(57)【要約】【課題】造影済医用画像ボリュームデータから特定の臓器を自動抽出する際に、適切なＲＯＩを自動または半自動で設定することで、特定臓器の抽出精度を向上させる画像処理方法、画像処理装置、およびプログラムを提供する。【解決手段】臓器に血液を供給している血管の三次元的な位置と大きさから特定の臓器の存在範囲をＲＯＩとして推定し、そのＲＯＩを用いて特定の臓器に対する臓器抽出処理を実行する。【選択図】  図１
2011224275.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像ボリュームデータに対して、特定の画像処理アルゴリズムを適用する画像処理装置であって、
自動領域抽出ステップと、
画像処理アルゴリズム実行ステップと
を備え、
前記自動領域抽出ステップは、
コンピュータが入力ボリュームデータから血管領域抽出処理を行う血管抽出処理ステップと、
前記血管抽出処理ステップで抽出した血管の三次元的な位置や大きさから、特定臓器の抽出のためのＲＯＩを決定するＲＯＩ決定ステップと、
前記ＲＯＩ決定ステップで決定されたＲＯＩを用いて、特定臓器にたいしてその臓器に応じた臓器抽出アルゴリズムを実行する臓器抽出処理実行ステップとを有すること
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であって、
前記ＲＯＩ決定部は、
抽出対象となる臓器に応じてＲＯＩの決定アルゴリズムを変更するＲＯＩ決定アルゴリズム変更ステップを更に有する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の画像処理装置であって、
前記ＲＯＩ決定ステップは、前記血管抽出処理ステップで抽出した血管からの二次元または三次元的な距離に応じて臓器の存在確率を付加したＲＯＩを決定する存在確率付きＲＯＩ決定ステップを更に有すること
を特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像処理装置であって、
前記臓器抽出処理実行ステップは、
前記存在確率付きＲＯＩ決定ステップで決定された存在確率付きＲＯＩに応じて、抽出アルゴリズムのパラメータを変更する抽出アルゴリズム補正ステップを更に有する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項１から４に記載の画像処理装置であって、
前記ＲＯＩ決定ステップは更に、抽出した血管および決定したＲＯＩの三次元的特徴と一般的な血管および臓器の三次元的特徴を照らし合わせ、その一致度から抽出尤度を推定する抽出尤度推定ステップと、
前記画像処理アルゴリズム実行ステップは更に、
前記抽出尤度推定ステップで推定された抽出尤度を、特定臓器抽出処理結果と同時に定時する抽出尤度定時ステップと
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
医用画像ボリュームデータに対して、特定の画像処理アルゴリズムを適用する画像処理方法であって、
自動領域抽出ステップと、
画像処理アルゴリズム実行ステップと
を備え、
前記自動領域抽出ステップは、
コンピュータが入力ボリュームデータから血管領域抽出処理を行う血管抽出処理ステップと、
前記血管抽出処理ステップで抽出した血管の三次元的な位置や大きさから、特定臓器の抽出のためのＲＯＩを決定するＲＯＩ決定ステップと、
前記ＲＯＩ決定ステップで決定されたＲＯＩを用いて、特定臓器にたいしてその臓器に応じた臓器抽出アルゴリズムを実行する臓器抽出処理実行ステップとを有すること
を特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
請求項６に記載の画像処理方法であって、
前記ＲＯＩ決定部は、
抽出対象となる臓器に応じてＲＯＩの決定アルゴリズムを変更するＲＯＩ決定アルゴリズム変更ステップを更に有する
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
請求項６または７に記載の画像処理方法であって、
前記ＲＯＩ決定ステップは、前記血管抽出処理ステップで抽出した血管からの二次元または三次元的な距離に応じて臓器の存在確率を付加したＲＯＩを決定する存在確率付きＲＯＩ決定ステップを更に有すること
を特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
請求項８に記載の画像処理方法であって、
前記臓器抽出処理実行ステップは、
前記存在確率付きＲＯＩ決定ステップで決定された存在確率付きＲＯＩに応じて、抽出アルゴリズムのパラメータを変更する抽出アルゴリズム補正ステップを更に有する
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
請求項６から９に記載の画像処理方法であって、
前記ＲＯＩ決定ステップは更に、抽出した血管および決定したＲＯＩの三次元的特徴と一般的な血管および臓器の三次元的特徴を照らし合わせ、その一致度から抽出尤度を推定する抽出尤度推定ステップと、
前記画像処理アルゴリズム実行ステップは更に、
前記抽出尤度推定ステップで推定された抽出尤度を、特定臓器抽出処理結果と同時に定時する抽出尤度定時ステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、三次元医用画像から特定の領域を抽出する場合の抽出精度を向上させる画像処理方法、画像処理装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
X線CT(X-ray Computed Tomography)装置やMRI(Magnetic Resonance Imaging)装置等に代表される医用画像検査装置を用いた診断では、撮影された三次元医用画像(以下、「医用画像ボリュームデータ」、「ボリュームデータ」ともいう)に対して、複数の医用画像処理アルゴリズムを用いて可視化処理を行い、診断の補助とする場合がある。ここで用いる医用画像処理アルゴリズムは，入力ボリュームデータから必要な組織だけを抽出して表示したり，エッジを強調して表示したりするなど，場合に応じて複数の方法が存在する。
【０００３】
また近年、医用画像撮像装置は技術の進歩により、一度に撮影可能な断層画像（以下、「スライス画像」ともいう）の枚数が加速度的に増加しており、撮影結果として出力されるボリュームデータの量も膨大なサイズとなっている。医用画像処理アルゴリズムを自動的に適用して画像表示を行う場合、安全性や正確性を考慮すると、全ての処理を自動的に適用することは非常に困難なものであり、最終的には医師及び技師による確認や修正が必須となるが、この手動修正の部分が多いほど、医師や技師にかかる負担や人的コストは高いものとなり、ボリュームデータの量が膨大な場合、これらのコストは更に高いものとなる。この負担を軽減するためにも、自動的に行う処理の部分の正確性・妥当性を可能な限り高めることが求められている。
【０００４】
ここで、医用画像処理のなかでも、造影済み医用画像から特定の臓器を抽出する技術について注目する。造影剤は、血液の流れに従って各臓器また疾患部位等に流れ込み、それらの領域にあたるボクセルの値を変化させ、そのことによって医用画像の可視性を高め、画像を用いた診断を容易にさせるものである。造影済み医用画像は、造影剤が血流に沿って流れるというその性質からも、臓器や疾患部位のみならず、血管の視認性も高める。特許文献１は、この血管の視認性の高さを利用した技術で、肝区域の自動認識の際に、肝臓全体の血管を抽出後に、その血管の骨格から、抽出済み肝臓領域の中でその血管が支配する領域を区分し、手術シミュレーションへの利用を目的とした技術である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４-３３７２５７(特願２００３-１３５１２２)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
一方、臓器自体を抽出する際には、造影済みであっても、その造影の度合いや患者の特徴によっては、臓器はその周辺組織や血管との分離が困難となる場合も多い。そのため、造影後に特定の臓器に対して自動抽出を行っても、当該臓器そのものだけでなく、その周囲の周辺組織が含まれた状態で抽出され、その体積が実際よりも大きすぎたり、また未抽出部分の領域が発生するなどして、体積が小さすぎたりする場合もある。特許文献１に関していえば、肝区域を分離する前に肝臓全体を抽出しておく必要があるが、この抽出結果が実際よりも大きすぎたり小さすぎたりした場合には、手動による修正等が必要となってしまう。従って、臓器自体を抽出する抽出の精度はできるだけ高くしておく必要がある。本発明は、前記した従来の課題を解決するものであり、三次元医用画像から特定の領域を抽出する場合の抽出処理において、抽出精度を向上させる画像処理方法、画像処理装置、及び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】
【０００７】
前記課題を解決するために、第１の本発明は、処理対象となる医用画像ボリュームデータから、特定の領域を自動的に抽出する自動領域抽出部（２１）と、自動抽出された領域の情報と元のボリュームデータを用いて表示装置に表示する画像処理アルゴリズム実行部（２２）とを備え、前記医用画像ボリュームデータを所定の画像処理アルゴリズムを用いて画像処理を行う画像処理装置（１１）であって、前記自動領域抽出部（２１）は、動脈、静脈、門脈等の造影済み血管の抽出処理を行う血管抽出処理部（３０）と、抽出された血管の位置や大きさから、特定の臓器に対する抽出処理を行う際のＲｅｇｉｏｎ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔすなわち抽出画像処理を適用する範囲または関心領域（以下、ＲＯＩ）を決定するＲＯＩ決定部（３１）と、決定されたＲＯＩを利用して、各臓器に応じた臓器抽出アルゴリズムを用いて臓器抽出処理を実行する臓器抽出処理実行部（３２）と、を更に備えることを特徴とする。
【０００８】
前記課題を解決するために、第１の本発明は、処理対象となる医用画像ボリュームデータから、特定の領域を自動的に抽出する自動領域抽出ステップと、自動抽出された領域の情報と元のボリュームデータを用いて表示装置に表示する画像処理アルゴリズム実行ステップとを備え、前記医用画像ボリュームデータを所定の画像処理アルゴリズムを用いて画像処理を行う画像処理方法であって、前記自動領域抽出ステップは、動脈、静脈、門脈等の造影済み血管の抽出処理を行う血管抽出処理ステップと、抽出された血管の位置や大きさから、特定の臓器に対する抽出処理を行う際のＲＯＩを決定するＲＯＩ決定ステップと、決定されたＲＯＩを利用して、各臓器に応じた臓器抽出アルゴリズムを用いて臓器抽出処理を実行する臓器抽出処理実行ステップと、を更に備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、三次元医用画像から特定の領域を抽出する場合の抽出処理において、抽出精度を向上させる画像処理方法、画像処理装置、及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施形態の一例になる画像処理装置の構成を示すシステム構成図である。
【図２】自動領域抽出部２１における自動領域抽出処理の一例を示すフロー図である。
【図３】ボリュームデータの中の１スライス内の、抽出済み血管（上図）とそれから決定されるＲＯＩ（下図）を模擬的に表した図である。
【図４】抽出された冠状動脈（上図）と、そこから決定される三次元のＲＯＩ（下図）を、模擬的に表した図である。
【図５】冠状動脈（上図）と門脈（下図）の三次元的な形状を模擬的に比較する図である。
【図６】冠状動脈に対して、一般的な形状の特徴と、抽出した血管、決定したＲＯＩ、抽出した特定臓器の形状とを比較し、抽出尤度を推定する抽出尤度推定表の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、本発明の実施形態に係る画像処理装置、画像処理方法およびプログラムについて、図を参照しながら詳細に説明する。
【００１２】
図１は、本実施形態の一例になる画像処理装置の構成を示すシステム構成図である。
図１に示すように、Ｘ線ＣＴやＭＲＩ等で撮像されたボリュームデータに対して画像処理を行う画像処理装置１１、ボリュームデータを記憶する外部記憶装置１０、各処理の開始等の指示を入力する入力装置１２、及び、画像処理が行われた画像を表示する表示装置１３を備える。
画像処理装置１１は、内部メモリ２０、自動領域抽出部２１及び画像処理アルゴリズム実行部２２を備える。自動領域抽出部２１は、造影済み血管の抽出処理を実行する血管抽出処理部３０と、特定の臓器の抽出処理を行う際のＲＯＩを決定するＲＯＩ決定部３１と、臓器に対する抽出アルゴリズムを実行する臓器抽出処理実行部３２とを備える。自動領域抽出部２１及び画像処理アルゴリズム実行部２２は画像処理装置１１に備えるＣＰＵ（Central Processing Unit）によるプログラム処理や専用回路により実現される。さらに、内部メモリ２０及び画像処理装置２１の機能を実現するためのプログラムを格納する記憶部（不図示）は、ＲＡＭ(Random Access Memory)、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)、フラッシュメモリ等の記憶媒体から構成される。
【００１３】
自動領域抽出結果が、表示装置１３に表示されるまでを説明する。
まず、入力装置１２からの入力を受け、外部記憶装置１０に記憶されているボリュームデータが、内部メモリ２０へ転送される。次に、血管抽出処理部３０は、入力装置１２からの自動領域抽出処理開始の指示および血管抽出処理に係る指示に従い、内部メモリ２０に記憶されたボリュームデータから血管抽出を行い、抽出した血管の三次元的な位置と大きさ等の情報をＲＯＩ決定部３１へ転送する。ＲＯＩ決定部３１は、抽出された血管の三次元的な位置と大きさから、特定の臓器の抽出処理に用いるためのＲＯＩを決定し、ＲＯＩの三次元的な位置と大きさを臓器抽出処理実行部３２に転送する。臓器抽出処理実行部３２は、前記ボリュームデータに対して自動臓器抽出処理を行ったあと、自動領域抽出処理結果を画像処理アルゴリズム実行部２２に転送し、表示装置１３を用いてＲＯＩと画像処理結果が表示される。
【００１４】
図２は、自動領域抽出部１１における自動臓器抽出処理の一例を示すフローチャートである。まず、外部記憶装置に記憶されているボリュームデータを画像処理装置１１における内部メモリ２０へ入力する（ステップＳ２０１）。そして、血管抽出処理部３０は、入力ボリュームデータに対して血管抽出処理を行う（ステップＳ２０２）。抽出された血管の三次元的な位置や大きさの情報はＲＯＩ決定部３１に転送され、ＲＯＩ決定部３１では抽出された血管の情報を元に、特定の臓器を抽出する処理に用いるＲＯＩの決定を行う（ステップＳ２０３）。臓器抽出処理３２では、決定されたＲＯＩを用いて特定の臓器に応じた臓器抽出アルゴリズムを実行し（ステップＳ２０４）、領域抽出結果を出力して（ステップＳ２０５）処理終了となる（Ｓ２０６）。
【００１５】
血管抽出処理部３０にて行われるステップＳ２０２、すなわち血管抽出処理とは、自動および半自動、もしくは手動でも実行されるものである。自動および半自動で抽出処理を実行する場合、例えばＲｅｇｉｏｎＧｒｏｗｉｎｇ法を用いることが可能である。Ｒｅｇｉｏｎ Ｇｒｏｗｉｎｇとは、一点または数点のシードと呼ばれる点を自動または手動で設定し、シードから隣接画素の画素値を参照し、設定した条件に適う画素値であればその画素に領域を広げていく方法である。
【００１６】
次に、ＲＯＩ決定部３１にて行われるＲＯＩ決定処理の一例について、図を用いて具体的に説明する。図３は、ボリュームデータの中の１スライスを模擬的に表したものである。縦線のハッチングは、血管抽出部３０において抽出された血管の一部で、その周辺が特定臓器であり、それを囲う線が特定臓器の境界と仮定する。ＲＯＩ決定処理部３１の目的は、抽出済み血管が血液を供給している範囲を推定し、それが特定臓器の存在範囲に類似したものであると仮定したうえで、それを包含するようなＲＯＩを設定することである。従って、抽出済み血管の領域に対してたとえばＤｉｌａｔｉｏｎ処理（領域の輪郭を形成する点から、領域の外側に向かって数画素拡張することで、領域を膨張させる処理）などを行って、その血管が血液を供給している範囲よりも少し広めの領域まで領域拡張を行い、その範囲を特定臓器抽出の際のＲＯＩとする。図３の下図では、血管から拡張した右下がりの斜線の範囲をＲＯＩとしている。なお、図３ではスライス単位でＤｉｌａｔｉｏｎを行う例を示しているが、この他にも領域拡張は血管の走行方向に垂直な面を設定してその平面内で２次元的に行う方法もあるし、またボリュームデータに対して３次元的に行ってもよい。図４は、心房心室を抽出する際のＲＯＩを冠状動脈から決定する場合の例である。図４の上図は、太線が抽出された冠状動脈を表し、その周りの領域が心房心室で、それを囲う実線は心房心室の境界を表している。この冠状動脈に対して三次元的に領域拡張を行ってＲＯＩを決定した結果が図４の下図となる。
【００１７】
ステップＳ２０４にて実行される臓器抽出アルゴリズムは、ＲＯＩ内部の領域に対して、例えば抽出対象となる臓器の画素の輝度と、それ以外の領域の画素の輝度の違いを利用した抽出アルゴリズムを用いることが有効である。
【００１８】
簡便な臓器抽出アルゴリズムの例の一つとしては、閾値処理が挙げられる。閾値処理にて抽出を行う場合は、ＲＯＩ内部で二つの閾値内の値を持つ画素の集合を抽出結果領域とする。この場合の閾値は、例えばＲＯＩ内のヒストグラムをとり、そのヒストグラムの形状に応じて設定することが可能である。
【００１９】
それ以外の抽出アルゴリズムとしては、Ｗａｔｅｒ Ｓｈｅｄや、Ｒｅｇｉｏｎ Ｇｒｏｗｉｎｇ等の領域抽出手法を適用することも有用である。
【００２０】
Ｗａｔｅｒ Ｓｈｅｄとは領域分割の手法の一つであり、画像の輝度勾配を利用して領域を分割する手法である。Ｗａｔｅｒ Ｓｈｅｄを用いた領域分割の結果は、過分割が問題となる場合が多いが、ここでは三次元ＲＯＩ内における臓器の領域数は少なく、またＲＯＩ内に占める体積の割合は非常に高くなることが想定されるため、条件設定が容易となる。
【００２１】
Ｒｅｇｉｏｎ  Ｇｒｏｗｉｎｇを利用する場合、ここで設定する条件は一般的には、注目画素と既抽出の隣接画素の輝度の差、また注目画素とシード画素の輝度の差がある閾値を超えない範囲、とすることが多い。ここでは例えば、ステップＳ２０２にて抽出された血管をシードとし、ＲＯＩ内の画素の平均値や分散を利用してＧｒｏｗｉｎｇに用いるパラメータを設定することで、ＲＯＩの設定がない場合に比べ、領域抽出の精度が向上することが考えられる。またＲＯＩ決定にあたっては、単純にＤｉｌａｔｉｏｎを行うだけでなく、例えば血管からの距離に応じて臓器の存在確率を定め、確率分布付きのＲＯＩを設定することもできる。一般的に血管から遠いほど確率は低くなるといえるが、例えば１本の血管からの距離が同じであっても、複数の血管から等距離以内にある場合は、その確率は高まるものと考えられる。具体的には例えば心臓領域においては、図４に示したように、冠状動脈は心房心室領域を覆うような構造となっている。この場合ＲＯＩ全体の中心もしくは重心に近い部分の方が、ＲＯＩの輪郭に近い部分に比べて心房心室領域である確率は高いと言える。この場合、ＲＯＩの中心に近い位置にある画素からの距離が等しい位置に存在する冠状動脈の本数は、ＲＯＩの輪郭に近い位置にある画素からの距離が等しい位置に存在する冠状動脈の本数に比べて多いと考えることができる。
【００２２】
例えばＲｅｇｉｏｎ Ｇｒｏｗｉｎｇの領域の拡張条件に、先述のような輝度を基準とした条件に加え、臓器の存在確率が高い画素には拡張しやすく、その確率が低い画素には拡張しにくい、という条件を加えることで、抽出精度が向上することが期待できる。こうして設定した確率分布付きＲＯＩを臓器抽出処理実行部において利用する際には、確率分布に従って抽出アルゴリズムのパラメータを変更することで、精度の高い抽出が可能となる。
【００２３】
またここで、血管抽出処理部３０の抽出精度を、特定臓器の抽出結果の表示と同時に、抽出尤度として提示することもできる。図５は、冠状動脈と門脈の形状の比較であるが、ここに示すように、冠状動脈は全体の形が体軸方向に細長く、またもっとも太い血管が血管領域全体の上部にある等の特徴がある。対して門脈の全体の形は体軸方向と垂直に広がっておりもっとも太い血管は血管領域全体に対して下部にあるということがいえる。これらの特徴を表に表したものの例が図６である。最大血管経、最大血管位置、ＲＯＩの長軸方向、ＲＯＩの長軸・短軸比、ＲＯＩの体積等を用いて判断条件を設定し、この条件に適うかどうかで尤度点数を計算する。ＲＯＩ決定部はこれらの合計値を画像処理アルゴリズム実行部２２へ転送し、画像処理アルゴリズム実行部２２は、抽出尤度として特定臓器の抽出結果と同時に提示する尚抽出尤度は数値で表す手段の他に、例えばアルファベットやメッセージの形で表すなどの手段を用いることもできる。
【００２４】
またこのような臓器による血管の形状を、ＲＯＩの決定時に利用することを考える。例えば図５に示すように、心臓ではその周囲を囲うように血管が走行し、肝臓の場合は肝臓領域全体に根を張るように門脈が存在する。このような特徴を利用し、臓器ごとにＲＯＩ決定アルゴリズムを変更することもできる。以上により、三次元医用画像から特定の領域を抽出する場合の抽出処理において、医用画像ボリュームデータから時間情報を取得することで、手動処理部分を減少させる画像処理方法、画像処理装置、及びプログラムを提供することができる。
【符号の説明】
【００２５】
１０  外部記憶装置
１１  画像処理装置
１２  入力装置
１３  表示装置
２０  内部メモリ
２１  自動領域抽出部
２２  画像処理アルゴリズム実行部
３０  血管抽出処理部
３１  ＲＯＩ決定部
３２  臓器抽出処理実行部
【図１】
2011224275.tif 000003
【図２】
2011224275.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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