(57)【要約】【課題】対象となる画像の画素間の濃度差に依存せずにフラクタル次元を算出する。【解決手段】画像処理装置１は、所定の原画像の画像データを記憶する原画像記憶部１１と、原画像を２値化した２値化画像をメッシュに区切り、各メッシュを白または黒に２値化するメッシュ単位での２値化処理を、複数の異なるメッシュサイズについてそれぞれ行うメッシュ処理部１３３と、メッシュ処理部１３３の処理結果に基づいて、フラクタル次元を算出するフラクタル次元算出部１６と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の画像の画像データを記憶する記憶手段と、
前記画像をメッシュに区切り、各メッシュを白または黒に２値化するメッシュ単位での２値化処理を、複数の異なるメッシュサイズについてそれぞれ行うメッシュ処理手段と、
前記メッシュ処理手段の処理結果に基づいて、フラクタル次元を算出するフラクタル次元算出手段と、を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記画像の所定の領域の選択を受け付ける手段と、
前記選択された領域の画像を２値化して２値化画像を生成する２値化手段と、をさらに備え、
前記メッシュ処理手段は、前記２値化画像を用いてメッシュ単位の２値化処理を行うことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記２値化手段は、前記画像の各画素の値と所定の閾値とを比較して、各画素を２値化することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記画像は、人体を撮影したＳＰＥＣＴ（Single Photon
Emission Computed Tomography）またはＰＥＴ（Positron Emission Tomography）画像であることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記フラクタル次元算出手段により算出されたフラクタル次元に基づいて、病態を判定する判定手段をさらに備えることを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記メッシュ処理手段は、前記複数の異なるメッシュサイズのそれぞれについて、メッシュ単位の２値化処理をした後、各メッシュサイズで黒メッシュにより形成される閉領域の輪郭を構成するメッシュ数を、それぞれカウントし、
前記フラクタル次元算出手段は、前記メッシュサイズ別の、前記閉領域の輪郭を構成するメッシュ数に基づいて前記フラクタル次元を算出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記メッシュ処理手段は、前記複数の異なるメッシュサイズのそれぞれについて、メッシュ単位の２値化処理をした後、各メッシュサイズで黒メッシュにより形成される閉領域を構成するメッシュ数を、それぞれカウントし、
前記フラクタル次元算出手段は、前記メッシュサイズ別の、前記閉領域を構成するメッシュ数に基づいて前記フラクタル次元を算出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項８】
画像データに係る画像をメッシュに区切り、各メッシュを白または黒に２値化するメッシュ単位の２値化処理を、複数の異なるメッシュサイズについてそれぞれ行うステップと、
メッシュサイズごとに前記メッシュ単位の２値化処理を行った処理結果に基づいて、フラクタル次元を算出するステップと、を有する画像処理方法。
【請求項９】
画像処理のためのコンピュータプログラムであって、
画像データに係る画像をメッシュに区切り、各メッシュを白または黒に２値化するメッシュ単位の２値化処理を、複数の異なるメッシュサイズについてそれぞれ行うステップと、
メッシュサイズごとに前記メッシュ単位の２値化処理を行った処理結果に基づいて、フラクタル次元を算出するステップと、を行う画像処理のためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、フラクタル次元を算出するための画像処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
脳血流を撮像した画像データに所定の処理を施して、フラクタル次元を算出して脳血流分布の不均一性を評価する技術が、特許文献１に開示されている。この特許文献１では、全脳の最大放射性活性値に対する所定の割合の閾値を種々用いてＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｐｈｏｔｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎon  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像を２値化し、各２値化画像と閾値との関係からフラクタル次元を算出している。
【特許文献１】特開２００２−２８１４１公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
特許文献１の手法では、対象となる画像の画素間に生じた濃度差を利用してフラクタル次元を算出しているので、撮影時の条件によっては、必ずしも良好な結果が得られないことがある。
【０００４】
そこで、本発明の目的は、対象となる画像の画素間の濃度差に依存せずにフラクタル次元を算出するための技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一実施態様に従う画像処理装置は、所定の画像の画像データを記憶する記憶手段と、前記画像をメッシュに区切り、各メッシュを白または黒に２値化するメッシュ単位での２値化処理を、複数の異なるメッシュサイズについてそれぞれ行うメッシュ処理手段と、前記メッシュ処理手段の処理結果に基づいて、フラクタル次元を算出するフラクタル次元算出手段と、を備える。
【０００６】
好適な実施形態では、前記画像の所定の領域の選択を受け付ける手段と、前記選択された領域の画像を２値化して２値化画像を生成する２値化手段と、をさらに備え、前記メッシュ処理手段は、前記２値化画像を用いてメッシュ単位の２値化処理を行うようにしてもよい。
【０００７】
好適な実施形態では、前記２値化手段は、前記画像の各画素の値と所定の閾値とを比較して、各画素を２値化するようにしてもよい。
【０００８】
好適な実施形態では、前記画像は、人体を撮影したＳＰＥＣＴまたはＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）画像、Ｘ線画像であってもよい。
【０００９】
好適な実施形態では、前記フラクタル次元算出手段により算出されたフラクタル次元に基づいて、病態を判定する判定手段をさらに備えてもよい。
【００１０】
好適な実施形態では、前記メッシュ処理手段は、前記複数の異なるメッシュサイズのそれぞれについて、メッシュ単位の２値化処理をした後、各メッシュサイズで黒メッシュにより形成される閉領域の輪郭を構成するメッシュ数を、それぞれカウントし、前記フラクタル次元算出手段は、前記メッシュサイズ別の、前記閉領域の輪郭を構成するメッシュ数に基づいて前記フラクタル次元を算出するようにしてもよい。
【００１１】
好適な実施形態では、前記メッシュ処理手段は、前記複数の異なるメッシュサイズのそれぞれについて、メッシュ単位の２値化処理をした後、各メッシュサイズで黒メッシュにより形成される閉領域を構成するメッシュ数を、それぞれカウントし、前記フラクタル次元算出手段は、前記メッシュサイズ別の、前記閉領域を構成するメッシュ数に基づいて前記フラクタル次元を算出するようにしてもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の一実施形態に係る画像処理装置について、図面を参照して説明する。
【００１３】
本実施形態に係る画像処理装置は、人体を撮影した医用画像に対して処理を施し、その結果に基づいて診断の支援を行う機能を備えたものを例にとって説明する。
【００１４】
図１は、第１の実施形態に係る画像処理装置１の機能構成図である。
【００１５】
本実施形態に係る画像処理装置１は、例えば汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明する画像処理装置１内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。
【００１６】
画像処理装置１は、原画像データ記憶部１１と、画像処理部１３と、２値化画像データ記憶部１４と、画像処理部での処理結果であるカウントデータを記憶するカウントデータ記憶部１５と、カウントデータに基づいてフラクタル次元を算出するフラクタル次元算出部１６と、フラクタル次元に基づいて病態を判定する病態判定部１７と、病態分類のためのパターンを記憶する分類パターン記憶部１９とを備える。
【００１７】
原画像データ記憶部１１は、画像処理部１３での処理対象となる原画像のデータを記憶する。例えば、本実施形態では、原画像データ記憶部１１には、人体を撮影した医用画像が記憶される。以下の実施形態では、医用画像としてＳＰＥＣＴ画像を例にとって説明するが、ＰＥＴ、ＣＴ画像、ＭＲＩ画像、Ｘ線画像など、ＳＰＥＣＴ画像以外の画像であってもよい。
【００１８】
画像処理部１３は、処理対象画像の対象領域を抽出する領域抽出部１３１と、抽出された画像を２値化する２値化処理部１３２と、２値化画像をメッシュに区切って、黒メッシュ数をカウントするメッシュ処理部１３３とを備える。
【００１９】
領域抽出部１３１は、原画像データ記憶部１１からＳＰＥＣＴ画像を取得し、ユーザが指定した領域を抽出する。例えば、図示しない表示装置及び入力装置を用いて、ユーザがＳＰＥＣＴ画像の中の関心領域を指定すると、領域抽出部１３１は、指定された領域の画像を抽出する。
【００２０】
２値化処理部１３２は、領域抽出部１３１で抽出された領域のＳＰＥＣＴ画像を２値化し、２値化画像データ記憶部１４に格納する。例えば、２値化処理部１３２は、各画素を、その画素値に応じて、「白画素」または「黒画素」に２値化する。ＳＰＥＣＴ画像の場合、各画素値はＳＰＥＣＴ画像の撮像装置が検出したＲＩ（Radio Isotope）のカウント値であるから、２値化処理部１３２は、２値化の閾値として、例えば、最大カウント値の３０％、４０％、５０％、６０％、７０％などの中から一つを選択して行う。この２値化のための閾値は、カウントデータ記憶部１５に格納される。
【００２１】
メッシュ処理部１３３は、２値化画像データ記憶部１４に記憶されている２値化画像データを取得し、２値化画像の全体を所定のメッシュサイズのメッシュに区切り、以下に説明するようなメッシュ処理を行う。
【００２２】
まず、図２は、メッシュ処理部１３３による２値化画像５０のメッシュ６の区切り方を示す。メッシュ処理部１３３は、異なる複数のメッシュサイズに２値化画像５０を区切り、各メッシュサイズの場合に、それぞれ以下の処理を行う。図２Ａには、縦横５１２×５１２メッシュに区切った場合（メッシュサイズ５１２）と、図２Ｂには、縦横２５６×２５６メッシュに区切った場合（メッシュサイズ２５６）とが例示してある。
【００２３】
図３及び図４には、２値化画像５０をメッシュに区切ったときの拡大図を示す。
【００２４】
図３は、例えば図２Ａの場合の拡大図であり、２値化画像５０は、各画素が白画素５２または黒画素５３に２値化されている。この２値化画像５０は、メッシュサイズ「５１２」でメッシュ６０１〜６１６に区切られている。図３の場合、一つのメッシュには９画素が含まれる。
【００２５】
図４は、例えば図２Ｂの場合の拡大図であり、２値化画像５０がメッシュサイズ「２５６」でメッシュ６５１〜６５４に区切られている。図４の場合は、１メッシュに３６画素が含まれる。
【００２６】
メッシュ処理部１３３は、上述のようにして所定のメッシュサイズに区切られた、各メッシュ６０１〜６１６，６５１〜６５４内の画素５２，５３の状態に基づいて、それぞれのメッシュ６０１〜６１６，６５１〜６５４を「白」または「黒」に２値化する。メッシュ６０１〜６１６，６５１〜６５４を２値化するときのルールとしては、例えば、そのメッシュ６０１〜６１６，６５１〜６５４内の黒画素数が所定数以上のときは、そのメッシュを「黒」とする。ここで、閾値となる所定数は、例えば、「１」でもよいし、あるいはそのメッシュに含まれる全画素の半数以上としてもよい。
【００２７】
本実施形態では、各メッシュ内の過半数の画素が「黒」であるときに、そのメッシュを「黒」とする。これに従ってメッシュを２値化すれば、図３の例では、メッシュ６０４、６０７、６０８、６１０〜６１６が「黒」となり、図４の例では、メッシュ６５２，６５３，６５４が「黒」となる。
【００２８】
このようにして、各メッシュ６を白または黒に２値化した後、メッシュ処理部１３３は、「黒」メッシュ数をカウントする。この「黒」メッシュ数のカウントの仕方は、以下の２通りがある。
【００２９】
図５を用いて、黒メッシュ数のカウント方法を説明する。すなわち、図５Ａに示すように、メッシュ６単位での２値化を行うメッシュ２値化処理が完了した状態で、「黒」メッシュによって閉領域８０が形成されている。このとき、第１のカウント方法は、図５Ｂに示すように、この閉領域８０の輪郭８１を抽出し、輪郭８１を構成するメッシュ数をカウントする。第２のカウント方法は、図５Ｃに示すように、閉領域８０の輪郭８１及びその内部、つまり閉領域８０の全体のメッシュ数をカウントする。
【００３０】
メッシュ処理部１３３は、メッシュサイズごとに、閉領域の輪郭８１、及び閉領域８０全体のカウント値を、カウントデータ記憶部１５に格納する。
【００３１】
図６に、カウントデータ記憶部１５のデータ構造の一例を示す。
【００３２】
同図に示すように、カウントデータ記憶部１５には、データ項目として、メッシュサイズ１５１、そのメッシュサイズのときの全メッシュ数１５２、２値化処理部１３２で２値化したときの２値化閾値１５３、メッシュ処理部１３３がカウントした閉領域の輪郭のカウント数１５４及び閉領域全体のカウント数１５５を含む。
【００３３】
フラクタル次元算出部１６は、カウントデータ記憶部１５を参照して、フラクタル次元を算出する。例えば、フラクタル次元算出部１６は、図７に示すような、メッシュサイズの自然対数を横軸、輪郭及び閉領域のカウント数の自然対数を縦軸にとった両対数グラフに、カウントデータ記憶部１５のデータをプロットして回帰直線を求め、その傾きからフラクタル次元を算出する。本実施形態では、閉領域のカウント数と輪郭のカウント数について、それぞれフラクタル次元を算出する。
【００３４】
図１に戻ると、分類パターン記憶部１９は、フラクタル次元及び患者の属性に基づいて、患者の病態を分類するための分類パターンが記憶されている。例えば、患者の年齢、性別、体格、喫煙の有無などとフラクタル次元との組み合わせにより、画像に写っている部位の病態（例えば、腫瘍または炎症であるのか、腫瘍であるときは原発か、または転移したものであるのか、など）を判定するための分類パターンが記憶されている。
【００３５】
病態判定部１７は、分類パターン記憶部１９を参照して、フラクタル次元に基づいて、画像に写っている部位の病態を判定する。
【００３６】
図８は、上記構成を備えた画像処理装置１の処理手順を示すフローチャートである。
【００３７】
まず、処理対象画像を原画像データ記憶部１１から取得して、領域抽出部１３１が、ユーザからの指示に従って対象領域を抽出する（Ｓ１１）。
【００３８】
２値化処理部１３２は、抽出された対象領域を、所定の閾値を用いて２値化する（Ｓ１２）。
【００３９】
次に、メッシュ処理部１３３が、メッシュサイズを定めて、２値化画像をメッシュサイズに区切った、各メッシュをさらに２値化する（Ｓ１３）。そして、メッシュ処理部１３３が、さらに、２値化されたメッシュの画像について、輪郭及び閉領域の黒メッシュ数をカウントして、カウントデータ記憶部１５に格納する（Ｓ１４）。
【００４０】
ここで、メッシュ処理部１３３が、予め定められているメッシュサイズのすべてについて、上記のカウント処理が完了しているか否かを判定する（Ｓ１５）。そして、全メッシュサイズについてカウント処理が完了していないときは（Ｓ１５：Ｎｏ）、ステップＳ１３に戻って処理を継続する。
【００４１】
全メッシュサイズについて処理が完了したときは（Ｓ１５：Ｙｅｓ）、フラクタル次元算出部１６がカウントデータ記憶部１５を参照して、フラクタル次元を算出する（Ｓ１６）。
【００４２】
最後に、病態判定部１７がステップＳ１６で算出されたフラクタル次元に基づいて、分類パターン記憶部１９に記憶されている分類パターンを参照して、可能性の高い病態を判定する（Ｓ１８）。
【００４３】
これにより、画像データを解析し、その解析結果に基づいて病態を予測することにより、診断支援を行うことができる。
【００４４】
次に、本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置２の構成を示す。本実施形態では、第１の実施形態と異なる点を中心に説明し、第１の実施形態と共通する構成ないし機能については、同一の符号を付して説明を省略する場合がある。
【００４５】
図９は、第２の実施形態に係る画像処理装置２の機能構成図である。
【００４６】
本実施形態に係る画像処理装置２は、例えば汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明する画像処理装置２内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。
【００４７】
画像処理装置２は、原画像データ記憶部１１と、画像処理部２３と、画像処理部２３での処理結果であるカウントデータを記憶するカウントデータ記憶部２５と、カウントデータに基づいてフラクタル次元を算出するフラクタル次元算出部２６と、フラクタル次元に基づいて病態を分類する病態判定部１７と、分類パターンを記憶する分類パターン記憶部１９とを備える。
【００４８】
本実施形態では、画像処理部２３は、領域抽出部１３１と、カウント処理部２３５とを備える。
【００４９】
本実施形態のカウント処理部２３５は、領域抽出部１３１で抽出された領域の画像を、複数の２値化閾値を用いて２値化して、それぞれの閾値のときの画素数をそれぞれカウントする。例えば、２値化閾値は、第１の実施形態の２値化処理部１３２と同様に、最大カウント値の３０％、４０％、５０％、６０％、７０％などとする。また、カウント処理部２３５は、第１の実施形態と同様に、閉領域の輪郭を形成する画素数と、閉領域全体の画素数とをカウントする。
【００５０】
そして、上述の２値化処理に係る２値化閾値及びそのときのカウント値が、それぞれ、カウントデータ記憶部２５に格納される。
【００５１】
図１０は、カウントデータ記憶部２５のデータ構造の一例を示す。
【００５２】
同図に示すように、カウントデータ記憶部２５には、データ項目として、２値化処理をしたときの閾値２５３、カウント処理部２３５がカウントした閉領域の輪郭のカウント数２５４及び閉領域全体のカウント数２５５を含む。
【００５３】
フラクタル次元算出部２６は、第１の実施形態と同様にカウントデータ記憶部２５を参照してフラクタル次元を算出する。そのとき、フラクタル次元算出部２６は、図１１に示すような、２値化閾値の自然対数を横軸、輪郭及び閉領域のカウント数の自然対数を縦軸にとった両対数グラフに、カウントデータ記憶部２５のデータをプロットして回帰直線を求め、その傾きからフラクタル次元を算出する。
【００５４】
図１２に示すフローチャートを用いて、本実施形態に係る画像処理装置２の処理手順を説明する。
【００５５】
まず、処理対象画像を原画像データ記憶部１１から取得して、領域抽出部１３１が、ユーザからの指示に従って対象領域を抽出する（Ｓ２１）。
【００５６】
カウント処理部２３５が、２値化閾値を定め、抽出された対象領域の画像を２値化する（Ｓ２２）。そして、カウント処理部２３５が、２値化された画像について、閉領域を構成する黒画素の輪郭となる画素数、及び閉領域全体の画素数をカウントして、カウントデータ記憶部２５に格納する（Ｓ２３）。
【００５７】
ここで、カウント処理部２３５が、予め定められている２値化閾値のすべてについて、上記カウント処理が完了しているか否かを判定する（Ｓ２４）。そして、２値化閾値についてカウント処理が完了していないときは（Ｓ２４：Ｎｏ）、ステップＳ２２に戻って処理を継続する。
【００５８】
全２値化閾値について処理が完了したときは（Ｓ２４：Ｙｅｓ）、フラクタル次元算出部２６がカウントデータ記憶部２５を参照して、フラクタル次元を算出する（Ｓ２５）。
【００５９】
最後に、病態判定部１７がステップＳ２５で算出されたフラクタル次元に基づいて、分類パターン記憶部１９に記憶されている分類パターンを参照して、可能性の高い病態を判定する（Ｓ２６）。
【００６０】
これにより、画像データを解析し、その解析結果に基づいて病態を予測することにより、診断支援を行うことができる。
【００６１】
上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。
【００６２】
例えば、第１の実施形態で、一旦画素単に２値化した後に、メッシュ単位に２値化を行っているが、画素単位の２値化を省略して、原画像から直接メッシュ単位に２値化するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置１の機能構成図である。
【図２】２値化画像のメッシュの区切り方を示す。
【図３】２値化画像をメッシュに区切ったときの拡大図を示す。
【図４】２値化画像をメッシュに区切ったときの拡大図を示す。
【図５】黒メッシュ数のカウント方法の説明図である。
【図６】カウントデータ記憶部１５のデータ構造の一例を示す。
【図７】フラクタル次元の説明図である。
【図８】画像処理装置１の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置２の機能構成図である。
【図１０】カウントデータ記憶部２５のデータ構造の一例を示す。
【図１１】フラクタル次元の説明図である。
【図１２】画像処理装置２の処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６４】
１、２    画像処理装置
６           メッシュ
１１       原画像データ記憶部
１３、２３           画像処理部
１４       ２値化画像データ記憶部
１５、２５           カウントデータ記憶部
１６、２６           フラクタル次元算出部
１７       病態判定部
１９       分類パターン記憶部
５０       ２値化画像
５２       白画素
５３       黒画素
５３       黒画素数
８０       閉領域
８１       輪郭
１３１    領域抽出部
１３２    ２値化処理部
１３３    メッシュ処理部
【図１】
2008154761.tif 000003
【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】
2008154761.tif 000009
【図８】
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【図９】
2008154761.tif 000011
【図１０】
2008154761.tif 000012
【図１１】
2008154761.tif 000013
【図１２】
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