(57)【要約】【課題】デジタル画像データから、従来、人の視覚で判断していた、画像内のある特定された部位や領域における診断や判定を、デジタル画像データを解析して判別し、３次元画像表示、及び自動診断が可能なデジタル画像データの解析方法とそれを用いた診断システムを提供することを課題とする。【解決手段】デジタル画像データの画素値を利用し、必要領域と他の領域を区分する方法として、画素値に任意の変換率を設定することで画素値に落差を設け、必要領域と他領域との差別化及び独立化を図る。必要領域と他領域との境界値にあるものについては、判別にファジィ学習ベクトル量子化法（以下、ＦＬＶＱと記載）を用いることで分解精度を確保し、ラベリングにより必要領域の抽出と、抽出された領域の画像データを積重ねることで、３次元画像へ変換し立体的形状を表示させることを特徴とする。【選択図】図１
2012014513.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル画像データの画素値の度数から画素値の処理幅始点αと処理幅終点βを設定することにより、他の領域の画素と差別化する画素値の変換手段と、必要領域を特定する目的画像抽出生成手段と、２次元生成画像の積層手段と連続画素の連結手段とにより必要部位の３次元画像を生成することを特徴とするデジタル画像データの解析方法。
【請求項２】
目的外領域の除去手段により、一部の不要領域を除去することを特徴とする請求項１に記載のデジタル画像データの解析方法。
【請求項３】
デジタル画像データをデータベースとしてサーバーに保存し、端末機からの指令により、３次元画像生成処理をサーバー内で実行し、３次元画像生成結果を端末機に送信することを特徴とする請求項１又は２のいずれか１項に記載のデジタル画像データの解析方法を用いた診断システム。
【請求項４】
赤外線カメラのデジタル画像データから、各ピクセルの温度データを評価値に変換し異常領域と正常領域の分離を行う評価値への変換手段と、異常領域と正常領域間にある評価値を差別化する画素値の変換手段と、症状別パターン化手段とにより、症状を診断するための画像を生成することを特徴とするデジタル画像データの解析方法。
【請求項５】
赤外線カメラのデジタル画像データから、各ピクセルの温度データを評価値に変換し異常領域と正常領域の分離を行う評価値への変換手段と、異常領域と正常領域間にある評価値を差別化する画素値の変換手段と、症状別パターン化手段とパターン比較診断手段により、症状を診断することを特徴とするデジタル画像データの解析方法を用いた診断システム。
【請求項６】
症状別パターンをデータベースとしてサーバーに保存し、診断処理をサーバー内で実行し、診断結果表示手段により、結果を端末機に表示することをオンラインで実行することを特徴とする請求項３に記載のデジタル画像データの解析方法を用いた診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、デジタル画像の画素及び画素値を利用して、画像中の必要部位を分離し、分離した画像を基に診断を行う、デジタル画像処理方法とそれを用いた診断システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタル化の進歩に伴い、写真等はデジタル・カメラに代表されるように、もはやデジタル画像が主流となっている。このデジタル画像は、言うまでもなく現像は不要で、撮影後コンピュータとアプリケーション・ソフトを用いて、即ディスプレイ上に表示が可能であり、電子データとしてハードディスク等の記録媒体への保存も可能である。
【０００３】
これらの利点を活かして、例えば医療の現場では、ＣＴ又はＭＲＩで撮影された画像をディスプレイに表示して診断を行い、撮影された大量のデジタル画像データをハードディスク等の記録媒体に保存している。
ＣＴ及びＭＲＩ画像は２次元表示であり、立体的に観ることは困難で、複数枚撮影された画像を観ながら、立体的形状を推定することで行われているのが実情であり、その判断の正確性は経験値に依存することが多い。また、必要な部位を強調するため、造影剤を用いることもあり、造影剤の使用によりアレルギー反応や、周辺臓器の損傷、急性腎不全などの副作用が伴う場合があり、患者の負担が大きい。そこで、非造影画像であっても撮影された２次元画像から、必要な臓器や血管等の部位だけを分離抽出して、それらの画像を積み重ねることで立体的な３次元画像として可視化し診断ができれば、診断効率及び正確性が向上し、医療に携わる関係者の負担の軽減にも繋がるものと考えられる。
【０００４】
しかしながら、撮影されたデジタル画像データ及び保管されているデジタル画像データから、必要な部位を抽出するためには、デジタル画像データから抽出する部位の判別や、他の部位との境界を判別するためには、抽出する部位を視覚で判断できるような人工知能的機能を備えた、デジタル画像データ処理方法が必要となる。
【０００５】
一方、建物等の構造物において、老朽化により亀裂やヒビ割れによる浸水等の症状は、外見からは判断しにくく、打診による音で診断することが主流であり、その判断の正確性は、診断する者の経験値に依存している。また、決して小さくない構造物を診断するために、足場の設置や診断の作業負担は膨大なものとなっている。これらの背景から近年では、赤外線カメラを用いて、撮影された赤外線画像から症状を診断する方法も開発されてはじめているが、その診断は画像を人が視覚で判断することに留まっており、その判断の正確性も、経験値に依存している。
【０００６】
この赤外線画像を用いた診断においても、撮影されたデジタル画像データから、異常対象部分を検出し、その異常対象部を分離し、その特徴をパターン化する等により、それら症状の判別は可能と考えられるが、そのためにも異常を視覚で判断できるような人工知能的機能を備えた、デジタル画像データ処理方法が必要となる。
【０００７】
特開２００８−５３９７６３号には、顕微鏡で撮影する際に、試料を染色することで最適なコントラストを示すように構成し、試料の顕微鏡像から色素の透過率値を決定し、前記透過率値から試料の人工画像を形成する画像解析に関する技術が記載されているが、デジタル画像データの画素値を用いて画像を解析する、本発明とは技術的手段が異なる。
【０００８】
また、特開２００６−１０３１２号には、互いに異なる視点から、撮像対象物の可視画像データを撮像する、２つのデジタル・カメラによって撮像された可視画像データに対して、各種画像処理を施す画像処理手段と、画像データを含む各種情報を表示する表示手段と、画像データを上記表示手段に表示させる制御手段とを備え、上記画像処理手段は、上記撮像対象物を平面の集合体であるものと近似し、各平面内の当該撮像対象物の２次元情報を取得する画像解析を、任意の２点間の寸法、又は３点で規定された領域の面積を算出し、領域の面積を算出した結果を示す寸法値データ又は面積値データを表示手段に表示させる技術が記載されているが、デジタル画像データの画素値を用いて画像を解析する本発明とは技術的手段が異なる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００８−５３９７６３号（[００２２]参照）
【特許文献２】特開２００６−１０３１２号（[００１４]参照）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
既に大量に保管されているデジタル画像データ及び今後撮影されるデジタル画像データから、従来、人の視覚で判断していた、画像内のある特定された部位や領域における診断や判定を、非造影画像であっても、デジタル画像データを解析して判別する手段と、解析データから３次元表示を可能とし、自動的に診断又は判定が可能なデジタル画像データの解析方法とそれを用いた診断システムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
従来、可視画像から人の視覚により判別及び診断していたものを、機械的に判別を行うために、デジタル画像データの画素値を利用し、必要領域と他の領域を区分する方法として、画素値に任意の変換率を設定することで画素値に落差を設け、必要領域と他領域との差別化及び独立化を図る。必要領域と他領域との境界値にあるものについては、判別にファジィ学習ベクトル量子化法（以下、ＦＬＶＱと記載）を用いることで分解精度を確保し、後述する目的画像の抽出生成手段により必要領域の抽出と、抽出された領域の画像データを積重ねることで、３次元画像へ変換し立体的形状を表示させることを特徴とする。
【００１２】
また、解析したデジタル画像データを症例として又は症状毎にパターン化してデータベースとして蓄積し、診断対象となる画像の解析データと、比較判定により自動診断が可能のように、プログラムを構成することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明のデジタル画像データ解析方法を用いることにより、画像から必要な領域を分離抽出することや、分離抽出した画像を積層して３次元画像を生成することが可能となり、これらのデータを利用して、一連の処理をプログラム化することで、様々な診断や比較判断を自動的に実施することが可能となる。
【００１４】
医療の現場では、非造影ＣＴ画像を利用して必要な部位を抽出し、それら画像を重ねて３次元画像とすることで、患部の空間的位置関係を立体的に表示することが可能となり、病変部位の微細形態などの従来では得られなかった情報が取得できることで、３次元診断や外科的シュミレーションにも利用でき、診断の精度と効率が向上する。併せて、造影剤を使用せずとも画像領域の抽出、積層による画像の３次元化が可能であるため、患者の負担も大幅に低減することが可能である。
【００１５】
建物等の構造物の診断においては、老朽化等による亀裂、雨漏り等の検出において、赤外線カメラで撮影されたデジタル画像データを用い、症例毎にパターン化された診断結果をデータベースとして蓄積することで、比較判定が可能となり、自動診断及び過去の診断結果に基づく処置方法の提供も可能となる。
【００１６】
製造工程などの画像検知又は画像検査においては、正常時のパターンとの比較判定することで、異常及び不良の判別が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明のアルゴリズム
【図２】領域抽出のイメージ
【図３】画素値変換の観念図
【図４】ＦＬＶＱを用いた抽出領域比較の観念図
【図５】９×９のインパルス応答フィルタ
【図６】評価値変換した画素値の一例
【図７】マイナス側評価値変換の一例
【図８】プラス側評価値変換の一例
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明の構成について、図面を引用して説明する。本発明の構成は、図１に示すアルゴリズムである。
【実施例１】
【００１９】
本発明の基本構成は、画素値の変換手段により、デジタル画像データの画素値を変換し、必要領域と他領域との差別化及び独立化を行うものであるが、変換には任意の変換率を設定することで行う。図３の左図は、１枚のデジタル画像データに存在する画素数を画素値別に分布として表したもので、目的とする領域とその周辺の画素との差別化を行うために，変換率を用いて画素値の変換を行う。これは、図３に示すように、画素値毎の画素数のヒストグラムに対して0〜100％の変換比を掛け合わせて画素値を変換する方法である。
【００２０】
例えば、画像Ｉの各三次元座標（ｉ，ｊ，ｋ）における画素値を、Ｉ（ｉ，ｊ，ｋ）と表記し、処理範囲中にある画素値Ｉｉｎ（ｉ，ｊ，ｋ）についての変換式を考えると、処理幅をＷ、処理幅中心をＣとしたとき、処理幅始点αと処理幅終点βと変換後の画像Ｉｏｕｔ１は、以下のとおりとなる。
【数１】
2012014513.tif 000003
【００２１】
この処理は、処理幅Ｗの大きさと、処理位置Ｃの設定に依存し、処理対象ごとに再設定が必要となる。Ｗ，Ｃの値の設定に当たっては、領域を構成する画素値の幅がどの程度のものかをある程度把握している必要がある。しかしながら、処理例としてのデータが蓄積されることで、処理幅の設定値も蓄積されることとなり、このデータに対し学習作用を設けることで、処理幅の始点αと終点のβの値を自動設定することも可能となる。
【００２２】
必要領域と他領域との境界値にあるものについては、判別にファジィ学習ベクトル量子化法（以下、ＦＬＶＱと記載）を用いることで分解精度を確保する。図４はＦＬＶＱを用いた抽出領域比較の観念図である。
【００２３】
次に、目的画像の抽出生成手段により、変換後の画素値がある範囲でまとまっている領域をひとつのラベルとして、そこに存在する画素数をラベル数とし、ラベル数毎にヒストグラムにする。そのヒスト値（度数）により、その領域がなにであるかを判別し、その領域を抽出し生成画像を構成する。
【００２４】
前述の生成画像を、生成画像の積層手段により、複数の２次元デジタル画像データを積重ね、連続画素の連結手段により、縦方向に連続な画素が連結され、一つの構造体として構築することができ、３次元画像として立体的形状が表示される。これらの処理は、サーバー等にデジタル画像データを蓄積し、前述の処理をオンラインで実施することにより、端末機内に膨大なデータを蓄積する必要がなくなり、処理速度が著しく向上する。抽出された画像のイメージは、図２に示すとおりである。
【００２５】
形成された３次元画像の中には、目的外の領域が選択される場合がある。この場合縦方向に連続するものの２次元画像が、例えば円形や四角形等のように、ある特定された形状であるときは、目的外領域の除去手段により消去することが可能である。これは、例えば図５に示すような、ピクセル数が９×９のインパルス応答を持つフィルタで、処理対象画素から半径２ピクセル以内に高画素値が存在し、４〜５ピクセル以内に背景画素が分布している部位を消去するものである。
【００２６】
対象物の大きさにより、ピクセル数を変えることも可能であり、本フィルタのピクセル数は、９×９に限定されるものではない。完成した画像は、完成画像設定保存手段により、データベースとしてサーバー等に保存される。また、保存されたデータは、症例として以降の診断等において活用され、診断判定速度向上と診断精度の向上に寄与するものである。
【００２７】
これら一連の作業を、プログラム化することで、画素値の処理幅を任意に設定することにより、自動的に必要部位の３次元画像が生成される。また、本発明によれば、造影剤を使用せずとも画像領域の抽出、積層による画像の３次元化が可能であるため、患者の負担も大幅に低減することが可能である。また、処理例としてのデータが蓄積されることで、処理幅の設定値も蓄積されることとなり、このデータに対し学習作用を設けることで、処理幅の始点αと終点のβの値を自動設定することも可能となる。
【実施例２】
【００２８】
建物等の構造物の老朽化による様々な症状を、赤外線カメラを用いて診断する場合において、撮影されたデジタル画像データから温度を読み取り、異常個所を特定し、その症状を判定する方法について説明する。
【００２９】
赤外線カメラで撮影されたデジタル画像データから各ピクセルの温度データを変換式を用いて、それぞれの値を評価値へ変換する。変換の方法は対象となるピクセルに隣接する周囲８箇所の温度データを用いて、以下の数式２に基づき算出する。
例えば、対象となるピクセルをｘとして、それに隣接する周囲８箇所のａ〜ｈの値から、
それぞれｘの値を除算した値をＡ〜Ｈとする。次に、Ａ〜Ｈの値を加算したものをＹとして、ｘの値の変換後の評価値とする。この作業をデジタル画像データ内の全てのピクセルについて実行し、評価値に変換する。また、前述とは逆に、ｘの値からａ〜ｈの値を除算して、値をＡ〜Ｈとしてもよい。図５は、変換前の元データと評価値変換後の値を、ピクセル毎に一例として表したものである。
【数２】
2012014513.tif 000004
【００３０】
デジタル画像データの端部にあるピクセルは、周囲８箇所のピクセルが一部欠如し、評価値の算出ができない。このため、この周囲の評価値は対象から除外するか、その外側に同一のデータが存在するものとして取り扱えばよい。周囲のデータを対象から除外して取り扱えるよう、撮影時に検証対象となる被写体を画像の端部に入らないようにすることも必要である。
【００３１】
評価値に変換された値を、実施例１で記載した画素値として置き換え、画素値の変換手段により、処理幅Ｗと処理幅中心Ｃを設定して、処理幅始点αと処理幅終点β間の評価値を、数式１に基づき変換率を用いて変換し差別化する。
【００３２】
評価値に変換した値を用いる利点は、例えば、図６の元データ（温度）では、中心部に温度の低い領域があり、端部には温度の高い領域が存在しているが、ある範囲で同一の温度領域が存在すると、その領域の評価値は０となる。この特性を利用して、０を基準として処理幅始点α又は処理幅終点βの設定ができる。すなわち、この例では中心部と端部に存在する評価値０の値は、異常領域か正常領域のどちらかとなり、この領域間の値は異常と正常の境に存在するものとして、その値の度数や位置的な分布を、症状別パターン化手段によりパターンとして登録する。実施例１においては、画素値の処理幅となるα及びβの値を設定するのに、それらの値を予備知識として把握している必要があるが、本評価値を用いることで、処理幅の値を自動設定することも可能となる。
【００３３】
症状別パターンを確立するうえで、例えば、撮影日、撮影時の時間、気温、湿度、構造物の建築方法、築年数等を補助情報として活用し、それらの条件を基に値の補正を行うことでパターンにも補正を加え、より実態に合った精度の高い診断に結びつけられる。図７はマイナス側評価値変換の一例で、図８プラス側評価値変換の一例である。
【００３４】
当初は、解析した症状別パターンを従来法による検証結果と照合し、各症状パターンをデータベースとしてサーバー等に蓄積していく。蓄積された症状別パターンと、検証するパターンを、パターン比較診断手段により、比較検証し症状を判定する。端末機とサーバーをオンラインで結ぶことで、判定処理はサーバー内で実施する。これにより、端末機内に膨大なデータを蓄積する必要がなくなり、解析速度を著しく向上できる。症状を判別するパターンがひとつ又は複数のパターンと類似し、判定に迷いが生じるような場合においては、ＦＬＶＱを用いることで判定精度をより確実なものとする。
【００３５】
診断された症状は、診断結果表示手段により結果を、ディスプレイ上に表示する。この時、診断対象となるものの診断結果だけでなく、症状が同一又は近似する過去の診断例と、その症状に対する処置方法も表示可能とすることで、診断結果に対する構造物への処置方法を決定する上での、参考情報となる。
【００３６】
新たな症例は、新パターン設定保存手段により、処置方法と共にサーバー等へデータベースとして蓄積され、以降の診断及び過去の診断例として活用する。
【実施例３】
【００３７】
製造工程等の工程検査における、画像検知又は画像検査において、正常時のデジタル画像データをパターン化し、検査対象となる製品画像を撮影し、本発明の画素値の変換手段と症状別パターン化手段と、パターン比較診断手段を用いることにより、製品の異常の有無を比較判定することで、異常及び不良の判別としての利用も可能となる。
【実施例４】
【００３８】
製品又は部品等において、その故障解析を行う際に破壊検査が伴う場合には、対象の部品をＣＴ等により撮影し、実施例１の手順にて撮影画像を、領域別に抽出し、抽出した画像を積層し３次元画像化することで、内部構造の異常の検出や解析に利用することも可能である。
【産業上の利用可能性】
【００３９】
本発明のデジタル画像データの解析方法とそれを用いた診断システムは、医療の現場における、診断用写真の解析や建物の赤外線写真による異常検出、生産現場での不良品検査及び解析等、画像解析による診断又は比較検証が行われる場面での利用が可能である。
【符号の説明】
【００４０】
１  ２次元画像のイメージ
２  領域分離画像のイメージ
３  画像積層のイメージ
４  ３次元抽出画像のイメージ
【図１】
2012014513.tif 000005
【図２】
2012014513.tif 000006
【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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