画像診断で使われる画像処理技術

画像診断で使われる画像処理技術(2)
¾画像間演算
・時間差分
・エネルギー差分
・加算処理
・積算処理、割算処理
¾サブトラクション処理
¾その他
差分処理
経時差分処理（サブトラクション）
過去画像
現在画像
経時差分画像
1
Warping:
(画像の変形)
胸郭の形状は、
通常、過去画像
と現在画像では
異なっているの
が普通であるか
ら画像の変形
(warping)が必
要である。
経時差分（Temporal subtraction)を胸部写真に応
用する場合は、血管造影と違って、引き算に使う
２枚の画像の撮影間隔が非常に長いので、対象と
なる肺野の画像上の位置や形の変動が大きい場合
が多く、技術が必要：画像変形技術（warping）
テンプレートマッチングと呼ばれる、類似
パターン探索法を用いる
エネルギー差分法：energy subtraction
Two shots method, ２回曝射法
２つの異なるエネルギー（例えば、120kV
の高圧と60kVの低圧）を照射する方法。
One shot method １回曝射法
１回のX線照射ではあるが２枚のIP間に金
属フィルタを挿入することによってX線エ
ネルギーを分離する方法。
2
I L = I 0 L exp(− μ bL xb − μ tL xt )
I H = I 0 H exp(− μ bH xb − μ tH xt )
Q L = − μ bL xb − μ tL xt + c L
I L = I 0 L exp(− μ bL xb − μ tL xt ) I H = I 0 H exp(− μ bH xb − μ tH xt )
QL = − μ bL xb − μ tL xt + c L
QH = − μ bH xb − μ tH xt + c H
QL, QHに、それぞれ重み係数wL,wHを積算して減算を行う
と、Qsubの画像が得られる。
Qsub = wH QH − wL QL
= ( wL μ bL − wH μ bH ) xb + ( wL μ tL − wH μ tH ) xt + wH c H − wL c L
Single exposure: one shot method
The first practical
subtraction
technique uses a
single exposure
detected by two
receptor plates
separated by a
filter.
Q H = − μ bH xb − μ tH xt + c H
QL, QHに、それぞれ重み係数wL,wHを積算して
減算を行うと、Qsubの画像が得られる。
Qsub = wH QH − wL QL
= ( wL μ bL − wH μ bH ) xb + ( wL μ tL − wH μ tH ) xt + wH c H − wL c L
Dual Energy Subtraction (two-shot method)
The two exposures are taken 200
milliseconds apart, one at 60-80kVp and
the other at 110-150kVp.
Standard
image
Soft tissue image
Bone image
3
Dual Energy Subtraction
加算処理：２枚の写真をたし合わせ
累積加算処理・コンポジット(積算処理）
Bone image
コンポジットとは同じ画像を何枚も撮影し、重
ねていくことをいう。この際に加算で積み重ね
ていくことを積算ともいう。
天体写真は、１５～３０枚の画像を撮影して、それら
をコンポジット処理することにより、ノイズ低減を行
う。
Standard
Soft Tissue
リカーシブ・フィルタ（recursive filter）
医療分野では、DSA画像のノイズを減ら
すため用いられる。
リカーシブ・フィルタ（recursive filter）
リカーシブ：recursive, 再帰的,巡回的
リカーシブフィルタは、現在の画像に、ある重み
付けをした（時間的に）過去の画像を加算するこ
とによりノイズを低減させる処理である。
巡回型フィルタ
このリカーシブフィルタ処理を強くするとノ
イズ低減効果が大きくなるが、動きの速いも
のはボケでしまう。
リカーシブフィルタは、一種の時間フィルタ
である。DR,DSA撮影では、よく用いられる。
4
連結成分のラベリング
２値画像のラベリング処理は，抽出した領域の特
徴を調べたり，個数を数えたりすることの基本
になるからです．
ラベリング処理とは，つながっている領域に番号
を付けていく処理です．
つまり，画像中に孤立した領域が何個あるのかを
数えたり，ある番号のついた領域がどんな形を
しているのかを調べるのに有効な処理です．
ラベリングの手法の基本方針
(1)画像を走査して，ラベルがついていない画素を見つけ，
ついていなければ新しい番号（ラベル）を付ける
(2)見つかった画像の連結性を調べて，つながっているが画
素には同じ番号（ラベル）をつける．
(3)新しくつけたラベルの連結性もしらべて，連結があれば，
同じ番号をつける
(4)この操作を，ラベルがつけれなくなるまで続ける
(5)そうしたら，また最初に戻り，ラベルのついていない画
素を見つけ，そこに新しいラベルをつけて繰り返す．
(6) 画像全部が終われば終了
４連結と８連結
ラベリング（４近傍）
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3
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3
3
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3
3
5
ラベリング（8近傍）
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1
1
データ圧縮
可逆圧縮 (Lossless)
圧縮には元の形に完全に戻せる圧縮方法
非可逆圧縮 (Lossy)
元の形と似たレベル程度まで戻せる
が、完璧に戻せない圧縮方法。
JPEGなどの画像圧縮には、主に非可逆圧縮が用
いられる。非可逆圧縮の場合、圧縮率と品質は
反比例の関係にあります。圧縮率を高めてデー
タ量を小さくすれば品質は下がりますし、品質
を上げるとデータ量は小さくできない。
•可逆圧縮: 圧縮する際に元の情報を失わない
よう、再計算して展開すれば元の情報が得られるよ
うな圧縮の仕方。
•非可逆圧縮:
画像の詳細な部分、特に人間
の知覚があまり鋭くないような細部の要素を捨て
て圧縮する仕方。
•圧縮率: 元データに対して圧縮後のデータが
どれぐらい小さくなったか。
非
可
逆
可
逆
GIF / 256 色 / 34K
JPEG / 圧縮率 75% / 16K
6
画像圧縮の手法
ランレングス法
データが連続して続く場合、それぞれの繰
り返し回数を記述する方法である。Aが8文
字続く場合は、‘AAAAAAAA’の代わりに
‘A8’とする。図1の場合では、圧縮前の
データは16文字で構成されているが、圧縮
後では同じ物を7文字で表現でき、半分以下
になる。
ハフマン法
ハフマン法
データ領域を見ると、頻出する文字とそうでない文
字がある。頻出する文字が現れるというのは情報量
が少ないので、そこに少ないビット数を割り当て、
あまり出現しない文字を表現するのに多くのビット
を割り当てる。この方式では圧縮によりテーブル部
とデータ部の2つに分かれる。
7
2009年国試問題
2005年国試問題
原画像(6A)と次式とで示される処理画像(6B)を別に示す。
次式で表される画像処理法はどれか。
g(x,y)=f(x,y)+k[f(x,y)-fa(x,y)]
G(x,y)=f(x,y)+k[f(x,y)-fs(x,y)]
正しいにはどれか。
ただし、g(x,y)は処理後の画像、f(x,y)は原画像、
fa(x,y)は原画像の平滑化画像、kは強調係数とす
る。
1. 積分処理
2. ボケマスク処理
3. ダイナミックレンジ圧縮処理
4. 経時的サブトラクション処理
5. エネルギーサブトラクション処理
ただし、g(x,y)は処理画像、f(x,y)
は原画像、 fs(x,y)は平滑画像、k
は強調係数
イ
正解：２
2005年国試問題
9797-5 画像処理について空間フィルタでなく、時間
フィルタに属するのはどれか。
1. グラディエントフィルタ(gradient)
2. スムージングフィルタ (smoothing)
3. メディアンフィルタ
(median)
4. ラプラシアンフィルタ (Laplacian)
5. リカーシブフィルタ (recursive)
正解
５
次式で表される画像処理法はどれか。
g(x,y)=f(x,y)+k[f(x,y)-fa(x,y)]
ただし、g(x,y)は処理後の画像、f(x,y)は原画像、
fa(x,y)は原画像の平滑化画像、kは強調係数とす
る。
1. 積分処理
2. ボケマスク処理
3. ダイナミックレンジ圧縮処理
4. 経時的サブトラクション処理
5. エネルギーサブトラクション処理
正解：２
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