(57)【要約】【課題】被写体の画像から所定の構成部位を精度良く抽出することができる画像抽出装置を提供する。【解決手段】被写体の画像から、その被写体を構成する所定の構成部位が有する画像的な特徴に基づいた抽出条件を満たす各領域を抽出する第１抽出部と、第１抽出部によって抽出された各領域を分析して、その各領域を、上記構成部位に属するか否かに分類する第１分類部と、抽出済の領域が満たしている抽出条件よりも緩い抽出条件を満たす新たな領域を抽出する第２抽出部と、第２抽出部によって抽出された新たな領域と抽出済の領域との隣接関係に基づいて、その新たな領域を、上記構成部位に属する領域部分と属さない領域部分とに分類する第２分類部とを備えた。【選択図】        図５
2008043565.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体の画像から、その被写体を構成する所定の構成部位が有する画像的な特徴に基づいた抽出条件を満たす各領域を抽出する第１抽出部と、
前記第１抽出部によって抽出された各領域を分析して、その各領域を、前記構成部位に属するか否かに分類する第１分類部と、
抽出済の領域が満たしている抽出条件よりも緩い抽出条件を満たす、抽出済の領域を除く新たな領域を抽出する第２抽出部と、
前記第２抽出部によって抽出された新たな領域と抽出済の領域との隣接関係に基づいて、その新たな領域を、前記構成部位に属する領域部分と属さない領域部分とに分類する第２分類部とを備えたことを特徴とする画像抽出装置。
【請求項２】
前記第１分類部および前記第２分類部による分類結果に基づいて、前記構成部位が前記画像中から除去された画像を作成する除去画像作成部を備えたことを特徴とする請求項１記載の画像抽出装置。
【請求項３】
前記第２抽出部および前記第２分類部が、新たな領域の抽出と、その新たな領域に対する分類とを繰り返すものであることを特徴とする請求項１記載の画像抽出装置。
【請求項４】
前記第１抽出部が、画像濃度の高さを規定した抽出条件を用いるものであることを特徴とする請求項１記載の画像抽出装置。
【請求項５】
前記第２抽出部が、画像濃度の高さを規定した抽出条件を用いるものであることを特徴とする請求項１記載の画像抽出装置。
【請求項６】
前記第１抽出部が、画像上の濃度分布を規定した抽出条件を用いるものであることを特徴とする請求項１記載の画像抽出装置。
【請求項７】
前記画像が医用画像であり、前記構成部位が骨であることを特徴とする請求項１記載の画像抽出装置。
【請求項８】
前記第２分類部が、前記第２抽出部によって抽出された新たな領域を構成する領域部分のうち、抽出済の領域の周囲の所定範囲内に存在する領域部分については、その抽出済の領域に対する分類と同じ分類とするものであることを特徴とする請求項１記載の画像抽出装置。
【請求項９】
前記第２分類部が、前記第２抽出部によって抽出された新たな領域を構成する領域部分のうち、互いに分類が異なる複数の領域に接する領域部分については、それら複数の領域のうち最も多く接する領域に対する分類と同じ分類とするものであることを特徴とする請求項１記載の画像抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被写体の画像から、その被写体を構成する所定の構成部位を抽出する画像抽出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療の分野においては、放射線等を使って被験者の体内を撮影した医用画像を、被験者の病状の診断等に利用することが広く行われている。医用画像を診断に利用することにより、被験者に外的なダメージを与えることなく、被験者の病状の進行状態などを把握することができ、治療方針の決定などに必要な情報を手軽に得ることができる。
【０００３】
また、近年では、放射線を使ってデジタルの医用画像を得るＣＲ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ）装置や、放射線を使って被験者の断層像を得るＣＴ装置（Ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、および強磁場を使って被験者の断層像を得るＭＲＩ装置（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）などが広く用いられてきており、従来のＸ線フィルム等を使った医用画像に替えて、デジタルの医用画像が一般的に利用されてきている。医用画像がデジタル化されたことにより、医用画像に画像処理を施すことが容易となり、同一の被験者について異なる時期に撮影された複数の医用画像をモニタ上に並べて表示したり、医用画像上の、病巣と推測される画像部分を拡大表示することなどが広く行われてきている。
【０００４】
ここで、ＣＴ装置などから得られた医用画像では、骨に属する骨領域は骨領域以外の領域と比べてかなり高い画像濃度を有していることが一般的であり、医用画像中に病巣が存在していても、骨に紛れてしまって発見しにくいという問題がある。このため、医用画像から骨を抽出し、その抽出した骨を除去した除去画像を使って診断を行うことが行われている。医用画像中の骨を抽出する骨抽出方法としては、骨領域の画像濃度がその他の領域の画像濃度よりも高いことを利用して、医用画像から基準濃度以上の画像濃度を有する領域を骨領域として抽出する方法が広く知られている。しかし、被写体に造影剤を投じて撮影された造影画像では、血管に属する血管領域も骨領域と同様に高い画像濃度を有しており、造影画像から基準濃度以上の画像濃度を有する領域を抽出すると、骨領域といっしょに血管領域も抽出されてしまうという問題がある。
【０００５】
この点に関し、特許文献１には、骨領域における画像濃度の最大値に近い高基準濃度と、血管領域における画像濃度の最大値に近い低基準濃度とを使って、医用画像中の、高基準濃度よりも高い画像濃度を有する高濃度領域を除去するとともに、低基準濃度よりも高い画像濃度を有し、高濃度領域と重なっている重なり領域も除去する技術について記載されている。特許文献１に記載された技術によると、確実に骨であると推定される高濃度領域と、骨であるか血管であるか不明確で、高濃度領域と重なった重なり領域とが除去されるため、骨領域に加えて血管領域が除去されてしまう不具合を軽減することができる。
【特許文献１】特開平１１−３１８８８３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、被写体の胸部や腹部を撮影した造影画像では、一部の血管領域が骨領域よりも高い画像濃度を有することがあり、特許文献１に記載された技術では、血管領域よりも画像濃度が低い骨領域を抽出することができないという問題がある。一方、画像濃度が低い骨領域も抽出するために基準濃度を低く設定してしまうと、検出される領域が増加して骨領域が周囲の領域と１つに繋がってしまい、骨領域だけを抽出することができなくなってしまう。
【０００７】
尚、上述した問題は、医用画像中から骨領域を抽出する画像抽出装置のみに限らず、被写体の画像から所定の構成部位を抽出する画像抽出装置一般に当てはまるものである。
【０００８】
本発明は、上記事情に鑑み、被写体の画像から所定の構成部位を精度良く抽出することができる画像抽出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成する本発明の画像抽出装置は、被写体の画像から、その被写体を構成する所定の構成部位が有する画像的な特徴に基づいた抽出条件を満たす各領域を抽出する第１抽出部と、
第１抽出部によって抽出された各領域を分析して、その各領域を、上記構成部位に属するか否かに分類する第１分類部と、
抽出済の領域が満たしている抽出条件よりも緩い抽出条件を満たす、抽出済の領域を除く新たな領域を抽出する第２抽出部と、
第２抽出部によって抽出された新たな領域と抽出済の領域との隣接関係に基づいて、その新たな領域を、上記構成部位に属する領域部分と属さない領域部分とに分類する第２分類部とを備えたことを特徴とする。
【００１０】
尚、本発明にいう「緩い抽出条件」とは、比較する他の抽出条件と比べて、領域がより抽出されやすい条件のことを表わしている。
【００１１】
本発明の画像抽出装置によると、まずは、相対的に厳しい抽出条件を使って画像中の各領域が抽出されて、それら各領域が所定の構成部位に属するか否かに分類され、続いて、相対的に緩い抽出条件を使って画像中の各領域が抽出されて、それら各領域が、すでに抽出済みの領域との隣接関係に基いて、構成部位に属するか否かに分類される。したがって、構成部位に属する一部の領域が所定の抽出条件を満たしていなくても、すでに分類されている各領域との隣接関係に基づいて、その分類対象の領域を構成部位に属する領域として確実に分類することができる。また、本発明では、構成部位に属していると考えられる候補領域の抽出と、各候補領域の分類とが相互に異なる基準に基づいて行われるため、最終的な領域の抽出精度を向上させることができる。
【００１２】
また、本発明の画像抽出装置において、上記第１分類部および上記第２分類部による分類結果に基づいて、上記構成部位が上記画像中から除去された画像を作成する除去画像作成部を備えたことが好ましい。
【００１３】
例えば、医用画像から骨に属する領域が抽出され、その抽出された骨が除去されることによって、医用画像中の病巣などが見やすくなる。
【００１４】
また、本発明の画像抽出装置において、上記第２抽出部および上記第２分類部が、新たな領域の抽出と、その新たな領域に対する分類とを繰り返すものであることが好ましい。
【００１５】
抽出条件を少しずつ緩めながら、新たな領域の抽出が繰り返されることによって、画像中の所定の構成部位を精度良く抽出することができる。
【００１６】
また、本発明の画像抽出装置において、上記第１抽出部が、画像濃度の高さを規定した抽出条件を用いるものであることが好ましい。
【００１７】
例えば、医用画像中の骨に属する領域は、骨以外の領域よりも画像濃度が高いことが一般的である。第１抽出部が画像濃度の高さを規定した抽出条件を用いることによって、医用画像中の骨を確実に抽出することができる。
【００１８】
また、本発明の画像抽出装置において、上記第２抽出部が、画像濃度の高さを規定した抽出条件を用いるものであることが好ましい。
【００１９】
第２抽出部において、画像濃度の高さを規定した抽出条件が用いられることによって、医用画像中の骨の抽出精度を向上させることができる。
【００２０】
また、本発明の画像抽出装置において、上記第１抽出部が、画像上の濃度分布を規定した抽出条件を用いるものであることも好ましい。
【００２１】
例えば、構成部位の典型的な濃度分布を用意しておき、画像上の、その典型的な濃度分布と所定程度似ている濃度分布を有する領域を抽出することによっても、画像中の構成部位を精度良く抽出することができる。
【００２２】
また、本発明の画像抽出装置において、上記画像が医用画像であり、上記構成部位が骨であることが好ましい。
【００２３】
医用画像を使って病巣を確認する際には、医用画像中の骨を精度良く抽出することが求められており、本発明の画像抽出装置を好ましく適用することができる。
【００２４】
また、本発明の画像抽出装置において、上記第２分類部が、第２抽出部によって抽出された新たな領域を構成する領域部分のうち、抽出済の領域の周囲の所定範囲内に存在する領域部分については、その抽出済の領域に対する分類と同じ分類とするものであることが好適である。
【００２５】
本発明の好適な画像抽出装置によると、抽出された領域を、構成部位に属する領域と、構成部位に属していない領域とに精度良く分類することができる。
【００２６】
また、本発明の画像抽出装置において、上記第２分類部が、第２抽出部によって抽出された新たな領域を構成する領域部分のうち、互いに分類が異なる複数の領域に接する領域部分については、それら複数の領域のうち最も多く接する領域に対する分類と同じ分類とするものであることが好ましい。
【００２７】
互いに分類が異なる複数の領域それぞれに接する度合いに応じて領域を分類することによって、構成部位に属する領域と、構成部位に属していない領域とを精度良く分類することができる。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、被写体の画像から所定の構成部位を精度良く抽出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
【００３０】
図１は、本発明の一実施形態が適用された医療診断システムの概略構成図である。
【００３１】
図１に示す医療診断システムは、被験者の体内を撮影して医用画像を生成する画像生成装置群１０と、医用画像やカルテなどを保存する管理サーバ２０と、医用画像を表示する診断装置３０とで構成されており、画像生成装置群１０と管理サーバ２０、および管理サーバ２０と診断装置３０は、ネットワーク回線を介して接続されている。
【００３２】
この医療診断システムでは、初診の被験者に対して、各被験者を識別するための識別番号が割り当てられ、その識別番号と、被験者の氏名や年齢や病歴などが示されたカルテとが対応付けられて管理サーバ２０に登録される。
【００３３】
画像生成装置群１０には、被写体に放射線を照射し、被写体を透過してきた放射線を読み取ってデジタルの医用画像を生成するＣＲ装置１１や、放射線を使って被写体の断層画像を生成するＣＴ装置１２や、強磁場と電波とを使って被写体の断層画像を生成するＭＲＩ装置（図示しない）や、超音波のエコーを読み取って医用画像を生成する超音波装置（図示しない）などが含まれる。画像生成装置群１０で生成された医用画像は、その医用画像の被写体である被験者を識別する識別番号とともに管理サーバ２０に送られる。
【００３４】
管理サーバ２０は、画像生成装置群１０から医用画像と識別番号とが送られてくると、その医用画像を識別番号と対応付けて記憶する。すなわち、管理サーバ２０には、識別番号と、その識別番号が割り当てられた被験者のカルテと、被験者の医用画像とが対応付けられて登録される。
【００３５】
診断装置３０は、外観構成上、本体装置３１、その本体装置３１からの指示に応じてモニタ３２ａ上に画像を表示する画像表示装置３２、本体装置３１に、キー操作に応じた各種の情報を入力するキーボード３３、および、モニタ３２ａ上の任意の位置を指定することにより、その位置に表示された、例えばアイコン等に応じた指示を入力するマウス３４を備えている。
【００３６】
ユーザが診断装置３０のマウス３４等を使って被験者の氏名や識別番号などを入力すると、その入力内容が管理サーバ２０に伝えられる。管理サーバ２０は、診断装置３０から被験者の氏名および識別番号を取得し、それらと対応付けられた医用画像およびカルテを診断装置３０に向けて送る。診断装置３０では、医用画像に画像処理が施されることによって、医用画像中の骨が除去された骨除去画像が生成され、加工前の医用画像や骨除去画像がモニタ３２ａ上に表示される。診断装置３０のモニタ３２ａ上に表示された各種医用画像を確認することにより、ユーザは、被験者に外的なダメージを与えることなく、被験者の病状を診断することができる。
【００３７】
ユーザは、診断装置３０のモニタ３２ａに表示された医用画像を見て被験者の病状を診断し、マウス３４やキーボード３３を使ってカルテを編集する。編集後のカルテは、管理サーバ２０に送られ、管理サーバ２０に記憶されているカルテが診断装置３０から送られてきた新たなカルテに更新される。
【００３８】
図１に示す医療診断システムは、基本的には以上のように構成されている。
【００３９】
ここで、医療診断システムにおける本発明の一実施形態としての特徴は、診断装置３０で実行される処理内容にある。以下、診断装置３０について詳しく説明する。
【００４０】
図２は、診断装置３０のハードウェア構成図である。
【００４１】
診断装置３０の本体装置３１の内部には、図２に示すように、各種プログラムを実行するＣＰＵ１０１、ハードディスク装置１０３に格納されたプログラムが読み出されＣＰＵ１０１での実行のために展開される主メモリ１０２、各種プログラムやデータ等が保存されたハードディスク装置１０３、ＦＤ（フレキシブルディスク）４１が装填され、そのＦＤ４１をアクセスするＦＤドライブ１０４、ＣＤ−ＲＯＭ４２をアクセスするＣＤ−ＲＯＭドライブ１０５、管理サーバ２０から画像データ等を受け取り、管理サーバ２０に各種指示データを送るＩ／Ｏインタフェース１０６が内蔵されており、これらの各種要素と、さらに図１にも示す画像表示装置３２、キーボード３３、マウス３４は、バス１０７を介して相互に接続されている。
【００４２】
ここで、ＣＤ−ＲＯＭ４２には、診断装置３０内に本発明の画像抽出装置の一実施形態を構築するための画像表示プログラム２００（図３参照）が記憶されている。
【００４３】
図３は、ＣＤ−ＲＯＭ４２を示す概念図である。
【００４４】
図３に示すように、ＣＤ−ＲＯＭ４２に記憶された画像表示プログラム２００は、画像取得部２１０、第１抽出部２２０、第１分類部２３０、第２抽出部２４０、第２分類部２５０、除去画像生成部２６０、および画像表示部２７０で構成されている。
【００４５】
ＣＤ−ＲＯＭ４２は、診断装置３０のＣＤ−ＲＯＭドライブ１０５に装填され、ＣＤ−ＲＯＭ４２に記憶された画像表示プログラム２００が診断装置３０にアップロードされてハードディスク装置１０３に記憶される。そして、この画像表示プログラム２００が起動されて実行されることにより、診断装置３０内に本発明の画像抽出装置の一実施形態としての機能を備えた医用画像表示装置３００（図４参照）が構築される。
【００４６】
尚、上記では、画像表示プログラム２００を記憶する記憶媒体としてＣＤ−ＲＯＭ４２が例示されているが、画像表示プログラム２００を記憶する記憶媒体はＣＤ−ＲＯＭに限られるものではなく、それ以外の光ディスク、ＭＯ、ＦＤ、磁気テープなどの記憶媒体であってもよい。また、画像表示プログラム２００は、記憶媒体を介さずに、Ｉ／Ｏインタフェース１０６を介して直接に診断装置３０に供給されるものであってもよい。
【００４７】
画像表示プログラム２００の各部の詳細については、医用画像表示装置３００の各部の作用と一緒に説明する。
【００４８】
図４は、医用画像表示装置３００の機能ブロック図である。
【００４９】
医用画像表示装置３００は、画像取得部３１０と、第１抽出部３２０と、第１分類部３３０と、第２抽出部３４０と、第２分類部３５０と、除去画像生成部３６０と、画像表示部３７０とを有している。
【００５０】
医用画像表示装置３００を構成する、画像取得部３１０と、第１抽出部３２０と、第１分類部３３０と、第２抽出部３４０と、第２分類部３５０と、除去画像生成部３６０と、画像表示部３７０は、図３の画像表示プログラム２００を構成する、画像取得部２１０、第１抽出部２２０、第１分類部２３０、第２抽出部２４０、第２分類部２５０、除去画像生成部２６０、および画像表示部２７０にそれぞれ対応する。
【００５１】
図４の各要素は、コンピュータのハードウェアとそのコンピュータで実行されるＯＳやアプリケーションプログラムとの組合せで構成されているのに対し、図３に示す画像表示プログラム２００の各要素はそれらのうちのアプリケーションプログラムのみにより構成されている点が異なる。
【００５２】
図５は、図４に示す医用画像表示装置３００において、管理サーバ２０から医用画像を取得し、その取得した医用画像中の骨を抽出するまでの一連の処理の流れを示すフローチャート図である。
【００５３】
以下、図５のフローチャートに従って、図４に示す医用画像表示装置３００の各要素の動作について説明することによって、図３に示す画像表示プログラム２００の各要素も併せて説明する。
【００５４】
ユーザが図１に示すマウス３４やキーボード３３を使って、診断を行う被験者の氏名や識別番号を入力すると、その入力内容が図２のＩ／Ｏインタフェース１０６を介して管理サーバ２０に伝えられる。管理サーバ２０では、被験者の氏名や識別番号が取得されると、その被験者の医用画像およびカルテが診断装置３０に向けて送られる。
【００５５】
管理サーバ２０から送られてきた医用画像は、図４に示す画像取得部３１０で取得される（図５のステップＳ１）。
【００５６】
図６は、管理サーバ２０から送られてくる医用画像の一例を示す図である。
【００５７】
本実施形態では、図１に示すＣＴ装置１２において、被写体を胸から足の付け根まで複数の切断位置で切断したときの各断面が撮影され、それら複数の切断位置それぞれにおける複数の断面画像が生成される。図６には、複数の切断位置のうちの１つの切断位置Ｘｍにおける断面画像４１０が示されている。実際には、画像取得部３１０において複数の断面画像が取得されるが、以下では、それらを代表して、図６に示す断面画像４１０を使って説明する。
【００５８】
断面画像４１０には、臓器や血管に加えて骨も含まれており、病巣が存在していても、骨に隠れてしまって見えにくいという問題がある。
【００５９】
画像取得部３１０で取得された断面画像４１０は、第１抽出部３２０、第２抽出部３４０、および除去画像生成部３６０に伝えられる。
【００６０】
第１抽出部３２０では、まず、画像取得部３１０から伝えられた断面画像４１０の画像濃度の分布に基いて、骨の抽出に利用される第１閾値および第２閾値が決定される。
【００６１】
図７は、断面画像４１０の画像濃度の分布を示すグラフである。
【００６２】
図７では、横軸に画像濃度値、縦軸に頻度が対応付けられている。図７のグラフにおいて、画像濃度値の最大値側から最小値側へとピークを探索して最初に現れる頻度ピークの終了位置における画像濃度値Ｔ１が第１閾値として決定され、２番目に現れる頻度ピークの開始位置における画像濃度値Ｔ２が第２閾値として決定される。最初に現れる頻度ピークの開始位置から終了位置までの間の範囲Ｄ１には、主に骨の領域が含まれており、最初のピークの終了位置から２番目に現れる頻度ピークの開始位置までの間の範囲Ｄ２には、主に血管の領域が含まれている。
【００６３】
続いて、第１抽出部３２０では、画像取得部３１０から伝えられた断面画像４１０から第１閾値Ｔ１以上の画像濃度を有する各領域が抽出される（図５のステップＳ２＿１）。第１抽出部３２０は、本発明にいう第１抽出部の一例に相当する。
【００６４】
図８は、第１抽出部３２０で抽出された各領域を示す図である。
【００６５】
図８に示す第１抽出画像４２１には、図６に示す断面画像４１０中の、骨に属する骨領域や、骨以外の血管等に属する非骨領域が含まれている。第１抽出部３２０は、第１抽出画像４２１を第１分類部３３０に伝え、第１閾値Ｔ１および第２閾値Ｔ２を第２抽出部３４０に伝える。
【００６６】
第１分類部３３０は、第１抽出部３２０から伝えられた第１抽出画像４２１中の各領域を、骨に属する骨領域と、骨以外の非骨領域とに分類する（図５のステップＳ３）。本実施形態では、まず、図８に示す第１抽出画像４２１中の各領域５１，５２，５３，５４，５５，５６，５７，６１，６２内の画像濃度分布が分析され、各領域ごとに所定数ｎ個の特徴量が取得される。続いて、骨と非骨とを分ける境界面が設定されたｎ次元空間上において、各領域ごとに、ｎ個の特徴量によって示される座標が境界面の骨側にあるか非骨側にあるかが判別され、境界面の骨側にある領域は骨領域、境界面の非骨側にある領域は非骨領域と分類される。このようにｎ次元空間と境界面とを用いて領域を分類する分類方法は、ＬＤＡ法（線形判別分析法）と呼ばれるものであり、従来から広く利用されているため、本明細書では詳細な説明を省略する。第１分類部３３０は、本発明にいう第１分類部の一例に相当する。
【００６７】
図８に示す例では、第１抽出画像４２１中の各領域５１，５２，５３，５４，５５，５６，５７，６１，６２のうち、白抜きで表現された領域５１，５２，５３，５４，５５，５６，５７は骨領域に分類され、点線で表現された領域６１，６２は非骨領域に分類される。分類結果は、第２分類部３５０に伝えられる。
【００６８】
続いて、第２抽出部３４０において、図６に示す断面画像４１０から、第１抽出部３２０で利用された第１閾値よりも低い第２閾値を用いて、その第２閾値以上の画像濃度を有する各領域が抽出される（図５のステップＳ２＿２）。第２抽出部３４０は、本発明にいう第２抽出部の一例に相当する。
【００６９】
図９は、第２抽出部３４０で抽出された各領域を示す図である。
【００７０】
図９に示す第２抽出画像４２２には、図８に示す第１抽出画像４２１にも含まれる骨領域５１，５２，５３，５４，５５，５６，５７、および非骨領域６１，６２に加えて、それら各領域それぞれを取り囲む候補領域７１，７２，７５，７６，７７が含まれている。この時点では、新たに抽出された候補領域７１，７２，７５，７６，７７のうちの中央付近の候補領域７２は、すでに分類済みの骨領域５２，５３，５４、および非骨領域６１，６２を包括して取り囲んでいる。第２抽出部３４０は、第２抽出画像４２２を第２分類部３５０に伝える。
【００７１】
第２分類部３５０は、新たに抽出された候補領域７１，７２，７５，７６を骨領域と非骨領域とに分類する。
【００７２】
まず、第２抽出画像４２２中の、分類済みの骨領域５１，５２，５３，５４，５５，５６，５７、および非骨領域６１，６２を所定サイズだけ拡張する（図５のステップＳ４＿２）。拡張サイズは、例えば、断面画像４１０の大きさが５１２ピクセル×５１２ピクセルの場合、２〜４ピクセル程度が好ましい。
【００７３】
図１０は、分類済みの領域が拡張された第２抽出画像４２２を示す図である。
【００７４】
図１０に示す第２抽出画像４２２では、図９に示す非骨領域６１，６２それぞれが拡張することによって１つの非骨領域６０として合体され、新たに抽出された候補領域７１，７２，７５，７６，７７のうち、骨領域５５，５６を取り囲んでいた候補領域７５，７６は、拡張した骨領域５５，５６に吸収され、骨領域５２，５３，５４、および非骨領域６１，６２を包括して取り囲んでいた候補領域７２は、拡張した骨領域５２，５３，５４、および合体した非骨領域６０によって一部が吸収されている。
【００７５】
第２分類部３５０は、図１０に示す第２抽出画像４２２において、吸収されずに残っている候補領域７１，７２，７７それぞれについて、すでに分類済みの骨領域５１，５２，５３，５４，５５，５６，５７、および非骨領域６０のうち、最も多く接している最接領域を判定し（図５のステップＳ５＿２）、それら各候補領域７１，７２，７７の分類を、判定された最接領域が属する分類と同じ分類に決定する。この例では、左上の候補領域７１は、左上の骨領域５１と最も多く接しているため、骨領域であると決定され、左下の候補領域７２は、中央の非骨領域６０と最も多く接しているため、非骨領域であると決定され、右上の候補領域７５は、右上の骨領域５５と最も多く接しているため、骨領域であると決定される。
【００７６】
尚、図２に示すハードディスク装置１０３には、人体の体表から骨までの平均的な距離が記憶されており、第２分類部３５０は、骨領域および非骨領域とほぼ同じ面積で接している候補領域がある場合には、その候補領域の体表からの距離が、ハードディスク装置１０３に記憶された距離と所定程度近い場合には、その候補領域を骨領域と決定する。
【００７７】
図１１は、候補領域が分類された第２抽出画像４２２を示す図である。
【００７８】
図９に示す新たに抽出された候補領域７１，７２，７５，７６，７７が分類されることによって、図１１に示すように、第２抽出画像４２２は、新たな骨領域５１，５２，５３，５４，５５，５６，５７と非骨領域６０とに分類されている。本実施形態では、断面画像４１０から厳しい抽出条件（第１閾値Ｔ１）を満たす各領域が抽出されて、それら各領域が骨領域と非骨領域とに分類され、さらに、緩い抽出条件（第２閾値Ｔ２）を満たす各領域が抽出されて、新たに抽出された領域がすでに分類されている領域との接触関係に基いて分類される。したがって、第１閾値Ｔ１よりも画像濃度が低い骨領域があっても、その骨領域を精度良く分類することができる。
【００７９】
さらに、第２抽出部３４０は、図６に示す断面画像４１０から、第２閾値Ｔ２よりもさらに低い第３閾値を用いて、その第３閾値以上の画像濃度を有する新たな候補領域を抽出し（図５のステップＳ２＿２）、第２分類部３５０は、第２抽出部３４０で新たに抽出された各候補領域を骨領域と非骨領域とに分類する（図５のステップＳ４＿３，Ｓ５＿３）。
【００８０】
さらにその後、抽出条件である閾値を下げて新たな候補領域を抽出して（図５のステップＳ２＿ｎ）新たな候補領域を骨領域と非骨領域とに分類する（図５のステップＳ４＿ｎ，Ｓ５＿ｎ）一連の処理が所定回数（例えば、５回）繰り返される。候補領域の抽出と、抽出された候補領域の分類とがこのように複数回繰り返されることによって、候補領域を少しずつ抽出し、本来骨に所属すべき領域のみを骨領域に分類していくことができるので、骨の抽出精度が向上する。
【００８１】
以上のようにして、断面画像４１０中の骨が抽出される。骨の抽出結果は、除去画像生成部３６０に伝えられる。
【００８２】
除去画像生成部３６０は、図６に示す断面画像４１０から、第２分類部３５０から伝えられた骨領域を除去して除去画像を生成する。除去画像生成部３６０は、本発明にいう除去画像作成部の一例に相当する。生成された除去画像は、画像表示部３７０に伝えられ、モニタ３２ａ上に表示される。
【００８３】
図１２は、抽出された骨の画像部分４２３を示す図であり、図１３は、モニタ３２ａ上に表示された断面画像表示画面５００を示す図である。
【００８４】
図１３に示す断面画像表示画面５００には、除去画像５１０に加えて、被験者の氏名、切断位置「Ｘｍ」、撮影日なども表示されている。この除去画像５１０は、図６に示す断面画像４１０から図１２に示す骨の画像部分４２３が除去された画像であり、ユーザは、除去画像５１０を確認することによって、病巣の大きさや位置などを正確に認識することができる。
【００８５】
以上で、本発明の第１実施形態の説明を終了し、本発明の第２実施形態について説明する。本発明の第２実施形態は、第１抽出部３２０および第１分類部３３０における処理内容を除いては、第１実施形態と同じ構成を有しているため、第１実施形態で使用した各図を第２実施形態でも流用し、第１実施形態との相違点についてのみ説明する。
【００８６】
本実施形態においては、図１に示すＣＴ装置１２において、予め、健康な人体の医用画像が取得されており、その医用画像中の骨領域における画像濃度の分布と、骨領域と間違えやすい造影血管における画像濃度の分布とが分析されている。この分析方法は、学習手法や主成分分析手法として従来から広く知られているものであり、本明細書では詳細な説明を省略する。分析結果は、図２に示すハードディスク装置１０３に記憶されている。
【００８７】
図４に示す第１抽出部３２０は、画像取得部３１０で医用画像が取得されると、その医用画像を複数の分割領域に分割し、それら各分割領域ごとに画像濃度の分布を分析して、その分析結果が、ハードディスク装置１０３に記憶されている骨領域および造影血管それぞれの分析結果のうちのどちらにどの程度似ているかを判定する。本実施形態では、各分割領域の分析結果と、骨領域および造影血管それぞれの分析結果との類似度が５段階の判定値（１〜５。値が大きいほど骨領域との類似度が高く、値が小さいほど造影血管との類似度が高い）で表現される。判定結果は、第１分類部３３０に伝えられる。
【００８８】
第１分類部３３０は、第１抽出部３２０から伝えられた判定結果に基いて、各分割領域を骨領域と非骨領域とに分類する。本実施形態では、類似度が「５」である場合には、その分割領域を骨領域として分類し、類似度が「１」である場合には、その分割領域を非骨領域として分類し、類似度が「２」「３」「４」である場合には、その分割領域は骨領域にも非骨領域にも分類しない。分類結果は、第２抽出部３４０に伝えられる。
【００８９】
このように、この第２実施形態では、画像濃度値の高さではなく、画像濃度の分布に基いて、一連の抽出と分類の出発点となる領域を抽出する。
【００９０】
第２抽出部３４０では、第１実施形態と同様にして、画像取得部３１０から伝えられた医用画像中の、予め決められている所定の閾値よりも画像濃度が高い各候補領域が抽出され、第２分類部３５０において、新たに抽出された各候補領域と、すでに分類済みの骨領域および非骨領域との接触度合いに基いて、それら各候補領域が分類される。
【００９１】
以上のように、画像濃度の分布を利用することによって、領域を容易に抽出することができる。
【００９２】
尚、上記では、本発明にいう抽出条件の一例に相当する第１閾値および第２閾値を画像濃度分布に基いて決定したが、本発明にいう第１抽出部および第２抽出部は、予め設定された抽出条件を利用して領域を抽出するものであってもよい。また、造影画像では、骨と造影血液との双方が高い画像濃度を有しているが、骨と造影血液との間には画像濃度が低い血管壁が存在している。上記第１閾値Ｔ１として、画像中の骨および造影血液は抽出され、造影血液以外の血管壁や臓器や病巣は抽出されない値（ＣＴ値で２８０〜３２０程度）を適用し、まずは、骨と造影血液とを抽出して、それらを核として血管壁に達するまで骨領域および非骨領域を広げていくことが好ましい。
【００９３】
また、上記では、医用画像から骨を抽出する例について説明したが、本発明の画像抽出装置は、医用画像から骨以外の構成部位を抽出するものであってもよく、医用画像以外の被写体の画像に対して適用されたものであってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】本発明の一実施形態が適用された医療診断システムの概略構成図である。
【図２】診断装置のハードウェア構成図である。
【図３】ＣＤ−ＲＯＭを示す概念図である。
【図４】医用画像表示装置の機能ブロック図である。
【図５】管理サーバから医用画像を取得し、その取得した医用画像中の骨を抽出するまでの一連の処理の流れを示すフローチャート図である。
【図６】管理サーバから送られてくる医用画像の一例を示す図である。
【図７】断面画像の画像濃度の分布を示すグラフである。
【図８】第１抽出部で抽出された各領域を示す図である。
【図９】第２抽出部で抽出された各領域を示す図である。
【図１０】分類済みの領域が拡張された第２抽出画像を示す図である。
【図１１】候補領域が分類された第２抽出画像を示す図である。
【図１２】抽出された骨の画像部分を示す図である。
【図１３】モニタ上に表示された断面画像表示画面を示す図である。
【符号の説明】
【００９５】
１０    画像生成装置群
１１    ＣＲ装置
１２    ＣＴ装置
２０    管理サーバ
３０    診断装置
３１    本体装置
３２    画像表示装置
３３    キーボード
３４    マウス
１０１    ＣＰＵ
１０２    主メモリ
１０３    ハードディスク装置
１０４    ＦＤドライブ
１０５    ＣＤ−ＲＯＭドライブ
１０６    Ｉ／Ｏインタフェース
２００    画像表示プログラム
２１０    画像取得部
２２０    第１抽出部
２３０    第１分類部
２４０    第２抽出部
２５０    第２分類部
２６０    除去画像生成部
２７０    画像表示部
３００    医用画像表示装置
３１０    画像取得部
３２０    第１抽出部
３３０    第１分類部
３４０    第２抽出部
３５０    第２分類部
３６０    除去画像生成部
３７０    画像表示部
【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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