(57)【要約】【課題】配置が似ている場合であっても、不適切なアトラスが抽出されることなく領域抽出性能を向上させることができる医用画像処理装置を提供することを目的とする。【解決手段】特徴点解析手段３により解析された特徴点の位置情報と輝度値解析手段４により解析された特徴量としての輝度情報に基づき、選別手段５により医用画像としての処理画像に対応する、アトラスとして対象部位の領域情報があらかじめ付与された画像事例サンプルを選別し、領域抽出手段６により選別された画像事例サンプルを用いて対象部位の領域を抽出する。【選択図】図１
2019103531.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理画像を入力する処理画像入力手段と、
対象部位の領域情報があらかじめ付与されたサンプル画像を複数入力するサンプル画像入力手段と、
前記処理画像および前記サンプル画像の特徴点位置を解析する特徴点解析手段と、
前記処理画像および前記サンプル画像の輝度値を解析する輝度値解析手段と、
前記特徴点解析手段により解析された特徴点の位置情報と前記輝度値解析手段により解析された輝度値の情報に基づき、前記処理画像に対応する前記サンプル画像を選別する選別手段と
を備えたことを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項２】
選別された前記サンプル画像を用いて前記処理画像から対象部位の領域を抽出する領域抽出手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記特徴点の位置情報と前記輝度値の情報に基づき、前記サンプル画像をグループ化しておくクラスタリング手段を備え、
前記クラスタリング手段によりグループ化された前記サンプル画像のグループから、前記処理画像に対応する前記サンプル画像のグループを選別し、選別された前記サンプル画像のグループを用いて前記処理画像から対象部位の領域を抽出することを特徴とする請求項２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記領域抽出手段は、前記選別手段で選別されたグループに含まれる前記サンプル画像ごとに前記処理画像から対象部位の領域を抽出して、合成することを特徴とする請求項３に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記合成は、平均化の処理であることを特徴とする請求項４に記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記輝度値解析手段は、特徴点周辺の輝度値を解析することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
前記輝度値解析手段は、輝度勾配を解析することを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
前記輝度値解析手段は、輝度値または輝度勾配のヒストグラムを解析することを特徴とする請求項１から７のいずれか1項に記載の医用画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、医用画像を処理して表示する医用画像処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
医用画像処理装置では、医用画像中での対象部位を特定するために、画像処理技術により対象領域を自動抽出する。しかし、コンピュータ断層撮影（Computed Tomography：以下ＣＴと略す）装置や磁気共鳴断層撮影（Magnetic Resonance Imaging：以下ＭＲＩと略す）装置の例に見られるように、撮像装置の物理的特性により、医用画像に写る体内臓器等の輪郭はかならずしも明瞭ではなく、通常の画像処理では領域抽出が困難なこともある。そのため、従来から、アトラスと呼ばれる事前の解剖学的構造情報を利用した領域抽出手法が採用されている（例えば、特許文献１参照）。アトラスは、体内臓器等の相対位置や形状に関する解剖学的構造を表現したものであり、一種の体内地図データである。その中には、解剖学的に標識と成る点の位置情報も含まれている。また、一般に、構造の多様性から、同一の部位に対しても多数のアトラスが用意される。
【０００３】
従来の医用画像処理装置では、対象部位に関する多数のアトラスを事前に記憶しておき、処理画像に適した１つまたは複数のアトラスを選別して用いる。例えば、処理画像に対して、各々のアトラスを変形して位置合わせした際、各アトラスに含まれる解剖学的標識点群の配置が多数決的に似通っているアトラス群を尤もらしいとして選別する。そして、それらのアトラス群が持つ対象部位の形状情報をもとに、処理画像における対象領域を抽出する。アトラスを事前知識とした領域抽出が行えることから、高精度な結果が得られる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−９３１９２号公報（段落００４３、図３）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、アトラスを用いる従来の医用画像処理装置では、解剖学的標識点群の配置だけによって、処理画像に対するアトラスの適正度を判定し、アトラスを選別している。アトラスが適切に選択された場合には高精度な領域抽出結果が期待できるが、たまたま配置が似通ったことにより不適切なアトラスが抽出された場合には、領域抽出の性能を低下させるという問題があった。
【０００６】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、配置が似ている場合であっても、不適切なアトラスが抽出されることなく領域抽出性能を向上させることができる医用画像処理装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明の医用画像処理装置は、処理画像を入力する処理画像入力手段と、対象部位の領域情報があらかじめ付与されたサンプル画像を複数入力するサンプル画像入力手段と、前記処理画像および前記サンプル画像の特徴点位置を解析する特徴点解析手段と、前記処理画像および前記サンプル画像の輝度値を解析する輝度値解析手段と、前記特徴点解析手段により解析された特徴点の位置情報と前記輝度値解析手段により解析された輝度値の情報に基づき、前記処理画像に対応する前記サンプル画像を選別する選別手段とを備えたことを特徴とするものである。
【発明の効果】
【０００８】
この発明によれば、従来のアトラス要素に、輝度値をもつ画像情報を加え、輝度値の情報をも使って適切なアトラス（画像事例サンプル）を選別することで、領域抽出性能をさらに向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】この発明の実施の形態１における医用画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態１における医用画像処理装置の動作を示すフローチャート図である。
【図３】この発明の実施の形態２における医用画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図４】この発明の実施の形態２における医用画像処理装置の動作を示すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１による医用画像処理装置１００の構成を示すブロック図である。図１に示すように、医用画像処理装置１００は、処理画像入力手段１、サンプル画像入力手段２、特徴点解析手段３、輝度値解析手段４、選別手段５、および領域抽出手段６から構成される。
【００１１】
処理画像入力手段１は、処理対象となる医用画像を入力する。この画像は、ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、Ｘ（Ｘ−ｒａｙ）線撮像装置、超音波撮影装置などで撮影されたものを想定するが、特に、撮影装置や受取の手段を限定するものではない。当然のことながら、所望の抽出したい対象部位（ここでは治療したい臓器や腫瘍など）が写っているものとする。
【００１２】
サンプル画像入力手段２は、アトラスとして対象部位の領域情報があらかじめ付与されたサンプル画像としての画像事例サンプルを複数入力する。この画像事例サンプルは、処理画像入力手段１で入力される医用画像と同種の撮影装置で撮られたものとし、同種の対象部位が写っている実際の画像事例とする。また、該サンプルには、医師らによって、対象部位の領域情報があらかじめ付与されていることとする。対象部位の領域は、例えば、画像の各画素に対して、対象か否かのラベルをつけることによって指定する。あるいは、領域の輪郭を曲線で指定することでもよい。画像事例サンプルの入力枚数は問わないが、多いほど、処理対象の医用画像に酷似するものが含まれる可能性が高くなり、領域抽出精度の向上につながることが期待できる。一方で、計算量も増加することから、適当な枚数での入力が必要となる。
【００１３】
特徴点解析手段３は、処理画像入力手段１で入力される処理画像、および、サンプル画像入力手段２で入力される各画像事例サンプルから特徴点を抽出し、その位置を記憶する。特徴点の抽出方法は問わないが、例えば、Harrisらが提案したコーナー検出手法（C. Harris and M. Stephens, “A combined corner and edge detector”, Proc. of 4th  Alvey Vision Conference, pp.147-151, 1988.を参照のこと）やLoweによって提案された極値検出法としてのDifference-of-Gaussianを用いる手法（D. G. Lowe, “Object recognition from local scale invariant features”, Proc. of IEEE International Conference on Computer Vision, pp.1150-1157, 1999.を参照のこと）、決定木を使ってコーナー検出を速めたＦＡＳＴ (Features from Accelerated Segment Test)と呼ばれる手法（E. Rosten and T. Drummond, “Machine Learning for High-speed Corner Detection”, Proc. European Conference on Computer Vision, pp.430-443, 2006.を参照のこと）などを用いればよい。
【００１４】
輝度値解析手段４は、処理画像入力手段１で入力される処理画像、および、サンプル画像入力手段２で入力される各画像事例サンプルがもつ輝度情報を解析し、特徴量として記憶する。画像全体、あるいは、特徴点解析手段３によって抽出した各特徴点の周辺で個別に解析を行う。後者のように特徴点周りに限定すれば、計算の効率化が期待できる。解析方法は問わないが、例えば、輝度ヒストグラムを生成したり、一旦、輝度の勾配情報に変換して勾配方向ヒストグラムを生成したりする。勾配は、画像の輝度値を微分することで得られる。勾配を求めることにより、画像の各画素がもつ絶対的な輝度値に影響されずに、輝度分布パターンとして解析することができるようになる。勾配方向ヒストグラムによる特徴量の典型的な記述方法には、ＨＯＧ(Histograms of Oriented Gradients)（D. G. Lowe, “Object recognition from local scale invariant features”, Proc. of IEEE International Conference on Computer Vision, pp.1150-1157, 1999.を参照のこと）がある。そのほか、ＳＵＲＦ(Speed-Upped Robust Feature)（H. Bay, T. Tuytelaars and L. V. Gool, “SURF: Speeded Up Robust Features”, Proc. European Conference on Computer Vision, pp.404-417, 2006.を参照のこと）、ＲＩＦＦ(Rotation-Invariant Fast Feature)（G. Takacs, V. Chandrasekhar, S. Tsai, D. Chen, R. Grzesczuk and B. Girod, “Unified Real-Time Tracking and Recognition with Rotation-Invariant Fast Features”, Proc. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.934-941, 2010.を参照のこと）などを用いてもよい。
【００１５】
選別手段５は、処理画像入力手段１で入力される処理画像、および、サンプル画像入力手段２で入力される各画像事例サンプルから抽出された特徴点の位置情報、および輝度解析結果としての特徴量をもとに、処理画像に対して類似度の高い画像事例サンプルを選択する。例えば、処理画像と各画像事例サンプル間において、特徴点の位置合わせを行い、その誤差が少なく、かつ、特徴量の類似度が高いものを選べばよい。また、特徴点ごとに特徴量が記述できている場合には、処理画像と各画像事例サンプル間で特徴点の対応付けを行い、対応付けができた数の多さによって選択してもよい。
【００１６】
領域抽出手段６は、選別された画像事例サンプルを用いて処理画像から対象部位の領域を抽出する。例えば、選択された画像事例サンプルに付与されている対象領域情報を初期値として、処理画像からの領域抽出を行う。領域抽出方法としては、Snakeなどの動的輪郭モデル（M. Kass, A. Witkin and D. Terzopoulos, “Snakes: Active Contour Models”, International Journal of Computer Vision, vol.1, no.3, pp.321-331, 1988.を参照のこと） やLevel Sets（M. Sussman, P. Smereka and S. Osher, “A Level Set Approach for Computing Solutions to Incompressible Two-Phase Flow”, Journal of Computational Physics, vol.114, pp.146-159, 1994.を参照のこと）、Graph Cuts（Y. Boykov and V. Kolmogorov, “An Experimental Comparison of Min-Cut/Max-Flow Algorithms for Energy Minimization in Vision”, IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.26, no.9, pp.1124-1137, 2004.を参照のこと）などを用いればよい。
【００１７】
次に、この発明の実施の形態１による医用画像処理装置１００の動作について説明する。図２は、医用画像処理装置１００の動作を説明するためのフローチャート図である。
【００１８】
まず、処理対象となる医用画像が入力される前に、ステップＳ２０１からステップＳ２０３を行っておく。ステップＳ２０１では、サンプル画像入力手段２により画像事例サンプルを複数入力する。このときすでに、画像事例サンプルには医師らによってアトラスとして対象部位の領域情報が付与されていることとする。ステップＳ２０２で、特徴点解析手段３により、サンプル画像入力手段２で入力された各画像事例サンプルから特徴点を抽出した後、ステップＳ２０３で、輝度値解析手段４により、同じくサンプル画像入力手段２で入力された各画像事例サンプルから輝度値を解析する。ステップＳ２０２とステップＳ２０３は入れ替わってもよい。
【００１９】
続いて、ステップＳ２０４において、処理画像入力手段１により処理対象となる医用画像が入力されると、ステップＳ２０５で、特徴点解析手段３により、処理画像入力手段１で入力された処理画像から特徴点を抽出した後、ステップＳ２０６で、輝度値解析手段４により、同じく処理画像入力手段１で入力された処理画像から輝度値を解析する。ステップＳ２０５とステップＳ２０６は入れ替わってもよい。
【００２０】
次いで、ステップＳ２０７では、選別手段５により、処理画像入力手段１で入力された処理画像、および、サンプル画像入力手段２で入力された各画像事例サンプルから抽出された特徴点の位置情報、および輝度解析結果としての特徴量である輝度値の情報をもとに、処理画像に対して類似度の高い画像事例サンプルを選別する。
【００２１】
最後に、ステップＳ２０８において、領域抽出手段６により、選別された画像事例サンプルを用いて処理画像から対象部位の領域を抽出する。
【００２２】
このように、従来のアトラス要素に、輝度値をもつ画像情報を加え、輝度値の情報をも使って適切なアトラス（画像事例サンプル）を選別することで、領域抽出性能をさらに向上させることができる。
【００２３】
以上のように、この発明の実施の形態１における医用画像処理装置１００では、特徴点解析手段３により解析された特徴点の位置情報と輝度値解析手段４により解析された特徴量としての輝度情報に基づき、選別手段５により医用画像としての処理画像に対応する、アトラスとして対象部位の領域情報があらかじめ付与された画像事例サンプルを選別し、領域抽出手段６により選別された画像事例サンプルを用いて対象部位の領域を抽出するようにしたので、輝度値の情報をも使って適切なアトラス（画像事例サンプル）を選別することで、領域抽出性能をさらに向上させることができる。
【００２４】
また、処理画像と各画像事例サンプルとの間で、特徴点位置や画像輝度値を直接的に比較することで、処理画像に適した画像事例サンプルを正しく選別することができる。さらに、輝度値解析を特徴点まわりに限定することで、計算を効率化することができる。また、輝度勾配を解析したり、ヒストグラム化したりすることで、実際の画像の個体差に起因する厳密な違いを吸収することができるため、頑健に類似度を求めることができる。
【００２５】
実施の形態２．
実施の形態１では、医用画像としての処理対象と画像事例サンプルを個別に比較した場合を示したが、実施の形態２では、画像事例サンプルをグループ化して比較する場合について示す。
【００２６】
図３は、この発明の実施の形態２による医用画像処理装置１０１の構成を示すブロック図である。図３に示すように、医用画像処理装置１０１では、実施の形態１の医用画像処理装置１００の構成に加えて、クラスタリング手段７を備える。医用画像処理装置１０１のその他の構成については、実施の形態１の医用画像処理装置１００と同様であり、対応する部分には同符号を付してその説明を省略する。
【００２７】
クラスタリング手段７は、特徴点解析手段３と輝度値解析手段４の結果を受け、複数の画像事例サンプル間において特徴点位置や画像輝度値を比較し、画像事例サンプルの類似したもの同士をグループ化する。例えば、各画像事例サンプル間において、特徴点の位置合わせを行い、その誤差が少なく、かつ、特徴量の類似度が高いもの同士をグループ化する。また、特徴点ごとに特徴量が記述できている場合には、各画像事例サンプル間で特徴点の対応付けを行い、対応付けができた数の多さによってグループ化してもよい。具体的なクラスタリング手法には、ｋ−ｍｅａｎｓ法（J. MacQueen, “Some Methods for Classification and Analysis of Multivariate Observations”, Proc. of 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, Univ. of California Press, pp. 281-297, 1967.を参照のこと）などを用いればよい。また、クラスタリング手段７は、グループ化後に、各グループを代表するサンプルを１つずつ選択しておく。
【００２８】
選別手段５は、処理画像と、上記各グループを代表する画像事例サンプルとの間で、特徴点解析手段３と輝度値解析手段４で得られた情報から処理画像に最も類似したグループを１つ選別する。
【００２９】
領域抽出手段６は、選別されたグループに属する画像事例サンプルを用いて処理画像から対象部位の領域を抽出する。例えば、選別されたグループに属する画像事例サンプルのそれぞれにおいて、画像事例サンプルに付与されている対象領域情報を初期値として、処理画像からの領域抽出を行う。選別されたグループに属するサンプルで個別に領域抽出を行った後、その結果を合成することで最終結果とする。合成処理には、論理積、論理輪、平均化の処理などを用いればよい。あるいは、選別されたグループに含まれる画像事例サンプルの対象領域を先に合成して、処理画像における領域を抽出してもよい。
【００３０】
次に、この発明の実施の形態２による医用画像処理装置１０１の動作について説明する。図４は、医用画像処理装置１０１の動作を説明するためのフローチャート図である。ステップＳ４０１からステップＳ４０３までは、実施の形態１におけるステップＳ２０１からステップＳ２０３と同様である。
【００３１】
ステップＳ４０４では、クラスタリング手段７により、特徴点解析手段３と輝度値解析手段４の結果を受け、サンプル画像入力手段２で入力された複数の画像事例サンプル間において特徴点位置や画像輝度値を比較し、画像事例サンプルの類似したもの同士をグループ化する。ステップＳ４０５からステップＳ４０７は、実施の形態１におけるステップＳ２０４からステップＳ２０６と同様である。
【００３２】
ステップＳ４０８では、選別手段５により、処理画像入力手段１で入力された処理画像と、サンプル画像入力手段２で入力された各画像事例サンプルのうち各グループを代表する画像事例サンプルとの間で、特徴点解析手段と輝度値解析手段で得られた情報から処理画像に最も類似したグループを１つ選別する。
【００３３】
最後に、ステップＳ４０９において、領域抽出手段６により、選別されたグループに属する画像事例サンプルを用いて処理画像から対象部位の領域を抽出する。
【００３４】
このように、複数の画像事例サンプル間において特徴点位置や画像輝度値を比較し、その結果をもとに画像事例サンプルをグループ化しておくクラスタリング手段を備えることにより、事前にグループ化しておくことで、選別手段における計算を効率化することができる。
【００３５】
以上のように、この発明の実施の形態２における医用画像処理装置１０１では、特徴点解析手段３により解析された特徴点の位置情報と輝度値解析手段４により解析された特徴量としての輝度情報に基づき、クラスタリング手段７によりアトラスとして対象部位の領域情報があらかじめ付与された画像事例サンプルのうち類似したもの同士をグループ化するとともに、選別手段５により医用画像としての処理画像に対応する、最も類似した画像事例サンプルのグループを選別し、領域抽出手段６により選別された画像事例サンプルのグループを用いて対象部位の領域を抽出するようにしたので、実施の形態１での効果を発揮できるだけでなく、事前にグループ化しておくことで、選別手段における計算を効率化することができる。
【００３６】
なお、本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。
【符号の説明】
【００３７】
１  処理画像入力手段、２  サンプル画像入力手段、３  特徴点解析手段、４  輝度値解析手段、５  選別手段、６  領域抽出手段、７  クラスタリング手段、１００、１０１  医用画像処理装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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