(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
分岐を有する管状構造物を含む対象構造物の３次元画像から、該対象構造物の少なくとも一部の領域を抽出する第１の抽出手段と、
前記対象構造物の少なくとも一部の領域から前記管状構造物を抽出する第２の抽出手段と、
前記対象構造物の少なくとも一部の領域および前記抽出された管状構造物に基づいて、前記対象構造物の少なくとも一部の領域における管状構造物の分布の均一性を示す指標値を算出する指標値算出手段と、
前記指標値に基づいて、前記対象構造物の少なくとも一部の領域についての画質の信頼度、該対象構造物の少なくとも一部の領域についての抽出結果の信頼度、および前記管状構造物の抽出結果の信頼度の少なくとも１つを、前記指標値と前記信頼度との関係が規定された信頼度マップを参照して定量化する定量化手段とを備えたことを特徴とする評価装置。
【請求項２】
前記指標値算出手段は、前記対象構造物の少なくとも一部の領域内の各点について、前記管状構造物からの最短距離を算出し、該最短距離に基づいて前記指標値を算出する請求項１記載の評価装置。
【請求項３】
前記指標値算出手段は、前記最短距離の統計値に基づいて前記指標値を算出する請求項２記載の評価装置。
【請求項４】
前記指標値算出手段は、前記対象構造物の少なくとも一部の領域について、前記管状構造物が占める体積の割合に基づいて前記指標値を算出する請求項１記載の評価装置。
【請求項５】
前記指標値算出手段は、前記対象構造物の少なくとも一部の領域について、前記管状構造物と該管状構造物以外の構造物とを分離するためのしきい値を算出し、前記対象構造物の少なくとも一部の領域内の画素値の平均値を算出し、前記しきい値と前記平均値の差分値に基づいて前記指標値を算出する請求項１記載の評価装置。
【請求項６】
前記指標値算出手段は、前記対象構造物の少なくとも一部の領域内の前記管状構造物の分岐数に基づいて前記指標値を算出する請求項１記載の評価装置。
【請求項７】
分岐を有する管状構造物を含む対象構造物の３次元画像から、該対象構造物の少なくとも一部の領域を抽出する第１の抽出手段と、
前記対象構造物の少なくとも一部の領域から前記管状構造物を抽出する第２の抽出手段と、
前記対象構造物の少なくとも一部の領域内の各点について、前記管状構造物からの最短距離の統計値を算出し、該最短距離の統計値に基づいて、前記対象構造物の少なくとも一部の領域における管状構造物の分布の均一性を示す指標値を算出する指標値算出手段とを備えたことを特徴とする評価装置。
【請求項８】
前記指標値に基づいて、前記対象構造物の少なくとも一部の領域についての画質の信頼度、該対象構造物の少なくとも一部の領域についての抽出結果の信頼度、および前記管状構造物の抽出結果の信頼度の少なくとも１つを定量化する定量化手段をさらに備えた請求項７記載の評価装置。
【請求項９】
前記対象構造物の少なくとも一部の領域が、該対象構造物において決定された一部の領域である場合、前記指標値算出手段は、該一部の領域に前記管状構造物が分布していることを示す指標値を算出し、
前記指標値に基づいて、前記対象構造物において決定された一部の領域についての信頼度を定量化する定量化手段をさらに備えた請求項７記載の評価装置。
【請求項１０】
前記対象構造物の少なくとも一部の領域が、該対象構造物において決定された一部の領域である場合、前記指標値算出手段は、該一部の領域に前記管状構造物が分布していることを示す指標値を算出し、
前記定量化手段は、前記指標値に基づいて、前記対象構造物において決定された一部の領域についての信頼度を定量化する請求項８記載の評価装置。
【請求項１１】
前記定量化手段は、前記指標値と前記信頼度との関係が規定された信頼度マップを参照して、前記信頼度を定量化する請求項８から１０のいずれか１項記載の評価装置。
【請求項１２】
前記信頼度マップは、前記対象構造物の少なくとも一部の領域に対する許容誤差に応じた、前記指標値と前記信頼度との関係が規定されてなる請求項１または１１記載の評価装置。
【請求項１３】
前記指標値算出手段は、前記対象構造物の少なくとも一部の領域内に病変領域が存在する場合、前記対象構造物の少なくとも一部の領域における前記病変領域以外の領域から前記指標値を算出する請求項１から１２のいずれか１項記載の評価装置。
【請求項１４】
分岐を有する管状構造物を含む対象構造物の３次元画像から、該対象構造物の少なくとも一部の領域を抽出し、
前記対象構造物の少なくとも一部の領域から前記管状構造物を抽出し、
前記対象構造物の少なくとも一部の領域および前記抽出された管状構造物に基づいて、前記対象構造物の少なくとも一部の領域における管状構造物の分布の均一性を示す指標値を算出し、
前記指標値に基づいて、前記対象構造物の少なくとも一部の領域についての画質の信頼度、該対象構造物の少なくとも一部の領域についての抽出結果の信頼度、および前記管状構造物の抽出結果の信頼度の少なくとも１つを、前記指標値と前記信頼度との関係が規定された信頼度マップを参照して定量化することを特徴とする評価方法。
【請求項１５】
分岐を有する管状構造物を含む対象構造物の３次元画像から、該対象構造物の少なくとも一部の領域を抽出し、
前記対象構造物の少なくとも一部の領域から前記管状構造物を抽出し、
前記対象構造物の少なくとも一部の領域内の各点について、前記管状構造物からの最短距離の統計値を算出し、該最短距離の統計値に基づいて、前記対象構造物の少なくとも一部の領域における管状構造物の分布の均一性を示す指標値を算出することを特徴とする評価方法。
【請求項１６】
分岐を有する管状構造物を含む対象構造物の３次元画像から、該対象構造物の少なくとも一部の領域を抽出する手順と、
前記対象構造物の少なくとも一部の領域から前記管状構造物を抽出する手順と、
前記対象構造物の少なくとも一部の領域および前記抽出された管状構造物に基づいて、前記対象構造物の少なくとも一部の領域における管状構造物の分布の均一性を示す指標値を算出する手順と、
前記指標値に基づいて、前記対象構造物の少なくとも一部の領域についての画質の信頼度、該対象構造物の少なくとも一部の領域についての抽出結果の信頼度、および前記管状構造物の抽出結果の信頼度の少なくとも１つを、前記指標値と前記信頼度との関係が規定された信頼度マップを参照して定量化する手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする評価プログラム。
【請求項１７】
分岐を有する管状構造物を含む対象構造物の３次元画像から、該対象構造物の少なくとも一部の領域を抽出する手順と、
前記対象構造物の少なくとも一部の領域から前記管状構造物を抽出する手順と、
前記対象構造物の少なくとも一部の領域内の各点について、前記管状構造物からの最短距離の統計値を算出し、該最短距離の統計値に基づいて、前記対象構造物の少なくとも一部の領域における管状構造物の分布の均一性を示す指標値を算出する手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、３次元画像に含まれる肝臓等の対象構造物の画質等を評価可能な評価装置、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、手術を行う前にＣＴ（Computed Tomography）画像あるいはＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）画像の複数の断層画像から生成された３次元画像を取得し、３次元画像から手術の対象となる臓器を抽出し、抽出した臓器を用いて、臓器のどの部分を切除するかを決定するための術前プランニングが行われている。とくに、肝臓のように、内部に門脈等の管状構造物を有する構造物を手術対象の構造物とした場合、３次元画像から肝臓および門脈を抽出し、門脈の分布に基づいて門脈の分岐毎の支配領域を決定し、手術によって切除する支配領域を決定するように術前プランニングが行われる。ここで、支配領域とは、肝臓の場合、分岐から先の門脈により血液が供給される領域を意味する。
【０００３】
また、各医療施設において、その施設の撮影条件により取得された３次元画像から作成した術前プランニングの結果と、実際の手術結果とを比較することにより、術前プランニングが適切であったかを表す信頼性を評価することが行われている（非特許文献１参照）。
【０００４】
また、断層画像から抽出した臓器、および管状構造等の解剖学的な計測値（構造物の長さ、面積、体積、形状、向き、および位置関係）の平均値等の統計量を取得し、統計量が予め設定された範囲内にあるか否かを判定することにより、臓器等の抽出結果の信頼性を算出する手法が提案されている（特許文献１参照）。また、画像の解析結果から平均値等の統計値を求め、統計値に基づいて解析結果の信頼度を算出する手法も提案されている（特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−９５６４４号公報
【特許文献２】特開２０１４−１００５５５号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Planning of anatomical liver segmentectomy and subsegmentectomy with 3-dimensional simulation software. (The American Journal of Surgery, Vol 206, Issue 4, Pages 530-538, Oct 2013)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、対象構造物が管状構造物を含む場合、撮影時における管状構造物に注入する造影剤の量および撮影タイミングといった撮影条件等の影響により、撮影された３次元画像の画質が悪くなる場合がある。３次元画像の画質が悪いと、対象構造物の画質が悪くなり、対象構造物の境界および対象構造物内における管状構造物の構造が不明瞭になるため、３次元画像からの対象構造物および管状構造物の抽出の精度が低下する。その結果、抽出された構造物および管状構造物に基づいて決定された、切除すべき支配領域が不適切である可能性がある。この場合、特許文献１、２に記載された手法を用いて、対象構造物および管状構造物の抽出結果の信頼度を算出することが考えられる。しかしながら、特許文献１，２に記載の手法では、対象構造物と対象構造物に含まれる管状構造物との関係を何ら考慮していないため、対象構造物および管状構造物の抽出結果等の信頼度を精度よく算出することができない。
【０００８】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、３次元画像からの対象構造物および管状構造物の抽出結果等の信頼度を精度よく算出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】
本発明による評価装置は、分岐を有する管状構造物を含む対象構造物の３次元画像から、対象構造物の少なくとも一部の領域を抽出する第１の抽出手段と、
対象構造物の少なくとも一部の領域から管状構造物を抽出する第２の抽出手段と、
対象構造物の少なくとも一部の領域および抽出された管状構造物に基づいて、対象構造物の少なくとも一部の領域における管状構造物の分布の均一性を示す指標値を算出する指標値算出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１０】
対象構造物内には、分岐を有する管状構造物が含まれる。本来であれば、３次元画像から抽出した対象構造物内には管状構造物が均一に分布するが、３次元画像の画質が悪い、または対象構造物の抽出結果が好ましくない場合等においては、３次元画像から抽出した対象構造物内に管状構造物の偏りが生じ、対象構造物内には管状構造物が均一に分布しなくなる。「対象構造物の少なくとも一部の領域における管状構造物の分布の均一性を示す指標値」とは、対象構造物の少なくとも一部の領域に、管状構造物がどの程度偏りなく分布しているかを示す指標値である。ここで、指標値は、その値が大きいほど管状構造物がより均一に分布していること表すものであってもよく、その値が小さいほど管状構造物がより均一に分布していること表すものであってもよい。
【００１１】
「対象構造物の少なくとも一部の領域」には、対象構造物の全部の領域を含む。例えば、対象構造物が肝臓である場合、「対象構造物の少なくとも一部の領域」には、肝臓の全部の領域を含む。また、肝臓の一部の領域も含む。肝臓の一部の領域としては、例えば手術プランニングにより決定された切除する領域等が挙げられる。
【００１２】
なお、本発明による評価装置においては、指標値算出手段は、対象構造物の少なくとも一部の領域内に病変領域が存在する場合、対象構造物の少なくとも一部の領域における病変領域以外の領域から指標値を算出するものであってもよい。
【００１３】
また、本発明による評価装置においては、指標値に基づいて、対象構造物の少なくとも一部の領域についての画質の信頼度、対象構造物の少なくとも一部の領域についての抽出結果の信頼度、および管状構造物の抽出結果の信頼度の少なくとも１つを定量化する定量化手段をさらに備えるものとしてもよい。
【００１４】
この場合において、対象構造物の少なくとも一部の領域が、対象構造物において決定された一部の領域である場合、指標値算出手段は、一部の領域に管状構造物が分布していることを示す指標値を算出するものであり、
定量化手段は、指標値に基づいて、対象構造物において決定された一部の領域についての信頼度を定量化するものとしてもよい。
【００１５】
また、本発明による評価装置においては、対象構造物の少なくとも一部の領域が、対象構造物において決定された一部の領域である場合、指標値算出手段は、一部の領域に管状構造物が分布していることを示す指標値を算出するものであり、
指標値に基づいて、対象構造物において決定された一部の領域についての信頼度を定量化する定量化手段をさらに備えるものとしてもよい。
【００１６】
また、本発明による評価装置においては、定量化手段は、指標値と信頼度との関係が規定された信頼度マップを参照して、信頼度を定量化するものとしてもよい。
【００１７】
この場合、信頼度マップは、対象構造物の少なくとも一部の領域に対する許容誤差に応じた、指標値と信頼度との関係が規定されてなるものであってもよい。
【００１８】
また、本発明による評価装置においては、指標値算出手段は、対象構造物の少なくとも一部の領域内の各点について、管状構造物からの最短距離を算出し、最短距離に基づいて指標値を算出するものであってもよい。
【００１９】
この場合、指標値算出手段は、最短距離の統計値に基づいて指標値を算出するものとしてもよい。
【００２０】
「最短距離の統計値」としては、例えば最短距離の平均値、最大値および標準偏差の少なくとも１つを用いることができる。
【００２１】
「最短距離の統計値に基づいて指標値を算出する」とは、最短距離の統計値が大きくなるほど大きくなるように指標値を算出してもよく、最短距離の統計値が小さくなるほど大きくなるように指標値を算出してもよい。前者の場合、最短距離の統計値を指標値として算出すればよく、後者の場合、最短距離の統計値の逆数等を指標値として算出すればよい。また、指標値の比較を容易なものとするために、統計値または統計値の逆数に適当な係数を乗算して統計値を算出してもよい。
【００２２】
また、本発明による評価装置においては、指標値算出手段は、対象構造物の少なくとも一部の領域について、管状構造物が占める体積の割合に基づいて指標値を算出するものであってもよい。
【００２３】
また、本発明による評価装置においては、指標値算出手段は、対象構造物の少なくとも一部の領域について、管状構造物と管状構造物以外の構造物とを分離するためのしきい値を算出し、対象構造物の少なくとも一部の領域内の画素値の平均値を算出し、しきい値と平均値の差分値に基づいて指標値を算出するものであってもよい。
【００２４】
また、本発明による評価装置においては、指標値算出手段は、対象構造物の少なくとも一部の領域内の管状構造物の分岐数に基づいて指標値を算出するものであってもよい。
【００２５】
本発明による評価方法は、分岐を有する管状構造物を含む対象構造物の３次元画像から、対象構造物の少なくとも一部の領域を抽出し、
対象構造物の少なくとも一部の領域から管状構造物を抽出し、
対象構造物の少なくとも一部の領域および抽出された管状構造物に基づいて、対象構造物の少なくとも一部の領域における管状構造物の分布の均一性を示す指標値を算出することを特徴とするものである。
【００２６】
なお、本発明による評価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。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、分岐を有する管状構造物を含む対象構造物の３次元画像から、対象構造物の少なくとも一部の領域が抽出され、対象構造物の少なくとも一部の領域から管状構造物が抽出される。そして、対象構造物の少なくとも一部の領域および抽出された管状構造物に基づいて、対象構造物の少なくとも一部の領域における管状構造物の分布の均一性を示す指標値が算出される。
【００２８】
ここで、管状構造物は分岐を持って対象構造物内に均一に広がっており、対象構造物から管状構造物を抽出した場合、管状構造物は対象構造物内の全領域に亘って均一に抽出される筈である。しかしながら、３次元画像の画質が悪い、対象構造物の少なくとも一部の抽出の精度が悪い、または管状構造物の抽出の精度が悪い場合等においては、対象構造物の少なくとも一部の全領域に亘って管状構造物を均一に抽出できない場合がある。また、対象構造物に病変が存在する場合、病変の存在により管状構造物の広がりが阻害される。このため、対象構造物内に病変が存在する場合にも対象構造物の少なくとも一部の全領域に亘って管状構造物を均一に抽出できない場合がある。
【００２９】
本発明によれば、対象構造物の少なくとも一部の領域における管状構造物の分布の均一性を示す指標値を算出している。このため、指標値に基づくことにより、３次元画像からの対象構造物および管状構造物の抽出等の信頼度を精度よく定量化できる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の実施形態による評価装置を適用した、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】コンピュータに評価プログラムをインストールすることにより実現される評価装置の概略構成を示す図
【図３】指標値の算出を説明するための図
【図４】指標値の算出を説明するための図
【図５】支配領域毎の指標値の算出を説明するための図
【図６】支配領域毎の指標値の算出を説明するための図
【図７】信頼度マップを示す図
【図８】表示された門脈の抽出結果の信頼度を示す図
【図９】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】
【００３１】
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評価装置を適用した、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、このシステムでは、本実施形態による評価装置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。
【００３２】
３次元画像撮影装置２は、被検体の手術の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Ｖ０を生成する装置であり、具体的には、ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、およびＰＥＴ(Positron Emission Tomography )装置等である。この３次元画像撮影装置２により生成された３次元画像Ｖ０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７の手術の対象部位は肝臓であり、３次元画像撮影装置２はＣＴ装置であり、被検体７の腹部の３次元画像Ｖ０が生成されるものとする。なお、手術の対象部位である肝臓が対象構造物となる。また、肝臓に含まれる門脈が管状構造物となる。
【００３３】
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Ｖ０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。
【００３４】
評価装置１は、１台のコンピュータに、本発明の評価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。評価プログラムは、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。
【００３５】
図２は、コンピュータに評価プログラムをインストールすることにより実現される評価装置の概略構成を示す図である。図２に示すように、評価装置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、評価装置１には、ディスプレイ１４と、マウス等の入力部１５とが接続されている。
【００３６】
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３次元画像Ｖ０、後述するように評価装置１での処理によって生成された指標値等、および処理に必要な情報を含む各種情報が記憶されている。
【００３７】
また、メモリ１２には、評価プログラムが記憶されている。評価プログラムは、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、診断対象となる肝臓を含む３次元画像Ｖ０を取得する画像取得処理、３次元画像Ｖ０から肝臓の少なくとも一部の領域を抽出する第１の抽出処理、肝臓の少なくとも一部の領域から管状構造物である門脈を抽出する第２の抽出処理、肝臓の少なくとも一部の領域および抽出された門脈に基づいて、肝臓の少なくとも一部の領域における門脈の分布の均一性を示す指標値を算出する指標値算出処理、並びに指標値に基づいて、肝臓の少なくとも一部の領域についての画質の信頼度、肝臓の少なくとも一部の領域についての抽出結果の信頼度、および門脈の抽出結果の信頼度の少なくとも１つを定量化する定量化処理を規定する。
【００３８】
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、第１の抽出部２２、第２の抽出部２３、指標値算出部２４および定量化部２５として機能する。なお、評価装置１は、画像取得処理、第１の抽出処理、第２の抽出処理、指標値算出処理および定量化処理をそれぞれ行う複数のプロセッサを備えるものであってもよい。
【００３９】
画像取得部２１は、画像保管サーバ３から３次元画像Ｖ０を取得する。画像取得部２１は、３次元画像Ｖ０が既にストレージ１３に記憶されている場合には、ストレージ１３から取得するようにしてもよい。
【００４０】
第１の抽出部２２は、３次元画像Ｖ０から対象構造物である肝臓を抽出する。本実施形態においては、３次元画像Ｖ０から肝臓の全領域を抽出するものとする。肝臓を抽出する手法としては、３次元画像Ｖ０における肝臓が存在するＣＴ値の範囲を推定し、その値を用いてしきい値処理を行い、これにより抽出された領域に、モフォロジーフィルタを適用する手法等、任意の手法を用いることができる。また、「“非剛体レジストレーションを適用した多時相腹部造影ＣＴ画像からの肝臓領域自動抽出法“、コンピュータ支援画像診断学会論文誌、Vol.7, No.4-1, Jun. 2003.」に記載されたように、時系列で撮影された複数の肝臓フェーズ画像を用いて、肝臓領域の造影パターンを検出し、それを用いて肝臓領域を抽出する手法、「“A Liver Level Set (LLS) Algorithm for Extracting Liver’s Volume Containing Disconnected Regions Automatically”, IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, VOL.8 No.12, December 2008」および「”Level set methodを用いた肝臓領域抽出方法の開発と評価”、コンピュータ支援診断学会論文誌、Vol.7, No.4-2, Jun. 2003」に記載されたレベルセット法等を用いることができる。なお、ユーザがマニュアル操作により３次元画像Ｖ０から肝臓領域を抽出してもよい。
【００４１】
第２の抽出部２３は、第１の抽出部２２が抽出した肝臓から門脈を抽出する。門脈を抽出する手法としては、例えば特開２０１０−２２０７４２号公報に記載された、線状構造からなる対象組織を表す複数の候補点の位置情報および主軸方向を算出し、算出された位置情報および主軸方向に基づいた変数とするコスト関数を用いて、複数の候補点が接続されるように再構築する手法、あるいは特開２０１１−２１２３１４号公報に記載された、自動で血管を区別して抽出する手法を用いることができる。また、第１の抽出部２２が抽出した肝臓の画素値（ＣＴ値）に対してヒストグラム解析を行って、門脈とそれ以外の構造とを分けるためのしきい値を算出し、算出したしきい値を用いて門脈を抽出してもよい。なお、ユーザがマニュアル操作により、門脈を抽出するようにしてもよい。
【００４２】
指標値算出部２４は、抽出された肝臓および門脈に基づいて、肝臓における門脈の分布の均一性を示す指標値を算出する。本実施形態においては、門脈を用いて肝臓の距離画像を生成し、肝臓の全体における距離値の統計値に基づいて指標値を算出する。具体的には、指標値算出部２４は、肝臓内の各点について、門脈からの最短距離を算出し、最短距離の統計値の逆数を指標値として算出する。統計値としては、最短距離の平均値、最大値および標準偏差の少なくとも１つを用いることができる。以下、指標値の算出について説明する。
【００４３】
図３および図４は指標値の算出を説明するための図である。図３においては、抽出された肝臓３０内に門脈３２，３３が分岐３１から枝分かれして、肝臓領域内において門脈が均一に分布している状態を示している。また、図３においては、肝臓３０内の各点についての門脈３２，３３の表面からの最短距離の範囲を、等高線状に破線にて示している。なお、最短距離の範囲に示す数値は門脈３２，３３の表面からの距離を示し、数値が大きくなるほど最短距離が大きくなることを示している。
【００４４】
ここで、後述するように肝臓の画質が悪い、または門脈抽出の精度が悪い等の何らかの原因により、図４に示すように図３と同一の肝臓３０の領域において門脈３３が抽出されなかったとする。この場合、指標値算出部２４は、門脈３２にのみ基づいて最短距離を算出するが、門脈３３に近い位置にあった肝臓内の各位置における最短距離の値は、門脈３２からの最短距離となるため、図３と比較して大きくなる。例えば、門脈３３が抽出されている場合、最短距離の最大値は４であるが、門脈３３が抽出されなかった場合、最短距離の最大値は５となる。その結果、最短距離に基づいて算出される統計値は、門脈３３が抽出されなかった場合の方が大きくなる。本実施形態においては、肝臓内において門脈が均一に分布しているほど指標値が大きくなるように、指標値算出部２４は、算出した統計値の逆数を指標値として算出する。したがって、肝臓内における門脈の分布が均一であるほど、統計値は小さくなり、その結果、指標値は大きくなる。
【００４５】
一方、本実施形態においては、指標値算出部２４は、抽出された門脈の芯線を抽出し、分岐単位で門脈の支配領域を決定し、支配領域毎に支配領域内の各位置における門脈からの最短距離の統計値の逆数を用いた指標値として算出する。図５および図６は支配領域毎の指標値の算出を説明するための図である。なお、図５および図６においては、例えば特開２００３−０３３３４９号公報に記載された手法を用いて、門脈３４を基準としたボロノイ分割により支配領域を決定している。また、図５および図６には、肝臓領域の各点における門脈３４からの最短距離から、支配領域毎の統計値を算出し、算出した統計値の逆数を用いて指標値を算出した結果を示している。なお、本実施形態においては、複数の支配領域間の指標値の比較を容易なものとするために、統計値の逆数に定数を乗算して指標値を算出している。ここで、肝臓内に門脈３４が均一に分布していれば、図５に示すように、支配領域間において指標値の差はそれほど大きくならない。一方、門脈の抽出漏れ等により肝臓内に門脈が均一に分布していない場合、門脈が均一に分布していない支配領域において指標値が小さくなるため、図６に示すように、支配領域間において指標値の差が大きくなる。
【００４６】
なお、指標値算出部２４は、抽出された肝臓の体積に対する抽出された門脈の体積比を指標値として算出してもよい。この場合、肝臓内に門脈が均一に分布しているほど指標値は大きくなる。また、支配領域毎に指標値を算出する場合にも、抽出された肝臓の体積に対する抽出された門脈の体積比を指標値として用いてもよい。
【００４７】
また、指標値算出部２４は、ヒストグラム解析により門脈を抽出する場合における、第２の抽出部２３が算出した、門脈とそれ以外の領域とを分けるためのしきい値と肝臓全体の画素値の平均値との差に基づいて指標値を算出してもよい。この場合、肝臓内に門脈が均一に分布しているほど、しきい値は肝臓全体の画素値の平均値に近づくため、差は小さくなり、門脈の抽出漏れ等があった場合、差は大きくなる。このため、指標値算出部２４は、門脈が均一に分布しているほど指標値が大きくなるように、算出した差の逆数等を指標値として算出する。また、支配領域毎に指標値を算出する場合にも、ヒストグラム解析に用いたしきい値を指標値として用いてもよい。
【００４８】
また、指標値算出部２４は、肝臓内の門脈の分岐数に基づいて指標値を算出してもよい。この場合、肝臓内に門脈が均一に分布していれば、分岐数は多くなり、門脈の抽出漏れ等があった場合、分岐数は少なくなる。このため、指標値算出部２４は、門脈の分岐数そのものを指標値として算出する。また、支配領域毎に指標値を算出する場合にも、分岐数を指標値として用いてもよい。
【００４９】
なお、指標値算出部２４は、肝臓内に病変が存在する場合、肝臓における病変領域以外の領域から指標値を算出することが好ましい。この場合、病変領域は、ユーザの指定を受け付けることにより特定してもよく、公知のコンピュータ支援診断ＣＡＤ（computer-aided diagnosis）を用いて病変領域を特定してもよい。この場合、本実施形態による評価装置１は、病変を抽出するための手段を別途備えるものとなる。ここで、病変領域が存在する場合、病変領域においては門脈が分布しにくくなるため、門脈が抽出されなくなる。このため、病変領域以外の領域から指標値を算出することにより、病変領域の影響を受けることなく、指標値を精度よく算出することができる。なお、本実施形態においては、後述する門脈抽出結果の信頼度を定量化するために支配領域毎に指標値を算出する場合、病変領域を除外しないで指標値を算出する。
【００５０】
定量化部２５は、指標値算出部２４が算出した指標値に基づいて、肝臓の画質の信頼度、肝臓の抽出結果の信頼度、および門脈の抽出結果の信頼度の少なくとも１つを定量化する。本実施形態においては、肝臓の画質の信頼度、肝臓の抽出結果の信頼度、および門脈の抽出結果の信頼度のすべてを定量化するものとする。まず、肝臓の画質の信頼度の定量化について説明する。
【００５１】
定量化部２５は、あらかじめ用意されてストレージ１３に保存された信頼度マップを用いて信頼度を定量化する。図７は信頼度マップを示す図である。図７に示すように信頼度マップ４０は、横軸に許容誤差が、縦軸に指標値がそれぞれ規定され、許容誤差が小さく、かつ指標値が大きいほど大きい信頼度が得られるものとなっている。また、信頼度マップ４０は、信頼度０％を示す単調減少する曲線４１および信頼度１００％を示す単調減少する曲線４２が規定されており、指定された許容誤差に対して指標値をプロットした際に、プロットした位置が曲線４１より下であれば信頼度は０％、曲線４２より上であれば信頼度が１００％となるように規定されている。また、信頼度マップ４０は、プロットされた位置が曲線４１と曲線４２との間であれば、その位置に応じて百分率により信頼度が定量化されるように規定されている。
【００５２】
ここで、肝臓の画質の信頼度は、肝臓の画質がどの程度の信頼を持って診断または手術プランニング等に使用できるかを表すものである。肝臓の画質すなわち３次元画像Ｖ０の画質がよければ、肝臓および門脈を精度よく抽出することができ、その結果、門脈は肝臓内に均一に分布するため、指標値は大きくなる。逆に３次元画像Ｖ０の画質が悪いと、肝臓および門脈を精度よく抽出することができず、門脈は肝臓内における分布は不均一となるため、指標値は小さくなる。なお、許容誤差はユーザである医師が設定するものであり、ユーザが所望する誤差の程度に応じて設定される。例えば、画質について厳密な誤差が求められる場合には許容誤差を小さく設定し、それほど厳密な誤差が求められない場合には許容誤差を大きく設定する。許容誤差は入力部１５から入力される。
【００５３】
図７は、許容誤差が１０％に設定された場合の信頼度の算出を示している。図７に示すように許容誤差が１０％に設定された場合、指標値が０．３の場合に信頼度は０％となり、指標値が０．４の場合に信頼度は１００％となる。定量化部２５は、指標値算出部２４が算出した指標値の値と許容誤差とに基づいて信頼度マップ４０を参照して信頼度を定量化する。例えば、図７に示す信頼度マップ４０において、許容誤差が１０％に設定され、指標値が０．３５であった場合、信頼度は５０％に定量化される。なお、定量化された信頼度は数値としてディスプレイ１４に表示される。この場合、数値とともに信頼度マップ４０を表示してもよい。
【００５４】
ここで、信頼度マップ４０は、肝臓の画質の信頼度に加えて、肝臓の抽出結果の信頼度、および門脈の抽出結果の信頼度を定量化するものが用意されてストレージ１３に保存されている。定量化部２５が肝臓の抽出結果の信頼度を算出する場合、肝臓の抽出結果の信頼度を算出するための信頼度マップが参照されて、肝臓の抽出結果の信頼度が算出される。算出された肝臓の抽出結果の信頼度は、肝臓の画質の信頼度と同様にディスプレイ１４に表示される。
【００５５】
なお、ユーザは、ディスプレイ１４に表示された肝臓の画質の信頼度および抽出結果の信頼度を見て、肝臓さらには３次元画像Ｖ０の画質の良否および肝臓抽出のアルゴリズムの良否を判断することができる。ユーザが、第１の抽出部２２における肝臓抽出のアルゴリズムが悪いと判断した場合、原因が画質にある場合には撮影をやり直す等の措置を執ることができる。一方、原因が肝臓抽出のアルゴリズムにある場合には、アルゴリズムのパラメータを変更したり、マニュアル操作により肝臓抽出をやり直す等の措置を執ったりすることができる。なお、本実施形態においては、肝臓の画質の信頼度および抽出結果の信頼度を定量化するに際し、病変領域を除去しているため、ユーザは、病変の影響を考慮することなく、判断を行うことができる。ユーザが肝臓の画質が悪いと判断した場合、撮影をやり直す等の措置を執ることができる。
【００５６】
一方、門脈の抽出結果の信頼度に関して、定量化部２５は、指標値算出部２４が算出した支配領域毎の指標値を、あらかじめ定められた値により正規化して信頼度を定量化してもよい。この場合、あらかじめ定められた値としては、肝臓における標準的な指標値および指標値の範囲を用いることができる。なお、あらかじめ定められた値は入力部１５から入力されストレージ１３に保存されている。
【００５７】
ここで、統計値に基づいて指標値を算出した場合、およびヒストグラムに基づいて指標値を算出した場合、指標値は支配領域に到るまでの分岐数、さらには門脈の根元から支配領域に到るまでの距離に依存しない。一方、肝臓の体積に対する門脈の体積比を指標値とした場合、および門脈の分岐数に基づいて指標値を算出した場合、支配領域毎の指標値は、門脈の根元から支配領域に到るまでの距離に依存する。この場合、正規化するためのあらかじめ定められた値は、門脈の根元から支配領域に到るまでの距離に応じて変化するように設定することが好ましい。なお、門脈の根元から支配領域に到るまでの距離を、門脈の根元から最も遠い支配領域までの門脈の長さ、肝臓全体の体積、または肝臓の最も長い部分の長さにより正規化して、指標値の正規化に用いるようにしてもよい。ここで、肝臓の最も長い部分の長さとしては、例えば肝臓を正面から見た場合の左葉の端部と右葉の端部との間の距離を用いることができる。
【００５８】
定量化部２５はこのように定量化された信頼度をディスプレイ１４に表示する。図８は表示された門脈の抽出結果の信頼度を示す図である。なお、図８は図６に示すように算出された指標値に基づいて定量化された信頼度を示している。図８に示すように、肝臓の支配領域毎に定量化された信頼度がディスプレイ１４に表示される。なお、支配領域毎に、統計値の逆数を指標値として算出し、図７に示す信頼度マップを適用して、支配領域毎の信頼度を定量化してもよい。
【００５９】
ユーザは、ディスプレイ１４に表示された門脈抽出結果の信頼度を見て、門脈抽出のアルゴリズムの良否を判断することができる。なお、本実施形態においては、門脈抽出結果の信頼度の定量化に際して病変領域を除外していないため、ディスプレイ１４に表示された門脈抽出結果の信頼度を見て、病変の有無の可能性も判断することができる。とくに、病変領域が抽出されてその位置をユーザが認識している場合には、病変の位置を確認することができるため、病変の影響を除外して、門脈抽出結果の信頼度を判断することができる。ユーザが門脈抽出のアルゴリズムが悪いと判断した場合、原因が画質にあると考える場合には撮影をやり直す等の措置を執ることができる。一方、原因が門脈抽出のアルゴリズムにある場合には、ユーザはアルゴリズムのパラメータを変更したり、マニュアル操作により門脈抽出をやり直す等の措置を執ることができる。
【００６０】
さらに、ユーザは、ディスプレイ１４に表示された、門脈の抽出結果の信頼度を見て、最終的に手術により切除する支配領域を決定する。例えば、病変の位置が分かっている場合には、その病変を含む支配領域を切除する支配領域に決定する。また、病変の位置が分かっていない場合には、門脈抽出結果の信頼度が低い支配領域を切除する支配領域に決定する。定量化部２５は、決定された支配領域の指標値、許容誤差および支配領域用の信頼度マップを参照して、決定された支配領域の信頼度を定量化する。この場合、指標値は、門脈抽出結果の信頼度の定量化の際に指標値算出部２４が算出した支配領域毎の指標値を用いればよい。なお、切除すると決定した支配領域について、指標値算出部２４が改めて指標値を算出し、定量化部２５が改めて算出された指標値を用いて信頼度を定量化するようにしてもよい。定量化部２５は、定量化した信頼度をディスプレイ１４に表示する。
【００６１】
ユーザは、ディスプレイ１４に表示された支配領域の信頼度を見て、切除すると決定した支配領域の適否を判断することができる。支配領域の信頼度が低いと判断した場合、ユーザは改めて切除する支配領域を設定する。その後は再度、支配領域についての指標値を指標値算出部２４が算出し、定量化部２５が算出された指標値を用いて信頼度を定量化すればよい。
【００６２】
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９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。まず、画像取得部２１が３次元画像Ｖ０を取得し（ステップＳＴ１）、第１の抽出部２２が、３次元画像Ｖ０から対象構造物である肝臓を抽出する（ステップＳＴ２）。次いで、第２の抽出部２３が、肝臓から門脈を抽出する（ステップＳＴ３）。さらに、指標値算出部２４が、抽出された肝臓および門脈に基づいて、肝臓における門脈の分布の均一性を示す指標値を算出する（ステップＳＴ４）。そして、定量化部２５が、肝臓の画質の信頼度を定量化し（ステップＳＴ５）、肝臓の抽出結果の信頼度を定量化し（ステップＳＴ６）、門脈の抽出結果の信頼度を定量化する（ステップＳＴ７）。なお、ステップＳＴ５〜ステップＳＴ７の処理の順序は適宜変更してもよく、これらの処理を並列に行ってもよい。さらに、定量化部２５は、切除すると決定された支配領域の信頼度を定量化し（ステップＳＴ８）、処理を終了する。
【００６３】
このように、本実施形態においては、肝臓または肝臓の支配領域における門脈の分布の均一性を示す指標値を算出しているため、指標値に基づくことにより、３次元画像Ｖ０からの肝臓の画質の信頼度、肝臓の抽出結果の信頼度、門脈の抽出結果の信頼度および支配領域の信頼度を精度よく定量化できる。
【００６４】
なお、上記実施形態においては、肝臓の画質の信頼度、肝臓の抽出結果の信頼度、門脈の抽出結果の信頼度、および支配領域の信頼度を定量化しているが、これらのうちの１つまたは２つを定量化してもよい。
【００６５】
また、上記実施形態においては、門脈の抽出結果の信頼度を定量化しているが、図５または図６に示すように、支配領域毎に算出した指標値のみをディスプレイ１４に表示するようにしてもよい。この場合、表示された指標血を見たユーザが、門脈の抽出結果の信頼度を判断することとなる。
【００６６】
また、上記実施形態においては、肝臓の画質の信頼度および抽出結果の信頼度を算出する際に、病変領域を除去しているが、病変領域を除去することなく、肝臓の画質の信頼度および抽出結果の信頼度を算出してもよい。この場合、肝臓の画質の信頼度および抽出結果の信頼度に加えて、病変の有無の可能性を評価することができる。
【００６７】
また、上記実施形態においては、門脈の抽出結果の信頼度を算出する際に、病変領域を除外していないが、病変領域を除外して、門脈の抽出結果の信頼度を算出してもよい。この場合、病変の有無の可能性を評価することなく、門脈の抽出結果の信頼度を算出できる。
【００６８】
また、上記実施形態においては、３次元画像Ｖ０を用いて切除する支配領域を決定し、決定された支配領域のみに対して、支配領域の信頼度を定量化するようにしてもよい。
【００６９】
また、上記実施形態においては、対象構造物および管状構造物を、それぞれ肝臓および門脈としているが、これに限定されるものではなく、本願発明は、管状構造物が均一に分布している対象構造物について、信頼度の評価を行うことができる。例えば、対象構造物および管状構造物を、それぞれ肺および気管支としてもよく、脳および脳内の血管としてもよい。
【００７０】
以下、本実施形態の作用効果について説明する。
【００７１】
対象構造物の少なくとも一部の領域内に病変領域が存在する場合、対象構造物の少なくとも一部の領域から病変領域を抽出した後に指標値を算出することにより、病変領域を除外できるため、病変の影響を受けることなく、精度よく指標値を算出することができる。
【００７２】
指標値に基づいて、対象構造物の少なくとも一部の領域についての画質の信頼度、対象構造物の少なくとも一部の領域についての抽出結果の信頼度、および管状構造物の抽出結果の信頼度の少なくとも１つを定量化することにより、これらの信頼度を取得できる。
【００７３】
指標値と信頼度との関係が規定された信頼度マップを参照して、信頼度を定量化することにより、容易に信頼度を定量化できる。
【符号の説明】
【００７４】
１    評価装置
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    第１の抽出部
２３    第２の抽出部
２４    指標値算出部
２５    定量化部
【図１】
0006570460.tif 000002
【図２】
0006570460.tif 000003
【図３】
0006570460.tif 000004
【図４】
0006570460.tif 000005
【図５】
0006570460.tif 000006
【図６】
0006570460.tif 000007
【図７】
0006570460.tif 000008
【図８】
0006570460.tif 000009
【図９】
0006570460.tif 000010