JP2015039578A - 画像処理方法および装置並びにプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
Tomography)、超音波装置(US:Ultra Sound)などが知られている。これらの撮像装置には、その撮像モダリティ(modality)ごとにそれぞれ長所/短所が存在し、ある特定の撮像モダリティによる画像だけでは診断における精度が不足する場合がある。このため、近年、特定の撮像モダリティによる画像だけでなく、複数の異なる撮像モダリティによる画像を用いて診断することで、診断精度の向上を図る試みが盛んに行われている。
3次元画像である第一医用画像及び第二医用画像の位置合せを行う画像処理方法であって、
前記第一医用画像における第一血管画像及び前記第二医用画像における第二血管画像を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程により抽出された前記第一血管画像及び第二血管画像それぞれについて、互いに近接または結合する複数の血管部分によって構成される血管部分構造体を1つ以上検出する検出工程と、
前記第一血管画像における血管部分構造体と前記第二血管画像における血管部分構造体とによる複数の組合せの各々について、血管部分構造体同士のずれが小さくなるように、前記第一血管画像及び第二血管画像のうち少なくとも一方に座標変換を行い、前記第一血管画像及び第二血管画像の間において、前記血管部分構造体を含む所定領域における類似度を算出する演算工程と、
前記類似度が最も高い座標変換を用いて、前記位置合せのための座標変換を行う変換工程とを備えた画像処理方法を提供する。
3次元画像である第一医用画像及び第二医用画像の位置合せを行う画像処理装置であって、
前記第一医用画像における第一血管画像及び前記第二医用画像における第二血管画像を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された第一血管画像及び第二血管画像それぞれについて、互いに近接または結合する複数の血管部分によって構成される血管部分構造体を1つ以上検出する検出手段と、
前記第一血管画像における血管部分構造体と前記第二血管画像における血管部分構造体とによる複数の組合せの各々について、血管部分構造体間のずれが小さくなるように、前記第一血管画像及び第二血管画像のうち少なくとも一方に座標変換を行い、前記第一血管画像及び第二血管画像の間において、前記血管部分構造体を含む所定領域における類似度を算出する演算手段と、
前記類似度が最も高い座標変換を用いて、前記位置合せのための座標変換を行う変換手段とを備えた画像処理装置を提供する。
前記複数の組合せが、前記第一血管画像における複数の血管部分構造体と、前記第二血管画像における複数の血管部分構造体との組合せである、上記第2の観点の画像処理装置を提供する。
前記複数の組合せが、選択された前記第一血管画像における単一の血管部分構造体と、前記第二血管画像における複数の血管部分構造体との組合せである、上記第2の観点の画像処理装置を提供する。
前記血管部分構造体が、血管分岐点と、該血管分岐点から枝分かれする二本の血管部分とを含む、上記第2の観点から第4の観点のいずれか一つの画像処理装置をする。
前記演算手段が、前記血管分岐点同士が重なり、かつ、前記二本の血管部分に近似する二直線を含む平面同士が重なるように、前記座標変換を行う、上記第5の観点の画像処理装置を提供する。
前記血管部分構造体が、第一血管分岐点と、該第一血管分岐点から伸びる一本の第一血管部分と、前記第一血管分岐点とは異なる第二血管分岐点と、該第二血管分岐点から伸びる一本の第二血管部分とを含む、上記第2の観点から第4の観点のいずれか一つ観点の画像処理装置を提供する。
前記演算手段が、前記第一血管分岐点、前記第二血管分岐点、または、前記第一血管部分及び第二血管部分に近似する二直線を最短距離で結ぶ線分の中点である所定の点同士が重なり、かつ、該二直線により規定される平面同士が重なるように、前記座標変換を行う、上記第7の観点の画像処理装置を提供する。
前記血管部分構造体が、血管分岐を構成する血管部分とは異なる二本の血管部分を含む、上記第2の観点から第4の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。
前記演算手段が、前記二本の血管部分に近似する二直線を最短距離で結ぶ線分の中点同士が重なり、かつ、該二直線により規定される平面同士が重なるように、前記座標変換を行う、上記第9の観点の画像処理装置を提供する。
前記座標変換が行われた前記第一医用画像及び第二医用画像における画素値に係る特徴量に基づいて、該第一医用画像及び第二医用画像の少なくとも一方の座標変換を行って前記位置合せの調整を行う調整手段をさらに備えた、上記第2の観点から第10の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。
前記位置合せの調整が行われた前記第一医用画像及び第二医用画像の各々における対応断面像を生成する生成手段と、
前記第一医用画像及び第二医用画像の各々における対応断面像を出力する出力手段とをさらに備えた、上記第2の観点から第11の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。
前記検出手段が、前記第一血管画像及び第二血管画像において、最も太い血管部分側から追跡することにより、前記血管部分構造体を検出する、上記第2の観点から第12の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。
前記第一医用画像及び第二医用画像が、撮像モダリティが互いに異なる画像である、上記第2の観点から第13の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。
前記第一医用画像及び第二医用画像の一方が、超音波診断装置による画像である、上記第14の観点の画像処理装置を提供する。
前記第一医用画像及び第二医用画像が、肝臓を含む画像である、上記第2の観点から第15の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。
前記第一血管画像及び第二血管画像が、門脈または肝静脈に対応する画像である、上記第16の観点の画像処理装置を提供する。
前記抽出手段が、前記第一血管画像及び第二血管画像を、二値化画像として抽出する、上記第2の観点から第17の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。
前記検出手段が、前記複数の血管部分を細線化した後に、前記血管部分構造体を検出する、上記第2の観点から第18の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。
コンピュータ(computer)を、上記第2の観点から第19の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置として機能させるためのプログラム(program)を提供する。
図1は、本実施形態に係る画像処理装置1の構成を概略的に示す機能ブロック(block)図である。なお、画像処理装置1は、例えば、コンピュータに所定のプログラムを実行させることにより実現させることができる。
F: A review of vessel extraction technique and algorithms, ACM Computer Surveys
(CSUR), 36(2), 81-121, 2004.に記載されている手法を用いる。以下、MR画像GMRにおける血管画像をMR血管画像VMRといい、US画像GUSにおける血管画像をUS血管画像VUSという。本例では、血管画像として、肝臓の門脈または肝静脈を表す画像を抽出する。また、血管画像は、二値化画像として抽出する。なお、MR血管画像VMR及びUS血管画像VUSは、発明における第一血管画像及び第二血管画像の一例である。図3(a)に、血管画像の一例として、MR血管画像VMRのサンプル(sample)を示す。
Building skeleton models via 3-D medial surface/axis thinning algorithms.
Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 56(6):462-478, 1994 に記載されている手法を用いる。図3(b)に、血管樹骨の一例として、MR血管樹骨TRMRのサンプルを示す。図3(b)において、各血管部分に付された番号は、タグ(tag)番号である。
W=U×V′=[wx wy wz]
V=(U×V′)×U=[vx vy vz]
そして、上記したマッチング評価処理を、MR血管分岐とUS血管分岐との組合せの数、すなわちm×nの数だけ行う。ただし、MR血管分岐のどちらの血管部分とUS血管分岐のどちらの血管部分とが共通の同じ血管となる可能性があるのかは、マッチング評価を行うまで不明である。そのため、実際には、MR血管分岐とUS血管分岐との組合せごとに、MR血管分岐またはUS血管分岐のいずれかに対して、血管分岐を形成する二本の血管部分の一方と他方とを位置的に入れ換えた場合についても、マッチング評価を行う必要がある。したがって、厳密には、上記マッチング評価処理は、m×n×2の数だけ行うことになる。
Proceeding of SPIE Vol.7261, 72610G-1, 2009 に記載されている手法が挙げられる。標準勾配場とは、画像上の座標において各方向x,y,zの1次偏微分、すなわち勾配ベクトル(Gradient Vector)を算出した後、その勾配ベクトルをその勾配ベクトルの長さ(Vector
Norm)で規格化(normalized)したものである。つまり、標準勾配場は、画素値あるいは輝度値の大小や勾配の大きさに依存せず、勾配の方向だけを表す特徴量である。仮に、ある2つの画像において互いに対応する位置に同じ方向の標準勾配場が発生しているならば、これら2つの画像の位置は合っていると見なすことができる。したがって、この手法では、標準勾配場が示す方向の揃い具合を最適化することで、位置合せを行うことができる。
本実施形態に係る画像処理装置1′は、血管樹骨において、血管分岐点から枝分かれする血管部分が一本しか見つからないような場合であっても、画像の位置合せを可能にするものである。本実施形態では、第一実施形態による画像処理装置1をベース(base)として、血管部分構造体検出部4、及びマッチング評価部5が、第一実施形態とは異なる処理を行う。
ここで、sは連続可変のパラメータ値である。
w=P0−Q0
であるから、
P(s)−Q0=w+s・u
という式が成り立つ。
Q(t)−P0=−w+t・v
という式が成り立つ。ここで、tは、連続可変のパラメータ値である。
(P(s)−Q(t))+(P0−Q0)=2・w+s・u−t・v
(P(s)−Q(t))+w=2・w+s・u−t・v (i)
となる。
u・(P(s1)−Q(t1))=0
となる。
u・(w+s1・u−t1・v)=0
となる。
s1=(u・v)[s1・(u・v)+v・w]−u・w
=s1・(u・v)2+(u・v)(v・w)−u・w
s1=[(u・v)(v・w)−u・w]/[1−(u・v)2]
となる。
t1=[v・w−(u・v)(u・w)]/[1−(u・v)2]
となる。
L=P(s1)−Q(t1)
であり、ベクトルu,v,wから求めることができる。
本実施形態に係る画像処理装置1″は、血管樹骨において、血管分岐点が見つからず、互いに近接する血管部分しか見つからないような場合であっても、画像の位置合せを可能にするものである。本実施形態では、第一実施形態による画像処理装置1をベースとして、血管部分構造体検出部4、及びマッチング評価部5が、第一実施形態とは異なる処理を行う。
2 画像取得部
3 血管抽出部(抽出手段)
4 血管部分構造体検出部(検出手段)
5 マッチング評価部(演算手段)
6 座標変換部(変換手段)
7 位置合せ調整部(調整手段)
8 対応断面像生成部(生成手段)
9 画像出力部(出力手段)
Claims (20)
- 3次元画像である第一医用画像及び第二医用画像の位置合せを行う画像処理方法であって、
前記第一医用画像における第一血管画像及び前記第二医用画像における第二血管画像を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程により抽出された前記第一血管画像及び第二血管画像それぞれについて、互いに近接または結合する複数の血管部分によって構成される血管部分構造体を1つ以上検出する検出工程と、
前記第一血管画像における血管部分構造体と前記第二血管画像における血管部分構造体とによる複数の組合せの各々について、血管部分構造体同士のずれが小さくなるように、前記第一血管画像及び第二血管画像のうち少なくとも一方に座標変換を行い、前記第一血管画像及び第二血管画像の間において、前記血管部分構造体を含む所定領域における類似度を算出する演算工程と、
前記類似度が最も高い座標変換を用いて、前記位置合せのための座標変換を行う変換工程とを備えた画像処理方法。 - 3次元画像である第一医用画像及び第二医用画像の位置合せを行う画像処理装置であって、
前記第一医用画像における第一血管画像及び前記第二医用画像における第二血管画像を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された第一血管画像及び第二血管画像それぞれについて、互いに近接または結合する複数の血管部分によって構成される血管部分構造体を1つ以上検出する検出手段と、
前記第一血管画像における血管部分構造体と前記第二血管画像における血管部分構造体とによる複数の組合せの各々について、血管部分構造体間のずれが小さくなるように、前記第一血管画像及び第二血管画像のうち少なくとも一方に座標変換を行い、前記第一血管画像及び第二血管画像の間において、前記血管部分構造体を含む所定領域における類似度を算出する演算手段と、
前記類似度が最も高い座標変換を用いて、前記位置合せのための座標変換を行う変換手段とを備えた画像処理装置。 - 前記複数の組合せは、前記第一血管画像における複数の血管部分構造体と、前記第二血管画像における複数の血管部分構造体との組合せである、請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記複数の組合せは、選択された前記第一血管画像における単一の血管部分構造体と、前記第二血管画像における複数の血管部分構造体との組合せである、請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記血管部分構造体は、血管分岐点と、該血管分岐点から枝分かれする二本の血管部分とを含む、請求項2から請求項4のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記演算手段は、前記血管分岐点同士が重なり、かつ、前記二本の血管部分に近似する二直線を含む平面同士が重なるように、前記座標変換を行う、請求項5に記載の画像処理装置。
- 前記血管部分構造体は、第一血管分岐点と、該第一血管分岐点から伸びる一本の第一血管部分と、前記第一血管分岐点とは異なる第二血管分岐点と、該第二血管分岐点から伸びる一本の第二血管部分とを含む、請求項2から請求項4のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記演算手段は、前記第一血管分岐点、前記第二血管分岐点、または、前記第一血管部分及び第二血管部分に近似する二直線を最短距離で結ぶ線分の中点である所定の点同士が重なり、かつ、該二直線により規定される平面同士が重なるように、前記座標変換を行う、請求項7に記載の画像処理装置。
- 前記血管部分構造体は、血管分岐を構成する血管部分とは異なる二本の血管部分を含む、請求項2から請求項4のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記演算手段は、前記二本の血管部分に近似する二直線を最短距離で結ぶ線分の中点同士が重なり、かつ、該二直線により規定される平面同士が重なるように、前記座標変換を行う、請求項9に記載の画像処理装置。
- 前記座標変換が行われた前記第一医用画像及び第二医用画像における画素値に係る特徴量に基づいて、該第一医用画像及び第二医用画像の少なくとも一方の座標変換を行って前記位置合せの調整を行う調整手段をさらに備えた、請求項2から請求項10のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記位置合せの調整が行われた前記第一医用画像及び第二医用画像の各々における対応断面像を生成する生成手段と、
前記第一医用画像及び第二医用画像の各々における対応断面像を出力する出力手段とをさらに備えた、請求項2から請求項11のいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 前記検出手段は、前記第一血管画像及び第二血管画像において、最も太い血管部分側から追跡することにより、前記血管部分構造体を検出する、請求項2から請求項12のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記第一医用画像及び第二医用画像は、撮像モダリティが互いに異なる画像である、請求項2から請求項13のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記第一医用画像及び第二医用画像の一方は、超音波診断装置による画像である、請求項14に記載の画像処理装置。
- 前記第一医用画像及び第二医用画像は、肝臓を含む画像である、請求項2から請求項15のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記第一血管画像及び第二血管画像は、門脈または肝静脈に対応する画像である、請求項16に記載の画像処理装置。
- 前記抽出手段は、前記第一血管画像及び第二血管画像を、二値化画像として抽出する、請求項2から請求項17のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記検出手段は、前記複数の血管部分を細線化した後に、前記血管部分構造体を検出する、請求項2から請求項18のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- コンピュータを、請求項2から請求項19のいずれか一項に記載の画像処理装置として機能させるためのプログラム。
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