(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体器官等の対象物を撮像した２次元画像、または、３次元画像から前記対象物の３次元形状を含む直方体状の３次元データを算出する３次元形状算出手段と、
前記直方体状の３次元形状データから前記対象物を内包する最小の３次元データを算出する最小データ算出手段と、
前記算出された前記対象物の最小の３次元データを記憶、または、出力するデータ記憶出力手段と、
を有し、
前記最小データ算出手段は、
前記直方体状の３次元形状データにおける前記対象物の位置を示す制御点の縦の長さのうち最も長いものから前記制御点の縦の長さのうち最も短いものを差し引き、
前記制御点の横の長さのうち最も長いものから前記制御点の横の長さのうち最も短いものを差し引き、
前記制御点の奥行きの長さのうち最も長いものから前記制御点の奥行きの長さのうち最も短いものを差し引き、最小の直方体領域のデータのみを抽出する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記３次元形状算出手段は、
前記対象物を撮像した３次元ボクセルデータから２次元画像を生成する２次元画像生成手段と、
前記生成した２次元画像に撮像された前記対象物の輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、
前記抽出された輪郭線から前記対象物の３次元形状を再構成する再構成手段と、
を有する
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記データ記憶出力手段は、
前記対象物の生体内での位置を識別するラベルと共に、前記対象物の最小の３次元データを記憶する
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
生体内における対象物の位置を示すラベルを、前記対象物の３次元データと共に取得するデータ取得手段と、
前記取得したラベル及び前記対象物の３次元データに従って、前記対象物を前記生体の所定の位置に表示する表示手段と、
を有する
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
生体器官等の対象物を撮像した２次元画像、または、３次元画像から前記対象物の３次元形状を含む直方体状の３次元データを算出する３次元形状算出ステップと、
前記直方体状の３次元形状データから前記対象物を内包する最小の３次元データを算出する最小データ算出ステップと、
前記算出された前記対象物の最小の３次元データを記憶、または、出力するデータ記憶出力ステップと、
を有し、
前記最小データ算出手ステップは、
前記直方体状の３次元形状のデータにおける前記対象物の位置を示す制御点の縦の長さのうち最も長いものから前記制御点の縦の長さのうち最も短いものを差し引き、
前記制御点の横の長さのうち最も長いものから前記制御点の横の長さのうち最も短いものを差し引き、
前記制御点の奥行きの長さのうち最も長いものから前記制御点の奥行きの長さのうち最も短いものを差し引き、最小の直方体領域のデータのみを抽出する
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
生体器官等の対象物を撮像した２次元画像、または、３次元画像から前記対象物の３次元形状を含む直方体状の３次元データを算出する３次元形状算出機能と、
前記直方体状の３次元形状データから前記対象物を内包する最小の３次元データを算出する最小データ算出機能と、
前記算出された前記対象物の最小の３次元データを記憶、または、出力するデータ記憶出力機能と、
をコンピュータによって実現し、
前記最小データ算出手機能は、
前記直方体状の３次元形状のデータにおける前記対象物の位置を示す制御点の縦の長さのうち最も長いものから前記制御点の縦の長さのうち最も短いものを差し引き、
前記制御点の横の長さのうち最も長いものから前記制御点の横の長さのうち最も短いものを差し引き、
前記制御点の奥行きの長さのうち最も長いものから前記制御点の奥行きの長さのうち最も短いものを差し引き、最小の直方体領域のデータのみを抽出する
ことを特徴とする画像処理方法のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ボクセルデータ等を扱う医用画像処理技術における画像処理装置及びその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の医用画像データは生体の２次元断面像がほとんどであったが、今後は撮像技術の発展により３次元データを取得することが可能となる。
【０００３】
その際、従来のような２次元データをそのまま結合した３次元ボクセルデータで表現する場合は、データサイズが膨大なものとなりデータ処理やデータ転送にも時間がかかってしまう。また、データ保存に大容量の記録媒体が必要となることが想定される。
【０００４】
ここで、３次元ボクセルデータによる表現とは、物体を、同じ大きさの小さな立方体の組み合わせによる固まりとして表現することをいう。この小さな立方体をボクセルと呼ぶ。表面が滑らかでない物体を表現するのに優れており、積み木のようにボクセルを積み重ねていくことで、任意の形状を作成できる。一方、ボクセルデータによる表現は、データ量が膨大になるため、積極的には利用されていない。例えば、200×200×200のボクセル領域を表すのにあ、８００万個のボクセルが必要となる。１ボクセルを１バイトで表したとしても、８ＭＢのメモリーを要する。このため、主な用途としては、医療分野におけるＣＴ（コンピュータ断層撮影）スキャナの計測データの映像化など、限定された分野でしか利用されていない。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上述のように、従来のような２次元データをそのまま結合した３次元ボクセルデータを扱う場合には、データサイズが膨大なものとなり、処理や保存に膨大な手間がかかる。
【０００６】
ところが、医用画像では、画像取得手段によっては撮影範囲が限られているためにボクセルデータ内での対象臓器以外のデータ領域は不必要なデータである場合が多い。
【０００７】
例えば、超音波エコー等で得られる図７（ａ）の直方体のようなボクセルデータに対しては、超音波プローブの特性のために図７（ｂ）のように撮影範囲は錐形になっている。
【０００８】
また、図７（ｄ）のように対象としている臓器の領域は撮影範囲内の一部であることが多いために、図７（ｃ）のようなその他の部分は不要なデータ領域であることが多い。
【０００９】
従って、ボクセルデータ中から図７（ｅ）のように対象としている臓器を含むデータだけを抽出できれば、データ量を削減でき、その後のデータ処理も容易になることが予想される。
【００１０】
そこで本発明では、対象としている臓器とその周囲の画像データのみを抽出して元のデータよりも容量の小さい新たなデータを作成することで、データ量を削減して、その後のデータ処理も容易にできる画像処理装置、及び、その方法を提供する。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明は、生体器官等の対象物を撮像した２次元画像、または、３次元画像から前記対象物の３次元形状を含む直方体状の３次元データを算出する３次元形状算出手段と、
前記直方体状の３次元形状データから前記対象物を内包する最小の３次元データを算出する最小データ算出手段と、前記算出された前記対象物の最小の３次元データを記憶、または、出力するデータ記憶出力手段と、を有し、前記最小データ算出手段は、前記直方体状の３次元形状のデータにおける前記対象物の位置を示す制御点の縦の長さのうち最も長いものから前記制御点の縦の長さのうち最も短いものを差し引き、前記制御点の横の長さのうち最も長いものから前記制御点の横の長さのうち最も短いものを差し引き、前記制御点の奥行きの長さのうち最も長いものから前記制御点の奥行きの長さのうち最も短いものを差し引き、最小の直方体領域のデータのみを抽出することを特徴とする画像処理装置である。
【００１８】
本発明では、３次元データを取得した際に、データ中の対象となる臓器を内包する領域データだけを抽出して新たなデータとして保存することで、データ量を削減することができ、さらに抽出したデータは臓器毎に分類可能なデータとなるので、その後のデータ処理も容易にできる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。特に超音波画像の例について述べる。
【００２０】
（１）画像処理装置１０の構成
図１は、本発明の一実施形態に係る画像処理装置１０の構成を示すブロック図である。
【００２１】
画像処理装置１０は、各種の医用画像診断装置（ＭＲＩ，ＣＴ，超音波診断装置等）で取得した画像データを処理・表示するもので、図１のように画像データ格納部１と、格納してある画像データを処理する画像処理部２と、処理した画像をモニターに表示する画像表示部３と、ユーザからの入力を受けつける入力部４とから構成されている。
【００２２】
画像データ格納部１は、ＭＲＩ，ＣＴ，超音波診断装置等の医用画像診断装置で取得した画像、あるいは他の画像撮影装置で取得した画像を記憶するものである。
【００２３】
画像処理部２は、画像データ格納部１から出力される画像データを入力として、ボクセルデータから断面図を作成したり、対象物の輪郭線を算出したり、算出結果をもとに新たなデータを作成したりするコンピュータの演算装置から成り、下記で説明する処理の各機能はプログラムによって実行される。
【００２４】
画像表示部３は、画像処理部２で演算した結果を画像として提示するもので、例えばテレビモニタから成る。
【００２５】
入力部４は、画像表示部３で表示された対象物の画像に対してユーザが何か指示を与えたりする際に用いるもので、例えばキーボードやマウスから成る。
【００２６】
（２）対象物のデータ抽出を行う処理
次に、入力されたボクセルデータから対象物のデータ抽出処理を行う流れについて説明する。
【００２７】
（２−１）自動抽出
図２は、入力データから自動的に対象物のデータ抽出を行う処理の流れを示すフローチャートである。
【００２８】
対象データとして、例えば超音波診断装置を用いて心臓を含む胸部のボクセルデータを取得する。
【００２９】
画像データ格納部１はそのボクセルデータを格納し、画像処理部２は格納されたデータから対象としている臓器を含む領域データ、例えば心臓領域だけのデータを抽出する。
【００３０】
そして、その抽出結果のボクセルデータをもとに画像処理部２では対象としている臓器を含む領域データを抽出する。
【００３１】
なお、画像処理部２での抽出処理が終わった後、画像表示部３ではモニター上に立体像、あるいは断面像として心臓を表示する。
【００３２】
また、画像処理部２では抽出したデータを新たなデータとして画像データ格納部１に保存することができる。
【００３３】
（２−２）ユーザが対象物を指定した場合のデータ抽出を行う処理
図３は、入力データに対してユーザが対象物を指定した場合のデータ抽出を行う処理の流れを示すフローチャートである。
【００３４】
この場合には画像データ格納部１はボクセルデータを格納した後、画像表示部３のモニター上に入力データを立体像、あるいは断面像として表示する。
【００３５】
表示画像に対してユーザがマウス等の入力部４によって対象としている臓器の指定、さらに必要であれば探索範囲の指定を行う。
【００３６】
そして、その入力結果のボクセルデータをもとに画像処理部２では対象としている臓器を含む領域データを抽出する。
【００３７】
なお、抽出結果を画像表示部３のモニター上に立体像、あるいは断面像として表示し、画像処理部２では抽出したデータを新たなデータとして画像データ格納部１に保存することができる。
【００３８】
（３）画像処理部２での領域抽出処理
次に、上記のように抽出、または、入力されたボクセルデータに基づいて画像処理部２では、領域抽出処理を行う。以下、その流れを説明する。ここで、「領域抽出処理」とは、ボクセルデータ中から対象としている臓器の輪郭線を算出し、前記算出された輪郭線から３次元的な形状を再構成するというものである。
【００３９】
（３−１）概  略
ここで、３次元的な形状再構成の流れを説明する。図４が３次元的な形状を再構成する流れを説明する図である。
【００４０】
例えば、図４（ａ）のような直方体のボクセルデータの再構成のために、２つの方法がある。
【００４１】
第１の方法は、図４（ｂ）のようにある面に平行な複数のスライスを考え、それぞれのスライスで２次元の断面像を作成し、それらの２次元画像に対して輪郭線抽出を行う方法である。
【００４２】
第２の方法は、図４（ｃ）のようにある軸を中心とした放射線状のスライスを考え、それぞれのスライスで２次元の断面像を作成し、それらの２次元画像に対して輪郭線抽出を行う方法である。
【００４３】
第１の方法（図４（ｂ））のようなスライスを考える場合は、図４（ｄ）のように輪郭線を抽出し、図４（ｆ）のように輪郭線をスライスの位置に配置して３次元的な形状を復元する。
【００４４】
第２の方法（図４（ｃ））のようなスライスを考える場合にも、図４（ｃ）のように輪郭線を抽出し、図４（ｆ）のように輪郭線をスライスの位置に配置して３次元的な形状を復元する。
【００４５】
なお、スライスとスライスの間の輪郭線については、隣接しているスライスの輪郭線を補間してもよい。
【００４６】
３次元的な形状の再構成の詳細については後述する。
【００４７】
（３−２）各スライスの断面像に対する輪郭線の抽出
各スライスの断面像に対する輪郭線の抽出の例を挙げる。
【００４８】
輪郭線抽出については、動的輪郭線を用いる方法や、リージョン・グローイングを用いる方法などがある。
【００４９】
例えば、動的輪郭線を用いる場合には、図５（ａ）のように画像上に複数の制御点を配置し、画素の輝度勾配の大きい画素を領域のエッジとして、各制御点がエッジ上に到達するように探索を進める。
【００５０】
制御点は図５（ｂ）のように１、２、３…と順番付けられており、制御点を順番に結んだものを対象の輪郭線として得る。
【００５１】
エッジの探索では、制御点の近傍で輝度勾配の大きい点を見つけた場合に制御点をその点に移動させる。
【００５２】
制御点を移動させた後、例えば「制御点を結んだ輪郭線がねじれることなく、かつ滑らかさを保つような位置に移動させる」という制約を与え、制御点の位置を修正することもある。
【００５３】
探索はすべての制御点についての移動変化量の絶対値和があらかじめ定められたしきい値よりも小さくなった場合に終了する。
【００５４】
ボクセルデータ中に占める対象の存在領域が大きい場合には、図６のように自動的に初期探索点を断面像中央に配置して探索を開始する。
【００５５】
また、ボクセルデータ中に占める対象の存在領域が小さい場合やボクセルのある部分に偏っている場合、ボクセルデータ中に対象とみなし得る臓器が複数ある場合等には、ユーザが初期探索点や探索範囲を指定してもよい。
【００５６】
ユーザが初期制御点を指定する場合は、図８（ａ）のようにボクセルデータをある断面で切断した断面像を画像表示装置３に表示し、その断面像に対してユーザが入力部４の装置を用いて図８（ｂ）のように初期制御点や探索範囲を指定する。
【００５７】
自動的に初期輪郭線を設定するときは断面像中央の点を中心とする小さな円形の初期輪郭線を生成して輪郭線の探索を行う。
【００５８】
また、ユーザが画像中の対象臓器内の一点を指定した場合には、指定された点を中心とする小さな円形の初期輪郭線を生成して、輪郭線の探索を行う。
【００５９】
そして、各制御点が輝度勾配の大きい点、すなわちエッジ上に到達するように探索を繰り返していく。探索は現在表示している断面像の隣接断面についても順次行い、最終的にボクセルデータ全体に対して行う。
【００６０】
（３−３）３次元形状の再構成
輪郭線探索を終えた後は、断面像のスライス方向をもとに輪郭線の統合を行い、対象臓器の３次元形状を再構成する。
【００６１】
例えば、第２の方法である図４（ｅ）のように放射線状にスライス像を作成した場合の再構成の様子を図９に示す。なお、以下の表記で「＿」は添字を意味し、例えば、「ｘ＿ｉ」は、「ｘｉ」の意味である。
【００６２】
ボクセルデータのある断面を基準として、ｉ番目のスライスにおけるｊ番目の制御点の断面図での最終的な位置をＰ（ｉ，ｊ）＝（ｘ＿ｉ，ｙ＿ｊ）とすると、ボクセルデータ内での３次元位置Ｑ（ｉ，ｊ）＝（ｘｘ＿ｉｊ，ｙｙ＿ｉｊ，ｚｚ＿ｉｊ）は
ａｒｇ＝（スライスの方向角）
ｘｘ＿ｉｊ＝ｃｏｓ（ａｒｇ）＊（ｘ＿ｉｊ−ｗｉｄｔｈ＿ｉ／２）＋ｗｉｄｔｈ＿ｉ／２
ｙｙ＿ｉｊ＝ｙ＿ｉｊ
ｚｚ＿ｉｊ＝ｓｉｎ（ａｒｇ）＊（ｘ＿ｉｊ−ｗｉｄｔｈ＿ｉ／２）＋ｗｉｄｔｈ＿ｉ／２
となる。
【００６３】
ここで、ｗｉｄｔｈ＿ｉはｉ番目のスライスの断面図の幅とする。
【００６４】
これをすべての制御点について計算することで、ボクセルデータ内の対象としている臓器の３次元的な位置と形状が算出される。
【００６５】
画像表示部３では、抽出された輪郭線形状と断面像を表示したり、再構成された３次元形状をワイヤーフレーム・モデルやサーフェースレタリング・モデルで表示したりすることもできる。これによりユーザは表示結果を見て、対象としている臓器の状態を観察することができる。
【００６６】
第１の方法である図４（ｄ）のように平行にスライス像を作成した場合の再構成も同様に行える。
【００６７】
（３−４）その他
上記処理では、３次元ボクセルデータをスライスして２次元画像を形成し、その後、臓器の輪郭線を抽出して、再び３次元形状を再構成したが、これに代えて、３次元ボクセルデータから臓器の輪郭線を直接抽出してもよい。
【００６８】
（４）臓器を含む領域データのみの抽出
３次元形状の再構成を終えたら、ボクセルデータ中の対象としている臓器を含む領域データのみを抽出し新たなデータとして保存する。
【００６９】
ここで「臓器を含む領域データ」とは、対象としている臓器部分を含むような最小の大きさの多面体内部の画素値の集合を指す。
【００７０】
図１０で対象の３次元形状が決定された場合の対象を含む多面体の例を示す。図では対象の存在領域と新たな３次元データの関係を表している。
【００７１】
例えば、縦ｏｌｄ＿ｈｅｉ、横ｏｌｄ＿ｗｉｄ、奥行きｏｌｄ＿ｄｅｐなる直方体のボクセルデータに対して、対象としている臓器を含む多面体を直方体として抽出する場合について説明する（図１０の左側の図を参照）。
【００７２】
対象領域の輪郭線上の制御点Ｎ個が産出された場合に、対象領域を内包する縦ｎｅｗ＿ｈｅｉ、横ｎｅｗ＿ｗｉｄ、奥行きｎｅｗ＿ｄｅｐの直方体の大きさは、
ｎｅｗ＿ｗｉｄ＝Ｍａｘ（ｘ＿ｉｊ）−Ｍｉｎ（ｘ＿ｉｊ）
ｎｅｗ＿ｈｅｉ＝Ｍａｘ（ｙ＿ｉｊ）−Ｍｉｎ（ｙ＿ｉｊ）
ｎｅｗ＿ｄｅｐ＝Ｍａｘ（ｚ＿ｉｊ）−Ｍｉｎ（ｚ＿ｉｊ）
ここで、Ｍａｘ（ｘ＿ｉｊ）は制御点の横の長さｘ＿ｉｊのうち最も長いもの、Ｍｉｎ（ｘ＿ｉｊ）は制御点の横の長さｘ＿ｉｊのうち最も短いもの、とする。
【００７３】
このようにして元のボクセルデータから縦ｎｅｗ＿ｈｅｉ、横ｎｅｗ＿ｗｉｄ、奥行きｎｅｗ＿ｄｅｐの直方体領域のデータのみを抽出し、新しいボクセルデータとして画像データ格納部１に保存することができる。
【００７４】
保存の際には、抽出した対象臓器が元のボクセルデータのどの位置に存在していたかを示すラベル、及び、抽出した対象臓器の名称等を識別できるラベルと共に画像データを保存する。
【００７５】
ここで、抽出されたデータは記録媒体に保存する他、通信手段を用いて他地点にあるサーバー等にデータを送信してもよい。
【００７６】
（５）ラベル付けされたデータ処理を行う画像処理装置の例
上記のようなラベル付けされたデータ処理を行う画像処理装置の例を説明する。
【００７７】
画像処理装置は画像データと共に、抽出した対象臓器が元のボクセルデータのどの位置に存在していたかを示すラベル、及び抽出した対象臓器の名称等を識別できるラベルを読み込み、ラベルの情報に従って生体内での対象臓器の位置をモニタに表示する。複数の臓器データがある場合にはそれらの位置関係を表示することもできる。
【００７８】
また、画像処理装置は、対象臓器の名称を示すラベルを用いてデータ処理をしたり、また、複数のデータの中から所望のデータを検索したりすることもできる。
【００７９】
以上のごとく、本発明では３次元ボクセルデータを取得した際に、ボクセルデータ中の対象となる臓器を含む領域データのみを抽出し保存することで、データ量を削減し、またその後のデータ処理を容易にすることができる。
【００８０】
【発明の効果】
本発明では、医用画像等の入力ボクセルデータ内で対象としている臓器の領域を自動的に認識したり、あるいはユーザの指定した所望の領域を抽出したりすることで、もとのボクセルデータから必要なデータのみを獲得できる。
【００８１】
したがって、今後膨大な容量のデータを扱うことが予想される３次元データ処理に関して、必要な部分のデータのみを抽出できるので処理能力の向上を図ることができ、また、データ保存の効率向上させることもできる。
【００８２】
さらに、新しく生成されたデータはもとのデータよりも容量が小さく、対象としている臓器の種別毎に分類可能であるため、その後の画像管理が行い易い。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】画像処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】画像処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】３次元形状再構成の例を説明する図である。
【図５】画像上に制御点を配置した例である。
【図６】初期制御点の例である。
【図７】ボクセルデータ中の対象領域が占める範囲を説明する図である。
【図８】ユーザが指定する初期制御点の例である。
【図９】断面図の輪郭線から３次元形状を再構成することを説明する図である。
【図１０】対象臓器を含む多角形を説明する図である。
【符号の説明】
１  画像データ格納部
２  画像処理部
３  画像表示部
４  入力部
【図１】
0003692050.tif 000002
【図２】
0003692050.tif 000003
【図３】
0003692050.tif 000004
【図４】
0003692050.tif 000005
【図５】
0003692050.tif 000006
【図６】
0003692050.tif 000007
【図７】
0003692050.tif 000008
【図８】
0003692050.tif 000009
【図９】
0003692050.tif 000010
【図１０】
0003692050.tif 000011