(57)【要約】【課題】  探索対象領域毎に画素濃度のヒストグラムを作成して濃度閾値を決定していたので、探索対象領域に血管などの抽出目的物の画像が含まれていないときに、抽出目的物でない画像を抽出してしまうという課題を解決する。【解決手段】  ヒストグラムから濃度閾値を算出した後、この濃度閾値が探索対象領域全体の平均濃度値より小さいか、またはこの濃度閾値によって抽出される面積が所定の値より大きいときに、隣接スライス画像で用いた濃度閾値を用いて再度平均濃度値より小さいか、抽出面積が所定の値より大きいかを調べ、条件を満たしているときに、探索対象領域をクリアするようにした。抽出目的物の領域のみを抽出できる。【選択図】                    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
三次元物体をスライスした複数のスライス画像のうち、キースライス画像に指定された対象領域を基にして隣接するスライス画像に順次探索対象領域を設定し、この探索対象領域を２値化する処理を繰り返すことによって対象領域を求める領域抽出方法において、
前記探索対象領域中の画素濃度のヒストグラムから濃度閾値を算出する第１の工程と、
この濃度閾値に基づいて、前記探索対象領域が対象領域であるかどうかを判定する第２の工程と、
前記第２の工程によって対象領域でないと判定されたときに、前記濃度閾値を再設定する第３の工程と、
前記第３の工程によって再設定された濃度閾値に基づいて、前記探索対象領域が対象領域であるかどうかを判定する第４の工程と、
前記第４の工程で、対象領域でないと判定されたときに、その探索対象領域をクリアする第５の工程と、
前記第２の工程または前記第４の工程で、探索対象領域が対象領域であると判定されたときに、そのときの濃度閾値を用いて前記探索対象領域を２値化する第６の工程と、
を具備したことを特徴とする領域抽出方法。
【請求項２】
前記第２の工程または前記第４の工程は、濃度閾値が探索対象領域全体の平均濃度値より小さいか、または前記濃度閾値が前記平均濃度値と等しいか大きくかつ濃度閾値によって抽出される面積が所定の値より大きいときに対象領域でなく、それ以外のときに対象領域であると判定するようにしたことを特徴とする請求項１記載の領域抽出方法。
【請求項３】
前記第３の工程で再設定する濃度閾値の値は、隣接するスライス画像の連結領域の濃度閾値であることを特徴とする請求項１若しくは請求項２記載の領域抽出方法。
【請求項４】
前記第２の工程または前記第４の工程は、濃度閾値によって抽出した領域内の穴の数が所定の値より多いときに、対象領域でないと判定するようにしたことを特徴とする請求項１若しくは請求項３いずれかに記載の領域抽出方法。
【請求項５】
前記第２の工程または前記第４の工程は、探索対象領域と、濃度閾値によって抽出された領域の画素の差または領域の数の差によって判定するようにしたことを特徴とする請求項４記載の領域抽出方法。
【請求項６】
複数のスライス画像の全てについて対象領域の抽出を終了した後、前記スライス画像の連結性を考慮して、連結していない画素を削除するようにしたことを特徴とする請求項１若しくは請求項５いずれかに記載の領域抽出方法。
【請求項７】
前記スライス画像は、ＭＲ(Magnetic Resonance Imaging)またはＣＴ(Computed Tomography)で得られた画像であることを特徴とする請求項１若しくは請求項６いずれかに記載の領域抽出方法。
【請求項８】
前記抽出する対象領域は、血管、骨、気管、脳実質、臓器であることを特徴とする請求項１若しくは請求項７いずれかに記載の領域抽出方法。
【請求項９】
スライス画像データが格納される記憶装置と、
探索対象領域中の画素濃度のヒストグラムに基づいて算出した濃度閾値に基づいて前記探索対象領域が対象領域であるかどうかを判定し、対象領域でないと判定されたときに前記濃度閾値を再設定して、この再設定された濃度閾値に基づいて前記探索対象領域が対象領域であるかどうかを判定し、対象領域でないと判定されたときに、その探索対象領域をクリアし、探索対象領域が対象領域であると判定されたときに、そのときの濃度閾値を用いて前記探索対象領域を２値化する工程を繰り返して対象領域を求めるコンピュータと、
このコンピュータが求めた対象領域を表示する表示装置と、
を具備したことを特徴とする領域抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療分野において、血管や骨、臓器などの三次元モデル画像を生成するために、ＣＴ画像などのスライス画像から血管等の対象領域を抽出する領域抽出方法およびそ装置の改良に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ＭＲ(Magnetic Resonance Imaging)やＣＴ(Computed Tomography)で得られるスライス画像から血管などの対象領域を抽出する領域抽出方法の先行技術としては、下記のものがある。
【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
【０００４】
また、対象領域のみを正確に抽出する方法として、本願発明者が特願２００４−０６０１１７号として出願したものがある。
【０００５】
図５に、このような領域抽出方法が実施されるコンピュータ支援診断装置の構成を示す。図５において、ＣＴ画像などスライス画像の画像データは記憶装置４に格納される。パソコン５はこの記憶装置４に格納された画像データを検索し、血管抽出などの画像処理を施し、その結果を表示装置６に表示する。
【０００６】
図６に、血管の領域抽出を行うアルゴリズムのフローチャートを示す。図６において、ステップ（Ｃ―１）で初期の対象領域の指定を行う。すなわち、注目する部位の特徴を最もよく表した画像であるキースライス画像を用い、この画像を見ながらマウスなどを用いて血管などの抽出領域を指定する。
【０００７】
次に、ステップ（Ｃ−２）で隣接スライス画像へ移動し、ステップ（Ｃ−３）で領域膨張を行って探索対象領域を設定する。このステップでは、設定されている対象領域の周辺に画素を追加する膨張処理を施して探索対象領域を拡大する。次に、ステップ（Ｃ―４）でこの領域の画素濃度分布のヒストグラムを作成し、ステップ（Ｃ−５）でこのヒストグラムから濃度閾値を決定する。
【０００８】
図７に画素濃度のヒストグラムの一例を示す。縦軸は頻度（画素数）、横軸は画素の濃度値である。血管などの対象領域は濃度値が高いところに、非対象領域は濃度値が低いところに分布している。これら対象領域、非対象領域のヒストグラムは共に正規分布をしていると仮定して概略の分布図を求め、これらの分布図の境界を濃度閾値とする。
【０００９】
次に、ステップ（Ｃ−６）で、この閾値によって画像を２値化する。そして、ステップ（Ｃ−７）でこれらの処理を行う前後の画像を比較して、相違点があればステップ（Ｃ−３）に戻る。一致していると、ステップ（Ｃ−８）で全てのスライス画像について処理前後の画像を比較して、相違点があればステップ（Ｃ−２）に戻り、全て一致していると終了する。
【００１０】
次に、図８を用いてこれらのステップの処理を具体的に説明する。７１をステップ（Ｃ−１）で対象領域を指定したキースライス画像とする。７１１は指定された対象領域である。７２は７１に隣接するスライス画像であり、スライス画像７１に設定された対象領域７１１を基にして対象領域（影の部分）が設定される。そして、ステップ（Ｃ―３）によって膨張処理が施されて探索対象領域７２１が設定される。この探索対象領域７２１に対して、ステップ（Ｃ−５）で閾値が設定され、ステップ（Ｃ−６）で２値化処理されて、対象領域７２２が得られる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかし、このような領域抽出方法では、各スライス画像の探索対象領域毎に個別にヒストグラムを作成して閾値を決定していたので、探索対象領域に血管等の抽出対象物の画像が含まれないときに、抽出対象物の画像でない領域が抽出されてしまうという課題があった。
【００１２】
このことを図９を用いて説明する。図９（Ａ）は頭部の原画像、（Ｂ）はこの原画像から図６のアルゴリズムによって血管を抽出した画像である。この図から明らかなように、血管８でない部分（非血管部分９）も抽出されていることがわかる。
【００１３】
従って本発明の目的は、スライス画像間の連続性を考慮して閾値を決定し、かつノイズ除去処理を追加することにより、血管などの目的とする領域を正確に抽出することができる領域抽出方法およびその装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
このような課題を達成するために、本発明のうち請求項１記載の発明は、
三次元物体をスライスした複数のスライス画像のうち、キースライス画像に指定された対象領域を基にして隣接するスライス画像に順次探索対象領域を設定し、この探索対象領域を２値化する処理を繰り返すことによって対象領域を求める領域抽出方法において、
前記探索対象領域中の画素濃度のヒストグラムから濃度閾値を算出する第１の工程と、
この濃度閾値に基づいて、前記探索対象領域が対象領域であるかどうかを判定する第２の工程と、
前記第２の工程によって対象領域でないと判定されたときに、前記濃度閾値を再設定する第３の工程と、
前記第３の工程によって再設定された濃度閾値に基づいて、前記探索対象領域が対象領域であるかどうかを判定する第４の工程と、
前記第４の工程で、対象領域でないと判定されたときに、その探索対象領域をクリアする第５の工程と、
前記第２の工程または前記第４の工程で、探索対象領域が対象領域であると判定されたときに、そのときの濃度閾値を用いて前記探索対象領域を２値化する第６の工程と、
を具備したものである。正確に対象物の領域のみ抽出できる。
【００１５】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、
前記第２の工程または前記第４の工程は、濃度閾値が探索対象領域全体の平均濃度値より小さいか、または前記濃度閾値が前記平均濃度値と等しいか大きくかつ濃度閾値によって抽出される面積が所定の値より大きいときに対象領域でなく、それ以外のときに対象領域であると判定するようにしたものである。対象領域であるかどうかを正確に判定できる。
【００１６】
請求項３記載の発明は、請求項１若しくは請求項２記載の発明において、
前記第３の工程で再設定する濃度閾値の値として、隣接するスライス画像の連結領域の濃度閾値を用いるようにしたものである。連結性を利用して妥当な濃度閾値を設定できる。
【００１７】
請求項４記載の発明は、請求項１若しくは請求項３いずれかに記載の発明において、
前記第２の工程または前記第４の工程は、濃度閾値によって抽出した領域内の穴の数が所定の値より多いときに、対象領域でないと判定するようにしたものである。対象領域かどうかを判定できる。
【００１８】
請求項５記載の発明は、請求項４記載の発明において、
前記第２の工程または前記第４の工程は、探索対象領域と、濃度閾値によって抽出された領域の画素の差または領域の数の差によって判定するようにしたものである。対象領域かどうかを正確に判定できる。
【００１９】
請求項６記載の発明は、請求項１若しくは請求項５いずれかに記載の発明において、
複数のスライス画像の全てについて対象領域の抽出を終了した後、前記スライス画像の連結性を考慮して、連結していない画素を削除するようにしたものである。ノイズを除去できる。
【００２０】
請求項７記載の発明は、請求項１若しくは請求項６いずれかに記載の発明において、
前記スライス画像は、ＭＲ(Magnetic Resonance Imaging)またはＣＴ(Computed Tomography)で得られた画像であることを特徴としたものである。応用範囲が広くなる。
【００２１】
請求項８記載の発明は、請求項１若しくは請求項７いずれかに記載の発明において、
前記抽出する対象領域は、血管、骨、気管、脳実質、臓器であることを特徴としたものである。応用範囲が広くなる。
【００２２】
請求項９記載の発明は、
スライス画像データが格納される記憶装置と、
探索対象領域中の画素濃度のヒストグラムに基づいて算出した濃度閾値に基づいて前記探索対象領域が対象領域であるかどうかを判定し、対象領域でないと判定されたときに前記濃度閾値を再設定して、この再設定された濃度閾値に基づいて前記探索対象領域が対象領域であるかどうかを判定し、対象領域でないと判定されたときに、その探索対象領域をクリアし、探索対象領域が対象領域であると判定されたときに、そのときの濃度閾値を用いて前記探索対象領域を２値化する工程を繰り返して対象領域を求めるコンピュータと、
このコンピュータが求めた対象領域を表示する表示装置と、
を具備したものである。正確に対象物の画像のみ抽出できる。
【発明の効果】
【００２３】
以上説明したことから明らかなように、本発明によれば次のような効果がある。
請求項１，２，３，４，５，６、７、８及び請求項９の発明によれば、探索対象領域の画素濃度のヒストグラムから濃度閾値を算出し、この濃度閾値から前記探索対象領域が対象領域であるかを判定して、対象領域でないと濃度閾値を再設定して再び対象領域であるかを判定し、対象領域でないとその対象領域をクリアする。また、対象領域であると決定した濃度閾値を用いて画像を２値化するようにした。
【００２４】
ＣＴやＭＲで得られる人体など三次元物体のスライス画像では、濃度が中間のグレーの領域が多くを占めるため、領域を分割する境界が曖昧であることが多い。本発明によって探索対象領域が対象領域であるかを２度判定し、対象領域でないとその領域をクリアすることによって、グレー領域の多い曖昧な画像でも正確に対象領域を抽出することができるという効果がある。
【００２５】
また、物理的に連結している部分の濃度閾値は似た値を取る性質を利用して、最初に対象領域でないと判定されると、濃度閾値を物理的に連結している周囲の濃度閾値に再設定して対象領域であるかを判定するようにした。そのため、より正確に対象領域を抽出することができるという効果もある。
【００２６】
さらに、スライス画像の連結性を利用して、連結していない画素を除去するようにしたので、不要なノイズを効果的に除去することができ、より鮮明な画像を抽出することができるという効果もある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下本発明を図面を用いて詳細に説明する。図１は本発明に係る領域抽出方法の一実施例を示すフローチャートである。なお、このフローチャートに基づいて作成されたプログラムは、図５で示したパソコン５で実行され、その結果は表示装置６に表示される。また、ＣＴやＭＲアンジオグラフィーで撮影されたスライス画像は、記憶装置４に格納される。
【００２８】
図１において、ステップ（Ａ−１）で初期対象領域の指定を行い、ステップ（Ａ−２）で隣接するスライス画像へ対象領域を移動させ、ステップ（Ａ−３）でこの移動させた対象領域を膨張させて探索対象領域を生成する。そして、ステップ（Ａ−４）でこの探索対象領域に対して図７に示すような画素濃度のヒストグラムを作成して、ステップ（Ａ−５）で判別分析を行って閾値を算出する。これらのステップは、図６フローチャートのステップ（Ｃ−１）〜（Ｃ−５）と同じである。ステップ（Ａ−５）の判別分析は図６従来例のフローチャートの（Ｃ−５）に対応し、濃度閾値を算出するものである。
【００２９】
次にステップ（Ａ−６）で、探索対象領域が対象領域であるかどうかを判定する対象領域判定を行う。このステップ（Ａ−６）の処理の詳細は後述する。ステップ（Ａ−６）の結果がＴｒｕｅ（対象領域である）であると、ステップ（Ａ−７）の閾値決定に移行し、既に求めた濃度閾値を正しい濃度閾値とする。
【００３０】
次にステップ（Ａ−８）で、決定した濃度閾値を用いてスライス画像を２値化し、ステップ（Ａ−９）でこの２値化した前後の画像を比較し、一致していなかったらステップ（Ａ−３）に戻る。２つの画像が一致していると、ステップ（Ａ−１０）で全てのスライス画像について、処理前後の画像を比較し、一致していなかったらステップ（Ａ−２）に戻り、全てのスライス画像が一致しているとステップ（Ａ−１１）のノイズ除去処理を行う。なお、ステップ（Ａ−８）〜（Ａ−１０）は、図６従来例のステップ（Ｃ−６）〜（Ｃ−８）と同じ処理である。
【００３１】
ステップ（Ａ−６）の対象領域判定でＦａｌｓｅ（対象領域でない）と判定されると、ステップ（Ａ−１２）で濃度閾値の再設定を行う。再設定する閾値としては、例えば隣接するスライス画像の連結領域、すなわち物理的に連結している領域で用いた濃度閾値を採用する。そして、ステップ（Ａ−１３）でこの再設定した濃度閾値を用いて対象領域を抽出し、ステップ（Ａ−１４）で対象領域判定を行う。この対象領域判定は、ステップ（Ａ−６）の対象領域判定と同じ処理である。この対象領域判定でＴｒｕｅになるとステップ（Ａ−７）に移行して濃度閾値を決定し、ステップ（Ａ−８）以降の処理を行う。対象領域判定の結果がＦａｌｓｅであると、ステップ（Ａ−１５）で求めた対象領域をクリアし、ステップ（Ａ−２）に戻る。
【００３２】
次に、ステップ（Ａ−１１）のノイズ除去処理を説明する。スライス画像は人体など１つの物体を輪切りにした画像であるので、１つのスライス画像内の近隣画素間、あるいは隣接するスライス画像間の連結している部分はランダムな値を取ることは少なく、その物体特有の連結性が存在する。この性質を利用して、連結しない画素を削除することにより、ノイズを除去することができる。
【００３３】
図２に、ステップ（Ａ−６）、（Ａ−１４）の対象領域判定のフローチャートを示す。先ず、ステップ（Ｂ−１）で探索対象領域全体の平均濃度値を計算し、濃度閾値とこの平均濃度値を比較し、濃度閾値が小さいとＦａｌｓｅ（対象領域でない）を出力して終了する。
【００３４】
濃度閾値が平均濃度値と等しいか大きいと、次に濃度閾値によって抽出される面積が予め決められた所定の値より大きいかどうかを調べ、大きいとＦａｌｓｅ（対象領域でない）を出力し、等しいか小さいとＴｒｕｅ（対象領域である）を出力して終了する。
【００３５】
図３に本実施例の効果の一例を示す。図３（Ａ）はＭＲアンジオグラフィによる頭部の血管画像データから、図６従来例のアルゴリズムで脳血管を抽出した画像である。１は血管、２は脳実質、３は眼窩内脂肪である。脳実質と血管の領域の濃度が曖昧なので、抽出したい血管１だけでなく、脳実質２や眼窩内脂肪３も抽出されている。同図（Ｂ）は図１のアルゴリズムによって血管を抽出した例である。（Ａ）と比較するとわかるように、血管のみ抽出できていることがわかる。
【００３６】
図４は血管を抽出した例である。（Ａ）は血管のみを抽出した例であり、１つのまとまった領域になっている。同図（Ｂ）はノイズを含めて抽出してしまった例である。血管でないノイズでは、（Ｂ）の右側のように領域の内部で画素が抜けて穴がある場合がある。対象領域の判定において、図２のアルゴリズムだけでなく、抽出された領域の穴の数を数えて、抽出された領域が対象領域であるかどうかを判定することもできる。
【００３７】
また、この穴の数によって対象領域であると判定された領域に対して、領域膨張を行ったときの画素数または領域数と、２値化を行って領域を収縮したときの画素数又は領域数との差によって判定することもできる。すなわち、探索対象領域と、濃度設定値によって抽出された領域の画素数の差または領域数の差によって判定することもできる。
【００３８】
なお、本実施例では血管の抽出にについて説明したが、血管だけでなく、気管、骨、脳実質、臓器などの抽出にも応用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の一実施例を示すフローチャートである。
【図２】本発明の一実施例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の効果を示す特性図である。
【図４】本発明の効果を示す特性図である。
【図５】コンピュータ支援診断装置の構成図である。
【図６】従来の領域抽出方法を示すフローチャートである。
【図７】濃度値のヒストグラムの例である。
【図８】領域抽出方法を説明するための図である。
【図９】従来の領域抽出方法によって抽出した血管画像の例である。
【符号の説明】
【００４０】
１  血管
２  脳実質
３  眼窩内脂肪
４  記憶装置
５  パソコン
６  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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