JP2005261440A - Method for extracting imaged area of image for medical purpose - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は主に、ＣＴ（computed tomography），ＭＲＩ（magnetic resonance imaging），核医学，ＣＲ（computed radiography），ＤＲ（real-time radiography）等の放射線診断システムを用いて撮像された医療用画像の画像処理技術に関し、詳しくは、例えば頭部や頸部等における造影剤注入［投与］前後の医療用画像に基づいて、造影された血管等の領域（被造影領域）を抽出して画像化する医療用画像の被造影領域抽出方法に関する。 The present invention mainly relates to medical images captured using radiation diagnostic systems such as CT (computed tomography), MRI (magnetic resonance imaging), nuclear medicine, CR (computed radiography), and DR (real-time radiography). More specifically, for example, based on medical images before and after contrast medium injection [administration] in the head, neck, etc., the image processing technique is extracted and imaged by contrasting regions such as blood vessels (contrast region). The present invention relates to a method for extracting a contrast-enhanced region of a medical image.
従来、Ｘ線血管造影検査において、ＣＴやＭＲＩ等の放射線診断システムを用いて撮影された医療用画像に基づき、造影された静脈や動脈血管のみを抽出して表示するＤＳＡ（digital subtraction angiography）と称される手法が知られている。 Conventionally, in X-ray angiography, DSA (digital subtraction angiography) which extracts and displays only contrasted veins and arterial blood vessels based on medical images taken using a radiation diagnostic system such as CT or MRI The technique called is known.
一般にこのＤＳＡにおいては、造影効果が相対的に低い時間帯に撮像された低造影画像（通常は、造影前すなわち造影剤注入前や造影剤注入直後に撮影された画像、マスク画像とも称される）と、造影効果が相対的に高い時間帯に撮像された高造影画像（通常は、造影後すなわち造影剤が血管内に満たされる時間帯に撮影された画像、コントラスト画像とも称される）との減算処理（サブトラクション処理）によって差分画像を求めることにより、造影された血管領域のみを抽出するようになっている（下記特許文献１参照）。
In general, in this DSA, a low-contrast image captured in a time zone with a relatively low contrast effect (usually also referred to as an image captured before contrasting, that is, before contrast agent injection or immediately after contrast agent injection, or a mask image) ) And a high-contrast image captured in a time zone in which the contrast effect is relatively high (usually referred to as a contrast image or an image taken in a time zone after contrast enhancement, that is, in which a contrast medium is filled in a blood vessel) Thus, only the contrasted blood vessel region is extracted by obtaining a difference image by subtraction processing (subtraction processing) (see
一方、コンピュータ・グラフィックス等の画像処理技術は、近年著しい進展を見せており、外科的処置を伴わずに組織の構造変化や機能障害、病変部の有無等を検知することを可能にする技術として、医療分野への適用が経年的に拡大する傾向にある。
例えば、最新の画像処理技術をＤＳＡ等により得られた原画像に適用することによって、抽出された血管領域の画像をカラー化したり、抽出された血管領域の全体を様々な方向から観察できるように画像を３次元化したりすることが可能となっている。
On the other hand, image processing technologies such as computer graphics have made remarkable progress in recent years, and it is possible to detect structural changes, functional disorders, presence or absence of lesions, etc. without surgical treatment. As a result, application to the medical field tends to expand over time.
For example, by applying the latest image processing technology to the original image obtained by DSA or the like, the image of the extracted blood vessel region can be colored, or the entire extracted blood vessel region can be observed from various directions. It is possible to make an image three-dimensional.
このような画像処理技術の一手法として、グレイスケールダイレーションと称される手法が知られている。このグレイスケールダイレーション手法は、従来原画像を２値化処理してから行なわれていた拡張処理を、多値画像に対して直接的に適用できるようにしたものであり、２値化処理する場合には必要となる閾値の設定が不要となるなどの利点がある。この手法は、画像処理の分野においては以前より知られているものであるが（下記非特許文献１参照）、これを医療分野に適用した例は知られていない。
As one method of such image processing technology, a method called gray scale dilation is known. In this gray scale dilation method, an extension process that has been performed after binarizing the original image can be directly applied to the multi-valued image. In this case, there is an advantage that it is not necessary to set a necessary threshold value. This technique has been known for a long time in the field of image processing (see Non-Patent
これまで、頭部を撮影した医療用画像から脳血管の領域のみを抽出することは困難であると考えられていた。しかし近年、計算機の処理能力や得られる画像の解像度が大幅に向上していることを受け、ＤＳＡ等の手法を頭部に適用することにより、脳血管の領域を抽出して画像化する技術の提案が試験的になされている。 Until now, it has been considered difficult to extract only the cerebral blood vessel region from the medical image obtained by photographing the head. However, in recent years, the processing power of computers and the resolution of images obtained have been greatly improved, and a technique for extracting and imaging a region of the cerebral blood vessels by applying a technique such as DSA to the head. Proposals have been made on a trial basis.
これまで提案されている手法は、脳血管の領域を抽出する際、造影前の画像と造影後の画像とを単純に減算処理して差分画像を求めるものである。しかし、このような手法では、造影前後の画像の位置合せを高精度に行なったとしても、パーシャルボリューム効果等の影響によって、差分画像上に不要な領域がゴミのように残ってしまう。 In the method proposed so far, when a cerebral blood vessel region is extracted, a difference image is obtained by simply subtracting the pre-contrast image and the post-contrast image. However, with such a technique, even if the images before and after contrast are aligned with high accuracy, an unnecessary area remains on the difference image as dust due to the influence of the partial volume effect or the like.
このような不要領域は、頭蓋骨と他の組織や液体部分との境界部分に連続的に残存するため、そのままでは脳血管の状態を観察することが困難となり診断に支障が生じてしまう。したがって、これまでの提案手法では、差分画像に残存するこれらの不要領域を除去する画像処理を行なっている。しかし、脳全体を覆う頭蓋骨の領域に沿って連続的に残存する不要領域を脳血管の領域と峻別することは容易ではなく、また残存する範囲も広範囲に及ぶために、不要領域除去の画像処理を行なった画像に対する信頼性が十分に得られず、またそのような画像処理に要する計算量や時間も甚大になるという問題がある。 Such an unnecessary region remains continuously at the boundary portion between the skull and other tissues or liquid portions, so that it is difficult to observe the state of the cerebral blood vessel as it is, and this causes a trouble in diagnosis. Therefore, in the proposed methods so far, image processing for removing these unnecessary areas remaining in the difference image is performed. However, it is not easy to distinguish the unnecessary area that remains continuously along the skull area that covers the entire brain from the cerebral blood vessel area, and the remaining area covers a wide range. However, there is a problem that sufficient reliability is not obtained with respect to the image subjected to the image processing, and the calculation amount and time required for such image processing are enormous.
このような問題は、頭蓋骨が脳全体を覆う頭部において顕著に生じるものであるが、頸部や脊椎部、あるいは腰部や大腿部、胸部など、骨部の領域と血管等の被造影領域とが近接する部位においても程度の差はあるものの、同様に生じるものである。 Such a problem occurs remarkably in the head where the skull covers the entire brain, but the region of the bone and the region to be imaged such as the blood vessel such as the neck, spine, lumbar, thigh, and chest. Even in a region where the and are close to each other, there is a difference in degree, but the same occurs.
本発明は、このような事情に鑑みなされたものであり、低造影画像と高造影画像とに基づいて、被造影領域のみを容易かつ良好に抽出することが可能な医療用画像の被造影領域抽出方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and a contrast-enhanced region of a medical image capable of easily and satisfactorily extracting only the contrast-enhanced region based on a low-contrast image and a high-contrast image. An object is to provide an extraction method.
上記課題解決のため本発明方法においては、低造影画像に多値画像用の拡張処理を施して骨部領域を拡張し、これをマスク画像として高造影画像との減算処理を行なって差分画像を求め、この差分画像に基づいて被造影領域を抽出する。 In order to solve the above problem, in the method of the present invention, a low contrast image is subjected to multivalue image expansion processing to expand the bone region, and this is used as a mask image to perform subtraction processing from the high contrast image to obtain a difference image. The contrast-enhanced region is extracted based on the difference image.
すなわち、本発明に係る医療用画像の被造影領域抽出方法は、造影効果が相対的に低い時間帯に撮像された低造影画像と、造影効果が相対的に高い時間帯に撮像された高造影画像とに基づいて、被造影領域を抽出する医療用画像の被造影領域抽出方法において、多値画像用の拡張処理を前記低造影画像に施して、該低造影画像における骨部領域を拡張し、前記高造影画像と前記拡張処理後の前記低造影画像との減算処理によって差分画像を求めることにより、前記被造影領域を抽出することを特徴とする。 That is, the method for extracting a contrast-enhanced region of a medical image according to the present invention includes a low-contrast image captured in a time zone with a relatively low contrast effect and a high-contrast image captured in a time zone with a relatively high contrast effect. In a method for extracting a contrast-enhanced region of a medical image based on the image, the low-contrast image is subjected to a multi-value image expansion process to expand a bone region in the low-contrast image. The contrast region is extracted by obtaining a difference image by subtracting the high contrast image and the low contrast image after the expansion process.
本発明において、前記差分画像において抽出された前記被造影領域のうち縮減された必要部分に対しては、領域の復元処理を行なうことが好ましい。また、前記拡張処理としては、上記非特許文献１に記載されたグレイスケールダイレーション手法を用いることができる。
In the present invention, it is preferable to perform a region restoration process on a reduced necessary portion of the contrasted region extracted in the difference image. As the expansion process, the gray scale dilation method described in
本発明は、頭部，頸部，脊椎部，腰部，大腿部，胸部など、骨部の領域と血管等の被造影領域とが近接する部位を撮影した医療用画像に対して適用することが有効であるが、特に頭蓋骨が脳全体を覆う頭部、すなわち被造影領域が脳血管の領域（腫瘍を含む）である場合の有効性が顕著である。 The present invention is applied to a medical image obtained by imaging a region where a bone region and a contrasted region such as a blood vessel are close to each other, such as the head, neck, spine, waist, thigh, and chest. However, the effectiveness is particularly remarkable when the skull covers the entire brain, that is, the region to be imaged is a cerebral blood vessel region (including a tumor).
なお、上記「造影効果が相対的に低い時間帯」は、造影効果が全く得られない時間帯、例えば造影剤注入または投与前の時間帯も含む。 The “time zone in which the contrast effect is relatively low” includes a time zone in which no contrast effect is obtained, for example, a time zone before contrast agent injection or administration.
本発明に係る医療用画像の被造影領域抽出方法によれば、多値画像用の拡張処理を施して骨部領域を拡張した低造影画像と、高造影画像との減算処理を行なって差分画像を求めることにより、差分画像に残存する不要領域を低減させることができるので、被造影領域のみを容易かつ良好に抽出することが可能となる。 According to the method for extracting a contrast-enhanced region of a medical image according to the present invention, a difference image is obtained by performing a subtraction process between a high-contrast image and a low-contrast image obtained by performing a multi-value image expansion process to expand a bone region. Since it is possible to reduce unnecessary areas remaining in the difference image, it is possible to easily and satisfactorily extract only the contrast target area.
以下、本発明の一実施形態に係る医療用画像の被造影領域抽出方法（以下「本実施形態方法」と称する）について、図面を参照しながら説明する。なお、以下の説明は、造影剤を用いてＣＴ撮影された頭部における２時相の画像系列（低造影画像および高造影画像）のデータに基づき、脳血管領域を抽出して画像化する場合を例にとって行なう。 Hereinafter, a method for extracting a contrast region of a medical image according to an embodiment of the present invention (hereinafter referred to as “method of the present embodiment”) will be described with reference to the drawings. In the following explanation, a cerebral blood vessel region is extracted and imaged based on data of a two-phase image sequence (low contrast image and high contrast image) in the head taken by CT using a contrast agent. For example.
本実施形態方法の実施手順は、大きく次の３つの手順に分けることができる。すなわち、（１）画像間の位置合せ手順、（２）多値画像用の拡張処理を用いた減算処理手順、（３）縮減された必要部分の領域復元処理手順の３つの手順である。 The implementation procedure of the method of this embodiment can be roughly divided into the following three procedures. That is, there are three procedures: (1) a registration procedure between images, (2) a subtraction processing procedure using an expansion process for a multi-valued image, and (3) an area restoration processing procedure for a reduced necessary part.
（１）画像間の位置合せ手順は、造影効果が相対的に低い時間帯（例えば、造影剤注入前の時間帯）に撮像された低造影画像と、造影効果が相対的に高い時間帯（例えば、造影剤が脳血管全体に行き渡る時間帯）に撮像された高造影画像との間の座標上の位置合せを行なう手順であり、本実施形態方法では剛体レジストレーション手法を用いて行なう。 (1) The registration procedure between images includes a low-contrast image captured in a time zone in which the contrast effect is relatively low (for example, a time zone before contrast agent injection) and a time zone in which the contrast effect is relatively high ( For example, this is a procedure for performing coordinate alignment with a high-contrast image captured in a time zone in which the contrast agent spreads over the entire cerebral blood vessel. In the method of this embodiment, a rigid registration method is used.
剛体レジストレーション手法とは、位置合せの対象となる物体（この例では頭部）が剛体、すなわち物体の向きや位置は変化するが物体の形状や大きさは変化しないと仮定して、平行移動と回転運動の６つの運動パラメータを推定して位置合せを行なう手法である。本実施形態方法で用いる剛体レジストレーション手法においては、低造影画像と高造影画像との２つの画像系列間で、理論的にはＣＴ値（濃度値）が変化しない領域（脳組織，脂肪，骨）の相関係数が最大となるように上記運動パラメータを求めるようになっている。 Rigid registration method means that the object to be aligned (in this example, the head) is a rigid body, that is, the direction and position of the object will change, but the shape and size of the object will not change. This is a method for performing alignment by estimating six motion parameters of rotational motion. In the rigid registration method used in the method of the present embodiment, a region in which the CT value (concentration value) does not change theoretically between two image series of a low contrast image and a high contrast image (brain tissue, fat, bone) The motion parameters are obtained so that the correlation coefficient of
（２）多値画像用の拡張処理を用いた減算処理手順は、位置合せが行なわれた低造影画像と高造影画像との減算処理により差分画像を求めるものであり、減算処理の際に低造影画像に多値画像用の拡張処理を行ない、骨部領域を拡張させる点に特徴がある。また、本実施形態方法では、多値画像用の拡張処理として前掲の非特許文献１に記載されたグレイスケールダイレーション手法を用いる。
(2) The subtraction processing procedure using the extended processing for multi-valued images is to obtain a difference image by subtracting the low contrast image and the high contrast image that have been aligned, and is low during the subtraction processing. The contrast image is characterized in that a multi-value image expansion process is performed to expand the bone region. In the method of the present embodiment, the gray scale dilation method described in Non-Patent
この手順の特徴について、図１および図２を用いてより詳細に説明する。図１は多値画像用の拡張処理を用いた減算処理手順を模式的に示す図、図２はグレイスケールダイレーション手法を模式的に示す図である。 The feature of this procedure will be described in more detail with reference to FIGS. FIG. 1 is a diagram schematically showing a subtraction processing procedure using an expansion process for multi-valued images, and FIG. 2 is a diagram schematically showing a gray scale dilation method.
図１に示すように低造影画像１１においては、主に頭蓋骨の領域に相当する骨部領域１５の濃度値が非常に高く、脳組織や脂肪、脳血管といった非骨領域１６の濃度値は低くなっている。一方、高造影画像１２においては、上記骨部領域１５に加えて上記非骨領域１６のうち造影された脳血管領域１７の濃度値も高くなっている。
As shown in FIG. 1, in the low-
ここで、低造影画像１１に上記グレイスケールダイレーション手法を用いた拡張処理を行ない、拡張処理後画像１３を得る。このグレイスケールダイレーション手法は、後述するように、画像上の各局所において高い濃度値を有する画素の当該濃度値を、その周辺の画素に拡散させる作用を奏する。これにより、低造影画像１１において高い濃度値を有する骨部領域１５が、拡張処理後画像１３においてはその全体に占める割合が増大した状態、すなわち拡張された状態で描出される。
Here, the
次に、高造影画像１２と拡張処理後画像１３との減算処理を行ない、差分画像１４を求める。拡張処理後画像１３においては骨部領域１５が拡張されているため、単純に高造影画像１２と低造影画像１１との減算処理を行なう従来手法では頭蓋骨に沿って多く残存することになる不要領域が、本手法により得られた差分画像１４にほとんど存在せず、脳血管領域１７が良好に抽出される。
Next, the
上記グレイスケールダイレーション手法は、具体的には以下のように行なわれる。すなわち図２に示すように、拡張処理を行なう第１画像４１上を、所定の大きさ（図２では３×３正方）の構造化要素（カーネル，オペレータ）４２を１通り順次移動させる。その際、構造化要素４２の中心に位置する画素と、それと上下左右で隣接する４つの画素（図中の構造化要素４２において斜線を付した４つの領域に位置する画素）とがそれぞれに有する濃度値を比較し、そのうちで最も高い濃度値を、中心の画素が有する濃度値と置き換える。このような拡張処理を画像全体に対して行なうことにより、拡張処理後の第２画像４３上においては高い濃度値を有する範囲が周囲に拡散された状態となる。
Specifically, the gray scale dilation method is performed as follows. That is, as shown in FIG. 2, a structured element (kernel, operator) 42 having a predetermined size (3 × 3 square in FIG. 2) is sequentially moved one by one on the
（３）縮減された必要部分の領域復元処理手順は、上述したグレイスケールダイレーション手法を用いた減算処理によって求められた差分画像において、脳血管領域のうち実際の大きさよりも縮減されて描出された部分（必要部分）の領域を復元する手順であり、このようなことが生じる場合に行なわれる。 (3) The region restoration processing procedure of the reduced necessary portion is depicted by reducing the actual size of the cerebral blood vessel region in the difference image obtained by the subtraction processing using the gray scale dilation method described above. This is a procedure for restoring the area of the necessary part (necessary part), and is performed when such a situation occurs.
脳血管の領域が実際の大きさよりも縮減されて描出される虞があるのは、主に脳血管と頭蓋骨とが近接している部分においてである。以下では、領域復元処理を、（３ａ）脳血管が頭蓋骨を貫通している部分に対する処理と、（３ｂ）脳血管が頭蓋骨に沿うように接している部分に対する処理とに分けて説明する。なお、図３は脳血管と頭蓋骨とが近接している部分を例示する図で、同図（ａ）は脳血管が頭蓋骨を貫通している部分（図中円内の部分）を示し、同図（ｂ）は脳血管が頭蓋骨に沿うように接している部分（図中楕円内の部分）を示している。 There is a possibility that the region of the cerebral blood vessel is drawn with a size smaller than the actual size mainly in a portion where the cerebral blood vessel and the skull are close to each other. In the following, the region restoration process will be described by dividing it into (3a) a process for a part where the cerebral blood vessel penetrates the skull and (3b) a process for a part where the cerebral blood vessel is in contact with the skull. FIG. 3 is a diagram illustrating a portion where the cerebral blood vessel and the skull are close to each other. FIG. 3A shows a portion where the cerebral blood vessel penetrates the skull (the portion in the circle in the figure). FIG. (B) shows a portion where the cerebral blood vessel is in contact with the skull (the portion within the ellipse in the figure).
（３ａ）脳血管が頭蓋骨を貫通している部分に対する処理は、図４に示すような手順で行なわれる。図４は脳血管が頭蓋骨を貫通している部分に対する処理手順を模式的に示す図である。 (3a) The process for the portion where the cerebral blood vessel penetrates the skull is performed according to the procedure shown in FIG. FIG. 4 is a diagram schematically showing a processing procedure for a portion where the cerebral blood vessel penetrates the skull.
図４に示す低造影画像２１においては、濃度値が非常に高い骨部領域２５の中に濃度値が低い非骨領域２６の存在が確認される。この非骨領域２６が骨部領域２５を貫通する脳血管領域２７である場合、高造影画像２２においては、この脳血管領域２７が造影されるために高い濃度値を有することになる。
In the
ここで、低造影画像２１に上記拡張処理を行なうと、拡張処理後画像２３においては脳血管領域２７が縮減されて描出される。この状態で、高造影画像２２と拡張処理後画像２３との減算処理を行なうと、差分画像２４においては、脳血管領域２７が実際の大きさよりも縮減されて小さく描出されることになる。そこで、脳血管領域２７の周辺拡大画像２８に示すように、描出された脳血管領域２７ａの周囲に存在する縮減された脳血管領域２７ｂの範囲を特定し、その領域を復元する処理を行なう。
Here, when the expansion process is performed on the
縮減された脳血管領域２７ｂの特定および復元は、例えば差分画像２４上において所定の濃度値αよりも大きい濃度値Ｖ１を有する領域（Ｖ１＞α）を縮減された疑いのある領域として特定し、その特定された領域については、低造影画像２１と高造影画像２２との減算処理を行なうことにより、その領域を復元する方法を用いることができる。
For example, the reduced
（３ｂ）脳血管が頭蓋骨に沿うように接している部分に対する処理は、図５に示すような手順で行なわれる。図５は脳血管が頭蓋骨に沿うように接している部分に対する処理手順を模式的に示す図である。 (3b) The processing for the portion where the cerebral blood vessel is in contact with the skull is performed according to the procedure shown in FIG. FIG. 5 is a diagram schematically showing a processing procedure for a portion where the cerebral blood vessel is in contact with the skull.
図５に示す低造影画像３１においては、濃度値が非常に高い骨部領域３５に沿って濃度値が低い非骨領域３６の存在が確認される。この非骨領域３６が骨部領域３５に沿うように接している脳血管領域３７を含む場合、高造影画像３２においては、この脳血管領域３７が造影されて高い濃度値を有することになる。
In the
ここで、低造影画像３１に上記拡張処理を行なうと、拡張処理後画像３３においては脳血管領域３７が縮減されて描出される。この状態で、高造影画像３２と拡張処理後画像３３との減算処理を行なうと、差分画像３４においては、脳血管領域３７が実際の大きさよりも縮減されて細く描出されることになる。そこで、描出された脳血管領域３７ａの傍らに存在する縮減された脳血管領域３７ｂの範囲を特定し、その領域を復元する処理を行なう。
Here, when the expansion process is performed on the
縮減された脳血管領域３７ｂの特定は、例えば拡張処理後画像３３上において所定の濃度値βよりも大きい濃度値Ｖ２を有し、かつ低造影画像３１上においても所定の濃度値γより大きい濃度値Ｖ３を有する領域（Ｖ２＞βかつＶ３＞γ）を縮減された疑いのある領域として特定する方法を用いることができる。また、その特定された領域の復元については、例えば低造影画像２１と高造影画像２２との減算処理を行なった結果と、差分画像３４との結果を所定の割合で加算処理する方法を用いることができる。
Specific reduction brain
これらの処理を行なった後、画像上に残る細かい不要領域を除去するとともに、所定体積以上の連結領域を最終的に脳血管の領域として確定する。なお、図６は脳血管領域の確定処理前（同図（ａ））と処理後（同図（ｂ））の画像を示す図である。 After performing these processes, a fine unnecessary region remaining on the image is removed, and a connection region having a predetermined volume or more is finally determined as a cerebral blood vessel region. FIG. 6 is a diagram showing images before and after the cerebrovascular region determination process (FIG. 6A) and after the process (FIG. 6B).
また、図７は従来手法により得られる差分画像（同図（ａ））と本実施形態方法により得られる差分画像（同図（ｂ））とを示す図である。この図７に示すように、造影前の画像と造影後の画像とを単純に減算処理して差分画像を求める従来手法では、造影前後の画像の位置合せを高精度に行なったとしても、パーシャルボリューム効果等の影響によって、差分画像上に不要な領域がゴミのように残ってしまう。一方、造影前の画像に対してグレイスケールダイレーション手法を用いた拡張処理を行なって骨部領域を拡張させ、この拡張処理後の画像と造影後の画像との減算処理により差分画像を求める本実施形態方法では、差分画像上に不要な領域がほとんど残らず、脳血管の領域を良好に抽出して画像化することが可能となる。 FIG. 7 is a diagram showing a difference image (FIG. (A)) obtained by a conventional method and a difference image (FIG. (B)) obtained by the method of the present embodiment. As shown in FIG. 7, in the conventional method in which the difference image is obtained by simply subtracting the pre-contrast image and the post-contrast image, even if the images before and after the contrast are aligned with high accuracy, Due to the effect of the volume effect or the like, an unnecessary area remains on the difference image like dust. On the other hand, the bone region is expanded by performing an expansion process using the gray scale dilation method on the pre-contrast image, and a difference image is obtained by subtracting the image after the expansion process and the post-contrast image. In the embodiment method, there is almost no unnecessary area remaining on the difference image, and the cerebral blood vessel area can be satisfactorily extracted and imaged.
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、種々に態様を変更することが可能である。 As mentioned above, although embodiment of this invention was described, this invention is not limited to the said embodiment, A various aspect can be changed.
例えば上記実施形態では、造影剤を用いたＣＴ撮影により得られた頭部の画像データに基づき、脳血管の領域を抽出しているが、撮影手法はＣＴに限られずまた本発明の適用部位は頭部に限られない。撮影手法としてはＣＴ以外に、ＭＲＩ，核医学，ＤＲ等の種々の放射線診断システムを用いることが可能である。他の撮影手法で得られた画像データに本発明を適用するのに際して特段の困難はない。同一領域に関する造影前後の画像が得られさえすれば、上述した本発明の手順を撮影手法に関係なく略同様に適用することができる。 For example, in the above embodiment, the cerebral blood vessel region is extracted based on the image data of the head obtained by CT imaging using a contrast agent. However, the imaging method is not limited to CT, and the application site of the present invention is as follows. It is not limited to the head. In addition to CT, various radiological diagnosis systems such as MRI, nuclear medicine, and DR can be used as imaging methods. There is no particular difficulty in applying the present invention to image data obtained by other imaging methods. As long as images before and after contrast enhancement relating to the same region are obtained, the above-described procedure of the present invention can be applied in substantially the same manner regardless of the imaging technique.
本発明の適用部位に関しては、頭部以外に頸部，脊椎部，腰部，大腿部，胸部など、骨部の領域と血管等の被造影領域とが近接する種々の部位を、その対象とすることが可能である。 Regarding the application site of the present invention, in addition to the head, various sites where the bone region and the contrasted region such as a blood vessel are close to each other, such as the neck, spine, waist, thigh, and chest, are considered as targets. Is possible.
また、上記実施形態では多値画像用の拡張処理手法としてグレイスケールダイレーション手法を用いており、その際の構造化要素として３×３正方のものを例示しているが、構造化要素の大きさや形、あるいは構造化要素内での濃度値の置換方法を変えることが可能であり、また、上記非特許文献１に記載されたグレイスケールダイレーション手法に替え、多値画像において濃度値の高い範囲を周囲に拡張し得る他の多値画像用の拡張処理手法を用いることも可能である。
In the above embodiment, the gray scale dilation method is used as an expansion processing method for multi-valued images, and a 3 × 3 square is exemplified as a structuring element at that time. It is possible to change the method of replacing the density value in the sheath or the structuring element, and in addition to the gray scale dilation method described in
１１，２１，３１ 低造影画像
１２，２２，３２ 高造影画像
１３，２３，３３ 拡張処理後画像
１４，２４，３４ 差分画像
１５，２５，３５ 骨部領域
１６，２６，３６ 非骨領域
１７，２７，３７ 脳血管領域
２７ａ，３７ａ 抽出された脳血管領域
２７ｂ，３７ｂ 縮減された脳血管領域
２８ 周辺拡大画像
４１ 第１画像
４２ 構造化要素（カーネル，オペレータ）
４３ 第２画像
11, 21, 31
43 Second image
Claims (4)
多値画像用の拡張処理を前記低造影画像に施して、該低造影画像における骨部領域を拡張し、
前記高造影画像と前記拡張処理後の前記低造影画像との減算処理によって差分画像を求めることにより、前記被造影領域を抽出することを特徴とする医療用画像の被造影領域抽出方法。 Based on a low-contrast image captured in a time zone with a relatively low contrast effect and a high-contrast image captured in a time zone with a relatively high contrast effect, In the contrast area extraction method,
The low contrast image is subjected to expansion processing for a multivalued image, and a bone region in the low contrast image is expanded,
A method for extracting a contrast region of a medical image, wherein the contrast region is extracted by obtaining a difference image by a subtraction process between the high contrast image and the low contrast image after the expansion process.
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