(57)【要約】【課題】  ＣＴ等で被写体を撮影した３次元医用画像に対して画像解析を施す際に、コンピュータの処理負荷を低減し、かつ、精度の高い画像解析を可能にする。【解決手段】    被写体を撮影して得られた複数の解剖学的構造物を濃度値で表した３次元濃淡画像１００より、濃度値に基づいて骨が撮影された骨領域を除いた３次元骨除去画像１１０を生成する。３次元骨除去画像１１０を２次元平面上に投影して２次元骨除去投影画像１２０を生成して、２次元骨除去投影画像１２０に対して画像解析処理を施す。【選択図】          図１
2007029514.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を撮影して得られた複数の解剖学的構造物を濃度値で表した３次元濃淡画像を記憶する３次元濃淡画像記憶手段と、
前記３次元濃淡画像より濃度値に基づいて骨が撮影された骨領域を除いた３次元骨除去画像を生成する骨除去画像生成手段と、
前記３次元骨除去画像を２次元平面上に投影した２次元骨除去投影画像を生成する２次元骨除去投影画像生成手段と、
前記２次元骨除去投影画像に対して画像解析処理を施す画像解析手段とを備えたことを特徴とする画像解析装置。
【請求項２】
前記３次元濃淡画像が、ＣＴ撮影画像であることを特徴とする請求項１記載の画像解析装置。
【請求項３】
前記３次元骨除去画像が、前記３次元濃淡画像の骨に該当する濃度値の部分の濃度値を、空気または軟部組織のＣＴ値で置き換えたものであることを特徴とする請求項２記載の画像解析装置。
【請求項４】
前記画像解析処理が、異常陰影検出処理であることを特徴とする請求項１から３いずれか記載の画像解析装置。
【請求項５】
被写体を撮影して得られた複数の解剖学的構造物を濃度値で表した３次元濃淡画像を記憶する３次元濃淡画像記憶手段より前記３次元濃淡画像を読み取る３次元濃淡画像読取ステップと、
前記３次元濃淡画像より濃度値に基づいて骨が撮影された骨領域を除いた３次元骨除去画像を生成する骨除去画像生成ステップと、
前記３次元骨除去画像を２次元平面上に投影した２次元骨除去投影画像を生成する２次元骨除去投影画像生成ステップと、
前記２次元骨除去投影画像に対して画像解析処理を施す画像解析ステップとを備えたことを特徴とする画像解析方法。
【請求項６】
コンピュータに、
被写体を撮影して得られた複数の解剖学的構造物を濃度値で表した３次元濃淡画像を記憶する３次元濃淡画像記憶手段より前記３次元濃淡画像を読み取る３次元濃淡画像読取ステップと、
前記３次元濃淡画像より濃度値に基づいて骨が撮影された骨領域を除いた３次元骨除去画像を生成する骨除去画像生成ステップと、
前記３次元骨除去画像を２次元平面上に投影した２次元骨除去投影画像を生成する２次元骨除去投影画像生成ステップと、
前記２次元骨除去投影画像に対して画像解析処理を施す画像解析ステップとを実行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、３次元医用画像を解析するための画像解析装置、画像解析方法およびそのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＣＴ（Computed Tomography；コンピュータ断層撮影）等により取得された複数のスライス画像データの集合体として構成される３次元画像データに基づいて生成される断面画像や３次元表示画像から、病変部を発見し、またその病変部の状態を観察して、疾病の有無や進行状況の診断を行うことが行われている。この３次元画像データは、従来の２次元の放射線画像データと比較して、被写体についてより多くの情報を有しているため、精度の高い診断が可能となってきている。
【０００３】
このような３次元画像データに基づいて生成される断面画像の読影による診断は、読影量が膨大になり、診断者の負担が非常に大きい。そこで、被写体の断層像内の異常陰影候補領域の有無を判断する手段を備えたコンピュータ断層撮影装置が提案されて、ＣＴ画像データ独自の異常陰影候補検出アルゴリズムが開発されている。しかしこのようなアルゴリズムでは、大量な断面画像データに対して処理する必要があり、コンピュータの処理時間や計算負荷の点から見て効率的ではない。
【０００４】
一方、従来から２次元の放射線画像中の異常陰影候補を、診断者の経験や画像読影能力に左右されることなく、計算機を用いて自動的に異常陰影を検出する画像診断処理が提案されている（例えば、特許文献１）。２次元の放射線画像を解析して異常陰影を検出する場合には、ＣＴのような大量な断面画像データを取り扱うわけではないため、コンピュータの処理時間や計算負荷の点からみると有益である。
【０００５】
そこで、ＣＴによって得られた３次元画像を投影した正面投影像を生成し、正面投影像に対して、特許文献１のような２次元の画像診断処理を施して、異常陰影の検出を行う方法が提案されている（例えば、特許文献２）。
【特許文献１】特開２００２−９９８９６公報
【特許文献２】特開２００４−１５９９１３公報
【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、単純Ｘ線撮影によって取得された２次元画像に対して画像診断処理を施して異常陰影の検出を行う際、骨や心臓などの解剖学的構造物に重なって撮影されたため検出精度が悪くなる場合があった。引用文献２の発明のように３次元画像を投影した正面投影像の場合であっても、骨や心臓などに重なっている箇所の異常陰影の検出に対しては検出精度が低下して、正確な判定ができなかった。
【０００７】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、ＣＴ等で被写体を撮影した３次元医用画像に対して異常陰影候補の検出処理などの画像解析を施す際に、コンピュータの処理負荷を低減し、かつ、精度の高い画像解析を可能にする画像解析装置、画像解析方法およびそのプログラム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】
本発明の画像解析装置は、被写体を撮影して得られた複数の解剖学的構造物を濃度値で表した３次元濃淡画像を記憶する３次元濃淡画像記憶手段と、
前記３次元濃淡画像より濃度値に基づいて骨が撮影された骨領域を除いた３次元骨除去画像を生成する骨除去画像生成手段と、
前記３次元骨除去画像を２次元平面上に投影した２次元骨除去投影画像を生成する２次元骨除去投影画像生成手段と、
前記２次元骨除去投影画像に対して画像解析処理を施す画像解析手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００９】
また、本願発明の画像解析方法は、被写体を撮影して得られた複数の解剖学的構造物を濃度値で表した３次元濃淡画像を記憶する３次元濃淡画像記憶手段より前記３次元濃淡画像を読み取る３次元濃淡画像読取ステップと、
前記３次元濃淡画像より濃度値に基づいて骨が撮影された骨領域を除いた３次元骨除去画像を生成する骨除去画像生成ステップと、
前記３次元骨除去画像を２次元平面上に投影した２次元骨除去投影画像を生成する２次元骨除去投影画像生成ステップと、
前記２次元骨除去投影画像に対して画像解析処理を施す画像解析ステップとを備えたことを特徴とするものである。
【００１０】
本願発明のプログラムは、コンピュータに、
被写体を撮影して得られた複数の解剖学的構造物を濃度値で表した３次元濃淡画像を記憶する３次元濃淡画像記憶手段より前記３次元濃淡画像を読み取る３次元濃淡画像読取ステップと、
前記３次元濃淡画像より濃度値に基づいて骨が撮影された骨領域を除いた３次元骨除去画像を生成する骨除去画像生成ステップと、
前記３次元骨除去画像を２次元平面上に投影した２次元骨除去投影画像を生成する２次元骨除去投影画像生成ステップと、
前記２次元骨除去投影画像に対して画像解析処理を施す画像解析ステップとを実行させることを特徴とするものである。
【００１１】
「３次元濃淡画像」とは、多数のボクセルデータからなるボリュームデータであり、ボクセルデータごとに濃度値の情報を保持した画像をいう。また、「被写体を撮影して得られた複数の解剖学的構造物を濃度値で表した３次元濃淡画像」は、ＣＴ撮影装置などの断層撮影装置よって被写体を撮影して得られた画像であり、骨や内蔵組織などの解剖学的構造物がそれぞれ特有の濃度値を有したボクセルデータで構成される画像である。
【００１２】
「濃度値」は、画像の濃淡を表す値であれば、光学濃度値に限定されるものではない。
【００１３】
「画像解析処理」とは、画像に種々の処理を施して画像を解析することをいい、具体的には、フィルタリング処理、強調処理、諧調処理などを単独で施したり、それらの組み合わせて施すことにより、画像を評価したり、画像の特徴を解析するものがある。
【００１４】
また、前記３次元濃淡画像は、ＣＴ撮影画像であるものが望ましい。
【００１５】
また、前記３次元骨除去画像は、前記３次元濃淡画像の骨に該当する濃度値の部分の濃度値を、空気または軟部組織のＣＴ値で置き換えたものであってもよい。
【００１６】
さらに、前記画像解析処理は、異常陰影検出処理であってよい。
【００１７】
「異常陰影検出処理」とは、ガンの陰影などの正常な構造には現れない異常陰影を検出する処理をいう。異常陰影の検出には、異常陰影を検出する場合だけではなく、異常陰影らしい異常陰影の候補となる陰影を検出するものも含むものである。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、ＣＴ撮影装置などの３次元画像を取得可能な撮影装置で被写体を撮影して得られた３次元濃淡画像より骨領域を除いた３次元骨除去画像を生成し、３次元骨除去画像を２次元平面上に投影した２次元骨除去投影画像を生成して、この２次元骨除去投影画像に対して、従来から行われてきた２次元医用画像用の画像解析を施すようにしたので、従来のように単純Ｘ線撮影によって得られた画像を解析するときのように骨に影響されることがなく、軟部に存在する異常陰影の判別が正確に行われる。また、３次元濃淡画像の画像を直接解析するとデータ量が多いため、コンピュータの処理負荷が大きく効率的でないが、３次元濃淡画像の画像を２次元平面に投影して解析することにより、コンピュータの処理負荷を少なくすることができる。
【００１９】
また、ＣＴ撮影装置と単純Ｘ線撮影装置とはどちらもＸ線撮影によって得られた画像であり、３次元濃淡画像がＣＴ撮影画像であれば、２次元骨除去投影画像を単純Ｘ線撮影画像と一致するように投影させた画像を生成し易く、従来から存在する単純Ｘ線撮影画像用の画像解析処理を用いて正確な判別を行うことが可能である。
【００２０】
また、３次元濃淡画像の骨に該当する濃度値の部分の濃度値を、空気または軟部組織の濃度値で置き換えて投影画像を生成するようにすれば、正常構造にはない陰影を検出し易くなる。
【００２１】
さらに、画像解析処理が異常陰影検出処理であれば、異常陰影の検出を肋骨、鎖骨、肩甲骨などに影響されずに行うことが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
本発明の画像解析装置について、図に基づいて説明する。図１に示すように、本発明の画像解析装置１は、被写体を撮影して得られた複数の解剖学的構造物を濃度値で表した３次元濃淡画像１００を記憶する３次元濃淡画像記憶手段１０と、３次元濃淡画像１００より設定された濃度値を越えた領域を骨領域として抽出する骨領域抽出手段２０と、３次元濃淡画像１００より骨領域を除いた３次元骨除去画像１１０を生成する骨除去画像生成手段３０と、３次元骨除去画像１１０を２次元平面上に投影した２次元骨除去投影画像１２０を生成する２次元骨除去投影画像生成手段４０と、２次元骨除去投影画像に対して画像解析処理を施す画像解析手段５０とを備える。
【００２３】
３次元濃淡画像１００は、多数のボクセルデータからなるボリュームデータであり、ボクセルデータごとに濃度値の情報を保持している。具体的には、ＣＴ撮影装置などで検査対象となる被写体を撮影した画像であり、骨や臓器などの解剖学的構造物がボクセルデータの濃淡で表わされる。以下、本実施の形態では、ＣＴ撮影装置で撮影したＣＴ画像について具体的に説明する。
【００２４】
ＣＴ画像を構成する各ボクセルの濃度値（以下、ＣＴ値という）は水を基準として、水のＣＴ値を0、空気を-1000に設定されている。人体各組織の平均的なＣＴ値は、(1)骨、(2)凝血血液、(3)軟部組織、(4)脳脊髄液・血液、(5)水、(6)脂肪、(7)空気の順に低くなる。さらに、脳灰白質と脳白質では前者の方がＣＴ値は高くなり、心臓と肺臓では前者の方がＣＴ値は高くなる。このように、各臓器は固有の濃度値を持って画像上に現れる。
【００２５】
３次元濃淡画像記憶手段１０は、画像サーバなどの大容量の記憶装置であり、ＣＴ撮影装置で撮影した被写体の断層画像を３次元濃淡画像１００として記憶する。
【００２６】
以下、本願発明の画像解析装置１の動作について図２のフローチャートに従って説明する。
【００２７】
３次元濃淡画像１００上には、被写体を撮影した各解剖学的構造物は固有のＣＴ値を持って現れる。そこで、骨領域抽出手段２０は、３次元濃淡画像記憶手段１０から読み取った検査対象の被写体の３次元濃淡画像１００のボクセルデータの中から、骨に該当するＣＴ値持ったボクセルデータを骨領域として抽出する（Ｓ１００）。具体的には、予め骨が持つＣＴ値であるか否かを判定する閾値を設定しておき、閾値以上のボクセルデータの骨領域として抽出する。
【００２８】
骨除去画像生成手段３０は、骨領域骨のボクセルデータを除去して３次元骨除去画像１１０を生成する（Ｓ１０１）。具体的には、骨領域骨のボクセルデータのＣＴ値を空気または軟部組織のいずれか（例えば、筋肉や脂肪など骨の周辺にある軟部組織）のＣＴ値で置き換える。
【００２９】
そこで、２次元骨除去投影画像生成手段４０で、３次元骨除去画像１１０を２次元平面上に投影して２次元骨除去投影画像を生成する（Ｓ１０２）。
【００３０】
図４に示すように、３次元骨除去画像１１０を２次元骨除去投影画像１２０上の点Ｑに投影する。例えば、胸部を撮影したボリュームデータには、骨や肺、筋肉、脂肪など軟部組織の解剖学的構造物がそれぞれ固有の濃度値で撮影される。このボリュームデータを２次元平面上に投影する際には、投影方向ｖに伸びるラインｍが３次元骨除去画像１１０を貫く解剖学的構造物の持つＣＴ値とその厚さから２次元骨除去投影画像１２０上の点Ｑの濃度値が決まる。ラインｍ上には、身体を被っている脂肪や筋肉などの軟部組織Ａ、前肋骨などの骨部Ｂ、肺などの軟部組織Ｃ、後肋骨などの骨部Ｄが存在し、さらに、身体を被っている脂肪や筋肉などの軟部組織Ｅが存在している。３次元骨除去画像１１０では、骨部Ｂ、Ｄは軟部組織のＣＴ値に置き換えられている。
【００３１】
投影した２次元骨除去投影画像１２０上にどの程度の濃度値が現れるかは、多数の３次元濃淡画像１００のサンプル画像と多数の胸部Ｘ線画像のサンプル画像とを用いて、解剖学的構造物の種類とその厚さとの関係から予め求めておくようにする。このような濃度値の関係を用いて、肺、筋肉、脂肪などの３次元骨除去画像１１０の解剖学的構造物が、撮影方向にどのように重なっているかに応じて、２次元骨除去投影画像１２０上の点Ｑの濃度値を算出する。
【００３２】
画像解析手段５０は、２次元骨除去投影画像１２０に対して従来からある異常陰影検出処理などの画像解析処理を施す（Ｓ１０３）。例えば、胸部画像では撮影された癌化した部分の結節や腫瘤等の異常陰影は、おおむね丸味をおびた輪郭を持ち、かつ、画像上では周囲に比べて画素値が大きく勾配ベクトルが集中する領域として観測される。このような異常陰影は、半球状で同じ濃度の画素が同心円状に広がる形状の円形凸領域として観測され、円形凸領域は、濃度値の分布が周縁部から中心部に向かうにしたがって濃度値が低くなるという濃度値の勾配が認められる。その勾配線は異常陰影の中心方向に向かって集中するもので、濃度値の勾配を勾配ベクトルとして算出し、その勾配ベクトルの集中度から異常陰影を検出することができることができることが知られている。
【００３３】
このような集中度を評価するものとして、適応リングフィルタ（Adaptive ring filter）やアイリスフィルタ（Iris filter）などが知られている。
【００３４】
しかし、このような集中度を評価するフィルタは肋骨等が重なり合っているような箇所にでは濃度勾配の集中度が乱れ、骨の撮影されている胸部画像を用いて強調処理を行っても円形凸領域がうまく強調されないことがある（特開平８−２９４４７９号公報、特開平８−２８７２３０号公報など参照）。
【００３５】
そこで、骨を除去した２次元骨除去投影画像１２０を用いて、特開平８−２９４４７９号公報、特開平８−２８７２３０号公報などに開示されている集中度を評価するフィルタを用いるようにすれば、肋骨等に影響されないで濃度勾配の集中度を観察することができ、正確にがんの有無を判定することができる。
【００３６】
また、判定を行う際には、集中度を評価するフィルタによって検出された異常陰影候補領域をその形状の特徴を表す円形度等や、異常陰影候補領域内部の濃度の特徴を表す濃度値の分散値、コントラスト等、異常陰影候補領域辺縁の特徴を表す相関値、モーメント、エントロピー等（特開平９−１６７２３８号公報、特開２００２−１０９５１０号公報参照）があり、これらを特徴量として算出し、さらにこの特徴量からマハラノビス距離等（特開平９−１６７２３８号公報、特開２００２−１０９５１０号公報参照）による判別器を用いて、異常陰影候補領域が異常陰影であるか否かの判定を行う。
【００３７】
このような異常陰影候補領域の判別などの各種の画像解析処理を、単純Ｘ線撮影画像ではなく２次元骨除去投影画像１２０に対して施すようにすることによって、正確な判別が出来るようになる。
【００３８】
また、画像解析処理を施す際、単純Ｘ線撮影画像用に生成された判別器を備えた画像解析処理を用いるのではなく、エネルギーサブトラクションにより生成された軟部組織画像の判別用に生成された判別器を備えた画像解析処理を用いるようにしてもよい。この場合、３次元骨除去画像１１０を２次元骨除去投影画像１２０に投影する際に、エネルギーサブトラクションにより生成された軟部組織画像に近くなるような濃度値を算出する。
【００３９】
あるいは、２次元骨除去投影画像１２０に対して正確に判別を行うことができるように、判別器の学習を行う際に、２次元骨除去投影画像１２０を用いて生成したものを用いるようにしてもよい。
【００４０】
上述では、所定の濃度値を越えた領域を骨領域として抽出した後に、３次元濃淡画像から抽出した骨領域を除去して３次元骨除去画像を生成する場合について説明したが、所定の濃度値以下の領域のみの画像を３次元骨除去画像として直接抽出するようにしてもよい。
【００４１】
また、上記各手段をコンピュータ上に機能させるようなプログラムを記録した媒体を用いてコンピュータにインストールすることによって、画像解析装置として動作させることができる。
【００４２】
以上、詳細に説明したように、３次元濃淡画像から骨を除去した画像を生成し、その骨を除去した３次元骨除去画像を２次元平面に投影した２次元骨除去投影画像を生成して、異常陰影を検出する画像解析処理を施すことにより、骨に影響されずに正確な判定を行うことが可能になる。
【００４３】
また、３次元濃淡画像の画像を直接画像解析する方が正確な解析を期待することができるがデータ量が多いためコンピュータの処理負荷が大きいため、２次元平面に投影した２次元骨除去投影画像を用いて画像解析をすることで、コンピュータの処理負荷を少なくすることができる。
【００４４】
また、従来から行われてきた実績のある手法を用いることにより、ガンなどの異常陰影の判別において、安定した判別性能を得ることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】画像解析装置の構成を示す構成図。
【図２】画像解析装置の処理の流れを示す図。
【図３】３次元骨除去画像から２次元骨除去投影画像を生成する方法を説明するための図
【符号の説明】
【００４６】
１    画像解析装置
10    ３次元濃淡画像記憶手段
20    骨領域抽出手段
30    骨除去画像生成手段
40    ２次元骨除去投影画像生成手段
50    画像解析手段
100   ３次元濃淡画像
110   ３次元骨除去画像
120   ２次元骨除去投影画像
【図１】
2007029514.tif 000003
【図２】
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【図３】
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