(57)【要約】ｄ次元画像の点の強度に適用される多次元の適応的な向きのあるフィルタを生成する画像処理システムであって、各画像点においてある興味のある特徴の種類の存在の確率尺度（Ｆｉ）を推定する手段（５、ｆｉ）と、前記確率尺度から各画像点においてユーザーが合成される適応核を制御するために構築される重み付け制御ベクトル（１１、Ｖｃ）を発する重み付け制御モデル（１０）とを有する分析手段ならびに、各画像点において、前記重み付け制御ベクトルによってフィルタリング強度が制御される、興味のある特徴の種類に適応したフィルタ核を生成する合成手段を有している。このシステムは、ユーザーが合成手段を次の二つのうちの一方または両方を生成するものから選択する選択ユニット（４０）を有していてもよい。その第一は「混合前フィルタリング手段」であり、これは画像特徴の種類に依存し、重み付け制御ベクトル（１１、Ｖｃ）および画像データＩ（ｘ）の入力を有し、フィルタリングされた画像信号Ｈ（ｘ）を作り出す、画像特徴の種類に適応した重み付けした適応核（３５、Ｈ）の出力を有する結合手段（３０、ＸＨ）を有する。第二は「混合後フィルタリング手段」であり、これは画像特徴の種類には依存せずに適用される、等方的および非等方的フィルタリング手段（１５、ｇｉ）の両方を有し、そのフィルタリング手段の出力（Ｇｉ）が各画像点において組み合わされ、重み付け制御ベクトル（１１、Ｖｃ）を使って適応され、フィルタリングされた画像信号Ｇ（ｘ）を作り出す。
2006517044.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ｄ次元中で形成される画像の点の強度に適用される、多次元の適応的な向きのあるフィルタ、を生成する画像処理システムであって、
各画像点においてある興味のある特徴の種類の存在の確率尺度を推定する手段と、前記確率尺度から各画像点においてユーザーが合成される適応核を制御するための重み付け制御ベクトルを与える重み付け制御モデルを決定する手段とを有する分析手段、ならびに、
各画像点において、興味のある特徴の種類に適応したフィルタ核を生成する合成手段を有しており、該フィルタ核が前記重み付け制御ベクトルによって制御されることを特徴とするシステム。
【請求項２】
前記合成手段が：
画像特徴の種類に依存し、前記重み付け制御ベクトルおよび画像データの入力を有し、フィルタリングされた画像信号を作り出す、画像特徴の種類に適応した重み付けした適応核の出力を有する結合手段を有する、「混合前フィルタリング手段」と称するフィルタリング手段を生成する手段を有することを特徴とする、請求項１記載の画像処理システム。
【請求項３】
前記合成手段が：
画像特徴の種類には依存せずに適用される、等方的および非等方的フィルタリング手段の両方を有し、そのフィルタリング手段の出力が各画像点において組み合わされ、前記重み付け制御ベクトルを使って適応され、フィルタリングされた画像信号を作り出すような、「混合後フィルタリング手段」と称するフィルタリング手段を生成する手段を有することを特徴とする、請求項１または２記載の画像処理システム。
【請求項４】
前記分析手段がある数ｍ個の作用素を有し、該作用素が当該画像の各現在点においてフィルタリングしようとしている画像中のｍ種類の異なる特徴のうちの興味のある特徴の存在の確率値を出力することを特徴とする、請求項１ないし３のうちいずれか一項記載の画像処理システム。
【請求項５】
前記分析手段が、ユーザー作用素と称する結合作用素を有し、該結合作用素が、前記重み付け制御モデルを形成するためにその入力において異なる種類の特徴の存在についてのｍ個の確率を受け取り、出力においては合成されるフィルタの適応核を制御するためにｋ個の成分からなる制御ベクトルを与えることを特徴とする、請求項１ないし４のうちいずれか一項記載の画像処理システム。
【請求項６】
前記の興味のある特徴が非等方的特徴および等方的特徴のうちから選ばれることを特徴とする、請求項１ないし５のうちいずれか一項記載の画像処理システム。
【請求項７】
前記合成手段が、前記「混合前フィルタリング手段」において、入力において前記制御ベクトルおよび画像データを受け取り、出力において，前記制御ベクトルによって定義される重み付けパラメータによってフィルタリングもしくは強調しようとしている非等方的な向きのある特徴の向きもしくは等方的な特徴の大きさまたはその両方に適応されている適応核を与える結合作用素を有していることを特徴とする、請求項６記載の画像処理システム。
【請求項８】
前記合成手段が、前記「混合後フィルタリング手段」において、当該画像中で調べられている特徴の種類には依存せずに適用されるある数ｍ個の異なるフィルタリング手段を有しており、該フィルタリング手段の数ｍは処理しようとしている前記のｍ個の異なる種類の特徴に対応しており、該フィルタリング手段の出力は結合作用素において混合され、該結合作用素は前記制御ベクトルによって制御され、フィルタリングされた画像信号を作り出すことを特徴とする、請求項６記載の画像処理システム。
【請求項９】
前記結合作用素が前記異なるフィルタリング手段の結果の重みをかけた和であることを特徴とする、請求項８記載の画像処理システム。
【請求項１０】
ユーザーが前記制御ベクトルの重み付けパラメータを制御するために、また前記「混合前フィルタリング手段」と前記「混合後フィルタリング手段」の一方または両方を選択するために、また前記「混合後フィルタリング手段」においてフィルタリングされた画像信号を作り出すために前記結果を組み合わせる際に前記結合作用素の出力において、あるいは前記「混合前フィルタリング手段」において前記結合作用素の入力において、あるいはその両方において前記異なる種類の特徴に関係するフィルタリングや強調の強度を変えるために、ユーザー制御インターフェースが提供されていることを特徴とする、請求項２ないし９のうちいずれか一項記載の画像処理システム。
【請求項１１】
請求項１ないし１０のうちいずれか一項記載のシステムを使って画像データを処理する、多次元の適応的な向きのあるフィルタを生成することを特徴とする、画像処理方法。
【請求項１２】
ｄ次元画像データを取得する手段、請求項１ないし１０のうちいずれか一項記載のシステムを有し、さらに処理された画像を可視化する表示システムおよび重み付けパラメータを選択し、あるいはユーザー作用素もしくは選択ユニットまたはその両方にはたらきかけ、あるいはその両方を行うためのユーザー制御手段を有することを特徴とする、医療検査装置。
【請求項１３】
請求項１１記載の方法を実行する命令の組を有することを特徴とする、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、処理しようとしている画像中の興味のある特徴の種類に適応した作用範囲をもつ適応フィルタを生成する画像処理システムおよび画像処理方法に関するものである。より詳細には、本発明は医療画像に適用されるそのような処理システムおよび方法に関するものである。本発明はまた、そのような画像処理システムおよび表示手段を有する医療検査装置にも関する。本発明は画像処理システムおよび医療検査装置の産業に応用を見出す。
【背景技術】
【０００２】
画像をきれいにし、フィルタリングする方法が、ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，  Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ（ＩＣＡＳＰ）；Ｓａｎ  Ｆｒａｎｃｉｓｃｏ，Ｍａｒｃｈ  ２３−２６，１９９２；ｐ．４６９−４７２，ｖｏｌ．３で発表されたＨ．Ｋｎｕｔｓｓｏｎ，Ｌ．Ｈａｇｌｕｎｄ  ａｎｄ  Ｇ．Ｈ．Ｇｒａｎｌｕｎｄによる“Ａ  Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ  ｆｏｒ  Ａｎｉｓｏｔｒｏｐｉｃ  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ  ａｎｄ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ  ａｎｄ  ｖｏｌｕｍｅ”で開示されている。引用した文献において記載されている方法は、２Ｄ画像処理の場合少なくとも３つの異なる方向、３Ｄ画像処理の場合少なくとも６つの異なる方向を含む一組の異なる方向を有する直交フィルタおよび操作可能フィルタを利用している。この方法論を用いて書かれたそのアルゴリズムは一つの画像のフィルタリングにおいて関わっている全フィルタの適用を必要とする。結果として得られるアルゴリズムは高度に複雑なものとなっていた。そのため計算時間が特に長い。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、異なる種類の諸特徴を有する画像をフィルタリングする適応フィルタを生成する処理手段を有する画像表示システムを提供することを目的としている。画像特徴の種類というのは、細長い向きのある形のような非等方的特徴またはどちらかといえば円形もしくは球形を示す特徴のような等方的特徴のどちらでもよいものと解されるものとする。特に、さまざまな対象を表現するノイズのある画像の内容を分析し、該画像中の対象の興味のある特徴の種類を決定する分析手段と、異なる諸特徴をその異なる種類に応じて処理するよう適応された作用範囲をもつフィルタを合成する合成手段とを有し、当該画像中のノイズをフィルタリングしたりこれらの特徴を強調したりできるようにする画像表示システムを提供することが本発明の目的の一つである。
【０００４】
各画像点においてある興味のある特徴の存在を示す確率尺度を推定し、前記確率尺度から各画像点においてユーザーが適応核を制御するための重み付け制御モデルを決定するための分析手段を提供することが本発明の目的の一つである。
【０００５】
そのような画像表示システムが請求項において請求されている。
【０００６】
ユーザーにフィルタリング手段を提供するための合成手段を与えることが本発明のさらなる目的の一つである。そのフィルタリング手段は次の二つのうちの一方または両方である。
【０００７】
「混合前フィルタリング手段」と称する第一のフィルタリング手段：これは画像特徴の種類に依存し、重み付け制御手段および画像データの入力を有し、画像特徴の種類に適応した重み付けした適応核の出力を有する結合手段を有する。
【０００８】
「混合後フィルタリング手段」と称する第二のフィルタリング手段：これは画像特徴の種類には依存せずに適用される、等方的および非等方的フィルタリング手段の両方を有し、そのフィルタリング手段の出力が各画像点において組み合わされ、重み付け制御手段を使って適応される
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明のシステムの特徴は、各点において向きのあるフィルタ手段および等方的なフィルタ手段が各点に存在する特徴種類の度合いに応じて混合されるという点である。特徴種類の度合いとは、たとえば当該点の非等方的な種類および等方的な種類の度合いである。これら分析と合成の二つの段階を通じていくつかの問題が解決される。
【００１０】
ただし、前記分析は特徴の向きと特徴の大きさといった異なる種類の情報を考慮に入れて単純化される。ユーザーに提供される制御手段によって、ユーザーは強調したい特徴の種類を完全に指定することができる。ユーザーはきわめて高速な方法で、すなわち実際のフィルタリング時間よりずっと高速に、フィルタの微調整をすることができる。
【００１１】
これらの問題の解決の基礎となるのは次のような点である。
【００１２】
当該画像中でｍ個の興味ある特徴の存在のピクセルごとの確率のベクトル（Ｆ１，…，Ｆｍ）Ｔの推定に基づく制御モデルの使用。この特徴確率ベクトルはｍ個の作用素ｆ１，…，ｆｍの組によって取り込まれる。これらの作用素の設計は取り込もうとしている特徴の種類による。
【００１３】
前記制御モデルはユーザーが明示的に指定する、特徴確率を組み合わせてｋ次元の制御ベクトル（ｃ１，…，ｃｋ）Ｔにする結合手段Ｘｕによって完成される。この組み合わせはユーザーの希望を「どの特徴または特徴の組み合わせをどの程度の強さで強調すべきか」という形で指定する。
【００１４】
提案されている二つのフィルタリング手段のチェーンからフィルタリング手段を選択する選択手段を用いてもよい。「混合前フィルタリング手段」と称する第一のフィルタリングチェーンは、リアルタイム画像を出発点としてリアルタイム適応強調フィルタ核Ｈを使って出力信号ＲＨを作り出す。この核Ｈの定義は、結合作用素ＸＨを使って上に定義された組み合わされた制御ベクトル（ｃ１，…，ｃｋ）Ｔによって定められる。「混合後フィルタリング手段」と称する第二のフィルタリングチェーンは結合作用素Ｘｇを有しており、これがｍ個のあらかじめ定義された適応強調フィルタｇｉの出力を組み合わせて出力信号Ｒｇを作り出す。これらｍ個のあらかじめ定義された適応強調フィルタｇｉは特定の特徴の強調専用である。それらの組み合わせはまた結合作用素Ｘｇを通すことで制御ベクトル（ｃ１，…，ｃｋ）Ｔによっても影響される。このチェーンでは、適応フィルタｇ１，…，ｇｎはユーザーによる調整とは独立して計算されるのでユーザーによるフィルタの調整をきわめて高速に行うことができる。新たに制御を調整するたびに再計算する必要があるのは結合作用素Ｘｇだけなのである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明のシステムは、非等方的な向きのある特徴や等方的領域といった異なる種類の特徴をフィルタリングする適応フィルタを構成する非常に強力な手段を有する。これらのフィルタリング手段は、計算の複雑さがきわめて少なく、計算量の著しい節約につながる。さらに、本発明のシステムの前記合成手段はユーザーに、複雑度が異なり、計算負荷も異なる第一のフィルタリング手段と第二のフィルタリング手段との間の選択を与える。それに、本発明に基づく計算手段は非常に単純な技術を使って効率的に実装できる。本発明のシステムのもう一つの利点は、第二のフィルタリング手段で要求される計算時間がとりわけ短いということである。本発明のこのシステムは、きわめて高速かつ汎用の多次元適応フィルタをなしうるものである。
【００１６】
本発明のシステムの第二の実施形態は入出力の面での要求が最低限になるように実装することができる。それにより、汎用プロセッサ実装のためのきわめて良いフィルタ候補となる。実は、本発明のシステムはメモリ手段を全く必要としないという利点を呈する。現時点では、処理手段は計算の結果を算出するのはきわめて効率的だが、メモリからデータを引き出すのはあまり効率的ではないので、計算手段のみからなるような本発明のシステムはきわめて効率的である。
【００１７】
本発明のこれらの有利な実施形態においては、ユーザーは分析手段と対話しながら、画像中の興味ある特徴のフィルタリングに、あるいは合成手段に、あるいはその両方に適用される重みを選択する制御手段を自由に使うことができる。
【００１８】
本発明が適用されるのは、各データ点（ピクセルやボクセル）に単一のスカラー強度値が割り当てられる画像データであってもよい。これは、各データ点に複数の値が割り当てられる多色データに拡張することもできる。たとえば、カラー画像では赤、緑、青成分を扱ってもよい。一次元、空間的２Ｄ、空間的３Ｄ、空間的多次元データに強度次元のデータをプラスし、それに加えてあるいはそれに代えて時間次元のデータをプラスするような多次元データを扱うこともできる。次元の一つが時間であり、リアルタイムの結果を目指す場合には、本発明の方法は前の時点で記録されたデータを使うための再帰的なステップを有するようにしてもよい。
【００１９】
本発明は以下に図面を参照しつつ詳細に説明される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
本発明は、処理しようとしている画像中の興味のある特徴の局所的な種類に従って適応した作用範囲をもつフィルタを生成する処理手段を有する画像表示システムに関するものである。本発明は、ノイズ低減や有用な詳細を強調することを含む画質改善の応用分野のための多次元信号の適応フィルタリングを行うようなシステムに関するものである。このシステムはこの目標を二段階で実現するための処理手段を有している：信号分析のための第一の手段、そしてこの分析の結果を使う、フィルタ合成のための第二の手段である。詳細には、本発明は、さまざまな対象を表現するノイズのある画像の内容を分析し、画像中の興味のある特徴の種類を決定する分析手段と、当該画像中でノイズをフィルタリングしたり異なる種類の諸特徴を強調したりする性質のある、適応した作用範囲をもつフィルタを合成する合成手段とを有する画像表示システムに関するものである。前記分析手段はフィルタリングしようとしている画像の局所的な性質を決定するために画像信号を分析する。前記合成手段はフィルタリング核を実現する。フィルタリング核は、フィルタリング過程において当該画像の異なる点をスキャンしながら、画像の各現在点について変動し、画像信号の局所的な性質に適応している。
【００２１】
システムは、点の座標（ｘと記す）および各画像点ｘに対する強度値（Ｉ（ｘ）と記す）を含む画像データの取得手段を有する。提案されているシステムは多次元画像を扱い、その次元をｄとする。ｄ＝２も排除されない。ｄ次元画像については、各データ点は（ｘ１，ｘ２，…，ｘｄ）の形の座標と関連付けられているｄ個組の値で表される点ｘによって定義される。ここで、成分ｘ１，ｘ２，…，ｘｄのそれぞれは所定の範囲、たとえば０＜ｘ１＜Ｉ１、０＜ｘ２＜Ｉ２、０＜ｘｄ＜Ｉｄの範囲内で変化する。そのようなｄ個組座標のそれぞれに、画像の値が対応する。これは単一のスカラー値であってもよい。白黒画像の場合にはこのスカラー値は輝度の強度である。カラー画像の場合は、画像値は赤、緑、青成分を表す三つの強度の組で表されてもよい。
【００２２】
図１は本発明の画像処理システムのブロック図である。図１を参照すると、入力画像データＩ（ｘ）は以下の処理手段を使って処理されている。
【００２３】
（１）原画像の内容を分析する分析手段
分析手段はｍ個の作用素のバンクを有する。これはｆ１，…，ｆｉ，…，ｆｍで表し、図１では参照符号５が付けられている。バンク５は当該画像の各現在点において興味ある特徴の存在の確率を推定する。興味ある特徴としては、たとえば血管を表現する表示された医療画像で血管の縁や境界のような細長い向きのある特徴である非等方的特徴、または動脈瘤や表示された画像の面に垂直な血管のようなどちらかといえば円形もしくは球形のような等方的特徴のどちらでもよいものと解されるものとする。
【００２４】
より一般には、２Ｄ画像信号については、非等方的な特徴としては山、谷、山の交差、峠、平坦部の境界といったものが含まれうる。これらの類型（山、谷、…など）は、２Ｄ画像信号で該２Ｄ画像の強度が第三の次元で表現されている場合のことを言っていることに注意しておく。つまり、強度は地形中の高さの次元として理解されるようになっているのである。等方的な特徴は「平坦な」等方的領域と表しうるが、ここで平坦というのは高さの次元において一定の強度を持っているということを意味している。３Ｄ画像信号については、特徴は、あらゆる方向を向いた表面だとか３Ｄにおける平面曲線、平面上にない空間曲線だとかいったものも含み、さらに多彩なものになりうる。
【００２５】
作用素バンク５の出力は、フィルタリングしようとしている画像中に存在する異なる特徴ｍ種類に対応するｍ個の確率値Ｆ１，…，Ｆｉ，…，Ｆｍである。
【００２６】
ある例では、ある画像において、エッジと等方的領域のような二つの種類の特徴が存在しうる。エッジの存在する確率はαで表され、等方的領域の存在する確率は（１−α）で表される。
【００２７】
別の例では、ある画像において、エッジ、エッジの交差、等方的領域のような三つの特徴が存在しうる。単純なエッジが存在する確率はαで表され、等方的領域の存在する確率はβで表され、エッジの交差の存在する確率はγで表される。全確率値は好ましくは
α＋β＋γ＝１      （１）
となるように規格化される。異なる諸特徴の存在する確率は次式によって表せる一般式を満たす。
【００２８】
【数１】
2006517044.tif 000003
バンク５の作用素の種類は興味のある特徴の種類による。これらの種類をあまり厳密に規定することは本発明の目的ではない。画像中の特徴としてエッジと等方的領域がありうる上述した場合では、エッジが存在する確率αはたとえば画像中の各点における強度勾配を計算することによって決定できる。
【００２９】
よって、本発明によれば、異なる種類のｍ個の特徴が、該特徴の種類に依存する、対応するｍ個の作用素５を使って、当該画像中にみつけられる。
【００３０】
さらに、結合作用素１０（ユーザー作用素と呼び、Ｘｕで表す）はその入力において異なる種類の特徴の存在についてのｍ個の確率Ｆｉを受け取り、出力においてはｋ個の成分Ｃ１，…，Ｃｉ，…，Ｃｋからなる制御ベクトルを与える。このｋ成分ベクトル１１（Ｖｃと記す）によって、本発明に基づくフィルタの適応核の構築が制御できる。ベクトル成分の数ｋはｍ≧ｋとなるようなものであるが、具体的にはユーザーが異なる種類のいくつかの特徴のフィルタリングをグループにまとめたいかどうかに依存する。この制御ベクトルＶｃを使って、ユーザーはフィルタリングしたい、あるいは強調したい特徴または特徴のグループを定義し、またそのフィルタリングや強調の強さを定義することができる。たとえば、前述したエッジと円形の特徴からなる画像の例では、ユーザーは等方的な特徴を強度０．８で、非等方的な特徴を強度０．２で強調するといったことができる。
【００３１】
よって、前記分析手段は、当該画像中の各点において通される適応核を制御する性質のある制御ベクトルＶｃを提供する。この制御ベクトルは特徴の種類に依存するものであり、非等方的特徴の方向といったような特定の特徴の方向に依存するものではないことを注意しておく。
【００３２】
（２）向きのあるフィルタを合成する合成手段
前記合成手段は、適応フィルタを生成するために使える二つの手段のチェーンを有する。第一のチェーンはＨで表され、「適応フィルタ生成の混合前フィルタリングチェーン」と呼ばれる。第二のチェーンはＧで表され、「適応フィルタ生成の混合後フィルタリングチェーン」と呼ばれる。ユーザーは、第一のチェーン、第二のチェーンいずれかを選択する、ユーザー制御インターフェースと呼ばれる手段１５８を有している。
【００３３】
（２．１）適応フィルタ生成の混合前フィルタリングチェーン
このチェーンは、ＸＨと表され参照符号３０をもつ結合作用素を有する。これはその入力において制御ベクトルＶｃおよび画像データＩ（ｘ）を受け取り、出力において適応核を与える。この適応核は、フィルタリングもしくは強調しようとしている非等方的な向きのある特徴の向きもしくは等方的な特徴の大きさまたはその両方に適応されている。さらに、前記特徴の向きもしくは大きさまたはその両方に加えて制御ベクトルＶｃが用いられるのであるから、この適応核は、Ｖｃで定義される重み付けパラメータを尊重するように適応されている。
【００３４】
αのような確率によって、そして構造テンソルによって定義されるフィルタを合成する手段は、当業者なら知っている。α確率のマップが目標テンソルのモーメントを定義する。その目標テンソルからフィルタが合成される。その際、テンソルの固有ベクトルが局所的な方向を与え、テンソルの固有値が異なる方向での強度の指標を与える。よって、前記制御ベクトルによって与えられている異なる方向に沿っての強度の情報がテンソルを制御するのに使うことができる。本発明によれば、非等方的または等方的特徴を検出するために、テンソルは局所的な接線方向に揃うように合成される。
【００３５】
ある例では、当該画像の特徴の数ｍ＝２であり、第一の特徴はＦ１に、第二の特徴はＦ２に対応する。テンソルは接線モーメントμｔおよび垂直モーメントμｐによって定義される。最小モーメントと最大モーメントはそれぞれμＭＩＮおよびμＭＡＸである。モーメントは次式によって与えられる。
【００３６】
μｔ＝μＭＩＮ＋α（μｔＭＡＸ−μＭＩＮ）      （３ａ）
μｐ＝μＭＩＮ＋α（μｐＭＡＸ−μＭＩＮ）      （３ｂ）
α＝０の場合は、
μｔ＝μｐ＝μＭＡＸ                      （４）
となり、よって、ｔ方向とｐ方向で強度が同じになるので、テンソルは等方的となる。
【００３７】
α＝１の場合は、
μｔ＝μｔＭＡＸ                          （５ａ）
μｐ＝μｐＭＡＸ                          （５ｂ）
となり、よって、テンソルは完全に方向性をもっている。
【００３８】
上に定義したテンソルを用いて、前記フィルタが実現される。このフィルタは明らかに当該画像中に存在し、ユーザーが着目したい特徴の種類に依存する。フィルタ生成のこのチェーンにおいては、特徴の種類についての情報は、参照符号３５のフィルタ核Ｈの生成を実行する段階で混合される。フィルタリングの結果３はＨ（ｘ）によって与えられる。
【００３９】
（２．２）適応フィルタ生成の混合後フィルタリングチェーン
フィルタ生成のこの第二のチェーンでは、前記と異なり、画像データは最初にｍ個の異なるフィルタリング手段ｇ１，…，ｇｉ，…，ｇｍのバンク１５を使ってフィルタリングされる。これらのフィルタリング手段は、処理しようとしている前記のｍ個の異なる種類の特徴に対応している。異なるフィルタリング手段の出力Ｇ１，…，Ｇｉ，…，Ｇｍが混合される。異なるフィルタリング作用のそれぞれは与えられた同定された特徴と関係している。このチェーンでは、適応フィルタまたは非適応フィルタが用いられる。これらのフィルタのそれぞれは、エッジ、交差、円形または球形の特徴といったような先に同定されたある一つの与えられた種類の特徴のフィルタリングに特化している。
【００４０】
バンク１５のフィルタの出力の組み合わせは結合作用素ＸＧを使って実行される。この結合作用素ＸＧ（参照符号２０）はｋ個の成分Ｃ１からＣｋの制御ベクトルＶｃをも受け取る。
【００４１】
たとえば、組み合わせはフィルタバンク１５の結果の単純な重み付き合計でもよい。この結合作用素ＸＧはこのチェーンの非常に重要な要素である。これにより、フィルタバンク１５のフィルタリング手段がどれであろうと、Ｇ（ｘ）で表される最終結果２における特徴の異なる種類に関係する重みを非常に容易に変更できるようにしてくれるからである。バンク１５のフィルタリング手段は当該画像中で調べられている特徴の種類には関係なく適用される。バンク１５を使ったフィルタリング作用は予備的なステップにおいて実現され、前記の重みの変化付けは結果Ｇ１，…，Ｇｉ，…，Ｇｍを制御ベクトルＶｃを使って組み合わせている間に実行される。
【００４２】
ある例では、非等方的特徴と等方的特徴とを有する画像はフィルタバンク１５におけるｇ１およびｇ２で表される二種類のフィルタを使ってフィルタリングできる。たとえば、Ｇ１は向きのあるフィルタｇ１であり、Ｇ２は等方的フィルタｇ２の出力である。フィルタｇ２は必ずしも適応的ではなく、単純なガウス型核でもよい。ユーザーはαで与えられる非等方的特徴のフィルタリング強度を選ぶことができる。この場合、結合作用素ＸＧの出力における結果（参照符号２０）は次式で与えられる。
【００４３】
Ｇ（ｘ）＝α（ｘ）Ｇ１（ｘ）＋（１−α）Ｇ２（ｘ）      （６）
α（ｘ）の値はユーザーの選択によるのであるから、フィルタリング強度を改善するため、あるいは異なる種類の特徴の強調を改善するために、ユーザーは望むままに結果Ｇ（ｘ）を変えることができる。フィルタリング強度を変えるこの操作は、フィルタバンク１５の異なるフィルタｇ１，…，ｇｉ，…，ｇｍの結果Ｇ１，…，Ｇｉ，…，Ｇｍを新たに計算しなおさなくても達成できる。
【００４４】
ある実現の例では、前記の向きのあるフィルタｇ１は、
μｔ＝定数                  （７ａ）
μｐ＝別の定数              （７ｂ）
とした構造テンソルを使ってつくることができる
（３）画像処理方法
図２を参照すると、ｄ次元中で画像データを処理する、多次元の適応的な向きのあるフィルタを生成するための、上述したシステムによって実行される画像処理方法は次のステップを有している：
各画像点においてある興味のある特徴の種類の存在を示す確率尺度（Ｆｉ）を推定し（５、ｆｉ）、前記確率尺度から各画像点においてユーザーが合成される適応核を制御するための重み付け制御ベクトル（１１、Ｖｃ）を与える重み付け制御モデル（１０）を決定するために、画像を分析し、
各画像点において、前記重み付け制御ベクトルによって制御される、興味のある特徴の種類に適応したフィルタ核を合成する。
【００４５】
ユーザーは「混合前フィルタリングのステップのチェーン」と称するフィルタ核生成のためのステップのチェーンを選択することができる。これは、当該画像特徴の種類に依存するもので、重み付け制御ベクトル（１１、Ｖｃ）と画像データＩ（ｘ）とを組み合わせ、フィルタリングされた画像信号Ｈ（ｘ）を作り出す、画像特徴の種類に適応した重み付けされた適応核（３５、Ｈ）を与えるための結合操作（３０、ＸＨ）を有している。
【００４６】
ユーザーは「混合後フィルタリングのステップのチェーン」と称するフィルタ核生成のための別のステップチェーンを選択することもできる。これは、等方的および非等方的フィルタリング操作のような異なる種類のフィルタリング操作（１５、ｇｉ）を実行することを有し、画像特徴の種類には依存せずに適用される。これらのフィルタリング操作は信号Ｇｉを与え、これがさらに当該画像の各画像点において重み付け制御ベクトル（１１、Ｖｃ）を使って組み合わされて、特徴の種類に適応したフィルタリングされた画像信号Ｇ（ｘ）を作り出す。
【００４７】
（４）医療表示システムおよび装置
上述の手段とステップとは本発明の表示システムにおいて実装できる。図３は本発明に基づく画像表示システムが医療検査装置に組み込まれている実施形態の基本的な構成要素を示している。医療検査装置１５１は、患者が横たわるベッド１１０または患者を画像生成装置に対して相対的に位置決めするその他の要素を含むことができる。医療画像生成装置１５１はＣＴスキャナまたはＸ線もしくは超音波装置のようなその他の医療画像生成装置でもよい。該装置１５１によって生成される画像データは、汎用コンピュータなど、本発明の方法のステップを実行するデータ処理手段１５３に入力される。前記データ処理手段１５３には典型的には、モニタ１５４のような可視化装置、キーボードまたはマウス１５６などのポインティングデバイスのような入力装置１５５などが付随しているおり、これらはユーザーがシステムと対話できるようにユーザーによって操作される。前記データ処理装置１５３は本発明に基づいて医療画像データを処理する方法を実装するようプログラムされている。特に、前記データ処理装置１５３は本発明の方法のステップを実行する計算手段およびメモリ手段を有している。本発明の方法を実行するためにあらかじめプログラムされた命令を有するコンピュータプログラムプロダクトもまた実装されていてもよい。
【００４８】
これまでの図面とその記述は本発明を説明するためのものであって限定するものではない。付属の特許請求の範囲にはいる数多くの代替があることは明らかであろう。さらに、本発明は表示のための画像データを生成する場合について記述してきたが、本発明は実質的に画像データのいかなる形での可視化をもカバーするものと意図されている。そのような可視化には表示装置上の表示および印刷が含まれるが、それに限らない。請求項において何らかの参照符号があったとしても、それを該請求項を限定するものと解釈してはならない。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】当該画像表示システムを図解する機能ブロック図である。
【図２】本発明の表示システムによって実行されるステップを図解する図である。
【図３】本発明に基づく表示システムおよび医療装置の機能ブロック図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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