(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
組織抽出システムにより作成された人体の三次元データに基づいて透明な素材で人体の模型を作成する人体模型作成システムであって、
前記組織抽出システムは、
座標軸をそろえて複数のシークエンスを撮像する撮像部と、
前記撮像部により撮像された複数のシークエンスを、そのシークエンスを座標軸にとったヒストグラム空間に変換する変換部と、
前記変換部により変換されたヒストグラム空間上の島の中心位置を計算し、その中心位置をもとに標準化を行い、前記ヒストグラム空間座標と組織とを対応付けるためのラベリングを行い、被検体の組織を抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された組織のうち異常信号パターンを示す病的組織をハイライト化するハイライト化部と、
前記抽出部により抽出された組織の座標情報を抽出することで三次元データを作成する三次元データ作成部とを備え、
前記ヒストグラム空間上の島情報を用いて各シークエンスを標準化する場合は自由曲線を用いた領域選択を行うことで標準化係数を各シークエンスごとに指定し、事前に作成しておいたライブラリを用いて前記ヒストグラム空間内の各点において透明度と色を設定する
ことを特徴とする人体模型作成システム。
【請求項２】
前記透明な素材は超音波透過性に優れた素材であることを特徴とする請求項１記載の人体模型作成システム。
【請求項３】
超音波画像における無信号組織を超音波で信号をもたずに透明な素材、中間信号組織を半透明で超音波で中間的な信号となる素材、高信号組織を硬くて信号を通さない素材で作成することを特徴とする請求項２記載の人体模型作成システム。
【請求項４】
前記中間信号組織と前記高信号組織をＲＰシステムで作成して外側を覆う模型に設置した状態でゲルで満たしたことを特徴とする請求項３記載の人体模型作成システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、主として、医療教育・診療用の人体模型を作成する人体模型作成システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療現場ではＭＲＩやＣＴ、超音波などによって詳細な人体の内部構造を三次元的に撮影することが可能になってきた。超音波検査では人体の三次元的な構造を理解していないと画像情報を正確に読み取ることが難しい。また超音波ガイド下に腫瘍を穿刺して治療したり、超音波ガイド下に麻酔のために神経穿刺をするといった、超音波で組織を見ながら治療を行う医療行為が行われるようになってきた。そのため人体の三次元構造を把握する需要が出現している。例えば特許文献１には、人体模型に超音波を当て、その超音波画像の色調によって内蔵模型の診断実習を行うことが記載されている。ＣＴなどから３Ｄ画像を再構成した画像をのせた教材もある（特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−２４２４２７号公報
【特許文献２】特開２００２−４０９２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の医学用教育模型は内部が見えないため、超音波を照射している部分を容易に把握することができない。このような問題は、構造が複雑な部位（関節など）ほど顕著である。骨などは人骨の鋳型から作成されてきたが、軟部組織は鋳型作成が困難であるため人の手によって制作されてきた。そのため実際の解剖とは異なることがあり問題となってきている。特に作成時には医学的に問題となっていなかった解剖構造が、医療技術・知識の進歩により新たな臨床的な意義を持つようになった場合、正確に作りこんでいないため問題となる。
【０００５】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、医療教育・診療に有用な人体の模型を作成することができる人体模型作成システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、組織抽出システムにより作成された人体の三次元データに基づいて透明な素材で人体の模型を作成する人体模型作成システムであって、前記組織抽出システムは、座標軸をそろえて複数のシークエンスを撮像する撮像部と、前記撮像部により撮像された複数のシークエンスを、そのシークエンスを座標軸にとったヒストグラム空間に変換する変換部と、前記変換部により変換されたヒストグラム空間上の島の中心位置を計算し、その中心位置をもとに標準化を行い、前記ヒストグラム空間座標と組織とを対応付けるためのラベリングを行い、被検体の組織を抽出する抽出部と、前記抽出部により抽出された組織のうち異常信号パターンを示す病的組織をハイライト化するハイライト化部と、前記抽出部により抽出された組織の座標情報を抽出することで三次元データを作成する三次元データ作成部とを備え、前記ヒストグラム空間上の島情報を用いて各シークエンスを標準化する場合は自由曲線を用いた領域選択を行うことで標準化係数を各シークエンスごとに指定し、事前に作成しておいたライブラリを用いて前記ヒストグラム空間内の各点において透明度と色を設定することを特徴とする。
【０００７】
また、前記透明な素材は超音波透過性に優れた素材であってもよい。
【０００８】
また、超音波画像における無信号組織を超音波で信号をもたずに透明な素材、中間信号組織を半透明で超音波で中間的な信号となる素材、高信号組織を硬くて信号を通さない素材で作成してもよい。
【０００９】
また、前記中間信号組織と前記高信号組織をＲＰシステムで作成して外側を覆う模型に設置した状態でゲルで満たしてもよい。
【００１０】
また、前記三次元データを作成する組織抽出システムを備え、前記組織抽出システムは、座標軸をそろえて複数のシークエンスを撮像する撮像部と、前記撮像部により撮像された複数のシークエンスを、そのシークエンスを座標軸にとったヒストグラム空間に変換する変換部と、前記変換部により変換されたヒストグラムの分布から被検体の組織を抽出する抽出部とを備えてもよい。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、医療教育・診療に有用な人体の模型を作成することができる人体模型作成システムを提供することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態における作成法Ａにより作成された人体模型の斜視図である。
【図２】本発明の実施形態における作成法Ａを説明するための図である。
【図３】本発明の実施形態における作成法Ａを説明するための図である。
【図４】本発明の実施形態における作成法Ａを説明するための図である。
【図５】本発明の実施形態における作成法Ａを説明するための図である。
【図６】本発明の実施形態における作成法Ａを説明するための図である。
【図７】本発明の実施形態における作成法Ａを説明するための図である。
【図８】本発明の実施形態における作成法Ａを説明するための図である。
【図９】本発明の実施形態における作成法Ａを説明するための図である。
【図１０】本発明の実施形態における作成法Ａを説明するための図である。
【図１１】本発明の実施形態における作成法Ａを説明するための図である。
【図１２】本発明の実施形態における作成法Ａを説明するための図である。
【図１３】本発明の実施形態における作成法Ａを説明するための図である。
【図１４】本発明の実施形態における作成法Ｂを説明するための図である。
【図１５】本発明の実施形態における作成法Ｂを説明するための図である。
【図１６】本発明の実施形態における作成法Ｂを説明するための図である。
【図１７】本発明の実施形態における組織抽出システムの構成図である。
【図１８】本発明の実施形態におけるヒストグラム空間の処理を示すフローチャートである。
【図１９】本発明の実施形態におけるヒストグラム空間への展開を示す図である。
【図２０】本発明の実施形態における島の解析手法を説明するための図である。
【図２１】本発明の実施形態における島の解析手法を説明するための図である。
【図２２】本発明の実施形態における島の中心位置を示す図である。
【図２３】本発明の実施形態における表示部における画面表示例を示す図である。
【図２４】錐体細胞の組み合わせと色の関係を示す図である。
【図２５】本発明の実施形態における組織分類を説明するための図である。
【図２６】本発明の実施形態におけるＷＬとＷＷを説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本発明の一実施形態を説明する。
【００１４】
本発明の実施形態における人体模型作成システムでは、診断装置であるＣＴやＭＲＩや三次元超音波から生体の三次元データを複数取得し、三次元データを重ね合わせて組織を抽出し、ＲＰ（Rapid Prototyping）システムでそれぞれ組織を目的に合わせて、色、透明度、超音波特性、硬さなどの特性を変えて教育用・診療用の模型を作成する。透明度をもち、超音波透過性に優れた素材を用いることで、内部構造物を透視して見ながら超音波検査・診療の練習を行う模型の作成が可能である。超音波の学習・練習に有用であり、患者を撮影したデータから作成した場合は、超音波ガイド下の腫瘍穿刺術の術前練習に用いることも可能である。
【００１５】
産業界ではコンピュータ設計データから直接実物を作成するシステム、ＲＰシステムが急速に発展している。当初は一種類の素材しか利用できなかったが、多色刷りや、透明な素材、柔らかい素材などをまぜて作成することが可能となってきている。生体の三次元データから組織を分離して目的に合わせて各組織の、色・透明度・材質（超音波透過性など）を変えることで、教育・診療に有用な模型を作成することが可能である。特に透明で多色刷りが可能なＲＰシステムを使うことで有用な素材を作成することが可能である。
【００１６】
以下に、三次元データを重ね合わせて組織を抽出する方法、抽出した組織位置情報を元に模型を作成する方法、教育・臨床における使い方について説明する。
【００１７】
１．三次元データを重ね合わせて組織を抽出する方法
医療現場ではＭＲＩやＣＴなどの三次元データを取得する検査装置が利用されている。ＣＴは放射線を利用しているため、骨などの固い組織の検出に有用であるが、軟部組織の検出は苦手である。ＭＲＩは水素と磁場の反応を利用しているため、筋肉や脂肪などの軟部組織の検出に優れているが、水素を持たない骨などの組織の検出は苦手である。三次元超音波は視野は狭いが三次元高周波超音波プローブを用いることで高い精度で軟部情報を得ることができる。このように装置ごとに異なる組織特異性をもった三次元データを得ることができる。
【００１８】
同一装置であれば位置合わせを行うことは容易である。ＭＲＩは撮影時にシークエンスごとに撮影範囲を固定することが可能であるため、被検者が動かない限り位置情報から自動的に重ね合わせを行うことは可能である。撮影装置が違う場合は撮影データの特性を元に重ね合わせを行う必要がある。異なる装置からの情報の位置合わせする方法は各種考案されている。マーカーを配置する方法とマーカーを配置しない、選択領域マッチング法（表面マッチング、ボリュームマッチング）、最適化手法などがある。これらの方法を用いて得られた異なる三次元データを合成する。合成の結果、任意の空間座標に複数の信号情報がセットされたベクトルデータとなる。
【００１９】
重ね合わせを行った結果、三次元での座標に複数の情報を得ることが可能である。座標を（ｘ，ｙ，ｚ）としたときに、重ねた情報の種類だけ信号情報をもったベクトル（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，・・・，Ｓｎ）が得られる。ｆ（ｘ，ｙ，ｚ）＝（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，・・・，Ｓｎ）という情報を信号情報を軸とした多次元のヒストグラム空間にプロットすると組織を信号特性ごとに分離することが可能である。本発明者は、このような組織抽出システムを特願２０１０−１７２４８２において提案している（後述する）。
【００２０】
２．抽出した組織位置情報を元に模型を作成する方法
上記方法によって組織ごとの位置情報のセットを得ることが可能である。これらの情報をＣＡＤシステムに入力して組織ごとにＲＰシステムで素材を変えることで模型を作成することが可能である。もちろん、人体の三次元データを作成する方法は特に限定されるものではなく様々な方法を採用することができる。三次元データに基づいて模型を作成する方法もＲＰシステムを用いる方法に限定されるものではない。以下に代表的な２つの作成法を説明する。
【００２１】
（１）作成法Ａ
超音波透過性を持たないが半透明で中を透視することが可能な教材の作成法Ａを示す。人体と同一の形状で半透明であり、中の組織を透視することが可能な教材で、特定の断面で分離してその断面を観察することが可能である。
【００２２】
図１は、作成法Ａにより作成された膝関節の樹脂モデルの斜視図である。関節付近で数か所分割でき、分割されたピース同士の嵌合（位置決め）が可能であり、モデルを台座で固定できるようになっている。
【００２３】
このような人体模型を作成する場合、まずは、図２に示すように、ＣＴ画像より三次元モデルを作成する。骨組織と軟組織は分割してモデルを作成している。
【００２４】
次いで、図３に示すように、三次元モデルを分割する断面２１を決定する。この分割断面２１の位置や数は、模型の部位や使用目的等に応じて決定すればよい。
【００２５】
次いで、図４に示すように、位置決め球を埋める位置を決定する。ここでは、分割ピース同士の嵌合は２つの球２２で行っている。その際、モデルの必要な場所から極力離れた場所に嵌合球２２を配置し、骨と軟組織を跨ぐような嵌合球２２の配置は避ける。両方を跨ぐとどちらの材料で造形するか見極めが難しくなるためである。
【００２６】
次いで、図５に示すように、分割断面でモデルを切り分け、図６に示すように、串刺しロッド２３の貫通位置を決定する。ロッド２３の貫通位置は一番上のパーツが十分固定できる位置に配置しておく。更に、図７に示すように、串刺しロッド２３の形状を決定する。
【００２７】
次いで、図８に示すように、メス型の作成を行うため嵌合球２２だけのデータを作成し、嵌合球２２に対して軟組織・骨をそれぞれブーリアン演算し、軟組織・骨に嵌合球２２のくぼみ２４を付ける。ブーリアン演算とは、３次元コンピュータグラフィックスやＣＡＤにおいて、体積を持った形状同士の和、差、積の 集合演算により造形する方法である。また、図９に示すように、嵌合球２２のデータと軟組織・骨のデータをブーリアン演算し、嵌合球２２のオス側だけの突起２５のデータを作成する。更に、図１０に示すように、くぼみ２４の付いたデータと突起２５の付いたデータをブーリアン演算し結合する。嵌合球２２と各組織を最初から結合する方が手間は省けるが、骨と結合するのか軟組織と結合するのか注意が必要となる。
【００２８】
次いで、図１１に示すように、串刺しロッドと膝モデルの台座、串刺しロッドブーリアン演算用モデルをモデリングする。串刺しロッドはブーリアン演算用ロッドに対して０．５ｍｍ程度のすきまを設けるように設計する。また、コーナー部等のすきまに注意する。
【００２９】
次いで、図１２に示すように、串刺しロッドブーリアン用モデル２３と図１０に示すモデルをブーリアン演算する。また、図１３に示すように、軟組織と骨をブーリアン演算する。全体的に軟組織・骨と各要素をブーリアン演算すると処理後のゴミ２９がひどく、修正に大変手間がかかる。従って、各要素をブーリアン演算の事前に十分修正しておくのが望ましい。最後に、図１０、図１１、図１３に示すデータの造形を行うと、図１に示すモデルが完成する。
【００３０】
（２）作成法Ｂ
超音波透過性をもち半透明で中を透視することが可能な教材の作成法Ｂを示す。超音波検査練習用の教材に必要な特性は、(1)血管・筋肉・骨などの重要組織が透けて見えること、(2)超音波を当てた時に人体と同じような超音波画像が描出されること、である。超音波画像では、水などの無信号組織、筋肉などの中間的な信号の組織、骨などの高信号で超音波を通さない組織がある。そこで、(1)無信号組織を超音波で信号をもたずに透明な素材、(2)中間的な信号の組織を半透明で超音波で中間的な信号となる素材、(3)骨などの高信号組織を硬くて信号を通さない素材の三色刷りで作成すればよい。現時点では超音波で信号をもたずに透明なＲＰ素材は存在しないため、以下の手法を採用している。
【００３１】
すなわち、図１４（ａ）は膝関節のＣＴ画像であり、図１４（ｂ）はこのＣＴ画像より作成された三次元モデルである。符号３１は(1)の無信号組織、符号３２は(2)の中間信号組織、符号３３は(3)の高信号組織を表している。
【００３２】
ここで、図１４（ｃ）に示すように、中間信号組織３２と高信号組織３３を二色刷りＲＰシステムで作成し、内部模型４１とする。次に、図１４（ｄ）に示すように、無信号組織３１＋中間信号組織３２＋高信号組織３３の反転情報から外側を覆う模型を作成し、外側模型４２とする。外側模型４２は三次元ＣＡＤソフトを用いて金型のように開くことができるようにする。また、内部模型４１と外側模型４２は安定して組み合わせることができるようにお互いの接続部位を作っておく。図１５に示すように、外側模型４２の中に内部模型４１を設置した状態でゲル４３で満たす。ゲル４３の素材としては超音波用のゼリーを使用することができる。このゼリーに添加物を混ぜることで透明度をコントロールする。また、信号強度を合わせるために添加物を入れる量を変化させることで超音波検査装置での信号特性を変化させる。図１６（ａ）に示すように、ゲル４３が固まった時点で外側模型４２を開いて取り出す。安定性のために外周をコーティングする。構造物が大きくて安定性が保てない場合には、図１６（ｂ）に示すように、外側模型４２に窓４５をつけてフィルムを内張りし、その部位からプローブ４４を当てることでエコー検査可能となるようにする。超音波エコーはすべての位置から施行するわけではなく、特定の部位から特定の方向にのみ検査を行うため、このような限定的な教材でも十分役に立つ。図１６（ｂ）では窓４５を１箇所しか設けていないが、２箇所以上設けてもよいことはもちろんである。
【００３３】
３．教育・臨床における使い方
（１）使い方Ａ
作成法Ａにより作成された人体模型の使い方を説明する。すなわち、超音波透過性を持たないが半透明で中を透視することが可能な教材は、ＣＴやＭＲＩ、超音波検査における三次元的な構造把握に有用である。健康な人のデータと疾患データから作成することで三次元的に違いを理解することも可能である。また診断で重要な断面が見えるようにＣＡＤで断面を設定することで、特定の疾患検出に役立つ教材を作成することが可能である。
【００３４】
（２）使い方Ｂ
作成法Ｂにより作成された人体模型の使い方を説明する。すなわち、超音波透過性をもち半透明で中を透視することが可能な教材は、超音波検査の練習に有用である。特に超音波ガイド下における腫瘍穿刺や麻酔のための神経穿刺は患者ごとの違いが大きいため個別の対応が必要である。施術前に患者模型を作成することで術式のシュミレーションを行うことが可能である。
【００３５】
ＲＰシステムは鋳型を作って大量生産する製品と違い、作成ごとに鋳型は作らずにＣＡＤデータからのみ作成される。そのため少量多品種作成に向いている。この特性を利用してオーダーメード治療のためのシュミレーションを行うことが可能である。
【００３６】
以上のように、本発明の実施形態における人体模型作成システムによれば、人体の三次元データに基づいて透明な素材で人体の模型を作成するようにしているので、中が透けて見える医療教育・診療に有用な人体の模型を作成することができる。透明度をもち、超音波透過性に優れた素材を用いることで、中を透かして見ながら超音波検査の練習をすることが可能である。更に、ＲＰシステムを用いて実寸どおりに模型を作成することができ、目的によって素材の色、透明度、超音波特性、硬さなどの特性を容易に変えることができる。
【００３７】
４．特願２０１０−１７２４８２に記載の組織抽出システム
本発明者は、画像を用いて組織を効率よく抽出することができる組織抽出システムを提案している。以下、この組織抽出システムを図面に従って詳細に説明する。
【００３８】
（１）組織抽出システムの構成
図１７は、本発明の実施形態における組織抽出システム１０の構成図である。この組織抽出システム１０は、ＭＲＩ画像を用いて被検体の組織を抽出するシステムであって、機能的には、撮像部１１と、変換部１２と、抽出部１３と、加工部１４と、メモリ１５と、表示部１６とを備えている。もちろん、情報を入力するための入力部や他のシステムと通信するための通信部などその他の処理部も備えているが、ここでは図示していない。
【００３９】
撮像部１１は、座標軸をそろえて複数のＭＲＩシークエンスを撮像するＭＲＩ等である。変換部１２は、撮像部１１により撮像された複数のＭＲＩシークエンスを、そのＭＲＩシークエンスを座標軸にとったヒストグラム空間に変換する。抽出部１３は、変換部１２により変換されたヒストグラムの分布から被検体の組織を抽出する。加工部１４は、抽出部１３により抽出された結果を用いて各種の加工処理を行う。メモリ１５は、各処理部の処理結果など各種データを記憶する。表示部１６は、メモリ１５に記憶されたデータを表示する液晶ディスプレイ等である。変換部１２、抽出部１３、加工部１４、メモリ１５、表示部１６は画像処理ワークステーションに搭載することができる。画像処理ワークステーションは高度な画像処理を専門に行うための装置であるが、詳細については後述する。
【００４０】
（２）ＣＴ画像の特徴と画像処理
組織抽出システム１０の構成を詳しく説明する前に、ＣＴ（Computed Tomography）の機能を概観して画像処理が重要となってきた経緯について説明する。レントゲン写真は、被検体に放射線を照射し、被検体の後ろ側に放射線を感知するフィルムをおいて撮影するという二次元のシステムである。ＣＴは、放射線源と受信機を回転させながら撮影してデータを計算することで断面像を作成するシステムである。１９９０年代まではスライス厚が３−５ｍｍ厚のデータであったため、一度の検査で画像枚数が１００枚を超えることは少なく、画像をフィルムに焼いて診断していた。
【００４１】
その後、ヘリカルＣＴが開発されて、スライス厚が０．５−１ｍｍとなり、検出器の多列化によって被爆量が減少したことから撮影時間が短くなった。たとえば、頭から足までの撮影は１０数秒で可能となり、画像枚数も１０００枚を超えるようになった。そのおかげで交通外傷などにより意識がなく損傷部位が分からない場合でも、頭部・胸部・腹部・骨盤などを一度に診断することが可能となり、救命率が上昇した。しかし、１０００枚以上の画像がある場合、それら画像をフィルムに焼くのはコスト的に問題があるため、医用画像表示用に開発された医療用ディスプレーの普及が進んでいる。
【００４２】
一方、複雑な骨折を診断する場合、平面画像の集合であるＣＴ画像を並べて頭の中で骨の立体構造を構築するのは難しいので、ＣＴ画像をもとに三次元画像を作成する需要が発生した。スライス厚が厚い時代には解像度の低い三次元画像しか作成できなかったが、スライス厚が薄くなった結果、非常に美しい三次元画像を作成できるようになった。
【００４３】
ＣＴ画像の信号はハンスフィールド値（ＨＵ値）といい、ＭＲＩと違って水が０、空気が−１０００となるように標準化されているため、筋肉や骨の信号分布はあらかじめ分かっている。骨の信号分布（だいたい２００以上）の部位だけを抽出すれば骨の領域だけが得られ、その情報をもとに骨の三次元画像を自動で作成することができる。同様に内臓や筋肉などの信号分布も分かっているため、特定組織の三次元画像を自動で作成することも可能である。そのため、信号分布が他の組織と重なっていない組織ほど三次元化が容易である。血管などは筋肉などの軟部組織の信号分布と似ているので、血管だけを抽出するのは困難である。そこで、人体に安全でＣＴ値が高い造影剤をＣＴ撮影直前に静脈投与することで血管のコントラストをつけることができる。造影剤の信号値は骨の信号分布と似ている。そのため、造影ＣＴ画像だけから血管だけを抽出することは困難であるが、造影前のＣＴ画像と造影後のＣＴ画像を逆算することで血管だけを抽出することができる。このような高度な画像処理を専門に行っているのが画像処理ワークステーションである。なお、ＭＲＩでも造影検査は可能である。
【００４４】
（３）医療画像規格の標準化と画像処理ワークステーション産業の出現
次に、臨床画像市場の歴史を概観して現状を把握する。従来、医療画像メーカーは独自規格の機器ばかり製造し、各社が囲い込みを行った結果、個々の医療機関では同じメーカーの機器しか使用できずコストも高くついた。そこで、アメリカの放射線専門医会と北米電子機器工業会が協議してＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格を定めた。その結果、違うメーカー同士でも画像のやり取りを行うことができるようになった。
【００４５】
これによる市場への影響は二つある。一つ目は市場規模が拡大したことである。ＤＩＣＯＭ規格に則れば、欧米でもアジアでも売ることができるため市場が急激に拡大した。二つ目はメーカーの分業化が進んだことである。ＭＲＩ、ＣＴ、画像サーバー、画像処理ワークステーション、医療用ディスプレー会社と専門会社に細分化していった。これら二つの要素があいまって世界中に医療画像関係のメーカーが出現し、技術革新の速度が速まった。現在、日本の大病院では画像処理ワークステーションが導入され、ＣＴ、ＭＲＩを撮影する部門と三次元などの画像処理の部門とに分業されている。
【００４６】
画像処理ワークステーション会社の収益源はサポート費用である。通常は高機能ＰＣに専用ソフトを搭載した状態で出荷するが、ＰＣの性能は数年おきに上昇するため、購入時に最速であったとしてもすぐに陳腐化する。そのため、数年おきに更新可能とし、保守点検料で稼ぐビジネスモデルが多い。他社と差別化するためいろいろな画像処理機能を追加して市場価値を高めている。初期にはＣＴの三次元化などの機能だけであったが、近年はＭＲＩの画像処理機能も搭載するようになってきた。本発明は、このような画像処理ワークステーションに搭載される画像処理ソフトにアドインとして追加することができる。
【００４７】
（４）ＭＲＩ画像をＣＴ画像のように画像処理する手法
ヒストグラム空間を用いたＭＲＩ画像信号の標準化について説明する。ＭＲＩ画像の問題点は信号が検査ごとに変化する相対値であることである。すなわち、ＣＴ画像の信号値は水を０、空気を−１０００として標準化されているため、特定の組織を信号値だけを頼りに抽出することができる。一方、ＭＲＩでは、信号値だけから特定の組織を自動抽出することは困難であり、自動抽出をするには組織ごとの信号分布を知る必要がある。
【００４８】
そこで、本発明の実施形態における組織抽出システム１０では、ＭＲＩ画像信号のヒストグラム（度数分布）から組織を抽出する手法を採用している。すなわち、ＨＵ値のように特定の物質を撮影した信号値から標準化するのではなく、信号分布から組織を分離するのが目標である。
【００４９】
ＭＲＩで単一のシークエンスのヒストグラムを作成すると、複数のピークが連なった分布を得ることができる。しかし分布の重なりが広いため、単一のシークエンスのヒストグラム分布から、それぞれの組織分布を分離することが困難である。それぞれの組織信号分布が広く、お互いの信号分布が重なっていることが原因である。そのため、ヒストグラムから組織を分離するのは困難とされてきた。
【００５０】
しかし、座標軸をそろえて複数のシークエンスを撮影すれば、そのヒストグラムから組織を分離することが可能となる。「座標軸をそろえて撮影する」とは、被検体の撮像条件（撮像範囲や撮像倍率など）を固定した状態で撮影することを意味する。各シークエンスの信号値を（ｘ，ｙ，ｚ）＝Ｓｎ（Ｓは指定された座標での信号値、ｎはシークエンス番号）とすると、それぞれのシークエンスを統合すれば（ｘ，ｙ，ｚ）＝（Ｓ１，Ｓ２，・・・，Ｓｎ）となる。そこで、シークエンスをそれぞれ座標軸にとったヒストグラム空間Ｈ（Ｓ１，Ｓ２，・・・，Ｓｎ）に変換する。これにより、各シークエンスでは信号分布が重なっていた組織もヒストグラム空間では分離される。すなわち、１変量では区別できない２群も多変量にすると区別できることがある。本発明では、このような多変量解析の手法を用いることで、複数のＭＲＩシークエンスをヒストグラム空間に変換して組織分離効率を高めることを可能としている。
【００５１】
撮影した部位が分かっていれば、その部位内にある組織の種類が分かるため、ヒストグラム空間内での信号パターンからどの分布が特定の組織であるかを同定することができる。ヒストグラム空間内での信号の集まりを「島」とすると、それぞれの島がどの組織であるか分かることになる。撮影シークエンスの微妙な設定によって島の厳密な位置は変化するが分布パターンは変わらない。たとえば、膝関節でＴ１強調画像、Ｔ２強調画像、Ｔ２＊（スター）強調画像を撮影してヒストグラム空間に変換すると、水分・骨髄・脂肪・筋肉などの島が形成される。年齢による筋肉の変性などがあった場合、島と島の距離は変わるが、島の位置の順番関係が変わるほどではない。この特性を用いて信号値の標準化と組織抽出を行うことができる。
【００５２】
（５）ヒストグラム空間の処理
図１８は、本発明の実施形態におけるヒストグラム空間の処理を示すフローチャートである。本質的には座標に対して組織マスクラベルすることが重要である。以下、それぞれの処理を詳細に説明する。
【００５３】
（５−１）ヒストグラム空間への展開
各シークエンスの信号値を（ｘ，ｙ，ｚ）＝Ｓｎとする。Ｓｎの最小値・最大値はシークエンス、ＭＲＩの機種、設定で変化するため、最終的にはＳｎを標準化したｒＳｎに変換すること（下記５−２の段階）を考える。
【００５４】
そこで、変換部１２は、図１９（Ａ）に示すように、複数のシークエンスを統合してマルチシークエンス行列Ｓ（ｘ，ｙ，ｚ）＝（Ｓ１，Ｓ２，・・・， Ｓｎ）にデータ配列する（図１８、ステップ１）。次に、図１９（Ｂ）に示すように、ヒストグラム空間Ｈ（Ｓ１，Ｓ２，・・・，Ｓｎ）＝ｍに度数分布を計算して展開する（図１８、ステップ２）。
【００５５】
（５−２）島の解析と標準化
ヒストグラム空間は隙間の多い分布となるため、単一のシークエンスよりも分離が容易となる。人によって筋肉が多い、骨が多いなどの違いはあるが、ヒストグラム空間での信号分布・島の分布は変わらない。しかし、この段階では信号値が標準化されていないので、まずは島の分布状況から島の組織名を同定する。関節を例に挙げると、シークエンスがＴ１強調画像、Ｔ２強調画像、Ｔ２＊強調脂肪抑制画像である場合は、図２０に示すように、（Ａ）水分、（Ｂ）脂肪、（Ｃ）骨髄、（Ｄ）筋肉・軟骨、（Ｅ）空気・骨・靱帯がそれぞれ別の島に分離される。このヒストグラムを三次元で表すと図２１のようになる。
【００５６】
そこで、抽出部１３は、図２２に示すように、ヒストグラム空間上の島の中心位置Ｐを計算し、その中心位置Ｐをもとに標準化を行う（図１８、ステップ３→４）。検査ごとに誤差がある程度生じるが、島の中心位置Ｐはそれほど動かないため標準化に有用である。
【００５７】
具体的には、健常人をもとに作成した組織ごとの島中心データを用いて標準化を行う。たとえば、１．５Ｔ ＭＲＩで膝コイルを用いてＴ１強調画像、Ｔ２強調画像、Ｔ２＊強調脂肪抑制画像を撮影したとき、膝の脂肪信号の中心がヒストグラム空間でＨ（２００，２００，１００）であったとする。そのＭＲＩでの膝の脂肪信号の島中心データがｒＨ（１５０，２００，６０）であった場合、変換変数Ａは“Ａ＊Ｈ＝ｒＨ”よりＡ＝（０．７５，１．０，０．６）となる。島中心には信号値が大きな組織を選ぶと再現性が高くなる。この方法は線形変換であるが、より標準化精度を高めるためには、分布パターンの類似性を利用した非線形的な変換が有効となる。
【００５８】
（５−３）組織ラベリング
次に、抽出部１３は、ヒストグラム空間座標と組織とを対応付けるためのラベリングを行う（図１８、ステップ５）。ある空間に筋肉があるか骨があるかなどを排他的に指定することは困難である。どのように画像検査の精度が向上しても、ボクセル（volume pixel）のサイズは細胞レベルまで小さくならないので、あるボクセルにいろいろな組織が入ってしまうことになる。そこで、組織ごとの存在確率をボクセルごとに指定する方法を考える。
【００５９】
すなわち、ヒストグラム空間の島中心からの距離で存在確率を組織ごとに決定する。島の中心付近は、その組織である確率が１００％であるとする。島の中心から離れた場合の確率指定には周囲の信号分布情報が必要なため、単純に島の中心からの距離で存在確率を決定することはできない。なぜなら、二つの組織が近接している場合、中心から離れるに従い組織の存在確立は急激に低下する。撮像部位にどのような組織があるかで存在確立のパターンは変化する。
【００６０】
このようにヒストグラム空間での組織分類は撮影部位ごとに微妙に変化するため、各部位ごとに、組織の島中心が決定され標準化された場合の確率分布ライブラリーを作成しておく。このようにすれば、確率分布ライブラリーを用いて自動で組織ラベリングを行うことができる。
【００６１】
自動化せずに手作業で組織ラベリングを行う場合、確率分布ライブラリーは必要ない。たとえば、ヒストグラム空間での信号分布を表示部１６に表示するようにし、ユーザがその信号分布を見ながらヒストグラム空間でどの範囲までがどの組織にあたるかを指定することもできる。確立分布ライブラリーがない部位についてはこの方法が必要である。
【００６２】
図２３は、表示部１６における画面表示例を示す図である。表示部１６には、ヒストグラム空間を三面図などを用いて表示することができる。この図に示すように、表示エリア１６ａには操作ボタン群が配置され、この操作ボタン群を用いて各種の操作を指示できるようになっている。たとえば、表示エリア１６ｂでは、各シークエンスの配色を選択することができ、また、表示エリア１６ｃでは、各シークエンスのシグナル変換レベルやガンマ補正の設定をすることができる（後述する）。更に、表示エリア１６ｄでは、特定の信号範囲（図中の矩形領域）を選択して囲んでいくことでヒストグラム空間での特定組織分布を指定することができる。この矩形領域に含まれる点の情報を集めると、結果的にその組織が存在している座標情報のリストが得られ、任意の組織を抽出することができる（図１８、ステップ６）。
【００６３】
ヒストグラム空間での組織分布は重なっていることが多い。単純な矩形領域ではなく複雑な形状の領域選択をすることで効率よく特定組織を抽出することができる。撮影部位ごとにそのような組織抽出パターンのライブラリを作成することが臨床上重要となってくる。
【００６４】
（６）組織抽出の臨床応用法
座標情報のリストを用いて各シークエンスで共通な特定組織のマスクを得ることができる。この組織マスクを用いて行うことができる臨床上重要な応用法は以下の項目である。
【００６５】
（６−１）病的組織のハイライト化と自動診断
腫瘍組織などは通常の信号パターンを示さないため、ヒストグラム空間内で通常認めない島として出現する。そこで、加工部１４は、抽出部１３により抽出された組織のうち異常信号パターンを示す病的組織をハイライト化する機能を備えている。具体的な方法としては、ヒストグラム空間の島パターンから信号を標準化したのち、異常信号パターンの島（通常認めない島）にあたる信号を赤などで表示する。このようにすると、通常の白黒画像に赤いマスク領域として病的組織がハイライトされる。ソフト上でハイライトのオン・オフ機能をつけておくと理解しやすい。
【００６６】
実際には信号値だけでなく場所や広がりなどから診断するため、ハイライト機能は診断補助として有用である。もちろん、明らかに異常な信号分布であれば信号分布だけから診断を行うことができるので、その診断結果を自動的にユーザに提示する自動診断機能を備えてもよい。しかし、明らかに異常な部位を教えてくれるハイライト機能の方が安心して臨床利用できると思われる。
【００６７】
（６−２）注目組織の体積測定による定量化
関節リウマチの滑膜の体積変化や腫瘍の体積変化は薬の効果判定などで利用されている。通常は、最も大きく見える断面図で縦横を測定して疑似的に体積を計算する。特定の組織を抽出するのに人間の眼を用いるため、このような測定方法がとられていた。近年、画像検査の量が膨大になってきたため、このような測定の仕事が増大し、読影する医師の負担が増加している状態である。
【００６８】
自動的に特定組織の領域を抽出することができれば、抽出されたボクセルの数を数えるだけで複雑な形状でも自動的に体積を測定することができる。そこで、加工部１４は、抽出部１３により抽出された組織の領域に属するボクセルの数から当該組織の体積を測定する機能を備えている。同一人物の治療前後のＭＲＩ検査のデータセットに対して、ヒストグラム空間の同じ部位を抽出して組織体積を比較することで、再現性の高い病的組織の比較が可能となり、治療効果判定に有用である。
【００６９】
（６−３）実体模型作製やナビゲーション
ＣＴ、ＭＲＩの三次元データから実寸大の模型を作成して骨モデルを作成し、その骨モデルに対してプレートの術前ベンディングを行っている。また、骨の三次元形状が分かればナビゲーション手術用のデータに利用することもできる。ＭＲＩの三次元データはＣＴの三次元データに劣るとされていたが、マルチシークエンスで抽出すれば組織コントラストが上昇するため抽出精度が上昇する。そこで、加工部１４は、抽出部１３により抽出された組織の座標情報を抽出することで組織の三次元データを作成する機能を備えている。この場合、組織の存在を「あり＝１」「なし＝０」としたマスクデータが必要であるが、本発明によれば、ヒストグラム空間から領域選択して座標情報を抽出するだけで実現することができる。
【００７０】
（６−４）マルチシークエンスカラーマップ
複数のシークエンスそれぞれをＲＧＢに変換して表示部１６に表示すれば、複数のシークエンスを同時に診断することができる。そこで、加工部１４は、各錐体細胞と各ＭＲＩシークエンスとを対応付け、その対応関係に基づいて複数のＭＲＩシークエンスそれぞれをＲＧＢに変換することでカラーマップを作成する機能を備えている。
【００７１】
すなわち、人間の視細胞には、明暗を認識する桿体細胞と色を認識する錐体細胞があり、錐体細胞には「赤」「緑」「青」の三種類がある。いわゆる三原色である。具体的には、図２４に示すように、赤、緑、青を重ね合わせることで「色」を認識している。そこで、図２５に示すように、錐体細胞ＲとＴ１強調画像、錐体細胞ＧとＴ２強調画像、錐体細胞ＢとＴ２＊強調画像とをそれぞれ対応付ける。この対応付けは、図２３の表示エリア１６ｂにおいてＴ１強調画像をＲ、Ｔ２強調画像をＧ、Ｔ２＊強調画像をＢに配色することで実現することができる。この状態で各シークエンスを合成すれば、脂肪は黄色で表示され、水は水色で表示されるので、自然な配色で各組織を分類することができる。
【００７２】
（６−４−１）ＭＲＩ信号は相対値であるため、各シークエンスを標準化しないと毎回色合いが変化してしまい混乱をきたす。このとき、ヒストグラム空間で島分布を用いた組織分類から信号を補正して標準化すれば、検査ごとに同じ色合いで表示することができる。通常、ＭＲＩ画像は白黒画像であり、読影する医師がコントラストを変化させて読影している。Ｒ，Ｇ，Ｂ信号のそれぞれのコントラスト補正機能を付けることで、ヒストグラム空間での補正がうまくいかなかった時に微調整を加えることができる。この微調整の方法は様々考えられるが、ＭＲＩ信号値の最小値（信号値０）には空気の信号が集まっているため、最大値をいかに設定するかが重要となる。そこで、図２６に示すように、ＷＬ（Window Level）とＷＷ（Window Width）の二つの変数を設定すればよい。これら二つの変数の値は、図２３の表示エリア１６ｃにおいて微調整することができる。もっと詳細な微調整が必要な場合は、ガンマ補正や、場合によっては自由曲線でのトーンカーブを設定する。
【００７３】
（６−４−２）人間の色覚は三種類の錐体細胞でＲ，Ｇ，Ｂをそれぞれ同時に解析するというシステムであるため、四色以上を同時に解析することはできない（数は少ないが遺伝的に四原色の人もいる。二原色はいわゆる色弱）。しかし、ＭＲＩシークエンスが四種類以上になることはよくあるため、これらＭＲＩシークエンスを同時に表示させるには四次元以上の情報を三次元の情報に変換する方法が必要である。
【００７４】
最も単純な方法は、特定の二つのシークエンスを合成して一次元にする方法である。二次元の信号空間での変換関数を指定することで、特定の二つのシークエンスを合成することができる（式１）。通常は単純な線形変換を用いている（式２）。特定の組織をターゲットに表示能力を上げるために空間上での変換が有効な場合もある（式３）。ヒストグラム空間で島同士の色距離が最も広がるような変換が有用となってくる。
【００７５】
Ｆ（Ｓ１，Ｓ２）＝ｍＳ                              （式１）
Ｆ（Ｓ１，Ｓ２）＝ａＳ１＋ｂＳ２                    （式２）
Ｆ（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，・・・Ｓｎ）＝（Ｒ，Ｇ，Ｂ）  （式３）
以上のように、本発明の実施形態における組織抽出システム１０によれば、複数のＭＲＩシークエンスがヒストグラム空間に変換されて組織分離効率が高まるため、組織を効率よく抽出することができる。しかも、病的組織のハイライト化や自動診断、注目組織の体積測定による定量化、実体模型作製やナビゲーション、マルチシークエンスカラーマップといった臨床上重要な様々な分野に応用することができ、実用的価値が極めて高い発明と言える。ＭＲＩはいろいろなシークエンスで撮影することができるので、組織コントラストが違う検査をたくさん行うことができるという利点もある。
【００７６】
なお、ここではＭＲＩ画像を用いる場合を例示したが、ＣＴ画像や超音波画像、電子顕微鏡画像などＭＲＩ画像以外の画像を用いる場合でも、同一座標から複数の信号を得ることができる構成である以上、本発明を適用することができる。
【００７７】
すなわち、ＣＴ装置は単一のエネルギーのみで撮影されていたが、二組のＸ線管球と検出器がそれぞれ９０°だけずれた配置で撮影するDual energy イメージングが近年出現した。結果的に同一座標に二種類の信号を得ることができる。今後は検出器の種類を増やすことによって二種類以上の信号を得る時代がやってくることが予想される。このように同一座標から複数の信号を得ることができる場合は本発明を適用することができ、前記と同様の効果を得ることが可能である。
【００７８】
現在、ＣＴの三次元表示方法には、特定の信号値に対して透明度と色を設定することで三次元表示する方法が利用されている。たとえば骨の三次元表示では、骨の信号値を透明度０（つまり不透明）にして白く表現し、他の部位を透明度１００にし、中間部位では色と透明度がグラデーション表示されるようなライブラリを事前に作成しておく。これにより、ワンステップでＣＴデータから三次元画像を作成することができる。
【００７９】
この方法を拡張して、ヒストグラム空間内の各点において透明度と色を設定する機能を持てば、自動的に三次元表示することができる。ＭＲＩの場合は島情報を用いて各シークエンスを標準化することで、毎回同じような見栄えの三次元画像に変換することができる。島情報を用いても微妙にずれることがあるので標準化係数を各シークエンスごとに指定する機能が必要である。ヒストグラム空間での指定には、矩形だけではなく自由曲線を用いた領域選択を行うことで、ヒストグラム空間で近い組織も効率よく分離することができる。このシステムは三次元画像処理ソフトの領域選択機能を拡張することで作成することができる。
【符号の説明】
【００８０】
１０  組織抽出システム
１１  撮像部
１２  変換部
１３  抽出部
３１  無信号組織
３２  中間信号組織
３３  高信号組織
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図２４】
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【図２５】
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【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図１４】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２６】
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