(57)【要約】【目的】造影効果が相対的に低い時間帯に撮像された低造影画像と、造影効果が相対的に高い時間帯に撮像された高造影画像とに基づいて、被造影領域のみを容易かつ良好に抽出できるようにする。【解決手段】低造影画像１１に多値画像用の拡張処理を行ない、骨部領域１５が拡張された拡張処理後画像１３を得る。得られた拡張処理後画像１３と高造影画像１２との減算処理を行ない差分画像１４を求めることにより、脳血管領域１７を抽出する。【選択図】          図１
2005261440.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
造影効果が相対的に低い時間帯に撮像された低造影画像と、造影効果が相対的に高い時間帯に撮像された高造影画像とに基づいて、被造影領域を抽出する医療用画像の被造影領域抽出方法において、
多値画像用の拡張処理を前記低造影画像に施して、該低造影画像における骨部領域を拡張し、
前記高造影画像と前記拡張処理後の前記低造影画像との減算処理によって差分画像を求めることにより、前記被造影領域を抽出することを特徴とする医療用画像の被造影領域抽出方法。
【請求項２】
前記差分画像において抽出された前記被造影領域のうち縮減された必要部分に対して、領域の復元処理を行なうことを特徴とする請求項１記載の医療用画像の被造影領域抽出方法。
【請求項３】
前記被造影領域が、脳血管の領域であることを特徴とする請求項１または２記載の医療用画像の被造影領域抽出方法。
【請求項４】
前記拡張処理が、グレイスケールダイレーション手法を用いるものであることを特徴とする請求項１〜３までのいずれか１項記載の医療用画像の被造影領域抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は主に、ＣＴ（computed tomography），ＭＲＩ（magnetic resonance imaging），核医学，ＣＲ（computed radiography），ＤＲ（real-time radiography）等の放射線診断システムを用いて撮像された医療用画像の画像処理技術に関し、詳しくは、例えば頭部や頸部等における造影剤注入［投与］前後の医療用画像に基づいて、造影された血管等の領域（被造影領域）を抽出して画像化する医療用画像の被造影領域抽出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、Ｘ線血管造影検査において、ＣＴやＭＲＩ等の放射線診断システムを用いて撮影された医療用画像に基づき、造影された静脈や動脈血管のみを抽出して表示するＤＳＡ（digital subtraction angiography）と称される手法が知られている。
【０００３】
一般にこのＤＳＡにおいては、造影効果が相対的に低い時間帯に撮像された低造影画像（通常は、造影前すなわち造影剤注入前や造影剤注入直後に撮影された画像、マスク画像とも称される）と、造影効果が相対的に高い時間帯に撮像された高造影画像（通常は、造影後すなわち造影剤が血管内に満たされる時間帯に撮影された画像、コントラスト画像とも称される）との減算処理（サブトラクション処理）によって差分画像を求めることにより、造影された血管領域のみを抽出するようになっている（下記特許文献１参照）。
【０００４】
一方、コンピュータ・グラフィックス等の画像処理技術は、近年著しい進展を見せており、外科的処置を伴わずに組織の構造変化や機能障害、病変部の有無等を検知することを可能にする技術として、医療分野への適用が経年的に拡大する傾向にある。
例えば、最新の画像処理技術をＤＳＡ等により得られた原画像に適用することによって、抽出された血管領域の画像をカラー化したり、抽出された血管領域の全体を様々な方向から観察できるように画像を３次元化したりすることが可能となっている。
【０００５】
このような画像処理技術の一手法として、グレイスケールダイレーションと称される手法が知られている。このグレイスケールダイレーション手法は、従来原画像を２値化処理してから行なわれていた拡張処理を、多値画像に対して直接的に適用できるようにしたものであり、２値化処理する場合には必要となる閾値の設定が不要となるなどの利点がある。この手法は、画像処理の分野においては以前より知られているものであるが（下記非特許文献１参照）、これを医療分野に適用した例は知られていない。
【０００６】
【特許文献１】特開平１０−３２２５９７号公報
【非特許文献１】S. Sternberg, "Grayscale Morphology", Computer Vision, Graphics, and Image Processing, vol. 35, pp. 333-355, 1986.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
これまで、頭部を撮影した医療用画像から脳血管の領域のみを抽出することは困難であると考えられていた。しかし近年、計算機の処理能力や得られる画像の解像度が大幅に向上していることを受け、ＤＳＡ等の手法を頭部に適用することにより、脳血管の領域を抽出して画像化する技術の提案が試験的になされている。
【０００８】
これまで提案されている手法は、脳血管の領域を抽出する際、造影前の画像と造影後の画像とを単純に減算処理して差分画像を求めるものである。しかし、このような手法では、造影前後の画像の位置合せを高精度に行なったとしても、パーシャルボリューム効果等の影響によって、差分画像上に不要な領域がゴミのように残ってしまう。
【０００９】
このような不要領域は、頭蓋骨と他の組織や液体部分との境界部分に連続的に残存するため、そのままでは脳血管の状態を観察することが困難となり診断に支障が生じてしまう。したがって、これまでの提案手法では、差分画像に残存するこれらの不要領域を除去する画像処理を行なっている。しかし、脳全体を覆う頭蓋骨の領域に沿って連続的に残存する不要領域を脳血管の領域と峻別することは容易ではなく、また残存する範囲も広範囲に及ぶために、不要領域除去の画像処理を行なった画像に対する信頼性が十分に得られず、またそのような画像処理に要する計算量や時間も甚大になるという問題がある。
【００１０】
このような問題は、頭蓋骨が脳全体を覆う頭部において顕著に生じるものであるが、頸部や脊椎部、あるいは腰部や大腿部、胸部など、骨部の領域と血管等の被造影領域とが近接する部位においても程度の差はあるものの、同様に生じるものである。
【００１１】
本発明は、このような事情に鑑みなされたものであり、低造影画像と高造影画像とに基づいて、被造影領域のみを容易かつ良好に抽出することが可能な医療用画像の被造影領域抽出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題解決のため本発明方法においては、低造影画像に多値画像用の拡張処理を施して骨部領域を拡張し、これをマスク画像として高造影画像との減算処理を行なって差分画像を求め、この差分画像に基づいて被造影領域を抽出する。
【００１３】
すなわち、本発明に係る医療用画像の被造影領域抽出方法は、造影効果が相対的に低い時間帯に撮像された低造影画像と、造影効果が相対的に高い時間帯に撮像された高造影画像とに基づいて、被造影領域を抽出する医療用画像の被造影領域抽出方法において、多値画像用の拡張処理を前記低造影画像に施して、該低造影画像における骨部領域を拡張し、前記高造影画像と前記拡張処理後の前記低造影画像との減算処理によって差分画像を求めることにより、前記被造影領域を抽出することを特徴とする。
【００１４】
本発明において、前記差分画像において抽出された前記被造影領域のうち縮減された必要部分に対しては、領域の復元処理を行なうことが好ましい。また、前記拡張処理としては、上記非特許文献１に記載されたグレイスケールダイレーション手法を用いることができる。
【００１５】
本発明は、頭部，頸部，脊椎部，腰部，大腿部，胸部など、骨部の領域と血管等の被造影領域とが近接する部位を撮影した医療用画像に対して適用することが有効であるが、特に頭蓋骨が脳全体を覆う頭部、すなわち被造影領域が脳血管の領域（腫瘍を含む）である場合の有効性が顕著である。
【００１６】
なお、上記「造影効果が相対的に低い時間帯」は、造影効果が全く得られない時間帯、例えば造影剤注入または投与前の時間帯も含む。
【発明の効果】
【００１７】
本発明に係る医療用画像の被造影領域抽出方法によれば、多値画像用の拡張処理を施して骨部領域を拡張した低造影画像と、高造影画像との減算処理を行なって差分画像を求めることにより、差分画像に残存する不要領域を低減させることができるので、被造影領域のみを容易かつ良好に抽出することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の一実施形態に係る医療用画像の被造影領域抽出方法（以下「本実施形態方法」と称する）について、図面を参照しながら説明する。なお、以下の説明は、造影剤を用いてＣＴ撮影された頭部における２時相の画像系列（低造影画像および高造影画像）のデータに基づき、脳血管領域を抽出して画像化する場合を例にとって行なう。
【００１９】
本実施形態方法の実施手順は、大きく次の３つの手順に分けることができる。すなわち、（１）画像間の位置合せ手順、（２）多値画像用の拡張処理を用いた減算処理手順、（３）縮減された必要部分の領域復元処理手順の３つの手順である。
【００２０】
（１）画像間の位置合せ手順は、造影効果が相対的に低い時間帯（例えば、造影剤注入前の時間帯）に撮像された低造影画像と、造影効果が相対的に高い時間帯（例えば、造影剤が脳血管全体に行き渡る時間帯）に撮像された高造影画像との間の座標上の位置合せを行なう手順であり、本実施形態方法では剛体レジストレーション手法を用いて行なう。
【００２１】
剛体レジストレーション手法とは、位置合せの対象となる物体（この例では頭部）が剛体、すなわち物体の向きや位置は変化するが物体の形状や大きさは変化しないと仮定して、平行移動と回転運動の６つの運動パラメータを推定して位置合せを行なう手法である。本実施形態方法で用いる剛体レジストレーション手法においては、低造影画像と高造影画像との２つの画像系列間で、理論的にはＣＴ値（濃度値）が変化しない領域（脳組織，脂肪，骨）の相関係数が最大となるように上記運動パラメータを求めるようになっている。
【００２２】
（２）多値画像用の拡張処理を用いた減算処理手順は、位置合せが行なわれた低造影画像と高造影画像との減算処理により差分画像を求めるものであり、減算処理の際に低造影画像に多値画像用の拡張処理を行ない、骨部領域を拡張させる点に特徴がある。また、本実施形態方法では、多値画像用の拡張処理として前掲の非特許文献１に記載されたグレイスケールダイレーション手法を用いる。
【００２３】
この手順の特徴について、図１および図２を用いてより詳細に説明する。図１は多値画像用の拡張処理を用いた減算処理手順を模式的に示す図、図２はグレイスケールダイレーション手法を模式的に示す図である。
【００２４】
図１に示すように低造影画像１１においては、主に頭蓋骨の領域に相当する骨部領域１５の濃度値が非常に高く、脳組織や脂肪、脳血管といった非骨領域１６の濃度値は低くなっている。一方、高造影画像１２においては、上記骨部領域１５に加えて上記非骨領域１６のうち造影された脳血管領域１７の濃度値も高くなっている。
【００２５】
ここで、低造影画像１１に上記グレイスケールダイレーション手法を用いた拡張処理を行ない、拡張処理後画像１３を得る。このグレイスケールダイレーション手法は、後述するように、画像上の各局所において高い濃度値を有する画素の当該濃度値を、その周辺の画素に拡散させる作用を奏する。これにより、低造影画像１１において高い濃度値を有する骨部領域１５が、拡張処理後画像１３においてはその全体に占める割合が増大した状態、すなわち拡張された状態で描出される。
【００２６】
次に、高造影画像１２と拡張処理後画像１３との減算処理を行ない、差分画像１４を求める。拡張処理後画像１３においては骨部領域１５が拡張されているため、単純に高造影画像１２と低造影画像１１との減算処理を行なう従来手法では頭蓋骨に沿って多く残存することになる不要領域が、本手法により得られた差分画像１４にほとんど存在せず、脳血管領域１７が良好に抽出される。
【００２７】
上記グレイスケールダイレーション手法は、具体的には以下のように行なわれる。すなわち図２に示すように、拡張処理を行なう第１画像４１上を、所定の大きさ（図２では３×３正方）の構造化要素（カーネル，オペレータ）４２を１通り順次移動させる。その際、構造化要素４２の中心に位置する画素と、それと上下左右で隣接する４つの画素（図中の構造化要素４２において斜線を付した４つの領域に位置する画素）とがそれぞれに有する濃度値を比較し、そのうちで最も高い濃度値を、中心の画素が有する濃度値と置き換える。このような拡張処理を画像全体に対して行なうことにより、拡張処理後の第２画像４３上においては高い濃度値を有する範囲が周囲に拡散された状態となる。
【００２８】
（３）縮減された必要部分の領域復元処理手順は、上述したグレイスケールダイレーション手法を用いた減算処理によって求められた差分画像において、脳血管領域のうち実際の大きさよりも縮減されて描出された部分（必要部分）の領域を復元する手順であり、このようなことが生じる場合に行なわれる。
【００２９】
脳血管の領域が実際の大きさよりも縮減されて描出される虞があるのは、主に脳血管と頭蓋骨とが近接している部分においてである。以下では、領域復元処理を、（３ａ）脳血管が頭蓋骨を貫通している部分に対する処理と、（３ｂ）脳血管が頭蓋骨に沿うように接している部分に対する処理とに分けて説明する。なお、図３は脳血管と頭蓋骨とが近接している部分を例示する図で、同図（ａ）は脳血管が頭蓋骨を貫通している部分（図中円内の部分）を示し、同図（ｂ）は脳血管が頭蓋骨に沿うように接している部分（図中楕円内の部分）を示している。
【００３０】
（３ａ）脳血管が頭蓋骨を貫通している部分に対する処理は、図４に示すような手順で行なわれる。図４は脳血管が頭蓋骨を貫通している部分に対する処理手順を模式的に示す図である。
【００３１】
図４に示す低造影画像２１においては、濃度値が非常に高い骨部領域２５の中に濃度値が低い非骨領域２６の存在が確認される。この非骨領域２６が骨部領域２５を貫通する脳血管領域２７である場合、高造影画像２２においては、この脳血管領域２７が造影されるために高い濃度値を有することになる。
【００３２】
ここで、低造影画像２１に上記拡張処理を行なうと、拡張処理後画像２３においては脳血管領域２７が縮減されて描出される。この状態で、高造影画像２２と拡張処理後画像２３との減算処理を行なうと、差分画像２４においては、脳血管領域２７が実際の大きさよりも縮減されて小さく描出されることになる。そこで、脳血管領域２７の周辺拡大画像２８に示すように、描出された脳血管領域２７ａの周囲に存在する縮減された脳血管領域２７ｂの範囲を特定し、その領域を復元する処理を行なう。
【００３３】
縮減された脳血管領域２７ｂの特定および復元は、例えば差分画像２４上において所定の濃度値αよりも大きい濃度値Ｖ１を有する領域（Ｖ１＞α）を縮減された疑いのある領域として特定し、その特定された領域については、低造影画像２１と高造影画像２２との減算処理を行なうことにより、その領域を復元する方法を用いることができる。
【００３４】
（３ｂ）脳血管が頭蓋骨に沿うように接している部分に対する処理は、図５に示すような手順で行なわれる。図５は脳血管が頭蓋骨に沿うように接している部分に対する処理手順を模式的に示す図である。
【００３５】
図５に示す低造影画像３１においては、濃度値が非常に高い骨部領域３５に沿って濃度値が低い非骨領域３６の存在が確認される。この非骨領域３６が骨部領域３５に沿うように接している脳血管領域３７を含む場合、高造影画像３２においては、この脳血管領域３７が造影されて高い濃度値を有することになる。
【００３６】
ここで、低造影画像３１に上記拡張処理を行なうと、拡張処理後画像３３においては脳血管領域３７が縮減されて描出される。この状態で、高造影画像３２と拡張処理後画像３３との減算処理を行なうと、差分画像３４においては、脳血管領域３７が実際の大きさよりも縮減されて細く描出されることになる。そこで、描出された脳血管領域３７ａの傍らに存在する縮減された脳血管領域３７ｂの範囲を特定し、その領域を復元する処理を行なう。
【００３７】
縮減された脳血管領域３７ｂの特定は、例えば拡張処理後画像３３上において所定の濃度値βよりも大きい濃度値Ｖ２を有し、かつ低造影画像３１上においても所定の濃度値γより大きい濃度値Ｖ３を有する領域（Ｖ２＞βかつＶ３＞γ）を縮減された疑いのある領域として特定する方法を用いることができる。また、その特定された領域の復元については、例えば低造影画像２１と高造影画像２２との減算処理を行なった結果と、差分画像３４との結果を所定の割合で加算処理する方法を用いることができる。
【００３８】
これらの処理を行なった後、画像上に残る細かい不要領域を除去するとともに、所定体積以上の連結領域を最終的に脳血管の領域として確定する。なお、図６は脳血管領域の確定処理前（同図（ａ））と処理後（同図（ｂ））の画像を示す図である。
【００３９】
また、図７は従来手法により得られる差分画像（同図（ａ））と本実施形態方法により得られる差分画像（同図（ｂ））とを示す図である。この図７に示すように、造影前の画像と造影後の画像とを単純に減算処理して差分画像を求める従来手法では、造影前後の画像の位置合せを高精度に行なったとしても、パーシャルボリューム効果等の影響によって、差分画像上に不要な領域がゴミのように残ってしまう。一方、造影前の画像に対してグレイスケールダイレーション手法を用いた拡張処理を行なって骨部領域を拡張させ、この拡張処理後の画像と造影後の画像との減算処理により差分画像を求める本実施形態方法では、差分画像上に不要な領域がほとんど残らず、脳血管の領域を良好に抽出して画像化することが可能となる。
【００４０】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、種々に態様を変更することが可能である。
【００４１】
例えば上記実施形態では、造影剤を用いたＣＴ撮影により得られた頭部の画像データに基づき、脳血管の領域を抽出しているが、撮影手法はＣＴに限られずまた本発明の適用部位は頭部に限られない。撮影手法としてはＣＴ以外に、ＭＲＩ，核医学，ＤＲ等の種々の放射線診断システムを用いることが可能である。他の撮影手法で得られた画像データに本発明を適用するのに際して特段の困難はない。同一領域に関する造影前後の画像が得られさえすれば、上述した本発明の手順を撮影手法に関係なく略同様に適用することができる。
【００４２】
本発明の適用部位に関しては、頭部以外に頸部，脊椎部，腰部，大腿部，胸部など、骨部の領域と血管等の被造影領域とが近接する種々の部位を、その対象とすることが可能である。
【００４３】
また、上記実施形態では多値画像用の拡張処理手法としてグレイスケールダイレーション手法を用いており、その際の構造化要素として３×３正方のものを例示しているが、構造化要素の大きさや形、あるいは構造化要素内での濃度値の置換方法を変えることが可能であり、また、上記非特許文献１に記載されたグレイスケールダイレーション手法に替え、多値画像において濃度値の高い範囲を周囲に拡張し得る他の多値画像用の拡張処理手法を用いることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】多値画像用の拡張処理を用いた減算処理手順を模式的に示す図
【図２】グレイスケールダイレーション手法を模式的に示す図
【図３】脳血管と頭蓋骨とが近接している部分を例示する図
【図４】脳血管が頭蓋骨を貫通する部分の処理手順を模式的に示す図
【図５】脳血管が頭蓋骨に沿う部分の処理手順を模式的に示す図
【図６】脳血管領域の最終的な確定処理前後の画像を示す図
【図７】従来手法と本発明方法とにより得られる差分画像の比較図
【符号の説明】
【００４５】
１１，２１，３１      低造影画像
１２，２２，３２      高造影画像
１３，２３，３３      拡張処理後画像
１４，２４，３４      差分画像
１５，２５，３５      骨部領域
１６，２６，３６      非骨領域
１７，２７，３７      脳血管領域
２７ａ，３７ａ      抽出された脳血管領域
２７ｂ，３７ｂ      縮減された脳血管領域
２８      周辺拡大画像
４１      第１画像
４２      構造化要素（カーネル，オペレータ）
４３      第２画像
【図１】
2005261440.tif 000003
【図２】
2005261440.tif 000004
【図３】
2005261440.tif 000005
【図４】
2005261440.tif 000006
【図５】
2005261440.tif 000007
【図６】
2005261440.tif 000008
【図７】
2005261440.tif 000009