(57)【要約】      （修正有）【課題】骨シンチグラム上の解剖構造認識処理を行う画像処理装置を提供する。【解決手段】被験者の参照骨シンチグラムと当該参照骨シンチグラムに予め設定された解剖構造ラベルの画像のセットからなるアトラスを記憶したアトラスＤＢ２０と、被験者の骨シンチグラムを入力する入力部１０と、骨シンチグラムに写る被験者の体軸が垂直になるように補正を行う体軸補正処理部１２と、アトラスＤＢ２０に記憶された参照骨シンチグラムを被験者の骨シンチグラムに合わせる変形と同じ変形を、参照骨シンチグラムとセットにされた解剖構造ラベルに施す処理を複数のアトラスについて行い、変形後の解剖構造ラベルを被験者の骨シンチグラム上に設定するマッチング処理を行うアトラスマッチング部１４とを備える。【選択図】図１
2019184274.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の参照骨シンチグラムと当該参照骨シンチグラムに予め設定された解剖構造ラベルの画像のセットからなるアトラスを記憶したアトラスデータベースと、
被験者の骨シンチグラムを入力する入力部と、
前記被験者の骨シンチグラムに写る被験者の体軸が垂直になるように補正を行う体軸補正処理部と、
前記アトラスデータベースに記憶された参照骨シンチグラムを前記被験者の骨シンチグラムに合わせる変形と同じ変形を、前記参照骨シンチグラムとセットにされた前記解剖構造ラベルに施す処理を複数のアトラスについて行い、変形後の解剖構造ラベルを前記被験者の骨シンチグラム上に設定するマッチング処理を行うアトラスマッチング部と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記体軸補正処理部は、
前記被験者の骨シンチグラムを線対称に反転させた反転画像と元の前記骨シンチグラムとの差分を最小にする対称軸を求め、
前記対称軸が画像中心を通る垂直線となるように前記骨シンチグラムを回転又は移動させる請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記体軸補正処理部は、
前記被験者の骨シンチグラムの画素値を積分する処理を積分方向を変えて行い、得られる積算値の分布の分散が最小になる積分方向、または、得られる積分値の最大値が最大となる積分方向を求め、
前記分布における中心をその積分方向に通る直線を求め、
前記直線が画像中心を通る垂直線となるように前記骨シンチグラムを回転させる請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記アトラスマッチング部は、左右の上腕骨について、前記アトラスデータベースに記憶された参照骨シンチグラムを前記被験者の骨シンチグラムに合わせる変形を行う際に、左右の上半身の領域のそれぞれについて処理を行う請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記アトラスマッチング部は、左右の脚部について、前記アトラスデータベースに記憶された参照骨シンチグラムを前記被験者の骨シンチグラムに合わせる変形を行う際に、左右の下半身の領域のそれぞれについて処理を行う請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
解剖構造ラベルが設定された前記被験者の骨シンチグラムに対して、前記体軸補正処理部で行った処理と逆の処理を行う逆補正処理部と、
前記逆補正処理部にて補正された骨シンチグラムを出力する出力部と、
を備える請求項１乃至５のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項７】
被験者の骨シンチグラムを入力する入力部と、
前記被験者の骨シンチグラムを線対称に反転させた反転画像と元の前記骨シンチグラムとの差分を最小にする対称軸を体軸として求める体軸検出部と、
を備える画像処理装置。
【請求項８】
被験者の骨シンチグラムを入力する入力部と、
前記被験者の骨シンチグラムの画素値を積分する処理を積分方向を変えて行い、得られる積算値の分布が左右対称に最も近くなる積分方向、または、得られる積分値の最大値が最大となる積分方向を求め、
前記分布における中心をその積分方向に通る直線を体軸として求める体軸検出部と、
を備える画像処理装置。
【請求項９】
被験者の骨シンチグラムに対して解剖構造ラベルを設定するためのプログラムであって、コンピュータに、以下のステップを実行させるプログラム：
被験者の骨シンチグラムを入力するステップ；
前記骨シンチグラムに写る被験者の体軸が垂直になるように補正を行うステップ；
参照骨シンチグラムと当該参照骨シンチグラムに予め設定された解剖構造ラベルの画像のセットからなるアトラスを記憶したアトラスデータベースに記憶された参照骨シンチグラムを前記被験者の骨シンチグラムに合わせる変形と同じ変形を、前記参照骨シンチグラムとセットにされた前記解剖構造ラベルに施す処理を複数のアトラスについて行い、変形後の解剖構造ラベルを前記被験者の骨シンチグラム上に設定するマッチング処理を行うステップ。
【請求項１０】
前記体軸の補正を行うステップは、
前記被験者の骨シンチグラムを線対称に反転させた反転画像と元の前記骨シンチグラムとの差分を最小にする対称軸を求め、
前記対称軸が画像中心を通る垂直線となるように前記骨シンチグラムを回転又は移動させる請求項９に記載のプログラム。
【請求項１１】
前記体軸の補正を行うステップは、
前記被験者の骨シンチグラムの画素値を積分する処理を積分方向を変えて行い、得られる積算値の分布が左右対称に最も近くなる積分方向を求め、
前記分布における中心をその積分方向に通る直線を求め、
前記直線が画像中心を通る垂直線となるように前記骨シンチグラムを回転又は移動させる請求項９に記載のプログラム。
【請求項１２】
前記マッチング処理を行うステップは、上腕骨のマッチングを行う際には、左右の上半身の領域のそれぞれについてマッチング処理を行う請求項９乃至１１のいずれかに記載のプログラム。
【請求項１３】
前記マッチング処理を行うステップは、脚部のマッチングを行う際には、左右の下半身の領域のそれぞれについてマッチング処理を行う請求項９乃至１１のいずれかに記載のプログラム。
【請求項１４】
解剖学的ラベルが設定された前記被験者の骨シンチグラムに対して、前記体軸を補正するステップで行った処理と逆の処理を行うステップと、
前記逆の処理が行われた骨シンチグラムを出力するステップと、
を実行させる請求項９乃至１３のいずれかに記載のプログラム。
【請求項１５】
骨シンチグラムに写る被験者の像の体軸を検出するためのプログラムであって、コンピュータに、以下のステップを実行させるプログラム：
被験者の骨シンチグラムを入力するステップ；
前記被験者の骨シンチグラムを線対称に反転させた反転画像と元の前記骨シンチグラムとの差分を最小にする対称軸を体軸として求めるステップ。
【請求項１６】
骨シンチグラムに写る被験者の像の体軸を検出するためのプログラムであって、コンピュータに、以下のステップを実行させるプログラム：
被験者の骨シンチグラムを入力するステップ；
前記被験者の骨シンチグラムの画素値を積分する処理を積分方向を変えて行い、得られる積算値の分布が左右対称に最も近くなる積分方向、または、得られる積分値の最大値が最大となる積分方向を求め、前記分布における中心をその積分方向に通る直線を体軸として求めるステップ。
【請求項１７】
画像処理装置によって、骨シンチグラムの解剖構造を認識する方法であって、
前記画像処理装置は、被験者の骨シンチグラムの入力を受け付けるステップと、
前記画像処理装置は、前記骨シンチグラムに写る被験者の体軸が垂直になるように補正を行うステップと、
前記画像処理装置は、参照骨シンチグラムと当該参照骨シンチグラムに予め設定された解剖構造ラベルの画像のセットからなるアトラスを記憶したアトラスデータベースに記憶された参照骨シンチグラムを、前記被験者の骨シンチグラムに合わせる変形と同じ変形を前記参照骨シンチグラムとセットにされた前記解剖構造ラベルに施す処理を複数のアトラスについて行い、変形後の解剖構造ラベルを前記被験者の骨シンチグラム上に設定するマッチング処理を行うステップと、
を備える画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被験者の骨シンチグラムの画像において解剖構造を認識する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
がんの造骨性転移の診断には、骨シンチグラムが良く用いられる。がんの転移は画像上では高集積として現れるが、関節炎など、がん以外の生理集積との区別が必要であったり、部位によってがんの発生頻度が異なるため、事前に解剖構造を把握することが重要である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−９９４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
骨シンチグラム上の解剖構造認識処理の方法については、先行する研究が発表されているが、さらなる改良が求められていた。本発明は、上記背景に鑑み、新しい画像処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の画像処理装置は、複数の参照骨シンチグラムと当該参照骨シンチグラムに予め設定された解剖構造ラベルの画像のセットからなるアトラスを記憶したアトラスデータベースと、被験者の骨シンチグラムを入力する入力部と、前記骨シンチグラムに写る被験者の体軸が垂直になるように補正を行う体軸補正処理部と、前記アトラスデータベースに記憶された参照骨シンチグラムを前記被験者の骨シンチグラムに合わせる変形と同じ変形を、前記参照骨シンチグラムとセットにされた前記解剖構造ラベルに施す処理を複数のアトラスについて行い、変形後の解剖構造ラベルを前記被験者の骨シンチグラム上に設定するマッチング処理を行うアトラスマッチング部とを備える。このように被験者の骨シンチグラムの体軸が垂直になるように補正を行うことにより、骨シンチグラムにおいて被験者が傾いて写っている場合でも、アトラスとのマッチングを適切に行うことができる。
【０００６】
本発明の画像処理装置において、前記体軸補正処理部は、前記被験者の骨シンチグラムを線対称に反転させた反転画像と元の前記骨シンチグラムとの差分を最小にする対称軸を求め、前記対称軸が画像中心を通る垂直線となるように前記骨シンチグラムを回転又は移動させてもよい。また、前記体軸補正処理部は、前記被験者の骨シンチグラムの画素値を積分する処理を積分方向を変えて行い、（ａ）得られる積算値の分布の分散が最小になる積分方向、または、（ｂ）得られる積分値の最大値が最大となる積分方向を求め、前記分布における中心をその積分方向に通る直線を求め、前記直線が画像中心を通る垂直線となるように前記骨シンチグラムを回転させてもよい。この構成により、人の体の左右対称性を利用して、被験者の骨シンチグラムの体軸を求めることができる。
【０００７】
本発明の画像処理装置において、前記アトラスマッチング部は、左右の上腕骨について、前記アトラスデータベースに記憶された参照骨シンチグラムを前記被験者の骨シンチグラムに合わせる変形を行う際に、左右の上半身の領域のそれぞれについて処理を行ってもよい。また、左右の脚部について、前記アトラスデータベースに記憶された参照骨シンチグラムを前記被験者の骨シンチグラムに合わせる変形を行う際に、左右の下半身の領域のそれぞれについて処理を行ってもよい。上腕骨、脚部は、可動域が大きいため、被験者による角度のバラツキが大きい上、左右で方向が異なることがある。本発明の構成によれば、左右のそれぞれの領域について変形するので、適切な変形場を求めることができる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、被験者の骨シンチグラムの解剖学的構造を適切に認識することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１の実施の形態の画像処理装置の構成を示す図である。
【図２】画像処理装置が行う処理の概略を説明するための図である。
【図３】画像処理装置によって解剖構造ラベルを設定する処理を示すフローチャートである。
【図４】（ａ）被験者のシンチグラムを所定の軸で反転した例を示す図である。（ｂ）被験者のシンチグラムを所定の軸で反転した例を示す図である。
【図５】空間的標準化部の具体的な処理を示すフローチャートである。
【図６】（ａ）空間的標準化部により被験者の頭頂部の高さ及びつま先の高さを検出する処理を説明する図である。（ｂ）空間的標準化部により被験者の左右の側頭部を検出する処理を説明する図である。
【図７】アトラスデータを被験者の骨シンチグラムに合うように変形する処理を示すフローチャートである。
【図８】（ａ）左の上腕骨の位置合わせを行う例を示す図である。（ｂ）左の脚部の位置合わせを行う例を示す図である。
【図９】（ａ）被験者の骨シンチグラムの一例を示す図である。（ｂ）アトラスＤＢに記憶された骨シンチグラムの一例を示す図である。
【図１０】解剖構造別アトラスマッチングの処理を示すフローチャートである。
【図１１】確率アトラスの構成について説明するための図である。
【図１２】解剖構造別アトラスマッチングの別の処理を示すフローチャートである。
【図１３】第２の実施の形態の画像処理装置における体軸補正処理部の処理を説明するための図である。
【図１４】第３の実施の形態の画像処理装置における上腕骨のマッチングの処理を示すフローチャートである。
【図１５】（ａ）上腕骨の粗抽出について示す図である。（ｂ）上腕骨の回転行列を求めるときに用いる領域を示す図である。
【図１６】上腕骨の回転補正を行うときの回転中心となる原点を示す図である。
【図１７】角度補正前後の上腕骨の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態の画像処理装置について図面を参照して説明する。
（第１の実施の形態）
図１は、本実施の形態の画像処理装置１の構成を示す図である。画像処理装置１は、被験者の骨シンチグラムに対して解剖構造ラベルを設定する。なお、本書において、「骨シンチグラム」とは骨シンチグラムの画像を意味する。解剖構造ラベルは、例えば、頭蓋骨、胸椎、腰椎、骨盤、肋骨、肩甲骨、胸骨、頚椎、仙骨、上腕骨、脚部等である。
【００１１】
画像処理装置１は、入力部１０と、制御部１１と、出力部１６と、アトラスデータベース（以下、「アトラスＤＢ」という）２０とを備えている。入力部１０は、被験者の骨シンチグラムを入力する機能を有する。制御部１１は、入力部１０から入力された骨シンチグラムに対して解剖構造ラベルを設定する機能を有する。制御部１１は、体軸補正処理部１２と、空間的標準化部１３と、アトラスマッチング部１４と、逆補正処理部１５とを有している。出力部１６は、解剖構造ラベルが設定された骨シンチグラムのデータを出力する。出力部１６は、例えば、モニタに出力することとしてもよいし、異常集積を検出する装置に対して出力してもよい。
【００１２】
図２は、本実施の形態の画像処理装置１が行う処理の概略を説明するための図である。図２の上の図は、画像処理装置１が有するアトラスＤＢ２０に記憶されたデータを示す図である。アトラスＤＢ２０には、複数の被験者のアトラスのデータが記憶されている。
【００１３】
アトラスは、参照骨シンチグラムと参照骨シンチグラムに写る被験者の全身像の各部位に予め設定された解剖構造ラベルのセットのデータである。解剖構造ラベルのデータは、器官の形状を示す器官テンプレートとその器官の名称を示すラベルからなっている。解剖構造ラベルのデータは、例えば、専門家が被験者の参照骨シンチグラムに対して設定したデータである。アトラスの参照骨シンチグラムは被験者の骨シンチグラムと同じく被験者を撮影して得られたシンチグラム画像であるが、あらかじめ解剖構造ラベルが設定され、解剖学的構造が未知の被験者に対して解剖学的構造を設定するときに参照される骨シンチグラムであるので、本明細書では、アトラスに記憶された骨シンチグラムを「参照骨シンチグラム」と呼んでいる。
【００１４】
本発明の画像処理装置１は、アトラスの参照骨シンチグラムを被験者の骨シンチグラムに一致させるような変形を行い、その変形場を求める。この変形は、例えば、ＦＦＤ（Free Form Deformation）を用いて行う。求めた変形場を使って、アトラスの器官テンプレートに対して同じ変形を施し、変形後の器官テンプレートを被験者の骨シンチグラムにマッチングすることにより、被験者の骨シンチグラムの上に解剖構造ラベルを設定する。
【００１５】
ただし、骨シンチグラムは個人差が大きいので、一のアトラスのデータだけを用いても解剖構造ラベルをうまく設定できないことが多い。本実施の形態の画像処理装置１は、複数のアトラスから得られた解剖構造ラベルを上記と同様の方法により被験者の骨シンチグラム上に重ね合わせ、最も確からしい位置に解剖構造ラベルを設定する。
【００１６】
図３は、画像処理装置１によって解剖構造ラベルを設定する処理を示すフローチャートである。図３を参照して、大まかな流れを説明する。まず、画像処理装置１に、被験者の骨シンチグラムのデータを入力する（Ｓ１０）。画像処理装置１は、入力された被験者の骨シンチグラムの体軸補正処理を行う（Ｓ１１）。骨シンチグラムに写る被験者の全身像は、その体軸（正中線）が傾いている場合があるので、画像処理装置１は、まず体軸が垂直になるような補正を行う。次に、画像処理装置１は、被験者の骨シンチグラムの空間的標準化を行う（Ｓ１２）。空間的標準化は、被験者の骨シンチグラムとアトラスＤＢ２０の参照骨シンチグラムを比較できるように、骨シンチグラムに写る被験者の全身像をアトラスＤＢ２０に記憶された参照骨シンチグラムに写る被験者の全身像と同じ大きさになるように変形する処理である。
【００１７】
続いて、画像処理装置１は、アトラスＤＢ２０に記憶された参照骨シンチグラムを被験者の骨シンチグラムに一致するように変形し（Ｓ１３）、その変形に用いた変形場を求める。画像処理装置１は、求めた変形場を用いて、参照骨シンチグラムとセットにされている器官テンプレートを変形する（Ｓ１４）。
【００１８】
続いて、画像処理装置１は、被験者の骨シンチグラムから高集積部位を除去し（Ｓ１５）、高集積部位を除去した被験者の骨シンチグラムと変形後の器官テンプレートとのマッチングを行う（Ｓ１６）。画像処理装置１は、複数のアトラスのそれぞれについて、被験者の骨シンチグラムとマッチした位置に器官テンプレートを移動する。これにより、被験者の骨シンチグラムの上で、複数の器官テンプレートが重なり合うことになるので、画像処理装置１は、複数のアトラスで求めた器官テンプレートに基づいて確率アトラスの位置を決定し、当該器官テンプレートに対応する解剖構造ラベルを与える（Ｓ１７）。
【００１９】
ここまでの処理で被験者の骨シンチグラムに解剖構造ラベルを設定することができる。ここで求まった解剖構造ラベルは、体軸補正処理および空間的標準化が行われた骨シンチグラムに対して設定されているので、求められた解剖構造ラベルに対して空間的標準化及び体軸補正処理の逆の処理を行う（Ｓ１８）。これにより、被験者の元の骨シンチグラムに対する解剖構造ラベルが求まる。そして、画像処理装置１は、求めた解剖構造ラベルのデータを出力する（Ｓ１９）。
【００２０】
次に、画像処理装置１の詳細な構成について説明する。
体軸補正処理部１２は、骨シンチグラムに映る被験者の全身像の体軸が垂直になるように回転または移動の補正を行う機能を有する。
【００２１】
図４（ａ）及び図４（ｂ）は、体軸補正処理部１２による体軸補正処理について説明する図である。体軸補正処理部１２は、図４（ａ）に示すように、被験者の骨シンチグラムを所定の直線で反転させる。そして、反転後の画像と元の画像との差分を求める。差分は、対応する位置にある画素の濃度値の差を合計して求める。具体的には、元の画像の（ｘ，ｙ）における濃度値をＩ（ｘ，ｙ）、反転画像の（ｘ，ｙ）における濃度値をＩ´（ｘ，ｙ）とすると、差分Ｅは、次の式で求められる。
【数１】
2019184274.tif 000003
【００２２】
図４（ａ）に示すように、反転に用いる直線が被験者の体軸とずれている場合には、反転後の被験者の位置は元の被験者の画像と大きくずれるので、元の画像と反転画像との差分Ｅが大きくなる。人の体はほぼ左右対称なので、反転に用いる直線が被験者の体軸と一致すると、元の画像と反転画像との差分Ｅが最小になる。体軸補正処理部１２は、反転に用いる直線の位置及び傾きを変えて、反転画像と元の画像の差分Ｅを求め、差分Ｅが最小となる直線を求める。本実施の形態では、ｈ＝５１２上の点（ｗ，５１２）を回転中心として、ｗ＝２５６の直線をθ［ｄｅｇ］だけ回転させた直線を用いる。変数をθとｗに絞り、Nelder-Mead法により、問題を解く。
【００２３】
差分Ｅを最小にする変数θとｗが求まったら、体軸補正処理部１２は、図４（ｂ）に示すように、被験者の骨シンチグラムを−θだけ回転すると共に、回転中心が画像の中心にくるように移動する。これにより、被験者の骨シンチグラムの体軸補正処理が行われる。
【００２４】
次に、空間的標準化部１３について説明する。空間的標準化部１３は、被験者の骨シンチグラムを所定の大きさに補正する処理を行う機能を有する。空間的標準化を行う際に標準化後の身長の方が小さくなると（つまり縮小すると）、情報が失われてしまうので、被験者よりも大きい身長に揃えることが望ましい。本実施の形態では、骨シンチグラムに映る被験者の全身像が身長２ｍになるように補正を行うが、これは、日本人の平均身長が２ｍ以下であることを考慮したものである。空間的標準化後の身長は２ｍに限定されず、適切な身長に設定することができる。また、空間的標準化部１３は、被験者の頭頂部が所定の位置にくるように骨シンチグラムに写る被験者の像を平行移動する。
【００２５】
なお本実施の形態において、アトラスＤＢ２０に記憶されている参照骨シンチグラムは、上記で説明した体軸補正処理及び空間的標準化が施されており、所定の位置に頭頂部を有し、身長が２ｍの像となるように変形されている。これにより、アトラスＤＢ２０に記憶されたアトラスを用いて被験者の骨シンチグラム上に解剖構造ラベルを設定できる。
【００２６】
図５は、空間的標準化部１３の具体的な処理を示すフローチャートである。空間的標準化部１３は、体軸補正された被験者の骨シンチグラムの全身像から、頭頂部の高さとつま先の高さを探索する（Ｓ２０）。
【００２７】
図６（ａ）に示すように、具体的には、ｙ軸に沿ってｘ方向の平均濃度を見ていくと、最初は被験者が写っていない背景画像の部分なので、画素値の平均濃度はほぼ０である。上方からｙ軸に沿って走査し、平均濃度が閾値以上（図の例では、１０％以上）変動したところを頭頂部の高さとして検出する。次に、下方からｙ軸に沿って走査し、平均濃度が閾値以上（図の例では、１０％以上）変動したところをつま先の高さとして検出する。
【００２８】
続いて、空間的標準化部１３は、頭部左端と頭部右端を探索する（Ｓ２１）。図６（ｂ）に示すように、具体的には、頭頂部の高さから所定数（図では６０画素）の画素のｙ方向平均濃度をｘ軸に沿って見ていき、平均濃度が閾値以上（図の例では、１０％以上）、変動したところを頭部左端および頭部右端として検出する。
【００２９】
次に、空間的標準化部１３は、横方向の位置が頭部の右端と左端の中央であり、縦方向の位置が頭頂部の位置（つまり、ｘ座標が頭部の右端のｘ座標と左端のｘ座標の中央であり、ｙ座標が頭頂部のｙ座標と等しくなっている点）を原点に決定すると共に、頭頂部の高さからつま先の高さまでの距離が２ｍになるような拡大率を決定し（Ｓ２２）、決定された原点および拡大率に基づいて、被験者の骨シンチグラムのアフィン変換を行う（Ｓ２３）。
【００３０】
次に、アトラスマッチング部１４の構成について説明する。図３に示すように、アトラスマッチング部１４は、ＦＦＤによる位置合わせ（Ｓ１３）、同一変形場による器官テンプレートの変形（Ｓ１４）、高集積部位の除去（Ｓ１５）、解剖構造アトラスマッチング（Ｓ１６）、確率アトラスの構築処理（Ｓ１７）を行う。以下、各処理について順に説明する。
【００３１】
図７は、アトラスＤＢ２０に記憶されたアトラスの参照骨シンチグラムを被験者の骨シンチグラムに合うように変形する処理（Ｓ１４）の詳細を示すフローチャートである。本実施の形態では、アトラスの参照骨シンチグラムの変形にＦＦＤ（Free Form Deformation）を用いる。アトラスマッチング部１４は、アトラスの参照骨シンチグラムのデータ中に複数の制御点を設定する。具体的には、アトラスの参照骨シンチグラムを格子状に仕切り、各格子の頂点を制御点として設定する（Ｓ３０）。
【００３２】
次に、アトラスマッチング部１４は、被験者の骨シンチグラムにおいて、アトラスの参照骨シンチグラムに設定した制御点と類似する点を探索する（Ｓ３１）。具体的には、制御点の座標から一定の範囲内において、制御点に最も類似する点を求める。類似するかどうかの評価には、例えば、相互情報量を用いることができる。制御点と類似点の位置関係と画素値に基づいて、アトラスの骨シンチグラムのデータから被験者の骨シンチグラムへの変形場を求める。
【００３３】
続いて、アトラスマッチング部１４は、制御点間にある点の変形場を、制御点の変形場をＢスプラインで補間することによって求める（Ｓ３２）。また、アトラスマッチング部１４は、補間された点の画素値を、近傍の値から補間して求める（Ｓ３３）。本実施の形態では、４×４の近傍の画素値を使って３次のＢスプライン関数によって補間を行う。
【００３４】
アトラスマッチング部１４は、アトラスデータに代えて、図７に示すフローで求められた補間画像を用い、図７に示す処理を繰り返し行ってもよい。これにより、アトラスデータを被験者の骨シンチグラムにさらに近づける変形場を求めることができる。
【００３５】
なお、図７に示すフローは、アトラスＤＢ２０に記憶された一のアトラスの参照骨シンチグラムを被験者の骨シンチグラムに変形する処理を示しているが、実際には、アトラスマッチング部１４は、アトラスＤＢ２０に記憶された複数のアトラスデータのそれぞれに対して、図７に示す処理を行う。
【００３６】
以上により、アトラスの参照骨シンチグラムを被験者の骨シンチグラムに変形する変形場が求まるので、この変形場を用いて参照骨シンチグラムに対応する器官テンプレートを変形する（Ｓ１４）。
【００３７】
本実施の形態では、左右の上腕骨、左右の脚部について、アトラスＤＢ２０のアトラスの参照骨シンチグラムを被験者の骨シンチグラムに位置合わせする際には、対象の部位が写った一部の領域のデータを用いて処理を行う。図８（ａ）は、左の上腕骨の位置合わせを行う例を示し、図８（ｂ）は、左の脚部の位置合わせを行う例を示している。
【００３８】
左の上腕骨の位置合わせを行う際には、図８（ａ）に示すように、左の上腕骨を含む左上半身の矩形領域にマスクを設定し、制御点をとる範囲をマスク内のみに限定する。左の脚部の位置合わせを行う場合には、図８（ｂ）に示すように、左の脚部を含む左下半身の矩形領域にマスクを設定し、制御点をとる範囲をマスク内のみに限定する。
【００３９】
このように上腕骨および脚部については、制御点をとる範囲をマスク内のみに限定することにより、適切な変形場を求めることができる。この理由について説明する。
【００４０】
上腕骨および脚部は、左右で、参照骨シンチグラムと被験者の骨シンチグラムのズレの方向が逆のことがある。図９（ａ）は被験者の骨シンチグラムの一例を示す図であり、図９（ｂ）はアトラスＤＢ２０に記憶された参照骨シンチグラムの一例を示す図である。図９（ａ）に示すように、被験者の骨シンチグラムでは上腕骨を体にくっつけており、図９（ｂ）に示すように、アトラスＤＢに記憶された参照骨シンチグラムは上腕骨を体から離している。この場合、参照骨シンチグラム（図９（ｂ））を被験者の骨シンチグラム（図９（ａ））に合わせるには、参照骨シンチグラムの上腕骨を体にくっつける方向に変形する必要があり、右上腕骨は反時計回りに、左上腕骨は時計回りに変形しなければならない。しかし、位置ずれが大きいためにマッチングが難しいことがある。本実施の形態では、上腕骨および脚部についてはマスクを設定して制御点をとる範囲を限定して処理を行うことにより、適切な位置合わせをできるようにしている。
【００４１】
次に、高集積部位の除去の処理（Ｓ１５）について説明する。好ましい態様において、高集積部位の除去は、J.Shiraishi, Q.Li, D.Appelbaum, Y.Pu, and K.Doi：Development of a computer-aided diagnostic scheme for detection of interval changes in successive whole-body bone scans、Med.Phys.34(1),25-28,2007に記載された方法を用いて行う。要点だけ説明すると、まず、被験者の骨シンチグラムのヒストグラムを生成し、ヒストグラムの上位０．２％となる値を１０２３、上位９８％となる値を０とする濃度レベルの調整を行う。続いて、２値化を行う閾値を、ヒストグラムの上位１％〜２５％まで１％ずつ変化させ、閾値処理によって抽出された領域の平均濃度を降順にソートする。そのグラフにおいて、隣接する平均濃度値の差が、初めてピーク濃度値の３％以下となる点を高集積部位の検出閾値とする。アトラスマッチング部１４は、この閾値を用いて高集積部位と判定された領域を除去する。
【００４２】
次に、アトラスマッチング部１４による解剖構造別アトラスマッチング（Ｓ１６）について説明する。この処理は、ＦＦＤによる位置合わせ（Ｓ１３）で求めた変形場を使って変形（Ｓ１４）されたアトラスの器官テンプレートと被験者の骨シンチグラムとのマッチングを行い、器官テンプレートを被験者の骨シンチグラム上で対応する位置に移動する処理である。
【００４３】
図１０は、解剖構造別アトラスマッチングの処理を示すフローチャートである。アトラスマッチング部１４は、被験者の骨シンチグラムに合わせる変形がなされた解剖構造ラベル（器官テンプレートとそのラベル）のデータを入力する（Ｓ５０）。入力された器官テンプレートの位置をシフトさせながら、器官テンプレートと被験者の骨シンチグラムとの類似度を評価する（Ｓ５１）。本実施の形態では、類似度は、正規化相互情報量（ＮＭＩ）によって計算する。続いて、アトラスマッチング部１４は、探索が完了したか否かを判定する（Ｓ５２）。アトラスマッチング部１４は、被験者の骨シンチグラムと器官テンプレートとの類似度の評価を、被験者の骨シンチグラムの全体について行ったら、探索完了と判定する。探索が完了していない場合には（Ｓ５２でＮＯ）、器官テンプレートの位置をシフトし（Ｓ５３）、被験者の骨シンチグラムとの類似度を評価するステップに戻る（Ｓ５１）。アトラスマッチング部１４は、探索が完了したら（Ｓ５３でＹＥＳ）、類似度が最大となった位置へ器官テンプレートを移動させる（Ｓ５４）。
【００４４】
以上の説明は、アトラスＤＢ２０に記憶された一のアトラスの一の器官テンプレートについての処理を記載したものであり、アトラスマッチング部１４は、アトラスを構成する別の器官テンプレートについても上記の処理を行うと共に、アトラスＤＢ２０に記憶された複数の別のアトラスについても上記の処理を行う。
【００４５】
図１１は、アトラスマッチング部１４による確率アトラスの構築処理（Ｓ１７）について説明するための図である。図１１の上段に記載された図は、個々のアトラスの器官テンプレートと被験者の骨シンチグラムとのマッチング結果を示している。求められた個々の器官テンプレートのマッチング結果を被験者の骨シンチグラム上で重ね合わせることにより確率アトラスが構築される。多数のアトラスのマッチング結果が重なり合う領域は、その領域に当該器官が存在する確率が高い領域であり、逆に、アトラスのマッチング結果の重なりが少ない領域は当該器官が存在する確率が低い領域である。図１１の中段に示す確率アトラスは、マッチング結果の重なり具合によって、被験者の骨シンチグラム上で器官テンプレートが存在する確率を表している。
【００４６】
アトラスマッチング部１４は、確率アトラスに基づいて、被験者の骨シンチグラム上に器官テンプレートを設定するために閾値処理を行う。すなわち、アトラスマッチング部１４は、所定の閾値を超える確率（例えば、確率＞０．５）を有する領域を該当の器官が存在する領域とする閾値処理を行う。これにより、図１１の下段に示すように、被験者の骨シンチグラムにおいて、器官テンプレートの位置を決定することができる。
【００４７】
図１２は、頚椎、仙骨等のように周辺器官とのコントラストが極端に低い器官の解剖構造別アトラスマッチングの処理を示すフローチャートである。以下では、マッチングの対象であるコントラストの低い器官を「対象器官」といい、対象器官に対する位置関係が既知の器官を「条件器官」とする。条件器官は、対象器官よりもコントラストが高い器官である。例えば、対象器官が頚椎の場合には、頭蓋骨、肋骨を条件器官とし、対象器官が仙骨の場合には、腰椎、骨盤を条件器官とする。なお、本フローを実行する前までには、条件器官の確率アトラスが求められているものとする。
【００４８】
アトラスマッチング部１４は、被験者の骨シンチグラムに合わせる変形がなされた解剖構造ラベル（対象器官テンプレートとそのラベル、条件器官テンプレート）のデータを入力する（Ｓ６０）。入力された対象器官テンプレートの位置をシフトさせながら、対象器官テンプレートと被験者の画像との類似度を評価すると共に（Ｓ６１）、条件器官の確率アトラスと条件器官のテンプレートとの類似度を評価する（Ｓ６２）。そして、アトラスマッチング部１４は、対象器官テンプレートの類似度と条件器官テンプレートとの類似度を統合する（Ｓ６３）。
【００４９】
本実施の形態では、被験者の骨シンチグラムと対象器官テンプレートとの類似度ＳＩは、正規化相互情報量（ＮＭＩ）によって計算し、被験者の条件器官の確率アトラスと条件器官テンプレートとの類似度ＳＰは、最小二乗誤差（ＭＳＥ）によって計算する。２つの類似度ＳＩ，ＳＰを統合した類似度Ｓは、次式によって計算する。
Ｓ＝ＳＩ＋１／ＳＰ
【００５０】
続いて、アトラスマッチング部１４は、探索が完了したか否かを判定する（Ｓ６４）。アトラスマッチング部１４は、被験者の骨シンチグラムと対象器官テンプレートとの類似度の評価を、被験者の骨シンチグラムの全体について行ったら、探索完了と判定する。アトラスマッチング部１４は、探索が完了していない場合には、（Ｓ６４でＮＯ）、条件器官テンプレート及び対象器官テンプレートの位置をシフトし（Ｓ６５）、被験者の画像との類似度を評価するステップに戻る（Ｓ６１）。探索が完了したら（Ｓ６４でＹＥＳ）、類似度が最大となった位置へ対象器官テンプレートを移動させる（Ｓ６６）。
【００５１】
アトラスマッチング部１４は、以上の処理をアトラスＤＢ２０に記憶されたすべてのアトラスデータについて行い、対象器官の確率アトラスを生成する（Ｓ１７）。
【００５２】
図１に戻って、逆補正処理部１５について説明する。逆補正処理部１５は、体軸補正処理部１２および空間的標準化部１３によって、被験者の骨シンチグラムに対して行った補正とは逆の処理を行なう。逆補正処理部１５によって逆の補正処理を行なうことにより、アトラスマッチング部１４によって確率アトラスを閾値処理して求められた解剖構造ラベルに逆補正を行うことにより、被験者の元の骨シンチグラム上において、解剖構造ラベルを設定できる。
【００５３】
以上、本実施の形態の画像処理装置１の構成について説明したが、上記した画像処理装置１のハードウェアの例は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク、ディスプレイ、キーボード、マウス、通信インターフェース等を備えたコンピュータである。上記した各機能を実現するモジュールを有するプログラムをＲＡＭまたはＲＯＭに格納しておき、ＣＰＵによって当該プログラムを実行することによって、上記した画像処理装置１が実現される。このようなプログラムも本発明の範囲に含まれる。
【００５４】
本実施の形態の画像処理装置１は、体軸補正処理によって骨シンチグラムに写る被験者の全身像の体軸が垂直になるように補正を行うので、骨シンチグラムにおいて被験者が傾いて写っている場合でも、アトラスとのマッチングを適切に行うことができる。
【００５５】
また、本実施の形態の画像処理装置１は、アトラスＤＢ２０に保存された複数のアトラスを被験者の骨シンチグラムに合わせて変形し、確率アトラスを生成することにより、適切な解剖構造ラベルを設定することができる。
【００５６】
また、本実施の形態の画像処理装置１は、コントラストの低い器官については、当該器官との位置関係が既知の条件器官について求められた確率アトラスを用いることにより、精度良く解剖構造ラベルを設定できる。
【００５７】
（第２の実施の形態）
次に、第２の実施の形態の画像処理装置について説明する。第２の実施の形態の画像処理装置の基本的な構成は、第１の実施の形態の画像処理装置１と同じである。第２の実施の形態においては、体軸補正処理部によって体軸を通る直線を求める処理の仕方が第１の実施の形態の体軸補正処理部１２とは異なる。
【００５８】
図１３は、第２の実施の形態の画像処理装置における体軸補正処理部の処理を説明するための図である。図１３に示すように、体軸補正処理部は、被験者の骨シンチグラムを、積分方向を変えつつ積分する。すなわち、積分方向に並んだ画素の画素値を加算していく。このように積分を行うと、図１３の下の図に見られるように、積分値の分布が求められる。体軸補正処理部は、この分布の分散が最小となる積分方向が、被験者の体軸を通る直線であると判定する。あるいは、体軸補正処理部は、この分布の積分値の最大値が最も大きくなる積分方向が被験者の体軸を通る直線であると判定する。このように、人間の体が左右対称であることを利用して、積分方向を変えて積分して得られた分布によって体軸を求めることができる。体軸補正処理部は、求まった体軸上の点を中心にして骨シンチグラムを回転し、体軸の傾きを補正する。
【００５９】
（第３の実施の形態）
次に、第３の実施の形態の画像処理装置について説明する。第３の実施の形態の画像処理装置の基本的な構成は、第１の実施の形態の画像処理装置１と同じである。第３の実施の形態においては、上腕骨のアトラスマッチングの処理が、第１の実施の形態のアトラスマッチング部１４とは異なる。第３の実施の形態では、アトラスマッチング部は、上腕骨の傾きの補正を行った上で、アトラスデータベースの上腕骨の画像と被験者の上腕骨とのマッチングを行う。また、第３の実施の形態では、前面像と後面像の両方の画像を用いる。
【００６０】
図１４は、第３の実施の形態において、アトラスマッチング部が上腕骨のマッチングを行う処理を示すフローチャートである。アトラスマッチング部は、被験者の後面像を左右反転して被験者の前面像と位置合わせすると共に、アトラスの参照骨シンチグラムの後面像を左右反転してアトラスの参照骨シンチグラムの前面像と位置合わせする（Ｓ７０）。このように後面像を左右反転した後は、前面像に対する処理と同じ処理を行う。以下では、被験者の前面像の処理を取り上げて説明するが、左右反転された後面像に対する処理、およびアトラスの参照骨シンチグラムの前面像および後面像に対する処理は、以下の説明と同じである。
【００６１】
アトラスマッチング部は、ヘシアンフィルタを用いて、前面像に映る上腕骨を強調する（Ｓ７１）。具体的には、ヘシアン行列の固有値から線状度を計算する。次に、アトラスマッチング部は、被験者の骨シンチグラムの前面像から上腕骨を粗抽出する（Ｓ７２）。図１５（ａ）は、上腕骨の粗抽出について示す図である。例えば左上腕骨を対象とする場合、撮像領域右端、肋骨領域右端、肺肋骨領域上端、肺肋骨領域下端の４本の線によって規定される領域を上腕領域の粗抽出対象とする。次に、得られた処理対象領域に２値化処理を行い、閾値処理を施す（Otsu, N., "A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 9, No. 1, 1979, pp. 62-66.）。ここでは、ヒストグラムを作成する際に対象領域内の平均濃度値から２σ外の濃度値を持つ画素は用いない。これは、集積などの存在により二値化処理が失敗することを避けるためである。その後、８連結で最大連結成分のみを残す処理を施し、小さなノイズを消すために構造要素３×３[pixel]のクロージング、オープニングを行う。この際のモルフォロジ演算はそれぞれ1回とする。
【００６２】
次に、アトラスマッチング部は、主成分分析により上腕骨の角度推定を行う（Ｓ７３）。具体的には、粗抽出した上腕領域内の画素の座標の共分散行列Uを固有値分解し、固有値λ１、λ２（λ１＞λ２）に対応する固有ベクトルＶ１，Ｖ２をそれぞれ第一列、第二列にした回転行列Ｍ１を次式によって求める。
Ｍ１＝［Ｖ１，Ｖ２］
【００６３】
このとき、領域Ｒ全体ではなく、図１５（ｂ）に示す領域Ｒｉのみを計算に使用する。これは、領域Ｒ内に存在する肋骨や筋肉などの誤強調の影響を抑制するためである。
【００６４】
また、アトラスデータベース側の上腕骨ラベルについても同様の処理を行い、回転行列Ｍ２を求める。ここで得られた回転行列は、それぞれの第一主成分が横軸、第二主成分が縦軸となるように回転させる行列である。
【００６５】
次に、アトラスマッチング部は、アトラスの上腕骨の角度を被験者の上腕骨に合わせるように補正する（Ｓ７４）。具体的には、これまでの計算で得られた回転行列Ｍ１，Ｍ２を用いて，アトラスデータベース内の全ての上腕骨ラベルの傾きをテスト症例の上腕部の傾きと合わせる。アフィン変換の式は、Ｙを変換後の座標、Ｘを変換前の座標、Ｔをアフィン変換の際の原点座標として、次式のように定義される。
【数２】
2019184274.tif 000004
【００６６】
図１６は、上腕骨の角度補正を行うときに回転中心となる原点を示す図である。図１６に示すように、アトラスラベルを囲う最小矩形を定義し、アトラスラベルの左端と矩形との接点、上端と矩形との接点から、矩形の辺に対する垂線を伸ばした交点を原点とする。
【００６７】
図１７は、上腕骨の角度調整を行った例を示す図である。図１７では、アトラスデータベース中の複数のアトラスを同時に表示している。角度調整前は角度にばらつきが見られ、正しい上腕骨とも一致していないのに対し、角度調整後では全アトラスが正しい角度にまとまっている。
【００６８】
ここまでに説明した上腕骨の回転補正を前面像と、左右反転した後面像の両方に対して行った後、アトラスマッチング部は、前面像および後面像において、被験者の上腕骨との類似度が最大となる位置にアトラスを移動する。
【００６９】
（変形例）
以上、本発明の画像処理装置について、実施の形態を挙げて詳細に説明をしたが、本発明は上記した実施の形態に限定されるものではない。上記した実施の形態では、アトラスの参照骨シンチグラムを被験者の骨シンチグラムに一致させるような変形を行うのに、ＦＦＤ（Free Form Deformation）を用いる例を挙げたが、参照骨シンチグラムの変形は、ＦＦＤに限らず他の方法を用いてもよい。また、制御点を補間して変形場を求める際に、放射基底関数を用いてもよい。
【符号の説明】
【００７０】
１  画像処理装置
１０  入力部
１１  制御部
１２  体軸補正処理部
１３  空間的標準化部
１４  アトラスマッチング部
１５  逆補正処理部
１６  出力部
２０  アトラスＤＢ
【図１】
2019184274.tif 000005
【図２】
2019184274.tif 000006
【図３】
2019184274.tif 000007
【図４】
2019184274.tif 000008
【図５】
2019184274.tif 000009
【図６】
2019184274.tif 000010
【図７】
2019184274.tif 000011
【図８】
2019184274.tif 000012
【図９】
2019184274.tif 000013
【図１０】
2019184274.tif 000014
【図１１】
2019184274.tif 000015
【図１２】
2019184274.tif 000016
【図１３】
2019184274.tif 000017
【図１４】
2019184274.tif 000018
【図１５】
2019184274.tif 000019
【図１６】
2019184274.tif 000020
【図１７】
2019184274.tif 000021