(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象臓器を含む被検体の断面像に基づき作成された３次元画像を表示する表示部を備えた医用画像表示装置であって、
前記３次元画像から管腔臓器を抽出する管腔臓器抽出部と、
前記管腔臓器の領域中の各画素と前記３次元画像中の対象画素との距離と、前記管腔臓器の領域中の各画素と前記管腔臓器の芯線の間の距離に依存する重み関数とに基づき、前記対象画素について前記管腔臓器の構造にかかわる値である評価値を算出する評価値算出部と、
前記評価値と前記評価値に対する閾値との比較結果、または前記評価値の順位に基づいて特定された画素を前記対象臓器として抽出する対象臓器抽出部と、
を備えることを特徴とする医用画像表示装置。
【請求項２】
請求項１に記載の医用画像表示装置において、
前記評価値算出部は、前記管腔臓器の領域中の各画素に対する前記対象画素の一次評価値を算出し、前記一次評価値を前記管腔臓器の領域中の全画素にわたって積算することにより前記評価値を算出することを特徴とする医用画像表示装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の医用画像表示装置において、
前記重み関数は、前記管腔臓器の芯線上で最大値を示し、芯線から離れるに従い単調減少する関数であることを特徴とする医用画像表示装置。
【請求項４】
請求項３に記載の医用画像表示装置において、
前記重み関数は、前記管腔臓器の領域外では０となることを特徴とする医用画像表示装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか一項に記載の医用画像表示装置において、
前記評価値算出部は、予め指定された画素値の閾値を用いて前記３次元画像中で過剰抽出された領域中の各画素について評価値を算出することを特徴とする医用画像表示装置。
【請求項６】
請求項１乃至４のいずれか一項に記載の医用画像表示装置において、
前記評価値算出部は、予め指定された画素値の閾値を用いて前記３次元画像中で不足抽出された領域に膨張処理を施して得られた領域中の各画素について評価値を算出することを特徴とする医用画像表示装置。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の医用画像表示装置において、
前記対象臓器抽出部は、前記閾値または前記順位を対話的に受け付けることを特徴とする医用画像表示装置。
【請求項８】
対象臓器を含む被検体の断面像に基づき作成された３次元画像を表示する表示ステップを備えた医用画像表示方法であって、
前記３次元画像から管腔臓器を抽出する管腔臓器抽出ステップと、
前記管腔臓器の領域中の各画素と前記３次元画像中の対象画素との距離と、前記管腔臓器の領域中の各画素と前記管腔臓器の芯線の間の距離に依存する重み関数とに基づき、前記対象画素について前記管腔臓器の構造にかかわる値である評価値を算出する評価値算出ステップと、
前記評価値と前記評価値に対する閾値との比較結果、または前記評価値の順位に基づいて特定された画素を前記対象臓器として抽出する対象臓器抽出ステップと、
を備えることを特徴とする医用画像表示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はX線CT装置、MRI装置、超音波装置、核医学診断装置を含む医用画像診断装置から得られた医用画像を表示する医用画像表示装置および医用画像の表示方法に係り、特定の臓器を抽出して表示する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
医用画像診断装置から得られた医用画像、特に2次元画像である断面画像を積上げて構成した3次元画像の重要性が増している。特に、外科手術では、手術前に患部周辺の3次元画像を見て、切除する部分を決めておくことが行われる。このような術前計画を立てる場合には、医用画像から特定の臓器を正確に抽出する必要がある。医用画像からの臓器抽出には、RegionGrowing法や特許文献1に記載の方法が利用されている。
【０００３】
RegionGrowing法とは、既抽出領域の画素値と隣接する画素の画素値を比較して、両者の画素値の差異が閾値範囲内にあれば、隣接する画素を抽出領域として領域拡張していき、領域拡張できなくなるまで画素値の比較と領域拡張を繰り返す方法である。
【０００４】
また特許文献1に記載の方法は、同じ部位に対して異なる撮影時相で取得した2つの画像中の対象臓器内にその大部分が含まれる画素範囲について求めた2次元ヒストグラムを対象臓器の標本分布とみなして、2変量正規分布関数を適用して推定した母体分布に対して閾値処理することにより対象臓器を抽出する方法である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開2002-345807号公報
【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、いずれの方法も画素値に基づいて医用画像からの臓器抽出を行うため、抽出対象とは異なる臓器であっても抽出対象と同等の画素値を持つ領域が過剰に抽出される場合がある。このような過剰に抽出された領域の修正には膨大な作業を要するという課題があった。  
そこで本発明は、対象臓器を正確に抽出することができる医用画像表示装置及び医用画像表示方法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】
【０００７】
上記目的を達成するために本発明は、対象臓器と予め抽出された管腔臓器との位置関係に基づき、対象臓器を抽出する医用画像表示装置及び医用画像表示方法である。ここで、管腔臓器とは脈管や気管支等を含み、脈管とは門脈や静脈等を含む。
【０００８】
具体的には、対象臓器を含む被検体の断面像に基づき作成された3次元画像を表示する表示部を備えた医用画像表示装置であって、前記3次元画像から管腔臓器を抽出する管腔臓器抽出部と、前記管腔臓器の領域中の画素との距離に基づき前記3次元画像中の各画素について評価値を算出する評価値算出部と、前記評価値に基づいて前記対象臓器を抽出する対象臓器抽出部と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
また、対象臓器を含む被検体の断面像に基づき作成された3次元画像を表示する表示ステップを備えた医用画像表示方法であって、前記3次元画像から管腔臓器を抽出する管腔臓器抽出ステップと、前記管腔臓器の領域中の画素との距離に基づき前記3次元画像中の各画素について評価値を算出する評価値算出ステップと、前記評価値に基づいて前記対象臓器を抽出する対象臓器抽出ステップと、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、対象臓器を正確に抽出することができる医用画像表示装置及び医用画像表示方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の医用画像表示装置のハードウェア構成
【図２】本発明の第1の実施形態の処理フロー
【図３】断面像に基づき作成された3次元画像の例
【図４】3次元画像から抽出された脈管領域の例
【図５】3次元画像中に設定された矩形領域の例
【図６】画素値に基づき過剰抽出または不足抽出された肝臓領域の例
【図７】ステップ205の処理フロー
【図８】評価値に基づき抽出された肝臓領域の例
【図９】本発明の第2の実施形態のステップ205の処理フロー
【図１０】数6を補足説明する図
【図１１】数7を補足説明する図
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付図面に従って本発明に係る医用画像表示装置の好ましい実施形態について説明する。なお、以下の説明及び添付図面において、同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略することにする。
【００１３】
図1は医用画像表示装置1のハードウェア構成を示す図である。医用画像表示装置1は、CPU(Central Processing Unit)2、主メモリ3、記憶装置4、表示メモリ5、表示装置6、マウス8に接続されたコントローラ7、キーボード9、ネットワークアダプタ10がシステムバス11によって信号送受可能に接続されて構成される。医用画像表示装置1は、ネットワーク12を介して医用画像撮影装置13や医用画像データベース14と信号送受可能に接続される。ここで、「信号送受可能に」とは、電気的、光学的に有線、無線を問わずに、相互にあるいは一方から他方へ信号送受可能な状態を示す。
【００１４】
CPU2は、各構成要素の動作を制御する装置である。CPU2は、記憶装置4に格納されるプログラムやプログラム実行に必要なデータを主メモリ3にロードして実行する。記憶装置4は、医用画像撮影装置13により撮影された医用画像情報を格納する装置であり、具体的にはハードディスク等である。また、記憶装置4は、フレシキブルディスク、光(磁気)ディスク、ZIPメモリ、USBメモリ等の可搬性記録媒体とデータの受け渡しをする装置であっても良い。医用画像情報はLAN(Local Area Network)等のネットワーク12を介して医用画像撮影装置13や医用画像データベース14から取得される。また、記憶装置4には、CPU2が実行するプログラムやプログラム実行に必要なデータが格納される。主メモリ3は、CPU2が実行するプログラムや演算処理の途中経過を記憶するものである。
【００１５】
表示メモリ5は、液晶ディスプレイやCRT(Cathode Ray Tube)等の表示装置6に表示するための表示データを一時格納するものである。マウス8やキーボード9は、操作者が医用画像表示装置1に対して操作指示を行う操作デバイスである。マウス8はトラックパッドやトラックボールなどの他のポインティングデバイスであっても良い。
【００１６】
コントローラ7は、マウス8の状態を検出して、表示装置6上のマウスポインタの位置を取得し、取得した位置情報等をCPU2へ出力するものである。ネットワークアダプタ10は、医用画像表示装置1をLAN、電話回線、インターネット等のネットワーク12に接続するためのものである。
【００１７】
医用画像撮影装置13は、被検体の断層画像等の医用画像情報を取得する装置である。医用画像撮影装置13は、例えば、ＭＲＩ装置やＸ線ＣＴ装置、超音波診断装置、シンチレーションカメラ装置、PET装置、SPECT装置など、である。医用画像データベース14は、医用画像撮影装置13によって撮影された医用画像情報を記憶するデータベースシステムである。
【００１８】
次に第1及び第2の実施形態について図面を用いて説明する。なお、ここでは対象臓器として肝臓を、管腔臓器として脈管を例にとり説明する。なお、対象臓器は肝臓に限らず人体中の他の臓器、例えば肺でもよく、対象臓器が肺の場合は気管支を管腔臓器として扱う。
【００１９】
[第1の実施形態]
本発明の第1の実施形態について、図2〜8を用いて説明する。図2は本発明の第1の実施形態の処理フローの一例である。図2の各ステップについて以下に説明する。
【００２０】
(ステップ201)
CPU2は、操作者がマウス8やキーボード9を操作して選択した3次元画像を医用画像撮影装置13または医用画像データベース14からネットワーク12を介して取得する。図3に示すように、3次元画像102は医用画像撮影装置を用いて撮影された断面像101を積み重ねて作成されるものである。腹部の3次元画像102には、肝臓、動脈、静脈、門脈、腫瘍等が含まれている。
【００２１】
(ステップ202) 
CPU2は、取得された3次元画像から脈管領域を抽出する。脈管領域の抽出には、RegionGrowing法等の公知の方法を用いれば良い。造影検査により取得された3次元画像であれば、脈管領域の画素値は他の臓器領域の画素値との差異が大きいので、容易かつ正確に脈管領域が抽出される。図4に3次元画像から抽出された脈管領域103の例を示す。
【００２２】
(ステップ203) 
CPU2は、ステップ202で抽出された脈管領域のデータを取得する。ここで抽出された脈管領域のデータとは、抽出された脈管領域中の各画素の座標と画素値である。なお、本実施形態では、脈管領域中の各画素の画素値は取得されなくても良い。なお取得されたデータに対して、特開2003-339644に開示されているような距離値変換処理や細線化処理を施すことにより、脈管領域103の径や脈管領域103の芯線の座標を算出しても良い。
【００２３】
(ステッS204) 
CPU2は、ステップ201で取得された3次元画像の中から対象臓器を抽出する領域として、抽出対象領域を設定する。抽出対象領域は取得された3次元画像の全領域でも良いし、操作者がマウス8やキーボード9を操作して指定した領域でも良い。図5に、3次元画像102中に指定された矩形領域105の例を示す。図5の例では肝臓領域104を含むように矩形領域105が指定されている。抽出対象領域を3次元画像102の全領域から矩形領域105に限定することにより、本ステップ以降の処理の対象となる領域が小さくなるので、本ステップ以降の処理を高速に実行することができる。
【００２４】
また、公知の閾値処理により3次元画像の中から抽出された領域を用いて、抽出対象領域を設定しても良い。閾値処理による領域抽出では用いられた閾値によって、対象臓器を確実に含むが対象臓器以外の領域も抽出してしまう過剰抽出の場合と、対象臓器の一部が抽出されない不足抽出の場合がある。図6に、閾値処理による肝臓領域の抽出を腹部断層像に対して実行し、過剰抽出となった場合(図6(a))と不足抽出となった場合(図6(b))の例を示す。
【００２５】
閾値処理により過剰抽出された領域を抽出対象領域とした場合も、抽出対象領域が限定されるので、以降の処理を高速に実行することができる。また、図5のように指定された領域105に比べ、対象臓器とは明らかに異なる領域を抽出対象領域から外すことができるので、最終的な抽出精度を向上できる。
【００２６】
閾値処理により不足抽出された領域を抽出対象領域とした場合、抽出されるべき画素が抽出対象領域から外れてしまう。そこで、不足抽出された領域に対しては公知の膨張処理を施し、膨張処理後に得られた領域を抽出対象領域とする。このように抽出対象領域を設定した場合も、抽出対象領域が限定されるので、以降の処理を高速に実行することができる。
【００２７】
(ステップ205)
CPU2は、ステップ204で設定された抽出対象領域から対象臓器を抽出するために用いる評価値を算出する。本ステップの詳細については、図7を用いて後述する。なお、本ステップで算出される評価値は画素値によるものではなく脈管構造にかかわる値であるので、過剰抽出することなく対象臓器を正確に抽出することができる。
【００２８】
(ステップ206) 
CPU2は、ステップ205で算出された評価値に基づき対象臓器を抽出する。ステップ204で設定された抽出対象領域内の全画素には、ステップ205にて算出された評価値がそれぞれ備わっている。そこで予め定められた閾値以上の評価値もしくは閾値以下の評価値を有する画素を対象臓器として抽出したり、全画素の中から評価値が上位の画素もしくは評価値が下位の画素をあらかじめ定めた数だけ抽出したりする。
【００２９】
次に、ステップ205の詳細について図7を用いて説明する。  
(ステップ701)
CPU2は、3次元画像中、若しくはステップ204で設定された抽出対象領域から、評価値を算出する対象画素を指定する。
【００３０】
(ステップ702) 
CPU2は、ステップ203で取得された脈管領域データに基づき算出された芯線上の点を指定する。
【００３１】
(ステップ703) 
CPU2は、ステップ702で指定された芯線上の点における脈管領域の半径を算出する。脈管領域の半径の算出は、例えば次の手順により実行される。
(1)指定された点において、芯線と直交する断面を求める。
(2)求められた断面上で、脈管領域の重心と境界の座標を求める。境界の座標は複数点求められる。
(3)重心から複数の境界点までの距離をそれぞれ算出し、算出された距離の平均値を求める。求められた平均値を脈管領域の半径とする。
【００３２】
(ステップ704) 
CPU2は、ステップ701で指定された対象画素とステップ702で指定された芯線上の点との距離を算出する。
【００３３】
(ステップ705) 
CPU2は、ステップ703で算出された半径とステップ704で算出された距離とを用いて、ステップ702で指定された芯線上の点に対するステップ701で指定された対象画素の評価値を算出する。評価値の算出には、例えば次式が用いられる。
【００３４】
【数１】
0005491237.tif 000002
ここで、i     ：  脈管の芯線上の点の番号
j     ：  対象画素の番号
Evij  ：  芯線上の点iに対する対象画素jの評価値
Lij   ：  芯線上の点iから対象画素jまでの距離
Ri    ：  芯線上の点iにおける脈管領域の半径
α、β：  正の係数
数1によれば、半径が大きい脈管領域に近い対象画素ほど、評価値EVijは小さくなる。
【００３５】
(ステップ706) 
CPU2は、ステップ701で指定された対象画素において、脈管領域の芯線上の全点に対する評価値EVijが算出されたか否かを判定する。芯線上の全点に対し評価値EVijが算出されていればステップ707に進む。評価値EVijが算出されていなければステップ702に戻り、評価値EVijが算出されていない芯線上の点が指定される。
【００３６】
(ステップ707) 
CPU2は、ステップ705で算出された評価値EVijを用いて、ステップ701で指定された対象画素の評価値を算出する。評価値の算出には、例えば次式が用いられる。
【００３７】
【数２】
0005491237.tif 000003
数2によれば、半径が大きい脈管領域に近い対象画素ほど、評価値EVjは大きくなる。  
なお、評価値EVjは数2に限るものではなく、例えば、以下に示すような式を用いて評価値EVjを算出しても良い。
【００３８】
【数３】
0005491237.tif 000004
数3によれば、半径が大きい脈管領域に近い対象画素ほど、評価値EVjは小さくなる。
【００３９】
【数４】
0005491237.tif 000005
数4によれば、半径が大きい脈管領域に近い対象画素ほど、評価値EVjは大きくなる。
【００４０】
【数５】
0005491237.tif 000006
数5によれば、半径が大きい脈管領域に近い対象画素ほど、評価値EVjは大きくなる。
【００４１】
(ステップ708) 
CPU2は、3次元画像中、若しくはステップ204で設定された抽出対象領域中の全画素に対する評価値が算出されたか否かを判定する。全画素に対し評価値が算出されていればステップ205は終了となり、算出されていなければステップ701に戻り、評価値が算出されていない画素が指定される。
【００４２】
以上の処理の流れを実行するにより、3次元画像中、若しくはステップ204で設定された抽出対象領域中の全画素に対する評価値が算出され、算出された評価値に基づき対象臓器が抽出される。
【００４３】
本実施形態に従い肝臓領域を抽出した画像の例を図8に示す。図8は、ステップ202で抽出された門脈303の領域データに基づき数1及び数2を用いて抽出対象領域中の各画素の評価値EVｊを算出し、対象臓器抽出対象領域の中で評価値EVｊが大きい上位1/3の画素を抽出し、評価値EVｊを画素値に対応させて可視化した画像例である。図8の画像から、門脈303の周辺の画素が肝臓領域304として抽出されていることがわかる。なお、図8の画像では評価値EVｊが大きい上位1/3の画素が対象臓器として抽出されているが、抽出される画素数はこれに限るものではない。操作者が画像を見ながら、例えば評価値EVｊが大きい上位1/2の画素が抽出されるように、抽出に係わるパラメータを対話的に変化させるようにしても良い。
【００４４】
[第2の実施形態]
本発明の第2の実施形態について、図を用いて説明する。第1の実施形態では、図2のステップ205において、芯線上の点と対象画素との距離、及び芯線上の点位置での半径とに基づいて、対象画素の評価値を算出した。本実施形態では、脈管領域中の画素と対象画素との距離に基づいて対象画素の評価値を算出する。図10に第2の実施形態の処理フローを示す。なお、第1の実施形態と同じ処理のステップについては説明を省略する。
【００４５】
(ステップ701)
第1の実施形態と同じである。
【００４６】
(ステップ902) 
CPU2は、ステップ203で取得された脈管領域データに基づき脈管領域中の画素を指定する。
【００４７】
(ステップ903) 
CPU2は、ステップ701で指定された対象画素とステップ902で指定された脈管領域中の画素との距離を算出する。
【００４８】
(ステップ904) 
CPU2は、ステップ903で算出された距離を用いて、ステップ702で指定された芯線上の点に対するステップ701で指定された対象画素の評価値を算出する。評価値の算出には、例えば次式が用いられる。
【００４９】
【数６】
0005491237.tif 000007
ここで、j     ：  対象画素の番号
k     ：  脈管領域中の画素の番号
EVkj  ：  脈管領域中の画素kに対する対象画素jの評価値
Lkj   ：  脈管領域中の画素kから対象画素jまでの距離
【００５０】
数6について図10を用いて説明する。図10には、対象画素401と、脈管領域103に対応する画素群403と、画素群403中の画素403aと対象画素401との距離404aと、画素群403中の画素403bと対象画素401との距離404bが示されている。ステップ902からステップ905を繰り返すことにより、脈管領域103に対応する画素群403中の全画素と対象画素401との距離が3次元空間においてそれぞれ算出され、それぞれの距離に応じた数6が計算される。なお図10では、図を簡略化するため、脈管領域103の一断面における画素群403中の画素403a、403bと、対象画素401との距離404a、404bのみが図示されている。画素403aのほうが画素403bよりも対象画素401に近い位置にあり、距離404aのほうが距離404bよりも短いため、数6による評価値は画素403aに対するもののほうが大きくなる。また数6に依れば、脈管領域に近い対象画素ほど、評価値EVkjは大きくなる。
【００５１】
なお、評価値EVkjは数6に限るものではなく、例えば、以下に示すような式を用いて評価値EVkjを算出しても良い。
【００５２】
【数７】
0005491237.tif 000008
ここで、W(R)  ：  脈管領域の芯線からの距離Rに依存する重み関数
【００５３】
数7について図11を用いて説明する。図11には、図10に示されたものに加え、脈管領域の中心からの距離Rに依存する重み関数W(R)の一例が示されている。図11に示された重み関数W(R)は、脈管領域103の芯線上で最大値を示し、芯線から離れるに従い単調減少し、脈管領域外では0となるものである。ステップ202で抽出された脈管領域の境界が不鮮明である場合、脈管領域の境界との距離に基づく評価値を重く扱わないほうが良い場合がある。このような場合に数7を用いると適切な評価値を算出することができる。数7によれば、脈管領域の芯線に近い対象画素ほど、評価値EVkjは大きくなる。
【００５４】
(ステップ905) 
CPU2は、ステップ701で指定された対象画素において、脈管領域中の全画素に対する評価値が算出されたか否かを判定する。脈管領域中の全画素に対し評価値が算出されていればステップ906に進み、算出されていなければステップ902に戻り、評価値が算出されていない脈管領域中の画素が指定される。
【００５５】
(ステップ906) 
CPU2は、ステップ904で算出された評価値EVkjを用いて、ステップ701で指定された対象画素の評価値を算出する。評価値の算出には、例えば次式が用いられる。
【００５６】
【数８】
0005491237.tif 000009
ここで、K     ：  脈管領域中の画素の数
EVj   ：  対象画素jの評価値
【００５７】
(ステップ708)
第1の実施形態と同じである。
【００５８】
以上の処理の流れを実行するにより、3次元画像中、若しくはステップ204で設定された抽出対象領域中の全画素に対する評価値が算出され、算出された評価値に基づき対象臓器が抽出される。このような抽出処理により画素値を用いずとも対象臓器を抽出することが可能となる。
【００５９】
なお、本発明の医用画像表示装置は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、数1ではステップ703で算出された半径とステップ704で算出された距離とを用いて評価値EVijを算出しているが、ステップ703で算出された半径を用いずに、すなわち数1の分母を1として評価値EVijを算出しても良い。その場合、ステップ703を省略できるので処理を高速化できる。
【００６０】
また、上記実施形態を必要に応じて組み合せても良い。例えば、ステップ204において、操作者がマウス8やキーボード9を操作して指定した矩形領域に対し、閾値処理により過剰抽出された領域を抽出対象領域として設定しても良い。このように抽出対象領域を設定すれば対象処理領域がより限定されるので、本ステップ以降の処理の更なる高速化を図ることができる。
【符号の説明】
【００６１】
1  医用画像表示装置、2  CPU、3  主メモリ、4  記憶装置、5  表示メモリ、6  表示装置、7  コントローラ、8  マウス、9  キーボード、10  ネットワークアダプタ、11  システムバス、12  ネットワーク、13  医用画像撮影装置、14  医用画像データベース、101  断層像、102  積上げ3次元画像、103  脈管領域、104  肝臓、105  矩形領域、201  過剰抽出画像、202  不足抽出画像、303  門脈、304  抽出領域、401  対象画素、403  脈管領域に対応する画素群、404a  脈管領域中の画素403aと対象画素との距離、404b  脈管領域中の画素403bと対象画素との距離
【図１】
0005491237.tif 000010
【図２】
0005491237.tif 000011
【図３】
0005491237.tif 000012
【図４】
0005491237.tif 000013
【図５】
0005491237.tif 000014
【図６】
0005491237.tif 000015
【図７】
0005491237.tif 000016
【図８】
0005491237.tif 000017
【図９】
0005491237.tif 000018
【図１０】
0005491237.tif 000019
【図１１】
0005491237.tif 000020