(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体に向けて照射され，少なくとも前記被検体を透過した放射線の強度分布を電気信号に変換して得られた画像データに対して画像処理を施す画像処理装置において、
前記画像データにおける同一行内の各画素を画素値の高い画素から画素値の低い画素に並びかえる処理を行うソート手段と、
該ソート手段でソート処理された画像データの領域中で、前記同一行内の画素で最も低い値を示す画素の位置から高画素値側に予め定められた幅の範囲を、予め定められた低画素値領域として抽出する領域抽出手段と、
前記低画素値領域における画素の値から統計量を特徴量として計算する特徴抽出手段と、
前記特徴量に基づき前記画像データの階調変換処理を行う階調変換手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
被検体に向けて照射され，少なくとも前記被検体を透過した放射線の強度分布を電気信号に変換して得られた画像データに対して画像処理を施す画像処理装置において、
前記画像データにおける同一行内の各画素を画素値の高い画素から画素値の低い画素に並びかえる処理を行う第一のソート手段と、
該第一のソート手段でソート処理された画像データにおける同一列内の各画素を画素値の高い画素から画素値の低い画素に並びかえる処理を行う第二のソート手段と、
前記第一のソート手段でソート処理された画像データの領域中で前記同一行内の画素で最も低い値を示す画素の位置から高画素値側に予め定められた幅の範囲で、かつ前記第二のソート手段でソート処理された領域中で前記同一列内の画素で最も高い値を示す画素の位置から低画素値側に予め定められた幅の範囲を、該第二のソート手段でソート処理された画像データの領域中で予め定められた画素領域として抽出する領域抽出手段と、
前記予め定められた画素領域における画素の値から統計量を特徴量として計算する特徴抽出手段と、
前記特徴量に基づき前記画像データの階調変換処理を行う階調変換手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
被検体に向けて照射され，少なくとも前記被検体を透過した放射線の強度分布を電気信号に変換して得られた画像データに対して画像処理を施す画像処理方法において、
前記画像データにおける同一行内の各画素を画素値の高い画素から画素値の低い画素に並びかえる処理を行うソート工程と、
該ソート手段でソート処理された画像データの領域中で、前記同一行内の画素で最も低い値を示す画素の位置から高画素値側に予め定められた幅の範囲を、予め定められた低画素値領域として抽出する領域抽出工程と、
前記低画素値領域における画素の値から統計量を特徴量として計算する特徴抽出手段と、
前記特徴量に基づき前記画像データの階調変換処理を行う階調変換工程と、
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項４】
被検体に向けて照射され，少なくとも前記被検体を透過した放射線の強度分布を電気信号に変換して得られた画像データに対して画像処理を施す画像処理方法において、
前記画像データにおける同一行内の各画素を画素値の高い画素から画素値の低い画素に並びかえる処理を行う第一のソート工程と、
該第一のソート手段でソート処理された画像データにおける同一列内の各画素を画素値の高い画素から画素値の低い画素に並びかえる処理を行う第二のソート工程と、
前記第一のソート手段でソート処理された画像データの領域中で前記同一行内の画素で最も低い値を示す画素の位置から高画素値側に予め定められた幅の範囲で、かつ前記第二のソート手段でソート処理された領域中で前記同一列内の画素で最も高い値を示す画素の位置から低画素値側に予め定められた幅の範囲を、該第二のソート手段でソート処理された画像データの領域中で予め定められた画素領域として抽出する領域抽出工程と、
前記予め定められた画素領域における画素の値から統計量を特徴量として計算する特徴抽出工程と、
前記特徴量に基づき前記画像データの階調変換処理を行う階調変換工程と、
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項５】
被検体に向けて照射され，少なくとも前記被検体を透過した放射線の強度分布を電気信号に変換して得られた画像データに対して画像処理を施すためにコンピュータを、
前記画像データにおける同一行内の各画素を画素値の高い画素から画素値の低い画素に並びかえる処理を行うソート手段と、
該ソート手段でソート処理された画像データの領域中で、前記同一行内の画素で最も低い値を示す画素の位置から高画素値側に予め定められた幅の範囲を、予め定められた低画素値領域として抽出する領域抽出手段と、
前記低画素値領域における画素の値から統計量を特徴量として計算する特徴抽出手段と、
前記特徴量に基づき前記画像データの階調変換処理を行う階調変換手段として機能させるためのプログラム。
【請求項６】
被検体に向けて照射され，少なくとも前記被検体を透過した放射線の強度分布を電気信号に変換して得られた画像データに対して画像処理を施すためにコンピュータを、
前記画像データにおける同一行内の各画素を画素値の高い画素から画素値の低い画素に並びかえる処理を行う第一のソート手段と、
該第一のソート手段でソート処理された画像データにおける同一列内の各画素を画素値の高い画素から画素値の低い画素に並びかえる処理を行う第二のソート手段と、
前記第一のソート手段でソート処理された画像データの領域中で前記同一行内の画素で最も低い値を示す画素の位置から高画素値側に予め定められた幅の範囲で、かつ前記第二のソート手段でソート処理された領域中で前記同一列内の画素で最も高い値を示す画素の位置から低画素値側に予め定められた幅の範囲を、該第二のソート手段でソート処理された画像データの領域中で予め定められた画素領域として抽出する領域抽出手段と、
前記予め定められた画素領域における画素の値から統計量を特徴量として計算する特徴抽出手段と、
前記特徴量に基づき前記画像データの階調変換処理を行う階調変換手段
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、医療用画像を解析し、特徴量を抽出するものである。
【０００２】
【従来の技術】
センサ、カメラ等の撮影装置で撮影されたデータを、モニター画面、Ｘ線診断用フィルム等に表示する場合、撮影されたデータに対して何らかの階調変換を行い、観察しやすい濃度値に変換するのが一般的である。例えば、膝画像等の撮影データをＸ線診断用のフィルムに表示する場合、撮影データから階調変換のための特徴量を抽出し、抽出した特徴量を一定濃度になるように変換する階調変換を行う。
【０００３】
特徴量を抽出する方法として、画像全体のヒストグラムを作成し、ヒストグラムの形状から階調変換のための特徴量を抽出することが知られている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の方法では、おおまかな骨部領域の画素値を抽出することはできるが、骨部の特定領域の画素値を抽出することは困難である。よって、膝画像などの骨部の画像では、階調変換後の画像が安定しないという問題があった。
【０００５】
本発明は、画像にかかわらず安定して特徴量を高精度に抽出できるようにすることを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明を以下の構成を有することを特徴とする。
【０００７】
本出願に係る第１の発明は、被検体に向けて照射され，少なくとも前記被検体を透過した放射線の強度分布を電気信号に変換して得られた画像データに対して画像処理を施す画像処理装置において、前記画像データにおける同一行内の画素値列を画素値の高い画素から画素値の低い画素に並びかえる処理を行うソート手段と、該ソート手段でソート処理された画像データの領域中から所定の画素領域を抽出する領域抽出手段と、該所定の画素領域の画素値から統計量を特徴量として計算する特徴抽出手段とを有することを特徴とする。
本出願に係る第２の発明は、被検体に向けて照射され，少なくとも前記被検体を透過した放射線の強度分布を電気信号に変換して得られた画像データに対して画像処理を施す画像処理装置において、前記画像データにおける同一行内の画素値列を画素値の高い画素から画素値の低い画素に並びかえる処理を行う第一のソート手段と、該第一のソート手段でソート処理された画像データにおける同一列内の画素値列を画素値の高い画素から画素値の低い画素に並びかえる処理を行う第二のソート手段と、該第二のソート手段でソート処理された画像データの領域中から所定の画素領域を抽出する領域抽出手段と、該所定の画素領域の画素値から統計量を特徴量として計算する特徴抽出手段とを備えることを特徴とする。
本出願に係る第３の発明は、被検体に向けて照射され，少なくとも前記被検体を透過した放射線の強度分布を電気信号に変換して得られた画像データに対して画像処理を施す画像処理方法において、前記画像データにおける同一行内の画素値列を画素値の高い画素から画素値の低い画素に並びかえる処理を行うソート工程と、該ソート工程でソート処理された画像データの領域中から所定の画素領域を抽出する領域抽出工程と、該所定の画素領域の画素値から統計量を特徴量として計算する特徴抽出工程とを備えることを特徴とする。
【０００８】
本出願に係る第４の発明は、被検体に向けて照射され，少なくとも前記被検体を透過した放射線の強度分布を電気信号に変換して得られた画像データに対して画像処理を施す画像処理方法において、前記画像データにおける同一行内の画素値列を画素値の高い画素から画素値の低い画素に並びかえる処理を行う第一のソート工程と、該第一のソート工程でソート処理された画像データにおける同一列内の画素値列を画素値の高い画素から画素値の低い画素に並びかえる処理を行う第二のソート工程と、該第二のソート工程でソート処理された画像データの領域中から所定の画素領域を抽出する領域抽出工程と、該所定の画素領域の画素値から統計量を特徴量として計算する特徴抽出工程とを備えることを特徴とする。
本出願に係る第５の発明は、被検体に向けて照射され，少なくとも前記被検体を透過した放射線の強度分布を電気信号に変換して得られた画像データに対して画像処理を施すためにコンピュータを、前記画像データにおける同一行内の画素値列を画素値の高い画素から画素値の低い画素に並びかえる処理を行うソート手段と、該ソート手段でソート処理された画像データの領域中から所定の画素領域を抽出する領域抽出手段と、該所定の画素領域の画素値から統計量を特徴量として計算する特徴抽出手段として機能させるためのプログラムである。
本出願に係る第６の発明は、被検体に向けて照射され，少なくとも前記被検体を透過した放射線の強度分布を電気信号に変換して得られた画像データに対して画像処理を施すためにコンピュータを、前記画像データにおける同一行内の画素値列を画素値の高い画素から画素値の低い画素に並びかえる処理を行う第一のソート手段と、該第一のソート手段でソート処理された画像データにおける同一列内の画素値列を画素値の高い画素から画素値の低い画素に並びかえる処理を行う第二のソート手段と、該第二のソート手段でソート処理された画像データの領域中から所定の画素領域を抽出する領域抽出手段と、該所定の画素領域の画素値から統計量を特徴量として計算する特徴抽出手段として機能させるためのプログラムである。
【０００９】
【発明の実施の形態】
（実施形態１）
図１は、実施の形態１におけるＸ線撮影装置１００の構成を示す図である。Ｘ線撮影装置１００は、画像処理機能を有する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、画像処理回路１１１を備えており、ＣＰＵバス１０７を介して互いにデータを授受することができる。
【００１０】
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。
【００１１】
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の作業用のワークメモリとして使用される。
【００１２】
ＣＰＵ１０８は、メインメモリ１０９を用いて、操作パネル１１０からの操作に応じて装置全体の動作制御等を行う。これによりＸ線撮影装置１００は、以下のように動作する。
【００１３】
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。
【００１４】
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線画像が生成される。
【００１５】
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。前処理が行われたＸ線画像信号は、ＣＰＵ１０８の制御により、ＣＰＵバス１０７を介して、メインメモリ１０９、画像処理回路１１１に転送される。
【００１６】
１１１は画像処理回路の構成を示すブロック図であり、同一行内の画素値列を画素値の大きさに基づき並び替える第一のソート回路１１２、第一のソート回路１１２で処理した画像の所定領域から画素値を抽出する領域抽出回路１１３、領域抽出回路１１３で抽出した画素値から統計量を算出する特徴抽出回路１１４、特徴抽出回路１１４で算出した統計量に基づき画像の階調変換を行う階調変換回路１１５が含まれる。
【００１７】
図２は実施形態１の処理の流れを示す図であり、図３は膝画像を示し、３０１が骨部領域、３０２は軟部組織領域を示す。図４（ａ）は図３の画像を画素値に応じて水平方向にソートした画像であり、図４（ｂ）が矢印３０３の破線より低画素値領域の画素のヒストグラムを示す。
【００１８】
画像処理回路１１１の動作について図２を用いて説明する。
【００１９】
まず、第一の解析回路１１２は画像の同一行に属する画素値列を抽出し、画素値の大きさに基づき画素値列を並び替える。例えば図４の画像（ａ）に示すように、画像の左端部に低画素値が来るようにソートする（ｓ２０１）。ソート処理の方法は一般に用いられるソート処理ならばどのような方法でもよい。第一のソート回路１１２では画像の全行について、このソート処理を行う。
【００２０】
四肢画像などでは骨部領域はＸ線の透過率が悪く低画素値となり、骨部からす抜け領域に向かい画素値が高くなる性質がある。よって、画像の水平行内でソート処理を行った場合、低画素値部である骨部領域が画像の左端部に集まり、す抜け領域に近い軟部組織は画像右端部に集まる。胸部画像等でも同様の効果があり、脊柱領域が画像の左端に集まり、肺野領域画像及びす抜け部が右端部に集まるようになる。
【００２１】
この様に、被写体の解剖学的部分（骨部、肺部、軟部等）に応じて、画素値の値が異なるため、ソート処理をする事により被写体内の組織を簡易に分離できる。
【００２２】
また、被写体が斜めに撮影されている場合でも、被写体の体位を考慮することなく安定して解剖学的分離を行う事ができる。
【００２３】
次に、領域抽出回路１１３は、ソート処理後の画像の特定領域の画素値を抽出する（ｓ２０２）。例えば図４（ａ）に示す様に、矢印３０３より左側の画素値を抽出する。この領域はほぼ骨部の画像が集まっている領域である。そのため、簡易に骨部領域の画素値を抽出できる。この様な領域は実験的に決めることができる。通常大人の骨部領域の幅は大きな差はないため、領域は数例の画像に基づき決めることができる。
【００２４】
特徴抽出回路１１４は領域抽出回路１１３で抽出した画素値のヒストグラムを作成する（ｓ２０３）。例えば、図４（ａ）の矢印３０３のより左側の画素値のヒストグラムは図４（ｂ）となる。そして、作成したヒストグラム上の最大頻度を示す画素値を特徴量とする（ｓ２０４）。領域抽出回路１１３で抽出した画像はほぼ骨部領域の画像が集まっているため、最大頻度を示す画素値が骨部領域を代表する値となるからである。
【００２５】
なお、ヒストグラム全体を平均した画素値を特徴量としてもよい。さらに、特徴抽出回路１１４では領域抽出回路１１３で抽出した画素値領域から算出される中間値、最大値、最小値等の統計量を特徴量として計算してもよい。これら統計量は画素値の分布を代表する値となるためである。
【００２６】
本実施形態によれば、領域抽出回路１１３でほぼ目的とする部位領域を抽出し、それに基づき統計量を算出するため、部位領域（例えば骨部）を代表する値を精度よく算出できる。
【００２７】
そして、階調変換回路１１５は特徴抽出回路１１４で算出した統計量に基づき画像に対して階調変換を行う（ｓ２０５）。例えば、上記ヒストグラムの最大頻度を示す画素値が階調変換後の画像（医療フィルムに対応）で濃度１．１になるような階調変換条件を求めて、階調変換を行う。
【００２８】
図２に示す特徴量算出処理の対象とする画像として、照射領域内（照射絞りがある場合）の画像にしても構わない。これにより、低画素値部を抽出する場合には、照射領域外の低画素部の影響を受けずより安定して解剖学的領域を分離できる効果が有る。
【００２９】
また、画像として、解剖学的領域を画像全体として含めばよく、全画像を用いる必要はない。そのため、間引き画像、縮小画像、行と列を任意に間引いた画像を用いても同様の効果が得られる。これにより、計算時間が短縮できる効果がある。
【００３０】
本実施形態によれば、画像の行内の画素値をソート処理する事により、骨部領域と軟部組織など解剖学的領域を簡易に分離することができる。また、これら分離処理には複雑な解析処理が含まれず、処理時間をかけずに安定して解剖学的分離を行うことができる。また、被写体が斜めに撮影されている場合でも、被写体の体位を考慮することなく安定して解剖学的分離を行う事ができる効果がある。
【００３１】
ソート処理により解剖学的分離を行い、分離処理をおこなった画像から、ほぼ目的とする部位領域を容易に安定して抽出できるので、部位領域を代表する値（特徴量）を精度よく算出することができる。さらに、部位領域を代表する値に基づき階調変換を行うため、特定部位領域（例えば骨部）を安定した濃度値とすることができる。これにより、診断能を向上させることができる。
【００３２】
（実施形態２）
図５は実施形態２の画像処理装置の構成を示す図である。図５において、実施形態１と同一の構成要素には同一の番号を付して説明を省略する。図６は実施形態２の処理の流れを示す図であり、実施形態１と同一処理には図２と同一の番号を付して説明を省略する。
【００３３】
図７は金属入りの膝画像であり、７０１が骨部領域、７０２が軟部組織領域、７０３が金属を示す。図８（ａ）は第一のソート回路１１２で画像の同一行内の画素値列を画素値の大きさに基づき並び替えた画像であり、８０１が骨部領域、８０２が軟部組織領域、８０３が金属付近領域、８０４が領域抽出回路１１３で画素値を抽出する領域を示す。図８（ｂ）は領域抽出回路１１３で抽出した画素値のヒストグラムを示す。８０５が金属画素値に対応するピーク、８０６が骨部領域に対応するピークを示す。
【００３４】
図９（ａ）は図８（ａ）の画像を第二にソート回路１１６でさらにソート処理した画像を示し、９０１が骨部領域、９０２が軟部組織領域、９０３が領域抽出回路１１３で抽出する領域を示す。図９（ｂ）が領域抽出回路１１３が領域９０３内から抽出した画素値のヒストグラムを示す。
【００３５】
図６を用いて実施形態２の処理の流れを説明する。
【００３６】
第一のソート回路１１２でソート処理した（ｓ２０１）画像の同一列内の画素値列を画素値の大きさに基づき第二のソート回路１１６は並び替える（ｓ６０１）。ここで、画素値の並び替えとしては、例えば、図の下側が低画素値となるようにし、上側が高画素値となるように画素値列をソートする。
【００３７】
領域抽出回路１１３は、第二のソート回路１１６でソート処理した特定領域（９０３）から画素値を抽出する（ｓ６０２）。後は実施形態１と同様にｓ２０３〜ｓ２０５の処理を行う。ｓ２０４の処理で得られたヒストグラムを図９（ｂ）に示す。
【００３８】
第二のソート回路１１６は、第一のソート回路１１２で処理した画像を列ごとにソートするため、図９（ａ）における領域９０４辺りには画像全体中の低画素値部が集中し、領域９０５辺りには高画素値部が集中する。したがって、金属が被写体にある場合には金属部は９０４辺りに集中する。膝画像等では通常、画像全体を覆うほど大きな金属は入らないため、領域９０３辺りには骨部領域内の画素値が集まっている。骨部領域は、大略同一の値を有する。したがって、第二のソート回路１１６を用いてソート処理をしても金属領域（９０４）さえ除けば適切な特徴量を算出することができる。単純に領域８０３内の平均値を特徴量とすれば金属領域の影響を受けるが、９０３の領域内の画素値を用いて特徴量を計算した場合には、金属の影響を受けず骨部の特徴量を算出することができる。したがって、階調変換後の画像は金属などの影響を受けずに安定した画像を得る事ができる。また、領域９０５内の統計量を算出したなら、す抜け領域の高画素値部を代表する統計量を求めることができる。領域９０５内の統計量を用いて原画像からす抜け領域を除去する処理を行うこともできる。
【００３９】
（他の実施形態）
前述した実施形態の機能を実現する様に各種のデバイスを動作させる様に該各種デバイスと接続された装置あるいはシステム内のコンピュータに、前記実施形態機能を実現するためのソフトウエアのプログラムコードを供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（ＣＰＵあるいはＭＰＵ）を格納されたプログラムに従って前記各種デバイスを動作させることによって実施したものも本発明の範疇に含まれる。
【００４０】
この場合、前記ソフトウエアのプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそのプログラムコードをコンピュータに供給するための手段、例えばかかるプログラムコードを格納した記憶媒体は本発明を構成する。
【００４１】
かかるプログラムコードを格納する記憶媒体としては例えばフロッピーディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることが出来る。
【００４２】
またコンピュータが供給されたプログラムコードを実行することにより、前述の実施形態の機能が実現されるだけではなく、そのプログラムコード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）、あるいは他のアプリケーションソフト等と共同して前述の実施形態の機能が実現される場合にもかかるプログラムコードは本発明の実施形態に含まれることは言うまでもない。
【００４３】
更に供給されたプログラムコードが、コンピュータの機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに格納された後そのプログラムコードの指示に基づいてその機能拡張ボードや機能格納ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も本発明に含まれることは言うまでもない。
【００４４】
【発明の効果】
本発明によれば、ソート処理という簡単な処理により、画像の特徴量を安定的に、かつ高精度に求めることができる。
【００４５】
特に、本願請求項７の発明によれば、骨部画像における複数の行のそれぞれについて同一行内の画素を画素値に応じてソートし、前記ソートされた画像から、各行の低濃度域を示す画像領域に属する画素を抽出することにより、軟部組織が含まれる骨部画像から骨部を簡易に高精度に分離することができる。したがって、骨部の特徴量を高精度に抽出することができる。さらには、被写体が斜めに撮影された場合でも、被写体の体位を考慮することなく安定的にかつ高精度に特徴量を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態１の構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態１での処理の流れを示す図である。
【図３】膝画像を示す図である。
【図４】図３の膝画像をソート処理した図と領域３０３内の画素値の分布を示す図である。
【図５】実施形態２の構成を示す図である。
【図６】実施形態２の処理の流れを示す図である。
【図７】金属入りの膝画像を示す図である。
【図８】図７の膝画像を水平軸方向にソート処理した図と領域８０３内の画素値の分布を示す図である。
【図９】図８の膝画像を垂直軸方向にソート処理した図と領域９０３内の画素値の分布を示す図である。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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