(57)【要約】  【課題】  複数の画素値分布を有する臓器においてそれぞれの画素値分布に重み係数を設定する。  【解決手段】  ＣＰＵ１０は、医用画像診断装置によって収集された被検者の医用画像中の臓器領域を画像認識処理し、該画像認識処理された臓器領域について所定の閾値によって分割し、該分割された領域の画素値分布を解析し、該解析された複数の画素値分布の特徴量に対応するそれぞれの重み係数テーブルを作成し、該作成された重み係数テーブルによって重み係数が決められた前記複数の画素値分布の特徴量のみを強調した画像を投影し、該投影された画像をＣＲＴディスプレイ１４に表示する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像診断装置によって収集された被検者の医用画像中の臓器領域を画像認識処理する手段と、該画像認識処理された臓器領域について所定の閾値によって分割する手段と、該分割された領域の画素値分布を解析する手段と、該解析された複数の画素値分布の特徴量に対応するそれぞれの重み係数テーブルを作成する手段と、該作成された重み係数テーブルによって重み係数が決められた前記複数の画素値分布の特徴量のみを強調した画像を投影する手段と、該投影された画像を表示する手段とを備えたことを特徴とする医用画像表示装置。
【請求項２】
前記重み係数テーブル作成手段は、前記複数の画素値分布の特徴量に跨って作成されることを特徴とする請求項１に記載の医用画像表示装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、X線CT装置、MRI装置あるいは超音波断層装置などの医用画像診断装置(モダリティ)から得られた断層像から三次元画像を構成し、該構成された三次元画像を透視変換し、該透視変換された透視変換像を表示する医用画像表示装置に係り、特に前記透視変換処理を行う際の操作性を向上した医用画像表示装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
大腸や小腸などの腸管を含む管腔臓器の画像診断では、読影医が長い臓器を正確に診断するために大容量の画像を読影しなければならない。このため読影医の読影に要する負担が増加しており、効率的に読影できる技術が要望されている。
【０００３】
そこで、この技術の一つが特許文献1に開示されている。この特許文献1では、ボリューム画像を含む複数の断層像から積み上げ画像を生成し、該積み上げ画像に対し任意の位置に視点を設定し、該視点から前記各断層像を投影面に投影して透視変換像を構成し、視点から投影面までの投影線の通過点を前記透視変換像の画素値毎に分類し、分類した画素値毎に画素値標識ビットメモリへ記憶し、記憶した画素値毎の重み付け情報と加算情報とを設定し、該重み付け情報に基づいて画素値間の重み付け処理し、該加算情報に基づき重み付け処理した画素値を加算し、加算した画素値より陰影づけした透視変換像を生成し、該透視変換画像の抽出対象部位を設定し、該対象部位と前記断層像間の間隔情報と前記重み付け処理のパラメータとを関連づけて記憶し、該パラメータで前記重み付け処理を行う。これにより、観察者の操作性を向上した医用画像表示装置を提供していた。
【特許文献１】特開2001−351093号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上記特許文献1では、1段階の画素値の重み係数しか設定できないから、画素値の分布が複数存在する腸管などの管腔臓器では複数段階の画素値の重み係数を調整するために、読影医等の操作者がその画素値の重み係数を手動で再設定する必要があり、その画素値の重み係数の再設定操作の煩雑さを解消することへの配慮がされていなかった。
【０００５】
本発明の目的は、複数の画素分布を有する臓器でも容易に画素値の重み係数を設定可能な医用画像表示装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的は、医用画像診断装置によって収集された被検者の医用画像中の臓器領域を画像認識処理する手段と、該画像認識処理された臓器領域について所定の閾値によって分割する手段と、該分割された領域の画素値分布を解析する手段と、該解析された複数の画素値分布の特徴量に対応するそれぞれの重み係数テーブルを作成する手段と、該作成された重み係数テーブルによって重み係数が決められた前記複数の画素値分布の特徴量のみを強調した画像を投影する手段と、該投影された画像を表示する手段とを備えたことで達成される。
また、前記重み係数テーブル作成手段は、前記複数の画素値分布の特徴量に跨って作成されてもよい。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、複数の画素分布を有する臓器でも容易に画素値の重み係数を設定できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
本発明の医用画像表示装置の実施形態について、図面を用いて説明する。
図1は本発明の医用画像表示装置の構成例を示すブロック図である。
【０００９】
医用画像表示装置は、中央処理装置(CPU)10と、CPU10と共通データ転送バス18(「共通バス」ともいう)によりデータ通信可能に接続される主メモリ11、磁気ディスク12、表示メモリ13、マウスコントローラ16、キーボード17、スピーカ18と、表示メモリ13とデータ通信可能に接続されるCRTディスプレイ14と、マウスコントローラ16とデータ通信可能に接続されるマウス15と、を有している。また、共通バス18はローカルエリアネットワーク(LAN)19がデータ通信可能に接続され、そのLAN19にはX線CT装置を始めとするモダリティ20がデータ通信可能に接続されている。
【００１０】
CPU10は各構成要素の動作を制御する。主メモリ11は医用画像表示装置の制御プログラムや画像データなどを格納する。磁気ディスク12は、複数患者の複数の断層画像データ及び動作プログラム等を格納する。表示メモリ13はCRT表示用の画像データを一時記憶する。CRTディスプレイ14は表示メモリ13に記憶される画像データを表示する。マウス15はマウスコントローラ16を介してCRTディスプレイ14の画面上のソフトスイッチを操作する。キーボード17は各種パラメータ設定用のキーやスイッチを有するものである。LAN19は図示しない通信インターフェースを介してモダリティ20からの患者の断層像などの医用画像を医用画像表示装置にデータ転送できるようになっている。
【００１１】
この実施の形態では、主メモリ11以外の記憶装置として、磁気ディスク12のみが接続されているが、これ以外にFDD、ハードディスクドライブ、CD−ROMドライブ、光磁気ディスク(MO)ドライブ、ZIPドライブ、PDドライブ、DVDドライブなどが接続されていてもよい。さらに、LAN19の代わりにインターネット、電話回線などの種々の通信ネットワーク上に接続可能とし、他のコンピュータやデータベースとの間で画像データのやりとりを行えるようにしてもよい。
【００１２】
次に、図1の医用画像表示装置の動作例について図2を用いて説明する。図2は図1の医用画像表示装置が実行するプログラムの動作例を示すフローチャートである。図1のCPU10はこのフローチャートに従ってプログラムを動作する。
【００１３】
［ステップＳ２０］
操作者は、医用画像表示装置のディスプレイ14上に表示される被検者のID入力画面を参照しながら患者のID番号を入力する。CPU10は入力された患者のID番号に対応した断層像を、モダリティによって予め撮影された断層像が記憶されている磁気ディスク12から主メモリ11又は表示メモリ13へ読み出す。表示メモリ13に読み出す場合は、読み出された断層像であるか否かを確認するためにCRTディスプレイ14に表示してもよい。
このステップでは、メモリに読み出された断層像に対する臓器領域認識処理を行う。ここで臓器領域認識処理は、モダリティによって収集された被検者の医用画像中の臓器領域を画像認識処理することである。被検者の臓器派解剖学的に知られており、例えば腹部のCT画像を得て、その得られたCT画像に描出される臓器の形状から、その臓器が何であるかが特定できる。画像認識処理は、特定臓器の名称と形状をテーブルで持って、図3は、図2の臓器領域認識処理のサブルーチンを示すフローチャートである。
【００１４】
［ステップＳ３０］
CPU10は、軟部組織か空気領域かを判別するための閾値処理を行う。このときの空気の閾値を-400と設定したが、判別分析法によって決定した閾値を用いてもよい。ここで、判別分析法とは、例えば、CT値をヒストグラム処理し、そのヒストグラム処理されたCT値の分散から求めるものである。また、この判別分析法の詳細は、「Excelによる多変量解析の基礎」浦上賀久子著、科学技術出版発行に記載されている。
【００１５】
［ステップＳ３１］
ステップS30により閾値判別された軟部組織には、体領域と寝台がある。そこで、CPU10は、抽出面積が最大の領域だけを体領域として抽出する。この抽出処理は図5によって説明される。図5に示されるように、複数の断層像には、体領域50内の腸領域51の図面の下方に寝台52が配置されている。
【００１６】
［ステップＳ３２］
腸管などの管腔臓器には腸管内ガスなど空気領域が存在することから、その空気領域を体領域以外の空気領域と同様に抽出してしまうため、体領域中の空気領域に穴が生じる。そこで、CPU10はその穴を埋める穴埋め処理を行い、穴のない状態の体領域を抽出する。この抽出処理の結果は図6に示される。ここではそれぞれの断層像において、体領域61が抽出されている。
【００１７】
［ステップＳ３３］
CPU10は、ステップS32で抽出された体領域において、ステップS31で抽出した軟部組織(臓器)領域だけを抽出する。この抽出処理は図7によって説明される。図7では、腸管を示す臓器領域71の輪郭が各断層像において抽出される様子が示されている。
【００１８】
［ステップＳ２１］
CPU10は、ステップS33で認識された臓器領域の画素値分布を解析するために、管腔臓器境界か管腔臓器内腔かを分割処理する。図4は、図2の臓器領域分割処理のサブルーチンを示すフローチャートである。
【００１９】
［ステップＳ４０］
CPU10は、ステップS33で認識された領域の辺縁を認識する。
［ステップＳ４１］
CPU10は、ステップS40で認識された辺縁を中心とした関心領域を設定する。この設定は臓器領域の全辺縁点に対して行われる。
【００２０】
［ステップＳ４２］
CPU10は、ステップS41で設定された関心領域を用いて、ステップS33で認識した臓器領域を分割処理する。もし、臓器領域が関心領域と重なっていれば臓器境界領域とし、重なっていなければ、臓器内腔領域と認識する。この処理結果の例を図8に示す。ここでは、臓器境界領域80即ち臓器の内壁部分が図7に示された臓器領域71の輪郭との関係から認識される。
【００２１】
［ステップＳ２２］
CPU10は、ステップS21で分割された領域ごとの画素値の分布を解析する。解析された結果の例を図9に示す。図9からは、腸管の内腔領域と境界付近領域の2つの領域にCT値の頻度のピークがあることが分かる。
【００２２】
［ステップＳ２３］
CPU10は、ステップS22で解析された画素値の分布を元に強調表示の度合いを決定する重み係数テーブルを作成する。この作成された重み係数テーブルは、その例を図10と図11に示す。図10では、腸管内腔領域と腸管境界付近領域を個別に、下限値1(Low1a，Low1b)、上限値1(Upp1a，Upp1b)及び下限値2(Low2a，Low2b)、上限値2(Upp2a，Upp2b)として設定している。また、図11では、腸管内腔領域と腸管境界付近領域の一部を共有している。つまり、上限値1の重み0部分と及び下限値2の重み0部分がLow3として共有されている。また、この場合、腸管境界付近領域を強調し、腸管内腔を抑制する重み係数テーブルになっていて、後のステップで作成される任意のCT値のみの輪郭部分の三次元画像(クリスタルビュー像)は腸管境界付近領域、即ち腸管の壁部分が強調されるようになる。しかし、クリスタルビュー像で何れの領域が強調されるかは、操作者が任意に決定できるようにしてもよい。具体的には、図10や図11に示されるような重み係数を画像表示し、その画像表示された重み係数を任意に設定できるグラフィカルユーザインターフェースで行うことができる。
【００２３】
［ステップＳ２４］
CPU10は、投影方向における画素値分布解析処理を行い、クリスタルビュー像を生成するためのCT値が上記重み係数により決定される。このクリスタルビュー像の生成は、具体的には、特許文献1に記載されるので、ここでの説明は省略する。この処理の模式図を図12に示す。つまり、CPU10は強調されるCT値に対し投影線L1と断層像のCT値を読み出し、読み出されたCT値と対応するCT値標識ビットメモリMCに“1”を設定する。
【００２４】
［ステップＳ２５］
CPU10は、ステップS24で設定したCT値標識ビットメモリと、ステップS23で作成した重み係数テーブルを用いて、クリスタルビュー像の再構成処理を行う。これは、“1”が設定されたCT値標識ビットメモリに対応するCT値に対応する重み係数テーブルの重み付けを加算する。そして、再構成されたクリスタルビュー像は、腸管の壁部分を強調するので、腸管の異常部分を一目で発見することができる。また、腸の絡み具合なども把握できる。
【００２５】
本実施形態では、読影医の読影負担を軽減するために、読影画像枚数を削減しつつ、管腔臓器の形状の異常を捉えやすくすることが可能である。つまり、3次元情報を2次元に圧縮する際に、管腔臓器の境界をより明瞭に捉えられる画像を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の医用画像表示装置の構成例を示すブロック図。
【図２】図1の医用画像表示装置が実行するプログラムの動作例を示すフローチャート。
【図３】図2の臓器領域判別処理のサブルーチンを示すフローチャート。
【図４】図2の臓器領域分割処理のサブルーチンを示すフローチャート。
【図５】図3の臓器領域判別処理のステップ31の処理例を示す図。
【図６】図3の臓器領域判別処理のステップ32の処理例を示す図。
【図７】図3の臓器領域判別処理のステップ33の処理例を示す図。
【図８】図4の臓器領域判別処理のステップ42の処理例を示す図。
【図９】図2のステップ22の処理例を示す図。
【図１０】図2のステップ23で作成された重み係数テーブルの例を示す図。
【図１１】図10と異なる重み係数テーブルの例を示す図。
【図１２】図2のステップ24の処理例を示す図。
【符号の説明】
【００２７】
10…CPU、14…CRTディスプレイ
【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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【図１１】
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【図１２】
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