(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
人体の内部構造を表す医用画像中における、少なくとも一部に略円弧状の輪郭部分を有する前記人体を構成する構造物の輪郭検出方法であって、
前記略円弧状の輪郭部分の略中心となる基準中心点を決定し、
前記医用画像に対して、それぞれ延びる方向が異なる直線輪郭のみを各別に検出する複数の輪郭検出マスクを用いた概略輪郭検出処理を施して概略輪郭画像を得るとともに、前記医用画像に対して平滑化処理を施して平滑化画像を得、前記概略輪郭画像と前記平滑化画像とを乗じることにより、前記構造物内部の画像部分が平滑化された医用画像を取得し、
前記平滑化された医用画像を前記基準中心点に関して極座標変換し、
前記極座標変換して得られた極座標平面において、基準となる構造物の輪郭を極座標変換して得られたテンプレートを用いたテンプレートマッチング処理することにより、前記基準となる構造物の輪郭に対応する前記医用画像中の構造物の輪郭部分を検出することを特徴とする輪郭検出方法。
【請求項２】
前記医用画像の中心点を、前記基準中心点として決定することを特徴とする請求項１記載の輪郭検出方法。
【請求項３】
前記構造物の輪郭のうち、前記略円弧状の輪郭部分を除いた部分を、前記極座標変換以前の実画像平面において、前記基準となる構造物の輪郭のうち略円弧状の輪郭部分を除いた部分によるテンプレートを用いたテンプレートマッチング処理することにより、前記略円弧状の輪郭部分を除いた部分を検出することを特徴とする請求項１または２記載の輪郭検出方法。
【請求項４】
前記テンプレートを用いたテンプレートマッチング処理の後に、前記テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分の移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定された、前記テンプレートを初期形状とする弾性テンプレートを用いて、さらにテンプレートマッチング処理することにより、前記輪郭を検出することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の輪郭検出方法。
【請求項５】
前記構造物が閉領域であることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項記載の輪郭検出方法。
【請求項６】
前記医用画像が胸部放射線画像であり、前記構造物が胸郭領域であることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の輪郭検出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は輪郭検出方法に関し、詳細には、少なくとも一部に略円弧形状を有する輪郭の検出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、医用画像を用いて、骨や臓器、その他の構造物の物理量を計測することが行われている。例えば、心臓肥大の診断を行う場合は、胸部放射線画像を用いて、胸郭と心臓との各幅を計測し、これらの比を算出することを行っている。また、整形外科の分野においても、骨の変形状態の診断を行う場合に、放射線画像が用いられている。
【０００３】
ところで、上述した構造物等を計測する場合、従来は医師や放射線技師等が、画像に定規等を当てて、それらの構造物等の長さや角度等を計測しているが、画像をデジタル化して画像データとして取り扱うことが一般的になりつつあり、この画像データに各種の信号処理を施すことが容易になっている現状においては、上述した計測も自動的に行うことが要望されている。
【０００４】
ここで画像に基づいた計測を行う場合、その前提として、その構造物の輪郭形状を特定する必要がある。そして輪郭形状は平面の画像においては一般的に閉領域の輪郭形状を検出することによって行われる。
【０００５】
このような閉領域の輪郭形状を検出する方法としては、例えば特開平８−３３５２７１号により開示された方法がある。この方法は、胸部画像のエッジ検出と治験的ルールを用いて、胸郭（肺野）領域の輪郭を検出するものである。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし上述した胸郭領域の輪郭を検出する方法で使用されている治験的ルールは、経験的なノウハウに基づくものが多く、また複雑で使いにくいものである。また、ひと度ルールから外れると、その外れた状態を修正することができないため、本来の胸郭の輪郭とは全く異なる形状を検出してしまうことがある、という問題がある。このため上記検出方法は、研究に用いる場合はともかく、医療現場において実用的に使用するには適していない。
【０００７】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであって、輪郭検出精度を確保しつつ実用的な、医用画像中の輪郭検出方法を提供することを目的とするものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の輪郭検出方法は、医用画像中を極座標変換することにより、基準となる平均的な領域と略相似形の医用画像中の領域の輪郭を、極座標平面上で、基準となる領域の輪郭をテンプレートとしたテンプレートマッチング処理という検出精度の高い処理により、実用上簡単に検出することを実現したものである。
【０００９】
すなわち本発明の輪郭検出方法は、医用画像中における少なくとも一部に略円弧状の輪郭部分を有する領域の輪郭検出方法であって、
前記略円弧状の輪郭部分の略中心となる基準中心点を決定し、
前記医用画像を前記基準中心点に関して極座標変換し、
前記極座標変換して得られた極座標平面において、基準となる領域の輪郭を極座標変換して得られたテンプレートを用いたテンプレートマッチング処理することにより、前記略円弧状の輪郭部分を検出することを特徴とするものである。
【００１０】
ここで、少なくともその一部に略円弧状の輪郭部分を有するとは、全ての輪郭部分が略円弧状である必要はなく、直線状の輪郭部分を含むものであってもよいことを意味し、例えば胸部放射線画像における胸郭領域や心臓等の構造物、頭部画像における頭蓋骨、人体の横断層像（ＣＴ画像、ＭＲＩ画像等）における体表面等が、そのような領域に該当する。なお医用画像としては、放射線画像のほか、ＣＴ画像、ＭＲＩ画像、超音波断層像等医療分野において用いられている種々画像を含むものである。また、略円弧状の輪郭部分を有する領域としては、閉領域であってもよい。
【００１１】
略円弧状の輪郭部分の略中心となる基準中心点とは、当該円弧状の輪郭部分から略等距離となる点を意味する。そして、単純に医用画像の中心点（例えば重心点）をそのまま基準中心点として決定してもよいし、一旦、その画像の中心点を基準中心点として仮決定したうえで、その仮決定した基準中心点を中心として画像のプロフィールの対称性を検証しながら、仮決定した基準中心点を修正するようにしてもよい。
【００１２】
極座標変換するとは、基準中心点からの距離ｒと、基準中心点を通る所定の直線とのなす角度θで表す極座標平面上に、画像を展開することを意味する。なお、この極座標変換に先立って、領域内部の画像部分を予め平滑化するのが好ましい。例えば胸部放射線画像における胸郭領域の輪郭を検出する場合、胸郭内部の領域には肋骨の輪郭が強く現れるため、この胸郭内部の輪郭を弱めて、胸郭の輪郭を相対的に強く表わし、肋骨の輪郭を胸郭輪郭として誤検出するのを抑制するのに有効だからである。この平滑化は、他の領域（例えば頭部の画像における頭蓋骨）輪郭を検出する場合にも、同様に有効である。
【００１３】
平滑化の手法としては、医用画像に対して、それぞれ延びる方向が異なる直線輪郭のみを各別に検出する複数の輪郭検出マスクを用いた概略輪郭検出処理を施して、領域の概略輪郭画像を得、一方、医用画像に対して平滑化処理を施して平滑化画像を得、これら各別に得られた概略輪郭画像と平滑化画像とを乗じることにより行なう方法が好ましい。特に、胸部放射線画像から胸郭の輪郭を検出する場合、平滑化画像における胸郭部分である肺野部分は他の部分より高濃度となるため、概略輪郭画像において胸郭輪郭と肋骨輪郭とが同等の濃度で表われても、これらを互いに乗じ合わせることで、胸郭内部の肋骨輪郭は、胸郭輪郭よりも相対的に高濃度となり、肋骨の輪郭を胸郭輪郭として誤検出するのを抑制するのに非常に有効である。
【００１４】
輪郭検出マスクは、ガボール関数を利用したものを用いるのが好ましく、例えば検出する直線輪郭の延びる方向がそれぞれ、所定の基準線に対して０，３０，６０，９０，１２０，１５０°に設定された６個の輪郭検出マスクを用いて、所定の基準線に対して０°に延びる輪郭を抽出した第１の概略輪郭画像、３０°に延びる輪郭を抽出した第２の概略輪郭画像、６０°に延びる輪郭を抽出した第３の概略輪郭画像、９０°に延びる輪郭を抽出した第４の概略輪郭画像、１２０°に延びる輪郭を抽出した第５の概略輪郭画像、１５０°に延びる輪郭を抽出した第６の概略輪郭画像、をそれぞれ求め、これら第１の概略輪郭画像から第６の概略輪郭画像を合成することにより、上述した概略輪郭画像を得ればよい。
【００１５】
一方、平滑化画像は、医用画像に対して例えばガウス関数により適用して変換処理すればよい。
【００１６】
基準となる領域の輪郭とは、検出対象の領域と同一種の領域の輪郭であって、臨床的に得られている多数の当該領域の輪郭の平均的なものなどである。検出対象の領域は、被検者の体格の違い等により大きさが異なるのが一般的であり、基準となる領域とも異なる場合も当然にあるが、一般的には基準となる領域と略相似形であり、この相似形は、極座標平面上における半径方向への平行移動として表わすことができ、基準となる領域の輪郭を極座標変換して得られたテンプレートを用いて、平行移動という簡単な探索によるテンプレートマッチング処理で、容易に検出対象となる領域の輪郭を検出することが可能となる。
【００１７】
領域の輪郭のうち、略円弧状の輪郭部分を除いた部分については、極座標変換以前の実画像平面において、基準となる領域の輪郭のうち略円弧状の輪郭部分を除いた部分によるテンプレートを用いたテンプレートマッチング処理することにより、略円弧状の輪郭部分を除いた部分を検出するのが好ましい。略円弧状以外の輪郭部分は、極座標平面でテンプレートマッチング処理を行なうよりも、実画像平面でテンプレートマッチングを行なう方が、容易に検出することができるからである。
【００１８】
なお上述したテンプレートマッチング処理を行なった後にさらに、テンプレートの各部分がそれぞれ少なくとも隣接する部分の移動量に応じた拘束力で拘束されつつ移動可能に設定された、テンプレートを初期形状とする弾性テンプレートを用いて、さらにテンプレートマッチング処理するのが好ましい。検出対象である領域の輪郭の一部が、基準となる領域の輪郭に対して、相似形から外れた形状である場合にも、そのような変形した輪郭部分を精度よく検出することが可能になるとともに、画像中のノイズ等により、突発的に変形した形状が検出された場合にも、それを拘束力で引き戻すことにより、そのノイズによる影響を平滑化する効果を得ることができるからである。
【００１９】
【発明の効果】
本発明の輪郭検出方法によれば、医用画像中を極座標変換することにより、基準となる平均的な領域と略相似形の医用画像中の領域の略円弧状の輪郭を、極座標平面上で、基準となる領域の輪郭をテンプレートとしたテンプレートマッチング処理という検出精度の高い処理により、実用上簡単に検出することができる。すなわち、検出対象の領域は、被検者の体格の違い等により大きさが異なるのが一般的であり、基準となる領域とも異なる場合も当然にあるが、その検出対象となる領域は通常は、基準となる領域と略相似形であり、この相似形は、極座標平面上における半径方向への平行移動として表わすことができ、基準となる領域の輪郭を極座標変換して得られたテンプレートを用いて、平行移動という簡単な探索によるテンプレートマッチング処理で容易に、検出対象となる領域の輪郭を検出することが可能となる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の輪郭検出方法の具体的な実施形態を、図面を用いて詳細に説明する。
【００２１】
図１は、本発明の輪郭検出方法の一実施形態の処理を示すフローチャート、図２は本実施形態の輪郭検出方法の処理対象となる胸部放射線画像を示す図である。なお本実施形態における胸部放射線画像は、高濃度になるにしたがって（黒くなる方向）画素値が小さくなり、低濃度になるにしたがって（白くなる方向）画素値が大きくなる、低濃度高画素値の画像である。
【００２２】
本実施形態の輪郭検出方法は、図２に示す胸部放射線画像Ｐ１中の、上部が略円弧状の胸郭（左右両肺野を囲む領域）ｐａの輪郭ＰＡを検出する処理であり、まず画像Ｐ１に対してその概略輪郭検出処理を施す（＃１）とともに、他方で平滑化処理を施して（＃２）、概略輪郭画像Ｐ２および平滑化画像Ｐ３をそれぞれ求め、これら概略輪郭画像Ｐ２および平滑化画像Ｐ３を対応する画素ごとに乗じ合わせることにより胸郭ｐａ内部を平滑化する処理を実行して（＃３）胸郭内部平滑化画像Ｐ４を求め、次いでこの胸郭内部平滑化画像Ｐ４における胸郭ｐａの輪郭ＰＡのうち略円弧状の輪郭部分ＰＡ１の略中心となる基準中心点（ｘｃ，ｙｃ）を決定し（＃４）、画像Ｐ１を基準中心点（ｘｃ，ｙｃ）に関して極座標変換し（＃５）、極座標変換して得られた極座標画像Ｐ５において、基準となる輪郭ＰＢによる固定テンプレートＴを用いて第１のテンプレートマッチング処理（＃６）により、固定的に胸郭ｐａの輪郭ＰＡを検出し、さらに所定の弾性テンプレートＴ′およびＴ″を用いた第２のテンプレートマッチング処理（＃７）により、個体差に追従して輪郭ＰＡを精度高く検出し、最終的に検出された輪郭ＰＡを補間処理する（＃８）ことにより、閉領域である胸郭ｐａの輪郭ＰＡを検出するものである。
【００２３】
以下、各処理について詳しく説明する。
【００２４】
まず、画像Ｐ１に対してその概略輪郭検出処理（＃１）は、画像Ｐ１に対して、図３（１）〜（６）の各（ａ）に示すような、異なる６方向（同図各（ｂ）の０°，３０°，６０°，９０°，１２０°，１５０°の６方向）の延在方向別輪郭検出マスクを用いて、各輪郭検出マスクに対応した方向に延在する輪郭が強調された６つの画像（第１〜６の概略輪郭画像Ｐ２ａ〜Ｐ２ｆ）を作成し、これら６つの画像Ｐ２ａ〜Ｐ２ｆの画素を対応させて画素値が最大（最低濃度）となる画素を選択して単一の概略輪郭画像Ｐ２を合成する処理である。
【００２５】
すなわち、図３（１）〜（６）の各（ｂ）に示すような特定角度方向に延びる直線を検出する、同図各（ａ）に示す輪郭検出マスクは、各方向別の直線に反応しやすいように、マスクの正（＋符号）の部分が直線方向に適合するように、細長楕円形状をなしており、さらに、負の部分が正の部分の両側に分布するように選択されている。このマスクに十分な方位選択性を持たせるにはこのような負の部分が不可欠である。そしてこの細長楕円の長手方向が６つの特定方向である輪郭検出マスクを用いて、画像Ｐ１をコンボリューションするものである。ここで、このマスクは、大脳視覚野の単純型細胞に相当するものであり、ガボール関数により作成されるものである。このガボール関数は以下の式で表される。
【００２６】
【数１】
0004179439.tif 000002
ここで、式（１）における実数部分である
【数２】
0004179439.tif 000003
を用いて特定方向の輪郭検出マスクを作成するものである。さらに、この式（２）におけるｋｘ，ｋｙの初期値により、細長楕円の長手方向が０°，３０°，６０°，９０°，１２０°，１５０°の各マスクを作成することができるのである。
【００２７】
なお、特定の方向の輪郭検出マスクの受容野サイズは、画像Ｐ１のうち、必要とされる輪郭成分以外の細い輪郭成分には反応しにくいように定められている。すなわち、マスクは画像Ｐ１のうち、胸郭ｐａの輪郭ＰＡや肋骨等と考えられる構造物には反応し易いのである。このようにマスクの受容野サイズを定めることにより、背景の存在にかかわらず良好に上述した輪郭ＰＡ等を検出できるのである。このような特定方向の輪郭検出マスクで画像Ｐ１をコンボリューションすることにより、画像Ｐ１から各マスクに適合した特定方向の輪郭成分が抽出される。
【００２８】
ここで、特定方向の輪郭検出マスクによる、画像Ｐ１各輪郭成分のコンボリューションおよび非線形処理は以下の式（３）により行われている。
【００２９】
【数３】
0004179439.tif 000004
以上の処理１（＃１）により、図４（１）に示すように、概略輪郭画像Ｐ２が得られる。
【００３０】
画像Ｐ１に対して施す平滑化処理（＃２）は、例えばガウス関数で作成したマスクによる一般的な平滑化処理であり、この平滑化処理により、図４（２）に示すような、肋骨や鎖骨が目立たない平滑化画像Ｐ３が得られる。なお、ガウスの係数やサイズは、上述したように、肋骨や鎖骨が目立たなくなる程度に設定する。
【００３１】
このようにして得られた２つの概略輪郭画像Ｐ２および平滑化画像Ｐ３を、対応する画素ごとに乗じ合わせる（＃３）と、平滑化画像Ｐ３は胸郭ｐａの内部領域が胸郭ｐａの外部胸郭ｐａよりも高濃度であるため、この乗じ合わせて得られた胸郭内部平滑化画像Ｐ４は、図５（１）に示すように、胸郭ｐａ内部が胸郭ｐａの外部よりも相対的に低画素値（高濃度）となり、胸郭ｐａ内部の肋骨が胸郭ｐａの輪郭ＰＡよりも相対的に平滑化されたものとなる。なお、以下、画像の表示を簡単にするため、同図（２）に示した簡略画像Ｐ４を用いて説明する。
【００３２】
次に基準中心点（ｘｃ，ｙｃ）を決定する処理（＃４）は、図５（２）に示す胸郭内部平滑化画像Ｐ４を極座標変換する際の極（中心点）を決定する処理であり、この極として、胸郭輪郭ＰＡのうち略円弧状の輪郭部分ＰＡ１から略等距離にある点を採用する。具体的には、まず胸郭内部平滑化画像Ｐ４の物理的な中心点（ｘ０，ｙ０）を仮の基準中心点（ｘｃ，ｙｃ）とする（同図（２））。すなわち、ｘｃ＝ｘ０，ｙｃ＝ｙ０である。
【００３３】
ここでｙ座標を固定して、ｘ座標をｘｃからｊ画素ずつ左右方向に移動させつつ、各移動位置において、当該移動位置（ｘｃ＋ｊ，ｙｃ）を中心とする胸郭内部平滑化画像Ｐ４の左右のプロファイル（（ｘｃ＋ｊ＋ｉ，ｙｃ）の画素値と（ｘｃ＋ｊ−ｉ，ｙｃ）の画素値）の相関が最大となる移動位置ｊを求める。すなわち、相関値をｃｏｒ（ｊ）は、
【数４】
0004179439.tif 000005
であり、相関値が最大となるときの移動位置ｊをｊmaxとすれば、（ｘｃ＋ｊmax，ｙｃ）を中心としたとき、胸郭内部平滑化画像Ｐ４の左右のプロファイルは最も相関が高いため、ｘ＝ｘｃ＋ｊmaxが画像Ｐ１の左右対称軸になることがわかる。したがって、正規の基準中心点は（ｘｃ＋ｊmax，ｙｃ）となる。なお基準中心点のｙ座標の適格性については後述する処理（＃６）において検討する。
【００３４】
次に胸郭内部平滑化画像Ｐ４を、図６に示すように、基準中心点（ｘｃ＋ｊmax，ｙｃ）に関して、極座標変換する（＃５）。すなわち実画像平面において図５（２）のように表わされた胸郭内部平滑化画像Ｐ４を、基準中心点（ｘｃ＋ｊmax，ｙｃ）からの距離ｒと、基準中心点（ｘｃ＋ｊmax，ｙｃ）を通る下向きベクトルとのなす角度θとで表わした極座標変換画像Ｐ５に変換する。
【００３５】
次に、この極座標変換画像Ｐ５を、基準となる胸郭の輪郭ＰＢを表わす固定テンプレートＴを用いて第１のテンプレートマッチング処理（＃６）により、固定的に胸郭ｐａの輪郭ＰＡを検出する。ここで基準となる胸郭の輪郭ＰＢは、臨床的に得られている多数の当該胸郭の輪郭の平均的なものであり、実画像平面上においては、胸郭ｐａの輪郭ＰＡと略相似形であるが、極座標平面上では、例えば図７に示すように、胸郭ｐａの輪郭ＰＡと略同一形状であるが、ｒ方向に平行移動したものとして表わされる。そして、基準となる胸郭の輪郭ＰＢを表わす固定テンプレートＴは、輪郭ＰＢを極座標平面において１０°間隔の複数の画素（胸郭座標（ｒｉ，θｉ）の集合として、図８に示すように作成される。なお、テンプレートＴは本来の胸郭（左右の肺野を一体的にしたときの領域）の輪郭範囲のみで構成するため、図７に示した極座標平面における、下部輪郭部分（実画像平面において左右肺野を区切る輪郭部分）を除いたものとして構成されている。
【００３６】
そして、この基準となる胸郭の輪郭ＰＢによるテンプレートＴを、極座標画像Ｐ５上で上下左右に移動させて、テンプレートＴを構成する各画素の値の総和値ｄ（ｒ，θ）（下記式（５））が最大となるテンプレートＴの位置を求める。
【００３７】
【数５】
0004179439.tif 000006
なお、テンプレートＴの移動範囲は、ｒ方向について±３０画素程度、θ方向について±１０°程度であるがこれに限定されるものではない。また、上述した画素値総和値の計算に際しては、テンプレートＴを構成する画素ごとに、検出濃度値に重み付けをして算出してもよい。これは本実施形態の対象画像のように、実画像平面における肺野下端部分（図７の極座標平面において、θが略０°〜略３０°の範囲および略３３０°〜略３６０°の範囲）の形状は大きな個人差があるため、テンプレートＴ中の肺野下端部分に相当する画素の値の重みを小さくするなど、肺野上部での一致度を優先したマッチングを行なうことを可能にするためである。さらに、テンプレートＴを構成する各画素に隣接する数画素の範囲Ａでの最大画素値をmax｛ｇ（ｒｉ＋ｒ，θｉ＋θ）｝として適用して、下記式（６）による画素値総和値ｄ（ｒ，θ）が最大となるテンプレートＴの位置を求めるのが、より好ましい。極座標画像Ｐ５における輪郭ＰＡがテンプレートＴの形状と多少異なっていても、正確に輪郭ＰＡを検出することができるからである。
【００３８】
【数６】
0004179439.tif 000007
なお、式（６）で表わされる画素値総和値ｄ（ｒ，θ）の最大値ｄmaxについて、基準中心点（ｘｃ＋ｊmax，ｙｃ）のｙ座標をｋ画素ずつ移動させて新たな基準中心点（ｘｃ＋ｊmax，ｙｃ±ｋ）をそれぞれ設定し、この新たな基準中心点（ｘｃ＋ｊmax，ｙｃ±ｋ）をそれぞれ中心とする極座標変換により、胸郭内部平滑化画像Ｐ４をそれぞれ極座標変換して、新たな極座標変換画像Ｐ５′を得、得られた新たな極座標変換画像Ｐ５′についての上記画素値総和値の最大値ｄmaxが、最も大きくなるときのｙ座標をｎｙｃとし、最終的に、基準中心点を（ｎｘｃ（＝ｘｃ＋ｊmax），ｎｙｃ）として確定する。これにより最初に求めた基準中心点のｙ座標の適格性が判定されたことになる。そして、基準中心点（ｎｘｃ，ｎｙｃ）を中心として胸郭内部平滑化画像Ｐ４を極座標変換して得られた極座標変換画像Ｐ５′を極座標表示すれば、（ｎｒｉ（＝ｒｉ＋ｒmax），ｎθｉ（＝θｉ＋θmax））となる。ただし、ｒmaxおよびθmaxは、上記画素値総和値の最大値ｄmaxが最も大きくなるときのテンプレートマッチングにより得られたｒ方向およびθ方向への各移動量を示す。
【００３９】
次に、固定テンプレートＴにより求められた胸郭ｐａの輪郭を初期値として、詳細な輪郭の探索を行なうために、所定の弾性テンプレートＴ′を用いた第２のテンプレートマッチング処理（＃７）を行なう。この弾性テンプレートＴ′は、固定テンプレートＴのようにその構成画素の全てが一体的に移動するものではなく、個々の画素が隣接する画素との間で、各画素の移動量ｒに応じた拘束力で拘束されつつ独立してｒ方向に移動可能に設定された、仮想的なバネ拘束を受けるテンプレートであり、テンプレート全体があたかも弾性変形するように構成されている。
【００４０】
ここで弾性テンプレートＴ′は極座標平面においては、肺野下端部分（図７の極座標平面において、θが略０°〜略３０°の範囲および略３３０°〜略３６０°の範囲）を除いた範囲で設定される（図９）。これは、肺野下端部分の輪郭については実画像平面で探索を行なう方が、探索が容易だからである。
【００４１】
固定テンプレートＴにより得られた胸郭ｐａの輪郭をその初期値（弾性変形のない状態）として、弾性テンプレートＴ′を胸郭ｐａの極画像平面上に配置し（図１０（１））、この弾性テンプレートＴ′を構成する画素をそれぞれ独立して、ｒ方向（図９において上下方向）に移動させる。このとき弾性テンプレートＴ′の各画素の移動量は以下のようにして求められる。まず、各画素の周辺範囲（初期位置±ｒ）において、各画素値ｇ（ｎｒｉ±ｒ，ｎθｉ）と初期位置での画素値ｇ（ｎｒｉ，ｎθｉ）との差分を求める。このときｒが大きい位置における画素値からｒが小さい位置における画素値を差し引く。そして、この差分の総和を下記式（７）により求める。
【００４２】
【数７】
0004179439.tif 000008
この画素値差分総和は、初期位置よりもｒが大きい方向に明るい（高画素値（低濃度））画素があれば正の値を採り、初期位置よりもｒが小さい方向に明るい（高画素値（低濃度））画素があれば負の値を採ることを示している。また、差分をｒで除することにより、初期値に近い画素の差分に重み付けを行うようにしている。すなわち輪郭ＰＡは周辺よりも明るいため、輪郭ＰＡが初期位置よりもｒが大きい方向にあれば画素値総和は正の値を採り、初期位置よりもｒが小さい方向にあれば画素値総和は負の値を採ることになり、この正または負の符号が、初期位置から移動させる向きの指針を与え、その絶対値により移動量の指針が与えられる。
【００４３】
そこで、テンプレートＴ′を構成する各画素の移動量（向きを含む）ｒを、所定の係数ｂを用いて下記式（８）のように定義する。
【００４４】
【数８】
0004179439.tif 000009
このようにして得られた各画素ｎの移動量ｒnは、各画素を独立して移動させる移動量であるが、上述したように、この弾性テンプレートＴ′は、構成する各画素が、周囲のテンプレートＴ′の画素と拘束されているため、上述した移動量ｒでそのまま移動するのではなく、隣接する画素（例えば、両隣りの画素（画素（ｎ−１）および画素（ｎ＋１））や、さらにその隣の画素まで含めた画素（画素（ｎ−２）、画素（ｎ−１）、画素（ｎ＋１）および画素（ｎ＋２））等）の各移動量ｒk（k＝ｎ，ｎ±１，…）に応じて、下記式（９）により決定される。
【００４５】
【数９】
0004179439.tif 000010
ここで、バネ定数ａkは、注目画素ｎ自身については大きく、周辺領域の画素ｎ±１，…については順次小さく設定するのが好ましい。つまり、式（９）において、
【数１０】
0004179439.tif 000011
であるから、注目画素ｎの移動量ｒｎは、自身の移動量ｒｎと隣接画素の移動量ｒkとの差に応じた移動量ということになり、仮想的な弾性力で拘束されていることになる。
【００４６】
以上のようにして、弾性テンプレートＴ′の各画素を少しずつ移動させる動作を繰り返すことにより、胸郭ｐａの輪郭ＰＡのうち肺野下端部分を除いた輪郭部分を、正確に検出することができる。なお、繰り返しの終了は、移動量の総和値が所定のしきい値以下となるか、または所定の繰り返し回数に到達したかにより判定する。
【００４７】
一方、肺野下端部分（図７の極座標平面において、θが略０°〜略３０°の範囲および略３３０°〜略３６０°の範囲）については、図１１に示すように、実画像平面において、上記弾性テンプレートＴ′と同様の、基準となる弾性テンプレートＴ″を用いて、胸郭内部平滑化画像Ｐ４を対象画像とした第２のテンプレートマッチング処理を行なって、胸郭ｐａの輪郭ＰＡのうち肺野下端部分に相当する輪郭部分を検出すればよい。なお、肺野下端部分の輪郭形状は前述したように個人差が激しいだけでなく、信号値差の変動も激しいため、胸郭内部平滑化画像Ｐ４を対象画像とするのに代えて、同図に示すように平滑化画像Ｐ３を対象画像として、上記第２のテンプレートマッチング処理を施すのが好ましい。信号値差の変動程度を緩和することができ、弾性テンプレートＴ″による追従が比較的容易になるからである。なお、この場合の移動量は、下記の式（１０）、（１１）に示すように、図１１の上下方向（ｙ方向）において隣接する画素値の変化が最大となる画素に移動するように設定される。具体的には、高濃度の肺野から低濃度の肺野の下の部分へ変化するエッジに向かって移動するように設定される。
【００４８】
【数１１】
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以上の処理により、各弾性テンプレートＴ′およびＴ″をそれぞれ構成する画素により、胸郭ｐａの輪郭ＰＡが精度よく検出されるが、最終的に、各弾性テンプレートＴ′およびＴ″をそれぞれ構成する各画素を、実画像Ｐ１上に戻し、隣接する画素間を補間処理（線形補間またはスプライン補間等）して、図１２に示すように閉曲線で接続する（＃８）ことにより、胸郭ｐａの輪郭ＰＡを閉曲線の輪郭線として抽出することができる。
【００４９】
そして、得られた閉曲線で囲まれた領域内部を胸郭ｐａ内部領域とし、外部領域を胸郭外領域とすればよい。
【００５０】
このように本実施形態の輪郭検出方法によれば、検出対象である胸郭ｐａの輪郭ＰＡを極座標平面上で、基準となる胸郭の輪郭ＰＢに基づいた固定テンプレートＴを用いて、平行移動という簡単な探索によるテンプレートマッチング処理で、容易に検出することができ、さらに弾性テンプレートＴ′およびＴ″を用いたテンプレートマッチング処理により、基準となる胸郭の輪郭ＰＢと異なる形状部分があっても、正確に追従して輪郭ＰＡを検出することができる。
【００５１】
なお上述した本実施形態の輪郭検出方法における各処理ステップ＃１〜＃８の全ての処理または少なくとも一部の処理については、元の画像Ｐ１に対して直接に処理を施すのではなく、元の画像Ｐ１を縮小して得られた縮小画像Ｐ１′（図示せず）に対して処理を施してもよい。各処理を迅速化することができるからである。例えば元の画像Ｐ１として、縦1760画素×横1760画素の大角画像を用いた場合、処理１，２（＃１，２）に先立って、この画像Ｐ１を、縦176画素×横176画素に縮小し、得られた縮小画像Ｐ１′に対して以下の処理（＃１〜＃８）を行えばよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の輪郭検出方法の一実施形態の処理を示すフローチャート
【図２】図１に示した実施形態の輪郭検出方法の処理対象となる胸部放射線画像を示す図
【図３】延在方向別輪郭検出マスク（ａ）と検出しうる輪郭の延在方向（ｂ）との一例を示す図
【図４】処理１（＃１）により得られる概略輪郭画像Ｐ２および処理２（＃２）により得られる平滑化画像Ｐ３を示す図
【図５】処理３（＃３）により得られる胸郭内部平滑化画像Ｐ４を示す図
【図６】処理５（＃５）により得られる極座標変換画像Ｐ５を示す図
【図７】極座標平面上における、基準となる胸郭の輪郭ＰＢを示す図
【図８】基準となる胸郭の輪郭ＰＢに基づいた固定テンプレートＴを示す図
【図９】極座標平面上における弾性テンプレートＴ′を示す図
【図１０】弾性テンプレートＴ′が輪郭ＰＡの詳細な形状に追従する処理を説明する図
【図１１】実画像平面上における弾性テンプレートＴ″を示す図
【図１２】実画像平面上における補間処理後の輪郭ＰＡを表す図
【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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