JP2009061253A - 画像成分分離装置、方法、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】独立成分分析処理部24が独立成分分析を用いて複数の放射線画像から複数の画像成分を分離するための分離係数を求める前に、中周波成分抽出部21が、複数の放射線画像の各々から、複数の成分の各々が含まれる空間周波数帯域の画像成分を抽出する。
【選択図】図2
Description
E=E0−(α・ta+β・tb) ・・・(1)
ここで、式(1)の右辺の項α・ta,β・tbは、各成分における放射線の減衰量を表すものであり、放射線画像が、各成分における放射線の減衰量の影響が混じり合って反映されたものであることを表している。また、項α・ta,β・tbの各々は、減弱係数と各成分の厚さの積となっており、各成分における放射線の減衰量はその成分の厚さに依存することを示している。
式(1)で、E´=E0−Eとすると、式(1)は次式(2)のように簡単に表すことができる。
E´=α・ta+β・tb ・・・(2)
ここで、各放射線画像を識別する添え字を1、2とすると、本発明において、入力となる2つの放射線画像は、放射線のエネルギー分布が異なるので画像毎に減弱係数の値が異なるから、次式(3)(4)のように表すことができる。
E´1=α1・ta+β1・tb ・・・(3)
E´2=α2・ta+β2・tb ・・・(4)
このモデルに基づくと、本発明における、各画像を重みづけして合成することによって画像中の各成分を分離する処理は、上記各式の各々に適切な重みづけ係数を掛けたものの和を求めることによって、上記各式の右辺の分離対象以外の成分を表す各項の係数部分を0にして、分離対象以外の成分の厚さに依存しない関係式を得ることを意味する。したがって、画像中のある成分を分離するためには、上記各式の右辺の分離対象以外の成分を表す各項の係数部分が0となるような重みづけ係数を決定する必要がある。
なお、放射線画像の対数露光量Eは、被写体を撮影する際に被写体を透過して放射線検出手段に照射された放射線量を対数変換したものである。露光量は放射線検出手段に照射される放射線を直接検出することにより得ることができるが、放射線画像の個々の画素毎に露光量を検出することは非常に困難である。一方、放射線検出手段において得られる画像の各画素の画素値は露光量が多いほど大きくなることから、画素値と露光量とは互いに対応づけることができるものである。したがって、上記各式の露光量を画素値に置き換えることができる。
式(5)(6)を
独立成分分析では、この成分信号s1,s2の独立性を様々な基準によって評価し、成分信号s1,s2の独立性が最大となるように分離係数(行列W)と成分信号s1,s2とが求められる。
さらに、次の(a)と(b)を、収束するまで繰り返す。ここで、収束とは、w1、w2の各々について、更新前後のベクトルの方向がほぼ同じになる、すなわち、更新されるwiの値の変化が十分に小さくなることを意味する。
(a)i=1,2について、次式(14)に従ってwiを更新する。
非線形の独立成分分析を行い、分離係数を算出する。
ここで、式(19)(20)における両画像間での軟部の減弱係数の比a/c、骨部の減弱係数の比b/dに着目し、これらの比と対数線量差E1-2との関係を実験的に求めると、各々、図8(a)(b)のようになる。
簡単のため、減弱係数の比a/c、b/dが対数線量差E1-2に対して線形であると近似し、a/c=e+fE1-2、b/d=g+hE1-2とすると、式(19)(20)は次式(23)(24)のようになる。
aS=S´、bB=B´とすると、S´とB´の相互情報量I(S´,B´)は、次式(25)によって求めることができる。
2 画像品質チェック用ワークステーション(QA−WS)
3、3a、3b 読影ワークステーション
4 画像情報管理サーバ
5 画像情報データベース
19 ネットワーク
21 中周波成分抽出部
22 独立成分分析処理部
23、23´ 成分画像生成部
24、24´ 部分集合分類部
25 非線形独立成分分析処理部
26 非線形濃度変換部
Claims (22)
- 被写体を透過した放射線によって形成される、エネルギー分布の異なる複数のパターンの放射線の各々の該被写体中の透過・減衰の程度を表す複数の放射線画像を入力とし、該複数の放射線画像の相対応する画素毎に所定の重みづけ係数を用いた重みづけ総和を求めることによって、前記被写体中の所定の複数の成分の各々を表す複数の画像成分を分離する成分分離手段を備えた画像成分分離装置において、
前記複数の放射線画像の各々から、前記複数の成分の各々が含まれる空間周波数帯域の画像成分を抽出する帯域抽出手段をさらに備え、
前記成分分離手段が、前記帯域抽出手段によって抽出された前記空間周波数帯域の画像成分に対して独立成分分析を行うことによって、該空間周波数帯域の画像成分から前記複数の画像成分を分離するための分離係数を求め、該分離係数を前記所定の重みづけ係数とするものであることを特徴とする画像成分分離装置。 - 前記放射線画像が人体の骨成分と軟部成分とを表すものであり、
前記帯域抽出手段が、人体の骨の太さに対応する空間周波数帯域を含む中周波帯域の画像成分を抽出するものであることを特徴とする請求項1記載の画像成分分離装置。 - 被写体を透過した放射線によって形成される、エネルギー分布の異なる複数のパターンの放射線の各々の該被写体中の透過・減衰の程度を表す複数の放射線画像を入力とし、該複数の放射線画像の相対応する画素毎に所定の重みづけ係数を用いた重みづけ総和を求めることによって、前記被写体中の所定の複数の成分の各々を表す複数の画像成分を分離する成分分離手段を備えた画像成分分離装置において、
前記複数の放射線画像の少なくとも1つから得られる、該複数の放射線画像の各々の各画素における前記所定の複数の成分の各々の厚さまたは前記被検体の厚さと所定の関係を有するパラメータの値に基づいて、前記複数の放射線画像毎に各画素を1以上の部分集合に分類する部分集合分類手段をさらに備え、
前記成分分離手段が、前記複数の放射線画像の部分集合の少なくとも1組に対して独立成分分析を行うことによって該部分集合から前記複数の画像成分を分離するための分離係数を求め、該分離係数を前記所定の重みづけ係数とするものであることを特徴とする画像成分分離装置。 - 被写体を透過した放射線によって形成される、エネルギー分布の異なる複数のパターンの放射線の各々の該被写体中の透過・減衰の程度を表す複数の放射線画像の少なくとも1つから得られる、該複数の放射線画像の各々の各画素における前記被検体の所定の複数の成分の各々の厚さまたは前記被検体の厚さと所定の関係を有するパラメータの値に基づいて、前記複数の放射線画像毎に各画素を1以上の部分集合に分類する部分集合分類手段と、
前記複数の放射線画像に対する部分集合の各組に対して独立成分分析を行うことによって、該部分集合の組毎に、該部分集合から前記複数の成分の各々を表す画像成分を分離するための分離係数を求め、前記部分集合の組毎に、該分離係数を重みづけ係数として相対応する画素毎に重みづけ総和を求めることによって、前記複数の放射線画像の前記被写体中の所定の複数の成分の各々を表す複数の画像成分を分離する成分分離手段とを備えたことを特徴とする画像成分分離装置。 - 前記部分集合分類手段が、前記複数の放射線画像中の、放射線の減衰量が第1の基準値未満の領域、および/または、放射線の減衰量が第2の基準値より高い領域を除外して、前記部分集合に分類するものであることを特徴とする請求項3または4記載の画像成分分離装置。
- 被写体を透過した放射線によって形成される、エネルギー分布の異なる複数のパターンの放射線の各々の該被写体中の透過・減衰の程度を表す複数の放射線画像を入力とし、該複数の放射線画像の相対応する画素毎に所定の重みづけ係数を用いた重みづけ総和を求めることによって、前記被写体中の所定の複数の成分の各々を表す複数の画像成分を分離する成分分離手段を備えた画像成分分離装置において、
前記成分分離手段が、前記複数の放射線画像に対して独立成分分析を行うことによって、前記複数の放射線画像から前記複数の画像成分を分離するための分離係数を求め、該分離係数を前記所定の重みづけ係数とするものであり、
前記独立成分分析において、前記複数の放射線画像の各々における前記複数の画像成分の混合比率を表す混合係数を、前記複数の放射線画像の少なくとも1つから得られる、該複数の放射線画像の各々の各画素における前記所定の複数の成分の各々の厚さまたは前記被検体の厚さと所定の関係を有するパラメータを用いた所定の関数として表したモデルを用いるものであることを特徴とする画像成分分離装置。 - 被写体を透過した放射線によって形成される、エネルギー分布の異なる複数のパターンの放射線の各々の該被写体中の透過・減衰の程度を表す複数の放射線画像を入力とし、該複数の放射線画像の相対応する画素毎に所定の重みづけ係数を用いた重みづけ総和を求めることによって、前記被写体中の所定の複数の成分の各々を表す複数の画像成分を分離する成分分離手段を備えた画像成分分離装置において、
前記複数の放射線画像の少なくとも1つから得られる、該複数の放射線画像の各々の各画素における前記所定の複数の成分の各々の厚さまたは前記被検体の厚さと所定の関係を有するパラメータの値に基づいて、該複数の放射線画像の各々における放射線の減衰量の比が前記各成分の厚さまたは被写体の厚さによらず一定であるという関係に近づくように、該複数の放射線画像のうちの少なくとも1つの画像の各画素の画素値を非線形に変換する画素値変換手段をさらに備え、
前記成分分離手段が、前記画素値変換手段によって変換後の画像に対して独立成分分析を行うことによって、該変換後の画像から前記複数の画像成分を分離するための分離係数を求め、該分離係数を前記所定の重みづけ係数とするものであることを特徴とする画像成分分離装置。 - 前記複数の放射線画像は、エネルギー分布の異なる放射線の曝射によって形成されたものであり、
前記画素値変換手段は、前記複数の放射線画像中の放射線の減衰量がより大きい領域において、より高いエネルギーの放射線の曝射によって形成された放射線画像のゲインを、より低いエネルギーの放射線の曝射によって形成された放射線画像のゲインに比べて大きくする変換を行うものであることを特徴とする請求項7記載の画像成分分離装置。 - 前記複数の放射線画像は、エネルギー分布の異なる放射線の曝射によって形成されたものであり、
前記画素値変換手段は、前記複数の放射線画像中の放射線の減衰量がより大きい領域において、より低いエネルギーの放射線の曝射によって形成された放射線画像のゲインを、より高いエネルギーの放射線の曝射によって形成された放射線画像のゲインに比べて小さくする変換を行うものであることを特徴とする請求項7または8記載の画像成分分離装置。 - 前記複数の放射線画像は、1回の曝射で前記被検体を透過した放射線のエネルギー分布を変更させることによって形成されたものであり、
前記画素値変換手段は、前記複数の放射線画像中の放射線の減衰量がより大きい領域において、より高いエネルギーの放射線によって形成された放射線画像のゲインを、より低いエネルギーの放射線によって形成された放射線画像のゲインに比べて小さくする変換を行うものであることを特徴とする請求項7記載の画像成分分離装置。 - 前記複数の放射線画像は、1回の曝射で前記被検体を透過した放射線のエネルギー分布を変更させることによって形成されたものであり、
前記画素値変換手段は、前記複数の放射線画像中の放射線の減衰量がより大きい領域において、より低いエネルギーの放射線によって形成された放射線画像のゲインを、より高いエネルギーの放射線によって形成された放射線画像のゲインに比べて大きくする変換を行うものであることを特徴とする請求項7または10記載の画像成分分離装置。 - 前記パラメータが、前記複数の放射線画像のうちの1つの各画素における放射線量、放射線量の対数値、前記複数の放射線画像のうちの2つの間での各画素における放射線量の対数値の差、該各画素における放射線量の比の対数値のいずれかであることを特徴とする請求項3から11のいずれか1項に記載の画像成分分離装置。
- コンピュータが、被写体を透過した放射線によって形成される、エネルギー分布の異なる複数のパターンの放射線の各々の該被写体中の透過・減衰の程度を表す複数の放射線画像を入力とし、該複数の放射線画像の相対応する画素毎に所定の重みづけ係数を用いた重みづけ総和を求めることによって、前記被写体中の所定の複数の成分の各々を表す複数の画像成分を分離する成分分離ステップを有する画像成分分離方法において、
前記複数の放射線画像の各々から、前記複数の成分の各々が含まれる空間周波数帯域の画像成分を抽出する帯域抽出ステップをさらに有し、
前記成分分離ステップが、前記帯域抽出ステップにおいて抽出された前記空間周波数帯域の画像成分に対して独立成分分析を行うことによって、該空間周波数帯域の画像成分から前記複数の画像成分を分離するための分離係数を求め、該分離係数を前記所定の重みづけ係数とするものであることを特徴とする画像成分分離方法。 - コンピュータが、被写体を透過した放射線によって形成される、エネルギー分布の異なる複数のパターンの放射線の各々の該被写体中の透過・減衰の程度を表す複数の放射線画像を入力とし、該複数の放射線画像の相対応する画素毎に所定の重みづけ係数を用いた重みづけ総和を求めることによって、前記被写体中の所定の複数の成分の各々を表す複数の画像成分を分離する成分分離ステップを有する画像成分分離方法において、
前記複数の放射線画像の少なくとも1つから得られる、該複数の放射線画像の各々の各画素における前記所定の複数の成分の各々の厚さまたは前記被検体の厚さと所定の関係を有するパラメータの値に基づいて、前記複数の放射線画像毎に各画素を1以上の部分集合に分類する部分集合分類ステップをさらに有し、
前記成分分離ステップが、前記複数の放射線画像の部分集合の少なくとも1組に対して独立成分分析を行うことによって該部分集合から前記複数の画像成分を分離するための分離係数を求め、該分離係数を前記所定の重みづけ係数とするものであることを特徴とする画像成分分離方法。 - コンピュータが、被写体を透過した放射線によって形成される、エネルギー分布の異なる複数のパターンの放射線の各々の該被写体中の透過・減衰の程度を表す複数の放射線画像の少なくとも1つから得られる、該複数の放射線画像の各々の各画素における前記被検体の所定の複数の成分の各々の厚さまたは前記被検体の厚さと所定の関係を有するパラメータの値に基づいて、前記複数の放射線画像毎に各画素を1以上の部分集合に分類する部分集合分類ステップと、
前記複数の放射線画像に対する部分集合の各組に対して独立成分分析を行うことによって、該部分集合の組毎に、該部分集合から前記複数の成分の各々を表す画像成分を分離するための分離係数を求め、前記部分集合の組毎に、該分離係数を重みづけ係数として相対応する画素毎に重みづけ総和を求めることによって、前記複数の放射線画像の前記被写体中の所定の複数の成分の各々を表す複数の画像成分を分離する成分分離ステップとを行うことを特徴とする画像成分分離方法。 - コンピュータが、被写体を透過した放射線によって形成される、エネルギー分布の異なる複数のパターンの放射線の各々の該被写体中の透過・減衰の程度を表す複数の放射線画像を入力とし、該複数の放射線画像の相対応する画素毎に所定の重みづけ係数を用いた重みづけ総和を求めることによって、前記被写体中の所定の複数の成分の各々を表す複数の画像成分を分離する成分分離ステップを有する画像成分分離方法において、
前記成分分離ステップが、前記複数の放射線画像に対して独立成分分析を行うことによって、前記複数の放射線画像から前記複数の画像成分を分離するための分離係数を求め、該分離係数を前記所定の重みづけ係数とするものであり、
前記独立成分分析において、前記複数の放射線画像の各々における前記複数の画像成分の混合比率を表す混合係数を、前記複数の放射線画像の少なくとも1つから得られる、該複数の放射線画像の各々の各画素における前記所定の複数の成分の各々の厚さまたは前記被検体の厚さと所定の関係を有するパラメータを用いた所定の関数として表したモデルを用いるものであることを特徴とする画像成分分離方法。 - コンピュータが、被写体を透過した放射線によって形成される、エネルギー分布の異なる複数のパターンの放射線の各々の該被写体中の透過・減衰の程度を表す複数の放射線画像を入力とし、該複数の放射線画像の相対応する画素毎に所定の重みづけ係数を用いた重みづけ総和を求めることによって、前記被写体中の所定の複数の成分の各々を表す複数の画像成分を分離する成分分離ステップを有する画像成分分離方法において、
前記複数の放射線画像の少なくとも1つから得られる、該複数の放射線画像の各々の各画素における前記所定の複数の成分の各々の厚さまたは前記被検体の厚さと所定の関係を有するパラメータの値に基づいて、該複数の放射線画像の各々における放射線の減衰量の比が前記各成分の厚さまたは前記被写体の厚さによらず一定であるという関係に近づくように、該複数の放射線画像のうちの少なくとも1つの画像の各画素の画素値を非線形に変換する画素値変換ステップをさらに有し、
前記成分分離ステップが、前記画素値変換ステップによって変換後の画像に対して独立成分分析を行うことによって、該変換後の画像から前記複数の画像成分を分離するための分離係数を求め、該分離係数を前記所定の重みづけ係数とするものであることを特徴とする画像成分分離方法。 - コンピュータに、被写体を透過した放射線によって形成される、エネルギー分布の異なる複数のパターンの放射線の各々の該被写体中の透過・減衰の程度を表す複数の放射線画像を入力とし、該複数の放射線画像の相対応する画素毎に所定の重みづけ係数を用いた重みづけ総和を求めることによって、前記被写体中の所定の複数の成分の各々を表す複数の画像成分を分離する成分分離処理を実行させる画像成分分離プログラムにおいて、
該コンピュータに、前記複数の放射線画像の各々から、前記複数の成分の各々が含まれる空間周波数帯域の画像成分を抽出する帯域抽出処理をさらに実行させ、
前記成分分離処理が、前記帯域抽出処理において抽出された前記空間周波数帯域の画像成分に対して独立成分分析を行うことによって、該空間周波数帯域の画像成分から前記複数の画像成分を分離するための分離係数を求め、該分離係数を前記所定の重みづけ係数とするものであることを特徴とする画像成分分離プログラム。 - コンピュータに、被写体を透過した放射線によって形成される、エネルギー分布の異なる複数のパターンの放射線の各々の該被写体中の透過・減衰の程度を表す複数の放射線画像を入力とし、該複数の放射線画像の相対応する画素毎に所定の重みづけ係数を用いた重みづけ総和を求めることによって、前記被写体中の所定の複数の成分の各々を表す複数の画像成分を分離する成分分離処理を実行させる画像成分分離プログラムにおいて、
該コンピュータに、前記複数の放射線画像の少なくとも1つから得られる、該複数の放射線画像の各々の各画素における前記所定の複数の成分の各々の厚さまたは前記被検体の厚さと所定の関係を有するパラメータの値に基づいて、前記複数の放射線画像毎に各画素を1以上の部分集合に分類する部分集合分類処理をさらに実行させ、
前記成分分離処理が、前記複数の放射線画像の部分集合の少なくとも1組に対して独立成分分析を行うことによって該部分集合から前記複数の画像成分を分離するための分離係数を求め、該分離係数を前記所定の重みづけ係数とするものであることを特徴とする画像成分分離プログラム。 - コンピュータに、被写体を透過した放射線によって形成される、エネルギー分布の異なる複数のパターンの放射線の各々の該被写体中の透過・減衰の程度を表す複数の放射線画像の少なくとも1つから得られる、該複数の放射線画像の各々の各画素における前記被検体の所定の複数の成分の各々の厚さまたは前記被検体の厚さと所定の関係を有するパラメータの値に基づいて、前記複数の放射線画像毎に各画素を1以上の部分集合に分類する部分集合分類処理と、
前記複数の放射線画像に対する部分集合の各組に対して独立成分分析を行うことによって、該部分集合の組毎に、該部分集合から前記複数の成分の各々を表す画像成分を分離するための分離係数を求め、前記部分集合の組毎に、該分離係数を重みづけ係数として相対応する画素毎に重みづけ総和を求めることによって、前記複数の放射線画像の前記被写体中の所定の複数の成分の各々を表す複数の画像成分を分離する成分分離処理とを実行させることを特徴とする画像成分分離プログラム。 - コンピュータに、被写体を透過した放射線によって形成される、エネルギー分布の異なる複数のパターンの放射線の各々の該被写体中の透過・減衰の程度を表す複数の放射線画像を入力とし、該複数の放射線画像の相対応する画素毎に所定の重みづけ係数を用いた重みづけ総和を求めることによって、前記被写体中の所定の複数の成分の各々を表す複数の画像成分を分離する成分分離処理を実行させる画像成分分離プログラムにおいて、
前記成分分離処理が、前記複数の放射線画像に対して独立成分分析を行うことによって、前記複数の放射線画像から前記複数の画像成分を分離するための分離係数を求め、該分離係数を前記所定の重みづけ係数とするものであり、
前記独立成分分析において、前記複数の放射線画像の各々における前記複数の画像成分の混合比率を表す混合係数を、前記複数の放射線画像の少なくとも1つから得られる、該複数の放射線画像の各々の各画素における前記所定の複数の成分の各々の厚さまたは前記被検体の厚さと所定の関係を有するパラメータを用いた所定の関数として表したモデルを用いるものであることを特徴とする画像成分分離プログラム。 - コンピュータに、被写体を透過した放射線によって形成される、エネルギー分布の異なる複数のパターンの放射線の各々の該被写体中の透過・減衰の程度を表す複数の放射線画像を入力とし、該複数の放射線画像の相対応する画素毎に所定の重みづけ係数を用いた重みづけ総和を求めることによって、前記被写体中の所定の複数の成分の各々を表す複数の画像成分を分離する成分分離処理を行わせる画像成分分離プログラムにおいて、
該コンピュータに、前記複数の放射線画像の少なくとも1つから得られる、該複数の放射線画像の各々の各画素における前記所定の複数の成分の各々の厚さまたは前記被検体の厚さと所定の関係を有するパラメータの値に基づいて、該複数の放射線画像の各々における放射線の減衰量の比が前記各成分の厚さまたは前記被写体の厚さによらず一定であるという関係に近づくように、該複数の放射線画像のうちの少なくとも1つの画像の各画素の画素値を非線形に変換する画素値変換処理をさらに行わせ、
前記成分分離処理が、前記画素値変換処理によって変換後の画像に対して独立成分分析を行うことによって、該変換後の画像から前記複数の画像成分を分離するための分離係数を求め、該分離係数を前記所定の重みづけ係数とするものであることを特徴とする画像成分分離プログラム。
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