(57)【要約】  【課題】  医用画像中の被写体を構成する所定の構造物の正常な構造の全体を、短時間で検出する。  【解決手段】  部分構造情報抽出手段20が、医用画像Ｐにおける所定の構造物の一部分の構造を表す部分構造情報Ｆpartを抽出し、構造変更ベクトル設定手段40が、上記情報Ｆpartに基づいて複数の構造変更ベクトルＭｓを設定し、構造モデルデータ作成手段50が、上記所定の構造物と同種の構造物の正常な構造を表す構造データＭｂに複数の構造変更ベクトルＭｓを加算して構造モデルデータＭを作成し、全体構造情報取得手段90が、構造モデルデータＭを上記所定の構造物の全体的な構造を表す全体構造情報Ｆallとして取得する。上記複数の構造変更ベクトルＭｓは、構造モデルデータＭが表す構造のうち上記一部分に対応する構造が上記一部分の構造と合致するように算出する。  【選択図】          図９
2005198887.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
解剖学的な複数の構造物からなる被写体を表す医用画像を担持する画像データを取得し、
該画像データに基づいて、前記医用画像において、前記複数の構造物のうち所定の構造物の一部分の構造を表す部分構造情報を抽出し、
該部分構造情報に基づいて、前記所定の構造物と同種の構造物の構造を表す構造データに該構造を変更するための複数の構造変更ベクトルを加算して構造モデルデータを作成し、
該構造モデルデータを、前記所定の構造物の全体的な構造を表す全体構造情報として取得する解剖学的構造物の構造検出方法であって、
前記複数の構造変更ベクトルを、前記構造モデルデータが表す構造のうち前記一部分に対応する構造が前記一部分の構造と合致するように設定することを特徴とする解剖学的構造物の構造検出方法。
【請求項２】
解剖学的な複数の構造物からなる被写体を表す医用画像を担持する画像データを取得し、
該画像データに基づいて、前記医用画像において、前記複数の構造物のうち所定の構造物の一部分の構造を表す部分構造情報を抽出し、
前記所定の構造物と同種の構造物の一部の構造を表す一部構造情報を設定する処理であって、該一部構造情報として、初回に、抽出された前記部分構造情報を設定し、２回目以降に、該処理により前回設定された情報が表す構造の一部を変更した構造を表す情報を設定する処理と、
該一部構造情報に基づいて、前記所定の構造物と同種の構造物の構造を表す構造データに該構造を変更するための複数の構造変更ベクトルを加算して得られる構造モデルデータが表す構造のうち前記一部に対応する構造が、前記一部の構造と合致するように、前記複数の構造変更ベクトルを設定する処理と、
前記複数の構造変更ベクトルを前記構造データに加算して前記構造モデルデータを作成する処理と、
前記画像データから得られる、前記所定の構造物の構造を示す情報を含有する所定の情報に基づいて、前記構造モデルデータが表す構造と前記医用画像における前記所定の構造物の構造との差異の程度を表す指標値を算出する処理と、
該指標値に基づいて、前記差異が所定の範囲内であるか否かを判定する処理とを、該判定により前記差異が所定の範囲内であると判定されるまで繰り返し、
前記構造モデルデータを作成する処理により最後に作成された構造モデルデータを、前記所定の構造物の全体的な構造を表す全体構造情報として取得することを特徴とする解剖学的構造物の構造検出方法。
【請求項３】
解剖学的な複数の構造物からなる被写体を表す医用画像を担持する画像データを取得する画像データ取得手段と、
該画像データに基づいて、前記医用画像において、前記複数の構造物のうち所定の構造物の一部分の構造を表す部分構造情報を抽出する部分構造情報抽出手段と、
該部分構造情報に基づいて、前記所定の構造物と同種の構造物の構造を表す構造データに該構造を変更するための複数の構造変更ベクトルを加算して得られる構造モデルデータが表す構造のうち前記一部分に対応する構造が、前記一部分の構造と合致するように、前記複数の構造変更ベクトルを設定する構造変更ベクトル設定手段と、
前記複数の構造変更ベクトルを前記構造データに加算して前記構造モデルデータを作成する構造モデルデータ作成手段と、
該構造モデルデータを、前記所定の構造物の全体的な構造を表す全体構造情報として取得する全体構造情報取得手段とを備えたことを特徴とする解剖学的構造物の構造検出装置。
【請求項４】
解剖学的な複数の構造物からなる被写体を表す医用画像を担持する画像データを取得する画像データ取得手段と、
該画像データに基づいて、前記医用画像において、前記複数の構造物のうち所定の構造物の一部分の構造を表す部分構造情報を抽出する部分構造情報抽出手段と、
前記所定の構造物と同種の構造物の一部の構造を表す一部構造情報を設定する手段であって、該一部構造情報として、初回に、抽出された前記部分構造情報を設定し、２回目以降に、該手段により前回設定された情報が表す構造の一部を変更した構造を表す情報を設定する一部構造情報設定手段と、
該一部構造情報に基づいて、前記所定の構造物と同種の構造物の構造を表す構造データに該構造を変更するための複数の構造変更ベクトルを加算して得られる構造モデルデータが表す構造のうち前記一部に対応する構造が、前記一部の構造と合致するように、前記複数の構造変更ベクトルを設定する構造変更ベクトル設定手段と、
前記複数の構造変更ベクトルを前記構造データに加算して前記構造モデルデータを作成する構造モデルデータ作成手段と、
前記画像データから得られる、前記所定の構造物の構造を示す情報を含有する所定の情報に基づいて、前記構造モデルデータが表す構造と前記医用画像における前記所定の構造物の構造との差異の程度を表す指標値を算出する指標値算出手段と、
該指標値に基づいて、前記差異が所定の範囲内であるか否かを判定する判定手段と、
前記一部構造情報設定手段による一部構造情報の設定と、前記構造変更ベクトル設定手段による構造変更ベクトルの設定と、前記構造モデルデータ作成手段による構造モデルデータの作成と、前記指標値算出手段による指標値の算出と、前記判定手段による判定とを、該判定により前記差異が所定の範囲内であると判定されるまで繰り返す繰返し制御手段と、
前記構造モデルデータ作成手段により最後に作成された構造モデルデータを、前記所定の構造物の全体的な構造を表す全体構造情報として取得する全体構造情報取得手段とを備えたことを特徴とする解剖学的構造物の構造検出装置。
【請求項５】
前記構造データが、前記所定の構造物と同種の構造物の構造を表す多数の異なるデータを標本としたときの平均的な構造を表すものであり、
前記複数の構造変更ベクトルが、前記所定の構造物と同種の構造物の構造を表す多数の異なるデータを教師データとして主成分分析したときに得られる各固有ベクトルにそれぞれ比例する複数のベクトルであることを特徴とする請求項３または４記載の解剖学的構造物の構造検出装置。
【請求項６】
前記構造が、形状およびテクスチャのうち少なくとも１つであることを特徴とする請求項３、４または５記載の解剖学的構造物の構造検出装置。
【請求項７】
前記被写体が胸部であり、
前記所定の構造物が、肋骨または肺野軟部であることを特徴とする請求項３から６いずれか記載の解剖学的構造物の構造検出装置。
【請求項８】
解剖学的な複数の構造物からなる被写体を表す医用画像を担持する画像データを取得する画像データ取得手段と、
該画像データに基づいて、前記医用画像において、前記複数の構造物のうち所定の構造物の一部分の構造を表す部分構造情報を抽出する部分構造情報抽出手段と、
前記所定の構造物と同種の構造物の一部の構造を表す一部構造情報を設定する手段であって、該一部構造情報として、初回に、抽出された前記部分構造情報を設定し、２回目以降に、該手段により前回設定された情報が表す構造の一部を変更した構造を表す情報を設定する一部構造情報設定手段と、
該一部構造情報に基づいて、前記所定の構造物と同種の構造物の構造を表す構造データに該構造を変更するための複数の構造変更ベクトルを加算して得られる構造モデルデータが表す構造のうち前記一部に対応する構造が、前記一部の構造と合致するように、前記複数の構造変更ベクトルを設定する構造変更ベクトル設定手段と、
前記複数の構造変更ベクトルを前記構造データに加算して前記構造モデルデータを作成する構造モデルデータ作成手段と、
前記画像データから得られる、前記所定の構造物の構造を示す情報を含有する所定の情報に基づいて、前記構造モデルデータが表す構造と前記医用画像における前記所定の構造物の構造との差異の程度を表す指標値を算出する指標値算出手段と、
該指標値に基づいて、前記差異が所定の範囲内であるか否かを判定する判定手段と、
前記一部構造情報設定手段による一部構造情報の設定と、前記構造変更ベクトル設定手段による構造変更ベクトルの設定と、前記構造モデルデータ作成手段による構造モデルデータの作成と、前記指標値算出手段による指標値の算出と、前記判定手段による判定とを、該判定により前記差異が所定の範囲内であると判定されるまで繰り返す繰返し制御手段と、
前記構造モデルデータ作成手段により最後に作成された構造モデルデータを、前記所定の構造物の全体的な構造を表す全体構造情報として取得する全体構造情報取得手段と、
前記画像データと前記全体構造情報とに基づいて、前記所定の構造物が除去された前記被写体を表す医用画像である構造物除去画像を担持する構造物除去画像データを生成する構造物除去画像データ生成手段とを備えたことを特徴とする構造物除去画像生成装置。
【請求項９】
解剖学的な複数の構造物からなる被写体を表す医用画像を担持する画像データを取得する画像データ取得手段と、
該画像データに基づいて、前記医用画像において、前記複数の構造物のうち所定の構造物の一部分の構造を表す部分構造情報を抽出する部分構造情報抽出手段と、
前記所定の構造物と同種の構造物の一部の構造を表す一部構造情報を設定する手段であって、該一部構造情報として、初回に、抽出された前記部分構造情報を設定し、２回目以降に、該手段により前回設定された情報が表す構造の一部を変更した構造を表す情報を設定する一部構造情報設定手段と、
該一部構造情報に基づいて、前記所定の構造物と同種の構造物の正常な構造を表す構造データに該構造を変更するための複数の構造変更ベクトルを加算して得られる構造モデルデータが表す構造のうち前記一部に対応する構造が、前記一部の構造と合致するように、前記複数の構造変更ベクトルを設定する構造変更ベクトル設定手段と、
前記複数の構造変更ベクトルを前記構造データに加算して前記構造モデルデータを作成する構造モデルデータ作成手段と、
前記画像データから得られる、前記所定の構造物の構造を示す情報を含有する所定の情報に基づいて、前記構造モデルデータが表す構造と前記医用画像における前記所定の構造物の構造との差異の程度を表す指標値を算出する指標値算出手段と、
該指標値に基づいて、前記差異が所定の範囲内であるか否かを判定する判定手段と、
前記一部構造情報設定手段による一部構造情報の設定と、前記構造変更ベクトル設定手段による構造変更ベクトルの設定と、前記構造モデルデータ作成手段による構造モデルデータの作成と、前記指標値算出手段による指標値の算出と、前記判定手段による判定とを、該判定により前記差異が所定の範囲内であると判定されるまで繰り返す繰返し制御手段と、
前記構造モデルデータ作成手段により最後に作成された構造モデルデータを、前記所定の構造物の全体的な構造を表す全体構造情報として取得する全体構造情報取得手段と、
前記画像データと前記全体構造情報とに基づいて、前記所定の構造物が除去された前記被写体を表す医用画像である構造物除去画像を担持する構造物除去画像データを生成する構造物除去画像データ生成手段と、
該構造物除去画像データに基づいて、前記構造物除去画像中の異常陰影候補を検出する異常陰影検出手段とを備えたことを特徴とする異常陰影検出装置。
【請求項１０】
コンピュータを、
解剖学的な複数の構造物からなる被写体を表す医用画像を担持する画像データを取得する画像データ取得手段と、
該画像データに基づいて、前記医用画像において、前記複数の構造物のうち所定の構造物の一部分の構造を表す部分構造情報を抽出する部分構造情報抽出手段と、
該部分構造情報に基づいて、前記所定の構造物と同種の構造物の構造を表す構造データに該構造を変更するための複数の構造変更ベクトルを加算して得られる構造モデルデータが表す構造のうち前記一部分に対応する構造が、前記一部分の構造と合致するように、前記複数の構造変更ベクトルを設定する構造変更ベクトル設定手段と、
前記複数の構造変更ベクトルを前記構造データに加算して前記構造モデルデータを作成する構造モデルデータ作成手段と、
該構造モデルデータを、前記所定の構造物の全体的な構造を表す全体構造情報として取得する全体構造情報取得手段として機能させるためのプログラム。
【請求項１１】
コンピュータを、
解剖学的な複数の構造物からなる被写体を表す医用画像を担持する画像データを取得する画像データ取得手段と、
該画像データに基づいて、前記医用画像において、前記複数の構造物のうち所定の構造物の一部分の構造を表す部分構造情報を抽出する部分構造情報抽出手段と、
前記所定の構造物と同種の構造物の一部の構造を表す一部構造情報を設定する手段であって、該一部構造情報として、初回に、抽出された前記部分構造情報を設定し、２回目以降に、該手段により前回設定された情報が表す構造の一部を変更した構造を表す情報を設定する一部構造情報設定手段と、
該一部構造情報に基づいて、前記所定の構造物と同種の構造物の構造を表す構造データに該構造を変更するための複数の構造変更ベクトルを加算して得られる構造モデルデータが表す構造のうち前記一部に対応する構造が、前記一部の構造と合致するように、前記複数の構造変更ベクトルを設定する構造変更ベクトル設定手段と、
前記複数の構造変更ベクトルを前記構造データに加算して前記構造モデルデータを作成する構造モデルデータ作成手段と、
前記画像データから得られる、前記所定の構造物の構造を示す情報を含有する所定の情報に基づいて、前記構造モデルデータが表す構造と前記医用画像における前記所定の構造物の構造との差異の程度を表す指標値を算出する指標値算出手段と、
該指標値に基づいて、前記差異が所定の範囲内であるか否かを判定する判定手段と、
前記一部構造情報設定手段による一部構造情報の設定と、前記構造変更ベクトル設定手段による構造変更ベクトルの設定と、前記構造モデルデータ作成手段による構造モデルデータの作成と、前記指標値算出手段による指標値の算出と、前記判定手段による判定とを、該判定により前記差異が所定の範囲内であると判定されるまで繰り返す繰返し制御手段と、
前記構造モデルデータ作成手段により最後に作成された構造モデルデータを、前記所定の構造物の全体的な構造を表す全体構造情報として取得する全体構造情報取得手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタル医用画像が表す解剖学的構造物の構造を検出する方法および装置並びにそのためのプログラム、上記方法を適用した構造物除去画像生成装置、異常陰影検出装置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、画像診断における医師等の読影者への負荷を低減する等の目的から、デジタル医用画像（以下、単に医用画像という）を、コンピュータを用いて画像解析する、いわゆるＣＡＤ（Computer Aided Diagnosis）処理が行われており、このようなＣＡＤ処理としては、例えば、医用画像における異常陰影を自動的に検出する異常陰影検出処理が知られている。
【０００３】
異常陰影検出処理は、医用画像データに基づいて、異常陰影の画像上の特徴を表す指標値等を算出し、その指標値等に基づいて異常陰影を検出する処理である。したがって、異常陰影だけでなく、異常陰影と類似した画像上の特徴を有する領域においても、異常陰影と同様な指標値が算出されることがあり、このような領域における正常箇所を、異常陰影として誤って検出してしまうことがある。例えば、胸部画像における診断の場合、肋骨のような正常な構造物が重なった箇所を誤って結節影や腫瘤影として検出してしまうことが少なくない。このような誤検出された正常箇所、いわゆるＦＰ（False Positive）の存在は、読影者への負荷となり、診断の精度を悪化させる虞があるため、ＦＰの低減が強く望まれる。
【０００４】
このため、上記のように、画像診断に供する医用画像中の被写体を構成する正常な構造物が異常陰影検出の精度に影響するような場合には、このような構造物を検出し、当該構造物上においては異常陰影の検出処理を変えたり、当該構造物上に検出された異常陰影候補を別の指標で判定したり、あるいは、医用画像から当該構造物を除去したりする工夫が必要となる。
【０００５】
そこで、このような構造物の構造を検出したり、当該構造物を除去した画像を生成したりする方法が種々提案されている。例えば、医用画像において肋骨部分を検出する方法があり、このような方法としては、エッジ抽出フィルタにより肋骨形状を検出する方法（例えば、非特許文献１参照）やハフ変換による放物線検出方法等が知られており、また、医用画像から異常陰影検出の妨げとなる構造物を除去する方法として、診断対象である胸部画像に基づいて当該胸部画像に合致する肋骨と肺野のテクスチャを、これらの構造物を表す変形モデルを用いて探索して求め、求められた肋骨成分を胸部画像からサブトラクション（減算処理）することにより、肋骨が除去され肺野軟部のみが表された肋骨除去画像を、１枚の胸部画像から生成する方法が、本出願人により検討されている。
【非特許文献１】Peter de Souza, “Automatic Rib Detection in Chest Radiographs”, Computer Vision, Graphics and image Processing 23, 129-161 (1983)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記のエッジ抽出フィルタにより肋骨形状を検出する方法では、肺野中央部のような構造が比較的簡単な領域では、構造物の検出が可能であるが、肺尖部や前肋骨・後肋骨が重なり合う肺野外側のような構造が比較的複雑な領域では、構造物の検出が難しい。また、上記の胸部画像に合致する肋骨と肺野軟部のテクスチャを探索し、胸部画像から肋骨成分を減算して肋骨除去画像を生成する方法では、肋骨と肺野軟部のテクスチャを手探りで探索しなくてはならないため、計算時間が膨大にかかるという問題がある。
【０００７】
本発明は、上記事情に鑑み、医用画像中の被写体を構成する所定の構造物の構造の全体を、短時間で検出することが可能な、解剖学的構造物の構造検出方法および装置並びにそのためのプログラム、さらに、上記構造検出方法を適用した、所定の構造物が除去された医用画像を表す構造物除去画像データを生成する構造物除去画像生成装置、および、上記構造物除去画像中の異常陰影候補を検出する異常陰影検出装置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】
【０００８】
本発明の第１の解剖学的構造物の構造検出方法は、解剖学的な複数の構造物からなる被写体を表す医用画像を担持する画像データを取得し、該画像データに基づいて、前記医用画像において、前記複数の構造物のうち所定の構造物の一部分の構造を表す部分構造情報を抽出し、該部分構造情報に基づいて、前記所定の構造物と同種の構造物の構造を表す構造データに当該構造を変更するための複数の構造変更ベクトルを加算して構造モデルデータを作成し、該構造モデルデータを、前記所定の構造物の全体的な構造を表す全体構造情報として取得する解剖学的構造物の構造検出方法であって、前記複数の構造変更ベクトルを、前記構造モデルデータが表す構造のうち前記一部分に対応する構造が前記一部分の構造と合致するように設定することを特徴とする方法である。
【０００９】
本発明の第２の解剖学的構造物の構造検出方法は、解剖学的な複数の構造物からなる被写体を表す医用画像を担持する画像データを取得し、該画像データに基づいて、前記医用画像において、前記複数の構造物のうち所定の構造物の一部分の構造を表す部分構造情報を抽出し、前記所定の構造物と同種の構造物の一部の構造を表す一部構造情報を設定する処理であって、該一部構造情報として、初回に、抽出された前記部分構造情報を設定し、２回目以降に、該処理により前回設定された情報が表す構造の一部を変更した構造を表す情報を設定する処理と、該一部構造情報に基づいて、前記所定の構造物と同種の構造物の構造を表す構造データに該構造を変更するための複数の構造変更ベクトルを加算して得られる構造モデルデータが表す構造のうち前記一部に対応する構造が、前記一部の構造と合致するように、前記複数の構造変更ベクトルを設定する処理と、前記複数の構造変更ベクトルを前記構造データに加算して前記構造モデルデータを作成する処理と、前記画像データから得られる、前記所定の構造物の構造を示す情報を含有する所定の情報に基づいて、前記構造モデルデータが表す構造と前記医用画像における前記所定の構造物の構造との差異の程度を表す指標値を算出する処理と、該指標値に基づいて、前記差異が所定の範囲内であるか否かを判定する処理とを、該判定により前記差異が所定の範囲内であると判定されるまで繰り返し、前記構造モデルデータを作成する処理により最後に作成された構造モデルデータを、前記所定の構造物の全体的な構造を表す全体構造情報として取得することを特徴とする方法である。
【００１０】
本発明の第１の解剖学的構造物の構造検出装置は、解剖学的な複数の構造物からなる被写体を表す医用画像を担持する画像データを取得する画像データ取得手段と、該画像データに基づいて、前記医用画像において、前記複数の構造物のうち所定の構造物の一部分の構造を表す部分構造情報を抽出する部分構造情報抽出手段と、該部分構造情報に基づいて、前記所定の構造物と同種の構造物の構造を表す構造データに該構造を変更するための複数の構造変更ベクトルを加算して得られる構造モデルデータが表す構造のうち前記一部分に対応する構造が、前記一部分の構造と合致するように、前記複数の構造変更ベクトルを設定する構造変更ベクトル設定手段と、前記複数の構造変更ベクトルを前記構造データに加算して前記構造モデルデータを作成する構造モデルデータ作成手段と、該構造モデルデータを、前記所定の構造物の全体的な構造を表す全体構造情報として取得する全体構造情報取得手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１１】
本発明の第２の解剖学的構造物の構造検出装置は、解剖学的な複数の構造物からなる被写体を表す医用画像を担持する画像データを取得する画像データ取得手段と、該画像データに基づいて、前記医用画像において、前記複数の構造物のうち所定の構造物の一部分の構造を表す部分構造情報を抽出する部分構造情報抽出手段と、前記所定の構造物と同種の構造物の一部の構造を表す一部構造情報を設定する手段であって、該一部構造情報として、初回に、抽出された前記部分構造情報を設定し、２回目以降に、当該手段により前回設定された情報が表す構造の一部を変更した構造を表す情報を設定する一部構造情報設定手段と、該一部構造情報に基づいて、前記所定の構造物と同種の構造物の構造を表す構造データに該構造を変更するための複数の構造変更ベクトルを加算して得られる構造モデルデータが表す構造のうち前記一部に対応する構造が、前記一部の構造と合致するように、前記複数の構造変更ベクトルを設定する構造変更ベクトル設定手段と、前記複数の構造変更ベクトルを前記構造データに加算して前記構造モデルデータを作成する構造モデルデータ作成手段と、前記画像データから得られる、前記所定の構造物の構造を示す情報を含有する所定の情報に基づいて、前記構造モデルデータが表す構造と前記医用画像における前記所定の構造物の構造との差異の程度を表す指標値を算出する指標値算出手段と、該指標値に基づいて、前記差異が所定の範囲内であるか否かを判定する判定手段と、前記一部構造情報設定手段による一部構造情報の設定と、前記構造変更ベクトル設定手段による構造変更ベクトルの設定と、前記構造モデルデータ作成手段による構造モデルデータの作成と、前記指標値算出手段による指標値の算出と、前記判定手段による判定とを、該判定により前記差異が所定の範囲内であると判定されるまで繰り返す繰返し制御手段と、前記構造モデルデータ作成手段により最後に作成された構造モデルデータを、前記所定の構造物の全体的な構造を表す全体構造情報として取得する全体構造情報取得手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１２】
「医用画像」としては、例えば、放射線画像、ＣＴ画像、ＭＲＩ画像等を考えることができ、また、「被写体」としては、動物や人体の、胸部、腹部、四肢等を考えることができる。
【００１３】
「解剖学的な構造物」としては、例えば、骨部、軟部組織等を考えることができる。
【００１４】
「所定の構造物」は、１種類の構造物単体であってもよいし、複数種類の構造物からなる集合体であってもよい。
【００１５】
「所定の構造物の一部分」としては、例えば、医用画像が胸部画像であって、所定の構造物が肋骨の場合には、肋骨や他の構造物同士の重なりが少なく構造が単純な肺野中央の領域における肋骨を考えることができ、また、例えば、医用画像が胸部画像であって、所定の構造物が肺野軟部の場合には、肋骨部分が除去された肺野軟部を考えることができる。
【００１６】
「所定の情報」は、当該情報のみで所定の構造物の構造が特定できるものである必要はなく、所定の構造物の構造を表す情報を含み、構造モデルデータが表す構造との比較対象となり得るものであればよい。このような「所定の情報」としては、医用画像に対してエッジ抽出フィルタ処理を施して得られる、構造物の輪郭が強調された画像や、医用画像そのもの等を考えることができる。
【００１７】
第１および第２の解剖学的構造物の構造検出装置において、前記構造データは、前記所定の構造物と同種の構造物の構造を表す多数の異なるデータを標本としたときの平均的な構造を表すものであり、前記複数の構造変更ベクトルは、前記所定の構造物と同種の構造物の構造を表す多数の異なるデータを教師データとして主成分分析したときに得られる各固有ベクトルにそれぞれ比例する複数のベクトルであってもよい。
【００１８】
「固有ベクトル」とは、数学的に、１次独立であるとみなすことができるベクトルを意味する。
【００１９】
なお、「主成分分析」の手法としては、文献［Matthew Turk，Alex Pentland，Eigenfaces for Recognition，Journal of Cognitive Neuroscience，vol.3，num1，1991］に記載されている手法を用いることができる。
【００２０】
また、前記構造は、形状およびテクスチャのうち少なくとも１つであってもよい。
【００２１】
また、前記被写体は、胸部であり、前記所定の構造物は、肺野軟部または肋骨を含む骨部であってもよい。
【００２２】
本発明の構造物除去画像生成装置は、解剖学的な複数の構造物からなる被写体を表す医用画像を担持する画像データを取得する画像データ取得手段と、該画像データに基づいて、前記医用画像において、前記複数の構造物のうち所定の構造物の一部分の構造を表す部分構造情報を抽出する部分構造情報抽出手段と、前記所定の構造物と同種の構造物の一部の構造を表す一部構造情報を設定する手段であって、該一部構造情報として、初回に、抽出された前記部分構造情報を設定し、２回目以降に、当該手段により前回設定された情報が表す構造の一部を変更した構造を表す情報を設定する一部構造情報設定手段と、該一部構造情報に基づいて、前記所定の構造物と同種の構造物の構造を表す構造データに該構造を変更するための複数の構造変更ベクトルを加算して得られる構造モデルデータが表す構造のうち前記一部に対応する構造が、前記一部の構造と合致するように、前記複数の構造変更ベクトルを設定する構造変更ベクトル設定手段と、前記複数の構造変更ベクトルを前記構造データに加算して前記構造モデルデータを作成する構造モデルデータ作成手段と、前記画像データから得られる、前記所定の構造物の構造を示す情報を含有する所定の情報に基づいて、前記構造モデルデータが表す構造と前記医用画像における前記所定の構造物の構造との差異の程度を表す指標値を算出する指標値算出手段と、該指標値に基づいて、前記差異が所定の範囲内であるか否かを判定する判定手段と、前記一部構造情報設定手段による一部構造情報の設定と、前記構造変更ベクトル設定手段による構造変更ベクトルの設定と、前記構造モデルデータ作成手段による構造モデルデータの作成と、前記指標値算出手段による指標値の算出と、前記判定手段による判定とを、該判定により前記差異が所定の範囲内であると判定されるまで繰り返す繰返し制御手段と、前記構造モデルデータ作成手段により最後に作成された構造モデルデータを、前記所定の構造物の全体的な構造を表す全体構造情報として取得する全体構造情報取得手段と、前記画像データと前記全体構造情報とに基づいて、前記所定の構造物が除去された前記被写体を表す医用画像である構造物除去画像を担持する構造物除去画像データを生成する構造物除去画像データ生成手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００２３】
本発明の異常陰影検出装置は、解剖学的な複数の構造物からなる被写体を表す医用画像を担持する画像データを取得する画像データ取得手段と、該画像データに基づいて、前記医用画像において、前記複数の構造物のうち所定の構造物の一部分の構造を表す部分構造情報を抽出する部分構造情報抽出手段と、前記所定の構造物と同種の構造物の一部の構造を表す一部構造情報を設定する手段であって、該一部構造情報として、初回に、抽出された前記部分構造情報を設定し、２回目以降に、該処理により前回設定された情報が表す構造の一部を変更した構造を表す情報を設定する一部構造情報設定手段と、該一部構造情報に基づいて、前記所定の構造物と同種の構造物の正常な構造を表す構造データに該構造を変更するための複数の構造変更ベクトルを加算して得られる構造モデルデータが表す構造のうち前記一部に対応する構造が、前記一部の構造と合致するように、前記複数の構造変更ベクトルを設定する構造変更ベクトル設定手段と、前記複数の構造変更ベクトルを前記構造データに加算して前記構造モデルデータを作成する構造モデルデータ作成手段と、前記画像データから得られる、前記所定の構造物の構造を示す情報を含有する所定の情報に基づいて、前記構造モデルデータが表す構造と前記医用画像における前記所定の構造物の構造との差異の程度を表す指標値を算出する指標値算出手段と、該指標値に基づいて、前記差異が所定の範囲内であるか否かを判定する判定手段と、前記一部構造情報設定手段による一部構造情報の設定と、前記構造変更ベクトル設定手段による構造変更ベクトルの設定と、前記構造モデルデータ作成手段による構造モデルデータの作成と、前記指標値算出手段による指標値の算出と、前記判定手段による判定とを、該判定により前記差異が所定の範囲内であると判定されるまで繰り返す繰返し制御手段と、前記構造モデルデータ作成手段により最後に作成された構造モデルデータを、前記所定の構造物の全体的な構造を表す全体構造情報として取得する全体構造情報取得手段と、前記画像データと前記全体構造情報とに基づいて、前記所定の構造物が除去された前記被写体を表す医用画像である構造物除去画像を担持する構造物除去画像データを生成する構造物除去画像データ生成手段と、該構造物除去画像データに基づいて、前記構造物除去画像中の異常陰影候補を検出する異常陰影検出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００２４】
本発明の第１のプログラムは、コンピュータを、解剖学的な複数の構造物からなる被写体を表す医用画像を担持する画像データを取得する画像データ取得手段と、該画像データに基づいて、前記医用画像において、前記複数の構造物のうち所定の構造物の一部分の構造を表す部分構造情報を抽出する部分構造情報抽出手段と、該部分構造情報に基づいて、前記所定の構造物と同種の構造物の構造を表す構造データに該構造を変更するための複数の構造変更ベクトルを加算して得られる構造モデルデータが表す構造のうち前記一部分に対応する構造が、前記一部分の構造と合致するように、前記複数の構造変更ベクトルを設定する構造変更ベクトル設定手段と、前記複数の構造変更ベクトルを前記構造データに加算して前記構造モデルデータを作成する構造モデルデータ作成手段と、該構造モデルデータを、前記所定の構造物の全体的な構造を表す全体構造情報として取得する全体構造情報取得手段として機能させるためのプログラムである。
【００２５】
本発明の第２のプログラムは、コンピュータを、解剖学的な複数の構造物からなる被写体を表す医用画像を担持する画像データを取得する画像データ取得手段と、該画像データに基づいて、前記医用画像において、前記複数の構造物のうち所定の構造物の一部分の構造を表す部分構造情報を抽出する部分構造情報抽出手段と、前記所定の構造物と同種の構造物の一部の構造を表す一部構造情報を設定する手段であって、該一部構造情報として、初回に、抽出された前記部分構造情報を設定し、２回目以降に、該手段により前回設定された情報が表す構造の一部を変更してなる構造を表す情報を設定する一部構造情報設定手段と、該一部構造情報に基づいて、前記所定の構造物と同種の構造物の構造を表す構造データに該構造を変更するための複数の構造変更ベクトルを加算して得られる構造モデルデータが表す構造のうち前記一部に対応する構造が、前記一部の構造と合致するように、前記複数の構造変更ベクトルを設定する構造変更ベクトル設定手段と、前記複数の構造変更ベクトルを前記構造データに加算して前記構造モデルデータを作成する構造モデルデータ作成手段と、前記画像データから得られる、前記所定の構造物の構造を示す情報を含有する所定の情報に基づいて、前記構造モデルデータが表す構造と前記医用画像における前記所定の構造物の構造との差異の程度を表す指標値を算出する指標値算出手段と、該指標値に基づいて、前記差異が所定の範囲内であるか否かを判定する判定手段と、前記一部構造情報設定手段による一部構造情報の設定と、前記構造変更ベクトル設定手段による構造変更ベクトルの設定と、前記構造モデルデータ作成手段による構造モデルデータの作成と、前記指標値算出手段による指標値の算出と、前記判定手段による判定とを、該判定により前記差異が所定の範囲内であると判定されるまで繰り返す繰返し制御手段と、前記構造モデルデータ作成手段により最後に作成された構造モデルデータを、前記所定の構造物の全体的な構造を表す全体構造情報として取得する全体構造情報取得手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２６】
本発明の第１の構造検出方法および装置並びにそのためのプログラムによれば、医用画像における所定の構造物の一部分の構造を表す部分構造情報を抽出し、当該部分構造情報に基づいて、上記所定の構造物と同種の構造物の構造を表す構造データに複数の構造変更ベクトルを加算して上記同種の構造物の構造を表す構造モデルデータを作成する際に、当該構造モデルデータが表す構造のうち上記一部分に対応する構造が上記一部分の構造と合致するように、上記複数の構造変更ベクトルを設定し、作成された構造モデルデータを上記所定の構造物の全体的な構造を表す全体構造情報として取得するので、所定の構造物の一部分の構造が反映された構造モデルデータを、手探りではなく、所定の計算によって求めることができ、構造が複雑で従来のエッジ抽出フィルタ処理等では検出が難しかった部分を含む上記所定の構造物の全体の構造を、短時間で検出することができる。
【００２７】
本発明の第２の構造検出方法および装置並びにプログラムによれば、医用画像における所定の構造物の一部分の構造を抽出し、上記所定の構造物と同種の構造物の一部の構造を表す一部構造情報を設定する処理であって、当該一部の構造を、抽出された一部分の構造を初期構造として設定毎に一部変化させながら設定する処理と、上記所定の構造物と同種の構造物の構造を表す構造データに複数の構造変更ベクトルを加算して得られる構造モデルデータが表す構造のうち前記一部に対応する構造が、上記部一部の構造と合致するように、構造変更ベクトルを設定する処理と、構造データに構造変更ベクトルを加算して構造モデルデータを作成する処理とを、作成された構造モデルデータが表す構造が上記所定の構造物の実際の構造と略合致するまで繰り返し、最後に得られた構造モデルデータを、上記所定の構造物の全体的な構造を表す情報として取得するので、実際に抽出された上記所定の構造物の部分的な構造が反映された構造モデルデータを出発点に、構造変更ベクトルを探索することができ、構造モデルデータを手探りで探索する場合に比べて、より短時間に、精度よく、上記所定の構造物の全体の構造を表す全体構造情報を取得することが期待できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
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は本発明の第２の構造検出装置の一実施形態による概略構成を示す図である。
【００２９】
図１に示す構造検出装置１は、解剖学的な複数の構造物からなる被写体を表す医用画像Ｐを担持する画像データＰ（以下、画像とその画像を担持する画像データとを同一の記号で示す）を取得する画像データ取得手段１０と、画像データＰに基づいて、医用画像Ｐにおいて、上記複数の構造物のうち所定の構造物の一部分の構造を表す部分構造情報Ｆpartを抽出する部分構造情報抽出手段２０と、上記所定の構造物と同種の構造物の一部の構造を表す一部構造情報Ｍpartを設定する手段であって、当該一部構造情報Ｍpartとして、初回に、上記の抽出された部分構造情報Ｆpartを設定し、２回目以降に、前回設定された情報が表す構造の一部を変更してなる構造を表す情報を設定する一部構造情報設定手段３０と、一部構造情報Ｍpartに基づいて、上記所定の構造物と同種の構造物の正常な構造を表す構造データＭｂにその構造を変更するための複数の構造変更ベクトルＭｓを加算して得られる構造モデルデータＭが表す構造のうち上記「一部」に対応する構造が、上記「一部の構造」と合致するように、複数の構造変更ベクトルＭｓを設定する構造変更ベクトル設定手段４０と、複数の構造変更ベクトルＭｓを構造データＭｂに加算して構造モデルデータＭを作成する構造モデルデータ作成手段５０と、画像データＰから得られる、上記所定の構造物の構造を示す情報を含有する所定の情報に基づいて、構造モデルデータＭが表す構造と医用画像Ｐにおける上記所定の構造物の構造との差異の程度を表す指標値ｄを算出する指標値算出手段６０と、指標値ｄに基づいて、上記差異が所定の範囲内であるか否かを判定する判定手段７０と、一部構造情報設定手段３０による一部構造情報Ｍpartの設定と、構造変更ベクトル設定手段４０による構造変更ベクトルＭｓの設定と、構造モデルデータ作成手段５０による構造モデルデータＭの作成と、指標値算出手段６０による指標値ｄの算出と、前記判定手段７０による判定とを、当該判定により上記差異が所定の範囲内であると判定されるまで繰り返す繰返し制御手段８０と、構造モデルデータ作成手段５０により最後に作成された構造モデルデータＭを、上記所定の構造物の全体的な構造を表す全体構造情報Ｆallとして取得する全体構造情報取得手段９０とを備えている。
【００３０】
まず、第１の実施例として、上記「医用画像」を肋骨、鎖骨等の骨部と肺野軟部とを含む胸部を表す胸部放射線画像（胸部を人体の前後方向に透過した放射線を検出して得られる胸部の投影画像）とし、上記「所定の構造物」を肋骨とし、上記「構造」を形状とし、上記「所定の構造物の一部分の構造」を肺野中央部における肋骨の部分的な形状とした場合を考える。つまり、肋骨や他の構造物同士の重なりが少なく、肋骨の正確な形状の抽出が容易な肺野中央部における肋骨の部分的な形状をもとに、肋骨の全体的な形状を検出することを目的とする場合である。
【００３１】
なお、肋骨の全体の形状は、肋骨の輪郭を形成する所定のｎ個の特徴点で表すことにする。
【００３２】
また、事前に、多くの正常な胸部を表す胸部画像における肋骨形状から、主成分分析により、肋骨の平均形状を表す平均形状ベクトルＸｂと、肋骨の形状の固有成分（主成分）を表す固有形状ベクトルＡｉ（ｉ＝１，２，・・・）とを算出しておき、構造データＭｂとして上記平均形状ベクトルＸｂ、複数の構造変更ベクトルＭｓとして上記固有形状ベクトルＡｉに重み係数αｉが掛けられたベクトルαｉＡｉを用いることにする。
【００３３】
「主成分分析」の手法としては、文献［Matthew Turk，Alex Pentland，Eigenfaces for Recognition，Journal of Cognitive Neuroscience，vol.3，num1，1991］に記載されている手法を用いる。
【００３４】
これより、本実施例における上記構造検出装置１の作用について説明する。
【００３５】
図２は、本実施例における構造検出装置１の処理フローを示す図である。
【００３６】
画像データ取得手段１０は、ＣＲ（Computed Radiography）システム等によって生成された胸部放射線画像Ｐを表す画像データＰを、外部からの入力により取得する（ステップＳ１）。図３は、入力された胸部放射線画像Ｐを示す図である。
【００３７】
部分構造情報抽出手段２０は、取得した画像データＰに基づいて、胸部放射線画像Ｐにおける肺野中央部の肋骨の形状を、肋骨の一部分の形状として、エッジ抽出フィルタ等により検出し、その部分的な形状を表す部分構造情報Ｆpartを抽出して取得する（ステップＳ２）。なお、ここでは、部分構造情報Ｆpartを、肋骨の輪郭を形成するｎ個の特徴点ｆｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｎ）のうちのｍ個の特徴点ｆｘｔ（ｔ＝１からｎまでの値のうちｍ個）として取得する。図４は、胸部放射線画像Ｐ上で特徴点ｆｘｔ（クロスマークを付した点）を示した図である。
【００３８】
一部構造情報設定手段３０は、一部構造情報Ｍpartとして、部分構造情報抽出手段２０により抽出された部分構造情報Ｆpart、すなわち、特徴点ｆｘｔを初期設定する（ステップＳ３）。
【００３９】
構造変更ベクトル設定手段４０は、次のように、複数の構造変更ベクトルＭｓを算出して設定する（ステップＳ４）。
【００４０】
肋骨の全体の形状を表す形状ベクトルＸは、上記ｎ個の各特徴点ｆｘｊの座標（ｘ，ｙ）を順次並べたベクトルとして、式（１）のように表すことができる。
【数１】
2005198887.tif 000003
【００４１】
したがって、一部構造情報Ｍpartが表す肋骨の部分的な形状が、胸部放射線画像Ｐにおける肋骨の全体の形状の一部を構成するものとすれば、この初期の状態における肋骨の形状ベクトルＸinitは、式（２）にように表すことができる。
【数２】
2005198887.tif 000004
【００４２】
ここで、ｘp，ｙpは、一部構造情報Ｍpartが表す各特徴点に対応する座標であり、？はその他の不明な特徴点に対応する座標を示している。この形状ベクトルＸinitをより扱いやすくするために、式（３）に示すような、ベクトルＺinitを定義する。
【数３】
2005198887.tif 000005
【００４３】
ここで、行列Ｋは、既知と考えることができる特徴点の位置（対角成分）では値１、その他の不明な特徴点の位置では値０を採るような行列である。すなわち、ベクトルＺinitは、既知の特徴点に対応する位置には値があり、不明の特徴点に対応する位置には０（ゼロ）が入っている形状ベクトルである。
【００４４】
ところで、任意の肋骨の形状を表す形状ベクトルＸは、多くの胸部画像における肋骨形状から主成分分析により算出された、肋骨の平均形状を表す平均形状ベクトルＸｂと、肋骨の形状の固有成分を表す固有形状ベクトルＡｉとの線形和で表現することができ、式（４）のように表すことができる。
【数４】
2005198887.tif 000006
【００４５】
ここで、αｉは各固有形状ベクトルに対しての重み係数である。
【００４６】
この式（４）の両辺に行列Ｋを掛けると、式（５）となり、式（５′）が得られる。
【数５】
2005198887.tif 000007
【００４７】
一般に、｛Ａｉ｝が１次独立であっても、｛Ｋ・Ａｉ｝は１次独立とはならないが、｛Ｋ・Ａｉ｝のベクトルの数（ｉの値）に比べて既知の特徴点の数が十分多ければ、大まかには、｛Ｋ・Ａｉ｝も１次独立であると考えてよい。このため、式（５′）の両辺とＫ・Ａｐ（ｐ＝１，２，・・・）との内積をとって、
【数６】
2005198887.tif 000008
【００４８】
として、重み係数αｐ（ｐ＝１，２，・・・）を求める。これは、Ｚinit−Ｋ・Ｘｂを、１次独立、すなわち、互いに直交するベクトルＫ・Ａ１，Ｋ・Ａ２，・・・の各成分に分解したときの、これらのベクトルの成分に対応する、係数α１，α２，・・・の値を求めることを意味する。
【００４９】
そして、求められた係数α１，α２，・・・を、固有形状ベクトルＡ１，Ａ２，・・・にそれぞれ掛けることにより、重み付けされた固有形状ベクトルαｉＡｉが得られ、これを構造変更ベクトルＭｓとして設定することができる。
【００５０】
このことは、構造データＭｂとしての平均形状ベクトルＸｂに、構造変更ベクトルＭｓとしての重み付けされた固有形状ベクトルαｉＡｉを加算して得られる、構造モデルデータＭが表す肋骨の形状のうち上記「一部」に対応する形状が、一部構造情報Ｍpartが表す一部の形状と合致するように、構造変更ベクトルＭｓを設定することに相当する。
【００５１】
そして、構造モデルデータ作成手段５０が、平均形状ベクトルＸｂと、重み付けされた固有形状ベクトルαｉＡｉとを線形結合させ、得られたベクトルを構造モデルデータＭとして得る（ステップＳ５）。すなわち、係数α１，α２，・・・を、式（４）に代入したときの形状ベクトルＸを、構造モデルデータＭとすることができる。
【００５２】
指標値算出手段６０は、画像データＰから得られる、胸部放射線画像Ｐにおける肋骨の形状を示す情報を含有する所定の情報に基づいて、構造モデルデータＭが表す形状と胸部放射線画像Ｐにおける肋骨の形状との差異の程度を表す指標値ｄを算出するが（ステップＳ６）、具体的には、次のような処理を行う。
【００５３】
上記「所定の情報」として、例えば、胸部放射線画像Ｐに対してエッジに敏感に反応するＳｏｂｅｌフィルタ等をかけて得られた出力画像を用いる。Ｓｏｂｅｌフィルタは、所定の方向のエッジに感度を有するフィルタであり、その出力は、エッジ付近で０（ゼロ）より離れた値を取り、それ以外の箇所では０に近い値を取ることになる。したがって、Ｓｏｂｅｌフィルタの出力画像において、フィルタの出力値（画素値）が大きな絶対値を取る箇所を、胸部放射線画像Ｐにおける肋骨を含む解剖学的構造物の輪郭位置と考えることができる。
【００５４】
そして、このフィルタの出力画像において、構造モデルデータＭが表す特徴点の座標に対応する位置毎に、その位置とその位置の近傍にある上記輪郭位置との距離を求め、それらの分散を、構造モデルデータＭが表す形状と胸部放射線画像Ｐにおける肋骨の形状との差異の程度を表す指標値ｄとする。
【００５５】
判定手段７０は、上記の算出された指標値ｄが所定値以内であれば、構造モデルデータＭが表す形状と胸部放射線画像Ｐにおける肋骨の形状との差異が所定範囲内であると判定し、指標値ｄが所定値を超えているときは、その差異が所定範囲内にないと判定する（ステップＳ７）。
【００５６】
繰返し制御手段８０は、判定手段７０によるその差異が所定範囲内でないとの判定に応答して、一部構造情報設定手段３０に対して、一部構造情報Ｍpartが表す形状の一部を変更してなる形状を表す情報を、新たな一部構造情報Ｍpartとして設定させるとともに、一部構造情報設定手段３０による一部構造情報Ｍpartの設定から判定手段７０による判定までの一連の処理を繰返し行わせる制御をし、判定手段７０による、その差異が所定範囲内であるとの判定に応答して、その繰返し制御を止める。これにより、実際の肋骨の形状に近似した形状を表す構造モデルデータＭが見つかるまで、構造変更ベクトルＭｓを探索する。
【００５７】
そして、全体構造情報取得手段９０が、構造モデルデータ作成手段５０により最終的に作成された構造モデルデータＭを、胸部放射線画像Ｐにおける肋骨の全体的な形状を表す全体構造情報Ｆallとして取得する（ステップＳ８）。図５は、上記の全体構造情報Ｆallが表す肋骨の形状を、胸部放射線画像Ｐ上の特徴点（黒丸マークを付した点）で示した図である。
【００５８】
次に、第２の実施例として、上記「医用画像」を胸部放射線画像とし、上記「所定の構造物」を肺野軟部とし、上記「構造」をテクスチャとし、上記「所定の構造物の一部分の構造」を肋骨領域が除かれた肺野軟部のテクスチャとした場合を考える。胸部放射線画像における肺野軟部の全体のテクスチャを検出する場合を考える。つまり、肺野軟部のテクスチャが分かり難い領域である肋骨領域を除いた、肺野軟部の部分的なテクスチャをもとに、肺野軟部の全体的なテクスチャを検出することを目的とする場合である。
【００５９】
なお、テクスチャ同士の比較や合成等の取扱いを可能にするため、テクスチャの形状は所定の形状に規格化する必要があるが、ここでは、肺野軟部のテクスチャの形状を、多くの正常な胸部を表す胸部画像における肺野の平均形状とする。
【００６０】
また、肺野軟部の全体のテクスチャは、その平均形状に規格化された肺野軟部を形成するｎ個の画素の各画素値で表すことにする。
【００６１】
また、事前に、上記多くの正常な胸部を表す胸部画像における、各肺野軟部を表す肺野軟部画像をこの平均形状にアフィン変換等によりワーピングし、ワーピング後の肺野軟部画像のテクスチャから、主成分分析により、平均形状に規格化された肺野軟部における平均テクスチャを表す平均テクスチャベクトルＧｂと、平均形状に規格化された肺野軟部におけるテクスチャの固有成分（主成分）を表す固有テクスチャベクトルＢｉ（ｉ＝１，２，・・・）とを算出しておき、構造データＭｂとして上記平均テクスチャベクトルＧｂ、複数の構造変更ベクトルＭｓとして上記固有テクスチャベクトルＢｉに重み係数βｉが掛けられたベクトルβｉＢｉを用いることにする。
【００６２】
これより、本実施例における上記構造検出装置１の作用について説明する。
【００６３】
図６は、本実施例における構造検出装置１の処理フローを示す図である。
【００６４】
画像データ取得手段１０は、ＣＲ（Computed Radiography）システム等によって生成された、図３に示すような胸部放射線画像Ｐを表す画像データＰを、外部からの入力により取得する（ステップＳ１１）。
【００６５】
部分構造情報取得手段２０は、取得した画像データＰに基づいて、胸部放射線画像Ｐにおける肋骨領域が除かれた肺野軟部のテクスチャを、肺野軟部の一部分のテクスチャとして、第１実施例で述べた手法により検出した肋骨の全体の形状をもとに抜き出し、その部分的なテクスチャを表す部分構造情報Ｆpartを抽出して取得する（ステップＳ１２）。なお、ここでは、部分構造情報Ｆpartを、肺野軟部全体を形成するｎ個の画素ｆｇｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｎ）のうちのｍ個の画素ｆｇｔ（ｔ＝１からｎまでの値のうちｍ個）における画素値として取得する。図７は、胸部放射線画像Ｐにおいて肋骨領域を除いた肺野軟部のテクスチャを示した図である。
【００６６】
一部構造情報設定手段３０は、一部構造情報Ｍpartとして、部分構造情報抽出手段２０により抽出された部分構造情報Ｆpart、すなわち、画素ｆｇｔにおける画素値を初期設定する（ステップＳ１３）。
【００６７】
構造変更ベクトル設定手段４０は、複数の構造変更ベクトルＭｓを算出して設定するが（ステップＳ１４）、ここで、肺野軟部の全体のテクスチャを表すテクスチャベクトルＧは、各画素ｆｇｊの画素値Ｑｊを順次並べたベクトルとして、式（７）のように表すことができる。
【数７】
2005198887.tif 000009
【００６８】
したがって、一部構造情報Ｍpartが表す肺野軟部の部分的なテクスチャが、胸部放射線画像Ｐにおける肺野軟部の全体のテクスチャの一部を構成するものとすれば、この初期の状態における肺野軟部のテクスチャベクトルＧinitは、式（８）にように表すことができる。
【数８】
2005198887.tif 000010
【００６９】
ここで、Ｑpは、一部構造情報Ｍpartが表す各画素における画素値であり、？はその他の不明な画素値を示している。このテクスチャベクトルＧinitをより扱いやすくするために、式（９）に示すような、ベクトルＷinitを定義する。
【数９】
2005198887.tif 000011
【００７０】
ここで、行列Ｕは、既知と考えることができる画素値の位置（対角成分）では値１、その他の不明な画素値の位置では値０を採るような行列である。すなわち、ベクトルＷinitは、既知の画素値に対応する位置には値があり、不明の画素値に対応する位置には０（ゼロ）が入っているテクスチャベクトルである。
【００７１】
ところで、任意の肺野軟部のテクスチャを表すテクスチャベクトルＧは、多くの胸部画像における肺野軟部のテクスチャから主成分分析により算出された、肺野軟部の平均テクスチャを表す平均テクスチャベクトルＧｂと、肺野軟部のテクスチャの固有成分を表す固有テクスチャベクトルＢｉとの線形和で表現することができ、式（１０）のように表すことができる。
【数１０】
2005198887.tif 000012
【００７２】
ここで、βｉは各固有テクスチャベクトルに対しての重み係数である。
【００７３】
この式（１０）の両辺に行列Ｗを掛けると、式（１１）となり、式（１１′）が得られる。
【数１１】
2005198887.tif 000013
【００７４】
一般に、｛Ｂｉ｝が１次独立であっても、｛Ｕ・Ｂｉ｝は１次独立とはならないが、｛Ｕ・Ｂｉ｝のベクトルの数（ｉの値）に比べて既知の画素値の数が十分多ければ、大まかには、｛Ｕ・Ｂｉ｝も１次独立であると考えてよい。このため、式（１１′）の両辺とＵ・Ｂｐ（ｐ＝１，２，・・・）との内積をとって、
【数１２】
2005198887.tif 000014
【００７５】
として、重み係数βｐ（ｐ＝１，２，・・・）を求める。これは、Ｗinit−Ｕ・Ｇｂを、１次独立、すなわち、互いに直交するベクトルＵ・Ｂ１，Ｕ・Ｂ２，・・・の各成分に分解したときの、これらのベクトルの成分に対応する、係数β１，β２，・・・の値を求めることを意味する。
【００７６】
そして、求められた係数β１，β２，・・・を、固有テクスチャベクトルＢ１，Ｂ２，・・・にそれぞれ掛けることにより、重み付けされた固有テクスチャベクトルβｉＢｉが得られ、これを構造変更ベクトルＭｓとして設定することができる。
【００７７】
このことは、構造データＭｂとしての平均テクスチャベクトルＧｂに、構造変更ベクトルＭｓとしての重み付けされた固有テクスチャベクトルβｉＢｉを加算して得られる、構造モデルデータＭが表す肺野軟部のテクスチャのうち上記「一部」に対応するテクスチャが、一部構造情報Ｍpartが表す一部のテクスチャと合致するように、構造変更ベクトルＭｓを設定することに相当する。
【００７８】
そして、構造モデルデータ作成手段５０が、平均テクスチャベクトルＧｂと、重み付けされた固有テクスチャベクトルβｉＢｉとを線形結合させ、得られたベクトルを構造モデルデータＭとして得る（ステップＳ１５）。すなわち、係数β１，β２，・・・を、式（１０）に代入したときのテクスチャベクトルＧを、構造モデルデータＭとすることができる。
【００７９】
指標値算出手段６０は、画像データＰから得られる、胸部放射線画像Ｐにおける肺野軟部のテクスチャを示す情報を含有する所定の情報に基づいて、構造モデルデータＭが表すテクスチャと胸部放射線画像Ｐにおける肺野軟部のテクスチャとの差異の程度を表す指標値ｄを算出するが（ステップＳ１６）、具体的には、次のような処理を行う。
【００８０】
上記「所定の情報」として、例えば、胸部放射線画像Ｐにおいて、形状が規格化された肺野を表す肺野画像を用いる。
【００８１】
そして、上記規格化された肺野画像のテクスチャと構造モデルデータＭが表すテクスチャとにおいて、対応する画素毎にその画素値の差分を求め，それらの分散を構造モデルデータＭが表すテクスチャと胸部放射線画像Ｐにおける肺野軟部のテクスチャとの差異の程度を表す指標値ｄとする。
【００８２】
判定手段７０は、上記の算出された指標値ｄが所定値以内であれば、構造モデルデータＭが表すテクスチャと胸部放射線画像Ｐにおける肺野軟部のテクスチャとの差異が所定範囲内であると判定し、指標値ｄが所定値を超えているときは、その差異が所定範囲内にないと判定する（ステップＳ１７）。
【００８３】
繰返し制御手段８０は、判定手段７０による、その差異が所定範囲内でないとの判定に応答して、一部構造情報設定手段３０に対して、一部構造情報Ｍpartが表すテクスチャの一部を変更してなるテクスチャを表す情報を、新たな一部構造情報Ｍpartとして設定させるとともに、一部構造情報設定手段３０による一部構造情報Ｍpartの設定から判定手段７０による判定までの一連の処理を繰返し行わせる制御をし、判定手段７０による、その差異が所定範囲内であるとの判定に応答して、その繰返し制御を止める。これにより、実際の肺野軟部のテクスチャに近似したテクスチャを表す構造モデルデータＭが見つかるまで、構造変更ベクトルＭｓを探索する。
【００８４】
そして、全体構造情報取得手段９０が、構造モデルデータ作成手段５０により最終的に作成された構造モデルデータＭを、胸部放射線画像Ｐにおける肺野軟部の全体的なテクスチャを表す全体構造情報Ｆallとして取得する（ステップＳ１８）。図８は、このようにして得られた全体構造情報Ｆallが表す肺野軟部のテクスチャを示した図である。
【００８５】
このような構造検出装置１によれば、医用画像における所定の構造物の一部分の構造を抽出し、上記所定の構造物と同種の構造物の一部の構造を表す一部構造情報を設定する処理であって、当該一部の構造を、抽出された一部分の構造を初期構造として設定毎に一部変化させながら設定する処理と、上記所定の構造物と同種の構造物の正常な構造を表す構造データに複数の構造変更ベクトルを加算して得られる構造モデルデータが表す構造のうち前記一部に対応する構造が、上記部一部の構造と合致するように、構造変更ベクトルを設定する処理と、構造データに構造変更ベクトルを加算して構造モデルデータを作成する処理とを、作成された構造モデルデータが表す構造が上記所定の構造物の実際の構造と略合致するまで繰り返し、最後に得られた構造モデルデータを、上記所定の構造物の全体的な構造を表す情報として取得するので、実際に抽出された上記所定の構造物の部分的な構造が反映された構造モデルデータを出発点に、構造変更ベクトルを探索することができ、構造モデルデータを手探りで探索する場合に比べて、より短時間に、精度よく、上記所定の構造物の全体の構造を表す全体構造情報を取得することが期待できる。
【００８６】
なお、上記実施形態においては、構造モデルデータＭが表す構造が、医用画像における所定の構造物の実際の構造と所定の範囲内で近似するまで、構造変更ベクトルＭｓを探索するようにしているが、計算時間の短縮を優先したいときや、得られる全体構造情報Ｆallの精度を高める必要がないとき等は、構造変更ベクトルＭｓを探索せずに、抽出された所定の構造物の一部分の構造を表す部分構造情報Ｆpartに基づいて、構造データＭｂに複数の構造変更ベクトルＭｓを加算して得られる構造モデルデータがＭ表す構造のうち上記「一部分」に対応する構造が、上記「一部分の構造」と合致するように、複数の構造変更ベクトルＭｓを設定し、その構造変更ベクトルＭｓを構造データＭｂに加算して得られる構造モデルデータＭを、検出しようとする所定の構造物の全体の構造を表す全体構造情報Ｆallとしてそのまま取得するようにしてもよく、この場合、本発明の第１の構造検出装置を用いることができる。
【００８７】
図９は、本発明の第１の構造検出装置の一実施形態による概略構成を示す図である。
【００８８】
図９に示す構造検出装置２は、画像データ取得手段１０と、部分構造情報抽出手段２０と、構造変更ベクトル設定手段４０と、構造モデルデータ作成手段５０と、全体構造情報取得手段９０とを備えている。
【００８９】
図１０は、構造検出装置２の処理フローを示す図である。
【００９０】
画像データ取得手段１０が、解剖学的な複数の構造物からなる被写体を表す医用画像Ｐを担持する画像データＰを取得し（ステップＳ２１）、部分構造情報抽出手段２０が、画像データＰに基づいて、医用画像Ｐにおいて、上記複数の構造物のうち所定の構造物の一部分の構造を表す部分構造情報Ｆpartを抽出する（ステップＳ２２）。構造変更ベクトル設定手段４０は、部構造情報Ｆpartに基づいて、上記所定の構造物と同種の構造物の正常な構造を表す構造データＭｂにその構造を変更するための複数の構造変更ベクトルＭｓを加算して得られる構造モデルデータＭが表す構造のうち上記「一部分」に対応する構造が、上記「一部分の構造」と合致するように、複数の構造変更ベクトルＭｓを設定する（ステップＳ２３）。構造モデルデータ作成手段５０は、複数の構造変更ベクトルＭｓを構造データＭｂに加算して構造モデルデータＭを作成する（ステップＳ２４）。そして、全体構造情報取得手段９０が、構造モデルデータ作成手段５０により作成された構造モデルデータＭを、上記所定の構造物の全体的な構造を表す全体構造情報Ｆallとして取得する（ステップＳ２５）。
【００９１】
このような構造検出装置２によれば、医用画像における所定の構造物の一部分の構造を表す部分構造情報を抽出し、当該部分構造情報に基づいて、上記所定の構造物と同種の構造物の正常な構造を表す構造データに複数の構造変更ベクトルを加算して上記同種の構造物の構造を表す構造モデルデータを作成する際に、当該構造モデルデータが表す構造のうち上記一部分に対応する構造が上記一部分の構造と合致するように、上記複数の構造変更ベクトルを設定し、作成された構造モデルデータを上記所定の構造物の全体的な構造を表す全体構造情報として取得するので、所定の構造物の一部分の構造が反映された構造モデルデータを、手探りではなく、所定の計算によって求めることができ、構造が複雑で従来のエッジ抽出フィルタ処理等では検出が難しかった部分を含む上記所定の構造物の全体の構造を、短時間で検出することができる。
【００９２】
また、上記構造検出装置１または構造検出装置２と同じ構成をベースに、画像データＰと全体構造情報Ｆallとに基づいて、上記所定の構造物が除去された被写体を表す医用画像である構造物除去画像Ｐ′を担持する構造物除去画像データＰ′を生成する構造物除去画像データ生成手段１００をさらに備えるようにして、構造物除去画像生成装置としてもよい。
【００９３】
図１１は、構造検出装置１と同じ構成をベースにしたときの構造物除去画像生成装置３、図１２は、構造検出装置２と同じ構成をベースにしたときの構造物除去画像生成装置４を示す図である。いずれの構造物除去画像生成装置においても、構造物除去画像データ生成手段１００が、全体構造情報取得手段９０により取得された全体構造情報Ｆallに基づいて、上記所定の構造物の画像Ｐｓを担持する構造物画像データＰｓを生成し、画像データＰおよび構造物画像データＰｓに基づいて、医用画像Ｐからその所定の構造物の画像Ｐｓを減算して、所定の構造物が除去された構造物除去画像Ｐ′を担持する構造物除去画像データＰ′を生成する。
【００９４】
例えば、構造物除去画像データ生成手段１００が、他の各手段を制御することにより、放射線画像Ｐにおける肋骨の全体的な形状を、１番目の全体構造情報Ｆall（１）として取得し、その後、胸部放射線画像Ｐにおける、肋骨の全体的な形状でくり抜かれた領域のテクスチャを、所定の規格化形状にワーピングして、２番目の部分構造情報Ｆpart（２）として設定し、肋骨の全体的なテクスチャを、２番目の全体構造情報Ｆall（２）として取得し、このテクスチャを先に求めた肋骨の全体的な形状にワーピングして肋骨画像Ｐｒを得、この肋骨画像Ｐｒを胸部放射線画像Ｐから減算し、胸部から肋骨が除去された肋骨除去画像Ｐ′を担持する構造物除去画像データＰ′を生成する。
【００９５】
なおこの場合、上記の肋骨の全体的な形状でくり抜かれた領域のテクスチャは、通常、純粋な肋骨のテクスチャとはならず、肋骨の陰影と血管影等が重なった状態のテクスチャとなる。そのため、得られる肋骨画像には、血管影等の存在に起因するエラーが含まれる可能性がある。このようなエラーをできるだけ排除したい場合は、次のような手法を考えることもできる。
【００９６】
構造物除去画像データ生成手段１００が、他の各手段を制御することにより、胸部放射線画像Ｐにおいて、肋骨の肺野中央部の部分的な形状から肋骨の全体形状を、１番目の全体構造情報Ｆall（１）として取得し、その後、当該情報に基づいて得られる、肋骨領域が除かれた肺野の部分的なテクスチャから血管影等を含む肺野軟部の全体的なテクスチャを、２番目の全体構造情報Ｆall（２）として取得する。そして、この肺野軟部の全体的なテクスチャを胸部放射線画像Ｐにおける肺野の形状にワーピングして肺野軟部画像Ｐｈを得、さらに、胸部放射線画像Ｐから肺野軟部画像Ｐｈを減算して、肋骨のテクスチャが強調された骨部画像Ｐｋを得る。肺野軟部画像Ｐｈには血管影等が含まれているので、これを胸部放射線画像Ｐから減算して得られる上記骨部画像Ｐｋには、血管影等は含まれない。この骨部画像Ｐｋにおいて、先に求めた肋骨の全体形状でくり抜かれた領域のテクスチャを、所定の規格化形状にワーピングして、３番目の部分構造情報Ｆpart（３）として設定し、肋骨の全体的なテクスチャを、３番目の全体構造情報Ｆall（３）として取得し、このテクスチャを先に求めた肋骨の全体的な形状にワーピングして肋骨画像を得、この肋骨画像を胸部放射線画像Ｐから減算し、胸部から肋骨が除去された肋骨除去画像を担持する構造物除去画像データを生成する。
【００９７】
このような構造物除去画像生成装置３，４によれば、１枚の医用画像から、画像診断において障害となり得る所定の構造物が除去された構造物除去画像を、短時間に生成することができ、画像診断の性能や効率を向上させることが可能となる。
【００９８】
また、上記構造検出装置１または構造検出装置２と同じ構成をベースに、上記の構造物除去画像データ生成手段１００に加え、当該手段により生成された構造物除去画像データＰ′に基づいて、構造物除去画像Ｐ′中の異常陰影候補Ｒを検出する異常陰影検出手段１１０をさらに備えるようにして、異常陰影検出装置としてもよい。
【００９９】
図１３は、構造検出装置１と同じ構成をベースにしたときの異常陰影検出装置５、図１４は、構造検出装置２と同じ構成をベースにしたときの異常陰影検出装置６を示す図である。
【０１００】
ここで、上記「異常陰影検出手段」における異常陰影候補を検出する手法としては、例えば、特開２００２−３３０９５０号公報にて開示されている、画像中の濃度勾配（または輝度勾配）を濃度勾配ベクトルとして表し、この濃度勾配ベクトルの集中度合いの高い画像部分を候補として抽出するアイリスフィルタ処理や、検出しようとする異常陰影の大きさに応じた多重構造要素を用いて、この多重構造要素よりも空間的に狭い範囲で濃度変動する画像部分を候補として抽出するモフォロジーフィルタ処理を利用した手法が考えられる。
【０１０１】
このような異常陰影検出装置５，６によれば、１枚の医用画像から、画像診断において障害となり得る所定の構造物が除去された構造物除去画像を、短時間に生成することができ、異常陰影検出処理における性能や効率を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０１０２】
【図１】本発明の第２の構造検出装置の一実施形態による構造検出装置１の構成を示す図
【図２】構造検出装置１の第１実施例による処理フローを示す図
【図３】胸部放射線画像Ｐを示す図
【図４】胸部放射線画像Ｐにおいて抽出された肋骨の一部分の形状を特徴点で示す図
【図５】作成された構造モデルデータＭが表す肋骨の全体形状を特徴点で示す図
【図６】構造検出装置１の第２実施例による処理フローを示す図
【図７】肋骨領域が除かれた肺野軟部のテクスチャを示す図
【図８】作成された構造モデルデータＭが表す肺野軟部の全体テクスチャを示す図
【図９】本発明の第１の構造検出装置の一実施形態による構造検出装置２の構成を示す図
【図１０】構造検出装置２の処理フローを示す図
【図１１】本発明の構造物除去画像生成装置の一実施形態による構造物除去画像生成装置３の構成を示す図
【図１２】本発明の構造物除去画像生成装置の一実施形態による構造物除去画像生成装置４の構成を示す図
【図１３】本発明の異常陰影検出装置の一実施形態による異常陰影検出装置５の構成を示す図
【図１４】本発明の異常陰影検出装置の一実施形態による異常陰影検出装置６の構成を示す図
【符号の説明】
【０１０３】
１，２  構造検出装置
３，４  構造物除去画像生成装置
５，６  異常陰影検出装置
１０  画像データ取得手段
２０  部分構造情報抽出手段
３０  一部構造情報設定手段
４０  構造変更ベクトル設定手段
５０  構造モデルデータ作成手段
６０  指標値算出手段
７０  判定手段
８０  繰返し制御手段
９０  全体構造情報取得手段
１００  構造物除去画像データ生成手段
１１０  異常陰影検出手段
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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