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公開番号2024085473
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-06-27
出願番号2022199948
出願日2022-12-15
発明の名称画像処理装置、方法およびプログラム
出願人富士フイルム株式会社
代理人弁理士法人太陽国際特許事務所
主分類A61B 6/03 20060101AFI20240620BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】画像処理装置、方法およびプログラムにおいて、例えば動脈および静脈のような、医用画像に含まれる複数の管状構造を精度よく分離できるようにする。
【解決手段】プロセッサは、複数の管状構造を含む医用画像に基づいて、複数の管状構造の走行方向を表す走行ベクトルを、複数の管状構造の各画素において導出し、走行ベクトルを用いて複数の管状構造を分離する。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
少なくとも１つのプロセッサを備え、
前記プロセッサは、
複数の管状構造を含む医用画像に基づいて、前記複数の管状構造の走行方向を表す走行ベクトルを、前記複数の管状構造の各画素において導出し、
前記走行ベクトルを用いて前記複数の管状構造を分離する画像処理装置。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記プロセッサは、前記医用画像から前記複数の管状構造の各画素における前記走行ベクトルを導出する学習済みモデルを用いて、前記走行ベクトルを導出する請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記プロセッサは、前記走行ベクトルに沿うように前記複数の管状構造を分離する請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記プロセッサは、第１の画素から第２の画素へ向かう方向ベクトルと、前記第１の画素および前記第２の画素の少なくとも一方における前記走行ベクトルとのなす角度に基づいて、前記第１の画素および前記第２の画素に同一のラベルが付与される可能性を判断して、前記複数の管状構造を分離する請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記プロセッサは、前記走行ベクトルが同一方向となるかまたは連続して変化し、かつ互いに隣接するＮ（＞３）個の画素を含む画素群を選択し、前記画素群に含まれる画素のラベルを変数とするＮ次のエネルギーを最小化することにより、グラフカット処理を用いて前記複数の管状構造を分離するに際し、
前記変数が０または１で表され、
前記画素群に含まれる画素に対応する変数のすべてが０である場合または前記画素群に含まれる画素に対応する変数のすべてが１である場合は、前記Ｎ次のエネルギーが、前記変数のすべてが０ではないとともに前記変数のすべてが１ではない場合よりも小さくなるように設定する請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記プロセッサは、前記同一のラベルが付与される可能性に基づく重み付け経路が最短となるＮ（＞３）個の画素を含む画素群を選択し、前記画素群に含まれる画素のラベルを変数とするＮ次のエネルギーを最小化することにより、グラフカット処理を用いて前記複数の管状構造を分離するに際し、
前記変数が０または１で表され、
前記画素群に含まれる画素に対応する変数のすべてが０である場合または前記画素群に含まれる画素に対応する変数のすべてが１である場合は、前記Ｎ次のエネルギーが、前記変数のすべてが０ではないとともに前記変数のすべてが１ではない場合よりも小さくなるように設定する請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記プロセッサは、前記複数の管状構造の中心に沿った複数の中心画素における走行ベクトルを導出し、
前記複数の中心画素間を結ぶエッジと前記走行ベクトルとがなす角度を最小化するように前記複数の管状構造のそれぞれを表すクラスの起始部からの最短経路木を導出し、
前記複数の中心画素について、経路がより近く、かつ前記同一のラベルが付与される可能性がより高い起始部と同一のクラスとなるように前記最短経路木を切断することにより、前記複数の管状構造を分離する請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記プロセッサは、前記走行ベクトルに沿う画素以外の画素は、互いに異なる管状構造に分離する請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記プロセッサは、前記走行ベクトルが交差する画素間以外の画素間に前記複数の管状構造の境界を導出するように前記複数の管状構造を分離する請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記プロセッサは、前記医用画像および前記走行ベクトルに基づいて、前記走行ベクトルが連続する方向の損失を最小化するように機械学習がなされた学習済みモデルを用いて前記複数の管状構造を分離する請求項９に記載の画像処理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、画像処理装置、方法およびプログラムに関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
グラフカットの手法を用いて画像を複数の領域に分離することが行われている。例えば特許文献１には、Ｎ（＞３）個の画素が画像上で所定の図形を表すようにＮ個の画素を選択し、Ｎ個の画素の画素値を変数とするＮ次のエネルギーを最小化する高階グラフカットの手法を用いて、医用画像に含まれる動脈と静脈とを分離する手法が提案されている。特許文献１に記載された手法においては、血管を分離する場合、ある程度の長さの直線的に並ぶ画素を含む画素群がすべて同じクラスとなるようにするために、所定の図形として直線を用いて画像における動脈と静脈とを分離している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１４－０７１７１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載された手法においては、動脈と静脈とを分離するための所定の図形として直線を用いている。しかしながら、血管は直線的に走行するのみではなく、例えば骨盤内においては湾曲して走行する部分が多い。このため、特許文献１に記載された手法では、動脈と静脈とを精度よく分離することができない。
【０００５】
本開示は上記事情に鑑みなされたものであり、例えば動脈および静脈のような、医用画像に含まれる複数の管状構造を精度よく分離できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示による画像処理装置は、少なくとも１つのプロセッサを備え、
プロセッサは、複数の管状構造を含む医用画像に基づいて、複数の管状構造の走行方向を表す走行ベクトルを、複数の管状構造の各画素において導出し、
走行ベクトルを用いて複数の管状構造を分離する。
【０００７】
「各画素」は、管状構造のすべての画素であってもよく、画素を間引いた画素であってもよい。画素は等間隔で間引いてもよく、管状構造内において間引く間隔を変更してもよい。例えば管状構造の中心ほど管状構造の中心から離れた値と比較して間引く間隔を小さくしてもよい。
【０００８】
「走行ベクトル」とは、管状構造が存在する方向を表すベクトルである。本開示において、同一方向を向くベクトルは同一方向の走行ベクトルとして扱う。また、１８０度反対の方向を向く２つのベクトル、すなわち基準方向に対する角度のコサインを算出した場合に同一の値となる２つのベクトルは、双方のベクトルともに管状構造が存在する方向を向く。このため、本開示においては、このような１８０度反対の方向を向く走行ベクトルについても同一方向の走行ベクトルとして扱うものとする。
【０００９】
なお、本開示による画像処理装置においては、プロセッサは、医用画像から複数の管状構造の各画素における走行ベクトルを導出する学習済みモデルを用いて、走行ベクトルを導出するものであってもよい。
【００１０】
また、本開示による画像処理装置においては、プロセッサは、走行ベクトルに沿うように複数の管状構造を分離するものであってもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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