“適応微分フィルタ”の有用性nobusan.wakatono.jp/pdf/adaptive...
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“適応“適応微分微分フィルタ”フィルタ” の有用性の有用性胃Ｘ線写真ＣＡＤ胃Ｘ線写真ＣＡＤ
●●長野宣道長野宣道(1)(2)(1)(2) 松尾孝美松尾孝美(2)(2)
（１）日本文理大学医療専門学校（１）日本文理大学医療専門学校
（２）大分大学大学院工学研究科（２）大分大学大学院工学研究科
画像工学画像工学 演題番号演題番号 243243
発表内容発表内容
１．はじめに（研究背景）１．はじめに（研究背景）
２．エッジ検出手法２．エッジ検出手法
３．微分フィルタの仕組み３．微分フィルタの仕組み
４．微分フィルタによるエッジ検出例４．微分フィルタによるエッジ検出例
５．５．適応微分フィルタ適応微分フィルタの理論の理論
６．非線形輝度関数６．非線形輝度関数
７．エッジ検出例７．エッジ検出例
８．結果および考察８．結果および考察
９．まとめと今後の展望９．まとめと今後の展望
2OITA UNIVERSITY
はじめに（研究背景）はじめに（研究背景）
3OITA UNIVERSITY
・胃Ｘ線写真のCADCAD（（Computer‐Aided DiagnosisComputer‐Aided Diagnosis））プログラムを組むうえで，その特徴量の抽出は重要な過程となる．
・特徴量の抽出は
エッジ検出エッジ検出 ⇒ 画像２値化画像２値化 ⇒⇒ 解析解析
という手順で実施される．
・今回我々は「エッジ検出法」「エッジ検出法」に注目し，従来の既存の微分フィルタによるエッジ検出法と我々の研究室で「朴「朴 ，松尾」，松尾」が動画像解析に開発した「適応微分フィルタ」「適応微分フィルタ」を静止画像に応用したエッジ検出結果を比較・検討したので結果を報告する．
エッジ検出手法エッジ検出手法
4OITA UNIVERSITY
一般的なエッジ検出の手順一般的なエッジ検出の手順
微分フィルタ微分フィルタ （ソーベル法ソーベル法，レビット法レビット法， ラプラシアン法ラプラシアン法など）
原画像 ノイズ除去 微分フィルタ ２値化
Sobel filterBilateral filter 判別閾値法
前処理
S.-H. Park and T. Matsuo: Time-Derivative Estimation of Noisy Movie Data Using Adaptive Control Theory, International Journal of Signal Processing (2005).
適応微分フィルタ適応微分フィルタ
微分フィルタの仕組み微分フィルタの仕組み
5OITA UNIVERSITY
中心画素の周囲8近傍の画素値が，処理後の新しい画素値に影響する．
Prewitt. Prewitt. SobelSobel.. LaplacianLaplacian..
微分フィルタによるエッジ検出例微分フィルタによるエッジ検出例
6OITA UNIVERSITY
ｘｘ方向微分方向微分 ｘｘ方向微分方向微分ｙｙ方向微分方向微分 ｙｙ方向微分方向微分
SobelSobel(x(x＋＋y)y) Prewitt(xPrewitt(x＋＋y)y)
XX方向，方向，YY方向微分処理画像を加算方向微分処理画像を加算
原画像原画像
＋ ＋
ノイズ
ノイズ
ノイズ
適応微分フィルタの理論適応微分フィルタの理論
7OITA UNIVERSITY
非線形輝度関数
)),(( yxIfの空間微分は次式のようになる．
dyyxdI
dIIdf
yyxIf
dxyxdI
dIIdf
xyxIf
),()()),((
),()()),((
00
00
輝度関数
),()),((),()1,(),(
),()),((),(),1(),(
00000
00000
yxyxIyxIyxIdy
yxdI
yxyxIyxIyxIdx
yxdI
y
x
（１）
（２）
次式（差分）で計算される．
合成関数の微分法
(1)式を各々空間の1方向を固定して変形する．
デジタル画像では（微分⇒差分）
),( yxI)),(( yxIf
：輝度関数：非線形輝度関数
yyxIfyx
xyxIfyx
dIIdfyxI yx
)),((),(,)),((),(,)()),(( 00
00
1
（３）
ただし，つぎのように記号をおく．
非線形輝度関数の輝度に対する傾斜 非線形輝度関数の（ｘ、ｙ）空間微分
適応微分フィルタの理論適応微分フィルタの理論
8OITA UNIVERSITY
(２)式を状態方程式と見なして，輝度データの 各々の空間系列から，パラメータを推定することにより，非線形輝度関数の空間微分値を推定することができる．
デジタル画像上での実際の計算では，前式の空間微分値を差分値で置き換えた次式空間微分値を差分値で置き換えた次式を用いる．
yx,yx,
),(),(),(ˆ)1,(ˆ),(),(),(ˆ),1(ˆ
),(),(ˆ),(),(ˆ)1,(ˆ),(),(ˆ),(),(ˆ),1(ˆ
0000
0000
00000
00000
yxeyxyxyx
yxeyxyxyx
yxkeyxyxyxIyxI
yxkeyxyxyxIyxI
yyyy
xxxx
yy
xx
非線形輝度関数の（ｘ，ｙ）空間微分を輝度データより推定
非線形輝度関数の（ｘ，ｙ）空間微分推定値
ここで， であり， は正の設計パラメータ設計パラメータである．
（４）
),(),(ˆ),( yxIyxIyxe x yxk ,,
)が 最終的最終的なな画像画像 となる．
ノイズの影響が少なくなる
同じ画素上で，非線形関数による推定値との誤差をとり，処理後の画素値としている！
非線形輝度関数の推定値を用いた輝度推定値と実際の輝度との誤差
適応微分フィルタの理論（まとめ）適応微分フィルタの理論（まとめ）
9OITA UNIVERSITY
),( yxI)),(( yxIf
),(),()()),((0
00 yxdx
yxdIdI
Idfx
yxIfx
),()),((),(00
0 yxyxIdx
yxdIx
xxyxIf )),(( 0 設計パラメータ
：輝度関数輝度関数：非線形輝度関数非線形輝度関数
非線形輝度関数の輝度に関する傾斜
（１）非線形輝度関数の（ｘ，ｙ）空間微分
輝度関数の（x,y）空間微分
（２） 輝度の（ｘ，ｙ）空間微分
1)()),((dI
IdfyxI
（１）と（２）より
),(),()()()),((00
10 yxyx
dIIdf
dIIdf
xyxIf
xx
非線形輝度関数とグラフ非線形輝度関数とグラフ
10OITA UNIVERSITY
))log(cosh()(
1)(
log)(21)(
4
3
2
21
IIfI
If
IIf
IIf
)tanh(1
1
4
23
2
1
I
III 2
21 x )log(x
x1
))log(cosh(xInput
Output
InputInput
Input
Output
Output Output
中間輝度（階調）変換中間輝度（階調）変換のためののための非線形輝度関数
輝度関数の輝度関数の微分値の逆数
適応微分フィルタと既存フィルタの性能比較適応微分フィルタと既存フィルタの性能比較
11OITA UNIVERSITY
微分微分フィルタフィルタ ⇒⇒ノイズまで強調ノイズまで強調
Bilateral filterPrewittPrewitt SobelSobel
原画像
適応微分フィルタ
by C.Tomasi 1998
Sobel, Prewitt
判別閾値法前処理
腰椎，肋骨，軟部組織陰影の消去
腰椎，軟部組織陰影の描出影の障害）
○
×
))log(cosh(x )log(x x/1
適用症例１．（胃ポリープ）適用症例１．（胃ポリープ）
12OITA UNIVERSITY
Original image PrewittPrewitt SobelSobel
× ×
Adaptive differential filter
AdenomaLumbar
Rib
))log(cosh(x )log(x x/1
×
適用症例２．（進行胃癌）適用症例２．（進行胃癌）
13OITA UNIVERSITY
PrewittPrewitt SobelSobelOriginal image: BorrⅠ-type advanced gastric cancer.
Adaptive differential filter
noise
Outside of the stomach
))log(cosh(x )log(x x/1
適用症例３．（胃粘膜下腫瘍）適用症例３．（胃粘膜下腫瘍）
14OITA UNIVERSITY
Original imageSubmucosal tumor
PrewittPrewitt SobelSobel
Adaptive differential filter
Barium
noise
))log(cosh(x )log(x x/1
結果結果
適応微分フィルタ適応微分フィルタと既存フィルタ既存フィルタとの
エッジ強調効果の比較．エッジ強調効果の比較．
適応微分フィルタ適応微分フィルタを用いた結果．
[[検証例検証例1111例で例で88例例にに良好良好な結果を得た。な結果を得た。]]
（１）胃輪郭線の描出．
（２）病態により変化する部分の抽出と，変化のない部分の消去．
（粘膜の不整による隆起部分の描出と正常粘膜）
（３）読影時に障害となる陰影の除去．
（脊椎や肋骨などの骨陰影，乳房・脂肪層・筋肉などの軟部組織，
腸管内ガス像，グリッド線など）．
（４）線の太り（他の手法も同じ）が認められた．
15OITA UNIVERSITY
考察考察
16OITA UNIVERSITY
エッジ強調処理エッジ強調処理とノイズ除去ノイズ除去について
既存の微分フィルタでは不可能であった，画像ノイズとなる胃の外部陰影
や内部粘膜模様を消去することが可能となった．（有益な検証結果を得た）．
[[理由理由]]
・既存微分フィルタ既存微分フィルタ（ソーベルフィルタやレビットフィルタなど）
フィルタ関数が固定され周辺8近傍の画素値をもとに新しい画素値を決定．
・適応微分フィルタ適応微分フィルタ
①もとの画素値のみを参考に非線形輝度関数により処理後の新しい画素値を算出．
②設計パラメータ（ κ，γx，γy ）があり，これを任意に設定することができる．
適応微分フィルタ適応微分フィルタを用いたエッジ強調処理エッジ強調処理の有用性
（１）適応微分フィルタ適応微分フィルタを用いたエッジ強調処理の手法（①～③）は，胃の外陰影や粘膜模様を消去し，注目する病変を検出する手段として有効であることが分かった．
① Bilateral filter によるノイズ除去
② 適応微分フィルタ適応微分フィルタ によるエッジ強調によるエッジ強調
③ 判別閾値法（大津の方法）により2値化処理
（２）１次微分フィルタでは，胃背景陰影などは消去できない結果となった．
また，ラプラシアン・フィルタにおいては，現時点では胃形や粘膜構造の抽出には不適であると考えられる．
（３）今後は，今回実装し検証した適応微分フィルタによるエッジ抽出法を利適応微分フィルタによるエッジ抽出法を利用用し，胃全体像より異常所見を抽出するプログラム胃全体像より異常所見を抽出するプログラムの開発を進めていきたい．
まとめと今後の展望まとめと今後の展望
17OITA UNIVERSITY
謝辞謝辞
今回，この研究を行う上で症例写真の一部は
九州がんセンター九州がんセンター
「消化管医用画像データベース」「消化管医用画像データベース」
より許可を得て使用させていただいております．
この研究を行うにあたり，“学術発展のために”“学術発展のために”と快く症例画像を提供していただいた牛尾恭輔院長牛尾恭輔院長ならびにデータベースを管理されている安藤様安藤様に，この場をお借りしてお礼を申し上げます．
18OITA UNIVERSITY
Thank you.Thank you.
19OITA UNIVERSITY
Finally, this is my hometown of Mt. Finally, this is my hometown of Mt. AsoAso. . Please visit us if you have a chance. Please visit us if you have a chance.
Apply a case No.4Apply a case No.4
20OITA UNIVERSITY
Original imageⅡc type early gastric cancer
Adaptive differential filter
Prewitt Sobel
x/1))log(cosh(x )log(x
Apply a case No.5Apply a case No.5
21OITA UNIVERSITY
Adaptive differential filter
Original image : Ⅱc typeearly gastric cancer
Prewitt Sobel
))log(cosh(x )log(x x/1
Apply a case No.6Apply a case No.6
22OITA UNIVERSITY
Prewitt SobelAdaptive differential filter
))log(cosh(x )log(x x/1
Original image ：Borr Ⅱ-typeadvanced gastric cancer
Apply a case No.7Apply a case No.7
23OITA UNIVERSITY
Original imageBenign ulcer scar Adaptive differential filter
Prewitt Sobel
))log(cosh(x )log(x x/1
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