(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め撮像された椎骨の横断面を示す複数の医用画像を取得する画像取得手段と、
前記複数の医用画像のいずれかにおいて脊髄領域を検出する脊髄領域検出手段と、
前記検出された脊髄領域内の中心点に基づいて脊髄中心線を生成する脊髄中心線生成手段と、
前記椎骨の縦断面を示す縦断面画像を生成する縦断面画像生成手段と、
前記縦断面画像から所定の輝度値以上である二本の骨梁線を検出し、前記脊髄中心線を前記二本の骨梁線それぞれと一致するようシフトした際の２つのシフト量を求め、当該２つのシフト量から椎骨の中心線を算出する椎骨検出手段とを備えることを特徴とする椎骨中心検出装置。
【請求項２】
予め撮像された椎骨の横断面を示す複数の医用画像を取得する画像取得手段と、
前記複数の医用画像のいずれかにおいて脊髄領域を検出する脊髄領域検出手段と、
前記検出された脊髄領域内の中心点に基づいて脊髄中心線を生成する脊髄中心線生成手段と、
前記椎骨の縦断面を示す縦断面画像を生成し、前記脊髄中心線と前記椎骨との位置関係に基づいて椎骨の中心線を求める椎骨中心線算出手段とを備え、
前記脊髄領域検出手段が、前記複数の医用画像中の各画素の注目画素を基準として周辺領域を設定し、機械学習手法により生成された判別器を用いて、前記周辺領域を前記脊髄領域であるか否かを判別するものであることを特徴とする椎骨中心検出装置。
【請求項３】
前記脊髄領域検出手段が、前記複数の医用画像の各々において脊髄領域を検出するものであって、
前記脊髄中心線生成手段が、前記検出された複数の脊髄領域内の中心点により構成される脊髄中心線を生成するものであることを特徴とする請求項１記載の椎骨中心検出装置。
【請求項４】
前記判別器が、前記周辺領域を脊髄領域であると判別する程度を表す判別値を算出するものであり、
前記脊髄中心線生成手段が、前記判別値が所定値以上である前記周辺領域の基準となる注目画素を前記脊髄領域の中心点とするものであることを特徴とする請求項２記載の椎骨中心検出装置。
【請求項５】
前記縦断面画像生成手段は、前記医用画像毎に、前記医用画像と前記脊髄中心線の交差する所定点と、脊椎領域を通り、かつ心臓部を通らない直線上の前記医用画像中の各画素の輝度値を抽出し、該抽出された輝度値を持つ前記各直線により前記縦断面画像を生成するものであることを特徴とする請求項１記載の椎骨中心検出装置。
【請求項６】
前記椎骨検出手段が、前記縦断面画像中の前記脊髄中心線を前記二本の骨梁線それぞれに一致させるよう線形変換を施すことでシフトさせるものであり、前記脊髄中心線を前記二本の骨梁線のうち一方の骨梁線にシフトした際には第一のシフト量を算出し、および前記脊髄中心線を前記二本の骨梁線のうち他方の骨梁線にシフトした際には第二のシフト量を算出し、前記第一のシフト量と前記第二のシフト量から前記椎骨の幅を算出し、該算出された幅から前記椎骨の中心線を算出するものであることを特徴とする請求項１または５記載の椎骨中心検出装置。
【請求項７】
予め撮像された椎骨の横断面を示す複数の医用画像を取得し、
前記複数の医用画像のいずれかにおいて脊髄領域を検出し、
前記検出された脊髄領域内の中心点に基づいて算出された脊髄中心線を生成し、
前記椎骨の縦断面を示す縦断面画像を生成し、
前記縦断面画像から所定の輝度値以上である二本の骨梁線を検出し、
前記脊髄中心線を前記二本の骨梁線それぞれと一致するようシフトした際の２つのシフト量を求め、当該２つのシフト量から椎骨の中心線を算出することを特徴とする椎骨中心検出方法。
【請求項８】
予め撮像された椎骨の横断面を示す複数の医用画像を取得し、前記複数の医用画像のいずれかにおいて脊髄領域を検出し、前記検出された脊髄領域内の中心点に基づいて脊髄中心線を生成し、前記椎骨の縦断面を示す縦断面画像を生成し、前記脊髄中心線と前記椎骨との位置関係に基づいて椎骨の中心線を求める椎骨中心検出方法であって、
前記脊髄領域を検出する際に、前記複数の医用画像中の各画素の注目画素を基準として周辺領域を設定し、機械学習手法により生成された判別器を用いて、前記周辺領域を前記脊髄領域であるか否かを判別するものであることを特徴とする椎骨中心検出方法。
【請求項９】
前記判別器が、前記周辺領域を脊髄領域であると判別する程度を表す判別値を算出するものであり、
前記判別値が所定値以上である前記周辺領域の基準となる注目画素を前記脊髄領域の中心点とし、当該中心点に基づいて前記脊髄中心線を生成することを特徴とする請求項８記載の椎骨中心検出方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
予め撮像された椎骨の横断面を示す複数の医用画像を取得する機能と、
前記複数の医用画像のいずれかにおいて脊髄領域を検出する機能と、
前記検出された脊髄領域内の中心点に基づいて算出された脊髄中心線を生成する機能と、
前記椎骨の縦断面を示す縦断面画像を生成する機能と、
前記縦断面画像から所定の輝度値以上である二本の骨梁線を検出し、前記脊髄中心線を前記二本の骨梁線それぞれと一致するようシフトした際の２つのシフト量を求め、当該２つのシフト量から椎骨の中心線を算出する機能を実行させるための椎骨中心を検出するプログラム。
【請求項１１】
コンピュータに、
予め撮像された椎骨の横断面を示す複数の医用画像を取得する機能と、
前記複数の医用画像のいずれかにおいて脊髄領域を検出する機能と、
前記検出された脊髄領域内の中心点に基づいて脊髄中心線を生成する機能と、
前記椎骨の縦断面を示す縦断面画像を生成する機能と、
前記脊髄中心線と前記椎骨との位置関係に基づいて椎骨の中心線を求める機能と、
前記脊髄領域を検出する際に、前記複数の医用画像中の各画素の注目画素を基準として周辺領域を設定し、機械学習手法により生成された判別器を用いて、前記周辺領域を前記脊髄領域であるか否かを判別する機能を実行させるための椎骨中心を検出するプログラム。
【請求項１２】
前記判別器が、前記周辺領域を脊髄領域であると判別する程度を表す判別値を算出するものであり、
前記判別値が所定値以上である前記周辺領域の基準となる注目画素を前記脊髄領域の中心点とし、当該中心点に基づいて前記脊髄中心線を生成することを特徴とする請求項１１記載の椎骨中心を検出するプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は椎骨の検出処理に関し、特に医用画像における椎骨の中心の自動検出に適した、椎骨中心検出装置および方法並びにそのためのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、医療分野において、被写体を胸から足の付け根まで複数の切断位置でスキャンした複数の医用画像に基づいて、椎骨の中心線を自動的に算出することは、圧迫骨折を診断するための椎骨ＣＰＲ（Curved Planar Reconstruction）画像や椎骨の湾曲度を計算するに欠かせない技術である。
【０００３】
そこで、複数の医用画像における椎骨の中心線を、計算機を用いて自動的に検出する処理が行われており、その１つとして、医用画像における椎骨のエッジを検出することにより椎骨の中心線を算出する処理を行う手法が、特許文献１に提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２９０２１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、切断位置によって、医用画像に表れる肋骨や鎖骨など様々な解剖学的特徴を有する構造物の形状が多様化し、椎骨周辺の構造物によるエッジが発生することで、椎骨の検出性能が向上しないという問題があった。
【０００６】
また、被写体が骨粗しょう症や骨増殖症などの病変により、構造物のエッジ情報のみからでは、椎骨を安定的に検出することができないという問題があった。
【０００７】
本発明は、上記事情に鑑み、椎骨の中心線の検出性能をより向上させることが可能な椎骨中心検出装置および方法並びにそのためのプログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の椎骨中心検出装置は、予め撮像された椎骨の横断面を示す複数の医用画像を取得する画像取得手段と、複数の医用画像のいずれかにおいて脊髄領域を検出する脊髄領域検出手段と、検出された脊髄領域内の中心点に基づいて脊髄中心線を生成する脊髄中心線生成手段と、椎骨の縦断面を示す縦断面画像を生成し、脊髄中心線と椎骨との位置関係に基づいて椎骨の中心線を求める椎骨中心線算出手段とを備えたものであることを特徴とする。
【０００９】
本発明の椎骨中心検出装置は、脊髄領域検出手段が、複数の医用画像の各々において脊髄領域を検出するものであって、脊髄中心線生成手段が、検出された複数の脊髄領域内の中心点により構成される脊髄中心線を生成するものであってもよい。
【００１０】
ここで、「医用画像」は、画像診断用に供されるアキシャル画像等であり、例えば、放射線画像、ＣＴ画像、ＭＲＩ画像、ＲＩ画像、ＰＥＴ画像等が挙げられる。
【００１１】
また、「中心点」は、脊髄領域内の略真中に存在する所定の画素をいい、必ずしも脊髄領域内の厳密な中心である必要はない。例えば、脊髄領域の周囲または所定の両端から略等距離にあるような点や、重心点等が挙げられる。
【００１２】
「脊髄領域検出手段」は、複数の医用画像のいずれかにおいて脊髄領域を検出するものである。例えば、複数の医用画像中の各画素の注目画素を基準として周辺領域を設定し、機械学習手法により生成された判別器を用いて、周辺領域を脊髄領域であるか否かを判別するものであってもよい。
【００１３】
「判別器」は、いわゆるマシンラーニングの機械学習手法により生成されたものを考えることができ、例えば、ブースティング（Ｂｏｏｓｔｉｎｇ）と称される手法、特にアダブースト（ＡｄａＢｏｏｓｔ）学習アルゴリズムにより学習されたものを考えることができる。たとえば、複数の医用画像中の各画素の注目画素を基準として周辺領域を設定し、上記機械学習手法により生成されたものである。また、周辺領域を脊髄領域であると判別する程度を表す判別値を算出するものであってもよい。
【００１４】
また「脊髄中心線生成手段」は、検出された脊髄領域内の中心点に基づいて脊髄中心線を算出するものである。例えば、判別値が所定値以上である周辺領域の基準となる注目画素を脊髄領域の中心点とするものであってもよい。
【００１５】
また、脊髄中心線生成手段は、１つの医用画像の脊髄領域内の中心点に基づいて脊髄中心線を算出してもよいし、複数の医用画像の脊髄領域内の中心点に基づいて脊髄中心線を算出してもよい。
【００１６】
「椎骨中心線算出手段」は、医用画像毎に、医用画像と脊髄中心線の交差する所定点と脊椎領域を通り、かつ心臓部を通らない直線上の医用画像中の各画素の輝度値を抽出し、抽出された輝度値を持つ各直線により縦断面画像中を生成する縦断面画像生成手段と、縦断面画像から所定の輝度値以上である二本の骨梁線を検出し、検出された二本の骨梁線に挟まれる脊椎領域を含む領域を椎骨として検出する椎骨検出手段と、を備えたものである。所定点は、中心点であってもよい。
【００１７】
「椎骨検出手段」は、縦断面画像中の脊髄中心線を二本の骨梁線それぞれに一致させるよう線形変換を施すことでシフトさせるにあたり、脊髄中心線を二本の骨梁線のうち一方の骨梁線にシフトした際には第一のシフト量を算出し、および脊髄中心線を二本の骨梁線のうち他方の骨梁線にシフトした際には第二のシフト量を算出し、第一のシフト量と第二のシフト量から椎骨の幅を算出し、算出された幅から椎骨の中心線を算出するものであってもよい。
【００１８】
本発明の椎骨中心検出方法は、予め撮像された椎骨の横断面を示す複数の医用画像を取得し、複数の医用画像のいずれかにおいて脊髄領域を検出し、検出された脊髄領域内の中心点に基づいて算出された脊髄中心線を生成し、椎骨の縦断面を示す縦断面画像を生成し、脊髄中心線と椎骨との位置関係に基づいて椎骨の中心線を求めることを特徴とする。
【００１９】
本発明の椎骨中心を検出するプログラムは、予め撮像された椎骨の横断面を示す複数の医用画像を取得する機能と、複数の医用画像のいずれかにおいて脊髄領域を検出する機能と、検出された脊髄領域内の中心点に基づいて算出された脊髄中心線を生成する機能と、椎骨の縦断面を示す縦断面画像を生成し、脊髄中心線と椎骨との位置関係に基づいて椎骨の中心線を求める機能を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の椎骨中心検出装置および方法並びにプログラムによれば、複数の医用画像のいずれかにおいて脊髄領域を検出し、検出された脊髄領域内の中心点に基づいて算出された脊髄中心線を生成し、椎骨の縦断面を示す縦断面画像を生成し、脊髄中心線と椎骨との位置関係に基づいて椎骨の中心線を求めることで、椎骨の中心線を安定的に検出することができる。
【００２１】
また、医用画像毎に、中心点と脊椎領域を通り、かつ心臓部を通らない直線上の医用画像中の各画素の輝度値を抽出し、抽出された輝度値を持つ各直線により上記縦断面画像を生成する場合には、心臓部周辺の血管により生じる不規則な画素を除くことができることで、縦断面画像を安定的に生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】椎骨中心検出装置における機能ブロック図
【図２】本発明の実施形態における一連のフローチャート
【図３】アキシャル画像の一例を示す図
【図４】椎骨中心検出装置における椎骨中心線算出手段の構成を示す機能ブロック図
【図５】椎骨周辺のアキシャル画像部分の一例を示す図
【図６】Ａｄａｂｏｏｓｔ処理に用いる特徴量の一例を示す概念図
【図７】アキシャル画像と、脊髄中心線に沿った縦断面画像の一例を示す図
【図８】椎骨の境界線を示す図
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面を参照して本発明の椎骨中心検出装置の一実施形態について説明する。
【００２４】
図１は本発明の椎骨中心検出装置１０の好ましい実施の形態を示すブロック図である。
【００２５】
なお、図１のような椎骨中心検出装置１０の構成は、補助記憶装置（不図示）に読み込まれた椎骨中心検出プログラムをコンピュータ（たとえばパーソナルコンピュータ等）上で実行することにより実現される。また、この椎骨中心検出プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記憶媒体に記憶され、もしくはインターネット等のネットワークを介して配布され、コンピュータにインストールされることになる。
【００２６】
椎骨中心検出装置１０は、たとえばＣＴ画像により取得された医用画像に映し出された椎骨中心線を自動的に算出するものであって、画像取得手段１、脊髄領域検出手段２、脊髄中心線生成手段３、椎骨中心線算出手段４、表示手段５等を有している。
【００２７】
画像取得手段１は、たとえば図３に示すようなＣＴ画像により取得された医用画像を取得するものである。なお、画像取得手段１は、たとえばＣＴ画像のみならず、いわゆるＭＲＩ画像、ＲＩ画像、ＰＥＴ画像、Ｘ線画像等の医用画像を取得するものであってもよい。
【００２８】
脊髄領域検出手段２は、複数の医用画像の各々において脊髄領域を検出するものである。また、脊髄領域検出手段２は、複数の医用画像中の各画素の注目画素を基準として周辺領域を設定し、機械学習手法により生成された判別器を用いて、周辺領域を脊髄領域であるか否かを判別するものである。
【００２９】
脊髄中心線生成手段３は、脊髄領域検出手段２により検出された複数の脊髄領域内の中心点により構成される脊髄中心線を生成するものである。また、脊髄中心線生成手段３は、脊髄領域検出手段２の判別器が、周辺領域を脊髄領域であると判別する程度を表す判別値を算出した際、判別値が所定値以上である周辺領域の基準となる注目画素を前記脊髄領域の中心点とするものである。
【００３０】
椎骨中心線算出手段４は、脊髄中心線生成手段３により生成された脊髄中心線と椎骨との位置関係に基づいて椎骨の中心線を求めるものである。
【００３１】
図４に画像処理装置の椎骨中心線算出手段４内の構成態様を示すブロック図を示す。図４に示すように、椎骨中心線算出手段４は、縦断面画像生成手段６と、椎骨検出手段７により構成される。
【００３２】
縦断面画像生成手段６は、医用画像毎に、脊髄領域検出手段２により検出された脊髄領域内の中心点と脊椎領域を通り、かつ心臓部を通らない直線上の医用画像中の各画素の輝度値を抽出し、抽出された輝度値を持つ各直線により、たとえば図８に示すような縦断面画像を生成するものである。
【００３３】
また、縦断面画像生成手段６は、医用画像毎に、医用画像と脊髄中心線の交差する所定点と、脊椎領域を通り、かつ心臓部を通らない直線上の医用画像中の各画素の輝度値を抽出し、抽出された輝度値を持つ前記各直線により前記縦断面画像を生成するものであってもよい。
【００３４】
椎骨領域検出手段７は、縦断面画像生成手段６により生成された縦断面画像から所定の輝度値以上である二本の骨梁線を検出し、検出された二本の骨梁線に挟まれる脊椎領域を含む領域を椎骨として検出するものである。
【００３５】
表示手段５は、医用画像を表示するモニタ、ＣＲＴ画面等である。
【００３６】
次に、以上の構成の椎骨中心検出装置１０において行われる実施態様における処理について説明する。
【００３７】
図２は椎骨中心検出装置の一連の処理フローチャートである。まず図２に示す如く、画像取得手段１により取得された複数の医用画像に対して、脊髄領域検出手段２が、脊髄領域を検出する（ステップＳＴ１）。たとえば図３は、被写体を胸から足の付け根まで複数の切断位置で切断したときの各輪切の画像からなる医用画像（アキシャル画像）に置ける典型的な脊髄のＣＴ画像を示す。脊髄領域は明らかなパターンをもっているため、画像検出技術を用いて、医用画像から脊髄領域を安定的に検出することが可能となる。
【００３８】
脊髄領域の検出方法として、統合学習機械をつくる手法であるＡｄａｂｏｏｓｔに基づいたマシンラーニング手法を利用するものであることが考えられる。
【００３９】
脊髄領域を検出する手法を本発明の椎骨中心検出装置における脊髄領域の検出に用いることができる。脊髄領域の追跡は、特徴点検出等の公知の手法や学習データに対してリサンプリングの際に重みを逐次的に更新し、できた機械を最後に学習機械に対する重みをつけることで、統合学習機械をつくる手法であるＡｄａｂｏｏｓｔに基づいたマシンラーニング手法を用いる。学習サンプル画像において、たとえば図５のように脊髄の領域の上下Ｐ１とＰ２の二点を指定し、その二点間の中心を中心とし、指定した二点間の距離の二倍の長さの四方形領域を関心領域とする。様々の患者のＣＴ画像の様々の位置（胸椎や腰椎）から切り取った四方形の領域のサイズを正規化し同じサイズに揃える。それらの関心領域を正の学習サンプルとする。
【００４０】
次に、指定した領域から離れた領域からランダムに様々なサイズの四方形領域を切り出してサイズを揃え、負の学習サンプルとする。
【００４１】
次に、正と負の学習サンプル画像に対して、例えば図６に示すように、ランダムに選択されたｎ組の画素ペアの値の組み合わせを特徴量とし、Ａｄａｂｏｏｓｔに基づいたマシンラーニング手法により、正と負のパターンを見分ける判別器を作成する。
【００４２】
脊髄領域を検出する際、医用画像を走査し、注目画素を中心とした様々なサイズの四方形領域を切り出し、図６のように特徴量を算出する。
【００４３】
それを学習段階で得られた判別器に入力し、判別値を求め、そのうちの最大値を注目画素のスコアとする。医用画像から、判別値が最大になる位置（画素）を検出し、脊髄領域の中心とする。
【００４４】
また、脊髄領域を検出する手法として、既知のテンプレートマッチング手法（例えば、参考文献１；特開２００２−１０９５４８号公報）やリングモデルを用いた画定手法（例えば、参考文献２；特開２００７−１１１５３３号公報）を本発明の画像処理装置における脊髄領域の検出に用いることができる。
【００４５】
次に、脊髄中心線生成手段３が、脊髄領域の中心点から脊髄中心線を生成する（ステップＳＴ２）。中心点は、脊髄領域内の略真中に存在する所定の画素を設定する。必ずしも脊髄領域内の厳密な中心点である必要はない。また、脊髄領域の周囲または所定の両端から略等距離にあるような点や、重心点を設定してもよい。
【００４６】
具体的には、ここで、前ステップで得られた複数の医用画像の脊髄領域の中心から滑らかな三次元である脊髄中心線を求める。脊髄中心線の算出手法としては、得られた脊髄領域の中心点に折れ線や曲線（多項式曲線、Ｂ−Ｓｐｌｉｎｅ曲線など）をフィッティングする手法（例えば、参考文献３；特開平６−１８９９３４号公報）がある。また、ランダムに幾つかのサンプルを抽出し最小二乗法をあてはめるＲＡＮＳＡＣ手法（例えば、参考文献４；M.A.Fischler and R.C.Bolles(June 1981).“Random Sample Consensus:A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography”.Comm.of the ACM 24:381-395）を用いても良い。
【００４７】
脊髄中心線生成手段３が、これらの手法を用いることにより、複数の医用画像それぞれの脊髄領域の中心点のいずれかから多少ずれた状態で脊髄中心線を生成してもよい。
【００４８】
そして、脊髄中心線生成手段３が、検出された脊髄領域から中心点を設定する際に、得られた判別値（脊髄領域であると判別する程度を表す値であり、言い換えれば、脊髄領域のパターンらしさに相当する値である）を利用してもよい。その際、判別値がある閾値を越えた脊髄領域の中心点のみを選択し、上記脊髄中心線の算出手法により、脊髄領域の滑らかな三次元曲線を生成する。
【００４９】
なお、上述した脊髄中心線の算出手法を用いるに際し、判別値を、それぞれの脊髄領域の中心点の重み係数として使用してもよい。
【００５０】
次に、縦断面画像生成手段６が、縦断面画像を生成する（ステップＳＴ３）。具体的には、上述した脊髄中心線の算出手法により算出された脊髄中心線をもとに、脊椎の中心線を算出するために、まず、各医用画像で得られた脊髄領域の中心を用いて、図７のように中心点Ｐ５を基準として、Ｙ軸から逆時計周りにα度傾いた直線上の医用画像中の各画素の輝度値を抽出し、抽出された輝度値を持つ各直線により縦断面画像を生成する。上記直線は、縦断面画像を生成する。また、心臓部は血管等が多く存在し、安定的なパターンではないため、上記直線は、中心点と脊椎領域を通り、かつ心臓部を通らないように設定してもよい。
【００５１】
なお、図７に示す中心点Ｐ５は、脊髄中心線生成手段３が、前述により生成された脊髄中心線、または後述する脊髄中心線モデルを当てはめることにより生成された脊髄中心線のいずれかと、医用画像の交差する所定点であってもよい。
【００５２】
椎骨検出手段７は、縦断面画像における椎骨の境界線を検出する（ステップＳＴ４）。具体的には、縦断面画像中に、脊髄中心線が一本の曲線となり、脊椎領域は脊髄中心線の左側に、二本のＣＴ値の高い骨梁線とそれに囲まれたＣＴ値の低い海綿骨領域が現れる。
【００５３】
椎骨検出手段７は、椎骨の中心線と幅を算出する（ステップＳＴ５）。具体的には、図７の曲線Ｌ３である脊髄中心線を用いて椎骨の中心線を算出する。まず、図７の縦断面画像に対し、Ｘ方向の差分を求める。脊椎領域の腹側のエッジ部で大きな正の差分値が得られ、その背側のエッジ部で大きな負な差分値が得られる。
【００５４】
椎骨検出手段７は、脊髄中心線Ｌ３を線形変換し、脊椎領域の背側のエッジ線Ｌ２にフィッティングさせるために、式（１）を用いて、線形変換係数ａ及びｂを算出し、脊椎領域の背側のエッジ線Ｌ５を算出する。
【数１】
0005486197.tif 000002
【００５５】
腹側のエッジ曲線Ｌ１についても、同様な手法でエッジ曲線Ｌ４を求められる。
【００５６】
上記フィティングさせる手法は上記式に限るものではなく、縦断面画像の輝度値の勾配から直接曲線Ｌ４、Ｌ５を算出してもよい。
【００５７】
図８のように算出された曲線Ｌ４と曲線Ｌ５は、脊椎領域を含む椎骨の左右の境界線となる。そしてこれらの算出された左右の境界線から、椎骨の境界線の間を通る椎骨の中心線と椎骨の境界線間の幅を算出することが可能となる。
【００５８】
このように、本発明の一実施形態によると、医用画像中の脊髄中心線との位置関係に基づいて、椎骨の中心を正確に算出することができる。
【００５９】
なお、上記実施形態においては、椎骨中心線算出手段４は、脊髄中心線生成手段３により生成された脊髄中心線と椎骨との位置関係に基づいて椎骨の中心線を求めるものであったが、ここで、医用画像を積層したものから構成されるボクセル画像を用いて、椎骨中心線を算出する処理について説明する。
【００６０】
縦断面画像生成手段６は、脊髄領域検出手段２により検出された脊髄領域内の中心点Ｐ５とボクセル画像中の中心線を以下の式（２）のように定義した場合、図７のＰ３とＰ４を結ぶ断面により、上記ボクセル画像を切断した新たな縦断面画像を式（３）のように、表すことができる。
【数２】
0005486197.tif 000003
【数３】
0005486197.tif 000004
【００６１】
式（３）で用いられるθは図７のＰ３とＰ４を結ぶ断面の傾き角度であり、λは上記断面上の位置を示す。位置の範囲（λの範囲）は、医用画像の枠の範囲により決定される。
【００６２】
椎骨領域検出手段７は、縦断面画像生成手段６により生成された新たな縦断面画像から所定の輝度値以上である二本の骨梁線を検出し、検出された二本の骨梁線に挟まれる脊椎領域を含む領域を椎骨として検出するものである。
【００６３】
椎骨領域検出手段７は、二本の骨梁線を求めるため、式（４）により新たな縦断面画像のエッジを求めることができる。
【数４】
0005486197.tif 000005
【００６４】
Δは小さい値であり、通常、一画素であるが、必ずしもこれに限るものではない。
【００６５】
また、椎骨領域検出手段７は、式（４）で得られたエッジから、式（６）を用いて、背側の椎骨の壁にフィッティングすることを可能とし、式（７）を用いて、最小化から得られた最適パラメータを式（５）のように
【数５】
0005486197.tif 000006
【００６６】
すると、椎骨の背側のエッジ線である曲線Ｌ５を求めることができる。
【数６】
0005486197.tif 000007
【数７】
0005486197.tif 000008
【００６７】
また、椎骨領域検出手段７は、同様な手法で腹側のエッジ曲線Ｌ４を求められる。
【００６８】
図８のように算出された曲線Ｌ４と曲線Ｌ５は、脊椎領域を含む椎骨の左右の境界線となる。そして算出された左右の境界線から、椎骨の中心線と幅を算出することが可能となる。
【００６９】
このように、本発明の一実施形態からボクセル画像を用いて、医用画像中の脊髄中心線との位置関係に基づいて、椎骨の中心を正確に算出することができる。
【００７０】
このように、本発明の椎骨中心検出装置１０は、予め撮像された椎骨の横断面を示す複数の医用画像を取得する画像取得手段１と、複数の医用画像のいずれかにおいて脊髄領域を検出する脊髄領域検出手段２と、検出された脊髄領域内の中心点に基づいて生成する脊髄中心線生成手段３と、椎骨の縦断面を示す縦断面画像中に生成し、脊髄中心線と椎骨との位置関係に基づいて椎骨の中心線を求める椎骨中心線算出手段４とを備えたものである。
【００７１】
脊髄中心線生成手段３は、脊髄領域検出手段２により検出された複数の脊髄領域内の中心点により構成される脊髄中心線を椎骨の縦断面を示す縦断面画像中に生成するものである。但し、脊髄中心線生成手段３は、必ずしも脊髄領域検出手段２により検出された複数の脊髄領域内の中心点を用いる必要性はなく、脊髄領域検出手段２により検出された１つの医用画像における脊髄領域内の中心点を基準として構成される脊髄中心線を生成してもよい。
【００７２】
具体的には、脊髄中心線生成手段３は、被写体の所定の高さ位置（例えば、腹若しくは胸付近のＺ座標に位置）の医用画像から脊髄領域内の中心点を算出する。そして、脊髄中心線生成手段３は、その中心点を基準に任意の脊髄中心線モデルを当てはめることにより、脊髄中心線を生成する。この脊髄中心線モデルとは、人物の脊髄中心線の平均的な形状であり、椎骨中心検出装置のデータベース上に記録されているものである。
【００７３】
また、縦断面画像生成手段６は、心臓部の位置情報を記録した上記データベースから取得することにより、心臓部を通らない直線を設定することができる。また、縦断面画像生成手段６は、所定の心臓検出プログラムを備えてもよく、この心臓検出プログラムにより、心臓部の位置を算出し、縦断面画像を生成するための直線を設定してもよい。
【符号の説明】
【００７４】
１    画像取得手段
２    脊髄領域検出手段
３    脊髄中心線生成手段
４    椎骨中心線算出手段
５    表示手段
６    縦断面画像生成手段
７    椎骨検出手段
１０  椎骨中心検出装置
【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図６】
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【図３】
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【図５】
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【図７】
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【図８】
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