(57)【要約】【課題】分割結果をより速く得ることができる画像分割装置、医用画像診断装置及び画像分割方法を提供すること。【解決手段】実施形態に係る画像分割装置は、断層撮影によって取得された画像シリーズに基づいて生成されたボリューム画像から樹形管状構造を有する対象物を分割する画像分割装置であって、前記ボリューム画像に基づいてシード点と第１の閾値とを用いて領域拡張を行うことで、前記樹形管状構造の第１の部分を取得する第１の領域拡張部と、所定の条件が成立するまで前記第１の閾値を変更して新たに領域拡張を行う制御部とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
断層撮影によって取得された画像シリーズに基づいて生成されたボリューム画像から樹形管状構造を有する対象物を分割する画像分割装置であって、
前記ボリューム画像に基づいてシード点と第１の閾値とを用いて領域拡張を行うことで、前記樹形管状構造の第１の部分を取得する第１の領域拡張部と、
所定の条件が成立するまで前記第１の閾値を変更して新たに領域拡張を行う制御部と
を備えたことを特徴とする画像分割装置。
【請求項２】
前記ボリューム画像に基づいて前記シード点と前記第１の閾値とを用いて円心度による領域拡張を行うことで、前記樹形管状構造の第１の部分を取得する第２の領域拡張部をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の画像分割装置。
【請求項３】
前記所定の条件は、領域拡張の回数が所定の回数に達した場合、又は、前記第１の閾値が所定の範囲を超えた場合に、成立することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像分割装置。
【請求項４】
前記制御部は、前記第１の領域拡張部によって取得された第１の部分の画素割合に基づいて、前記所定の条件が成立するか否かを判定することを特徴とする請求項１、２又は３に記載の画像分割装置。
【請求項５】
前記画像シリーズに含まれる各画像に対して局所的な極値に基づく形態再構成を行うことで、前記樹形管状構造の第２の部分を構成可能な候補データを取得する形態再構成部と、
前記第１の部分と、前記候補データによって構成された前記第２の部分とをフュージョンして、前記対象物である樹形管状構造を取得するフュージョン部と
をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の画像分割装置。
【請求項６】
前記フュージョン部は、前記候補データに基づいて、前記第１の部分の各枝に空間的に接続された候補データの一部を拡張することで前記第２の部分を形成する簡易的な拡張を行うことを特徴とする請求項５に記載の画像分割装置。
【請求項７】
前記形態再構成部は、
前記画像シリーズに含まれる各画像に対してグレースケール形態再構成を行うことで、原画像における局所的な極値を識別可能なマーク画像を取得するグレースケール再構成部と、
前記マーク画像と第２の閾値とを比較し、前記マーク画像において画素値が前記第２の閾値より高い部分を保存する閾値処理部と、
前記閾値処理部によって保存された部分の空間座標及び当該部分に対応する前記原画像中の画素値を前記候補データとして抽出するデータ抽出部と
を有することを特徴とする請求項５に記載の画像分割装置。
【請求項８】
前記フュージョン部によって取得される前記樹形管状構造の特徴因子と前記第１の部分の特徴因子との比率が所定の比率となるように前記第２の閾値を変更するパラメータ最適化部をさらに備えたことを特徴とする請求項７に記載の画像分割装置。
【請求項９】
前記フュージョン部は、前記第１の部分に対応する画素値及び前記第２の部分に対応する画素を前記対象物の画素値の所定の範囲と比較し、前記樹形管状構造のうち画素値が前記所定の範囲外である部分を除去することを特徴とする請求項８に記載の画像分割装置。
【請求項１０】
前記パラメータ最適化部は、前記特徴因子の比率が所定の比率となるように、前記所定の範囲と前記第２の閾値とを変更することを特徴とする請求項９に記載の画像分割装置。
【請求項１１】
前記特徴因子は、前記樹形管状構造の画素数、体積、形状及び大きさのうちの少なくとも一つであることを特徴とする請求項８、９又は１０に記載の画像分割装置。
【請求項１２】
前記画像シリーズの画像は、画像診断装置によって取得されたデータに基づいて生成された医用画像であることを特徴とする請求項１〜１１のいずれか一つに記載の画像分割装置。
【請求項１３】
前記対象物は、気管支樹、血管又は骨格であることを特徴とする請求項１〜１２のいずれか一つに記載の画像分割装置。
【請求項１４】
前記対象物は、気管支樹であり、
前記特徴因子は、前記気管支樹の画素数であり、
前記所定の比率は、１．１〜１．２５の範囲内にある
ことを特徴とする請求項８〜１１のいずれか一つに記載の画像分割装置。
【請求項１５】
請求項１〜１３のいずれか一つに記載の画像分割装置を含んだことを特徴とする医用画像診断装置。
【請求項１６】
前記医用画像診断装置は、コンピュータ断層スキャン装置又は磁気共鳴イメージング装置であることを特徴とする請求項１５に記載の医用画像診断装置。
【請求項１７】
断層撮影によって取得された画像シリーズに基づいて生成されたボリューム画像から樹形管状構造である対象物を分割する画像分割方法であって、
前記ボリューム画像に基づいてシード点と第１の閾値とを用いて領域拡張を行うことで、前記樹形管状構造の第１の部分を取得するステップと、
所定の条件が成立するまで前記第１の閾値を変更して新たに領域拡張を行うステップと
を含んだことを特徴とする画像分割方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理分野に関し、具体的には、画像分割装置、医用画像診断装置及び画像分割方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像処理の分野において、取得した画像から対象物の構造を示す部分を分割する処理がある。典型的な例として、この構造は、樹形管状構造である。このような処理では、画像における各種のノイズ及び分解能の制限で、特に、関心領域が末梢に近い場合に、画像から完全かつ正確な樹形管状構造を直接取得することが難しい場合がある。このため、特定の画像分割方法を用いて、画像に対してさらに処理を行うことが必要になる場合がある。
【０００３】
例えば、現代の医療において、取得した医用画像から気管支樹や血管を分割することは、臨床的に重要な意味を持つ。気管支樹を例に挙げると、肺部に対してスキャンを行って、肺実質及び取得したい気管支樹の構造を含むボリューム画像を取得し、その後、各種の画像分割方法によって気管支樹を分割することで、異なる層にある気管支の位置決めや、気管支の分岐特性の測定が容易になる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許第８０４５７６９号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第２００６／０１５９３２８号明細書
【特許文献３】米国特許第８０５０４７０号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、分割結果をより速く得ることができる画像分割装置、医用画像診断装置及び画像分割方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態に係る画像分割装置は、断層撮影によって取得された画像シリーズに基づいて生成されたボリューム画像から樹形管状構造を有する対象物を分割する画像分割装置であって、前記ボリューム画像に基づいてシード点と第１の閾値とを用いて領域拡張を行うことで、前記樹形管状構造の第１の部分を取得する第１の領域拡張部と、所定の条件が成立するまで前記第１の閾値を変更して新たに領域拡張を行う制御部とを備える。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、第１の実施形態に係る画像分割装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、第２の実施形態に係る画像分割装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、第２の実施形態に係る形態再構成部の構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、第３の実施形態に係る画像分割装置の構成を示すブロック図である。
【図５】図５は、第１の実施形態に係る画像分割方法を示すフローチャートである。
【図６】図６は、第２の実施形態に係る画像分割方法を示すフローチャートである。
【図７】図７は、第２の実施形態に係る画像分割方法における候補データを取得するステップを示すフローチャートである。
【図８】図８は、第３の実施形態に係る画像分割方法を示すフローチャートである。
【図９】図９は、第４の実施形態に係る医用画像診断装置を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、各実施形態を実現することが可能なコンピュータの構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
最初に、本発明の基本的な理解のために、本発明の幾つかの実施形態について概要を説明する。この概要は、本発明のキーになる領域又は重要な領域を確定するものではなく、本発明の範囲を限定するものでもない。その目的は、後に説明する更に詳細な説明の前置きとして、発明の概念を簡単に説明するものである。
【０００９】
本発明の目的は、分割結果をより速く得ることができる画像分割装置、医用画像診断装置及び画像分割方法を提供することにある。
【００１０】
実施形態に係る画像分割装置は、断層撮影によって取得された画像シリーズに基づいて生成されたボリューム画像から樹形管状構造を有する対象物を分割する画像分割装置であって、前記ボリューム画像に基づいてシード点と第１の閾値とを用いて領域拡張を行うことで、前記樹形管状構造の第１の部分を取得する第１の領域拡張部と、所定の条件が成立するまで前記第１の閾値を変更して新たに領域拡張を行う制御部とを備える。
【００１１】
また、他の実施形態に係る医用画像診断装置は、上記実施形態に係る画像分割装置を含む。
【００１２】
また、他の実施形態に係る画像分割方法は、断層撮影によって取得された画像シリーズに基づいて生成されたボリューム画像から樹形管状構造である対象物を分割する画像分割方法であって、前記ボリューム画像に基づいてシード点と第１の閾値とを用いて領域拡張を行うことで、前記樹形管状構造の第１の部分を取得するステップと、所定の条件が成立するまで前記第１の閾値を変更して新たに領域拡張を行うステップとを含む。
【００１３】
また、他の実施形態は、上記画像分割方法を実現するためのコンピュータプログラムを提供する。
【００１４】
また、他の実施形態は、上記画像分割方法を実現するためのコンピュータプログラムコードが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。
【００１５】
実施形態に係る画像分割装置、医用画像診断装置及び画像分割方法において、より正確な略分割アルゴリズムと細分割アルゴリズムとが結合した方式を採用して、正確、高速な画像分割を実現した。
【００１６】
以下、図面を参照しながら本実施形態を説明することにより、本実施形態の目的、特徴、効果をさらに理解し易くすることができる。なお、図面中の構成は、単に本実施形態の原理を示すためのものである。また、図面において、同じ又は類似の技術的特徴又は構成については、同様の又は類似の図面表記を用いて表現することとする。
【００１７】
以下、図面を参照しながら本実施形態について説明する。なお、以下の説明において、一つの図面又は一つの実施形態において記載した構成や特徴は、一つ又は複数の他の図面又は実施形態において示した構成や特徴と組み合わせることができる。さらに、実施形態を明瞭にするため、図面や説明において本実施形態と無関係な内容や、当業者にとって周知の構成や処理については、表示や記載を省略する。
【００１８】
（第１の実施形態）
まず、図１を参照して、第１の実施形態に係る画像分割装置１００の構成と機能を説明する。図１に示すように、画像分割装置１００は、断層撮影によって取得された画像シリーズに基づいて生成されたボリューム画像から樹形管状構造を有する対象物を分割するものであり、自己適応領域拡張部１０１と、拡張制御部１０２と、円心度による領域拡張部１０３とを備える。自己適応領域拡張部１０１は、ボリューム画像に基づいてシード点と第１の閾値とを用いて領域拡張（リージョングローイングとも呼ばれる）を行うことで、樹形管状構造の第１の部分を取得する。拡張制御部１０２は、自己適応領域拡張部１０１によって取得された第１の部分が正確であるか否かを判定し、正確でないと判定した場合に、所定の条件が成立するまで第１の閾値を変更して新たに領域拡張を行う。円心度による領域拡張部１０３は、自己適応領域拡張部１０１によって正確な結果が取得されない場合に、ボリューム画像に基づいてシード点と第１の閾値とを用いて円心度による領域拡張を行うことで、樹形管状構造の第１の部分を取得する。
【００１９】
一般的に、樹形管状構造である対象物は、その他の物体と相互に包含し、又は、交差する可能性があり、ボリューム画像から直接その構造を分割することが難しい。取得した画像の分解能が有限である場合には、分割することがさらに難しくなる。ここで、樹形管状構造の対象物は、例えば、道路、植物の根系、及び人体の血管、気管支樹、骨格などであるが、これらに限定されるものではない。
【００２０】
まず、樹形管状構造である対象物に対して断層撮影を行い、それにより画像シリーズを取得する。これらの画像を断層の方向に沿って重ね合わせることで、対象物の立体構造を表すボリューム画像を生成することができる。自己適応領域拡張部１０１は、ボリューム画像において１つ又は複数のシード点を設置する。ここで、画像において、樹形管状構造の内腔と周辺部分とは、樹形管状構造の管壁によって分離され、それぞれが異なる画素値の範囲を有する領域、すなわち、それぞれが共通する特徴を有する領域として表される。したがって、自己適応領域拡張部１０１は、シード点の周囲の点が同じ特徴を有するか否か、又は、所定の拡張標準と一致するか否かを継続的に判定することで、領域拡張を実現することができる。具体的には、自己適応領域拡張部１０１は、シード点の周囲の点と第１の閾値とを比較して、その点を拡張するかどうかを判定する。ここで、第１の閾値は、画像において樹形管状構造を表す一般的な画素値の範囲に基づいて設定することができる。このような拡張処理によって、最終的に、樹形管状構造の少なくとも一部（第１の部分）を取得することができる。
【００２１】
なお、シード点の設置は、自動的に行うことができる。ここでは詳細な説明を省略するが、一つの実施形態において、シード点は、簡単な前処理によって、樹形構造の幹に設置することができる。
【００２２】
しかしながら、このような拡張は、第１の閾値だけで制止されるため、画像分解能がより低い、又は、管状構造の大きさがより小さい場合はエラーになりやすい。例えば、多くの偽の枝を拡張したり、正しい枝を拡張しなかったりする。このため、画像分割装置１００では、拡張制御部１０２が、拡張結果を判定し、エラーがあると判定した場合には、所定の条件が成立するまで第１の閾値を変更して新たに領域拡張を行う。
【００２３】
一つの実施形態において、所定の条件は、領域拡張を行った回数が所定の回数に達したこと、又は、第１の閾値が所定の範囲を超えたことである。例えば、第１の閾値が画像において対象物を表す一般的な画素値の範囲を超えた場合には、自己適応領域拡張部１０１は、領域拡張を新たに行わない。
【００２４】
また、拡張制御部１０２は、自己適応領域拡張部１０１によって取得された樹形管状構造の第１の部分の画素割合に基づいて、当該第１の部分が正確であるか否かを判定する。例えば、拡張制御部１０２は、画像全体の画素数において、取得された樹形管状構造の画素数の占める割合が所定値を超えていた場合に、拡張された複数の枝が「偽の枝」であり、このときに取得された樹形管状構造の一部が正確ではないと判定する。なお、判定の規則はこれに限定されず、必要に応じて適宜に変更することができる。
【００２５】
以上のように、自己適応領域拡張部１０１は、分割結果をより速く、簡単に得ることができるという効果を有するが、正確な、信頼性のある分割結果を取得することができない可能性がある。信頼性のある画像分割を実現するために、画像分割装置１００は、円心度による領域拡張部１０３をさらに備え、自己適応領域拡張部１０１によって正確な結果が取得されない場合に、円心度による領域拡張を行う。
【００２６】
円心度による領域拡張部１０３は、領域拡張を行う際に、円心度も考慮する。具体的には、ボリューム画像中に定められた点（以下、ボクセルと称する）に対して、三次元の空間におけるＮ個の全ての方向からＮ個の線が投射される。ここで、Ｎ個の線は、反対の方向に伸びる線の組ごとに、Ｎ／２個の組に分けられる。また、線が伸びる処理は、領域拡張によって実現され、各線は、樹形管状構造における管壁と見込まれる位置まで伸びて停止する。その後、得られた全ての線分の長さを利用して、ボクセルに対する円心度が算出される。そして、算出された円心度が一定の条件を満たすボクセルだけが、拡張される樹形管状構造の点として保存される。なお、円心度の定義及び円心度による領域拡張の具体な説明については、例えば、EXACT09  airway  segmentation  challenge  of  the  second  international  workshop  on  pulmonary  image  analysis  （MICCAI  2009）において、Rafael  Wiemker等によって発表された“A  Simple  Centricity-based  Region  Growing  Algorithm  for  Extraction  of  Airways”を参照することができる。この文献の全ての内容は、本出願で参照することによって援用される。
【００２７】
ボクセルの円心度が大きくなれば、そのボクセルに対応する点が対象物内にある可能性が高くなる。これに基づいて、所定値より高い円心度を有する点を選択的に保存することで、樹形管状構造の少なくとも一部が構成される。
【００２８】
上述した構造を有する画像分割装置１００は、より正確な分割結果を取得することができ、偽の枝が生成されるのを効果的に回避できることが実験的に証明された。さらに、利用者は関連パラメータ、例えば、第１の閾値や所定の回数又は範囲を設定するだけでよいので、画像分割装置１００の利便性が向上する。
【００２９】
（第２の実施形態）
次に、図２を参照して、第２の実施形態に係る画像分割装置２００の構成と機能を説明する。図２に示すように、画像分割装置２００は、図１における自己適応領域拡張部１０１、拡張制御部１０２、円心度による領域拡張部１０３だけでなく、形態再構成部２０１と、フュージョン部２０２とを備える。形態再構成部２０１は、画像シリーズに含まれる各画像に対して局所的な極値に基づく形態再構成を行うことで、樹形管状構造の第２の部分を構成可能な候補データを取得する。フュージョン部２０２は、自己適応領域拡張部１０１又は円心度による領域拡張部１０３によって取得された第１の部分と、形態再構成部２０１によって取得された第２の部分とをフュージョンして、対象物である樹形管状構造を取得する。
【００３０】
本実施形態に係る画像分割装置２００は、形態再構成部２０１を含むことで、より微細な管状領域を分割することができ、すなわち、対象物のより高い層の管状構造を抽出することができる。なお、形態再構成部２０１は、高い処理速度を実現するために、画像における微細な管状領域が含まれる部分だけに作用してもよい。
【００３１】
ここで、形態再構成部２０１は、画像における管状構造の内部に対応する点が、画素値の極大値又は極小値が存在する位置にあるという原理を利用する。したがって、画像の各断層における局所的な極値は、管状構造が存在する可能性がある候補領域、つまり、樹形管状構造の第２の部分の候補を構成する候補領域に対応するとみなすことができる。
【００３２】
しかし、得られた候補領域が実際には樹形管状構造の一部でない場合もあり得る。そのため、フュージョン部２０２は、樹形管状構造の上記２つの部分をフュージョンする際に、特定の方法で、そのような偽領域を除去してもよい。例えば、フュージョン部２０２は、管状構造の空間的な連続性に基づいて、樹形管状構造の第２の部分の候補を選抜してもよい。なお、フュージョンは、簡単な合成ではなく、所定のロジック及び因果関係に従って行われる。
【００３３】
例えば、フュージョン部２０２は、候補データに基づいて、自己適応領域拡張部１０１又は円心度による領域拡張部１０３によって取得された第１の部分について簡易的な拡張を行う。ここでいう簡易的な拡張には、第１の部分の各枝に空間的に接続された候補データの一部を拡張することで、樹形管状構造の第２の部分を形成することが含まれる。この例では、フュージョン部２０２は、樹形管状構造の空間的な連続性に基づいて候補データを選抜することで、樹形管状構造の第２の部分を取得する。
【００３４】
ここで、図３を参照して、第２の実施形態に係る形態再構成部２０１の構成と機能の例を説明する。例えば、図３に示すように、形態再構成部２０１は、グレースケール再構成部３０１と、閾値処理部３０２と、データ抽出部３０３とを備える。グレースケール再構成部３０１は、画像シリーズに含まれる各画像に対してグレースケール形態再構成を行うことで、原画像における局所的な極値を識別可能なマーク画像を取得する。閾値処理部３０２は、マーク画像と第２の閾値とを比較し、マーク画像において画素値が第２の閾値より高い部分を保存する。データ抽出部３０３は、閾値処理部３０２によって保存された部分の空間座標及び当該部分に対応する原画像中の画素値を候補データとして抽出する。
【００３５】
ここで、グレースケール形態再構成は、画像における局所的な極値を識別するために行われる。つまり、画像に対してトップハット変換（top-hat  transformation）又はボトムハット変換（bottom-hat  transformation）を行って、異なる大きさの構造要素を採用することで、グレースケール値の山（すなわち、局所的な極大値）又は谷（すなわち、局所的な極小値）を検出する。シルクハット変換では、原画像にオープニング処理（opening  operation）を行って得られた画像を原画像から差し引くことで、マーク画像が取得される。また、ボトムハット変換では、原画像にクロージング処理（closing  operation）を行って得られた画像を原画像から差し引くことで、マーク画像が取得される。ここで、採用される構造要素の大きさは、対象の管状構造の大きさより小さくなる。なお、グレースケール形態再構成の具体なアルゴリズムについては、例えば、Deniz  Aykac等によって、２００３年８月にIEEE  Transactions  On  Medical  Imaging、Vol.22、No.8に発表された“Segmentation  and  Analysis  of  the  Human  Airway  Tree  From  Three-Dimensional  X-Ray  CT  images”を参照することができる。この文献の全ての内容は、本出願で参照することによって援用される。
【００３６】
取得されたマーク画像における輝点又は輝領域は、局所的な極値の位置を示す。しかしながら、必ずしも全ての輝点又は輝領域が実際の管状構造に対応しないため、マーク画像は、必要に応じて閾値処理が施される。本実施形態では、閾値処理部３０２は、マーク画像において画素値が第２の所定閾値より高い部分のみを保存することで、実際には管状構造ではない領域の大部分を除去することができる。
【００３７】
第２の閾値を選択することによって、閾値処理部３０２によって最終的に保存される部分が決定される。一実施形態では、第２の閾値は、マーク画像における最大値と最小値との差の割合（％）である。
【００３８】
以上のように、データ抽出部３０３は、閾値処理部３０２によって保存された部分のみを管状構造とみなして、その部分の空間座標及び当該部分に対応する原画像中の画素値を、フュージョン部２０２によって用いられる候補データとして抽出する。
【００３９】
（第３の実施形態）
次に、図４を参照して、第３の実施形態に係る画像分割装置４００の構成と機能を説明する。図４に示すように、画像分割装置４００は、第１の実施形態における自己適応領域拡張部１０１、拡張制御部１０２、円心度による領域拡張部１０３、第２の実施形態における形態再構成部２０１、フュージョン部２０２だけでなく、パラメータ最適化部４０１を備える。形態再構成部２０１は、図３に示した構成を有する。また、パラメータ最適化部４０１は、フュージョン部２０２によって取得される樹形管状構造の特徴因子と、自己適応領域拡張部１０１又は円心度による領域拡張部１０３によって取得された第１の部分の特徴因子との比率が所定の比率となるように第２の閾値を変更する。
【００４０】
ここで、例えば、特徴因子は、樹形管状構造の画素数、体積、形状及び／又は大きさである。また、所定の比率は、利用者によって必要に応じて設定される。特徴因子の比率を所定の比率に設定することで、最適な分割結果を取得することができる。
【００４１】
図４に示す画像分割装置４００では、取得された樹形管状構造における偽の枝をさらに除去するために、フュージョン部２０２が、上記第１の部分に対応する画素値及び上記第２の部分に対応する画素を対象物の画素値の所定の範囲と比較し、樹形管状構造のうち画素値が所定の範囲外である部分を除去する。上述したように、例えば、対象物の画素値の所定の範囲は、画像において分割される対象物を表す一般的な画素値の範囲である。
【００４２】
一実施形態では、パラメータ最適化部４０１は、特徴因子の比率が所定の比率となるように、上記所定の範囲と上記第２の閾値とを変更する。なお、当該所定の範囲及び当該第２の閾値は、良好な分割を実現することができるものとして実験で立証された値の付近の範囲内で、処理速度が高くなるように変更される。
【００４３】
以上、図１〜４を参照して、各実施形態に係る画像分割装置について説明したが、これらの画像分割装置は各種の分野で用いることができる。以下では、画像分割装置を医用画像の分割に適用した場合の例を説明するが、実施形態はこれに限られない。なお、以下の記載は単に説明のためのものであり、画像分割装置の適用を限定するものではない。すなわち、画像分割装置の適用範囲は、医用画像に限定されるものではない。
【００４４】
また、ここで説明する医用画像は、医用画像診断装置によって取得されたデータに基づいて生成された画像であってもいい。ここでいう医用画像診断装置は、例えば、Ｘ線イメージング診断装置、超音波（ＵＬ）診断イメージング装置、コンピュータ断層スキャン（ＣＴ）装置、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）診断イメージング装置、又は、陽電子放出断層スキャン（Positron  Emission  Tomography：ＰＥＴ）装置などであるが、これらに限定されるものではない。
【００４５】
医療の分野では、通常、分割する対象物は、気管支樹、血管又は骨格などである。ここでは、気管支樹を分割する場合の例を詳しく説明する。
【００４６】
一般的に知られているように、人間の気管から肺胞までには、逆さにした大樹のように、約２４段階の階層があり、医用画像に基づいて気管支樹の構造を再構成することは、臨床的に重要な意味を持つ。しかし、気管支樹の構造は複雑であり、かつ、階層が高くなるほど枝が細かくなるため、医用画像で直接的に気管と肺組織とを区分することが難しい。したがって、気管支樹を再構成するためには、続けて画像分割処理を行う必要がある。
【００４７】
まず、医用画像診断装置を用いて断層スキャンを行うことで、肺の画像シリーズが取得され、取得された画像に基づいて、分割される気管支樹を含んだボリューム画像が構成される。その後、上記実施形態に係る画像分割装置１００、２００又は４００を用いて、ボリューム画像が分割される。
【００４８】
ここで、概略の気管支樹のみが求められる場合は、例えば、比較的低い階層の気管だけを対象とし、画像分割装置１００を用いてボリューム画像を分割することができる。なお、画像分割装置１００の具体的な構成及び機能については、上記で詳細に説明したため、ここでは説明を省略する。
【００４９】
本例では、拡張制御部１０２は、気管支樹の通常の分岐数に基づいて、自己適応領域拡張部１０１によって取得された樹形管状構造の第１の部分が正確であるか否かを判定する。
【００５０】
また、詳細な気管支樹が求められる場合は、例えば、比較的高い階層の気管だけを対象とし、画像分割装置２００又は４００を用いてボリューム画像を分割することができる。なお、画像分割装置２００及び４００の具体的な構成及び機能については、上記で詳細に説明したため、ここでは説明を省略する。
【００５１】
本例では、形態再構成部２０１は、画像シリーズに含まれる各画像に対して局所的な極小値に基づく形態再構成を行う。これは、画像において、気管がグレースケールの谷として表されるからである。なお、形態再構成部２０１は、処理速度をより高くするために、比較的細かい気管のみ、すなわち、比較的高い階層の気管のみを再構成するようにしてもよい。
【００５２】
また、フュージョン部２０２は、形態再構成部２０１が候補データを取得した後に、その候補データから得られた気管支樹の一部に基づいてさらに簡易的な拡張を行う。また、フュージョン部２０２は、気管の空間的な継続性の原理に基づいて、樹形管状構造の第２の部分を形成するために用いる候補データを選択する。なお、簡易的な拡張は、実際には連続している気管における明らかに不足したデータを補足する意味もある。
【００５３】
また、パラメータ最適化部４０１は、特徴因子の比率が所定の比率となるように、所定の範囲及び第２の閾値の少なくとも一方を変更することで、最適な分割結果を取得することができる。一実施形態では、特徴因子は、気管支樹の画素数であり、所定の比率は、１．１〜１．２５の範囲内にある。
【００５４】
多数の実験によって、所定の比率が１．１〜１．２５の範囲内にある場合に、取得される気管支樹が最適になることが証明されている。
【００５５】
なお、ここでは、医療の分野において気管支樹を分割する場合の例を説明したが、この説明は一例であり、実際には、上記実施形態に係る画像分割装置は、各種の分野において樹形管状構造を有する対象物を分割する場合に適用することができる。ここで開示される画像分割装置は、高速、正確であるという利点を有する。
【００５６】
また、上述した各実施形態に係る画像分割装置に関する説明において、いくつかの処理又は方法も明示された。以下、この方法の概要について、上記で既に説明した内容を繰り返すことなく説明する。なお、ここでは、画像分割装置の説明を開示するが、この方法は、上述した各部を用いなくてもよく、また、上述した各部によって実行されなくてもよい。例えば、画像分割装置の実施形態は、部分的又は全体的に、ハードウェア及び／又はファームウェアによって実現されてもよい。また、以下で説明する画像分割方法は、画像分割装置のハードウェア及び／又はファームウェアを用いてもよいが、コンピュータが実行可能なプログラムによって全体が実現されてもよい。
【００５７】
図５は、第１の実施形態に係る画像分割方法を示すフローチャートである。図５に示すように、この画像分割方法は、断層撮影によって取得された画像シリーズに基づいて生成されたボリューム画像から樹形管状構造である対象物を分割する画像分割方法であって、ボリューム画像に基づいてシード点と第１の閾値とを用いて領域拡張を行うことで、樹形管状構造の第１の部分を取得するステップＳ１１と、第１の部分が正確であるか否かを判定するステップＳ１２と、正確でないと判定した場合に、所定の条件が成立するまで第１の閾値を変更して新たに領域拡張を行うステップＳ１３及びＳ１４と、領域拡張によって正確な結果が取得されない場合に、ボリューム画像に基づいてシード点と第１の閾値とを用いて円心度による領域拡張を行うことで、樹形管状構造の第１の部分を取得するステップＳ１５とを含む。
【００５８】
ここで、例えば、ステップＳ１４における所定の条件は、領域拡張の回数が所定の回数に達した場合、又は、第１の閾値が所定の範囲を超えた場合に成立する。また、例えば、ステップＳ１２において、領域拡張によって取得された第１の部分の画素割合に基づいて、当該第１の部分が正確であるか否かを判定する。
【００５９】
また、図６は、第２の実施形態に係る画像分割方法を示すフローチャートである。図６に示すように、この画像分割方法は、図５に示した各ステップの他に、さらに、画像シリーズに含まれる各画像に対して局所的な極値に基づく形態再構成を行うことで、樹形管状構造の第２の部分を構成可能な候補データを取得するステップＳ２１と、第１の部分と、候補データによって構成された第２の部分とをフュージョンして、対象物である樹形管状構造を取得するステップＳ２２とを含む。
【００６０】
ここで、例えば、ステップＳ２２におけるフュージョンは、候補データに基づいて、第１の部分の各枝に空間的に接続された候補データの一部を拡張することで第２の部分を形成する簡易的な拡張を行うことを含む。
【００６１】
また、図７は、第２の実施形態に係る画像分割方法における候補データを取得するステップＳ２１を示すフローチャートである。例えば、図７に示すように、ステップＳ２１は、画像シリーズに含まれる各画像に対してグレースケール形態再構成を行うことで、原画像における局所的な極値を識別可能なマーク画像を取得するステップＳ３１と、マーク画像と第２の閾値とを比較し、マーク画像において画素値が第２の閾値より高い部分を保存するステップＳ３２と、保存された部分の空間座標及び当該部分に対応する原画像中の画素値を候補データとして抽出するステップＳ３３とを含む。
【００６２】
ここで、例えば、第２の閾値は、マーク画像における最大値と最小値との差の割合（％）である。
【００６３】
また、図８は、第３の実施形態に係る画像分割方法を示すフローチャートである。図８に示すように、この画像分割方法は、図６に示した各ステップの他に、フュージョンによって取得される樹形管状構造の特徴因子と第１の部分の特徴因子との比率が所定の比率となるように第２の閾値を変更するステップＳ４１を含む。ここで、例えば、特徴因子は、樹形管状構造の画素数、体積、形状及び／又は大きさである。
【００６４】
具体的には、ステップＳ４１において第２の閾値が変更されるごとに、候補データを新たに抽出してフュージョンを行い、その後、ステップＳ４２において、フュージョンした後の樹形管状構造の特徴因子と第１の部分の樹形管状構造の特徴因子との比率が所定の比率であるか否かを判定する。そして、所定の比率であった場合には、処理を完了し、所定の比率でない場合には、さらに第２の閾値を変更して、上記処理を繰り返す。
【００６５】
ここで、例えば、ステップＳ２２は、第１の部分に対応する画素値及び第２の部分に対応する画素を対象物の画素値の所定の範囲と比較し、樹形管状構造のうち画素値が所定の範囲外である部分を除去する。
【００６６】
また、図８には図示していないが、例えば、ステップＳ４１では、特徴因子の比率が所定の比率となるように、上記所定の範囲と第２の閾値とを変更する。
【００６７】
また、一実施形態として、例えば、画像シリーズの画像は、画像診断装置によって取得されたデータに基づいて生成された医用画像である。また、対象物は、気管支樹、血管又は骨格などである。
【００６８】
なお、上記実施形態に係る画像分割装置及び方法は、各種画像の処理に適用することができる。例えば、上記実施形態に係る画像分割装置及び方法は医用画像の処理に適用することができる。また、複数の被検体で実験した結果によれば、対象物が気管支樹であり、かつ、採用した特徴因子が気管支樹の画素数である場合には、上記所定の比率が１．１〜１．２５の範囲内にあるとき、最適な気管支樹の分割結果を取得することができる。望ましくは、例えば、上記所定の比率が１．２である場合に、多くの事例で最適な気管支樹分割結果を取得することができる。
【００６９】
以上のように、上記実施形態に係る画像分割方法は、偽の枝の生成を有効的に回避することができると同時に、正確度を保持しつつ高い計算速度を有する。
【００７０】
なお、上記画像分割方法における各ステップのより具体的な内容、及び、上記画像分割方法における実行可能なステップについては、上記実施形態で説明した画像分割装置の各部に関する説明を参照することで理解できるため、ここでは説明を省略する。
【００７１】
図９は、第４の実施形態に係る医用画像診断装置を示すブロック図である。なお、図９では、本発明の主旨及び範囲を明瞭にするために、医用画像診断装置が有し得る他の構成要素については図示を省略する。図９に示すように、医用画像診断装置９００は、入力したボリューム画像に対して処理を行うために、画像分割装置９１０を含む。画像分割装置９１０は、上述したいずれか一つの実施形態に係る画像分割装置１００や、２００、４００である。例えば、医用画像診断装置９００は、Ｘ線イメージング診断装置、超音波（ＵＬ）診断イメージング装置、コンピュータ断層スキャン（ＣＴ）装置、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）診断イメージング装置、又は陽電子放出断層スキャン（Positron  Emission  Tomography：ＰＥＴ）装置などであるが、これらに制限されない。
【００７２】
なお、上記画像分割装置を医用画像診断装置に設置するための具体的な手段や方法は、当業者にとって周知のものであるので、ここでは説明を省略する。
【００７３】
例えば、上記画像分割方法の各ステップ及び上記画像分割装置の各構成及び／又は各部は、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア又はそれらの組み合わせとして実施してもよい。ソフトウェア又はファームウェアを用いて実現した場合には、上記画像分割方法を実現するためのソフトウェアプログラムは、メモリ媒体から、又は、ネットワークを介して、特定のハードウェア構造を有するコンピュータ（例えば、図１０に示す汎用コンピュータ１０００）にインストールされる。コンピュータは、プログラムがインストールされると、当該プログラムの各種機能を利用することができる。
【００７４】
図１０は、各実施形態を実現することが可能なコンピュータの構成を示すブロック図である。図１０において、演算処理部（即ち、ＣＰＵ）１００１は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）１００２の中に記憶されているプログラム、又は、メモリ部１００８から読み書き兼用メモリ（ＲＡＭ）１００３へ書き込まれたプログラムに基づいて、各種処理を実施する。ＲＡＭ１００３では、必要に応じて、ＣＰＵ１００１が各種処理等を実施するときに必要なデータも記憶しておく。ＣＰＵ１００１、ＲＯＭ１００２及びＲＡＭ１００３は、バス１００４を経由してそれぞれ接続されている。入力／出力インターフェース１００５も、バス１００４に接続されている。
【００７５】
下記の各部は、入力／出力インターフェース１００５に接続されている：入力部１００６（キーボード、マウス等を含む）、出力部１００７（モニタ、例えば、ブラウン管（ＣＲＴ）、液晶モニタ（ＬＣＤ）等や、スピーカ等を含む）、メモリ部１００８（キーボードを含む）、通信部１００９（ネットワークインターフェースカード、例えば、ＬＡＮカード、モデム等）。通信部１００９は、ネットワーク（例えば、インターネット）を介して通信処理を実施する。必要に応じて、駆動部１０１０も入力／出力インターフェース１００５に接続可能である。取り外し可能な媒体１０１１は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、ＭＯ、半導体メモリ等であって、必要に応じて駆動部１０１０に装着され、必要に応じてコンピュータプログラムを読み出して、メモリ部１００８へダウンロードされる。
【００７６】
上述した処理がソフトウェアによって実現される場合は、ソフトウェアを構成するプログラムは、インターネットなどのネットワーク、又は、取り外し可能な媒体１０１１などの記憶媒体からインストールされてもよい。
【００７７】
なお、当業者によれば、このような記憶媒体は図１０に示すようなプログラムを記憶した記憶媒体は、装置とは離れたところから利用者にプログラムを提供する取り外し可能な媒体１０１１に限らない。取り外し可能な媒体１０１１の例としては、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤを含む）、磁気光ディスク（ＭｉＤｉｓｃ（ＭＤ、登録商標）を含む）を含む。また、記憶媒体はＲＯＭ１００２であっても良く、メモリ部１００８に含まれるハードディスク等、その中にプログラムが記憶され、それらを含む装置から利用者へプログラムが送られる形態でも良い。
【００７８】
本発明は、機器読み取り可能なコマンドコードを記憶したプログラム製品に適用することもできる。当該コマンドコードが機器によって読み取られることで、上記実施形態に係る画像処理方法が実施される。
【００７９】
また、本発明は、上記機器読み取り可能なコマンドコードを記憶しているプログラム製品を受け入れるための記憶媒体に適用することもできる。この記憶媒体は、ハードディスク、光ディスク、磁気光ディスク、メモリカード、メモリスティックに限定されない。
【００８０】
また、上述した各実施形態において、一つの実施形態で説明した特徴について、同様の方法を一つ又は複数の他の実施形態の中で適用したり、その他の実施形態と組み合わせたり、又は、その他の実施形態における特徴に置き換えることも可能である。
【００８１】
さらに、“包含する／含む”といった用語を使用したときは、特徴、構成、ステップ又は構造の存在を指し示す。ただし、その他の特徴、構成、ステップ又は構造の存在や付加の排除を意味するものではない。
【００８２】
また、上記実施形態においては、数字構成の図番記号を用いて各ステップや構成を表記している。ただし、これらの図番記号は単なる説明や画図の都合への考慮によるものであって、その順序やいかなる他の限定を表すものではない、と当業者は理解すべきである。
【００８３】
この他、本実施形態の方法は、詳細な説明の欄において説明された時間順序に沿って実施されるものに限らず、その他の時間順序に沿って、同時に、又は独立して実施されても良い。それゆえ、本願の詳細な説明において説明された方法の実施順序は、本実施形態の技術範囲に対する構成を制限するものではない。
【００８４】
上記では、既に、本実施形態の具体的実施形態の説明をもって、本実施形態の説明を行っているものの、上述のすべての実施形態はすべて単なる例示に過ぎず、限定するものではない。当業者は、特許請求の主旨や範囲において、本実施形態の各種手直し、改良又は同等物の設計を行うことが可能である。これらの手直し、改良又は同等物は、本実施形態の保護範囲内に含まれるものである。
【符号の説明】
【００８５】
１００  画像分割装置
１０１  自己適応領域拡張部
１０２  拡張制御部
１０３  円心度による領域拡張部
【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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【図９】
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【図１０】
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