(57)【要約】【課題】簡単な操作で効率よく領域の過抽出および抽出不足を修正する。【解決手段】医用画像Ｐが複数の基本領域ＢＲに分割された後、複数の基本領域ＢＲの特徴に基づいて、基本領域ＢＲが統合され統合領域ＵＲが生成されるとともに、統合領域ＵＲの種類ＫＩが識別される。そして、表示装置２０にはたとえば各統合領域ＵＲの種類毎に分類して表示する。ここで、ユーザーから種類ＫＩの識別結果を修正する位置を特定し、修正内容の指示があったとき、特定した位置の基本領域ＢＲを表示し、表示した基本領域ＢＲについて種類ＫＩの修正を行う。【選択図】図１
2008259710.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像の各画素の特徴量を用いて領域分割を行い複数の基本領域を生成し、
生成した前記複数の基本領域を該各基本領域の特徴に基づいて統合することにより統合領域を生成し、
生成した該統合領域の種類を識別し、
前記医用画像内の各部位を識別した種類毎に分類して表示装置に表示し、
該表示装置に各種類毎に分類して表示された前記医用画像のうち、種類の識別結果を修正する位置が指定され種類の変更が指示されたとき、指定された位置の前記基本領域もしくは前記統合領域の種類の修正を行う
ことを特徴とする医用画像処理方法。
【請求項２】
医用画像の各画素の特徴量を用いて領域分割を行い複数の基本領域を生成する領域分割手段と、
該領域分割手段により生成された前記基本領域を該基本領域の特徴に基づいて統合することにより統合領域を生成する領域統合手段と、
該領域統合手段により生成された該統合領域の種類を識別する種類識別手段と、
前記医用画像内の各部位を該種類識別手段により識別された種類毎に分類して表示装置に表示する表示制御手段と、
該表示制御手段により前記表示装置に各種類毎に分類して表示された前記医用画像のうち、前記種類識別手段における種類の識別結果を修正する位置が指定され該種類の変更が指示されたとき、指定された位置の前記基本領域もしくは前記統合領域の種類の修正を行う領域修正手段と
を備えたことを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項３】
前記領域修正手段が、前記基本領域の種類の修正が指示されたとき該基本領域の修正を行い、前記統合領域の種類の修正が指示されたとき前記統合領域の種類の修正を行うものであることを特徴とする請求項２記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記領域修正手段が前記基本領域の修正を行ったときに該基本領域に隣接する前記基本領域について種類の修正を行う機能を有するものであることを特徴とする請求項２または３記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
コンピュータに、
医用画像の各画素の特徴量を用いて領域分割を行い複数の基本領域を生成し、
生成した前記複数の基本領域を該各基本領域の特徴に基づいて統合することにより統合領域を生成し、
生成した該統合領域の種類を識別し、
前記医用画像内の各部位を識別した種類毎に分類して表示装置に表示し、
該表示装置に各種類毎に分類して表示された前記医用画像のうち、種類の識別結果を修正する位置が指定され種類の変更が指示されたとき、指定された位置の前記基本領域もしくは前記統合領域の種類の修正を行う
ことを実行させるための医用画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
近年、ＣＴ（Computed Tomography；コンピュータ断層撮影）等の医用画像内の骨や血管等を、診断者の経験や画像読影能力に左右されることなく自動的に検出する技術が提案されている。そこで、２次元もしくは３次元の医用画像内に含まれる各部位の自動検出を行う方法が提案されている。
【０００２】
上述のように医用画像に映し出された各部位を自動検出したとき検出精度を１００％にするのは難しく、抽出結果をインタラクティブに修正する必要がある。ここで、特許文献１には、いわゆるＶＲ画像を用いて抽出結果を確認し、過抽出部分のシード領域と膨張度とを指定し、シード領域を指定した膨張度で膨張させた領域を用いて過抽出部分を削除する方法が提案されている。また、特許文献２には、抽出された関心領域と関心領域に対応する臓器の標準形状と比較し、抽出欠損あるいは抽出あふれを修正する方法が提案されている。
【特許文献１】特開２００３−１５３８９４号公報
【特許文献２】特開２００３−２６５４６２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、特許文献１において、適切なシード領域と膨張度とを指定するとともに何回かの試行錯誤の操作が必要であり、修正操作が複雑であるという問題がある。特に、抽出不足を修正する場合、関心領域と非関心領域とを反転させた後に試行錯誤の操作を行う必要があるため修正の際の作業効率が悪いという問題がある。
【０００４】
同様に、特許文献２においても、臓器形状の個人差や病変に対応するために用意された多数の典型形状を用いてデータのマッチングを行う必要があり、関心領域の対象範囲が広いときには典型形状の数が膨大になってしまい、抽出欠損あるいは抽出あふれを修正するまでの作業効率が悪いという問題がある。
【０００５】
そこで、本発明は、簡単な操作で効率よく自動識別結果を修正することができる医用画像処理方法および装置ならびにプログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の医用画像処理方法は、医用画像の各画素の特徴量を用いて領域分割を行い複数の基本領域を生成し、生成した複数の基本領域を各基本領域の特徴に基づいて統合することにより統合領域を生成し、生成した統合領域の種類を識別し、医用画像内の各部位を識別した種類毎に分類して表示装置に表示し、表示装置に各種類毎に分類して表示された医用画像のうち、種類の識別結果を修正する位置が指定され種類の変更が指示されたとき、指定された位置の基本領域もしくは統合領域の種類の修正を行うことを特徴とするものである。
【０００７】
本発明の医用画像処理装置は、医用画像の各画素の特徴量を用いて領域分割を行い複数の基本領域を生成する領域分割手段と、領域分割手段により分割された基本領域を基本領域の特徴に基づいて統合することにより統合領域を生成する領域統合手段と、領域統合手段により生成された統合領域の種類を識別する種類識別手段と、医用画像内の各部位を種類識別手段により識別された種類毎に分類して表示装置に表示する表示制御手段と、表示制御手段により表示装置に各種類毎に分類して表示された医用画像のうち、種類識別手段における種類の識別結果を修正する位置が指定され種類の変更が指示されたとき、指定された位置の基本領域もしくは統合領域の種類の修正を行う領域修正手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００８】
本発明の医用画像処理プログラムは、医用画像の各画素の特徴量を用いて領域分割を行い複数の基本領域を生成し、生成した複数の基本領域を各基本領域の特徴に基づいて統合することにより統合領域を生成し、生成した統合領域の種類を識別し、医用画像内の各部位を識別した種類毎に分類して表示装置に表示し、表示装置に各種類毎に分類して表示された医用画像のうち、種類の識別結果を修正する位置が指定され種類の変更が指示されたとき、指定された位置の基本領域もしくは統合領域の種類の修正を行うことを実行させることを特徴とするものである。
【０００９】
ここで、医用画像は、たとえばＣＴ画像のほか、ＭＲＩ画像、ＲＩ画像、ＰＥＴ画像、Ｘ線画像等であってもよい。
【００１０】
また、領域分割手段は、基本領域の分割をするものであればその手法は問わず、たとえば各画素の特徴量を用いたクラスタリングによる領域分割、濃度分布を用いた領域分割等の公知の技術を用いることができる。
【００１１】
さらに、領域統合手段は、領域分割手段により分割された基本領域を統合することにより統合領域を生成するものであればその手法は問わず、たとえば基本領域の形状、大きさ、濃淡パターン特性等の特徴量に基づいて人工ニューラルネットワーク（ANN）、サポートベクターマシン（SVM）、適合ベクターマシン（Relevance Vector Machine; RVM）等の公知の技術を用いて統合領域を生成するようにしてもよい。
【００１２】
また、種類識別手段は、統合領域の種類を識別するものであればその手法は問わず、たとえば上述したような人工ニューラルネットワーク（ANN）、サポートベクターマシン（SVM）、適合ベクターマシン（Relevance Vector Machine; RVM）等の公知の技術を用いることができる。なお、基本領域によっては他の基本領域と統合せず孤立して存在するものもある。このとき、種類識別手段は孤立した基本領域を統合領域として取り扱うことにより種類の識別を行う。ここで、種類とは、たとえば「血管」や「骨」といった人体の構成要素の種類であってもよいし、「腎臓」、「肝臓」といった臓器の種類であってもよい。
【００１３】
さらに、表示制御手段は、医用画像内の各部位を種類識別手段により識別された種類毎に分類して表示装置に表示するものであればよく、たとえば種類が骨と識別された基本領域および統合領域を１つの骨領域グループ（関心領域）として表示し、種類が血管であると識別された基本領域および統合領域を１つの血管領域グループ（関心領域）として表示するようにしてもよい。
【００１４】
なお、表示制御手段は、種類を修正する位置が指定されたとき、指定された部位の基本領域もしくは統合領域を表示装置に表示するものであってもよく、たとえば指定された位置の基本領域もしくは統合領域を色分けして表示するようにしてもよい。
【００１５】
また、領域修正手段は、基本領域もしくは統合領域のいずれかを修正するかの指示に従い、基本領域の種類の修正が指示されたときには基本領域を修正し、統合領域の種類の修正が指示されたとき、統合領域の種類の修正を行うようにしてもよい。
【００１６】
さらに、領域統合手段は、領域修正手段が基本領域の修正を行ったとき、修正した基本領域に隣接する基本領域についても種類の修正を行うようにしてもよい。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の医用画像処理方法および装置ならびにプログラムによれば、医用画像の各画素の特徴量を用いて領域分割を行い複数の基本領域を生成し、生成した複数の基本領域を各基本領域の特徴に基づいて統合することにより統合領域を生成し、生成した統合領域の種類を識別し、医用画像内の各部位を識別した種類毎に分類して表示装置に表示し、表示装置に各種類毎に分類して表示された医用画像のうち、種類の識別結果を修正する位置が指定され種類の変更が指示されたとき、指定された位置の基本領域もしくは統合領域の種類の修正を行うことにより、医用画像中の各部位を種類毎に分類して表示させる際に既に作成済みである基本領域もしくは統合領域の領域分割結果を用いて種類の修正を行うものであるため、簡単な操作で効率的に統合領域の修正を行うことができる。
【００１８】
なお、領域修正手段が基本領域の修正を行ったとき、修正した基本領域に隣接する基本領域についても種類の修正を行うものであれば、修正された基本領域と同様の修正を行う必要のある他の基本領域を自動的に修正することができるため、修正作業のさらなる効率化を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、図面を参照して本発明の医用画像処理装置の一実施形態について説明する。図１は本発明の医用画像処理装置１の好ましい実施の形態を示すブロック図である。なお、図１のような医用画像処理装置１の構成は、補助記憶装置に読み込まれた医用画像処理プログラムをコンピュータ（たとえばパーソナルコンピュータ等）上で実行することにより実現される。また、この医用画像処理プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記憶媒体に記憶され、もしくはインターネット等のネットワークを介して配布され、コンピュータにインストールされることになる。
【００２０】
医用画像処理装置１は、たとえばＣＴにより取得された医用画像Ｐに映し出された各部位の種類の識別および領域の分割を自動的に行うものであって、画像取得手段２、領域分割手段３、領域統合手段４、種類識別手段５、表示制御手段６、領域修正手段１０等を有している。
【００２１】
画像取得手段２は、たとえば図２に示すようなＣＴ画像により取得された医用画像Ｐを取得するものである。なお、画像取得手段２は、たとえばＣＴ画像のみならず、いわゆるＭＲＩ画像、ＲＩ画像、ＰＥＴ画像、Ｘ線画像等の医用画像を取得するものであってもよい。また画像取得手段２は取得した医用画像Ｐをデータベース７に記憶する。
【００２２】
領域分割手段３は、医用画像Ｐを各画素の特徴量を用いた領域分割を行うことにより、複数の基本領域ＢＲ（図２中の実線で囲まれた領域）を生成するものである。領域分割手段３は、たとえば各画素から特徴量を抽出し、抽出した特徴量の類似性を用いてクラスタリングを行う手法やテクスチャー解析、エッジ検出等の公知の技術により複数の基本領域ＢＲに領域分割する。そして、領域分割手段３は分割した基本領域ＢＲの情報をデータベース７に記憶する（図４参照）。
【００２３】
図２の領域統合手段４は、生成した複数の基本領域ＢＲを各基本領域ＢＲの隣接状態に基づいて統合することにより、図３に示すような統合領域ＵＲを生成するものである。領域統合手段４は、各基本領域ＢＲから抽出される特徴量に基づいて、たとえば人工ニューラルネットワーク（ANN）、サポートベクターマシン（SVM）、適合ベクターマシン（Relevance Vector Machine; RVM）等の公知の技術により基本領域ＢＲを統合し統合領域ＵＲを生成する。領域統合手段４は、基本領域ＢＲを統合したときの統合領域ＵＲの情報をデータベース７に記憶する（図４参照）。
【００２４】
図２の種類識別手段５は、領域統合手段４により生成された統合領域ＵＲの種類を判別するものである。種類識別手段５は、上述した人工ニューラルネットワーク（ANN）、サポートベクターマシン（SVM）、適合ベクターマシン（Relevance Vector Machine; RVM）等の公知の技術を用いてクラス分類を行うことにより種類ＫＩを識別する。そして、たとえば図３に示すように、種類識別手段５は種類ＫＩが「骨」である統合領域ＵＲを１つの骨領域グループＵＲａとしてデータベース７に記憶するとともに、種類ＫＩが「血管」である統合領域ＵＲを１つの血管領域グループＵＲｂとしてデータベース７に記憶するようになっている（図４参照）。
【００２５】
なお、上述した領域統合手段４において、すべての基本領域ＢＲが他の基本領域ＢＲと統合するとは限らず、基本領域ＢＲが孤立した状態で存在する場合がある。このとき、種類識別手段５は孤立した基本領域ＢＲを統合領域ＵＲであるとみなし、種類ＫＩの識別を行うとともに、データベース７の各領域グループＵＲａ、ＵＲｂに記憶する。
【００２６】
あるいは、種類識別手段５は、領域分割手段２において生成された各基本領域ＢＲ毎に種類ＫＩの識別を行うようにし、領域統合手段４が、互いに隣接した同じ種類ＫＩの基本領域ＢＲ同士を統合するようにしてもよい。なお、医用画像Ｐがボリュームデータである場合、基本領域ＢＲ同士の隣接面積が各基本領域ＢＲの表面面積の最小値の100分の1以上であるとき、隣接状態であるとみなし統合するようにしてもよい。この場合であっても、種類判別手段５は結果的に統合領域ＵＲの種類ＫＩを識別することになる。
【００２７】
表示制御手段６は、医用画像Ｐを表示装置２０に表示させるものであって、特に、ユーザーからの指示により、医用画像Ｐ内の各部位を種類ＫＩ毎に分類して表示装置２０に表示させる機能を有している。具体的には、ユーザーが「骨」のみを表示させるように指示した場合、表示制御手段６は種類ＫＩが骨と識別された骨領域グループを表示装置２０に表示する。一方、ユーザーが「血管」のみを表示させるように指示した場合、表示制御手段６は種類ＫＩが血管と識別された血管領域グループを表示装置２０に表示する。なお、統合領域ＵＲを各種類ＫＩ毎に分類して表示する際に上述のようにいずれか一方を表示する場合について例示しているが、表示制御手段６は、各領域グループ毎に異なる色を付して表示するようにしてもよい。
【００２８】
ここで、上述した種類ＫＩの識別は統合領域ＵＲの特徴に基づいて自動的に行われるものであるが、医用画像Ｐに含まれるノイズや部位の病変等により、結果に誤りが生じる場合がある。そこで、医用画像処理装置１は上記構成の他に統合結果を修正するための領域修正手段１０を備えている。領域修正手段１０は、修正する統合領域ＵＲの位置が指定された種類の変更が指示されたとき、基本領域ＢＲを統合領域へ統合しもしくは削除するものであって、図４に示すように修正領域設定手段１１とデータ修正手段１２とを備えている。
【００２９】
具体的には、図５（ａ）は、医用画像Ｐにおいて種類ＫＩが血管であると識別された統合領域ＵＲのみを表示させ、種類ＫＩが骨であると識別された統合領域ＵＲを非表示にさせたものである。図５（ａ）中のカーソル位置において、本来血管であると識別される領域が骨であると識別されて非表示状態になっているとする（過抽出の場合）。
【００３０】
そこで、誤って識別されている位置にユーザーがカーソルを合わせてクリックすることにより修正する位置を指定する。すると、修正領域設定手段１１は、データベース７の中から特定された位置の基本領域ＢＲを検索し、修正する基本領域ＢＲとして設定する。同時に、表示制御手段６は、修正領域設定手段１１において設定された基本領域ＢＲをたとえばハイライトで表示する。
【００３１】
次に、ユーザーがスペースキーを押下する等の修正の指示を行う。すると、データ修正手段１２は入力手段３０からの入力内容に従ってデータベース７内の基本領域ＢＲの情報を修正する。つまり、データ修正手段１２は基本領域ＢＲについて統合領域ＵＲから分離するとともに基本領域ＢＲの種類ＫＩを骨から血管へ修正するように、データベース７内の情報を修正する。表示制御手段６は、データベース７の修正内容に従い表示内容を更新し、図５（ｂ）に示すように、特定した位置の種類ＫＩが血管であると識別された状態の医用画像Ｐを表示する。
【００３２】
図４、５においては、いわゆる骨の基本領域ＢＲが血管として識別されたときに、誤って識別された基本領域ＢＲを修正する場合について例示しているが、本来血管である基本領域ＢＲが骨として識別された場合にも同様の操作で修正することができる。また、種類ＫＩを骨であると修正した基本領域ＢＲが骨と識別された統合領域ＵＲもしくは基本領域ＢＲに隣接している場合、修正した基本領域ＢＲを当統合領域ＵＲ等に統合するようにしてもよい。
【００３３】
このように、基本領域ＢＲの種類ＫＩの修正を基本領域ＢＲ単位で行うことにより、従来のように修正範囲を指定し、もしくはテンプレートマッチング等を行うことをせず、簡単な操作で効率よく修正作業を行うことができる。すなわち、骨領域グループのみもしくは血管領域グループのみを関心領域として表示する場合、医用画像Ｐに含まれる各部位の種類ＫＩの識別が必要になり、各部位を識別するためには基本領域ＢＲ、統合領域ＵＲの生成が必要になる。そこで、種類ＫＩの修正を行う際に既に作成した基本領域ＢＲもしくは統合領域ＵＲを用いて修正を行うことにより、新たに修正領域を指定する等の作業が不要になり、簡単な操作で効率よく修正作業を行うことができる。
【００３４】
なお、基本領域ＢＲの修正を行う場合について例示しているが、統合領域ＵＲの種類ＫＩを修正する場合も同様である。このとき、基本領域ＢＲの修正であるか統合領域ＵＲの修正であるかは、入力手段３０からの入力により切替可能になっている。そして、領域修正手段１０は、統合領域ＵＲの修正が指示されている状態で医用画像Ｐ中の所定の位置が指定された場合、統合領域ＵＲ全体の種類ＫＩを骨から血管へ、もしくは血管から骨へ修正する。これにより、統合領域ＵＲの種類の修正を簡単な操作で効率よく行うことができる。
【００３５】
図６は本発明の医用画像処理方法の好ましい実施形態を示すフローチャートであり、図から図１から図６を参照して医用画像処理方法について説明する。まず、基本領域分割手段により医用画像Ｐが複数の基本領域ＢＲに分割される（ステップＳＴ１）。その後、複数の基本領域ＢＲの特徴に基づいて、隣接する基本領域ＢＲが統合され統合領域ＵＲが生成されるとともに（ステップＳＴ２）、統合領域ＵＲの種類（骨もしくは血管）が識別される（ステップＳＴ３）。そして、表示制御手段６により、表示装置２０にはたとえば各統合領域ＵＲの種類毎に分類して表示され、もしくは各種類毎の表示がなされる（ステップＳＴ４）。
【００３６】
ここで、ユーザーから基本領域ＢＲもしくは統合領域ＵＲ修正の指示があったとき（ステップＳＴ１１）、表示制御手段６により指示がなされた位置の基本領域ＢＲもしくは徒統合領域ＵＲを表示する（ステップＳＴ１２）。さらに、ユーザーが入力手段３０を用いて修正すべき基本領域ＢＲおよび修正事項を入力したとき、領域修正手段１０により入力手段３０からの入力に従い、基本領域ＢＲの種類ＫＩの修正が行われる（ステップＳＴ１３）。その後、修正事項がデータベース７に記憶され、修正されたデータベース７の内容にしたがい表示装置２０の表示内容が更新される（ステップＳＴ１４）。
【００３７】
上記実施の形態によれば、医用画像Ｐの各画素の特徴量を用いて領域分割を行い複数の基本領域ＢＲを生成し、生成した複数の基本領域ＢＲを各基本領域ＢＲの特徴に基づいて統合することにより統合領域ＵＲを生成し、生成した統合領域ＵＲの種類ＫＩを識別し、医用画像Ｐ内の各部位を識別した種類ＫＩ毎に分類して表示装置に表示し、表示装置に各種類ＫＩ毎に表示された医用画像Ｐのうち、種類ＫＩの識別結果を修正する位置が指定されたとき、指定された位置の基本領域ＢＲもしくは統合領域ＵＲを表示装置２０に表示し、表示した基本領域ＢＲもしくは統合領域ＵＲの種類ＫＩの変更が指示されたとき、基本領域ＢＲもしくは統合領域ＵＲの種類ＫＩの修正を行うことにより、各種類ＫＩ毎に分類して表示する際に既に作成済みである基本領域ＢＲの領域分割結果を用いて種類ＫＩの修正を行うものであるため、簡単な操作で効率的に統合領域ＵＲの修正を行うことができる。
【００３８】
なお、領域修正手段１０が、基本領域の種類の修正が指示されたとき基本領域の修正を行い、統合領域ＵＲ全体の種類ＫＩの修正が指示されたとき統合領域ＵＲの種類ＫＩの修正を行うものであれば、基本領域ＢＲの修正もしくは統合領域ＵＲの修正を簡単な操作で行うことができる。
【００３９】
さらに、領域修正手段が基本領域ＢＲの修正を行ったとき、領域修正手段が基本領域ＢＲの修正を行ったとき、修正した基本領域ＢＲに隣接する基本領域ＢＲについても種類ＫＩの修正を行うものであれば、修正された基本領域ＢＲと同様の修正を行う必要のある他の基本領域ＢＲを自動的に修正することができるため、修正作業のさらなる効率化を図ることができる。
【００４０】
本発明の実施形態は、上記実施の形態に限定されない。たとえば、上記実施の形態において医用画像Ｐから骨もしくは血管の領域抽出を行う場合について例示しているが、たとえば造影画像から肝臓実質と血管領域との抽出を行う場合にも適用することができる。このとき、肝臓実質あるいは血管の基本領域ＢＲを抽出し、基本領域ＢＲを統合することにより、肝臓実質を示す統合領域ＵＲと血管を示す統合領域ＵＲとが生成されることになる。この場合であっても、上述のような基本領域ＢＲに基づく修正を行うことにより、簡単な操作で効率的に領域の修正を行うことができる。
【００４１】
さらに、上記実施の形態において、入力手段３０から１つの基本領域ＢＲが選択されたとき、領域修正手段１０は選択された基本領域ＢＲについてのみ修正する場合について例示しているが、選択された基本領域ＢＲに隣接する基本領域ＢＲまで選択し修正するようにしてもよい。
【００４２】
具体的には、図７に示すように複数の基本領域ＢＲ１〜ＢＲ５について、基本領域ＢＲ１〜ＢＲ４が１つの統合領域ＵＲを形成し、このうち基本領域ＢＲ２〜ＢＲ４の種類ＫＩが骨であると誤って識別されたものとする。そして、ユーザーが基本領域ＢＲ３について種類ＫＩを血管にする修正の指示を行ったものとする。このとき、領域修正手段１０は基本領域ＢＲ３について修正内容にしたがった修正を行う。同時に、領域修正手段１０は、同じ統合領域ＵＲ内にある他の基本領域ＢＲ１〜ＢＲ４について、各基本領域の隣接関係、解剖学的な制約等の条件に基づいて、他の基本領域ＢＲ１〜ＢＲ４についても修正を行う。
【００４３】
具体的には、図７に示すように、修正した基本領域ＢＲ３が統合領域ＵＲを２つの分離した領域に分割するものである場合、基本領域ＢＲ３に隣接した他の基本領域ＢＲ２、ＢＲ４の種類ＫＩも血管であると修正するとともに、種類ＫＩが血管である基本領域ＢＲ２〜ＢＲ５を１つの統合領域ＵＲであると修正する。
【００４４】
あるいは、修正した基本領域ＢＲ２が統合領域ＵＲを２つの分離した領域に分割するものである場合、修正した基本領域ＢＲ２を基準として人体の内側の基本領域ＢＲ３、ＢＲ４の種類ＫＩを血管であると判断し、人体の外側の基本領域ＢＲ１の種類ＫＩを骨であると判断するようにしてもよい。
【００４５】
上述した２つの手法のいずれかを用いて隣接する基本領域を修正するようにしてもよいし、いずれか一方を優先し、もしくは双方手法による判別結果を重み付けを行うことにより総合的に判断してもよい。これにより、本来であれば基本領域ＢＲ２〜ＢＲ４に対して修正を行うために３回の操作が必要であるところを、３回未満（上記の場合は１回）の修正操作により基本領域ＢＲ２〜ＢＲ４のすべての種類ＫＩの修正を行うことができ、修正作業をより効率的に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明の医用画像処理装置の好ましい実施形態を示すブロック図
【図２】図１の医用画像処理装置において取得される医用画像の一例を示す図
【図３】図１の領域分割手段において医用画像が各基本領域毎に分割された状態を示す図
【図４】図１の領域修正手段の一例を示すブロック図
【図５】図１の領域統合手段において基本領域を統合した統合領域の状態を示す図
【図６】本発明の医用画像処理方法の好ましい実施形態を示すフローチャート
【図７】図５の領域修正手段において、修正した基本領域に隣接する基本領域を自動的に修正する一例を示す模式図
【符号の説明】
【００４７】
１     医用画像処理装置
２     画像取得手段
３     領域分割手段
４     領域統合手段
５     種類識別手段
６     表示制御手段
１０   領域修正手段
２０   表示装置
３０   入力手段
ＢＲ   基本領域
ＫＩ   種類
Ｐ     医用画像
ＵＲ   統合領域
【図１】
2008259710.tif 000003
【図２】
2008259710.tif 000004
【図３】
2008259710.tif 000005
【図４】
2008259710.tif 000006
【図６】
2008259710.tif 000007
【図７】
2008259710.tif 000008
【図５】
2008259710.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】平成19年5月2日(2007.5.2)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像内の各部位の種類の識別が自動に行われたときに、種類の識別結果を修正する医用画像処理方法および装置ならびにプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＣＴ（Computed Tomography；コンピュータ断層撮影）等の医用画像内の骨や血管等を、診断者の経験や画像読影能力に左右されることなく自動的に検出する技術が提案されている。そこで、２次元もしくは３次元の医用画像内に含まれる各部位の自動検出を行う方法が提案されている。
【０００３】
上述のように医用画像に映し出された各部位を自動検出したとき検出精度を１００％にするのは難しく、抽出結果をインタラクティブに修正する必要がある。ここで、特許文献１には、いわゆるＶＲ画像を用いて抽出結果を確認し、過抽出部分のシード領域と膨張度とを指定し、シード領域を指定した膨張度で膨張させた領域を用いて過抽出部分を削除する方法が提案されている。また、特許文献２には、抽出された関心領域と関心領域に対応する臓器の標準形状と比較し、抽出欠損あるいは抽出あふれを修正する方法が提案されている。
【特許文献１】特開２００３−１５３８９４号公報
【特許文献２】特開２００３−２６５４６２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１において、適切なシード領域と膨張度とを指定するとともに何回かの試行錯誤の操作が必要であり、修正操作が複雑であるという問題がある。特に、抽出不足を修正する場合、関心領域と非関心領域とを反転させた後に試行錯誤の操作を行う必要があるため修正の際の作業効率が悪いという問題がある。
【０００５】
同様に、特許文献２においても、臓器形状の個人差や病変に対応するために用意された多数の典型形状を用いてデータのマッチングを行う必要があり、関心領域の対象範囲が広いときには典型形状の数が膨大になってしまい、抽出欠損あるいは抽出あふれを修正するまでの作業効率が悪いという問題がある。
【０００６】
そこで、本発明は、簡単な操作で効率よく自動識別結果を修正することができる医用画像処理方法および装置ならびにプログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の医用画像処理方法は、医用画像の各画素の特徴量を用いて領域分割を行い複数の基本領域を生成し、生成した複数の基本領域を各基本領域の特徴に基づいて統合することにより統合領域を生成し、生成した統合領域の種類を識別し、医用画像内の各部位を識別した種類毎に分類して表示装置に表示し、表示装置に各種類毎に分類して表示された医用画像のうち、種類の識別結果を修正する位置が指定され種類の変更が指示されたとき、指定された位置の基本領域もしくは統合領域の種類の修正を行うことを特徴とするものである。
【０００８】
本発明の医用画像処理装置は、医用画像の各画素の特徴量を用いて領域分割を行い複数の基本領域を生成する領域分割手段と、領域分割手段により分割された基本領域を基本領域の特徴に基づいて統合することにより統合領域を生成する領域統合手段と、領域統合手段により生成された統合領域の種類を識別する種類識別手段と、医用画像内の各部位を種類識別手段により識別された種類毎に分類して表示装置に表示する表示制御手段と、表示制御手段により表示装置に各種類毎に分類して表示された医用画像のうち、種類識別手段における種類の識別結果を修正する位置が指定され種類の変更が指示されたとき、指定された位置の基本領域もしくは統合領域の種類の修正を行う領域修正手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００９】
本発明の医用画像処理プログラムは、医用画像の各画素の特徴量を用いて領域分割を行い複数の基本領域を生成し、生成した複数の基本領域を各基本領域の特徴に基づいて統合することにより統合領域を生成し、生成した統合領域の種類を識別し、医用画像内の各部位を識別した種類毎に分類して表示装置に表示し、表示装置に各種類毎に分類して表示された医用画像のうち、種類の識別結果を修正する位置が指定され種類の変更が指示されたとき、指定された位置の基本領域もしくは統合領域の種類の修正を行うことを実行させることを特徴とするものである。
【００１０】
ここで、医用画像は、たとえばＣＴ画像のほか、ＭＲＩ画像、ＲＩ画像、ＰＥＴ画像、Ｘ線画像等であってもよい。
【００１１】
また、領域分割手段は、基本領域の分割をするものであればその手法は問わず、たとえば各画素の特徴量を用いたクラスタリングによる領域分割、濃度分布を用いた領域分割等の公知の技術を用いることができる。
【００１２】
さらに、領域統合手段は、領域分割手段により分割された基本領域を統合することにより統合領域を生成するものであればその手法は問わず、たとえば基本領域の形状、大きさ、濃淡パターン特性等の特徴量に基づいて人工ニューラルネットワーク（ANN）、サポートベクターマシン（SVM）、適合ベクターマシン（Relevance Vector Machine; RVM）等の公知の技術を用いて統合領域を生成するようにしてもよい。
【００１３】
また、種類識別手段は、統合領域の種類を識別するものであればその手法は問わず、たとえば上述したような人工ニューラルネットワーク（ANN）、サポートベクターマシン（SVM）、適合ベクターマシン（Relevance Vector Machine; RVM）等の公知の技術を用いることができる。なお、基本領域によっては他の基本領域と統合せず孤立して存在するものもある。このとき、種類識別手段は孤立した基本領域を統合領域として取り扱うことにより種類の識別を行う。ここで、種類とは、たとえば「血管」や「骨」といった人体の構成要素の種類であってもよいし、「腎臓」、「肝臓」といった臓器の種類であってもよい。
【００１４】
さらに、表示制御手段は、医用画像内の各部位を種類識別手段により識別された種類毎に分類して表示装置に表示するものであればよく、たとえば種類が骨と識別された基本領域および統合領域を１つの骨領域グループ（関心領域）として表示し、種類が血管であると識別された基本領域および統合領域を１つの血管領域グループ（関心領域）として表示するようにしてもよい。
【００１５】
なお、表示制御手段は、種類を修正する位置が指定されたとき、指定された部位の基本領域もしくは統合領域を表示装置に表示するものであってもよく、たとえば指定された位置の基本領域もしくは統合領域を色分けして表示するようにしてもよい。
【００１６】
また、領域修正手段は、基本領域もしくは統合領域のいずれかを修正するかの指示に従い、基本領域の種類の修正が指示されたときには基本領域を修正し、統合領域の種類の修正が指示されたとき、統合領域の種類の修正を行うようにしてもよい。
【００１７】
さらに、領域統合手段は、領域修正手段が基本領域の修正を行ったとき、修正した基本領域に隣接する基本領域についても種類の修正を行うようにしてもよい。
【発明の効果】
【００１８】
本発明の医用画像処理方法および装置ならびにプログラムによれば、医用画像の各画素の特徴量を用いて領域分割を行い複数の基本領域を生成し、生成した複数の基本領域を各基本領域の特徴に基づいて統合することにより統合領域を生成し、生成した統合領域の種類を識別し、医用画像内の各部位を識別した種類毎に分類して表示装置に表示し、表示装置に各種類毎に分類して表示された医用画像のうち、種類の識別結果を修正する位置が指定され種類の変更が指示されたとき、指定された位置の基本領域もしくは統合領域の種類の修正を行うことにより、医用画像中の各部位を種類毎に分類して表示させる際に既に作成済みである基本領域もしくは統合領域の領域分割結果を用いて種類の修正を行うものであるため、簡単な操作で効率的に統合領域の修正を行うことができる。
【００１９】
なお、領域修正手段が基本領域の修正を行ったとき、修正した基本領域に隣接する基本領域についても種類の修正を行うものであれば、修正された基本領域と同様の修正を行う必要のある他の基本領域を自動的に修正することができるため、修正作業のさらなる効率化を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、図面を参照して本発明の医用画像処理装置の一実施形態について説明する。図１は本発明の医用画像処理装置１の好ましい実施の形態を示すブロック図である。なお、図１のような医用画像処理装置１の構成は、補助記憶装置に読み込まれた医用画像処理プログラムをコンピュータ（たとえばパーソナルコンピュータ等）上で実行することにより実現される。また、この医用画像処理プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記憶媒体に記憶され、もしくはインターネット等のネットワークを介して配布され、コンピュータにインストールされることになる。
【００２１】
医用画像処理装置１は、たとえばＣＴにより取得された医用画像Ｐに映し出された各部位の種類の識別および領域の分割を自動的に行うものであって、画像取得手段２、領域分割手段３、領域統合手段４、種類識別手段５、表示制御手段６、領域修正手段１０等を有している。
【００２２】
画像取得手段２は、たとえば図２に示すようなＣＴ画像により取得された医用画像Ｐを取得するものである。なお、画像取得手段２は、たとえばＣＴ画像のみならず、いわゆるＭＲＩ画像、ＲＩ画像、ＰＥＴ画像、Ｘ線画像等の医用画像を取得するものであってもよい。また画像取得手段２は取得した医用画像Ｐをデータベース７に記憶する。
【００２３】
領域分割手段３は、医用画像Ｐを各画素の特徴量を用いた領域分割を行うことにより、複数の基本領域ＢＲ（図２中の実線で囲まれた領域）を生成するものである。領域分割手段３は、たとえば各画素から特徴量を抽出し、抽出した特徴量の類似性を用いてクラスタリングを行う手法やテクスチャー解析、エッジ検出等の公知の技術により複数の基本領域ＢＲに領域分割する。そして、領域分割手段３は分割した基本領域ＢＲの情報をデータベース７に記憶する（図４参照）。
【００２４】
図２の領域統合手段４は、生成した複数の基本領域ＢＲを各基本領域ＢＲの隣接状態に基づいて統合することにより、図３に示すような統合領域ＵＲを生成するものである。領域統合手段４は、各基本領域ＢＲから抽出される特徴量に基づいて、たとえば人工ニューラルネットワーク（ANN）、サポートベクターマシン（SVM）、適合ベクターマシン（Relevance Vector Machine; RVM）等の公知の技術により基本領域ＢＲを統合し統合領域ＵＲを生成する。領域統合手段４は、基本領域ＢＲを統合したときの統合領域ＵＲの情報をデータベース７に記憶する（図４参照）。
【００２５】
図２の種類識別手段５は、領域統合手段４により生成された統合領域ＵＲの種類を判別するものである。種類識別手段５は、上述した人工ニューラルネットワーク（ANN）、サポートベクターマシン（SVM）、適合ベクターマシン（Relevance Vector Machine; RVM）等の公知の技術を用いてクラス分類を行うことにより種類ＫＩを識別する。そして、たとえば図３に示すように、種類識別手段５は種類ＫＩが「骨」である統合領域ＵＲを１つの骨領域グループＵＲａとしてデータベース７に記憶するとともに、種類ＫＩが「血管」である統合領域ＵＲを１つの血管領域グループＵＲｂとしてデータベース７に記憶するようになっている（図４参照）。
【００２６】
なお、上述した領域統合手段４において、すべての基本領域ＢＲが他の基本領域ＢＲと統合するとは限らず、基本領域ＢＲが孤立した状態で存在する場合がある。このとき、種類識別手段５は孤立した基本領域ＢＲを統合領域ＵＲであるとみなし、種類ＫＩの識別を行うとともに、データベース７の各領域グループＵＲａ、ＵＲｂに記憶する。
【００２７】
あるいは、種類識別手段５は、領域分割手段２において生成された各基本領域ＢＲ毎に種類ＫＩの識別を行うようにし、領域統合手段４が、互いに隣接した同じ種類ＫＩの基本領域ＢＲ同士を統合するようにしてもよい。なお、医用画像Ｐがボリュームデータである場合、基本領域ＢＲ同士の隣接面積が各基本領域ＢＲの表面面積の最小値の100分の1以上であるとき、隣接状態であるとみなし統合するようにしてもよい。この場合であっても、種類判別手段５は結果的に統合領域ＵＲの種類ＫＩを識別することになる。
【００２８】
表示制御手段６は、医用画像Ｐを表示装置２０に表示させるものであって、特に、ユーザーからの指示により、医用画像Ｐ内の各部位を種類ＫＩ毎に分類して表示装置２０に表示させる機能を有している。具体的には、ユーザーが「骨」のみを表示させるように指示した場合、表示制御手段６は種類ＫＩが骨と識別された骨領域グループを表示装置２０に表示する。一方、ユーザーが「血管」のみを表示させるように指示した場合、表示制御手段６は種類ＫＩが血管と識別された血管領域グループを表示装置２０に表示する。なお、統合領域ＵＲを各種類ＫＩ毎に分類して表示する際に上述のようにいずれか一方を表示する場合について例示しているが、表示制御手段６は、各領域グループ毎に異なる色を付して表示するようにしてもよい。
【００２９】
ここで、上述した種類ＫＩの識別は統合領域ＵＲの特徴に基づいて自動的に行われるものであるが、医用画像Ｐに含まれるノイズや部位の病変等により、結果に誤りが生じる場合がある。そこで、医用画像処理装置１は上記構成の他に統合結果を修正するための領域修正手段１０を備えている。領域修正手段１０は、修正する統合領域ＵＲの位置が指定された種類の変更が指示されたとき、基本領域ＢＲを統合領域へ統合しもしくは削除するものであって、図４に示すように修正領域設定手段１１とデータ修正手段１２とを備えている。
【００３０】
具体的には、図５（ａ）は、医用画像Ｐにおいて種類ＫＩが血管であると識別された統合領域ＵＲのみを表示させ、種類ＫＩが骨であると識別された統合領域ＵＲを非表示にさせたものである。図５（ａ）中のカーソル位置において、本来血管であると識別される領域が骨であると識別されて非表示状態になっているとする（過抽出の場合）。
【００３１】
そこで、誤って識別されている位置にユーザーがカーソルを合わせてクリックすることにより修正する位置を指定する。すると、修正領域設定手段１１は、データベース７の中から特定された位置の基本領域ＢＲを検索し、修正する基本領域ＢＲとして設定する。同時に、表示制御手段６は、修正領域設定手段１１において設定された基本領域ＢＲをたとえばハイライトで表示する。
【００３２】
次に、ユーザーがスペースキーを押下する等の修正の指示を行う。すると、データ修正手段１２は入力手段３０からの入力内容に従ってデータベース７内の基本領域ＢＲの情報を修正する。つまり、データ修正手段１２は基本領域ＢＲについて統合領域ＵＲから分離するとともに基本領域ＢＲの種類ＫＩを骨から血管へ修正するように、データベース７内の情報を修正する。表示制御手段６は、データベース７の修正内容に従い表示内容を更新し、図５（ｂ）に示すように、特定した位置の種類ＫＩが血管であると識別された状態の医用画像Ｐを表示する。
【００３３】
図４、５においては、いわゆる骨の基本領域ＢＲが血管として識別されたときに、誤って識別された基本領域ＢＲを修正する場合について例示しているが、本来血管である基本領域ＢＲが骨として識別された場合にも同様の操作で修正することができる。また、種類ＫＩを骨であると修正した基本領域ＢＲが骨と識別された統合領域ＵＲもしくは基本領域ＢＲに隣接している場合、修正した基本領域ＢＲを当統合領域ＵＲ等に統合するようにしてもよい。
【００３４】
このように、基本領域ＢＲの種類ＫＩの修正を基本領域ＢＲ単位で行うことにより、従来のように修正範囲を指定し、もしくはテンプレートマッチング等を行うことをせず、簡単な操作で効率よく修正作業を行うことができる。すなわち、骨領域グループのみもしくは血管領域グループのみを関心領域として表示する場合、医用画像Ｐに含まれる各部位の種類ＫＩの識別が必要になり、各部位を識別するためには基本領域ＢＲ、統合領域ＵＲの生成が必要になる。そこで、種類ＫＩの修正を行う際に既に作成した基本領域ＢＲもしくは統合領域ＵＲを用いて修正を行うことにより、新たに修正領域を指定する等の作業が不要になり、簡単な操作で効率よく修正作業を行うことができる。
【００３５】
なお、基本領域ＢＲの修正を行う場合について例示しているが、統合領域ＵＲの種類ＫＩを修正する場合も同様である。このとき、基本領域ＢＲの修正であるか統合領域ＵＲの修正であるかは、入力手段３０からの入力により切替可能になっている。そして、領域修正手段１０は、統合領域ＵＲの修正が指示されている状態で医用画像Ｐ中の所定の位置が指定された場合、統合領域ＵＲ全体の種類ＫＩを骨から血管へ、もしくは血管から骨へ修正する。これにより、統合領域ＵＲの種類の修正を簡単な操作で効率よく行うことができる。
【００３６】
図６は本発明の医用画像処理方法の好ましい実施形態を示すフローチャートであり、図から図１から図６を参照して医用画像処理方法について説明する。まず、基本領域分割手段により医用画像Ｐが複数の基本領域ＢＲに分割される（ステップＳＴ１）。その後、複数の基本領域ＢＲの特徴に基づいて、隣接する基本領域ＢＲが統合され統合領域ＵＲが生成されるとともに（ステップＳＴ２）、統合領域ＵＲの種類（骨もしくは血管）が識別される（ステップＳＴ３）。そして、表示制御手段６により、表示装置２０にはたとえば各統合領域ＵＲの種類毎に分類して表示され、もしくは各種類毎の表示がなされる（ステップＳＴ４）。
【００３７】
ここで、ユーザーから基本領域ＢＲもしくは統合領域ＵＲ修正の指示があったとき（ステップＳＴ１１）、表示制御手段６により指示がなされた位置の基本領域ＢＲもしくは徒統合領域ＵＲを表示する（ステップＳＴ１２）。さらに、ユーザーが入力手段３０を用いて修正すべき基本領域ＢＲおよび修正事項を入力したとき、領域修正手段１０により入力手段３０からの入力に従い、基本領域ＢＲの種類ＫＩの修正が行われる（ステップＳＴ１３）。その後、修正事項がデータベース７に記憶され、修正されたデータベース７の内容にしたがい表示装置２０の表示内容が更新される（ステップＳＴ１４）。
【００３８】
上記実施の形態によれば、医用画像Ｐの各画素の特徴量を用いて領域分割を行い複数の基本領域ＢＲを生成し、生成した複数の基本領域ＢＲを各基本領域ＢＲの特徴に基づいて統合することにより統合領域ＵＲを生成し、生成した統合領域ＵＲの種類ＫＩを識別し、医用画像Ｐ内の各部位を識別した種類ＫＩ毎に分類して表示装置に表示し、表示装置に各種類ＫＩ毎に表示された医用画像Ｐのうち、種類ＫＩの識別結果を修正する位置が指定されたとき、指定された位置の基本領域ＢＲもしくは統合領域ＵＲを表示装置２０に表示し、表示した基本領域ＢＲもしくは統合領域ＵＲの種類ＫＩの変更が指示されたとき、基本領域ＢＲもしくは統合領域ＵＲの種類ＫＩの修正を行うことにより、各種類ＫＩ毎に分類して表示する際に既に作成済みである基本領域ＢＲの領域分割結果を用いて種類ＫＩの修正を行うものであるため、簡単な操作で効率的に統合領域ＵＲの修正を行うことができる。
【００３９】
なお、領域修正手段１０が、基本領域の種類の修正が指示されたとき基本領域の修正を行い、統合領域ＵＲ全体の種類ＫＩの修正が指示されたとき統合領域ＵＲの種類ＫＩの修正を行うものであれば、基本領域ＢＲの修正もしくは統合領域ＵＲの修正を簡単な操作で行うことができる。
【００４０】
さらに、領域修正手段が基本領域ＢＲの修正を行ったとき、領域修正手段が基本領域ＢＲの修正を行ったとき、修正した基本領域ＢＲに隣接する基本領域ＢＲについても種類ＫＩの修正を行うものであれば、修正された基本領域ＢＲと同様の修正を行う必要のある他の基本領域ＢＲを自動的に修正することができるため、修正作業のさらなる効率化を図ることができる。
【００４１】
本発明の実施形態は、上記実施の形態に限定されない。たとえば、上記実施の形態において医用画像Ｐから骨もしくは血管の領域抽出を行う場合について例示しているが、たとえば造影画像から肝臓実質と血管領域との抽出を行う場合にも適用することができる。このとき、肝臓実質あるいは血管の基本領域ＢＲを抽出し、基本領域ＢＲを統合することにより、肝臓実質を示す統合領域ＵＲと血管を示す統合領域ＵＲとが生成されることになる。この場合であっても、上述のような基本領域ＢＲに基づく修正を行うことにより、簡単な操作で効率的に領域の修正を行うことができる。
【００４２】
さらに、上記実施の形態において、入力手段３０から１つの基本領域ＢＲが選択されたとき、領域修正手段１０は選択された基本領域ＢＲについてのみ修正する場合について例示しているが、選択された基本領域ＢＲに隣接する基本領域ＢＲまで選択し修正するようにしてもよい。
【００４３】
具体的には、図７に示すように複数の基本領域ＢＲ１〜ＢＲ５について、基本領域ＢＲ１〜ＢＲ４が１つの統合領域ＵＲを形成し、このうち基本領域ＢＲ２〜ＢＲ４の種類ＫＩが骨であると誤って識別されたものとする。そして、ユーザーが基本領域ＢＲ３について種類ＫＩを血管にする修正の指示を行ったものとする。このとき、領域修正手段１０は基本領域ＢＲ３について修正内容にしたがった修正を行う。同時に、領域修正手段１０は、同じ統合領域ＵＲ内にある他の基本領域ＢＲ１〜ＢＲ４について、各基本領域の隣接関係、解剖学的な制約等の条件に基づいて、他の基本領域ＢＲ１〜ＢＲ４についても修正を行う。
【００４４】
具体的には、図７に示すように、修正した基本領域ＢＲ３が統合領域ＵＲを２つの分離した領域に分割するものである場合、基本領域ＢＲ３に隣接した他の基本領域ＢＲ２、ＢＲ４の種類ＫＩも血管であると修正するとともに、種類ＫＩが血管である基本領域ＢＲ２〜ＢＲ５を１つの統合領域ＵＲであると修正する。
【００４５】
あるいは、修正した基本領域ＢＲ２が統合領域ＵＲを２つの分離した領域に分割するものである場合、修正した基本領域ＢＲ２を基準として人体の内側の基本領域ＢＲ３、ＢＲ４の種類ＫＩを血管であると判断し、人体の外側の基本領域ＢＲ１の種類ＫＩを骨であると判断するようにしてもよい。
【００４６】
上述した２つの手法のいずれかを用いて隣接する基本領域を修正するようにしてもよいし、いずれか一方を優先し、もしくは双方手法による判別結果を重み付けを行うことにより総合的に判断してもよい。これにより、本来であれば基本領域ＢＲ２〜ＢＲ４に対して修正を行うために３回の操作が必要であるところを、３回未満（上記の場合は１回）の修正操作により基本領域ＢＲ２〜ＢＲ４のすべての種類ＫＩの修正を行うことができ、修正作業をより効率的に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明の医用画像処理装置の好ましい実施形態を示すブロック図
【図２】図１の医用画像処理装置において取得される医用画像の一例を示す図
【図３】図１の領域分割手段において医用画像が各基本領域毎に分割された状態を示す図
【図４】図１の領域修正手段の一例を示すブロック図
【図５】図１の領域統合手段において基本領域を統合した統合領域の状態を示す図
【図６】本発明の医用画像処理方法の好ましい実施形態を示すフローチャート
【図７】図５の領域修正手段において、修正した基本領域に隣接する基本領域を自動的に修正する一例を示す模式図
【符号の説明】
【００４８】
１     医用画像処理装置
２     画像取得手段
３     領域分割手段
４     領域統合手段
５     種類識別手段
６     表示制御手段
１０   領域修正手段
２０   表示装置
３０   入力手段
ＢＲ   基本領域
ＫＩ   種類
Ｐ     医用画像
ＵＲ   統合領域