JP2002209882A - Ｃｔ断層像の画像診断方法及びその装置 - Google Patents
Ｃｔ断層像の画像診断方法及びその装置Info
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-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/54—Control of apparatus or devices for radiation diagnosis
- A61B6/548—Remote control of the apparatus or devices
Landscapes
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 簡単な走査であるラスタースキャンと、簡単
な論理で特定の組織の包含率を容易に測定可能なことを
課題とする。 【解決手段】 被検体のＣＴ断層像につき特定の組織の
包含率を求めるＣＴ断層像の画像診断方法において、表
示画面上のＣＴ断層像につき指定された関心領域Ｒの２
値画像を生成し、得られた第１の２値画像につき前記関
心領域に対応する第１の画素数（面積ＳRに相当）を求
める工程と、前記関心領域Ｒに含まれるＣＴ断層像を特
定の組織のＣＴ閾値範囲内で２値化し、得られた第２の
２値画像につき前記特定の組織に対応する第２の画素数
（面積ＳFに相当）を求める工程と、前記第１，第２の
画素数の比（ＳF／ＳRに相当）を求める工程とを備え
る。
な論理で特定の組織の包含率を容易に測定可能なことを
課題とする。 【解決手段】 被検体のＣＴ断層像につき特定の組織の
包含率を求めるＣＴ断層像の画像診断方法において、表
示画面上のＣＴ断層像につき指定された関心領域Ｒの２
値画像を生成し、得られた第１の２値画像につき前記関
心領域に対応する第１の画素数（面積ＳRに相当）を求
める工程と、前記関心領域Ｒに含まれるＣＴ断層像を特
定の組織のＣＴ閾値範囲内で２値化し、得られた第２の
２値画像につき前記特定の組織に対応する第２の画素数
（面積ＳFに相当）を求める工程と、前記第１，第２の
画素数の比（ＳF／ＳRに相当）を求める工程とを備え
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はＣＴ断層像の画像診
断方法及びその装置に関し、更に詳しくは被検体のＣＴ
断層像につき特定の組織の包含率を求めるＣＴ断層像の
画像診断方法及びその装置に関する。
断方法及びその装置に関し、更に詳しくは被検体のＣＴ
断層像につき特定の組織の包含率を求めるＣＴ断層像の
画像診断方法及びその装置に関する。
【０００２】Ｘ線又はＭＲ方式によるＣＴ装置では、被
検体のＣＴ断層像を表示画面に表示すると共に、特定の
組織（脂肪等）の画像を指定することで、特定の組織の
比率（例えば脂肪率等）を求めることが行われる。以
下、具体的に説明する。
検体のＣＴ断層像を表示画面に表示すると共に、特定の
組織（脂肪等）の画像を指定することで、特定の組織の
比率（例えば脂肪率等）を求めることが行われる。以
下、具体的に説明する。
【０００３】
【従来の技術】図８は従来技術を説明する図で、Ｘ線Ｃ
Ｔ装置における場合を示している。図８（Ａ）におい
て、表示画面１３ａには被検体１００のＣＴ断層像が表
示され、ここには、皮下脂肪１０１、背骨１０２、肝臓
１０３、肝脂肪１０４等の各組織が含まれる。
Ｔ装置における場合を示している。図８（Ａ）におい
て、表示画面１３ａには被検体１００のＣＴ断層像が表
示され、ここには、皮下脂肪１０１、背骨１０２、肝臓
１０３、肝脂肪１０４等の各組織が含まれる。
【０００４】この状態で、操作者が脂肪を抽出するため
のＣＴ閾値範囲（例えば−１５０＜ＣＴ数＜−５０）を
入力すると、ＣＰＵは上記図８（Ａ）のＣＴ断層像を入
力されたＣＴ閾値範囲内で２値化し、図８（Ｂ）に示す
如く、メモリ１１ｂに脂肪１０１，１０４の２値画像を
生成する。
のＣＴ閾値範囲（例えば−１５０＜ＣＴ数＜−５０）を
入力すると、ＣＰＵは上記図８（Ａ）のＣＴ断層像を入
力されたＣＴ閾値範囲内で２値化し、図８（Ｂ）に示す
如く、メモリ１１ｂに脂肪１０１，１０４の２値画像を
生成する。
【０００５】更に、操作者が図８（Ａ）の肝臓１０３に
沿って測定領域を指定した後、カーソルＣで例えば肝臓
内の脂肪１０４の一点を指定すると、図８（Ｂ）ではメ
モリ１１ｂの対応画素位置が選択され、ＣＰＵは該画素
位置を開始点として隣接するビット「１」の領域を、図
示の如く、定まった規則・手順により検索し、こうして
肝臓内脂肪１０４の領域（画素数）を求める。その後、
同様に求めた測定領域の画素数で除算し、脂肪率を求め
ていた。
沿って測定領域を指定した後、カーソルＣで例えば肝臓
内の脂肪１０４の一点を指定すると、図８（Ｂ）ではメ
モリ１１ｂの対応画素位置が選択され、ＣＰＵは該画素
位置を開始点として隣接するビット「１」の領域を、図
示の如く、定まった規則・手順により検索し、こうして
肝臓内脂肪１０４の領域（画素数）を求める。その後、
同様に求めた測定領域の画素数で除算し、脂肪率を求め
ていた。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記隣接する
ビット「１」の領域をある定まった規則により検索する
方式であると、肝臓内脂肪領域１０４の特定に複雑な検
出アルゴリズムと多大の時間を要していた。
ビット「１」の領域をある定まった規則により検索する
方式であると、肝臓内脂肪領域１０４の特定に複雑な検
出アルゴリズムと多大の時間を要していた。
【０００７】本発明は上記従来技術の問題点に鑑みなさ
れたもので、その目的とする所は、簡単な走査であるラ
スタースキャンと、簡単な論理で特定の組織の包含率を
容易に測定可能なＣＴ断層像の画像診断方法及びその装
置を提供することにある。
れたもので、その目的とする所は、簡単な走査であるラ
スタースキャンと、簡単な論理で特定の組織の包含率を
容易に測定可能なＣＴ断層像の画像診断方法及びその装
置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記の課題は例えば図１
の構成により解決される。即ち、本発明（１）の画像診
断方法は、被検体のＣＴ断層像につき特定の組織の包含
率を求めるＣＴ断層像の画像診断方法において、表示画
面上のＣＴ断層像につき指定された関心領域Ｒの２値画
像を生成し、得られた第１の２値画像につき前記関心領
域に対応する第１の画素数（面積ＳRに相当）を求める
工程と、前記関心領域Ｒに含まれるＣＴ断層像を特定の
組織のＣＴ閾値範囲内で２値化し、得られた第２の２値
画像につき前記特定の組織に対応する第２の画素数（面
積ＳFに相当）を求める工程と、前記第１，第２の画素
数の比（ＳF／ＳRに相当）を求める工程とを備えるもの
である。
の構成により解決される。即ち、本発明（１）の画像診
断方法は、被検体のＣＴ断層像につき特定の組織の包含
率を求めるＣＴ断層像の画像診断方法において、表示画
面上のＣＴ断層像につき指定された関心領域Ｒの２値画
像を生成し、得られた第１の２値画像につき前記関心領
域に対応する第１の画素数（面積ＳRに相当）を求める
工程と、前記関心領域Ｒに含まれるＣＴ断層像を特定の
組織のＣＴ閾値範囲内で２値化し、得られた第２の２値
画像につき前記特定の組織に対応する第２の画素数（面
積ＳFに相当）を求める工程と、前記第１，第２の画素
数の比（ＳF／ＳRに相当）を求める工程とを備えるもの
である。
【０００９】本発明（１）によれば、第１，第２の画素
数（面積ＳR，ＳFに相当）は第１，第２の２値画像を領
域番号付処理（ラベリング）した画像に対する簡単な計
数処理（ヒストグラム演算等）で得られるため、特定の
組織の包含率を容易かつ高速に測定可能である。
数（面積ＳR，ＳFに相当）は第１，第２の２値画像を領
域番号付処理（ラベリング）した画像に対する簡単な計
数処理（ヒストグラム演算等）で得られるため、特定の
組織の包含率を容易かつ高速に測定可能である。
【００１０】本発明（２）のソフトウェアは、コンピュ
ータに上記本発明（１）に記載の画像診断方法を実行さ
せるためのコンピュータ実行可能なソフトウェアであ
る。このようなソフトウェアは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶
媒体で提供されても良いし、又は有線／無線の通信回線
を介して提供されても良い。
ータに上記本発明（１）に記載の画像診断方法を実行さ
せるためのコンピュータ実行可能なソフトウェアであ
る。このようなソフトウェアは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶
媒体で提供されても良いし、又は有線／無線の通信回線
を介して提供されても良い。
【００１１】本発明（３）の画像診断装置は、被検体の
ＣＴ断層像につき特定の組織の包含率を求めるＣＴ断層
像の画像診断装置において、表示画面上のＣＴ断層像に
つき指定された関心領域の２値画像を生成し、得られた
第１の２値画像につき前記関心領域に対応する第１の画
素数を求める手段と、前記関心領域に含まれるＣＴ断層
像を特定の組織のＣＴ閾値範囲内で２値化し、得られた
第２の２値画像につき前記特定の組織に対応する第２の
画素数を求める手段と、前記第１，第２の画素数の比を
求める手段とを備えるものである。
ＣＴ断層像につき特定の組織の包含率を求めるＣＴ断層
像の画像診断装置において、表示画面上のＣＴ断層像に
つき指定された関心領域の２値画像を生成し、得られた
第１の２値画像につき前記関心領域に対応する第１の画
素数を求める手段と、前記関心領域に含まれるＣＴ断層
像を特定の組織のＣＴ閾値範囲内で２値化し、得られた
第２の２値画像につき前記特定の組織に対応する第２の
画素数を求める手段と、前記第１，第２の画素数の比を
求める手段とを備えるものである。
【００１２】好ましくは本発明（４）においては、上記
本発明（３）において、第２の２値画像を互いに孤立し
た領域（連続領域）に分割すると共に、これらを識別可
能な態様でラベリング（領域番号付処理）した第３の画
像を生成する手段と、表示画面上の第３の画像につき選
択された１又は２以上の第３の画像に対応する第３の画
素数を求める手段と、前記第１，第３の画素数の比を求
める手段とを備えるものである。
本発明（３）において、第２の２値画像を互いに孤立し
た領域（連続領域）に分割すると共に、これらを識別可
能な態様でラベリング（領域番号付処理）した第３の画
像を生成する手段と、表示画面上の第３の画像につき選
択された１又は２以上の第３の画像に対応する第３の画
素数を求める手段と、前記第１，第３の画素数の比を求
める手段とを備えるものである。
【００１３】本発明（４）によれば、第２の２値画像を
互いに孤立した連続領域に分割して領域番号付処理した
後、領域番号毎の画素数を測定（ヒストグラム測定）す
ることにより、指定したＣＴ閾値範囲内に含まれる異な
る組織（皮下脂肪，体脂肪，肝脂肪等）の包含率を容易
に測定できる。
互いに孤立した連続領域に分割して領域番号付処理した
後、領域番号毎の画素数を測定（ヒストグラム測定）す
ることにより、指定したＣＴ閾値範囲内に含まれる異な
る組織（皮下脂肪，体脂肪，肝脂肪等）の包含率を容易
に測定できる。
【００１４】本発明（５）のＸ線ＣＴ装置は、被検体を
挟んで相対向するＸ線管及びＸ線検出器を備え、Ｘ線検
出器の検出信号に基づき被検体のＣＴ断層像を再構成す
るＸ線ＣＴ装置であって、上記本発明（３）又は（４）
に記載の画像診断装置を備えるものである。
挟んで相対向するＸ線管及びＸ線検出器を備え、Ｘ線検
出器の検出信号に基づき被検体のＣＴ断層像を再構成す
るＸ線ＣＴ装置であって、上記本発明（３）又は（４）
に記載の画像診断装置を備えるものである。
【００１５】
【発明の実施の形態】以下、添付図面に従って本発明に
好適なる実施の形態を詳細に説明する。なお、全図を通
して同一符号は同一又は相当部分を示すものとする。
好適なる実施の形態を詳細に説明する。なお、全図を通
して同一符号は同一又は相当部分を示すものとする。
【００１６】図２は実施の形態によるＸ線ＣＴ装置の要
部構成図で、本発明のＸ線ＣＴ装置への適用例を説明す
る。このＸ線ＣＴ装置は、大きく分けて、Ｘ線ファンビ
ームにより被検体１００のアキシャル／ヘリカルスキャ
ン・読取を行う走査ガントリ３０と、被検体１００を載
せて体軸方向に移動させる撮影テーブル２０と、操作者
が操作する遠隔の操作コンソール１０とから構成され
る。
部構成図で、本発明のＸ線ＣＴ装置への適用例を説明す
る。このＸ線ＣＴ装置は、大きく分けて、Ｘ線ファンビ
ームにより被検体１００のアキシャル／ヘリカルスキャ
ン・読取を行う走査ガントリ３０と、被検体１００を載
せて体軸方向に移動させる撮影テーブル２０と、操作者
が操作する遠隔の操作コンソール１０とから構成され
る。
【００１７】走査ガントリ３０において、４０は回転陽
極型のＸ線管、４１はＸ線管４０の制御（管電圧ｋＶ，
管電流ｍＡ等）を行うＸ線制御部、５０はＸ線曝射範囲
（主に体軸方向）の制限を行うコリメータ、５１はコリ
メータ５０の体軸方向の開口幅や位置の制御を行うコリ
メータ制御部、７０はチャネルＣＨ方向に並ぶ多数（ｎ
＝１０００程度）のＸ線検出器（素子）が体軸方向の１
列又は２列以上に配列されているＸ線検出器、８０はＸ
線検出器７０の各検出信号に基づき被検体１００の投影
データを生成し、収集するデータ収集部（ＤＡＳ）、６
０は走査ガントリ（Ｘ線撮影系）３０を被検体体軸の回
りに回転させる回転制御部である。
極型のＸ線管、４１はＸ線管４０の制御（管電圧ｋＶ，
管電流ｍＡ等）を行うＸ線制御部、５０はＸ線曝射範囲
（主に体軸方向）の制限を行うコリメータ、５１はコリ
メータ５０の体軸方向の開口幅や位置の制御を行うコリ
メータ制御部、７０はチャネルＣＨ方向に並ぶ多数（ｎ
＝１０００程度）のＸ線検出器（素子）が体軸方向の１
列又は２列以上に配列されているＸ線検出器、８０はＸ
線検出器７０の各検出信号に基づき被検体１００の投影
データを生成し、収集するデータ収集部（ＤＡＳ）、６
０は走査ガントリ（Ｘ線撮影系）３０を被検体体軸の回
りに回転させる回転制御部である。
【００１８】操作コンソール１０において、１１はＸ線
ＣＴ装置の主制御・処理（スキャン制御，ＣＴ断層像の
再構成処理，本発明による組織包含率の演算等）を行う
中央処理装置、１１ａはそのＣＰＵ、１１ｂはＣＰＵ１
１ａが使用するＲＡＭ，ＲＯＭ等からなる主メモリ（Ｍ
ＥＭ）、１２はキーボードやマウス等を含む指令やデー
タの入力装置、１３はスキャン計画やスキャン結果のＣ
Ｔ断層像等を表示するための表示装置（ＣＲＴ）、１４
はＣＰＵ１１ａと走査ガントリ３０及び撮影テーブル２
０との間で各種制御信号ＣＳやモニタ信号ＭＳのやり取
りを行う制御インタフェース、１５はデータ収集部８０
からの投影データを一時的に蓄積するデータ収集バッフ
ァ、１６はＸ線ＣＴ装置の運用に必要な各種アプリケー
ションプログラムや各種演算用／補正用のデータファイ
ル等を格納している二次記憶装置（ハードディスク等）
である。
ＣＴ装置の主制御・処理（スキャン制御，ＣＴ断層像の
再構成処理，本発明による組織包含率の演算等）を行う
中央処理装置、１１ａはそのＣＰＵ、１１ｂはＣＰＵ１
１ａが使用するＲＡＭ，ＲＯＭ等からなる主メモリ（Ｍ
ＥＭ）、１２はキーボードやマウス等を含む指令やデー
タの入力装置、１３はスキャン計画やスキャン結果のＣ
Ｔ断層像等を表示するための表示装置（ＣＲＴ）、１４
はＣＰＵ１１ａと走査ガントリ３０及び撮影テーブル２
０との間で各種制御信号ＣＳやモニタ信号ＭＳのやり取
りを行う制御インタフェース、１５はデータ収集部８０
からの投影データを一時的に蓄積するデータ収集バッフ
ァ、１６はＸ線ＣＴ装置の運用に必要な各種アプリケー
ションプログラムや各種演算用／補正用のデータファイ
ル等を格納している二次記憶装置（ハードディスク等）
である。
【００１９】係る構成により、Ｘ線管４０からのファン
ビームは被検体１００を透過してＸ線検出器７０に一斉
に入射する。データ収集部８０は、Ｘ線検出器７０の各
検出信号を積分及びＡ／Ｄ変換して対応する投影データ
を生成し、これらを収集してデータ収集バッファ１５に
格納する。更に、走査ガントリ３０が僅かに回転した各
ビューで上記同様の投影を行い、こうして走査ガントリ
１回転分の投影データを収集・蓄積する。
ビームは被検体１００を透過してＸ線検出器７０に一斉
に入射する。データ収集部８０は、Ｘ線検出器７０の各
検出信号を積分及びＡ／Ｄ変換して対応する投影データ
を生成し、これらを収集してデータ収集バッファ１５に
格納する。更に、走査ガントリ３０が僅かに回転した各
ビューで上記同様の投影を行い、こうして走査ガントリ
１回転分の投影データを収集・蓄積する。
【００２０】更に、アキシャル／ヘリカルスキャン方式
に従って撮影テーブル２０を被検体１００の体軸方向に
間欠的／連続的に移動させ、こうして被検体１００の所
要撮影領域についての全投影データを収集・蓄積する。
これらは、膨大な量となるため、最終的には二次記憶装
置１６に格納する。そして、スキャン終了すると、ＣＰ
Ｕ１１ａは得られた全投影データに基づき被検体１００
のＣＴ断層像を再構成し、表示装置１３に表示する。
に従って撮影テーブル２０を被検体１００の体軸方向に
間欠的／連続的に移動させ、こうして被検体１００の所
要撮影領域についての全投影データを収集・蓄積する。
これらは、膨大な量となるため、最終的には二次記憶装
置１６に格納する。そして、スキャン終了すると、ＣＰ
Ｕ１１ａは得られた全投影データに基づき被検体１００
のＣＴ断層像を再構成し、表示装置１３に表示する。
【００２１】このＣＴ断層像を見た操作者（技師等）
は、以下に述べる画像診断処理の支援の下で、ＣＴ断層
像内に含まれる特定の組織（脂肪等）の包含率を容易に
求めることが可能である。
は、以下に述べる画像診断処理の支援の下で、ＣＴ断層
像内に含まれる特定の組織（脂肪等）の包含率を容易に
求めることが可能である。
【００２２】図３は実施の形態による脂肪率測定処理の
フローチャート、また図４，図５はそのイメージ図
（１），（２）であり、以下、肝脂肪率の測定例を具体
的に説明する。図３において、被検体１００のＣＴ断層
像を表示装置１３に表示すると、この処理に入力する。
ステップＳ１１では操作者が画面上の一つのＣＴ断層像
を選択する。図４（Ａ）に選択された一例のＣＴ断層像
を示す。このＣＴ断層像には、皮下脂肪１０１、背骨１
０２、肝臓１０３、肝脂肪１０４等の各組織が含まれ
る。
フローチャート、また図４，図５はそのイメージ図
（１），（２）であり、以下、肝脂肪率の測定例を具体
的に説明する。図３において、被検体１００のＣＴ断層
像を表示装置１３に表示すると、この処理に入力する。
ステップＳ１１では操作者が画面上の一つのＣＴ断層像
を選択する。図４（Ａ）に選択された一例のＣＴ断層像
を示す。このＣＴ断層像には、皮下脂肪１０１、背骨１
０２、肝臓１０３、肝脂肪１０４等の各組織が含まれ
る。
【００２３】ステップＳ１２では操作者が表示画面１３
ａ上で所望の領域Ｒを指定する。領域Ｒの指定には公知
のグラフィック描画機能を利用できる。例えば、図４
（Ｂ）に示す如く、肝臓１０４の周囲をカーソルＣでプ
ロット(又はトレース）する。このプロット情報は滑ら
かな曲線で補間され、こうして複雑な形の領域でも容易
に指定できる。
ａ上で所望の領域Ｒを指定する。領域Ｒの指定には公知
のグラフィック描画機能を利用できる。例えば、図４
（Ｂ）に示す如く、肝臓１０４の周囲をカーソルＣでプ
ロット(又はトレース）する。このプロット情報は滑ら
かな曲線で補間され、こうして複雑な形の領域でも容易
に指定できる。
【００２４】ステップＳ１３ではメモリ１１ｂ上に領域
Ｒに対応するマスク画像（第１の２値画像）を生成す
る。図４（Ｃ）にマスク画像を示す。この例では、領域
Ｒの各矩形部分はビット「１」であり、それ以外の空白
部分はビット「０」である。
Ｒに対応するマスク画像（第１の２値画像）を生成す
る。図４（Ｃ）にマスク画像を示す。この例では、領域
Ｒの各矩形部分はビット「１」であり、それ以外の空白
部分はビット「０」である。
【００２５】ステップＳ１４ではマスク画像の領域Ｒの
画素数（面積ＳR）をヒストグラム測定により求める。
図４（Ｄ）及び（ｄ）にヒストグラム測定のイメージを
示す。図において、メモリ１１ｂをラスタースキャン
し、かつヒストグラム測定し、ビット「１」の画素数
｛領域Ｒの総画素数（面積ＳR）｝を求める。
画素数（面積ＳR）をヒストグラム測定により求める。
図４（Ｄ）及び（ｄ）にヒストグラム測定のイメージを
示す。図において、メモリ１１ｂをラスタースキャン
し、かつヒストグラム測定し、ビット「１」の画素数
｛領域Ｒの総画素数（面積ＳR）｝を求める。
【００２６】以下の処理では表示画面１３ａ上のＣＴ断
層像をマスク画像でマスク｛図５（Ａ）に示す如く、肝
臓１０３の部分のＣＴ断層像を抽出｝しながら、以下の
領域Ｒのマスク付２値化、マスク付ラベリングを行う。
ステップＳ１６では肝臓１０３の部分のＣＴ断層像を、
別途に指定されたＣＴ閾値（例えば−１５０〜−５０）
の範囲内で、領域Ｒをマスクしつつ２値化する。
層像をマスク画像でマスク｛図５（Ａ）に示す如く、肝
臓１０３の部分のＣＴ断層像を抽出｝しながら、以下の
領域Ｒのマスク付２値化、マスク付ラベリングを行う。
ステップＳ１６では肝臓１０３の部分のＣＴ断層像を、
別途に指定されたＣＴ閾値（例えば−１５０〜−５０）
の範囲内で、領域Ｒをマスクしつつ２値化する。
【００２７】図５（Ｂ）の挿入図（ｂ）に線減弱係数μ
とＣＴ値（ＣＴ数）の関係を示す。ある組織ｔのＣＴ値
（ＣＴ）tは、水ｗと組織ｔの線減弱係数を夫々μw，μ
tとするときに、（１）式、 （ＣＴ）t＝｛（μt−μw）／μw｝×１０００ （１） により与えられる。空気の線減弱係数μair≒０である
ので、空気のＣＴ値＝−１０００となり、水のＣＴ値＝
０（基準）となる。また骨の線減弱係数μb≒２μwと考
えると、骨のＣＴ値≒１０００となる。この状態で、一
般に脂肪のＣＴ値は約−５０〜−１５０の範囲とされ
る。
とＣＴ値（ＣＴ数）の関係を示す。ある組織ｔのＣＴ値
（ＣＴ）tは、水ｗと組織ｔの線減弱係数を夫々μw，μ
tとするときに、（１）式、 （ＣＴ）t＝｛（μt−μw）／μw｝×１０００ （１） により与えられる。空気の線減弱係数μair≒０である
ので、空気のＣＴ値＝−１０００となり、水のＣＴ値＝
０（基準）となる。また骨の線減弱係数μb≒２μwと考
えると、骨のＣＴ値≒１０００となる。この状態で、一
般に脂肪のＣＴ値は約−５０〜−１５０の範囲とされ
る。
【００２８】図５（Ｂ）に２値化された肝脂肪１０４の
像を示す。ここでは、肝脂肪１０４の部分がビット
「１」で、それ以外の部分はビット「０」である。この
ような２値画像を記憶するメモリ１１ｂは、１画素当た
り１ビットあれば良い。
像を示す。ここでは、肝脂肪１０４の部分がビット
「１」で、それ以外の部分はビット「０」である。この
ような２値画像を記憶するメモリ１１ｂは、１画素当た
り１ビットあれば良い。
【００２９】但し、この例では、後に、肝脂肪１０４の
領域を互いに孤立した連続領域に分ける領域番号付（ラ
ベリング）処理を行うため、１画素当たり複数（例えば
１２）ビットを割当てる。これにより、４０９５＝２
１２−１までの領域分割が可能となる。この場合は、肝
脂肪１０４の部分が画素データ「１」で、それ以外の部
分は画素データ「０」とする。
領域を互いに孤立した連続領域に分ける領域番号付（ラ
ベリング）処理を行うため、１画素当たり複数（例えば
１２）ビットを割当てる。これにより、４０９５＝２
１２−１までの領域分割が可能となる。この場合は、肝
脂肪１０４の部分が画素データ「１」で、それ以外の部
分は画素データ「０」とする。
【００３０】ステップＳ１７ではノイズ部分の画素デー
タを除去する。このノイズ除去は、図５（Ｂ）に示す如
く、例えばメモリ１１ｂ上で３×３画素のノイズ除去論
理フィルタを走査させ、注目画素Ｐの周囲画素が全て画
像データ＝「０」である場合における該注目画素Ｐを画
像データ「０」で置換することにより行う。他にも様々
なタイプのノイズ除去フィルタを１回又は複数回繰り返
して使用できる。
タを除去する。このノイズ除去は、図５（Ｂ）に示す如
く、例えばメモリ１１ｂ上で３×３画素のノイズ除去論
理フィルタを走査させ、注目画素Ｐの周囲画素が全て画
像データ＝「０」である場合における該注目画素Ｐを画
像データ「０」で置換することにより行う。他にも様々
なタイプのノイズ除去フィルタを１回又は複数回繰り返
して使用できる。
【００３１】ステップＳ１８では各孤立した脂肪連続領
域を抽出するために、領域番号付（ラベリング）処理を
行う。図５（Ｃ）において、ここでは３つの脂肪連続領
域が分離され、夫々にラベル〜が付与されている。
本実施の形態では、この領域番号付（ラベリング）処理
を制御の簡単なラスタスキャン方式によって実現してい
る。その詳細は図６，図７に従って後述する。
域を抽出するために、領域番号付（ラベリング）処理を
行う。図５（Ｃ）において、ここでは３つの脂肪連続領
域が分離され、夫々にラベル〜が付与されている。
本実施の形態では、この領域番号付（ラベリング）処理
を制御の簡単なラスタスキャン方式によって実現してい
る。その詳細は図６，図７に従って後述する。
【００３２】ステップＳ１９では操作者が表示画面１３
ａ上で所望の脂肪領域Ｆの領域番号（ラベル）を選択す
る。即ち、ラベル領域〜のいずれかを選択する。こ
のとき、画面上の各ラベル領域には、各領域に合成した
符号情報を表示しても良いし、或いは、各領域を色分け
し、又は異なるパターンで塗り分けても良い。上記いず
れにしても、操作者は各領域〜の場所及び形状を明
瞭に認識できる。
ａ上で所望の脂肪領域Ｆの領域番号（ラベル）を選択す
る。即ち、ラベル領域〜のいずれかを選択する。こ
のとき、画面上の各ラベル領域には、各領域に合成した
符号情報を表示しても良いし、或いは、各領域を色分け
し、又は異なるパターンで塗り分けても良い。上記いず
れにしても、操作者は各領域〜の場所及び形状を明
瞭に認識できる。
【００３３】ステップＳ２０では選択された脂肪領域Ｆ
の画素数（面積ＳF）を例えばヒストグラム測定により
求める。図５（Ｄ）及びその挿入図（ｄ）にそのイメー
ジを示す。この測定は選択されたラベルの画素数を計数
することで容易に行える。ステップＳ２１では脂肪率を
ＳF／ＳRの演算により求める。ステップＳ２２では求め
た脂肪率を表示画面に表示する。
の画素数（面積ＳF）を例えばヒストグラム測定により
求める。図５（Ｄ）及びその挿入図（ｄ）にそのイメー
ジを示す。この測定は選択されたラベルの画素数を計数
することで容易に行える。ステップＳ２１では脂肪率を
ＳF／ＳRの演算により求める。ステップＳ２２では求め
た脂肪率を表示画面に表示する。
【００３４】かくして、本実施の形態によれば、操作者
は、まず関心領域Ｒを指定することで、該関心領域Ｒと
共に、そこに含まれる関心組織の各領域がラベル表示さ
れる。次に関心組織の領域を選択することで、該組織の
包含率が求まる。従って、多様な医療目的の診断を柔軟
かつ容易に行える。
は、まず関心領域Ｒを指定することで、該関心領域Ｒと
共に、そこに含まれる関心組織の各領域がラベル表示さ
れる。次に関心組織の領域を選択することで、該組織の
包含率が求まる。従って、多様な医療目的の診断を柔軟
かつ容易に行える。
【００３５】なお、上記の如くラベル領域〜が全て
肝脂肪の場合は、わざわざ領域〜に分離し、かつラ
ベリングをするまでもなく、上記図５（Ｂ）の２値画像
の状態から肝脂肪の包含率を一挙に求められる。即ち、
この場合は上記ステップＳ１８，Ｓ１９の処理を省略で
きる。
肝脂肪の場合は、わざわざ領域〜に分離し、かつラ
ベリングをするまでもなく、上記図５（Ｂ）の２値画像
の状態から肝脂肪の包含率を一挙に求められる。即ち、
この場合は上記ステップＳ１８，Ｓ１９の処理を省略で
きる。
【００３６】しかし、実際には関心領域Ｒ内に他の皮下
脂肪や体脂肪が含まれる場合も少なくなく、これらをＣ
Ｔ閾値のみで峻別することは実際上困難である。従っ
て、この様なときに上記領域分離・ラベリングの処理が
有用となる。即ち、図５（Ｄ）において、この場合の操
作者は、例えば領域を体脂肪と判断したことにより、
肝脂肪としては領域，のみを選択可能である。これ
により、肝臓内の肝脂肪率が適正に求まる。同様にし
て、被検体１００内の皮下脂肪率又は体脂肪率のみを求
めることも容易に可能となる。
脂肪や体脂肪が含まれる場合も少なくなく、これらをＣ
Ｔ閾値のみで峻別することは実際上困難である。従っ
て、この様なときに上記領域分離・ラベリングの処理が
有用となる。即ち、図５（Ｄ）において、この場合の操
作者は、例えば領域を体脂肪と判断したことにより、
肝脂肪としては領域，のみを選択可能である。これ
により、肝臓内の肝脂肪率が適正に求まる。同様にし
て、被検体１００内の皮下脂肪率又は体脂肪率のみを求
めることも容易に可能となる。
【００３７】かくして、本実施の形態によれば、所望の
関心領域Ｒに含まれる所望の組織ｔの包含率が、必要な
らユーザの判断を加味しつつ、かつ簡単な操作と処理ア
ルゴリズムの下で、高速かつ適正に求まる。
関心領域Ｒに含まれる所望の組織ｔの包含率が、必要な
らユーザの判断を加味しつつ、かつ簡単な操作と処理ア
ルゴリズムの下で、高速かつ適正に求まる。
【００３８】図６は実施の形態による領域分離・ラベリ
ング処理のフローチャートで、上記ステップＳ１８の処
理で実行される。また図７はそのイメージ図で、以下、
図６，図７を参照して領域分離・ラベリング処理を詳細
に説明する。
ング処理のフローチャートで、上記ステップＳ１８の処
理で実行される。また図７はそのイメージ図で、以下、
図６，図７を参照して領域分離・ラベリング処理を詳細
に説明する。
【００３９】図７において、この処理は、基本的にはメ
モリ１１ｂを３×３のブロック窓Ｗでラスタスキャンす
る単純な制御により、領域分離・ラベリング処理を一挙
に行うものである。
モリ１１ｂを３×３のブロック窓Ｗでラスタスキャンす
る単純な制御により、領域分離・ラベリング処理を一挙
に行うものである。
【００４０】図６において、ステップＳ３１ではメモリ
１１ｂのアドレスレジスタｘ＝０，ｙ＝０に初期化す
る。ステップＳ３２ではブロック窓Ｗ内の注目画素デー
タＰ＝「１」（脂肪領域内）か否かを判別し、「１」で
ない場合は、「０」（脂肪領域外）であるので、ステッ
プＳ３８に進む。なお、ステップＳ３８以降の処理は後
述する。
１１ｂのアドレスレジスタｘ＝０，ｙ＝０に初期化す
る。ステップＳ３２ではブロック窓Ｗ内の注目画素デー
タＰ＝「１」（脂肪領域内）か否かを判別し、「１」で
ない場合は、「０」（脂肪領域外）であるので、ステッ
プＳ３８に進む。なお、ステップＳ３８以降の処理は後
述する。
【００４１】また上記ステップＳ３２の判別で注目画素
データＰ＝「１」（脂肪領域内）の場合は、更にステッ
プＳ３３で当該ブロック窓Ｗ内に既にラベリングされた
他の画素はあるか否かを判別する。ラベリングされた画
素が無い場合は、とりあえず孤立した脂肪領域に遭遇し
たとみなせるので、ステップＳ３７で当該注目画素Ｐを
新たな番号でラベリングする。
データＰ＝「１」（脂肪領域内）の場合は、更にステッ
プＳ３３で当該ブロック窓Ｗ内に既にラベリングされた
他の画素はあるか否かを判別する。ラベリングされた画
素が無い場合は、とりあえず孤立した脂肪領域に遭遇し
たとみなせるので、ステップＳ３７で当該注目画素Ｐを
新たな番号でラベリングする。
【００４２】また上記ステップＳ３３の判別で既にラベ
リングされた他の画素がある場合は、当該注目画素Ｐを
既にラベリングされた他の画素（例えばアドレスの若い
方の画素）と同一の番号でラベリングする。ステップＳ
３５では当該ブロック窓Ｗ内に異なるラベルの他の画素
はあるか否かを判別し、ある場合はステップＳ３６でこ
れらのラベルが接続していたという情報を記憶する。ま
た異なるラベルの他の画素がない場合は、ステップＳ３
６の処理をスキップする。
リングされた他の画素がある場合は、当該注目画素Ｐを
既にラベリングされた他の画素（例えばアドレスの若い
方の画素）と同一の番号でラベリングする。ステップＳ
３５では当該ブロック窓Ｗ内に異なるラベルの他の画素
はあるか否かを判別し、ある場合はステップＳ３６でこ
れらのラベルが接続していたという情報を記憶する。ま
た異なるラベルの他の画素がない場合は、ステップＳ３
６の処理をスキップする。
【００４３】上記いずれの場合も、そのステップＳ３８
ではｘに＋１する。ステップＳ３９ではｘ＝ｎ（メモリ
判定領域外）か否かを判別し、ｘ＝ｎでない場合はステ
ップＳ３２に戻る。またｘ＝ｎの場合はステップＳ４０
でｘ＝０，ｙ＝ｙ＋１に更新する。ステップＳ４１では
ｙ＝ｍ（スキャン終了）か否かを判別し、ｙ＝ｍでない
場合はステップＳ３２に戻り、またｙ＝ｍの場合は、ス
テップＳ４２で必要なら再度ラスタースキャンを行い上
記接続していたラベル番号のふり直しを行う。
ではｘに＋１する。ステップＳ３９ではｘ＝ｎ（メモリ
判定領域外）か否かを判別し、ｘ＝ｎでない場合はステ
ップＳ３２に戻る。またｘ＝ｎの場合はステップＳ４０
でｘ＝０，ｙ＝ｙ＋１に更新する。ステップＳ４１では
ｙ＝ｍ（スキャン終了）か否かを判別し、ｙ＝ｍでない
場合はステップＳ３２に戻り、またｙ＝ｍの場合は、ス
テップＳ４２で必要なら再度ラスタースキャンを行い上
記接続していたラベル番号のふり直しを行う。
【００４４】次に上記の処理を図７の具体例で説明す
る。タイミングａではその注目画素データＰに新たなラ
ベルが付与される。次のタイミングｂではそのブロッ
ク窓Ｗ内に既にラベリングされた他の画素があるの
で、この注目画素データＰには同一のラベルが付与さ
れる。またこの時点では、このブロック窓Ｗ内には他の
種類のラベルは付与されていない。こうして、孤立した
領域内の隣接する画素には同一のラベルが順次付与され
る。
る。タイミングａではその注目画素データＰに新たなラ
ベルが付与される。次のタイミングｂではそのブロッ
ク窓Ｗ内に既にラベリングされた他の画素があるの
で、この注目画素データＰには同一のラベルが付与さ
れる。またこの時点では、このブロック窓Ｗ内には他の
種類のラベルは付与されていない。こうして、孤立した
領域内の隣接する画素には同一のラベルが順次付与され
る。
【００４５】次のタイミングｃではその注目画素データ
Ｐに新たなラベルが付与される。同様にして、その次
のタイミングｄではその注目画素データＰに新たなラベ
ルが付与される。更に、その次のタイミングｅでは、
そのブロック窓Ｗ内に既にラベリングされた他の画素
があるので、この注目画素データＰには同一のラベル
が付与される。
Ｐに新たなラベルが付与される。同様にして、その次
のタイミングｄではその注目画素データＰに新たなラベ
ルが付与される。更に、その次のタイミングｅでは、
そのブロック窓Ｗ内に既にラベリングされた他の画素
があるので、この注目画素データＰには同一のラベル
が付与される。
【００４６】しかし、この時点では、このブロック窓Ｗ
内の右上に他のラベルが存在する。そこで、これらの
ラベル，が接続していたという情報を記憶する。こ
のような状態は、とりあえず孤立していると判断され、
互いに異なる番号を付与されたような２つの領域がその
後に合流する時点で発生する。以下、同様にして領域分
割・ラベリング処理を行う。
内の右上に他のラベルが存在する。そこで、これらの
ラベル，が接続していたという情報を記憶する。こ
のような状態は、とりあえず孤立していると判断され、
互いに異なる番号を付与されたような２つの領域がその
後に合流する時点で発生する。以下、同様にして領域分
割・ラベリング処理を行う。
【００４７】こうして、やがてメモリ１１ｂのラスタス
キャンを終了すると、この例では上記ラベル，が接
続していたという情報が記憶されている。そこで、この
場合はメモリ１１ｂを再度ラスタスキャン（但し、通常
の１画素づつを読み出すラスタスキャン）し、ラベル
の画素をラベルに書き換える。こうして、領域分割・
ラベリング処理が単純なラスタースキャンのアルゴリズ
ムで、高速に行われる。
キャンを終了すると、この例では上記ラベル，が接
続していたという情報が記憶されている。そこで、この
場合はメモリ１１ｂを再度ラスタスキャン（但し、通常
の１画素づつを読み出すラスタスキャン）し、ラベル
の画素をラベルに書き換える。こうして、領域分割・
ラベリング処理が単純なラスタースキャンのアルゴリズ
ムで、高速に行われる。
【００４８】なお、上記実施の形態では脂肪率測定への
適用例を述べたが、本発明は任意組織の包含率測定に適
用できる。
適用例を述べたが、本発明は任意組織の包含率測定に適
用できる。
【００４９】また、上記実施の形態ではＸ線ＣＴ装置へ
の適用例を述べたが、これに限らない。例えばＭＲ装置
でもＭＲ検出によるＣＴ断層像が表示されるから、本発
明を適用可能である。
の適用例を述べたが、これに限らない。例えばＭＲ装置
でもＭＲ検出によるＣＴ断層像が表示されるから、本発
明を適用可能である。
【００５０】また、上記本発明に好適なる実施の形態を
述べたが、本発明思想を逸脱しない範囲内で各部の構
成、制御、処理及びこれらの組合せの様々な変更が行え
ることは言うまでもない。
述べたが、本発明思想を逸脱しない範囲内で各部の構
成、制御、処理及びこれらの組合せの様々な変更が行え
ることは言うまでもない。
【００５１】
【発明の効果】以上述べた如く本発明によれば、ＣＴ断
層像に基づく簡単な操作及び処理で特定の組織の包含率
を容易かつ正確に測定可能となり、ＣＴ断層像を利用し
た医療の拡大、発達に寄与するところが極めて大きい。
層像に基づく簡単な操作及び処理で特定の組織の包含率
を容易かつ正確に測定可能となり、ＣＴ断層像を利用し
た医療の拡大、発達に寄与するところが極めて大きい。
【図１】本発明の原理を説明する図である。
【図２】実施の形態によるＸ線ＣＴ装置の要部構成図で
ある。
ある。
【図３】実施の形態による脂肪率測定処理のフローチャ
ートである。
ートである。
【図４】実施の形態による脂肪率測定処理のイメージ図
（１）である。
（１）である。
【図５】実施の形態による脂肪率測定処理のイメージ図
（２）である。
（２）である。
【図６】実施の形態による領域分離・ラベリング処理の
フローチャートである。
フローチャートである。
【図７】実施の形態による領域分離・ラベリング処理の
イメージ図である。
イメージ図である。
【図８】従来技術を説明する図である。
１０ 操作コンソール １１ 中央処理装置 １１ａ ＣＰＵ １１ｂ 主メモリ（ＭＥＭ） １２ 入力装置 １３ 表示装置（ＣＲＴ） １４ 制御インタフェース １５ データ収集バッファ １６ 二次記憶装置 ２０ 撮影テーブル ３０ 走査ガントリ ４０ Ｘ線管 ４１ Ｘ線制御部 ５０ コリメータ ５１ コリメータ制御部 ６０ 回転制御部 ７０ Ｘ線検出器 ８０ データ収集部（ＤＡＳ）
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 西出 明彦 東京都日野市旭が丘４丁目７番地の127 ジーイー横河メディカルシステム株式会社 内 (72)発明者 佐藤 彰子 東京都日野市旭が丘４丁目７番地の127 ジーイー横河メディカルシステム株式会社 内 Ｆターム(参考） 4C093 AA22 BA03 CA29 DA10 FD01 FD09 FD11 FF18 FF28
Claims (5)
- 【請求項１】 被検体のＣＴ断層像につき特定の組織の
包含率を求めるＣＴ断層像の画像診断方法において、 表示画面上のＣＴ断層像につき指定された関心領域の２
値画像を生成し、得られた第１の２値画像につき前記関
心領域に対応する第１の画素数を求める工程と、 前記関心領域に含まれるＣＴ断層像を特定の組織のＣＴ
閾値範囲内で２値化し、得られた第２の２値画像につき
前記特定の組織に対応する第２の画素数を求める工程
と、 前記第１，第２の画素数の比を求める工程とを備えるこ
とを特徴とするＣＴ断層像の画像診断方法。 - 【請求項２】 コンピュータに請求項１に記載の画像診
断方法を実行させるためのソフトウェア。 - 【請求項３】 被検体のＣＴ断層像につき特定の組織の
包含率を求めるＣＴ断層像の画像診断装置において、 表示画面上のＣＴ断層像につき指定された関心領域の２
値画像を生成し、得られた第１の２値画像につき前記関
心領域に対応する第１の画素数を求める手段と、 前記関心領域に含まれるＣＴ断層像を特定の組織のＣＴ
閾値範囲内で２値化し、得られた第２の２値画像につき
前記特定の組織に対応する第２の画素数を求める手段
と、 前記第１，第２の画素数の比を求める手段とを備えるこ
とを特徴とする画像診断装置。 - 【請求項４】 第２の２値画像を互いに孤立した領域に
分割すると共に、これらを識別可能な態様でラベリング
した第３の画像を生成する手段と、 表示画面上の第３の画像につき選択された１又は２以上
の第３の画像に対応する第３の画素数を求める手段と、 前記第１，第３の画素数の比を求める手段とを備えるこ
とを特徴とする請求項３に記載の画像診断装置。 - 【請求項５】 被検体を挟んで相対向するＸ線管及びＸ
線検出器を備え、Ｘ線検出器の検出信号に基づき被検体
のＣＴ断層像を再構成するＸ線ＣＴ装置であって、請求
項３又は４に記載の画像診断装置を備えることを特徴と
するＸ線ＣＴ装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000394018A JP4610731B2 (ja) | 2000-12-26 | 2000-12-26 | Ｃｔ断層像の画像診断装置、ｘ線ｃｔ装置、及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000394018A JP4610731B2 (ja) | 2000-12-26 | 2000-12-26 | Ｃｔ断層像の画像診断装置、ｘ線ｃｔ装置、及びプログラム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002209882A true JP2002209882A (ja) | 2002-07-30 |
| JP4610731B2 JP4610731B2 (ja) | 2011-01-12 |
Family
ID=18859713
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000394018A Expired - Fee Related JP4610731B2 (ja) | 2000-12-26 | 2000-12-26 | Ｃｔ断層像の画像診断装置、ｘ線ｃｔ装置、及びプログラム |
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|---|---|
| JP (1) | JP4610731B2 (ja) |
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- 2000-12-26 JP JP2000394018A patent/JP4610731B2/ja not_active Expired - Fee Related
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