JP2006314778A - 医用画像処理装置及び医用画像処理方法 - Google Patents

医用画像処理装置及び医用画像処理方法 Download PDF

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Abstract

【課題】臓器を解剖学的・機能的に意味があるように分類するためのROIを、診断対象画像に対する変形処理を行うことなく、個人差を吸収して簡便に設定することができる医用画像処理装置を提供すること。
【解決手段】診断対象画像を入力し、画像上の領域を解剖学、生理学その他の学術を基準とした所定の領域に分割するために画像上に設定されるテンプレートＲＯＩを記憶部から読み出す。マッチング処理部は、特徴情報抽出部において抽出した診断対象画像の特徴情報に基づいて、個々の診断対象画像に対応するようにテンプレートＲＯＩを変形する。この変形は、テンプレートＲＯＩと診断画像との間のマッチングの程度を示す指標が所定の閾値を越えるまで実行される。変形されたテンプレートＲＯＩは、診断画像と重畳させて表示部において表示される。
【選択図】図１

Description

本発明は、医用画像機器によって収集された画像と、当該画像に設定されるROI（Region Of Interest：関心領域）のマッチングにおいて利用される技術に関する。
医用画像は、通常ある大きさで格子状に分割されたボクセル毎の値を有するマッピングデータとして得られる。このマッピングデータをそのまま管理するとすれば、データ量が膨大となり、また臨床との対応関係がとりにくい。そのため、一般的には、疾患別のデータベースとして蓄積及びデータ量の縮小を目的として、何らかの情報圧縮が用いられる。そのひとつの方法として、例えばある臓器等を撮影した画像データを、解剖学的、生理学的に意味のある空間的な領域に分割（ROI分割）して解析する方法があり、現在、脳血流の動脈支配領域へのROI分割などが報告されている。
この様なROI分割は、SPECTやPETを用いた診断ではもちろんのこと、医用画像全般において広いニーズと応用がある。
例えば、脳卒中（stroke）は、近年悪性腫瘍、循環器疾患についで死因の第３位となっており、中でも現在脳梗塞はそのうちの60%を占め増加の一途にある。この脳卒中診断においては、脳血管のうち動脈は左右対称に３本ずつの主要血管があり、脳組織で支配領域がきまっており、３次元的に分割することが可能である。これらの血管による血流を解析する場合には、造影剤を入れながら、時間軸方向に収集したデータに対し、医師が個々の患者の画像上にテンプレートROIを設定することで画像を分割し（ROI設定による画像分割）、各ROIについて例えばtime intensity curve（TIC）等の診断情報を作成する。ここで、テンプレートROIとは、画像上の領域を解剖学、生理学その他の学術を基準として意味のある領域に分割するために、当該画像上に設定されるものであり、一般的には、医学的に標準化された画像が用いられる。従来においては、個々に差異のある診断対象画像を、解剖学的標準化を行った画像に変形した上で、予め定義しておいた標準的なテンプレートROIをあてはめる（例えば、画像の解剖学的標準化に関しては非特許文献１、非特許文献２参照。また、ROI設定に関しては非特許文献３参照。）
なお、本願に関連する公知文献としては、例えば次のようなものがある。
Friston KJ. Spatial registration and normalization of images. Human Brain Mapping. 2,165-189,(1995) 内田佳孝他、統計学的画像診断（三次元SSP）、日本技術学会誌、第58巻12号、p1563-1572 (2002) 竹内亮、 脳核医学全自動ROI解析プログラム：三次元SRT、 日本技術学会誌、第59巻12号、p1463-1474 (2003)
しかしながら、従来のROI設定による画像分割法には、例えば次の様な問題点が存在する。
第１に、画像の変形ミスによる不具合が発生する虞がある。すなわち、診断対象画像の変形アルゴリズムや対象データの質、標準化されたデータと診断対象画像との間の違い（個人差）に起因して画像の変形ミスが発生する場合があり、これによって偽像（アーチファクト）をもたらす危険性がある。従来の画像変形手法は、SPECTやPETではある程度成功している。これは、本来の原データの空間分解能が制約されており、誤差を小さくするため、あえて空間分解能を低下させて実施しているからである。これに対し、本来の空間分解能が大きいMRIやCTなどでは、SPECTやPET以上の精度が要求されることになり、従来の画像変形による手法を採用するのは、必ずしも適切ではない。
第２に、処理コストが膨大になる可能性がある。すなわち、従来の画像変形による手法では、撮影にて取得された診断対象画像を対象とするため、空間的に非線形の変形処理が必要とされる。この非線形な変形処理は、処理コストが大きく、データ数やデータ量によっては、さらに増大する可能性がある。また、例えばMRIの場合はひとつの検査単位でも数種類のパラメータ種のデータすべてに適用する必要があるため、特にこの問題は重大である。
第３に、診断対象画像の形態変形を欲しない用途には適さない。すなわち、外科手術や放射線による治療応用など、診断対象画像の形状を変形させたくない場合には、従来の画像変形による手法は適用することができない。また、ROIの数値のみでなく、元の画像とROIを重ねた表示が必要な場合がある。変形させたデータしか保存していない場合は、逆変形をする必要があるがすでに空間分解能も劣化させた後であるなど、技術的に困難である。また、別途診断対象画像を保存しておき必要に応じて参照する構成も考えられるが、実用的ではない。
本発明は、上記事情を鑑みてなされたもので、臓器を解剖学的・機能的に意味があるように分類するためのROIを、診断対象画像に対する変形処理を行うことなく、個人差を吸収して簡便に設定することができる医用画像処理装置を提供することを目的としている。
本発明は、上記目的を達成するため、次のような手段を講じている。
本発明の第１の視点は、画像上に設定されるテンプレートＲＯＩを少なくとも一つ記憶する記憶ユニットと、画像診断に用いられる診断対象画像を入力する入力ユニットと、前記テンプレートＲＯＩを変形することで、当該テンプレートＲＯＩを前記診断対象画像にマッチングさせる第１のマッチング処理を実行するマッチング処理ユニットと、変形された前記テンプレートＲＯＩと前記診断画像とを、所定の形態にて出力する出力ユニットと、を具備することを特徴とする医用画像処理装置である。
本発明の第２の視点は、マッチング処理手段、出力手段を具備する医用画像処理装置を用いた画像処理方法であって、前記マッチング処理手段は、画像上に設定されるテンプレートＲＯＩを変形することで、当該テンプレートＲＯＩを画像診断に用いられる診断対象画像にマッチングさせる第１のマッチング処理を実行し、前記出力手段は、変形された前記テンプレートＲＯＩと前記診断画像とを、所定の形態にて出力すること、を具備する医用画像処理方法である。
以上本発明によれば、臓器を解剖学的・機能的に意味があるように分類するためのROIを、個人差を吸収し簡便に設定することができる医用画像処理装置を実現することができる。
以下、本発明の第１乃至第３の実施形態を図面に従って説明する。なお、以下の説明において、略同一の機能及び構成を有する構成要素については、同一符号を付し、重複説明は必要な場合にのみ行う。
なお、本発明に係る医用画像処理装置は、単体として使用される装置のほか、医用ワークステーション、医用画像参照装置、医用画像機器（例えば、磁気共鳴イメージング装置等）等に内蔵して使用することも可能である。以下の実施形態においては、説明を具体的にするため、単体として使用される医用画像処理装置を例とする。
（第１実施形態）
図１は、本実施形態に係る医用画像処理装置１０のブロック構成図を示している。同図に示すように、本医用画像処理装置１０は、制御部１１、特徴情報抽出部１３、マッチング処理部１５、表示部１７、送受信部１８、入力部１９、画像記憶部２１、テンプレートROI記憶部２３、位置関係記憶部２５を具備している。
制御部１１は、本医用画像処理装置１０の動作に関する総括的な制御を行う。特に制御部１１は、後述するROI変形マッチング機能等に関する制御を行う。
特徴情報抽出部１３は、テンプレートROI、標準化画像、診断対象画像の各種画像に関する特徴情報を取得する。ここで、診断対象画像、標準化画像、画像に関する特徴情報とは、例えばそれぞれ次のようなものである。
診断対象画像とは、各種医用画像機器によって各種パラメータ設定にて取得された、診断に用いられる画像である。具体例としては、磁気共鳴イメージング（MRI）装置において取得されたT1強調画像、T2強調画像、拡散強調画像、Ｘ線コンピュータ断層（CT）撮影装置によって取得されたCT画像等が挙げられる。
標準化画像とは、標準的な人体構造等を示すものとして一般的に認識されている（標準化されている）画像である。具体例としては、Talairachの標準脳図譜（ボクセル size:2.25mm）がある。これは、脳のAC-PC 線と正中矢状断面を各々基準線と基準面とした座標系で各部位の三次元位置が定義されているものである。
画像に関する特徴情報（以下、単に「特徴情報」と呼ぶ。）とは、当該画像に関する特徴を表す属性、指標、数値等であり、画像情報、検査情報、患者情報に分類することができる。画像情報とは、解剖学、構造、機能（例えば、視覚野、聴覚野等）、データ処理その他の基準により、当該画像において特定され得る映像領域（撮影部位）、ランドマーク、領域、画像パラメータ種（例えばT1強調画像、T2強調画像、拡散強調画像等）、物理量等である。例えば、頭部の場合では、頭の皮膚表面、骨の輪郭、脳の表面、脳室、血管（動脈、静脈）、脳溝（シルビウス裂、中心溝）、大脳鎌、灰白質と白質、の各々の三次元位置、形状、体積（面積）、信号強度等が画像情報として定義できる。また、検査情報とは、検査目的、診断部位、使用するモダリティ、シリーズ情報等の当該検査（画像診断）に関する情報である。さらに、患者情報とは、当該患者の年齢、性別、名前（患者ＩＤ）等の当該患者に関する情報である。特徴情報は、画像の付帯情報として予め付加されているものもあれば、所定の画像処理を実行することで取得されるものもある。例えば、年齢、性別、画像パラメータ種等は付帯情報として付加される。また、テンプレートＲＯＩや診断画像の脳表面等は、所定の画像処理を実行することで取得される。
特徴情報抽出部１３は、予め選択される診断部位等に基づいて、閾値処理、拡大縮小処理、輪郭追跡、各種フィルタリングなどを用いて解析し、特徴情報を抽出する。なお、後述するマッチング処理を行う場合には、テンプレートROIと診断対象画像との双方において、同一の特徴情報を取得する必要がある。
マッチング処理部１５は、診断対象画像にマッチングするようにテンプレートROIを変形させるマッチング処理を実行する。このマッチング処理は、テンプレートROIと診断対象画像との画素値（又はボクセル値）そのものを比較して行う手法（直接モード）、診断対象画像に関する特徴情報を利用する手法（間接モード）、又は直接モードと間接モードとの組み合わせからなる手法等を用いて実行される。このマッチング処理の内容については、後で詳しく説明する。
表示部１７は、各種医用画像機器によって取得された診断対象画像、標準化画像、テンプレートROIを所定の形態にて表示する。また、表示部１７は、診断対象画像とテンプレートROIとを重畳させた形態にて表示する。
送受信部１８は、ネットワークを介して各種医用画像機器によって取得された画像を受信する。また、送受信部１８は、後述するマッチング処理によって得られた（変形された）テンプレートＲＯＩを、必要に応じて他の装置に送信する。
入力部１９は、液晶操作パネルやキーボード、トラックボール、マウス、後述するROI変形マッチング機能を実行するための専用のＩ／Ｆ等の入力デバイスを備える。
画像記憶部２１は、診断対象画像、標準化画像等の画像データを記憶し、また、各画像に付された患者ID及び画像IDによって管理し記憶する。
テンプレートROI記憶部２３は、予め作成されたテンプレートROI、及びマッチング処理によって変形されたテンプレートROIを必要に応じて記憶する。なお、テンプレートROIは、例えば画像の種類毎（例えば、ＭＲＩ装置によって取得されたＴ１強調画像といったような、取得した医用画像機器の各種パラメータ毎）に対応する標準化画像を用いて予め生成される。なお、テンプレートROIは、通常ボリュームデータとして記憶されており、二次元スライスでのマッチング処理においては、所定の情報に基づいて必要なテンプレートスライスとして取り出される。また、診断対象画像がマルチスライスの場合には、ボリューム（三次元）データのままでマッチング処理を行うようにしてもよい。
また、テンプレートROI記憶部２３は、テンプレートROIのそれぞれ（又は、テンプレートROIのボリュームデータのそれぞれ）に関する特徴情報を記憶する。特徴情報の記憶の形態には拘泥されない。例えば、各テンプレートROIの付帯情報として記憶してもよいし、また、各テンプレートROIを対応付けて管理される独立したファイルとして記憶してもよい。
位置関係記憶部２５は、マッチング処理において取得した、テンプレートROIの特徴情報と診断対象画像の特徴情報とを解析することによって得られる、画像間の位置関係を記憶する。位置関係の具体例としては、標準脳図譜上でのROI座標として重心や輪郭境界、ROI内の体積（面積）、画像値の統計量（ヒストグラム、平均値、SDやskew（非対象性の程度））、特徴情報として定義された構造物のランドマークとの位置関係等である。この位置関係は、三次元データのみでなく、脳でよく使用される撮影断面であるAC-PC 線に平行な二次元断面上でも定義することができる。また、任意の断面が指定されればその都度計算するようにしてもよい。なお、位置関係は、患者ID及び画像IDによって管理される。
（ROI変形マッチング機能による動作）
次に、ROI変形マッチング機能によって実現される本医用画像処理装置１０の動作について説明する。このROI変形マッチング機能は、特徴情報に基づいて個々の診断対象画像に対応するようにテンプレートROIを変形し、これを用いて診断対象画像とのマッチングを図るものである。
図２は、本ROI変形マッチング機能を説明するための概念図である。診断画像が入力されると、同図に示すように当該診断対象画像の特徴情報Ｄｂが取得される。この診断対象画像の特徴情報Ｄｂと、予め記憶されているテンプレートROIの特徴情報Ｄａとを比較し、最適と判定されるテンプレートROI（例えば、該当項目が最も多いテンプレートROI）を選択する。選択されたテンプレートROIは、所定の基準に基づいて変形され、診断対象画像に対応させるためのマッチングが実行される。この変形処理の基準には、選択されたテンプレートROI及び診断対象画像の画素値、選択されたテンプレートROI及び診断対象画像の所定の特徴情報Ｄｃ（画像パラメータ種、スライス位置、サイズ情報、特徴的な物理量、マッチング閾値等）を用いる。
なお、本機能によるROI変形は、スライス軸方向（当該スライス面に対する直交方向）も含めた三次元空間的に行う場合と、スライス画像内部で二次元平面的に行う場合がある。本実施形態は、ROI変形がいずれの場合であっても適用可能である。
図３は、本医用画像処理装置１０の動作において実行される各処理の流れを示したフローチャートである。同図に示すように、まず、送受信部１８を介して診断対象画像、及び当該診断対象画像に関する特徴情報（例えば、患者の年齢、性別、診断部位、検査目的、Ｔ１強調画像等のパラメータ種等）が入力されると、制御部１１は、例えば入力した特徴情報と該当項目が最も多いテンプレートROIを、その他の必要な情報と共に選択しテンプレートＲＯＩ記憶部２３から読み出す（ステップＳ１、２）。
なお、画像記憶部２１内に選択すべきテンプレートＲＯＩや必要な情報が存在しない場合には、制御部１１は、新たに各情報等を作成する。この作成においては、診断対象画像が二次元画像データである場合には、標準となるテンプレートROIは定義したスライス面と同じ面でスライスされている必要がある。また、データベースが三次元画像データ（ボリュームデータ）である場合には、同一スライス面で切り直した二次元-ROIを作成したものをテンプレートROIとする。この場合、テンプレートROIの置かれた標準脳と診断対象画像は、スライス面内のみならず、当該スライス面に対する直交方向（スライス軸方向）でも変形可能である。なお、当該スライス軸方向に関する変形処理については、第２実施形態において説明する。
二次元画像データ間でマッチング処理を行う場合、スライス軸方向の変形誤差が入る可能性がある。このため、三次元画像データ間でのマッチング処理は、より好適な処理であると言える。しかしながら、データ収集の制約上、スライス軸方向での画像枚数が制限されている場合等においては、二次元画像データ間でマッチング処理が用いられる。この二次元画像データ間でマッチング処理では、スライス軸方向での誤差は許容しなければならないが、ROI分割する際においてROIが比較的大きい場合、多少の変形差があっても、現実にはさほど問題にはならない。
また、二次元画像データ間でマッチング処理では、抽出する対象も、スライス軸方向に変動が大きい構造物は避けた方が好ましい。血流支配領域ROIでのランドマークは、二次元画像データ及び三次元画像データのいずれであっても、脳表、脳室と正中線程度で十分と考えられる。従って、スライス軸方向でも、それほど大きな個人差は発生しないと考えられる。
選択されるテンプレートＲＯＩは一枚である必要はなく、複数枚であってもよい。また、例えば、テンプレートＲＯＩに続く好ましい条件を有するものを、候補テンプレートROI候補として絞り込み、最終的な選択をユーザに実行される構成であってもよい。この様な構成により、例えばスライス軸方向に前後する数枚を候補テンプレートとすることで、テンプレートＲＯＩ選択のスライス軸方向に関する微調整を行うことができる。
次に、直接モードによるマッチング処理を行う場合には、ステップＳ４に移行する。また、間接モードによるマッチング処理を行う場合には、診断対象画像上で、ランドマーク（特に、標準データベースの標準化された三次元画像上でも定義されている部分）を含む特徴情報の抽出を行う（ステップＳ３）。こうして抽出される特徴情報は、後段のマッチングのランドマークとするものであり、特徴情報抽出部１３において、閾値処理、拡大縮小処理、輪郭追跡、各種フィルタリングなどの各処理を実行することにより抽出される。
なお、特に脳の場合における特徴情報抽出では、次の二点が重要である。すなわち、まず第１に、座標原点と軸を定義するための、基準となる軸や面の抽出が重要である。標準座標系の基準軸となるAC-PC線は、MRIではある程度(2-3mm)のボクセルサイズの三次元像で比較的容易に抽出できるし、MRIの二次元アキシャル画像ならあらかじめプランして平行な断面で撮影することも通常である。AC-PC 線が同定できれば、それにAC-PC 線の中点を通り、直交したサジタル断面像も取得できる。あるいは、より簡便に三次元-SSP（三次元imensional Stereotactic Surface Projections）で行われているようにはじめにサジタル断面像を三次元像でAC-PC 線は前頭極、脳梁前部下端、視床下部、後頭極を抽出してランドマークとして直線で近似して同定してもよいし、二次元サジタル断面を直接収集してから、AC-PC 線を同4つのランドマークから同定してもよい。
第２に、全体のサイズを決めるための脳の表面の抽出が重要である。MRIのT2強調画像ならCSF（Cerebral Spinal Flow）と脳表面の境界が明瞭であり、閾値と連結領域の探索でも抽出可能である。血流画像ならば骨やCSFは無信号なので脳表面が直接外側の境界となる。画像ボクセルサイズに比べ、通常はある程度大きなROIのマッチングが目的なので、境界の厳密な定義は不要であり、なめらかなスプライン関数などでの近似でよい。血管のうち動脈は三次元-TOF-MRAで得られるため、同時に境界や中心線を抽出しておく。これもマッチングが目的なので細血管までは不要で通常の三次元-TOF（Time Of Fright）-MRAで得られる主幹動脈の第２分枝程度で十分である。血管は特に内部の脳深部のROIや血流画像の支配領域毎のROIマッチングでは重要となる。
次に、抽出した特徴情報、特にランドマークに基づいて、ステップＳ２において選択したテンプレートＲＯＩを最適になるように変形させる、マッチング処理を実行する（ステップＳ４）。なお、このマッチング処理は、診断対象画像のパラメータ種、スライス位置、サイズ情報、後述するマッチング指標（Matching Index : MI）に基づいて、マッチング処理部１５において実行される。また、当該マッチング処理は、テンプレートＲＯＩが二値化された画像データ（例えば、形状のみを示す画像データ）である場合と、対応するパラメータ種の画像データあるいは、テンプレートＲＯＩ内パラメータ平均値を用いて定義された画像である場合とでは、厳密には処理が異なる。以下の説明においては、テンプレートＲＯＩがどのような種類の画像データであっても共通するマッチング処理の内容について説明する。
すなわち、まず、ROI変形処理が実行される（ステップＳ４１）。このROI変形処理では、相互に接続された塊として行う段階と、個々のROI内で行う段階がある。
各段階においては、まず、線形変換であるアフィン変換により概略あわせが行われる。アフィン変換には、基準軸あわせ(translation)、サイズ変換(３軸方向のscaling)、およびshearがある。このアフィン変換においては、概略では解析的に行い、細調整では試行錯誤的に行う。線形変換の後、局所的な歪みの変形を非線形変換にて行う。非線形変換は、画像を複数の局所領域に分割して各々の領域では線形変換を行い、異なる線形変換をした領域の境界はズレが生じるため滑らかに接続する処理を付加する。また、非線形変形の別の方法としては、ROIの外周に「ばね」を数学的に定義し外周をあわせたら弾性で自然に追随して内部のROIも曲がることを応用してもよい。後者の方法は、非線形の変形が必要な場合でも、脳表面の外輪郭を合わせる程度でも内部のROI形状も追随してある程度合わせることが可能である。また、必要に応じて、前者の非線形変換による微調整と組み合わせることも可能である。
図４（ａ）〜図４（ｆ）は、ROI変形処理を説明するための図である。図４（ａ）に示す変形前の標準化されたテンプレートＲＯＩに対して、図４（ｂ）、図４（ｃ）はx/y方向の線形変換（スケーリング）、図４（ｄ）はx/y方向の線形変換（スケーリング）及び回転、図４（ｅ）は半球側線形変換、図４（ｆ）は非線形変換をそれぞれ施して得られる画像である。
次に、所定の評価関数によるマッチング評価指標であるMI値を算出し、これに基づいてマッチング処理の最適性を判定する（ステップＳ４２、Ｓ４３）。すなわち、マッチングの程度を表す指標 MIの大きさと、予め決められた限界値（Matching Threshold Index : MTI）であるMTI閾値との大小関係を逐次判定し、MIの大きさがMTIの大きさを越えるまでROI変形処理が繰り返し実行される。
なお、MIとしては、多様な値を選択することができ、例えば各ROI内の画像値の統計量との基準画像との比や差、ヒストグラムなら最小二乗誤差などである。なおMIを算出する場合、MRI画像の場合は相対値であり、標準化された画像の画像値とは同一の基準部位との比をとるなどして規格化して比較され、判定される。
また、別のマッチング方法としては、例えば血流支配領域など対象となるパラメータ画像に対するテンプレートROIの設定において、標準データベースに同一パラメータ種の各テンプレートROI内平均値が定義されている場合には、空間的な画像値の分布に相似性がある。そのため、標準データで各テンプレートROI内での平均値マップ、すなわちテンプレートROI内部に均一の画像値として埋め込んだ画像を作成しておき、逐次変形の都度対象画像のROIの平均値マップを作成して、相互にMIを判定する。さらに、異なるコントラストの画像マッチングの指標として、最近良く用いられている相互情報量（MI）を指標としてマッチングを行うようにしてもよい。また、全ピクセルの変形を行う直接モードを終了すれば、ROIも自動的に変形される。ランドマークを基準としたマッピングを行う間接モードでは、ランドマーク同士をマッチングすれば、ROIは補間により変形される。
次に、ステップＳ２において選択された全てのテンプレートＲＯＩに対してマッチング処理を実行したか否かを判定し（ステップＳ４４）、全てに対してマッチング処理を実行した場合には、診断対象画像とテンプレートＲＯＩ変形後のROIとの重畳画像を表示する（ステップＳ５）。また、マッチング処理未実行のテンプレートＲＯＩがある場合には、それらに対してマッチング処理を実行した後、診断対象画像とテンプレートＲＯＩ変形後のROIとの重畳画像を表示する。
以上述べた構成によれば、以下の効果を得ることができる。
本医用画像処理装置によれば、個人差の大きな診断対象画像に対しては変形を行わないため、診断対象画像自体の誤差を発生させることがない。その一方で、テンプレートROIを変形させるため、仮にROIの変形や設定ミスが発生した場合であっても、本来の解剖学・生理学的分割から多少の誤差が（診断対象画像ではない）テンプレートROI内において解析された平均値やＳＤ等の統計量の数値が多少変わるのみで、臨床的に必要なＲＯＩサイズに比べて変形誤差は小さいと考えられる。
また、本医用画像処理装置は、テンプレートROIを変形させるため、その変形処理はテンプレートROIに対応するパターンに限定される。従って、ROI以外の部分は変形が不要であり、個人差の大きな診断対象画像を画素毎に変形させる場合に比して、計算コストを小さくすることができる。特に、診断画像が複数存在する場合には、各診断画像に対する変形処理を行う必要がないので、計算コスト低減の実益は多い。また、診断対象画像は様々な種類のデータが存在する一方で、テンプレートROIのマッチングに用いるランドマークは、二値データであることが多い。そのため、従来に比して計算処理を簡単にすることができ、装置の動作負担を軽減させると共に、テンプレートROI設定全体のスループットを向上させることができる。なお、画像の画素値同士をマッチングする直接モードを用いる場合は、抽出において不要な処理は省くことが可能であるが、画素間のマッチングにおいて時間を要する。
また、本医用画像処理装置は、テンプレートROIを変形させるため、パラメータが異なる画像であっても、同一位置を撮影したものであれば、援用することも可能である。従って、操作者の作業負担を軽減させることができる。
また、本医用画像処理装置は、従来に比して変形処理を簡略化することができるため、他の装置又はシステムと簡単に対応させることができる。特に近年、血流では脳梗塞や神経内科疾患では、信頼できるエビデンスが求められている。従って、例えば、本医用画像処理装置のCAD（Computer Aided Diagnosis）への応用を実現することで、より信頼性の高い医療サービスの提供に寄与することができる。
（第２実施形態）
第１実施形態において、診断対象画像データが三次元データである程度薄い（5mm以下）スライス厚でかつ脳や臓器全体をカバーする範囲のデータがある場合には、三次元のマッチングまで行えばスライス軸方向にも精度よくマッチングされるので、第１実施形態に係る手法により十分にテンプレートROIと合致させることができる。
しかしながら、診断対象画像データがスライス軸方向に限られた二次元画像データである場合、撮影においては予め断面位置を所望の位置になるようにプランされるが、診断対象画像データとテンプレートROIデータとが、サイズの違いなどによりスライス軸方向にテンプレートデータとずれている場合もある。ここで、「スライス軸方向」とは、第一実施例でも述べたように診断対象画像及びこれと対応するテンプレートROIに直交する方向のことであり、体軸方向に平行である。具体的には診断対象画像がアキシャル断面の場合は冠状（コロナル）断面及び矢状（サジタル）断面に相当する。ここで慣例に従い頭尾（ＨＦ）方向をＺ方向、左右（ＲＬ）方向をＸ、前後方向をＹと定義する。係る場合には、診断対象画像データとテンプレートROIデータとを許容できる範囲以下に合わせる（マッチングさせる）必要がある。特に、二次元のシングルまたはマルチスライスで臓器の部分的にしか網羅していない場合、三次元でのマッチングは困難である。
そこで、本第２実施形態では、スライス軸方向に関するマッチング処理を行う医用画像処理装置について説明する。このスライス軸方向に関するマッチング処理は、例えば単独の処理として、又は第１実施形態に係る診断対象画像とテンプレートROIとのマッチング処理の前処理として実行される。
なお、本実施形態に係るマッチング処理では、スライス軸方向に平行な断層像や投影像を基準画像として利用する。この様な基準画像は、ＭＲＩ像では診断対象画像がアキシャル断面である場合にはコロナルやサジタル断面として、ＣＴではスキャノグラム（位置決め画像）などの投影像として収集され、それらは次にとりたい断面をプランするのにほとんどの場合使用される。従って、本マッチング処理において用いられる基準画像は、改めて収集する必要はない。
図５は、本実施形態に係るマッチング処理の概念を説明するための図である。同図に示すように、診断対象画像がアキシャル断面である場合、診断対象（例えば、脳）のＸ（ＲＬ）方向中心で撮像した診断対象サジタル断面（正中断）をプランに用いる。また、テンプレートデータから、診断対象画像（アキシャル断面）と直交するテンプレートサジタル断面を抽出する。抽出された当該テンプレートサジタル断面と診断対象サジタル断面とのマッチング処理を行った後、診断対象画像に対応するテンプレートROIを抽出する。すなわち、診断対象画像のサジタル像上でのスライス軸方向（ＨＦ方向）の位置は既知なので、診断対象画像データとテンプレートデータ間で、サジタル像同士の二次元マッチングを行えば、テンプレートデータ上で診断対象画像と対応するテンプレートROIを抽出することができる。
なお、両者でスライス軸方向の断面位置がほぼ一致しているとすれば、テンプレートデータ全体を変形させる必要はなく、スライス軸方向のテンプレートデータと診断対象画像データとの対応関係を求めて対応するスライスを抽出すればよい。スライス軸方向のマッチング方法としては、脳のスライス軸方向の大きさを相互に抽出して、非線形変換でもよいが、線形変換でのマッチングでも十分である。線形変換の場合は、テンプレートデータと対象データで、スライス軸方向をZ’, Z、および脳の大きさをD’, Dとすると、Z’,Zの原点O’, Oをまずあわせてから、Z’=(D’/D)*Zにより換算される。その後、対象データの各スライスのスライス軸方向の位置（Ｚ位置）からテンプレートデータの同一Ｚ位置のスライスを同一スライス厚で抽出すればよい。
次に、本実施形態に係る医用画像処理装置の動作について説明する。
図６は、本医用画像処理装置１０の動作において実行される各処理の流れを示したフローチャートである。なお、以下説明を具体的にするため、診断対象画像は脳に関するアキシャル画像であるものとする。
図６に示すように、まず、送受信部１８を介して診断対象画像、及び当該診断対象画像に関する特徴情報（例えば、患者の年齢、性別、診断部位、検査目的、Ｔ１強調画像等のパラメータ種等）が入力されると、制御部１１は、例えば入力した特徴情報と該当項目が最も多いテンプレートROIを、その他の必要な情報と共に選択しテンプレートＲＯＩ記憶部２３から読み出す（ステップＳ１１、１２）。
次に、制御部１１は、診断対象画像データからスライス軸方向に平行な診断対象サジタル画像を抽出すると共に、テンプレートデータからスライス軸方向に平行なテンプレートサジタル画像を抽出する（ステップＳ１３）。
次に、診断対象サジタル画像との間において直接モードによるマッチング処理を行う場合には、ステップＳ１５に移行する。また、間接モードによるマッチング処理を行う場合には、診断対象サジタル画像上で、ランドマーク（特に、標準データベースの標準化された三次元画像上でも定義されている部分）を含む特徴の抽出を行う（ステップＳ１４）。
次に、抽出した特徴情報、特にランドマークに基づいて、スライス軸方向に関して、ステップＳ１４において抽出されたテンプレートサジタル画像のスケールを診断対象サジタル画像に合致させるマッチング処理を実行する（ステップＳ１５）。マッチング処理後のテンプレートサジタル画像は、必要に応じて診断対象サジタル画像と重畳表示され（ステップＳ１６）、診断対象画像に対応するテンプレートROIが選択され（ステップＳ１７）、例えば第１実施形態において述べた手法によるマッチング処理が実行される。
以上述べた構成によれば、スライス軸方向に平行な画像を用いて、診断対象画像データとテンプレートROIデータとの間のスライス軸方向に関する位置合わせを行うことができる。その結果、診断対象画像データとテンプレートROIデータとが、サイズの違いなどによりスライス軸方向にテンプレートデータとずれている場合であっても、第１実施形態と同様の効果を得ることができる。
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。具体的な変形例としては、例えば次のようなものがある。
（１）本実施形態に係る各機能は、当該処理を実行するプログラムをワークステーション等のコンピュータにインストールし、これらをメモリ上で展開することによっても実現することができる。このとき、コンピュータに当該手法を実行させることのできるプログラムは、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、半導体メモリなどの記録媒体に格納して頒布することも可能である。
（２）各実施形態において、マッチング処理に用いるテンプレートROIのボリュームデータは、段階的に選択されるようにしてもよい。例えば、診断対象画像に「３０代、男性、脳診断、Ｔ１強調画像」という特徴情報が付加されており、当該特徴情報を有するテンプレートROIボリュームデータが複数存在する場合を想定する。係る場合、マッチング処理部１５は、該当する複数のテンプレートROIボリュームデータを全て読み出し、所定の画面を介してユーザに提示する。ユーザは、提示された複数のテンプレートROIボリュームデータの他の特徴情報やテンプレートROIそのものの視認に基づいて、所望のデータを選択するようにしてもよい。
（３）また、例えば、各実施形態において、テンプレートROIのボリュームデータからの最適テンプレートROIの選択についても、段階的に実行されるようにしてもよい。すなわち、例えば診断画像の所定の特徴情報（例えば、骨の輪郭、脳表面、規格化された所定の物理量等）を取得し、これと同一又は近い値を持つ複数のテンプレートROIを所定の画面を介してユーザに提示する。ユーザは、提示された各テンプレートROIそのものや各データの特徴情報を検討することで、所望のデータを選択するようにしてもよい。
（４）上記各実施形態では、テンプレートＲＯＩのボリュームデータから、特徴情報に基づいて該当するテンプレートＲＯＩを選択する場合を例とした。しかしながら、これに拘泥されず、二次元画像としての複数のテンプレートＲＯＩから特徴情報に基づいて該当するテンプレートＲＯＩを選択し、既述のＲＯＩ変形マッチング処理を実行するようにしてもよい。この場合、用途に応じて、アキシャル画像用、サジタル画像用、コロナル画像用の少なくともいずれかのテンプレートＲＯＩが準備されることになる。
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
以上本発明によれば、臓器を解剖学的・機能的に意味があるように分類するためのROIを、診断対象画像に対する変形処理を行うことなく、個人差を吸収して簡便に設定することができる医用画像処理装置を実現することができる。
図１は、本実施形態に係る医用画像処理装置１０のブロック構成図を示している。 図２は、本医用画像処理装置１０が具備するROI変形マッチング機能を説明するための概念図である。 図３は、本医用画像処理装置１０の動作において実行される各処理の流れを示したフローチャートである。 図４（ａ）〜図４（ｆ）は、ROI変形処理を説明するための図である。 図５は、第２実施形態に係るマッチング処理の概念を説明するための図である。 図６は、本医用画像処理装置１０の動作において実行される各処理の流れを示したフローチャートである。
符号の説明
１０…医用画像参照装置、１１…制御部、１３…特徴量抽出部、１５…マッチング処理部、１７…表示部、１９…入力部、２１…画像記憶部、２３…テンプレートROI記憶部、２５…位置関係記憶部

Claims (11)

  1. 画像上に設定されるテンプレートＲＯＩを少なくとも一つ記憶する記憶ユニットと、
    画像診断に用いられる診断対象画像を入力する入力ユニットと、
    前記テンプレートＲＯＩを変形することで、当該テンプレートＲＯＩを前記診断対象画像にマッチングさせる第１のマッチング処理を実行するマッチング処理ユニットと、
    変形された前記テンプレートＲＯＩと前記診断画像とを、所定の形態にて出力する出力ユニットと、
    を具備することを特徴とする医用画像処理装置。
  2. 前記診断対象画像の特徴情報を抽出する抽出ユニットをさらに具備し、
    前記マッチング処理ユニットは、前記テンプレートＲＯＩを前記特徴情報に基づいて変形することにより、前記第１のマッチング処理を行うこと、
    を特徴とする請求項１記載の医用画像処理装置。
  3. 前記マッチング処理ユニットは、前記テンプレートＲＯＩの画素値と前記診断画像の画素値とを基準として前記第１のマッチング処理を行うことを特徴とする請求項１記載の医用画像処理装置。
  4. 前記マッチング処理ユニットは、前記テンプレートＲＯＩが複数ある場合には、当該複数の前記テンプレートＲＯＩのそれぞれに対して前記第１のマッチング処理を実行することを特徴とする請求項１乃至３のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
  5. 前記マッチング処理ユニットは、前記テンプレートＲＯＩが複数ある場合には、
    前記特徴情報に基づいて少なくとも一枚の前記テンプレートＲＯＩを選択し、
    前記選択したテンプレートＲＯＩに対して前記第１のマッチング処理を実行すること、
    を特徴とする請求項２記載の医用画像処理装置。
  6. 前記特徴情報は、解剖学、構造、機能、データ処理その他の基準により、当該画像において特定され得る撮影部位、ランドマーク、物理量であることを特徴とする請求項１乃至５のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
  7. 前記特徴情報は、検査目的、診断部位、使用するモダリティ、シリーズ情報、被検体の年齢、性別、ＩＤの少なくともいずれかを含むことを特徴とする請求項１乃至５のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
  8. 前記出力ユニットは、変形された前記テンプレートＲＯＩと前記診断画像とを重畳させて表示することを特徴とする請求項１乃至７のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
  9. 前記記憶ユニットは、所定の方向に略直交する複数の前記テンプレートを含む第１のデータを記憶し、
    前記入力ユニットは、前記所定の方向に略直交する複数の前記診断対象画像を含む第２のデータを入力し、
    前記マッチング処理ユニットは、
    前記第１のデータを変形することで、前記所定の方向に関して前記第１のデータを前記第２のデータに対応させる第２のマッチング処理を実行し、
    前記第２のマッチング処理を実行した後、前記特徴情報に基づいて前記第１のデータから前記診断対象画像に対応するテンプレートＲＯＩを選択し、
    選択された前記テンプレートＲＯＩを用いて、前記第１のマッチング処理を実行すること、
    を特徴とする請求項１記載の医用画像処理装置。
  10. 前記マッチング処理ユニットは、
    前記第１のデータから前記所定の方向に平行な第１の画像を抽出し、
    前記第２のデータから前記所定の方向に平行な第２の画像を抽出し、
    前記第１の画像と前記第２の画像とに基づいて、前記第２のマッチング処理を実行すること、
    を特徴とする請求項８記載の医用画像処理装置。
  11. マッチング処理手段、出力手段を具備する医用画像処理装置を用いた画像処理方法であって、
    前記マッチング処理手段は、画像上に設定されるテンプレートＲＯＩを変形することで、当該テンプレートＲＯＩを画像診断に用いられる診断対象画像にマッチングさせる第１のマッチング処理を実行し、
    前記出力手段は、変形された前記テンプレートＲＯＩと前記診断画像とを、所定の形態にて出力すること、
    を具備する医用画像処理方法。
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