(57)【要約】【課題】類似する画像を画像処理した際には、類似した画像データとして認識することを可能とし、比較的複雑な画像でも正確に認識する。【解決手段】本発明の画像解析装置は、複数の第１のベクトルからなるテンプレート群を記憶する記憶手段１０１と、入力画像の中から第１の領域を切り出す切出手段１０２と、第１の領域を第２の領域内で移動させる移動手段１０３と、第１の領域内の部分画像を第２のベクトルに変換する変換手段１０４と、第１のベクトルと第２のベクトルとの相関演算を行い、類似度を表す評価値を決定する評価手段１０５と、評価値に基づいて第３の領域を特定する特定手段１０６とを含み、第３の領域内における特徴点の位置を、第３の領域内で予め定義された原点に対して各々の特徴点に独自に定められた相対位置関係を用いて決定する。【選択図】  図１
2005013363.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の対象物の画像において予め定義された特定部位の位置を表す特徴点を入力画像の中から見つけ出し、前記特徴点の座標値を出力する画像解析装置であって、
前記特徴点の各々に対して当該特徴点を表現する複数の第１のベクトルから成る少なくとも１つの第１のテンプレート群を記憶する手段と、
前記入力画像の中から所定の大きさの第１の領域を切り出す手段と、
前記第１の領域を、対象とする前記入力画像中の所定の大きさの第２の領域内で移動させる手段と、
前記第１の領域内の部分画像を所定の手続きに従って第２のベクトルに変換する手段と、
前記第１のベクトルと前記第２のベクトルとの間の相関演算を行い、前記特徴点の各々に対してその類似度を表す第１の評価値を決定する手段と、
前記第１の評価値に基づいて前記特徴点を内部に含む前記第１の領域に対応する第３の領域を特定する手段と
を含み、
前記第３の領域内における前記特徴点の位置を、前記第３の領域内で予め定義された原点に対して各々の前記特徴点に独自に定められた相対位置関係を用いて決定することを特徴とする画像解析装置。
【請求項２】
少なくとも一つの前記特徴点に対し、その特徴点とは異なる画像を表現する第２のテンプレート群を用いてその非類似度を表す第２の評価値を求める手段と、
前記第１の評価値及び前記第２の評価値の両方を用い、所定の特定手法により前記第３の領域を特定する手段と
を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の画像解析装置。
【請求項３】
前記第３の領域を特定する手段は、所定の前記特定手法として、ファジー理論を用いることを特徴とする請求項２に記載の画像解析装置。
【請求項４】
前記第３の領域を特定する手段は、所定の前記特定手法として、前記第１の評価値と前記第２の評価値との差分の情報を用いて特定を行うことを特徴とする請求項２に記載の画像解析装置。
【請求項５】
前記第２のテンプレート群として、対象から位置をずらした画像を用いることを特徴とする請求項２〜４のいずれか１項に記載の画像解析装置。
【請求項６】
前記第２の領域を所定の領域分割の手法を用いて特定する手段を含むことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の画像解析装置。
【請求項７】
前記第２の領域を特定する手段は、対象とする前記入力画像中で、前記第１のテンプレート群とは異なる第３のテンプレート群を用いて特定することを特徴とする請求項６に記載の画像解析装置。
【請求項８】
前記第２の領域を特定する手段は、位置を決定された前記特徴点の少なくとも一つを用いて、その特徴点から所定の位置関係にある領域を指定することにより特定することを特徴とする請求項６に記載の画像解析装置。
【請求項９】
前記第２の領域内において、所定の前記特徴点の位置が決定できない場合に、前記第２の領域を隣接する領域の少なくとも一部を含むように前記第２の領域を拡大することを特徴とする請求項７又は８に記載の画像解析装置。
【請求項１０】
特定の対象物の画像において予め定義された特定部位の位置を表す特徴点を入力画像の中から見つけ出し、前記特徴点の座標値を出力する画像解析装置であって、
前記特徴点の各々に対して当該特徴点を表現する複数の第１のベクトルから成る少なくとも１つの第１のテンプレート群を記憶する手段と、
前記入力画像の中から所定の大きさの第１の領域を切り出す手段と、
前記第１の領域を、対象とする前記入力画像中の所定の大きさの第２の領域内で移動させる手段と、
前記第１の領域内の部分画像を所定の手続きに従って第２のベクトルに変換する手段と、
前記第１のベクトルと前記第２のベクトルとの間の相関演算を行い、前記特徴点の各々に対してその類似度を表す第１の評価値を決定する手段と、
前記第１の評価値に基づいて前記特徴点を内部に含む前記第１の領域に対応する第３の領域を特定する手段と、
少なくとも一つの前記特徴点に対し、その特徴点とは異なる画像を表現する第２のテンプレート群を用いてその非類似度を表す第２の評価値を求める手段と、
前記第１の評価値及び前記第２の評価値の両方を用い、所定の特定手法により前記第３の領域を特定する手段と
を含むことを特徴とする画像解析装置。
【請求項１１】
前記第３の領域を特定する手段は、所定の前記特定手法として、ファジー理論を用いることを特徴とする請求項１０に記載の画像解析装置。
【請求項１２】
前記第３の領域を特定する手段は、所定の前記特定手法として、前記第１の評価値と前記第２の評価値との差分の情報を用いて特定を行うことを特徴とする請求項１０に記載の画像解析装置。
【請求項１３】
前記第２のテンプレート群として、対象から位置をずらした画像を用いることを特徴とする請求項１０〜１２のいずれか１項に記載の画像解析装置。
【請求項１４】
特定の対象物の画像において予め定義された特定部位の位置を表す特徴点を入力画像の中から見つけ出し、前記特徴点の座標値を出力する画像解析装置であって、
前記特徴点の各々に対して当該特徴点を表現する複数の第１のベクトルから成る少なくとも１つの第１のテンプレート群を記憶する手段と、
前記入力画像の中から所定の大きさの第１の領域を切り出す手段と、
第２の領域を所定の領域分割の手法を用いて特定する手段と、
前記第１の領域を前記第２の領域内で移動させる手段と、
前記第１の領域内の部分画像を所定の手続きに従って第２のベクトルに変換する手段と、
前記第１のベクトルと前記第２のベクトルとの間の相関演算を行い、前記特徴点の各々に対してその類似度を表す第１の評価値を決定する手段と、
前記第１の評価値に基づいて前記特徴点を内部に含む前記第１の領域に対応する第３の領域を特定する手段と
を含むことを特徴とする画像解析装置。
【請求項１５】
前記第２の領域を特定する手段は、対象とする前記入力画像中で、前記第１のテンプレート群とは異なる第３のテンプレート群を用いて特定することを特徴とする請求項１４に記載の画像解析装置。
【請求項１６】
前記第２の領域を特定する手段は、位置を決定された前記特徴点の少なくとも一つを用いて、その特徴点から所定の位置関係にある領域を指定することにより特定することを特徴とする請求項１４に記載の画像解析装置。
【請求項１７】
前記第２の領域内において、所定の前記特徴点の位置が決定できない場合に、前記第２の領域を隣接する領域の少なくとも一部を含むように前記第２の領域を拡大することを特徴とする請求項１５又は１６に記載の画像解析装置。
【請求項１８】
前記第１のテンプレート群を記憶する手段は、前記定められた相対位置関係を常に用いた学習を行うことにより、前記第１のテンプレート群を構成する前記第１のベクトルを作成することを特徴とする請求項１〜１７のいずれか１項に記載の画像解析装置。
【請求項１９】
前記第１のテンプレート群を記憶する手段は、前記学習を行うに際して、画像情報のエッジ情報を利用することを特徴とする請求項１８に記載の画像解析装置。
【請求項２０】
前記第１のテンプレート群を記憶する手段は、前記エッジ情報を抽出する際に、画像情報のメディアン値を用いることを特徴とする請求項１８又は１９に記載の画像解析装置。
【請求項２１】
前記第２のベクトルを生成する前に、前記入力画像の解像度及び／又は画素の階調を少なくとも一つの前記特徴点に対して変更する手段を更に含むことを特徴とする請求項１〜２０のいずれか１項に記載の画像解析装置。
【請求項２２】
前記解像度及び／又は画素の階調を変更する手段は、前記解像度及び／又は画素の階調を施された前記入力画像の前記特徴点を表現する複数の前記第１のベクトルから成る少なくとも１つの第５のテンプレート群を作成することを特徴とする請求項２１に記載の画像解析装置。
【請求項２３】
前記第１の領域の形状が少なくとも一つの前記特徴点について他の前記特徴点のものと異なっていることを特徴とする請求項１〜２２のいずれか１項に記載の画像解析装置。
【請求項２４】
少なくとも一つの特徴点に対して所定の分類手法で複数のクラスのうちの一つに分類し、そのクラスに対応する複数の前記第１のテンプレート群とは異なる第４のテンプレート群を用いて前記第２のベクトルとの相関演算を行う手段を更に含むことを特徴とする請求項１〜２３のいずれか１項に記載の画像解析装置。
【請求項２５】
前記分類手法として、複数の前記第１のテンプレート群を用いて前記第２のベクトルとの相関演算を行うことにより分類することを特徴とする請求項２４に記載の画像解析装置。
【請求項２６】
前記第２のベクトルに変換する手段は、画像情報のエッジ情報を利用することを特徴とする請求項１〜２５のいずれか１項に記載の画像解析装置。
【請求項２７】
前記第２のベクトルに変換する手段は、前記エッジ情報を抽出する際に、前記第１の領域内における所定の大きさの第４の領域内の情報のメディアン値を用いることを特徴とする請求項１〜２６のいずれか１項に記載の画像解析装置。
【請求項２８】
前記第２のベクトルに変換する手段は、その処理中に集積回路を利用することを特徴とする請求項１〜２７のいずれか１項に記載の画像解析装置。
【請求項２９】
前記第１の評価値を決定する手段は、前記第１のベクトルと第２のベクトルとの間の相関演算処理について、その処理中に集積回路を利用することを特徴とする請求項１〜２８のいずれか１項に記載の画像解析装置。
【請求項３０】
前記入力画像として医用Ｘ線画像を用い、前記特徴点として医学的に予め定義された所定特徴点を見つけ出すことを特徴とする請求項１〜２９のいずれか１項に記載の画像解析装置。
【請求項３１】
前記Ｘ線画像が歯科医療用のものであることを特徴とする請求項３０に記載の画像解析装置。
【請求項３２】
前記所定特徴点として、柔組織上の点を含むことを特徴とする請求項３１に記載の画像解析装置。
【請求項３３】
前記第３のテンプレート群として、頭蓋底、下顎部、及び上顎部の情報を見つけ出すテンプレート群を用いることを特徴とする請求項７又は１５に記載の画像解析装置。
【請求項３４】
複数の前記クラスとして、上顎前突、正常咬合、及び下顎前突を用いてクラス分けを行うことを特徴とする請求項２４又は２５に記載の画像解析装置。
【請求項３５】
前記分類手法として、柔組織の情報を利用して分類することを特徴とする請求項３４に記載の画像解析装置。
【請求項３６】
前記第４のテンプレート群として、上顎前突用と正常咬合用と下顎前突用のテンプレート群を利用することを特徴とする請求項２４、２５、３４又は３５に記載の画像解析装置。
【請求項３７】
前記所定特徴点として、Ｐｏｉｎｔ  Ａを見つけることを特徴とする請求項３１、３４〜３６のいずれか１項に記載の画像解析装置。
【請求項３８】
前記所定特徴点として、Ｐｏｉｎｔ  Ｂを見つけることを特徴とする請求項３１、３４〜３６のいずれか１項に記載の画像解析装置。
【請求項３９】
前記所定特徴点としてＮａｓｉｏｎを見つけることを特徴とする請求項３１に記載の画像解析装置。
【請求項４０】
前記所定特徴点としてＮａｓｉｏｎを見つける際に、Ｎａｓｉｏｎを含む前記第１の領域において骨部分が白く背景部分が黒い均質に近い画素値であることを利用することを特徴とする請求項３９に記載の画像解析装置。
【請求項４１】
前記所定特徴点としてＳｅｌｌａを見つけることを特徴とする請求項３１に記載の画像解析装置。
【請求項４２】
前記所定特徴点としてＳｅｌｌａを見つける際に、まず所定の解像度で見つけ出し、所定の解像度よりも高解像度且つ高精度で見つけ出すことを特徴とする請求項４１に記載の画像解析装置。
【請求項４３】
前記所定特徴点としてＳｅｌｌａを見つける際に、Ｓｅｌｌａの部分的特徴を利用して認識することを特徴とする請求項４１又は４２に記載の画像解析装置。
【請求項４４】
前記所定特徴点としてＯｒｂｉｔａｌｅを見つけることを特徴とする請求項３１に記載の画像解析装置。
【請求項４５】
前記所定特徴点としてＭＰｏ及び／又はＡＰｏを見つけることを特徴とする請求項３１に記載の画像解析装置。
【請求項４６】
前記所定特徴点としてＭＰｏ及び／又はＡＰｏを見つける際に、前記歯科医療用のＸ線画像を２値化して見つけることを特徴とする請求項４５に記載の画像解析装置。
【請求項４７】
前記所定特徴点としてＬ１を見つけることを特徴とする請求項３１、３４〜３６のいずれか１項に記載の画像解析装置。
【請求項４８】
前記所定特徴点としてＬ１を見つける際に、歯のエナメル質情報を利用することを特徴とする請求項４７に記載の画像解析装置。
【請求項４９】
前記所定特徴点としてＵ１を見つけることを特徴とする請求項３１、３４〜３６のいずれか１項に記載の画像解析装置。
【請求項５０】
前記所定特徴点としてＵ１を見つける際に、歯のエナメル質情報を利用することを特徴とする請求項４９に記載の画像解析装置。
【請求項５１】
前記所定特徴点としてＵ１を見つける際に、各々の特徴点それぞれ独自に定められた相対位置関係として対象とする点を前記第３の領域内の右上領域にすることを特徴とする請求項４９に記載の画像解析装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像解析装置に関し、特に歯科医療用のＸ線画像などに代表される画像の特徴を抽出する画像解析に用いて好適なものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、歯科医療用の頭部Ｘ線画像から、患者の解剖学的特徴点を認識するには、専門的な医学的訓練を受けた歯科矯正医等が当該頭部Ｘ線画像を観察して認識していた。
【０００３】
頭部Ｘ線画像の一例を図３４に示す。歯科矯正医等は、図中＋で示す各解剖学的特徴点を認識することが必要である。ここで、各解剖学的特徴点のうち、  Ｎは前頭骨（額の骨）と鼻骨（鼻の付け根の骨）の接続点、Ｓは脳下垂体の中心の点、Ｏｒは左右眼窩（眼球を収める骨）の最下点の中点、ＭＰｏはイヤーロッド（外耳）の最も上の点、ＡＰｏは耳の穴を真横から見たときの中央の点、Ｌ１は下の中切歯（１番前の歯）の先端、Ｕ１は上の中切歯（１番前の歯）の先端の点、Ｇｎはオトガイの前方の点、Ｇｏは下顎角の点、Ａｒは頭蓋底下縁の陰影像と下顎枝後縁との交点、Ｃｄは顆頭の最上点、Ｂａは大後頭孔の前縁上の最下方点、ｌｉは下唇の最突出点である。柔組織部分の解剖学的特徴点については白文字で示す。
【０００４】
【特許文献１】
特願平１０−３２６２５３号
【特許文献２】
特願２０００−３２６１５８号
【非特許文献１】
Ｍａｓａｋａｚｕ  Ｙａｇｉ，  Ｍａｓａｙｏｓｈｉ  Ａｄａｃｈｉ，  ａｎｄ  Ｔａｄａｓｈｉ  Ｓｈｉｂａｔａ，  ”Ａ  Ｈａｒｄｗａｒｅ−Ｆｒｉｅｎｄｌｙ  Ｓｏｆｔ−Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  Ｉｍａｇｅ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，”  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  １０ｔｈ  Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  （ＥＵＳＩＰＣＯ  ２０００），  ｐｐ．  ７２９−７３２，  Ｔａｍｐｅｒｅ，  Ｆｉｎｌａｎｄ，  Ｓｅｐｔ．  ４−８，  ２０００．
【非特許文献２】
Ｍａｓａｋａｚｕ  Ｙａｇｉ  ａｎｄ  Ｔａｄａｓｈｉ  Ｓｈｉｂａｔａ，  ”Ａ  Ｈｕｍａｎ−Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ−ｌｉｋｅ  Ｉｍａｇｅ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ＰＡＰ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  Ｍｕｌｔｉ  Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  Ｃｏｎｃｅｐｔ，”  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ２００２  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，  Ｓｐｅｅｃｈ，  ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  （ＩＣＡＳＳＰ  ２００２），  Ｖｏｌ．  Ｉ，  ｐｐ．１０４１−１０４８，  Ｆｌｏｒｉｄａ，  Ｍａｙ  １３−１７，  ２００２．
【非特許文献３】
Ｍａｓａｋａｚｕ  Ｙａｇｉ，  Ｔａｄａｓｈｉ  Ｓｈｉｂａｔａ  ａｎｄ  Ｋｅｎｊｉ  Ｔａｋａｄａ，  ”Ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ  Ｆｅａｔｕｒｅ−Ｖｅｃｔｏｒ  Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｒｏｍ  Ｇｒａｙｓｃａｌｅ  Ｉｍａｇｅｓ  ｆｏｒ  Ｒｏｂｕｓｔ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，”  ｉｎ  ｐｒｅｓｓ  ｉｎ  Ｔｈｅ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  Ｆｏｕｒｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  ａｎｄ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  （ＩＦＭＩＰ  ２００２），  Ｏｒｌａｎｄ，  Ｊｕｎｅ  ９−１３，  ２００２．
【非特許文献４】
Ｍａｓａｋａｚｕ  ＹＡＧＩ，  Ｔａｄａｓｈｉ  ＳＨＩＢＡＴＡ，  ａｎｄ  Ｋｅｎｊｉ  ＴＡＫＡＤＡ，  ”Ｈｕｍａｎ−Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ−Ｌｉｋｅ  Ｉｍａｇｅ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ｔｈｅ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｖｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，”  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＸＩ  Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，  Ｖｏｌ．  Ｉ，  ｐｐ．  １０３−１０６，  Ｓｅｐ．  ３−６，  ２００２  Ｔｏｕｌｏｕｓｅ，  Ｆｒａｎｃｅ
【非特許文献５】
Ｍａｓａｋａｚｕ  Ｙａｇｉ  ａｎｄ  Ｔａｄａｓｈｉ  Ｓｈｉｂａｔａ，  ”Ａｎ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｖｅ−Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ−Ｂａｓｅｄ  Ｍｉｘｅｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｒｏｂｕｓｔ  Ｉｍａｇｅ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，”  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ２００２  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ＳｙＭＰｏｓｉｕｍ  ｏｎ  Ｃｉｒｃｕｉｔｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  （ＩＳＣＡＳ  ２００２），  ｐｐ．  Ｖ−１３７−Ｖ−１４０，  Ａｒｉｚｏｎａ，  Ｍａｙ  ２６−２９，  ２００２．
【非特許文献６】
Ｔ．  Ｙａｍａｓａｋｉ  ａｎｄ  Ｔ．  Ｓｈｉｂａｔａ，  ”Ａｎ  Ａｎａｌｏｇ  Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  Ｃｉｒｃｕｉｔ  Ｆｅａｔｕｒｉｎｇ  Ｖａｒｉａｂｌｅ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｆｏｒｍｓ，”  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  Ｔｈｅ  ２００１  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ＳｙＭＰｏｓｉｕｍ  ｏｎ  Ｃｉｒｃｕｉｔｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  （ＩＳＣＡＳ  ２００１），  ｐｐ．  ＩＩＩ−５６１−５６４，  Ｓｙｄｎｅｙ，  Ａｕｓｔｒａｌｉａ，  Ｍａｙ．  ６−９，  ２００１．
【非特許文献７】
Ｔｏｓｈｉｈｉｋｏ  Ｙａｍａｓａｋｉ，  Ｋｅｎ  Ｙａｍａｍｏｔｏ，  ａｎｄ  Ｔａｄａｓｈｉ  Ｓｈｉｂａｔａ，  ”Ａｎａｌｏｇ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ  ｗｉｔｈ  Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ−Ａｘｉｓ−Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ，”  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ２７ｔｈ  Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｓｏｌｉｄ−Ｓｔａｔｅ  Ｃｉｒｃｕｉｔｓ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  （ＥＳＳＣＩＲＣ  ２００１），  Ｅｄ．  ｂｙ  Ｆ．  Ｄｉｅｌａｃｈｅｒ  ａｎｄ  Ｈ．  Ｇｒｕｎｂａｃｈｅｒ，  ｐｐ．  ２１２−２１５  （Ｆｒｏｎｔｉｅｒ  Ｇｒｏｕｐ），  Ｖｉｌｌａｃｈ，  Ａｕｓｔｒｉａ，  Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ  １８−２０，  ２００１．
【非特許文献８】
Ｔ．  Ｙａｍａｓａｋｉ  ａｎｄ  Ｔ．  Ｓｈｉｂａｔａ，  ”Ａｎａｌｏｇ  Ｓｏｆｔ−Ｐａｔｔｅｒｎ−Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ  Ｕｓｉｎｇ  Ｆｌｏａｔｉｎｇ−Ｇａｔｅ  ＭＯＳ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，”  Ｎｅｕｒａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  １４，  ｉｎ  ｐｒｅｓｓ．
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
近年においては、患者の解剖学的特徴点の認識を自動的に実行してデータ化する要請が高まりつつある。しかしながら、歯科医療用の頭部Ｘ線画像の如き極めて煩雑且つ微妙な画像を正確且つ迅速に解析する画像解析技術は開発途上にあり、その速やかな実現が待たれる現況にある。
【０００６】
本発明は、このような問題を解決するために成されたものであり、類似する画像を画像処理した際には、類似した画像データとして認識することを可能とし、比較的複雑な画像、特に歯科医療用のＸ線画像などに代表される画像の特徴を抽出する場合でも、正確且つ迅速に認識することができる画像解析装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像解析装置は、特定の対象物の画像において予め定義された特定部位の位置を表す特徴点を入力画像の中から見つけ出し、前記特徴点の座標値を出力する画像解析装置であって、前記特徴点の各々に対して当該特徴点を表現する複数の第１のベクトルから成る少なくとも１つの第１のテンプレート群を記憶する手段と、前記入力画像の中から所定の大きさの第１の領域を切り出す手段と、前記第１の領域を、対象とする前記入力画像中の所定の大きさの第２の領域内で移動させる手段と、前記第１の領域内の部分画像を所定の手続きに従って第２のベクトルに変換する手段と、前記第１のベクトルと前記第２のベクトルとの間の相関演算を行い、前記特徴点の各々に対してその類似度を表す第１の評価値を決定する手段と、前記第１の評価値に基づいて前記特徴点を内部に含む前記第１の領域に対応する第３の領域を特定する手段とを含み、前記第３の領域内における前記特徴点の位置を、前記第３の領域内で予め定義された原点に対して各々の前記特徴点に独自に定められた相対位置関係を用いて決定する。
【０００８】
本発明の画像解析装置は、特定の対象物の画像において予め定義された特定部位の位置を表す特徴点を入力画像の中から見つけ出し、前記特徴点の座標値を出力する画像解析装置であって、前記特徴点の各々に対して当該特徴点を表現する複数の第１のベクトルから成る少なくとも１つの第１のテンプレート群を記憶する手段と、前記入力画像の中から所定の大きさの第１の領域を切り出す手段と、前記第１の領域を、対象とする前記入力画像中の所定の大きさの第２の領域内で移動させる手段と、前記第１の領域内の部分画像を所定の手続きに従って第２のベクトルに変換する手段と、前記第１のベクトルと前記第２のベクトルとの間の相関演算を行い、前記特徴点の各々に対してその類似度を表す第１の評価値を決定する手段と、前記第１の評価値に基づいて前記特徴点を内部に含む前記第１の領域に対応する第３の領域を特定する手段と、少なくとも一つの前記特徴点に対し、その特徴点とは異なる画像を表現する第２のテンプレート群を用いてその非類似度を表す第２の評価値を求める手段と、前記第１の評価値及び前記第２の評価値の両方を用い、所定の特定手法により前記第３の領域を特定する手段とを含む。
【０００９】
本発明の画像解析装置は、特定の対象物の画像において予め定義された特定部位の位置を表す特徴点を入力画像の中から見つけ出し、前記特徴点の座標値を出力する画像解析装置であって、前記特徴点の各々に対して当該特徴点を表現する複数の第１のベクトルから成る少なくとも１つの第１のテンプレート群を記憶する手段と、前記入力画像の中から所定の大きさの第１の領域を切り出す手段と、第２の領域を所定の領域分割の手法を用いて特定する手段と、前記第１の領域を前記第２の領域内で移動させる手段と、前記第１の領域内の部分画像を所定の手続きに従って第２のベクトルに変換する手段と、前記第１のベクトルと前記第２のベクトルとの間の相関演算を行い、前記特徴点の各々に対してその類似度を表す第１の評価値を決定する手段と、前記第１の評価値に基づいて前記特徴点を内部に含む前記第１の領域に対応する第３の領域を特定する手段とを含む。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を適用した好適な諸実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１１】
（第１の実施形態）
−基本骨子−
図１は、第１の実施形態の画像解析装置の概略構成を示す模式図である。
この画像解析装置は、特定の対象物の画像において予め定義された特定部位の位置を表す特徴点を入力画像の中から見つけ出し、特徴点の座標値を出力するものである。本実施形態では、例えば入力画像として歯科医療用の頭部Ｘ線画像とし、例えば顔の目じりの点を認識する場合に、常に目じりの点を中心部とするのではなく、場合に応じて適宜中心部を設定する。一例としては、目の中央部位の点を当該中心部とする。ここで、顔の目じりのみならず、鼻先、口角等の部位を認識する場合もある。
【００１２】
この画像解析装置は、特徴点の各々に対して当該特徴点を表現する複数の第１のベクトルからなる少なくとも１つの第１のテンプレート群を記憶する記憶手段１０１と、入力画像の中から所定の大きさの第１の領域を切り出す切出手段１０２と、第１の領域を、対象とする前記入力画像中の所定の大きさの第２の領域内で移動させる移動手段１０３と、第１の領域内の部分画像を所定の手続きに従って第２のベクトルに変換する変換手段１０４と、第１のベクトルと第２のベクトルとの間の相関演算を行い、特徴点の各々に対してその類似度を表す第１の評価値を決定する評価手段１０５と、第１の評価値に基づいて前記特徴点を内部に含む前記第１の領域に対応する第３の領域を特定する特定手段１０６とを含み構成されており、第３の領域内における特徴点の位置を、第３の領域内で予め定義された原点に対して各々の特徴点に独自に定められた相対位置関係を用いて決定する。
【００１３】
記憶手段１０１は、定められた相対位置関係を常に用いた学習を行うことにより、第１のテンプレート群を構成する第１のベクトルを作成する機能を有し、画像情報のエッジ情報を利用する。このとき、エッジ情報を抽出する際に、画像情報のメディアン値を用いるようにしても良い。また、第１の領域の形状が少なくとも一つの特徴点について他の特徴点のものと異なっているように構成しても良い。
【００１４】
変換手段１０４は、エッジ情報を抽出する際に、例えば第１の領域内における所定の大きさの第４の領域内の情報のメディアン値を用いる。この変換手段１０４を用いる際には、その処理中に所定の集積回路を利用し、処理効率を向上させるようにしても好適である。同様に、決定手段１０５も、これを用いる際には、その処理中に所定の集積回路を利用し、処理効率を向上させるようにしても良い。
【００１５】
本実施形態の画像解析装置は、例えば医用Ｘ線画像、特に歯科医療用のＸ線画像に適用し、特徴点として医学的に予め定義された所定特徴点を見つけ出す。所定特徴点として、ソフトティッシュー（柔組織）上の点を含む。ここで、ソフトティッシューとは、筋肉や脂肪等の骨以外の柔かい組織である。
【００１６】
所定特徴点（ここでは解剖学的特徴点）として、例えばＰｏｉｎｔ  Ａ  やＰｏｉｎｔ  Ｂを見つけることが考えられる。また、所定特徴点として、Ｎ（Ｎａｓｉｏｎ）を見つけることが考えられる。この場合、所定特徴点としてＮを見つける際に、Ｎを含む第１の領域において骨部分が白く背景部分が黒い均質に近い画素値であることを利用する。また、所定特徴点として、Ｓ（Ｓｅｌｌａ）を見つけることが考えられる。この場合、所定特徴点としてＳを見つける際に、まず所定の解像度で見つけ出し、所定の解像度よりも高解像度且つ高精度で見つけ出す。更に、所定特徴点としてＳを見つける際に、Ｓの部分的特徴を利用して認識する。また、所定特徴点としてＯｒ（Ｏｒｂｉｔａｌｅ）を見つけることが考えられる。更に、所定特徴点としてＭＰｏ及び／又はＡＰｏを見つけることが考えられる。所定特徴点としてＭＰｏ及び／又はＡＰｏを見つける際には、歯科医療用のＸ線画像を２値化して見つける。更に、所定特徴点としてＬ１やＵ１を見つけることが考えられる。所定特徴点としてＬ１やＵ１を見つける際には、歯のエナメル質情報を利用する。また、所定特徴点としてＵ１を見つける際に、各々の特徴点それぞれ独自に定められた相対位置関係として対象とする点を第３の領域内の右上領域にする。
【００１７】
−具体的な実施例−
図２は、第１の実施形態の画像解析装置を示す模式図である。
この画像解析装置は、入力画像内の所定の位置に対応して定義された領域（ｘ，ｙ）の画像データが取り出され、この画像データをベクトル表記するベクトル生成部１と、参照パターンを少なくとも１つ含むパターングループを複数有する記憶部２と、ベクトル化された画像データと各パターングループに含まれる各参照パターンとを照合し、各参照パターン毎についての画像データとの類似度を評価する類似度演算部３と、類似度の各評価値に所定の演算を施して少なくとも１つの評価値を決定するウィナー・テーク・オール（Ｗｉｎｎｅｒ  Ｔａｋｅ  Ａｌｌ）回路４とを含む。但し、ここで必ずしもウィナー・テーク・オール回路を利用するとは限らない。また、必ずしも１つの評価値だけを取り出すとは限らず、場合によっては複数個決定することもあり得る。
【００１８】
記憶部２は、パターングループとして例えば１５個の第１のテンプレート群を持つ。但し、テンプレート数は１５個に限定されず、１００でも１０００でも良い。また、数多くのサンプル群に対して学習アルゴリズムを適用し、テンプレート数を減少させるということも可能である。それぞれの第１のベクトルは、後述するＰＡＰ（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ａｘｉｓ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）手法（特許文献１参照）によって生成されたベクトル表現である。ここで、テンプレートが保持するベクトル表現は必ずしもこのようなＸ線画像であるとは限らず、また部分画像からベクトル表現への変換はＰＡＰ手法である必要はない。
【００１９】
この画像解析装置では、先ず、与えられた入力画像における第２の領域内で検索処理を行う（ステップ１）。次に、与えられた入力画像における基準座標（ｘ，ｙ）を内部に持つ６４×６４ピクセルのサイズの第１の領域に含まれる部分画像を切り出す（ステップ２）。ここで、部分画像における（ｘ，ｙ）の位置は必ずしも中心であるとは限らず、認識対象に特化して変更される。また、切り出す大きさも必ずしも６４×６４であるとは限らない。
【００２０】
そして、その部分画像をベクトル生成部２に入力し  、ＰＡＰ手法（非特許文献１〜４参照）によりベクトル表現に変換する（ステップ３）。ここで、２次元の部分画像からベクトル表現に変換する際に必ずしもＰＡＰ手法を利用するとは限らない（２次元画像からのベクトル表現生成手法）。
【００２１】
入力画像から切り出された部分画像から生成されたベクトル表現と、システムに記憶されたすべての第１のテンプレート群内に存在するすべての第１のベクトル表現との類似度の評価値をマンハッタン距離演算によって生成する（ステップ４）。ここで、類似度の評価値の演算は必ずしも第１のテンプレート群に存在するすべての第１のベクトルに対して行われるとは限らない。例えば、類似度を演算する第１のベクトルがその一部であることも有り得る。また、類似度の演算はマンハッタン距離演算を必ず利用するとは限らない。ユークリッド距離演算や、ヒストグラムインターセクションや、カルバック距離などを利用することも有り得る。
【００２２】
上述したベクトル間の距離演算手法で演算された類似度の評価値の中で最も類似度が高い評価値（評価値的には最も値が低いもの）を決定する（ステップ５）。そして、２次元上の分布図において位置情報（ｘ，ｙ）にその評価値情報を保持する（ステップ６）。ここで記録する評価値は、類似度評価値の中で最も類似度が高いものを選ぶとしたが、必ずしもこの手法に従うとは限らない。例えば、相関値演算を行った第１のベクトル全部の評価値を用いてグループとして評価値を演算し記録する場合もあれば、第１のベクトルのうち類似度が上位複数個の評価値の平均を演算し記録する場合もある。
【００２３】
このようなシステムを矯正歯科医が頭部Ｘ線画像からその位置を同定しなければならない解剖学的特徴点のうち、Ｌ１、Ｕ１、Ｎに適用した。Ｌ１とＵ１に関しては図３に示すように、Ｌ１とＵ１を中心にとって切り出す手法ではほぼ同じような画像が得られ、この２点の区別が可能となるような認識精度は得られない。また、Ｕ１ならば下の歯の情報、Ｌ１ならば上の歯の情報が第１の領域内に含まれそのバリエーションは多くなり認識精度が低下する。本手法では、Ｕ１に関してはＵ１が第１の領域の右下、Ｌ１は第１の領域の右上になるように切り出し方を定義した。
【００２４】
Ｎの切り出し方を図４に示す。Ｎの定義は頭骨と鼻骨の接続部分であり、少し内側に線が入っている部分である。Ｎに関しては、新人の矯正歯科学生もよく間違え易い類似した部分がまぶた辺りにあり、システムが誤認識を起こしやすい。中心で切り出すと図４のように非常に類似している。しかし切り出し方をＮを第１の領域の四角形の上辺の中点のあたりに持っていくことで非常に異なる画像を得ることができた。
【００２５】
そして、１００枚の画像を用いてＰＡＰベクトルに変換して学習を行うことで１５個の第１のベクトルからなる第１のテンプレート群を作成し、新たな１５０枚のＸ線画像に対して認識を行った。上で述べた切り出し方を用いることでＬ１は７２％から８５％、Ｕ１は９２％から９７％へと認識率が改善された。Ｎに関しては上で述べた種類の誤認識の９５％は除かれ、認識率は８２％から８８％に改善された。
【００２６】
ここで、必ずしも入力画像が頭部Ｘ線画像である必要もなく、認識対象も矯正歯科医が用いる解剖学的特徴点であるというわけではない。胸部Ｘ線におけて癌組織を見つけるという用途も有り得るし、写真画像から顔の領域を切り出すというような用途に応用することも有り得る。切り出し方も必ずしも認識対象点が領域の右上、右下というような定義の仕方であるというわけではない。右数ピクセル下から数ピクセルというようなピクセル単位の位置指定も有り得る。
【００２７】
［ベクトル生成部の構成］
ここで、図２におけるベクトル生成部１のＶＬＳＩ技術における実装を行った（非特許文献５参照）。その回路構成図を図５に示す。
ＰＡＰ（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ａｘｉｓ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）  変換ＶＬＳＩは大きく二つのブロックに分かれている。まず、入力される２次元画像データからエッジ特徴を抽出し特徴表現フラグを生成するエッジ特徴抽出器１１が設けられ、その特徴表現フラグを入力とするベクトル生成器１２が設けられている。このような構成でＰＡＰ変換ＶＬＳＩを構成した。チップ写真を図６に示す。
【００２８】
この回路の測定結果を図７に示す。
図７に示したように、６４×６４ピクセルの画像から６４次元のベクトル列に変換するのに、ワークステーションであれば数分かかるが、３４０ｍｓｅｃ．で演算する機能を実現した。
【００２９】
−記憶部及び類似度評価部の構成−
図２におけるパターングループ群を記憶するシステム機能部を実現した。この機能部は、類似度演算器も含んでいる。しかし、必ずしもこのような構成になる必要はない。
【００３０】
先ず、ベクトルの１要素に対してデータを保持し類似度演算を行う基本回路を図８に示す（特許文献２及び非特許文献６〜８参照）。
この基本回路は、図８に示すように、入力電圧ＶＧＧを変化させることによって消費電力を減少させる機能と、入力電圧Ａ，Ｂ，Ｃを変化させることによって柔軟に類似度演算器の演算評価方法を変化させる機能を持つ。この特性を図９に示す。ＶＧＧを低下させることによってピークの電流値が低下しており、また、入力電圧Ａ，Ｂ，Ｃを変化させることで、様々な鋭さを持った評価関数が実現されていることが判る。
【００３１】
この基本回路では、最初のリセット動作の時に記憶させるテンプレートベクトルの１要素を電圧で入力する。そして、その後に類似度評価を行うベクトルの１要素を電圧で入力する。類似度情報は電流に変換され、ＩＯＵＴから出力される。類似度が高いほど多くの電流が出力される。このＩＯＵＴをテンプレート情報と入力されたベクトル情報の類似度評価値として利用する。
【００３２】
この基本回路は図１０のような機能を実現している。
先ず、最初に知識の断片を電圧として記憶させ、その後電圧として入力されたベクトルの１要素との類似度を電流値として出力する。類似度が高ければ高いほど、多くの電流が流れる。
【００３３】
この基本回路の機能はベクトルの１要素の類似度演算のみであるが、図１１のように出力電流の合計をとることで、先に記憶させた知識であるテンプレートベクトルＭと入力ベクトルＸの類似度を出力する回路を容易に実現できる。例えば、ＰＡＰ手法によって生成されたベクトルであれば、ベクトルの次元数は６４次元であるので６４個の出力を繋げば良い。但し、この数は必ずしも６４個である必要はなく、利用するベクトルの次元数に応じて数は変化する。
【００３４】
記憶及び類似度演算機能を持つ機能ブロックとしては、図１２のようにして実現する。
図１１の回路を並列に並べ、入力ベクトルＸを同時に全ての回路に入力する。このような構成にすることで、入力ベクトルと複数のパターングループ群内のテンプレートベクトルの全ての類似度を同時に高速に演算を行うことが可能である。
【００３５】
このような処理を実現した例を図１３に示す。
このシステムではベクトルの次元数を４とした。図１３の上部にこの回路に記憶させたパターンを示す。下側には提示されたパターン群を示している。グラフは、記憶させたパターンと提示されたパターンの類似度を示す。青線は理論値、赤線は測定値を示す。全く同じパターン７が入力された場合大きい電流が流れ高い類似度を示している。また、パターン７と類似したパターン１を入力した場合も非常に高い類似度を示している。しかし、類似していないパターン６に対しては低い類似度を示している。また、消費電力に関しても、類似度が高く最も電流が流れる場合でも１６０μＡ程度であり、非常に低い消費電力で実現されている。ここでは、次元数が４つの例に関して示したが、必ずしも４つとは限らない。ＰＡＰによって生成されたベクトルであれば６４になるし、それ以外のベクトル生成手法を利用した場合はそのベクトルの次元数に応じて変化するものである。
【００３６】
（第２の実施形態）
−基本骨子−
本実施形態の背景としては、実際に対象物に似ているものがあると間違えてその場所を認識してしまうという問題がある。そこで、そのようなたまたま似たものを誤認識しないように、誤認識しそうなものをネガティブのテンプレートに入れてマイナス評価をしたりすることで認識精度を上げることを目的とする。第１の実施形態で述べた画像解析装置から「位置ずらし」の機能構成を取り除いたものを、本実施形態では基本認識システムと定義する。
【００３７】
図１４は、第２の実施形態の画像解析装置の概略構成を示す模式図である。
この画像解析装置は、第１の実施形態の図１と同様に、特定の対象物の画像において予め定義された特定部位の位置を表す特徴点を入力画像の中から見つけ出し、特徴点の座標値を出力するものであり、特徴点の各々に対して当該特徴点を表現する複数の第１のベクトルからなる少なくとも１つの第１のテンプレート群を記憶する記憶手段１０１と、入力画像の中から所定の大きさの第１の領域を切り出す切出手段１０２と、第１の領域を、対象とする前記入力画像中の所定の大きさの第２の領域内で移動させる移動手段１０３と、第１の領域内の部分画像を所定の手続きに従って第２のベクトルに変換する変換手段１０４と、第１のベクトルと第２のベクトルとの間の相関演算を行い、特徴点の各々に対してその類似度を表す第１の評価値を決定する評価手段１０５と、第１の評価値に基づいて前記特徴点を内部に含む前記第１の領域に対応する第３の領域を特定する特定手段１０６とを含む。そして更に、少なくとも一つの特徴点に対し、その特徴点とは異なる画像を表現する第２のテンプレート群を用いてその非類似度を表す第２の評価値を求める評価手段１１１と、第１の評価値及び第２の評価値の両方を用い、所定の特定手法により第３の領域を特定する特定手段１１２とを含み構成されている。
【００３８】
ここで、特定手段１１２は、所定の特定手法として、例えばファジー理論や、第１の評価値と第２の評価値との差分の情報を用いて特定を行う。また、第２のテンプレート群として、対象から位置をずらした画像を用いることが好適である。
【００３９】
−具体的な実施例−
［実施例１］
図１５は、第２の実施形態の画像解析装置を示す模式図である。
この画像解析装置は、第１のテンプレート群を保持する第１の記憶手段１１と、第２のテンプレート群を保持する第２の記憶手段１２とを有する。第１のテンプレート群は、解剖学的特徴点Ｓのベクトルを基本認識システムと同様の手法で作成される。また、第２のテンプレート群は、基本認識システムで誤認識して同定された第３の領域に含まれる部分画像を集め、基本認識システムにおける第１のテンプレート群の作成方法に従って作成される。ここで、作成手法は必ずしも学習アルゴリズムを適用するとは限らないし保持する第１のテンプレート群、第２のテンプレート群の数も異なることは有り得る。
【００４０】
第２の領域から切り出された第１の領域を第１のウィナー・テーク・オール回路１３によりＰＡＰベクトル表現に変換し、類似度評価回路１５により第１のテンプレート群とマッチングを行い類似度の評価値を演算する。それと同時に、Ｓの誤認識等のベクトル表現を第２のウィナー・テーク・オール回路１４によりＰＡＰベクトル表現に変換し、類似度評価回路１５により第２のテンプレート群とのマッチングを行い非類似度の評価値を演算する。
【００４１】
そして、（類似度の評価値）−（非類似度の評価値）×０．１をその座標値（ｘ，ｙ）における評価値とし保持して認識を行う。
１５０枚の頭部Ｘ線画像に対して認識を行った結果、Ｓｅｌｌａの認識率が７２％から８７％に改善された。ここで、ベクトル表現は必ずＰＡＰベクトル表現である必要はない。また、評価値の演算方法において非類似度の値にかけられる重みは必ずしも０．１という訳ではなく対象に応じてさまざまに変わりえる。０．２でも０．５でもよい。また、類似度の演算手法は必ずしも単純な重み付けの差をとるという手法とは限らない。ファジー論理を用いることも有り得る。
【００４２】
［実施例２］
基礎認識システムで認識を行う場合、評価値の推移は、図１６に示したように、台形に近い形となり目的とする点の精度が悪くなるという問題がある。
また、基礎認識システムで認識を行う場合、評価値の推移は、図１６に示したように、台形に近い形となり目的とする点の精度が悪くなるという問題がある。
【００４３】
第２のテンプレート群に、図１７で示したような対象点から半分ずつ位置をずらした部分画像を用いる。ここでずらす単位は必ずしも半分とは限らない。
【００４４】
切り出された第１の領域内の部分画像をＰＡＰベクトル表現にして、第１のテンプレート群とマッチングを行い類似度を演算する。ここで、ＰＡＰベクトル表現に変換してマッチングを必ず行うと言うわけではない。
【００４５】
同時に第２のテンプレート群とマッチングを行い非類似度を演算する。
類似度評価値を、（類似度の評価値）−（非類似度の評価値）×０．３とした評価値の推移を図１８に示す。このように正しい位置で評価値が上がりその周辺では相対的に低下している。ここで、評価値の演算に際し非類似度の値に乗じられた重みの０．３は固定値ではなく変わることは有り得る。
【００４６】
（第３の実施形態）
−基本骨子−
本実施形態の背景には、検索を行う場合、検索領域が広がるとそれに比例してベクトル化処理、マッチング処理の演算コストが掛かるという問題がある。そのため、如何に妥当に検索領域を限定して効率的な認識を行うかということが非常に重要となる。
【００４７】
図１９は、第３の実施形態の画像解析装置の概略構成を示す模式図である。
この画像解析装置は、第１の実施形態の図１と同様に、特定の対象物の画像において予め定義された特定部位の位置を表す特徴点を入力画像の中から見つけ出し、特徴点の座標値を出力するものである。この画像解析装置は、特定の対象物の画像において予め定義された特定部位の位置を表す特徴点を入力画像の中から見つけ出し、特徴点の座標値を出力するものであり、特徴点の各々に対して当該特徴点を表現する複数の第１のベクトルからなる少なくとも１つの第１のテンプレート群を記憶する記憶手段１０１と、入力画像の中から所定の大きさの第１の領域を切り出す切出手段１０２と、第２の領域を所定の領域分割の手法を用いて特定する特定手段１２１と、第１の領域を第２の領域内で移動させる移動手段１０３と、第１の領域内の部分画像を所定の手続きに従って第２のベクトルに変換する変換手段１０４と、第１のベクトルと第２のベクトルとの間の相関演算を行い、特徴点の各々に対してその類似度を表す第１の評価値を決定する評価手段１０５と、第１の評価値に基づいて前記特徴点を内部に含む前記第１の領域に対応する第３の領域を特定する特定手段１０６とを含み構成されている。
【００４８】
特定手段１２１は、例えば、対象とする入力画像中で第１のテンプレート群とは異なる第３のテンプレート群を用いて特定する。第３のテンプレート群としては、例えば、頭蓋底、下顎部、及び上顎部の情報を見つけ出すテンプレート群を用いる。また、位置を決定された特徴点の少なくとも一つを用いて、その特徴点から所定の位置関係にある領域を指定することにより特定するようにしても良い。ここで、第２の領域内において、所定の前記特徴点の位置が決定できない場合には、第２の領域を隣接する領域の少なくとも一部を含むように第２の領域を拡大することが好適である。
【００４９】
−具体的な実施例−
［実施例１］
「基礎認識システム」に第２の領域の領域分割の手法を用いた「領域限定」の構成を付加した画像解析装置を、矯正歯科医が頭部Ｘ線写真から認識する必要がある図２０に示した解剖学的特徴点（Ｓ，Ｏｒ，Ｇｎ）の認識問題に適用した。それぞれここで、入力画像は必ずしもＸ線写真画像ではなく認識対象も解剖学的特徴点ではない。
【００５０】
第１のテンプレート群として１００枚のＸ線写真データからＰＡＰ手法を適用してベクトル表現に変換し、学習アルゴリズムを適用して１５個の第１のベクトルをそれぞれの解剖学的特徴点について作成した（即ち、第１のテンプレート群が複数あることを意味する。）。ここで、システムが保持する第１のテンプレート群の数は必ずしも１５個であるとは限らず、１００でも１０００でもよい。また、必ずしも学習アルゴリズムを用いるとは限らない。また、部分画像からベクトル表現への変換はＰＡＰ手法である必要はない。
【００５１】
第３のテンプレート群として、図２１に示した頭蓋底、目、上顎、下顎、首に関して１００枚の低解像度のＸ線写真データからＰＡＰ手法を適用してベクトル表現に変換し学習アルゴリズムを適用してから学習アルゴリズムを適用して１５のテンプレートベクトルを作成した。ここで、システムが保持する第一のテンプレート群の数は必ず１５個であるとは限らず、１００でも１０００でもよい。また、必ずしも学習アルゴリズムを用いるとは限らない。また、部分画像からベクトル表現への変換はＰＡＰ手法である必要はない。
【００５２】
最初に、第４のテンプレート群を用いて頭蓋底、目、上顎、下顎、首と領域分割をする。ここで、領域分割方法はここに示した手法だけではない。鼻や固定器具等の領域も領域分割することもあり得る。
【００５３】
第２の領域を、Ｓｅｌｌａに関しては頭蓋底の領域、Ｏｒに関しては頭蓋底、目、上顎の領域に囲まれた領域、Ｇｎに関しては下顎の領域を対象に認識処理を行い認識する。この検索領域に関してもこれに限ったことではない。他の領域に関しても検索対象とすることはあり得る。
【００５４】
この手法を新たな１５０枚のレントゲン画像の認識問題に適用した。予め検索対象が限定されるため検索領域が減少し演算時間が平均で８０％減少した。また、基礎認識システムで明らかに異なった場所を認識した例に関しては正しい位置を認識するようになり、認識率がＳは７２％から８５％に、Ｏｒは９２％から９５％、Ｇｎは１３％から４５％に改善された。
【００５５】
［実施例２］
実施例１と同様の画像解析装置を用い、Ｕ１（８５％）とＮ（８２％）は高い認識精度で認識を行うことが可能であるが、Ｓ（７２％）は比較的に認識精度が低い。その失敗例を図２２に示す。また、類似度評価値を２次元状に表現したものも同時に図２２に示す。このように、正しい位置においてもそのエリアにおいてピークが表れている。そこで効率的に領域を限定することが必要になる。その一方で、矯正歯科医は解剖学的特徴点の距離、位置関係に関する平均と標準偏差値の情報を持っている。
【００５６】
そこで、本実施例では、まずＯｒとＮの認識を行う。そして、図２３に示すようにＵ１を中心として（Ｕ１とＳの距離の平均―標準偏差値）を半径とする円と（Ｕ１とＳの距離の平均＋標準偏差値）を半径とする円を描き囲まれた領域を決定する。Ｎに関しても同様に行う。このように行うことで領域を限定し誤認識を減少させることができた。このような領域限定手法を適用することでＳの認識率が７２％から８０％へと向上した。但し、ここで必ずしも、Ｓの認識を行う際に用いられる手法であるとは限らないしＳの認識に対して必ずＮとＵ１からの距離を用いるとは限らない。角度を利用する可能性もあるし、参照点に関しては必ずしも解剖学的特徴点とは限らず、コンピュータが認識を行い易い点を新たに定義することも有り得る。
【００５７】
［実施例３］
認識処理において，検索領域（第２の領域）の限定は非常に重要であるが、限定に失敗して対象点が第２の領域に入らない場合は誤認識を行ってしまう。その際に、如何に妥当な領域拡大を行うかが非常に重要となる。実施例１の手法において、決定された第２の領域内で妥当な認識対象の候補が見つからない場合に、決定された第２の領域に隣接するエリア２０％外側を第２の領域に含めて認識を行った。
【００５８】
その結果、認識率がＳは８５％から８７％に、Ｏｒは９５％から９７％、Ｇｎは４５％から５５％に改善された。ここで改善率が少ないのは、一度目の第２の領域決定でほぼ正しい領域指定が行われているからである。一度目の第２の領域の決定で失敗した場合に２０％外側に拡張することで正しい認識を行う割合は３つの解剖学的特徴点に関して９０％を超えた。ここで、第２の領域の拡張の手法は必ず２０％外側に拡張すると限られるわけではない。４０％や５０％の場合もある。また、拡張の手法も単純に全方向に対して等しい割合で拡張すると限られるわけではなく、対象となる点の特徴によっては横に５０％縦に１０％拡張ということも有り得る。
【００５９】
［実施例４］
実施例２の手法において、決定された第２の領域内で妥当な認識対象の候補が見つからない場合には、図２４に一例を示すように、第２の領域を平均値±２＊標準偏差値で第２の領域を再指定して認識を行った。認識条件は実施例２と同じである。
【００６０】
このような手法を適用することで、認識率がＳは８５％から８９％に改善した。ここで改善率が少ないのは、一度目の領域決定でほぼ正しい領域指定が行われているからである。一度目の領域決定で失敗した場合に平均値±２＊標準偏差を用いることで９０％のケースにおいて正しい認識が行われた。ここで、領域の拡張の手法は必ず平均値±２＊標準偏差と限られるわけではない。０．５＊標準偏差や１．５＊標準偏差も有り得る。
【００６１】
（第４の実施形態）
−基本骨子−
この画像解析装置は、第１の実施形態の図１の構成（いわゆる「位置ずらし」機能を含む）に加え、少なくとも一つの特徴点に対して所定の分類手法で複数のクラスのうちの一つに分類し、そのクラスに対応する複数の第１のテンプレート群とは異なる第４のテンプレート群を用いて第２のベクトルとの相関演算を行う演算手段を含み構成されている。複数のクラスとしては、例えば、上顎前突、正常咬合、及び下顎前突を用いてクラス分けを行う。この分類手法として、柔組織の情報を利用して分類するようにしても良い。この分類手法の一例としては、複数の前記第１のテンプレート群を用いて前記第２のベクトルとの相関演算を行うことにより分類する。
【００６２】
−具体的な実施例−
矯正歯科医が頭部Ｘ線画像上で認識するＵ１及びＬ１は、全体の骨構造でかなり変化する。そのため、単純なテンプレートマッチングの技術で認識するのは非常に困難である。そこで、まず、図２５に示すように、骨構造に関して上顎前突（出歯）と下顎前突（受け口）の二つのクラスに分類する。分類テンプレートの作成手法は、大まかな全体的な構造情報に注目するため低解像度の画像から作成する。それぞれ出歯と受け口のクラスに属するＸ線画像を１００枚ずつ用意し、ＰＡＰベクトル表現に変換して、学習アルゴリズムを用いて出歯クラステンプレートと受け口クラステンプレートをそれぞれ１５個ずつ作成する。そして、入力された画像の構造がどちらに近いかを見てクラスを同定する。
【００６３】
ここで分類クラスは、出歯と受け口のみとは限らない。正常咬合のような正常クラスを加えることも有り得る。また、分類手法は低解像度のＸ線画像を用いず、矯正歯科医が判定して入力する場合や、横顔の写真画像のプロファイルから抽出した情報で分類することも有り得る。また、認識対象は歯科矯正のＸ線画像上の点であるとは限らない。また、対象が頭部Ｘ線画像上の点であるとは限らない。テンプレートを作成するに際し用いるＸ線画像の数は１００枚であるとは限らず、学習のアルゴリズムを必ずしも適用するとは限らない。また、保持するテンプレートの個数は１５個で固定というわけではない。
【００６４】
そして、図２６に示された手法により、それぞれのクラスに対応した第４のテンプレート群を用いてＵ１とＬ１を認識する。第４のテンプレート群は、それぞれのクラスに属するＸ線画像写真に対して第１のテンプレート群を作成する手法を適用して作成する。但し、認識の柔軟性を高めるためにそれぞれのテンプレート群の中に両方のクラスの中間的なものを入れておく場合もある。ここで、認識対象はＵ１だけとは限らない。また、分類クラスは、出歯と受け口のみとは限らない。正常咬合のような正常クラスを加えることも有り得る。また、認識対象は歯科矯正のＸ線画像上の点であるとは限らない。
【００６５】
このような手法を適用することにより、Ｕ１の認識率が９２％から９５％、Ｌ１は７２％から９０％に改善された。
【００６６】
（第５の実施形態）
−基本骨子−
この画像解析装置は、第１の実施形態の図１の構成（いわゆる「位置ずらし」機能を含む）に加え、第２のベクトルを生成する前に、入力画像の解像度及び／又は画素の階調を少なくとも一つの特徴点に対して変更する変更手段を含み構成されている。この変更手段は、解像度及び／又は画素の階調を施された入力画像の特徴点を表現する複数の第１のベクトルから成る少なくとも１つの第５のテンプレート群を作成する。
【００６７】
−具体的な実施例−
［実施例１］
基礎認識システムにより、矯正歯科医が認識を行う解剖学的特点Ｇｎ，  Ｇｏ，  ｌｉを認識した結果を図２７に示す。ここで示しているとおり、周辺にある類似した点）を誤認識している。下段の各図において、＋が正確な点を、矢印が誤認識した点をそれぞれ示す。
【００６８】
医者が解剖学的特徴点を認識する際にはまず、対象点の大まかな周辺情報を用いて大まかな位置候補を見つけ出す。続いて、その候補エリアに対して精度の高い認識を行っている。そこで、図２８のように、標準の解像度の対象点を含む１００枚の画像からＰＡＰによってベクトル表現に変換し、学習アルゴリズムを適用して１５個の第１のベクトルを保持する第１のテンプレート群を作成すると同時に、標準より２分の１の解像度の画像を用いて同様の手法で１５個の第１のベクトルを保持する第５のテンプレート群が記憶される。まず、第５のテンプレート群を用いて大まかな認識を行って候補点群を求め、その後に第１のテンプレート群を用いることで高解像度の認識を行う。
【００６９】
ここで、認識対象が解剖学的特徴点とは限らない。画像からベクトル表現に変換する手法はＰＡＰとは限らない。また、１００枚の画像からテンプレート群を作成するとあるが、必ずしも１００枚とは限らないし学習アルゴリズムを用いるとは限らない。また、１５個のベクトルを保持するテンプレート群とあるが必ずしも１５個とは限らない。そして、低解像度の画像が標準解像度の２分の１とあるが必ずしも２分の１とは限らない。
【００７０】
Ｇｎに関して改善された認識例を図３（ａ）に示す。また、多重解像度検索を用いることにより、図３（ｂ）のように、Ｇｏ、Ｇｎ、Ａｒ、Ｃｄ、Ｂａの認識率が改善された。
【００７１】
［実施例２］
図２７に示した硬組織上の点ＧｎとＧｏに関しては、正しい解剖学的特徴点に対応する柔組織上の点を誤認識している。そこで硬組織上の点を認識する際に柔組織の情報により悪影響を著しく減少させる方式を開発した。
【００７２】
入力画像から画像を切り出した際、グレースケール画像は２５６階調であるが、６４階調に諧調を落としてＰＡＰ手法によって４方向の画像を抽出した例を図３０に示す。このように２５６階調だと柔組織上の情報がかなり抽出されているが、６４階調に落とすと柔組織情報はかなり取り除かれている。
【００７３】
ここで、階調を６４階調としたが、必ずしも６４階調とは限らない。また、その後に情報を抽出する手法はＰＡＰとは限らない。この手法を用いてＧｎとＧｏの認識を行った。６４階調に諧調を落とした画像１００枚に対してＰＡＰ手法を用いてベクトル表現に変換し学習アルゴリズムを用いて１５個の第１のベクトルを保持する第１のテンプレートベクトル群を作成した。
【００７４】
このテンプレート群を用いて１５０枚の行ったところ、２５６階調のままで行ったものと比較して、Ｇｎは１３％から９７％、Ｇｏは４８％から６７％に認識率が改善された。ここで、認識対象が解剖学的特徴点とは限らない。画像からベクトル表現に変換する手法はＰＡＰとは限らない。また、１００枚の画像からテンプレート群を作成するとあるが、必ずしも１００枚とは限らないし学習アルゴリズムを用いるとは限らない。また、１５個のベクトルを保持するテンプレート群とあるが必ずしも１５個とは限らない。
【００７５】
また、この手法はシステム上、特にＶＬＳＩシステム上でも実現することは容易であるという特徴も持つ。例えば諧調を２５６階調を６４階調に落とすのであれば、入力画像の下位２ビットを落とすことで実現できる。ここで、必ずしも６４階調に落とすとは限らない。
【００７６】
（第６の実施形態）
−基本骨子−
この画像解析装置は、第１の実施形態の図１の構成（いわゆる「位置ずらし」機能を含む）に加え、解剖学的特徴点としてＭＰｏを見つける際に、Ｘ線画像を２値化する機能構成を有する。
【００７７】
−具体的な実施例−
［実施例１］
矯正歯科医が認識する解剖学的特徴点ＭＰｏは、レントゲン撮影を行う際に患者の頭部を固定するイヤーロッド部の最上部である。ところがこの場合、撮影条件や周りの周辺情報等が加わるために認識率が上がらない。そこで、図３１に示すように、イヤーロッドの部分が明確に現れる画素値２３５で閾値処理を行い２値化した後に認識を行う。
【００７８】
認識の条件は２値化した画像１００枚からＰＡＰ手法を用いてベクトル表現に変換し、学習アルゴリズムを適用することによって１５個の第１のベクトルを保持する第１のテンプレート群を作成する。そして、１５０枚の画像に対して認識を行ったところ、このような前処理を行うことでＭＰｏの認識率は４８％から７５％に認識率が改善された。但し、ここでこのような手法を適用する解剖学的特徴点はＭＰｏとは限りらないし、閾値として用いた画素値も２３５で固定するとは限らない。また、テンプレート群の作成方法もこの限りではない。
【００７９】
［実施例２］
解剖学的特徴点Ｓは図２２に示されたとおり類似しているが、全く違う場所を誤認識しやすい傾向がある。そのため、認識率を向上させるための技術を開発した。Ｓは脳下垂体部の中心の点となっている。そのため、Ｓの候補に対して、図３２に示すように、脳下垂体の特徴が存在するかどうかを調べ、確信度を用いた評価を行った。
【００８０】
それぞれの特徴部分に関しては第１の実施形態の画像解析装置で述べた手法と同じ手法でテンプレート群を作成した。このような部分情報を利用して確信度調査を行うことでＳの認識率が７２％から８０％に改善された。但し、認識対象は解剖学的特徴点に限らない。解剖学的特徴点の場合でもＳであるとは限らない。また、用いる部分特徴は図３２に示した３つであるとは限らない。他の特徴を使うことも有り得る。
【００８１】
なお、上述した第１〜第６の実施形態の基本骨子は、それぞれ単独のみならず、これらの２つ或いは全て（６つ）を組み合わせる構成としても良い。例えば、第１〜第３の実施形態の３つを組み合わせた画像解析装置は、第１の実施形態における、記憶手段１０１〜特定手段１０６を含み、第３の領域内における前記特徴点の位置を、第３の領域内で予め定義された原点に対して各々の特徴点に独自に定められた相対位置関係を用いて決定する（即ち、位置ずらし）構成に、第２の実施形態の評価手段１１１及び特定手段１１２、並びに第２の実施形態の特定手段１２１を備えた構成を採る。
【００８２】
（本発明の他の実施形態）
上述した第１〜第６の実施形態、諸実施例による画像解析装置を構成する各手段、並びに画像処理方法の各ステップ（ステップ１〜６など）は、コンピュータのＲＡＭやＲＯＭなどに記憶されたプログラムが動作することによって実現できる。このプログラム及び当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は本発明に含まれる。
【００８３】
具体的に、前記プログラムは、例えばＣＤ−ＲＯＭのような記憶媒体に記録し、或いは各種伝送媒体を介し、コンピュータに提供される。前記プログラムを記録する記憶媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ以外に、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、不揮発性メモリカード等を用いることができる。他方、前記プログラムの伝送媒体としては、プログラム情報を搬送波として伝搬させて供給するためのコンピュータネットワーク（ＬＡＮ、インターネットの等のＷＡＮ、無線通信ネットワーク等）システムにおける通信媒体（光ファイバ等の有線回線や無線回線等）を用いることができる。
【００８４】
また、コンピュータが供給されたプログラムを実行することにより上述の実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムがコンピュータにおいて稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）或いは他のアプリケーションソフト等と共同して上述の実施形態の機能が実現される場合や、供給されたプログラムの処理の全て或いは一部がコンピュータの機能拡張ボードや機能拡張ユニットにより行われて上述の実施形態の機能が実現される場合も、かかるプログラムは本発明に含まれる。
【００８５】
例えば、図３３は、一般的なパーソナルユーザ端末装置の内部構成を示す模式図である。この図３３において、１２００はコンピュータＰＣである。ＰＣ１２００は、ＣＰＵ１２０１を備え、ＲＯＭ１２０２又はハードディスク（ＨＤ）１２１１に記憶された、或いはフレキシブルディスクドライブ（ＦＤ）１２１２より供給されるデバイス制御ソフトウェアを実行し、システムバス１２０４に接続される各デバイスを総括的に制御する。
【００８６】
【発明の効果】
本発明によれば、類似する画像を画像処理した際には、類似した画像データとして認識することを可能とし、比較的複雑な画像、特に歯科医療用のＸ線画像などに代表される画像の特徴を抽出する場合でも、正確且つ迅速に認識することができる画像解析装置が実現する。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施形態による画像解析装置の概略構成を示す模式図である。
【図２】第１の実施形態の画像解析装置を示す模式図である。
【図３】解剖学的特徴点であるＬ１及びＵ１のＸ線写真を示す図である。
【図４】Ｘ線写真においてＮの切り出し方を示す図である。
【図５】ベクトル生成部のＶＬＳＩ技術における実装を行った回路構成図である。
【図６】ベクトル生成部のＶＬＳＩのチップ写真を示す図である。
【図７】べクトル生成部のＶＬＳＩ技術における実装を行った回路の測定結果を示す特性図である。
【図８】ベクトルの１要素に対してデータを保持し類似度演算を行う基本回路図である。
【図９】ベクトルの１要素に対してデータを保持し類似度演算を行う基本回路の特性図である。
【図１０】ベクトルの１要素に対してデータを保持し類似度演算を行う基本回路の機能を示す特性図である。
【図１１】ベクトルの１要素に対してデータを保持し類似度演算を行う基本回路の出力電流を示す説明図である。
【図１２】記憶及び類似度演算機能を持つ機能ブロックを示す説明図である。
【図１３】類似度演算回路による演算結果を示す特性図である。
【図１４】第２の実施形態の画像解析装置の概略構成を示す模式図である。
【図１５】第２の実施形態の画像解析装置を示す模式図である。
【図１６】類似度評価値を示す特性図である。
【図１７】類似度評価値の推移をＸ線写真を用いて説明するための図である。
【図１８】類似度評価値を示す特性図である。
【図１９】第３の実施形態の画像解析装置の概略構成を示す模式図である。
【図２０】認識対象の解剖学的特徴点のＸ線写真を示す図である。
【図２１】第３のテンプレート群のＸ線写真を示す図である。
【図２２】認識の失敗例を示す図である。
【図２３】領域限定手法をＸ線写真を用いて示す模式図である。
【図２４】第２の領域を限定する一例を示す模式図である。
【図２５】分類結果についてＸ線写真を用いて示す図である。
【図２６】クラス分けによる階層的認識の一例についてＸ線写真を用いて示す図である。
【図２７】解剖学的特徴点の認識例についてＸ線写真を用いて示す図である。
【図２８】多重解像度検索についてＸ線写真を用いて説明するための図である。
【図２９】認識改善例についてＸ線写真を用いて説明する特性図である。
【図３０】諧調を落としてＰＡＰ手法によって４方向の画像を抽出した例をＸ線写真を用いて説明する図である。
【図３１】画像の２値化による認識例についてＸ線写真を用いて説明するための図である。
【図３２】解剖学的特徴点Ｓの部分的特徴をＸ線写真を用いて説明するための図である。
【図３３】パーソナルユーザ端末装置の内部構成を示す模式図である。
【図３４】頭部Ｘ線画像の一例をＸ線写真を用いて示す図である。
【符号の説明】
１  ベクトル生成部
２  記憶部
３  類似度演算部
４  ウィナー・テーク・オール回路
１１  第１の記憶手段
１２  第２の記憶手段
１３  第１のウィナー・テーク・オール回路
１４  第２のウィナー・テーク・オール回路
１５  類似度評価回路
１０１  記憶手段
１０２  切出手段
１０３  移動手段
１０４  変換手段
１０５，１１１  評価手段
１０６，１１２，１２１  特定手段
【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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