(57)【要約】【課題】  検出対象の大きさや形状が一様でない場合でも、検出対象を良好に検出できる画像処理方法、画像処理装置、およびこのような画像処理方法を実行できるプログラムを提供する。【解決手段】  コンピュータ１が記憶装置２に格納された画像データを以下の手順で処理する。まず、２値化処理により抽出された対象領域と球状フィルタを重ね合わせたときに、球状フィルタが対象領域によってある値以上の充填率で充たされるような球状フィルタの中心点の領域を出力する。次に、出力された前記領域の特徴量を算出し、算出された当該特徴量に基づいて検出対象を検出する。検出結果は表示装置３に表示される。例えば、特徴量として、出力された領域の体積、表面積、凸度、集中度のうち、少なくとも１つに基づく指標を用いることができる。【選択図】図１
2006048247.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
３次元画像データから対象領域内の検出対象を検出する画像処理方法において、
対象領域と球状フィルタを重ね合わせたときに、前記球状フィルタが前記対象領域によってある値以上の充填率で充たされるような前記球状フィルタの中心点の領域を出力するステップと、
出力された前記領域の特徴量を算出し、算出された当該特徴量に基づいて検出対象を検出するステップと、
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
３次元画像データから対象領域内の検出対象を検出する画像処理方法において、
対象領域と球状フィルタを重ね合わせたときに、前記球状フィルタが前記対象領域によってある値以上の充填率で充たされるような前記球状フィルタの中心点の領域を出力するステップと、
出力された前記領域の特徴量を算出し、算出された当該特徴量に基づいて第１の検出対象を検出するステップと、
出力された前記領域のうち、前記第１の検出対象が検出されない領域について特徴量を算出し、算出された当該特徴量に基づいて第２の検出対象を検出するステップと、
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項３】
前記領域を出力するステップでは、径の異なる複数の球状フィルタを用いることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記検出対象を検出するステップでは、異なる検出対象に応じて異なる特徴量を算出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記特徴量として、出力された前記領域の体積、表面積、凸度、集中度のうち、少なくとも１つに基づく指標を用いることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記３次元画像データはスライス画像に基づくものであり、検出対象を検出する際における前記特徴量の取り扱い方法を、前記スライス画像の厚みに応じて変化させることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記３次元画像データはＭＲまたはＣＴにより得られるスライス画像に基づくものであることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記対象領域は血管の領域であり、前記検出対象は動脈瘤であることを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項９】
３次元画像データから対象領域内の検出対象を検出する画像処理装置において、
対象領域と球状フィルタを重ね合わせたときに、前記球状フィルタが前記対象領域によってある値以上の充填率で充たされるような前記球状フィルタの中心点の領域を出力する領域出力手段と、
出力された前記領域の特徴量を算出し、算出された当該特徴量に基づいて検出対象を検出する検出手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
３次元画像データから対象領域内の検出対象を検出する画像処理装置において、
対象領域と球状フィルタを重ね合わせたときに、前記球状フィルタが前記対象領域によってある値以上の充填率で充たされるような前記球状フィルタの中心点の領域を出力する領域出力手段と、
出力された前記領域の特徴量を算出し、算出された当該特徴量に基づいて第１の検出対象を検出する第１の検出手段と、
出力された前記領域のうち、前記第１の検出対象が検出されない領域について特徴量を算出し、算出された当該特徴量に基づいて第２の検出対象を検出する第２の検出手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
前記領域出力手段は、径の異なる複数の球状フィルタを用いることを特徴とする請求項９または１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記検出手段は、異なる検出対象に応じて異なる特徴量を算出することを特徴とする請求項９〜１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記特徴量として、領域出力手段により出力された前記領域の体積、表面積、凸度、集中度のうち、少なくとも１つに基づく指標を用いることを特徴とする請求項９〜１２のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記３次元画像データはスライス画像に基づくものであり、検出対象を検出する際における前記特徴量の取り扱い方法を、前記スライス画像の厚みに応じて変化させることを特徴とする請求項９〜１３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記３次元画像データはＭＲまたはＣＴにより得られるスライス画像に基づくものであることを特徴とする請求項９〜１４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記対象領域は血管の領域であり、前記検出対象は動脈瘤であることを特徴とする請求項９〜１５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
３次元画像データから対象領域内の検出対象を検出する画像処理方法を実行するためのプログラムにおいて、
コンピュータに、
対象領域と球状フィルタを重ね合わせたときに、前記球状フィルタが前記対象領域によってある値以上の充填率で充たされるような前記球状フィルタの中心点の領域を出力するステップと、
出力された前記領域の特徴量を算出し、算出された当該特徴量に基づいて検出対象を検出するステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１８】
３次元画像データから対象領域内の検出対象を検出する画像処理方法を実行するためのプログラムにおいて、
コンピュータに、
対象領域と球状フィルタを重ね合わせたときに、前記球状フィルタが前記対象領域によってある値以上の充填率で充たされるような前記球状フィルタの中心点の領域を出力するステップと、
出力された前記領域の特徴量を算出し、算出された当該特徴量に基づいて第１の検出対象を検出するステップと、
出力された前記領域のうち、前記第１の検出対象が検出されない領域について特徴量を算出し、算出された当該特徴量に基づいて第２の検出対象を検出するステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１９】
前記領域を出力するステップでは、径の異なる複数の球状フィルタを用いることを特徴とする請求項１７または１８に記載のプログラム。
【請求項２０】
前記検出対象を検出するステップでは、異なる検出対象に応じて異なる特徴量を算出することを特徴とする請求項１７〜１９のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項２１】
前記特徴量として、出力された前記領域の体積、表面積、凸度、集中度のうち、少なくとも１つに基づく指標を用いることを特徴とする請求項１７〜２０のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項２２】
前記３次元画像データはスライス画像に基づくものであり、検出対象を検出する際における前記特徴量の取り扱い方法を、前記スライス画像の厚みに応じて変化させることを特徴とする請求項１７〜２１のいずれか１項に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、３次元画像データから検出対象を検出する画像処理方法、画像処理装置、および３次元画像データから検出対象を検出する画像処理のためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療分野におけるコンピュータ支援診断装置として、コンピュータを用いて医用画像データに画像処理を施し、疾患部分を検出する装置が知られている。図１０は画像データから疾患部分を検出するための画像処理のアルゴリズムの一例を示すフローチャートである。この処理は、ＣＴ（Computed Tomography）やＭＲ（Magnetic Resonance）などにより３次元物体についてスキャンした一連の検査画像（スライス画像）データを対象として実行される。この処理では、対象領域の抽出を行うために、全スライス画像データについてのヒストグラムを作成し（ステップＳ１０１）、このヒストグラムから抽出すべき領域を判別する（ステップＳ１０２）。さらに、対象領域の閾値を決定し（ステップＳ１０３）、この閾値に基づいて２値化処理を行い（ステップＳ１０４）、対象領域の抽出を行う。次に、フィルタ処理により疾患部分を強調（ステップＳ１０５）した後、疾患部分の判別分析を行い（ステップＳ１０６）、判別分析の結果に基づいて疾患部分の抽出を行っている（ステップＳ１０７）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−０２４３００  ＭＲＡ画像における脳血管抽出プログラム及び装置
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、医用画像に表れる疾患部分は、それぞれ大きさおよび形状が異なっており、一様ではないことが多い。一方、疾患部分を強調するためのフィルタ処理（ステップＳ１０５）や微分処理などの結果は、疾患部分の大きさおよび形状に強く依存する。このように、疾患部分の抽出に用いられるフィルタ処理や微分処理などは、疾患部分の幾何学的性質により、検出結果にばらつきが現れる場合が多く、とくに特異な形状の疾患部分の検出が困難なこともある。
【０００５】
本発明の目的は、検出対象の大きさや形状が一様でない場合でも、検出対象を良好に検出できる画像処理方法、画像処理装置、およびこのような画像処理方法を実行できるプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の画像処理方法は、３次元画像データから対象領域内の検出対象を検出する画像処理方法において、対象領域と球状フィルタを重ね合わせたときに、前記球状フィルタが前記対象領域によってある値以上の充填率で充たされるような前記球状フィルタの中心点の領域を出力するステップと、出力された前記領域の特徴量を算出し、算出された当該特徴量に基づいて検出対象を検出するステップと、を備えることを特徴とする。
この画像処理方法によれば、対象領域と球状フィルタを重ね合わせたときに、前記球状フィルタが前記対象領域によってある値以上の充填率で充たされるような前記球状フィルタの中心点の領域を出力するので、検出対象の形状の違いを適切に表現できる。このため、対象領域の形状的特徴を的確に把握することができ、形状の異なる複数の検出対象を効率的に検出することもできる。また、複数の径の球状フィルタを用いることにより、検出対象の大きさが異なっても常に対象領域の形状的特徴を正確に把握することができるため、その大きさに拘わりなく検出対象を適切に検出できる。
【０００７】
本発明の画像処理方法は、３次元画像データから対象領域内の検出対象を検出する画像処理方法において、対象領域と球状フィルタを重ね合わせたときに、前記球状フィルタが前記対象領域によってある値以上の充填率で充たされるような前記球状フィルタの中心点の領域を出力するステップと、出力された前記領域の特徴量を算出し、算出された当該特徴量に基づいて第１の検出対象を検出するステップと、出力された前記領域のうち、前記第１の検出対象が検出されない領域について特徴量を算出し、算出された当該特徴量に基づいて第２の検出対象を検出するステップと、を備えることを特徴とする。
この画像処理方法によれば、対象領域と球状フィルタを重ね合わせたときに、前記球状フィルタが前記対象領域によってある値以上の充填率で充たされるような前記球状フィルタの中心点の領域を出力するので、検出対象の形状の違いを適切に表現できる。このため、対象領域の形状的特徴を的確に把握することができ、形状の異なる複数の検出対象を効率的に検出することもできる。また、複数の径の球状フィルタを用いることにより、検出対象の大きさが異なっても常に対象領域の形状的特徴を正確に把握することができるため、その大きさに拘わりなく検出対象を適切に検出できる。
また、出力された領域のうち、第１の検出対象が検出されない領域について特徴量を算出し、算出された当該特徴量に基づいて第２の検出対象を検出するので、第１の検出対象を検出する際とは異なる特徴量を用いることにより、第１の検出対象とは大きさや形状の異なる第２の検出対象を効率的に検出できる。また、第２の検出対象を検出するに際し、第１の検出対象時とは異なる径の球状フィルタを用いて出力された領域について特徴量を算出してもよく、この場合にも第１の検出対象とは大きさや形状の異なる第２の検出対象を効率的に検出できる。
【０００８】
前記領域を出力するステップでは、径の異なる複数の球状フィルタを用いてもよい。
この場合には、球状フィルタの径を変えることにより、大きさや形状の異なる種々の検出対象を選択的に検出することができる。したがって、大きさや形状の異なる複数種類の検出対象を検出したい場合や、検出対象の大きさが一定していない検出対象を検出したい場合に、検出目的である検出対象を他の検出対象や他の領域と区別して確実に検出することができる。
【０００９】
前記検出対象を検出するステップでは、異なる検出対象に応じて異なる特徴量を算出してもよい。
この場合には、検出目的である検出対象に適合した特徴量を算出することにより、その検出対象を選択的に検出することができる。したがって、大きさや形状の異なる複数種類の検出対象を検出したい場合や、検出対象の大きさが一定していない検出対象を検出したい場合に、目的の検出対象を他の検出対象や他の領域と区別して確実に検出することができる。
【００１０】
前記特徴量として、出力された前記領域の体積、表面積、凸度、集中度のうち、少なくとも１つに基づく指標を用いてもよい。
これらの指標を単独で用いてもよいし、複数の指標を組み合わせてもよい。また、他の指標を併せて用いてもよい。
【００１１】
前記３次元画像データはスライス画像に基づくものであり、検出対象を検出する際における前記特徴量の取り扱い方法を、前記スライス画像の厚みに応じて変化させてもよい。
この場合には、スライス画像の厚みに応じて変化する３次元画像データに対応して特徴量の取り扱い方法を適切に選択できるため、検出対象をより的確に検出できる。例えば、スライス画像の厚みに応じて、検出対象を検出するための特徴量の閾値を変化させてもよい。
【００１２】
前記３次元画像データはスライスデータに基づくものであり、前記スライスデータはＭＲまたはＣＴにより得られるものでもよい。
【００１３】
前記対象領域は血管の領域であり、前記検出対象は動脈瘤であってもよい。
【００１４】
本発明の画像処理装置は、３次元画像データから対象領域内の検出対象を検出する画像処理装置において、対象領域と球状フィルタを重ね合わせたときに、前記球状フィルタが前記対象領域によってある値以上の充填率で充たされるような前記球状フィルタの中心点の領域を出力する領域出力手段と、出力された前記領域の特徴量を算出し、算出された当該特徴量に基づいて検出対象を検出する検出手段と、を備えることを特徴とする。
この画像処理装置によれば、対象領域と球状フィルタを重ね合わせたときに、前記球状フィルタが前記対象領域によってある値以上の充填率で充たされるような前記球状フィルタの中心点の領域を出力するので、検出対象の形状の違いを適切に表現できる。このため、対象領域の形状的特徴を的確に把握することができ、形状の異なる複数の検出対象を効率的に検出することもできる。また、複数の径の球状フィルタを用いることにより、検出対象の大きさが異なっても常に対象領域の形状的特徴を正確に把握することができるため、その大きさに拘わりなく検出対象を適切に検出できる。
【００１５】
本発明の画像処理装置は、３次元画像データから対象領域内の検出対象を検出する画像処理装置において、対象領域と球状フィルタを重ね合わせたときに、前記球状フィルタが前記対象領域によってある値以上の充填率で充たされるような前記球状フィルタの中心点の領域を出力する領域出力手段と、出力された前記領域の特徴量を算出し、算出された当該特徴量に基づいて第１の検出対象を検出する第１の検出手段と、出力された前記領域のうち、前記第１の検出対象が検出されない領域について特徴量を算出し、算出された当該特徴量に基づいて第２の検出対象を検出する第２の検出手段と、を備えることを特徴とする。
この画像処理装置によれば、対象領域と球状フィルタを重ね合わせたときに、前記球状フィルタが前記対象領域によってある値以上の充填率で充たされるような前記球状フィルタの中心点の領域を出力するので、検出対象の形状の違いを適切に表現できる。このため、対象領域の形状的特徴を的確に把握することができ、形状の異なる複数の検出対象を効率的に検出することもできる。また、複数の径の球状フィルタを用いることにより、検出対象の大きさが異なっても常に対象領域の形状的特徴を正確に把握することができるため、その大きさに拘わりなく検出対象を適切に検出できる。
また、出力された領域のうち、第１の検出対象が検出されない領域について特徴量を算出し、算出された当該特徴量に基づいて第２の検出対象を検出するので、第１の検出対象を検出する際とは異なる特徴量を用いることにより、第１の検出対象とは大きさや形状の異なる第２の検出対象を効率的に検出できる。また、第２の検出対象を検出するに際し、第１の検出対象時とは異なる径の球状フィルタを用いて出力された領域について特徴量を算出してもよく、この場合にも第１の検出対象とは大きさや形状の異なる第２の検出対象を効率的に検出できる。
【００１６】
前記領域出力手段は、径の異なる複数の球状フィルタを用いてもよい。
この場合には、球状フィルタの径を変えることにより、大きさや形状の異なる種々の検出対象を選択的に検出することができる。したがって、大きさや形状の異なる複数種類の検出対象を検出したい場合や、検出対象の大きさが一定していない検出対象を検出したい場合に、検出目的である検出対象を他の検出対象や他の領域と区別して確実に検出することができる。
【００１７】
前記検出手段は、異なる検出対象に応じて異なる特徴量を算出してもよい。
この場合には、検出目的である検出対象に適合した特徴量を算出することにより、その検出対象を選択的に検出することができる。したがって、大きさや形状の異なる複数種類の検出対象を検出したい場合や、検出対象の大きさが一定していない検出対象を検出したい場合に、目的の検出対象を他の検出対象や他の領域と区別して確実に検出することができる。
【００１８】
前記特徴量として、領域出力手段により出力された前記領域の体積、表面積、凸度、集中度のうち、少なくとも１つに基づく値を用いてもよい。
これらの指標を単独で用いてもよいし、複数の指標を組み合わせてもよい。また、他の指標を併せて用いてもよい。
【００１９】
前記３次元画像データはスライス画像に基づくものであり、検出対象を検出する際における前記特徴量の取り扱い方法を、前記スライス画像の厚みに応じて変化させてもよい。
この場合には、スライス画像の厚みに応じて変化する３次元画像データに対応して特徴量の取り扱い方法を適切に選択できるため、検出対象をより的確に検出できる。例えば、スライス画像の厚みに応じて、検出対象を検出するための特徴量の閾値を変化させてもよい。
【００２０】
前記３次元画像データはスライスデータに基づくものであり、前記スライスデータはＭＲまたはＣＴにより得られるものでもよい。
【００２１】
前記対象領域は血管の領域であり、前記検出対象は動脈瘤であってもよい。
【００２２】
本発明のプログラムは、３次元画像データから対象領域内の検出対象を検出する画像処理方法を実行するためのプログラムにおいて、コンピュータに、対象領域と球状フィルタを重ね合わせたときに、前記球状フィルタが前記対象領域によってある値以上の充填率で充たされるような前記球状フィルタの中心点の領域を出力するステップと、出力された前記領域の特徴量を算出し、算出された当該特徴量に基づいて検出対象を検出するステップと、を実行させることを特徴とする。
このプログラムによれば、対象領域と球状フィルタを重ね合わせたときに、前記球状フィルタが前記対象領域によってある値以上の充填率で充たされるような前記球状フィルタの中心点の領域を出力するので、検出対象の形状の違いを適切に表現できる。このため、対象領域の形状的特徴を的確に把握することができ、形状の異なる複数の検出対象を効率的に検出することもできる。また、複数の径の球状フィルタを用いることにより、検出対象の大きさが異なっても常に対象領域の形状的特徴を正確に把握することができるため、その大きさに拘わりなく検出対象を適切に検出できる。
【００２３】
本発明のプログラムは、３次元画像データから対象領域内の検出対象を検出する画像処理方法を実行するためのプログラムにおいて、コンピュータに、対象領域と球状フィルタを重ね合わせたときに、前記球状フィルタが前記対象領域によってある値以上の充填率で充たされるような前記球状フィルタの中心点の領域を出力するステップと、出力された前記領域の特徴量を算出し、算出された当該特徴量に基づいて第１の検出対象を検出するステップと、出力された前記領域のうち、前記第１の検出対象が検出されない領域について特徴量を算出し、算出された当該特徴量に基づいて第２の検出対象を検出するステップと、を実行させることを特徴とする。
このプログラムによれば、対象領域と球状フィルタを重ね合わせたときに、前記球状フィルタが前記対象領域によってある値以上の充填率で充たされるような前記球状フィルタの中心点の領域を出力するので、検出対象の形状の違いを適切に表現できる。このため、対象領域の形状的特徴を的確に把握することができ、形状の異なる複数の検出対象を効率的に検出することもできる。また、複数の径の球状フィルタを用いることにより、検出対象の大きさが異なっても常に対象領域の形状的特徴を正確に把握することができるため、その大きさに拘わりなく検出対象を適切に検出できる。
また、出力された領域のうち、第１の検出対象が検出されない領域について特徴量を算出し、算出された当該特徴量に基づいて第２の検出対象を検出するので、第１の検出対象を検出する際とは異なる特徴量を用いることにより、第１の検出対象とは大きさや形状の異なる第２の検出対象を効率的に検出できる。また、第２の検出対象を検出するに際し、第１の検出対象時とは異なる径の球状フィルタを用いて出力された領域について特徴量を算出してもよく、この場合にも第１の検出対象とは大きさや形状の異なる第２の検出対象を効率的に検出できる。
【００２４】
前記領域を出力するステップでは、径の異なる複数の球状フィルタを用いてもよい。
この場合には、球状フィルタの径を変えることにより、大きさや形状の異なる種々の検出対象を選択的に検出することができる。したがって、大きさや形状の異なる複数種類の検出対象を検出したい場合や、検出対象の大きさが一定していない検出対象を検出したい場合に、検出目的である検出対象を他の検出対象や他の領域と区別して確実に検出することができる。
【００２５】
前記検出対象を検出するステップでは、異なる検出対象に応じて異なる特徴量を算出してもよい。
この場合には、検出目的である検出対象に適合した特徴量を算出することにより、その検出対象を選択的に検出することができる。したがって、大きさや形状の異なる複数種類の検出対象を検出したい場合や、検出対象の大きさが一定していない検出対象を検出したい場合に、目的の検出対象を他の検出対象や他の領域と区別して確実に検出することができる。
【００２６】
前記特徴量として、出力された前記領域の体積、表面積、凸度、集中度のうち、少なくとも１つに基づく指標を用いてもよい。
これらの指標を単独で用いてもよいし、複数の指標を組み合わせてもよい。また、他の指標を併せて用いてもよい。
【００２７】
前記３次元画像データはスライス画像に基づくものであり、検出対象を検出する際における前記特徴量の取り扱い方法を、前記スライス画像の厚みに応じて変化させてもよい。
この場合には、スライス画像の厚みに応じて変化する３次元画像データに対応して特徴量の取り扱い方法を適切に選択できるため、検出対象をより的確に検出できる。例えば、スライス画像の厚みに応じて、検出対象を検出するための特徴量の閾値を変化させてもよい。
【発明の効果】
【００２８】
本発明の画像処理方法、画像処理装置およびプログラムによれば、対象領域と球状フィルタを重ね合わせたときに、球状フィルタが前記対象領域によってある値以上の充填率で充たされるような球状フィルタの中心点の領域を出力するので、検出対象の形状の違いを適切に表現でき、形状の異なる複数の検出対象を効率的に検出することもできる。また、複数の径の球状フィルタを用いることにより、検出対象の大きさが異なっても常に対象領域の形状的特徴を正確に把握することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、図１〜図９を参照して、本発明による画像処理方法の一実施形態について説明する。本実施形態は本発明の画像処理方法を医療分野におけるコンピュータ支援診断装置に適用した例を示している。
【００３０】
図１は本実施形態の画像処理方法を実行する画像処理装置の構成を例示するブロック図である。図１に示すように、画像処理装置１００はコンピュータ１と、医用画像データが蓄積された記憶装置２と、使用者に対しインターフェースとして機能するとともに、画像処理の結果等を表示する表示装置３とを備える。記憶装置２には、例えば、ＣＴあるいはＭＲなどの三次元物体をスキャンした一連の検査画像（スライス画像）データなどが記憶される。記憶装置２および表示装置３はコンピュータ１により制御される。
【００３１】
次に、画像処理装置１００の動作について説明する。
【００３２】
図２は画像処理装置１００における画像処理方法の手順を示すフローチャートである。この手順では、頭部のＭＲのデータから脳動脈瘤を検出する例を示す。一連の手順は、例えばプログラムに従うコンピュータ１の制御により実行することができる。
【００３３】
まず、ステップＳ１では、記憶装置２から必要なスライス画像データを読み込み、画像データの２値化処理を実行し、血管領域（動脈瘤領域を含む）を抽出する。２値化処理は任意の方法を採用することができる。全スライス画像データについて作成されたヒストグラムに基づいて閾値を決定する方法でもよい。また、本発明の発明者により提案された方法（特願２００４−０６０１１７に記載された方法）等を用いてもよい。
【００３４】
図３は２値化処理により抽出された血管領域を示す図である。図３（ａ）は巨大嚢状動脈瘤を含む血管領域を、図３（ｂ）は小嚢状動脈瘤を含む血管領域を、図３（ｃ）は紡錘形脳動脈瘤を含む血管領域を、それぞれ示している。このように、動脈瘤はその形状に従って３種類に分類でき、巨大嚢状動脈瘤は血管の側面から飛び出した血管径より大きい瘤であり（図３（ａ））、小嚢状動脈瘤は血管の側面から飛び出した血管径と同等の径の瘤であり（図３（ｂ））、紡錘形脳動脈瘤は血管の途中が膨らんだような形状の瘤である（図３（ｃ））。
【００３５】
なお、図２に示す画像処理の手順では、実際には複数のスライス画像データに基づいて再構成される三次元画像を対象として各処理を実行しており、図３はこのような画像を模式的に表現したものである。後述する図５および図６についても同様である。
【００３６】
次に、ステップＳ２では、球状フィルタとのマッチング処理を実行する。この処理では、図４（ａ）に示すような対象領域（血管領域）を対象として、図４（ｂ）に示すような球径Ｄmin〜Ｄmaxの球状フィルタとのマッチングを取る。具体的には対象領域内に球状フィルタを重ね合わせたときに、球状フィルタが血管領域によってある値以上の充填率で充たされるときに、その球状フィルタの中心点をマークする。このような操作を対象領域全体に対して施すと、球状フィルタの球径ごとにマークされた領域が出力される。この領域を球径プロファイルと呼ぶ。
【００３７】
図４（ｃ）に示すように、球径の小さな球状フィルタ（球径＝Ｄmin）でのマッチング処理では、血管領域のかなりの領域で、球状フィルタが血管領域によってある値以上の充填率で充填されるため、血管領域の形状に即した領域が球径プロファイルとして出力される。これに対して、球径の大きな球状フィルタ（球径＝Ｄmax）でのマッチング処理では、正常な血管部分が抽出されず、血管よりも径の大きな瘤状の領域のみが球径プロファイルとして出力される。
【００３８】
図５（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ図３（ａ）〜（ｃ）に示す血管領域に対して、球径の大きな球状フィルタでのマッチング処理を実行した結果を示している。正常な血管径よりも球径の大きな球状フィルタでマッチング処理を行った場合、図５（ａ）に示すように、巨大嚢状動脈瘤を示す領域が出力される。また、図５（ｃ）に示すように、紡錘形脳動脈瘤を示す領域もまた出力される。しかし、図５（ｂ）に示すように、径の小さな小嚢状動脈瘤を示す領域は出力されない。
【００３９】
また、図６（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ図３（ａ）〜（ｃ）に示す血管領域に対して、球径の小さな球状フィルタでのマッチング処理を実行した結果を示している。このように血管径よりも球径の小さな球状フィルタでマッチング処理を行った場合には、正常な血管部分と動脈瘤とが１つに繋がった領域が出力される。
【００４０】
次に、ステップＳ３では、球径プロファイルについて３次元ラベリング処理を行う。この処理では、ステップＳ２のマッチング処理で出力された領域（１つに繋がった領域）ごとにラベルを付与する。
【００４１】
ステップＳ４では、ラベルが付与された領域について、順次、特徴量の計算を行う。特徴量として、ラベルされた各領域の体積（ラベル体積Ｖ）、各領域の表面積、凸度Ｔ、集中度Ｃなどを用いる。
【００４２】
図７（ａ）に示すように、凸度Ｔは形状に凹みがない度合いを示す指標であり、ラベル体積Ｖ、およびその領域の凸包の体積Ｖchを用いて、
Ｔ＝Ｖ／Ｖch
と定義される。
【００４３】
集中度Ｃは球径の勾配ベクトルがどれだけラベルされた領域内に集中しているかを表す指標であり、ラベルされた領域内すべての画素ごとに、その地点での勾配ベクトルと他の画素すべての位置での勾配ベクトルとの内積を取り、その内積の最大値を、領域を構成する画素数で除して標準化したものである。図７（ｂ）に示すように、正常な血管領域のように円柱形状の領域に対してマッチング処理を行った場合には、円柱の径方向に向かう勾配ベクトルが円柱の長さ方向に並ぶように配列するため、集中度Ｃは小さくなる。また、図７（ｃ）に示すように、巨大嚢状動脈瘤または紡錘形脳動脈瘤のように球状に近似した形状のラベル領域に対してマッチング処理を行った場合には、球の中心に向かって勾配ベクトルが放射状に配列するため、集中度Ｃは大きな値を取る。このため、集中度Ｃは動脈瘤の存在や形状を判別する指標として有効である。
【００４４】
次に、ステップＳ５では、適当な特徴量Ａが予め決められた値Ａthよりも大きいか否か判断することにより、巨大嚢状動脈瘤または紡錘形脳動脈瘤の有無を判定する。例えば、ラベルされた領域のうち、ある程度球径の大きな球状フィルタでのマッチング処理を実行した場合に出力される領域の凸度Ｔが、予め決められた値Ｔthよりも大きいか否か判断する。判断が肯定されればステップＳ６へ進み、判断が否定されればステップＳ７へ進む。血管径よりも大きい球径の球状フィルタでのマッチング処理では、図５（ａ）および図５（ｃ）に示すように、巨大嚢状動脈瘤および紡錘形動脈瘤が存在する場合に領域が出力される。この場合、凸度Ｔがある値Ｔthより大きい場合には、ラベルされた領域の形状に凹みが少なく、ラベル領域が瘤形状であると判断できる。このため、判断が肯定される場合とは、巨大嚢状動脈瘤あるいは紡錘形動脈瘤の存在が示される場合である。このため、この場合には後述するステップＳ６の判別分析の処理で、巨大嚢状動脈瘤と紡錘形動脈瘤を区別するようにしている。
【００４５】
また、ステップＳ５の判断が否定される場合とは、巨大嚢状動脈瘤あるいは紡錘形動脈瘤が存在しないことが示される場合である。しかし、この領域に小嚢状動脈瘤が存在しているか否かはステップＳ５の処理では判別できない。このため、この場合には後述するステップＳ７以降の処理において、小嚢状動脈瘤の有無を判別するようにしている。
【００４６】
ステップＳ６では、ラベル体積Ｖ、表面積、凸度Ｔ、集中度Ｃ、あるいはラベル領域の形状に関する他の幾何学的特徴量を算出することにより、巨大嚢状動脈瘤あるいは紡錘形動脈瘤のいずれが存在するのかを判別する。その後、ステップＳ１１へ進む。
【００４７】
一方、ステップＳ７およびステップＳ８では、所定のラベル領域をさらに分割し、新たなラベル領域を設定する。図６（ａ）および図６（ｃ）に示すように、球状フィルタの球径が血管径よりも小さい場合には、マッチング結果として現れる領域は、正常な血管部分と動脈瘤が繋がったものとなる。そこで、図８に示すように、巨大嚢状動脈瘤または紡錘形動脈瘤であると判定された部分以外の領域について、分岐点と端末とを探索し（ステップＳ７）、さらに３次元ラベリング処理によって分岐点と端末で挟まれた領域に新たなラベルを付与する（ステップＳ８）。例えば、図６（ｂ）に示す領域は、巨大嚢状動脈瘤および紡錘形動脈瘤が存在しないと判定される領域であるが、この領域は１つの分岐点と、３つの末端を有している。このため、図８に示すように、それぞれの端末と分岐点との間に挟まれる３つの領域に対して、新たなラベル（ラベル１〜３）を付与している。
【００４８】
次に、ステップＳ８でラベルが新たに付与された領域について、判別分析の処理を行う。ここではそれぞれのラベルされた領域について特徴量を算出し、小嚢状動脈瘤の有無を判別する。例えば、分岐点から末端までの長さを特徴量として算出した場合、算出値が小さければ小嚢状動脈瘤の存在が示され、算出値が大きければ小嚢状動脈瘤ではなく正常な血管であることが示される。
【００４９】
上記ステップＳ６およびステップＳ１０の判別分析の処理を終了後、ステップＳ１１へ進む。ステップＳ１１では、ステップＳ６およびステップＳ１０の判別分析の結果を受けて、動脈瘤が存在する部位の検出を行う。また、検出結果を表示装置３に表示する。
【００５０】
このように、本実施形態では、球状フィルタでのマッチングを行うことにより、動脈瘤に固有の幾何学的特徴を効果的に抽出することができる。また、適切な特徴量によって動脈瘤の有無および種類を効果的に判定できる。さらに、巨大嚢状動脈瘤または紡錘形動脈瘤であると判定された領域について特徴量を算出することにより、巨大嚢状動脈瘤あるいは紡錘形動脈瘤のいずれが存在するのかを判別している（ステップＳ６）。また、巨大嚢状動脈瘤または紡錘形動脈瘤であると判定された部分以外の領域について、ラベルを付与し（ステップＳ７〜ステップＳ８）、この領域について小嚢状動脈瘤の有無を判別している。したがって、動脈瘤の有無および種類を的確に判別できる。なお、上記特徴量を複数組み合わせて動脈瘤の判別を行ってもよいし、上記特徴量以外の特徴量を用いてもよい。
【００５１】
ところで、ＣＴあるいはＭＲなどにより三次元物体をスキャンしつつスライス画像を得る場合、１回の撮像で取り込まれるスライス画像の厚みは常に一定ではない。図９（ａ）はスライス画像の厚みが小さい場合を、図９（ｂ）はスライス画像の厚みが大きい場合を、それぞれ示している。両者のスキャン間隔は同じであるが、図９（ａ）ではスキャン間隔に比べてスライス画像の厚みが小さいため、間隔を空けて重なり合う層状の領域のみが画像として取り込まれる。これに対し、図９（ｂ）では、スキャン間隔とスライス画像の厚みとがほぼ同一であるため、スキャンの対象となったほとんどの領域を画像として取り込んでいる。前者の場合には、画像が鮮明であるが、スキャンの対象となった領域の一部の情報のみが画像に反映される。また、後者の場合には、スキャンの対象となった領域全体の情報を捉えることができるが、画像の鮮明度は低下する。このように、同一対象であっても、スライス画像の厚みに応じて得られる元の３次元画像は異なるものとなるため、厳密に言えば上記特徴量も変化する。したがって、スライス画像の厚みに応じて特徴量の取り扱いを変えることで、動脈瘤をより的確に検出できる。例えば、正常な血管と動脈瘤とを判別するための特徴量の閾値を、スライス画像の厚みに応じて変化させてもよい。
【００５２】
上記実施形態では、動脈瘤を検出するためのコンピュータ支援診断装置に本発明を適用した例を示したが、本発明の適用範囲は上記実施形態に限定されることはない。本発明は３次元画像データから検出対象を検出する場合に、その分野に無関係に広く適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】一実施形態の画像処理方法を実行する画像処理装置の構成を例示するブロック図。
【図２】一実施形態の画像処理方法の手順を示すフローチャート
【図３】２値化処理により抽出された血管領域を示す図であり、（ａ）は巨大嚢状動脈瘤を含む血管領域を、（ｂ）は小嚢状動脈瘤を含む血管領域を、（ｃ）は紡錘形脳動脈瘤を含む血管領域を、それぞれ示す図。
【図４】球状フィルタによるマッチングの方法を示す図であり、（ａ）は対象領域（血管領域）を示す図、（ｂ）は球径Ｄmin〜Ｄmaxの球状フィルタを示す図、（ｃ）は球状フィルタでのマッチング処理の結果を示す図。
【図５】球径の大きな球状フィルタでのマッチング処理の結果を示す図であり、（ａ）は図３（ａ）に示す血管領域に対して、（ｂ）は図３（ｂ）に示す血管領域に対して、（ｃ）は図３（ｃ）に示す血管領域に対して、それぞれマッチング処理を実行した結果を示す図。
【図６】球径の小さな球状フィルタでのマッチング処理の結果を示す図であり、（ａ）は図３（ａ）に示す血管領域に対して、（ｂ）は図３（ｂ）に示す血管領域に対して、（ｃ）は図３（ｃ）に示す血管領域に対して、それぞれマッチング処理を実行した結果を示す図。
【図７】特徴量を説明する図であり、（ａ）はラベル体積Ｖ、およびその領域の凸包の体積Ｖchを示す図、（ｂ）は血管領域のように円柱形状の領域に対してマッチング処理を行った場合の勾配ベクトルを示す図、（ｃ）は巨大嚢状動脈瘤または紡錘形脳動脈瘤動脈瘤のように球状に近似した形状の領域に対してマッチング処理を行った場合の勾配ベクトルを示す図。
【図８】分岐点と端末で挟まれた領域に付与されるラベルを示す図。
【図９】スライス画像に取り込まれる領域を示す図であり、（ａ）はスライス画像の厚みが小さい場合を、（ｂ）はスライス画像の厚みが大きい場合を、それぞれ示す図。
【図１０】疾患部分を検出するための従来の画像処理のアルゴリズムの一例を示すフローチャート。
【符号の説明】
【００５４】
１      コンピュータ（領域出力手段、検出手段、第１の検出手段、第２の検出手段）
２      記憶装置
３      表示装置
【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】
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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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