(57)【要約】【課題】石灰化を伴った胸膜肥厚性病変であっても、大きさの経時的変化を容易に把握し得る医用画像診断支援装置、方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】胸部ＣＴ画像から生成された３次元の肺野抽出画像、軟部組織抽出画像、及び骨抽出画像をそれぞれ入力する入力手段と、前記入力された肺野抽出画像及び軟部組織抽出画像を構成する全てのボクセルを関心ボクセルとして決定し、当該決定した各関心ボクセルを中心とした球フィルタＦを用いて、球フィルタＦの内部領域の一部のボクセルを肥厚推定領域として抽出する第１抽出手段と、前記抽出された肥厚推定領域に対して収縮処理及びラベリング処理を行い、胸膜中皮腫を抽出する第２抽出手段と、を有する医用画像診断支援装置１０とする。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
胸部ＣＴ画像から生成された３次元の肺野抽出画像、軟部組織抽出画像、及び骨抽出画像をそれぞれ入力する入力手段と、
前記入力された肺野抽出画像及び軟部組織抽出画像を構成する全てのボクセルを関心ボクセルとして決定し、当該決定した各関心ボクセルを中心とした球フィルタを用いて、当該球フィルタの内部領域の一部のボクセルを肥厚推定領域として抽出する第１抽出手段と、
前記抽出された肥厚推定領域に対して収縮処理及びラベリング処理を行い、胸膜肥厚性病変を抽出する第２抽出手段と、
を有する医用画像診断支援装置。
【請求項２】
前記球フィルタは、表面領域に判断基準となるボクセル数が設定された球状のフィルタであって、
前記第１抽出手段は、前記表面領域において、前記骨抽出画像を構成するボクセル数が一定数以下である場合に、当該球フィルタの内部領域の一部のボクセルを前記肥厚推定領域として抽出する請求項１に記載の医用画像診断支援装置。
【請求項３】
前記球フィルタの内部領域の一部のボクセルは、当該球フィルタの内部領域のボクセルから前記肺野抽出画像を構成するボクセルを除いたボクセルである請求項１又は２に記載の医用画像診断支援装置。
【請求項４】
前記胸部ＣＴ画像から前記３次元の肺野抽出画像、軟部組織抽出画像、及び骨抽出画像を生成して、前記入力手段に出力する３次元画像生成手段と、
を更に有する請求項１〜３の何れか一項に記載の医用画像診断支援装置。
【請求項５】
前記胸膜肥厚性病変を前記３次元の胸部ＣＴ画像上に識別表示する表示手段と、
を更に有する請求項１〜４の何れか一項に記載の医用画像診断支援装置。
【請求項６】
前記胸膜肥厚性病変のボクセル数に基づいて、当該胸膜肥厚性病変の体積及び最大厚を算出する算出手段と、を更に有し、
前記表示手段は、前記胸膜肥厚性病変を識別表示するとともに、当該胸膜肥厚性病変の体積又は最大厚を表示する請求項５に記載の医用画像診断支援装置。
【請求項７】
胸部ＣＴ画像から生成された３次元の肺野抽出画像、軟部組織抽出画像、及び骨抽出画像をそれぞれ入力する工程と、
前記入力された肺野抽出画像及び軟部組織抽出画像を構成する全てのボクセルを関心ボクセルとして決定し、当該決定した各関心ボクセルを中心とした球フィルタを用いて、当該球フィルタの内部領域の一部のボクセルを肥厚推定領域として抽出する工程と、
前記抽出された肥厚推定領域に対して収縮処理及びラベリング処理を行い、胸膜肥厚性病変を抽出する工程と、
を有する医用画像診断支援方法。
【請求項８】
コンピュータに、
胸部ＣＴ画像から生成された３次元の肺野抽出画像、軟部組織抽出画像、及び骨抽出画像をそれぞれ入力する工程と、
前記入力された肺野抽出画像及び軟部組織抽出画像を構成する全てのボクセルを関心ボクセルとして決定し、当該決定した各関心ボクセルを中心とした球フィルタを用いて、当該球フィルタの内部領域の一部のボクセルを肥厚推定領域として抽出する工程と、
前記抽出された肥厚推定領域に対して収縮処理及びラベリング処理を行い、胸膜肥厚性病変を抽出する工程と、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像診断支援装置、医用画像診断支援方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、アスベストによる胸膜プラーク及び悪性胸膜中皮腫などの胸膜病変の発生が増加している。この中でも胸膜プラークと悪性胸膜中皮腫の胸膜肥厚性病変には密接な関係がある。胸膜病変プラークの増大はアスベスト曝露量が多いことを示唆し、アスベスト曝露量が多いと悪性胸膜中皮腫の発生頻度は高くなる。
何れの病変も初期には自覚症状が少なく、診断において画像所見が重要であるが、その変化を早期に発見することは難しい。胸膜プラークはゆっくりと増大するため、長い経過にわたる多数のＣＴ検査所見の変化を正確に判定することは困難である。そのため、胸膜病変の初期からの経時的変化の評価が大切になる。
つまり、胸膜プラーク及び悪性胸膜中皮腫などの胸膜肥厚性病変の経時的な変化は、患者の予後に重大な影響を与える。そして、積極的な診断方法を行う必要があるのか、積極的な治療が必要なのか、を考える上で重要な判断基準となる。
【０００３】
通常の胸膜肥厚性病変（胸膜プラーク、悪性胸膜中皮腫、胸膜のびまん性肥厚等）にはＣＴ検査が行われるが、ＣＴ検査によって生成される画像枚数は膨大である。従って、医師は読影の際、過度の負担を強いられる。
【０００４】
読影の負担軽減を図るべく、従来まで、ＣＴ検査によって得られた２次元のＣＴ画像（以下、「２次元ＣＴ画像」という）から、胸膜肥厚性病変の最大厚を半手動で検出する技術が開示されている（非特許文献１参照）。
また、ＣＴ検査によって得られた３次元のＣＴ画像（以下、「３次元ＣＴ画像」という）から、肋骨周囲の軟部組織内の病変構造を３次元トップハット変換によって検出する手法が開示されている（非特許文献２参照）。
【非特許文献１】S.G. Armato R.N.J Vogelzang, and H.L. Kindler, M. Kocherginsky, “Measurement of mesothelioma on thoracic CT scans: A comparison of manual and computer-assisted techniques”, Med.Phys. Vol.31,No.5,pp.1105-1115,May,2004
【非特許文献２】渡辺恵人、長谷川淳一、目加田慶人、森健策、縄野繁：“３次元トップハット変換を用いた腹部エックス線ＣＴ像からの胃壁ひだ抽出”、電子情報通信学会論文誌（D-ll）、J85-D-ll,7,pp.1250-1258（July 2002）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、非特許文献１の技術では、胸膜肥厚性病変の面積及び体積を算出することはできず、大きさの経時的変化を把握することができない。また、スライス画像間で変化の激しい肺野上部では、２次元ＣＴ画像から胸膜肥厚性病変を精度良く検出することはできない。
非特許文献２の技術では、胸膜肥厚性病変に石灰化を伴った場合、胸膜肥厚性病変と肋骨との判別を精度良く認識することができない。
【０００６】
本発明は、石灰化を伴った胸膜肥厚性病変であっても、大きさの経時的変化を容易に把握し得る医用画像診断支援装置、方法、及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明によれば、
胸部ＣＴ画像から生成された３次元の肺野抽出画像、軟部組織抽出画像、及び骨抽出画像をそれぞれ入力する入力手段と、
前記入力された肺野抽出画像及び軟部組織抽出画像を構成する全てのボクセルを関心ボクセルとして決定し、当該決定した各関心ボクセルを中心とした球フィルタを用いて、当該球フィルタの内部領域の一部のボクセルを肥厚推定領域として抽出する第１抽出手段と、
前記抽出された肥厚推定領域に対して収縮処理及びラベリング処理を行い、胸膜肥厚性病変を抽出する第２抽出手段と、
を有する医用画像診断支援装置が提供される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、石灰化の有無に拘らず、胸膜肥厚性病変の大きさの経時的変化を容易に把握することができる。よって、悪性化の早期発見を支援することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明に係る医用画像診断支援装置について、最適な実施形態の構成及び動作について図面を用いて詳細に説明する。
【００１０】
まず、構成について説明する。
図１に、本実施形態における医用画像診断支援装置１０の内部構成を示す。
医用画像診断支援装置１０は、制御部１１、操作部１２、表示部１３、通信部１４、記憶部１５から構成される。
【００１１】
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等から構成され、記憶部１５に格納されている所定のプログラムをＲＡＭに展開し、当該プログラムとの協働により処理動作を統括的に制御する。
【００１２】
操作部１２は、数字キー、文字キー、機能キー等を備えたキーボードや、マウス等を備えて構成され、操作されたキーに対応する操作信号を制御部１１に出力する。
【００１３】
表示部１３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等を備えて構成され、制御部１１の表示制御に従って、医用画像や操作画面等の各種表示情報を表示する。なお、表示部１３は、操作部１２と一体型のタッチパネルを構成する態様としてもよい。
【００１４】
通信部１４は、ネットワークインターフェイスカードやモデム等の通信用のインターフェイスを備えて構成される。医用画像診断支援装置１０は、通信部１４を介して、図示しないモダリティによって生成された医用画像を受信する。
【００１５】
記憶部１５は、システムプログラムの他、制御部１１により実行される制御プログラムや画像処理プログラム等の各種プログラムを備える。また、記憶部１５は、各プログラムの実行に必要な各種パラメータを記憶し、実行された後に処理されたデータ等を記憶する。
また、記憶部１５は、球フィルタを用いて胸膜肥厚性病変を検出する処理プログラムを記憶する。
【００１６】
図２に、球フィルタＦの概念図を示す。
球フィルタＦは、表面領域Ｃに判断基準となるボクセル数が設定された球状のフィルタである。表面領域Ｃは、半径ａの球ボクセル（外円領域Ａ）から半径ｂの球ボクセル（内円領域Ｂ）を差し引いた球状ボクセルの領域である。表面領域Ｃに判断基準以上の骨ボクセルの数が含まれる場合、球フィルタＦは外円領域Ａのボクセルを抽出せず、骨ボクセルの数が判断基準以下である場合に外円領域Ａのボクセルを抽出する。なお、骨ボクセルとは、ＣＴ値に基づいて胸部ＣＴ画像から抽出したボクセルをいい、図５で説明する。
【００１７】
図３に、球フィルタＦのサイズについて説明する２次元の胸部ＣＴ画像を示す。
球フィルタＦのサイズは、肋骨等の骨ボクセルによって閉じられた一定の領域から外部領域に進入できない程度の大きさ、つまり肋骨の間隔よりも大きいサイズとする。また、正常な胸膜部分を抽出しないように、正常の胸膜部分において求めた曲率半径を基準として、球フィルタＦの半径（ａ、ｂ）を４〜５[ｃｍ]程度とする。また、厚さ（ａ−ｂ）は２[ｍｍ]程度とする。なお、患者によって、これらのサイズは適宜変更可能である。
【００１８】
次に、処理動作について説明する。
図４に、球フィルタＦを用いた胸膜肥厚性病変抽出処理を示す。
なお、図４に示す処理の前提として、複数の２次元の胸部ＣＴ画像（以下、「２次元胸部ＣＴ画像」という）が３つの領域に分割処理されているものとする。ここでは、分割処理して生成された３つの領域における画像をそれぞれ、肺野抽出画像、軟部組織抽出画像、及び骨抽出画像ということとする。分割処理は、制御部１１と記憶部１５との協働によって行われるとしてもよいし、外部装置によって予め行われるとしてもよい。
【００１９】
図５に、２次元胸部ＣＴ画像を示す。
元画像Ｇ１は、ＣＴ検査によって生成された２次元胸部ＣＴ画像である。
肺野抽出画像Ｇ２は、元画像Ｇ１からＣＴ値＜−４００を満たす画素で構成される２次元胸部ＣＴ画像である。
軟部組織抽出画像Ｇ３は、元画像Ｇ１からＣＴ値≧−４００を満たす画素で構成される２次元胸部ＣＴ画像である。
骨抽出画像Ｇ４は、元画像Ｇ１からＣＴ値＞＋１００を満たす画素で構成される２次元胸部ＣＴ画像である。
【００２０】
制御部１１は、元画像Ｇ１から分割処理して生成された肺野抽出画像Ｇ２、軟部組織抽出画像Ｇ３、及び骨抽出画像Ｇ４をそれぞれ複数枚入力し、各抽出画像に対して３次元の胸部ＣＴ画像（以下、「３次元胸部ＣＴ画像」という）を生成する（ステップＳ１）。
【００２１】
制御部１１は、生成した３次元胸部ＣＴ画像のうち、肺野抽出画像、及び軟部組織抽出画像を構成する全てのボクセルを関心ボクセルとして決定する（ステップＳ２）。
【００２２】
制御部１１は、決定した関心ボクセルの何れか一つを中心とした球フィルタＦを用いて、表面領域Ｃに含まれるボクセルを抽出する（ステップＳ３）。
なお、球フィルタＦ及び表面領域Ｃは、図２で説明したフィルタ及び領域である。
【００２３】
制御部１１は、表面領域Ｃに含まれる骨ボクセルの数が一定数Ｎより少ないか否か判断する（ステップＳ４）。骨ボクセルの数とは、骨抽出画像を構成するボクセル数である。
一定数Ｎより少ない場合（ステップＳ４；Ｙ）、制御部１１は、球フィルタＦの外円領域Ａから肺野抽出画像を構成するボクセル（肺野領域）を除外して、肥厚推定領域を抽出する（ステップＳ６）。
一定数Ｎより多い場合（ステップＳ４；Ｎ）、制御部１１は、ステップＳ７に移行する。
【００２４】
図６に、肥厚推定領域の抽出処理（ステップＳ３〜Ｓ６）を説明する概念図を示す。
図６では、２つの関心ボクセルを中心とした球フィルタＦ（説明の便宜上、球フィルタＦ１及び球フィルタＦ２とする）を例に挙げて説明する。
【００２５】
球フィルタＦ１は、表面領域Ｃに含まれるボクセルのうち、骨ボクセルの数が一定数Ｎより少ない場合に外円領域Ａのボクセルを肥厚推定領域として抽出する。ここで、球フィルタＦ１の表面領域Ｃに含まれる骨ボクセルの数は１つである。仮に、一定数Ｎの値を「５」とした場合、表面領域Ｃに含まれる骨ボクセルの数は一定数Ｎより少ない。よって、球フィルタＦ１は、外円領域Ａに含まれるボクセルを抽出する。抽出したボクセルから肺野抽出画像を構成するボクセルを除いたボクセルが肥厚推定領域となる。
【００２６】
球フィルタＦ２の表面領域Ｃに含まれる骨ボクセルの数は５つ以上である。一定数Ｎの値を上記と同様に「５」とした場合、表面領域Ｃに含まれる骨ボクセルの数は一定数Ｎよりも多い。よって、球フィルタＦ２は、外円領域Ａに含まれるボクセルを抽出しない。
【００２７】
制御部１１は、ステップＳ２で決定した全ての関心ボクセルを中心に、球フィルタＦによる処理が済んでいるか否か判断する（ステップＳ７）。
処理済みでない場合（ステップＳ７；Ｎ）、制御部１１は、ステップＳ５に移行する。
処理済みである場合（ステップＳ７；Ｙ）、制御部１１は、球フィルタＦを用いて抽出した肥厚推定領域に対し、収縮処理を行う（ステップＳ８）。抽出した肥厚推定領域には肥厚領域のボクセルと心臓領域のボクセルとが含まれており、連結した一つの領域を形成している。よって、制御部１１は、収縮処理によって連結部分のボクセルを除去し、肥厚領域と心臓領域とを切り離す。
【００２８】
制御部１１は、収縮処理した肥厚推定領域に対し、ラベリング処理を行う（ステップＳ９）。制御部１１は、ラベリング処理によって、肥厚領域のボクセルとその他の領域（心臓領域等）のボクセルとのグループ化を行い、両領域を区別する。制御部１１は、ボクセル数の１番多い領域をラベル番号１番とし、以下、２番、３番・・・とラベリングを行う。
【００２９】
制御部１１は、ラベリング処理によってラベリングした領域のうち、ラベル番号が１番の領域を除外して、ラベル番号が２番以降の領域を抽出する（ステップＳ１０）。つまり、制御部１１は、肥厚領域のみを抽出する。
【００３０】
制御部１１は、抽出した肥厚領域を胸膜肥厚性病変として決定し、決定した胸膜肥厚性病変のボクセル数から体積及び最大厚を算出する（ステップＳ１１）。
【００３１】
制御部１１は、胸膜肥厚性病変を表示部１３の画面上に識別表示し、又は胸膜肥厚性病変の体積及び最大厚をアノテーション表示して（ステップＳ１２）、胸膜肥厚性病変抽出処理を終了する。
【００３２】
図７に、胸膜肥厚性病変を識別表示した３次元胸部ＣＴ画像の一例を示す。
３次元胸部ＣＴ画像Ｇ５は、元画像から生成した３次元の胸部ＣＴ画像である。
３次元胸部ＣＴ画像Ｇ６は、３次元胸部ＣＴ画像Ｇ５に胸膜肥厚性病変を識別表示し、胸膜肥厚性病変の体積及び最大厚をアノテーション表示した３次元の胸部ＣＴ画像である。
【００３３】
以上のように、本実施形態によれば、３次元の肺野抽出画像、軟部組織抽出画像、及び骨抽出画像のそれぞれを入力し、球フィルタＦを用いて肥厚領域のみを抽出することができる。よって、肥厚領域の経時的変化を容易に把握することができる。
【００３４】
また、球フィルタＦは予め定められたボクセル数を判断基準に設定した表面領域Ｃを有し、表面領域Ｃに含まれる骨ボクセルの数が一定数Ｎ以下である場合にのみ、外円領域Ａのボクセルを抽出することができる。よって、肋骨と近接する石灰化を伴った胸膜肥厚性病変であっても、石灰化を骨と誤認することなく抽出することができる。
【００３５】
また、球フィルタＦを用いて抽出した外円領域Ａのボクセルから、肺野抽出画像を構成するボクセルを除くことで、肥厚推定領域を抽出することができる。肥厚推定領域を収縮処理及びラベリング処理することで、肥厚領域を抽出することができる。
【００３６】
また、胸部ＣＴ画像から上記した３次元の肺野抽出画像、軟部組織抽出画像、及び骨抽出画像を生成することができる。
【００３７】
また、肥厚領域を胸膜肥厚性病変として決定し、決定した胸膜肥厚性病変を識別表示することができる。よって、胸膜肥厚性病変の大きさの経時的変化を視覚的に容易に把握することができ、悪性化の早期発見を支援し得る。
【００３８】
また、胸膜肥厚性病変を構成するボクセル数に基づいて、胸膜肥厚性病変の体積及び最大厚を算出することができる。よって、胸膜肥厚性病変の大きさについて、数値により容易に把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】医用画像診断支援装置の内部構成を示す図である。
【図２】球フィルタの概念図である。
【図３】球フィルタのサイズについて説明する２次元胸部ＣＴ画像の図である。
【図４】胸膜肥厚性病変抽出処理を示すフロー図である。
【図５】肺野抽出画像、軟部組織抽出画像、及び骨抽出画像を示す図である。
【図６】肥厚推定領域の抽出処理を説明する概念図である。
【図７】胸膜肥厚性病変を識別表示した３次元胸部ＣＴ画像を示す図である。
【符号の説明】
【００４０】
１０  医用画像診断支援装置
１１  制御部
１２  操作部
１３  表示部
１４  通信部
１５  記憶部
Ｆ    球フィルタ
【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図３】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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