(57)【要約】【課題】動態画像から対象部位を安定して精度良く検出する。【解決手段】１つの生体の体内における対象部位の動きを捉えた動態画像の少なくとも一部を構成する各フレーム画像から、対象部位の少なくとも外縁の候補に係る情報を含む候補情報が抽出される。次に、抽出された複数の候補情報から対象部位に係る基準情報が生成される。そして、基準情報が基準とされて、動態画像に含まれる複数のフレーム画像から対象部位がそれぞれ検出される。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つの生体の体内における対象部位の動きを捉えた動態画像の少なくとも一部を構成する各フレーム画像から前記対象部位の少なくとも外縁の候補に係る情報を含む候補情報を抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された複数の前記候補情報から前記対象部位に係る基準情報を生成する生成部と、
前記基準情報を基準として、前記動態画像に含まれる複数のフレーム画像から前記対象部位をそれぞれ検出する検出部と、
を備え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、
前記基準情報が、
前記対象部位の基準形状を示す基準形状情報を含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置であって、
前記検出部が、
前記複数のフレーム画像における各フレーム画像について、該フレーム画像のエッジに対する前記基準形状の位置合わせを行うことで、前記対象部位を検出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、
前記検出部が、
前記複数のフレーム画像における各フレーム画像について、該フレーム画像におけるエッジの近傍において該エッジに近づけるように前記基準形状を変形させることで、前記対象部位を検出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項２から請求項４の何れか１つの請求項に記載の画像処理装置であって、
前記候補情報が、
前記各フレーム画像における前記対象部位に係る外縁の形状の候補を示す線状候補情報を含み、
前記生成部が、
前記抽出部によって抽出された複数の前記線状候補情報から前記基準形状情報を生成することを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項２に記載の画像処理装置であって、
前記候補情報が、
前記各フレーム画像において前記対象部位に係る外縁の候補を内包する２次元の領域を示す候補領域情報を含み、
前記生成部が、
前記抽出部によって抽出された複数の前記候補領域情報から前記基準形状情報を生成することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記基準情報が、
前記対象部位の外縁が存在し得る空間的な基準存在範囲を示す基準存在範囲情報を含み、
前記検出部が、
前記複数のフレーム画像における各フレーム画像について、前記基準存在範囲内から前記対象部位を検出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
請求項７に記載の画像処理装置であって、
前記候補情報が、
前記各フレーム画像における前記対象部位に係る外縁の形状の候補を示す線状候補情報を含み、
前記生成部が、
前記抽出部によって抽出された複数の前記線状候補情報から前記基準存在範囲情報を生成することを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
請求項７に記載の画像処理装置であって、
前記候補情報が、
前記各フレーム画像において前記対象部位に係る外縁の候補を内包する２次元の領域を示す候補領域情報を含み、
前記生成部が、
前記抽出部によって抽出された複数の前記候補領域情報から前記基準存在範囲情報を生成することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記基準情報が、
前記対象部位の基準形状を示す基準形状情報、ならびに前記対象部位の外縁が存在し得る空間的な基準存在範囲を示す基準存在範囲情報を含み、
前記検出部が、
前記複数のフレーム画像における各フレーム画像について、前記基準存在範囲内において該フレーム画像のエッジに対する前記基準形状の位置合わせを行うことで、前記対象部位を検出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
画像処理装置に含まれるプロセッサーで実行されることで、前記画像処理装置を請求項１から請求項１０の何れか１つの請求項に記載の画像処理装置として機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動態画像から対象部位を検出する画像処理装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療の分野では、ＦＰＤ（flat panel detector）等の半導体イメージセンサーを用いた撮影によって、体内の対象部位が捉えられた動態画像を取得する技術が知られている。そして、医師による診断を支援するために、診断の初期段階において、ＦＰＤ等を用いた撮影で得られた動態画像における輝度の変化ならびに対象部位の動き等が解析されることで、対象部位の状態が把握される手法の採用が検討されている。
【０００３】
但し、対象部位の動きを正しく解析するためには、動態画像から対象部位を精度良く検出する必要があるが、動態画像から対象部位を安定して精度良く検出することは容易でない。
【０００４】
そこで、例えば、入力画像をアフィン変換してモデル画像との照合を行い、モデル画像との対応点をアフィン変換した画像にマークした後に、画像を逆アフィン変換することで、胸部Ｘ線画像から胸郭部を安定して検出する技術が提案されている（例えば、特許文献１等）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−８１４２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、例えば、横隔膜の動きを解析する場合には、動態画像から横隔膜を検出する必要があるが、横隔膜およびその周辺に疾病を有する患者については、患者毎に横隔膜の動きおよび形状が健常者のものとは異なる。このため、上記特許文献１の技術のように、多数の患者に適用可能なモデル画像を用いた画像の照合では、動態画像から横隔膜を安定して精度良く検出することは難しい。
【０００７】
このような問題は、対象部位を捉えた動態画像から対象部位を検出する技術一般に共通する。
【０００８】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、動態画像から対象部位を安定して精度良く検出することが可能な技術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】
【０００９】
上記課題を解決するために、第１の態様に係る画像処理装置は、１つの生体の体内における対象部位の動きを捉えた動態画像の少なくとも一部を構成する各フレーム画像から前記対象部位の少なくとも外縁の候補に係る情報を含む候補情報を抽出する抽出部と、前記抽出部によって抽出された複数の前記候補情報から前記対象部位に係る基準情報を生成する生成部と、前記基準情報を基準として、前記動態画像に含まれる複数のフレーム画像から前記対象部位をそれぞれ検出する検出部とを備える。
【００１０】
第２の態様に係る画像処理装置は、第１の態様に係る画像処理装置であって、前記基準情報が、前記対象部位の基準形状を示す基準形状情報を含む。
【００１１】
第３の態様に係る画像処理装置は、第２の態様に係る画像処理装置であって、前記検出部が、前記複数のフレーム画像における各フレーム画像について、該フレーム画像のエッジに対する前記基準形状の位置合わせを行うことで、前記対象部位を検出する。
【００１２】
第４の態様に係る画像処理装置は、第３の態様に係る画像処理装置であって、前記検出部が、前記複数のフレーム画像における各フレーム画像について、該フレーム画像におけるエッジの近傍において該エッジに近づけるように前記基準形状を変形させることで、前記対象部位を検出する。
【００１３】
第５の態様に係る画像処理装置は、第２から第４の何れか１つの態様に係る画像処理装置であって、前記候補情報が、前記各フレーム画像における前記対象部位に係る外縁の形状の候補を示す線状候補情報を含み、前記生成部が、前記抽出部によって抽出された複数の前記線状候補情報から前記基準形状情報を生成する。
【００１４】
第６の態様に係る画像処理装置は、第２の態様に係る画像処理装置であって、前記候補情報が、前記各フレーム画像において前記対象部位に係る外縁の候補を内包する２次元の領域を示す候補領域情報を含み、前記生成部が、前記抽出部によって抽出された複数の前記候補領域情報から前記基準形状情報を生成する。
【００１５】
第７の態様に係る画像処理装置は、第１の態様に係る画像処理装置であって、前記基準情報が、前記対象部位の外縁が存在し得る空間的な基準存在範囲を示す基準存在範囲情報を含み、前記検出部が、前記複数のフレーム画像における各フレーム画像について、前記基準存在範囲内から前記対象部位を検出する。
【００１６】
第８の態様に係る画像処理装置は、第７の態様に係る画像処理装置であって、前記候補情報が、前記各フレーム画像における前記対象部位に係る外縁の形状の候補を示す線状候補情報を含み、前記生成部が、前記抽出部によって抽出された複数の前記線状候補情報から前記基準存在範囲情報を生成する。
【００１７】
第９の態様に係る画像処理装置は、第７の態様に係る画像処理装置であって、前記候補情報が、前記各フレーム画像において前記対象部位に係る外縁の候補を内包する２次元の領域を示す候補領域情報を含み、前記生成部が、前記抽出部によって抽出された複数の前記候補領域情報から前記基準存在範囲情報を生成する。
【００１８】
第１０の態様に係る画像処理装置は、第１の態様に係る画像処理装置であって、前記基準情報が、前記対象部位の基準形状を示す基準形状情報、ならびに前記対象部位の外縁が存在し得る空間的な基準存在範囲を示す基準存在範囲情報を含み、前記検出部が、前記複数のフレーム画像における各フレーム画像について、前記基準存在範囲内において該フレーム画像のエッジに対する前記基準形状の位置合わせを行うことで、前記対象部位を検出する。
【００１９】
第１１の態様に係るプログラムは、画像処理装置に含まれるプロセッサーで実行されることで、前記画像処理装置を第１から第１０の何れか１つの態様に係る画像処理装置として機能させる。
【発明の効果】
【００２０】
第１から第１０の何れの態様に係る画像処理装置によっても、動態画像から対象部位が安定して精度良く検出され得る。
【００２１】
第２から第６の何れの態様に係る画像処理装置によっても、対象部位の位置および形状における個体差が大きな場合であっても、対象部位の形状が精度良く検出され得る。
【００２２】
第７から第９の何れの態様に係る画像処理装置によっても、対象部位の位置および形状における個体差が大きな場合であっても、対象部位の位置が精度良く検出され得る。
【００２３】
第１０の態様に係る画像処理装置によれば、対象部位の位置および形状における個体差が大きな場合であっても、対象部位の位置および形状が精度良く検出され得る。
【００２４】
第１１の態様に係るプログラムによれば、第１から１０の態様に係る画像処理装置と同様な効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】一実施形態に係る画像処理装置の構成を例示するブロック図である。
【図２】検出処理に係る機能的な構成を例示するブロック図である。
【図３】動態画像を構成する複数のフレーム画像を例示する図である。
【図４】各フレーム画像から横隔膜の外縁の候補が抽出される様子を示す図である。
【図５】複数のフレーム画像から抽出された形状候補情報の一部を例示する図である。
【図６】複数のフレーム画像から抽出された候補領域情報の一部を例示する図である。
【図７】第１基準形状生成処理を説明するための図である。
【図８】第２基準形状生成処理の第１具体例を説明するための図である。
【図９】第２基準形状生成処理の第２具体例を説明するための図である。
【図１０】第２基準形状生成処理の第２具体例を説明するための図である。
【図１１】第１基準範囲生成処理を説明するための図である。
【図１２】第２基準範囲生成処理を説明するための図である。
【図１３】第１部位検出処理を説明するための図である。
【図１４】第１部位検出処理を説明するための図である。
【図１５】第２および第３部位検出処理を説明するための図である。
【図１６】第３部位検出処理を説明するための図である。
【図１７】第３部位検出処理を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、本発明の一実施形態および変形例を図面に基づいて説明する。なお、図面においては、同様な構成および機能を有する部分については同じ符号が付されており、下記説明では重複する説明が省略される。また、図面は模式的に示されたものであり、異なる図面にそれぞれ示されている画像のサイズおよび位置の相互関係は、必ずしも正確に記載されたものではなく、適宜変更され得る。なお、図３から図１７には、画像の左上を原点とし、右方向をＸ方向、下方向をＹ方向とするＸＹ座標系が付されており、図３から図９および図１１には、各フレーム画像の撮影時刻に対応する時間軸が付されている。
【００２７】
＜(１)画像処理装置の概要＞
図１は、一実施形態に係る画像処理装置１の構成を例示するブロック図である。図１で示されるように、画像処理装置１は、制御部２、記憶部３、インターフェイス（Ｉ／Ｆ）部４、表示部５および操作部６がバスライン７に接続された一般的なコンピューターと同様な構成を有する。
【００２８】
制御部２は、例えば、ＣＰＵ等のプロセッサー２ａ、および揮発性のＲＡＭ等のメモリー２ｂ等を有する。プロセッサー２ａは、記憶部３に記憶されているプログラムＰ１を読み出して、該プログラムＰ１に従った各種処理を実行することで、医療用の動態画像から対象部位を検出する処理（検出処理とも言う）を実現する。すなわち、プログラムＰ１がプロセッサー２ａで実行されることで、検出処理を実行する画像処理装置１の機能が実現される。
【００２９】
記憶部３は、例えば、不揮発性の半導体メモリーあるいはハードディスク等を備えており、プログラムＰ１および各種データを記憶する。各種データには、プログラムＰ１に従った処理の実行に必要なパラメーター等を示すデータ、ならびに演算処理の結果として少なくとも一時的に生成されるデータ等が含まれ得る。
【００３０】
Ｉ／Ｆ部４は、画像処理装置１の外部に配されている各種機器に対し、各種通信回線を介して、データの送受信が可能に接続される。例えば、Ｉ／Ｆ部４は、該Ｉ／Ｆ部４に対してデータの送受信が可能に接続されているモダリティー１００から生体の体内における対象部位の動きを捉えた医療用の画像（動態画像とも言う）Ｄ１を取得する。ここで、モダリティー１００には、例えば、ＣＴ、ＭＲＩおよび超音波診断装置等に代表される医用の画像機器が含まれ得る。本実施形態では、モダリティー１００が、ＦＰＤを用いたＸ線撮影を行う装置である。生体には、例えば、ヒト等を含む各種動物が含まれ得る。また、体内における対象部位には、例えば、横隔膜、胸郭、肋骨および関節等の各種部位が含まれ得る。本実施形態では、生体がヒトであり、対象部位が横隔膜である。
【００３１】
表示部５は、各種画像データを可視的に出力する。該表示部５は、例えば、液晶表示ディスプレイ（ＬＣＤ）等の各種ディスプレイ装置を有する。
【００３２】
操作部６は、例えば、キーボードおよびマウス等のポインティングデバイス等を有する。操作部６では、キーボードおよびマウス等に対する操作に応じて生じる信号（指示信号とも言う）が制御部２に出力される。なお、操作部６には、タッチパネル等の構成が採用されても良い。
【００３３】
＜(２)検出処理に係る機能的な構成＞
検出処理では、被験者自身の対象部位としての横隔膜の動きを捉えた動態画像Ｄ１から対象部位に係る基準となる情報（基準情報とも言う）が生成され、該基準情報が基準とされて、動態画像Ｄ１の各フレーム画像から対象部位としての横隔膜がそれぞれ検出される。これにより、被験者に応じた基準情報が基準とされて、各フレーム画像から対象部位が検出されるため、動態画像Ｄ１から対象部位が安定して精度良く検出され得る。
【００３４】
図２は、制御部２で実現される検出処理に係る機能的な構成を例示するブロック図である。図２で示されるように、制御部２は、該制御部２で実現される機能的な構成として、抽出部２１、生成部２２および検出部２３を有する。
【００３５】
本実施形態では、動態画像Ｄ１（図３）のデータが抽出部２１に入力されると、例えば、抽出部２１、生成部２２および検出部２３において順に画像処理が行われる。ここで、動態画像Ｄ１は、１つの生体としての被験者自身の体内における対象部位としての横隔膜の動きを捉えたものである。図３は、動態画像Ｄ１を構成する複数のフレーム画像Ｆ１〜ＦＮ（Ｎは自然数）を例示する図である。
【００３６】
＜(２−１)抽出部＞
抽出部２１は、動態画像Ｄ１を構成する各フレーム画像から対象部位としての横隔膜の外縁の候補に係る情報を少なくとも含む情報（候補情報とも言う）を抽出する。このとき、抽出部２１では、線状候補抽出処理および領域候補抽出処理の少なくとも一方の処理が行われる。
【００３７】
線状候補抽出処理では、各フレーム画像から対象部位としての横隔膜に係る外縁の形状の候補（線状候補とも言う）を示す情報（線状候補情報とも言う）が、候補情報として抽出される。一方、領域候補抽出処理では、各フレーム画像において対象部位としての横隔膜に係る外縁の候補を内包する２次元の領域（候補領域とも言う）を示す情報（候補領域情報とも言う）が、候補情報として抽出される。
【００３８】
＜(２−１−１)線状候補抽出処理＞
図４は、動態画像Ｄ１の各フレーム画像Ｆｍ（ｍは１〜Ｎの自然数）から横隔膜における外縁の形状の候補（線状候補）Ｌｍ（ｍは１〜Ｎの自然数）が抽出される様子を例示する図である。図５は、動態画像Ｄ１の各フレーム画像Ｆｍから抽出された横隔膜の外縁の形状の候補（線状候補）Ｌｍ（ｍは１〜Ｎの自然数）の一部を例示する図である。図５には、右横隔膜に係る線状候補Ｌｒｍ（ｍは１〜Ｎの自然数）の一部が例示されている。
【００３９】
線状候補抽出処理では、図４および図５で示されるように、例えば、動態画像Ｄ１におけるｎ番目（ｎは自然数）のフレーム画像Ｆｎからｎ番目の横隔膜に係る線状候補Ｌｎ（右横隔膜に係る線状候補Ｌｒｎ）が抽出される。また、例えば、動態画像Ｄ１におけるｎ−１番目のフレーム画像Ｆｎ−１からｎ−１番目の横隔膜に係る線状候補Ｌｒｎ−１（右横隔膜に係る線状候補Ｌｒｎ−１）が抽出される。また、例えば、動態画像Ｄ１におけるｎ＋１番目のフレーム画像Ｆｎ＋１からｎ＋１番目の横隔膜に係る線状候補Ｌｎ＋１（右横隔膜に係る線状候補Ｌｒｎ＋１）が抽出される。このとき、抽出元の各フレーム画像Ｆｍにおける各線状候補Ｌｍの位置を示す座標が認識され、各線状候補Ｌｍを示す情報（線状候補情報）に、該座標に係る情報が含まれる。
【００４０】
ここで、各フレーム画像Ｆｍから横隔膜に係る線状候補Ｌｍを抽出する処理としては、例えば、画像で捉えられている被写体のエッジ（輪郭）を抽出する公知の処理（エッジ抽出処理とも言う）が採用され得る。具体的には、例えば、各フレーム画像Ｆｍについて、フレーム画像Ｆｍを対象としたエッジ抽出処理によって、対象部位としての横隔膜を含む肺野のエッジが粗く抽出される。そして、該エッジのうち、横隔膜の移動方向に略垂直であるＸ軸方向にある程度沿って伸びる部分が、各Ｘ座標について＋Ｙ側から−Ｙ側に向けて探索される。これにより、フレーム画像Ｆｍから横隔膜の外縁に係る線状候補Ｌｍが抽出され得る。
【００４１】
このとき、例えば、左横隔膜に係る線状候補が抽出される場合には、フレーム画像Ｆｍにおいて横隔膜の外縁が探索される範囲（探索範囲とも言う）がある程度絞られていれば、ガスが溜まった胃部が誤って横隔膜の外縁として検出される不具合が発生し難い。探索範囲は、例えば、ユーザーによる操作部６の操作に応じて手動で設定されても良いし、標準的な横隔膜に係るテンプレートが用いられたテンプレートマッチングの結果に応じて自動的に設定されても良い。
【００４２】
なお、線状候補抽出処理では、線状候補Ｌｍの抽出対象としての全てのフレーム画像Ｆｍについて、横隔膜に係る線状候補Ｌｍが抽出されなくても良い。動態画像Ｄ１を構成する一部のフレーム画像Ｆｍについて、横隔膜に係る線状候補Ｌｍが抽出されれば十分である。例えば、動態画像Ｄ１を構成する複数のフレーム画像Ｆ１〜ＦＮのうちの半数以上のフレーム画像Ｆｍについて、横隔膜に係る線状候補Ｌｍが抽出される態様が採用され得る。
【００４３】
＜(２−１−２)領域候補抽出処理＞
図６は、動態画像Ｄ１の各フレーム画像Ｆｍ（ｍは１〜Ｎの自然数）から抽出された横隔膜の外縁の形状の候補を内包する２次元の領域（候補領域）Ａｍ（ｍは１〜Ｎの自然数）の一部を例示する図である。図６には、右横隔膜に係る候補領域Ａｒｍ（ｍは１〜Ｎの自然数）の一部が例示されている。
【００４４】
領域候補抽出処理では、図６で示されるように、例えば、動態画像Ｄ１におけるｎ番目（ｎは自然数）のフレーム画像Ｆｎからｎ番目の横隔膜に係る候補領域Ａｎ（右横隔膜に係る候補領域Ａｒｎ）が抽出される。また、例えば、動態画像Ｄ１におけるｎ−１番目のフレーム画像Ｆｎ−１からｎ−１番目の横隔膜に係る候補領域Ａｒｎ−１（右横隔膜に係る候補領域Ａｒｎ−１）が抽出される。また、例えば、動態画像Ｄ１におけるｎ＋１番目のフレーム画像Ｆｎ＋１からｎ＋１番目の横隔膜に係る候補領域Ａｎ＋１（右横隔膜に係る候補領域Ａｒｎ＋１）が抽出される。
【００４５】
ここで、各フレーム画像Ｆｍから横隔膜に係る候補領域Ａｍを抽出する処理としては、例えば、テンプレートを用いた公知のテンプレートマッチングによって候補領域Ａｍが認識され、該候補領域Ａｍが各フレーム画像Ｆｍから抽出される処理が採用され得る。テンプレートとしては、例えば、一般的な形状を有する横隔膜を捉えた画像等が採用され得る。
【００４６】
なお、領域候補抽出処理では、線状候補抽出処理と同様に、候補領域Ａｍの抽出対象としての全てのフレーム画像Ｆｍについて、横隔膜に係る候補領域Ａｍが抽出されなくても良い。動態画像Ｄ１を構成する一部のフレーム画像Ｆｍについて、横隔膜に係る候補領域Ａｍが抽出されれば十分である。例えば、動態画像Ｄ１を構成する複数のフレーム画像のうちの半数以上のフレーム画像について、横隔膜に係る候補領域Ａｍが抽出される態様が採用され得る。
【００４７】
＜(２−２)生成部＞
生成部２２は、抽出部２１によって抽出された複数の候補情報から対象部位に係る基準情報を生成する。このとき、生成部２２では、基準形状生成処理および基準範囲生成処理の少なくとも一方の処理が行われる。
【００４８】
基準形状生成処理では、複数の候補情報から、対象部位としての横隔膜の基準となる形状（基準形状とも言う）を示す情報（基準形状情報とも言う）が、基準情報として生成される。一方、基準範囲生成処理では、複数の候補情報から、対象部位としての横隔膜の外縁が存在し得る空間的な基準となる範囲（基準存在範囲とも言う）に係る情報（基準存在範囲情報とも言う）が、基準情報として生成される。つまり、基準情報には、対象部位についての基準形状情報および基準存在範囲情報の少なくとも一方の情報が含まれる。
【００４９】
ここで、基準情報は、被験者自身の対象部位としての横隔膜の動きを捉えた動態画像Ｄ１から生成される。このため、基準情報は、対象部位としての横隔膜についての被験者に固有の基本構造に対応する。
【００５０】
＜(２−２−１)基準形状生成処理＞
基準形状生成処理では、抽出部２１で抽出された複数の線状候補情報から基準形状情報が生成される第１基準形状生成処理、あるいは抽出部２１で抽出された複数の候補領域情報から基準形状情報が生成される第２基準形状生成処理が行われる。ここで、第１基準形状生成処理は、抽出部２１で複数の線状候補情報が抽出されている場合に実行され得る。また、第２基準形状生成処理は、抽出部２１で複数の候補領域情報が抽出されている場合に実行され得る。
【００５１】
＜(２−２−１−１)第１基準形状生成処理＞
図７は、候補情報としての線状候補情報に基づいて基準形状を示す基準形状情報を生成する第１基準形状生成処理を説明するための図である。
【００５２】
第１基準形状生成処理では、例えば、抽出部２１で抽出された複数の線状候補Ｌｍ（ｍは１〜Ｎの自然数）が重ね合わされ、関数による近似によって横隔膜に係る１つの線状の基準形状Ｌ０としての一本の近似曲線が生成される。ここで、関数による近似としては、例えば、３次関数等の予め設定された所定のモデル関数を用いた最小二乗法等と言った関数フィッティングが採用され得る。
【００５３】
例えば、図７で示されるように、抽出部２１で抽出された右横隔膜に係る複数の線状候補Ｌｒｍ（ｍは１〜Ｎの自然数）が重ね合わされることで、右横隔膜に係る１つの線状の基準形状Ｌｒ０が生成される。
【００５４】
このとき、例えば、複数の線状候補Ｌｒｍの間において位置および幅を合わせる処理が行われても良い。位置を合わせる処理としては、例えば、各線状候補Ｌｒｍの重心を一致させる処理等が採用され得る。なお、複数の線状候補Ｌｒｍの間における位置合わせが行われる方向は、例えば、対象部位としての右横隔膜の移動方向であるＹ方向のみであっても良い。また、幅を合わせる処理としては、例えば、アフィン変換によって各線状候補Ｌｒｍを拡大および縮小させる処理等が採用され得る。線状候補Ｌｒｍを拡大および縮小させる方向としては、例えば、対象部位としての右横隔膜の移動方向に垂直な方向であるＸ方向のみであっても良い。
【００５５】
そして、例えば、複数の線状候補Ｌｒｍが重ね合わされたものを、線の集合ではなく、点の集合として捉え、最小二乗法等の関数による近似によって一本の近似曲線が求められ、該一本の近似曲線が１つの線状の基準形状Ｌｒ０とされる。ここで、一旦求められた一本の近似曲線から予め設定された所定距離以上離れている点については、近似曲線の算出に用いる点から除外された上で、再び関数による近似が行われることで、一本の近似曲線が１つの線状の基準形状Ｌｒ０として求められても良い。これにより、抽出の精度が低いと推定される線状候補Ｌｒｍが使用されず、いわゆるノイズの影響が低減された基準形状Ｌｒ０が生成され得る。
【００５６】
このように、第１基準形状生成処理では、例えば、複数の線状候補Ｌｍが重ね合わされ、複数の線状候補Ｌｍのうちの主要な情報が用いられて基準形状Ｌ０が生成される。このため、抽出部２１での線状候補抽出処理において、線状候補Ｌｍ（ｍは１〜Ｎの自然数）の抽出対象としての全てのフレーム画像Ｆｍ（ｍは１〜Ｎの自然数）について、横隔膜に係る線状候補Ｌｍが抽出されていなくても、基準形状Ｌ０が生成され得る。
【００５７】
なお、第１基準形状生成処理では、例えば、複数の線状候補Ｌｍの間における位置および幅を合わせる処理が行われることなく、複数の線状候補Ｌｍが重ね合わされ、複数の線状候補Ｌｍの略中央に曲線が引かれることで、該曲線が線状の基準形状Ｌ０とされても良い。このとき、例えば、複数の線状候補Ｌｍについて、各Ｘ座標におけるＹ座標の平均値が算出されることで、線状の基準形状Ｌ０が生成される態様が考えられる。このような態様が採用される場合には、例えば、複数の線状候補Ｌｍについて、各Ｘ座標におけるＹ座標の平均化が行われるため、いわゆるノイズの影響が低減された基準形状Ｌ０が生成され得る。ここで、例えば、複数の線状候補Ｌｍの各Ｘ座標について、一旦求められた平均的な点から予め設定された所定距離以上離れている部分を複数の線状候補Ｌｍから除外し、各Ｘ座標におけるＹ座標の平均値が再び算出されることで、基準形状Ｌ０が生成されても良い。これにより、抽出の精度が低いと推定される線状候補Ｌｍの一部が使用されず、いわゆるノイズの影響が低減された基準形状Ｌ０が生成され得る。
【００５８】
＜(２−２−１−２)第２基準形状生成処理＞
ここで、第２基準形状生成処理についての具体的な処理の例として、第１具体例および第２具体例を挙げて説明する。
【００５９】
＜(２−２−１−２−１)第１具体例＞
図８は、候補情報としての候補領域情報に基づいて基準形状Ｌ０を示す基準形状情報を生成する第２基準形状生成処理の第１具体例を説明するための図である。
【００６０】
この第１具体例では、抽出部２１で抽出された複数の候補領域Ａｍ（ｍは１〜Ｎの自然数）が重ね合わされることで中間候補領域ＳＡ０が生成され、該中間候補領域ＳＡ０における横隔膜の位置が検出されることで、１つの線状の基準形状Ｌ０が生成され得る。
【００６１】
例えば、図８で示されるように、抽出部２１で抽出された右横隔膜に係る複数の候補領域Ａｒｍ（ｍは１〜Ｎの自然数）が重ね合わされることで、右横隔膜に係る中間候補領域ＳＡｒ０が生成される。複数の候補領域Ａｒｍの重ね合わせにおいては、例えば、中間候補領域ＳＡｒ０の各画素の画素値として、画素値の平均値、累積値あるいは中央値等の代表値が採用され得る。
【００６２】
複数の候補領域Ａｒｍの重ね合わせが行われる際には、例えば、複数の候補領域Ａｒｍの間における位置および幅を合わせる処理が行われても良い。位置合わせでは、例えば、複数の候補領域Ａｒｍに対し、予め設定された所定の閾値を基準とした画素値の２値化が行われ、２値化後の複数の候補領域の間における相関値が最大となる各候補領域Ａｒｍのシフト量から、位置合わせにおける各候補領域Ａｒｍのシフト量が算出され得る。なお、複数の候補領域Ａｒｍの間において位置合わせが行われる方向は、例えば、対象部位である右横隔膜の移動方向のみであっても良い。また、幅を合わせる処理としては、例えば、アフィン変換によって各候補領域Ａｒｍを拡大および縮小させる処理等が採用され得る。候補領域Ａｒｍを拡大および縮小させる方向としては、例えば、対象部位としての右横隔膜の移動方向に略垂直な方向であるＸ方向のみであっても良い。
【００６３】
そして、例えば、中間候補領域ＳＡｒ０における右横隔膜の位置が検出されることで、右横隔膜に係る１つの線状の基準形状Ｌｒ０が生成される。ここで、中間候補領域ＳＡｒ０において右横隔膜の位置を検出する処理としては、例えば、画像で捉えられている被写体のエッジ（輪郭）を抽出する公知のエッジ抽出処理が採用され得る。
【００６４】
＜(２−２−１−２−２)第２具体例＞
図９および図１０は、候補情報としての候補領域情報に基づいて基準形状Ｌ０を示す基準形状情報を生成する第２基準形状生成処理の第２具体例を説明するための図である。
【００６５】
この第２具体例では、まず、抽出部２１で抽出された各候補領域Ａｍに対し、例えば、予め設定された所定の閾値を基準とした画素値の２値化が施されることで、肺野の領域と肺野以外の領域とがそれぞれ区別される。これにより、複数の第１中間候補領域Ｂｍ（ｍは１〜Ｎの自然数）が生成される。次に、複数の第１中間候補領域Ｂｍが重ね合わされることで、第２中間候補領域Ｇ０が生成される。次に、第２中間候補領域Ｇ０において、例えば、予め設定された所定の画素値を有する複数の画素からなる曲線が、肺野のエッジに対応する曲線として検出される。そして、該曲線のうち、対象部位としての横隔膜の移動方向に略垂直であるＸ軸方向にある程度沿って伸びる部分が、各Ｘ座標について＋Ｙ側から−Ｙ側に向けて探索される。このとき、検出される曲線の部分が、１つの線状の基準形状Ｌ０とされることで、横隔膜に係る基準形状Ｌ０が生成され得る。
【００６６】
例えば、図９および図１０で示されるように、抽出部２１で抽出された右横隔膜に係る複数の候補領域Ａｒｍ（ｍは１〜Ｎの自然数）について、予め設定された所定の閾値を基準として、画素値が白黒の２値に置き換えられる２値化が行われる。これにより、肺野の領域と肺野以外の領域とにそれぞれ区別された、右横隔膜に係る複数の第１中間候補領域Ｂｒｍ（ｍは１〜Ｎの自然数）が生成される。ここでは、例えば、肺野の領域に係る画素値が黒色の画素値とされ、肺野以外の領域に係る画素値が白色の画素値とされる。
【００６７】
次に、複数の第１中間候補領域Ｂｒｍが重ね合わされることで、第２中間候補領域Ｇｒ０が生成される。複数の第１中間候補領域Ｂｒｍの重ね合わせにおいては、例えば、例えば、第２中間候補領域Ｇｒ０の各画素の画素値として、画素値の平均値、累積値あるいは中央値等の代表値が採用され得る。これにより、第２中間候補領域Ｇｒ０では、肺野の領域の重なり度合いがより小さな領域がより白く、肺野の領域の重なり度合いがより大きな領域がより黒く表現される。つまり、第２中間候補領域Ｇｒ０では、肺野のエッジを含む該エッジの周辺の領域にグラデーションが存在する。
【００６８】
次に、第２中間候補領域Ｇｒ０において、例えば、予め設定された所定の画素値を有する画素が検出される。ここで、所定の画素値として、例えば、肺野の領域の重なり度合いが５０％であることを示す画素値が採用され得る。これにより、所定の画素値を有する複数の画素によって示される曲線（例えば、図１０の太い破線で描かれた曲線）が、肺野のエッジに対応する曲線として検出される。
【００６９】
そして、第２中間候補領域Ｇｒ０において検出された肺野のエッジに対応する曲線のうち、対象部位としての横隔膜の移動方向に略垂直であるＸ軸方向にある程度沿って伸びる部分が、各Ｘ座標について＋Ｙ側から−Ｙ側に向けて探索される。このとき、検出される曲線の部分が、右横隔膜に係る１つの線状の基準形状Ｌｒ０とされる。すなわち、右横隔膜に係る１つの線状の基準形状Ｌｒ０が生成され得る。
【００７０】
＜(２−２−２)基準範囲生成処理＞
基準範囲生成処理では、抽出部２１で抽出された複数の線状候補情報から基準存在範囲情報が生成される第１基準範囲生成処理、あるいは抽出部２１で抽出された複数の候補領域情報から基準存在範囲情報が生成される第２基準範囲生成処理が行われる。ここで、第１基準範囲生成処理は、抽出部２１で複数の線状候補情報が抽出されている場合に実行され得る。また、第２基準範囲生成処理は、抽出部２１で複数の候補領域情報が抽出されている場合に実行され得る。
【００７１】
＜(２−２−２−１)第１基準範囲生成処理＞
図１１は、候補情報としての線状候補情報に基づいて基準存在範囲ＡＥ０を生成する第１基準範囲生成処理を説明するための図である。
【００７２】
第１基準範囲生成処理では、例えば、抽出部２１で抽出された複数の線状候補Ｌｍ（ｍは１〜Ｎの自然数）が重ね合わされることで、対象部位としての横隔膜が存在し得る基準存在範囲ＡＥ０が生成される。基準存在範囲ＡＥ０は、例えば、フレーム画像Ｆｍ（ｍは１〜Ｎの自然数）におけるＸＹ座標によって表現される。
【００７３】
ここでは、例えば、複数の線状候補Ｌｍは、位置合わせが行われることなく、フレーム画像Ｆｍにおける座標の情報が一致するように重ね合わされることで、複数の線状候補Ｌｍからなる線状候補群ＳＬ０が形成される。そして、線状候補群ＳＬ０において隣接する各線状候補Ｌｍの間がそれぞれ埋められるような処理によって、一塊の基準存在範囲ＡＥ０が生成される。
【００７４】
例えば、図１１で示されるように、抽出部２１で抽出された右横隔膜に係る複数の線状候補Ｌｒｍ（ｍは１〜Ｎの自然数）が重ね合わされることで、複数の線状候補Ｌｒｍからなる線状候補群ＳＬｒ０が形成される。そして、線状候補群ＳＬｒ０において隣接する各線状候補Ｌｒｍの間がそれぞれ埋められるような処理によって、一塊の基準存在範囲ＡＥｒ０が生成される。
【００７５】
但し、複数の線状候補Ｌｍ（Ｌｒｍ）は、対象部位としての横隔膜における外縁の形状の候補であるため、複数の線状候補Ｌｍ（Ｌｒｍ）には、実際の外縁の形状とは大きく異なる線状候補Ｌｍ（Ｌｒｍ）が含まれ得る。そこで、複数の線状候補Ｌｍが重ね合わされた際に、複数の線状候補Ｌｍ（Ｌｒｍ）のうちの、相対的に大きく外れた位置に存在する線状候補Ｌｍ（Ｌｒｍ）が、複数の線状候補Ｌｍ（Ｌｒｍ）から除かれた上で、基準存在範囲ＡＥ０が生成されても良い。このとき、例えば、複数の線状候補Ｌｍ（Ｌｒｍ）それぞれについての重心点の座標の平均が基準点の座標とされ、基準点から予め設定された所定距離以上離れた重心点を有する線状候補Ｌｍ（Ｌｒｍ）が、複数の線状候補Ｌｍ（Ｌｒｍ）から除かれる態様が考えられる。これにより、基準存在範囲ＡＥ０（ＡＥｒ０）の信頼性が向上する。
【００７６】
＜(２−２−２−２)第２基準範囲生成処理＞
図１２は、候補情報としての候補領域情報に基づいて基準存在範囲ＡＥ０を生成する第２基準範囲生成処理を説明するための図である。
【００７７】
第２基準範囲生成処理では、まず、図９で示されたように、第２基準形状生成処理の第２具体例と同様な処理によって、抽出部２１で抽出された複数の候補領域Ａｍから第２中間候補領域Ｇ０（図９）が生成される。次に、図１２で示されるように、第２中間候補領域Ｇ０において、予め設定された所定の値域に属する画素値を有する画素領域が検出される。そして、該画素領域のうち、対象部位としての横隔膜の移動方向に略垂直であるＸ軸方向にある程度沿って伸びる部分が、一塊の基準存在範囲ＡＥ０とされることで、一塊の基準存在範囲ＡＥｒ０が生成され得る。
【００７８】
例えば、図９で示されたように、まず、第２基準形状生成処理の第２具体例と同様な処理によって、抽出部２１で抽出された複数の候補領域Ａｒｍから第２中間候補領域Ｇｒ０が生成される。該第２中間候補領域Ｇｒ０では、肺野のエッジを含む該エッジの周辺の領域にグラデーションが存在する。
【００７９】
次に、第２中間候補領域Ｇｒ０のうち、予め設定された所定の値域に属する画素値を有する画素領域が検出される。ここで、画素値の最大値を１００、画素値の最小値を０とした場合、所定の値域として、例えば、２０〜８０の値域が採用され得る。ここでは、第２中間候補領域Ｇｒ０のうち、肺野の領域の重なり度合いが小さな領域および大きな領域は、実際には対象部位としての右横隔膜が存在していない可能性が高い領域として、それぞれ除外される。これにより、基準存在範囲ＡＥｒ０の信頼性が向上し得る。
【００８０】
そして、検出された画素領域のうち、対象部位としての右横隔膜の移動方向に略垂直であるＸ軸方向にある程度沿って伸びる部分が、一塊の基準存在範囲ＡＥｒ０とされることで、一塊の基準存在範囲ＡＥｒ０が生成され得る。
【００８１】
なお、ここで、一塊の基準存在範囲ＡＥｒ０が、予め設定されたルールに従って、対象部位としての右横隔膜の移動方向に拡張されたものに置き換えられる態様が考えられる。この態様が採用されれば、周期的な動きを示す対象部位としての右横隔膜の移動方向が切り替わる期間において右横隔膜が存在し得る領域が、拡張後の基準存在範囲ＡＥｒ０によってカバーされ得る。ここでは、右横隔膜の移動方向が±Ｙ方向であれば、予め設定されたルールとしては、例えば、±Ｙ方向に予め設定された割合の拡張が行われるルールが採用され得る。
【００８２】
＜(２−３)検出部＞
検出部２３は、基準情報を基準として、動態画像Ｄ１に含まれる複数のフレーム画像Ｆ１〜ＦＮから対象部位としての横隔膜をそれぞれ検出する。このとき、検出部２３では、第１部位検出処理、第２部位検出処理および第３部位検出処理の少なくとも１つの処理が行われる。
【００８３】
第１部位検出処理では、生成部２２で生成された基準形状情報に基づく基準形状Ｌ０が用いられて、複数のフレーム画像Ｆ１〜ＦＮから対象部位としての横隔膜がそれぞれ検出される。また、第２部位検出処理では、生成部２２で生成された基準存在範囲情報に基づく基準存在範囲ＡＥ０が用いられて、複数のフレーム画像Ｆ１〜ＦＮから対象部位としての横隔膜が検出される。また、第３部位検出処理では、生成部２２で生成された基準形状情報および基準存在範囲情報に基づく基準形状Ｌ０および基準存在範囲ＡＥ０の双方が用いられて、複数のフレーム画像Ｆ１〜ＦＮから対象部位としての横隔膜がそれぞれ検出される。
【００８４】
＜(２−３−１)第１部位検出処理＞
第１部位検出処理では、複数のフレーム画像Ｆ１〜ＦＮの各フレーム画像Ｆｍについて、該フレーム画像Ｆｍにおけるエッジの近傍において該エッジに近づけるように基準形状Ｌ０を変形させることで、対象部位としての横隔膜が検出される。エッジは、各フレーム画像Ｆｍで捉えられた被写体のエッジである。該第１部位検出処理は、生成部２２において、対象部位の基準形状Ｌ０を示す基準形状情報が基準情報として生成されている場合に実行され得る。
【００８５】
図１３および図１４は、基準形状Ｌ０を用いて対象部位を検出する第１部位検出処理を説明するための図である。
【００８６】
例えば、各フレーム画像Ｆｍに対し、基準形状Ｌ０が重畳され、該基準形状Ｌ０の変形等によって対象部位としての横隔膜が検出される。このとき、フレーム画像Ｆｍのうち、変形後の基準形状Ｌ０（以下、基準形状Ｌ０Defと称する）に対応する位置に対象部位としての横隔膜の外縁が存在しているものとして、対象部位としての横隔膜が検出される。このように、被験者に応じた基準形状Ｌ０が基準とされて、各フレーム画像Ｆｍから対象部位としての横隔膜が検出される。このため、対象部位の位置および形状における個体差が大きな場合であっても、対象部位の形状が精度良く検出され得る。
【００８７】
この第１部位検出処理においては、例えば、公知のモデルを用いた輪郭追跡の処理が適用されることで、基準形状Ｌ０の変形によって対象部位としての横隔膜が検出され得る。
【００８８】
ここで、基準形状Ｌ０の変形によって対象部位としての横隔膜を検出する一手法について説明する。
【００８９】
例えば、基準形状Ｌ０が、複数個の頂点と、各頂点を結ぶ線分とによって構成され、該複数個の頂点がそれぞれ移動の対象となる点（移動対象点とも言う）とされる。複数個は、Ｍ個（Ｍは２以上の整数）である。各移動対象点を結ぶ線分は、基準形状Ｌ０が変形される際に、基準形状Ｌ０の状態が極力保持されるように、その拡大および収縮に比例する弾性力のような復元力を生じるものとされる。つまり、基準形状Ｌ０では、各線分が弾性力を生じていない自然長を有する状態にある。
【００９０】
ここで、基準形状Ｌ０におけるｉ番目の移動対象点の位置が、ｖi＝（ｘi，ｙi）で表され、複数個の移動対象点が移動することで基準形状Ｌ０が一時的に変形した状態における、基準形状Ｌ０Defの総合エネルギーＥｔ（ｖ）が、式（１）のエネルギー関数で表される。
【００９１】
【数１】
2015173720.tif 000003
【００９２】
ここで、Ｅe（ｖi）は、ｉ番目の移動対象点の移動によって線分に弾性力を生じさせる弾性エネルギーを示す。また、Ｅf（ｖi）は、ｉ番目の移動対象点について、フレーム画像Ｆｍにおける対象部位としての横隔膜のエッジからの距離に応じて生じる位置エネルギーを示す。このため、総合エネルギーＥｔ（ｖ）は、基準形状Ｌ０の状態が極力保持されつつ、フレーム画像Ｆｍにおける対象部位としての横隔膜のエッジに近づくように、複数の移動対象点の移動によって基準形状Ｌ０が変形されると、総合エネルギーＥｔ（ｖ）が最小となる。
【００９３】
なお、弾性エネルギーＥe（ｖi）は、例えば、式（２）で示される。
【００９４】
【数２】
2015173720.tif 000004
【００９５】
式（２）では、変形前の基準形状Ｌ０におけるｉ番目の移動対象点の位置が、ｖ０ｉで示され、変形前の基準形状Ｌ０におけるｉ＋１番目の移動対象点の位置が、ｖ０ｉ＋１で示されている。また、変形前の基準形状Ｌ０において順に列ぶｉ〜ｉ＋２番目の移動対象点について、ｉ番目の移動対象点とｉ＋１番目の移動対象点とを結ぶ線分と、ｉ＋１番目の移動対象点とｉ＋２番目の移動対象点とを結ぶ線分とが成す角度が、ａｎｇ（ｖ０ｉ，ｖ０ｉ＋１，ｖ０ｉ＋２）で示されている。また、変形後の基準形状Ｌ０Defにおけるｉ番目の移動対象点の位置が、ｖｉで示され、変形後の基準形状Ｌ０Defにおけるｉ＋１番目の移動対象点の位置が、ｖｉ＋１で示されている。また、変形後の基準形状Ｌ０Defにおいて順に列ぶｉ〜ｉ＋２番目の移動対象点について、ｉ番目の移動対象点とｉ＋１番目の移動対象点とを結ぶ線分と、ｉ＋１番目の移動対象点とｉ＋２番目の移動対象点とを結ぶ線分とが成す角度が、ａｎｇ（ｖｉ，ｖｉ＋１，ｖｉ＋２）で示されている。また、μ１およびμ２は、正定数である。
【００９６】
また、位置エネルギーＥf（ｖi）は、例えば、式（３）で示される。
【００９７】
【数３】
2015173720.tif 000005
【００９８】
式（３）では、対象部位としての横隔膜のエッジからの距離に応じて生じる位置エネルギーＥf（ｖi）として、フレーム画像Ｆｍにおける濃度勾配が採用されている。そして、ｉ番目の移動対象点が、画素Ｉ（ｘ，ｙ）に位置している場合における位置エネルギーＥf（ｖi）が示されている。
【００９９】
このようにして与えられる総合エネルギーＥｔ（ｖ）が最小となるような変形後の基準形状Ｌ０Defが、対象部位として検出される。
【０１００】
例えば、まず、図１３で示されるように、手動あるいは自動で、フレーム画像Ｆｍにおいて、対象部位としての横隔膜が捉えられた領域に対して基準形状Ｌ０が大まかに合わせ込まれる。手動による基準形状Ｌ０の大まかな合わせ込みは、例えば、操作部６の操作に応じたフレーム画像Ｆｍ上における基準形状Ｌ０の移動によって実現され得る。自動による基準形状Ｌ０の大まかな合わせ込みは、例えば、抽出部２１においてフレーム画像Ｆｍから抽出された線状候補Ｌｍの代表点（例えば、重心点）に、基準形状Ｌ０の代表点（例えば、重心点）が合わせ込まれることで実現され得る。
【０１０１】
次に、基準形状Ｌ０における複数の移動対象点を移動可能な範囲において移動させつつ、複数の移動対象点の位置についての全ての組み合わせに関して、総合エネルギーＥｔ（ｖ）が算出される。このとき、総合エネルギーＥｔ（ｖ）が最小となる複数の移動対象点の位置の組み合わせによって示される変形後の基準形状Ｌ０Defが、対象部位の位置および形状を近似的に表している。このため、図１４で示されるように、各フレーム画像Ｆｍについて、総合エネルギーＥｔ（ｖ）が最小となる変形後の基準形状Ｌ０Defが算出されることで、各フレーム画像Ｆｍから対象部位としての横隔膜が検出される。なお、図１４には、図１３における変形前の基準形状Ｌ０の位置が参考として破線で示されている。
【０１０２】
なお、各フレーム画像Ｆｍから対象部位としての横隔膜が検出される前に、各フレーム画像Ｆｍが、フィルター処理によってエッジが抽出された画像（エッジ画像とも言う）、あるいは該エッジ画像がぼかされた画像とされる態様が採用されても良い。
【０１０３】
このような第１部位検出処理によれば、抽出部２１において対象部位としての横隔膜に係る線状候補Ｌｍが抽出されていないフレーム画像Ｆｍについても、基準形状Ｌ０の合わせ込みによって、対象部位としての横隔膜が検出され得る。このため、各フレーム画像Ｆｍから対象部位の形状が精度良く検出され得る。
【０１０４】
＜(２−３−２)第２部位検出処理＞
第２部位検出処理では、例えば、複数のフレーム画像Ｆ１〜ＦＮの各フレーム画像Ｆｍについて、生成部２２で生成された基準存在範囲情報に基づく基準存在範囲ＡＥ０内から対象部位としての横隔膜が検出される。該第２部位検出処理は、生成部２２において、対象部位の外縁が存在し得る空間的な基準存在範囲ＡＥ０を示す基準存在範囲情報が基準情報として生成されている場合に実行され得る。
【０１０５】
図１５は、基準存在範囲ＡＥ０を用いて対象部位としての横隔膜を検出する第２部位検出処理を説明するための図である。
【０１０６】
図１５で示されるように、各フレーム画像Ｆｍに対し、基準存在範囲ＡＥ０が設定される。このとき、基準存在範囲ＡＥ０内に、対象部位としての横隔膜が存在していると推定される。そこで、各フレーム画像Ｆｍについて、基準存在範囲ＡＥ０内において、対象部位としての横隔膜が検出される。このように、被験者に応じた基準存在範囲ＡＥ０が基準とされて、各フレーム画像Ｆｍから対象部位としての横隔膜が検出されることで、対象部位の位置および形状における個体差が大きな場合であっても、対象部位の位置が精度良く検出され得る。
【０１０７】
＜(２−３−３)第３部位検出処理＞
第３部位検出処理では、複数のフレーム画像Ｆ１〜ＦＮの各フレーム画像Ｆｍについて、基準存在範囲情報に基づく基準存在範囲ＡＥ０内において、フレーム画像Ｆｍにおけるエッジの近傍で該エッジに近づけるように基準形状Ｌ０を変形させることで、対象部位としての横隔膜が検出される。該第３部位検出処理は、生成部２２において、対象部位の基準形状Ｌ０を示す基準形状情報、ならびに対象部位の外縁が存在し得る空間的な基準存在範囲ＡＥ０を示す基準存在範囲情報の双方が基準情報として生成されている場合に実行され得る。
【０１０８】
図１６および図１７は、基準形状Ｌ０および基準存在範囲ＡＥ０の双方を用いて対象部位としての横隔膜を検出する第３部位検出処理を説明するための図である。
【０１０９】
例えば、図１５で示されるように、上記第２部位検出処理と同様に、各フレーム画像Ｆｍに対し、基準存在範囲ＡＥ０が設定される。そして、図１６および図１７で示されるように、基準存在範囲ＡＥ０内において、上記第１部位検出処理と同様な処理によって、各フレーム画像Ｆｍに対し、基準形状Ｌ０が大まかに合わせ込まれ、該基準形状Ｌ０の変形によって対象部位としての横隔膜が検出され得る。すなわち、第３部位検出処理は、第１部位検出処理に対して、基準形状Ｌ０の合わせ込みおよび変形が許容される範囲として、基準存在範囲ＡＥ０が設定された処理である。
【０１１０】
このような第３部位検出処理によれば、対象部位の位置および形状における個体差が大きな場合であっても、対象部位の位置および形状が精度良く検出され得る。
【０１１１】
＜(３)まとめ＞
以上のように、一実施形態に係る画像処理装置１によれば、被験者自身の対象部位の動きを捉えた動態画像Ｄ１から対象部位に係る基準情報が生成され、該基準情報が基準とされて、動態画像Ｄ１の各フレーム画像Ｆｍから対象部位がそれぞれ検出される。つまり、被験者に応じた基準情報が基準とされて、各フレーム画像Ｆｍから対象部位が検出される。したがって、動態画像Ｄ１から対象部位が安定して精度良く検出され得る。
【０１１２】
例えば、医療用の動態画像が撮影されて、生体内の対象部位の動きおよび形状等が評価される際に、動態画像の全てのフレーム画像Ｆｍから安定して精度良く対象部位が検出され得る。その結果、医師が対象部位に関する診断を行う際に、診断の支援につながる信頼性の高い情報が提供され得る。
【０１１３】
＜(４)変形例＞
なお、本発明は上述の一実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更、改良等が可能である。
【０１１４】
例えば、上記一実施形態では、第１および第３部位検出処理において、各フレーム画像Ｆｍについて、フレーム画像Ｆｍにおけるエッジの近傍において該エッジに近づけられるように基準形状Ｌ０が変形されることで、対象部位としての横隔膜が検出された。しかしながら、これに限られない。例えば、各フレーム画像Ｆｍについて、フレーム画像Ｆｍにおけるエッジに対する基準形状Ｌ０の位置合わせが行われることで、対象部位としての横隔膜が検出されても良い。このとき、例えば、基準形状Ｌ０が変形されることなく、平行移動および回転等によって該基準形状Ｌ０の位置合わせが行われることで、対象部位が検出される態様が採用され得る。
【０１１５】
但し、上記一実施形態に係る第１部位検出処理のように、各フレーム画像Ｆｍについて、フレーム画像Ｆｍにおけるエッジの近傍において該エッジに近づけられるように基準形状Ｌ０が変形されれば、対象部位がより安定して精度良く検出され得る。
【０１１６】
また、上記一実施形態では、対象部位の一例として、右横隔膜が例示されたが、これに限られない。対象部位は、例えば、左横隔膜、胸郭、肺野および関節等と言った生体内に存在するその他の部位であっても良い。
【０１１７】
また、上記一実施形態における検出処理は、ＣＴ、ＭＲＩ等のモダリティーによって得られた３次元的な画像の断面像を対象として、対象部位が検出される処理に適用することが可能である。
【０１１８】
また、上記一実施形態では、医療用の動態画像Ｄ１を構成する各フレーム画像Ｆｍから対象部位が検出されたが、これに限られない。動態画像Ｄ１は、医療用のものに限られず、例えば、単なる生体の各種機能についての解析を行うための動態画像等、その他の用途の動態画像であっても良い。
【０１１９】
また、上記一実施形態では、動態画像Ｄ１を構成する全てのフレーム画像Ｆｍが、対象部位の少なくとも外縁の候補に係る情報を含む候補情報が抽出される対象とされたが、これに限られない。例えば、動態画像Ｄ１を構成する少なくとも一部のフレーム画像Ｆｍが、候補情報が抽出される対象とされても良い。また、動態画像Ｄ１のうちの一部のフレーム画像が、候補情報が抽出される対象とされ、動態画像Ｄ１のうちの残余のフレーム画像のうちの少なくとも一部の連続するフレーム画像から対象部位が検出されても良い。また、同一の生体内の対象部位が捉えられた第１および第２の動態画像が取得され、第１の動態画像の少なくとも一部のフレーム画像が、候補情報が抽出される対象とされ、第２の動態画像の少なくとも一部の連続するフレーム画像から対象部位が検出されても良い。すなわち、対象部位が検出される対象としての動態画像において捉えられた生体と同一の生体における対象部位が捉えられた複数のフレーム画像から候補情報が抽出され、該抽出された複数の候補情報から基準情報が生成されれば良い。
【０１２０】
また、上記一実施形態では、生体には、ヒト等を含む各種動物が含まれていたが、これに限られない。生体には、例えば、植物等のその他の生物が含まれていても良い。
【０１２１】
また、上記一実施形態では、対象部位が、生体内に存在するものであったが、これに限られず、生体の体表面および体毛等、生体のその他の部位であっても良い。また、対象部位は、生体の部位に限られず、例えば、工業製品および製造設備等の無機物を含む各種対象物の一部を構成する部位であっても良い。
【０１２２】
なお、上記一実施形態および各種変形例をそれぞれ構成する全部または一部を、適宜、矛盾しない範囲で組み合わせ可能であることは、言うまでもない。
【符号の説明】
【０１２３】
１  画像処理装置
２  制御部
２ａ  プロセッサー
２ｂ  メモリー
３  記憶部
４  Ｉ／Ｆ部
５  表示部
６  操作部
７  バスライン
２１  抽出部
２２  生成部
２３  検出部
１００  モダリティー
Ｐ１  プログラム
【図１】
2015173720.tif 000006
【図２】
2015173720.tif 000007
【図４】
2015173720.tif 000008
【図５】
2015173720.tif 000009
【図７】
2015173720.tif 000010
【図１０】
2015173720.tif 000011
【図１１】
2015173720.tif 000012
【図１２】
2015173720.tif 000013
【図３】
2015173720.tif 000014
【図６】
2015173720.tif 000015
【図８】
2015173720.tif 000016
【図９】
2015173720.tif 000017
【図１３】
2015173720.tif 000018
【図１４】
2015173720.tif 000019
【図１５】
2015173720.tif 000020
【図１６】
2015173720.tif 000021
【図１７】
2015173720.tif 000022