(57)【要約】      （修正有）【課題】操作者の作業量と操作者の主観判断への依存を極力減らし，断層画像から線状組織と塊状組織を分類する手術支援システムを提供する。【解決手段】断層画像データ上に領域分割したい組織臓器に属する点を１点以上教示点として付与させる。線状組織と塊状組織で異なる情報を教示点に付与することで，組織臓器の解剖的特長に適した処理が可能になる。線状組織の領域分割を塊状組織の領域分割に先行して行うことで，後者の検出の精度を高める。線状組織の領域分割では，付与された教示点間の接続関係に基づき，教示点間を接続する組織の軸線と太さを決定して，各線状組織に属する領域を決定する。塊状組織の領域分割では，容易に分割可能な外包領域と内部領域への分類の後に，未分類の点を既分類の区分に帰属させる演算を繰り返し，未分類の点がなくなるまで反復する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ヒトあるいは動物から抽出された三次元画像データを，その内部の元の生体の組織臓器に相当する画素の集合からなる領域に分類することを特徴とする画像処理装置．
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において，請求項１に記載の画像データ内の点および前記点の場所の属する組織臓器を弁別する符号を，一点あるいはそれ以上付与され，該画像データを付与された点の数と同数またはそれ以下の数の領域ににつき，該画像データを領域分割することを特徴とする画像処理装置．
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置において，請求項１に記載の三次元画像データ内で三次元の寸法のうち二つの次元の寸法が，該画像データを構成する画素の寸法の５倍以下であることを特徴とする組織臓器につき，該画像データを領域分割することを特徴とする画像処理装置．
【請求項４】
請求項２に記載の画像処理装置において，請求項１に記載の三次元画像データ内で三次元の寸法のうち二つ以上の次元の寸法が，該画像データを構成する画素の寸法の５倍以上であることを特徴とする組織臓器につき，該画像データを領域分割することを特徴とする画像処理装置．
【請求項５】
請求項２に記載の画像処理装置において，請求項３に記載の組織臓器および請求項４に記載の組織臓器の両方につき，該画像データを領域分割することを特徴とする画像処理装置．
【請求項６】
請求項５に記載の画像処理装置において，請求項３に記載の組織臓器を請求項４に記載の組織臓器よりも先に，該画像データから領域分割すること特徴とする画像処理装置．
【請求項７】
請求項５に記載の画像処理装置において，請求項３に記載の組織臓器に関する領域分割に際して，請求項２に記載の付与された点の間の接続関係を合わせて付与されること特徴とする画像処理装置．
【請求項８】
請求項５に記載の画像処理装置において，請求項４に記載の組織臓器に関する領域分割に際して，請求項２に記載の付与された点に該組織臓器間の包含関係を合わせて付与されること特徴とする画像処理装置．
【請求項９】
請求項５に記載の画像処理装置において，請求項４に記載の組織臓器に関する領域分割に際して，分割を２回以上の段階に分けて，前記段階が増すに従いより細部の分割を行うことを特徴とする画像処理装置． 
【請求項１０】
請求項５又は請求項６又は請求項７又は請求項８又は請求項９に記載の画像処理装置を特徴とする画像処理装置．
【請求項１１】
請求項９に記載の画像処理装置と，前記画像処理装置によって出力される組織臓器に関する領域分割データを操作する装置を備える手術支援システム．
【請求項１２】
請求項１０に記載の術支援システムにおいて，請求項１０の領域分割データを，手術あるいは治療の事前検討あるいはトレーニングに供することを特徴とする手術支援システム．
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，コンピュータ断層画像装置(CT)或いは磁気共鳴画像装置(MRI)など２次元或いは３次元の断層画像装置の撮影した，生体（ヒト或いはその他の生物）の断層画像を入力として，その画像の表す脳，血管，骨などの解剖学的な領域分類をほぼ自動で行う方法を備えた画像処理装置，およびこれを応用した，患者の断層画像を入力とする治療や手術の事前検討ないしはトレーニングなどを目的とする手術支援システムに関するものである．
【背景技術】
【０００２】
CT或いはMRIなどの２次元或いは３次元の断層画像を計算機内で処理して治療や手術の事前検討ないしは治療や手術の方法のトレーニングに供することは多く行われてきた．
【０００３】
その際には，画像の中に埋め込まれた組織臓器の情報を，計算機内で計算処理可能な３次元的なデータ構造（いわゆるモデル）として表現する過程が必須であり，そのためには画像中の組織臓器に相当する領域をそれぞれ分類する，領域分割の処理が必要である．前記の応用のためには，血管や神経など，微細ながら生体にとって重要な組織を含めて解剖構造に従って正しく領域分割する必要がある．
【０００４】
従来からCT或いはMRIの断層画像を入力として，解剖学的な領域分割を行う画像処理方法は幾つか提案されており，以下に大別できる．
手法１：      操作者が２次元画像を見て，各組織臓器の境界線の輪郭をなぞるようにして指定することで分類を行う方法．
手法２：      組織臓器が画像中で類似した画素明度あるいはテクスチャを持つことを利用して，これらの類似度によって半自動的に分類を行う方法．
手法３：      組織臓器の境界部分が画像中では不連続を生じることを利用して，不連続を検出してこれによって半自動的に分類を行う方法．
手法４：      生体の解剖的特長は，個体間で寸法などは異なっても組織臓器の位置関係などはほぼ一定であることを利用して，予め検出するべき組織臓器を計算機内で「テンプレート」として定義しておき，入力の画像に当てはまるようにこれの寸法を変化させることで半自動的に分類を行う方法．
手法５：      手法１から手法４を組み合わせた方法．特に，手法１を行う際の補助として手法２及び手法３を操作者が必要に応じて適用して，その結果を操作者が修正していく方法が一般的である．
手法２及び手法３では，分類処理とは別に領域に解剖学的な解釈を付与する必要があり，以下のいずれかの方法を用いる．
手法A：      分類後に操作者が，その解剖学的解釈を付与する．
手法B：      分類前に操作者が，画像処理する領域内の一点ないしは数点を教示して，その教示点に解剖学的解釈を付与する．
【０００５】
これらを実現したものとしてさまざまな発表がなされている．医療断層画像の処理方法及びシステムとしては，以下がある．
【特許文献１】特平６−２５９５５９号公報
【特許文献２】特表２００１−５１１０３１号公報
【特許文献３】米国特許２００４００１０３９７号公報
【特許文献４】米国特許２００３０２３４７８１号公報
【特許文献５】米国特許２００３０１６１５２２号公報
【特許文献６】米国特許２００３００８８３８９号公報
【特許文献７】米国特許２００３０１０３６６５号公報
【特許文献８】米国特許２００３００９５６９２号公報
【特許文献９】米国特許６，７２１，４５０号公報
【特許文献１０】米国特許６，６３３，７７３号公報
【特許文献１１】米国特許６，６０８，６２８号公報
【特許文献１２】米国特許６，５９４，５１８号公報
【特許文献１３】米国特許６，５９１，００４号公報
【特許文献１４】米国特許６，５８５，６４７号公報
【特許文献１５】米国特許６，５５６，６９６号公報
【特許文献１６】米国特許６，５４５，６７８号公報
【特許文献１７】米国特許６，５３５，６２３号公報
【特許文献１８】米国特許６，４３０，４３０号公報
【特許文献１９】米国特許６，３６６，７９７号公報
【特許文献２０】米国特許６，３４５，１１２号公報
【特許文献２１】米国特許５，３６１，７６３号公報
【特許文献２２】米国特許６，３０４，６７５号公報
【特許文献２３】米国特許６，２４６，７８４号公報
【特許文献２４】米国特許５，９０１，２４７号公報
【非特許文献１】長谷川純一、輿水大和、中山晶、横井茂樹著「画像処理の基本技法」技術評論社1986年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし，前記の手法は以下の課題を有している．
課題１：      手法１では作業に時間がかかること，操作者の主観に左右される客観性に欠くことが問題となる．ことに，近年の断層画像装置の進歩により，作業すべき画像の数が増大しているため，一組の画像データの容量が100メガバイトを超えることも稀ではなく，手作業は非現実的となりつつある．
課題２：      手法２は，画像中で異なる組織臓器が類似する画素明度或いはテクスチャを持つ場合に検出誤りをおかしやすい．この問題は，軟組織の場合に特に顕著で，CTとMRIの断層画像いずれでも生じる．このため，概略的な領域分類を行うことはできるが，多くの場合誤りを含み，特に領域の周縁部で顕著で，手直しなどの新たな作業を発生させる．
課題３：      手法３は，空間的な微分操作により不連続部を検出するのが一般的だが，微分操作は，画像が不可避的に有するノイズの影響を受けやすい．
課題４：      手法４は，手法２および手法３のいずれか，あるいは両方を利用する．このため，課題２ないしは課題３の影響を受ける．このため，実用的に安定して動作する方法が発表されていない．
課題５：      手法５は，手法間の組み合わせ方に関して良い方法が見つかっていない．
【０００７】
血管や神経など線状組織，脳や肝臓などの塊状組織の両者を実用的な精度と作業量で検出することは困難であった．ことに，手術支援システムで重要なのは血管や神経などの線状組織であるが，これらを安定して自動検出及び分類することは難しかった．そこで，操作者の作業量と操作者の主観判断への依存を極力減らした半自動処理により，断層画像から線状組織と塊状組織を分類して手術支援システムに供することが求められている．
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は，手法Ｂにおいて線状組織と塊状組織に対して，それぞれ処理手法に適した異なる情報を与え，さらに解剖学的な特徴を利用して，前者の処理を先行して行い続けて後者の処理を行う方法を提案することで，課題を解決したものである．
【０００９】
図１は本発明の構成を示す．本発明は，断層画像データの入力装置（符号１），教示点を入力させるための画像の提示装置（符号２），教示点及びその性質の入力装置（符号３），処理を行う演算部（符号４），処理した結果を手術支援システムに必要な形式で提示あるいは転送する出力部（符号５），そして演算部において実行されるソフトウェアからなる．
【００１０】
図２は本発明における領域分割の方法のフローチャートである．付与された断層画像データ（符号１０）を操作者に提示して（符号１１），領域分割したい組織臓器に属する点を１点あるいはそれ以上教示点として付与させる．教示点はその属する組織臓器の解剖学的分類を示す符号と，線状組織の場合は教示点間の接続関係（符号１３）を，塊状組織の場合は教示点間の包含関係を与える情報（符号１４）を付与される．異なる情報を教示点に与えることで，組織臓器の解剖的特長に適した処理が可能になる．なお，教示点は領域分割したい組織ごとに最低一点付与する．
【００１１】
本発明では，線状組織の領域分割を塊状組織の領域分割に先行して行う（符号１５，符号１６）．これは，前者が応用的に重要であることと，しばしば後者を突き抜ける形で出入りするため，前者の存在が後者の領域分割の際に誤りの原因になることに起因する．
【００１２】
符号１５の線状組織の領域分割では，付与された教示点間の接続関係に基づき，教示点から出発して，教示点間を接続する組織の軸線となる曲線を決定する（符合１６）．続いて，教示点から出発してその線状組織に属すべき点を全て包含するまで教示点の範囲を反復的に拡大することで，その曲線の太さとなる情報を決定して，１つの線状組織に属する領域を決定する（符号１７）．これを，全ての線状組織に属する教示点に対して行う．
【００１３】
符号１８の塊状組織の領域分割では，容易に分割可能な外包領域と内部領域への分類を行い，これを暫定的な区分とする（符号１９）．この段階では，明度の違いが明瞭でなく分類の困難な点が，どの領域にも分類されず残されている．続いて，暫定的な区分がその周囲の未分類の点の帰属に関して，接する暫定的な区分の間でその明度，距離などの関数で与えられる評価関数を元に，最も良い評価値を与える暫定区分に分類していく．この過程を，未分類の点がなくなるまで反復する．
【発明の効果】
【００１４】
頭部のMRI画像およびCT画像を用いて，内頚動脈など主要な血管，視神経など主要な脳神経，白質，灰白質，頭蓋骨，皮膚および筋組織に分類する実験を行ない，標準的な領域区分法により結果と比較して，視神経のほかの微小な脳神経を本法により領域区分可能であることを検証した．
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本発明は，図１に示す構成からなる．操作者の操作履歴や出力した結果を保存する記憶装置を持つことも可能である．本装置の設置場所，利用箇所には特段の制約を生じないが，個人情報を扱う上の配慮として，保安の確保された施設内での利用や，本装置の入出力にかかわる保安装置あるいはソフトウェアとの併用が望まれる．
【００１６】
まず，符号１により断層画像装置から断層画像データを本装置に入力する．断層画像は２次元断層画像の積層あるいは３次元画像いずれでも良く，また複数の画像データのセットを入力して，これに必要な座標変換を施して相互に位置合わせ（レジストレーション処理）を行ない，相互の画像セットを参照して不足する情報を補なうことで領域分割の精度を向上させることも可能である．レジストレーション処理は，本装置の演算部（符号４）で実行することも可能であるが，外部の演算装置で予め行っておくことも可能である．
【００１７】
入力された画像を符号２の提示装置に提示して，符号３の入力装置により教示点の位置及びその性質を操作者に入力させる．位置の入力には，キーボードなどの入力装置を用いた位置の数値的入力，マウスなどの２次元の位置入力装置による入力と残る１次元の座標入力の組み合わせ，あるいは力覚提示装置やロボットアームなど３次元の位置入力装置を用いることができる．画像の提示装置としては２次元の画像表示装置（ディスプレイ）のほか，３次元の立体表示装置，力覚提示装置を用いることも可能である．
【００１８】
処理した結果を提示あるいは転送する符号５の出力部は，目的に応じてその形態を組み合わせて利用することが可能である．符号２の提示装置を流用することも可能であり，別の提示装置に出力を転送することも可能である．
【００１９】
治療あるいは手術の事前検討システム，治療あるいは手術のトレーニングシステムとしては，２次元の画像表示装置（ディスプレイ）により，分類された領域を色分けなどの処理を施して使用者に提示するほか，入力の断層画像と重ね合わせて提示することが可能である．
【００２０】
また，分類された領域をもとにメッシュデータを生成し，各領域の弾性係数など必要な物理的パラメータを追加することで手術操作による組織臓器の変形を演算させ，２次元の表示装置上に立体表示を行ったり，３次元の立体表示装置，力覚提示装置により形状を直接的に知覚させたりすることが可能である．また，ラピッドプロトタイピングによる実体模型を利用した手術支援システムなどに，本装置で分類された領域のデータを転送することで，治療あるいは手術の事前検討あるいはトレーニングに用いる実体模型を製作させることが可能である．
【産業上の利用可能性】
【００２１】
本発明は医療機関向けの医療画像データ処理装置および手術支援システムとして利用可能である．
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の構成を説明図である。
【図２】領域分割の方法のフローチャートである．
【符号の説明】
【００２３】
１    画像入力部
２    提示装置
３    入力装置
４    演算部
５    出力部
６    記憶装置（オプション）
７    断層画像装置
８    断層画像データ
９    周辺装置（オプション）
１０    断層画像データ
１１    提示装置にて操作者に提示
１２    操作者の入力操作
１３    線状組織の教示点列データ
１４    塊状組織の教示点データ
１５    線状組織の領域分類部
１６    線状組織の教示点列の追跡，同定
１７    線状組織に属する領域の決定
１８    塊状組織の領域分類部
１９    外包領域と内部領域への暫定区分
２０    塊状組織に属する領域の決定
２１    分類された領域データの出力
【図１】
2006000301.tif 000003
【図２】
2006000301.tif 000004