(57)【要約】【課題】医療映像処理方法及びその装置を提供する。【解決手段】少なくとも１つの医療映像を変換することにより、少なくとも１つの医療映像を、マルチスケールの複数方向を有する映像情報に分解する段階と、マルチスケールの映像情報において、各スケールの映像情報の係数分散を推定する段階と、推定された分散と、各スケールを含む複数個のスケールの映像情報の係数と、を利用し、各スケールの映像情報の係数値を調整する段階と、調整されたマルチスケールの複数方向を有する映像情報を逆変換することにより、少なくとも１つの医療映像の復元映像を生成する段階と、を含む医療映像処理方法である。【選択図】図５
2013119040.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの医療映像を変換することにより、前記少なくとも１つの医療映像を、マルチスケールの複数方向を有する映像情報に分解する段階と、
前記マルチスケールの映像情報において、各スケールの映像情報の係数分散を推定する段階と、
前記推定された分散と、前記各スケールを含む複数個のスケールの映像情報の係数と、を利用し、前記各スケールの映像情報の係数値を調整し、前記マルチスケールの複数方向を有する映像情報を調整する段階と、
前記調整されたマルチスケールの複数方向を有する映像情報を逆変換することにより、前記少なくとも１つの医療映像の復元映像を生成する段階と、を含むことを特徴とする医療映像処理方法。
【請求項２】
前記少なくとも１つの医療映像は、複数個のエネルギー帯域医療映像を含み、
前記分解する段階は、前記複数個のエネルギー帯域医療映像を、各々のエネルギー帯域で、複数方向を有するマルチスケールの情報に分解し、
前記推定する段階は、各々のエネルギー帯域で、前記マルチスケールの映像情報において、各スケールの映像情報の係数分散を推定し、
前記調整する段階は、前記各々のエネルギー帯域で、前記推定された分散及び前記映像情報の係数を利用し、前記医療映像各々に対して、前記各スケールの映像情報の係数値を調整し、前記推定された分散に基づいて、各々のエネルギー帯域で、前記各スケールの映像情報の調整された係数値に加重値を付与し、前記加重値が付与された係数値を合算し、
前記生成する段階は、前記算出された医療映像の映像情報を逆変換することによって、全体エネルギー帯域医療映像の復元映像を生成することを特徴とする請求項１に記載の医療映像処理方法。
【請求項３】
前記少なくとも１つの医療映像のうち、何れか１つの医療映像から、係数の局部コントラスト特性を算出する段階を更に含み、
前記調整する段階は、前記推定された分散及び前記複数のスケールの映像情報の係数を利用し、前記抽出された局部コントラス特性を適用し、前記各スケールの映像情報の係数値を調整することを特徴とする請求項１に記載の医療映像処理方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つの医療映像を結合した全体医療映像の分散を推定する段階を更に含み、
前記調整する段階は、前記全体医療映像の推定された分散に基づいて、前記推定された分散及び前記複数のスケールの映像情報の係数を利用し、前記各スケールの映像情報の係数値を調整することを特徴とする請求項１に記載の医療映像処理方法。
【請求項５】
前記調整する段階は、前記マルチスケールの映像情報のうち、何れか１つの映像情報の係数、前記何れか１つの映像の係数の推定された分散、及び前記何れか１つの映像情報のスケールと異なるスケール又は前記何れか１つの映像情報と異なる方向を有する映像情報の係数を利用し、前記何れか１つの映像情報の係数値を調整することを特徴とする請求項１に記載の医療映像処理方法。
【請求項６】
前記調整する段階は、前記何れか１つの映像情報の係数、前記何れか１つの映像の係数の推定された分散、及び前記何れか１つの映像情報のスケールより大きいスケールの映像情報の係数を利用し、前記何れか１つの映像情報の係数値を調整することを特徴とする請求項１に記載の医療映像処理方法。
【請求項７】
前記調整する段階は、前記何れか１つの映像情報の係数、前記何れか１つの映像の係数の推定された分散、及び前記何れか１つの映像情報のスケールより小さいスケールの映像情報の係数を利用し、前記何れか１つの映像情報の係数値を調整することを特徴とする請求項１に記載の医療映像処理方法。
【請求項８】
前記調整する段階は、前記何れか１つの映像情報の係数、前記何れか１つの映像の係数の推定された分散、及び前記何れか１つの映像情報の方向と異なる方向を有する前記何れか１つのスケールと同一スケールの映像情報の係数を利用し、前記何れか１つの映像情報の係数値を調整することを特徴とする請求項１に記載の医療映像処理方法。
【請求項９】
前記分散を推定する段階は、前記各スケールの映像情報の係数の中間値を利用し、前記各スケールの映像情報の係数分散を推定することを特徴とする請求項１に記載の医療映像処理方法。
【請求項１０】
前記分散を推定する段階は、前記中間値と、前記各スケールの映像情報の係数の周辺係数値とを利用し、前記各スケールの映像情報の係数分散を推定することを特徴とする請求項９に記載の医療映像処理方法。
【請求項１１】
前記分解する段階は、前記医療映像に対してウェーブレット，カーブレット，カンターレット又はノンサンプル・カンターレット変換のうち何れか１つの変換を行うことにより、前記医療映像をマルチスケールの複数方向及び複数の周波数帯域の成分を有する映像情報に分解し、
前記生成する段階は、前記調整されたマルチスケールの複数方向を有する映像情報に対して、前記遂行された変換の逆変換を行うことにより、前記医療映像の復元映像を生成することを特徴とする請求項１に記載の医療映像処理方法。
【請求項１２】
請求項１ないし１１のうち何れか１項に記載の方法をコンピュータで実行させるためのコンピュータ・プログラムを保存したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
【請求項１３】
少なくとも１つの医療映像を変換することにより、前記少なくとも１つの医療映像を、マルチスケールの複数方向を有する映像情報に分解する医療映像分解部と、
前記マルチスケールの映像情報において、各スケールの映像情報の係数分散を推定する分散推定部と、
前記推定された分散と、前記各スケールを含む複数個のスケールの映像情報の係数と、を利用し、前記各スケールの映像情報の係数値を調整し、前記マルチスケールの複数方向を有する映像情報を調整する係数調整部と、
前記調整されたマルチスケールの複数方向を有する映像情報を逆変換することにより、前記少なくとも１つの医療映像の復元映像を生成する復元映像生成部と、を含むことを特徴とする医療映像処理装置。
【請求項１４】
前記少なくとも１つの医療映像は、複数個のエネルギー帯域医療映像を含み、
前記医療映像分解部は、前記複数個のエネルギー帯域医療映像を、各々のエネルギー帯域で、複数方向を有するマルチスケールの映像情報に分解し、
前記分散推定部は、各々のエネルギー帯域で、前記マルチスケールの映像情報において、各スケールの映像情報の係数分散を推定し、
前記係数調整部は、前記各々のエネルギー帯域で、前記推定された分散及び前記映像情報の係数を利用し、前記医療映像各々に対して、前記各スケールの映像情報の係数値を調整し、前記推定された分散に基づいて、各々のエネルギー帯域で、前記各スケールの映像情報の調整された係数値に加重値を付与し、前記加重値が付与された係数値を合算し、
前記復元映像生成部は、前記調整された映像情報を逆変換することにより、前記複数個のエネルギー帯域医療映像の復元映像を生成することを特徴とする請求項１３に記載の医療映像処理装置。
【請求項１５】
前記少なくとも１つの医療映像のうち、何れか１つの医療映像から、係数の局部コントラスト特性を算出する局部コントラスト特性算出部を更に含み、
前記係数調整部は、前記推定された分散及び前記複数のスケールの映像情報の係数を利用し、前記算出された局部係数のコントラス特性を適用し、前記各スケールの映像情報の係数値を調整することを特徴とする請求項１３に記載の医療映像処理方法。
【請求項１６】
前記係数調整部は、前記各スケールより上位スケールの映像情報の係数を利用し、前記各スケールの映像情報の係数値を調整することを特徴とする請求項１３に記載の医療映像処理装置。
【請求項１７】
前記分散推定部は、前記少なくとも１つの医療映像を結合した全体医療映像の分散を推定し、
前記係数調整部は、前記全体医療映像の推定された分散に基づいて、前記推定された分散及び前記複数のスケールの映像情報の係数を利用し、前記各スケールの映像情報の係数値を調整することを特徴とする請求項１３に記載の医療映像処理装置。
【請求項１８】
前記係数調整部は、前記マルチスケールの映像情報のうち、何れか１つの映像情報の係数、前記何れか１つの映像の係数の推定された分散、及び前記何れか１つの映像情報のスケールと異なるスケール又は前記何れか１つの映像情報と異なる方向を有する映像情報の係数を利用し、前記何れか１つの映像情報の係数値を調整することを特徴とする請求項１３に記載の医療映像処理装置。
【請求項１９】
前記係数調整部は、前記何れか１つの映像情報の係数、前記何れか１つの映像の係数の推定された分散、及び前記何れか１つの映像情報のスケールより大きいスケールの映像情報の係数を利用し、前記何れか１つの映像情報の係数値を調整することを特徴とする請求項１３に記載の医療映像処理装置。
【請求項２０】
前記係数調整部は、前記何れか１つの映像情報の係数、前記何れか１つの映像の係数の推定された分散、及び前記何れか１つの映像情報のスケールより小さいスケールの映像情報の係数を利用し、前記何れか１つの映像情報の係数値を調整することを特徴とする請求項１３に記載の医療映像処理装置。
【請求項２１】
前記係数調整部は、前記何れか１つの映像情報の係数、前記何れか１つの映像の係数の推定された分散、及び前記何れか１つの映像情報の方向と異なる方向を有する前記何れか１つのスケールと同一スケールの映像情報の係数を利用し、前記何れか１つの映像情報の係数値を調整することを特徴とする請求項１３に記載の医療映像処理装置。
【請求項２２】
前記分散推定部は、前記各スケールの映像情報の係数の中間値を利用し、前記各スケールの映像情報の係数分散を推定することを特徴とする請求項１３に記載の医療映像処理装置。
【請求項２３】
前記分散推定部は、前記各スケールの映像情報の係数の周辺係数値を利用し、前記各スケールの映像情報の係数分散を推定することを特徴とする請求項２２に記載の医療映像処理装置。
【請求項２４】
前記医療映像分解部は、ウェーブレット，カーブレット，カンターレット又はノンサンプル・カンターレット変換のうち何れか１つの変換を行うことにより、前記医療映像をマルチスケールの複数方向を有するサブバンド（部分周波数帯域）の映像情報に分解し、
前記復元映像生成部は、前記調整されたマルチスケールの複数方向を有する映像情報に対して、前記遂行された変換の逆変換を行うことにより、前記医療映像の復元映像を生成することを特徴とする請求項１３に記載の医療映像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療映像を処理する方法及びその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療映像処理システムは、被診断者の映像を獲得して、病変の有無を診断するのに利用する装置である。例えば、Ｘ線を利用する医療映像処理システムは、Ｘ線を人体などの被写体に照射し、透過された放射線映像を獲得する。このとき、医療映像処理システムは、被写体を構成する組織に依存して、Ｘ線のエネルギー帯域別に、減衰特性が異なるという点を利用し、被写体に係わる医療映像を生成する。このとき、生成された医療映像には、Ｘ線による情報以外にも、ノイズが含まれ得る。従って、高画質の医療映像を医師又は医学専門家に提供するためには、ノイズを除去し、ディテールを向上するなどの医療映像に対する処理作業が必要である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の目的は、ノイズを除去しディテールを向上した高画質の医療映像を生成するための医療映像処理装置及びその方法の提供にある。また、前記方法をコンピュータで実行させるためのプログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体の提供にある。解決すべき技術的課題は、以上の技術的課題に限定されず、他の技術的課題が存在することもある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
前記技術的課題を解決するための医療映像処理方法は、少なくとも１つの医療映像を変換することにより、前記少なくとも１つの医療映像を、マルチスケールの複数方向を有する映像情報に分解する段階と、前記マルチスケールの映像情報において、各スケールの映像情報の係数分散を推定する段階と、前記推定された分散と、前記各スケールを含む複数個のスケールの映像情報の係数と、を利用し、前記各スケールの映像情報の係数値を調整する段階と、前記調整されたマルチスケールの複数方向を有する映像情報を逆変換することにより、前記少なくとも１つの医療映像の復元映像を生成する段階と、を含む。
【０００５】
前記他の技術的課題を解決するための医療映像処理装置は、少なくとも１つの医療映像を変換することにより、前記少なくとも１つの医療映像を、マルチスケールの複数方向を有する映像情報に分解する医療映像分解部と、前記マルチスケールの映像情報において、各スケールの映像情報の係数分散を推定する分散推定部と、前記推定された分散と、前記各スケールを含む複数個のスケールの映像情報の係数と、を利用し、前記各スケールの映像情報の係数値を調整する係数調整部と、前記調整されたマルチスケールの複数方向を有する映像情報を逆変換することにより、前記少なくとも１つの医療映像の復元映像を生成する復元映像生成部と、を含む。
【０００６】
前記更に他の技術的課題を解決するために、前記医療映像処理方法をコンピュータで実行させるためのプログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体を提供する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、マルチスケールの複数方向を有する映像情報において、各スケールの映像情報の係数分散を推定し、推定された分散と、分解された映像情報の係数とを利用し、各スケールの映像情報の係数値を調整することによって、ノイズを除去しディテールを向上した高画質の医療映像を生成できる。これを用いて、医療専門家が被写体での病変の有無、大きさ及び位置などを正確に把握できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施形態による医療映像処理システムの一例を示した図面である。
【図２】図１の放射線発生装置が、ソース可変方式を介して、放射線を複数の互いに異なるエネルギー帯域に分離する場合を説明する図面である。
【図３】本実施形態による検出器で検出された全体エネルギー帯域に係わるスペクトルの一例を示した図面である。
【図４】本実施形態による検出器で検出された３つのエネルギー帯域各々に係わるスペクトルの一例を示した図面である。
【図５】本実施形態による医療映像処理装置の一例を示した図面である。
【図６】本実施形態による医療映像を分解する方法のうち、カンターレット変換を利用して医療映像をマルチスケールの複数方向を有する映像情報に分解する方法を説明する図面である。
【図７】本実施形態による医療映像を分解する方法のうち、ノンサンプル・カンターレット変換を利用し、医療映像をマルチスケールの複数方向を有する映像情報に分解する方法を説明する図面である。
【図８】本実施形態による医療映像を処理する方法を示したフローチャートである。
【図９】本実施形態による医療映像を処理する方法を示したフローチャートである。
【図１０】本実施形態による医療映像を処理する方法を示したフローチャートである。
【図１１】本実施形態による医療映像を処理する方法を示したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態について詳細に説明する。
図１は、本実施形態による医療映像処理システム１０の一例を示した図面である。
図１を参照すれば、医療映像処理システム１０は、放射線発生装置１１０、システム・コントローラ（ｓｙｓｔｅｍ  ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）１２０、検出器（ｄｅｔｅｃｔｏｒ）１３０、医療映像処理装置１４０、出力部１５０、及び保存部１６０から構成される。図１では、検出器１３０及び医療映像処理装置１４０が別個の装置として存在すると示されているが、これに限定されず、検出器１３０及び医療映像処理装置１４０各々の機能を何れも含む統合された１つの装置でも具現できる。
【００１０】
図１に示した医療映像処理システム１０には、本実施形態と係わる構成要素だけが示されている。従って、図１に示した構成要素以外に、他の汎用的な構成要素が更に含まれ得ることを、本実施形態と係わる技術分野の当業者ならば、理解できるであろう。
【００１１】
また、図１に示した医療映像処理装置１４０は、１つ又は複数個のプロセッサに対応する。プロセッサは、複数の論理ゲートのアレイで具現されるか、又は、汎用的なマイクロプロセッサと、このマイクロプロセッサで実行されるプログラムが保存されたメモリとの組み合わせで具現される。また、その他の形態のハードウェアで具現され得ることを、本実施形態が属する技術分野の当業者ならば、理解できるであろう。
【００１２】
本実施形態による医療映像処理システム１０は、放射線を被写体１８０に照射し、被写体１８０を通過した放射線を検出し、検出された放射線に対して所定の処理を施し、医療映像を処理するシステムである。このとき、被写体１８０は、人体の胸、骨であるが、これらに限定されない。例えば、医療映像処理システム１０は、人体において骨以外の軟組織だけで構成された乳房組織の病変を鑑別するのに利用される乳房映像撮影システム（ｍａｍｍｏｇｒａｐｈｉｃ  ｉｍａｇｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）である。
【００１３】
放射線発生装置１１０は、放射線を発生し、発せられた放射線を被写体１８０に照射する。このとき、本実施形態による放射線は例えば、Ｘ線（Ｘ−ｒａｙ）であるが、これに限定されない。更に、放射線発生装置１１０から被写体１８０に照射される放射線は、マルチエネルギーＸ線（ｍｕｌｔｉ−ｅｎｅｒｇｙ  Ｘ−ｒａｙ）又は多波長Ｘ線（ｐｏｌｙｃｈｒｏｍａｔｉｃ  Ｘ−ｒａｙ）を何れも含んでもよい。
【００１４】
検出器１３０は、被写体１８０を通過した放射線を検出し、医療映像を生成する。更に詳細に説明すれば、放射線発生装置１１０から被写体１８０に照射された放射線のうち、被写体１８０を通過した放射線を検出し、医療映像を生成する。このとき、本実施形態による検出器１３０は、一定サイズのビームが透過されるように透過孔が形成されたコリメータ（ｃｏｌｌｉｍａｔｏｒ）を更に含み得る。
【００１５】
被写体１８０を構成する組織に照射される放射線、例えば、Ｘ線のエネルギー帯域が異なれば、組織各々に放射線が吸収される程度も異なる。本実施形態による放射線発生装置１１０及び検出器１３０は、このような特性を利用して、少なくとも二つ以上のエネルギー帯域を有するＸ線を各々、組織に照射し、複数の医療映像を獲得するか、あるいは、少なくとも二つ以上のエネルギー帯域を有するＸ線を一回照射し、エネルギー弁別検出器を利用して組織を通過したＸ線を各々のエネルギー帯域別に検出し、各々のエネルギー帯域別の減衰特性が反映された複数の医療映像を獲得する。
【００１６】
本実施形態による検出器１３０は、エネルギー弁別可能な検出器１３０であり得る。本実施形態による検出器１３０は例えば、被写体１８０を通過した放射線を、複数のエネルギー帯域各々に対して検出する光子計数検出装置（ｐｈｏｔｏｎ−ｃｏｕｎｔｉｎｇ  ｄｅｔｅｃｔｏｒ）である。
光子計数検出装置は例えば、半導体センサ（ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ  ｓｅｎｓｏｒ）と読み取りチップ（ｒｅａｄ−ｏｕｔ  ｃｈｉｐ）とから構成されて、フリップチップ・バンプ（ｆｌｉｐ−ｃｈｉｐ  ｂｕｍｐ）型のボンディングにより接続（ｂｏｎｄｉｎｇ  ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｓ）され、読み取りチップは、単一ピクセル読み取りセル（ｓｉｎｇｌｅ  ｐｉｘｅｌ  ｒｅａｄ−ｏｕｔ  ｃｅｌｌ）を含む。
【００１７】
これにより、検出器１３０は、放射線発生装置１１０で生成された放射線のエネルギー帯域を少なくとも二つ以上に分割し、分割された各エネルギー帯域別に放射線を検出し、検出された放射線を利用して、エネルギー帯域各々に係わる医療映像を生成する。また、検出器１３０は、少なくとも二つ以上のエネルギー帯域各々に係わる医療映像だけではなく、放射線発生装置１１０で生成された放射線のエネルギー帯域全体に係わる医療映像を生成できる。これにより、検出器１３０は、被写体１８０に対して、互いに異なる情報を有する複数の医療映像を生成できる。
【００１８】
出力部１５０は、医療映像処理装置１４０で生成された復元映像を表示する。例えば、出力部１５０は、医療映像処理システム１０に設けられたディスプレイパネル、ＬＣＤ（ｌｉｑｕｉｄ  ｃｒｙｓｔａｌ  ｄｉｓｐｌａｙ）画面、及びモニタなどの何れかである。ただし、本実施形態による医療映像処理システム１０は、出力部１５０を具備せずに、医療映像処理装置１４０で生成された復元映像を、外部の表示装置（図示せず）に出力するための通信部１７０を具備する場合もあることは、本実施形態と係わる技術分野の当業者ならば容易に理解できるであろう。
【００１９】
保存部１６０は、医療映像処理システム１０の動作を遂行している最中に発生するデータを保存する。本実施形態による保存部１６０は、一般的な記録媒体であり、本実施形態と係わる技術分野で当業者であるならば、保存部１６０は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ、ｈａｒｄ  ｄｉｓｋ  ｄｒｉｖｅ）、ＲＯＭ（ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ−ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ（ｆｌａｓｈ  ｍｅｍｏｒｙ）及びメモリカード（ｍｅｍｏｒｙ  ｃａｒｄ）などの何れかであることが容易に理解できるであろう。
【００２０】
通信部１７０は有線又は無線ネットワーク、若しくは有線直列通信などを介して。外部装置とデータを送受信する。このとき、ネットワークは、インターネット（ｉｎｔｅｒｎｅｔ）、ＬＡＮ（ｌｏｃａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＬＡＮ（ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｌｏｃａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（ｗｉｄｅ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＰＡＮ（ｐｅｒｓｏｎａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）などを含むが、これらに限定されず、情報を送受信できる他種のネットワークであり得る。
【００２１】
また、本実施形態による保存部１６０及び通信部１７０は、映像判読及び検索機能を更に含み、ＰＡＣＳ（ｐｉｃｔｕｒｅ  ａｒｃｈｉｖｉｎｇ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ）のような形態に一体化され得る。これにより、本実施形態による医療映像処理システム１０は、マルチスケールの複数方向を有する映像情報を利用し、ノイズを除去した復元映像を表示し、保存し、送受信できる。これにより、医療映像処理システム１０を使用する医療専門家は、病変の有無、大きさ及び位置などの疾病検出及び診断を容易に遂行できる。
【００２２】
図２は、図１の放射線発生装置１１０が、ソース可変方式を用いて、放射線を複数の互いに異なるエネルギー帯域に分離する場合を説明する図面である。従って、上述の図１に係り説明した放射線発生装置１１０についての内容は、以下では省略されていても、図２の実施形態による放射線発生装置１１０にも適用される。
【００２３】
ソース可変方式は一般には、放射線発生装置１１０の設定を変更するか、あるいはスイッチングすることにより、連続的な多重露出（ｍｕｌｔｉ  ｅｘｐｏｓｕｒｅ）を実現し、エネルギー帯域が互いに異なる映像を獲得する方式である。
また、ソース可変方式には図２のように、放射線発生部１１１から放射されるエネルギー又は波長が単一ではない、多色のＸ線（ｐｏｌｙｃｈｒｏｍａｔｉｃ  Ｘ−ｒａｙ）を、分解器１１２を介して、複数個の互いに異なるエネルギー帯域を有する単色のＸ線（ｍｏｎｏｃｈｒｏｍａｔｉｃ  Ｘ−ｒａｙ）に分けて利用する方法がある。
【００２４】
放射線発生装置１１０は、放射線発生部１１１及び分解器１１２を含む。放射線発生部１１０は、エネルギー又は波長が単一ではない多色のＸ線（ｐｏｌｙｃｈｒｏｍａｔｉｃ  Ｘ−ｒａｙ）を発生し、分解器１１２は、放射線発生部１１１から放射された多色のＸ線を複数個の単色のＸ線Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３に分解する。分解された単色のＸ線は、互いに異なるエネルギーを有する。
図２では、互いに異なるエネルギーであるＥ１，Ｅ２及びＥ３を有する３つの単色のＸ線が示されているが、これは単に例示であって、多色のＸ線は、３個以上のエネルギー帯域に分解され得る。放射線発生装置１１０で、複数のエネルギー帯域に分散して放射された放射線は、各々のエネルギー帯域の放射線に分解して放射される。従って、検出器１３０は、各々のエネルギー帯域別に放射線を検出する。
【００２５】
ソース可変方式を利用する場合、放射線発生装置１１０は、分解されたエネルギー帯域の個数に等しい個数の、互いに異なるエネルギーを有する放射線を放射する。従って、被写体１８０は、分解されたエネルギー帯域の個数に等しい個数の放射線に露出される。
これに対し、ディテクタ（ｄｅｔｅｃｔｏｒ）方式は、放射線発生装置１１０で、複数のエネルギー帯域を有する放射線を放射し、被写体１８０を通過した放射線に対して、検出器１３０がエネルギー帯域を区分する方式である。従って、ディテクタ方式は、１回の放射線照射を介して、複数個のエネルギー帯域に係わる医療映像を獲得できるという長所がある。
【００２６】
図３は、本実施形態による検出器１３０で検出された全体エネルギー帯域に係わるスペクトルの一例を示した図面である。図３を参照すれば、グラフ２１は、被写体１８０を通過した放射線の全体エネルギー帯域に係わる強度（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）分布を示す。グラフ２１の横軸は、放射線のエネルギーを示し、縦側は放射線の強度を示す。本実施形態による全体エネルギー帯域は、被写体１８０に照射された放射線のエネルギー帯域を示す。検出器１３０は、被写体１８０を通過した放射線の全体エネルギー帯域に係わる強度を検出し、検出された結果により、全体エネルギー帯域に係わる医療映像を生成する。ただし、図３では、本実施形態による検出器１３０で、全体エネルギー帯域に係わる医療映像を生成する場合を例として挙げたが、これに限定されず、検出器１３０で、全体エネルギー帯域に係わる医療映像を生成しない場合、複数のエネルギー帯域各々に係わる医療映像を利用し、全体エネルギー帯域に係わる医療映像を生成することもできる。
【００２７】
図４は、本実施形態による検出器１３０で検出された３つのエネルギー帯域各々に係わるスペクトルの一例を示した図面である。グラフ３１は、被写体１８０を通過した放射線の３つのエネルギー帯域各々に係わる強度を示している。本実施形態による３つのエネルギー帯域は、被写体１８０に照射された放射線のエネルギー帯域を３つの区間に分割して得られる。例えば、検出器１３０は、全体エネルギー帯域を３つの区間に分割し、３つのエネルギー帯域各々に係わる医療映像を生成する。
【００２８】
図４を参照すれば、第１スペクトル３１１は、最初のエネルギー帯域に係わる強度を示し、第２スペクトル３１２は、２番目のエネルギー帯域に係わる強度を示し、第３スペクトル３１３は、３番目のエネルギー帯域に係わる強度を示す。これにより、検出器１３０は、被写体１８０を通過した放射線の３つのエネルギー帯域各々に係わる強度を検出し、検出された結果により、３つのエネルギー帯域各々に係わる医療映像を生成する。このような場合、第１スペクトル３１１によって生成された医療映像は、低エネルギー帯域に係わる医療映像になる。図４では、３つのエネルギー帯域を例として挙げたが、これに限定されず、本実施形態による検出器１３０は、全体エネルギー帯域を少なくとも二つ以上のエネルギー帯域に分割する。また、検出器１３０は、撮影条件及び用途によって、各帯域を分けるエネルギーレベルを適切に決定できる。これにより、本実施形態による検出器１３０は、複数のエネルギー帯域に係わる医療映像を生成でき、生成された複数のエネルギー帯域に係わる医療映像は、医療映像処理装置１４０に出力される。
【００２９】
図５は、本実施形態による医療映像処理装置１４０の一例を示した図面である。図５を参照すれば、本実施形態による医療映像処理装置１４０は、映像情報分解部１４１、分散推定部１４２、係数調整部１４３、復元映像生成部１４４及び局部コントラスト特性算出部（図示せず）を含む。図５に示した医療映像処理装置１４０には、本実施形態と係わる構成要素だけが示されている。従って、図５に示された構成要素以外に、他の汎用的な構成要素が更に含まれ得る。また、図５に示した映像情報分解部１４１、分散推定部１４２、係数調整部１４３、復元映像生成部１４４及び局部コントラスト特性算出部（図示せず）は、１つ又は複数個のプロセッサに対応する。
【００３０】
本実施形態による医療映像処理装置１４０は、少なくとも１つのエネルギー帯域に係わる医療映像を分解して獲得したマルチスケールの複数方向情報を有する映像情報を利用し、各スケールの映像情報の係数を調整することによって、高画質の医療映像の復元映像を生成する。
【００３１】
映像情報分解部１４１は、検出器１３０から入力された少なくとも１つの医療映像を、「マルチスケール」（ｍｕｌｔｉ−ｓｃａｌｅ）の複数方向を有する映像情報に分解（ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）する。少なくとも１つの医療映像は、検出器１３０が放射線の各々のエネルギー帯域を検出して生成されるか、又は、検出器１３０が、全体エネルギー帯域に係わる１つの医療映像を生成する。検出器１３０が複数のエネルギー帯域を区分して放射線を検出する場合に、区分されたエネルギー帯域の個数と同一の個数の医療映像が生成される。
【００３２】
「マルチスケール」は、映像情報分解部１４１が分解過程を遂行する段階が複数個ある、という意味である。即ち、マルチスケール分解とは、映像情報分解部１４１が検出器１３０から入力された医療映像に対して分解過程を遂行し、分解過程を介して生成された映像情報に対して、更に分解過程を遂行して映像情報を獲得することである。従って、分解過程が遂行される段階によってスケールが決定され、同一の分解過程から生成される映像情報は。同一スケールの映像情報であるといえる。即ち、最初の医療映像を第１スケールの映像情報であるとすれば、第１スケールを分解して生成された映像情報は第２スケールの映像情報であり、第２スケールの映像情報を更に分解して生成された映像情報は第３スケールの映像情報である。このとき、第１スケールは、第２スケールより大きいスケール、又は上位スケールであり、第２スケールは、第１スケールより小さいスケール、又は下位スケールである。
【００３３】
複数方向を有する映像情報は、医療映像が有するさまざまな方向に係わる情報を分解し、各々の方向に係わる情報のみを含む映像情報を含み得る。即ち、医療映像は、縦、横、対角線など、多岐の方向に係わる情報を含んでおり、このようなさまざまな方向に係わる情報は分解できる。マルチスケールの複数方向を有する映像情報は、各々のスケールごとに生成される方向に係わる情報を含む。
【００３４】
映像情報分解部１４１は、検出器１３０から入力された複数個の部分エネルギー帯域の医療映像各々を分解する。若しくは、映像情報分解部１４１は、複数個の部分エネルギー帯域の医療映像を合成した全体エネルギー帯域医療映像を生成した後、全体エネルギー帯域の医療映像を分解する。
【００３５】
更に詳細に説明すれば、映像情報分解部１４１は、ウェーブレット（ｗａｖｅｌｅｔ、小波形），カーブレット（ｃｕｒｖｅｌｅｔ、小曲線），カンターレット（ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ、小輪郭），ノンサンプル・カンターレット（ｎｏｎｓｕｂｓａｍｐｌｅｄ  ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ）変換（ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）のうち何れか一つを使用し、医療映像を、マルチスケールの複数方向を有する映像情報に分解する。即ち、映像情報分解部１４１は、医療映像に対して、マルチスケールの複数方向を有する映像情報に分解し、低周波帯域成分と高周波帯域成分とにフィルタリングされた映像情報を獲得する。
低周波帯域成分は、医療映像の解像度を低めて獲得した映像情報であり、高周波帯域成分は、医療映像から方向情報を抽出して生成された特定方向を有する映像情報である。映像情報分解部１４１は、医療映像を分解して獲得した低周波帯域成分の映像情報を、更に低周波帯域成分と高周波帯域成分とに分解し、このような過程を反復し、マルチスケールの複数方向を有する映像情報を獲得する。
【００３６】
このとき、ウェーブレット，カーブレット，カンターレット変換のような変換方式は、局部コントラスト（ｌｏｃａｌ  ｃｏｎｔｒａｓｔ）算出及びディテール（ｄｅｔａｉｌ）抽出にも適用が可能である。
【００３７】
分散推定部１４２は、映像情報分解部１４１からマルチスケールの複数方向を有する映像情報を入力され、マルチスケールの映像情報において、各スケールの映像情報の係数（ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ）の分散（ｖａｒｉａｎｃｅ）を推定する。即ち、映像情報分解部１４１で分解されたマルチスケールの映像情報は、一連の係数を含み、分散推定部１４２は、このような係数に係わる分散を推定する過程を遂行し、映像情報の係数分散を推定する。医療映像を変換して獲得した映像情報を構成する各ピクセルの値を係数という。分散推定部１４２は、各スケールの映像情報の係数分散を推定する過程を、全てのスケールの映像情報の係数に対して遂行する。
【００３８】
このとき、分散推定部１４２は、映像情報のうち、高周波帯域成分の映像情報の係数分散を推定する。即ち、分散推定部１４２は、方向を有する映像情報の係数分散を推定する。なぜならば、医療映像に含まれたノイズは、主に高周波帯域成分に含まれているので、高周波帯域成分の映像情報の係数を調整することにより、医療映像に含まれたノイズを除去できるからである。従って、高周波帯域成分を分解した方向を有する映像情報の係数分散を推定し、方向を有する映像情報の係数を調整することにより、医療映像に含まれたノイズを除去し、ノイズを除去することにより、医療映像のディテールを向上できる。
【００３９】
分散推定部１４２は、マルチスケールの複数方向を有する映像情報のうち、マルチスケールの同一方向を有する映像情報のノイズ分散（σｎ２）を獲得する。更に詳細に説明すれば、マルチスケールの同一方向を有する映像情報の対応する係数を利用し、係数各々のノイズ分散（σｎ２）を獲得する。分散推定部１４２は、ノイズ分散（σｎ２）を獲得する方法として、中間値演算を利用することができる。即ち、マルチスケールの複数方向を有する映像情報のうち、同一方向を有する映像情報の対応する係数において中間値を選択する方式である。数式１は、分散推定部１４２が、中間値演算を利用し、方向を有する映像情報の係数のノイズ分散（σｎ２）を獲得する一例を示している。
［数１］
（σｎ２）＝  （ｍｅｒｉｄｉａｎ（ｙｋ２））／（ＮＬ）
【００４０】
ここで、ｙｋは、方向を有する映像情報のうち、ｋ方向を有する映像情報の係数を示す。即ち、数式１のようなｋ方向を有する映像情報のノイズ分散（σｎ２）を獲得する過程を、各々の方向ごとに反復し、方向を有する全ての映像情報に対して、ノイズ分散（σｎ２）を獲得する。関数「ｍｅｒｉｄｉａｎ（  ）」は、（  ）内の係数値のうち中間値を選択する関数である。従って、ｋ方向を有する映像情報の係数において中間値を選択する。ＮＬは、任意の定数であり、例えば、固定された値である０．６７４５である。数式１により、分散推定部１４２は、マルチスケールの方向を有する映像情報のうち、同一方向を有する映像情報の係数において中間値を選択し、選択された中間値をＮＬで割り算してノイズ分散（σｎ２）を獲得する。
【００４１】
分散推定部１４２は、方向を有する映像情報の局部係数（ｌｏｃａｌ  ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ）及びノイズ分散（σｎ２）を利用し、方向を有する映像情報の係数分散を推定する。このとき、局部係数は、方向を有する映像情報の特定係数の周辺の一定領域の係数を意味する。
即ち、分散推定部１４２が、映像情報の係数分散を推定するとき、各々の係数に対して、順次分散を推定する段階を遂行するが、各係数の周辺の一定領域の係数は局部係数であるといえる。従って、局部係数は、分散推定部１４２がどの係数に対して分散を推定するかによって変わる。周辺の一定領域は、分散を推定する特定係数を含むＮｘＮ領域であるか、又は、入力される医療映像の解像度によって比例して増減する領域である。
【００４２】
数式２は、分散推定部１４２が、局部係数及びノイズ分散（σｎ２）を利用し、方向を有する映像情報の係数分散を推定する一例を示す。
【数２】
2013119040.tif 000003
【００４３】
分散（σｎ２）は、映像情報の係数分散を示す。ＮＷ（Ｊ）（ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ  ｗｉｎｄｏｗ）は、入力される医療映像の解像度によって比例して増減する値であり、分散推定部１４２は、映像情報の分散を推定する際に、どの範囲までの映像情報の局部係数を利用するかを、ＮＷ（Ｊ）値を調整して予め決定する。即ち、ＮＷ（Ｊ）は、局部係数を利用するとき、映像情報の一定領域を決定する値である。また、ＮＷ（Ｊ）は、検出器１３０の特性によるノイズレベルによっても、調節が可能である。（ｙｋ、１）は、現在スケールで、ｋ方向を有する映像情報の係数を示す。即ち、分散推定部１４２は、ＮＷ（Ｊ）の値によって決まった現在スケールのｋ方向を有する映像情報の一定領域内の局部係数（ｙｋ、１）を二乗した値を何れも加算し、ＮＷ（Ｊ）の二乗で割り算した値から、中間値演算を介して獲得したノイズ分散（σｎ２）を減算することにより、分散（σ２）を獲得することができる。このとき、負の値が出た場合には、絶対値を取って正の分散（σ２）を獲得する。
【００４４】
係数調整部１４３は、推定された分散及びマルチスケールの映像情報の係数を利用し、各スケールの映像情報の係数値を調整（ｍｏｄｉｆｙ）する。係数調整部１４３が各スケールの映像情報の係数値を調整する方法としては、二変量係数縮小（ｂｉｖａｒｉａｔｅ  ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  ｓｈｒｉｎｋａｇｅ）法がある。数式３は、係数調整部１４３が二変量係数縮小法を利用し、映像情報の係数値を調整する一例を示している。
【数３】
2013119040.tif 000004
【００４５】
（ｙｋ、１）は、現在スケールのｋ方向を有する映像情報の係数を示し、（ｙ’ｋ、１）は、現在スケールのｋ方向を有する映像情報の調整された係数を示す。（ｙｋ、２）は、現在スケールと異なるスケールのｋ方向を有する映像情報の係数を示す。即ち、（ｙｋ、２）は、同一方向を有する映像情報であるが、スケールが異なる映像情報の係数である。例えば、（ｙｋ、２）は、現在スケールより上位、又は下位スケールのｋ方向を有する映像情報の係数である。ｔは、係数を調整する程度を微調（ａｄｊｕｓｔ）する定数である。（σｎ２）は、ノイズ分散を、（σ２）は、分散を示す。
【００４６】
係数調整部１４３は、各スケールの方向を有する映像情報の係数を調整する際に、係数を調整すべきる映像情報のスケールより上位スケールの映像情報の係数を利用でき、係数を調整するべき映像情報のスケールと同一スケールの他の方向情報を有する映像情報の係数を利用でき、又は、係数を調整するべき映像情報のスケールより下位スケールの映像情報の係数を利用できる。若しくは、係数調整部１４３が最上のスケールの映像情報の係数を調整するとき、最上のスケールの低周波帯域成分の映像情報の係数を利用できる。
【００４７】
医療映像に含まれたノイズは、主に高周波帯域成分に含まれるので、係数調整部１４３は、分解された映像情報のうち、低周波帯域成分の映像情報を除いた高周波帯域成分の映像情報の係数を調整する。即ち、映像情報分解部１４１で、医療映像を低周波帯域成分と高周波帯域成分とに分解し、高周波帯域成分を、複数方向を有する映像情報に分解する。従って、係数調整部１４３は、方向を有する映像情報の係数を調整することにより、医療映像に含まれたノイズを効率的に除去できる。
【００４８】
復元映像生成部１４４は、係数が調整されたマルチスケールの方向を有する映像情報に対して、映像情報分解部１４１で遂行した変換の逆変換を行うことにより、医療映像の復元映像（ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｉｍａｇｅ）を生成する。即ち、復元映像生成部１４４は、係数が調整された方向を有する映像情報と、低周波帯域成分の映像情報とを逆変換（ｉｎｖｅｒｓｅ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）して復元映像を生成する。係数が調整されたマルチスケールの複数方向を有する映像情報を利用して復元映像を生成するので、生成された復元映像は、医療映像でノイズが除去された映像になる。
【００４９】
図６は、医療映像を分解する方法のうち、カンターレット変換を利用して医療映像をマルチスケールの複数方向を有する映像情報に分解する方法を説明する図面である。
図６を参照すれば、カンターレット変換は、ラプラシアン・ピラミッド（Ｌａｐｌａｃｉａｎ  ｐｙｒａｍｉｄ）・フィルタバンクと、方向性（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ）フィルタバンクとの二重構造によって構成される。映像情報分解部１４１は、ラプラシアン・ピラミッド・フィルタバンクを利用して入力された医療映像６０を、第１低周波帯域成分６１と第２高周波帯域成分６２とに分解する。第１低周波帯域成分６１は、ラプラシアン・ピラミッドバンクに入力された医療映像６０より解像度が低い映像であり得る。映像情報分解部１４１は、方向性フィルタバンクを利用し、ラプラシアン・ピラミッドバンクによって分解された第１高周波帯域成分６２を、複数方向を有する第１方向映像情報６２１に分解する。
【００５０】
映像情報分解部１４１は、前記のような分解過程を、第１低周波帯域成分６１に対して反復し、第２低周波帯域成分６１１及び第２高周波帯域成分６１２に分解し、第２高周波帯域成分６１２は、方向性フィルタバンクを利用し、第２方向映像情報６１３に分解する。映像情報分解部１４１は、分解過程時に生成される低周波帯域成分に対して分解過程を反復し、マルチスケールの低周波帯域成分及びマルチスケールの複数方向を有する映像情報に分解する。
【００５１】
図７は、医療映像を分解する方法のうち、ノンサンプル・カンターレット変換を利用し、医療映像をマルチスケールの複数方向を有する映像情報に分解する方法を説明する図面である。
図７を参照すれば、ノンサンプル・カンターレット変換は、ノンサンプル・ピラミッド（ｎｏｎｓｕｂｓａｍｐｌｅｄ  ｐｙｒａｍｉｄｓ）・フィルタバンクとノンサンプル方向性（ｎｏｎｓｕｂｓａｍｐｌｅｄ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ）フィルタバンクとから構成される。映像情報分解部１４１は、入力された医療映像６０を、ノンサンプル・ピラミッド・フィルタバンクを利用し、第１低周波帯域成分７１と、第１高周波帯域成分７２，７３とに分解する。第１低周波帯域成分７１は、ノンサンプル・ピラミッド・フィルタバンクに入力された医療映像６０より解像度が低い映像であり得る。映像情報分解部１４１は、ノンサンプル方向フィルタバンクを利用し、第１高周波帯域成分７２，７３各々を、複数方向を有する第１方向映像情報７２１，７３１に分解する。
【００５２】
映像情報分解部１４１は、前記のような分解過程を、第１低周波帯域成分７１に対して反復して、第２低周波帯域成分（図示せず）及び、複数の第２高周波帯域成分（図示せず）に分解し、複数の第２高周波帯域成分（図示せず）各々を、方向性フィルタバンクを利用し、第２方向映像情報（図示せず）に分解する。映像情報分解部１４１は、分解過程時に生成される低周波帯域成分に対して分解過程を反復し、マルチスケールの低周波帯域成分及びマルチスケールの複数方向情報を有する映像情報に分解できる。
【００５３】
カンターレット変換は、ダウンサンプリング（ｄｏｗｎ  ｓａｍｐｌｉｎｇ）及びアップサンプリング（ｕｐ  ｓａｍｐｌｉｎｇ）により、位置変更（ｓｈｉｆｔ−ｖａｒｉａｎｔ）特性を示す。しかし、変換方式のうち、ノンサンプル・カンターレット（ｎｏｓｕｂｎｓａｍｐｌｅｄ    ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ）変換は、カンターレット変換を、サンプリング（ｓａｍｐｌｉｎｇ）過程なしに、オーバーコンプリート（ｏｖｅｒ−ｃｏｍｐｌｅｔｅ）方式で具現する。このようなノンサンプル・カンターレット変換は、位置不変（ｓｈｉｆｔ−ｉｎｖａｒｉａｎｔ）特性を維持し、エッジ周辺に、疑似ギブス（ｐｓｕｅｄｏ−Ｇｉｂｂｓ）現象のようなリンギング・アーティファクト（ｒｉｎｇｉｎｇ＿ａｒｔｉｆａｃｔ）を発生させない。リンギング・アーティファクトは、映像に含まれたイメージのエッジ周辺で発生する波形態のノイズを示す。
【００５４】
図８は、本実施形態による医療映像を処理する方法を示したフローチャートである。図８は、図５の医療映像処理装置１４０が医療映像を処理する方法を示す図面であるので、前述の内容は、図８の実施形態による医療映像を処理する方法にも適用される。図８を参照すれば、医療映像処理装置１４０は、少なくとも１つの医療映像を、マルチスケールの複数方向を有する映像情報に分解し、マルチスケールの映像情報において、各スケールの映像情報の係数値を調整し、高画質の復元映像を生成する。
【００５５】
８１段階で、映像情報分解部１４１は、少なくとも１つの医療映像を変換することにより、少なくとも１つの医療映像を、マルチスケールの複数方向を有する映像情報に分解する。映像情報分解部１４１は、検出器１３０から入力された少なくとも１つの医療映像を、ウェーブレット，カーブレット，カンターレット又はノンサンプル・カンターレット変換のうち何れか一つを利用し、マルチスケールの複数方向を有する映像情報を獲得する。マルチスケールの映像情報は、映像情報分解部１４１が入力された医療映像を分解する過程を反復することによって獲得される映像情報であり、映像情報のスケールは、何回目の分解過程を介して生成された映像情報であるかということを示す。
【００５６】
即ち、映像情報分解部１４１が医療映像を、低周波帯域成分と高周波帯域成分とに分解したとき、第１スケールの低周波帯域成分と第１スケールの高周波帯域成分とが生成されれば、映像情報分解部１４１は、第１スケールの低周波帯域成分を更に分解し、低周波帯域成分と高周波帯域成分とを生成するが、これを、第２スケールの低周波帯域成分及び第２高周波帯域成分という。映像情報分解部１４１が、このような過程を反復して医療映像を映像情報に分解するので、これらの映像情報をマルチスケールの映像情報という。複数方向を有する映像情報は、映像情報分解部１４１が、高周波帯域成分の方向性成分を抽出して生成した映像情報を示す。例えば、映像情報分解部１４１は、高周波帯域成分の縦、横又は対角線などの成分を抽出し、各々の方向に係わる映像情報を生成できる。映像情報分解部１４１は、縦、横又は対角線だけではなく、多様な方向に係わる成分を抽出して映像情報を生成できる。
【００５７】
８２段階で、分散推定部１４２は、映像情報分解部１４１から入力されたマルチスケールの複数方向を有する映像情報において、各スケールの複数方向を有する映像情報の係数分散を推定する。分散推定部１４２は、各スケールに対して、反復して分散を推定する過程を遂行する。分散推定部１４２は、方向を有する映像情報の係数分散を推定することができ、各スケールの方向を有する映像情報に対して、係数分散を推定する過程を、各々の方向に対して反復し、全てのスケールの全ての方向の映像情報に対して係数分散を推定する。
【００５８】
医療映像において、ノイズは、高周波帯域成分に含まれるので、分散推定部１４２は、高周波帯域成分に含まれる、方向を有する映像情報の係数分散を推定し、下記のように、係数調整部１４３は、推定された分散を利用し、方向を有する映像情報の係数を調整することにより、ノイズが除去された映像を獲得するための映像情報を生成する。
【００５９】
８３段階で、係数調整部１４３は、推定された分散と、各スケールを含む複数個のスケールの映像情報の係数とを利用し、各スケールの映像情報の係数値を調整する。係数調整部１４３は、分散推定部１４２から推定された分散を入力され、係数を調整する映像のスケールより、上位、下位又は同一スケールの映像情報の係数を利用し、各スケールの映像情報の係数値を調整する。このとき、係数を調整するべき映像のスケールより上位のスケールは、係数を調整するべき映像のスケールより大きいスケールを示す。即ち、映像のスケールは、映像に対して遂行した分解過程が少ないほど上位スケールになる。
【００６０】
係数調整部１４３は、各スケールの方向を有する映像情報の係数値を調整する。係数調整部１４３は、各スケールの方向を有する映像情報に対して、係数値を調整する過程を反復し、全てのスケールの方向を有する映像情報に対して、係数値を調整する。
【００６１】
８４段階で、復元映像生成部１４４は、調整されたマルチスケールの複数方向を有する映像情報を逆変換することによって、医療映像の復元映像を生成する。復元映像生成部１４４は、係数調整部１４３から係数が調整された映像情報を入力され、入力された映像情報を含むマルチスケールの映像情報を逆変換することによって、医療映像の復元映像を生成する。即ち、係数調整部１４３で、方向を有する映像情報に対してだけ係数を調整してあるので、復元映像生成部１４４は、調整された方向を有する映像情報と低周波帯域成分とを利用して復元映像を生成する。
【００６２】
このとき、生成される復元映像は、係数が調整された映像情報を利用して生成された、医療映像のノイズが除去された映像である。復元映像生成部１４４で遂行する逆変換は、映像情報分解部１４１で遂行された変換の逆変換である。例えば、映像情報分解部１４１で、ノンサンプル・カンターレット変換を利用して医療映像を変換したとするなら、復元映像生成部１４４は、逆ノンサンプル・カンターレット変換を利用して復元映像を生成する。復元映像生成部１４４で生成された復元映像は、出力部１５０などを介して、医療専門医に出力されるか、又は、保存部１６０などに保存される。
【００６３】
図９は、本実施形態による医療映像を処理する方法を示すフローチャートである。図９を参照すれば、医療映像を処理する方法は、図１及び図５に示した医療映像処理装置１４０で、時系列的に処理される段階から構成される。従って、図１及び図５に示した医療映像処理装置１４０について説明した内容は、以下で省略されている場合でも、図９の医療映像を処理する方法にも適用される。
【００６４】
９２１段階で、医療映像処理装置１４０は、検出器１３０から入力された第１、第２、・・・第Ｎエネルギー帯域別医療映像９１０，９２０，及び９３０を合成し、全体エネルギー帯域医療映像を生成する。第１エネルギー帯域医療映像９１０ないし第Ｎエネルギー帯域医療映像９３０は、互いに異なるエネルギー帯域を有するＮ個の医療映像を示す。第１エネルギー帯域医療映像９１０ないし第Ｎエネルギー帯域医療映像９３０は、検出器１３０で、放射線のエネルギー帯域をＮ個に分けて検出し、各々のエネルギー帯域で検出された放射線によって生成された医療映像である。又は、放射線発生装置１１０で放射線を、Ｎ個のエネルギー帯域に分け、各々のエネルギー帯域の放射線を放射して検出した放射線によって生成された医療映像である。
【００６５】
医療映像処理装置１４０が、検出器１３０から全体エネルギー帯域医療映像を入力される場合がある。その場合、医療映像処理装置１４０が全体エネルギー帯域医療映像を生成する段階９２１は省略され、医療映像処理装置１４０は、入力された全体エネルギー帯域医療映像を映像情報分解部１４１に出力し、一方、第１エネルギー帯域医療映像９１０は別途に入力され、映像情報分解部１４１に出力される。
【００６６】
９２２段階で、映像情報分解部１４１は、全体エネルギー帯域医療映像を、マルチスケールの複数方向を有する映像情報に分解する。
９２３段階で、分散推定部１４２は、マルチスケールの映像情報において、各スケールの映像情報の係数分散を推定する。
９１１段階で、映像情報分解部１４１は、第１エネルギー帯域医療映像９１０のみを、別途にマルチスケールの複数方向を有する映像情報に分解する。第１エネルギー帯域医療映像９１０は、放射線のエネルギー帯域のうち、最も低いエネルギー帯域に係わる医療映像であり得る。
【００６７】
９１２段階で、局部コントラスト特性算出部は、映像情報の係数の局部コントラスト特性を算出する。局部コントラスト特性算出部は、第１エネルギー帯域医療映像９１０の局部コントラスト特性を算出する。第１エネルギー帯域は、放射線のエネルギー帯域のうち、最も低いエネルギー帯域であり、最も低いエネルギー帯域医療映像９１０は、コントラスト特性が他のエネルギー帯域医療映像に比べてすぐれているから、局部コントラスト特性算出部は、最も低いエネルギー帯域医療映像９１０の局部コントラスト特性を算出する。医療映像処理装置１４０は、最も低いエネルギー帯域医療映像９１０に対して、コントラスト向上処理作業を遂行し、コントラスト向上処理作業が遂行された最も低いエネルギー帯域医療映像９１０を、全体エネルギー帯域に係わる医療映像に対して適用し、コントラスト向上処理作業を遂行する。例えば、医療映像処理装置１４０は、数式４のような演算を遂行し、最も低いエネルギー帯域医療映像９１０の局部コントラスト特性を算出する。
【数４】
2013119040.tif 000005
【００６８】
数式４で、ｃｌは、最も低いエネルギー帯域医療映像９１０の局部コントラスト特性、Ｒｌ（ｘ，ｙ）は、最も低いエネルギー帯域医療映像９１０、Ｒｌ＿ａｖｅ（ｘ，ｙ）は、最も低いエネルギー帯域に係わる医療映像の低周波帯域成分の映像情報を示す。即ち、Ｒｌ＿ａｖｅ（ｘ，ｙ）は、９１１段階の分解過程で生成された低周波帯域成分の映像情報を示す。ここで、（ｘ，ｙ）は、医療映像又は映像情報の位置座標を示す。
【００６９】
９２４段階で、係数調整部１４３は、推定された分散と、各スケールを含む複数個のスケールの映像情報の係数とを利用し、算出された局部係数のコントラスト特性を適用して各スケールの映像情報の係数値を調整する。医療映像処理装置１４０は、数式５の演算を遂行し、最も低いエネルギー帯域医療映像９１０の局部コントラスト特性を、全体エネルギー帯域医療映像に適用する。
【数５】
2013119040.tif 000006
【００７０】
数式５で、Ｒｆ＿ａｐｐ（ｘ，ｙ）は、局部コントラスト特性が適用された全体エネルギー帯域に係わる医療映像、Ｒｆ＿ａｖｅ（ｘ，ｙ）は、全体エネルギー帯域に係わる医療映像の低周波帯域成分の映像情報、ｃｌは、前記数式４で定義された最も低いエネルギー帯域医療映像９１０の局部コントラスト特性を示す。
【００７１】
９２５段階で、復元映像生成部１４４は、調整されたマルチスケールの複数方向を有する映像情報を逆変換して医療映像の復元映像を生成する。
【００７２】
図１０は、本実施形態による医療映像を処理する方法を示したフローチャートである。図１０を参照すれば、医療映像を処理する方法は、図１及び図５に示した医療映像処理装置１４０で、時系列的に処理される段階で構成される。従って、図１及び図５に示した医療映像処理装置１４０について説明した内容は、以下で省略されている場合でも、図１０の医療映像を処理する方法にも適用される。
【００７３】
１００１段階で、映像情報分解部１４１は、第１エネルギー帯域医療映像１０１０ないし第Ｎエネルギー帯域医療映像１０３０各々の医療映像を、マルチスケールの複数方向を有する映像情報に分解する。第１エネルギー帯域医療映像１０１０ないし第Ｎエネルギー帯域医療映像１０３０は、互いに異なるエネルギー帯域を有するＮ個の医療映像を示す。第１エネルギー帯域医療映像１０１０ないし第Ｎエネルギー帯域医療映像１０３０は、検出器１３０で、放射線のエネルギー帯域をＮ個に分けて検出し、各々のエネルギー帯域で検出された放射線によって生成された医療映像であるか、又は、第１エネルギー帯域医療映像１０１０ないし第Ｎエネルギー帯域医療映像１０３０は、放射線発生装置１１０で、放射線をＮ個のエネルギー帯域に分け、各々のエネルギー帯域の放射線を照射して検出した放射線によって生成された医療映像である。
【００７４】
１００２段階で、分散推定部１４２は、各エネルギー帯域のマルチスケールの映像情報において、各スケールの複数方向を有する映像情報の係数分散を推定する。即ち、分散推定部１４２は、Ｎ個のエネルギー帯域別に方向を有する映像情報の係数分散を各々推定する。
【００７５】
１００３段階で、係数調整部１４３は、推定された分散を参照し、複数のエネルギー帯域のマルチスケールの映像情報において、各エネルギー帯域の方向を有する映像情報の係数を加重値平均し、方向を有する映像情報の係数を調整する。即ち、係数調整部１４３は、複数のエネルギー帯域医療映像を分解して生成されたマルチスケールの複数方向を有する映像情報において、各エネルギー帯域別に対応する方向を有する映像情報の係数を加重値平均し、方向を有する映像情報の係数を調整する。例えば、第ＭスケールのＫ方向を有する映像情報を、各々のエネルギー帯域医療映像を分解して獲得し、第ＭスケールのＫ方向を有する映像情報の係数を加重値平均し、１つの第ＭスケールのＫ方向を有する映像情報を生成する。従って、係数調整部１４３は、各スケールの各方向に対して、複数のエネルギー帯域の映像情報の係数を加重値平均するから、各スケールの各方向に対して、係数が調整された１つの映像情報が生成される。例えば、係数調整部１４３は、推定された分散を参照し、相対的にノイズが少ない映像情報の加重値は高め、ノイズが多い映像情報の加重値は低める。
【００７６】
数式６は、複数のエネルギー帯域の映像情報に加重値平均を適用して係数を調整する方法を示す。
【数６】
2013119040.tif 000007
【００７７】
（ｙ”ｋ、１）は、係数が調整されたｋ方向を有する映像情報の係数である。
2013119040.tif 000008
は、ｉ番目のエネルギー帯域のｋ方向を有する映像情報の係数である。ｗｉは、ｉ番目のエネルギー帯域に適用される加重値である。
【００７８】
１００４段階で、復元映像生成部１４４は、係数が調整された複数方向を有する映像情報を逆変換することによって、医療映像の復元映像を生成する。復元映像生成部１４４は、映像情報分解部１４１で適用された変換方式に係わる逆変換を遂行し、医療映像の復元映像を生成する。
【００７９】
図１１は、本実施形態による医療映像を処理する方法を示したフローチャートである。図１１を参照すれば、医療映像を処理する方法は、図１及び図５に示した医療映像処理装置１４０で、時系列的に処理される段階で構成される。従って、図１及び図５に示した医療映像処理装置１４０について説明した内容は、以下で省略されている場合でも、図１１の医療映像を処理する方法にも適用される。
【００８０】
１１０１段階で、映像情報分解部１４１は、検出器１３０から入力されたエネルギー帯域別医療映像１１１０ないし１１４０各々を、マルチスケールの複数方向を有する映像情報に分解する。
【００８１】
１１０２段階で、分散推定部１４２は、全体エネルギー帯域医療映像を参照し、マルチスケールの映像情報において、各スケールの映像情報の係数分散を推定する。全体エネルギー帯域医療映像は、各々の部分エネルギー帯域医療映像に比べて、信号対ノイズ比（ｓｉｇｎａｌ  ｔｏ  ｎｏｉｓｅ  ｒａｔｉｏ）が相対的に高い。それ故に、全体エネルギー帯域医療映像から推定された分散を、部分エネルギー帯域医療映像の分散を推定するときに参照する。例えば、全体エネルギー帯域医療映像から推定された分散が、部分エネルギー帯域医療映像から推定された分散と差が大きいほど、当該部分エネルギー帯域医療映像のノイズ低減（ｎｏｉｓｅ  ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ）処理の強度を高める。即ち、全体エネルギー帯域医療映像から推定された分散と、部分エネルギー帯域医療映像から推定された分散との差を求め、これを、部分エネルギー帯域医療映像の分散を推定するときに反映できる。
【００８２】
１１０３段階で、係数調整部１４３は、推定された分散と、各スケールを含む複数個のスケールの映像情報の係数とを利用し、各スケールの映像情報の係数値を調整する。このとき、推定された分散は、１１０２段階で、全体エネルギー帯域医療映像から推定された分散を参照した値であるから、係数調整部１４３が、推定された分散を利用し、各スケールの映像情報の係数値を調整すれば、ノイズ低減処理された映像情報を獲得できる。
【００８３】
１１０４段階で、復元映像生成部１４４は、調整されたマルチスケールの複数方向を有する映像情報を逆変換することにより、各々のエネルギー帯域医療映像の復元映像を生成する。
【００８４】
１１０５段階で、医療映像処理装置１４０は、複数のエネルギー帯域の復元映像を加重合算（ｗｅｉｇｈｔｅｄ  ｓｕｍ）し、医療映像を生成する。医療映像処理装置１４０は、１１０４段階で生成された各々のエネルギー帯域の復元映像に対して、加重値を付与するが、ノイズが最も少なく含まれたエネルギー帯域の復元映像に最も高い加重値を付与し、ノイズが最も多く含まれたエネルギー帯域の復元映像に、最も低い加重値を付与する。医療映像処理装置１４０は、加重値が付与された復元映像を合算して医療映像を生成し、ノイズ低減処理された医療映像を獲得する。
【００８５】
即ち、医療映像処理装置１４０が復元映像を合算し、１つの医療映像を生成するとき、ノイズの含有程度によって、エネルギー帯域別医療映像に加重値を適用して合算する。例えば、最も低いエネルギー帯域医療映像の場合、ノイズが最も少なく含まれるから、最も高い加重値を付与することができ、最も高いエネルギー帯域医療映像の場合、ノイズが最も多く含まれるから、最も低い加重値を付与する。このようにエネルギー帯域別医療映像を合算するとき、加重値を付与して合算するから、医療映像の信号対ノイズ比を向上できる。
【００８６】
一方、前述の方法は、コンピュータで実行されるプログラムで作成可能であり、コンピュータで読み取り可能な記録媒体を利用し、前記プログラムを動作させる汎用デジタル・コンピュータで具現され得る。また、前述の方法で使われたデータの構造は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に多様な手段を介して記録される。前記コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、マグネチック記録媒体（例えば、ＲＯＭ（ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ−ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光学的記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ）などを含む。
【００８７】
本実施形態と係わる技術分野の当業者ならば、本発明は前記記載の本質的な特性から外れない範囲で変形された形態で具現できることを理解できるであろう。従って、開示された方法は、限定的な観点ではなく、説明的な観点から考慮されなければならない。本発明の範囲は、前述の説明にではなく、特許請求の範囲に示されており、それと同等な範囲内にある全ての差異は、本発明に含まれると解釈されなければならない。
【産業上の利用可能性】
【００８８】
本発明の医療映像処理方法及びその装置は、例えば、医療映像関連の技術分野に効果的に適用可能である。
【符号の説明】
【００８９】
１０        医療映像処理システム
２１，３１        グラフ
１１０        放射線発生装置
１１１        放射線発生部
１１２        分解器
１４１        映像情報分解部
１４２        分散推定部
１４３        係数調整部
１４４        復元映像生成部
１２０        システム・コントローラ
１３０        検出器
１４０        医療映像処理装置
１５０        出力部
１６０        保存部
３１１        第１スペクトル
３１２        第２スペクトル
３１３        第３スペクトル
６０        医療映像
６１        第１低周波帯域成分
６１１        第２低周波帯域成分
６１２        第２高周波帯域成分
６１３        第２方向映像情報
６２        第１高周波帯域成分
６２１，７２１，７３１        第１方向映像情報
７１        第１低周波帯域成分
７２，７３        第１高周波帯域成分
１１０        放射線発生装置
１１１        放射線発生部
１１２        分解器
１２０        システム・コントローラ
１３０        検出部
１４０        医療映像処理装置
１４１        映像情報分解部
１４２        分散推定部
１４３        係数調整部
１４４        復元映像生成部
１５０        出力部
１６０        保存部
１７０        通信部
１８０        被写体
９１０，１０１０，１１１０        第１エネルギー帯域医療映像
９２０，１０２０，１１２０        第２エネルギー帯域医療映像
９３０，１０３０，１１３０        第Ｎエネルギー帯域医療映像
１１４０        全体エネルギー帯域医療映像
【図１】
2013119040.tif 000009
【図２】
2013119040.tif 000010
【図３】
2013119040.tif 000011
【図４】
2013119040.tif 000012
【図５】
2013119040.tif 000013
【図６】
2013119040.tif 000014
【図７】
2013119040.tif 000015
【図８】
2013119040.tif 000016
【図９】
2013119040.tif 000017
【図１０】
2013119040.tif 000018
【図１１】
2013119040.tif 000019