(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
互いに異なる複数のエネルギー帯域のうち少なくとも二つのエネルギー帯域における所定組織に対するX線の吸収係数の比に基づき設定される可変加重値によって獲得される差映像に基づき、前記所定組織に対して強調処理を行い、組織強調映像を生成する段階と、
前記組織強調映像を周波数領域変換及び多重スケール分解処理して複数の周波数帯域別映像を獲得し、複数の周波数帯域別映像のそれぞれに対して空間ノイズを低減させる処理を行い、複数の第1映像を生成する段階と、
前記複数の第1映像を合成して、前記組織強調映像に対応する第2映像を生成する段階と、
前記互いに異なるエネルギー帯域の放射線映像と、前記第2映像とを用いて診断映像を生成する段階と、を含むことを特徴とする映像処理方法。
前記互いに異なるエネルギー帯域の放射線映像について補正を行い、補正された放射線映像を、前記組織強調映像生成段階に提供する段階をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の映像処理方法。
前記補正された放射線映像について前処理を行い、前処理された放射線映像を、前記診断映像生成段階に提供する段階をさらに含むことを特徴とする請求項3に記載の映像処理方法。
互いに異なる複数のエネルギー帯域のうち少なくとも二つのエネルギー帯域における所定組織に対するX線の吸収係数の比に基づき設定される可変加重値によって獲得される差映像に基づき、前記所定組織に対して強調処理を行い、組織強調映像を生成し、前記組織強調映像を周波数領域変換及び多重スケール分解処理して複数の周波数帯域別映像を獲得し、複数の周波数帯域別映像のそれぞれに対して空間ノイズを低減させる処理を行い、複数の第1映像を生成し、前記複数の第1映像を合成して、前記組織強調映像に対応する第2映像を生成する組織強調映像生成部と、
前記互いに異なるエネルギー帯域の放射線映像と、前記第2映像とを用いて診断映像を生成する合成部と、を含むことを特徴とする映像処理装置。
前記組織強調映像生成部は、前記互いに異なるエネルギー帯域の放射線映像について前記可変加重値を適用した差映像を生成し、前記差映像を周波数領域に変換し、変換係数を分析し、前記可変加重値を変更し、前記差映像生成段階と変換係数分析段階とを反復して遂行し、各可変加重値に対応する差映像の高周波数係数和の変化が最大になる可変加重値を最適加重値に設定し、前記設定された最適加重値に対応する差映像を、前記第2映像として出力することを特徴とする請求項5に記載の映像処理装置。
前記互いに異なるエネルギー帯域の放射線映像について補正を行い、補正された放射線映像を、前記組織強調映像生成部に提供する補正部をさらに含むことを特徴とする請求項5に記載の映像処理装置。
互いに異なる複数のエネルギー帯域のうち少なくとも二つのエネルギー帯域における所定組織に対するX線の吸収係数の比に基づき設定される可変加重値によって獲得される差映像に基づき、前記所定組織に対して強調処理を行って組織強調映像を生成し、
前記組織強調映像を周波数領域変換及び多重スケール分解処理して複数の周波数帯域別映像を獲得し、複数の周波数帯域別映像のそれぞれに対して空間ノイズを低減させる処理を行い、複数の第1映像を生成し、前記複数の第1映像を合成して、前記組織強調映像に対応する第2映像を生成する組織強調映像生成部と、
前記互いに異なるエネルギー帯域の放射線映像と、前記第2映像とを用いて診断映像を生成する合成部と、を含む映像処理装置を採用することを特徴とする医療映像システム。
所定被写体に、少なくとも二つ以上のエネルギー帯域の放射線を照射し、前記放射線映像を獲得する放射線映像撮影部をさらに含むことを特徴とする請求項9に記載の医療映像システム。
前記生成された診断映像を保存したり、あるいは前記生成された診断映像から得られる診断情報を、前記診断映像に対応させて保存する保存部をさらに含むことを特徴とする請求項9に記載の医療映像システム。
前記生成された診断映像を伝送したり、あるいは前記生成された診断映像から得られる診断情報を、前記診断映像に対応させて伝送する通信部をさらに含むことを特徴とする請求項9に記載の医療映像システム。
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下、本発明の実施形態による映像処理方法及びその装置、並びにそれを採用した医療映像システムについて、添付された図面を参照して詳細に説明する。
【0011】
図1は、X線エネルギーの帯域による乳房組織の構成物質別の吸収係数を示すグラフである。
図1を参照すれば、微細石灰化(micro calcification)組織と対比して見るとき、軟組織に該当する腺組織(glandular tissue)、脂肪組織(adipose tissue)あるいは腫塊(mass)のような組織の吸収係数が相対的に非常に低いということが分かる。また、軟組織、すなわち、腺組織、脂肪組織及び腫塊の間の吸収係数の差が微々たるものであることが分かる。
【0012】
図2は、本発明の実施形態による医療映像システムの構成を示すブロック図である。
図2に示された医療映像システムは、放射線映像撮影部210、映像処理部230、ディスプレイ部250、保存部270及び通信部290を含む。ここで、医療映像システムは、映像処理部230だけで具現できる。すなわち、放射線映像撮影部210、ディスプレイ部250、保存部270及び通信部290は、オプションとして具備できる。一方、映像処理部230は、少なくとも1つのプロセッサとして具現できる。
【0013】
図2を参照すれば、放射線映像撮影部210は、少なくとも2つ以上の互いに異なるエネルギー帯域の放射線を被写体にそれぞれ照射し、被写体に係わる少なくとも二つあるいは三つ以上の放射線映像を撮影する。または、広帯域スペクトルを有する放射線を被写体に照射し、エネルギー弁別可能な検出器を利用して、二つあるいは三つ以上の放射線映像を獲得する。被写体で、同一の組織に対して照射される放射線、例えば、X線のエネルギー帯域が異なれば、当該組織に吸収される程度が異なる。このような特性を利用して、2つ以上のエネルギー帯域のX線を、それぞれ当該組織に照射したり、あるいはエネルギー弁別検出器を利用して、各エネルギー帯域別吸収特性が反映された多数個の放射線映像を獲得する。
【0014】
映像処理部230は、放射線映像撮影部210から提供される多数個のエネルギー帯域別放射線映像で、組織の解剖学的詳細情報を強調処理して組織強調映像を生成し、エネルギー帯域別放射線映像と、組織強調映像とを利用して、放射線診断映像を生成する。すなわち、人体臓器を構成する組織のエネルギー帯域別吸収特性が互いに異なるという点を利用し、各組織の解剖学的構造が明らかに目立つ組織強調映像を生成できる。一方、放射線診断映像は、エネルギー帯域別放射線映像に組織強調映像を合成したり、あるいは重畳させて生成できる。一方、映像処理部230は、映像判読機能をさらに具備し、放射線診断映像から、必要とされる診断情報を生成する。
【0015】
ディスプレイ部250は、モニタなどに具現され、映像処理部230で生成された放射線診断映像を表示したり、あるいは診断情報を放射線診断映像と共に表示する。
【0016】
保存部270は、メモリなどに具現され、映像処理部230で生成された放射線診断映像を保存したり、あるいは映像処理部230で得られた診断情報を診断映像に対応させて保存する。
【0017】
通信部290は、遠隔地に位置した他の医療映像システム、あるいは病院の医師のような専門家に、映像処理部230で生成された放射線診断映像、あるいは診断情報と結合された放射線診断映像を、有線あるいは無線で伝送したり、あるいは外部から提供される多重エネルギー放射線映像を受信し、映像処理部230に入力する。特に、多重エネルギー放射線映像を送信した他の医療映像システムあるいは専門家に、放射線診断映像あるいは診断情報と結合された放射線診断映像を有線あるいは無線で伝送できる。
【0018】
一方、保存部270と通信部290は、映像判読及び検索機能をさらに含み、PACS(picture archiving communication system)に一体化されもする。
【0019】
一方、
図2に示された医療映像システムは、放射線、例えば、X線を使用する全ての映像診断システムを含む。例えば、人体において、骨以外の軟組織だけで構成された乳房組織の病変を鑑別するのに利用されるマンモグラフィ(mammography)映像診断システムであり得る。
【0020】
図3A及び
図3Bは、本発明の実施形態による多重エネルギー放射線映像の獲得方法について説明する図面である。
図3A及び
図3Bを参照すれば、多重エネルギー放射線映像は、複数個の放射線ソース、例えば、X線ソースを使用するか、あるいは広帯域スペクトルX線を放出するX線ソースである場合、互いに異なるエネルギー帯域を弁別して検出する検出器を利用して獲得できる。ここで、X線ソースは、ソース内のアノード物質によって放出されるエネルギー帯域が異なる。従って、
図3AのE1、E2、E3のように、エネルギー帯域が互いに異なるX線ソースにフィルタを組み合わせ、組織に順次に照射することにより、多数個のエネルギー帯域別放射線映像を獲得できる。また、
図3Bのように、タングステンのように、広帯域スペクトルを有するX線ソースを利用し、検出器で複数個のエネルギービン(bin)に分け、エネルギー帯域別に区分された複数個の放射線映像を獲得できる。具体的には、光子係数検出器を利用する場合、X線エネルギー帯域別に検出器に入射される光子の個数を計算し、計算結果を映像化できる。一方、
図3A及び
図3Bのグラフで、横軸は、光子エネルギー(photon energy)、縦軸は、強度(intensity)をそれぞれ示す。
【0021】
図4は、本発明の実施形態による映像処理装置の構成を示したブロック図である。映像処理装置は、組織強調映像生成部410と合成部430とを含んでもよい。ここで、組織強調映像生成部410と合成部430は、少なくとも1つのプロセッサとして具現されもする。
【0022】
図4を参照すれば、組織強調映像生成部410は、多数個のエネルギー帯域別放射線映像について、既設定の組織を強調処理して組織強調映像を生成する。ここで、強調処理には、非関心組織の除去を含むが、必ずしもそれに限定されるものではない。強調処理の例を挙げれば、同一のA組織に対して、互いに異なる2つのエネルギー帯域のX線は、吸収係数が互いに異なるので、A組織の吸収係数比を加重値に設定する。すなわち、A組織について、各エネルギー帯域の放射線映像を獲得し、各エネルギー帯域の放射線映像について、加重減算(weighted subtraction)処理を行うことにより、A組織が除去された映像、すなわち、組織強調映像が得られる。このように、A組織が除去されることにより、最終放射線映像には、A組織以外の残りの組織だけが含まれるので、残りの組織間のコントラストが相対的に増大したように見える。具体的には、軟組織だけで構成された乳房組織の場合、診断時に確認しようとする関心組織以外の非関心組織を除去することにより、病変鑑別に容易な診断映像を生成できる。すなわち、乳房組織で最も多く分布する脂肪(adipose)組織に対して、各エネルギー帯域別吸収係数を利用して除去することが可能である。その結果、脂肪組織以外の関心組織のコントラストが増大された診断映像が生成される。また、乳房組織の繊維腺(fibroglandular)組織についても、同一の方法で除去することにより、繊維腺組織が除去された診断映像が得られる。このように、放射線映像から、診断時に確認しようとする病変のような関心組織以外の非関心組織を除去することにより、病変鑑別に重要な組織が強調された診断映像を生成できる。
【0023】
合成部430は、互いに異なるエネルギー帯域の放射線映像と、組織強調映像生成部410から提供される組織強調映像とを合成し、互いに異なる軟組織間のコントラストが高い診断映像を生成する。
【0024】
図5は、本発明の他の実施形態による映像処理装置の構成を示したブロック図である。映像処理装置は、補正部510、組織強調映像生成部530、前処理部550及び合成部570を含む。ここで、補正部510、組織強調映像生成部530、前処理部550及び合成部570は、少なくとも1つのプロセッサとして具現される。
図4と比べて、共通している構成要素については、その詳細的な説明を省略する。
【0025】
図5を参照すれば、補正部510は、多重エネルギー放射線映像で、各X線エネルギー帯域による検出器の非線形特性によって発生する信号歪曲を補正する。補正部510は、公知の多様なキャリブレーション(calibtarion)技法を使用できる。補正された多重エネルギー放射線映像は、組織強調映像生成部530に提供される。
【0026】
前処理部550は、放射線映像についてX線ソースのノイズ、検出器のノイズ、散乱ノイズなどのような各ノイズ成分を低減させる。また、前処理部550は、多重エネルギー放射線映像のコントラスト(contrast)を向上させる。前処理部550は、公知の多様なノイズ低減技法、あるいは映像基盤コントラスト向上技法を使用できる。
【0027】
合成部570は、組織強調映像生成部530から提供される組織強調された複数個の放射線映像と、前処理部550から提供される前処理された複数個の放射線映像とを、映像の空間周波数帯域別に合成し、全体的な解剖学的構造情報を含みつつ、病変鑑別に重要な関心組織が強調されて示される診断映像を生成する。
【0028】
図6は、本発明のさらに他の実施形態による映像処理装置の構成を示したブロック図である。
図6の映像処理装置は、組織強調映像生成部630と、高鮮明診断映像生成部650とを含む。
【0029】
図6を参照すれば、組織強調映像生成部630は、3個のエネルギー帯域E1,E2,E3と係わるエネルギー帯域別放射線映像610に係わって、第1組織強調映像と第2組織強調映像とを生成する。
【0030】
高鮮明診断映像生成部650は、3個のエネルギー帯域E1,E2,E3それぞれの放射線映像610に係わって、コントラスト向上(CE:contrast enhancement)処理を行う。また、組織強調映像生成部630で出力される複数個の組織強調映像については、CE処理を行う。CE処理は、オプションで行われる。CE処理あるいはCE無処理の各映像について、周波数領域変換及び多重スケール分解(multiscale decomposition)処理を行う。周波数領域変換及び多重スケール分解処理を行うことにより、各映像を低周波数帯域、すなわち、近似帯域(approximation band)と高周波数帯域、すなわち、詳細帯域(detail band)とに分解できる。ここで、多重スケール分解技法としては、簡単なウェーブレット変換(wavelet transform)だけではなく、エッジの多様な方向性を考慮したカンターレット変換(contourlet transform)、カーブレット変換(curvelet transform)などを利用できるが、それらに限定されるものではない。
【0031】
3個のエネルギー帯域E1,E2,E3の放射線映像610については、同一の組織を強調した組織強調映像が少なくとも2つ以上生成される。従って、高鮮明診断映像生成部650では、複数個の組織強調映像の多重スケール分解処理の結果として生成される低周波数帯域と高周波数帯域とついて、ノイズを低減する処理を行う。すなわち、各映像の周波数帯域別に空間的フィルタ(spatial filter)を利用して空間的ノイズを低減させる処理ルールを適用する。また、複数個の組織強調映像を相互参照してノイズを低減させる処理を含むノイズ低減(NR:noise reduction)処理を行い、映像に含まれたノイズを低減させる。
【0032】
また、高鮮明診断映像生成部650では、複数個の組織強調映像の多重スケール分解処理の結果として生成される低周波数帯域と高周波数帯域とについて、対応するコントラスト向上(CE)処理を行う。ここで、CE処理は、オプションとして行われる。
一方、高鮮明診断映像生成部650で、NR処理後のCE処理、あるいはCE処理後のNR処理のように遂行される。
高鮮明診断映像生成部650では、NR処理及びCE処理された低周波数帯域並びに高周波数帯域、あるいはNR処理された低周波数帯域並びに高周波数帯域について、融合規則(fusion rule)を適用して合成することにより、1枚の高鮮明診断映像を生成する。
【0033】
図7は、多重スケール分解された2つの映像について、融合規則を適用して合成した例について説明する図面である。このとき、合成しようとする映像のコントラストが最大に維持されるように、コントラスト基盤合成技法を適用できるが、それに限定されるものではない。
【0034】
図7を参照すれば、合成しようとする2つの映像X,Yの低周波数帯域と高周波数帯域との係数値を利用して、局所コントラスト(local contrast)を算出し、局所コントラストに基づいて、2つの映像を合成する。このとき、多重スケール分割されたレベルlの各帯域で、k帯域の局所コントラスト
は、次の数式1のように示される。
【0035】
【数1】
ここで、
は、多重スケール分割されたレベルlの詳細帯域で、k帯域(k=h、v、d)を示し、Mlは、多重スケール分割されたレベルlの近似帯域で、所定局所領域内係数の平均を示す。
【0036】
一方、近似帯域の合成は、次の数式2のように示される。
[数2]
A
L,
F(i,j)=w
XA
L,
X(i,j)+w
YA
L,
Y(i,j)
ここで、A
L,
F(i,j)は、多重スケール分割されたレベルlでの(i,j)座標での近合成された近似帯域係数値を示し、w
X,w
Yは、それぞれ映像Xと映像Yとにそれぞれ適用されたエネルギー帯域別吸収係数による加重値を示し、A
L,
X(i,j),A
L,
Y(i,J)は、それぞれ合成対象になる映像Xと映像Yとの多重スケール分割されたレベルlでの(i,j)座標での近似帯域係数値を示す。
【0037】
一方、詳細帯域の合成は、次の数式3のように示される。
【数3】
ここで、
は、映像X,映像Yについて周波数変換されたlレベルにおけるサブバンドkでの(i,j)座標に係わる詳細帯域の係数を示し、
は、周波数変換されたlレベルにおけるサブバンドkでの(i,j)座標に係わる詳細帯域の合成結果を示す。
は、前記数式1のように、映像Xと映像Yとの周波数変換されたlレベルにおけるk帯域の(i,j)局所領域コントラストを示す。
前述のように、サブ帯域別に合成された結果について逆変換を行い、1枚の合成された高鮮明診断映像を生成する。
【0038】
図8は、本発明の実施形態による組織強調映像生成方法について説明する図面である。
図8に示された組織強調映像生成方法は、少なくとも1つのプロセッサによって実行される。
【0039】
まず、単色(monochromatic)X線映像の場合、互いに異なる2つのエネルギー帯域での特定組織のX線吸収係数比を加重値として利用し、2つのエネルギー帯域の映像を減算処理することにより、当該特定組織を除去した映像が得られる。そのような場合、特定組織を除外した残りの組織のコントラストが相対的に増大されて強調される効果を提供する。一方、多色(polychromatic)X線映像の場合、さまざまなエネルギー帯域に係わる吸収特定が反映される。従って、組織強調映像を生成するためには、最適加重値を決定する必要がある。
【0040】
図8を参照すれば、810段階では、2つのエネルギー帯域の放射線映像I
Ejについて、任意の可変加重値Wを適用して得られた映像と、本来の2つのエネルギー帯域の放射線映像I
Eiとについて差映像(difference image)を生成する。
【0041】
830段階では、810段階で生成された差映像を周波数領域に変換し、変換係数を分析する。このとき、変換技法としては、離散余弦変換(DCT)を適用できるが、それに限定されるものではない。
前記810段階及び830段階は、可変加重値Wを変更して反復して遂行される。
【0042】
850段階では、変更される各可変加重値Wに係わる830段階での分析結果に対応して、最適加重値を決定する。すなわち、可変加重値Wを変更することによって、特定組織が除去された差映像が生成される。この場合、映像の詳細情報が、可変加重値を変更することによって変化するので、差映像の高周波数係数和の変化が最大になる可変加重値を選択すれば、選択された可変加重値で生成された差映像は、特定組織が除去された組織強調映像になる。
【0043】
図9は、本発明の他の実施形態による組織強調映像生成方法について説明する図面である。
図9を参照すれば、910段階では、多重エネルギー帯域放射線(MEX)映像について前処理を行う。ここで、前処理は、X線ソースのノイズ、検出器のノイズ、散乱ノイズのような各ノイズ成分を低減させるものである。また、前処理は、多重エネルギー放射線映像のコントラスト(contrast)を向上させる。このとき、公知の多様なノイズ低減技法、あるいは映像基盤コントラスト向上技法を使用できる。ここで、前処理過程は、オプションとして具備される。
【0044】
920段階では、前処理された多重エネルギー帯域放射線映像について映像整合を行う。
930段階では、映像整合された多重エネルギー帯域放射線映像について、第1段階組織強調映像を生成する。一方、940段階では、930段階で生成された第1段階組織強調映像について、ノイズ低減処理を行う。
【0045】
950段階では、第1段階組織強調映像について、第2段階組織強調映像を生成する。一方、960段階では、950段階で生成された第2段階組織強調映像について、ノイズ低減処理を行う。
970段階では、第2段階組織強調映像について後処理を行う。ここで、後処理は、映像基盤コントラスト向上処理を有することができるが、それに限定されるものではない。
【0046】
このように、段階的に組織強調映像を生成することにより、相対的強組織(relative hard tissue)による軟組織映像の動的範囲の減少及び軟組織隠れ現象を解消し、関心ある軟組織映像のコントラストを向上させる。
【0047】
図10は、本発明の実施形態による第1段階組織強調映像生成方法について説明する図面である。
図10を参照すれば、1010段階では、まず、エネルギー帯域別放射線映像から関心領域(region of interest)を抽出する。被写体、例えば、乳房組織に係わるエネルギー帯域別放射線映像に係わるラインプロファイルから、脂肪組織(adipose)と繊維腺組織(fibro−glandular)とを含む関心領域を抽出する。
【0048】
1020段階では、抽出された関心領域について、非関心組織量を推定し、1030段階では、非関心組織を可変的に除去する。すなわち、乳房の解剖学的組織構造を利用した方法に基づいて予測値を選定し、非関心組織量を推定する。多重エネルギー帯域放射線映像を基に組織損失を最小化する最適オフセット推定を介して、非関心組織、例えば、脂肪組織を抑制する。
【0049】
1040段階では、非関心組織が可変的に除去されたエネルギー帯域別放射線映像と、本来のエネルギー帯域別放射線映像とから差映像を生成し、差映像を周波数領域に変換してコスト関数(cost function)を分析する。
1050段階では、コスト関数に係わる分析結果によって、非関心組織を除去するか否かを判断し、非関心組織を除去すると判断された場合、非関心組織が除去された第1段階組織強調映像が生成される。
【0050】
図11は、本発明の実施形態による第2段階組織強調映像生成方法について説明する図面である。
図11を参照すれば、1110段階では、第1段階組織強調映像の差映像を生成する。
1120段階では、差映像を周波数領域に変換して、コスト関数を生成する。
1130段階では、コスト関数の極点及び変曲点係数を抽出する。
1140段階では、コスト関数の極点及び変曲点係数に基づいて、第1段階組織強調映像から非関心組織を除去した第2段階組織強調映像を生成する。このとき、相対的に質量減衰カーブ(mass attenuation curve)が類似した軟組織で構成された組織の区分のために、コスト関数の極点及び変曲点情報を利用できる。
【0051】
本発明はまた、コンピュータで読み取り可能な記録媒体にコンピュータで読み取り可能なコードとして具現することが可能である。コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、コンピュータ・システムによって読み取り可能なデータが保存される全種の記録装置を含む。コンピュータで読み取り可能な記録媒体の例としては、ROM(read−only memory)、RAM(random−access memory)、CD(compact disc)−ROM、磁気テープ、フロッピー(登録商標)ディスク、光データ保存装置などがあり、またキャリアウエーブ(例えば、インターネットを介した送信)の形態で具現されるものも含む。また、コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、ネットワークに連結されたコンピュータ・システムに分散され、分散方式では、コンピュータで読み取り可能なコードが保存されて実行される。
【0052】
前記説明で多くの事項について具体的に記載したが、それらは、発明の範囲を限定するよりも、実施形態の例示として解釈されなければならない。例えば、本発明が属する技術分野で当業者であるならば、本発明の実施形態で多様に変形する可能性があることを理解できるであろう。従って、本発明の範囲は、説明された実施形態によって決定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した技術的思想によって決定されなければならない。