JP2006198060A - 画像処理方法および画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】観察部位の形態情報と機能情報との対応を直感的に把握することができる画像処理方法を提供する。
【解決手段】観察対象の器官の形状と、比較検討したい機能情報を一画面上に表示する。すなわち、（ａ）に示すような観察対象の器官の形状画像であるＣＴ原画像に、（ｂ）に示すような脳血流量（CBF, cerebral blood flow）をディスプレイスメントマップで表示した機能画像、および、（ｃ）に示すような血液の平均組織通過時間（MTT, mean transit time）をカラーマップで表示した機能画像を統合し、（ｄ）に示すような画像を表示する。これによれば、機能異常を示す領域の重複部分を１つの画像で観察することができるので、病変部を迅速に発見することができる。
【選択図】 図１

Description

本発明は、医療画像の画像処理方法および画像処理プログラムに関する。

医療画像技術の進歩により、医療画像として、医療画像装置から直接得られる形態画像以外にも、機能画像として血流や組織変異を表示する画像、あるいは病変部を強調した画像などが存在する。これらの画像には、磁気共鳴映像装置（ＭＲＩ）の拡散強調画像（DWI: diffusion weighted imaging）や灌流（perfusion）画像、核医学診断装置（PET: Positron Emission Tomography）等の異種画像との重ね合わせ（fusion）、心壁の運動等を計算した画像が含まれる。

これらは、独立した画像として表示することもできるが、重ね合わせて表示することによって病変部の位置がより明確に判別でき、より効果的な診断が可能となる。このような重ね合わせは単純スライス画像やＭＰＲ画像でも行われており、従来、機能情報は、色相として追加されることが多かった。

ここで機能情報とは、例えば、灌流画像（perfusion）によって表示可能な血流、心壁の動きベクトルや動き量、ｆＭＲＩ（機能的ＭＲＩ）によって表示可能な脳機能、ＰＥＴによって表示可能な組織活動量など、観察対象の組織の性質に関わる情報をいう。また、機能情報を表示する画像を機能画像という。

また、形態情報とは、主にコンピュータ断層撮影装置（ＣＴ）画像やＭＲＩ画像によって得られる組織の位置や形態を表現する情報をいい、形態情報を表示する画像を形態画像という。

図７は、従来の医療画像表示方法（１）を説明するための図を示す。この医療画像表示方法では、ＣＴ装置やＭＲＩ装置によって得られた原画像上に、例えば病変部を示す機能情報をカラーマップ（Colormap）で表示する。すなわち、図７（ａ）に示す脳のＣＴ原画像（形態画像）と、図７（ｂ）に示す脳機能マップ（機能画像）が統合され、図７（ｃ）に示すような、脳機能カラーマップが表示される。

図８は、この医療画像表示方法による表示例を示す。この場合は、図８（ａ）に示すＣＴ画像と図８（ｂ）に示すＰＥＴ画像を重ね合わせ、図８（ｃ）に示すようなフュージョン（fusion）画像を得ることができる。

しかしながら、この医療画像表示方法では、機能情報を色相として追加しているので、複数の機能情報を同時に表示することが困難である。すなわち、形態画像と単一の機能画像しか一度に表現することができない。また、この従来の医療画像表示方法にあっては、機能情報と形態情報が同一の画素上で表現されるので広範囲に色情報が設定された場合、濃淡情報が色情報に埋没し観察者にとって判断が難しくなると言う欠点があった。さらに、形態情報がカラー画像で与えられた場合には更に機能情報として色情報を追加することは妥当ではない。

図９は、従来の医療画像表示方法（２）を説明するための図である。この医療画像表示方法では、複数の異なる機能画像を並べて表示する。例えば、図９（ａ）に示すＣＴ原画像に、図９（ｂ）に示す脳血流量（CBF, cerebral blood flow）を表わす機能画像、および図９（ｃ）に示す血液の平均組織通過時間（MTT, mean transit time）を表わす機能画像を並べて表示する。図１０は、この医療画像表示方法による表示例であり、ＣＴ脳灌流画像を示す。

しかしながら、この医療画像表示方法では、複数の異なる機能画像を見比べるための熟練が必要であり、詳細な比較を行って診断することが困難である。また、症状の原因や場所の特定が困難である。

なお、公知文献に、機能情報や病巣を原画像に重ね合わせて表示するもの（例えば、特許文献１，２，３参照）、また、異なる機能情報（異なるモダリティ画像）を並べて同期表示するもの（例えば、特許文献４，５，６参照）がある。

特開2003-190134号公報 特開平10-127623号公報 米国特許第6,747,665号明細書 特開2000-185036号公報 特開平10-137190号公報 米国特許第5,954,650号明細書

本発明は、上記従来の事情に鑑みてなされたものであって、観察部位の複数種類の情報の対応を直感的に把握することができる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している。

本発明の画像処理方法は、ボリュームデータから抽出した観察対象の第一の情報に、前記観察対象の第二の情報を奥行き表現を用いて合成して医療画像を生成するステップと、生成した医療画像を出力するステップと、を有する。また、本発明の画像処理方法は、前記第一の情報が形態情報であり、前記第二の情報が機能情報であるものである。

上記構成によれば、ボリュームデータから抽出した観察対象の第一の情報に、前記観察対象の第二の情報を奥行き表現を用いて合成して医療画像を生成することにより、画像の平面上だけでなく奥行き方向にも情報を持たせることができる為、例えば第一の情報が形態情報であり、前記第二の情報が機能情報であり機能情報が奥行き情報として表現された場合、特に同一の機能情報値を持つ範囲では奥行き情報は機能情報値の変化する輪郭部分でのみ顕在化するので形態情報を損なわずにより観察が容易になるという特徴がある。したがって、観察部位の第一の情報（形態情報）と第二の情報（機能情報）との対応を直感的に把握することができる。

また、本発明の画像処理方法は、前記医療画像を生成するステップが、ディスプレイスメントマップを用いて前記第二の情報を合成するものである。また、本発明の画像処理方法は、前記医療画像を生成するステップは、バンプマップを用いて前記第二の情報を合成するものである。

また、本発明の画像処理方法は、前記医療画像を生成するステップが、ＭＰＲ画像又はＣＰＲ画像を用いて医療画像を生成するものである。

また、本発明の画像処理方法は、前記医療画像を生成するステップが、第三の情報を色相情報として合成するものである。

また、本発明の画像処理方法は、前記医療画像を生成するステップが、前記第一の情報を、濃淡を含む色情報による形態情報として表現するものである。

また、本発明の画像処理方法は、前記奥行き表現をＧＵＩで動的に変更するステップを有する。

また、本発明の画像処理方法は、前記第一の情報もしくは第二の情報を変化させたアニメーションを生成するステップと、生成したアニメーションを出力するステップと、を有する。

また、本発明の画像処理方法は、ＧＰＵを用いて、前記医療画像を生成するステップ及び前記医療画像を出力するステップを実行する。

また、本発明の画像処理方法は、前記医療画像を生成するステップが、前記第一の情報を示す第一の画像と、前記第二の情報を示す第二の画像との相対的位置関係を求め、前記第二の画像に対応する３次元形状を作成し、前記第一の画像と作成した３次元形状との各位置を対応させて前記医療画像を生成する。

さらに、本発明の画像処理プログラムは、コンピュータに本発明の画像処理方法を実行させるためのプログラムである。

本発明によれば、ボリュームデータから抽出した観察対象の第一の情報に、前記観察対象の第二の情報を奥行き表現を用いて合成して医療画像を生成することにより、画像の平面上だけでなく奥行き方向にも情報を持たせることができる為、一枚の画像で表現できる情報量を増加させることができる。また、奥行き表現を用いることにより、情報の値が変化する輪郭部分が明確になる為、観察を容易に行うことができる。したがって、観察部位の複数種類の情報の対応を直感的に把握することができる。

本発明の実施形態にかかる医療画像処理方法は、観察対象のスライス画像やＭＰＲ（Multi-Planar Reconstruction）画像またはＣＰＲ（Curved Planar Reconstruction）画像（形態画像）上に、観察対象の機能情報をディスプレイスメントマップ（displacementmap，図６参照）により表示し、他の機能情報を色情報として合成して表示する。ＭＰＲやＣＰＲを用いれば任意の断面の形態情報と機能情報を観察できるので診断に有効である。

すなわち、本実施形態の医療画像処理方法では、ＭＰＲ画像等の形態画像に対して、ＣＴ値などのボクセル値以外の情報を可能な限り表示するために、１つの機能情報を奥行き情報として合成するとともに、更に他の機能情報を色情報として合成し、画像を立体的に表示することによって一枚の画像で表現できる情報量を増やすものである。

本実施形態の医療画像処理方法では、複数の情報を同一画像上に表現するために、機能情報をディスプレイスメントマップの高さ情報として表現し、平面的なＭＰＲ画像を立体的に表現する。

図１は、本実施形態の医療画像処理方法を説明するための図である。本実施形態の医療画像処理方法は、観察対象の器官の形状と、比較検討したい機能情報とを一画面上に表示する。すなわち、図１（ａ）に示すような観察対象の器官の形態画像であるＣＴ原画像に、図１（ｂ）に示すような脳血流量（CBF, cerebral blood flow）をディスプレイスメントマップで隆起情報として表示した機能画像、および、図１（ｃ）に示すような血液の平均組織通過時間（MTT, mean transit time）をカラーマップで色情報として表示した機能画像を統合し、図１（ｄ）に示すような画像を表示する。

図６は、ディスプレイスメントマップを説明するための図である。ディスプレイスメントマップは、２次元上のスカラー値情報を奥行き情報として３次元画像を作成する手法であり、従来から光学シミュレーションのＣＡＥ（Computer Aided Engineering）等の計算結果を可視化するのに用いられてる。

本実施形態の医療画像処理方法によれば、機能異常を示す領域の重複部分を１つの画像で観察することができるので、病変部を迅速に発見することができる。また、同一画像上に複数の異なる機能情報を異なる手法で表示できるので、観察部位の形態情報と複数の機能情報とを正確な位置関係で同時に把握することができる。さらに、異なる機能情報の相関関係を直感的に把握でき、原画像を参照しなくてもそれぞれの機能情報を分離して観察することができる。

図２は、本実施形態にかかる医療画像処理方法を説明するためのフローチャートを示す。まず、形態画像Ａ（例えば図１（ａ））、機能画像Ｂ１、機能画像Ｂ２を準備する（ステップＳ２１）。次に、形態画像Ａ、機能画像Ｂ１、機能画像Ｂ２の相対的位置関係を求める（ステップＳ２２）。そして、機能画像Ｂ１、機能画像Ｂ２をそれぞれ形態画像Ａの位置大きさに合わせて座標変換する（ステップＳ２３）。

次に、形態画像Ａを明度、機能画像Ｂ１を色相としてカラー画像Ｃ（例えば図１（ｃ））を作成する（ステップＳ２４）。また、機能画像Ｂ２に対応する３次元形状Ｄを作成する（ステップＳ２５）。そして、３次元形状Ｄ上の各位置に対応するカラー画像Ｃの色を割り当て（ステップＳ２６）、描画し（ステップＳ２７）、図１（ｂ）に示すようなディスプレイスメントマップで表示した画像を作成する。

図３は、図２のステップＳ２５において、機能画像Ｂ２に対応する３次元形状Ｄを作成する処理の詳細なフローチャートを示す。また、図４は、その処理の過程を示す説明図である。まず、機能画像Ｂ２の各画素に対応する頂点Ｖを持つポリゴン面Ｓを作成する（ステップＳ３１、図４（ａ），（ｂ））。次に、ポリゴン面Ｓの各頂点Ｖをそれぞれに対応する各画素の画素値に応じてポリゴン面Ｓに垂直な方向に移動する（ステップＳ３２、図４（ｃ））。これにより、機能画像Ｂ２に対応する３次元形状Ｄが作成される。

図５は、図２のステップＳ２６において、３次元形状Ｄ上の各位置に対応する画像Ｃの色を割り当てる処理の詳細なフローチャートを示す。まず、カラー画像Ｃの各画素に対応する機能画像Ｂ２の各画素に対応する頂点Ｖにカラー画像Ｃの画素の色ＣＸを割り当てる（ステップＳ５１）。次に、ポリゴン面Ｓの各ポリゴンの色は各ポリゴンのそれぞれの頂点Ｖの色ＣＸを用いて決定する（ステップＳ５２）。この場合、ポリゴン内の色は、各頂点Ｖ０〜ＶＸの色Ｃ０〜ＣＸを用いてポリゴン内の各位置の頂点からの距離に応じた中間色を表示する。これにより、図１（ｂ）に示すようなディスプレイスメントマップで表示した機能画像が作成される。

また、本実施形態の医療画像処理方法において、キーボードやマウスなどのＧＵＩ（Graphical User Interface）からの操作信号に応じて、ディスプレイスメントマップで表示する奥行き表示量を動的に変更することができる。これにより、ディスプレイに表示された合成画像を見ながら奥行き表示をインタラクティブに変更し、病巣部を詳細に観察することができる。

また、本実施形態の医療画像処理方法では、形態画像、機能画像のいずれかもしくは両方が動画等の複数のフレームで構成される画像として得られる場合にはアニメーションとして表示することができる。また、形態画像、機能画像のいずれかもしくは両方の画像を作成するためのパラメータを変化させることによりアニメーションとして表示することもできる。これによって病変部の状況をより詳細に観察することができる。

また、本実施形態の医療画像処理方法は、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）により行うことができる。ＧＰＵは、汎用のＣＰＵと比較して特に画像処理に特化した設計がなされている演算処理装置で、通常ＣＰＵとは別個にコンピュータに搭載される。

なお、ディスプレイスメントマップの代わりに、物体の表面に陰影を付けて凹凸を表現するバンプマップ（Bumpmap）を用いて機能情報を合成してもよい。

次に、本実施形態の医療画像処理方法を適用して効果のある実施例について説明する。

（脳灌流（perfusion）画像）
脳灌流（perfusion）画像においては血液の平均組織通過時間（MTT, mean transit time）、脳血液量（CBV, cerebral blood volume）、脳血流量（CBF, cerebral blood flow）の３パラメータを用いて診断を行うが、特に虚血領域における脳機能の可逆性変化（penumbra）と不可逆性変化（core）の判断には機能画像の内二つが少なくとも必要である。また、場合によってはＭＲＩによる拡散強調画像（ＤＷＩ）が用いられることがある。また、周囲の脳実質、及び血管走行を判断するのに形態画像を表現する濃淡画像が必要である。よってこの場合、濃淡画像＋機能画像×２の情報が最低必要であり、本発明は効果的である。また、灌流画像は脳以外の部位でも肝臓や心臓で用いることができる。

（心壁の動き）
心壁の動きを解析することによって心筋の活動部位を解析することができる。この場合は心壁の移動方向と移動量を表現したい。従来であれば色相で移動方向を表現し、濃淡で移動量を表現することが可能であったが、その場合は背景となる形態画像が表示できない。本発明を適用すれば、心壁の移動方向として色相で移動方向を表現し、ディスプレイスメントマップで移動量を表現できる。また、心壁の移動方向に傾きを表現して、移動量を色相で表現するのもわかりやすい。

（ＭＲＩ画像）
ＭＲＩ装置は磁気スピンの緩和時間や化学シフトの計測により様々な画像が表現可能であり、その為に様々な機能情報を含んだ画像が考案されている。これらは通常並べて表示して診断に用いられるが、一つの画像内で表現できれば診断において有効である。

（異種画像との重ね合わせ（fusion））
形態画像としてＣＴ画像、機能画像としてＰＥＴ画像を重ね合わせた表現は、特にＰＥＴ−ＣＴ装置の出現によってＣＴ画像とＰＥＴ画像が一度に取得できるようになっている。異種画像の重ね合わせは多くの場合一つの画像が形態画像として機能し、残りの画像が機能画像として機能する。

本実施形態では、形態画像を明度、機能画像を色相として画像を作成したが、形態画像と機能画像をαブレンドして合成しても良い。

本実施形態では、形態画像を明度情報、機能画像を奥行き情報として画像を作成したが、第一の形態画像を明度情報、第二の形態画像を奥行き情報としても、或いは第一の機能画像を明度情報、第二の機能画像を奥行き情報としても良い。つまり、複数の画像で表せる情報を明度情報、奥行き情報に適用できればいいのである。

本実施形態では、形態画像を明度情報、機能画像を奥行き情報として画像を作成したが、形態画像が色彩情報を含んだカラー画像であっても良い。従来の機能情報のカラーマップ合成では形態画像がカラー画像で与えられた場合には適切な画像が得られなかったので、複数の情報を一画像で表現することが難しかったのに対して、本実施形態において形態画像をカラー画像で与える場合には、機能情報をディスプレイスメントマップで表現することによって複数の情報を一画像で表現することができる。

本実施形態の医療画像処理方法を説明するための図 本実施形態にかかる医療画像処理方法を説明するためのフローチャート 機能画像Ｂ２に対応する３次元形状Ｄを作成する処理の詳細なフローチャート 機能画像Ｂ２に対応する３次元形状Ｄを作成する処理の過程を示す説明図 ３次元形状Ｄ上の各位置に対応する画像Ｃの色を割り当てる処理の詳細なフローチャート ディスプレイスメントマップを説明するための図 従来の医療画像表示方法（１）を説明するための図 従来の医療画像表示方法（１）による表示例 従来の医療画像表示方法（２）を説明するための図 従来の医療画像表示方法（２）による表示例

Claims (12)

1. ボリュームデータから抽出した観察対象の第一の情報に、前記観察対象の第二の情報を奥行き表現を用いて合成して医療画像を生成するステップと、
   生成した医療画像を出力するステップと、
   を有する画像処理方法。
2. 前記第一の情報が形態情報であり、前記第二の情報が機能情報である請求項１記載の画像処理方法。
3. 前記医療画像を生成するステップは、ディスプレイスメントマップを用いて前記第二の情報を合成する請求項１記載の画像処理方法。
4. 前記医療画像を生成するステップは、バンプマップを用いて前記第二の情報を合成する請求項１記載の画像処理方法。
5. 前記医療画像を生成するステップは、ＭＰＲ画像又はＣＰＲ画像を用いて医療画像を生成する請求項１記載の画像処理方法。
6. 前記医療画像を生成するステップは、第三の情報を色相情報として合成する請求項１記載の画像処理方法。
7. 前記医療画像を生成するステップは、前記第一の情報を、濃淡を含む色情報による形態情報として表現する請求項２記載の画像処理方法。
8. 前記奥行き表現をＧＵＩで動的に変更するステップを有する請求項１記載の画像処理方法。
9. 前記第一の情報もしくは第二の情報を変化させたアニメーションを生成するステップと、
   生成したアニメーションを出力するステップと、
   を有する請求項１記載の画像処理方法。
10. ＧＰＵを用いて、前記医療画像を生成するステップ及び前記医療画像を出力するステップを実行する請求項１記載の画像処理方法。
11. 前記医療画像を生成するステップは、
    前記第一の情報を示す第一の画像と、前記第二の情報を示す第二の画像との相対的位置関係を求め、
    前記第二の画像に対応する３次元形状を作成し、
    前記第一の画像と作成した３次元形状との各位置を対応させて前記医療画像を生成する請求項１記載の画像処理方法。
12. コンピュータに、請求項１ないし１１のいずれか一項記載の各ステップを実行させるための画像処理プログラム。