JP2012055392A - 医用画像処理装置、医用画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】臓器領域を抽出するために記憶するデータ量を削減し、かつ正確に臓器領域の抽出を行う。
【解決手段】所望の抽出対象臓器の臓器名が入力されると（Ｓ７１）、医用画像処理装置３は、入力された所望の抽出対象臓器の臓器名をキーとして記憶装置１３の分割条件テーブル５１を検索し、分割条件を決定し（Ｓ７２）、決定された分割条件に基づいて分割される医用画像２に対して、第１の分割領域に含まれる画素数が最大、および／または第２の分割領域に含まれる画素数が最小となるように、臓器領域を抽出するための閾値を決定し（Ｓ７３）、決定された閾値に従って閾値処理を行い、医用画像２の臓器領域を抽出する（Ｓ７４）。
【選択図】図７

Description

本発明は、医用画像から臓器領域を抽出する医用画像処理装置等に関する。

従来から、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、超音波診断装置等の医用画像撮影装置によって取得された医用画像に対して、所望の臓器領域のみを抽出する画像処理方法が知られている。
例えば、特許文献１では、各画素の濃度などを基に画像の特徴量を算出し、算出した特徴量を予め記憶された各部位の特徴量と比較してマッチングさせることにより部位を認識することが記載されている（特許文献１の段落[００３１] 参照）。また、特許文献１では、医用画像との対比に用いられる解剖図、および各解剖図の内容などを表す各属性をまとめて記録した属性情報を保持し（特許文献１の段落[００２６]参照）、マッチングによって認識した部位と属性情報に記録された部位とが一致する解剖図を検索することが記載されている（特許文献１の段落[００４４]参照）。

特開２００８−７３３９７号公報

しかしながら、臓器の大きさや形は個人差があり、全ての被検者に一致する特徴量や解剖図などのテンプレートを記録しておくことは、膨大な記録容量が必要となる。
また、同じ臓器であっても、臓器領域を示す画素値は、一般に撮影ごとに異なる。例えば、Ｘ線ＣＴ装置によって取得された腹部の断層像から肝臓を抽出する場合、肝臓領域を示すＣＴ値は、装置の調整状況や撮影条件によって異なる。これらの違いを吸収するために統計的に算出された特徴量や解剖図などのテンプレートを使う場合、一致する率が低下してしまうため、正確な臓器領域の抽出を行うことができない。

本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的とすることは、臓器領域を抽出するために記憶するデータ量を削減し、かつ正確に臓器領域の抽出を行うことができる医用画像処理装置等を提供することである。

前述した目的を達成するために第１の発明は、医用画像から臓器領域を抽出する医用画像処理装置であって、臓器ごとに、前記医用画像の領域の中で、当該臓器に関連付けられる領域である第１の分割領域と、前記第１の分割領域を除いた領域である第２の分割領域とに分割する分割条件を記憶する記憶手段と、前記分割条件に基づいて分割される前記医用画像に対して、前記第１の分割領域に含まれる画素の集合に基づく統計量、および／または前記第２の分割領域に含まれる画素の集合に基づく統計量に応じて、臓器領域を抽出するための閾値を決定する決定手段と、前記決定手段によって決定される前記閾値に従って閾値処理を行い、前記医用画像の臓器領域を抽出する抽出手段と、を具備することを特徴とする医用画像処理装置である。

第２の発明は、医用画像から臓器領域を抽出する医用画像処理方法であって、臓器ごとに、前記医用画像の領域の中で、当該臓器に関連付けられる領域である第１の分割領域と、前記第１の分割領域を除いた領域である第２の分割領域とに分割する分割条件に基づいて分割される前記医用画像に対して、前記第１の分割領域に含まれる画素の集合に基づく統計量、および／または前記第２の分割領域に含まれる画素の集合に基づく統計量に応じて、臓器領域を抽出するための閾値を決定する決定ステップと、前記決定ステップによって決定される前記閾値に従って閾値処理を行い、前記医用画像の臓器領域を抽出する抽出ステップと、を含むことを特徴とする医用画像処理方法である。

本発明により、臓器領域を抽出するために記憶するデータ量を削減し、かつ正確に臓器領域の抽出を行うことができる医用画像処理装置等を提供することができる。

画像処理システム１の概略構成を示す図 医用画像２の分割の一例を示す図 医用画像２の分割の一例を示す図 医用画像２の分割の一例を示す図 分割条件テーブル５１の一例を示す図 臓器選択画面の一例を示す図 臓器領域抽出処理の一例を示すフローチャート 臓器選択画面の一例を示す図 臓器領域抽出処理の一例を示すフローチャート

以下、図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。
最初に、図１を参照しながら、本発明の医用画像処理装置３を適用した医用画像処理システム１の構成について説明する。
図１に示すように、医用画像処理システム１は、病院等に設置され、医用画像処理装置３、医用画像撮影装置５、画像データベース７等が、ネットワーク９を介して接続されている。

医用画像処理装置３は、医用画像の画像処理を行うコンピュータである。
医用画像処理装置３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１、主メモリ１２、記憶装置１３、通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）１４、表示メモリ１５、コントローラ１６、表示装置１７、マウス１８、キーボード１９等を備え、各部はバス２０を介して接続されている。

ＣＰＵ１１は、主メモリ１２または記憶装置１３等に格納されるプログラムを主メモリ１２のＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス２０を介して接続された各部を駆動制御し、医用画像処理装置３が行う各種処理を実現する。また、ＣＰＵ１１は、本発明の実施の形態において、臓器領域抽出処理を実行する。

主メモリ１２は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等により構成される。ＲＯＭは、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。また、ＲＡＭは、ＲＯＭ、記憶装置１３等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、ＣＰＵ１１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。

記憶装置１３は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）や他の記録媒体へのデータの読み書きを行う装置であり、ＣＰＵ１１が実行するプログラム、プログラムの実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳに相当する制御プログラムや、後述する処理を実行するためのアプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、ＣＰＵ１１により必要に応じて読み出されて主メモリ１２のＲＡＭに移され、各種の手段として実行される。

通信Ｉ／Ｆ１４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、医用画像処理装置３とネットワーク９との通信を媒介する。また通信Ｉ／Ｆ１４は、ネットワーク９を介して、画像データベース７や、他のコンピュータ、或いは、医用画像撮影装置５等との通信制御を行う。

表示メモリ１５は、ＣＰＵ１１から入力される表示データを一時的に蓄積するバッファである。蓄積された表示データは所定のタイミングで表示装置１７に出力される。
表示装置１７は、液晶パネル、ＣＲＴモニタ等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路で構成され、表示メモリ１５を介してＣＰＵ１１に接続される。表示装置１７はＣＰＵ１１の制御により表示メモリ１５に蓄積された表示データをディスプレイ装置に表示する。

コントローラ１６は、マウス１８をバス２０に接続させるためのインタフェースであり、マウス１８とのデータの送受信を行う。
マウス１８、キーボード１９は、入力装置であり、ユーザからの指示を受け付けて、データの入力を行う。
ユーザは、表示装置１７、マウス１８、キーボード１９等を使用して対話的に医用画像処理装置３を操作する。

ネットワーク９は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、イントラネット、インターネット等の各種通信網を含み、医用画像処理装置３、医用画像撮影装置５、画像データベース７等の通信接続を媒介する。

画像データベース７は、医用画像撮影装置５によって撮影された医用画像を蓄積して記憶するものであり、例えば病院や医療センター等のサーバ等に設けられる。
図１に示す画像処理システム１では、画像データベース７はネットワーク９を介して医用画像処理装置３に接続される構成であるが、医用画像処理装置３の記憶装置１３に画像データベース７を設けるようにしてもよい。
医用画像撮影装置５は、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、超音波診断装置等であり、医用診断に利用される画像を撮影する。

次に、図２〜図５を参照しながら、本発明の実施の形態において記憶装置１３に記憶されるデータについて説明する。
本発明の実施の形態では、医用画像処理装置３は、医用画像から、所望の臓器を示す画素群、すなわち所望の臓器領域を閾値処理によって抽出する。本発明の実施の形態では、臓器領域を抽出するための閾値は、予め記憶される値ではなく医用画像ごとに決定される。医用画像処理装置３は、医用画像ごとに閾値を決定するために、各臓器がどの辺りに存在しているのかという大まかな情報だけを記憶装置１３に記憶しておく。より正確には、医用画像の領域の中で、各臓器に関連付けられる領域（以下、「第１の分割領域」という。）と、第１の分割領域を除いた領域（以下、「第２の分割領域」という。）とに分割するための分割条件を記憶装置１３に記憶しておく。
そして、医用画像処理装置３は、第１の分割領域に含まれる画素数が最大、かつ第２の分割領域に含まれる画素数が最小となるように、臓器領域を抽出するための閾値を決定する。
尚、本発明の実施の形態によって抽出される臓器領域とは、肝臓、腎臓、脾臓などの臓器の領域だけでなく、骨、脂肪、筋肉などの組織の領域も含むものとする。

図２〜図４には、分割条件に基づいて分割される医用画像２の一例が示されている。本発明の実施の形態において例示する医用画像２は、Ｘ線ＣＴ装置によって撮影され、再構成された腹部の断層画像である。但し、本発明の技術的思想は、医用画像２にのみ適用されるものではなく、画素値がある程度の分布を持つものであれば、装置、撮影条件、撮影箇所、画像処理の条件（断層画像であれば、例えば断層面の方向や位置）等によらず適用可能である。
分割条件は、（１）医用画像２を分割するための分割基準点、分割線、分割座標系、分割基準図形などを定義する分割方式、（２）分割方式によって分割された複数の分割領域の中から、第１の分割領域を特定するための特定条件、が含まれる。

図２は、肝臓を抽出する場合の分割条件の一例を示している。
図２（ａ）における分割条件は、分割方式「分割基準点が腹部領域の重心２１ａ、および分割線が分割基準点を通り、直交する２本の直線２２ａ、２３ａによる分割」、特定条件「分割領域Ｂ」によって定義される。すなわち、第１の分割領域は、分割領域Ｂであり、第２の分割領域は、分割領域Ａ、Ｃ、Ｄとなる。
分割基準点となる腹部領域の重心２１ａの座標は、医用画像処理装置３が、医用画像２ごとに、公知の技術（エッジ抽出処理）を用いて算出する。例えば、医用画像処理装置３は、エッジ抽出処理によって腹部と空気との境界を抽出し、腹部の内部を示す画素群を腹部領域とし、重心２１ａの座標を算出する。腹部と空気との境界を抽出する処理は、予め特徴量などを記憶しておかなくても、公知の技術によって正確に行うことが可能である。

図２（ａ）を参照すれば分かるように、分割領域Ｂには肝臓を示す画素が多く、分割領域Ａ、Ｃ、Ｄには肝臓を示す画素が少ないので、分割領域Ｂ（第１の分割領域）に含まれる画素数が最大、かつ分割領域Ａ、Ｃ、Ｄ（第２の分割領域）に含まれる画素数が最小となるように閾値を決定し、決定された閾値を用いて閾値処理を行うことで、肝臓領域を抽出することができる。
腹部領域の重心２１ａを基準として分割しているので、性別、年齢などによって生じる臓器の大きさや形の個体差に関わらず、画一的に分割条件を定義し、記憶部１３に記憶することができる。

前述の閾値の決定処理は、次のように定式化できる。
閾値が上限と下限の２つの場合を考える。Ｔ（Ｔ１、Ｔ２）（Ｔ１＜Ｔ２）：閾値、ｐｉ（ｉ＝１、・・・、ｎ）：第１の分割領域に含まれる画素の画素値、ｑｊ（ｊ＝１、・・・、ｎ）：第２の分割領域に含まれる画素の画素値、ｓ１＝｛Ｔ１≦ｐｉ≦Ｔ２を満たす画素の総数｝、ｓ２＝｛Ｔ１≦ｑｊ≦Ｔ２を満たす画素の総数｝とすると、「第１の分割領域に含まれる画素数が最大、かつ第２の分割領域に含まれる画素数が最小となるように閾値を決定する」ことは、「ｓ１／ｓ２（第１の分割領に含まれる画素数を、第２の分割領域に含まれる画素数によって除した値）を最大にするＴ１、Ｔ２を求める」ことと定式化できる。

尚、閾値決定処理を行う前に、医用画像２の一部を抽出するようにしても良い。例えば、公知の技術によって、腹部と空気との境界を抽出し、腹部の内部を示す画素群のみを抽出し、腹部の外部を示す画素（空気を示す画素）群は、閾値決定処理の対象外としても良い。
また、第１の領域が医用画像２全体の領域とほぼ等しい場合などの特殊な場合には、第１の分割領域に含まれる画素数が最大となるように閾値を決定しても良いし、第２の分割領域に含まれる画素数が最小となるように閾値を決定しても良い。すなわち、ｓ１を最大にするＴ１、Ｔ２を求めても良いし、ｓ２を最小にするＴ１、Ｔ２を求めても良い。

図２（ｂ）における分割条件は、分割方式「分割基準点が脊椎領域の重心２１ｂ、および分割線が分割基準点を通り、直交する２本の直線２２ｂ、２３ｂによる分割」、特定条件「分割領域Ｆ」によって定義される。すなわち、第１の分割領域は、分割領域Ｆであり、第２の分割領域は、分割領域Ｅ、Ｇ、Ｈとなる。
分割基準点となる脊椎領域の重心２１ｂの座標は、医用画像処理装置３が、医用画像２ごとに、公知の技術によって算出する。例えば、医用画像処理装置３は、一般的な骨のＣＴ値の範囲を記憶装置１３に記憶しておき、骨を示す画素群を抽出する。次に、医用画像処理装置３は、骨を示す画素が連結している領域（以下、「連結領域」という。）ごとに面積を算出し、脊椎に相当する面積を持つ連結領域（腹部の断層画像であれば、最も大きい面積を持つ連結領域）を脊椎領域とする。そして、医用画像処理装置３は、脊椎領域の重心２１ｂの座標を算出する。骨のＣＴ値は、他の臓器や組織と比較して差異が大きいことから、装置の調整状況や撮影条件によって生じる誤差も含めてＣＴ値の範囲を定義しておけば良い。また、例えば、医用画像処理装置３は、後述する図３の例のように、本発明の実施の形態による閾値処理によって脊椎領域を抽出し、脊椎領域の重心２１ｂの座標を算出しても良い。
図２（ｂ）では、脊椎領域の重心２１ｂを基準として分割しているので、性別、年齢などによって生じる臓器の大きさや形の個体差に関わらず、画一的に分割条件を定義し、記憶部１３に記憶することができる。

図２（ａ）と図２（ｂ）を比較すると、分割領域Ｂよりも分割領域Ｆの方が肝臓を示す画素がより多いことが分かる。但し、断層画像のスライス位置（被検者の体軸方向の位置）によっては、分割領域Ｆよりも分割領域Ｂの方が肝臓を示す画素がより多いこともある。そこで、断層画像の場合、医用画像処理装置３は、スライス位置ごとに分割条件を記憶装置１３に記憶するようにしても良い。

図３は、極座標系を分割座標系とした角度分割を示している。
図３（ａ）では、分割基準点は腹部領域の重心３１とする。そして、分割基準点が原点、直線３２の位置が偏角θ＝０度、直線３３が動径の極座標系による分割を考える。
図３（ｂ）のグラフは、横軸が「偏角θ」、縦軸が「動径上の画素群の中で所定の臓器を示す画素数」である。実線３４は、肝臓を示す画素数を示している。また、点線３５は、脊椎を示す画素数を示している。
実線３４は、偏角θが１５０度から１９０度間がピークであるから、分割方式「分割基準点が腹部領域の重心３１、および分割基準点を原点とした極座標系による角度分割」の場合、特定条件「偏角θ＝１５０度から１９０度」と定義することで、肝臓を抽出する場合の分割条件となる。
また、点線３５は、偏角θが２５０度から１９０度間がピークであるから、分割方式「分割基準点が腹部領域の重心３１、および分割基準点を原点とした極座標による角度分割」の場合、特定条件「偏角θ＝２５０度から２９０度」と定義することで、脊椎を抽出する場合の分割条件となる。
図３では、腹部領域の重心３１を基準として分割しているので、性別、年齢などによって生じる臓器の大きさや形の個体差に関わらず、画一的に分割条件を定義し、記憶部１３に記憶することができる。
尚、図３のように極座標による角度分割の場合であっても、分割基準点は、脊椎領域の重心としても良いことは言うまでもない。

図４は、脾臓を抽出する場合の分割条件の一例を示している。
図４では、分割基準点は腹部領域の重心４１とする。そして、分割基準点が原点、直線４２の位置が偏角θ＝０度、直線４３、４４が動径の極座標系による分割を考える。
図４における分割条件は、分割方式「分割基準点が腹部領域の重心４１、分割基準点を原点とした極座標による角度分割、および分割基準点を同心とする２つの同心円４５、４６による分割」、特定条件「偏角θ＝−３０度から５度、および半径０．８×Ｒ０〜１．０×Ｒ０（Ｒ０は腹部内部を近似した円（以下、「分割基準円」という。）の半径）」によって定義される。
分割基準円は、医用画像処理装置３が、医用画像２ごとに、公知の技術を用いて算出する。例えば、医用画像処理装置３は、図２（ａ）の場合と同様に、エッジ抽出処理によって腹部と空気との境界を抽出し、腹部の内部を示す画素群を腹部領域とする。そして、腹部領域の面積から円の公式を用いて、分割基準円の半径Ｒ０を算出する。

図４を参照すれば分かるように、前述の特定条件によって特定される領域（第１の分割領域）には脾臓を示す画素が多く、それ以外の領域（第２の分割領域）には脾臓を示す画素が少ないので、第１の分割領域に含まれる画素数が最大、かつ第２の分割領域に含まれる画素数が最小となるように閾値を決定し、決定された閾値を用いて閾値処理を行うことで、脾臓領域を抽出することができる。

図４に示す例では、腹部内部を円によって近似し、分割基準円を定義したが、それ以外の図形、例えば楕円、長方形などの多角形によって近似して、分割基準図形を定義しても良い。楕円、多角形などの分割基準図形の算出処理は、円の場合と同様である。
従って、図４に示す例の分割条件をより一般化すると、分割条件は、分割基準図形の重心からの距離（図４に示す例であれば、同心円の半径）または方向（図４に示す例であれば偏角）に応じて決定されるものであっても良い。
分割基準図形の重心からの距離または方向に応じて分割することで、性別、年齢などによって生じる臓器の大きさや形の個体差に関わらず、画一的に分割条件を定義し、記憶部１３に記憶することができる。

図５は、前述した分割条件を臓器ごとに記憶する分割条件テーブル５１を示している。分割条件テーブル５１は、記憶装置１３に記憶される。分割条件テーブル５１は、１つのレコードが臓器名、分割方式、特定条件によって定義される。図５では、データ内容を模式的に「臓器１、分割方式１、特定条件１」等と示しているが、実際には、図２に示す例であれば、臓器名が「肝臓」、分割方式が「分割基準点が腹部領域の重心２１ａ、および分割線が分割基準点を通り、直交する２本の直線２２ａ、２３ａによる分割」、特定条件が「分割領域Ｂ」と定義される。
尚、分割方式は、複数の臓器で共通であっても良い。また、分割方式が複数の臓器で共通の場合、特定条件は、臓器間で一部の領域が重複するように定義されても良い。

次に、図６〜図９を参照しながら、医用画像処理装置３による臓器領域抽出処理について説明する。
図６、図７に示す臓器領域抽出処理は、所望の抽出対象臓器の臓器名を受け付けることで、臓器領域抽出処理を実行する。
図６に示すように、医用画像処理装置３のＣＰＵ１１は、医用画像２を表示装置１７に表示するとともに、臓器リスト６１を表示する。
図７に示すように、ユーザは、マウス１８等を用いて、表示装置１７に表示されるマウスポインタ６２を移動し、臓器リスト６１からいずれかの臓器名をクリックすることで、所望の抽出対象臓器の臓器名を入力する（Ｓ７１）。

次に、ＣＰＵ１１は、Ｓ７１において入力された所望の抽出対象臓器の臓器名を検索条件として記憶装置１３の分割条件テーブル５１を検索し、分割条件（分割方式および特定条件）を決定する（Ｓ７２）。
次に、ＣＰＵ１１は、Ｓ７２において決定された分割条件に基づいて分割される医用画像２に対して、第１の分割領域に含まれる画素数が最大、および／または第２の分割領域に含まれる画素数が最小となるように、臓器領域を抽出するための閾値を決定する（Ｓ７３）。

次に、ＣＰＵ１１は、Ｓ７３において決定された閾値に従って閾値処理を行い、医用画像２の臓器領域を抽出する（Ｓ７４）。
次に、ＣＰＵ１１は、Ｓ７４において抽出された臓器領域を記憶装置１３に保存する（Ｓ７５）。
ＣＰＵ１１は、保存された臓器領域に基づいて、所望の抽出対象臓器の領域が視認できるように、表示装置１７に医用画像２に重畳して臓器領域の輪郭線を表示したり、臓器領域を着色表示したりする。また、ＣＰＵ１１は、保存された臓器領域をその他の画像処理のために用いる。

図８、図９に示す臓器領域抽出処理は、医用画像２内における抽出対象臓器の位置情報を受け付けることで、臓器領域抽出処理を実行する。
図８に示すように、医用画像処理装置３のＣＰＵ１１は、医用画像２を表示装置１７に表示する。
図９に示すように、ユーザは、マウス１８等を用いて、表示装置１７に表示されるマウスポインタ８１を移動し、医用画像２内をクリックすることで、抽出対象臓器の位置情報（ｘ座標、ｙ座標）を入力する（Ｓ９１）。

次に、ＣＰＵ１１は、Ｓ９１において入力された抽出対象臓器の位置情報を検索条件として記憶装置１３の分割条件テーブル５１を検索し、抽出対象臓器を特定する（Ｓ９２）。具体的には、ＣＰＵ１１は、分割条件テーブル５１に記憶される分割条件に基づいて医用画像２を分割し、Ｓ９１において入力された抽出対象臓器の位置情報が、特定条件に基づいて特定される第１の分割領域に含まれる臓器名を抽出対象臓器として特定する。
尚、Ｓ９１において入力された位置情報によっては、抽出対象臓器が複数特定される場合がある。

次に、ＣＰＵ１１は、Ｓ９２において特定された抽出対象臓器の臓器名を表示装置１７に表示する（Ｓ９３）。Ｓ９２において抽出対象臓器が複数特定された場合、ＣＰＵ１１は、複数の臓器名を表示する。
次に、ユーザは、マウス１８等を用いて、表示装置１７に表示されるマウスポインタを移動し、表示されている臓器名をクリックすることで、所望の抽出対象臓器を選択する（Ｓ９４）。
以降、Ｓ９５〜Ｓ９８は、図７のＳ７２〜７５と同様である。

以上、本発明の実施の形態では、医用画像処理装置３が、臓器ごとに、医用画像２の領域の中で、臓器に関連付けられる領域である第１の分割領域と、第１の分割領域を除いた領域である第２の分割領域とに分割する分割条件を記憶し、分割条件に基づいて分割される医用画像２に対して、第１の分割領域に含まれる画素数が最大、および／または第２の分割領域に含まれる画素数が最小となるように、臓器領域を抽出するための閾値を決定し、決定される閾値に従って閾値処理を行い、医用画像２の臓器領域を抽出する。
本発明の実施の形態に係る医用画像処理装置３によって、臓器領域を抽出するために記憶するデータ量を削減し、かつ正確に臓器領域の抽出を行うことができる。

尚、前述の説明では、第１の分割領域に含まれる画素数と、第２の分割領域に含まれる画素数とによって閾値を決定したが、本発明の実施の形態ではこの例に限定されない。本発明の実施の形態は、第１の分割領域に含まれる画素の集合に基づく統計量、および／または第２の分割領域に含まれる画素の集合に基づく統計量に応じて閾値を決定すると一般化することができる。すなわち、定式化される閾値決定条件は、第１、第２の分割領域に含まれる画素数に加えて、第１、第２の分割領域に含まれる画素の集合に基づく平均、分散、最小値、最大値などが含まれるものであっても良い。

また、前述の説明では、分割条件（分割方式および特定条件）は、全て記憶部１３に記憶されているものとしたが、一部または全部の条件をユーザが入力できるようにしても良い。
例えば、ユーザが、表示装置１７に表示されている医用画像２に対して、第１の分割領域をマウス１８等で直接指定しても良い。また、ユーザが、腹部の重心、脊椎の重心などの分割基準点をマウス等で直接指定しても良い。また、ユーザが、分割線を直接指定しても良い。また、ユーザが、腹部などを近似する分割基準図形を決定しても良い。また、ユーザが、分割基準図形の大きさを直接指定しても良い。

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る医用画像処理装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１………医用画像処理システム
２………医用画像
３………医用画像処理装置
５………医用画像撮影装置
７………画像データベース
９………ネットワーク
１１………ＣＰＵ
１２………主メモリ
１３………記憶装置
１４………通信Ｉ／Ｆ
１５………表示メモリ
１６………コントローラ
１７………表示装置
１８………マウス
１９………キーボード
２０………バス
２１ａ、３１、４１………腹部領域の重心
２１ｂ………脊椎領域の重心
２２ａ、２２ｂ、２３ａ、２３ｂ、３２、３３、４２、４３、４４………直線
３４………実線
３５………点線
４５、４６………同心円
５１………分割条件テーブル
６１………臓器リスト
６２、８１………マウスポインタ

Claims (7)

1. 医用画像から臓器領域を抽出する医用画像処理装置であって、
   臓器ごとに、前記医用画像の領域の中で、当該臓器に関連付けられる領域である第１の分割領域と、前記第１の分割領域を除いた領域である第２の分割領域とに分割する分割条件を記憶する記憶手段と、
   前記分割条件に基づいて分割される前記医用画像に対して、前記第１の分割領域に含まれる画素の集合に基づく統計量、および／または前記第２の分割領域に含まれる画素の集合に基づく統計量に応じて、臓器領域を抽出するための閾値を決定する決定手段と、
   前記決定手段によって決定される前記閾値に従って閾値処理を行い、前記医用画像の臓器領域を抽出する抽出手段と、
   を具備することを特徴とする医用画像処理装置。
2. 前記医用画像を表示し、前記医用画像内における抽出対象臓器の位置情報を受け付ける受付手段と、
   前記位置情報に基づいて前記分割条件を検索し、前記抽出対象臓器を特定する特定手段と、
   を具備することを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記分割条件は、被検者を示す画素群の重心または脊髄を示す画素群の重心を分割基準点とし、前記分割基準点を通る直線によって分割するものであることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記分割条件は、被検者を示す画素群の重心または脊髄を示す画素群の重心を分割基準点とし、前記分割基準点を原点とした極座標系による角度分割であることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の医用画像処理装置。
5. 前記分割条件は、円、楕円または多角形のいずれかの図形によって被検者を示す画素群を近似して分割基準図形とし、前記分割基準図形の重心からの距離または方向に応じて分割するものであることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の医用画像処理装置。
6. 前記決定手段は、前記第１の分割領域に含まれる画素数を、前記第２の分割領域に含まれる画素数によって除した値が最大となるように、臓器領域を抽出するための閾値を決定することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の医用画像処理装置。
7. 医用画像から臓器領域を抽出する医用画像処理方法であって、
   臓器ごとに、前記医用画像の領域の中で、当該臓器に関連付けられる領域である第１の分割領域と、前記第１の分割領域を除いた領域である第２の分割領域とに分割する分割条件に基づいて分割される前記医用画像に対して、前記第１の分割領域に含まれる画素の集合に基づく統計量、および／または前記第２の分割領域に含まれる画素の集合に基づく統計量に応じて、臓器領域を抽出するための閾値を決定する決定ステップと、
   前記決定ステップによって決定される前記閾値に従って閾値処理を行い、前記医用画像の臓器領域を抽出する抽出ステップと、
   を含むことを特徴とする医用画像処理方法。