【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、放射線写真のインターバル変化の検出と自動画像位置合わせに関するコンピュータ支援診断（ＣＡＤ）技術に関する。 また、本発明は、インターバル変化の検出や画像の位置合わせ（マッチング）を必要とするあらゆる方法又はプロセスに関する。
【０００２】
【従来の技術】
本発明は、概して、例えば、米国特許第４，８３９，８０７号、第４，８４１，５５５号、第４，８５１，９８４号、第４，８７５，１６５号、第４，９０７，１５６号、第４，９１８，５３４号、第５，０７２，３８４号、第５，１３３，０２０号、第５，１５０，２９２号、第５，２２４，１７７号、第５，２８９，３７４号、第５，３１９，５４９号、第５，３４３，３９０号、第５，３５９，５１３号、第５，４５２，３６７号、第５，４６３，５４８号、第５，４９１，６２７号、第５，５３７，４８５号、第５，５９８，４８１号、第５，６２２，１７１号、第５，６３８，４５８号、第５，６５７，３６２号、第５，６６６，４３４号、第５，６７３，３３２号、第５，６６８，８８８号、第５，７４０，２６８号、及び、米国特許出願第０８／１５８，３８８号、第０８／１７３，９３５号、第０８／２２０，９１７号、第０８／３９８，３０７号、第０８／４２８，８６７号、第０８／５２３，２１０号、第０８／５３６，１４９号、第０８／５３６，４５０号、第０８／５１５，７９８号、第０８／５６２，０８７号、第０８／７５７，６１１号、第０８／７５８，４３８号、第０８／９００，１９１号、第０８／９００，３６１号、第０８／９００，１８８号、第０８／９００，１９２号、第０８／９００，１８９号の一つ又は複数のものに開示されるように、デジタル画像中の異常の自動検出のためのＣＡＤ技術に関する。 本発明は、そこで参照され、そこに記述される種々の技術の使用を含み、それらの全ての内容は、参照によってここに組み込まれる。
【０００３】
本発明は、米国特許第５，３５９，５１３号の改良であり、そこで参照され、記述される技術の使用を含み、上にリストアップされた特許及び特許出願を含むその全ての内容は、参照によりここに組み込まれる。
【０００４】
本発明は、１９９７年７月２５日出願の米国特許出願第０８／９００，３６２号の優先権を主張し、その内容は、参照によってここに組み込まれる。
【０００５】
コンピュータ支援診断の目的は、潜在的な問題、病変、奇形を指示し及び／又は第２のオプションとして質的情報を提供することによって放射線技師に警告を行うことである。 １９８０年代の半ば以来、多くのＣＡＤ用計算形方式が、胸部放射線写真、乳房撮影、血管造影、及び骨の放射線写真のために開発されている。
【０００６】
胸部放射線写真において、幾つかの計算形方式は、心肺及び他の侵入型疾病の検出と分類、肺瘤の検出、心臓のサイズの測定、気胸の検出に適用されている（米国特許出願第０８／１７４，１７５参照）。 しかしながら、ＣＡＤの開発は、まだ初期の段階である。 従って、放射線写真に表れる正常及び異常のパターンの画像特徴の理解に基づいて、ＣＡＤの性能を更に改良することが必要である。
【０００７】
胸部放射線写真は、一般に、同じ患者の前の胸部放射線写真に照らして胸部放射線写真を読取ることによって解釈される。 現在の胸部放射線写真と前の胸部放射線写真との間で検出された変化は、インターバル変化として知られており、且つ肺浸潤の変化、腫瘍塊のサイズの変化、胸膜滲出の変化、及び心臓サイズと空気流レベルと気胸の量とサイズの変化の決定に高い有効性を有する。 Ａ． Ｋａｎｏ、Ｋ． Ｄｏｉ、Ｈ． ＭａｃＭａｈｏｎ、Ｄ． Ｄ． Ｈａｓｓｅｌｌ、Ｄ． Ｄ． Ｇｉｇｅｒによる１９９４年の医療物理学、２１：４５３乃至４６１頁の「インターバル変化の検出のための時間的に連続する胸部画像のデジタル画像減算（Ｄｉｇｉｔａｌ ｉｍａｇｅ ｓｕｂｓｔｒａｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｅｍｐｏｒａｌｌｙ ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ ｃｈｅｓｔ ｉｍａｇｅｓ ｆｏｒ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｉｎｔｅｒｖａｌ ｃｈａｎｇｅ）」（以後これをＡ．Ｋａｎｏ等と呼ぶ）、及びＭ． Ｃ． Ｄｉｆａｚｉｏ、Ｈ． ＭａｃＭａｈｏｎ、Ｘ． Ｗ Ｘｕ、Ｐ． Ｔｓａｉ、Ｊ． ｓｈｉｒａｉｓｈｉ、Ｓ． Ｇ． Ａｒｍａｔｏ ＩＩＩ、及びＫ． Ｄｏｉの１９７７年の放射線学、２０２：４４７乃至４５２頁の「デジタル放射線写真：時間的減算画像の検出精度への効果（Ｄｉｇｉｔａｌ ｃｈｅｓｔ ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ：Ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ ｉｍａｇｅｓ ｏｎ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ）」（以降Ｍ．Ｃ．Ｄｉｆａｚｉｏ等と呼ぶ）を参照のこと。 しかしながら、障害が肋骨や血管や心臓のような臓器等の解剖学的構造と重なり合う場合があるので、放射線技師が胸部の放射線写真で微妙なインターバル変化を識別することは困難なタスクである。 また、普通の呼吸の間の横隔膜の運動のような筋肉運動は、放射線写真におけるインターバル変化の診断をより困難にする。
【０００８】
胸部放射線写真を比較する場合、胸部放射線写真における微妙な変化の検出の助けとなる時間的減算は、連続胸部放射線写真間で利用されている（Ｍ．Ｃ．Ｄｉｆａｚｉｏ等を参照）。 現在の時間的減算方法及び方式の性能（Ａ．Ｋａｎｏ等を参照）において、理論的に良好な画像が減算画像の約７０％において生ずることが示されている（米国特許第５，３５９，５１３を参照）。
【０００９】
しかしながら、連続する放射線写真間の厳格な位置合わせのミスの結果として、連続する胸部放射線写真におけるインターバル変化の検出における性能低下が生じることがある。 既存の時間的減算方式（米国特許第５，３５９，５１３を参照）において、現在と前の画像間の二つの座標系における差に対応するグローバルシフト値は、各画像の肺の頂部と胸部の正中線との交差点を評価することによって決定される。 従って、胸部の正中線又は肺の頂部を不正確に識別すると、厳格な位置合わせのミスを生じる。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、連続する放射線写真の位置合わせのための方法を提供してインターバル変化の検出を改良することである。
【００１１】
本発明の他の目的は、低解像度画像を利用して放射線写真の位置合わせを決定することである。
【００１２】
本発明の他の目的は、低解像度のガウスぼかしを利用して位置合わせを改良することである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明のある局面は、第１と第２のデジタル画像間の時間的変動を検出する方法であって、前記第１ 、第２のデジタル画像を所定のサイズの第１ 、第２の低解像度画像に変換する変換ステップと、 前記第１、第２の低解像度画像をぼけさせて第１ 、第２のぼけ画像を生成するステップと、前記第１のぼけ画像のシフトさせた複数の部分について、前記第１のぼけ画像のピクセル値と前記第２のぼけ画像のピクセル値との複数の相関を計算する相関ステップと、前記相関が最大を示す部分に限定して前記第２のデジタル画像に対する前記第１のぼけ画像のシフトを特定し 、前記第２のデジタル画像に対する前記第１のデジタル画像のグローバルシフト値を決定するステップと、 前記決定されたグローバルシフト値を使って前記第１のデジタル画像をシフトするステップと、前記第１及び第２のデジタル画像の一方を非線形で歪ませて歪み画像を発生するステップと、 記歪み画像と前記第１及び第２のデジタル画像の他方とを差分するステップと、を備える。
【００１４】
【発明の実施の形態】
本発明は、現在と前の胸部放射線画像同士間での位置合わせを改良するために、非線形幾何学的ワーピング技術を適用する前にグローバルシフト値を決定する初期画像位置合わせ技術に基づく時間的減算の改良された方法である。 本発明の方法は、時間的減算の全体の性能を改良し、胸部放射線写真における微妙な変化の検出を向上する。 減算方式により低品質減算となった場合に適用されると、これらの場合の４０％以上が、本発明の自動化初期画像位置合わせ技術を適用することによって改良された。
【００１５】
幾つかの図に亘って同様な参照番号が同じ又は対応する部分を指す図面を参照し、特に、その図面の図１を参照する。 改良された時間的減算方法の動作は、図１に示されるように、ステップ１００で開始し、このステップで、胸部放射線写真画像がデジタル化される。 デジタル化画像は、例えば、夫々現在の及び前の放射線画像、図３（Ａ）及び図３（Ｂ）、である。 これらのデジタル化は、画像をスキャナや他のデジタル化デバイスによって、又はフジ計算形放射線撮影法（Ｆｕｊｉ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ （ＦＣＲ）システムのような画像生成マシンから直接にデータを検索することによって実行され得る。例えば、Ｍ．Ｓｏｎｏｄａ、Ｍ．Ｔａｋａｎｏ、Ｊ．Ｍｉｙａｈａｒａ、及びＨ．Ｋａｔｏによる１９８３年の放射線学、１４８：８３３乃至８３８頁の「スキャンニング誘発ルミネッセンスを利用する計算形放射線写真（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ−ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ ｕｔｉｌｉｚｉｎｇ ｓｃａｎｎｉｎｇ ｓｔｉｍｕｌａｔｅｄ ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）」を参照のこと。
【００１６】
ステップ１０２において、画像は、濃度及びコントラストに関して正規化される。 画像が同様の方法又は同じシステムで生成される場合、濃度及びコントラストの正規化は必要無い。 しかしながら、例えば、フィルムタイプの違いやデジタル化処理における違いのようなデジタル化画像が生成される方法に違いがある場合に正規化が必要である。
【００１７】
従来のスクリーン／フィルム生成画像の正規化は、そのスクリーン／フィルムシステムのためのＨとＤ曲線及び各放射線写真画像毎に異なるセットのルックアップテーブルを使用する非線形濃度補正技術を使用することによって実行され得る。 Ｈ． Ｙｏｓｈｉｍｕｒａ、Ｘ． Ｗ． Ｘｕ、Ｋ． Ｄｏｉ、Ｈ． ＭａｃＭａｈｏｎ、Ｋ． Ｒ． Ｈｏｆｆｍａｎ、Ｍ． Ｌ． Ｇｉｇｅｒ、及びＳ． Ｍ． Ｍｏｎｔｎｅｒによる１９９３年の医療物理学、２０：１７９乃至１８６頁の「レーザーデジタイザを使用する高品質フィルム複写システムの開発：計算形放射線写真との比較（Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ａ ｈｉｇｈ ｑｕａｌｉｔｙ ｆｉｌｍ ｄｕｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｕｓｉｎｇ ａ ｌａｚｅｒ ｄｉｇｉｔｉｚｅｒ：Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｗｉｔｈ ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ）」を参照のこと。 ＦＣＲのようなシステムは、露光データ認識システムを介して画像の濃度及びコントラストを維持する。 Ｈ． Ｔａｋｅｏ、Ｎ． Ｎａｋａｊｉｍａ、Ｍ． Ｉｓｈｉｄａ、Ｈ． Ｋａｔｏによる１９９４年のＳＰＩＥの予稿、２１６３：９８乃至１０９頁の「神経ネットワークを使用するＦＣＲシステムにおける濃度及びコントラストの自動化調節の改良（Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ ｏｆ ｄｅｎｓｉｔｙ ａｎｄ ｃｏｎｔｒａｓｔ ｉｎ ＦＣＲ ｓｙｓｔｅｍ ｕｓｉｎｇ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ）」を参照のこと。 従って、現在及び前の放射線写真画像の各々に対してＦＣＲシステムを利用する場合、濃度及びコントラストの正規化が適用される必要はない。
【００１８】
しかしながら、この例では、現在の放射線写真画像、図３（Ａ）、はＦＣＲシステムを使用して生成され、前の放射線写真画像、図３（Ｂ）、は、従来のスクリーン／フィルムシステムを介して生成された。 従って、正規化は、図３（Ｂ）の画像に対して必要とされる。
【００１９】
ステップ１０４において、デジタル化画像は、画像回転によって横方向傾斜が補正される。 横方向傾斜は、現在の及び前の放射線写真画像の露光の間の患者の位置決めにおけるばらつきに起因する。 補正のために、最初に、正中線が、各画像において決定される。 次に、画像（単数又は複数）は、横方向傾斜を修正するために、正中線同士間の角度に等しい量だけ回転される。 Ｘ． Ｗ． Ｘｕ、Ｋ． Ｄｏｉによる１９９５年の医療物理学、２２：６１７乃至６２７頁の「コンピュータ支援診断のための画像特徴解析：胸部放射線写真における胸郭エッジの正確な決定（Ｉｍａｇｅ ｆｅａｔｕｒｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｆｏｒ ｃｏｍｐｕｔｅｒ−ａｉｄｅｄ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ：Ａｃｃｕｒａｔｅ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ｒｉｂｃａｇｅ ｂｏｕｎｄａｒｙ ｉｎ ｃｈｅｓｔ ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｓ）」（以降、Ｘ．Ｗ．Ｘｕ等と呼ぶ）を参照のこと。
【００２０】
ステップ１０６において、デジタル化画像における胸郭エッジが検出される。 胸郭検出は、例えば、画像プロファイル解析（Ｘ．Ｗ．Ｘｕ等を参照）のようなあらゆるエッジ検出方法によって実施され得る。
【００２１】
画像同士間で、一つの画像に相対する他の一つの画像のピクセルのｘ、ｙ座標におけるシフトに対応するグローバルシフト値を決定するために、本発明は、低解像度画像の相互相関に基づく新たな自動化初期画像位置合わせ技術を使用する。 このように、ステップ１０８において、デジタル化画像は、１２８×１２８マトリックスへの減少によって低解像度画像に変換される。 この変換は、平均化を介して実行される。 あらゆる平均化方法が利用できる。 １２８×１２８マトリックスサイズが選択されたのは、それが更なる処理のために十分な解像度を提供すると共にＣＰＵタイムの解像可能量内で更なる処理が実行できる程度に十分小さいからである。 ６４×６４マトリックスサイズ未満の画像解像度は、各画像中の肺の形状を視覚的に歪ませることが発見された。
【００２２】
例えば、小さな管、気管支、デバイスワイヤ、及びカテーテルのような肺中の微細構造体が、初期画像位置合わせに対して要求される精度に影響を及ぼさないと仮定する。 ステップ１１０において、低解像度画像の平滑化即ちぼけさせることは、ガウスフィルタを介して実行され、これにより各画像の微細構造が除去される。 ９×９マトリックスサイズのガウスフィルタが使用されたが、１３×１３マトリックスもまたテストされ、同様の結果を得た。 しかしながら、５×５ガウスフィルタが低解像度画像をぼけさせるために使用された場合、時間的減算画像の品質がわずかに低下した。 これは、相互相関値が胸部画像に含まれる微細な解剖学的構造に起因して信頼できなくなるためかもしれない。
【００２３】
具体的に、本発明者等は、自動化初期画像位置合わせのために利用される低解像度画像ためのより小さいマトリックスサイズを使用して実験した。 ６４×６４マトリックスサイズのぼかされた低解像度画像が１２８×１２８マトリックスサイズの画像の代わりに使用された。 ５×５ガウスフィルタが、より小さな画像サイズに起因して、ぼかすために使用された。 減算画像品質は、１２８×１２８画像で得られた減算画像よりも劣化した。 品質の問題は、６４×６４画像上の視覚的に歪まされた肺形状を含んだことであり、その結果、誤まった多いグローバルシフト値が得られた。
【００２４】
図３（Ｃ）と図３（Ｄ）は、低解像度画像（１２８×１２８）への変換及び９×９ガウスフィルタ使用によるぼかしの後の画像、図３（Ａ）と図３（Ｂ）、を示す。 図３（Ｃ）と図３（Ｄ）は、それらはサイズが縮小されている（それらが低解像度画像に変換された時に発生した縮小）ので、図示を明瞭にするために４倍だけ拡大される。
【００２５】
ステップ１１２において、対象となる特徴である肺は、ステップ１０６で検出された胸郭エッジを使用して低解像度画像からセグメント化される。 図４（Ａ）と図４（Ｂ）は、夫々上書きされた検出胸郭エッジを有する図３（Ｃ）と図３（Ｄ）の低解像度画像を示す。
【００２６】
セグメント化は、対象となると共に確実な位置決めが最も可能な領域における処理の集中を可能とする。 従って、胸郭エッジの外側の領域は、現在と前の画像間の相互相関値の計算を無視する。 更に、前の画像の胸部の下部は、初期画像位置合わせに使用されない。 理由は、胸部画像の横隔膜の位置が胸部の拡大によって変化する可能性があり、従って、画像位置合わせにとって信頼できないからである。 現在及び前の画像の検出胸郭エッジは、ぼかされた低解像度画像、図４（Ａ）と図４（Ｂ）上に重ねられた暗い線２００によって強調されている。
【００２７】
初期画像位置合わせに使用される画像は、図４（Ｃ）と図４（Ｄ）に示される。 図４（Ｄ）のセグメント化ぼけ前画像のマトリックスサイズは、１００（Ｈ）×６０（Ｖ）である。 このセグメント化ぼけ前画像を使用して、相互相関値が図４（Ｃ）と図４（Ｄ）の二つの画像間の最良の位置合わせ位置を検出するために得られた。
【００２８】
ステップ１１４において、グローバルシフト値が計算される。 このグローバルシフト値は、図１（Ｂ）に示されるように計算される。 ステップ２００で、相互相関値は、一つの画像の他の画像に相対する複数のｘ、ｙシフトに対するセグメント化ぼけ低解像度画像マトリックス同士間で計算される。 相互相関値は、二つの画像がｘ、ｙシフト後にどのように良好に位置合わせされたかを表すその二つの画像の平均の画素毎の積である。
【００２９】
図５は、ｘ、ｙ相互相関値座標系上の図４（Ｃ）と図４（Ｄ）の一方の画像の他方の画像に相対する複数のｘ、ｙシフトに対して計算された相互相関値をプロットする三次元グラフ３００の例である。 適切に位置合わせされた即ちオーバーラップされた画像に対応する最良相関位置合わせは、グラフ３００上の最大で表される。
【００３０】
ステップ２０２において、最大相互相関値が決定され、最良の相関マッチであると考えられる。 図５に示される例において、最良相関マッチは、正中線の前の胸部画像に肺の頂部との交点から右側に４ピクセル上方に５ピクセルのシフトであると決定された。
【００３１】
更に、ステップ２０４において、最良相関マッチのｘ、ｙ座標は、デジタル化画像が低解像度に変換された時に生じた画像サイズにおける縮小に基づいて補正ファクタによってスケーリングされる。 スケーリングされたｘ、ｙ座標は、低解像度変換に先立つデジタル化画像同士間のグローバルシフト値を表す。 グローバルシフト値に従って画像同士を互いにシフトすることによって、初期画像マッチを得る。
【００３２】
図１（Ａ）を引き続いて参照して、ステップ１１８において、非線形幾何学的画像ワーピング技術は、二つの画像の画像位置合わせの更なる位置合わせを行うために実行される。 非線形幾何学的画像ワーピングは、前述の研究（Ａ．Ｋａｎｏ等を参照）に詳細に記述されており、各画像における多数の対象となる領域（ＲＯＩ）を選択するステップと、ＲＯＩの位置合わせ対間で局所位置合わせを実行するステップと、局所的に位置合わせされたＲＯＩ間でシフト値をマッピングするステップと、曲線当てはめ技術をマッピングされたシフト値へ適用するステップと、曲線当てはめ技術（米国特許第５，３５９，５１３号のステップ４１乃至４６に対応する直前のステップ）の結果に基づき、二つの画像の一方を非線形ワーピングを行うステップと、を備える。 本発明は、ステップ１１４に決定されたグローバルシフト値だけオフセットされる複数のＲＯＩの局所位置合わせに基づき、非線形ワーピングを実行する。
【００３３】
例えば、前述の研究において、各画像中の複数のＲＯＩは、各画像中に独立して決定された共通の基準点（例えば、画像の正中線の肺の頂部との交点）に相対して選択される。 一つのテンプレートＲＯＩが一つの画像中に選択され、対応するサーチＲＯＩが各画像中に独立して決定された共通の基準点に基づいて、他の画像中に選択される。 本発明に従う方法において、複数のテンプレートＲＯＩが一つの画像において選択され、複数の対応するサーチ領域ＲＯＩが他の画像において選択され、各サーチ領域ＲＯＩの対応する中心がグローバルシフト値だけシフトされる。 非線形ワーピングに先立ってグローバルシフト値に従って一つの画像を第２の画像に相対してシフトし、次に、従ってグローバルシフト値に従ってすでにシフトされた共通の基準点に従って複数のＲＯＩを選択することを含む、グローバルシフト値を考慮する他の方法及びバリエーションで、上記の方法が置き換えられてもよい。
【００３４】
上記方法の他の方法又はバリエーションで置き換えられてもよいし、或いは、上述の非線形ワーピング技術に加えて、適用されてもよい。 最後に、ステップ１２０で、画像減算は、位置合わせされたデジタル画像に実行される。
【００３５】
図６（Ａ）、図６（Ｂ）、図６（Ｃ）、及び図６（Ｄ）は、肺癌手術からのフォローアップを示す臨床ケースからのものである。 図６（Ａ）と図６（Ｂ）の各々は、厳格な位置合わせミス誤差の結果生じる低品質減算画像を示す。 図６（Ａ）において、ワーピング技術が利用され、図６（Ｂ）は、画像ワーピングを行うことなく生成された。
【００３６】
図６（Ｃ）と図６（Ｄ）は、図６（Ａ）と図６（Ｂ）と同じケースからの減算画像を示すが、本発明の初期画像位置合わせ技術が適用される。 図６（Ｃ）はワーピングを伴い、図６（Ｄ）はワーピングを伴わない。 インターバル変化の改良された明瞭さが肺フィールドの左上及び右上に見られる。 前の胸部放射線写真に存在する血腫のサイズが現在の画像で減少されていることを示す第３の胸椎の右エッジ回りのぼんやりした白い陰がある。 また、現在の胸部画像で認識され、本ケースでの外科手術の結果として、第２の変化に起因して、柔組織線維形成を示す右上（第３の胸椎の左エッジに近い）の暗い影がある。 図６（Ａ）と図６（Ｂ）の図６（Ｃ）と図６（Ｄ）との比較は、本発明の新たな初期画像位置合わせ技術が画像位置合わせ及び時間的減算画像の得られる品質を改良することを示す。
【００３７】
図７は、本発明に従って減算画像の従来の時間的減算方式で得られた減算画像に相対する被写体評価を示すチャートである。 従来の時間的減算方式で得られた１００個の時間的減算画像が評価され、良好な減算画像が１６個のケースで得られ、適切な減算画像が３７個のケースで得られ、不良の減算画像が４７個のケースで得られた。 次に、本発明を利用して画像が得られた。
【００３８】
本発明者等は、本発明の新たな初期画像位置合わせ技術に基づく１００個の時間的減算画像を得た。 これらの画像は、独立の観察者（二人の放射線技師と一人の物理学者）によって被写体採点スケールを使用して、５のカテゴリーに分類された。 画像の臨床的有用性を表す＋２ないし−２の採点スケールが使用された。 ＋２の採点は、減算画像の品質が臨床的有用性において明瞭に改良されている場合に与えられ、＋１の採点は、その品質が適度に改良された場合に与えられ、採点０は、その品質に変化が無い場合に与えられた。 −１の採点は、減算画像の品質が臨床的有用性において適度に減少する場合に与えられ、−２の採点は、減算画像の品質が臨床的有用性において減少する場合に与えられた。 画像の各々に対する最終採点は、各観察者からの採点の平均によって決定された。
【００３９】
図７に示されるように、本発明により得られた減算画像の多くは、臨床的有用性に対する品質に関して変化されなかった。 しかしながら、図７は、元々低品質減算画像となっていた４７個のケースの内の１９個のケース（４０．４％）が本発明の適用によって改良されたことを示す。
【００４０】
テストの間、本発明者等は、スクリーン／フィルムシステム（Ｓ／Ｆ）とＦＣＲシステムを含む、二つの異なる画像記録システムの三つの異なる組合せによって得られた画像を含む画像データベースを利用した。 上述のように、減算画像が異なる画像形成システムから得られる場合、異なるシステムから得られた画像の品質の差に起因して、良好な品質の減算画像を得ることは困難である。 例えば、ＦＣＲシステムの画像品質は、例えば、ＦＣＲ画像で利用される不鮮明マスキング技術に起因して、通常スクリーン／フィルムシステムとは全くことなる。
【００４１】
また、本発明者等は、二つの異なる画像形成システムの三つの組合せ（即ち、スクリーン／フィルム対スクリーン／フィルム、スクリーン／フィルム対ＦＣＲ、及びＦＣＲ対ＦＣＲ）から従来の時間的減算方式を利用する多くの減算画像を比較した。 比較された画像は、表１に示されるように、三つのグループ、Ａ良好、Ｂ適切、Ｃ不良に分類された。
【表１】

【００４２】

三つの組合せの各々における不良減算画像（Ｃケース）の割合（４２、４６及び４８％）は同様である。 この結果は、本発明を利用する時間的減算方式が使用された画像記録システムに依存しないことを示した。

【００４３】

１００個のケースのうちの４７個のケースが不良分類（Ｃケース）となった理由は、表２のカテゴリーによって示される。

【表２】

【００４４】

手作業による初期画像位置合わせ技術を利用して、時間的減算画像の比較がなされた。 この手作業による初期画像位置合わせ技術において、胸部放射線技師は、現在及び前の胸部画像を適切に位置合わせするために、横方向傾斜の補正のための回転角と、水平シフト（ｘ）と垂直シフト（ｙ）を含むグローバルシフト値を決定する。 このように、初期画像位置合わせのための各パラメータは、手作業で決定され、次に、「理想的」減算画像が得られる。

【００４５】

図８（Ａ）と図８（Ｂ）は、夫々ワーピングを伴わない場合とワーピングを伴う手作業による初期画像位置合わせによって得られた結果としての減算画像を示す。 ワーピングを伴わない手作業による初期画像位置合わせによる減算画像の品質は、ワーピングを伴わない本発明の自動化初期画像位置合わせによる減算画像よりも僅かに優れている（図８（Ａ）と図８（Ｃ）を比較すること）。 しかしながら、ワーピングを伴う自動化初期画像位置合わせによって得られた減算画像の品質は、ワーピングを伴う手作業による初期画像位置合わせによって得られた「理想的」減算画像と匹敵する（図８（Ｂ）と図６（Ｄ））を比較すること）。 評価された６つの他のケースにおいて、上述された結果は同様であった。

【００４６】

図２は、本発明に従うインターバル検出デバイス１０を示すブロック図である。 このインターバル検出デバイス１０は、図３（Ａ）と図３（Ｂ）のような時間的放射線写真画像をデジタイザ１２へ入力する。 デジタイザ１２は、次に正規化器１４へ転送されるデジタル画像を生成する。

【００４７】

正規化器１４は、二つのデジタル化画像同士間の濃度とコントラストを正規化する。 次に、正規化された画像は、横方向傾斜を補正するために、正規化された画像の一つ又は複数を回転する位置合わせ装置１６へ転送される。 位置合わせされた画像は、検出器１８、平均化装置２０及びシフター２８へ入力される。

【００４８】

次に、位置合わせされた画像の各々の共通特徴のエッジ（例えば、胸郭エッジ）が検出器１８によって検出される。 平均化装置２０は、１２８×１２８マトリックスの低解像度画像を生成する。 次に、低解像度画像は、ガウス関数を実行して画像を平滑化するぼやかし装置２２によってぼやかされる。 次に、セグメント化装置２４は、検出器１８によって検出されたエッジを利用して画像の各々から対象となる特徴（例えば、肺）をセグメント化する。

【００４９】

次に、相互相関装置２６は、対象となるセグメント化された領域の各々の領域間で相互相関を実行して、グローバルシフト値を表す最も高い相関の領域を検出する。 次に、グローバルシフト値と位置合わせされた画像は、グローバルシフト値を考慮して、更なる位置合わせのために、画像の非線形幾何学的ワーピング（Ａ．Ｋａｎｏ等を参照）を実行するワーピング装置３０へ入力される。 次に、ワーピングされた画像は、図６（Ｄ）のような減算画像ハイライト化インターバル変化を生成する減算器３０へ入力される。

【００５０】

再び図７を参照すると、主観的にＣと採点された多くの厳格な位置合わせミスの場合において、新たな初期画像位置合わせ技術を使用することによって改良されたことが理解される。 しかしながら、グループＡとＢにおける少数のケースに対して、減算画像の品質は、新たな初期画像位置合わせ技術を使用する臨床的に有用性において、適度に低下した。 本発明者等は、減算画像品質が自動的に推定され得る場合、次に、初期画像位置合わせ技術は、Ｃと採点されたもののような不良減算ケースに対してのみ利用され得ることを実現した。 このように、時間的減算方式の全体の性能が改良され得る。

【００５１】

本発明者等は、（上述のＡ、Ｂ及びＣの決定において適用された被写体採点の代わりに）物理的尺度に基づいて、被写体画像の品質を推定するための自動化方法を開発した。 物理的尺度は、減算画像に対するピクセル値の平均コントラストとヒストグラムの幅である。

【００５２】

不良減算画像のコントラストは高い傾向がある（例えば、不良減算画像は、位置合わせミスに起因して部分的に非常に暗い及び／又は明るい領域を部分的に含む）ので、第１の物理的尺度は、減算画像の各肺フィールドにおいて別々にピクセル値を平均化することによって得られた平均コントラストによって決定された。 図９と図１０は、夫々良好な減算ケースと不良の減算ケースの左右の肺フィールドにおけるヒストグラムを示す。 図９と図１０に示すように、不良の減算ケースに対するヒストグラム幅は、良好な減算ケースのヒストグラム幅よりの広い。 本発明者等は、ヒストグラムの下部が不良減算画像の検出において非常に高感度であることを発見した。 従って、最大レベルの１０％におけるヒストグラムの幅は、減算画像品質を評価するための他の物理的尺度として決定された。

【００５３】

最大値の１０％における平均コントラストとヒストグラムは、夫々図１１と図１２にプロットされている。 図１１と図１２の水平軸と垂直軸は、夫々右と左の肺フィールドの尺度に対応する。 良好な減算画像（被写体採点：Ａ）は、図１１と図１２に示されるように、低い平均コントラストで及びヒストグラムの狭い幅でクラスター化される傾向がある。 適切な減算画像（被写体採点：Ｂ）に対する平均コントラストの分布とヒストグラムの幅は、これらのグラフにおいて右上領域へ若干シフトする。 しかしながら、不良減算画像（被写体採点：Ｃ）の平均コントラストとヒストグラム幅は、大きな平均コントラストと幅の広いヒストグラム幅に亘って分布される。

【００５４】

図１３は、平均コントラストとヒストグラム幅の関係を示す。 図１３における破線は、不良減算画像の検出のための可能な閾値レベル（５５の平均コントラストと１５０のヒストグラム幅）を示す。 このように、時間的減算画像は、不良品質画像の決定のために自動的に評価され得る。

【００５５】

図１８は、上述の情報に基づいて、新たな時間的減算技術を示すフローチャートである。 ステップ３００において、第１の減算画像が初期画像位置合わせを行うことなく生成される。 ステップ３０２で、コントラストとヒストグラムデータが第１の減算画像に関して収集され、ステップ３０４で、第１の減算画像の品質がそれに基づいて評価される。

【００５６】

収集されたデータが良好品質（Ａ又はＢ）を示す場合、第１の減算画像が利用される（ステップ３０６）。 しかしながら、そのデータが不良品質減算画像を示す場合、第２の減算画像が新たな初期画像位置合わせ技術を利用して生成される（ステップ３０８）。

【００５７】

本発明者等は、平均コントラスト値とヒストグラム幅を考慮して、初期画像位置合わせを伴わない場合及びそれを伴う場合の１００個の減算画像の品質を研究した。 図１４と図１５は、夫々初期画像位置合わせ技術を伴わない場合とそれを伴う場合の三つのグループの減算画像に対する平均コントラスト値の分布を示す。 図１６と図１７は、夫々初期画像位置合わせ技術を伴わない場合とそれを伴う場合の三つのグループの減算画像に対するヒストグラム幅の分布を示す。 初期画像位置合わせを伴わない良好及び適切な減算ケース（被写体採点：ＡとＢ）に対する分布は、初期画像位置合わせを伴うケースに対するものと同様である。 しかしながら、不良減算ケース（被写体採点：Ｃ）に対する分布は、初期画像位置合わせで左にシフトされることに注目することが重要である。 従って、新たな初期画像位置合わせ技術の使用は、減算画像の平均コントラストとヒストグラム幅の両方を減少する傾向があり、従って減算画像品質の改良を示す。

【００５８】

再び図１８を参照して、ステップ３１０において、第２の減算画像の品質が評価される。 第２の減算画像は、評価が良好品質を示す場合に利用される（ステップ３１２）。 しかしながら、減算画像品質初期画像位置合わせがまだ不良である場合に、第２のワーピング技術がステップ３１４に示されるように使用される。

【００５９】

第１の減算画像を作るために利用されるワーピング技術において、Ｘ−方向とＹ−方向に対するシフト値は、表面（曲線）当てはめ技術を使用することによって当てはめられる。 当てはめは、全体の肺フィールドに亘って対象となる領域（ＲＯＩ）の全てに対して得られるシフト値を使用して実行される。 しかしながら、第２のワーピング技術において、表面当てはめは、各肺フィールドに対して個別に且つ独立して実行される。 この方法は、おそらく表面当てはめ技術が両肺の代わりに各肺フィールドに提供されるようなシフト値の小さな領域（又は少数のデータセット）上により効果的に働くので、僅かに改良された減算画像を提供する。

【００６０】

本発明は、コンピュータ技術における熟練技術者には明瞭であるように、本明細書の教示に従ってプログラムされた従来の汎用デジタルコンピュータやマイクロプロセッサを使用して、便利に実施され得る。 適切なソフトウエアコーディングは、ソフトウエア技術における熟練者には明瞭であるように、本明細書の開示の教示に基づいて、熟練プログラマーによって容易に準備され得る。 また、本発明は、当業者には容易に理解されるように、アプリケーション指定集積回路を準備することによって、或いは従来の構成要素回路の適切なネットワークを接続することによって実施され得る。

【００６１】

本発明は、本発明の処理を実行するようにコンピュータをプログラムするために使用できる命令を含む記憶媒体であるコンピュータプログラム製品を含む。 この記憶媒体は、本発明を制限するものではないが、フロッピーディスク、光学ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、及び磁気光学ディスク、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気カード又は光学カードを含むあらゆるタイプのディスクや電子命令を記憶するための適切なあらゆるタイプの媒体を含むことが出来る。

【００６２】

明らかなように、本発明の多くの変更及びバリエーションは、上述の教示に鑑みて可能である。 従って、添付の特許請求の範囲内で、本発明は、特にここで記述された以外でも実施出来ることが理解されるべきである。

【図面の簡単な説明】

【図１】 （Ａ）は自動化初期画像位置合わせが組み合わされた時間的減算を利用して胸部放射線写真のインターバル変化を検出する方法のフローチャート、（Ｂ）はグローバルシフト値の決定を示すフローチャート。

【図２】 本発明に従うインターバル検出デバイスのブロック図。

【図３】 （Ａ）はフジ計算形放射線撮影法（ＦＣＲ：Ｆｕｊｉ−Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ）で撮影された現在の胸部画像、（Ｂ）は従来のスクリーン／フィルムシステムで撮影された以前の胸部画像、（Ｃ）はガウスフィルタを用いてぼけさせた図３（Ａ）の低解像度画像、（Ｄ）はガウスフィルタを用いてぼけさせた図３（Ｂ）の低解像度画像。

【図４】 （Ａ）は（黒のライン）が上に配された検出された胸郭エッジを有する図３（Ｃ）のぼかされた低解像度画像、（Ｂ）は（黒のライン）が上に配された検出された胸郭エッジを有する図３（Ｄ）のぼかされた低解像度画像、（Ｃ）は自動化初期画像位置合わせのために利用される図３（Ｃ）のぼかされた低解像度画像からセグメント化された肺画像、（Ｄ）は自動化初期画像位置合わせのために利用される図３（Ｄ）のぼかされた低解像度画像からセグメント化された肺画像。

【図５】 自動化初期画像位置合わせ方式から得られる相互相関値を示す３次元グラフ。

【図６】 （Ａ）はワーピングを行わない図３（Ａ）の現在の胸部画像と図３（Ｂ）の前の胸部画像との間の公知時間的減算によって得られた減算画像を示す従来の技術、（Ｂ）はワーピングを行なう図３（Ａ）の現在の胸部画像と図３（Ｂ）の前の胸部画像との間の時間的減算によって得られた減算画像を示す従来の技術、（Ｃ）はワーピングを行わない本発明に従う自動化初期画像位置合わせを利用する、図３（Ａ）の現在の胸部画像と図３（Ｂ）の前の胸部画像との間の時間的減算によって得られた減算画像、（Ｄ）はワーピングを行なう本発明に従う自動化初期画像位置合わせを利用する、図３（Ａ）の現在の胸部画像と図３（Ｂ）の前の胸部画像との間の時間的減算によって得られた減算画像。

【図７】 従来の時間的減算方式によって得られた減算画像に対する本発明による減算画像の実質的な評点を示すチャート。

【図８】 （Ａ）は従来の時間的減算方式によりワーピングを行わず且つ手作業による初期画像位置合わせを使用して、現在の胸部画像と前の胸部画像との間で得られた減算画像を示す図、（Ｂ）は手作業による初期画像位置合わせを使用して、従来の時間的減算方式によって得られたワーピングを伴う減算画像。

【図９】 良好な時間的減算画像の左と右の肺フィールドに対するピクセル値のヒストグラムを示すグラフ。

【図１０】 不良な時間的減算画像の左と右の肺フィールドに対するピクセル値のヒストグラムを示すグラフ。

【図１１】 １００個の減算画像に対する左と右の肺フィールド間の平均コントラストの関係を示すグラフ。

【図１２】 右と左の肺フィールドに対する最大値の１０％におけるヒストグラム幅の関係を示すグラフ。

【図１３】 最大値の１０％における減算画像の平均コントラストとヒストグラム幅との間の関係を示すグラフ。

【図１４】 従来の減算方式によって得られた減算画像の三つのグルールに対する平均コントラストの分布を示すグラフ。

【図１５】 本発明による改良された時間的減算画像によって得られた減算画像の三つのグループに対する平均コントラストの分布を示すグラフ。

【図１６】 従来の減算方式によって得られた減算画像の三つのグループに対するヒストグラム幅の分布を示すグラフ。

【図１７】 本発明による改良された時間的減算方法によって得られた減算画像の三つのグループに対するヒストグラム幅の分布を示すグラフ。

【図１８】 本発明に従う改良された時間的減算方法を示すフローチャート。