(57)【要約】【課題】  医用画像から椎体領域を正しく抽出する画像処理装置を提供する。【解決手段】  画像処理装置１００のＣＰＵ１０１は、被検体の一連の断層画像からそれぞれ体領域を抽出し、抽出した体領域から椎体領域を含む関心領域を設定する。ＣＰＵ１０１は関心領域内の各画素について、閾値を海綿骨のＣＴ値とした閾値処理を行うことにより、椎体（骨）領域を抽出する。更に、ＣＰＵ１０１は、抽出した椎体領域が正しいか否かを判定する。すなわちＣＰＵ１０１は、各断層画像の椎体領域の各重心座標（ｘ，ｙ）について、ｘ−ｚの関係を表す近似直線、及びｙ−ｚの関係を表す近似曲線を算出し、重心座標が、算出されたｘ−ｚ近似直線またはｙ−ｚ近似曲線から所定値以上ずれている断層画像については、椎体領域が正しく抽出されていないとし、隣接する断層画像の椎体領域を用いた補間処理等により椎体領域を補正する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体を撮影した一連の複数の断層画像の各々から、椎体領域を抽出する椎体領域抽出手段と、
前記椎体領域抽出手段によって抽出された椎体領域について、被検体体軸方向における連続性を評価することにより、抽出結果が正しいか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段によって抽出結果が正しくないと判定された断層画像について、抽出した椎体領域を補正する補正手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記椎体領域抽出手段は、
前記断層画像から体領域を抽出する体領域抽出手段と、
前記体領域抽出手段によって抽出された体領域について、椎体領域を含む関心領域を設定する関心領域設定手段と、を備え、
前記関心領域設定手段によって設定された関心領域から、閾値処理によって椎体領域を抽出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記判定手段は、
一連の断層画像から抽出された各椎体領域の重心座標について、体軸方向の連続性を示す近似直線または近似曲線を算出する算出手段を備え、
前記算出手段によって算出された近似直線または近似曲線と、前記重心座標とのずれが所定値より大きい断層画像について、椎体領域の抽出結果が正しくないと判定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記補正手段は、抽出結果が正しくないと判定された断層画像について、当該断層画像における椎体領域を、前後の断層画像における椎体領域に基づき補間することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像を用いた骨の診断に好適な画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、医用画像を用いて骨粗鬆症等の診断を行う画像診断支援装置等が開発されている。例えば、特許文献１に開示されている画像診断支援システムでは、被検体のＸ線ＣＴ画像から骨領域を含む診断領域を抽出し、抽出した診断領域について海綿骨の濃度分布や成分識別情報により骨の構造分析情報を算出し、被検体の画像と対応付けて表示したり、骨粗鬆症の進行度を診断したりする。このような医用画像を用いた骨の診断においては、医用画像から診断領域である椎体領域を抽出し、椎体海綿骨の骨密度を測定したり、構造分析を行う手法が一般的である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】ＷＯ２００６／０８５５２５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、医用画像から正確に椎体領域が抽出されないことに起因して、正しい診断結果が得られなかったり、抽出部位の画像の生成に不具合が生じることがあった。そのため、診断領域である椎体領域の抽出精度の向上を図る必要があった。
【０００５】
本発明は、以上の問題点に鑑みてなされたものであり、医用画像から診断領域である椎体領域を精度よく抽出可能な画像処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前述した目的を達成するために、本発明は、被検体を撮影した一連の複数の断層画像の各々から、椎体領域を抽出する椎体領域抽出手段と、前記椎体領域抽出手段によって抽出された椎体領域について、被検体体軸方向における連続性を評価することにより、抽出結果が正しいか否かを判定する判定手段と、前記判定手段によって抽出結果が正しくないと判定された断層画像について、抽出した椎体領域を補正する補正手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の画像処理装置により、医用画像から椎体領域を精度よく抽出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】画像処理システム１の概略構成を示す図
【図２】椎体領域抽出処理の流れを説明するフローチャート
【図３】関心領域の設定について説明する図
【図４】抽出結果の判定処理について説明する図
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。
まず、本発明の画像処理装置を適用した画像処理システム１の構成について説明する。
図１は、画像処理システム１の全体構成を示すハードウエア構成図である。
【００１０】
図１に示すように、画像処理システム１は、表示装置１０７、入力装置１０９を備えた医用画像処理装置１００、及び医用画像処理装置１００とネットワーク１１０を介して接続される画像データベース１１１とを備える。
【００１１】
医用画像処理装置１００は、病院等に設置される画像診断用のコンピュータであり、特に、骨部の医用画像を用いて骨の構造分析を行ったり、骨粗鬆症の進行度を解析したりする機能を有するものである。
医用画像処理装置１００は、ＣＰＵ１０１（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１、主メモリ１０２、記憶装置１０３、通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）１０４、表示メモリ１０５、マウス１０８等の外部機器とのインタフェース（Ｉ／Ｆ）１０６を備え、各部はバス１０７を介して接続されている。
【００１２】
ＣＰＵ１０１は、主メモリ１０２または記憶装置１０３等に格納されるプログラムを主メモリ１０２のＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１０７を介して接続された各部を駆動制御し、医用画像処理装置１００が行う各種処理を実現する。
【００１３】
また、ＣＰＵ１０１は、本実施の形態において、椎体領域抽出に関する後述する処理を実行する（図２参照）。
【００１４】
主メモリ１０２は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等により構成される。ＲＯＭは、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。また、ＲＡＭは、ＲＯＭ、記憶装置１０３等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、ＣＰＵ１０１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
【００１５】
記憶装置１０３は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）や他の記録媒体へのデータの読み書きを行う記憶装置であり、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳに相当する制御プログラムや、アプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、ＣＰＵ１０１により必要に応じて読み出されて主メモリ１０２のＲＡＭに移され、各種の手段として実行される。
【００１６】
通信Ｉ／Ｆ１０４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、医用画像処理装置１００とネットワーク１１０との通信を媒介する。また通信Ｉ／Ｆ１０４は、ネットワーク１１０を介して、画像データベース１１１や、他のコンピュータ、或いは、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置等との通信制御を行う。
Ｉ／Ｆ１０６は、周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器とのデータの送受信を行う。例えば、マウス１０８等の入力装置等をＩ／Ｆ１０６を介して接続させるようにしてもよい。
【００１７】
表示メモリ１０５は、ＣＰＵ１０１から入力される表示データを一時的に蓄積するバッファである。蓄積された表示データは所定のタイミングで表示装置１０７に出力される。
【００１８】
表示装置１０７は、液晶パネル、ＣＲＴモニタ等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路で構成され、表示メモリ１０５を介してＣＰＵ１０１に接続される。表示装置１０７はＣＰＵ１０１の制御により表示メモリ１０５に蓄積された表示データをディスプレイ装置に表示する。
【００１９】
入力装置１０９は、例えば、キーボード等の入力装置であり、操作者によって入力される各種の指示や情報をＣＰＵ１０１に出力する。操作者は、表示装置１０７、入力装置１０９、及びマウス１０８等の外部機器を使用して対話的に医用画像処理装置１００を操作する。
【００２０】
ネットワーク１１０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、イントラネット、インターネット等の各種通信網を含み、画像データベース１１１やサーバ、他の情報機器等と医用画像処理装置１００との通信接続を媒介する。
【００２１】
画像データベース１１１は、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置等、医用診断に利用される画像を撮影する機器によって撮影された医用画像を蓄積して記憶するものであり、例えば病院や医療センター等のサーバ等に設けられる。図１に示す画像処理システム１では、画像データベース１１１はネットワーク１１０を介して医用画像処理装置１００に接続される構成であるが、医用画像処理装置１００内の例えば記憶装置１０３に画像データベース１１１を設けるようにしてもよい。
【００２２】
次に、図２〜図４を参照しながら、画像処理システム１００の動作について説明する。
【００２３】
医用画像処理装置１００のＣＰＵ１０１は、主メモリ１０２から椎体領域抽出処理に関するプログラム及びデータを読み出し、このプログラム及びデータに基づいて椎体領域抽出処理を実行する。
【００２４】
なお、以下の椎体領域抽出処理の実行開始に際して、画像データは画像データベース１１１等からネットワーク１１０及び通信Ｉ／Ｆ１０４を介して取り込まれ、医用画像処理装置１００の記憶装置１０３に記憶されているものとする。
【００２５】
図２の椎体領域抽出処理において、まず医用画像処理装置１００のＣＰＵ１０１は、画像データを読み込み、主メモリ１０２に保持する。
本実施の形態では、被検体の脊椎骨領域について撮影した一連の複数の断層画像であるＸ線ＣＴ画像を読み込む。
【００２６】
次にＣＰＵ１０１は、読み込んだ一連の複数の断層画像の各々から、計算対象領域となる体領域を閾値処理により抽出する（ステップＳ１００）。閾値処理に用いる閾値としては、例えば生体のＣＴ値である−８５０〜１５００ＨＵを用い、ＣＴ値が−８５０〜１５００ＨＵの範囲にある断層画像中の画素を体領域として抽出する。
【００２７】
なお、断層画像中には被検体が載置される天板も写っており、天板のＣＴ値は生体と同程度であるので、体領域として抽出されることがある。本ステップＳ１００以降で行う処理の精度を向上させるために、抽出された体領域から天板を除去しておくことが好ましい。天板を除去する方法としては、例えば特開２００７−１０５２２１に記載の方法がある。
【００２８】
次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１００で抽出された体領域中に、椎体領域を抽出する対象範囲を関心領域として設定する（ステップＳ１０１）。体領域全体を関心領域としてもよいが、次ステップにおいて椎体領域を精度良く短時間で抽出するために、椎体領域を含むできるだけ狭い領域を関心領域１２１として設定すること好ましい。
【００２９】
図３に、ある断層画像について設定された関心領域１２１の一例を破線で示す。
図３の例では、関心領域１２１の形状を三角形としているが、椎体領域１２２を含む形状であれば、楕円や矩形といった形状としてもよい。
関心領域１２１の設定手順を以下に説明する。
【００３０】
（１）まずＣＰＵ１０１は、ステップＳ１００で抽出された体領域の画素値を「１」とし、その他の領域の画素値を「０」として２値化画像を作成する。
（２）次にＣＰＵ１０１は、２値化画像における画素値「１」の領域の重心１２０と慣性主軸１２３を算出する。水平線に対する慣性主軸１２３の傾きが大きい場合、ＣＰＵ１０１は、慣性主軸１２３が水平になるように、２値化画像及び断層画像を回転移動させる。
（３）ＣＰＵ１０１は、慣性主軸１２３に直交し、重心１２０から画素値「１」の領域の縁までを結ぶ線分１２４を設定する。なお線分１２４を、重心１２０から下方に設定するか、上方に設定するかは、撮影時に被検体が仰向けであるか、或いはうつ伏せであるかに基づいて設定される。
（４）ＣＰＵ１０１は、重心１２０を１つの頂点とし、重心１２０からの垂線を線分１２４とする三角形を、関心領域１２１として設定する。重心１２０における頂角は、予め定められた値とする。頂角を例えば、６０度とすると、関心領域１２１の形状は正三角形となる。関心領域１２１の形状を楕円とする場合は、線分１２４を楕円の長軸とする。
【００３１】
次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０１で設定した関心領域１２１内から、椎体（骨）領域を閾値処理により抽出する（ステップＳ１０２）。
【００３２】
閾値処理に用いる閾値としては、例えば、海綿骨のＣＴ値である４０〜２００ＨＵを用い、ＣＴ値が４０〜２００ＨＵの範囲にある関心領域１２１内の画素を椎体領域として抽出する。
【００３３】
なお、椎体領域のＣＴ値は被検体によってばらつきがあるので、抽出した領域の画素数を計測し、画素数が適切でなければ閾値を設定しなおすといった繰り返し処理を行っても良い。
また、閾値処理による椎体領域の抽出では、椎体領域以外、例えば、肋骨等が椎体領域として誤抽出される場合がある。そこで、抽出された領域が複数個存在する場合には、抽出された各領域の面積や位置に基づき、抽出された各領域が椎体領域であるか否かを判定するようにしてもよい。例えば、椎体領域は体領域の重心１２０の近傍に存在することが解剖学的に分かっているので、重心１２０と抽出された各領域との距離が予め定められた値より小さい領域を椎体領域として抽出する。
【００３４】
次に、ＣＰＵ１０１は、読み出された断層画像全てについてステップＳ１００〜ステップＳ１０２の処理が終了したか否かを判定し（ステップＳ１０３）、終了していればステップＳ１０４へ進み、終了していなければステップＳ１００へ戻る。
【００３５】
断層画像全てについてステップＳ１００〜ステップＳ１０２の処理が終了している場合（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０１は、抽出された断層画像毎の椎体領域について、被検体の体軸方向（ｚ方向）における連続性に基づき、抽出結果が正しいか否かを判定する（ステップＳ１０４）。抽出結果が正しい場合(ステップＳ１０４；ＯＫ）は、一連の椎体領域抽出処理を終了し、抽出結果が正しくない場合（ステップＳ１０４；ＮＧ）は、ステップＳ１０５へ進む。
【００３６】
ステップＳ１０４における抽出結果判定について、図４を用いて説明する。
図４において、６００は一連の断層画像であり、６０１，６０２，６０３，６０４，・・・は各断層画像から抽出された椎体領域である。
椎体領域６０１，６０２，・・・は、背骨の中に存在することから、隣接する断層画像間において、被検体の左右（ｘ方向）では、椎体領域の位置変動は小さく、被検体の前後方向（ｙ方向）では位置変動が大きいことが解剖学的に分かっている。そこで、この特徴を利用して、ＣＰＵ１０１は、抽出した椎体領域の位置の被検体体軸方向（ｚ方向）における連続性を判定する。判定手順の一例を以下に説明する。
【００３７】
（１）まずＣＰＵ１０１は、ステップＳ１００〜ステップＳ１０３の処理で抽出された断層画像毎の椎体領域の重心座標（ｘ，ｙ）を算出する。
（２）次にＣＰＵ１０１は、算出した各椎体領域の重心座標（ｘ，ｙ）を用いて、ｘ−ｚとｙ−ｚの関係を求め、ｘ−ｚの関係から重心座標の近似直線を、ｙ−ｚの関係から重心座標の近似３次曲線をそれぞれ算出する。
（３）ＣＰＵ１０１は、算出された近似直線及び近似３次曲線からのズレが予め定められた値よりも大きい断層画像中の椎体領域を、抽出結果が正しくないとして判定する。
【００３８】
ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０４で椎体領域の抽出結果が正しくないと判定された断層画像に対し、隣接する断層画像中の椎体領域を用いた補間処理により、椎体領域を補正する（ステップＳ１０５）。補間方法は、線形補間や非線形補間等を用いるようにすればよい。
【００３９】
医用画像処理装置１００では、以上の椎体領域抽出処理による抽出結果を用いて、椎体海綿骨の密度を測定したり、構造分析を行って骨粗鬆症の進行度を算出したり、抽出領域の描画を行ったりする。骨密度の測定、骨粗鬆症の進行度の算出、描画等の処理に関しては、特許文献１（ＷＯ２００６／０８５５２５）等に記載されているため、説明を省略する。
【００４０】
以上説明したように、本医用画像処理装置１００において、ＣＰＵ１０１は、一連の複数の断層画像の各々について、まず体領域を抽出し、更に椎体領域を含む関心領域１２１を設定し、関心領域１２１から、閾値処理によって椎体領域を抽出する。また、ＣＰＵ１０１は、抽出した椎体領域について、被検体体軸方向における連続性に基づき、抽出結果が正しいか否かを判定する。更に、抽出結果が正しくないと判定された断層画像について、ＣＰＵ１０１は、抽出した椎体領域を補間処理によって補正する。
【００４１】
従って、椎体領域を抽出する際に、誤抽出された断層画像については補正されるので、椎体領域を正しく抽出できる。
そのため、誤抽出されやすい肋骨等、診断対象とは関係のない領域の抽出を防止することができ、骨の診断精度を向上させることが可能となる。
【００４２】
また、椎体領域を抽出する際に、体領域内に椎体領域を含む関心領域１２１を設定してから、その関心領域１２１内について抽出処理を行うので、抽出の精度が向上するのみならず、処理時間も短縮できる。特に、関心領域１２１を、上記実施形態のように三角形とした場合は、関心領域１２１をできるだけ狭い範囲に容易に設定できるので、好適である。
【００４３】
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る画像処理装置の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００４４】
１・・・・・医用画像処理システム
１００・・・医用画像処理装置
１０１・・・ＣＰＵ
１０２・・・主メモリ
１０３・・・記憶装置
１０７・・・表示装置
１０８・・・マウス
１０９・・・入力装置
１１０・・・ネットワーク
１１１・・・画像データベース
１１２・・・医用画像撮影装置
１２０・・・重心
１２１・・・関心領域
６００・・・断層画像
６０１〜６０４・・・椎体領域
【図１】
2010246662.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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