JP2014073355A - 領域抽出装置、領域抽出方法および領域抽出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】胸部の３次元医用画像から葉間裂や肺区域などの境界を高速かつ高精度に抽出する。
【解決手段】胸部の３次元医用画像を取得する３次元医用画像取得部１０、３次元医用画像から気管支構造を抽出する気管支構造抽出部１１と、気管支構造の分岐に基づいてその気管支構造を分割し、その分割した複数の分割気管支構造に基づいて複数の分割肺領域を取得する分割肺領域取得部１２と、その複数の分割肺領域に基づいて、その分割肺領域以外の画素と各分割肺領域との距離に基づく距離画像を生成する距離画像生成部１３と、距離画像生成部１３において生成された距離画像に基づいて、各分割肺領域の境界を含まない境界非存在領域を抽出する境界非存在領域抽出部１４とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、胸部の３次元医用画像から肺葉などの領域を抽出する領域抽出装置、方法およびプログラムに関するものであり、特に、肺葉などの領域の境界を抽出するための領域抽出装置、方法およびプログラムに関するものである。

肺癌などの手術においては、手術後の肺機能の温存や心肺機能の維持のために、各肺葉領域間に存在する葉間裂や、肺区域の境界を把握しておくことが重要である。

従来、このような葉間裂や肺区域の境界の情報は、たとえば直接手動で入力して表示させたり、各肺葉領域を手動で入力することによって葉間裂を求めて表示させたりしていた。

これに対し、近年、画像認識技術の発展に伴い、ＣＴ（Computed Tomography）やＭＲＩ（magnetic resonance imaging）などによって撮影された３次元医用画像内に存在する様々な臓器のセグメンテーションが行われるようになってきている。

たとえば、特許文献１においては、ＣＴ画像から葉間裂を自動的に抽出し、その抽出された葉間裂を境界面として肺を肺葉の単位でセグメンテーションしたり、ＣＴ画像から肺の肺区域間を走行している複数の亜区域静脈を抽出し、その抽出した複数の亜区域静脈によって定義される面を境界面として肺葉を肺区域の単位にセグメンテーションしたりする方法が提案されている。

特開２００８−１４２４８１号公報

しかしながら、特許文献１に記載の方法では、肺野全体の３次元医用画像に対して葉間裂などの抽出処理を施すため、その抽出処理の時間が長くなり、また誤検出の可能性が高くなるという問題がある。

本発明は、上記事情に鑑み、葉間裂や肺区域などの境界の抽出処理の対象領域を制限することによって、高速かつ高精度な抽出処理を行うことができる領域抽出装置、方法およびプログラムを提供することを目的とするものである。

本発明の領域抽出装置は、胸部の３次元医用画像を取得する３次元医用画像取得部と、３次元医用画像取得部によって取得された３次元医用画像から気管支の構造を表す気管支構造を抽出する気管支構造抽出部と、気管支構造抽出部によって抽出された気管支構造の分岐に基づいてその気管支構造を分割し、その分割した複数の分割気管支構造に基づいて複数の分割肺領域を取得する分割肺領域取得部と、その複数の分割肺領域に基づいて、その分割肺領域以外の画素と各分割肺領域との距離に基づく距離画像を生成する距離画像生成部と、距離画像生成部において生成された距離画像に基づいて、各分割肺領域の境界を含まない境界非存在領域を抽出する境界非存在領域抽出部とを備えたことを特徴とする。

ここで、上記「気管支の構造を表す気管支構造」としては、気管支自体を表す気管支領域であってもよいし、気管支の領域を細線化したグラフ構造などでもよい。

また、上記本発明の領域抽出装置においては、距離画像生成部を、全ての分割肺領域とその全ての分割肺領域以外の画素との距離に基づいて第１の距離画像を生成し、かつ全ての分割肺領域のうちのいずれか１つを除いた分割肺領域とその分割肺領域以外の画素との距離に基づいて第２の距離画像を生成するものとし、境界非存在領域抽出部を、第１の距離画像と第２の距離画像とに基づいて、境界非存在領域を抽出するものとできる。

また、距離画像生成部を、全ての分割肺領域のうちのいずれか１つの分割肺領域を残し、その１つの分割肺領域とその１つの分割肺領域以外の画素との距離に基づいて第３の距離画像を分割肺領域の数だけ生成し、その生成した第３の距離画像に基づいて第２の距離画像を生成するものとできる。

また、距離画像生成部を、全ての分割肺領域に対して互いに異なるラベルをそれぞれ付加し、そのラベルが付加された各分割肺領域とその各分割肺領域以外の画素との距離を算出し、各画素に対して各分割肺領域との距離を割り当てた第３の距離画像を生成し、その生成した第３の距離画像に基づいて第２の距離画像を生成するものとできる。

また、境界非存在領域と分割肺領域と合わせた領域以外の領域を境界存在領域として抽出する境界存在領域抽出部を設けることができる。

また、境界存在領域に対して境界抽出処理を施す境界抽出処理部を設けることができる。

また、境界抽出処理部において抽出された境界を表示させる表示制御部を設けることができる。

また、分割肺領域取得部を、分割肺領域として肺葉領域を取得するものとできる。

また、分割肺領域取得部を、分割肺領域として肺区域を取得するものとできる。

本発明の領域抽出方法は、胸部の３次元医用画像を取得し、その取得した３次元医用画像から気管支の構造を表す気管支構造を抽出し、その抽出した気管支構造の分岐に基づいてその気管支構造を分割し、その分割した複数の分割気管支構造に基づいて複数の分割肺領域を取得し、その複数の分割肺領域に基づいて、その分割肺領域以外の画素と各分割肺領域との距離に基づく距離画像を生成し、その生成した距離画像に基づいて、各分割肺領域の境界を含まない境界非存在領域を抽出することを特徴とする。

本発明の領域抽出プログラムは、コンピュータを、胸部の３次元医用画像を取得する３次元医用画像取得部と、３次元医用画像取得部によって取得された３次元医用画像から気管支の構造を表す気管支構造を抽出する気管支構造抽出部と、気管支構造抽出部によって抽出された気管支構造の分岐に基づいてその気管支構造を分割し、その分割した複数の分割気管支構造に基づいて複数の分割肺領域を取得する分割肺領域取得部と、複数の分割肺領域に基づいて、その分割肺領域以外の画素と各分割肺領域との距離に基づく距離画像を生成する距離画像生成部と、距離画像生成部において生成された距離画像に基づいて、各分割肺領域の境界を含まない境界非存在領域を抽出する境界非存在領域抽出部として機能させることを特徴とする。

本発明の領域抽出装置および方法並びにプログラムによれば、胸部の３次元医用画像から気管支の構造を表す気管支構造を抽出し、その抽出した気管支構造の分岐に基づいてその気管支構造を分割し、その分割した複数の分割気管支構造に基づいて複数の分割肺領域を取得し、その複数の分割肺領域に基づいて、その分割肺領域以外の画素と各分割肺領域との距離に基づく距離画像を生成し、その生成した距離画像に基づいて、各分割肺領域の境界を含まない境界非存在領域を抽出するようにしたので、葉間裂や肺区域などの境界の抽出処理の対象領域から上述した境界非存在領域および分割肺領域を除くことができるので、抽出処理の対象範囲を制限することでき、これにより高速かつ高精度な抽出処理を行うことができる。

本発明の領域抽出装置の一実施形態を用いた医用画像診断支援システムの概略構成を示すブロック図 右肺および左肺の各肺葉領域と葉間裂を模式的に示す図 本発明の領域抽出装置の一実施形態を用いた医用画像診断支援システムの作用を説明するためのフローチャート 気管支のグラフ構造へのラベリングを説明するための図 気管支構造のラベリング結果から取得された各肺葉領域を模式的に示す図 第１の距離画像の生成方法を説明するための図 第２の距離画像の１つの生成方法を説明するための図 第２の距離画像の１つの生成方法を説明するための図 第２の距離画像の１つの生成方法を説明するための図 境界非存在領域、境界存在領域および葉間裂の一例を示す図 第２の距離画像のその他の生成方法を説明するための図 第２の距離画像のその他の生成方法を説明するための図 第２の距離画像のその他の生成方法を説明するための図 第２の距離画像のその他の生成方法を説明するための図 右肺および左肺の各肺区域を模式的に示す図

以下、本発明の領域抽出装置および方法並びにプログラムの第１の実施形態を用いた医用画像診断支援システムについて、図面を参照しながら詳細に説明する。図１は、本実施形態の医用画像診断支援システムの概略構成を示すブロック図である。本実施形態の医用画像診断支援システムは、被検者の胸部の３次元医用画像から肺領域を抽出し、図２に示すような肺領域における葉間裂を高精度かつ高速に抽出して表示するものである。

本実施形態の医用画像診断支援システムは、図１に示すように、医用画像表示装置１と、３次元医用画像保管サーバ２と、ディスプレイ３と、入力装置４とを備えている。

医用画像表示装置１は、コンピュータに本実施形態の領域抽出プログラムをインストールすることによって構成されたものである。医用画像表示装置１は、中央処理装置（ＣＰＵ）および半導体メモリや、上述した領域抽出プログラムがインストールされたハードディスクやＳＳＤ(Solid State Drive)等のストレージデバイスを備えており、これらのハードウェアによって、図１に示すような３次元医用画像取得部１０、気管支構造抽出部１１、分割肺領域取得部１２、距離画像生成部１３、境界非存在領域抽出部１４、境界存在領域抽出部１５、境界抽出部１６および表示制御部１７が構成されている。そして、ハードディスクにインストールされた領域抽出プログラムが中央処理装置によって実行されることによって上記各部がそれぞれ動作する。

３次元医用画像取得部１０は、手術前または検査前などに予め撮影された胸部の３次元医用画像５を取得するものである。３次元医用画像５としては、たとえばＣＴ装置やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置などから出力されたスライスデータから再構成されたボリュームデータや、ＭＳ（Multi Slice）ＣＴ装置やコーンビームＣＴ装置から出力されたボリュームデータなどがある。３次元医用画像５は、３次元医用画像保管サーバ２に被検者の識別情報とともに予め保管されており、３次元医用画像取得部１０は、入力装置４において入力された被検者の識別情報に対応する３次元医用画像５を３次元医用画像保管サーバ２から読み出すものである。

気管支構造抽出部１１は、３次元医用画像取得部１０によって取得された胸部の３次元医用画像５から気管支構造を抽出するものである。具体的には、気管支構造抽出部１１は、入力された３次元医用画像５に含まれる気管支領域のグラフ構造を気管支構造として抽出するものである。以下、このグラフ構造の抽出方法の一例を説明する。

３次元医用画像５に含まれる気管支は、気管支の内部の画素は空気領域に相当するため低い画素値を示す領域として表れるが、気管支壁は比較的高い画素値を示す円柱あるいは線状の構造物であると考えられる。そこで、各画素ごとに画素値の分布に基づく形状の構造解析を行なって気管支を抽出する。

気管支は多段階に分岐し末端に近づくほど気管支の径は小さくなっていく。異なるサイズの気管支（管状構造物）を検出することができるように、予め、三次元医用画像を多重解像度変換したガウシアンピラミッド画像、つまり異なる解像度の複数の三次元医用画像を生成し、その生成したガウシアンピラミッドの各画像ごとに検出アルゴリズムを走査することで異なるサイズの管状構造物を検出する。

まず、各解像度の三次元画像の各画素のヘッセ行列を算出し、ヘッセ行列の固有値の大小関係から管状構造物内の画素であるかを判定する。ヘッセ行列は、各軸（三次元画像のｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）方向における濃度値の２階の偏微分係数を要素とする行列であり、下式のように３×３行列となる。

任意の画素におけるヘッセ行列の固有値をλ１、λ２、λ３としたとき、固有値のうち２つの固有値が大きく、１つの固有値が０に近い場合、例えば、λ３、λ２≫λ１、λ１≒０を満たすとき、その画素は管状構造物であることが知られている。また、ヘッセ行列の最小の固有値（λ１≒０）に対応する固有ベクトルが管状構造物の主軸方向に一致する。

気管支はグラフ構造で表すことができるが、このようにして抽出された管状構造物は、腫瘍などの影響により、全ての管状構造物が繋がった１つのグラフ構造として検出されるとは限らない。そこで、三次元画像全体の判別が終了後、検出された管状構造物が一定の距離内にあり、かつ抽出された二つの管状構造物上の任意の点を結ぶ基本線の向きと各管状構造物の主軸方向とが成す角が一定角度以内であるかについて評価することにより、複数の管状構造物が接続されるものであるか否かを判定して抽出された管状構造物の接続関係を再構築する。この再構築により、気管支のグラフ構造の抽出が完了する（詳細は、特開２０１０-２２０７４２号公報などを参照）。

そして、抽出したグラフ構造を、開始点・端点・分岐点・辺に分類し、開始点・端点・分岐点を辺で連結することによって、気管支を表すグラフ構造を得ることができる。なお、グラフ構造の生成方法としては、上述した方法に限らず、その他の方法を採用するようにしてもよい。

気管支構造の分岐とは、管状構造物上の位置において、上述したグラフ構造の分岐点と分類された位置のことを言う。また、気管支構造物の分岐は、肺を複数の領域に分割した場合における各領域の境界面上に位置するものである。

分割肺領域取得部１２は、気管支構造抽出部１１によって抽出された気管支領域のグラフ構造の分岐に基づいて、そのグラフ構造を分割し、その分割した複数の分割グラフ構造に基づいて複数の分割肺領域を取得するものである。具体的には、分割肺領域取得部１２は、まず、気管支領域のグラフ構造の分岐に基づいて、このグラフ構造に対して解剖学的なラベリングを行う。このラベリングは、気管支の支配領域に基づいて行われる処理であり、このラベリングによって区分けされた気管支の各支配領域は、それぞれ肺における肺葉領域（右上葉領域、右中葉領域、右下葉領域、左上葉領域および左下葉領域）に対応するものとなる。これは、気管支構造の分岐が、分割された各領域の境界面上に位置することを意味している。

なお、気管支ラベリングについては、既に公知な技術であるため詳細な説明を省略するが、たとえば「Pechin Lo et al. “A Bottom-up approach for labeling of human airway trees”, Fourth INTERNATIONAL WORKSHOP ON PULMONARY IMAGE ANALYSIS, P23-P34」や、「Jaesung LEE et al. “Bronchial Segment Matching in Low-dose Lung CT Scan Pairs”, Medical Imaging 2009: Computer-Aided Diagnosis, Proceeding of SPIE Vol. 7260, 72600A1-72600A8」などの技術を用いることができる。

なお、本実施形態においては、上述したように気管支構造抽出部１１において気管支領域のグラフ構造を抽出し、そのグラフ構造の分岐に基づいてラベリングを行うようにしたが、これに限らず、たとえば気管支構造抽出部１１において気管支自体の気管支領域を抽出し、その気管支領域の分岐に基づいてラベリングを行うようにしてもよい。

そして、分割肺領域取得部１２は、気管支ラベリング結果に基づいて、肺葉領域（右上葉領域、右中葉領域、右下葉領域、左上葉領域および左下葉領域）を分割肺領域として取得するものである。各肺葉領域は、たとえば同じラベルの付された気管支のグラフ構造（分割気管支構造）に対してQuickhullアルゴリズムを適用して凸領域を取得することによって取得することができる。

距離画像生成部１３は、分割肺領域取得部１２において取得された複数の肺葉領域に基づいて、肺全体の領域内における肺葉領域以外の画素と各肺葉領域との距離に基づく距離画像を生成するものである。なお、距離画像の生成方法については、後で詳述する。

境界非存在領域抽出部１４は、距離画像生成部１３において生成された距離画像に基づいて、各肺葉領域の境界を含まない境界非存在領域を抽出するものである。境界非存在領域とは、本実施形態においては上述した葉間裂が明らかに存在しない領域である。境界非存在領域の抽出方法についても、後で詳述する。

境界存在領域抽出部１５は、境界非存在領域抽出部１４において抽出された境界非存在領域と分割肺領域取得部１２において取得された各肺葉領域と合わせた領域以外の領域を境界存在領域として抽出するものである。

境界抽出部１６は、境界存在領域抽出部１５において抽出された境界存在領域に対して境界抽出処理を施して葉間裂を抽出するものである。なお、葉間裂を抽出する方法としては、既に公知の手法を採用することができ、たとえば特開２００８−１４２４８１号公報に記載の方法を用いることができる。

表示制御部１７は、３次元医用画像取得部１０において取得された胸部の３次元医用画像５や、分割肺領域取得部１２において取得された各肺葉領域や、境界非存在領域抽出部１４において抽出された境界非存在領域や、境界存在領域抽出部１５において抽出された境界存在領域や、境界抽出部１６において抽出された葉間裂などをディスプレイ３に表示させるものである。

次に、本実施形態の医用画像診断支援システムの作用について、図３に示すフローチャートを参照しながら説明する。

まず、ユーザによって入力装置４を用いて被検者の識別情報が入力され、３次元医用画像取得部１０は、その入力された識別情報に対応する胸部の３次元医用画像５を３次元医用画像保管サーバ２から読み出して取得する（Ｓ１０）。

３次元医用画像取得部１０によって取得された胸部の３次元医用画像５は気管支構造抽出部１１に出力され、気管支構造抽出部１１は、入力された３次元医用画像５に含まれる気管支領域のグラフ構造を生成する（Ｓ１２）。

気管支構造抽出部１１において生成されたグラフ構造は分割肺領域取得部１２に出力され、分割肺領域取得部１２は、入力された気管支領域のグラフ構造の分岐に基づいて、このグラフ構造に対して解剖学的なラベリングを行う。図４は、気管支領域のグラフ構造に対してラベリングをした結果の一例を示しており、右肺の気管支領域のグラフ構造については、領域Ｌ_Ａ、領域Ｌ_Ｂおよび領域Ｌ_Ｃの各領域内のグラフ構造に対してそれぞれ異なるラベルが付加され、左肺の気管支領域のグラフ構造については、領域Ｌ_Ｄおよび領域Ｌ_Ｅの各領域内のグラフ構造に対してそれぞれ異なるラベルが付加されている。

次いで、分割肺領域取得部１２は、図４に示すような気管支ラベリング結果に基づいて、肺葉領域（右上葉領域、右中葉領域、右下葉領域、左上葉領域および左下葉領域）を分割肺領域として取得する（Ｓ１４）。図５は、分割肺領域取得部１２において取得された右上葉領域Ｒ_Ａ、右中葉領域Ｒ_Ｂ、右下葉領域Ｒ_Ｃ、左上葉領域Ｒ_Ｄおよび左下葉領域Ｒ_Ｅの一例を示すものである。

次に、距離画像生成部１３は、右肺について、上述した右上葉領域Ｒ_Ａ、右中葉領域Ｒ_Ｂおよび右下葉領域Ｒ_Ｃに基づいて、その各肺葉領域以外の画素と各肺葉領域との距離に基づく距離画像を生成し、かつ左肺について、上述した左上葉領域Ｒ_Ｄおよび左下葉領域Ｒ_Ｅに基づいて、その各肺葉領域以外の画素と各肺葉領域との距離に基づく距離画像を生成する。以下、距離画像の生成方法について詳細に説明する。

図６は、右上葉領域Ｒ_Ａ、右中葉領域Ｒ_Ｂおよび右下葉領域Ｒ_Ｃと、右肺の全体領域Ｒとを模式的に示したものである。なお、右肺の全体領域Ｒの３次元医用画像については、３次元医用画像取得部１０において取得された胸部の３次元医用画像５から別途抽出されて距離画像生成部１３に入力されるものであり、図６に示すように、右肺の全体領域Ｒの３次元医用画像の範囲と、右上葉領域Ｒ_Ａ、右中葉領域Ｒ_Ｂおよび右下葉領域Ｒ_Ｃの３次元医用画像の範囲とは異なるものである。

そして、右肺の全体領域Ｒ内において、右上葉領域Ｒ_Ａ、右中葉領域Ｒ_Ｂおよび右下葉領域Ｒ_Ｃ以外の領域は、葉間裂が存在する領域かもしくは葉間裂が明らかに存在しない領域であるが、この葉間裂が明らかに存在しない領域を求めるために距離画像を生成する。

具体的には、まず、図６に示すように、右上葉領域Ｒ_Ａ、右中葉領域Ｒ_Ｂおよび右下葉領域Ｒ_Ｃ以外の領域の各画素Ｐと右上葉領域Ｒ_Ａとの距離Ｄ_Ａと、上記各画素Ｐと右中葉領域Ｒ_Ｂとの距離Ｄ_Ｂと、上記各画素Ｐと右下葉領域Ｒ_Ｃとの距離Ｄ_Ｃが算出される。そして、距離Ｄ_Ａ、距離Ｄ_Ｂおよび距離Ｄ_Ｃのうちの最も小さい距離が、各画素Ｐの距離の値として求められ、各画素Ｐにその距離の値を割り当てた第１の距離画像が生成される。なお、各画素Ｐと各肺葉領域との距離とは、本実施形態においては、各画素Ｐの座標値と各肺葉領域の重心位置の座標値との距離とする。ただし、必ずしもこれに限らず、各画素Ｐの座標値と各肺葉領域内の任意の点の座標値との距離であればよく、各肺葉領域内の任意の点の座標値についてはユーザによって入力装置４を用いて予め設定入力されるようにすればよい。また、各肺葉領域内の任意の点の座標値については、ユーザによって入力装置４を用いて変更可能としてもよい。

次に、図７に示すように、右肺の全体領域Ｒ内から右上葉領域Ｒ_Ａを除いた領域とし、右中葉領域Ｒ_Ｂおよび右下葉領域Ｒ_Ｃ以外の領域の各画素Ｐと右中葉領域Ｒ_Ｂとの距離Ｄ_Ｂと、上記各画素Ｐと右下葉領域Ｒ_Ｃとの距離が算出される。そして、距離Ｄ_Ｂと距離Ｄ_Ｃのうちのいずれか小さい方の距離Ｄ_Ｃが、各画素Ｐの距離の値として求められ、各画素Ｐにその距離の値を割り当てた距離画像Ａが第２の距離画像の１つとして生成される。

次に、図８に示すように、右肺の全体領域Ｒ内から右下葉領域Ｒ_Ｃを除いた領域とし、右上葉領域Ｒ_Ａおよび右中葉領域Ｒ_Ｂ以外の領域の各画素Ｐと右上葉領域Ｒ_Ａとの距離Ｄ_Ａと、上記各画素Ｐと右中葉領域Ｒ_Ｂとの距離Ｄ_Ｂが算出される。そして、距離Ｄ_Ａと距離Ｄ_Ｂのうちのいずれか小さい方の距離が、各画素Ｐの距離の値として求められ、各画素Ｐにその距離の値を割り当てた距離画像Ｃが第２の距離画像の１つとして生成される。

次に、図９に示すように、右肺の全体領域Ｒ内から右中葉領域Ｒ_Ｂを除いた領域とし、右上葉領域Ｒ_Ａおよび右下葉領域Ｒ_Ｃ以外の領域の各画素Ｐと右上葉領域Ｒ_Ａとの距離Ｄ_Ａと、上記各画素Ｐと右下葉領域Ｒ_Ｃとの距離Ｄ_Ｃが算出される。そして、距離Ｄ_Ａと距離Ｄ_Ｃのうちのいずれか小さい方の距離が、各画素Ｐの距離の値として求められ、各画素Ｐにその距離の値を割り当てた距離画像Ｂが第２の距離画像の１つとして生成される。

上記のようにして全ての肺葉領域と画素Ｐとの距離に基づいて第１の距離画像が生成され、かつ全ての肺葉領域のうちのいずれか１つを除いた肺葉領域と画素Ｐとの距離に基づいて、第２の距離画像として３つの距離画像Ａ，Ｂ，Ｃが生成される。そして、距離画像生成部１３において生成された第１の距離画像と、第２の距離画像としての距離画像Ａ，Ｂ，Ｃは境界非存在領域抽出部１４に出力される。

そして、境界非存在領域抽出部１４は、入力された第１の距離画像と、距離画像Ａ，Ｂ，Ｃとに基づいて、葉間裂が明らかに存在しない境界非存在領域を抽出する（Ｓ１８）。

具体的には、まず、第１の距離画像と距離画像Ａとの差分が算出され、その差分が予め設定された閾値以上である画素が求められ、その画素の群が、図１０に示すような境界非存在領域ＮＢ_Ａとして抽出される。

次に、第１の距離画像と距離画像Ｂとの差分が算出され、その差分が予め設定された閾値以上である画素が求められ、その画素の群が、図１０に示すような境界非存在領域ＮＢ_Ｂとして抽出される。

さらに、第１の距離画像と距離画像Ｃとの差分が算出され、その差分が予め設定された閾値以上である画素が求められ、その画素の群が、図１０に示すような境界非存在領域ＮＢ_Ｃとして抽出される。

境界非存在領域抽出部１４は、上述したようにして境界非存在領域ＮＢ_Ａ、境界非存在領域ＮＢ_Ｂ、境界非存在領域ＮＢ_Ｃを抽出し、これらを境界存在領域抽出部１５に出力する。

そして、境界存在領域抽出部１５は、入力された境界非存在領域ＮＢ_Ａ、ＮＢ_Ｂ、ＮＢ_Ｃと、右上葉領域Ｒ_Ａ、右中葉領域Ｒ_Ｂおよび右下葉領域Ｒ_Ｃと合わせた領域以外の領域を境界存在領域ＢＲとして抽出する（Ｓ２０）。境界存在領域抽出部１５において抽出された境界存在領域ＢＲは、境界抽出部１６に出力される。

境界抽出部１６は、入力された境界存在領域ＢＲに対して境界抽出処理を施して、図１０に示すような葉間裂ＢＬを抽出し、その葉間裂の情報を表示制御部１７に出力する。

そして、表示制御部１７は、入力された葉間裂の情報に基づいて、ディスプレイ３に葉間裂を表示させる（Ｓ２４）。なお、このとき葉間裂は、右肺の全体領域Ｒの３次元医用画像上に重ねて表示される。また、このとき各肺葉領域Ｒ_Ａ、Ｒ_Ｂ、Ｒ_Ｃも重ねて表示するようにしてもよい。

なお、上記説明では、右肺の葉間裂を抽出する方法について説明したが、左肺についても同様の処理によって葉間裂を抽出することができる。

具体的には、まず、左上葉領域Ｒ_Ｄおよび左下葉領域Ｒ_Ｅ以外の領域の各画素Ｐと左上葉領域Ｒ_Ｄとの距離Ｄ_Ｄと、上記各画素Ｐと左下葉領域Ｒ_Ｅとの距離Ｄ_Ｅとが算出される。そして、距離Ｄ_Ｄおよび距離Ｄ_Ｅのうちの小さい方の距離が、各画素Ｐの距離の値として求められ、各画素Ｐにその距離の値を割り当てた第１の距離画像が生成される。

次に、左肺の全体領域Ｌ内から左上葉領域Ｒ_Ｄを除いた領域とし、左下葉領域Ｒ_Ｅ以外の領域の各画素Ｐと左下葉領域Ｒ_Ｅとの距離Ｄ_Ｅを算出する。そして、各画素Ｐにその距離Ｄ_Ｅの値を割り当てた距離画像Ｅが第２の距離画像の１つとして生成される。

次に、左肺の全体領域Ｌ内から左下葉領域Ｒ_Ｅを除いた領域とし、左下葉領域Ｒ_Ｄ以外の領域の各画素Ｐと左下葉領域Ｒ_Ｄとの距離Ｄ_Ｄを算出する。そして、各画素Ｐにその距離Ｄ_Ｄの値を割り当てた距離画像Ｄが第２の距離画像の１つとして生成される。

上記のようにして全ての肺葉領域と画素Ｐとの距離に基づいて第１の距離画像が生成され、かつ全ての肺葉領域のうちのいずれか１つを除いた肺葉領域と画素Ｐとの距離に基づいて、第２の距離画像として２つの距離画像Ｃ，Ｄが生成される。

そして、境界非存在領域抽出部１４において、第１の距離画像と距離画像Ｃとの差分が算出され、その差分が予め設定された閾値以上である画素が求められ、その画素の群が境界非存在領域ＮＢ_Ｃとして抽出される。

次に、第１の距離画像と距離画像Ｄとの差分が算出され、その差分が予め設定された閾値以上である画素が求められ、その画素の群が境界非存在領域ＮＢ_Ｄとして抽出される。

そして、境界存在領域抽出部１５において、境界非存在領域ＮＢ_Ｃ、ＮＢ_Ｄと、左上葉領域Ｒ_Ｄおよび左下葉領域Ｒ_Ｅと合わせた領域以外の領域が境界存在領域ＢＲとして抽出される。

そして、境界抽出部１６において、境界存在領域ＢＲに対して境界抽出処理が施され、左肺における葉間裂ＢＬが抽出され、その葉間裂が表示制御部１７によってディスプレイ３に表示される。

上記実施形態の医用画像診断支援システムによれば、胸部の３次元医用画像から気管支構造を抽出し、その抽出した気管支構造の分岐に基づいてその気管支構造を分割し、その分割した複数の分割気管支構造に基づいて複数の肺葉領域を取得し、その複数の肺葉領域に基づいて、その肺葉領域以外の画素と各肺葉領域との距離に基づく距離画像を生成し、その生成した距離画像に基づいて、葉間裂を含まない境界非存在領域を抽出するようにしたので、葉間裂の抽出処理の対象領域から上述した境界非存在領域および肺葉領域を除くことができるので、抽出処理の対象範囲を制限することでき、これにより高速かつ高精度な葉間裂の抽出処理を行うことができる。

次に、本発明の第２の実施形態を用いた医用画像診断支援システムについて説明する。第２の実施形態の医用画像診断支援システムは、上述した第１の実施形態の医用画像診断支援システムとは、第２の距離画像Ａ，Ｂ，Ｃの生成方法が異なる。その他の作用は同じであるので、ここでは、第２の実施形態における第２の距離画像Ａ，Ｂ，Ｃの生成方法について主に説明する。

第２の実施形態における距離画像生成部１３は、第１の距離画像を生成する点では上述した第１の実施形態と同様であるが、上述したように第２の距離画像Ａ，Ｂ，Ｃの生成方法が異なる。

具体的には、第２の実施形態の距離画像生成部１３は、まず、図１１に示すように、右肺の全体領域Ｒ内の３つの肺葉領域のうちの右上葉領域Ｒ_Ａのみを残した領域とし、右上葉領域Ｒ_Ａ以外の領域の各画素Ｐと右上葉領域Ｒ_Ａとの距離Ｄ_Ａを算出する。そして、各画素Ｐにその距離Ｄ_Ａの値を割り当てた距離画像Ａ’を第３の距離画像の１つとして生成する。

次に、図１２に示すように、右肺の全体領域Ｒ内の３つの肺葉領域のうちの右中葉領域Ｒ_Ｂのみを残した領域とし、右中葉領域Ｒ_Ｂ以外の領域の各画素Ｐと右中葉領域Ｒ_Ｂとの距離Ｄ_Ｂを算出する。そして、各画素Ｐにその距離Ｄ_Ｂの値を割り当てた距離画像Ｂ’を第３の距離画像の１つとして生成する。

さらに、図１３に示すように、右肺の全体領域Ｒ内の３つの肺葉領域のうちの右下葉領域Ｒ_Ｃのみを残した領域とし、右下葉領域Ｒ_Ｃ以外の領域の各画素Ｐと右下葉領域Ｒ_Ｃとの距離Ｄ_Ｃを算出する。そして、各画素Ｐにその距離Ｄ_Ｃの値を割り当てた距離画像Ｃ’を第３の距離画像の１つとして生成する。

次に、図１１において取得された距離画像Ａ’と図１２において取得された距離画像Ｂ’の対応する各画素の距離の値を比較し、２つの距離のうちの小さい方の距離をその画素Ｐの距離の値とすることによって、上述した第１の実施形態における第２の距離画像としての距離画像Ｃを生成する。

また、図１２において取得された距離画像Ｂ’と図１３において取得された距離画像Ｃ’の対応する各画素の距離の値を比較し、２つの距離のうちの小さい方の距離をその画素Ｐの距離の値とすることによって、上述した第１の実施形態における第２の距離画像としての距離画像Ａを生成する。

また、図１１において取得された距離画像Ａ’と図１３において取得された距離画像Ｃ’の対応する各画素の距離の値を比較し、２つの距離のうちの小さい方の距離をその画素Ｐの距離の値とすることによって、上述した第１の実施形態における第２の距離画像としての距離画像Ｂを生成する。

第２の実施形態においては、上述したようにして第２の距離画像としての距離画像Ａ，Ｂ，Ｃを生成する。

なお、上記説明では、右肺についての第２の距離画像の生成方法について説明したが、左肺については、上記第１の実施形態の第２の距離画像の生成方法と同様となる。

その他の作用については、第１の実施形態の医用画像診断支援システムと同様である。

次に、本発明の第３の実施形態を用いた医用画像診断支援システムについて説明する。第３の実施形態の医用画像診断支援システムも、上述した第１の実施形態の医用画像診断支援システムとは、第２の距離画像Ａ，Ｂ，Ｃの生成方法が異なる。その他の作用は同じであるので、ここでは、第３の実施形態における第２の距離画像Ａ，Ｂ，Ｃの生成方法について主に説明する。

第３の実施形態における距離画像生成部１３は、第１の距離画像を生成する点では上述した第１の実施形態と同様であるが、上述したように第２の距離画像Ａ，Ｂ，Ｃの生成方法が異なる。

具体的には、右肺の全体領域Ｒ内における右上葉領域Ｒ_Ａ、右中葉領域Ｒ_Ｂおよび右下葉領域Ｒ_Ｃに対してそれぞれ異なるラベルを付加する。たとえば右上葉領域Ｒ_Ａ内の画素にはラベルＬＢ_Ａを付加し、右中葉領域Ｒ_Ｂ内の画素にはラベルＬＢ_Ｂを付加し、右下葉領域Ｒ_Ｃ内の画素にはラベルＬＢ_Ｃを付加する。そして、右上葉領域Ｒ_Ａ、右中葉領域Ｒ_Ｂおよび右下葉領域Ｒ_Ｃ以外の領域の各画素Ｐについて、それぞれ右上葉領域Ｒ_Ａとの距離Ｄ_Ａ、右中葉領域Ｒ_Ｂとの距離Ｄ_Ｂ、右下葉領域Ｒ_Ｃとの距離Ｄ_Ｃを算出し、各画素Ｐがこれらの距離（Ｄ_Ａ，Ｄ_Ｂ，Ｄ_Ｃ）を有する距離画像を第３の距離画像として生成する。

そして、この第３の距離画像の各画素Ｐについて、まず、距離Ｄ_Ａと距離Ｄ_Ｂとを比較して小さい方の距離の値を取得し、その距離の値を画素Ｐに割り当てることによって、第２の距離画像の１つである距離画像Ｃを生成する。次に、各画素Ｐについて、距離Ｄ_Ｂと距離Ｄ_Ｃとを比較して小さい方の距離の値を取得し、その距離の値を画素Ｐに割り当てることによって、第２の距離画像の１つである距離画像Ａを生成する。さらに、各画素Ｐについて、距離Ｄ_Ａと距離Ｄ_Ｃとを比較して小さい方の距離の値を取得し、その距離の値を画素Ｐに割り当てることによって、第２の距離画像の１つである距離画像Ｂを生成する。

上述したようにして第１の実施形態と同様の距離画像Ａ，Ｂ，Ｃを生成することができる。第３の実施形態によれば、第２の実施形態のように３枚の第３の距離画像を生成する必要がなく、一回の処理で上述した第３の距離画像を生成することができるので、第２の実施形態と比較すると処理時間を短縮することができる。

なお、上記説明では、右肺についての第２の距離画像の生成方法について説明したが、左肺についても、同様の処理によって第２の距離画像を生成することができる。

具体的には、左肺の全体領域Ｌ内における左上葉領域Ｒ_Ｄおよび左下葉領域Ｒ_Ｅに対してそれぞれ異なるラベルを付加する。たとえば左上葉領域Ｒ_Ｄ内の画素にはラベルＬＢ_Ｄを付加し、左下葉領域Ｒ_Ｅ内の画素にはラベルＬＢ_Ｅを付加する。そして、左上葉領域Ｒ_Ｄおよび左下葉領域Ｒ_Ｅ以外の領域の各画素Ｐについて、それぞれ左上葉領域Ｒ_Ｄとの距離Ｄ_Ｄ、左下葉領域Ｒ_Ｅとの距離Ｄ_Ｅを算出する。

そして、各画素Ｐに対して距離Ｄ_Ｄの値を割り当てることによって、第２の距離画像の１つである距離画像Ｄを生成することができ、各画素に対して距離Ｄ_Ｅの値を割り当てることによって、第２の距離画像の１つである距離画像Ｅを生成することができる。

その他の作用については、第１の実施形態の医用画像診断支援システムと同様である。

また、上記第１〜第３の実施形態においては、気管支構造から各肺葉領域（右上葉領域、右中葉領域、右下葉領域、左上葉領域および左下葉領域）を取得し、その各肺葉領域に基づいて第１および第２の距離画像を生成し、その第１および第２の距離画像に基づいて境界非存在領域および境界存在領域を求め、その境界存在領域から葉間裂を抽出するようにしたが、本発明は、これに限らず、図１５に示すような肺区域の境界を抽出する処理にも適用可能である。図１５は、肺を前から見た場合の肺区域と、肺を後ろから見た場合の肺区域とを示している。図１５に示すように、右肺は、領域１〜１０の１０個の肺区域に分けられ、左肺は、領域１＋２，３〜６，８〜１０の８個の肺区域に分けられる。

そして、具体的には、気管支構造のラベリング結果に基づいて、分割肺領域として各肺区域を取得し、その各肺区域に基づいて第１および第２の距離画像を生成し、その第１および第２の距離画像に基づいて境界非存在領域および境界存在領域を求め、その境界存在領域から肺区域の境界を抽出するようにすればよい。なお、第１および第２の距離画像の生成方法については、上述した第１〜第３の実施形態と同様であり、上述した第１〜第３の実施形態の第１および第２の距離画像の生成方法における各肺葉領域を、上述した肺区域に置き換えればよい。

１ 医用画像表示装置
２ ３次元医用画像保管サーバ
３ ディスプレイ
４ 入力装置
１０ ３次元医用画像取得部
１１ 気管支構造抽出部
１２ 分割肺領域取得部
１３ 距離画像生成部
１４ 境界非存在領域抽出部
１５ 境界存在領域抽出部
１６ 境界抽出部
１７ 表示制御部

Claims (11)

1. 胸部の３次元医用画像を取得する３次元医用画像取得部と、
   該３次元医用画像取得部によって取得された３次元医用画像から気管支の構造を表す気管支構造を抽出する気管支構造抽出部と、
   気管支構造抽出部によって抽出された気管支構造の分岐に基づいて該気管支構造を分割し、該分割した複数の分割気管支構造に基づいて複数の分割肺領域を取得する分割肺領域取得部と、
   該複数の分割肺領域に基づいて、該分割肺領域以外の画素と前記各分割肺領域との距離に基づく距離画像を生成する距離画像生成部と、
   該距離画像生成部において生成された距離画像に基づいて、前記各分割肺領域の境界を含まない境界非存在領域を抽出する境界非存在領域抽出部とを備えたことを特徴とする領域抽出装置。
2. 前記距離画像生成部が、全ての前記分割肺領域と該全ての分割肺領域以外の画素との距離に基づいて第１の距離画像を生成し、かつ全ての前記分割肺領域のうちのいずれか１つを除いた分割肺領域と該分割肺領域以外の画素との距離に基づいて第２の距離画像を生成するものであり、
   前記境界非存在領域抽出部が、前記第１の距離画像と前記第２の距離画像とに基づいて、前記境界非存在領域を抽出するものであることを特徴とする請求項１記載の領域抽出装置。
3. 前記距離画像生成部が、全ての前記分割肺領域のうちのいずれか１つの分割肺領域を残し、該１つの分割肺領域と該１つの分割肺領域以外の画素との距離に基づいて第３の距離画像を前記分割肺領域の数だけ生成し、
   該生成した第３の距離画像に基づいて前記第２の距離画像を生成するものであることを特徴とする請求項２記載の領域抽出装置。
4. 前記距離画像生成部が、全ての前記分割肺領域に対して互いに異なるラベルをそれぞれ付加し、該ラベルが付加された各分割肺領域と該各分割肺領域以外の画素との距離を算出し、前記各画素に対して前記各分割肺領域との距離を割り当てた第３の距離画像を生成し、該生成した第３の距離画像に基づいて前記第２の距離画像を生成するものであることを特徴とする請求項２記載の領域抽出装置。
5. 前記境界非存在領域と前記分割肺領域と合わせた領域以外の領域を境界存在領域として抽出する境界存在領域抽出部を備えたことを特徴とする請求項１から４いずれか１項記載の領域抽出装置。
6. 前記境界存在領域に対して境界抽出処理を施す境界抽出処理部を備えたことを特徴とする請求項５記載の領域抽出装置。
7. 前記境界抽出処理部において抽出された境界を表示させる表示制御部を備えたことを特徴とする請求項６記載の領域抽出装置。
8. 前記分割肺領域取得部が、前記分割肺領域として肺葉領域を取得するものであることを特徴とする請求項１から７いずれか１項記載の領域抽出装置。
9. 前記分割肺領域取得部が、前記分割肺領域として肺区域を取得するものであることを特徴とする請求項１から７いずれか１項記載の領域抽出装置。
10. 胸部の３次元医用画像を取得し、
    該取得した３次元医用画像から気管支の構造を表す気管支構造を抽出し、
    該抽出した気管支構造の分岐に基づいて該気管支構造を分割し、該分割した複数の分割気管支構造に基づいて複数の分割肺領域を取得し、
    該複数の分割肺領域に基づいて、該分割肺領域以外の画素と前記各分割肺領域との距離に基づく距離画像を生成し、
    該生成した距離画像に基づいて、前記各分割肺領域の境界を含まない境界非存在領域を抽出することを特徴とする領域抽出方法。
11. コンピュータを、
    胸部の３次元医用画像を取得する３次元医用画像取得部と、
    該３次元医用画像取得部によって取得された３次元医用画像から気管支の構造を表す気管支構造を抽出する気管支構造抽出部と、
    気管支構造抽出部によって抽出された気管支構造の分岐に基づいて該気管支構造を分割し、該分割した複数の分割気管支構造に基づいて複数の分割肺領域を取得する分割肺領域取得部と、
    該複数の分割肺領域に基づいて、該分割肺領域以外の画素と前記各分割肺領域との距離に基づく距離画像を生成する距離画像生成部と、
    該距離画像生成部において生成された距離画像に基づいて、前記各分割肺領域の境界を含まない境界非存在領域を抽出する境界非存在領域抽出部として機能させるための領域抽出プログラム。