(57)【要約】【課題】腫瘍影などの孤立陰影が肋骨影と重なっている場合や肺野周辺部にある場合にも、確実に孤立陰影を抽出可能とする。【解決手段】Ｘ線発生回路１０１は、被検査体１０３に対してＸ線ビーム１０２を被写体１０３に放射し、２次元Ｘ線センサ１０４によりＸ線画像を得る。データ収集回路１０５はこのＸ線画像をＸ線画像信号に変換し、前処理回路１０６はこのＸ線画像信号）に対して、オフセット補正処理やゲイン補正処理等の前処理を行い、診断支援回路１１２に転送する。診断支援回路１１２において、強調処理回路１１３は画像中に存在する円形状の陰影を強調し、抽出回路１１４は、強調処理された画像からモルフォロジカルフィルタを用いて孤立陰影を抽出する。ラベリング回路１１５は、抽出された孤立陰影のうち、一定画素値以上の領域をラベリングする。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像中に存在する円形状の陰影を強調する強調手段と、
前記強調手段によって強調処理された画像からモルフォロジカルフィルタを用いて孤立陰影を抽出する抽出手段と
を備えることを特徴とする診断支援装置。
【請求項２】
前記抽出手段で抽出された孤立陰影のうち、一定画素値以上の領域をラベリングするラベリング手段を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
【請求項３】
前記画像から高周波成分を取り出し、高周波画像を生成する生成手段を更に備え、
前記強調手段は、前記高周波画像中に存在する円形状の陰影を強調することを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
【請求項４】
画像中に存在する円形状の陰影を強調する強調工程と、
前記強調工程によって強調処理された画像からモルフォロジカルフィルタを用いて孤立陰影を抽出する抽出工程と
を備えることを特徴とする診断支援方法。
【請求項５】
前記抽出工程で抽出された孤立陰影のうち、一定画素値以上の領域をラベリングするラベリング工程を更に備えることを特徴とする請求項４に記載の診断支援方法。
【請求項６】
前記画像から高周波成分を取り出し、高周波画像を生成する生成工程を更に備え、
前記強調工程は、前記高周波画像中に存在する円形状の陰影を強調することを特徴とする請求項４に記載の診断支援方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、診断支援装置及び方法に関する。特に画像中から腫瘍影等の孤立陰影を自動的に抽出する診断支援装置及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年のデジタル技術の進歩により放射線画像をデジタル画像信号に変換し、該デジタル画像信号に対して画像処理を施し、ＣＲＴ等に表示、あるいはプリント出力することが行われている。ところで、近年、放射線画像中から自動的に腫瘍影等を抽出する診断支援装置の開発が進めらており、その診断支援装置で抽出した腫瘍影等を含む画像をフィルムやＣＲＴに表示出力することが多々行われている。
【０００３】
このような孤立陰影の自動抽出方法には、例えば特許文献１に記載されるような孤立陰影抽出方法等がある。この方法を簡単に説明すると次のとおりである。すなわち、腫瘍影強調画像と腫瘍影抑制画像の差分画像を作成し、作成した差分画像を多重閾値処理を行うとともに、同時にラベリング処理を行い、一定閾値以上の孤立影から円形度などの特徴量を計算しながら、その特徴量に基いて孤立影を抽出する。
【０００４】
また、孤立陰影の自動抽出方法の他の例として、特許文献２には次のような抽出方法が示されている。すなわち、各画素Ｐｉｊ（ｉ＝１，２，…，８；ｊ＝１，２，３）の画像データｆｉｊの規格化グラジュント∇ｆｉｊ／｜∇ｆｉｊ｜の、線分Ｌｉの方向の成分、各画素Ｐｉｊから所定の画素Ｐ０に向かう単位ベクトルをеｉとしたとき、∇ｆｉｊ／｜∇ｆｉｊ｜＊еｉ（ただし＊は内積を表わす）が求められる。
【０００５】
その後、該成分について内向き（所定の画素Ｐ０の方向）を正、外向きを負としたとき、各線分Ｌｉ（ｉ＝１，２，……，８）毎に各最大値、
｛∇ｆｉｊ／｜∇ｆｉｊ｜＊еｉ｝Ｍ（ｉ＝１，２，…，８）
が求められ、さらにこれら各最大値｛∇ｆｉｊ／｜∇ｆｉｊ｜＊еｉ｝Ｍを加算した加算値が求められる。この加算値を特性値Ｃ２として、この特性値Ｃ２が所定のしきい値Ｔｈ２と比較され、Ｃ２≧Ｔｈ２であるか、Ｃ２＜Ｔｈ２であるかにより、所定の画素Ｐ０がそれぞれ腫瘍影内の画素であるか否かが判定される旨の開示がある。
【０００６】
更に、非特許文献１には、孤立陰影を抽出するのに用いる「輪投げ」的なモルフォロジカルフィルタが記載されている。これは半径ｒ１のＤフィルタ（Ｄｉｓｋ  Ｆｉｌｔｅｒ）と内径ｒ２、ｒ３のＲフィルタ（Ｒｉｎｇ  Ｆｉｌｔｅｒ）の組み合わせで表現されるＱフィルタを用い、また、この変換をＱ変換と呼ぶ。具体的にはＤフィルタによるＤｉｌａｔｉｏｎ後の画素値から、ＲフィルタによるＤｉｌａｔｉｏｎ後の画素値を差し引く処理を表す。Ｑ変換後の画像をさらにＱ変換することを逆Ｑ変換と呼ぶことにする。これはＱ変換と逆Ｑ変換が、あたかもフーリエ変換と逆フーリエ変換のような関係にあり、Ｑ変換は画像中のＱフィルタ成分の抽出プロセス、逆Ｑ変換は抽出された成分を逆変換し、もとの画像空間で表現するプロセスと考えられるからである。
【０００７】
以下にＱフィルタの定義式を示す。Ｄフィルタ（Ｄｉｓｋ  Ｆｉｌｔｅｒ）Ｄ（ｘ，ｙ）とＲフィルタ（Ｒｉｎｇ  Ｆｉｌｔｅｒ）Ｒ（ｘ，ｙ）が、
Ｄ（ｘ，ｙ）＝０  ：ｘ２＋ｙ２≦ｒ１２のとき
−∞        ：その他のとき          …（１）
Ｒ（ｘ，ｙ）＝０  ：ｒ２２≦ｘ２＋ｙ２≦ｒ３２のとき
−∞        ：その他のとき          …（２）
のように示される場合、Ｑ変換は、
Ｇ（ｘ，ｙ）＝ｆ（ｘ，ｙ）ΘＤ（ｘ，ｙ）−ｆ（ｘ，ｙ）ΘＲ（ｘ，ｙ）  …（３）
で表される。ここで、ΘはＤｉｌａｔｉｏｎを表し、原画像をｆ（ｘ，ｙ）、フィルタ関数をｈ（ｘ，ｙ）とするとき、
ｆ（ｘ，ｙ）Θｈ（ｘ，ｙ）＝ｍａｘ｛ｆ（ｘ＋ｘ１，ｙ＋ｔ１）＋ｈ（ｘ１，ｙ１）｜（ｘ１，ｙ１）∈Ｋ｝  …（４）
で表される。なお、Ｋはフィルタ関数の定義域をあらわす。
【０００８】
【特許文献１】
米国特許第４９０７１５６号明細書
【特許文献２】
特許第２５７１１３２号公報
【非特許文献１】
中山  正人他、“３次元モルフォロジカルフィルタによる肺癌病巣自動認識の検討”、医用画像工学研究会ＪＡＭＩＴ  Ｆｒｉｎｔｉｅｒ  ９５講演論文集、ｐｐ．６０−６７（１９９５）。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許文献１、特許文献２に開示される発明では、孤立陰影が強調される効果はあるが、例えば胸部画像などでは肋骨影などのエッジ部分等の、孤立陰影以外も強調されてしまう。このため、強調後の画像上で画素値が一定値以上の領域が全て孤立陰影の領域を示しているわけではない。従って、孤立陰影領域のみ抽出するためには強調処理画像から何らかの特徴抽出処理を行わなければいけない問題がある。
【００１０】
このような処理では、肋骨影と腫瘍影が近接又は重なっている場合などには腫瘍影と肋骨影の分離が困難であり腫瘍抽出精度が下がる問題がある。また、特に、特許文献２に開示されている発明では、腫瘍の存在する領域全体の画素値勾配が腫瘍影の画素値勾配よりも強い場合には、腫瘍影を代表する規格化されたベクトルを正しく算出することができず、腫瘍影の抽出精度が下がる問題がある。これは、例えば胸部正面画像では肺野周辺領域に存在する腫瘍影を抽出する場合に問題となる。
【００１１】
一方、非特許文献１に示されるような「輪投げ」的なモルフォロジカルフィルタを用いた場合には、孤立陰影のみを抽出できるため、特徴量の抽出処理等は孤立陰影抽出にはいらない利点を有する。また、肋骨影と腫瘍影が重なる場合でも腫瘍影のみを抽出することが可能である利点を有する。
【００１２】
しかし、実際の腫瘍影は隆起した状態に存在することはまれであり、画像的には腫瘍部分があたかも染みのように周辺画像に溶け込んでいるのが通常である。このため、「輪投げ」的なモルフォロジカルフィルタでは、例えば胸部画像に存在する現実の腫瘍影の抽出に適さない問題がある。「輪投げ」的なモルフォロジカルフィルタは腫瘍影が廻りの画像から隆起している場合のみにうまく作用するからである。このことは、例えば胸部正面画像において、肺野周辺領域に存在する腫瘍影を抽出する場合にも問題となる。
【００１３】
本発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、腫瘍影などの孤立陰影の適切な抽出を可能とすることを目的とする。
また、本発明の他の目的は、腫瘍影などの孤立陰影が肋骨影と重なっている場合や肺野周辺部にある場合にも抽出できる診断支援装置を開発することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するための本発明による診断支援装置は以下の構成を備える。すなわち、
画像中に存在する円形状の陰影を強調する強調手段と、
前記強調手段によって強調処理された画像からモルフォロジカルフィルタを用いて孤立陰影を抽出する抽出手段とを備える。
【００１５】
また、上記の課題を解決するための本発明による診断支援方法は、
画像中に存在する円形状の陰影を強調する強調工程と、
前記強調工程によって強調処理された画像からモルフォロジカルフィルタを用いて孤立陰影を抽出する抽出工程とを備える。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、添付の図面を参照して本発明の好適な実施形態を説明する。
【００１７】
〈第１実施形態〉
図１は第１実施形態によるＸ線撮影装置１００の構成を示すブロック図である。図１に示されるように、Ｘ線撮影装置１００は、診断支援機能を有するＸ線の撮影装置であり、前処理回路１０６、ＣＰＵ１０８、メインメモリ１０９、操作パネル１１０、画像表示器１１１、診断支援回路１１２を備えており、ＣＰＵバス１０７を介して互いにデータ授受されるようになされている。
【００１８】
また、診断支援回路１１２において、強調処理回路１１３は画像中に含まれる腫瘍影等の円形陰影を強調して隆起状の陰影とする。抽出回路１１４は、強調処理回路１１３で円形状の陰影が強調された画像から、隆起状の陰影を抽出する。ラベリング回路１１５は、抽出回路１１４で処理された画像に対して周知のラベリング処理を行い、抽出領域にラベリング付けする。
【００１９】
また、Ｘ線撮影装置１００は、前処理回路１０６に接続されたデータ収集回路１０５と、データ収集回路１０５に接続された２次元Ｘ線センサ１０４及びＸ線発生回路１０１とを備えている。これらの各回路はＣＰＵバス１０７にも接続されている。
【００２０】
上述の様なＸ線撮影装置１００において、メインメモリ１０９は、ＣＰＵ１０８での処理に必要な各種のデータなどが記憶されるものであると共に、ＣＰＵ１０８の作業用としてのワークメモリを含む。ＣＰＵ１０８は、メインメモリ１０９を用いて、操作パネル１１０からの操作にしたがった装置全体の動作制御等を行う。これにより第１実施形態のＸ線撮影装置１００は、以下のように動作する。
【００２１】
先ず、Ｘ線発生回路１０１は、被検査体１０３に対してＸ線ビーム１０２を放射する。Ｘ線発生回路１０１から放射されたＸ線ビーム１０２は、被検査体１０３を減衰しながら透過して、２次元Ｘ線センサ１０４に到達し、２次元Ｘ線センサ１０４によりＸ線画像として出力される。ここでは、２次元Ｘ線センサ１０４から出力されるＸ線画像を、例えば胸部正面画像等とする。
【００２２】
データ収集回路１０５は、２次元Ｘ線センサ１０４から出力されたＸ線画像を電気信号に変換して前処理回路１０６に供給する。前処理回路１０６は、データ収集回路１０５からの信号（Ｘ線画像信号）に対して、オフセット補正処理やゲイン補正処理等の前処理を行う。この前処理回路１０６で前処理が行われたＸ線画像信号は原画像として、ＣＰＵ１０８の制御により、ＣＰＵバス１０７を介して、メインメモリ１０９及び診断支援回路１１２に転送される。
【００２３】
図２は第１実施形態による診断支援回路１１２の処理の流れを示すフローチャートである。また、図３、図４はそれぞれ、強調処理回路１１３、抽出回路１１４の処理の流れを示すフローチャートである。以下、これらのフローチャートを参照して、診断支援回路１１２の処理を説明する。
【００２４】
まず、強調処理回路１１３では円形状の陰影を強調することにより、円形状の陰影を周辺画像領域から隆起させるとともに、原画像のもっている全体的な勾配を抑制する処理を行う（ステップＳ２０１）。この処理がステップＳ２０２における孤立影の抽出精度を上げるために重要となる。ただし、ここでの「全体的な勾配を抑制する処理」とは、画像の全体的な勾配が強調処理の結果として抑制されているものである。このため、肺野周辺部の勾配も抑制されことになるが、肺野周辺部の勾配は、腫瘍影の抽出に適した形態で抑制されているものではない。
【００２５】
強調処理は前述に説明した処理の様に円形状陰影を強調する処理ならばいかような処理でもよいが、本実施形態では以下のような処理を行う。ここでｆ（ｘ，ｙ）を原画像の座標（ｘ，ｙ）での画素値とする。まずｘ方向のベクトル成分ｘ（ｉ，ｊ）＝ｆ（ｉ＋ｄ，ｊ）−ｆ（ｉ，ｊ）、ｙ方向のベクトル成分ｙ（ｉ，ｊ）＝ｆ（ｉ，ｊ＋ｄ）−ｆ（ｉ，ｊ）を有する、各画素ｆ（ｉ，ｊ）の規格化グラジュント“∇ｆｉｊ／｜∇ｆｉｊ｜”を原画像全体について算出する（ステップＳ３０１）。そして、原画像の座標（ｘ，ｙ）の点から半径ｒ上にある各画素ｆ（ｉ，ｊ）の画像データｆｉｊの規格化グラジュント∇ｆｉｊ／｜∇ｆｉｊ｜の、座標（ｘ，ｙ）からその円上の点ｆ（ｉ，ｊ）へ向かう単位ベクトルをе（ｉ，ｊ）としたとき、∇ｆｉｊ／｜∇ｆｉｊ｜＊е（ｉ，ｊ）（ただし＊は内積を表わす）が求められる。
【００２６】
その後、該成分について内向きを正、外向きを負として、｛∇ｆｉｊ／｜∇ｆｉｊ｜＊еｉ｝を加算した加算値が求められる（ステップＳ３０２）。
【００２７】
この加算値を座標（ｘ，ｙ）における強調処理後の画素値とする。通常、腫瘍影は円形状の陰影であり、この円形状の陰影の周辺部が周辺画像に浸潤した形態の画像データとして得られる。したがって、円形陰影の半径の大きさに調整された円上の画素値勾配と、その円の中心点から円上の点に向かう単位ベクトルとの内積を求めた値は、その円の中心点と腫瘍影の中心点がほぼ重なる場合には大きな値となる。よって、処理後の画像では円形陰影の中心点を中心に隆起した画像が得られる。
【００２８】
次に抽出回路１１４は強調処理回路１１３で強調された画像から孤立陰影の抽出処理を行う（ステップＳ２０２）。
【００２９】
具体的には以下の手順で抽出処理が行なわれる。
【００３０】
まず、Ｄフィルタ（Ｄｉｓｋ  Ｆｉｌｔｅｒ）Ｄ（ｘ，ｙ）とＲフィルタ（Ｒｉｎｇ  Ｆｉｌｔｅｒ）Ｒ（ｘ，ｙ）が、
Ｄ（ｘ，ｙ）＝０：    ｘ２＋ｙ２≦ｒ１２のとき
−∞      ：    その他のとき            …（１）
Ｒ（ｘ，ｙ）＝０：    ｒ２２≦ｘ２＋ｙ２≦ｒ３２のとき
−∞      ：    その他のとき            …（２）
のように定義される。
【００３１】
原画像の座標（ｘ，ｙ）を中心とした半径ｒ１内の画像の最大値Ｇ１（ｘ，ｙ）を以下の（３）式、
Ｇ１（ｘ，ｙ）＝ｆ（ｘ，ｙ）ΘＤ（ｘ，ｙ）    …（３）
に従い算出する（ステップＳ４０１）。
【００３２】
次に、原画像の座標（ｘ，ｙ）を中心とした半径ｒ２、ｒ３のリング状内の画像の最大値Ｇ２（ｘ，ｙ）を（４）式、
Ｇ２（ｘ，ｙ）＝ｆ（ｘ，ｙ）ΘＲ（ｘ，ｙ）      …（４）
に従い算出する（ステップＳ４０２）。
【００３３】
ここで、ｒ１、ｒ２、ｒ３等の径は実験に基いて定めればよい。例えば求めたい腫瘍影が１５ｍｍであれば、ｒ１＝ｒ２＝８ｍｍ程度、ｒ３＝９ｍｍ程度にすればよいことが実験的に求められている。
【００３４】
次に、最大値間の差分（Ｇ１及びＧ２の差分）を（５）式、
Ｇ３（ｘ，ｙ）＝Ｇ１（ｘ，ｙ）−Ｇ２（ｘ，ｙ）      …（５）
に従い算出する（ステップＳ４０３）。
【００３５】
なお、上記（３）、（４）式において、ΘはＤｉｌａｔｉｏｎを表し、原画像をｆ（ｘ，ｙ）、フィルタ関数をｈ（ｘ，ｙ）とするとき、
ｆ（ｘ，ｙ）Θｈ（ｘ，ｙ）＝ｍａｘ｛ｆ（ｘ＋ｘ１，ｙ＋ｔ１）＋ｈ（ｘ１，ｙ１）｜（ｘ１，ｙ１）∈Ｋ｝  …（６）
で表される。Ｋはフィルタ関数の定義域をあらわす。ここで、Ｄ（ｘ，ｙ）、Ｒ（ｘ，ｙ）がそれぞれ（３）、（４）式での定義域Ｋに相当する。
【００３６】
以上のようにして得られた画像Ｇ３（ｘ，ｙ）では、強調処理画像中の孤立陰影が抽出された画像となっている。つまり、Ｇ３（ｘ，ｙ）の一定画素値以上の範囲が孤立陰影中に存在する画像領域ということになる。従って、例えば一定画素値範囲の画像領域の画素値を１、その他の範囲の画素値を０として、通常に行われるラベリング処理を画像１の領域に対して行うことにより、孤立陰影領域をレべリング付けすることができる（ステップＳ２０３）。すなわち、ステップＳ２０３によってラベリングづけされた領域が孤立陰影領域であり、腫瘍影の領域である可能性が高いものである。
【００３７】
以上のように、第１実施形態による孤立陰影の抽出方法を用いると、現実の腫瘍影の様に周辺画像に溶け込んでいる陰影をより確実に抽出できる効果がある。また、処理後画像の一定閾値以上の画像領域は、必ず、孤立陰影内の領域であるということができるものである。さらに、ラベリング処理をおこなうことで、孤立陰影領域が複数存在する場合でも、正確にその領域を算出できる効果がある。
【００３８】
〈第２実施形態〉
第２実施形態では、原画像より高周波画像を得て、得られた高周波像画像に対して第１実施形態と同様の処理を行う。
【００３９】
図５は第２実施形態によるＸ線撮像装置の構成を示すブロック図である。図５からわかるように、第１実施形態によるＸ線撮像装置（図１）の構成に高周波成分作成回路２０１が追加されている。高周波成分作成回路２０１は、原画像の高周波成分を作成する。以下、第２実施形態によるＸ線撮像装置の動作について、図６のフローチャートを参照して詳述する。
【００４０】
図６は、第２実施形態による孤立陰影の抽出処理の流れを示すフローチャートである。図６において、第１実施形態（図２）と同様の処理に関しては同一の番号を付して説明を省略する。
【００４１】
高周波成分作成回路２０１では、例えば以下の（７）式、に従って、高周波成分画像Ｓｕｓ（ｘ，ｙ）を作成する（ステップＳ６０１）。その後、このＳｕｓ（ｘ，ｙ）の画像に対して第１実施形態と同様の処理を行う。
【００４２】
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【００４３】
第１実施形態によれば、例えば胸部正面画像の肺野周辺部のように、背景画像の傾きが大きく、例えば規格化グラジュントを正確に求めることができないような場合がある。背景の傾きが大きい場合には、背景画像の傾きが規格化グラジュントの向きに影響を与えるからである。これに対し、第２実施形態によれば、高周波成分画像に対して強調処理を行うので、このような領域に対しても正確に規格化グラジュントを得ることができ、精度良く腫瘍を抽出できる効果がある。これは、他の方法を用いる強調処理においても言えることであり、高周波成分を用いることにより腫瘍影の抽出精度が上がる効果がある。
【００４４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、腫瘍影などの孤立陰影の適切な抽出が可能となる。
また、本発明によれば、腫瘍影などの孤立陰影が肋骨影と重なっている場合や肺野周辺部にある場合にも、確実に孤立陰影を抽出できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１実施形態によるＸ線撮影装置の構成を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態のＸ線撮影装置における、診断支援回路１１２の処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】第１実施形態のＸ線撮影装置における、強調処理回路１１３の処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】第１実施形態のＸ線撮影装置における、抽出回路１１４の処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】第２実施形態によるＸ線撮影装置の構成を示すブロック図である。
【図６】第２実施形態のＸ線撮影装置における、診断支援回路１１２の処理の流れを示すフローチャートである。
【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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