(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサを有する、画像データ・セット中の解剖学的線構造を検出する画像処理装置であって、前記プロセッサは：
検出されるべき解剖学的線構造の線モデルを定義する段階であって、前記線モデルはいくつかのボクセルを含み、前記線モデルは、所定の長さおよび幅をもつ二次元長方形線モデルを定義するよう構成されている、段階と；
前記画像データ・セットの関心ボクセル毎に、前記線モデルと前記関心ボクセルのまわりの画像領域との間の相関のいくつかの相関値を計算する段階であって、前記画像領域は前記線モデルと対応する数のボクセルを含み、前記画像領域に対する前記線モデルのいくつかの異なる相対配向のそれぞれについて、それぞれの相関値が計算され、前記プロセッサは、二次元画像データ・セットの関心ボクセル毎に、前記二次元長方形線モデルと前記関心ボクセルのまわりの二次元画像領域との間の相関のいくつかの相関値を計算するよう構成されている、段階と；
関心ボクセル毎に、前記計算された相関値からの最大相関値および該最大相関値が得られる対応する最適配向を決定する段階であって、前記最大相関値が前記解剖学的線構造を検出する、段階と；
前記画像データ・セット内で、実質的に同じ最適な配向が見出されたボクセルの諸領域を同定し、関心ボクセル毎に、局所有向性値を決定し、関心ボクセル毎に、該局所有向性値に、前記最大相関値を乗算して、増幅された最大相関値を得る段階とを実行する、
画像処理装置。
【請求項２】
前記プロセッサはさらに、前記画像データ・セットの関心ボクセル毎に、前記線モデルと前記関心ボクセルのまわりの画像領域との間の線形相関のいくつかの相関値を計算するよう構成されている、請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記プロセッサはさらに、前記画像データ・セットの関心ボクセル毎に、前記線モデルと前記関心ボクセルのまわりの画像領域との間の前記線形相関のいくつかの相関値を計算することを、前記画像領域および前記線モデルの強度値の共分散の、前記画像領域の強度値の分散および前記線モデルの強度値の分散に対する比を計算することによって行なうよう構成されている、請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記プロセッサは、検出されるべき線構造に垂直な方向よりも検出されるべき線構造に沿った方向においてより大きな広がりをもつ二次元長方形線モデルを定義するよう構成されている、請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記プロセッサはさらに、種々の二次元画像データ・セット、特に三次元画像データ・セットの種々の画像スライスについて、計算する段階および決定する段階を繰り返すよう構成されている、請求項１記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記プロセッサはさらに、ボクセルのマップまたは解析関数を線モデルとして定義するよう構成されている、請求項１記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記プロセッサはさらに、最初に、検出されるべき線構造の一般的線モデルを定義し、該一般的線モデルの使用によって得られる前記最大相関値および前記対応する最適配向を使って、検出されるべき線構造の洗練された線モデルを定義するよう構成されており、
前記洗練された線モデルの使用によって、計算する段階および決定する段階を繰り返すよう構成されている、
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記プロセッサはさらに、前記相関値を、所定の関心領域に属するボクセルについてのみ計算し、ボクセルが前記所定の関心領域に属するかどうかを、ボクセルが前記所定の関心領域に属するかどうかを示すマスク画像またはボクセルが前記所定の関心領域に属する確率の確率値に基づいて判定するよう構成されている、請求項１記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記プロセッサは、前記画像データ・セットの関心ボクセル毎に、前記線モデルと前記関心ボクセルのまわりの画像領域との間の相関のいくつかの相関値を、前記画像領域に対する前記線モデルの種々の相対配向について、前記線モデルおよび／または前記関心ボクセルのまわりの前記画像領域を回転させて該相対配向を変えることによって、計算するよう構成されている、請求項１記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記プロセッサが、ボクセルのもとの値を、そのボクセルについての得られた前記最大相関値で置き換える、請求項１記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記プロセッサが複数の仮設を使う線向上フィルタを用いる、請求項１記載の画像処理装置。
【請求項１２】
画像データ・セット中の解剖学的線構造を検出する画像処理方法であって：
検出されるべき解剖学的線構造の線モデルを定義するモデル段階であって、前記線モデルはいくつかのボクセルを含み、前記線モデルは、所定の長さおよび幅をもつ二次元長方形線モデルを定義する、段階と；
前記画像データ・セットの関心ボクセル毎に、前記線モデルと前記関心ボクセルのまわりの画像領域との間の相関のいくつかの相関値を計算する段階であって、前記画像領域は前記線モデルと対応する数のボクセルを含み、前記画像領域に対する前記線モデルのいくつかの異なる相対配向のそれぞれについて、それぞれの相関値が計算され、二次元画像データ・セットの関心ボクセル毎に、前記二次元長方形線モデルと前記関心ボクセルのまわりの二次元画像領域との間の相関のいくつかの相関値が計算される、段階と；
関心ボクセル毎に、前記計算された相関値からの最大相関値および該最大相関値が得られる対応する最適配向を決定する段階であって、前記最大相関値が前記解剖学的線構造を検出する、段階と；
関心ボクセル毎に、局所有向性値を決定する段階と；
前記有向性値をボクセル値として使って新たな画像を構築し、関心ボクセル毎に、前記局所有向性値に得られた前記最大相関値を乗算する段階とを実行する、段階とを含む、
方法。
【請求項１３】
コンピュータに：
検出されるべき解剖学的線構造の線モデルを定義するモデル段階であって、前記線モデルはいくつかのボクセルを含み、前記線モデルは、所定の長さおよび幅をもつ二次元長方形線モデルを定義する、段階と；
前記画像データ・セットの関心ボクセル毎に、前記線モデルと前記関心ボクセルのまわりの画像領域との間の相関のいくつかの相関値を計算する段階であって、前記画像領域は前記線モデルと対応する数のボクセルを含み、前記画像領域に対する前記線モデルのいくつかの異なる相対配向のそれぞれについて、それぞれの相関値が計算され、二次元画像データ・セットの関心ボクセル毎に、前記二次元長方形線モデルと前記関心ボクセルのまわりの二次元画像領域との間の相関のいくつかの相関値が計算される、段階と；
関心ボクセル毎に、前記計算された相関値からの最大相関値および該最大相関値が得られる対応する最適配向を決定する段階であって、前記最大相関値が前記解剖学的線構造を検出する、段階と；
関心ボクセル毎に、局所有向性値を決定する段階と；
前記有向性値をボクセル値として使って新たな画像を構築し、関心ボクセル毎に、前記局所有向性値に得られた前記最大相関値を乗算する段階とを実行させるための、
コンピュータ・プログラム。
【請求項１４】
コンピュータにさらに、前記計算する段階および決定する段階を非ヘシアン・フィルタを用いて実行させるための、
請求項１３記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１５】
コンピュータにさらに、各ボクセルについて、前記線構造のモデル・テンプレートを観察された画像データとの相関を調べることによって線指標を計算させるための、請求項１３記載のコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データ・セット中の線構造を検出するための画像処理装置および対応する画像処理方法に関する。本発明は詳細には、たとえば肺葉の間の肺葉裂を見出すための、X線画像のような医療画像の処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
多くの臨床応用にとって、ある種の器官または器官部分の描画は必要な前提である。可能なときは常に、このタスクは自動的な、監督されない画像処理によって実行される。これはしばしば、画像データ・セット中の線構造の検出を必要とする。
【０００３】
線構造の検出のための画像処理装置および方法の応用の一つの分野は、肺葉の間の葉裂の検出である。葉裂（lobar  fissure）は、肺を五つの肺葉に分割する薄い境界である；左の肺は二つの肺葉からなり、右の肺は三つの肺葉からなる。典型的には、計算機断層撮影（CT）が人間の肺の三次元画像データを捕捉するための格別なモダリティーである。このコンテキストにおいて、CTデータからの肺葉の自動セグメンテーションが、たとえば診断のための肺葉に基づく定量的解析またはより正確な介入計画を可能にするものとして臨床的に重要になりつつある。CTスキャンにおける裂の減衰は典型的には周囲の肺実質より大きいので、裂は明るいプレート状の構造として見える。しかしながら、肺葉のセグメンテーションはいまだ非常に困難である。特に、裂は非常に薄く、よって、最新の高解像度CTでも、断面ビューにおけるたった1または2ピクセルの厚さの明るい線となる。そのため、画像ノイズ、部分体積効果、また種々の再構成カーネルおよび撮像プロトコルが、抽出を著しく妨害する。最後に、葉セグメンテーションは、ひとたび解剖学的異常が存在すると、さらに複雑になる。
【０００４】
ここ十年間で、CTデータからの肺葉セグメンテーションに関して多くの努力がなされてきた。たいていのアプローチは、典型的には同様の発想の上に構築される。まず、裂検出が実行される。これは通例、特徴画像を与える。この特徴画像は、裂がハイライトされ、他の構造が抑制されるべきものである。この特徴画像が次いで、セグメンテーション・アルゴリズム中に統合され、分水嶺、レベル集合、グラフ最適化ならびにアトラスおよびマルチアトラス位置合わせがこの目的のために使われてきた。特徴画像の計算は通例、より包括的なセグメンテーション・フレームワークにおける第一段階なので、裂の検出は決定的に重要であり、さまざまな異なる方法が提案されている。Zhangら（非特許文献１）およびUkilら（非特許文献２）は2Dマルチ・ローカル・レベル集合外的曲率指標（MLSEC:  multi-local  level  set  extrinsic-curvature  measure）を利用する。これはたしかに裂を検出するが、他の多くの構造もハイライトしてしまう。
【０００５】
もう一つのよく使われるアプローチは、ボクセルが、明るい見え方をもつ局所的にプレート状のオブジェクトに属するかどうかを測定するために、各ピクセルのヘシアン行列の固有ベクトルを解析するというものである。特徴のリッチな集合から、裂検出のために最も好適ないくつかの特徴が教師付きの学習ステップにおいて選択される。裂検出が種々のアプローチを使って取り組まれてきたという事実にもかかわらず、まだいくつかの限界がある。理論的にはヘシアン行列の固有ベクトルの解析は明るいプレート状の裂を検出できるのであるが、実際には、上述した困難のため、フィルタは裂ボクセルについて低い応答を与えることがある。しかしながら、フィルタの応答がよくないときでも、人間の観察者はたいていの場合、明確に裂を見ることができる。よって、この不適正な検出から起こりそうな明らかなセグメンテーション誤りはきわめて目立つ。教師付きのフィルタのヘシアン・フィルタとの比較は、教師付きのフィルタがよりよい検出につながることを示した。にもかかわらず、主たる欠点は、このアプローチは、学習を実行するために、真実であることがわかっている注釈付けの大きな集合を必要とするということである。明るいプレート状のオブジェクトを検出するという問題は、一組の低次（low  order）特徴の組み合わせを学習することによって、暗黙的に解決される。
【０００６】
このように、いくつかの線検出アルゴリズムが知られているものの、それらは次のような状況ではうまくいかない：検出されるべき線が不連続である（中断されている、単独点からなる）状況；線が、わずかに曲がっていることがあり、画像を通じて同一直線上（これはたとえばハフ変換について想定される）ではない線片からなる状況；画像に非常にノイズが多い状況；または線が周囲の画像構造よりもコントラストおよび強度においてより弱い状況。
Shinsuke  Saita  et  al.は'An  extraction  algorithm  of  pulmonary  fissures  from multislice  CT  image',  Proceedings  of  SPIE,  vol.5370,  2004,  p.1590-1597において、3D（立方体）モデルを提供し、計算（ボクセルについて総和）し、次いで肺裂を抽出することによって、CT画像データ・セット中の肺裂を検出することを記載している。
Subhasis  Chauduri  et  al.は、'Detection  of  blood  vessels  in  retinal  images  using  two-dimensional  matched  filters',  IEEE  Transactions  on  Medical  Images,  IEEE  Service  Center,  Piscataway,  NJ,  US,  vol.23,  no.10,  2004,  p.1196-1204において、網膜画像中の血管を検出する検出アルゴリズムであって、血管の区分毎の線分を検出するためにマッチトフィルタ検出が使われるものを記載している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】L.  Zhang,  E.  Hoffman,  and  J.  Reinhardt,  "Atlas-driven  lung  lobe  segmentation  in  volumetric  X-ray  CT  images,"  IEEE  Transactions  On  Medical  Imaging  25(1),  pp.1-16,  2006)
【非特許文献２】S.  Ukil  and  J.  Reinhardt,  "Anatomy-guided  lung  lobe  segmentation  in  X-ray  CT  images",  IEEE  Transactions  On  Medical  Imaging  28(2),  pp.  202-214,  2009
【非特許文献３】J.  Big¨un  and  G.  H.  Granlund,  "Optimal  orientation  detection  of  linear  symmetry",  Proceedings  First  International  Conference  on  Computer  Vision,  IEEE  Computer  Society  Press,  1987,  pp.433-438
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
画像データ・セット中の線構造を検出する画像処理装置および対応する画像処理方法であって、上述した欠点を克服し、既知の装置および方法がうまくいかない上述した状況においても使用できるものを提供することが本発明の目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の第一の側面では、画像処理装置であって：
・検出されるべき線構造の線モデルを定義するモデル定義ユニットであって、前記線モデルはいくつかのボクセルを含む、モデル定義ユニットと；
・前記画像データ・セットの関心ボクセル毎に、前記線モデルと前記関心ボクセルのまわりの画像領域との間の相関のいくつかの相関値を計算する計算ユニットであって、前記画像領域は前記線モデルと対応する数のボクセルを含み、前記画像領域に対する前記線モデルのいくつかの異なる相対配向のそれぞれについて、それぞれの相関値が計算される、計算ユニットと；
・関心ボクセル毎に、前記計算された相関値からの最大相関値および該最大相関値が得られる対応する最適配向を決定する決定ユニットとを有する、
装置が呈示される。
【００１０】
本発明のあるさらなる側面では、対応する画像処理方法が提示される。
【００１１】
本発明のさらにもう一つの側面では、コンピュータ上で実行されたときにコンピュータに前記処理方法の段階を実行させるプログラム・コード手段を有するコンピュータ・プログラムが提供される。
【００１２】
本発明の好ましい実施形態は、従属請求項において定義される。特許請求される方法およびコンピュータ・プログラムは、特許請求される装置と、また前記従属請求項において定義されるものと同様のおよび／または同一の好ましい実施形態をもつことは理解されるものとする。
【００１３】
本発明によれば、結果的に適用される、フィルタと見なすこともできる検出アルゴリズムは、ボクセルが、たとえば利用可能な3D画像データ・セット中の断面ビューにおいて明るい見え方の（細い）線セグメントにローカルに属するかどうかを測定することによって、検出されるべき線構造（たとえば人間の肺のデータ・セット中の裂溝）を向上させる。この新しい線向上フィルタは、各ボクセルについて可能な複数の線配向を捕捉するよう複数の仮設を試験し、よって、弱い線構造についてでさえもよく応答し、一方で他のオブジェクトについては低い応答を与える。
【００１４】
本発明は、有利には、X線装置またはCTスキャナによって得られるX線画像のような医療画像において、五つの肺葉の間の葉裂、肝臓における葉裂、ガイド・ワイヤ、生検針、血管および気管支の描画のために適用されることができる。
【００１５】
ある実施形態によれば、前記計算ユニットは、前記画像データ・セットの関心ボクセル毎に、前記線モデルと前記関心ボクセルのまわりの画像領域との間の線形相関のいくつかの相関値を計算するよう構成される。そのような線形相関は、限られた努力をもって計算されることができ、画像ノイズや解剖学的ノイズ（近くに隣接している無関係な構造）に対して非常に堅牢である。
【００１６】
実際上の実装では、前記計算ユニットは、前記画像データ・セットの関心ボクセル毎に、前記線モデルと前記関心ボクセルのまわりの画像領域との間の前記線形相関のいくつかの相関値を計算することを、前記画像領域および前記線モデルの強度値の共分散の、前記画像領域の強度値の分散および前記線モデルの強度値の分散に対する比を計算することによって行なうよう構成される。
【００１７】
一般に、検出されるべき線構造についての種々の線モデルが使用されうる。さらに、提案される線構造検出は、3D画像データ・セット中または一つまたは複数の2D画像データ・セット、たとえば3D画像の画像スライス中の線構造を検出するために使用されることができる。ある実施形態では、前記モデル定義ユニットは、所定の長さおよび幅をもつ二次元の長方形線モデルを定義するよう構成されており、前記計算ユニットは、二次元画像データ・セットの関心ピクセル毎に、前記二次元長方形線モデルと前記関心ピクセルのまわりの二次元画像領域との間の相関のいくつかの相関値を計算するよう構成される。長方形線モデルは、画像データが長方形グリッド上で利用可能である場合に特に有用であり、必要とされる計算の限られた量および複雑さにつながる。上記長さおよび幅は、たとえば検出されるべき線構造の対応する寸法に従って選択および／または調節されることができる。
【００１８】
さらに、前記モデル定義ユニットは好ましくは、検出されるべき線構造に垂直な方向よりも検出されるべき線構造に沿った方向においてより大きな広がりをもつ二次元長方形線モデルを定義するよう構成される。これにより、線方向に沿ってより多くの信号が得られ、一方、線のまわりの大きな近傍が考慮されることはない。
【００１９】
さらに、前記計算ユニットおよび前記決定ユニットは、種々の二次元画像データ・セット、特に三次元画像データ・セットの種々の画像スライスについて、計算する段階および決定する段階を繰り返すよう構成される。こうして、完全な3D画像データ・セットにおいて線構造が検出されることができ、それにより本検出方法（特に相関値を計算する段階および最大相関値を決定する段階）は一般には、2D画像スライス毎に実行される。
【００２０】
代替的な実施形態では、前記モデル定義ユニットは所定の長さ、幅および高さをもつ三次元直方体線モデルを定義するよう構成される。この実施形態によれば、検出方法は、（諸画像スライスに別個に適用することなく）3D画像データ・セットに適用されることができる。
【００２１】
所望される実装に依存して、前記モデル定義ユニットは、ボクセルのマップまたは解析関数を線モデルとして定義するよう構成される。解析関数は好ましくは、特定の見え方（ボクセル・マップ）がまだわかっていない場合に使われ、のちの反復工程においてボクセル・マップと交換される。これについては下記で説明する。
【００２２】
ある好ましい実施形態では、前記モデル定義ユニットは、最初に、検出されるべき線構造の一般的線モデルを定義し、該一般的線モデルの使用によって得られる最大相関値および対応する最適配向を使って、検出されるべき線構造の洗練された線モデルを定義するよう構成され、前記計算ユニットおよび前記決定ユニットは、前記洗練された線モデルの使用によって計算する段階および決定する段階を繰り返すよう構成される。このように、前記線モデルの適応的な改善を使う逐次反復式の手順が提供され、線構造の検出の正確さ向上につながる。
【００２３】
好ましくは、前記計算ユニットは、前記相関値を、所定の関心領域に属するボクセルについてのみ計算し、ボクセルが前記所定の関心領域に属するかどうかを、ボクセルが前記所定の関心領域に属するかどうかを示すマスク画像またはボクセルが前記所定の関心領域に属する確率の確率値に基づいて決定するよう構成される。たとえば前記マスク画像は、たとえば医療画像をセグメンテーションして画像中に示されている器官または所望される構造の指示を得る画像セグメンテーション・アルゴリズムから得ることができる。そのようなセグメンテーション・アルゴリズムは当技術分野において広く知られている。改善された方法は、ボクセルが所定の領域、たとえばある器官に属する確率値をも与える。そのようなマスク画像の使用は必要な計算の量を減らし、線構造の検出の精度をさらに改善する。
【００２４】
ある実施形態によれば、前記計算ユニットは、前記画像データ・セットの関心ボクセル毎に、前記線モデルと前記関心ボクセルのまわりの画像領域との間の相関のいくつかの相関値を、前記画像領域に対する前記線モデルの種々の相対配向について、前記画像領域および／または関心ボクセルのまわりの前記画像領域を回転させて該相対配向を変えることによって、計算するよう構成される。このようにして、配向の変化が容易に得られる。
【００２５】
ある実施形態によれば、画像処理装置はさらに、前記画像データ・セット中で、実質的に同じ最適な配向が見出されたボクセルの諸領域を同定するための後処理ユニットを有する。ある近傍内の全ボクセルの最適な配向が一致する度合いが計算され、局所有向性（local  orientedness）と呼ばれる。すなわち、配向は角度であり、有向性は一致の度合いである。この情報は特に、前記後処理ユニットが、関心ボクセル毎に、局所有向性値を決定し、関心ボクセル毎に、該局所有向性値に得られた最大相関値を乗算して増幅された最大相関値を得るよう構成されているさらにもう一つの実施形態において有利に活用できる。そのようにして、ある近傍内の配向角が実質的に一致している場合に、相関が強調される。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
本発明のこれらおよびその他の側面は、以下に記述される実施形態を参照することから明白となり、明快にされるであろう。
【図１】本発明に基づく画像処理装置の概略図である。
【図２】ＡおよびＢは、肺のもとの画像と、前記もとの画像を処理することによって得られた最大相関値から構築された肺の画像とを示す図である。
【図３】線モデルの例を示す図である。
【図４】ＡとＢとは、肺のもう一つのもとの画像と、検出された線構造が示される画像とを示す図である。
【図５】Ａ〜Ｄは、もとの画像と、提案される方法の種々の実施形態を用いて得られたいくつかの画像とを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
図１は、本発明に基づく画像処理装置１０の概略図を示している。これは、検出されるべき線構造の線モデルを定義するモデル定義ユニット１２を有しており、該線モデルはいくつかのボクセルを含む。さらに、前記画像データ・セットの関心ボクセル毎に、前記線モデルと前記関心ボクセルのまわりの画像領域との間の相関のいくつかの相関値を計算する計算ユニット１４が設けられ、前記画像領域は前記線モデルと対応する数のボクセルを含み、前記画像領域に対する前記線モデルのいくつかの異なる相対配向のそれぞれについて、それぞれの相関値が計算される。さらに、関心ボクセル毎に、前記計算された相関値からの最大相関値および該最大相関値が得られる対応する最適配向を決定する決定ユニットが設けられる。
【００２８】
任意的に後処理ユニット１８が設けられる。該後処理ユニットは、前記画像データ・セット中で、実質的に同じ最適な配向が見出されたボクセルの諸領域を同定し、関心ボクセル毎に、局所有向性値を決定し、関心ボクセル毎に、得られた最大相関値を該局所有向性値に乗算して、増幅された最大相関値を得る。
【００２９】
得られた最大相関値は、もとのピクセル値を得られた最大相関値で置き換えることによって、たとえば、もとの画像データ中、たとえば2D画像中の検出された局所構造を示すために使われることができる。あるいはまた、得られた有向性値または最大相関と局所有向性との積をピクセル（またはボクセル）値として使うことによって、新しい画像が構築されることができる。最大相関値の得られた配向は一般には表示されない；配向角は主として、有向性を構築するために必要とされ、その後は破棄されることができる。
【００３０】
この画像処理装置により、上記で説明したヘシアン・フィルタの欠点を克服するために複数仮設試験を使う新しい線向上フィルタが適用される。本フィルタの主たる発想は、各ボクセルについて、線構造のモデル・テンプレートと観察された画像データとの相関を調べることによって、線指標を計算するというものである。3Dにおける潜在的な表面配向についての大きな探索空間のため、提案される方法は、2Dにおける線に適用されることが好ましい。すなわち、断面画像（好ましくは矢状面スライスおよび冠状面スライス画像）上で（一般には細い）明るい線構造をハイライトし、他方では他の構造を抑制することが望まれる。
【００３１】
本発明は、好ましくは2D画像スライスに作用し、3Dモデル・ベース・セグメンテーション、3D領域成長などといったさらなる画像処理のための入力として使われることのできる検出アルゴリズム（フィルタとも呼ばれる）を提供することが好ましい。本発明の2D画像スライスへの適用を使って、本発明の諸実施形態について以下で説明する。
【００３２】
フィルタは、各画像ピクセルについて、良好さ値（最大相関値）および推定される配向を与えるフィルタ応答を提供する。図２のＡは、もとの入力画像の例として、肺セグメンテーション後の矢状面CTスライス画像を示している。これは肺血管および水平および垂直な肺葉裂線を示している。図２のＢは、フィルタ応答を、各ピクセルについての良好さとして示している（各ピクセルについての推定される配向としてのフィルタ応答は示していない）。
【００３３】
提案される画像処理装置１０は、線およびその近傍についてのあるモデルを想定する。モデルは一般には、四角である必要はない。好ましくは、独立な長さlおよび幅wをもつ長方形モデルが使われる（たとえば少なくとも10×5ピクセルのサイズ）。モデルは、画像（たとえばピクセルマップ）または解析関数であることができる。計算のためには、モデル関数が主方向ewおよびeL（たとえばxおよびy方向）において分離可能である場合に、特に効率的である。
【００３４】
ある好ましい実施形態では、各ピクセルについての、位置xにおけるこのピクセルが関心領域、たとえば関心のある器官（たとえば肺）の一部である確率を与える任意的なマスク画像M(x)が提供され、該情報は、たとえば、もとの画像のセグメンテーションから導出される。あるいはまた、マスク画像M(x)は、ピクセルが関心領域に属するか否かを、たとえば二値の指示値（たとえば0または1）を各ピクセルに割り当てることによって、示す。
【００３５】
M(x)＞0である画像中の各ピクセルについて、モデルの、xを中心とするl×wの広がりの領域内の画像ピクセルx'との（好ましくは線形の）相関が計算される。線形相関係数は好ましくは、画像およびモデル強度値の共分散の、画像およびモデル強度値自身の分散に対する比として計算される。さらに、相関は、各ピクセルx'について重み因子を使うことによって計算される。重み因子は、器官尤度画像M(x)と、モデルの中心でピークになりモデルの境界に向かって0になる二変数ガウス関数G(x'−x)との積によって与えられる。点xにおける共分散cov(IM)（記号σ2IM）は、σ2IM(x)＝Σ（I(x')−Imean）*（M(x')−Mmean）*G(x'−x)*M(x')／ΣG(x'−x)*M(x')として計算される。ここで、x'は、xのまわりの（長方形）近傍マスク内の全ピクセル位置x'にわたる総和Σによって和にされ、ImeanおよびMmeanは該近傍における平均値である。σ2IIおよびσ2MMについての公式は、それぞれIおよびMを代入することによって得られる。
【００３６】
相関は好ましくは、A個の配向（角度；たとえば、180°の角度範囲についての；ここで、角度は新たな計算毎に1°増大される）のそれぞれについて計算される。次いで、A個の相関値すべてのうち最高値およびその対応する配向角θが、フィルタ出力として採用される。すべての方向（角度）にわたる逐次反復が、モデルを回転によってA個の異なる方向にすることによって行なわれることができる。しかしながら、モデルが二つの主方向に分離可能である場合には、モデルではなく画像自身を回転させるほうが計算上、効率的である。
【００３７】
裂線モデルの例が図３に示されている。モデル・パッチは、軸eLの方向の長さlおよび軸eWの方向の幅wによって定義される。線の配向はeL方向である。eW軸に沿った線プロファイルp(xW)は、裂幅についてのσFおよび裂に伴う暗い背景ギャップについてのσBをもつ二つのガウス関数の差として与えられる。
【００３８】
葉裂についての解析的なモデル関数として、ある好ましい実施形態では、主方向ewにおける二つのガウス関数AおよびBの差と、主方向eLにおける定数関数が選ばれる：
【００３９】
【数１】
0006273291.tif 000002
モデルと観察される画像データとの間の各ボクセルについての線形相関はたとえば
【００４０】
【数２】
0006273291.tif 000003
のように計算される。ここで、σ2IMは共分散を与え、σIIおよびσMMはそれぞれ観察される画像およびモデルの標準偏差を与える。
【００４１】
本発明によれば、データ・セット中で種々の配向であることができる裂線片（fissure  line  piece）の検出が、複数仮設試験によって行なわれる。各ボクセルについて、種々の配向における前記モデルの、対応する画像データとの相関が計算される。すると、最大の相関を与える仮設がその線片の正しい配向に属する。いくつかの角度についての相関の計算を計算上効率化するため、モデルを回転させるのではなく、2D画像スライスが回転される。そのようにして、必要な畳み込みが、軸平行であり、よって分離可能な仕方で、すべてのスライス・ピクセルについて実行されることができる。
【００４２】
選択されたボクセルまたは各ボクセルについて、提案される線向上フィルタ、すなわち提案される方法から出力されるところでは、使用されるモデルとの相関の大きさが、最適配向と一緒に得られることを注意しておくことが重要である。このように、裂指標が得られるばかりでなく、配向情報も得られる。既知のヘシアン・フィルタに比べて、提案される線向上フィルタは、モデルの長さlおよび幅wを介して評価されるべき局所的近傍を定義することを許容する。一方では、線形相関を計算するときの各ボクセルのまわりの、より大きな近傍が考慮されることができる。他方では、対称的な近傍を取るヘシアン・フィルタとは対照的に、線の方向にはより大きな延長をもち、線に垂直なより小さな広がりをもつ長方形の線モデルが定義されることができる。この非対称モデルを用いて、線のまわりの大きな近傍を考慮することなく、線の方向に沿ってより多くの信号が収集されることができる。同時に、プロファイルの形を定義するパラメータは、期待される線の太さを表わす。マルチスケール・ヘシアン・フィルタはこの全体的な柔軟性を提供しない。
【００４３】
提案される方法の出力は、もとの画像、たとえば図４のＡにおいて示されるもとの矢状面CTスライス画像において検出された線構造（図４のＢにおいて２０、２１、２２、２３、２４、２５によって示される）およびもし関心があれば図４のＢにおいて線構造２０のまわりで例として３０によって示されるフィルタ・モデルの幅を示すために使われることができる。
【００４４】
本発明は、一般に、二つの個別の分散に対する共分散の比である相関を使い、よって三つの独立な畳み込みを必要とする。提案されるアルゴリズムの、周囲の画像構造よりコントラストにおいてずっと弱い線を検出する能力にとって本質的なのは、（単純な畳み込みではなく）上記相関である。
【００４５】
フィルタ出力のさらなる向上が、好ましくは選択されたピクセルまたは全ピクセルについて実行される追加的なアルゴリズムによって達成されることができる。これらの向上は図５を使って示される。図５のＡは、人間の肺のもとの入力画像スライスを示している。図５のＢは検出された線構造の、得られた最大相関値の画像を示している。
【００４６】
ある実施形態では、放射状ガウシアン重み関数wで重み付けされた、ある半径をもつ球状近傍内で、あるピクセルのまわりのすべての近隣の配向角θおよび相関値cがサンプリングされる。別の実施形態では、この結果画像が、前と同じフィルタ手順のための入力画像として再び使われる。これは、逐次反復式プロセスにおいて繰り返されることができる。
【００４７】
もう一つの実施形態では、得られた角度θがベクトルvθに変換され、総和されてよく知られた構造テンソル（structure  tensor）
【００４８】
【数３】
0006273291.tif 000004
にされる。ここで、黒丸は特許文献３において定義されているベクトル外積（outer  vector  product）を表わす。Tの固有値が計算され、絶対値によって順序付けられる。次いで、局所有向性oが、第一と第二の固有値の比として計算される。局所有向性は図５のＣに示されている。
【００４９】
さらにもう一つの実施形態では、選択されたピクセルまたは全ピクセルについて、洗練されたフィルタ出力が、最大線形相関係数c（図５のＢに示されるような）の、局所有向性o（図５のＣに示されるような）との（ピクセルごとの）乗算によって計算される。結果として得られる画像が図５のＤに描かれている。
【００５０】
一般には、たとえば用途の種類、画像データの種類、オブジェクト（患者）の種類などに依存する種々の線モデルを記憶しているデータベースなどからのあらかじめ決定された線モデルが使われるが、さらなる実施形態では、線モデルは、たとえば患者個人に、より個別化されることができる。そのような個別的な線モデルはたとえば、有用な線モデルを定義するために、検出されるべき線構造の寸法がおおまかに推定されうるもとの画像データから、得られることができる。
【００５１】
器官の描出または針またはガイド・ワイヤのような介入デバイスの検出を必要とするいかなる医療撮像用途も本発明を利用できるが、他の分野でも、たとえば材料試験において、本発明は線構造検出のために応用できる。
【００５２】
本発明は、図面および以上の記述において詳細に図示され、記述されてきたが、そのような図示および記述は制約するものではなく、例解または例示するものであると考えられるべきである。本発明は開示される実施形態には限定されない。図面、本開示および付属の請求項を吟味することから、開示される実施形態に対する他の変形が、特許請求される発明を実施する際に当業者によって理解され、実施されることができる。
【００５３】
請求項において、「有する／含む」の語は他の要素または段階を排除しない。単数形の表現は複数を排除しない。単一の要素または他のユニットが請求項に記載されるいくつかの項目の機能を充足してもよい。ある種の施策が互いに異なる従属請求項に記載されているというだけの事実が、それらの施策の組み合わせが有利に使用できないことを示すものではない。
【００５４】
コンピュータ・プログラムは、他のハードウェアと一緒にまたは他のハードウェアの一部として供給される光記憶媒体または半導体媒体のような好適な非一時的な媒体上において記憶／頒布されてもよいが、インターネットまたは他の有線もしくは無線の遠隔通信システムを介してなど、他の形で頒布されてもよい。
【００５５】
請求項に参照符号があったとしても、その範囲を限定するものと解釈されるべきではない。
いくつかの態様を記載しておく。
〔態様１〕
画像データ・セット中の線構造を検出する画像処理装置であって：
・検出されるべき線構造の線モデルを定義するモデル定義ユニットであって、前記線モデルはいくつかのボクセルを含む、モデル定義ユニットと；
・前記画像データ・セットの関心ボクセル毎に、前記線モデルと前記関心ボクセルのまわりの画像領域との間の相関のいくつかの相関値を計算する計算ユニットであって、前記画像領域は前記線モデルと対応する数のボクセルを含み、前記画像領域に対する前記線モデルのいくつかの異なる相対配向のそれぞれについて、それぞれの相関値が計算される、計算ユニットと；
・関心ボクセル毎に、前記計算された相関値からの最大相関値および該最大相関値が得られる対応する最適配向を決定する決定ユニットとを有する、
画像処理装置。
〔態様２〕
前記計算ユニットは、前記画像データ・セットの関心ボクセル毎に、前記線モデルと前記関心ボクセルのまわりの画像領域との間の線形相関のいくつかの相関値を計算するよう構成されている、態様１記載の画像処理装置。
〔態様３〕
前記計算ユニットは、前記画像データ・セットの関心ボクセル毎に、前記線モデルと前記関心ボクセルのまわりの画像領域との間の前記線形相関のいくつかの相関値を計算することを、前記画像領域および前記線モデルの強度値の共分散の、前記画像領域の強度値の分散および前記線モデルの強度値の分散に対する比を計算することによって行なうよう構成されている、態様２記載の画像処理装置。
〔態様４〕
前記モデル定義ユニットは、所定の長さおよび幅をもつ二次元長方形線モデルを定義するよう構成されており、前記計算ユニットは、二次元画像データ・セットの関心ピクセル毎に、前記二次元長方形線モデルと前記関心ピクセルのまわりの二次元画像領域との間の相関のいくつかの相関値を計算するよう構成されている、態様１記載の画像処理装置。
〔態様５〕
前記モデル定義ユニットは、検出されるべき線構造に垂直な方向よりも検出されるべき線構造に沿った方向においてより大きな広がりをもつ二次元長方形線モデルを定義するよう構成されている、態様４記載の画像処理装置。
〔態様６〕
前記計算ユニットおよび前記決定ユニットは、種々の二次元画像データ・セット、特に三次元画像データ・セットの種々の画像スライスについて、計算する段階および決定する段階を繰り返すよう構成されている、態様４または５記載の画像処理装置。
〔態様７〕
前記モデル定義ユニットは所定の長さ、幅および高さをもつ三次元直方体線モデルを定義するよう構成されている、態様１記載の画像処理装置。
〔態様８〕
前記モデル定義ユニットは、ボクセルのマップまたは解析関数を線モデルとして定義するよう構成されている、態様１記載の画像処理装置。
〔態様９〕
前記モデル定義ユニットは、最初に、検出されるべき線構造の一般的線モデルを定義し、該一般的線モデルの使用によって得られる前記最大相関値および前記対応する最適配向を使って、検出されるべき線構造の洗練された線モデルを定義するよう構成されており、
前記計算ユニットおよび前記決定ユニットは、前記洗練された線モデルの使用によって、計算する段階および決定する段階を繰り返すよう構成されている、
態様１記載の画像処理装置。
〔態様１０〕
前記計算ユニットは、前記相関値を、所定の関心領域に属するボクセルについてのみ計算し、ボクセルが前記所定の関心領域に属するかどうかを、ボクセルが前記所定の関心領域に属するかどうかを示すマスク画像またはボクセルが前記所定の関心領域に属する確率の確率値に基づいて判定するよう構成されている、態様１記載の画像処理装置。
〔態様１１〕
前記計算ユニットは、前記画像データ・セットの関心ボクセル毎に、前記線モデルと前記関心ボクセルのまわりの画像領域との間の相関のいくつかの相関値を、前記画像領域に対する前記線モデルの種々の相対配向について、前記線モデルおよび／または前記関心ボクセルのまわりの前記画像領域を回転させて該相対配向を変えることによって、計算するよう構成されている、態様１記載の画像処理装置。
〔態様１２〕
前記画像データ・セット内で、実質的に同じ最適な配向が見出されたボクセルの諸領域を同定する後処理ユニットをさらに有する、態様１記載の画像処理装置。
〔態様１３〕
前記後処理ユニットは、関心ボクセル毎に、局所有向性値を決定し、関心ボクセル毎に、該局所有向性値に、得られた最大相関値を乗算して、増幅された最大相関値を得るよう構成されている、態様１２記載の画像処理装置。
〔態様１４〕
画像データ・セット中の線構造を検出する画像処理方法であって：
・検出されるべき線構造の線モデルを定義するモデル段階であって、前記線モデルはいくつかのボクセルを含む、段階と；
・前記画像データ・セットの関心ボクセル毎に、前記線モデルと前記関心ボクセルのまわりの画像領域との間の相関のいくつかの相関値を計算する段階であって、前記画像領域は前記線モデルと対応する数のボクセルを含み、前記画像領域に対する前記線モデルのいくつかの異なる相対配向のそれぞれについて、それぞれの相関値が計算される、段階と；
・関心ボクセル毎に、前記計算された相関値からの最大相関値および該最大相関値が得られる対応する最適配向を決定する段階とを含む、
方法。
〔態様１５〕
コンピュータ上で実行されたときに該コンピュータに態様１４記載の方法の段階を実行させるためのプログラム・コード手段を含むコンピュータ・プログラム。
【図１】
0006273291.tif 000005
【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
0006273291.tif 000007
【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
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