JP2008253293A - Ｃｔ画像からの肺野領域抽出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】病変領域を含んだまま、かつロスト肺野領域も含めた肺野領域全体を抽出する。
【解決手段】２次元ＣＴ画像から肺野領域を抽出する方法であって、前記２次元ＣＴ画像を、ＣＴ値により２値化して、空気領域と軟部組織領域とに分ける工程と、前記軟部組織領域から体表を検出する工程と、ＣＴ装置の撮影限界と接するロスト肺野領域が前記空気領域内に存在するか否かを判定する工程と、前記ロスト肺野領域が存在する場合に、該ロスト肺野領域を抽出する工程と、前記ロスト肺野領域をも含めて肺野領域全体の抽出を行うことを特徴とするＣＴ画像からの肺野領域抽出方法を提供する。
【選択図】図２

Description

本発明は、ＣＴ画像からの肺野領域抽出方法に係り、特に、病変領域や肺野領域がＣＴ装置の撮影限界（ＦＯＶ）に接してしまい従来は体表外領域として切り捨てられていたロスト肺野領域も含めた肺野領域全体を抽出するようにしたＣＴ画像からの肺野領域抽出方法に関する。

従来は、胸部疾患の診断には胸部Ｘ線フィルムが使用されていたが、近年では、Ｘ線ＣＴ装置によるＣＴ画像をコンピュータで処理する胸部画像診断が広く行われるようになってきている。

胸部画像診断においては、Ｘ線ＣＴ装置による、胸部のＣＴスライス画像（断層像）から肺野領域を正確に抽出することが重要であり、様々な肺野領域抽出技術が提案されている。

例えば、ＣＴ装置による胸部のスライス画像から、しきい値処理によって基本肺野領域を抽出し、原画像を２値画像に変換し、これに対して、胸壁に接している病変等を除外するために基本肺野領域の輪郭の曲率を求めて補正するようにしたものが知られている（例えば、特許文献１等参照）。

また、例えば、ＣＴ装置による複数の断層像を順次読み込み、ＣＴ値をしきい値として、読み込んだ断層像のうちの肺野に相当する部分を抽出して、肺野画像を解析して異常陰影候補を抽出し、さらに肺野画像とその肺野画像付近の画像に対して血管陰影領域を抽出し、非対象となる血管陰影削除処理および連結領域が所定以下の微小な面積の領域を削除する処理を行い、抽出した肺野領域と削除されなかった異常陰影候補とを合わせて表示するようにしたものが知られている（例えば、特許文献２等参照）。

また、あるいは、検診用胸部Ｘ線ＣＴ像におけるActive Cylinder Modelを用いた肺野領域抽出法の改良を提案したもの（例えば、非特許文献１等参照）や、検診用シングルスライスＣＴ画像を用いた胸部の抽出アルゴリズムを提案したもの（例えば、非特許文献２等参照）や、胸部ＣＴ画像から胸壁・縦隔に接触する陰影抽出方法を提案したもの（例えば、非特許文献３等参照）などが知られている。
特開２００１−１３７２３０号公報 特開２００２−２９１７３３号公報 信学技法、Ｖｏｌ．１０４，Ｎｏ．５８０ ＭＩ２００４−８９ 信学技法、Ｖｏｌ．１０４，Ｎｏ．９１ ＭＩ２００４−２７ 信学技法、Ｖｏｌ．１０２，Ｎｏ．５７５ ＭＩ２００２−９１

しかしながら、上記特許文献１に記載されたものは、肺野境界に接している病変領域を抽出するために曲率による補正を用いているが、その詳細な補正手法については述べられていない。また、上記特許文献１に記載されている手法では、同文献の図３（ｃ）、（ｄ）に示されるような肺野領域に対しては食い込むような形になってしまい、本来の肺野領域の面積よりも狭く抽出されてしまう可能性があり、さらには、肺野領域がＣＴ装置の撮影限界（ＦＯＶ）に接しているようなロスト肺野領域には対応していないという問題がある。

また、上記特許文献２に記載されたものでは、上述したロスト肺野や肺野境界上に病変部位がある場合には対応していないという問題がある。

また、上記非特許文献１に記載されたものでは、３次元モデルであるため、他のＣＴスライス画像情報が必要であり、また、病変部位も含めて肺野領域を抽出することが出来るが、肺門領域や気管支領域も含まれてしまうという問題がある。

また、上記非特許文献２に記載されたものも、病変部位も含めて肺野領域を抽出することが出来るが、肺門や気管支領域も含まれてしまうという問題がある。

さらに、上記非特許文献３に記載されたものは、大きな病変領域に対しては対応できないという問題がある。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、病変領域を含んだまま、かつロスト肺野領域も含めた肺野領域全体を抽出することのできるＣＴ画像からの肺野領域抽出方法を提供することを目的とする。

前記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、２次元ＣＴ画像から肺野領域を抽出する方法であって、前記２次元ＣＴ画像を、ＣＴ値により２値化して、空気領域と軟部組織領域とに分ける工程と、前記軟部組織領域から体表を検出する工程と、ＣＴ装置の撮影限界と接するロスト肺野領域が前記空気領域内に存在するか否かを判定する工程と、前記ロスト肺野領域が存在する場合に、該ロスト肺野領域を抽出する工程と、前記ロスト肺野領域をも含めて肺野領域全体の抽出を行うことを特徴とするＣＴ画像からの肺野領域抽出方法を提供する。

これにより、撮影されたＣＴ画像に肺野領域の一部がその撮影限界（ＦＯＶ）と接するようなロスト肺野領域が含まれていた場合であっても、そのようなロスト肺野領域をも含めて肺野領域全体を抽出することができる。

また、請求項２に示すように、前記ＣＴ装置の撮影限界と接するロスト肺野領域が存在するか否かの判定は、前記体表の円形度が所定値未満か否かで判定することを特徴とする。

これにより、簡単にロスト肺野領域の存在を検出することができる。

また、請求項３に示すように、請求項１または２に記載のＣＴ画像からの肺野領域抽出方法であって、さらに、肺野領域に病変領域が含まれている場合、肺門領域および気管支領域を含まず、かつ、前記病変領域を含むように前記肺野領域全体を抽出する工程を含むことを特徴とする。

また、請求項４に示すように、前記病変領域を含むように前記肺野領域全体を抽出する工程は、前記病変領域である前記肺野領域の凹部分を、前記肺野領域の境界の前記凹部分前後における曲率を用いた曲線補間によって補間することにより、新たに肺野領域に含めて、肺野領域全体の抽出を行うことを特徴とする。

これにより、肺門領域や気管支領域を含まず、肺野領域のみを抽出することができ、かつ肺野境界部分に病変領域がある場合、曲線補間により、その領域を肺野領域として抽出することができる。

また、請求項５に示すように、前記曲線補間において、前記曲率は滑らかに変化していることを特徴とする。

これにより、曲線補間された肺野境界部は、曲率変化が滑らかな曲線で表現され、肺野全体の領域も本来の肺野領域に近い自然な形となる。

また、請求項６に示すように、請求項１〜５のいずれかに記載のＣＴ画像からの肺野領域抽出方法であって、さらに、左右の前記肺野領域が連結している場合に、前記左右の肺野領域を分割する工程を含むことを特徴とする。

また、請求項７に示すように、前記左右の肺野領域を分割する工程は、前記左右の肺野領域の接続部において、そのＣＴ値が前記２値化処理用の閾値より小さい所定の閾値以上となる領域で、かつ、前記接続部を最短距離で結ぶ領域により前記左右の肺野領域を分割することを特徴とする。

これにより、ＣＴ画像において縦隔部が薄くなって左右の肺野領域が繋がってしまった場合でも、左右の肺野領域を分割することができる。

以上説明したように、本発明によれば、撮影されたＣＴ画像に、肺野領域の一部がその撮影限界と接するようなロスト肺野領域が含まれていた場合であっても、そのようなロスト肺野領域をも含めて肺野領域全体を抽出することができる。

以下、添付図面を参照して、本発明に係るＣＴ画像からの肺野領域抽出方法について詳細に説明する。

図１は、本発明のＣＴ画像からの肺野領域抽出方法を実行するＸ線ＣＴ装置の概略を示す構成図である。

図１に示すように、Ｘ線ＣＴ装置１は主に、ＣＴスライス画像を撮影するスキャナガントリ部１０、取得したＣＴスライス画像に対して各種の処理を行うデータ処理部２０およびＣＴ画像を表示する画像表示部３０とから構成される。

スキャナガントリ部１０は、開口部１２を有し、開口部１２に対して設けられた寝台１４上に寝かせられた被検者（図示省略）に対してＸ線の照射および検出を行い、ＣＴスライス画像を撮影するものである。

また、細かい図示は省略するが、スキャナガントリ部１０の開口部１２の周囲には、回転円板が配置され、この回転円板にはＸ線を放射するＸ線管と、Ｘ線管に対向した位置にＸ線検出器とが搭載され、寝台１４上に寝かせられた被検者の周りを回転円板を回転させながら被検者の一断面にＸ線が照射されＣＴ画像が撮影される。そして、被検者に対する回転円板の相対位置を変えながら、このような被検者の各断面毎のＣＴ画像（スライス画像）の撮影を繰り返すことにより、複数の画像データを得ることができる。

データ処理部２０は、スキャナガントリ部１０で撮影したＣＴスライス画像を受け取り、本発明に係るＣＴ画像からの肺野領域抽出方法を実行する部分である。

画像表示部３０は、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube)等の画像を表示する表示画面３２を有し、ＣＴスライス画像や抽出された肺野領域等の画像を表示するものである。

以下、図２のフローチャートに沿って、本発明に係るＣＴ画像からの肺野領域抽出方法について説明する。

その前に、まずＣＴ画像内の各部位の名称を、図３に示すＣＴスライス画像により定義する。

図３において、符号Ｇ１が示す円はＣＴ装置の視野ＦＯＶ（Field of View)を表している。すなわち、ＦＯＶはＣＴ装置の撮影限界を示すもので、この円Ｇ１の内部がＣＴ装置の撮影領域であり、符号Ｇ２が示すＦＯＶの外部の領域は視野外である。

また、符号Ｇ３が示す楕円のような形状は体表を示しており、視野ＦＯＶの内部で体表Ｇ３の外側の部分Ｇ４を体表外領域という。また、体表Ｇ３の内部を体表内領域Ｇ５という。

体表内領域Ｇ５のうち、符号Ｇ６が示す部分は内蔵や脂肪等からなる軟部組織領域であり、Ｇ７が示す部分は気管支である。そして、符号Ｇ８が指し示す部分が肺野領域である。体表外領域Ｇ４、気管支領域Ｇ７、肺野領域Ｇ８は空気領域を形成する。

図２のステップＳ１００において、スキャナガントリ部１０で撮影されたＣＴスライス画像（２次元ＣＴ画像）がデータ処理部２０に入力される。

次のステップＳ１１０において、入力されたＣＴ画像から、空気領域（体表外領域、肺野領域、気管支領域）と、軟部組織領域（内蔵、脂肪等の体表内領域）とを切り分けるために、閾値により２値化処理が行われる。

この２値化処理において用いられる閾値は、ＣＴ画像中のＣＴ値による濃度ヒストグラムから設定される。

ＣＴ値による濃度ヒストグラムの例を図４に示す。この濃度ヒストグラムから図５に示すような、ヒストグラム微分を求め、微分値の絶対値が最大となる点を求める。この微分値の正のピークは濃度ヒストグラムにおいて分布の上り坂、負のピークは分布の下り坂に存在する。

次に、微分値の絶対値が最大となる点を基準に、微分値が最初に所定値以下となる点を探索する。この所定値としては、本実施形態では例えば１０としている。このようにして求めた点が２値化処理時の閾値となる。

この閾値を用いてＣＴ画像が２値化される。この２値化処理により、肺野および体外のような空気領域は閾値より低い濃度値を持ち、値０の領域となり、軟部組織や骨などの領域は閾値より高い濃度を有し、値１の領域となるように閾値が設定される。

次にステップＳ１２０において、体表検出処理が行われる。すなわち、上記２値化処理によって求めた空気領域には体表外領域と肺野領域が含まれているため、空気領域から肺野領域のみを抽出する必要がある。そのため２値化処理によって求めた軟部組織領域から、最も面積の大きい領域を体表内領域とする。そしてそれ以外の領域を視野外領域、体表外領域として削除する。これにより、残った空気領域は肺野領域と気管支領域となる。

次に、ステップＳ１３０において、ロスト肺野検出処理を行う。

図６にロスト肺野を含むＣＴ画像の例を示す。図６において、ＣＴ装置の撮影領域の限界を示すＦＯＶの外側は視野外領域４０であり、４２は体表、４１は体表外領域である。また、４３ａ、４３ｂは肺野領域、４４は軟部組織領域、４５は気管支領域である。

図６に示す例では、肺野領域４３ｂがＣＴ装置の撮影限界ＦＯＶに接触しており、体表４２は太線で示したような形状とみなされてしまう。そのため肺野領域４３ｂは本来肺野領域であるのに、体表外と判定され、肺野領域として抽出されなくなってしまう。このような肺野領域４３ｂを、ロスト肺野領域と呼ぶ。

図６に示すように、ロスト肺野領域（この場合は肺野領域４３ｂ）が存在する場合、体表４２の輪郭が複雑な形になる。このような場合には、体表の円形度を算出することにより、ロスト肺野領域の存在を検出することができる。ここで、ある図形の円形度とは、その図形の面積と同じ面積の円の周囲長と、その図形の周囲長との比、すなわち、円形度＝（その図形の面積相当円の周囲長）／（図形の周囲長）をいう。面積が同じ図形の中で周囲長が最も小さいのは円であり、一般に円形度は０と１の間の値をとり、その図形が円に近づくほど１に近くなる。

本実施形態においては、体表４２の円形度が０．２未満となる場合に、ロスト肺野領域が存在すると判断する。ロスト肺野領域が存在すると判断された場合には、以下述べるように、体表外領域と判定された空気領域の重心を求め、これが体表内領域に存在する場合に、その空気領域はロスト肺野領域であると判断する。

図６においては、太線部が体表４２であるとされているため、本来の体表外領域４０の他に、ロスト肺野領域としての肺野領域４３ｂも体表外領域とされている。

図７において、これら各体表外領域（体表外領域４１および肺野領域４３ｂ）の重心を求め、各体表外領域の重心が、体表４２が内接する四角形領域４６内に入っているかどうか調べる。図７に示すように、肺野領域４３ｂの重心は明らかに四角形領域４６内に入っているため、肺野領域４３ｂはロスト肺野領域であると判定する。このようにして、ロスト肺野領域が検出される。

そこで、このロスト肺野領域とされた肺野領域４３ｂも新たな肺野領域とし、肺野領域４３ｂも体表内領域となるように、図８に太線で示すように体表４２を新たに設定する。

次にステップＳ１４０において、肺野候補領域の分類を行う。図８に示すように、上で抽出した領域には気管支領域４５が含まれている。そこで、その領域面積が一定値未満であり、かつ体表内領域の中心から一定距離内の空気領域は、気管支領域であると判断して削除することとする。

なお、本実施形態におけるアルゴリズムでは、領域面積が画素数で２５００未満、かつ体表内領域中心とその領域の中心との距離が、体表横幅の１／４以下である場合に気管支領域であると判断するようにしている。

次にステップＳ１５０において、左右の肺野が連結しているか否か判断する。

その結果、左右の肺野が連結している場合には、次のステップＳ１６０において、左右肺野領域の分割処理を行う。

ＣＴ断層の位置によっては、縦隔部が薄くなってしまい、左右の肺野領域が繋がって抽出される場合がある。

例えば、図９のＣＴ画像中に四角形５０で囲まれた部分に示すように、縦隔部が薄くなり、肺野領域接続部５２が形成されて、左右の肺野領域５４ａおよび５４ｂが繋がってしまう場合がある。

この場合には、肺野領域接続部５２の周辺に、四角形５０のような一定の領域を定め、肺野領域中から閾値を用いて分割領域を求めるようにする。この際に用いられる閾値としては、２値化処理時に用いた閾値から１００マイナスした値を分割用閾値として用いるようにする。

これは、単位体積中に吸収値を異にする複数の物質が含まれている場合に、その内容物が占める割合に応じて、ＣＴ画像上で表現される吸収値が変化する結果、組織の辺縁が不明瞭になる現象であるパーシャルボリューム効果により、分割領域が実際の閾値より低い値になってしまう場合があり、この現象に対応するために閾値の調整を行うためである。

この処理において、前記分割用閾値以上となる領域で、かつ肺野領域接続部５２を最短距離で結ぶ領域を軟部組織と見做すことにすれば、縦隔部が薄くなって接続されてしまった左右肺野領域５４ａ、５４ｂを分割することができる。

このように左右肺野領域５４ａ、５４ｂを分割することにより、肺野領域が抽出される。また、ステップＳ１５０における判断で、左右肺野が連結していないとされた場合には、その段階ですでに肺野領域が抽出されている。

このように肺野領域を抽出した後、次のステップＳ１６０において、肺野境界の曲線による補間を行う。すなわち、抽出した肺野領域の外周部に沿って補正処理を行う。

肺野境界付近に病変領域が存在する場合には、軟部組織と一体化してしまい、通常の肺野検出処理では、病変領域も含めた肺野領域を検出することができない。そのため、病変領域も含めた肺野領域の検出を行う必要がある。

具体的には、肺野領域外周部の境界を順に探索して行き、座標・角度を記憶して行く。このプロセスを外周部を１周するまで続ける。このとき、肺門領域の上限と下限を記憶しておく。

これは、図１０に示すように、肺野領域５４ａ、５４ｂにおいて、肺門領域５６は、病変領域ではなく、もともとこのような凹部なので、肺野領域５４ａ、５４ｂ中の凹部分の内、肺門領域５６は補正対象とはしないようにするためである。

肺門領域５６を除いた肺野領域５４ａ、５４ｂの凹部分（病変領域）を補正するために、外周部の曲率を求める。

病変領域が無い正常な肺野の場合には、外周部の曲率は単調に変化して行く。しかし、図１１に示すように、凹部分（病変領域）５８が存在する場合には、曲率が急激に変化している箇所がある。この曲率が急激に変化している凹部分は病変領域であると見做す。

図１２に、病変領域と見做された凹部分５８を拡大して示す。

図１２に示すように、病変領域であるとして検出された凹部分５８の曲率が急激に変化する直前の２点Ｐ１、Ｐ２を１セグメントとして、この始点、終点（Ｐ１、Ｐ２）の付近の肺野領域の外周をなす曲線と滑らかに接続されるように曲線補間を行う。

具体的には、始点、終点（Ｐ１、Ｐ２）付近の肺野領域の外周をなす曲線の曲率半径を求め、曲率半径が滑らかに単調に変化するように曲線近似を行うことによって、補間曲線６０を生成することができる。

そして、図１３に示すように、最初に抽出した肺野領域５４ｂとこの補間曲線６０で囲まれた部分を補間された肺野領域６２とし、これを最初の肺野領域５４ａと合わせて新たな肺野領域とする。

このように、曲線補間された肺野領域６２の肺野境界部は、曲率変化が滑らかな曲線で表現され、肺野全体の領域も本来の肺野領域に近い自然な形となる。

ステップＳ１８０において、このようにして抽出された肺野領域を画像表示部３０の表示画面３２に表示するとともに、そのデータを保存する。

このように、本実施形態によれば、胸部ＣＴ画像から病変領域を含み、またＦＯＶに接するロスト肺野領域をも含めた肺野領域全体を抽出することができる。

以下、上で説明した本発明に係るＣＴ画像からの肺野領域抽出方法を実行するデータ処理部２０の構成について説明する。

図１４に、本実施形態におけるデータ処理部２０の詳細構成をブロック図で示す。

図１４に示すように、データ処理部２０は、スキャナガントリ部１０からＣＴスライス画像（２次元ＣＴ画像）を受け取る画像入力部２１と、入力画像を空気領域と軟部組織領域とに分けるために２値化処理を行う２値化処理部２２、２値化されたデータに基づいてＣＴ画像から病変領域およびロスト肺野領域を含んだ肺野領域全体を抽出する肺野領域抽出処理部２４および入力画像、２値化データ、抽出された肺野領域等の画像データを保存するメモリ２６を含んで構成されている。

肺野領域抽出処理部２４は、２値化によって空気領域と軟部組織領域とに分けられたＣＴ画像データから体表を求め、体表外領域を削除し、残った空気領域からロスト肺野を検出するとともに、肺野候補領域の分類を行い、気管支領域を削除し、また、左右の肺が連結している場合には、左右の肺を分割し、病変領域とされた凹部分を曲線補間によって補い、完全な肺野領域を抽出するものであり、体表検出部２４ａ、ロスト肺野検出部２４ｂ、肺野候補領域分類部２４ｃ、左右肺分割部２４ｄ、曲線補間部２４ｅおよび肺野領域抽出部２４ｆを有している。

体表検出部２４ａは、２値化により空気領域と軟部組織領域とに分けられたＣＴ画像中の軟部組織領域のうち最も面積の大きい領域を体表内領域と判定することにより体表を検出する。

ロスト肺野検出部２４ｂは、体表の円形度を、円形度＝（体表内領域と同じ面積の円の周囲長）／（体表の周囲長）により算出し、これが所定値より小の場合に、ロスト肺野が存在すると判定する。この所定値としては、本実施形態においては、例えば０．２とする。すなわち、体表の円形度が０．２未満の場合にロスト肺野領域が存在すると判断する。

ロスト肺野領域が存在すると判定された場合には、上で体表外領域と判定された空気領域の重心を求め、これが体表内領域に存在する場合に、その空気領域はロスト肺野領域であるとして、これも肺野領域に加えることとする。

肺野候補領域分類部２４ｃは、上で抽出した肺野領域の候補領域から、その領域面積が一定値未満であり、かつ、体表内領域の中心から一定距離内の空気領域を気管支領域であると判断して、これを削除する。

ここで、領域面積が一定値未満とは、画素数で２５００未満をいい、体表内領域の中心から一定距離内とは、体表領域の中心とその領域の中心との距離が体表横幅の１／４以下であることをいう。

左右肺分割部２４ｄは、図９に示すような肺野領域接続部５２の周辺で、所定の閾値以上となる領域で、かつ、肺野領域接続部５２を最短距離で結ぶ領域を軟部組織とすることにより、左右の肺野領域を分割する。なお、ここで用いる所定の閾値としては、前記２値化処理で用いた閾値より１００マイナスした値が用いられる。

曲線補間部２４ｅは、抽出した肺野候補領域の境界を曲線補間により補正するものである。

例えば、図１２に示すような、病変領域である凹部分５８の曲率が急激に変化する直前の２点Ｐ１、Ｐ２の間を、その前後の肺野領域の外周をなす曲線と滑らかに接続されるように、その曲率が滑らかに単調に変化するような曲線で結ぶことによって補間する。

肺野領域抽出部２４ｆは、以上のように抽出された肺野候補領域に、ロスト肺野領域および曲線で補間された病変領域である凹部分を加え、これら全てを肺野領域として抽出することにより、肺野領域全体を完全に抽出することができる。

このように抽出された完全な肺野領域は、画像表示部３０に表示するための出力画像として生成され、画像表示部３０に送られるとともに、メモリ２６に保存される。

以上、本発明のＣＴ画像からの肺野領域抽出方法について詳細に説明したが、本発明は、以上の例には限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、各種の改良や変形を行ってもよいのはもちろんである。

本発明のＣＴ画像からの肺野領域抽出方法を実行するＸ線ＣＴ装置の概略を示す構成図である。 本発明の肺野領域抽出方法の処理の流れを示すフローチャートである。 ＣＴ画像内の各部位の名称を示すための説明図である。 ＣＴ値による濃度ヒストグラムの例を示すグラフである。 図４の濃度ヒストグラムに対するヒストグラム微分を示すグラフである。 ロスト肺野を含むＣＴ画像の例を示す説明図である。 ロスト肺野の検出方法を示す説明図である。 同じく、ロスト肺野の検出方法を示す説明図である。 左右の肺野領域が連結している例を示す説明図である。 肺野領域内の肺門部を示す説明図である。 肺野領域内に病変領域である凹部分が存在する場合の例を示す説明図である。 病変領域と見做された凹部分の拡大図である。 病変領域と見做された凹部分を曲線補間する様子を示す説明図である。 本実施形態におけるデータ処理部の概略構成を示すブロック図である。

符号の説明

１…Ｘ線ＣＴ装置、１０…スキャナガントリ部、１２…開口部、１４…寝台、２０…データ処理部、２１…画像入力部、２２…２値化処理部、２４…肺野領域抽出処理部、２４ａ…体表検出部、２４ｂ…ロスト肺野検出部、２４ｃ…肺野候補領域分類部、２４ｄ…左右肺分割部、２４ｅ…曲線補間部、２４ｆ…肺野領域抽出部、２６…メモリ、３０…画像表示部、３２…表示画面、４０…視野外領域、４１…体表外領域、４２…体表、４３ａ、４３ｂ…肺野領域、４４…軟部組織領域、４５…気管支領域、５２…肺野領域接続部、５６…肺門領域、５８…（病変領域である）凹部分、６０…補間曲線

Claims (7)

1. ２次元ＣＴ画像から肺野領域を抽出する方法であって、
   前記２次元ＣＴ画像を、ＣＴ値により２値化して、空気領域と軟部組織領域とに分ける工程と、
   前記軟部組織領域から体表を検出する工程と、
   ＣＴ装置の撮影限界と接するロスト肺野領域が前記空気領域内に存在するか否かを判定する工程と、
   前記ロスト肺野領域が存在する場合に、該ロスト肺野領域を抽出する工程と、
   前記ロスト肺野領域をも含めて肺野領域全体の抽出を行うことを特徴とするＣＴ画像からの肺野領域抽出方法。
2. 前記ＣＴ装置の撮影限界と接するロスト肺野領域が存在するか否かの判定は、前記体表の円形度が所定値未満か否かで判定することを特徴とする請求項１に記載のＣＴ画像からの肺野領域抽出方法。
3. 請求項１または２に記載のＣＴ画像からの肺野領域抽出方法であって、
   さらに、肺野領域に病変領域が含まれている場合、肺門領域および気管支領域を含まず、かつ、前記病変領域を含むように前記肺野領域全体を抽出する工程を含むことを特徴とするＣＴ画像からの肺野領域抽出方法。
4. 前記病変領域を含むように前記肺野領域全体を抽出する工程は、
   前記病変領域である前記肺野領域の凹部分を、前記肺野領域の境界の前記凹部分前後における曲率を用いた曲線補間によって補間することにより、新たに肺野領域に含めて、肺野領域全体の抽出を行うことを特徴とする請求項３に記載のＣＴ画像からの肺野領域抽出方法。
5. 前記曲線補間において、前記曲率は滑らかに変化していることを特徴とする請求項４に記載のＣＴ画像からの肺野領域抽出方法。
6. 請求項１〜５のいずれかに記載のＣＴ画像からの肺野領域抽出方法であって、
   さらに、左右の前記肺野領域が連結している場合に、前記左右の肺野領域を分割する工程を含むことを特徴とするＣＴ画像からの肺野領域抽出方法。
7. 前記左右の肺野領域を分割する工程は、前記左右の肺野領域の接続部において、そのＣＴ値が前記２値化処理用の閾値より小さい所定の閾値以上となる領域で、かつ、前記接続部を最短距離で結ぶ領域により前記左右の肺野領域を分割することを特徴とする請求項６に記載のＣＴ画像からの肺野領域抽出方法。

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