(57)【要約】【課題】形状、テクスチャ、周辺物との関係によらず、対象物の形状を精度よく求めること。【解決手段】画像に含まれる処理対象となる領域の形状を取得する画像処理装置は、処理対象となる領域の濃度分布属性を取得する属性取得部と、濃度分布属性に応じて選択された算出方法により、領域の形状を取得する形状取得部とを備える。【選択図】  図３
2015226715.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に含まれる処理対象となる領域の形状を取得する画像処理装置であって、
処理対象となる領域の濃度分布属性を取得する属性取得部と、
前記濃度分布属性に応じて選択された算出方法により、前記領域の形状を取得する形状取得部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記形状取得部は、前記算出方法により前記領域の形状を近似するためのパラメータを決定し、前記パラメータにより近似した形状を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記濃度分布属性に基づいて、前記領域の形状を算出するための前記算出方法を選択する選択部を更に備え、
前記形状取得部は、前記選択された算出方法により、前記領域の形状を取得することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記属性取得部が取得する前記濃度分布属性は、前記処理対象となる領域が凸の塊状の領域であるか、凹の塊状の領域であるか、または凸の塊状の領域および凹の塊状の領域が混在する混在領域であるかを判定するための情報であることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記属性取得部は、前記濃度分布属性が前記混在領域を示す情報である場合に、前記混在領域における、凸の塊状の領域の成分と、凹の塊状の領域の成分を取得し、
前記選択部は、前記濃度分布属性が前記混在領域を示す情報である場合に、前記凸の塊状の領域の成分および前記凹の塊状の領域の成分の比較に基づき、前記混在領域に対する前記領域の形状を算出するための算出方法を選択する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記属性取得部は、前記濃度分布属性を求めるための評価関数としてLaplacian of Gaussian (LoG)を用い、前記評価関数の出力曲線の分布から取得される極大値、極小値を用いて、前記成分を取得することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記出力曲線に複数の極大値および複数の極小値が含まれる場合、
前記属性取得部は、前記複数の極大値のうちの最大値と、前記複数の極小値のうちの最小値と、を用いて前記成分を取得する
ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記凹の塊状の領域の成分に対する前記凸の塊状の領域の成分が、閾値より大きい場合、前記選択部は凸の塊状の領域に対応する算出方法を選択し、
前記凹の塊状の領域の成分に対する前記凸の塊状の領域の成分が、閾値以下となる場合、前記選択部は凹の塊状の領域に対応する算出方法を選択することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記属性取得部は、前記濃度分布属性を求めるための評価関数としてLaplacian of Gaussian (LoG)を用い、
前記選択部は、前記濃度分布属性に基づいて凸の塊状の領域に対応する算出方法と凹の塊状の領域に対応する算出方法のいずれかを選択し、
前記形状取得部は、前記凸の塊状の領域に対応する算出方法が選択された場合に、前記評価関数の極大値の最大値に対応する前記評価関数のスケールを表すパラメータに基づき、前記領域の形状を近似し、
前記凹の塊状の領域に対応する算出方法が選択された場合に、前記評価関数の極小値のうち最小値に対応する前記評価関数のスケールを表すパラメータに基づき、前記領域の形状を近似することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記処理対象となる領域を含む注目領域から、前記領域の形状の取得に用いない不要な領域を特定し、前記注目領域から前記不要な領域を取り除く処理を行う関心領域取得部を更に備え、
前記属性取得部は、前記不要な領域が取り除かれた注目領域に含まれる前記処理対象となる領域の濃度分布属性を取得する
ことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記処理対象となる領域に属する点をシード点として取得するシード点取得部を更に備え、
前記属性取得部は、前記シード点を基準とし、前記シード点の周辺の領域に対する前記評価関数の出力曲線の分布を取得することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記取得された形状と、撮影装置で撮影された前記画像とを重ねて合成した画像を表示部に表示する表示制御部を更に備える
ことを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記画像は画像撮影装置で撮影され、前記画像撮影装置には、コンピュータ断層撮影装置、核磁気共鳴映像装置、２次元の放射線画像を撮像する放射線撮影装置が含まれることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
請求項１乃至１３の何れか１項の画像処理装置を含むことを特徴とする画像処理システム。
【請求項１５】
画像に含まれる処理対象となる領域の形状を取得する画像処理装置における画像処理方法であって、
処理対象となる領域の濃度分布属性を取得する工程と、
前記濃度分布属性に応じて選択された算出方法により、前記領域の形状を取得する工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１６】
コンピュータに、請求項１５に記載の画像処理方法の各工程を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像を処理する画像処理技術に関する。  
【背景技術】
【０００２】
近年、放射線コンピュータ断層撮影装置（放射線ＣＴ）、核磁気共鳴映像装置（ＭＲＩ）などの３次元撮影装置による撮影された医用画像の画質が飛躍的に進歩しており、微細な人体内部情報を得ることができるようになった。しかし、それに伴い、画像枚数の増加によって放射線科医の読影負担が年々増加しており、診断支援技術(Computer Aided Diagnosis：ＣＡＤ)への期待がますます高まっている。特に、良悪性鑑別や治療効果確認等の診断支援を行うにあたり、腫瘍等の対象物の形状の推定を行うことが重要となっている。
【０００３】
対象物の形状の推定に関して、例えば、非特許文献１と非特許文献２では、フィルタのスケールスペースを用いて胸部ＣＴ画像から、周囲より濃度値が高い領域である凸の塊状を示す肺結節の形状を推定する技術が開示されている。
【０００４】
非特許文献１では、Laplacian of Gaussian（LoG）フィルタを異なるスケール（Gaussianのσに関する関数の値）において対象物に適用する際、対象物の中心点付近で出力値の極大値（local maximum）を取得する。取得された極大値に対応するスケールを肺結節の形状を表すパラメータ（近似する球の直径）として選択する。また，非特許文献２では、ガウシアンフィルタを異なるスケールにおいて対象物に適用し、出力値から最も適切なσを選択する技術が開示されている。さらに、固有値分解を用いてσの固有値計算し、肺結節の形状（近似する楕円体）を表すパラメータとすることが開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】S. Diciotti, et al., : The LoG Characteristic Scale: A Consistent Measurement of Lung Nodule Size in CT Imaging. IEEE Trans. Med. Imag., Vol. 29(2), pp.397-409, 2010.
【非特許文献２】K. Okada: Ground-Glass Nodule Characterization in High-Resolution CT Scans. In Lung Imaging and Computer Aided Diagnosis. Taylor and Francis, LLC, 2011
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ＣＴ画像において、孤立している腫瘍領域は凸の塊状を示すことが多いが、病変の種類や、周辺臓器との接触などの原因によって、周囲より濃度値が低い凹の塊状を示す物も存在する。さらに、石灰化や空洞などによって、凸の塊状の領域と凹の塊状の領域が混在する領域もある。非特許文献１および非特許文献２の技術は、対象物の濃度分布属性が既知であるという前提で形状を推定しているため、事前に対象物の濃度分布属性を把握していない場合、対象物の外形を精度よく求めることが困難な場合が生じ得る。
【０００７】
本発明は、形状、テクスチャ、周辺物との関係によらず、対象物の形状を精度よく求めることが可能な画像処理技術の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的を達成するための、本発明の一態様に係る画像処理装置は、画像に含まれる処理対象となる領域の形状を取得する画像処理装置であって、処理対象となる領域の濃度分布属性を取得する属性取得部と、前記濃度分布属性に応じて選択された算出方法により、前記領域の形状を取得する形状取得部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、形状、テクスチャ、周辺物との関係によらず、対象物の形状を精度よく求めることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１実施形態に係る画像処理システムの装置構成を示す図。
【図２】第１実施形態に係る画像処理システムの機能構成を示す図。
【図３】第１実施形態に係る画像処理装置１００の処理手順を示す図。
【図４】第１実施形態に係る濃度分布属性を説明する図。
【図５】第１実施形態に係る形状の算出を説明する図。
【図６】第１実施形態に係る形状の算出を説明する図。
【図７】第２実施形態に係る画像処理システムの機能構成を示す図。
【図８】第２実施形態に係る画像処理装置の処理手順を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を例示的に詳しく説明する。ただし、この実施形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲によって確定されるのであって、以下の個別の実施形態によって限定されるわけではない。
【００１２】
（第１実施形態）
本実施形態に係る画像処理装置は、画像に含まれる処理対象となる領域の形状を取得する画像処理装置１００である。画像処理装置１００は、処理対象となる領域の濃度分布属性を取得する属性取得部１０２０と、濃度分布属性に応じて選択された算出方法により、領域の形状を取得する形状取得部１０４０とを備える。領域の形状の取得とは、処理対象となる領域の概略形状を推定するものである。ここで、画像処理装置１００は、濃度分布属性に基づいて、処理対象となる領域の形状を算出するための算出方法を選択する選択部１０３０を更に備える。形状取得部１０４０は、選択された算出方法により領域の形状を近似するためのパラメータを決定し、決定したパラメータにより近似した領域の形状を取得する。
【００１３】
ここで、濃度分布属性とは、処理対象となる領域が凸の塊状の領域であるか、凹の塊状の領域であるか、または凸の塊状の領域および凹の塊状の領域が混在する領域であるかを判定するための情報として用いられる。属性取得部１０２０は、濃度分布属性が、混在領域を示す情報であるか否かを判定し、混在領域を示す情報である場合、属性取得部１０２０は、混在領域における、凸の塊状の領域の成分と、凹の塊状の領域の成分を取得する。
【００１４】
属性取得部１０２０は、濃度分布属性を求めるための評価関数として、例えば、Laplacian of Gaussian (LoG)を用いる。選択部１０３０は、濃度分布属性に基づいて凸の塊状の領域に対応する算出方法と凹の塊状の領域に対応する算出方法のいずれかを選択する。形状取得部１０４０は、凸の塊状の領域に対応する算出方法が選択された場合に、評価関数の極大値の最大値に対応する評価関数のスケールを表すパラメータに基づき、領域の形状を近似する。また、形状取得部１０４０は、凹の塊状の領域に対応する算出方法が選択された場合に、評価関数の極小値のうち最小値に対応する前記評価関数のスケールを表すパラメータに基づき、領域の形状を近似する。
【００１５】
また、画像処理装置１００は、画像撮影装置で撮影された画像を取得する対象画像取得部１０００と、処理対象となる領域に属する点をシード点として取得するシード点取得部１０１０と、を更に備える。属性取得部１０２０は、シード点取得部１０１０で取得されたシード点を基準として、シード点の周辺の領域に対する評価関数の出力曲線の分布を取得し、出力曲線の分布を用いて濃度分布属性を取得する。
【００１６】
この具体的な処理については、後に図３〜図６を参照して具体的に説明する。以下の説明では、処理対象となる領域として、ＣＴ画像上のリンパ節を処理対象とする場合について説明するが、本発明の適用範囲は、対象臓器、腫瘍やモダリティの種類はこれに限定されるものではない。以下、具体的な装置構成、機能構成および処理フローを説明する。
【００１７】
（装置構成）
図１は、第1実施形態に係る画像処理装置及びそれと接続される装置のシステム構成（画像処理システム）を示す図である。本実施形態の画像処理システムは、画像処理装置１００、画像撮影装置１１０、データサーバ１２０、モニタ１６０（表示部）、入力部（マウス１７０、キーボード１８０）により構成される。
【００１８】
画像処理装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）などで実現することができ、中央演算処理装置（ＣＰＵ）１１、主メモリ１２、磁気ディスク１３、表示メモリ１４を有する。ＣＰＵ１１は、主として、画像処理装置１００の各構成要素の動作を制御する。主メモリ１２は、ＣＰＵ１１が実行する制御プログラムを格納したり、ＣＰＵ１１によるプログラム実行時の作業領域を提供する。磁気ディスク１３は、オペレーティングシステム（ＯＳ）、周辺機器のデバイスドライバ、後述する領域抽出処理などを行うためのプログラムを含む各種アプリケーションソフト等を格納する。表示メモリ１４は、モニタ１６０のための表示用データを一時記憶する。モニタ１６０（表示部）は、例えば、ＣＲＴモニタや液晶モニタ等であり、表示メモリ１４からのデータに基づいて画像を表示する。入力部として機能するマウス１７０及びキーボード１８０はユーザによるポインティング入力及び文字等の入力をそれぞれ行う。上記の各構成要素は共通バス１８により互いに通信可能に接続されている。
【００１９】
（機能構成）
図２は、本実施形態に係る画像処理装置１００を含む画像処理システムの機能構成を示す図である。本実施形態に係る画像処理装置１００は、機能構成として、対象画像取得部１０００、シード点取得部１０１０、属性取得部１０２０、選択部１０３０、形状取得部１０４０、表示制御部１０５０を有する。また、画像処理装置１００は、データサーバ１２０、モニタ１６０に接続される。
【００２０】
画像処理装置１００で処理される画像は画像撮影装置１１０で撮影される。画像撮影装置１１０には、例えば、コンピュータ断層撮影装置（ＣＴ）、核磁気共鳴映像装置（ＭＲＩ）、２次元の放射線画像を撮像する放射線撮影装置（デジタルラジオグラフィ）などが含まれる。本実施形態では、コンピュータ断層撮影装置（ＣＴ）を例として説明を行う。画像撮影装置１１０はデータサーバ１２０と接続され、画像撮影装置１１０は、取得したＣＴ画像をデータサーバ１２０へ送信する。データサーバ１２０は、画像撮影装置１１０が撮影した画像（ＣＴ画像）を保持することが可能に構成された装置である。
【００２１】
画像処理装置１００は、データサーバ１２０から、ネットワークを介して必要なデータを読み込むように構成されており、データサーバ１２０に保存された画像データを取得できる。また、画像処理装置１００は、ネットワークを介して画像撮影装置１１０と直接接続し、画像撮影装置１１０から画像データを取得することもできる。なお、装置の接続は、上記の例に限定されるものではなく、例えば、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４等の他のインターフェイスを介して行ってもよい。また、これらのデータを管理する画像処理装置１００に記憶装置、例えば、ＦＤＤ、ＣＤ−ＲＷドライブ、ＭＯドライブ、ＺＩＰドライブ等を接続し、それらのドライブから必要なデータを読み込むようにしてもよい。
【００２２】
次に、画像処理装置１００を構成する各要素について説明する。図２に示した対象画像取得部１０００は、画像処理装置１００が対象とする被検体（対象症例）に関するＣＴ画像（３次元濃淡画像）をデータサーバ１２０から取得し、画像処理装置１００へと取り込む。
【００２３】
シード点取得部１０１０は、対象画像取得部１０００が取得した３次元濃淡画像に基づき、処理対象となる領域（リンパ節）のシード点に関する情報を取得する。
【００２４】
属性取得部１０２０は取得した３次元濃淡画像の濃度値に関する情報と、シード点情報とに基づいて、処理対象となる領域が、凸の塊状の領域であるか、凹の塊状の領域であるか、または凸の塊状の領域および凹の塊状の領域が混在する領域であるかを推定する。
【００２５】
さらに、選択部１０３０は、属性取得部１０２０が取得した濃度分布に関する情報に基づいて、処理対象となる領域（リンパ節）の形状に関する情報を算出する算出方法を選択する。
【００２６】
形状取得部１０４０は、選択された算出方法を用いて、対象画像取得部１０００が取得した３次元濃淡画像の濃度値に関する情報と、シード点取得部１０１０が取得したシード点情報、ならびに属性取得部１０２０が取得した対象物の濃度分布属性に関する情報に基づいて、処理対象となる領域（リンパ節）の形状に関する情報を取得する。
【００２７】
表示制御部１０５０は形状取得部１０４０が取得した処理対象となる領域（リンパ節）の形状情報をモニタ１６０へと出力する。モニタ１６０は処理対象となる領域（リンパ節）の形状情報の算出結果を表示する。
【００２８】
（処理フロー）
次に、画像処理装置１００が行う全体の動作に関して、図３を用いて詳しく説明する。図３は本実施形態の画像処理装置１００が実行する処理手順を示す図である。本実施形態では、主メモリ１２に格納されている各部の機能構成を実現するプログラムをＣＰＵ１１が実行することにより実現される。また、以下に説明する画像処理装置１００が行う各処理の結果は、主メモリ１２に格納することにより記録される。以下、図３を用いて本実施形態の画像処理装置１００の処理について詳しく説明する。
【００２９】
まず、対象画像の取得処理について説明する。ステップＳ１０００において、対象画像取得部１０００は、本実施形態の画像処理装置１００が処理の対象とする症例のＣＴ画像をデータサーバ１２０から取得し、画像処理装置１００の主メモリ１２上に展開して保持する処理を実行する。
【００３０】
本実施形態では対象症例のＣＴ画像を取得する場合を例として説明する。本実施形態では、このＣＴ画像を対象画像とする。ここで、対象画像は対象症例の内部を画像撮影装置１１０によって撮影した３次元画像である。具体的には画像領域に３次元的に整然と配列された画素における画素値（濃度値）により構成される。また画像領域を定義するために、各画素の実空間における大きさ（画素サイズ）も付帯情報として対象画像に付される。
【００３１】
本実施形態における対象画像は、直交する３軸(x,y,z)の方向成分によって識別可能な複数の画素によって構成され、付帯情報としての画素サイズは各３軸の方向のそれぞれに対して定義される。本実施形態では具体的に３軸の方向の夫々に対する画素サイズが、r_size_x=1.0mm、r_size_y=1.0mm、r_size_z=1.0mmの場合を例として説明する。
【００３２】
尚、対象画像の濃度値は、画素の３次元配列における画素アドレスを参照して導出される関数とみなすことも可能である。本実施形態では対象画像を関数Ｉ(x,y,z)として表す。関数Ｉ(x,y,z)は、対象画像の撮影領域の３次元の実空間座標値(x, y, z)を引数として、その位置における画素値を返す関数である。また、画像処理装置１００は、その内部において、対象画像を構成する画素の集合として対象画像を保持する。このとき、画素は三次元のメモリ配列に記録される。本実施形態では対象画像を保持するメモリ配列をＩ_mem(dx, dy, dz)として表記するdx,dy,dzはメモリ配列のアドレスを表す整数である。このアドレスが指し示す画素の撮影領域の実空間における位置座標は、(dx×r_size_x, dy×r_size_y, dz×r_size_x)である。アドレスdx,dy,dzの範囲はそれぞれ1≦dx≦Nx, 1≦dy≦Ny, 1≦dz≦Nz とする。ここで、アドレスの範囲Nx, Ny, Nzは対象画像の実空間上での撮影範囲と直接的に関係し、(Nx×r_size_x, Ny×r_size_y, Nz×r_size_z)が撮影範囲となる。ここで、r_size_x, r_size_y, r_size_zは３軸の方向の画素サイズを示す情報である。
【００３３】
次に、シード点情報の取得処理について説明する。ステップＳ１０１０において、シード点取得部１０１０は、処理対象となる領域（リンパ節）に属する点をシード点ｐ_seed (ｘ_seed,ｙ_seed,ｚ_seed)として取得する。
【００３４】
シード点取得部１０１０は、例えば、ユーザが、モニタ１６０に表示される横断面（Axial）、 矢状面（Sagittal）、冠状面（Coronal）の断面像を参照しながら、マウス１７０で手入力した座標を取得する。更に、シード点取得部１０１０は、取得したシード点を非特許文献２で紹介されたmean shift法などを用いて、処理対象となる領域（リンパ節）の重心に近付くように修正することが可能である。
【００３５】
次に、濃度分布属性の取得処理について説明する。ステップＳ１０２０において、属性取得部１０２０は、処理対象となる領域（リンパ節）の濃度分布属性（凸の塊状の領域であるか、凹の塊状の領域であるか、または凸の塊状の領域および凹の塊状の領域が混在する領域）に関する情報を取得する。ＣＴ像上において、多くのリンパ節は凸の塊状の領域（blob）を示すが、凹の塊状の領域（i-blob）や、凸の塊状の領域および凹の塊状の領域が混在する領域（mixed-blob）を示す場合もある。処理対象となる領域（リンパ節）の形状情報を算出するには、処理対象となる領域（リンパ節）の濃度値分布属性を事前に取得する必要がある。
【００３６】
この処理の具体例として、非特許文献2に記載されているLaplacian of Gaussian（LoG）カーネルのスケールスペースを用いて処理対象となる領域（リンパ節）の濃度分布属性を推定する場合を例として説明する。具体的な手順は図４を用いて説明する。図４（ａ）は、凸の塊状の領域（blob）を例示する図であり、図４（ｂ）は凹の塊状の領域（i-blob）を例示する図である。そして、図４（ｃ）は、凸の塊状の領域および凹の塊状の領域が混在する領域（mixed-blob）を例示する図である。なお、LoGカーネルは非特許文献２等に記載されている技術であるので説明を省略する。
【００３７】
属性取得部１０２０は、Ｓ１０００で取得した対象画像と、Ｓ１０１０で取得したシード点情報を用いて、シード点を基準としたシード点ｐ_seed周辺の局所領域I’(x,y,z)に対して、次式に示すマルチスケールでのLoGカーネルを適用する。
【００３８】
Ｌ(x,y,z,h)=I’(x,y,z)* LoGh(ｒ)・・・（１）
（１）式において、ｒ＝√（x2+y2+z2）であり、ｈはLoGカーネルのスケールを表すパラメータであり、「＊」は畳み込みを表している。
【００３９】
属性取得部１０２０は、LoGカーネルのスケールｈを一定の範囲｛ｈmin・・・・ ｈmax }で変動させるときのL(x, y, z, h)の出力曲線を取得する。なお、ｈminとｈmaxはユーザが任意の値に指定することができる。そして、属性取得部１０２０は、ｈ＝０ のときに得られた出力値を基準値（０）として出力値を正規化する。
【００４０】
図４（ｄ）に示すように、対象物が凸の塊状の領域（blob）である場合、属性取得部１０２０は、ｈ＝Ｄ（Ｄは対象物の物体サイズ（直径）を表す）のときに、対象物の中心付近で出力曲線の極大値（local_max）を取得する。
【００４１】
また、図４（ｅ）に示すように、対象物が凹の塊状の領域（i-blob）である場合、属性取得部１０２０は、ｈ＝Ｄのときに、対象物の中心点付近で出力曲線の極小値（local_min）を取得する。
【００４２】
尚、図４（ｆ）に示すように、空洞や、石灰化などの病変の性状によって、複数の極値が現れる可能性がある。複数の極値が存在する場合、属性取得部１０２０は、凸の塊状の領域および凹の塊状の領域が混在する領域（mixed-blob）であると判断する。極値の数と出力曲線における極値の特性によって、属性取得部１０２０は、処理対象となる領域（リンパ節）を、凸の塊状の領域、凹の塊状の領域、または混在する領域に分類し、この分類の結果を処理対象となる領域（リンパ節）の濃度分布属性情報とする。尚、属性取得部１０２０は、ノイズ除去するために、L(x, y, z, h)の出力値に平滑化処理を加えることが可能である。
【００４３】
ステップＳ１０２３において、属性取得部１０２０は、ステップＳ１０２０で取得した濃度分布属性情報が、混在領域（mixed-blob）であるか否かを判定する。濃度分布属性情報が混在領域（mixed-blob）を示すものでない場合（Ｓ１０２３−Ｎｏ）、属性取得部１０２０は、処理をステップＳ１０３０に進める。一方、ステップＳ１０２３の判定で、濃度分布属性情報が混在領域（mixed-blob）を示すものである場合（Ｓ１０２３−Ｙｅｓ）、属性取得部１０２０は、処理をステップＳ１０２５に進める。
【００４４】
ステップＳ１０２５で、属性取得部１０２０は、混在領域（mixed-blob）における、凸の塊状の領域の成分（Ｖblob）と、凹の塊状の領域の成分（Ｖi-blob）をそれぞれ取得する。ここで、成分とは、凸の塊状の領域と凹の塊状の領域のそれぞれの相対的な大きさを表す情報である。例えば、図４（ｆ）に示している混在領域（mixed-blob）について、（１）式を適用した際のLoGカーネルＬ(x, y, z, h)の出力曲線を利用する場合を説明する。Ｌ(x, y, z, h)の極大値を含む出力曲線の分布をＬ+と設定し、極小値を含む出力曲線の分布をＬ-と設定する。属性取得部１０２０は、Ｌ+およびＬ-のそれぞれにおける極値の絶対値の最大値（すなわち、Ｌ+の複数の極大値のうちの最大値と、Ｌ-の複数の極小値のうちの最小値）を、ＶblobおよびＶi-blobとして取得する。あるいは、Ｌ+およびＬ-のそれぞれにおける極値の絶対値の平均値、Ｌ+およびＬ-のそれぞれの面積、Ｌ+およびＬ-のそれぞれに対応する出力曲線の横軸の幅などを、ＶblobとＶi-blobとして取得するようにしてもよい。ＶblobとＶi-blobを取得したら、処理をステップＳ１０３０に進める。
【００４５】
次に、形状の算出方法を選択する処理を説明する。ステップＳ１０３０において、選択部１０３０は、属性取得部１０２０で取得された処理対象となる領域（リンパ節）の濃度分布属性情報に基づいて、処理対象となる領域（リンパ節）の形状を算出する手法（算出方法）を選択する。形状を算出する手法（算出方法）には、凸の塊状の領域に対応する手法（blob状として形状を算出する手法）と、凹の塊状の領域に対応する手法（i-blob状として形状を算出する手法）と、２種類の手法が設定されているものとする。
【００４６】
属性取得部１０２０が取得した濃度分布属性情報が、凸の塊状の領域（blob）である場合、選択部１０３０は凸の塊状の領域に対応する手法を選択する。また、取得した濃度分布属性情報が、凹の塊状の領域（i-blob）である場合、選択部１０３０は凹の塊状の領域に対応する手法を選択する。
【００４７】
濃度分布属性情報が、凸の塊状の領域および凹の塊状の領域が混在する領域である場合、選択部１０３０は、Ｓ１０２５で取得した混在領域における凸の塊状の領域の成分Ｖblobと、凹の塊状の領域の成分Ｖi-blobに基づいて、算出手法を選択する。例えば、ＶblobとＶi-blobの大きさを比較し、ＶblobがＶi-blobより大きい場合は、凸の塊状の領域に対応する手法を選択する。一方、Ｖi-blobがＶblobより大きい場合、凹の塊状の領域に対応する手法を選択する。
【００４８】
また、選択部１０３０は、濃度分布属性が混在領域を示す情報である場合に、凸の塊状の領域の成分および凹の塊状の領域の成分の比較に基づき、混在領域に対する領域の形状を算出するための算出方法を選択する。選択部１０３０は、凸の塊状の領域の成分および凹の塊状の領域の成分を用いた比率と閾値との比較の結果に基づき、混在領域に対する領域の形状を算出するための算出方法を選択してもよい。
【００４９】
凹の塊状の領域の成分に対する凸の塊状の領域の成分の比率が閾値より大きい場合、選択部１０３０は凸の塊状の領域に対応する算出方法を選択する。また、凹の塊状の領域の成分に対する前記凸の塊状の領域の成分の比率が、閾値以下となる場合、選択部１０３０は凹の塊状の領域に対応する算出方法を選択する。具体的な処理は以下のとおりである。
【００５０】
混在領域に対する形状の計算手法を選択するために、ステップＳ１０２５で取得した、凸の塊状の領域の成分（Ｖblob）と凹の塊状の領域の成分（Ｖi-blob）とを用いて、選択部１０３０は、両者の比率を（２）式により算出する。
【００５１】
Ｖ＝Ｖblob／Ｖi-blob    ・・・（２）
選択部１０３０は（２）式に算出した比率Ｖの値と、予め定められた閾値（Ｖt）とを比較する。そして、選択部１０３０は、比較の結果に応じて凸の塊状の領域に対応する手法、または、凹の塊状の領域に対応する手法を選択する。
【００５２】
例えば、（２）式で算出した比率Ｖが閾値Ｖtより大きい場合、選択部１０３０は、凸の塊状の領域に対応する手法（算出方法）を選択し、処理対象となる領域（リンパ節）の形状を算出するようにする。あるいは、比率Ｖが閾値以下（Ｖ≦Ｖt）である場合、選択部１０３０は、凹の塊状の領域に対応する手法（算出方法）を選択し、処理対象となる領域（リンパ節）の形状を算出する処理を行う。本実施形態では、閾値Ｖt＝０．５とする。尚、閾値（Ｖt）は、例えば、０．０から１．０の範囲で任意に設定可能である。
【００５３】
次に、形状情報を取得する処理について説明する。ステップＳ１０４０において、形状取得部１０４０は、ステップＳ１０３０で選択された形状の算出手法によって、処理対象となる領域（リンパ節）の形状情報を取得する処理を実行する。本実施形態では、（１）式を適用した際のLoGカーネルＬ(x, y, z, h)の出力曲線を用いて推定する場合を例として説明する。
【００５４】
凸の塊状の領域に対応する手法（算出方法）で形状を取得する場合、図４（ｄ）に示すように、極大値の最大値に対応するスケールhlocal_ maxを、処理対象となる領域（リンパ節）の形状を表すパラメータ（近似する球の直径ｄ＝２λ）と設定する。凹の塊状の領域に対応する手法で形状を取得する場合、図４（ｅ）に示すように、極小値の最小値に対応するスケールhlocal_ min を処理対象となる領域（リンパ節）の形状を表すパラメータ（近似する球の直径ｄ＝２λ）とする（図５）。非特許文献２に記載されている固有値分解によって、選択されたパラメータから複数のパラメータ（λ1,λ2,λ3）を求め、処理対象となる領域（リンパ節）の３次元の形状を複数のパラメータを用いて図６に示すように楕円体で近似することも可能である。
【００５５】
次に、算出結果の表示処理について説明する。ステップＳ１０５０において、表示制御部１０５０は、ステップＳ１０４０で計算した形状に関する情報を画像処理装置１００に接続されたモニタ１６０に送信し、表示する。このとき、表示制御部１０５０は、シード点を重心として、取得された形状を表すパラメータを直径とした球と元の３次元ＣＴ画像とを重ねて合成した画像（合成画像）を表示する。また、表示制御部１０５０は、所定の面で切断した２次元の断面画像を生成する処理を実行することも可能である。
【００５６】
所定の面は、例えば、ユーザが、例えば、入力部として機能するマウス１７０やキーボード１８０等を用いて対話的に設定することが可能である。これにより、３次元の変形画像のうち、ユーザが所望する任意の領域を任意の角度で切り出した断面画像を任意の拡大縮小率で表示するように表示することができる。画像の表示方法は上記の方法に限定されるものではなく、例えば、表示制御部１０５０は、３次元の合成画像をボリュームレンダリングして表示するように表示制御を行うことも可能である。
【００５７】
（変形例１）
第１実施形態では、Ｓ１０２０において、処理対象となる領域（リンパ節）の濃度分布属性の取得処理をマルチスケールで適用したLoGカーネルの出力曲線を用いた推定法により実行する場合を例として説明したが、本発明はこの例に限定されるものではない。ユーザの手動操作に基づいて、濃度分布属性の取得を行ってもよい。例えば、ユーザがマウス１７０を用いて、処理対象となる領域（リンパ節）に属する線をトラップすることによって濃度分布情報を取得し、それに基づいて処理対象となる領域（リンパ節）の濃度分布属性を推定しても良い。これ以外にも、例えば、非特許文献２で記載されているGaussianフィティングなどによって対処理対象となる領域（リンパ節）の濃度分布属性を推定しても良い。変形例１の構成を用いても、処理対象となる領域（リンパ節）の濃度分布属性の取得処理を、第１実施形態と同様に精度よく行うことが可能になる。
【００５８】
（変形例２）
第１実施形態では、ステップＳ１０２５において、凸の塊状の領域の成分および凹の塊状の領域の成分を求める際にLoGカーネルＬ(x, y, z, h)の出力曲線に現れる複数の極値（極値の絶対値の最大値、平均値）を用いる構成を説明した。本発明の趣旨はこの例に限定されるものではなく、LoGカーネルＬ(x, y, z, h)の出力曲線に現れる最初の極大値を含む出力曲線の分布と極小値を含む出力曲線の分布を選択して判断しても良い。処理対象となる領域（リンパ節）の周囲に存在する臓器（周囲臓器）との接触によって、LoGカーネルＬ(x, y, z, h)の出力曲線において、複数の極大値と複数の極小値が現れる場合がある。最初の極大値と最初の極小値以外の極値は処理対象となる領域（リンパ節）と接触している周囲臓器の可能性が高い。このため、LoGカーネルＬ(x, y, z, h)の出力曲線から最初の極大値を含む出力曲線の分布と最初の極小値を含む出力曲線の分布のみを用いても良い。属性取得部１０２０は、極大値を含む出力曲線の分布（Ｌ+）の面積と極小値を含む出力曲線の分布（Ｌ-）の面積、または、Ｌ+およびＬ-のそれぞれに対応する出力曲線の横軸の幅を計算しても良い。
【００５９】
属性取得部１０２０は、LoGカーネルＬ(x, y, z, h)の出力曲線から、最初の極大値を含む出力曲線の分布と極小値を含む出力曲線の分布のみを選択する。そして、属性取得部１０２０は、凸の塊状の領域の成分（Ｖblob）と、凹の塊状の領域の成分（Ｖi-blob）をそれぞれ取得する。この処理により演算処理の負荷を軽減しつつ、凸の塊状の領域の成分（Ｖblob）および凹の塊状の領域の成分（Ｖi-blob）を精度よく取得することが可能になる。
【００６０】
（変形例３）
第１実施形態では、混在領域に対する形状の計算手法を選択するために、LoGカーネルＬ(x, y, z, h)の出力曲線における極大値を含む出力曲線の分布（Ｌ+）および極小値を含む出力曲線の分布（Ｌ-）の属性を用いた構成を説明した。そして、第１実施形態では、凸の塊状の領域の成分（Ｖblob）および凹の塊状の領域の成分（Ｖi-blob）を算出する構成を説明した。
【００６１】
本発明の趣旨は、この例に限定されるものではない。凸の塊状の領域の成分（Ｖblob）および凹の塊状の領域の成分（Ｖi-blob）の算出を、閾値またはフィルタリング値に基づいて計算しても良い。例えば、シード点周辺の局所領域Ｉ’(x,y,z)において、局所領域内の画素の濃度値が閾値Ｔを超える画素を凸の塊状の領域に属する画素とし、閾値Ｔ以下の画素を凹の塊状の領域に属する画素とする。それぞれの画素数に基づいて、凸の塊状の領域の成分（Ｖblob）および凹の塊状の領域の成分（Ｖi-blob）を算出するようにしても良い。なお、閾値Ｔの値はシード点の濃度値を利用しても良いし、ユーザが指定しても良い。
【００６２】
また、属性取得部１０２０は、ヘッセ行列に基づくフィルタとして、凸の塊状の領域（blob）および凹の塊状の領域（i-blob）を強調可能なフィルタを、それぞれシード点周辺の局所領域I’(x,y,z)に適用することも可能である。また、属性取得部１０２０は、フィルタの出力値の最大値または強調された画素の数などに基づいて、凸の塊状の領域の成分（Ｖblob）と、凹の塊状の領域の成分（Ｖi-blob）をそれぞれ取得することも可能である。
【００６３】
（変形例４）
第１実施形態では、ステップＳ１０４０において、形状情報を算出する処理を、LoGカーネルＬ(x, y, z, h)の出力曲線を用いて推定する場合を例として説明したが、本発明の趣旨はこの例に限定されるものではない。形状情報の算出を、他のフィルタリング値に基づいて計算しても良い。
【００６４】
例えば、処理対象となる領域（リンパ節）に対して、ヘッセ行列に基づくフィルタ（凸の塊状の領域および凹の塊状の領域を強調可能なフィルタ）を、LoGカーネルのスケールｈをマルチスケール{ｈmin・・・ｈmax }で適用しても良い。フィルタの出力値の最大値に対応するスケールｈを処理対象となる領域（リンパ節）の形状を表すパラメータにしても良い。また、複数の手法を同時に適用し、ユーザが手動で実際の形状と最も近いと思われる結果を選択しても良い。
【００６５】
本実施形態によれば、形状、テクスチャ、周辺物との関係によらず、対象物の形状を精度よく求めることが可能になる。
【００６６】
（第２実施形態）
第２実施形態では処理対象となる領域（リンパ節）の注目領域（ＶＯＩ）の取得や、不要な領域削除などの前処理を施す構成の画像処理装置２００について説明する。本実施形態の画像処理装置２００は、処理対象となる領域を含む注目領域から、領域の形状の取得に用いない不要な領域を特定し、注目領域から不要な領域を取り除く処理を行う関心領域取得部１０１５を更に備えるものである。そして、属性取得部１０２０は、不要な領域が取り除かれた注目領域に含まれる処理対象の領域の濃度分布属性を取得する。そして、形状取得部１０４０は、取得した濃度分布属性に応じた算出方法により、処理対象の領域の形状を取得する。以下、画像処理装置２００の機能構成および処理フローを説明する。
【００６７】
（機能構成）
図７は、本実施形態に係る画像処理装置２００を含む画像処理システムの機能構成を示す図である。本実施形態において、第1実施形態と同様の機能を持つ構成要素には図２と同一の番号を付しており、重複した説明は省略する。同図７に示すように、本実施形態における画像処理装置２００は、機能構成として、対象画像取得部１０００、シード点取得部１０１０、関心領域取得部１０１５、属性取得部１０２０、選択部１０３０、形状取得部１０４０、表示制御部１０５０を有する。本実施形態の画像処理装置２００において、関心領域取得部１０１５は、上記のように処理対象となる領域を含む注目領域から不要な領域を特定し、注目領域から不要な領域を取り除く処理を行う。この処理により、処理対象となる領域（リンパ節）の形状を算出するために必要な画像領域を取得する。
【００６８】
（処理フロー）
次に、画像処理装置２００が行う全体の動作に関して、図８を用いて詳しく説明する。ステップＳ２０００およびステップＳ２０１０の処理は、第１実施形態の図３で説明したステップＳ１０００およびステップＳ１０１０の処理と同様であるため説明を省略する。
【００６９】
ステップＳ２０１５において、関心領域取得部１０１５はステップＳ２０００で取得した画像の濃度値情報およびステップＳ２０１０で取得したシード点情報を用いて、処理対象となる領域（リンパ節）の形状を算出するために必要な画像領域（領域）を取得する。例えば、処理対象となる領域（リンパ節）が存在している臓器領域を抽出し、血管、骨、他の臓器領域など余分な領域を削除するなどの前処理を施す。
【００７０】
次に、関心領域取得部１０１５は、血管、骨、他の臓器領域など余分な領域を示す領域情報を主メモリ１２に記憶する。また、関心領域取得部１０１５は、横断面（Axial）、矢状面（Sagittal）、冠状面（Coronal）の断面像の情報を参照しながら，処理対象となる領域（リンパ節）を取り囲む領域（直方体）を注目領域（ＶＯＩ）として取得する。
【００７１】
そして、関心領域取得部１０１５は、主メモリ１２に記憶された不要な領域を、注目領域（ＶＯＩ）から除く処理を実行する。尚、関心領域取得部１０１５は、上記の臓器抽出、余分な領域削除などの処理を、領域拡張、Level-setなどの手法によって自動で実行することが可能である。また、モニタ１６０に表示される横断面（Axial）、矢状面（Sagittal）、冠状面（Coronal）の断面像を参照しながら、マウス１７０で臓器、余分な領域を手動入力により指定してもよい。
【００７２】
ステップＳ２０２０からステップＳ２０５０までの処理は、第1実施形態の図３で説明したステップＳ１０２０からステップＳ１０５０と同様の処理であるため、重複した説明は省略する。
【００７３】
以上説明した処理によれば、処理対象となる領域（リンパ節）の関心領域を所得するための前処理を施すことができる。このため、ステップＳ２０２０以降の処理は、注目領域（ＶＯＩ）から不要な領域を取り除いた後の領域に適用される。ステップＳ２０２０以降の処理は、不要な領域が含まれない領域に対して、濃度分布属性の取得、凸の塊状の領域の成分と、凹の塊状の領域の成分の取得、形状の算出手法の選択、形状情報の算出処理をより正確な範囲で実行することができる。これにより、形状、テクスチャ、周辺物との関係によらず、対象物の形状を精度よく求めることが可能になる。
【００７４】
（その他の実施形態）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【符号の説明】
【００７５】
100  画像処理装置、1000 対象画像取得部、1010 シード点取得部、1020属性取得部、1030  選択部、1040  形状取得部、1050  表示制御部、1015  関心領域取得部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図４】
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