JP2009078161A

JP2009078161A - 画像診断支援装置

Info

Publication number: JP2009078161A
Application number: JP2008297426A
Authority: JP
Inventors: Yoshihiro Goto; 良洋後藤
Original assignee: Hitachi Medical Corp
Current assignee: Hitachi Healthcare Manufacturing Ltd
Priority date: 2008-11-21
Filing date: 2008-11-21
Publication date: 2009-04-16
Anticipated expiration: 2022-06-20
Also published as: JP5001248B2

Abstract

【課題】対象臓器の無い画像を表示する際に、陰影判別処理を行っていない旨をオペレータに知らせる画像診断支援装置を提供する。
【解決手段】医用画像に所定の画像処理を施して多値化画像を作成する多値化手段と、前記多値化手段によって作成された前記多値化画像に少なくとも1つ以上の判別処理を実行して病巣の候補とされる病巣候補陰影を抽出する抽出手段とを備えた画像診断支援装置において、前記病巣を検査する対象臓器の存在の有無によって前記判別処理の実行を判定する手段と、前記判別処理が実行されなかった医用画像に所定のマークを付する手段と、該マークが付された医用画像を表示する手段とを備える。
【選択図】図2

Description

本発明は、コンピュータ画像処理を用いて医用画像から病巣候補とされる陰影等を抽出し、抽出された病巣の候補とされる陰影を識別可能に表示する画像診断支援装置に関するものである。

従来の画像診断支援装置は、特許文献1に開示されている。ここで開示されている手順は、まず、CT画像、MR画像、超音波画像及び過去画像と現在画像の差画像等を含めた医用画像を多値化手段によって多値化する、その多値化画像について陰影の中心座標などを求める。その中心座標を基準にして医用画像や多値化画像に種々の画像処理を施して病巣候補と思われものを判別する。このようにして、医用画像から病巣候補などを自動判別する際に、大きさや形の異なる陰影を統一的に扱うことができ、コンピュータ演算も短時間で済ませることができるようにした。

この画像診断支援装置は、胃、大腸及び気管支などの様々な臓器に発生した癌やポリープなどを異常陰影として検出可能としていた。

国際公開WO2002/02002号公報

しかしながら、上記従来技術は、臓器の壁部に出来た癌を異常陰影として判別が困難な症例があったので、より確度の高い判別の手法の確立が望まれていた。

また、上記従来技術の陰影判別処理はその対象となる臓器が有る医用画像のみを選んで実行していたが、対象臓器の無い画像について前記陰影判別処理を行っていない旨をオペレータに知らせることが配慮されていなかった。そのため、判別処理の内容を知らないオペレータにとって前記対象臓器の無い画像にも前記陰影判別処理が実行されたと誤認するおそれがあった。

本発明の目的は、対象臓器の無い画像を表示する際に、陰影判別処理を行っていない旨をオペレータに知らせることができる画像診断支援装置を提供することにある。

本発明に係る画像診断支援装置は、医用画像に所定の画像処理を施して多値化画像を作成する多値化手段と、前記多値化手段によって作成された前記多値化画像に少なくとも1つ以上の判別処理を実行して病巣の候補とされる病巣候補陰影を抽出する抽出手段とを備えた画像診断支援装置において、前記病巣を検査する対象臓器の存在の有無によって前記判別処理の実行を判定する手段と、前記判別処理が実行されなかった医用画像に所定のマークを付する手段と、該マークが付された医用画像を表示する手段と、を備えたものである。この発明では、判別処理を施さなかった医用画像について、前記判別処理を行っていない旨をマークやパターン表示によってオペレータに知らせることができるので、その処理内容を知らないオペレータにとっても前記対象臓器の無い画像には前記陰影判別処理が実行されていないと認識できるようにした。

以上説明したように本発明の画像診断支援装置によれば、対象臓器の無い画像を表示する際に、陰影判別処理を行っていない旨をオペレータに知らせることができる画像診断支援装置を提供するという効果がある。

以下添付図面に従って本発明に係る画像診断支援装置の好ましい実施の形態について説明する。

図1は、本発明が適用される画像診断支援装置全体のハードウエア構成を示すブロック図である。この画像診断支援装置は、例えばX線CT装置等で被検体の対象部位について収集した複数の断層像(CT画像など)に基づいて、抽出された病巣候補陰影等を表示したり、抽出された病巣候補陰影等の中から確信度の高いものを絞り込んで表示した。また、これらの処理の途中における画像を表示したりするものである。この画像診断支援装置は、各構成要素の動作を制御する中央処理装置(CPU)40と、装置の制御プログラムが格納された主メモリ42と、複数の断層像データ及びプログラム等が格納された磁気ディスク44と、表示用の画像データを一時記憶する表示メモリ46と、この表示メモリ46からの画像データに基づいて画像を表示する表示装置としてのCRTディスプレイ48と、画面上のソフトスイッチを操作するマウス50及びそのコントローラ52と、各種パラメータ設定用のキーやスイッチを備えたキーボード54と、スピーカ58と、上記各構成要素を接続する共通バス56とから構成される。この実施の形態では、主メモリ42以外の記憶装置として、磁気ディスク44のみが接続されている場合を示しているが、これ以外にフロッピディスクドライブ、ハードディスクドライブ、CD−ROMドライブ、光磁気ディスク(MO)ドライブ、ZIPドライブ、PDドライブ、DVDドライブなどが接続されていてもよい。さらに、図示していない通信インターフェイスを介してLAN(ローカルエリアネットワーク)やインターネット、電話回線などの種々の通信ネットワーク上に接続可能とし、他のコンピュータとの間で画像データのやりとりを行えるようにし
てもよい。また、画像データのやりとりは、X線CT装置やMRI装置などの被検体の断層像が収集可能な医用画像診断装置を上記LAN等と接続して行ってもよい。

以下、図1の画像診断支援装置の動作例について図面を用いて説明する。図2は、画像診断支援装置が実行する第1のフローチャートの一例を示す図である。図1のCPU40は、この第1のフローチャートに従って動作する。図3は、CRTディスプレイ上の表示画面の一例を示す図である。図4〜7は、この第1のフローチャートによってCT画像がどのように処理されるのかを示す図である。以下、この第1のフローチャートの詳細をステップ順に説明する。

［ステップS21］
CPU40は、図4に示すように、CT装置によって撮影された患者のCT画像I1、I2・・・Iｎを磁気ディスク44から読み込み、得られたCT画像I1、I2・・・Iｎを、主メモリ42上で仮想したXYZ軸で表わされる3次元空間に、例えば各CT画像をXY平面に沿って配置しZ方向に積上げて三次元画像を構成する演算を行い、その演算された三次元画像をCRT48に表示メモリ46を介して表示する。ここでいう三次元画像とは、大腸、気管支、血管、胃などの対象臓器の内腔に仮の視点を置いて、中心投影法という手法で行われる内視鏡的な三次元画像を意味する。この種の三次元画像の詳細は、本願出願人が出願した特開平7−210704号公報に記載されている。

［ステップS22］
オペレータは、視点を対象臓器の内部に沿って前進／後退が、例えばマウスなどの入力手段を用いて自在に可能である。このように視点を前進／後退させながら病巣部位と思われる異常突起部Xを見つけ、その異常突起部Xに対応づけて視点Eを設定する。

［ステップS23］
CPU40は、設定された視点Eに基づいて内視鏡的な三次元画像を投影面PPに投影する。ここで、投影面PPは視点Eからの視線ベクトルVEを法線ベクトルとする延長上に配置される。勿論、これらの視線E、視線ベクトルVE、投影面PPは主メモリ42上で仮想設定されるものである。

［ステップS24］
CPU40は、投影面PPに投影された三次元画像を表示メモリ46に記憶させ、その記憶させた三次元画像を、図3の31に示すように、CRT48に表示する。

［ステップS25］
CPU40は、異常突起部Xと視点Eを通り、投影面PPに平行な断面PEを設定し、その断面PEを、図3の32に示すように、断面の画像としてCRT48に表示する。この断面の画像は、異常突起部Xが存在する位置のCT画像、若しくはその位置付近の複数のCT画像を補間して求めたものである。また、三次元画像31上では断面PEが曲面Pを通ることになるので、太線で明示してある
。

［ステップS26］
CPU40は、図5(a)に示すように、対象臓器の内腔(前ステップの曲面P)の重心Cを計算し、その重心Cを一端として所定の長さの直線を引き、その直線上の複数点の画素値(例えばa1〜a3の3点の画素値)を読み出す。ここでは、直線を回転させる中心点を重心としたが、重心以外にも内腔領域の中心点にできる内心などでもよい。また中心点としては略中心部にあれば良く、真の中心点からの多少の位置ずれは許容される。

次に、CPU40は、図5(b)に示すように、異常突起部Xの上に来るまで角度θだけ上記直線を回転させ、点a1〜a3のそれぞれ同心円上に来る点b1〜b3の3点の画素値を読み出す。最後に、CPU40は、読み出した画素点について次の判別式から病巣部か否かを判別する。

Sθ＞定数・・・式(2)

式(1)の演算の結果、式(2)、式(3)の何れかが成立すれば病巣部と判別する。この判別に基づいて病巣部候補の陰影を抽出する(第1の抽出手段)。

また、上記画素値の読み出し点の選定は、対象臓器の外部(主に空気)と対象臓器の壁部の境界から壁内への一定距離間の画素値を対象としてもよい。このようにすれば、対象臓器の範囲内に読み出すべき画素点が設定されることとなるので、病巣部の抽出がより確実となる。

［ステップS27］
ここでは、図6(a)の網掛け部分に示すように、CT画像のうちの胃の部分を処理対象とする。図6(b)は図6(a)を拡大したもので、胃にポリープと認められる突起部が含まれている。

CPU40は、図6(c)に示すように、胃の凹んだ部分のa，b，cが閉図形となるように補完する接線を引き、補完領域を生成する。ここでは、胃の凹みに着目しているが、凸部に特徴が認められる場合は凸部に対して補完領域を生成してもよい。

一般に、生成された補完領域a，b，cの形状が細長ければ正常組織を示す陰影であり、丸みを帯びていれば病巣候補を示す陰影であることが知られており、その詳細は特許文献1に開示されている。

次に、CPU40は、この公知技術のルールに従って図6(d)の中から、細長い形状であるa，cは正常組織であり、bが病巣候補であることを判別する。最後に、CPU40は、図6(e)のように、上記判別に基づいて病巣部候補の陰影を抽出する(第2の抽出手段)。

［ステップS28］
CPU40は、前記ステップS26とステップS27で異常陰影と判定されたものを病巣部として残し、そうでないものを削除する。このように残された病巣部を病巣候補陰影として、例えば図6(e)のように、CT画像又は断面の画像に円形のマーカー処理を施してCRT48に表示する。

また、本実施形態では、ステップS26の後でステップS27が実行されるように説明したが、ステップ26とステップ27は処理が独立しているので、処理の実行順序が逆になってもよいし、各処理を並列して行い、その後で組み合わせてもよい。

また、本実施形態では、ステップS27の補完領域という点が新規であるので、この処理だけで病巣候補陰影ができる症例では、この処理のみを実行するやり方もある。

以上説明したように、CPU40は、対象臓器の内腔の略中心に設定した中心点から所定の半径を走査させ、その走査した半径が通る複数点の画素データを読み出し、その読み出された画素データの差情報を求め、病巣候補陰影を抽出する第1の抽出ステップ(ステップS26)と、前記断面について凹部又は凸部領域に閉図形となるための補完領域を演算し、その演算された補完領域で補完された閉図形の形状によって病巣候補陰影を抽出する第2の抽出ステップ(ステップS27)と、前記第1及び第2の抽出手段によってそれぞれ抽出された結果を組み合わせて病巣確信度の高い病巣候補陰影だけを抽出するステップ(ステップS28)とからなるプログラムを実行する。このため、対象臓器の壁部の病巣陰影とその他の陰影を的確に判別できる。

次に、図1の画像診断支援装置の別の動作例について説明する。図7は、画像診断支援装置が実行する第2のフローチャートの一例を示す図である。図1のCPU40は、この第2のフローチャートに従って動作する。図8は、CRTディスプレイ上の表示画面の一例を示す図である。図9は、図8と異なる表示形態の例を示す図である。以下、この第2のフローチャートの詳細をステップ順に説明する。

［ステップS71］
CPU40は、CT画像に、胃、大腸及び気管支などを含む対象臓器が有るか無いかを判別し、対象臓器の無いCT画像は次のステップを実行し、対象臓器の有るCT画像はステップS74にジャンプする処理を行う。

上記判別は、CT画像の画像付帯情報として撮影部位が付いている場合は腹部などのキーワードやコードを参照したり、画像付帯情報が無い場合は対象臓器の解剖学的形状や、X線CT装置で撮影したCT画像の場合はX線吸収量で反映されるCT値を用いて画像処理でもって臓器を抽出したりする手法がある。また、より確実に臓器を抽出するために、画像付帯情報としての撮影部位と画像処理を組み合わせてもよい。

［ステップS72］
CPU40は、CT画像が病巣陰影候補抽出(CAD)処理を実行しないことを明示するため、図8に示されるように、画像領域の背景部分に実行していない旨の"×"マークを付ける。但し、この"×"マークが画像と重ならないように配慮している。また、図8のような"×"マークに代えて図9のように画像の余白部分にパターンを付けてもよい。要するに、このステップに分岐したCT画像は、CAD処理を行っていないことをオペレータや画像診断者に認識できるようにすればよいのである。

［ステップS73］
CPU40は、前ステップでマークをつけたCT画像を第1の診断支援画像として主メモリ42に記憶させる。

［ステップS74〜S76］
CPU40は、CT画像を多値化処理、病巣陰影の抽出処理、病巣陰影と画像の対応付けを行って、それらのCT画像を第2の診断支援画像として主メモリ42に記憶させる。ここでの各処理は、特許文献1に開示されているので説明は割愛する。

［ステップS77］
CPU40は、主メモリ42に記憶された第1の診断支援画像と第2の診断支援画像を元のCT画像の順序に並べ変える。

［ステップS78］
CPU40は、並べ変えられた診断支援画像をCRT48に表示メモリ46を介して表示する。

以上説明したように、CPU40は、病巣を検査する対象臓器の存在の有無によって前記判別処理の実行を判定するステップ(ステップS71)と、該判定され実行されなかった医用画像に所定のマークを付するステップ(ステップS72)と、該付されたマークと前記判別処理しなかった医用画像と表示するステップ(ステップS78)とからなるプログラムを実行する。そのため、判別処理を施さなかった医用画像について、前記判別処理を行っていない旨をマークやパターン表示によってオペレータに知らせることができるので、その処理内容を知らないオペレータにとっても前記対象臓器の無い画像には前記陰影判別処理が実行されていないと認識できる。

本発明が適用される病巣候補抽出及び表示装置全体のハードウエア構成を示すブロック図。図1の装置が実行する第1のフローチャートを示す図。図1のCRTディスプレイ上の表示画面の一例を示す図。図2の第1のフローチャートの処理の三次元画像構成、断面像の作成などの工程を説明するために示す図。図2の第1のフローチャートの病巣陰影判定の前半の工程を説明するために示す図。図2の第1のフローチャートの病巣陰影判定の後半の工程を説明するために示す図。図1の装置が実行する第2のフローチャートを示す図。図7の第2のフローチャートの結果として陰影判定を実行しなかった医用画像について画像以外の部分にマークした表示形態の例を示す図。図8と異なる表示形態の例を示す図。

符号の説明

40 中央処理装置(CPU)、42 主メモリ、44 磁気ディスク、46 表示メモリ、48 CRTディスプレイ、50 マウス、52 コントローラ、54 キーボード、56 共通バス

Claims

医用画像に所定の画像処理を施して多値化画像を作成する多値化手段と、前記多値化手段によって作成された前記多値化画像に少なくとも１つ以上の判別処理を実行して病巣の候補とされる病巣候補陰影を抽出する抽出手段とを備えた画像診断支援装置において、前記病巣を検査する対象臓器の存在の有無によって前記判別処理の実行を判定する手段と、前記判別処理が実行されなかった医用画像に所定のマークを付する手段と、該マークが付された医用画像を表示する手段と、を備えたことを特徴とする画像診断支援装置。