(57)【要約】三次元スキャン画像中に存在する結節の検出方法であり、そのスキャン画像内の各位置において球形度係数を算出し（１２−１６）、算出した球形度係数に高球形度側閾値を適用して結節候補領域を特定し（１８）、低球形度側閾値を使用して結節候補領域から領域拡張処理を実行して、結節候補領域に連なって球形度がより低い部分を含む拡張領域を決定する（２０）。拡張領域に球形フィルタを重ね比べて、画像に球形フィルタリングをかけても良い。
2007537811.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
肺のコンピュータ断層スキャン画像中の結節を特定する方法であって、
ａ．前記画像中にあってその球形度が高い領域を特定し、
ｂ．前記特定した領域を、球形度が低くて接続する画像点を含むように拡張し、
ｃ．拡張された領域を結節として出力する
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記ステップａ．にあって、画像の球形度係数マップを算出し、球形度係数が高くて互いに接続しあっている画像点を前記領域に属するとして特定することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記球形度係数は、各画像点周囲の領域における等濃度曲面の湾曲度の変化を示すことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記球形度係数は、各画像点周囲の濃度に関する偏導関数に基づいて算出することを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記球形度係数は、三次元空間における濃度分布に関する一次及び二次偏導関数に基づいて算出することを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記球形度係数マップは、平滑化された画像に基づいて算出することを特徴とする請求項２乃至５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
球形度係数が高い画像点を特定する際に、それぞれの画像点が所定の高球形度側閾値よりも高い球形度係数を有するか否かを検出することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記ステップｂ．にあって、球形度が低くて接続する画像点を追加すべく、前記領域から三次元的領域拡張を行うことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記高球形度側閾値に比べて低い低球形度側閾値よりそれらの球形度係数が高い場合に、前記接続する画像点は球形度が低いと決定することを特徴とする請求項７に従属する請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記拡張された領域に対して、更に、球形フィルタを使用したフィルタリングを行うことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記球形フィルタは、正の加重を加えるタイプの領域である球体内側領域と負の加重を加えるタイプの領域である球体外側領域とを有することを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記球体内側領域と球体外側領域とはほぼ同一の容積を持つことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記の球体内側領域は、拡張された領域の直径とほぼ同じ長さの直径を有することを特徴とする請求項１１または１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記フィルタリングは、スキャン画像に対して球体内側領域及び球体外側領域に畳み込み演算を実施することを含むことを特徴とする請求項１１乃至１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記畳み込み演算の最大強度を求めるために前記球体内側領域の直径を変化させ、前記最大強度に対応する球形フィルタリングをスキャン画像に適用して、球状拡張された出力画像を生成することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記フィルタリングは、球形度係数マップに対して球体内側領域及び球体外側領域に畳み込み演算を実施することを含むことを特徴とする請求項２に従属する請求項１１乃至１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１７】
前記畳み込み演算の最大強度を求めるために前記球体内側領域の直径を変化させ、前記最大強度に対応する球形フィルタリングを球形度係数マップに適用して、球状拡張された出力画像を生成することを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
コンピュータによって実施することを特徴とする請求項１乃至１７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１９】
請求項１８に記載の方法を実施することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項２０】
請求項１９に記載のコンピュータプログラムを含むことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項２１】
担体上に記録されていることを特徴とする請求項１９に記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータ断層（ＣＴ）画像中に存在する結節の検出方法に関し、特に、限定するものではないものの、肺を描画対象としたＣＴ画像中の結節の検出方法に関するものである。本発明による方法はコンピュータを用いて実施できるものであり、本発明はその方法を実施するためのソフトウェア及び装置をも含む。
【背景技術】
【０００２】
世界中のいずれの国においても、肺ガンによる死亡率はそれ以外のガンによる死亡率よりも高いものとなっている。肺ガンの生存率を上げるには、病変が疑われる部位をガンの早期段階で検出することが最も効果的であると考えられる。結節部位の検出は、医療用画像の分野において、その実施が難しい方の作業である。ＣＴスキャンによって結節を検出することは難しい場合がある。それは、解剖学的に複雑に入り組んだ位置にある結節部位が画像中にあって低いコントラストで捉えられること、その結節部位のサイズが小さいこと、そしてそれら結節部位がそのような入り組んだ位置に存在していることに起因する。
【０００３】
コンピュータを利用する技術について言えば、ＣＴスキャンによって得た画像に関して、結節を含んでいる更なる調査が必要な部分領域を画像中に特定する方法、結節とその周りに存在する血管、肺の壁などの組織とを区別する方法、結節の物理的特性を算出する方法、または結節の自動診断を実行する方法などが知られている。電磁波画像診断専門医の関与を必要としないで、これらすべての工程を自動的に実行する方法も知られている。しかし、１つまたはそれ以上のこれらの工程において、そのような専門医の関与が必要である場合があり、そのような方法は半自動の方法と呼ばれている。
【０００４】
肺にできる結節の多くは略球形であり、これに注目して、ＣＴスキャンで得られた画像中の球状構造物の存在を確認するために様々な技術がこれまでに開発されている。例えば、ジーメンス社の発明による結節拡張観察アルゴリズムは、ＣＴスキャンで得られた三次元画像に閾値を用いた判定を実行するものであり、所定の最大値と最小値との間に位置する濃度を有するボクセルを特定しようとするものであると考えられる。特定されたボクセルは、互いに連結し合って存在する形状物と合体して一体化し、一体化後において球形の形状を有するものについて対象として取り上げようとする。
【０００５】
米国特許出願公開第２００３／００９９３９１号明細書には動的プログラミングによる期待値最大化（ＥＭ：ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ  ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ）手法によって肺の結節の各々を自動的に特定する方法が開示されている。これは可変形型円モデルを用いる方法であって、スキャンによる当該画像の二次元スライス画像の各々に存在する結節像の外郭線の位置を推定し、推定した外郭線に沿う形に三次元形状物の表面を特定する。
【０００６】
米国特許出願公開第２００３／０１６７００１号明細書にはＣＴスキャンによって獲得した画像を自動的に小分割する方法が開示されており、小分割で得られたこれらの分割域の中で詳細な検討を要するものを特定し、詳細な検討を要する分割域に対して結節の検出処理を実施し、詳細な検討を要する分割域においては球体をモデルとし、この球体の中に位置する点を一つの結節を構成するものとして取り扱い、この球体の外側に位置する領域に対しては、その領域が結節の一部であるかどうかを判定するために、形態学的な検査を実施する。
【０００７】
確かに多くの場合、結節は略球形の形状を有しているが、結節の球形でない面が、その結節の物理的特性の算出または診断の実施に最も重要である可能性がある。結節を球体モデルとして取り扱うやり方は結節をその周辺の物体から区別するのに便利ではあるものの、結節を誤って球体と仮定し、結節の非球形の部分を排除してしまった場合、結節の特性も誤って確認されるおそれがある。
【特許文献１】米国特許出願公開第２００３／００９９３９１号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第２００３／０１６７００１号明細書
【発明の開示】
【０００８】
本発明の一形態にあっては、三次元スキャン画像中に存在する結節を検出する方法を提供するものであり、この方法は一般に画像中の任意の一画像点についてその画像点の近辺に位置して同程度の画像濃度を有する画像点の相対的な位置関係に基づき求められる値である球形度係数を、検査対象とする画像中のすべての画像点に対して算出すると共に、得られた球形度係数を高球形度側閾値と比較することで結節候補領域を特定し、次に、特定された結節候補領域の各々を基点として低球形度側閾値の使用によって領域拡張処理を実施し、その球形度係数が相対的に低いもののこれら結節候補領域のいずれかの周囲に連なって位置しており、結節候補領域を含んでなる結節を構成するすべての点を特定し、ひいては各々の結節の全体域を特定する。特定された全体域は画像として映し出したり、その物理的特性を算出するために利用したり、更には自動的な診断を実施するために使用したりされ、加えて同画像を拡大して示すことによって電磁波画像診断専門医による判定に供したりもできる。
【０００９】
ここで本発明者は、非球形状の結節についても、多くの場合、その結節内部に特定の濃度の球形部位が見つかるものであることを認識している。例えば、高濃度の画像となって存在する球形の中心部が、それよりも僅かに低い濃度を有して球形度に劣る形状の領域に囲まれていながらも、その結節の構成部分である場合がある。このような構成の結節に対して閾値判定の手法を適用した場合には、周辺部に位置する非球形の領域のみが検出され、検出された領域が十分な略球形にはないことを根拠に結節候補領域とされないことになる。ここで用いる閾値として中心部側の球形部分の画像濃度とその外側の非球形領域の画像濃度との中間に位置する濃度値を採用すると、中心側領域のみが検出され、その周辺領域は結節から排除されることになる。しかしながら、本発明の方法にあっては、このような場合においても、非球形の形状を有する結節をその領域全体を含んでなる結節として判定できる。
【００１０】
球形度係数については、当該各々の位置における滑らかな曲線画像に関して各々の方向に係る第一、第二の偏微分係数に基づいて算出し、各々のボクセルにおける主要な屈曲度を導出してこれを球形度係数とすることが好ましい。屈曲度が各方向で等しければ、球形度係数が高くなる。この方法によることで、画像に対して文字通り等濃度曲面を算出確定し、確定された等濃度曲面に基づいて球形度係数を算出する場合よりも必要となる計算作業の量を少なくすることができる。
【００１１】
偏微分係数は滑らかな曲線画像に関して求めることが好ましく、このための平滑化関数は、当該画像の平滑化関数の畳み込み演算を伴うこともある。この平滑化は偏微分係数の算出と同時に実行しても良く、この場合にあっては平滑化関数の偏微分係数と共にスキャン画像に対して畳み込み演算を実施する。
【００１２】
以上に加えるステップとして、球形フィルタリングを実施し、スキャン画像内の拡張された領域を強調しても良い。このときに使用する球形フィルタは拡張された領域に合わせて形成できるものであって、すなわち、フィルタを当該画像との間で畳み込み演算し、またはこのフィルタを当該画像の球形度マップとの間で畳み込み演算し、その畳み込み演算結果の値が最大になるまでこのフィルタを調整する。このようにして得られる球形フィルタは、内側領域内での正の加重であっても、外側領域内での負の加重であって良い。強調された画像は表示画面に出力されても、その後のデータ処理工程に提供されても良い。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
ＣＴ画像
本発明の実施形態は、そのいずれにあっても１人の検診対象者（ヒトまたは動物）の胸部をＣＴスキャンすることで獲得した何枚ものスキャン画像スライスを対象として実施される。ここでスキャン画像の各スライスはスキャン対象部位におけるＸ線の吸収特性に基づき得られる二次元のデジタル階調画像である。このスライス画像の特性はその作成のために使用したＣＴスキャナに左右される。例えば高解像度マルチ・スライスＣＴスキャナであればｘとｙの各方向共に（すなわちスライスの平面上に）１ピクセルが０．５〜０．６ｍｍ程度の解像度の画像が得られる。ここで各ピクセルが取り得る階調は３２ビットとすることが可能である。各ピクセルの濃度は通常ハウンズフィールド単位（ＨＵ：Ｈｏｕｎｄｓｆｉｅｌｄ  ｕｎｉｔ）で表記される。また同一セットのスライス画像複数枚はｚ軸方向（すなわちスキャン分離軸）に一定間隔、例えば０．７５〜２．５ｍｍ間隔をおいて隔てられても良い。このように、スキャン画像は三次元のスキャン階調画像であると共に、その全体の大きさは、スキャンされた各スライスの面積及び数に依存する。
【００１４】
本発明はスキャンする方法に限定されず、エレクトロン・ビームＣＴ法（ＥＢＣＴｅｌｅｃｔｒｏｎ  ｂｅａｍ  ｃｏｍｐｕｔｅｄ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、マルチ・デテクター法、スパイラル・スキャン法、更にはこれら以外のいずれであってもそれが、例えばＸ線の吸収度、密度特性などを表す三次元画像を出力として生成できるものであれば、その何れの方法も対象として実施できる。
【００１５】
図１に示す通り、スキャナ２からのスキャンデータを加工してスキャン画像を構成するコンピュータ４によって、スキャン画像は作成される。作成されたスキャン画像は電子データ・ファイルとして、固定型または可搬送型のディスクなどの記憶媒体６に保存される。またコンピュータ４は、このスキャン画像の結節を検出したり、同画像に関わる肺内部の結節像を画面に表示したりすることが可能である。このほか、コンピュータ４は他のコンピュータ８にこのスキャン画像を送信することもでき、送信先のコンピュータ８は、ソフトウェア・プログラムによって以下に説明するように画像の処理を実行する。ここでいう画像処理ソフトウェア・プログラムは、可搬送型のディスクのような媒体に保存しておいたり、ネットワークを通じて送付したりできるものである。
【００１６】
高球形度領域の算出
本発明の一実施形態にあっては、肺の三次元スキャン画像中に存在する結節を検出するための画像データ処理ソフトウェア・プログラムを有している。この実施形態にあっては、次の３ステップを主要な処理ステップとするアルゴリズムが採用されている。最初のステップは三次元画像中の立体空間構成要素（ボクセル）すべてについて、ボクセル一つ一つに対応する球形度係数（ＳＩ：ｓｐｈｅｒｉｃｉｔｙ  ｉｎｄｅｘ）を算出するものである。次のステップは、このようにして作成された球形度係数のマップに対して高球形度側閾値（高球形度係数位置選択用閾値）を当てはめて球体領域を探し出すものである。そして最後のステップは、低球形度側閾値（領域拡張用閾値）を用いてその閾値以上のボクセルを特定し、その各々について立体空間における前ステップで探し出された球体領域と連結する位置にあるか否かを判定するものであり、この判定の結果で特定される球状領域が結節の全域を示す。以下の節においては、図２に示したフローチャートにしたがって更に詳細にこれらの工程を説明する。
【００１７】
形状特性の算定と球形度係数マップの生成
三次元画像においてその空間内の点ｐ＝（ｘ，ｙ，ｚ）における濃度がＩ（ｐ）で与えられている場合、その濃度がａである三次元空間Ｒ3における等濃度曲面Ｐは次式で表される。
【００１８】
【数１】
2007537811.tif 000003
【００１９】
図３は、スライス画像上における結節の一例Ｎの等濃度域の周囲線を示しており、この図ではその濃度はハウンズフィールド単位（ＨＵ）で表されている。図３に示した場合にあっては、背景部分の濃度が２０ＨＵであり、結節の周縁部の濃度が概ね９０ＨＵで、その中心部では１２０ＨＵを超えてその濃度が上昇している。この中心部の領域Ｃが球形（ここで示したスライス画像では円形）となっているのに対して周縁部Ｂの形状は球形からはかけ離れたものとなっている点に注目すべきである。
【００２０】
主曲面性状などの主要な表面の曲面の形状特性値を算出する目的で採用される伝統的な方法は、当該三次元画像にパラメトリック表面モデルを重ね合わせ、対象とする地点における局所的な座標系を用いて同地点における表面の曲面の微分値特性を算出するものである。しかし、等特性（濃度など何らかの特性）曲面を数式として明示的に特定するには大量の計算が必要となるため、ここで説明する実施形態にあっては、このような数式により等特性曲面を特定する過程を経由せずに、当該表面の曲面の微分特性値を当該三次元画像から直接的に算出することとしている。この算出方法の主要なステップについては以下に示す通りである。
【００２１】
まず次式に示すように、三次元画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）をガウスの式ｇ（ｘ，ｙ，ｚ）との間での畳み込み演算によりデジタル平滑化三次元画像に変換する（ステップ１２）。
【００２２】
【数２】
2007537811.tif 000004
【００２３】
続いてこの平滑化された三次元画像ｈ（ｘ，ｙ，ｚ）に関する一次と二次との偏導関数を算出する（ステップ１４）。ｈ（ｘ，ｙ，ｚ）のｘ方向の一次偏導関数は
【００２４】
【数３】
2007537811.tif 000005
【００２５】
同様にしてｈのｙ方向及びｚ方向の一次偏導関数ｈy 、ｈz をそれぞれ求めることができ、またこれらの二次導関数ｈxx、ｈyy、ｈzz、ｈxy、ｈxz、ｈyzも導出することができる。例えばｘ方向とｙ方向とに係わる二次導関数ｈxyは
【００２６】
【数４】
2007537811.tif 000006
【００２７】
平滑化され三次元画像ｈ（ｘ，ｙ，ｚ）の偏導関数、すなわち数式（３）及び数式（４）に基づく以上の数式から、その実施過程においては、平滑化と偏微分の演算とをひとつのステップに統合できるものであり、すなわち平滑化した三次元画像の偏導関数は、三次元画像を表す式Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）とガウシアン・フィルター関数の高次偏導関数との間で畳み込み演算を行って得られる点に注目すべきである。
【００２８】
次に、上記の通り算出した一次及び二次の偏導関数式を用いて種々の形状特性を算出する（ステップ１６）。
まずガウシアン曲面数式（Ｋ（ｐ））と平均曲面数式（Ｈ（ｐ））は次の通りである。
【００２９】
【数５】
2007537811.tif 000007
【００３０】
一方、各ボクセルｐにおける主曲面数式（ｋ1 （ｐ）、ｋ2 （ｐ））は次の通りである。
【００３１】
【数６】
2007537811.tif 000008
【００３２】
【数７】
2007537811.tif 000009
【００３３】
球形度係数ＳＩ（ｐ）はボクセルｐの近傍空間において形成される曲面の位相的形状を表現する指標であり、立体的曲面は実質的な曲りの大きさの指標であり、これら２つの指標は上記した２つの主曲面数式に依存する。球形度係数は等特性表面に関するものであって、それぞれ該当する位置における最大屈曲と最小屈曲との間の屈曲度の関数であり、当該位置におけるすべての方向に関する屈曲度が同一であれば、その等特性表面はその位置においては球形面であり、球形度係数は１となる。一方、等特性表面が円柱表面の形状をしている場合にあっては球形度係数は０．７５となる。円柱形状の形状物は一般に血管であるため、このような形状物を排除することが必要である。
【００３４】
概球形状を持つ領域発見の芯となる高球形度係数域
高球形度側閾値（例えば０．９０）と比較し、それ以上の球形度係数ＳＩ（ｐ）を有するボクセルを先駆ボクセルとして特定する（ステップ１８）。ここで特定されるボクセルは互いに接続し合っているもの同士が同一のグループを形成する様にグループ化しそれぞれのグループが一領域を形成するようにする。このグループ形成工程は、グループに含め込まれる前の先駆ボクセルに注目しそれに接続しているボクセルを順次同一グループに含めていく領域拡張処理を、それに接続しているにもかかわらず単独で残っている先駆ボクセルがなくなるまで繰り返すことで達成するものであって良い。接続した先駆ボクセルがそれ以上なくなった段階で、その領域とは接続していない別の先駆ボクセルのいずれかに注目し前回と同一の処理を繰り返すことで前回とは別の先駆ボクセルグループを形成でき、これを全ての先駆ボクセルがいずれかのグループに属するまで繰り返すものとする。接続するボクセルとは三次元空間における接続を意味するものであって、したがって特定される領域は三次元的に拡張されていく。この処理が完了すると、ひとつないしはそれ以上の高い球形度を持つ領域が画像内に特定されることになる。例示した結節Ｎについて言うならば、この高い球形度を持つ領域はその中心部Ｃにまでしか拡張しないことを意味する。
【００３５】
ここで触れた高球形度係数側閾値は、例えば０．８から１．０の間のいずれかとし、このソフトウェア・プログラムが適宜決定するものとしても良く、またユーザが任意に指定しても良い。
【００３６】
低球形度側閾値を使用した領域の拡張
三次元領域拡張処理にあっては上述した高い球形度を持つ領域の一つ一つをその拡張処理の芯として用いる。三次元領域拡張法によって、低球形度側閾値よりも高い球形度係数（例えばＳＩ（ｐ）＞０．８０）を有する隣り合うボクセルを、その芯である領域に加える（ステップ２０）。この領域拡張技術を領域のそれぞれに対して同様に繰り返し実施することによって、低球形度側閾値よりも高い球形度係数を有するボクセルで当該領域に接続しているものをその領域に含めていくことになる。更にはそのようにすることで拡張されて生成された新領域に接続することになった低球形度側閾値よりも高い球形度係数を有するボクセルについても同様に当該領域に加えることにする。この処理は低球形度側閾値よりも高い球形度係数を有するボクセルで拡張中の領域のいずれかに接続しているにもかかわらず領域に含まれていないボクセルがなくなるまで継続する。これが完了すると、より低い球形度係数を示す領域も含めた領域を一つ以上数特定できることになる。図３に示した例に添って言えば、この処理によって当該領域はＢで示した範囲まで拡張されることにもなりえる。
【００３７】
低球形度側閾値は、例えば０．７５から０．８５の間のいずれかの値を選定するものであり、このソフトウェア・プログラムが適宜決定するものとしても良く、またユーザが任意に指定することも可能であるが、いかなる場合も高球形度側閾値よりも小さい値であることが必要である。
【００３８】
以上のようにして特定した領域は、それぞれ強調表示して原画像の上に重ねて表示しても良いし、特定した領域のみを原画像無しで表示しても良い。またこのように作成・表示された領域の画像は、その診断に関する助言を得るために電磁波画像診断専門医の観察を求めても良い。更には、当該領域の物理的特性の測定、自動的な診断を実施する目的で、これら画像の画像データを別のデータ処理に付しても良い。
【００３９】
結果
肺部分ファントムのデータ
図４ａ〜４ｃの群及び図５ａ〜５ｃの群は、異なる２つのファントムについて球状に拡張を加える処理を実施した結果を示すものであって、ａはスキャンで獲得した原画像を示し、ｂはこの原画像の上に領域の拡張処理を実施して作った図を重ねたものを示し、ｃはこのようにして検出された領域のみを原画像無しで示している。
【００４０】
実際の肺の状態を示すデータ
図６ａ，６ｂの組から図１０ａ，１０ｂの組までの各組は、ＣＴスキャンによる単一スライスを示すものであって、ａはそのスキャンによる原画像を示し、ｂはこの原画像と特定した領域に拡張処理を実施した画像とを重ねたものを示している。
【００４１】
結論
ここで開示した方法はファントムと臨床との双方に係る肺画像を対象に実施され、その試験に付された。その結果、この方法が肺内部の結節などの物体を検出するために優れて有用であることを実証するものであった。
【００４２】
球形フィルタリング
上述した如く獲得した領域について、そのデータを必要によっては球形拡張処理に供しても良い。この処理は、肺のＣＴ画像に納められた肺内の結節を球形フィルタリングによって拡張しようとするものである（ステップ２２）。
【００４３】
球形フィルタリング処理は画像と球型核との間で畳み込み演算を実行するものである。フィルタ核には互いに異なった特性を有する２つの領域が定義されており、これらの領域の一方は正方向にバイアスが加えられる領域であり球体の内側の全域をなしその球体の内径がそのままその領域の直径でありかつそのフィルタのサイズでもある。もう一方の領域は負方向にバイアスが加えられる領域でありフィルタのサイズをその内側直径とし、その領域の外側直径はフィルタのサイズ、すなわち上記球体の内径の２倍よりは短いものとする。好ましくはこれら直径の長さはそれによって定まる球体内側の容積がその外側に存在する殻の容積と等しくなるものとする。
【００４４】
図１１を参照しながら具体的に説明を加えるならば、内側球体と外側球体との領域の半径をそれぞれＲ1 とＲ2 と仮定する。上述したように、球状内部領域の容積と球状外部領域の容積とが等しい、すなわちＶ1 ＝Ｖ2 であることから、
【００４５】
【数８】
2007537811.tif 000010
【００４６】
フィルタ核は容積加重関数を決定するものであり、球体内側領域に位置する画像点では正の加重が掛け算され、球体外側領域に位置する画像点では負の加重が掛け算される。簡単な例として、正の加重が＋１、負の加重が−１である場合がある。この容積加重関数をスキャン画像のデータで畳み込み演算し、畳み込み演算結果を総和することで畳み込み強度を算出する。すなわちこの簡単な例にあっては、内側領域にある画像の濃度の合計から外側領域にある画像の濃度の合計を減算し得られる値が畳み込み強度ということになる。
【００４７】
図１２を参照しながら説明する。検出した個々の領域についてその最大径ｄをフィルタ芯の内側領域の当初直径とし、このフィルタ芯の内側領域の中心ｃを最大径ｄの中心点に置くものとする。このフィルタ芯の外側シェル領域の直径は、その大きさによって定まる外側領域の容積と内側領域の容積とが等しくなるように定めることとする。
【００４８】
次に、半径Ｒ1 をＲ1 ±εの範囲内で段階的に変化させ、これに併せてＲ2 を上述したように内側領域の容積と外側領域の容積とが等しくなるように調整することとする。ここでεは小さい量、例えばＲ1 の２０％の大きさとする。このときＲ1 を変化させるたびにそのときの畳み込み強度を算出するものとし、それが最大となるときの値を記録する。これが最大となったときのＲ1 を当該領域の拡張後の値とする。また、例えばこのように画像を球形フィルタで畳み込み演算し、畳み込み演算で算出した値に対応した画像をディスプレイに表示しても良い。
【００４９】
別の実施例にあっては、原画像に球形フィルタリングをかけるのではなく、球形度マップに球形フィルタリングをかける手法が採用される。
【００５０】
実験結果
以下に開示する実験にあっては芯の直径として以下のような種々の値を採用した。
５、７、９、１１、１３、１５ピクセル
４．９、６．３、７．７、９．１、１０．５ミリメートル
【００５１】
畳み込み演算結果の最大値（畳み込み強度最大値）とそれに対応する芯の大きさとを記録すると共に、出力画像として記録した。図１３は、ａとして原画像を、ｂとして球形フィルタリング後の画像を示すものであり、原画像は人体模型をスキャンしたものである。一方、図１４ａ，図１４ｂの組から図１９ａ，図１９ｂの組までは、ａとして原画像を、ｂとして球形フィルタリング後の画像を示すものであり、原画像は人体の肺部分をスキャンし得たものである。
【００５２】
結論
球状フィルタリングを用いる方法を人体模型と臨床との双方の胸部画像について実際に実行し、その良否を試験した結果、結節が広い意味で球状にある限り優れた結果を示した。
【００５３】
上記以外の実施形態
上記した実施形態は、あくまでもその実施例を示すものであって本発明の範囲を限定するものではない。ここに示した実施形態とは異なるさまざまな代替例が、本発明の範囲に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】ＣＴスキャナとスキャナからの画像データを処理するリモート・コンピュータとを示す概念図である。
【図２】本発明の一実施形態におけるアルゴリズムを示すフローチャートである。
【図３】等濃度域の周囲線が示されている結節の概念図である。
【図４】互いに異なる二つの肺ファントムに関してその原画像と球体拡張処理を経た画像とを示す図である。
【図５】互いに異なる二つの肺ファントムに関してその原画像と球状拡張処理を経た画像とを示す図である。
【図６】５件の互いに異なるスキャンに関してその原画像と球状拡張処理を経た画像とを示す図である。
【図７】５件の互いに異なるスキャンに関してその原画像と球状拡張処理を経た画像とを示す図である。
【図８】５件の互いに異なるスキャンに関してその原画像と球状拡張処理を経た画像とを示す図である。
【図９】５件の互いに異なるスキャンに関してその原画像と球状拡張処理を経た画像とを示す図である。
【図１０】５件の互いに異なるスキャンに関してその原画像と球状拡張処理を経た画像とを示す図である。
【図１１】球形フィルタの説明図である。
【図１２】球形フィルタの直径の変化を示す説明図である。
【図１３】肺部分ファントムについての原画像と球形フィルタリング後の画像とを示す図である。
【図１４】６件の互いに異なるスキャンに関してその原画像と球形フィルタリング後の画像とを示す図である。
【図１５】６件の互いに異なるスキャンに関してその原画像と球形フィルタリング後の画像とを示す図である。
【図１６】６件の互いに異なるスキャンに関してその原画像と球形フィルタリング後の画像とを示す図である。
【図１７】６件の互いに異なるスキャンに関してその原画像と球形フィルタリング後の画像とを示す図である。
【図１８】６件の互いに異なるスキャンに関してその原画像と球形フィルタリング後の画像とを示す図である。
【図１９】６件の互いに異なるスキャンに関してその原画像と球形フィルタリング後の画像とを示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４ａ】
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【図４ｂ】
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【図４ｃ】
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【図５ａ】
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【図５ｂ】
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【図５ｃ】
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【図６ａ】
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【図６ｂ】
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【図７ａ】
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【図７ｂ】
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【図８ａ】
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【図８ｂ】
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【図９ａ】
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【図９ｂ】
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【図１０ａ】
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【図１０ｂ】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３ａ】
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【図１３ｂ】
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【図１４ａ】
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【図１４ｂ】
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【図１５ａ】
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【図１５ｂ】
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【図１６ａ】
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【図１６ｂ】
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【図１７ａ】
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【図１７ｂ】
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【図１８ａ】
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【図１８ｂ】
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【図１９ａ】
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【図１９ｂ】
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【国際調査報告】
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