JP2008173164A - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】被検体の同一部位から時系列に収集された複数（組）の画像データから、その組毎に、同じ条件の関心領域を、ユーザの手間をできるだけ少なくした状態で抽出する。
【解決手段】画像処理装置は、Ｘ線ＣＴスキャナなどの医用画像診断装置により複数の時相それぞれにて時系列に収集された複数の画像のうちの、任意の時相の画像上で操作者により指定される所望位置の情報を受け付ける所望位置受付手段（ステップＳ４）と、前記複数の画像それぞれにて前記所望位置に応じた関心領域を自動的に抽出する関心領域抽出手段（ステップＳ５〜Ｓ１８）と、を備える。
【選択図】 図３

Description

本発明は、画像データ処理装置及び画像データ処理方法に係り、とくに、Ｘ線ＣＴ（コンピュータ断層撮影）スキャナ、ＭＲＩ（磁気共鳴イメージング）装置などの医用画像診断装置により時系列に収集された複数組の３次元デジタルデータから成る医用画像から、それらの医用画像の関心領域を抽出する処理を行う画像処理装置及び画像処理方法に関する。

近年、Ｘ線ＣＴスキャナやＭＲＩ装置などの医用画像診断装置が普及しており、それらの装置により収集された画像を処理する手法の重要度も増してきている。かかる手法の一つに、収集した医用画像の関心領域をいかに的確に抽出する抽出法がある。

従来、医用画像診断装置により収集された多次元画像データ、とくに、単一の３次元画像データの関心領域を抽出する方法には、各種のものが知られている。例えば、i）画像データの値のヒストグラムを見ながらユーザが閾値を設定し、この閾値で分別したデータに拠り関心領域をクラスタリングするクラスタリング法、ii）ユーザが直線や楕円などの図形をＭＰＲ（断面変換）画像やボリュームレンダリング画像に設定することで関心領域を切断表示する切断表示法、iii）ユーザがＭＰＲ画像やボリュームレンダリング画像に１点を指定し、その点を元に連結性を計算しながら関心領域を抽出する連結領域抽出法、などがある。

しかしながら、上述した従来の関心領域抽出方法は、何れも、単一組の３次元画像データに適用するものであるほか、ユーザがパラメータを設定する必要があるので、複数組の３次元画像データに対してはその組数分、必要な手間が掛かり、作業効率も下がる。例えば、クラスタリング法の場合、複数組の３次元画像データの組毎に、ユーザが閾値を調整しながら設定する必要がある。また、切断表示法の場合、複数組の３次元画像データの組毎に、ユーザが切断面を指定する必要がある。さらに、連結領域抽出法の場合、複数組の３次元画像データの組毎に、ユーザが関心領域を得るための点を指定する必要がある。このように３次元画像データの組数が多くなればなるほど、操作者に手間を強いる結果となり、上述したように作業効率が下がる。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、被検体の同一部位から時系列に収集された複数（組）の画像データから、その組毎に、同じ条件の関心領域を、ユーザの手間をできるだけ少なくした状態で抽出することができるようにする、ことをその目的とする。

上述した目的を達成するために、本発明に係る画像処理装置によれば、医用画像診断装置により複数の時相それぞれにて時系列に収集された複数の画像のうちの、任意の時相の画像上で操作者により指定される所望位置の情報を受け付ける所望位置受付手段と、前記複数の画像それぞれにて前記所望位置に応じた関心領域を自動的に抽出する関心領域抽出手段と、を備えたことを特徴とする。

また、前述した目的を達成するために、本発明に係る画像処理方法によれば、医用画像診断装置により複数の時相それぞれにて時系列に収集された複数の画像のうちの、任意の時相の画像を表示し、この表示された前記画像上にて所望位置を示す点を１つ操作者に指定させ、前記点の画素値に所定の連結条件を適用する連結領域抽出法を用いて前記任意の時相の画像上で初期関心領域を抽出し、前記任意の時相に隣接した時相の前記画像上で前記初期関心領域と同じ位置の画素の値と前記連結条件と比較して当該比較の結果に基づく連結領域を抽出し、この連結領域に前記連結領域抽出法を適用して前記初期関心領域と同等の関心領域を自動的に抽出し、この関心領域の自動的な抽出の処理を、その他の時相の前記画像のそれぞれに繰り返して適用する、ことを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置及び画像処理方法によれば、複数の画像それぞれにて所望位置に応じた関心領域を自動的に抽出することができるので、被検体の同一部位から時系列に収集された複数（組）の画像データから、その組毎に、同じ条件の関心領域を、ユーザの手間をできるだけ少なくした状態で抽出することができる。

以下、図１〜１３を参照して、本発明に係る画像処理装置、及び、その装置で実行される画像処理方法の１つの実施形態を説明する。

図１に、実施形態に係る画像処理装置の一例を示す。この画像処理装置は、ＣＰＵ及びメモリを備えたコンピュータとして構成されており、画像データをオンラインで又はオフラインで受信するようになっている。具体的には、この画像処理装置１は、内部バス１１を介して相互に通信可能に接続された入出力インターフェース（以下、Ｉ／Ｏと呼ぶ）１２、ＣＰＵ（中央処理装置）１３、及び入力器１４のほか、画像データを蓄積・保存する画像データメモリ１５を備える。さらに、画像処理装置１は、プログラムや固定データを記憶するメモリとしてのＲＯＭ１６、後述する履歴データなどの処理に必要なデータを一時的に記憶するメモリとしてＲＡＭ１７、表示データを一時的に記憶する表示用のメモリとしてのＶＲＡＭ１８、及び表示器１９を備える。そのため、Ｉ／Ｏ１２、ＣＰＵ１３、入力器１４、画像データメモリ１５、ＲＯＭ１６、ＲＡＭ１７、及びＶＲＡＭ１８が内部バス１１を介して相互に接続され、ＶＲＡＭ１８に表示器１９が接続されている。

Ｘ線ＣＴスキャナやＭＲＩ装置などの医用画像診断装置により時系列に収集されたデジタル量の３次元画像データ、すなわち複数組（セット）の３次元画像データはＩ／Ｏ１２を介して入力し、画像データメモリ１５に保存される。ＣＰＵ１３は、ＲＯＭ１６に予め格納されている、本発明に係る画像処理手順を記述したプログラムを読み出し、その処理手順にしたがって後述するように動作する。なお、このプログラムを保存するメモリ媒体は必ずしもＲＯＭではなくてもよく、例えばＨＤ（ハードディスク）などの他のメモリ媒体を用いることもできる。

ＣＰＵ１３は、画像データメモリ１５に保存されている時系列の複数組の３次元画像データを読み出し、上述の処理手順にしたがって、それらの３次元画像データの本発明に係る領域抽出処理を適用する。この処理の過程において抽出された履歴データは、ＲＡＭ１７に一次保存される。ＣＰＵ１３により抽出された関心領域のデータは画像表示処理に付される。その結果、関心領域のデータは、画像データと共にＶＲＡＭ１８に送られ、表示器１９により、例えば、画像上に重畳された関心領域として表示される。操作者（ユーザ）は入力器１４を操作して、表示用パラメータのほか、複数組の３次元画像データのそれぞれに（組毎に）関心領域を設定するためのシード（seed）点を１点だけ入力する。

このため、ＣＰＵ１３で上述の如く実行される機能（手段）及び各種のメモリとの連携関係は、図２の如く表される。

次いで、図３〜１３を参照して、ＣＰＵ１３で実行される処理を中心に、本発明に係る領域抽出法を説明する。なお、図３は、かかる領域抽出法の処理の概要を示すフローチャートであり、図４〜１３は、その処理を説明する模式的な画面の説明図であり、３次元画像データを模式的に２次元の画素領域で表している。なお、本発明に係る領域抽出法の対象とする画像データは、本実施例のように３次元のデジタル画像データであってもよいし、２次元のデジタル画像データでもよい。好適には、それらの画像データが時系列的に収集された複数組（セット）のデータであることに、本発明に係る領域抽出法を実施することの意味がある。

一例として、時刻ｔ＝０，１，２，…，Ｎにそれぞれ収集された３次元画像データに対し、時刻ｔ＝０で収集された３次元画像データの表示画面上でシード点を指定し、全時刻ｔ＝０，１，２，…，Ｎの３次元画像データに関心領域を自動的に作成・設定するものとする。なお、初期の時相は必ずしもｔ＝０に限定されることなく、任意の時刻でよく、その時刻に隣接した時相（前又は後の時相）に順次、処理を移行させていけばよい。

ＣＰＵ１３は、時刻ｔ＝０に設定した後（図３、ステップＳ１）、入力器１４における操作情報に応答して時刻＝０の、つまり最初の３次元画像データを画像データメモリ１５から読み出し、その画像データを表示器１９に表示する（ステップＳ２，Ｓ３）。

次いで、ＣＰＵ１３は、操作者に、表示した時刻ｔ＝０の画像上で関心領域を設定するためのシード（seed）点ＳＤを、入力器１４を介して指定させる（ステップＳ４）。この例を図４に示す。同図に示すように、時刻ｔ＝０の３次元画像データＤＴ_０上の任意の画素（画素値＝１００）にシード点ＳＤが指定される。

次いで、シード点の値Ｖseedを読み取り、その値Ｖseedに基づいて連結条件＝Ｖseed±Ｖｄを設定する（ステップＳ５）。Ｖｄは予め設定されている閾値である。この例の場合、連結条件＝Ｖseed±Ｖｄを「１００±５」に設定している。

次いで、ＣＰＵ１３は、連結条件＝Ｖseed±Ｖｄの元に、時刻ｔ＝０の３次元画像データＤＴ_０の関心領域ＲＯＩ_０（この場合には、シード領域ＳＤＲ_０に相当）を、シード点ＳＤから連結領域拡張法で抽出することで設定する（ステップＳ６）。この抽出の一例を図５に示す。同図の斜線領域が関心領域ＲＯＩ_０を示す。

さらに、ＣＰＵ１３は、時刻ｔ＝０の３次元画像データＤＴ_０から抽出した関心領域ＲＯＩ_０の画素を、抽出の履歴を表すデータＥＸ_０（抽出履歴データ）として作成する（ステップＳ７）。この抽出履歴データＥＸ_０は、順次抽出された画素を、シード点ＳＤを１とした昇順の正数で表し、履歴データが無い画素を０で表す。この抽出履歴データＸ_０の一例を図６の斜線領域に示す。

これが終わると、時刻ｔをインクリメントする（ｔ＝ｔ＋１；ステップＳ８）。さらに、ｔ≦Ｎか否かが判断される（ステップＳ９）。つまり、時刻ｔが未だ最遅値Ｎに達していない場合（ステップＳ９，ＹＥＳ）、ＣＰＵ１３は、時刻ｔ＝１の３次元画像データＤＴ_１を画像データメモリ１５から読み出し、そのワークエリアに格納する（ステップＳ１０）。この例を図７に示す。

次いで、ＣＰＵ１３は、前回の時刻ｔ−１における抽出履歴データＥＸ_０をコピーし、時刻ｔ（すなわちｔ＝１）の抽出履歴データＥＸ_１の元データとして設定する（ステップＳ１１：図８における左側の図の斜線領域は、抽出履歴データＥＸ_０によって提示されたデータ比較のための画素位置を示す）。そして、ＣＰＵ１３は、時刻ｔ＝１の３次元画像データＤＴ_１の各画素に前述した連結条件を適用し、この各画素の中で、元データ、すなわち抽出履歴データＥＸ_１が正数値である画素と同じ位置に在る画素の値が連結条件に合致しているか否かについて判断（すなわちヒットするか否かについて判断）することで、新たな抽出履歴データＥＸ_１を作成する（ステップＳ１２）。この抽出履歴データＥＸ_１においても、連結条件に合致していない画素には、その履歴データが０に設定される。この一例を図８における右側の図に示す。

次いで、この抽出履歴データＥＸ_１をシード領域ＳＤＲ_１として設定する（ステップＳ１３：図９の斜線領域を参照）。なお、この処理において、時刻ｔ＝１の抽出履歴データＥＸ_１の履歴が在る連結領域の個数を探索する。このため、例えば図１２の２つの斜線領域に例示するように、抽出履歴データＥＸ_１の履歴が在る連結領域ＥＸ_１−１，ＥＸ_１−２の個数が複数の場合、履歴の最小値が含まれている領域ＥＸ_１−１をシード領域ＳＤＲ_１として設定する。

さらに、そのようなシード領域ＳＤＲ_１があるか否かを判断し（ステップＳ１４）、ある場合には、時刻ｔの３次元画像データＤＴ_１の関心領域ＲＯＩ_１をシード領域ＳＤ_１から連結領域拡張法で抽出する（ステップＳ１５）。この一例を図１０の斜線領域に示す。さらに、この関心領域ＲＯＩ_１に基づいて、次の処理のための元データとしての抽出履歴データＥＸ_２を作成する（ステップＳ１６）。この一例を図１１の斜線領域に示す。

この抽出の後、処理はステップＳ８に戻され、ｔ≦Ｎか否かの判断がＮＯになるまで上述したステップの処理が繰り返される。つまり、時系列の３次元画像データＤＴについて、前時刻の抽出履歴データのコピー（元データの作成）、画素値の比較（ヒットするか否か）、シード領域の設定、関心領域の抽出などの各処理が順次実行される。

これに対し、シード領域が無い場合（ステップＳ１４、ＮＯ）、処理が１回目か否かを判断する（ステップＳ１７）。１回目の処理の場合（ステップＳ１７、ＹＥＳ）、時刻ｔ−１の抽出履歴データＥＸ_０をコピーして予め指定された回数だけ領域拡張を行い、時刻ｔの抽出履歴データＥＸ_１の元データを設定する（ステップＳ１８：図１３を参照（同図は、単純に、左側の抽出履歴データＥＸ_Ａを拡張して右側の抽出履歴データＥＸ_Ｂを作成する例を示す））。この後、処理をステップＳ１２に戻して、上述した処理を繰り返す。一方、ステップＳ１７でＮＯの判断になるときは、ＣＰＵ１３は関心領域が存在しないと認識し、その処理をステップＳ８に戻して前述した処理を繰り返す。

一方、前述したステップＳ９でＮＯの場合は、時刻ｔ＞Ｎ、すなわち複数組の３次元画像データＤＴに対する関心領域ＲＯＩの抽出処理は終わったと判断し、ステップＳ１８に移行する。そして、ＣＰＵ１３は、時刻ｔ＝０，１，２，…，Ｎで収集された３次元画像データＤＴの関心領域ＲＯＩを、それらの画像と共に表示器１９に表示させて、その処理を終える（ステップＳ１９）。

このため、複数の画像それぞれにて操作者の所望位置に応じた関心領域を自動的に抽出することができるので、被検体の同一部位から時系列に収集された複数（組）の画像データから、その組毎に、同じ条件の関心領域を、操作者の手間をできるだけ少なくした状態で抽出することができる。

すなわち、時系列の複数の画像データに対して同じ関心領域を抽出し設定する場合、従来のように、各画像データを画像表示してシード点を指定する必要がない。最初に、ある時相の画像データの組に対してだけ、シード点ＳＤを１点のみ指定すればよく、これにより、各時相の画像データの組について、そのシード点ＳＤに基づいて自動的に関心領域が抽出され、設定される。これにより、従来の場合はユーザの手間が画像データの組の数だけ掛かっていたところを、大幅に操作者の手間を軽減でき、患者スループットを向上させることができる。このため、例えば、心臓などの時間変化がある臓器の抽出とその時間変化の観察を行なうときに有効な手立てとなる。

本発明に係る領域抽出法を実行する画像処理装置の概要の一例を示すブロック図。 図１に示す画像処理装置により領域抽出を実行されるときの機能的な連携を説明する図。 画像処理装置のＣＰＵで実行される領域抽出法の処理手順の概略を示すフローチャート。 領域抽出法の処理手順を説明する図。 領域抽出法の処理手順を説明する図。 領域抽出法の処理手順を説明する図。 領域抽出法の処理手順を説明する図。 領域抽出法の処理手順を説明する図。 領域抽出法の処理手順を説明する図。 領域抽出法の処理手順を説明する図。 領域抽出法の処理手順を説明する図。 領域抽出法の処理手順を説明する図。 領域抽出法の処理手順を説明する図。

符号の説明

１ 画像処理装置
１３ ＣＰＵ
１４ 入力器
１５ 画像データメモリ
１６ ＲＯＭ
１７ ＲＡＭ
１８ ＶＲＡＭ
１９ 表示器

Claims (7)

1. 医用画像診断装置により複数の時相それぞれにて時系列に収集された複数の画像のうちの、任意の時相の画像上で操作者により指定される所望位置の情報を受け付ける所望位置受付手段と、
   前記複数の画像それぞれにて前記所望位置に応じた関心領域を自動的に抽出する関心領域抽出手段と、
   を備えたことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記関心領域抽出手段により抽出された前記複数の画像それぞれの関心領域を当該複数の画像と共に表示する表示手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記所望位置受付手段は、前記任意の時相の画像を表示する画像表示手段と、この画像表示手段により表示された前記画像上にて前記所望位置を示す点を１つ前記操作者に指定させる手段とを有し、
   前記関心領域抽出手段は、前記点の画素値に所定の連結条件を適用する連結領域抽出法を用いて前記任意の時相の画像上で関心領域を抽出する第1の手段を有する、ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記関心領域抽出手段は、前記任意の時相に隣接した時相の前記画像上で前記関心領域と同じ位置の画素の値と前記連結条件とを比較して当該比較の結果に基づく連結領域を抽出する第２の手段と、この連結領域に前記連結領域抽出法を適用して前記初期関心領域と同等の関心領域を自動的に抽出する第３の手段と、この第３の手段により実行される前記関心領域の自動的な抽出の処理を、その他の時相の前記画像のそれぞれに繰り返して適用する第４の手段とを有する請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記関心領域抽出手段は、前記連結領域を抽出できない場合、前記関心領域を予め指定した回数だけ領域拡張を行って当該連結領域の抽出を試みる第５の手段を有する請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記関心領域抽出手段は、前記連結領域が複数、抽出された場合、前記所望位置を示す点に空間的に近い方の連結領域を採用する第６の手段を有する請求項５に記載の画像処理装置。
7. 医用画像診断装置により複数の時相それぞれにて時系列に収集された複数の画像のうちの、任意の時相の画像を表示し、
   この表示された前記画像上にて所望位置を示す点を１つ操作者に指定させ、
   前記点の画素値に所定の連結条件を適用する連結領域抽出法を用いて前記任意の時相の画像上で初期関心領域を抽出し、
   前記任意の時相に隣接した時相の前記画像上で前記初期関心領域と同じ位置の画素の値と前記連結条件と比較して当該比較の結果に基づく連結領域を抽出し、
   この連結領域に前記連結領域抽出法を適用して前記初期関心領域と同等の関心領域を自動的に抽出し、
   この関心領域の自動的な抽出の処理を、その他の時相の前記画像のそれぞれに繰り返して適用する、ことを特徴とする画像処理方法。

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