(57)【要約】【課題】例えば医用画像において、客観的かつ効率的に、組織分類を自動的に実行する画像処理装置等を提供すること。【解決手段】例えば、分類対象画像としての頭部ＭＲ画像のＴ２強調水平断において、ランダムに複数の局所ブロックを抽出する。この複数の局所ブロックの画像特性を入力とし、組織分布を特徴空間における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することにより、分類対象画像を背景（ＢＧ）、脳脊髄液（ＣＳＦ）、白質（ＷＭ）、灰白質（ＧＭ）毎に異なる色分けした組織カラーマップを生成する。【選択図】    図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の所定部位に関する第１の画像を記憶する記憶手段と、
前記第１の画像において、ランダムに選択される注目画素と当該注目画素近傍の画素群からなる複数の局所ブロックを生成する局所ブロック生成手段と、
前記複数の局所ブロック毎の画像特性を算出する第１の画像特性算出手段と、
前記各局所ブロックに関する前記画像特性を入力とし、所定の重み係数によって前記所定部位の組織分布を前記各局所ブロックにおける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し、当該複数の出力ユニットの中から前記局所ブロック毎の勝者ユニットを決定する自己写像手段と、
前記局所ブロック毎の勝者ユニットに基づいて、前記第１の画像を組織毎に色分けした第２の画像を生成する画像生成手段と、
を具備することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像生成手段は、前記第１の画像を、当該第１の画像の各画素を注目画素とする複数の局所ブロックに分割する分割手段と、
前記分割手段により分割された前記複数の局所ブロック毎の画像特性を算出する第２の画像特性算出手段と、を有し、
前記局所ブロック毎の勝者ユニットと前記複数の局所ブロック毎の前記画像特性とに基づいて、前記第２の画像を生成すること、
を特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像特性は、前記注目画素の輝度値、前記局所ブロックを構成する各画素の輝度値の平均値、前記注目画素の輝度値と前記局所ブロックを構成する画素の輝度値の最大値との差、前記注目画素の輝度値と前記局所ブロックを構成する画素の輝度値の最小値との差、のすくなくとも一つを含む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】
前記第１の画像は頭部ＭＲ画像であり、
前記複数の出力ユニットは、背景（ＢＧ）、脳脊髄液（ＣＳＦ）、白質（ＷＭ）、灰白質（ＧＭ）の４つの出力ユニットであることを特徴とする請求項１乃至３のうちいずれか一項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３のうちいずれか一項記載の画像処理装置。
【請求項６】
被検体の所定部位に関する第１の画像において、ランダムに選択される注目画素と当該注目画素近傍の画素群からなる複数の局所ブロックを生成する局所ブロックステップと、
前記複数の局所ブロック毎の画像特性を算出する第１の画像特性算出ステップと、
前記各局所ブロックに関する前記画像特性を入力とし、所定の重み係数によって前記所定部位の組織分布を前記各局所ブロックにおける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し、当該複数の出力ユニットの中から前記局所ブロック毎の勝者ユニットを決定する自己写像ステップと、
前記局所ブロック毎の勝者ユニットに基づいて、前記第１の画像を組織毎に色分けした第２の画像を生成する画像生成ステップと、
を具備することを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
前記画像生成ステップは、前記第１の画像を、当該第１の画像の各画素を注目画素とする複数の局所ブロックに分割する分割ステップと、
前記分割手段により分割された前記複数の局所ブロック毎の画像特性を算出する第２の画像特性算出ステップと、を有し、
前記局所ブロック毎の勝者ユニットと前記複数の局所ブロック毎の前記画像特性とに基づいて、前記第２の画像を生成すること、
を特徴とする請求項６記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記画像特性は、前記注目画素の輝度値、前記局所ブロックを構成する各画素の輝度値の平均値、前記注目画素の輝度値と前記局所ブロックを構成する画素の輝度値の最大値との差、前記注目画素の輝度値と前記局所ブロックを構成する画素の輝度値の最小値との差、のすくなくとも一つを含むことを特徴とする請求項６又は７記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記第１の画像は頭部ＭＲ画像であり、
前記複数の出力ユニットは、背景（ＢＧ）、脳脊髄液（ＣＳＦ）、白質（ＷＭ）、灰白質（ＧＭ）の４つの出力ユニットであることを特徴とする請求項６乃至８のうちいずれか一項記載の画像処理方法。
【請求項１０】
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６乃至８のうちいずれか一項記載の画像処理方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
被検体の所定部位に関する第１の画像において、ランダムに選択される注目画素と当該注目画素近傍の画素群からなる複数の局所ブロックを生成する局所ブロックステップと、
前記複数の局所ブロック毎の画像特性を算出する第１の画像特性算出ステップと、
前記各局所ブロックに関する前記画像特性を入力とし、所定の重み係数によって前記所定部位の組織分布を前記各局所ブロックにおける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し、当該複数の出力ユニットの中から前記局所ブロック毎の勝者ユニットを決定する自己写像ステップと、
前記局所ブロック毎の勝者ユニットに基づいて、前記第１の画像を組織毎に色分けした第２の画像を生成する画像生成ステップと、
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１２】
前記画像生成ステップは、前記第１の画像を、当該第１の画像の各画素を注目画素とする複数の局所ブロックに分割する分割ステップと、
前記分割手段により分割された前記複数の局所ブロック毎の画像特性を算出する第２の画像特性算出ステップと、を有し、
前記局所ブロック毎の勝者ユニットと前記複数の局所ブロック毎の前記画像特性とに基づいて、前記第２の画像を生成すること、
を特徴とする請求項１１記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１３】
前記画像特性は、前記注目画素の輝度値、前記局所ブロックを構成する各画素の輝度値の平均値、前記注目画素の輝度値と前記局所ブロックを構成する画素の輝度値の最大値との差、前記注目画素の輝度値と前記局所ブロックを構成する画素の輝度値の最小値との差、のすくなくとも一つを含むことを特徴とする請求項１１又は１２記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１４】
前記第１の画像は頭部ＭＲ画像であり、
前記複数の出力ユニットは、背景（ＢＧ）、脳脊髄液（ＣＳＦ）、白質（ＷＭ）、灰白質（ＧＭ）の４つの出力ユニットであることを特徴とする請求項１１乃至１３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１５】
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１１乃至１３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、より客観性の高い診断を実現するために、臓器や病変部の特徴を生かしてＭＲ画像を組織分類する方法、及びその形態を定量的に画像診断するための評価法を確立する必要がある。例えば、脳萎縮において、組織病理学的には、主に白質が崩壊・萎縮するのか、或いは灰白質の神経細胞が変形・脱落するのかといった問題は、疾病原因に絡む重要なものである。この様な脳萎縮を頭部ＭＲ画像により画像診断する場合、fuzzy K-means法、閾値を用いた組織分類法、階層型ニューラルネットワーク（ＭＮＮ：Multi-layer Neural Network）といった手法により組織分類がなされる。それぞれの手法を説明すると、まず、fuzzy K-means法は、各組織（脳脊髄液、灰白質、白質、背景）を代表するクラスタ中心を操作者が画像上で指定することにより組織を分類する手法である。閾値を用いた組織分類法は、頭蓋内の画素値のヒストグラムから自動的に適切な閾値を求めて組織を分類するものである。ＭＮＮは、分類対象となる組織毎に教師データ（トレーニングデータ）を作成し、バックプロパゲーション学習則を用いて組織を分類する手法である。
【０００４】
しかしながら、fuzzy K-means法による組織分類では、初期クラスタ中心の与え方によって分類結果が大きく異なるため、得られる結果は客観性に乏しくなる。閾値を用いた組織分類法では、例えば頭部ＭＲ画像により画像診断を行う場合、異なる組織が同様な濃度値を有するため、簡単な閾値処理では好適に組織を分類することは困難である。さらに、ＭＮＮにおいては、教師データの与え方によって分類結果が異なり、且つ、分類精度はＭＮＮに入力する特徴量とネットワーク構成（中間層ユニットの数）に依存するため、分類対象毎に設定を要する。従って、得られる結果は客観性に乏しく、また、操作者の負担が大きいことから、臨床の現場においては問題があるといえる。
【０００５】
また、各手法が抱える問題は、診断部位が脳である場合に限らない。すなわち、客観的かつ効率的な組織分類法が確立されていない診断部位についても同様である。
【０００６】
【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、例えば医用画像において、客観的かつ効率的に、組織分類を自動的に実行する画像処理装置、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。
【０００７】
【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。
【０００８】
本発明の第１の視点は、被検体の所定部位に関する第１の画像を記憶する記憶手段と、前記第１の画像において、ランダムに選択される注目画素と当該注目画素近傍の画素群からなる複数の局所ブロックを生成する局所ブロック生成手段と、前記複数の局所ブロック毎の画像特性を算出する第１の画像特性算出手段と、前記各局所ブロックに関する前記画像特性を入力とし、所定の重み係数によって前記所定部位の組織分布を前記各局所ブロックにおける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し、当該複数の出力ユニットの中から前記局所ブロック毎の勝者ユニットを決定する自己写像手段と、前記局所ブロック毎の勝者ユニットに基づいて、前記第１の画像を組織毎に色分けした第２の画像を生成する画像生成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。
【０００９】
本発明の第２の視点は、第１の視点に係る装置において、前記画像生成手段は、前記第１の画像を、当該第１の画像の各画素を注目画素とする複数の局所ブロックに分割する分割手段と、前記分割手段により分割された前記複数の局所ブロック毎の画像特性を算出する第２の画像特性算出手段と、を有し、前記局所ブロック毎の勝者ユニットと前記複数の局所ブロック毎の前記画像特性とに基づいて、前記第２の画像を生成することを特徴とするものである。
【００１０】
本発明の第３の視点は、第１又は第２の視点に係る装置において、前記画像特性は、前記注目画素の輝度値、前記局所ブロックを構成する各画素の輝度値の平均値、前記注目画素の輝度値と前記局所ブロックを構成する画素の輝度値の最大値との差、前記注目画素の輝度値と前記局所ブロックを構成する画素の輝度値の最小値との差、のすくなくとも一つを含むことを特徴とするものである。
【００１１】
本発明の第４の視点は、第１乃至第３の視点に係る装置のいずれかにおいて、前記第１の画像は頭部ＭＲ画像であり、前記複数の出力ユニットは、背景（ＢＧ）、脳脊髄液（ＣＳＦ）、白質（ＷＭ）、灰白質（ＧＭ）の４つの出力ユニットであることを特徴とするものである。
【００１２】
本発明の第５の視点は、第１乃至第３の視点に係る装置のいずれかにおいて、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ものである。
【００１３】
本発明の第６の視点は、被検体の所定部位に関する第１の画像において、ランダムに選択される注目画素と当該注目画素近傍の画素群からなる複数の局所ブロックを生成する局所ブロックステップと、前記複数の局所ブロック毎の画像特性を算出する第１の画像特性算出ステップと、前記各局所ブロックに関する前記画像特性を入力とし、所定の重み係数によって前記所定部位の組織分布を前記各局所ブロックにおける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し、当該複数の出力ユニットの中から前記局所ブロック毎の勝者ユニットを決定する自己写像ステップと、前記局所ブロック毎の勝者ユニットに基づいて、前記第１の画像を組織毎に色分けした第２の画像を生成する画像生成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。
【００１４】
本発明の第７の視点は、第６の視点に係る方法において、前記画像生成ステップは、前記第１の画像を、当該第１の画像の各画素を注目画素とする複数の局所ブロックに分割する分割ステップと、前記分割手段により分割された前記複数の局所ブロック毎の画像特性を算出する第２の画像特性算出ステップと、を有し、前記局所ブロック毎の勝者ユニットと前記複数の局所ブロック毎の前記画像特性とに基づいて、前記第２の画像を生成することを特徴とするものである。
【００１５】
本発明の第８の視点は、第６又は第７の視点に係る方法において、前記画像特性は、前記注目画素の輝度値、前記局所ブロックを構成する各画素の輝度値の平均値、前記注目画素の輝度値と前記局所ブロックを構成する画素の輝度値の最大値との差、前記注目画素の輝度値と前記局所ブロックを構成する画素の輝度値の最小値との差、のすくなくとも一つを含むことを特徴とするものである。
【００１６】
本発明の第９の視点は、第６乃至第８の視点に係る方法のいずれかにおいて、前記第１の画像は頭部ＭＲ画像であり、前記複数の出力ユニットは、背景（ＢＧ）、脳脊髄液（ＣＳＦ）、白質（ＷＭ）、灰白質（ＧＭ）の４つの出力ユニットであることを特徴とするものである。
【００１７】
本発明の第１０の視点は、第６乃至第８の視点に係る装置のいずれかにおいて、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ものである。
【００１８】
本発明の第１１の視点は、コンピュータに、被検体の所定部位に関する第１の画像において、ランダムに選択される注目画素と当該注目画素近傍の画素群からなる複数の局所ブロックを生成する局所ブロックステップと、前記複数の局所ブロック毎の画像特性を算出する第１の画像特性算出ステップと、前記各局所ブロックに関する前記画像特性を入力とし、所定の重み係数によって前記所定部位の組織分布を前記各局所ブロックにおける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し、当該複数の出力ユニットの中から前記局所ブロック毎の勝者ユニットを決定する自己写像ステップと、前記局所ブロック毎の勝者ユニットに基づいて、前記第１の画像を組織毎に色分けした第２の画像を生成する画像生成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。
【００１９】
本発明の第１２の視点は、第１１の視点に係る記憶媒体において、前記画像生成ステップは、前記第１の画像を、当該第１の画像の各画素を注目画素とする複数の局所ブロックに分割する分割ステップと、前記分割手段により分割された前記複数の局所ブロック毎の画像特性を算出する第２の画像特性算出ステップと、を有し、前記局所ブロック毎の勝者ユニットと前記複数の局所ブロック毎の前記画像特性とに基づいて、前記第２の画像を生成することを特徴とするものである。
【００２０】
本発明の第１３の視点は、第１１又は第１２の視点に係る記憶媒体のいずれかにおいて、前記画像特性は、前記注目画素の輝度値、前記局所ブロックを構成する各画素の輝度値の平均値、前記注目画素の輝度値と前記局所ブロックを構成する画素の輝度値の最大値との差、前記注目画素の輝度値と前記局所ブロックを構成する画素の輝度値の最小値との差、のすくなくとも一つを含むことを特徴とするものである。
【００２１】
本発明の第１４の視点は、第１１乃至第１３の視点に係る記憶媒体のいずれかにおいて、前記第１の画像は頭部ＭＲ画像であり、前記複数の出力ユニットは、背景（ＢＧ）、脳脊髄液（ＣＳＦ）、白質（ＷＭ）、灰白質（ＧＭ）の４つの出力ユニットであることを特徴とするものである。
【００２２】
本発明の第１５の視点は、第１１乃至第１３の視点に係る記憶媒体のいずれかにおいて、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ものである。
【００２３】
このような構成によれば、例えば医用画像において、客観的かつ効率的に、組織分類を自動的に実行する画像処理装置、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。
【００２４】
【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。
【００２５】
本実施形態に係る画像処理装置は、例えば診断部位等の関心領域を好適に観察することができる画像において、各画素を組織毎に色別分類することで生成される組織カラーマップを提供するものである。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強調水平断において、各画素を背景（ＢＧ）、脳脊髄液（ＣＳＦ）、白質（ＷＭ）、灰白質（ＧＭ）のいずれかに色別分類した組織カラーマップを生成する場合を例とする。
【００２６】
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、組織分類の対象とする画像は、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。
【００２７】
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、分類フェーズ１７、カラーマップ作成フェーズ１９、組織カラーマップ記憶部２１を具備している。
【００２８】
ＭＲＩデータベース１１は、被検体（患者）毎のＭＲ画像を格納している。
【００２９】
学習フェーズ１３は、局所ブロック抽出部１３０、第１の特徴量抽出部１３１、自己学習部１３２を有している。局所ブロック抽出部１３０は、ＭＲＩデータベース１１から、組織分類の対象となるＭＲ画像（以下、「分類対象画像」と称する。）を読み出し、当該各ＭＲ画像において複数の局所ブロックをランダムに抽出する。ここで、局所ブロックとは、注目する画素（注目画素）と、当該注目画素を囲む複数の画素とから構成される。本実施形態においては説明を具体的にするため、局所ブロックは、図２に示すように、注目画素Ｐｘｙと、当該注目画素Ｐｘｙに隣接する８個の画素群（Ｐ１〜Ｐ８：以下、「第１近傍画素群」と称する。）とから構成される３×３画素群である。第１の特徴量抽出部１３１は、抽出された各局所ブロック中の画像特性を算出する。ここでは、画像特性として、注目画素の輝度値、局所ブロックを構成する各画素の輝度値の平均値、注目画素の輝度値と局所ブロックを構成する画素の輝度値の最大値との差、注目画素の輝度値と局所ブロックを構成する画素の輝度値の最小値との差、の４つの特徴量を採用する。自己学習部１３２は、抽出された複数の局所ブロックの画像特性（すなわち、４つの特徴量）を入力として自己組織化マップ（ＳＯＭ：Self-Organizing-Map）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。自己学習部１３２は、このＳＯＭ処理により、患者の所定部位の組織分布を特徴空間における画像の位相特性として学習する。この自己学習部１３２によって実行されるＳＯＭについては、後で詳しく説明する。
【００３０】
重み・構造記憶部１５は、ＳＯＭにより得られた位相構造の重み係数分布を格納する。
【００３１】
分類フェーズ１７は、局所ブロックシーケンシャル生成部１７０、第２の特徴量抽出部１７１、組織分類部１７２を有している。局所ブロックシーケンシャル生成部１７０は、分類対象画像において、当該画像を構成する各画素を注目画素とする複数の局所ブロック（３×３画素）に分割する。また、局所ブロックシーケンシャル生成部１７０は、画像の左上から順次局所ブロックを抽出し、画像全体の特徴量を抽出する。第２の特徴量抽出部１７１は、局所ブロックシーケンシャル生成部１７０によって生成された各局所ブロックについての画像特性（各特徴量）を算出する。組織分類部１７２は、算出された各局所ブロックの各特徴量とＳＯＭ処理の結果とに基づいて、分類対象画像の各画素を背景（ＢＧ）、脳脊髄液（ＣＳＦ）、白質（ＷＭ）、灰白質（ＧＭ）のいずれかに組織分類する。
【００３２】
カラーマップ作成フェーズ１９は、マッピング情報決定部１９０、組織カラーマップ生成部１９１を有している。マッピング情報決定部１９０は、組織分類部１７２の分類結果に基づいて、各マッピング層ユニットに割り当てる色（マッピングカラー）を決定する。組織カラーマップ生成部１９１は、マッピング情報決定部１９０によって割り当てられたマッピングカラーに基づいて、分類対象画像を組織毎に分類し色別に表示するための組織カラーマップを生成する。
【００３３】
組織カラーマップ記憶部２１は、組織カラーマップ生成部１９１によって生成された組織カラーマップを格納し、図示していない表示部等に出力する。
【００３４】
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、組織カラーマップ記憶部２１をそれぞれ個別に表現した。しかしながら、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。また、ＭＲＩデータベース１１は本画像処理装置１０と別体とし、ネットワークを介してＭＲ画像を取得する構成であってもよい。
【００３５】
（自己組織化マップ：Self-Organizing  Map）
次に、自己組織化マップについて説明する。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。
【００３６】
一般のＳＯＭは、図３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。
【００３７】
（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。
【００３８】
（２）ｘｉ（１≦ｉ≦ｎ）を時刻ｔにおけるノードｉへの入力とする。
【００３９】
（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。
【００４０】
【数１】
2004174218.tif 000003
【００４１】
（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。
【００４２】
（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。
【００４３】
（６）上記（２）〜（５）の処理を繰り返す。
【００４４】
本実施形態において実行されるＳＯＭでは、図４に示すように、ランダムに抽出される複数の局所ブロックに関する４つの特徴量（注目画素の輝度値、局所ブロックを構成する各画素の輝度値の平均値、注目画素の輝度値と局所ブロックを構成する画素の輝度値の最大値との差、注目画素の輝度値と局所ブロックを構成する画素の輝度値の最小値との差）を入力層における入力とし、所定の重み係数によって患者の所定部位の組織分布を分類対象画像の特徴空間における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、入力としての各局所ブロックは、ＳＯＭ処理により背景（ＢＧ）、脳脊髄液（ＣＳＦ）、白質（ＷＭ）、灰白質（ＧＭ）の４つの出力ユニットＡ、Ｂ、Ｃ及びＤのいずれかに写像される。
【００４５】
すなわち、いまｘ１＝注目画素の輝度値、ｘ２＝局所ブロックを構成する各画素の輝度値の平均値、ｘ３＝注目画素の輝度値と局所ブロックを構成する画素の輝度値の最大値との差、ｘ４＝注目画素の輝度値と局所ブロックを構成する画素の輝度値の最小値との差、とする。各局所ブロックにおける各特徴量ｘｉ（ただし、ｉは１≦ｉ≦４を満たす整数）を入力し、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ＣＳＦに対応、ｊ＝２が出力ユニットＧＭに対応、ｊ＝３が出力ユニットＷＭ、ｊ＝４が出力ユニットＢＧに対応するものとして、ｊは１≦ｊ≦４を満たす整数とする。
【００４６】
入力は、算出されたユークリッド距離ｄ１、ｄ２、ｄ３、ｄ４のうち、最小のものに対応する出力ユニットに写像される。なお、当該自己写像においてユークリッド距離が最小になる出力ユニットは、勝者ユニットと呼ばれる。
【００４７】
また、この抽出された局所ブロックに対する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１,０００,０００回）実行される。この様に、重み係数を更新しながら、ＳＯＭ処理を複数回繰り返し学習する。学習が進むに従って、各局所ブロックは、所定の出力ユニットに収束するようになる。
【００４８】
次に、上記のように構成した画像処理装置１０によって実行される組織分類処理について、図５を参照しながら説明する。
【００４９】
図５は、画像処理装置１０が実行する組織分類処理の流れを示したフローチャートである。図５において、まず、学習フェーズ１３の局所ブロック抽出部１３０は、ＭＲＩデータベースから分類対象画像を読み出し、当該分類対象画像においてランダムに複数の局所ブロックを抽出する（ステップＳ１）。今の場合、局所ブロックは、注目画素とその第１近傍領域との３×３画素で構成されている。
【００５０】
次に、第１の特徴量抽出部１３１は、抽出された各局所ブロックに関する各特徴量を算出する（ステップＳ２）。自己学習部１３２は、抽出された各局所ブロックに関する各特徴量を入力し、既述のＳＯＭ処理における、式（２）によって重み係数を更新しながら分類対象画像の組織分布を特徴空間における画像の位相特性として自己写像し、ユークリッド距離ｄｉが最小とな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Ｓ３）。このＳＯＭ処理による自己学習は、信頼できる結果が得られるまで複数回、例えば１，０００，０００回実行されるものとする（ステップＳ４）。
【００５１】
一方、分類フェーズ１７において、局所ブロックシーケンシャル生成部１７０は、分類対象画像において、当該画像を構成する各画素を注目画素とする複数の局所ブロック（３×３画素）に分割する（ステップＳ５）。次に、第２の特徴量抽出部１７１は、局所ブロックシーケンシャル生成部１７０によって生成された各局所ブロックについての画像特性（各特徴量）を算出する（ステップＳ６）。組織分類部１７２は、算出された各局所ブロックの各特徴量とＳＯＭ処理の結果とに基づいて、分類対象画像の各画素を背景（ＢＧ）、脳脊髄液（ＣＳＦ）、白質（ＷＭ）、灰白質（ＧＭ）のいずれかに組織分類する。なお、ステップＳ５〜ステップＳ７の処理は、ステップＳ１〜ステップＳ３と並行して実行してもよい。
【００５２】
次に、マッピング情報決定部１９０は、組織分類部１７２の分類結果に基づいて、各マッピング層ユニットに割り当てる色を決定する（ステップＳ８）。組織カラーマップ生成部１９１は、マッピング情報決定部１９０によって割り当てられたマッピングカラーに基づいて、分類対象画像を組織毎に分類し色別に表示するための組織カラーマップを生成し、図示していない表示部等に出力する（ステップＳ９）。
【００５３】
図６（ａ）は、分類対象画像を示した図である。また、図７（ａ）は、本組織分類処理によって取得された組織カラーマップの一例を示した図である。図７（ａ）に示すように、組織カラーマップは、分類対象画像を、背景（ＢＧ）、脳脊髄液（ＣＳＦ）、白質（ＷＭ）、灰白質（ＧＭ）毎に異なる色分けしたものとなる。
【００５４】
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。
【００５５】
本画像処理装置によれば、分類対象画像を組織分類した組織カラーマップを提供することができる。例えば、上記で述べたように、分類対象画像を頭部ＭＲ画像とした場合、背景（ＢＧ）、脳脊髄液（ＣＳＦ）、白質（ＷＭ）、灰白質（ＧＭ）を異なる色で表す組織カラーマップを提供することができる。
【００５６】
また、本画像処理装置は、ランダムに抽出された複数の局所ブロックを入力としてＳＯＭ処理を行い、その学習結果に基づいて組織分類を実行する。従って、医師等の操作者主観に頼ることなく自動的に組織分類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の提供に寄与することができる。
【００５７】
すなわち、例えば、従来の閾値を用いた組織分類法によれば、図６（ｂ）に示す分類対象画像の各画素の輝度別ヒストグラムに対して、背景（ＢＧ）、脳脊髄液（ＣＳＦ）、白質（ＷＭ）、灰白質（ＧＭ）を区別する閾値を、主観的基準に基づいて設定する必要がある。これに対し、本組織分類処理によれば、図７（ｂ）に示すように、ＳＯＭ処理による学習結果に基づいて、輝度別ヒストグラムを自動的に各組織毎に分類することができる。この分類は、分類対象画像から生成された局所ブロックから得られる内部情報としての画像特性を基準としており、医師等の主観を必要としない。従って、従来に比して、より高い客観性を持つ組織分類を実現することができる。
【００５８】
また、本画像処理装置は、分類対象画像からランダムに抽出された複数の局所ブロックを入力としてＳＯＭ処理を行うことで、特徴空間における画像の位相特性を抽出し、これに基づいて組織分類を実行するものである。従って、分類対象となる各組織の画像空間上の特徴量（組織毎のクラスタ特性）を自己学習することができる。さらに、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、個々の医用画像の特性のみを利用して、高い客観性にて自動的に組織分類を実行することができる。
【００５９】
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のみを用いて、脳萎縮の定量的診断に必要な組織の自動分類が可能となる。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。
【００６０】
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。例えば以下の（１）〜（３）に示すように、その要旨を変更しない範囲で種々変形可能である。
【００６１】
（１）上記実施形態においては、局所ブロックを注目画素と第１近傍領域との３×３画素で構成した。しかしながら、これに限定する趣旨ではなく、例えば局所ブロックを、注目画素と第２近傍領域（注目画素近傍の２４個の画素からなる領域）との５×５画素とする、又は、注目画素と第３近傍領域（注目画素近傍の４８個の画素からなる領域）との７×７画素とする構成であってもよい。また、これらの混合によって局所ブロックを定義する構成であってもよい。例えば、高精度が要求される脳脊髄液（ＣＳＦ）等については局所ブロックを注目画素と第１近傍領域とで定義し、背景（ＢＧ）については局所領域を注目画素と第３近傍領域とで定義することができる。
【００６２】
（２）上記実施形態においては、画像特性として、注目画素の輝度値、局所ブロックを構成する各画素の輝度値の平均値、注目画素の輝度値と局所ブロックを構成する画素の輝度値の最大値との差、注目画素の輝度値と局所ブロックを構成する画素の輝度値の最小値との差、の４つの特徴量を使用した。しかしながら、本組織分類処理に使用可能な画像特性はこれに限定されず、例えば輝度分布、エッジ及びテクスチャー情報等の特徴量も使用することができる。
【００６３】
（３）本実施形態で説明した組織分類法は、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。
【００６４】
また、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。
【００６５】
【発明の効果】
以上本発明によれば、例えば医用画像において、客観的かつ効率的に、組織分類を自動的に実行する画像処理装置、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は、分類対象画像に設定される局所ブロックを説明するための図である。
【図３】図３（ａ）、（ｂ）は、ＳＯＭの概念を説明するための図である。
【図４】図４は、画像処理装置１０が実行する組織分類処理の流れを示したフローチャ
ートである。
【図５】図５は、組織分類処理を説明するための図である。
【図６】図６（ａ）は、分類対象画像を示した図である。図６（ｂ）は、分類対象画像の各画素の輝度別ヒストグラムを示した図である。
【図７】図７（ａ）は、本組織分類処理によって取得された組織カラーマップの一例を示した図である。図７（ｂ）は、組織カラーマップの各画素の輝度別ヒストグラムを示した図である。
【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…分類フェーズ
１９…カラーマップ作成フェーズ
２１…組織カラーマップ記憶部
１３０…局所ブロック抽出部
１３１…第１の特徴量抽出部
１３２…自己学習部
１７０…局所ブロックシーケンシャル生成部
１７１…第２の特徴量抽出部
１７２…組織分類部
１９０…マッピング情報決定部
１９１…組織カラーマップ生成部
【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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