JP2002345807A

JP2002345807A - 医療用画像の領域抽出方法

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Publication number: JP2002345807A
Application number: JP2001152523A
Authority: JP
Inventors: Jun Masumoto; 潤桝本; Yoshinobu Sato; 嘉伸佐藤; Masatoshi Hori; 雅敏堀; Takumichi Murakami; 卓道村上; Takeshi Joko; 剛上甲; Kiminobu Nakamura; 仁信中村; Shinichi Tamura; 進一田村; Hitoki Miyamoto; 仁樹宮本
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2001-05-22
Filing date: 2001-05-22
Publication date: 2002-12-03
Anticipated expiration: 2021-05-22
Also published as: US20020181754A1; JP3486615B2; US7046833B2

Abstract

(57)【要約】【課題】医療用に撮像された画像から所定の生体部位
の領域を一意的に安定して抽出できるようにし、特に
は、造影剤を用いたＣＴ画像からの肝臓領域の抽出作業
を自動化して、抽出作業の効率を高める。【解決手段】腹部を撮影したＣＴ画像から、撮影時相
の相異なる第１時相の画像系列と、第２時相の画像系列
を用いて、第１時相の画像データのＣＴ値をＸ軸に、第
２時相の画像データのＣＴ値をＹ軸にとった２次元特徴
空間を考える。この空間において、２つの時相の画像で
同一位置にある各画素についての２次元ヒストグラムを
求め、これを肝臓領域に対応した画素の標本分布とみな
す。この標本分布に２変量正規分布関数を適用して、肝
臓領域全体に対応した画素の母体分布を推定し、この母
体分布に基づき肝臓領域に対応した画素のＣＴ値範囲を
推定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ＣＴ（computed t
omography）、ＭＲＩ（magnetic resonance imagin
g）、核医学、ＣＲ（computed radiography）、ＤＳＡ
（digital subtractionangiography）、ＤＲ（real-tim
e radiography）等の放射線診断システムを用いて撮像
した医療用の画像から、肝臓、膵臓などの臓器や血管お
よび腫瘍等の生体部位の領域を、画像処理により抽出す
る医療用画像の領域抽出方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、放射線医療診断システムとして、
例えばＣＴやＭＲＩが知られているが、近年、これらの
分野における技術進歩により、短時間で高解像度の画像
を撮影することが可能となった。例えばＣＴ撮影の分野
では、マルチスライスＣＴの実用化に伴い、一回の呼吸
停止時間内に肝臓等の臓器全体を２回撮影することが可
能となっている。

【０００３】このように、高解像度の画像を短時間に得
られるようになったことに伴い、撮像された画像から、
臓器や腫瘍等の生体部位の領域を抽出し、これらを見や
すく可視化して対患者や学術用としての説明に使用した
り、定量化して体積を量ったり、あるいは手術計画を立
てるなど、様々な目的で使用するという需要が高まって
いる。しかし、多くの場合、撮像された画像から生体部
位の領域を抽出するのは、放射線科医等が、一枚一枚の
画像を見ながら手操作により行なっているのが現状であ
る。このため、例えば、１回に撮像される画像枚数が百
枚単位にのぼる肝臓のＣＴ撮影においては、肝臓全体の
領域を抽出するためには、時間的にも精神的にも多大な
労力を要することとなる。

【０００４】このような背景から、近年、コンピュータ
等の計算機を用いて、医療用画像から所定の生体部位領
域を自動的に抽出するための研究が、特に、輪郭や病変
部が比較的に抽出しやすい肺野、脳といった領域では盛
んに行なわれている。しかしながら、抽出が困難な領域
での自動抽出は、十分な成果を得られていない。例え
ば、腹部造影ＣＴ画像から肝臓領域を自動抽出するよう
な方法として、１枚の画像データから、画素ごとの濃度
値をヒストグラム化し、肝臓領域を閾値処理して抽出す
る方法や、部分的なヒストグラムを用いて閾値処理し、
輪郭をスプライン曲線で近似する方法などが知られてい
る。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、これら
の従来方法では、肝臓周辺部に存在する、肝臓のＣＴ値
と同等のＣＴ値を持つ脾臓等の周辺組織との接触部分
や、同一肝臓領域内においてＣＴ値が不均一な部分、輪
郭部において低濃度病変が存在する部分での検出に信頼
性を欠いていた。特に、肝臓と周辺組織との接触部分で
の肝臓領域判別の信頼性が得られないのは、実用化にと
って大きな問題であった。

【０００６】そこで、本発明者は、マルチスライスＣＴ
の実用化に伴い、一回の呼吸停止時間内に肝臓領域全体
を２回撮影することが可能となり、これにより、造影剤
の循環状態が異なる２つの時相の画像を臓器の位置ずれ
無しに得られるようになった状況に着目し、肝臓領域が
略同一位置に撮像された２つの時相の画像データを用い
て肝臓領域を自動抽出する方法を提案した（電子情報通
信学会信学技報 MI99-39（1999-11）、P51-P58）。

【０００７】この提案方法は、造影剤が注入されてから
撮像されるまでの時間が相異なる同一の肝臓領域に関す
る２つの時相の画像において、画像間で同一位置にある
それぞれの画素の濃度値から、この画像別の濃度値を各
座標軸とした２次元ヒストグラムを求め、この２次元ヒ
ストグラムの分布状態から、肝臓領域に対応する画素濃
度値の分布範囲を推定し、この推定に基づき、肝臓領域
を抽出するものである。

【０００８】この提案方法によれば、単一の画像データ
から肝臓領域を抽出する従来方法に比較して、良好な結
果が得られることが判明した。その後、提案方法につい
て、いくつかの追試的実験を試みるに従い、同じような
条件下で撮像された画像であっても、患者によって肝臓
領域における時相間の画素濃度値の相関度が大きく異な
るということが判明してきた。

【０００９】本発明は、上記事情に鑑みてなされたもの
であり、医療用に撮像された画像から所定の生体部位の
領域抽出を一意的に安定して行なえる医療用画像の領域
抽出方法を提供することを目的とするものである。ま
た、特には、造影剤を用いたＣＴ画像からの肝臓領域の
抽出作業を自動化して、抽出作業の効率を高め得る医療
用画像の領域抽出方法を提供することを目的とするもの
である。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、本発明の医療用画像の領域抽出方法は、医療用に撮
像された画像から所定の生体部位の領域を抽出する医療
用画像の領域抽出方法において、前記生体部位の略同一
の領域が相異なる測定状態の下で撮像された複数の前記
画像のデータから、該各画像間で対応した位置にあるそ
れぞれの画素について、画像別に定めた所定の特徴に関
する測定値を求め、該画像別の特徴を各座標軸とした多
次元の特徴空間において、前記特徴別の測定値を各座標
値とした、前記生体部位の領域に関連した前記各画素の
標本分布を求めると共に、該標本分布に対して前記画像
別の特徴間の相関度を考慮した分布関数を適用して、前
記生体部位に属する所定の組織の領域に対応した母体分
布の範囲を推定し、前記各画像において、前記母体分布
範囲内に含まれる前記画素の集合領域を、前記組織の領
域に対応している領域として抽出することを特徴とする
ものである。

【００１１】上記「生体部位」とは、肝臓、肺等の内臓
や、心臓等の循環器、脳等の神経系などの動物の器官、
および腫瘍等の病変部等を指す。上記「測定状態」と
は、ＣＴ撮影とＭＲＩ撮影など撮影手法そのものや、撮
影する時刻や撮影装置における数値設定などの測定条件
や、カラー画像における色等の測定対象などを指す。

【００１２】上記「所定の特徴」とは、白黒画像におけ
る画素ごとの濃度値や、カラー画像における赤、緑、青
等の色別の濃度値など、撮影対象と画素とを結びつける
特徴を指す。

【００１３】本発明において「画素」とは、画像領域を
細かく分割してなるひとつひとつの領域を指し、通常の
意味、すなわちデジタル画像における画像構成の最小単
位（picture cellまたはpicture element）には限定し
ない。また、上記「各画像間で対応した位置にあるそれ
ぞれの画素」とは、抽出しようとする生体部位の同一領
域に対応した画素を指し、生体部位が画像間で略同じ位
置に撮像されている場合は、同一位置の画素と解してよ
い。

【００１４】本発明の医療用画像の領域抽出方法では、
前記各画像において、前記生体部位の領域に関連した領
域を予め指定し、該指定領域内に位置する前記各画素の
みについて、前記特徴空間における分布を求め、該求め
た分布を前記標本分布としてもよい。

【００１５】あるいは、前記各画像の全体画像領域の各
画素について前記特徴空間における分布を求め、前記特
徴空間において前記標本分布の範囲を指定するようにし
てもよい。

【００１６】前記各画像における前記特徴として、各画
素の濃度値を用いることができる。本発明の医療用画像
の領域抽出方法は、前記画像がＣＴの画像であり、前記
複数の画像が、造影剤を注入してから撮像されるまでの
時間が相異なる複数の時相の画像である場合に好適であ
る。

【００１７】前記生体部位が肝臓であり、前記標本分布
が、２つの相異なる時相の画像における前記各画素の前
記濃度値についての２次元ヒストグラムである場合、前
記分布関数は２変量正規分布関数とすることが好まし
い。前記２変量正規分布関数を適用した前記標本分布に
対し、最尤推定法を用いて、前記母体分布の範囲を推定
するようにしてもよい。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態に係る医
療用画像の領域抽出方法を、図面を参照しながら説明す
る。

【００１９】この実施形態に係る方法は、腹部を撮影し
たマルチスライスＣＴ画像から、肝臓領域を自動抽出す
るものである。領域抽出に用いる画像として、撮影時相
の相異なる２つの画像系列、詳しくは、肝臓に造影剤を
注入した直後に撮影された動脈相第１相（以下、第１時
相という）の画像系列と、造影剤注入後数十秒後に撮影
された動脈相第２相（以下、第２時相という）の画像系
列を用いる。この２つの画像系列の各画像は、１回の呼
吸停止時間内に撮影されたものであり、画像系列間で対
応した（同一断面位置を撮影した）２つの画像には、肝
臓の略同一の領域が画像領域内の略同一位置に撮像され
ている。このような互いに対応した２つの時相の画像例
を図１に示す。同図（Ａ）は、上記第１時相の画像例、
（Ｂ）は、上記第２時相の画像例である。

【００２０】図２は、図１に示した画像の画素ごとのＣ
Ｔ値に関するヒストグラムである。横軸は濃度値として
ＣＴ値、縦軸は頻度を示している。図１（Ａ）の画像デ
ータから得られる図２（Ａ）のヒストグラムに示すよう
に、造影剤注入直後は、造影剤がまだ肝臓領域まで浸透
しておらず、肝臓領域のＣＴ値は、脂肪や筋肉等の他の
生体部位のＣＴ値と略同等の値を持つ。一方、図１
（Ｂ）の画像データから得られる図２（Ｂ）のヒストグ
ラムに示すように、造影剤を注入してから数十秒後は、
肝臓領域のＣＴ値が他の組織のＣＴ値よりも高くなって
いる。このように第１時相の画像データと第２時相の画
像データとでは、肝臓領域に関して各画素の濃度値の分
布が相異なっている。

【００２１】本実施方法では、図３に示すように、第１
時相の画像データのＣＴ値をＸ軸に、第２時相の画像デ
ータのＣＴ値をＹ軸にとった２次元特徴空間を考え、こ
の空間において、２つの時相の画像で同一位置にある各
画素についての、ＣＴ値の頻度を輝度で表した２次元ヒ
ストグラムを求める。

【００２２】図３では、図１に示す各画像の全領域の画
素について、ＣＴ値の２次元分布を求めており、２つの
画像で、ＣＴ値の変化が無ければ、各画素はＹ＝Ｘの線
上に分布することになる。しかし、肝臓領域のＣＴ値
は、第２時相で高くなっているため、図３の矢印で示す
ように、他の組織とは異なった分布状況を示している。
このように、特徴空間における分布状況に特徴がある場
合、特徴空間上において所定の生体部位の領域に関連し
た分布の範囲を求めてもよい。図３では、矢印近傍の領
域を肝臓領域に対応した画素の分布範囲と指定して、こ
の指定範囲内を肝臓領域に対応した画素の標本分布とす
ることができる。この方法は、ひとつの特徴空間におい
て、例えば肝臓と膵臓のように相異なる複数の生体部位
の領域に関連したそれぞれの画素の標本分布を求める場
合に用いることができる。

【００２３】一方、図４に示すように、２つの時相の画
像において、予め肝臓領域内にその大部分が位置するこ
とが明らかな画素範囲を、肝臓領域に関連した画素範囲
（以下、「ＶＯＩ範囲」という）として指定し、その指
定範囲内の各画素のみについて、図５に示すように、２
次元特徴空間における２次元ヒストグラムを求め、この
分布を肝臓領域に対応した画素の標本分布としてもよ
い。図４は、図１に示す各画像において、肝臓領域に関
連した画素範囲を示す図で、同図（Ａ）は第１時相、
（Ｂ）は第２時相の画像を表している。この方法は、Ｃ
Ｔ原画像上において、肝臓等の生体部位に属する領域を
指定するので、このＶＯＩ範囲の指定を医師等による操
作に任せる場合等に適用しやすい。また、原画像上での
ＶＯＩ範囲の指定が適正であれば、肝臓以外の生体部位
の領域に対応した画素の情報がほとんど含まれず、正確
な判別が行ないやすいという利点もある。

【００２４】標本分布を求めた後、肝臓領域全体に対応
した画素の集合を母体と考えた際の母体分布を、求めた
標本分布より推定する。図６に、図５の２次元ヒストグ
ラムから推定した母体分布を示す。母体分布の推定は、
以下のように行なう。

【００２５】第１時相の画像において肝臓領域に対応し
た画素のＣＴ値と、第２時相の画像において肝臓領域に
対応した画素のＣＴ値とは、患者によって、それぞれ異
なる相関度を持っている。図７に、（Ａ）から（Ｆ）ま
での相異なる複数の患者の肝臓領域に対応した画素のＣ
Ｔ値に関する２次元ヒストグラムを示す。

【００２６】そこで、本実施方法では、上記相関度を考
慮できるように、母体分布が２変量正規分布に従ってい
ると仮定する。すなわち、母体分布関数をＹ₁₊₂(ｘ)と
すると、Ｙ₁₊₂(ｘ)は、次式（１）で表わされる。

【００２７】

【数１】

【００２８】そして、上式（１）で求めた分布を母体分
布とみなす。なお、本実施方法では、標本分布から上式
（１）で求めた分布をそのまま母体分布とみなしたが、
上式（１）で求めた分布に対して、最尤推定法を用いて
最適化を図り、その分布を母体分布としてもよい。

【００２９】肝臓領域におけるＣＴ値の分布状況は、患
者によって大きく変動する。特に、上述した２次元特徴
空間では、患者元来のＣＴ値の分布状況と、造影剤の浸
透速度との双方の影響を受けて、図７に示すように時相
間のＣＴ値の相関度も大きく変動することが判明した。
本実施方法によれば、この各患者によるＣＴ値の分布状
況の変動を自動的に推定できる。

【００３０】次に、推定した母体分布において、肝臓領
域に対応した範囲を推定する。この推定には、母体分布
に対して予め定めておいた閾値Ｔ₁₊₂を適用する。閾値
Ｔ₁₊₂としては、例えば、母体分布における最頻値１に
対して、0.05等の値を選択して、上記２次元特徴空間上
でのＣＴ値の座標が、母体分布の頻度値が選択された0.
05等の値から１までの範囲内に入る画素の集合領域を、
肝臓の正常実質組織（血管、腫瘍等を除いた肝臓の大部
分を占める組織）の領域に対応している画素領域として
抽出する。詳しくは、上記範囲内のＣＴ値を持つ画素と
範囲外のＣＴ値を持つ画素とを２値化処理にて分別し
て、肝臓の正常実質組織の領域を抽出する。２値化処理
後の原画像の一例を図８に示す。

【００３１】以下では、得られた肝臓の正常実質組織領
域の画像から、最終的な肝臓領域を推定する画像処理手
順を図９から図１２を参照して説明する。図９（Ａ）
は、２値化処理後の肝臓の正常実質組織領域の画像を模
式的に示している。この画像に対し、オープニング処理
（設定パラメータとして、例えば半径４mmの球形を用い
る）を施し、肝臓領域輪郭部に接触している不要領域を
削除する。さらに、クロージング処理（設定パラメータ
として、例えば半径４mmの球形を用いる）を施し、肝臓
内部の小さな血管や、ＣＴ値のばらつきのためにできた
小さな空洞を埋めて、図９（Ｂ）に示すような肝臓実質
領域を抽出する。この処理の際、図１２（Ａ）に示すよ
うに、肝臓領域内の細い血管は実質領域内に含まれ、腫
瘍などの比較的大きい丸いものはそのまま穴のあいた状
態として残る。

【００３２】次に、主に造影剤の影響で染まった高濃度
の血管、腫瘤を抽出する。以下の画像処理は、第２時相
の画像を用いて行なう。まず、前段階で得られた肝臓実
質領域の画像に対して、ダイレーション処理（設定パラ
メータとして、例えば半径2.68mmの球形を用いる）と、
エロージョン処理（設定パラメータとして、例えば半径
４mmの球形を用いる）とをそれぞれを施し、図１０
（Ａ）に示す肝臓最大領域と、図１０（Ｂ）に示す肝臓
最小領域とを求めておく。次に、追加すべき血管、腫瘤
候補を以下の閾値を用いて抽出し、連結成分のラベリン
グ処理を行なう。

【００３３】

【数２】

【００３４】これらの候補の中で、肝臓最小領域を通過
する連結成分は、無条件に抽出する。比較的細い血管
は、実質領域抽出の処理により、図１２（Ａ）に示すよ
うに肝臓実質領域に含まれている。そのため、図１１
（Ａ）に示すように、抽出された血管の細い部分が、肝
臓最小領域を通過することになり、結果的に血管が肝臓
領域に追加される。なお、ここで追加する領域は、不要
領域の追加を防止するため、肝臓最大領域内のみとす
る。

【００３５】次に、肝臓最小領域とは重なり部分を持た
ないが、最大領域とは重なり部分を持つ候補を考える。
これは主に、図１１（Ｂ）に示すような、肝臓内部およ
び輪郭部にできた比較的大きな腫瘤が対象となる。そこ
で、腫瘤形状が一般的に球形であることを利用し、これ
らの候補に対して、球形度を計算する。ただし、球形度
を測る際、真の病変が他の真の病変もしくは不要な領域
（例えば、肋骨）などと接触している場合は、図１１
（Ｂ）の矢印で示す部分のように、その球形度が低くな
る現象が生じる。これを回避するために、各候補の球形
度を計算する際、予め画像をエロージョン処理してお
き、接触部分を分離しておく。接触部分が大きい場合を
考慮して、この操作を例えば３種類（半径のパラメータ
として、例えば、0.67,1.34,2.01mmを用いる）で行な
い、図１２（Ｂ）に示すように、真の腫瘤抽出の信頼性
を向上させる。

【００３６】この処理で抽出された腫瘤候補は、エロー
ジョン処理のときと同じ形状でダイレーション処理を行
ない、元の大きさまで復元しておく。また、球形度に対
して閾値処理（設定パラメータとして、例えば0.5（最
大値１）を用いる）する際、同時に体積の閾値（設定パ
ラメータとして、例えば３mm³の球形を用いる）も設定
し、小さく分割された微小な連結部分を除外する。

【００３７】また、のう胞に代表される低濃度腫瘤につ
いては、内部が水であるため一定の低ＣＴ値を示すの
で、固定閾値（例えば６０ＨＵ）を別に設定し、抽出方
法は、高濃度腫瘤と同じ方法で行なう。以上の手順によ
り、最終的な肝臓領域が推定される。なお、上記説明で
は、第１時相、第２時相それぞれ１枚ずつの画像を例に
とって説明したが、実際には、これらの処理が、１回の
ＣＴ撮影で撮像される全ての画像について、対応する第
１時相と第２時相の画像を用いて行なわれる。

【００３８】以下では、本発明方法の実施例に関して行
なった評価について説明する。評価には、９症例（512
×512×159を２系列ずつ（ＦＯＶ＝36.5mm、スライス厚
2.5mm、再構成間隔1.25mm））を選び、各症例の画像に
対して、ボクセル間隔を正方化し、半分に縮小した画像
（256×256×147）を用いた。ＣＴ装置は、Light Speed
QX/ｉ（ＧＥ横河メディカル）を使用した。９症例中、
１症例はＣＴ画像中に腫瘤が存在せず、その他は少なく
とも１つは腫瘤が存在していた。正解データとして、放
射線科医が手作業で抽出した肝臓領域を用いた。

【００３９】評価の比較対象は、従来方法として、第１
時相の画像系列のデータのみを用いる方法（比較第１方
法）と、第２時相の画像系列のデータのみを用いる方法
（比較第２方法）、また両時相の画像系列のデータを用
いる手法として、第１、第２時相の差分画像を用いる方
法（比較第３方法）を選んだ。

【００４０】これらの各比較方法について簡単に説明を
加える。

【００４１】（比較第１方法）この方法は、図４（Ａ）
に示すような、第１時相の画像におけるＶＯＩ領域内の
各画素のＣＴ値に関する１次元ヒストグラムを標本分布
とし、この標本分布から推定される母体分布が１次元正
規分布に従うと仮定する。すなわち、母体分布関数をＹ
₁(ｘ)とすると、Ｙ₁(ｘ)は、次式（２）で表わされる。

【００４２】

【数３】

【００４３】そして、上式（２）で求めた分布を母体分
布と推定し、推定した母体分布において、肝臓領域に対
応した範囲を推定する。この推定には、母体分布に対し
て予め定めておいた閾値Ｔ₁を適用する。閾値Ｔ₁として
は、例えば、母体分布における最頻値１に対して、0.2
等の値を用いて、母体分布の頻度値が0.2から１までの
範囲内に入る画素の集合領域を、肝臓の正常実質組織の
領域に対応している画素領域として抽出する。

【００４４】（比較第２方法）この方法は、図４（Ｂ）
に示すような、第２時相の画像におけるＶＯＩ領域内の
各画素のＣＴ値に関する１次元ヒストグラムを標本分布
とし、この標本分布から推定される母体分布が１次元正
規分布に従うと仮定する。すなわち、母体分布関数をＹ
₂(ｘ)とすると、Ｙ₂(ｘ)は、次式（３）で表わされる。

【００４５】

【数４】

【００４６】そして、上式（３）で求めた分布を母体分
布と推定し、推定した母体分布において、肝臓領域に対
応した範囲を推定する。この推定には、母体分布に対し
て予め定めておいた閾値Ｔ₂を適用する。閾値Ｔ₂として
は、例えば、母体分布における最頻値１に対して、0.2
等の値を用いて、母体分布の頻度値が0.2から１までの
範囲内に入る画素の集合領域を、肝臓の正常実質組織の
領域に対応している画素領域として抽出する。

【００４７】（比較第３方法）この方法は、両時相の画
像の差分画像を用いる。図４に示すような、第１、２時
相の各画像におけるＶＯＩ領域内の各画素のＣＴ値から
差分画像は、次式（４）で与えられる。

【００４８】

【数５】

【００４９】この差分画像の各画素のＣＴ値に関する１
次元ヒストグラムを標本分布とし、この標本分布から推
定される母体分布が１次元正規分布に従うと仮定する。
すなわち、母体分布関数をＹ_1-2(ｘ)とすると、Ｙ
_1-2(ｘ)は、次式（５）で表わされる。

【００５０】

【数６】

【００５１】そして、上式（５）で求めた分布を母体分
布とみなし、推定した母体分布において、肝臓領域に対
応した範囲を推定する。この推定には、母体分布に対し
て予め定めておいた閾値Ｔ_1-2を適用する。閾値Ｔ_1-2と
しては、例えば、母体分布における最頻値１に対して、
0.2等の値を用いて、母体分布の頻度値が0.2から１まで
の範囲内に入る画素の集合領域を、肝臓の正常実質組織
の領域に対応している画素領域として抽出する。

【００５２】各比較方法と本発明方法との原理的な関係
を図１３に示す。単一時相を用いる比較第１および第２
方法は、図１３に示す２次元特徴空間を単純に同図(a),
(b)の軸に加算射影したヒストグラムより、母体分布関
数を１次元正規分布関数として推定するという手法とみ
なせる。差分画像を用いる比較第３方法は、各組織固有
のＣＴ値は考慮せず、造影剤の影響による変化のみに注
目した領域抽出法である。これは、第１時相のＣＴ値か
ら第２時相のＣＴ値を引いたものを、図１３(c)の軸に
加算射影したヒストグラムにより、母体分布関数を１次
元正規分布関数として推定するという手法とみなせる。
これらに対し、本発明方法は、造影剤の影響および肝臓
領域のＣＴ値を両方とも考慮した手法で、図１３(d)に
示すように、２次元特徴空間上における２次元ヒストグ
ラムより、母体分布関数を２変量正規分布関数として推
定し、肝臓領域を直接囲い込む手法とみなせる。

【００５３】比較には、Receiver Operating Character
istic（ＲＯＣ）解析を用いた。この際、True Positive
Fraction（ＴＰＦ）およびFalse Positive Fraction
（ＦＰＦ）は、次式(６),(７)のように定義した。

【００５４】

【数７】

【００５５】

【数８】

【００５６】評価は、肝臓の正常実質組織領域の抽出段
階と、後処理後の最終的な肝臓領域の抽出段階とで行な
った。

【００５７】（正常実質組織領域の抽出段階での評価）
原画像に対して、ガウスフィルタ（標準偏差σ）を用い
て平滑処理を行なってから、各手法により正常実質組織
領域の抽出を行なった。ガウスフィルタの標準偏差σ
は、５段階（0mm，0.67mm，1.34mm，2.68mm，5.36mm）
設定した。各手法において多段階（1000段階）に閾値処
理（Ｔ₁，Ｔ₂，Ｔ_1-2，Ｔ₁₊₂を変化させる）を施して、
正常実質組織領域が得られる度に、上式(６),(７)を計
算する。一度の閾値処理により（ＴＰＦ，ＦＰＦ）の組
がひとつ求まり、全ての（ＴＰＦ，ＦＰＦ）の点をプロ
ットすることによって、ＲＯＣ曲線を作成し、評価を行
なった。

【００５８】結果を、図１４から図１７に示す。図１４
は、比較第１方法、図１５は、比較第２方法、図１６
は、比較第３方法および図１７は、本発明方法の結果を
それぞれ示している。結果は、本発明方法が他の比較方
法に比べて明らかに優れていることが判明した。なお、
平滑化処理については、σ＝1.34mmから2.68mm付近が最
適であることが分かった。

【００５９】（最終的な肝臓領域の抽出段階での評価）
前段階での結果を考慮して、原画像の平滑化パラメータ
をσ＝2.68mmに固定し、各手法において多段階（１５段
階）に閾値処理（Ｔ₁，Ｔ₂，Ｔ_1-2，Ｔ₁₊₂を変化させ
る）して正常実質組織領域を抽出後、後処理を施して最
終的な肝臓領域の抽出を行ない、比較した。図１８にそ
のＲＯＣ曲線の比較結果を示す。結果より、本発明方法
が全体的に優れていることが確かめられた。

【００６０】また、図１８のＲＯＣ曲線において、点が
左上に密に集中している方が、閾値の変化による性能評
価結果の変動が少ないことを表わすので、閾値の設定に
対してロバストであるといえる。この点において、本発
明方法は他の比較方法に比べ、密に左上に点が存在して
おり、優れていることが確認された。

【００６１】なお、図１８のＲＯＣ曲線は、全９症例の
平均であり、データの分散は反映されていない。これを
反映させた結果を図１９に示す。図１９では、比較第１
方法と本発明方法において、閾値を最適値付近（Ｔ₂＝
0.2，Ｔ₁₊₂＝0.05）に固定した際のデータ（ＴＰＦ，Ｆ
ＰＦ）の組の分布状況を示している。各点がそれぞれの
症例の結果であり、図中四角で囲んだ領域がその９症例
のデータの標準偏差の区間である。これにより、本発明
方法は、比較第２方法よりデータの広がりが小さく、よ
り安定して正確に肝臓領域が抽出できることが示され
た。

【００６２】以上の点から、本発明方法によれば、肝臓
領域の自動抽出に関して、各比較方法よりも優れている
といえる。

【００６３】なお、本発明の医療用画像の領域抽出方法
は、上記実施形態のものに限られるものではなく、その
他の種々の態様の変更が可能である。例えば、上記実施
形態では、ＣＴ値がそのまま画素の濃度値として反映さ
れるのを前提としているが、ＣＴ値の階調と画素の階調
とに差があり、ＣＴ値を変換している場合には、変換前
のＣＴ値を用いて画素の分布を求めてもよいし、変換後
の濃度値を用いて画素の分布を求めてもよい。

【００６４】また、上記実施形態では、画素の標本分布
から母体分布を推定する際、２変量正規分布関数を用い
たが、その他の分布関数で適用できるものを用いてもよ
い。例えば、特徴空間上での分布形状に対して、Ｂスプ
ライン曲面やフーリエ級数を用いた曲面近似、曲面にパ
ッチを張る方法などが考えられる。

【００６５】さらに、特徴空間は、２次元に限らず３次
元等多次元に拡張可能であり、この特徴空間上にて、同
時に相異なった複数の生体部位の抽出を行なうために、
多次元空間上の分布に対して、複数の分布関数を適用す
ることも考えられる。

【００６６】また、本発明は、造影剤を用いたＣＴ撮影
による肝臓領域抽出のみならず、他の生体部位の抽出
や、ＭＲＩ、核医学、ＣＲ、ＤＳＡ、ＤＲ等の放射線診
断システムを用いて撮像した医療用の画像や、これらの
システムを組み合わせて撮像された画像に対しても同様
に適用可能である。さらに、本発明は、生体部位の領域
抽出以外にも生体部位の体積測定等にも応用可能であ
る。

【００６７】

【発明の効果】本発明の医療用画像の領域抽出方法によ
れば、生体部位の略同一の領域が相異なる測定状態の下
で撮像された複数の前記画像のデータから、各画像間で
対応した位置にあるそれぞれの画素について、画像別に
定めた所定の特徴に関する測定値を求め、この画像別の
特徴を各座標軸とした多次元の特徴空間において、生体
部位の領域に関連した各画素の標本分布を求めると共
に、この標本分布に対して画像別の特徴間の相関度を考
慮した分布関数を適用して母体分布の範囲を推定して、
組織の領域を抽出することにより、生体部位の領域抽出
を一意的に安定して行なうことが可能となる。また、特
には、造影剤を用いたＣＴ画像からの肝臓領域の抽出作
業を自動化して、抽出作業の効率を高めることも可能で
ある。

【図面の簡単な説明】

【図１】互いに対応した２つの時相のＣＴ画像例を示す
図

【図２】図１に示す各画像の画素ごとのＣＴ値に関する
ヒストグラム

【図３】図１に示す各画像の画素ごとのＣＴ値に関する
２次元ヒストグラム

【図４】図１に示す各画像において肝臓領域に関連した
画素範囲を示す図

【図５】図４で指定した画素範囲内の画素ごとのＣＴ値
に関する２次元ヒストグラム

【図６】図５の２次元ヒストグラムから推定した母体分
布を示す図

【図７】図５に示す２次元ヒストグラムの他の複数患者
の例を示す図

【図８】２値化処理後の画像の一例を示す図

【図９】最終的な肝臓領域を推定する画像処理手順を示
す概略図

【図１０】図９に続く画像処理手順を示す概略図

【図１１】図１０に続く画像処理手順を示す概略図

【図１２】最終的な画像処理手順の詳細を示す概略図

【図１３】各比較方法と本発明方法との原理的な関係を
示す概略図

【図１４】肝臓の正常実質組織領域の抽出段階における
比較第１方法のＲＯＣ曲線

【図１５】図１４に対応した比較第２方法のＲＯＣ曲線

【図１６】図１４に対応した比較第３方法のＲＯＣ曲線

【図１７】図１４に対応した本発明方法のＲＯＣ曲線

【図１８】最終的な肝臓領域の抽出段階における各方法
のＲＯＣ曲線

【図１９】比較第２方法と本発明方法におけるＴＰＦと
ＦＰＦのデータ分布

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者堀雅敏大阪府吹田市山田丘２−２大阪大学大学院医学系研究科内 (72)発明者村上卓道大阪府吹田市山田丘２−２大阪大学大学院医学系研究科内 (72)発明者上甲剛大阪府吹田市山田丘２−２大阪大学大学院医学系研究科内 (72)発明者中村仁信大阪府吹田市山田丘２−２大阪大学大学院医学系研究科内 (72)発明者田村進一大阪府吹田市山田丘２−２大阪大学大学院医学系研究科内 (72)発明者宮本仁樹大阪府吹田市山田丘２−２大阪大学大学院医学系研究科内Ｆターム(参考） 4C093 AA16 AA22 AA24 AA26 BA07 CA16 CA18 DA01 DA02 DA03 DA04 FD03 FD08 FD09 FF15 FF17 FF19 FF28 FF34 FG01 4C096 AA11 AB38 AC05 AD14 DC18 DC21 DC28 DC33 5B057 AA09 CA01 CA02 CA08 CA12 CA16 CB01 CB02 CB08 CB12 CB20 DA08 DA12 DA17 DB02 DB05 DB06 DB09 DC23 DC32 5L096 AA02 AA03 AA06 BA06 BA13 CA04 FA14 FA37 GA08 GA59 HA01 JA11

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】医療用に撮像された画像から所定の生体
部位の領域を抽出する医療用画像の領域抽出方法におい
て、前記生体部位の略同一の領域が相異なる測定状態の下で
撮像された複数の前記画像のデータから、該各画像間で
対応した位置にあるそれぞれの画素について、画像別に
定めた所定の特徴に関する測定値を求め、該画像別の特徴を各座標軸とした多次元の特徴空間にお
いて、前記特徴別の測定値を各座標値とした、前記生体
部位の領域に関連した前記各画素の標本分布を求めると
共に、該標本分布に対して前記画像別の特徴間の相関度
を考慮した分布関数を適用して、前記生体部位に属する
所定の組織の領域に対応した母体分布の範囲を推定し、前記各画像において、前記母体分布範囲内に含まれる前
記画素の集合領域を、前記組織の領域に対応している領
域として抽出することを特徴とする医療用画像の領域抽
出方法。
【請求項２】前記各画像において、前記生体部位の領
域に関連した領域を予め指定し、該指定領域内に位置す
る前記各画素のみについて、前記特徴空間における分布
を求め、該求めた分布を前記標本分布とすることを特徴
とする請求項１記載の医療用画像の領域抽出方法。
【請求項３】前記各画像の全体画像領域の各画素につ
いて前記特徴空間における分布を求め、前記特徴空間に
おいて前記標本分布の範囲を指定することを特徴とする
請求項１記載の医療用画像の領域抽出方法。
【請求項４】前記各画像における前記特徴が、各画素
の濃度値であることを特徴とする請求項１から３までの
何れか１項記載の医療用画像の領域抽出方法。
【請求項５】前記画像がＣＴの画像であり、前記複数
の画像が、造影剤を注入してから撮像されるまでの時間
が相異なる複数の時相の画像であることを特徴とする請
求項４記載の医療用画像の領域抽出方法。
【請求項６】前記生体部位が肝臓であり、前記標本分
布が、２つの相異なる時相の画像における前記各画素の
前記濃度値についての２次元ヒストグラムであり、前記
分布関数が２変量正規分布関数であることを特徴とする
請求項５記載の医療用画像の領域抽出方法。
【請求項７】前記２変量正規分布関数を適用した前記
標本分布に対し、最尤推定法を用いて、前記母体分布の
範囲を推定することを特徴とする請求項６記載の医療用
画像の領域抽出方法。