(57)【要約】  本発明の画像処理装置100は、入力された画像データから異常陰影候補領域を抽出し、抽出された異常陰影候補領域に存在するモーションアーチファクトを推測するために、異常陰影候補領域のモーションアーチファクトは、動きによる影響が画像に出やすい輪郭部等に設定した複数の点におけるアーチファクト成分から求め、また画像処理装置100は、推測されたモーションアーチファクトが異常陰影候補領域に含まれる可能性についての評価情報を算出して出力する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを入力する入力部と、
入力された画像データから異常陰影候補領域を抽出する抽出部と、
前記異常陰影候補領域に存在するモーションアーチファクトを推測するアーチファクト推測部と、
前記モーションアーチファクトが前記異常陰影候補領域に含まれる可能性についての評価情報を算出する評価情報算出部と、
前記評価情報を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記アーチファクト推測部は、前記異常陰影候補領域の周辺の輪郭部に設定した複数の点におけるアーチファクト成分を求め、各点のアーチファクト成分を統合することにより前記異常陰影候補領域のモーションアーチファクトを推測す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】
前記アーチファクト推測部は、理論画像を生成し、前記入力された画像データ及び前記理論画像についてそれぞれ前記輪郭部のプロファイルを求め、前記プロファイルの一致度に基づいて前記アーチファクト成分を推測することを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記アーチファクト推測部は、
前記異常陰影候補領域の周辺に設定される点と前記異常陰影候補との距離、及び前記異常陰影候補領域の周辺の組織構造に基づき、前記異常陰影候補領域のモーションアーチファクトを推測す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５】
前記評価情報は、前記異常陰影候補領域の周辺の輪郭部の位置情報、又は前記モーションアーチファクトの大きさを評価する第1の評価項と、推測されたモーションアーチファクトを用いて前記異常陰影候補領域を仮補正した際の画質に基づく第2の評価項とを含む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６】
前記位置情報は、前記モーションアーチファクトを算出する際に前記異常陰影候補領域の周辺の輪郭部に設定される複数の点について、位置の妥当性、個数、分布のうち少なくとも1つの評価項目を含むことを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画質は、画像鮮鋭度及び標準偏差により評価されることを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記異常陰影候補領域に存在するモーションアーチファクトを推測する際に設定される複数点の入力を受け付けるとともに、前記評価情報算出部により算出された評価情報を表示するユーザインターフェース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９】
画像診断装置における画像処理方法であって、
画像データを入力するステップと、
入力された画像データから異常陰影候補領域を抽出するステップと、
前記異常陰影候補領域に存在するモーションアーチファクトを推測するステップと、
前記モーションアーチファクトが前記異常陰影候補領域に含まれる可能性についての評価情報を算出するステップと、
前記評価情報を出力するステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及び画像処理方法に係り、詳細には、医用画像からの領域抽出及びその評価に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、医用画像から病変等の異常陰影候補を抽出するコンピュータ診断支援装置(CAD；Computed Aided Diagnosis)が提案されている。CADでは、レントゲン像やマンモグラフィ像、CT画像、MRI等、様々な種類の医用画像から陰影の特徴を判定し、抽出する。【０００３】
例えば特許文献1では、撮影日時が異なる2つの画像を差分することにより異常陰影候補を抽出する処理について記載されている。特許文献1の手法では、一方の画像に設定した小領域内の濃度値から求められる基準値を他方の画像の対応する小領域の濃度値から差分することにより局所領域ごとに強調画像を作成する技術が記載されている。これにより、2つの画像を差分する際に位置ずれが生じても異常陰影をより正確に抽出できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第2005/009242号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の手法では、異常陰影を見逃さずに抽出するための手法が主であり、抽出結果の精度や誤差を評価することに配慮したものはなかった。また、モーションアーチファクトが異常陰影候補に与える影響について評価することは考慮されていなかった。【０００６】
本発明は、以上の問題点に鑑みてなされたものであり、医用画像から異常陰影候補を抽出する処理において、抽出結果に含まれるモーションアーチファクトを評価するための情報を求め、出力することが可能な画像処理装置及び画像処理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】
前述した目的を達成するために本発明は、画像データを入力する入力部と、入力された画像データから異常陰影候補領域を抽出する抽出部と、前記異常陰影候補領域に存在するモーションアーチファクトを推測するアーチファクト推測部と、前記モーションアーチファクトが前記異常陰影候補領域に含まれる可能性についての評価情報を算出する評価情報算出部と、前記評価情報を出力する出力部と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。【０００８】
また、画像処理装置における画像処理方法であって、画像データを入力するステップと、入力された画像データから異常陰影候補領域を抽出するステップと、前記異常陰影候補領域に存在するモーションアーチファクトを推測するステップと、前記モーションアーチファクトが前記異常陰影候補領域に含まれる可能性についての評価情報を算出するステップと、前記評価情報を出力するステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法である。
【発明の効果】
【０００９】
本発明により、医用画像から異常陰影候補領域を抽出する処理において、抽出結果に含まれるモーションアーチファクトを評価するための情報を求め、出力することが可能な画像処理装置及び画像処理方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】画像処理システム1の全体構成を示す図
【図２】評価情報算出処理の流れを説明するフローチャート
【図３】図2のステップS103のアーチファクト推測処理の手順を説明するフローチャート
【図４】(a)CT画像3から抽出された異常陰影候補領域B、(b)異常陰影候補領域Bの周辺の輪郭部に設定されたサンプリング点P1〜P9
【図５】図3のステップS202の手順の詳細を説明するフローチャート
【図６】ステップS301の理論画像62の生成について説明する図
【図７】ステップS302のプロファイルについて説明する図。(a)CT画像3について、(b)理論画像6について
【図８】ステップS303のデコンボリューションについて説明する図
【図９】各フィルタに対する画像のボケ方の例
【図１０】異常陰影候補領域Bと各サンプリング点Pmとを結ぶ線分Qmについて説明する図(m＝1〜n)
【図１１】各サンプリング点Pmにおけるアーチファクト成分Vmについて説明する図(m＝1〜n)
【図１２】異常陰影候補領域Bと各サンプリング点Pmとを結ぶ線分Qm上の組織の特性(剛体性)を表す係数kの例(a)骨の場合、(b)軟部組織の場合
【図１３】図2のステップS104の評価情報算出ステップについて説明するフローチャート
【図１４】サンプリング点Pmの分布の評価について説明する図
【図１５】異常陰影候補領域内の標準偏差SDについて説明する図。SDi：理論値、SDp：フィルタリング前、SDa：フィルタリング後
【図１６Ａ】ユーザインターフェース8の初期画面例
【図１６Ｂ】ユーザインターフェース8においてサンプリング点を2つ配置した段階の表示画面例
【図１６Ｃ】ユーザインターフェース8においてサンプリング点を6つ配置した段階の表示画面例
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明に係る画像処理装置は、画像データを入力する入力部と、入力された画像データから異常陰影候補領域を抽出する抽出部と、前記異常陰影候補領域に存在するモーションアーチファクトを推測するアーチファクト推測部と、前記モーションアーチファクトが前記異常陰影候補領域に含まれる可能性についての評価情報を算出する評価情報算出部と、前記評価情報を出力する出力部と、を備えることを特徴とする。
【００１２】
また、前記アーチファクト推測部は、前記異常陰影候補領域の周辺の輪郭部に設定した複数の点におけるアーチファクト成分を求め、各点のアーチファクト成分を統合することにより前記異常陰影候補領域のモーションアーチファクトを推測することを特徴とする。
【００１３】
また、前記アーチファクト推測部は、理論画像を生成し、前記入力された画像データ及び前記理論画像についてそれぞれ前記輪郭部のプロファイルを求め、前記プロファイルの一致度に基づいて前記アーチファクト成分を推測することを特徴とする。
【００１４】
また、前記アーチファクト推測部は、前記異常陰影候補領域の周辺に設定される点と前記異常陰影候補との距離、及び前記異常陰影候補領域の周辺の組織構造に基づき、前記異常陰影候補領域のモーションアーチファクトを推測することを特徴とする。
【００１５】
また、前記評価情報は、前記異常陰影候補領域の周辺の輪郭部の位置情報、又は前記モーションアーチファクトの大きさを評価する第1の評価項と、推測されたモーションアーチファクトを用いて前記異常陰影候補領域を仮補正した際の画質に基づく第2の評価項とを含むことを特徴とする。
【００１６】
また、前記位置情報は、前記モーションアーチファクトを算出する際に前記異常陰影候補領域の周辺の輪郭部に設定される複数の点について、位置の妥当性、個数、分布のうち少なくとも1つの評価項目を含むことを特徴とする。
【００１７】
また、前記画質は、画像鮮鋭度及び標準偏差により評価されることを特徴とする。
【００１８】
また、前記異常陰影候補領域に存在するモーションアーチファクトを推測する際に設定される複数点の入力を受け付けるとともに、前記評価情報算出部により算出された評価情報を表示するユーザインターフェースを備えることを特徴とする。
【００１９】
また、本発明に係る画像処理方法は、画像データを入力するステップと、入力された画像データから異常陰影候補領域を抽出するステップと、前記異常陰影候補領域に存在するモーションアーチファクトを推測するステップと、前記モーションアーチファクトが前記異常陰影候補領域に含まれる可能性についての評価情報を算出するステップと、前記評価情報を出力するステップと、を含むことを特徴とする。
【００２０】
以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００２１】
まず、図1を参照して、本発明の画像処理装置100を適用した画像処理システム1の構成について説明する。
【００２２】
図1に示すように、画像処理システム1は、表示装置107、入力装置109を有する画像処理装置100と、画像処理装置100にネットワーク110を介して接続される画像データベース111と、医用画像撮影装置112とを備える。
【００２３】
画像処理装置100は、画像生成、画像解析等の処理を行うコンピュータである。画像処理装置100は、図1に示すように、CPU(Central Processing Unit)101、主メモリ102、記憶装置103、通信インタフェース(通信I/F)104、表示メモリ105、マウス108等の外部機器とのインタフェース(I/F)106を備え、各部はバス113を介して接続されている。
【００２４】
CPU101は、主メモリ102または記憶装置103等に格納されるプログラムを主メモリ102のRAM上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス113を介して接続された各部を駆動制御し、画像処理装置100が行う各種処理を実現する。
【００２５】
CPU101は、医用画像から抽出した異常陰影候補について正確さを評価するための情報を生成する評価情報算出処理(図2参照)を実行する。評価情報算出処理では、特に、画像から抽出した異常陰影候補領域がどの程度アーチファクトの影響を受けているか(異常陰影候補領域にモーションアーチファクトが含まれる可能性)を評価するための評価情報を求める。評価情報算出処理の詳細については後述する。
【００２６】
主メモリ102は、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等により構成される。ROMはコンピュータのブートプログラムやBIOS等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。また、RAMは、ROM、記憶装置103等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、CPU101が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
【００２７】
記憶装置103は、HDD(ハードディスクドライブ)や他の記録媒体へのデータの読み書きを行う記憶装置であり、CPU101が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、OS(オペレーティングシステム)等が格納される。プログラムに関しては、OSに相当する制御プログラムや、アプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、CPU101により必要に応じて読み出されて主メモリ102のRAMに移され、各種の手段として実行される。
【００２８】
通信I/F104は、通信制御装置、通信ポート等を有し、画像処理装置100とネットワーク110との通信を媒介する。また通信I/F104は、ネットワーク110を介して、画像データベース111や他のコンピュータ、或いは、X線CT装置、MRI装置等の医用画像撮影装置112との通信制御を行う。
【００２９】
I/F106は、周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器とのデータの送受信を行う。例えば、マウス108やスタイラスペン等のポインティングデバイスをI/F106を介して接続させるようにしてもよい。
【００３０】
表示メモリ105は、CPU101から入力される表示データを一時的に蓄積するバッファである。蓄積された表示データは所定のタイミングで表示装置107に出力される。
【００３１】
表示装置107は、液晶パネル、CRTモニタ等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路で構成され、表示メモリ105を介してCPU101に接続される。表示装置107はCPU101の制御により表示メモリ105に蓄積された表示データを表示する。
【００３２】
入力装置109は、例えば、キーボード等の入力装置であり、操作者によって入力される各種の指示や情報をCPU101に出力する。操作者は、表示装置107、入力装置109、及びマウス108等の外部機器を使用して対話的に画像処理装置100を操作する。
【００３３】
ネットワーク110は、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、インターネット等の各種通信網を含み、画像データベース111やサーバ、他の情報機器等と画像処理装置100との通信接続を媒介する。
【００３４】
画像データベース111は、医用画像撮影装置112によって撮影された画像データを蓄積して記憶するものである。図1に示す画像処理システム1では、画像データベース111はネットワーク110を介して画像処理装置100に接続される構成であるが、画像処理装置100内の例えば記憶装置103に画像データベース111を設けるようにしてもよい。
【００３５】
次に、画像処理装置100が実行する評価情報算出処理について、図2のフローチャートを参照して説明する。
【００３６】
CPU101は、記憶装置103または通信I/F104を介して接続される画像データベース111から処理対象とする画像データを読み込み主メモリ102に保持する(ステップS101)。画像データは、被検体をX線CT装置やMRI装置等を用いて撮影した複数の断層像である。以下、入力画像がCT画像である場合を例として説明する。
【００３７】
CPU101は入力画像から異常陰影候補Bを抽出する(ステップS102；図4参照)。異常陰影候補領域Bとは、濃度値の特徴から病変候補、腫瘍候補、結節候補等と判断された部位である。異常陰影候補の抽出は公知の手法を用いればよい。公知の手法としては、例えば、特許文献1に記載されるように、撮影日時が異なる同一被検体、同一部位の画像の差分を用いて抽出する手法等がある。
【００３８】
次に、CPU101はステップS102で抽出した異常陰影候補領域Bに存在するモーションアーチファクトを周辺のアーチファクト成分から推測する(ステップS103)。ステップS103の詳細については後述する。
【００３９】
その後、CPU101は、ステップS103で推測したモーションアーチファクトが異常陰影候補領域Bに含まれる可能性についての評価情報を算出する(ステップS104)。ステップS104の詳細については後述する。CPU101は、ステップS104で算出した評価情報を出力する(ステップS105)。
【００４０】
次にステップS103のアーチファクト推測処理について、図3〜図12を参照して説明する。
【００４１】
図3のフローチャートに示すように、CPU101は異常陰影候補領域Bを含むスライスまたはボリュームに対し、複数のサンプリング点Pをn点配置する(ステップS201)。図4(a)に示すように、CT画像3の中に結節と判定された領域Bが抽出されているものとする。以下、この領域Bを異常陰影候補領域Bと呼ぶ。CPU101は、異常陰影候補領域Bの周辺にn個のサンプリング点P1〜Pnを配置する。サンプリング点の配置箇所と個数は、特に条件を指定しなくともよいが、好ましくは、後述する評価情報算出処理において誤差がでにくい点に配置する方がよい。
【００４２】
具体的には、パーシャルボリュームの影響を受けにくい点、輪郭部(濃度値の勾配(エッジ)付近)の点、大きな動き(モーションアーチファクト)が予想される点、異常陰影候補領域Bに近い点等、好適な条件が揃う箇所に多くのサンプリング点を配置する方が好ましい。ステップS201では図4(b)に示すように、CT画像3の異常陰影候補領域Bの周辺の輪郭部にn個のサンプリング点P1〜Pnが配置されるものとする。m番目のサンプリング点をPmと呼ぶ。
【００４３】
次にCPU101は、各サンプリング点Pmについてアーチファクト成分の強さと方向を求める(ステップS202)。アーチファクト成分の強さと方向を求めるには、各点Pmにおける画像鮮鋭度と理論値との差分を算出する。ここで点Pmがモーションアーチファクトによる画像ボケを有する場合、理論値(数学的に求められる理想的な画像)よりも実際の画像の鮮鋭度の方が低い値となる。
【００４４】
図5を参照してステップS202のアーチファクト成分の強さと方向を求める処理について説明する。
【００４５】
まず、CPU101は画像の理論値である理論画像62を求める(ステップS301)。理論画像62の算出手順を図6に示す。CPU101はパーシャルボリュームによる影響がなく輪郭が明確な物体6をシミュレーションにより仮想的にX線投影(順投影)する。その順投影データ61から、CT画像3を作成した方法と同一の手法で画像再構成(逆投影)を行うと、逆投影に用いる再構成フィルタの特性や再構成手法により、元の物体6と比べて鮮鋭度が劣化した画像62が作成される。このように作成された画像62が、モーションアーチファクトのない理想的な画像(理論画像62)となる。なお、シミュレーションに用いる物体6は、サンプリング点Pが配置された物体(被検体)と物質特性が近いものを用いる方が、高精度な評価情報を得られる。
【００４６】
次にCPU101は、CT画像3の各サンプリング点Pmについて、輪郭部を跨ぐようにプロファイルをとる(ステップS302)。具体的には、図7(a)に示すように、CT画像3の異常陰影候補領域Bの周辺の輪郭部に対し接線71を引き、接線71を0度〜180度の範囲のいずれかの角度で跨ぐ線分72を引く。同様に、ステップS301で求めた理論画像62に対し、図7(a)で引いた接線71と平行な接線71pを引き、図7(a)の線分72と同一の角度で輪郭部を跨ぐ線分72pを引く。そして、線分72上の画素値のプロファイルCと、線分72p上の画素値のプロファイルDとを求める。このように、CT画像3と理論画像62について、それぞれ線分72、72p上の画素値のプロファイルC、Dを求める(ステップS302)。
【００４７】
次に、CPU101は、ステップS302で生成したプロファイルC、Dを1次元信号とみなし、デコンボリューションを行う。これによりCT画像3の輪郭部の画像鮮鋭度と理論値との差分が求められる。つまり点Pmおけるアーチファクト成分の強さが求められる(ステップS303、ステップS202)。
【００４８】
図8に示すように、CT画像3の輪郭部のプロファイルCと、理論画像62の対応する輪郭部のプロファイルDとをそれぞれ1次元信号とみなしデコンボリューション(deconvolution)を行う。すると、プロファイルDに対する1次元的な信号Eが得られる。これは、1次元信号のローパスフィルタと同等の特性を示すものであり、プロファイルDがどれだけ劣化したかを示すものである。つまり信号Dを信号Eでフィルタリングすると信号Cが得られる。この工程を数式で表すと、以下のようになる。
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【００４９】
ここで、CF、DF、EFはそれぞれC，D，Eをフーリエ変換したものを表す。またフーリエ空間上での割り算は実空間上でデコンボリューションとして表すことができる。
【００５０】
上述したように信号E(以下、フィルタEという)の形状から、サンプリング点PmにおいてCT画像3が理論画像62からどのように劣化したかを判断できる。また、プロファイルC，Dの方向(線分72、72pの方向)にアーチファクト成分を含むものと認識することができる。CPU101は、このようなプロファイルC，Dを各サンプリング点Pmについて複数の方向から算出する。これにより、どの方向にどの程度の強さのアーチファクト成分が含まれるかを求めることができる。
【００５１】
例えば、輪郭部を跨ぐ線分と輪郭部の接線とがなす角度を変えてそれぞれ上述の手順によりフィルタEを求め、なす角度毎のフィルタEのデータを統合することによりサンプリング点Pmでのアーチファクト成分(強さ、方向)が求められる(ステップS304、ステップS305)。
【００５２】
図9は様々なフィルタEに対する画像のぼけ方を示したものである。
【００５３】
理論画像62に対するボケ方によってフィルタEの形状が変化するため、このフィルタEの形状をアーチファクトの強さに変換すればよい。本発明では、フィルタEの幅を物体の移動量とみなし、モーションアーチファクトの強さそのものとして扱うこととする。例えばフィルタEの幅が7ピクセルであれば、7ピクセル分にわたってモーションアーチファクトが存在すると仮定する。
【００５４】
CPU101は、ステップS301〜ステップS305の処理を全てのサンプリング点Pmに対して行う。これにより各サンプリング点Pmにおけるアーチファクトの強さと方向が求められる(図3のステップS202)。
【００５５】
次に、CPU101は異常陰影候補領域Bのモーションアーチファクトを推測する(ステップS203)。ステップS203においてCPU101は、
(A)異常陰影候補領域Bとその周辺に配置されたサンプリング点Pmとの距離
(B)異常陰影候補領域Bと各サンプリング点Pmとの間の物質特性
双方を考慮することが望ましい。
【００５６】
具体的には、CPU101は異常陰影候補領域B内の代表的な点の座標をBX、サンプリング点Pmの座標をPmXとして、点BXと点PmXとをつなぐ線分Qmを算出する。
【００５７】
これをすべてのサンプリング点P1〜Pnに対して行う。図10(a)に示すように異常陰影候補座標BXと各サンプリング点PmXとをつなぐ線分Q1〜Qnが算出される。
【００５８】
ステップS202の処理によって、各サンプリング点Pmについてそれぞれアーチファクトの強さと方向が算出されている。これにより各サンプリング点Pmのアーチファクト成分は、図11に示すようにベクトルVmで表すことができる。異常陰影候補領域Bに含まれるモーションアーチファクトは、周辺の各サンプリング点P1〜Pnにおけるアーチファクト成分を示すベクトルV1〜Vnと、上述の(A)線分Q1〜Qnの距離D、及び(B)線分Q1〜Qn上の物質特性を用いて推測できる。以下、異常陰影候補領域Bに含まれるモーションアーチファクトの推測方法について説明する。
【００５９】
アーチファクト成分を有するサンプリング点Pmが異常陰影候補領域Bから近ければ近いほど、異常陰影候補領域Bにもモーションアーチファクトが含まれている可能性が高い。このことから異常陰影候補領域Bに含まれると推測されるモーションアーチファクトFを以下の式(2)で表す。
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【００６０】
ここで、Wnは式(3)に示すように、線分Qmの距離Dと組織の物質特性を示す係数kとを用いて表される。組織の物質特性は、例えば剛体性等である。例えば、組織の剛体性を、2点間をつなぐ線分Qm上を構成する組織が剛体の性質を持つかどうかの意味として定義する。係数kは、組織が剛体に近いほど「1」に近い値を示し、軟体組織ほど「0」に近い値を示すものとする。
【００６１】
図12(a)に示すように、2点を結ぶ線分Qm上にある物体が骨のように高CT値の組織では、係数kの値を大きい値(k>>0)とする。一方、図12(b)に示すように、2点を結ぶ線分Qm上にある物体が肺の組織のように低CT値の組織では係数kの値を小さい値(k=約0)とする。線分Qm上を構成する組織が1つではなく、複数ある場合は、線分Qm上にある各組織の画素数に対応する大きさの重みを各係数kにかけ、その和から線分Qm上の物質特性を示す係数kを求めればよい。
【００６２】
なお、上述の式(2)のδの項は誤差成分である。これはサンプリング点Pの個数、位置の尤もらしさ、ノイズに左右されていないか等、不確定な要素や経験的な要素から許容する誤差とする。
【００６３】
以上より、異常陰影候補領域BのモーションアーチファクトFを推測できる。
【００６４】
本発明の画像処理装置100は、更に、上述の手順で求めたモーションアーチファクトFが、本当に異常陰影候補領域B内に存在するかを評価するための評価情報を求める(図2のステップS104の評価情報算出処理)。評価情報算出処理について、図13〜図15を参照して説明する。
【００６５】
本発明では、以下の2つの観点から異常陰影候補領域BにモーションアーチファクトFが含まれる可能性について評価する。
【００６６】
(第1の評価項p1)異常陰影候補領域Bの周辺のアーチファクト成分を算出する際に設定された複数のサンプリング点Pmの位置の妥当性、個数、分布、及びモーションアーチファクトFの大きさのうち、少なくとも1つの評価項目を評価する(図13のステップS401〜ステップS402)。
【００６７】
(第2の評価項p2)推測したモーションアーチファクトFを用いて異常陰影候補領域Bを仮補正した場合の画質を評価する(ステップS403〜ステップS405)。
【００６８】
まず、第1の評価項p1について説明する。
【００６９】
第1の評価項p1では、以下の各評価項目について評価を行い、評価が高いほどモーションアーチファクトFが正しく含まれていると判定する。評価項目は、上述したように、サンプリング点Pmの(a)位置の妥当性、(b)個数、(c)分布、(d)モーションアーチファクトFの大きさのうち少なくとも1つの項目である。
【００７０】
(a)位置の妥当性について
パーシャルボリュームの影響を受けにくい、或いはその影響が分かりにくい部位、輪郭付近、または大きな動きが予想される場所にサンプリング点Pmが配置されているほど評価値が高くなるようにする。例えば、血管の分岐部、胸骨等にサンプリング点Pmが設定されていることが理想的である。評価値は予め解剖学的な観点から定義しておく必要がある。簡単のために、本実施形態では平坦な軟部組織を「0」、骨部や複雑な形状の組織を「1」として評価する。
【００７１】
(b)個数について
サンプリング点Pmの数が多いほど評価値が高くなるように設定することが簡単である。個数が増加すると効果が徐々に薄れる可能性を考慮し、評価式は以下の式(4)等とする。
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【００７２】
ここで、nはサンプリング点Pmの個数であり、1以上の整数である。評価値の最大値はnが無限大の時で1となる。
【００７３】
(c)分布について
異常陰影候補領域Bの座標BXを原点として、サンプリング点Pmがどの程度散らばっているかを確認する評価項目である。サンプリング点Pmが均等に散らばっているほど評価値が高くなるように設定される。例えば、図14に示すように、異常陰影候補領域Bの座標BXとサンプリング点Pmとを結ぶ線をベクトルRmで表し、ベクトルR1〜Rnまでの総和をとり、0に近くなるほど評価が高くなるものとする。分布に関する評価値Gは、以下の式(5)で表される。
2017098888.tif 000006
【００７４】
(d)モーションアーチファクトFについて
算出されたモーションアーチファクトFが大きいほど、異常陰影候補領域Bにアーチファクトを含んでいる可能性が高いと考えられる。そのため、ベクトルFのスカラー量が大きいほど評価値が高くなるようにする。例えば、人体内の最大移動量をMmaxとすると、評価式は以下の式(6)のように表すことができる。
2017098888.tif 000007
【００７５】
なお、人体内の最大移動量が呼吸による胸部の移動量であるとすると、Mmax＝20mmとしても良い。
【００７６】
(a)〜(d)についての評価値の総和を、第1の評価項p1として定義する。最大値は、1(妥当性)＋1(個数)＋1(分布)＋1(モーションアーチファクトF)＝4であり、これをp1maxとする(ステップS402)。
【００７７】
次に、第2の評価項p2について説明する。
【００７８】
第2の評価項p2では、CPU101は、ステップS203で算出したモーションアーチファクトFを用いて、異常陰影候補領域Bを仮補正(フィルタリング)する(ステップS403)。そして仮補正後の画像の画質(鮮鋭度と標準偏差)がどれだけ理論値に近づくかを算出し、その近づいた度合いで異常陰影候補領域B内にモーションアーチファクトFが含まれる可能性を評価する(ステップS404)。
【００７９】
上述したように、モーションアーチファクトFは信号フィルタとしての特性を有する。
【００８０】
もし算出されたモーションアーチファクトFが本来のモーションアーチファクトを正確に示すものであれば、異常陰影候補領域BにモーションアーチファクトFをフィルタリングすることで、完全にモーションアーチファクトがない、理論値と同一の領域が算出される。しかしながら実際は、周りのサンプリング点Pmからの近似としてモーションアーチファクトFを推測しているため、求めたモーションアーチファクトFが正解であるかどうかを知るすべはない。
【００８１】
そこで、画質がどの程度理論値と近づいたかを評価する。ここでいう理論値とは、画像鮮鋭度の情報、及び異常陰影候補領域B内の標準偏差とする。
【００８２】
鮮鋭度については、上述したように、異常陰影候補領域Bの周辺の輪郭付近にサンプリング点Pmを配置し、プロファイルをとって確認する。鮮鋭度を示す値としては、例えばMTF(Modulation Transfer Function)等がある。理論値のMTFをMTFi、フィルタリング前をMTFP、フィルタリング後をMTFaとして、以下の式(7)によって鮮鋭度の評価項目Hを算出できる。
2017098888.tif 000008
【００８３】
Hの値が「1」に近いほど理論値に近い。すなわち、推測により求めたモーションアーチファクトFの信頼性が高く、異常陰影候補領域BにはモーションアーチファクトFが含まれる可能性が高いということになる。
【００８４】
標準偏差の評価については、異常陰影候補領域Bが均質な物質の場合に限られる。異常陰影候補と同等の物質特性を持った物体をシミュレーションによりX線投影(順投影)し、画像再構成して、その物体の標準偏差を測定する。このように求めた理論値をSDiとする。図15に示すように、異常陰影候補領域B内の標準偏差については、フィルタリング前をSDp、フィルタリング後をSDaとして、以下の式(8)によって標準偏差の評価値Iを算出できる。
2017098888.tif 000009
【００８５】
Iの値が「1」に近いほど理論値に近い。すなわち、推測により求めたモーションアーチファクトFの信頼性が高く、異常陰影候補領域BにはモーションアーチファクトFが含まれる可能性が高いということになる。
【００８６】
CPU101はステップS404の評価から異常陰影候補領域B内にモーションアーチファクトFが含まれる可能性についての第2の評価項p2を算出する(ステップS405)。
【００８７】
鮮鋭度の評価項Gと、標準偏差の評価項Iの総和をとったものを第2の評価項p2として定義する。最大値は1(鮮鋭度)＋1(標準偏差)＝2であり、これをp2maxとする。
【００８８】
その後、CPU101はステップS402で求めた第1の評価項p1とステップS405で求めた第2の評価項p2に基づいて、異常陰影候補領域B内にアーチファクト成分が含まれる可能性についての評価情報pを求める(ステップS406)。評価情報pは、確率の形式で求められる(ステップS406)。評価情報pは以下の式(9)で定義される。
2017098888.tif 000010
【００８９】
ここで、w1、w2はそれぞれの評価項p1、p2についての重み係数であり、各評価項p1、p2を信頼する比率を示している。w1＋w2＝1である。
【００９０】
評価情報pが算出されると、CPU101は算出した評価情報を出力する(図2のステップS105)。出力は、例えば主メモリ102や記憶装置103への保存、表示装置107への表示等である。
【００９１】
図16は、本発明に好適なユーザインターフェース8の一例である。
【００９２】
ユーザインターフェース8は、異常陰影候補領域Bに存在するモーションアーチファクトFを推測する際に設定される複数のサンプリング点Pmの入力を受け付けるとともに、算出された評価情報を表示する画面である。
【００９３】
ユーザインターフェース8には、被検体のCT画像3が表示されるとともに、ツールボックス81が設けられる。ツールボックス81には、「サンプリング点P配置  想定部位の選択」ボタン82が配置されている。なお、CT画像3は図16の例では、アキシャル画像が1枚表示された例を示しているが、アキシャル画像でなくてもよく、例えば、ボリュームレンダリングのような3次元画像としてもよい。また画像の枚数は複数でもよい。
【００９４】
図16Bに示すように、「サンプリング点P配置  想定部位の選択」ボタン82が押下されると、CT画像3上にサンプリング点Pを配置可能とする。CPU101はユーザによるサンプリング点Pの配置を受け付け、配置されたサンプリング点をリスト83に一覧表示する。CPU101は、各サンプリング点Pの組織の物質特性をCT画像3の画素値等から認識し、サンプリング点Pとともに表示する。
【００９５】
或いは、ユーザがサンプリング点Pの組織の物質特性を入力してもよい。ユーザが複数のサンプリング点Pが設定していくと、CPU101がステップS103のアーチファクト推測処理を開始し、異常陰影候補領域BのモーションアーチファクトFを推測する。推測されたモーションアーチファクトはリスト83の「アーチファクトの強さF」欄83bに表示される。
【００９６】
また、CPU101はステップS104の評価情報算出処理を実行する。そして生成した評価情報をリスト83の「精度」欄83cに表示する。モーションアーチファクトFの推測及び評価情報の算出は、サンプリング点の配置とともにリアルタイムに行われてもよいし、サンプリング点をすべて配置した後に行われてもよい。
【００９７】
図16Bはサンプリング点を2点配置した段階、図16Cはサンプリング点を6点配置した段階でのユーザインターフェース8の表示状態を示している。
【００９８】
図16Bに示すように、サンプリング点が2点の場合は、アーチファクトの強さは「AP方向に＋4mm」、精度は「10％」のように算出されるが、図16Cに示すように、サンプリング点が6点の場合は、アーチファクトの強さは「AP方向に＋5mm」のように算出され、精度は「60％」となる。
【００９９】
以上説明したように、画像処理装置100は、入力された画像データから異常陰影候補領域Bを抽出し、抽出された異常陰影候補領域Bに存在するモーションアーチファクトFを周囲のアーチファクト成分から推測する。そして、推測されたモーションアーチファクトFが異常陰影候補領域Bに含まれる可能性についての評価情報pを算出して出力する。
【０１００】
これにより、ユーザは抽出された異常陰影候補がどの程度信頼できるものかを容易に把握できるようになる。異常陰影候補領域BのモーションアーチファクトFは、動きによる影響が画像に出やすい輪郭部等に設定した複数の点P1〜Pnにおけるアーチファクト成分V1〜Vn(強さ、方向)から推測されるため、抽出領域Bに含まれる動き(モーションアーチファクトF)の成分を精度よく求めることができる。例えば、息止めに失敗した画像や、心臓部等の動きが多く含まれる部位に近い位置で抽出された異常陰影候補の妥当性を評価でき、医師等による診断を支援できる。
【０１０１】
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る画像処理装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【０１０２】
1  画像処理システム、100  画像処理装置、101  CPU101、102  主メモリ、103  記憶装置、104  通信I/F、105  表示メモリ、106  I/F、107  表示装置、108  マウス、109  入力装置、110  ネットワーク、111  画像データベース、112  医用画像撮影装置、3  CT画像、6  物体、61  順投影データ、62  理論画像、71、71p  輪郭部の接線、72、72p  輪郭部を跨ぐ線分、B  異常陰影候補領域、C，D  プロファイル、E  フィルタ、F  モーションアーチファクト、P1〜Pn、Pm  サンプリング点、Q1〜Qn、Qm  異常陰影候補領域の座標BXと点P1〜Pn、Pmとを結ぶ線分、R1〜Rn、Rm  異常陰影候補領域Bから点P1〜Pn、Pmへのベクトル、V1〜Vn  サンプリング点P1〜Pnにおけるアーチファクト成分
【図１】
2017098888.tif 000011
【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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【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１６Ａ】
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【図１６Ｂ】
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【図１６Ｃ】
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【国際調査報告】
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