(57)【要約】【課題】肺野領域の３次元画像から葉間裂を効率よく正確に抽出する。【解決手段】３次元画像から最大主曲率が所定値以上である画素を抽出する。抽出された画素のうち、最大主曲率方向ベクトルの角度差が第１の角度未満である連続する複数の画素により構成される面状領域を抽出し、面状領域毎に画素の最大主曲率方向ベクトルに応じた第１識別情報を付与する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
３次元に配列した画素を有する３次元画像から面状領域を抽出する画像処理装置であって、
上記３次元画像の各画素の画素値を第４の次元とする４次元超曲面の最大主曲率が所定値以上である画素を抽出する画素抽出手段と、
上記画素抽出手段によって抽出された画素のうち、連続する複数の上記画素によって構成され、含まれるいずれの２つの画素の上記４次元超曲面における最大主曲率方向ベクトルの角度差も第１の角度未満である面状領域を上記３次元画像から抽出する面状領域抽出手段と、
上記面状領域抽出手段によって抽出された各面状領域に、該面状領域を構成する１つ以上の画素の上記最大主曲率方向ベクトルに応じた第１識別情報を付与する第１識別情報付与手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
上記第１識別情報を付与された複数の面状領域のうち、隣接する２つの面状領域について、法線ベクトルの角度差が第２の角度未満である場合、該２つの面状領域を構成する各画素に付与された上記第１識別情報を同一の値に更新する第１の統合手段を備える、ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
上記第１識別情報を付与された複数の面状領域のうち、所定個数以下の画素を互いの端辺に挟んで隣接する２つの面状領域について、法線ベクトルの角度差が第２の角度未満である場合、該２つの面状領域を構成する各画素および該２つの面状領域の端辺によって挟まれた上記画素に付与された上記第１識別情報を同一の値に更新する第２の統合手段を備える、ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
上記３次元画像は被検体の肺野領域を表し、
同一の値の上記第１識別情報が付与された面状領域の１つを含み、かつ、上記肺野領域を２つの分割領域に分割するように仮想的に設定した分割面によって、上記肺野領域全体の体積に対する、小さい方の分割領域の体積の割合が所定値以上であるとき、当該面状領域を葉間裂面として選択する葉間裂選択手段を備える、ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
同一の値の上記第１識別情報が付与された面状領域のうち、所定数以上の画素によって構成されている面状領域を、上記肺野領域の葉間裂候補面として抽出する候補面抽出手段を備え、
上記葉間裂選択手段は、上記候補面抽出手段によって抽出された上記葉間裂候補面から上記葉間裂面を選択するものである、ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
上記３次元画像を構成する画素を、第１の個数の近接する画素よりなる第１画素群単位に区画し、
上記葉間裂面を含む各第１画素群に、上記葉間裂面の法線ベクトルに応じた１つの第２識別情報を付与し、
上記分割面が横断する、隣接する２つの第１画素群である第１端部画素群および第１対象画素群において、それぞれに含まれる全画素の最大主曲率方向ベクトルの和の角度差が第４の角度未満であるとき、上記第１対象画素群に上記第１端部画素群の上記第２識別情報と同じ値の第２識別情報を付与する第１拡張処理を、
上記角度差が上記第４の角度以上となるまで、上記第１拡張処理後の上記第１対象画素群を新たな上記第１端部画素群に設定するとともに、当該第１対象画素群に隣接して上記第２識別情報が付与されていない新たな上記第１対象画素群を設定しながら繰り返す拡張手段を備え、
上記拡張手段は、最初の上記第１拡張処理では、上記第１端部画素群を上記葉間裂面の端部を含む位置に設定するとともに、上記第１対象画素群を当該第１端部画素群に隣接する上記葉間裂面を含まない側に設定し、かつ、上記第１端部画素群に含まれる全画素の最大主曲率方向ベクトルの和の代わりに、当該第１端部画素群に含まれる上記葉間裂面の領域の法線ベクトルを用いる、ことを特徴とする請求項４または５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
同じ値の第２識別情報が付与されている各第１画素群に対して、
上記葉間裂選択手段によって選択された上記葉間裂面を含む上記第１画素群については、各画素の画素値を、当該画素の最大主曲率方向ベクトルと当該第１画素群に含まれる上記葉間裂面の領域の法線ベクトルとの角度差が小さいほど大きな量によって補正し、
上記葉間裂選択手段によって選択された上記葉間裂面を含まない上記第１画素群については、各画素の画素値を、当該画素の最大主曲率方向ベクトルと当該第１画素群の全画素の最大主曲率方向ベクトルの平均との角度差が小さいほど大きな量によって補正する強調手段をさらに備える、ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
上記強調手段は、
上記葉間裂面を含む上記第１画素群については、各画素の画素値に、当該画素の最大主曲率方向ベクトルと当該第１画素群に含まれる上記葉間裂面の領域の法線ベクトルとの内積を掛け合わせる演算を行い、
上記葉間裂面を含まない上記第１画素群については、各画素の画素値に、当該画素の最大主曲率方向ベクトルと当該第１画素群の全画素の最大主曲率方向ベクトルの平均との内積を掛け合わせる演算を行う、ことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
上記拡張手段は、
上記３次元画像を構成する画素を、上記第１の個数より少ない第２の個数の近接する画素よりなる第２画素群単位に区画し、
上記分割面が横断する、隣接する２つの第２画素群である第２端部画素群および第２対象画素群において、それぞれに含まれる全画素の最大主曲率方向ベクトルの和の角度差が第５の角度未満であるとき、上記第２対象画素群に上記第２端部画素群の上記第２識別情報と同じ値の第２識別情報を付与する第２拡張処理を、
上記角度差が上記第５の角度以上となるまで、上記第２拡張処理後の上記第２対象画素群を新たな上記第２端部画素群に設定するとともに、当該第２対象画素群に隣接して上記第２識別情報が付与されていない新たな上記第２対象画素群を設定しながら繰り返すものであり、
さらに、最初の上記第２拡張処理では、上記第２端部画素群を連続する複数の上記第１画素群のうち上記葉間裂面を含まない端部である上記第１端部画素群の内部に設定するとともに、上記第２対象画素群を当該第２端部画素群に隣接して上記第２識別情報が付与されていない側に設定する、ことを特徴とする請求項６から８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
上記３次元画像は、病変領域が除去されたものである、ことを特徴とする請求項４から９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
上記３次元画像の画素の画素値は、上記被検体におけるＸ線の吸収率に対応している、ことを特徴とする請求項４から１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
３次元に配列した画素を有する３次元画像から面状領域を抽出する画像処理方法であって、
上記３次元画像の各画素の画素値を第４の次元とする４次元超曲面の最大主曲率が所定値以上である画素を抽出する画素抽出ステップと、
上記画素抽出ステップにて抽出された画素のうち、連続する複数の上記画素によって構成され、含まれるいずれの２つの画素の上記４次元超曲面における最大主曲率方向ベクトルの角度差も第１の角度未満である面状領域を上記３次元画像から抽出する面状領域抽出ステップと、
上記面状領域抽出ステップにて抽出された各面状領域に、該面状領域を構成する１つ以上の画素の上記最大主曲率方向ベクトルに応じた第１識別情報を付与する第１識別情報付与ステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１３】
請求項１から１１のいずれか１項に記載の画像処理装置としてコンピュータを機能させるための制御プログラムであって、コンピュータを上記各手段として機能させるための制御プログラム。
【請求項１４】
請求項１３に記載の制御プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像処理装置および画像処理方法に関する。より具体的には、被検体の肺の３次元断層画像内の葉間裂を抽出するための画像処理装置および画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
肺は生物の生命活動にとって最も重要な臓器の１つであり、被検体の肺に生じた病変・異常を正確に検知して診断するための技術は、保健・医療・研究の分野において重要である。
【０００３】
ヒトの肺は概ね、右肺が上葉・中葉・下葉、左肺が上葉・下葉からなり、各肺葉間には葉間裂という薄い膜状の組織がある。葉間裂抽出は肺構造解析の基本となる処理であり、肺葉ごとの病変、あるいは術前診断において有用な情報を提供する。どの肺葉に属する病変であるかを知ることによって、例えば、当該病変が今後どのような速度で、どのように拡大するのかを予見するための重要な手がかりを得ることができる。
【０００４】
Ｘ線を利用して撮像された被検体（生体）内の画像（Ｘ線透過像およびＸ線断層像）を取得する技術は、主に医療の分野において広く利用されている。さらに、肺に生じた病変の早期発見・早期治療のためには、医師の負担を軽減できる肺の断層画像を用いたコンピュータ支援診断（Computer Aided Diagnosis、ＣＡＤ）の実現が期待されている。そして、ＣＴ（Computed Tomography）とＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）は、現代医療におけるＣＡＤにも利用され得る画像診断法の中心的役割を担っている。
【０００５】
特に、ＣＴ装置を用いて得られるＸ線断層像は高い空間分解能を有し、肺をはじめとする、被検体の様々な器官および組織の形状などを無侵襲条件で詳細に観察することが可能である。ＣＴ装置は被検体を構成する内部組織の密度に比例したＣＴ値分布を示した画像を提供する。
【０００６】
ＣＴ装置はＸ線管および当該Ｘ線管から射出されるＸ線を受け取るように配置された検出器を有する。Ｘ線管から被検体に向けて射出されたＸ線は被検体を透過して検出器に到達し、検出器がこの透過Ｘ線の強度を検出する。ＣＴ装置は、様々な方向からＸ線を被検体に向けて射出したときの透過Ｘ線の強度を解析・統合することで、被検体の各断層における投影データ（断層像）を生成する。
【０００７】
最近では、らせん起動スキャン（ヘリカルスキャンあるいはスパイラルスキャンと呼ばれる）が開発され、２次元的な断層画像を連続的に並べて３次元画像を生成できるマルチスライスＣＴ（Multi-detector row CT；MDCT）装置が登場している。このＭＤＣＴ装置は、複数の検出器列（複数の検出器（チャンネル）が配列されたものでエレメントとも呼ばれる）を備えるＣＴ装置である。ＭＤＣＴ装置は、広い範囲を高速に撮影することが可能であり、被験者（被検体）が強いられる息止めの回数を少なくできるなど、被験者の負担が少なくて済むという特徴がある。また、各断層像のスライス厚を１ｍｍ以下にすることができるため、小さい病変であっても生成された３次元画像において描出することができる。
【０００８】
上述のような特性を有するＭＤＣＴ装置を用いて生成された肺の３次元画像を用いて、葉間裂を正確に抽出するための方法としては、以下のようなものが挙げられる。
【０００９】
非特許文献１には、３次元画像に２次元線強調フィルタをかけた後に面形状を抽出するモルフォロジー演算によって葉間裂を抽出する手法が記載されている。
【００１０】
非特許文献２には、各葉血管を分類して葉間裂の探索領域を設定し、この領域に面強調フィルタを適用して葉間裂を抽出する手法が記載されている。
【００１１】
非特許文献３には、斜裂の３次元アトラスと３次元画像とのレジストレーションによって作成された仮斜裂と２次元尾根線抽出で得た斜裂候補を評価して葉間裂を抽出する手法が記載されている。
【００１２】
非特許文献４には、葉間裂を教師付き強調フィルタによって強調して閾値法により葉間裂を抽出する手法が記載されている。
【００１３】
非特許文献５には、葉間裂の膜状の性質を利用し、マーチングキューブ法で得たポリゴンに複数回のラプラシアン平衡化を行って面形状を抽出し、各面形状の拡張ガウス像により得る法線ベクトルを用いて大きな面形状を得ることで葉間裂を抽出する手法が記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１４】
【非特許文献１】久保満、仁木登、江口研二、金子昌弘、山口直人、「２次元強調処理を用いたｔｈｉｎ‐ｓｅｃｔｉｏｎ  ＣＴ画像からの葉間裂抽出アルゴリズム」、電子情報通信学会論文誌（Ｄ‐ＩＩ）、２０００年１月、Ｖｏｌ．Ｊ８３‐Ｄ‐ＩＩ、Ｎｏ．１、p.１７５‐１８２
【非特許文献２】財田伸介、久保満、河田佳樹、仁木登、大松広伸、森山紀之、「検診用マルチスライスＣＴ画像の肺葉間裂抽出アルゴリズム」、電子情報通信学会論文誌（Ｄ‐ＩＩ）、２００４年１月、Ｖｏｌ．Ｊ８７‐Ｄ‐ＩＩ、Ｎｏ．１、p.１３４‐１４５
【非特許文献３】L. Zhang, E. A. Hoffman, and J. M. Reinhardt, “Atlas-Driven Lung Lobe Segmentation in Volumetric X-Ray CT Images”, IEEE Transactions on Medical Imaging. Vol.25, No.1, pp1-16, 2006
【非特許文献４】E. M. van Rikxoort, B. de Hoop, S. van de Vorst, and van Ginneken, “Automatic Segmentation of Pulmonary Segmentation From Volumetric Chest CT Scans”,IEEE Transactions on Medical Imaging. Vol.28, No.4, pp.621-630, 2009
【非特許文献５】J. Pu, C. Fuhrman, J. Duric, J. K. Leader, A. Klym, F. C. Sciurba, and D. Gur, “Computerized Assessment Pulmonary Fissure Integrity Using High Resolution CT”, Medical Physics, Vol.37, No.9, pp.4661-4672, 2010
【非特許文献６】M. Matsuhiro, Y. Kawata, N. Niki, Y. Nakano, M. Mishima, H. Ohmatsu, T. Tsuchida, K. Eguchi, M. Kaneko, N. Moriyama, “Classification algorithm of lung lobe for lung disease cases based on multi-slice CT images”, Proc. SPIE Medical Imaging, Vol.7963, pp.796331-1-6, 2011
【非特許文献７】P. K. Saha, “3D Digital Topology under Binary Transformationwith Applications”, Computer Vision And Image Understanding, Vol.63, No.3, pp.418-429, 1996.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
しかしながら、上述のような従来技術は、葉間裂以外の面形状物を誤って葉間裂として抽出してしまうという問題がある。そもそも葉間裂は薄く滑らかな膜状の組織であり、肺画像上において葉間裂は概ね低いコントラストで撮像される。さらに、肺癌、重度の肺気腫、あるいは間質性肺炎などを罹患している肺では葉間裂以外の面状物が多数生成され、存在することが知られている。そのため、従来技術では、肺癌、重度の肺気腫、あるいは間質性肺炎などを罹患している肺を撮像した肺画像において、これらの葉間裂以外の面形状物を誤抽出することなく、葉間裂を正確に抽出することは困難であった。
【００１６】
本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、肺等の３次元画像中の葉間裂等の面状領域を効率的かつ正確に抽出することができる画像処理装置等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る画像処理装置は、３次元に配列した画素を有する３次元画像から面状領域を抽出する画像処理装置であって、上記３次元画像の各画素の画素値を第４の次元とする４次元超曲面の最大主曲率が所定値以上である画素を抽出する画素抽出手段と、上記画素抽出手段によって抽出された画素のうち、連続する複数の上記画素によって構成され、含まれるいずれの２つの画素の上記４次元超曲面における最大主曲率方向ベクトルの角度差も第１の角度未満である面状領域を上記３次元画像から抽出する面状領域抽出手段と、上記面状領域抽出手段によって抽出された各面状領域に、該面状領域を構成する１つ以上の画素の上記最大主曲率方向ベクトルに応じた第１識別情報を付与する第１識別情報付与手段と、を備えている。
【００１８】
また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る画像処理方法は、３次元に配列した画素を有する３次元画像から面状領域を抽出する画像処理方法であって、上記３次元画像の各画素の画素値を第４の次元とする４次元超曲面の最大主曲率が所定値以上である画素を抽出する画素抽出ステップと、上記画素抽出ステップにて抽出された画素のうち、連続する複数の上記画素によって構成され、含まれるいずれの２つの画素の上記４次元超曲面における最大主曲率方向ベクトルの角度差も第１の角度未満である面状領域を上記３次元画像から抽出する面状領域抽出ステップと、上記面状領域抽出ステップにて抽出された各面状領域に、該面状領域を構成する１つ以上の画素の上記最大主曲率方向ベクトルに応じた第１識別情報を付与する第１識別情報付与ステップと、を含んでいる。
【００１９】
この構成ならびに方法によれば、３次元画像から最大主曲率が所定値以上である画素を抽出する。最大主曲率が大きい画素は、３次元画像が表す構造の境界面に対応した画素であると考えられる。また、最大主曲率方向ベクトルは、該境界面の該画素における法線ベクトルに対応する。よって、抽出された画素のうち、最大主曲率方向ベクトルの角度差が第１の角度未満である連続する複数の画素は、１つの面状領域を構成する画素である。
【００２０】
それゆえ、上記の構成によれば、３次元画像から各面状領域を抽出し、面状領域毎に画素の最大主曲率方向ベクトルに応じた第１識別情報を付与することができる。これにより、３次元画像の中の面状組織のコントラストが低い場合であっても、その面状領域を個別に、正確に抽出することができる。よって、例えば、被検体の肺野領域の３次元画像においてコントラストが低い、面状組織である葉間裂を効率よくかつ正確に抽出することができる。
【００２１】
また、本発明に係る画像処理装置は、さらに、上記第１識別情報を付与された複数の面状領域のうち、隣接する２つの面状領域について、法線ベクトルの角度差が第２の角度未満である場合、該２つの面状領域を構成する各画素に付与された上記第１識別情報を同一の値に更新する第１の統合手段を備える。
【００２２】
この構成によれば、隣接する２つの面状領域の法線ベクトルの角度差が小さい場合、該２つの面状領域は実質的に連続した１つの面状領域であると考えられる。
【００２３】
したがって、法線ベクトルの角度差に応じて、面状領域抽出手段によって異なる面状領域として抽出された隣接する２つの面状領域に、同一の値の第１識別情報を付与することができる。それゆえ、実質的に連続した１つの面状領域である隣接する該２つの面状領域を、１つの面状領域として識別することができる。また、法線ベクトルの角度差が大きく異なる面状領域と考えられる２つの面状領域には、別々の第１識別情報を付与したままにしておくことができる。そのため、抽出された複数の面状領域が互いに交差している場合においても、連続した１つの面状領域を正確に識別することができる。よって、３次元画像における比較的大きな面状組織を効率よくかつ正確に抽出することができる。
【００２４】
また、本発明に係る画像処理装置は、さらに、上記第１識別情報を付与された複数の面状領域のうち、所定個数以下の画素を互いの端辺に挟んで隣接する２つの面状領域について、法線ベクトルの角度差が第２の角度未満である場合、該２つの面状領域を構成する各画素および該２つの面状領域の端辺によって挟まれた上記画素に付与された上記第１識別情報を同一の値に更新する第２の統合手段を備える。
【００２５】
この構成によれば、２つの面状領域の間に挟まれた面の交差部分に対応する線状の領域にも、該２つの面状領域と同じ第１識別情報を付与することができる。それゆえ、該２つの面状領域と交差部分に対応する線状の領域とを、連続した１つの面状領域として識別することができる。そのため、抽出された複数の面状領域が互いに交差している場合においても、実質的に１つである面状領域を正確に識別することができる。
【００２６】
また、本発明に係る画像処理装置は、さらに、上記３次元画像は被検体の肺野領域を表し、同一の値の上記第１識別情報が付与された面状領域の１つを含み、かつ、上記肺野領域を２つの分割領域に分割するように仮想的に設定した分割面によって、上記肺野領域全体の体積に対する、小さい方の分割領域の体積の割合が所定値以上であるとき、当該面状領域を葉間裂面として選択する葉間裂選択手段を備える。
【００２７】
肺野領域における葉間裂は、比較的大きな面状組織であり、肺野領域を大きく縦断または横断する。それゆえ、面状領域が葉間裂を表している場合、該面状領域を代表する分割面によって規定される２つの分割領域は、ある程度大きな体積を有する。
【００２８】
上記の構成によれば、全体に対する分割領域の体積の割合によって、該面状領域が葉間裂面であるか否かを適切に判定することができる。よって、複数の面状領域の中から、葉間裂面に対応する面状領域を適切に選択することができる。
【００２９】
また、本発明に係る画像処理装置は、さらに、同一の値の上記第１識別情報が付与された面状領域のうち、所定数以上の画素によって構成されている面状領域を、上記肺野領域の葉間裂候補面として抽出する候補面抽出手段を備え、上記葉間裂選択手段は、上記候補面抽出手段によって抽出された上記葉間裂候補面から上記葉間裂面を選択するものである。
【００３０】
肺野領域における葉間裂は、比較的大きな面状組織である。
【００３１】
上記の構成によれば、比較的小さい面状領域は葉間裂ではない面状領域と判定し、比較的大きな面状領域を葉間裂候補面として選択することができる。よって、葉間裂の候補となる面状領域と葉間裂ではない面状領域とを適切に判定することができる。
【００３２】
また、本発明に係る画像処理装置は、さらに、上記３次元画像を構成する画素を、第１の個数の近接する画素よりなる第１画素群単位に区画し、上記葉間裂面を含む各第１画素群に、上記葉間裂面の法線ベクトルに応じた１つの第２識別情報を付与し、上記分割面が横断する、隣接する２つの第１画素群である第１端部画素群および第１対象画素群において、それぞれに含まれる全画素の最大主曲率方向ベクトルの和の角度差が第４の角度未満であるとき、上記第１対象画素群に上記第１端部画素群の上記第２識別情報と同じ値の第２識別情報を付与する第１拡張処理を、上記角度差が上記第４の角度以上となるまで、上記第１拡張処理後の上記第１対象画素群を新たな上記第１端部画素群に設定するとともに、当該第１対象画素群に隣接して上記第２識別情報が付与されていない新たな上記第１対象画素群を設定しながら繰り返す拡張手段を備え、上記拡張手段は、最初の上記第１拡張処理では、上記第１端部画素群を上記葉間裂面の端部を含む位置に設定するとともに、上記第１対象画素群を当該第１端部画素群に隣接する上記葉間裂面を含まない側に設定し、かつ、上記第１端部画素群に含まれる全画素の最大主曲率方向ベクトルの和の代わりに、当該第１端部画素群に含まれる上記葉間裂面の領域の法線ベクトルを用いる。
【００３３】
上記の構成によれば、葉間裂面の端部に位置する領域において、葉間裂面の一部であると考えられる領域に、葉間裂面の画素群と同じ値の第２識別情報を付与することができる。それゆえ、葉間裂面を拡張し、より正確に葉間裂面を抽出することができる。
【００３４】
また、本発明に係る画像処理装置は、さらに、同じ値の第２識別情報が付与されている各第１画素群に対して、上記葉間裂選択手段によって選択された上記葉間裂面を含む上記第１画素群については、各画素の画素値を、当該画素の最大主曲率方向ベクトルと当該第１画素群に含まれる上記葉間裂面の領域の法線ベクトルとの角度差が小さいほど大きな量によって補正し、上記葉間裂選択手段によって選択された上記葉間裂面を含まない上記第１画素群については、各画素の画素値を、当該画素の最大主曲率方向ベクトルと当該第１画素群の全画素の最大主曲率方向ベクトルの平均との角度差が小さいほど大きな量によって補正する強調手段をさらに備える。
【００３５】
上記の構成によれば、葉間裂の法線ベクトルと角度差が小さい最大主曲率方向ベクトルを有する画素の最大主曲率が大きく強調される。これにより、葉間裂面の葉間裂を構成する画素の最大主曲率が周囲の画素に比較してより大きく強調されるため、対象領域内の葉間裂の抽出を周囲の領域の最大主曲率からの影響を低減できる。
【００３６】
また、本発明に係る画像処理装置は、さらに、上記強調手段は、上記葉間裂面を含む上記第１画素群については、各画素の画素値に、当該画素の最大主曲率方向ベクトルと当該第１画素群に含まれる上記葉間裂面の領域の法線ベクトルとの内積を掛け合わせる演算を行い、上記葉間裂面を含まない上記第１画素群については、各画素の画素値に、当該画素の最大主曲率方向ベクトルと当該第１画素群の全画素の最大主曲率方向ベクトルの平均との内積を掛け合わせる演算を行う。
【００３７】
上記の構成によれば、葉間裂の法線ベクトルと角度差が大きい最大主曲率方向ベクトルを有する画素の最大主曲率を小さくし、相対的に、葉間裂の法線ベクトルと角度差が小さい最大主曲率方向ベクトルを有する画素の最大主曲率が大きく強調される。
【００３８】
また、本発明に係る画像処理装置は、さらに、上記拡張手段は、上記３次元画像を構成する画素を、上記第１の個数より少ない第２の個数の近接する画素よりなる第２画素群単位に区画し、上記分割面が横断する、隣接する２つの第２画素群である第２端部画素群および第２対象画素群において、それぞれに含まれる全画素の最大主曲率方向ベクトルの和の角度差が第５の角度未満であるとき、上記第２対象画素群に上記第２端部画素群の上記第２識別情報と同じ値の第２識別情報を付与する第２拡張処理を、上記角度差が上記第５の角度以上となるまで、上記第２拡張処理後の上記第２対象画素群を新たな上記第２端部画素群に設定するとともに、当該第２対象画素群に隣接して上記第２識別情報が付与されていない新たな上記第２対象画素群を設定しながら繰り返すものであり、さらに、最初の上記第２拡張処理では、上記第２端部画素群を連続する複数の上記第１画素群のうち上記葉間裂面を含まない端部である上記第１端部画素群の内部に設定するとともに、上記第２対象画素群を当該第２端部画素群に隣接して上記第２識別情報が付与されていない側に設定する。
【００３９】
上記の構成によれば、葉間裂面の端部に位置する領域において、葉間裂面の一部であると考えられる領域に、葉間裂面の画素群と同じ値の第２識別情報を付与することができる。それゆえ、葉間裂面を拡張し、より正確に葉間裂面を抽出することができる。
【００４０】
また、本発明に係る画像処理装置は、さらに、上記３次元画像は、病変領域が除去されたものであることが望ましい。
【００４１】
この構成によれば、葉間裂以外の面状物が多数生成されていることが多い病変領域を除いた領域から、葉間裂面を抽出する。
【００４２】
これにより、葉間裂ではない多くの面が存在することで、葉間裂の抽出に要する計算資源と時間とを低減させることができ、かつ、病変領域の面状物を葉間裂と誤って抽出することを防ぐことができる。
【００４３】
また、本発明に係る画像処理装置は、さらに、上記３次元画像の画素の画素値は、上記被検体におけるＸ線の吸収率に対応していることが望ましい。
【００４４】
この構成によれば、Ｘ線を利用して撮像された３次元画像から面状領域を抽出する。
【００４５】
これにより、画像診断によく利用されるＭＤＣＴ装置、ＭＲＩ装置などで得られる３次元画像において、コントラストが低く鮮明でない、肺の葉間裂などの膜状組織の観察が可能となる。よって、広く画像診断に適用することができる。
【００４６】
本発明の各態様に係る画像処理装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記画像処理装置が備える各手段として動作させることにより上記画像処理装置をコンピュータにて実現させる画像処理装置の制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【００４７】
本発明の一態様によれば、例えば、被検体の肺野領域の３次元画像を用いた場合、肺がん、重度の肺気腫、あるいは間質性肺炎などによる病変を有する肺の３次元ＣＴ画像においても、葉間裂を効率よく、正確に抽出することができる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の実施形態に係る画像処理装置を備える画像診断支援システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る画像処理装置が行う葉間裂抽出処理の流れの概略を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態１に係る画像処理装置が行う葉間裂の粗抽出の流れを示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態１に係る画像処理装置が行う葉間裂の詳細抽出の流れを示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態１に係る画像処理装置が行う葉間裂の補正処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態１に係る画像処理装置が取得した（ａ）肺の３次元画像（アキシアル（axial）断層画像）の例、および（ｂ）肺野領域に含まれる画素における４次元曲率の最大主曲率を用いて生成された最大主曲率画像の例である。
【図７】本発明の実施形態１に係る葉間裂の粗抽出における面の分類・結合を示す図であり、（ａ）は最大主曲率画像において葉間裂候補となる面の抽出を行った結果を肺野領域の断層画像に重ねた画像であり、（ｂ）は抽出された葉間裂候補となる面に対してラベルを付与した段階の画像を線描画として表現した図であり、（ｃ）はラベルを更新して面の統合を行った段階での図である。
【図８】肺野領域を分割する面のうち、葉間裂の面を決定する方法について説明する図であり、（ａ）は葉間裂である判定される面の例を示し、（ｂ）は葉間裂ではないと判定される面の例を示す図である。
【図９】本発明の実施形態１に係る画像処理装置が行う葉間裂の詳細抽出において、（ａ）粗抽出によって抽出された葉間裂を示す図、および（ｂ）葉間裂を含む領域を対象領域として設定したことを示す図である。
【図１０】本発明の実施形態１に係る画像処理装置が行う葉間裂の詳細抽出において、対象領域内の画素に対して最大主曲率を強調する処理を施す（ａ）前、および（ｂ）後の葉間裂を示す図である。
【図１１】本発明の実施形態１に係る画像処理装置が行う葉間裂の詳細抽出を（ａ）１回（ｂ）２回（ｃ）３回行うことによって、抽出される葉間裂が拡大される様子を示す図である。
【図１２】本発明の実施形態１に係る画像処理装置が行う葉間裂の詳細抽出において、大きい病変と接触する葉間裂を抽出する処理の結果を示す図であり、それぞれ（ａ）原画像、（ｂ）病変領域の周辺の葉間裂候補、（ｃ）病変領域の周辺において抽出された葉間裂をそれぞれ示している。
【図１３】３次元の断層画像において、ある画素（ボクセル）を取り囲むように位置する２６近傍、６近傍の画素について説明するための図である。
【図１４】ヒトを被検体としたときの肺の（ａ）アキシアル（axial）断層画像、（ｂ）コロナル（coronal）断層画像について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００４９】
以下、本発明の一態様に係る画像処理装置１０を画像診断支援システム１００に適用した場合を例に挙げて、その実施の形態について詳細に説明する。特に、マルチスライスＣＴ（ＭＤＣＴ）装置によって生成された被検体の肺を含む胸部Ｘ線断層画像から生成された肺の３次元画像を用いて、被検体の肺の葉間裂を画像処理装置１０によって抽出する場合について詳細に説明する。
【００５０】
（画像診断支援システム）
図１は、本発明の実施形態に係る画像処理装置を備える画像診断支援システムの構成例を示すブロック図である。図１に示すように、画像診断支援システム１００は、本発明の画像処理装置１０、ＭＤＣＴ装置２０、画像データ記憶部３０、および表示装置４０を少なくとも備えている。画像処理装置１０の概略構成と機能については後に詳述する。
【００５１】
ＭＤＣＴ装置２０は、被検体の胸部Ｘ線断層画像を複数撮像し、連続して隣接する断層像を連結することで３次元画像を生成する。ＭＤＣＴ装置２０によって生成された３次元画像は、被検体の体内の組織によってＸ線が吸収された吸収率に基づいた断層像を用いて生成されている。従って、該画像を構成する画素の各画素値は、上記Ｘ線の吸収率に対応している。一般的にＸ線吸収率が高い領域は明るく（白く）、低い領域は暗く（黒く）表示される。
【００５２】
Ｘ線吸収率を評価するためには、一般的に、Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ  Ｕｎｉｔ（ＨＵと略される）という単位系が用いられる。この単位系では、純水（Ｈ２Ｏ）のＸ線吸収率は０ＨＵであり、空気（ａｉｒ）のＸ線吸収率は−１０００ＨＵと規定される。生体の肺は薄い膜状、空気を内包する薄膜状器官であるため、骨皮質（＋１０００ＨＵ）や肺以外の臓器実質など（４０〜６０ＨＵ）と異なり、Ｘ線吸収率が低い。本実施形態において、被検体の胸部Ｘ線断層画像から肺野領域を抽出するために、肺のＸ線吸収率を利用するが、このことの詳細は後に記す。
【００５３】
画像データ記憶部３０は、ＭＤＣＴ装置２０によって生成された３次元画像を記憶する。表示装置４０は、後述の画像処理装置１０の表示画像生成部１９が生成した表示画像を表示する。なお、表示装置４０が、画像データ記憶部３０に記憶されている画像、ＭＤＣＴ装置２０が生成した画像、あるいは画像処理装置１０のユーザからの指示入力などをガイドするＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示するように構成してもよい。
【００５４】
また、図１の画像診断支援システム１００の、画像処理装置１０、ＭＤＣＴ装置２０、画像データ記憶部３０、および表示装置４０は、互いに直接連結される必要はなく、例えばネットワークを介して構成してもよい。
【００５５】
なお、図１では、本発明の画像処理装置１０の特徴に直接関係していない、画像診断支援システム１００が備える入力装置（キーボード、マウスなど）、プリンタなどは図示していない。
【００５６】
（画像処理装置の概略構成）
画像処理装置１０は少なくとも、画像データ取得部１１、肺野領域抽出部１２、関心領域決定部１３、最大主曲率算出部（画素抽出手段、面状領域抽出手段、候補面抽出手段）１４、識別情報付与部（第１識別情報付与手段）１５、面統合部（第１の統合手段、第２の統合手段）１６、代表平面決定部１７（拡張手段、強調手段）、葉間裂決定部（葉間裂選択手段）１８および表示画像生成部１９を備えている。
【００５７】
画像データ取得部１１は、画像データ記憶部３０から、葉間裂抽出の対象となる３次元画像を取得する。
【００５８】
肺野領域抽出部１２は、画像データ取得部１１が取得した３次元画像の中から、画素値（Ｘ線吸収率に対応）に基づいて肺の領域（肺野領域に相当）を抽出する。
【００５９】
関心領域決定部１３は、肺野領域抽出部１２が抽出した肺野領域の画像を、半径５ｍｍの球状の小領域を抽出し、小領域に含まれる画素の画素値が肺野領域の抽出に用いた画素値以下である画素の割合を、各小領域について算出する。算出された画素の割合が低い小領域を、大きい病変と考えられる領域として、肺野領域から除去し、関心領域（葉間裂抽出を行う対象となる領域）を決定する。
【００６０】
最大主曲率算出部１４は、３次元画像を構成する各画素の画素値（Ｘ線吸収率に対応）を第４の次元とする４次元曲率の最大主曲率、および最大主曲率方向ベクトルを算出する。最大主曲率算出部１４は、さらに、算出された最大主曲率、および最大主曲率方向ベクトルを用いて最大主曲率画像を生成し、各画素の最大主曲率と最大主曲率が閾値Ｔ１以上の領域を抽出し、得られた領域に対して薄面化を行い、３次元のトポロジを計算する（非特許文献７）ことで、最大主曲率画像内の複数の面を葉間裂候補として抽出する。
【００６１】
識別情報付与部１５は、関心領域において抽出された面（面状領域）の法線ベクトルに基づいて、各面に対し、ラベル（識別情報）を付与して分類する。同じラベルを付与された面同士は法線ベクトルの方向の差が所定の角度以内であることを意味している。また、ある面の交差部（近接部）周辺に別の面が存在しているときには、それぞれの面について法線ベクトルを求め、各面に対して同じラベルを付与する。なお、このとき付与するラベルは、各面を識別できるようなものであれば何であってもよい。面を構成する画素に付与するラベルを“１”、“１’”などとする場合について、後に詳述する。
【００６２】
面統合部１６は、面の変形が大きい箇所や面の交差部が存在する領域を含む面同士に同じラベルを付与し、１つの面として統合する。統合された、同じラベルを付与された領域を葉間裂候補（葉間裂候補面）とする。
【００６３】
代表平面決定部１７は、面統合部１６が生成した面によって規定される平面を、（ｘ，ｙ，ｚ）空間中で平面を示す式、ａｘ+ｂｙ+ｃｚ−ｄ＝０を用いて表した場合の各パラメータ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）を、各葉間裂候補として統合された面上の各画素について求めて平均値（ａ’，ｂ’，ｃ’，ｄ’）を算出し、各葉間裂候補となる面に対応する平面を表す式、ａ’ｘ+ｂ’ｙ+ｃ’ｚ−ｄ’＝０を決定する。
【００６４】
葉間裂決定部１８は、葉間裂候補の面によって規定される平面が、肺野領域をどのような体積比で分割するかを算出し、算出された体積比を解剖学的な知見と比較することで、複数の葉間裂候補の面のうちどれが葉間裂であるか否かを決定する。また、葉間裂決定部１８は、葉間裂候補の面として抽出された面を構成する画素の数が所定数以上の画素によって構成されている面を抽出する。
【００６５】
表示画像生成部１９は、画像データ取得部１１が取得した画像と同じ画像を画像データ記憶部３０から取得し、当該画像と葉間裂決定部１８が葉間裂であると決定した面の画像とを合成して表示画像を生成する。
【００６６】
（葉間裂抽出処理の流れ）
次に、本発明に係る画像処理装置１０が肺の葉間裂を抽出する動作の流れについて、図１に示した画像処理装置１０の各部の機能と関連づけながら、図２〜図５を用いて説明する。
【００６７】
図２は、本発明の実施形態１に係る葉間裂抽出処理の流れの概略を示すフローチャートである。ここでは、画像処理装置１０が肺の３次元画像を取得してから、葉間裂を示す画像を表示画像として生成するまでの処理について説明する。
【００６８】
本発明の１態様に係る画像処理装置１０の画像データ取得部１１は、葉間裂を抽出する元画像として被検体の肺の３次元画像を画像データ記憶部３０から取得する（ステップ１；以後、簡略化してＳ１のように表記する）。
【００６９】
３次元画像に対して、最初に葉間裂の粗抽出（Ｓ１００）が行われる。次に、葉間裂の詳細抽出（Ｓ２００）が行われ、最後に、葉間裂の補正処理（Ｓ３００）が行われる。画像処理装置１０は、これらの各処理工程により葉間裂を抽出する。
【００７０】
表示画像生成部１９において、肺の３次元画像（元画像）と抽出された葉間裂とが正確に重ね合わすことで合成された表示画像が生成される（Ｓ２）。
【００７１】
以下において、画像処理装置１０の行う葉間裂抽出処理を、葉間裂の粗抽出（Ｓ１００）、葉間裂の詳細抽出（Ｓ２００）、葉間裂の補正処理（Ｓ３００）の順に説明する。
【００７２】
１．葉間裂の粗抽出
ＭＤＣＴ装置２０によって撮像された３次元画像（胸部Ｘ線断層像）から葉間裂を抽出するために、はじめに葉間裂の粗抽出（図２のＳ１００）を行う。この葉間裂の粗抽出とは、以下の４つの処理から構成される。１．画像前処理、２．葉間裂候補の抽出、３．面の分類と統合、および４．葉間裂の選択。
【００７３】
図３は、本発明の実施形態１に係る画像処理装置が行う葉間裂の粗抽出の流れを示すフローチャートである。以下では、図３を参照しながら、葉間裂の粗抽出の各処理について詳細に説明する。
【００７４】
１−１．画像前処理
まず、画像データ取得部１１が胸部Ｘ線ＣＴ断層画像（３次元画像）を画像データ記憶部３０から取得し（Ｓ１）、取得した３次元画像から肺野領域抽出部１２が肺野領域を抽出する（Ｓ１１０）。肺野領域抽出部１２は、抽出された肺野領域からＸ線吸収率が所定の値Ｔ０（例えば、−７００ＨＵ）以上の領域を抽出し、Ｃｌｏｓｉｎｇ処理によって、抽出された領域に含まれる微小な穴を埋める。Ｃｌｏｓｉｎｇ処理とは、膨張処理（ｄｉｌａｔｉｏｎ）と縮退処理（ｅｒｏｓｉｏｎ）とを同じ回数繰り返す画像処理法の１つである。
【００７５】
なお、肺の葉間裂を肺野領域から抽出するためには、Ｔ０を−７５０ＨＵ以上−６５０ＨＵ未満とすることが好ましい。後述する実施例では、Ｔ０を−７００ＨＵと設定している。
【００７６】
次に、関心領域決定部１３が、肺野領域を半径５ｍｍの球状の小領域を抽出し、小領域に含まれる画素の画素値が肺野領域の抽出に用いた画素値以下である画素の割合を、各小領域について算出する。算出された画素の割合Ｒ１が低い（例えば、３０％以下）小領域を、大きい病変と考えられる領域として、肺野領域から除去し、関心領域（葉間裂抽出を行う対象となる領域）を決定する（Ｓ１２０）。
【００７７】
なお、葉間裂の粗抽出において、病変領域を除去する処理は不可欠な処理ではない。しかし、病変領域には葉間裂以外の面形状が多数存在するため、病変領域を除去する処理を葉間裂の粗抽出を行う画像に対して前処理として行うことが望ましい。
【００７８】
画像前処理によって抽出された関心領域は、次の処理（２．葉間裂候補の抽出）に供される。
【００７９】
１−２．葉間裂候補の抽出
上述のように抽出された肺野領域内の関心領域から葉間裂候補（面）の領域を抽出する（Ｓ１３０：画素抽出ステップ、面状領域抽出ステップ）ために、ここでは非特許文献６に記載されている手法を用いる。すなわち、画像処理装置１０は、被検体の肺野領域を表し３次元に配列した画素を有する３次元画像から、上記各画素の画素値を第４の次元とする４次元曲率の最大主曲率を画素値とする最大主曲率画像を生成し、該最大主曲率画像から肺の葉間裂を抽出する。
【００８０】
最大主曲率算出部１４は、関心領域を構成する画素に、３次元画像の３つの空間軸に加えて、第４軸目に各画素における画素値をとることにより、４次元空間内の超曲面として扱う。これにより、曲面が撮像された時の濃淡のコントラストに関する情報を考慮した空間的な広がり、および繋がりに基づいて、関心領域に含まれる複数の面状領域を抽出することができる。
【００８１】
３次元空間の点（ｘ，ｙ，ｚ）における濃度値がｗ＝ｆ（ｘ，ｙ，ｚ）で与えられる画像では３次元画像を構成する各画素の画素値はそれぞれの濃度値を示している。
【００８２】
関心領域における１階偏導関数をｆｘ，ｆｙ，ｆｚと表記し、２階偏導関数をｆｘｘ，ｆｙｙ，ｆｚｚ，ｆｘｙ，ｆｙｚ，ｆｘｚと表記する。このとき、第１基本形式を、
【００８３】
【数１】
2014161388.tif 000003
【００８４】
とし、第２基本形式を、
【００８５】
【数２】
2014161388.tif 000004
【００８６】
【数３】
2014161388.tif 000005
【００８７】
とすると、４次元超曲面の主曲率は、下記の式で表される。
【００８８】
【数４】
2014161388.tif 000006
【００８９】
上記Ｆ１の逆行列と上記Ｆ２との積Ｗの固有値が主曲率であり、４次元超曲面の主曲率方向ベクトルは当該内積Ｗの固有ベクトルである。得られる３つの主曲率の中の最大のものを最大主曲率とし、最大主曲率に対応する固有ベクトルを最大主曲率方向ベクトルとする。
【００９０】
図６は、本発明の実施形態１に係る画像処理装置が取得した（ａ）肺の３次元画像（アキシアル（axial）断層画像）の例、および（ｂ）肺野領域に含まれる画素における４次元曲率の最大主曲率を用いて生成された最大主曲率画像の例である。
【００９１】
最大主曲率算出部１４は、さらに、関心領域内で最大主曲率に対して所定の閾値Ｔ１（例えば、０．０５）以上の領域を抽出し、得られた領域に対して薄面化を行い、３次元のトポロジを計算する。３次元のトポロジの計算は公知の技術によって行うことができる（非特許文献７参照）。なお、最大主曲率画像内において面形状（面状領域）に加えて線形状が抽出されたときには、以後の葉間裂の粗抽出処理を行う前に線形状を除去する。また、３次元のトポロジに基づいて、各画素を面、面の縁、および面同士の交差部のいずれかに分類する。
【００９２】
具体的には、最大主曲率算出部１４は、関心領域内の各画素について最大主曲率と最大主曲率方向ベクトルとを算出し、最大主曲率が閾値Ｔ１以上である互いに隣接する画素の集まりを１つの形状の領域として抽出する。このように抽出された画素によって構成された領域は、その形状によって面形状、線形状などに分類される。このようにして抽出された領域のうち、線形状の領域は除去され、一方、面形状の領域は面、面の縁、および面同士の交差部に分類される。この面形状の領域を葉間裂候補領域とする。
【００９３】
１−３．面の分類と統合
葉間裂候補として抽出された複数の面（面状領域）を各面の法線ベクトルを用いて分類する。識別情報付与部１５は、葉間裂候補を構成する画素の最大主曲率方向ベクトルをその面の該画素における法線ベクトルとして利用し、各面にラベル（第１識別情報）を付与する（Ｓ１４０：第１識別情報付与ステップ）。識別情報付与部１５が、ラベルを付与することで面を分類する処理は、具体的には、以下の４工程によって行われる。ここで、面に分類される画素を面画素とし、面同士の交差部に分類される画素を交差部画素とする。
【００９４】
工程１：ラベルの初期値を１に設定する。初期状態において、全ての画素にはまだラベルが付与されていない。
【００９５】
工程２：関心領域内において交差部画素を探索する。交差部画素毎に工程３を実行する。全ての交差部画素についての処理が完了すると、識別情報付与部１５は処理を終了する。
【００９６】
工程３：注目している交差部画素の近傍（例えば「２６近傍」：図１３参照）にある面画素のうち、まだラベルが付与されていない画素の１つにラベルを付与し、該画素を注目点とする。注目点について工程４を実行する。注目している交差部画素の近傍に、ラベルが付与されていない面画素が存在しない場合、工程２に戻る。
【００９７】
工程４：注目点の近傍に存在するまだラベルが付与されていない面画素について、該面画素の法線ベクトルと注目点の法線ベクトルとの角度の差が所定の角度Ｑ１（第１の角度；例えば、２５度）未満であるという角度条件を満たす場合には、該面画素にラベルを付与する。すなわち該画素には注目点のラベルと同じラベルが付与される。この処理を注目点の近傍に存在するまだラベルが付与されていない全ての面画素に対して実行する。同じラベルが付与された各面画素を新たな注目点とし、工程４を実行する。同じラベルが付与された複数の面画素の近傍に、同じラベルを付与するべき面画素が存在しない（上記角度条件を満たす面画素が存在しない）場合、ラベルを、例えば１から２へ、上げて（更新して）工程３へ戻る。
【００９８】
以上の工程により抽出される面状領域は、最大主曲率算出部１４によって抽出された画素のうち、連続する複数の上記画素によって構成され、該面状領域に含まれるいずれの２つの画素の上記４次元超曲面における最大主曲率方向ベクトルの角度差も所定の角度Ｑ１未満である。
【００９９】
上記の工程の結果、同一のラベルが付与された面画素同士は１つの面を構成すると考えられる。しかし、面の変形が大きい箇所や面の交差部が存在する領域が挟まれると、当該面画素同士は同じラベルが付与されなくなる。そこで、面統合部１６は、交差部を含む面同士に同じラベルを付与して、面の交差部をまたいで同方向の法線ベクトルを有する面同士を統合する。面の統合は、下記の３つの工程によって行う。
【０１００】
工程１：関心領域において面の交差部の画素を探索する。交差部画素ごとに工程２を実行する。すべての面の交差部について探索が済むまで行う。
【０１０１】
工程２：面の交差部の画素の２６近傍にあるすべての面間において法線ベクトルの比較を行う。
【０１０２】
工程３：法線ベクトル間の角度差が所定の角度Ｑ２（第２の角度；例えば、２５度）未満である面の組み合わせがある場合、それらの面とそれに挟まれる面の交差部に同一のラベルを付与（更新）する。すべての面の交差部についてラベルの付与が済むまで行う。
【０１０３】
上述の面の分類と統合について、図７を用いて具体的に説明する。
【０１０４】
図７は、本発明の実施形態１に係る葉間裂の粗抽出における面の分類・結合を示す図であり、（ａ）は最大主曲率画像において葉間裂候補となる面の抽出を行った結果を肺野領域の断層画像に重ねた画像であり、（ｂ）は抽出された葉間裂候補となる面に対してラベルを付与した段階の画像を線描画として表現した図であり、（ｃ）はラベルを更新して面の統合を行った段階での図である。
【０１０５】
図７の（ａ）に示すように、最大主曲率画像において葉間裂候補となる面が抽出された場合、識別情報付与部１５は各葉間裂候補の面に対して、１から順にラベルを付与する。その結果、図７の（ｂ）に示すように、それぞれの葉間裂候補の面には１〜６の別々のラベルが付与され、分類される。
【０１０６】
ラベル１を付与された面とラベル２が付与された面、ラベル２を付与された面とラベル３が付与された面、およびラベル５を付与された面とラベル６が付与された面は、交差部を挟んでいる。
【０１０７】
そこで、面統合部１６は、ラベル１を付与された面の端辺とラベル２が付与された面の端辺との間に存在する交差部の画素に対し、法線ベクトルの比較を行う。法線ベクトル間の角度差が所定の角度Ｑ２未満である面として、ラベル１を付与された面とラベル２を付与された面を特定し、これらに同じラベル１’を付与する。ラベル１を付与された面、あるいはラベル２を付与された面との法線ベクトル間の角度差が所定の角度Ｑ２以上である、ラベル５を付与された面には、ラベル１’は付与されない。
【０１０８】
次に面統合部１６は、上記でラベル１’を付与された面（初期にはラベル２を付与された面）とラベル３が付与された面の間に存在する交差部の画素に対し、法線ベクトルの比較を行う。法線ベクトル間の角度差が所定の角度Ｑ２未満である面として、ラベル１’を付与された面とラベル３を付与された面を特定し、これらに同じラベル１’を付与する。
【０１０９】
以下同様の処理を行い、図７の（ｃ）に示すように、初期にはラベル１〜４が付与されていた面は、ラベル１’が付与された１つの面として統合され、初期にはラベル５・６が付与されていた面は、ラベル５’が付与された１つの面として統合される。
【０１１０】
すなわち、葉間裂候補として抽出された各面に対し、該面を構成する画素の最大主曲率方向ベクトルに応じたラベルを付与して各面を分類し、ラベルを付与された複数の面のうち、法線ベクトルの角度差が所定の角度以内である面について、該面上の各画素に付与されたラベルを同一の値に更新することにより、葉間裂の候補となる面を分類・統合する。
【０１１１】
次に、葉間裂決定部１８は、分類・統合した面のうち、所定数以上の画素によって構成されている面を抽出する。すなわち、本実施形態に係る葉間裂の粗抽出では、分類・統合によって葉間裂候補面として抽出された面のうち、分類・統合の結果、所定の大きさに満たない面は、葉間裂ではないとして、葉間裂の選択を行う前に除去される。
【０１１２】
１−４．葉間裂の選択
次に、代表平面決定部１７は、分類・統合の結果得られた各面によって規定される平面（分割面）を決定する。そして、葉間裂決定部１８は、決定された平面（分割面）が、肺野領域をどのような体積比の分割領域に分割するかを算出し、算出された体積比から、該平面を規定する面が葉間裂であるか否かを判定することにより、葉間裂を決定する。
【０１１３】
点（ｘ０，ｙ０，ｚ０）を通り、法線ベクトルを（ａ，ｂ，ｃ）とする平面の式は、
ｄ＝ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ            （１）
で表される。ただしｄ＝ａｘ０＋ｂｙ０＋ｃｚ０である。つまり、パラメータ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）は平面を規定するパラメータである。葉間裂候補である面について面上の各点における座標（ｘ０，ｙ０，ｚ０）と該点における法線ベクトル（最大主曲率方向ベクトル）とから、該点上の平面を規定するパラメータを求める。葉間裂候補である面におけるパラメータ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）の平均値（ａ’，ｂ’，ｃ’，ｄ’）を求める。この平均パラメータ（ａ’，ｂ’，ｃ’，ｄ’）で規定される平面を、葉間裂候補である該面を代表する（近似する）平面とする。
【０１１４】
上記統合部が統合した複数の面に対応する上記式（１）のパラメータ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）の平均値（ａ’，ｂ’，ｃ’，ｄ’）を算出し、
ｆ（ｘ，ｙ，ｚ）＝ａ’ｘ＋ｂ’ｙ＋ｃ’ｚ−ｄ’            （２）
上記式（２）のｆ（ｘ，ｙ，ｚ）＝０を満たす平面が規定される。
【０１１５】
工程１：面を構成するすべての画素の平面の式の各パラメータの平均を求め、面によって規定される平面の式とする。
【０１１６】
工程２：工程１で求めたパラメータを用いて表される平面によって肺野領域を２つの分割領域に分割したとき、大きい方の体積Ｖ１、小さい方の体積Ｖ２をそれぞれ求める。
【０１１７】
工程３：Ｖ２／（Ｖ１＋Ｖ２）が所定の値Ｒ２（例えば、０．２５）よりも小さい場合、その面は葉間裂ではないと判断し除去する。なぜならば、葉間裂は解剖学的な性質として、肺野領域を縦断あるいは横断するように広がる面状の組織であるからである。
【０１１８】
図８は、肺野領域を分割する面のうち、葉間裂の面を決定する方法について説明する図であり、（ａ）は葉間裂である判定される面の例を示し、（ｂ）は葉間裂ではないと判定される面の例を示す図である。図８の（ａ）に示す面Ａによって規定される平面が肺野領域を分割する場合と、図８の（ｂ）に示す面Ｂによって規定される平面が肺野領域を分割する場合とを比較する。面Ａは、Ｖ２／（Ｖ１＋Ｖ２）が所定の値Ｒ２以上であるため葉間裂と決定される。一方、面Ｂは、Ｖ２／（Ｖ１＋Ｖ２）が所定の値Ｒ２より小さいため葉間裂ではないと決定され除去される。
【０１１９】
上述のように、葉間裂の粗抽出によって抽出された葉間裂（粗抽出の結果得られた面）を用いて、次に葉間裂の詳細抽出を行う。
【０１２０】
２．葉間裂の詳細抽出
ＭＤＣＴ装置２０によって撮像された３次元画像（胸部Ｘ線断層像）から葉間裂を抽出するために、上述の葉間裂の粗抽出（図２のＳ１００）に続いて葉間裂の詳細抽出を行う。この葉間裂の詳細抽出とは、以下の５つの処理から構成される。１．葉間裂が存在する対象領域の設定、２．対象領域の拡張、３．最大主曲率の強調、４．葉間裂の再抽出、および５．病変に接触する葉間裂の抽出。
【０１２１】
図４は、本発明の実施形態１に係る画像処理装置が行う葉間裂の詳細抽出の流れを示すフローチャートである。以下では、図４を参照しながら、葉間裂の詳細抽出の各処理について詳細に説明する。
【０１２２】
２−１．葉間裂が存在する対象領域の設定
葉間裂の詳細抽出は葉間裂が存在する領域を設定し、その中からより詳細に葉間裂を抽出する処理である。ここでは、葉間裂が存在する対象領域を設定する（Ｓ２１０）。
【０１２３】
肺野領域内を１０（画素）×１０（画素）×１０（画素）の大きさの複数の小領域（第１画素群単位）に分割し、そのうち粗抽出の結果得られた葉間裂面が存在する領域を対象領域として設定し、各対象領域について、以下の処理を行う。
【０１２４】
最大主曲率算出部１４は、対象領域内の面（粗抽出の結果得られた葉間裂面）の法線ベクトルと、対象領域内の各画素の主曲率方向ベクトルの角度の平均と、を比較し、Ｑ３（例えば、１５度）よりも大きい場合にはその対象領域を除去する。
【０１２５】
図９は、本発明の実施形態１に係る画像処理装置が行う葉間裂の詳細抽出において、（ａ）粗抽出によって抽出された葉間裂を示す図、および（ｂ）葉間裂を含む領域を対象領域として設定したことを示す図である。図９では、（ａ）に見られる葉間裂を含む領域が、図９（ｂ）において複数の対象領域Ｃとして設定されている。
【０１２６】
対象領域に存在する葉間裂の平面の式の各パラメータは平均して求める。対象領域を各平面の式から得られる法線ベクトルによって分類する。識別情報付与部１５によって対象領域にラベル（第２識別情報）を付与し、対象領域を分類する処理は、具体的には、以下の４工程によって行われる。
【０１２７】
工程１：各対象領域に対して１つのラベルを付与する。
【０１２８】
工程２：ラベルの無い対象領域を探索し、探索の結果得られた対象領域にラベルを付与し注目領域とする。ラベルの無い対象領域がない場合には処理を終了する。
【０１２９】
工程３：注目領域（第１端部画素群）の法線ベクトルと、注目領域と２６連結するラベルの無い対象領域（第１対象画素群）の法線ベクトルとを比較し、法線ベクトル間の角度がＱ４（第４の角度；例えば、２０度）以内の場合にその対象領域にラベルを与えて注目領域とする（第１拡張処理）。以後、この処理を繰り返す。
【０１３０】
工程４：ラベルが付与される対象領域が無い場合、ラベルの値を上げて（更新して）上述の工程２に戻る。
【０１３１】
上記の工程の結果、同一のラベル（第２識別情報）が付与された面同士は１つの領域を構成すると考えられる。以後の処理は、各ラベルが付与された対象領域ごとに行われる。
【０１３２】
２−２．対象領域の拡張
対象領域の拡張とは、対象領域を伸延するように拡張する処理である（Ｓ２２０）。
【０１３３】
具体的には、１０（画素）×１０（画素）×１０（画素）の小領域のうち、対象領域の周辺を含む領域を拡張領域候補とする。拡張領域候補から隣接する対象領域が含む平面の式を用いて選択する。これは、拡張領域候補の各画素を代表平面決定部１７によって求められた式（１）に代入して、ｆ（ｘ，ｙ，ｚ）の値を画素値として得る。ｆ（ｘ，ｙ，ｚ）＝０となる画素は対象領域が含む平面上にあることを意味し、ｆ（ｘ，ｙ，ｚ）の値が正・負である画素は平面上にはないことを意味する。
【０１３４】
１つの拡張領域候補内において、各拡張領域候補内の画素値が正・負両方の画素値が含まれている場合、その拡張領域候補を対象領域に加えることで、対象領域を拡張する。加えた対象領域の平面の式のパラメータとしては、例えば、周囲の対象領域のパラメータを平均した値を用いればよい。
【０１３５】
２−３．最大主曲率の強調
ここでは、対象領域内の３次元画像に平均法線ベクトル方向の２階方向微分係数を求めて足し込むことで３次元画像の葉間裂部を強調して最大主曲率を再計算し、対象領域内の画素の最大主曲率の方向ベクトルと対象領域内の平均法線ベクトルとの内積を求め、各画素の最大主曲率に該内積をかけることで最大主曲率の強調を行う（Ｓ２３０）。
【０１３６】
これにより、葉間裂部の最大主曲率が大きくなり、葉間裂と同じ方向の最大主曲率方向ベクトルを有する葉間裂周辺の最大主曲率は大きくなり、葉間裂と異なる最大主曲率方向ベクトルを有する葉間裂周辺の最大主曲率は小さくなる。
【０１３７】
図１０は、本発明の実施形態１に係る画像処理装置が行う葉間裂の詳細抽出において、対象領域内の画素に対して最大主曲率を強調する処理を施す（ａ）前、および（ｂ）後の葉間裂を示す図である。図１０（ａ）に示す対象領域の葉間裂Ｄに対して、ここで説明した最大主曲率の強調処理を行うことにより、図１０（ｂ）に示すように、葉間裂Ｅの最大主曲率に比較して、葉間裂を挟むように領域の最大主曲率が低下しており、葉間裂Ｅがより明確になっていることがわかる。
【０１３８】
なお、内積を演算に用いることに限定されない。葉間裂面と同じ方向の最大主曲率方向ベクトルを有する画素の最大主曲率は大きくなり、葉間裂面と異なる最大主曲率方向ベクトルを有する画素の最大主曲率は小さくなるような方法であればよい。
【０１３９】
２−４．葉間裂の再抽出
次に、強調した最大主曲率に対して閾値Ｔ２（例えば、０．０４）以上の領域を抽出し、粗抽出と同様に薄面化、面形状の抽出、面の分類・統合を行い、葉間裂を再度抽出する（Ｓ２４０）。
【０１４０】
再度抽出した葉間裂を用いて、対象領域が関心領域内で増加しなくなる（Ｓ２５０でＹＥＳ）まで、対象領域の拡張を行う。対象領域が関心領域内で増加している場合（Ｓ２５０でＮｏ）には、当該葉間裂が存在する対象領域の設定（Ｓ２１０）から対象領域内の葉間裂を再抽出（Ｓ２４０）までの処理を繰り返し行う。
【０１４１】
図１１は、本発明の実施形態１に係る画像処理装置が行う葉間裂の詳細抽出を（ａ）１回（ｂ）２回（ｃ）３回行うことによって、抽出される葉間裂が拡大される様子を示す図である。図１１中に矢印で示した対象領域が拡大され、１回の抽出では抽出されていなかった葉間裂が、葉間裂の再抽出を２回（図１１（ｂ））、３回（図１１（ｃ））と繰り返すことによって、より大きく抽出されている。
【０１４２】
２−５．病変に接触する葉間裂の抽出
詳細抽出結果の葉間裂と、粗抽出の最初に行った画像前処理（図３のＳ１２０）で抽出した病変領域とが接触する場合（Ｓ２６０でＹＥＳ）、病変および病変周辺の葉間裂をより詳細に抽出する。具体的には、詳細抽出結果の葉間裂に接触する病変とその病変の周辺に対して、葉間裂の粗抽出の葉間裂候補の抽出（図３のＳ１３０）以降の処理を行う（Ｓ２７０）。
【０１４３】
病変の周辺では、葉間裂が病変領域に引き込まれ変形する場合がある。そこで、詳細抽出に用いる対象領域を、前述の１０（画素）×１０（画素）×１０（画素）の小領域よりも小さい５（画素）×５（画素）×５（画素）の大きさの複数の小領域（第２画素群単位）で設定する。そして、病変やその周辺に存在する面を構成する画素の法線ベクトルの平均を当該面の法線ベクトルとする。
【０１４４】
面を含む領域のうち詳細抽出の結果抽出された葉間裂と接する領域を葉間裂候補とする。この葉間裂候補と接する面の法線ベクトルの方向が葉間裂候補の法線ベクトルの方向との角度の差がＱ５（第５の角度；例えば、２０度）以内である面を病変に接触する葉間裂とする（第２拡張処理）。
【０１４５】
図１２は、本発明の実施形態１に係る画像処理装置が行う葉間裂の詳細抽出において、大きい病変と接触する葉間裂を抽出する処理の結果を示す図であり、それぞれ（ａ）原画像、（ｂ）病変領域の周辺の葉間裂候補、（ｃ）病変領域の周辺において抽出された葉間裂をそれぞれ示している。
【０１４６】
３．葉間裂の補正処理
葉間裂の補正処理（図２のＳ３００）は、葉間裂の詳細抽出（図２のＳ２００）によって抽出された葉間裂の伸延と穴埋めを行うために、葉間裂に帰属されるべき画素の抜けを補間する処理と、補間結果を補正する処理である。
【０１４７】
図５は、本発明の実施形態１に係る画像処理装置が行う葉間裂の補正処理の流れを示すフローチャートである。
【０１４８】
葉間裂の詳細抽出で作成された各ラベルの対象領域と周辺の各画素で平面の式の係数を線形補間により求めて、平面の式（１）が０となる画素を葉間裂の補間結果とする（Ｓ３１０）。葉間裂の補間結果のうち、葉間裂の詳細抽出の結果として得られている葉間裂と隣接していない補間結果は削除することで葉間裂の補正を行う（Ｓ３２０）。
【０１４９】
具体的には、まず、葉間裂の詳細抽出（図２のＳ２００）で得られた対象領域を、前述の方法で拡張する。１０（画素）×１０（画素）×１０（画素）の小領域のうち、対象領域の周辺を含む領域を補間候補領域とする。
【０１５０】
補間候補領域内の各画素に隣接する対象領域が持つ平面の式（１）を計算し、補間候補領域内の各画素についてｆ（ｘ，ｙ，ｚ）の値を得る。この画素値が０となる場合、もしくは６近傍（図１３参照）の画素値と符号が異なる場合、その画素を補間面として抽出する。
【０１５１】
補間面は葉間裂の伸延・穴埋めがなされている。しかし、分葉不全の症例の場合、肺野領域の内側にある葉間裂の縁部が過剰に補間される。このために、拡張した対象領域の縁となる箇所を探索し、そのうち肺野領域の内側にある補間面を削除する。
【０１５２】
対象領域の縁抽出は対象領域の薄面化と面形状の分類によって行い、その中から肺野領域の輪郭内にある対象領域を選択する。選択した対象領域の周辺の補間候補領域内にある補間面のうち、葉間裂の抽出結果からの距離が３ｍｍ以上離れているものを除去する。また、肺野領域外にある補間面も除去する。
【０１５３】
〔実施例〕
（ＭＤＣＴ装置の撮影条件）
実験に用いた正常４０例と肺がん・肺気腫・間質性肺炎の異常４０例の撮影条件を以下に示す。ＭＤＣＴ装置は東芝Ａｑｕｉｌｉｏｎ（登録商標）を用いた。正常例はスライス厚１．０ｍｍ、スライス間隔１．０ｍｍ、管電流１００‐５００ｍＡ、管電圧１２０ｋＶ、ピクセルサイズ０．６２５‐０．６４７ｍｍ、解像度は５１２×５１２ｐｉｘｅｌ、画像枚数は平均３００枚である。
【０１５４】
一方、異常例はスライス厚０．５‐１．０ｍｍ、スライス間隔０．５‐１．０ｍｍ、管電流１００‐５００ｍＡ、管電圧１２０ｋＶ、ピクセルサイズ０．６２５‐０．６８３ｍｍ、解像度は５１２×５１２ｐｉｘｅｌ、画像枚数は３００‐７００枚である。スライス厚０．５ｍｍを用いたのは１９例、スライス厚１．０ｍｍを用いたのは２１例である。
【０１５５】
（評価方法）
本実施例におけるゴールドスタンダードは、ＭＤＣＴ画像上で葉間裂と過分葉とが目視できるデータを用い、葉間裂の抽出は医師の指導に基づいて行われた。本発明の画像処理装置１０、あるいは画像処理方法を用いて葉間裂を抽出した。そして、抽出された葉間裂からの距離が２ｍｍ以内に含まれるゴールドスタンダードの割合Ｓを求めた。割合Ｓが大きい（１００％に近い）ほど抽出結果の過抽出が少ないことを意味する。
【０１５６】
（評価結果）
正常２０例、異常１０例をトレーニングデータとし残りの異なる正常例２０例と異常例３０例をテストデータとした。トレーニングデータから好適な各パラメータを決定し、粗抽出（Ｓ１００）、詳細抽出（Ｓ２００）、補正処理（Ｓ３００）を行った。
【０１５７】
その結果、正常例、異常例ともに高精度かつ高感度で葉間裂を抽出することに成功した。さらに、粗抽出、詳細抽出、補正処理と工程を経るごとに、精度は段階的に微減するものの、感度は段階的に向上していた。
【０１５８】
具体的には、本発明の抽出方法を用いた葉間裂による抽出結果からの距離が２ｍｍ以内に含まれるゴールドスタンダードの割合Ｓ１(平均±標準偏差)は正常例で９１．２±３．６％、異常例で８９．７±４．９％となった。ゴールドスタンダードからの距離が２ｍｍ以内に含まれる本発明の抽出方法の結果の割合Ｓ２(平均±標準偏差)は正常例で９５．５±３．７、異常例で９３．６±４．８％であった。従って、正常例だけでなく異常例においても誤抽出（過抽出、未抽出）の少ない良好な結果を得た。また、多様な症例で葉間裂抽出を行うことができた。
【０１５９】
（２６近傍、６近傍の説明）
図１３は、３次元の断層画像において、ある画素（ボクセル）を取り囲むように位置する２６近傍、６近傍の画素について説明するための図である。ここでは画像を構成する各画素を立方体で示している。
【０１６０】
３次元断層画像は、図１３に示すように、隣接する断層画像が連結して成る画像である。この図では、ｘｚ平面に平行な３つの断層画像、すなわち、断層画像Ｐ（ｎ−１）、断層画像Ｐ（ｎ）、および断層画像Ｐ（ｎ＋１）、がｙ軸方向に連結されている。
【０１６１】
断層画像Ｐ（ｎ）内の画素Ｆに着目すれば、画素Ｆは、断層画像Ｐ（ｎ）の８画素、に加えて、断層画像Ｐ（ｎ−１）および断層画像Ｐ（ｎ＋１）の１８画素（９画素＋９画素）は２６の画素によって取り囲まれており、当該２６の画素を断層画像Ｐ（ｎ）の画素Ｆに対する２６近傍と呼ぶ。
【０１６２】
つぎに、画素Ｆの６近傍の画素とは、画素Ｆが有する６面に対して、直接、面と面で接している６つの画素を、断層画像Ｐ（ｎ）の画素Ｆに対する６近傍と呼ぶ。
【０１６３】
（肺野領域の画像の説明）
図１４は、ヒトを被検体としたときの肺の（ａ）アキシアル（axial）断層画像、（ｂ）コロナル（coronal）断層画像について説明するための図である。
【０１６４】
被検体の対軸方向に平行な断面の断層画像をアキシアル（axial）断層画像と呼び、被検体の対軸方向に垂直な断面の断層画像コロナル（coronal）断層画像と呼ぶ。
【０１６５】
（補遺）
なお、本発明の画像処理装置１０は、医療分野の画像診断に供される３次元画像において特に好ましく適用され得る。例えば、本発明の画像処理装置１０は、肺の葉間裂を抽出する本例示に限定されず、画像診断に供される任意の組織および臓器を撮像した画像に適用することが可能である。また、組織・臓器以外の如何なる画像に対しても、本発明の画像処理装置１０を好適に利用することが可能である。
【０１６６】
従って、画像診断支援システム１００は、ＭＤＣＴ装置１０の代替として、あるいはＭＤＣＴ装置１０に加えて、３次元ＭＲＩ、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）、ＳＱＵＩＤ（Superconducting Quantum Interference Device）などの装置を備えてもよい。本発明の画像処理装置１０は、ＭＤＣＴ装置によって生成される３次元画像のみに限定されず、さまざまな撮像手段および画像生成手段を用いて画素単位で生成された任意の３次元画像に対して、本発明の一態様に係る画像処理装置１０を適用することができる。
【０１６７】
〔ソフトウェアによる実現例〕
画像処理装置１０の制御ブロック（特に肺野領域抽出部１２、関心領域決定部１３、最大主曲率演算部１４、識別情報付与部１５、面統合部１６、代表平面決定部１７、および葉間裂決定部１８）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いてソフトウェアによって実現してもよい。
【０１６８】
後者の場合、画像処理装置１０は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記プログラムおよび各種データがコンピュータ（またはＣＰＵ）で読み取り可能に記録されたＲＯＭ（Read Only Memory）または記憶装置（これらを「記録媒体」と称する）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などを備えている。そして、コンピュータ（またはＣＰＵ）が上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【０１６９】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０１７０】
本発明は、ＭＤＣＴ装置等によって生成された肺等の３次元画像に基づいた医用画像診断に利用することができる。
【符号の説明】
【０１７１】
１０  画像処理装置
１１  画像データ取得部
１２  肺野領域抽出部
１３  関心領域決定部
１４  最大主曲率算出部（画素抽出手段、面状領域抽出手段、候補面抽出手段）
１５  識別情報付与部（第１識別情報付与手段）
１６  面統合部（第１の統合手段、第２の統合手段）
１７  代表平面決定部（拡張手段、強調手段）
１８  葉間裂決定部（葉間裂選択手段）
１９  表示画像生成部
２０  ＭＤＣＴ装置
３０  画像データ記憶部
４０  表示装置
１００  画像診断支援システム
Ｓ１３０  画素抽出ステップ、面状領域抽出ステップ
Ｓ１４０  第１識別情報付与ステップ
【図２】
2014161388.tif 000007
【図３】
2014161388.tif 000008
【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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【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１】
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