JP2004230086A - 画像処理装置、画像データ処理方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】血管などの管腔臓器の芯線及び輪郭の３次元的な位置情報を短い処理時間で精度良く抽出して、診断に有用な情報を確実に提供する。
【解決手段】画像処理装置は、記憶手段２１に記憶された被検体の３次元画像データ内の所望の管状構造物（例えば血管）の領域を、操作者から指定された始点及び終点の範囲にわたって３次元的に抽出する領域抽出手段２３と、抽出された管状構造物の芯線を３次元画像データから３次元的に抽出する芯線抽出手段２４と、抽出された芯線と３次元画像データとに基づいて肝臓構造物の輪郭を３次元的に抽出する輪郭抽出手段２９とを備える。
【選択図】 図２
【解決手段】画像処理装置は、記憶手段２１に記憶された被検体の３次元画像データ内の所望の管状構造物（例えば血管）の領域を、操作者から指定された始点及び終点の範囲にわたって３次元的に抽出する領域抽出手段２３と、抽出された管状構造物の芯線を３次元画像データから３次元的に抽出する芯線抽出手段２４と、抽出された芯線と３次元画像データとに基づいて肝臓構造物の輪郭を３次元的に抽出する輪郭抽出手段２９とを備える。
【選択図】 図２
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置に係り、とくに、Ｘ線ＣＴ装置や磁気共鳴診断装置（ＭＲＩ装置）等の撮影装置から得られた被検体の３次元ボリュームデータを用いて管腔臓器等の内腔の形状表示や定量解析を行う機能を有した画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年の医用診断において、被検体の血管などの管腔臓器に関しては、その形状を表示させたり、その走行状態を定量解析に付することが求められている。この形状表示や定量解析を行う場合、被検体の管腔臓器を含む部位の３次元ボリュームデータをＸ線ＣＴ装置ＭＲＩ装置などの医用モダリティで取得し、この３次元ボリュームデータ（立体データ）が画像処理に付される。
【０００３】
この画像処理においては、管腔臓器の３次元的な芯線（パスライン（ｐａｔｈ ｌｉｎｅ）：一例として管腔臓器の中心線）の位置情報を知る必要がある。３次元ボリュームデータを用いて管腔臓器の芯線を３次元的に抽出する代表的な方法には、非特許文献１に記載されているように、輝度値情報を利用して管腔臓器内を探索していく方法や、非特許文献２に記載されているように、管腔臓器の抽出領域を細線化する方法が知られている。
【０００４】
【非特許文献１】
「Ｏ． Ｗｉｎｋ， Ｗ． Ｊ． Ｎｉｅｓｓｅｎ， Ｍ． Ａ． Ｖｉｅｒｇｅｖｅｒ， “Ｆａｓｔ Ｄｅｌｉｎｅａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ Ｖｅｓｓｅｌｓ ｉｎ ３−Ｄ Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｉｃ Ｉｍａｇｅｓ，” ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ． Ｍｅｄ． Ｉｍａｇｉｎｇ， Ｖｏｌ．１９， Ｎｏ．４， ｐｐ．３３７−３４６， Ａｐｒ．， ２０００」
【０００５】
【非特許文献２】
「Ｇ． Ｄ． Ｒｕｂｉｎ， Ｄ． Ｓ． Ｐａｉｋ， Ｐ． Ｃ． Ｊｏｈｎｓｔｏｎ， Ｓ． Ｎａｐｅｌ， “Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆ ｔｈｅ Ａｏｒｔａ ａｎｄ Ｉｔｓ Ｂｒａｎｃｈｅｓ ｗｉｔｈ Ｈｅｌｉｃａｌ ＣＴ，” Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ， Ｖｏｌ．２０６， Ｎｏ．３， ｐｐ．８２３−８２９， Ｍａｒ．， １９９８」
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した非特許文献１及び２のうち、前者では、探索途中に管腔臓器のコントラストが低い箇所や内径が小さい箇所などが存在すると、その箇所で探索方向が管腔臓器外にずれてしまい、探索が失敗に終わる可能性が高いという問題がある。また、後者にあっては、管腔臓器の領域抽出の精度が低い場合、細線化により得られる芯線の精度が低下したり、管腔臓器の抽出領域の画素数に比例して細線化に多大な処理時間を要するという問題がある。
【０００７】
本発明は、上述した従来法の問題に鑑みてなされたもので、血管などのような管腔臓器の芯線及び輪郭の３次元的な位置情報を短い処理時間で精度良く抽出でき、これにより、診断に有用な情報を確実に提供することができる画像処理装置を提供することを、その目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明に係る画像処理装置は、被検体の立体画像データを記憶する立体画像データ記憶手段と、前記立体画像データ記憶手段により記憶された立体画像データ内の所望の管状構造物の領域を前記立体画像データから設定する領域設定手段と、この領域設定手段により設定された管状構造物の芯線を前記立体画像データから設定する芯線設定手段とを有することを特徴とする。
【０００９】
好適には、前記芯線設定手段は、前記領域設定手段により設定された領域内のみを探索して前記管状構造物の芯線を設定する芯線探索手段を有する。この芯線設定手段は、例えば、前記芯線探索手段により設定された複数の芯線の候補を選択して接続することにより前記管状構造物の芯線を設定する芯線選択・接続手段を有する。また、別の好適な一例として、前記芯線探索手段は、前記領域設定手段により設定された領域にて探索ベクトルを設定し、この探索ベクトルに直交する断面における前記領域に重心位置を求めて当該重心位置を前記管状構造物の芯線の位置として設定するように構成される。
【００１０】
さらに、好適には、前記芯線探索手段は、前記領域設定手段により設定された領域内の芯線探索領域のユークリッド距離（すなわち設定領域内の画素とその画素と最も近い設定領域外の画素との距離が最大の位置）を探索することにより管状構造物の芯線を設定するように構成される。
【００１１】
また、好ましくは、前記芯線探索手段は、指定された探索開始点から前記領域設定手段により設定された領域の境界位置までの長さが最大である直線の方向を初期探索方向として決定する初期探索方向決定手段を有する。
【００１２】
さらに、本発明の別の態様によれば、前記芯線設定手段により設定された芯線に直交する断面上で前記芯線の位置から放射方向に探索した前記画像データの輝度値の情報又は前記領域設定手段により設定された領域の境界に応じて前記管状構造物の輪郭位置を設定する輪郭設定手段が備えられる。
【００１３】
この領域設定手段は、例えば、前記管状構造物内の１点又は複数点の輝度値を基にして設定された閾値を用いて当該管状構造物の領域を設定することを特徴とする。
【００１４】
一方、本発明に係る画像データ処理方法によれば、被検体の立体画像データから当該被検体の所望の管状構造物の領域を３次元的に設定し、この設定された管状構造物の芯線を前記立体画像データから設定することを特徴とする。さらに好適には、この画像処理方法において、前記設定された芯線に直交する断面上で前記芯線の位置から放射方向に探索した前記画像データの輝度値の情報又は前記設定された領域の境界に応じて前記管状構造物の輪郭位置が設定される。
【００１５】
さらに、本発明の別の態様によれば、コンピュータに、被検体の立体画像データから当該被検体の所望の管状構造物の領域を３次元的に設定する機能、この設定された管状構造物の芯線を前記立体画像データから設定する機能、及び、前記設定された芯線に直交する断面上で前記芯線の位置から放射方向に探索した前記画像データの輝度値の情報又は前記設定された領域の境界に応じて前記管状構造物の輪郭位置を設定する機能を実現させるためのプログラムも提供される。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る画像処理装置の好ましい実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１７】
本実施形態に係る画像処理装置は、図１に示すように、医用モダリティと一体に組みこまれたコンピュータ装置として、医用モダリティに通信ラインを介してオンライン接続されたコンピュータ装置として、又は、医用モダリティとはオフラインのコンピュータ装置として提供される。
【００１８】
このコンピュータ装置は、図１に示すように、ＣＰＵ及びメモリを搭載した演算装置１１、プログラムや処理データを記憶する記憶装置１２、表示器１３、及び入力器１４を備える。上述したように、このコンピュータ装置は必要に応じて外部とのデータ通信を行うための機能をも有する。
【００１９】
記憶装置１２には、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置などの撮影装置（医用モダリティ）により収集された被検体の３次元（立体）画像データがオンライン又はオフラインで送られてくる。この３次元画像データは、この記憶装置に設けられた光磁気ディスク等の大容量の記録媒体に格納されている。
【００２０】
また、記憶装置１２のハードディスクなどの記録媒体には、本実施形態に係る３次元血管自動抽出法を実施するためのプログラムが予め記録されている。これにより、演算装置１１は、その起動時にかかるプログラムを読み出して、プログラムに記載されている手順にしたがって血管自動抽出のための処理を順次実行する。この実行途中において、血管自動抽出に関わる画像を表示器１３に表示するとともに、入力器１４を介して操作者からの血管自動抽出処理に関わる操作情報を受け付けるようになっている。このため、演算装置１１、表示器１３、及び入力器１４は、操作者にとって血管自動抽出の処理を実行するためのインターフェースとしても機能することができる。
【００２１】
このようなハードウエア構成により、上述した３次元血管自動抽出法のプログラムを実行することで、機能的には、図２に示すように、立体画像データ記憶部２１、始点・終点指定部２２、領域抽出部２３、芯線抽出部２４（芯線探索部２５（初期探索方向決定部２６を含む）、芯線選択・接続部２７、及び芯線平滑部２８を含む）、輪郭抽出部２９（輪郭平滑化部３０を含む）、及び合成表示部３１が実現される。
【００２２】
以下、この機能部２１〜３１の処理内容を個別に説明する。
【００２３】
＜立体画像データ記憶部２１＞
記憶装置１２を主要部として実現される立体画像データ記憶部２１には、上述したように、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置などの撮影装置から得られた３次元画像データが格納されている。
【００２４】
＜始点・終点指定部２２＞
始点・終点指定部２２は、演算装置１１、表示器１３、及び入力器１４を主要素して機能的に構成される。
【００２５】
この始点・終点指定部２２では、立体画像データ上で操作者が管腔臓器（例えば血管）の抽出対象範囲として指定した１点の始点と１点又は複数点の終点の座標が入力され、記憶される。
【００２６】
本実施形態では、図３に示されるようなＹ字路血管内の１点の始点Ｓと２点の終点Ｅ１、Ｅ２が指定された場合について説明するが、終点が３点以上指定された場合についても、後述する芯線選択・接続部２７の処理に若干の変更を加えることにより適用可能である。また、変形形態として、始点・終点だけでなく管腔臓器の抽出対象範囲内で複数の通過点を指定する始点・終点・通過点指定部を設けることもでき、この場合についても芯線選択・接続部の処理に若干の変更を加えることにより適用可能である。通過点を指定した場合、より芯線抽出成功率が高まるという利点がある。
【００２７】
＜領域抽出部２３＞
この領域抽出部２３は、演算装置１１の演算機能により実現される。
【００２８】
領域抽出部２３では、前記３次元画像データを入力データとして所望の管腔臓器、例えば血管の領域が３次元的に自動的に抽出される。すなわち、管腔臓器の領域内と領域外とで２値化された３次元の画像データが作成され、記憶装置１２に記憶される。具体的には、この領域自動抽出は、ＰＣＮＮ（Ｐｕｌｓｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）法（例えば、論文「Ｔ． Ｌｉｎｄｂｌａｄ ａｎｄ Ｊ． Ｋｉｎｓｅｒ， “Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｓｉｎｇ Ｐｕｌｓｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，” Ｓｐｒｉｎｇｅｒ， １９９８」参照）や、単純閾値法により実行される。
【００２９】
単純閾値法の一例として、入力したボリュームデータのＣＴ値が、以下の閾値の範囲のとき１（血管領域）、それ以外のとき０とする処理法が挙がられる。
【００３０】
【数１】
【００３１】
＜芯線抽出部２４＞
この芯線抽出部２４は、演算装置１１の演算機能により実現される。
【００３２】
この芯線抽出部２４は、機能的に、芯線探索部２５、芯線選択・接続部２７、及び芯線平滑部２８を含み、この順に、割り当てられた処理がそれぞれ実行される。芯線探索部２５には更に初期探索方向決定部２６が含まれる。
【００３３】
芯線探索部２５は、始点・終点指定部２２により指定された各指定点を出発点として、領域抽出部２３により抽出された管腔臓器の領域としての血管領域の３次元ボリュームデータに対して後述する探索処理を行い、その探索結果が芯線選択・接続部２７により選択・接続される。これにより、Ｉ字路管腔臓器又はＹ字路管腔臓器の芯線が抽出される。なお、芯線選択・接続部２７による選択・接続の処理においては、後述するように、場合分け処理がなされる。
【００３４】
＜芯線探索部２５＞
この芯線探索部２５により、出発点から目標点までの管腔臓器の芯線の点群が探索される。具体的には、初期探索方向決定部２６により最初に探索する方向（初期探索方向ベクトル）が決定され、反復探索処理により血管の抽出領域の内部が探索される。
【００３５】
つまり、図４に示すように、初期探索方向決定部２６により、始点・終点で、その点から、３次元の全角度（４π）方向の単位ベクトルのうち、血管の抽出領域の境界位置まで伸ばしたときの長さが最大であるベクトルと、それと反対方向のベクトルを初期探索ベクトルとする。
【００３６】
次いで、芯線探索部２５により、探索処理が反復して行われる。この探索処理には、本実施形態では２通りの手法が用意されており、取捨選択できるようになっている。
【００３７】
その第１の手法は、探索ベクトルに直交する断面における血管抽出領域の重心位置を血管の芯線の位置として求めるものである。つまり、探索ベクトルに直交し且つベクトル先端位置を含む領域抽出データの断面画像上において、ベクトル先端位置の画素と連結している１−画素（値が１の画素）領域が抽出され、この抽出領域の重心位置が芯線位置として求められる（図５参照）。ベクトル先端位置の画素が０−画素の場合は、ベクトル先端位置に最も近い位置の１−画素を含む領域の重心位置が求められる。
【００３８】
第２の手法では、探索ベクトルに直交する断面における血管抽出領域内のユークリッド距離が最大である位置が、血管の芯線位置として求められる。具体的には、探索ベクトルに直交し且つベクトル先端位置を含む領域抽出データの断面画像上において、ベクトル先端位置の画素と連結している１−画素領域が領域抽出され、抽出領域内に存在する穴（０−画素領域）が穴埋め処理に付された後に、ユークリッド距離変換が行われる。このユークリッド距離変換は、例えば、「齋藤豊文， 鳥脇純一郎， “３次元ディジタル画像に対するユークリッド距離変換，” 電子情報通信学会論文誌， Ｖｏｌ．Ｊ７６−Ｄ−ＩＩ， Ｎｏ．３， ｐｐ．４４５−４５３， Ｍａｒ．， １９９３」で知られている。
【００３９】
このユークリッド距離変換は、抽出領域内の画素とその画素と最も近い抽出領域外の画素との距離（ユークリッド距離）をその画素の値とする変換であり、これにより抽出領域の最深部の画素の値が抽出領域内の最大値となる。この最大値の画素の位置が芯線の位置として求められる。ベクトル先端位置の画素が０−画素の場合は、ベクトル先端位置に最も近い位置の１−画素を含む領域が使用される。
【００４０】
なお、上記以外の芯線探索法を実施することもできる。一例として、領域抽出部２３により抽出された領域抽出データに対し、抽出領域内に存在する空洞（０−画素領域）に空洞埋め処理を施した後、３次元のユークリッド距離変換を行った、３次元ユークリッド距離変換の画像データを予め用意しておくようにしてもよい。すなわち、探索ベクトルに直交し且つベクトル先端位置を含む３次元ユークリッド距離変換された画像データによる断面画像上で、最大値をとる画素位置を芯線位置として求めるようにしてもよい。
【００４１】
【数２】
【００４２】
上述した血管芯線の位置の演算と次ベクトルの演算とが反復して実行される。
【００４３】
この反復処理において、最後の芯線点と目標点との距離が予め決められた閾値以内になった場合、探索が成功したとして、反復処理が中止される。また、芯線点数が予め決められた最大値に達した場合、最後の芯線点がボリュームデータの領域外となった場合、及び／又は、芯線が急激なＵターンをした場合、探索が失敗したとして、それ以上の探索処理は中止される。
【００４４】
＜芯線選択・接続部２７＞
この芯線選択・接続部２７は、演算装置１１の演算機能により実現される。
【００４５】
この芯線選択・接続部２７は、始点・終点指定部２２により指定された各指定点を出発点として、芯線探索部５により探索処理された結果である芯線を選択し接続して、Ｉ字路管腔臓器又はＹ字路管腔臓器の芯線を抽出するようになっている。
【００４６】
本実施形態に係る３次元血管自動抽出法にあっては、操作者により指定された１点の始点と１点又は２点の終点との間の芯線が場合分け処理に付されて抽出されるという大きな特徴がある。このため、この芯線選択・接続部２７においては、かかる場合分け処理の結果に応じて、芯線の選択及び接続がなされる。これを、場合分け処理のタイプ毎に説明する。
【００４７】
図３に示したように、Ｙ字路血管内の始点をＳ、２点の終点をＥ１、Ｅ２、分岐点をＢとし、２点間抽出の場合はＳ−Ｅ１間を抽出、３点間抽出の場合は、Ｓ−Ｂ間、Ｂ−Ｅ１間、及びＢ−Ｅ２間を抽出するものとする。このとき、芯線選択・接続部２７では、以下のような場合分け処理が行われている。
【００４８】
各指定点（Ｓ、Ｅ１、Ｅ２）から探索処理を開始するのであるが、その際、初期探索ベクトルは１指定点につき２方向ある（図４参照）。このため、各指定点で２つの初期探索ベクトルの方向に芯線が探索されており、その探索結果を、下記▲１▼〜▲６▼のように表記する。ここで、例えば、▲１▼に記載のＳ−Ｅ１探索とは、Ｓを出発点とし、Ｅ１を目標点として、初期探索ベクトル１の方向に探索を開始するという探索処理を表す。
【００４９】
【外１】
【００５０】
２点間抽出の場合、Ｓ−Ｅ１間の芯線を表１の場合分け処理により抽出する。
【００５１】
【表１】
【００５２】
一方、３点間抽出の場合は、Ｓ−Ｅ１又はＳ−Ｅ２を表２の場合分け処理により抽出した後、以下の処理により、残りの分岐血管（Ｂ−Ｅ２又はＢ−Ｅ１）を抽出する。
【００５３】
残りの分岐血管の抽出は以下のように行われる。▲５▼／▲６▼とＳ−Ｅ１芯線又は▲３▼／▲４▼とＳ−Ｅ２芯線を接続する２通りのうち、ある閾値未満の距離で接続でき、且つ接続後の分岐血管部の芯線点数が少ない方の接続結果を採用する。どちらの場合も、ある閾値未満の距離で接続できなかった場合は、接続点間距離が小さい方の接続結果を採用する。
【００５４】
なお、終点を出発点とした探索処理の結果を優先して用いるのは、その方が探索処理の成功率が高いためである。このような場合分けを行った結果について、芯線の選択及び接続を行うことにより最終的な芯線抽出の成功率を上げている。
【００５５】
【表２】
【００５６】
＜芯線平滑化部２８＞
この芯線平滑化部２８は、演算装置１１の演算機能により実現される。
【００５７】
この芯線平滑化部２８は、上記芯線選択・接続部２７により抽出された３次元の芯線に平滑化を施し、滑らかな曲線にする機能を有する。
【００５８】
つまり、上述した場合分け処理により抽出された３次元の芯線に適宜な平滑化処理を施し、滑らかな曲線に整形される。３点間抽出の場合、平滑化処理は、各分岐血管毎に行われる。
【００５９】
＜輪郭抽出部２９＞
この輪郭抽出部２９は、演算装置１１の演算機能により実現される。この輪郭抽出部２９には輪郭平滑化部３０も含まれる。
【００６０】
この輪郭抽出部２９は、芯線抽出部２４により抽出された芯線に直交する断面上で、芯線の位置から放射方向に延びる直線上の輝度値の情報又は領域抽出部２３により抽出された領域の境界に基づいて、血管の輪郭の位置を検出する。
【００６１】
この輪郭抽出は、図７に示すように、芯線抽出部２４で求められた芯線に直交する断面上で、芯線位置ｃを中心として等角度間隔のｌ１〜ｌｎの直線が設定され、この各直線に対する芯線位置ｃから負方向及び正方向における血管の輪郭位置が検出される。具体的には、芯線位置ｃから直線の放射方向に沿って以下の３条件が成立するか否かをチェックする。３条件とは、▲１▼輝度値（ＣＴ値）がある閾値の範囲外となる位置があるか否か、▲２▼輝度値の勾配の絶対値がある閾値以上となる位置があるか否か、及び、▲３▼抽出領域の境界位置に到達したか否かである。このうち、最初に成立した条件に対応した位置が血管の輪郭位置として検出される。これにより、明らかに外れた位置を血管の輪郭として誤検出するという状態を殆ど無くすることができる。
【００６２】
＜輪郭平滑化部３０＞
輪郭抽出部により抽出された輪郭は、輪郭平滑化部３０により平滑化され、滑らかな曲線を有する３次元の血管の輪郭に整形される。
【００６３】
すなわち、芯線の平滑化と同様に、求めた輪郭点の一連の群に平滑化処理を施し、滑らかな曲線にする。
【００６４】
＜合成表示部３１＞
この合成表示部３１は、表示器１３と演算装置１１の演算機能とにより実現される。
【００６５】
この合成表示部３１は、芯線抽出部２４により抽出された芯線のデータと輪郭抽出部２９により抽出された輪郭のデータとを、立体画像データ記憶部２１に記憶されている３次元画像データ又はその３次元画像データを用いて計算された画像データに合成して表示する。
【００６６】
以上の機能部２１〜３１により、本実施形態に係る３次元血管自動抽出法は、その全体処理としては、図８に示すアルゴリズムに基づいて実行される。すなわち、演算装置１１は、表示器１３に表示されている画像を観察している操作者から入力器１４を介して所望の始点及び終点の指定を受け付け（ステップＳ１）、ＰＣＮＮ法又は単純閾値法に基づいて始点及び終点により指定された範囲の血管領域を３次元的に抽出する（ステップＳ２）。
【００６７】
次いで、演算装置１１は、血管の３次元の抽出領域に対して探索処理を施して３次元挙動の芯線を抽出し（ステップＳ３）、この芯線に平滑化処理を施す（ステップＳ４）。なお、芯線の抽出処理は、前述した場合分け処理に付されて、指定された始点から終点までを結ぶ芯線が高い成功率で抽出される。
【００６８】
さらに、演算装置１１は、抽出した芯線に直交する各点における断面に沿った処理に基づいて血管の輪郭を検出し（ステップＳ５）、その検出した輪郭を平滑化する（ステップＳ６）。
【００６９】
演算装置１１は、このように求めた血管の始点から終点までに渡る、芯線及び輪郭の３次元の位置情報を、この段階で出力してもよいが、好適には、既に求めている輪郭の位置情報から再度、芯線を前述と同様に抽出し、この芯線を平滑化する（ステップＳ７、Ｓ８）。さらに、演算装置１１は、再抽出した芯線を用いて、前述と同様に、血管の３次元の輪郭を再抽出し、この輪郭を再度、平滑化処理に付す（ステップＳ９、Ｓ１０）。
【００７０】
このように芯線を再抽出し且つ再平滑化することにより、芯線を１回限りの抽出及び平滑化処理にしか付さない場合に比べて、有利である。すなわち、１回だけの芯線の平滑化処理の場合、芯線の位置が血管中心位置からずれている箇所が存在することもあり得るので、芯線の方向が血管の走行方向からずれることもあり得る。そのような場合、血管の隣り合う輪郭が重なるなど、輪郭抽出の精度が低下するという懸念もある。しかしながら、本実施形態のように、一度求めた輪郭点の群の重心位置を新たな芯線の位置として求め直し、この芯線に平滑化処理を再度適用した後、その再平滑化処理を受けた芯線を用いて血管の輪郭を再度求め直すことで、上述した血管の隣り合う輪郭が重なるなどの不都合を確実に排除することができる。
【００７１】
この滑らかで且つ精度の良く求められた芯線及び輪郭の位置情報は、例えば演算装置１１から表示器１３に送られて、表示器１３の画面上に適宜な態様で出力される（ステップＳ１１）。
【００７２】
以上のように、本実施形態に係る３次元血管自動抽出法を用いて、被検体内に３次元的に存在する血管の芯線が自動的に抽出され、この芯線に基づいて血管の輪郭が自動的に抽出される。
【００７３】
この結果、従来とは異なり、探索途中に血管などの管腔臓器のコントラストが低い箇所や内径が小さい箇所などが存在する場合でも、その箇所で探索方向が管腔臓器外にずれてしまうという事態も大幅に減少する。このため、探索の成功率が著しく改善される。また、管腔臓器の抽出領域の画素数に比例して細線化に多大な処理時間を要するという問題を回避できる。
【００７４】
これにより、血管などのような管腔臓器の芯線及び輪郭の３次元的な位置情報を短い処理時間で精度良く抽出でき、診断に有用な情報を確実に提供することができる。
【００７５】
なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載の本発明の要旨を逸脱しない範囲で、従来周知の技術に基づいて適宜に修正、変更することができ、それらの変形した範囲も本発明に含まれる。
【００７６】
【発明の効果】
本発明に係る画像処理装置は、血管などのような管腔臓器の芯線及び輪郭の３次元的な位置情報を短い処理時間で精度良く抽出でき、例えば血管内の疾患部付近の形状の確認や疾患部の定量解析などの診断・手術計画の立案等に有用な情報を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る画像処理装置の一例に係るコンピュータ装置のブロック図。
【図２】本発明に係る３次元血管自動抽出法を実施する場合の、画像処理装置の機能ブロック図。
【図３】本発明に係る３次元血管自動抽出法を好適に適用可能な管腔臓器としてのＹ字路血管と指定点との関係を示す模式図。
【図４】本発明に係る３次元血管自動抽出法における初期探索ベクトルを決めるための処理を説明する図。
【図５】本発明に係る３次元血管自動抽出法における芯線位置の検出を説明する図。
【図６】本発明に係る３次元血管自動抽出法における反復処理に必要な次ベクトル（次の直交断面）の計算法を説明する図。
【図７】芯線に直交する断面上における輪郭位置の検出を説明する図。
【図８】本発明に係る３次元血管自動抽出法のアルゴリズムを説明する概略フローチャート。
【符号の説明】
１１ 演算装置
１２ 記憶装置
１３ 表示器
１４ 入力器
２１ 立体画像データ記憶部
２２ 始点・終点指定部
２３ 領域抽出部
２４ 芯線抽出部
２５ 芯線探索部
２６ 初期探索方向決定部
２７ 芯線選択・接続部
２８ 芯線平滑部
２９ 輪郭抽出部
３０ 輪郭平滑部
３１ 合成表示部
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置に係り、とくに、Ｘ線ＣＴ装置や磁気共鳴診断装置（ＭＲＩ装置）等の撮影装置から得られた被検体の３次元ボリュームデータを用いて管腔臓器等の内腔の形状表示や定量解析を行う機能を有した画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年の医用診断において、被検体の血管などの管腔臓器に関しては、その形状を表示させたり、その走行状態を定量解析に付することが求められている。この形状表示や定量解析を行う場合、被検体の管腔臓器を含む部位の３次元ボリュームデータをＸ線ＣＴ装置ＭＲＩ装置などの医用モダリティで取得し、この３次元ボリュームデータ（立体データ）が画像処理に付される。
【０００３】
この画像処理においては、管腔臓器の３次元的な芯線（パスライン（ｐａｔｈ ｌｉｎｅ）：一例として管腔臓器の中心線）の位置情報を知る必要がある。３次元ボリュームデータを用いて管腔臓器の芯線を３次元的に抽出する代表的な方法には、非特許文献１に記載されているように、輝度値情報を利用して管腔臓器内を探索していく方法や、非特許文献２に記載されているように、管腔臓器の抽出領域を細線化する方法が知られている。
【０００４】
【非特許文献１】
「Ｏ． Ｗｉｎｋ， Ｗ． Ｊ． Ｎｉｅｓｓｅｎ， Ｍ． Ａ． Ｖｉｅｒｇｅｖｅｒ， “Ｆａｓｔ Ｄｅｌｉｎｅａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ Ｖｅｓｓｅｌｓ ｉｎ ３−Ｄ Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｉｃ Ｉｍａｇｅｓ，” ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ． Ｍｅｄ． Ｉｍａｇｉｎｇ， Ｖｏｌ．１９， Ｎｏ．４， ｐｐ．３３７−３４６， Ａｐｒ．， ２０００」
【０００５】
【非特許文献２】
「Ｇ． Ｄ． Ｒｕｂｉｎ， Ｄ． Ｓ． Ｐａｉｋ， Ｐ． Ｃ． Ｊｏｈｎｓｔｏｎ， Ｓ． Ｎａｐｅｌ， “Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆ ｔｈｅ Ａｏｒｔａ ａｎｄ Ｉｔｓ Ｂｒａｎｃｈｅｓ ｗｉｔｈ Ｈｅｌｉｃａｌ ＣＴ，” Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ， Ｖｏｌ．２０６， Ｎｏ．３， ｐｐ．８２３−８２９， Ｍａｒ．， １９９８」
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した非特許文献１及び２のうち、前者では、探索途中に管腔臓器のコントラストが低い箇所や内径が小さい箇所などが存在すると、その箇所で探索方向が管腔臓器外にずれてしまい、探索が失敗に終わる可能性が高いという問題がある。また、後者にあっては、管腔臓器の領域抽出の精度が低い場合、細線化により得られる芯線の精度が低下したり、管腔臓器の抽出領域の画素数に比例して細線化に多大な処理時間を要するという問題がある。
【０００７】
本発明は、上述した従来法の問題に鑑みてなされたもので、血管などのような管腔臓器の芯線及び輪郭の３次元的な位置情報を短い処理時間で精度良く抽出でき、これにより、診断に有用な情報を確実に提供することができる画像処理装置を提供することを、その目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明に係る画像処理装置は、被検体の立体画像データを記憶する立体画像データ記憶手段と、前記立体画像データ記憶手段により記憶された立体画像データ内の所望の管状構造物の領域を前記立体画像データから設定する領域設定手段と、この領域設定手段により設定された管状構造物の芯線を前記立体画像データから設定する芯線設定手段とを有することを特徴とする。
【０００９】
好適には、前記芯線設定手段は、前記領域設定手段により設定された領域内のみを探索して前記管状構造物の芯線を設定する芯線探索手段を有する。この芯線設定手段は、例えば、前記芯線探索手段により設定された複数の芯線の候補を選択して接続することにより前記管状構造物の芯線を設定する芯線選択・接続手段を有する。また、別の好適な一例として、前記芯線探索手段は、前記領域設定手段により設定された領域にて探索ベクトルを設定し、この探索ベクトルに直交する断面における前記領域に重心位置を求めて当該重心位置を前記管状構造物の芯線の位置として設定するように構成される。
【００１０】
さらに、好適には、前記芯線探索手段は、前記領域設定手段により設定された領域内の芯線探索領域のユークリッド距離（すなわち設定領域内の画素とその画素と最も近い設定領域外の画素との距離が最大の位置）を探索することにより管状構造物の芯線を設定するように構成される。
【００１１】
また、好ましくは、前記芯線探索手段は、指定された探索開始点から前記領域設定手段により設定された領域の境界位置までの長さが最大である直線の方向を初期探索方向として決定する初期探索方向決定手段を有する。
【００１２】
さらに、本発明の別の態様によれば、前記芯線設定手段により設定された芯線に直交する断面上で前記芯線の位置から放射方向に探索した前記画像データの輝度値の情報又は前記領域設定手段により設定された領域の境界に応じて前記管状構造物の輪郭位置を設定する輪郭設定手段が備えられる。
【００１３】
この領域設定手段は、例えば、前記管状構造物内の１点又は複数点の輝度値を基にして設定された閾値を用いて当該管状構造物の領域を設定することを特徴とする。
【００１４】
一方、本発明に係る画像データ処理方法によれば、被検体の立体画像データから当該被検体の所望の管状構造物の領域を３次元的に設定し、この設定された管状構造物の芯線を前記立体画像データから設定することを特徴とする。さらに好適には、この画像処理方法において、前記設定された芯線に直交する断面上で前記芯線の位置から放射方向に探索した前記画像データの輝度値の情報又は前記設定された領域の境界に応じて前記管状構造物の輪郭位置が設定される。
【００１５】
さらに、本発明の別の態様によれば、コンピュータに、被検体の立体画像データから当該被検体の所望の管状構造物の領域を３次元的に設定する機能、この設定された管状構造物の芯線を前記立体画像データから設定する機能、及び、前記設定された芯線に直交する断面上で前記芯線の位置から放射方向に探索した前記画像データの輝度値の情報又は前記設定された領域の境界に応じて前記管状構造物の輪郭位置を設定する機能を実現させるためのプログラムも提供される。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る画像処理装置の好ましい実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１７】
本実施形態に係る画像処理装置は、図１に示すように、医用モダリティと一体に組みこまれたコンピュータ装置として、医用モダリティに通信ラインを介してオンライン接続されたコンピュータ装置として、又は、医用モダリティとはオフラインのコンピュータ装置として提供される。
【００１８】
このコンピュータ装置は、図１に示すように、ＣＰＵ及びメモリを搭載した演算装置１１、プログラムや処理データを記憶する記憶装置１２、表示器１３、及び入力器１４を備える。上述したように、このコンピュータ装置は必要に応じて外部とのデータ通信を行うための機能をも有する。
【００１９】
記憶装置１２には、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置などの撮影装置（医用モダリティ）により収集された被検体の３次元（立体）画像データがオンライン又はオフラインで送られてくる。この３次元画像データは、この記憶装置に設けられた光磁気ディスク等の大容量の記録媒体に格納されている。
【００２０】
また、記憶装置１２のハードディスクなどの記録媒体には、本実施形態に係る３次元血管自動抽出法を実施するためのプログラムが予め記録されている。これにより、演算装置１１は、その起動時にかかるプログラムを読み出して、プログラムに記載されている手順にしたがって血管自動抽出のための処理を順次実行する。この実行途中において、血管自動抽出に関わる画像を表示器１３に表示するとともに、入力器１４を介して操作者からの血管自動抽出処理に関わる操作情報を受け付けるようになっている。このため、演算装置１１、表示器１３、及び入力器１４は、操作者にとって血管自動抽出の処理を実行するためのインターフェースとしても機能することができる。
【００２１】
このようなハードウエア構成により、上述した３次元血管自動抽出法のプログラムを実行することで、機能的には、図２に示すように、立体画像データ記憶部２１、始点・終点指定部２２、領域抽出部２３、芯線抽出部２４（芯線探索部２５（初期探索方向決定部２６を含む）、芯線選択・接続部２７、及び芯線平滑部２８を含む）、輪郭抽出部２９（輪郭平滑化部３０を含む）、及び合成表示部３１が実現される。
【００２２】
以下、この機能部２１〜３１の処理内容を個別に説明する。
【００２３】
＜立体画像データ記憶部２１＞
記憶装置１２を主要部として実現される立体画像データ記憶部２１には、上述したように、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置などの撮影装置から得られた３次元画像データが格納されている。
【００２４】
＜始点・終点指定部２２＞
始点・終点指定部２２は、演算装置１１、表示器１３、及び入力器１４を主要素して機能的に構成される。
【００２５】
この始点・終点指定部２２では、立体画像データ上で操作者が管腔臓器（例えば血管）の抽出対象範囲として指定した１点の始点と１点又は複数点の終点の座標が入力され、記憶される。
【００２６】
本実施形態では、図３に示されるようなＹ字路血管内の１点の始点Ｓと２点の終点Ｅ１、Ｅ２が指定された場合について説明するが、終点が３点以上指定された場合についても、後述する芯線選択・接続部２７の処理に若干の変更を加えることにより適用可能である。また、変形形態として、始点・終点だけでなく管腔臓器の抽出対象範囲内で複数の通過点を指定する始点・終点・通過点指定部を設けることもでき、この場合についても芯線選択・接続部の処理に若干の変更を加えることにより適用可能である。通過点を指定した場合、より芯線抽出成功率が高まるという利点がある。
【００２７】
＜領域抽出部２３＞
この領域抽出部２３は、演算装置１１の演算機能により実現される。
【００２８】
領域抽出部２３では、前記３次元画像データを入力データとして所望の管腔臓器、例えば血管の領域が３次元的に自動的に抽出される。すなわち、管腔臓器の領域内と領域外とで２値化された３次元の画像データが作成され、記憶装置１２に記憶される。具体的には、この領域自動抽出は、ＰＣＮＮ（Ｐｕｌｓｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）法（例えば、論文「Ｔ． Ｌｉｎｄｂｌａｄ ａｎｄ Ｊ． Ｋｉｎｓｅｒ， “Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｓｉｎｇ Ｐｕｌｓｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，” Ｓｐｒｉｎｇｅｒ， １９９８」参照）や、単純閾値法により実行される。
【００２９】
単純閾値法の一例として、入力したボリュームデータのＣＴ値が、以下の閾値の範囲のとき１（血管領域）、それ以外のとき０とする処理法が挙がられる。
【００３０】
【数１】
＜芯線抽出部２４＞
この芯線抽出部２４は、演算装置１１の演算機能により実現される。
【００３２】
この芯線抽出部２４は、機能的に、芯線探索部２５、芯線選択・接続部２７、及び芯線平滑部２８を含み、この順に、割り当てられた処理がそれぞれ実行される。芯線探索部２５には更に初期探索方向決定部２６が含まれる。
【００３３】
芯線探索部２５は、始点・終点指定部２２により指定された各指定点を出発点として、領域抽出部２３により抽出された管腔臓器の領域としての血管領域の３次元ボリュームデータに対して後述する探索処理を行い、その探索結果が芯線選択・接続部２７により選択・接続される。これにより、Ｉ字路管腔臓器又はＹ字路管腔臓器の芯線が抽出される。なお、芯線選択・接続部２７による選択・接続の処理においては、後述するように、場合分け処理がなされる。
【００３４】
＜芯線探索部２５＞
この芯線探索部２５により、出発点から目標点までの管腔臓器の芯線の点群が探索される。具体的には、初期探索方向決定部２６により最初に探索する方向（初期探索方向ベクトル）が決定され、反復探索処理により血管の抽出領域の内部が探索される。
【００３５】
つまり、図４に示すように、初期探索方向決定部２６により、始点・終点で、その点から、３次元の全角度（４π）方向の単位ベクトルのうち、血管の抽出領域の境界位置まで伸ばしたときの長さが最大であるベクトルと、それと反対方向のベクトルを初期探索ベクトルとする。
【００３６】
次いで、芯線探索部２５により、探索処理が反復して行われる。この探索処理には、本実施形態では２通りの手法が用意されており、取捨選択できるようになっている。
【００３７】
その第１の手法は、探索ベクトルに直交する断面における血管抽出領域の重心位置を血管の芯線の位置として求めるものである。つまり、探索ベクトルに直交し且つベクトル先端位置を含む領域抽出データの断面画像上において、ベクトル先端位置の画素と連結している１−画素（値が１の画素）領域が抽出され、この抽出領域の重心位置が芯線位置として求められる（図５参照）。ベクトル先端位置の画素が０−画素の場合は、ベクトル先端位置に最も近い位置の１−画素を含む領域の重心位置が求められる。
【００３８】
第２の手法では、探索ベクトルに直交する断面における血管抽出領域内のユークリッド距離が最大である位置が、血管の芯線位置として求められる。具体的には、探索ベクトルに直交し且つベクトル先端位置を含む領域抽出データの断面画像上において、ベクトル先端位置の画素と連結している１−画素領域が領域抽出され、抽出領域内に存在する穴（０−画素領域）が穴埋め処理に付された後に、ユークリッド距離変換が行われる。このユークリッド距離変換は、例えば、「齋藤豊文， 鳥脇純一郎， “３次元ディジタル画像に対するユークリッド距離変換，” 電子情報通信学会論文誌， Ｖｏｌ．Ｊ７６−Ｄ−ＩＩ， Ｎｏ．３， ｐｐ．４４５−４５３， Ｍａｒ．， １９９３」で知られている。
【００３９】
このユークリッド距離変換は、抽出領域内の画素とその画素と最も近い抽出領域外の画素との距離（ユークリッド距離）をその画素の値とする変換であり、これにより抽出領域の最深部の画素の値が抽出領域内の最大値となる。この最大値の画素の位置が芯線の位置として求められる。ベクトル先端位置の画素が０−画素の場合は、ベクトル先端位置に最も近い位置の１−画素を含む領域が使用される。
【００４０】
なお、上記以外の芯線探索法を実施することもできる。一例として、領域抽出部２３により抽出された領域抽出データに対し、抽出領域内に存在する空洞（０−画素領域）に空洞埋め処理を施した後、３次元のユークリッド距離変換を行った、３次元ユークリッド距離変換の画像データを予め用意しておくようにしてもよい。すなわち、探索ベクトルに直交し且つベクトル先端位置を含む３次元ユークリッド距離変換された画像データによる断面画像上で、最大値をとる画素位置を芯線位置として求めるようにしてもよい。
【００４１】
【数２】
上述した血管芯線の位置の演算と次ベクトルの演算とが反復して実行される。
【００４３】
この反復処理において、最後の芯線点と目標点との距離が予め決められた閾値以内になった場合、探索が成功したとして、反復処理が中止される。また、芯線点数が予め決められた最大値に達した場合、最後の芯線点がボリュームデータの領域外となった場合、及び／又は、芯線が急激なＵターンをした場合、探索が失敗したとして、それ以上の探索処理は中止される。
【００４４】
＜芯線選択・接続部２７＞
この芯線選択・接続部２７は、演算装置１１の演算機能により実現される。
【００４５】
この芯線選択・接続部２７は、始点・終点指定部２２により指定された各指定点を出発点として、芯線探索部５により探索処理された結果である芯線を選択し接続して、Ｉ字路管腔臓器又はＹ字路管腔臓器の芯線を抽出するようになっている。
【００４６】
本実施形態に係る３次元血管自動抽出法にあっては、操作者により指定された１点の始点と１点又は２点の終点との間の芯線が場合分け処理に付されて抽出されるという大きな特徴がある。このため、この芯線選択・接続部２７においては、かかる場合分け処理の結果に応じて、芯線の選択及び接続がなされる。これを、場合分け処理のタイプ毎に説明する。
【００４７】
図３に示したように、Ｙ字路血管内の始点をＳ、２点の終点をＥ１、Ｅ２、分岐点をＢとし、２点間抽出の場合はＳ−Ｅ１間を抽出、３点間抽出の場合は、Ｓ−Ｂ間、Ｂ−Ｅ１間、及びＢ−Ｅ２間を抽出するものとする。このとき、芯線選択・接続部２７では、以下のような場合分け処理が行われている。
【００４８】
各指定点（Ｓ、Ｅ１、Ｅ２）から探索処理を開始するのであるが、その際、初期探索ベクトルは１指定点につき２方向ある（図４参照）。このため、各指定点で２つの初期探索ベクトルの方向に芯線が探索されており、その探索結果を、下記▲１▼〜▲６▼のように表記する。ここで、例えば、▲１▼に記載のＳ−Ｅ１探索とは、Ｓを出発点とし、Ｅ１を目標点として、初期探索ベクトル１の方向に探索を開始するという探索処理を表す。
【００４９】
【外１】
２点間抽出の場合、Ｓ−Ｅ１間の芯線を表１の場合分け処理により抽出する。
【００５１】
【表１】
一方、３点間抽出の場合は、Ｓ−Ｅ１又はＳ−Ｅ２を表２の場合分け処理により抽出した後、以下の処理により、残りの分岐血管（Ｂ−Ｅ２又はＢ−Ｅ１）を抽出する。
【００５３】
残りの分岐血管の抽出は以下のように行われる。▲５▼／▲６▼とＳ−Ｅ１芯線又は▲３▼／▲４▼とＳ−Ｅ２芯線を接続する２通りのうち、ある閾値未満の距離で接続でき、且つ接続後の分岐血管部の芯線点数が少ない方の接続結果を採用する。どちらの場合も、ある閾値未満の距離で接続できなかった場合は、接続点間距離が小さい方の接続結果を採用する。
【００５４】
なお、終点を出発点とした探索処理の結果を優先して用いるのは、その方が探索処理の成功率が高いためである。このような場合分けを行った結果について、芯線の選択及び接続を行うことにより最終的な芯線抽出の成功率を上げている。
【００５５】
【表２】
＜芯線平滑化部２８＞
この芯線平滑化部２８は、演算装置１１の演算機能により実現される。
【００５７】
この芯線平滑化部２８は、上記芯線選択・接続部２７により抽出された３次元の芯線に平滑化を施し、滑らかな曲線にする機能を有する。
【００５８】
つまり、上述した場合分け処理により抽出された３次元の芯線に適宜な平滑化処理を施し、滑らかな曲線に整形される。３点間抽出の場合、平滑化処理は、各分岐血管毎に行われる。
【００５９】
＜輪郭抽出部２９＞
この輪郭抽出部２９は、演算装置１１の演算機能により実現される。この輪郭抽出部２９には輪郭平滑化部３０も含まれる。
【００６０】
この輪郭抽出部２９は、芯線抽出部２４により抽出された芯線に直交する断面上で、芯線の位置から放射方向に延びる直線上の輝度値の情報又は領域抽出部２３により抽出された領域の境界に基づいて、血管の輪郭の位置を検出する。
【００６１】
この輪郭抽出は、図７に示すように、芯線抽出部２４で求められた芯線に直交する断面上で、芯線位置ｃを中心として等角度間隔のｌ１〜ｌｎの直線が設定され、この各直線に対する芯線位置ｃから負方向及び正方向における血管の輪郭位置が検出される。具体的には、芯線位置ｃから直線の放射方向に沿って以下の３条件が成立するか否かをチェックする。３条件とは、▲１▼輝度値（ＣＴ値）がある閾値の範囲外となる位置があるか否か、▲２▼輝度値の勾配の絶対値がある閾値以上となる位置があるか否か、及び、▲３▼抽出領域の境界位置に到達したか否かである。このうち、最初に成立した条件に対応した位置が血管の輪郭位置として検出される。これにより、明らかに外れた位置を血管の輪郭として誤検出するという状態を殆ど無くすることができる。
【００６２】
＜輪郭平滑化部３０＞
輪郭抽出部により抽出された輪郭は、輪郭平滑化部３０により平滑化され、滑らかな曲線を有する３次元の血管の輪郭に整形される。
【００６３】
すなわち、芯線の平滑化と同様に、求めた輪郭点の一連の群に平滑化処理を施し、滑らかな曲線にする。
【００６４】
＜合成表示部３１＞
この合成表示部３１は、表示器１３と演算装置１１の演算機能とにより実現される。
【００６５】
この合成表示部３１は、芯線抽出部２４により抽出された芯線のデータと輪郭抽出部２９により抽出された輪郭のデータとを、立体画像データ記憶部２１に記憶されている３次元画像データ又はその３次元画像データを用いて計算された画像データに合成して表示する。
【００６６】
以上の機能部２１〜３１により、本実施形態に係る３次元血管自動抽出法は、その全体処理としては、図８に示すアルゴリズムに基づいて実行される。すなわち、演算装置１１は、表示器１３に表示されている画像を観察している操作者から入力器１４を介して所望の始点及び終点の指定を受け付け（ステップＳ１）、ＰＣＮＮ法又は単純閾値法に基づいて始点及び終点により指定された範囲の血管領域を３次元的に抽出する（ステップＳ２）。
【００６７】
次いで、演算装置１１は、血管の３次元の抽出領域に対して探索処理を施して３次元挙動の芯線を抽出し（ステップＳ３）、この芯線に平滑化処理を施す（ステップＳ４）。なお、芯線の抽出処理は、前述した場合分け処理に付されて、指定された始点から終点までを結ぶ芯線が高い成功率で抽出される。
【００６８】
さらに、演算装置１１は、抽出した芯線に直交する各点における断面に沿った処理に基づいて血管の輪郭を検出し（ステップＳ５）、その検出した輪郭を平滑化する（ステップＳ６）。
【００６９】
演算装置１１は、このように求めた血管の始点から終点までに渡る、芯線及び輪郭の３次元の位置情報を、この段階で出力してもよいが、好適には、既に求めている輪郭の位置情報から再度、芯線を前述と同様に抽出し、この芯線を平滑化する（ステップＳ７、Ｓ８）。さらに、演算装置１１は、再抽出した芯線を用いて、前述と同様に、血管の３次元の輪郭を再抽出し、この輪郭を再度、平滑化処理に付す（ステップＳ９、Ｓ１０）。
【００７０】
このように芯線を再抽出し且つ再平滑化することにより、芯線を１回限りの抽出及び平滑化処理にしか付さない場合に比べて、有利である。すなわち、１回だけの芯線の平滑化処理の場合、芯線の位置が血管中心位置からずれている箇所が存在することもあり得るので、芯線の方向が血管の走行方向からずれることもあり得る。そのような場合、血管の隣り合う輪郭が重なるなど、輪郭抽出の精度が低下するという懸念もある。しかしながら、本実施形態のように、一度求めた輪郭点の群の重心位置を新たな芯線の位置として求め直し、この芯線に平滑化処理を再度適用した後、その再平滑化処理を受けた芯線を用いて血管の輪郭を再度求め直すことで、上述した血管の隣り合う輪郭が重なるなどの不都合を確実に排除することができる。
【００７１】
この滑らかで且つ精度の良く求められた芯線及び輪郭の位置情報は、例えば演算装置１１から表示器１３に送られて、表示器１３の画面上に適宜な態様で出力される（ステップＳ１１）。
【００７２】
以上のように、本実施形態に係る３次元血管自動抽出法を用いて、被検体内に３次元的に存在する血管の芯線が自動的に抽出され、この芯線に基づいて血管の輪郭が自動的に抽出される。
【００７３】
この結果、従来とは異なり、探索途中に血管などの管腔臓器のコントラストが低い箇所や内径が小さい箇所などが存在する場合でも、その箇所で探索方向が管腔臓器外にずれてしまうという事態も大幅に減少する。このため、探索の成功率が著しく改善される。また、管腔臓器の抽出領域の画素数に比例して細線化に多大な処理時間を要するという問題を回避できる。
【００７４】
これにより、血管などのような管腔臓器の芯線及び輪郭の３次元的な位置情報を短い処理時間で精度良く抽出でき、診断に有用な情報を確実に提供することができる。
【００７５】
なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載の本発明の要旨を逸脱しない範囲で、従来周知の技術に基づいて適宜に修正、変更することができ、それらの変形した範囲も本発明に含まれる。
【００７６】
【発明の効果】
本発明に係る画像処理装置は、血管などのような管腔臓器の芯線及び輪郭の３次元的な位置情報を短い処理時間で精度良く抽出でき、例えば血管内の疾患部付近の形状の確認や疾患部の定量解析などの診断・手術計画の立案等に有用な情報を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る画像処理装置の一例に係るコンピュータ装置のブロック図。
【図２】本発明に係る３次元血管自動抽出法を実施する場合の、画像処理装置の機能ブロック図。
【図３】本発明に係る３次元血管自動抽出法を好適に適用可能な管腔臓器としてのＹ字路血管と指定点との関係を示す模式図。
【図４】本発明に係る３次元血管自動抽出法における初期探索ベクトルを決めるための処理を説明する図。
【図５】本発明に係る３次元血管自動抽出法における芯線位置の検出を説明する図。
【図６】本発明に係る３次元血管自動抽出法における反復処理に必要な次ベクトル（次の直交断面）の計算法を説明する図。
【図７】芯線に直交する断面上における輪郭位置の検出を説明する図。
【図８】本発明に係る３次元血管自動抽出法のアルゴリズムを説明する概略フローチャート。
【符号の説明】
１１ 演算装置
１２ 記憶装置
１３ 表示器
１４ 入力器
２１ 立体画像データ記憶部
２２ 始点・終点指定部
２３ 領域抽出部
２４ 芯線抽出部
２５ 芯線探索部
２６ 初期探索方向決定部
２７ 芯線選択・接続部
２８ 芯線平滑部
２９ 輪郭抽出部
３０ 輪郭平滑部
３１ 合成表示部
Claims (11)
- 被検体の立体画像データを記憶する立体画像データ記憶手段と、前記立体画像データ記憶手段により記憶された立体画像データ内の所望の管状構造物の領域を前記立体画像データから設定する領域設定手段と、この領域設定手段により設定された管状構造物の芯線を前記立体画像データから設定する芯線設定手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
- 前記芯線設定手段は、前記領域設定手段により設定された領域内のみを探索して前記管状構造物の芯線を設定する芯線探索手段を有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
- 前記芯線設定手段は、前記芯線探索手段により設定された複数の芯線の候補を選択して接続することにより前記管状構造物の芯線を設定する芯線選択・接続手段を有することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
- 前記芯線探索手段は、前記領域設定手段により設定された領域にて探索ベクトルを設定し、この探索ベクトルに直交する断面における前記領域に重心位置を求めて当該重心位置を前記管状構造物の芯線の位置として設定するようにしたことを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理装置。
- 前記芯線探索手段は、前記領域設定手段により設定された領域内の芯線探索領域のユークリッド距離を探索することにより管状構造物の芯線を設定するようにしたことを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理装置。
- 前記芯線探索手段は、指定された探索開始点から前記領域設定手段により設定された領域の境界位置までの長さが最大である直線の方向を初期探索方向として決定する初期探索方向決定手段を有することを特徴とする請求項４又は５に記載の画像処理装置。
- 前記芯線設定手段により設定された芯線に直交する断面上で前記芯線の位置から放射方向に探索した前記画像データの輝度値の情報又は前記領域設定手段により設定された領域の境界に応じて前記管状構造物の輪郭位置を設定する輪郭設定手段を更に有することを特徴とする請求項１、４、及び５の内のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記領域設定手段は、前記管状構造物内の１点又は複数点の輝度値を基にして設定された閾値を用いて当該管状構造物の領域を設定することを特徴とする請求項１、４、及び５の内のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 被検体の立体画像データから当該被検体の所望の管状構造物の領域を３次元的に設定し、この設定された管状構造物の芯線を前記立体画像データから設定することを特徴とする画像データ処理方法。
- 前記設定された芯線に直交する断面上で前記芯線の位置から放射方向に探索した前記画像データの輝度値の情報又は前記設定された領域の境界に応じて前記管状構造物の輪郭位置を設定することを特徴とする画像データ処理方法。
- コンピュータに、被検体の立体画像データから当該被検体の所望の管状構造物の領域を３次元的に設定する機能、この設定された管状構造物の芯線を前記立体画像データから設定する機能、及び、前記設定された芯線に直交する断面上で前記芯線の位置から放射方向に探索した前記画像データの輝度値の情報又は前記設定された領域の境界に応じて前記管状構造物の輪郭位置を設定する機能を実現させるためのプログラム。
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