(57)【要約】  ３次元データを用いて骨体にかかる負荷を求める数値解析において、解析に必要な力の方向や大きさなどの解析条件を正確に、簡潔に求める。筋肉を表す３次元データである筋肉データ106と、骨体を表す３次元データである骨体データ105を融合し、融合した画像上で骨体と筋肉の接点と筋肉の走行方向と大きさから筋肉走行ベクトルを算出して、骨体と筋肉の配置をモデル化し、配置モデルデータ110を作成する。この配置モデルの解析モデルデータ112に基づいて解析条件を設定し、被写体画像についての数値解析を行う。これによって、たとえば、骨体にかかる負荷のシミュレーション等を行い、手術計画を正確かつ容易に実現可能とすることができる。
2012157406.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データの処理を行う処理部を備えた画像解析装置であって、
前記処理部は、
筋肉を表す筋肉データと骨体を表す骨体データとを融合して融合データを作成し、
前記融合データを用いて、骨体と筋肉の配置を示す配置モデルデータを作成し、
前記配置モデルデータに基づいて解析条件を設定する、
ことを特徴とする画像解析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像解析装置であって、
前記処理部は、前記融合データを用いて、筋肉と骨体の接点と、筋肉走行ベクトルを算出することにより、前記配置モデルデータとする、
ことを特徴とする画像解析装置。
【請求項３】
請求項１に記載の画像解析装置であって、
前記処理部は、
前記筋肉データとして、既存の筋肉走行ベクトルを利用し、前記骨体データと、融合して前記融合データを作成する、
ことを特徴とする画像解析装置。
【請求項４】
請求項２に記載の画像解析装置であって、
前記処理部は、
筋肉形状モデルを用いて筋肉領域を抽出し、前記筋肉データに基づく各スライス像上で、前記筋肉領域の中心を抽出し、抽出した前記領域の中心をつなげて前記筋肉走行ベクトルを算出する、
ことを特徴とする画像解析装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像解析装置であって、
前記処理部は、
前記筋肉形状モデルとして、事前に設定した筋肉形状モデルを用いる、
ことを特徴とする画像解析装置。
【請求項６】
請求項１に記載の画像解析装置であって、
前記処理部は、
CT(Computed Tomography)像から前記骨体データを抽出し、MR(Magnetic Resonance Imaging)像から前記筋肉データを抽出する、
ことを特徴とする画像解析装置。
【請求項７】
請求項１に記載の画像解析装置であって、
前記処理部は、
CT(Computed Tomography)像から前記骨体データを抽出し、超音波像から前記筋肉データを抽出する、
ことを特徴とする画像解析装置。
【請求項８】
請求項１に記載の画像解析装置であって、
表示部を更に備え、前記配置モデルデータを前記表示部に表示する、
ことを特徴とする画像解析装置。
【請求項９】
画像データの処理を行う処理部を備えた画像解析装置で実行される画像解析プログラムであって、
前記処理部を、
筋肉を表す筋肉データと骨体を表す骨体データとを融合して融合データを作成し、
前記融合データを用いて、骨体と筋肉の配置を示す配置モデルデータを作成し、
前記配置モデルデータに基づいて解析条件を設定するように動作させる、
ことを特徴とする画像解析プログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載の画像解析プログラムであって、
前記処理部を、
前記融合データを用いて、筋肉と骨体の接点と、筋肉走行ベクトルを算出することにより、前記配置モデルデータを作成するように動作させる、
ことを特徴とする画像解析プログラム。
【請求項１１】
請求項９に記載の画像解析プログラムであって、
前記処理部を、
前記筋肉データとして、既存の筋肉走行ベクトルを利用し、前記骨体データと、融合して前記融合データを作成するよう動作させる、
ことを特徴とする画像解析プログラム。
【請求項１２】
請求項１０に記載の画像解析プログラムであって、
前記処理部を、
筋肉形状モデルを用いて筋肉領域を抽出し、前記筋肉データに基づく各スライス像上で、前記筋肉領域の中心を抽出し、抽出した前記領域の中心をつなげて前記筋肉走行ベクトルを算出するよう動作させる、
ことを特徴とする画像解析プログラム。
【請求項１３】
請求項９に記載の画像解析プログラムであって、
前記処理部を、
CT(Computed Tomography)像から前記骨体データを抽出し、超音波像から前記筋肉データを抽出するよう動作させる、
ことを特徴とする画像解析プログラム。
【請求項１４】
被写体の３次元画像データを撮像し、解析する画像撮像装置であって、
第一の３次元画像データと、第二の３次元画像データが入力される入力部と、前記第一の３次元画像データから筋肉データと、前記第二の３次元画像データから骨体データを抽出し、抽出した前記筋肉データと前記骨体データを融合して融合データを作成し、前記融合データを用いて、骨体と筋肉の配置を示す配置モデルデータを作成し、前記配置モデルデータに基づいて解析条件を設定する処理部を備える、
ことを特徴とする画像撮像装置。
【請求項１５】
請求項１４に記載の画像撮像装置であって、
前記処理部は、
前記融合データを用いて、筋肉と骨体の接点と、筋肉走行ベクトルを算出することにより、前記配置モデルデータとする、
ことを特徴とする画像撮像装置。
【請求項１６】
請求項１４に記載の画像撮像装置であって、
前記第一の３次元画像データはCT画像データであり、前記第二の３次元画像データはMR画像データである、
ことを特徴とする画像撮像装置。
【請求項１７】
請求項１４に記載の画像撮像装置であって、
表示部を更に備え、前記配置モデルデータを前記表示部に表示する、
ことを特徴とする画像撮像装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像解析装置、特に放射線画像等から抽出した複数種類の画像を融合し、融合した画像を解析する画像解析技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
被写体の３次元画像データを取得する装置として、CT(Computed Tomography)装置、コーンビームCT装置、MRI(Magnetic Resonance Imaging)装置、PET(Positron Emission Tomography)装置、SPECT(Single Photon Emission Computed Tomography)装置、更には超音波装置などがある。これらの装置で得られた被写体の３次元画像データから骨体モデルを作成し、数値解析によって得られた負荷データを手術計画に役立てる研究が多々行われている。例えば、技術文献１では、CT画像から抽出した大腿骨データに対して静止立位を想定した条件で有限要素解析を行い、得られた応力分布を人工股関節の選定に役立てる技術が述べられている。【０００３】
一方で、異なる装置で得られた複数種類の被写体の画像の３次元データを重ね合わせて、情報を補う技術が報告されている。例えば、特許文献１および特許文献２には、SPECT画像とMRI画像を重ね合わせて表示する技術が開示されている。特許文献３および特許文献４には、PET画像とMRI画像を重ね合わせて表示する技術が開示されている。特許文献５および特許文献６には、CT画像とMRI画像を重ね合わせて表示する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開2008-125658号公報
【特許文献２】特開2006-053102号公報
【特許文献３】特開2008-036284号公報
【特許文献４】特開2002-214347号公報
【特許文献５】特開2006-341085号公報
【特許文献６】特開平05-344964号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】鹿児島県工業技術センター研究報告No.15, pp.81-86, 2001
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述したCT画像を人工股関節の選定に役立てる技術において、数値解析を実施するためには、外部から加わる力の方向や大きさ、また、生体側の筋肉などが応じる力の方向や大きさが解析条件として必要となる。しかし、筋肉などの軟部組織はCT画像では識別が困難である。その結果、ユーザーが経験的に方向や大きさを決めることになり、正確な条件設定は難しい。また、解析条件の設定にはユーザーによる煩雑な作業が必要となっている。【０００７】
そこで、上述した異なる装置で得られた３次元画像データを重ね合わせて利用することが考えられるが、これまで、異なる装置で得られた３次元画像データを重ね合わせたデータを用いて、数値解析に必要なモデルや解析条件を求める手法についての報告はなされていない。【０００８】
本発明の目的は、上記の課題を解決するため、異なる装置で得られた複数の３次元画像データを重ね合わせたデータを用いて、数値解析に必要なモデルや解析条件を正確、簡潔に求めることが可能な画像解析装置、及びプログラムを提供することにある。【０００９】
本発明の他の目的は、上記の課題を解決するため、３次元画像データを用いて硬組織である骨体にかかる負荷を求める数値解析において、解析に必要な力の方向や大きさなどの解析条件を正確、簡潔に求めることが可能な画像解析装置、プログラム、及び画像撮像装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の目的を達成するため、本発明においては、３次元画像データの処理を行う処理部を備えた画像解析装置、及びそのプログラムであって、処理部は、筋肉を表す筋肉データと骨体を表す骨体データとを融合して融合データを作成し、この融合データを用いて、骨体と筋肉の配置を示す配置モデルデータを作成し、配置モデルデータに基づいて解析条件を設定する構成の画像解析装置、及びそのプログラムを提供する。【００１１】
また、上記の目的を達成するため、本発明においては、被写体の３次元画像データを撮像し、解析する画像撮像装置であって、第一の３次元画像データと、第二の３次元画像データが入力される入力部と、第一の３次元画像データから筋肉データと、第二の３次元画像データから骨体データを抽出し、抽出した筋肉データと骨体データを融合して融合データを作成し、融合データを用いて、骨体と筋肉の配置を示す配置モデルデータを作成し、この配置モデルデータに基づいて解析条件を設定する処理部を備える構成の画像撮像装置を提供する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の画像解析装置、プログラム、又は画像撮像装置は、個々の被写体の構造に応じたモデル化と解析条件の設定が正確かつ自動的に可能となり、高速に正確な解析結果が得られると共に、煩雑な手動処理が不要となるという利点がある。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】第１の実施例の処理の手順を示すフローチャート図である。
【図２】各実施例に係る、放射線撮像装置の側面図である。
【図３】各実施例に係る、別の放射線撮像装置の側面図である。
【図４】各実施例に係る、別の放射線撮像装置の側面図である。
【図５】各実施例に係る、別の放射線撮像装置の側面図である。
【図６】各実施例に係る、別の放射線撮像装置の側面図である。
【図７】第１の実施例に係る、処理の概要を示す説明図である。
【図８】第１の実施例に係る、処理の概要を示す説明図である。
【図９】第２の実施例に係る、別処理の手順を示すフローチャート図である。
【図１０】第２の実施例に係る、別の処理の概要を示す説明図である。
【図１１】第１の実施例に係る、処理手順の要部の詳細を示すフローチャート図である。
【図１２】各実施例に係る、画像解析装置の一構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施例を図面に従い説明するに先立ち、各実施例が適用される放射線撮像装置について説明する。
【００１５】
図２は、各実施例が適用されるＸ線を用いた放射線撮像装置の側面図である。Ｘ線管200内のＸ線源201と検出器202とはＣ字型の支柱203の両端に設置され、Ｘ線源201と検出器202の検出面が対向するよう配置される。被写体207は被写体保持装置205に横になった状態で配置され、その周囲を支柱203に設置されたＸ線源201および検出器202が回転軸206を中心として回転する。この装置ではＸ線源201と検出器202の回転軸206は紙面上にあり、床面に平行に設置される。208は検出器202の出力に従い、被写体207を透過したＸ線による画像を解析する画像解析装置である。
【００１６】
図３に別の放射線撮像装置の側面図を示す。この装置では、支柱303は回転機構304上をスライドして回転する。そのため、回転軸306は床面に平行で、紙面を貫くように設定される。図３の放射線撮像装置では、被写体307の側面から支柱303を入れる形であるため、被写体307の体軸方向に撮影可能な長さが限定されない。例えば、径の小さいＣアームを用いる場合でも、腹部など、体軸方向に長い被写体の中心部を撮影することが可能となる。IVR(Interventional Radiology)に適した形態である。
【００１７】
図４に、図３の放射線撮像装置に対し、回転機構404を中心に、支柱403を90度回転させた状態を示す。この装置では、Ｘ線源401と検出器402は支柱403が回転機構404上をスライドする形で回転する。回転軸406は紙面上にあり、床面に垂直に設定される。図４の放射線撮像装置では、被写体407を立位あるいは座位の状態で撮影することが可能である。整形や歯科に適した形態である。また、同じ放射線撮像装置で、図３と図４の両方の撮影形態が可能である。
【００１８】
図５に、支柱503を吊り下げる状態の放射線撮像装置を示す。また、図６に、支柱603としてガントリを用いる場合の放射線撮像装置を示す。図５の装置は安定した水平面内の回転が可能であり、歯科に適する。図６の装置は高速な回転が可能であり、動きのある対象に適する。
【００１９】
上記の各放射線撮像装置の支柱203〜603は、図示したＣ字型の他に、Ｕ字型やコ字型、上述したガントリなどが用いられる。支柱203〜603は側面から支える形態の他に、天井から吊るす形態や、床面で支える形態もある。被写体保持装置205〜605には、寝台や椅子が用いられる。被写体207〜607を固定してＸ線源201〜601と検出器202〜602を回転させる形態の他に、被写体207〜607を回転させてＸ線源201〜601と検出器202〜602を固定する形態がある。検出器等を移動させる系に比較して簡潔な装置で回転が可能であるため、安定した回転が可能である。また、被写体207〜607およびＸ線源201〜601と検出器202〜602を回転させる形態があり、片方を回転させる系に比較して、撮影時間の短縮が可能である。また、支柱203〜603と被写体保持装置205〜605の両方あるいは片方を移動させることにより、回転軸206〜606を被写体207〜607の軸に対して斜めに設定したり、床面に対して斜めに設定することも可能である。
【００２０】
各放射線撮像装置の検出器202〜602には、１次元検出器あるいは２次元検出器を用いる。２次元検出器としては、１次元検出器を並べて多列化したもの、平面型Ｘ線検出器、Ｘ線イメージインテンシファイアとCCD(Charge Coupled Device)カメラの組み合わせ、イメージングプレート、CCD検出器、固体検出器等がある。平面型Ｘ線検出器としては、アモルファスシリコンフォトダイオードとTFT(Thin Film Transistor)を一対としてこれを正方マトリックス上に配置し、これと蛍光板を直接組み合わせたもの等がある。
【００２１】
Ｘ線源201〜601から発生されたＸ線は被写体207〜607を透過し、検出器202〜602によりＸ線強度に応じた電気信号に変換され、画像解析装置208〜608に計測像として入力され、３次元画像に構築される。あるいは、図示しない処理装置によって３次元画像に構築された後に、３次元画像データとして画像解析装置208〜608に入力される。画像解析装置208〜608では、得られた３次元画像データを用いて、数値解析処理が行われる。検出器202〜602と連結していることにより、撮影から解析まで一連の処理として実行することができ、ユーザーの負担を軽減することができる。
【００２２】
画像解析装置208〜608は検出器202〜602と切り離され、単独で数値解析処理を実行することも可能である。その場合、自在に持ち運びが可能であり、小型化も可能であり、ユーザーの利便性が向上する。画像解析装置208〜608で取り扱う３次元画像は、上述したMRI装置、PET装置等の各種の３次元画像撮像装置から入力されるリアルタイムの、直前に撮影されたデータでも可能であり、事前に撮影され、記憶部、記憶媒体等に蓄積されたデータでも可能である。また、その種類は、上述したＸ線による３次元画像データに限定されず、他の３次元画像撮像装置である、画像データ、例えばMR画像データや、超音波画像データ等の３次元画像データが用いられる。
【００２３】
図１２は、画像解析装置の一構成例を示す図である。同図に示すように、通常のコンピュータ構成を有し、内部バス1207に、画像解析プログラムなどのソフトウェアを実行する処理部である中央処理部(Central Processing Unit：CPU)1202、各種プログラムや各種の３次元画像データ等の処理データを記憶する記憶部となる主メモリ(Main Memory：MM)1201やハードディスクドライブ(HDD)1204、各種の表示を行う表示部である液晶ディスプレイ(Liquid Crystal Display：LCD)、キーボード等の入力部(Input)1205、通信インタフェース(I/F)1206が相互に接続され、解析対象データに対して順次処理を実行する。各種の３次元画像データは入力部1205や、通信インタフェース1206を介して入力され、記憶部に蓄積される。なお、この画像解析装置を、３次元画像撮像装置の一部として設置することも可能である。
【００２４】
以下、図面に従い本発明の実施例について説明する。なお、本明細書において、筋肉、内臓などの軟部組織に対応し、骨、歯等を硬組織、あるいは骨体と呼ぶこととする。また、本明細書において、筋肉走行ベクトルとは、筋肉の走行方向を示すベクトルを意味している。
【実施例１】
【００２５】
第１の実施例は、３次元画像データの処理を行う処理部を備えた画像解析装置、及びそのプログラムに関するものであり、処理部は、筋肉を表す筋肉データと骨体を表す骨体データとを融合して融合データを作成し、融合データを用いて、骨体と筋肉の配置を示す配置モデルデータを作成し、配置モデルデータに基づいて解析条件を設定し、更にはその解析条件に基づき数値解析を行う構成の画像解析装置、及びそのプログラムの実施例である。【００２６】
図１に、第１の実施例の画像解析装置における処理手順を示す。この処理手順は、図１２を用いて説明した画像解析装置の処理部であるCPU1202で実行されるプログラム等で実現できる。以下の説明における各種の処理手順についても同様である。【００２７】
本実施例においては、まず、CT撮影による３次元CT像101から硬組織、骨体を抽出し(103)、骨体データ105を得る。また、MR撮影による３次元MR像102から軟部組織である筋肉を抽出し(104)、筋肉データ106を得る。骨体データと筋肉データを融合し(107)、骨体と筋肉の融合データ108を得る。融合データ108上で、骨体と筋肉の接点と、筋肉の走行方向である筋肉走行ベクトルを算出し(109)、配置モデルデータ110を作成する。骨体データから作成した解析モデル上に、配置モデルデータから求めた解析条件を設定し(111)、解析モデルデータ112を作成する。更には、解析モデルデータ112に対して数値解析113を実行し、解析結果114を得る。【００２８】
本実施例の処理手順により、筋肉走行ベクトルと接点を算出して配置モデルデータ110を作成することにより、自動的に解析条件の設定が可能となり、煩雑な手動処理が不要となる。また、被写体の撮影データに基いて解析モデルを作成することにより、個々の被写体の構造に応じたモデル化が可能となり、正確な解析結果が得られる。【００２９】
CT装置はＸ線吸収量の差を計測するものであり、他の３次元撮影装置に比較して、骨や歯などの硬組織の撮影に優れている。また、高空間分解能の３次元像を高速に得ることができる。従って、CT像を用いて骨体データを算出することにより、精度の良い骨体データを作成することが可能である。その結果、正確な解析結果を得ることができる。また、被写体を長時間、拘束することがないため、被写体の負担が軽減する。また、短時間で結果を得ることができるため、ユーザーの負担が軽減できる。【００３０】
MR装置は水素原子核の状態を計測するものであり、他の３次元撮影装置に比較して軟部組織の撮影に優れているため、筋肉の撮影に適している。従って、MR像を用いて筋肉データを算出することにより、精度の良い筋肉データを作成することが可能である。その結果、正確な解析結果を得ることができる。【００３１】
図７に、本実施例の画像解析装置の処理手順により、被写体として、下顎骨を対象とした場合の処理の概要を示す。最初に、CT像とMR像で、軸の傾きや画像の拡大率を修正する。例えば、しきい値処理により顔面の外形を抽出し、角度および拡大率を変化させてCT像とMR像の差分像を求め、差分値が最小となる値を求める。あるいは、骨、血管などの特徴的な対象を抽出し、CT像とMR像の差分像の値が最小となる角度および拡大率を求める。【００３２】
次に、CT像の各スライス像上で領域抽出処理を行い、骨体の領域を抽出し、骨体データ701を算出する。また、MR像の各スライス像上で領域抽出処理を行い、筋肉の領域を抽出し、筋肉データ702を算出する。領域抽出処理には、しきい値処理や、隣り合った画素やスライス間の連続性を考慮するリージョングローイング処理がある。【００３３】
領域抽出の際に、骨体形状モデルおよび筋肉形状モデルを用いることにより、抽出の精度を向上する。形状モデルには標準的な被写体の形状や、計算機シミュレーションにより求められた形状、人体アトラスで与えられる形状などが用いられる。例えば、形状モデルの顔面の外形と撮影された被写体の顔面の外形を比較し、被写体の変形を算出し、骨体形状モデルおよび筋肉形状モデルを被写体に合うように変形し、それをテンプレートとする。テンプレートと比較しながら領域抽出を行う。特に、筋肉の端の領域では境界が不鮮明であるため、テンプレートを用いることで領域が際限なく拡大することを防ぐことができ、領域抽出の精度が向上する。【００３４】
角度および拡大率を合わせた状態で、抽出された骨体データに、抽出された筋肉データを重ね合わせて融合する（703）。なお、CT像とMRI像を重ね合わせる際、脊椎の位置を基準にする方法が有効である。脊椎は、形状が特徴的であることから、容易に他の部位と識別することができ、基準に適する。また、XYZ方向にそれぞれ形状が特徴的であるため、拡大率や角度の違いによって差分値に変化が現れ易く、拡大率や角度の最適値を見つける対象として適する。また、構造が硬く、変形し難いことから、CT像とMRI像の撮影の間に時間差がある場合や、立位と仰臥位などの撮影状態の違いがある場合にもずれが小さく、位置合わせが容易にできる。【００３５】
ここで、筋肉データ702が骨体データ701と接触あるいは交わる点を、筋肉と骨体の接点とし、接点領域を求める。接点がない場合には、筋肉データの領域抽出を継続させて、接点が見つかるまで実行する。あるいは、筋肉の端から最も近い骨体を接点とする。その場合、筋肉形状モデルから、接点領域の大きさおよび形を求め、接点の周囲で筋肉領域を抽出する。【００３６】
骨体と筋肉の接点は、固定、回転、限定移動などが考えられる。固定にすると、数値解析が容易であり、短時間で解析結果を得ることができる。回転、限定移動にすると、複雑になるが詳細な解析が可能であり、正確な解析結果を得ることができる。以上により、融合された骨体データ、筋肉データが得られる。【００３７】
各スライスで、筋肉領域の中心を算出し、それらをつなげた筋肉走行ベクトルを求める。中心は、重心、円と仮定した場合の中心、直交する２方向における長さの半分の位置、などが考えられる。最も簡単には、各筋肉領域において、一方の接点領域の中心から、もう一方の接点領域の中心までを結ぶ直線を求め、その直線に沿ってベクトルを設定する。あるいは、各スライスの筋肉領域の中心に対して、近似直線を求め、その直線に沿ってベクトルを設定する。ベクトルの方向は、筋肉形状モデルによって与えられる。各スライスの筋肉領域の中心に対する近似曲線や、円弧あるいは楕円近似を求め、筋肉走行ベクトルとしてもよい。直線近似では、筋肉走行ベクトルが簡潔であり、ベクトルの算出が容易であると共に、数値解析も簡単で短時間で解析を終了することができる(705)。曲線近似では、ベクトルが複雑であるため、ベクトルの算出および解析に時間を要するが、詳細な解析が可能であり、正確な解析結果を得ることができる。【００３８】
筋肉走行ベクトルの大きさは、撮影像における筋肉領域の画素値や、筋肉領域の大きさから、筋肉の質や強さを推定して算出する。例えば、画素値が高いほど質がよく、領域が大きいほど強いものとする。事前に、画素値と強さの関係式を求めておき、それを用いて画素値から強さを換算して、ベクトルの大きさを設定する。これにより、筋肉走行ベクトル707の大きさを自動的に算出することが可能となる（705）。【００３９】
また、撮影像における骨体領域の画素値と骨体の硬さの関係式を求めておき、解析モデルにおいて骨体の強さを設定する。これにより、解析モデルの強さを自動的に算出することが可能となり、3次元空間上で配置モデルデータ706を得ることができる。【００４０】
図８に、本実施例における、筋肉走行ベクトルの算出の概要を示す。図８の(a)に示すように、スライス像801上で、筋肉領域802を抽出する。ここでは、異なるテクスチャで表される４種類の筋肉領域802が抽出されている。(b)に示すように、各スライス像上で、筋肉領域が抽出される。スライス像801-1上で抽出された筋肉領域802-1に対して、領域中心803-1を算出する。同様に、スライス像801-2上で抽出された筋肉領域802-2に対して、領域中心803-2を算出する。領域中心803-1と領域中心803-2をつなぐ直線を求め、直線に沿って筋肉走行ベクトル804を設定する。【００４１】
筋肉の種類によって、Coronal方向、Sagittal方向、Axial方向のどちらに伸びているか異なる。筋肉の一般的な走行方向は、筋肉形状モデルによって与えられるものとする。筋肉走行ベクトル804の算出時には、筋肉形状モデルで与えられる走行方向に沿って、スライス像を切り出して処理を行う。CT像やMR像はAxial像において解像度が高いことから、スライス像をAxial像として切り出すと、領域を正確に抽出することができる。スライス像をCoronal像やSagittal像として切り出すと、体軸に沿った方向に伸びている筋肉走行ベクトルを容易に算出できる。また、スライス像はCoronal方向、Sagittal方向、Axial方向に限定されず、軸に対して斜めに切り出しでもよい。その結果、斜めになっている筋肉に対して、領域中心を正確に算出することが可能となり、筋肉走行ベクトルの算出精度が向上する。【００４２】
以上、実施例１の画像解析装置について詳細に説明したが、その処理手順を纏めて図示すると図１１のようになる。【００４３】
図１１において、CT像1101、MR像1102それぞれに対し、しきい値処理1107、1108により顔面の外形を抽出し、顔面の外形データ1109、1110を得る。これらのデータに対し、差分操作（1111）により、CT像とMR像の差分像1112を求め、差分値が最小となる値を求める（1113）。あるいは、骨、血管などの特徴的な対象を抽出し、CT像とMR像の差分像の値が最小となる角度および拡大率を求める。差分値が最小になるまで、繰り返し、角度および拡大率の調整を行い（1114）、角度および拡大率を求める（1117）。そして、最終的に決定した角度・拡大率を用いて、先に説明した骨体データ1105と、筋肉データ1106それぞれに対し、角度・拡大率の調整（1115、1116）を行い、角度および拡大率を合わせた状態で、両者を融合し(1118)、骨体＋筋肉融合データ1119を得る。【００４４】
ここで、差分像の値とは、例えば、差分像の画素値の平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値などの代表値である。代表値を算出する領域を画像全体とすると、頭部全体の形状を反映することができる。部分領域とすると、例えば、骨の形状を強く反映することができる。最小の判定は、横軸に繰り返し回数、縦軸に差分像の値をプロットし、差分像の値が最小値をとる回数、あるいは極小値をとる回数における値とすると、精度のよい判定が可能である。あるいは、差分像の値が予め設定した値より小さくなった回数における値とすると、判定が容易になる。【００４５】
続いて、この融合データ1119に基づき、筋肉走行ベクトルを算出する。まず、筋肉データ1106が骨体データ1105と接触あるいは交わる点を、筋肉と骨体の接点とし（1120）、接点領域1121を求める。接点がない場合には、筋肉データの領域抽出を継続させて、接点が見つかるまで実行する。あるいは、筋肉の端から最も近い骨体を接点とする。その場合、筋肉形状モデル1123から、接点領域の大きさおよび形を求め、接点の周囲で筋肉領域の抽出を行う（1122）。この処理を一つの筋肉の全スライスで行う（1124）。このような処理を、全ての種類の筋肉で実行する（1125）。【００４６】
そして、各筋肉領域の中心を算出し（1126）、それらをつなげた筋肉走行ベクトルの算出処理を行い（1127）、筋肉走行ベクトル1128を得ることができる。この後の処理は、図１を用いて説明した通りであり、この筋肉走行ベクトルに基づき、３次元空間上の配置モデルデータを得る等の処理が続くが、ここでは説明を省略する。【００４７】
また、以上の実施例の説明は、画像解析装置として説明したが、以上の実施例の構成は、画像撮像装置にも適用することができる。即ち、CT画像データ等の第一の３次元画像データと、MR画像データ等の第二の３次元画像データが入力される入力部と、第一の３次元画像データと、第二の３次元画像データから筋肉データと骨体データを抽出し、抽出した筋肉データと骨体データを融合して融合データを作成し、融合データを用いて、骨体と筋肉の配置を示す配置モデルデータを作成し、この配置モデルデータに基づいて解析条件を設定し、数値解析を行う処理部、更には表示部を備える画像撮像装置を構成することもできる。
【実施例２】
【００４８】
第２の実施例は、３次元データの処理を行う処理部を備えた画像解析装置、及びそのプログラムの他の実施例であり、処理部は、筋肉データとして、既存の筋肉走行ベクトルを利用し、骨体データと融合して融合データを作成し、融合データを用いて、骨体と筋肉の配置を示す配置モデルデータを作成し、配置モデルデータに基づいて解析条件を設定し、更には数値解析を行う構成の画像解析装置、及びそのプログラムの実施例である。【００４９】
図９に、既存の筋肉走行ベクトルを用いる、第２の実施例の画像解析装置における処理部での処理手順を示す。また、図１０に、被写体として下顎骨を対象とした場合に、第２の実施例の処理の概要を示す。まず、新規に撮影されたCT像901から骨体を抽出し（902）、骨体データ903を得る。既存の筋肉走行ベクトル904と骨体データ903を融合し（905）、3次元空間上に配置モデルデータ906を作成する。骨体データ903から作成した解析モデル上に、配置モデルデータ906から求めた解析条件を設定し（907）、解析モデルデータ908を作成する。解析モデルデータ908に対して数値解析909を実行し、解析結果910を得る。【００５０】
本実施例のように、既存の筋肉走行ベクトル904を用いることにより、被写体の撮影データとしてCT像のみが得られる場合でも、解析条件の自動設定が可能となる。【００５１】
以上の実施例では、新規のCT像から骨体データを抽出し、MR像から筋肉データを算出したが、他の撮影装置によって得られる３次元像を用いて、骨体データや筋肉データを抽出してもよい。例えば、CT装置、MR装置、PET装置、SPECT装置、超音波装置などが考えられる。例えば、超音波像から筋肉データを抽出する。超音波装置は小型、軽量、安価であることから、他の撮影装置に比較して容易に撮影を行うことができ、手軽に撮影データを得ることができる。また、小型であるため、CT装置と併用して撮影を行うことが可能であり、骨体と筋肉の撮影データを同時に得ることができる。骨体データと筋肉データに時間ずれがないことにより、傾きや位置ずれがなく容易に融合ができ、処理が高速化でき、正確な解析結果が得られる。【００５２】
あるいは、計算機シミュレーションで作成したデータや、人体アトラスで得られたデータを用いて、骨体データや筋肉データを抽出してもよい。これにより、骨体データや筋肉データが撮影できない場合にも、数値解析を実行し、解析結果を得ることができる。具体的には、これらのデータを形状モデルとして保存しておく。実際の撮影データと比較し、被写体の変形を算出し、骨体形状モデルおよび筋肉形状モデルを被写体に合うように変形して、骨体データや筋肉データとして用いる。【００５３】
あるいは、既存の様々な装置による撮影像から骨体データや筋肉データを抽出してもよい。これにより、新たに被写体の撮影を行わなくとも、数値解析を実行し、解析結果を得ることができる。【００５４】
上記の処理の途中で、途中経過を表示部に表示し、ユーザーが確認することを可能にしてもよい。また、確認画面上で、ユーザーが途中結果を修正することを可能にしてもよい。これらにより、半自動で容易に解析条件が設定できると共に、エラーの発生を回避することができる。また、途中経過を確認できることから、  ユーザーが安心して解析結果を用いることが可能となる。【００５５】
例えば、途中経過としては、図１および図９における骨体データ、筋肉データ、筋肉走行データ、融合データ、配置モデルデータ、解析モデルデータなどが考えられる。また、途中結果の修正としては、CT像と骨体データを重ね合わせて表示部に表示し、マウスで骨体領域を追加および削除することにより、骨体データを修正する。MR像と筋肉データを重ね合わせて表示し、マウスで筋肉領域を追加および削除することにより、筋肉データを修正する。融合データにおいて、骨体データあるいは筋肉データの傾き、回転、拡大率を修正する。融合データおよび配置モデルデータにおいて、筋肉走行ベクトルの方向および大きさを修正する。接点の追加および削除や、接点領域の変形を行う。解析モデルデータにおいて、解析条件の追加、削除、修正を行う。【００５６】
また、処理の途中で、ユーザーに注意を促すメッセージを表示してもよい。例えば、一般的な筋肉走行ベクトルは、左右対称形を成している。従って、算出された筋肉走行ベクトルを左右で比較し、左右で乖離が大きい場合にはメッセージを表示する。これにより、エラーの発生を回避することができる。【００５７】
上記の実施例では、骨体にかかる負荷を算出する手法について述べたが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、歯等の他の硬組織に適用することもできる。さらには骨体等の硬組織ではなく、臓器や血管と周囲の膜との配置を求めて、臓器や血管にかかる負荷を算出することにも適用することができる。【００５８】
また、本発明の幾つかの実施例について上述したが、これらの実施例は、本発明を分かりやすく説明するために説明したのであり、本発明を実現するための一具体例に過ぎず、また、本発明は必ずしも上述した実施例の全ての構成を備えるものに限定されものではない。
【産業上の利用可能性】
【００５９】
本発明は、放射線画像等から抽出した複数種類の画像を融合し、融合した画像を解析する画像解析技術として極めて有用である。
【符号の説明】
【００６０】
101  CT像
102  MR像
105  骨体データ
106  筋肉データ
108  骨体＋筋肉融合データ
110  配置モデルデータ
112  解析モデルデータ
114  解析結果
200,300,400,500,600  Ｘ線管
201,301,401,501,601  Ｘ線源
202,302,402,502,602  検出器
203,303,403,503,603  支柱
204,304,404,504,604  回転装置
205,305,405,505,605  被写体保持装置
206,306,406,506,606  回転軸
207,307,407,507,607  被写体
208,308,408,508,608  画像解析装置
701,903  骨体データ
702  筋肉データ
704  骨体＋筋肉融合データ
706,906  配置モデルデータ
707,804,904  筋肉走行ベクトル
801  スライス像
802  筋肉領域
803  領域中心
1201  主メモリ
1202  CPU
1203  LCD
1204  HDD
1205  入力装置(Input)
1206  インタフェース(I/F)
1207  内部バス。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【国際調査報告】
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