(57)【要約】【課題】画像から対象領域を抽出するとき、可能な限り対象領域抽出処理の自動化を図り、利便性を向上させる。【解決手段】画像中の対象領域内に任意の点を設定し、画像中に、対象領域が存在し得る存在範囲を、設定された任意の点と対象領域のありうる大きさとを用いて決定し、設定された任意の点と決定された存在範囲の外側の点に基づいて画像から対象領域を抽出する。【選択図】図１
2008245719.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像から対象領域を抽出する方法であって、
前記対象領域内に任意の点を設定し、
前記画像中に、前記対象領域が存在し得る存在範囲を、前記設定した任意の点と前記対象領域のありうる大きさとを用いて決定し、
前記設定された任意の点と前記決定された存在範囲の外側の点に基づいて前記画像から対象領域を抽出することを特徴とする対象領域抽出方法。
【請求項２】
画像から対象領域を抽出する装置であって、
前記対象領域内に任意の点を設定する設定手段と、
前記画像中に、前記対象領域が存在し得る存在範囲を、前記設定した任意の点と前記対象領域のありうる大きさとを用いて決定する範囲決定手段と、
前記設定された任意の点と前記決定された存在範囲の外側の点に基づいて前記画像から対象領域を抽出する対象領域抽出手段と、
を備えたことを特徴とする対象領域抽出装置。
【請求項３】
前記対象領域が、医用画像中の病変領域であることを特徴とする請求項２項記載の対象領域抽出装置。
【請求項４】
前記対象領域が、医用画像中の臓器領域であることを特徴とする請求項２項記載の対象領域抽出装置。
【請求項５】
画像から対象領域を抽出するプログラムであって、
コンピュータに、
前記対象領域内に任意の点を設定し、
前記画像中に、前記対象領域が存在し得る存在範囲を、前記設定した任意の点と前記対象領域のありうる大きさとを用いて決定し、
前記設定された任意の点と前記決定された存在範囲の外側の点に基づいて前記画像から対象領域を抽出することを実行させるための対象領域抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像中の対象領域を抽出する方法および装置ならびにプログラム、特に医用画像中の病変領域、臓器領域等の対象領域を抽出する対象領域抽出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】
従来、医療分野においては、高い診断性能を有する画像を提供するために、たとえば、医用画像中の病変領域、臓器領域等の所定の対象領域を抽出して表示する処理が行われている。
【０００３】
画像中の対象領域を抽出する方法としては、たとえば特許文献１に示されているように、ユーザーにより与えられた画像中の対象領域を示す特定の画素と背景領域を示す特定の画素との情報に基づいて算出された、各画素が対象領域又は背景領域を示す画素である確からしさと、画像の局所的な濃度差に基づいて算出された隣接する画素が同一領域の画素である確からしさとを用いて、画像から対象領域を抽出する方法が知られている。
【０００４】
また、非特許文献１では、ユーザーにより与えられた画像中の対象領域を示す特定の画素と背景領域を示す特定の画素のそれぞれを対象領域の拡張基準点と背景領域の拡張基準点とし、画像の局所的な濃度差に基づいて算出された隣接する画素が同一領域の画素である確からしさを用いて各基準点を領域拡張させ、拡張して得られた対象領域と背景領域とがぶつかった所に境界を生成することにより、画像から対象領域を抽出する方法が提案されている。
【特許文献１】米国特許出願公開第２００４／０００８８８６号明細書
【非特許文献１】Rie Tachibanaa and Shoji Kidoa, “Automatic segmentation of pulmonary nodules on CT images  by use of NCI Lung Image Database Consortium”, SPIC Medical Imaging 2006
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところが、上記特許文献１または非特許文献１において提案されている手法では、画像中の対象領域を示す特定の画素と背景領域を示す特定の画素とをそれぞれ手動で与える煩雑な操作を要するため、その煩雑さの改善が望まれる。
【０００６】
本発明は、上記事情に鑑み、可能な限り対象領域抽出処理の自動化を図り、利便性を向上させることができる対象領域抽出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】
本発明の対象領域抽出方法は、対象領域内に任意の点を設定し、画像中に、対象領域が存在し得る存在範囲を、設定された任意の点と対象領域のありうる大きさとを用いて決定し、設定された任意の点と決定された存在範囲の外側の点に基づいて画像から対象領域を抽出することを特徴とするものである。
【０００８】
本発明の対象領域抽出装置は、対象領域内に任意の点を設定する設定手段と、画像中に、対象領域が存在し得る存在範囲を、設定された任意の点と対象領域のありうる大きさとを用いて決定する範囲決定手段と、設定された任意の点と決定された存在範囲の外側の点に基づいて画像から対象領域を抽出する対象領域抽出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００９】
本発明の対象領域抽出プログラムは、コンピュータに、対象領域内に任意の点を設定し、画像中に、対象領域が存在し得る存在範囲を、設定された任意の点と対象領域のありうる大きさとを用いて決定し、設定された任意の点と決定された存在範囲の外側の点に基づいて画像から対象領域を抽出することを実行させるためのものである。
【００１０】
また、対象領域は、医用画像中の病変領域であってもよいし、医用画像中の臓器領域であってもよい。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の対象領域抽出方法および装置ならびにプログラムによれば、画像から対象領域を抽出するとき、対象領域内に任意の点を設定し、画像中に、対象領域が存在し得る存在範囲を、設定された任意の点と対象領域のありうる大きさとを用いて決定し、設定された任意の点と決定された存在範囲の外側の点に基づいて画像から対象領域を抽出することにより、画像中の対象領域を示す特定の画素と背景領域を示す特定の画素とをそれぞれ手動で与える操作を必要とする従来の対象領域抽出方法に比べ、決定した存在範囲の外側の点を、背景領域を示す画素として用いることにより、背景領域を示す特定の画素を手動で与える操作を自動化でき、手動の入力の煩雑さを軽減できるとともに、利便性を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照して本発明の対象領域抽出装置を２次元の医用画像から病変領域を抽出するものに適用した実施の形態について説明する。なお、図１に示す対象領域抽出装置１の構成は、補助記憶装置に読み込まれた対象領域抽出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。このとき、この対象領域抽出プログラムは、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。
【００１３】
対象領域抽出装置１は、ＣＴ装置等により取得された医用画像Ｉから病変領域Ｒを抽出するものであって、図１に示すように、病変領域Ｒ内に任意の点Ｐｓを設定する設定手段１０と、医用画像Ｉ中に、病変領域Ｒが存在し得る存在範囲Ｅを、任意の点Ｐｓと病変領域Ｒのありうる大きさＬとを用いて決定する範囲決定手段２０と、任意の点Ｐｓと存在範囲Ｅの外側の点に基づいて医用画像Ｉから病変領域Ｒを抽出する対象領域抽出手段３０とを備えている。
【００１４】
設定手段１０は、ＣＴ装置等により取得された医用画像Ｉに含まれる病変領域Ｒ内に任意の点Ｐｓを設定するものであって、例えば、K. Suzuki, F. Li, Q. Li, H. Macmahon, K. Doi, “Comparison between 2D and 3D massive-training ANNs (MTANNs) in CAD for lung nodule detection on MDCT”, pp.354-356, CARS, 2006に記載されている胸部結節検出方法により、胸部結節の位置を検出し、その位置を任意の点Ｐｓとして設定するものであってもよいし、画像表示装置等に表示された医用画像Ｉに対して、この対象領域抽出装置１に備えられたマウスやキーボード等の位置指定手段を用いた操作者の入力により指定された位置に基づいて、該位置を任意の点Ｐｓとして設定するものであってもよい。
【００１５】
ここで、任意の点Ｐｓは、病変領域Ｒ内に設定された１以上の点からなるものであって、各点は、病変領域Ｒのおおまかな中心に設定されたものであってもよいし、病変領域Ｒの中心から外れた位置に設定されたものであってもよい。
【００１６】
範囲決定手段２０は、医用画像Ｉ中に、病変領域Ｒが存在し得る存在範囲Ｅ、すなわち、病変領域Ｒの全体を含むと想われる範囲を、任意の点Ｐｓと病変領域Ｒのありうる大きさＬとを用いて決定するものであって、具体的には、任意の点Ｐｓの位置（任意の点Ｐｓが２以上の点である場合にはそれらの点の中心位置）にその範囲のおおまかな中心が位置する、病変領域Ｒのありうる大きさＬ以上の大きさの範囲を存在範囲Ｅとして決定する。
【００１７】
このように、存在範囲Ｅを、任意の点Ｐｓの位置にその範囲のおおまかな中心が位置するように決定するとき、その任意の点Ｐｓが病変領域Ｒの中心から外れた位置に設定されたものであっても、その存在範囲Ｅが病変領域Ｒの全体を含むものとなるように、病変領域Ｒのありうる大きさＬ以上の大きさの範囲、例えば病変領域Ｒのありうる大きさＬを１．５倍した大きさの範囲を存在範囲Ｅとして決定する。
【００１８】
ここで、病変領域Ｒのありうる大きさＬは、病変領域の大きさのうち物理的にあり得ると思われる最大の大きさであって、病変領域Ｒが示す病変の物理的にありうると想われる最大の大きさを、医用画像Ｉにおける１画素が示す大きさで除算して得られた、その最大の大きさの医用画像Ｉ上での大きさ（画素数）を病変領域Ｒのありうる大きさＬとして用いてもよいし、病変領域を含む多数の医用画像の各々における病変領域の大きさのうち最も大きい大きさを病変領域Ｒのありうる大きさＬとして用いてもよい。また、他のいかなる方法により任意に決定した大きさであってもよい。
【００１９】
たとえば、図２に示すように、胸部結節を示す病変領域Ｒを含む２次元の医用画像Ｉ上において、この医用画像Ｉ中の病変領域Ｒが示す胸部結節の物理的にありうる最大の幅が３０ｍｍであり、この医用画像Ｉにおける１画素が示す大きさが垂直方向０．５ｍｍ×水平方向０．５ｍｍであるとき、その最大の幅の医用画像Ｉでの大きさ６０画素（３０ｍｍ÷０．５ｍｍ／画素）を病変領域Ｒのありうる大きさの幅Ｗとし、その幅Ｗを１．５倍してなる長さ９０画素を一辺の長さとする正方形の存在範囲Ｅを、病変領域内に設定された任意の点Ｐｓをその範囲の中心とするように決定することができる。
【００２０】
なお、存在範囲Ｅは、その周縁形状として矩形、円形、楕円形等、種々の形状を採用することができる。
【００２１】
対象領域抽出手段３０は、任意の点Ｐｓと存在範囲Ｅの外側の点Ｐｔに基づいて医用画像Ｉから病変領域Ｒを抽出するものであり、例えば、医用画像Ｉ内に存在範囲Ｅを含む判別領域Ｄを設定し、任意の点Ｐｓが病変領域Ｒを示す画素であり、存在範囲Ｅの外側に設定した１以上の点Ｐｔが背景領域を示す画素であることに基づいて、その判別領域Ｄを、Yuri Y. Boykov, Marie-Pierre Jolly, “Interactive Graph Cuts for Optimal Boundary and Region Segmentation of Objects in N-D images”, Proceedings of “International Conference on Computer Vision”, Vancouver, Canada, July 2001 vol.I, p.105-112.に記載されているGraph Cut領域分割方法を用いて、病変領域Ｒと背景領域とに分割し、病変領域Ｒを抽出する。
【００２２】
上記の領域分割方法では、まず、図３に示すように、判別領域Ｄ中の各画素を表すノードＮｉｊと、各画素が取り得るラベル（本実施の形態では、病変領域Ｒまたは背景領域）を表すノードＳ、Ｔと、隣接する画素のノード同士をつなぐリンクであるｎ−ｌｉｎｋと、各画素を表すノードＮｉｊと病変領域を表すノードＳまたは病変の背景領域を表すノードＴとをつなぐリンクであるｔ−ｌｉｎｋとから構成されるグラフを作成する。ここで、ｎ−ｌｉｎｋは、隣接する画素が同一領域の画素である確からしさをリンクの太さで表すものであり、その確からしさはそれらの隣接する画素間の距離および画素値の差に基づいて求める。
【００２３】
また、各画素を表すノードＮｉｊと病変領域Ｒを表すノードＳをつなぐｔ−ｌｉｎｋは、各画素が病変領域Ｒに含まれる画素である確からしさを表すものであり、各画素を表すノードと背景領域Ｒを表すノードＴをつなぐｔ−ｌｉｎｋは、各画素が背景領域Ｒに含まれる画素である確からしさを表すものである。それらの確からしさは、その画素が病変領域Ｒ又は背景領域のいずれかを示す画素であるかの情報がすでに与えられている場合には、その与えられた情報に従って設定でき、そのような情報が与えられてない場合には、病変領域Ｒまたは背景領域を示す画素であることが既知である１以上の画素における画素値の統計的な特徴に基づいて算出することができる。
【００２４】
ここで、任意の点Ｐｓは病変領域内に設定された画素であるので、図３に示すように、その点Ｐｓを示すノードＮ３３と病変領域を表すノードＳとをつなぐｔ−ｌｉｎｋを太く設定する。また、存在範囲Ｅの外側に設定した点Ｐｔは背景領域を示す画素であるので、その各点Ｐｔを示すノードＮ１１、Ｎ１２、…、Ｎ１５、Ｎ２１、Ｎ２５、Ｎ３１、、と背景領域を表すノードＴとをつなぐｔ−ｌｉｎｋを太く設定する。
【００２５】
そして、判別領域Ｄと背景領域は互いに排他的な領域であるので、たとえば図４に点線で示すように、全てのｔ−ｌｉｎｋおよびｎ−ｌｉｎｋのうち適当なリンクを切断してノードＳをノードＴから切り離すことにより、判別領域Ｄを病変領域Ｒと背景領域に分割する。ここで、切断する全てのｔ−ｌｉｎｋおよびｎ−ｌｉｎｋにおける確からしさの合計が最も小さくなるような切断を行うことにより、最適な領域分割をすることができる。以上のように領域分割して抽出した病変領域Ｒの一例を図５に示す。この図では、病変領域Ｒの輪郭を実線で表示している。
【００２６】
以下、図６に示すフローチャートを参照して、本発明の対象領域抽出方法について説明する。まず、設定手段１０において、医用画像Ｉ中の病変領域内に任意の点Ｐｓが設定される（ステップＳＴ１）。その後、範囲決定手段２０により、医用画像Ｉ中に、病変領域Ｒが存在し得る存在範囲Ｅが、ステップＳＴ１において設定された任意の点Ｐｓと病変領域Ｒのありうる大きさＬとに基づいて決定される（ステップＳＴ２）。そして、対象領域抽出手段３０により、ステップＳＴ１において設定された任意の点ＰｓとステップＳＴ２において決定された存在範囲Ｅの外側の点Ｄに基づいて医用画像Ｉから病変領域が抽出される（ステップＳＴ３）。
【００２７】
上記実施の形態によれば、画像から対象領域を抽出するとき、対象領域内に任意の点を設定し、画像中に、対象領域が存在し得る存在範囲を、設定された任意の点と対象領域のありうる大きさとを用いて決定し、設定された任意の点と決定された存在範囲の外側の点に基づいて画像から対象領域を抽出することにより、画像中の対象領域を示す特定の画素と背景領域を示す特定の画素とをそれぞれ手動で与える操作を必要とする従来の対象領域抽出方法に比べ、決定した存在範囲の外側の点を、背景領域を示す画素として用いることにより、背景領域を示す特定の画素を手動で与える操作を自動化でき、手動の入力の煩雑さを軽減できるとともに、利便性を向上させることができる。
【００２８】
なお、上記実施の形態においては、本発明の対象領域抽出装置を２次元の画像から対象領域を抽出するものに適用した場合について説明したが、３次元の画像から対象領域を抽出するものに適用することもできる。例えば、設定手段１０において、３次元の画像中の対象領域内に、３次元座標系での任意の点Ｐｓを設定し、範囲決定手段２０において、その画像中に、対象領域が存在し得る３次元の存在範囲Ｅを、任意の点Ｐｓと対象領域のありえる大きさＬを用いて決定し、対象領域抽出手段３０において、任意の点Ｐｓと存在範囲Ｅの外側の点Ｐｔに基づいて、上述した領域分割方法などを用いて画像から３次元の対象領域を抽出する。ここで、存在範囲Ｅは、その周縁形状として六面体、球体等、種々の形状を採用することができる。
【００２９】
なお、本発明の対象領域抽出装置において、対象領域のありうる大きさとは、同種の対象領域の大きさのうち物理的にあり得ると思われる最大の大きさを意味するものであり、本発明の対象領域抽出装置を用いて画像から２種類以上の対象領域を抽出する場合、対象領域の種類毎にその対象領域のありうる大きさを取得して作成されたリスト等を参照して、各抽出の対象となっている対象領域の種類に応じて、対象領域が存在し得る存在範囲を適切に決定することができる。
【００３０】
なお、対象領域は、肝臓、脾臓、腎臓などの臓器を示す臓器領域、脳腫瘍、胸部結節、肝臓腫瘍、肝臓嚢胞、腎嚢胞などの病変を示す病変領域であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の対象領域抽出装置の一実施の形態を示すブロック図
【図２】図１の範囲決定手段により存在範囲を決定する一方法を説明するための図
【図３】図１の対象領域抽出手段により対象領域を抽出する一方法を説明するための図
【図４】図１の対象領域抽出手段により対象領域を抽出する一方法を説明するための図
【図５】本発明の対象領域抽出装置により抽出した対象領域の一例を示す図
【図６】本発明の対象領域抽出方法の一実施の形態を示すフローチャート
【符号の説明】
【００３２】
１      対象領域抽出装置
１０    設定手段
２０    範囲決定手段
３０    対象領域抽出手段
Ｐｓ    任意の点
Ｅ      存在範囲
Ｒ      病変領域（対象領域）
Ｌ      病変領域（対象領域）のありうる大きさ
Ｉ      医用画像（画像）
【図１】
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【図３】
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【図４】
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【図６】
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【図２】
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【図５】
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