(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体の胸部を単純Ｘ線撮影して得られた胸部撮影画像を記憶する胸部撮影画像記憶手段と、
前記胸部撮影画像より肋骨領域を推定する肋骨領域推定手段と、
前記胸部撮影画像上の肺野領域より前記肋骨領域を除いた肋骨外領域を抽出する肋骨外領域抽出手段と、
前記肋骨外領域の画像に基づいて、前記胸部撮影画像上の前記肺野領域内の軟部に寄与する画素値成分を推定した軟部推定画像を生成する軟部画像推定手段と、
前記胸部撮影画像より前記軟部推定画像を除去して、前記胸部撮影画像の画素値のうち肋骨に寄与する画素値成分からなる骨部推定画像を生成する骨部推定画像生成手段と、
前記骨部推定画像から肋骨領域を検出する肋骨領域検出手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
軟部画像推定手段が、多数の被写体を撮影して得られた胸部撮影画像の軟部の画素値を統計的な分析手段を用いて分析した結果に基づいて推定するもの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】
前記分析手段が主成分分析であり、
前記結果として前記軟部の主成分画像を得るものであり、
前記軟部画像推定手段が、前記得られた主成分画像の重み付け加算により前記被写体の軟部の画素値を推定した軟部推定画像を生成するものであることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
被写体の胸部を単純Ｘ線撮影して得られた胸部撮影画像を胸部撮影画像記憶手段に記憶する胸部撮影画像記憶ステップと、
前記胸部撮影画像より肋骨領域を推定する肋骨領域推定ステップと、
前記胸部撮影画像上の肺野領域より前記肋骨領域を除いた肋骨外領域を抽出する肋骨外領域抽出ステップと、
前記肋骨外領域の画像に基づいて、前記胸部撮影画像上の前記肺野領域内の軟部に寄与する画素値成分を推定した軟部推定画像を生成する軟部画像推定ステップと、
前記胸部撮影画像より前記軟部推定画像を除去して、前記胸部撮影画像の画素値のうち肋骨に寄与する画素値成分からなる骨部推定画像を生成する骨部推定画像生成ステップと、
前記骨部推定画像から肋骨領域を検出する肋骨領域検出ステップとを備えたことを特徴とする画像処理方法。
【請求項５】
コンピュータを、
被写体の胸部を単純Ｘ線撮影して得られた胸部撮影画像を記憶する胸部撮影画像記憶手段と、
前記胸部撮影画像より肋骨領域を推定する肋骨領域推定手段と、
前記胸部撮影画像上の肺野領域より前記肋骨領域を除いた肋骨外領域を抽出する肋骨外領域抽出手段と、
前記肋骨外領域の画像に基づいて、前記胸部撮影画像上の前記肺野領域内の軟部に寄与する画素値成分を推定した軟部推定画像を生成する軟部画像推定手段と、
前記胸部撮影画像より前記軟部推定画像を除去して、前記胸部撮影画像の画素値のうち肋骨に寄与する画素値成分からなる骨部推定画像を生成する骨部推定画像生成手段と、
前記骨部推定画像から肋骨領域を検出する肋骨領域検出手段として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、胸部撮影画像に撮影された被写体の肋骨領域を検出する画像処理装置、画像処理方法およびその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、デジタル医用画像に基づいて、その画像における異常陰影を、計算機を用いて自動的に検出する診断支援装置（ＣＡＤ：Computer Aided Diagnose）が提供されており、その１つとして、デジタル胸部Ｘ線画像に基づいて、その胸部の画像における腫瘤陰影を検出する胸部ＣＡＤがある。
【０００３】
胸部Ｘ線画像には、肋骨や鎖骨など様々な解剖学的特徴を有する構造物が現れた画像である、いわゆる「背景画像」が存在するが、この背景画像は、異常陰影を検出する上で障害となり、検出能力を低下させる原因となっている。そこで、このような背景画像をフィルタリング処理によって除去し、胸部ＣＡＤ処理を行う手法が提案されている（例えば、特許文献１）。
【０００４】
また、胸部の解剖学的構造は複雑であり、上記のフィルタリング処理を用いた胸部ＣＡＤでは、背景特徴画像を十分に除去することができず、異常陰影の検出性能が向上しないという問題があった。そこで、人工画像を生成して、背景画像となる骨などの解剖学的な構造物を除去する方法が提案されている（例えば、特許文献２）。
【特許文献１】特開平６−１２１７９２号公報
【特許文献２】特開２００５−０２０３３８公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、胸部画像から被写体の肋骨形状を抽出しようとすると、心臓や血管など肋骨以外の構造物に影響されて肋骨形状を正確に把握することは困難であった。そのため、胸部ＣＡＤ処理で異常陰影の検出を行う上で障害になっていた。
【０００６】
本発明は、上記事情に鑑み、異常陰影の検出性能をより向上させることが可能な画像処理装置、画像処理方法およびその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】
本発明の画像処理装置は、被写体の胸部を単純Ｘ線撮影して得られた胸部撮影画像を記憶する胸部撮影画像記憶手段と、
前記胸部撮影画像より肋骨領域を推定する肋骨領域推定手段と、
前記胸部撮影画像上の肺野領域より前記肋骨領域を除いた肋骨外領域を抽出する肋骨外領域抽出手段と、
前記肋骨外領域の画像に基づいて、前記胸部撮影画像上の前記肺野領域内の軟部に寄与する画素値成分を推定した軟部推定画像を生成する軟部画像推定手段と、
前記胸部撮影画像より前記軟部推定画像を除去して、前記胸部撮影画像の画素値のうち肋骨に寄与する画素値成分からなる骨部推定画像を生成する骨部推定画像生成手段と、
前記骨部推定画像から肋骨領域を検出する肋骨領域検出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００８】
また、本願発明の画像処理方法は、被写体の胸部を単純Ｘ線撮影して得られた胸部撮影画像を胸部撮影画像記憶手段に記憶する胸部撮影画像記憶ステップと、
前記胸部撮影画像より肋骨領域を推定する肋骨領域推定ステップと、
前記胸部撮影画像上の肺野領域より前記肋骨領域を除いた肋骨外領域を抽出する肋骨外領域抽出ステップと、
前記肋骨外領域の画像に基づいて、前記胸部撮影画像上の前記肺野領域内の軟部に寄与する画素値成分を推定した軟部推定画像を生成する軟部画像推定ステップと、
前記胸部撮影画像より前記軟部推定画像を除去して、前記胸部撮影画像の画素値のうち肋骨に寄与する画素値成分からなる骨部推定画像を生成する骨部推定画像生成ステップと、
前記骨部推定画像から肋骨領域を検出する肋骨領域検出ステップとを備えたことを特徴とするものである。
【０００９】
また、本願発明のプログラムは、コンピュータを、
被写体の胸部を単純Ｘ線撮影して得られた胸部撮影画像を記憶する胸部撮影画像記憶手段と、
前記胸部撮影画像より肋骨領域を推定する肋骨領域推定手段と、
前記胸部撮影画像上の肺野領域より前記肋骨領域を除いた肋骨外領域を抽出する肋骨外領域抽出手段と、
前記肋骨外領域の画像に基づいて、前記胸部撮影画像上の前記肺野領域内の軟部に寄与する画素値成分を推定した軟部推定画像を生成する軟部画像推定手段と、
前記胸部撮影画像より前記軟部推定画像を除去して、前記胸部撮影画像の画素値のうち肋骨に寄与する画素値成分からなる骨部推定画像を生成する骨部推定画像生成手段と、
前記骨部推定画像から肋骨領域を検出する肋骨領域検出手段として機能させることを特徴とするものである。
【００１０】
「肋骨領域」とは、胸部撮影画像上に肋骨が撮影されている領域をいい、「肋骨外領域」とは、胸部撮影画像上の肺野領域から「肋骨領域」を除いた領域をいう。
【００１１】
「胸部撮影画像」上の画素値は、撮影されている肋骨や心臓や肺野などの解剖学的な構造物に応じた濃度を表す画素値となり、心臓や肺野などの軟部と肋骨が重なったところは、軟部による濃度と肋骨による濃度に影響された濃度を表わす画素値となる。
【００１２】
「胸部撮影画像上の肺野領域内の軟部に寄与する画素値成分」とは、胸部撮影画像上の肺野領域内の画素値のうち肋骨の影響を除いた軟部の解剖学的な構造物に寄与する画素値成分をいう。
【００１３】
「胸部撮影画像の画素値のうち肋骨に寄与する画素値成分」とは、「胸部撮影画像を構成する画素の画素値」から肋骨以外の解剖学的な構造物の影響を除いた肋骨に寄与する画素値成分をいう。
【００１４】
また、軟部画像推定手段は、多数の被写体を撮影して得られた胸部撮影画像の軟部の画素値を統計的な分析手段を用いて分析した結果に基づいて推定するものが望ましい。
【００１５】
また、前記分析手段が主成分分析であり、
前記結果として前記軟部の主成分画像を得るものであれば、
前軟部画像推定手段は、前記得られた主成分画像の重み付け加算により前記所定の被写体の軟部の画素値を推定した軟部推定画像を生成するものであることを特徴とするものであってもよい。
【００１６】
「主成分画像」は、軟部の画素値を主成分分析した結果得られた主成分を表わす画像をいう。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、胸部撮影画像上の肋骨領域を除いた肋骨外領域から軟部画像を推定し、胸部撮影画像より推定した軟部画像除去して骨部推定画像を生成し、軟部の影響が除去された骨部推定画像から肋骨領域を検出することにより、肋骨領域の精度よく検出することができる。
【００１８】
また、主成分分析により肋骨領域を除いた肋骨外領域から軟部画像を推定することにより、肋骨と重なって撮影された軟部の画像を推定することが可能になり、軟部の影響を除いた骨部画像から肋骨領域を正確に推定することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。図１は本発明の画像処理装置の概略構成を示す図である。
【００２０】
図１に示すように画像処理装置１は、被写体の胸部を単純Ｘ線撮影して得られた胸部撮影画像１００を記憶する胸部撮影画像記憶手段１０と、胸部撮影画像より肋骨領域を推定する肋骨領域推定手段２０と、胸部撮影画像上の肺野領域より前記肋骨領域を除いた肋骨外領域を抽出する肋骨外領域抽出手段３０と、肋骨外領域の画像に基づいて、前記胸部撮影画像上の前記肺野領域内の軟部に寄与する画素値成分を推定した軟部推定画像を生成する軟部画像推定手段４０と、胸部撮影画像より前記軟部推定画像を除去して、前記胸部撮影画像の画素値のうち肋骨に寄与する画素値成分からなる骨部推定画像を生成する骨部推定画像生成手段５０と、骨部推定画像から肋骨領域を検出する肋骨領域検出手段６０とを備える。
【００２１】
胸部撮影画像１００は、CR装置などを用いて、被写体を単純X線撮影して得られる画像である。単純X線撮影して取得された画像には、被写体の胸部内の解剖学的な組織のX線透過率（あるいは吸収率）に応じた濃度の画素値で各組織が現れる。肋骨などはX線の吸収率が高いために、肋骨が存在する部位は胸部撮影画像１００上に白く表れるが、胸部撮影画像１００上に現れる濃度はX線が透過した全ての臓器の吸収率に影響されるため、肋骨を撮影した箇所であっても、その肋骨に重なって撮影された肋骨以外の肺野や心臓などの他の臓器に影響された濃度になる。そのため、同じ厚さの肋骨であっても、肋骨下にある臓器が肺野であるか心臓であるかによって異なる濃度で胸部撮影画像１００上に現れる。
【００２２】
ここで、画像処理装置１で検査対象の被写体の胸部撮影画像１００より肋骨下にある臓器の影響を除いて肋骨領域を検出する処理の流れについて、図８のフローチャートに従って説明する。
【００２３】
まず、肋骨領域推定手段２０で、胸部撮影画像記憶手段１０に記憶されている被写体の胸部撮影画像１００から、エッジ抽出フィルタを用いて胸部撮影画像よりエッジ画像を生成して、エッジ画像から放物線検出するハフ変換などを用いて肋骨らしい放物線を見つけて、肋骨形状を検出する方法（例えば、Peter de Souza, “Automatic Rib Detection in Chest Radiographs”, Computer Vision, Graphics and image Processing 23, 129-161 (1983)を参照）を用いて肋骨形状を認識した後、この肋骨形状から肋骨領域を推定する（Ｓ１００）。このようにして胸部撮影画像１００から推定した肋骨領域は、胸部撮影画像１００上の心臓や血管など軟部の構造物に影響されるため低精度のものとなる。
【００２４】
次に、胸部撮影画像１００上の肺野領域から肋骨領域を除いた肋骨外領域から、軟部を推定した軟部推定画像を生成して、この軟部推定画像を胸部撮影画像１００から削除した骨部推定画像から正確な肋骨領域を検出する。
【００２５】
さらに、肋骨外領域抽出手段３０で、胸部撮影画像１００から肺野領域を検出し（具体的には、例えば、本出願人により提案されている特開2003-6661などに開示しているように、胸部画像の心胸郭の略中心となる点を規準にして極座標変換し、平均的な心胸郭の輪郭と略相似形となる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心胸郭の輪郭を自動抽出する手法を用いることができる。）、検出した肺野領域から肋骨領域推定手段２０により推定した肋骨領域を除いた肋骨外領域を抽出する（Ｓ１０１）。図４(a)に示すような胸部撮影画像１００の肺野から肋骨領域をくり抜くと、同図(b)に示すように、肋骨外領域の画像１１０は軟部の画像となる。
【００２６】
軟部画像推定手段４０は、抽出した肋骨外領域の画像１１０から軟部全体の画像を推定して軟部推定画像を人工的に生成する（Ｓ１０２）。具体的に、軟部画像推定手段４０は、エネルギーサブトラクションにより得られえた多数の軟部画像を統計的に分析した結果を用いて、軟部推定画像を生成する。具体的には、エネルギーサブトラクションにより得られえた多数の軟部画像に対して、主成分分析（PCA：Principal Component Analysis）処理を施して軟部画像の主成分（ベクトル成分）を求め、主成分を用いることにより軟部推定画像を人工的に再現することができる。
【００２７】
そこで、まず、図２のような軟部画像を長方形などの規格化形状に変形する。
【００２８】
変形する際には、変形前の座標をＢ（ｘＢ,ｙＢ）、変形後の対応する位置の座標をＡ（ｘＡ,ｙＡ）としたときに、肺野の最高部と最低部のｙ座標をそれぞれｙＢ，up,ｙＢ，down，ｙＡ，up,ｙＡ，downとして、式(1)のようにＢのｙ座標と対応するＡのｙ座標に変換する。
【数１】
0004738970.tif 000002
【００２９】
また、ｙＢにおける肺野左右の位置をｘＢ，left,ｘＢ，rightとし、ｙＡにおける肺野左右の位置をｘＡ，left,ｘＡ，rightとしたとき、ｙＢにおける肺野左右の位置がＡにおける肺野左右の位置に一致するように式(2)のように変形する。
【数２】
0004738970.tif 000003
【００３０】
このようにして長方形に変形した軟部画像の平均画像（平均軟部濃度画像）Xaveと（図２(a)参照））、軟部画像と平均軟部濃度画像との差分画像を主成分分析することによって得られた第１〜第ｎの主成分（主成分画像）である軟部主成分濃度画像Xi（i＝1,2,3,…,n）を求め（同図（ｂ）参照、この図では、第７番目までの主成分を求めている）、平均軟部濃度画像Xaveと軟部主成分濃度画像Xi（i＝1,2,…,n）の重み付き和により軟部推定画像Xを式(3)のように表すことができる。
X＝Xave＋Σi ai・Xi                          (3)
X   ： 軟部画像上の画素の画素値を成分に持つベクトル
Xave ： 平均軟部濃度画像上の画素の画素値を成分に持つベクトル
Xi  ： i番目の軟部主成分濃度画像を表す主成分ベクトル
ai  ： i番目の主成分ベクトルに対する重み係数
【００３１】
そこで、検査対象の被写体の胸部撮影画像１００の軟部画像を推定する際には、上記(3）式の関係を用いて、肋骨外領域の画素値と一致するように重み係数を決定して、図５に示すような検査対象の被写体の軟部推定画像を生成する。
【００３２】
あるいは、図３に示すように、軟部の平均形状に規格化して、図３(a)に示すような平均軟部濃度画像と図３(b)に示すような主成分濃度画像とを生成して、被写体の胸部撮影画像１００から肋骨以外の軟部の濃度と一致するように重み係数を決定して、その被写体の軟部推定画像Ｘ（例えば、図５に示すような画像）を生成するようにしてもよい。
【００３３】
次に、骨部推定画像生成手段５０で、胸部撮影画像１００から軟部推定画像を差し引くことにより胸部撮影画像１００のうち軟部に寄与する濃度を除去して、胸部撮影画像１００の画素値のうち肋骨に寄与する画素値成分からなる図６に示すような骨部推定画像を生成する（Ｓ１０３）。
【００３４】
そこで、肋骨領域検出手段６０で、骨部推定画像から再度、骨領域推定手段２０と同様にエッジ抽出フィルタや放物線検出するハフ変換などにより肋骨形状を認識して、この肋骨形状から肋骨領域を検出する（Ｓ１０４）。
【００３５】
あるいは、肋骨領域検出手段６０では、被写体を撮影して得た胸部撮影画像から肋骨形状を抽出し、撮影して得られた複数の胸部撮影画像の肋骨形状に対して主成分分析をした結果を用いて数の肋骨モデル形状Ｍを生成し、生成した複数の肋骨モデル形状Ｍの中から、抽出された被写体肋骨形状と最も類似した肋骨モデル形状Ｍを探索し、探索された肋骨モデル形状Ｍを被写体の肋骨形状であると推定して、この肋骨形状に基づいて肋骨領域を検出するようにしてもよい。
【００３６】
具体的には、肋骨形状を以下のように主成分分析をして肋骨モデル形状を生成する。
【００３７】
まず、事前に、図７(A)に示すように多くの正常な胸部を表す胸部画像Ｓから、肋骨の形状（同図(B)）を抽出する。肋骨の全体の形状は、肋骨の輪郭を形成する肋骨上の多数の点（特徴点、同図(B)の黒丸）を用いて表す。この肋骨の全体の形状を表す形状ベクトルＸは、例えば、肋骨上の１００個の点を抽出し、この１００個の点の座標（ｘ，ｙ）を順次並べたベクトルを肋骨形状ベクトルとして、式(4)のように表すことができる。
【数３】
0004738970.tif 000004
【００３８】
そこで、過去撮影された正常な胸部を表す胸部撮影画像Ｓを数多く集めたものから、上記式(4)で表される形状ベクトルを抽出して、形状ベクトルに対して主成分分析を行って主成分ベクトルを求めることにより、蓄積されている胸部撮影画像Ｓの肋骨形状を独立した少数のベクトル成分であらわすことができる。具体的には平均形状と蓄積されている胸部撮影画像Ｓの肋骨形状との差分ベクトルを主成分分析して第１〜第ｎの主成分ベクトルＡｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）を得た場合には、肋骨の平均形状ベクトルと主成分ベクトルＡｉを用いて（図７(C)参照）、肋骨モデル形状Ｍは式(5)のように表される。
【数４】
0004738970.tif 000005
【００３９】
式（5）の係数を変えることにより複数の肋骨モデル形状Ｍを生成し、この複数の肋骨モデル形状Ｍのなかから、撮影した肋骨形状に最も近いものを被写体の肋骨形状とし、この肋骨形状に基づいて肋骨領域を検出する。
【００４０】
このようにして軟部画像を除去した胸部撮影画像から検出された肋骨領域は、肋骨領域推定手段２０で推定した肋骨領域より精度の高いものとなる。
【００４１】
以上、詳細に説明したように、肋骨領域を軟部組織の撮影されている背景画像を除去して検出するようにすることで、肋骨領域を正確に検出することが可能になる。このようにして得られた肋骨画像を用いて、原画像から肋骨を除去するようにすれば、軟部画像が正確に抽出することができ、ガン等による異常な陰影を正確に検出することが可能になる。
【００４２】
また、肋骨領域推定手段２０においても、肋骨領域検出手段６０で説明した主成分分析の手法を用いて肋骨領域を推定するようにしてもよい。
【００４３】
また、上述の各手段を備えたプログラムをコンピュータにインストールすることにより、コンピュータを画像処理装置として動作させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明の画像処理装置の概略構成を示す図
【図２】軟部画像の主成分分析の結果の一例（その１）
【図３】軟部画像の主成分分析の結果の一例（その２）
【図４】胸部撮影画像と肋骨外領域の一例
【図５】軟部推定画像の一例
【図６】骨部推定画像の一例
【図７】肋骨形状の主成分分析を説明するための図
【図８】画像処理装置の処理の流れを説明するためのフローチャート
【符号の説明】
【００４５】
１      画像処理装置
１０    胸部撮影画像記憶手段
２０    肋骨領域推定手段
３０    肋骨外領域抽出手段
４０    軟部画像推定手段
５０    骨部推定画像生成手段
６０    肋骨領域検出手段
１００  胸部撮影画像
Ｍ      肋骨モデル形状
【図１】
0004738970.tif 000006
【図７】
0004738970.tif 000007
【図８】
0004738970.tif 000008
【図２】
0004738970.tif 000009
【図３】
0004738970.tif 000010
【図４】
0004738970.tif 000011
【図５】
0004738970.tif 000012
【図６】
0004738970.tif 000013