(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体情報に関する断層画像を２値画像化する２値画像作成手段と、
前記２値画像作成手段によって作成された２値画像の連結成分ごとに異なる値を割り当てるラベリング手段と、
前記ラベリング手段によって異なる値が割り当てられた連結成分のうち最大面積を有する最大連結成分を抽出する最大連結成分抽出手段と、
前記最大連結成分の輪郭を追跡して当該最大連結成分の最外周の輪郭を作成する輪郭作成手段と、
前記断層画像から前記最外周の輪郭の外側の画素を削除する削除手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記削除手段は、前記最外周の輪郭内部を塗りつぶしてマスク画像を作成するマスク画像作成手段と、前記断層画像と前記マスク画像とを画素ごとに比較して当該断層画像からマスク画像外の画素を削除するマスク外削除手段とからなることを特徴とする請求項１の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像処理装置に係り、特に生体情報に関する断層画像から不要な部分を自動的に削除する画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
通常、Ｘ線ＣＴ装置等で被検者を撮影して得られる断層画像には、図６に示すように被検者体の腹部の画像１０の他に、被検者を支える寝台の画像１２や、更に点滴チューブの画像１４や尿の袋などの異物が移り混むことがある。
【０００３】
また、Ｘ線ＣＴ検査では、造影剤を急速注入して同一断面を連続スキャンすることによりコントラスト増強効果の経時的変化を観察する撮影方法がある。この撮影方法は、連続スキャンにより得られる一連のＣＴ画像から経時的なＣＴ値の変化をグラフ化した時間−濃度曲線をピクセルごとに計算し、平均通過時間などの循環パラメータを濃淡画像として表示するファンクショナルマップ画像を作成する。このファンクショナルマップ画像は、図７に示すように脳実質の画像２０の外側にある頭皮部分の画像２２も画像化される。尚、この撮影方法の場合、血流のない頭蓋などは図７上で黒く表示される。
【０００４】
このように断層画像には、診断に必要な部分だけでなく、不要な部分も存在する。断層画像中に不要な部分が存在すると、様々な画像処理の妨げになる、医師の診断に邪魔になる、美観を損ねるなどの不都合がある。
【０００５】
そこで、従来、断層画像中の不要な部分を削除したい場合には、操作者がマウスなどを使って領域を指定し、手動操作によって削除していた。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、操作者が手作業で断層画像から不要な部分を削除する場合には、その削除のために多くの作業時間が消費され、作業者の疲労も積み重なるという問題がある。
【０００７】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、操作者が不要部分を一々指定して手作業で削除しなくても断層画像から不要部分を自動的に削除することができる画像処理装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するために本発明の請求項１に係る画像処理装置は、生体情報に関する断層画像を２値画像化する２値画像作成手段と、前記２値画像作成手段によって作成された２値画像の連結成分ごとに異なる値を割り当てるラベリング手段と、前記ラベリング手段によって異なる値が割り当てられた連結成分のうち最大面積を有する最大連結成分を抽出する最大連結成分抽出手段と、前記最大連結成分の輪郭を追跡して当該最大連結成分の最外周の輪郭を作成する輪郭作成手段と、前記断層画像から前記最外周の輪郭の外側の画素を削除する削除手段と、を備えたことを特徴としている。
【０００９】
生体情報に関する断層画像は、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置などによって被検体を撮影することによって得られる。この断層画像において、診断に必要な被検体の領域は、断層画像内に存在する物体のうち通常は最も大きい面積を占める。そこで、２値画像作成手段により断層画像を２値画像化した後、ラベリング手段によって前記２値画像をラベリング処理する。ラベリング処理は、つながっている全ての画素（連結成分）に同じ値を付け、異なった連結成分には異なった値を付ける処理である。そして、最大連結成分抽出手段により連結成分のうちの最大連結成分（最大面積を有する領域）を抽出し、輪郭作成手段により最大連結成分の最外周の輪郭を作成する。削除手段は、断層画像から最大連結成分の最外周の輪郭の外側に存在する画素を削除する。これにより、診断に必要な被検体の領域の断層画像だけが残り、寝台等の不要部分は自動的に削除される。
【００１０】
前記削除手段は、本発明の請求項２に示すように前記最外周の輪郭内部を塗りつぶしてマスク画像を作成するマスク画像作成手段と、前記断層画像と前記マスク画像とを画素ごとに比較して当該断層画像からマスク画像外の画素を削除するマスク外削除手段とからなることを特徴としている。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下添付図面に従って本発明に係る画像処理装置の好ましい実施の形態について説明する。
【００１２】
図１は本発明に係る画像処理装置全体のハードウエア構成図である。同図において、３０は中央処理装置（ＣＰＵ）、３１は主メモリ、３２は磁気ディスク、３３は表示メモリ、３６はマウスコントローラ、３７はキーボードで、これらは共通バス３８によって接続されている。磁気ディスク３２には、Ｘ線ＣＴ装置等によって被検体を撮影して得た断層画像、その断層画像に関連する患者情報、及びこの画像処理装置を動作させる各種のプログラム等が格納されている。
【００１３】
ＣＰＵ３０は、マウスコントローラ３６に付加されているマウス３５やキーボード３７での操作にしたがって磁気ディスク３２から所望の断層画像を読み出し、これを主メモリ３１に記憶させる。尚、磁気ディスク３２から読み出された断層画像（ＣＴ画像）のＣＴ値は、−１０００（空気のＣＴ値）から＋４０００までの範囲に分布している。
【００１４】
ＣＰＵ３０は、主メモリ３１に記憶されている断層画像から不要部分を削除する、以下の本発明に係る画像処理を行う。
【００１５】
図２は本発明に係る画像処理の内容を示すフローチャートである。この処理の入力は、磁気ディスク３２から読み出された断層画像（原画像）であり、出力は不要部分を削除した画像である。
〔ステップ４０〕
原画像を２値化する。２値化とは閾値を定めて、閾値以上の画素値（ＣＴ値）を有する画素を１に置き換え、閾値未満のＣＴ値を有する画素を０に置き換える処理である。Ｘ線ＣＴ画像の場合、ＣＴ値は−１０００から＋４０００までの範囲に分布しているが、被検体を抽出するためには閾値を−２００程度にすればよい。この閾値によれば、人体組織のＣＴ値を有する画素はほとんど１になり、空気の領域が０になる。
【００１６】
尚、肺のＣＴ値は、−４００〜−１８０程度なので、前記閾値未満になる場合もあるが、肺は人体内部に存在するため、被検体の最大外周の輪郭を抽出する上で影響はない。
【００１７】
図３は図６に示した腹部のＸ線ＣＴ画像を、−１５０を閾値にして２値化した２値画像である。尚、図３に示すように２値画像にも不要な画像（寝台の画像１２や点滴チューブの画像１４）が含まれている。
〔ステップ４１〕
２値化した２値画像をラベリング処理する。ラベリング処理とは、つながっている全ての画素（連結成分）に同じ番号（ラベル）を付けて、異なる連結成分には別の番号を付ける処理である。尚、隣接する画素が互いに１の場合には、これらの画素はつながっていることになる。ラベルとして付与する値は、例えば５０からの続き番号とする。
〔ステップ４２〕
最大連結成分を探索する。ステップ４１でラベリングした連結成分ごとに画素数（即ち、連結成分の面積）を求める。具体的には、ラベリングした画像全体を走査して、ラベル値ごとに画素数を数える処理を行い、最も画素数が多いラベル値を有する連結成分を探索する。
〔ステップ４３〕
最も画素数が多い連結成分（最大連結成分）を残し、それ以外の連結成分の画素を０に置き換える。具体的には、ラベリングした画像全体を走査して、ステップ４２で求めた最も画素数が多かったラベル値を有する画素を残し、それ以外の画素を０に置き換える。
〔ステップ４４〕
ステップ４３で抽出した最大連結成分の輪郭を追跡し、最大連結成分の最外周の輪郭線を抽出する。具体的には、ステップ４３で最大連結成分のみが残された画像の左上隅画素から横に走査し、最初に出会った非ゼロのラベル値を有する画素を開始点として反時計回り方向に輪郭を追跡し、開始点に戻ったら追跡を終了する。上記輪郭線上の画素にはラベル値とは異なる値、例えば１を代入しておく。
〔ステップ４５〕
ステップ４４で求めた輪郭線の内部を１で塗りつぶし、マスク画像を作成する。輪郭線の内部を塗りつぶすには、従来から知られているシードフィルアルゴリズムを適用する。シードフィルとは、閉領域内部の１点を開始点として閉領域内部を塗りつぶす処理である。
【００１８】
本発明では、閉領域はステップ４４で求めた輪郭線である。また、閉領域内部の点は、ステップ４３で求めた最大連結成分のラベル値の付いた画素である。このラベル値の付いた画素を１つ検出し、その点を開始点としてシードフィル処理を行えば、輪郭線内部を塗りつぶすことができる。
〔ステップ４６〕
原画像とステップ４５で作成したマスク画像とを掛けて、マスク領域外の画素を原画像から削除する。具体的には、マスク画像を１画素ずつ調べ、ゼロの画素を検出したら、その画素の座標に対応する原画像の画素を最低輝度（ＣＴ画像の場合は−１０００）に置き換える処理をする。これを全画素について行えば、マスク領域外の画素が原画像から削除される。
【００１９】
ＣＰＵ３０は、上記ステップ４０〜４６の画像処理を行うことにより、原画像（断層画像）から不要部分を削除した画像を得る。続いて、不要部分が削除された断層画像のＣＴ値（−１０００〜４０００）を、例えば０〜２５５の階調に変換し、又は表示画像のコントラストを高くするためにウインドウ幅を設定し、そのウインドウ幅内のＣＴ値を０〜２５５の階調に変換する。この階調変換した画像データを表示メモリ３３に記憶させる。
【００２０】
表示メモリ３３に記憶された画像データは、ＣＲＴディスプレイ３４に送られて画像表示される。
【００２１】
図４は、図６に示した不要部分（寝台の画像１２や点滴チューブの画像１４）を含む腹部のＸ線ＣＴ画像から上記のようにして不要部分除去処理を行った断層画像を示し、同様に図５は、図７に示した不要部分（頭皮の画像２２）を含む頭部のファンクショナルマップ画像から不要部分除去処理を行った脳実質のみの画像を示す。
【００２２】
尚、この実施の形態では、不要部分を除去する断層画像としてＸ線ＣＴ画像について説明したが、これに限らず、ファンクショナルマップ画像やＭＲ画像等についても本発明は適用できる。
【００２３】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、断層画像内に存在する物体のうちの最も大きい面積を占める最大連結成分の最外周の輪郭線の外側の画素を削除するようにしたため、操作者が不要部分を一々指定して手作業で削除しなくても断層画像から不要部分を自動的に削除することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る画像処理装置全体のハードウエア構成図
【図２】本発明に係る画像処理を説明するために用いたフローチャート
【図３】図６の腹部のＸ線ＣＴ画像を２値化した２値画像を示す図
【図４】図６の不要部分を含む腹部のＸ線ＣＴ画像から不要部分除去処理を行った画像を示す図
【図５】図７の不要部分を含む頭部のファンクショナルマップ画像から不要部分除去処理を行った脳実質のみの画像を示す図
【図６】不要部分を含む腹部のＸ線ＣＴ画像を示す図
【図７】不要部分を含む頭部のファンクショナルマップ画像を示す図
【符号の説明】
３０…ＣＰＵ、３１…主メモリ、３２…磁気ディスク、３３…表示メモリ、３４…ＣＲＴディスプレイ、３５…マウス、３６…マウスコントローラ、３７…キーボード、３８…共通バス
【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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