JPH04306775A - デジタル画像データの圧縮方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、転送時間と記憶容量と
を低減できるデジタル画像データの圧縮方法に関するも
のであり、特に多くの点で本質的に類似な性質を有し、
そのため圧縮の際にその画像の先行知識を用いることが
できるような、Ｘ線画像などのデジタル画像データの圧
縮及び伸張方法に関するものである。

【０００２】本発明の好適な応用例としては、以下に示
す背景の記述や説明のように、主に医療分野や遠隔放射
線医学分野などが挙げられるが、ここに示された同様の
問題は、膨大な量のデジタルデータを圧縮ならびに記憶
する他の同様のシステムにも存在する。したがつて、本
発明の利点や利益はそのような他のシステムにおいても
同様に得ることができる。すなわち、本発明の適用範囲
は、以下に述べる実施例のような医療への応用に限定さ
れるものではない。

【０００３】ここに記述された発明は、ＮＡＳＡとの契
約に基づいて行われたものであり、１９５８年の米国航
空宇宙法３０５条の規定、公共法８５−５６８（７２　
　Ｓｔａｔ．４３５；　　４２　　Ｕ．Ｓ．Ｃ．　　§
　　２４５７）の適用を受けるものである。

【０００４】

【従来の技術】種々のタイプのデジタルデータ、特に放
射線医学（遠隔放射線医学）のデータを電気的に転送す
るためには、膨大な量のデータを転送しなければならな
い。高価な広帯域システムを用いない場合に、このよう
な膨大な量のデータ転送はかなり遅くなると共に、転送
画像の画質もしばしば劣化することがある。遠隔放射線
医学の場合には、患者の状態の敏速な判断、ならびに病
院やクリニツクなどの間での診断知識の共有などのため
に、転送時間が非常に重要な要素となる。

【０００５】現在の放射線医学システムにおいては、１
画像につき１メガバイトのデータを有するデジタル画像
が生成される。フレーム全体に情報が存在するため、例
えば胸部のＸ線画像を転送するシステムでは画像データ
全体を処理しなければならない。このような膨大なデー
タ量のため、多くのシステムは高価な画像圧縮機構を備
えている。ここで、圧縮効率は、圧縮前に必要な記憶容
量と圧縮後に必要な記憶容量との比率（圧縮率）によつ
て測られる。しかし、このような機構に組み込まれる圧
縮アルゴリズムでは、５：１以上の圧縮効率を達成する
ことは難しい。従来の画像圧縮を組み込み９６００ボー
の電話線を使用する現在の画像転送システムでは、１０
２４×１０２４サイズの１画像を転送するのにまだ６分
以上を必要とする。

【０００６】また、画像データの記憶も問題となる。圧
縮されていない１画像は、約１メガバイトの記憶容量を
必要とするため、大量の異なる画像の資料を蓄えるため
には膨大な容量のメモリが必要になる。画像圧縮や画像
強調のためのデジタル画像差分処理としては、多くの方
法が知られている。しかし、これらの従来の差分方法は
、本発明の特徴や利点を備えていない。

【０００７】画像強調のための差分処理では、一般に画
像中の類似している細部のコントラスト情報を取り除く
ことによつて画像の強調を行う。この際、差分画像中の
情報は、一般に診断上重要な情報であると考えられる。 原画像の細部のコントラストが類似している場所では差
分画像の輝度値が極端に小さくなり、一方原画像の細部
のコントラストにかなりの違いがある場所では差分画像
の輝度値は普通である。したがつて、差分情報の形と背
景とのコントラストが強調される。このような従来の画
像強調方法は、人体組織の特定部位の医学状態の変化を
調べるため、あるいはトレーサを注入する前と後で得ら
れる画像の差をとることによつて管や腔を可視化するた
めに、医療画像分野においてしばしば用いられる（例え
ば、デジタル減算血液造影法）。

【０００８】上述の方法によつて得られた差分画像の細
部のコントラストは、原画像よりも小さいことが多い。 少なくとも原画像が類似している場合には、差分画像に
おけるほとんどの画素の輝度値は小さい。しかし、この
ことは差分画像のサイズ（データ量）が原画像のサイズ
よりも小さいことを意味するものではない。実際、全て
８ビツトの低輝度画素からなる差分画像と、最大のコン
トラストを表わし同数の８ビツト画素からなる原画像と
は同一サイズである。

【０００９】ニツケル（Ｎｉｃｋｅｌ）に与えられた米
国特許第３，９０５，０４５号には、複数の操作を連続
して行つて差分画像を生成する画像処理装置が開示され
ている。複数の操作とは、画像を整合させる（ｒｅｇｉ
ｓｔｅｒ）ための他の画像への双一次写像と差分画像を
発生するための光等化処理とである。オペレータが選択
した２枚の画像上の対応点を使つての画像のゆがみ（ｗ
ａｒｐ）変換と、第２の対応点グループを用いる画像の
相関処理とが示されている。しかし、差分画像のサイズ
は２つの原画像のどちらとも同一である。従つて、圧縮
処理は行われていない。

【００１０】スミス（Ｓｍｉｔｈ）に与えられた米国特
許第４，５３３，９４７号は、各画像中の指定した部位
を次々と除去することで、連続する高解像画像の記録の
ためにシステムのデータ格納の転送速度を高める方法が
開示されている。この方法では、特に時間方向で連続し
て相関を有している２枚の画像が画素マトリツクスのほ
とんどの部位において輝度値が類似であることが前提条
件となる。相関画像の対応部位から画素値が所定のしき
い値以上変化しない画像領域が認識され、大きな変化の
ある画像領域が転送される。すなわち、システムに入力
される前に画像マトリツクス間での空間的な相関が高い
ことが必須である。そのため、方向，位置，グレースケ
ールでの輝度範囲，成分要素のスケールなどの違いによ
り画像間でずれが存在するときには、このような方法を
適用することができない。

【００１１】イシバシ等（Ｉｓｈｉｂａｓｈｉ　　ｅｔ
　　ａｌ．）に与えられた米国特許第４，７４２，５５
８号では、全体的な画像に含まれる指定された画像領域
を表示するために必要なコードの低減方法が示されてい
る。 原画像を高レベルの全体画像から低レベルの局部画像へ
の階層構造として表現するものである。ここでは、それ
ぞれのレベル間での画像の差分情報のみがコード化され
て記憶されるため、コード数が増大しない。この方法で
行なわれる画像データの差分処理は、余り関連のない他
の画像と行うのではなく、むしろレベルの異なる自身と
比較及び差分を取られるものである。したがつて、明ら
かに画像データ量を低減するのが目的ではなく、画像の
異なる解像度に応じて画像をいくつかのレベルに階層的
に分割して費用を低減することが目的である。

【００１２】エマ（Ｅｍａ）に与えられた米国特許第４
，８０２，０９３号では、画像差分処理と、差分処理に
先立つて画像間のグレースケールの変動を低減するため
のグレースケール変換処理とを行うＸ線画像処理装置が
開示されている。この発明は、デジタル減算血管造影法
（ＤＳＡ）のようにデジタル差分処理を行うことで画像
強調を行う方法に関するものである。システムは画像間
での全体の輝度の差分が最小になるように、各画像のグ
レースケールの変換処理を行う。これによつて、背景の
輝度値がコントラストが強調された領域に対して小さく
なり、強調された部位がより明瞭になつた差分画像が提
供される。

【００１３】シモニ等（Ｓｈｉｍｏｎｉ　　ｅｔ　　ａ
ｌ．）に与えられた米国特許第４，８０９，３５０号で
は、画像の相関を数学的に近似して、画像と近似モデル
との差として差分画像を定義する画像圧縮システムが開
示されている。画像が自分を予測するのに使用され、次
いでモデルが差分処理に使用される。捕捉，画像差分，
圧縮，記憶，伸張及び画像合成のステツプが開示されて
いるが、差分方法が本発明のものと本質的に異なる。シ
モニ等は差分処理において本質的に関連のある画像を用
いるための効果的システムであるのに対して、本発明で
は比較的関連の小さい参照画像を有効に使用する。この
ため、好適な実施例の詳細な説明において示されるよう
に、関連の余りない本発明の画像から、より柔軟でより
高い圧縮率を得ることができる。

【００１４】フエンスター等（Ｆｅｎｓｔｅｒ　　ｅｔ
　　ａｌ．）に与えられた米国特許第４，６８５，１４
６号では、異なる画像間の非整合を生ずる目的物の運動
に起因する歪を補正する方法が示されている。画像差分
処理によつて強調が行われ、特に画像の適切な整合を行
うことにより、画像強調を最小限の歪で行う。ワタナベ
（Ｗａｔａｎａｂｅ）に与えられた米国特許第４，６３
５，２９３号、ならびにモリシタ等（Ｍｏｒｉｓｈｉｔ
ａ　　ｅｔ　　ａｌ．）に与えられた米国特許第４，６
４４，５８２号では、画像の整合及び整列の種々の方法
が開示されている。

【００１５】

【発明が解決しようとしている課題】本発明は、一般に
デジタル画像に関する上述の問題点や欠点等を鑑みて成
されたものである。特に、本発明は、遠隔放射線医学の
分野のように膨大な量のデジタルデータからなる画像を
転送及び／又は記憶するためのコストや時間を鑑みて成
されたものである。したがつて、本発明は、転送時間及
び／又は記憶容量を低減するデジタル画像データの改善
された圧縮方法を提供することを主たる目的とする。ま
た、転送及び／又は格納されたデータの効率よい伸張方
法を提供することをも目的とする。

【００１６】本発明のさらなる目的は、従来の圧縮アル
ゴリズムをより有効に効率よく利用する方法を提供する
ことである。また、本発明は、多量の画像に含まれる診
断上重要なデータを分離して拡大できる方法を提供し、
有用な診断ツールを提供することを目的とする。さらに
、本発明は、従来の圧縮システムと比して非常に高圧縮
率を達成する画像圧縮方法を提供することを目的とする
。

【００１７】また、本発明は、有力な圧縮アルゴリズム
によつても歪を余り受けない画像を生成する方法を提供
し、より強力な圧縮ツールを用いることを可能にするこ
とを目的とする。また、本発明は、圧縮に先立つて対象
画像（ｓｕｂｊｅｃｔ　ｉｍａｇｅ）　から比較的重要
でないデータを削除し、同じ対象画像を最終的に近似で
表現する方法を提供することを主たる目的とする。

【００１８】さらに、本発明は、比較的関連がなく相関
のない画像を使用できる効率の良い差分及び圧縮システ
ムを提供することを目的とする。尚、本発明の異なる目
的や利点は、一部は以下の説明に記述され、一部はその
記述より明らかになるかあるいは本発明の実施の際に学
ばれるであろう。また、本発明の目的や利点は、請求の
範囲に示される手段や組み合わせによつて実現及び達成
されよう。

【００１９】また、本発明を参照することにより、本発
明の範囲や主旨から離れることなく、ここで明確に図示
し説明した特徴やステツプへの修飾や変更が本発明の種
々の具体例や使用法から可能である。例えば、同様のス
テツプや特徴で置き換えたり、ステツプ等の機能的ある
いは位置的順序の変更などは、本発明の主旨に重大な変
化を与えないものであれば含まれる。また、本発明は、
ここで示す特徴やステツプなどを組み合わせて実現する
方法（明確に述べられていない場合でも）をも含むもの
である。

【００２０】

【課題を解決するたの手段】ここで述べる本発明の目的
と精神とを達成するために、デジタル画像データを圧縮
する本発明の１つの実施例の方法は、以下の行程からな
る。前記デジタル画像データを含む対象画像を取得する
行程と、前記対象画像をモデルに基づいてモデル化し、
モデル化された対象画像を提供する行程と、前記モデル
化された対象画像と、前記モデルに基づいて比較的相関
が小さい標準の参照画像をモデル化することで得られる
モデル化された参照画像との整合をとり、前記モデル化
された対象画像と前記モデル化された参照画像とを変換
して空間及びスペクトル次元で前記モデル化された画像
に相関を持たせる行程と、前記モデル化された参照画像
と前記モデル化された対象画像とで差分を行い、差分画
像を形成する行程と、前記差分画像を圧縮して、圧縮さ
れた差分画像を提供する行程とを備える。

【００２１】本発明は、一般に多量のデータを高速に転
送する必要のあるどんな状況にも応用することができる
。したがつて、本発明の範囲や主旨としてはそのような
応用例をも含む。本発明の説明では放射線撮影やＸ線画
像が示されるが、これは本発明の好適な実施例を開示す
る目的のためであつて、本発明の範囲を１つの分野に限
定するものではない。

【００２２】対象画像は、Ｘ線画像などの種々の既知の
デジタル画像の１つで形成されてよい。そして、対象画
像の取得は、例えばデジタル放射線撮影システムの使用
など、従来のいかなる既知の方法でも可能であるのが好
ましい。ここでは、対象画像の対話式編集は、オペレー
タの選択により対象画像上の関心領域（ａｎ　ａｒｅａ
　ｏｆ　ｉｎｔｅｒｅｓｔ）　を指定する行程を備える
。他の実施例では、コンピユータが対象画像の所定領域
を（プログラミングによつてオペレータが前もつて選択
するように）自動的に指定することにより編集が達成さ
れる。例えば、グレースケール値の識別，画素のコント
ラスト輝度，画素位置などの方法により指定することが
できる。

【００２３】また、１つの好適な実施例では、オペレー
タが対象画像を見て、関心領域を指定することによつて
対話式編集が達成される。例えば、オペレータがＣＲＴ
スクリーン上の対象画像を見て、ライトペンで関心領域
を指定してもよい。対象画像中の特定要素を表現する３
次元モデルに基づいての対象画像のモデル化は、３次元
モデルに「基づいて」２次元対象画像を３次元表現に変
換する行程を含むのが好ましい。ここで、「基づいて」
（ｂａｓｅｄ　ｕｐｏｎ）という言葉を用いたのは、３
次元モデルは対象画像の特定要素（スケール，位置，方
向など）の正確なモデルである必要はなく、画像の要素
を単に表現していれば良いためである。このようなモデ
ル化によれば、対象画像とモデルとを関連付けて３次元
表現をモデルと適合させることができる。尚、ここでは
、対象画像がモデルに関連付けられるのであり、モデル
が対象画像に関連付けられるのではない。

【００２４】本発明の１つの好適な実施例では、モデル
化において３次元変換をエミユレートする画像のゆがみ
変換（ｗａｒｐｉｎｇ）　処理を行う。画像のゆがみ変
換処理では、２次元対象画像を３次元表現に変換して、
３次元表現に対応して再割り当てされた画素値で２次元
モデル画像に逆変換する既知の画像のゆがみ変換アルゴ
リズムが使用される。

【００２５】本発明のさらなる実施例では、３次元モデ
ルは対象画像と参照画像とに共通の成分要素を表現する
コンピユータで生成されるモデルからなる。また、本発
明の他の実施例では、標準の参照画像は複数の入力源か
ら生じる対象画像と相関をとることができる。例えば、
１つの標準参照画像は入力源Ａ，Ｂ，Ｃからの複数の対
象画像とも相関をとることができる。すなわち、参照画
像が１つの入力源からの対象画像のみにしか対処できな
い、あるいは参照画像が対象画像と同一の入力源から生
じたものでなければならないということはない。

【００２６】さらなる好適な実施例では、雑音を低減す
るために差分画像に対し領域平滑化処理を行う。本発明
の１つの実施例では、差分された関心領域の圧縮処理が
従来の圧縮アルゴリズムで達成される。しかし、本実施
例では、アルゴリズムを従来通りではなくより効率的に
利用ので、非常に高い圧縮率を達成することができる。

【００２７】さらに、本発明の他の実施例では、差分画
像を後で読み出して伸張するための改善された中間記憶
機能が提供される。この中間記憶機能は、圧縮端末では
データ転送の前に、受信端末では伸張処理の前に、ある
いは中間記憶設備で行われる。さらに、ここで述べる本
発明の目的を達成するために、本発明の１つの実施例は
、画像に関する先行知識を積極的に利用して放射線撮影
画像を効率的に圧縮及び転送する方法を提供する。この
方法では、まず、診断上重要な情報を含む対象Ｘ線画像
の取得が行われる。続く対象Ｘ線画像の対話式編集処理
において、オペレータが診断上重要なデータを含む関心
領域を指定する。次いで、対象Ｘ線画像中の特定要素を
表現する３次元モデルに基づいて、対象Ｘ線画像をモデ
ル化し、モデル化された対象Ｘ線画像を生成する。続い
て、このモデル化された対象Ｘ線画像と、対象Ｘ線画像
のモデル化時と同一の３次元モデルに基づいて関連の少
ない標準の参照Ｘ線画像をモデル化したモデル化された
参照Ｘ線画像を、整合する。ここで、標準の参照Ｘ線画
像は、診断上重要なデータを含まない対象Ｘ線画像とほ
ぼ等価な画像である。

【００２８】上述の処理において、同一の３次元モデル
に基づいてモデル化されたモデル化画像は、整合処理中
に関連付けられ空間及びスペクトル次元でも相関する状
態となつている。整合処理に続いて、モデル化された対
象Ｘ線画像とモデル化された参照Ｘ線画像との差分処理
が行われ、予め指定された関心領域を含む差分Ｘ線画像
が得られる。ここで、この差分Ｘ線画像中の不要な部位
を取り除く削減処理を行えば、圧縮するデータ量が大幅
に低減する。この削減処理を実行すると、少なくとも関
心領域のみを含む削減された差分Ｘ線画像が得られるこ
とになる。差分Ｘ線画像（削減処理を実行した場合には
、削減された差分Ｘ線画像）の少なくとも関心領域のみ
の効率的な圧縮により、圧縮された差分Ｘ線画像が得ら
れる。

【００２９】次いで、必要な圧縮された差分Ｘ線画像は
所定の受信端末に転送され、圧縮された関心領域が伸張
され、標準の参照Ｘ線画像の複製と合成される。この合
成によつて、もとの対象画像とほぼ同一の近似画像が得
られる。尚、転送を行うのではなく、圧縮された差分Ｘ
線画像が局部的に記憶され、画像読み出し時に伸張／合
成処理を行つてもよい。

【００３０】本発明の他の好適な実施例では、３次元モ
デルは人間の胸腔のコンピユータで生成したモデルから
なり、対象Ｘ線画像と参照Ｘ線画像とはこのモデルに基
づいてモデル化される。本発明のさらなる好適な実施例
では、対象Ｘ線画像は胸部Ｘ線画像からなり、標準の参
照Ｘ線画像は診断上重要な情報を含まない「健康な」胸
部Ｘ線画像からなる。ここで、標準の参照Ｘ線画像は種
々の入力源から生じる対象Ｘ線画像に対処でき、同一の
入力源から生じる対象Ｘ線画像への使用に限定されるも
のではない。

【００３１】

【実施例】以下、添付図面を参照して、本発明の好適な
実施例を詳細に説明する。尚、図面において、同一の参
照番号で示される要素は同一の機能を果す。又、以下の
実施例ではＸ線画像の例を示すが、本発明はこれに限定
されず広い適用範囲を有するものである。

【００３２】本発明で示すデジタル画像データの効率的
な圧縮（ならびに転送）方法は、画像に関する先行知識
を積極的に利用する。すなわち、画像は本来類似してい
て先の知識を圧縮に使用できるという事実によるもので
ある。２枚の画像、例えば標準的な健康な（ｈｅａｌｔ
ｈｙ）　画像と病状のデータを含む画像との差分をとる
処理を行い、この差分処理の前には画像に含まれる特徴
部分の方向と配列のずれを補正する処理を行う。差分処
理を経た後の画像は画像間の差分情報からなる。診断上
重要なデータから生じるこの差分情報にこそ意味があり
、記憶及び／又は転送のために保存すべき情報となる。

【００３３】図１は、本発明の第１の好適な実施例の構
成を示すブロツク図である。図中のステツプは特定の順
番で表わされており、空間的に比較的相関の小さい画像
（すなわち対象画像と参照画像）間で差分をとつて本画
像の圧縮を達成するために必要最小限の行程を示してい
る。図示のシステムでは、胸部の３次元変換をエミユレ
ートする２次元画像のゆがみ変換処理を施すことによつ
て、人間の胸部のようなＸ線画像に対して画像の相関を
高める。これによつて、胸部の位置やスケールのずれを
補正し、方向の比較的小さなずれをも補正することがで
きる。このように、差分処理へ入力される２枚の画像の
相関が小さくても良いという点は、ここで示すシステム
の大きな利点となる。このため、一般的な遠隔放射線医
学分野やデジタル画像の記憶分野などに対する応用も可
能である。

【００３４】また、２枚の入力画像はそれぞれ別々に独
立して得られたものでも良いため、対話式に指定された
小さな関心領域のみを圧縮して記憶することも可能とな
る。尚、ここで画像の残りの相補的部位は、最終行程で
差分画像と参照画像を合成する処理が行われる時点で類
似の画像データで置き換えられることになる。図１にお
いて、ステツプ１では、デジタル画像データを含む対象
画像を読み込む、でなければ取り込む。続くステツプ２
では、取り込まれた対象画像をモデル化（ｍｏｄｅｌｉ
ｎｇ）する。ここでは、ステツプ２からの出力として示
される対象画像のモデルを生成するためには３次元モデ
ルを用いることが望ましい。

【００３５】次のステツプでは、対象画像のモデルと、
比較的相関の小さい標準の参照画像を３次元モデルに基
づいてモデル化して得られたモデル化された参照画像と
の整合処理（ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）が行なわれる
。図１では、このステツプを大まかにステツプ３として
示している。ここでは、図示されているように、位置，
スケール及び方向のずれを補正するために画像の空間的
調整が行なわれる。すなわち、モデル化された対象画像
とモデル化された参照画像とが空間及びスペクトル次元
でモデル化画像間で相関を持つように補正される。

【００３６】整合ステツプ３からの出力はモデル化され
た参照画像とモデル化された対象画像であり、これらが
共に差分（減算）ステツプ４に入力される。差分ステツ
プでは、モデル化された参照画像とモデル化された対象
画像との差分が取られ、差分画像が形成される。この差
分画像は続く圧縮ステツプ５において圧縮される。上述
の実施例の方法においては、対象画像が医学的画像であ
つて診断上重要なデータを含んでいることもある。特に
このような特別な場合には、モデル化に先立つて、対象
画像を対話式に編集して診断上重要な部位を含む関心領
域を指定するのが好ましい。このような対話式編集は、
オペレータが対象画像をみて、興味ある部位を指定する
ことによつて行われる。

【００３７】対象画像が医学的画像であつて、診断上重
要なデータを含んでいるような場合には、３次元モデル
は参照画像内の特定要素を明確に表現するのに好ましく
、標準の参照画像と診断上重要な画像データを含まない
対象画像とはほぼ一致する。また、上述の実施例に加え
て、差分画像の圧縮に先立つて差分画像を削減するステ
ツプを設け、削減された差分画像を圧縮しても良い。

【００３８】さらに、圧縮された差分画像を転送及び／
又は記憶するステツプを追加し、続いて伸張・再生を行
つても良い。ここで、伸張処理は、圧縮された差分画像
を伸張して伸張された差分画像を提供するものが好まし
い。また、再生処理は、伸張された差分画像とモデル化
された参照画像（あるいは、遠隔地における同種の情報
）とを合成して再生対象画像を生成するものである。

【００３９】図１中のモデル化ステツプ２は、画像のゆ
がみ変換アルゴリズムを組み込んだ画像のゆがみ変換処
理からなつていても良い。このような画像のゆがみ変換
処理は、２次元画像を上述の３次元モデルに基づいて３
次元表現に３次元変換して、対応してゆがみ変換された
２次元画像に逆変換するものが好ましい。尚、３次元モ
デルは、対象画像と参照画像とに共通の成分要素をコン
ピユータ上で生成したモデルからなるのが好ましい。

【００４０】また、上述の実施例の方法において、標準
の参照画像は複数の人力源から得られる対象画像に対し
て相関が取れることが好ましい。さらに、差分画像に対
して領域の平滑化処理を行つて、不要な雑音を取り除く
処理を行つてもよい。圧縮画像を直接転送するのではな
く、圧縮された差分画像をメモリあるいは中間メモリに
記憶して後で取り出して伸張してもよい。

【００４１】本発明の他の実施例では、本方法は診断上
重要なデータを含む対象画像の取り込み処理から開始す
る。すなわち、図２に示されているように、このような
方法１０は診断上重要なデータ１４を含む対象画像１２
で開始される。ここで、対象画像の入力源は本発明にと
つて重要ではない。したがつて、本発明は放射線撮影画
像，衛星写真及び画像などの種々の既知のデジタル画像
源からの対象画像１２に応用可能である。診断上重要な
データ１４は、分析を可能にするために診断したい画像
に含まれる情報であれば事実上何でも良い。

【００４２】この実施例の方法は対象画像の対話式編集
を含むのが好ましく、関心領域は少なくとも診断上重要
なデータを含む関心領域として指定される。図２に示す
ように、対話式編集１６は、対象画像１２が関心領域１
８として指定される方法からなる。このような処理とし
ては種々の既知の手法が考えられるが、詳細は本発明の
主旨とは関連しない。本発明の１つの好適な実施例では
、編集１６は、オペレータが対象画像１２を見ながら何
らかの手段で関心領域１８を指定することで達成されて
もよい。具体的には、オペレータがＣＲＴスクリーン上
に表示された対象画像１２を見て、ライトペンで関心領
域１８を指定する。一方、編集１６は、コンピユータが
対象画像１２の所定の領域を指定することにより自動的
に達成されてもよい。この際、関心領域１８には不要な
データが含まれることもあるが、少なくとも診断上重要
なデータ１４は含まれなければならない。

【００４３】他の実施例では、編集１６は、整合２６や
モデル化機能２０以降の処理において使用される対象画
像１２の部位の指定を行つてもよい。例えば、対象胸部
Ｘ線画像の編集を行う際には、オペレータがモデル化ス
テツプで使用される胸部の輪郭や整合ステツプで使用さ
れる脊椎の縁を含む関心領域を直接指定してもよい。好
適な実施例では、オペレータが単に診断上重要なデータ
１４を含む対象画像１２の部位を関心領域１８として指
定する。尚、モデル化ステツプ２０や整合処理２６にお
いて使用される対象画像１２の部位を、ソフトウエアが
自動的に認識できれば望ましい。

【００４４】図２及び図３に示されているように、本発
明の実施例は、対象画像１２中の特定の要素を表現する
３次元モデル２２に基づいて対象画像１２をモデル化し
て、モデル化された対象画像２４を生成する処理２０を
備える。このモデル化処理に続いて、対象画像は参照画
像と整合される。この整合処理２６は、図３に示される
ように画像のゆがみ変換処理５３からなる。画像のゆが
み変換処理５３には、２次元画像（対象画像１２）を３
次元モデル２２に基づいて３次元表現５４して、３次元
表現に対応して再び割り当てられた画素値で対応したゆ
がみ処理された２次元画像５７に逆変換するという、３
次元変換をエミユレートする画像のゆがみ変換アルゴリ
ズムが組み込まれる。このようなモデル化処理２０によ
つて、モデル化された対象画像２４が提供される。画像
のゆがみ変換技術及びアルゴリズムとしては種々の手法
が知られているが（例えば、上述の従来の特許を参照の
こと）、本発明の理解にあたつてはこれらの手法の説明
は必要でないためここでは省略する。

【００４５】また、モデル化処理２０では、対象画像１
２をモデル２２に整合させ、３次元表現５４をモデル２
２に適合させる。即ち、対象画像１２がモデル２２に関
連付けられるのであり、モデル２２が対象画像１２に関
連付けられるのではない。３次元モデル２２は、対象画
像１２中の特定の要素を表現するモデルである。ここで
、モデル２２は対象画像１２の要素の正確なモデルであ
る必要はなく、対象画像１２を参照画像３０に整合する
ためゆがみ変換アルゴリズムを行うのに十分な近似モデ
ルであれば良い。したがつて、種々の入力源からの対象
画像１２に対してモデル２２を用いることができ、１つ
の入力源からの対象画像１２に限定されるものではない
。本発明の好適な実施例では、モデル２２は、対象画像
１２と参照画像３０とで共通の成分要素をコンピユータ
で生成したモデルからなる。例えば、対象画像１２が胸
部のＸ線画像である際には、モデル２２は人間の胸郭の
コンピユータで生成されたモデルからなる。

【００４６】図２と図４とに示されるように、本発明の
実施例は、さらにモデル化された対象画像２４とモデル
化された参照画像２８との整合２６を備える。一般によ
く知られているように、差分処理に先立つて画像が整合
されることで、歪の少ない差分画像が提供される。尚、
種々の整合方法が知られており、これらどの方法（例え
ば、縁の検出や比較あるいは点の検出や比較）も本発明
の範囲に含まれる。

【００４７】モデル化された参照画像２８は、対象画像
１２のモデル化の際に用いたモデルと同一の３次元モデ
ル２２に基づく標準の参照画像３０の（上述の）モデル
化２０から得られる。このように、対象画像１２と参照
画像３０とは同一の共通モデル２２に基づいてモデル化
されるため、モデル化された対象画像２４とモデル化さ
れた参照画像２８とは変換して関連付けられ、どんな方
向や位置のずれも補正される。すなわち、モデル化され
た画像は空間及びスペクトル次元で相関を有するものと
なつている。

【００４８】標準の参照画像３０は、診断上重要なデー
タを含まない対象画像１２、すなわち（患者のＸ線画像
に含まれるような）健康的な（ｈｅａｌｔｈｙ）　画像
とほぼ等価である。ここで、参照画像３０と対象画像１
２とは、時間的にもスペクトル的にも空間的にも関連す
る必要はない。本方法１０は、画像間でのどんなずれを
もその点で補正するからである。このように、本方法１
０（ならびに本発明の他の実施例）が相関の小さい画像
にも対処できることは、一般の遠隔放射線医学分野やデ
ジタル画像の記憶分野においてもこのシステムを適用す
るために特に重要である。すなわち、参照画像３０をフ
アイル上に保持して、比較的相関の小さい新しい（ｆｒ
ｅｓｈ）　対象画像１２に対しても繰り返し用いること
もできる。また、参照画像３０は、対象画像１２と同一
の入力源から得る必要はない。本発明の１つの実施例で
は、参照画像３０を複数の対象源からの対象画像と相関
させることができる。例えば、胸部のＸ線画像の際には
、標準の参照胸部Ｘ線画像が患者Ａ，ＢあるいはＣのそ
れぞれの対象胸部Ｘ線画像に対して用いることができる
。

【００４９】図２と図３において点線で示されているよ
うに、モデル化された参照画像２８が差分処理３２に先
立つて得られれば、参照画像３０に関するモデル化２０
は実質上どの時点で行われても良い。本発明の好適な実
施例では、標準の参照画像３０のモデル化２０は対象画
像１２の取得に先立つて行われ、以降での利用を鑑みて
記憶される。このような方法により、モデル化された参
照画像２８の生成に要する時間を節約することができる
。整合処理２６は、モデル化された対象画像２４とモデ
ル化された参照画像２８とを空間的に関連付けるのみな
らず、スペクトル次元での画像の整合をも行う。スペク
トル整合処理は、異なる設備の使用や処理方法や画像間
の露光の時間的変動などに起因して生じるモデル化され
た画像間に存在する全体のグレースケール誤差を補正す
るためのものである。スペクトル整合を行うことで、画
像間のグレースケール誤差が真の差分を隠蔽（ｍａｓｋ
）しないよう保証する。グレースケールの変換や補正の
方法は既知の方法であり、このような補正方法を選択し
て行うことは本発明の範囲内である。グレースケールあ
るいはスペクトル整合の目的は、モデル化された画像の
一方のコントラストレベル（グレースケール値）を、他
の値に変換することであり、グレースケール値を一致さ
せることである。この処理によれば、画像間のコントラ
ストの差を自動的に補正することができる。

【００５０】本発明は、さらにモデル化された対象画像
とモデル化された参照画像との差分処理を含む。画像強
調のためのデジタル画像の差分処理の形式は既知の技術
である。差分処理は、原理的に画像間で類似である細部
のコントラスト情報を取り除くことで画像の強調を行う
。ここで、差分画像の情報は診断上（あるいは他の理由
で）重要な情報であると考えられる。原画像の細部のコ
ントラストが類似している部位では差分画像は極端に低
減された輝度値を持ち、画像がかなり異なる部位では普
通の輝度値である。尚、画像が差分処理される場合に、
差分画像は通常圧縮されるわけではない。すなわち、８
ビツトで低輝度の画素からなる差分画像は、細部で最大
のコントラストを示す同数の８ビット画素からなる画像
と同一のサイズである。

【００５１】図２と図４に示されているように、本方法
１０は、モデル化された対象画像２４とモデル化された
参照画像２８との差分処理３２を含み、差分画像３４を
提供する。ここで、差分画像３４には雑音，画像の整合
ミスによる情報ならびに画像間の真の差分情報（診断上
重要なデータ１４）とが含まれる。また、差分画像３４
には、少なくとも診断上重要なデータ１４を含む対象画
像１２の部位を取りまく予め指定した関心領域１８が含
まれる。このように対象画像１２における異常な部位は
差分画像３４において増幅されるため、本方法１０は診
断ツールとしても有効である。

【００５２】図２ならびに図４に示されるように本発明
の他の実施例では、本方法１０は、さらに差分画像３４
から雑音を取り除くための領域平滑化処理５５を（オプ
シヨンとして）備える。領域平滑化処理５５は既知の媒
体あるいは雑音を利用する。本発明の１つの好適な実施
例では、本発明のシステムが圧縮アルゴリズムを差分画
像に対して適用するため、差分画像は高コントラストの
原画像を圧縮するよりも効率よく圧縮されることを利用
する。尚、ここで、圧縮アルゴリズムは、差分画像中の
画像相関の変動を低減するため画像の領域分割ステツプ
を含み、さらなる高圧縮率が得られる。また、対象画像
ではなく差分画像に有力な圧縮アルゴリズムを適用する
ため、圧縮アルゴリズムに起因してよく発生する歪をも
低減することができる。

【００５３】本発明の１つの方法は、さらに差分画像を
削減して、少なくとも予め指定した関心領域を含む削減
された差分画像を提供する処理をオプシヨンとして備え
る。差分画像は、最終画像に含まれ参照画像により与え
られる部位を取り除くことによつて削減される。したが
つて、実際には対象画像の一部のみが圧縮された場合で
も、最終画像として全体（ｗｈｏｌｅ）　が得られるの
である。

【００５４】図２ならびに図４に示されるように、本方
法１０は削減処理３６を含む。削減処理３６では、予め
指定した関心領域１８外の部位が差分画像３４から取り
除かれる。差分画像３４の削減処理としては種々の従来
の方法を利用することができる。例えば、関心領域１８
外の差分画像の部位を自動的に取り除き、後でこのよう
に取り除かれた部位に対して標準の参照画像あるいはデ
ータによる補間処理を行うような編集プログラムを用い
ることが好ましい。また、他の実施例では、オペレータ
が差分画像３４中の取り除く部位を指定することもでき
る。尚、差分画像３４の削減処理３６の基本的考えは、
本発明の精神にとつては本質的ではなく、どのような方
法で行つても差し支えない。

【００５５】上述の本発明の実施例の方法は、更に少な
くとも削減された差分画像の関心領域を効率良い圧縮す
る処理を備える。尚、ここでのデジタル画像の本質的圧
縮の基本的考えは広く知られており、本発明を理解する
上においては詳細に説明する必要がない。しかしながら
、従来の方法をそのまま動作させた場合と比して、本発
明においては従来の圧縮処理によつてもより効率良い圧
縮を行うことができる。すなわち、既知の圧縮アルゴリ
ズムを削減された差分画像に適用することで、低いダイ
ナミツク輝度範囲をもつ画像を圧縮する方がより効率的
であるという事実を本発明は有効に利用している。

【００５６】例えば、典型的なＸ線画像の輝度値のダイ
ナミツクレンジは０から２５５までであり、データの記
憶には８ビツト単位を必要とする。一方、差分画像の輝
度値のダイナミツクレンジは０から６４以下に減少する
ため、６ビツト単位で記憶することができて画像の全デ
ータ量の低減が図れる。また、本発明の実施では、差分
画像フアイルを指定された関心領域のみにまで削減する
こともでき、圧縮するデータ量をさらに低減することが
できる。さらに、本発明では、差分画像を圧縮すること
により圧縮アルゴリズムに起因する歪の低減が図れると
いう事実を活かしている。したがつて、画質を犠牲にす
ることなく、強力な圧縮ツールを用いて差分画像の圧縮
を行うことができる。

【００５７】図２ならびに図５に示されているように、
本方法１０は、削減された差分画像３９の少なくとも関
心領域を効率よく圧縮する処理３８を含み、圧縮された
差分画像４０を提供する。図５に示される本発明の好適
な実施例では、圧縮処理３８は従来の圧縮アルゴリズム
５６を用いて行われる。尚、ここでは、本方法１０の全
体の実施例により圧縮アルゴリズム５６は上述のように
有効に利用されている。

【００５８】上述の本発明の実施例の方法では、さらに
圧縮された差分画像を所定の受信端末に転送するステツ
プ４２をオプシヨンとして含み、受信端末では圧縮され
た関心領域を伸張して標準の参照画像の複製との合成を
行う。尚、転送は、例えば９６００ボーの電話線などの
ような既知の手段を用いて行う。以上のような高効率の
圧縮ならびに高圧縮比率により、従来の方法と比して転
送時間の大幅な短縮を図ることが可能である。

【００５９】図２ならびに図５に示されているように、
本方法１０は転送ステツプ４２を含む。本発明の好適な
実施例では、標準の９６００ボーの電話線を用いて、圧
縮された差分画像４０が所望の受信端末（最終目的端末
、あるいは最終目的端末までの中途に存在する中間記憶
位置）に転送される。ここで、（再生処理を行う最終目
的端末であれば）受信端末に要求される必要条件は、伸
張され削減された関心領域３９への合成４６のため標準
の参照画像３０の複製４８を保持していることと、伸張
４４及び合成４６を行うハードウエア／ソフトウエアを
保持していることである。この際、受信端末は複製の参
照画像４８を、予想される転送時間よりも十分前に保持
していることが望ましい。

【００６０】伸張４４は、従来の伸張（圧縮）アルゴリ
ズム５６（図５参照）を用いて行われる。この伸張処理
は既知の技術である。また、合成４６は、複製の参照画
像４８と伸張された関心領域３９とを合成する処理から
なる。この結果、もとの対象画像１２とほぼ近似の（あ
るいは再生）対象画像５０が生成される。この際、削減
処理３６によつて取り除かれた差分画像３４は、複製の
参照画像４８からは取り除かれないため、近似画像５０
に存在する。すなわち、近似の対象画像５０は、対象画
像１２の関心領域１８と画像の残りからなる参照画像３
０とから構成される完全な画像となる。

【００６１】デジタル画像の記憶部は、多量の記憶空間
が必要となるため非常にコストがかかる。本発明の効率
的圧縮により、必要な記憶容量を大幅に低減することが
できる。図２ならびに図５に示すように、本発明の好適
な実施例では、本方法１０は、圧縮された差分画像４０
を保持し、続く伸張４４の際に繰り返し読み出される効
果的な中間記憶機能４４を備えることもできる。この際
、デジタルデータを保持する手段としては、従来のいか
なる手段を用いても良い。例えば、磁気テープ，記憶デ
イスクなどに画像４０を記憶することができる。尚、こ
のような記憶機能４３は、送信端末，受信端末あるいは
中間端末のいずれに存在しても構わない。

【００６２】本発明は、画像の先行知識を利用して放射
線撮影画像を効率良く圧縮して転送する上述の方法を提
供するものである。以下では、Ｘ線画像における本実施
例の処理の流れの概要を示す。図２から図５までの実施
例に示されるように、診断上重要なデータ１４を含む対
象Ｘ線画像１２が取得される。次いで、対象Ｘ線画像１
２に対して関心領域１８を指定するための対話式編集１
６が行われる。

【００６３】モデル化処理２０は、画像のゆがみ変換ア
ルゴリズム５３を組み込み、対象Ｘ線画像１２中の特定
要素を表現するコンピユータで生成された３次元モデル
２２に基づいて、対象Ｘ線画像１２の３次元表現５４を
生成する。標準の参照Ｘ線画像３０は、コンピユータで
生成された同一の３次元モデル２２に基づいて、同様の
処理２０を経てモデル化され、参照Ｘ線画像のモデル２
８が作成される。ここで、標準の参照Ｘ線画像３０は、
診断上重要なデータ１４を含んでいない対象Ｘ線画像１
２とほぼ等価な画像である。

【００６４】次いで、モデル化された参照Ｘ線画像２８
とモデル化された対象Ｘ線画像２４との整合処理２６が
行われて、次に差分処理３２が行われる。この差分Ｘ線
画像３４は削減処理３６を施されて、圧縮３８される。 圧縮された差分Ｘ線画像４０は、それから転送処理４２
されるか、あるいは後で読み出して使用するために記憶
処理４３される。どちらにしても、以降の伸張４４にお
いて、近似の対象Ｘ線画像５０を形成するために複製の
標準Ｘ線画像４８が用いられる。

【００６５】本発明を、特に胸部Ｘ線画像の圧縮と転送
に応用した際の実施例を図６に示す。まず、診断上重要
なデータ１４を含む対象胸部Ｘ線画像６１が得られる。 次いで、対象胸部Ｘ線画像６１にはオペレータによる直
接の対話式編集１６が行なわれ、オペレータは少なくと
も診断上重要なデータ１４を含む対象胸部Ｘ線画像６１
中の関心領域１８を指定する。

【００６６】次いで、対象胸部Ｘ線画像６１に対してモ
デル化処理が行われる。尚、図６には明確に示していな
いが、このモデル化処理は図２や図３で示したモデル化
処理と同一の処理であるのが好ましい。ここで、対象胸
部Ｘ線画像６１をモデル化するに先立ち、対象胸部Ｘ線
画像６１のモデル化時と同一の処理で、同様のコンピユ
ータで生成された３次元胸郭モデル６０に基づいて、比
較的相関の小さい標準胸部Ｘ線画像６４のモデル化が行
われ、モデル化された参照胸部Ｘ線画像６８が提供され
る。ここで、標準の参照胸部Ｘ線画像６４は、診断上重
要なデータ１４を含まない対象胸部Ｘ線画像６１とほぼ
等価である。モデル化処理に続いて、対象画像に対して
整合処理を行う。すなわち、画像のゆがみ変換処理５３
を組み込み、対象画像と参照画像間との空間的差分を削
減するように対象画像を空間的に補正する。

【００６７】参照胸部Ｘ線画像６８と整合処理を受けた
対象胸部Ｘ線画像６６とに対して、差分処理３２ならび
に領域平滑化処理５５を行い、差分胸部Ｘ線画像７０を
提供する。ここで、少なくとも差分胸部Ｘ線画像７０に
は、少なくとも診断上重要なデータ１４を含む予め指定
された関心領域１８が含まれる。次いで、差分胸部Ｘ線
画像７０に対して削減処理３６を行い、削減された差分
胸部Ｘ線画像７２を提供する。この削減処理３６では、
差分胸部Ｘ線画像７０から不要な部位が取り除かれ、少
なくとも関心領域１８を含む削減された差分胸部Ｘ線画
像７２が生成される。

【００６８】少なくとも削減された差分胸部Ｘ線画像７
２の削減された関心領域３９に対して圧縮処理３８が施
される。圧縮処理３８では、圧縮アルゴリズムが使用さ
れ圧縮された差分胸部Ｘ線画像４０を作成する。この圧
縮された差分胸部Ｘ線画像に対して転送処理４２が行わ
れ、胸部Ｘ線画像４０が受信端末に転送される。この際
、圧縮された差分胸部Ｘ線画像４０を、後で読み出して
使用するために同一あるいは遠隔位置で記憶４３しても
よい。受信端末では、圧縮された差分胸部Ｘ線画像４０
を伸張４４し、少なくとも削減された関心領域３９が提
供される。すると、この削減された関心領域は複製の標
準胸部Ｘ線画像７４と合成されて、近似の対象胸部Ｘ線
画像７６が提供される。

【００６９】尚、上述の実施例のみならず、本発明の範
囲ならびに主旨から離れることなく、様々な修飾や変更
を考えることができる。同様に、上述の説明は１つの例
を示したものに過ぎず、本発明の特徴や範囲を限定する
ものではない。したがつて、本発明は、特許請求の範囲
などで示される本発明の範囲内のすべての実施方法を含
むものである。

【００７０】

【発明の効果】本発明により、転送時間及び／又は記憶
容量を低減するデジタル画像データの改善された圧縮方
法を提供できる。また、転送及び／又は記憶されたデー
タの効率よい伸張方法を提供できる。本発明により、従
来の圧縮アルゴリズムをより有効に効率よく利用する方
法を提供できる。

【００７１】また、本発明により、多量の画像に含まれ
る診断上重要なデータを分離して拡大できる方法を提供
し、有用な診断ツールを提供できる。さらに、本発明に
よりは、従来の圧縮システムと比して非常に高圧縮率を
達成する画像圧縮方法を提供できる。また、本発明によ
り、有力な圧縮アルゴリズムによつても歪を余り受けな
い画像を生成する方法を提供し、より強力な圧縮ツール
を用いることを可能にする。

【００７２】また、本発明により、圧縮に先立つて対象
画像（ｓｕｂｊｅｃｔｉｍａｇｅ）　から比較的重要で
ないデータを削除し、同じ対象画像を最終的に近似で表
現する方法を提供できる。さらに、本発明により、比較
的関連がなく相関のない画像を使用できる効率の良い差
分及び圧縮システムを提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の処理方法の１つの好適な実施例の概要
を示すブロツク図である。

【図２】他の実施例のブロツク図である。

【図３】，

【図４】，

【図５】図２中の実施例中の特定の部位を詳細に説明し
たブロツク図である。

【図６Ａ】，

【図６Ｂ】本発明のさらなる好適な実施例のブロツク図
である。

Claims (20)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　デジタル画像データを圧縮する方法で
   あつて、前記デジタル画像データを含む対象画像を取得
   する行程と、前記対象画像をモデルに基づいてモデル化
   し、モデル化された対象画像を提供する行程と、前記モ
   デル化された対象画像と、前記モデルに基づいて比較的
   相関が小さい標準の参照画像をモデル化することで得ら
   れるモデル化された参照画像との整合をとり、前記モデ
   ル化された対象画像と前記モデル化された参照画像とを
   変換して空間及びスペクトル次元で前記モデル化された
   画像に相関を持たせる行程と、前記モデル化された参照
   画像と前記モデル化された対象画像とで差分を行い、差
   分画像を形成する行程と、前記差分画像を圧縮して、圧
   縮された差分画像を提供する行程とを備えることを特徴
   とする方法。
2. 【請求項２】　　前記対象画像は診断上重要なデータを
   含む医学的画像を含み、前記方法は、モデル化処理に先
   立ち、診断上重要なデータを含む関心領域を特定するた
   めに、前記対象画像を対話式に編集する行程を更に備え
   ることを特徴とする請求項１記載の方法。
3. 【請求項３】　　前記対話式編集は、オペレータが前記
   対象画像を見て、前記関心領域を指定することを特徴と
   する請求項２記載の方法。
4. 【請求項４】　　前記対象画像は診断上重要なデータを
   含む医学的画像を含み、前記モデルは、前記対象画像に
   含まれる特定要素を表現する３次元モデルであり、前記
   標準の参照画像は、前記診断上重要な画像データを含ま
   ない前記対象画像と等価であることを特徴とする請求項
   １記載の方法。
5. 【請求項５】　　前記差分画像の圧縮に先立つて前記差
   分画像に対して削減を行ない、圧縮のために削減された
   差分画像を提供する行程を更に備えることを特徴とする
   請求項１記載の方法。
6. 【請求項６】　　前記圧縮された差分画像を転送及び／
   又は記憶して、後に伸張及び再生を行う行程を更に備え
   ることを特徴とする請求項１記載の方法。
7. 【請求項７】　　前記圧縮された差分画像を伸張して伸
   張された差分画像を提供する行程と、前記伸張された差
   分画像と前記モデル化された参照画像とを合成して再生
   された対象画像を形成する行程とを更に備えることを特
   徴とする請求項６記載の方法。
8. 【請求項８】　　前記整合行程は画像のゆがみ変換アル
   ゴリズムを組み込む画像のひずみ変換処理からなり、前
   記ひずみ変換処理は、前記モデル化された対象画像に描
   かれる直交投影が２次元の対象画像である対象物を３次
   元変換し、前記２次元の対象画像が前記モデル化された
   参照画像と整合されることを特徴とする請求項１記載の
   方法。
9. 【請求項９】　　前記３次元モデルは、前記対象画像と
   前記参照画像とに共通の成分要素のコンピユータで生成
   したモデルからなることを特徴とする請求項８記載の方
   法。
10. 【請求項１０】　　前記標準の参照画像は、複数の入力
    源から生じる対象画像と相関を持つようにされることを
    特徴とする請求項１記載の方法。
11. 【請求項１１】　　前記差分画像に対して領域平滑化処
    理を行い、不要な雑音を低減させる行程を更に備えるこ
    とを特徴とする請求項１記載の方法。
12. 【請求項１２】　　前記圧縮された差分画像を後で読み
    出して伸張するために記憶する行程を更に備えることを
    特徴とする請求項１記載の方法。
13. 【請求項１３】　　Ｘ線撮影画像の効率的な圧縮方法で
    あつて、診断上重要なデータを含む対象Ｘ線画像を取得
    する行程と、少なくとも前記診断上重要なデータを含む
    関心領域を指定するために、前記対象Ｘ線画像を対話式
    に編集する行程と、前記対象Ｘ線画像に含まれる特定要
    素を表現する３次元モデルに基づいて、前記対象Ｘ線画
    像をモデル化し、モデル化された対象Ｘ線画像を提供す
    る行程と、前記３次元モデルに基づいて、比較的前記対
    象Ｘ線画像との相関が小さく、前記診断上重要なデータ
    を含まない前記対象Ｘ線画像と本質的に等価である標準
    の参照Ｘ線画像をモデル化して、モデル化された参照Ｘ
    線画像を提供する行程と、前記モデル化された対象Ｘ線
    画像と前記モデル化された参照Ｘ線画像とを整合して、
    空間及びスペクトル次元で相関を持たせる行程と、前記
    整合行程に続いて、前記モデル化された参照Ｘ線画像と
    前記モデル化された対象Ｘ線画像とで差分を行い、少な
    くとも前記予め指定した関心領域を含む差分Ｘ線画像を
    提供する行程と、前記差分Ｘ線画像の少なくとも前記関
    心領域を圧縮して、圧縮された差分Ｘ線画像を提供する
    行程とを備えることを特徴とする方法。
14. 【請求項１４】　　前記圧縮された差分Ｘ線画像を所定
    の受信端末に転送する行程と、該圧縮された差分Ｘ線画
    像を任意に記憶する行程とを更に備え、前記圧縮された
    関心領域は伸張されて、前記標準の参照Ｘ線画像の複製
    と合成され、前記受信端末において指定された関心領域
    内の前記対象画像に等しい前記対象Ｘ線画像の近似を実
    現することを特徴とする請求項１３記載の方法。
15. 【請求項１５】　　前記圧縮された差分Ｘ線画像を伸張
    する行程と、この伸張結果を前記標準の参照Ｘ線画像の
    複製に合成して、比較的遠隔の場所において前記指定さ
    れた関心領域の複製と前記対象Ｘ線画像を再生する行程
    とを更に備えることを特徴とする請求項１４記載の方法
    。
16. 【請求項１６】　　圧縮に先立つて前記差分Ｘ線画像を
    削減する行程を更に備えることを特徴とする請求項１３
    記載の方法。
17. 【請求項１７】　　前記モデル化行程は画像のゆがみ変
    換アルゴリズムを組み込む画像のひずみ変換処理を備え
    、前記ゆがみ変換処理は、前記３次元モデルに基づいて
    ２次元画像を３次元変換して３次元表現とし、対応する
    ゆがみ変換された２次元画像に逆変換することを特徴と
    する請求項１３記載の方法。
18. 【請求項１８】　　前記３次元モデルは人間の胸郭のＸ
    線画像のコンピユータで生成したモデルからなり、前記
    対象Ｘ線画像は胸部Ｘ線画像からなり、前記標準の参照
    Ｘ線画像は診断上重要なデータを含まない健康な胸部Ｘ
    線画像からなることを特徴とする請求項１３記載の方法
    。
19. 【請求項１９】　　前記差分Ｘ線画像の前記圧縮された
    関心領域を後で読み出して伸張するために記憶する行程
    を更に備えることを特徴とする請求項１３記載の方法。
20. 【請求項２０】　　診断上重要なデータを含む胸部Ｘ線
    画像を圧縮及び転送及び／又は記憶する方法であり、前
    記胸部Ｘ線画像のの既知の情報を活用して転送時間と記
    憶容量を低減させる方法であつて、診断上重要なデータ
    を含む対象胸部Ｘ線画像を取得する行程と、オペレータ
    が少なくとも前記診断上重要なデータを含む前記対象胸
    部Ｘ線画像の関心領域を指定する前記対象胸部Ｘ線画像
    のオペレータの直接対話式の編集行程と、人間の胸腔の
    コンピユータで生成した３次元モデルに基づいて前記対
    象胸部Ｘ線画像をモデル化し、モデル化された対象胸部
    Ｘ線画像を得る行程と、前記人間の胸腔のコンピユータ
    で生成したモデルに基づいて、比較的対象Ｘ線画像との
    相関が小さく、前記診断上重要なデータを含まない前記
    対象胸部Ｘ線画像と本質的に等価である標準の参照胸部
    Ｘ線画像をモデル化することによつて、予め得られてい
    るモデル化された参照胸部Ｘ線画像と、前記モデル化さ
    れた対象胸部Ｘ線画像とを画像のゆがみ変換処理によつ
    て整合し、前記モデル化された対象胸部Ｘ線画像と前記
    モデル化された参照胸部Ｘ線画像とを変換して空間及び
    スペクトル次元で前記Ｘ線画像に相関を持たせる行程と
    、前記整合行程に先立つて前記モデル化された参照胸部
    Ｘ線画像と前記モデル化された対象胸部Ｘ線画像とで差
    分を行い、少なくとも前記予め指定された関心領域を含
    む差分胸部Ｘ線画像を提供する行程と、前記差分胸部Ｘ
    線画像を削減して、少なくとも前記関心領域を含む削減
    された差分胸部Ｘ線画像を提供する行程と、前記削減さ
    れた差分胸部Ｘ線画像の前記関心領域を圧縮アルゴリズ
    ムを使つて効率的に圧縮して、圧縮された差分Ｘ線画像
    を提供する行程と、前記圧縮された差分Ｘ線画像を局部
    で記憶し、あるいは処理及び／又は記憶するために所定
    の受信端末に転送し、後で前記圧縮された差分Ｘ線画像
    は処理あるいは読み出されて伸張され、前記参照胸部Ｘ
    線画像の複製と合成されて指定された関心領域内の前記
    元の対象画像に等しい前記元の対象胸部Ｘ線画像の近似
    を実現する行程とを備えることを特徴とする方法。