JP2015129987A - 医用高解像画像形成システムおよび方法。 - Google Patents
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Abstract
画質や解像度の向上が望まれるCT画像、MR画像、超音波画像をはじめとするあらゆる医用画像に対し、後処理としてソフトウェア的に高解像化することを可能とする学習型高解像技術に基づいた医用高解像画像形成システムを提供するが、高画質化処理も可能としている。
【解決手段】
高解像技術の基礎となる学習のための学習用画像には、入力される低解像画像と同一の患者画像が用いられる。そして、低解像画像と高解像画像のペアで構成される学習用画像をパッチと呼ばれる小領域に分割し、その対応関係を用いて、入力された低解像パッチに対する高解像パッチを推定することにより高解像画像を生成する。なお、低画質画像を高画質画像に変換する場合も本方式と類似の手法が適用できる。
【選択図】図1
Description
Magnetic Resonance)画像などの医用画像を高解像化、高画質化するための医用高解像画像形成システムである。
本発明の医用高解像画像形成システムは、少なくとも学習用高解像画像入力部と、辞書作成部と、辞書記憶部と画像入力部と、高解像出力画像作成部を有する。
学習用高解像画像入力部は、1以上の複数の学習用高解像画像が辞書作成のため入力される。入力された各学習用高解像画像は、辞書作成部で画素数がM分の1の縮小画像に変換されて学習用低解像画像が作成される。
また、学習用低解像画像パッチと学習用高解像画像パッチは対応付けされて辞書記憶部格納される。
本発明の医用高解像画像形成方法は、少なくとも1つの学習用高解像画像の画素数をM分の1に縮小した学習用低解像画像を作成する。
次いで、学習用低解像画像をN×Nサイズの学習用低解像画像パッチに分割し、これら学習用低解像画像パッチに対応させて学習用高解像画像をMN×MNサイズの学習用高解像画像パッチに分割する。
一方、画像入力部から入力される低解像の入力画像は、N×Nサイズの入力画像パッチに分割され、分割された各入力画像パッチは、辞書記憶部に格納された学習用低解像画像パッチの全てと個別に対比させられ類似性が評価される。また、類似性評価値の高い順にK個の学習用低解像画像パッチが抽出され、抽出されたK個の学習用低解像パッチに対応づけされた学習用高解像パッチが抽出される。次いで、抽出されたK個の学習用高解像パッチを合成して高解像出力画像を作成する。全ての入力画像パッチについてこの作業を実施し、最終的に高解像出力画像を得る医用高解像画像形成方法の発明である。
CT画像やMR画像などはボリュームデータであり、多くのスライス画像で構成される。したがって、入力画像からM倍の解像度を有する高解像画像を推定する場合には、入力画像を含めた同じ患者のスライス画像を学習用高解像画像16として用い、それらを1/Mのサイズにダウンサンプリングすることにより学習用低解像画像21を生成する。
CT画像やMR画像はボリュームデータであり、多くのスライス画像で構成される。したがって、入力画像からM倍の解像度を有する高解像画像を推定する場合には、入力画像を含めた同じ患者のスライス画像を学習用高解像画像として用い、それらを標準偏差M/2画素のガウシアン平滑化フィルタを適用した後、1/Mのサイズにダウンサンプリングすることにより学習用低解像画像を生成する。ただし、対象とする医用画像がボリュームデータでない場合など同じ患者のスライス画像を使用できない場合には、20名程度の別患者の画像を学習用画像として使用する。そして、学習用低解像画像から切り出したN×N(×N)サイズの学習用低解像パッチと、それに対応する位置にある学習用高解像画像のMN×MN(×MN)サイズの学習用高解像パッチをペアにし、それを辞書に格納する。
図4にK=7の類似パッチの選択例を示す。この特徴量空間は、N×N(×N)サイズの各パッチの1次差分値、2次差分値、平均値などのベクトルで構成され、診断対象に応じて、その特徴量を適切に選択する。例えば、MR画像のボリュームデータに含まれる血管が診断対象で、その境界を明瞭にしたい場合には、パッチサイズを5×5×5で与え、移動平均値とx方向、y方向、z方向の各1次差分値により5×5×5×4次元の特徴量空間で構成される。そして、類似パッチK個の線形和(式1)で入力パッチを復元するための重み係数を最小二乗法(式2)で計算する。
Resonance Angiography)である。各冠動脈MRAは、512×512のスライス画像サイズで、150枚のスライス画像で構成される。
Mean Squared Error)、PSNR(Peak
Signal-to-Noise Ratio)、SSIM(Structural
Similarity Index)により、その忠実性を比較した。2次元高解像技術では、各スライス画像を入力画像(256×256)とし、入力画像を中心とした上下2スライスの計5スライス画像を学習用高解像画像(256×256×5)として用い、それらをaxial面で1/2のサイズにダウンサンプリングすることにより学習用低解像画像(128×128×5)を生成した。
Operating Characteristic) 解析の結果を図7に示す。ROC曲線下の面積の平均は、高解像技術で0.861、双三次内挿法で0.797が得られ、高解像技術における診断能が有意に優れていた(P=0.024)。また、高解像技術の使用により観察者間変動は0.170から0.164に、級内相関係数は0.812から0.855へ改善された。
<変形例>
医用画像の高画質化処理方法には、参照する低画質画像と、高画質画像から切り出した学習用パッチのペアで辞書を構築する辞書作成アルゴリズムと、辞書から入力低画質パッチに適した学習用パッチを選択し、それらを合成することにより入力パッチに対する高画質パッチを推定する高解像画像形成方法がある。
図9に高画質化と、高解像化を併記したフローチャートを示す。
また、図10に辞書作成のための医用高画質・高解像画像形成複合システム50を示す。医用高画質・高解像画像形成複合システム50では、次の手順で高画質処理と高解像処理が進められる。
(3)低画質画像パッチ54の位置に対応させてN×N(×N)サイズの高画質画像パッチ55を作成する。
(4)低画質画像パッチ54と高画質画像パッチ55とを対応付けさせた辞書53を作成し、記憶部に記憶させる。
(5)入力画像56をパッチに分割して入力画像パッチ57を作成する。各入力パッチと辞書中の低画質画像パッチ54のすべてと個別に対比させて類似性評価を行い、類似性評価値の高いパッチ順に所定個数の低画質パッチを抽出する。
(7)抽出した高画質画像パッチ55に重みづけした線形和により画像を合成し、合成した画像を入力画像パッチに置き換える。
(8)この置き換え処理を全ての入力画像パッチについて実施して、入力画像56に対応する高画質画像58を得る。
(9)高画質画像58を図1、2に示す医用高解像画像形成システムに入力して、高画質化処理を施す。
Archiving and Communication System)、DICOM Viewer、医療用高精細モニタに、高画質化、高解像化機能として導入することができる。
11 学習用高解像画像入力部
12 辞書作成部
13 辞書記憶部
14 画像入力部
15 高解像出力画像作成部
16 学習用高解像画像
17 入力画像
18 高解像出力画像
20 高解像画像形成システム
21 学習用低解像画像
22 辞書
23 学習用低解像パッチ
24 学習用高解像パッチ
25 入力画像パッチ
50 医用高画質・高解像画像形成複合システム
Claims (4)
- コンピュータ断層撮影(CT)システム及び、磁気共鳴イメージング(MRI)システムで作成される低解像の医用画像を入力画像とし、該入力画像を高解像出力画像にして出力する医用高解像画像形成システムであって、
1つ以上の学習用高解像画像の画素数をM分の1に縮小した学習用低解像画像を作成し、
該学習用低解像画像をN×Nサイズの学習用低解像画像パッチに分割し、該学習用低解像画像パッチに対応させて前記学習用高解像画像をMN×MNサイズの学習用高解像画像パッチに分割し、
前記学習用低解像画像パッチと前記学習用高解像画像パッチとを対応付けさせて作成される辞書を作成する辞書作成部と、
該辞書作成部により作成される辞書を記憶する辞書記憶部と、
低解像の入力画像を入力する画像入力部と、
入力画像をN×Nサイズの入力画像パッチに分割し、分割された各入力画像パッチと、前記辞書の前記学習用低解像画像パッチの全てとを個別に対比させて類似性評価を行い、類似性評価値の高い順にK個の学習用低解像パッチを抽出し、該抽出されたK個の前記学習用低解像パッチに対応づけされた前記学習用高解像パッチを抽出し、該抽出されたK個の前記学習用高解像パッチを結合して高解像出力画像を作成し出力する高解像出力画像作成部と、
を有することを特徴とする医用高解像画像形成システム。 - 前記類似性評価を前記入力画像パッチ内の画素データ値と、前記辞書記憶部に記憶された前記学習用低解像パッチの画素データ値との特徴量空間におけるユークリッドの距離に基づいて類似性評価値を定めることを特徴とする請求項1に記載の医用高解像画像形成システム。
- 前記CTまたは、前記MRIで撮像される複数の撮像画像が全て入力画像とされて高解像出力画像が作成され、前記複数の高解像出力画像が3次元画像として出力される機能を合わせ有することを特徴とする請求項1または2の何れか1項に記載の医用高解像画像形成システム。
- コンピュータ断層撮影(CT)システム及び、磁気共鳴イメージング(MRI)システムで作成される低解像の医用画像を入力画像とし、該入力画像を高解像出力画像にして出力する医用高解像画像形成方法であって、
1つ以上の学習用高解像画像の画素数をM分の1に縮小した学習用低解像画像を作成し、
該学習用低解像画像をN×Nサイズの学習用低解像画像パッチに分割し、該学習用低解像画像パッチに対応させて前記学習用高解像画像をMN×MNサイズの学習用高解像画像パッチに分割し、
前記学習用低解像画像パッチと前記学習用高解像画像パッチとを対応付けさせて作成される辞書を作成して、該辞書を辞書記憶部に記憶し、
低解像の入力画像を入力して、該入力画像をN×Nサイズの入力画像パッチに分割し、分割された各入力画像パッチと、前記辞書の前記学習用低解像画像パッチの全てとを個別に対比させて類似性評価を行い、類似性評価値の高い順にK個の学習用低解像画像パッチを抽出し、
該抽出されたK個の前記学習用低解像パッチに対応づけされた前記学習用高解像パッチを抽出し、該抽出されたK個の前記学習用高解像パッチを結合して高解像出力画像を作成し出力することを特徴とする医用高解像画像形成方法。
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