(57)【要約】  解剖学的に対称性を有する形状を持つ被検体の臓器の画像を解析する画像解析装置において、  前記臓器の画像データを読み込む画像データ読込手段と、前記画像データ読込手段に接続され、該読み込まれた画像データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に接続され、前記画像データを画像として表示する表示手段と、前記記憶手段に接続され、前記表示手段上に表示されている画像上に前記臓器の中心線を設定する中心線設定手段と、前記記憶手段に接続され、前記中心線を用い前記臓器の画像上の解剖学的に対称な相対する位置に少なくとも１組以上の複数個の前記関心領域を設定する関心領域設定手段と、前記関心領域設定手段に接続され、前記画像上への関心領域の設定のための条件を入力する入力手段を備える。
2007052634.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
解剖学的に対称性を有する形状を持つ被検体の臓器の画像を解析する画像解析装置において、
前記臓器の画像データを読み込む画像データ読込手段と、前記画像データ読込手段に接続され、該読み込まれた画像データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に接続され、前記画像データを画像として表示する表示手段と、前記記憶手段に接続され、前記表示手段上に表示されている画像上に前記臓器の中心線を設定する中心線設定手段と、前記記憶手段に接続され、前記中心線を用い前記臓器の画像上の解剖学的に対称な相対する位置に少なくとも1組以上の複数個の前記関心領域を設定する関心領域設定手段と、前記関心領域設定手段に接続され、前記画像上への前記関心領域の設定のための条件を入力する入力手段と、前記記憶手段に接続され、前記画像上に設定された複数個の前記関心領域内の画像データの解析値を求めて前記記憶手段に記憶する関心領域解析手段と、前記記憶手段に接続され、前記相対する位置に配置された関心領域間の前記解析値の違いの程度によって、前記被検体の状態を評価する評価手段を備えたことを特徴とする画像解析装置。
【請求項２】
請求項1記載の画像解析装置において、
前記記憶手段に接続され、前記画像より、前記臓器の領域を表すマスクの画像を作成するマスク画像作成手段を備え、前記関心領域設定手段は、前記マスク画像も用いて前記関心領域を設定することを特徴とする画像解析装置。
【請求項３】
請求項1に記載の画像解析装置において、
前記被検体の臓器の解剖学的な形状の対称性は、中心線について左右に対称な形状であることを特徴とする画像解析装置。
【請求項４】
請求項2に記載の画像解析装置において、
前記記憶手段に接続され、前記マスクの重心の位置及び前記中心線を利用して、前記重心を通る複数個の分割線を設定する分割線設定手段を備え、前記関心領域設定手段は、前記分割線を利用して前記関心領域を設定することを特徴とする画像解析装置。
【請求項５】
請求項2に記載の画像解析装置において、
前記中心線設定手段は、前記マスクの重心及び慣性主軸を求める手段を備え、前記重心を通り慣性主軸を通る直線を描くことにより、中心線を設定することを特徴とする画像解析装置。
【請求項６】
請求項1に記載の画像解析装置において、
前記中心線設定手段に接続され、外部より操作者が入力して画像上に表示するための中心線入力手段と、前記中心線設定手段に接続され、前記中心線入力手段により入力した中心線を補正する補正手段を備えたことを特徴とする画像解析装置。
【請求項７】
請求項4に記載の画像解析装置において、
前記マスク画像作成手段内には、該マスク画像作成手段によって抽出したマスクについて、輪郭線を内側へ所定の画素分だけ移動させた収縮マスクを作成する収縮マスク画像作成手段が更に備えられ、
前記関心領域設定手段は、前記マスクと前記収縮マスクで囲まれた領域を前記分割線で分割することにより、複数個の矩形の関心領域を設定することを特徴とする画像解析装置。
【請求項８】
請求項4に記載の画像解析装置において、
前記関心領域設定手段は、前記マスク画像作成手段によって抽出したマスクについて、輪郭線より前記分割線に沿って所定の距離だけ内側に配置された点を中心点として円を描くことにより、複数個の円形の関心領域を設定することを特徴とする画像解析装置。
【請求項９】
請求項1に記載の画像解析装置において、
前記関心領域解析手段は、前記関心領域内の画像データの平均値あるいは標準偏差を計算して解析値を求めることを特徴とする画像解析装置。
【請求項１０】
請求項1記載の画像解析装置において、
前記評価手段は、相対する関心領域における前記解析値の比あるいは差を基に、該当する関心領域の状態を評価することを特徴とする画像解析装置。
【請求項１１】
請求項10記載の画像解析装置において、
前記評価手段には、前記評価手段が解析値の違いの程度を評価するための基準データを入力する基準データ入力手段を備え、前記評価手段は、前記基準データと前記比あるいは差との比較を基に、前記関心領域が状態を評価することを特徴とする画像解析装置。
【請求項１２】
請求項9記載の画像解析装置において、
前記記憶手段に接続され、前記関心領域解析手段による解析結果を表形式で表示する解析結果表示手段を備えたことを特徴とする画像解析装置。
【請求項１３】
請求項11記載の画像解析装置において、
前記記憶手段に接続され、前記評価手段により状態が異常であると評価された関心領域が存在する位置を、異なる表示態様を用いて画像上で表示する異常関心領域表示手段を備えたことを特徴とする画像解析装置。
【請求項１４】
請求項10記載の画像解析装置において、
前記記憶手段に接続され、前記比あるいは差の程度に閾値を、段階的に設定する手段と、それぞれの閾値の間の範囲に含まれる関心領域の数を数える手段と、前記各範囲に前記比あるいは差の程度に依存した評価点を設定して、各範囲についての前記数と評価点の積の合計を基に、前記被検体の状態の重篤度を判断する手段を備えたことを特徴とする画像解析装置。
【請求項１５】
請求項1記載の画像解析装置において、
前記記憶手段に接続され、前記臓器の画像をもとに灌流画像を作成する灌流画像作成手段を備え、前記関心領域の設定及び前記関心領域内の画像データの解析及び前記被検体の状態の評価は、前記灌流画像を基に行うことを特徴とする請求項1記載の画像解析装置。
【請求項１６】
請求項15記載の画像解析装置において、
前記灌流画像は、前記被検体の血流量、血液量あるいは平均通過時間を画像化したものであることを特徴とする画像解析装置。
【請求項１７】
請求項1記載の画像解析装置において、
前記臓器は、前記被検体の頭部あるいは/又は肺野であることを特徴とする画像解析装置。
【請求項１８】
請求項1記載の画像解析装置において、
前記各関心領域の面積を、前記被検体の右領域あるいは左領域の全体の面積に依存させて、調整して設定することを特徴とする画像解析装置。
【請求項１９】
解剖学的に対称性を有する形状を持つ被検体の臓器の画像を解析する画像解析方法において、
(1)前記画像上に前記臓器の中心線を設定する工程と、
(2)前記工程(1)で設定した中心線を用いて、分割線を設定する工程と、
(3)前記工程(2)で設定した分割線を用いて、前記対称性の相対する位置に複数個の1組以上の関心領域を自動設定する工程と、
(4)前記工程(3)により設定された関心領域内の画像データを用いて、各関心領域内の画像データの解析値を求める工程と、
(5)前記相対する関心領域間における前記解析値の違いの程度によって、前記被検体の状態を評価する工程を備えたことを特徴とする画像解析方法。
【請求項２０】
請求項19記載の画像解析方法において、
(6)前記画像上に前記臓器が含まれる領域を2値化して示すマスク画像を作成する工程と、
(7)前記マスク画像上に示されたマスクを基に、その重心の位置と慣性主軸の傾きを求める工程を備え、
前記工程(1）では前記重心の位置及び慣性主軸の傾きを基に、前記中心線を設定することを特徴とする画像解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像解析装置及び方法に係り、特に、解剖学的に対称な臓器の画像解析に好適な画像解析装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
組織の毛細血管あるいはそれに準ずる機能血管系の血流を描出する手法として、非特許文献1に、CT perfusionの診断支援機能に関する技術が開示されている。具体的には、CT perfusionにより得られた各機能画像に対して複数個のROIを設定して、各ROI内の血流パラメータ(CBF：脳血流量、CBV：脳血液量、MTT：平均通過時間)の平均値や標準偏差等の差を評価することにより対象とする部分(ROI)が患部かどうかを判定する手法が述べられている。
【非特許文献１】日本放射線技術学会雑誌：第59巻第9号、P1032、22、“CT perfusion診断支援機能(Multi Transparency View)の開発”
【０００３】
しかしながら、本発明者らは、上記従来技術を検討した結果、次の問題点に気がついた。すなわち、従来技術1ではROIを手動で設定するが、その場合ROIの設定に主観が入り、ROIが正確に配置されなかった場合に、解析結果に誤差が生じやすいという問題である。
【発明の開示】
【０００４】
本発明の目的は、ROIを正確に設定することが可能な画像解析装置及び方法を提供することにある。
【０００５】
本発明によれば、解剖学的に対称性を有する形状を持つ被検体の臓器の画像を解析する画像解析装置において、
前記臓器の画像データを読み込む画像データ読込手段と、前記画像データ読込手段に接続され、該読み込まれた画像データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に接続され、前記画像データを画像として表示する表示手段と、前記記憶手段に接続され、前記表示手段上に表示されている画像上に前記臓器の中心線を設定する中心線設定手段と、前記記憶手段に接続され、前記中心線を用い前記臓器の画像上の解剖学的に対称な相対する位置に少なくとも1組以上の複数個の前記関心領域を設定する関心領域設定手段と、前記関心領域設定手段に接続され、前記画像上への前記関心領域の設定のための条件を入力する入力手段と、前記記憶手段に接続され、前記画像上に設定された複数個の前記関心領域内の画像データの解析値を求めて前記記憶手段に記憶する関心領域解析手段と、前記記憶手段に接続され、前記相対する位置に配置された関心領域間の前記解析値の違いの程度によって、前記被検体の状態を評価する評価手段を備えたことを特徴とする画像解析装置が提供される。
【０００６】
また、本発明によれば、解剖学的に対称性を有する形状を持つ被検体の臓器の画像を解析する画像解析方法において、
(1)前記画像上に前記臓器の中心線を設定する工程と、
(2)前記工程(1)で設定した中心線を用いて、分割線を設定する工程と、
(3)前記工程(2)で設定した分割線を用いて、前記対称性の相対する位置に複数個の1組以上の関心領域を設定する工程と、
(4)前記工程(3)により設定された関心領域内の画像データを用いて、各関心領域内の画像データの解析値を求める工程と、
(5)前記相対する関心領域間における前記解析値の違いの程度によって、前記被検体の状態を評価する工程を備えたことを特徴とする画像解析方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明を構成する画像解析装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例1における画像解析装置を用いた画像解析の処理の流れを表すフローチャートである。
【図３】マスク画像の作成方法を示すフローチャートである。
【図４】マスク画像を作成した図である。
【図５】中心線が描かれる様子を示す図である。
【図６】手動で中心線が描かれる様子を示す図である。
【図７】ROIに関するパラメータを入力するためのエディットボックスを示す図である。
【図８】ROIに関するパラメータを入力するためのトラックバーを示す図である。
【図９】収縮マスク画像を示す図である。
【図１０】収縮マスク画像作成方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】分割線が描画される様子を示す図である。
【図１２】描画されたROIを灌流画像に適用した図である。
【図１３】ROIマスクを作成する様子を示す図である。
【図１４】解剖学的に対称な位置に配置されたROIを比較する様子を示す図である。
【図１５】血流異常を有するROIがどのROIであるかを表示するための図である。
【図１６】ROI描画方法2においてROIの中心点を配置した様子を示す図である。
【図１７】ROI描画方法2においてROIを描画した様子を示す図である。
【図１８】ROI描画方法2において描画したROIを灌流画像上に重畳して表示した図である。
【図１９】ROIの直径を少し小さめにしてROIの個数を15個として作成したROIを、灌流画像上に重畳して表示した図である。
【図２０】実施例3における評価結果の表示の別の例を示す図である。
【図２１】実施例4における解剖学的に対称な位置におけるROI同士の解析値を比較する様子を表示する例を示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、本発明の実施例を図面に沿って説明する。
【実施例１】
【０００９】
図1は、本発明を構成する画像解析装置の全体構成を示すブロック図である。ただし、本実施例は、被検体の頭部(脳の画像)をX線CT装置等により撮影し、その灌流画像を作成することにより脳機能を解析する例である。【００１０】
図1に示すように、この画像解析装置は、主として、画像取得手段1と、演算処理手段2と、画像表示手段3から構成されている。画像取得手段1は、X線CT画像やMR画像やX線画像などの医療用デジタル画像データの取得装置、すなわちX線CT装置やMRI装置やX線撮影装置などの医療用画像診断装置である。演算処理手段2は、画像取得手段1と一体化され、又は外付けされたコンピュータである。演算処理手段2内には、いくつかの構成要素から成っている。【００１１】
順に、4は、医療用デジタル画像データの原画像(X線CT画像やMR画像やX線画像)を読み込む画像読込手段であり、画像取得手段1の本体に接続されるとともに、後述する一時格納手段13に接続され、画像取得手段1より読み込んだ画像を一時格納手段13に保存するためのものである。
5は、一時格納手段13に接続され、一時格納手段13内に保存されている原画像に演算処理を行い脳灌流機能画像(以下「灌流画像」という。詳細は後術する。)を作成するための灌流画像作成手段である。
6は、一時格納手段13に接続され、一時格納手段13内に保存されている原画像あるいは灌流画像に演算処理を行い、原画像あるいは灌流画像上の脳領域だけが含まれるマスク画像を作成するマスク画像作成手段である。【００１２】
7は、一時格納手段13に接続され、一時格納手段13内に保存されている原画像あるいは灌流画像の脳画像より、その中心線を設定するための中心線設定手段である。
8は、一時格納手段13及び後述する入力手段14に接続され、入力手段14より入力された設定パラメータを基に、一時格納手段13内に保存されている原画像あるいは灌流画像上にROIを描画するためのROI描画手段である。
9は、一時格納手段13に接続され、一時格納手段13内に保存されている灌流画像上に描画されたROI内の情報を解析して平均値や標準偏差等を計算するROI内情報解析手段である。【００１３】
10は、一時格納手段13に接続され、ROI内情報解析手段9によって得られたROI内の灌流画像データの平均値や標準偏差を、解剖学的に左右対称の位置に配置されたROI間で比較して違いの程度を調べる左右比較手段である。
11は、一時格納手段13及び後述する入力手段14に接続され、入力手段14より入力された評価のためのパラメータと、左右比較手段10により求めた前記違いの程度より、被検体の重篤度を評価する重篤度評価手段である。
12は、一時格納手段13に接続され、一時格納手段13に保存されている画像等を、長期間に保存するためのハードディスクなどの保存手段である。【００１４】
13は、上記4〜12等の各手段に接続されると共に、画像表示手段3に接続され、画像読込手段4により読み込まれた画像等を一時格納して上記5〜11の各手段によって行われる処理経過を保存するとともに、その経過が操作者に見えるように画像表示手段3に表示できるようにするための一時格納手段である。
14は、マウスやキーボード等の入力手段であり、ROI描画手段8や重篤度評価手段11にROIの描画や重篤度評価のためのパラメータを入力するためのものである。【００１５】
また図示していないが、Digital Signal Processor(DSP)やMicro Processor Unit(MPU)、Central Processing Unit(CPU)の少なくとも一つが演算処理手段2に備えられている。また、画像読込手段4、灌流画像作成手段5、マスク画像作成手段6、中心線設定手段7、ROI描画手段8、ROI内情報解析手段9、左右比較手段10、重篤度評価手段11は、それぞれの用途を達成するためのソフトウェアまたはプログラムである。演算処理手段2には、図示されていないその他の各種演算ソフトウェアまたはプログラムも備えられている。画像表示手段3は、ディスプレイなどの表示装置であり、画像取得手段1あるいは演算処理手段2の一方あるいは両方と一体化されていても良いし、独立して設置されても良いものである。【００１６】
次に、本発明の実施例1における画像解析装置を用いた画像解析の処理の流れを図2のフローチャートを用い説明する。以下に各ステップを順に説明する。
(ステップ201)
先ず、画像読込手段4が、処理対象となる画像(X線CT画像、MR画像、X線画像等)を読み込み、一時格納手段13に格納する。このとき保存手段12に予め保存されている画像を読み込んでも良く、画像取得手段4によって新規に収集された医療用デジタル画像データを読み込んでも良い。  【００１７】
(ステップ202)
次に、灌流画像作成手段5が一時格納手段13に格納されている医療用デジタル画像データを基に灌流画像を作成し、保存手段12あるいは、一時格納手段13に保存する。ここで、灌流画像とは、組織の毛細血管あるいはそれに準ずる機能血管系の血流を画像化したものであり、例えば特開2004-97665号公報に記載されている手法を用いてCBF：脳血流量、CBV：脳血液量、MTT：平均通過時間等の血流パラメータを求めて画像化したものである。【００１８】
(ステップ203)
次に、マスク画像作成手段6が、ステップ202で保存した灌流画像について、マスク画像を作成する。マスク画像とは、ゼロでない値を持つ画素とゼロである値(あるいはほぼゼロである)を持つ画素を分離して、それぞれの画素を特定の値、例えば「1」と「0」で置き換えて表した画像のことである。マスク画像の作成手順を以下に示す。【００１９】
＜マスク画像作成方法＞
先ず、ステップ203におけるマスク画像の作成方法について説明する。図3は、マスク画像の作成方法を示すフローチャートである。以下順に説明する。
(ステップ203a)
先ず、ステップ202で作成した灌流画像を２値化する。2値化処理は、閾値以上の画素値を有する画素を1に、閾値未満の画素値を有する画素を0にそれぞれ置き換えることで達成される。なお、本ステップにおける閾値は、外部より入力可能であっても良く、装置に予め初期値として記憶されていても良い。例えば、評価の対象とする生体組織と、当該生体組織に隣接する生体組織とが、その隙間に形成されるルームエアー(空気)によって分離できるような任意の値であれば良い。【００２０】
(ステップ203b)
次に、ステップ203aで2値化された画像をラベリング処理する。ここで、ラベリング処理とは、例えばステップ203aで2値化された画像によって画素値が閾値以上であるとされた部位に含まれる被検体の頭部領域と、寝台領域等を分けてグループ化することである。例えば、頭部画像を解析している場合には、頭部領域を50、寝台領域を51といったラベル値にグループ分けをする。
(ステップ203c)
次に、ステップ203bでラベリング処理された画像上の被検体等の各部位について、最大連結成分(最も面積の大きい部分)を探索して、今回の診断の対象とする部位が画像のどのラベリングをされた部位であるかを特定する。具体的な探索のアルゴリズムは、例えば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画素数が多いラベル値を、最大連結成分の領域であるとして選び出すことにより行う。【００２１】
(ステップ203d)
次に、ステップ203cで最大連結成分だと判断された部分を抽出する。より具体的には、ステップ203cで最大連結成分のみを残し、それ以外の画素値を0で置き換えることにより達成される。これにより、画像上に寝台等が写っていた場合には、それを消去して頭部領域のみが表示された画像を生成できる。
(ステップ203e)
次に、ステップ203dで抽出され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。輪郭線の追跡及び描出の具体的手法としては、例えばステップ203dで抽出された画像を左上隅の画素から画像の横方向に順々に上から走査し、ラベル値がゼロでない画素を最初に検出する。そして、当該検出した画素を開始点として、反時計回りに開始点に戻るまで輪郭を追跡することにより、輪郭線を描出できる。更に、本ステップにより描出した輪郭線を、例えばラベル値と異なる1等の値で置き換える。【００２２】
(ステップ203f)
次に、ステップ203eで求めた輪郭線の内部を画素値1で塗りつぶし、図4に示されるようなマスク画像20を作成する。輪郭線21の内部を塗りつぶすには、閉領域の内部の1点を開始点として閉領域内部を塗りつぶすアルゴリズムであるシードフィルアルゴリズムが適用可能である。【００２３】
(ステップ204)
次に、中心線設定手段7は、ステップ203で求めたマスク画像を基に、中心線を設定する。中心線の設定方法を次に述べる。
＜中心線設定方法＞
中心線設定処理においては、先ず上述したような手法により作成されたマスク画像を基に、マスクの重心の位置とマスクを剛体で仮定した場合の慣性主軸(剛体の慣性テンソルを対角化した時の直交座標軸の一つ)の傾きを計算する。重心の位置(Xc、Yc)と慣性主軸の傾きqは、座標(x、y)におけるマスク画像の画素値をI(x、y)と置いた場合、次式(1)及び次式(2)を計算することにより求めることができる。
【数１】
2007052634.tif 000003
【数２】
2007052634.tif 000004
そして、重心22aを通り慣性主軸22bに平行な直線を引けば、図5に示すような中心線22が得られる。【００２４】
また、中心線設定方法は図6に示すように、手動で画像上に複数の点23、24、25、26、27を指定し、各点を結ぶ曲線を中心線28として設定するようにしても良い。あるいは、自動で中心線を仮設定した後、手動で微調整するようにしても良い。ただし、手動設定は操作者の主観が入りやすく、また、操作者への負担も増加するため、自動設定の方が望ましい。ここでは灌流画像を用いて中心線を設定する場合を示したが、X線CT画像やMR画像等の原画像を用いた方が被検体の形態情報を良く表しているために好適な場合もあり、そのような場合には原画像を用いて中心線を設定しても良い。【００２５】
(ステップ205)
次に、操作者は、入力手段14を用いて、下述するステップで描出するROIの設定に関するパラメータ(個数及び大きさ(幅や、後述する実施例2の場合には径))を入力する。より具体的に、本実施例では、図2の画像表示手段3上に図7に示すようなエディットボックス28や、図8に示すようなトラックバー29を表示させ、それにより操作者が入力できるようにする。【００２６】
(ステップ206)
次に、ROI描画手段8は、ステップ205で入力されたパラメータに基づいて灌流画像にROIを描画する。ここで必要ならば灌流画像のみでなく、医療用デジタル画像データの原画像(CT画像、MR画像)上にROIを描画しても良い。ここで、ROIの描画方法の一例について説明する。
＜ROI描画方法1＞
先ず、ROI描画方法1は、灌流画像上に、矩形でROIを描画する方法であり、図4に示されるようなマスク画像の輪郭線21と、図9に示されるような収縮マスク画像30の輪郭線31とで囲まれた領域を、後述するような分割線によって分割して作成するものである。
先ず、ROI描画方法1における収縮マスク画像作成方法について説明する。図10は、本実施例における収縮マスク画像作成方法の処理手順を示すフローチャートであり、マスク作成手段6により処理されるものである。以下、図10に示すフローチャートの各ステップを順に説明する。【００２７】
(ステップ206a)
先ず、図4のように得られたマスク画像において、左上隅の画素位置から横方法へ走査し、順に下側へ移り、画素値が1である画素を検索する。
(ステップ206b)
次に、ステップ206aで画素値が1であると判定された画素(以下、対象画素という。)それぞれについて、周囲4画素(右側、左側、上側、下側)の画素を探索する。
(ステップ206c)
次に、ステップ206bで探索された4画素について、1画素でも画素値が0である画素が含まれるかを判定する。1画素でも0である画素があればステップ206dへ移り、1画素も0である画素がなければ、ステップ206eへ移る。【００２８】
(ステップ206d)
周囲に画素値が0である画素が1つでもあるとステップ206cで判定されたものについては、対象としている画素(対象画素)を0で置き換えて画像を生成する。
(ステップ206e)
本ステップでは、マスク画像のすべての画素について上記206aから206dのステップを行ったかを判断する。全ての画素について終わっていれば終了し、終わっていなければステップ206aへ移動してすべての画素についての処理が終わるまで続行する。【００２９】
以上の図10のフローチャートで示す処理が、図4のマスク画像から図9の収縮マスク画像へ収縮される収縮の画素数(ステップ205で入力したROIの幅(後述する実施例2の場合にはROIの径)、：Mとする)だけ実施される。【００３０】
次に、ROI描画方法1における分割線の描画方法について説明する。ただし、本実施例における分割線とは、図11のように中心線22を、画像中央の中心線22上の中央の点を基点にして角度φ・nだけ回転させ、脳領域の一方の境界から他方の境界までを横断させた線分のことである。ここで、φは180をNで除算した角度であり、nは0〜N-1までの整数である。
上述の説明において用いたパラメータMは、図10のフローチャートが実行され収縮マスク画像がマスク画像に対して収縮される画素数でROIの径方向への幅を示し、Nは、脳画像の右半分あるいは左半分において設定されるROIの数を示す。それぞれ図2に示すフローチャートのステップ205で入力されるものである。例えば、ROIの径方向への幅がM pixelであり、ROIの数が脳画像の右半分あるいは左半分において8個であった場合には、ROIを描画して、灌流画像に適用すると図12のようになる。【００３１】
なお、図12では全てのROIについて径方向への幅が同一である場合を示したが、場合によっては手術等によって左半球と右半球で被検体の頭部の大きさが異なる場合がある。そのような場合には、左右の頭部の大きさに合わせてROIについて径方向への幅の長さを調整しても良い。例えば、左脳側の頭部の画像上の面積がSL、右脳側の頭部の画像上の面積がSRである場合、左脳側のROIの径方向の幅をMとした場合、右脳側のROIの径方向の幅をM×SR/SLとすれば良い。【００３２】
(ステップ207)
次に、ROI内情報解析手段9が、ステップ206で描画された各ROIに対して、灌流画像のデータの解析を行う。より具体的に本ステップでは、ROI内情報解析手段9により、ROI内の灌流画像の画素値データの平均値や標準偏差等を解析値として算出する。ここで、ROI内情報の解析のために必要なROIマスクの作成方法について説明する。
＜ROIマスクの作成1＞
本ステップにおける灌流画像のデータの解析においては、血流パラメータの計算の前にROIマスクの作成を行う。例えば、ROI描画方法1に示したような矩形でROIを描画する場合には、先ず図4のマスク画像と図9の収縮マスク画像の減算を行い、図13における画像31を作る。更に、隣り合う2本の分割線で囲まれる領域の画素値を1とし、その他の領域の画素値を0で置き換えて分割領域マスク32を作成する。そして、画像31と分割領域マスク32がともに画素値１である領域をアンド演算で抽出し、ROIマスク33を作成する。【００３３】
(ステップ208)
次に、左右比較手段10は、ステップ207において得られた灌流画像のデータの解析値について、解剖学的に左右対称な位置に配置されたROI同士について、左右の比較を行う。次に左右のROI間の比較の方法を次に説明する。
＜左右のROIの比較方法＞
左右の比較は、解剖学的に対称な位置におけるROI同士を比較する。図14に、比較するROIの位置関係を示す。図14において、1と1'、2と2'・・・というように同じ番号が記されているROI同士が解剖学的に対称な位置に配置されたROIであり、左右それぞれ上からn番目のROI同士を比較する。ここで、nは1〜Nまでの整数であり、Nは、操作者によって指定された左右それぞれの脳半球に設定されるROIの個数を示す。【００３４】
左右の比較は、灌流画像の左右のROI内における画素値の絶対値の平均値の左右比を求めて比較しても良く、左右のROI内における画素値の絶対値の平均値の左右差を求めて比較しても良い。ただし、X線CT装置やMR装置の脳灌流画像の解析においては、現在のところ定量値の安定性や信頼性が確立されておらず、評価の正確性が必ずしも保証されていない。従って、より客観的な評価のためには左右比の方が良いと思われる。【００３５】
(ステップ209)
次に、操作者は入力手段14により、対象とするROIが血流異常を起こしているか否かを判定するための評価パラメータを入力する。より具体的には、解剖学的に左右対称な位置に存在するROI同士を比較している場合に、左右のROIにおける解析値(平均値や標準偏差等)の左右比が何%以上である場合に、比較しているROIが異常であると判断するかの指標(閾値)としてAを入力する。また、血流パラメータ値の絶対値の左右差がどれぐらいの値以上である場合に、比較しているROIが異常であると判断するかの指標(閾値)としてBを入力する。入力するためには、ステップ205と同様にエディットボックスを用いても良いし、トラックバーを用いても良い。【００３６】
(ステップ210)
次に、重篤度評価手段11は、ステップ208で得られた比較のデータ(左右比あるいは左右差の値)と、ステップ209で入力した血流異常判定のための評価パラメータのどちらが大きいかを基に、各ROIが血流異常を起こしているか否かを評価する。評価結果の表示例を次に説明する。
＜評価結果の表示＞
次に、ステップ210における評価結果の表示例について説明する。対象とするROIの血流異常の判定比を、左右比でA%以上であるとステップ209において入力されていた場合には、対応する対称な位置にあるROIの比がA%以上であるものについて、図15のように半透明で塗りつぶして異常(病変)を表示する(図15の例では、ROI2、ROI3)。このとき、ROIの枠内を半透明で塗りつぶすだけでなく、枠内を何らかの色彩で表示しても良く、枠または枠内を点滅表示させても良い。また、画像中に評価結果の数値等を示しても良い。図15では、血流異常が認められるROIのみ左右比を示したが、全てのROIに対して左右比を表示しても良く、所望のROIのみ左右比を表示しても良い。また、必要に応じてROI内の血流パラメータの平均値や標準偏差、左右相対するROI間の平均値や標準偏差、左右差を示しても良い。【００３７】
(ステップ211)
以上のステップまでで得られた結果を基に、操作者が中心線、ROIの設定に関するパラメータ、評価パラメータの内少なくとも一つ以上を変更して再評価をすべきかを判断する。もし再評価をする場合には、当該パラメータを変更して、ステップ204以降、ステップ205以降あるいはステップ209以降を再度実行する。
(ステップ212)
ステップ211で再評価を行う必要がないと判断された場合には、ステップ210までで得られた評価結果を保存する。この時、血流異常を起こしていると考えられるROIの個数と位置、当該ROIの血流パラメータの解析値、当該ROIとこれと解剖学的に相対する位置(例えば中心線を挟んで反対側の位置)に配置されたROIとについての血流パラメータの解析値の左右比及び左右差、ROIが重ね合わせて表示された灌流画像などが保存されることが望ましい。【００３８】
上記実施例によれば、頭部画像のマスク画像の重心を中心に分割線を描き、当該マスク画像の外周から所定の距離だけ内側までの領域に、前記分割線により分割されるように複数個のROIを設定した。そのため、手動でROIを設定する場合よりも、より客観的に正確な位置にROIを設定できる。本実施例によれば、どの位置に患部があり、その患部がどの程度多数存在し、その患部がどの程度重篤な患部であるかも客観的に評価でき、被検体の病態の総合的な重篤度についても評価もできる。
【実施例２】
【００３９】
次に、本発明の実施例2におけるROI描画方法及びその場合のROIマスクの作成方法について説明する。
＜ROI描画方法2＞
ROI描画方法2で示す方法は、ROI描画方法１で示した方法と違い、円形のROIを設定する方法である。
先ず、円形ROIを設定するに当たり、ROI描画方法1の図11で示す方法と同様な分割線を設定する。ここで、φは脳の半分の領域に設定する円形のROIの数をNとした場合に180/(N+1)で表される角度である。【００４０】
次に、実施例1のステップ205において、操作者によって円形のROIの直径がM pixelであると入力された場合には、マスク画像の輪郭線からM/2 pixel内側に円形ROIの中心点O1〜ONが図16のように配置される。
この時、ROIは図17のように描かれ、これらを灌流画像上に重畳して表示すると図18のようになる。また、ROIの直径を少し小さめのR pixelとして 、ROIの個数を15個とした場合に作成したROIを、灌流画像上に重畳して表示した図は、図19のようになる。
図18の例では、複数のROIに重畳して包含される画素は存在しないが、ROIの中に含まれない大脳新皮質の画素が相当量存在する。一方、図19の例では、複数のROIに重畳して包含される画素は存在するが、ほぼすべての大脳新皮質の画素がROIに含まれていることがわかる。ただし臨床上は、ほぼすべての大脳新皮質を評価の対象のすることが望ましいので、図19のようにROIを設定することが良いと考えられる。【００４１】
また、本実施例において、ROIの直径はすべて同一である場合を示したが、場合によっては手術等によって左半球と右半球で被検体の頭部の大きさが異なる場合があり、そのような場合には、左右の頭部の大きさに合わせてROIについて径方向への幅の大きさを調整しても良い。例えば、左脳側の頭部の画像上の面積がSL、右脳側の頭部の画像上の面積がSRである場合、左脳側のROIの直径をMとした場合、右脳側のROIの直径をM・SR/SLとすれば良い。
＜ROIマスクの作成2＞
本実施例におけるROIマスクの作成においては、円の方程式に従って円形のROIの外周をプロットし、その内部を塗りつぶすようにすれば良い。
上記本実施例によっても、頭部画像のマスク画像の重心を中心に分割線を描き、当該マスク画像の外周から所定の距離だけ内側の位置を中心に複数個の円形のROIを設定したので、手動でROIを設定する場合よりも、より客観的に正確な位置にROIを設定できる。本実施例によれば、どの位置に患部があり、その患部がどの程度多数存在し、その患部がどの程度重篤な患部であるかも、客観的に評価でき、被検体の病態の総合的な重篤度についても評価もできる。
【実施例３】
【００４２】
次に、本発明の実施例3における重篤度評価手段11による評価結果の表示例を図20に示す。図20は、実施例1のステップ210における評価結果の表示例であり、血流異常が検出されたROIの個数と、その異常の程度(例えば、対応する左右のROIの比が何%以上か)から、被検体の病態の重篤度をスコア化したものである。図20において、一番左側の欄は、対応する左右のROIの左右比をいくつかの範囲に分けて示したものである。左から2番目の欄は、各左右比の範囲について、重篤度がどれくらい軽いかを評価点という点数で表したものであり、点数が高い(5点に近づく)程、重篤度が軽いことを示すものである。左から3番目の欄は、各ROIの左右比の範囲に含まれるROIの個数を示すものである。一番右側の欄は、評価点の点数(A)とROIの個数(B)を、それぞれの左右比の範囲で掛け合わせたものである。そして、一番右の欄に記載された数の合計を計算して、合計点(スコア)が少ない程、血流異常が重篤であると判断し、これを今後の治療方針の決定のためのデータとして用いることができる。血流異常の重篤度をスコア化する手法は、図20の例に限ったものではなく、任意の手法で良いが、左右比に応じて評価点を変更し、評価点と対応するROIの個数の掛け算等から重篤度をスコア化することが望ましいと考えられる。また、検査を行う前に、予め定められたROIの設定条件に対してどの程度の合計点(スコア)であった場合どのような治療方針にするかを決めておけば、有効に本実施例を適用可能と考えられる。
【実施例４】
【００４３】
次に、本発明の実施例4における重篤度評価手段11による評価結果の表示例を図21に示す。図21は、実施例1のステップ210における評価結果の表示例であり、それぞれのROIの対の位置において、灌流画像データの平均値、標準偏差、左右平均値比、左右平均値差を表形式で表したものである。このような表示形式で解析値及び左右比較データを表示すれば、操作者はより具体的に各ROIの病変の程度を把握することができる。【００４４】
本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々に変形して実施できる。例えば、上述の実施例では、被検体の頭部の画像の灌流画像を解析評価する実施例について示した。しかし、本発明は被検体の頭部に限られず、左右対称な肺等のその他の臓器の左右対称な位置にROIを設定して評価することにも本発明は適用できる。また、灌流画像のみならず、通常の画像に本発明を適用可能である。また、被検体の臓器の線対称な位置にROIを設定して比較するのみならず、回転対称性を有する臓器について、回転対称な位置にROIを設定して、比較できるようにしても良いことはいうまでもない。また、実施例2では円形のROIを設定する場合に、分割線上に円の中心を配置する例を示したが、隣合う分割線で挟まれた領域に円形のROIを配置してその接線が分割線になるようにしても良いことは言うまでもない。
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【国際調査報告】
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