(57)【要約】      （修正有）【課題】診断対象である医用画像における被写体の形状的な特徴が比較しやすく、特に脊椎のねじれ度合いを定量的に評価することが可能な画像処理装置及び画像処理方法を提供する。【解決手段】画像処理装置のＣＰＵは脊椎領域を含むＣＴ画像等の画像データ（３次元ボリュームデータ）を入力し、入力された画像データから脊椎領域を抽出する。ＣＰＵは抽出した脊椎領域についてねじれの度合いを算出し、算出したねじれの度合いに基づきねじれ評価情報を生成して表示する。脊椎領域のねじれは、脊椎の特徴部（例えば、椎弓根）の位置を特定し、基準位置からの回転角を算出することで求められる。ねじれ評価情報は、各脊椎のねじれ角を示すグラフやリスト、脊柱のＣＰＲ画像等である。ＣＰＲ画像に各脊椎のねじれ角の大きさに応じた色分けを行って表示してもよい。【選択図】図２
2017077433.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを入力する入力部と、
前記入力部により入力された画像データから脊椎領域を抽出する抽出部と、
抽出した脊椎領域のねじれの度合いを算出するねじれ度算出部と、
算出したねじれの度合いに基づきねじれ評価情報を生成する評価情報生成部と、
前記ねじれ評価情報を表示する表示部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記評価情報生成部は、ねじれの度合いを脊椎毎に示したグラフを前記ねじれ評価情報として生成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】
前記評価情報生成部は、ねじれの度合いを脊椎毎に数値で示したリストを前記ねじれ評価情報として生成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】
被検者の脊柱の形状を描画した画像と前記ねじれ評価情報とを含むレポートを生成し、出力するレポート生成部を更に備えることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記評価情報生成部は、被検者の脊柱の形状を描画した画像に各脊椎のねじれの度合いに応じた色付けをした画像を前記ねじれ評価情報として生成することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記評価情報生成部は、被検者の脊椎の形状を描画した画像に各脊椎のねじれの度合いに応じた色付けをするとともに、ねじれの評価基準とする脊椎を識別表示した画像を前記ねじれ評価情報として生成することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記評価情報生成部は、被検者の脊椎の形状を描画した画像上に脊柱の基準線を示すとともに、各脊椎の前記基準線からのずれ量を示す画像を前記ねじれ評価情報として生成することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記評価情報生成部は、前記基準線からのずれ量に応じた色合いで各脊椎を色付けした画像を前記ねじれ評価情報として生成することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記評価情報生成部は、撮影日時または患者が異なる複数の脊柱の形状を示す画像を比較可能に配置し、各画像の脊椎のねじれの度合いを示したねじれ評価情報を生成することを特徴とする請求項１から請求項８のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記ねじれ度算出部は、
脊柱の芯線を通る曲面を断面とする画像から各脊椎の所定の特徴部を抽出し、抽出した特徴部の前記芯線を中心とした回転角の大きさに基づいて前記ねじれ度を算出することを特徴とする請求項１から請求項９のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記ねじれ度算出部は、
体軸に直交する断層像または脊柱の芯線に直交する断面の画像から抽出した脊椎領域の輪郭線の屈曲度に基づき脊椎の所定の特徴部を抽出し、抽出した特徴部の前記芯線を中心とした回転角の大きさに基づいて前記ねじれ度を算出することを特徴とする請求項１から請求項９のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記特徴部は脊椎における椎弓根とすることを特徴とする請求項１０または請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記評価情報生成部は、前記脊椎の最上椎と最下椎とを直線で結ぶ線分の長さと、前記脊椎の芯線の最上椎から最下椎までの長さとをねじれ評価情報として算出することを特徴とする請求項１から請求項１２のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記抽出部により抽出した脊椎の画像に基づいて理想とする脊椎の画像を生成する理想脊柱画像生成部を更に備えることを特徴とする請求項１から請求項１３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１５】
コンピュータを用いた画像処理方法であって、
画像データを入力するステップと、
入力された画像データから脊椎領域を抽出するステップと、
抽出した脊椎領域についてねじれの度合いを算出するステップと、
算出したねじれの度合いに基づきねじれ評価情報を生成するステップと、
前記ねじれ評価情報を表示するステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及び画像処理方法に係り、詳細には、側弯症の診断等を支援するための画像処理及び表示に関する。
【背景技術】
【０００２】
脊柱の疾患である側弯症の診断では、Ｘ線画像診断装置等で撮影された画像を用いて脊柱の弯曲の程度をコブ（Ｃｏｂｂ）法によって評価している。コブ法は、コブ角と呼ばれる脊椎の傾斜が最も大きい脊椎を終椎とし、上位終椎の上縁と下位終椎の下縁のなす角度をＸ線レントゲン写真等から計測する方法である。例えば特許文献１では、脊柱弯曲を自動検出し、コブ角を計算する方法及び装置について記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−６９００７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、被検体の体型等によりＸ線が不鮮明となることがあり、コブ角の計測誤差が発生することがある。また、計測に必要な終椎の選択は計測者によって異なる場合があり、同じＸ線レントゲンを用いても結果が異なる場合がある。
【０００５】
本発明は、以上の問題点に鑑みてなされたものであり、医用画像における被写体の形状的な特徴を比較しやすく、特に脊椎のねじれ度合いを定量的に評価するための情報を出力することが可能な画像処理装置及び画像処理方法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】
【０００６】
前述した目的を達成するために第１の発明は、画像データを入力する入力部と、前記入力部により入力された画像データから脊椎領域を抽出する抽出部と、抽出した脊椎領域のねじれの度合いを算出するねじれ度算出部と、算出したねじれの度合いに基づきねじれ評価情報を生成する評価情報生成部と、前記ねじれ評価情報を表示する表示部と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。
【０００７】
第２の発明は、コンピュータを用いた画像処理方法であって、画像データを入力するステップと、入力された画像データから脊椎領域を抽出するステップと、抽出した脊椎領域についてねじれの度合いを算出するステップと、算出したねじれの度合いに基づきねじれ評価情報を生成するステップと、前記ねじれ評価情報を表示するステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明により、医用画像における被写体の形状的な特徴を比較しやすく、特に脊椎のねじれ度合いを定量的に評価するための情報を出力することが可能な画像処理装置及び画像処理方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】画像処理装置１００の全体構成を示す図
【図２】画像処理装置１００の機能構成を示すブロック図
【図３】脊椎４１の芯線４２を通る断面を切断面とするＣＰＲ画像４３について説明する図
【図４】ヒストグラム５１を用いた椎弓根の検出方法について説明する図
【図５】脊椎ねじれグラフ６１の一例
【図６】脊椎ねじれリスト６２の一例
【図７】レポート６５の一例
【図８】脊椎ねじれ評価情報生成処理の流れを説明するフローチャート
【図９】脊椎ねじれ角算出処理の流れを説明するフローチャート
【図１０】ねじれ度算出部２７の構成を示す図（第２の実施の形態）
【図１１】脊椎輪郭の形状から脊椎ねじれ角を算出する方法を説明する図
【図１２】第２の実施の形態における脊椎ねじれ角算出処理の流れを説明するフローチャート
【図１３】ねじれ角の大きさに応じた色分け表示の一例（第３の実施形態）
【図１４】図１３の色分け表示において更にコブ法における終椎８４、８５を識別表示する例（第４の実施形態）
【図１５】図１３の色分け表示において更に上下椎間を結ぶ直線８７からのずれ量８８を示す例（第５の実施形態）
【図１６】複数検査分の脊柱画像を比較表示する比較表示処理の流れを説明するフローチャート（第６の実施形態）
【図１７】２検査分の脊柱画像の比較表示例
【図１８】理想脊柱画像の生成・表示処理の流れを説明するフローチャート（第７の実施形態）
【図１９】上下椎間距離と芯線距離と理想上下椎間距離との比較に適したグラフ９１の一例
【発明を実施するための形態】
【００１０】
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を適用した画像処理システム１の構成について説明する。
【００１１】
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。
【００１２】
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。
【００１３】
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。
【００１４】
ＣＰＵ１０１は、脊柱の画像（３次元ボリュームデータ）から脊椎のねじれ度合いを算出し、評価情報として表示する処理を実行する。この脊椎ねじれ評価情報生成処理（図８参照）の詳細については後述する。
【００１５】
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。
【００１６】
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。
【００１７】
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。
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
ネットワーク１１０は、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、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。
【００２２】
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。
【００２３】
次に、図２を参照して画像処理装置１００の機能構成について説明する。
図２に示すように画像処理装置１００は、入力部２１、脊椎抽出部２２、ねじれ度算出部２３、評価情報生成部２４、及び表示部２５を有する。
【００２４】
入力部２１は、記憶装置１０３や医用画像撮影装置１１２または画像データベース１１１から画像データを読み込み主メモリ１０２に保持する。画像データは、被検体をＸ線ＣＴ装置やＭＲ装置等を用いて撮影した複数の断層像である。これらの複数の断層像を積み上げたものを３次元ボリュームデータと呼ぶ。以下、入力画像がＣＴ画像である場合を例として説明する。
【００２５】
脊椎抽出部２２は、入力部２１により入力された画像データ（３次元ボリュームデータ）から脊椎領域を抽出する。脊椎領域の抽出は手動でもよいし、公知の抽出方法を用いてもよい。例えば特開２０１０−２４６６６２号公報には被検体の体軸方向の連続性を考慮した椎体（骨）領域の抽出方法が記載されている。
【００２６】
ねじれ度算出部２３は、脊椎抽出部２２により抽出した脊椎（椎骨）のねじれの度合いを算出する。ねじれ度算出部２３は、各脊椎の所定の特徴部の位置を特定し、特徴部の位置が基準位置からどの程度ねじれているか（回転しているか）を求めることで各脊椎のねじれ度合いを算出する。そのため、ねじれ度算出部２３は、ＣＰＲ画像生成部２３１、特徴部（椎弓根）検出部２３２、特徴部（椎弓根）のねじれ度算出部２３３を有する。
【００２７】
ＣＰＲ画像生成部２３１は、取得した画像データ（３次元ボリュームデータ）から脊柱の芯線を切断面とする複数のＣＰＲ（Curved Planar Reconstruction）画像を生成する。ＣＰＲ画像生成部２３１は、３次元ボリュームデータから抽出した脊椎領域（脊柱）の芯線を抽出し、求めた芯線を通る曲面を断面とするＣＰＲ画像を生成する。芯線の抽出は手動でもよいし、公知の芯線抽出方法（例えば、特開２０１３−０５２１２１号公報）を利用してもよい。図３に示すように、横軸を被検体の前後方向（Ｙ軸方向）、縦軸を体軸方向（スライス方向）とするＣＰＲ画像の切断面を切断面角０度とし、−９０度から９０度までの複数の角度での各切断面でそれぞれＣＰＲ画像を作成する。
【００２８】
特徴部（椎弓根）検出部２３２は、ＣＰＲ画像生成部２３１により作成された複数のＣＰＲ画像から各脊椎（椎骨）の特徴部の位置を検出する。特徴部は例えば椎弓根とすることが望ましいがその他の部位でもよい。椎弓根の位置は、例えばヒストグラムを用いて検出することができる。図４に示すように、特徴部（椎弓根）検出部２３２は複数角度の各ＣＰＲ画像について各脊椎４１のヒストグラム５１を生成する。ヒストグラム５１は、脊柱を通る芯線または体軸に沿って骨（椎骨）に相当する画素値を持つ画素数を計数したものとする。特徴部（椎弓根）検出部２３２はヒストグラム５１の分布から当該切断面に椎弓根が描画されているか否かを判定する。例えば、ヒストグラム５１の最大値と中央値を求め、最大値と中央値の差が所定の閾値以上である位置を椎弓根が描画されている位置と判断する。
【００２９】
特徴部（椎弓根）のねじれ度算出部２３３は、検出された椎弓根の位置（切断面角度）を求める。各脊椎（椎骨）にはそれぞれ２つの椎弓根があるが、ねじれ度算出部２３３は椎弓根が描画されている２つの切断面角度を特定し、これらの２つの切断面角度の中間角度を算出する。そして算出した中間角度が基準とする角度からどの程度ずれているかを算出する。基準角度からのずれ量をねじれ角とする。基準角度は、例えば、コブ法における終椎の椎弓根が描画されている２つの切断面角度の中間角度とすればよい。
【００３０】
特徴部（椎弓根）のねじれ度算出部２３３は、算出した各脊椎の椎弓根の回転角（ねじれ角）を評価情報生成部２４へ通知する。
【００３１】
評価情報生成部２４は、ねじれ度算出部２３により算出したねじれの度合いに基づきねじれ評価情報を生成する。ねじれ評価情報は、例えば、ねじれの度合い（ねじれ角）を脊椎毎に示したグラフや、ねじれの度合い（ねじれ角）を脊椎毎に数値で示したリストの形式で生成する。また、評価情報生成部２４は、脊椎を描画した画像６３とともにグラフやリスト等の形式で生成したねじれ評価情報を含むレポート６５を生成する。
【００３２】
評価情報生成部２４の画像生成部２４１は、レポート６５に表示するための脊椎領域の評価用画像６３を生成する。評価用画像６３は、例えばＤＩＣＯＭのセカンダリキャプチャ画像や、脊柱芯線を切断線としたＣＰＲ画像またはＭＰＲ（multi-planar reconstruction）画像等とすることが望ましいが、これらに限定されず、その他の形式の画像でもよい。例えば３Ｄ画像、ＲａｙＳｕｍ画像、ＭＩＰ（maximum intensity projection）画像、ＭｉｎＩＰ（minimum
intensity projection）画像等、３次元ボリュームデータから生成可能なその他の種類の２次元画像としてもよい。
【００３３】
グラフ生成部２４２は、ねじれ度算出部２３により算出された各脊椎のねじれ角を示すグラフ（以下、脊椎ねじれグラフ６１と呼ぶ）を生成する。脊椎ねじれグラフ６１は、例えば図５に示すように、横軸を各脊椎、縦軸をねじれ角の大きさとする棒グラフの形式で表される。図５、図６のＣ１，Ｃ２，Ｃ３，…Ｌ３，Ｌ４，Ｌ５は、脊椎とねじれ角を関連付けるラベルである。このラベルは脊椎を上から順に番号付けたものでもよいし、ユーザインターフェースを用いて操作者が画像上で各脊椎にラベル付けするようにしてもよい。
【００３４】
リスト生成部２４３は、ねじれ度算出部２３により算出された各脊椎のねじれ角を示すリスト（以下、脊椎ねじれリスト６２と呼ぶ）を生成する。脊椎ねじれリスト６２は、例えば図６に示すように、各脊椎のねじれ角を数値で示したものである。各脊椎を示すラベルは、グラフ生成部２４２と同様に設定すればよい。
【００３５】
レポート生成部２４４は、画像生成部２４１で生成された評価用画像６３、グラフ生成部２４２で生成された脊椎ねじれグラフ６１、リスト生成部２４３で生成された脊椎ねじれリスト６２等を所定の形式でレイアウトしたレポート６５を生成する。図７はレポート生成部２４４が生成するレポート６５の一例である。レポート６５には、脊椎ねじれグラフ６１、脊椎ねじれリスト６２、脊椎の評価用画像６３等のねじれ評価情報の他、患者ＩＤ及び患者名等の患者情報６４等が配置される。
【００３６】
表示部２５は、評価情報生成部２４により生成されたねじれ評価情報（脊椎ねじれグラフ６１、脊椎ねじれリスト６２、評価用画像６３、またはこれらを含むレポート６５）を表示装置１０７に表示する。
【００３７】
次に、第１の実施の形態の画像処理装置１００が実行する脊椎ねじれ評価情報生成処理の流れを図８、図９のフローチャートを参照して説明する。
【００３８】
ＣＰＵ１０１（入力部２１）は、記憶装置１０３または通信Ｉ／Ｆ１０４を介して接続される画像データベース１１１から処理対象とする画像データを入力する（ステップＳ１０１）。そして、入力画像から脊椎領域を抽出する（ステップＳ１０２）。脊椎領域の抽出は操作者による手動または公知の手法を用いればよい。脊椎を抽出するための閾値は入力装置１０９等により外部から入力するものとしてもよいし、予め設定されている値としてもよい。
【００３９】
次に、ＣＰＵ１０１はステップＳ１０２で抽出した各脊椎について、各脊椎のねじれ角を算出する（ステップＳ１０３）。ねじれ角の算出処理について図９のフローチャートを参照して説明する。
【００４０】
ねじれ角算出処理において、ＣＰＵ１０１は脊柱のＣＰＲ画像を生成するために必要な芯線を抽出する（ステップＳ２０１）。芯線の抽出は、手動で行ってもよいし、公知の抽出方法を用いてもよい。
【００４１】
次にＣＰＵ１０１は、求めた芯線を切断線として複数のＣＰＲ画像を作成する（ステップＳ２０２）。図３に示すように、横軸を被検体の前後方向（Ｙ軸方向）、縦軸を体軸方向（スライス方向）となるＣＰＲ画像の切断面を切断面角０度とし、−９０度から９０度までの複数角度の切断面でそれぞれＣＰＲ画像を作成する。
【００４２】
ＣＰＵ１０１は、−９０度から９０度までの複数枚のＣＰＲ画像から各脊椎の椎弓根の位置を検出する（ステップＳ２０３）。椎弓根の位置は、上述したように例えば芯線または体軸方向に沿って骨（椎骨）に相当する画素値を持つ画素の数を計数したヒストグラム５１から検出することができる。椎弓根の位置に相当する切断面では椎弓根の位置で骨領域に相当する画素値の画素数が多いため、ヒストグラム５１の分布から椎弓根が存在する位置（切断面の角度）を特定できる。１つの脊椎について２つの椎弓根の位置となる切断面の角度がそれぞれ特定される。
【００４３】
ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０３で求めた２つの切断面角度の中間角度をその脊椎の回転方向位置とする。求めた回転方向位置を、基準とする脊椎（例えば、コブ法における終椎）の回転方向位置（椎弓根位置となる２つの切断面角度の中間角度）と比較し、その差をねじれ角とする（ステップＳ２０４）。
【００４４】
ねじれ角が算出されると、図８のステップＳ１０４へ戻り、ＣＰＵ１０１はねじれ評価情報を生成する（ステップＳ１０４）。ねじれ評価情報は、上述したように、例えば、図５の脊椎ねじれグラフ６１や図６の脊椎ねじれリスト６２等である。また、ＣＰＵ１０１は脊椎領域の評価用画像６３を生成し、評価用画像６３と脊椎ねじれグラフ６１や脊椎ねじれリスト６２等とともに示したレポート６５を生成する。ＣＰＵ１０１は生成したねじれ評価情報等を記憶装置１０３に記憶するとともに、表示装置１０７に表示する（ステップＳ１０５）。
【００４５】
以上説明したように、第１の実施の形態の画像処理装置１００は、ＣＴ画像等の画像データ（３次元ボリュームデータ）から脊椎領域を抽出し、抽出した各脊椎のねじれの度合いを算出し、グラフやリスト等のねじれ評価情報を生成して表示する。これにより、脊椎のねじれを定量的に評価することが可能となり、側弯症の診断を支援することが可能となる。
【００４６】
［第２の実施の形態］
次に、第２の実施の形態としてねじれ角の算出方法の別の例を説明する。
第２の実施の形態では、画像処理装置１００は複数のＣＰＲ画像を用いずに、脊椎の輪郭形状から椎骨の特徴部である椎弓根の位置を特定する。画像処理装置１００は、図２のねじれ度算出部２３に替えて図１０に示すねじれ度算出部２７を備える。なお、ねじれ度算出部２７以外の画像処理装置１００の各部は第１の実施の形態（図１、図２）と同様である。以下、重複する説明を省略し、同一の各部は同一の符号を付して説明する。
【００４７】
第２の実施の形態において、ねじれ度算出部２７は、図１０に示すように、脊椎断面画像生成部２７１、輪郭形状に基づく特徴部（椎弓根）検出部２７２、特徴部（椎弓根）のねじれ度算出部２７３を有する。
【００４８】
脊椎断面画像生成部２７１は、入力部２１により取得した３次元ボリュームデータから脊椎断面画像を生成する。断面は、体軸に直交する断面、或いは脊柱の芯線に直交する断面とする。図１１（ａ）に脊椎断面画像の例を示す。図１１（ａ）において、符号７０は脊椎領域（椎骨）、符号７１は脊椎領域７０の輪郭線である。
【００４９】
輪郭形状に基づく特徴部（椎弓根）検出部２７２は、脊椎領域７０の輪郭線７１上に、図１１（ｂ）に示すように連続した３点７４、７５、７６を設定する。また隣接する点を通るベクトル７２、７３を算出する。輪郭線７１上に設定する連続する３点の間隔は、微小な間隔であることが望ましい。例えば、１〜数ピクセル程度の間隔とする。特徴部（椎弓根）検出部２７２は隣接するベクトル７２、７３のなす角を算出する。図１１（ａ）に示すように、椎弓根の付け根となる部位Ｒ１、Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４では隣接するベクトルのなす角が鋭角となる。特徴部（椎弓根）検出部２７２は隣接するベクトルの角度が所定の閾値範囲にある位置を求め、求めた位置から椎弓根の位置を特定する。このようにしてねじれ度算出部２７は、断面画像内の各脊椎領域７０の輪郭線７１の形状（屈曲度）から椎弓根の位置を特定する。例えば、図１１の例では、脊椎領域７０の重心を中心として部位Ｒ１内の代表点と部位Ｒ２内の代表点との中間点を第１の椎弓根位置とする。同様に、部位Ｒ３内の代表点と部位Ｒ４内の代表点との中間点を第２の椎弓根位置とする。部位Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、Ｒ４の代表点は、輪郭線７１上の隣接するベクトルのなす角（屈曲度）を輪郭線７１に沿って走査し、屈曲度が極値を示す点等とすればよい。
【００５０】
特徴部（椎弓根）のねじれ度算出部２７３は、脊椎断面画像内の椎弓根の位置が基準とする椎弓根の位置からどれだけ回転しているかを算出し、ねじれ角とする。算出された各脊椎のねじれ角は、評価情報生成部２４（図２参照）に通知され、ねじれ評価情報の生成に使用される。
【００５１】
図１２のフローチャートを参照して、第２の実施形態におけるねじれ度算出処理の流れを説明する。
図１２に示すように、ＣＰＵ１０１は３次元ボリュームデータから脊柱を通る芯線を抽出する（ステップＳ３０１）。そしてＣＰＵ１０１は芯線に直交する面を断面とする脊椎断面図を作成する（ステップＳ３０２）。ステップＳ３０２において、断面は体軸に直交する断面としてもよい。
【００５２】
ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０２で生成した脊椎断面図から脊椎領域７０の輪郭を検出し（ステップＳ３０３）、輪郭線７１上の各部の屈曲度を算出する（ステップＳ３０４）。屈曲度は、輪郭線７１の屈曲の度合いであり、上述したように輪郭線７１上の隣接する点間を結ぶベクトルのなす角度から求められる。ＣＰＵ１０１はステップＳ３０４で算出した屈曲度に基づき脊椎断面図から椎弓根の位置を特定する（ステップＳ３０５）。その後、ＣＰＵ１０１はステップＳ３０５で特定した椎弓根位置から脊椎のねじれ角を算出する（ステップＳ３０６）。
【００５３】
ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０１〜ステップＳ３０６の処理を各脊椎（椎骨）について実行し、ねじれ角を算出する。その後ＣＰＵ１０１は、算出されたねじれ角に基づいて第１の実施の形態と同様にねじれ評価情報を生成する（図８のステップＳ１０４〜ステップＳ１０５）。
【００５４】
以上説明したように、第２の実施の形態では、ねじれ度算出部２７は脊椎断面図内の脊椎領域７０の輪郭線７１の屈曲度に基づいて特徴部（椎弓根）の位置を特定できる。これにより、複数枚のＣＰＲ画像を生成しなくとも特徴部（椎弓根）の位置を検出できるため、第１の実施の形態と比較して演算量を削減できる。
【００５５】
［第３の実施の形態］
第３の実施の形態では、脊椎のねじれ角の評価に適した評価用画像８１Ａについて説明する。
【００５６】
第１または第２の実施形態の画像処理装置１００において、評価情報生成部２４の画像生成部２４１は、図１３に示すような脊椎領域の評価用画像８１Ａを生成する。評価用画像８１Ａは、例えばＤＩＣＯＭのセカンダリキャプチャ画像や、脊椎領域の芯線を切断線としたＣＰＲ画像またはＭＰＲ（multi-planar reconstruction）画像、その他の形式で描画された脊椎を描画した画像に、各脊椎のねじれの度合いに応じた色付けをした画像である。
【００５７】
図１３は、評価用画像８１Ａの一例を示す図である。
図１３に示すように、評価用画像８１Ａは脊柱の芯線を通る面を切断面とするＣＰＲ画像８３に、各脊椎のねじれの大きさに応じた色付けをし、カラーマップ８２とともに表したものである。各脊椎の色８２ａ〜８２ｄはカラーマップ８２の色８２ａ〜８２ｄと対応している。なお、図１３の評価用画像８１Ａは説明のために８２ａ、８２ｂ、８２ｃ、８２ｄの４段階の色を示しているが、色数はこれに限定されない。
【００５８】
画像生成部２４１は、算出したねじれ角の最大値及び最小値の範囲内の各角度にそれぞれ色を割り当てたカラーマップ８２を生成し、ＣＰＲ画像８３の各脊椎にねじれ角に応じた色付けを行う。図１３に示すカラーマップ８２は、ねじれ角の最小値から最大値を含む範囲として−４［deg］から４［deg］の間を複数色で色分けしたものである。図１３の例のカラーマップ８２はねじれ角の絶対値が等しいねじれ角を同色としているが、ねじれ角の正負で色分けしてもよい。ＣＰＲ画像８３の各脊椎は、ねじれ角の大きさに応じてカラーマップ８２の対応色で色分けされる。
【００５９】
以上説明したように、第３の実施の形態の画像処理装置１００によれば、脊椎の画像にねじれ角の大きさに応じた色分け表示を行う。そのため、ねじれが生じている脊椎とそのねじれの程度を評価用画像８１Ａで容易に確認することが可能となる。
【００６０】
［第４の実施の形態］
第４の実施形態では、脊椎のねじれ角とコブ法における終椎の情報を反映した評価用画像８１Ｂの生成について説明する。
第４の実施形態の画像処理装置１００において、評価情報生成部２４の画像生成部２４１は、図１４に示すような評価用画像８１Ｂを生成する。評価用画像８１Ｂは、例えばＣＰＲ画像またはＭＰＲ画像等、脊柱が描画された画像であり、第３の実施の形態と同様に、各脊椎のねじれの度合いに応じて色付けされる。更に、評価用画像８１Ｂでは、ねじれの評価基準とする脊椎が識別表示される。ねじれの評価基準とする脊椎は、例えばコブ法におけるコブ角を算出するための終椎とする。
【００６１】
終椎に相当する脊椎８４、８５は、例えば、その他の脊椎８６と色の透明度を変更することで識別表示される。
図１４の例では、各脊椎（椎骨）８４、８５、８６は第３の実施の形態と同様にねじれ角に応じた色で彩色される。終椎ではない脊椎８６については更にねじれ角の色情報の透明度を終椎に相当する脊椎８４、８５と異なるものとする。終椎ではない脊椎８６には脊椎に相当するＣＴ値を混ぜ合わせた色情報を反映する。
【００６２】
第４の実施の形態の評価用画像８１Ｂにより、側弯症の評価における終椎に相当する脊椎８４、８５の位置を確認しながら、各脊椎８４、８５、８６のねじれの状態を容易に確認することが可能となる。
【００６３】
［第５の実施の形態］
第５の実施形態では、脊椎を描画した画像上に脊椎の基準線を示すとともに、基準線からの各脊椎のずれ量を示す。
【００６４】
第１または第２の実施形態の画像処理装置１００において、評価情報生成部２４の画像生成部２４１は、レポート６５に表示するための脊椎領域の評価用画像８１Ｃを生成する（図１５参照）。
【００６５】
評価情報生成部２４は、認識した脊椎の一番上の脊椎（最上椎）と一番下の脊椎（最下椎）との中心を結ぶ直線と各脊椎の中心との距離を算出する。図１５に示すように、ＣＰＲ画像またはＭＰＲ画像等の脊椎を描画した画像８３に、第３の実施形態と同様に、各脊椎に対しねじれ角に応じた色を重ねる。また最上椎の中心と最下椎の中心とを結ぶ直線を基準線８７として描画する。更に、各脊椎の中心から基準線８７への垂線８８を各脊椎についてそれぞれ描画する。各脊椎に色を反映する際、基準線８７との距離に応じて例えば色の彩度を変更して描画する。
【００６６】
第５の実施の形態によれば、図１５に示すように、垂線８８や基準線８７や彩度の違いによって、脊椎のずれ量を容易に確認することができ、同時に各脊椎のねじれの状態も確認することが可能となる。
【００６７】
［第６の実施の形態］
第６の実施の形態において評価情報生成部２４は、撮影日時または患者が異なる複数の脊柱画像を比較可能に配置し、各画像の脊椎のねじれの度合いを示したねじれ評価情報を生成する。以下、図１６、図１７を参照して脊椎のねじれ角の評価に適した画像８１Ｄの生成について説明する。
【００６８】
図１６のフローチャートに示すように、まずＣＰＵ１０１は比較する２検査の画像（３次元ボリュームデータ）を主メモリ１０２に読み込む（ステップＳ４０１）。読み込む画像は、例えば撮影日時が異なる同一の患者の画像や、類似した脊椎疾患を持つ異なる患者の画像等である。そして、ＣＰＵ１０１は読み込んだ２検査の画像からそれぞれ各脊椎のねじれ角を算出する（ステップＳ４０２）。ねじれ角は、第１または第２の実施の形態と同様の方法で算出する。
【００６９】
次にＣＰＵ１０１は、２検査についてそれぞれ評価用画像８３ａ、８３ｂを作成する（ステップＳ４０３）。評価用画像８３ａ、８３ｂは、例えば脊椎の芯線を通る断面でのＣＰＲ画像やＭＰＲ画像等である。ＣＰＵ１０１は各評価用画像８３ａ、８３ｂ内の各脊椎に、ステップＳ４０２で求めたねじれ角に応じた色付けを行う（ステップＳ４０４）。なお、ステップＳ４０３〜ステップＳ４０４の処理では、ねじれ角に応じた色付けを行うだけでなく、第３〜第５の実施形態の評価用画像８１Ａ、８１Ｂ、８１Ｃのように、基準とする脊椎（終椎等）を識別表示した画像や、各脊椎の基準線からのずれ量を表した画像等を作成してもよい。
【００７０】
次にＣＰＵ１０１は、各検査の評価用画像８３ａ、８３ｂについて、それぞれ脊椎領域を覆う矩形枠である境界ボックスの大きさ及び位置を求める（ステップＳ４０５）。ＣＰＵ１０１は２検査の評価用画像８３ａ、８３ｂを境界ボックスが重ならないように並べた１つの画像８１Ｄを生成する（ステップＳ４０６）。
【００７１】
また、脊椎毎のねじれ角を比較しやすくするために、ＣＰＵ１０１は脊椎ねじれグラフ６１（図５参照）や、脊椎ねじれリスト６２（図６参照）を生成してもよい（ステップＳ４０７）。
【００７２】
ＣＰＵ１０１は、ステップＳ４０６で生成した２検査分の評価用画像８３ａ、８３ｂを含む画像８１Ｄを表示装置１０７に表示する（ステップＳ４０８）。画像８１Ｄにおける検査情報８９ａ、８９ｂは、患者ＩＤ、患者名、撮影日時等の情報であり、ステップＳ４０１で２検査の画像を読み込む際に画像と共に主メモリ１０２に読み込むものとする。ステップＳ４０７で脊椎ねじれグラフ６１や脊椎ねじれリスト６２が生成されている場合は、これらの評価情報も表示装置１０７に表示してもよい。
【００７３】
図１７は、２検査分の評価用画像８３ａ、８３ｂを並べて表示した例である。各評価用画像８３ａ、８３ｂは、それぞれねじれ角に応じた色付けがなされ、カラーマップ８２とともに表示される。また２検査の検査情報８９ａ、８９ｂがそれぞれ該当する評価用画像８３ａ、８３ｂとともに表示される。なお、検査数は２検査に限定されず、３検査分以上の評価用画像を並べて表示してもよい。
【００７４】
以上、説明したように、第６の実施の形態によれば複数検査分の評価用画像８３ａ、８３ｂを並べて表示するため、脊椎のねじれの差異を比較しやすくなる。
【００７５】
［第７の実施の形態］
第７の実施の形態では、評価情報生成部２４は、脊柱画像（３次元ボリュームデータ）を用いて患者の理想の脊柱形状を示す画像（以下、理想脊柱画像と呼ぶ）を生成する。また、評価情報生成部２４は、理想脊柱画像及び実際の患者の脊柱形状を示す画像から、脊柱の芯線距離や上下椎間距離を算出し、比較可能に表示する。上下椎間距離とは、最上椎と最下椎との間の直線距離である。
以下、図１８、図１９を参照して第７の実施の形態における評価情報の生成について説明する。
【００７６】
まず、ＣＰＵ１０１は患者の脊柱を含む画像（３次元ボリュームデータ）を主メモリ１０２に読み込む（ステップＳ５０１）。そして、読み込んだ画像を体軸方向に走査し、最上椎と最下椎を抽出する（ステップＳ５０２）。
【００７７】
ＣＰＵ１０１は、最上椎と最下椎の中心点間を結ぶ線分の長さ（上下椎間距離）を算出し、主メモリ１０２に保持する（ステップＳ５０３）。また、最上椎から最下椎までの脊柱芯線の長さ（芯線距離）を算出し、主メモリ１０２に保持する（ステップＳ５０４）。
【００７８】
ＣＰＵ１０１は、ステップＳ５０３、ステップＳ５０４で算出した上下椎間距離と芯線距離との差分を算出し、主メモリ１０２に保持する（ステップＳ５０５）。
【００７９】
次に、ＣＰＵ１０１は理想脊柱画像を生成する（ステップＳ５０６）。理想脊柱画像は、当該患者の理想の脊柱形状を示す画像であり、ステップＳ５０１で読み込んだ画像（３次元ボリュームデータ）を用いて生成される。理想脊柱画像は、画像処理によって各脊椎の位置を平行移動や回転移動し、脊柱のねじれや歪みを補正することにより生成される。
【００８０】
ＣＰＵ１０１は、生成した理想脊柱画像について、上下椎間距離及び芯線距離を算出する。以下、理想脊柱画像から求められた上下椎間距離を理想上下椎間距離と呼び、芯線距離を理想芯線距離と呼ぶ。
【００８１】
ＣＰＵ１０１は、当該患者の実際の脊柱画像から算出された芯線距離や上下椎間距離や理想上下椎間距離などを比較するためのグラフ９１やリストを生成し（ステップＳ５０８）、表示装置１０７に表示する（ステップＳ５０９）。図１９にグラフ９１の一例を示す。
【００８２】
図１９のグラフ９１は、ある患者について、「５月１０日」の検査で得た画像から算出された芯線距離９１ａ及び上下椎間距離９１ｂと、治療後となる「８月３０日」の検査で得た画像から算出された芯線距離９１ｃ及び上下椎間距離９１ｄと、理想上下椎間距離９１ｅとを棒グラフで示したものである。このように同じ患者について、各検査での脊柱の形状についての評価値を算出し、時系列にグラフやリストの形式で表示すれば、治療の経過観察等に好適である。
【００８３】
以上説明したように、第７の実施の形態によれば、側弯症において被検者の理想となる脊柱の状態と、実際の状態との差異を確認することが可能となる。
【００８４】
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る画像処理装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。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】
【００８５】
１・・・・・・・・・画像処理システム
１００・・・・・・・画像処理装置
１０１・・・・・・・ＣＰＵ１０１
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
１１０・・・・・・・ネットワーク
１１１・・・・・・・画像データベース
１１２・・・・・・・医用画像撮影装置
２１・・・・・・・・入力部
２２・・・・・・・・脊椎抽出部
２３・・・・・・・・ねじれ度算出部
２３１・・・・・・・ＣＰＲ画像生成部
２３２・・・・・・・特徴部（椎弓根）検出部
２３３・・・・・・・特徴部（椎弓根）のねじれ度算出部
２４・・・・・・・・評価情報生成部
２４１・・・・・・・画像生成部
２４２・・・・・・・グラフ生成部
２４３・・・・・・・リスト生成部
２４４・・・・・・・リポート生成部
２５・・・・・・・・表示部
２７・・・・・・・・ねじれ度算出部
２７１・・・・・・・脊椎断面画像生成部
２７２・・・・・・・特徴部（椎弓根）検出部
２７３・・・・・・・特徴部（椎弓根）のねじれ度算出部
４０・・・・・・・・３次元ボリュームデータ
４１・・・・・・・・脊椎
４２・・・・・・・・芯線
４３・・・・・・・・ＣＰＲ画像
５１・・・・・・・・ヒストグラム
６１・・・・・・・・脊椎ねじれグラフ
６２・・・・・・・・脊椎ねじれリスト
６３・・・・・・・・脊柱画像
６４・・・・・・・・患者情報
６５・・・・・・・・レポート
７０・・・・・・・・脊椎
７１・・・・・・・・輪郭線
７２、７３・・・・・ベクトル
７４、７５、７６・・輪郭線上の点
８１Ａ、８１Ｂ、８１Ｃ、８１Ｄ・・・・・・・評価用画像
８２・・・・・・・・カラーマップ
８３、８３ａ、８３ｂ・・・脊柱画像
８４、８５・・・・・終椎
８７・・・・・・・・上椎と下椎を結ぶ直線
８８・・・・・・・・ずれ量
９１・・・・・・・・評価情報
【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】
2017077433.tif 000017
【図１６】
2017077433.tif 000018
【図１７】
2017077433.tif 000019
【図１８】
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【図１９】
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