(57)【要約】【課題】磁場歪み算出装置、方法およびプログラムにおいて、被検体内部の磁場歪みの情報を精度よく取得できるようにする。【解決手段】画像取得部２１が、被検体の頭部の３次元画像Ｇ１および基準画像Ｂ０を取得する。特徴点検出部２２が、３次元画像Ｇ１から複数の特徴点を検出し、仮想特徴点推定部２３が、複数の特徴点を用いて、３次元画像Ｇ１における脳内に存在すべき複数の仮想特徴点を推定する。磁場歪み情報取得部２４が、複数の特徴点および複数の仮想特徴点と複数の基準点とを位置合わせして、３次元画像Ｇ１に含まれる３次元画像撮影装置２に起因する空間的な磁場歪みを表す磁場歪み情報を取得する。【選択図】図２
2019033913.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の標識点が予め定められた配置規則にしたがって配置された補助具を被検体の対象部位の周囲に配置し、前記補助具が周囲に配置された前記対象部位をＭＲＩ装置により撮影にすることにより取得された、前記複数の標識点により表される複数の特徴点および前記対象部位を含む医用画像を取得し、かつ前記配置規則にしたがって前記複数の標識点と対応づけられて配置された複数の基準点を含む基準画像を取得する画像取得部と、
前記医用画像から前記複数の特徴点を検出する特徴点検出部と、
前記複数の特徴点を用いて、前記医用画像における前記対象部位内に存在すべき複数の仮想特徴点を推定する仮想特徴点推定部と、
前記複数の特徴点および前記複数の仮想特徴点と前記複数の基準点とを位置合わせして、前記医用画像に含まれる前記ＭＲＩ装置に起因する空間的な磁場歪みを表す磁場歪み情報を取得する磁場歪み情報取得部とを備えた磁場歪み算出装置。
【請求項２】
前記磁場歪み情報に基づいて、前記医用画像から前記磁場歪みを除去する歪み除去部をさらに備えた請求項１に記載の磁場歪み算出装置。
【請求項３】
前記磁場歪み情報取得部は、前記複数の特徴点および前記複数の仮想特徴点と前記基準画像に含まれる前記複数の基準点とを剛体位置合わせし、該剛体位置合わせされた前記複数の特徴点および前記複数の仮想特徴点と前記基準画像に含まれる前記複数の基準点とに基づいて、対応する前記特徴点および前記仮想特徴点と前記基準点と間の変形ベクトルを、前記磁場歪み情報として取得する請求項１または２に記載の磁場歪み算出装置。
【請求項４】
前記磁場歪み情報取得部は、前記医用画像における前記複数の特徴点および前記複数の仮想特徴点以外の位置においては、前記複数の特徴点のそれぞれにおける前記変形ベクトルに基づく補間演算を行って、前記磁場歪み情報を取得する請求項３に記載の磁場歪み算出装置。
【請求項５】
前記補助具は、板状部材が３軸方向に等間隔で配置されることにより構成されてなる請求項１から４のいずれか１項に記載の磁場歪み算出装置。
【請求項６】
前記仮想特徴点推定部は、前記医用画像内における前記対象部位内の前記板状部材に対応する面を推定し、該推定された面に基づいて前記仮想特徴点を推定する請求項５に記載の磁場歪み算出装置。
【請求項７】
前記仮想特徴点推定部は、前記仮想特徴点となるべき位置に近い位置にある前記特徴点ほど重み付けを大きくした演算を行って前記面を推定する請求項６に記載の磁場歪み算出装置。
【請求項８】
前記対象部位は脳である請求項１から７のいずれか１項に記載の磁場歪み算出装置。
【請求項９】
複数の標識点が予め定められた配置規則にしたがって配置された補助具を被検体の対象部位の周囲に配置し、前記補助具が周囲に配置された前記対象部位をＭＲＩ装置により撮影にすることにより取得された、前記複数の標識点により表される複数の特徴点および前記対象部位を含む医用画像を取得し、かつ前記配置規則にしたがって前記複数の標識点と対応づけられて配置された複数の基準点を含む基準画像を取得し、
前記医用画像から前記複数の特徴点を検出し、
前記複数の特徴点を用いて、前記医用画像における前記対象部位内に存在すべき複数の仮想特徴点を推定し、
前記複数の特徴点および前記複数の仮想特徴点と前記複数の基準点とを位置合わせして、前記医用画像に含まれる前記ＭＲＩ装置に起因する空間的な磁場歪みを表す磁場歪み情報を取得する磁場歪み算出方法。
【請求項１０】
複数の標識点が予め定められた配置規則にしたがって配置された補助具を被検体の対象部位の周囲に配置し、前記補助具が周囲に配置された前記対象部位をＭＲＩ装置により撮影にすることにより取得された、前記複数の標識点により表される複数の特徴点および前記対象部位を含む医用画像を取得し、かつ前記配置規則にしたがって前記複数の標識点と対応づけられて配置された複数の基準点を含む基準画像を取得する手順と、
前記医用画像から前記複数の特徴点を検出する手順と、
前記複数の特徴点を用いて、前記医用画像における前記対象部位内に存在すべき複数の仮想特徴点を推定する手順と、
前記複数の特徴点および前記複数の仮想特徴点と前記複数の基準点とを位置合わせして、前記医用画像に含まれる前記ＭＲＩ装置に起因する空間的な磁場歪みを表す磁場歪み情報を取得する手順とをコンピュータに実行させる磁場歪み算出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置により取得された３次元画像に含まれる磁場歪みを算出する磁場歪み算出装置、方法およびプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＣＴ（Computed Tomography）装置およびＭＲＩ装置等の医療機器の進歩により、質の高い高解像度の３次元画像が画像診断に用いられるようになってきている。ここで、ＣＴ装置は、短時間で被検体の体内を撮影することができ、疾患の早期発見および手術計画の立案に用いられることが多い。一方、ＭＲＩ装置は、ＣＴ装置よりも撮影時間を要するものの、被検体の被曝がないというメリットを有する。ＭＲＩ装置は、被検体である人体に傾斜磁場をかけ、人体の組織を構成する原子核スピンが発生する核磁気共鳴信号を計測し、人体内部の頭部および腹部等の形態を３次元的に画像化する装置である。
【０００３】
しかしながら、ＭＲＩ装置により取得されるＭＲＩ画像には、静的磁場における不均一性および傾斜磁場における不完全性による、装置に起因する幾何学的歪み、並びに被検体に起因する幾何学的歪み（以下、磁場歪みと称する）が発生する。このような磁場歪みは、ある程度は許容されるものの、同一被検体についての経過観察を行うための撮影時期が異なる２つのＭＲＩ画像に磁場歪みが含まれると、経過を正確に判断することができない。とくに、被検体がアルツハイマー病の患者の場合、正常者の脳全体の萎縮率が年１％未満であるのに対して、年に１〜３％である。このため、アルツハイマー病の経過観察においては、前回の診断時に取得したＭＲＩ画像と最新のＭＲＩ画像とを比較して、脳のどの部分がどの程度萎縮しているかを正確に認識する必要がある。しかしながら、ＭＲＩ画像に磁場歪みが含まれていると、求められた脳の萎縮が病気の経過に起因するものであるのか、磁場歪みに起因するものであるのかが判別がつかないこととなる。このため、磁場歪みを補正するための各種手法が提案されている。
【０００４】
例えば、傾斜磁場発生装置を構成するコイルのパターンに基づいて空間内の撮像断面における傾斜磁場強度を算出し、これを用いて磁場歪みを算出してＭＲＩ画像の磁場歪みを補正する手法が提案されている（特許文献１参照）。また、歪みを測定するためのファントムを用いて磁場歪みを算出し、算出した磁場歪みを用いて被検体を撮影することにより取得したＭＲＩ画像を補正する手法も提案されている（特許文献２，３参照）。これらの手法を用いることにより、ＭＲＩ画像に含まれる磁場歪みを補正することができる。
【０００５】
一方、ＭＲＩ画像のみを用いて磁場歪みを測定する手法も提案されている。例えば、特許文献４においては、規則的に一定の間隔をおいた格子部材を被検体とともに撮影し、格子についての既知の空間的な関係と、撮影により取得した画像に含まれる格子の空間的な関係とから、撮影した画像に含まれる磁界の変動による歪みを算出する手法が提案されている。また、特許文献５においては、所定間隔または所定形状で配置された中空部にＭＲＩ装置によって明瞭に撮影できる物質を封入した定規を、被検体に近接させて撮影を行い、撮影画像に含まれる定規を用いて磁場歪みの情報を取得する手法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１２−１６１３５４号公報
【特許文献２】特開平１１−９７０８号公報
【特許文献３】特表２００８−５２１４７１号公報
【特許文献４】特開平３−５０２６５８号公報
【特許文献５】特開２００２−３４９５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
一方、ＭＲＩ装置においては、機器の経年劣化により磁場歪みが悪化する場合がある。このため、特許文献１〜３に記載された手法においては、例えば半年または１年等の一定期間ごとに磁場歪みを計測するキャリブレーションを行う必要がある。しかしながら、一定期間ごとに磁場歪みを計測することは非常に手間がかかる。また、キャリブレーション直後においては、ＭＲＩ画像の磁場歪みを精度よく補正することができるが、キャリブレーションを行ってからの経過時間が長いと、実際の磁場歪みと計測された磁場歪みとが異なる可能性が非常に高くなる。このような場合、磁場歪みを精度よく補正することができない。また、特許文献４，５に記載された手法は、格子または定規が存在する領域については、磁場歪みの情報を取得できるが、格子または定規が存在しない被検体の内部については、磁場歪みの情報を取得することができない。このように被検体内部の磁場歪みの情報が取得できないと、被検体内部の磁場歪みの影響を補正することができないことから、上述したアルツハイマー病に起因する脳の萎縮を精度よく求めることができない。
【０００８】
本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、被検体内部の磁場歪みの情報を精度よく取得できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明による磁場歪み算出装置は、複数の標識点が予め定められた配置規則にしたがって配置された補助具を被検体の対象部位の周囲に配置し、補助具が周囲に配置された対象部位をＭＲＩ装置により撮影にすることにより取得された、複数の標識点により表される複数の特徴点および対象部位を含む医用画像を取得し、かつ配置規則にしたがって複数の標識点と対応づけられて配置された複数の基準点を含む基準画像を取得する画像取得部と、
医用画像から複数の特徴点を検出する特徴点検出部と、
複数の特徴点を用いて、医用画像における対象部位内に存在すべき複数の仮想特徴点を推定する仮想特徴点推定部と、
複数の特徴点および複数の仮想特徴点と複数の基準点とを位置合わせして、医用画像に含まれるＭＲＩ装置に起因する空間的な磁場歪みを表す磁場歪み情報を取得する磁場歪み情報取得部とを備える。
【００１０】
ここで、補助具の標識点は、予め定められた配置規則に従って配置されて、被検体の対象部位の周囲に配置されるが、対象部位が存在する領域には、物理的に標識点は配置することはできない。一方、基準画像に含まれる複数の基準点は、配置規則にしたがって補助具における複数の標識点と対応づけられて配置されているが、補助具における被検体の対象部位が存在する領域に対応する領域においても、基準点が含まれるものとなっている。
【００１１】
なお、本発明による磁場歪み算出装置においては、磁場歪み情報に基づいて、医用画像から磁場歪みを除去する歪み除去部をさらに備えるものであってもよい。
【００１２】
また、本発明による磁場歪み算出装置においては、磁場歪み情報取得部は、複数の特徴点および複数の仮想特徴点と基準画像に含まれる複数の基準点とを剛体位置合わせし、剛体位置合わせされた複数の特徴点および複数の仮想特徴点と基準画像に含まれる複数の基準点とに基づいて、対応する特徴点および仮想特徴点と基準点と間の変形ベクトルを、磁場歪み情報として取得するものであってもよい。
【００１３】
「剛体位置合わせ」とは、位置合わせの対象が変形しないと仮定した場合における位置合わせである。すなわち、剛体位置合わせは、３次元画像間における局部の非線形な変形の位置合わせは含まない。
【００１４】
また、本発明による磁場歪み算出装置においては、磁場歪み情報取得部は、医用画像における複数の特徴点および複数の仮想特徴点以外の位置においては、複数の特徴点のそれぞれにおける変形ベクトルに基づく補間演算を行って、磁場歪み情報を取得するものであってもよい。
【００１５】
また、本発明による磁場歪み算出装置においては、補助具は、板状部材が３軸方向に等間隔で配置されることにより構成されてなるものであってもよい。
【００１６】
また、本発明による磁場歪み算出装置においては、仮想特徴点推定部は、医用画像内における対象部位内の板状部材に対応する面を推定し、推定された面に基づいて仮想特徴点を推定するものであってもよい。
【００１７】
また、本発明による磁場歪み算出装置においては、仮想特徴点推定部は、仮想特徴点となるべき位置に近い位置にある特徴点ほど重み付けを大きくした演算を行って面を推定するものであってもよい。なお、演算としては、例えば最小二乗法を用いることができる。
【００１８】
また、本発明による磁場歪み算出装置においては、対象部位は脳であってもよい。
【００１９】
本発明による磁場歪み算出方法は、複数の標識点が予め定められた配置規則にしたがって配置された補助具を被検体の対象部位の周囲に配置し、補助具が周囲に配置された対象部位をＭＲＩ装置により撮影にすることにより取得された、複数の標識点により表される複数の特徴点および対象部位を含む医用画像を取得し、かつ配置規則にしたがって複数の標識点と対応づけられて配置された複数の基準点を含む基準画像を取得し、
医用画像から複数の特徴点を検出し、
複数の特徴点を用いて、医用画像における対象部位内に存在すべき複数の仮想特徴点を推定し、
複数の特徴点および複数の仮想特徴点と複数の基準点とを位置合わせして、医用画像に含まれるＭＲＩ装置に起因する空間的な磁場歪みを表す磁場歪み情報を取得する。
【００２０】
なお、本発明による磁場歪み算出方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。
【００２１】
本発明による他の磁場歪み算出装置は、コンピュータに実行させるための命令を記憶するメモリと、記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサとを備え、プロセッサが、
複数の標識点が予め定められた配置規則にしたがって配置された補助具を被検体の対象部位の周囲に配置し、補助具が周囲に配置された対象部位をＭＲＩ装置により撮影にすることにより取得された、複数の標識点により表される複数の特徴点および対象部位を含む医用画像を取得し、かつ配置規則にしたがって複数の標識点と対応づけられて配置された複数の基準点を含む基準画像を取得し、
医用画像から複数の特徴点を検出し、
複数の特徴点を用いて、医用画像における対象部位内に存在すべき複数の仮想特徴点を推定し、
複数の特徴点および複数の仮想特徴点と複数の基準点とを位置合わせして、医用画像に含まれるＭＲＩ装置に起因する空間的な磁場歪みを表す磁場歪み情報を取得する処理を実行する。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、医用画像から複数の標識点により表される複数の特徴点が検出され、複数の特徴点を用いて、医用画像における被検体の対象部位内の複数の仮想特徴点が推定される。そして、複数の特徴点および複数の仮想特徴点と、複数の基準点とが位置合わせされて、医用画像に含まれるＭＲＩ装置に起因する空間的な磁場歪みを表す情報が取得される。このため、ファントム等を用いて定期的に磁場歪みを測定するキャリブレーションを行わなくても、被検体の対象部位の内部おける磁場歪みを表す情報を精度よく取得できる。したがって、取得した磁場歪み情報を用いることにより、対象部位の委縮等の変形を精度よく算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の実施形態による磁場歪み算出装置を適用した、診断支援システムの概要を示すハードウェア構成図
【図２】本実施形態による磁場歪み算出装置の構成を示す概略ブロック図
【図３】補助具の構成を示す概略図
【図４】仮想特徴点の推定を説明するための図
【図５】補助具における標識点を説明するための図
【図６】面の推定を説明するための図
【図７】剛体位置合わせを説明するための図
【図８】変形ベクトルの算出を説明するための図
【図９】３次元画像の脳領域内における変形ベクトルの算出を説明するための図
【図１０】３次元画像の変形を説明するための図
【図１１】第１および第２の３次元画像の変形を説明するための図
【図１２】脳の容積変化量の算出を説明するための図
【図１３】脳の容積変化量の算出を説明するための図
【図１４】脳の表面を表す脳画像に容積変化量を可視化した状態を示す図
【図１５】脳の断面を表す脳画像に容積変化量を可視化した状態を示す図
【図１６】脳の表面を表す脳画像において、脳区域毎に異常領域を可視化した状態を示す図
【図１７】本実施形態において行われる処理を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は、本発明の実施形態による磁場歪み算出装置を適用した、診断支援システムの概要を示すハードウェア構成図である。図１に示すように、診断支援システムでは、本実施形態による磁場歪み算出装置１、３次元画像撮影装置２、および画像保管サーバ３が、ネットワーク４を経由して通信可能な状態で接続されている。そして、本実施形態の診断支援システムにおいては、被検体の診断の対象部位についての比較診断のために、撮影時期が異なる２つの３次元画像の比較を磁場歪み算出装置１において行う。
【００２５】
３次元画像撮影装置２は、被検体の診断対象となる部位を撮影することにより、その部位を表す３次元画像を生成する装置であり、本実施形態においては、ＭＲＩ装置である。３次元画像撮影装置２により生成された３次元画像は画像保管サーバ３に送信され、保存される。なお、本実施形態においては、被検体の診断対象部位は脳であり、３次元画像撮影装置２において、被検体の頭部についての３次元画像が生成されるものとする。なお、３次元画像撮影装置２により取得される３次元画像が医用画像に対応する。
【００２６】
ここで、ＭＲＩ装置により取得される３次元画像には磁場歪みが含まれる。磁場歪みは、ある程度は許容されるものの、撮影時期が異なる２つの３次元画像に磁場歪みが含まれると、対象部位の病状の経過を正確に判断することができない。とくに、被検体がアルツハイマー病の患者の場合、正常者の脳全体の萎縮率が年１％未満であるのに対して、年に１〜３％である。このため、アルツハイマー病の経過観察においては、前回の診断時に取得した３次元画像と最新の３次元画像とを比較して、脳のどの部分がどの程度萎縮しているかを正確に認識する必要がある。しかしながら、３次元画像に磁場歪みが含まれていると、求められた脳の萎縮が病気の経過に起因するものであるのか、磁場歪みに起因するものであるのかが判別がつかないこととなる。
【００２７】
本実施形態においては、後述するように被検体の頭部の周囲に補助具を配置して、被検体の頭部を撮影し、これにより取得された３次元画像を用いて、ＭＲＩ装置に起因する磁場歪みを表す磁場歪み情報を取得し、磁場歪み情報を用いて、磁場歪みの影響を受けることなく、脳の容積変化量、すなわち脳の萎縮の程度を診断できるようにするものである。
【００２８】
画像保管サーバ３は、各種データを保存して管理するコンピュータであり、大容量外部記憶装置およびデータベース管理用ソフトウェアを備えている。画像保管サーバ３は、有線あるいは無線のネットワーク４を介して他の装置と通信を行い、画像データ等を送受信する。具体的には３次元画像撮影装置２で生成された３次元画像等の画像データをネットワーク経由で取得し、大容量外部記憶装置等の記録媒体に保存して管理する。なお、画像データの格納形式およびネットワーク４経由での各装置間の通信は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）等のプロトコルに基づいている。また、本実施形態においては、同一被検体についての撮影時期が異なる頭部の３次元画像が、画像保管サーバ３に保管されているものとする。
【００２９】
磁場歪み算出装置１は、１台のコンピュータに、本発明の磁場歪み算出プログラムをインストールしたものである。コンピュータは、診断を行う医師が直接操作するワークステーションまたはパーソナルコンピュータでもよいし、それらとネットワークを介して接続されたサーバコンピュータでもよい。磁場歪み算出プログラムは、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）あるいはＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）等の記録媒体に記録されて配布され、その記録媒体からコンピュータにインストールされる。または、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、もしくはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、要求に応じて医師が使用するコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。
【００３０】
図２は、コンピュータに磁場歪み算出プログラムをインストールすることにより実現される磁場歪み算出装置の概略構成を示す図である。図２に示すように、磁場歪み算出装置１は、標準的なワークステーションの構成として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、メモリ１２およびストレージ１３を備えている。また、磁場歪み算出装置１には、ディスプレイ１４、およびマウス等の入力部１５が接続されている。
【００３１】
ストレージ１３は、ハードディスクまたはＳＳＤ（Solid State Drive）等のストレージデバイスからなる。ストレージ１３には、ネットワーク４を経由して画像保管サーバ３から取得した被検体の頭部の３次元画像、並びに処理に必要な情報を含む各種情報が記憶されている。
【００３２】
また、メモリ１２には、磁場歪み算出プログラムが記憶されている。磁場歪み算出プログラムは、ＣＰＵ１１に実行させる処理として、３次元画像撮影装置２が取得した、被検体の頭部の３次元画像Ｇ１および基準画像Ｂ０を取得する画像取得処理、３次元画像Ｇ１から複数の特徴点を検出する特徴点検出処理、複数の特徴点を用いて、３次元画像Ｇ１における脳内に存在すべき複数の仮想特徴点を推定する仮想特徴点推定処理、複数の特徴点および複数の仮想特徴点と基準画像Ｂ０に含まれる複数の基準点とを位置合わせして、３次元画像Ｇ１に含まれる３次元画像撮影装置２に起因する空間的な磁場歪みを表す磁場歪み情報を取得する磁場歪み情報取得処理、磁場歪み情報に基づいて３次元画像Ｇ１から磁場歪みを除去する歪み除去処理、並びに同一被検体についての２つの３次元画像から、脳の容積変化量を算出する変化量算出処理を規定する。
【００３３】
そして、ＣＰＵ１１がプログラムに従いこれらの処理を実行することで、コンピュータは、画像取得部２１、特徴点検出部２２、仮想特徴点推定部２３、磁場歪み情報取得部２４、歪み除去部２５および変化量算出部２６として機能する。なお、磁場歪み算出装置１は、画像取得処理、特徴点検出処理、仮想特徴点推定処理、磁場歪み情報取得処理、歪み除去処理および変化量算出処理をそれぞれ行う複数のプロセッサまたは処理回路を備えるものであってもよい。
【００３４】
画像取得部２１は、被検体の対象部位である脳を含む頭部の３次元画像Ｇ１を画像保管サーバ３から取得する。なお、３次元画像Ｇ１が既にストレージ１３に記憶されている場合には、画像取得部２１は、ストレージ１３から３次元画像Ｇ１を取得するようにしてもよい。
【００３５】
ここで、本実施形態においては、３次元画像撮影装置２において、被検体の頭部を撮影する際に、頭部の周囲に補助具を配置する。図３は補助具の構成を示す概略図である。図３に示すように、補助具３０は、板状部材を立方体形状の箱内に、予め定められた配置規則に従って配置することにより構成されている。本実施形態においては、板状部材を図３に示すｘ方向、ｙ方向およびｚ方向に、等間隔で平行に配置することにより、補助具３０が形成されてなる。このような補助具３０においては、ｘ方向、ｙ方向およびｚ方向における板状部材の交点が、等間隔で３次元空間に配置されたものとなる。本実施形態においては、補助具３０における板状部材の交点を標識点と称する。
【００３６】
ここで、撮影時においては、被検体は補助具３０を頭から被ることより補助具３０を装着する。このため、補助具３０には頭部を挿入するための空間３１が形成されている。なお、空間３１内には板状部材は存在しないため、標識点は存在しない。
【００３７】
このような補助具３０を頭部に被った被検体を撮影することにより取得された３次元画像Ｇ１には、３次元画像Ｇ１内の頭部の周囲に、補助具３０における複数の標識点により表される複数の特徴点が含まれる。
【００３８】
なお、補助具３０を構成する板状部材は、ＭＲＩ装置による撮影に影響を与えず、かつ３次元画像Ｇ１に特徴点が現れる材料からなる。このような材料としては、例えばスチレン等の樹脂を用いることができる。
【００３９】
また、画像取得部２１は、基準画像Ｂ０を取得する。基準画像Ｂ０は、補助具３０に含まれる複数の標識点と対応づけられた配置された複数の基準点を含む３次元画像である。なお、補助具３０には被検体の頭部を挿入するための空間３１が形成されており、空間３１内においては標識点は存在しない。一方、基準画像Ｂ０においては、補助具３０の空間３１に対応する位置においても基準点を含む。このため、基準画像Ｂ０は、補助具３０を構成する板状部材が配置された間隔で配置された複数の基準点を含むものとなっている。したがって、基準画像Ｂ０は、後述する磁場歪みが無い状態において、補助具３０を撮影することにより取得した３次元画像と等価なものとなる。
【００４０】
特徴点検出部２２は、３次元画像Ｇ１から複数の特徴点を検出する。特徴点の検出は、例えばテンプレートマッチングによる手法、または特徴点を検出するように機械学習がなされた判別器を用いる手法等の任意の手法を用いることができる。
【００４１】
仮想特徴点推定部２３は、特徴点検出部２２が３次元画像Ｇ１から検出した複数の特徴点を用いて、３次元画像Ｇ１における脳内に存在すべき複数の仮想特徴点を推定する。図４は仮想特徴点の推定を説明するための図である。なお、図４は説明のために３次元画像Ｇ１を２次元画像で示している。図４に示すように、３次元画像Ｇ１には、補助具３０に含まれる複数の標識点に対応する複数の特徴点が含まれる。なお、図４においては特徴点を格子の交点における黒丸で示す。しかしながら、複数の特徴点は３次元画像Ｇ１に含まれる脳領域以外の領域にのみ現れ、脳領域には現れない。仮想特徴点推定部２３は、脳領域に現れるべき補助具３０の標識点に対応する特徴点を、仮想特徴点として推定する。
【００４２】
ここで、補助具３０における標識点は、図５に示すように３つの面の交点となる。このため、３次元画像Ｇ１における脳内の領域においては、補助具３０における板状部材が存在する３方向の面を推定し、面の交点を求めることにより仮想特徴点を推定することができる。図６は面の推定を説明するための図である。なお、３次元画像Ｇ１は３次元の座標値を有するが、図６においては説明のために３次元画像Ｇ１を２次元画像で示している。また、図６において、脳の輪郭を破線で示す。また、図６において、特徴点および仮想特徴点の座標を、左下隅の特徴点を原点とするｘｙ座標で示すものとする。したがって、左下隅の特徴点は特徴点Ｐ（０，０）、右上隅の特徴点はＰ（８，８）と表される。また、図６においては、特徴点を黒丸、仮想特徴点を白三角で示す。
【００４３】
ここで、３次元画像Ｇ１において、脳領域内における図６に示すｘ方向に延在するｘｚ平面に平行な面Ｓ１の推定について説明する。面Ｓ１を推定するには、特徴点Ｐ（０，３）、Ｐ（１，３）、Ｐ（６，３）、Ｐ（７，３）およびＰ（８，３）の座標値を用いた最小二乗法を用いる。なお、実際に使用する特徴点はｚ方向にも存在する。この際、３次元画像Ｇ１において面Ｓ１に近い位置にある特徴点ほど重みを大きくした最小二乗法の演算を行って、面Ｓ１の推定を行う。例えば、特徴点Ｐ（６，３）、Ｐ（７，３）およびＰ（８，３）の３つの特徴点のうち、脳に最も近い特徴点Ｐ（６，３）の重みを大きくし、脳から離れるほど重みを小さくする。
【００４４】
次に、脳内におけるｙ方向に延在するｙｚ平面に平行な面Ｓ２の推定について説明する。面Ｓ２を推定するには、特徴点Ｐ（２，０）、Ｐ（２，１）、Ｐ（２，６）、Ｐ（２，７）およびＰ（２，８）の座標値を用いた最小二乗法を用いる。なお、実際に使用する特徴点はｚ方向にも存在する。この場合においても、３次元画像Ｇ１において面Ｓ２に近い位置にある特徴点ほど重みを大きくして推定を行う。例えば、Ｐ（２，６）、Ｐ（２，７）およびＰ（２，８）の３つの特徴点のうち、脳に最も近い特徴点Ｐ（２，６）の重みを大きくし、脳から離れるほど重みを小さくする。
【００４５】
このようにして、面Ｓ１，Ｓ２が推定されると、仮想特徴点推定部２３は、面Ｓ１，Ｓ２および図６に示すｘｙ平面の交点を求める。求めた交点が仮想特徴点ＰＶ（２，３）となる。したがって、脳内におけるｘ方向、ｙ方向およびｚ方向に延在する全ての面を推定し、全ての面の交点を求めることにより、脳領域内の仮想特徴点を推定することができる。
【００４６】
磁場歪み情報取得部２４は、３次元画像Ｇ１に含まれる３次元画像撮影装置２に起因する空間的な磁場歪みを表す磁場歪み情報を取得する。具体的には、磁場歪み情報取得部２４は、複数の特徴点および複数の仮想特徴点と、基準画像Ｂ０に含まれる複数の基準点とを剛体位置合わせする。そして、剛体位置合わせされた複数の特徴点および複数の仮想特徴点と基準画像Ｂ０に含まれる複数の基準点とに基づいて、対応する特徴点および仮想特徴点と基準点との間の変形ベクトルを磁場歪み情報として取得する。
【００４７】
図７は剛体位置合わせを説明するための図である。なお、図７においては、説明のために基準画像Ｂ０および３次元画像Ｇ１を２次元画像で示しているが、実際には３次元画像において剛体位置合わせが行われる。また、図７においては、基準画像Ｂ０に含まれる基準点を白丸で示し、基準点間を破線で結んでいる。また、３次元画像Ｇ１に含まれる特徴点および仮想特徴点を黒丸で示し、特徴点および仮想特徴点の間を実線で結んでいる。
【００４８】
磁場歪み情報取得部２４は、基準画像Ｂ０に含まれる基準点と、３次元画像Ｇ１に含まれる特徴点および仮想特徴点との相関が最大となるように、３次元画像Ｇ１を平行移動および回転して剛体位置合わせを行う。なお、３次元画像Ｇ１に含まれる全ての特徴点および全ての仮想特徴点、並びに基準画像Ｂ０に含まれる全ての基準点を用いて剛体位置合わせを行ってもよいが、使用する点を適宜間引いて剛体位置合わせを行ってもよい。
【００４９】
ここで、磁場歪みが存在しなければ、剛体位置合わせにより３次元画像Ｇ１は基準画像Ｂ０と完全に一致する。しかしながら、３次元画像撮影装置２における磁場歪みの存在により、３次元画像Ｇ１に含まれる特徴点および仮想特徴点が歪むため、図７に示すように、３次元画像Ｇ１に含まれる特徴点および仮想特徴点と、基準画像Ｂ０に含まれる基準点とは完全に一致しない。
【００５０】
磁場歪み情報取得部２４は、剛体位置合わせ後の３次元画像Ｇ１に含まれる特徴点および仮想特徴点を、基準画像Ｂ０に含まれる基準点に完全に一致させるための変形ベクトルを、磁場歪み情報として算出する。図８は変形ベクトルの算出を説明するための図である。なお、図８においても画像を２次元で示し、基準画像Ｂ０に含まれる基準点を白丸で示し、基準点間を破線で結んでいる。また、３次元画像Ｇ１に含まれる特徴点および仮想特徴点を黒丸で示し、特徴点および仮想特徴点の間を実線で結んでいる。
【００５１】
磁場歪み情報取得部２４は、剛体位置合わせ後の３次元画像Ｇ１を基準画像Ｂ０と一致させるように非剛体位置合わせして、３次元画像Ｇ１に含まれる特徴点および仮想特徴点の、基準画像Ｂ０の基準点に対する変形ベクトルＶｍを取得する。
【００５２】
本実施形態における非剛体位置合わせは、剛体位置合わせ後の３次元画像Ｇ１および基準画像Ｂ０の類似度を判定する所定の関数を最大化または最小化するべく、３次元画像Ｇ１に含まれる特徴点および仮想特徴点を基準画像Ｂ０の基準点に一致させるための、特徴点および仮想特徴点の変形量を、変形ベクトルＶｍとして算出する手法を用いる。例えば、Rueckert D Sonoda LI，Hayesc，et al.、「Nonrigid Registration Using Free-Form Deformations：application to breast MR Images」、IEEE transactions on Medical Imaging、1999年、vol.18，No.8，pp.712-721に記載された手法等の任意の手法を用いることができる。これにより、図８に示すように、特徴点および仮想特徴点を対応する基準点に一致させるための変形ベクトルＶｍを算出することができる。このように算出された変形ベクトルＶｍは、３次元画像撮影装置２に起因する空間的な磁場歪みを表す磁場歪み情報に対応する。
【００５３】
さらに、磁場歪み情報取得部２４は、特徴点および仮想特徴点における変形ベクトルＶｍに基づいて、特徴点および仮想特徴点以外の位置における変形ベクトルＶｍを算出する。具体的には、アフィン変換モデル、シンプレートスプラインモデル等の公知のモデルへの関数フィッティングを行うことにより、特徴点および仮想特徴点において算出された変形ベクトルＶｍを空間的に補間して、特徴点および仮想特徴点以外の他の位置における変形ベクトルＶｍを算出する。なお、他の位置における変形ベクトルＶｍの算出の手法は、これらに限定されるものではなく、任意の補間の手法を用いることができる。これにより、図９に示すように、３次元画像Ｇ１に含まれる脳内における変形ベクトルＶｍが磁場歪み情報として算出される。なお、このようにして算出した変形ベクトルＶｍは、３次元画像Ｇ１に含まれる脳領域内の磁場歪みによる変形と一致する。
【００５４】
なお、変形ベクトルＶｍの算出は、３次元画像Ｇ１における脳領域についてのみ行えばよいが、脳領域以外の領域を含む３次元画像Ｇ１の全体において行ってもよい。
【００５５】
歪み除去部２５は、磁場歪み情報すなわち変形ベクトルＶｍに基づいて、３次元画像Ｇ１に含まれる磁場歪みを除去する。具体的には、図１０に示すように、変形ベクトルＶｍに基づいて３次元画像Ｇ１を変形することにより、磁場歪みが除去された３次元画像Ｇ１１を生成する。
【００５６】
変化量算出部２６は、同一被検体についての撮影時期が異なる３次元画像Ｇ１（以下、第１の３次元画像とする）と３次元画像Ｇ２（以下、第２の３次元画像とする）とを用いて、脳の変化量を算出する。具体的には、磁場歪みが除去された３次元画像Ｇ１１と、第２の３次元画像Ｇ２から３次元画像Ｇ１と同様にして磁場歪みを除去することにより取得された３次元画像Ｇ１２とを用いて、脳の変化量を算出する。
【００５７】
このために、変化量算出部２６は、磁場歪みが除去された第１の３次元画像Ｇ１１を第２の３次元画像Ｇ１２と非剛体位置合わせして、第１の３次元画像Ｇ１１に含まれる対象部位である脳の各点の、第２の３次元画像Ｇ１２に含まれる脳の対応する各点に対する変形ベクトルＶ０を算出する。ここで、変形ベクトルＶ０は、第１および第２の３次元画像Ｇ１，Ｇ２の撮影時期の相違による、脳の萎縮による変形のみを表すものとなる。したがって、図１１に示すように、磁場歪みが除去された第１の３次元画像Ｇ１１を変形ベクトルＶ０により変形すると、磁場歪みが除去された第２の３次元画像Ｇ１２が得られることとなる。
【００５８】
変化量算出部２６は、変形ベクトルＶ０に基づいて、脳の容積変化量を算出する。以下、脳の容積変化量の算出について説明する。変化量算出部２６は、まず、第１の３次元画像Ｇ１１から脳領域を抽出する。そして、脳領域内の各画素位置において、容積変化量を算出する。図１２および図１３は脳の容積変化量の算出を説明するための図である。なお、脳領域内のある画素位置（ｘ，ｙ，ｚ）における変形ベクトルＶ０をＶ０（ｘ，ｙ，ｚ）とする。まず、画素位置（ｘ，ｙ，ｚ）を、ｘ軸、ｙ軸およびｚ軸の方向にそれぞれｄｘ、ｄｙ、ｄｚ変位させ、これにより得られる（ｘ，ｙ，ｚ）、（ｘ＋ｄｘ，ｙ，ｚ）、（ｘ，ｙ＋ｄｙ，ｚ）、（ｘ，ｙ，ｚ＋ｄｚ）、（ｘ＋ｄｘ，ｙ＋ｄｙ，ｚ）、（ｘ＋ｄｘ，ｙ，ｚ＋ｄｚ）、（ｘ，ｙ＋ｄｙ，ｚ＋ｄｚ）、（ｘ＋ｄｘ，ｙ＋ｄｙ，ｚ＋ｄｚ）の８点を頂点とする６面体を考える。この６面体は直方体であり、その体積ＶＯＬ１はｄｘ×ｄｙ×ｄｚにより算出される。
【００５９】
一方、上記の８点を変形ベクトルＶ０により変形すると、それぞれ｛（ｘ，ｙ，ｚ）＋Ｖ０（ｘ，ｙ，ｚ）｝、｛（ｘ＋ｄｘ，ｙ，ｚ）＋Ｖ０（ｘ＋ｄｘ，ｙ，ｚ）｝、｛（ｘ，ｙ＋ｄｙ，ｚ）＋Ｖ０（ｘ，ｙ＋ｄｙ，ｚ）｝、｛（ｘ，ｙ，ｚ＋ｄｚ）＋Ｖ０（ｘ，ｙ，ｚ＋ｄｚ）｝、｛（ｘ＋ｄｘ，ｙ＋ｄｙ，ｚ）＋Ｖ０（ｘ＋ｄｘ，ｙ＋ｄｙ，ｚ）｝、｛（ｘ＋ｄｘ，ｙ，ｚ＋ｄｚ）＋Ｖ０（ｘ＋ｄｘ，ｙ，ｚ＋ｄｚ）｝、｛（ｘ，ｙ＋ｄｙ，ｚ＋ｄｚ）＋Ｖ０（ｘ，ｙ＋ｄｙ，ｚ＋ｄｚ）｝、｛（ｘ＋ｄｚ，ｙ＋ｄｙ，ｚ＋ｄｚ）＋Ｖ０（ｘ＋ｄｚ，ｙ＋ｄｙ，ｚ＋ｄｚ｝となり、図１２に示す直方体は、例えば図１３に示すように変形される。変化量算出部２６は、変形された６面体の体積ＶＯＬ２を算出する。具体的には、変化量算出部２６は、８点の画素位置の座標値の平均値を算出する。平均値となる画素位置は変形された６面体の内部の点となる。そして、平均値となる画素位置を頂点とする６つの四角錐の体積の合計値を、変形された６面体の体積ＶＯＬ２として算出する。
【００６０】
そして、変化量算出部２６は、各画素位置における容積変化量を算出する。なお、容積変化量はＶＯＬ２／ＶＯＬ１−１により算出する。ここで、容積に変化がなければＶＯＬ２／ＶＯＬ１＝１となる。一方、容積が縮小していればＶＯＬ２／ＶＯＬ１は１より小さい値となるため、容積変化量は負の値となる。容積が膨張していればＶＯＬ２／ＶＯＬ１は１より大きい値となるため、容積変化量は正の値となる。変化量算出部２６は、脳内の各画素位置の容積変化量を脳の萎縮率として、第１の３次元画像Ｇ１から生成した脳画像に可視化して、ディスプレイ１４に表示する。以下、容積変化量の可視化について説明する。
【００６１】
図１４は、第１の３次元画像Ｇ１から生成した脳の表面を表す画像に容積変化量を可視化した状態を示す図である。なお、図１４は脳の左側面の脳画像である。図１４に示すように、脳画像において、容積変化量が±３％を超える画素位置、すなわち容積変化量の絶対値が３％を超える画素位置を含む領域（以下、異常領域とする）Ａ１０が、脳の表面とは異なる色、例えば赤色により示されている。なお、図１４においては色を斜線により示している。また、図１４においては、脳の左側面の画像を示しているが、左側面、右側面、後面、前面、正面および下面のいずれか、またはこれらのうちの複数の画像を表示して、異常領域Ａ１０を可視化してもよい。
【００６２】
図１５は、第１の３次元画像Ｇ１から生成した脳の断面を表す脳画像に容積変化量を可視化した状態を示す図である。図１５に示すように、脳のアキシャル断面の脳画像において、容積変化量の絶対値が３％を超える画素位置を含む異常領域Ａ１０が、その周囲とは異なる色、例えば赤色により示されている。なお、図１５においては色を斜線により示している。なお、表示された断面の位置は、操作者の操作により変更が可能である。また、図１５においては、脳のアキシャル断面の画像を示しているが、アキシャル断面、コロナル断面およびサジタル断面のいずれか、またはこれらのうちの複数の断面の画像を表示して、異常領域Ａ１０を可視化してもよい。
【００６３】
なお、図１４および図１５においては、容積変化量の絶対値が３％を超える異常領域Ａ１０を１つの色により可視化しているが、容積変化量に応じて段階的に異なる色により異常領域を可視化してもよい。この場合、例えば、容積変化量の絶対値が３％を超える領域を赤色、２％以上３％未満の領域をオレンジ色、１％以上２％未満の領域を黄色、１％未満の領域を緑色として、容積変化量を可視化してもよい。また、容積変化量に応じて段階的に異なる色により各画素位置を可視化してもよい。また、脳の断面を表す脳画像において、各画素位置を容積変化量に応じて段階的に異なる色により可視化し、さらに断面位置を順次変更するように動画像を生成してもよい。これにより、脳の各位置における容積変化量を動画像上において確認することができる。
【００６４】
一方、脳は、大脳新皮質を解剖学的に複数の脳区域に分割することができる。このため、抽出した脳を複数の脳区域に分割し、脳区域毎に容積変化量を算出してもよい。この場合、各脳区域において算出した各画素位置の容積変化量の平均値、最大値および標準偏差等の代表値を算出し、代表値の絶対値が３％を超える脳区域を異常領域Ａ１０として、第１の３次元画像Ｇ１に可視化してもよい。図１６は脳の表面を表す脳画像において、脳区域毎に容積変化量を可視化した状態を示す図である。なお、図１６においては、脳の表面を表す画像を脳区域に分割しているが、脳の断面を表す脳画像を脳区域に分割して脳区域毎に異常領域を可視化してもよい。
【００６５】
次いで、本実施形態において行われる処理について説明する。図１７は本実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。なお、第２の３次元画像Ｇ２については、磁場歪みが除去され、磁場歪みが除去された３次元画像Ｇ１２がストレージ１３に保存されているものとする。
【００６６】
まず、画像取得部２１が、被検体の頭部の３次元画像Ｇ１および基準画像Ｂ０を取得する(ステップＳＴ１)。次いで、特徴点検出部２２が、３次元画像Ｇ１から複数の特徴点を検出し(ステップＳＴ２)、仮想特徴点推定部２３が、複数の特徴点を用いて、３次元画像Ｇ１における脳内に存在すべき複数の仮想特徴点を推定する（ステップＳＴ３）。次いで、磁場歪み情報取得部２４が、複数の特徴点および複数の仮想特徴点と複数の基準点とを位置合わせして、３次元画像Ｇ１に含まれる３次元画像撮影装置２に起因する空間的な磁場歪みを表す磁場歪み情報を取得する（ステップＳＴ４）。そして、歪み除去部２５が、３次元画像Ｇ１から磁場歪みを除去する（ステップＳＴ５）。
【００６７】
さらに、変化量算出部２６が、磁場歪みが除去された３次元画像Ｇ１１および３次元画像Ｇ１２から変形ベクトルＶ０を算出し、変形ベクトルＶ０に基づいて脳の容積変化量を算出する（ステップＳＴ６）。そして、変化量算出部２６が、算出した脳の容積変化量を３次元画像Ｇ１から得られる脳画像上に可視化してディスプレイ１４に表示し（ステップＳＴ７）、処理を終了する。
【００６８】
このように、本実施形態においては、３次元画像Ｇ１から、補助具３０に含まれる複数の標識点により表される複数の特徴点を検出し、複数の特徴点を用いて、３次元画像Ｇ１における被検体の脳内の複数の仮想特徴点を推定する。そして、複数の特徴点および複数の仮想特徴点と、基準画像Ｂ０に含まれる複数の基準点とを位置合わせして、３次元画像Ｇ１に含まれるＭＲＩ装置に起因する空間的な磁場歪みを表す情報を取得するようにした。このため、ファントム等を用いて定期的に磁場歪みを測定するキャリブレーションを行わなくても、被検体の脳内部おける磁場歪みを表す情報を精度よく取得できる。したがって、取得した磁場歪み情報を用いることにより、脳の委縮等の変形を精度よく算出することができる。
【００６９】
なお、上記実施形態においては、変化量算出部２６において、変形ベクトルＶ０に基づいて脳の容積変化量を算出している。しかしながら、変形ベクトルＶ０を算出することなく、磁場歪みを除去した後の第１の３次元画像Ｇ１１における脳の容積、および第２の３次元画像Ｇ２における脳の容積を各画像のボクセル数から算出し、その容積の差を容積変化量として算出してもよい。
【００７０】
また、上記実施形態においては、補助具３０として、板状部材を等間隔で配置したものを用いたが、標識点が予め定められた配置規則で配置されていれば、どのような補助具を用いてもよい。
【符号の説明】
【００７１】
１    磁場歪み算出装置
２    ３次元画像撮影装置
３    画像保管サーバ
４    ネットワーク
１１    ＣＰＵ
１２    メモリ
１３    ストレージ
１４    ディスプレイ
１５    入力部
２１    画像取得部
２２    特徴点検出部
２３    仮想特徴点推定部
２４    磁場歪み情報取得部
２５    歪み除去部
２６    変化量算出部
３０    補助具
３１    空間
Ａ１０    異常領域
Ｂ０    基準画像
Ｇ１，Ｇ２    ３次元画像
Ｇ１１，Ｇ１２    磁場歪みが除去された３次元画像
Ｐ    特徴点
ＰＶ    仮想特徴点
Ｓ１，Ｓ２    面
Ｖ０，Ｖｍ    変形ベクトル
【図１】
2019033913.tif 000003
【図２】
2019033913.tif 000004
【図３】
2019033913.tif 000005
【図４】
2019033913.tif 000006
【図５】
2019033913.tif 000007
【図６】
2019033913.tif 000008
【図７】
2019033913.tif 000009
【図８】
2019033913.tif 000010
【図９】
2019033913.tif 000011
【図１０】
2019033913.tif 000012
【図１１】
2019033913.tif 000013
【図１２】
2019033913.tif 000014
【図１３】
2019033913.tif 000015
【図１４】
2019033913.tif 000016
【図１５】
2019033913.tif 000017
【図１６】
2019033913.tif 000018
【図１７】
2019033913.tif 000019