JP2015228150A - Medical image processor and parameter setting support method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の実施形態は、医用画像処理装置およびパラメータ設定支援方法に関する。 Embodiments described herein relate generally to a medical image processing apparatus and a parameter setting support method.
Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置や超音波診断装置、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ：Magnetic Resonance Imaging）装置、Ｘ線診断装置などの医用画像処理装置には、被検体（患者）の撮像により得られたデータにもとづいてボリュームデータ（医用３次元画像データ）を生成可能なものがある。 Medical image processing apparatuses such as an X-ray CT (Computed Tomography) apparatus, an ultrasonic diagnostic apparatus, a magnetic resonance imaging (MRI) apparatus, and an X-ray diagnostic apparatus are obtained by imaging a subject (patient). Some of them can generate volume data (medical three-dimensional image data) based on the data.
ユーザは、ボリュームデータに対して所定の画像処理を行うことにより、ボリュームデータに含まれる所望の部位を抽出することができる。たとえば、ボリュームデータに対して閾値処理、圧縮処理、膨張処理、セグメンテーション処理などを適宜行うことにより、ユーザはボリュームデータに含まれる血管などの管状構造物の領域を抽出することができる。 The user can extract a desired part included in the volume data by performing predetermined image processing on the volume data. For example, by appropriately performing threshold processing, compression processing, expansion processing, segmentation processing, and the like on the volume data, the user can extract a region of a tubular structure such as a blood vessel included in the volume data.
しかし、ボリュームデータから所望の部位を抽出するための画像処理を施す場合、ユーザは、各種画像処理に必要なパラメータ値を適切に設定するために、画像処理に対する知識や技量が要求される。このため、ユーザにとって、最適なパラメータ値を決定して所望の部位を抽出することは非常に困難である。 However, when performing image processing for extracting a desired part from volume data, the user is required to have knowledge and skill regarding image processing in order to appropriately set parameter values necessary for various image processing. For this reason, it is very difficult for the user to determine an optimal parameter value and extract a desired part.
たとえば閾値処理および圧縮処理など複数の処理を行う場合には、複数の処理のそれぞれの適切なパラメータの組合せを見つけなければならない。この場合、ユーザは各処理用のパラメータを少しずつ調整しては生成される画像を確認して所望の画像となっているかを確認する作業を繰り返さなければならず、大変不便である。 For example, when a plurality of processes such as a threshold process and a compression process are performed, an appropriate combination of parameters of each of the plurality of processes must be found. In this case, the user has to adjust the parameters for each process little by little and repeat the operation of confirming the generated image and confirming whether it is a desired image, which is very inconvenient.
本発明の一実施形態に係る医用画像処理装置は、上述した課題を解決するために、医用３次元画像データに対して実行される一連の複数種の画像処理の各画像処理に対応するパラメータの値の組合せについて、複数の組合せを自動設定する組合せ設定部と、前記医用３次元画像データに対して前記複数の組合せのそれぞれで前記一連の複数種の画像処理を実行することにより、前記複数の組合せのそれぞれに対応する画像処理後の画像データを生成する実行部と、前記複数の組合せのそれぞれに対応する前記画像処理後の画像データの評価指標値を求める指標化部と、前記評価指標値と前記組合せとの関係を示す関係図を生成し表示部に表示させる関係図生成部と、を備えたものである。 In order to solve the above-described problem, a medical image processing apparatus according to an embodiment of the present invention sets parameters corresponding to each image processing in a series of multiple types of image processing executed on medical three-dimensional image data. A combination setting unit configured to automatically set a plurality of combinations for the combination of values, and executing the series of the plurality of types of image processing for each of the plurality of combinations on the medical three-dimensional image data. An execution unit that generates image data after image processing corresponding to each of the combinations; an indexing unit that calculates an evaluation index value of the image data after image processing corresponding to each of the plurality of combinations; and the evaluation index value And a relationship diagram generation unit that generates a relationship diagram showing the relationship between the combination and the combination and displays the relationship diagram on a display unit.
本発明に係る医用画像処理装置およびパラメータ設定支援方法の実施の形態について、添付図面を参照して説明する。 Embodiments of a medical image processing apparatus and a parameter setting support method according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１実施形態に係る医用画像処理装置１０の一構成例を示すブロック図である。
(First embodiment)
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a medical image processing apparatus 10 according to the first embodiment of the present invention.
医用画像処理装置１０は、図１に示すように、表示部１１、入力部１２、記憶部１３、ネットワーク接続部１４および制御部１５を有する。 As illustrated in FIG. 1, the medical image processing apparatus 10 includes a display unit 11, an input unit 12, a storage unit 13, a network connection unit 14, and a control unit 15.
表示部１１は、たとえば液晶ディスプレイやＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）ディスプレイなどの一般的な表示出力装置により構成され、制御部１５の制御に従って医用画像などの各種画像を表示する。 The display unit 11 is configured by a general display output device such as a liquid crystal display or an OLED (Organic Light Emitting Diode) display, and displays various images such as medical images under the control of the control unit 15.
入力部１２は、少なくともポインティングデバイスを含み、たとえばマウス、トラックボール、キーボード、タッチパネル、テンキーなどの一般的な入力装置により構成され、ユーザの操作に対応した操作入力信号を制御部１５に出力する。 The input unit 12 includes at least a pointing device, and is configured by a general input device such as a mouse, a trackball, a keyboard, a touch panel, and a numeric keypad, and outputs an operation input signal corresponding to a user operation to the control unit 15.
記憶部１３は、モダリティ１００から出力される医療用のボリュームデータ（医用３次元画像データ）や再構成画像データを記憶する。モダリティ１００は、たとえばＸ線ＣＴ（Computed Tomography）装置やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、超音波診断装置、Ｘ線診断装置などの医用画像診断装置であって、被検体（患者）の撮像により得られた投影データにもとづいてボリュームデータ（３次元画像データ）を生成可能な装置により構成することができる。 The storage unit 13 stores medical volume data (medical three-dimensional image data) and reconstructed image data output from the modality 100. The modality 100 is a medical image diagnostic apparatus such as an X-ray CT (Computed Tomography) apparatus, an MRI (Magnetic Resonance Imaging) apparatus, an ultrasonic diagnostic apparatus, or an X-ray diagnostic apparatus, and is obtained by imaging a subject (patient). It can be constituted by a device capable of generating volume data (three-dimensional image data) based on the projection data obtained.
また、記憶部１３は、一連の複数種の画像処理の各画像処理に対応するパラメータの値の組合せ（以下、パラメータ組合せという）と、各パラメータ組合せに対応する一連の画像処理後の画像データと、各画像処理後の画像データの評価指標値と、を互いに関連付けて記憶する。 In addition, the storage unit 13 includes a combination of parameter values corresponding to each image processing of a series of a plurality of types of image processing (hereinafter referred to as parameter combination), image data after a series of image processing corresponding to each parameter combination, and The evaluation index value of the image data after each image processing is stored in association with each other.
ネットワーク接続部１４は、ネットワーク１０１の形態に応じた種々の情報通信用プロトコルを実装する。ネットワーク接続部１４は、この各種プロトコルに従って医用画像処理装置１０と他の電気機器とを接続する。ここでネットワーク１０１とは、電気通信技術を利用した情報通信網全般を意味し、病院基幹ＬＡＮ（Local Area Network）などの無線／有線ＬＡＮやインターネット網のほか、電話通信回線網、光ファイバ通信ネットワーク、ケーブル通信ネットワークおよび衛星通信ネットワークなどを含む。 The network connection unit 14 implements various information communication protocols according to the form of the network 101. The network connection unit 14 connects the medical image processing apparatus 10 and other electrical devices according to these various protocols. Here, the network 101 means an entire information communication network using telecommunications technology. In addition to a wireless / wired LAN such as a hospital basic LAN (Local Area Network) and the Internet network, a telephone communication line network, an optical fiber communication network. Cable communication networks and satellite communication networks.
医用画像処理装置１０は、ネットワーク１０１を介して接続されたモダリティ１００や画像サーバ１０２からボリュームデータを受けてもよい。ネットワーク１０１を介して受信したボリュームデータもまた、記憶部１３に記憶される。なお、医用画像処理装置１０は、モダリティ１００の構成要件としてモダリティ１００に内包されてもよい。 The medical image processing apparatus 10 may receive volume data from the modality 100 or the image server 102 connected via the network 101. Volume data received via the network 101 is also stored in the storage unit 13. Note that the medical image processing apparatus 10 may be included in the modality 100 as a constituent element of the modality 100.
画像サーバ１０２は、たとえばＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System：医用画像保管通信システム）に備えられる画像の長期保管用のサーバであり、ネットワーク１０１を介して接続されたＸ線ＣＴ(Computed Tomography)装置、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ：Magnetic Resonance Imaging）装置、超音波診断装置などのモダリティ１００で生成された再構成画像やボリュームデータなどを記憶する。 The image server 102 is a server for long-term storage of images provided in, for example, a PACS (Picture Archiving and Communication System), an X-ray CT (Computed Tomography) apparatus connected via the network 101, A reconstructed image or volume data generated by a modality 100 such as a magnetic resonance imaging (MRI) apparatus or an ultrasonic diagnostic apparatus is stored.
制御部１５は、ＣＰＵ、ＲＡＭおよびＲＯＭをはじめとする記憶媒体などにより構成され、この記憶媒体に記憶されたプログラムに従って医用画像処理装置１０の動作を制御する。 The control unit 15 includes a storage medium such as a CPU, a RAM, and a ROM, and controls the operation of the medical image processing apparatus 10 according to a program stored in the storage medium.
制御部１５のＣＰＵは、ＲＯＭをはじめとする記憶媒体に記憶されたパラメータ設定支援プログラムおよびこのプログラムの実行のために必要なデータをＲＡＭへロードし、このプログラムに従って、ボリュームデータに対する画像処理のパラメータ値の設定を支援するための処理を実行する。 The CPU of the control unit 15 loads a parameter setting support program stored in a storage medium such as a ROM and data necessary for executing the program into the RAM, and sets image processing parameters for volume data according to the program. Execute processing to support value setting.
制御部１５のＲＡＭは、ＣＰＵが実行するプログラムおよびデータを一時的に格納するワークエリアを提供する。制御部１５のＲＯＭをはじめとする記憶媒体は、医用画像処理装置１０の起動プログラム、パラメータ設定支援プログラムや、これらのプログラムを実行するために必要な各種データを記憶する。なお、ＲＯＭをはじめとする記憶媒体は、磁気的もしくは光学的記録媒体または半導体メモリなどの、ＣＰＵにより読み取り可能な記録媒体を含んだ構成を有し、これら記憶媒体内のプログラムおよびデータの一部または全部は電子ネットワークを介してダウンロードされるように構成してもよい。 The RAM of the control unit 15 provides a work area for temporarily storing programs and data executed by the CPU. The storage medium such as the ROM of the control unit 15 stores a startup program for the medical image processing apparatus 10, a parameter setting support program, and various data necessary for executing these programs. A storage medium such as a ROM has a configuration including a recording medium readable by a CPU, such as a magnetic or optical recording medium or a semiconductor memory, and a part of programs and data in the storage medium. Or you may comprise so that all may be downloaded via an electronic network.
図２は、第１実施形態に係る医用画像処理装置１０の制御部１５のＣＰＵによる機能実現部の構成例を示す概略的なブロック図である。なお、この機能実現部は、ＣＰＵを用いることなく回路などのハードウエアロジックによって構成してもよい。 FIG. 2 is a schematic block diagram illustrating a configuration example of the function realization unit by the CPU of the control unit 15 of the medical image processing apparatus 10 according to the first embodiment. In addition, this function realization part may be comprised by hardware logics, such as a circuit, without using CPU.
図２に示すように、制御部１５のＣＰＵは、パラメータ設定支援プログラムによって、少なくとも画像取得部２１、組合せ設定部２２、実行部２３、指標化部２４、関係図生成部２５および画像出力部２６として機能する。この各部２１〜２６は、ＲＡＭの所要のワークエリアをデータの一時的な格納場所として利用する。 As shown in FIG. 2, the CPU of the control unit 15 executes at least an image acquisition unit 21, a combination setting unit 22, an execution unit 23, an indexing unit 24, a relationship diagram generation unit 25, and an image output unit 26 by a parameter setting support program. Function as. Each of the units 21 to 26 uses a required work area of the RAM as a temporary storage location for data.
画像取得部２１は、モダリティ１００により生成されたボリュームデータを取得し、記憶部１３に記憶させる。 The image acquisition unit 21 acquires the volume data generated by the modality 100 and stores it in the storage unit 13.
ここで、従来の一連の複数種の画像処理方法について簡単に説明する。以下の説明では、一連の複数種の画像処理がボリュームデータに含まれる血管（管状構造物）領域を抽出するための画像処理であって、複数種の画像処理が少なくとも閾値処理、収縮処理および膨張処理を含む場合の例について示す。 Here, a series of conventional image processing methods will be briefly described. In the following description, a series of a plurality of types of image processing is image processing for extracting a blood vessel (tubular structure) region included in volume data, and the plurality of types of image processing includes at least threshold processing, contraction processing, and expansion. An example in the case of including processing will be described.
図３は、従来の血管領域抽出方法の手順の一例を示すフローチャートである。図３において、Ｓに数字を付した符号はフローチャートの各ステップを示す。また、図４は、図３に示す手順のうちステップＳ１０３、Ｓ１０４、Ｓ１０６で実行される画像処理結果の画像例を示す説明図である。 FIG. 3 is a flowchart showing an example of the procedure of a conventional blood vessel region extraction method. In FIG. 3, reference numerals with numbers added to S indicate steps in the flowchart. FIG. 4 is an explanatory diagram showing an image example of the image processing result executed in steps S103, S104, and S106 in the procedure shown in FIG.
従来の手順では、まず、ボリュームデータを取得し（ステップＳ１０１）、パラメータ値の組合せのユーザによる設定を受け付ける（ステップＳ１０２）。 In the conventional procedure, first, volume data is acquired (step S101), and a user setting of a combination of parameter values is accepted (step S102).
以下の説明では、一連の複数種の画像処理の各画像処理に対応するパラメータの値の組合せ（パラメータ組合せ）が閾値処理、収縮処理および膨張処理のパラメータ値の組合せである場合の例について示す。この場合、ステップＳ１０２でユーザは、閾値処理、収縮処理および膨張処理のためのパラメータ（閾値パラメータ、収縮パラメータおよび膨張パラメータ）の値の組合せを設定する。 In the following description, an example in which a combination of parameter values (parameter combination) corresponding to each image processing in a series of a plurality of types of image processing is a combination of threshold processing, contraction processing, and expansion processing parameter values will be described. In this case, in step S102, the user sets a combination of values for threshold processing, contraction processing, and expansion processing (threshold parameter, contraction parameter, and expansion parameter).
一連の複数種の画像処理として、まず閾値パラメータにもとづいてボリュームデータに対して閾値処理が実行される（ステップＳ１０３、図４参照）。たとえば閾値パラメータが、強度が所定の強度（たとえば強度が０−１００で表現されるとき、５０など）以下のボクセルを削除するためのパラメータである場合、閾値処理では所定の強度以下のボクセルが削除される。 As a series of a plurality of types of image processing, threshold processing is first executed on volume data based on threshold parameters (see step S103, FIG. 4). For example, when the threshold parameter is a parameter for deleting voxels whose intensity is equal to or less than a predetermined intensity (for example, 50 when the intensity is expressed as 0-100), voxels whose intensity is equal to or less than the predetermined intensity are deleted in the threshold processing. Is done.
次に、セグメンテーション処理によりユーザが注目する領域（たとえば血管など）の連結領域が抽出される（ステップＳ１０４、図４参照）。セグメンテーション処理の起点は、閾値処理後の最大連結体積を有する部位を自動的に抽出してもよいし、ユーザにより入力装置を介して指示されてもよい。 Next, a connected region of a region (for example, a blood vessel or the like) that is noticed by the user is extracted by segmentation processing (step S104, see FIG. 4). As the starting point of the segmentation process, a part having the maximum connected volume after the threshold process may be automatically extracted or may be instructed by the user via the input device.
次に、収縮パラメータにもとづいて閾値処理後の画像データに対して収縮処理が実行される（ステップＳ１０５）。 Next, a contraction process is performed on the image data after the threshold process based on the contraction parameter (step S105).
指定領域に接する対象の画素をひとまわりはぎとる処理を収縮（erosion）という。収縮処理の過程で本来は連結されるべきでない領域同士の連結を分割することができる。収縮パラメータは、はぎとる回数（１回ごとのはぎとる画素数を１とした場合ははぎとる画素数に同じ）を示す情報である。ステップＳ１０５の収縮処理により、本来連結していないはずの領域を切り離すことができる。 The process of stripping off the target pixel in contact with the designated area is called erosion. It is possible to divide the connection between areas that should not be connected in the course of the shrinking process. The contraction parameter is information indicating the number of times of stripping (same as the number of pixels to be stripped when the number of pixels to be stripped once is 1). By the shrinking process in step S105, the region that should not be connected can be separated.
次に、収縮処理後の画像データに対してセグメンテーション処理を実行することにより、収縮処理で切り離された領域を削除する（ステップＳ１０６、図４参照）。 Next, the segmentation process is performed on the image data after the contraction process, thereby deleting the area separated by the contraction process (step S106, see FIG. 4).
次に、膨張パラメータにもとづいて画像データに対して膨張処理が実行される（ステップＳ１０７）。 Next, expansion processing is performed on the image data based on the expansion parameter (step S107).
指定領域に接する対象の画素に、画素をひとまわり加える処理を膨張（dilation）という。膨張処理により、収縮処理ではぎとられた画素を再度修復することができる。膨張パラメータは、画素を加える回数（１回ごとの加える画素数を１とした場合は加える画素数に同じ）を示す情報である。 The process of adding a pixel around the target pixel in contact with the designated area is called dilation. By the expansion process, the pixels removed in the contraction process can be restored again. The expansion parameter is information indicating the number of times pixels are added (same as the number of pixels to be added when the number of pixels to be added is 1).
同じ回数だけ収縮したのち膨張する処理をオープニング（opening）といい、オープニングを実行することで画像の小さな連結部分を除くことができることが知られている。なお、本実施形態に係る一連の複数種の画像処理では、収縮回数と膨張回数は同一であるとは限らない。たとえば血管領域を抽出する場合であって、ユーザにとって外壁情報が不要である場合には、内壁まで画素を剥ぎとった画像がユーザにとっての所望の画像となる。この場合、ユーザにとっての所望の画像を得るためには、膨張回数に比べ収縮回数のほうが多いことになる。 The process of expanding after contracting the same number of times is called opening, and it is known that small connected portions of an image can be removed by performing the opening. In the series of multiple types of image processing according to the present embodiment, the number of contractions and the number of expansions are not always the same. For example, when a blood vessel region is extracted and the outer wall information is unnecessary for the user, an image with pixels removed to the inner wall is a desired image for the user. In this case, in order to obtain a desired image for the user, the number of contractions is larger than the number of expansions.
続いて、膨張処理後の画像データに対してセグメンテーション処理を実行する（ステップＳ１０８）。この結果得られる画像データは、ユーザが設定したパラメータ組合せを用いた一連の複数種の画像処理により抽出された領域の画像データである。 Subsequently, a segmentation process is executed on the image data after the expansion process (step S108). The image data obtained as a result is image data of an area extracted by a series of plural types of image processing using parameter combinations set by the user.
そして、この画像データに基づく画像を表示装置に表示し、ユーザに確認させる（ステップＳ１０９）。ユーザは、表示装置に表示された画像を確認し、所望の領域が抽出されたか否かを判断する。所望の領域が抽出された場合は一連の手順は終了となる。一方、所望の領域が抽出されているとはいえないと判断した場合、ユーザは、再度ステップＳ１０２に戻ってパラメータ組合せを調整し、再度一連の複数の画像処理を実行させて画像表示させることを繰り返す。 Then, an image based on the image data is displayed on the display device, and the user is confirmed (step S109). The user confirms the image displayed on the display device and determines whether or not a desired region has been extracted. When a desired area is extracted, a series of procedures is completed. On the other hand, if it is determined that the desired region has not been extracted, the user returns to step S102 again to adjust the parameter combination and execute a series of multiple image processing again to display the image. repeat.
このように、従来、ユーザはパラメータ組合せを入力し、入力したパラメータ組合せを用いた画像処理後の画像を視認し、パラメータ組合せを調整することを繰り返すことにより、ようやく最適な画像を与えるパラメータ組合せにたどりついていた。このため、従来の手順では、たとえ熟練したユーザであっても、従来の方法では最適なパラメータ組合せを得ることが難しい。 As described above, conventionally, the user inputs a parameter combination, visually recognizes an image after image processing using the input parameter combination, and repeatedly adjusts the parameter combination, thereby finally obtaining a parameter combination that gives an optimal image. I had reached. For this reason, in the conventional procedure, it is difficult to obtain an optimum parameter combination by the conventional method, even for a skilled user.
そこで、本実施形態に係る医用画像処理装置１０の制御部１５は、複数のパラメータ組合せごとの画像処理後の画像データの評価指標値をあらかじめ算出しておき、ユーザにパラメータ組合せと評価指標値との関係図を提示することで、ユーザによるボリュームデータに対する画像処理のパラメータ値の設定を支援する。 Therefore, the control unit 15 of the medical image processing apparatus 10 according to the present embodiment calculates in advance an evaluation index value of image data after image processing for each of a plurality of parameter combinations, and allows the user to set the parameter combination and the evaluation index value. By presenting the relationship diagram, the setting of the image processing parameter value for the volume data by the user is supported.
このために、まず、組合せ設定部２２は、ボリュームデータに対して実行される一連の複数種の画像処理の各画像処理に対応するパラメータ組合せについて、複数のパラメータ組合せを自動設定する。上記の領域抽出の例では、パラメータ組合せは閾値パラメータ、収縮パラメータおよび膨張パラメータにより構成される。 For this purpose, first, the combination setting unit 22 automatically sets a plurality of parameter combinations for the parameter combinations corresponding to each image processing of a series of a plurality of types of image processing executed on the volume data. In the above example of region extraction, the parameter combination includes a threshold parameter, a contraction parameter, and an expansion parameter.
たとえば、閾値パラメータが所定の強度閾値以下のボクセルを削除するためのパラメータであって、たとえば０−１００の範囲で５刻みの値をとり、収縮パラメータおよび膨張パラメータが０−２０回で１回刻みの値を取る場合を考える。この場合、組合せ設定部２２により自動設定されるパラメータ組合せは、閾値が０−１００で２１とおり、収縮パラメータおよび膨張パラメータが０−２０で２１とおりの合計２１×２１×２１＝９２６１とおりである。 For example, a parameter for deleting a voxel whose threshold parameter is equal to or less than a predetermined intensity threshold value, for example, takes a value of 5 in the range of 0-100, and once in a contraction parameter and an expansion parameter of 0-20 times. Consider the case of taking the value of. In this case, the parameter combinations automatically set by the combination setting unit 22 are 21 × 21 × 21 = 9261 in total, with 21 threshold values of 0-100 and 21 contraction and expansion parameters of 0-20.
実行部２３は、ボリュームデータに対してパラメータ組合せのそれぞれで一連の複数種の画像処理（図３のステップＳ１０３−Ｓ１０８参照）を実行することにより、パラメータ組合せごとに対応する画像処理後の画像データを生成する。また、実行部２３は、この画像処理後の画像データとパラメータ組合せとを関連付けて記憶部１３に記憶させる。 The execution unit 23 performs a series of plural types of image processing (see Steps S103 to S108 in FIG. 3) for each parameter combination on the volume data, thereby performing image processing after image processing corresponding to each parameter combination. Is generated. Further, the execution unit 23 stores the image data after the image processing and the parameter combination in the storage unit 13 in association with each other.
指標化部２４は、パラメータ組合せのそれぞれに対応する画像処理後の画像データの評価指標値を求め、記憶部１３に記憶された画像処理後の画像データとパラメータ組合せに対してさらにこの評価指標値を関連付けて記憶させる。 The indexing unit 24 obtains an evaluation index value of the image data after image processing corresponding to each parameter combination, and further adds this evaluation index value to the image data after image processing and the parameter combination stored in the storage unit 13. Are stored in association with each other.
図５は、画像処理後の画像データの評価指標値の一例としてのボクセルデータ率について説明するための図である。 FIG. 5 is a diagram for explaining a voxel data rate as an example of an evaluation index value of image data after image processing.
本実施形態に係る指標化部２４は、図５に示すように、画像処理後の画像データの評価指標値として、ボクセル率を求める。ボクセル率は、一連の複数種の画像処理を実行する前のボリュームデータに含まれるボクセル量に対する、画像処理後の画像データに含まれるボクセル量の割合を示す。ボクセル率は、その値が低いほど画像処理によりボリュームデータから多くの画素値が削除されていることを表す。 As shown in FIG. 5, the indexing unit 24 according to the present embodiment obtains a voxel rate as an evaluation index value of image data after image processing. The voxel rate indicates the ratio of the voxel amount included in the image data after the image processing to the voxel amount included in the volume data before executing a series of plural types of image processing. The lower the value of the voxel rate, the more pixel values are deleted from the volume data by image processing.
図６は、ボクセル率とパラメータ組合せとの関係図の一例を示す説明図である。図６には、関係図がボクセル率と、収縮パラメータと、閾値パラメータとの関係を示す図である場合の例について示した。 FIG. 6 is an explanatory diagram illustrating an example of a relationship diagram between a voxel rate and a parameter combination. FIG. 6 shows an example in which the relationship diagram is a diagram showing the relationship among the voxel rate, the contraction parameter, and the threshold parameter.
関係図生成部２５は、ボクセル率とパラメータ組合せとの関係を示す関係図を生成する。図６に示す関係図において、座標（ｘ、ｙ）は（収縮パラメータ値、閾値パラメータ値）を示す。また、各座標には、ボクセル率に応じた情報が表示される。ボクセル率に応じた情報としては、ボクセル率に応じた色相、輝度、階調、数値などのいずれかまたはこれらの組合せなどを用いることができる。 The relationship diagram generation unit 25 generates a relationship diagram indicating the relationship between the voxel rate and the parameter combination. In the relationship diagram shown in FIG. 6, coordinates (x, y) indicate (shrinkage parameter value, threshold parameter value). In addition, information corresponding to the voxel rate is displayed at each coordinate. As the information corresponding to the voxel rate, any one of hue, luminance, gradation, numerical value, or a combination thereof according to the voxel rate can be used.
図６のｙ軸（縦軸）は、閾値パラメータが強度閾値以下のボクセルを削除するためのパラメータである場合における強度閾値を表している。この例では、ｙ軸の上方ほど、強度閾値が高くなりより多くのボクセルが削除されてボクセル率が低下する。 The y-axis (vertical axis) in FIG. 6 represents the intensity threshold when the threshold parameter is a parameter for deleting voxels having an intensity threshold or less. In this example, the higher the y-axis, the higher the intensity threshold, and more voxels are deleted and the voxel rate decreases.
図７は、ボクセル率とパラメータ組合せとの関係図の他の例を示す説明図である。図７（ａ）は図６と同様に関係図がボクセル率と収縮パラメータと閾値パラメータとの関係を示す図であるとともに、関係図と膨張パラメータの数値受付画像とを並列表示する場合の一例を示す説明図である。図７（ｂ）は、関係図がボクセル率と膨張パラメータと閾値パラメータとの関係を示す図であるとともに、関係図と収縮パラメータの設定受付画像とを並列表示する場合の一例を示す説明図である。図７（ｃ）は、関係図がボクセル率と収縮パラメータと膨張パラメータとの関係を示す図であるとともに、関係図と閾値パラメータの設定受付画像とを並列表示する場合の一例を示す説明図である。 FIG. 7 is an explanatory diagram showing another example of the relationship diagram between the voxel rate and the parameter combination. FIG. 7A is a diagram illustrating a relationship between the voxel rate, the contraction parameter, and the threshold parameter, as in FIG. 6, and an example in which the relationship diagram and the numerical reception image of the expansion parameter are displayed in parallel. It is explanatory drawing shown. FIG. 7B is a diagram showing an example of the relationship diagram showing the relationship between the voxel rate, the expansion parameter, and the threshold parameter, and displaying the relationship diagram and the contraction parameter setting reception image in parallel. is there. FIG. 7C is a diagram in which the relationship diagram shows the relationship among the voxel rate, the contraction parameter, and the expansion parameter, and is an explanatory diagram showing an example in which the relationship diagram and the threshold parameter setting reception image are displayed in parallel. is there.
図７に示すように、関係図生成部２５は、関係図に直接表示されないパラメータについてはユーザから数値を受け付けるための数値受付画像を表示し、ユーザから受け付けた数値に応じた関係図を生成するようにしてもよい。 As shown in FIG. 7, the relationship diagram generation unit 25 displays a numerical value reception image for receiving numerical values from the user for parameters that are not directly displayed in the relationship diagram, and generates a relationship diagram according to the numerical values received from the user. You may do it.
また、図７（ｃ）に示すように、閾値パラメータは、強度閾値以下を削除するためのパラメータであってもよいし（図６参照）、強度閾値以上を削除するためのパラメータであってもよいし、所定の強度範囲のみを残すためのパラメータであってもよい。所定の強度範囲のみを残すためのパラメータである場合は、所定の強度範囲は複数設定されてもよい（図７（ｃ）参照）。 Also, as shown in FIG. 7C, the threshold parameter may be a parameter for deleting the intensity threshold or less (see FIG. 6), or may be a parameter for deleting the intensity threshold or more. Alternatively, it may be a parameter for leaving only a predetermined intensity range. In the case of a parameter for leaving only a predetermined intensity range, a plurality of predetermined intensity ranges may be set (see FIG. 7C).
ユーザは、この図７に示す関係図を用いて容易にパラメータ組合せとボクセル率との関係を把握することができる。 The user can easily grasp the relationship between the parameter combination and the voxel rate using the relationship diagram shown in FIG.
たとえば、ユーザはまず関係図として収縮パラメータと閾値パラメータとパラメータ組合せの関係を示す図を表示させる（図７（ａ）参照）。また、ユーザは膨張パラメータの数値受付画像を介して膨張パラメータについて収縮パラメータと同一の値に指定したと仮定する。このとき、ユーザはこの関係図から、パラメータ組合せとボクセル率との関係を容易に把握することができる。 For example, the user first displays a diagram showing the relationship between the contraction parameter, the threshold parameter, and the parameter combination as a relationship diagram (see FIG. 7A). Further, it is assumed that the user designates the expansion parameter to the same value as the contraction parameter via the numerical value acceptance image of the expansion parameter. At this time, the user can easily grasp the relationship between the parameter combination and the voxel rate from this relationship diagram.
さらに、上記例において図７（ａ）を確認したユーザが最適なパラメータ組合せ（収縮、閾値）を（３回、６５）だと考えた場合、ユーザは次に、関係図として図７（ｃ）に示す収縮パラメータと膨張パラメータとパラメータ組合せの関係を示す図を表示させる。そして、ユーザは、閾値パラメータの数値受付画像を介して閾値パラメータが６５以下を削除するためのパラメータとなるよう指定し、収縮パラメータが３回であるボクセル率を確認することで、最適なパラメータ組合せ（収縮、閾値、膨張）を容易に把握することができる。 Furthermore, when the user who confirmed FIG. 7A in the above example thinks that the optimum parameter combination (shrinkage, threshold) is (3 times, 65), the user next displays the relationship diagram in FIG. The figure which shows the relationship between the shrinkage | contraction parameter shown in FIG. 2, an expansion | swelling parameter, and parameter combination is displayed. Then, the user designates the threshold parameter to be a parameter for deleting 65 or less via the threshold parameter numerical value reception image, and confirms the voxel rate at which the contraction parameter is 3 times, so that an optimal parameter combination is obtained. (Shrinkage, threshold value, expansion) can be easily grasped.
図８は、関係図に対するユーザ指示に応じて画像処理後の画像を表示する際の様子の一例を示す説明図である。 FIG. 8 is an explanatory diagram illustrating an example of a state when an image after image processing is displayed in accordance with a user instruction with respect to the relationship diagram.
画像出力部２６は、関係図上の所定の位置に対するユーザによる入力部１２を介したクリックなどの所定の入力指示があると、この入力指示位置のパラメータ組合せに対応する画像処理後の画像データを記憶部１３から取得する。そして、画像出力部２６は、この画像データにもとづく画像を生成して表示部１１に表示させる。 When there is a predetermined input instruction such as a click by the user via the input unit 12 with respect to a predetermined position on the relationship diagram, the image output unit 26 outputs image data after image processing corresponding to the parameter combination of the input instruction position. Obtained from the storage unit 13. Then, the image output unit 26 generates an image based on the image data and causes the display unit 11 to display the image.
このとき、画像出力部２６は、画像とともにパラメータ組合せの各パラメータ値を表示してもよい。また、画像の表示領域を複数設け、複数のパラメータ組合せのそれぞれに対応する画像を並列表示することによりユーザによる比較を容易にしてもよい。さらに、ユーザの入力指示位置に対応する画像に加え、ユーザの入力指示位置の周囲の位置に対応する画像も、あわせて（たとえば９個や２５個など）表示させてもよい。 At this time, the image output unit 26 may display each parameter value of the parameter combination together with the image. Further, a plurality of image display areas may be provided, and images corresponding to each of a plurality of parameter combinations may be displayed in parallel to facilitate comparison by the user. Furthermore, in addition to the image corresponding to the user's input instruction position, images corresponding to positions around the user's input instruction position may be displayed together (for example, nine or 25).
ユーザは、関係図上の様々な位置でクリックして画像を表示させることで、容易に所望の画像を与える最適なパラメータ組合せを確認することができる。たとえば、上記例において図７（ｃ）でユーザは、収縮パラメータが３回である関係図上の位置を次々にクリックして対応する画像を表示し比較することにより、容易に最適な膨張パラメータを確認することができる。 The user can easily confirm the optimum parameter combination that gives a desired image by clicking and displaying images at various positions on the relationship diagram. For example, in FIG. 7C, in the above example, the user can easily select the optimum expansion parameter by clicking the positions on the relationship diagram where the contraction parameter is 3 times one after another to display and compare the corresponding images. Can be confirmed.
また、画像出力部２６は、ポインタのホバー操作（マウスオーバー操作）に応じて、ポインタのホバー位置に対応する画像処理後の画像をサムネイル表示させてもよい。 Further, the image output unit 26 may display the image-processed image corresponding to the hover position of the pointer as a thumbnail in response to the hover operation (mouse over operation) of the pointer.
次に、本実施形態に係る医用画像処理装置の動作の一例について説明する。 Next, an example of the operation of the medical image processing apparatus according to the present embodiment will be described.
図９は、図１に示す医用画像処理装置１０のＣＰＵにより、ボリュームデータに対する画像処理のパラメータ値の設定を支援する際の手順を示すフローチャートである。図９において、Ｓに数字を付した符号はフローチャートの各ステップを示す。 FIG. 9 is a flowchart showing a procedure when the CPU of the medical image processing apparatus 10 shown in FIG. 1 supports setting of image processing parameter values for volume data. In FIG. 9, reference numerals with numbers added to S indicate steps in the flowchart.
まず、ステップＳ１において、画像取得部２１は、モダリティ１００により生成されたボリュームデータを取得し、記憶部１３に記憶させる。 First, in step S <b> 1, the image acquisition unit 21 acquires volume data generated by the modality 100 and stores the volume data in the storage unit 13.
次に、ステップＳ２において、組合せ設定部２２は、ボリュームデータに対して実行される一連の複数種の画像処理の各画像処理に対応するパラメータ組合せについて、複数のパラメータ組合せを自動設定する。たとえば、組合せ設定部２２は、閾値処理、収縮処理および膨張処理の複数のパラメータ組合せを自動設定する。 Next, in step S2, the combination setting unit 22 automatically sets a plurality of parameter combinations for the parameter combinations corresponding to each image processing in a series of a plurality of types of image processing executed on the volume data. For example, the combination setting unit 22 automatically sets a plurality of parameter combinations of threshold processing, contraction processing, and expansion processing.
次に、ステップＳ３において、実行部２３は、ボリュームデータに対してパラメータ組合せのそれぞれで一連の複数種の画像処理（図３のステップＳ１０３−Ｓ１０８参照）を実行することにより、パラメータ組合せごとに、対応する画像処理後の画像データを生成する。 Next, in step S3, the execution unit 23 performs a series of plural types of image processing (see steps S103 to S108 in FIG. 3) for each parameter combination on the volume data, so that for each parameter combination, Corresponding image data after image processing is generated.
次に、ステップＳ４において、指標化部２４は、パラメータ組合せのそれぞれに対応する画像処理後の画像データの評価指標値（図５参照）を求める。 Next, in step S4, the indexing unit 24 obtains an evaluation index value (see FIG. 5) of the image data after image processing corresponding to each parameter combination.
次に、ステップＳ５において、関係図生成部２５は、評価指標値とパラメータ組合せとの関係を示す関係図を生成する。 Next, in step S5, the relationship diagram generation unit 25 generates a relationship diagram indicating the relationship between the evaluation index value and the parameter combination.
次に、ステップＳ６において、関係図生成部２５は、生成した関係図を表示部１１に表示させる（図６参照）。 Next, in step S6, the relationship diagram generating unit 25 displays the generated relationship diagram on the display unit 11 (see FIG. 6).
以上の手順により、ボリュームデータに対する画像処理のパラメータ値の設定を支援することができる。 With the above procedure, setting of image processing parameter values for volume data can be supported.
図１０は、関係図に対するユーザの入力指示に応じて、入力指示位置のパラメータ組合せに対応するユーザ画像処理後の画像を表示する際の手順の一例を示すフローチャートである。図１０において、Ｓに数字を付した符号はフローチャートの各ステップを示す。 FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of a procedure for displaying an image after user image processing corresponding to the parameter combination of the input instruction position in accordance with a user input instruction for the relationship diagram. In FIG. 10, reference numerals with numbers added to S indicate steps in the flowchart.
この手順は、図９に示す手順が実行されて関係図生成部２５により表示部１１に関係図が表示されてスタートとなる。 This procedure starts when the procedure shown in FIG. 9 is executed, the relationship diagram generation unit 25 displays the relationship diagram on the display unit 11.
ステップＳ１１において、画像出力部２６は、関係図上の所定の位置に対するユーザによる入力部１２を介したクリックなどの所定の入力指示があると、この入力指示位置のパラメータ組合せに対応する画像処理後の画像データを記憶部１３から取得する。 In step S11, when there is a predetermined input instruction such as a click by the user via the input unit 12 to a predetermined position on the relationship diagram, the image output unit 26 performs post-image processing corresponding to the parameter combination of the input instruction position. Are acquired from the storage unit 13.
そして、ステップＳ１２において、画像出力部２６は、この画像データにもとづく画像を生成して表示部１１に表示させる。 In step S12, the image output unit 26 generates an image based on the image data and causes the display unit 11 to display the image.
以上の手順により、関係図に対するユーザの入力指示に応じて、入力指示位置のパラメータ組合せに対応する画像処理後の画像を表示することができる。 According to the above procedure, an image after image processing corresponding to the parameter combination of the input instruction position can be displayed in accordance with the user input instruction for the relationship diagram.
本実施形態に係る医用画像処理装置１０は、一連の複数種の画像処理の各画像処理に対応するパラメータの値の組合せ（パラメータ組合せ）のそれぞれの画像処理後の画像データの評価指標値を求め、この評価指標値とパラメータ組合せの関係を示す関係図を表示することができる。このため、ユーザはこの関係図から、パラメータ組合せとボクセル率との関係を容易に把握することができる。 The medical image processing apparatus 10 according to the present embodiment obtains an evaluation index value of image data after each image processing of a combination of parameter values (parameter combination) corresponding to each image processing of a series of plural types of image processing. The relationship diagram showing the relationship between the evaluation index value and the parameter combination can be displayed. Therefore, the user can easily grasp the relationship between the parameter combination and the voxel rate from this relationship diagram.
たとえば、領域抽出処理では、ユーザが所望する画像は、抽出対象領域が最大となるとともに抽出対象領域以外の物体が全く表示されていない画像である。すなわち、ユーザの所望する画像を与える最適なパラメータ組合せは、ボクセル率と相関があるといえる。たとえば、ユーザの所望の画像を与えるパラメータ組合せは、関係図上で隣り合う領域のボクセル率の差が最大となる境界のうちボクセル率が小さい位置に対応するパラメータ組合せであると考えられる。 For example, in the region extraction process, the image desired by the user is an image in which the extraction target region is maximized and no object other than the extraction target region is displayed. That is, it can be said that the optimal parameter combination that gives the image desired by the user has a correlation with the voxel rate. For example, the parameter combination that gives the user's desired image is considered to be a parameter combination corresponding to a position where the voxel rate is small in the boundary where the difference between the voxel rates of adjacent regions on the relationship diagram is maximum.
したがって、ユーザは、関係図からパラメータ組合せとボクセル率との関係を容易に把握することにより、複数のパラメータ値からなるパラメータ組合せにおいて最適なパラメータ組合せを容易に把握することができる。 Therefore, the user can easily grasp the optimum parameter combination in the parameter combination composed of a plurality of parameter values by easily grasping the relationship between the parameter combination and the voxel rate from the relationship diagram.
また、本実施形態に係る医用画像処理装置１０によれば、ユーザは関係図に対する入力指示により入力指示位置のパラメータ組合せに対応する画像処理後の画像を容易に確認することができる。このため、ユーザは各パラメータ組合せによる画像処理後の画像を容易に比較することができ、最適なパラメータ組合せを容易に確認することができる。 Further, according to the medical image processing apparatus 10 according to the present embodiment, the user can easily confirm the image after image processing corresponding to the parameter combination of the input instruction position by an input instruction to the relationship diagram. For this reason, the user can easily compare images after image processing by each parameter combination, and can easily confirm the optimal parameter combination.
また、関係図は、たとえば一連の画像処理において収縮させることなく閾値のみを変更する場合に最適な閾値を求める際にも有効である。たとえば、ユーザは注目する血管の周囲の血管であって実際には連結されていない血管も一緒に表示した状態の画像を所望することもある。このような場合であっても、本実施形態に係る医用画像処理装置１０によれば、ユーザは、たとえば図６に示す例ではｘ座標が０の付近を確認することで容易に最適な閾値を確認することができる。 The relationship diagram is also effective when obtaining an optimum threshold value, for example, when only the threshold value is changed without contraction in a series of image processing. For example, the user may desire an image in a state where blood vessels around the blood vessel of interest and which are not actually connected are displayed together. Even in such a case, according to the medical image processing apparatus 10 according to the present embodiment, the user can easily set the optimum threshold value by checking the vicinity of the x coordinate of 0 in the example shown in FIG. Can be confirmed.
なお、本実施形態においてはユーザの指示を受けることなくパラメータ組合せを全て自動設定する場合の例について示したが、ユーザによる指示にもとづいてパラメータ組合せを自動設定してもよい。たとえば、図９のステップＳ２の前に、ユーザから入力部１２を介して１つのパラメータ組合せの設定を受けてもよい。 In the present embodiment, an example in which all parameter combinations are automatically set without receiving an instruction from the user has been described. However, parameter combinations may be automatically set based on an instruction from the user. For example, one parameter combination may be received from the user via the input unit 12 before step S2 in FIG.
この場合、図９のステップＳ２で組合せ設定部２２はユーザに設定されたパラメータ組合せの各パラメータ値のそれぞれを所定範囲で変更した複数のパラメータ組合せ（近傍組合せ）を自動設定するとよい。このとき、ステップＳ３で実行部２３はユーザにより設定された組合せおよび近傍組合せのそれぞれの画像処理後の画像データを生成する。また、ステップＳ４で指標化部２４はこれらの画像データのボクセル率を求め、ステップＳ５およびＳ６で関係図生成部２５は、このボクセル率とユーザにより設定された組合せおよび近傍組合せとの関係を示す関係図を生成し、表示部１１に表示させればよい。 In this case, in step S2 of FIG. 9, the combination setting unit 22 may automatically set a plurality of parameter combinations (neighboring combinations) obtained by changing each parameter value of the parameter combination set by the user within a predetermined range. At this time, in step S3, the execution unit 23 generates image data after image processing for each of the combination and the neighborhood combination set by the user. In step S4, the indexing unit 24 obtains the voxel rate of these image data, and in steps S5 and S6, the relationship diagram generating unit 25 indicates the relationship between the voxel rate, the combination set by the user, and the neighborhood combination. A relationship diagram may be generated and displayed on the display unit 11.
（第２の実施形態）
次に、本発明に係る医用画像処理装置の第２実施形態について説明する。
(Second Embodiment)
Next, a second embodiment of the medical image processing apparatus according to the present invention will be described.
図１１は、第２実施形態に係る医用画像処理装置１０の制御部１５ＡのＣＰＵによる機能実現部の構成例を示す概略的なブロック図である。なお、この機能実現部は、ＣＰＵを用いることなく回路などのハードウエアロジックによって構成してもよい。 FIG. 11 is a schematic block diagram illustrating a configuration example of a function realization unit by the CPU of the control unit 15A of the medical image processing apparatus 10 according to the second embodiment. In addition, this function realization part may be comprised by hardware logics, such as a circuit, without using CPU.
この第２実施形態に示す制御部１５Ａは、関係図に対して推奨パラメータ組合せの位置を示す画像（推奨設定提示画像）を重畳表示する点で第１実施形態に示す制御部１５と異なる。他の構成および作用については図１に示す医用画像処理装置１０と実質的に異ならないため、同じ構成には同一符号を付して説明を省略する。 The control unit 15A shown in the second embodiment is different from the control unit 15 shown in the first embodiment in that an image indicating the position of the recommended parameter combination (recommended setting presentation image) is superimposed on the relationship diagram. Since other configurations and operations are not substantially different from those of the medical image processing apparatus 10 shown in FIG. 1, the same components are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted.
図１１に示すように、制御部１５ＡのＣＰＵは、パラメータ設定支援プログラムによって、少なくとも画像取得部２１、組合せ設定部２２、実行部２３、指標化部２４、関係図生成部２５、画像出力部２６および推奨設定提示部３１として機能する。この各部２１〜２６および３１は、ＲＡＭの所要のワークエリアをデータの一時的な格納場所として利用する。 As shown in FIG. 11, the CPU of the control unit 15A performs at least an image acquisition unit 21, a combination setting unit 22, an execution unit 23, an indexing unit 24, a relationship diagram generation unit 25, and an image output unit 26 by a parameter setting support program. And it functions as the recommended setting presentation unit 31. Each of the units 21 to 26 and 31 uses a required work area of the RAM as a temporary storage location for data.
図１２は、推奨設定提示部３１により表示される推奨設定提示画像４０の一例を示す説明図である。 FIG. 12 is an explanatory diagram illustrating an example of the recommended setting presentation image 40 displayed by the recommended setting presenting unit 31.
上述のとおり、領域抽出処理では、ユーザが所望する画像は、抽出対象領域が最大となるとともに抽出対象領域以外の物体が全く表示されていない画像である。したがって、ユーザの所望の画像を与えるパラメータ組合せは、関係図上で隣り合う領域のボクセル率の差が最大となる境界のうちボクセル率が小さい位置に対応するパラメータ組合せであると考えられる。 As described above, in the region extraction process, the image desired by the user is an image in which the extraction target region is maximized and no object other than the extraction target region is displayed. Therefore, the parameter combination that gives the user's desired image is considered to be a parameter combination corresponding to a position where the voxel rate is small in the boundary where the difference in the voxel rate between adjacent regions on the relationship diagram is maximum.
そこで、推奨設定提示部３１は、記憶部１３からパラメータ組合せと評価指標値とを取得し、隣接する評価指標値の差が最も大きい関係図上の位置を検出する。そして、推奨設定提示部３１は、この検出した位置のうちボクセル率が小さい側の位置を強調表示する画像である推奨設定提示画像４０を生成して関係図に重畳表示させる。 Therefore, the recommended setting presentation unit 31 acquires the parameter combination and the evaluation index value from the storage unit 13, and detects the position on the relationship diagram in which the difference between the adjacent evaluation index values is the largest. And the recommended setting presentation part 31 produces | generates the recommended setting presentation image 40 which is an image which highlights the position by the side where a voxel rate is small among this detected position, and makes it superimpose on a related figure.
また、推奨設定提示部３１は、推奨設定提示画像４０を重畳させる位置に対応する画像処理後の画像を生成して表示部１１に並列表示させてもよい（図１２の右参照）。 Further, the recommended setting presentation unit 31 may generate an image-processed image corresponding to the position where the recommended setting presentation image 40 is superimposed and display the image on the display unit 11 in parallel (see the right in FIG. 12).
また、推奨設定提示部３１は、隣接する評価指標値の差が所定の差よりも大きい関係図上の位置を複数検出し、これらの検出した位置のうち差が大きい順に第１、第２、第３候補位置として、これらの位置のそれぞれについてボクセル率が小さい側の位置を強調表示するよう推奨設定提示画像４０を生成して関係図に重畳表示させてもよい。このとき、評価指標値の差の大きい順を示す情報（たとえばそれぞれが第１、第２、第３候補位置である旨の情報）も重畳表示させてもよい。 The recommended setting presentation unit 31 detects a plurality of positions on the relationship diagram in which the difference between adjacent evaluation index values is larger than a predetermined difference, and the first, second, As the third candidate position, the recommended setting presentation image 40 may be generated so as to highlight the position on the side where the voxel rate is small for each of these positions, and may be superimposed on the relationship diagram. At this time, information indicating the order in which the difference between the evaluation index values is large (for example, information indicating that each is the first, second, and third candidate positions) may be superimposed and displayed.
図１３は、関係図に対して推奨設定提示画像４０を重畳表示する際の手順の一例を示すフローチャートである。 FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of a procedure when the recommended setting presentation image 40 is superimposed and displayed on the relationship diagram.
この手順は、図９に示す手順が実行されて関係図生成部２５により表示部１１に関係図が表示されてスタートとなる。 This procedure starts when the procedure shown in FIG. 9 is executed, the relationship diagram generation unit 25 displays the relationship diagram on the display unit 11.
ステップＳ２１において、推奨設定提示部３１は、記憶部１３からパラメータ組合せと評価指標値とを取得し、関係図上で隣接する評価指標値の差が所定の差よりも大きい関係図上の位置を検出する。 In step S <b> 21, the recommended setting presentation unit 31 acquires the parameter combination and the evaluation index value from the storage unit 13, and sets a position on the relationship diagram in which the difference between the evaluation index values adjacent on the relationship diagram is greater than a predetermined difference. To detect.
次に、ステップＳ２２において、推奨設定提示部３１は、検出した位置のうちボクセル率が小さい側の位置を強調表示するよう推奨設定提示画像４０を生成して、関係図に重畳表示させる（図１２参照）。 Next, in step S22, the recommended setting presentation unit 31 generates a recommended setting presentation image 40 so as to highlight a position on the side where the voxel rate is small among the detected positions, and superimposes the recommended setting presentation image 40 on the relationship diagram (FIG. reference).
以上の手順により、関係図に対して推奨設定提示画像４０を重畳表示することができる。また、図１３に示す推奨設定提示画像４０の表示手順の後、図１０に示す手順を実行することができる。 With the above procedure, the recommended setting presentation image 40 can be superimposed and displayed on the relationship diagram. Moreover, the procedure shown in FIG. 10 can be performed after the display procedure of the recommended setting presentation image 40 shown in FIG.
第２実施形態に係る医用画像処理装置１０は、第１実施形態に係る医用画像処理装置１０と同様の効果を奏する。また、第２実施形態に係る医用画像処理装置１０は、ユーザの所望の画像を与えるパラメータ組合せの位置を示す推奨設定提示画像４０を関係図上に重畳表示することができる。このため、本実施形態に係る医用画像処理装置１０によれば、ユーザはより容易に所望の画像を与えるパラメータ組合せを把握することができる。 The medical image processing apparatus 10 according to the second embodiment has the same effects as the medical image processing apparatus 10 according to the first embodiment. Also, the medical image processing apparatus 10 according to the second embodiment can superimpose and display the recommended setting presentation image 40 indicating the position of the parameter combination that gives the user's desired image on the relationship diagram. For this reason, according to the medical image processing apparatus 10 according to the present embodiment, the user can more easily grasp the parameter combination that gives a desired image.
なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。 In addition, although some embodiment of this invention was described, these embodiment is shown as an example and is not intending limiting the range of invention. These novel embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention, and are included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.
１０ 医用画像処理装置
１１ 表示部
１２ 入力部
２２ 組合せ設定部
２３ 実行部
２４ 指標化部
２５ 関係図生成部
２６ 画像出力部
３１ 推奨設定提示部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Medical image processing apparatus 11 Display part 12 Input part 22 Combination setting part 23 Execution part 24 Indexing part 25 Relationship diagram generation part 26 Image output part 31 Recommended setting presentation part
Claims (10)
前記医用３次元画像データに対して前記複数の組合せのそれぞれで前記一連の複数種の画像処理を実行することにより、前記複数の組合せのそれぞれに対応する画像処理後の画像データを生成する実行部と、
前記複数の組合せのそれぞれに対応する前記画像処理後の画像データの評価指標値を求める指標化部と、
前記評価指標値と前記組合せとの関係を示す関係図を生成し表示部に表示させる関係図生成部と、
を備えた医用画像処理装置。 A combination setting unit that automatically sets a plurality of combinations for a combination of parameter values corresponding to each image processing of a series of a plurality of types of image processing executed on medical three-dimensional image data;
An execution unit that generates image data after image processing corresponding to each of the plurality of combinations by executing the series of a plurality of types of image processing for each of the plurality of combinations on the medical three-dimensional image data. When,
An indexing unit for obtaining an evaluation index value of the image data after image processing corresponding to each of the plurality of combinations;
A relationship diagram generating unit that generates a relationship diagram indicating a relationship between the evaluation index value and the combination and displays the relationship diagram on a display unit;
A medical image processing apparatus.
前記評価指標値として、前記一連の複数種の画像処理を実行する前の前記医用３次元画像データに含まれるボクセル量に対する、前記画像処理後の画像データに含まれるボクセル量の割合を示すボクセル率を求める、
請求項１記載の医用画像処理装置。 The indexing unit
As the evaluation index value, a voxel rate indicating a ratio of a voxel amount included in the image data after the image processing to a voxel amount included in the medical three-dimensional image data before the series of plural types of image processing is executed. Seeking
The medical image processing apparatus according to claim 1.
をさらに備えた請求項１または２に記載の医用画像処理装置。 When there is a predetermined input instruction via the input unit by the user for a predetermined position on the relationship diagram, an image based on the image data after the image processing corresponding to the combination of the predetermined positions is displayed on the display unit Image output unit,
The medical image processing apparatus according to claim 1, further comprising:
前記所定の位置および前記所定の位置の周辺のそれぞれの前記組合せに対応する前記画像処理後の画像データにもとづく画像を前記表示部に表示させる、
請求項３記載の医用画像処理装置。 The image output unit includes:
Causing the display unit to display an image based on the image data after the image processing corresponding to the combination of the predetermined position and the periphery of the predetermined position,
The medical image processing apparatus according to claim 3.
をさらに備えた請求項１ないし４のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。 Recommended setting for detecting a position on the relationship diagram having the largest difference between the evaluation index values adjacent to each other on the relationship diagram, and displaying an image that highlights the detected position on the relationship diagram on the relationship diagram Presentation section,
The medical image processing apparatus according to any one of claims 1 to 4, further comprising:
前記関係図上で隣接する前記評価指標値の差が所定の差よりも大きい前記関係図上の位置を複数検出し、この検出した複数の位置を前記関係図上で強調表示する画像を、前記評価指標値の差の大きい順を示す情報とともに前記関係図に重畳表示させる、
請求項５記載の医用画像処理装置。 The recommended setting presentation unit
An image for detecting a plurality of positions on the relationship diagram in which the difference between the evaluation index values adjacent on the relationship diagram is larger than a predetermined difference, and highlighting the detected plurality of positions on the relationship diagram, Along with the information indicating the descending order of the evaluation index value, it is superimposed on the relationship diagram.
The medical image processing apparatus according to claim 5.
前記検出した位置の前記組合せに対応する前記画像処理後の画像データにもとづく画像を前記表示部に表示させる、
請求項５または６記載の医用画像処理装置。 The recommended setting presentation unit
Displaying an image based on the image data after the image processing corresponding to the combination of the detected positions on the display unit;
The medical image processing apparatus according to claim 5 or 6.
ユーザから入力部を介して所定のパラメータ値の組合せの設定を受け付けると、このユーザに設定された組合せの各パラメータ値のそれぞれを所定範囲で変更した複数の近傍組合せを自動設定し、
前記実行部は、
前記ユーザに設定された組合せおよび前記複数の近傍組合せのそれぞれの画像処理後の画像データを生成し、
前記指標化部は、
前記ユーザに設定された組合せおよび前記複数の近傍組合せのそれぞれに対応する前記画像処理後の画像データの評価指標値を求める、
請求項１ないし７のいずれか記載の医用画像処理装置。 The combination setting unit
When a setting of a predetermined parameter value combination is received from the user via the input unit, a plurality of neighborhood combinations in which each parameter value of the combination set by the user is changed within a predetermined range are automatically set,
The execution unit is
Generating image data after image processing of each of the combination set by the user and the plurality of neighborhood combinations;
The indexing unit
Obtaining an evaluation index value of the image data after the image processing corresponding to each of the combination set by the user and the plurality of neighborhood combinations;
The medical image processing apparatus according to claim 1.
請求項１ないし８のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。 The series of the plurality of types of image processing is image processing for extracting a region of a part included in the medical three-dimensional image data, and the plurality of types of image processing includes at least threshold processing, contraction processing, and expansion processing. ,
The medical image processing apparatus according to any one of claims 1 to 8.
前記医用３次元画像データに対して実行される一連の複数種の画像処理の各画像処理に対応するパラメータの値の組合せについて、複数の組合せを自動設定するステップと、
前記医用３次元画像データに対して前記複数の組合せのそれぞれで前記一連の複数種の画像処理を実行することにより、前記複数の組合せのそれぞれに対応する画像処理後の画像データを生成するステップと、
前記複数の組合せのそれぞれに対応する前記画像処理後の画像データの評価指標値を求めるステップと、
前記評価指標値と前記組合せとの関係を示す関係図を生成し表示部に表示させるステップと、
を有するパラメータ設定支援方法。 Obtaining medical 3D image data;
Automatically setting a plurality of combinations for a combination of parameter values corresponding to each image processing of a series of a plurality of types of image processing executed on the medical three-dimensional image data;
Generating image data after image processing corresponding to each of the plurality of combinations by executing the series of a plurality of types of image processing on each of the plurality of combinations on the medical three-dimensional image data; ,
Obtaining an evaluation index value of the image data after the image processing corresponding to each of the plurality of combinations;
Generating a relationship diagram showing a relationship between the evaluation index value and the combination and displaying the relationship diagram on a display unit;
A parameter setting support method.
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