(57)【要約】  血管などの、診断上重要な組織構造の向上した可視化のためのコントラスト強調の方法。疾病の高い可能性を有する領域を識別するために、テクスチャ解析アルゴリズムが適用される。高いおよび低い明るさ（輝度）の域を識別するために、数理形態学演算が適用される。次いで低輝度域が差し引かれ、選択可能な調整パラメータによって制御された、高輝度域の制御可能な可変量が追加されて、制御可能に可変な可視化強調による画像を生成する。
2012500040.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像(image)のためのコントラスト強調(enhancement)の方法であって、
血管構造(blood vessel structures)を有する前記画像においてテクスチャ領域(texture region)を識別する(identifying)ステップと、
前記テクスチャ領域(texture region)において高輝度域(high intensity areas)および低輝度域(low intensity areas)を検出するステップと、
調整(tuning)パラメータを使用することにより、制御可能に可変的に(variably)、前記テクスチャ領域に前記高輝度域を追加(add)し、前記テクスチャ領域から前記低輝度域を差し引く(subtracting)ことにより、受け入れがたい(unacceptable)望まれない(unwanted)ノイズを持ち込む(introducing)ことなく、前記高輝度域と前記低輝度域とのコントラストを制御可能に可変的に強化する(increasing)ステップと
を含み、それにより、前記血管パターン(blood vessel pattern)の可視化(visualization)を、制御可能(controllably)に可変的に(variably)強調させる方法。
【請求項２】
前記識別するステップが、前記画像において前記高輝度領域を画定する(define)ために、第１の構造化要素(structuring element)を使用するトップハットフィルタ(top-hat filter)を適用する(applying)ステップと、前記画像使用において前記低輝度領域を識別するために、第２の構造化要素を有するボトムハットフィルタ(bottom-hat filter)を使用するステップとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１の構造化要素が、ディスク型(shaped)であり、前記第２の構造化要素が、ディスク型であって、前記血管の直径をわずかに(slightly)超える(exceeding)直径を有する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記識別する(identifying)ステップが、前記画像を集める(collecting)ステップと、前記画像における輝度変化(intensity variations)を使用して前記画像をセグメント化する(segmenting)ステップとによって実行される、請求項３に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、医用画像処理および画像強調に関する。本発明は、より詳細には、子宮頸癌および前癌病変のコンピュータ支援検出および／または診断に関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明は、子宮頸癌に関連して開示されているが、多くの他の医療の分野に適用可能である。目視検査は、疾病を検出する、および／または診断するための、医療の現場における一般的な診療である。たとえば、コルポスコープによる検診は、病変の重さを特定し、ランク付けする目的で、下部生殖管（子宮頸部、外陰部、および膣）の体系的な目視評価を含み、それにより、必要であれば、最も高い悪性度の異常を表す生検材料を取ることができる。
【０００３】
時に、可視化強調技術が、診断上重大な組織構造の識別を向上させるために、医用画像処理において利用される。コルポスコピーでは、異なる色のフィルタが使用されて、通常の白色光の使用では容易に見ることができない血管パターンを目立たせる。一般的には、緑色フィルタが使用され、このフィルタは、緑色光を除くすべての光を遮断して、子宮頸部の血管パターンの強化された可視化を可能にする。３つの異なる異常な血管パターン、すなわち、モザイク、赤点斑、および異型血管が、コルポスコープによる検診中に区別されることができ、これらのすべてが、子宮頸部の前癌領域の識別における主要な診断特徴である（Ｒｅｉｄ，Ｒ．、Ｈｅｒｓｃｈｍａｎ，Ｂ．Ｒ．、Ｃｒｕｍ，Ｃ．Ｐ．、Ｆｕ，Ｙ．Ｓ．、Ｂｒａｕｎ，Ｌ．、Ｓｈａｈ，Ｋ．Ｖ．ら、「Ｇｅｎｉｔａｌ  ｗａｒｔｓ  ａｎｄ  ｃｅｒｖｉｃａｌ  ｃａｎｃｅｒ．Ｖ．Ｔｈｅ  ｔｉｓｓｕｅ  ｂａｓｉｓ  ｏｆ  ｃｏｌｐｏｓｃｏｐｉｃ  ｃｈａｎｇｅ（生殖器疣および子宮頸癌。Ｖ．組織ベースのコルポスコープ変化）」、Ａｍ．Ｊ．Ｏｂｓｔｅｔ．Ｇｙｎｅｃｏｌ．１４９（３）：２９３〜３０３頁、１９８４年、参照により本明細書に組み込まれる；Ｒｅｉｄ，Ｒ．およびＳｃａｌｚｉ，Ｐ．、「Ｇｅｎｉｔａｌ  ｗａｒｔｓ  ａｎｄ  ｃｅｒｖｉｃａｌ  ｃａｎｃｅｒ．ＶＩＩ．Ａｎ  ｉｍｐｒｏｖｅｄ  ｃｏｌｐｏｓｃｏｐｉｃ  ｉｎｄｅｘ  ｆｏｒ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｎｇ  ｂｅｎｉｇｎ  ｐａｐｉｌｌｏｍａｖｉｒａｌ  ｉｎｆｅｃｔｉｏｎｓ  ｆｒｏｍ  ｈｉｇｈ−ｇｒａｄｅ  ｃｅｒｖｉｃａｌ  ｉｎｔｒａｅｐｉｔｈｅｌｉａｌ  ｎｅｏｐｌａｓｉａ（生殖器疣および子宮頸癌。ＶＩＩ．高悪性度子宮頸部上皮内腫瘍から良性パピローマウイルス感染を区別するための改善されたコルポスコープインデックス）」、Ａｍ．Ｊ．Ｏｂｓｔｅｔ．Ｇｙｎｅｃｏｌ．１５３（６）：６１１〜６１８頁、１９８５年、参照により本明細書に組み込まれる；Ｄ．Ｇ．Ｆｅｒｒｉｓ、Ｊ．Ｔ．Ｃｏｘ、Ｄ．Ｍ．Ｏ’Ｃｏｎｎｏｒ、Ｖ．Ｃ．Ｗｒｉｇｈｔ、およびＪ．Ｆｏｅｒｓｔｅｒ、「Ｍｏｄｅｒｎ  Ｃｏｌｐｏｓｃｏｐｙ．Ｔｅｘｔｂｏｏｋ  ａｎｄ  Ａｔｌａｓ（最新コルポスコピー。テキスト＆アトラス）」、１〜６９９頁、Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｓｏｃｉｅｔｙ  ｆｏｒ  Ｃｏｌｐｏｓｃｏｐｙ  ａｎｄ  Ｃｅｒｖｉｃａｌ  Ｐａｔｈｏｌｏｇｙ、２００４年、参照により本明細書に組み込まれる）。
【０００４】
緑色フィルタによる視覚的強調の実装は、一般的に、光源の出力端に緑色の光学フィルタを配置することで、標準の白色光をフィルタリングすることによって達成され、すなわち、子宮頸部を緑色光で照明する、あるいは、子宮頸部とコルポスコープ検出オプティクスとの間に緑色のフィルタを配置することによって、すなわち、反射される白色光が、オペレータにより視覚的に、または撮像センサにより電子的に検出される前に、その白色光をフィルタリングすることによって、達成される。これらのアプローチは、いくつかの欠点を有する。第１に、色フィルタの使用は、利用可能な光の量を減少させ、画像品質の低下をもたらすことがある。第２に、色フィルタは、コルポスコープによる検診中に、標準の白色光、および緑色フィルタによる光の両方を考慮に入れたフィルタアセンブリを組み込まなければならないという点において、コストおよび機械的複雑性を追加する。第３に、色フィルタは、フィルタの色に制限される。
【０００５】
子宮頸部の画像またはビデオが、感光性の撮像センサを使用して電子的に取り込まれ、外部モニタに表示されるデジタル・コルポスコピーでは、他の可視化強調技術が利用されることができる。本発明は、子宮頸部の血管パターンとその周囲組織とのコントラストを強調するために、数理形態学演算の形式における画像アルゴリズムを適用し、そのようにして、光学緑色フィルタを使用する効果に類似した血管構造の強化された可視化に、非物理的な実装を提供する。
【０００６】
数理形態学は、幾何学構造の解析および処理のための技術であり、本発明に関連するものとしては、血管造撮図からの血管の自動解析（Ｋ．ＳｕｎおよびＮ．Ｓａｎｇ、「Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  ｏｆ  ｖａｓｃｕｌａｒ  ａｎｇｉｏｇｒａｍ  ｂｙ  ｍｕｌｔｉｓｃａｌｅ  ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ（マルチスケール形態学による血管造影図の強調）」、Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ａｎｄ  Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ、１３１１〜１３１３頁（２００７年）、参照により本明細書に組み込まれる）、マンモグラムからの微小石灰化解析（Ｗｉｒｔｈ，Ｍ．、Ｆｒａｓｃｈｉｎｉ，Ｍ．、およびＬｙｏｎ，Ｊ．、「Ｃｏｎｔｒａｓｔ  ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  ｏｆ  ｍｉｃｒｏｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  ｍａｍｍｏｇｒａｍｓ  ｕｓｉｎｇ  ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ  ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  ａｎｄ  ｎｏｎ−ｆｌａｔ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｉｎｇ  ｅｌｅｍｅｎｔｓ（形態学的強調および非フラットな構造化要素を使用した、マンモグラムにおける微小石灰化のコントラスト強調）」、Ｐｒｏｃ．１７ｔｈＩＥＥＥ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ｂａｓｅｄ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ、（２００８年）、参照により本明細書に組み込まれる）、および脳の核磁気共鳴画像法（Ｊ．Ｄ．Ｍｅｎｄｉｏｌａ−Ｓａｎｔｉｂａｎｅｚ、Ｉ．Ｒ．Ｔｅｒｏｌ−Ｖｉｌｌａｌｏｂｏｓ、Ｇ．Ｈｅｒｒｅｒａ−Ｒｕｉｚ、およびＡ．Ｆｅｒｎａｎｄｅｚ−Ｂｏｕｚａｓ、「Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ  ｃｏｎｔｒａｓｔ  ｍｅａｓｕｒｅ  ａｎｄ  ｃｏｎｔｒａｓｔ  ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ：Ｏｎｅ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏ  ｔｈｅ  ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｂｒａｉｎ  ＭＲＩ（形態学的コントラスト測定およびコントラスト強調：脳ＭＲＩのセグメンテーションへの１つの応用）」、Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ８７、（２００８年）、参照により本明細書に組み込まれる）において、使用されている。
【０００７】
子宮頸部の画像に適用されるアルゴリズムとして可視化強調を実装することにより、光学緑色フィルタのアプローチと比較して、いくつかの利点を提供する。第１に、アルゴリズムアプローチは、光の量を減少させることはなく、取り込まれた画像またはビデオの画質を維持することになる。第２に、増分のコストまたは機械的複雑性が追加されない。第３に、アルゴリズム実装は、１つまたはいくつかのアルゴリズムパラメータを変化させることによって、（色などの）異なるフィルタ特性に類似した可変な可視化強調の能力を提供することができる。第４に、アルゴリズムアプローチは、標準の白色光画像に適用され、人間の眼により心地よい画像表示を提供することができる。第５に、画像前処理ステップが実行されて、可視化強調をさらに向上させることができる。そのような一ステップは、画像を、異なる領域にセグメント化することであり、これらの領域のうちのいくつかにのみ、たとえば、前癌病変または癌性病変の見つかる高い可能性を有する領域にのみ、可視化強調を適用することである。
【０００８】
本発明において説明されるような視覚的強調アルゴリズムを子宮頸部画像に適用することにより、時に肉眼では検出が困難な血管パターンの強化された可視化を、医師に提供することができる。そのようなアルゴリズムは、診断上重要な構造の識別において医師を補助し、診断プロセスにおける重要な情報を提供することができる。
【０００９】
本発明において説明されるアルゴリズムの多くが、本技術分野においてはよく知られているが、発明者たちは、疾病の高い可能性を有する領域を識別するための前処理ステップと、高輝度領域および低輝度領域を識別するための数理形態学ステップと、可変な可視化強調のための調整パラメータを適用するステップとを組み合わせる別のコントラスト強調方法には気付いておらず、すべてこれ以降説明されるように、この組合せは、思いがけないよりよい結果を達成する。
【００１０】
以下の特許および特許出願は、本発明の分野に関連して検討されることができる。
参照により本明細書に組み込まれる、Ｋｒａｕｔｅｒらに対する米国特許第６１４７７０５号は、メモリに記憶された色バランスレベルのアルゴリズムを有するシステム・マイクロコンピュータを含むビデオ・コルポスコープを開示する。ビデオカメラが、被写体オブジェクトの被写体電子画像を取得し、アルゴリズム駆動デジタル信号処理回路（ＤＳＰ）を使用して、あらかじめ記憶されたＤＳＰ基準フィルタアルゴリズムおよび基準色バランスレベルに従って、被写体電子画像の彩度、色相、および輝度レベルが修正され、こうして、被写体電子画像に対応する修正された電子画像を生成する。修正された電子画像は、対応する被写体画像がビデオカメラによって取得されるのとリアルタイムで、連続的に表示装置に出力される。この修正された電子画像は、光学緑色フィルタを通して取得された画像をエミュレートし、シミュレートされたホワイトバランスを組み込む。
【００１１】
参照により本明細書に組み込まれる、Ｂｌａｉｒに対する米国特許第６２７７０６７号は、子宮頸部のデジタル画像を生成することが可能なハンドヘルド・コルポスコープアセンブリを用いる、子宮頸部上皮の目視検診および悪性度分類のための方法、ならびに持ち運び可能な装置を開示する。この発明は、癌性組織および前癌組織を検出する目的で、かつ廉価で持ち運び可能なハンドヘルド・デジタルコルポスコープを用いた子宮頸部上皮の客観的診断を提案するコンピュータ化画像処理のおかげで、子宮頸部全体のリアルタイム撮像およびアーカイブを可能にする。
【００１２】
参照により本明細書に組み込まれる、Ｆｌｏｃｋらに対する米国特許第６０３２０７０号は、高コントラストにおいてその周囲組織を有する血管などの解剖学的構造を見るためのシステムおよび方法を開示する。システムおよび方法は、ターゲット組織から際立って拡散される反射電磁放射線を使用して、解剖学的構造の画像を生成するのに使用される。システムおよび方法はまた、便利な一体型撮像デバイスにおいて、反射電磁放射線の同側の照明および検出を提供する。システムおよび方法はまた、単一の一体型ヘルメットにおけるヘルメット搭載撮像技術を提供し、これにより、ヘルメット着用者は、着用者の頭の向きに従って常に画像の向きが合うようにして、患者内に位置する解剖学的構造を見ることができる。システムおよび方法はまた、静脈穿刺の実施に使用される。システムおよび方法は、あらゆる撮像システムでの使用に、あらゆる解剖学的構造とその周囲の組織との向上したコントラストを提供する。
【００１３】
参照により本明細書に組み込まれる、Ａｒｉｍｕｒａらに対する米国特許第７３０５１１１号は、被写体の医用画像において少なくとも１つの結節を検出するための方法、システム、およびコンピュータプログラム製品を開示し、これは、医用画像において、対象器官の少なくとも一部に対応する解剖学的領域を識別するステップと、差分画像を取得するために、医用画像をフィルタリングするステップと、差分された画像において、解剖学的領域内で第１の複数の結節候補を検出するステップと、医用画像および差分された画像のうちの少なくとも１つのピクセル値に基づいて、第１の複数から第１の複数の結節候補のそれぞれの結節特徴値を計算するステップと、第２の複数の結節候補を取得するために、それぞれの結節特徴値に基づいて、第１の複数の結節候補から偽陽性の結節候補を取り除くステップと、ピクセル値およびそれぞれの結節特徴値のうちの少なくとも１つに基づいて、結節または非結節として第２の複数の結節候補のそれぞれを分類することによって、少なくとも１つの結節を決定するステップとを含む。真陽性結節が、線形判別分析および／またはＭｕｌｔｉＭＴＡＮＮを使用して識別される。
【００１４】
参照により本明細書に組み込まれる、Ｓｕｓｕｋｉらに対する米国特許出願第２００５／０１００２０８号は、たとえば、胸部放射線写真における肋骨減弱処理などの、医用画像における解剖学的構造の見た目を修正するための方法、システム、およびコンピュータプログラム製品を開示する。この方法は、第１の撮像モダリティを使用して、解剖学的構造を含む第１の医用画像を得るステップと、解剖学的構造の見た目が修正された、第１の医用画像に対応する第２の医用画像を取得するために、第１の医用画像をトレインされた画像処理装置に適用するステップと、第２の医用画像を出力するステップとを含む。さらに、画像処理装置は、第１の撮像モダリティとは異なる第２の撮像モダリティから取得される複数の教師画像を使用して、トレインされる。一実施形態では、方法はまた、複数の処理画像を取得するために、第１の医用画像を処理するステップであって、複数の処理画像のそれぞれが対応する画像解像度を有する、処理するステップと、複数の出力画像を取得するために、複数の処理画像をそれぞれのマルチトレーニング人工ニューラルネットワーク（ＭＴＡＮＮ）に適用するステップであって、それぞれのＭＴＡＮＮが、対応する画像解像度のうちの１つにおいて解剖学的構造を検出するようにトレインされる、適用するステップと、解剖学的構造の見た目が強調された第２の医用画像を取得するために、複数の出力画像を組み合わせるステップとを含む。
【００１５】
参照により本明細書に組み込まれる、Ｃｈｅｎらに対する米国特許出願第２００６／００１８５４８号は、医用画像を解析するための方法、システム、およびコンピュータソフトウェア製品を開示し、これは、異常状態の複数の医用画像を表す画像データを取得するステップであって、各医用画像が造影剤の投与の時間を基準にした異なる時間に得られた異常状態の画像に対応し、各医用画像が所定の数のボクセルを含む、取得するステップと、各医用画像を、取得された画像データに基づいて少なくとも２つのグループに分割するステップであって、各グループが所定の数のボクセルのサブセットに対応し、各グループが複数の医用画像において時間的画像パターンに関連付けられる、分割するステップと、時間的パターンの中から、異常状態を表すものとして強調時間的パターンを選択するステップと、選択された時間的パターンに基づいて、異常状態の医学的状態を決定するステップとを含む。
【００１６】
参照により本明細書に組み込まれる、Ｚｈａｎｇらに対する米国特許出願第２００６／０１４７１０１号は、微小石灰化クラスタのコンピュータ支援検出のための方法を開示し、方法は、単眼視画像のためのデジタル・マンモグラフィデータを取得し、画像データを正規化し、フィルタリングして、ノイズを減少させる。第１のマスクが生成され、胸部構造を画定するための画像データに適用されて、第１のトリミング画像を形成する。第２のマスクが生成され、筋肉構造を画定するための画像データに適用されて、第２のトリミング画像を形成する。血管石灰化および知られている撮像アーチファクトに対応したアーチファクトマスクが生成され、第１および第２のトリミング画像に適用されて、第１および第２のアーチファクトマスクされたトリミング画像を画定する。反復配列においては、各アーチファクトマスクされたトリミング画像の部分が、強調アルゴリズムを使用し、エッジ効果を減少させて処理されて、一連の微小石灰化クラスタ候補、および疑わしい微小石灰化クラスタを取得する。画像処理アルゴリズムが、微小石灰化クラスタの一覧から偽陽性を取り除き、候補微小石灰化クラスタを分類して、真陽性を識別する。
【００１７】
参照により本明細書に組み込まれる、Ｙａｒｎｙｋｈらに対する米国特許出願第２００６／０１８４００２号は、外体積および流入血液からの信号の抑制を組み合わせる、縮小された撮像視野（ｆｉｅｌｄ−ｏｆ−ｖｉｅｗ：ＦＯＶ）の撮像技術を開示する。外体積および血液の両方の抑制が、適切な遅延によって隔てられた、２回の二重反転パルスペア（ｄｏｕｂｌｅ−ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ  ｐｕｌｓｅ  ｐａｉｒｓ）を含むＳＦＱＩＲ（Ｓｍａｌｌ−ＦＯＶ  Ｑｕａｄｒｕｐｌｅ−ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ−Ｒｅｃｏｖｅｒｙ）予備パルスシーケンスを使用して、達成される。各ペア内で、反転パルスは、位相符号化方向においてＦＯＶサイズに等しい厚さを有する、撮像断面に直交する画像スライスおよびスラブに、次々に適用される。各二重反転は、ＦＯＶの中央部分において磁化の再反転をもたらし、一方でＦＯＶの外面積および流入血液は、反転したままである。ＳＦＱＩＲモジュールは、高速スピンエコー読み出しシーケンスによる、単一スライスおよび複数スライス獲得のために実装された。最大抑制効率に対応するシーケンスのタイミングパラメータは、組織で発生するＴ．ｓｕｂ．１の全範囲を覆う正規化された信号の変動を最小限にすることによって、見つけることができる。
【００１８】
参照により本明細書に組み込まれる、Ａｇａｍらに対する米国特許出願第２００７／０１６５９２１号は、結節の検出のために、胸部診断画像を向上させるための方法を開示する。肺画像を提供するために、非肺領域が診断画像から取り除かれる。肺画像における肺の血管および血管結合部が、肺画像の複数のボクセルのそれぞれの一次偏導関数に従って強調される。血管樹表示が、強調された血管および血管結合部から構築される。血管樹表示は肺画像から差し引かれて、肺における結節の可視性を強調することができる。
【００１９】
参照により本明細書に組み込まれる、Ｋａｋａｄａｒｉｓらに対する米国特許出願第２００８／００５１６６０号は、一組の血管内超音波（ＩＶＵＳ）関連システム、装置および方法を開示する。造影剤導入サブシステムおよび／またはドップラーサブシステムを含む、新たなカテーテル設計が開示される。血管内超音波（ＩＶＵＳ）カテーテルからドップラーデータを得て、解析するための方法が開示される。血液および／またはマイクロバブルなどの造影剤の、ＲＦベースの検出が開示される。撮像されているシステムに造影効果が課される前、その最中、および後に、フレーム位置合わせを可能にするフレーム格子画像データ解析のための方法が開示される。コントラスト検出のための、差分撮像法のための方法が開示される。ＩＶＵＳデータの定量化および可視化のための方法が開示される。さらに、ＩＶＵＳ撮像のための方法が開示される。
【００２０】
参照により本明細書に組み込まれる、Ｓｈｅｎらに対する米国特許出願番号は、胸部ＣＴボリュームにおいて、肋骨転移を自動的に検出するための方法およびシステムを開示する。肋骨は、再帰的なトレーシングによって前記ＣＴボリュームにおいてセグメント化される。次いで一連の断面画像が、各肋骨の中心線に沿って生成される。皮質骨構造および海綿骨構造が、各肋骨の断面画像のそれぞれにおいてセグメント化される。特徴が、皮質骨構造および海綿骨構造の特性に基づいて断面画像ごとに計算され、変性が、特徴に基づいて断面画像において検出される。いくつかの連続的な断面画像において、肋骨の中心線に沿って変性が検出されるときに、肋骨において肋骨転移が検出される。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００２１】
その最も一般的な形式において、本発明の目下の好ましい実施形態は、血管構造を有する画像においてテクスチャ領域を識別するステップと、テクスチャ領域において高輝度域および低輝度域を検出するステップと、調整パラメータを使用することにより、制御可能に可変的に、テクスチャ領域に高輝度域を追加し、テクスチャ領域から低輝度域を差し引いて、受け入れがたい望まれないノイズを持ち込むことなく、高輝度域と低輝度域とのコントラストを制御可能に可変的に強化するステップとを含み、それにより、血管パターンの可視化を、制御可能に可変的に強調させる。
【００２２】
したがって、本発明は、疾病の存在の高い可能性を有するテクスチャ領域を識別し、テクスチャ領域内において高いおよび低い輝度（明るさ）域を検出するために、数理形態学演算を適用し、テクスチャ領域の識別、形態学的演算、および調整パラメータの結果を組み合わせてコントラスト強調された画像を計算することによる、血管構造の強化された可視化のための画像コントラスト強調の方法を含む。テクスチャ領域は、輝度における高い変化を有する画像内の域を決定することによって、オリジナル画像において識別される。次に、テクスチャ領域内における高いおよび低い輝度の域が、数理形態学演算を使用して識別される。最後に、選択可能な調整パラメータによって決定された、高輝度域の可変量が追加され、オリジナル画像のテクスチャ領域から低輝度域が差し引かれて、血管構造の制御可能に可変な可視化強調による画像を生成する。
【００２３】
本発明の好ましい実施形態が、以下の図面を参照して説明される。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】可視化強調方法のフローチャートである。
【図２】図２（ａ）は、子宮頸部の画像を示す図である。図２（ｂ）は、子宮頸部の識別されたテクスチャ領域を示す図である。
【図３】図３（ａ）は、オリジナル子宮頸部画像を示す図である。図３（ｂ）は、コントラスト強調なしの、オリジナル画像の（図３（ａ）の中の正方形によって示された）拡大領域を表示する図である。図３（ｃ）は、０に設定された調整パラメータによる血管構造強調の結果を示す図である。図３（ｄ）は、０．５に設定された調整パラメータによる血管構造強調の結果を示す図である。図３（ｅ）は、１．０に設定された調整パラメータによる血管構造強調の結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
本発明の目下の好ましい実施形態は、子宮頸部の画像にアーチファクト（ノイズ）を持ち込むことなく、小さな血管パターンと周囲組織とのコントラストを強化し、制御可能に変化させる方法を提供し、そのようにして、前記血管パターンの可視化を強調する手段を提供する。本発明の目下の好ましい実施形態のフローチャートが、図１に示される。目下の好ましい方法のステップが、より詳細に以下に説明される。
１．テクスチャ領域識別
可視化（コントラスト）強調方法は、（子宮頸部などの）器官または組織の画像（Ｉと称される）から始まる。本発明の目下の好ましい実施形態では、セグメント化するステップが、子宮頸部のテクスチャ領域が識別される画像に適用される。テクスチャ解析は、そのテクスチャによる、画像における領域の特性付けを参照する。テクスチャ解析は、画像における空間的な輝度変化（好ましくは、画像の白黒版の明るさにおける変化、すなわち「グレイスケール」を使用して測定される、画像の明るさ（すなわち輝度）の変化の空間的広がり）の関数として、粗い、平滑な、つややかな、または凸凹の多い、を定量化することを試みる。したがって、粗さ、または凸凹加減は、画像の白黒版における、輝度値、またはグレイレベルの変化の空間的広がりとして理解されることができる。子宮頸部では、テクスチャ領域は、テクスチャコンテンツにおいてリッチである、または言い換えれば、（輝度において平滑ではなく）輝度において高い変化を有する領域としてみなされる。子宮頸部テクスチャ領域は、異常な血管構造などの病的所見、および未熟化生などの正常所見の両方に関連付けられる。子宮頸部の血管パターンが、リッチテクスチャのこれらの範囲内に位置していない場合、前癌病変の可能性は高くない。したがって、テクスチャ領域を検出し、これらの域に強調アルゴリズムを単に適用することによって、前癌病変または癌性病変に関連付けられた血管パターンのみを視覚的に強調することになる。本発明は、制御可能なコントラスト強調、および、セグメント化によって、制御可能な局所コントラスト強調のための手段を提供する。
【００２６】
本発明で使用される好ましいテクスチャ領域識別は、Ｌｉらにより提示された研究に基づいており（Ｗ．Ｌｉ、Ｊ．Ｇｕ、Ｄ．Ｆｅｒｒｉｓ、およびＡ．Ｐｏｉｒｓｏｎ、「Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  ｉｍａｇｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｕｔｅｒｉｎｅ  ｃｅｒｖｉｃａｌ  ｉｍａｇｅｓ（子宮頸部画像の自動画像解析）」、Ｐｒｏｃ．Ｏｆ  ＳＰＩＥ  ６４１４、６５１４２Ｐ１〜６５１４２Ｐ９（２００７年）、参照により本明細書に組み込まれる）、この研究は、Ｆｏｒｓｔｎｅｒ（Ｆｏｒｓｔｎｅｒ，Ｗ．、「Ａ  ｆｒａｍｅｗｏｒｋ  ｆｏｒ  ｌｏｗ  ｌｅｖｅｌ  ｆｅａｔｕｒｅ  ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ（低レベル特徴抽出のためのフレームワーク）」、Ｐｒｏｃ．ｏｆ  Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ、３８３〜３９４頁（１９９４年）、参照により本明細書に組み込まれる）、Ｇｒａｄｉｎｇら（Ｇｒａｄｉｎｇ，Ｊ．およびＬｉｎｄｅｂｅｒｇ，Ｔ．、「Ｄｉｒｅｃｔ  ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｈａｐｅ  ｃｕｅｓ  ｕｓｉｎｇ  ｓｃａｌｅ−ａｄａｐｔｅｄ  ｓｐａｔｉａｌ  ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ  ｏｐｅｒａｔｏｒｓ（スケール適応の空間的導関数演算子を使用した形状キューの直接計算）」、Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ１７、１６３〜１９１頁（１９９６年）、参照により本明細書に組み込まれる）、ならびにＣａｒｓｏｎら（Ｃ．Ｃａｒｓｏｎ、Ｓ．Ｂｅｌｏｎｇｉｅ、Ｈ．Ｇｒｅｅｎｓｐａｎ、およびＪ．Ｍａｌｉｋ、「Ｂｌｏｂｗｏｒｌｄ：ｉｍａｇｅ  ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ  ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｉｔｓ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏ  ｉｍａｇｅ  ｑｕｅｒｙｉｎｇ（ブロブワールド：期待値最大化を使用した画像セグメンテーションおよび画像クエリへのその応用）」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、２４、１０２６〜１０３８頁（２００２年）、参照により本明細書に組み込まれる）により提示された技術の一部を利用する。テクスチャ領域解析方法は、画像におけるテクスチャコントラスト（すなわち輝度変化）を決定し、画像を高テクスチャおよび低テクスチャの域に分離する。高テクスチャ域は、子宮頸部画像においてテクスチャ領域を画定する１つの領域においてクラスタ化される。全体の子宮頸部画像Ｉのサブパートであるテクスチャ領域が、Ｉｔｅｘｔｕｒｅと称される。図２（ａ）は、子宮頸部の画像を示し、図２（ｂ）は、上記で説明された方法を使用して識別されたテクスチャ領域を示す。
【００２７】
テクスチャ領域を検出するステップは、本発明の好ましい方法であるが、以下のステップのためにあらかじめ必須ではない。子宮頸部の全体画像が、以下のステップにおいて全く同様に使用されることができる。
２．高輝度領域および低輝度領域を画定する
オプションのテクスチャ領域検出に続くステップは、好ましくは数理形態学に基づいた演算を使用する（Ｊ．Ｓｅｒｒａ、「Ｉｍａｇｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ  Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ（画像解析および数理形態学）」、Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ、Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ、１９８２年、参照により本明細書に組み込まれる）。数理形態学は、集合論（物体の集合を研究する数学の部門である）からいくつかの簡単な数学的概念を使用して、血管パターンなどの幾何学構造を解析し、処理するための技術である。数理形態学における基本的な考え方は、画像にある構造を、簡単なあらかじめ定義された型を有する、いわゆる構造化要素と比較して、この型が、画像における構造にいかに合致するか、またはいかに外れているかについての結論を出すことである。数理形態学において一般的に使用される構造化要素は、ディスク型、ボックス型、およびダイヤモンド型を含むが、これらに限定されない。数理形態学は、一般的に、デジタル画像に適用され、エッジ検出、ノイズ除去、画像強調、および画像セグメント化を含む。
【００２８】
本発明で使用される好ましい形態学方法は、トップハットフィルタおよびボトムハットフィルタである（Ｐ．Ｓｏｉｌｌｅ、「Ａ  ｎｏｔｅ  ｏｎ  ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ  ｃｏｎｔｒａｓｔ  ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ（形態学的コントラスト強調についてのノート）」、Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｒｅｐｏｒｔ  Ｅｃｏｌｅ  ｄｅｓ  Ｍｉｎｅｓ  ｄ’Ａｌｅｓ−ＥＥＲＩＥ（１９９７年）、参照により本明細書に組み込まれる；Ｆ．Ｍｅｙｅｒ、「Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  ｉｍａｇｅ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｓ  ｆｏｒ  ａｎ  ａｕｔｏｍａｔｉｃ  ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ  ｏｆ  ｃｅｒｖｉｃａｌ  ｓｍｅａｒｓ（子宮頸部スメアの自動スクリーニングのための反復画像変換）」、Ｔｈｅ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｈｉｓｔｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ  ａｎｄ  Ｃｙｔｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ、Ｔｈｅ  Ｈｉｓｔｏｃｈｅｍｉｃａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ、１２８〜１３５頁（１９７９年）、参照により本明細書に組み込まれる）。
【００２９】
トップハットフィルタは、画像における高輝度（明るい）域を取り込む。ここで、トップハットフィルタは、近傍ランキングに基づき、２つの異なるサイズの域からランク付けされた値を使用する。スライディング・ウィンドウ（好ましくはディスク型の構造化要素）によって画定されたある域において最も明るい値が、周囲の環状（リング型）域において最も明るい値と比較される。明るさの差が、（周囲域の平均の明るさとして典型的に定義される）閾値を超える場合、その域は、明るい域として画定される。トップハットフィルタの出力は、画像における高い明るさの域を画定し、ＴＨ（Ｉｔｅｘｔｕｒｅ）と称される。
【００３０】
明るい域が識別された後に、ボトムハットフィルタが、血管構造などの低い輝度（暗い）域を取り込むために使用されることができる。ここで、スライディング・ウィンドウ（好ましくはディスク型の構造化要素）のサイズが、好ましくは、強調されるべく見出される血管のサイズの直径をわずかに超えるように選択される。ボトムハットフィルタの出力は、画像における低い輝度（より暗い）域を画定し、ＢＨ（Ｉｔｅｘｔｕｒｅ）と称される。
３．コントラスト強調
本発明の好ましい実施形態における最終ステップは、血管構造と周囲組織とのコントラストを強調することによって、画像の局所コントラストを向上させるために、それ以前のステップからの情報を組み合わせる。好ましい一方法は、オリジナル画像から低輝度域を差し引くことを含む低輝度ベースのコントラスト強調であり、そうすることによって、低輝度域とその周囲とのコントラストを強化する（Ｋ．ＳｕｎおよびＮ．Ｓａｎｇ、「Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  ｏｆ  ｖａｓｃｕｌａｒ  ａｎｇｉｏｇｒａｍ  ｂｙ  ｍｕｌｔｉｓｃａｌｅ  ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ（マルチスケール形態学による血管造影図の強調）」、Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ａｎｄ  Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ、１３１１〜１３１３頁（２００７年）、参照により本明細書に組み込まれる）。別の好ましい方法は、トップハット演算（高輝度域）からの出力を追加すること、およびオリジナル画像からボトムハット出力（低輝度域）を差し引くことを含む、高輝度コントラスト強調である。この方法は、高輝度域を強化された輝度に向かって引き伸ばし、対して、低輝度域は低下した輝度に向かって引き伸ばされ、それにより、低輝度域を差し引くことのみよりも多い量だけ、領域のコントラストを強化する（Ｗｉｒｔｈ，Ｍ．、Ｆｒａｓｃｈｉｎｉ，Ｍ．、およびＬｙｏｎ，Ｊ．、「Ｃｏｎｔｒａｓｔ  ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  ｏｆ  ｍｉｃｒｏｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  ｍａｍｍｏｇｒａｍｓ  ｕｓｉｎｇ  ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ  ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  ａｎｄ  ｎｏｎ−ｆｌａｔ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｉｎｇ  ｅｌｅｍｅｎｔｓ（形態学的強調および非フラットな構造化要素を使用した、マンモグラムにおける微小石灰化のコントラスト強調）」、Ｐｒｏｃ．１７ｔｈＩＥＥＥ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ｂａｓｅｄ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ、（２００８年）、参照により本明細書に組み込まれる；Ｋ．ＳｕｎおよびＮ．Ｓａｎｇ、「Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  ｏｆ  ｖａｓｃｕｌａｒ  ａｎｇｉｏｇｒａｍ  ｂｙ  ｍｕｌｔｉｓｃａｌｅ  ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ（マルチスケール形態学による血管造影図の強調）」、Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ａｎｄ  Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ、１３１１〜１３１３頁（２００７年）、参照により本明細書に組み込まれる）。
３（ａ）．調整パラメータ
目下の好ましい実施形態は、強調された画像、Ｉｅｎｈａｎｃｅｄｅを作成するために、以下の式に従って、制御可能に可変な調整パラメータαを組み込むことによる、追加および差引きのアプローチについて、さらに詳しく述べる。
Ｉｅｎｈａｎｃｅｄ＝［Ｉｔｅｘｔｕｒｅ＋α×ＴＨ（Ｉｔｅｘｔｕｒｅ）］−ＢＨ（Ｉｔｅｘｔｕｒｅ）（１）
制御可能に可変な調整パラメータαは、０と１の間で制御可能に選択可能な値を有し、異なるフィルタ特性に類似した可変な可視化（コントラスト）強調のための手段を提供する。式（１）から、調整パラメータは、好ましくは、トップハットフィルタの出力のみを制御し、したがって、高輝度（明るさ）域のコントラスト強調のみを制御し、ボトムハットフィルタの出力（低輝度（明るさ）域のコントラスト強調）は制御しないことがわかる。
【００３１】
αの値＝０は、高輝度ベースのコントラスト強調が適用されないことを意味し、これは、上記で説明したように、オリジナル画像から低輝度域を差し引くことのみの効果を有し、そうすることによって、その周囲からの低輝度域のコントラストのみを強化する。
【００３２】
αの値＝１は、トップハットフィルタからの全出力を追加し、オリジナル画像からボトムハット出力を差し引き、これは、上記で説明したように、強化された輝度に向かう高輝度域、および低下した輝度に向かう低輝度域の両方を引き伸ばし、それにより、最大コントラスト強調を適用する。
【００３３】
０＜α＜１の値は、（可変なコントラスト強調に加えて）強調された画像において生成される望まれないノイズの量を制御する手段を提供する。最初の観察で、（α＝１による）最大コントラスト強調が、標準で、望ましい、演算パラメータであると考えることがあるが、高輝度（明るさ）域はノイズの影響をより受けやすいために、それはまた、画像におけるノイズを、受け入れがたいレベルにまで増加させることがある。これは、意図されたコントラスト強調の効果を打ち消すことになる。この挙動の理由は、光のプロパティ（統計的変動）の帰結である。たとえば、検出された信号におけるノイズは、光の輝度によって増加する。
【００３４】
制御可能に可変な可視化強調はまた、ユーザの個人的な好みに合わせて、コントラスト強調の量を微調整する機会を、ユーザに提供することになる。
本発明のコントラスト強調方法の結果が、図３に図示される。図３（ａ）は、オリジナル子宮頸部画像を示し、図３（ｂ）は、コントラスト強調なしの、オリジナル画像の拡大領域を表示する。図３（ｃ）、図３（ｄ）、および図３（ｅ）は、それぞれ、０、０．５、および１．０に設定された調整パラメータαによるコントラスト強調の結果を示し、血管構造の強化された可視化をはっきりと実証している。
【００３５】
本発明が、詳細な説明において説明された特定の実施形態を参照して示され、説明され、かつ図面において図示されてきたが、特許請求の範囲によって定義される本発明の精神および範囲から逸脱せずに、本発明においてさまざまな詳細の変更が行われてよいことが、当業者によって理解されるであろう。したがって、特許請求の範囲に明示的に記述される場合を除いて、限定は、含意または推論されるべきでない。
【産業上の利用可能性】
【００３６】
本発明は、可視化強調を提供し、本発明は、血管または子宮頸部に限定されない。コントラスト強調方法はまた、他の組織診断機器にも、コントラストの可変的な調整を必要とするあらゆる他の方法にも、好適であることができる。
【図２（ａ）−２（ｂ）】
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【図３（ａ）】
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【図３（ｂ）】
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【図３（ｃ）】
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【図３（ｄ）】
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【図３（ｅ）】
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【図１】
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【国際調査報告】
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