(57)【要約】【課題】医用画像における椎体の両端位置の検出において、検出性能を向上させる。【解決手段】一本の椎骨の異なる位置の横断面を示す複数の医用画像から椎骨の中心線を求め、複数の医用画像それぞれにおける前記椎骨の中心線付近に存在する特定領域の各画素値に基づき、各椎体の体軸方向における海綿体領域を推定し、推定された各椎体の海綿体領域内において、特定領域の各画素値の特徴量を算出し、特徴量に基づき各椎体の海綿体領域の三次元中心を検出し、検出された各椎体の海綿体領域の三次元中心に基づいて、各椎体の体軸方向の両端の位置を算出することにより椎体位置を決定する。【選択図】図１
2009207727.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一本の椎骨の異なる位置の横断面を示す複数の医用画像から前記椎骨の中心線を求める椎骨中心線算出手段と、
前記複数の医用画像のそれぞれにおける前記椎骨の中心線付近に存在する特定領域の各画素値に基づき、各椎体の少なくとも体軸方向における海綿体領域を推定する海綿体領域推定手段と、
前記推定された各椎体の海綿体領域内において、前記特定領域の各画素値の特徴量を算出し、該特徴量に基づき各椎体の海綿体領域の三次元中心を検出する中心検出手段と、
前記検出された各椎体の海綿体領域の三次元中心に基づいて、各椎体の体軸方向の両端の位置を算出することにより椎体位置を決定する椎体位置決定手段とを備えたものであることを特徴とする椎体位置決定装置。
【請求項２】
前記中心検出手段が、海綿体領域であることが既知である領域を含む複数のサンプル画像における各画素の特徴量を予め機械学習することにより求め、前記特定領域の各画素の特徴量と前記機械学習により求められた特徴量とに基づいて前記特定領域の中に海綿体領域が含まれる程度を示すスコアを算出し、該スコアに基づいて前記海綿体領域の三次元中心を検出することを特徴とするものである請求項１記載の椎体位置決定装置。
【請求項３】
前記特定領域の各画素の特徴量が、被写体の体軸方向へ投影したエッジ強度の値を含むものであることを特徴とする請求項２記載の椎体位置決定装置。
【請求項４】
前記中心検出手段が、更に解剖学上の各椎体の体軸方向幅に関する範囲データを有し、前記範囲データと、前記スコアとに基づいて、前記海綿体領域の三次元中心を検出するものであることを特徴とする請求項２または３記載の椎体位置決定装置。
【請求項５】
一本の椎骨の異なる位置の横断面を示す複数の医用画像から前記椎骨の中心線を求め、
前記複数の医用画像それぞれにおける前記椎骨の中心線付近に存在する特定領域の各画素値に基づき、各椎体毎の海綿体領域を推定し、
前記推定された各椎体の少なくとも体軸方向における海綿体領域内において、前記特定領域の各画素値の特徴量を算出し、該特徴量に基づき各椎体の海綿体領域の三次元中心を検出し、
前記検出された各椎体の海綿体領域の三次元中心に基づいて、各椎体の体軸方向の両端の位置を算出することにより椎体位置を決定することを特徴とする椎体位置決定方法。
【請求項６】
コンピュータに、
一本の椎骨の異なる位置の横断面を示す複数の医用画像から前記椎骨の中心線を求める機能と、
前記複数の医用画像それぞれにおける前記椎骨の中心線付近に存在する特定領域の各画素値に基づき、各椎体の海綿体領域を推定する機能と、
前記推定された各椎体の海綿体領域内において、前記特定領域の各画素値の特徴量を算出し、該特徴量に基づき各椎体の海綿体領域の三次元中心を検出する機能と、
前記検出された各椎体の海綿体領域の三次元中心に基づいて、各椎体の体軸方向の両端の位置を算出することにより椎体位置を決定する機能を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は椎骨の検出処理に関し、特に医用画像における椎体の両端位置の自動検出に適した、椎体位置決定装置および方法並びにそのためのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、医療分野において、被写体を胸から足の付け根まで複数の切断位置でスキャンした複数の医用画像に基づいて、椎体の両端位置を自動的に算出することは、各椎体毎をセグメンテーションするのに欠かせない技術である。
【０００３】
そこで、複数の医用画像における椎体の両端位置を、計算機を用いて自動的に検出する処理が行われている。例えば、医用画像に対してモフォロージ演算を行うことにより、椎体終板と椎間を抽出し、椎体を分離する手法が特許文献１に提案されている。また、医用画像に対してモフォロージ演算を行うことにより、椎間部候補領域を検出し、検出された椎間部候補領域画素の投影値を用いて椎間領域を検出して、椎体を分離する手法が特許文献２に提案されている。
【特許文献１】“マルチスライスCT画像を用いた骨粗しょう症診断支援アルゴリズムの構築”,電信情報通信学会技術研究報告MI106,pp.25-28,2007.1.20
【特許文献２】“Using mathematical morphology for the anatomical labeling of vertebrae from 3D CT-scan images”, Computerized Medical Imaging and Graphics, Vol. 31, pp. 141-156, 2007
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記手法では、被写体が骨増殖症を患っている場合や、ＣＴ装置によって撮影するスライス間隔が大きい場合において、被写体の椎間部を検出することが困難となる。特に、被写体の胸椎の上部や頚椎において、椎間部はパーシャルボリューム効果によって、椎体終板と一体になり、典型的な「低ＣＴ領域」にならないので、椎体の両端位置を正確に検出することができないという問題があった。
【０００５】
そこで、本発明は、上記事情に鑑み、椎体は皮質領域（外側）と海綿体領域（内部）から構成されており、椎骨において海綿体領域は椎間部よりも占有率が高いため、椎間部より椎体の海綿体領域のほうがより安定的に検出できる。この点に着目し、椎体の両端位置の検出性能をより向上させることが可能な椎体位置決定装置および方法並びにそのため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】
【０００６】
本発明の椎体位置決定装置は、一本の椎骨の異なる位置の横断面を示す複数の医用画像から椎骨の中心線を求める椎骨中心線算出手段と、複数の医用画像のそれぞれにおける椎骨の中心線付近に存在する特定領域の各画素値に基づき、各椎体の少なくとも体軸方向における海綿体領域を推定する海綿体領域推定手段と、推定された各椎体の海綿体領域内において、特定領域の各画素値の特徴量を算出し、特徴量に基づき各椎体の海綿体領域の三次元中心を検出する中心検出手段と、検出された各椎体の海綿体領域の三次元中心に基づいて、各椎体の体軸方向の両端の位置を算出することにより椎体位置を決定する椎体位置決定手段とを備えたことを特徴とする。
【０００７】
「一本の椎骨の異なる位置の横断面」とは、一本の椎骨の異なる位置における、体軸方向に略直交する断面をいう。
【０００８】
「医用画像」は、画像診断用に供されるアキシャル画像等であり、例えば、放射線画像、ＣＴ画像、ＭＲＩ画像、ＲＩ画像、ＰＥＴ画像等が挙げられる。
【０００９】
また、「中心線付近に存在する特定領域」とは、中心線周辺に存在する中心線を通る領域を含む領域をいう。
【００１０】
「中心検出手段」は、例えば、海綿体領域であることが既知である領域を含む複数のサンプル画像における各画素の特徴量を予め機械学習することにより求め、特定領域の各画素の特徴量と機械学習により求められた特徴量とに基づいて特定領域の中に海綿体領域が含まれる程度を示すスコアを算出し、スコアに基づいて前記海綿体領域の三次元中心を検出するものであってもよい。更に解剖学上の各椎体の体軸方向幅に関する範囲データを有し、範囲データと、上記スコアとに基づいて、海綿体領域の三次元中心を検出するものであってもよい。
【００１１】
「特定領域の各画素の特徴量」は、例えば、被写体の体軸方向へ投影したエッジ強度の値を含むものであってもよい。
【００１２】
本発明の椎体位置決定方法は、一本の椎骨の異なる位置の横断面を示す複数の医用画像から椎骨の中心線を求め、複数の医用画像それぞれにおける前記椎骨の中心線付近に存在する特定領域の各画素値に基づき、各椎体の少なくとも体軸方向における海綿体領域を推定し、推定された各椎体毎の海綿体領域内において、特定領域の各画素値の特徴量を算出し、特徴量に基づき各椎体毎の海綿体領域の三次元中心を検出し、検出された各椎体の海綿体領域の三次元中心に基づいて、各椎体の体軸方向の両端の位置を算出することにより椎体位置を決定することを特徴とする。
【００１３】
本発明の椎体位置を決定するプログラムは、コンピュータに、一本の椎骨の異なる位置の横断面を示す複数の医用画像から前記椎骨の中心線を求める機能と、複数の医用画像毎における椎骨の中心線付近に存在する特定領域の各画素値に基づき、各椎体の少なくとも体軸方向における海綿体領域を推定する機能と、推定された各椎体の海綿体領域内において、特定領域の各画素値の特徴量を算出し、特徴量に基づき各椎体の海綿体領域の三次元中心を検出する機能と、検出された各椎体毎の海綿体領域の三次元中心に基づいて、各椎体の体軸方向の両端の位置を算出することにより椎体位置を決定する機能を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の椎体位置決定装置および方法並びにプログラムによれば、椎骨の中心線を求め、複数の医用画像それぞれにおける前記椎骨の中心線付近に存在する特定領域の各画素値に基づき、各椎体の少なくとも体軸方向における海綿体領域を推定し、推定された各椎体毎の海綿体領域内において、特定領域の各画素値の特徴量を算出し、特徴量に基づき各椎体の海綿体領域の三次元中心を検出し、検出された各椎体毎の海綿体領域の三次元中心に基づいて、各椎体の体軸方向の両端の位置を算出することで、椎体の両端の位置を安定的に検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面を参照して本発明の椎体位置決定装置１０の一実施形態について説明する。
【００１６】
図１は本発明の椎体位置決定装置１０の好ましい実施の形態を示すブロック図である。
【００１７】
なお、図１のような椎体位置決定装置１０の構成は、補助記憶装置（不図示）に読み込まれた椎体位置決定プログラムをコンピュータ（たとえばパーソナルコンピュータ等）上で実行することにより実現される。また、この椎体位置決定のプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記憶媒体に記憶され、もしくはインターネット等のネットワークを介して配布され、コンピュータにインストールされることになる。
【００１８】
椎体位置決定装置１０は、たとえばＣＴ画像により取得された医用画像に映し出された椎体の両端の位置を自動的に算出するものであって、画像取得手段１、椎骨中心線算出手段５、海綿体領域推定手段６、中心検出手段７、椎体位置決定手段８および表示手段９等を有している。
【００１９】
画像取得手段１は、たとえば図４に示すようなＣＴ画像により取得された医用画像を取得するものである。なお、画像取得手段１は、たとえばＣＴ画像のみならず、いわゆるＭＲＩ画像、ＲＩ画像、ＰＥＴ画像、Ｘ線画像等の医用画像を取得するものであってもよい。
【００２０】
椎骨中心線算出手段５は、一本の椎骨の異なる位置の横断面を示す複数の医用画像から前記椎骨の中心線を求めるものである。
【００２１】
椎骨中心線算出手段５は、複数の医用画像中の各画素の注目画素を基準として周辺領域を設定し、機械学習手法により生成された判別器を用いて、周辺領域を脊髄領域であるか否かを判別する脊髄領域検出手段２と、脊髄領域検出手段２により検出された複数の脊髄領域内の中心点により構成される脊髄中心線を椎骨の縦断面を示す縦断面画像中に生成し、脊髄領域検出手段２の判別器が、周辺領域を脊髄領域であると判別する程度を表す判別値を算出した際、判別値が所定値以上である周辺領域の基準となる注目画素を前記脊髄領域の中心点とする脊髄中心線生成手段３と、脊髄中心線生成手段３により生成された脊髄中心線と椎骨との位置関係に基づいて椎骨の中心線を求めるもの椎骨中心線決定手段５を備えるものである。
【００２２】
椎骨中心線決定手段５は、医用画像毎に、脊髄領域検出手段２により検出された脊髄領域内の中心点と脊椎領域を通り、かつ心臓部を通らない直線上の医用画像中の各画素の輝度値を抽出し、抽出された輝度値を持つ各直線により、たとえば図８に示すような縦断面画像を生成する縦断面画像生成手段（不図示）と、縦断面画像生成手段により生成された縦断面画像から所定の輝度値以上である二本の骨梁線を検出し、検出された二本の骨梁線に挟まれる脊椎領域を含む領域を椎骨として検出する椎骨領域検出手段（不図示）を備えるものである。
【００２３】
表示手段９は、医用画像を表示するモニタ、ＣＲＴ画面等である。
【００２４】
次に、以上の構成の椎体位置決定装置１０において行われる実施態様における処理について説明する。
【００２５】
図２は椎体位置決定装置の一連の処理フローチャートである。まず図２に示す如く、画像取得手段１により取得された一本の椎骨の異なる位置の横断面を示す複数の医用画像から脊髄中心線算出手段５が、椎骨の中心線を検出する（＃１）。
【００２６】
図３は、椎骨の中心線の検出の具体的な一連の処理フローチャートである。まず図３に示す如く、脊髄領域検出手段２が、脊髄領域を検出する（＃１０）。たとえば図４は、被写体を胸から足の付け根まで複数の切断位置で切断したときの各輪切の画像からなる医用画像（アキシャル画像）に置ける典型的な脊髄のＣＴ画像を示す。脊髄領域は明らかなパターンをもっているため、画像検出技術を用いて、医用画像から脊髄領域を安定的に検出することが可能となる。
【００２７】
脊髄領域の検出方法として、統合学習機械をつくる手法であるＡｄａｂｏｏｓｔに基づいたマシンラーニング手法を利用するものであることが考えられる。
【００２８】
脊髄領域を検出する手法を本発明の椎体位置決定装置における脊髄領域の検出に用いることができる。脊髄領域の追跡は、特徴点検出等の公知の手法や学習データに対してリサンプリングの際に重みを逐次的に更新し、できた機械を最後に学習機械に対する重みをつけることで、統合学習機械をつくる手法であるＡｄａｂｏｏｓｔに基づいたマシンラーニング手法を用いる。学習サンプル画像において、たとえば図５のように脊髄の領域の上下Ｐ１とＰ２の二点を指定し、その二点間の中心を中心とし、指定した二点間の距離の二倍の長さの四方形領域を関心領域とする。様々の患者のＣＴ画像の様々の位置（胸椎や腰椎）から切り取った四方形の領域のサイズを正規化し同じサイズに揃える。それらの関心領域を正の学習サンプルとする。
【００２９】
次に、脊髄領域検出手段２が、指定した領域から離れた領域からランダムに様々なサイズの四方形領域を切り出してサイズを揃え、負の学習サンプルとする。
【００３０】
次に、脊髄領域検出手段２が、正と負の学習サンプル画像に対して、例えば図６に示すように、ランダムに選択されたｎ組の画素ペアの値の組み合わせを特徴量とし、Ａｄａｂｏｏｓｔに基づいたマシンラーニング手法により、正と負のパターンを見分ける判別器を作成する。
【００３１】
脊髄領域を検出する際、医用画像を走査し、注目画素を中心とした様々なサイズの四方形領域を切り出し、図６に示すように特徴量を算出する。
【００３２】
それを学習段階で得られた判別器に入力し、判別値を求め、そのうちの最大値を注目画素のスコアとする。医用画像から、判別値が最大になる位置（画素）を検出し、脊髄領域の中心とする。
【００３３】
また、脊髄領域を検出する手法として、既知のテンプレートマッチング手法（例えば、参考文献１；特開２００２−１０９５４８号公報）やリングモデルを用いた画定手法（例えば、参考文献２；特開２００７−１１１５３３号公報）を本発明の画像処理装置における脊髄領域の検出に用いることができる。
【００３４】
次に、脊髄中心線生成手段３が、脊髄領域の中心点から脊髄中心線を生成する（＃１１）。中心点は、脊髄領域内の略真中に存在する所定の画素を設定する。必ずしも脊髄領域内の厳密な中心である必要はない。また、脊髄領域の周囲または所定の両端から略等距離にあるような点や、重心点を設定してもよい。
【００３５】
具体的には、ここで、前ステップで得られた複数の医用画像の脊髄領域の中心から滑らかな三次元である脊髄中心線を求める。脊髄中心線の算出手法としては、得られた脊髄領域の中心点に折れ線や曲線（多項式曲線、Ｂ−Ｓｐｌｉｎｅ曲線など）をフィッティングする手法（例えば、参考文献３；特開平６−１８９９３４号公報）がある。また、ランダムに幾つかのサンプルを抽出し最小二乗法をあてはめるＲＡＮＳＡＣ手法（例えば、参考文献４；M.A.Fischler and R.C.Bolles(June 1981).“Random Sample Consensus:A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography”.Comm.of the ACM 24:381-395）を用いても良い。
【００３６】
そして、脊髄中心線生成手段３が、検出された脊髄領域から中心点を設定する際に、得られた判別値（脊髄領域であると判別する程度を表す値であり、言い換えれば、脊髄領域のパターンらしさに相当する値である）を利用してもよい。その際、判別値がある閾値を越えた脊髄領域の中心点のみを選択し、上記脊髄中心線の算出手法により、脊髄領域の滑らかな三次元曲線を生成する。
【００３７】
なお、上述した脊髄中心線の算出手法を用いるに際し、判別値を、それぞれの脊髄領域の中心点の重み係数として使用してもよい。
【００３８】
次に、縦面画像生成手段が、断面画像を生成する（＃１２）。具体的には、上述した脊髄中心線の算出手法により算出された脊髄中心線をもとに、脊椎の中心線を算出するために、まず、各医用画像で得られた脊髄領域の中心を用いて、図７のように中心点を基準として、Ｙ軸から逆時計周りにα度傾いた直線上の医用画像中の各画素の輝度値を抽出し、抽出された輝度値を持つ各直線により縦断面画像を生成する。上記直線は、縦断面画像を生成する。また、心臓部は血管等が多く存在し、安定的なパターンではないため、上記直線は、中心点と脊椎領域を通り、かつ心臓部を通らないように設定してもよい。
【００３９】
椎骨検出手段は、縦断面画像における椎骨の境界線を検出する（＃１３）。具体的には、縦断面画像中に、脊髄中心線が一本の曲線となり、脊椎領域は脊髄中心線の左側に、二本のＣＴ値（画素値）の高い骨梁線とそれに囲まれたＣＴ値（画素値）の低い海綿骨領域が現れる。
【００４０】
椎骨検出手段は、椎骨の中心線と幅を算出する（＃１４）。具体的には、図７の曲線Ｌ３である脊髄中心線を用いて椎骨の中心線を算出する。まず、図７の縦断面画像に対し、Ｘ方向の差分を求める。脊椎領域の腹側のエッジ部で大きな正の差分値が得られ、その背側のエッジ部で大きな負な差分値が得られる。
【００４１】
椎骨検出手段は、脊髄中心線Ｌ３を線形変換し、脊椎領域の背側のエッジ線Ｌ２にフィッティングさせるために、式（１）を用いて、係線形変換数ａ及びｂを算出し、脊椎領域の背側のエッジ線Ｌ５を算出する。
【数１】
2009207727.tif 000003
【００４２】
腹側のエッジ曲線Ｌ１についても、同様な手法でエッジ曲線Ｌ４を求められる。
【００４３】
上記フィティングさせる手法は上記式に限るものではなく、縦断面画像の輝度値の勾配から直接曲線Ｌ４、Ｌ５を算出してもよい。
【００４４】
図８のように算出された曲線Ｌ４と曲線Ｌ５は、脊椎領域を含む椎骨の左右の境界線となる。そして算出された左右の境界線から、椎骨の中心線と幅を算出することが可能となる。
【００４５】
このように、本発明の一実施形態によると、医用画像中の脊髄中心線との位置関係に基づいて、椎骨の中心を正確に算出することができる（＃１）。
【００４６】
なお、上記実施形態においては、椎骨中心線決定手段４は、脊髄中心線生成手段３により生成された脊髄中心線と椎骨との位置関係に基づいて椎骨の中心線を求めるものであったが、ここで、医用画像を積層したものから構成されるボクセル画像を用いて、椎骨中心線を算出する処理について説明する。
【００４７】
縦断面画像生成手段は、脊髄領域検出手段２により検出された脊髄領域内の中心点とボクセル画像中の中心線を以下の式（２）のように定義した場合、図７のＰ３とＰ４を結ぶ断面により、上記ボクセル画像を切断した新たな縦断面画像を式（３）のように、表すことができる。
【数２】
2009207727.tif 000004
【数３】
2009207727.tif 000005
【００４８】
式（３）で用いられるθは図７のＰ３とＰ４を結ぶ断面の傾き角度であり、λは上記断面上の位置を示す。位置の範囲（λの範囲）は、医用画像の枠の範囲により決定される。
【００４９】
椎骨領域検出手段は、縦断面画像生成手段により生成された新たな縦断面画像から所定の輝度値以上である二本の骨梁線を検出し、検出された二本の骨梁線に挟まれる脊椎領域を含む領域を椎骨として検出するものである。
【００５０】
椎骨領域検出手段は、二本の骨梁線を求めるため、式（４）により新たな縦断面画像のエッジを求めることができる。
【数４】
2009207727.tif 000006
【００５１】
Δは小さい値であり、通常、一画素であるが、必ずしもこれに限るものではない。
【００５２】
また、椎骨領域検出手段は、式（４）で得られたエッジから、式（６）を用いて、背側の椎骨の壁にフィッティングすることを可能とし、式（７）を用いて、最小化から得られた最適パラメータを式（５）のように
【数５】
2009207727.tif 000007
【００５３】
すると、椎骨の背側のエッジ線である曲線Ｌ５を求めることができる。
【数６】
2009207727.tif 000008
【数７】
2009207727.tif 000009
【００５４】
また、椎骨領域検出手段７は、同様な手法で腹側のエッジ曲線Ｌ４を求められる。
【００５５】
図８のように算出された曲線Ｌ４と曲線Ｌ５は、脊椎領域を含む椎骨の左右の境界線となる。そして算出された左右の境界線から、椎骨の中心線と幅を算出することが可能となる。
【００５６】
このように、本発明の一実施形態からボクセル画像を用いて、医用画像中の脊髄中心線との位置関係に基づいて、椎骨の中心を正確に算出することができる（＃１）。
【００５７】
次に、海綿体領域推定手段６は、複数の医用画像それぞれにおける椎骨中心線算出手段５により求められた椎骨中心線付近に存在する特定領域の各画素値に基づき、各椎体の海綿体領域を推定する（＃２）。
【００５８】
海綿体領域推定手段６は、椎骨中心線算出手段５により求められた椎骨中心線周辺に存在する中心線を通る領域を含む領域の各画素を用いる。撮影された医用画像には、椎骨の病変や変形が表れている可能性があり、全体の医用画像を用いるよりも、特定領域だけを使うことでより安定的な特徴量が得られる。また、上述した特許文献１および特許文献２は最初に椎間部を抽出してセグメンテーションをおこなっているが、本発明は、比較的安定した画像パターンを示す海綿体領域を先に抽出し、それを用いて椎間部を求めるものである。
【００５９】
図９は、椎骨および椎体等を概念的に示したものである。図９に示される円筒Ｓ１は椎体を表し、円筒Ｓ１のサーフェースは椎体の側方の皮質部分に相当する。円柱の天板と底板はそれぞれ椎体の上下の終板に相当する。突起Ｓ２は骨増殖部分を表している。赤い円筒部分Ｔ１は、特定領域を積層したものを表している。
【００６０】
海綿体領域推定手段６は、その赤い円筒の部分Ｔ１のＣＴ値（画素値）を特定領域毎に（縦方向）和を特徴量として求めると、図９に示すようなグラフになる。
【００６１】
図９に示すグラフのように、パーシャルボリューム効果で椎間部が消失しているが、海綿体領域に対応するＣＴ値（画素値）の低いな領域（例えば、Ｋ１〜３）が現れる。また、椎骨領域全体を使う場合、突起Ｓ２の骨増殖部分の影響で、椎間部の谷が顕著ではなくなる可能性がある。
【００６２】
そこで、海綿体領域推定手段６は、重度な圧迫骨折の被写体を示す医用画像である場合、海綿体領域が潰され、ＣＴ値（画素値）の高い領域になる可能性があるので、特徴量としてＣＴ値（画素値）の和ではなく、体軸方向のエッジ特徴量を用いれば、圧迫骨折の場合の海綿体領域を検出することも可能である。
【００６３】
次に、中心検出手段７は、海綿体領域推定手段６により推定された各椎体の海綿体領域内において、特定領域の各画素値の特徴量を算出し、特徴量に基づき各椎体毎の海綿体領域の三次元中心を検出する（＃３）。
【００６４】
また、中心検出手段７は、海綿体領域であることを既知である領域を含む複数のサンプル画像における各画素の特徴量を予め機械学習することにより求め、特定領域の各画素の特徴量と、機械学習により求められた特徴量とに基づいて特定領域の中に海綿体領域が含まれる程度を示すスコアを算出し、スコアに基づいて前記海綿体領域の三次元中心を検出するものである。
【００６５】
上記特定領域の各画素値の特徴量は、例えば、ＣＴ値（画素値）自身、ＣＴ値（画素値）の和、エッジ強度の和、体軸エッジ強度の和、ローカル領域のＣＴ値（画素値）分布、ローカル領域の異なる位置のＣＴ値（画素値）の組み合わせ分布、ローカル領域の異なる位置のエッジ値の組み合わせ分布などが挙げられる。
【００６６】
中心検出手段７は、上記特定領域の各画素値の特徴量分布から、椎体の海綿体領域の三次元中心を検出するものである。例えば、上述したＡｄａｂｏｏｓｔに基づいたマシンラーニング手法を用いてもよい。この手法において、幾つかの学習症例から椎体の海綿体領域とそれ以外の領域学習サンプルとして切り出し、上記特定領域の各画素値の特徴量を計算し、学習させる。
【００６７】
中心検出手段７は、海綿体領域を検出するとき、脊椎中心線に沿ってローカル領域から同じく特徴量を計算し、Ａｄａｂｏｏｓｔに基づいたマシンラーニング手法により判別し、スコアを計算する。そのスコアから極大点（ピーク値）を求め、椎体の海綿体領域の三次元中心とする。
【００６８】
また、上述した特定領域の各画素値の特徴量やＡｄａｂｏｏｓｔに基づいたマシンラーニング手法により計算されたスコアを用いて、全体的な最適化手法により、椎体の海綿体領域の三次元中心を検出してもよい。
【００６９】
中心検出手段７は、更に解剖学上の各椎体の体軸方向幅に関する範囲データを有してもよい。中心検出手段７は、上記範囲データから椎骨の幅が一定の範囲にあり、頚椎から腰椎まで徐々に増加する解剖学の条件のもとに、上述した特定領域の各画素値の特徴量やＡｄａｂｏｏｓｔに基づいたマシンラーニング手法により計算されたスコラから全体的に解剖学の制約を最も満たすピーク又は谷を探索し、それらを用いて椎体を分離してもよい。
【００７０】
図１０は海綿体領域の三次元中心を検出する一連の処理フローチャートである。まず図１０に示す如く、海綿体領域領域検出手段７は、上記特定領域の各画素値の特徴量を体軸方向に投影する（＃２０）。海綿体領域領域検出手段７は、投影された特徴量から求められた上記スコアの初期（第一の）ピーク値を選択する（＃２１）。上記範囲データの条件を満たす他のピーク値を探索する（＃２２）。スコア値や上記範囲データから全体の評価値を算出する（＃２４）。上記評価値から、最大の評価値を記録する（＃２４）。
【００７１】
海綿体領域領域検出手段７は、未だ探索していないピーク値が存在する場合（＃２５；ＹＥＳ）、投影された特徴量から求められた上記スコアの初期（第一の）ピーク値を選択し直す。
【００７２】
一方、海綿体領域領域検出手段７は、未だ探索していないピーク値が存在しない場合（＃２５；ＮＯ）、上記記録された最大の評価値を出力する（＃２６）。
【００７３】
次に椎体位置決定手段８は、海綿体領域領域検出手段７により検出された各椎体の海綿体領域の三次元中心に基づいて、各椎体の体軸方向の両端の位置を算出することにより椎体位置を決定する（＃４）。
【００７４】
椎体位置決定手段８は、隣り合う二つの椎体の海綿体領域の三次元中心間の中間点をその二つの椎体の椎間部とする。その他の手法としては、上述した特徴量を用いて椎体を決定してもよい。具体的には、隣り合う二つの椎体の海綿体領域の三次元中心間のＣＴ値（画素値）の和（又はエッジ強度）の極大点を検出することによって、椎体の皮質部の位置を検出し、椎体の端を決める手法も用いても良い。
【００７５】
表示手段９は、椎体位置決定手段８により決定された椎体の端の位置の情報を用いて、セグメンテーションされた椎体を示す三次元医用画像等をモニタ、ＣＲＴ画面等で表示する。
【００７６】
このように、本発明によれば、椎骨の中心線を求め、複数の医用画像それぞれにおける前記椎骨の中心線付近に存在する特定領域の各画素値に基づき、各椎体の少なくとも体軸方向における海綿体領域を推定し、推定された各椎体の海綿体領域内において、特定領域の各画素値の特徴量を算出し、特徴量に基づき各椎体毎の海綿体領域の三次元中心を検出し、検出された各椎体の海綿体領域の三次元中心に基づいて、各椎体の体軸方向の両端の位置を算出することで、椎体の両端の位置を安定的に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】椎体位置決定装置における機能ブロック図
【図２】本発明の実施形態における一連のフローチャート
【図３】本発明の脊髄中心線の検出における一連のフローチャート
【図４】アキシャル画像の一例を示す図
【図５】椎骨周辺のアキシャル画像部分の一例を示す図
【図６】Ａｄａｂｏｏｓｔ処理に用いる特徴量の一例を示す概念図
【図７】アキシャル画像と、脊髄中心線に沿った縦断面画像の一例を示す図
【図８】椎骨の境界線を示す図
【図９】椎骨および椎体等を示した概念図
【図１０】本発明の海綿体領域の中心検出における一連のフローチャート
【符号の説明】
【００７８】
１    画像取得手段
２    脊髄領域検出手段
３    脊髄中心線生成手段
４    椎骨中心線決定手段
５    椎骨中心線算出手段
６    海綿体領域推定手段
７    中心検出手段
８    椎体位置決定手段
９    表示手段
１０  椎骨中心検出装置
【図１】
2009207727.tif 000010
【図２】
2009207727.tif 000011
【図６】
2009207727.tif 000012
【図９】
2009207727.tif 000013
【図１０】
2009207727.tif 000014
【図３】
2009207727.tif 000015
【図４】
2009207727.tif 000016
【図５】
2009207727.tif 000017
【図７】
2009207727.tif 000018
【図８】
2009207727.tif 000019