JP2008253293A - Ct画像からの肺野領域抽出方法 - Google Patents
Ct画像からの肺野領域抽出方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2008253293A JP2008253293A JP2007095440A JP2007095440A JP2008253293A JP 2008253293 A JP2008253293 A JP 2008253293A JP 2007095440 A JP2007095440 A JP 2007095440A JP 2007095440 A JP2007095440 A JP 2007095440A JP 2008253293 A JP2008253293 A JP 2008253293A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- region
- lung field
- image
- lung
- area
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 title claims abstract description 231
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 36
- 230000003902 lesion Effects 0.000 claims abstract description 35
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 28
- 210000004872 soft tissue Anatomy 0.000 claims abstract description 18
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 13
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 12
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 21
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 12
- 210000000038 chest Anatomy 0.000 description 8
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 5
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 5
- 210000001370 mediastinum Anatomy 0.000 description 5
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 210000000621 bronchi Anatomy 0.000 description 3
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 3
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 2
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 2
- 210000000746 body region Anatomy 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000011976 chest X-ray Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 2
- 210000000779 thoracic wall Anatomy 0.000 description 2
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 1
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 210000001835 viscera Anatomy 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
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
【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。
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)
- 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。 - 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。
- 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。 - 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。 - 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。
- 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。 - 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。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2007095440A JP2008253293A (ja) | 2007-03-30 | 2007-03-30 | Ct画像からの肺野領域抽出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2007095440A JP2008253293A (ja) | 2007-03-30 | 2007-03-30 | Ct画像からの肺野領域抽出方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2008253293A true JP2008253293A (ja) | 2008-10-23 |
Family
ID=39977557
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2007095440A Pending JP2008253293A (ja) | 2007-03-30 | 2007-03-30 | Ct画像からの肺野領域抽出方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2008253293A (ja) |
Cited By (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010110352A (ja) * | 2008-11-04 | 2010-05-20 | Rigaku Corp | 領域特定方法、これを用いた容積計測方法、領域特定装置および領域特定プログラム |
JP2011024799A (ja) * | 2009-07-27 | 2011-02-10 | Fujifilm Corp | 医用画像処理装置および方法並びにプログラム |
WO2011033769A1 (ja) | 2009-09-17 | 2011-03-24 | 富士フイルム株式会社 | 医用画像表示装置および方法並びにプログラム |
EP2306355A2 (en) | 2009-09-16 | 2011-04-06 | Fujifilm Corporation | Medical image information display apparatus, medical image information display method, and recording medium on which medical image information display program is recorded |
WO2011108262A1 (ja) | 2010-03-05 | 2011-09-09 | 富士フイルム株式会社 | 画像診断支援装置、方法およびプログラム |
EP2375379A2 (en) | 2010-03-31 | 2011-10-12 | Fujifilm Corporation | Medical image processing apparatus and method, and computer readable recording medium on which is recorded program for the same |
EP2375378A1 (en) | 2010-03-31 | 2011-10-12 | Fujifilm Corporation | Medical image diagnosis assisting apparatus and method, and computer readable recording medium on which is recorded program for the same |
EP2375377A1 (en) | 2010-03-29 | 2011-10-12 | Fujifilm Corporation | Medical image diagnosis assisting apparatus and method, and computer readable recording medium on which is recorded program for the same |
EP2422736A2 (en) | 2010-08-30 | 2012-02-29 | Fujifilm Corporation | Surgery-assistance apparatus and method, and computer-readable recording medium storing program |
CN102573640A (zh) * | 2010-10-06 | 2012-07-11 | 株式会社东芝 | 医用图像处理装置及医用图像处理程序 |
EP2485194A2 (en) | 2011-02-07 | 2012-08-08 | Fujifilm Corporation | Image processing apparatus, method and program |
EP2490176A1 (en) | 2011-02-15 | 2012-08-22 | Fujifilm Corporation | Surgery-assistance apparatus, method and program |
US8385614B2 (en) | 2008-04-11 | 2013-02-26 | Fujifilm Corporation | Slice image display apparatus, method and recording-medium having stored therein program |
WO2013114823A1 (ja) | 2012-01-31 | 2013-08-08 | 富士フイルム株式会社 | 手術支援装置、手術支援方法および手術支援プログラム |
WO2013140749A1 (ja) | 2012-03-23 | 2013-09-26 | 富士フイルム株式会社 | 画像解析装置および方法並びにプログラム |
US8903147B2 (en) | 2011-03-30 | 2014-12-02 | Fujifilm Corporation | Medical report generation apparatus, method and program |
US8907949B2 (en) | 2010-08-23 | 2014-12-09 | Fujifilm Corporation | Image display apparatus, method and program |
JP2017029343A (ja) * | 2015-07-31 | 2017-02-09 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
JP2020099539A (ja) * | 2018-12-21 | 2020-07-02 | 富士通株式会社 | 肺画像処理プログラム、肺画像処理方法および肺画像処理システム |
EP3882819A1 (en) | 2020-03-16 | 2021-09-22 | Fujitsu Limited | Image processing program, image processing apparatus, and image processing method |
-
2007
- 2007-03-30 JP JP2007095440A patent/JP2008253293A/ja active Pending
Cited By (35)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8385614B2 (en) | 2008-04-11 | 2013-02-26 | Fujifilm Corporation | Slice image display apparatus, method and recording-medium having stored therein program |
JP2010110352A (ja) * | 2008-11-04 | 2010-05-20 | Rigaku Corp | 領域特定方法、これを用いた容積計測方法、領域特定装置および領域特定プログラム |
JP2011024799A (ja) * | 2009-07-27 | 2011-02-10 | Fujifilm Corp | 医用画像処理装置および方法並びにプログラム |
EP2306355A2 (en) | 2009-09-16 | 2011-04-06 | Fujifilm Corporation | Medical image information display apparatus, medical image information display method, and recording medium on which medical image information display program is recorded |
US8423571B2 (en) | 2009-09-16 | 2013-04-16 | Fujifilm Corporation | Medical image information display apparatus, medical image information display method, and recording medium on which medical image information display program is recorded |
WO2011033769A1 (ja) | 2009-09-17 | 2011-03-24 | 富士フイルム株式会社 | 医用画像表示装置および方法並びにプログラム |
US8625867B2 (en) | 2009-09-17 | 2014-01-07 | Fujifilm Corporation | Medical image display apparatus, method, and program |
US8483467B2 (en) | 2010-01-31 | 2013-07-09 | Fujifilm Corporation | Medical image diagnosis assisting apparatus and method, and computer readable recording medium on which is recorded program for the same |
WO2011108262A1 (ja) | 2010-03-05 | 2011-09-09 | 富士フイルム株式会社 | 画像診断支援装置、方法およびプログラム |
US8594402B2 (en) | 2010-03-05 | 2013-11-26 | Fujifilm Corporation | Image diagnosis support apparatus, method and program |
US8417009B2 (en) | 2010-03-29 | 2013-04-09 | Fujifilm Corporation | Apparatus, method, and computer readable medium for assisting medical image diagnosis using 3-D images representing internal structure |
EP2375377A1 (en) | 2010-03-29 | 2011-10-12 | Fujifilm Corporation | Medical image diagnosis assisting apparatus and method, and computer readable recording medium on which is recorded program for the same |
US8605978B2 (en) | 2010-03-31 | 2013-12-10 | Fujifilm Corporation | Medical image processing apparatus and method, and computer readable recording medium on which is recorded program for the same |
EP2375378A1 (en) | 2010-03-31 | 2011-10-12 | Fujifilm Corporation | Medical image diagnosis assisting apparatus and method, and computer readable recording medium on which is recorded program for the same |
EP2375379A2 (en) | 2010-03-31 | 2011-10-12 | Fujifilm Corporation | Medical image processing apparatus and method, and computer readable recording medium on which is recorded program for the same |
US8907949B2 (en) | 2010-08-23 | 2014-12-09 | Fujifilm Corporation | Image display apparatus, method and program |
EP2422736A2 (en) | 2010-08-30 | 2012-02-29 | Fujifilm Corporation | Surgery-assistance apparatus and method, and computer-readable recording medium storing program |
US8923579B2 (en) | 2010-08-30 | 2014-12-30 | Fujifilm Corporation | Surgery-assistance apparatus, method and computer-readable recording medium storing a program for setting a margin during organ excision |
US8655072B2 (en) | 2010-10-06 | 2014-02-18 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Medical image processing apparatus and medical image processing program |
CN102573640B (zh) * | 2010-10-06 | 2015-11-25 | 株式会社东芝 | 医用图像处理装置及医用图像处理方法 |
CN102573640A (zh) * | 2010-10-06 | 2012-07-11 | 株式会社东芝 | 医用图像处理装置及医用图像处理程序 |
EP2485194A2 (en) | 2011-02-07 | 2012-08-08 | Fujifilm Corporation | Image processing apparatus, method and program |
US9892566B2 (en) | 2011-02-07 | 2018-02-13 | Fujifilm Corporation | Image processing apparatus, method and program |
US8805471B2 (en) | 2011-02-15 | 2014-08-12 | Fujifilm Corporation | Surgery-assistance apparatus, method and program |
EP2490176A1 (en) | 2011-02-15 | 2012-08-22 | Fujifilm Corporation | Surgery-assistance apparatus, method and program |
US8903147B2 (en) | 2011-03-30 | 2014-12-02 | Fujifilm Corporation | Medical report generation apparatus, method and program |
WO2013114823A1 (ja) | 2012-01-31 | 2013-08-08 | 富士フイルム株式会社 | 手術支援装置、手術支援方法および手術支援プログラム |
WO2013140749A1 (ja) | 2012-03-23 | 2013-09-26 | 富士フイルム株式会社 | 画像解析装置および方法並びにプログラム |
US9117287B2 (en) | 2012-03-23 | 2015-08-25 | Fujifilm Corporation | Image analysis apparatus, method, and program |
JP2017029343A (ja) * | 2015-07-31 | 2017-02-09 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
US10319093B2 (en) | 2015-07-31 | 2019-06-11 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method, and program |
JP2020099539A (ja) * | 2018-12-21 | 2020-07-02 | 富士通株式会社 | 肺画像処理プログラム、肺画像処理方法および肺画像処理システム |
JP7151464B2 (ja) | 2018-12-21 | 2022-10-12 | 富士通株式会社 | 肺画像処理プログラム、肺画像処理方法および肺画像処理システム |
EP3882819A1 (en) | 2020-03-16 | 2021-09-22 | Fujitsu Limited | Image processing program, image processing apparatus, and image processing method |
US11925492B2 (en) | 2020-03-16 | 2024-03-12 | Fujitsu Limited | Image processing apparatus and image processing method |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2008253293A (ja) | Ct画像からの肺野領域抽出方法 | |
US20210358142A1 (en) | Feature-based registration method | |
CN110796613B (zh) | 一种图像伪影的自动识别方法及装置 | |
JP6267710B2 (ja) | 医用画像中の肺結節を自動検出するためのシステム及び方法 | |
JP5851160B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理装置の作動方法、及び画像処理プログラム | |
KR100503424B1 (ko) | 다중단면 전산화단층촬영 영상을 이용한 폐결절 자동 검출방법 및 이를 기록한 기록매체 | |
JP2007289704A (ja) | 大動脈瘤の半自動分析のためのシステム及び方法 | |
JP2007517610A (ja) | 医用画像のフィルタリングシステムおよび方法 | |
JP2018175217A (ja) | 画像処理装置および方法並びにプログラム | |
JP7257388B2 (ja) | 肺の画像内の高密度肺組織の領域の決定 | |
JP2005278690A (ja) | コンピュータを用いた3次元胸部ct画像から結節状陰影を検出する方法およびその装置並びにコンピュータプログラム | |
JPH1094538A (ja) | 異常陰影候補の検出方法および装置 | |
WO2022164374A1 (en) | Automated measurement of morphometric and geometric parameters of large vessels in computed tomography pulmonary angiography | |
JP2008503294A (ja) | 識別方法、コンピュータプログラム及びコンピュータプログラム装置 | |
JP4453321B2 (ja) | 医用画像処理装置及びプログラム | |
JP6571687B2 (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
JP2008289698A (ja) | 医用画像表示装置、医用画像表示方法、プログラム、記憶媒体およびマンモグラフィ装置 | |
JP2007289335A (ja) | 医用画像診断支援装置 | |
JP4091318B2 (ja) | X線ct装置 | |
JPH08263641A (ja) | アイリスフィルターの演算方法 | |
US8712117B2 (en) | Methods, systems, and computer program product for virtually modifying surface region curvature to detect protrusions | |
Dijkers et al. | Segmentation and size measurement of polyps in CT colonography | |
JP5192751B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム | |
Xiao et al. | A derivative of stick filter for pulmonary fissure detection in CT images | |
KR101494975B1 (ko) | 3차원 자동 유방 초음파 영상의 유두 자동 검출 시스템 및 그 검출 방법 |