(57)【要約】【課題】胸部の３次元医用画像から葉間裂や肺区域などの境界を高速かつ高精度に抽出する。【解決手段】胸部の３次元医用画像を取得する３次元医用画像取得部１０、３次元医用画像から気管支構造を抽出する気管支構造抽出部１１と、気管支構造の分岐に基づいてその気管支構造を分割し、その分割した複数の分割気管支構造に基づいて複数の分割肺領域を取得する分割肺領域取得部１２と、その複数の分割肺領域に基づいて、その分割肺領域以外の画素と各分割肺領域との距離に基づく距離画像を生成する距離画像生成部１３と、距離画像生成部１３において生成された距離画像に基づいて、各分割肺領域の境界を含まない境界非存在領域を抽出する境界非存在領域抽出部１４とを備える。【選択図】図１
2014073355.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
胸部の３次元医用画像を取得する３次元医用画像取得部と、
該３次元医用画像取得部によって取得された３次元医用画像から気管支の構造を表す気管支構造を抽出する気管支構造抽出部と、
気管支構造抽出部によって抽出された気管支構造の分岐に基づいて該気管支構造を分割し、該分割した複数の分割気管支構造に基づいて複数の分割肺領域を取得する分割肺領域取得部と、
該複数の分割肺領域に基づいて、該分割肺領域以外の画素と前記各分割肺領域との距離に基づく距離画像を生成する距離画像生成部と、
該距離画像生成部において生成された距離画像に基づいて、前記各分割肺領域の境界を含まない境界非存在領域を抽出する境界非存在領域抽出部とを備えたことを特徴とする領域抽出装置。
【請求項２】
前記距離画像生成部が、全ての前記分割肺領域と該全ての分割肺領域以外の画素との距離に基づいて第１の距離画像を生成し、かつ全ての前記分割肺領域のうちのいずれか１つを除いた分割肺領域と該分割肺領域以外の画素との距離に基づいて第２の距離画像を生成するものであり、
前記境界非存在領域抽出部が、前記第１の距離画像と前記第２の距離画像とに基づいて、前記境界非存在領域を抽出するものであることを特徴とする請求項１記載の領域抽出装置。
【請求項３】
前記距離画像生成部が、全ての前記分割肺領域のうちのいずれか１つの分割肺領域を残し、該１つの分割肺領域と該１つの分割肺領域以外の画素との距離に基づいて第３の距離画像を前記分割肺領域の数だけ生成し、
該生成した第３の距離画像に基づいて前記第２の距離画像を生成するものであることを特徴とする請求項２記載の領域抽出装置。
【請求項４】
前記距離画像生成部が、全ての前記分割肺領域に対して互いに異なるラベルをそれぞれ付加し、該ラベルが付加された各分割肺領域と該各分割肺領域以外の画素との距離を算出し、前記各画素に対して前記各分割肺領域との距離を割り当てた第３の距離画像を生成し、該生成した第３の距離画像に基づいて前記第２の距離画像を生成するものであることを特徴とする請求項２記載の領域抽出装置。
【請求項５】
前記境界非存在領域と前記分割肺領域と合わせた領域以外の領域を境界存在領域として抽出する境界存在領域抽出部を備えたことを特徴とする請求項１から４いずれか１項記載の領域抽出装置。
【請求項６】
前記境界存在領域に対して境界抽出処理を施す境界抽出処理部を備えたことを特徴とする請求項５記載の領域抽出装置。
【請求項７】
前記境界抽出処理部において抽出された境界を表示させる表示制御部を備えたことを特徴とする請求項６記載の領域抽出装置。
【請求項８】
前記分割肺領域取得部が、前記分割肺領域として肺葉領域を取得するものであることを特徴とする請求項１から７いずれか１項記載の領域抽出装置。
【請求項９】
前記分割肺領域取得部が、前記分割肺領域として肺区域を取得するものであることを特徴とする請求項１から７いずれか１項記載の領域抽出装置。
【請求項１０】
胸部の３次元医用画像を取得し、
該取得した３次元医用画像から気管支の構造を表す気管支構造を抽出し、
該抽出した気管支構造の分岐に基づいて該気管支構造を分割し、該分割した複数の分割気管支構造に基づいて複数の分割肺領域を取得し、
該複数の分割肺領域に基づいて、該分割肺領域以外の画素と前記各分割肺領域との距離に基づく距離画像を生成し、
該生成した距離画像に基づいて、前記各分割肺領域の境界を含まない境界非存在領域を抽出することを特徴とする領域抽出方法。
【請求項１１】
コンピュータを、
胸部の３次元医用画像を取得する３次元医用画像取得部と、
該３次元医用画像取得部によって取得された３次元医用画像から気管支の構造を表す気管支構造を抽出する気管支構造抽出部と、
気管支構造抽出部によって抽出された気管支構造の分岐に基づいて該気管支構造を分割し、該分割した複数の分割気管支構造に基づいて複数の分割肺領域を取得する分割肺領域取得部と、
該複数の分割肺領域に基づいて、該分割肺領域以外の画素と前記各分割肺領域との距離に基づく距離画像を生成する距離画像生成部と、
該距離画像生成部において生成された距離画像に基づいて、前記各分割肺領域の境界を含まない境界非存在領域を抽出する境界非存在領域抽出部として機能させるための領域抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、胸部の３次元医用画像から肺葉などの領域を抽出する領域抽出装置、方法およびプログラムに関するものであり、特に、肺葉などの領域の境界を抽出するための領域抽出装置、方法およびプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
肺癌などの手術においては、手術後の肺機能の温存や心肺機能の維持のために、各肺葉領域間に存在する葉間裂や、肺区域の境界を把握しておくことが重要である。
【０００３】
従来、このような葉間裂や肺区域の境界の情報は、たとえば直接手動で入力して表示させたり、各肺葉領域を手動で入力することによって葉間裂を求めて表示させたりしていた。
【０００４】
これに対し、近年、画像認識技術の発展に伴い、ＣＴ（Computed Tomography）やＭＲＩ（magnetic resonance imaging）などによって撮影された３次元医用画像内に存在する様々な臓器のセグメンテーションが行われるようになってきている。
【０００５】
たとえば、特許文献１においては、ＣＴ画像から葉間裂を自動的に抽出し、その抽出された葉間裂を境界面として肺を肺葉の単位でセグメンテーションしたり、ＣＴ画像から肺の肺区域間を走行している複数の亜区域静脈を抽出し、その抽出した複数の亜区域静脈によって定義される面を境界面として肺葉を肺区域の単位にセグメンテーションしたりする方法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−１４２４８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１に記載の方法では、肺野全体の３次元医用画像に対して葉間裂などの抽出処理を施すため、その抽出処理の時間が長くなり、また誤検出の可能性が高くなるという問題がある。
【０００８】
本発明は、上記事情に鑑み、葉間裂や肺区域などの境界の抽出処理の対象領域を制限することによって、高速かつ高精度な抽出処理を行うことができる領域抽出装置、方法および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】
【０００９】
本発明の領域抽出装置は、胸部の３次元医用画像を取得する３次元医用画像取得部と、３次元医用画像取得部によって取得された３次元医用画像から気管支の構造を表す気管支構造を抽出する気管支構造抽出部と、気管支構造抽出部によって抽出された気管支構造の分岐に基づいてその気管支構造を分割し、その分割した複数の分割気管支構造に基づいて複数の分割肺領域を取得する分割肺領域取得部と、その複数の分割肺領域に基づいて、その分割肺領域以外の画素と各分割肺領域との距離に基づく距離画像を生成する距離画像生成部と、距離画像生成部において生成された距離画像に基づいて、各分割肺領域の境界を含まない境界非存在領域を抽出する境界非存在領域抽出部とを備えたことを特徴とする。
【００１０】
ここで、上記「気管支の構造を表す気管支構造」としては、気管支自体を表す気管支領域であってもよいし、気管支の領域を細線化したグラフ構造などでもよい。
【００１１】
また、上記本発明の領域抽出装置においては、距離画像生成部を、全ての分割肺領域とその全ての分割肺領域以外の画素との距離に基づいて第１の距離画像を生成し、かつ全ての分割肺領域のうちのいずれか１つを除いた分割肺領域とその分割肺領域以外の画素との距離に基づいて第２の距離画像を生成するものとし、境界非存在領域抽出部を、第１の距離画像と第２の距離画像とに基づいて、境界非存在領域を抽出するものとできる。
【００１２】
また、距離画像生成部を、全ての分割肺領域のうちのいずれか１つの分割肺領域を残し、その１つの分割肺領域とその１つの分割肺領域以外の画素との距離に基づいて第３の距離画像を分割肺領域の数だけ生成し、その生成した第３の距離画像に基づいて第２の距離画像を生成するものとできる。
【００１３】
また、距離画像生成部を、全ての分割肺領域に対して互いに異なるラベルをそれぞれ付加し、そのラベルが付加された各分割肺領域とその各分割肺領域以外の画素との距離を算出し、各画素に対して各分割肺領域との距離を割り当てた第３の距離画像を生成し、その生成した第３の距離画像に基づいて第２の距離画像を生成するものとできる。
【００１４】
また、境界非存在領域と分割肺領域と合わせた領域以外の領域を境界存在領域として抽出する境界存在領域抽出部を設けることができる。
【００１５】
また、境界存在領域に対して境界抽出処理を施す境界抽出処理部を設けることができる。
【００１６】
また、境界抽出処理部において抽出された境界を表示させる表示制御部を設けることができる。
【００１７】
また、分割肺領域取得部を、分割肺領域として肺葉領域を取得するものとできる。
【００１８】
また、分割肺領域取得部を、分割肺領域として肺区域を取得するものとできる。
【００１９】
本発明の領域抽出方法は、胸部の３次元医用画像を取得し、その取得した３次元医用画像から気管支の構造を表す気管支構造を抽出し、その抽出した気管支構造の分岐に基づいてその気管支構造を分割し、その分割した複数の分割気管支構造に基づいて複数の分割肺領域を取得し、その複数の分割肺領域に基づいて、その分割肺領域以外の画素と各分割肺領域との距離に基づく距離画像を生成し、その生成した距離画像に基づいて、各分割肺領域の境界を含まない境界非存在領域を抽出することを特徴とする。
【００２０】
本発明の領域抽出プログラムは、コンピュータを、胸部の３次元医用画像を取得する３次元医用画像取得部と、３次元医用画像取得部によって取得された３次元医用画像から気管支の構造を表す気管支構造を抽出する気管支構造抽出部と、気管支構造抽出部によって抽出された気管支構造の分岐に基づいてその気管支構造を分割し、その分割した複数の分割気管支構造に基づいて複数の分割肺領域を取得する分割肺領域取得部と、複数の分割肺領域に基づいて、その分割肺領域以外の画素と各分割肺領域との距離に基づく距離画像を生成する距離画像生成部と、距離画像生成部において生成された距離画像に基づいて、各分割肺領域の境界を含まない境界非存在領域を抽出する境界非存在領域抽出部として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
本発明の領域抽出装置および方法並びにプログラムによれば、胸部の３次元医用画像から気管支の構造を表す気管支構造を抽出し、その抽出した気管支構造の分岐に基づいてその気管支構造を分割し、その分割した複数の分割気管支構造に基づいて複数の分割肺領域を取得し、その複数の分割肺領域に基づいて、その分割肺領域以外の画素と各分割肺領域との距離に基づく距離画像を生成し、その生成した距離画像に基づいて、各分割肺領域の境界を含まない境界非存在領域を抽出するようにしたので、葉間裂や肺区域などの境界の抽出処理の対象領域から上述した境界非存在領域および分割肺領域を除くことができるので、抽出処理の対象範囲を制限することでき、これにより高速かつ高精度な抽出処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の領域抽出装置の一実施形態を用いた医用画像診断支援システムの概略構成を示すブロック図
【図２】右肺および左肺の各肺葉領域と葉間裂を模式的に示す図
【図３】本発明の領域抽出装置の一実施形態を用いた医用画像診断支援システムの作用を説明するためのフローチャート
【図４】気管支のグラフ構造へのラベリングを説明するための図
【図５】気管支構造のラベリング結果から取得された各肺葉領域を模式的に示す図
【図６】第１の距離画像の生成方法を説明するための図
【図７】第２の距離画像の１つの生成方法を説明するための図
【図８】第２の距離画像の１つの生成方法を説明するための図
【図９】第２の距離画像の１つの生成方法を説明するための図
【図１０】境界非存在領域、境界存在領域および葉間裂の一例を示す図
【図１１】第２の距離画像のその他の生成方法を説明するための図
【図１２】第２の距離画像のその他の生成方法を説明するための図
【図１３】第２の距離画像のその他の生成方法を説明するための図
【図１４】第２の距離画像のその他の生成方法を説明するための図
【図１５】右肺および左肺の各肺区域を模式的に示す図
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明の領域抽出装置および方法並びにプログラムの第１の実施形態を用いた医用画像診断支援システムについて、図面を参照しながら詳細に説明する。図１は、本実施形態の医用画像診断支援システムの概略構成を示すブロック図である。本実施形態の医用画像診断支援システムは、被検者の胸部の３次元医用画像から肺領域を抽出し、図２に示すような肺領域における葉間裂を高精度かつ高速に抽出して表示するものである。
【００２４】
本実施形態の医用画像診断支援システムは、図１に示すように、医用画像表示装置１と、３次元医用画像保管サーバ２と、ディスプレイ３と、入力装置４とを備えている。
【００２５】
医用画像表示装置１は、コンピュータに本実施形態の領域抽出プログラムをインストールすることによって構成されたものである。医用画像表示装置１は、中央処理装置（ＣＰＵ）および半導体メモリや、上述した領域抽出プログラムがインストールされたハードディスクやＳＳＤ(Solid State Drive)等のストレージデバイスを備えており、これらのハードウェアによって、図１に示すような３次元医用画像取得部１０、気管支構造抽出部１１、分割肺領域取得部１２、距離画像生成部１３、境界非存在領域抽出部１４、境界存在領域抽出部１５、境界抽出部１６および表示制御部１７が構成されている。そして、ハードディスクにインストールされた領域抽出プログラムが中央処理装置によって実行されることによって上記各部がそれぞれ動作する。
【００２６】
３次元医用画像取得部１０は、手術前または検査前などに予め撮影された胸部の３次元医用画像５を取得するものである。３次元医用画像５としては、たとえばＣＴ装置やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置などから出力されたスライスデータから再構成されたボリュームデータや、ＭＳ（Multi Slice）ＣＴ装置やコーンビームＣＴ装置から出力されたボリュームデータなどがある。３次元医用画像５は、３次元医用画像保管サーバ２に被検者の識別情報とともに予め保管されており、３次元医用画像取得部１０は、入力装置４において入力された被検者の識別情報に対応する３次元医用画像５を３次元医用画像保管サーバ２から読み出すものである。
【００２７】
気管支構造抽出部１１は、３次元医用画像取得部１０によって取得された胸部の３次元医用画像５から気管支構造を抽出するものである。具体的には、気管支構造抽出部１１は、入力された３次元医用画像５に含まれる気管支領域のグラフ構造を気管支構造として抽出するものである。以下、このグラフ構造の抽出方法の一例を説明する。
【００２８】
３次元医用画像５に含まれる気管支は、気管支の内部の画素は空気領域に相当するため低い画素値を示す領域として表れるが、気管支壁は比較的高い画素値を示す円柱あるいは線状の構造物であると考えられる。そこで、各画素ごとに画素値の分布に基づく形状の構造解析を行なって気管支を抽出する。
【００２９】
気管支は多段階に分岐し末端に近づくほど気管支の径は小さくなっていく。異なるサイズの気管支（管状構造物）を検出することができるように、予め、三次元医用画像を多重解像度変換したガウシアンピラミッド画像、つまり異なる解像度の複数の三次元医用画像を生成し、その生成したガウシアンピラミッドの各画像ごとに検出アルゴリズムを走査することで異なるサイズの管状構造物を検出する。
【００３０】
まず、各解像度の三次元画像の各画素のヘッセ行列を算出し、ヘッセ行列の固有値の大小関係から管状構造物内の画素であるかを判定する。ヘッセ行列は、各軸（三次元画像のｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）方向における濃度値の２階の偏微分係数を要素とする行列であり、下式のように３×３行列となる。
【数１】
2014073355.tif 000003
【００３１】
任意の画素におけるヘッセ行列の固有値をλ１、λ２、λ３としたとき、固有値のうち２つの固有値が大きく、１つの固有値が０に近い場合、例えば、λ３、λ２≫λ１、λ１≒０を満たすとき、その画素は管状構造物であることが知られている。また、ヘッセ行列の最小の固有値（λ１≒０）に対応する固有ベクトルが管状構造物の主軸方向に一致する。
【００３２】
気管支はグラフ構造で表すことができるが、このようにして抽出された管状構造物は、腫瘍などの影響により、全ての管状構造物が繋がった１つのグラフ構造として検出されるとは限らない。そこで、三次元画像全体の判別が終了後、検出された管状構造物が一定の距離内にあり、かつ抽出された二つの管状構造物上の任意の点を結ぶ基本線の向きと各管状構造物の主軸方向とが成す角が一定角度以内であるかについて評価することにより、複数の管状構造物が接続されるものであるか否かを判定して抽出された管状構造物の接続関係を再構築する。この再構築により、気管支のグラフ構造の抽出が完了する（詳細は、特開２０１０-２２０７４２号公報などを参照）。
【００３３】
そして、抽出したグラフ構造を、開始点・端点・分岐点・辺に分類し、開始点・端点・分岐点を辺で連結することによって、気管支を表すグラフ構造を得ることができる。なお、グラフ構造の生成方法としては、上述した方法に限らず、その他の方法を採用するようにしてもよい。
【００３４】
気管支構造の分岐とは、管状構造物上の位置において、上述したグラフ構造の分岐点と分類された位置のことを言う。また、気管支構造物の分岐は、肺を複数の領域に分割した場合における各領域の境界面上に位置するものである。
【００３５】
分割肺領域取得部１２は、気管支構造抽出部１１によって抽出された気管支領域のグラフ構造の分岐に基づいて、そのグラフ構造を分割し、その分割した複数の分割グラフ構造に基づいて複数の分割肺領域を取得するものである。具体的には、分割肺領域取得部１２は、まず、気管支領域のグラフ構造の分岐に基づいて、このグラフ構造に対して解剖学的なラベリングを行う。このラベリングは、気管支の支配領域に基づいて行われる処理であり、このラベリングによって区分けされた気管支の各支配領域は、それぞれ肺における肺葉領域（右上葉領域、右中葉領域、右下葉領域、左上葉領域および左下葉領域）に対応するものとなる。これは、気管支構造の分岐が、分割された各領域の境界面上に位置することを意味している。
【００３６】
なお、気管支ラベリングについては、既に公知な技術であるため詳細な説明を省略するが、たとえば「Pechin Lo et al. “A Bottom-up approach for labeling of human airway trees”, Fourth INTERNATIONAL WORKSHOP ON PULMONARY IMAGE ANALYSIS, P23-P34」や、「Jaesung LEE et al. “Bronchial Segment Matching in Low-dose Lung CT Scan Pairs”, Medical Imaging 2009: Computer-Aided Diagnosis, Proceeding of SPIE Vol. 7260, 72600A1-72600A8」などの技術を用いることができる。
【００３７】
なお、本実施形態においては、上述したように気管支構造抽出部１１において気管支領域のグラフ構造を抽出し、そのグラフ構造の分岐に基づいてラベリングを行うようにしたが、これに限らず、たとえば気管支構造抽出部１１において気管支自体の気管支領域を抽出し、その気管支領域の分岐に基づいてラベリングを行うようにしてもよい。
【００３８】
そして、分割肺領域取得部１２は、気管支ラベリング結果に基づいて、肺葉領域（右上葉領域、右中葉領域、右下葉領域、左上葉領域および左下葉領域）を分割肺領域として取得するものである。各肺葉領域は、たとえば同じラベルの付された気管支のグラフ構造（分割気管支構造）に対してQuickhullアルゴリズムを適用して凸領域を取得することによって取得することができる。
【００３９】
距離画像生成部１３は、分割肺領域取得部１２において取得された複数の肺葉領域に基づいて、肺全体の領域内における肺葉領域以外の画素と各肺葉領域との距離に基づく距離画像を生成するものである。なお、距離画像の生成方法については、後で詳述する。
【００４０】
境界非存在領域抽出部１４は、距離画像生成部１３において生成された距離画像に基づいて、各肺葉領域の境界を含まない境界非存在領域を抽出するものである。境界非存在領域とは、本実施形態においては上述した葉間裂が明らかに存在しない領域である。境界非存在領域の抽出方法についても、後で詳述する。
【００４１】
境界存在領域抽出部１５は、境界非存在領域抽出部１４において抽出された境界非存在領域と分割肺領域取得部１２において取得された各肺葉領域と合わせた領域以外の領域を境界存在領域として抽出するものである。
【００４２】
境界抽出部１６は、境界存在領域抽出部１５において抽出された境界存在領域に対して境界抽出処理を施して葉間裂を抽出するものである。なお、葉間裂を抽出する方法としては、既に公知の手法を採用することができ、たとえば特開２００８−１４２４８１号公報に記載の方法を用いることができる。
【００４３】
表示制御部１７は、３次元医用画像取得部１０において取得された胸部の３次元医用画像５や、分割肺領域取得部１２において取得された各肺葉領域や、境界非存在領域抽出部１４において抽出された境界非存在領域や、境界存在領域抽出部１５において抽出された境界存在領域や、境界抽出部１６において抽出された葉間裂などをディスプレイ３に表示させるものである。
【００４４】
次に、本実施形態の医用画像診断支援システムの作用について、図３に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００４５】
まず、ユーザによって入力装置４を用いて被検者の識別情報が入力され、３次元医用画像取得部１０は、その入力された識別情報に対応する胸部の３次元医用画像５を３次元医用画像保管サーバ２から読み出して取得する（Ｓ１０）。
【００４６】
３次元医用画像取得部１０によって取得された胸部の３次元医用画像５は気管支構造抽出部１１に出力され、気管支構造抽出部１１は、入力された３次元医用画像５に含まれる気管支領域のグラフ構造を生成する（Ｓ１２）。
【００４７】
気管支構造抽出部１１において生成されたグラフ構造は分割肺領域取得部１２に出力され、分割肺領域取得部１２は、入力された気管支領域のグラフ構造の分岐に基づいて、このグラフ構造に対して解剖学的なラベリングを行う。図４は、気管支領域のグラフ構造に対してラベリングをした結果の一例を示しており、右肺の気管支領域のグラフ構造については、領域ＬＡ、領域ＬＢおよび領域ＬＣの各領域内のグラフ構造に対してそれぞれ異なるラベルが付加され、左肺の気管支領域のグラフ構造については、領域ＬＤおよび領域ＬＥの各領域内のグラフ構造に対してそれぞれ異なるラベルが付加されている。
【００４８】
次いで、分割肺領域取得部１２は、図４に示すような気管支ラベリング結果に基づいて、肺葉領域（右上葉領域、右中葉領域、右下葉領域、左上葉領域および左下葉領域）を分割肺領域として取得する（Ｓ１４）。図５は、分割肺領域取得部１２において取得された右上葉領域ＲＡ、右中葉領域ＲＢ、右下葉領域ＲＣ、左上葉領域ＲＤおよび左下葉領域ＲＥの一例を示すものである。
【００４９】
次に、距離画像生成部１３は、右肺について、上述した右上葉領域ＲＡ、右中葉領域ＲＢおよび右下葉領域ＲＣに基づいて、その各肺葉領域以外の画素と各肺葉領域との距離に基づく距離画像を生成し、かつ左肺について、上述した左上葉領域ＲＤおよび左下葉領域ＲＥに基づいて、その各肺葉領域以外の画素と各肺葉領域との距離に基づく距離画像を生成する。以下、距離画像の生成方法について詳細に説明する。
【００５０】
図６は、右上葉領域ＲＡ、右中葉領域ＲＢおよび右下葉領域ＲＣと、右肺の全体領域Ｒとを模式的に示したものである。なお、右肺の全体領域Ｒの３次元医用画像については、３次元医用画像取得部１０において取得された胸部の３次元医用画像５から別途抽出されて距離画像生成部１３に入力されるものであり、図６に示すように、右肺の全体領域Ｒの３次元医用画像の範囲と、右上葉領域ＲＡ、右中葉領域ＲＢおよび右下葉領域ＲＣの３次元医用画像の範囲とは異なるものである。
【００５１】
そして、右肺の全体領域Ｒ内において、右上葉領域ＲＡ、右中葉領域ＲＢおよび右下葉領域ＲＣ以外の領域は、葉間裂が存在する領域かもしくは葉間裂が明らかに存在しない領域であるが、この葉間裂が明らかに存在しない領域を求めるために距離画像を生成する。
【００５２】
具体的には、まず、図６に示すように、右上葉領域ＲＡ、右中葉領域ＲＢおよび右下葉領域ＲＣ以外の領域の各画素Ｐと右上葉領域ＲＡとの距離ＤＡと、上記各画素Ｐと右中葉領域ＲＢとの距離ＤＢと、上記各画素Ｐと右下葉領域ＲＣとの距離ＤＣが算出される。そして、距離ＤＡ、距離ＤＢおよび距離ＤＣのうちの最も小さい距離が、各画素Ｐの距離の値として求められ、各画素Ｐにその距離の値を割り当てた第１の距離画像が生成される。なお、各画素Ｐと各肺葉領域との距離とは、本実施形態においては、各画素Ｐの座標値と各肺葉領域の重心位置の座標値との距離とする。ただし、必ずしもこれに限らず、各画素Ｐの座標値と各肺葉領域内の任意の点の座標値との距離であればよく、各肺葉領域内の任意の点の座標値についてはユーザによって入力装置４を用いて予め設定入力されるようにすればよい。また、各肺葉領域内の任意の点の座標値については、ユーザによって入力装置４を用いて変更可能としてもよい。
【００５３】
次に、図７に示すように、右肺の全体領域Ｒ内から右上葉領域ＲＡを除いた領域とし、右中葉領域ＲＢおよび右下葉領域ＲＣ以外の領域の各画素Ｐと右中葉領域ＲＢとの距離ＤＢと、上記各画素Ｐと右下葉領域ＲＣとの距離が算出される。そして、距離ＤＢと距離ＤＣのうちのいずれか小さい方の距離ＤＣが、各画素Ｐの距離の値として求められ、各画素Ｐにその距離の値を割り当てた距離画像Ａが第２の距離画像の１つとして生成される。
【００５４】
次に、図８に示すように、右肺の全体領域Ｒ内から右下葉領域ＲＣを除いた領域とし、右上葉領域ＲＡおよび右中葉領域ＲＢ以外の領域の各画素Ｐと右上葉領域ＲＡとの距離ＤＡと、上記各画素Ｐと右中葉領域ＲＢとの距離ＤＢが算出される。そして、距離ＤＡと距離ＤＢのうちのいずれか小さい方の距離が、各画素Ｐの距離の値として求められ、各画素Ｐにその距離の値を割り当てた距離画像Ｃが第２の距離画像の１つとして生成される。
【００５５】
次に、図９に示すように、右肺の全体領域Ｒ内から右中葉領域ＲＢを除いた領域とし、右上葉領域ＲＡおよび右下葉領域ＲＣ以外の領域の各画素Ｐと右上葉領域ＲＡとの距離ＤＡと、上記各画素Ｐと右下葉領域ＲＣとの距離ＤＣが算出される。そして、距離ＤＡと距離ＤＣのうちのいずれか小さい方の距離が、各画素Ｐの距離の値として求められ、各画素Ｐにその距離の値を割り当てた距離画像Ｂが第２の距離画像の１つとして生成される。
【００５６】
上記のようにして全ての肺葉領域と画素Ｐとの距離に基づいて第１の距離画像が生成され、かつ全ての肺葉領域のうちのいずれか１つを除いた肺葉領域と画素Ｐとの距離に基づいて、第２の距離画像として３つの距離画像Ａ，Ｂ，Ｃが生成される。そして、距離画像生成部１３において生成された第１の距離画像と、第２の距離画像としての距離画像Ａ，Ｂ，Ｃは境界非存在領域抽出部１４に出力される。
【００５７】
そして、境界非存在領域抽出部１４は、入力された第１の距離画像と、距離画像Ａ，Ｂ，Ｃとに基づいて、葉間裂が明らかに存在しない境界非存在領域を抽出する（Ｓ１８）。
【００５８】
具体的には、まず、第１の距離画像と距離画像Ａとの差分が算出され、その差分が予め設定された閾値以上である画素が求められ、その画素の群が、図１０に示すような境界非存在領域ＮＢＡとして抽出される。
【００５９】
次に、第１の距離画像と距離画像Ｂとの差分が算出され、その差分が予め設定された閾値以上である画素が求められ、その画素の群が、図１０に示すような境界非存在領域ＮＢＢとして抽出される。
【００６０】
さらに、第１の距離画像と距離画像Ｃとの差分が算出され、その差分が予め設定された閾値以上である画素が求められ、その画素の群が、図１０に示すような境界非存在領域ＮＢＣとして抽出される。
【００６１】
境界非存在領域抽出部１４は、上述したようにして境界非存在領域ＮＢＡ、境界非存在領域ＮＢＢ、境界非存在領域ＮＢＣを抽出し、これらを境界存在領域抽出部１５に出力する。
【００６２】
そして、境界存在領域抽出部１５は、入力された境界非存在領域ＮＢＡ、ＮＢＢ、ＮＢＣと、右上葉領域ＲＡ、右中葉領域ＲＢおよび右下葉領域ＲＣと合わせた領域以外の領域を境界存在領域ＢＲとして抽出する（Ｓ２０）。境界存在領域抽出部１５において抽出された境界存在領域ＢＲは、境界抽出部１６に出力される。
【００６３】
境界抽出部１６は、入力された境界存在領域ＢＲに対して境界抽出処理を施して、図１０に示すような葉間裂ＢＬを抽出し、その葉間裂の情報を表示制御部１７に出力する。
【００６４】
そして、表示制御部１７は、入力された葉間裂の情報に基づいて、ディスプレイ３に葉間裂を表示させる（Ｓ２４）。なお、このとき葉間裂は、右肺の全体領域Ｒの３次元医用画像上に重ねて表示される。また、このとき各肺葉領域ＲＡ、ＲＢ、ＲＣも重ねて表示するようにしてもよい。
【００６５】
なお、上記説明では、右肺の葉間裂を抽出する方法について説明したが、左肺についても同様の処理によって葉間裂を抽出することができる。
【００６６】
具体的には、まず、左上葉領域ＲＤおよび左下葉領域ＲＥ以外の領域の各画素Ｐと左上葉領域ＲＤとの距離ＤＤと、上記各画素Ｐと左下葉領域ＲＥとの距離ＤＥとが算出される。そして、距離ＤＤおよび距離ＤＥのうちの小さい方の距離が、各画素Ｐの距離の値として求められ、各画素Ｐにその距離の値を割り当てた第１の距離画像が生成される。
【００６７】
次に、左肺の全体領域Ｌ内から左上葉領域ＲＤを除いた領域とし、左下葉領域ＲＥ以外の領域の各画素Ｐと左下葉領域ＲＥとの距離ＤＥを算出する。そして、各画素Ｐにその距離ＤＥの値を割り当てた距離画像Ｅが第２の距離画像の１つとして生成される。
【００６８】
次に、左肺の全体領域Ｌ内から左下葉領域ＲＥを除いた領域とし、左下葉領域ＲＤ以外の領域の各画素Ｐと左下葉領域ＲＤとの距離ＤＤを算出する。そして、各画素Ｐにその距離ＤＤの値を割り当てた距離画像Ｄが第２の距離画像の１つとして生成される。
【００６９】
上記のようにして全ての肺葉領域と画素Ｐとの距離に基づいて第１の距離画像が生成され、かつ全ての肺葉領域のうちのいずれか１つを除いた肺葉領域と画素Ｐとの距離に基づいて、第２の距離画像として２つの距離画像Ｃ，Ｄが生成される。
【００７０】
そして、境界非存在領域抽出部１４において、第１の距離画像と距離画像Ｃとの差分が算出され、その差分が予め設定された閾値以上である画素が求められ、その画素の群が境界非存在領域ＮＢＣとして抽出される。
【００７１】
次に、第１の距離画像と距離画像Ｄとの差分が算出され、その差分が予め設定された閾値以上である画素が求められ、その画素の群が境界非存在領域ＮＢＤとして抽出される。
【００７２】
そして、境界存在領域抽出部１５において、境界非存在領域ＮＢＣ、ＮＢＤと、左上葉領域ＲＤおよび左下葉領域ＲＥと合わせた領域以外の領域が境界存在領域ＢＲとして抽出される。
【００７３】
そして、境界抽出部１６において、境界存在領域ＢＲに対して境界抽出処理が施され、左肺における葉間裂ＢＬが抽出され、その葉間裂が表示制御部１７によってディスプレイ３に表示される。
【００７４】
上記実施形態の医用画像診断支援システムによれば、胸部の３次元医用画像から気管支構造を抽出し、その抽出した気管支構造の分岐に基づいてその気管支構造を分割し、その分割した複数の分割気管支構造に基づいて複数の肺葉領域を取得し、その複数の肺葉領域に基づいて、その肺葉領域以外の画素と各肺葉領域との距離に基づく距離画像を生成し、その生成した距離画像に基づいて、葉間裂を含まない境界非存在領域を抽出するようにしたので、葉間裂の抽出処理の対象領域から上述した境界非存在領域および肺葉領域を除くことができるので、抽出処理の対象範囲を制限することでき、これにより高速かつ高精度な葉間裂の抽出処理を行うことができる。
【００７５】
次に、本発明の第２の実施形態を用いた医用画像診断支援システムについて説明する。第２の実施形態の医用画像診断支援システムは、上述した第１の実施形態の医用画像診断支援システムとは、第２の距離画像Ａ，Ｂ，Ｃの生成方法が異なる。その他の作用は同じであるので、ここでは、第２の実施形態における第２の距離画像Ａ，Ｂ，Ｃの生成方法について主に説明する。
【００７６】
第２の実施形態における距離画像生成部１３は、第１の距離画像を生成する点では上述した第１の実施形態と同様であるが、上述したように第２の距離画像Ａ，Ｂ，Ｃの生成方法が異なる。
【００７７】
具体的には、第２の実施形態の距離画像生成部１３は、まず、図１１に示すように、右肺の全体領域Ｒ内の３つの肺葉領域のうちの右上葉領域ＲＡのみを残した領域とし、右上葉領域ＲＡ以外の領域の各画素Ｐと右上葉領域ＲＡとの距離ＤＡを算出する。そして、各画素Ｐにその距離ＤＡの値を割り当てた距離画像Ａ’を第３の距離画像の１つとして生成する。
【００７８】
次に、図１２に示すように、右肺の全体領域Ｒ内の３つの肺葉領域のうちの右中葉領域ＲＢのみを残した領域とし、右中葉領域ＲＢ以外の領域の各画素Ｐと右中葉領域ＲＢとの距離ＤＢを算出する。そして、各画素Ｐにその距離ＤＢの値を割り当てた距離画像Ｂ’を第３の距離画像の１つとして生成する。
【００７９】
さらに、図１３に示すように、右肺の全体領域Ｒ内の３つの肺葉領域のうちの右下葉領域ＲＣのみを残した領域とし、右下葉領域ＲＣ以外の領域の各画素Ｐと右下葉領域ＲＣとの距離ＤＣを算出する。そして、各画素Ｐにその距離ＤＣの値を割り当てた距離画像Ｃ’を第３の距離画像の１つとして生成する。
【００８０】
次に、図１１において取得された距離画像Ａ’と図１２において取得された距離画像Ｂ’の対応する各画素の距離の値を比較し、２つの距離のうちの小さい方の距離をその画素Ｐの距離の値とすることによって、上述した第１の実施形態における第２の距離画像としての距離画像Ｃを生成する。
【００８１】
また、図１２において取得された距離画像Ｂ’と図１３において取得された距離画像Ｃ’の対応する各画素の距離の値を比較し、２つの距離のうちの小さい方の距離をその画素Ｐの距離の値とすることによって、上述した第１の実施形態における第２の距離画像としての距離画像Ａを生成する。
【００８２】
また、図１１において取得された距離画像Ａ’と図１３において取得された距離画像Ｃ’の対応する各画素の距離の値を比較し、２つの距離のうちの小さい方の距離をその画素Ｐの距離の値とすることによって、上述した第１の実施形態における第２の距離画像としての距離画像Ｂを生成する。
【００８３】
第２の実施形態においては、上述したようにして第２の距離画像としての距離画像Ａ，Ｂ，Ｃを生成する。
【００８４】
なお、上記説明では、右肺についての第２の距離画像の生成方法について説明したが、左肺については、上記第１の実施形態の第２の距離画像の生成方法と同様となる。
【００８５】
その他の作用については、第１の実施形態の医用画像診断支援システムと同様である。
【００８６】
次に、本発明の第３の実施形態を用いた医用画像診断支援システムについて説明する。第３の実施形態の医用画像診断支援システムも、上述した第１の実施形態の医用画像診断支援システムとは、第２の距離画像Ａ，Ｂ，Ｃの生成方法が異なる。その他の作用は同じであるので、ここでは、第３の実施形態における第２の距離画像Ａ，Ｂ，Ｃの生成方法について主に説明する。
【００８７】
第３の実施形態における距離画像生成部１３は、第１の距離画像を生成する点では上述した第１の実施形態と同様であるが、上述したように第２の距離画像Ａ，Ｂ，Ｃの生成方法が異なる。
【００８８】
具体的には、右肺の全体領域Ｒ内における右上葉領域ＲＡ、右中葉領域ＲＢおよび右下葉領域ＲＣに対してそれぞれ異なるラベルを付加する。たとえば右上葉領域ＲＡ内の画素にはラベルＬＢＡを付加し、右中葉領域ＲＢ内の画素にはラベルＬＢＢを付加し、右下葉領域ＲＣ内の画素にはラベルＬＢＣを付加する。そして、右上葉領域ＲＡ、右中葉領域ＲＢおよび右下葉領域ＲＣ以外の領域の各画素Ｐについて、それぞれ右上葉領域ＲＡとの距離ＤＡ、右中葉領域ＲＢとの距離ＤＢ、右下葉領域ＲＣとの距離ＤＣを算出し、各画素Ｐがこれらの距離（ＤＡ，ＤＢ，ＤＣ）を有する距離画像を第３の距離画像として生成する。
【００８９】
そして、この第３の距離画像の各画素Ｐについて、まず、距離ＤＡと距離ＤＢとを比較して小さい方の距離の値を取得し、その距離の値を画素Ｐに割り当てることによって、第２の距離画像の１つである距離画像Ｃを生成する。次に、各画素Ｐについて、距離ＤＢと距離ＤＣとを比較して小さい方の距離の値を取得し、その距離の値を画素Ｐに割り当てることによって、第２の距離画像の１つである距離画像Ａを生成する。さらに、各画素Ｐについて、距離ＤＡと距離ＤＣとを比較して小さい方の距離の値を取得し、その距離の値を画素Ｐに割り当てることによって、第２の距離画像の１つである距離画像Ｂを生成する。
【００９０】
上述したようにして第１の実施形態と同様の距離画像Ａ，Ｂ，Ｃを生成することができる。第３の実施形態によれば、第２の実施形態のように３枚の第３の距離画像を生成する必要がなく、一回の処理で上述した第３の距離画像を生成することができるので、第２の実施形態と比較すると処理時間を短縮することができる。
【００９１】
なお、上記説明では、右肺についての第２の距離画像の生成方法について説明したが、左肺についても、同様の処理によって第２の距離画像を生成することができる。
【００９２】
具体的には、左肺の全体領域Ｌ内における左上葉領域ＲＤおよび左下葉領域ＲＥに対してそれぞれ異なるラベルを付加する。たとえば左上葉領域ＲＤ内の画素にはラベルＬＢＤを付加し、左下葉領域ＲＥ内の画素にはラベルＬＢＥを付加する。そして、左上葉領域ＲＤおよび左下葉領域ＲＥ以外の領域の各画素Ｐについて、それぞれ左上葉領域ＲＤとの距離ＤＤ、左下葉領域ＲＥとの距離ＤＥを算出する。
【００９３】
そして、各画素Ｐに対して距離ＤＤの値を割り当てることによって、第２の距離画像の１つである距離画像Ｄを生成することができ、各画素に対して距離ＤＥの値を割り当てることによって、第２の距離画像の１つである距離画像Ｅを生成することができる。
【００９４】
その他の作用については、第１の実施形態の医用画像診断支援システムと同様である。
【００９５】
また、上記第１〜第３の実施形態においては、気管支構造から各肺葉領域（右上葉領域、右中葉領域、右下葉領域、左上葉領域および左下葉領域）を取得し、その各肺葉領域に基づいて第１および第２の距離画像を生成し、その第１および第２の距離画像に基づいて境界非存在領域および境界存在領域を求め、その境界存在領域から葉間裂を抽出するようにしたが、本発明は、これに限らず、図１５に示すような肺区域の境界を抽出する処理にも適用可能である。図１５は、肺を前から見た場合の肺区域と、肺を後ろから見た場合の肺区域とを示している。図１５に示すように、右肺は、領域１〜１０の１０個の肺区域に分けられ、左肺は、領域１＋２，３〜６，８〜１０の８個の肺区域に分けられる。
【００９６】
そして、具体的には、気管支構造のラベリング結果に基づいて、分割肺領域として各肺区域を取得し、その各肺区域に基づいて第１および第２の距離画像を生成し、その第１および第２の距離画像に基づいて境界非存在領域および境界存在領域を求め、その境界存在領域から肺区域の境界を抽出するようにすればよい。なお、第１および第２の距離画像の生成方法については、上述した第１〜第３の実施形態と同様であり、上述した第１〜第３の実施形態の第１および第２の距離画像の生成方法における各肺葉領域を、上述した肺区域に置き換えればよい。
【符号の説明】
【００９７】
１     医用画像表示装置
２     ３次元医用画像保管サーバ
３     ディスプレイ
４     入力装置
１０   ３次元医用画像取得部
１１   気管支構造抽出部
１２   分割肺領域取得部
１３   距離画像生成部
１４   境界非存在領域抽出部
１５   境界存在領域抽出部
１６   境界抽出部
１７   表示制御部
【図１】
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【図３】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
2014073355.tif 000009
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図２】
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【図４】
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【図５】
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