(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
骨部を含む医療用画像を画像処理する画像処理方法であって、
注目画素の画素値が該注目画素と同一ライン上の前後に位置する画素の画素値より低い場合は、該注目画素の位置を凹部領域として検出し、該凹部領域に基づき、骨部領域の中心部分を推測し、前記推測された骨部領域の中心部分に基づき、医療用画像における骨部領域を抽出する工程と、
前記抽出した骨部領域から算出した特徴量に基づき前記骨部を含む医療用画像を階調変換する工程と、を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
骨部を含む医療用画像を画像処理する画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、注目画素の画素値が該注目画素と同一ライン上の前後に位置する画素の画素値より低い場合は、該注目画素の位置を凹部領域として検出し、該凹部領域に基づき、骨部領域の中心部分を推測し、前記推測された骨部領域の中心部分に基づき、医療用画像における骨部領域を抽出し、  前記抽出した骨部領域から算出した特徴量に基づき前記骨部を含む医療用画像を階調変換する、ことを実現するためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、医療用画像を解析し、特定の解剖学的領域を抽出するものに関する。
【０００２】
【従来の技術】
センサ、カメラ等の撮影装置で撮影されたデータを、モニター画面、Ｘ線診断用フィルム等に表示する場合、撮影されたデータに対して階調変換を行い、観察しやすい濃度値に変換するのが一般的である。例えば、膝関節部等の撮影データをＸ線診断用のフィルムに表示する場合、階調変換のための特徴量を抽出し、抽出した特徴量を一定濃度になる様に変換することが行われる。
【０００３】
この様な階調変換を行う方法として、例えば、画像全体のヒストグラムを作成し、作成したヒストグラムを解析して特徴量を求める方法が知られている。このようなヒストグラムから特徴量を算出する場合には、照射野領域認識を行い、照射野領域内の画像のヒストグラムから特徴量が計算される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したようなヒストグラム解析により骨部領域の画素値を抽出する場合、おおまかな骨部領域の画素値を抽出することはできるが、骨部領域の画素値を正確に抽出することは困難である。したがって、高精度な階調変換を行うことは困難である。
【０００５】
また、照射領域内の画素のヒストグラムを用いる場合は、照射領域抽出の精度に、特徴量抽出処理の精度が影響されるという問題がある。
【０００６】
本発明は、上述の点に鑑みてなされたものであり、高精度に安定して特徴量を抽出することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は以下の構成を有する。
【０００８】
本願請求項１記載の発明は、医療用画像を解析し、特定の解剖学的領域を抽出する画像処理装置であって、前記医療用画像における凹部領域を検出する手段と、前記抽出された凹部領域内の画素値に基づき前記特定の解剖学的領域を抽出する抽出手段とを有することを特徴とする。
【０００９】
本願請求項５記載の発明は、骨部を含む医療用画像を解析し、骨部領域の特徴量を求める画像処理方法であって、前記医療用画像における凹部領域を検出し、前記検出された凹部領域に基づき、骨部領域の中心部分を推測し、前記推測された骨部領域の中心部分に基づき、前記医療画像における骨部領域を抽出し、前記骨部領域に属する画素から、前記骨部の特徴量を求めることを特徴とする。
【００１０】
【発明の実施の形態】
（実施形態１）
図１は、実施の形態１で用いるＸ線撮影装置１００を示す。Ｘ線撮影装置１００は、画像処理機能を有するＸ線の撮影装置であり、前処理回路１０６、ＣＰＵ１０８、メインメモリ１０９、操作パネル１１０、画像変換回路１１１を備えており、ＣＰＵバス１０７を介して互いにデータ授受する。
【００１１】
さらに、Ｘ線撮影装置１００は、前処理回路１０６に接続されたデータ収集回路１０５と、データ収集回路１０５に接続された２次元Ｘ線センサ１０４及びＸ線発生回路１０１とを備えており、これらの各回路はＣＰＵバス１０７にも接続されている。
【００１２】
上述の様なＸ線撮影装置１００において、メインメモリ１０９は、ＣＰＵ１０８での処理に必要な各種のデータなどが記憶されるものであると共に、ＣＰＵ１０８の作業用のワークメモリとして使用されるＣＰＵ１０８は、メインメモリ１０９を用いて、操作パネル１１０からの操作に応じて装置全体の動作制御等を行う。これによりＸ線撮影装置１００は、以下のように動作する。
【００１３】
まず、Ｘ線発生回路１０１は、被検査体１０３に対してＸ線ビーム１０２を放射する。Ｘ線発生回路１０１から放射されたＸ線ビーム１０２は、被検査体１０３を減衰しながら透過して、２次元Ｘ線センサ１０４に到達する。そして、２次元Ｘ線センサ１０４はＸ線画像を出力する２次元Ｘ線センサ１０４から出力されるＸ線画像は、例えば膝像等の人体部画像である。
【００１４】
データ収集回路１０５は、２次元Ｘ線センサ１０４から出力されたＸ線画像を電気信号に変換して前処理回路１０６に供給する。前処理回路１０６は、データ収集回路１０５からの信号（Ｘ線画像信号）に対して、オフセット補正処理やゲイン補正処理等の前処理を行う。この前処理回路１０６で前処理が行われたＸ線画像信号は原画像として、ＣＰＵ１０８の制御により、ＣＰＵバス１０７を介して、メインメモリ１０９、画像処理回路１１１に転送される。
【００１５】
１１１は画像処理回路であり、画像処理回路は、画像の凹部領域を抽出する凹部領域抽出回路１１２、凹部領域抽出回路１１２で抽出した凹部領域から所定領域を抽出する領域抽出回路１１３、領域抽出回路１１３で抽出した所定領域から階調変換のための特徴量を算出する特徴抽出回路１１４、特徴抽出回路１１４で算出した特徴量に基づき画像の階調変換を行う階調変換回路１１５を備える。
【００１６】
図２、図３は実施の形態１の処理の流れを示す図である。図３は凹部領域抽出回路１１２及び領域抽出回路１１３の処理の流れを示す図である。図４（ａ）は膝の画像であり、３１が被写体を水平に横切るラインを示し、３２が照射野領域の端部を示す。図４（ｂ）はライン３１上のプロファイルを示す。図において、ａ，ｂ，ｃが同一行内の３点を示し、ｄが点ｂからの一定距離範囲を示す。図５は図４から抽出した骨部領域のラインであり、４１が骨部領域を示す。図６（ａ）は背骨画像であり、５２が照射領域を示し、ライン５３が抽出した線状の骨部領域を示し、５１が被写体を水平に横切るラインである。図６（ｂ）はライン５１上のプロファイルを示し、間隔ａは凹部の最小画像点からの一定距離を示す。図７は図６（ａ）での骨部領域を抽出した画像を示し、６２が照射端を、６３が骨部領域を示す。
【００１７】
画像処理回路１１１の動作について図２、図３を用いて説明する。まず、凹部領域抽出回路１１２、領域抽出回路１１３で骨部領域を抽出する（ｓ１０１）。
【００１８】
ステップｓ１０１の処理の詳細を図３を用いて説明する。凹部領域抽出回路１１２は各行の凹部領域を抽出する。具体的には、同一行の画素点を画像端部から逐次抽出し、抽出した画素点が凹部出るかどうかを逐次判定する。凹部であるかどうか判定するために、例えば図３（ｂ）に示されるように抽出した画素点ｂとその前後の一定間隔にある２点ａ、ｃを抽出する（ｓ２０１）。そして、抽出した３点の画素値の値を比較する事で画素点ｂが凹部であるかどうかを判定する。例えば図３（ｂ）の３点の画素値がａ＞ｂかつｃ＞ｂならばｂ点は凹であると判定し、そうでなければ凹部でないと判定する（ｓ２０２、ｓ２０３）。もし凹部であるならその画素点の座標と画素値をメインメモリ１０９に保存し（ｓ２０４）、凹部でなければ保存することなく、隣の画素点を抽出し、同様の判定処理を行う。ステップｓ２０１〜ｓ２０４の処理をもう一方の画像端部まで繰り返し、凹部領域を画像全体から抽出する。
【００１９】
領域抽出回路１１３は、行毎に凹部領域内の最大画素値を示す画素値点を抽出する（ｓ２０５）。さらに、抽出した最大画素値点から一定距離内（例えば図３（ｂ）に示す距離ｄ）にある同一行内の凹部領域の最低画素値点を抽出する（ｓ２０６）。
【００２０】
ステップｓ２０６で抽出された画素点は骨部の中心あたりの画素点である。凹部領域内の最大画素値を示す画素点は照射領域内から抽出される。さらに被写体が軟部組織と骨部から構成され場合には、す抜け、軟部組織、骨部と順に画素値が低下する性質が有り、骨部の中心部辺りの画素値が照射領域内では最も低い画素値を示す。また、通常撮影では凹部領域の最大画素値を示す画素点と骨部までの距離は、凹部領域の最大画素値を示す画素点と照射端部の点の距離より短い関係にある。そのため、凹部領域の最大画素値を示す画素値点から一定距離内に有る凹部領域内の最低画素値点は骨部の中心付近となる。
【００２１】
抽出した最低画素値点から一定距離内にある領域を骨部領域とする（ｓ２０７）。この処理を全行に対して行い、画像全体の骨部領域を抽出する。骨部の幅はほぼ決まっており骨部の中心から一定距離内が骨部領域となるためである。
【００２２】
なお、ステップｓ２０７における骨部領域の抽出は、以下の方法を用いても構わない。図６（ａ）のライン５３はｓ２０６までの処理により抽出された骨部の中心である。図６（ｂ）に示すように、最低画素値を示すライン５３の画素値から一定画素値範囲（例えばａ）内にある領域を骨部領域とする。この方法の結果を図７に示す。骨部の厚みは人によって大きな差がないため、骨部の中心画素値から一定範囲の画素値を骨部領域とすることにより、骨部領域を抽出することができる。
【００２３】
特徴抽出回路１１４は領域抽出回路１１３で抽出した骨部領域の画素値の平均を計算して、階調変換のための特徴量とする（ｓ１０２）。階調変換回路１１５は特徴抽出回路１１４で抽出した特徴量に基づき階調変換を行う（ｓ１０３）。
【００２４】
本実施の形態によれば、凹部領域の最高画素値点を基準にして、骨部領域を抽出するため、照射領域情報を用いなくとも骨部領域を安定して抽出することができる。そのため、照射領域抽出処理の計算時間を省略できるので、処理全体の時間を短縮することができる。また、凹部領域を抽出するのに、画像の３点の並びから抽出しているため、計算時間がかからず、安定して凹部領域を抽出することができる。さらに、凹部領域の最高画素値点から一定距離内にある最低画素値点を所定領域とすることで、骨部の中心領域を安定して抽出でき、骨部領域を安定して高精度に抽出することができる。
【００２５】
（他の実施の形態）
前述した実施の形態の機能を実現する様に各種のデバイスを動作させる様に該各種デバイスと接続された装置あるいはシステム内のコンピュータに、前記実施形態の機能を実現するためのソフトウエアのプログラムコードを供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（ＣＰＵあるいはＭＰＵ）を格納されたプログラムに従って前記各種デバイスを動作させることによって実施したものも本発明の範疇に含まれる。
【００２６】
この場合、前記ソフトウエアのプログラムコード自体が前述した実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそのプログラムコードをコンピュータに供給するための手段、例えばかかるプログラムコードを格納した記憶媒体は本発明を構成する。
【００２７】
かかるプログラムコードを格納する記憶媒体としては例えばフロッピーディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることが出来る。
【００２８】
またコンピュータが供給されたプログラムコードを実行することにより、前述の実施形態の機能が実現されるだけではなく、そのプログラムコードがコンピュータにおいて稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）、あるいは他のアプリケーションソフト等と共同して前述の実施形態の機能が実現される場合にもかかるプログラムコードは本発明の実施形態に含まれることは言うまでもない。
【００２９】
更に供給されたプログラムコードが、コンピュータの機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに格納された後そのプログラムコードの指示に基づいてその機能拡張ボードや機能格納ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も本発明に含まれることは言うまでもない。
【００３０】
【発明の効果】
本発明によれば、高精度に安定して医療用画像から特徴量を抽出することができる。
【００３１】
本願請求項１の発明によれば、医療用画像から検出された凹部領域から特徴量を抽出するので、簡単な処理で高精度に安定して特徴量を抽出することができる。
【００３２】
また、本願請求項５の発明によれば、医療用画像から骨部領域を高精度に安定して簡単な処理で抽出することができる。よって骨部の特徴量を高精度に安定して簡単な処理で求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態１の構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１での処理の流れを示す図である。
【図３】実施の形態１での処理の流れを示す図である。
【図４】膝画像とそのプロファイルから処理を説明する図である。
【図５】図４の膝画像から骨部領域を抽出した図である。
【図６】脊柱画像とそのプロファイルから処理を説明する図である。
【図７】図６の脊柱画像から骨部領域を抽出した図である。
【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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