(57)【要約】【課題】    医用画像を拡大する際に必要な画素間の補間演算処理を、演算量を大きくすることなく十分な補間処理の計算精度を維持できる医用画像処理装置を提供することを目的とする。【解決手段】    本発明の医用画像処理装置は、原画像データの実画素間の補間処理を行う補間処理手段を備えた医用画像処理装置において、前記原画像データに対応する周波数空間データに対し高域強調処理を行う高域強調処理手段と、高域強調処理された周波数空間データを画像データに変換する画像再構成手段と、をさらに備え、前記補間処理手段は前記高域強調処理に基づいて前記画像データに対し有限な積分区間での畳み込み積分演算を行うことを特徴とする【選択図】    図2
2009297063.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原画像データの実画素間の補間処理を行う補間処理手段を備えた医用画像処理装置であって、
前記原画像データに対応する周波数空間データに対し高域強調処理を行う高域強調処理手段と、
高域強調処理された周波数空間データを画像データに変換する画像再構成手段と、を備え、
前記補間処理手段は前記高域強調処理に基づいて前記画像データに対し有限な積分区間での畳み込み積分演算を行うことを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の医用画像処理装置において、
前記画像再構成手段は高域強調処理された周波数空間データを逆フーリエ変換する手段であり、
前記高域強調処理手段は前記畳み込み積分演算に用いられる重み関数をフーリエ変換したものの逆数を用いて高域強調処理を行うことを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の医用画像処理装置において、
位置をτ、カットオフ周波数をη、α＝1n(2)／πとしたとき、前記重み関数がｈ(τ)として
2009297063.tif 000008
の式で表され、
空間角周波数をω、周波数成分強調係数をγとしたとき、前記高域強調処理手段に用いられる関数がH(ω)として、
2009297063.tif 000009
の式で表されることを特徴とした医用画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，医用画像処理装置に係わり、特に医用画像を拡大する際に必要な画素間の補間演算処理を高速かつ高精度に行う医用画像処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
被検体の断面像を取得して診断に供する医用画像診断装置として、核磁気共鳴現象を利用して断面像を作成するMRI装置や、様々な投影角度における透過X線量に基づいて断面像を作成するX線CT装置がある。医用画像診断においては、症例によっては、MRI装置やX線CT装置で作成された医用画像を拡大して診断を行う場合がある。医用画像を拡大するには、原画像の画素間の補間演算処理を行う必要がある。
【０００３】
補間処理としては、特許文献1の従来技術に記載されているような線形補間演算がある。線形補間演算とは、原画像の実画素間では画素値の変化が線形であるとして補間処理を行うものであるが、特許文献1に記載されているように周波数特性の劣化を伴う。そこで特許文献１では、線形補間演算して得たデータに対し高域強調フィルタリング処理を施すことにより、線形補間演算に伴う周波数特性の劣化を補償している。
【０００４】
また、他の補間処理としては、特許文献2の従来技術に記載されているようなSINC関数を用いた畳み込み積分法がある。SINC関数を用いた畳み込み積分法では、理論的には−∞から＋∞までの全ての実画素とSINC関数を畳み込み積分することで正確な補間値を得ることができるが、実際には有限区間で処理を打ち切らなければならないため、十分な精度を得ることができない。そこで特許文献2では、補間対象となる着目点の周囲の所定の範囲で有限の値を有し、それ以外の範囲で0となり、前記所定の範囲で有限回微分可能である関数をSINC関数の代わりに用いて、前記所定の範囲内でのみ畳み込み積分することで、演算量を減らしながら誤差を小さくする補間処理について開示している。
【０００５】
さらに、他の補間処理としては、特許文献3に開示されているようなゼロ埋め込み処理がある。ゼロ埋め込み処理とは、画像再構成処理にフーリエ変換を用いるMR画像に対し、フーリエ変換前の周波数空間において高周波帯域の信号成分にゼロ値を埋め込んだ後、フーリエ変換して画像再構成することで補間処理を行うものである。ゼロ埋め込み処理による補間処理では、原画像の周波数スペクトルを変化させないように補間値が算出されることになる。
【０００６】
【特許文献１】特開平8-163405号公報
【特許文献２】特開平11-353306号公報
【特許文献３】特開平6-171号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献1〜3は、それぞれ解決すべき課題を有している。
【０００８】
特許文献1では、線形補間演算してから求めた補間値に対して高域強調処理を行っており、補間処理が2段階にまたがるため演算量が大きくなる。
【０００９】
特許文献2では、有限区間の畳み込み積分で済むため、SINC関数を用いた畳み込み積分に比べ演算量を減らせるものの、区間外に相当する空間周波数の高域成分を補間処理に反映することができず、十分な計算精度を得ることができない。
【００１０】
特許文献3では、原画像の周波数スペクトルを変化させないように補間値が算出されることから十分な計算精度は得られるものの、周波数空間のデータ数を増大させるので、フーリエ変換における演算量が著しく大きくなる。
【００１１】
そこで本発明は、医用画像を拡大する際に必要な画素間の補間演算処理を、演算量を大きくすることなく十分な補間処理の計算精度を維持できる医用画像処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の医用画像処理装置は、原画像データの実画素間の補間処理を行う補間処理手段を備えた医用画像処理装置であって、前記原画像データに対応する周波数空間データに対し高域強調処理を行う高域強調処理手段と、高域強調処理された周波数空間データを画像データに変換する画像再構成手段と、を備え、前記補間処理手段は前記高域強調処理に基づいて前記画像データに対し有限な積分区間での畳み込み積分演算を行うことを特徴とする
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、医用画像を拡大する際に必要な画素間の補間演算処理を、演算量を大きくすることなく十分な補間処理の計算精度を維持できる医用画像処理装置を提供することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明及び添付図面において、同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略することにする。
【００１５】
まず、図1を参照しながら、医用画像処理装置1の構成について説明する。
【００１６】
医用画像処理装置1は、CPU(Central Processing Unit)2、主メモリ3、記憶装置4、表示メモリ5、表示装置6、コントローラ7に接続されたマウス8やキーボード9、ネットワークアダプタ10がシステムバス11によって接続されて構成される。医用画像処理装置1は、ネットワーク12を介して医用画像撮影装置13や医用画像データベース14に接続される。
【００１７】
CPU2は、各構成要素の動作を制御する装置である。CPU2は、記憶装置4に格納されるプログラムやプログラム実行に必要なデータを主メモリ3にロードして実行する。記憶装置4は、医用画像撮影装置13により撮影された医用画像情報をLAN(Local Area Network)等のネットワーク12を介して取得して格納する装置である。また、記憶装置4には、CPU2が実行するプログラムやプログラム実行に必要なデータが格納される。主メモリ3は、CPU2が実行するプログラムや演算処理の途中経過を記憶するものである。
【００１８】
マウス8やキーボード9は、操作者が医用画像処理装置1に対して操作指示を行う操作デバイスである。表示メモリ5は、液晶ディスプレイやCRT(Cathode Ray Tube)等の表示装置6に表示するための表示データを格納するものである。コントローラ7は、マウス8の状態を検出して、表示装置6上のマウスポインタの位置を検出し、検出信号をCPU2へ出力するものである。ネットワークアダプタ10は、医用画像処理装置1をLAN、電話回線、インターネット等のネットワーク12に接続するためのものである。
【００１９】
医用画像撮影装置13は、被検体の断層画像等の医用画像情報を取得する装置である。医用画像撮影装置13は、例えば、MRI装置やＸ線ＣＴ装置や超音波診断装置である。医用画像データベース14は、医用画像撮影装置13によって撮影された医用画像情報を記憶するデータベースシステムである。
第1実施形態
図2は、本実施形態により原画像の拡大画像を生成するまでの処理の流れを示す図である。図2の各ステップについて以下で説明する。
【００２０】
(ステップS201)
CPU2は、周波数空間データを取得する。取得される周波数空間データとしては、原画像を二次元フーリエ変換して得たものを扱う。原画像は、記憶装置4に格納されたもの、若しくは医用画像撮影装置13により取得されたもの、医用画像データベースに記憶されたもののいずれでも良い。原画像のデータサイズがN×Nであれば、周波数空間データのサイズもN×Nとなる。また医用画像撮影装置13がMRI装置である場合は、MRI装置により計測されたNMR信号をA/D変換して得たデータを周波数空間データとして扱ってもよいので、原画像の二次元フーリエ変換を行わなくても良い。
【００２１】
(ステップS202)
CPU2は、ステップS201で取得した周波数空間データに対し、高域強調処理を行う。高域強調処理としては、周波数空間データに対し重み関数が乗ぜられて行われるので、高域強調処理後のデータサイズはN×Nのままである。高域強調処理の詳細については後述する。
【００２２】
(ステップS203)
CPU2は、ステップS202で高域強調処理を施した周波数空間データに対し、例えば逆フーリエ変換を実行し、画像データを取得する。取得された画像データのデータサイズはN×Nのままである。
【００２３】
(ステップS204)
CPU2は、ステップS203で取得した画像データに対し、有限な積分区間での畳み込み積分演算を行うことにより補間処理を行い、補間値を算出する。本ステップで実行する演算は、有限な積分区間での畳み込み積分演算であるため、区間外に相当する空間周波数の高域成分を補間処理に反映することができず、本ステップの補間処理の結果として高域成分の信号低下が生じる。しかし、ステップS202で予め高域強調処理してあるため、トータルとしては高域成分の信号低下が軽減され、十分な計算精度を得ることができる。また本ステップまでは、データサイズが一定であるために演算量が大きくなることはない。補間処理の詳細については後述する。
【００２４】
(ステップS205)
CPU2は、ステップS204で補間処理を施した画像データ、すなわち拡大画像を、表示メモリ5を介して表示装置6へ表示させる。表示された拡大画像が操作者にとって満足のいくものであれば、必要に応じて拡大画像は記憶装置4に格納され、またネットワーク12を介して接続されるプリンタ(図示せず)により印刷される。
【００２５】
次にステップS202における高域強調処理について図3を用いて説明する。
【００２６】
(ステップS301)
CPU2は、高域強調処理に用いる重み関数を選択する。高域強調処理に用いられる重み関数としては、本ステップにおける演算量を著しく大きくすることのない重み関数を選択しても良いし、ステップS204で実行される補間処理に応じて適切な関数を選択しても良い。選択される重み関数としては、例えば式(1)がある。
【００２７】
2009297063.tif 000003
ここで、ηはカットオフ周波数、ωxとωｙは角周波数であり、ωx＝2π×(kx−N／2)／N、ωｙ＝2π×(ky−N／2)／N、と表せられ、kxは周波数空間の横軸、kyは周波数空間の縦軸である。
【００２８】
式(1)は、ガウシアンフィルタの振幅伝達特性から逆数を取ったものである。式(1)中のηは、振幅伝達特性曲面の扁平さを表すパラメータである。式(1)においてω2＝ωx2＋ωｙ2とし、η＝2π／5、2π／4、2π／3とした場合の一次元プロファイルを図4に示す。図4に示したように、ηを大きくするほど高域強調の程度は小さくなり、逆にηを小さくすると高域強調の程度は大きくなる。いいかえると、ηが大きすぎると高域強調が不足し、ηが小さすぎると高域強調処理後の値が発散してその後の演算が不可となるので、式(1)の重み関数を用いる場合、適切なηを使用するのが望ましい。
【００２９】
図4において、ωが−π〜πの範囲であることからη＝2π／4の時の重み関数の最大値は16(＝1600[％])であり、これを二次元データに拡張すると最大値は256(＝25600[％])となる。
【００３０】
高域強調処理だけを考えた場合、振幅伝達特性は平坦な方が計算精度の点で有利である。しかしながら、逆にηを小さくしすぎると、後述する畳み込み積分演算に用いられる重み関数が急峻な形状を持つため、畳み込み積分演算時の計算精度の点で不利になる。そのため、高域強調処理と畳み込み演算処理の双方を考慮してη値を設定する必要がある。
【００３１】
式(1)を用いた場合、η＝2π／4とすることがより望ましいことが発明者の以下の検討の結果わかった。IEEE 754規格の単精度浮動小数点の有効桁数は約7桁であるため、振幅伝達特性の値は小数点第4位程度まで有効となる。周波数空間データの実用範囲は有効桁数が5桁程度であるから、周波数空間データとη＝2π／4のときの振幅伝達特性の積算は計算可能範囲内にある。
【００３２】
(ステップS302)
CPU2は、ステップS301で選択した重み関数を周波数空間データに乗じることにより、高域強調処理された周波数空間データを取得する。
【００３３】
次にステップS204における補間処理について図5を用いて説明する。
【００３４】
(ステップS501)
CPU2は、畳み込み積分演算に用いる重み関数を選択する。畳み込み積分演算に用いられる重み関数の選択には、ステップS202で実行される高域強調処理に応じて適切な関数を選択しても良いし、本ステップにおける演算量を著しく大きくすることのない重み関数を選択しても良い。特に、ステップS202で実行される高域強調処理に応じて適切な関数を選択する場合は、S202で実行される高域強調処理と、本ステップの後に実行される畳み込み積分演算処理とを合わせたトータルの振幅伝達特性が全周波数帯域で1となるように重み関数を選択するのがより好ましい。ステップS203の画像再構成処理で逆フーリエ変換を実行するのであれば、本ステップに用いる重み関数をフーリエ変換し逆数としたものをステップS202の高域強調処理に用いると、トータルの振幅伝達特性は全周波数帯域で1となるので十分な計算精度を得ることができる。例えば、ステップS202において式(1)を用いるのであれば、本ステップにおいて、式(2)を用いるとトータルの振幅伝達特性は全周波数帯域で1となる。
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ここで、τは位置、ηはカットオフ周波数、α＝1n(2)／πである。
【００３５】
式(2)はガウシアン確率密度関数であり一次元関数であるが、式(3)のように直交する座標軸それぞれに沿って畳み込み積分を適用すれば、二次元の畳み込み積分を行なうことと等価となり、演算量を大幅に削減できる。
2009297063.tif 000005
式(2)において、η＝2π／5、2π／4、2π／3とした場合のプロファイルを図6に示す。ηを大きくするほど局所的な重みを持ち、逆にηを小さくするほど重みが広範囲に分散される。離散データ点群に対する畳み込み積分の場合、重みを広範囲に分散させた方が積分誤差を小さくできる。そのため、η値が小さくしたほうが精度良く補間値を算出できる。しかしながら、重みを広範囲に分散させると、畳み込み積分の打切り誤差を抑えるために積分区間も広げざるを得ないため、演算量は大きくなる。逆にηが大きければ、積分誤差は増大するものの演算量は小さくてすむ。
【００３６】
畳み込み積分の打切り誤差について説明する。式(2)はτを±∞としたときに0となる関数であるため、理想的には積分区間を±∞とする必要がある。しかしながら、実際には有限区間で演算を打ち切ることになるので、区間外に相当する成分を計算結果に反映することができず、打ち切りによる誤差が生じる。ここで、式(2)のガウシアン確率密度関数を、図7に示すSINC関数と比較すると、振動がなく、かつゼロへの収束が早いという特性を持っていることがわかる。そのため、有限区間で演算を打ち切って同程度の計算精度得る場合、式(2)の関数ではSINC関数を用いた場合に比べ、積分区間を狭くできるので、演算量が小さくなる。
【００３７】
また、実際の離散データに対して畳み込み積分演算を行なう際には補間値の座標位置の違いにより重み関数が異なるため、各点において振幅伝達特性は異なり、拡大率に応じて重み関数を準備するのが好ましい。図8に、重み関数に(式)2を用いた場合の詳細形状の例を示す。周波数空間データの点と補間点の座標位置が、一致する場合と、データ間距離の1／4、2／4、3／4だけずれた場合についてそれぞれ図8(a)〜(d)に示した。畳み込み積分処理の振幅伝達特性は重み関数により決まるため、補間点の座標位置により畳み込み積分処理の振幅伝達特性が異なる。
【００３８】
図9に、図8の各重み関数をフーリエ変換して得られる振幅伝達特性を重ねて示す。図9の振幅スペクトルの総和の偏差は約0.63％である。すなわち図8の例では高域強調処理の振幅伝達特性により、畳み込み積分演算の振幅伝達特性が約99.4％キャンセルされることになる。このように、任意の座標位置で補間を行っても高域強調処理と補間処理の振幅伝達特性が打ち消しあう効果は保たれ、補間処理を高精度に実施できる。
【００３９】
(ステップS502)
CPU2は、ステップS501で選択した重み関数を用いて畳み込み積分演算処理を行う。以下では、式(2)に従って、補間値座標位置に応じた畳み込み積分に用いる重み関数データ列を、周波数空間データ点からのずれ量の種類の数ｚだけ準備した場合について説明する。なお、画像の拡大比が整数の場合は、ｚ＝拡大比となる。CPU2は、準備されたｚ種類の重み関数データ列を用いて、ステップS203で取得された画像データである複素信号f_complex'(x,y)(データ点数N)に対し畳み込み積分演算処理を行い、補間値を含んだ画像データである複素信号f_complex(x,y)(データ点数N'、N'＞N)を算出する。さらにCPU2は、算出された画像データf_complex(ｘ，ｙ)から式(4)を用いて絶対値画像信号f_abs(x,y)を補間値として算出する。
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ここで、Re[ ]：実部データ，Ｉｍ[ ]：虚部データである。
【００４０】
以上、説明したように、補間処理を行う前まではデータサイズを大きくすることがなく、また補間処理により生ずる高域成分の信号低下も予め高域強調処理することにより補償されるため、演算量を大きくすることなく十分な補間処理の計算精度を維持できる。
第2実施形態
第1実施形態では、ステップS202で空間周波数データを予め高域強調処理しておくことにより、ステップS204の補間処理で生じる高域成分信号低下を補償し、トータルとしての振幅伝達特性を全帯域で1とした。本実施形態では、診断目的に応じて、画像の高域成分もしくは低域成分を強調した画像を操作者が所望した場合に対処するする形態について説明する。
【００４１】
本実施形態では、図2のステップS202において第1実施形態で用いた重み関数である式(2)の代わりに式(5)を用いる。
2009297063.tif 000007
ここで、γは周波数成分強調係数(γ＞0)であり、標準値は1である。γの値を1より大きくするほどに低周波成分が強調され、γの値を1より小さくするほどに高周波成分が強調される。
【００４２】
ステップS202の高域強調処理に式(2)を、ステップS204の補間処理に式(5)を用い、η＝2π／4とし、γ＝0.9、1.0、2としたときの、トータルとしての振幅伝達特性を図10に示す。図10に示したように、γの値を適切に調整することにより、トータルとしての振幅伝達特性を変化させることが可能であり、操作者が所望するように拡大画像の低域成分の強調、若しくは高域成分の強調を施すことができる。
【００４３】
上記第1実施形態及び第2実施形態に記載の機能をコンピュータに実行させるプログラムとして構成し、このプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションにインストールして上記機能を実現しても良いし、専用の演算・制御回路を構築して実現しても良い。この場合、医用画像は、必ずしもプログラムをインストールしたパーソナルコンピュータやワークステーションのモニタに表示させる必要はなく、LANなどのネットワークを介して接続された端末装置に医用画像を送信し、その端末装置において医用画像を表示させても良い。このようにすることにより、例えば、MRI装置の操作者である放射線技師が、MRI装置の操作卓から離れた場所にいる画像診断医に、補正処理後の画像を提示しながら、提示した補正画像に基づきながら画像処理に関する指示を仰ぐことが可能になる。その結果、画像診断医の要望にそった拡大画像を得られるようになり、より適切な画像診断がなされる。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明の医用画像処理装置の全体構成図。
【図２】本発明の医用画像処理装置が実行する処理の流れを示す図。
【図３】高域強調処理の流れを示す図。
【図４】高域強調処理に用いる重み関数の一例の一次元プロファイルを示す図。
【図５】補間処理の流れを示す図。
【図６】補間強調処理に用いる重み関数の一例の一次元プロファイルを示す図。
【図７】SINC関数の一次元プロファイルを示す図。
【図８】実施形態1で使用する重み関数として式(2)を用いた場合の重み関数の詳細プロファイルを示す図。
【図９】図8の各重み関数をフーリエ変換して得られる振幅伝達特性を重ねて示した図。
【図１０】実施形態2で実現されるトータルの振幅伝達特性を説明するための図である．
【符号の説明】
【００４５】
1  医用画像処理装置、2  CPU、3  主メモリ、4  記憶装置、5  表示メモリ、6  表示装置、7  コントローラ、8  マウス、9  キーボード、10  ネットワークアダプタ、11  システムバス、12  ネットワーク、13  医用画像撮影装置、14  医用画像データベース
【図１】
2009297063.tif 000010
【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】
2009297063.tif 000018
【図１０】
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