(57)【要約】【課題】機種毎や各種設定によって医用画像の濃度分布がそれぞれ異なる機種間の濃度分布を所定の基準に近似できるようにする。【解決手段】空気領域、肺野領域又は肝臓領域などの特定の領域を抽出し、その領域の特徴量を作成し、それを基準となる特徴量と比較して医用画像の濃度分布を規格化するようにした。抽出された領域の濃度を表す特徴量として、横軸にその領域の濃度値を、縦軸に濃度値の画素数をプロットしたヒストグラム分布を用いるようにした。【選択図】　　　図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像から所定の領域を抽出するステップと、
抽出された前記領域の特徴量を作成するステップと、
作成された前記特徴量と予め設定された基準となる特徴量とに基づいて前記医用画像の濃度分布を規格化するステップと
を含むことを特徴とする濃度分布規格化方法。
【請求項２】
請求項１において、前記特徴量として前記領域の濃度値を横軸、画素数を縦軸とするヒストグラム分布曲線を作成し、作成された前記ヒストグラム分布曲線と予め設定された基準ヒストグラム分布曲線とを比較することによって前記医用画像の濃度分布を規格化することを特徴とする濃度分布規格化方法。
【請求項３】
請求項２において、前記ヒストグラム分布曲線及び前記基準ヒストグラム分布曲線の画素数の最大を示す濃度値同士、前記ヒストグラム分布曲線及び前記基準ヒストグラム分布曲線の濃度値の平均値同士、又は前記ヒストグラム分布曲線及び前記基準ヒストグラム分布曲線の各濃度値における画素数同士を比較することによって前記医用画像の濃度分布を規格化することを特徴とする濃度分布規格化方法。
【請求項４】
医用画像から所定の領域を抽出する領域抽出手段と、
前記領域抽出手段によって抽出された領域の特徴量を作成する特徴量作成手段と、
前記特徴量作成手段によって作成された前記特徴量と予め設定された基準特徴量とに基づいて前記医用画像の濃度分布を規格化する規格化手段と
を備えたことを特徴とする濃度分布規格化装置。
【請求項５】
請求項４において、前記特徴量作成手段は、前記特徴量として前記領域の濃度値を横軸、画素数を縦軸とするヒストグラム分布曲線を作成し、前記規格化手段は、作成された前記ヒストグラム分布曲線と予め設定された基準ヒストグラム分布曲線とを比較することによって前記医用画像の濃度分布を規格化することを特徴とする濃度分布規格化装置。
【請求項６】
請求項５において、前記規格化手段は、前記ヒストグラム分布曲線及び前記基準ヒストグラム分布曲線の画素数の最大を示す濃度値同士、前記ヒストグラム分布曲線及び前記基準ヒストグラム分布曲線の濃度値の平均値同士、又は前記ヒストグラム分布曲線及び前記基準ヒストグラム分布曲線の各濃度値における画素数同士を比較することによって前記医用画像の濃度分布を規格化することを特徴とする濃度分布規格化装置。
【請求項７】
請求項１から３までのいずれか１の濃度分布規格化方法又は請求項４から６までのいずれか１の濃度規格化装置によって濃度分布の規格化された前記医用画像を用いて病巣の候補とされる病巣候補陰影を検出することを特徴とする画像診断支援装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、生体組織を画像化するＸ線ＣＴ装置や磁気共鳴イメージング装置によって撮影された医用画像の濃度分布を規格化する濃度分布規格化方法及び装置、並びにこれを用いた画像診断支援装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、ＣＴ装置やＭＲＩ装置で撮影された画像の陰影をコンピュータを用いて解析し、その陰影の中から病巣候補を絞り込んで医者に提示し、医者の判断を仰ぐという診断支援が行われている。陰影の中から病巣候補を絞り込むものとして、肺野の医用画像を例にしたものが種々報告されている。その中の一つとして、肺野の医用画像の中から細長い血管陰影と円形に近い癌陰影を識別する方法として、例えば”クオイトフ　ィルタ”（１９９９年１１月第９回コンピュータ支援画像診断学会大会論文集２１ページ　に記載）が報告されている。肺野の医用画像には、癌などの陰影のほか、血管、血管の断面、気管支の断面などが混在して写っているので、これらの画像の中から癌候補と思われる陰影を検出して医者に提示することが望ましい。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
従来は、ＣＴ装置やＭＲＩ装置で撮影された医用画像を用いて特定の臓器を三次元画像として表示したり、肺ガンなどの診断支援処理などの機能処理を実行する場合に、断層像として再構成された医用画像をそのまま直接使用していた。すなわち、医用画像の画素値の濃度分布をハードウェアで微調整する必要がある場合に、その調整を行わずに撮影した場合など、水のＣＴ値は「０」で空気のＣＴ値は「−１０００」という基準が満たされなくなる。また、異なるメーカーのＣＴ装置やＭＲＩ装置によって撮影された医用画像もその濃度分布が微妙に異なり基準が満たされない場合がある。このように基準が満たされないままの医用画像を三次元画像として表示したり、診断支援処理の機能処理に使用したりしていた。また、ＭＲＩ装置で撮影された医用画像は、ＣＴ装置で撮影された医用画像のように濃度値の基準値が存在せず、パルスシーケンスごとに濃度分布が変化していた。従って、このような基準の満たされない医用画像を、各種処理、例えば三次元画像処理や診断支援処理などの機能処理に使用すると、その処理結果の信頼性が低下してしまう場合があった。
【０００４】
本発明の目的は、機種毎や各種設定によって医用画像の濃度分布がそれぞれ異なる機種間の濃度分布を所定の基準に近似することのできる濃度分布規格化方法及び装置、並びにこれを用いた画像診断支援装置を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
請求項１に係る濃度分布規格化方法は、医用画像から所定の領域を抽出するステップと、抽出された前記領域の特徴量を作成するステップと、作成された前記特徴量と予め設定された基準となる特徴量とに基づいて前記医用画像の濃度分布を規格化するステップとを含むものである。医用画像には、癌などの陰影のほか、血管、血管の断面、気管支の断面などが混在して写っているので、これらを抽出することは非常に困難である。ところが、空気領域、肺野領域又は肝臓領域などの特定の領域は医用画像の中から比較的容易に抽出することが可能である。そこで、この発明では、これらの領域を抽出し、その領域の特徴量を作成し、それを基準となる特徴量と比較して医用画像の濃度分布を規格化するようにした。これによって、メーカが異なったり、同一メーカでも機種が異なる場合に、その機種毎に濃度分布が異なっても、また各種設定によって医用画像の濃度分布がそれぞれ異なっても濃度分布を所定の基準値に近似することができる。
【０００６】
請求項２に係る濃度分布規格化方法は、請求項１において、前記特徴量として前記領域の濃度値を横軸、画素数を縦軸とするヒストグラム分布曲線を作成し、作成された前記ヒストグラム分布曲線と予め設定された基準ヒストグラム分布曲線とを比較することによって前記医用画像の濃度分布を規格化するものである。これは、抽出された領域の濃度を表す特徴量として、横軸にその領域の濃度値を、縦軸に濃度値の画素数をプロットしたヒストグラム分布を用いるようにしたものである。このヒストグラム分布を用いることによってその領域の濃度分布が容易に把握することができるようになるので、このヒストグラム分布を用いて濃度分布の規格化を行うようにした。
【０００７】
請求項３に係る濃度分布規格化方法は、請求項２において、前記ヒストグラム分布曲線及び前記基準ヒストグラム分布曲線の画素数の最大を示す濃度値同士、前記ヒストグラム分布曲線及び前記基準ヒストグラム分布曲線の濃度値の平均値同士、又は前記ヒストグラム分布曲線及び前記基準ヒストグラム分布曲線の各濃度値における画素数同士を比較することによって前記医用画像の濃度分布を規格化するものである。これは、ヒストグラム分布を用いてどのようにして濃度分布の規格化を行うのかについて言及したものである。その一つの方法として、ヒストグラム分布の中で最も多い画素数を示す濃度値をその領域の特徴量（ピーク濃度値）とし、ヒストグラム分布曲線と基準ヒストグラム分布曲線のピーク濃度値の差を医用画像に加算又は減算することによって濃度分布の規格化を行う。また、別の方法として、そのヒストグラム分布から求まる濃度値の平均値（平均濃度値）をその領域の特徴量とし、ヒストグラム分布曲線と基準ヒストグラム分布曲線の平均濃度値の差を医用画像に加算又は減算することによって濃度分布の規格化を行う。さらに別の方法として、そのヒストグラム分布の各濃度値における画素数同士を比較することによって濃度分布の規格化を行う。
【０００８】
請求項４に係る濃度分布規格化装置は、医用画像から所定の領域を抽出する領域抽出手段と、前記領域抽出手段によって抽出された領域の特徴量を作成する特徴量作成手段と、前記特徴量作成手段によって作成された前記特徴量と予め設定された基準特徴量とに基づいて前記医用画像の濃度分布を規格化する規格化手段とを備えたものである。これは、請求項１の濃度分布規格化方法を装置の発明としたものである。
【０００９】
請求項５に係る濃度分布規格化装置は、請求項４において、前記特徴量作成手段は、前記特徴量として前記領域の濃度値を横軸、画素数を縦軸とするヒストグラム分布曲線を作成し、前記規格化手段は、作成された前記ヒストグラム分布曲線と予め設定された基準ヒストグラム分布曲線とを比較することによって前記医用画像の濃度分布を規格化するものである。これは、請求項２の濃度分布規格化方法を装置の発明としたものである。
【００１０】
請求項６に係る濃度分布規格化装置は、請求項５において、前記規格化手段は、前記ヒストグラム分布曲線及び前記基準ヒストグラム分布曲線の画素数の最大を示す濃度値同士、前記ヒストグラム分布曲線及び前記基準ヒストグラム分布曲線の濃度値の平均値同士、又は前記ヒストグラム分布曲線及び前記基準ヒストグラム分布曲線の各濃度値における画素数同士を比較することによって前記医用画像の濃度分布を規格化するものである。これは、請求項３の濃度分布規格化方法を装置の発明としたものである。
【００１１】
請求項７に係る画像診断支援装置は、請求項１から３までのいずれか１の濃度分布規格化方法又は請求項４から６までのいずれか１の濃度規格化装置によって濃度分布の規格化された前記医用画像を用いて病巣の候補とされる病巣候補陰影を検出するものである。これは、請求項１〜６の発明を画像診断支援装置に適用したものである。請求項１から６までの濃度分布規格方法及び装置によって医用画像の濃度値が所定の基準値に規格化されているので画像診断支援装置による三次元画像処理や診断支援処理などの機能処理の結果の信頼性を格段に向上させることができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下添付図面に従って本発明に係る画像診断支援装置の好ましい実施の形態について説明する。図１は、本発明の濃度分布規格化方法の適用された画像診断支援装置全体のハードウエア構成を示すブロック図である。この画像診断支援装置は、例えばＸ線ＣＴ装置等で被検体の対象部位について収集した複数の断層像（ＣＴ画像など）に基づいて、検出された病巣候補陰影等を表示したり、検出された病巣候補陰影等の中から確信度の高いものを絞り込んで表示したり、また、これらの処理の途中における画像を表示したりするものである。この画像診断支援装置は、各構成要素の動作を制御する中央処理装置（ＣＰＵ）１０と、装置全体の制御プログラムが格納された主メモリ１１と、複数の断層像データ及びプログラム等が格納された磁気ディスク１２と、表示用の画像データを一時記憶する表示メモリ１３と、この表示メモリ１３からの画像データに基づいて画像を表示する表示装置としてのＣＲＴディスプレイ１４と、画面上のソフトスイッチを操作するマウス１５及びそのコントローラ１６と、各種パラメータ設定用のキーやスイッチを備えたキーボード１７と、スピーカ１９と、上記各構成要素を接続する共通バス１８とから構成される。
【００１３】
この実施の形態では、主メモリ１１以外の記憶装置として、磁気ディスク１２のみが接続されている場合を示しているが、これ以外にフロッピディスクドライブ、ハードディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、光磁気ディスク（ＭＯ）ドライブ、ＺＩＰドライブ、ＰＤドライブ、ＤＶＤドライブなどが接続されていてもよい。さらに、通信インターフェイスを介してＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）やインターネット、電話回線などの種々の通信ネットワーク１ａ上に接続可能とし、他のコンピュータやＣＴ装置１ｂなどとの間で画像データのやりとりを行えるようにしてもよい。また、画像データのやりとりは、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置などの被検体の断層像が収集可能な医用画像診断装置を上記ＬＡＮ等の通信ネットワーク１ａと接続して行ってもよい。
【００１４】
以下、図１の画像診断支援装置が実行する濃度分布規格化方法の一例について図面を用いて説明する。図２は、ＣＴ画像の空気領域のＣＴ値を利用した濃度分布規格化方法の一例を示す図である。
【００１５】
まず、ＣＰＵ１０は、再構成円形２１内であって、被検体２２とベッド天板２３の外側であり、ＣＴ値が−１０００〜−８００のものを空気領域として抽出する。次に、抽出領域のヒストグラム分布を求める。図３は、横軸をＣＴ値、縦軸を画素数とするヒストグラム分布を示すである。
【００１６】
図２のＣＴ画像の場合、ヒストグラム分布曲線は図３の曲線３１のようになる。このヒストグラム分布曲線３１のピーク位置はＣｐである。そして、画像診断支援装置の実行時における基準ヒストグラム分布曲線を予め測定し、そこに設定しておく。図３の基準ヒストグラム分布曲線３２が画像診断支援装置の実行時における基準ヒストグラム分布曲線であり、これはピーク位置が−９９０である。そこで、ヒストグラム分布曲線３１と基準ヒストグラム分布曲線３２とのピーク位置を比較し、その差分ｄＣＴを求める。差分ｄＣＴが求まったら、図２の原画像であるＣＴ画像全体に差分ｄＣＴを加算（減算）して、ピーク位置を一致させる。
【００１７】
なお、差分ｄＣＴをＣＴ画像全体に加算（減算）してもよいし、対象領域にだけ加算（減算）してピーク位置を一致させるようにしてもよい。また、ピーク位置の差分を用いる代わりに、ヒストグラム分布の平均濃度値の差を用いるようにしてもよい。上述の濃度分布の規格化処理が終了したら、画像診断支援装置の本来の処理、例えば三次元画像処理や診断支援処理などの機能処理を実行する。すなわち、濃度分布の規格化処理は、これらの機能処理の前段階の処理として実行されるものである。
【００１８】
次に、肺野領域について濃度分布を規格化する場合について説明する。図４は、画像診断支援装置が実行する濃度分布規格化方法のメインフローの一例を示す図である。図１のＣＰＵ１０は、このメインフローに従って動作する。以下、このメインフローの詳細をステップ順に説明する。
【００１９】
［ステップＳ４１］
ＣＰＵ１０は、医用画像の上下左右から順次処理を開始し、例えば、画素値が「０」より大きければ、そこを体表の外側として大きな定数（例えば「４０００」）に置き換える。
【００２０】
［ステップＳ４２］
ＣＰＵ１０は、次のようにして血管領域を抽出する。まず、ＣＴ画像上に矩形５１を設定し、この矩形５１内の画素の平均値ＡＶを求める。すなわち、ＣＰＵ１０は、図５に示すように、例えば１０×１０画素程度の正方形状の矩形領域（小領域）５１をＣＴ画像内に設定し、それを左上隅の初期位置に設定する。この矩形領域５１の中心位置の座標が（Ｘ，Ｙ）である場合、その座標（Ｘ，Ｙ）はそれぞれ（０，０）に設定される。この小領域の大きさは、１０×１０画素に限定されるものではなく、例えば、正方形以外の長方形や菱形、円形であってもよい。ＣＰＵ１０は、矩形領域５１内の濃度値（ＣＴ値）の平均値ＡＶを求める。ＣＰＵ１０は、矩形領域５１内において、濃度値がその平均値ＡＶよりも小さな画素の座標の平均位置ａ（ｘａ，ｙａ）及び濃度値がその平均値ＡＶ以上である画素の座標の平均位置ｂ（ｘｂ，ｙｂ）を求める。ＣＰＵ１０は、平均位置ａの座標（ｘａ，ｙａ）と平均位置ｂの座標（ｘｂ，ｙｂ）との間の距離Ｄを求める。この距離Ｄは、矩形領域５１が血管の縁付近に位置している場合に大きくなり、矩形領域５１が血管の存在しない場合には小さな値となる傾向がある。そこで、この距離Ｄが所定値よりも大きい場合には、それは血管領域として抽出し、小さい場合にはそれ以外の肺野領域として抽出する。この作業をＣＴ画像の全面について行い、血管領域を抽出する。
【００２１】
［ステップＳ４３］
ＣＰＵ１０は、血管領域の抽出が終了したら、座標レジスタＸ，Ｙ及び総和レジスタＳＵＭをそれぞれ「０」にリセットする。
【００２２】
［ステップＳ４４］
ＣＰＵ１０は、座標（Ｘ，Ｙ）の画素値がｔ１より大きくてｔ２よりも小さいか否かを判定し、ｙｅｓならステップＳ４５に進み、ｎｏならステップＳ４７にジャンプする。
【００２３】
［ステップＳ４５］
ＣＰＵ１０は、その座標（Ｘ，Ｙ）は、ステップＳ４２で抽出された血管領域か否かの判定を行い、血管領域（ｙｅｓ）の場合はステップＳ４７にジャンプし、そうでない（ｎｏ）場合はステップＳ４６に進む。
【００２４】
［ステップＳ４６］
ＣＰＵ１０は、座標（Ｘ，Ｙ）の画素値に対応したカウントレジスタＮを１だけインクリメントして、座標（Ｘ，Ｙ）の画素値に対応した総和レジスタＳＵＭにその画素値を加算する。カウントレジスタＮは、画素値ｔ１から画素値ｔ２までの各画素値毎に準備される。
【００２５】
［ステップＳ４７］
ＣＰＵ１０は、座標レジスタＸの値が最大（画像の右端を越えた位置）か否かを判定し、最大（ｙｅｓ）であると判定した場合にはステップＳ４９に進み、最大でない（ｎｏ）と判定した場合にはステップＳ４８に進む。
【００２６】
［ステップＳ４８］
ＣＰＵ１０は、座標（Ｘ，Ｙ）を画像のＸ方向に移動させるために座標ＸレジスタＸに１を加え、ステップＳ４４にリターンする。これによって、座標レジスタＸの値が最大になるまでステップＳ４４〜ステップＳ４７の処理が繰り返される。
【００２７】
［ステップＳ４９］
ＣＰＵ１０は、座標レジスタＹの値が最大（画像の下端を越えた位置）か否かを判定し、最大（ｙｅｓ）であると判定した場合にはステップＳ５１に進み、最大でない（ｎｏ）と判定した場合にはステップＳ５０に進む。
【００２８】
［ステップＳ５０］
ＣＰＵ１０は、座標（Ｘ，Ｙ）を画像のＹ方向に移動させるために座標レジスタＹに「１」を加えると共に前のステップＳ４７で座標レジスタＸが最大であると判定されたので、座標（Ｘ，Ｙ）を画像の左端に戻すために、座標レジスタＸを初期値（通常は０）に戻し、ステップＳ４４にリターンする。これによって、座標レジスタＹの値が最大になるまでステップＳ４４〜ステップＳ４９の処理が繰り返される。このようにして、ＣＰＵ１０は、座標（Ｘ，Ｙ）をＣＴ画像の左上から右下まで走査して、血管領域でない座標の数（カウンタレジスタＮの値）とその画素値の総和（総和レジスタＳＵＭの値）を算出する。
【００２９】
［ステップＳ５１］
ＣＰＵ１０は、各画素値毎のカウンタレジスタＮの値に基づいて、図３のようなヒストグラム分布曲線を作成し、ヒストグラム分布曲線と基準ヒストグラム分布曲線とのピーク位置を比較し、その差分ｄＣＴを求める。
【００３０】
［ステップＳ５２］
ＣＰＵ１０は、差分ｄＣＴが求まったら、原画像であるＣＴ画像全体に差分ｄＣＴを加算（減算）して、ピーク位置を一致させる。なお、差分ｄＣＴをＣＴ画像全体に加算（減算）してもよいし、対象領域にだけ加算（減算）してピーク位置を一致させるようにしてもよい。また、ピーク位置の差分を用いる代わりに、ヒストグラム分布の平均値を求め、その平均値の差分を原画像であるＣＴ画像全体に加算（減算）して、平均値が一致するようにしてもよい。
【００３１】
次に、肝臓領域について濃度分布を規格化する場合について説明する。図６は、肝臓領域を含むＣＴ画像の一例を示す図である。図６のように肝臓領域を含む場合には、ステップＳ４４のしきい値処理によって、ｔ１＜ＣＴ値＜ｔ２の条件を満たす画素だけを抽出する。ここで、しきい値ｔ１＝０，ｔ２＝５０とする。このようにして抽出された抽出画像は、肝臓部分とそれ以外の部分とが連結している場合があるので、細い連結部の切断処理を行う。肝臓領域は、面積が大きく、比較的円形に近いので、面積や最小径／最大径の最も大きな領域を肝臓領域として抽出する。なお、このような抽出処理については、本願の発明者が先に出願した特願２００１−１８７９６９号に記載されているので、その中の処理を用いるものとする。
【００３２】
肝臓領域が抽出された後は、図３の場合と同様に、図７に示すようなヒストグラム分布を作成し、そのヒストグラム分布曲線７１と基準ヒストグラム分布曲線７２とのピーク位置を比較し、その差分ｄＣＴを求め、原画像であるＣＴ画像全体に差分ｄＣＴを加算（減算）して、ピーク位置を一致させる。または、ピーク位置の差分を用いる代わりに、ヒストグラム分布の平均値の差を用いるようにしてもよい。
【００３３】
さらに、図３に示すように、ＳＵＭ＝Σ（Ｏｖ−Ｓｖ）２　を最小にするように曲線を移動させてもよい。ここで、Ｏｖは、ＣＴ値がｖのときのヒストグラム分布曲線７１の画素数であり、ＳｖはＣＴ値がｖのときの基準ヒストグラム分布曲線７２の値である。
【００３４】
以上のようにして濃度分布の処理された画像を用いて、画像診断支援装置を用いて、三次元画像処理や診断支援処理などの機能処理を実行する。このように機能処理の前段階の処理として実行されることによって、各機能処理の信頼性を向上させることができる。
【００３５】
上述の実施の形態では、ＣＴ画像の空気領域、肺野領域又は肝臓領域の濃度分布を規格化する場合について説明したが、これ以外の皮下脂肪領域領域などを用いて規格化してもよいことは言うまでもない。また、上述の実施の形態では、ピーク位置、平均値又はＳＵＭ＝Σ（Ｏｖ−Ｓｖ）２　の最小値を用いる場合について説明したが、これらを種々組み合わせてもよいことは言うまでもない。また、これらの手法を各領域毎に異ならせて用いてもよい。
【００３６】
【発明の効果】
以上説明したように本発明の濃度分布規格化方法及び装置、並びにこれを用いた画像診断支援装置によれば、機種毎や各種設定によって医用画像の濃度分布がそれぞれ異なる機種間の濃度分布を所定の基準に近似することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の濃度分布規格化方法の適用された画像診断支援装置全体のハードウエア構成を示すブロック図である。
【図２】ＣＴ画像の空気領域のＣＴ値を利用した濃度分布規格化方法の一例を示す図である。
【図３】横軸をＣＴ値、縦軸を画素数とする図３の空気領域のヒストグラム分布を示す図である。
【図４】画像診断支援装置が実行する濃度分布規格化方法のメインフローの一例を示す図である。
【図５】図４の血管領域の抽出処理の概念を示す図である。
【図６】肝臓領域を含むＣＴ画像の一例を示す図である。
【図７】肝臓領域における横軸をＣＴ値、縦軸を画素数とする図６のヒストグラム分布を示す図である。
【符号の説明】
１０…中央処理装置（ＣＰＵ）
１１…主メモリ
１２…磁気ディスク
１３…表示メモリ
１４…ＣＲＴディスプレイ
１５…マウス
１６…コントローラ
１７…キーボード
１８…共通バス
１９…スピーカ
１ａ…通信ネットワーク
１ｂ…他のコンピュータ又はＣＴ装置
【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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