(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＭＲタギング画像の周波数特性に基づいて、心筋を含む時系列の複数の前記ＭＲタギング画像の中から複数の候補画像を決定する決定部と、
前記複数の候補画像のそれぞれにおいて前記心筋の輪郭を識別する識別部と、
前記輪郭の形状特徴に基づいて、前記候補画像の１つを選択し、選択した前記候補画像を前記心筋に対して輪郭トラッキングを行う初期画像とする選択部と、
を備える、医用画像処理装置。
【請求項２】
前記決定部は、周波数領域においてタギング情報を示す周波数成分のピークが所定レベルより高い前記ＭＲタギング画像を前記候補画像として決定する請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記決定部は、フーリエ変換によって前記ＭＲタギング画像を周波数領域データに変換し、前記周波数領域データに基づいて前記候補画像を決定する請求項２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記決定部は、前記ＭＲタギング画像のｋ空間データに基づいて前記候補画像を決定する請求項２に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記決定部は、垂直タギング画像または水平タギング画像に基づいて前記候補画像を決定する請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記識別部は、垂直タギング画像と水平タギング画像との組み合わせ画像に基づいて前記輪郭を識別する請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
前記選択部は、前記輪郭の形状を表す特徴量に基づいて前記初期画像を選択する請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
前記選択部は、前記輪郭の円形度、矩形度、および主軸比のうちの１つまたは複数に基づいて前記初期画像を選択する請求項７に記載の医用画像処理装置。
【請求項９】
前記識別部により識別された輪郭を、凸包アルゴリズムを利用して最適化する最適化部を更に備える、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項１０】
前記初期画像に含まれる前記心筋に対して輪郭トラッキングを行うトラッキング部を更に備える、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項１１】
ＭＲタギング画像の周波数特性に基づいて、心筋を含む時系列の複数の前記ＭＲタギング画像の中から複数の候補画像を決定し、
前記複数の候補画像のそれぞれにおいて前記心筋の輪郭を識別し、
前記輪郭の形状特徴に基づいて、前記候補画像の１つを選択し、選択した前記候補画像を前記心筋に対して輪郭トラッキングを行う初期画像とすることを含む医用画像処理方法。
【請求項１２】
ＭＲタギング画像の周波数特性に基づいて、心筋を含む時系列の複数の前記ＭＲタギング画像の中から複数の候補画像を決定する決定部と、
前記複数の候補画像のそれぞれにおいて前記心筋の輪郭を識別する識別部と、
前記輪郭の形状特徴に基づいて、前記候補画像の１つを選択し、選択した前記候補画像を前記心筋に対して輪郭トラッキングを行う初期画像とする選択部と、
を備える、医用画像処理装置を含む医用イメージング装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、医用画像処理装置、医用画像処理方法および医用イメージング装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＭＲタギング画像（magnetic  resonance  tagging  image）は、例えば、輪郭トラッキングにおける輪郭検出、その他の各種の運動分析などのような運動器官または部位の非侵襲的な可視化および関連処理に用いられることができる。タギング画像におけるタグパターン（標識線とも称される）は、経時的に減衰する。これにより、輪郭検出が行われる輪郭トラッキングなどの正確度に影響する可能性がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許第６７５７４２３号明細書
【特許文献２】米国特許第６８９２０８９号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、輪郭トラッキングの正確度を向上させることができる医用画像処理装置、医用画像処理方法および医用イメージング装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の医用画像処理装置は、決定部と、識別部と、選択部とを備える。決定部は、ＭＲタギング画像の周波数特性に基づいて、心筋を含む時系列の複数のＭＲタギング画像の中から複数の候補画像を決定する。識別部は、複数の候補画像のそれぞれにおいて心筋の輪郭を識別する。選択部は、輪郭の形状特徴に基づいて、候補画像の１つを選択し、選択した候補画像を心筋に対して輪郭トラッキングを行う初期画像とする。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、一実施形態による医用画像処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、ＭＲタギング画像の周波数特性の一例を示すグラフを示す図である。
【図３】図３は、ＭＲタギング画像の一例を示す図である。
【図４】図４は、ＭＲタギング画像の候補画像の一例を示す図である。
【図５】図５は、他の実施形態による医用画像処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図６】図６は、他の実施形態による医用画像処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図７】図７は、一実施形態による医用画像処理方法の手順の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、一実施形態による医用イメージング装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図９】図９は、実施形態における医用画像処理方法と、医用画像処理装置を実現可能なコンピュータの構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下において、実施形態の基本的理解のために、実施形態についての概要を述べる。当然のことながら、この概要は、実施形態の完全な要旨ではなく、実施形態の重要な部分または欠かせない部分を特定するものではなく、また実施形態の範囲を限定するものでもない。この概要は、ただ、後述する更に詳細な記述の前置きとして、簡略化されたいくつかの概念を述べたものである。
【０００８】
一実施形態によれば、医用画像処理装置は、決定部と、識別部と、選択部とを備える。決定部は、ＭＲタギング画像の周波数特性に基づいて、心筋を含む時系列の複数のＭＲタギング画像の中から複数の候補画像を決定する。識別部は、複数の候補画像のそれぞれにおいて心筋の輪郭を識別する。選択部は、輪郭の形状特徴に基づいて、候補画像の１つを選択し、選択した候補画像を心筋に対して輪郭トラッキングを行う初期画像とする。
【０００９】
他の一実施形態によれば、医用画像処理方法は、ＭＲタギング画像の周波数特性に基づいて、心筋を含む時系列の複数のＭＲタギング画像の中から複数の候補画像を決定するステップを含む。医用画像処理方法は、複数の候補画像のそれぞれにおいて心筋の輪郭を識別するステップをさらに含む。医用画像処理方法は、輪郭の形状特徴に基づいて、候補画像の１つを選択し、選択した候補画像を心筋に対して輪郭トラッキングを行う初期画像とするステップをさらに含む。
【００１０】
他の一実施形態によれば、医用イメージング装置は、実施形態による医用画像処理装置を含む。
【００１１】
他の一実施形態によれば、コンピュータ読み取り可能な命令コードを含むプログラムを提供する。コンピュータにより読み取られた命令コードが実行される時、コンピュータが実施形態による医用画像処理方法を実行することができる。
【００１２】
他の一実施形態によれば、コンピュータ読み取り可能な命令コードを含むプログラムがロードされた記憶媒体を提供する。
【００１３】
実施形態によれば、画像品質が高いＭＲタギング画像を自動的に選択することができ、結果的に、例えば、輪郭トラッキングなどの処理の正確度を向上させることができる。
【００１４】
以下、図面を参照しながら本実施形態を説明することにより、本実施形態の目的、特徴、メリットを理解し易くすることができる。図面中の構成は、ただ本実施形態の原理を示すためのものである。図面において、同一または類似の技術的特徴もしくは構成は、同一の符号を付して説明を省略する場合がある。
【００１５】
以下、図面を参照しながら本実施形態について説明をする。なお、説明において、一つの図面あるいは一つの実施形態において記載した構成は、一つあるいは複数の他の図面あるいは実施形態において示した構成と組み合わせることができる。さらに、明確にするため、図面や説明において実施形態と無関係な内容や、当業者にとって周知の構成や処理については、表示や記載を省略する。
【００１６】
図１に示すように、一実施形態による医用画像処理装置１００は、決定部１１０、識別部１２０および選択部１３０を備える。
【００１７】
決定部１１０は、ＭＲタギング画像の周波数特性に基づいて、所定対象を含む時系列の複数のＭＲタギング画像の中から複数の候補画像を決定する。
【００１８】
時系列の複数のＭＲタギング画像は、例えば、時系列に沿って収集された一連の複数のＭＲタギング画像である。以下、具体例を挙げて説明する。ＭＲタギング画像は、垂直タギング画像（図３の例に示すような画像）または水平タギング画像（図３の例と類似し、タグパターンが水平方向であるような画像）を含むことができ、或いは垂直タギング画像と水平タギング画像との組み合わせ画像（図４の例に示すような画像）を含むこともできる。なお、垂直タギング画像と水平タギング画像との組み合わせ画像とは、例えば、垂直タギング画像と水平タギング画像とを組み合わせた画像を指す。
【００１９】
周波数特性とは、タギング画像の周波数領域に抽出された特徴であり、それがタギング画像におけるタギング信号の強度またはタグパターンの鮮明度を反映することができる。
【００２０】
一実施形態によれば、決定部１１０は、周波数領域におけるタギング情報全体を示す周波数成分のピーク（タギング信号の基本波ピーク）に基づいて候補画像を決定することができる。タグパターンは空間領域において準二次元正弦波（標準の正弦波ではない）として表現されるので、ＭＲタギング画像の周波数領域において、図２の例に示すように、低周波ピーク２０２だけでなく、低周波ピーク２０２の両側に対称的にいくつかの調波ピークが存在し、すなわち、低周波ピーク２０２の両側に対称的に、タギング信号の基本波ピーク２０１と、より高次の調波ピークとが存在する。基本波ピーク２０１を有する周波数成分がほとんどすべてのタギング信号（タギング情報）を反映することができる。タギング信号が強いほど、続く輪郭トラッキングを精度良く実行できる。なお、図２の例に示す周波数領域のグラフは、横軸が周波数を示し、縦軸が周波数成分の強さを示す。また、低周波ピーク２０２は、タギングが行われる前の画像（元画像）におけるＤＣ成分の大きさを表し、低周波ピーク２０２の値が大きいほど、元画像に近い画像であると言える。
【００２１】
具体的には、決定部１１０は、基本波ピーク２０１が所定の第１の閾値より高いＭＲタギング画像を候補画像として決定することができる。或いは、決定部１１０は、基本波ピーク２０１と低周波ピーク２０２との比（基本波ピーク２０１／低周波ピーク２０２）が所定の第２の閾値（例えば７５％）より高いＭＲタギング画像を候補画像として決定することができる。ここで、「／」は、除算を示す演算子である。このようにして、決定部１１０は、例えば、タグパターンが鮮明なＭＲタギング画像を候補画像として決定する。
【００２２】
基本波ピーク２０１と所定の第１の閾値との比較に基づいて候補画像を決定する場合、決定部１１０は、時系列の複数のＭＲタギング画像におけるすべてのＭＲタギング画像に対して上述した候補画像を決定する処理（決定処理）を行わずに、複数のＭＲタギング画像のうちの一部のＭＲタギング画像に対して決定処理を行って所定数の候補画像を決定した後、その他のＭＲタギング画像に対して決定処理を行わないようにすることができる。
【００２３】
なお、決定部１１０は、時系列の複数のＭＲタギング画像のうちのすべてまたは一部のＭＲタギング画像に対して上述した決定処理を行って複数の仮の候補画像を決定し、決定した複数の仮の候補画像の中から、基本波ピーク２０１が高い方から所定数の仮の候補画像を正式な候補画像として決定することができる。なお、ここでいう、正式な候補画像とは、後述する識別部１２０による所定対象の輪郭の識別の対象となる候補画像を指す。
【００２４】
様々な方式によってＭＲタギング画像の周波数特性が得られる。例えば、一実施形態によれば、決定部１１０は、フーリエ変換によってＭＲタギング画像を周波数領域データに変換し、周波数領域データに基づいて候補画像を決定することができる。或いは、他の一実施形態によれば、決定部１１０は、周波数領域データに基づいて候補画像を決定する方法と同様の方法で、ＭＲタギング画像のｋ空間データに基づいて、候補画像を決定することができる。ここで、ＭＲタギング画像のｋ空間データとは、例えば、ＭＲタギング画像が再構成される際に用いられるデータを指す。なお、別な表現方法を用いれば、ＭＲタギング画像のｋ空間データとは、例えば、ＭＲタギング画像を再構成するために収集されたデータを指す。
【００２５】
識別部１２０は、複数の候補画像のそれぞれにおいて所定対象の輪郭を識別することができる。
【００２６】
識別部１２０は、複数種類の既存の方法を採用してＭＲタギング画像に基づく輪郭識別を行うことができ、例えば、「Segmentation  of  Myocardial  Boundaries  in  Tagged  Cardiac  MRI  Using  Active  Contours  :  A  Gradient-Based  Approach  Integrating  Texture  Analysis,  Aymeric  Histace,  et  al.  (International  Journal  of  Biomedical  Imaging  Volume  2009)」に記載の方法を採用することができる。
【００２７】
例えば、上述の所定対象は心筋を含み、より具体的には、所定対象は左心室心筋を含む。しかしながら、所定対象は、これに限定されない。輪郭の識別の対象である所定対象は、何らの運動の器官、例えば、筋肉、関節などを含むことができる。なお、所定対象は、一つに限られず、所定対象は、複数であってもよい。例えば、所定対象を、左心室心筋の心内膜と心外膜としてもよい。
【００２８】
一実施形態によれば、識別部１２０は、垂直タギング画像と水平タギング画像との組み合わせ画像に基づいて所定対象の輪郭を識別する。しかしながら、これに限定されず、例えば、識別部１２０は、主に、水平方向に沿って延長した輪郭を識別する場合、垂直タギング画像に基づいて輪郭識別を行うことができ、主に、垂直方向に沿って延長する輪郭を識別する場合、水平タギング画像に基づいて輪郭識別を行うことができる。
【００２９】
図４の例には、候補画像として決定される左心室心筋の一例のＭＲタギング画像（図４におけるＡ、Ｂ、ＣおよびＤの各符号が示す各画像）が示されている。図４の例に示すＭＲタギング画像が、垂直タギング画像と水平タギング画像との組み合わせ画像である。そして、この組合せ画像の中に、識別した心内膜の輪郭を示す。
【００３０】
選択部１３０は、識別部１２０が識別した輪郭の形状の特徴（形状特徴）に基づいて候補画像の一つを選択して所定対象に対して運動分析（例えば、輪郭トラッキング）を行う初期画像とする。
【００３１】
選択部１３０は、イメージング対象の違いによって、候補画像を選択する際に、イメージング対象に応じた種類の形状の特徴を用いることができる。例えば、イメージング対象の形状特性に基づいて、選択部１３０は、識別部１２０が識別した輪郭の円形度（circularity）、矩形度（rectangularity）、および、主軸比（axis  ratio）のうちの１つまたは複数に基づいて、決定部１１０により決定された複数の候補画像の中から一つの候補画像を初期画像として選択することができる。ここで、輪郭の円形度、矩形度及び主軸比は、輪郭の形状を表す特徴量の一例である。本分野に既知のように、例えば、輪郭で囲んだ面積と輪郭の周長の平方との比によって円形度を示すことができ、輪郭の面積が輪郭の最小外接矩形に占める割合で矩形度（或いは、充填度とも称する）を示すことができ、輪郭の長軸と短軸との比（例えば、短軸／長軸）によって主軸比を示すことができる。例えば、選択部１３０は、決定部１１０により決定された複数の候補画像の中から、輪郭の円形度が最も高い候補画像、矩形度が最も高い候補画像、或いは主軸比が１に最も近接した候補画像を上述した初期画像として選択することができる。なお、選択部１３０は、複数の候補画像の中から、輪郭の円形度が第３の閾値より高い一つの候補画像、矩形度が第４の閾値より高い一つの候補画像、或いは、主軸比が「１−α」以上「１」以下である一つの候補画像を上述した初期画像として選択することもできる。ここで、「α」は、所定値である。
【００３２】
また、選択部１３０は、複数の候補画像の中から、輪郭の円形度が第３の閾値より高く、かつ、主軸比が「１−α」以上「１」以下である一つの候補画像を上述した初期画像として選択することもできる。また、選択部１３０は、複数の候補画像の中から、輪郭の矩形度が第４の閾値より高く、かつ、主軸比が「１−α」以上「１」以下である一つの候補画像を上述した初期画像として選択することもできる。
【００３３】
すなわち、選択部１３０は、輪郭の円形度、矩形度、および主軸比のうちの１つまたは複数に基づいて初期画像を選択することができる。なお、選択部１３０が初期画像を選択する際に用いられる輪郭の形状を表す特徴量は、円形度、矩形度、および主軸比に限られない。選択部１３０は、他の輪郭の形状を表す特徴量に基づいて初期画像を選択することもできる。
【００３４】
図４に示す一例において、選択部１３０は、上記基準に基づいて、ＭＲタギング画像Ｄを初期画像として選択する。
【００３５】
イメージング対象の形状特性に基づいて、相応の所定条件に満足した輪郭がより正確に識別された輪郭である可能性が高く、上述したように選択した輪郭を初期画像とすることで、続く輪郭トラッキングの正確度をより向上させることができる。
【００３６】
本実施形態による医用画像処理装置１００の選択部１３０によって選択された初期画像は、その他の医用画像処理装置に提供、或いは通知して続く処理を行うことができる。例えば、その他の医用画像処理装置は、提供或いは通知された初期画像を用いて、輪郭トラッキングまたはその他の運動分析を行う。或いは、以下、説明するように、実施形態による医用画像装置は、その他の部（ユニット）、例えば、輪郭トラッキングまたはその他の運動分析のための部を含み、選択部１３０によって選択された初期画像に基づいて続く処理を行うことができる。
【００３７】
また、図５に示すように、一実施形態による医用画像処理装置５００は、決定部５１０、識別部５２０、選択部５３０および最適化部５４０を備える。決定部５１０、識別部５２０および選択部５３０の構成は、図１を参照して説明した決定部１１０、識別部１２０および選択部１３０の構成と同様であるため、ここで詳しい説明については省略する。
【００３８】
最適化部５４０は、凸包アルゴリズムを利用して、識別した輪郭を最適化させる。最適化部５４０は、本分野に既知の凸包アルゴリズム、例えば、Ｇｒａｈａｍスキャンアルゴリズムなどを採用することができる。最適化部５４０の処理によって、識別した輪郭におけるくぼみ部分が処理され、続く輪郭トラッキングにおいて輪郭線交差などのエラー条件の発生を減少させる。例えば、最適化部５４０は、図４に示す一例において、初期画像として選択されたＭＲタギング画像Ｄに含まれる心内膜の輪郭のくぼみ部分を処理して、ＭＲタギング画像Ｅに含まれる心内膜の輪郭の形状が示すように、心内膜の輪郭を凸多角形に補正する。なお、ＭＲタギング画像Ｅには、凸多角形に補正された心内膜の輪郭に加えて、心内膜の輪郭の外側に位置する心外膜の輪郭の一例が含まれている。かかる心外膜の輪郭は、初期画像から識別部１２０により識別され、最適化部５４０により最適化された輪郭である。
【００３９】
また、図６に示すように、一実施形態による医用画像処理装置６００は、決定部６１０、識別部６２０、選択部６３０およびトラッキング部６４０を備える。決定部６１０、識別部６２０および選択部６３０の構成は、図１を参照して説明した決定部１１０、識別部１２０および選択部１３０の構成と同様であるため、ここで詳しい説明については省略する。
【００４０】
トラッキング部６４０は、選択部６３０が選択した候補画像を初期画像として、医用画像における所定対象に対して輪郭トラッキングを行う。
【００４１】
トラッキング部６４０は、複数種の輪郭トラッキング方法、例えば、特許文献１または特許文献２に記載された方法を採用することができる。
【００４２】
なお、医用画像処理装置６００は、上述した最適化部５４０を備えてもよい。この場合には、トラッキング部６４０は、最適化部５４０により最適化された輪郭を含む初期画像を用いて、輪郭トラッキングを行う。
【００４３】
本明細書において、医用画像の一例であるＭＲタギング画像が、主に二次元医用画像である場合について説明したが、ＭＲタギング画像は、二次元画像または三次元画像を含むことができる。適応的に、二次元画像と三次元画像についての相応のアルゴリズムを採用して上記各種処理を行うことができる。
【００４４】
次に、実施形態における医用画像処理装置のいくつかの処理または方法をさらに説明する。以下、これらの処理または方法の概要を説明する。
【００４５】
図７に示すように、一実施形態による医用画像処理方法は、決定部１１０が、ＭＲタギング画像の周波数特性に基づいて、左心室心筋を含む時系列の複数のＭＲタギング画像の中から複数の候補画像を決定するステップ（Ｓ７１０）と、識別部１２０が、複数の候補画像のそれぞれにおいて所定対象の輪郭を識別するステップ（Ｓ７２０）と、選択部１３０が、輪郭の形状特徴に基づいて候補画像の一つを選択し、選択した候補画像を所定対象に対して運動分析を行う初期画像とするステップ（Ｓ７３０）と、を含む。
【００４６】
ステップＳ７１０において、決定部１１０は、基本波ピーク２０１が所定レベルより高いＭＲタギング画像を候補画像として決定することができる。「基本波ピーク２０１が所定レベルより高いこと」には、例えば、「基本波ピーク２０１が所定の第１の閾値より高いこと」、或いは、「基本波ピーク２０１と低周波ピーク２０２との比（基本波ピーク２０１／低周波ピーク２０２）が所定の第２の閾値より高いこと」が含まれる。
【００４７】
ステップＳ７１０において、決定部１１０は、フーリエ変換によってＭＲタギング画像を周波数領域データに変換し、周波数領域データに基づいて候補画像を決定することができる。或いは、ステップＳ７１０において、決定部１１０は、ＭＲタギング画像のｋ空間データに基づいて候補画像を決定することができる。
【００４８】
ステップＳ７１０において、決定部１１０は、垂直タギング画像または水平タギング画像に基づいて候補画像を決定することができる。
【００４９】
ステップＳ７２０において、識別部１２０は、垂直タギング画像と水平タギング画像との組み合わせ画像に基づいて輪郭を識別することができる。
【００５０】
ステップＳ７３０において、選択部１３０は、輪郭の円形度、矩形度、および主軸比のうちの１つまたは複数に基づいて初期画像を選択することができる。
【００５１】
実施形態による医用画像処理方法において、所定対象は左心室心筋を含むことができる。
【００５２】
実施形態による医用画像処理方法は、識別された輪郭を、凸包アルゴリズムを利用して最適化するステップをさらに含むことができる。
【００５３】
また実施形態による医用画像処理方法は、対象に対して輪郭トラッキングを行うステップをさらに含むことができる。
【００５４】
実施形態は、医用イメージング装置、例えば、磁気共鳴イメージング装置を含む。図８に示すように、実施形態による医用イメージング装置８００は、医用画像処理装置８１０を含む。医用画像処理装置８１０は、図１乃至図６を参照して説明した実施形態による医用画像処理装置の構成を備えることができる。
【００５５】
また、実施形態は、コンピュータ読み取り可能な命令コードを含むプログラムを含み、コンピュータによって読み取られた命令コードが実行される時、コンピュータが実施形態による医用画像処理方法を実行することができ、或いはコンピュータを実施形態による医用画像処理装置とすることができる。
【００５６】
また、実施形態は、さらに、上述したプログラムをロードする記憶媒体を含む。
【００５７】
一例として、上述した医用画像処理方法の各ステップおよび上述した医用画像処理装置の各構成は、ソフトウエア、ファームウエア、ハードウエアあるいはそれらの組み合わせとして実施しても良い。ソフトウエアあるいはファームウエアにより実現した場合、上述した医用画像処理方法のプログラムを実行するため、ソフトウエアあるいはファームウエアを構成するプログラムは、記憶媒体あるいはネットワークを介して、専用のハードウエア構成を有するコンピュータ（例えば、図９に示す汎用コンピュータ９００）にダウンロードされる。そして、コンピュータに、ダウンロードされたプログラムがインストールされると、コンピュータは、プログラムの機能を実現することができる。
【００５８】
図９において。中央演算処理装置（ＣＰＵ（Central  Processing  Unit））９０１は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ（Read  Only  Memory））９０２に記憶されているプログラム、あるいは、記憶部９０８から読み書き兼用メモリ（ＲＡＭ（Random  Access  Memory））９０３にロードされたプログラムに基づいて、各種処理を実施する。ＲＡＭ９０３には、必要に応じて、ＣＰＵ９０１が各種処理等を実行するときに必要なデータが記憶される。ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０２およびＲＡＭ９０３は、入力／出力インターフェース９０５が接続されたバスライン９０４を介してそれぞれ接続されている。
【００５９】
下記の各部は、入力／出力インターフェース９０５に接続されている：入力部９０６（キーボード、マウス等を含む）、出力部９０７（モニタ、例えば、ブラウン管（ＣＲＴ（Cathode  Ray  Tube））、液晶モニタ（ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display））等や、スピーカ等を含む）、記憶部９０８（ハードディスクを含む）、通信部９０９（ネットワークインターフェースカード、例えば、ＬＡＮ（Local  Area  Network）カード、モデム等）。通信部９０９は、ネットワーク（例えば、インターネット）を介して通信処理を実施する。必要に応じて、ドライバ９１０も入力／出力インターフェース９０５に接続されてもよい。リムーバブル・メディア（取り外し可能な媒体）９１１は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、ＭＯ、半導体メモリ等であって、必要に応じてドライバ９１０に装着される。そして、必要に応じて、リムーバブル・メディア９１１からコンピュータプログラムが読み出されて、記憶部９０８へダウンロードされる。
【００６０】
ソフトウエアにより上述の医用画像処理を実行する場合、ネットワーク（例えば、インターネット）あるいは記憶媒体（例えば、リムーバブル・メディア９１１）からソフトウエアを構成するプログラムをダウンロードしても良い。
【００６１】
このような記憶媒体は、図９に示すような、プログラムが記憶され、装置とは離れたところからユーザにプログラムを提供するリムーバブル・メディア９１１に限られない。リムーバブル・メディア９１１の例としては、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc  Read  Only  Memory）やＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）を含む）、磁気光ディスク（ＭＤ、登録商標；MiniDisc）を含む）、半導体記憶装置を含む。また、記憶媒体はＲＯＭ９０２であっても良く、記憶部９０８に含まれるハードディスク等、その中にプログラムが記憶され、それらを含む装置からユーザへプログラムが送られる形態でも良い。
【００６２】
実施形態では、更に、コンピュータ読み取り可能な命令コードを含むプログラムを提供する。コンピュータによって、命令コードが読み取られて実行されることにより、上述した医用画像処理方法が実行される。
【００６３】
さらに、コンピュータが読み取り可能な命令コードを含むプログラムが格納された記憶媒体も実施形態に含まれる。その記憶媒体は、ハードディスク、光ディスク、磁気光ディスク、メモリカード、メモリスティックには限定されない。
【００６４】
上述した具体的な実施形態においては、一つの実施形態に示す構成について、同様の方法を一つあるいは複数の他の実施方法の中で適用したり、その他の実施方法と組み合わせたり、あるいはその他の実施方法における構成に替えるといったことも可能である。
【００６５】
さらに、「包含する／含む」といった用語を使用したときは、構成・ステップあるいは構造の存在を指し示す。ただし、「包含する／含む」といった用語は、その他の構成・ステップあるいは構造の存在や付加の排除を意味するものではない。
【００６６】
上述した実施形態においては、数字構成の図番記号を用いて各ステップや構成を表記している。ただし、これらの図番記号は単なる説明や画図の都合への考慮によるものであって、その順序やいかなる他の限定を表すものではない、と当業者は理解すべきである。
【００６７】
このほか、実施形態の方法は、詳細な説明の欄において説明された時間順序に沿って実施されるものに限らず、その他の時間順序に沿って、同時に、あるいは独立して実施されても良い。それゆえ、本願の詳細な説明において説明された方法の実施順序は、本実施形態の技術範囲に対する構成を制限するものではない。
【００６８】
以上述べた少なくとも１つの実施形態によれば、輪郭トラッキングの正確度を向上させることができる。
【００６９】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００７０】
１００      医用画像処理装置
１１０      決定部
１２０      識別部
１３０      選択部
【図１】
0006466233.tif 000002
【図２】
0006466233.tif 000003
【図３】
0006466233.tif 000004
【図４】
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【図５】
0006466233.tif 000006
【図６】
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【図７】
0006466233.tif 000008
【図８】
0006466233.tif 000009
【図９】
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