(57)【要約】医用画像処理装置、方法およびプログラムにおいて、２つの医用画像の全体の濃度を一致させることができ、かつ濃度ムラも補正できるようにする。分割部２２が、脳画像Ｂ０および標準脳画像Ｂｓに含まれる脳を、互いに対応する複数の領域に分割する。第１の補正量算出部２３が、脳画像Ｂ０における複数の領域に含まれる第１の基準画素の画素値と、標準脳画像Ｂｓにおける複数の小領域Ｃｓｉについての第１の基準画素に対応する第２の基準画素の画素値との間の第１の補正量を算出する。第２の補正量算出部２４が、脳画像Ｂ０における複数の領域の第１の基準画素以外の第１の他の画素値と、標準脳画像Ｂｓにおける複数の領域の第１の他の画素に対応する第２の他の画素の画素値とを一致させるための第２の補正量を算出する。補正部２５が、第１の補正量および第２の補正量に基づいて、脳画像Ｂ０を補正する。
2019044082.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象部位を含む第１の医用画像および前記対象部位を含む第２の医用画像を取得する画像取得部と、
前記第１の医用画像および前記第２の医用画像に含まれる前記対象部位を、互いに対応する複数の領域に分割する分割部と、
前記第１の医用画像における前記複数の領域のそれぞれの濃度特性と、前記第２の医用画像における対応する領域の濃度特性とを一致させるための補正量を、前記第１の医用画像における前記複数の領域のそれぞれに含まれる第１の基準画素の画素値と、前記第２の医用画像における前記複数の領域のそれぞれについての前記第１の基準画素に対応する第２の基準画素の画素値との間の第１の補正量として算出する第１の補正量算出部と、
前記第１の医用画像における前記複数の領域のそれぞれに含まれる第１の基準画素以外の第１の他の画素値と、前記第２の医用画像における前記複数の領域のそれぞれについての前記第１の他の画素に対応する第２の他の画素の画素値とを一致させるための第２の補正量を、前記第１の補正量に基づいて算出する第２の補正量算出部と、
前記第１の補正量および前記第２の補正量に基づいて、前記第１の医用画像および前記第２の医用画像の少なくとも一方を補正する補正部とを備えた医用画像処理装置。
【請求項２】
前記第１の補正量算出部は、前記第１の医用画像の前記複数の領域のそれぞれにおける第１のヒストグラムと、前記第２の医用画像の前記複数の領域のそれぞれにおける第２のヒストグラムとを生成し、前記第１の医用画像の前記複数の領域のそれぞれにおける前記第１のヒストグラムと、前記第２の医用画像の前記複数の領域のそれぞれにおける前記第２のヒストグラムとを一致させるための変換パラメータを、前記第１の補正量として算出する請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記第２の補正量算出部は、前記複数の領域間における前記第１の補正量に対する補間演算により前記第２の補正量を算出する請求項１または２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記補間演算は線形補間演算である請求項３に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記第１の医用画像および前記第２の医用画像はＭＲＩ画像である請求項１から４のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記対象部位は脳であり、前記第１の医用画像は標準脳画像であり、前記第２の医用画像は被検体の脳画像であり、
前記補正部は、前記被検体の脳画像を補正する請求項１から５のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
前記対象部位は脳であり、前記第１の医用画像および前記第２の医用画像は、同一被検体の撮影時期が異なる脳画像である請求項１から５のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
前記分割部は、前記第１の医用画像および前記第２の医用画像に含まれる前記対象部位を、均等な領域に分割する請求項１から７のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
【請求項９】
対象部位を含む第１の医用画像および前記対象部位を含む第２の医用画像を取得し、
前記第１の医用画像および前記第２の医用画像に含まれる前記対象部位を、互いに対応する複数の領域に分割し、
前記第１の医用画像における前記複数の領域のそれぞれの濃度特性と、前記第２の医用画像における対応する領域の濃度特性とを一致させるための補正量を、前記第１の医用画像における前記複数の領域のそれぞれに含まれる第１の基準画素の画素値と、前記第２の医用画像における前記複数の領域のそれぞれについての前記第１の基準画素に対応する第２の基準画素の画素値との間の第１の補正量として算出し、
前記第１の医用画像における前記複数の領域のそれぞれに含まれる第１の基準画素以外の第１の他の画素値と、前記第２の医用画像における前記複数の領域のそれぞれについての前記第１の他の画素に対応する第２の他の画素の画素値とを一致させるための第２の補正量を、前記第１の補正量に基づいて算出し、
前記第１の補正量および前記第２の補正量に基づいて、前記第１の医用画像および前記第２の医用画像の少なくとも一方を補正する医用画像処理方法。
【請求項１０】
対象部位を含む第１の医用画像および前記対象部位を含む第２の医用画像を取得する手順と、
前記第１の医用画像および前記第２の医用画像に含まれる前記対象部位を、互いに対応する複数の領域に分割する手順と、
前記第１の医用画像における前記複数の領域のそれぞれの濃度特性と、前記第２の医用画像における対応する領域の濃度特性とを一致させるための補正量を、前記第１の医用画像における前記複数の領域のそれぞれに含まれる第１の基準画素の画素値と、前記第２の医用画像における前記複数の領域のそれぞれについての前記第１の基準画素に対応する第２の基準画素の画素値との間の第１の補正量として算出する手順と、
前記第１の医用画像における前記複数の領域のそれぞれに含まれる第１の基準画素以外の第１の他の画素値と、前記第２の医用画像における前記複数の領域のそれぞれについての前記第１の他の画素に対応する第２の他の画素の画素値とを一致させるための第２の補正量を、前記第１の補正量に基づいて算出する手順と、
前記第１の補正量および前記第２の補正量に基づいて、前記第１の医用画像および前記第２の医用画像の少なくとも一方を補正する手順とをコンピュータに実行させる医用画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像の濃度を補正する医用画像処理装置、方法およびプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
高齢化社会の到来により、認知症疾患の患者が年々増加している。認知症は脳にアミロイドβと呼ばれるタンパク質が蓄積することによって脳の萎縮が進行し、認知能力が低下することにより発症する。認知症の治療法は存在しないため、脳の萎縮を早期に発見し、認知症の進行を遅らせるための治療を早期に開始することが生活の質を維持する上で重要である。【０００３】
このような要望に応えるべく、近年、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission Computed Tomography）およびＰＥＴ（Positron Emission Tomography）等の核医学検査、並びにＣＴ（Computerized Tomography）装置により取得されるＣＴ画像およびＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置により取得されるＭＲＩ画像によって脳の状態に関する情報が取得可能になってきている。例えば、脳の局所的な部位の血流および代謝の低下は、ＳＰＥＣＴおよびＰＥＴの画像を用いて、脳の局所的な部位の経時的な変化を求めることにより発見することができる。【０００４】
一方、脳の萎縮については、ＭＲＩ画像によって脳の特定部位の容積を求め、容積の経時的な変化を比較することにより発見することができる。例えば、特許文献１には、撮影日時が異なる２つの脳画像の位置合わせを行い、その後２つの脳画像のそれぞれを組織領域（灰白質および白質）に領域分割し、組織領域毎に変化量を取得する手法が提案されている。【０００５】
また、例えばブロードマンの脳地図にしたがって領域分割された標準脳画像と、患者の脳画像とを位置合わせして、患者の脳画像を領域分割する手法が提案されている（特許文献２参照）。ここで、ブロードマンの脳地図においては、標準脳の大脳皮質の３次元領域内において、どの領域がどの脳機能（運動、言語、知覚、記憶、視覚、および聴覚等）を司っているかが示されている。このように患者の脳画像を領域分割した上で、領域毎の容積の変化量を取得する手法が提案されている（非特許文献１，２）。非特許文献１，２に記載された手法においては、まず、患者の第１の脳画像と標準脳画像とを位置合わせして第１の脳画像を領域分割し、第１の脳画像よりも撮影日時が新しい患者の第２の脳画像と標準脳画像とを位置合わせして第２の脳画像を領域分割する。そして、第１の脳画像および第２の脳画像における対応する領域間における容積の変化量を取得している。【０００６】
しかしながら、ＭＲＩ装置により取得されるＭＲＩ画像には、静的磁場における不均一性および傾斜磁場における不完全性による、装置に起因する濃度ムラが存在する。このような濃度ムラは装置により相違するのみならず、同じ装置で同じ撮影条件で撮影した２つの画像間において発生することもある。このような濃度ムラは、ある程度は許容されるものの、同一被検体についての経過観察を行うための撮影時期が異なる２つのＭＲＩ画像に濃度ムラが含まれると、経過を正確に判断することができなくなるおそれがある。【０００７】
とくに、被検体がアルツハイマー病の患者の場合、正常者の脳全体の萎縮率が年１％未満であるのに対して、年に１〜３％である。このため、アルツハイマー病の経過観察においては、前回の診断時に取得したＭＲＩ画像と最新のＭＲＩ画像とを比較して、脳のどの部分がどの程度萎縮しているかを正確に認識する必要がある。しかしながら、ＭＲＩ画像に濃度ムラが含まれていると、求められた脳の萎縮が濃度ムラに影響されて精度よく算出できないおそれがある。【０００８】
このため、２つのＭＲＩ画像のヒストグラムを算出し、２つのヒストグラムを一致させることにより、２つのＭＲＩ画像の濃度を一致させる手法が提案されている（特許文献３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２０１４−０４２６８４号公報
【特許文献２】特開２０１１−０１０８２８号公報
【特許文献３】特開２０１１−９２４３８号公報
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】Subregional neuroanatomical change as a biomarker for Alzheimer's disease、Dominic Hollandら、Proceedings of the National Academy of Sciences、106巻、49号、20954-20959頁、2009/12/8
【非特許文献２】aBEAT: A Toolbox for Consistent Analysis of Longitudinal Adult Brain MRI、Yakang Daiら、Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative、April 3, 2013
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
特許文献３に記載された手法を用いることにより、２つのＭＲＩ画像の全体の濃度を一致させることができる。しかしながら、画像に発生している濃度ムラは補正することができない。また、濃度ムラはＭＲＩ画像のみならず、ＣＴ画像等においても発生する可能性がある。【００１２】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、２つの医用画像の全体の濃度を一致させることができ、かつ濃度ムラも補正できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明による医用画像処理装置は、対象部位を含む第１の医用画像および対象部位を含む第２の医用画像を取得する画像取得部と、
第１の医用画像および第２の医用画像に含まれる対象部位を、互いに対応する複数の領域に分割する分割部と、
第１の医用画像における複数の領域のそれぞれの濃度特性と、第２の医用画像における対応する領域の濃度特性とを一致させるための補正量を、第１の医用画像における複数の領域のそれぞれに含まれる第１の基準画素の画素値と、第２の医用画像における複数の領域のそれぞれについての第１の基準画素に対応する第２の基準画素の画素値との間の第１の補正量として算出する第１の補正量算出部と、
第１の医用画像における複数の領域のそれぞれに含まれる第１の基準画素以外の第１の他の画素値と、第２の医用画像における複数の領域のそれぞれについての第１の他の画素に対応する第２の他の画素の画素値とを一致させるための第２の補正量を、第１の補正量に基づいて算出する第２の補正量算出部と、
第１の補正量および第２の補正量に基づいて、第１の医用画像および第２の医用画像の少なくとも一方を補正する補正部とを備える。【００１４】
「第１の基準画素」および「第２の基準画素」は、それぞれ１つのみであってもよく、複数であってもよい。【００１５】
第１および第２の医用画像における複数の領域は、画素毎に異なる画素値、すなわち濃度値を有する。「第１の医用画像における複数の領域のそれぞれの濃度特性と、第２の医用画像における対応する領域の濃度特性とを一致させる」とは、例えば、後述する、ヒストグラム解析、画素の平均値および分散値等の統計値による解析の方法、または公知の方法を用いて、対応する２つの領域の濃度を同一または類似する状態とすることをいう。【００１６】
なお、本発明による医用画像処理装置においては、第１の補正量算出部は、第１の医用画像の複数の領域のそれぞれにおける第１のヒストグラムと、第２の医用画像の複数の領域のそれぞれにおける第２のヒストグラムとを生成し、第１の医用画像の複数の領域のそれぞれにおける第１のヒストグラムと、第２の医用画像の複数の領域のそれぞれにおける第２のヒストグラムとを一致させるための変換パラメータを、第１の補正量として算出するものであってもよい。【００１７】
また、本発明による医用画像処理装置においては、第２の補正量算出部は、複数の領域間における第１の補正量に対する補間演算により第２の補正量を算出するものであってもよい。この場合、補間演算は線形補間演算であってもよい。【００１８】
また、本発明による医用画像処理装置においては、第１の医用画像および第２の医用画像はＭＲＩ画像であってもよい。【００１９】
また、本発明による医用画像処理装置においては、対象部位は脳であり、第１の医用画像は標準脳画像であり、第２の医用画像は被検体の脳画像であり、
補正部は、被検体の脳画像を補正するものであってもよい。【００２０】
また、本発明による医用画像処理装置においては、対象部位は脳であり、第１の医用画像および第２の医用画像は、同一被検体の撮影時期が異なる脳画像であってもよい。【００２１】
また、本発明による医用画像処理装置においては、分割部は、第１の医用画像および第２の医用画像に含まれる対象部位を、均等な領域に分割するものであってもよい。【００２２】
「均等な領域に分割する」とは、完全に均等な領域に分割することのみならず、多少の誤差を持って均等となるように分割することも含む。【００２３】
本発明による医用画像処理方法は、対象部位を含む第１の医用画像および対象部位を含む第２の医用画像を取得し、
第１の医用画像および第２の医用画像に含まれる対象部位を、互いに対応する複数の領域に分割し、
第１の医用画像における複数の領域のそれぞれの濃度特性と、第２の医用画像における対応する領域の濃度特性とを一致させるための補正量を、第１の医用画像における複数の領域のそれぞれに含まれる第１の基準画素の画素値と、第２の医用画像における複数の領域のそれぞれについての第１の基準画素に対応する第２の基準画素の画素値との間の第１の補正量として算出し、
第１の医用画像における複数の領域のそれぞれに含まれる第１の基準画素以外の第１の他の画素値と、第２の医用画像における複数の領域のそれぞれについての第１の他の画素に対応する第２の他の画素の画素値とを一致させるための第２の補正量を、第１の補正量に基づいて算出し、
第１の補正量および第２の補正量に基づいて、第１の医用画像および第２の医用画像の少なくとも一方を補正する。【００２４】
なお、本発明による医用画像処理方法をコンピュータに実行させるプログラムとして提供してもよい。【００２５】
本発明による他の医用画像処理装置は、コンピュータに実行させるための命令を記憶するメモリと、
記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサとを備え、プロセッサは、
対象部位を含む第１の医用画像および対象部位を含む第２の医用画像を取得し、
第１の医用画像および第２の医用画像に含まれる対象部位を、互いに対応する複数の領域に分割し、
第１の医用画像における複数の領域のそれぞれの濃度特性と、第２の医用画像における対応する領域の濃度特性とを一致させるための補正量を、第１の医用画像における複数の領域のそれぞれに含まれる第１の基準画素の画素値と、第２の医用画像における複数の領域のそれぞれについての第１の基準画素に対応する第２の基準画素の画素値との間の第１の補正量として算出し、
第１の医用画像における複数の領域のそれぞれに含まれる第１の基準画素以外の第１の他の画素値と、第２の医用画像における複数の領域のそれぞれについての第１の他の画素に対応する第２の他の画素の画素値とを一致させるための第２の補正量を、第１の補正量に基づいて算出し、
第１の補正量および第２の補正量に基づいて、第１の医用画像および第２の医用画像の少なくとも一方を補正する処理を実行する。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、第１の医用画像および第２の医用画像に含まれる対象部位が、互いに対応する複数の領域に分割され、第１の医用画像における複数の領域のそれぞれの濃度特性と、第２の医用画像における対応する領域の濃度特性とを一致させるための補正量が、第１の医用画像における複数の領域のそれぞれに含まれる第１の基準画素の画素値と、第２の医用画像における複数の領域のそれぞれについての第１の基準画素に対応する第２の基準画素の画素値との間の第１の補正量として算出される。そして、第１の医用画像における複数の領域のそれぞれに含まれる第１の基準画素以外の第１の他の画素値と、第２の医用画像における複数の領域のそれぞれについての第１の他の画素に対応する第２の他の画素の画素値とを一致させるための第２の補正量が、第１の補正量に基づいて算出される。さらに、第１の補正量および第２の補正量に基づいて、第１の医用画像および第２の医用画像の少なくとも一方が補正される。このため、第１の医用画像および第２の医用画像がそれぞれ異なる画素値のムラ、すなわち濃度ムラを含んでいても、第１の医用画像および第２の医用画像の全体の濃度のみならず、濃度ムラも一致させることができる。したがって、補正された第１の医用画像および第２の医用画像を用いることにより、第１の医用画像および第２の医用画像に含まれる対象部位の比較を精度よく行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明の実施形態による医用画像処理装置を適用した、診断支援システムの概要を示すハードウェア構成図
【図２】医用画像処理装置の概略構成を示す図
【図３】標準脳画像の分割を説明するための図
【図４】脳画像の分割を説明するための図
【図５】第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャート
【図６】第２の実施形態において行われる処理を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は、本発明の実施形態による医用画像処理装置を適用した、診断支援システムの概要を示すハードウェア構成図である。図１に示すように、診断支援システムでは、本実施形態による医用画像処理装置１、３次元画像撮影装置２、および画像保管サーバ３が、ネットワーク４を経由して通信可能な状態で接続されている。
【００２９】
３次元画像撮影装置２は、被検体である患者の診断対象となる部位を撮影することにより、その部位を表す３次元画像を医用画像として生成する装置であり、具体的には、ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、およびＰＥＴ装置等である。３次元画像撮影装置２により生成された医用画像は画像保管サーバ３に送信され、保存される。なお、本実施形態においては、被検体である患者の診断対象部位は脳であり、３次元画像撮影装置２はＭＲＩ装置であり、被検体の脳を含む頭部のＭＲＩ画像を３次元の医用画像として生成する。
【００３０】
画像保管サーバ３は、各種データを保存して管理するコンピュータであり、大容量外部記憶装置およびデータベース管理用ソフトウェアを備えている。画像保管サーバ３は、有線あるいは無線のネットワーク４を介して他の装置と通信を行い、画像データ等を送受信する。具体的には３次元画像撮影装置２で生成された医用画像の画像データを含む各種データをネットワーク経由で取得し、大容量外部記憶装置等の記録媒体に保存して管理する。なお、画像データの格納形式およびネットワーク４経由での各装置間の通信は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）等のプロトコルに基づいている。なお、本実施形態においては、同一の被検体について、撮影日時が異なる複数の３次元の医用画像が画像保管サーバ３に保存されているものとする。また、画像保管サーバ３には、後述する標準脳画像の画像データも保存されているものとする。
【００３１】
医用画像処理装置１は、１台のコンピュータに、本発明の医用画像処理プログラムをインストールしたものである。コンピュータは、診断を行う医師が直接操作するワークステーションまたはパーソナルコンピュータでもよいし、それらとネットワークを介して接続されたサーバコンピュータでもよい。医用画像処理プログラムは、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）あるいはＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等の記録媒体に記録されて配布され、その記録媒体からコンピュータにインストールされる。または、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、もしくはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、要求に応じて医師が使用するコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。
【００３２】
図２は、コンピュータに医用画像処理プログラムをインストールすることにより実現される医用画像処理装置の概略構成を示す図である。図２に示すように、医用画像処理装置１は、標準的なワークステーションの構成として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）
１１、メモリ１２およびストレージ１３を備えている。また、医用画像処理装置１には、液晶ディスプレイ等のディスプレイ１４、並びにキーボードおよびマウス等の入力部１５が接続されている。
【００３３】
ストレージ１３は、ハードディスクまたはＳＳＤ（Solid State Drive）等のストレージデバイスからなる。ストレージ１３には、ネットワーク４を経由して画像保管サーバ３から取得した、被検体の脳画像Ｂ０、標準脳画像Ｂｓおよび処理に必要な情報を含む各種情報が記憶されている。なお、被検体の脳画像Ｂ０が第１の医用画像に、標準脳画像Ｂｓが第２の医用画像にそれぞれ対応する。
【００３４】
ここで、標準脳画像Ｂｓとは、標準的な形状および大きさ、並びに標準的な濃度（画素値）を有する脳、すなわち標準脳を表す３次元の脳画像である。標準脳画像Ｂｓは、複数の健常者の頭部を３次元画像撮影装置により撮影することにより取得した複数の脳画像から脳を抽出し、抽出した複数の脳を平均することにより生成することができる。また、標準脳画像Ｂｓは、コンピュータグラフィックス等により作成されたものであってもよい。また、一人の健常者の脳画像を標準脳画像Ｂｓとして用いてもよい。
【００３５】
また、メモリ１２には、医用画像処理プログラムが記憶されている。医用画像処理プログラムは、ＣＰＵ１１に実行させる処理として、被検体の脳画像Ｂ０および標準脳画像Ｂｓを取得する画像取得処理、脳画像Ｂ０および標準脳画像Ｂｓに含まれる脳を、互いに対応する複数の領域に分割する分割処理、脳画像Ｂ０における複数の領域のそれぞれの濃度特性と、標準脳画像Ｂｓにおける対応する領域の濃度特性とを一致させるための補正量を、脳画像Ｂ０における複数の領域のそれぞれに含まれる第１の基準画素の画素値と、標準脳画像Ｂｓにおける複数の領域のそれぞれについての第１の基準画素に対応する第２の基準画素の画素値との間の第１の補正量として算出する第１の補正量算出処理、脳画像Ｂ０における複数の領域のそれぞれに含まれる第１の基準画素以外の第１の他の画素値と、標準脳画像Ｂｓにおける複数の領域のそれぞれについての第１の他の画素に対応する第２の他の画素の画素値とを一致させるための第２の補正量を、第１の補正量に基づいて算出する第２の補正量算出処理、第１の補正量および第２の補正量に基づいて、脳画像Ｂ０を補正する補正処理、並びに補正された脳画像Ｂ０をディスプレイ１４に表示する表示制御処理を規定する。
【００３６】
そして、ＣＰＵ１１がプログラムに従いこれらの処理を実行することにより、コンピュータは、画像取得部２１、分割部２２、第１の補正量算出部２３、第２の補正量算出部２４、補正部２５および表示制御部２６として機能する。なお、医用画像処理装置１は、画像取得処理、分割処理、第１の補正量算出処理、第２の補正量算出処理、補正処理および表示制御処理をそれぞれ行う複数のプロセッサまたは処理回路を備えるものであってもよい。
【００３７】
画像取得部２１は、被検体の脳画像Ｂ０および標準脳画像Ｂｓを画像保管サーバ３から取得する。なお、脳画像Ｂ０および標準脳画像Ｂｓが既にストレージ１３に保存されている場合には、画像取得部２１は、ストレージ１３から脳画像Ｂ０および標準脳画像Ｂｓを取得するようにしてもよい。ここで、本実施形態においては、画像保管サーバ３に保管されているのは被検体の頭部を撮影することにより取得した脳画像Ｂ０であり、頭蓋骨等の脳以外の構造物も含まれる。
【００３８】
分割部２２は、脳画像Ｂ０および標準脳画像Ｂｓに含まれる脳を、互いに対応する複数の領域に分割する。まず、標準脳画像Ｂｓの分割について説明する。図３は標準脳画像の分割を説明するための図である。なお、標準脳画像Ｂｓは３次元画像であるが、図３においては、標準脳画像Ｂｓにおける１つのアキシャル断面のスライス画像を示す。ここで、本実施形態においては、標準脳画像Ｂｓについて、予め脳領域が抽出されている。このため、分割部２２は、標準脳画像Ｂｓにおける脳領域のみを抽出した標準脳領域画像Ｂｓｒを生成する。そして分割部２２は、標準脳領域画像Ｂｓｒを複数の小領域に分割する。なお、小領域が本発明の領域に対応する。
【００３９】
本実施形態において、標準脳領域画像Ｂｓｒは３次元画像であるため、ｘ，ｙ，ｚの３方向のそれぞれについて、標準脳領域画像Ｂｓｒを均等に４分割し、標準脳領域画像Ｂｓｒを６４個の小領域Ｃｓｉ（ｉ＝１〜６４）に分割する。なお、この際、各小領域Ｃｓｉの体積が同一となるように、小領域の境界を調整してもよい。また、領域の分割数は６４に限定されるものではなく，任意の数に分割してもよい。また、上記では標準脳領域画像Ｂｓｒを均等に分割しているが、不均等に分割するものであってもよい。ｘ，ｙ，ｚの３方向のそれぞれについて、標準脳領域画像Ｂｓｒを均等に４分割することにより、各小領域Ｃｓｉは立方体形状となるが、直方体形状となるように分割してもよく、任意の立体形状となるように分割してもよい。
【００４０】
また、分割部２２は、脳画像Ｂ０の脳領域を標準脳画像Ｂｓと同様に分割する。図４は脳画像の分割を説明するための図である。脳画像Ｂ０を分割するために、分割部２２は、脳画像Ｂ０を標準脳画像Ｂｓと位置合わせする。本実施形態においては、標準脳画像Ｂｓを脳画像Ｂ０に位置合わせするものとして説明するが、脳画像Ｂ０を標準脳画像Ｂｓに位置合わせしてもよい。
【００４１】
位置合わせのために、分割部２２は、脳画像Ｂ０および標準脳画像Ｂｓからランドマークを抽出する。ランドマークの抽出は、例えばランドマークを表すテンプレートを用いたテンプレートマッチングにより行ってもよく、画像に含まれるランドマークを判別するように学習がなされた判別器を用いることにより行ってもよい。分割部２２は、脳画像Ｂ０および標準脳画像Ｂｓ間において、対応するランドマークを一致させるように第１の位置合わせを行う。本実施形態において、第１の位置合わせは相似変換による位置合わせである。具体的には、標準脳画像Ｂｓを平行移動、回転および相似に拡大縮小することによる位置合わせである。分割部２２は、標準脳画像Ｂｓに含まれるランドマークと、脳画像Ｂ０に含まれる対応するランドマークとの相関が最大となるように、標準脳画像Ｂｓを相似変換して、第１の位置合わせを行う。
【００４２】
分割部２２は、このようにランドマークを用いた第１の位置合わせを行った後、脳画像Ｂ０および標準脳画像Ｂｓ間での全領域を用いた第２の位置合わせを行う。本実施形態において、第２の位置合わせは非線形変換による位置合わせである。非線形変換による位置合わせとしては、例えばＢスプラインおよびシンプレートスプライン(Thin Plate Spline)等の関数を用いて画素位置を非線形に変換することによる位置合わせが挙げられる。分割部２２は、第１の位置合わせ後の標準脳画像Ｂｓの各画素位置を、脳画像Ｂ０に含まれる対応する画素位置に非線形変換することにより、第２の位置合わせを行う。
【００４３】
分割部２２は、このようにして標準脳画像Ｂｓを脳画像Ｂ０に位置合わせした後、標準脳画像Ｂｓの脳領域を脳画像Ｂ０に適用して、脳画像Ｂ０から脳領域を抽出した脳領域画像Ｂ０ｒを生成する。なお、抽出した脳領域に対して、例えばグラフカット法等を用いて、脳画像Ｂ０からより正確に脳領域を抽出してもよい。
【００４４】
そして分割部２２は、脳領域画像Ｂ０ｒを、標準脳領域画像Ｂｓｒと同様に複数の領域に分割する。本実施形態において、標準脳領域画像Ｂｓｒは６４個の小領域Ｃｓｉに分割されている。このため、分割部２２は、脳領域画像Ｂ０ｒを６４個の小領域Ｃ０ｉ（ｉ＝１〜６４）に分割する。なお、この際、各小領域Ｃ０ｉの体積が同一となるように、小領域の境界を調整してもよい。
【００４５】
第１の補正量算出部２３は、脳画像Ｂ０における複数の小領域Ｃ０ｉのそれぞれの濃度特性と、標準脳画像Ｂｓにおける対応する小領域Ｃｓｉの濃度特性とを一致させるための補正量を、脳画像Ｂ０における複数の小領域Ｃ０ｉのそれぞれに含まれる第１の基準画素の画素値と、標準脳画像Ｂｓにおける複数の小領域Ｃｓｉのそれぞれについての第１の基準画素に対応する第２の基準画素の画素値との間の第１の補正量として算出する。本実施形態においては、脳画像Ｂ０における複数の小領域Ｃ０ｉのそれぞれの濃度特性を、標準脳画像Ｂｓにおける対応する小領域Ｃｓｉの濃度特性と一致させるものとする。なお、本実施形態においては、第１の基準画素を小領域Ｃ０ｉの中心画素、第２の基準画素を小領域Ｃｒｉの中心画素とするが、これに限定されるものではない。
【００４６】
まず、第１の補正量算出部２３は、脳画像Ｂ０における複数の小領域Ｃ０ｉについての画素値のヒストグラムＨ０ｉ、および標準脳画像Ｂｓにおける複数の小領域Ｃｓｉのそれぞれについての画素値のヒストグラムＨｓｉを生成する。そして、対応する小領域Ｃ０ｉと小領域Ｃｓｉとの間において、ヒストグラムＨ０ｉとヒストグラムＨｓｉとを一致させるための変換パラメータを第１の補正量として算出する。具体的には、第１の補正量算出部２３は、脳画像Ｂ０におけるヒストグラムＨ０ｉの最小値および最大値のそれぞれを、標準脳画像ＢｓにおけるヒストグラムＨｓｉの最小値および最大値に一致させるように、第１の補正量を算出する。
【００４７】
ここで、脳画像Ｂ０のヒストグラムＨ０ｉにおける画素値の最小値をＳ０ｍｉｎ（ｉ）、最大値をＳ０ｍａｘ（ｉ）とし、標準脳画像ＢｓのヒストグラムＨｓｉにおける画素値の最小値をＳｓｍｉｎ（ｉ）、最大値をＳｒｍａｘ（ｉ）とする。また、ヒストグラムＨ０ｉにおける任意の画素値をＳ０（ｉ）、第１の補正量により補正された画素値Ｓ０（ｉ）をＳｃ０（ｉ）とする。この場合、下記の式（１）に示す関係が成立する。
Sc0(i)=Ssmin(i)+(S0(i)-S0min(i))*(Ssmax(i)-Ssmin(i))/(S0max(i)-S0min(i)) (1)
【００４８】
式（１）は線形変換であり、２つの変換パラメータａ（ｉ）、ｂ（ｉ）により表すことができるため、式（１）は下記の式（２）に変形することができる。
Sc0(i)=a(i)*S0(i)+b(i) (2)
但し、a(i)=(Ssmax(i)-Ssmin(i))/(S0max(i)-S0min(i))
b(i)=Ssmin(i)-S0min(i)*(Ssmax(i)-Ssmin(i))/(S0max(i)-S0min(i))
【００４９】
第１の補正量算出部２３は、小領域Ｃ０ｉのそれぞれについて、上記式（２）における変換パラメータａ（ｉ）、ｂ（ｉ）を、第１の基準画素（すなわち小領域Ｃ０ｉの中心画素）の画素値と、第２の基準画素（すなわち小領域Ｃｓｉの中心画素）の画素値との間の第１の補正量として算出する。
【００５０】
ここで、上述したように算出した第１の補正量によって、小領域Ｃ０ｉの全画素を補正することにより、小領域Ｃ０ｉの濃度特性を標準脳画像Ｂｓにおける対応する小領域Ｃｓｉの濃度特性と一致させることができる。しかしながら、第１の補正量は小領域Ｃ０ｉのそれぞれについて算出されているため、第１の補正量により各小領域Ｃ０ｉの全画素を補正すると、小領域Ｃ０ｉの境界において濃度差が出現してしまう。
【００５１】
このために、第２の補正量算出部２４は、脳画像Ｂ０における複数の小領域Ｃ０ｉのそれぞれに含まれる第１の基準画素以外の第１の他の画素値と、標準脳画像Ｂｓにおける複数の小領域Ｃｓｉのそれぞれについての第１の他の画素に対応する第２の他の画素の画素値とを一致させるための第２の補正量を、第１の補正量に基づいて算出する。なお、本実施形態においては、脳画像Ｂ０における第１の他の画素の画素値を、標準脳画像Ｂｓにおける第２の他の画素の画素値に一致させるものとする。また、本実施形態においては、第１の基準画素は小領域Ｃ０ｉの中心画素、第２の基準画素は小領域Ｃｒｉの中心画素であるため、第１の他の画素は小領域Ｃ０ｉにおける中心画素以外の全ての画素であり、第２の他の画素は小領域Ｃｒｉにおける、第１の他の画素に対応する中心画素以外の全ての画素である。
【００５２】
第１の補正量算出部２３が算出した第１の補正量は、第１の基準画素（すなわち小領域Ｃ０ｉの中心画素）の画素値を、第２の基準画素（すなわち小領域Ｃｓｉ）の画素値に変換するための変換パラメータａ（ｉ），ｂ（ｉ）である。ここで、補正の対象となる小領域Ｃ０ｉに隣接する小領域をＣｋｊ（ｊは小領域の数）とする。小領域の数ｊは、脳画像Ｂ０における小領域の場所によって異なり、最小が７、最大が２６である。第２の補正量算出部２４は、対象となる小領域Ｃ０ｉの変換パラメータａ（ｉ）、ｂ（ｉ）と、対象となる小領域Ｃ０ｉに隣接する複数の小領域Ｃｋｊの変換パラメータａｋ（ｊ）、ｂｋ（ｊ）とを線形補間し、対象となる小領域Ｃ０ｉの第１の基準画素以外の第１の他の画素についての変換パラメータａｈ（ｉ）、ｂｈ（ｉ）を第２の補正量として算出する。
【００５３】
なお、小領域Ｃ０ｉとこれに隣接する小領域Ｃｋｊにおける中心画素の間にある第１の他の画素については、上述した線形補間により第２の補正量を算出することができる。一方、脳画像Ｂ０において脳と背景との境界にある小領域Ｃ０ｉにおいては、第１の他の画素の位置によっては、上述した線形補間によって第２の補正量を算出できない場合がある。そのような第１の他の画素についての変換パラメータａｈ（ｉ）、ｂｈ（ｉ）は、隣接する小領域Ｃｋｊの変換パラメータａｋ（ｊ）、ｂｋ（ｊ）を用いた外挿により算出すればよい。
【００５４】
補正部２５は、第１の補正量および第２の補正量に基づいて、脳画像Ｂ０を補正する。すなわち、脳画像Ｂ０の小領域Ｃ０ｉのそれぞれにおいて、第１の基準画素については、第１の補正量である変換パラメータａ（ｉ）、ｂ（ｉ）により画素値を補正する。一方、第１の他の画素については、第２の補正量である変換パラメータａｈ（ｉ）、ｂｈ（ｉ）により画素値を補正する。これにより、補正部２５は補正済みの脳画像Ｂｆ０を生成する。
【００５５】
表示制御部２６は、補正済みの脳画像Ｂｆ０をディスプレイ１４に表示する。
【００５６】
次いで、第１の実施形態の動作について説明する。図５は第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。まず、画像取得部２１が、被検体の脳画像Ｂ０および標準脳画像Ｂｓを取得し（ステップＳＴ１）、分割部２２が、脳画像Ｂ０および標準脳画像Ｂｓに含まれる脳を、互いに対応する複数の小領域Ｃ０ｉおよび小領域Ｃｓｉにそれぞれ分割する（ステップＳＴ２）。次いで、第１の補正量算出部２３が、脳画像Ｂ０における複数の小領域Ｃ０ｉのそれぞれに含まれる第１の基準画素の画素値と、標準脳画像Ｂｓにおける複数の小領域Ｃｓｉのそれぞれについての第１の基準画素に対応する第２の基準画素の画素値との間の第１の補正量を、小領域Ｃ０ｉおよび小領域Ｃｓｉのヒストグラムに基づいて算出する（ステップＳＴ３）。
【００５７】
さらに、第２の補正量算出部２４が、脳画像Ｂ０における複数の小領域Ｃ０ｉのそれぞれに含まれる第１の基準画素以外の第１の他の画素値と、標準脳画像Ｂｓにおける複数の小領域Ｃｓｉのそれぞれについての第１の他の画素に対応する第２の他の画素の画素値とを一致させるための第２の補正量を算出する（ステップＳＴ４）。次いで、補正部２５が、第１の補正量および第２の補正量に基づいて脳画像Ｂ０を補正し（ステップＳＴ５）、表示制御部２６が、補正された脳画像Ｂｆ０をディスプレイ１４に表示し（ステップＳＴ６）、処理を終了する。
【００５８】
このように、本実施形態においては、脳画像Ｂ０および標準脳画像Ｂｓに含まれる脳を複数の小領域Ｃ０ｉ、Ｃｓｉにそれぞれに分割し、脳画像Ｂ０における複数の小領域Ｃ０ｉのそれぞれの濃度特性と、標準脳画像Ｂｓにおける対応する小領域Ｃｓｉの濃度特性とを一致させるための補正量を、脳画像Ｂ０の小領域Ｃ０ｉ第１の基準画素の画素値と、標準脳画像Ｂｓの小領域Ｃｓｉの第２の基準画素の画素値との間の第１の補正量として算出し、脳画像Ｂ０の小領域Ｃ０ｉの第１の基準画素以外の第１の他の画素値と、標準脳画像Ｂｓの小領域Ｃｓｉの第１の他の画素に対応する第２の他の画素の画素値とを一致させるための第２の補正量を第１の補正量に基づいて算出する。そして、第１の補正量および第２の補正量に基づいて、脳画像Ｂ０を補正するようにした。このため、脳画像Ｂ０が異なる画素値のムラ、すなわち濃度ムラを含んでいても、脳画像Ｂ０の全体の濃度のみならず、濃度ムラも含めて、脳画像Ｂ０の濃度を標準脳画像Ｂｓの濃度と一致させることができる。したがって、補正された脳画像Ｂ０を用いることにより、脳画像Ｂ０と標準脳画像Ｂｓとの比較を精度よく行うことができる。
【００５９】
また、複数の小領域Ｃ０ｉ間における第１の補正量に対する補間演算によって第２の補正量を算出することにより、補正された脳画像Ｂｆ０において、小領域Ｃ０ｉの境界を目立たなくすることができる。とくに、補間演算を線形補間演算とすることにより、補正された脳画像Ｂｆ０において、小領域Ｃ０ｉの境界をより目立たないようにすることができる。
【００６０】
また、脳画像Ｂ０をＭＲＩ画像とすることにより、ＭＲＩ画像に含まれる、静的磁場における不均一性および傾斜磁場における不完全性による、装置に起因する濃度ムラを補正することができる。
【００６１】
次いで、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、第２の実施形態による医用画像処理装置の構成は、図２に示す第１の実施形態による医用画像処理装置の構成と同一であり、行われる処理のみが異なるため、ここでは装置についての詳細な説明は省略する。上記第１の実施形態においては、第１の補正量算出部２３において、小領域Ｃ０ｉおよび小領域Ｃｓｉのヒストグラムを用いて第１の補正量を算出している。第２の実施形態においては、ヒストグラムを用いることなく、小領域Ｃ０ｉおよび小領域Ｃｓｉの画素値、詳細には画素値の平均値および分散値を用いて第１の補正量を算出するようにした点が、第１の実施形態と異なる。
【００６２】
第２の実施形態においては、第１の補正量算出部２３は、標準脳画像Ｂｓの小領域Ｃｓｉのそれぞれについて、小領域Ｃｓｉ内の画素値の平均値Ｍｓｉおよび分散値Ｖｓｉを算出する。また、脳画像Ｂ０の小領域Ｃ０ｉのそれぞれについて、小領域Ｃ０ｉ内の画素値の平均値Ｍ０ｉおよび分散値Ｖ０ｉを算出する。なお、平均値および分散値が画素値の代表値であるが、中間値等であってもよい。
【００６３】
次いで、第１の補正量算出部２３は、対応する小領域Ｃ０ｉと小領域Ｃｓｉとの間において、平均値Ｍ０ｉおよび分散値Ｖ０ｉを平均値Ｍｓｉおよび分散値Ｖｓｉにそれぞれ一致させるように第１の補正量を算出する。ここで、第１の補正量による補正後の画素値Ｓ０（ｉ）をＳｃ０（ｉ）とすると、下記の式（３）に示す関係が成立する。
Sc0(i)=Msi+(S0(i)-M0i)*Vsi/V0i (3)
【００６４】
式（３）は線形変換であり、２つの変換パラメータｅ（ｉ）、ｆ（ｉ）により表すことができるため、式（３）は下記の式（４）に変形することができる。
Sc0(i)=e(i)*S0(i)+f(i) (4)
但し、e(i)=Vsi/V0i
f(i)=Msi-M0i*Vsi/V0i
【００６５】
第１の補正量算出部２３は、小領域Ｃ０ｉのそれぞれについて、上記式（４）における変換パラメータｅ（ｉ）、ｆ（ｉ）を、第１の基準画素（すなわち小領域Ｃ０ｉの中心画素）の画素値と、第２の基準画素（すなわち小領域Ｃｓｉの中心画素）の画素値との間の第１の補正量として算出する。
【００６６】
なお、第２の実施形態においては、第２の補正量算出部２４が行う処理は、第１の補正量が変換パラメータｅ（ｉ）、ｆ（ｉ）となる点を除いて第１の実施形態と同一である。すなわち、第２の補正量算出部２４は、対象となる小領域Ｃ０ｉの変換パラメータｅ（ｉ）、ｆ（ｉ）と、対象となる小領域Ｃ０ｉに隣接する複数の小領域Ｃｋｊの変換パラメータｃｋ（ｊ）、ｄｋ（ｊ）とを線形補間し、対象となる小領域Ｃ０ｉの第１の基準画素以外の第１の他の画素についての変換パラメータｅｈ（ｉ）、ｆｈ（ｉ）を第２の補正量として算出する。
【００６７】
次いで、第２の実施形態の動作について説明する。図６は第２の実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。まず、画像取得部２１が、被検体の脳画像Ｂ０および標準脳画像Ｂｓを取得し（ステップＳＴ１１）、分割部２２が、脳画像Ｂ０および標準脳画像Ｂｓに含まれる脳を、互いに対応する複数の小領域Ｃ０ｉおよび小領域Ｃｓｉに分割する（ステップＳＴ１２）。次いで、第１の補正量算出部２３が、脳画像Ｂ０における複数の小領域Ｃ０ｉのそれぞれに含まれる第１の基準画素の画素値と、標準脳画像Ｂｓにおける複数の小領域Ｃｓｉのそれぞれについての第１の基準画素に対応する第２の基準画素の画素値との間の第１の補正量を、小領域Ｃ０ｉおよび小領域Ｃｓｉの画素値に基づいて算出する（ステップＳＴ１３）。
【００６８】
さらに、第２の補正量算出部２４が、脳画像Ｂ０における複数の小領域Ｃ０ｉのそれぞれに含まれる第１の基準画素以外の第１の他の画素値と、標準脳画像Ｂｓにおける複数の小領域Ｃｓｉのそれぞれについての第１の他の画素に対応する第２の他の画素の画素値とを一致させるための第２の補正量を算出する（ステップＳＴ１４）。次いで、補正部２５が、第１の補正量および第２の補正量に基づいて脳画像Ｂ０を補正し（ステップＳＴ１５）、表示制御部２６が、補正された脳画像Ｂ０をディスプレイ１４に表示し（ステップＳＴ１６）、処理を終了する。
【００６９】
なお、上記第１および第２の実施形態においては、脳画像Ｂ０および標準脳画像Ｂｓを取得し、脳画像Ｂ０の濃度を標準脳画像Ｂｓの濃度と一致させるように脳画像Ｂ０を補正している。しかしながら、同一被検体についての撮影時期が異なる第１の脳画像および第２の脳画像を取得し、第１の脳画像および第２の脳画像のいずれか一方の濃度を、他方の濃度と一致させるように補正を行う場合にも、本発明を適用できる。この場合、上記第１および第２の実施形態において、第１の脳画像を脳画像Ｂ０、第２の脳画像を標準脳画像Ｂｓと置き換えることにより、第１の実施形態と同様に、第１の脳画像を補正することができる。
【００７０】
また、上記実施形態においては、被検体のＭＲＩ画像を医用画像として用いているが、ＣＴ画像、ＰＥＴ画像等、ＭＲＩ画像以外の脳画像を用いてもよい。
【００７１】
また、上記実施形態においては、対象部位として脳を用いているが、これに限定されるものではなく、心臓、肝臓および肺等の人体に含まれる任意の解剖学的領域を対象部位として用いることができる。
【００７２】
以下、本実施形態の作用効果について説明する。
【００７３】
複数の領域間における第１の補正量に対する補間演算により第２の補正量を算出することにより、補正された第１の医用画像および第２の医用画像の少なくとも一方において、領域の境界を目立たなくすることができる。
【００７４】
とくに、補間演算を線形補間演算とすることにより、補正された第１の医用画像および第２の医用画像の少なくとも一方において、領域の境界をより目立たなくすることができる。
【００７５】
第１の医用画像および第２の医用画像をＭＲＩ画像とすることにより、ＭＲＩ画像に含まれる、静的磁場における不均一性および傾斜磁場における不完全性による、装置に起因する濃度ムラを補正することができる。
【００７６】
対象部位を脳とし、第１の医用画像を標準脳画像とし、第２の医用画像を被検体の脳画像とし、被検体の脳画像を補正することにより、被検体の脳画像の濃度を標準脳画像に一致させることができ、かつ被検体の脳画像に含まれる濃度ムラを補正することができる。したがって、被検体の脳画像に含まれる脳と標準脳画像との比較を精度よく行うことができる。
【００７７】
対象部位を脳とし、第１の医用画像および第２の医用画像を、同一被検体の撮影時期が異なる脳画像とすることにより、撮影時期が異なる脳画像の比較を精度よく行うことができる。
【符号の説明】
【００７８】
１    医用画像処理装置
２    ３次元画像撮影装置
３    画像保管サーバ
４    ネットワーク
１１    ＣＰＵ
１２    メモリ
１３    ストレージ
１４    ディスプレイ
１５    入力部
２１    画像取得部
２２    分割部
２３    第１の補正量算出部
２４    第２の補正量算出部
２５    補正部
２６    表示制御部
Ｃ０ｉ、Ｃｓｉ    小領域
Ｂ０    脳画像
Ｂ０ｒ    脳領域画像
Ｂｓ    標準脳画像
Ｂｓｒ    標準脳領域画像
【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】
2019044082.tif 000008
【国際調査報告】
2019044082.tif 000009
2019044082.tif 000010
2019044082.tif 000011
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