(57)【要約】【課題】被検体の画像から所定の構成部位に属する領域を精度良く抽出することができる画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムを提供する。【解決手段】被検体内で所定方向に並んだ複数の切断位置それぞれにおける被検体の断面画像を取得する画像取得部と、画像取得部で取得された複数の断面画像それぞれについて、被検体を構成する各種構成部位のうちの所定の構成部位の断面が有する特徴に相当する画像的特徴を有している領域を探索する領域探索部と、領域探索部の探索により見つかった領域のうち被検体中で複数の断面画像に亘って連なっている一連の領域が、所定の構成部位中における所定方向への連続構造に相当する画像的構造を有している場合には、その一連の領域を、所定の構造部位が写っている領域と判定する領域判定部とを備えた。【選択図】        図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体内で所定方向に並んだ複数の切断位置それぞれにおける該被検体の断面画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部で取得された複数の断面画像それぞれについて、前記被検体を構成する各種構成部位のうちの所定の構成部位の断面が有する特徴に相当する画像的特徴を有している領域を探索する領域探索部と、
前記領域探索部の探索により見つかった領域のうち前記被検体中で複数の断面画像に亘って連なっている一連の領域が、前記所定の構成部位中における所定方向への連続構造に相当する画像的構造を有している場合には、該一連の領域を、該所定の構造部位が写っている領域と判定する領域判定部とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記一連の領域について枝分れを検出する枝分れ検出部を備え、
前記領域判定部は、前記枝分れ検出部で枝分れが検出された場合に、枝分かれの各枝について、前記所定の構造部位が写っている領域であるか否かの判定を行うものであることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記領域判定部における判定結果に基づいて、前記断面画像中の前記構成部位を抽出した抽出画像、および／又は、該断面画像から該構成部位を除去した除去画像を作成する画像作成部を備えたことを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記領域探索部が、前記複数の断面画像それぞれについて、前記所定の構成部位の断面の組成に相当する画像濃度を有している領域を探索するものであることを特徴とする請求項１から３のうちのいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記領域探索部が、前記複数の断面画像それぞれについて、前記所定の構成部位の断面の構造に相当する濃度分布を有している領域を探索するものであることを特徴とする請求項１から４のうちのいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記所定の構成部位が骨であり、
前記領域判定部が、画像濃度が不均一であるという画像的構造を有している一連の領域を骨の領域と判定するものであることを特徴とする請求項１から５のうちのいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項７】
被検体内で所定方向に並んだ複数の切断位置それぞれにおける該被検体の断面画像を取得する画像取得過程と、
前記画像取得過程で取得された複数の断面画像それぞれについて、前記被検体を構成する各種構成部位のうちの所定の構成部位の断面が有する特徴に相当する画像的特徴を有している領域を探索する領域探索過程と、
前記領域探索過程の探索により見つかった領域のうち前記被検体中で複数の断面画像に亘って連なっている一連の領域が、前記所定の構成部位中における所定方向への連続構造に相当する画像的構造を有している場合には、該一連の領域を、該所定の構造部位が写っている領域と判定する領域判定過程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
コンピュータ内で実行され、該コンピュータ上に、
被検体内で所定方向に並んだ複数の切断位置それぞれにおける該被検体の断面画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部で取得された複数の断面画像それぞれについて、前記被検体を構成する各種構成部位のうちの所定の構成部位の断面が有する特徴に相当する画像的特徴を有している領域を探索する領域探索部と、
前記領域探索部の探索により見つかった領域のうち前記被検体中で複数の断面画像に亘って連なっている一連の領域が、前記所定の構成部位中における所定方向への連続構造に相当する画像的構造を有している場合には、該一連の領域を、該所定の構造部位が写っている領域と判定する領域判定部とを構築することを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検体の断面画像から、その被検体を構成する所定の構成部位に属する領域を探索する画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療の分野においては、放射線等を使って被検体の体内を撮影した医用画像を、被検体の病状の診断等に利用することが広く行われている。医用画像を診断に利用することにより、被検体に外的なダメージを与えることなく、被検体の病状の進行状態などを把握することができ、治療方針の決定などに必要な情報を手軽に得ることができる。
【０００３】
また、近年では、放射線を使ってデジタルの医用画像を得るＣＲ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ）装置や、放射線を使って被検体の断層像を得るＣＴ装置（Ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、および強磁場を使って被検体の断層像を得るＭＲＩ装置（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）などが広く用いられてきており、従来のＸ線フィルム等を使った医用画像に替えて、デジタルの医用画像が一般的に利用されてきている。医用画像がデジタル化されたことにより、医用画像に画像処理を施すことが容易となり、同一の被検体について異なる時期に撮影された複数の医用画像をモニタ上に並べて表示したり、医用画像上の、病巣と推測される画像部分を拡大表示することなどが広く行われてきている。
【０００４】
ここで、ＣＴ装置などから得られた医用画像では、骨に属する骨領域は骨領域以外の領域と比べてかなり高い画像濃度を有していることが一般的であり、医用画像中に病巣が存在していても、骨に紛れてしまって発見しにくいという問題がある。このため、医用画像から骨を抽出し、その抽出した骨を除去した除去画像を使って診断を行うことが行われている。医用画像中の骨を抽出する骨抽出方法としては、骨領域の画像濃度がその他の領域の画像濃度よりも高いことを利用して、医用画像から基準濃度以上の画像濃度を有する領域を骨領域として抽出する方法が広く知られている。しかし、被検体に造影剤を投じて撮影された造影画像では、血管に属する血管領域も骨領域と同様に高い画像濃度を有しており、造影画像から基準濃度以上の画像濃度を有する領域を抽出すると、骨領域といっしょに血管領域も抽出されてしまうという問題がある。
【０００５】
この点に関し、特許文献１には、骨領域における画像濃度の最大値に近い高基準濃度と、血管領域における画像濃度の最大値に近い低基準濃度とを使って、医用画像中の、高基準濃度よりも高い画像濃度を有する高濃度領域を除去するとともに、低基準濃度よりも高い画像濃度を有し、高濃度領域と重なっている重なり領域も除去する技術について記載されている。特許文献１に記載された技術によると、確実に骨であると推定される高濃度領域と、骨であるか血管であるか不明確で、高濃度領域と重なった重なり領域とが除去されるため、骨領域に加えて血管領域が除去されてしまう不具合を軽減することができる。
【０００６】
また、骨であるか血管であるか不明確な領域に関しては、解剖学的な構造などを利用して骨領域と血管領域とに分類することが行われている。特許文献２には、医用画像上に複数の射線を投影し、その射線上の画像濃度の勾配の特徴に基づいて、血管領域や骨領域の開始位置や終了位置などを検出する技術について記載されている。特許文献２に記載された技術によると、血管領域や骨領域の境界を精度良く検出することができる。
【特許文献１】特開平１１−３１８８８３号公報
【特許文献２】特開２００２−３０１０５１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、被検体の胸部や腹部を撮影した造影画像では、一部の血管領域が骨領域よりも高い画像濃度を有することがあり、特許文献１に記載された技術では、血管領域よりも画像濃度が低い骨領域を抽出することができないという問題がある。
【０００８】
また、骨領域と血管領域はともに画像濃度が高く、それらが接触している接触部分は濃度勾配が低いため、特許文献２に記載された技術では、近接した血管領域と骨領域とを分類することができないという問題がある。例えば、肩や首では骨と血管とが複雑に絡み合っており、このような部位の医用画像でも精度良く骨領域と血管領域とを分類することができる画像処理装置の開発が求められている。
【０００９】
本発明は、上記事情に鑑み、被検体の医用画像から所定の構成部位に属する領域を精度良く抽出することができる画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム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】
【００１０】
上記目的を達成する本発明の画像処理装置は、被検体内で所定方向に並んだ複数の切断位置それぞれにおける被検体の断面画像を取得する画像取得部と、
画像取得部で取得された複数の断面画像それぞれについて、被検体を構成する各種構成部位のうちの所定の構成部位の断面が有する特徴に相当する画像的特徴を有している領域を探索する領域探索部と、
領域探索部の探索により見つかった領域のうち被検体中で複数の断面画像に亘って連なっている一連の領域が、所定の構成部位中における所定方向への連続構造に相当する画像的構造を有している場合には、その一連の領域を、所定の構造部位が写っている領域と判定する領域判定部とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
血管内は血液で満たされているため、複数の断面画像上で血管が写っている領域は、それら複数の断面画像に亘って連なりに沿った方向に着目すると、ほぼ一定で高い画像濃度を有していることが多い。一方、骨の中心には海綿骨が存在するため、複数の断面画像上で骨が写っている領域は、それら複数の断面画像に亘って連なりに沿った方向に着目すると、画像濃度が大きく増減していることが一般的である。本発明の画像処理装置によると、複数の断面画像それぞれについて、所定の構成部位の断面が有する特徴に相当する画像的特徴に相当する画像的特徴を有している領域が探索されるため、骨と血管とが複雑に絡み合った部分であっても、断面画像上の骨領域と非骨領域とを精度良く分類することができる。
【００１２】
また、本発明の画像処理装置において、
「一連の領域について枝分れを検出する枝分れ検出部を備え、
上記領域判定部は、前記枝分れ検出部で枝分れが検出された場合に、枝分かれの各枝について、所定の構造部位が写っている領域であるか否かの判定を行うものである」
という形態は好適である。
【００１３】
この好適な画像処理装置によると、断面画像について、所定の構成部位に属する領域をさらに精度良く抽出することができる。
【００１４】
また、本発明の画像処理装置において、上記領域判定部における判定結果に基づいて、断面画像中の構成部位を抽出した抽出画像、および／又は、断面画像から構成部位を除去した除去画像を作成する画像作成部を備えたことが好ましい。
【００１５】
例えば、断面画像から骨に属する領域が抽出され、その抽出された骨が除去されることによって、断面画像中の病巣などが見やすくなる。
【００１６】
また、領域探索部が、複数の断面画像それぞれについて、所定の構成部位の断面の組成に相当する画像濃度を有している領域を探索するものであることが好ましい。
【００１７】
例えば、骨の画像が有する画像濃度は不均一であることを利用し、断面画像から、相対的に低い均一性を有する領域を探索することにより、骨に属する骨領域を精度良く抽出することができる。
【００１８】
また、本発明の画像処理装置において、上記領域探索部が、複数の断面画像それぞれについて、所定の構成部位の断面の構造に相当する濃度分布を有している領域を探索するものであることが好ましい。
【００１９】
例えば、構成部位の典型的な濃度分布を用意しておき、断面画像中の、その典型的な濃度分布と所定程度似ている濃度分布を有する領域を抽出することによっても、断面画像中の、所定の構成部位に属する領域を精度良く抽出することができる。
【００２０】
また、本発明の画像処理装置において、上記所定の構成部位が骨であり、
上記領域判定部が、画像濃度が不均一であるという画像的構造を有している一連の領域を骨の領域と判定するものであることが好適である。
【００２１】
この好適な画像処理装置によると、断面画像中の、骨に属する骨領域を高精度に抽出することができる。
【００２２】
また、上記目的を達成する本発明の画像処理方法は、被検体内で所定方向に並んだ複数の切断位置それぞれにおける該被検体の断面画像を取得する画像取得過程と、
画像取得過程で取得された複数の断面画像それぞれについて、被検体を構成する各種構成部位のうちの所定の構成部位の断面が有する特徴に相当する画像的特徴を有している領域を探索する領域探索過程と、
領域探索過程の探索により見つかった領域のうち被検体中で複数の断面画像に亘って連なっている一連の領域が、所定の構成部位中における所定方向への連続構造に相当する画像的構造を有している場合には、一連の領域を、所定の構造部位が写っている領域と判定する領域判定過程とを有することを特徴とする。
【００２３】
本発明の画像処理方法によると、血管と骨とが複雑に絡み合った部位の断面画像であっても、血管に属する血管領域や骨に属する骨領域を精度良く探索することができる。
【００２４】
尚、画像処理方法については、ここではそれらの基本形態のみを示すのにとどめるが、これは単に重複を避けるためであり、本発明にいう画像処理方法には、上記の基本形態のみではなく、前述した画像処理装置の各形態に対応する各種の形態が含まれる。
【００２５】
また、上記目的を達成する本発明の画像処理プログラムは、コンピュータ内で実行され、コンピュータ上に、
被検体内で所定方向に並んだ複数の切断位置それぞれにおける被検体の断面画像を取得する画像取得部と、
画像取得部で取得された複数の断面画像それぞれについて、被検体を構成する各種構成部位のうちの所定の構成部位の断面が有する特徴に相当する画像的特徴を有している領域を探索する領域探索部と、
領域探索部の探索により見つかった領域のうち被検体中で複数の断面画像に亘って連なっている一連の領域が、所定の構成部位中における所定方向への連続構造に相当する画像的構造を有している場合には、一連の領域を、所定の構造部位が写っている領域と判定する領域判定部とを構築することを特徴とする。
【００２６】
尚、画像処理プログラムについても、ここではそれらの基本形態のみを示すのにとどめるが、これは単に重複を避けるためであり、本発明にいう画像処理プログラムには、上記の基本形態のみではなく、前述した画像処理装置の各形態に対応する各種の形態が含まれる。
【００２７】
さらに、本発明の画像処理プログラムがコンピュータシステム上に構築する画像取得部などといった要素は、１つの要素が１つのプログラム部品によって構築されるものであってもよく、複数の要素が１つのプログラム部品によって構築されるものであってもよい。また、これらの要素は、そのような作用を自分自身で実行するものとして構築されてもよく、あるいはコンピュータシステムに組み込まれている他のプログラムやプログラム部品に指示を与えて実行するものとして構築されてもよい。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、被検体の画像から所定の構成部位に属する領域を精度良く抽出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
【００３０】
図１は、本発明の一実施形態が適用された医療診断システムの概略構成図である。
【００３１】
図１に示す医療診断システムは、被検体の体内を撮影して医用画像を生成する画像生成装置群１０と、医用画像やカルテなどを保存する管理サーバ２０と、医用画像を表示する診断装置３０とで構成されており、画像生成装置群１０と管理サーバ２０、および管理サーバ２０と診断装置３０は、ネットワーク回線を介して接続されている。
【００３２】
この医療診断システムでは、初診の被検体に対して、各被検体を識別するための識別番号が割り当てられ、その識別番号と、被検体の氏名や年齢や病歴などが示されたカルテとが対応付けられて管理サーバ２０に登録される。
【００３３】
画像生成装置群１０には、被検体に放射線を照射し、被検体を透過してきた放射線を読み取ってデジタルの医用画像を生成するＣＲ装置１１や、放射線を使って被検体の断層画像を生成するＣＴ装置１２や、強磁場と電波とを使って被検体の断層画像を生成するＭＲＩ装置（図示しない）や、超音波のエコーを読み取って医用画像を生成する超音波装置（図示しない）などが含まれる。画像生成装置群１０で生成された医用画像は、その医用画像の被写体である被検体を識別する識別番号とともに管理サーバ２０に送られる。
【００３４】
管理サーバ２０は、画像生成装置群１０から医用画像と識別番号とが送られてくると、その医用画像を識別番号と対応付けて記憶する。すなわち、管理サーバ２０には、識別番号と、その識別番号が割り当てられた被検体のカルテと、被検体の医用画像とが対応付けられて登録される。
【００３５】
診断装置３０は、外観構成上、本体装置３１、その本体装置３１からの指示に応じてモニタ３２ａ上に画像を表示する画像表示装置３２、本体装置３１に、キー操作に応じた各種の情報を入力するキーボード３３、および、モニタ３２ａ上の任意の位置を指定することにより、その位置に表示された、例えばアイコン等に応じた指示を入力するマウス３４を備えている。
【００３６】
ユーザが診断装置３０のマウス３４等を使って被検体の氏名や識別番号などを入力すると、その入力内容が管理サーバ２０に伝えられる。管理サーバ２０は、診断装置３０から被検体の氏名および識別番号を取得し、それらと対応付けられた医用画像およびカルテを診断装置３０に向けて送る。診断装置３０では、医用画像に画像処理が施されることによって、医用画像中の骨が除去された骨除去画像が生成され、加工前の医用画像や骨除去画像がモニタ３２ａ上に表示される。診断装置３０のモニタ３２ａ上に表示された各種医用画像を確認することにより、ユーザは、被検体に外的なダメージを与えることなく、被検体の病状を診断することができる。
【００３７】
ユーザは、診断装置３０のモニタ３２ａに表示された医用画像を見て被検体の病状を診断し、マウス３４やキーボード３３を使ってカルテを編集する。編集後のカルテは、管理サーバ２０に送られ、管理サーバ２０に記憶されているカルテが診断装置３０から送られてきた新たなカルテに更新される。
【００３８】
図１に示す医療診断システムは、基本的には以上のように構成されている。
【００３９】
以下、診断装置３０について詳しく説明する。
【００４０】
図２は、診断装置３０のハードウェア構成図である。
【００４１】
診断装置３０の本体装置３１には、図２に示すように、各種プログラムを実行するＣＰＵ１０１、ハードディスク装置１０３に格納されたプログラムが読み出されＣＰＵ１０１での実行のために展開される主メモリ１０２、各種プログラムやデータ等が保存されたハードディスク装置１０３、ＦＤ（フレキシブルディスク）４１が装填され、そのＦＤ４１をアクセスするＦＤドライブ１０４、ＣＤ−ＲＯＭ４２をアクセスするＣＤ−ＲＯＭドライブ１０５、管理サーバ２０から画像データ等を受け取り、管理サーバ２０に各種指示データを送るＩ／Ｏインタフェース１０６が内蔵されており、これらの各種要素と、さらに図１にも示す画像表示装置３２、キーボード３３、マウス３４は、バス１０７を介して相互に接続されている。
【００４２】
ここで、ＣＤ−ＲＯＭ４２には、診断装置３０内に本発明の画像処理装置の一実施形態を構築するための、本発明の画像処理プログラムの一実施形態である画像表示プログラム２００（図３参照）が記憶されている。
【００４３】
図３は、ＣＤ−ＲＯＭ４２を示す概念図である。
【００４４】
図３に示すように、ＣＤ−ＲＯＭ４２に記憶された画像表示プログラム２００は、画像取得部２１０、領域探索部２２０、補助抽出部２３０、中線・枝分れ検出部２４０、領域判定部２５０、画像生成部２６０、および画像表示部２７０で構成されている。
【００４５】
ＣＤ−ＲＯＭ４２は、診断装置３０のＣＤ−ＲＯＭドライブ１０５に装填され、ＣＤ−ＲＯＭ４２に記憶された画像表示プログラム２００が診断装置３０にアップロードされてハードディスク装置１０３に記憶される。そして、この画像表示プログラム２００が起動されて実行されることにより、診断装置３０内に本発明の画像処理装置の一実施形態としての機能を備えた医用画像表示装置３００（図４参照）が構築される。
【００４６】
尚、上記では、画像表示プログラム２００を記憶する記憶媒体としてＣＤ−ＲＯＭ４２が例示されているが、画像表示プログラム２００を記憶する記憶媒体はＣＤ−ＲＯＭに限られるものではなく、それ以外の光ディスク、ＭＯ、ＦＤ、磁気テープなどの記憶媒体であってもよい。また、画像表示プログラム２００は、記憶媒体を介さずに、Ｉ／Ｏインタフェース１０６を介して直接に診断装置３０に供給されるものであってもよい。
【００４７】
画像表示プログラム２００の各部の詳細については、医用画像表示装置３００の各部の作用と一緒に説明する。
【００４８】
図４は、医用画像表示装置３００の機能ブロック図である。
【００４９】
医用画像表示装置３００は、画像取得部３１０と、領域探索部３２０と、補助抽出部３３０と、中線・枝分れ検出部３４０と、領域判定部３５０と、画像生成部３６０と、画像表示部３７０とを有している。
【００５０】
医用画像表示装置３００を構成する、画像取得部３１０と、領域探索部３２０と、補助抽出部３３０と、中線・枝分れ検出部３４０と、領域判定部３５０と、画像生成部３６０と、画像表示部３７０は、図３の画像表示プログラム２００を構成する、画像取得部２１０、領域探索部２２０、補助抽出部２３０、中線・枝分れ検出部２４０、領域判定部２５０、画像生成部２６０、および画像表示部２７０にそれぞれ対応する。
【００５１】
図４の各要素は、コンピュータのハードウェアとそのコンピュータで実行されるＯＳやアプリケーションプログラムとの組合せで構成されているのに対し、図３に示す画像表示プログラム２００の各要素はそれらのうちのアプリケーションプログラムのみにより構成されている点が異なる。
【００５２】
図５は、図４に示す医用画像表示装置３００において、管理サーバ２０から医用画像を取得し、その取得した医用画像中の骨を抽出するまでの一連の処理の流れを示すフローチャート図である。
【００５３】
以下、図５のフローチャートに従って、図４に示す医用画像表示装置３００の各要素の動作について説明することによって、図３に示す画像表示プログラム２００の各要素も併せて説明する。
【００５４】
ユーザが図１に示すマウス３４やキーボード３３を使って、診断を行う被検体の氏名や識別番号を入力すると、その入力内容が図２のＩ／Ｏインタフェース１０６を介して管理サーバ２０に伝えられる。管理サーバ２０では、被検体の氏名や識別番号が取得されると、その被検体の医用画像およびカルテが診断装置３０に向けて送られる。
【００５５】
管理サーバ２０から送られてきた医用画像は、図４に示す画像取得部３１０で取得される（図５のステップＳ１）。
【００５６】
図６は、管理サーバ２０から送られてくる医用画像の概念を示す図である。
【００５７】
本実施形態では、図１に示すＣＴ装置１２において、被検体を胸から足の付け根まで複数の切断位置Ｘ０〜Ｘｎで切断したときの各断面が撮影され、それら複数の切断位置それぞれにおける複数の断面画像４００が生成される。
【００５８】
図７は、１つの切断位置Ｘｍにおける断面画像を示す図である。
【００５９】
この図７には、図６に示す複数の切断位置Ｘ０〜Ｘｎのうちの１つの切断位置Ｘｍにおける断面画像４００が示されている。実際には、図４に示す画像取得部３１０において複数の断面画像４００が取得されるが、以下では、それらを代表して、図７に示す断面画像４１０を使って説明する。
【００６０】
断面画像４１０には、臓器や血管に加えて骨も含まれており、病巣が存在していても、骨に紛れてしまって見つかりにくいという問題がある。
【００６１】
図４の画像取得部３１０で取得された断面画像４１０は、領域探索部３２０、中線・枝分れ検出部３４０、および画像生成部３６０に伝えられる。
【００６２】
領域探索部３２０には、画像中の、濃度が均一な領域を抽出するための均一フィルタ３２０ａが用意されている。領域探索部３２０は、均一フィルタ３２０ａを使って、画像取得部３１０から伝えられた断面画像４１０中の均一な画像濃度を有する領域を探索する（図５のステップＳ２）。尚、本実施形態においては、均一フィルタ３２０ａには、領域内の濃度最大値、濃度最小値、ダイナミックレンジ（濃度範囲）、隣接する領域との濃度勾配などといった濃度条件が記されており、領域探索部３２０では、断面画像４１０中の、均一フィルタ３２０ａに示された濃度条件を満たす領域が探索される。
【００６３】
ここで、骨の中心には海綿骨が存在するため、被検体の断面画像４１０中の、骨に属する骨領域は、不均一な画像濃度を有している。均一フィルタ３２０ａには、均一な画像濃度を有する領域を探索するための濃度条件が記されているため、領域探索部３２０では、直接的には骨以外の臓器や血管などに属する非骨領域が探索される。しかし、断面画像４１０から非骨領域を除くことによって容易に骨領域を抽出することができるため、領域探索部３２０では、間接的には骨領域を探索していることとなる。
【００６４】
図８は、断面画像４１０から、領域探索部３２０で直接的に探索された領域を抽出した抽出画像を示す図である。
【００６５】
第１抽出画像４２０には、図７に示す断面画像４１０中の、骨以外の血管等に属する非骨領域が含まれている。この例では、領域探索部３２０において、第１抽出画像４２０中の、均一な画像濃度を有する各領域５１,６１,６２,７１，８１，８２，８３，８４，８５が探索されている。
【００６６】
従来は、断面画像４１０中の、画像濃度が高い領域を探索して、その探索された領域を骨に属する骨領域と決定したり、画像濃度の勾配に基づいて骨領域と非骨領域とを分類することが行われていた。しかし、これらの方法によると、骨領域に加えて、造影剤の投与によって画像濃度が高められた血管領域も抽出されてしまったり、骨と血管とが絡み合った部分では、骨領域と血管領域とを分類することができないという問題があった。本実施形態の医用画像表示装置３００によると、断面画像４１０から、画像濃度の均一性に基づいて領域が探索されるため、骨領域と血管領域とが絡み合った部分であっても、骨領域と非骨領域とを容易に分類することができる。
【００６７】
しかし、図８に示す時点では、非骨領域に加えて、画像濃度の均一性を分析できない小さい骨領域も一緒に探索されてしまっている。本実施形態の医用画像表示装置３００では、断面画像４１０上の各領域の画像濃度の高さや、図６に示す複数の断面画像４００に亘って連なった方向における画像濃度の変化などに基づいて、さらに細かく領域が分類される。領域探索部３２０は、断面画像４１０および探索結果を補助抽出部３３０に伝える。
【００６８】
補助抽出部３３０は、図８に示す第１抽出画像４２０中の、所定の第１閾値よりも高い画像濃度を有する領域を抽出する（図５のステップＳ３）。本実施形態では、第１閾値として、第１抽出画像４２０を構成する各領域５１,６１,６２,７１，８１，８２，８３，８４，８５の画像濃度の最小値が用いられ、第１抽出画像４２０中の、第１閾値よりも高い画像濃度を有する領域が「１」、第１閾値よりも低い画像濃度を有する領域が「０」に設定されることによって、第１抽出画像４２０が二値化される。
【００６９】
図９は、二値化した抽出画像を示す図である。
【００７０】
図９に示す二値化抽出画像４３０には、図８に示す第１抽出画像４２０を構成する各領域５１,６１,６２,７１，８１，８２，８３，８４，８５それぞれに対応する各領域５１ａ,６１ａ,６２ａ,７１ａ，８１ａ，８２ａ，８３ａ，８４ａ，８５ａが含まれている。
【００７１】
さらに、補助抽出部３３０は、二値化抽出画像４３０中の各領域５１ａ,６１ａ,６２ａ,７１ａ，８１ａ，８２ａ，８３ａ，８４ａ，８５ａを所定サイズだけ拡張する。拡張サイズは、例えば、断面画像４１０の大きさが５１２ピクセル×５１２ピクセルの場合、２〜４ピクセル程度が好ましい。
【００７２】
図１０は、各領域が拡張された二値化抽出画像を示す図である。
【００７３】
図１０に示す二値化抽出画像４３１は、図９に示す各領域５１ａ,６１ａ,６２ａ,７１ａ，８１ａ，８２ａ，８３ａ，８４ａ，８５ａが拡張した各領域５１ｂ,６１ｂ,６２ｂ,７１ｂ，８１ｂ，８２ｂ，８３ｂ，８４ｂ，８５ｂで構成されている。この二値化抽出画像４３１に含まれる各領域５１ｂ,６１ｂ,６２ｂ,７１ｂ，８１ｂ，８２ｂ，８３ｂ，８４ｂ，８５ｂは、図７に示す断面画像４１０のうち、画像濃度の均一性が高くて比較的面積が広い領域が抽出されたものであり、血管や臓器に属する非骨領域である可能性が高い。
【００７４】
補助抽出部３３０は、断面画像４１０から二値化抽出画像４３１を除去した除去画像を生成する。
【００７５】
図１１は、補助抽出部３３０で生成された除去画像を示す図である。
【００７６】
図１１に示す除去画像４４０は、図７に示す断面画像４１０から非骨領域である可能性が高い領域のみが除去された画像であり、除去画像４４０には、骨領域に加えて、非骨領域の一部が含まれている。
【００７７】
補助抽出部３３０は、さらに、図１１に示す除去画像４４０から、所定の第２閾値以上の画像濃度を有する各領域を抽出する（図５のステップＳ４）。本実施形態においては、第２閾値として、画像中の骨および造影血液は抽出され、造影血液以外の血管壁や臓器や病巣は抽出されない値（ＣＴ値で２８０〜３２０程度）が適用される。尚、除去画像４４０では、すでに面積が広い非骨領域は除去されているため、図５のステップＳ４では、主に骨領域が抽出されることとなる。
【００７８】
図１２は、除去画像４４０から第２閾値以上の画像濃度を有する領域が抽出された第２抽出画像を示す図である。
【００７９】
図１２に示す第２抽出画像４５０には、大きめな領域９１,９２，９３，９４，９５，９６，９７に加えて、微小な多数の領域が集まった微小領域群９８が含まれている。
【００８０】
補助抽出部３３０は、第２抽出画像４５０から、所定サイズ以下の領域を除去する。本実施形態においては、第２抽出画像４５０から一般的な骨のサイズ以下の領域が除去されることによって、微小領域群９８が除去された第３抽出画像４５１（図１３参照）が生成される。
【００８１】
図１３は、第３抽出画像を示す図である。
【００８２】
図１３に示す第３抽出画像４５１中の領域９１,９２，９３，９４，９５，９６，９７には、骨に属する骨領域と、画像濃度が高くて面積が小さい非骨領域とが含まれており、これらの領域９１,９２，９３，９４，９５，９６，９７を画像濃度の高さや均一性に基づいて骨領域と非骨領域とに分類することは困難である。第３抽出画像４５１は、図４に示す補助抽出部３３０から中線・枝分れ検出部３４０に伝えられる。
【００８３】
中線・枝分れ検出部３４０は、第３抽出画像４５１中に含まれる各領域９１,９２，９３，９４，９５，９６，９７のうち、所定サイズ（一般的な脊椎の大きさよりも小さいサイズ）以上の大きさの領域９３を除く小サイズ領域９１，９２，９４，９５，９６，９７それぞれについて、中心位置を検出する（図５のステップＳ５）。この時点では、面積が大きい非骨領域はすでに取り除かれているため、サイズが大きい領域は骨領域であると考えられる。この骨領域と考えられる領域を予め除いておくことによって、処理速度を向上させることができる。
【００８４】
図１４は、領域の中心位置を示す図である。
【００８５】
この図４には、図１３に示す第３抽出画像４５１中の、密集している３つの領域９４，９６，９７それぞれにおける中心位置Ｏ１，Ｏ２，Ｏ３が示されている。
【００８６】
中線・枝分れ検出部３４０は、図６に示す複数の切断位置Ｘ０〜Ｘｎそれぞれにおける複数の断面画像４００について、小サイズ領域９１，９２，９４，９５，９６，９７の中心位置を検出する。
【００８７】
図１５は、複数の断面画像４００それぞれにおける３つの領域９４，９６，９７の中心位置Ｏ１，Ｏ２，Ｏ３を示す概念図である。
【００８８】
中線・枝分れ検出部３４０は、複数の断面画像４００について、小サイズ領域９１，９２，９４，９５，９６，９７それぞれの中心位置を結んだ各中心線を抽出する。図１５に示す例では、３つの小サイズ領域９４，９６，９７の中心位置Ｏ１，Ｏ２，Ｏ３のうち、１番上に示された中心位置Ｏ１が途中で３つの中心位Ｏ１＿１，Ｏ１＿２，Ｏ１＿３に分かれており、中心位置Ｏ１，Ｏ２，Ｏ３を結んだ各中心線Ｌ１，Ｌ２、Ｌ３、および中心線Ｌ１から枝分れして中心位置Ｏ１＿１，Ｏ１＿２，Ｏ１＿３それぞれを結んだ各分線Ｌ１＿１，Ｌ１＿３，Ｌ１＿３が抽出される。中線・枝分れ検出部３４０は、抽出した中心線を表わす各断面画像４００上の位置の情報を領域判定部３５０に伝える。
【００８９】
領域判定部３５０は、複数の断面画像４００における、中線・枝分れ検出部３４０から伝えられた各中心線および各分線上の一連の画像濃度の特徴を分析することによって、各小サイズ領域９１，９２，９４，９５，９６，９７、および複数の断面画像４００を体軸方向に沿って分析したときに各小サイズ領域９１，９２，９４，９５，９６，９７から分離する各分離領域を骨領域と非骨領域とに分類する（図５のステップＳ６）。図１５に示す例では、各中心線Ｌ１，Ｌ２、Ｌ３、および各分線Ｌ１＿１，Ｌ１＿３，Ｌ１＿３上の画像濃度の特徴が分析される。
【００９０】
図１６は、骨の画像と造影血管の画像それぞれにおける画像濃度を示すグラフである。
【００９１】
図１６のパート（Ａ）には、被検体の、体軸方向に沿った複数の位置それぞれの断面を撮影した複数の断面画像において、各位置における骨の中心部分の画像濃度をプロットしたグラフである。骨の中心には海綿骨が存在するため、骨の中心部分における画像濃度を体軸方向に沿ってプロットすると、図１６のパート（Ａ）に示すように、画像濃度が大きく増減しており、画像濃度値がＣＴ値で１００以下となっている位置もある。
【００９２】
また、図１６のパート（Ｂ）には、被検体の、体軸方向に沿った複数の位置それぞれの断面を撮影した複数の断面画像において、各位置における造影血管の中心部分の画像濃度をプロットしたグラフである。血管の内側は造影された血液で満たされているため、造影血管の中心部分における画像濃度を体軸方向に沿ってプロットすると、図１６のパート（Ｂ）に示すように、画像濃度がほぼ一定で、かつＣＴ値で１００以下になる位置がほとんどない。
【００９３】
領域判定部３５０は、図１３に示す小サイズ領域９１，９２，９４，９５，９６，９７、および小サイズ領域から分離する各分離領域それぞれの中心位置上の画像濃度を、複数の断面画像４００上の各中心位置を結んだ各中心線に沿って連続的に分析したときの特徴と、図１６に示す２つのグラフそれぞれの画像濃度の特徴とを比較する。さらに、小サイズ領域９１，９２，９４，９５，９６，９７、および分離領域のうち、中心位置の画像濃度を中心線に沿って見たときに、図１６のパート（Ａ）のグラフと近い濃度変化を有する領域を骨領域に分類し、図１６のパート（Ｂ）のグラフと近い濃度変化を有する領域を非骨領域に分類する。例えば、図１５に示す例では、各中心位置Ｏ１，Ｏ２，Ｏ３，Ｏ１＿１，Ｏ１＿２，Ｏ１＿３上の画像濃度を中心線Ｌ１，Ｌ２、Ｌ３、および３つの分線Ｌ１＿１，Ｌ１＿３，Ｌ１＿３それぞれに沿って連続的に分析したときの特徴と、図１６に示す２つのグラフそれぞれの画像濃度の特徴とが比較される。この例では、中心線Ｌ１，Ｌ２、Ｌ３、および３つの分線Ｌ１＿１，Ｌ１＿３，Ｌ１＿３のうち、一番下の中心線Ｌ３に沿った画像濃度の変化のみが図１６のパート（Ａ）のグラフと近い濃度変化を有し、この中心線Ｌ３上の点を含む小サイズ領域９４は骨領域と分類され、それ以外の小サイズ領域９６，９７、および１番上の小サイズ領域９６から分離する各分離領域は非骨領域と分類されている。
【００９４】
このように、各小サイズ領域、および各分離領域それぞれの中心位置上の画像濃度を、複数の断面画像４００上の各中心位置を結んだ各中心線に沿って連続的に分析することによって、骨と血管とが複雑に絡み合った部分であっても、骨領域と非骨領域とを精度良く分類することができる。
【００９５】
以上のようにして、断面画像４１０中の骨領域が抽出される。骨領域の抽出結果は、図５の領域判定部３５０から画像生成部３６０に伝えられる。
【００９６】
画像生成部３６０は、図７に示す断面画像４１０から、領域判定部３５０から伝えられた骨領域を除去して骨除去画像を生成する。生成された骨除去画像は、画像表示部３７０に伝えられ、図１に示すモニタ３２ａ上に表示される。
【００９７】
図１７は、モニタ３２ａ上に表示された断面画像表示画面５００を示す図である。
【００９８】
図１７に示す断面画像表示画面５００には、骨除去画像５１０に加えて、被検体の氏名、切断位置「Ｘｍ」、撮影日なども表示されている。この骨除去画像５１０は、図７に示す断面画像４１０から骨領域が除去された画像であり、ユーザは、骨除去画像５１０を確認することによって、病巣の大きさや位置などを正確に認識することができる。
【００９９】
以上で、本発明の第１実施形態の説明を終了し、本発明の第２実施形態について説明する。本発明の第２実施形態は、補助抽出部３３０における処理内容を除いては、第１実施形態と同じ構成を有しているため、第１実施形態で使用した各図を第２実施形態でも流用し、第１実施形態との相違点についてのみ説明する。
【０１００】
本実施形態においては、図１に示すＣＴ装置１２において、予め、健康な人体の医用画像が取得されており、その医用画像中の骨領域における画像濃度の分布と、骨領域と間違えやすい造影血管における画像濃度の分布とが分析されている。この分析方法は、学習手法や主成分分析手法として従来から広く知られているものであり、本明細書では詳細な説明を省略する。分析結果は、図２に示すハードディスク装置１０３に記憶されている。
【０１０１】
本実施形態においても、図４に示す領域探索部３２０では、図７に示す断面画像４１０から画像濃度が均一な領域が探索される。領域探索部３２０は、断面画像４１０および探索結果（図８に示す第１抽出画像４２０）を補助抽出部３３０に伝える。
【０１０２】
補助抽出部３３０は、図８に示す第１抽出画像４２０を構成する各領域５１,６１,６２,７１，８１，８２，８３，８４，８５ごとに画像濃度の分布を分析して、その分析結果が、ハードディスク装置１０３に記憶されている骨領域および造影血管それぞれの分析結果のうちのどちらにどの程度似ているかを判定する。本実施形態では、各分割領域の分析結果と、骨領域および造影血管それぞれの分析結果との類似度が５段階の判定値（１〜５。値が大きいほど骨領域との類似度が高く、値が小さいほど造影血管との類似度が高い）で表現され、類似度が「５」である場合には、その分割領域を骨領域として分類し、類似度が「１」である場合には、その分割領域を非骨領域として分類し、類似度が「２」「３」「４」である場合には、その分割領域は骨領域にも非骨領域にも分類しない。分類結果は、中線・枝分れ検出部に伝えられる。
【０１０３】
以上のように、画像濃度の分布を利用することによっても、骨領域と非骨領域とを容易に分類することができる。
【０１０４】
以上で、本発明の第２実施形態の説明を終了し、本発明の実施例について説明する。この例では、図４に示す第１実施形態の医用画像表示装置３００を使って、断面画像中の骨領域と血管領域とを分類した。
【０１０５】
図１８〜図２５は、被検体の肩付近を体軸方向に沿った８つの切断位置で切断したときの各断面を撮影した断面画像を示す図である。
【０１０６】
図１８には、１番目の切断位置における断面画像６０１が示されている。この断面画像６０１中の領域Ａは骨に属する骨領域であり、領域Ｂは血管に属する血管領域である。この断面画像６０１では、領域Ａと領域Ｂとが離れているため、画像濃度の勾配などを使って骨領域と血管領域とを分類することができると考えられる。
【０１０７】
図１９〜図２５には、２番目〜８番目の切断位置それぞれにおける断面画像６０２〜断面画像６０８が示されている。切断位置が変わると、領域Ａと領域Ｂとが互いに近づいていき、図２３に示す６番目の切断位置における断面画像６０６では、それらの領域Ａ，Ｂが完全にくっついてしまっている。領域Ａと領域Ｂはともに高い画像濃度を有しているため、それらの領域の接触部分における濃度勾配は低く、領域Ａと領域Ｂとを濃度勾配を使って骨領域と血管領域とに分類することは困難である。
【０１０８】
本実施形態の医用画像表示装置３００では、領域Ａと領域Ｂそれぞれの画像濃度の均一性、および切断位置に沿った方向における各領域Ａ，Ｂそれぞれの画像濃度の特徴に基づいて、それら領域Ａ，Ｂを精度良く骨領域と血管領域とに分類することができた。
【０１０９】
以上の結果から、本発明の有用性が確認できた。
【０１１０】
ここで、上記では、医用画像から骨領域を抽出する例について説明したが、本発明の画像処理装置は、医用画像から骨以外の構成部位に属する領域を確定するものであってもよく、医用画像以外の被検体の画像に対して適用されたものであってもよい。
【０１１１】
また、上記では、領域内の濃度最大値、濃度最小値、ダイナミックレンジ（濃度範囲）、隣接する領域との濃度勾配などを利用して画像濃度が均一な領域を抽出する例について説明したが、本発明の画像処理装置は、局所的な濃度平均値、濃度分散値、モーメント、キュムラントなどといった統計量を利用して画像濃度が均一な領域を判定してもよい。尚、これらの統計量を利用した判定方法については、信号処理（森下巌、小畑秀文、計測自動制御学会、１９８２）などに記載された判定方法を利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１１２】
【図１】本発明の一実施形態が適用された医療診断システムの概略構成図である。
【図２】診断装置のハードウェア構成図である。
【図３】ＣＤ−ＲＯＭを示す概念図である。
【図４】医用画像表示装置の機能ブロック図である。
【図５】図４に示す医用画像表示装置において、管理サーバから医用画像を取得し、その取得した医用画像中の骨を抽出するまでの一連の処理の流れを示すフローチャート図である。
【図６】管理サーバから送られてくる医用画像の概念を示す図である。
【図７】１つの切断位置Ｘｍにおける断面画像を示す図である。
【図８】断面画像から、領域探索部で直接的に探索された領域を抽出した抽出画像を示す図である。
【図９】二値化した抽出画像を示す図である。
【図１０】各領域が拡張された二値化抽出画像を示す図である。
【図１１】補助抽出部で生成された除去画像を示す図である。
【図１２】除去画像から第２閾値以上の画像濃度を有する領域が抽出された第２抽出画像を示す図である。
【図１３】第３抽出画像を示す図である。
【図１４】領域の中心位置を示す図である。
【図１５】複数の断面画像それぞれにおける３つの領域の中心位置を示す概念図である。
【図１６】骨の画像と造影血管の画像それぞれにおける画像濃度を示すグラフである。
【図１７】モニタ上に表示された断面画像表示画面を示す図である。
【図１８】１番目の切断位置における断面画像を示す図である。
【図１９】２番目の切断位置における断面画像を示す図である。
【図２０】３番目の切断位置における断面画像を示す図である。
【図２１】４番目の切断位置における断面画像を示す図である。
【図２２】５番目の切断位置における断面画像を示す図である。
【図２３】６番目の切断位置における断面画像を示す図である。
【図２４】７番目の切断位置における断面画像を示す図である。
【図２５】８番目の切断位置における断面画像を示す図である。
【符号の説明】
【０１１３】
１０    画像生成装置群
１１    ＣＲ装置
１２    ＣＴ装置
２０    管理サーバ
３０    診断装置
３１    本体装置
３２    画像表示装置
３３    キーボード
３４    マウス
１０１    ＣＰＵ
１０２    主メモリ
１０３    ハードディスク装置
１０４    ＦＤドライブ
１０５    ＣＤ−ＲＯＭドライブ
１０６    Ｉ／Ｏインタフェース
２００    画像表示プログラム
２１０    画像取得部
２２０    領域探索部
２３０    補助抽出部
２４０    中線・枝分れ検出部
２５０    領域判定部
２６０    画像生成部
２７０    画像表示部
３００    医用画像表示装置
３１０    画像取得部
３２０    領域探索部
３３０    補助抽出部
３４０    中線・枝分れ検出部
３５０    領域判定部
３６０    画像生成部
３７０    画像表示部
【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】
2009039471.tif 000007
【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】
2009039471.tif 000012
【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】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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