(57)【要約】【課題】被写体の解剖学的構造に不明確な部分が存在する医用画像において、解剖学的特徴位置を検出し構造的物理量の計測を可能にする。【解決手段】形状情報取得手段１０が、入力された被写体の医用画像Ｐに対応した人工画像Ｐ′を、形状とテクスチャの固有成分を統合したパラメータを変化させることにより得られる形状情報とテクスチャ情報を用いて生成し、被写体の形状情報Ｋ′を取得する。心胸郭輪郭検出手段（解剖学的特徴位置検出手段）２０は、得られた被写体の形状情報Ｋ′に基づいて解剖学的特徴位置を検出し心胸郭の輪郭を求め、心胸郭比算出手段（計測手段）３０が、検出された心胸郭の輪郭の位置情報をもとに胸郭幅および心臓幅（構造的物理量）を計測し、心胸郭比を算出する。【選択図】　　　　　図１
2004008419.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された被写体の医用画像に対応した人工画像を生成するのに少なくとも用いられる形状情報を求める形状情報取得手段と、
前記形状情報に基づいて前記被写体の解剖学的特徴位置を検出する解剖学的特徴位置検出手段とを備えたことを特徴とする解剖学的特徴位置検出装置。
【請求項２】
前記形状情報取得手段が、前記人工画像を、前記被写体を構成する複数の解剖学的構造領域毎に生成するのに用いられる、該複数の解剖学的構造領域毎の形状情報を求めるものであることを特徴とする請求項１記載の解剖学的特徴位置検出装置。
【請求項３】
入力された被写体の医用画像に対応した人工画像を生成するのに少なくとも用いられる形状情報を求める形状情報取得手段と、
前記形状情報に基づいて前記被写体の解剖学的特徴位置を検出する解剖学的特徴位置検出手段と、
該解剖学的特徴位置検出手段により検出された前記被写体の解剖学的特徴位置に基づいて前記被写体の構造的物理量を計測する計測手段とを備えたことを特徴とする被写体構造計測装置。
【請求項４】
前記形状情報取得手段が、前記人工画像を、前記被写体を構成する複数の解剖学的構造領域毎に生成するのに用いられる、該複数の解剖学的構造領域毎の形状情報を求めるものであることを特徴とする請求項３記載の被写体構造計測装置。
【請求項５】
前記構造的物理量が心胸郭比であることを特徴とする請求項３または４記載の被写体構造計測装置。
【請求項６】
被写体の構造を表す複数の異なる人工画像に対応した複数の異なる人工画像データが、それぞれの前記人工画像が表す前記被写体の形状情報を付帯して保存されている人工画像データ保存手段と、
前記人工画像データが表す複数の異なる前記人工画像の中から、入力された前記被写体の医用画像と略合致する構造を有する前記人工画像を選択する人工画像選択手段と、
該人工画像選択手段により選択された前記人工画像が付帯する前記被写体の前記形状情報に基づいて前記被写体の解剖学的特徴位置を検出する解剖学的特徴位置検出手段とを備えたことを特徴とする解剖学的特徴位置検出装置。
【請求項７】
被写体の構造を表す複数の異なる人工画像に対応した複数の異なる人工画像データが、それぞれの前記人工画像が表す前記被写体の形状情報を付帯して保存されている人工画像データ保存手段と、
前記人工画像データが表す複数の異なる前記人工画像の中から、入力された前記被写体の医用画像と略合致する構造を有する前記人工画像を選択する人工画像選択手段と、
該人工画像選択手段により選択された前記人工画像が付帯する前記被写体の前記形状情報に基づいて前記被写体の解剖学的特徴位置を検出する解剖学的特徴位置検出手段と、
該解剖学的特徴位置検出手段により検出された前記被写体の解剖学的特徴位置に基づいて前記被写体の構造的物理量を計測する計測手段とを備えたことを特徴とする被写体構造計測装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、医用画像に基づく被写体の解剖学的構造に係る診断を支援する解剖学的特徴位置検出装置および被写体構造計測装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、医用画像を用いて、骨や臓器、その他の構造物の物理量を計測することが行われている。例えば、心臓肥大の診断を行う場合には、胸部放射線画像を用いて胸郭と心臓の各幅を計測し、これらの比（心胸郭比＝心臓幅／胸郭幅）を算出することを行っている。
【０００３】
ところで、この心胸郭比を算出する場合、従来は医師や放射線技師等が胸部放射線画像に定規等を当てて胸郭の幅と心臓の幅をそれぞれ計測し、この計測値に基づいて心胸郭比を算出していた。一方、近年は画像をデジタル化して画像データとして取り扱うことが一般的になっており、この画像データに基づいて心胸郭比の算出を自動的に行なうことが要望されている。
【０００４】
この要望に対し、胸部画像に基づいて自動的に心胸郭比の算出を行う技術が種々提案された。心胸郭比の算出を行うには、胸郭と心臓（両者を合わせて心胸郭という）の輪郭形状を特定する必要があるが、その輪郭形状を検出する方法として、例えば、閉領域である胸郭（左右両肺野を一括りにした領域）の輪郭形状を検出する、特開平８−３３５２７１号公報により開示されている方法や、心臓の輪郭形状を検出する、桂川氏らによる変形した楕円形のモデル関数を用いた方法などがある。また、胸部画像を極座標変換し、基準となる平均的な心胸郭の輪郭と略相似形のテンプレートを用いて極座標平面上でテンプレートマッチング処理を行なうことにより簡略に心胸郭の輪郭を自動検出し、その自動検出された輪郭に基づいて胸郭の幅と心臓の幅をそれぞれ自動計測して心胸郭比の算出を行なう方法が提案された（特願２０００−３３６８５９号）。
【０００５】
ところが、特願２０００−３３６８５９号による心胸郭の輪郭検出方法では、検出された心胸郭の輪郭と実際の輪郭との誤差が大きく、診断に必要な精度が得られないことが分かった。そこで、さらに精度の高い輪郭の検出方法として、心胸郭の輪郭を部分領域毎に分けて境界のエッジを検出した後に統合処理を行う方法が本出願人により提案されている（特願２００１−１８９６４８号）。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特願２００１−１８９６４８号による心胸郭の輪郭検出方法では、心臓疾患で心臓に脂肪が付いている場合やノイズでエッジが明確でない場合等は、境界のエッジを正確に見つけることができないおそれがある。
【０００７】
本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、被写体の解剖学的構造において不明確な部分が存在する場合でも、解剖学的特徴位置の検出および検出された特徴位置の情報に基づく構造的物理量の計測を可能とする解剖学的特徴位置検出装置および被写体構造計測装置を提供することを目的とするものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明による第１の解剖学的特徴位置検出装置は、入力された被写体の医用画像に対応した人工画像を生成するのに少なくとも用いられる形状情報を求める形状情報取得手段と、上記形状情報に基づいて上記被写体の解剖学的特徴位置を検出する解剖学的特徴位置検出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００９】
本発明による第１の被写体構造計測装置は、入力された被写体の医用画像に対応した人工画像を生成するのに少なくとも用いられる形状情報を求める形状情報取得手段と、上記形状情報に基づいて上記被写体の解剖学的特徴位置を検出する解剖学的特徴位置検出手段と、解剖学的特徴位置検出手段により検出された上記被写体の解剖学的特徴位置に基づいて上記被写体の構造的物理量を計測する計測手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１０】
ここで、「入力された被写体の医用画像に対応した人工画像」とは、その被写体の構造が、入力された医用画像と略合致する人工画像のことである。
【００１１】
また、構造的物理量とは、被写体の解剖学的構造上の幾何学的に測定または算出され得る量のことであり、例えば、長さ、角度、面積、円形度、扁平率、またはこれらを組み合わせて算出される量などが挙げられる。特に被写体が胸部である場合には、胸郭および心臓の最大幅や、心臓幅を胸郭幅で割った値として求められる心胸郭比とすることができる。
【００１２】
上記形状情報取得手段としては、例えば、ＡＡＭ（Ａｃｔｉｖｅ　Ａｐｐｅａｒａｎｃｅ　Ｍｏｄｅｌ）の手法を用いて被写体の人工画像を生成する際に用いられる形状情報を取得するものとすることができる。このＡＡＭの手法は、形状情報とテクスチャ情報とを用いて人工画像を生成するものであり、テクスチャ情報が表す濃淡パターンを形状情報が表す形状にワーピングした人工画像を生成する。この形状情報およびテクスチャ情報は、被写体の構造を表す複数の画像を標本として統計学的な処理を施すことによって得られる、被写体の形状およびテクスチャについての固有成分の線形和で表現できるものであり、固有成分を統合したパラメータを調整することにより、略任意の形状およびテクスチャを得ることができる。入力された医用画像の被写体の形状情報を取得するには、入力された医用画像の被写体の構造に略合致した人工画像を生成すればよく、そのためには上記パラメータを調整して人工画像の形状およびテクスチャを変化させ、入力された医用画像と人工画像との対応する画素間の差分が最小となるようなパラメータを探索すればよい（この手法については後で詳述する）。
【００１３】
よって、上記形状情報は、上記テクスチャ情報が表す被写体の解剖学的構造の明確さとは無関係に被写体の明確な形状を表しており、従って、不明確な部分を含んだ被写体の画像と略合致する人工画像を生成すれば、そのとき得られた形状情報から被写体の明確な解剖学的特徴位置を検出することができる。
【００１４】
本発明による第１の解剖学的特徴位置検出装置および第１の被写体構造計測装置においては、上記形状情報取得手段は、上記人工画像を、被写体を構成する複数の解剖学的構造領域毎に生成するのに用いられる、複数の解剖学的構造領域毎の形状情報を求めるものであってもよい。
【００１５】
ここで、解剖学的構造領域とは、例えば、被写体が胸部である場合には、解剖学的構造としての胸郭や心臓などを表す領域を意味するものであるが、胸郭や心臓などが占めている領域のみに限らず、胸郭や心臓などとともに背景領域を含んだものや、胸郭や心臓などをさらに細分化した領域をも含むものである。
【００１６】
本発明による第２の解剖学的特徴位置検出装置は、被写体の構造を表す複数の異なる人工画像に対応した複数の異なる人工画像データが、それぞれの人工画像が表す被写体の形状情報を付帯して保存されている人工画像データ保存手段と、人工画像データが表す複数の異なる人工画像の中から、入力された被写体の医用画像と略合致する構造を有する人工画像を選択する人工画像選択手段と、人工画像選択手段により選択された人工画像が付帯する被写体の形状情報に基づいて被写体の解剖学的特徴位置を検出する解剖学的特徴位置検出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１７】
本発明による第２の被写体構造計測装置は、被写体の構造を表す複数の異なる人工画像に対応した複数の異なる人工画像データが、それぞれの人工画像が表す被写体の形状情報を付帯して保存されている人工画像データ保存手段と、人工画像データが表す複数の異なる人工画像の中から、入力された被写体の医用画像と略合致する構造を有する人工画像を選択する人工画像選択手段と、人工画像選択手段により選択された人工画像が付帯する被写体の形状情報に基づいて被写体の解剖学的特徴位置を検出する解剖学的特徴位置検出手段と、解剖学的特徴位置検出手段により検出された上記被写体の解剖学的特徴位置に基づいて上記被写体の構造的物理量を計測する計測手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１８】
すなわち、第１の解剖学的特徴位置検出手段および第１の被写体構造計測装置のように、入力された被写体の医用画像に対応した人工画像を生成するのに用いられる形状情報を求めるのではなく、既に生成し保存されている複数の人工画像の中から、入力された医用画像と略合致する構造を有する人工画像を選択し、選択された人工画像が付帯する被写体の形状情報に基づいて被写体の解剖学的特徴位置を検出する。
【００１９】
なお、本発明の各手段をコンピュータに実行させるプログラムとして供給してもよい。
【００２０】
なお、医用画像とは、放射線画像に限るものではなく、ＣＴ装置やＭＲＩ装置によって得られた画像等でもよい。すなわち、被写体の解剖学的構造を表す画像であればいかなるものでもよい。
【００２１】
また、本発明において、画像とは、実際に表示された画像だけでなく、その画像を表示するための画像データをも含んだ表現として解釈する。例えば、「画像を得る」という表現は、厳密に表示された画像を得ていなくても、その画像を表示するための画像データを得ることをも含むものとする。
【００２２】
【発明の効果】
本発明の第１の解剖学的特徴位置検出装置によれば、入力された被写体の医用画像に対応した人工画像を生成するのに少なくとも用いられる形状情報を取得し、被写体の形状を明確に表す上記形状情報に基づいて上記被写体の解剖学的特徴位置を検出するようにしているので、従来方法では被写体の解剖学的構造において不明確な部分が存在するために解剖学的特徴位置の検出が困難であった医用画像に対しても、その被写体の解剖学的特徴位置を検出することができる。
【００２３】
なお、上記第１の解剖学的特徴位置検出装置において、上記形状情報を、被写体を構成する複数の解剖学的構造領域毎に取得すれば、入力された医用画像への細かいフィッティングが可能となり、解剖学的特徴位置の検出精度の向上が期待できる。
【００２４】
本発明の第１の被写体構造計測装置によれば、入力された被写体の医用画像に対応した人工画像を生成するのに少なくとも用いられる形状情報を取得し、被写体の形状を明確に表す上記形状情報に基づいて上記被写体の解剖学的特徴位置を検出し、検出された上記被写体の解剖学的特徴位置に基づいて上記被写体の構造的物理量を計測するようにしているので、従来手法では被写体の解剖学的構造において不明確な部分が存在するために解剖学的特徴位置の検出が困難であった医用画像に対しても、その被写体の解剖学的特徴位置を検出することができ、被写体の構造的物理量を計測することが可能となる。
【００２５】
なお、上記第１の被写体構造計測装置において、上記形状情報を、被写体を構成する複数の解剖学的構造領域毎に取得すれば、入力された医用画像への細かいフィッティングが可能となり、構造的物理量の計測精度の向上が期待できる。
【００２６】
本発明の第２の解剖学的特徴位置検出装置によれば、入力された被写体の医用画像に対応した人工画像を、複数の異なる人工画像の中から選択し、選択した人工画像が付帯している被写体の形状を明確に表す形状情報に基づいて上記被写体の解剖学的特徴位置を検出するようにしているので、第１の解剖学的特徴位置検出装置と同様、従来方法では被写体の解剖学的構造において不明確な部分が存在するために解剖学的特徴位置の検出が困難であった医用画像に対しても、その被写体の解剖学的特徴位置を検出することができる。
【００２７】
本発明の第２の被写体構造計測装置によれば、入力された被写体の医用画像に対応した人工画像を、複数の異なる人工画像の中から選択し、選択した人工画像が付帯している被写体の形状を明確に表す形状情報に基づいて上記被写体の解剖学的特徴位置を検出し、検出された上記被写体の解剖学的特徴位置に基づいて上記被写体の構造的物理量を計測するようにしているので、第１の被写体構造計測装置と同様、従来手法では被写体の解剖学的構造において不明確な部分が存在するために解剖学的特徴位置の検出が困難であった医用画像に対しても、その被写体の解剖学的特徴位置を検出することができ、被写体の構造的物理量を計測することが可能となる。
【００２８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の第１の被写体構造計測装置の実施形態について説明する。
【００２９】
図１は、本発明の第１の被写体構造計測装置の一実施形態である第１の心胸郭比計測装置の構成を示すブロック図である。図１に示す第１の心胸郭比計測装置は、入力された胸部放射線画像Ｐに対応した、その胸部の構造が画像Ｐと略合致する人工画像Ｐ′を、形状とテクスチャの固有成分を統合したパラメータを変化させることにより得られる形状情報Ｋ′とテクスチャ情報Ｔ′を用いて生成し、形状情報Ｋ′を取得する形状情報取得手段１０と、上記形状情報Ｋ′に基づいて心胸郭の輪郭形状を検出する心胸郭輪郭検出手段（解剖学的特徴位置検出手段）２０と、心胸郭輪郭検出手段２０により検出された心胸郭輪郭の位置情報ｄに基づいて心胸郭比を算出する心胸郭比算出手段（計測手段）３０とにより構成される。
【００３０】
次に、以上のように構成された第１の心胸郭比計測装置の作用について説明する。
【００３１】
図９に示すような、解剖学的構造の不明確な部分Ｕを含んだ胸部放射線画像Ｐが形状情報取得手段１０に入力されると、形状情報取得手段１０は、後述のＡＡＭの手法を用いて胸部放射線画像Ｐに対応した、すなわち、胸部の構造が略合致した人工画像Ｐ′を、形状とテクスチャの固有成分を統合したパラメータを変化させることにより得られる形状情報Ｋ′とテクスチャ情報Ｔ′を用いて生成し、形状情報Ｋ′を取得する。
【００３２】
ここで、人工画像を生成するために用いられるＡＡＭの手法について説明する。
【００３３】
ＡＡＭの手法は、マンチェスター大学の　Ｃｏｏｔｅｓらが提案している手法であり、″Ａｃｔｉｖｅ　Ａｐｐｅａｒａｎｃｅ　Ｍｏｄｅｌ（ＡＭＭ）″［Ｔ．Ｆ．　Ｃｏｏｔｅｓ，　ａｎｄ　Ｃ．Ｊ．　Ｔａｙｌｏｒ，　Ａｃｔｉｖｅ　Ａｐｐｅａｒａｎｃｅ　Ｍｏｄｅｌｓ，　Ｐｒｏｃ．　Ｅｕｒｏｐｅａｎ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｖｉｓｉｏｎ，　Ｖｏｌ．２，　ｐｐ．４８４−４９８，　Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，　１９９８］に述べられている。
【００３４】
本実施形態では、被写体の解剖学的構造を表している複数の異なる画像が蓄積記憶されているデータベース（以下、画像ＤＢという）中の各画像および各画像から抽出した解剖学的特徴の形状（ランドマーク）を教師データとして使用し上記ＡＡＭに適用する。教師データから被写体の構造の統計的なモデル（形状変化モデル、テクスチャ変化モデル、形状とテクスチャの相関モデル）を作成し、このモデルを用いることにより、入力された画像に対応した略任意の人工画像（形状とテクスチャ）を生成することが可能となる。
【００３５】
なお、上記被写体の構造の統計学的なモデルを作成する上で、画像ＤＢ中の画像は、実際に撮影されたものが好ましいが、蓄積された画像数が十分でないことも考えられるので、被写体の特徴的な基本構造を保ちながらランダムに作成された人工画像であってもよい。また、心臓肥大などの心臓疾患を持つ被写体の画像に対応した人工画像も生成できるよう、画像ＤＢにはそのような異常構造を持った被写体画像も含めておく必要がある。
【００３６】
以下、入力された画像に対応した人工画像を生成する手順について、胸部を撮影した放射線画像を例に説明する。図２は人工画像の生成手順を表すフローチャートを示す図である。
【００３７】
（１）平均形状・平均テクスチャの作成（＃１）
まず、画像ＤＢ中の各画像から被写体の解剖学的特徴の形状をランドマークとして抽出する。図３は、その例として、画像ＤＢ中の胸部画像Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３に対して肺野領域の外縁にランドマークを付した状態を示した図であり、図中記号Ｍで表した複数の黒点がランドマークである。これらランドマークとして用いる点は各画像中において同等の解剖学的特徴位置である。このようにしてランドマークとして抽出された各画像の形状から被写体の平均形状を作成する。図４は、被写体である胸部の平均形状を表した画像Ｓａを示す図である。なお、各画像の被写体形状をランドマークとして抽出する際には、平行移動成分について予め正規化しておく方がよい。例えば、胸部の放射線画像においては、肺野上端と水平方向（左右方向）の中心を揃える。
【００３８】
次に、画像ＤＢ中の各画像を、作成された平均形状にワーピング（Ｗａｒｐｉｎｇ）するために、各画像中のランドマーク各点の平均形状へのシフト量を算出する。図５は、胸部画像において肺野領域の外縁に付されたランドマーク（図中、記号Ｍで表す）の各点が、平均形状（図中、記号Ｋａで表す）へワーピングされる状態を示した図である。そして、ランドマーク各点のシフト量を、２次元５次多項式を用いて近似する。多項式近似の数式を以下に示す。
【００３９】
【数１】
2004008419.tif 000003
ここで、ｘ，ｙは各画像中のランドマーク各点の座標、ｘ′，ｙ′はワーピングされる平均形状上の座標、Δｘ，Δｙは平均形状へのシフト量、ｎは次数、ａｉｊ，ｂｉｊは係数である。なお、多項式近似の係数は最小自乗法を用いて求める。
【００４０】
上式を用いて、各画像について画素毎の平均形状へのシフト量を算出し、各画像を画素毎に平均形状へワーピングする。このとき、ワーピング後の座標が整数ではなく小数点以下を含む位置に移動する画素については、４近傍から１次近似で画素値を求める。つまり、ワーピング後の座標を囲む４つの画素に対して、ワーピング後の座標から各画素の座標までの距離に比例して画素値をそれぞれ分配するようにする。そして、平均形状へワーピングされた各画像から平均テクスチャを作成する。
【００４１】
この時点で、画像ＤＢ中の各画像の平均形状、平均形状へワーピングされた各画像、および平均テクスチャが得られる。
【００４２】
（２）形状変化モデルの作成（＃２）
画像ＤＢ中の各画像の形状と平均形状を用いて、被写体の形状に対して主成分分析を行い、固有形状を算出する。固有成分は文献　［Ｍａｔｔｈｅｗ　Ｔｕｒｋ，　Ａｌｅｘ　Ｐｅｎｔｌａｎｄ，　Ｅｉｇｅｎｆａｃｅｓ　ｆｏｒ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ　Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ，　ｖｏｌ．３，　ｎｕｍ１，　１９９１］に示す手法を用いて求める。固有形状の線形和を用いて任意形状が次式のように近似できる。
【００４３】
【数２】
2004008419.tif 000004
ここで、ｘは形状ベクトル（ｘ１，ｙ１，・・・，ｘｉ，ｙｉ，・・・，ｘｎ，ｙｎ）、ｘａｖｅは平均形状ベクトル、ＰＳは形状の固有ベクトル、ｂＳは形状係数のセット（組み合わせ）である。図６は、固有形状の例として、互いに異なる固有形状Ｋｅ１，Ｋｅ２，Ｋｅ３をランドマークＭで表したものである。なお、図中、実線のＫａは平均形状である。
【００４４】
（３）テクスチャ変化モデルの作成（＃３）
画像ＤＢ中の各画像のテクスチャと平均テクスチャを用いて、被写体のテクスチャに対して主成分分析を行い、固有テクスチャを算出する。
【００４５】
【数３】
2004008419.tif 000005
ここで、ｇはグレイレベル（テクスチャの画素値）のベクトル（ｇ１１，ｇ２１，・・・，ｇｉｊ，・・・，ｇｎｎ）、ｇａｖｅは平均グレイレベルのベクトル、Ｐｇはグレイレベルの固有ベクトル、ｂｇはグレイレベル係数のセットである。図７は、固有テクスチャの例として、互いに異なる固有テクスチャＴｅ１，Ｔｅ２，Ｔｅ３を示したものである。
【００４６】
（４）形状とテクスチャの相関モデルの作成（＃４）
画像ＤＢ中の各画像の形状／テクスチャは、各固有形状／固有テクスチャに投影した値からなる係数ｂＳ、ｂｇを用いて表現することができる。以下に示すように、これら係数に対してさらに主成分分析を行い、形状とグレイレベルをコントロールするアピアランスパラメータを算出する。
【００４７】
【数４】
2004008419.tif 000006
ここで、ＷＳは対角行列で各形状係数に対する重みである。
【００４８】
【数５】
2004008419.tif 000007
Ｑは固有ベクトル、ｃは形状とグレイレベルを制御するアピアランスパラメータ（ｃの平均は０）。このアピアランスパラメータを変化させることにより、画像ＤＢ中の画像から被写体の略任意の人工画像を生成することができる。
【００４９】
（５）人工画像の生成（＃５）
入力された放射線画像に対して、以下のような手続きで人工画像を生成する。
１．平均形状と平均形状内の画像から算出したアピアランスパラメータを初期値として設定する。
２．上位固有成分のアピアランスパラメータから順番にパラメータを少しずつ振りながら人工画像を作成して、作成した人工画像と入力された放射線画像との差分が最も小さくなるパラメータを探索する。
３．上記２．で求めたアピアランスパラメータの値から得られた人工画像を、入力された放射線画像に対応した人工画像として選択する。
【００５０】
上記手法によれば、予め、被写体の平均形状／テクスチャ、固有形状／固有テクスチャ、固有ベクトルＱといった各要素を求めておけば、アピアランスパラメータｃの調整のみによって、被写体の略任意の人工画像を生成することができる。
【００５１】
本実施形態においては、被写体の医用画像である胸部放射線画像について、上記各要素が既に求めてあるものとし、形状情報取得手段１０は、アピアランスパラメータｃの調整を行うだけで、入力された胸部の放射線画像Ｐに対応する人工画像Ｐ′を生成し、形状情報を取得することができるものとする。よって画像ＤＢは、本発明の第１の被写体構造計測装置の必須構成要素ではない。
【００５２】
なお、本実施形態においては、図８に示すように、人工画像Ｐ′を胸部の解剖学的構造領域である右肺野領域、左肺野領域、および心臓領域の３つの領域に分割し、それぞれの領域に対応する部分人工画像Ｐ１′，Ｐ２′，Ｐ３′を生成することにより、各解剖学的構造領域の形状情報Ｋ１′，Ｋ２′，Ｋ３′を取得する。すなわち、画像ＤＢ中の画像を、右肺野領域、左肺野領域、心臓領域に分け、各領域の画像毎に上述の変化モデルを作成し、式（９）〜（１１）で定義されるアピアランスパラメータｃ１，ｃ２，ｃ３を独立に動かしながら、式（１２）で定義される差分ΔＤが最も小さくなる上記パラメータを求め、部分人工画像Ｐ１′，Ｐ２′，Ｐ３′を生成する。
【数６】
2004008419.tif 000008
ここで、Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３は、入力された胸部放射線画像Ｐの各解剖学的構造領域に対応した部分画像、Δ（Ｐｉ−Ｐｉ′）は部分画像Ｐｉと部分人工画像Ｐｉ′との画素値の差総和、ｗ１，ｗ２，ｗ３は０〜１の重みを表す。
【００５３】
このように各領域の部分人工画像を生成し、各解剖学的構造領域の形状情報Ｋ１′，Ｋ２′，Ｋ３′を取得すれば、心胸郭比を算出する際に必要となる心臓幅と胸郭幅が計測可能な心胸郭輪郭を求めることができる（実際には心陰影の上下部の輪郭は正確に求められていないが、本実施形態では幅を計測するだけなので、問題はない）。また、一般的には、人工画像を幾つかの領域に分割することで、人工画像の調整の自由度が上がり、入力された被写体の医用画像に対し、より正確に対応した人工画像を生成することができるという利点もある。
【００５４】
心胸郭輪郭検出手段２０は、このようにして部分人工画像Ｐ１′，Ｐ２′，Ｐ３′を生成した際に得られた被写体の各解剖学的構造領域の形状情報Ｋ１′，Ｋ２′，Ｋ３′に基づいて心胸郭輪郭を検出する。被写体の各領域の形状情報が表す形状Ｋ１′，Ｋ２′，Ｋ３′（簡単のため形状情報とそれに対応する形状を同じ記号を用いて表す）は、具体的には、ランドマークで表現されているが、このランドマークから心胸郭輪郭を求めるには、スムージング処理や１次近似による手法等を用いて、ランドマークを結ぶ線を引くことにより実現できる。図１０は、被写体の各領域の形状Ｋ１′，Ｋ２′，Ｋ３′のランドマークと、これらランドマークを上記の手法により結線して求めた心胸郭輪郭を示している。
【００５５】
検出された心胸郭輪郭の位置情報ｄが心胸郭比算出手段３０に入力されると、心胸郭比算出手段３０において、胸郭外側の輪郭の最大径Ｌ２と心陰影の輪郭の最大径Ｌ１が検出され、心胸郭比（Ｌ１／Ｌ２）が算出される。
【００５６】
医用画像から被写体の形状輪郭を抽出して検出する従来の手法では、画像に不明確な領域が存在すると、被写体が認識できずにエラーが生じたり、検出できたとしても大きな誤差を含むものであったりしたため、構造的物理量の計測を正しく行うことができなかったが、本心胸郭比計測装置によれば、そのような不明確な部分を含む画像に対しても、その画像に対応した人工画像を生成し、その結果得られた被写体の形状情報に基づいて被写体の形状輪郭を求めることができるので、エラーや大きな誤差が生じることなく、構造的物理量の計測を正しく行うことができる。
【００５７】
続いて、本発明の第２の被写体構造計測装置の実施形態について説明する。
【００５８】
図１１は、本発明の第２の被写体構造計測装置の一実施形態である第２の心胸郭比計測装置の構成を示すブロック図である。図１１に示す第２の心胸郭比計測装置は、胸部の構造を表す複数の異なる人工画像に対応した複数の異なる人工画像データが、それぞれの人工画像が表す胸部の形状情報を付帯して保存されている人工画像データ保存手段４０と、人工画像データが表す複数の異なる人工画像の中から、入力された胸部放射線画像Ｐと略合致する構造を有する人工画像を選択する人工画像選択手段５０と、人工画像選択手段により選択された人工画像Ｐ′が付帯する胸部の形状情報Ｋ′に基づいて心胸郭の輪郭形状を検出する心胸郭輪郭検出手段（解剖学的特徴位置検出手段）２０と、心胸郭輪郭検出手段２０により検出された心胸郭輪郭の位置情報ｄに基づいて心胸郭比を算出する心胸郭比算出手段（計測手段）３０とにより構成される。
【００５９】
上記のように構成された第２の心胸郭比計測装置によれば、第１の心胸郭比計測装置のように、入力された画像Ｐに対応した人工画像を生成し、形状情報を取得するのではなく、既に生成し保存されている複数の人工画像の中から、被写体である胸部の構造が入力された医用画像Ｐと略合致する構造を有する人工画像Ｐ′を選択し、その選択した人工画像Ｐ′が付帯する胸部の形状情報Ｋ′に基づき心胸郭輪郭を検出し、心胸郭比を算出する。
【００６０】
なお、この場合においても、人工画像Ｐ′は、右肺野領域、左肺野領域、および心臓領域など複数の領域に分割して、それぞれの領域に対応する部分人工画像を選択するようにすることもできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の被写体構造計測装置の一実施形態としての心胸郭比計測装置の概略構成図
【図２】人工画像の生成手順を示すフローチャート
【図３】画像ＤＢ中の胸部画像に対して肺野領域の外縁にランドマークを付した状態を示す図
【図４】胸部の平均形状を表す画像Ｓａを示す図
【図５】胸部画像において肺野領域の外縁に付されたランドマーク各点が平均形状へワーピングされる状態を示す図
【図６】互いに異なる固有形状をランドマークで表す図
【図７】互いに異なる固有テクスチャを示す図
【図８】右肺野領域、左肺野領域、心臓領域に対応する部分人工画像を表すＰ１′、Ｐ２′、Ｐ３′を示す図
【図９】胸部放射線画像Ｐを示す図
【図１０】各領域の形状Ｋ１′，Ｋ２′，Ｋ３′および心胸郭輪郭を示す図
【図１１】本発明の第２の被写体構造計測装置の一実施形態としての第２の心胸郭比計測装置の概略構成図
【符号の説明】
１０　　形状情報取得手段
２０　　心胸郭輪郭検出手段
３０　　心胸郭比算出手段
４０　　人工画像データ保存手段
５０　　人工画像選択手段
ｄ　　　心胸郭輪郭の位置情報
Ｋ′　　人工画像Ｐ′に対応する被写体の形状情報
Ｋ１′〜Ｋ３′　部分人工画像Ｐ１′〜Ｐ３′に対応する各領域の形状情報
Ｋａ　　胸部の平均形状
Ｋｅ１〜Ｋｅ３　固有形状
Ｍ　　　ランドマーク
Ｐ′　　画像Ｐに対応する人工画像
Ｐ１′〜Ｐ３′　人工画像Ｐの部分人工画像
Ｐ　　　胸部放射線画像
Ｓ１〜Ｓ２　　　画像ＤＢ中の画像
Ｓａ　　画像ＤＢ中の画像の平均形状を表した画像
Ｔｅ１〜Ｔｅ３　固有テクスチャ
Ｕ　　　画像Ｐ上の不明確な部分
【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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