(57)【要約】      （修正有）【課題】半自動的に心筋などにも適用できる、医用画像処理装置における関心領域の経時的特定方法及び医用画像処理装置を提供すること。【解決手段】被検体内の３次元の画像情報を経時的に得られたボリュームの所定の時刻における画像において心臓の関心領域の１点をシード点として指定されたとき、この指定された１点が含まれる心臓のこの時刻における関心領域をセグメンテーションにより特定するステップと、特定された関心領域を所定の拡大量で拡大した領域を生成するステップと、拡大された領域から前記心臓の心筋部分を抽出するステップと、前記の拡大された領域を次の時点におけるボリュームに設定してその中でその時点における前記関心領域を検知するステップと、を備え、前記関心領域拡大ステップ、前記心筋部分抽出ステップ及び前記関心領域検知ステップを繰り返すことにより、経時的に変化する前記心筋部分を特定する関心領域の経時的特定方法。【選択図】図１
2007044346.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体内の３次元の画像情報を経時的に得られたボリュームの所定の時刻における画像において心臓の関心領域の１点をシード点として指定されたとき、この指定された１点が含まれる心臓のこの時刻における関心領域をセグメンテーションにより特定する関心領域特定ステップと、
この関心領域特定ステップにより特定された関心領域を所定の拡大量で拡大した領域を生成する関心領域拡大ステップと、
この関心領域拡大ステップにより拡大された領域から前記心臓の心筋部分を抽出する心筋部分抽出ステップと、
前記関心領域拡大ステップにより拡大された領域を次の時点におけるボリュームに設定してその中でその時点における前記関心領域を検知する関心領域検知ステップと、を備え、
前記関心領域拡大ステップ、前記心筋部分抽出ステップ及び前記関心領域検知ステップを繰り返すことにより、経時的に変化する前記心筋部分を特定することを特徴とする医用画像処理装置における関心領域の経時的特定方法。
【請求項２】
被検体内の３次元の画像情報を経時的にボリュームとして得る経時データ取得ステップと、
この経時データ取得ステップにより得られた、第１のボリュームの画像において関心領域の１点をシード点として指定されたとき、この指定された１点が含まれる心臓のこの時刻における関心領域をセグメンテーションにより特定する関心領域特定ステップと、
この関心領域特定ステップにより特定された関心領域を所定の拡大量で拡大した領域を生成する関心領域拡大ステップと、
この関心領域拡大ステップにより拡大された領域から前記心臓の心筋部分を抽出する心筋部分抽出ステップと、
前記関心領域拡大ステップにより拡大された領域を第２の時点におけるボリュームの画像に設定してその中でその時点におけるセグメンテーションにより前記関心領域を検知する関心領域検知ステップと、を備え、
前記関心領域拡大ステップ、前記心筋部分抽出ステップ及び前記関心領域検知ステップを繰り返すことにより、経時的に変化する前記心筋を特定することを特徴とする医用画像処理装置における関心領域の経時的特定方法。
【請求項３】
被検体内の３次元の画像情報を経時的に得られたボリュームの所定の時刻における画像において心臓の関心領域の１点をシード点として指定されたとき、この指定された１点が含まれる心臓のこの時刻における関心領域をセグメンテーションにより特定する関心領域特定ステップと、
この関心領域特定ステップにより特定された関心領域を第１及び第２の拡大量で拡大した領域を生成する関心領域拡大ステップと、
この関心領域拡大ステップにより第１の拡大量で拡大された領域から前記心臓の心筋部分を抽出する心筋部分抽出ステップと、
前記関心領域拡大ステップにより第２の拡大量で拡大された領域を次の時点におけるボリュームに設定してその中でその時点における前記関心領域を検知する関心領域検知ステップと、を備え、
前記関心領域拡大ステップ、前記心筋部分抽出ステップ及び前記関心領域検知ステップを繰り返すことにより、経時的に変化する前記心筋部分を特定することを特徴とする医用画像処理装置における関心領域の経時的特定方法。
【請求項４】
被検体内の３次元の画像情報を経時的にボリュームとして得る経時データ取得ステップと、
この経時データ取得ステップにより得られた、第１のボリュームの画像において関心領域の１点をシード点として指定されたとき、この指定された１点が含まれる心臓のこの時刻における関心領域をセグメンテーションにより特定する関心領域特定ステップと、
この関心領域特定ステップにより特定された関心領域を第１及び第２の拡大量で拡大した領域を生成する関心領域拡大ステップと、
この関心領域拡大ステップにより第１の拡大量で拡大された領域から前記心臓の心筋部分を抽出する心筋部分抽出ステップと、
前記関心領域拡大ステップにより前記第２の拡大量で拡大された領域を第２の時点におけるボリュームの画像に設定してその中でその時点におけるセグメンテーションにより前記関心領域を検知する関心領域検知ステップと、を備え、
前記関心領域拡大ステップ、前記心筋部分抽出ステップ及び前記関心領域検知ステップを繰り返すことにより、経時的に変化する前記心筋を特定することを特徴とする医用画像処理装置における関心領域の経時的特定方法。
【請求項５】
被検体内の３次元の画像情報を経時的にボリュームとして得た経時データ取得手段と、
この経時データ取得手段により得られた、第１のボリュームの画像において関心領域の１点をシード点として指定されたとき、この指定された１点が含まれる心臓のこの時刻における関心領域をセグメンテーションにより特定する関心領域特定手段と、
この関心領域特定手段により特定された関心領域を所定の拡大量で拡大した領域を生成する関心領域拡大手段と、
この関心領域拡大手段により拡大された領域をから前記心臓の心筋部分を抽出する心筋部分抽出手段と、
前記関心領域拡大手段により拡大された領域を第２の時点におけるボリュームの画像に設定してその中でその時点におけるセグメンテーションにより前記関心領域を検知する関心領域検知手段と、を備え、
前記関心領域拡大手段における関心領域の拡大処理、前記心筋部分抽出手段による抽出処理及び前記関心領域検知手段における前記関心領域の検知処理を繰り返すことにより、経時的に変化する前記心筋部分を特定することを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項６】
被検体内の３次元の画像情報を経時的にボリュームとして得た経時データ取得手段と、
この経時データ取得手段により得られた、第１のボリュームの画像において関心領域の１点をシード点として指定されたとき、この指定された１点が含まれる心臓のこの時刻における関心領域をセグメンテーションにより特定する関心領域特定手段と、
この関心領域特定手段により特定された関心領域を第１及び第２の拡大量で拡大した領域を生成する関心領域拡大手段と、
この関心領域拡大手段により第１の拡大量で拡大された領域から前記心臓の心筋部分を抽出する心筋部分抽出手段と、
前記関心領域拡大手段により第２の拡大量で拡大された領域を第２の時点におけるボリュームの画像に設定してその中でその時点におけるセグメンテーションにより前記関心領域を検知する関心領域検知手段と、を備え、
前記関心領域拡大手段における関心領域の拡大処理、前記心筋部分抽出手段による抽出処理及び前記関心領域検知手段における前記関心領域の検知処理を繰り返すことにより、経時的に変化する前記心筋部分を特定することを特徴とする医用画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検体から得られる時系列データセットを用いた医用画像による診断の支援を行う方法に係り、特に、ＣＴ装置やＭＲＩ装置等の医用画像処理装置を用いて得られる４次元時系列データボリュームの関心領域（ＲＯＩ）のセグメンテーション法を用いた関心領域の経時的特定方法及び医用画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
最近、臨床的に有用な３次元あるいは、時間方向の変化を含む４次元のデータセットを用いて高速で高解像度の画像を得る医用装置が、大きな病院などで広く用いられるようになってきている。その例は、スパイラルＣＴ装置、ＭＲＩ装置、超音波診断装置である。
【０００３】
それと共に、絶え間なく画像を表示するコンピュータの能力が向上しその価格が低下しているので、膨大なデータベースセットを用いて再構成し、処理して表示することも可能になっている。
【０００４】
各時点のボリューム形式の仮データが得られると、特定の組織内の関心領域（ＲＯＩ）とか心臓のような特定の組織に対する解剖的で機能的な試験が可能となる。
【０００５】
例えば、心臓の左心室動きやこれを囲む筋肉、いわゆる心筋の動きは、駆出分画や肉厚の割合などのいくつかの指標の形式で、医者が心臓の機能を評価するために用いられる。
【０００６】
心臓の拡張期と収縮期における２つのボリュームの指標の計算によるよりも、その仮データを用いる方が、患者にとって精度が上がり、正確な診断が可能となる。
【０００７】
しかしこのように、診断能力を向上させるためには、関心領域を各ボリュームについて領域設定を行う、いわゆるセグメンテーションを行わなければならない。手でセグメンテーションすれば高い精度の結果を得られるが、データが多いと非常に時間がかかる。また、各ボリュームの関心領域を注意深くセグメンテーションすることは、単調で主観的になりやすくエラーも生じやすい。
【０００８】
一方、セグメンテーションを自動的に行うと、客観的な結果が得られるが、そのような方法を実行することは、解剖学的には患者によりまた同じ患者でも病気のときには大きな差があり、常に正確な結果を与えるとは限られず、そのような方法を行うのに技術的な困難が付きまとう。
【０００９】
半自動セグメンテーション法は、通常、正確性およびユーザ負担において最良のトレードオフを与える。それらの方法では、ユーザは、例えば関心領域内にシード点の最初のセグメンテーションを行うなど、処理を初期化するだけでよい。
【００１０】
セグメンテーションは、この場合、知られている１点が関心領域内にあるという初期条件が正しい場合にすべての関心領域をセグメンテーションする。しかし現在の方法は、１つのボリューム内の単一の関心領域をセグメンテーションすることに焦点がおかれ、ユーザは対象物の各位相毎にシード点を選択しなければならない。
【００１１】
もし、各ボリュームで２以上の関心領域が必要なら、ユーザはすべてのボリュームの各関心領域でシード点を選択しなければならない。各ボリュームでシード点を選択すると、すべての関心領域をセグメンテーションする改良となるが、関心領域で誤ったシード点を選んでしまう可能性が排除できない。
【００１２】
更に、前のボリュームをセグメンテーションした後ボリュームに対するシード点が選択されるとすると、すべてのセグメンテーション工程の間ユーザがいなければならない。
【００１３】
そこで最近は自動的にセグメンテーションを行うことがなされてきているが、解剖学的には被検体によりいろいろ異なっており、正確にセグメンテーションを行うことは困難であった。そこで、３次元ボリュームデータセットの関心領域内にある１点をシード点として指定することによりその点の含まれる臓器をセグメンテーションする方法は考えられた（例えば特許文献１参照）。この方法では、時系列的な３次元ボリュームセットの関心領域にある臓器をシード点によって特定し、収縮処理し次の時点の３次元ボリュームセット上で拡張したフィルタをかけ再び収縮処理するこのような操作を繰り返すことによって、効率的に関心領域の臓器を見ていく方法がなされている。
【００１４】
しかし、この方法では、心臓の心室などのセグメンテーションは可能かもしれないが、心臓の心筋などのセグメンテーションは困難であり、心筋梗塞などの診断に適切な、方法ではなかった。
【特許文献１】特開２００２−２８２２３５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
上述の従来の医用画像のセグメンテーション法では、大量のボリュームセットについて行おうとするとそのための操作が面倒でありまた、処理時間もかかるという問題があった。
【００１６】
本発明は、このような従来の医用画像セグメンテーション法の問題点にかんがみてなされたもので、ＣＴ医用画像装置などにより得られる、時間方向の変化を含むデータセットのダイナミックボリュームのためのマルチ関心領域セグメンテーションを行う方法であり、半自動的に実施でき、ユーザにかかる負担が少なく、客観的な結果が得られ、心筋などにも適用できる、医用画像処理装置における関心領域の経時的特定方法及び医用画像処理装置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】
【００１７】
本発明の請求項１によれば、被検体内の３次元の画像情報を経時的に得られたボリュームの所定の時刻における画像において心臓の関心領域の１点をシード点として指定されたとき、この指定された１点が含まれる心臓のこの時刻における関心領域をセグメンテーションにより特定する関心領域特定ステップと、この関心領域特定ステップにより特定された関心領域を所定の拡大量で拡大した領域を生成する関心領域拡大ステップと、この関心領域拡大ステップにより拡大された領域から前記心臓の心筋部分を抽出する心筋部分抽出ステップと、前記関心領域拡大ステップにより拡大された領域を次の時点におけるボリュームに設定してその中でその時点における前記関心領域を検知する関心領域検知ステップと、を備え、前記関心領域拡大ステップ、前記心筋部分抽出ステップ及び前記関心領域検知ステップを繰り返すことにより、経時的に変化する前記心筋部分を特定することを特徴とする医用画像処理装置における関心領域の経時的特定方法を提供する。
【００１８】
本発明の請求項２によれば、被検体内の３次元の画像情報を経時的にボリュームとして得る経時データ取得ステップと、この経時データ取得ステップにより得られた、第１のボリュームの画像において関心領域の１点をシード点として指定されたとき、この指定された１点が含まれる心臓のこの時刻における関心領域をセグメンテーションにより特定する関心領域特定ステップと、この関心領域特定ステップにより特定された関心領域を所定の拡大量で拡大した領域を生成する関心領域拡大ステップと、この関心領域拡大ステップにより拡大された領域から前記心臓の心筋部分を抽出する心筋部分抽出ステップと、前記関心領域拡大ステップにより拡大された領域を第２の時点におけるボリュームの画像に設定してその中でその時点におけるセグメンテーションにより前記関心領域を検知する関心領域検知ステップと、を備え、前記関心領域拡大ステップ、前記心筋部分抽出ステップ及び前記関心領域検知ステップを繰り返すことにより、経時的に変化する前記心筋を特定することを特徴とする医用画像処理装置における関心領域の経時的特定方法を提供する。
【００１９】
本発明の請求項３によれば、被検体内の３次元の画像情報を経時的に得られたボリュームの所定の時刻における画像において心臓の関心領域の１点をシード点として指定されたとき、この指定された１点が含まれる心臓のこの時刻における関心領域をセグメンテーションにより特定する関心領域特定ステップと、この関心領域特定ステップにより特定された関心領域を第１及び第２の拡大量で拡大した領域を生成する関心領域拡大ステップと、この関心領域拡大ステップにより第１の拡大量で拡大された領域から前記心臓の心筋部分を抽出する心筋部分抽出ステップと、前記関心領域拡大ステップにより第２の拡大量で拡大された領域を次の時点におけるボリュームに設定してその中でその時点における前記関心領域を検知する関心領域検知ステップと、を備え、前記関心領域拡大ステップ、前記心筋部分抽出ステップ及び前記関心領域検知ステップを繰り返すことにより、経時的に変化する前記心筋部分を特定することを特徴とする医用画像処理装置における関心領域の経時的特定方法を提供する。
【００２０】
本発明の請求項４によれば、被検体内の３次元の画像情報を経時的にボリュームとして得る経時データ取得ステップと、この経時データ取得ステップにより得られた、第１のボリュームの画像において関心領域の１点をシード点として指定されたとき、この指定された１点が含まれる心臓のこの時刻における関心領域をセグメンテーションにより特定する関心領域特定ステップと、この関心領域特定ステップにより特定された関心領域を第１及び第２の拡大量で拡大した領域を生成する関心領域拡大ステップと、この関心領域拡大ステップにより第１の拡大量で拡大された領域から前記心臓の心筋部分を抽出する心筋部分抽出ステップと、前記関心領域拡大ステップにより前記第２の拡大量で拡大された領域を第２の時点におけるボリュームの画像に設定してその中でその時点におけるセグメンテーションにより前記関心領域を検知する関心領域検知ステップと、を備え、前記関心領域拡大ステップ、前記心筋部分抽出ステップ及び前記関心領域検知ステップを繰り返すことにより、経時的に変化する前記心筋を特定することを特徴とする医用画像処理装置における関心領域の経時的特定方法を提供する。
【００２１】
本発明の請求項５によれば、被検体内の３次元の画像情報を経時的にボリュームとして得た経時データ取得手段と、この経時データ取得手段により得られた、第１のボリュームの画像において関心領域の１点をシード点として指定されたとき、この指定された１点が含まれる心臓のこの時刻における関心領域をセグメンテーションにより特定する関心領域特定手段と、この関心領域特定手段により特定された関心領域を所定の拡大量で拡大した領域を生成する関心領域拡大手段と、この関心領域拡大手段により拡大された領域をから前記心臓の心筋部分を抽出する心筋部分抽出手段と、前記関心領域拡大手段により拡大された領域を第２の時点におけるボリュームの画像に設定してその中でその時点におけるセグメンテーションにより前記関心領域を検知する関心領域検知手段と、を備え、前記関心領域拡大手段における関心領域の拡大処理、前記心筋部分抽出手段による抽出処理及び前記関心領域検知手段における前記関心領域の検知処理を繰り返すことにより、経時的に変化する前記心筋部分を特定することを特徴とする医用画像処理装置を提供する。
【００２２】
本発明の請求項６によれば、被検体内の３次元の画像情報を経時的にボリュームとして得た経時データ取得手段と、この経時データ取得手段により得られた、第１のボリュームの画像において関心領域の１点をシード点として指定されたとき、この指定された１点が含まれる心臓のこの時刻における関心領域をセグメンテーションにより特定する関心領域特定手段と、この関心領域特定手段により特定された関心領域を第１及び第２の拡大量で拡大した領域を生成する関心領域拡大手段と、この関心領域拡大手段により第１の拡大量で拡大された領域から前記心臓の心筋部分を抽出する心筋部分抽出手段と、前記関心領域拡大手段により第２の拡大量で拡大された領域を第２の時点におけるボリュームの画像に設定してその中でその時点におけるセグメンテーションにより前記関心領域を検知する関心領域検知手段と、を備え、前記関心領域拡大手段における関心領域の拡大処理、前記心筋部分抽出手段による抽出処理及び前記関心領域検知手段における前記関心領域の検知処理を繰り返すことにより、経時的に変化する前記心筋部分を特定することを特徴とする医用画像処理装置を提供する。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、半自動的に実施でき、ユーザにかかる負担が少なく、客観的な結果が得られ、心筋にも適用可能な医用画像装置における関心領域の経時的特定方法及びそのような医用画像処理装置が得られる効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。図１に本発明一実施形態の関心領域の経時的特定方法のフローチャートを示す。また、この方法を行う本発明一実施形態の医用画像処理装置３０の全体構成を図３に示す。
【００２５】
図示しないモダリティ装置により得られた３次元ボリュームデータの時系列のデータセットが記憶される記憶装置３１、例えば磁気ディスクと、この記憶装置３１から読み出されるデータセットを用いて各処理及び全体制御を行う中央制御ユニット（ＣＰＵ）３２と、このＣＰＵ３２で行われる各工程の処理に用いられるメインメモリ３３と、各処理に際して手動で直接入力を行うキーボード３４と、移動動作により入力を行うマウス３５と、このマウス３５からの入力を制御信号に変えるコントローラ３６と、処理された信号を表示のために一旦記憶される表示メモリ３７と、この表示メモリ３７に接続され医用診断のための画像表示するディスプレイ装置３８と、これら記憶装置３１、中央制御ユニット（ＣＰＵ）３２、メインメモリ３３、キーボード３４、コントローラ３６及び表示メモリ３７間の信号の授受を行う共通バス３９とから成る。
【００２６】
この医用画像処理装置３０における関心領域の経時的特定方法は、（１）第１のボリュームでシード点（seed point）を手動で選択、（２）その第１ボリューム内の第１の関心領域（ＲＯＩ１）をセグメンテーション、（３）第１の検索領域（検索領域１）を生成するために第１の関心領域の第１の拡大、（４）第２の検索領域（検索領域２）を生成するために第１の関心領域の第２の拡大、（５）その現在のボリュームにおいて検索領域２に基づき関心領域のセグメンテーション、（６）検索領域１に基づき次のボリュームで第１の関心領域をセグメンテーション、（７）上記（３）〜（６）をすべてのボリュームについて繰り返す、の各工程を行う。
【００２７】
本発明のこの実施形態では、被検体の左心室とこの左心室の周りの心筋をセグメンテーションするＣＴ画像装置で得られる心臓の４次元データセットの場合について説明する。
【００２８】
（１）の第１のボリュームでのシード点（seed point）の選択は、ディスプレイ装置３８に表示される画像を見ながらマウス３５を動かし、クリックすることにより行われ、それ以降の（２）〜（７）は、ディスプレイ装置３８の画面を見ながらキーボード３４からの入力あるいは、マウス３５のドラッグやクリックによって行われる。
【００２９】
以下、上記各工程につき、図１に示すフローチャートに基づいて説明する。
【００３０】
（１）あるボリュームにおいてシード点を選択（図２（ａ））
図１のステップＳ１０１で、医用画像処理装置３０の記憶装置３１に、４次元のデータセットをロードする。ここで４次元のデータセットは、ｘ、ｙ、ｚの各軸に対応して空間を規定するボリューム（３次元データセットによる立体画像）を微小時間Δｔおきに取った一連のデータセットである。この４次元データセットは、例えば各データセットにおける被検体の左心室をセグメンテーションするためにＸ線ＣＴスキャナなどの画像診断装置で得られた心臓の４次元データセットである。
【００３１】
上記のようにしてロードされた４次元データセットに基づいて、医用画像処理装置３０は第１の時点における３次元の画像を表示する。ユーザは、所定の関心領域を明確に表示される第１のボリュームにおいて、手動で１つのシード点を選択する。関心領域内の１つのボクセルは、表示画面上の、関心領域として指定したい臓器にカーソルを移動させ、その１点でマウスボタンをクリックすることによって選択される（ステップＳ１０２）。
【００３２】
選択されたボクセルは、次の時点のボリュームにおいて表示されるセグメンテーション処理の初期値のシード点となる。
【００３３】
（２）関心領域をセグメンテーション（図２（ｂ））
図２において点線矢印は拡大を、実線矢印がセグメンテーションなどを表わす。図２（ａ）で、マウス３５によりディスプレイ装置３８の画面上でカーソルを移動させクリックすることによりシード点２１が選択されると、関心領域２２は、画像処理において用いられる方法、例えば Rafael C. Gonzalez [1077]  "Digital Image Processing", Addison-Wesley Publishing Company, Inc. 領域拡張(region growing)法により、セグメンテーションされる。この領域拡張法は、いくつかの共通の特性、例えばそのシード点との輝度の差が予め定められた値以下のボクセルのすべてを１塊にすることにより実行される。
【００３４】
関心領域は境界が詳細に定義されていれば、この方法によってうまくセグメンテーションされる。境界が明確に定義されていないときには、まずできるだけそれらを訂正してそのボリュームを処理するのが、通常の方法である。
【００３５】
セグメンテーションは、そのボリュームのすべてのボクセルを、関心領域に属するグループと、その関心領域外の他のグループ（背景）に分ける。我々は、第１のボリュームで例えば左心室のセグメンテーションをこの方法で行った。この最初の結果は、後に続く関心領域ＲＯＩ２のセグメンテーションの元になるので、ユーザは次のステップの処理の前に検証しておくべきである。
【００３６】
続く処理を容易にするために、セグメンテーションされた関心領域は、もとのボリュームと同じ次元の仮の２値マスクを生成する（ステップＳ１０４）ことにより、図２（ｂ）に示すように、そのボリュームの残りの部分から分けられ、そのボクセルのすべては、上記セグメンテーションされた関心領域ＲＯＩ１に対応するボクセル（予め定義された背景でない値）を除いて背景の値となる。
【００３７】
（３）第１の関心領域ＲＯＩ１を拡大して第1の検索領域を設定（図２（ｅ））
第１の関心領域ＲＯＩ１がセグメンテーションされると、第１の関心領域ＲＯＩ１は次の第2のボリュームにおける第1の関心領域ＲＯＩ１´をセグメンテーションするために用いられる。
【００３８】
このため、次のボリューム（例えば左心室の次のボリューム）で第１の関心領域は、例えば、Jean Serra [1983], "Image Analysis and Mathematical Morphology", Academic Press. に記載されているような数学的形態操作を用いて、図２（ｅ）に示されるように、予め定められた量だけ、２値の第１マスクＭＳＫ１が設定され（ステップＳ１０５）、これが第１の検索領域となる。そして、そのマスクのＸ，Ｙ，Ｚの最大値・最小値を取得する（ステップＳ１０６）。
【００３９】
数学的形態法は、画像処理の分野でよく知られており、その拡大操作は元のボリュームの「拡大」バージョンを生成する。そのボリュームは３次元的に拡大されるが、その関心領域の形は変わらない。次のボリュームは、その前のボリュームに対して微小時間Δｔだけ経った後のボリュームであるから、１つのボリュームと次のボリュームの形はほんの少しだけしか変っていないことが前提である。
【００４０】
ボリュームを拡大するのは、次のボリュームにおける関心領域を含む検索領域を生成するためである。どれだけ拡大させるかは具体的な適用対象により変わり、次のボリュームにおける関心領域が、拡大されたボリューム内に含まれるように十分大きく取られる。
【００４１】
しかし、あまり大きく拡大されすぎると、同じボクセル輝度の関係ない領域が関心領域として検索領域内に含まれてしまう。拡大量を自動的に決め、上述の問題を減らす１つの方法は、拡大量をゼロから始め、次の関心領域が検索領域の境域に接触することがわかったら、拡大領域を大きくして拡大処理を繰り返すことである。これらのボリュームの拡大量は、キーボード３４から入力することにより制御される。
【００４２】
拡大バージョンは、次のボリュームでマスク信号の潜在的な関心領域成分内にボクセルがある２値マスクになる。この場合の拡大は左心室を取り出すためであるので、第1マスクＭＳＫ１の拡大量は例えば１ｍｍ程度である。
【００４３】
（４）第１の関心領域ＲＯＩ１を拡大して第2の検索領域を設定（図２（ｃ））
例えば左心室を囲む心筋である第２の関心領域ＲＯＩ２をセグメンテーションするために第２の２値マスクＭＳＫ２は予め定められた量だけ拡大される。このマスクによる範囲が第２の検索領域となる。
【００４４】
この場合の拡大はどのような応用に適用されるかにより変わり、第２の関心領域ＲＯＩ２を含み十分大きくする。図２（ｃ）では、左心室の心筋を抽出するために拡大されており、この拡大量としては例えば２ｍｍ〜３ｍｍ程度が選ばれる。第２のマスクＭＳＫ２の設定は３次元（ｘ、ｙ、ｚ）座標すべてにおける、最大値と最小値を求めることによりなされる（ステップＳ１０８）。これらの値は各々の検索方向に検索開始点及び検索終了点として用いられる。
【００４５】
第２の拡大は、第１のボリュームの第２の関心領域ＲＯＩ２を含む第２の検索領域を生成する。この第2の検索領域である第２の２値マスクＭＳＫ２は、第１の関心領域ＲＯＩ１に対応する検索領域内で全てのボクセルをゼロに設定することにより精密にされる。すなわち、第１の関心領域ＲＯＩ１内に第２の関心領域ＲＯＩ２はないと仮定できるので、第２の２値マスクＭＳＫ２内の第１の関心領域ＲＯＩ１に対応するサブボリュームは差し引くことによりなされる。
【００４６】
もし、上述のような仮定が満たされるなら、次のボリュームにおける関心領域が拡大マスク内に含まれることが保証され、したがってそのマスクの外のボクセルを無視し得る。
【００４７】
心臓に関するデータセットにおいて、第１の関心領域ＲＯＩ１が心拡張期の左心室で得られたなら、心収縮期に向かっているので、次のボリュームにおける心室は小さいボリュームとなるであろう。
【００４８】
もし第１の関心領域ＲＯＩ１が心収縮期で選択されたなら、次の関心領域が先の関心領域の拡大バージョン内に完全に含まれるように、拡張量は十分大きく設定される。第２及びそれに続くボリュームにおける関心領域の検索は、自動的に実行される。
【００４９】
（５）第２の検索領域を基に、現在のボリュームにおいて第２の関心領域ＲＯＩ２をセグメンテーション（ステップＳ１０９、Ｓ１１０）
図２（ｃ）及び（ｄ）に示すように、第２の検索領域は第１の仮のボリュームで第２の関心領域ＲＯＩ２を自動的にセグメンテーションするために用いられる。これを実行する１つの方法は、その関心領域に対応する輝度の値を有するものが見つかるまで、検索領域２内で背景に属しないボクセルに対応する元のデータベースセットのボクセルを連続的に調べることである。
【００５０】
この基準を満たす各ボクセルは、他の領域拡大セグメンテーション処理のためのシード点として用いられる。最終結果は第２の関心領域ＲＯＩ２に対応するサブボリュームである。
【００５１】
（６）検索領域１に基づき次の第2のボリュームにおいて第１の関心領域ＲＯＩ１´をセグメンテーション（図２（ｇ））
第1のボリュームで得られた第1マスクＭＳＫ１は、次の第2のボリュームで第１の関心領域ＲＯＩ１´を得るために用いられる。これは第1のボリュームで第１の関心領域ＲＯＩ１が得られたのと同様に行われる（ステップＳ１１１、Ｓ１１２）。すなわち、背景でないボクセルに対応し関心領域に対応する輝度値を有する元のデータセットにおけるボクセルは領域拡張法のシード点として用いられる。
【００５２】
もし、例えばその関心領域が１つのボリュームから次のボリュームにかけて変化しないとするならば、次のボリュームの関心領域は拡大されたマスクの内側にあるはずであり、したがって、２値マスクの外側のボクセルは無視できる。
【００５３】
心臓のデータセットの場合、もし第１の関心領域ＲＯＩ１´が左心室の拡張期であるとすると、収縮期に向かっているので次のボリュームは小さいボリュームとなる。もし、第１の関心領域ＲＯＩ１´が収縮期にあるとすると、前の関心領域の拡大された領域内に次の関心領域が完全に含まれるように、拡大量を十分大きくしなければならない。第２以降のボリュームにおける関心領域の探索は自動的になされる。
【００５４】
（７）ボリュームのすべてに対して上記ステップ（３）〜（６）を繰り返す
一旦、新しい関心領域ＲＯＩが見つかると、それから２値マスクが生成され、再び拡大され、現在のボリュームでの第２の関心領域ＲＯＩ２及び次の仮のボリュームにおける第１の関心領域ＲＯＩ１を見つけるのに用いられる。
【００５５】
新しい関心領域を見つけ出すために２値マスクを２度拡大し、現在及び次のボリュームでの検索領域として用いる処理は、仮のデータセットの各ボリュームで繰り返される。ステップＳ１１４で最後のボリュームまで処理されると処理が完了する。
【００５６】
このようにして図３のディスプレイ装置３８の画面上で、関心領域を経時的に特定し観察し続けることができる。我々は、以上説明した本発明の方法により、各心臓のボリュームで、左心室周りの心筋と左心室の両方のセグメンテーションについて半自動的に得ることができた。
【００５７】
連続する時点で得られた一連のボリュームは、被検体の内部を可視化し、分析するために、医師に診断や治療のために価値のある情報を与える効果がある。各ボリュームにおける関心領域（左心室および左心室周りの心筋）のセグメンテーションは、単調で非常に時間のかかる仕事であるが、本発明は、ユーザの関与を最小とした経時的データセットで、関心領域を速く半自動的な関心領域の経時的特定方法が得られた。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本発明一実施形態における医用画像処理装置における関心領域の経時的特定方法のフローチャートを示す図。
【図２】本発明一実施形態における医用画像処理装置における関心領域の経時的特定方法の具体的処理を説明するための図。
【図３】本発明一実施形態における医用画像処理装置の全体構成例を示す図。
【符号の説明】
【００５９】
２１・・・・シード点、
２２・・・関心領域（ＲＯＩ）、
３０・・・医用画像処理装置、
３１・・・記憶装置、
３２・・・中央制御ユニット（ＣＰＵ）、
３３・・・メインメモリ、
３４・・・キーボード、
３５・・・マウス、
３６・・・コントローラ、
３７・・・表示メモリ、
３８・・・ディスプレイ装置、
３９・・・共通バス。
【図１】
2007044346.tif 000003
【図２】
2007044346.tif 000004
【図３】
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