(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
造影剤を用いずに対象部位を含む身体を撮影した複数の非造影断層画像を積層して３次元画像を生成する生成手段と、
前記生成手段により生成された３次元画像から画素値が所定値以上の領域を骨領域として抽出し、前記複数の非造影断層画像内の連続する所定枚数に対応する前記骨領域を積層方向に投影した際に投影線上で最大となる画素値により構成される骨領域投影画像に基づいて、前記所定枚数毎に前記対象部位を含む処理領域を設定する設定手段と、
前記３次元画像において前記設定手段により設定された処理領域内の画素値の分布、及び予め求めた対象部位と画素値の分布との関係に基づいて、前記対象部位を示す画素値の所定範囲を設定し、該所定範囲に含まれる画素値をシフトさせると共に、該所定範囲の幅が拡大するように補正する補正手段と、
前記補正手段により画素値が補正された前記３次元画像において、前記対象部位を示す補正後の画素値を有する画素を連結した領域であって、該領域内の画素数が最大となる領域を抽出する対象部位抽出手段と、
前記対象部位抽出手段により抽出された領域が３次元画像として表示されるように表示手段を制御する表示制御手段と、
を含む医療画像処理装置。
【請求項２】
前記設定手段は、前記骨領域投影画像において骨領域を示す画素が離散的な箇所を、スプライン曲線により補間する請求項１記載の医療画像処理装置。
【請求項３】
前記補正手段は、造影剤を用いて対象部位を含む身体を撮影した複数の造影断層画像に基づく３次元画像の画素値の分布と、前記複数の非造影断層画像に基づく３次元画像の画素値の分布との比較により予め求めた前記関係に基づいて、前記対象部位を示す画素値の所定範囲を設定する請求項１または請求項２記載の医療画像処理装置。
【請求項４】
前記３次元画像から、領域拡張法により拡張された領域を抽出し、該拡張された領域に含まれる画素の画素値を、該拡張された領域と背景との最短距離を示す距離値に変換し、該距離値に基づいて、前記拡張された領域を該領域のくびれ箇所で分離し、分離された領域毎のサイズ及び形状の少なくとも一方に基づいて、前記対象部位とは異なる他部位を示す領域を抽出する他部位抽出手段を含み、
前記表示制御手段は、前記対象部位抽出手段により抽出された領域と、前記他部位抽出手段により抽出された領域との差分領域が３次元画像として表示されるように表示手段を制御する
請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の医療画像処理装置。
【請求項５】
コンピュータが、
造影剤を用いずに対象部位を含む身体を撮影した複数の非造影断層画像を積層して３次元画像を生成し、
生成された３次元画像から画素値が所定値以上の領域を骨領域として抽出し、前記複数の非造影断層画像内の連続する所定枚数に対応する前記骨領域を積層方向に投影した際に投影線上で最大となる画素値により構成される骨領域投影画像に基づいて、前記所定枚数毎に前記対象部位を含む処理領域を設定し、
前記３次元画像において設定された処理領域内の画素値の分布、及び予め求めた対象部位と画素値の分布との関係に基づいて、前記対象部位を示す画素値の所定範囲を設定し、該所定範囲に含まれる画素値をシフトさせると共に、該所定範囲の幅が拡大するように補正し、
画素値が補正された前記３次元画像において、前記対象部位を示す補正後の画素値を有する画素を連結した領域であって、該領域内の画素数が最大となる領域を抽出し、
抽出された領域が３次元画像として表示されるように表示手段を制御する
医療画像処理方法。
【請求項６】
コンピュータを、請求項１〜請求項４のいずれか１項記載の医療画像処理装置を構成する各手段として機能させるための医療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、医療画像処理装置、方法、及びプログラムに係り、特に、造影剤を用いずに撮影された非造影画像から対象部位を抽出する医療画像処理装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、医療現場においては、Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）画像等に代表される医療画像を用いた医療画像診断技術が導入されている。
【０００３】
現在、これらの医療画像から対象部位を抽出するために、ＭＲＩやＣＴなどの撮影機器に応じて撮影時に高い反応性を示す造影剤を予め対象部位に注入し、画像上に対象部位が明瞭に写るようにすることが行われている。また、このような造影画像から対象部位を精度良く抽出するための画像処理が提案されている。
【０００４】
例えば、原画像の画素値から投影像の各画素への投影線近傍に位置する複数の画素値を取り出し、これら取り出された各画素値よりスプライン関数による補間計算によって投影像の各画素位置に投影されるべき画素値を補間し、その同一画素位置に投影されるべき画素値として求めた値のうちの最大値を選ぶ画像投影装置が提案されている（特許文献１参照）。
【０００５】
また、ユーザにより指定された指定点群を含む曲面を生成し、その曲面に対して陰面処理を行って得た描画対象領域に対して厚みＴを設定し、関心領域を確定し、この関心領域に対してＭＩＰ処理を行う関心領域指定方法が提案されている（特許文献２参照）。
【０００６】
また、被写体を撮影して得た三次元医用画像を構成する第１のボクセルデータを用いて心臓の各位置における機能を表した機能画像を生成し、被写体を撮影して得た三次元医用画像を構成する第２のボクセルデータのうち心臓の心筋外壁に沿う血管を含む領域のボクセルデータを用いて、血管の形態を描画した形態画像を生成し、機能画像の心臓の各位置と形態画像の心臓の各位置とを対応させて、機能画像と形態画像とを重ねて表示する心機能表示装置が提案されている（特許文献３参照）。
【０００７】
また、心機能の評価指標データを表す三次元機能画像から心腔領域を抽出し、心腔の機能を表す心機能ブルズアイ画像を生成し、心臓および冠動脈の構造を表す三次元形態画像から、冠動脈像データを抽出するとともに、抽出された冠動脈像データを含む冠動脈閉曲面を算出し、抽出された冠動脈像データから冠動脈像ブルズアイ画像を生成するとともに、冠動脈閉曲面に基づいて、心腔領域の境界面から冠動脈閉曲面までの距離を算出する診断支援装置が提案されている（特許文献４参照）。
【０００８】
また、観察対象の厚さを含んだ領域のボリュームデータに対して、最大値法あるいは平均値法などの描画方法を決定し、表示面となる任意面を作成し、任意面に対応する画像領域を作成し、この画像領域上の各ピクセル毎に対応する任意面上の位置（例えばｘｙ座標）を求め、任意面１１上の位置（ｘ，ｙ）における厚さｄを計算する画像処理方法が提案されている（特許文献５参照）。
【０００９】
また、３次元画像データを投影してＭＩＰ画像等を得る場合に、３次元空間の３軸ｘ，ｙ，ｚのうち実在する画像データの密度が最も低いｚ軸方向についてはＢスプラインを用いて補間する画像処理装置が提案されている（特許文献６参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開平０５−２０７９９０号公報
【特許文献２】特開２００６−１８７５３１号公報
【特許文献３】特開２００８−２５３７５３号公報
【特許文献４】特開２０１０−２４６７７６号公報
【特許文献５】特開２００６−２６３０７８号公報
【特許文献６】特開２００４−１７３８４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、特許文献１〜６の技術は、造影剤を用いて撮影された造影画像を対象としており、造影剤を用いずに撮影された非造影画像では、対象部位のコントラストが低いため、適用するのが困難である、という問題がある。
【００１２】
また、医療画像の撮影に造影剤を使用する場合には、被撮影者である患者に悪影響を及ぼす場合がある、という問題がある。
【００１３】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、非造影断層画像から精度良く対象部位を抽出して、３次元表示することができる医療画像処理装置、方法、及びプログラム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】
【００１４】
上記目的を達成するために、本発明の医療画像処理装置は、造影剤を用いずに対象部位を含む身体を撮影した複数の非造影断層画像を積層して３次元画像を生成する生成手段と、前記生成手段により生成された３次元画像から画素値が所定値以上の領域を骨領域として抽出し、前記複数の非造影断層画像内の連続する所定枚数に対応する前記骨領域を積層方向に投影した際に投影線上で最大となる画素値により構成される骨領域投影画像に基づいて、前記所定枚数毎に前記対象部位を含む処理領域を設定する設定手段と、前記３次元画像において前記設定手段により設定された処理領域内の画素値の分布、及び予め求めた対象部位と画素値の分布との関係に基づいて、前記対象部位を示す画素値の所定範囲を設定し、該所定範囲に含まれる画素値をシフトさせると共に、該所定範囲の幅が拡大するように補正する補正手段と、前記補正手段により画素値が補正された前記３次元画像において、前記対象部位を示す補正後の画素値を有する画素を連結した領域であって、該領域内の画素数が最大となる領域を抽出する対象部位抽出手段と、前記対象部位抽出手段により抽出された領域が３次元画像として表示されるように表示手段を制御する表示制御手段と、を含んで構成されている。
【００１５】
本発明の医療画像処理装置によれば、生成手段が、造影剤を用いずに対象部位を含む身体を撮影した複数の非造影断層画像を積層して３次元画像を生成する。そして、設定手段が、生成手段により生成された３次元画像から画素値が所定値以上の領域を骨領域として抽出し、複数の非造影断層画像内の連続する所定枚数に対応する骨領域を積層方向に投影した際に投影線上で最大となる画素値により構成される骨領域投影画像に基づいて、所定枚数毎に対象部位を含む処理領域を設定する。非造影断層画像において、骨領域は臓器や筋肉を示す領域と比較して画素値が高く、明確に識別することができる。このような骨領域を利用して、処理領域を設定するものである。また、複数の非造影断層画像内の連続する所定枚数毎に処理領域を設定するため、人体構造に沿った処理領域を設定することができる。
【００１６】
そして、補正手段が、３次元画像において設定手段により設定された領域内の画素値の分布、及び予め求めた対象部位と画素値の分布との関係に基づいて、対象部位を示す画素値の所定範囲を設定し、その所定範囲に含まれる画素値をシフトさせると共に、所定範囲の幅が拡大するように補正する。予め求めた対象部位と画素値の分布との関係、すなわち先見情報に基づいて、３次元画像から得られた画素値の分布のどの範囲が対象部位を示す画素値かを判定することができる。その範囲の画素値をシフト及び範囲を拡大することにより、周辺画素との差別化を図るものである。
【００１７】
そして、対象部位抽出手段が、補正手段により画素値が補正された３次元画像において、対象部位を示す補正後の画素値を有する画素を連結した領域であって、その領域内の画素数が最大となる領域を抽出する。対象部位を示す領域はある程度の大きさを持っており、領域が小さい場合、すなわち画素数の少ない領域は、陰影の影響等により抽出された誤差やノイズ等に相当する領域であり、対象部位を示す領域ではないと判定することができる。そして、表示制御手段が、対象部位抽出手段により抽出された領域が３次元画像として表示されるように表示手段を制御する。
【００１８】
このように、骨領域に基づいて処理領域を設定し、処理領域内の対象部位を示す画素値をシフト及び範囲を拡大するように補正し、対象部位を示す補正後の画素値を有する画素を連結した領域で画素数最大の領域を対象部位を示す領域として抽出するため、非造影断層画像から精度良く対象部位を抽出して、３次元表示することができる。
【００１９】
また、前記設定手段は、前記骨領域投影画像において骨領域を示す画素が離散的な箇所を、スプライン曲線により補間することができる。複数の非造影断層画像内の連続する所定枚数に対応する骨領域投影画像では、所定枚数が少ない場合に骨領域を示す画素が離散的になる可能性もあるが、スプライン曲線により補間することで、精度良く処理領域を設定することができる。
【００２０】
また、前記補正手段は、造影剤を用いて対象部位を含む身体を撮影した複数の造影断層画像に基づく３次元画像の画素値の分布と、前記複数の非造影断層画像に基づく３次元画像の画素値の分布との比較により予め求めた前記関係に基づいて、前記対象部位を示す画素値の所定範囲を設定することができる。このような先見情報を用いることで、精度良く対象部位を示す画素値の所定範囲を設定することができる。
【００２１】
また、本発明の医療画像処理装置は、前記３次元画像から、領域拡張法により拡張された領域を抽出し、該拡張された領域に含まれる画素の画素値を、該拡張された領域と背景との最短距離を示す距離値に変換し、該距離値に基づいて、前記拡張された領域を該領域のくびれ箇所で分離し、分離された領域毎のサイズ及び形状の少なくとも一方に基づいて、前記対象部位とは異なる他部位を示す領域を抽出する他部位抽出手段を含んで構成することができ、前記表示制御手段は、前記対象部位抽出手段により抽出された領域と、前記他部位抽出手段により抽出された領域との差分領域が３次元画像として表示されるように表示手段を制御することができる。これにより、対象部位と他部位とが密接した領域として抽出された場合でも、他部位を除去して精度良く対象部位を抽出することができる。
【００２２】
また、本発明の医療画像処理方法は、コンピュータが、造影剤を用いずに対象部位を含む身体を撮影した複数の非造影断層画像を積層して３次元画像を生成し、生成された３次元画像から画素値が所定値以上の領域を骨領域として抽出し、前記複数の非造影断層画像内の連続する所定枚数に対応する前記骨領域を積層方向に投影した際に投影線上で最大となる画素値により構成される骨領域投影画像に基づいて、前記所定枚数毎に前記対象部位を含む処理領域を設定し、前記３次元画像において設定された処理領域内の画素値の分布、及び予め求めた対象部位と画素値の分布との関係に基づいて、前記対象部位を示す画素値の所定範囲を設定し、該所定範囲に含まれる画素値をシフトさせると共に、該所定範囲の幅が拡大するように補正し、画素値が補正された前記３次元画像において、前記対象部位を示す補正後の画素値を有する画素を連結した領域であって、該領域内の画素数が最大となる領域を抽出し、抽出された領域が３次元画像として表示されるように表示手段を制御する方法である。
【００２３】
また、本発明の医療画像処理プログラムは、コンピュータを、上記の医療画像処理装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２４】
以上説明したように、本発明の医療画像処理装置、方法、及びプログラムによれば、骨領域に基づいて処理領域を設定し、処理領域内の対象部位を示す画素値をシフト及び範囲を拡大するように補正し、対象部位を示す補正後の画素値を有する画素を連結した領域で画素数最大の領域を対象部位を示す領域として抽出するため、非造影断層画像から精度良く対象部位を抽出して、３次元表示することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】第１の実施の形態に係る医療画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】画素値補正部の処理を説明するための図である。
【図３】ラベリング処理を説明するための図である。
【図４】連結性の判定基準である近傍数の一例を示す図である。
【図５】第１の実施の形態における医療画像処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図６】３次元画像の生成を説明するための図である。
【図７】処理領域設定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図８】骨領域の３次元画像を示す図である。
【図９】骨領域投影画像を示す図である。
【図１０】骨領域投影画像のスプライン補間を説明するための図である。
【図１１】処理領域の設定を示す図である。
【図１２】画素値補正処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図１３】解析用の画素値のヒストグラムを示す図である。
【図１４】画素値のヒストグラムにおける変曲点の算出を説明するための図である。
【図１５】補正対象の画素値を定める処理幅ＷＩＤＥの設定を説明するための図である。
【図１６】画素値補正処理の処理結果の一例を示す図である。
【図１７】ラベリング処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図１８】ラベリング処理の対象となる画素値の設定を説明するための図である。
【図１９】ラベル値別画素数ヒストグラムを示す図である。
【図２０】ラベリング処理後の領域からの対象部位を示す領域の抽出を説明するための図である。
【図２１】第１の実施の形態に係る医療画像処理装置の処理結果の一例を示す図である。
【図２２】第１の実施の形態に係る医療画像処理装置の処理結果の一例を示す図である。
【図２３】第１の実施の形態に係る医療画像処理装置の処理結果の一例を示す図である。
【図２４】第２の実施の形態に係る医療画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２５】第２の実施の形態における医療画像処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図２６】他部位除去処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図２７】領域拡張法を説明するための図である。
【図２８】領域拡張法を説明するための図である。
【図２９】くびれ箇所による領域の分割を説明するための図である。
【図３０】第２の実施の形態に係る医療画像処理装置の処理結果の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、胸部及び腹部の血管を対象部位として抽出して３次元表示するための医療画像処理装置に本発明を適用した場合を例に説明する。
【００２７】
図１に示すように、第１の実施の形態に係る医療画像処理装置１０は、医療画像から抽出された対象部位を３次元表示するための画像処理を行うコンピュータ１２と、画像処理結果を表示するための表示装置１４とを備えている。
【００２８】
コンピュータ１２は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びＨＤＤを備え、ＨＤＤには、後述する医療画像処理ルーチンに対するプログラムが記憶されている。このコンピュータ１２は、機能的には、３次元画像生成部２０と、処理領域設定部２２と、画素値補正部２４と、ラベリング処理部２６と、表示制御部２８とを含んだ構成で表すことができる。
【００２９】
３次元画像生成部２０は、ＣＴやＭＲＩなどの医療画像撮影装置において、造影剤を使用することなく対象部位を含む人体の部位（ここでは胸部及び腹部）を所定間隔毎に断層撮影した複数の非造影断層画像を、断層方向と直交する方向に積層することにより３次元画像を生成する。
【００３０】
処理領域設定部２２は、３次元画像生成部２０で生成された３次元画像から画素値が所定値以上の領域を骨領域として抽出する。また、３次元画像を生成する際に積層した複数の非造影断層画像内の連続する所定枚数に対応する骨領域の３次元画像にＭＩＰ（ＭａｘｉｍｕｍＩｎｔｅｎｓｉｔｙＰｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）を適用して得られる骨領域投影画像に基づいて、非造影断層画像の所定枚数毎に処理領域を設定する。処理領域とは、後述する画素値補正処理及びラベリング処理の対象となる領域である。ここでの処理領域設定は、胸部及び腹部の筋肉や脂肪などの領域を臓器領域から分離することを目的としている。内部臓器と筋肉とは画像中において非常に近い画素値によって構成されるため、画素値情報を基とした分離が非常に難しい。よってここでは、脊椎、肋骨、胸骨による環状構造の外に存在する画素は脂肪や筋肉を構成するもので、本実施の形態での対象部位である血管は含まれていないという臨床的特性に基づいて、処理領域の設定を行うものである。なお、３次元画像に対して、任意方向からの投影線上の最大値を画素値とする処理をＭＩＰといい、従来では主に造影血管の可視化に用いられ、最大値を持たない画素は抽出されない。
【００３１】
画素値補正部２４は、３次元画像生成部２０で生成された３次元画像において、処理領域設定部２２により設定された処理領域内の画素の画素値のヒストグラムを作成する。また、予め求めた対象部位と画素値のヒストグラムとの関係に基づいて、作成したヒストグラムにおいて、対象部位を示す画素値の所定範囲を設定する。その所定範囲に含まれる画素値に透過関数を適用して補正する。ここで、画素値補正部２４で用いる透過関数について説明する。ここでは、抽出する対象部位である血管を示す画素とその周辺の画素との差別化を行うために、透過関数を適用した画素値の補正を行う。これは、図２に示すような画素値のヒストグラムに対して、血管を示す画素の画素値周辺のヒストグラムを変形させるような関数式を掛け合わせて画素値を補正することを表す。透過関数は、対象部位を示す画素の画素値を、高輝度側へシフトさせると共に、補正された画素値の範囲が補正前に設定された所定範囲より拡大するように定義された関数であり、この関数を適用することにより、対象部位を示す画素と周辺画素との差別化を図る。
【００３２】
このような画素値の補正を行うための透過関数の概念について説明する。３次元画像ＩＮの各座標（ｉ，ｊ，ｋ）における画素値を、ＩＮ（ｉ，ｊ，ｋ）と表記する。ここで、画素値ＩＮ（ｉ，ｊ，ｋ）についての透過関数を考えると、処理幅をＷＩＤＥ、処理幅中心をＣＥＮＴＥＲとしたとき、処理幅始点α及び処理幅終点βは、下記（１）式となり、補正後の３次元画像ＯＵＴ（ｉ，ｊ，ｋ）は、下記（２）式となる。
【００３３】
【数１】
0005846368.tif 000002
【００３４】
この処理は、処理幅ＷＩＤＥの大きさ、及び処理幅中心ＣＥＮＴＥＲの設定に依存する。ＷＩＤＥ及びＣＥＮＴＥＲの設定は、画素値のヒストグラムにおいて、対象部位を示す画素値がどの範囲に表れるかという先見情報に基づいて定める。この先見情報は、例えば、同一の対象部位を、造影剤を使用して撮影した造影画像と、造影剤を使用しないで撮影した非造影画像とを用いて、造影画像から得られる画素値のヒストグラムと、非造影画像から得られる画素値のヒストグラムとの差分から得ることができる。
【００３５】
本実施の形態では、後述する画素値補正処理において、上記のような画素値の補正を行う範囲（ＷＩＤＥ）を自動的に設定する。
【００３６】
ラベリング処理部２６は、画素値補正部２４により画素値が補正された３次元画像において、対象部位を示す補正後の画素値を有する画素を連結した領域毎にラベルを付与する（ラベリング処理）。ラベル毎の領域内の画素数が最大となる領域を、対象部位を示す領域として抽出する。ラベリング処理とは、画像内で独立した構造体に対してグループ属性を持たせるための処理であり、単一画像内に複数の構造体が存在する場合に、各々が持つ領域を識別するための処理である。領域毎のラベリング処理及びグループ属性のイメージを図３に示す。図３上図において、網掛けした画素が対象部位を示す補正後の画素値を有する画素である。そして図３下図に示すように、この網掛けした画素が連結している領域毎に異なるラベルが付与される。なお、図３では、説明の簡単のため、２次元画像でラベリング処理を示しているが、本実施の形態では、３次元画像に対してラベリング処理を行う。３次元画像に対するラベリング処理では、例えば、図４に示すような連結性の判定基準が用いられる。図４の例では、縦横上下方向のみを考えた６近傍処理、３次元の軸毎の平面の連結性を重視した１８近傍処理、及び対角方向を含む全方向の連結性を重視した２６近傍処理を示している。特に、１８近傍処理では斜め方向に連続した画素に対しても同値のラベルを付加されるのに対して、６近傍処理では斜め方向の連続画素には異なるラベルが付加されるように、連結判定を行う近傍数は、ラベリング処理において重要である。連結判定の近傍数の増加に伴い演算量も増加するため、ラベルを付加したい対象部位の形状に応じて、使用する連結判定の種類を選択するとよい。本実施の形態では、１８近傍処理と２６近傍処理とで得られる結果の差が少ないことから、演算量の削減及び演算時間の短縮という観点から１８近傍処理を用いる。
【００３７】
表示制御部２８は、抽出された対象部位を示す領域が表示装置１４に３次元表示されるように制御する。
【００３８】
次に、第１の実施の形態の医療画像処理装置１０の作用について説明する。ＣＴやＭＲＩなどの医療画像撮影装置において、造影剤を使用することなく対象部位を含む人体の部位（ここでは胸部及び腹部）が所定間隔毎に断層撮影され、複数の非造影断層画像（２次元画像）が得られると、医療画像処理装置１０において、図５に示す医療画像処理ルーチンが実行される。
【００３９】
ステップ１００で、撮影された複数の非造影断層画像を取得する。
【００４０】
次に、ステップ１１０で、上記ステップ１００で取得した複数の非造影断層画像を、図６（ａ）に示すように、断層方向と直交する方向に積層し、同図（ｂ）に示すような３次元画像を生成する。
【００４１】
次に、ステップ１２０で、処理領域設定処理を実行する。ここで、図７を参照して、処理領域設定処理ルーチンについて説明する。
【００４２】
ステップ１２２で、上記ステップ１１０で生成された３次元画像において、予め定めた閾値以上の画素値の画素を骨領域として抽出する。非造影断層画像のＣＴ値が−２０００（ＨＵ）〜＋２０００（ＨＵ）の間で分布している場合には、１１０（ＨＵ）以上のＣＴ値を持つ領域はほぼ全てが骨領域と見なすことができる。よってこの値を閾値として、図８に示すような骨領域のみを抽出した３次元画像を作成する。
【００４３】
次に、ステップ１２４で、上記ステップ１２２で作成された骨領域の３次元画像に、画像積層方向からのＭＩＰを適応する。ここでは、人体の腹部から胸部にかけての断層面積が逐次異なることを考慮して、積層方向に連続する所定枚数（例えば、５枚）の非造影断層画像に対応する骨領域の部分毎にＭＩＰを適用する。これにより、可能な限り身体構造に近い処理領域を設定することができる。非造影断層画像の所定枚数分に対応する骨領域の３次元画像にＭＩＰを適用すると、図９に示すような２次元画像（骨領域投影画像）が作成される。このように少ない枚数の画像に対してＭＩＰを適用するため、同図に示すように、骨領域投影画像上で骨領域が離散的になる箇所が存在する。
【００４４】
そこで、ステップ１２６で、上記ステップ１２４で作成した骨領域投影画像に対して、図１０に示すように、離散的な箇所をスプライン曲線で補間する。同図において、黒丸が既知の点であり、網掛けの丸が既知の点に基づいてスプライン曲線で補間された点である。
【００４５】
次に、ステップ１２８で、図１１に示すように、補間後の骨領域投影画像の骨領域を結んだ環状構造の内部を、後述する画素値補正処理及びラベリング処理の処理領域として設定して、図５の医療画像処理ルーチンにリターンする。
【００４６】
次に、ステップ１４０で、画素値補正処理を実行する。ここで、図１２を参照して、画素値補正処理ルーチンについて説明する。
【００４７】
ステップ１４２で、上記ステップ１１０で生成された３次元画像において、上記ステップ１２８で設定された処理領域内の画素の画素値のヒストグラムを作成する。本実施の形態のように対象部位が血管の場合には、図１３に示すように、画素値のヒストグラムの最も右のピーク周辺（図中網掛け部）の画素値が、血管を示す画素の画素値に対応することが分かっている。これは、例えば、造影画像に基づく画素値のヒストグラムと、非造影画像に基づく画素値のヒストグラムとを複数の患者を撮影することにより得て、これらを比較したデータにより得られる。そこで、以下のステップでは、この範囲を自動的に抽出して、透過関数を設定する。
【００４８】
次に、ステップ１４４で、上記ステップ１４２で作成した画素値のヒストグラムに対して前処理を施す。ここでの前処理とは、不要な範囲の画素値を削除すること、及びローパスフィルタを適用することである。まず、画素値０［ＨＵ］周辺の画素は、空気や寝台などの機器を映す領域であることが分かっているため、例えば、５００［ＨＵ］以下の情報を削除する。削除する範囲は、対象部位に応じて適宜設定するとよい。また、ローパスフィルタは、ヒストグラム中で微少な変動を繰り返す部分（高周波成分）の除去を行い、後述する変曲点の算出を容易にするためのものである。例えば、正規化角周波数ω＝０．０５［ｒａｄ／ｓ］のローパスフィルタを適応することができる。
【００４９】
次に、ステップ１４６で、上記ステップ１４４で前処理を施したヒストグラムから、図１４に示すように、全ての変曲点（図中●印）を算出する。そして、これらの変曲点から、最右ピークを探索し、最右ピークを示す変曲点をＣＥＮＴＥＲとして設定する。また、図１５に示すように、ＣＥＮＴＥＲよりマイナス方向へ最初の変曲点を点Ｐ１、プラス方向へ最初の変曲点をＰ２とし、この２点間の所定幅（例えば、２点間の幅の１／２）を、ＷＩＤＥとして設定する。所定幅は、２点間の全幅としてもよいし、２点間の１／３、３／４等としてもよく、対象部位に応じて適宜設定しておく。
【００５０】
次に、ステップ１４８で、上記ステップ１４６の設定に基づいて、下記（３）式に示す透過関数を設定する。
【００５１】
【数２】
0005846368.tif 000003
【００５２】
（３）式に示す透過関数は、ＣＥＮＴＥＲ周辺の画素値をより高輝度側へシフトさせると共に、ＷＩＤＥ範囲内の画素値の補正後の範囲を拡大する特性を持つ。どの程度まで高輝度化するかはＲＡＴＥの値によって定まる。ＲＡＴＥの値を高くするほど、補正対象となった画素とその周辺画素との差別化は容易となる。その一方で、ＲＡＴＥ＝１０以上の値では１６ｂｉｔのダイナミックレンジを越える画素値をとる可能性があるため、対象部位に応じて適切な値を予め定めておく。ここでは、例えば、ＲＡＴＥ＝１．５とすることができる。
【００５３】
次に、ステップ１５０で、上記ステップ１４６で設定したＷＩＤＥ範囲内の画素値を持つ画素について、上記ステップ１４８で設定した透過関数を用いて、画素値を補正して、図５の医療画像処理ルーチンにリターンする。
【００５４】
図１６に、透過関数を適用した段階での処理結果の一例を示す。同図（ａ）は本実施の形態の透過関数非適用の単純非造影ＣＴ画像、（ｂ）は非造影画像に本実施の形態の透過関数を適用した結果、及び（ｃ）はほぼ同等の部位を撮影した造影画像である。（ａ）と（ｂ）とを比較した場合、大動脈、大静脈を初めとした血管部分の画素値が補正されたことにより（ａ）では不明瞭であった部分のコントラストが（ｂ）では明瞭化されていることがわかる。また、腹部外縁部の筋肉や脂肪部分の画素値については、処理領域外となるため、画素値の補正が行われておらず、他領域との差別化を図りながら対象部位の画素値が補正されている。同図（ｂ）と（ｃ）とを比較すると、造影によってコントラストが明瞭化されている部分と同等の領域が補正対象となっていることが確認できる。
【００５５】
次に、ステップ１６０で、ラベリング処理を実行する。ここで、図１７を参照して、ラベリング処理ルーチンについて説明する。
【００５６】
ステップ１６２で、ラベリング処理の対象となる画素値を設定する。ここでは、図１８に示すように、上記ステップ１５０による補正後の画素値を用いて作成されたヒストグラムにおいて、新しく発生した変曲点Ｐ３をＣＥＮＴＥＲとして、上記ステップ１４６で設定したＷＩＤＥと同幅のＷＩＤＥを設定し、このＷＩＤＥ範囲内の画素値を持つ画素をラベリング対象として設定する。なお、補正前のＷＩＤＥの開始点画素値の補正後の画素値から、補正前のＷＩＤＥの終了点画素値の補正後の画素値までを、新たなＷＩＤＥとして設定してもよい。
【００５７】
次に、ステップ１６４で、３次元画像の処理領域内の画素であって、上記ステップ１６２で設定した画素値を持つ連結した画素に対して同値のラベルを付加する。連結性の判定条件は、例えば１８近傍処理とすることができる。
【００５８】
次に、ステップ１６６で、図１９に示すように、同値のラベルが付与された画素の画素数を表すラベル値別画素数ヒストグラムを作成し、画素数が最大となるラベル値を選択する。同値のラベルが付与された画素数が多いということは、その領域が１つの構造体を表している確率が高く、同値のラベルが付与された画素数が少ない場合には、陰影の影響など、その領域が構造体を表しているわけではない可能性が高い。特に、本実施の形態の対象部位である血管は、上下に伸びる構造であるため、３次元的に見ると画素数が多くなる。そこで、画素数に基づいて領域を抽出するものである。
【００５９】
次に、ステップ１６８で、上記ステップ１６６で選択されたラベル値が付与された領域を抽出して、図５の医療画像処理ルーチンにリターンする。
【００６０】
例えば、図２０（ａ）に示すようにラベルが付与され、ラベル１の画素数が最大であった場合には、同図（ｂ）に示すような領域が抽出される。なお、図２０では、説明の簡単のため、２次元画像で表示しているが、実際の処理は３次元画像に対して行う。このため、同図（ａ）において、ラベル１の領域が複数存在するように見えるが、３次元的に見るとこれらの領域はいずれかの箇所で連結されていることを表している。
【００６１】
次に、ステップ１８０で、上記ステップ１６８で抽出した領域を、表示装置１４に３次元表示して、処理を終了する。
【００６２】
第１の実施の形態の医療画像処理層による処理結果を、図２１〜２３に示す。各図において（ａ）は本実施の形態による処理結果、及び（ｂ）は参考として造影画像からの抽出結果を示している。（ａ）は画像入力から出力までを全自動的に行い、（ｂ）の造影画像については手作業でのレタリングを交えながらの抽出作業を行い参考資料とした。この結果より心臓、並びに周辺の弓部大動脈及び腹部大動脈については、造影画像と同等の抽出が確認でき、本実施の形態の有効性が確認できた。
【００６３】
以上説明したように、第１の実施の形態の医療画像処理装置によれば、骨領域に基づいて処理領域を設定し、処理領域内の対象部位を示す画素値を、高輝度側へシフトすると共に範囲を拡大するような透過関数を用いて補正し、補正後の処理領域内の画素値を用いてラベリング処理を行うことにより、対象部位を示す領域を抽出するため、非造影断層画像から精度良く対象部位を抽出して、３次元表示することができる。
【００６４】
次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第２の実施の形態の医療画像処理装置について、第１の実施の形態の医療画像処理装置１０と同一の構成については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
【００６５】
図２４に示すように、第２の実施の形態の医療画像処理装置２１０は、コンピュータ２１２と表示装置１４とを備えている。コンピュータ２１２は、機能的には、３次元画像生成部２０と、処理領域設定部２２と、画素値補正部２４と、ラベリング処理部２６と、他部位抽出部３０と、表示制御部２２８とを含んだ構成で表すことができる。
【００６６】
図２１〜２３に示したように、第１の実施の形態における医療画像処理では、対象部位を精度良く抽出できているものの、対象部位とは異なる他部位もあわせて抽出されている。第２の実施の形態では、このような他部位の除去を目的とする。
【００６７】
他部位抽出部３０は、３次元画像生成部２０で生成された３次元画像から、領域拡張法により、除去対象の他部位を示す領域を大まかに抽出し、抽出した領域の各画素の距離値に基づいて領域を分離することにより、他部位を示す領域を抽出する。
【００６８】
表示制御部２２８は、ラベリング処理部２６で抽出された領域と、他部位抽出部３０で抽出された領域との差分領域をとることにより、ラベリング処理部２６で抽出された領域から他部位を示す領域を除去して、対象部位を示す領域を抽出して、その領域を表示装置１４に３次元表示するように制御する。
【００６９】
次に、第２の実施の形態の医療画像処理装置２１０の作用について説明する。第２の実施の形態では、図２５に示すように、第１の実施の形態における医療画像処理ルーチンに、他部位除去処理のステップ（ステップ２００）を加えただけであるため、図２６を参照して、他部位除去処理ルーチンについて説明する。
【００７０】
ステップ２０２で、上記ステップ１１０で生成した３次元画像に対して、領域拡張法を適用して、大まかな他部位領域を抽出する。具体的には、図２７（ａ）に示すように、３次元画像上にシードポイントを設定し、同図（ｂ）に示すように、シードポイントを中心とした所定領域の窓（例えば、６４×６４画素）を設定し、窓内の画素値の平均値μ及び標準偏差σを計算する。そして、図２８（ａ）に示すように、シードポイントから所定の拡張方向に隣接する画素（例えば、６近傍の画素）について、下記（４）式の条件を満たすか否かを判定し、条件を満たす場合には領域を拡張する。
【００７１】
【数３】
0005846368.tif 000004
【００７２】
次に、同図（ｂ）に示すように、拡張された画素について新たに探索画素として設定し、探索画素を中心とする窓を設定して処理を繰り返し、条件を満たす画素が存在しなくなった段階での拡張済みの画素群を拡張された領域として抽出する（同図（ｃ））。なお、図２７及び２８は、説明の簡単のため、２次元画像で示している。
【００７３】
次に、ステップ２０４で、上記ステップ２０２で抽出された大まかな他部位を示す拡張領域に含まれる各画素の画素値を、その画素と背景（抽出された拡張領域以外の領域）との最短距離を示す距離値に変換する。
【００７４】
次に、ステップ２０６で、上記ステップ２０４で変換した距離値に基づいて、図２９に示すように、領域のくびれ箇所で領域を分割する。異なる部位同士が密接することにより１つの拡張領域として抽出されている場合には、その密接箇所にはくびれが生じる、すなわち領域内で経路が細くなっている箇所が存在する。このくびれ箇所により分割することで、異なる部位同士を分割することができる。分割した領域毎にラベルを付与する。
【００７５】
次に、ステップ２０８で、ラベルが付与された領域毎に、その領域の大きさ及び形状等に基づいて、その領域が除去対象の他部位を示す領域か否かを判定する。他部位ではないと判定された領域は削除して、他部位を示す領域を抽出する。
【００７６】
次に、ステップ２０９で、上記ステップ１６８で抽出された領域から、上記ステップ２０８で抽出された領域を除去して、すなわち、ラベリング処理後の画像と他部位を抽出した画像との差分画像を生成して、図２５の医療画像処理ルーチンにリターンする。
【００７７】
第２の実施の形態の医療画像処理装置２１０による処理結果を、図３０に示す。同図（ａ）は、ラベリング処理部２６による抽出結果、（ｂ）は第２の実施の形態における他部位除去処理後の処理結果、及び（ｃ）は参考例としての造影画像からの抽出結果である。
【００７８】
以上説明したように、第２の実施の形態によれば、密接する他部位と共に対象部位が抽出された場合でも、他部位と対象部位との密接箇所にくびれが生じる点を利用して、他部位を抽出して除去することができるため、より精度良く非造影断層画像から対象部位を抽出することができる。
【００７９】
なお、上記第１及び第２の実施の形態では、胸部及び腹部内の血管を対象部位として抽出する場合について説明したが、その他の臓器や腫瘍等を対象部位としてもよい。また、上記実施の形態では、骨領域により得られる環状構造に基づいて処理領域を設定する場合について説明したが、これに限定されない。骨領域と対象部位との大まかな位置関係が既知であれば、これに基づいて処理領域を設定することができる。例えば、腕や足などでは、骨領域を中心とした所定範囲を処理領域として設定することができる。
【００８０】
また、上記実施の形態では、透過関数により、ＷＩＤＥ範囲内の画素を高輝度側へシフトする場合について説明したが、対象部位以外の画素との差別化を図ることができればよいため、低輝度側へシフトしてもよい。
【００８１】
また、上記実施の形態では、画素値のヒストグラムにおける所定範囲の画素値を補正する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、生成した３次元画像における対象部位を示す画素の分布パターンを先見情報として求めておき、パターンが適合する箇所の画素を補正対象の画素としてもよい。
【００８２】
また、上記実施の形態では、プログラムが予め装置にインストールされている場合について説明したが、本実施の形態の医療画像処理プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供してもよいし、ネットワークを介して提供してもよい。
【符号の説明】
【００８３】
１０、２１０  医療画像処理装置
１２、２１２  コンピュータ
１４   表示装置
２０   ３次元画像生成部
２２   処理領域設定部
２４   画素値補正部
２６   ラベリング処理部
２８、２２８  表示制御部
３０   他部位抽出部
【図１】
0005846368.tif 000005
【図２】
0005846368.tif 000006
【図４】
0005846368.tif 000007
【図５】
0005846368.tif 000008
【図７】
0005846368.tif 000009
【図１２】
0005846368.tif 000010
【図１３】
0005846368.tif 000011
【図１４】
0005846368.tif 000012
【図１５】
0005846368.tif 000013
【図１７】
0005846368.tif 000014
【図１８】
0005846368.tif 000015
【図１９】
0005846368.tif 000016
【図２４】
0005846368.tif 000017
【図２５】
0005846368.tif 000018
【図２６】
0005846368.tif 000019
【図３】
0005846368.tif 000020
【図６】
0005846368.tif 000021
【図８】
0005846368.tif 000022
【図９】
0005846368.tif 000023
【図１０】
0005846368.tif 000024
【図１１】
0005846368.tif 000025
【図１６】
0005846368.tif 000026
【図２０】
0005846368.tif 000027
【図２１】
0005846368.tif 000028
【図２２】
0005846368.tif 000029
【図２３】
0005846368.tif 000030
【図２７】
0005846368.tif 000031
【図２８】
0005846368.tif 000032
【図２９】
0005846368.tif 000033
【図３０】
0005846368.tif 000034