(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
離散的ピクセル画像内の構造性画像成分を識別する方法（６６，８０−１００）において、
ａ）前記離散的ピクセル画像の各々のピクセルについて勾配の大きさを表す勾配値と方向を表す方向値とを算出して、ピクセルと対応する勾配値とのデータ集合を求めるピクセルデータ集合算出工程（８２−８４）と、
ｂ）前記データ集合中から初期勾配閾値（ＩＧＴ）を選択し、この初期勾配閾値（ＩＧＴ）を前記データ集合中の各ピクセルの勾配値と比較することにより、前記離散的ピクセル画像のエッジを前記データ集合中から検索して、エッジを表すピクセルの個数をカウントし（８８）、カウントされたエッジピクセルの個数に基づいて最終勾配閾値（ＦＧＴ）を定める勾配閾値決定工程（８６−９６）と、
ｃ）前記決定された最終勾配閾値と勾配の大きさと方向の値に基づいて、前記離散的ピクセル画像の構造エッジを表すエッジピクセルを識別するエッジピクセル識別工程（９６）と、
ｄ）前記離散的ピクセル画像の構造エッジを表すエッジピクセルを二値順序統計量フィルタ処理して、この離散的ピクセル画像内の構造成分を表すピクセルを識別する構造成分識別工程（１００，１４０−１５０）とを含んでいることを特徴とする構造性画像の識別方法。
【請求項２】
前記勾配閾値決定工程において、前記最終勾配閾値は、前記離散的ピクセル画像の構造エッジを表すエッジピクセルについてカウントされた前記個数に、既知のスカラ値を加算する（９４）ことにより定められる請求項１に記載の構造性画像の識別方法。
【請求項３】
前記構造成分から、所望の個数よりも小さい隣接ピクセルの領域を除去するノイズ除去工程（９２，９８）を更に含んでいる請求項１または２に記載の構造性画像の識別方法。
【請求項４】
前記構造のエッジは、各々のピクセルについての勾配の大きさの値を前記初期勾配閾値と比較すると共に、各々のピクセルについての勾配方向の値を、そのピクセルの隣接ピクセルの勾配方向の値と比較することにより識別される請求項１に記載の構造性画像の識別方法。
【請求項５】
前記ピクセルデータ集合算出工程は、
前記離散的ピクセル画像の前記ピクセルについて勾配ヒストグラムを作成する工程（８４）を有し、  前記勾配閾値決定工程は、
前記勾配ヒストグラムと前記離散的ピクセル画像の各々のピクセルについての勾配の大きさの値及び勾配方向の値から、最終勾配閾値(ＦＧＴ）を定める工程（８６，９６）を有し、
前記エッジピクセル識別工程は、
前記勾配閾値及び前記勾配ヒストグラムから関心のある特徴を表すピクセルを識別するピクセル識別工程（９０，９６）、
とを含むことを特徴とする請求項1に記載の識別方法。
【請求項６】
前記ピクセル識別工程（９０，９６）において、
各々のピクセルについての勾配の大きさの値を前記初期勾配閾値の大きさの値と比較し、各々のピクセルについての勾配方向の値を隣接ピクセルの勾配方向の値と比較して、前記大きさの比較及び前記方向の比較において所定の関係を満たすピクセルの個数をカウントすることにより、特徴のエッジが識別されることを特徴とする請求項５に記載の識別方法。
【請求項７】
前記ノイズ除去工程は、
関心のあるピクセルから、所望の最小数よりも小さい個数のピクセルを含む隣接ピクセルの領域を除去する工程（９２，９８、１２０−１３０）とを含むことを特徴とする請求項３に記載の識別方法。
【請求項８】
前記隣接ピクセルの領域は、各々の関心のあるピクセルに対してインデクス値を割り当て、隣接ピクセルに共通のインデクス値を繰り返し再割り当てて、共通のインデクス値を共有しているピクセルの個数をカウントすることにより、識別されることを特徴とする請求項７に記載の識別方法。
【請求項９】
前記共通のインデクス値は、前記関心のあるピクセルに接して隣接している隣接部内の隣接ピクセルに対して割り当てられることを特徴とする請求項８に記載の識別方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、離散的な画素すなわちピクセルを有する画像の処理に関し、より具体的には、これらの画像内のピクセルによって画定される一定の構造的特徴または顕著な特徴を自動的に識別して強調する手法に関する。この手法は、磁気共鳴イメージングのような医用イメージング・システム及び方法に特に適している。
【０００２】
【従来の技術】
離散的ピクセル画像データを取得すると共に処理する手法としては、様々なものが開発されている。離散的ピクセル画像は、強度、色などの様々な特性を有しているピクセルの配列またはマトリクスで構成されている。各々のピクセルを定義するデータは、採用されているイメージング方式に応じて、様々な態様で取得することができる。医用イメージング方式には、例えば、磁気共鳴イメージング法、Ｘ線法などがある。しかしながら、一般的には、各々のピクセルが、各々のピクセル領域内で励起された物質の放出波または各々のピクセル領域内で受けた放射線等の検知されるパラメータを表す信号、典型的にはディジタル値によって表される。画像の解釈を容易にするためには、ピクセル値はフィルタ処理し、次いで観測者にとって関心のある特徴の画定(definition)を強調するように処理しなければならない。最終的には、このように処理された画像が表示及び印刷のために再構成される。
【０００３】
離散的ピクセル画像を強調してこれらの解釈を容易にするための手法としては様々なものが用いられている。これらの手法では、画像マトリクス内のピクセル列またはピクセル群によって画定されるコントラスト領域、エッジなどの識別を用いることができる。平滑化及び鮮鋭化の工程を用いて、ある種のエッジまたはコントラスト領域を際立たせたり、または関心があるとは考えられない特定の区域を強調しないように(de-emphasize)したりすることもできる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来公知の手法は、必ずしも十分な融通性または計算効率を提供しているとは言えない。具体的には、既存の手法は、顕著な構造を画定する際にオペレータの介入を要求することがあり、ときとして、許容可能な最終的な画像に到達するまで、オペレータによる調節に基づいて生データを何回も処理する必要がある。更に、システム同士の間での、或いは単一のシステム内の画像同士の間での、画像信号取得、処理及び表示の回路要素のばらつきから、画像を画定するピクセル同士の間の関係に対応するばらつきが生じてしまう場合には、被検体内の関心のある構造は、一貫した態様で検知、処理及び表示することができない可能性がある。従って、構造、テクスチャ、コントラスト及びその他の画像の特徴を視覚化したり、単一の画像内であれ画像の組の間であれ比較したりすることが困難になる可能性がある。その結果、画像を提示された担当の医師または技師が、関連のある構造を解釈するのに困難を経験する可能性がある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明は、離散的ピクセル画像における顕著な構造を識別する手法を提供する。一実施態様では、本発明の手法は、各々のピクセルごとに作成される勾配データを利用して、勾配の閾値を自動的に決定し、この閾値を用いて、得られた画像内の構造的特徴を非構造的特徴から分離する。画像構造の画定のための勾配閾値の選択に用いられるパラメータは、オペレータによって設定または変更することもできるし、或いは既定値に頼ることもでき、これにより、融通性を増大させ、且つ所望によりオペレータの介入の必要性を減少させることができる。画像の構造を画定するために用いられるパラメータはまた、画像のマトリクス・サイズに応じて変えてもよい。この手法はまた、画像の構造の画定から、小さく且つノイズの多い領域を分離することも容易にする。これらの領域は計算効率のよい態様で識別され、領域のサイズは既定値によって定義してもよいし、或いはオペレータによって選択される値によって定義してもよい。次いで、結果として得られる構造の画定を、平滑化処理及び鮮鋭化処理を通じて更に強調してもよい。この手法は、様々なイメージング方式で取得される広範な種類の画像に適用することができる。
【０００６】
【発明の実施の形態】
ここで、図面を参照して説明すると、まず図１には、離散的ピクセル・データを取得して処理する回路要素に結合されたスキャナ１２を含む磁気共鳴イメージング・システム１０が示されている。スキャナ１２は、その支持構造１４内に被検体１６を載置して、組織、体液及びその他のような内部の特徴を表す画像を取得することができる。スキャナ１２は、当業界で周知の方式で電磁場を発生させる電磁的構成１８を含んでいる。スキャナ１２内部には励起及び検知用コイル２０が設けられており、これらにより被検体１６内部の磁気回転性物質を励起して物質からの放出波を検知する。
【０００７】
コイル２０によって検知された信号は、被検体内部の特定の位置で放出された励起信号を表すディジタル値を構成するようにエンコードされて、信号取得回路要素２２に送られる。信号取得回路要素２２はまた、特定の画像取得シーケンス中にコイル２０によって形成される磁場の構成及び配置のための制御信号を供給する。信号取得回路要素２２は、エンコードされた画像信号を信号処理回路２４に送信する。信号処理回路２４は、メモリ回路２６内に記憶されている所定の制御ロジック・ルーチンを実行し、信号取得回路２２から受信された信号をフィルタ処理すると共に調節して、取得された画像内の各々のピクセルを表すディジタル値を作成する。次いで、これらの値は、以後の処理及び表示のためにメモリ回路２６に記憶される。
【０００８】
信号処理回路２４は、入力装置２８から入力インタフェイス回路３０を介して構成命令及び制御命令を受信する。入力装置２８は典型的には、構成パラメータを選択的に入力すると共に特定の画像取得シーケンスを指令するためのオペレータ用ステーション及びキーボードを含んでいる。信号処理回路２４はまた、出力インタフェイス回路３４を介して出力装置３２に結合されている。出力装置３２は、典型的には、信号処理回路２４によって実行される画像強調処理に基づいて再構成画像を作成するためのモニタまたはプリンタを含んでいる。
【０００９】
本発明の議論では、磁気共鳴イメージング・システムによって形成される離散的ピクセル画像を参照しているが、ここに記載されている信号処理手法は、いかなる特定のイメージング方式にも限定されていないことに留意されたい。従って、これらの手法は、とりわけ、Ｘ線システム、ＰＥＴシステム及び計算機式断層撮影システムによって取得される画像データに適用することが出来る。また、記載されている実施例では、信号処理回路２４、メモリ回路２６、並びに入力及び出力インタフェイス回路３０及び３４は、プログラム内蔵ディジタル・コンピュータに含まれている。しかしながら、ここに記載した手法を実行する回路要素は、特定用途向けマイクロプロセッサ、アナログ回路要素、またはディジタル回路要素とアナログ回路要素との組合せにおいて適当なコーディングとして構成してもよい。
【００１０】
図２は、システム１０を介して形成される例示的な離散的ピクセル画像３６を示す。画像３６は離散的ピクセル３８のマトリクスで構成されており、離散的ピクセル３８は一連の行４０及び列４２を成すように互いに隣接して配列されている。これらのピクセルの行及び列は、所定のマトリクス幅４４及びマトリクス高さ４６を与えている。典型的なマトリクスの寸法には、２５６×２５６ピクセル、５１２×５１２ピクセル、１０２４×１０２４ピクセルなどがある。入力装置２８（図１参照）を介して特定の画像マトリクス・サイズを選択してもよく、被検体サイズ対イメージング・サイズ及び所望の分解能などの要因に応じて画像マトリクス寸法を変えてもよい。
【００１１】
図２に示すように、画像３６は、隣接するピクセルによって画定される長く連続した線から成るものとして示されている構造領域４８を含んでいる。画像３６はまた、構造領域４８の外部に位置している非構造領域５０を含んでいる。画像３６はまた、様々な大きさ（即ち、隣接ピクセルの数）の孤立したアーティファクト５２を含んでいる可能性があり、これらのアーティファクト５２は、構造領域として画定されることもあるし、後述する手法に従って構造の画定(definition)から除去されることもある。
【００１２】
構造領域４８及び非構造領域５０は、図３に全体的に示されている制御ロジックに従って画像３６内で識別され強調される。この制御ロジックは、好ましくは、メモリ回路２６内に記憶されている適当なプログラミング・コードに基づいて信号処理回路２４によって実行される。図３で参照番号６０によって全体的に示されている制御ロジック・ルーチンは、工程６２において、信号強調処理に用いられるパラメータの初期化から開始する。この初期化工程は、以下の議論に記載されるパラメータについての既定値及びオペレータ選択値の読み込みを含んでおり、これらのパラメータには、構造から除去されるべき小さな領域のサイズ及び「フォーカス・パラメータ」等がある。所望により、入力装置２８を介してこれらのパラメータのうちのいくつかを入力するようにプロンプトを出して、画像マトリクス・サイズのような様々なパラメータ選択肢から選択するようにオペレータに対して要求してもよい。
【００１３】
工程６４において、信号処理回路２４は、画像３６を画定するピクセルについて取得された生の値を収集して正規化する。図示の実施例では、この工程は、各々のピクセルにおける強度を表すディジタル値を読み込むことと、所望のダイナミック・レンジにわたってこれらの強度値をスケーリングすることとを含んでいる。例えば、画像における最大強度値及び最小強度値を決定し、これらの値を用いて出力装置３２の全ダイナミック・レンジにわたるスケーリング係数を作成してもよい。更に、各々のピクセル値に対してデータ・オフセット値を加算または減算して、取得されたデータにおける強度シフトを補正してもよい。工程６４において、回路２４はこのようにして、図３にＩｒと示されている生の画像データを処理して、取得回路要素または被検体におけるばらつきに依存しないようにして、ダイナミック・レンジの所望の部分、例えば、１２ビットに広がるようにフィルタ処理されたピクセル値を含んでいる正規化された画像Ｉｎを形成する。
【００１４】
ここでの議論では画像３６内部の強度値を参照しているが、本発明の手法は、個々のピクセル３８についてエンコードされている画像３６の上述のような値を処理するのに用いてもよいし、または他の値を処理するのに用いてもよいことに留意されたい。このようなパラメータには、周波数またはカラー（色）などがある。
【００１５】
工程６６において、信号処理回路２４は、画像の個々のピクセルを表すデータによって画定されているような、画像３６内の構造４８を識別する所定のロジック・ルーチンを実行する。本発明の手法に従って構造を識別する例示的な工程は、図４を参照して後述する。工程６８では、工程６６において識別された構造が配向平滑化されるが、これについては、図９〜図１２を参照して後で説明する。この配向平滑化のために様々な手法を用いることができるが、記載される実施例では、主配向平滑化を実行してもよいし、主配向平滑化は構造の広がりと広がりとの間のギャップをブリッジング（bridging）する傾向にあるので、このようなブリッジングを回避するために、局所配向平滑化を用いてもよい。工程６８は、工程６６において定義される構造マスクＭｓに基づいて、正規化された画像Ｉｎに対して実行される。工程６８において実行される配向平滑化は、このようにして、正規化された画像をフィルタ処理済み画像Ｉｆへ変換し、フィルタ処理済み画像Ｉｆは更に後続の処理によって修正される。
【００１６】
フィルタ処理済み画像Ｉｆは、以下のようにして更に処理される。工程７０において、信号処理回路２４が画像３６の非構造領域に対して均一化平滑化を行う。図１３を参照して後に更に詳述するように、この均一化平滑化は、非構造領域の特徴を、工程６６において識別された構造を取り巻く環境に配合(blend) させるためのものである。工程７２において、工程６６において識別された構造は、配向鮮鋭化される。配向鮮鋭化の処理は、図１４を参照して後に更に詳述する。次いで、工程７４において、フィルタ処理済み画像を、フィルタ処理済み強度値及び元の正規化された強度範囲に基づいて再正規化する。最後に、工程７６において、画像の非構造領域に存在するテクスチャを、再正規化されたフィルタ処理済み画像Ｉｆｎに戻し配合して、最終画像用の背景基準を提供する。テクスチャ配合処理については、図１５を参照して後述する。工程７６に続いて、結果として得られたピクセル画像値をメモリ回路２６に記憶して、画像３６への最終的な再構成を行う。
【００１７】
図４は、画像３６内部の構造領域４８を識別すると共に、構造領域の画定から小さな又はノイズの多い孤立領域を除去するための制御ロジックにおける工程を示している。上に示したように、図３では工程６６としてまとめられている図４のロジックは、正規化された画像Ｉｎのピクセル・データから開始する。工程８０において、各々のピクセルについてのＸ勾配成分及びＹ勾配成分が算出される。この目的のためには様々な手法を用いることができるが、現状で好ましい実施例では、図５に示す３×３のソーベル（Sobel ）モジュールまたはオペレータ１０２及び１０４を用いる。当業者には理解されるように、モジュール１０２は、各々のピクセルのＸ勾配成分を識別するために用いられ、またモジュール１０４は、各々のピクセルのＹ勾配成分を識別するために用いられる。この処理では、モジュール１０２及び１０４は、関心のある個々のピクセルの上に、関心のあるピクセルを３×３モジュールの中央位置に配置した状態で重畳される。各々のモジュール内部の要素位置にある強度値に、対応する要素に含まれているスカラ値を乗算し、結果として得られる値を合計して、対応するＸ勾配成分及びＹ勾配成分に到達する。
【００１８】
このようにして算出された勾配成分を用いて、工程８２では、勾配の大きさＧｍａｇ及び勾配方向Ｇｄｉｒが算出される。現状での好ましい手法では、各々のピクセルの勾配の大きさは、それぞれのピクセルのＸ勾配成分の絶対値及びＹ勾配成分の絶対値のうちの大きい方に等い。勾配方向は、Ｙ成分をＸ成分で除算したものの逆正接を求めることにより決定される。Ｘ成分がゼロに等しいピクセルについては、勾配方向に、π／２の値が割り当てられる。各々のピクセルについての勾配の大きさの値及び勾配方向の値は、メモリ回路２６に保存される。
【００１９】
Ｘ勾配成分及びＹ勾配成分を識別し、また、勾配の大きさ及び勾配方向を算出するために、代替的な手法を採用してもよいことに留意されたい。例えば、当業者には、ソーベル（Sobel ）勾配モジュール１０２及び１０４の代わりに、ロバーツ（Roberts ）のオペレータまたはプリウィット（Prewitt） のオペレータのような他のモジュールを用いてもよいことが理解されよう。更に、勾配の大きさは、Ｘ勾配成分の絶対値とＹ勾配成分の絶対値との和に等しい値というように、他の態様で割り当ててもよい。
【００２０】
工程８２で決定された勾配の大きさの値に基づいて、工程８４に示すように勾配ヒストグラムが形成される。図６は、この種の勾配ヒストグラムの一例を示している。参照番号１０６で示されているヒストグラムは、特定の勾配値を有しているピクセルの特定の集団の棒形式プロットである。これらの勾配値は水平軸１０８に沿った位置によって示されており、各々の値についてのピクセル集団の個数は垂直軸１１０に沿って示されており、各々の個数は、離散的なレベル１１２に位置している。得られた棒グラフは、段階的な勾配分布曲線１１４を描く。当業者には、実際の具現の際に図６のヒストグラムはグラフ方式で表示される必要はなく、メモリ回路要素に記憶されている値と協調して動作する信号処理回路要素によって関数として決定してもよいことが理解されよう。
【００２１】
ヒストグラム１０６は、画像の構造成分を非構造成分から分離するための勾配閾値を確定するのに用いられる。閾値は、所望の勾配の大きさのレベルの所に設定される。閾値またはそれより大きい値の勾配の大きさを有しているピクセルは、画像内の構造を画定するための第１の規準を満たすものと考えられ、閾値よりも小さい勾配の大きさを有しているピクセルは、最初は非構造であると見なされる。構造を非構造から分離するのに用いられる閾値は、好ましくは、自動的な処理または以下に定義する「オートフォーカス」ルーチンによって設定される。しかしながら、閾値は、オペレータの介入（例えば、入力装置２８を介して）によって設定してもよいし、または後述する処理を介して確定される自動的な値をオペレータが上書きし、結果として得られる画像に特定の情報を与えるようにしてもよいことに留意されたい。
【００２２】
図４に示したように、閾値を定めるための処理は、工程８６において、初期勾配閾値を選択することにより開始する。図６で参照番号１１６として示されているこの初期勾配閾値は、簡便には３０％といったグローバル(global)ピクセル集団の百分位数に対応する値に設定される。このようにして、ＩＧＴ値１１６の軸１０８に沿った位置が、図６のヒストグラム１０６の左手で軸１１０に隣接した端から右側に（即ち、勾配値が増加する方向に）向かって移動しながらピクセル集団の個数を加算していくことにより決定される。一旦、所望の百分位数の値に到達したら、対応する勾配の大きさが、ＩＧＴに割り当てられる値となる。
【００２３】
工程８８において、所望の構造のエッジの検索が行われる。エッジの検索は、工程８６において選択されたＩＧＴ値よりも大きな勾配の大きさを有しているピクセルの位置を求め、関心のある関連ピクセルを取り巻く５×５ピクセルの隣接部を考察することにより進行する。各々の関心のあるピクセルの５×５ピクセルの隣接部の内部で、ＩＧＴよりも大きな勾配の大きさを有しており、且つ所定の角度を超えて関心のあるピクセルの方向と異なっているようなことのない方向を有しているピクセルの個数がカウントされる。現状で好ましい実施例では、０．３５ラジアンの角度がこの比較工程において用いられる。５×５の隣接部での個数が、所定の数、この実施例の場合には３を上回る場合には、この関心のあるピクセルを関連エッジ・ピクセルとして識別する。工程９０において、関連エッジ・ピクセルとして工程８８において識別されたピクセルには値１を割り当て、他のすべてのピクセルにはゼロに等しい値を割り当てた二値マスク画像が作成される。
【００２４】
工程９２では、構造の潜在的な候補として識別される小さな又はノイズの多いセグメントを、繰り返し法により除去する。これらのセグメントを除去するための制御ロジックにおける工程が図７に示してある。図７を参照すると、この処理は工程１２０において開始し、ここでは、所望の値に等しい又はこれよりも大きな勾配の大きさの値を有しているピクセルには１の値を割り当て、他のすべてのピクセルにはゼロの値を割り当てることにより、二値画像が得られる。この二値画像すなわちマスクは、工程９０（図４参照）において形成されたものと実質的に同じである。工程１２２において、この二値マスクにおいて１の値を有している各々のピクセルに、画像の上方左手の隅から開始して下方右手に進むインデクス番号を割り当てる。このインデクス番号は、マスクの１の値を有している各々のピクセルについてインクリメント（増分）される。工程１２４において、マスクは、上方左手から開始して、小さな隣接部の内部のピクセルのインデクスの値を比較することにより行ごとに分析される。例えば、あるインデクス番号を有しているピクセルが識別されたときに、４連結比較が行われる。この場合、関心のあるピクセルのインデクス番号が、もし存在するならば、該関心のあるピクセルの上下左右に直接に接して位置するピクセルのインデクス番号と比較する。次いで、連結されたピクセルの各々についてのインデクス番号を、連結した隣接部内で最も小さなインデクス番号に変更する。その後、ピクセル・マトリクスの全体を通してこの検索、比較及び再割り当てを続行して、共通のインデクス番号が割り当てられている隣接ピクセルから成る領域を求める。好ましい実施例では、参照番号１２４のこのインデクス番号マージ（併合）工程を、図７の工程１２６によって示すように、数回実行してもよい。各々のその後の繰り返しは、好ましくは、反対方向に（すなわち、上から下へ、次いで下から上へ）実行される。
【００２５】
インデクス番号の後続の検索及びマージを通じて行われる繰り返しの後には、インデクス番号のピクセル・マトリクスは、共通のインデクス番号を有しているピクセルから成る連続した領域を含んでいる。そして、図７の工程１２８に示すように、このインデクス・マトリクスに現れる各々のインデクス番号を有しているピクセルの数を数えることにより、該インデクス・マトリクスからヒストグラムが作成される。当業者には明らかなように、インデクス番号を有している各々の独立したピクセルの連続した領域は、それぞれの独自のインデクス番号を有している。工程１３０では、所望の閾値よりも小さな集団を有しているインデクス番号によって表されている領域が、図４の工程９０において決定された構造の画定から除去される。現状での好ましい実施例では、５０ピクセルよりも小さいピクセル個数を有している領域が工程１３０で除去される。但し、この工程で除去されるべきピクセルの数は、マトリクス・サイズ、並びに最終の画像内の構造の画定として許容されるべき孤立したアーティファクトの量及びサイズの関数として選択してもよい。
【００２６】
図４に戻ると、小さなセグメントのピクセルを工程９０において作成した二値マスクから除去した状態で、工程９４に示すように、二値マスクに残っているピクセルの数をカウントする。その結果得られる数を用いて最終勾配閾値を決定してもよいが、構造の画定のための最終勾配閾値を決定する簡便な方法は、該得られたピクセルのカウント数に所望の数のピクセルを加算することを含んでいるものであることがわかった。例えば、現状での好ましい実施例では、４０００の値を工程９２から得られた二値マスクの個数（カウント）に加算して、画像の構造画定における所望のピクセル数に到達する。このパラメータは、デフォールト値として設定してもよいし、オペレータによって修正してもよい。一般的には、加算の値が大きいほど、鮮鋭な画像が形成され、加算の値が小さいほど、平滑な画像が形成される。この実施例では、このパラメータを「フォーカス・パラメータ」と呼び、フォーカス・パラメータをこのように変化させて、構造及び非構造としてのピクセルの分類を再画定することができる。
【００２７】
所望の数の構造ピクセルをこのようにして識別したら、図６に示したヒストグラム１０６に基づいて、図４の工程９６に示すようにして最終勾配閾値またはＦＧＴが決定される。具体的には、ヒストグラム１０６の右手の端から始めて、各々の勾配の大きさの値ごとの集団の個数を、参照番号１３２によって示すように左手方向に移動しながら加算する。一旦、所望の数の構造ピクセルに到達したら（即ち、工程９４においてカウントされたピクセルの数とフォーカス・パラメータとの和）、対応する勾配の大きさの値を最終勾配閾値１３４として定める。この最終勾配閾値に基づいて、ＦＧＴに等しい又はこれよりも大きな値を有しているピクセルには１の値を割り当て、他のすべてのピクセルにはゼロの値を割り当てることにより、新たな二値マスクが画定される。工程９８において、得られた二値マスクをフィルタ処理して、図７の工程９２について上述したものと同一の過程で、小さな孤立したセグメントを除去する。但し、工程９８では、４連結隣接部ではなく、８連結隣接部（即ち、関心のあるピクセルの境界を成しているエッジ及びコーナを共有しているピクセルを含む）をインデクス番号マージ工程において考慮する。
【００２８】
図４の工程１００では、前段の工程を通じて識別された画像の構造の候補を表している特徴のエッジが、二値順序統計量フィルタ処理（binary rank order filtering ）される。構造の候補として識別されたものをこのように強調するための手法としては様々なものを用いることができるが、二値順序統計量フィルタ処理は、構造要素を画定するのに用いられる連続した特徴の適当な幅を拡張すると共に画定するのに申し分のない結果を与えることがわかった。工程１００の二値順序統計量フィルタ処理を実現するための例示的な制御ロジックにおける工程を図８に示す。
【００２９】
図８を参照すると、二値順序統計量フィルタ処理は、前の工程において作成され修正された二値マスクから、工程１４０において開始する。工程１４０では、回路２４は、二値マスク内で各々のピクセルが１の値を有しているか否かを決定する。ピクセルがマスク内で１の値を有していることが判明したら、工程１４２において隣接部のカウントを実行する。この隣接部のカウントでは、関心のある構造ピクセルを取り巻く３×３の隣接部内で、１の値を有している二値マスク内のピクセルの個数をカウントする。この個数は、関心のあるピクセルを含めたものである。工程１４４において、回路２４は、工程１４２からの個数が、所望の個数ｍを超えたか否かを決定する。この実施例では、工程１４４において用いられるｍの値は２である。個数が値ｍを超えていることが判明したら、工程１４６に示すように、関心のあるピクセルに対して１の値が再割り当てされる。しかしながら、個数がｍの値を超えていないものと判明したら、工程１４８に示すように、関心のあるピクセルは、マスク内で０の値を割り当てられる。工程１４６及び工程１４８に続いて、またはピクセルが工程１４０においてマスク内で元の値として１を有していない場合に、制御は工程１５０に進む。
【００３０】
工程１５０では、回路２４は、構造マスクを再検査して、各々の関心のあるピクセルが０の値を有しているか否かを決定する。０の値を有しているピクセルの位置が見出されたら、回路２４は工程１５２に進んで、工程１４２に関して上述したものと同様の隣接部のカウントを計算する。具体的には、関心のある非構造ピクセルの周囲の３×３の隣接部を検査して、この隣接部において１のマスク値を有しているピクセルの個数を決定する。工程１５４において、この隣接部の個数をパラメータｎと比較する。個数がパラメータｎを超えていることが判明したら、工程１５６においてこのピクセルについてのマスク値を１に変更する。値がｎを超えていないことが判明したら、工程１５８に示すように、マスク・ピクセルは、その０の値を維持する。この実施例では、工程１５４で用いられるｎの値は２である。工程１５６または工程１５８の後には、結果として得られるマスクＭｓは、関心のある構造の特徴及び非構造領域を識別する情報を含んでいる。詳しく述べると、マスク内で１の値を有しているピクセルは、構造を識別するものと見なされ、０の値を有しているピクセルは、非構造を示すものと見なされる。
【００３１】
このようにして画像の構造が識別されたら、図３の工程６８に示すように、図９に線図として示されているようなロジックを通して構造の配向平滑化が行われる。図９に示すように、画像構造の配向平滑化は、対応する構造についての正規化された値から開始して、所望の平滑化の種類に応じて異なる方式で進行することができる。具体的には、図９で参照番号１６０と示されているオペレータ入力に基づいて、論理判定ブロック１６２は、参照番号１６４に示されている主配向平滑化を行うか、参照番号１６６に示されている局所配向平滑化を行うかのいずれかを信号処理回路２４に指令する。主配向平滑化が選択されたら、構造ピクセルの強度値を図１０に関して後に説明するようにして処理して、二値マスクＭ′を作成する。図１０を参照して後で説明する手順を繰り返した後に、マスクＭ′の値を工程１６８において評価し、乗数α及びβを用いることにより構造の強度値に対して平滑化を実行し、その結果得られた値は、図９のブロック１７０、１７２及び１７４で、後で説明するように加算される。
【００３２】
参照番号１６４の主配向平滑化工程を説明するために、ここで図１０を参照する。図１０に示すように、主配向平滑化は、工程１８０において、構造マスクＭｓ内で構造ピクセルとして識別された各々のピクセルに対して方向インデクスを割り当てることにより開始する。この実施例では、各々の構造ピクセルに対して、図１１に示すようにして、各々のピクセルについての統計的な分散に従って４つの方向インデクスのうちの１つを割り当てている。図１１に示すように、各々の構造ピクセルを取り巻く局所的な隣接部１８２内で、ピクセル・カーネルについての４つの方向における統計的な分散を、周囲のピクセルの正規化された強度値を参照して算出する。４つの算出された値から、分散が最小である方向が選択され、図１１の参照番号１８４によって示すような対応する方向インデクスが割り当てられる。この実施例では、これらの方向インデクスは、次のように割り当てられる。即ち、４５°については「１」、１３５°については「２」、９０°については「３」、及び０°については「４」とする。これらの工程は、図１０の工程番号１８６及び１８８にまとめられている。工程１９０では、画像マトリクス・サイズに基づいて、局所面積閾値が割り当てられている。この実施例では、２５６×２５６ピクセルの画像については６の局所面積閾値を用い、５１２×５１２ピクセルの画像については１４．２５の値を用い、１０２４×１０２４ピクセルの画像については２３の値を用いる。
工程１９２において、二値マスクＭ′が、各々のピクセルについてゼロの値で初期化される。工程１９４では、各々の構造ピクセルを取り巻く局所的な隣接部内で工程１８８において設定された方向インデクスを検査することにより、各々の構造ピクセルについて主配向が確定される。この過程では、局所的な隣接部において見出される方向インデクスをカウントし、関心のあるピクセルに対して、最大のカウントを得るような方向インデクス（または等しいカウントの場合には見出された最低のインデクス）を割り当てる。この実施例では、工程１９４において主配向の方向を識別するのに用いられる隣接部のサイズは、考慮されている一連の画像マトリクスの寸法で異なっている。具体的には、２５６×２５６ピクセルの画像については３×３の隣接部が用いられ、５１２×５１２ピクセルの画像については５×５の隣接部が用いられ、１０２４×１０２４ピクセルの画像については９×９の隣接部が用いられる。
【００３３】
工程１９６において、各々のピクセルについて、検索された隣接部において決定されたカウントを局所面積閾値と比較する。カウントが局所面積閾値を超えているものと判明したら、信号処理回路２４は工程１９８に進む。この工程では、各々の構造ピクセルについての強度値を関心のあるピクセルについての主方向にある１×３のピクセルのカーネルの平均強度に等しく設定する。続いて、工程２００において、二値マスクＭ′における対応する位置の値を０から１へ変更する。工程１９６において、カウントが特定のピクセルについて局所面積閾値を超えていないことが判明したら、関心のあるピクセルの強度値を工程２０２において示す重み付け平均に等しく設定する。この重み付け平均は、以下の関係によって決定される。
【００３４】
重み付け平均＝（１／［１＋ｐ］）（入力）＋（ｐ／［１＋ｐ］）（平滑化後の値）
ここで、「入力」の値は、ルーチン１６４の開始時での関心のあるピクセルの値であり、ｐは１と２００との間の重み係数であり、「平滑化後の値」は関心のあるピクセルの主方向にある１×３カーネルの平均強度である。工程２００または工程２０２のいずれかから、回路２４は図９の工程１６８に戻る。
【００３５】
再び図９を見ると、工程１６８において、二値マスクＭ′における各々のピクセルの値が評価される。値がゼロに等しいことが判明したら、工程１７０において、対応する強度値Ｉｉに重み係数αを乗算する。この実施例では、係数αは０．４５に等しく設定されている。次にブロック１７２にいて、上記の乗算で得られた値が、工程１７４において算出された、対応するピクセルの正規化された強度値と重み係数βとの積に加算される。この実施例では、係数α及びβの和は１に等しく、従ってβの値は０．５５となる。
【００３６】
工程１６８において、二値マスクＭ′内で特定のピクセルの値が１に等しいことが判明したら、制御は判定ブロック１７６に進む。また、判定ブロック１７６には、上述のブロック１７２において実行された加算の後でも到達する。この実施例では、上述の主配向平滑化工程は、所望の回数の繰り返しにわたって実行されて、構造領域同士の間の十分な平滑化及びブリッジングを行う。従って、工程１７６では、回路２４は、所望の回数の繰り返しが完了したか否かを決定し、完了していなければ、工程１６４に戻って、構造領域を更に平滑化する。この実施例では、オペレータは１回〜１０回のこのような繰り返しを選択することができる。
【００３７】
前述したように、配向平滑化は、図９のブロック１６６に示すような局所配向平滑化のための代替的な一連の工程を通して進行することもできる。図１２は、このような局所配向平滑化のための制御ロジックにおける例示的な工程を示している。主配向平滑化の場合と同様に、局所配向平滑化は、構造ピクセルの正規化された強度値から開始する。工程２０２において、主配向平滑化処理について上述したものと同様にして、各々の構造ピクセルの周囲の１×３ピクセルのカーネルについての統計的な分散が各々のインデクス付き方向（図１１参照）について算出される。工程２０４において、工程２０２で各々のピクセルについて識別された統計的な分散の最大値／最小値の比が算出される。工程２０６において、各々の構造ピクセルについてのこの比は、局所的配向フィルタ処理用の緩和係数と呼ばれるパラメータＲと比較される。この実施例では、Ｒの値は、１と２００との間に設定することができる。工程２０６において、分散の比がＲよりも大きいことが判明したら、工程２０８に示すように、関心のある構造ピクセルの強度値を最小の分散の方向にある１×３ピクセルのカーネルについての平均値と等しく設定することにより、局所的配向フィルタ処理が達成される。工程２０６において、関心のあるピクセルの分散の最大値と最小値との間の比がＲよりも大きくないことが判明したら、局所配向平滑化は行われず、回路２４は工程２０８より先の点に進む。この点から、制御は図９のブロック１７０に戻る。
【００３８】
図９に示すように、ブロック１７０において、各々の構造ピクセルの強度値は重み係数αと乗算され、次いでブロック１７２において、ブロック１７４で算出された対応するピクセルの正規化された強度値と重み係数βとの積と合計される。上に示したように、工程１７６において、回路２４は、所望の回数の繰り返しが完了したか否かを決定し、完了していなければ、局所配向平滑化ブロック１６６に戻って、所望の回数の繰り返しが完了するまで図１２の工程を繰り返す。一旦、所望の繰り返しが完了したら、配向平滑化から得られたフィルタ処理済み画像Ｉｆが、後述する過程によって更にフィルタ処理される。
【００３９】
図３を参照して前に述べたように、画像内の識別された構造の配向平滑化に続いて、非構造の均一化平滑化を行う。このような均一化平滑化の処理における工程を図１３に示されている。図１３に示すように、この処理では、非構造ピクセルの正規化された強度値を考察する。工程２１０において、各々の非構造ピクセルについての平均隣接部強度値を算出する（構造ピクセルが、考慮されている隣接部に含まれている場合には、これらの構造ピクセルの正規化された値を考慮に入れる。）。この実施例では、工程２１０は、各々の非構造ピクセルを取り巻く３×３の隣接部に基いて進行する。この平均値は、関心のあるピクセルに割り当てられ、制御は工程２１２に進む。工程２１２では、回路２４は、所望の回数の繰り返しが完了したか否かを決定する。完了していなければ、制御は工程２１０に戻って、非構造ピクセルの強度値の更なる均一化を行う。一旦、所望の回数の繰り返しが完了したら、図１３の均一化平滑化ルーチンから出る。この実施例では、オペレータは、均一化平滑化の繰り返しの回数を１回〜１０回の範囲に設定することができる。
【００４０】
均一化平滑化に続いて、フィルタ処理された画像は、図３に関して前述したように、識別された構造の配向鮮鋭化によって更に処理される。この処理を図１４に更に詳細に示す。図１４に示すように、配向鮮鋭化の処理連鎖は、工程２１４から開始し、ここで、各々の構造ピクセルについてのラプラシアン値が図１１に示すと共に上述したインデクス付き方向において算出される。ラプラシアン値は、以下の式から算出することができる。
【００４１】
Ｌ（ｋ）＝２．０＊Ｉ（ｋ）−Ｉ（ｋ−１）−Ｉ（ｋ＋１）
ここで、ｋは関心のある構造ピクセルであり、ｋ−１はインデクス付き方向における関心のあるピクセルの前のピクセルであり、ｋ＋１はインデクス付き方向における関心のあるピクセルの後のピクセルである。工程２１４で算出されるラプラシアン値は、フィルタ処理された強度値（即ち、構造についての平滑化後の値）に基づいていることに留意されたい。次いで、工程２１６において、各々の構造ピクセルについての４つのラプラシアン値の最大値が、エッジ画像Ｍｅを形成するために保存される。工程２１８では、各々の構造ピクセルについて、図１１に示すインデクス付き方向で、関連隣接部における各々のピクセルについてのフィルタ処理（即ち、均一化及び平滑化）後の値を再び用いて、３×１ピクセルのカーネルについての統計的分散及び平均値が算出される。次いで、各々の構造ピクセルについて最小の分散の方向をこれらの値から識別し、工程２２０に示すように、最小の分散の方向での平均値を各々のピクセルについて保存する。工程２２２において、各々の構造ピクセルについての最小の分散の方向での平均値に、係数γを乗算する。この実施例では、γの値は、０．００００１〜２．０にわたる範囲内に設定され得る。一般的には、選択されるγの値が大きいほど、最終の画像における強いエッジの全体的な鮮鋭度が大きくなる。工程２２４において、結果として得られる重み付けされた値が、対応する構造ピクセルの当初のフィルタ処理済み値に加算される。次いで、得られたフィルタ処理済み画像値が、以下に記載するようにして更に処理される。
【００４２】
画像の構造的特徴の配向鮮鋭化に続いて、画像全体を図３の工程７４に示すように再び再正規化する。この再正規化のためには様々な方法を用いることができるが、この実施例では、工程７２の後のフィルタ処理済み画像におけるグローバル(global)平均ピクセル強度を算出し、この平均値と、上述したフィルタ処理工程の前の平均値との間の差に基づいて、正規化係数を決定する。次いで、この正規化係数にフィルタ処理済みピクセル強度を乗算し、この積に元のデータからのグローバル最小強度値を加算することにより、各々のピクセルについて新たな正規化された強度値が決定される。
【００４３】
次いで、得られた再正規化されたフィルタ処理済み画像は、図３ではＩｆｎと記されているが、この画像は更に処理されて、元のデータからの非構造領域のテクスチャに配合される。このテクスチャ配合工程が、図１５に示されている。一般的には、図１５の各工程は、非構造ピクセルの勾配の大きさに応じて、より多く又はより少ない元のテクスチャを加算したりするのに役立つ。具体的には、工程２２６において、各々の関心のある非構造ピクセルの勾配の大きさを閾値Ｔと比較する。この実施例では、この閾値は、３００の値に設定されている。勾配がこの閾値よりも大きくないことが判明したら、工程２２８においてピクセルの強度値に値「ａ」を乗算する。得られた積は、工程２３０において、工程２３２で当該ピクセルの生の強度値（図３の工程６４での正規化の前の値）に「１−ａ」に等しい値を乗算した積と加算される。この結果の重み付けされた平均値はピクセルに割り当てられる。
【００４４】
工程２２６において、あるピクセルの勾配の大きさの値が閾値Ｔよりもおおきいことが判明したら、工程２３４に示すように、このピクセル強度値に係数「ｂ」が乗算される。次いで、得られた積は、工程２３６において、工程２３８におけるこのピクセルの生の強度値と「１−ｂ」に等しい乗数との積に加算される。この実施例では、「ｂ」の値を０〜１の範囲内に設定することができ、「ａ」の値は「ｂ」の値の１．５倍に等しく設定される。当業者には明らかなように、図１５に示された工程によって行われる重み付け平均処理は、非構造領域にテクスチャを効果的に戻し加算し、上述のようにしてフィルタ処理された構造にわかり易い環境を提供する。工程２２６での比較を行うことにより、この処理は、小さな勾配値を有しているピクセルについてはより少ない元のテクスチャを効果的に加え、より大きな勾配値を有しているピクセルについてはより多い元のテクスチャを効果的に加える。所望により、「ａ」及び「ｂ」の値は、この処理のこのような作用を増大させ又は減少させるように設定することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図１】被検体の離散的ピクセル画像を強調するように構成されている磁気共鳴イメージング・システムのブロック図である。
【図２】構造及び非構造を画定する変動する強度を有しているピクセルのマトリクスで構成された例示的な離散的ピクセル画像を示す線図である。
【図３】構造の識別、並びに画像内の構造領域及び非構造領域の両方の強調のために離散的ピクセル画像を処理するための例示的な制御ロジックにおける工程を示す流れ図である。
【図４】離散的ピクセル画像における構造的特徴を識別するための例示的な制御ロジックにおける工程を示す流れ図である。
【図５】画像の各々の離散的ピクセルについて勾配成分を作成するために図４の工程に用いられている要素またはモジュールの線図である。
【図６】画像内で構造を非構造から分割するための勾配閾値を識別するのに用いられる画像の勾配ヒストグラムである。
【図７】構造の画定から小さな又はノイズの多い領域を選択的に除去するための例示的な制御ロジックにおける工程の流れ図である。
【図８】画像内で識別された構造的特徴を二値順序統計量フィルタ処理によって処理するための例示的な制御ロジックにおける工程の流れ図である。
【図９】画像内で識別された構造の配向平滑化のための例示的な制御ロジックにおける工程を示す流れ図である。
【図１０】図９に示された処理において主配向平滑化を行うための例示的な制御ロジックにおける工程を示す流れ図である。
【図１１】図１０の配向平滑化処理に用いられる方向インデクスの線図である。
【図１２】図９の処理を通じて局所配向平滑化を行うための例示的な制御ロジックにおける工程の流れ図である。
【図１３】離散的ピクセル画像の非構造領域の均一化平滑化のための例示的な制御ロジックにおける工程の流れ図である。
【図１４】離散的ピクセル画像における構造領域の配向鮮鋭化のための例示的な制御ロジックにおける工程の流れ図である。
【図１５】非構造領域のいくつかのテクスチャの特徴を離散的ピクセル画像に再導入するための例示的な制御ロジックにおける工程を示す流れ図である。
【符号の説明】
１０    磁気共鳴イメージング・システム
１２    スキャナ
１４    支持構造
１６    被検体
１８    電磁的構成
２０    励起及び検知用コイル
２２    信号取得回路要素
２４    信号処理回路
２６    メモリ回路
２８    入力装置
３０    入力インタフェイス回路
３２    出力装置
３４    出力インタフェイス回路
３６    画像
３８    離散的ピクセルのマトリクス
４０    ピクセル行
４２    ピクセル列
４４    マトリクス幅
４６    マトリクス高さ
４８    構造領域
５０    非構造領域
５２    アーティファクト
【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５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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