(57)【要約】【課題】診断等に必要な関心スライス画像を解剖学的基準に基づいて自動抽出する画像処理装置等を提供すること。【解決手段】頭部ＭＲ画像のＴ２強調水平断を入力とし、解剖学的構造を画像の位相特性として捉え、ＳＯＭ処理により再帰的に自己写像し、頭部ＭＲ画像セット中から、脳萎縮診断に好適な関心スライス画像を自動選択する装置である。ＭＲ画像を入力としてＳＯＭ処理を行い、３つの出力ユニットを取得する。取得した各出力ユニットに対応する重み可視化像を生成し、各重み可視化像の特徴量を算出する。当該特徴量により、勝者ユニットを決定し、当該勝者ユニットに対応するＭＲ画像を候補として選択する。候補としてのＭＲ画像が、所定の条件を満たす場合、当該ＭＲ画像を関心スライス画像として選択し、満たさない場合、当該ＭＲ画像を再入力として、自己写像を繰り返して学習し、同様の処理を行う。【選択図】    図３
2004174220.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の所定部位に関する複数の第１の画像を記憶する記憶手段と、
前記複数の第１の画像を入力とし、所定の重み係数によって前記所定部位の解剖学的構造を前記各第１の画像の位相特性として自己写像する自己写像手段であって、前記所定の重み係数を逐次更新して前記自己写像を所定回数繰り返して複数の出力ユニットを取得する自己写像手段と、
前記複数の出力ユニットに基づいて、前記複数の第１の画像の中から、診断において注目すべき関心領域を含む少なくとも一枚の第２の画像を選択する選択手段と、
を具備することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記複数の出力ユニットは、三つの出力ユニットであることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記選択手段は、前記複数の出力ユニットのそれぞれに対応する前記所定の重み係数を画像化した第３の画像を、前記出力ユニット毎に生成する第３の画像生成手段と、
前記各第３の画像における特徴量を計算する特徴量計算手段と、
前記各特徴量に基づいて前記複数の出力ユニットの中から勝者ユニットを決定し、前記複数の第１の画像のうち、前記自己写像において前記勝者ユニットに対応する少なくとも一枚の画像を候補画像とする候補画像判定手段と、
前記勝者ユニットに対応する前記第３の画像とその他の前記第３の画像が類似するか否かを判定する類似判定手段と、を有し、
前記類似判定手段が類似すると判定した場合には、前記候補画像判定手段は、前記候補画像を前記第２の画像とし、前記類似判定手段が類似しないと判定した場合には、前記自己写像手段は、前記勝者ユニットに対応する少なくとも一枚の前記候補画像を入力として前記自己写像を再度実行すること、
を特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記勝者ユニットに対応する少なくとも一枚の前記第２の画像を入力として前記自己写像を再度実行する場合には、前記類似判定手段は、前記第３の画像間の類似度を算出し、当該類似度の変化に基づいて前記判定を実行することを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第１の画像は、磁気共鳴画像、Ｘ線ＣＴ画像、超音波断層像、核医学断層像のうちのいずれかであることを特徴とする請求項１乃至４のうちいずれか一項記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記複数の第１の画像のそれぞれを粗視化する粗視化手段をさらに具備し、
前記自己写像手段は、粗視化された前記複数の第１の画像を入力として、前記自己写像を実行すること、
を特徴とする請求項１乃至５のうちいずれか一項記載の画像処理装置。
【請求項７】
被検体の所定部位に関する複数の第１の画像を入力とし、所定の重み係数によって前記所定部位の解剖学的構造を前記各第１の画像の位相特性として自己写像するステップであって、前記所定の重み係数を逐次更新して前記自己写像を所定回数繰り返して複数の出力ユニットを取得する自己写像ステップと、
前記複数の出力ユニットに基づいて、前記複数の第１の画像の中から、診断において注目すべき関心領域を含む少なくとも一枚の第２の画像を選択する選択ステップと、
を具備することを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
前記複数の出力ユニットは、三つの出力ユニットであることを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記選択ステップは、前記複数の出力ユニットのそれぞれに対応する前記所定の重み係数を画像化した第３の画像を、前記出力ユニット毎に生成する第３の画像生成ステップと、
前記各第３の画像における特徴量を計算する特徴量計算ステップと、
前記各特徴量に基づいて前記複数の出力ユニットの中から勝者ユニットを決定し、前記複数の第１の画像のうち、前記自己写像において前記勝者ユニットに対応する少なくとも一枚の画像を候補画像とする候補画像判定ステップと、
前記勝者ユニットに対応する前記第３の画像と、他の前記第３の画像とが類似するか否かを判定する類似判定ステップと、
前記候補画像を入力として前記自己写像を再度実行する再度実行ステップと、
を有し、
前記類似判定ステップにおいて類似すると判定された場合には、前記候補画像判定ステップにおいて前記候補画像が前記第２の画像とし、前記類似判定ステップにおいて類似しない判定された場合には、前記再度実行ステップを実行すること、
を特徴とする請求項７又は８記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記勝者ユニットに対応する少なくとも一枚の前記第２の画像を入力として前記自己写像を再度実行する場合には、前記類似判定においては、前記第３の画像間の類似度を算出し、当該類似度の変化に基づいて前記判定を実行することを特徴とする請求項９記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記第１の画像は、磁気共鳴画像、Ｘ線ＣＴ画像、超音波断層像、核医学断層像のうちのいずれかであることを特徴とする請求項７乃至１０のうちいずれか一項記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記複数の第１の画像のそれぞれを粗視化する粗視化ステップをさらに具備し、
前記自己写像ステップでは、粗視化された前記複数の第１の画像を入力として、前記自己写像を実行すること、
を特徴とする請求項７乃至１１のうちいずれか一項記載の画像処理方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
被検体の所定部位に関する複数の第１の画像を入力とし、所定の重み係数によって前記所定部位の解剖学的構造を前記各第１の画像の位相特性として自己写像するステップであって、前記所定の重み係数を逐次更新して前記自己写像を所定回数繰り返して複数の出力ユニットを取得する自己写像ステップと、
前記複数の出力ユニットに基づいて、前記複数の第１の画像の中から、診断において注目すべき関心領域を含む少なくとも一枚の第２の画像を選択する選択ステップと、
を実行させるための画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１４】
前記複数の出力ユニットは、三つの出力ユニットであることを特徴とする請求項１３記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１５】
前記選択ステップは、前記複数の出力ユニットのそれぞれに対応する前記所定の重み係数を画像化した第３の画像を、前記出力ユニット毎に生成する第３の画像生成ステップと、
前記各第３の画像における特徴量を計算する特徴量計算ステップと、
前記各特徴量に基づいて前記複数の出力ユニットの中から勝者ユニットを決定し、前記複数の第１の画像のうち、前記自己写像において前記勝者ユニットに対応する少なくとも一枚の画像を候補画像とする候補画像判定ステップと、
前記勝者ユニットに対応する前記第３の画像と、他の前記第３の画像とが類似するか否かを判定する類似判定ステップと、
前記候補画像を入力として前記自己写像を再度実行する再度実行ステップと、
を有し、
前記類似判定ステップにおいて類似すると判定された場合には、前記候補画像判定ステップにおいて前記候補画像が前記第２の画像とし、前記類似判定ステップにおいて類似しない判定された場合には、前記再度実行ステップを実行すること、
を特徴とする請求項１３又は１４記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１６】
前記勝者ユニットに対応する少なくとも一枚の前記第２の画像を入力として前記自己写像を再度実行する場合には、前記類似判定においては、前記第３の画像間の類似度を算出し、当該類似度の変化に基づいて前記判定を実行することを特徴とする請求項１５記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１７】
前記第１の画像は、磁気共鳴画像、Ｘ線ＣＴ画像、超音波断層像、核医学断層像のうちのいずれかであることを特徴とする請求項１３乃至１６のうちいずれか一項記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１８】
前記複数の第１の画像のそれぞれを粗視化する粗視化ステップをさらに具備し、
前記自己写像ステップでは、粗視化された前記複数の第１の画像を入力として、前記自己写像を実行すること、
を特徴とする請求項１３乃至１７のうちいずれか一項記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば磁気共鳴映像装置（Magnetic Resonance Imaging device）等の医用画像診断装置に組み込まれる、又は医療用ワークステーション等によって提供される画像処理装置等に関する。
【０００２】
【従来の技術】
医用画像は、被検体についての多くの臨床情報を画像により提供するものであり、疾病の診断、治療や手術計画等を初めとする多くの医療行為において重要な役割を果たしている。医用画像は、医療用画像機器（例えば、超音波診断装置、Ｘ線ＣＴ装置、核医学診断装置、磁気共鳴診断装置等）によって収集されたデータに、当該医療用画像機器に内蔵される、又は医療用ワークステーション等によって実現される画像処理装置により、所定の画像処理を施すことで生成される。
【０００３】
この医用画像を利用した診断では、複数枚の画像の中から、診断部位を含む関心領域（Region of Interest ：以下「ＲＯＩ」と称する。）が好適に現れている画像（以下、「関心スライス画像」と称する。）に注目する。医用画像を利用した脳萎縮の診断を例にとれば、医師は、一般に頭部ＭＲ画像のＴ２強調水平断を対象とし、側脳室前角が現れる数枚のスライス画像に注目する。関心スライス画像の選択手法は、診断部位によって様々である。例えば、上記脳萎縮を診断する場合では、医師がＭＲ画像上に現れる脳の解剖学的構造を目視で確認しながら、マニュアル操作により、脳萎縮の診断に必要な関心スライス画像を選択している。
【０００４】
しかしながら、脳構造は個人により微妙な差異があり、脳の解剖図譜に基づいて作成された標準脳地図を参照し、関心スライス画像をマニュアル操作にて選択するのは困難である。特に、前頭葉萎縮の程度を定量的に解析するためには、個人の脳構造に合わせて関心スライス画像を選択する必要がある。しかし、従来のマニュアル操作による選択法では、その選択根拠は医師毎に異なるため、客観的な定量的評価を行うことはできない。この事情は、診断部位が脳である場合に限らず、客観的基準に基づく関心スライス画像の選択法が確立されていない診断部位についても同様である。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上記事情を鑑みてなされたもので、診断等に必要な関心スライス画像を解剖学的基準に基づいて自動抽出する画像処理装置、画像処理方法、及び当該画像処理をコンピュータに実行させるプログラムを格納する記録媒体を提供することを目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記目的を達成するため、次のような手段を講じている。
【０００７】
本発明の第１の視点は、被検体の所定部位に関する複数の第１の画像を記憶する記憶手段と、前記複数の第１の画像を入力とし、所定の重み係数によって前記所定部位の解剖学的構造を前記各第１の画像の位相特性として自己写像する自己写像手段であって、前記所定の重み係数を逐次更新して前記自己写像を所定回数繰り返して複数の出力ユニットを取得する自己写像手段と、前記複数の出力ユニットに基づいて、前記複数の第１の画像の中から、診断において注目すべきＲＯＩを含む少なくとも一枚の第２の画像を選択する選択手段とを具備することを特徴とする画像処理装置である。
【０００８】
本発明の第２の視点は、被検体の所定部位に関する複数の第１の画像を入力とし、所定の重み係数によって前記所定部位の解剖学的構造を前記各第１の画像の位相特性として自己写像するステップであって、前記所定の重み係数を逐次更新して前記自己写像を所定回数繰り返して複数の出力ユニットを取得する自己写像ステップと、前記複数の出力ユニットに基づいて、前記複数の第１の画像の中から、診断において注目すべきＲＯＩを含む少なくとも一枚の第２の画像を選択する選択ステップとを具備することを特徴とする画像処理方法である。
【０００９】
本発明の第３の視点は、コンピュータに、被検体の所定部位に関する複数の第１の画像を入力とし、所定の重み係数によって前記所定部位の解剖学的構造を前記各第１の画像の位相特性として自己写像するステップであって、前記所定の重み係数を逐次更新して前記自己写像を所定回数繰り返して複数の出力ユニットを取得する自己写像ステップと、前記複数の出力ユニットに基づいて、前記複数の第１の画像の中から、診断において注目すべきＲＯＩを含む少なくとも一枚の第２の画像を選択する選択ステップとを実行させるための画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００１０】
このような構成によれば、診断等に必要な関心スライス画像を解剖学的基準に基づいて自動抽出する画像処理装置、画像処理方法、及び当該画像処理をコンピュータに実行させるプログラムを格納する記録媒体を実現することができる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面に従って説明する。なお、以下の説明において、略同一の機能及び構成を有する構成要素については、同一符号を付し、重複説明は必要な場合にのみ行う。
【００１２】
本実施形態に係る画像処理装置は、例えば被検体の複数の断層画像から、診断部位等のＲＯＩを好適に観察することができる関心スライス画像を、解剖学的構造情報に基づいて、自動選択するものである。以下においては、説明を具体的にするため、脳萎縮の診断において、所定の被検体に関する頭部ＭＲ画像のＴ２強調水平断の中から、側脳室前角の観察に好適な関心スライス画像のセットを自動選択する場合を例とする。
【００１３】
しかしながら、本発明の技術的思想は、これに限定されない。例えば、選択対象とする画像は、Ｘ線ＣＴ画像等の他の断層画像でもよく、また、脳以外の診断においても有益であることは、言うまでもない。
【００１４】
図１は、本実施形態に係る画像処理装置１０のブロック構成図を示している。同図に示すように、画像処理装置１０は、ＭＲＩデータベース１１、学習フェーズ１３、重み・構造記憶部１５、判断フェーズ１７、分類フェーズ１９、関心スライス候補セット記憶部２１を具備している。
【００１５】
ＭＲＩデータベース１１は、被検体（患者）毎の複数のＭＲ画像を格納している。
【００１６】
学習フェーズ１３は、前処理部１３０、自己学習部１３１を有している。前処理部１３０は、自己学習に入力値として使用する複数のＭＲ画像を粗視化する。ここでは、２×２画素の局所グリッドを用いる。この前処理部１３０による粗視化は一種の圧縮処理であり、処理速度の向上及びノイズ低減の観点から実行される。自己学習部１３１は、粗視化された複数のＭＲ画像を入力値として自己組織化マップ処理を実行し、複数の出力ユニットにマッピングする処理を複数回繰り返し実行することにより、患者の所定部位の位相構造を学習する。この自己学習部１３１によって実行される自己組織化マップについては、後で詳しく説明する。
【００１７】
重み・構造記憶部１５は、自己組織化マップにより得られた位相構造の重み係数分布を格納する。この重み係数分布は、自己組織化マップ処理を行う毎に、後述する式（２）に基づいて逐次更新される。
【００１８】
判断フェーズ１７は、可視化画像生成部１７０、特徴抽出部１７１、勝者ユニット決定部１７２を有している。可視化画像生成部１７０は、重み・構造記憶部１５に格納された情報に基づいて、位相構造の重み係数分布画像を可視化した画像（以下、「重み可視化像」と称する。）を生成する。特徴抽出部１７１は、可視化画像生成部１７０によって生成された重み可視化像における特徴量を抽出する。ここで、特徴量とは、重み可視化像やＭＲ画像において、被検体毎に決定することができる固有の物理量であり、例えば入力としてのＭＲ画像が脳画像である場合には、脳の大きさ、脳中心部の高輝度領域、側脳室前角の形状及びテクスチャー等である。勝者ユニット決定部１７２は、特徴抽出部１７１によって抽出された特徴量に基づいて、勝者ユニットを決定する。
【００１９】
分類フェーズ１９は、関心スライス候補セット選択部１９０、絞り込み判断部１９１を有している。関心スライス候補セット選択部１９０は、学習済み自己組織化マップに粗視化後の画像セットを入力し、勝者ユニットで発火する複数のスライス画像を選択する。以下、この発火する複数のスライス画像を「関心スライス候補セット」と称する。絞り込み判断部１９１は、重み可視化像間の類似度を算出し、この変化に基づいて関心スライス候補の更なる絞り込みを実行するか否かの判断を行う。
【００２０】
関心スライス候補セット記憶部２１は、関心スライス候補セットを一時的に記憶する。絞り込み判断部１９１によって類似しないと判断された場合には、関心スライス候補セット記憶部２１に記憶されている関心スライス候補セットは、再度学習フェーズ１３にフィードバックされ、さらなる絞り込みを受ける。一方、絞り込み判断部１９１によって類似すると判断された場合には、関心スライス候補セット記憶部２１に記憶されている関心スライス候補セットは、関心スライス画像として図示していない表示部等に出力される。
【００２１】
なお、図１においては、ＭＲＩデータベース１１、重み・構造記憶部１５、関心スライス候補セット記憶部２１をそれぞれ個別に表現したが、単一のメモリによって各構成を実現する構成であってもよい。
【００２２】
（自己組織化マップ：Self-Organizing Map）
次に、自己組織化マップ（以下、「ＳＯＭ」と称する。）について説明する。ＳＯＭは、入力データの位相を保存し、トポロジカルなマッピングを行うものであり、その学習過程では、明示的な教師を必要としない。
【００２３】
一般のＳＯＭは、図２（ａ）に示すように、入力ユニットを含む入力層と、出力ユニットを含むマッピング層との二層からなる。典型的なＳＯＭの学習アルゴリズムは、次の様である。
【００２４】
（１）ｗｉｊ（１≦ｉ≦ｎ）を時刻ｔにおける入力ユニットｉから出力ユニットｊへの重み係数とする。ユニットの重み係数を乱数で初期化し、ノードｊの近傍の初期範囲を大きく設定する。
【００２５】
（２）ｘｉ（１≦ｉ≦ｎ）を時刻ｔにおけるノードｉへの入力とする。
【００２６】
（３）入力データと出力ノードｊとのユークリッド距離ｄｊを次の式（１）にて計算する。
【００２７】
【数１】
2004174220.tif 000003
【００２８】
（４）ユークリッド距離ｄｊが最小となる出力ユニットを検索する。
【００２９】
（５）Ｎｃ（ｔ）で定義される近傍に含まれるユニットへの重み係数を、次の式（２）にて更新する。
ｗｉｊ（ｔ＋１）＝ｗｉｊ（ｔ）＋α（ｔ）（ｘｉ（ｔ）−ｗｉｊ（ｔ））（２）
ここで、α（ｔ）は学習率係数（０＜α＜１）、Ｎｃ（ｔ）は近傍領域のサイズであり、時間とともに減少させる。
【００３０】
（６）上記（２）〜（５）の処理を繰り返す。
【００３１】
本実施形態において実行されるＳＯＭでは、図２（ｂ）に示すように、例えば１２８×１２８画素に粗視化されたＭＲ画像のセットを入力とし、所定の重み係数によって所定部位の解剖学的構造を各ＭＲ画像の位相特性として自己写像する。この自己写像により、入力としての各ＭＲ画像は、ＳＯＭの自己学習により３つの出力ユニットＡ、Ｂ、Ｃのいずれかに写像される。なお、本実施形態において、出力ユニットを３つとするのは、類似度を比較する際に外部から判断基準を必要としない最小の構成が３つであるという理由による。
【００３２】
すなわち、各ＭＲ画像の各画素値ｘｉ（だだし、ｉは１≦ｉ≦１２８×１２８を満たす整数）が入力ユニットに入力されると、式（１）に基づいて、初期設定の重み係数ｗｉｊによってユークリッド距離ｄｊを算出する。なお、今の場合、ｊ＝１が出力ユニットＡに対応、ｊ＝２が出力ユニットＢに対応、ｊ＝３が出力ユニットＣに対応するものとして、ｊは１≦ｊ≦３を満たす整数とする。
【００３３】
入力値は、算出されたユークリッド距離ｄ１、ｄ２、ｄ３のうち、最小のものに対応する出力ユニットが保持する重み係数ｗｉｊに写像される。また、この粗視化されたＭＲ画像のセットに対するＳＯＭ処理は、式（２）によって逐次重み係数を更新しながら、複数回（例えば１００００回）実行される。学習が進むに従って、例えば図４（ａ）に示すように、各ＭＲ画像は、所定の出力ユニットに収束することになる。
【００３４】
次に、上記のように構成した画像処理装置１０の関心スライス画像の選択処理について、図３を参照しながら説明する。
【００３５】
図３は、画像処理装置１０が実行する関心スライス画像の選択処理の流れを示したフローチャートである。図３において、まず、診断対象としての被検体に関するＭＲ画像のセット（ここでは、５６枚のＭＲ画像のセット）がＭＲＩデータベース１１から読み出され、前処理部１３０において粗視化される（ステップＳ１）。この前処理としての粗視化は、処理速度の向上及びノイズの低減を目的とする。ここでは、２×２画素の局所グリットを用いる。すなわち、今の場合ＭＲ画像を２５６×２５６画素とすれば、当該前処理により１２８×１２８画素に粗視化される。
【００３６】
次に、自己学習は、粗視化されたＭＲ画像セットを入力し、既述のＳＯＭ処理によって、式（２）によって重み係数を更新しながら脳構造の位相特性を自己写像する（ステップＳ２）。このＳＯＭ処理は、信頼できる結果が得られるまで複数回、例えば１００００回実行されるものとする（ステップＳ３）。
【００３７】
次に、可視化画像生成部１７０は、１００００回のＳＯＭ処理によって最終的に更新された重み係数ｗｉｊを、得られた各出力ユニットＡ、Ｂ、Ｃ毎に可視化した画像を生成する（ステップＳ４）。すなわち、１００００回のＳＯＭ処理の結果、例えば図４（ａ）に示すように、出力ユニットＡに対応するＭＲ画像として、Ｎｏ．１〜Ｎｏ．１７のＭＲ画像が得られたとする。可視化画像生成部１７０は、重み・構造記憶部１５に格納された情報に基づいて、このＮｏ．１〜Ｎｏ．１７のＭＲ画像のそれぞれに対応する更新された重み係数ｗｉｊが重畳された重み可視化像を生成する。また、出力ユニットＢについてはＮｏ．１８〜Ｎｏ．４４のＭＲ画像により、出力ユニットＣについてはＮｏ．４５〜Ｎｏ．５６のＭＲ画像により、各重み可視化像を生成する。
【００３８】
図５（ａ）は、１００００回のＳＯＭ処理後に得られる重み可視化像の一例を示した図である。各出力ユニットに対応する重み可視化像は、対応するＭＲ画像（例えば出力ユニットＡの場合、Ｎｏ．１〜Ｎｏ．１７のＭＲ画像）の重み情報を全て含むものとなっている。
【００３９】
次に、特徴抽出部１７１は、各出力ユニットに対応する各重み可視化像において、特徴量の算出を行う（ステップＳ５）。ここで、特徴量とは、脳の大きさ、脳中心部の高輝度領域、側脳室前角の形状及びテクスチャー等であり、診断対象に応じて予め決定される。
【００４０】
次に、勝者ユニット決定部１７２は、この算出された特徴量が最も望ましい値を有する出力ユニットを勝者ユニットとして決定する。（ステップＳ６）。なお、図５（ａ）の例では、出力ユニットＢを勝者ユニットとして決定している。
【００４１】
次に、関心スライス画像候補セット選択部１９０は、学習済みのＳＯＭに粗視化されたＭＲ画像セットを入力し、勝者ユニット（今の場合、出力ユニットＢ）で発火するＭＲ画像を選択する（ステップＳ７）。以下、このように勝者ユニットで発火するＭＲ画像のセットを、「関心スライス候補セット」と称する。
【００４２】
次に、絞り込み判断部１９１は、重み可視化像間の類似度を計算し（ステップＳ８）、当該類似度を比較しその変化に基づいて各重み可視化像が類似するか否かの判断を行う（ステップＳ９）。絞り込み判断部１９１によって類似すると判断された場合には、関心スライス画像候補セットは、関心スライス画像のセットとして表示部等に出力される（ステップＳ１０）。一方、絞り込み判断部１９１によって類似しないと判断された場合には、関心スライス候補セットは、再度ステップＳ２に移行し、当該ステップＳ２〜ステップＳ８までの処理を繰り返すことで、さらなる絞り込みを受ける。
【００４３】
図４（ｂ）、及び図５（ｂ）、（ｃ）は、ステップＳ２〜ステップＳ８までの処理を繰り返しによって実行される関心スライス候補セットの絞り込みを説明するための図である。図４（ｂ）において、ＳＯＭによる１００００回の学習に基づいて、Ｎｏ．１８〜Ｎｏ．４４までの画像が関心スライス候補セットとして選択されたとする。これに対し、絞り込み判断部１９１がステップＳ９において類似しないと判断された場合には、このＮｏ．１８〜Ｎｏ．４４までの画像を入力として、再度ＳＯＭによる１００００回の学習を実行し、例えば出力ユニットＢを勝者ユニットとして決定する（図４（ｂ）、図５（ｂ）参照）。この出力ユニットＢで発火する画像、例えばＮｏ．２４〜Ｎｏ．３８までの画像が関心スライス候補セットとして選択される（図５（ｂ））。この絞り込みは、関心スライス候補セットを構成する各関心スライス画像が、診断部位を含むものとなるまで（今の例であれば、例えば側脳室前角を含むまで）繰り返される（図４（ｂ）、図５（ｃ））。
【００４４】
なお、ステップＳ８における類似度計算は、画像全体（すなわち、全ての画素）を対象としてもよいが、効率化の観点から、例えば特定の領域のみを対象とする構成であってもよい。
【００４５】
また、ステップＳ９における類似度に基づく判断には、大きく二つの手法がある。一つは、外部情報として閾値を設け、これとの大小関係にて判断するものである。もう一つは、類似度の変化の履歴を取得し、その変化の度合いによって内部処理的に判断するものである。すなわち、重み可視化像間の類似度を比較し繰り返し処理実行する。
【００４６】
本実施形態では、いずれの手法によって判断してもよいが、関心スライス画像の選択に客観性を持たせる観点からすれば、内部処理的な判断を採用することが好ましい。
【００４７】
以上述べた構成によれば、以下の効果を得ることができる。
【００４８】
本画像処理装置では、複数のＭＲ画像を入力としてＳＯＭ処理を行い、その学習結果に基づいて関心スライス画像のセットを選択する。従って、医師等の操作者主観に頼ることなく自動的に関心スライス画像のセットを迅速且つ簡便に選択することができ、より客観性の高い診断を実現させることができる。
【００４９】
本画像処理装置は、複数の画像を入力としてＳＯＭ処理を行うことで、解剖学的構造の位相変化を抽出し、これに基づいて関心スライス画像のセットを選択するものである。従って、入力する医用画像に限定はなく、どのような医用画像であっても、高い客観性にて自動的に関心スライス画像のセットを選択することができる。
【００５０】
本画像処理装置は、入力する各医用画像に含まれる画像空間上の位相特性を自己写像することができる。従って、例えば磁気共鳴診断装置の撮影パラメータ（Ｔ１、Ｔ２、ＰＤ等）、スライス幅、撮像枚数等に関係なく、入力する各医用画像を、解剖学的構造の位相特性に基づいて分類することができる。
【００５１】
本画像処理装置によれば、例えば臨床現場で撮像される頭部ＭＲ画像の個々の画像特性（解剖学的構造の位相変化）のみを用いて、脳萎縮の定量的診断に必要な関心スライス画像を自動的に選択することができる。従って、加齢に伴う脳萎縮の定量的解析及び脳の健康年齢を推定するための基盤を提供することができる。このような基盤を提供することは、高齢化が急速に進む中、高齢者が健康で生き生きと生活するための健康管理に関する自己予防意識及び動機付けに寄与するものである。
【００５２】
以上、本発明を実施形態に基づき説明したが、本発明の思想の範疇において、当業者であれば、各種の変更例及び修正例に想到し得るものであり、それら変形例及び修正例についても本発明の範囲に属するものと了解される。例えば、本実施形態で説明した画像処理方法は、当該方法をコンピュータに実行させるプログラムによって、パーソナルコンピュータやワークステーション等によっても実現することができる。この場合、コンピュータに当該方法を実行させることのできるプログラムは、磁気ディスク（フロッピーディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、半導体メモリなどの記録媒体に格納して頒布することができる。
【００５３】
さらに、各実施形態は可能な限り適宜組み合わせて実施してもよく、その場合組合わせた効果が得られる。さらに、上記実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜な組合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果の少なくとも１つが得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【００５４】
【発明の効果】
以上本発明によれば、診断等に必要な関心スライス画像を解剖学的基準に基づいて自動抽出する画像処理装置、画像処理方法、及び当該画像処理をコンピュータに実行させるプログラムを格納する記録媒体を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本実施形態に係る画像処理装置１０のブロック構成図を示している。
【図２】図２（ａ）、（ｂ）は、ＳＯＭの概念を説明するための図である。
【図３】図３は、画像処理装置１０が実行する関心スライス画像の選択処理の流れを示したフローチャートである。
【図４】図４（ａ）は、ＳＯＭ処理を説明するための図である。図４（ｂ）は、関心スライス画像選択処理における絞り込みを説明するための図である。
【図５】図５は、関心スライス画像選択処理における絞り込みを説明するための図である。
【符号の説明】
１０…画像処理装置
１１…ＭＲＩデータベース
１３…学習フェーズ
１５…重み・構造記憶部
１７…判断フェーズ
１９…分類フェーズ
２１…関心スライスセット候補記憶部
１３０…前処理部
１３１…自己学習部
１７０…可視化画像生成部
１７１…特徴抽出部
１７２…勝者ユニット決定部
１９０…関心スライスセット候補選択部
１９１…絞り込み判断部
【図１】
2004174220.tif 000004
【図２】
2004174220.tif 000005
【図３】
2004174220.tif 000006
【図４】
2004174220.tif 000007
【図５】
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