(57)【要約】【課題】  他の構造と付着している領域を精度よく抽出することができる装置を提供する。【解決手段】  画像処理装置は、医用画像から第１の領域と第２の領域とを抽出し、第２の領域に含まれる領域のうち、第１の領域との距離が閾値以上の領域である第３の領域を特定し、第３の領域に基づいて第２の領域の特徴を示す値である特徴量を取得する。【選択図】  図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像から第１の領域と、前記第１の領域とは異なる第２の領域とを抽出する抽出手段と、
前記第２の領域に含まれる領域のうち、前記第１の領域との距離が閾値以上の領域である第３の領域を特定する特定手段と、
前記第３の領域に基づいて、前記第２の領域の特徴を示す値である特徴量を取得する取得手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記特定手段は、前記第２の領域のうち前記第１の領域と付着している可能性がある領域を第４の領域として特定し、前記第４の領域に基づいて前記第３の領域を特定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記特定手段は、前記第２の領域のうち前記第４の領域を含まない領域を前記第３の領域として特定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記特定手段は、前記第２の領域と前記第１の領域との距離に基づいて、前記第４の領域と前記第３の領域とを特定することを特徴とする請求項２又は請求項３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記特定手段は、前記第２の領域に含まれる領域のうち、前記第１の領域との距離が閾値以下である領域を前記第４の領域として特定することを特徴とする請求項２乃至請求項４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記特定手段は、前記第２の領域のうち、前記第２の領域外の領域との境界をなす画素と類似する画素であって、前記第２の領域及び前記第１の領域に含まれない画素を探索する処理に基づいて前記距離に関する情報を取得することを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記特定手段は、前記第２の領域外の領域との境界をなす画素をシード点として、所定の条件に基づいて行われる領域拡張処理の繰り返し回数に基づいて前記距離に関する情報を取得することを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記抽出手段により抽出された前記第２の領域を、前記特定手段により特定された前記第４の領域の情報に基づいて修正する修正手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
医用画像から胸膜の領域と、結節の領域とを抽出する抽出手段と、
前記結節の領域に含まれる領域である部分領域を、前記胸膜の領域に基づいて特定する特定手段と、
前記部分領域に基づいて、前記結節の領域の形状の特徴を示す値である特徴量を取得する取得手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
前記特定手段は、前記結節の領域に含まれる領域のうち、前記胸膜と付着している可能性がある領域である付着領域を前記胸膜の領域に基づいて特定することにより、前記付着領域とは異なる領域を部分領域として特定することを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記特定手段は、前記結節の領域のうち、前記付着領域を含まない領域を前記部分領域として特定することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
医用画像から第１の領域と、前記第１の領域とは異なる第２の領域とを抽出する抽出手段と、
前記第２の領域に含まれる領域であって、前記第１の領域との距離に基づいて第４の領域を特定する特定手段と、
前記第４の領域に基づいて、前記第１の領域と前記第２の領域とが付着しているか否かを判定する判定手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１３】
医用画像から第１の領域と、前記第１の領域とは異なる第２の領域とを抽出する工程と、
前記第２の領域に含まれる領域のうち、前記第１の領域との距離に基づいて第４の領域と、前記第４の領域とは異なる第３の領域とを特定する工程と、
前記第３の領域に基づいて、前記第２の領域の特徴を示す値である特徴量を取得する工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１４】
医用画像から第１の領域と、前記第１の領域とは異なる第２の領域とを抽出する抽出手段と、
前記第２の領域に含まれる領域のうち、前記第１の領域との距離が閾値以上の領域である第３の領域を特定する特定手段と、
前記第３の領域に基づいて、前記第２の領域の特徴を示す値である特徴量を取得する取得手段と、
を有することを特徴とする画像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、画像処理システム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータで医用画像を解析して得られる情報を診断の補助とするコンピュータ診断支援（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｉｄｅｄ  Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ：  ＣＡＤ）に関する技術への関心が高まっている。かかる技術においては、病変の特徴を解析したり、良悪性を鑑別したりするために、解析の対象となる領域を特定して抽出する精度が重要である。解析の対象となる領域は、臓器や血管や病変といった他の構造物と近接している場合がある。特許文献１には、解析の対象となる領域が、他の領域と付着しているため一つの構造物として抽出された場合に、当該構造物の領域を縮退させることによりそれらを分離することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−３１２８９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
解析の対象となる領域は、他の構造物と近接しているために形状が変形する場合がある。医師は当該変形の影響が少ない領域を観察して診断を行う場合があり、ＣＡＤにおいても当該変形の影響が少ない領域を解析の対象とする場合がある。一つの構造物として抽出された領域を縮退させる処理に基づいて、複数の構造物に分離するだけでは、それらが近接していることを考慮した解析を行えないおそれがある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の実施形態に係る画像処理装置は、医用画像から第１の領域と、前記第１の領域とは異なる第２の領域とを抽出する抽出手段と、前記第２の領域に含まれる領域のうち、前記第１の領域との距離が閾値以上の領域である第３の領域を特定する特定手段と、前記第３の領域に基づいて、前記第２の領域の特徴を示す値である特徴量を取得する取得手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明の実施形態に係る画像処理装置によれば、解析の対象となる領域のうち、他の領域との距離に基づいて特定される領域によって特徴量が取得されるので、他の領域と近接していることを考慮した解析を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成ならびに本発明の実施形態に係る画像処理装置を含むシステムの構成の一例を示す図である。
【図２】第１の実施形態に係る画像処理装置の機能構成の一例を示す図である。
【図３】第１の実施形態に係る画像処理装置により行われる処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態に係る画像処理装置による処理の対象となる医用画像の一例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係る画像処理装置による処理を説明するための図である。
【図６】本発明の実施形態に係る画像処理装置による処理を説明するための図である。
【図７】本発明の実施形態に係る画像処理装置による処理を説明するための図である。
【図８】本発明の実施形態に係る画像処理装置による処理を説明するための図である。
【図９】本発明の実施形態に係る画像処理装置による処理を説明するための図である。
【図１０】本発明の実施形態に係る画像処理装置による処理を説明するための図である。
【図１１】第２の実施形態に係る画像処理装置の機能構成の一例を示す図である。
【図１２】第２の実施形態に係る画像処理装置により行われる処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の実施形態に係る画像処理装置による処理を説明するための図である。
【図１４】本発明の実施形態に係る画像処理装置による処理を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
【０００９】
［第一の実施形態］
近年、診断に用いられる医用画像が増加しており、ＣＡＤへの応用が期待されている。たとえば医用画像に描出された、病変と考えられる領域をＣＡＤのために解析する場合には、当該病変と考えられる領域の形状や信号値（画素値）の情報が利用される。たとえば、肺がんの可能性がある肺結節の鑑別においては、悪性の肺結節は分葉状の形状、良性の肺結節は球形の形状をとることが多いことが知られており、形状の情報が指標の一つとして用いられている。
【００１０】
しかしながら、病変は周辺の臓器や他の病変といった、周辺の構造物と近接して生じる場合がある。その場合、病変が周辺の構造物と付着している領域（付着領域）と接していない領域（非付着領域）とで、形状が大きく異なることがある。すなわち、病変が他の構造物と近接しているために、病変の一部の領域の形状が変形していることがある。たとえば、胸膜と近接する肺結節に、胸膜が引き込まれることにより生じる胸膜陥入といった変形が生じることがある。また、画素値の濃淡といった特徴に注目すると、病変領域と、当該病変領域と近接する構造物との間の境界が明瞭でないことがある。
【００１１】
医師が医用画像を観察して診断を行う際には、病変と他の構造物とが近接することによる影響が少ないと考えられる、非付着領域を中心に観察を行う場合がある。したがってＣＡＤにおいても、解析の対象となる病変が他の構造物と近接している場合には、当該近接の影響を考慮して解析を行うことが好ましい場合がある。第１の実施形態に係る画像処理装置１００は、ＣＡＤにおいて解析の対象となる領域が他の領域と付着している可能性がある付着領域と、他の領域と付着していないと考えられる非付着領域とを特定して、当該解析の対象となる領域が他の領域と近接していることを考慮して特徴量を取得することを目的とする。肺結節が胸膜と付着していない場合であっても、肺結節が胸膜と近接している場合に胸膜が当該肺結節に引き込まれる場合がある。以下では、病変が周辺の構造物と必ずしも接触していなくても、胸膜引き込みのように当該構造物と近接していることにより影響を受けた領域を付着領域と称する。画像処理装置１００は、解析の対象となる領域の形状といった特徴量を適切に取得し、これにより、より精度よくＣＡＤを行うことができる。
【００１２】
以下では、被検体胸部のＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像をＣＡＤの対象である医用画像の一例とし、胸膜に近接する肺結節を解析の対象とする例について説明する。画像処理装置１００は、ＣＡＤの対象であるＣＴ画像から、胸膜に近接する肺結節（病変領域）が胸膜と接している境界領域（付着領域）を、肺結節と胸膜との距離に基づいて特定する。そして、画像処理装置１００は、付着領域とは異なる領域である非付着領域に基づいて、病変領域の特徴量を取得する。
【００１３】
［画像処理装置１００の構成］
図１は、画像処理装置１００のハードウェア構成の一例と、画像処理装置１００を含むシステム１９０の構成の一例とを示す図である。
【００１４】
画像処理装置１００は、たとえばコンピュータであり、本発明の実施形態に係る処理を行う。画像処理装置１００は、ＣＰＵ１１、主メモリ１２、磁気ディスク１３、表示メモリ１４を含む。画像処理装置１００内の構成は、共通バス１８により接続されている。
【００１５】
ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１は、主として各構成要素の動作を制御する。主メモリ１２は、ＣＰＵ１１が実行する制御プログラムを格納したり、ＣＰＵ１１によるプログラム実行時の作業領域を提供したりする。主メモリ１２は、たとえばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。磁気ディスク１３は、オペレーティングシステム（ＯＳ）、周辺機器のデバイスドライバ、後述する処理等を行うためのプログラムを含む各種アプリケーションソフトを実現するためのプログラムを格納する。磁気ディスク１３は、たとえばＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）である。ＣＰＵ１１が主メモリ１２、磁気ディスク１３に格納されているプログラムを実行することにより、図１に示した画像処理装置１００の機能（ソフトウェア）及び後述するフローチャートにおける処理が実現される。表示メモリ１４は、たとえば表示部１６０に表示させるための表示用データを一時的に記憶する。
【００１６】
表示部１６０は、たとえばＣＲＴモニタや液晶モニタであり、表示メモリ１４からのデータに基づいて画像やテキスト等を表示する。マウス１７０及びキーボード１８０は、ユーザによるポインティング入力及び文字等の入力をそれぞれ行う。表示部１６０は、操作入力を受け付けるタッチパネルモニタであってもよいし、その場合はマウス１７０及びキーボード１８０はタッチパネルモニタの機能に統合されていてもよい。また、画像処理装置１００はタッチパネルモニタともに、スタイラスペンといったその他の操作部と接続されていてもよい。以下では、マウス１７０やキーボード１８０といった、画像処理装置１００に情報を入力するための構成を、操作部と称することがある。
【００１７】
ＣＰＵ１１はプロセッサの一例であり、画像処理装置１００は複数のプロセッサを有していてもよい。また、画像処理装置１００は画像処理を専用に行うＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を有していてもよい。画像処理装置１００は、後述する処理の一部又は全てをプログラムしたＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）を有していてもよいし、特定の処理のためのＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）を有していてもよい。主メモリ１２や磁気ディスク１３や表示メモリ１４はメモリの一例であり、画像処理装置１００は複数のメモリを有していてもよい。
【００１８】
システム１９０は、画像処理装置１００と、データサーバ１２０とを含む。第１の実施形態において、データサーバ１２０はモダリティ１１０と接続されている。
【００１９】
モダリティ１１０は、医用画像を取得するための装置である。たとえば、モダリティ１１０はコンピュータ断層撮影（ＣＴ）装置、核磁気共鳴撮影（ＭＲＩ：Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）装置、２次元の放射線画像を撮影する放射線撮影（ＤＲ：Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ）装置である。モダリティ１１０は取得した医用画像をデータサーバ１２０に送信する。モダリティ１１０を制御する制御部（不図示）が画像処理装置１００に含まれていてもよい。
【００２０】
データサーバ１２０は医用画像を保存する装置である。データサーバ１２０は、たとえばＰＡＣＳ（Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）である。画像処理装置１００はＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のネットワークを介してデータサーバ１２０から医用画像を取得する。
【００２１】
図２は、画像処理装置１００の機能構成の一例を示す図である。画像処理装置１００は、画像取得部１０００、抽出部１０１０、特定部１０２０、特徴量取得部１０３０、表示制御部１０４０を含む。
【００２２】
画像取得部１０００は、医用画像をデータサーバ１２０から取得する。画像取得部１０００は、ユーザが指定する医用画像を取得してもよいし、予め定められた条件に基づいて医用画像を取得してもよい。画像取得部１０００は、入力画像を抽出部１０１０、及び表示制御部１０３０に出力する。
【００２３】
抽出部１０１０は、ＣＡＤにおける解析のために、画像取得部１０００により取得された医用画像（以下では、入力画像と称する。）から特定の領域を抽出する。第１の実施形態において、抽出部１０１０は第１の抽出部１０１１と第２の抽出部１０１２とを含む。
【００２４】
第１の抽出部１０１１は、入力画像から被検体の解剖学的構造の領域を抽出する。胸部ＣＴ画像の例では、第１の抽出部１０１１は肺野、胸膜、気管支、血管といった構造の領域を抽出する。第１の抽出部１０１１により抽出された領域を、以下では第１の領域と称することがある。解剖学的構造の領域は、第１の領域の一例である。第１の抽出部１０１１は、抽出した領域に関する情報を第２の抽出部１０１２、特定部１０２０、及び表示制御部１０４０に出力する。
【００２５】
第２の抽出部１０１２は、入力画像から解析の対象となる病変領域を抽出する。胸部ＣＴ画像の例では、第２の抽出部１０１２は肺結節の領域を抽出する。第２の抽出部１０１２は、複数の病変領域が抽出された場合に、注目する一つの病変領域を選択してもよい。以下では、第２の抽出部１０１２により一つの注目する病変領域が抽出された場合を例に説明する。第２の抽出部１０１２により抽出された領域を、以下では第２の領域と称することがある。病変領域は、第２の領域の一例である。第２の抽出部１０１２は、抽出した領域に関する情報を特定部１０２０、及び表示制御部１０４０に出力する。
【００２６】
特定部１０２０は、第１の抽出部１０１１及び第２の抽出部１０１２における処理の結果に基づいて、病変領域が他の構造と近接する領域、すなわち付着領域を特定する。第１の実施形態においては、特定部１０２０は第２の抽出部１０１２により抽出された肺結節の領域のうち、第１の抽出部１０１１により抽出された胸膜の領域との距離に基づいて付着領域を特定する。すなわち、特定部１０２０は病変領域に含まれる一部の領域である部分領域を付着領域として特定する。以下では、特定部１０２０により特定される付着領域を第４の領域と称することがある。また、特定部１０２０は付着領域とは異なる領域を非付着領域として特定する。第１の実施形態においては、特定部１０２０は病変領域のうち付着領域を含まない領域を非付着領域として特定する。非付着領域は付着領域とは異なる領域であり、解析において病変領域が他の領域と近接していることの影響を低減できる領域であれば、上述した例に限られない。以下では、特定部１０２０により特定される非付着領域を第３の領域と称することがある。特定部１０２０は、特定した領域に関する情報を、特徴量取得部１０３０及び表示制御部１０４０に出力する。
【００２７】
特徴量取得部１０３０は、第２の抽出部１０１２が抽出した病変領域の特徴を示す値である特徴量を取得する。ここで取得される特徴量の値は、入力画像において解析の対象となる領域内の濃度（輝度）の平均値や分散といった数値であってもよいし、フィルタ出力に基づく値であってもよい。特徴量の値は、病変領域の特徴を表現する文言、いわゆる所見であってもよく、上述したような数値に基づいて変換された文言であってもよい。特徴量取得部１０３０は、第２の抽出部１０１２が抽出した病変領域及び、特定部１０２０により特定された付着領域、非付着領域を解析の対象とし、特徴量を取得する。特徴量のうち、円形度といった病変領域の形状に関する特徴量の取得に際しては、特定部１０２０により特定された非付着領域を解析の対象とすることが好ましい。特徴量取得部１０３０は、取得した特徴量に関する情報を表示制御部１０４０に出力する。以下では、非付着領域を解析の対象として、病変領域の形状に関する特徴量を取得する例を説明する。
【００２８】
表示制御部１０４０は、表示部１６０に表示させるための表示用データの出力を制御する。第１の実施形態においては、表示制御部１０４０は、画像取得部１０００が取得した入力画像と、抽出部１０１０が抽出した領域を示す情報と、特定部１０２０が特定した情報と、特徴量取得部が取得した情報と、のそれぞれの情報を適宜、表示部１６０に表示させるための表示用データを表示部１６０に出力する。
【００２９】
なお、図２に基づいて説明した画像処理装置１００が有する各機能構成は、複数の装置に分散して実現されてもよい。画像処理装置１００はワークステーションでもよい。画像処理装置１００の各部の機能はコンピュータ上で動作するソフトウェアとして実現してもよく、各部の機能を実現するソフトウェアは、クラウドをはじめとするネットワークを介したサーバ上で動作してもよい。以下では、各機能構成はローカル環境に設置したコンピュータ上で動作するソフトウェアによりそれぞれ実現されているものとする。
【００３０】
［一連の処理について］
図３は、画像処理装置１００により行われる処理の一例を示すフローチャートである。下記の処理において、特に断りがない場合、各処理を実現する主体はＣＰＵ１１といったプロセッサであり、主メモリ１２といったメモリに格納されているプログラムをプロセッサが実行することにより実現される。また、プロセッサが処理した情報はメモリに少なくとも一次的に記憶される。
【００３１】
ステップＳ１１００において、画像取得部１０００は入力画像をデータサーバ１２０から取得する。別の例では、画像取得部１０００はモダリティ１１０で撮影した画像データを、通信手段を介して直接取得し、診断に好適な画像とするための画像処理等を施した医用画像を、本実施形態に係る入力画像として取得する。画像撮影装置１１０が例えばＣＴ装置であった場合、画像撮影装置１１０からＨＵ（Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ  Ｕｎｉｔ）値と呼ばれる信号値に基づく画素値を有するＣＴ画像が入力画像として取得される。
【００３２】
入力画像は、３次元直交座標（ｘ，ｙ，ｚ）によって位置が特定できる複数の画素により構成される。画像の属性の一つである画素サイズは、３軸の座標方向それぞれに対して定義される。第１の実施形態においては、ｘ、ｙ、ｚの各方向の画素サイズを、ｒ＿ｓｉｚｅ＿ｘ，ｒ＿ｓｉｚｅ＿ｙ，ｒ＿ｓｉｚｅ＿ｚと記すこととし、いずれの値も１．０ｍｍである場合の例を説明する。入力画像を構成するそれぞれの画素の画素値は３次元座標（ｘ，ｙ，ｚ）の値ごとに定まる。したがって入力画像を、３次元座標値を引数とする関数Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）によって定義されるデータと見なすことができる。
【００３３】
ステップＳ１１１０において、第１の抽出部１０１１は入力画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）から第１の領域を抽出する。第１の領域は、たとえば胸部ＣＴ画像における肺野、肺野と隣接する胸膜といった解剖学的構造の領域である。第１の抽出部１０１１は、入力画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）から、被検体の解剖学的構造である肺野の領域を抽出する。肺野の領域の内部には、たとえば空気（肺胞）、気管支の一部、肺血管の一部、肺結節といった領域が含まれる。
【００３４】
第１の抽出部１０１１は、入力画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）に対して閾値処理や、特定の形状を強調するフィルタを用いた処理、Ｇｒａｐｈ  ｃｕｔ法による処理、Ｌｅｖｅｌ  ｓｅｔ法による処理、解剖学に基づく臓器アトラス（モデル）による処理等を用いて、解剖学的構造の領域を抽出する。ここでは、一例としてＧｒａｐｈ  ｃｕｔ法による手法について簡単に説明する。
【００３５】
Ｇｒａｐｈ  ｃｕｔ法では最初に入力画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）に対応するグラフを作成する。ここで、グラフは入力画像の各画素に１対１で対応するノード（画像ノード）、肺野領域を表す１つのノード（ターミナル・ノードＦ）、肺野以外の領域を表す１つのノード（ターミナル・ノードＢ）、隣接する画像ノード間を結ぶエッジ（ｎ−ｌｉｎｋ）、各画像ノードと２つのターミナル・ノードとの間を結ぶエッジ（ｔ−ｌｉｎｋ）からなっている。次に、すべての隣接画素の組み合わせについて、画像濃度値の類似性を表す値（例えば画像濃度値の差の逆数）を計算する。そして、計算された値をその隣接画素に対応する画像ノードを結ぶエッジ（ｎ−ｌｉｎｋ）に重みとして付与する。さらに、各画素について、その画素の画素値と肺野領域の典型的な画素の画素値との間の類似性を表す値（例えば画像濃度値の差の逆数）を計算する。そして、計算された値をその画素に対応する画像ノードとターミナル・ノードＦとの間を結ぶエッジ（ｔ−ｌｉｎｋ）に重みとして付与する。同様に、各画素について、その画素の画素値と肺野外領域の典型的な画素の画素値との間の類似性を表す値（例えば画像濃度値の差）を計算し、その画素に対応する画像ノードとターミナル・ノードＢとの間を結ぶエッジ（ｔ−ｌｉｎｋ）に重みとして付与する。
【００３６】
グラフの作成が終わった後、グラフ分割アルゴリズム（例えばＦｏｒｄ−Ｆｕｌｋｅｒｓｏｎ法）を用いて、グラフを２つの部分グラフに分割する。ここで、部分グラフの一方に少なくともターミナル・ノードＦが含まれ、もう一方にターミナル・ノードＢが含まれるように、分割を実行する。このような制約の下で上述のグラフを分割すると、グラフは「肺野領域に属することが確からしい画素」に対応する画像ノードと「肺野領域外に属することが確からしい画素」に対応する画像ノードの間に張られたエッジ（ｎ−ｌｉｎｋ）で、２つの部分グラフに分割される。この時、ターミナル・ノードＦが含まれる部分グラフ（部分グラフＧＦ）に、「肺野領域に属することが確からしい画素」に対応する画像ノードが含まれる。そして、ターミナル・ノードＢが含まれる部分グラフ（部分グラフＧＢ）に、「肺野領域外に属することが確からしい画素」に対応する画像ノードが含まれる。そこで、部分グラフＧＦに含まれる画素ノードに対応する画素を肺野領域に属する画素とする。また、部分グラフＧＢに含まれる画素ノードに対応する画素を肺野以外の領域に属する画素とする。このようにして、解剖学的構造物の領域（肺野の領域）Ｖｌｕｎｇを取得する。
【００３７】
なお、上述のグラフ作成において、肺野領域に属することが確実である画素が既知である場合は、そのような画素に対応する画像ノードとターミナル・ノードＦとの間に張られているエッジ（ｔ−ｌｉｎｋ）の重みを無限大としてもよい。同様に、肺野以外の領域に属することが確実である画素が既知である場合は、そのような画素に対応する画像ノードとターミナル・ノードＢとの間に張られているエッジ（ｔ−ｌｉｎｋ）の重みを無限大としてもよい。
【００３８】
これらの手法で解剖学的構造物の領域（肺野の領域）を抽出した場合、気管支の一部、肺血管の一部、肺結節等の領域が抽出されないことがある。そこで、解剖学的構造物の領域（肺野の領域）を抽出した後、欠損領域を解剖学的構造物の領域に併合する処理を行う。例えば、解剖学的構造物の領域（肺野の領域）に対してモルフォロジー演算の一つであるｃｌｏｓｉｎｇを適用すればよい。この処理により、解剖学的構造物の領域（肺野の領域）に存在する気管支の一部、肺血管の一部、肺結節等の領域が、解剖学的構造物の領域（肺野の領域）に含まれるようになる。
【００３９】
また、第１の抽出部１０１１は、表示部１６０に表示される入力画像に対して、マウス１７０等でユーザが指定した範囲を第１の領域として抽出してもよい。以下では、抽出された肺野の領域を肺野領域Ｖｌｕｎｇと記す。
【００４０】
また、第１の抽出部１０１１は胸膜の領域を抽出する。第１の実施形態では、第１の抽出部１０１１は肺野領域Ｖｌｕｎｇを取得した後で、胸膜の領域を抽出する。以下では、抽出された胸膜の領域を胸膜領域Ｖｐｌｅｕｒａｌと記す。
【００４１】
図４は、肺野と胸膜とを含む、胸部の解剖学的講造を説明するための図である。ＣＴ画像５００には、被検体の胸部の構造が描出されている。肺野領域５０１の外側に位置する胸壁領域５０２は、筋、骨、リンパ管、血管、神経、筋膜といった構造を含む胸壁の領域である。図４に示す例では、肺野領域５０１内に、肺結節５１０、５１５が存在する。また、胸膜領域５０３は、肺野領域５０１と胸壁領域５０２との間に存在する。胸膜は肺と胸壁とを覆う２枚の漿膜からなり、胸膜領域５０３は肺野領域５０１及び胸壁領域５０２と隣接する薄い膜領域である。
【００４２】
第１の抽出部１０１１は、たとえば肺野領域Ｖｌｕｎｇの外側に存在し、肺野領域Ｖｌｕｎｇの輪郭から所定の距離以下の領域を胸膜領域Ｖｐｌｅｕｒａｌとして取得する。別の例では、第１の抽出部１０１１は肺野領域Ｖｌｕｎｇを所定の倍率で拡大し、拡大された肺野領域と拡大される前の肺野領域との差分の領域を胸膜領域Ｖｐｌｅｕｒａｌとして取得してもよい。
【００４３】
さらに、第１の抽出部１０１１は、肺野領域Ｖｌｕｎｇと胸膜領域Ｖｐｌｅｕｒａｌ以外に、肺血管の領域や気管支の領域など、胸部ＣＴ像に描出されている他の解剖学的構造の領域を抽出してもよい。また、第１の抽出部１０１１はＣＡＤの解析に応じて解剖学的構造の領域を抽出してもよいし、入力画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）に描出されている解剖学的構造のうち抽出可能な構造の領域を全て抽出してもよい。
【００４４】
ステップＳ１１２０において、第２の抽出部１０１２は入力画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）から第２の領域を抽出する。第２の領域は、たとえば肺結節といった病変領域である。
【００４５】
第２の抽出部１０１２は、対象とする病変に特徴的な信号値（画素値）や形状といった情報に基づいて病変の領域を抽出する。具体的には、第２の抽出部１０１２は、入力画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）に対して閾値処理や、特定の形状を強調するフィルタを用いた処理、Ｇｒａｐｈ  ｃｕｔ法による処理、Ｌｅｖｅｌ  ｓｅｔ法による処理、解剖学に基づく臓器アトラス（モデル）による処理等を用いて、解剖学的構造の領域を抽出する。以下では、肺結節の領域を抽出する例を説明する。
【００４６】
第２の抽出部１０１２は、ステップＳ１１１０において抽出された肺野領域Ｖｌｕｎｇから、肺結節の領域を抽出する。まず、第２の抽出部１０１２は入力画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）に対する閾値処理やヘッセ行列といったフィルタを用いた処理により、肺野領域Ｖｌｕｎｇから肺結節の領域を検出する。そして、第２の抽出部１０１２は当該検出された肺結節の領域に対するＧｒａｐｈ  ｃｕｔ法を用いた処理や、Ｌｅｖｅｌ  ｓｅｔ法を用いた処理により、肺結節の領域を抽出する。
【００４７】
また、第２の抽出部１０１２はユーザに対象とする肺結節を指定させてもよい。その場合、ユーザは表示部１６０に表示される入力画像を参照しながら、マウス１７０を用いて対象とする肺結節に属する座標を指定する。第２の抽出部１０１２は、当該指定された座標を、当該肺結節のシード点として取得する。第２の抽出部は、上述した手法に加えてシード点の情報を利用して、肺結節の領域を抽出する。これにより、第２の抽出部１０１２はユーザが指定した座標を含む肺結節の領域を抽出する。さらに別の例として、第２の抽出部１０１２は対象とする肺結節の領域を含む関心領域（ＶＯＩ：ｖｏｌｕｍｅ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ）の画像に対する処理により、当該肺結節の領域を抽出してもよい。
【００４８】
以下では、解析の対象として注目している肺結節をＣｎｏｄｕｌｅと称する。また、以下では、ステップＳ１１２０において第２の抽出部により抽出された肺結節の領域を肺結節領域Ｖｎｏｄｕｌｅと称する。
【００４９】
肺結節は肺の様々な部位に生じ得るが、第１の実施形態ではステップＳ１１２０において抽出された肺結節のうち、他の構造との付着の影響を考慮して特徴量を取得するための処理の例を説明する。
【００５０】
ステップＳ１１３０において、特定部１０２０は、第４の領域を特定する。第４の領域とは、ステップＳ１１２０において取得された第２の領域のうち、他の領域と付着している可能性がある付着領域である。
【００５１】
図５は、肺結節が他の構造と付着している状態の一例を表す図である。以下では、他の構造に付着している肺結節を、付着型肺結節と称することがある。
【００５２】
図５（ａ）のＶＯＩ画像６００は、付着型肺結節である肺結節６０５を含み、肺結節６０５は胸膜領域６０２に付着している。図５（ｂ）のＶＯＩ画像７００は、付着型肺結節である肺結節７０５を含み、胸膜領域７０３に付着している。特に図５（ｂ）では、肺結節７０５と胸膜領域７０３とが付着する領域において胸膜が肺結節に引き込まれる胸膜引き込み領域７０６が観察される。胸膜引き込みが観察される場合は、胸膜と肺結節との間に明確な境界を定めることが難しい場合がある。
【００５３】
図６は、図５に示した２つの例に対する、胸膜と肺結節とを抽出する処理の結果の例を示す図である。図６（ａ）の肺結節抽出結果６１５は図５（ａ）の肺結節６０５を抽出するための処理の結果である。抽出結果６１５の輪郭の一部が胸膜領域６０３と付着している付着領域６３０が第４の領域である。
【００５４】
図６（ｂ）の肺結節抽出結果７１５は図５（ｂ）の肺結節７０５を抽出するための処理の結果である。図６（ｂ）では、肺結節７０５と胸膜引き込み領域７０６からなる領域のうち抽出結果７１５に含まれない未抽出領域７１６がみられる。これは、胸膜引き込み領域７０６が一般的な肺結節や胸膜領域７０３と異なる形状を示すためである。ステップＳ１１２０において説明したような手法では対象とする領域の形状の特徴の情報に基づくため、胸膜引き込み部分７０６のような領域は図６（ｂ）のように抽出結果７１５に含まれないおそれがある。肺結節抽出結果７１５の領域のうち胸膜領域７０３と付着している領域、図６（ｂ）の例では付着領域７３０が第４の領域である。
【００５５】
ＶＯＩ画像６００やＶＯＩ画像７００、及びそれらを含む医用画像を観察する医師は、肺結節の観察において他の構造との付着領域すなわち第４の領域は当該肺結節の真の領域ではないと考えられるため、観察において考慮しない場合がある。以下では、解析において他の構造と近接していることにより変形している可能性がある領域を考慮するために、第４の領域を特定する例を説明する。
【００５６】
ステップＳ１１３０において、特定部１０２０は、第４の領域を特定する。具体的には、特定部１０２０は、ステップＳ１１１０で抽出された肺野領域Ｖｌｕｎｇ、胸膜領域Ｖｐｌｅｕｒａｌ、ステップ１１２０で抽出された肺結節領域Ｖｎｏｄｕｌｅに基づいて、肺結節領域Ｖｎｏｄｕｌｅが胸膜領域Ｖｐｌｅｕｒａｌに近接する領域である付着領域を特定する。
【００５７】
特定部１０２０は、まず、肺結節Ｖｎｏｄｕｌｅの境界画素からなる境界領域Ｓｎｏｄｕｌｅを抽出する。具体的には、特定部１０２０は肺結節領域Ｖｎｏｄｕｌｅに属する各画素について、その画素に隣接している画素（隣接画素）のいずれかが、「肺結節領域Ｖｎｏｄｕｌｅに属しておらず、かつ肺野領域Ｖｌｕｎｇに属している」か否かを判定する。そして、少なくとも１つの隣接画素が肺結節領域Ｖｎｏｄｕｌｅに属しておらず、かつ肺野領域Ｖｌｕｎｇに属している場合に、当該画素を境界領域Ｓｎｏｄｕｌｅに属する画素とする。別の例では、境界領域Ｓｎｏｄｕｌｅは、例えば肺結節領域Ｖｎｏｄｕｌｅに対する微分形フィルタを用いた処理等により抽出される。
【００５８】
図７は、境界領域Ｓｎｏｄｕｌｅから、付着領域に属する画素を取得する処理の一例を示す図である。特定部１０２０は、取得した肺結節の境界領域Ｓｎｏｄｕｌｅから、胸膜領域Ｖｐｌｅｕｒａｌまでの距離に基づいて、付着領域に属する画素を取得する。まず、特定部１０２０は、境界領域７２５（Ｓｎｏｄｕｌｅ）に属する各画素に対して、胸膜領域７０３（Ｖｐｌｅｕｒａｌ）までの最短経路を探索し、最短経路の長さ（最短経路長）を取得する。
【００５９】
特定部１０２０は、境界領域Ｓｎｏｄｕｌｅに属する各画素に対して領域拡張処理を行う。特定部１０２０は、各画素が胸膜領域Ｖｐｌｅｕｒａｌに到達するまで領域拡張処理を繰り返し、その繰り返し回数を当該画素から胸膜領域Ｖｐｌｅｕｒａｌまでの最短経路長として取得する。すなわち特定部１０２０は、第２の領域と第２の領域外の領域との境界をなす画素と類似する画素であって、第２の領域及び第１の領域に含まれない画素を探索する処理に基づいて、第２の領域と第１の領域との距離に関する情報を取得する。領域拡張処理は当該処理の一例であり、最短経路長は当該距離に関する情報の一例である。以下、最短経路長を取得するための処理について詳述する。
【００６０】
特定部１０２０は、境界領域Ｓｎｏｄｕｌｅに属する特定の画素Ｐｎｏｄｕｌｅ−ｉ（以下、注目画素と称する。）の領域拡張繰り返し回数Ｎを０に設定する。特定部１０２０は、注目画素Ｐｎｏｄｕｌｅ−ｉの近傍領域内の画素の中から、領域拡張の条件を満たす画素を拡張画素として探索する。すなわち、注目画素Ｐｎｏｄｕｌｅ−ｉは、当該領域拡張処理のシード点の一例である。繰り返し回数Ｎは１回の探索ごとに１増加する。そして特定部１０２０は、探索された拡張画素に対して、終了条件が満たされるまで、上記の処理を繰り返し実施する。なお、上述の近傍領域とは、注目画素に隣接する画素からなる領域のことである。領域拡張処理では一般に、２次元画像の場合は注目画素に隣接する４個、もしくは８個の画素からなる領域を近傍領域とする。また、３次元画像の場合は６個、もしくは２６個の画素からなる領域を近傍領域とする。近傍領域の構成については、領域拡張処理の結果に基づいて決定すればよい。
【００６１】
ここで、領域拡張の条件とは、（１）拡張画素が肺結節の抽出結果７１５に属しないこと、かつ（２）濃度値が所定の範囲［Ｔ１，Ｔ２］内であること、である。Ｔ１とＴ２はそれぞれ、未抽出領域に属する画素が取りうる濃度値の上限と下限を表す定数である。この値は、入力画像と同様の医用画像（学習用画像）から決定する。具体的には、はじめに複数の学習用画像に対してステップＳ１１１０とステップＳ１１２０の処理を実際に適用して、第１の領域と第２の領域の間に生じる未抽出領域を取得する。次に、ステップＳ１１３０の領域拡張処理を実施する。このとき、複数のＴ１とＴ２の組み合わせで領域拡張処理を行い、領域拡張処理により未抽出領域に属する画素が最も過不足なく抽出されるようなＴ１とＴ２の組み合わせを選択する。このようにして得られたＴ１とＴ２の組み合わせを、画像処理装置１００のＴ１とＴ２の値として用いる。なお、Ｔ１とＴ２の値をユーザが設定してもよい。
【００６２】
領域拡張処理の終了条件は、（１）注目画素Ｐｎｏｄｕｌｅ−ｉの近傍領域内に胸膜領域Ｖｐｌｅｕｒａｌに属する画素が存在すること、あるいは（２）注目画素Ｐｎｏｄｕｌｅ−ｉの近傍領域内に胸膜領域に属する画素が存在しない、かつ領域拡張の条件を満たす画素が存在しないこと、である。終了条件（１）が満たされた場合は、特定部１０２０は領域拡張処理を終了し、繰り返し回数Ｎを注目画素の最短経路長とする。また、終了条件（２）が満たされた場合は、−１を最短経路長とする。さらに、終了条件に（３）領域拡張の繰り返し回数が事前に設定した値Ｔｉｔｅｒａｔｉｏｎを超えたこと、を並列条件として加えてもよい。終了条件（３）が満たされた場合は、Ｔｉｔｅｒａｔｉｏｎの値を最短経路長とする。
【００６３】
特定部１０２０は、上述した領域拡張処理を境界領域Ｓｎｏｄｕｌｅに属する各画素に対して行い、各画素の胸膜領域Ｖｐｌｅｕｒａｌまでの最短経路長を取得する。図６（ａ）に示す例では、付着領域６０３は胸膜に接しているので、終了条件（１）により最短経路長は０と取得される。
【００６４】
図８は、図７（図６（ｂ））に示す例における領域拡張処理の結果の一例を示す図である。特定部１０２０は、境界領域７２５から未抽出領域７１６を介して胸膜領域７０３に到達するまで領域拡張処理を繰り返す。領域拡張処理の結果、胸膜領域７０３と接するような境界領域７２５の画素では、終了条件（１）により最短経路長は領域拡張処理の繰り返し回数Ｎとされる。境界領域７２５のうち領域拡張処理を経ても胸膜領域７０３と接しない画素では、終了条件（２）により最短経路長は−１とされる。
【００６５】
特定部１０２０は、境界領域Ｓｎｏｄｕｌｅの各画素における最短経路長に基づいて、付着領域Ｓａｔｔａｃｈｅｄを取得する。すなわち、特定部１０２０は第１の領域との距離に基づいて、第２の領域のうち第１の領域と近接する領域である第４の領域を特定する。また、特定部１０２０は境界画素Ｓｎｏｄｕｌｅの各画素における最短経路長に基づいて、非付着領域を取得する。すなわち特定部１０２０は、第４の領域とは異なる第３の領域を特定する。第１の実施形態においては、特定部１０２０は最短経路長が−１である画素を、非付着領域すなわち第３の領域として特定する。また、特定部１０２０は最短経路長が０以上である画素の中から、付着領域すなわち第４の領域を特定する。
【００６６】
肺結節の境界領域Ｓｎｏｄｕｌｅは、胸膜引き込み領域以外に、ノイズや血管の領域といった類似した濃度値を有する領域と接している場合がある。その場合、上述した領域拡張処理においてノイズや血管の領域を介して胸膜領域Ｖｐｌｅｕｒａｌに到達する可能性がある。一般的に、血管等の領域を介して胸膜領域Ｖｐｌｅｕｒａｌに到達するまでの距離は胸膜引き込み領域を介して胸膜領域Ｖｐｌｅｕｒａｌに到達するまでの距離よりも長い。したがって、たとえば境界領域Ｓｎｏｄｕｌｅの各画素の最短経路長に対して閾値［０，Ｔａｔｔａｃｈｅｄ］を設定することにより、胸膜引き込み領域を介して胸膜領域Ｖｐｌｅｕｒａｌに到達する画素と、血管といったその他の領域を介して胸膜領域Ｖｐｌｅｕｒａｌに到達する画素とを区別することができる。Ｔａｔｔａｃｈｅｄは、ユーザが設定した値を用いてもよいし、学習用画像に基づいて決定してもよい。
【００６７】
図９は、境界領域７２５の画素に対して、最短経路長に閾値［０，４］を設定し、特定された付着領域Ｓａｔｔａｃｈｅｄ（付着領域７３０）の一例を示す図である。
【００６８】
なお、肺結節領域の抽出精度や閾値Ｔａｔｔａｃｈｅｄの値によっては、上述した閾値処理により取得された付着領域Ｓａｔｔａｃｈｅｄに欠損領域（いわゆる穴）が生じる場合がある。また、取得された付着領域Ｓａｔｔａｃｈｅｄが１つの連結領域（単連結領域）とならず、複数の領域に分割されている場合がある。そこで特定部１０２０は、付着領域Ｓａｔｔａｃｈｅｄに生じた穴を埋める処理や、複数に分割された付着領域Ｓａｔｔａｃｈｅｄを単連結領域にするための処理（以下では、接続処理と称する。）をさらに実施してもよい。
【００６９】
付着領域Ｓａｔｔａｃｈｅｄの接続処理には、たとえばモルフォロジー演算を用いる。特定部１０２０はモルフォロジー演算により付着領域Ｓａｔｔａｃｈｅｄを膨張させる。そして特定部１０２０は、モルフォロジー演算で膨張させた付着領域と境界領域Ｓｎｏｄｕｌｅとの論理積により得られる領域を、修正された付着領域として取得する。ここで、膨張させた付着領域と境界領域Ｓｎｏｄｕｌｅとの論理積を求めるのは、接続処理で得られる付着領域を境界領域Ｓｎｏｄｕｌｅ内に限定するためである。
【００７０】
モルフォロジー演算で付着領域Ｓａｔｔａｃｈｅｄを膨張させることで、付着領域Ｓａｔｔａｃｈｅｄに生じていた穴を埋めることができる。また、複数に分割されている領域をモルフォロジー演算で膨張させることで、それぞれの領域が互いに隣接領域に接触することになり、結果として複数の領域を単連結領域にすることができる。
【００７１】
ステップＳ１１４０において、特徴量取得部１０３０は、解析の対象である第２の領域の特徴を示す値である特徴量を取得する。ここでは、特徴量の一例であり病変の形状に関する特徴量（以下、形状特徴量と称する。）を取得する場合を例に説明する。なお、形状特徴量の他に、たとえば濃度値や胸膜引き込みの有無といった特徴を示す特徴量が挙げられ、特徴量取得部１０３０はこれらの特徴量を公知の手法により取得してもよい。
【００７２】
特徴量取得部１０３０は、ステップＳ１１１０で抽出された肺野領域Ｖｌｕｎｇ、胸膜領域Ｖｐｌｅｕｒａｌ、ステップ１１２０で抽出された肺結節領域Ｖｎｏｄｕｌｅ、ステップＳ１１３０で取得された付着領域Ｓａｔｔａｃｈｅｄに基づいて、肺結節領域Ｖｎｏｄｕｌｅの形状特徴量を取得する。
【００７３】
ここで形状特徴量とは、たとえば肺結節の境界領域における平均曲率、線状領域の割合、凸領域の割合といった特徴を示す値が挙げられる。形状に関する特徴量を用いてＣＡＤに用いる目的においては、病変の形状を精度よく捉えることが求められる。しかし、ステップＳ１１３０で取得した付着領域Ｓａｔｔａｃｈｅｄは、病変の領域の真の境界ではない場合があり、付着領域Ｓａｔｔａｃｈｅｄを考慮して形状特徴量を取得することが好ましい。第１の実施形態において特徴量取得部１０３０は、非付着領域に基づいて形状特徴量を取得する。
【００７４】
なお、ステップＳ１１４０の前に欠損領域が生じる場合に備えてモルフォロジー演算を行う例を説明したが、この処理は必ずしも必須ではない。たとえば、特定部１０２０はモルフォロジー演算を行わず、特徴量取得部１０３０は連続した領域のみを対象として特徴量を取得してもよい。
【００７５】
ステップＳ１１３０において付着領域が特定されなかった場合、特徴量取得部１０３０は境界領域Ｓｎｏｄｕｌｅに基づいて形状特徴量を取得する。また特徴量取得部１０３０は、付着領域Ｓａｔｔａｃｈｅｄを考慮せずに、たとえば境界領域Ｓｎｏｄｕｌｅに基づいて形状特徴量を併せて取得してもよい。
【００７６】
ステップＳ１１５０において、表示制御部１０４０は、表示部１６０にステップＳ１１４０までの処理の結果を表示させる。表示制御部１０４０は、当該結果として肺結節領域の抽出、胸膜領域の抽出、付着領域の特定、及び特徴量の取得の処理のうち、少なくともいずれか１つの処理の結果を表示部１６０に表示させる。表示制御部１０４０は、付着領域Ｓａｔｔａｃｈｅｄを考慮せずに取得された特徴量と、非付着領域に基づいて取得された特徴量とを、比較可能に表示させてもよい。
【００７７】
表示制御部１０４０は、当該結果の情報を入力画像に重畳して、表示部１６０に表示させてもよい。表示制御部１０４０は、これらの情報が重畳された３次元画像の情報をボリュームレンダリングにより生成し、表示部１６０に表示させてもよい。また、表示制御部１０４０は、重畳された３次元の画像の所定の断面画像を生成し、表示部１６０に表示させてもよい。
【００７８】
このように第一の実施形態では、付着型肺結節のように病変領域の形状を必ずしも正確に抽出できない場合であっても、他の構造と付着していることの影響を考慮して、より精度良く形状に関する特徴量を取得することができる。精度良く特徴量を取得できることにより、特徴量を利用したＣＡＤ技術、たとえば異常陰影領域の検出や、良悪性の鑑別支援といった技術の性能を向上することができる。
【００７９】
［第１の実施形態の変形例］
ステップＳ１１３０において特定部１０２０が付着領域Ｓａｔｔａｃｈｅｄを特定するための処理の変形例を説明する。特定部１０２０は閾値処理により未抽出領域の少なくとも一部を抽出し、抽出された領域と、境界領域Ｓｎｏｄｕｌｅと、胸膜領域Ｖｐｌｅｕｒａｌとを合わせて接続領域とする。特定部１０２０は、接続領域における画素と胸膜領域Ｖｐｌｅｕｒａｌとの距離に基づいて付着領域Ｓａｔｔａｃｈｅｄを特定する。
【００８０】
図１０は、上述した接続領域を用いて付着情報Ｓａｔｔａｃｈｅｄを取得する処理の一例を示す図である。特定部１０２０は、肺野領域７０１において肺結節抽出結果７１５以外の領域に対して閾値処理を行い、空気（肺胞）の領域よりも高い濃度値を有する領域を未抽出領域７１６として抽出する。特定部１０２０は、３つの領域、（１）未抽出領域７１６、（２）胸膜領域７０３のうち未抽出領域７１６に接している領域、（３）肺結節抽出結果７１５の境界領域７２５のうち未抽出領域７１６に接している領域、からなる領域を接続領域７２０として取得する。特定部１０２０は、接続領域７２０の各画素と胸膜領域７０３との距離を取得する。ここで、距離とはユークリッド距離でもよいし、画像処理装置１００で実施した領域拡張法で取得される距離（拡張の繰り返し回数に基づく距離）でもよいし、ダイクストラ法やＡ＊探索アルゴリズムで取得される距離（ノード間に張られるエッジの長さに基づく距離）でもよい。特定部１０２０は、接続領域７２０に含まれる領域（３）の画素に対して取得された距離に基づいて付着領域を特定する。具体的には、特定部１０２０はたとえば距離が閾値以下である画素を付着領域として特定する。
【００８１】
［第２の実施形態］
上述したように、病変は周辺の臓器や他の病変といった、周辺の構造物と近接して生じる場合がある。しかし、病変の領域を抽出する処理を行った場合に、その抽出された病変の領域が周辺の構造物と近接しているか否かを、必ずしも抽出結果から判定できない。第２の実施形態では、第１の領域と第２の領域との距離に基づいて、第１の領域と第２の領域とが近接している可能性があるか否かを判定する例を説明する。なお、第１の実施形態と同様の構成や機能や処理については上述した説明を援用することにより、詳しい説明を省略することとする。
【００８２】
［画像処理装置２００の構成］
画像処理装置２００はたとえばコンピュータであり、ハードウェア構成は図１に示した例と同様である。
【００８３】
図１１は、第２の実施形態に係る画像処理装置２００の機能構成の一例を示す図である。画像処理装置１００と同様の機能構成については、図２に示した例と同一の符号を付している。画像処理装置２００は、画像取得部１０００、抽出部１０１０、特定部１０２０、判定部１０２１、修正部１０２２、特徴量取得部１０３０、表示制御部１０４０を含む。抽出部１０１０は、第１の抽出部１０１１と第２の抽出部１０１２とを含む。
【００８４】
判定部１０２１は、特定部１０２０により特定された付着領域の情報に基づいて、解析の対象となる構造の領域、すなわち第２の領域が、他の構造と付着している可能性があるか否かを判定する。また、判定部１０２１は、付着領域の情報に基づいて、第２の抽出部１０１２により抽出された第２の領域を修正するか否かを判定する。判定部１０２１は、判定手段の一例である。
【００８５】
修正部１０２２は、第２の抽出部１０１２により抽出された第２の領域を修正する。修正部１０２２は、修正手段の一例である。
【００８６】
［一連の処理について］
図１２は、画像処理装置２００により行われる処理の一例を示すフローチャートである。下記の処理において、特に断りが無い場合、各処理を実現する主体はＣＰＵ１１といったプロセッサであり、主メモリ１２といったメモリに格納されているプログラムをプロセッサが実行することにより実現される。また、プロセッサが処理した情報はメモリに少なくとも一次的に記憶される。
【００８７】
ステップＳ２１００からステップＳ２１３０までの処理は、図３を用いて説明した第１の実施形態のステップＳ１１００からステップＳ１１３０までの処理と同様である。ステップＳ２１３０において、肺結節の領域といった第２の領域と、胸膜の領域といった第１の領域との距離に基づいて、第２の領域のうち第１の領域と近接している可能性がある第４の領域と、第４の領域とは異なる第３の領域とが特定される。
【００８８】
ステップＳ２１３２において、判定部１０２１はステップＳ２１３０において第４の領域が特定されたことに基づいて、第２の領域が第１の領域と近接している可能性があると判定する。これにより、抽出された病変の領域が他の構造物の領域と近接している可能性があることが判定される。さらに判定部１０２１は、第２の実施形態においては、判定部１０２１は第４の領域が特定されたことに応じて、抽出された肺結節の領域を修正するか否かを判定する。以下では、抽出された肺結節の領域を修正する処理を修正処理と称する。修正処理は、抽出された肺結節の領域が本来の肺結節の領域よりも小さい場合に、本来の大きさに近付けるための処理である。
【００８９】
図１３は、ステップＳ２１２０で取得された肺結節の領域が本来の肺結節の領域より小さかった場合の一例を示す図である。また、図１４は図１３（ｂ）に示す例に対してステップＳ２１３０の処理を行った結果の一例を示す図である。
【００９０】
図１３（ｂ）に示す例では、肺結節に含まれる領域の一部が抽出されず、抽出結果９１５の周囲が未抽出領域９１６となっている。このような場合、図１４に示すように、ステップＳ２１３０の処理により境界領域９２５に含まれる全ての画素が付着領域Ｓａｔｔａｃｈｅｄと特定される。肺結節の周囲が全て他の構造と付着していることは、通常考えにくい。判定部１０２１はステップＳ２１３０で特定された付着領域Ｓａｔｔａｃｈｅｄが境界領域Ｓｎｏｄｕｌｅの全ての画素である場合、修正処理が必要であると判定する。
【００９１】
判定部１０２１は、ステップＳ２１２０で取得された境界領域Ｓｎｏｄｕｌｅの画素の中で、付着領域Ｓａｔｔａｃｈｅｄと特定された画素の数を取得する。付着領域Ｓａｔｔａｃｈｅｄと特定された画素が、境界領域Ｓｎｏｄｕｌｅの画素に占める割合Ｐｓｕｒｆａｃｅを取得する。割合Ｐｓｕｒｆａｃｅが、所定の閾値Ｔｓｕｒｆａｃｅより大きい場合、判定部１０２１は第２の領域の抽出結果が適切ではなく、修正処理が必要であると判定する。閾値Ｔｓｕｒｆａｃｅには、ユーザが予め設定した値を用いてもよいし、機械学習に基づいて決定される値を用いてもよい。修正処理が必要であると判定された場合にはステップＳ２１３５に進み、必要でないと判定された場合にはステップＳ２１４０に進む。
【００９２】
ステップＳ２１３５において、修正部１０２２はステップＳ２１２０で取得された第２の領域の抽出結果を修正する。以下では、ステップＳ２１２０で抽出された肺結節領域を旧肺結節領域と称する。
【００９３】
肺結節の抽出結果を修正するための処理としては、たとえば旧肺結節領域を前景領域（シード領域）として設定し、Ｌｅｖｅｌ−ｓｅｔ法や、Ｇｒａｐｈ−ｃｕｔ法などを用いて旧肺結節領域を拡張する処理が挙げられる。また、修正部１０２２は、ステップＳ２１２０で用いた領域抽出手法と異なる性質を持つ手法で、旧肺結節領域を修正してもよい。たとえば、ステップＳ２１２０において第２の抽出部１０１２がＧｒａｐｈ  ｃｕｔ法など領域の全体最適化に基づく手法で第２の領域を抽出した場合、ステップＳ２１３５で修正部１０２２は局所的な特徴を表現できる領域拡張の手法を利用するようにしてもよい。局所的な特徴を表現できる領域拡張の手法とは、たとえば濃度値に関する局所的な特徴、すなわち注目画素の周辺の領域での濃度値の平均値、分散、最大値、最小値や、濃度値プロファイルに基づいて局所最適化を行う手法である。
【００９４】
ステップＳ２１３５で第２の領域が修正されたことに伴い、未抽出領域とされた領域が低減する。ステップＳ２１３５で得られた第２の領域の抽出結果に基づいて再度ステップＳ２１３０の処理により付着領域が特定される。
【００９５】
ステップＳ２１４０の処理は、図３を用いて説明したステップＳ１１４０の処理と同様である。
【００９６】
ステップＳ２１５０の処理は、図３を用いて説明したステップＳ１１５０の処理と同様である。表示制御部１０４０は表示部１６０に、ステップＳ２１３５における修正の前後のそれぞれの肺結節領域、付着領域、特徴量といった情報を比較可能に表示させてもよい。
【００９７】
このように第２の実施形態では、解析の対象となる構造の領域が他の構造と近接する領域である第４の領域を特定することにより、当該解析の対象となる構造が他の構造と付着している可能性があるか否かを判定することができる。また第２の実施形態では、第４の領域が特定された結果に基づいて、解析の対象となる構造の領域すなわち第２の領域が抽出された結果が適切であるか否かを判定することができる。第２の領域が抽出された結果が不適切であると判定された場合には、結果を修正することによって、より精度よく第２の領域を抽出することができる。これにより、形状に関する特徴量の精度が向上し、これを用いるＣＡＤ技術の精度が向上する。
【００９８】
［その他の実施形態］
上述の実施形態においては、胸部ＣＴ画像において胸膜に付着する肺結節を処理対象とする場合について説明したが、対象となる臓器や病変、入力画像を取得するためのモダリティの種類はこれに限らない。
【００９９】
上述の実施形態においては、ステップＳ１１００で入力される入力画像の一例として、図５に示すような部分画像を用いる場合を説明した。部分画像とは、被検体の領域のうち、たとえば病変といった特定の領域を中心とする部分的な領域の画像である。図５に示す例においては、第１の領域と第２の領域とは付着している、あるいは胸膜引き込み領域を介して近接している状態であり、第１の領域と第２の領域とはそれぞれ独立した、互いに領域である。入力画像は図５に示す例に限らず、たとえば図４に示すような、肺全体の領域の画像であってもよい。図４の例においては、第１の領域（胸膜領域）が第２の領域（肺結節領域）を囲む状態である。図４のように第１の領域が第２の領域を囲むような状態であっても、上述した実施形態を適用できる。すなわち、第１の領域と第２の領域との距離に基づいて、第２の領域のうち第１の領域と近接している（あるいは付着している）領域を特定することができる。第１の領域と第２の領域との距離は、上述の実施形態のように領域拡張法により第１の領域に到達するまでの回数で示されてもよい。また、当該距離は第２の領域の境界の法線方向における、第１の領域までの幾何学的距離で示されてもよい。あるいは、第２の領域の位置に基づいて第１の領域のうち一部の領域を抽出し、当該抽出された領域と第２の領域とを含む部分画像を入力画像として、上述の処理を行ってもよい。何れの場合であっても、第２の領域のうち第１の領域と近接している（あるいは付着している）領域を特定することができる。
【０１００】
上述の実施形態においては、胸膜といった解剖学的構造の領域を第１の領域とし、肺結節といった病変の領域を第２の領域としたが、本発明はこれに限らない。たとえば、第１の領域と第２の領域とがともに病変の領域であってもよく、上述したのと同様の処理により付着領域を特定することができる。
【０１０１】
画像処理装置１００及び画像処理装置２００は、さらにＣＡＤのための推論部（不図示）を備えていてもよい。推論部（不図示）は、特徴量取得部１０３０により取得される特徴量に基づいて、診断名を取得する。特徴量取得部１０３０は推論部（不図示）に特徴量を出力してもよいし、特徴量と対応する別の値に変換してから推論部に出力してもよい。特徴量と対応する別の値とは、たとえば特徴量が示す状態を表現する文字列の情報、いわゆる所見の情報である。
【０１０２】
上述の実施形態において、非付着領域の最短経路長を−１、付着領域の最短経路長を０又は領域拡張処理の繰り返し回数Ｎとする例を説明した。これにより特定部１０２０は、非付着領域と付着領域とを、取得された最短経路長の符号により区別することができる。本発明はこれに限らず、付着領域と非付着領域とを区別可能であればいかなる方法であってもよい。
【０１０３】
上述の実施形態において、特定部１０２０が領域拡張処理により最短経路長を取得する例を説明した。領域拡張処理で得られる経路長は多くの場合には幾何学的な最短経路長となるが、幾何学的な最短経路の長さと異なる場合もある。領域拡張処理で得られる最短経路長はステップＳ１１３０に求められる精度を満たすと考えられるが、より正確な最短経路長を求める場合にはグラフ探索アルゴリズムに基づく方法を用いてもよい。グラフ探索アルゴリズムとは、たとえばダイクストラ法やＡ＊探索アルゴリズムである。この場合特定部１０２０は、はじめにしきい値［Ｔ１，Ｔ２］で第１の領域を閾値処理した後、得られた領域内の画素をノードとするグラフを生成する。そして特定部１０２０は、境界領域Ｓｎｏｄｕｌｅに属する各画素について、胸膜領域Ｖｐｌｅｕｒａｌを探索終了点としてダイクストラ法やＡ＊探索アルゴリズムを適用する。このとき、これらの方法はノード間を結ぶ線（エッジ）の集合として、最短経路を生成する。
【０１０４】
上述の実施形態において、非付着領域を最短経路長に基づいて特定する例を説明したが、本発明はこれに限らない。たとえば付着領域Ｓａｔｔａｃｈｅｄを特定し、当該特定された付着領域Ｓａｔｔａｃｈｅｄを境界領域Ｓｎｏｄｕｌｅから差分することにより、非付着領域を取得してもよい。また、第４の領域と第３の領域は排他的関係になくてもよく、一部が重複していてもよい。
【０１０５】
上述の実施形態において、解析の対象とする病変が他の構造物と付着している場合の例を説明したが、本発明はこれに限らない。たとえば、本発明の実施形態に係る画像処理装置は、他の構造物と付着していない病変の領域を抽出し、解析の対象としてもよい。また、本発明の実施形態に係る画像処理装置は、たとえばＣＴ画像といった医用画像を取得するためのモダリティと接続されていてもよく、その場合に当該モダリティを制御する制御装置であってもよい。
【０１０６】
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【０１０７】
上述の各実施形態における画像処理装置は、単体の装置として実現してもよいし、複数の装置を互いに通信可能に組合せて上述の処理を実行する形態としてもよく、いずれも本発明の実施形態に含まれる。共通のサーバ装置あるいはサーバ群で、上述の処理を実行することとしてもよい。画像処理装置および画像処理システムを構成する複数の装置は所定の通信レートで通信可能であればよく、また同一の施設内あるいは同一の国に存在することを要しない。
【０１０８】
本発明の実施形態には、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータが該供給されたプログラムのコードを読みだして実行するという形態を含む。
【０１０９】
したがって、実施形態に係る処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明の実施形態の一つである。また、コンピュータが読みだしたプログラムに含まれる指示に基づき、コンピュータで稼働しているＯＳなどが、実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【０１１０】
上述の実施形態を適宜組み合わせた形態も、本発明の実施形態に含まれる。
【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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【図１３】
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【図１４】
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