(57)【要約】【課題】  組織の構造的特徴を示す情報を利用して、医用画像に描画される対象領域の組織を正確に識別することが可能な画像処理装置を提供する。【解決手段】  本発明の画像処理装置１００は、骨のＣＴ画像には海綿質を示す低ＣＴ値領域があることに着目し、ＣＴ画像から抽出した対象領域について構造的特徴を表す特徴量を算出し、算出した特徴量が所定の条件に該当するか否かを判定することにより対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別し、判別結果情報に応じて前記対象領域に対して異なる処理を施す。上述の特徴量としては、対象領域全体における高ＣＴ値領域の割合、対象領域の各分割領域の平均ＣＴ値差、或いは対象領域に設定した任意線に沿ってＣＴ値をサンプリングしたＣＴ値曲線の形状等を用いることができる。【選択図】図２
2012139438.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像から抽出した対象領域について組織の構造的特徴を示す特徴量を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された特徴量が所定の条件に該当するか否かを判定することにより、前記対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別する判別手段と、
前記判別手段による判別結果に応じて前記対象領域に対して異なる処理を施す画像処理手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記算出手段は、前記特徴量を算出するために、
１または複数の閾値を用いて前記対象領域内部を閾値処理する閾値処理手段と、
前記閾値処理手段によって抽出された各抽出領域の前記対象領域に占める割合を算出する割合算出手段と、を備え、
前記判別手段は、前記割合算出手段により算出された割合の大きさに基づいて、前記対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記算出手段は、前記特徴量を算出するために、
前記対象領域の輪郭点情報に基づいて該対象領域を複数の分割領域に分割する分割手段と、
前記分割手段により分割された各分割領域についてそれぞれ濃度値の統計値を算出する統計値算出手段と、を備え、
前記判別手段は、各分割領域の前記統計値を比較し、その比較結果に基づいて、前記対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記算出手段は、前記特徴量を算出するために、
前記対象領域の輪郭線情報に基づいて該対象領域内に所定の線を設定する線設定手段と、
前記線設定手段によって設定された線に沿って該線上の各画素の画素値をサンプリングしたＣＴ値曲線を生成するＣＴ値曲線生成手段と、を備え、
前記判別手段は、前記ＣＴ値曲線の形状に基づいて前記対象領域が骨であるか構造的特徴を示す特徴量石灰化であるかを判別することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＣＴ画像、ＭＲ画像、ＵＳ画像等の医用画像に対する画像処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像、ＭＲ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）画像、ＵＳ（Ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ）画像等の医用画像を用いた診断が行われている。また、医用画像から異常陰影を検出するＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｉｄｅｄ  Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ）と呼ばれるコンピュータ支援診断装置も開発されている。例えば、動脈硬化の進行度測定には、動脈石灰化の有無を調べることが有効であるとの報告もあり（非特許文献１、ｐ６９「結論」欄等）、医用画像から石灰化部位をより正確に抽出できるようにすることが望まれている。
【０００３】
一方、従来、骨画像をその他の組織と弁別し、医用画像から骨画像を適切に除去する手法として、例えば特許文献１等に記載される手法が提案されている。特許文献１には、キャリブレーション（骨画像の画素値はそのままで、骨以外の画像の画素値を平均値ａｖｅに均一化する処理）後の画像の画素値ヒストグラムを求め、この画素値ヒストグラムを用いて骨を弁別するための適切な閾値を求め、骨画像とその他組織の像とを弁別する手法について記載されている（特許文献１の明細書段落［００２６］）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許４２０６０４４号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】黒澤聡子、他２名、「教職員に対する胸部ＣＴ検診で認められた動脈石灰化の検討」、２０１０年８月、日本ＣＴ検診学会誌第１７巻第２号ｐ６４−ｐ７０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、石灰化と骨は類似したＣＴ値を持つため、両者を区別することは困難であった。特に、上述の特許文献１の手法では各画素値の出現頻度を示す画素値ヒストグラムを用いて骨とその他の組織とを弁別するための閾値を算出するため、画素数が少ない医用画像では信頼性の高いヒストグラムを得ることができず、骨画像の弁別を正確に行うことが難しかった。
このように、医用画像において、濃度値が類似するが異なる組織を正確に識別することは困難であるという問題があった。
【０００７】
本発明は、以上の問題点に鑑みてなされたものであり、組織の構造的特徴を示す情報を利用して、医用画像に描画される対象領域の組織を正確に識別することが可能な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】
【０００８】
前述した目的を達成するために、本発明は、医用画像から抽出した対象領域について組織の構造的特徴を示す特徴量を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された特徴量が所定の条件に該当するか否かを判定することにより、前記対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別する判別手段と、前記判別手段による判別結果に応じて前記対象領域に対して異なる処理を施す画像処理手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。
【発明の効果】
【０００９】
本発明により、組織の構造的特徴を示す情報を利用して、医用画像に描画される対象領域の組織を正確に識別することが可能な画像処理装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】画像処理装置１００の全体構成を示す図
【図２】骨・石灰化判別処理（１）の流れを説明するフローチャート
【図３】閾値Ａで抽出される対象領域内部から更に閾値Ｂで抽出した領域について、骨と石灰化での違いを説明する図
【図４】骨・石灰化判別処理（２）の流れを説明するフローチャート
【図５】対象領域の輪郭点情報に基づく領域分割の例
【図６】骨・石灰化判別処理（３）の流れを説明するフローチャート
【図７】対象領域に設定した芯線５１上のＣＴ値分布の例を示す図
【図８】骨・石灰化判別処理（４）の流れを説明するフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。
［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明の画像処理装置１００を適用する画像処理システム１の構成について説明する。
【００１２】
図１に示すように、画像処理システム１は、表示装置１０７、入力装置１０９を有する画像処理装置１００と、画像処理装置１００にネットワーク１１０を介して接続される画像データベース１１１と、医用画像撮影装置１１２とを備える。
【００１３】
画像処理装置１００は、画像生成、画像解析等の処理を行うコンピュータである。
画像処理装置１００は、図１に示すように、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１、主メモリ１０２、記憶装置１０３、通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）１０４、表示メモリ１０５、マウス１０８等の外部機器とのインタフェース（Ｉ／Ｆ）１０６を備え、各部はバス１１３を介して接続されている。
【００１４】
ＣＰＵ１０１は、主メモリ１０２または記憶装置１０３等に格納されるプログラムを主メモリ１０２のＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１１３を介して接続された各部を駆動制御し、画像処理装置１００が行う各種処理を実現する。
【００１５】
また、本発明においてＣＰＵ１０１は、処理対象とする画像に対して、後述する骨・石灰化判別処理（図２）を実行する。
【００１６】
主メモリ１０２は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等により構成される。ＲＯＭは、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。また、ＲＡＭは、ＲＯＭ、記憶装置１０３等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、ＣＰＵ１０１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
【００１７】
記憶装置１０３は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）や他の記録媒体へのデータの読み書きを行う記憶装置であり、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳに相当する制御プログラムや、アプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、ＣＰＵ１０１により必要に応じて読み出されて主メモリ１０２のＲＡＭに移され、各種の手段として実行される。
【００１８】
通信Ｉ／Ｆ１０４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、画像処理装置１００とネットワーク１１０との通信を媒介する。また通信Ｉ／Ｆ１０４は、ネットワーク１１０を介して、画像データベース１１１や、他のコンピュータ、或いは、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置等の医用画像撮影装置１１２との通信制御を行う。
Ｉ／Ｆ１０６は、周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器とのデータの送受信を行う。例えば、マウス１０８やスタイラスペン等のポインティングデバイスをＩ／Ｆ１０６を介して接続させるようにしてもよい。
【００１９】
表示メモリ１０５は、ＣＰＵ１０１から入力される表示データを一時的に蓄積するバッファである。蓄積された表示データは所定のタイミングで表示装置１０７に出力される。
【００２０】
表示装置１０７は、液晶パネル、ＣＲＴモニタ等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路で構成され、表示メモリ１０５を介してＣＰＵ１０１に接続される。表示装置１０７はＣＰＵ１０１の制御により表示メモリ１０５に蓄積された表示データを表示する。
【００２１】
入力装置１０９は、例えば、キーボード等の入力装置であり、操作者によって入力される各種の指示や情報をＣＰＵ１０１に出力する。操作者は、表示装置１０７、入力装置１０９、及びマウス１０８等の外部機器を使用して対話的に画像処理装置１００を操作する。
なお、表示装置１０７及び入力装置１０９は、例えば、タッチパネルディスプレイのように一体となっていてもよい。この場合、入力装置１０９のキーボード配列がタッチパネルディスプレイに表示される。
【００２２】
ネットワーク１１０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、イントラネット、インターネット等の各種通信網を含み、画像データベース１１１やサーバ、他の情報機器等と画像処理装置１００との通信接続を媒介する。
【００２３】
画像データベース１１１は、医用画像撮影装置１１２によって撮影された画像データを蓄積して記憶するものである。図１に示す画像処理システム１では、画像データベース１１１はネットワーク１１０を介して画像処理装置１００に接続される構成であるが、画像処理装置１００内の例えば記憶装置１０３に画像データベース１１１を設けるようにしてもよい。
【００２４】
次に、図２、図３を参照して、第１の実施の形態の画像処理装置１００の動作について説明する。
画像処理装置１００のＣＰＵ１０１は、主メモリ１０２から図２に示す骨・石灰化判別処理に関するプログラム及びデータを読み出し、このプログラム及びデータに基づいて処理を実行する。また、処理対象とするＣＴ画像は画像データベース１１１または記憶装置１０３から読み出され、主メモリ１０２に格納されているものとする。
【００２５】
まず、ＣＰＵ１０１は、閾値Ａによる閾値処理を行い、ＣＴ画像から対象領域を抽出する（ステップＳ１０１、ステップＳ１０２）。
閾値Ａはどのような方法で与えられてもよく、予め決定された値としてもよいし、入力される値としてもよい。ただし、骨または石灰化は、その他の軟部組織より大きなＣＴ値を示すため、閾値Ａとしては、石灰化及び骨と軟部組織とを区別する値が設定されるものとする。また、閾値処理では、閾値Ａ以上の画素値を有する領域を抽出する。
以下の説明では、抽出された対象領域をＡＲｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）と呼ぶこととする。
【００２６】
次に、ＣＰＵ１０１は、閾値Ａより高い閾値Ｂを設定し（ステップＳ１０３）、複数の対象領域ＡＲｉの中からｉ＝１の対象領域（最初に処理する対象領域）ＡＲ１を指定し（ステップＳ１０４）、指定した対象領域ＡＲ１内部を閾値Ｂにより閾値処理して、抽出領域ＢＲ１（高ＣＴ値領域）を得る（ステップＳ１０５）。
閾値Ｂはどのような方法で与えられてもよく、予め決定された値としてもよいし、入力される値としてもよい。
【００２７】
ＣＰＵ１０１は、対象領域ＡＲ１に対する抽出領域ＢＲ１の面積の割合（面積比ｒ）を算出する（ステップＳ１０６）。
【００２８】
骨は、その構造上、中央部に海綿質と呼ばれる領域が存在し、またその周囲に緻密質と呼ばれる領域が存在している。海綿質は比較的低いＣＴ値を示し、また、緻密質領域は海綿質に比べ高いＣＴ値を示す。海綿質は、上述の閾値Ａによって抽出されるが、閾値Ｂによっては抽出されない。従って、対象領域ＡＲｉの内部に、閾値Ｂによって抽出されない一群の低ＣＴ領域が存在することとなる。
一方、石灰化は一般に領域全体が比較的均一なＣＴ値となり、内部に一群の低ＣＴ値領域を持たない（低ＣＴ値が点在することはある）。
従って、石灰化と骨とで、対象領域ＡＲｉに対する抽出領域ＢＲｉ（高ＣＴ値領域）の割合（面積比ｒ＝ＢＲｉ／ＡＲｉ）を比較すると、骨の方が小さい値を示す。
【００２９】
ＣＰＵ１０１は、面積比ｒを所定の値と比較し（ステップＳ１０７）、面積比ｒが所定の値より小さい場合は（ステップＳ１０７；ＹＥＳ）、処理中の対象領域（ＡＲ１）を骨と判別し、その対象領域ＡＲ１に対して骨の場合に適用すべき処理を施す。例えば、画像から骨画像を削除する処理であれば対象領域ＡＲ１を削除し、逆に骨画像を残し、石灰化像を削除する処理であれば対象領域ＡＲ１を残す（ステップＳ１０８）。
【００３０】
また、面積比ｒが所定の値以上と判定された場合は（ステップＳ１０７；ＮＯ）、処理中の対象領域（ＡＲ１）を石灰化と判別し、その対象領域ＡＲ１に対して石灰化の場合に適用すべき処理を施す。例えば、画像から骨画像を削除する処理であれば対象領域ＡＲ１は石灰化であるので残し、逆に石灰化像を削除する処理であれば対象領域ＡＲ１を削除する（ステップＳ１０９）。
【００３１】
ＣＰＵ１０１は、全ての対象領域ＡＲｉを指定したか否かを判定し（ステップＳ１１０）、まだ指定されていない対象領域ＡＲｉがある場合は（ステップＳ１１０；ＮＯ）、カウンタｉに「１」を加算して、次の対象領域ＡＲ２について、ステップＳ１０５〜ステップＳ１０９の処理を繰り返し実行する。
全ての対象領域ＡＲｉが指定され、閾値Ｂによる閾値処理（ステップＳ１０５）、面積比ｒの算出（ステップＳ１０６）、骨か石灰化であるかの判別（ステップＳ１０７）、及び判別結果に基づく画像処理（ステップＳ１０８、ステップＳ１０９）が終了すると（ステップＳ１１０；ＹＥＳ）、一連の骨・石灰化判別処理を終了する。
【００３２】
図３は、図２の骨・石灰化判別処理において抽出される対象領域ＡＲｉと、対象領域内部のＣＴ値分布について説明する図である。
図３に示すように、ＣＴ画像２から閾値Ａによって対象領域ＡＲ１〜ＡＲ７が抽出されるものとする。このうち、図３（ａ）左図に示す対象領域ＡＲ１の内部を閾値Ｂで閾値処理すると図３（ｂ）左図に示すような高ＣＴ値領域ＢＲ１が抽出されるものとし、また、図３（ａ）右図に示す対象領域ＡＲ２の内部を閾値Ｂで閾値処理すると図３（ｂ）右図に示すような高ＣＴ値領域ＢＲ２が抽出されるものとする。
【００３３】
対象領域ＡＲ１の内部には閾値Ｂでは抽出されない低ＣＴ値領域があるため、面積比ｒ（＝ＢＲ１／ＡＲ１）は所定値より小さくなり、対象領域ＡＲ１は骨と判別される。また、対象領域ＡＲ２については、閾値Ｂによる抽出領域ＢＲ２は対象領域ＡＲ２とほぼ同じ領域が抽出され、面積比ｒが所定値以上となり、対象領域ＡＲ２は石灰化と判別される。
同様に、全ての対象領域ＡＲｉについて、骨と石灰化の判別が行われ、判別結果に応じた処理が施される。
【００３４】
なお、上述の例では、対象領域内部の濃度値分布を離散的に多値化する閾値として、１つの閾値Ｂを用いたがこれに限定されず、２つ以上の閾値Ｂ、Ｃ、・・・を設定し、各閾値による抽出領域の面積比を求め、面積比の大きさによって対象領域が骨であるか石灰化であるかを識別するようにしてもよい。また、上述の例では、骨と石灰化とを区別する例を示したが、本実施の形態を他の組織の識別に応用することも可能である。
【００３５】
この場合、例えば、閾値Ｂより大きい閾値Ｃで対象領域ＡＲｉを閾値処理した際に抽出される領域ＣＲｉ（不図示）と対象領域ＡＲｉとの面積比ｒ’＝ＣＲｉ／ＡＲｉを求め、この面積比ｒ’の大きさの判定を更に行うようにする。これにより、対象領域内部が異なる３つ以上の領域に分けられる。これらの領域の割合によって組織の構造が明確となるため、どの組織の特徴を示すかを判定できる。このように、複数の閾値により抽出された各領域の面積比の大きさを判定することにより、対象領域がどの組織の特徴を示すかを定量的に判定でき、正確に組織を判別可能となる。
【００３６】
以上説明したように、第１の実施の形態において、画像処理装置１００はＣＴ画像２から抽出した対象領域ＡＲｉについて、内部のＣＴ値分布を表す特徴量として、対象領域全体における高ＣＴ値領域（閾値Ｂによる抽出領域ＢＲｉ）の割合（面積比ｒ）を算出し、この高ＣＴ値領域（抽出領域ＢＲｉ）の割合（面積比ｒ）の大きさに基づいて、対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別し、判別結果に応じて対象領域ＡＲｉに対して異なる処理を施す。
【００３７】
このように対象領域の内部のＣＴ値分布を、対象領域全体における高ＣＴ値領域（或いは低ＣＴ値領域）の割合（面積比ｒ）の大きさによって表せば、対象領域の内部の構造的特徴や組成の特徴を数値化して表すことが可能となり、対象領域が骨であるか石灰化であるかを正確に識別することが可能となる。そして、識別された異なる組織に対してそれぞれ適切な処理を行うことが可能となり、医用画像の描画、病変候補の抽出、その他、元の医用画像に対して行う種々の処理をより正確に行うことが可能となる。
【００３８】
特に、骨と石灰化のように、ＣＴ値が近いが異なる構造的特徴を持つ組織の識別に有効である。例えば骨等のように内部が二つ以上の異なる組成（海綿質、緻密質）を持つ組織を、例えば石灰化等の均一な組織と区別するのに好適である。また、複数の閾値によって対象領域ＡＲｉの内部を多値化し、各領域ＢＲｉ、ＣＲｉ、・・・とＡＲｉとの面積比（例えば、ＡＲｉ：ＢＲｉ：ＣＲｉ、またはＢＲｉ／ＡＲｉ及びＣＲｉ／ＡＲｉ等）を算出すれば、３つ以上の異なる組成を有する組織を識別することも可能となる。
【００３９】
なお、上述の実施の形態では、医用画像の一例として２次元断面図を想定しているが、一連の断層像を積み上げた３次元ボリューム画像に応用してもよい。この場合、上述の面積比に代えて体積比を求めればよい。
【００４０】
［第２の実施の形態］
次に、図４〜図５を参照して、本発明に係る画像処理装置１００の動作の第２の実施の形態について説明する。
【００４１】
一般に、ＣＴ画像等に描画される骨は、内部のＣＴ値分布の対称性が乏しいとされる。
そこで、第２の実施の形態の画像処理装置１００は、対象領域の内部を輪郭点情報に基づいて分割し、各分割領域についての平均濃度値の比較値（差分値）を組織の判別の特徴量として、対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別する。
【００４２】
図４に示すように、まず、ＣＰＵ１０１は、図２のステップＳ１０１〜ステップＳ１０２と同様に、閾値Ａによる閾値処理を行い、ＣＴ画像から対象領域ＡＲｉを抽出する（ステップＳ２０１）。
【００４３】
次に、ＣＰＵ１０１は、複数の対象領域ＡＲｉの中からｉ＝１の対象領域（最初に処理する対象領域）ＡＲ１を指定し（ステップＳ２０２）、指定した対象領域ＡＲ１の複数の輪郭点のうち最も遠い２つの輪郭点Ｐ１，Ｐ２を求める（ステップＳ２０３）。
【００４４】
更に、ＣＰＵ１０１は、輪郭点Ｐ１，Ｐ２の中間点で対象領域ＡＲ１を２つの分割領域Ｘ，Ｙ（以下、Ｘ領域、Ｙ領域という）に分割し（ステップＳ２０４）、Ｘ領域の平均ＣＴ値ａｖＣＴ_Ｘ、Ｙ領域の平均ＣＴ値ａｖＣＴ_Ｙを求める（ステップＳ２０５）。そして、各分割領域の平均ＣＴ値の絶対値差分ａｂｓ（ａｖＣＴ_Ｘ−ａｖＣＴ_Ｙ）を算出し、絶対値差分の大きさを判定する（ステップＳ２０６）。
【００４５】
各領域の平均ＣＴ値の絶対値差分が所定値より大きい場合は（ステップＳ２０６；ＹＥＳ）、ＣＴ値分布の対称性が低いと判断できる。すなわち、ＣＰＵ１０１は、処理中の対象領域（ＡＲｉ）を骨と判別し、この対象領域ＡＲｉに対して骨の場合に適用すべき処理を施す。例えば、画像から骨を削除する処理であれば対象領域ＡＲｉを削除し、逆に骨を残し、石灰化を削除する処理であれば対象領域ＡＲｉを残す（ステップＳ２０７）。
【００４６】
また、各領域の平均ＣＴ値の絶対値差分が所定値以下であると判定された場合は（ステップＳ２０６；ＮＯ）、ＣＰＵ１０１は、処理中の対象領域（ＡＲｉ）を石灰化と判別し、この対象領域ＡＲｉに対して石灰化の場合に適用すべき処理を施す。例えば、画像から骨を削除する処理であれば対象領域ＡＲｉは石灰化であるので残し、逆に石灰化を削除する処理であれば対象領域ＡＲｉを削除する（ステップＳ２０８）。
【００４７】
ＣＰＵ１０１は、全ての対象領域ＡＲｉを指定したか否かを判定し（ステップＳ２０９）、まだ指定されていない対象領域ＡＲｉがある場合は（ステップＳ２０９；ＮＯ）、カウンタｉに「１」を加算して、次の対象領域について、ステップＳ２０３〜ステップＳ２０８の処理を繰り返し実行する。
全ての対象領域ＡＲｉが指定され、全ての対象領域について輪郭点情報に基づく分割処理（ステップＳ２０３、ステップＳ２０４）、各分割領域Ｘ，Ｙの平均ＣＴ値算出（ステップＳ２０５）、各分割領域Ｘ，Ｙの平均ＣＴ値の絶対値差分の算出及び判定（ステップＳ２０６）、判定結果に基づく画像処理（ステップＳ２０７、ステップＳ２０８）が終了すると（ステップＳ２０９；ＹＥＳ）、一連の骨・石灰化判別処理を終了する。
【００４８】
図５は、図４の骨・石灰化判別処理（２）において抽出される対象領域ＡＲｉと、対象領域ＡＲｉの輪郭点情報に基づく領域分割について説明する図である。
図５（ａ）、（ｂ）に示すように、ステップＳ２０３〜ステップＳ２０４の処理によって対象領域ＡＲｉが長手方向に２分割され、一方がＸ領域、他方がＹ領域とされる。石灰化の場合は、その構造的な特徴から対象領域ＡＲｉの内部全体が均一な濃度値分布を示すため、Ｘ領域とＹ領域との平均ＣＴ値はほぼ等しく、絶対値差分は０に近い値を示す。一方、骨の場合は、その構造的な特徴から石灰化の場合と比べて内部のＣＴ値分布が非対称となることが多いため、Ｘ領域とＹ領域との平均ＣＴ値に差が生じやすい。そのため、Ｘ領域とＹ領域との平均ＣＴ値の絶対値差分が所定値よりも大きい値を示す場合は、骨と判定される。
【００４９】
なお、第２の実施の形態の骨・石灰化判別処理において、領域の分割の仕方は任意である。
例えば、図５（ｃ）に示すように、最も遠い輪郭点Ｐ１，Ｐ２を結ぶ直線が対象領域ＡＲｉの外部を通る場合でも輪郭点Ｐ１、Ｐ２の中間点を通る分割線で分割し、各分割領域の平均ＣＴ値の差分を求めればよい。
また、図５（ｄ）、（ｅ）に示すように、対象領域が円形であり、最も遠い輪郭点の組み合わせが複数ある場合にも各輪郭点の組み合わせを結ぶ直線の中間点で分割すればよい。
【００５０】
更に、対象領域を３つ以上の領域に分割するようにしてもよい。
例えば、図５（ｆ）に示すように、対象領域ＡＲｉを長手方向に３分割し、各領域Ｘ，Ｙ，Ｚについてそれぞれ平均ＣＴ値を算出し、ある基準領域（例えばＹ領域）の平均ＣＴ値との絶対値差分を求め、各領域における平均ＣＴ値の差の大きさが所定値より大きい場合は、対象領域ＡＲｉを骨と判定し、各領域の平均ＣＴ値の差の大きさが所定値より小さい場合は、対象領域ＡＲｉを石灰化と判定する。
【００５１】
以上説明したように、第２の実施の形態では、ＣＴ画像から抽出した対象領域ＡＲｉについて、内部のＣＴ値分布を表す特徴量として、対象領域ＡＲｉを複数の領域に分割し、各分割領域における平均ＣＴ値を比較し（差分し）、この平均ＣＴ値の比較結果に基づき対象領域ＡＲｉが骨であるか石灰化であるかを判別し、判別結果に応じて対象領域ＡＲｉに対して異なる処理を施す。
【００５２】
このように対象領域内部のＣＴ値分布の特徴を、少なくとも２つの分割領域の各平均ＣＴ値の差分値によって表せば、組織の構造的な非対称性を対象領域の内部のＣＴ値分布の非対称性（すなわち位置依存性）として明確に数値化できるので、対象領域が骨であるか石灰化であるかを正確に識別することが可能となる。
【００５３】
なお、上述の実施の形態では、各分割領域の平均ＣＴ値を比較する例を示したが、平均ＣＴ値に限定されず、分散、標準偏差、最頻値等の統計値を用いて各分割領域のＣＴ値分布を比較してもよい。
【００５４】
［第３の実施の形態］
次に、図６〜図７を参照して、本発明に係る画像処理装置１００の動作の第３の実施の形態について説明する。
【００５５】
第３の実施の形態の画像処理装置１００は、対象領域内部に設定した任意の線に沿って線上の位置とＣＴ値との関係を示すＣＴ値曲線（図７の４ａ、４ｂ）を作成し、ＣＴ値曲線の形状に基づいて対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別する。
【００５６】
図６に示すように、まず、ＣＰＵ１０１は、閾値Ａによる閾値処理を行い、ＣＴ画像から対象領域ＡＲｉを抽出する（ステップＳ３０１）。この対象領域ＡＲｉの抽出処理は、第１の実施の形態のステップＳ１０１〜ステップＳ１０２と同様である。
【００５７】
次に、ＣＰＵ１０１は、複数の対象領域ＡＲｉの中からｉ＝１の対象領域（最初に処理する対象領域）ＡＲ１を指定し（ステップＳ３０２）、指定した対象領域ＡＲ１に任意の線を設定する（ステップＳ３０３）。ここで設定する線は、対象領域ＡＲ１を縦断または横断する曲線または直線とする。例えば、対象領域ＡＲ１の芯線（図７の一点鎖線４１）や、芯線と直交する線（図７の実線矢印４２〜４６）等が好適である。
【００５８】
ＣＰＵ１０１は設定した線（図７の例では芯線４１）に沿ってＣＴ値をサンプリングし、芯線上の位置とＣＴ値との関係を示すＣＴ値曲線を得る（ステップＳ３０４）。
【００５９】
図７は、対象領域ＡＲ１とＡＲ２について、芯線４１上の位置とＣＴ値との関係を示したグラフ４の一例であり、４ａは対象領域が骨である場合のＣＴ値曲線、４ｂは対象領域が石灰化である場合のＣＴ値曲線である。
図７に示すように、対象領域が骨である場合、内部に海綿質を示す低ＣＴ値領域が存在するため、ＣＴ値曲線４ａは中央部付近に窪みを有する。一方、対象領域が石灰化である場合は海綿質のような低ＣＴ値領域が存在しないため、ＣＴ値曲線４ｂに示すように比較的均一なＣＴ値分布を示す。
【００６０】
ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０４で求めたＣＴ値曲線の形状を解析し、ＣＴ値曲線の中央付近の窪みの深さが所定値より大きいか否かを判定する。判定の結果、ＣＴ値曲線の窪みの深さが所定値より大きい場合は（ステップＳ３０５；ＹＥＳ）、処理中の対象領域（ＡＲｉ）を骨と判別し、この対象領域ＡＲｉに対して骨の場合に適用すべき処理を施す。例えば、画像から骨を削除する処理であれば対象領域ＡＲｉを削除し、逆に骨を残して石灰化を削除する処理であれば対象領域ＡＲｉを残す（ステップＳ３０６）。
【００６１】
また、ＣＴ値曲線の窪みの深さが所定値以下である場合は（ステップＳ３０５；ＮＯ）、処理中の対象領域（ＡＲｉ）を石灰化と判別し、その対象領域ＡＲｉに対して石灰化の場合に適用すべき処理を施す。例えば、画像から骨を削除する処理であれば対象領域ＡＲｉは石灰化であるので残し、逆に骨のみを残し、石灰化を削除する処理であれば対象領域ＡＲｉを削除する（ステップＳ３０７）。
【００６２】
ＣＰＵ１０１は、全ての対象領域ＡＲｉを指定したか否かを判定し（ステップＳ３０８）、まだ指定されていない対象領域ＡＲｉがある場合は（ステップＳ３０８；ＮＯ）、カウンタｉに「１」を加算して、次の対象領域について、ステップＳ３０３〜ステップＳ３０５の処理を繰り返し実行する。
全ての対象領域ＡＲｉが指定され、全ての対象領域について対象領域を縦断または横断する線の設定（ステップＳ３０３）、ＣＴ値曲線の作成（ステップＳ３０４）、ＣＴ値曲線の窪みの深さによる判定（ステップＳ３０５）、判定結果に基づく画像処理（ステップＳ３０６、ステップＳ３０７）が終了すると（ステップＳ３０８；ＹＥＳ）、一連の骨・石灰化判別処理を終了する。
【００６３】
なお、対象領域に設定する縦断線（または横断線）は１本に限らず、複数としてもよい。例えば、図７に示すように、芯線４１と直交する複数の直線４２，４３，・・・を設定し、各直線４２，４３，・・・に沿ってＣＴ値をプロットしたＣＴ値曲線を作成する（不図示）。この場合、設定した直線４２，４３，・・・の数と同数のＣＴ値曲線を得ることが可能となり、全てのＣＴ値曲線の形状を判定し、所定の深さより大きい窪みを有するＣＴ値曲線の数が所定の割合以上（例えば、１／３以上）となる場合に、対象領域を骨と判別する。
図７に示す直線４６のように、実際には骨であるが、場所によっては石灰化と同様に低ＣＴ値領域が存在しない場合もある。このような場合であっても、複数のＣＴ値曲線を作成して判別することで精度よく判別することができる。
【００６４】
以上説明したように、第３の実施の形態では、ＣＴ画像から抽出した対象領域について、内部のＣＴ値分布を表す特徴量として、対象領域内部に設定した任意線に沿ってＣＴ値をサンプリングしたＣＴ値曲線を求め、このＣＴ値曲線の形状に基づき対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別し、判別結果に応じて対象領域に対して異なる処理を施す。
このように対象領域内部のＣＴ値分布の特徴を、ＣＴ値曲線によって表せば、対象領域の構造的特徴によって生じるＣＴ値分布の位置依存性を明確に表すことが可能となり対象領域が骨であるか石灰化であるかを正確に識別することが可能となる。
また上述の任意線を複数設定し、複数のＣＴ値曲線について形状を判定すれば、より詳細にＣＴ値分布の特徴を調べることができ、骨と石灰化とをより正確に判別できる。
【００６５】
以上、第１〜第３の実施の形態に示すように、本発明の画像処理装置１００は、骨と石灰化との組成の違い（構造的特徴）に着目し、ＣＴ画像から抽出した対象領域について内部のＣＴ値分布を表す特徴量を算出し、算出した特徴量が所定の条件に該当するか否かを判定することにより対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別し、判別結果に応じて対象領域に対して異なる処理を施す。
そして、特徴量として、対象領域全体における高（或いは低）ＣＴ値領域の割合（第１の実施の形態の面積比）、対象領域の各分割領域の平均ＣＴ値差（第２の実施の形態の絶対値差分）、対象領域に設定した任意線に沿ってＣＴ値をサンプリングした曲線の形状（第３の実施の形態の曲線の窪みの有無）等を用いることが挙げられる。
【００６６】
また、第１乃至第３の実施の形態に示す特徴量のうち少なくとも２つを組み合わせ、対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別するようにしてもよい。
例えば、図８のフローチャートに示すように、ＣＰＵ１０１はＣＴ画像から閾値Ａによって対象領域ＡＲｉを抽出し、抽出した各対象領域ＡＲｉについて、図２のステップＳ１０５〜ステップＳ１０７を実行する。すなわち、対象領域全体における高ＣＴ値領域の割合（第１の実施の形態の面積比ｒ）を算出し、その割合（面積比）に基づいて対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別する（ステップＳ４０３）。
【００６７】
骨と判別された場合は（ステップＳ４０３；骨）、更に、図４のステップＳ２０３〜ステップＳ２０６を実行する。すなわち、対象領域の輪郭線情報に基づいて対象領域を分割し、各分割領域の平均ＣＴ値差（第２の実施の形態の絶対値差分）を算出し、平均ＣＴ値差（絶対値差分）の大きさに基づいて対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別する（ステップＳ４０４）。
【００６８】
骨と判別された場合は（ステップＳ４０４；骨）、更に、図６のステップＳ３０３〜ステップＳ３０５を実行する。すなわち、対象領域を縦断または横断する任意線を設定し、その線に沿ってＣＴ値をサンプリングしたＣＴ値曲線の形状（第３の実施の形態のＣＴ値曲線の窪みの有無）を求め、形状に基づいて対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別する（ステップＳ４０５）
【００６９】
骨と判別された場合は（ステップＳ４０５；骨）、処理中の対象領域ＡＲｉを骨と判別し、該領域に対して骨の場合に適用すべき処理を施す。例えば、画像から骨を削除する処理であれば対象領域ＡＲｉを削除し、逆に骨を残して石灰化を削除する処理であれば対象領域ＡＲｉを残す（ステップＳ４０６）。
【００７０】
また、ステップＳ４０３〜ステップＳ４０４のいずれかにおいて、石灰化と判別された場合は、処理中の対象領域ＡＲｉを石灰化と判別し、該領域に対して石灰化の場合に適用すべき処理を施す。例えば、画像から骨を削除する処理であれば対象領域ＡＲｉは石灰化であるので残し、逆に石灰化を削除する処理であれば対象領域ＡＲｉを削除する（ステップＳ４０７）。
【００７１】
ＣＰＵ１０１は、全ての対象領域ＡＲｉを指定したか否かを判定し（ステップＳ４０８）、まだ指定されていない対象領域ＡＲｉがある場合は（ステップＳ４０８；ＮＯ）、カウンタｉに「１」を加算して、次の対象領域について、ステップＳ４０３〜ステップＳ４０７の処理を繰り返し実行する。
全ての対象領域ＡＲｉが指定され、全ての対象領域について骨・石灰化の判別と、判別結果に基づく画像処理が終了すると（ステップＳ４０８；ＹＥＳ）、一連の骨・石灰化判別処理を終了する。
【００７２】
なお、図８のフローチャートにおいて、ステップＳ４０３、ステップＳ４０４、及びステップＳ４０５のうちいずれか１つのステップが省略されてもよい。また、ステップＳ４０３、ステップＳ４０４、ステップＳ４０５の処理順序を変更してもよい。
【００７３】
その他、当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００７４】
１・・・・・・・・・画像処理システム
１００・・・・・・・画像処理装置
１０１・・・・・・・ＣＰＵ
１０２・・・・・・・主メモリ
１０３・・・・・・・記憶装置
１０４・・・・・・・通信Ｉ／Ｆ
１０５・・・・・・・表示メモリ
１０６・・・・・・・Ｉ／Ｆ
１０７・・・・・・・表示装置
１０８・・・・・・・マウス
１０９・・・・・・・入力装置
２・・・・・・・・・ＣＴ画像
ＡＲｉ・・・・・・・閾値Ａにより抽出された対象領域
ＢＲｉ・・・・・・・閾値Ｂにより抽出された抽出領域
Ｘ，Ｙ・・・・・・・分割領域
Ｐ１，Ｐ２・・・・・対象領域の輪郭点のうち最も遠い輪郭点
３２・・・・・・・・軟部組織
４・・・・・・・・・グラフ
４１・・・・・・・・芯線
４ａ・・・・・・・・ＣＴ値曲線（骨の場合）
４ｂ・・・・・・・・ＣＴ値曲線（石灰化の場合）
４２，４３，４４，４５，４６・・・芯線に直交する直線
【図１】
2012139438.tif 000003
【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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