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公開番号2025050473
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-04
出願番号2023159279
出願日2023-09-22
発明の名称画像処理装置及び画像処理方法
出願人株式会社日立製作所
代理人弁理士法人磯野国際特許商標事務所
主分類A61B 6/03 20060101AFI20250327BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】画像中の注目領域の強調を高精度に行うことを課題とする。
【解決手段】医用画像中の内側領域に対して、周辺領域を医用画像に設定する内側領域設定部102及び周辺領域設定部103と、内側領域について内側領域ヒストグラムを算出するとともに、周辺領域について、周辺領域ヒストグラムを算出する強度値群確率分布算出部105と、内側領域ヒストグラムと、周辺領域ヒストグラムとの差分値を、それぞれの所定の強度値について算出することで、確率差分布を算出する確率差算出部106と、医用画像に基づいて、組織画像を生成する組織画像処理部104と、組織画像のそれぞれに対して検出範囲を組織画像それぞれに対して設定する検出範囲設定部107と、検出範囲に基づいて、組織画像のそれぞれに対して強調表示する画素を選択するマスク設定部108と、強調表示された組織画像を出力する表示処理部110と、を有する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
第１の画像中の注目領域を含む領域として前記第１の画像に設定された第１の領域に対して、前記第１の領域の近傍の領域であり、かつ、前記第１の領域を含まない領域である第２の領域を前記第１の画像に設定する領域設定部と、
前記第１の領域について、所定の強度値を有する画素の個数の分布に関する情報である第１の強度値度数分布を算出するとともに、前記第２の領域について、所定の強度値を有する画素の個数の分布に関する情報である第２の強度値度数分布を算出する強度値度数分布算出部と、
前記第１の強度値度数分布と、前記第２の強度値度数分布との差分値を、それぞれの前記所定の強度値について算出することで、確率差度数分布を算出する確率差算出部と、
前記第１の画像に基づいて、所定の基準で分解された、複数の第２の画像を生成する画像処理部と、
複数の前記第２の画像のそれぞれに対して検出範囲設定アルゴリズムを適用し、前記差分値に基づいて、前記第１の画像の強度値の検出範囲を前記第２の画像それぞれに対して設定する検出範囲設定部と、
前記第２の画像それぞれに対して設定された前記検出範囲に基づいて、複数の前記第２の画像のそれぞれに対して強調表示する画素を選択する画素選択部と、
前記画素選択部で選択された前記画素が強調表示された第３の画像を出力部に出力する出力処理部と、
を有する画像処理装置。
続きを表示（約 2,000 文字）【請求項２】
前記画素選択部は、
選択された前記画素を合成して生成した第４の画像を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記検出範囲設定部は、
前記確率差度数分布において、前記差分値が正の値を有する区間を前記検出範囲として設定し、
前記検出範囲が、前記確率差度数分布における下端に近い場合、前記検出範囲の最小値を前記下端まで延長し、
前記検出範囲が、前記確率差度数分布における上端に近い場合、前記検出範囲の最大値を前記上端まで延長する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記検出範囲設定部は、
前記検出範囲が複数検出された場合、前記検出範囲における前記確率差度数分布の面積が大きい前記検出範囲を選択する
ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記検出範囲設定部は、
前記第２の領域について、前記検出範囲の最小値の側から前記検出範囲の最大値の側に向けて、前記第２の強度値度数分布を累積することで第１の累積強度値確率を算出し、
前記検出範囲の最小値の側から前記検出範囲の最大値の側に向けて、前記差分値を累積することで第２の累積強度値確率を算出し、
所定の閾値と、前記第１の累積強度値確率に基づいて、前記強度値を選択し、
当該選択された強度値に対応する前記第２の累積強度値確率を、第１の選択累積強度値確率として決定する第１の手法
を実行し、
前記検出範囲の最大値の側から前記検出範囲の最小値の側に向けて、前記第２の強度値度数分布を累積することで第３の累積強度値確率を算出し、
前記第２の領域について、前記検出範囲の最大値の側から前記検出範囲の最小値の側に向けて、前記差分値を累積することで第４の累積強度値確率を算出し、
所定の閾値と、前記第３の累積強度値確率に基づいて、前記強度値を選択し、
当該選択された強度値に対応する前記第４の累積強度値確率を、第２の選択累積強度値確率として決定する第２の手法
を実行し、
前記第１の選択累積強度値確率と、前記第２の選択累積強度値確率の大小関係を比較し、
前記第１の選択累積強度値確率が、前記第２の選択累積強度値確率より大きい場合、前記検出範囲の最大値を、前記第１の手法で選択された強度値とし、
前記第２の選択累積強度値確率が、前記第１の選択累積強度値確率より大きい場合、前記検出範囲の最小値を、前記第２の手法で選択された強度値とする
ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記第４の画像が複数存在し、
複数の前記第４の画像を積み重ねることで、三次元画像である第５の画像を生成する三次元画像処理部
を有することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記三次元画像処理部は、
ある前記第４の画像において、強調表示された前記画素である強調表示画素の画素数である第１の画素数、前記強調表示画素の中心である第１の中心、及び、前記第１の中心と、前記強調表示画素を構成する画素それぞれとの距離の平均である第１の拡散度のそれぞれを算出し、
前記第１の画素数、前記第１の中心、及び、前記第１の拡散度が算出された前記第４の画像とは別の前記第４の画像において、前記強調表示画素の画素数である第２の画素数、前記強調表示画素の中心である第２の中心、及び、前記第２の中心と、前記強調表示画素を構成する画素それぞれとの距離の平均である第２の拡散度のそれぞれを算出し、
前記第２の画素数と、前記第１の画素数の比が、所定の値である第１の値未満となるか、前記第２の中心と、前記第１の中心との距離が、所定の値である第２の値より大きくなるか、又は、前記第２の拡散度と、前記第１の拡散度との比が、所定の値である第３の値より大きくなるまで、複数の前記第４の画像のうちから、前記第４の画像を、前記第５の画像を構成する前記第４の画像として選択し続ける
ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記画像処理部は、
複数の前記第２の画像のうち、所定の前記第２の画像を合成した画像を生成し、当該画像を新たな第２の画像とする
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記第１の画像は、医用画像撮影装置で撮影された医用画像である
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記第１の画像は、脳に関する画像である
ことを特徴とする請求項１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】
本発明は、画像処理装置及び画像処理方法の技術に関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
脳を始めとした白黒コントラスト臓器画像において、脳梗塞などの病変部位を特定するためには、現在のところ経験豊富な専門医などの見立てが必要である。また、この判断に基づき画像上にマーク(色塗り)を入れる作業も手作業によるため煩雑である。
【０００３】
特許文献１には、「確率画像算出部１０２は、指定対象画像に含まれる病変がテクスチャ型の病変である場合、指定対象画像のそれぞれの画素が病変領域に含まれる確率値を算出する。出力部１０３は、確率画像算出部１０２から取得した確率画像において、第１閾値以上の確率値を持つ画素からなる領域を候補領域として算出し、第１閾値を含む所定の確率範囲の確率値を持つ画素からなる領域を修正領域として算出する。入力部１０４は、操作装置を操作することで、出力部１０３がディスプレイに表示した修正領域の画素に対するユーザの入力を検知する。病変領域指定部１０５は、確率画像算出部１０２から取得した確率画像と、出力部１０３から取得した候補領域と修正領域と、入力部１０４から取得したユーザの操作情報とに基づき病変領域を指定する」制御方法、情報端末、及びプログラムが開示されている（要約参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１８－１０２９１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の技術は、病変部位を識別するアルゴリズムは開示されていない（例えば機械学習でよい、としている）。つまり、特許文献１に記載の技術では、病変部位を識別するアルゴリズムに関する記述はなく、病変部位の判定精度の向上は難しい。
【０００６】
また、画像上の強度データの所定のしきい値を用いた病変部位(半)自動判定技術や、多数の画像を用いた機械学習による(半)自動判定技術が提案されているが、病変部位特定の判定精度(パフォーマンス)は高いとは言えない（６０～８０％）。
【０００７】
また、脳を構成する組織毎に、病変部位の描画のされ方は異なる、すなわち、明るく（白く）描画される組織と、暗く（黒く）描画される組織があるが、従来技術では、このような事象が考慮されていない。
【０００８】
このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、画像中の注目領域の強調を高精度に行うことを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記した課題を解決するため、本発明は、第１の画像中の注目領域を含む領域として前記第１の画像に設定された第１の領域に対して、前記第１の領域の近傍の領域であり、かつ、前記第１の領域を含まない領域である第２の領域を前記第１の画像に設定する領域設定部と、前記第１の領域について、所定の強度値を有する画素の個数の分布に関する情報である第１の強度値度数分布を算出するとともに、前記第２の領域について、所定の強度値を有する画素の個数の分布に関する情報である第２の強度値度数分布を算出する強度値度数分布算出部と、前記第１の強度値度数分布と、前記第２の強度値度数分布との差分値を、それぞれの前記所定の強度値について算出することで、確率差度数分布を算出する確率差算出部と、前記第１の画像に基づいて、所定の基準で分解された、複数の第２の画像を生成する画像処理部と、複数の前記第２の画像のそれぞれに対して検出範囲設定アルゴリズムを適用し、前記差分値に基づいて、前記第１の画像の強度値の検出範囲を前記第２の画像それぞれに対して設定する検出範囲設定部と、前記第２の画像それぞれに対して設定された前記検出範囲に基づいて、複数の前記第２の画像のそれぞれに対して強調表示する画素を選択する画素選択部と、前記画素選択部で選択された前記画素が強調表示された第３の画像を出力部に出力する出力処理部と、を有する。
その他の解決手段は実施形態中において適宜記載する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、画像中の注目領域の高精度に強調を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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