JP2005106507A - 画像処理方法 - Google Patents

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【課題】 PET等の核医学検査装置で撮影される機能画像と、X線CT等で撮影される形態画像とを、トランスミッション画像を介さずに重ね合わせる。
【解決手段】 PET画像に微分フィルタ処理等の輪郭抽出処理を施して表皮等の形態の情報を強調、変換又は付加すると共に、特異的に薬剤が集積している画素を均すような処理をして形態付きPET画像を作成する。そして、この形態付きPET画像とX線CT画像との位置関係を見つけ、この位置関係に基づきPET画像とX線CT画像とを重ね合わせる。
【選択図】 図4

Description

本発明は、生体の形態画像と機能画像とを重ね合わせる画像処理方法に係り、特に、X線CT(X-ray Computed Tomography)、磁気共鳴断層撮影機器((magnetic resonance image)以下、MRIという)または超音波診断機器で撮像した形態画像と、陽電子放出型CT((Positron Emission Computed Tomography)装置、以下、PET装置という)または単光子放出型CT((Single Photon Emission Computed Tomography)装置、以下、SPECT装置という)で撮影した機能画像とを重ね合わせるために用いる画像処理方法に関する。
PET装置は、悪性腫瘍の早期発見及び代謝機能の測定等に非常に有効な放射線診断機器として、今後普及が見込まれている。PET装置は、陽電子を核崩壊で放出する放射性核種を薬剤に標識して体内に投与し、体内で陽電子と電子が対消滅した際に放出される511keVのエネルギーを有した一対のγ線を捕らえて映像化する放射線検査装置である。フッ素(F18)を標識したブドウ糖の類似体であるFDG(2-deoxy-2-fluoro-D-glucose)が保険薬剤として2002年度から認可され、本格的なPET装置が立ち上がると予想される。
ブドウ糖の類似体であるFDGは、活発なエネルギー代謝を行う腫瘍に集積するため、PET装置撮影は腫瘍の判定、転移の有無、術後の評価等の有力な検査手段になる。PET装置画像は、X線CT画像またはMRI画像と違い、体や臓器の形状を写し出した形態画像ではなく、その性質上、細胞機能の活性度等を写し出した機能画像となる。そのため、PET装置画像の読影にはある程度の経験が必要となる。腫瘍の診断及び治療を正確に行おうとすれば、PET装置画像で得られた腫瘍の情報を形態画像に重ね合わせ、腫瘍の位置及び大きさ等を特定することが重要になる。例えば、放射線検査装置により腫瘍の治療を行う場合、これまではX線CT画像等の形態画像だけで腫瘍の位置及び大きさ等を判断し、治療及び術後の評価を行ってきた。これにPET装置画像の情報を融合させれば、形態画像だけでは分からなかった腫瘍の広がり及び治療効果等を定量的に評価することが可能になる。このように、PET装置画像を他の形態画像と融合させて、診断及び治療の精度、効果を向上させようとする傾向は年々高まっている。
従来、医師がX線CT画像等の形態画像とPET装置画像等の機能画像を目視して、医師の頭の中で重ね合わせた画像をイメージしながら診断したり、両方の画像を画像ソフトで表示させて、マニュアル操作で画像を移動させたり、回転させながら重ね合わせていた。
PET装置画像は腫瘍、肝臓、心臓等の代謝の活発な部分が際立って写るのに対し、X線CT画像は鮮明な骨とぼやけた臓器が混在して写る。これらの画像を直接数値的な手法を用いて重ね合わせるのは、画質の本質的な違いから一般的には困難である。
そこで、PET装置の撮影時に同時に撮影するトランスミッション画像を介した重ね合わせ手法が考案されている(例えば、特許文献1参照)。トランスミッション画像は被検者の体外でγ線源を回して透過してきたγ線を映像化したもので、PET装置画像の吸収補正に用いられる。従って、トランスミッション画像は画像が荒いが、X線CT画像と本質的に同じ形態画像である。トランスミッション画像とPET装置画像とは基本的に同座標にあると考えられるので、トランスミッション画像とX線CT画像を用いて重ね合わせパラメータを求めれば、PET装置画像とX線CT画像も同じパラメータで重ね合わせることができる。このように、PET装置画像との位置関係が明確な中間画像(トランスミッション画像)を介して、PET装置画像とX線CT画像等の形態画像とを重ね合わせる手法を採用していた。
特許第3022773号公報(段落番号[0037]、図2〜図4)
ところで、医師の目視により形態画像と機能画像を重ね合わせる手法は、医師の経験が頼りであり、そのときの医師の体調等の外的な要因で診断結果が変わることも考えられる。また、PET装置等の核医学画像の検査には、特殊な技術と経験が必要で、核医学の経験をもつ読影医師の数はそれ程多くはなく、自ずとそれらの医師への負担が重くなる。医療画像ソフトに画像データを読み込ませて画像を重ね合わせる場合、マニュアルで合わせる限りは医師が目視で重ね合わせるのと作業性の上で大差はなく、医師の負担軽減、診断精度及び診断効率の向上は、あまり望めない。
また、特許文献1に記載のように、トランスミッション画像を介して形態画像と機能画像を自動的に重ね合わせる場合には、トランスミッション画像を中間画像として読み込む必要があり、操作が煩わしく、重ね合わせのための計算時間も長くなる。
そこで、本発明は、PET装置等の核医学検査装置で撮影される機能画像と、X線CT等で撮影される形態画像とを、トランスミッション画像を介さずに重ね合わせることができるようにした画像処理方法を提供することを目的としている。
単純にPET装置画像とX線CT画像を比較して、自動的に数値計算により両者の画像を重ね合わせることは難しい。しかし、PET装置画像をよく観察すると、鮮明ではないが、体表の輪郭及び臓器の輪郭が判断できる。これは、静脈を通して注入された放射性薬剤が毛細血管を通り全身へ巡るためで、表皮付近の毛細血管が体表面として画像に写るためである。一方で、腫瘍や活発な代謝をしている臓器には薬剤が高濃度に集積するため、PET装置画像とX線CT画像とを重ね合わせようとして比較すると、薬剤が高濃度に集積した部分が特異値的な画素値となって数値計算が巧くいかない。そこで、PET装置画像に微分フィルタ処理等の輪郭抽出処理を施して表皮等の形態の情報を強調、変換又は付加すると共に、特異的に薬剤が集積している画素を均すような処理をして形態付きPET装置画像を作成する。この形態付きPET装置画像は、PET装置画像が有する情報に前記微分フィルタ処理等の輪郭抽出処理を施すことにより自動的に計算で作成できるため、特許文献1のようにPET装置の撮影とは別個にトランスミッション画像等の中間画像を撮影するような必要はない。そして、この形態付きPET装置画像とX線CT画像との位置関係を見つけ、この位置関係に基づきPET装置画像とX線CT画像とを重ね合わせる。
本発明により、形態画像と機能画像とを従来技術で述べたようなトランスミッション画像等の中間画像を介さずに位置合わせして重ね合わせることができ、検査時間、検査工程の短縮を図ることができ、医師等の負担を軽減することができる。
本発明の実施の形態に係る画像処理方法について、放射線検査装置であるX線CT及びPET装置を用いた場合を例に挙げ、図1ないし図8の添付図面を参照して説明する。
図1は、被検体にPET装置用の放射性薬剤を投与してから、X線CT撮影とPET装置撮影を行い、その結果得られたX線CT画像とPET装置画像を情報端末装置で重ね合わせるまでの手順を示す説明図である。
X線CT1は、X線源から放射されたX線を特定の方向に所定時間の間、被検体2に照射し、体内を透過したX線を放射線検出器により検出する作業を繰り返し、複数の放射線検出器で検出されたX線の強度に基づいて被検体2の形態画像(図2参照)を得るものである。
PET装置3は、陽電子を核崩壊で放出する放射性薬剤(例えば150〜370MBqのFDG)を被検体2に静脈注射し、放射性薬剤が全身へ行き渡るまで40〜60分の安静後、全身のPET装置撮影を行い、このときに被検体2内で陽電子と電子が対消滅した際に放出される511keVのエネルギーを有した一対のγ線を放射線検出器で検出し、被検体2の機能画像を得るものである(図3参照)。なお、図1に示すように、X線CT1とPET装置3は、別々に置かれている。X線CTとPET装置は、共通のベッド4を用いて並列に配置してもよい。
次に、X線CT画像とPET装置画像を位置合わせして重ね合わせるための情報端末装置5(図1参照)による画像処理方法について、図4の処理手順に従って説明する。
まず、S1において、X線CT1を用いて被検体2を撮像し、X線CT1のデータ処理装置A(図示せず)でX線CT画像(形態画像)データを作成する。このX線CT画像データは、情報伝送線6により、情報端末装置5に伝えられる(S1)。この被検体2の形態画像は、図2に示すように鮮明な骨(例えば肋骨)とぼやけた臓器(図示せず)が混在して写る。また、PET装置3を用いて被検体2から放出されるガンマ線を検出し、PET装置3のデータ処理装置B(図示せず)は、そのガンマ線を基に得られる情報を用いてPET装置画像(機能画像)データを作成する。このPET画像データは、情報伝送線7により情報端末装置5に伝えられる(S1)。この被検体2の機能画像は、図3に示すように肝臓、心臓等の代謝の活発な部分が鮮明に写るのに対し、骨等は写らない。また、体表はぼやけて写る。
次に、S2において、X線CT画像とPET装置画像のサイズ、向きを合わせる。つまり、PET装置撮影では、腫瘍の撮影時に例えば(x,y)方向(図5(b)参照)において128×128の画素数(ボクセル数)で撮影し、z軸(体軸)方向に対してはほぼ全身を200スライス以上で撮影するのが一般的である。一方、X線CT画像においては、全身を撮影するよりは、関心領域周辺を撮影することが多い。例えば(x,y)方向(図5(a)参照)において512×512の画素数(ボクセル)で撮影し、z軸(体軸)方向に対して関心領域を数10スライス程度で撮影する。このように、X線CT画像とPET装置画像のサイズ、向きが異なるので、これらを合わせる。例えば、X線CT画像は512×512の画素数であり、PET装置画像は128×128の画素数なので、PET装置画像の画素数を16倍にすれば、X線CT画像とPET装置画像のサイズが一致する。
次に、S3において、S1で読み込んだPET装置画像に画像処理を施すことにより、被検体2の形態的特徴が付加された形態付き機能画像である形態付きPET装置画像を抽出する。PET装置画像は基本的に細胞の活性度等に応じた薬剤の集積分布を示す画像であって、直接、体や臓器の形状を写し出すものではないが、血管を通して運ばれる薬剤が体表面や臓器表面の輪郭を写し出している。その輪郭はX線CT像等の形態画像に比べると鮮明ではないが、原画像であるPET装置画像を画像処理することにより強調したり、抽出したりすることが可能である。
例えば機能画像であるPET装置画像に対して形態的特徴を見出すための輪郭線を抽出する輪郭抽出処理(エッジ処理)には幾つかの方法があり、その1つとして例えば微分フィルタ処理が挙げられる。PET装置画像において互いに隣り合う画素の値が急激に変化している所を関数値が大きく変化する部分と考えると、微分フィルタ処理が輪郭抽出処理に適用できる。微分演算には、1次微分(グラディエント)と2次微分(ラプラシアン)がある。画像情報を微分フィルタ処理することは、例えば、隣り合う画素値の勾配を求めるのと本質的に同じである。このような微分フィルタ処理によって演算を行うために、数多くの演算子(フィルタ)が考案されている。例えば、RobertsやSobelオペレータは代表的な1次微分演算子である。
この他にテンプレートマッチング処理により輪郭の抽出も考えられる。この方法は、形態の輪郭を表す幾つかのテンプレート(型紙)を用意しておき、画像の一部を比較して最も似たテンプレートを選び、輪郭線を抽出する方法である。この方法も幾つかのマッチング方法が考案されており、PrewittやHueckelは代表的な手法である。
この他にPET装置画像から形態情報を見出す方法として、フーリエ変換手法等を用いて周波数変換処理して比べる手法や、互いに同一のPET装置画像の位置を少しずらして画素値を差分することで輪郭を抽出する差分処理を用いた手法がある。また、PET装置画像の中である画素値だけを抽出するような二値化処理をする方法等が考えられる。この他にも、機能画像に隠れた形態情報を見出すと共に、放射性薬剤が高濃度集積した数値的に特異点となり得る部分の画素値を均すことができる画像処理であれば適用可能である。
このような画像処理の手法を用いてPET装置画像のような機能画像に形態情報を付加することが可能である。輪郭抽出した後にはさらに細線化したり輪郭線を加工処理することにより鮮明な形態情報を作成することが可能になる。
次に、S4において、形態情報が付加された形態付きPET装置画像とX線CT画像とを数値的に直接比較して、両方の画像の位置関係を見つける。そのような画像の位置合わせは、両方の画像の画素値の差分を取って、その差が最小となるような重ね合わせパラメータを見つけ出すのが一般的である。
以下、その手法について具体的に説明する。
まず、図5(a)に示すように、形態付きPET装置画像をxy平面に投影すると共に、この投影した2次元PET装置投影画像の画素値を各ボクセル毎にz軸方向で加算平均した平均画素値A1,A2,…Ai,…An(i=1〜n)を算出する。また、図5(b)に示すように、X線CT画像をxy平面に投影すると共に、この投影した2次元X線CT投影画像の画素値を各ボクセル毎にz軸方向で加算平均した平均画素値B1,B2,…Bi,…Bn(i=1〜n)を算出する。そして、例えば2次元PET装置投影画像を基準画像とし、2次元X線CT投影画像を移動画像として、2次元X線CT投影画像を画面上で移動させながら、2次元PET装置投影画像と位置合わせする。これにより、後記式1の値が最小となるようなx,y方向の平行移動量x,yとz軸回りの回転移動量αを最小自乗法により求める。後記式1の値が最小になるということは、2次元X線CT投影画像と2次元PET装置投影画像とが最も一致した状態を意味している。
Figure 2005106507
続いて、図6(a)に示すように、形態付きPET装置画像をxz平面に投影すると共に、この投影した2次元PET装置投影画像の画素値を各ボクセル毎にy軸方向で加算平均した平均画素値C1,C2,…Ci,…Cn(i=1〜n)を算出する。また、図6(b)に示すように、X線CT画像をxz平面に投影すると共に、この投影した2次元X線CT投影画像の画素値を各ボクセル毎にy軸方向で加算平均した平均画素値D1,D2,…Di,…Dn(i=1〜n)を算出する。そして、例えば前記2次元PET装置投影画像を基準画像とし、前記2次元X線CT投影画像を移動画像として、2次元X線CT投影画像を画面上で移動させながら、2次元PET装置投影画像と位置合わせする。これにより、後記式2の値が最小となるようなz方向の平行移動量zとy軸回りの回転移動量βを最小自乗法により求める。後記式2の値が最小になるということは、2次元X線CT投影画像と2次元PET装置投影画像とが最も一致した状態を意味している。
Figure 2005106507
続いて、図7(a)に示すように、形態付きPET装置画像をyz平面に投影すると共に、この投影した2次元PET装置投影画像の画素値を各ボクセル毎にx軸方向で加算平均した平均画素値E1,E2,…Ei,…En(i=1〜n)を算出する。また、図7(b)に示すように、X線CT画像をyz平面に投影すると共に、この投影した2次元X線CT投影画像の画素値を各ボクセル毎にx軸方向で加算平均した平均画素値F1,F2,…Fi,…Fn(i=1〜n)を算出する。そして、例えば前記2次元PET装置投影画像を基準画像とし、前記2次元X線CT投影画像を移動画像として、2次元X線CT投影画像を画面上で移動させながら、2次元PET装置投影画像と位置合わせする。これにより、後記式3の値が最小となるようなx軸回りの回転移動量γを最小自乗法により求める。後記式3の値が最小になるということは、2次元X線CT投影画像と2次元PET装置投影画像とが最も一致した状態を意味している。
Figure 2005106507
次に、S5において、S4で求めたX線CT画像と形態付きPET装置画像との位置関係、つまり平行移動量x,y,z及び回転移動量α,β,γを用いて図8に示すように、情報端末装置5の画面上で図3に示すPET装置画像を図2に示すX線CT画像に対して平行移動及び回転移動させながら両方の画像を位置合わせして重ね合わせる。この結果、例えば被検体2の腫瘍位置及び腫瘍の形状の正確な診断、治療予後効果の予測を支援することができる。
このように構成される本実施の形態では、以下のような効果を得ることができる。
(1) X線CT画像等の形態画像とPET装置画像等の機能画像とをトランスミッション画像等の中間画像を介さずに位置合わせして重ね合わせることができ、検査時間、検査工程の短縮を図ることができ、医師等の負担を軽減することができる。
なお、本実施の形態では、S4において、形態付きPET装置画像とX線CT画像との差分が最小となるような移動変数を最小自乗法等を用いて求め、この移動変数によって両方の画像を位置合わせする場合を例に挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限らず、PET装置画像とX線CT画像を重ね合わせるために特徴的な臓器等を目印に重ね合わせる手法を用いる場合が考えられる。前記のように、輪郭を抽出した形態付きPET装置画像から、ある特徴的な形状の臓器を抽出して、これを目印にX線CT画像とPET装置画像とを重ね合わせる。例えば、臓器を例に取れば、FDGによるPET装置撮影では肝臓の生理的な代謝によりFDGが集積して肝臓の形状が判別し易い。これをテンプレートとして重ね合わせの目印に使って、重ね合わせパラメータを求めることができる。肝臓のようなはっきりとした薬剤の集積が期待できる臓器では、輪郭抽出しない原画像でも形態画像を機能画像と直接比較することも考えられ、計算のプロセスをさらに短縮することができる。
また、本実施の形態では、機能画像を撮影する装置としてPET装置を例に挙げたが、本発明はこれに限ることなく、例えば、SPECT装置を用いてもよい。
さらに、本実施の形態では、形態画像を撮影する装置としてX線CTを用いる場合を例に挙げて説明したが、本発明はこれに限ることなく、例えば、MRI、超音波診断装置を用いてもよい。
本発明の実施の形態に係る画像処理装置において、被検体にPET装置用の放射性薬剤を投与してから、X線CT撮影とPET装置撮影を行い、その結果得られたX線CT画像とPET装置画像を情報端末装置で重ね合わせるまでの手順を示す説明図である。 本発明の実施の形態に用いるX線CTを用いて撮影したX線CT画像である。 本発明の実施の形態に用いるPET装置を用いて撮影したPET装置画像である。 X線CT画像とPET装置画像を位置合わせして重ね合わせるための情報端末装置による画像処理方法を示すフローチャートである。 xy平面に投影した2次元投影画像を示す図で、(a)は2次元X線CT投影画像であり、(b)は2次元PET装置投影画像である。 xz平面に投影した2次元投影画像を示す図で、(a)は2次元X線CT投影画像であり、(b)は2次元PET装置投影画像である。 yz平面に投影した2次元投影画像を示す図で、(a)は2次元X線CT投影画像であり、(b)は2次元PET装置投影画像である。 X線CT画像とPET装置画像とを重ね合わせた画像である。
符号の説明
1 X線CT
2 被検体
3 PET装置
5 情報端末装置

Claims (12)

  1. 生体の形態画像と前記生体の機能画像とを位置合わせして重ね合わせる画像処理方法であって、
    前記機能画像が有する画像情報に基づいて前記生体の形態的特徴を見出す画像処理を行うステップと、
    前記画像処理により前記生体の形態的特徴が見出された形態付き機能画像と前記形態画像とを比較することにより前記形態付き機能画像と前記形態画像との位置関係を見つけるステップと、
    前記位置関係に基づき前記生体の機能画像と前記形態画像とを重ね合わせるステップとを備えることを特徴とする画像処理方法。
  2. 前記機能画像に基づいて前記形態付き機能画像を見出す画像処理は、輪郭抽出処理であることを特徴とする請求項1に記載の画像処理方法。
  3. 前記輪郭抽出処理は、微分フィルタ処理であることを特徴とする請求項2に記載の画像処理方法。
  4. 前記輪郭抽出処理は、テンプレートマッチング処理であることを特徴とする請求項2に記載の画像処理方法。
  5. 前記輪郭抽出処理は、周波数変換処理であることを特徴とする請求項2に記載の画像処理方法。
  6. 前記輪郭抽出処理は、差分処理であることを特徴とする請求項2に記載の画像処理方法。
  7. 前記輪郭抽出処理は、二値化処理であることを特徴とする請求項2に記載の画像処理方法。
  8. 前記機能画像は、PETで撮影された画像であることを特徴とする請求項1ないし請求項7のいずれか1項に記載の画像処理方法。
  9. 前記機能画像は、SPECTで撮影された画像であることを特徴とする請求項1ないし請求項7のいずれか1項に記載の画像処理方法。
  10. 前記形態画像は、X線CTで撮影された画像であることを特徴とする請求項1ないし請求項7のいずれか1項に記載の画像処理方法。
  11. 前記形態画像は、MRIで撮影された画像であることを特徴とする請求項1ないし請求項7のいずれか1項に記載の画像処理方法。
  12. 前記形態画像は、超音波診断装置で撮影された画像であることを特徴とする請求項1ないし請求項7のいずれか1項に記載の画像処理方法。
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