(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像を取り込む入力手段と、
前記医用画像の中から病変部を抽出する画像処理手段と、
前記画像処理手段で抽出された病変部の画像を表示する表示手段と、を有し、
前記医用画像は、造影剤を被検体に投与して、断層造影装置にて測定対象を撮影した造影画像であって、
前記造影画像内にあって造影剤によって輝度が変化する前記病変部と異なる他の組織の輝度に基づいて、前記被検体の病変部を抽出する際の基準となる自動抽出パラメータを設定し、
設定された前記自動抽出パラメータに基づいて、前記造影画像から病変部を自動抽出する手段を有し、
前記他の組織が、動脈であり、
前記動脈の階調が、動脈の階調のヒストグラムの平均値であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記処理手段は、
前記造影画像を入力し、該画像中の動脈の階調から特徴量を抽出する動脈特徴抽出器と、
前記特徴量と、自動抽出パラメータを設定の基準となる基準データを用いて、前記病変部の自動抽出に適するパラメータを選択するパラメータ選択器と、
前記パラメータに基づいて、病変部を抽出する画像抽出器と、を含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置において、
前記画像抽出器における病変部の自動抽出が、レベルセットアルゴリズムにより実行され、
前記自動抽出パラメータは病変部の階調であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項２に記載の画像処理装置において、
前記基準データを診断者に提示する手段と、
前記基準データを該診断者により変更する入力手段を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項２に記載の画像処理装置において、
前記動脈特徴抽出器が出力した特徴量と、前記パラメータ選択器が出力したパラメータに基づいて、自動抽出パラメータを設定する基準データを更新する手段を有することを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置に係り、例えば、断層造影装置にて測定対象を撮影した造影画像に対する画像処理装置において、病変部を抽出する画像処理条件を自動的に設定する方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、医用画像、医用情報は、画像診断装置などの進歩に伴って、著しく増加を続けており、その蓄積量は益々膨大になりつつある。このことは、医用画像を用いて診断を行う臨床医や放射線科医に対する極端な負担増を引き起こしており、結果として蓄積された医用画像、医療情報が活用されない状態となってきている。そのため、医用画像を有効に活用して診断や治療の質を向上する目的で各種画像処理が施されるようになってきている。
【０００３】
従来の技術は、前述の目的で、第一に同一の患者間での病状の変化を診るのに適した階調処理を行うことができ、第二に基準信号値を得るための領域である胸椎部分を肺野部の情報を使用することなく、自動的に認識することができる画像処理装置である。すなわち、上述の従来技術は、胸部放射線画像中の病変の如何に拘らず常時同一の濃度保つ領域、例えば胸椎領域や肩領域、の信号値を代表値とし、その代表値を基準として他の領域の変化を観察することにより、自動的に階調変換処理条件を決定し、階調処理を施す画像処理装置である（例えば、特許文献１を参照）。
【０００４】
また、前述の従来技術と同様に胸椎領域を利用して画像処理を施す技術がある（例えば、特許文献２を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−０７９１１０号
【特許文献２】特開２００７−３００９６６号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、前述した従来技術の方法では、同一患者の撮像時間によって画像の輝度値が変化する造影画像には適用できない。造影画像は癌などの腫瘍のコントラストを明確にするために用いられる一般的な方法であり、患者に投与された造影剤の腫瘍付近での階調を診るものである。すなわち造影剤は、動脈などの血管を通じて臓器に運ばれ、臓器内に腫瘍部があった場合にはその付近に滞留する。そのため、患者の血流量や撮像時間によって造影剤が滞留している部位が異なり、造影画像の階調が変化する問題があり、前記階調変化によって、病変部の自動認識や自動抽出を行うことが困難となる。
【０００７】
そこで、本発明の目的は、このような課題に鑑みてなされたものであって、第一に病変部を自動的に抽出することが可能な画像処理装置を提供することであり、第二に、被検体の血流量や撮像時間によって変化する造影画像を適切に抽出できる画像処理条件を、動脈の階調から自動的に設定することが可能な画像処理装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明による画像処理装置は、以下の構成を有する。
【０００９】
（１）医用画像を取り込む入力手段と、医用画像の中から病変部を抽出する画像処理手段と、画像処理手段で抽出された病変部の画像を表示する表示手段とを有し、該医用画像は、造影剤を被検体に投与して、断層造影装置にて測定対象を撮影した造影画像であって、造影画像内にあって造影剤によって輝度が変化する病変部と異なる他の組織の輝度に基づいて、被検体の病変部を抽出する際の基準となる自動抽出パラメータを設定し、設定された自動抽出パラメータに基づいて、造影画像から病変部を自動抽出する手段を有することを特徴とする。
【００１０】
（２）上記（１）の画像処理装置において、他の組織が、動脈であることを特徴とする。
【００１１】
（３）上記（２）の画像処理装置において、処理手段は、造影画像を入力し、該画像中の動脈の階調から特徴量を抽出する動脈特徴抽出器と、特徴量と自動抽出パラメータを設定の基準となる基準データを用いて、病変部の自動抽出に適するパラメータを選択するパラメータ選択器と、パラメータに基づいて病変部を抽出する画像抽出器と、を含むことを特徴とする。
【００１２】
（４）上記（２）の画像処理装置において、動脈の階調が、動脈の階調のヒストグラムの平均値であることを特徴とする。
【００１３】
（５）上記（３）の画像処理装置において、画像抽出器における病変部の自動抽出が、レベルセットアルゴリズムにより実行され、自動抽出パラメータは病変部の階調であることを特徴とする。
【００１４】
（６）上記（３）の画像処理装置において、基準データを診断者に提示する手段と、基準データを該診断者により変更する入力手段を有することを特徴とする。
【００１５】
（７）上記（１）または（２）の画像処理装置において、動脈特徴抽出器が出力した特徴量と、パラメータ選択器が出力したパラメータに基づいて、自動抽出パラメータを設定する基準データを更新する手段を有することを特徴とする。
【００１６】
上記構成によれば、病変部とともに造影画像が変化し、かつその位置が確定し易い病変部以外の他の組織、例えば、動脈の特徴量を用いて、造影画像の中から病変部を自動的に抽出する。すなわち、監視位置を精度良く確定でき、被検体のその時の状態に連動して変化する特徴量に基づいて、適切な病変部の抽出を可能とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、被検体の病変部の診断に使用する場合において、診断者が病変部を自動抽出するために必要な情報を画像処理装置に入力することなく、自動的に病変部を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の画像処理装置の第一の実施形態を示すブロック図である。
【図２】動脈特徴量と自動抽出のためのパラメータの相関図である。
【図３】本発明の画像処理装置の第二の実施形態を示すフローチャート図である。
【図４】本発明の画像処理装置の第三の実施形態を示すブロック図である。
【図５】本発明の画像処理装置の第四の実施形態を示すブロック図である。
【図６】本発明の画像処理装置の第四の実施形態を示すフローチャート図である。
【図７】第四の実施形態で示す診断者に提示する画面の一例を示す図である。
【図８】図７で示す図を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下に、図面を用いて実施の形態を説明する。
＜第一の実施形態＞
図１は、本発明の画像処理装置の第一の実施形態を示すブロック図である。図１において、データベースサーバ１０１には造影画像など医用画像が保存されており、本実施形態では、造影ＣＴ（Computer tomographyの略、以下ＣＴと呼称する）画像１１０＿０と造影ＣＴ画像１１０＿１が保存されている場合を考える。
【００２０】
端末ＰＣ１０２＿０で診断者が画像処理を実行した場合、ネットワーク２０４を経由して画像処理装置１００へ実行命令が送信される。画像処理装置１００は、送信された実行命令に従い、データベースサーバ１０１より該当する造影ＣＴ画像(CT image)１１０＿０または１１０＿１を、ネットワーク２００を経由して取得する。画像処理装置１００は、取得した造影ＣＴ画像から病変部を自動抽出するため、（１）動脈特徴抽出器(Artery feature extractor)１２０、（２）パラメータ選択器(Parameter selector)１２１、（３）画像フィルタ器(Image filter)１２２、（４）画像抽出器(Segmentation)１２３、（５）後処理器(Post image processor)１２４のそれぞれの処理手段において、以下の処理（１）〜（５）を行う。なお、以下の説明では、図１、図２の符号を併用している。
【００２１】
（１）動脈特徴量抽出器１２０では、例えば、造影ＣＴ画像１１０＿０を入力とし、その画像中の動脈の階調からその特徴量を抽出する。ここで、特徴量は動脈から得られる輝度の濃淡を示す。動脈の階調は、単一の階調ではなく複数の階調を持つため、動脈特徴量抽出器１２０は動脈の階調のヒストグラムを求め、その平均値を動脈の特徴量として出力する。
【００２２】
（２）パラメータ選択器１２１では、動脈特徴量抽出器１２０が出力した動脈特徴量と基準データ(Criterion data)１１１を入力とし、病変部の自動抽出に適するパラメータを選択する。動脈特徴量と、基準データ１１１と、パラメータ選択器１２１から出力されるパラメータ（病変部の輝度値）との相関を図２に示す。
【００２３】
図２において、横軸が動脈特徴量を示し、縦軸が出力パラメータである病変部の輝度値を示し、図中の実線の折れ線３００が基準データを示し、データ点３０１が複数の造影画像から実験的に求めた最適なパラメータを示している。当該パラメータ選択器１２１では、動脈特徴量を入力とし、基準データ３００と交差するパラメータ（病変部の輝度値）を出力する。すなわち、基準データを関数ｆ基準データと置くと、式（１）のように表せる。
【００２４】
自動抽出パラメータ  ＝  ｆ基準データ（動脈特徴量） （１）
また、図２から実験的に求めた最適なパラメータと相関が取れており、本発明を用いることで、自動的にパラメータを設定することが可能である。
なお、動脈と病変部の特徴量（輝度値）の相関は、階調相関線３０２で示す。
【００２５】
本装置の使用者（診断者など）により、この基準データは更新が可能であり、更新機能の例は、第三および第四の実施形態で述べる。
【００２６】
（３）画像フィルタ器１２２では、一般的な画像フィルタ、例えば階調処理が実行される。
【００２７】
（４）画像抽出器１２３において、パラメータに基づいて、病変部を抽出する。前述の通り、当該パラメータは造影ＣＴ画像１１０＿０の階調に合わせて設定されているため、診断者は病変部の抽出に必要なパラメータを設定する必要が無く、自動的に抽出が可能である。また、当該画像抽出器１２０は、造影ＣＴ画像１１０＿０に対し、抽出された病変部を診断者がわかるように強調し、出力する機能を備える。
なお、造影ＣＴ画像は、１１０＿０を例にして説明したが、上記処理は、１１０＿１も同様に適用できる。
【００２８】
（５）後処理１２４では、一般的な画像フィルタを用いた処理、例えば抽出結果の微調整のためのモルフォロジフィルタ処理が実行される。
【００２９】
画像処理装置１００は、上述した（１）から（５）の処理を実施し、ネットワーク２０３を経由して、強調表示された造影ＣＴ画像を、診断者が画像処理を実行した端末ＰＣ１０２＿０に転送され、当該端末ＰＣ１０２＿０に備えられた表示手段１０３＿０に当該造影ＣＴ画像が表示され、診断者に画像を提示する。上記説明は、端末ＰＣ１０２＿０および表示手段１０３＿０について行ったが、端末ＰＣ１０２＿１および表示手段１０３＿１についても同様であることは言うまでもない。
【００３０】
これにより、診断者による入力を必要とせず、自動的に病変部の抽出する機能を備える画像処理装置を実現できる。一般に、画面上の動脈の輝度変化を視認することは難しいが、本実施形態のように自動化することにより、複数領域や輝度値を正確に把握することが可能となる。
【００３１】
本実施例において、動脈の特徴量は被検体の血流量や撮像時間がわかるものであればよく、動脈の階調と抽出対象となっている臓器の階調の差分を特徴量としてもよい。
また、必ずしも動脈でなくとも、造影剤により輝度が変化する他の組織の輝度を用いても良い。
＜第二の実施形態＞
次に、本発明の第二の実施形態について説明する。
第二の実施形態では、第一の実施形態における画像抽出アルゴリズムが、レベルセットアルゴリズム４５０である場合の実施形態を示す。当該レベルセットアルゴリズム４５０を抽出アルゴリズムとして用いた場合の、画像処理装置における病変部抽出のフローチャートを図３に示す。また、レベルセットアルゴリズム４５０は、画像セグメンテーションで一般的に用いられているアルゴリズムである。
【００３２】
図３において、病変部の抽出開始４００の後、前処理４０１が、動脈特徴量抽出器１２０とパラメータ選択器１２１で処理され、画像フィルタ４０２が画像フィルタ器１２２で処理され、補助関数初期化４０３から更新量の閾値判定４０６が画像抽出器１２３で処理され、後処理４０７が後処理器１２４で処理される。
【００３３】
動脈特徴量抽出器１２０で動脈の特徴量が抽出され、パラメータ選択器１２１では、速度関数計算４０４のパラメータが、図２の基準データに従って設定される。次に、画像フィルタ４０２において、階調処理が行われる。その後、レベルセットアルゴリズムで一般的な処理である補助関数初期化４０３が処理され、次に速度関数計算では、前処理４０１で設定されたパラメータに従って速度関数を算出する。当該速度関数は、造影ＣＴ画像の階調値、階調の微分値、階調の形状から計算され、パラメータはその階調値の基準値として用いられる。基準値を中心として所定の範囲の階調を病変部として抽出するため、基準値は抽出対象、ここでは病変部の階調値の代表値として設定することが適切である。代表値は被検体の血流量や撮像時間によって変化するが、基準値は前記パラメータ選択器により適切に設定されているため、その変化に自動的に対応することが可能である。その後、速度関数に従って補助関数が、図３における補助関数更新４０５で更新され、４０６において、その更新量が予め決められた閾値が比較され更新量が閾値を下回った場合、画像処理などの後処理４０７の後、抽出を終了する。
【００３４】
また本実施例において、画像抽出アルゴリズムは抽出パラメータの自動設定が可能なアルゴリズムであればよく、抽出対象の階調値を用いるスネークスやリージョングローイングでもよい。また、４０２と４０７は適切な画像処理を実施するものであればよく、例えばノイズ除去処理、平滑化処理、エッジ強調処理、モルフォロジフィルタなどでもよい。また、パラメータ選択器によって選択される値は適切に抽出を行うための画像処理条件であればよく、基準値のほか、例えば階調の微分値の閾値でもよい。
＜第三の実施の形態＞
次に、本発明の第三の実施形態について説明する。
第三の実施形態では、第一の実施形態の画像処理装置に、さらに基準データ１１１を更新する基準データ更新器１２５を備える。図４は、第三の実施形態のブロック図である。
なお、第一の実施形態と等価な部分には同一符号が付してある。
【００３５】
第一の実施形態では、基準データ１１１を予め設定しているが、一方、第三の実施形態では、基準データを当該装置の使用者（診断者など）により更新することが可能な機能を備える画像処理装置である。
【００３６】
図４において、基準データ１１１を更新する機能を持つ基準データ更新器１２５は、端末ＰＣ１０２＿０からネットワーク２０４を経由して送信される新しい基準データ１１１＿１を、古い基準データ１１１に置き換える。これにより、第一の実施形態の特徴に加え、ＣＴ装置など撮像装置が異なる医用画像を扱うことにより、これまでの基準データでは適切な抽出ができなくなった場合においても、基準データを新しい撮像装置に対応した基準データに置き換えることで、適切な抽出を維持することが可能となる。
【００３７】
また本実施例において、前記の通り、新しい基準データ１１１＿１を入力する手段として端末ＰＣ１０２＿０を使用したが、これまでの基準データ１１１を新しい基準データ１１１＿１に置き換えるものであればよく、例えば、画像処理装置１００に直接入力する、または、データベースサーバ１０１に保存しておき、前記データベースサーバから前記画像処理装置に転送するようにしてもよい。
＜第四の実施の形態＞
次に、図５〜図８を用いて、本発明の第四の実施形態について説明する。
図５に示すように、第四の実施形態では、第三の実施形態の画像処理装置に、さらに基準データ１１１を自動的に更新する自動基準データ更新器(Auto update)１２６を備える。
なお、第三の実施形態と等価な部分には同一符号が付してある。
【００３８】
第三の実施形態で述べたように、基準データ１１１を端末ＰＣ１０２＿０より更新できる。一方、第四の実施形態では、基準データ１１１を抽出結果より自動的に更新する、すなわち、基準データを学習させていく画像処理装置を説明する。
【００３９】
図５に、第四の実施形態のブロック図を記載する。図５においてパラメータ選択器１２１は、第三の実施形態で述べた機能に加え、端末ＰＣ１０２＿０または１０２＿１へパラメータを送信する機能２０３を備え、また端末ＰＣからパラメータを再設定できる機能２０５を備える。自動基準データ更新器１２６は、動脈特徴量抽出器１２０から動脈の特徴量を、パラメータ選択器１２１から自動抽出のためのパラメータを入力し、前記入力されたパラメータに基づいて基準データ１１１を更新する機能を備える。
【００４０】
図６に、第四の実施形態のフローチャート図を記載する。なお図２と等価な部分には同一符号が付してある。また、画像抽出４０９は、第二の実施形態で記述したレベルセットアルゴリズムを用いた場合には、図２の４０２から４０７の処理と等価である。図６において、パラメータ選択器のパラメータを再設定する機能は、パラメータ再設定４１０で処理され、また、前記自動基準データ更新器において、自動基準データ４１２が処理される。
【００４１】
図６において、病変部の抽出開始４００の後、前処理４０１において、前述の通り、動脈の特徴量抽出とパラメータの選択が処理され、その後、画像抽出４０９が実行される。次に、画像抽出４０９の結果が適切であるか否かを、抽出結果の承認４１１において判定する。判定は診断者によって行われ、判定結果が「Ｎｏ」であった場合、診断者はパラメータ設定４１０において、パラメータの選択で設定されたパラメータを診断者に提示し、診断者は適切な抽出となるようにパラメータを変更できる。次に、変更されたパラメータに基づいて、再び画像抽出４０９、抽出結果の承認４１１が実行される。判定結果が「Ｎｏ」ならばパラメータ設定４１０において、変更されたパラメータを提示し、前述の通り、パラメータを再設定できる。そして、４０９、４１１を繰り返す。
【００４２】
一方、判定結果が「Ｙｅｓ」の時、自動基準データ更新４１２が処理される。自動基準データ更新４１２では、動脈の特徴量と，適切に抽出することができた変更されたパラメータから基準データを更新する。その後、抽出を終了する。これにより、当該画像処理装置を運用すると共に、基準データを診断者など環境に合わせて学習・更新させることができ、運用毎に予め基準データを設定する必要がない。
【００４３】
また、図７は、診断者に提示する画面の一例を示す。また、図８には図７の画面やボタンを抜き出した説明図を記載する。図７と図８は等価な部分には同一符号が付してある。図７において、診断者に自動抽出画面５００が提示され、画像表示領域５０１に診断対象となっている造影画像が提示される。また、画面５００の右部に制御画面が表示され、パラメータの自動抽出を制御する画面が５０２、およびパラメータを設定できる画面を５０３に示す。診断者は、自動抽出実行ボタン５０３を選択することで、動脈の特徴量抽出とパラメータ選択が処理され、抽出パラメータ設定画面５０４の領域に前記パラメータが提示される。診断者は、画面５０４上で前記パラメータを再設定することができ、また画像抽出４０９を、抽出実行ボタン５０５を選択することで実行できる。その抽出結果は画面５０１に提示され、診断者は抽出結果の判定４１１を実行できる。判定結果が「Ｙｅｓ」の場合には抽出終了ボタン５０６を選択する。
【符号の説明】
【００４４】
１００：画像処理装置、
１０１：データベースサーバ、
１０２＿０,１０２＿１：端末ＰＣ（コンピュータ）、
１０３＿０,１０３＿１：表示手段、
１１０＿０,１１０＿１：造影ＣＴ画像、
１１１,１１１＿１：基準データ、
１２０：動脈特徴量抽出器、
１２１：パラメータ選択器、
１２２：画像フィルタ器、
１２３：画像抽出器、
１２４：後処理器、
１２５：基準データ更新器、
１２６：自動基準データ更新器、
２００：ネットワーク、
２０１：動脈特徴量のデータ転送経路、
２０２：自動抽出のためのパラメータのデータ転送経路、
２０３,２０４：端末とサーバをつなぐネットワーク、
２０５：パラメータを再設定するためのデータ転送経路、
３００：動脈の特徴量（横軸）から抽出のためのパラメータ（縦軸）へ射影する基準データ、
３０１：適切な抽出になるよう実験的に求められた動脈の特徴量（横軸）と抽出のためのパラメータ（縦軸）、
３０２：動脈と病変部との輝度値の相関を示す階調相関線、
４００：抽出開始、
４０１：前処理、
４０２：画像フィルタ処理、
４０３：補助関数初期化処理、
４０４：速度関数計算処理、
４０５：補助関数更新処理、
４０６：更新量と閾値の比較処理、
４０７：後処理、
４０８：抽出終了、
４０９：画像抽出処理、
４１０：パラメータ再設定処理、
４１１：抽出結果の承認処理、
４１２：自動基準データ更新処理、
４５０：レベルセットアルゴリズム、
５００：自動抽出画面、
５０１：画像表示領域、
５０２：抽出パラメータ自動設定の制御画面、
５０３：抽出パラメータ自動設定の実行ボタン、
５０４：抽出パラメータ設定の画面、
５０５：自動抽出実行ボタン、
５０６：自動抽出完了ボタン。
【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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