JP2012027696A - Image processing apparatus and image processing method - Google Patents
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Images
Abstract
Description
本発明は、画像の階調変換を決定する画像処理装置または画像処理方法に関する。 The present invention relates to an image processing apparatus or an image processing method for determining gradation conversion of an image.
撮影装置により被写体を撮影して得られた画像には種々の画像処理が施される。その１つに画像の濃度やダイナミックレンジやコントラストを適切に調整する階調変換処理がある。階調変換は画像の最大画素値及び最小画素値、並びに注目部位の画素値等の特徴量を用いて階調変換のための階調曲線を作成する。 Various image processing is performed on the image obtained by photographing the subject with the photographing device. One of them is gradation conversion processing for appropriately adjusting the density, dynamic range, and contrast of an image. In the gradation conversion, a gradation curve for gradation conversion is created using feature amounts such as the maximum pixel value and the minimum pixel value of the image and the pixel value of the target region.
特徴量を抽出するための解析領域の位置を設定する技術として、特許文献１には固定された複数の解析対象の領域をコリメータの設定に応じて切り替える技術が記載されている。特許文献２には動画のフレーム画像について高画質化処理の対象とするＲＯＩ領域を設定する技術が開示されている。この技術では最初のフレームにて手動で設定されたＲＯＩ領域を次のフレームの初期領域とし、当該フレームにおいて初期領域を起点として初期領域と差分の小さい画像領域を探索する。
As a technique for setting the position of an analysis region for extracting a feature amount, Patent Document 1 describes a technique for switching a plurality of fixed analysis target regions in accordance with collimator settings.
しかしながら解析領域の探索の起点となる初期領域を手動で設定する場合、探索効率や精度が操作者の操作に大きく影響されてしまうという問題がある。 However, when manually setting the initial region that is the starting point for the search of the analysis region, there is a problem that the search efficiency and accuracy are greatly affected by the operation of the operator.
上記の目的を達成するための本発明の一態様による画像処理装置は以下の構成を有する。即ち、画像における被写体の撮影部位に応じて解析領域の初期領域を設定する初期領域設定手段と、前記設定された初期領域を含む前記画像の部分領域を画素値の二次元分布に応じて探索し解析領域を設定する解析領域設定手段と、前記設定された解析領域から抽出される特徴量に基づいて前記画像の階調を変換する変換手段と、を有する。 In order to achieve the above object, an image processing apparatus according to an aspect of the present invention has the following arrangement. That is, an initial region setting unit that sets an initial region of an analysis region according to a photographing part of an object in an image, and a search for a partial region of the image including the set initial region according to a two-dimensional distribution of pixel values. Analysis region setting means for setting an analysis region; and conversion means for converting the gradation of the image based on a feature amount extracted from the set analysis region.
上述の構成を有する本発明によれば、撮影部位の情報を用いて画像の大略的な傾向に応じた位置に初期領域を設定し、更に画素値の二次元分布に基づき部分領域に絞って解析領域を詳細に探索することで、解析領域を効率的かつ精度よく設定できる。 According to the present invention having the above-described configuration, the initial region is set at a position corresponding to the general tendency of the image using the information on the imaging region, and further analysis is performed by narrowing down to the partial region based on the two-dimensional distribution of pixel values. By searching the area in detail, the analysis area can be set efficiently and accurately.
〔実施例１〕
以下図１乃至図７を参照しながら本発明の第１の実施例を説明する。まず、図１に基づいて本実施例に係る放射線撮影システム１００の説明する。放射線撮影システム１００は、放射線源１０１、検出器１０３、画像処理装置１０４、表示器１１２、撮影指示装置１０５を有する。放射線源１０１は例えばＸ線管等から構成されており、制御に応じた強度と時間だけ放射線を射出する。射出した放射線は被写体１０２により一部が散乱または吸収され、一部は透過する。検出器１０３は透過した放射線を検出し、検出した量に応じた電気信号へと変換する。被写体の厚みや組織の違いにより透過率が異なるため、検出器１０３が得る電気信号の値は被写体１０２の内部構造の画像を現している。この画像は種々の画像処理を施され、画像処理装置１０４がその画像を解析して階調変換処理を行い、表示器１１２がその画像を表示する。
[Example 1]
Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. First, a radiation imaging system 100 according to the present embodiment will be described with reference to FIG. The radiation imaging system 100 includes a radiation source 101, a detector 103, an
撮影指示装置１０５は、撮影条件設定部１１３と撮影指示部１１４を有する。撮影条件設定部１１３はユーザまたは外部装置からの入力に応じて撮影する対象、撮影レート、画像サイズ、解像度等の撮影条件を撮影前に予め設定する。これら撮影条件は放射線源１０１の放射線量や時間、検出器１０３の駆動、画像処理装置１０４が実行する解析領域検出処理のパラメータに変換された後、撮影指示部１１４を介して放射線源１０１、検出器１０３及び画像処理装置１０４へと通知される。撮影指示装置１０５の不図示の操作部を通じてユーザが撮影開始を指示したタイミングで、撮影指示部１１４は放射線源１０１または検出器１０３へその指示を通知し、これに応じて放射線源１０１及び検出器１０３は撮影を開始する。
The
画像処理装置１０４は画像取得部１０６、ベクトル情報算出部１０７、初期領域設定部１０８、解析領域設定部１０９、特徴量抽出部１１０、階調変換部１１１を有する。これら各部位は夫々独立にまたはまとめてＦＰＧＡやＡＳＩＣにより実装された回路とする。この場合には、回路は後述する図４または図５に示すフローチャートの各ステップを実行するための回路が実装される。なお、これら画像処理装置１０４の各機能ブロックの一部または全部はソフトウェアとハードウェアの協働により実現することとしてもよい。図２にソフトウェアを用いて実装する場合の画像処理装置１０４のハードウェア構成を示した図である。画像処理装置１０４はＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０２、ＲＯＭ２０３、ＨＤＤ２０４、キーボード２０５、マウス２０６、Ｉ／Ｆ２０７を有している。ＲＯＭ２０３には図１に示した画像処理装置１０４の各機能ブロックを実現し、図４及び５のフローチャートに示される処理を実現するためのコンピュータプログラムが格納されている。このプログラムをＣＰＵ２０１がＲＡＭ２０２に展開しプログラムの指令を逐次実行することにより画像処理装置１０４は後述する処理を実現する。
The
次に、上述の構成を有する放射線撮影システムによる処理の流れを適宜図３に示した処理の概要の図を参照しつつ図４、図５のフローチャートに従い説明する。図３は肺野を撮影した放射線画像の解析領域を設定し階調変換する処理の概要を示している。この例において被写体の無い領域の画素値は小さく、検出器が検出する放射線強度が小さくなるに従って画素値は大きくなり白色に近づくように設定されている。即ち被写体外の領域は低輝度、低画素値であり、腹部では高輝度、高画素値である。 Next, the flow of processing by the radiation imaging system having the above-described configuration will be described according to the flowcharts of FIGS. 4 and 5 with reference to the schematic diagram of processing shown in FIG. FIG. 3 shows an outline of processing for setting an analysis region of a radiographic image obtained by photographing a lung field and performing gradation conversion. In this example, the pixel value in the area where there is no subject is small, and the pixel value increases as the radiation intensity detected by the detector decreases, and is set to approach white. That is, the area outside the subject has low brightness and low pixel values, and the abdomen has high brightness and high pixel values.
まずステップＳ４０１で画像取得部１０６は検出器１０３が得た被写体の画像データを取得する。ステップＳ４０２でベクトル情報算出部１０７は、被写体の画像を複数の部分領域に分け、各部分領域について画像における画素値の二次元分布を示す情報として勾配を算出する処理を行う。この勾配ベクトルデータはベクトルを要素に持つ行列で表現され、画素値が大きくなる方向を正とする。各部分領域に対して不図示の記憶部に記憶された１次微分オペレータを適用して、勾配ベクトルの強度と角度を算出する。勾配の方向とその強度を算出する。算出されたベクトル情報を勾配ベクトル画像として初期領域設定部１０８に入力するとともに不図示の記憶部に記憶する。
First, in step S <b> 401, the
ステップＳ４０３で初期領域設定部１０８は、勾配ベクトルデータの各要素に対応する画像の部分領域の１つを解析領域の初期領域として設定する。初期領域とは処理の最初に解析領域の候補とする領域であり、初期位置に対応する領域を指すものとする。解析領域とは本実施例に係る処理により定められる領域であり、特徴量が抽出される対象となる領域を指す。解析領域の候補領域とは、解析領域設定部１０９の処理により位置が変更される領域であり、処理の開始時は初期領域と一致し、処理の終了時は解析領域となる。なお、本実施例で設定される初期領域は、被写体内の最大画素値を算出する解析領域を設定するための初期領域である。
In step S403, the initial
初期領域の位置は画像の撮影部位に応じて設定する。不図示の記憶部に撮影部位の情報と初期領域の位置とを対応付けるテーブル情報を記憶しておき、このテーブル情報と撮影部位の情報に基づいて初期領域の位置を設定する。撮影部位の情報は撮影指示装置から取得する。 The position of the initial region is set according to the imaged part of the image. Table information for associating information on the imaging region and the position of the initial region is stored in a storage unit (not shown), and the position of the initial region is set based on this table information and information on the imaging region. Information on the imaging region is acquired from the imaging instruction device.
例として、胸部を中心に撮影した放射線画像の場合には縦隔部を初期領域に設定する。この初期領域は、最終的に被写体の腹部を解析領域とするために設定されている。胸部撮影の場合には予め定められた撮影***により縦隔部は画像の略中央に位置するため、画像の略中央に初期領域を設定することで、縦隔部に初期領域を設定することができる。ここで、低輝度な肺野の領域を画像から抽出し、２つの肺野に挟まれた領域として初期領域を設定することで、より精度よく縦隔部を特定することができる。縦隔部に初期領域を設定すると画像における下側には高輝度な腹部があり初期領域から見て下側へと向かう勾配が存在する。初期領域の左右は同じく高輝度な肺野が存在しているが、縦隔部において勾配の向きは下側となっている。このように縦隔部を初期領域とすると勾配の傾向が比較的単純となるうえ、勾配に応じて初期領域を移動させることにより被写体の最大画素値を取得しやすい。このように撮影部位の情報を用いることで解析領域の候補領域を大きくさせることなく、また複雑な移動をさせることなく、解析領域を設定することができる。 As an example, in the case of a radiographic image taken centering on the chest, the mediastinum is set as the initial region. This initial region is set so that the abdomen of the subject is finally set as the analysis region. In the case of chest imaging, the mediastinum is positioned at the approximate center of the image according to a predetermined photographic position, so the initial region can be set at the mediastinum by setting the initial region at the approximate center of the image. it can. Here, by extracting a low-luminance lung field region from the image and setting the initial region as a region sandwiched between the two lung fields, the mediastinum can be identified more accurately. When an initial region is set in the mediastinum, there is a high-luminance abdomen on the lower side of the image, and there is a gradient toward the lower side when viewed from the initial region. High-intensity lung fields are present on the left and right sides of the initial region, but the gradient direction is on the lower side in the mediastinum. Thus, when the mediastinum is set as the initial region, the gradient tendency becomes relatively simple, and the maximum pixel value of the subject can be easily obtained by moving the initial region according to the gradient. As described above, by using the information of the imaging region, the analysis region can be set without enlarging the candidate region of the analysis region and without causing complicated movement.
また別の例として、下肢や腕部を撮影する場合には骨部を初期領域として設定する。下肢や腕部では骨部とそれ以外の領域で画素値の分布する帯域が異なっているため、画素値の分布の違いをヒストグラムを用いて把握し、高輝度の領域であって画像の中央に位置する領域を初期領域として設定する。これにより候補領域を初期領域から大きく動かすことなく解析領域を骨部に設定することができる。このように、撮影部位の情報を用いることで初期領域を解析領域の近傍に設定することができる。 As another example, when photographing a lower limb or an arm, a bone is set as an initial region. In the lower limbs and arms, the pixel value distribution band is different between the bone and other areas, so the difference in pixel value distribution is grasped using a histogram, and it is a high-intensity area in the center of the image. The area to be positioned is set as the initial area. As a result, the analysis region can be set to the bone portion without largely moving the candidate region from the initial region. Thus, the initial region can be set in the vicinity of the analysis region by using the information on the imaging region.
このように撮影部位により被写体の概略的な構造が把握できるため、撮影部位に基づいて初期領域の位置を精度よく設定することができる。特に放射線画像では被写体の撮影部位に応じて標準的な撮影***が略決まっており、被写体の概略的な位置が撮影部位の情報から得られることが多い。そのため、標準的な撮影のパターンから定められる初期領域は解析領域とすべき領域から大きく外れることは少なく、放射線画像の解析領域を精度良く設定することができる。 As described above, since the schematic structure of the subject can be grasped by the imaging region, the position of the initial region can be accurately set based on the imaging region. In particular, in a radiographic image, a standard photographing posture is roughly determined according to a photographing part of a subject, and a rough position of the subject is often obtained from information on the photographing part. For this reason, the initial region determined from the standard imaging pattern is not greatly deviated from the region to be the analysis region, and the analysis region of the radiation image can be set with high accuracy.
ステップＳ４０４にて初期領域設定部１０８は、この初期領域の位置に基づいて初期領域を中心とする近傍の領域を探索範囲として設定する範囲設定部として機能する。探索範囲は本実施例では初期領域を含む初期領域の近傍領域として設定する。
In step S404, the initial
探索範囲は、胸部の撮影の場合には、例えば初期領域を１マスとして初期領域を中心とする５×５の固定された大きさの領域とする。あるいは別の例として、撮影部位に応じて探索範囲の形状を変更する。胸部を撮影した放射線画像の場合であって縦隔部を初期領域として設定した場合には、左右の領域は探索範囲として設定する必要が小さいため、探索範囲の形状を縦長とする。特に初期領域として縦隔部を精度よく抽出できている場合には、初期領域の下側に解析領域とすべき腹部が存在するため、解析領域の精度を向上させることができるとともに処理の負荷を軽減することができる。 In the case of photographing the chest, the search range is, for example, an area having a fixed size of 5 × 5 with the initial area as one square and the initial area as the center. Alternatively, as another example, the shape of the search range is changed according to the imaging region. In the case of a radiographic image obtained by imaging the chest, when the mediastinum is set as the initial region, it is not necessary to set the left and right regions as the search range, so the shape of the search range is set to be vertically long. In particular, when the mediastinum can be accurately extracted as the initial region, there is an abdomen to be the analysis region below the initial region, so that the accuracy of the analysis region can be improved and the processing load is reduced. Can be reduced.
また、探索範囲である近傍領域の大きさは、同一の部位を撮影した複数の参照画像に基づいて設定する。参照画像にて設定された解析領域の位置の分散値等を算出してばらつきの度合いを取得し、閾値を下回る場合には近傍領域を既定の大きさとするが、所定の閾値より大きくばらついているようであればばらつき度合いに応じて探索範囲を拡大する。これにより、ばらつきが大きい場合により広い範囲を探索することととなり、解析領域を適切に設定することができる。このように初期領域は撮影部位に応じた位置に設定されるため、初期領域は解析領域とすべき領域の付近に設定されることとなる。よってこの近傍領域を探索することで処理時間を低減することができるとともに精度よく解析領域を設定できる。 In addition, the size of the neighborhood area that is the search range is set based on a plurality of reference images obtained by photographing the same part. The variance value of the position of the analysis region set in the reference image is calculated to obtain the degree of variation, and if it is below the threshold, the neighboring region is set to a predetermined size, but varies more than the predetermined threshold If so, the search range is expanded according to the degree of variation. Thereby, when the variation is large, a wider range is searched, and the analysis region can be set appropriately. Since the initial region is set at a position corresponding to the imaging region in this way, the initial region is set in the vicinity of the region to be the analysis region. Therefore, by searching for this neighborhood region, the processing time can be reduced and the analysis region can be set with high accuracy.
さらにはまた別の例として、周知のアルゴリズムによって被写体領域を抽出し、この被写体領域を探索範囲としてもよい。被写体領域を探索範囲とすると、低輝度な被写体外の領域が探索対象から外れるため、探索範囲を絞り込むことが可能になる。 As yet another example, a subject area may be extracted by a known algorithm, and the subject area may be used as a search range. If the subject area is set as the search range, the area outside the low-luminance subject is excluded from the search target, so that the search range can be narrowed down.
ステップＳ４０５で解析領域設定部１０９はベクトル情報を用い、初期領域を起点として探索範囲内を探索し特徴量を解析する領域を設定する。解析領域設定部１０９は解析領域の候補領域を、初期領域の位置から勾配ベクトルの方向に従って移動させる。初期領域の位置に対応する勾配ベクトルが８近傍の領域のうちいずれの領域を指し示しているかを判定し、その方向にある領域を解析領域の候補として設定する。移動先の領域に対応する勾配ベクトルの大きさが所定の範囲となっているか否かを判定し、判定の結果範囲に含まれない場合には移動を繰り返し移動後の領域を解析領域とする。
In step S405, the analysis
ベクトル情報算出部１０７により算出される勾配ベクトル画像は被写体画像の傾向を示し、同一の撮影部位であれば略同様の傾向を示す。これを利用して被写体における特定の解剖学的位置を解析領域とするために、その解剖学的位置に対応する勾配の値の範囲を予め設定する。この値は実験的に求める。このように、画素値の二次元分布を示す値の例として用いた勾配の強度は、個人差や撮影条件等への依存が少なく、被写体の特定の構造を安定して解析領域として設定することができる。特に放射線画像においては色情報が存在せず、各構造を見比べながら診断が行われるため、各構造間の画素値の差が重要な診断基準となる。本実施例では画素値の二次元的な差の情報である勾配の値という放射線画像診断と親和性の高い指標を採用しており、これにより被写体を診断上適切な階調とすることができる。 The gradient vector image calculated by the vector information calculation unit 107 shows the tendency of the subject image, and shows almost the same tendency if the same imaging region. In order to use a specific anatomical position in the subject as an analysis region using this, a range of gradient values corresponding to the anatomical position is set in advance. This value is obtained experimentally. As described above, the gradient strength used as an example of the value indicating the two-dimensional distribution of pixel values is less dependent on individual differences and imaging conditions, and a specific structure of the subject is stably set as an analysis region. Can do. In particular, color information does not exist in a radiographic image, and diagnosis is performed while comparing each structure. Therefore, a difference in pixel value between structures is an important diagnostic criterion. In this embodiment, an index having a high affinity with the radiological image diagnosis, that is, a gradient value, which is information of a two-dimensional difference between pixel values, is adopted, and thereby the subject can be set to an appropriate gradation for diagnosis. .
肺野を撮影部位とした画像では、最大画素値を取得するための解析領域として腹部を設定することが望ましい。また肺野の放射線画像では腹部に近づくに従い体厚が大きくなるため画素値が大きくなる傾向があり、しかも胸部から腹部にかけて画素値の傾向が比較的単純になっている。肺野の画像において勾配の方向に従えば胸部から最大画素値となる腹部へと解析領域の候補を移動させていくことが可能となる。そこで、初期領域を撮影部位に応じて設定することで候補領域の移動方向を制御する。撮影部位に応じて胸部中央に初期領域を設定し、勾配の方向に従い候補領域を移動させる。これにより、目的とする腹部へと解析領域を移動させることができ、精度よく解析領域を設定することができる。また画像全体を解析せずともよくなり処理時間が削減される。 In an image having a lung field as an imaging region, it is desirable to set the abdomen as an analysis region for acquiring the maximum pixel value. Also, in the lung field radiographic image, the pixel value tends to increase because the body thickness increases as it approaches the abdomen, and the tendency of the pixel value from the chest to the abdomen is relatively simple. According to the gradient direction in the lung field image, the analysis region candidate can be moved from the chest to the abdomen having the maximum pixel value. Therefore, the moving direction of the candidate area is controlled by setting the initial area according to the imaging region. An initial region is set at the center of the chest according to the imaging region, and the candidate region is moved according to the direction of the gradient. Thereby, an analysis area | region can be moved to the target abdominal part, and an analysis area | region can be set with a sufficient precision. Further, it is not necessary to analyze the entire image, and the processing time is reduced.
以下、ステップＳ４０６で特徴量抽出部１１０は設定された領域内を解析し、特徴量を算出する。解析領域を解析して画像の被写体内最大値、被写体内最小値、関心領域画素値を特徴量として算出する。関心領域の画素値については解析領域内の中央値を算出する方法、解析領域内の平均値を算出する。なお、ここで抽出する特徴量は階調変換曲線の作成方法に依存して変更する。２点法を用いる場合には最大値と最小値が必要であるが、最大画素値だけを用いて曲線を特定する場合には最大値のみを抽出する。ステップＳ４０７で階調変換部１１１は特徴量抽出部１１０により得られた特徴量を用いて周知の方法により階調変換曲線を作成し、画像に階調変換を施す。ステップＳ４０８で画像処理装置１０４の表示制御に応じて表示器１１２は階調変換後の画像を表示する。
In step S406, the feature
以上のステップＳ４０１乃至Ｓ４０８の処理を適宜行う事で、本実施例による画像処理装置の一連の処理が終了する。このように初期領域とベクトル情報を用いて解析領域を設定する事で、撮影対象の位置や撮影対象内部の配置等に左右されることなく、解剖学的に安定した領域を解析する事ができる。 A series of processes of the image processing apparatus according to the present embodiment is completed by appropriately performing the processes of steps S401 to S408. By setting the analysis area using the initial area and the vector information in this way, it is possible to analyze an anatomically stable area without being influenced by the position of the imaging target, the arrangement within the imaging target, or the like. .
図５のフローチャートに従い、解析領域設定部１０９により実行されるステップＳ４０５に係る被写体内の最大画素値を算出する処理の流れを説明する。
A flow of processing for calculating the maximum pixel value in the subject according to step S405 executed by the analysis
ステップＳ５０１で候補領域のベクトルの強度が予め定められた閾値の範囲内に入っているかどうかを判定する。この判定は候補領域が被写体外等の不適切な位置へと移動し、解析領域として設定されてしまうことを避けるために行われる。被写体には造影剤や金属など放射線の透過率が腹部よりも小さい物質が写ることがある。また、画像には被写体外の領域も存在することが多い。これら領域に基づいて階調を決めると診断上問題があり、解析領域とすることは避けるべきである。被写体の領域と被写体外の領域との間や、被写体内の金属と通常の被写体の境界で急激な濃度変化が起こる点に着目し、ベクトル強度が大きい場合にはその領域には被写体外の領域や金属が存在する領域であるとして探索範囲から除外する。これにより、被写体外の領域や金属が存在する領域に解析領域を設定する誤りを防ぐことができる。また、ベクトルの強度があまりに小さい場合には画素値が略変化していないため、解析領域を動かす必要がないと考えられる。そこでベクトルの強度が小さい場合には解析領域の移動をさせないことで、本来解析領域を動かす必要のないところまで動かす事による失敗を低減することができる。また勾配の値が所定の範囲となる領域を探索することにより、造影剤や金属、また肺野や被写体の無い領域などを解析領域とする誤りを低減することができる。 In step S501, it is determined whether the vector strength of the candidate region is within a predetermined threshold range. This determination is performed in order to avoid that the candidate area moves to an inappropriate position such as outside the subject and is set as an analysis area. In the subject, a substance such as a contrast medium or metal that has a lower radiation transmittance than the abdomen may appear. Also, there are many areas outside the subject in the image. The determination of gradation based on these areas causes a problem in diagnosis and should be avoided as an analysis area. Focus on the point that abrupt density changes occur between the subject area and the outside of the subject, or at the boundary between the metal inside the subject and the normal subject. If the vector intensity is high, the area outside the subject Or excluded from the search range as a region where metal exists. Thereby, it is possible to prevent an error in setting an analysis region in a region outside the subject or a region where metal exists. In addition, when the intensity of the vector is too small, the pixel value is not substantially changed, so that it is considered unnecessary to move the analysis region. Therefore, when the intensity of the vector is small, the failure of moving the analysis area to where it does not need to be moved can be reduced by not moving the analysis area. In addition, by searching for a region where the gradient value falls within a predetermined range, errors in which a contrast medium, a metal, a lung field, or a region without a subject is used as an analysis region can be reduced.
探索対象とする勾配ベクトルの強度範囲は撮影部位によって定められる。例えば、胸部の画像の場合で被写体内を探索範囲とする場合には被写体外領域を外すための解析領域が設定される。一方で、下肢や腕部の画像の場合で骨部を探索範囲とする場合には、骨部の外側の領域即ち皮膚や筋肉などを除外するために実験的に求めた値を勾配の強度範囲として設定する。かかる強度範囲は撮影部位情報と関連付けたテーブル情報として記憶部に記憶しておき、撮影部位情報とテーブル情報とを参照して強度範囲を決定する。 The gradient vector intensity range to be searched is determined by the imaging region. For example, in the case of a chest image, when the inside of the subject is set as the search range, an analysis region for removing the outside region of the subject is set. On the other hand, in the case of an image of a lower limb or an arm, when the bone part is set as a search range, an experimentally obtained value is used to exclude a region outside the bone part, that is, skin, muscle, etc. Set as. The intensity range is stored in the storage unit as table information associated with the imaging region information, and the intensity range is determined with reference to the imaging region information and the table information.
ステップＳ５０１の処理を初めて実行する際には候補領域は初期領域と一致する。ここでベクトルの強度が範囲を超えて大きい場合には、被写体外の領域や金属領域との境界があると判断し、初期領域を候補領域として移動位置の計算を終了する。一方でベクトルの強度が範囲を超えて小さい場合には、画像における画素値の変化が小さいと考えられるため、現在の候補領域を解析領域として設定する。範囲内に入っている場合は、被写体内の領域であると判断し次の処理に進む。 When the process of step S501 is executed for the first time, the candidate area matches the initial area. Here, when the intensity of the vector is large beyond the range, it is determined that there is a boundary with the region outside the subject or the metal region, and the calculation of the movement position is ended with the initial region as a candidate region. On the other hand, when the intensity of the vector is small beyond the range, it is considered that the change in the pixel value in the image is small, so the current candidate area is set as the analysis area. If it is within the range, it is determined that the area is within the subject and the process proceeds to the next process.
ステップＳ５０２で勾配ベクトルが初期領域の８近傍の領域でいずれの領域を指しているかを計算し、ベクトルの指す領域が予め定められた候補領域の探索範囲に含まれる領域であるかどうか、もしくは既に判定済みの領域であるかどうかを判定する。候補領域が探索範囲外の領域であるか、もしくは既に判定済みの領域である場合は、候補領域を解析領域として設定し、処理を終了する。探索範囲内ではなく、判定済み領域でもない場合には次の処理に進む。 In step S502, it is calculated which region the gradient vector points to in the vicinity of the initial region, and whether the region pointed to by the vector is a region included in a predetermined candidate region search range or has already been determined. It is determined whether it is a determined area. If the candidate area is an area outside the search range or has already been determined, the candidate area is set as an analysis area, and the process ends. If it is not within the search range and not the determined region, the process proceeds to the next process.
ステップＳ５０３では次に候補領域を判定済みとし、ベクトルの角度が指している領域に候補領域を移動する。ステップＳ５０３の処理が終了後、再度Ｓ５０１の処理を行う。 In step S503, it is determined that the candidate area has been determined, and the candidate area is moved to the area indicated by the vector angle. After the process of step S503 is completed, the process of S501 is performed again.
以上ステップＳ５０１乃至Ｓ５０３の処理を各初期領域に対して順次行うことで解析領域を設定する事が可能となる。 As described above, the analysis region can be set by sequentially performing the processing of steps S501 to S503 for each initial region.
上述の解析領域設定部１０９による解析領域の設定処理の具体例を図６に基づいて説明する。図６の下側の表には各部分領域の勾配ベクトルの強度と方向の値が示されている。ベクトルの方向の値は、図６に示す基準方向に対する角度で定義される値として示した。ベクトルの強度を示す値は、最大強度が１となるように正規化した値を用いている。ベクトルの指す領域はベクトルの角度から求められる。ベクトルの角度が−π／８［ｒａｄ］からπ／８［ｒａｄ］の場合は図６で右の領域、π／８［ｒａｄ］から３π／８［ｒａｄ］の場合は右上の領域、３π／８［ｒａｄ］から７π／８［ｒａｄ］の場合は上の領域となる。また、５π／８［ｒａｄ］から７π／８［ｒａｄ］の場合は左上の領域となる。また、７π／８［ｒａｄ］から９π／８［ｒａｄ］の場合は左の領域、９π／８［ｒａｄ］から１１π／８［ｒａｄ］の場合は左下の領域となる。また、１１π／８［ｒａｄ］から１３π／８［ｒａｄ］の場合は下の領域、１３π／８［ｒａｄ］から１５π／８［ｒａｄ］の場合は右下の領域となる。
A specific example of the analysis region setting process by the analysis
候補領域の探索条件として、ベクトル強度の範囲を０．３〜０．７とする。このように範囲を限定するのは、先述の通り被写体領域のみを探索する為と、被写体外や金属の領域を省くためである。次に図６に基づいて画像処理装置１０４の解析領域設定部１０９が実行する解析領域の候補の位置変更処理を詳細に説明する。図６の下側の表には各部分領域の勾配ベクトルの強度と方向の値が示されている。候補領域の探索条件として初期領域を中心とする５×５の範囲を探索範囲として設定する。
As a search condition for the candidate area, the vector intensity range is set to 0.3 to 0.7. The reason for limiting the range in this way is to search only the subject area as described above and to omit the outside of the subject and the metal area. Next, the analysis area candidate position changing process executed by the analysis
まず初期領域６０１における候補領域の計算例を示す。ベクトルの強度が定められた範囲内に入っているかどうかの判定を行う。初期領域６０１のベクトル強度は０．６であるので、範囲内に入っている。範囲内に入っているため、次の処理に進む。
First, a calculation example of candidate areas in the
次に、ベクトルの角度が示す領域が予め定められた画像範囲内であるかどうか、もしくは既に判定済みの領域であるかどうかを判定する。ベクトルの角度は３π／２［ｒａｄ］であるため、下の領域を指している事となる。下の領域は予め定められた画像範囲内であり、かつ既に判定済みの領域でも無いので次の処理に進む。 Next, it is determined whether or not the area indicated by the vector angle is within a predetermined image range, or whether or not the area has already been determined. Since the angle of the vector is 3π / 2 [rad], it indicates the lower region. Since the lower area is within the predetermined image range and is not already determined, the process proceeds to the next process.
次に初期領域６０１を判定済みとし、初期領域を領域６０２へ移動し、移動後の解析領域の候補領域でベクトル強度の判定を行う。図６に示したとおり領域６０２のベクトル強度は０．５であるので、勾配ベクトルの強度の範囲内に入っており、次の処理に進む。領域６０２のベクトル角度は３π／２［ｒａｄ］であるため、下の領域を指している事となる。下の領域は予め定められた画像範囲内であり、かつ既に判定済みの領域でも無いので、次の処理に進む。
Next, the
次に、領域６０２を判定済みとし、初期領域を領域６０３へ移動し、ベクトル強度の判定を行う。領域６０３のベクトル強度は０．１であるので範囲内に入っていない。範囲内に入っていないため、領域６０３を解析領域として設定する。
Next, the
その他、肺野の画像のように画素値の傾向が単純な画像については勾配の強度範囲を比較的大きくとり、勾配の方向に従って候補領域を移動させ所定の範囲となったとき解析領域とする、という方法でもよい。しかし、腹部に注目する場合などは内部構造が比較的複雑となる。このように複雑な場合については、初期領域から解析領域とすべき領域に至るまで画素値勾配の二次元的な変化を記憶しておき、この情報を用いて解析領域を設定する。所定の第一の範囲の勾配値まで上がった後、第二の範囲の勾配値となり、最終的に第三の範囲の勾配値となったときにその領域を解析領域とする。これに加えて初期領域から第一の範囲の閾値となるまでの移動方向、第一の閾値の範囲となってから第二の閾値となるまでの移動方向、第三の閾値の範囲となるまでの移動方向も合わせて記憶しておく。これら閾値と移動方向を示す情報に基づいて初期領域を移動させ解析領域を設定する。このように、撮影部位に応じて候補領域を移動させる経過点を指定するとともに経過点間の移動方向を指定して、解析領域の移動方向を制御することにより、複雑な構造を有する撮影部位を撮影した画像についても精度よく解析領域を設定することができる。 In addition, for an image having a simple pixel value tendency such as a lung field image, the gradient strength range is relatively large, and the candidate region is moved in accordance with the gradient direction to become the analysis region when the predetermined range is reached. It may be the method. However, when attention is paid to the abdomen, the internal structure becomes relatively complicated. In such a complicated case, the two-dimensional change in the pixel value gradient is stored from the initial region to the region to be the analysis region, and the analysis region is set using this information. After rising to the gradient value of the predetermined first range, the gradient value of the second range is reached, and when the gradient value of the third range is finally reached, that region is set as the analysis region. In addition to this, the moving direction from the initial region to the first range threshold, the moving direction from the first threshold range to the second threshold, until the third threshold range The moving direction is also stored. The analysis area is set by moving the initial area based on the information indicating the threshold value and the movement direction. In this way, by specifying the elapsed point for moving the candidate region according to the imaging region and specifying the moving direction between the elapsed points, and controlling the moving direction of the analysis region, the imaging region having a complicated structure can be obtained. The analysis area can be set with high accuracy for the captured image.
上述の構成を有する放射線撮影システム１００が上述の処理を実行することにより、以下の効果が得られる。まず、初期領域を画像の画素値の分布に応じて移動させることで、初期領域が誤った領域に設定されていたとしても、画像の画素値の分布情報を用いて初期領域の位置を移動させ修正することができる。このように適切な解析領域を設定することができ、被写体に応じてより適切な階調とすることができる。 The following effects are acquired when the radiography system 100 which has the above-mentioned composition performs the above-mentioned processing. First, by moving the initial area according to the pixel value distribution of the image, even if the initial area is set to an incorrect area, the position of the initial area is moved using the distribution information of the pixel value of the image. It can be corrected. Thus, an appropriate analysis region can be set, and a more appropriate gradation can be obtained according to the subject.
また、初期領域の近傍の画像情報に応じて領域を移動させ解析領域を設定することで、探索範囲を画像の一部の領域に制限し、画像全体を解析の対象とする場合に比べ処理の負荷を削減することができる。また、探索する勾配強度の範囲を制限する事で、照射野外、被写体外や金属領域等の不要な個所を探索する必要がなくなり、迅速に正確な特徴量を得る事が可能となる。 Also, by moving the area according to the image information in the vicinity of the initial area and setting the analysis area, the search range is limited to a partial area of the image, and the processing of the entire image is compared to the case of analysis. The load can be reduced. In addition, by limiting the range of gradient strength to be searched, it is not necessary to search for unnecessary portions such as the outside of the irradiation field, the outside of the subject, and the metal area, and it is possible to quickly obtain an accurate feature amount.
また、撮影部位によって初期領域を設定すると共に解析領域の探索範囲を設定することで、撮影部位は画素値の大略的な傾向を示すことを利用して解析領域の粗調整を行うことができる。加えて、探索範囲内を画像の画素値の二次元分布に基づいて探索し解析領域を設定することで、被写体毎の違いを補正する等の解析領域の微調整を行うことができる。 Further, by setting the initial region according to the imaging region and setting the search range of the analysis region, it is possible to perform rough adjustment of the analysis region using the fact that the imaging region shows a general tendency of the pixel value. In addition, by making a search within the search range based on the two-dimensional distribution of the pixel values of the image and setting the analysis region, it is possible to perform fine adjustment of the analysis region, such as correcting a difference for each subject.
特に撮影部位に基づいて初期領域を比較的高い精度で設定することができる場合には、近傍領域を探索することで処理の負荷を削減しつつ精度良く解析領域を設定できる。 In particular, when the initial region can be set with relatively high accuracy based on the imaging region, the analysis region can be set with high accuracy while reducing the processing load by searching for the neighboring region.
本発明の第１の実施例では被写体内最大値を解析するための候補領域設定について説明したが、その他の特徴量を解析するための候補領域の設定をすることも可能である。例えば、被写体内最小値を解析するための候補領域設定では、ベクトルの方向を逆向きに設定し、ベクトルの指す方向に解析領域の候補を移動するようにすればよい。また関心領域の画素値を算出する場合には、関心領域の画素値分布を示す値の範囲を定め、初期領域から周囲の画素値分布に応じて移動させればよい。このように目的に応じて解析領域の探索条件を変える事により所望の解析領域を設定する事が可能となる。 In the first embodiment of the present invention, the candidate area setting for analyzing the maximum value in the subject has been described. However, it is also possible to set a candidate area for analyzing other feature values. For example, in the candidate area setting for analyzing the in-subject minimum value, the vector direction may be set in the reverse direction, and the analysis area candidate may be moved in the direction indicated by the vector. When calculating the pixel value of the region of interest, a range of values indicating the pixel value distribution of the region of interest may be determined and moved from the initial region according to the surrounding pixel value distribution. In this way, a desired analysis region can be set by changing the search condition of the analysis region according to the purpose.
〔実施例２〕
本実施例は動画像を構成する各フレーム画像の階調変換に本発明を適用した例である。システムの構成は先述の実施例１と略同様であるため説明を省略し、初期領域設定部１０８及び解析領域設定部１０９の機能及び処理を中心に説明する。
[Example 2]
In this embodiment, the present invention is applied to gradation conversion of each frame image constituting a moving image. Since the system configuration is substantially the same as that of the first embodiment described above, the description thereof will be omitted, and the functions and processes of the initial
画像取得部１０６は被写体を撮影中に生成されるフレーム画像を逐次取得する。初期領域設定部１０８は最初に入力されたフレーム画像と以後に入力されたフレーム画像とを判別し、処理を変更する。また、解析領域設定部１０９により設定された解析領域の位置を取得する。最初に入力されたフレーム画像に対しては実施例１と同様に初期領域を設定する。マウス等によりユーザの指定した画像上の位置に応じて初期領域を設定することも可能である。２枚目以降の画像については１つ前に入力された既に初期領域を設定済みのフレーム画像に対して解析領域設定部１０９により設定された解析領域の位置を取得する。取得した位置を、初期領域が未だ設定されていない設定対象のフレーム画像の処理領域の位置とする。
The
解析領域設定部１０９は、実施例１と同様の方法により初期領域に基づいて解析領域を設定する。そして解析領域の位置をフレーム画像と対応させて記憶部に格納する。かかる情報を初期領域設定部１０８が記憶部から取得して初期領域の位置とする。
The analysis
図８のフローチャートに従い本実施例に係る放射線撮影システムの処理の流れを説明する。説明には図７を適宜用いる。なお実施例１に係る処理と共通する部分については説明を省略する。 A processing flow of the radiation imaging system according to the present embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. 7 is used as appropriate for the description. Note that description of parts common to the processing according to the first embodiment is omitted.
ステップＳ８０１で画像取得部１０６はＮ番目のフレーム画像を画像処理装置１０４に入力する。
In step S <b> 801, the
ステップＳ８０２にてベクトル情報算出部１０７は画像取得部１０６が取得した画像に対してソフトビニング等の手法を用いて縮小した画像を生成し、この縮小画像に対して画素値の分布情報を算出する。これにより対象となる画像の構造が単純化され、初期領域設定部１０８による領域設定が容易となる上、処理対象の画像データ量が削減できるため処理負荷を軽減できる。更に、この縮小画像を画素加算などの手法を用いて平滑化された縮小画像を用いることにより画像のノイズが低減され、解析領域の設定の誤りを減らすことができる。
In step S <b> 802, the vector information calculation unit 107 generates an image obtained by reducing the image acquired by the
ステップＳ８０３で初期領域設定部１０８はＮ−１番目のフレーム画像に対して設定された解析領域の位置を記憶部から取得し、Ｎ番目のフレーム画像の初期領域に設定する。図７では、初期領域設定部１０８はＮ番目のフレーム画像の解析領域を記憶部から取得し、Ｎ＋１番目のフレーム画像の初期領域として設定する。これにより被写体を動画で撮影している場合に、被写体の移動や向きの変化に追随して解析領域を設定することができる。
In step S803, the initial
ここでＮが０である場合には、実施例１と同様に予め設定された値を用いて初期領域を設定する。初期領域設定部１０８は画像取得部１０６が取得した画像の撮影部位を示す情報を撮影指示装置１０５から取得する。そして、取得した撮影部位と同一の部位を撮影した複数の参照用画像について設定された解析領域の位置を取得し、それら解析領域を含む領域を取得して、画像取得部１０６が取得した画像の解析領域を探索する範囲とする。探索範囲は、参照用画像の解析領域を最低限含む領域として設定してもよいし、所定のマージンを取って設定することとしてもよい。
If N is 0, the initial area is set using a preset value as in the first embodiment. The initial
またここで、動画像のフレームレートが高い場合には初期領域及び解析領域を小さくし、解析領域を探索する範囲を小さく取ることで、探索処理の負荷を減らすことができる。逆にフレームレートが低い場合には、解析領域を探索する範囲を大きくすることで解析領域を適切に設定することができる。その他、設定される初期領域は、撮影する対象、撮影レート、画像サイズ、解像度等の撮影条件に応じてその位置、形状、大きさを設定できる。 Here, when the frame rate of the moving image is high, the initial region and the analysis region are made small, and the search range of the analysis region is made small, so that the load of the search process can be reduced. Conversely, when the frame rate is low, the analysis region can be appropriately set by increasing the range for searching the analysis region. In addition, the position, shape, and size of the initial region to be set can be set in accordance with shooting conditions such as a shooting target, shooting rate, image size, and resolution.
ステップＳ８０７にて、動画像のデータを参照してステップＳ８０５で解析された画像が最後のフレーム画像であるか否かを判定する。この判定処理の主体は解析領域設定部１０９であるが、ソフトウェアを用いて本実施例に係る処理を実現する場合には、ＣＰＵ２０１とソフトウェアとの協働により機能する判定部が実行することとしてもよい。ステップＳ８０６にて全フレームの処理が終了していないと判定された場合には、Ｎ番目のフレーム画像に対して設定された解析領域の位置を不図示の記憶部に記憶し、再びステップＳ８０１に進む。ステップＳ８０１では画像取得部１０６がＮ＋１番目のフレーム画像を取得し、ステップＳ８０３にて初期領域設定部１０８が、Ｎ番目のフレーム画像にて解析領域として設定された領域の位置を、Ｎ＋１番目の画像における初期領域として設定する。
In step S807, it is determined whether the image analyzed in step S805 is the last frame image with reference to moving image data. The subject of this determination processing is the analysis
上述のステップＳ８０１乃至Ｓ８０６の処理を繰り返し、ステップＳ８０６にて全フレームの解析が終了したと判定された場合にはステップＳ８０７及びＳ８０８へ進む。 The processes in steps S801 to S806 described above are repeated, and if it is determined in step S806 that the analysis of all frames has been completed, the process proceeds to steps S807 and S808.
このように動画像を構成する各フレーム画像に対して前フレームの解析値を利用することで、被写体が動く場合であってもその動きに追随して解析領域を設定することができる。特にこの処理と、初期領域の近傍を探索して次の解析領域を設定する処理とを組み合わせることで、処理の負荷を軽減しながら被写体の動きに追随して解析領域を設定することができる。フレームレートとの関係で処理時間が問題になる動画像では、処理時間を削減しつつ解析領域を動きに合わせて設定することができるという顕著な効果がある。 In this way, by using the analysis value of the previous frame for each frame image constituting the moving image, even when the subject moves, the analysis region can be set following the movement. In particular, by combining this processing with the processing for searching the vicinity of the initial region and setting the next analysis region, the analysis region can be set following the movement of the subject while reducing the processing load. In a moving image in which processing time is a problem in relation to the frame rate, there is a remarkable effect that the analysis region can be set according to the movement while reducing the processing time.
なお、本実施例では前フレームの解析領域を次のフレームの初期領域として設定しているが、所定数前のフレームの解析領域を現在のフレームの初期領域として設定することで階調変換の処理の負荷を軽減することができる。特に、動きの少ない被写体では所定の短時間であれば不自然な階調となる場合が少ないため、階調に対する問題を起こさずに処理時間を短縮できる。 In this embodiment, the analysis area of the previous frame is set as the initial area of the next frame. However, the gradation conversion process is performed by setting the analysis area of a predetermined number of previous frames as the initial area of the current frame. Can reduce the load. In particular, in a subject with little movement, an unnatural gradation is rare in a predetermined short time, so that the processing time can be shortened without causing a problem with gradation.
更に以下のような処理を行うこともできる。動画像を構成するフレーム画像における二次元的な画素値の分布に加えて、各フレーム画像間の被写体の時間的な動きとに基づいて解析領域を設定する。動画像では被写体が移動したり、向きを変えたり、心臓が拍動したりすることにより画像中における被写体の位置が変わる上に、画像に写った被写体の形状も変化する。そこでまず被写体の動きを周知のアルゴリズムにより検知して検知結果に基づき解析領域を設定することで被写体の移動による解析領域の移動を補正する。これに加えて、画像の二次元画素値の分布に応じて解析領域を設定することで被写体の形状の変化による補正する。例えば、心臓を関心領域として設定する場合であって、これにより動画像に写される被写体の移動と形状の変化という解析領域を変化させる二大要因に対応して解析領域を設定することができる。 Further, the following processing can be performed. In addition to the two-dimensional distribution of pixel values in the frame images constituting the moving image, the analysis region is set based on the temporal movement of the subject between the frame images. In a moving image, the position of the subject in the image changes as the subject moves, changes direction, or the heart beats, and the shape of the subject in the image also changes. Therefore, first, the movement of the subject is detected by a known algorithm, and the analysis region is set based on the detection result, thereby correcting the movement of the analysis region due to the movement of the subject. In addition to this, the analysis area is set according to the distribution of the two-dimensional pixel values of the image, thereby correcting the change due to the change in the shape of the subject. For example, in the case where the heart is set as the region of interest, the analysis region can be set in response to two major factors that change the analysis region, ie, movement of the subject and change in the shape of the moving image. .
〔実施例３〕
本実施例は解析領域とその周囲の画素値の分布を示すテンプレートを用いて解析領域を探索する。図９に基づいて処理を説明する。なおシステムの構成及び処理の流れについては図１及び図３と同様であるため説明を省略し、画像処理装置１０４における解析領域設定部１０９の機能及び処理の流れを説明する。
Example 3
In this embodiment, the analysis area is searched using a template indicating the distribution of the analysis area and surrounding pixel values. The processing will be described based on FIG. Since the system configuration and the processing flow are the same as those in FIGS. 1 and 3, the description thereof will be omitted, and the function and processing flow of the analysis
本実施例では、初期領域設定部１０８は実施例１の処理を行なわず、画像取得部１０６から入力された画像を解析領域設定部１０９へと送る。また別の例としては、画像取得部１０６から得られた画像が直接解析領域設定部１０９へと入力される。解析領域設定部１０９は後述するテンプレート情報を作成する。作成されたテンプレート情報を用いて解析領域を設定する。以降の処理は実施例１と同様である。
In the present embodiment, the initial
図９に示すように、検出器１０３から得られた被写体の放射線画像から空間勾配の値及び方向を算出する。この勾配ベクトルデータはベクトルを要素に持つ行列で表現される。解析領域設定部１０９は、不図示の記憶部から被写体である人体の撮影部位に対応するテンプレートデータを読み出す。本実施例におけるテンプレートデータは、解析領域を中心とした８近傍の領域の勾配ベクトルを要素に持つ３×３の行列で表される。このテンプレートデータは撮影部位に応じて実験的に得られる。
As shown in FIG. 9, the value and direction of the spatial gradient are calculated from the radiographic image of the subject obtained from the detector 103. This gradient vector data is represented by a matrix having vectors as elements. The analysis
解析領域設定部１０９は、探索範囲内の各画素位置に対してテンプレートデータと画像の勾配ベクトルデータのマッチングを行い、類似度を算出する。このマッチング処理には周知のパターンマッチングアルゴリズムを用いて類似度を算出しても、内積を取ることで類似度を算出してもよい。探索範囲内の各位置にテンプレートの中心を置き類似度を算出し、最も類似度が高い位置に解析領域を設定する。なお初期領域とテンプレートデータの解析領域の位置を合わせた時の類似度が最も高かった場合には、初期領域が解析領域に最もふさわしいとして処理を中断し、初期領域を解析領域として設定する。
The analysis
なお、これに限らず、実施例１のように解析領域の候補領域を初期領域から移動させる処理を実行してもよい。まず、初期領域を撮影部位情報に応じて設定しておく。そして初期領域を含む８近傍に対してテンプレートとのマッチングを行って類似度を算出し、最も類似度が高い位置に候補領域を移動させる。その後、再び候補領域の８近傍の位置に対してテンプレートとのマッチングを行う。なお、前回の処理と重複するマッチング処理は省略することで、処理負荷を削減することができる。このように初期領域を移動させることにより新たに解析領域を定める上述の処理を繰り返し行い、所定数実行した所で処理を中断し、その時解析領域の候補となっている位置を得る。この領域を解析領域として設定し、特徴量抽出部１１０は解析領域に基づいて特徴量を算出し、階調変換部１１１により階調変換が行われることとなる。これにより、画像全体に対してマッチング処理を行わずとも解析領域を設定することができるため、処理の負荷を削減することができる。
However, the present invention is not limited to this, and a process of moving the analysis region candidate region from the initial region as in the first embodiment may be executed. First, the initial region is set according to the imaging part information. Then, the similarity is calculated by matching the 8 neighborhoods including the initial region with the template, and the candidate region is moved to a position having the highest similarity. Thereafter, matching with the template is performed again for positions in the vicinity of the candidate region 8. Note that the processing load can be reduced by omitting the matching process that overlaps the previous process. In this way, by moving the initial region, the above-described processing for newly determining the analysis region is repeated, the processing is interrupted when a predetermined number of times are executed, and a position that is a candidate for the analysis region at that time is obtained. This region is set as an analysis region, the feature
上述のようにテンプレートデータを用いることで解析領域の近傍の勾配ベクトルも考慮して解析領域を特定することができるため、より精度良く解析領域を設定できる。 By using template data as described above, the analysis region can be specified in consideration of the gradient vector in the vicinity of the analysis region, so that the analysis region can be set with higher accuracy.
その他、特徴的な構造を有する撮影部位を写した画像の場合には、勾配の値を用いずともよい。特定位置の画素値の分布を示す値と、当該特定位置と解析領域の位置関係と、特定位置と解析領域との画素値の比の情報を有するデータをテンプレートデータとすることにより、解析領域をより正確に設定することができる。この場合には、当該特徴的な構造の画素値分布を示す値と、当該特徴的な構造と解析領域との位置関係を示すテンプレートデータが必要となる。画素値分布を示す値によりこの特徴的な構造の画像における位置が特定される。この特徴的な構造を基準位置として、基準位置と解析領域との位置関係の情報を用いて解析領域の位置が特定される。また撮影部位の特徴などにより画像に特徴的な構造が存在する場合には精度良く解析領域を設定することができる。 In addition, in the case of an image in which an imaging region having a characteristic structure is copied, the gradient value may not be used. By using as template data data having information indicating the distribution of pixel values at a specific position, the positional relationship between the specific position and the analysis area, and the ratio of the pixel value between the specific position and the analysis area, It can be set more accurately. In this case, a value indicating the pixel value distribution of the characteristic structure and template data indicating the positional relationship between the characteristic structure and the analysis region are required. The position in the image having this characteristic structure is specified by the value indicating the pixel value distribution. Using this characteristic structure as a reference position, the position of the analysis region is specified using information on the positional relationship between the reference position and the analysis region. In addition, when there is a characteristic structure in the image due to the characteristics of the imaging region, the analysis region can be set with high accuracy.
〔実施例４〕
本実施例では複数の初期領域を移動させ複数の解析領域を設定し、これら領域から得られる特徴量を選択しまたは組み合わせて階調変換に用いるパラメータとする。以下本実施例に係る処理の詳細を図１０及び図１１を用い説明する。なお、実施例１と重複する処理については説明を省略する。
Example 4
In this embodiment, a plurality of initial regions are moved to set a plurality of analysis regions, and feature amounts obtained from these regions are selected or combined to be used as parameters for gradation conversion. Details of the processing according to the present embodiment will be described below with reference to FIGS. Note that the description of the same processes as those in the first embodiment is omitted.
本実施例では初期領域設定部１０８は入力された画像データについて複数の位置に初期領域を設定する。この複数の初期領域の位置は撮影部位と関連付けられたテーブル情報を記憶部から取得する事により得られる。解析領域設定部１０９は設定された複数の初期領域の夫々に基づいて複数の解析領域を設定する。複数の解析領域の設定は、一つの初期領域について解析領域の設定処理を実施例１と同様に実行し、終了後次の初期領域について解析領域の設定処理を行う。別の例として、解析領域の候補位置を初期領域から移動させて設定する場合には、各解析領域の候補位置を１単位ずつ移動させる処理を繰り返すことで複数の解析領域を設定する。どちらの例の場合でも、一方の候補位置が他方の候補位置の移動経路と重複した場合には、当該一方についての移動処理を中断することで処理の負荷を軽減することができる。
In this embodiment, the initial
図１０に基づいて被写体内の最大値を取得する処理の流れを説明する。初期領域設定部１０８はこの勾配データに対して初期領域を複数設定するとともに、各初期領域について探索範囲を設定する。解析領域設定部１０９はこの複数の初期領域から解析領域の候補位置を夫々変更して解析領域を複数設定する。この夫々の解析領域は図１０においてはＲＯＩ１乃至ＲＯＩ５として示されている。
The flow of processing for acquiring the maximum value in the subject will be described with reference to FIG. The initial
設定された複数の解析領域から特徴量を夫々算出する。算出する特徴量は各領域の中間値とする。算出された各領域の中間値のうち最も値が大きいものを選択し被写体内最大値とする。解析領域設定部１０９により設定された被写体内最大値を取得する為の解析領域は被写体でも画素値の高い領域である。中間値を取ることでノイズの影響を排した階調変換を実現することができる。
A feature amount is calculated from each of the set analysis areas. The calculated feature value is an intermediate value of each region. Among the calculated intermediate values of each area, the largest value is selected and set as the maximum value in the subject. The analysis region for obtaining the maximum value in the subject set by the analysis
図１１に基づいて画像処理装置１０４の解析領域設定部１０９が実行する解析領域の候補の位置変更処理を詳細に説明する。図１１の下側の表には各部分領域の勾配ベクトルの強度と方向の値が示されている。候補領域の探索条件として、ベクトル強度の範囲を０．３〜０．７とし、候補領域が移動可能な探索範囲を初期領域から内側５×５の範囲とする。
Based on FIG. 11, the analysis area candidate position changing process executed by the analysis
まず初期領域１１０１における候補領域の計算例は、実施例１における初期領域６０１の計算例と同様であるため省略する。次に、初期領域１１１１における候補領域の計算例を示す。初期領域１１１１から領域１１１２へ移動するまでの過程は初期領域６０１における計算例と同様であるため説明を省略する。領域１１１２のベクトル強度は０．４であるので、強度の範囲内に入っているため、処理を継続する。領域１１１２のベクトル角度は３π／４であるため、左上の領域を指している事となる。左上の領域は予め定められた画像範囲に入っていない。そのため領域１１１２を候補領域として処理を終了する。
First, the calculation example of the candidate area in the
上記の処理によって、候補領域が領域１１０３と領域１１１２に設定される。係る領域の画素値の中間値を取得し、その最大値を取ることで、画像の最大画素値とする。これにより画像のノイズの影響を低減し、また解析の処理が一部失敗していてもその影響を低減させることができる。
With the above processing, candidate areas are set to the
また初期領域の移動範囲を制限することにより、処理の負荷を制限することができる。上述の通り放射線画像においては撮影部位毎に撮影***が略定まっており、撮影部位の情報を用いることで解析領域とすべき領域に近い位置に初期領域を設定することができる。よって、移動範囲を制限しても精度に大きな影響はない。そればかりか、初期領域の位置がある程度信頼できるため解析領域とすべき領域に近い初期領域の近傍に限って解析領域を探索することで精度を向上させることができる。 Further, the processing load can be limited by limiting the movement range of the initial area. As described above, in the radiographic image, the imaging position is substantially determined for each imaging region, and the initial region can be set at a position close to the region to be the analysis region by using information on the imaging region. Therefore, even if the movement range is limited, the accuracy is not greatly affected. In addition, since the position of the initial region can be trusted to some extent, the accuracy can be improved by searching the analysis region only in the vicinity of the initial region close to the region to be the analysis region.
（その他の実施例）
その他、解析領域の探索範囲を設定せずとも、初期領域からある一定回数分の移動を繰り返すことで、解析処理の時間を削減することができる。あるいは、特定の画素値をもった領域に達した場合にその領域を候補領域に設定することで、画素値の二次元的な変化を示す勾配情報と各領域における画素値の大きさの情報とから解析領域を設定することができるため、処理の精度が向上する。
(Other examples)
In addition, the analysis processing time can be reduced by repeating a certain number of movements from the initial region without setting the search range of the analysis region. Alternatively, when a region having a specific pixel value is reached, by setting the region as a candidate region, gradient information indicating a two-dimensional change in the pixel value and information on the size of the pixel value in each region Since the analysis area can be set from the above, the processing accuracy is improved.
また別の実施例としては、画像から得られた特徴量に基づいて被写体に照射する放射線の線量を制御することとしてもよい。この場合、画像処理装置１０４は放射線制御装置として機能する。画像の特徴量と放射線源が射出する放射線の線量との対応を示すテーブル情報や関数を記憶部に有し、この対応情報に基づいて特徴量が目的とする値となるように放射線の線量を制御する信号を放射線源１０１に対して送信する。放射線源１０１がＸ線管である場合にはＸ線管の管電圧と管電流を制御する信号を送ることでＸ線制御を行う。画像の階調を適切に設定することができる。この場合、特徴量の例としては、被写体の最大画素値と最小画素値を用い、これら値が所定の目標値となるように放射線源１０１の線量を増加または減少させる。これにより不要な被曝を減らしつつ適切なダイナミックレンジの画像を得ることができる。
As another example, the dose of radiation applied to the subject may be controlled based on the feature amount obtained from the image. In this case, the
なお、上述の処理により得られた特徴量は、階調変換のパラメータ以外の用途にも用いてよい。例えば被写体の抽出処理や、画像に現れた病変の抽出処理などに用いてもよい。 Note that the feature amount obtained by the above-described processing may be used for purposes other than the gradation conversion parameter. For example, you may use for the extraction process of a to-be-photographed object, the extraction process of the lesion which appeared in the image, etc.
また画像処理装置内で行われている処理を複数の装置で分散させ画像処理システムとして実現しても、１つの機能ブロックとしてまとめられている処理を複数の回路または機能ブロックで分散させて実現してもよい。また、撮影装置または検出器に上述の実施例における画像処理装置及び表示装置の機能を組み込んで撮影装置により本発明を実現することとしてもよい。この場合には画像取得部１０６が検出器を有し、この検出器により被写体を撮影して画像を取得する。
Also, even if the processing performed in the image processing device is distributed by a plurality of devices and realized as an image processing system, the processing combined as one functional block is realized by distributing the processing by a plurality of circuits or functional blocks. May be. Further, the present invention may be realized by the photographing apparatus by incorporating the functions of the image processing apparatus and the display device in the above-described embodiment into the photographing apparatus or the detector. In this case, the
また、ＣＰＵはコンピュータ内に複数含まれていてもよく、この場合複数のＣＰＵで分散させて本発明を実現することとしてもよい。 Further, a plurality of CPUs may be included in the computer, and in this case, the present invention may be realized by being distributed by a plurality of CPUs.
また本発明を電子計算機のハードウェアとソフトウェアの協働により実現する場合、電子計算機が読み出したプログラムコードを実行させる。電子計算機上で稼動しているオペレーティングシステム（ＯＳ）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施例の機能が実現される場合も本発明の範囲に含まれる。更にこの場合には、プログラムまたはプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成する。 When the present invention is realized by cooperation of hardware and software of an electronic computer, the program code read out by the electronic computer is executed. The scope of the present invention also includes a case where an operating system (OS) or the like running on an electronic computer performs part or all of actual processing, and the functions of the above-described embodiments are realized by the processing. Further, in this case, a recording medium on which the program or program code is recorded constitutes the present invention.
なお、上述した本実施の形態における記述は、本発明に係る好適な画像処理装置の一例であり、本発明はこれに限定されるものではない。 Note that the description in this embodiment described above is an example of a suitable image processing apparatus according to the present invention, and the present invention is not limited to this.
１００ 放射線撮影システム
１０４ 画像処理装置
１０７ ベクトル情報算出部
１０８ 初期領域設定部
１０９ 解析領域設定部
１１０ 特徴量抽出部
１１１ 階調変換部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100
Claims (15)
前記設定された初期領域を含む前記画像の部分領域を画素値の二次元分布に応じて探索し解析領域を設定する解析領域設定手段と、
前記設定された解析領域から抽出される特徴量に基づいて前記画像の階調を変換する変換手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 An initial region setting means for setting an initial region of the analysis region in accordance with the imaging region of the subject in the image;
An analysis region setting means for searching a partial region of the image including the set initial region according to a two-dimensional distribution of pixel values and setting an analysis region;
Conversion means for converting the gradation of the image based on the feature amount extracted from the set analysis region;
An image processing apparatus comprising:
前記範囲設定手段は前記撮影部位に応じて前記探索範囲の位置を設定する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 Further comprising a range setting means for setting a partial area of the image as a search range of the analysis area;
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the range setting unit sets the position of the search range according to the imaging region.
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 2, wherein the analysis region setting unit sets an analysis region within the search range by moving a candidate region of the analysis region from the initial region in a direction corresponding to a photographing part. .
前記範囲設定手段は前記画像において前記抽出された被写体領域を探索範囲として設定する
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。 An extraction unit that extracts a subject area from the subject image;
The image processing apparatus according to claim 2, wherein the range setting unit sets the extracted subject area in the image as a search range.
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1, wherein the analysis region setting unit sets an analysis region according to a gradient of pixel values in the image as a two-dimensional distribution of the pixel values. .
前記所定の範囲に含まれると判定された場合に前記候補領域を解析領域として設定する
ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。 The analysis region setting unit determines whether the gradient value in the region based on the candidate region is included in a predetermined range, a change unit that changes the position of the candidate region of the analysis region according to the direction of the gradient A determination unit;
The image processing apparatus according to claim 5, wherein the candidate area is set as an analysis area when it is determined to be included in the predetermined range.
ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 6, wherein the determination unit determines whether the value of the gradient in an area based on the candidate area is smaller than a threshold value.
ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 8, wherein the threshold value is a threshold value for excluding a region outside the subject or a metal region from the search range.
前記初期領域設定手段は、前記解析領域設定手段により前記動画像の所定のフレーム画像に設定された解析領域に基づいて前記所定のフレーム画像とは異なる前記動画像のフレーム画像の初期領域を設定する
ことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の画像処理装置。 The image is a moving image;
The initial area setting means sets an initial area of the frame image of the moving image different from the predetermined frame image based on the analysis area set to the predetermined frame image of the moving image by the analysis area setting means. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the image processing apparatus is an image processing apparatus.
前記解析領域設定手段は、検出された位置の変化と、前記画像の画素値の二次元分布の情報とに基づいて解析領域を設定する
ことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。 A detection unit for detecting a change in the position of the subject in the moving image;
The image processing apparatus according to claim 10, wherein the analysis area setting unit sets an analysis area based on a detected change in position and information on a two-dimensional distribution of pixel values of the image.
初期領域を起点として前記画像における画素値の勾配の方向に応じて前記解析領域を探索し前記勾配の値が所定の範囲となる解析領域を設定する解析領域設定手段と、
前記設定された解析領域から抽出される特徴量に基づいて前記画像の階調を変換する変換手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 An initial region setting means for setting an initial region of the analysis region of the image;
An analysis region setting means for searching the analysis region in accordance with the gradient direction of the pixel value in the image starting from the initial region, and setting an analysis region in which the gradient value falls within a predetermined range;
Conversion means for converting the gradation of the image based on the feature amount extracted from the set analysis region;
An image processing apparatus comprising:
放射線源から発せられ被写体を透過した放射線を検出して被写体の画像を現す電気信号に変換する検出器と、
前記放射線源と前記検出器により前記被写体を撮影して画像を取得する画像取得手段と、
前記被写体の撮影部位の情報に応じて前記画像の部分領域を解析領域の探索範囲として設定する範囲設定手段と、
前記設定された探索範囲を画素値の二次元分布に応じて探索し解析領域を設定する解析領域設定手段と、
前記設定された解析領域から抽出される特徴量に基づいて前記画像の階調を変換する変換手段と、
前記変換された画像を表示する表示手段と、
を有することを特徴とする放射線撮影システム。 A radiation source that emits radiation;
A detector that detects radiation emitted from the radiation source and transmitted through the subject and converts it into an electrical signal representing an image of the subject;
Image acquisition means for acquiring an image by capturing the subject with the radiation source and the detector;
A range setting means for setting a partial region of the image as a search range of an analysis region in accordance with information on an imaging region of the subject;
An analysis region setting means for searching the set search range according to a two-dimensional distribution of pixel values and setting an analysis region;
Conversion means for converting the gradation of the image based on the feature amount extracted from the set analysis region;
Display means for displaying the converted image;
A radiation imaging system comprising:
前記設定された初期領域を含む前記画像の部分領域を画素値の二次元分布に応じて探索し解析領域を設定する工程と、
前記設定された解析領域から抽出される特徴量に基づいて前記画像の階調を変換する工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。 Setting an initial region of the analysis region according to the imaging region of the subject in the image;
Searching a partial region of the image including the set initial region according to a two-dimensional distribution of pixel values and setting an analysis region;
Converting the gradation of the image based on a feature amount extracted from the set analysis region;
An image processing method comprising:
前記設定された初期領域を含む前記画像の部分領域を画素値の二次元分布に応じて探索し解析領域を設定する処理と、
前記設定された解析領域から前記画像の特徴量を抽出する処理と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 A process of setting an initial area of the analysis area according to the imaging part of the subject in the image;
A process of searching for a partial area of the image including the set initial area according to a two-dimensional distribution of pixel values and setting an analysis area;
Processing for extracting the feature amount of the image from the set analysis region;
A program that causes a computer to execute.
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