(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データについて、所定の判定論理に基づく判定を行って判定結果を得るための画像判定装置において、
時系列的に異なる時点で、異なる判定論理に基づく処理を行った際に、過去に用いた判定論理に基づく判定結果を示す分類と、新たな判定論理に基づく判定結果を示す、前記過去に用いた判定論理に基づく判定結果を示す分類とは異なる分け方の分類の全てに対応した共通の分類に、判定結果を示す分類を細分化する判定結果データベース
を備えたことを特徴とする画像判定装置。
【請求項２】
前記画像判定装置は、異なる判定論理に基づく複数種の判定結果を示す分類を出力する結果出力手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の画像判定装置。
【請求項３】
前記画像判定装置は、異なる判定論理に基づく複数種の判定結果を示す分類のうち、選択された１つを出力する結果出力手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の画像判定装置。
【請求項４】
前記画像判定装置は、学習機能により判定論理を変化させることにより、時系列的に異なる時点で、異なる判定論理が得られるものであることを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に画像判定装置。
【請求項５】
前記画像判定装置は、
画像データを入力する画像データ入力手段と、
前記画像データに対して前処理をし2値化する画像2値化手段と、
前記2値化された画像を連続領域ごとにラベリングを行う連続領域番号付手段と、
前記ラベリングされた連続領域（セグメント）ごとに画像特徴パラメータを計測・測定する画像特徴パラメータ計測手段と、
前記画像特徴パラメータを用いて、所定の判定論理に基づき判定を行う画像判定手段と
を備えたことを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の画像判定装置。
【請求項６】
前記画像データは、 X線画像データであることを特徴とする請求項１〜５の何れか一項に画像判定装置。
【請求項７】
請求項１〜６の何れか一項に記載の画像判定装置を有することを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療用画像診断機器または産業用画像判定装置において、画像を用いた画像判定装置の画像判定・診断・分類の論理の結果出力方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の画像判定装置においては、画像判定のパラメータ（ｐａｒａｍｅｔｅｒ）を変更するとその判定結果から過去の判定論理に基く判定結果は再現できなかった（例えば、特許文献１参照）。しかし、画像判定アルゴリズム（ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）の進化、新たな画像特徴パラメータの発見により判定論理を変更したい場合がある。しかし、それと同時に過去に積上げた判定結果も再現させられるようにしておきたい要望もある。これらを考えると、「新しい判定論理と以前の判定論理の複数の判定論理を実現できるシステム（ｓｙｓｔｅｍ）」，「新しい判定論理に基づく結果から以前の判定論理に基づく判定結果を再現できるシステム」を実現しない限りは、新しい判定論理だけを出力するシステムは使い勝手が悪い場合があり問題であった。
【特許文献１】特開２００３―２５０７９４号公報、（第１頁、第１図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
今後は、学習機能を持った画像判定装置、画像判定論理を進歩させて行く画像判定装置は必須の方向である。しかしその一方で、その判定論理の進化の過程のある時点の判定論理に基づいて、すべての蓄積された画像を同一の判定論理で判定結果を再現できる画像判定装置の必要性は大きくなる方向である。
【０００４】
そこで、本発明の目的は、進化し続ける学習機能を持った画像判定装置であっても、過去のある時点の判定基準に基づいて判定したり、現在の判定基準に基づいて判定したりできるような複数の判定論理からある１つの判定論理に基づいた、判定結果を出力できる画像判定装置を実現することにある。
【０００５】
また、本発明の別の目的は、複数の判定論理に基づいた複数の判定結果を出力できる画像判定装置を実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、画像を用いた画像判定装置においては、通常、判定・診断・分類論理（以下判定論理と呼ぶ）を変更すると前の判定論理に戻ることはできない。しかし、新しい判定論理を古い判定論理の上に構築すれば前の判定論理を再現することは可能である。また、これを操作者・使用者にわからないようにする場合は、内部的に行うことで過去の判定論理および現在の判定論理を再現させることを特徴とする画像判定装置、画像判定方法およびＸ線ＣＴ装置を提供する。
【０００７】
第1の観点では、本発明は、画像データを入力する画像データ入力手段と、前記画像データに対して前処理をし2値化する画像2値化手段と、前記2値化された画像に対して連続領域ごとにラベリングを行う連続領域番号付手段と、前記ラベリングされた連続領域（セグメント）ごとに画像特徴パラメータを計測・測定する画像特徴パラメータ計測手段と、前記画像特徴パラメータを用いて、判定論理、診断論理または分類論理により、判定・診断・分類を行う画像判定手段と、前記判定・診断・分類により得られた結果を出力する結果出力手段と、を備える画像判定装置において、前記画像判定手段は、前記判定論理を変更する場合に、過去の判定論理に新しい論理を付加させる判定論理手段を有することを特徴とする画像判定装置を提供する。
【０００８】
上記第1の観点における画像判定装置では、過去の判定論理に新しい判定論理を付加させているため、過去の判定論理の判定結果も出力可能である。
第2の観点では、本発明は、画像データを入力する画像データ入力手段と、前記画像データに対して前処理をし2値化する画像2値化手段と、前記2値化された画像に対して連続領域ごとにラベリングを行う連続領域番号付手段と、前記ラベリングされた連続領域（セグメント）ごとに画像特徴パラメータを計測・測定する画像特徴パラメータ計測手段と、前記画像特徴パラメータを用いて、判定論理、診断論理あるいは分類論理により、判定・診断・分類を行う画像判定手段と、前記画像判定手段に対し、複数ある判定論理の種類・条件を入力できる判定論理条件入力手段と、前記画像判定手段により得られた結果を出力する結果出力手段と、を備える画像判定装置において、前記画像判定手段は、前記判定論理条件入力手段で指定された判定論理に基づいて判定を行うことを特徴とする画像判定装置を提供する。
【０００９】
上記第2の観点における画像判定装置では、指定された判定論理に切り換えて判断の結果出力をすることは画像特徴パラメータ計測手段に影響を与えずに、判定論理部のみを入れかえればよいので可能である。
【００１０】
第3の観点では、本発明は、第１または2の観点に記載の画像判定装置において、前記結果出力手段が、前記画像判定手段により複数の判定論理により得られた複数種類の結果を出力することを特徴とする画像判定装置を提供する。
【００１１】
上記第3の観点における画像判定装置では、複数の判定論理により得られた複数種類の結果を出力することは可能である。これにより、診断する人、最終判断をする人の判定精度を上げることが可能である。
【００１２】
第4の観点では、本発明は、第1ないし3のいずれか１つに記載の画像判定装置において、前記結果出力手段が、複数種の判定結果を持てる構造の判定結果データベースを備えることを特徴とする画像判定装置を提供する。
【００１３】
上記第4の観点における画像判定装置では、複数の判定論理に基づく判定結果を持てる構造のデータベースを作成すれば可能である。これにより、複数の判定結果を出力することができ、診断する人、最終判断をする人の判定精度を上げることが可能である。
【００１４】
第5の観点では、本発明は、第1ないし４のいずれか１つに記載の画像判定装置において、前記結果出力手段が、複数種の判定結果を出力できるように細分化された判定結果データベースを備えることを特徴とする画像判定装置を提供する。
【００１５】
上記第5の観点における画像判定装置では、複数の判定論理に対応できるように、画像特徴パラメータの組合わせを多重にしておき、細分化されたデータベース構造を実現しているので複数の判定結果を出力することはできる。これにより、診断する人、最終判断をする人の判定精度を上げることが可能である。
【００１６】
第6の観点では、本発明は、第1ないし５のいずれか１つに記載の画像判定装置において、前記結果出力手段が、複数種の判定結果を出力できるように細分化された判定結果データベースから、複数種の判定結果を出力することを特徴とする画像判定装置を提供する。
【００１７】
上記第6の観点における画像判定装置では、複数の判定論理に対応できるように、画像特徴パラメータの組合わせを多重にしておき、細分化されたデータベース構造を実現しているので複数の判定結果を出力することはできる。これにより、診断する人、最終判断をする人の判定精度を上げることが可能である。
【００１８】
第7の観点では、本発明は、第1ないし６のいずれか１つに記載の画像判定装置において、前記結果出力手段が、複数種の判定結果を出力できるように細分化された判定結果データベースから、1種類の判定結果を出力することを特徴とする画像判定装置を提供する。
【００１９】
上記第7の観点における画像判定装置では、複数種の判定結果を用いて、それらの結果の論理演算などの結果をもって1つの最終結果とすることができる。これにより、判定結果の精度を上げることが可能である。
【００２０】
第8の観点では、本発明は、第1ないし７のいずれか１つに記載の画像判定装置において、前記結果出力手段が、複数種の判定結果をそれぞれ演算して最終的な判定結果として複数種の判定結果を出力することを特徴とする画像判定装置を提供する。
【００２１】
上記第8の観点における画像判定装置では、複数種の判定結果を用いて、それらの結果の論理演算などの結果をもって複数種の判定結果を出すことができる。これにより、診断する人、最終判断をする人の判定精度を上げることが可能である。
【００２２】
第9の観点では、本発明は、第1ないし８のいずれか１つに記載の画像判定装置において、前記画像判定手段が、学習機能により判定論理を変化でき、前記変化の過去の判定論理を記憶し、さらに前記結果出力手段は、前記画像判定手段から過去から現在までの学習している各種の段階の中から複数の判定結果を選択して結果出力することを特徴とする画像判定装置を提供する。
【００２３】
上記第9の観点における画像判定装置では、過去から現在まで学習している各々の学習過程段階の中の複数の判定結果を選択して複数の判定結果を出すので、これにより、診断する人、最終判断をする人の判定精度を上げることが可能である。
【００２４】
第10の観点では、本発明は、第1ないし９のいずれか１つに記載の画像判定装置において、前記画像判定手段が、学習機能により判定論理を変化でき、前記変化の過去の判定論理を記憶し、前記結果出力手段は、前記画像判定手段から過去から現在までの学習している各々の学習過程段階の中から1つの判定結果を選択して結果出力することを特徴とする画像判定装置を提供する。
【００２５】
上記第10の観点における画像判定装置では、過去から現在まで学習している各種の段階の中の複数の判定結果の論理演算などの結果をもって1つの最終結果とすることができる。例えば、学習過程の進行状況に応じて収束しそうな方向をあらかじめ予測して判定結果を出すことも可能である。
【００２６】
第11の観点では、本発明は、第1ないし１０のいずれか１つに記載の画像判定装置において、前記画像データ入力手段が、X線画像データを入力することを特徴とする画像判定装置を提供する。
【００２７】
上記第11の観点における画像判定装置では、X線画像データを入力することにより、X線画像判定装置が実現できる。
第12の観点では、本発明は、第1ないし１１のいずれか１つに記載の画像判定装置において、前記画像データ入力手段が、複数枚のX線断層像からなる3次元X線断層像を入力することを特徴とする画像判定装置を提供する。
【００２８】
上記第12の観点における画像判定装置では、複数枚のX線断層像からなる3次元X線断層像つまり、xyz座標空間に広がる3次元X線断層像またはxy座標空間と時間軸方向に広がる3次元X線断層像を入力することにより、xyz座標空間の3次元X線断層像画像判定装置、時系列X線断層像の3次元X線断層像画像判定装置を実現できる。
【００２９】
第13の観点では、本発明は、第1ないし１２のいずれか１つに記載の画像判定装置において、前記画像データ入力手段が、複数枚のX線断層像からなる4次元X線断層像を入力することを特徴とする画像判定装置を提供する。
【００３０】
上記第13の観点における画像判定装置では、z軸方向と時間軸方向に広がった複数枚のX線断層像から4次元X線断層像を構成することができる。これにより、時系列のxyz座標空間による4次元X線断層像画像判定装置を実現できる。
【００３１】
第1４の観点では、本発明は、画像データを入力し、前記画像データに対して前処理の後に2値化し、前記2値化された画像に対して連続領域ごとにラベリングを行い、前記ラベリングされた連続領域（セグメント）ごとに画像特徴パラメータを計測・測定し、前記画像特徴パラメータを用いて、判定論理、診断論理または分類論理により、判定・診断・分類を行い、前記判定・診断・分類により得られた結果を出力する画像判定方法において、前記判定・診断・分類は、前記判定論理を変更する場合に、過去の判定論理に新しい論理を付加させることを特徴とする画像判定方法を提供する。
【００３２】
上記第1４の観点における画像判定方法では、過去の判定論理に新しい判定論理を付加させているため、過去の判定論理の判定結果も出力可能である。
第1５の観点では、本発明は、画像データを入力し、前記画像データに対して前処理の後に2値化し、前記2値化された画像に対して連続領域ごとにラベリングを行い、前記ラベリングされた連続領域（セグメント）ごとに画像特徴パラメータを計測・測定し、前記画像特徴パラメータを用いて、判定論理、診断論理あるいは分類論理により、判定・診断・分類を行い、前記判定・診断・分類に対し、複数ある判定論理の種類・条件を入力し、前記判定・診断・分類により得られた結果を出力する画像判定方法において、前記判定・診断・分類は、前記種類・条件で指定された判定論理に基づいて判定を行うことを特徴とする画像判定方法を提供する。
【００３３】
上記第1４の観点における画像判定方法では、指定された判定論理に切り換えて判断の結果出力をすることは画像特徴パラメータ計測手段に影響を与えずに、判定論理部のみを入れかえればよいので可能である。
【００３４】
第1６の観点では、本発明は、画像データを入力する画像データ入力手段と、前記画像データに対して前処理をし2値化する画像2値化手段と、前記2値化された画像に対して連続領域ごとにラベリングを行う連続領域番号付手段と、前記ラベリングされた連続領域（セグメント）ごとに画像特徴パラメータを計測・測定する画像特徴パラメータ計測手段と、前記画像特徴パラメータを用いて、判定論理、診断論理または分類論理により、判定・診断・分類を行う画像判定手段と、前記判定・診断・分類により得られた結果を出力する結果出力手段と、を備えるＸ線ＣＴ装置において、前記画像判定手段は、前記判定論理を変更する場合に、過去の判定論理に新しい論理を付加させる判定論理手段を有することを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
【００３５】
上記第1６の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、過去の判定論理に新しい判定論理を付加させているため、過去の判定論理の判定結果も出力可能である。
第1７の観点では、本発明は、画像データを入力する画像データ入力手段と、前記画像データに対して前処理をし2値化する画像2値化手段と、前記2値化された画像に対して連続領域ごとにラベリングを行う連続領域番号付手段と、前記ラベリングされた連続領域（セグメント）ごとに画像特徴パラメータを計測・測定する画像特徴パラメータ計測手段と、前記画像特徴パラメータを用いて、判定論理、診断論理あるいは分類論理により、判定・診断・分類を行う画像判定手段と、前記画像判定手段に対し、複数ある判定論理の種類・条件を入力できる判定論理条件入力手段と、前記画像判定手段により得られた結果を出力する結果出力手段と、を備えるＸ線ＣＴ装置において、前記画像判定手段は、前記判定論理条件入力手段で指定された判定論理に基づいて判定を行うことを特徴とするＸ線ＣＴ装置を提供する。
【００３６】
上記第1７の観点におけるＸ線ＣＴ装置では、指定された判定論理に切り換えて判断の結果出力をすることは画像特徴パラメータ計測手段に影響を与えずに、判定論理部のみを入れかえればよいので可能である。
【発明の効果】
【００３７】
本発明の画像判定装置および方法による効果としては、常に進化し続ける学習機能を持った画像判定装置であっても、過去のある時点の判定基準に基づいて判定したり、現在の判定基準に基づいて判定したりできるような複数の判定論理からある1つの判定論理に基づいた、判定結果を出力できる。また、本発明の別の効果は、複数の判定論理に基づいた複数の判定結果を出力できる効果のある画像判定装置を実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３８】
以下、図に示す実施の形態により本発明をさらに詳細に説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
以下に示す本発明の１つの実施の形態では、Ｘ線ＣＴ装置により得られた肺野の断層像に対し、画像判定を行った場合を示す。
【００３９】
図１は、本発明の一実施の形態にかかるＸ線ＣＴ装置の構成ブロック図である。このＸ線ＣＴ装置１００は、操作コンソール（ｃｏｎｓｏｌｅ）１と、撮影テーブル（ｔａｂｌｅ）１０と、走査ガントリ（ｇａｎｔｒｙ）２０とを具備している。
【００４０】
操作コンソール１は、操作者の入力を受け付ける入力装置２と、前処理、画像再構成処理、後処理などを実行する中央処理装置３と、走査ガントリ２０で収集したＸ線検出器データ（ｄａｔａ）を収集するデータ収集バッファ（ｂｕｆｆｅｒ）５と、Ｘ線検出器データを前処理して求められた投影データから画像再構成した断層像を表示するモニタ（ｍｏｎｉｔｏｒ）６と、プログラム（ｐｒｏｇｒａｍ）やＸ線検出器データや投影データやＸ線断層像を記憶する記憶装置７とを具備している。なお、中央処理装置３は、後述する画像判定装置を含む。
【００４１】
撮影テーブル１０は、被検体を乗せて走査ガントリ２０の開口部に入れ出しするクレードル（ｃｒａｄｌｅ）１２を具備している。クレードル１２は撮影テーブル１０に内蔵するモータ（ｍｏｔｏｒ）で昇降およびテーブル直線移動される。
【００４２】
走査ガントリ２０は、Ｘ線管２１と、Ｘ線コントローラ（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）２２と、コリメータ（ｃｏｌｌｉｍａｔｏｒ）２３と、多列Ｘ線検出器２４と、ＤＡＳ（Ｄａｔａ  Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）２５と、被検体の体軸の回りに回転しているＸ線管２１などを制御する回転部コントローラ２６と、制御信号などを前記操作コンソール１や撮影テーブル１０とやり取りする制御コントローラ２９とを具備している。また、走査ガントリ傾斜コントローラ２７により、走査ガントリ２０はｚ方向の前方および後方に±約３０度ほど傾斜できる。
【００４３】
図２は、Ｘ線管２１と多列Ｘ線検出器２４の幾何学的配置の説明図である。Ｘ線管２１と多列Ｘ線検出器２４は、回転中心ＩＣの回りを回転する。鉛直方向をｙ方向とし、水平方向をｘ方向とし、これらに垂直なテーブル進行方向をｚ方向とするとき、Ｘ線管２１および多列Ｘ線検出器２４の回転平面は、ｘｙ平面である。また、クレードル１２の移動方向は、ｚ方向である。
【００４４】
Ｘ線管２１は、コーンビーム（ｃｏｎｅ  ｂｅａｍ）ＣＢと呼ばれるＸ線ビームを発生する。コーンビームＣＢの中心軸方向がｙ方向に平行なときを、ビュー角度０度とする。
多列Ｘ線検出器２４は、例えば２５６列のＸ線検出器列を有する。また、各Ｘ線検出器列は例えば１０２４チャネル（ｃｈａｎｎｅｌ）のＸ線検出器チャネルを有する。
【００４５】
Ｘ線が照射されて、収集された投影データは、多列Ｘ線検出器２４からＤＡＳ２５でＡ／Ｄ変換され、スリップリング（ｓｌｉｐ  ｒｉｎｇ）３０を経由してデータ収集バッファ５に入力される。データ収集バッファ５に入力されたデータは、記憶装置７のプログラムにより中央処理装置３で処理され、断層像に画像再構成されてモニタ６に表示される。また、断層像は記憶装置７の中に保存されたり、ネットワーク（ｎｅｔｗｏｒｋ）経由で他のシステムに転送したりすることもできる。
【００４６】
図３は、本発明のＸ線ＣＴ装置１００の動作の概略を示すフロー図（ｆｌｏｗｃｈａｒｔ）である。
ステップＳ１では、まず、Ｘ線管２１と多列Ｘ線検出器２４とを被検体の回りに回転させ、かつ撮影テーブル１０上のクレードル１２をテーブルを直線移動させながらヘリカルスキャン（ｈｅｌｉｃａｌ  ｓｃａｎ）動作を行ない、ビュー角度ｖｉｅｗと、検出器列番号ｊと、チャネル番号ｉとで表わされるＸ線検出器データＤ０（ｖｉｅｗ，ｊ，ｉ）にテーブル直線移動ｚ方向位置Ｚｔａｂｌｅ（ｖｉｅｗ）を付加させて、Ｘ線検出器データを収集する。または、コンベンショナルスキャン（ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ  ｓｃａｎ；アキシャルスキャンとも称する）またはシネスキャン（ｃｉｎｅ  ｓｃａｎ）では撮影テーブル１０上のクレードル１２を固定させたまま、Ｘ線検出器データを収集する。
【００４７】
ステップＳ２では、Ｘ線検出器データＤ０（ｖｉｅｗ，ｊ，ｉ）に対して前処理を行い、投影データに変換する。前処理は図４のようにステップＳ２１オフセット（ｏｆｆｓｅｔ）補正，ステップＳ２２対数変換，ステップＳ２３Ｘ線線量補正，ステップＳ２４感度補正からなる。
【００４８】
ステップＳ３では、前処理された投影データＤ１  （ｖｉｅｗ，ｊ，ｉ）に対して、ビームハードニング（ｂｅａｍ  ｈａｒｄｅｎｉｎｇ）補正を行なう。ビームハードニング補正Ｓ３では前処理Ｓ２の感度補正Ｓ２４が行なわれた投影データをＤ１（ｖｉｅｗ，ｊ，ｉ）とし、ビームハードニング補正Ｓ３の後のデータをＤ１１（ｖｉｅｗ，ｊ，ｉ）とすると、ビームハードニング補正Ｓ３は以下のように、例えば多項式形式で表わされる。
【００４９】
【数１】
0005133505.tif 000002
【００５０】
ステップＳ４では、ビームハードニング補正された投影データＤ１１（ｖｉｅｗ，ｊ，ｉ）に対して、ｚ方向（列方向）のフィルタ（ｆｉｌｔｅｒ）をかけるｚフィルタ重畳処理を行なう。
【００５１】
ステップＳ４では、各ビュー角度、各データ収集系における前処理後、ビームハードニング補正された多列Ｘ線検出器Ｄ１１（ｃｈ，ｒｏｗ）  （ｃｈ＝１〜ＣＨ，  ｒｏｗ＝１〜ＲＯＷ）の投影データに対し、列方向に例えば下記のような列方向フィルタサイズが５列のフィルタをかける。
【００５２】
（ｗ1（ｃｈ），ｗ2（ｃｈ），ｗ3（ｃｈ），ｗ4（ｃｈ），ｗ5（ｃｈ））、
ただし、
【００５３】
【数２】
0005133505.tif 000003
【００５４】
とする。
補正された検出器データＤ１２（ｃｈ，ｒｏｗ）は以下のようになる。
【００５５】
【数３】
0005133505.tif 000004
【００５６】
となる。なお、チャネルの最大値はＣＨ，列の最大値はＲＯＷとすると、
【００５７】
【数４】
0005133505.tif 000005
【００５８】
とする。
ステップＳ５では、再構成関数重畳処理を行う。すなわち、フーリエ（Ｆｏｕｒｉｅｒ）変換し、再構成関数を掛け、逆フーリエ変換する。再構成関数重畳処理Ｓ５では、ｚフィルタ重畳処理後のデータをＤ１２とし、再構成関数重畳処理後のデータをＤ１３、重畳する再構成関数をＫｅｒｎｅｌ（ｊ）とすると、再構成関数重畳処理は以下のように表わされる。
【００５９】
【数５】
0005133505.tif 000006
【００６０】
なお、＊は、重畳演算を現す。
つまり、再構成関数Kｅｒｎｅｌ（ｊ）は検出器の各ｊ列ごとに独立した再構成関数重畳処理を行なえるため、各列ごとのノイズ（ｎｏｉｓｅ）特性、分解能特性の違いを補正できる。
【００６１】
ステップＳ６では、再構成関数重畳処理した投影データＤ１３（ｖｉｅｗ，ｊ，ｉ）に対して、３次元逆投影処理を行い、逆投影データＤ３（ｘ，ｙ）を求める。この時に画像再構成される画像はｚ軸に垂直な面、ｘｙ平面に３次元画像再構成される。
【００６２】
ステップＳ７では、逆投影データＤ３（ｘ，ｙ，ｚ）に対して画像フィルタ重畳、ＣＴ値変換などの後処理を行い、断層像Ｄ３１（ｘ，ｙ）を得る。
後処理の画像フィルタ重畳処理では、３次元逆投影後の断層像をＤ３１（ｘ，ｙ，ｚ）とし、画像フィルタ重畳後のデータをＤ３２（ｘ，ｙ，ｚ）、画像フィルタをＦｉｌｔｅｒ（ｚ）とすると、
【００６３】
【数６】
0005133505.tif 000007
【００６４】
つまり、検出器の各ｊ列ごとに独立した画像フィルタ重畳処理を行なえるため、各列ごとのノイズ特性、分解能特性の違いを補正できる。得られた断層像はモニタ６に表示される。
【００６５】
以上のＸ線ＣＴ装置１００において、ｚ方向に連続な断層像が得られる。このようにして得られたＸ線ＣＴ装置のｚ方向に連続な断層像に対して、図６に示すＸ線ＣＴ断層像の処理の流れの例に従って画像判定を行う。なお、この画像判定は、中央処理装置３に含まれる画像判定装置において行われる。そして、画像判定装置は、画像を、例えば記憶装置７から入力する画像データ入力手段、この画像を前処理および2値化する画像2値化手段、2値化された画像を連続領域ごとにラベリングを行う連続領域番号付手段、ラベリングされた連続領域（セグメント）ごとに画像特徴パラメータを計測・測定する画像特徴パラメータ計測手段、この画像特徴パラメータを用いて、判定論理、診断論理または分類論理により、判定・診断・分類を行う画像判定手段および判定・診断・分類により得られた結果を、例えばモニタ６に出力する結果出力手段を含む。
【００６６】
ステップＰ１では、判定論理の出力方法を選択または指定しておく。
例えば、現在の最新の判定論理に基づく肺野病変部の判定結果候補と、６か月前の判定論理に基づく肺野病変部の判定結果候補と、現在と６か月前の判定論理の異なる部分を出力する。などと言うように、現在の判定結果だけではなく６か月前の結果も合わせて結果出力でき、６か月前に検査した結果と比較が行える。これにより６か月前に画像判定をさせた結果に比べ、どこの病変部が成長しているかなどの判断の材料にすることもできる。
【００６７】
ステップＰ２では、画像データ入力手段より画像を入力する。
ステップＰ３では、画像データ入力手段より入力された画像を前処理および２値化する。
【００６８】
この場合、２値化としては肺野の内部を切り出せる閾値で２値化を行い、前処理としては論理フィルタの膨張・収縮により２値化された画像の輪郭を整えてマスク（ｍａｓｋ）領域として元の断層像から領域切り出しを行う。また、この領域切り出しで切り出された領域について、より精度を高めるためにその切り出した領域についてラベリング（ｌａｂｅｌｉｎｇ）処理を行い、その連続領域の大きさ、形状の特徴パラメータで肺野の領域を自動判定して選択してもよい。その切り出された領域の中にある肺の病変部の候補を切り出せるような閾値で２値化を行う。
【００６９】
ステップＰ４では、２値化された画像を連続領域ごとにラベリングを行い、連続領域番号付を行う。そして、肺野内の病変部候補または末梢の血管を連続領域ごとに分けることができる。
【００７０】
ステップＰ５では、ラベリングされた連続領域（セグメント；ｓｅｇｍｅｎｔ）ごとに画像特徴パラメータを求める。ここで、ラベリングされた連続領域ごとに例えば以下の幾何学的特徴パラメータを求める。
【００７１】
１．面積Ｓ
２．濃度和（ＣＴ値和）Ｄ
３．外接矩形のｘ方向長さＬｘ，ｙ方向長さＬｙ（Ｌｘ，Ｌｙはフェレ径とも言われる）
４．外接矩形のｘ方向長さＬｘ，ｙ方向長さＬｙ（フェレ径比）
５．周囲長Ｌ
６．円形度Ｓ／（４πＬ2）
７．楕円近似した場合の長径ＲＬ，短径ＲＳ，傾きθ
８．円部の穴の数（オイラー数）
ステップＰ６では、求められた画像特徴パラメータの値により、あらかじめ選択されたまたは指定された判定論理に従い、判定を行う。
【００７２】
図５に示すように、特徴パラメータＰ1〜Ｐmにより定められるパラメータ空間（マハラノビス空間）の一部として各分類された空間領域、つまり結果出力領域は定められる。この各分類空間領域、結果出力領域を定めるのが判定論理である。
【００７３】
ステップＰ７では、あらかじめ選択されたまたは指定された出力方法に従い、結果出力を行う。
つまり、最新の出力結果のみを出力する、または学習途中、パラメータ変更途中における段階の出力結果も出力する、またはそれらを１つの結果出力に演算処理してまとめる、など結果出力についてあらかじめ選択された、あらかじめ指定された方法に基づいて結果出力を行う。
【００７４】
ステップＰ８では、すべての画像について終了したかを判断し、まだ処理を行っていない断層像が存在しているのであれば、ステップＰ２に戻って処理を繰り返す。このように、Ｘ線ＣＴ装置のｘｙ平面の断層像１枚ずつについて２次元画像処理を行ってもよい。またｚ方向に連続な断層像をＸ線ＣＴ装置から入力して、３次元画像として処理を行ってもよい。以下に３次元画像の場合の画像判定の例を図７に示す。
【００７５】
図７においては、図６の２次元画像処理と同様に処理が進んで行く。
ステップＰ１１では、判定論理の出力方法を選択または指定しておく。
ステップＰ１と同様に、現在の判定結果だけではなく６か月前の結果も合わせて結果出力でき、６か月前に検査した結果と比較が行える。これにより６か月前に画像判定をさせた結果に比べ、どこの病変部が成長しているかなどの判断の材料にすることもできる。
【００７６】
ステップＰ１２では、ｚ方向に連続した断層像を入力し、３次元画像として入力する。
ｚ方向に連続した断層像を入力する際には、多列Ｘ線検出器を持ったＸ線ＣＴ装置においては、充分にＳ／Ｎがある場合は、なるべく薄いスライス（ｓｌｉｃｅ）厚の断層像でｚ方向に細かい画像再構成間隔で画像再構成を行うと、３次元画像としての情報量が増え精度が上がる。ただし、画像処理、計測時間はかかる。画像処理時間を短くしスループット（ｔｈｒｏｕｇｈ‐ｐｕｔ）を上げたい場合は、探し求めたい病変部の大きさを考慮してスライス厚、画像再構成間隔を最適化しておくことが好ましい。
【００７７】
また、このスライス厚に見合った充分なＳ／Ｎを得るためのＸ線線量を最適化してＸ線照射量を少なくしておくと被曝低減上好ましい。
ステップＰ１３では、３次元画像データ入力手段より入力された画像を前処理および２値化する。
【００７８】
この場合、２値化としては、肺野内部を充分に取り出せる閾値で２値化を行い、前処理としては、検査対象外となる動脈、静脈、心臓などを取り除けるように、３次元論理フィルタ、３次元モフォロジフィルタなどを用いて２値化された領域に対して、または２値化された領域をマスクとして切り出した原画像に対して、対象肺野領域を切り出す。また、この３次元領域（３次元セグメント）の切り出しで切り出された３次元領域の選択の精度をより高めるために、その切り出された３次元領域について３次元ラベリング処理を行い、その３次元連続領域の大きさ、形状などの特徴パラメータで自動判定して３次元領域の選択をしてもよい。このように、切り出された対象肺野領域の中にある肺の病変部の候補を切り出せるような閾値で２値化を行う。
【００７９】
ステップＰ１４では、２値化された３次元画像を連続領域ごとに３次元ラベリングを行う。３次元領域の対象肺野内の病変部の候補や、末梢の血管の３次元連続領域に分けてラベリングを行う。この時の画像のＳ／Ｎによってラベリングの感度である近傍条件（６近傍／１８近傍／２６近傍）を選択してもよい。
【００８０】
ステップＰ１５では、３次元ラベリングされた３次元連続領域（３次元セグメント）ごとに３次元領域特徴パラメータを求める。
３次元ラベリングされた３次元領域ごとに、例えば以下の幾何学的特徴パラメータを求める。
【００８１】
１．３次元領域の体積Ｖ
２．３次元領域内の濃度和（ＣＴ値和）Ｄ
３．３次元連続領域の外接直方体のｘ方向長さＬｘ、ｙ方向長さＬｙ、ｚ方向長さＬｚ（フェレ径）
４．３次元連続領域の外接直方体のフェレ径比、Ｌｙ／Ｌｘ，Ｌｘ／Ｌｚ，Ｌｚ／Ｌｙ
５．３次元領域の表面積Ｓ
６．球形度６π1/2・Ｖ／Ｓ3/2
７．楕円球近似した場合の径ＲＬ，ＲＭ，ＲＳ傾きθｘ，θｙ，θｚ
ステップＰ１６では、求められた３次元領域特徴パラメータの値により、あらかじめ選択されたまたは指定された判定論理に従い、判定を行う。
【００８２】
ステップＰ６と同様に、図５に示すように、特徴パラメータＰ1〜Ｐmにより定められるパラメータ空間（マハラノビス空間）の一部として各分類された空間領域、つまり結果出力領域は定められる。この各分類空間領域、結果出力領域を定めるのが判定論理である。
【００８３】
ステップＰ１７では、あらかじめ選択されたまたは指定された出力方法に従い、結果出力を行う。
ステップＰ７と同様に、つまり、最新の出力結果のみを出力する、または学習途中、パラメータ変更途中における段階の出力結果も出力する、またはそれらを１つの結果出力に演算処理してまとめる、など結果出力についてあらかじめ選択された、あらかじめ指定された方法に基づいて結果出力を行う。
【００８４】
このようにして、２次元画像処理、３次元画像処理について判定論理で用いる幾何学的特徴パラメータについて説明したが、以下はその判定論理について説明する。
古くから知られる判定論理には、図８（ａ）に示すような「Ｉｆ  ｔｈｅｎ〜，ｅｌｓｅ〜型」の判定木（ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ｔｒｅｅ）構造の論理構造において、各幾何学的特徴パラメータ値の値を閾値と比較して論理を進め、最終的に各々の分類されたクラス（例えば肺の病変部の種類）に分けることができる。または図８（ｂ）に示すように、重みを付けた各幾何学的特徴パラメータの線形結合された値を閾値と比較しながら判定木構造の論理を進めて行き、各々のクラス（ｃｌａｓｓ）に分類することもできる。
【００８５】
また、図８（ｃ）に示すように、判定木構造をとらずにパラメータ値列に加重係数行列をかけて判定閾値列と比較することで、各クラス１〜クラスｍに分類するパラメータ重み付け判定もできる。特に簡単な教師付き学習機能を実現したい場合は、
【００８６】
【数７】
0005133505.tif 000008
【００８７】
とし、Δθ1〜Δθnの誤差が例えば正になるように、θ1〜θn，Ｗ11〜Ｗ1m，……Ｗn1〜Ｗnmに誤差を振り分けて収束させて行く学習方法などがある。
このようにして、判定論理によりクラス分類することができ、またその判定論理は判定閾値、加重係数または判定木構造などにより変化する。
【００８８】
この場合、パラメータ空間では図９（ａ），（ｃ）のように、ある判定論理によりクラス１，２，３の各領域に分かれていたものが、判定論理の学習または調整などによる変化により、図９（ｂ），（ｄ）のように、クラス１，２，３の各々の領域が移動する。これはつまり境界線となる線形加重係数Ｗi1・Ｐ1＋Ｗi2・Ｐ2＋……＋Ｗim・Ｐm＞θi（ｉ＝１〜ｎ）のパラメータである加重係数，閾値が変化することによりこれらの境界は変化し、領域が移動する。
【００８９】
図１０のように、簡単にパラメータ空間を横軸方向に取ったとすると、図１０（ａ）においては時刻Ｔ1の判定論理でＪ1でクラスＡ1，Ｂ1に分類できたことを示す。時刻Ｔ2で判定論理がＪ2に変わり、クラスＡ2，Ｂ2，Ｃ2に分類された場合、判定論理Ｊ2でクラスＡ2に入ったものは判定論理Ｊ1ではクラスＡ1に入ることがわかる。同様に判定論理Ｊ2でクラスＢ2に入ったものは判定論理Ｊ1ではクラスＢ1に入ることもわかる。しかし、判定論理Ｊ2でクラスＣ2に入ったものは判定論理Ｊ1ではクラスＡ1に入るか、クラスＢ1に入るかは不明である。つまり、判定論理Ｊ2から判定論理Ｊ1の判定結果は復元できない。
【００９０】
例えば、肺がん検診における肺の病変部の自動診断アルゴリズムを評価する場合、長期間に渡って評価を行い、非常に少ない被検体においてでしか肺の病変部は見つからない。このような場合には判定論理のアルゴリズムを変えてしまうと、以前の判定論理の評価、以前の判定論理における判定結果がわからなくなってしまい、評価は振り出しに戻ってしまう。また、このように、検出するべき対象が非常に少ない場合は、判定論理のアルゴリズムを試行錯誤で元に戻したくなる場合も多々ある。このため、判定論理を更新しても、元の判定が簡単に行えるような自動診断システムは、評価結果を複数の判定論理で同時に行い、その判定結果を評価をする上で非常に便利である。
【００９１】
そこで、判定論理を変更する場合に、過去の判定論理に新しい論理を付加させる画像判定手段の判定論理手段について以下に説明する。
例えば図１０（ｂ）においては、時刻Ｔ1の判定論理Ｊ1でクラスＡ1，Ｂ1に分類できたとする。時刻Ｔ2の判定論理Ｊ2ではクラスＡ2，Ｂ2，ＣＡ2，ＣＢ2に分類されたとする。この場合、判定論理Ｊ1の境界線はクラスＣＡ2，ＣＢ2の境界線で保存されているため、判定論理Ｊ2のクラスＡ2，ＣＡ2は判定論理Ｊ1ではクラスＡ1に分類され、判定論理Ｊ2のクラスＢ2，ＣＢ2は判定論理Ｊ1ではクラスＢ1に分類されることが容易にわかる。つまりこの場合は、判定論理Ｊ2から判定論理Ｊ1の結果は復元できると言える。このように、過去の判定論理で用いられた境界線を継続して持っておけば過去の判定論理は復元可能であることがわかる。
【００９２】
例えば、図１１においては、下記のような判定論理の履歴を持っている。
（１）時刻Ｔ1における判定論理Ｊ1，
（２）時刻Ｔ2における判定論理Ｊ2，
（３）時刻Ｔ3における判定論理Ｊ3，
（４）時刻Ｔ4における判定論理Ｊ4，
この場合に、各々の判定結果であるクラス分類は以下のようになっている。
【００９３】
（１）判定論理Ｊ1では、Ｂ1：正常，Ｒ1：異常
（２）判定論理Ｊ2では、Ｂ2：正常，Ｋ2：疑わしい，Ｒ2：異常
（３）判定論理Ｊ3では、Ｂ3，Ｇ3：正常，Ｋ3：疑わしい，Ｒ3：異常
（４）判定論理Ｊ4では、Ｂ4，Ｇ4：正常，Ｋ4：疑わしい，Ｒ4，Ｐ4：異常
これに対する判定結果データベース（ｄａｔａｂａｓｅ）は、クラスＣ1〜Ｃ11までに詳細に分類しておけば、いつの時刻のどの判定論理にも戻れる。この判定結果データベースは、初めからクラスＣ1〜Ｃ11に分かれていたわけではなく、各時刻において細分化を進めて行くことになる。
【００９４】
時刻Ｔ1ではＣ1〜Ｃ3と，Ｃ4〜Ｃ11
時刻Ｔ2ではＣ1〜Ｃ3と，Ｃ4と，Ｃ5〜Ｃ8と，Ｃ9〜Ｃ11
時刻Ｔ3ではＣ1〜Ｃ2と，Ｃ3と，Ｃ4と，Ｃ5〜Ｃ6と，Ｃ7〜Ｃ8と，Ｃ9とＣ10〜Ｃ11
時刻Ｔ4ではＣ1〜Ｃ11まで１つ１つが分類される。
【００９５】
このように、常に細分化されるデータベースは判定論理とともに育って行く様子がわかる。このようなデータベースが、「判定結果をすぐ以前の判定論理に戻せることが可能なデータベース」である。
【００９６】
また、この画像判定装置を動かす際に、判定出力のパターンをあらかじめ選択、設定して入力しておくことが可能であり、操作上都合が良い。その場合は図１２のように、判定出力に用いる判定論理アルゴリズムまたはその結果の演算方法が選択できる。これにより過去のアルゴリズムと現在のアルゴリズムの複数種の判定が行えたり、その各々の判定論理間の差分がわかったりすることができる。特に画像判定アルゴリズム評価中の比較段階では本機能は有効であるし、また、複数の判定結果を参考にして診断したい場合にも有効である。
【００９７】
また、このようなデータベースを実現するには以下のような案が考えられる。
１．各特徴パラメータ量を連続値として持っておく。（図１３（ａ）参照）
２．各特徴パラメータ量を充分な分解能で分類しておく。（図１３（ｂ）参照）
３．各特徴パラメータ量をその時の分解能で分類しておく。（図１３（ｃ）参照）
１，２案は、充分な特徴パラメータ空間の分解能で記録されているので、古い時刻で判定された判定対象例に対しても最新の判定論理で判断することは可能である。しかし、３案のように、古い時刻の判定対象例を粗い特徴パラメータ空間の分解能でしか記録されていないと、新しい時刻での判定論理を適用できない場合がある。このため、適度な特徴パラメータ空間の分解能でデータベースに記録しておくことが好ましい。
【００９８】
以上の画像判定装置において、本発明の画像判定装置およびその方法によれば、常に進化し続ける学習機能を持った画像判定装置であっても、過去のある時点の判定基準に基づいて判定したり、現在の判定基準に基づいて判定したりできるような複数の判定論理からある１つの判定論理に基づいた、判定結果を出力できる効果のある画像判定装置を実現できる。また、複数の判定論理に基づいた複数の判定結果を出力できる効果のある画像判定装置を実現できる。
【００９９】
なお、画像再構成法は、従来公知のフェルドカンプ法による３次元画像再構成法でもよい。さらに、他の３次元画像再構成方法でもよい。また、２次元画像再構成でもよい。
本実施の形態は、医用Ｘ線ＣＴ装置を元に書かれているが、産業用Ｘ線ＣＴ装置または他の装置と組合わせたＸ線ＣＴ−ＰＥＴ装置，Ｘ線ＣＴ−ＳＰＥＣＴ装置などで利用できる。
【０１００】
本実施の形態では、幾何学的特徴パラメータを用いて、そのパラメータ値で判定論理を行っているが、あらかじめ登録された典型的な病変部の標準テンプレート（ｔｅｍｐｌａｔｅ）を複数種用意しておき、各種テンプレートとの相関度に基づいて判定論理を組んでも同様の効果を出すことができる。また、画像判定装置に別途、判定論理条件入力手段を設け、この判定論理条件入力手段から入力されるパラメータ値で判定論理を行うこともできる。
【０１０１】
本実施の形態では、３次元画像処理の場合は、ｚ方向に連続するｘｙ断層像を用いたが、用途によっては連続時間方向のｔ方向に時系列に連続するｘｙ断層像に適用しても同様の効果が期待できる。また、ｚ方向およびｔ方向に連続する４次元画像についても同様に有効である。
【０１０２】
本実施の形態では、判定木構造の判定論理、重み付け学習法の判定論理を用いているが、逆伝播方式（Ｂａｃｋ  Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ方式）の判定方法においても同様な効果を出すことは可能である。
【０１０３】
本実施の形態では、いくつかの２次元の幾何学的特徴パラメータ量、３次元の幾何学的特徴パラメータ量を用いているが、この他の特徴パラメータ量を用いても同様の効果を出せる。
【０１０４】
本実施の形態では、肺野の検査の例を用いたが、他の部位の検査にも同様に用いれるし、また、医療用の画像判定以外にも他の産業用の画像判定のような検査対象または画像判定装置にも同様に用いることが可能である。
【０１０５】
本実施の形態では、２次元または３次元画像処理による画像判定装置の例を上げたが、時間軸とｘｙｚ座標空間に広がるＸ線断層像による４次元画像に対する４次元画像処理による画像判定装置にも同様に用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１０６】
【図１】本発明の一実施の形態にかかるＸ線ＣＴ装置を示すブロック図である。
【図２】Ｘ線発生装置（Ｘ線管）および多列Ｘ線検出器の回転を示す説明図である。
【図３】本発明の一実施の形態にかかるＸ線ＣＴ装置の概略動作を示すフロー図である。
【図４】前処理の詳細を示すフロー図である。
【図５】パラメータ空間における結果出力領域を示す図である。
【図６】Ｘ線ＣＴ断層像の処理の流れの例を示すフロー図である。
【図７】Ｘ線ＣＴによる３次元画像の処理の流れの例を示すフロー図である。
【図８】（ａ）判定木の例１を示す図である。（ｂ）判定木の例２を示す図である。（ｃ）パラメータ重み付け判定の例を示す図である。
【図９】（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）判定論理の変化による各分類されたクラスの特徴パラメータ空間領域の変化を示す図である。
【図１０】（ａ）復元できない分類方法を示す図である。（ｂ）復元できる分類方法を示す図である。
【図１１】学習機能により進化した各段階（Ｔ1〜Ｔ4）に対応したデータベースを示す図である。
【図１２】（ａ）判定論理の入力例を示す図である。（ｂ）判定結果の例を示す図である。
【図１３】（ａ）各特徴パラメータを連続値で待つデータベースを示す図である。（ｂ）各特徴パラメータをあらかじめ充分な分解能で分類しておくデータベースを示す図である。（ｃ）各特徴パラメータをその時の特徴パラメータ空間の分解能で分類するデータベースを示す図である。
【符号の説明】
【０１０７】
１  操作コンソール
２  入力装置
３  中央処理装置
５  データ収集バッファ
６  モニタ
７  記憶装置
１０  撮影テーブル
１２  クレードル
２０  走査ガントリ
２１  Ｘ線管
２２  Ｘ線コントローラ
２３  コリメータ
２４  多列Ｘ線検出器
２５  ＤＡＳ（データ収集装置）
２６  回転部コントローラ
２７  走査ガントリ傾斜コントローラ
２９  制御コントローラ
３０  スリップリング
１００  Ｘ線ＣＴ装置
【図１】
0005133505.tif 000009
【図２】
0005133505.tif 000010
【図３】
0005133505.tif 000011
【図４】
0005133505.tif 000012
【図５】
0005133505.tif 000013
【図６】
0005133505.tif 000014
【図７】
0005133505.tif 000015
【図８】
0005133505.tif 000016
【図９】
0005133505.tif 000017
【図１０】
0005133505.tif 000018
【図１１】
0005133505.tif 000019
【図１２】
0005133505.tif 000020
【図１３】
0005133505.tif 000021