(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
放射線撮影により取得された画像データ中から、放射線を照射した領域を照射領域として抽出する照射領域抽出方法であって、
前記画像データを代表する第１の特性値を算出する第１の特性値算出工程と、
前記画像データを複数の画像データ領域に分割し、前記複数の画像データ領域をそれぞれ代表する第２の特性値を算出する第２の特性値算出工程と、
前記複数の画像データ領域をそれぞれ代表する第２の特性値と前記第１の特性値を比較し、第１の特性値より大きい値を示す第２の特性値を算出した画像データ領域内に前記照射領域の少なくとも一部の領域が含まれるか否かを判定する判定工程と、
前記画像データの領域のうち、前記判定工程で前記照射領域の少なくとも一部の領域を含むと判定された前記画像データ領域を参照して前記照射領域を抽出する抽出工程とを備えることを特徴とする照射領域抽出方法。
【請求項２】
前記第２の特性値は、前記複数の画像データ領域それぞれにおける前記第１の特性値の出現頻度であり、
前記判定工程は、前記第２の特性値が所定値よりも大きい場合に前記第２の特性値を計算した画像データ領域が照射領域であると判定することを特徴とする請求項１に記載の照射領域抽出方法。
【請求項３】
前記第１の特性値は、前記画像データ領域中の画素値の最大値から決まる値、平均値、中間値のいずれかであることを特徴とする請求項１又は２に記載の照射領域抽出方法。
【請求項４】
前記第２の特性値は、前記複数の画像データ領域ごとの画素値の平均値、中間値のいずれかであることを特徴とする請求項１に記載の照射領域抽出方法。
【請求項５】
前記第１の特性値算出工程は、前記画像データ全体の画素値のヒストグラムを作成し、作成したヒストグラムの形状から前記第１の特性値を求めることを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の照射領域抽出方法。
【請求項６】
前記第１の特性値は、前記ヒストグラムの高画素値側から最初の凹部の最窪み点であることを特徴とする請求項５に記載の照射領域抽出方法。
【請求項７】
前記複数の画像データ領域は、前記画像データ全体を方形状に分割した領域であることを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の照射領域抽出方法。
【請求項８】
放射線撮影により取得された画像データ中から、放射線を照射した領域に対応する照射領域を抽出するために、コンピュータを、
前記画像データを代表する第１の特性値を算出する第１の特性値算出手段と、
前記画像データを複数の画像データ領域に分割し、前記複数の画像データ領域をそれぞれ代表する第２の特性値を算出する第２の特性値算出手段と、
前記複数の画像データ領域をそれぞれ代表する第２の特性値と前記第１の特性値を比較し、第１の特性値より大きい値を示す第２の特性値を算出した画像データ領域内に前記照射領域の少なくとも一部の領域が含まれるか否かを判定する判定手段と、
前記画像データの領域のうち、前記判定手段で前記照射領域の少なくとも一部の領域を含むと判定された前記画像データ領域を参照して前記照射領域を抽出する抽出手段として機能させるためのコンピュータプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項９】
放射線撮影により取得された画像データ中から、放射線を照射した領域に対応する照射領域を抽出する照射領域抽出装置であって、
前記画像データを代表する第１の特性値を算出する第１の特性値算出手段と、
前記画像データを複数の画像データ領域に分割し、前記複数の画像データ領域をそれぞれ代表する第２の特性値を算出する第２の特性値算出手段と、
前記複数の画像データ領域をそれぞれ代表する第２の特性値と前記第１の特性値を比較し、第１の特性値より大きい値を示す第２の特性値を算出した画像データ領域内に前記照射領域の少なくとも一部の領域が含まれるか否かを判定する判定する判定手段と、
前記画像データの領域のうち、前記判定手段で前記照射領域の少なくとも一部の領域を含むと判定された前記画像データ領域を参照して前記照射領域を抽出する抽出手段とを備えたことを特徴とする照射領域抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、照射領域抽出方法、照射領域抽出装置、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関し、特に、放射線撮影により取得された画像データ中から、放射線を照射した照射領域を抽出するために用いて好適なものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年のデジタル技術の進歩により放射線画像をデジタル画像信号に変換し、このデジタル画像信号を画像処理してＣＲＴ等に表示、あるいはプリント出力することが行われている。放射線画像の撮影においては、人道上の理由より、また、不要領域からの散乱を防ぎコントラスの低下を防止するため、必要領域のみにしか放射線を照射しない照射しぼりが行われるのが一般的である。また、画像処理を行うにあたり、濃度値の分布から処理パラメータを決定し、決定されたパラメータに基づいて画像処理を行うのが普通である。しかしながら、照射領域が限定されない場合には、関心領域外のいわば不要情報を画像処理パラメータの決定に使用することになり、適切な画像処理が行えないという問題が生じる。
【０００３】
そこで、照射領域を抽出し、関心領域のみの情報から画像処理パラメータを決定する必要がある。照射領域を抽出する方法としては、例えば、画像濃度値を微分しその値から照射端を判定するもの、特公平６−９０４１２号公報に示されるように、照射領域外のすそ野の領域を想定し、このすそ野を１次近似式で近似し、実濃度値と上記１次近似式の値との差異から照射端を判定する方法等が知られている。しかし、上記各照射端抽出方法は照射しぼりがあることを前提として成り立つ方法であり、各照射端抽出方法を用いるためには前処理として照射しぼりの有る無しを判定する必要がある。
【０００４】
照射しぼりの有る無しを判定する方法としては、ＵＳＰ５０９１９７０号公報に示されるように、画像中心部の濃度平均、中間値等と画像端部の濃度平均値、中間値等とを比較し、画像端部の濃度値が一定値以下なら照射しぼり有りとする方法がある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
図１０は肺正面部をＸ線撮影した画像である。ａが画像全面を示し、ｂが直接Ｘ線があたっている照射領域であり、この領域ｂの黒部分がセンサーにＸ線が直接あたっている部分である。また、Ａは例えば、上記ＵＳＰ５０９１９７０号公報で照射しぼりがあるか否かを判定するのに用いている領域である。
【０００６】
上記ＵＳＰ５０９１９７０号公報のように、図１０の画像端部ＡにＸ線が照射されているか否かにより照射しぼりの有無を判定する方法では、しぼりの有無は判定できるが、どの位置までしぼりがあるのかを判定することはできない。そのため、大まかな照射領域の情報が不明であり、全領域から照射領域を抽出するための処理を行わなければならず、計算時間がかかるという問題がある。さらに、照射領域を抽出しても、大まかな照射領域が不明であるため、抽出した照射領域を検証することができないという問題がある。
【０００７】
また、図１０のようにＸ線が直接センサーにあたっている領域が少ない場合には、濃度変化は照射端部よりも肺周辺部のほうが大きく、このため照射領域を肺周辺部などに誤抽出する問題がある。
【０００８】
さらに、上記ＵＳＰ５０９１９７０号公報の方法では、領域画像端部に照射しぼりが行われない時に画像端部に撮影部位がかかった場合に、この画像端部にかかった撮影部位の面積と放射線の透過率とにより画像端部の平均濃度が変動する。そのため、照射しぼりが行われていないのに照射しぼり有りと誤判定するという問題がある。また、照射線量が小さい場合に画像中心部と画像端部との濃度差がなくなり、照射しぼりがないのに照射しぼりありと誤判定するという問題がある。
【０００９】
本発明は、上記のような問題を解決することを目的としてなされたもので、画像内の指定領域が照射領域か否かを判定するようにしたものである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、本発明による照射領域抽出方法は、放射線撮影により取得された画像データ中から、放射線を照射した領域を照射領域として抽出する照射領域抽出方法であって、前記画像データを代表する第１の特性値を算出する第１の特性値算出工程と、前記画像データを複数の画像データ領域に分割し、前記複数の画像データ領域をそれぞれ代表する第２の特性値を算出する第２の特性値算出工程と、前記複数の画像データ領域をそれぞれ代表する第２の特性値と前記第１の特性値を比較し、第１の特性値より大きい値を示す第２の特性値を算出した画像データ領域内に前記照射領域の少なくとも一部の領域が含まれるか否かを判定する判定工程と、前記画像データの領域のうち、前記判定工程で前記照射領域の少なくとも一部の領域を含むと判定された前記画像データ領域を参照して前記照射領域を抽出する抽出工程とを備えることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明によるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、放射線撮影により取得された画像データ中から、放射線を照射した領域に対応する照射領域を抽出するために、コンピュータを、前記画像データを代表する第１の特性値を算出する第１の特性値算出手段と、前記画像データを複数の画像データ領域に分割し、前記複数の画像データ領域をそれぞれ代表する第２の特性値を算出する第２の特性値算出手段と、前記複数の画像データ領域をそれぞれ代表する第２の特性値と前記第１の特性値を比較し、第１の特性値より大きい値を示す第２の特性値を算出した画像データ領域内に前記照射領域の少なくとも一部の領域が含まれるか否かを判定する判定手段と、前記画像データの領域のうち、前記判定手段で前記照射領域の少なくとも一部の領域を含むと判定された前記画像データ領域を参照して前記照射領域を抽出する抽出手段として機能させるためのコンピュータプログラムを記憶したことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明による照射領域抽出装置は、放射線撮影により取得された画像データ中から、放射線を照射した領域に対応する照射領域を抽出する照射領域抽出装置であって、前記画像データを代表する第１の特性値を算出する第１の特性値算出手段と、前記画像データを複数の画像データ領域に分割し、前記複数の画像データ領域をそれぞれ代表する第２の特性値を算出する第２の特性値算出手段と、前記複数の画像データ領域をそれぞれ代表する第２の特性値と前記第１の特性値を比較し、第１の特性値より大きい値を示す第２の特性値を算出した画像データ領域内に前記照射領域の少なくとも一部の領域が含まれるか否かを判定する判定する判定手段と、前記画像データの領域のうち、前記判定手段で前記照射領域の少なくとも一部の領域を含むと判定された前記画像データ領域を参照して前記照射領域を抽出する抽出手段とを備えたことを特徴とする。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面と共に説明する。
まず、第１の実施の形態を説明する。
図２は、照射しぼり無しでＸ線撮影された手の画像を示し、ａが画像全体の領域を示す。
図３は、画像全体領域ａを例えば１０個の指定領域１〜１０に分割した場合を示す。図下の数字は座標を示す。
図４は、照射しぼり有りでＸ線撮影された手の画像（領域ｂ）と、図３の指示領域との関係を示す。
図５は、画像全体領域ａを例えば５０個の指示領域に分割した場合を示す。
図６は、照射しぼりで撮影された肺の画像（領域ｂ）と、図５の指示領域との関係を示す。
【００１７】
図１は、第１の実施の形態による照射領域判定装置の構成を示すフロック図である。
図１において、１０１は画像全体から第１の特性値を計算する第１の特性値算出手段、１０２は第２の特性値を計算する指定領域を指示する領域指示手段、１０３は領域指示手段１０２で指示された領域の濃度値を第２の特性値として計算する第２の特性値算出手段、１０４は第２の特性値から指定領域内の照射領域の有無を判定する判定手段、１０５は領域指示手段１０２の領域情報と判定手段１０４の判定結果とを合せて記憶する記憶手段である。
【００１８】
次に、上記構成による照射領域判定装置の動作について図７のフローチャートを用いて説明する。ここでは、例えば指定領域が照射領域で有るか無いかを判定する処理の流れを図４について説明する。
第１の特性値算出手段１０１で画像全体の濃度のＭＡＸ値を算出する。ここでのＭＡＸ値は画像全体の累積ヒストグラムの上位部、例えば５％点としてもよいし、画像濃度値をソートし上位部としてもよい。
【００１９】
そして、式（１）で示される濃度値ｄ１を第１の特性値とする（ステップＳ２０１）。ここでｒａｔｉｏは定数で例えば０．５とする。
ｄ１＝ＭＡＸ×ｒａｔｉｏ  ───（１）
次に領域指示手段１０２は、図３に示される指定領域１〜１０を順次指示し、指示領域の座標情報を第２の特性値算出手段１０３に渡す（ステップＳ２０２）。
【００２０】
次に第２の特性値算出手段１０３は、指定領域から濃度平均値を第２の特性値ｄ２として計算する（ステップＳ２０３）。次に判定手段１０４は、第１の特性値ｄ１と第２の特性値ｄ２との大小関係を比較し、
ｄ２＞ｄ１  ───（２）
ならばその指定領域は照射領域と判定し、それ以外の場合は照射領域ではないと判定する（ステップＳ２０４）。
【００２１】
そして記憶手段１０５は指定領域の座標と、判定手段１０４の判定結果とを合せて記憶する（ステップＳ２０５）。全指定領域について第２の特性値を計算したなら処理を終了し、そうでなければステップＳ２０２に戻り、他の指定領域に対してステップＳ２０３からＳ２０５の処理を行う。
【００２２】
以上のように、第１の特性値と指定領域の第２の特性値とを比較することにより、照射領域である指定領域を抽出することが可能である。
【００２３】
例えば図４の場合には、判定手段１０４は、指定領域４，５，６，７に照射領域がかかると判定する。従って、照射領域の左端部は座標３から４の間、右端部は座標６から７の間にあることが推測される。このため、照射領域の左端部を求めるための処理は座標３から座標７の間のみで行えばよく、全座標を処理するより、計算時間が短縮される効果がある。
【００２４】
また、何らかの照射領域抽出方法で照射領域を抽出した場合に、左照射端部は指示領域４内にあるため、指定領域４以外の場合は誤抽出であると検証できる。さらに、誤抽出と判定された場合には、他の照射領域抽出方法を使用することも可能である。
【００２５】
例えば図６の場合には、センサーに直接Ｘ線があたっている部分が少ないので、肺周辺のエッジを照射端部と誤抽出し易い例である。しかしながら、本実施の形態によれば、少なくとも図６における指定領域１、２、３、４に照射領域がかかると判定される。従って、肺のエッジ部を照射端部と誤抽出した場合にも誤抽出と判定することが可能であり、指定領域１、２、３、４の領域情報に基づいて新たに照射領域を抽出することが可能である。
【００２６】
ここでは、第１の特性値として画像全体の最高濃度値としたが、画像全体の平均値、中間値等を用いてもよい。また、第２の特性値としても指定領域の平均値、中問値を用いてもよい。
【００２７】
以上のように、第１の実施の形態によれば、指定領域の照射領域の有無を参考にして照射領域抽出処理を行うことにより、全領域を処理する必要がなく、計算時間を短縮できる効果がある。
また、指定領域の照射領域の有無を参考にすることにより、照射領域抽出処理の抽出結果を検証することができ、照射領域抽出を誤まった場合に、再度照射領域抽出を行うことができ、照射領域抽出も精度が上がる効果がある。
さらに、誤抽出した場合には、他の照射領域抽出方法を使用することができ、複数の照射領域方法を組み合わせることにより、照射領域抽出の精度がさらに上がる効果がある。
【００２８】
次に第２の実施の形態を説明する。
本実施の形態は、図１の第２の特性値算出手段１０３の特性値の算出方法と判定手段１０４の判定方法が第１の実施の形態と異なるものである。ここでは、照射領域の有無を判定する処理の流れを図２、図４について説明する。
まず、第１の特性値算出手段１０１で画像全体のＭＡＸ値を算出する。ここでのＭＡＸ値は画像全体の累積ヒストグラムの上位部、例えば５％点としてもよいし、画像濃度値をソートし上位部としてもよい（ステップＳ２０１）。
【００２９】
次に領域指示手段１０２は、図３に示される指定領域１〜１０を順次指示し、指示された指定領域の座標情報を第２の特性値算出手段１０３に渡す（ステップＳ２０２）。
第２の特性値算出手段１０３は、指定領域から第１の特性値算出手段１０１で算出されたＭＡＸ値の一定割合、例えば９０％以上の濃度値の出現頻度を計算する（ステップＳ２０３）。
【００３０】
次に判定手段１０４は、第２の特性値算出手段１０３で計算された出現頻度が一定値Ｔｈ１（例えばＴｈ１＝０．０５）より大きいならば、その指定領域を照射領域と確定し、Ｔｈ１以下ならば照射領域でないと判定する（ステップＳ２０４）。そして記憶手段１０５は、指定領域の座標と、判定手段１０４の判定結果とを合せて記憶する（ステップＳ２０５）。全指定領域について第２の特性値を計算したなら処理を終了し、そうでなければステップＳ２０２に戻り、他の指示領域に対してステップＳ２０３からＳ２０５の処理を行う。
【００３１】
以上のように、第２の実施の形態によれば、指示領域に金属片が入っているような場合でも、第２の特性値として濃度平均値の代わりに出現頻度を用いているため、金属片の濃度値の影響を受けることなく、安定した判定を行うことができる。また、出現頻度を用いているため、高濃度又は低濃度のノイズの影響も受けずに、安定した判定を行うことができる。
【００３２】
次に第３の実施の形態を説明する。
図８は第１、第２の実施の形態における第１の特性値算出手段１０１で計算される第１の特性値の算出処理の流れを示すフローチャートである。図９は画像全体の濃度値ヒストグラムを示し、横軸が濃度値、縦軸が出現頻度を示す。
【００３３】
次に動作について図８の流れに従い説明する。
まず、図９に示されるようなヒストグラムを作成する（ステップ４０１）。次に、上記作成したヒストグラムからす抜け領域（Ｘ線が直接センサーにあたっている領域）の濃度下限を示す濃度値Ｔｈ３を抽出する。ここでは図９のヒストグラム上の高濃度値側から最初の凹部の最窪み点をＴｈ３とする（ステップ４０２）。このＴｈ３を第１の特性値算出手段１０１で算出されるＭＡＸの値とする。後の処理は第１、第２の実施の形態と同様に行われる。
【００３４】
以上のように、第３の実施の形態によれば、す抜け領域がある場合に、安定してす抜け濃度を算出することができ、このす抜けの濃度と指定領域で算出する特性値を用いて、す抜け領域である指定領域を安定して抽出できる効果がある。
【００３５】
次に本発明による記憶媒体について説明する。
図１の各ブロックから成るシステムを、ＣＰＵ、ＲＯＭ等のメモリを含むコンピュータシステムで構成する場合、上記メモリは本発明による記憶媒体を構成する。この記憶媒体には、図７、図９のフローチャートについて前述した動作を制御するための処理手順を実行するためのプログラムが記憶される。
【００３６】
また、この記憶媒体としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の半導体メモリ、光ディスク、光磁気ディスク、磁気媒体等を用いてよく、これらをＣＤ−ＲＯＭ、フロッピィディスク、磁気媒体、磁気カード、不揮発性メモリカード等に構成して用いてよい。
【００３７】
従って、この記憶媒体を上記各図に示したシステムや装置以外の他のシステムや装置で用い、そのシステムあるいはコンピュータがこの記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し、実行することによっても、前述した各実施の形態と同等の機能を実現できると共に、同等の効果を得ることができ、本発明の目的を達成することができる。
【００３８】
また、コンピュータ上で稼働しているＯＳ等が処理の一部又は全部を行う場合、あるいは、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された拡張機能ボードやコンピュータに接続された拡張機能ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づいて、上記拡張機能ボードや拡張機能ユニットに備わるＣＰＵ等が処理の一部又は全部を行う場合にも、各実施の形態と同等の機能を実現できると共に、同等の効果を得ることができ、本発明の目的を達成することができる。
【００３９】
【発明の効果】
本発明によれば、画像データを分割した複数の画像データ領域を代表する第２の特性値が、画像データを代表する第１の特性値よりも大きい場合に、その第２の特性値を算出した画像データ領域内に照射領域の少なくとも一部の領域が含まれるか否かを判定する。そして、照射領域の少なくとも一部の領域を含むと判定された画像データ領域を参照して前記照射領域を抽出する。これにより、画像データの全領域について、照射領域を抽出するための処理を行う必要がなく、計算時間を短縮できる効果がある。
【００４０】
また、前記分割した画像データ領域が照射領域であるか否かを判定するので、照射領域の抽出結果を検証することができ、照射領域の抽出を誤った場合に、照射領域の抽出を再度行うことができ、照射領域の抽出精度が上がる効果がある。
さらに、誤抽出した場合には、他の照射領域抽出方法を使用することができ、複数の照射領域抽出方法を組み合わせることにより、照射領域抽出の精度がさらに上がる効果がある。
【００４１】
また、本発明の他の特徴によれば、前記第２の特性値として、前記画像データを代表する第１の特性値の出現頻度を用いているため、画像データ領域に金属片が入っている場合でも、金属片の濃度値の影響を受けることなく、安定した判定を行うことができる。また、出現頻度を用いているため、高濃度又は低濃度のノイズの影響も受けずに、安定した判定を行うことができる。
【００４２】
また、本発明の他の特徴によれば、前記画像データの画素値のヒストグラムの形状から前記第１の特性値を求めるようにしたので、す抜け領域を安定して抽出できる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態による照射領域判定装置を示すブロック図である。
【図２】照射しぼりなしでＸ線撮影した手の画像を示す構成図である。
【図３】指定領域を示す構成図である。
【図４】指定領域と照射しぼり有りでＸ線撮影した手の画像を示す構成図である。
【図５】指定領域を示す構成図である。
【図６】指定領域と照射しぼり有りでＸ線撮影した肺の画像とを示す構成図である。
【図７】第１、第２の実施の形態による処理手順を示すフローチャートである。
【図８】第３の実施の形態による処理手順を示すフローチャートである。
【図９】画像全体の濃度値のヒストグラムを示す特性図である。
【図１０】照射しぼり有りでＸ線撮影した肺の画像を示す構成図である。
【符号の説明】
１０１  第１の特性値算出手段
１０２  領域指示手段
１０３  第２の特性値算出手段
１０４  判定手段
１０５  記憶手段
【図１】
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【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】
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【図１０】
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