(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ディスプレー装置を介してウィンドウズフレームの形態にメニュー画面を提供する過程と、
コンピューターに連結された入力装置を介して入力されたユーザーの作業意思命令をコンピューター信号に変換してインタフェース部を介してイメージ処理プロセッサーに伝達する過程と、
インタフェース部を介して伝達された制御信号を分析する過程と、
ユーザーの制御信号によって該当イメージをローディング(Loading)してディスプレー装置を介して示す過程と、
インタフェース部を介してユーザーのイメージ処理制御信号の伝達を受取る過程と、
イメージ処理プロセッサーに内蔵されたアルゴリズムを読取って処理制御信号に該当するアルゴリズムを遂行する過程と、
アルゴリズムの遂行結果をディスプレー装置を介して示す過程と、
ユーザーの制御信号により算出された情報を所定のデータベースに蓄える過程とを含み、
前記イメージ処理プロセッサーで処理するアルゴリズムは、一般的なデジタル映像処理アルゴリズムと、臓器探索を処理する臓器探索アルゴリズムとを含み、
前記臓器探索アルゴリズムの中から、肝臓のイメージを抽出するためのアルゴリズムは、
映像の背景及び臓器を除いた筋肉層を除去する前処理過程(a−1)と、
臓器を構成する明暗値の範囲を推定し、肝臓実質を構成する部分の比率に対する単位面積当たり各明暗値等の比率に対するサンプルを抽出する過程(a−2)と、
各スライスで入力映像の人体の位置を決定し、人体内で肝臓と脾臓の大略的な位置を決定してこれらの追跡のための座標を獲得する位置探索過程(a−3)とを含む明暗値比率算出過程(A)と、
バイナリ映蔵をクロージングした後、平準化映像にサブトラクトして臓器に該当する部分の平準化映像を生成して平均値を算出する過程(b−1)と、
一つのメッシュ内で入力映像の明暗値の比率とサンプルから抽出した比率等を比較してその誤差によって生成された多数の誤差映像等を再度平準化映像にサブトラクトさせ平準化映像を生成して平均値比較を用いて抽出するテンプレート映像選択過程(b−2)と、
選択されたテンプレート映像をオープニングして拡大させ臓器の外郭線部分を表現する映像の抽出過程(b−3)とを含むテンプレート生成過程(B)と、
映像が有する元の情報の損失無しに自然的な外郭線の生成のためのバイナリ映像におけるサブトラクション過程(c−1)と、
画素と画素との間を認識して臓器の外郭線部分には影響を及ばさず臓器の内部だけを詰める、詰め過程(c−2)とを含む仕上げ過程(C)からなることを特徴とする医療映像処理方法。
【請求項２】
ディスプレー装置を介してウィンドウズフレームの形態にメニュー画面を提供する過程と、
コンピューターに連結された入力装置を介して入力されたユーザーの作業意思命令をコンピューター信号に変換してインタフェース部を介してイメージ処理プロセッサーに伝達する過程と、
インタフェース部を介して伝達された制御信号を分析する過程と、
ユーザーの制御信号によって該当イメージをローディング(Loading)してディスプレー装置を介して示す過程と、
インタフェース部を介してユーザーのイメージ処理制御信号の伝達を受取る過程と、
イメージ処理プロセッサーに内蔵されたアルゴリズムを読取って処理制御信号に該当するアルゴリズムを遂行する過程と、
アルゴリズムの遂行結果をディスプレー装置を介して示す過程と、
ユーザーの制御信号により算出された情報を所定のデータベースに蓄える過程とを含み、
前記イメージ処理プロセッサーで処理するアルゴリズムは、一般的なデジタル映像処理アルゴリズムと、臓器探索を処理する臓器探索アルゴリズムとを含み、
前記臓器探索アリゴリズムの中、肺癌の領域イメージを抽出するためのアリゴリズムは、
元のイメージのヒストグラムからすべてのピクセルのグレー値を一定オフセットだけスライディングさせ、明るいイメージに変換させるイメージヒストグラムスライディング過程(a−1)と、
スライディングされたイメージで所定のグレー値を基準にして該当基準値より暗いイメージピクセルを除去する胸部セグメンテーション過程(a−2)と、
胸部だけセグメンテーションされたイメージを全てのスケールに均等に分布するようにヒストグラム変換されたイメージを生成するイークォライゼーション(等化)過程(a−3)と、
胸部だけセグメンテーションされたイメージをグレーラベル値の頻度数を使用したヒストグラムを介して中間値を境に２つの領域で分離するイメージ変換過程(a−4)と、
変換されたイメージの外郭境界線だけを抽出して肺の領域で気管支イメージを除去するために遂行される境界線抽出過程(a−5)と、
抽出された境界線に沿って左・右肺イメージを気管支イメージから除去する境界線追跡過程(a−6)と、
元のイメージと追跡された境界線とのイメージを合成するイメージ合成過程(a−7)と、
左・右肺の内側と外側を認識するとき発生する誤差を減らすために追跡された境界線の厚さを調整する過程(a−8)と、
境界線の内側のピクセル値などを所定のグレー値に指定して左・右肺の内側と外側を認識する境界線詰め過程(a−9)とを含む肺セグメンテーション過程(A)と、
形態学的フィルターを使用して肺癌部分を肺の一部に含ませることができるように境界線イメージを拡張する過程(B)と、
肺部分だけセグメンテーションされたイメージを入力にして一定のグレーレベル値以上のピクセルを除去し、その中一定のピクセルサイズ以上のクラスターだけを肺癌候補者に選び出す過程(C)と、
肺癌候補者に選び出されたクラスターのヒストグラムを用いて各ピクセルに対する標準偏差を求める過程(D)と、
標準偏差値を分析して部分ボリュームと肺癌とを区別する肺癌抽出過程(E)を含むことを特徴とする医療映像処理方法。
【請求項３】
ディスプレー装置を介してウィンドウズフレームの形態にメニュー画面を提供する過程と、
コンピューターに連結された入力装置を介して入力されたユーザーの作業意思命令をコンピューター信号に変換してインタフェース部を介してイメージ処理プロセッサーに伝達する過程と、
インタフェース部を介して伝達された制御信号を分析する過程と、
ユーザーの制御信号によって該当イメージをローディング(Loading)してディスプレー装置を介して示す過程と、
インタフェース部を介してユーザーのイメージ処理制御信号の伝達を受取る過程と、
イメージ処理プロセッサーに内蔵されたアルゴリズムを読取って処理制御信号に該当するアルゴリズムを遂行する過程と、
アルゴリズムの遂行結果をディスプレー装置を介して示す過程と、
ユーザーの制御信号により算出された情報を所定のデータベースに蓄える過程とを含み、
前記イメージ処理プロセッサーで処理するアルゴリズムは、一般的なデジタル映像処理アルゴリズムと、臓器探索を処理する臓器探索アルゴリズムとを含み、
前記臓器探索アルゴリズムの中、造影剤を使用せずに撮影された腹部CT映像から腎臓イメージを抽出するためのアルゴリズムは、
単一スライス内の脊椎の明暗値の中、ピーク(peak)値を中心に一定のサイズの明暗値を持つ領域を腎臓に設定する過程(a-1)と、
閾値を基準に映像ピクセルを変換させバイナリ映像を生成する過程(a−2)と、
前記バイナリ映像で腎臓を構成する部分のピクセルの数とホールの数を認識して腎臓を構成する全体面積におけるホールの比率を算出する過程(a−3)と、
単位メッシュ内でホールの数と前記比率の相関関係による処理を介してメッシュ映像を生成する過程(a−4)と、
１つのピクセルと連結されたピクセルだけを格子方向に探索しながら腎臓を構成するピクセル等の座標値を基に腎臓の肺領域を抽出する過程(a−5)と、
肺領域が抽出された腎臓部分のメッシュイメージを拡大して隣り合うピクセルを四方に回りながらオープニングさせテンプレートを生成する過程(a−6)と、
テンプレート映像をバイナリ映像にサブトラクトさせ全体の映像の中テンプレート部分に属する部分の映像を抽出するサブトラクション過程(a−7)と、
サブトラクションされた腎臓イメージの内部に存在する小さいホールのピクセルとピクセルの間を認識して詰める、詰め過程(a−8)とを含む単一スライス処理過程(A)と、
前記単一スライス処理過程により処理された各スライスのピクセル毎に、入力された映像のピクセル値を全部加えて平均値を算出して重ねた映像を生成する過程(b−1)と、
重ねた映像のサイズより拡張されたテンプレート映像を各入力映像にサブトラクトさせテンプレートの外のピクセルを除去するノイズ除去過程(b-2)と、
オブジェクトの中で最も多いピクセルで構成されたオブジェクトだけを認識して抽出するオブジェクト抽出過程(b−3)とを含む全体スライス処理過程(B)とからなることを特徴とする医療映像処理方法。
【請求項４】
ディスプレー装置を介してウィンドウズフレームの形態にメニュー画面を提供する過程と、
コンピューターに連結された入力装置を介して入力されたユーザーの作業意思命令をコンピューター信号に変換してインタフェース部を介してイメージ処理プロセッサーに伝達する過程と、
インタフェース部を介して伝達された制御信号を分析する過程と、
ユーザーの制御信号によって該当イメージをローディング(Loading)してディスプレー装置を介して示す過程と、
インタフェース部を介してユーザーのイメージ処理制御信号の伝達を受取る過程と、
イメージ処理プロセッサーに内蔵されたアルゴリズムを読取って処理制御信号に該当するアルゴリズムを遂行する過程と、
アルゴリズムの遂行結果をディスプレー装置を介して示す過程と、
ユーザーの制御信号により算出された情報を所定のデータベースに蓄える過程とを含み、
前記イメージ処理プロセッサーで処理するアルゴリズムは、一般的なデジタル映像処理アルゴリズムと、臓器探索を処理する臓器探索アルゴリズムとを含み、
前記臓器探索アルゴリズムの中、胃の体積を算出するためのアルゴリズムは、
腹部CT映像の背景を除去し、臓器の明暗値の差異を極大化するために、映像を平準化する前処理過程と、
映像の内で食物で詰められた胃部分と空気で詰められた胃部分とに分けられて示す胃イメージに対して各ヒストグラムを生成して明暗値を分析し、ここに位置情報を利用して胃を抽出する探索過程と、
各ヒストグラムから抽出された胃領域を連結してくれる合わせ過程と、
抽出された胃の映像ヘッダに保管された情報を利用して胃の体積を算出する体積算出過程を含むことを特徴とする医療映像処理方法。
【請求項５】
ディスプレー装置を介してウィンドウズフレームの形態にメニュー画面を提供する過程と、
コンピューターに連結された入力装置を介して入力されたユーザーの作業意思命令をコンピューター信号に変換してインタフェース部を介してイメージ処理プロセッサーに伝達する過程と、
インタフェース部を介して伝達された制御信号を分析する過程と、
ユーザーの制御信号によって該当イメージをローディング(Loading)してディスプレー装置を介して示す過程と、
インタフェース部を介してユーザーのイメージ処理制御信号の伝達を受取る過程と、
イメージ処理プロセッサーに内蔵されたアルゴリズムを読取って処理制御信号に該当するアルゴリズムを遂行する過程と、
アルゴリズムの遂行結果をディスプレー装置を介して示す過程と、
ユーザーの制御信号により算出された情報を所定のデータベースに蓄える過程とを含み、
前記イメージ処理プロセッサーで処理するアルゴリズムは、一般的なデジタル映像処理アルゴリズムと、臓器探索を処理する臓器探索アルゴリズムとを含み、
前記臓器探索アルゴリズムの中造影剤を使用して撮影された腹部CT映像から肝臓のイメージを抽出するためのアルゴリズムは、
探索しようとする臓器である肝臓を構成する画素の集合からなるシード映像を生成する過程と、
前記シード映像の部分値を基準に単位メッシュサイズの中で入力映像の明暗値分布を比較して、ノイズ部分が含まらない臓器のメッシュ映像を形成する過程と、
肺領域内の一つの点を認識して、このピクセルと連結された全てのピクセルを探すことでノイズ領域を分離する領域分割過程と、
腎臓領域が含まれた血管領域から領域設定の基準値であるメッシュ映像の平均値までの明暗値を有する部分を肝臓の領域に含ませる１次抽出過程と、
前記１次抽出された映像の内部に存在する全てのホールを詰める２次抽出過程と、
バイナリ映像から抽出しようとする臓器の部分だけをサブトラクトするためのフレームとして使用されるテンプレートを生成する過程と、
ピクセルとピクセルの間を認識して臓器内部の小さいサイズのホールだけを詰める、詰め過程と、
腎臓が共に抽出された映像から腎臓を抽出する過程とを含むことを特徴とする医療映像処理方法。
【請求項６】
ディスプレー装置を介してウィンドウズフレームの形態にメニュー画面を提供する過程と、
コンピューターに連結された入力装置を介して入力されたユーザーの作業意思命令をコンピューター信号に変換してインタフェース部を介してイメージ処理プロセッサーに伝達する過程と、
インタフェース部を介して伝達された制御信号を分析する過程と、
ユーザーの制御信号によって該当イメージをローディング(Loading)してディスプレー装置を介して示す過程と、
インタフェース部を介してユーザーのイメージ処理制御信号の伝達を受取る過程と、
イメージ処理プロセッサーに内蔵されたアルゴリズムを読取って処理制御信号に該当するアルゴリズムを遂行する過程と、
アルゴリズムの遂行結果をディスプレー装置を介して示す過程と、
ユーザーの制御信号により算出された情報を所定のデータベースに蓄える過程とを含み、
前記イメージ処理プロセッサーで処理するアルゴリズムは、一般的なデジタル映像処理アルゴリズムと、臓器探索を処理する臓器探索アルゴリズムとを含み、
前記臓器探索アルゴリズムを利用してCT映像から脂肪のピクセル値を利用して体脂肪の体積及び体脂肪率を算出することを特徴とする医療映像処理方法。
【請求項７】
ディスプレー装置を介してウィンドウズフレームの形態にメニュー画面を提供する過程と、
コンピューターに連結された入力装置を介して入力されたユーザーの作業意思命令をコンピューター信号に変換してインタフェース部を介してイメージ処理プロセッサーに伝達する過程と、
インタフェース部を介して伝達された制御信号を分析する過程と、
ユーザーの制御信号によって該当イメージをローディング(Loading)してディスプレー装置を介して示す過程と、
インタフェース部を介してユーザーのイメージ処理制御信号の伝達を受取る過程と、
イメージ処理プロセッサーに内蔵されたアルゴリズムを読取って処理制御信号に該当するアルゴリズムを遂行する過程と、
アルゴリズムの遂行結果をディスプレー装置を介して示す過程と、
ユーザーの制御信号により算出された情報を所定のデータベースに蓄える過程とを含み、
前記イメージ処理プロセッサーで処理するアルゴリズムは、一般的なデジタル映像処理アルゴリズムと、臓器探索を処理する臓器探索アルゴリズムとを含み、
前記臓器探索アルゴリズムを利用してCT映像から筋肉のピクセル値を利用して骨格筋と平滑筋の各体積を計算し、その体積比を算出することを特徴とする医療映像処理方法。
【請求項８】
ディスプレー装置を介してウィンドウズフレームの形態にメニュー画面を提供する過程と、
コンピューターに連結された入力装置を介して入力されたユーザーの作業意思命令をコンピューター信号に変換してインタフェース部を介してイメージ処理プロセッサーに伝達する過程と、
インタフェース部を介して伝達された制御信号を分析する過程と、
ユーザーの制御信号によって該当イメージをローディング(Loading)してディスプレー装置を介して示す過程と、
インタフェース部を介してユーザーのイメージ処理制御信号の伝達を受取る過程と、
イメージ処理プロセッサーに内蔵されたアルゴリズムを読取って処理制御信号に該当するアルゴリズムを遂行する過程と、
アルゴリズムの遂行結果をディスプレー装置を介して示す過程と、
ユーザーの制御信号により算出された情報を所定のデータベースに蓄える過程とを含み、
前記イメージ処理プロセッサーで処理するアルゴリズムは、一般的なデジタル映像処理アルゴリズムと、臓器探索を処理する臓器探索アルゴリズムとを含み、
前記臓器探索アルゴリズムを利用してCT映像から骨のピクセル値を利用して硬骨と軟骨の各体積を計算し、その比率を算出することを特徴とする医療映像処理方法。
【請求項９】
前記臓器探索アルゴリズムにおける体積算出過程は、
１つのピクセルの面積×(((１番目スライス内の臓器のCT値の範囲の中から、１番目CT値を持つピクセルの数×臓器の該当比率+...+１番目スライス内の臓器のCT値の範囲中、最後番目CT値を持つピクセルの数×臓器の該当比率)+(最後番目スライス内の臓器のCT値の範囲の中、１番目CT値を持つピクセルの数×臓器の該当比率+....+最後番目スライス内の臓器CT値の範囲の中、最後番目CT値を持つピクセルの数×臓器の該当比率)×1/2+２番目スライスから最後番目から２番目のスライスに対して臓器のCT値の範囲の中、１番目CT値を持つピクセルの数×臓器の該当比率+...+臓器のCT値の範囲の中、最後番目CT値を持つピクセルの数×臓器の該当比率)×スライス間の間隔
の式から臓器の体積を算出することを特徴とする請求項１ないし請求項８のいずれか一項に記載の医療映像処理方法。
【請求項１０】
ディスプレー装置を介してウィンドウズフレームの形態にメニュー画面を提供する過程と、
コンピューターに連結された入力装置を介して入力されたユーザーの作業意思命令をコンピューター信号に変換してインタフェース部を介してイメージ処理プロセッサーに伝達する過程と、
インタフェース部を介して伝達された制御信号を分析する過程と、
ユーザーの制御信号によって該当イメージをローディング(Loading)してディスプレー装置を介して示す過程と、
インタフェース部を介してユーザーのイメージ処理制御信号の伝達を受取る過程と、
イメージ処理プロセッサーに内蔵されたアルゴリズムを読取って処理制御信号に該当するアルゴリズムを遂行する過程と、
アルゴリズムの遂行結果をディスプレー装置を介して示す過程と、
ユーザーの制御信号により算出された情報を所定のデータベースに蓄える過程とを含み、
前記イメージ処理プロセッサーで処理するアルゴリズムは、一般的なデジタル映像処理アルゴリズムと、臓器探索を処理する臓器探索アルゴリズムとを含み、
前記一般的なデジタル映像処理アルゴリズムは、医療映像の平滑化のためのアルゴリズムと、映像カラーリングのためのアルゴリズムとをみ、
前記臓器探索アルゴリズムにおける体積算出過程は、
１つのピクセルの面積×(((１番目スライス内の臓器のCT値の範囲の中から、１番目CT値を持つピクセルの数×臓器の該当比率+...+１番目スライス内の臓器のCT値の範囲中、最後番目CT値を持つピクセルの数×臓器の該当比率)+(最後番目スライス内の臓器のCT値の範囲の中、１番目CT値を持つピクセルの数×臓器の該当比率+....+最後番目スライス内の臓器CT値の範囲の中、最後番目CT値を持つピクセルの数×臓器の該当比率)×1/2+２番目スライスから最後番目から２番目のスライスに対して臓器のCT値の範囲の中、１番目CT値を持つピクセルの数×臓器の該当比率+...+臓器のCT値の範囲の中、最後番目CT値を持つピクセルの数×臓器の該当比率)×スライス間の間隔
の式から臓器の体積を算出することを特徴とする医療映像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はデジタル医療映像処理システム及びかかるシステムを利用した医療映像処理方法に関し、特に映像処理に関する専門知識のない医療人が医療映像から所望の結果を容易に得られる医療映像処理システム及び処理方法に適用して有効な技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
医療映像は、X線、CT(Computed Tomography、コンピュータ断層撮影)、MRI(Magnetic Resonance Imaging、磁気共鳴像)、超音波(Ultra Sound)等があり、人体の部位及び観察目的によって異なる映像資料が使用される。医療映像は人体の内部を非侵襲的に見ることができるので、診断、治療及び手術のための計画や方法を決定するのに重要な資料として活用される。このような医療映像に関する読取り及び診断は該当分野に関する専門的な知識と経験を具えている医療人によって行えるので客観的な判断根拠を提供できる付加的な情報の必要性が求められる。コンピューターを用いたデジタル映像資料の処理技法を医療映像資料に適用することにより、医療人が医療映像をより正確で、素早くに読取り及び診断できる客観的な判断根拠を提供することができる。このような医療映像資料の処理技法の開発は全世界的に急速に発展されており、より効率的で正確な処理技法などが開発されつつある。
【０００３】
映像資料から所望の結果を得るためには多くの段階の処理過程を経なければならない。医療映像は他の映像資料と異なる特性を有するので既存の開発された映像処理技法をそのまま適用することができず、医療人の専門知識を基にした新たなアルゴリズムを開発して適用できなければならない。このような新たなアルゴリズムなどはワークステーションのユニックス環境でテキスト形態の命令語を使用するように開発されている。従って、かかるアルゴリズムを適用して医療映像資料を処理するためには映像処理に関する専門知識とユニックス命令語などのコンピューターに関する基礎知識が必要である。さらに、今まで開発された映像処理システムグラフィックスユーザーインタフェースなどは一般的なデジタル映像処理技法だけを適用できるように開発されてきた。しかし、医療映像が一般映像と異なる処理方法を求めるので、かかる処理システムは効果的ではない。診断や治療のための映像資料はその資料が膨大なので、これらを一々一般的な映像処理技法を適用して所望の結果を得るためには多くの時間と努力が必要である。映像処理に関する専門知識のないユーザーが所望の結果を得ることは現実的に困難なことが多かった。
【０００４】
【発明が解決しょうとする課題】
本発明は映像処理に関する専門知識なしに医療映像処理を遂行できる医療映像処理システムを提供することを目的とする。
【０００５】
本発明の他の目的はウィンドウズ基盤のグラフィックスユーザーインタフェースを介して医療映像資料を分析し、所望の結果を得るためのアルゴリズムを具現できる医療映像処理システムを提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
このような目的を達成するための本発明による医療映像処理システムは、CT、MRI等の各種医療映像撮影装置から提供されるデジタル医療映像を医療映像データベースに蓄える医療映像取得サーバーと、前記医療映像取得サーバー及び複数のクライアントコンピューターにTCP/IPで連結されたイメージプロセッシングシステムを含むことを特徴とする。
【０００７】
本発明による医療映像処理システムの他の細部的な構成の特徴は前記イメージプロセッシングシステムが、クライアントコンピューターから提供されるユーザーの意思をコンピューター信号に転換して出力するユーザーインタフェース部と、前記ユーザーインタフェース部を介して提供されたプロセッシング制御信号に応じて医療映像情報制御アルゴリズムが内蔵されたプログラムを遂行して前記医療映像データベースから医療イメージを読取り前記ユーザー制御信号を遂行し、算出された結果を出力するイメージ処理プロセッサーと、前記イメージ処理プロセッサーから提供される信号の伝達を受取ってユーザーが認識できる形態で提供する出力装置を含むことである。
【０００８】
本発明による医療映像処理システムの細部的な構成の特徴は前記イメージ処理プロセッサーに内蔵されたイメージ処理プログラムが一般的なデジタル映像処理アルゴリズムと臓器探索を処理するアルゴリズムを含むことである。
【０００９】
本発明による医療映像処理方法はディスプレー装置を介してウィンドウズフレームの形態にメニュー画面を提供する過程と、コンピューターに連結された入力装置を介して入力されたユーザーの作業意思命令をコンピューター信号に変換してインタフェース部を介してイメージ処理プロセッサーに伝達する過程と、インタフェース部を介して伝達された制御信号を分析する過程と、ユーザーの制御信号に応じて該当イメージをローディング(Loading)してディスプレー装置を介して示す過程と、インタフェース部を介してユーザーのイメージ処理制御信号の伝達を受取る過程と、イメージ処理プロセッサーに内蔵されたアルゴリズムを読取り処理制御信号に該当するアルゴリズムを遂行する過程と、アルゴリズムの遂行結果をディスプレー装置を介して示す過程と、ユーザーの制御信号に応じて算出された情報を所定のデータベースに蓄える過程を含むことを特徴とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
以下、添付された図を参照して本発明による医療映像処理システム及び処理方法に関し、詳細に説明する。
【００１１】
医療映像処理システムのユーザーは大きく２つの部類に分けて考えられる。第１のユーザーは医療映像を診療及び医学研究目的で使用する医療人であって、これらは医学的な知識を基礎にして医学映像自体と処理された結果に関心を持ち、相対的にデジタル映像処理技法の適用に関してはあまり関心を持っていない。医療人のシステム使用目的は、より客観的で正確な情報を容易に得ることができ、結果をよりやさしく、多様な機能を利用して処理しようとする。
【００１２】
第２のユーザーは医学及び医療映像に関する専門知識のないコンピューターを利用したデジタル映像処理専門家であって、医療映像に関する効率的な新たなアルゴリズムを開発しようとする開発者である。これらは医療映像を画面を介して確認し、開発されたアルゴリズムを選択的に適用して映像ファイルに関するピクセル及び明暗値などの特性を容易に把握しようとする。医療映像は一般的なデジタル映像と異なる特性を有し、探そうとする臓器に応じて異なる特性を示す。従って、医療映像資料に関する一般的な特性は新たなアルゴリズムを開発するための重要な資料になる。開発者は新たなアルゴリズムを適用して得られた結果を医学及び医療映像に関する専門知識を持っている医療人を通じて検証を受け、医療映像処理システムに追加することによりシステムを継続的に拡張しようとする。
【００１３】
このような２部類のユーザーが共通的に所望の機能を遂行し、新たな要求事項を継続的に受容できるようにシステムが構成されなければならない。本発明による医療映像処理システムは、まず、ユーザーが基本的に所望の機能などを具現し継続的に拡張する客体志向方法論を使用して開発していく。
【００１４】
医療人のシステムに対する要求事項を整理すると次のとおりである。
１．所望の臓器を選択すると映像ファイルから臓器を抽出すること。
２．抽出された臓器の体積を求めることができること。
３．医療映像ファイルの明暗値範囲によって他の色相を選択することができること。
４．一般的なウィンドウズ基盤の使用環境を提供して使用方法に関する教育がなくても容易に使用できることである。
【００１５】
新たなアルゴリズム開発者のシステムに関する要求事項を整理すると次のとおりである。
１．医療映像ファイルの情報を容易に得ること、平滑化とヒストグラム資料を画面で確認して映像に関する資料を容易に得ること。
２．特定の臓器を抽出する一連のアルゴリズムなどを他の臓器抽出に容易に再使用できること。
３．開発された各々のアルゴリズムなどは独立的に新たな映像ファイルに容易に適用できること。
４．処理結果は新たな処理のためファイルで蓄えられ、次に再び使用できること。
５．新たに開発されたアルゴリズムはシステムに容易に追加してシステムを拡張できることである。
【００１６】
上記のような要求事項を満たせるために処理すべき問題点として次のような事項が考えられる。
【００１７】
第１は、医療映像ファイルの特性による問題である。医療映像ファイルは標準化された形式で構成されていないので、各装備に応じて異なる形式の資料で処理される。その例として、CT映像資料は撮影方法及び映像資料のサイズと暗号化キー、そして患者に関する情報を含んでおり、直接に映像処理技法を適用し難いので、これらをデジタル映像処理技法を適用しやすい標準的な映像ファイルに変換しなければならない。
【００１８】
第２は、グラフィックスユーザーインタフェース環境を提供するためのプログラムは一般的に構造が複雑なので医療映像を処理するプログラムと共に開発する場合、各々を独立的に抽象化し、一般化して各々のクラスで構成しなければならない。このようにカプセル化を介して最少限のインタフェースだけを提供することにより、相互の干渉を減らし、プログラムをより容易にデバッグし、開発されたシステムを容易に保持管理及び拡張することができる。本発明による医療映像処理システムは個人用コンピューターのウィンドウズ運営体制を基盤に開発されており、医療映像をウィンドウズ環境でグラフィックスに処理するためのシステムである。
【００１９】
【発明の実施の形態】
本発明による映像処理システムの構成は図１に示したとおりである。前記映像処理システムは、CT、MRI等の各種医療映像撮影装置から提供されるデジタル医療映像を医療映像データベースに蓄える医療映像取得サーバー100と、前記医療映像取得サーバー100及び複数のクライアントコンピューターにTCP/IPで連結されたイメージプロセッシングシステム200を含んでいる。
【００２０】
イメージプロセッシングシステム200は複数のクライアントコンピューターから提供されるユーザーの意思をコンピューター信号に転換して出力するユーザーインタフェース部210と、ユーザーインタフェース部210を介して提供されたプロセッシング制御信号に応じて医療映像制御アルゴリズムが内蔵されたプログラムを遂行して前記医療映像データベースから医療イメージを読取り前記ユーザー制御信号を遂行し、算出された結果を出力するイメージ処理プロセッサー220と、イメージ処理プロセッサー220から提供される信号の伝達を受取ってユーザーが認識できる形態で提供する出力装置230を含んでいる。
【００２１】
本発明による医療映像処理システムにより処理されるグラフィックスデータはウィンドウズに表現されるために連続的な一連の変化を経る。それで、グラフィックスデータの全ての資料がウィンドウズに見られなく活性化されたウィンドウズのサイズ及び画面の解像度によってデータを調節するようになる。
【００２２】
システムを構成するために必要なクラスは応用プログラムを基本的に大きく４つの客体で構成している。
【００２３】
第１；タイトルバー、システムメニュー、状態バー、スクロールバーなどを構成しているウィンドウズ（登録商標）領域、
第２；文字やグラフそして出力結果を示すクライアント領域、
第３；メモリにロードし、データを処理するデータ処理領域、
第４；上記列挙した３つの領域を統合的に管理する部分に分けられる。
【００２４】
これらの領域を中心にライブラリに登録されたクラスなどを用いてプログラムを作成しなければならない。医療映像を処理するためのプログラムはこれらのウィンドウズのメニューの駆動により同期化し、必要なダイアルログやウィンドウズを生成して必要な処理過程を経る。そして、処理された結果は画面を介してユーザーが確認できるようにする。このようなインタフェースの基本フレームとプログラムの拡張のために必要ないろんな画面などは標準化された客体を使用できるし、自然な客体志向方法論の適用が可能である。映像処理プログラムは映像において特性情報に関する静的構造と映像が持つ状態変化による行為を結合して１つの客体に構成することができる。映像処理のためのアルゴリズム適用もまた広い意味で映像客体の行為に定義できるが、継続的な開発アルゴリズムの拡張と保持管理側面で映像客体と分離することが複雑性を減らせるものと判断できる。さらに、各々のアルゴリズムを独立的な客体に分離して開発できるが、アルゴリズムの共通的な方法と属性に関する重複性を減少させる面でこれらを１つのクラスに定義することができる。
【００２５】
画面に表示された医療映像客体に関する処理を実行する場合、映像客体の状態変化は一般的なデジタル映像処理アルゴリズムを適用する場合と臓器探索を処理する場合で分けて考えられる。
【００２６】
デジタル映像処理アルゴリズムが客体の状態を変化させる場合は平滑化と色塗りを実行する場合である。平滑化を実行するとメモリにある映像データを平滑化アルゴリズムの実行によって変更し、これを画面に示すようになる。色塗りは蓄えられている映像は256レベルを有するグレー映像で映像データを変更しなくて、色を表現するためのパレット値を変更して画面に表示することにより、映像の色を決定するようになる。ヒストグラムは既存の映像データを読んで値を計算し、計算された結果によるデータをグラフで示すものであるので、メモリにある映像客体を直接変化させない。故に、現在の画面に示されている映像客体は自身のデータをそのまま保持しながらいつでも同じヒストグラムを示すことができる。ヒストグラムは画面映像が256段階のカラー若しくは白黒映像に対してどんな処理状態にある場合でも提供することができる。
【００２７】
臓器探索アルゴリズムは順次的に映像データに適用しなければならないので、決まった手順に従わない場合、予想の結果が期待できない。臓器探索アルゴリズムを適用する場合、一連のアルゴリズムを一度に全部適用して結果を得ることができるし、各段階別にアルゴリズムを適用して各結果を観察することができる。各段階別結果の観察のために先に説明した映像処理のための色彩変更及びヒストグラムを適用して映像の特性を把握することができるし、開発過程ではアルゴリズムの組合を変更して適用することが可能である。１つの映像客体はアルゴリズムが客体のデータを直接変化させたり或いは単純に客体のデータを示すために利用のみする。この場合、自身の状態を変化させたり、或いは変化させないで、演算を介して得られた結果を次の計算過程で使用できるように伝達するようになる。従って、自身のデータが直接に変更される場合を、他の状態に、データは変化しないでデータを用いて演算だけ遂行する場合、自身の状態を保持することで表現した。
【００２８】
医療映像処理システムのグラフィックスユーザーインタフェースはマイクロソフト社のビジュアルC++バージョン6.0を開発道具として個人用コンピューターの32ビット運営体制で(ウィンドウズ  NT  バージョン4.0、ウィンドウズ95そしてウィンドウズ98)実行できるように開発された。医療映像処理システムの基本アルゴリズムは、ワークステーションのユニックス(UNIX（登録商標）)環境でC言語で開発され、これをビジュアルC++に転換して使用した。ユーザーインタフェースのフレームはビジュアルC++から提供する基本フレームを使用して、商業的プログラムで一般的に使用するユーザーになじみのある形式のインタフェースを提供する。
【００２９】
従来の映像処理インタフェースは文字命令語を用いて各映像処理アルゴリズムを段階的に適用した。各段階毎に映像ファイルを開き、アルゴリズムを適用して映像を処理した後、処理されたイメージをファイルに蓄えて次の段階に使用できるようにした。このように処理されたイメージを確認するために画面からイメージを見られるプログラムを使って結果を見ることができた。しかし、本発明による映像処理システムはかかる各段階別に処理された映像をすぐ画面に示すことにより、別途の映像を見るために別のプログラムを使用する必要がないようにした。このように処理されて画面に示される映像をファイルに蓄えられるし、次の処理段階に利用できるため入出力によるシステムの負荷を減らし、貯蔵スペースを節約できるようにした。
【００３０】
図２は医療映像取得サーバー100に連結された医療映像データベースDBで処理すべき患者の目録を読取り選択する画面の例示図である。仮に、その患者が脳に異常があったり、患者の脳の映像情報を必要とする場合、図３で示すように該当患者の脳のイメージデータを読取る。本例示図は脳のプロトン映像とT2強調映像である。以後、クライアントが前記イメージから脳の白質と灰白質及び脳脊髄の分離映像を所望する場合、インタフェースを介して該当命令提供を受取ったイメージ処理プロセッサーでは該当命令を遂行できるアルゴリズムを駆動して図４におけるようにクライアントに処理結果を提供する。
【００３１】
図５は他の実施例を示した画面であって、患者の腹部CTイメージデータを読取り、肝臓と脾臓とを分離した後、擬似カラーリングを施した結果の画面である。今後、図６におけるようにクライアントが精密な手作業を遂行できるように機能を提供する。図７はまた他の実施例による画面例示図であって、胸部CTから肺と結晶性肺癌を抽出した場合の例示画面である。
【００３２】
本発明による医療映像処理方法は図８のフローチャートに示したとおりである。ユーザーの意思によってディスプレー装置を介してウィンドウズフレームの形態にメニュー画面を提供する(S10)。キーボードまたはマウスのようにコンピューターに連結された入力装置を介してユーザーの作業意思命令を受取りコンピューター信号に変換してインタフェースを介してイメージ処理プロセッサーに伝達する(S20)。イメージプロセッサーではインタフェースを介して伝達された制御信号を分析する(S30)。前記イメージプロセッサーにより分析されたユーザーの制御信号に応じて該当イメージをデータベースからローディングしてディスプレー装置を介して示す(S40)。以後、インタフェースを介してユーザーのイメージ処理制御信号の伝達を受取って(S50)、イメージ処理プロセッサーに内蔵されたアルゴリズムを読取り処理制御信号に該当するアルゴリズムを遂行する(S60)。アルゴリズムの遂行結果をディスプレー装置を介して示し(S70)、ユーザーの制御信号により算出された情報を所定のデータベースに蓄える過程(S80)からなっている。
【００３３】
イメージ処理プロセッサーで処理するアルゴリズムは一般的なデジタル映像処理アルゴリズムと臓器探索を処理するアルゴリズムを含んでなり、一般的なデジタル映像処理アルゴリズムは医療映像の平滑化のためのアルゴリズムと、映像カラーリングのためのアルゴリズムを含んでいる。
【００３４】
以下で本発明による医療映像イメージ処理システムを利用して種々な臓器のイメージを処理する例を各臓器別アルゴリズムの具現過程を介して示す。まず、肝臓のイメージを抽出するためのアルゴリズムは図９に示したように、大きく明暗値比率算出過程(A)とテンプレート生成過程(B)及び仕上げ過程(C)からなる。各過程の詳細な進行過程は次のとおりである。
【００３５】
明暗値比率算出過程(A)はさらに前処理過程(a−1)とサンプル抽出過程(a−2)及び位置探索過程(a−3)に分けられる。まず、前処理過程(a−1)は背景除去と筋肉層除去の２つの部分で構成される。映像から人体を除いた背景の黒い地を明暗値255の白い色で処理するようになる。殆どのCT映像には肝臓や脾臓と同一な明暗値を持ちながらこれらと隣接して位置する筋肉層が人体回りに沿って分布している。このような筋肉層は臓器を構成する画素の追跡するとき、臓器の一部に認識され臓器の正確な抽出を難しくし、結果的に追跡された臓器の体積に誤差をもたらすことがあるので、前以って除去した。除去方法は皮下脂肪層と肋骨部分を先に除去し、人体回りに残っている不規則な帯形態の筋肉組織を人体の周辺に沿ってその厚さを追跡して除去する。
【００３６】
明暗値の分布を調査するために臓器を構成する明暗値の範囲を推定し、肝臓実質を構成する部分の比率に関する単位面積当たり各明暗値などの比率に関するサンプルを抽出する。単位面積当たり各明暗値などの比率に関するサンプルを求める。
【００３７】
範囲決定と比率収集(a−2)過程は映像の背景及び臓器を除いた筋肉層を除去する前処理過程(a−1)と、臓器を構成する明暗値の範囲を推定する過程(a−2)と、各スライスで入力映像の人体の位置を決定し、人体内で肝臓と脾臓の大略的な位置を決定してこれらの追跡のための座標を獲得する位置探索過程(a−3)を含んでいる。
【００３８】
テンプレート生成過程(B)はバイナリ映像をクロージングした後、平準化映像にサブトラクト(subtract)して臓器に該当する部分の平準化映像を生成して平均値を算出する過程(b−1)と、１つのメッシュ内で入力映像の明暗値の比率とサンプルから抽出した比率等を比較してその誤差によって生成された多数の誤差映像等を再度平準化映像にサブトラクトさせ、平準化映像を生成して平均値比較を用いて抽出するテンプレート映像選択過程(b−2)と、選択されたテンプレート映像をオープニングして拡大させ、臓器の外郭線部分を表現する映像の抽出過程(b−3)を含んでいる。
【００３９】
仕上げ(C)過程は映像が有する元の情報の損実なしに自然な外郭線の生成のためのバイナリ映像におけるサブトラクション過程(c−1)と、画素と画素との間を認識して臓器の外郭線部分には影響を及ばさずに臓器の内部だけを詰める、詰め過程(c−2)からなっている。
【００４０】
そして、肺癌の領域イメージを抽出するためのアリゴリズムは、肺セグメンテーション過程(A)と、形態学的(morphological)フィルターを使用して肺癌部分を肺の一部に含ませることができるように境界線イメージを拡張する過程(B)と、肺部分だけセグメンテーションされたイメージを入力にして一定のグレーレベル値以上のピクセルを除去し、その中、一定のピクセルサイズ以上のクラスター(cluster)だけを肺癌候補者に選び出す過程(C)と、肺癌候補者に選び出されたクラスターのヒストグラムを用いて各ピクセルなどに関する標準偏差を求める過程(D)と、標準偏差値を分析して部分ボリュームと肺癌とを区別する肺癌抽出過程(E)とを含んでいる。
【００４１】
図１０はその進行過程を詳細に示したフローチャートである。前記肺セグメンテーション過程(A)は元のイメージのヒストグラムからすべてのピクセルのグレー値を一定オフセットだけスライディングさせ、明るいイメージに変換させるイメージヒストグラムスライディング過程(a−1)と、スライディングされたイメージで所定のグレー値を基準にして該当基準値より暗いイメージピクセルを除去する胸部セグメンテーション過程(a−2)と、胸部だけセグメンテーションされたイメージを全てのスケールに均等に分布するようにヒストグラム変換されたイメージを生成するイークォライゼーション(等化)過程(a−3)と、胸部だけセグメンテーションされたイメージをグレーレベル値の頻度数を使用したヒストグラムを介して中間値を境に２つの領域に分離するイメージ変換過程(a−4)と、変換されたイメージの外郭境界線だけを抽出して肺の領域で気管支イメージを除去するために遂行される境界線抽出過程(a−5)と、抽出された境界線に沿って左・右肺イメージを気管支イメージから除去する境界線追跡過程(a−6)と、元のイメージと追跡された境界線とのイメージを合成するイメージ合成過程(a−7)と、左・右肺の内側と外側を認識するとき発生する誤差を減らすために追跡された境界線の厚さを調整する過程(a−8)と、境界線の内側のピクセル値などを所定グレー値に指定して左・右肺の内側と外側を認識する境界線詰め過程(a−9)からなっている。
【００４２】
一方、造影剤を使用しないで撮影された腹部CT映像から腎臓イメージを抽出するためのアルゴリズムは単一スライス処理過程(A)と全体スライス処理過程(B)からなっている。
【００４３】
図１１はその進行過程をより詳細に示したフローチャートである。単一スライス処理過程(A)は単一スライス内の脊椎の明暗値の中ピーク値を中心に一定のサイズの明暗値を有する領域を腎臓に設定する過程(a−1)と、閾値を基準に映像ピクセルを腎臓の組織は"0"で、ホールは"255"の明暗値に変換させバイナリ映像を生成する過程(a−2)と、前記バイナリ映像で腎臓を構成する部分のピクセルの数とホールの数を認識して腎臓を構成する全体面積におけるホールの比率を算出する過程(a−3)と、単位メッシュ内でホールの数が前記比率以上であるとメッシュに含まれた全てのピクセルなどを"255"で処理し、ホールの数が前記比率より小さいと全て"0"で処理してメッシュ映像を生成する過程(a−4)と、１つのピクセルと連結されたピクセルだけを格子方向に探索しながら腎臓を構成するピクセル等の座標値を基に腎臓の肺領域を抽出する過程(a−5)と、肺領域が抽出された腎臓部分のメッシュイメージを拡大して隣り合うピクセルを四方(上、下、左、右)に回りながらオープニングさせテンプレートを生成する過程(a−6)と、オープニングされたテンプレート映像をバイナリ映像にサブトラクトさせ全体の映像の中、テンプレート部分に属する部分の映像を抽出するサブトラクション過程(a−7)と、サブトラクションされた腎臓イメージの内部に存在する小さいホールのピクセルとピクセルの間を認識して詰める、詰め(filling)過程(a−8)からなっている。
【００４４】
前記全体スライス処理過程(B)は単一スライス処理過程(A)により処理された各スライスのピクセル毎に、入力された映像のピクセル値を全部加えて平均値を算出して重ねた映像を生成する過程(b−1)と、重ねた映像のサイズより拡張されたテンプレート映像を各入力映像にサブトラクトさせテンプレートの外のピクセルを除去するノイズ除去過程(b−2)と、オブジェクトの中で最も多いピクセルから構成されたオブジェクトだけを認識して抽出する肺領域抽出を介したノイズ除去過程(b−3)とを含んでいる。
【００４５】
胃の体積を算出するためのアルゴリズムは、図１２に示したように、腹部CT映像に背景を除去し、臓器に明暗値の差異を極大化するために映像を平準化する前処理過程(a)と、 映像の内で食物で詰められた胃部分と空気で詰められた胃部分とに分けられて示す胃イメージに関して各ヒストグラムを生成して(b−1)明暗値を分析し(b−2)、ここに位置情報を利用して胃を抽出する(b−3)探索過程(b)と、各ヒストグラムから抽出された胃領域を連結してくれる合わせ過程(c)と、抽出された胃の映像ヘッダに蓄えられた情報を利用して胃の体積を算出する体積算出過程(d)とを含んでいる。
【００４６】
造影剤を使用して撮影された腹部CT映像から肝臓のイメージを抽出するためのアルゴリズムは、図１３のフローチャートに示したようになる。
【００４７】
探索しようとする臓器である肝臓を構成する画素の集合でなったシード(seed)映像を生成する過程(S1)と、前記シード映像の部分値を基準に単位メッシュサイズの中で入力映像の明暗値分布を比較して、ノイズ部分が含まれない臓器のメッシュ映像を形成する過程(S2)と、肺領域内の１つの点を認識してこのピクセルと連結された全てのピクセルを探すことでノイズ領域を分離する領域分割過程(S3)と、腎臓領域が含まれた血管領域から領域設定の基準値であるメッシュ映像の平均値までの明暗値を有する部分を肝臓の領域に含ませる１次抽出過程(S4)と、前記１次抽出された映像の内部に存在する全てのホールを詰める２次抽出過程(S5)と、バイナリ映像から抽出しようとする臓器の部分だけをサブトラクトするためのフレームに使用されるテンプレートを生成する過程(S6)と、ピクセルとピクセルの間を認識して臓器の内部の小さいサイズのホールだけを詰める、詰め過程(S7)と、腎臓が共に抽出された映像から腎臓を抽出する過程(S8)とを含んでいる。
【００４８】
さらに、本発明による医療映像処理システムを用いて図１４に示したように医者間の意見を交換できるようにすることにより、誤診発生率を減らせるようになる。以上で説明した臓器別アルゴリズムを遂行した結果映像を多数の医者たちが各自のコンピューター端末機に連結されたディスプレー装置を介して提供を受ける。医者たちは自身のコンピューター端末機に連結された入力装置(キーボード、マウス等)を利用してグラフィックスに表示したり文字入力を介して意見を交換できる。画像カメラとマイク及びスピーカが設置された場合には患者の画像イメージと音声情報が交換されられる。このようなシステムを介して本医療映像処理システムに接続したクライアント(医者)の会議を通じてアルゴリズムの遂行結果による映像をみながら個人の意見を交換することにより、誤診の発生率が少なくなりうる。この際、提供される医療映像情報は特定の臓器の抽出前後の２次元医療映像(CT、MRI、USなど)を３次元の形態に提供でき、３次元映像をいろんな角度で２次元形態に示すことができる。
【００４９】
本医療映像処理システムの拡張された実施例によればコンピューター断層撮影装置(CT)で撮影したイメージデータから筋肉や体脂肪または骨の体積測定が可能である。
【００５０】
体脂肪の位置と体積そして比率を正確に測定するのは美的理由ばかりでなく、健康上の理由からもかなり重要である。現在まで体脂肪の正確な測定はCTやMRIを利用する方法であると知られている。しかし、MRIは放射線の危険のない長所があるにもかかわらずCTより価格が高く、体脂肪を示す映像資料の値が状況によって変化でき、正確な体脂肪の測定が難しいという短所がある。しかし、CTの技術が発達して１回測定時の放射線の量を大いに減らしたので専門家らは人体には殆ど害がないと言っている。さらに、CTはどんな状況においても何人を測定しても体脂肪値が一定になるので正確な体脂肪の位置と体積そして比率を測定できるという長所がある。従って、本発明ではCTを利用して撮影した映像を利用する。
【００５１】
本発明による方法を用いてCTを介して撮影したイメージから腹部と足の体脂肪を正確に測定することができる。もちろん他の部位もCTを利用してその部位の体脂肪を正確に測定することができる。
【００５２】
図１５は本発明によるCT情報を利用した体脂肪の体積算出方法の進行過程を示したフローチャート図である。
【００５３】
CTを用いて得た腹部と足のデジタル医療映像(Digital Imaging and Communication in Medicine ; DICOM)ファイルはヘッダ情報と映像情報から構成されている。この中から、映像情報をPGM(Portable Grey Map、ポータブルグレーマップ)ファイルに変換する。ヘッダ情報は測定した人の固有番号と性別、年齢、各ピクセルのサイズ、スライス間の間隔などの情報を持ってあり、PGMファイルに変換された映像情報は多数個のスライスから構成されているが、１スライスは２次元形態のピクセルなどから構成されている。CT映像がフィルムからなっている場合、フィルムスキャナを用いてPGMファイルに変換する。この場合、ヘッダ情報はフィルム内で探してキーボードなどの入力装置を介して入力しなければならない(S151過程)。
【００５４】
PGM映像で体脂肪の値を有するピクセルなどを探して特定な色で表示する。ここで、体脂肪のピクセルのCT値を256グレーレベルで示すと79〜87であり、ユーザーが必要の時修正できるように図１６におけるようにグラフィックスユーザーインタフェース機能を提供する。さらに、体脂肪の色は予め黄色で決定されているが、これも必要の時、ユーザーが変えられるようにGUIを提供する(S152過程)。
【００５５】
体脂肪のピクセル値は体脂肪が異なる成分(例えば、筋肉)と混合されている時、その混合された比率により異なるように示されるので、１つの値でない、多数の値に現われる。従って、純粋な体脂肪のピクセル値を知り、純粋な筋肉のピクセル値をわかれば、体脂肪の値と体脂肪の比率との関係を知ることができる。例えば、純粋な体脂肪の値が81であり、純粋な筋肉の値が91であると、体脂肪が80%、筋肉が20%ずつ混合されたピクセル値は83となる。純粋な体脂肪のピクセル値と純粋な筋肉のピクセル値は純粋な体脂肪と純粋な筋肉があると判断される足の該当部分から知ることができる。各スライスにおける体脂肪と他の成分との混合比率に従って異なるように示される体脂肪のピクセルが有するCT値(256グレーレベル)に該当するピクセルの数及び該当比率値を任意の記憶場所に蓄える(S153過程)。
【００５６】
従って、このような体脂肪の値と体脂肪の比率との関係を利用してより正確な体脂肪の体積を計算することができる。その計算式は次のとおりである。
【００５７】
体脂肪の体積計算、式（１)は体脂肪のピクセル値の範囲にある全てのピクセルが100%体脂肪だと仮定した式であり、式（２)は体脂肪の各値が該当比率の体脂肪を含んでいると仮定した式である(S154過程)。
【００５８】
V    : 特定の臓器の体積
PA   : １つのピクセルの面積
Psi  : スライスiにおけるピクセルの数(1≦i≦n)
Pj   : 特定の臓器ピクセル値jに対する特定の臓器の比率(Fs≦j≦Fe)
Psij : スライスiにおける体脂肪のピクセル値jのピクセルの数
Ds   : スライス間の間隔
Fs   : 特定の臓器のピクセル範囲の開始の値
Fe   : 特定の臓器のピクセル範囲の終値
【００５９】
【数１】
0003838954.tif 000002
【００６０】
【数２】
0003838954.tif 000003
ユーザーにこのような体脂肪の比率を視覚的に提供するため初期の体脂肪の色である黄色またはユーザーが選択した色の彩度を選択して彩度が最も高い色を100%体脂肪の色にし、体脂肪の比率が減少することにより彩度を低く選択する。この時、必要な場合彩度の変化の代わりに体脂肪の比率によって色相を異にして選択することもできる(S155過程)。
【００６１】
ユーザーが腹部内に閉曲線で特定の臓器または内部の臓器などを選択するとその特定の臓器または内部の臓器などに含まれている体脂肪を残りの腹部体脂肪と区別して、各々の体脂肪の体積と比率を計算して図１７aまた図１７bにおけるように腹部の映像及び足の映像での体脂肪の体積と比率を計算してユーザーが認識できるように示す。さらに、図１８に示すように体脂肪の比率により色相を異にしてパレットと共にピクセルを示す。
【００６２】
体脂肪測定と同じ方法で筋肉のピクセル値から筋肉の体積と比率を正確に計算することができる。従って、同じ体重であっても体脂肪と筋肉の比率を計算した結果、異なり得るし、この比率は肥満の程度を示す。
【００６３】
上記の体積計算式（１)によって豚CT映像で図１９におけるように元の映像から平滑化を経て抽出された肝臓の体積を計算した結果1057.972mlであり、図２０における実際の豚の肝臓の体積が1055mlであったので、体積計算式の正確性を確認することができた。
【００６４】
【発明の効果】
以上、説明したように、本発明による医療映像処理システムはデジタル映像処理のための専門人力の助けを受けなくても医療人が直接映像処理をすることができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による医療映像処理システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明による映像処理画面の例示図である。
【図３】本発明による映像処理画面の例示図である。
【図４】本発明による映像処理画面の例示図である。
【図５】本発明による映像処理画面の例示図である。
【図６】本発明による映像処理画面の例示図である。
【図７】本発明による映像処理画面の例示図である。
【図８】本発明による医療映像処理方法の進行過程を示したフローチャートである。
【図９】本発明による医療映像処理方法に遂行される臓器別処理アルゴリズムを示したフローチャートである。
【図１０】本発明による医療映像処理方法に遂行される臓器別処理アルゴリズムを示したフローチャートである。
【図１１】本発明による医療映像処理方法に遂行される臓器別処理アルゴリズムを示したフローチャートである。
【図１２】本発明による医療映像処理方法に遂行される臓器別処理アルゴリズムを示したフローチャートである。
【図１３】本発明による医療映像処理方法に遂行される臓器別処理アルゴリズムを示したフローチャートである。
【図１４】本発明による医療映像処理システムを利用した会議機能を示した例示図である。
【図１５】本発明の実施例によるCT情報を利用した体脂肪の体積算出過程を示したフローチャートである。
【図１６】本発明に基づいて提供されるGUI例示図である。
【図１７ａ】腹部及び足の体脂肪の抽出例示図である。
【図１７ｂ】腹部及び足の体脂肪の抽出例示図である。
【図１８】臓器比率によって色相を異にしてパレットと共にピクセルを示した例示図である。
【図１９】豚のCT映像から肝臓体積を算出するための例示図である。
【図２０】実際の豚の映像肝臓イメージである。
【符号の説明】
１００  医療映像取得サーバー
２００  イメージプロセッシング
２１０  インタフェース部
２２０  イメージ処理プロセッサー
２３０  出力装置
【図１】
0003838954.tif 000004
【図２】
0003838954.tif 000005
【図３】
0003838954.tif 000006
【図４】
0003838954.tif 000007
【図５】
0003838954.tif 000008
【図６】
0003838954.tif 000009
【図７】
0003838954.tif 000010
【図８】
0003838954.tif 000011
【図９】
0003838954.tif 000012
【図１０】
0003838954.tif 000013
【図１１】
0003838954.tif 000014
【図１２】
0003838954.tif 000015
【図１３】
0003838954.tif 000016
【図１４】
0003838954.tif 000017
【図１５】
0003838954.tif 000018
【図１６】
0003838954.tif 000019
【図１７ａ】
0003838954.tif 000020
【図１７ｂ】
0003838954.tif 000021
【図１８】
0003838954.tif 000022
【図１９】
0003838954.tif 000023
【図２０】
0003838954.tif 000024