(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、
前記胸部撮影画像を構成する画素の画素値から肋骨に寄与する画素値成分を抽出した肋骨画像を生成する肋骨画像生成手段と、
前記胸部撮影画像または肋骨画像より複数の肋骨の肋骨形状を抽出する肋骨形状抽出手段と、
該肋骨形状抽出手段で抽出した複数の肋骨の肋骨形状のうちの１本の肋骨の肋骨形状と、前記肋骨画像上の該１本の肋骨の領域内の画素値とに基づいて、肋骨の解剖学的な構造に対応させた肋骨モデル形状を前記１本の肋骨の肋骨形状に沿って設定する肋骨モデル形状設定手段と、
該肋骨モデル形状設定手段により設定されたモデル形状に基づいて、前記胸部撮影画像上の肋骨の画素値を推定した肋骨推定画像を生成する肋骨画像推定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】
前記肋骨モデル形状が、各肋骨の肋骨形状の長軸方向に沿ったチューブ状の形状であることを特徴とした請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
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、
前記胸部撮影画像を構成する画素の画素値から肋骨に寄与する画素値成分を抽出した肋骨画像を生成する肋骨画像生成ステップと、
前記胸部撮影画像または肋骨画像より複数の肋骨の肋骨形状を抽出する肋骨形状抽出ステップと、
該肋骨形状抽出ステップで抽出した複数の肋骨の肋骨形状のうちの１本の肋骨の肋骨形状と、前記肋骨画像上の該１本の肋骨の領域内の画素値とに基づいて、肋骨の解剖学的な構造に対応させた肋骨モデル形状を前記１本の肋骨の肋骨形状に沿って設定する肋骨モデル形状設定ステップと、
該肋骨モデル形状設定ステップにより設定されたモデル形状に基づいて、前記胸部撮影画像上の肋骨の画素値を推定した肋骨推定画像を生成する肋骨画像推定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４】
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、
前記胸部撮影画像を構成する画素の画素値から肋骨に寄与する画素値成分を抽出した肋骨画像を生成する肋骨画像生成手段と、
前記胸部撮影画像または肋骨画像より複数の肋骨の肋骨形状を抽出する肋骨形状抽出手段と、
該肋骨形状抽出手段で抽出した複数の肋骨の肋骨形状のうちの１本の肋骨の肋骨形状と、前記肋骨画像上の該１本の肋骨の領域内の画素値とに基づいて、肋骨の解剖学的な構造に対応させた肋骨モデル形状を前記１本の肋骨の肋骨形状に沿って設定する肋骨モデル形状設定手段と、
該モデル形状設定手段により設定されたモデル形状に基づいて、前記胸部撮影画像上の肋骨の画素値を推定した肋骨推定画像を生成する肋骨画像推定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、胸部撮影画像より肋骨画像を生成する画像処理装置、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、従来の手法では、肋骨形状や構造などの解剖学的な特徴が考慮されていないため、被写体のテクスチャーを正確に再現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、
前記胸部撮影画像を構成する画素の画素値から肋骨に寄与する画素値成分を抽出した肋骨画像を生成する肋骨画像生成手段と、
前記胸部撮影画像または肋骨画像より複数の肋骨の肋骨形状を抽出する肋骨形状抽出手段と、
該肋骨形状抽出手段で抽出した複数の肋骨の肋骨形状のうちの１本の肋骨の肋骨形状と、前記肋骨画像上の該１本の肋骨の領域内の画素値とに基づいて、肋骨の解剖学的な構造に対応させた肋骨モデル形状を前記１本の肋骨の肋骨形状に沿って設定する肋骨モデル形状設定手段と、
該肋骨モデル形状設定手段により設定されたモデル形状に基づいて、前記胸部撮影画像上の肋骨の画素値を推定した肋骨推定画像を生成する肋骨画像推定手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００８】
また、本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、
前記胸部撮影画像を構成する画素の画素値から肋骨に寄与する画素値成分を抽出した肋骨画像を生成する肋骨画像生成ステップと、
前記胸部撮影画像または肋骨画像より複数の肋骨の肋骨形状を抽出する肋骨形状抽出ステップと、
該肋骨形状抽出ステップで抽出した複数の肋骨の肋骨形状のうちの１本の肋骨の肋骨形状と、前記肋骨画像上の該１本の肋骨の領域内の画素値とに基づいて、肋骨の解剖学的な構造に対応させた肋骨モデル形状を前記１本の肋骨の肋骨形状に沿って設定する肋骨モデル形状設定ステップと、
該肋骨モデル形状設定ステップにより設定されたモデル形状に基づいて、前記胸部撮影画像上の肋骨の画素値を推定した肋骨推定画像を生成する肋骨画像推定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、
前記胸部撮影画像を構成する画素の画素値から肋骨に寄与する画素値成分を抽出した肋骨画像を生成する肋骨画像生成手段と、
前記胸部撮影画像または肋骨画像より複数の肋骨の肋骨形状を抽出する肋骨形状抽出手段と、
該肋骨形状抽出手段で抽出した複数の肋骨の肋骨形状のうちの１本の肋骨の肋骨形状と、前記肋骨画像上の該１本の肋骨の領域内の画素値とに基づいて、肋骨の解剖学的な構造に対応させた肋骨モデル形状を前記１本の肋骨の肋骨形状に沿って設定する肋骨モデル形状設定手段と、
該モデル形状設定手段により設定されたモデル形状に基づいて、前記胸部撮影画像上の肋骨の画素値を推定した肋骨推定画像を生成する肋骨画像推定手段として機能させることを特徴とするものである。
【００１０】
「胸部撮影画像を構成する画素の画素値」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。
【００１１】
「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による画素値成分を除いた肋骨に寄与する画素値成分をいう。
【００１２】
「肋骨モデル形状」とは、肋骨の解剖学的な構造に対応した形状であり、肋骨を透過したＸ線量に応じて現れた画素値を算出可能な形状である。
【００１３】
また、前記肋骨モデル形状は、各肋骨の肋骨形状の長軸方向に沿ったチューブ状の形状が望ましい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、胸部撮影画像または肋骨画像より複数の肋骨の肋骨形状を抽出して、その中の１本の肋骨の肋骨形状に沿って肋骨モデル形状を設定し、胸部撮影画像上の肋骨の画素値を推定することにより、肋骨の解剖学的な構造に適応した濃度を正確に推定することができる。また、この様にして生成した肋骨推定画像を胸部撮影画像より除去することにより、検査対象の被写体の軟部画像を正確に抽出することが可能になる。これにより、肺野領域に現れた異常陰影の検出精度を向上させることができる。
【００１５】
また、肋骨モデル形状が各肋骨の肋骨形状の長軸方向に沿ったチューブ状の形状とすることにより、肋骨の解剖学的な特徴と一致した結果を得ることが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
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。
【００１７】
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１００を構成する画素の画素値から肋骨に寄与する画素値成分を抽出した肋骨画像２００を生成して肋骨画像記憶手段２２に記憶する肋骨画像生成手段２０と、胸部撮影画像１００または肋骨画像２００より複数の肋骨の肋骨形状を抽出する肋骨形状抽出手段３０と、複数の肋骨の肋骨形状のうちの１本の肋骨の肋骨形状と、１本の肋骨の領域内の肋骨画像２００の画素値とに基づいて、肋骨の解剖学的な構造に対応させた肋骨モデル形状を１本の肋骨の肋骨形状に沿って設定する肋骨モデル形状設定手段４０と、モデル形状に基づいて、胸部撮影画像１００上の肋骨の画素値を推定して肋骨推定画像３００を生成する肋骨画像推定手段５０とを備える。
【００１８】
胸部撮影画像１００は、CR装置（computed  radiography）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透過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。
【００１９】
ここで、図７のフローチャートに従って、画像処理装置１で検査対象の被写体の胸部撮影画像より肋骨下にある臓器の影響を除いた肋骨画像を推定する処理の流れについて説明する。
【００２０】
肋骨画像生成手段２０は、胸部撮影画像記憶手段１０に記憶されている胸部撮影画像１００の画素値から肋骨に寄与した画素値成分を抽出して肋骨画像を生成する（Ｓ１００）。具体的には、胸部撮影画像１００から軟部画像を除去することにより、軟部による影響を除いた肋骨画像を生成する。
【００２１】
軟部画像は、軟部画像分析処理でエネルギーサブトラクショにより得られえた多数の軟部画像を分析した結果を用いて人工的に生成する。軟部画像分析処理では、エネルギーサブトラクショ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）を求める。主成分は一次独立となり、この一次独立の少数のベクトル成分を用いて、軟部画像を人工的に再現することができる。
【００２２】
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。
【００２３】
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、肺野の最後部と最低部の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】
0004606991.tif 000002
【００２４】
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】
0004606991.tif 000003
【００２５】
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）と（図２(a)参照））、軟部濃度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   ： 軟部濃度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
【００２６】
そこで、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、検査対象の被写体の胸部撮影画像１００から肋骨以外の軟部の画素値と一致するように重み係数を決定して、その被写体の軟部画像を推定する。
【００２７】
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、その被写体の軟部画像Ｘを推定するようにしてもよい。
【００２８】
次に、胸部撮影画像１００から推定した軟部画像を減じることにより、胸部撮影画像１００のうち軟部に寄与する濃度を除去して、肋骨に寄与した画素値成分を抽出した肋骨画像２００を生成して肋骨画像記憶手段２２に記憶する（Ｓ１０１）。
【００２９】
次に、肋骨形状抽出手段３０で、胸部撮影画像１００から肋骨形状を検出する（Ｓ１０２）。具体的には、例えば、エッジ抽出フィルタを用いて胸部撮影画像１００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を用いて、図４に示すような、肋骨形状を検出することができる（Peter de Souza, “Automatic Rib Detection in Chest Radiographs”, Computer Vision, Graphics and image Processing 23, 129-161 (1983)）。
【００３０】
ここでは、胸部撮影画像１００から肋骨形状を抽出する場合について説明したが、肋骨画像２００から同様の手法で肋骨形状を抽出するようにしてもよい。
【００３１】
肋骨は、肋骨の外側の骨組織はＸ線の透過率が低いため肋骨画像２００上に白く現れＱＬ値が高くなり、肋骨の内側の組織はＸ線の透過率がやや高いため、肋骨の中心部ではＱＬ値が低くなる。つまり、肋骨の中心軸近くのＱＬ値は周囲に比べると小さくなり、肋骨を肋骨の中心線を横切るように切断した方向（ｙ）のＱＬ値は、図５（ａ）に示すようなに中心部が外側よりΔｑ分小さい値をとる。また、肋骨は付け根から先に行くにしたがって細くなり、図５（ｂ）に示すように肋骨の長軸方向（ｘ）のＱＬ値は徐々に小さくなりＱＬ値関数ｆ（ｘ）は、例えば、３次元多項式で表わすことができる。
【００３２】
そこで、肋骨モデル形状設定手段４０では、このような肋骨の解剖学的な構造に対応させて、肋骨の周囲ではＱＬ値が高く肋骨の中心軸近くではＱＬ値が小さくなるようにこのような肋骨モデル形状を仮定して、肋骨形状抽出手段３０で抽出した複数の肋骨の肋骨形状の各１本の肋骨の肋骨形状に沿うように肋骨モデル形状を設定する（Ｓ１０３）。
【００３３】
例えば、肋骨の解剖学的な構造に対応するように、図６に示すようなチューブ状の形状を仮定して、図４の各１本ずつの肋骨の長軸方向に沿うようにチューブ状の形状を設定する。また、設定したチューブ状の形状を２次元平面上に投影したときの画素値と、肋骨画像上に現れている画素値とが近くなるように、肋骨モデル形状のチューブの外径・内径・厚さを決定する。
【００３４】
肋骨画像推定手段５０で、設定したモデル形状を２次元平面上に投影したときの画素値から肋骨の画素値を推定して肋骨推定画像３００を生成する（Ｓ１０４）。
【００３５】
以上、詳細に説明したように、本発明の手法を用いれば肋骨解剖学的な構造に対応させて画素値を精度よく推定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。
【００３６】
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】
【００３７】
【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】抽出した肋骨形状を示す図
【図５】肋骨の画素値の分布を示す図
【図６】肋骨モデル形状の一例
【図７】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】
【００３８】
１      画像処理装置
１０    胸部撮影画像記憶手段
２０    肋骨画像生成手段
２２    肋骨画像記憶手段
３０    肋骨形状抽出手段
４０    肋骨モデル形状設定手段
５０    肋骨画像推定手段
１００  胸部撮影画像
２００  肋骨画像
３００  肋骨推定画像
【図１】
0004606991.tif 000004
【図５】
0004606991.tif 000005
【図６】
0004606991.tif 000006
【図７】
0004606991.tif 000007
【図２】
0004606991.tif 000008
【図３】
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【図４】
0004606991.tif 000010