１＝１．５σとし、かつ
【数１１】
2008178673.tif 000017
とするとき、前記塊半径計算ユニットが、前記期待塊半径からの前記偏差を、次式
【数１２】
2008178673.tif 000018
によって定義することを特徴とする自動セグメント化装置。
【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、さらに具体的には、動的プログラミングに基づく、塊の自動セグメント化方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
塊のセグメント化は胸部または他の組織の医療的問題の診断において重要な役割を果たす。コンピュータ支援診断（ＣＡＤ）システムは、疑わしい領域を正常、良性または悪性に分類するものとして周知である。ＣＡＤアルゴリズムの重要な特徴は、組織塊のセグメント化および疑わしい塊の正確な輪郭を見つけ出すことである。現在、自動的な塊のセグメント化には２種類のアルゴリズムがある。つまり、リージョン・グローイング法と離散的輪郭モデルである。
【０００３】
リージョン・グローイング・アルゴリズムの一例は、各画素を特定領域に割り当てることを含む。しかし、リージョン・グローイング・アルゴリズムの問題の１つは、不必要な小さくて低コントラストの構造が疑わしい塊の一部となることにある。このため、リージョン・グローイング・アルゴリズムは塊の正確な閉じた輪郭を生成することができない恐れがあり、その結果、セグメント化が非常に大きくなってしまうこともある。
【０００４】
離散的輪郭モデル・アルゴリズムは、疑わしい塊の変形可能な輪郭を構築することによってリージョン・グローイング・アルゴリズムの問題を解決しようとした。離散的輪郭モデルを用いることの主な欠点は、このアルゴリズムが塊の実際の境界に近い輪郭を最初に推定する必要があることにある。その結果、このアルゴリズムは、疑わしい塊の実際の輪郭を発見することができないかも知れず、かつ他の疑わしくない塊の輪郭を発見してしまうかも知れない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本願の開示される実施形態は、疑わしい塊の正確で閉じた輪郭を提供する動的プログラミング・アルゴリズムを用いることによって、これらおよび他の問題に対処する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、塊の正確で閉じた輪郭を提供する動的プログラミングに基づいて組織領域の塊を表す画像の自動セグメント化方法および装置に向けられたものである。本発明の第１の態様によれば、塊のセグメント化方法は、前記組織領域の塊を含む画像を表すデジタル画像データにアクセスするステップと、前記デジタル画像データの鏡像を生成するステップと、前記塊を含む前記鏡像の一部を含む対象領域（ＲＯＩ）を抽出するステップと、前記ＲＯＩの極性画像を取得するために前記ＲＯＩを極性空間に変換するステップと、前記極性画像の下位部分にローカル・コストを割り当てるステップと、前記割り当てられたローカル・コストに基づいて前記塊の輪郭を見つけ出すステップと、を含むことを特徴としている。
【０００７】
本発明の第２の態様によれば、組織領域の塊を表す画像の自動セグメント化装置は、前記組織領域の前記塊を含む画像を表すデジタル画像データにアクセスする画像データ入力ユニットと、前記デジタル画像データの鏡像を生成する鏡像取得ユニットと、前記塊を含む前記鏡像の一部を含む対象領域（ＲＯＩ）を抽出するＲＯＩ抽出ユニットと、前記ＲＯＩを極性空間に変換して前記ＲＯＩの極性画像を取得する画像変換ユニットと、前記極性画像の下位部分にローカル・コストを割り当てるローカル・コスト割り当てユニットと、前記割り当てられたローカル・コストに基づいて前記塊の輪郭を見つけ出す動的プログラミング・ユニットと、を備えることを特徴としている。
【０００８】
本発明の第３の態様によれば、組織の塊を表す画像をセグメント化する方法は、組織領域を含む画像を表すデジタル画像データにアクセスするステップと、前記塊を囲繞する対象領域（ＲＯＩ）を前記デジタル画像データから抽出するステップと、前記ＲＯＩの極性画像を取得するために前記ＲＯＩを極性空間に変換するステップと、前記極性画像から前記塊のエッジ強度を計算するステップと、ガウス混合分布を用いて前記塊のエッジに対応する期待グレーレベルを計算するステップと、前記期待グレーレベルからのデータを用いて期待塊半径を計算するステップと、前記エッジ強度の重みは前記期待グレーレベルの重みよりも値が大きいとしたとき、前記エッジ強度、前記期待グレーレベルおよび前記期待塊半径の重み付けした組合せとして前記極性画像の下位部分にローカル・コストを割り当てるステップと、前記割り当てられたローカル・コストに基づいて前記塊の輪郭を見つけ出すステップと、を含むことを特徴としている。
【０００９】
本発明の第４の態様では、組織領域の塊を表す画像の自動セグメント化装置は、前記組織領域の前記塊を含む画像を表すデジタル画像データにアクセスする画像データ入力ユニットと、前記塊を囲繞する対象領域（ＲＯＩ）を抽出するＲＯＩ抽出ユニットと、前記ＲＯＩの極性画像を取得するために、前記ＲＯＩを極性空間に変換する画像変換ユニットと、前記極性画像から前記塊のエッジ強度を計算するエッジ検出ユニットと、ガウス混合分布を用いて前記塊のエッジに対応する期待グレーレベルを計算するグレーレベル計算ユニットと、前記期待グレーレベルからのデータを用いて期待塊半径を計算する塊半径計算ユニットと、前記エッジ強度の重みは前記期待グレーレベルの重みよりも値が大きいとするとき、前記エッジ強度、前記期待グレーレベルおよび前記期待塊半径の重み付けした組合せとして前記極性画像の下位部分にローカル・コストを割り当てるローカル・コスト割り当てユニットと、前記割り当てられたローカル・コストに基づいて前記塊の輪郭を見つけ出す動的プログラミング・ユニットと、を備えることを特徴としている。
【００１０】
本発明のさらなる態様および利点は、添付図面とともに以下の詳細な説明を読めば明らかとなろう。
【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図面を参照して添付の記載により詳細に説明されている。図１は本発明の一実施形態の塊セグメント化のための画像処理ユニットを備えるシステムの全体的なブロック図である。図１に示すシステム８０は、画像入力ユニット２５、画像処理ユニット３５、ディスプレイ６５、画像出力ユニット５５、ユーザ入力ユニット７５および印刷ユニット４５を備える。図１のシステム８０の動作は以下の考察から明らかとなろう。
【００１２】
画像入力ユニット２５は、組織（例えば胸部）の塊Ｍを表すデジタル画像データを提供する。画像入力ユニット２５はＸ線フィルム、診断画像、デジタル・システム等から導き出されるデジタル画像データを提供する任意の数のデバイスの１つまたは複数であってもよい。このような入力デバイスは、例えば、フィルムに記録された画像を走査するスキャナ；デジタル・カメラ；デジタル・マンモグラフィ装置；ＣＤ−Ｒ、フロッピー・ディスク、ＵＳＢドライブ等の記録媒体；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、デジタルデータを出力する画像処理システム等であってもよい。
【００１３】
画像処理ユニット３５は画像入力ユニット２５からデジタル画像データを受け取り、以下に詳細に説明する形で塊セグメント化を実行する。ユーザ、例えば、医療施設の放射線学専門家は、ディスプレイ６５を介して画像処理ユニット３５の出力を見て、ユーザ入力ユニット７５を介して画像処理ユニット３５に命令を入力し得る。図１に示す実施形態では、ユーザ入力ユニット７５はキーボード８１およびマウス８３を含むが、従来の他のデバイスを用いてもよい。
【００１４】
本発明の実施形態の塊セグメント化を実行することに加えて、画像処理ユニット３５は、ユーザ入力ユニット７５から受け取られた命令に従って追加の画像処理機能を実行してもよい。印刷ユニット４５は画像処理ユニット３５の出力を受け取り、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３５の出力のハード・コピーを生成することに加えて、或いはそれに代わって、処理された画像データが、例えば、携帯型記憶媒体を介して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戻されてもよい。画像処理ユニット３５の出力は、種々の目的で画像データに関して他の動作を実行する画像出力ユニット５５に送られてもよい。画像出力ユニット５５は、画像データのさらなる処理を実行するモジュール、画像を収集かつ比較するデータベース等であってもよい。
【００１５】
図２は本発明の一実施形態の塊セグメント化のための画像処理ユニット３５の態様をさらに詳細に示すブロック図である。図２に示すように、この実施形態の画像処理ユニット３５は、画像準備モジュール１１０と輪郭発見モジュール１２０とを含む。図２の種々の構成要素を別個の要素として示すが、この図は説明を簡単にするためのものであって、種々の構成要素の特定の動作は例えば１つまたは複数のマイクロプロセッサのような同一の物理デバイスで実行されてもよいことを認識されたい。
【００１６】
一般的に、図２の画像処理ユニット３５のための要素の構成は、胸部画像を含むデジタル画像の前処理および準備、胸部画像の塊セグメント化および塊の輪郭の構築を実行する。画像準備モジュール１１０は画像入力ユニット２５から胸部画像を受け取り、その胸部画像に関する前処理および準備動作を実行してもよい。画像処理モジュール１１０が実行する前処理および準備動作は、鏡像を取得すること、対象領域（ＲＯＩ）を抽出すること、ＲＯＩを極性画像に変換すること等を含んでもよい。
【００１７】
画像準備モジュール１１０は前処理された胸部画像を輪郭発見モジュール１２０に送り、輪郭発見モジュール１２０は胸部画像中に塊Ｍの最終的な輪郭を発見する。輪郭発見モジュール１２０は塊Ｍの最終的な輪郭を有する胸部画像を出力する。輪郭発見モジュール１２０の出力は画像出力ユニット５５、印刷ユニット４５および／またはディスプレイ６５に送られてもよい。図３〜７Ｃを参照して図２に示す画像処理ユニット３５に含まれた構成要素の動作を次に説明する。
【００１８】
画像準備モジュール１１０および輪郭発見モジュール１２０はソフトウェア・システムのアプリケーションである。画像作成モジュール１１０および輪郭発見モジュール１２０はＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ等の専用のハードウェアであってもよい。
【００１９】
図３は図２に示す本発明の一実施形態の塊セグメント化の例示的な画像処理ユニット３５Ａのブロック図である。図３に示すように、画像処理ユニット３５Ａは、鏡像取得ユニット２３７、ＲＯＩ抽出ユニット２４７、極性画像取得ユニット２５７、ローカル・コスト割り当て２６７および動的プログラミング・ユニット２７７を含む。
【００２０】
鏡像取得ユニット２３７、ＲＯＩ抽出ユニット２４７および極性画像取得ユニット２５７は画像準備モジュール１１０Ａに含まれる。ローカル・コスト割り当て２６７および動的プログラミング・ユニット２７７は輪郭発見モジュール１２０Ａに含まれる。図３に示す画像処理ユニット３５Ａのための要素の構成は、塊Ｍを含む胸部画像の前処理および準備を実行し、塊セグメント化を実行し、塊Ｍの最終的な閉じた輪郭を発見する。動的プログラミング・ユニット２７７の出力は、塊Ｍの最終的な閉じた輪郭を有する胸部画像である。このような出力画像は画像出力ユニット５５、印刷ユニット４５および／またはディスプレイ６５に送られてもよい。鏡像取得ユニット２３７、ＲＯＩ抽出ユニット２４７、極性画像取得ユニット２５７、ローカル・コスト割り当て２６７および動的プログラミング・ユニット２７７はソフトウェアおよび／またはハードウェアを用いて実施され得る。
【００２１】
図３Ａは図３に示す本発明の一実施形態の塊セグメント化のための画像準備モジュール１１０Ａに含まれたＲＯＩ抽出ユニット２４７の例示的な出力を示している。このＲＯＩは塊Ｍを含む。ＲＯＩを抽出する前に、元画像（ＯＩ）の解像度を２００μｍ／ピクセルまで縮小し、ＯＩの鏡像（ＭＩ）を取得してもよい。塊Ｍを含むＲＯＩは、５０ｍｍ×５０ｍｍのＲＯＩであってもよい。ＲＯＩ抽出中、ソーベル・フィルタ（図示せず）を適用して、極端に強力なエッジを削除してもよい。このようなフィルタはエッジ・マップを計算し、エッジ強度が所定の閾値よりも強力な位置をマスク画像に加える。マスク画像は、胸部領域に値１を有し、バックグラウンドに値０を有する二値画像である。閾値は胸部組織に存在する粗い石灰化および血管などの極端に強力なエッジのみを検出するように十分に高く設定されてもよい。
【００２２】
図３Ｂは、図３に示す本発明の一実施形態の塊セグメント化のための画像準備モジュール１１０Ａに含まれる極性画像取得ユニット２５７の例示的な出力を示している。ほとんどの塊の形状はほぼ円形であるため、動的プログラミングを適用して塊Ｍの輪郭を発見するために、ＲＯＩを極性空間に変換することが好ましい。図３Ｂでは、例示的な出力は、元画像ＲＯＩの極性画像を表し、極性画像のｘ軸は−ｐからｐまでの角度を表し、ｙ軸は０〜３０ｍｍの半径を表す。
【００２３】
図４は図３に示す本発明の一実施形態の塊セグメント化のための例示的な輪郭発見モジュール１２０Ａのブロック図である。図４に示すように、輪郭発見モジュール１２０Ａは、エッジ検出ユニット３６７、期待グレーレベル計算ユニット４６７、期待半径計算ユニット５６７、コスト画像取得ユニット３７７および累積コスト・マトリクス構築ユニット４７７を含む。エッジ検出ユニット３６７、期待グレーレベル計算ユニット４６７および期待半径計算ユニット５６７はローカル・コスト割り当てユニット２６７Ａに含まれ、コスト画像取得ユニット３７７および累積コスト・マトリクス構築ユニット４７７は動的プログラミング・ユニット２７７Ａに含まれる。エッジ検出ユニット３６７、期待グレーレベル計算ユニット４６７、期待半径計算ユニット５６７、コスト画像取得ユニット３７７および累積コスト・マトリクス構築ユニット４７７はソフトウェアおよび／またはハードウェアを用いて実施され得る。ローカル・コスト割り当てユニット２６７Ａの出力は、塊Ｍの最終的な閉じた輪郭を見つけ出すために動的プログラミング・ユニット２７７Ａに入力される。動的プログラミング・ユニット２７７Ａの出力は、塊Ｍの最終的な閉じた輪郭を有する胸部画像である。このような出力画像は、画像出力ユニット５５、印刷ユニット４５および／またはディスプレイ６５に送られてもよい。
【００２４】
ローカル・コスト割り当てユニット２６７Ａおよび動的プログラミング・ユニット２７７Ａは、累積コスト・マトリクスに総コストが最小化される最適な経路を発見し得る。エッジ検出ユニット３６７は塊Ｍのエッジ強度を決定し、期待グレーレベル計算ユニット４６７はエッジ検出ユニット３６７から出力された塊Ｍのエッジに相当する期待グレーレベルを計算し、期待半径計算ユニット５６７は期待半径を計算し、期待グレーレベル計算ユニット４６７から取得された出力に基づいて塊Ｍの輪郭をある範囲に制限し得る。
【００２５】
ローカル・コストとは極性画像取得ユニット２５７によって取得された極性画像の各画素に割り当てられたコストである。ローカル・コスト割り当てユニット２６７Ａは以下のようにローカル・コストを定義し得る：
ｃ（ｉ，ｊ）＝ｗｓｓ（ｉ，ｊ）＋ｗｇｇ（ｉ，ｊ）＋ｗｒｒ（ｉ，ｊ）      （式１）
式中、ｓ（ｉ，ｊ）はエッジ強度を表し、ｇ（ｉ，ｊ）は期待グレーレベルからの偏差であり、ｒ（ｉ，ｊ）は期待塊半径からの偏差であり、ｗｓ、ｗｇおよびｗｒはローカル・コスト成分の重みを表す。例示的実施形態では、ローカル・コスト割り当てユニット２６７Ａはｗｓ＝２．０、ｗｇ＝０．５およびｗｒ＝０．５を用いてローカル・コストを割り当て得る。
【００２６】
エッジ検出ユニット３６７はエッジ強度ｓ（ｉ，ｊ）を算出し得る。異方性拡散フィルタ（図示せず）を用いて極性画像取得ユニット２５７によって取得された極性画像を滑らかにしてもよい。エッジ強度ｓ（ｉ，ｊ）を算出する前に、ソーベル・フィルタ（図示せず）を用いて塊Ｍの垂直エッジを検出してもよい。エッジ強度ｓ（ｉ，ｊ）は最大勾配ｍａｘ（ｙ’）を有する勾配値を正規化することによって決定される。勾配値を正規化することによるこのようなエッジ強度の決定は周知であり、Ｓ．Ｔｉｍｐらによる、「Ａ  ｎｅｗ  ２Ｄ  ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｍｅｔｈｏｄ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ｄｙｎａｍｉｃ  ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  ａｐｐｌｉｅｄ  ｔｏ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ａｉｄｅｄ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｉｎ  ｍａｍｍｏｇｒａｐｈｙ」Ａｍ．Ａｓｓｏｃ．Ｐｈｙｓ．Ｍｅｄ．、２００４、ｐ．９６１に記載されている。正規化された勾配値は、高い勾配が低いコストを生成し、低い勾配が高いコストを生成するように逆にされる。この勾配成分の関数はＴｉｍｐに記載されているように以下の式によって表すことができる。
【００２７】
【数１】
2008178673.tif 000003
【００２８】
式中ｙ’は極性画像取得ユニット２５７によって取得された極性画像における垂直方向における勾配の大きさである。外れ値を防ぐために、勾配値の９９パーセンタイル値をＲＯＩにおいて測定してよい。塊は周囲よりも常に明るいので、低強度から高強度までのこの勾配の大きさを０にする。
【００２９】
期待グレーレベル計算ユニット４６７は期待グレーレベルｇ（ｉ，ｊ）からの偏差を計算し得る。ＲＯＩのヒストグラムでは、主に２つの分布が存在する。低い強度を有する一方は脂肪組織および／または低強度の胸部組織を表し、高い強度を有する他方は塊および／または高強度の胸部組織を表す。ＲＯＩが皮膚ライン近傍にある場合、強度が最低で非常に幅の広い第３の分布が存在する。ヒストグラムの平坦な部分を除去するための所定の閾値を用いてもよい。本発明の一態様では、ガウス混合分布を用いてこれら２つの分布を推定してもよく、２つのガウス分布間の極小を期待グレーレベルとして設定してもよい。期待グレーレベルからの偏差を画素（ｉ，ｊ）の強度値および期待グレーレベルの関数として定めてもよい。このような方法も周知であり、Ｓ．Ｔｉｍｐらによる、「Ａ  ｎｅｗ  ２Ｄ  ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｍｅｔｈｏｄ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ｄｙｎａｍｉｃ  ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  ａｐｐｌｉｅｄ  ｔｏ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ａｉｄｅｄ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｉｎ  ｍａｍｍｏｇｒａｐｈｙ」Ａｍ．Ａｓｓｏｃ．Ｐｈｙｓ．Ｍｅｄ．、２００４、ｐ．９６２に記載されている。期待グレーレベルの関数からの偏差は、Ｔｉｍｐに記載されているように以下の式によって表すことができる。
【００３０】
ｇ（ｉ，ｊ）＝ａｂｓ［Ｇ（ｉ，ｊ）−ｇ］                              （式３）
式中Ｇ（ｉ，ｊ）は画素（ｉ，ｊ）の強度値であり、ｇは期待グレーレベルである。
【００３１】
期待半径計算ユニット５６７は期待塊半径ｒ（ｉ，ｊ）からの偏差を計算し得る。期待半径計算ユニット５６７は期待グレーレベル計算ユニット４６７から出力された情報を受け取り、期待塊寸法および／または期待塊半径ｒ（ｉ，ｊ）からの偏差を計算する。エッジ強度成分が使用される場合にのみ、動的プログラミング・ユニット２７７Ａによって発見される輪郭は、明確なエッジがない場合には、離れ過ぎまたは近過ぎるかもしれない。このため、ある範囲における輪郭を制限するために期待半径を適用することが好ましい場合がある。期待塊半径を推定するために、期待グレーレベルｇ（ｉ，ｊ）からの偏差をローカル・コストとして用いて、動的プログラミング・ユニット２７７Ａによって塊Ｍの最終的な輪郭を発見してもよい。期待塊半径ｒ（ｉ，ｊ）からの偏差を算出するために、平均半径Ｒを期待半径として設定し、標準偏差σを計算することが必要となる場合がある。図４に示す本発明の一実施形態によれば、期待塊半径からの偏差は次のように表すことができる：
【００３２】
【数２】
2008178673.tif 000004
【００３３】
式中、σは標準偏差を表し、Ｒは期待塊半径を表し、σ１＝１．５σ、かつ
【００３４】
【数３】
2008178673.tif 000005
である。
【００３５】
上記式１のように極性画像取得ユニット２５７によって取得された極性画像における全画素にあるコスト関数を適用すれば、動的プログラミング・ユニット２７７Ａに含まれたコスト画像取得ユニット３７７によってコスト画像が得られる。この画像を動的プログラミング・ユニット２７７Ａが最低コストを有する経路を発見するグラフとして見ることができる。コスト画像ｃ（ｉ，０）の第１のカラムの画素は、動的プログラミング・ユニット２７７Ａによって実行される動的プログラミング・アルゴリズムのための開始ノードを表し、終了ノードはその画像の最後のカラムの画素によって表される。累積コスト・マトリクス構築ユニット４７７はコスト画像取得ユニット３７７からの出力を受け取り、累積コスト・マトリクスを２段階で構築する。このようなコスト・マトリクスの構築は周知であり、Ｓ．Ｔｉｍｐらによる、「Ａ  ｎｅｗ  ２Ｄ  ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｍｅｔｈｏｄ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ｄｙｎａｍｉｃ  ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  ａｐｐｌｉｅｄ  ｔｏ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ａｉｄｅｄ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｉｎ  ｍａｍｍｏｇｒａｐｈｙ」Ａｍ．Ａｓｓｏｃ．Ｐｈｙｓ．Ｍｅｄ．、２００４、ｐ．９６３に記載されている。第１のカラムにおける画素の第１の累積コストは、以下の画素のコストに等しくなるように設定される：
Ｃ（ｉ，０）＝ｃ（ｉ，０）                          （式５）
式中、Ｃ（ｉ，０）は累積コストを表し、ｃ（ｉ，０）は極性画像取得ユニット２５７によって取得された極性画像における画素（ｉ，ｊ）に関するコスト値を表す。他の画素に関しては、累積コストは以下の再帰的ステップによって計算される。
【００３６】
【数４】
2008178673.tif 000006
【００３７】
カラムｊ〜ｊ＋１に関する経路のあるセグメントの追加のコストは、画素（ｉ，ｊ）および方向ｌのコスト値に左右される。この方向のコストは滑らかさを制御し得る関数ｈ（ｌ）に従って設定される。ｈ（ｌ）は区間［−３，．．．，３］の外の方向に関して無限大に、区間［−３，．．．，３］の内の方向に関して０に設定される。塊Ｍの最終的な輪郭は最低コストを有する境界から一緒に結び付いたそれらの画素を選択することによって発見される。その輪郭のエンド・ポイントＣ（ｉ，ｐ）は、累積コスト・マトリクス構築ユニットによって構築された最低コストを有する累積コスト・マトリクスの最終カラムの画素である。エンド・ポイントから第１のカラムの画素の１つまでの経路をバックトラックすることによって元の経路が発見され得る。次いで、極性画像（ＰＩ）における最適な経路が元画像（ＯＩ）における矩形座標に再変換される。
【００３８】
本発明の一実施形態によれば、累積コスト・マトリクス構築ユニット４７７はコストが−３π〜３πの区間にプロットされる拡張されたコスト・マトリクスを構築することもできる。この拡張されたコスト・マトリクスにおける最適な経路を発見するために、動的プログラミング・アルゴリズムが適用される。このような拡張されたコスト・マトリクス・アルゴリズムは、塊Ｍがぼやけている状況または他の構造が塊の境界を不明瞭にしている状況において、塊Ｍの最終的な閉じた輪郭を保証することができる。
【００３９】
図５は、図３に示す本発明の一実施形態の塊セグメント化のための鏡像取得ユニット２３７を含む画像処理ユニット３５Ａによって実行される動作を示すフローチャートである。鏡像取得ユニット２３７は、画像入力ユニット２５から未処理の胸部画像または前処理された胸部画像を受け取り（Ｓ３０１）、受け取った画像の鏡像を生成する（Ｓ３０３）。ＲＯＩ抽出ユニット２４７はこの鏡像を受け取り、ステップＳ３０１で受け取った元画像の一部とステップ３０３で受け取った鏡像の一部とを含むＲＯＩを抽出する（Ｓ３０５）。ＲＯＩを抽出する前に、元画像の解像度を２００μｍ／画素まで縮小することもできるし、元画像の鏡像を取得することもできる。塊Ｍを含むＲＯＩは、５０ｍｍ×５０ｍｍのＲＯＩであり得る。ＲＯＩの抽出中、ソーベル・フィルタ（図示せず）を適用することによって極端に強力なエッジを削除することができる。極端に極力なエッジを削除する理由は、セグメント化アルゴリズムが主にエッジ強度によって輪郭を発見するように設計されていることである（式１を参照）。このため、塊の周囲に極端に強力なエッジが存在する場合、これら強力なエッジのコストは実際の塊のコストよりも低くなることもあり、これにより動的プログラミングが実際の塊のエッジの代わりにそれら強力なエッジの輪郭を発見するかもしれない。ソーベル・フィルタがエッジ・マップを計算し、エッジ強度が所定の閾値よりも強い地点を前述のマスク画像に加え得る。極性画像取得ユニット２５７はＲＯＩを受け取り、このＲＯＩの極性画像を取得するために、このＲＯＩを極性空間に変換する（Ｓ３０７）。ローカル・コスト割り当てユニット２６７はその極性画像を受け取り、その極性画像の下位部分にローカル・コストを割り当てる（Ｓ３０９）。最後に、動的プログラミング・ユニット２７７がローカル・コスト割り当てユニット２６７から受け取った割り当てられたローカル・コストに基づいて、塊Ｍの閉じた輪郭を発見する（Ｓ３１１）。
【００４０】
図６は、図４に示す本発明の別の実施形態の塊セグメント化のためのローカル・コスト割り当てユニット２６７Ａおよび動的プログラミング・ユニット２７７Ａを含む画像処理ユニット３５Ａによって実行される動作を示すフローチャートである。ＲＯＩ抽出ユニット２４７は、画像入力ユニット２５から未処理の胸部画像および事前処理された胸部画像を受け取り（Ｓ４０１）、塊Ｍを含むＲＯＩを抽出する（Ｓ４０３）。このＲＯＩは受け取られた画像の５０ｍｍ×５０ｍｍの部分を含み得る。ＲＯＩを抽出する前に、元画像の解像度を２００μｍ／画素まで縮小し得る。ＲＯＩの抽出中、ソーベル・フィルタ（図示せず）を適用することによって極端に強力なエッジを削除することができる。このようなフィルタがエッジ・マップを計算し、エッジ強度が所定の閾値よりも強い地点を前述のマスク画像に加え得る。極性画像取得ユニット２５７はＲＯＩを受け取り、このＲＯＩの極性画像を取得するために、このＲＯＩを極性空間に変換する（Ｓ４０５）。エッジ検出ユニット３６７はこの極性画像を受け取り、最大勾配ｍａｘ（ｙ’）（ここで、ｙ’はその極性画像の垂直方向における勾配の大きさである）を有する勾配値を正規化することによって、エッジ強度を計算する（Ｓ４０７）。期待グレーレベル計算ユニット４６７はエッジ検出ユニット３６７から情報を受け取り、本発明の一実施形態のヒストグラムを用いて期待グレーレベルを計算する（Ｓ４０９）。期待グレーレベル計算ユニット４６７はガウス混合分布を用いて期待グレーレベルを計算することもでき、この場合、期待グレーレベルは塊Ｍのエッジに相当する。期待グレーレベル計算ユニット４６７はヒストグラムのいずれの平坦な部分を除去するための閾値を設定し得る。期待半径計算ユニット５６７は期待グレーレベル情報を受け取り、期待塊半径および期待塊半径からの偏差を計算する（Ｓ４１１）。エッジ検出ユニット３６７からの出力、期待グレーレベル計算ユニット４６７からの出力および期待半径計算ユニット５６７からの出力を表すローカル・コスト割り当てユニット２６７Ａからの出力には、エッジ強度、期待グレーレベルおよび期待塊半径の重み付けした組合せとしてローカル・コストが割り当てられる（Ｓ４１３）。例示的な一実施形態では、エッジ強度の重みは期待グレーレベルの重みよりも値が大きくてもよい。別の例示的実施形態では、エッジ強度の重みは期待グレーレベルの重みよりも大きくてもよく、期待グレーレベルの重みおよび期待塊半径の重みはほぼ等しくてもよい。さらに、他の例示的な一実施形態では、エッジ強度の重み、期待グレーレベルの重みおよび期待塊半径の重みに関する比はほぼ１：０．２５：０．２５であってもよい。動的プログラミング・ユニット２７７Ａは、ローカル・コスト割り当てユニット２６７Ａから受け取った割り当てられたローカル・コストに基づいて、塊Ｍの閉じた輪郭を発見する（Ｓ４１５）。本発明の例示的な一実施形態では、輪郭を発見するために、エッジ強度および期待グレーを用いることができる。本発明の別の例示的実施形態では、塊Ｍの輪郭を発見するために、エッジ強度、期待グレーレベルおよび期待塊半径を用いることができる。
【００４１】
図７Ａ〜７Ｃは、図４に示す本発明の一実施形態の塊セグメント化のための画像処理ユニット３５Ａの例示的出力を示す。
【００４２】
図７Ａは、図４に示す本発明の一実施形態の塊セグメント化のための画像処理ユニット３５Ａに含まれた動的プログラミング・ユニット２７７Ａによって累積コスト・マトリクス（−３π，３π）に発見された最終的な輪郭の例示的画像を示す。
【００４３】
図７Ｂは、図４に示す本発明の一実施形態の塊セグメント化のための画像処理ユニット３５Ａに含まれた動的プログラミング・ユニット２７７Ａによって極性画像（−３π，３π）上に発見された最終的な輪郭の例示的画像を示す。
【００４４】
図７Ｃは、図４に示す本発明の一実施形態の塊セグメント化のための画像処理ユニット３５Ａに含まれた動的プログラミング・ユニット２７７Ａによって元のＲＯＩ上に発見された最終的な輪郭の例示的画像を示す。
【００４５】
本発明の詳細な実施形態および実施例を上に記載したが、本発明の精神および範囲から逸脱せずに、種々の変形が可能であることは明白であろう。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明の一実施形態の塊セグメント化のための画像処理ユニットを含むシステムを示す概略ブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態の塊セグメント化のための画像処理ユニットのより詳細な態様を示すブロック図である。
【図３】図２に示す本発明の一実施形態の胸部組織の塊セグメント化のための例示的画像処理ユニットを示すブロック図である。
【図３Ａ】図３に示す本発明の一実施形態の塊セグメント化のための画像処理ユニットに含まれたＲＯＩ抽出ユニットの例示的出力を示す図である。
【図３Ｂ】図３に示す本発明の一実施形態の塊セグメント化のための画像処理ユニットに含まれた極性画像取得ユニットの例示的出力を示す図である。
【図４】図３に示す本発明の一実施形態の胸部組織の塊セグメント化のための例示的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５】図３に示す本発明の一実施形態の塊セグメント化のための鏡像取得ユニットを含む画像処理ユニットによって実行される動作を示すフローチャートである。
【図６】図４に示す本発明の別の実施形態の塊セグメント化のための画像処理ユニットによって実行される動作を示すフローチャートである。
【図７Ａ】図４に示す本発明の一実施形態の塊セグメント化のための画像処理ユニットに含まれた動的プログラミング・ユニットによって累積コスト・マトリクス（−３π，３π）において発見された最終的な輪郭の例示的画像を示す図である。
【図７Ｂ】図４に示す本発明の一実施形態の塊セグメント化のための画像処理ユニットに含まれた動的プログラミング・ユニットによって極性画像（−３π，３π）上で発見された最終的な輪郭の例示的画像を示す図である。
【図７Ｃ】図４に示す本発明の一実施形態の塊セグメント化のための画像処理ユニットに含まれた動的プログラミング・ユニットによって元のＲＯＩ上で発見された最終的な輪郭の例示的画像を示す図である。
【図１】
2008178673.tif 000019
【図２】
2008178673.tif 000020
【図３】
2008178673.tif 000021
【図３Ａ】
2008178673.tif 000022
【図３Ｂ】
2008178673.tif 000023
【図４】
2008178673.tif 000024
【図５】
2008178673.tif 000025
【図６】
2008178673.tif 000026
【図７Ａ】
2008178673.tif 000027
【図７Ｂ】
2008178673.tif 000028
【図７Ｃ】
2008178673.tif 000029
【外国語明細書】
2008178673000001.pdf