JP2016036416A - 医用画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】硬組織の動きを容易に観察可能な医用画像処理装置を提供する。【解決手段】実施形態の医用画像処理装置は、撮影領域における観察対象を時間経過とともに撮影することにより、観察対象の時相を示す複数の画像が取得され、所定の表示範囲で複数の画像を表示するものであり、位置合わせ部と、第１の画像処理部と、第２の画像処理部とを有する。位置合わせ部は、取得された各画像における観察対象の位置を検出し、検出された位置を位置合わせする。第１の画像処理部は、各画像の中から対象画像を代表する代表対象画像を生成する。第２の画像処理部は、位置合わせ部によって位置合わせされた各画像における観察対象の領域を、代表対象画像における観察対象の領域に置き換える。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、医用画像処理装置に関する。

動きの中で同一形状を保つ硬組織を含む観察対象を撮影領域に入れ、時間経過とともに医用診断装置で撮影することにより複数の画像が取得される。ここで、硬組織には、骨、軟骨、人工骨、関節、人工関節、及び、歯が含まれる。例えば、Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）装置、超音波診断装置及びＸ線診断装置により、ＣＴ画像、ＭＲ画像、超音波画像及びＸ線画像が取得される。取得された画像がＣＴ画像であれば、その画像からＣＴ値分布などを基にした硬組織の対象画像が抽出される。複数の画像における硬組織の対象画像は、硬組織が撮影されたとき（撮影時刻）に関する様相（以下、「時相」という場合がある）を示す。

硬組織は動きの中で同一形状を保つため、取得された複数の画像における硬組織の対象画像はその位置及び向きを変化させるが、その形状を変化させない。つまり、硬組織の対象画像の変化と硬組織の動きとが対応づけられるため、硬組織の対象画像の変化が表示されたとき、硬組織の動きが観察可能となる。

硬組織の対象画像には、画像再構成時のノイズが生じるときがある。また、硬組織の一部が撮影領域から外れた非撮影部分となることで、硬組織の対象画像に欠落が生じるときがある。

国際公開第２００８／１１１５４９号 特開２００９−１９４４３６号公報

しかしながら、ノイズや欠落により、硬組織の対象画像の形状に差が生じる。また、被ばく低減のため、硬組織を比較的に低線量、狭い範囲で撮影することが多くなると、硬組織の対象画像の形状の差はより顕著となる。ノイズ等に起因する硬組織の対象画像の形状の差は、硬組織の対象画像の変化となって表示される。つまり、硬組織の対象画像の変化と硬組織の動きとが必ずしも対応づけられないため、硬組織の動きを容易に観察することができない。

この実施形態は、上記の問題を解決するものであり、硬組織の動きを容易に観察可能な医用画像処理装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、実施形態の医用画像処理装置は、撮影領域における観察対象を時間経過とともに撮影することにより、観察対象の時相を示す複数の画像が取得され、所定の表示範囲で複数の画像を表示するものであり、位置合わせ部と、第１の画像処理部と、第２の画像処理部とを有する。位置合わせ部は、取得された各画像における観察対象の位置を検出し、検出された位置を位置合わせする。第１の画像処理部は、各画像の中から対象画像を代表する代表対象画像を生成する。第２の画像処理部は、位置合わせ部によって位置合わせされた各画像における観察対象の領域を、代表対象画像における観察対象の領域に置き換える。

医用画像処理装置の構成ブロック図。 画像処理を示すフロー図。 硬組織の対象画像の抽出から代表対象画像の生成までの一連の処理を示すフロー図。 撮影領域と硬組織の対象画像との位置関係を示す図。 撮影領域と硬組織の対象画像との位置関係を示す図。 位置情報の取得を示すフロー図。 位置合わせされた時の第１の硬組織の対象画像を示す図。 特定画像の生成を示すフロー図。 代表対象画像の生成を示すフロー図。 位置合わせされた時の第２の硬組織の対象画像を示す図。 第１の論理積によりノイズ除去された特定画像を示す図。 第１の論理積によりノイズ除去された特定画像を示す図。 画像における対象画像を代表対象画像に書き換えたときの図。 画像における対象画像を代表対象画像に書き換えたときの図。

次に、この実施形態の医用画像処理装置１の一例について各図を参照して説明する。図１は、医用画像処理装置の構成ブロック図である。なお、以下の説明では、医用診断装置としてのＸ線ＣＴ装置により、硬組織で構成された観察対象を撮影領域に入れて、時間経過とともに撮影されることにより、観察対象の時相を示す複数ｉ（＝１、２、…、ｎ）の３次元画像（以下「ｎ個の画像」又は「複数の画像」という）が取得されたものとする。このように、観察対象を連続して３次元撮影することが可能なものとして、例えば、高速コーンビーム３次元Ｘ線ＣＴ装置が用いられる。

Ｘ線ＣＴ装置により取得されたｎ個の画像は、例えば病院内の画像サーバ（図示しない）に送信される。ｎ個の画像は、それが撮影されたときの撮影時刻ｔｉ（ｉ＝１、２、…、ｎ）を含む付帯情報と対応づけられている。撮影時刻の中には、撮影開始時刻ｔ１及び撮影終了時刻ｔｎが含まれる。さらに、ｎ個の画像は、画像サーバから医用画像処理装置１に送信され、医用画像処理装置１の記憶部３（図１参照）に記憶される。

付帯情報としての撮影時刻ｔｉには、撮影開始時刻ｔ１と撮影終了時刻ｔｎとの間の中心となる第１の時刻、硬組織が往復運動するときにおいて、硬組織が両端位置にあるときの第２の時刻及び第３の時刻、第２の時刻と第３の時刻との間の中心となる第４の時刻、硬組織が静止したときの第５の時刻、撮影領域を示す画像中に硬組織の対象画像が占める割合が最も多いときの第６の時刻が含まれる。

第１の時刻は、制御部２により撮影開始時刻ｔ１及び撮影終了時刻ｔｎを基に求められ、画像に対応づけられて記憶される。第２の時刻及び第３の時刻は、撮影中における入力部４１の操作又は音声入力を受けて、そのときの時刻が付帯情報として画像に対応づけられて記憶される。第４の時刻は、制御部２により第２の時刻及び第３の時刻から求められ、画像に対応づけられて記憶される。第５の時刻は、撮影中における入力部４１の操作又は音声入力を受けて、そのときの時刻が付帯情報として画像に対応づけられて記憶される。第６の時刻は、制御部２により画像中の全画素数と硬組織のＣＴ値に相当する輝度をもつ画素数とを基に求められ、画像に対応づけられて記憶される。

硬組織は動きの中で同一形状を保つため、取得されたｎ個の画像における硬組織の対象画像は、それらを代表する代表対象画像に書き換えられることができる。

この実施形態の医用画像処理装置１は、取得されたｎ個全部の画像を用いて、各画像における硬組織の対象画像から代表対象画像を生成し、各画像における硬組織の対象画像を代表対象画像に書き換えるためのものである。
図１は、医用画像処理装置の構成ブロック図である。図１に示すように、医用画像処理装置１は、制御部２と、記憶部３と、インターフェース４と、第１の画像処理部１０と、第２の画像処理部２０とを有する。

第１の画像処理部１０は、画像選定部１１、画像抽出部１２、位置情報取得部１３、特定画像生成部１４、及び、ノイズ除去部１５を有する。また、インターフェース４は、入力部４１、表示制御部４２、及び、表示部４３を有する。

図２は、画像処理を示すフロー図、図３は、硬組織の対象画像の抽出から代表対象画像の生成までの一連の処理を示すフロー図である。図２では、インターフェース４、第１の画像処理部１０、記憶部３、第２の画像処理部２０における処理の流れを実線の矢印で示し、及び、データの送受信を破線の矢印で示す。

（画像抽出部１２）
画像抽出部１２は、取得されたｎ個の画像を記憶部３から所定順（例えば、ｉ＝１から順番）に読み出し、読み出した画像から硬組織の対象画像をそれぞれ抽出する（図２に示す「対象画像の抽出」；図３に示すステップＳ１０１）。これは、「信号値に基づいて硬組織を特定すること」に相当する。硬組織の対象画像の抽出には、画像からＣＴ値分布などを基に一または複数の硬組織の対象画像を抽出する公知の抽出アルゴリズムが用いられる。なお、例えば、骨は、ＣＴ値の比較的低い海綿骨がＣＴ値の比較的高い皮質骨により覆われているため、二つの骨同士が互いに接しているときでも、各骨の海綿骨は互いに離れているはずであるから、一つ一つの骨を区別可能に抽出することができる。

（インターフェース４）
表示制御部４２は、抽出された一または複数の硬組織の対象画像を表示部４３に表示させる（図２に示す「対象画像の表示」；図３に示すステップＳ１０２）。入力部４１の操作を受けて、表示制御部４２は、表示部４３に表示された一または複数の硬組織の対象画像から観察対象となる一または二以上の硬組織の対象画像を指定する（図２に示す「対象画像の指定」；図３に示すステップＳ１０３）。

硬組織の対象画像の指定では、撮影領域を示す画像ＦＯＶ（図４Ａ参照）の全範囲が指定される。なお、撮影領域を示す画像ＦＯＶの一部範囲を指定してもよい。

硬組織の対象画像は、入力部４１の操作、例えばマウス操作により指定される。マウス操作による硬組織の対象画像の指定は、硬組織の対象画像の外部にマウスカーソルを移動し、クリックすることで、範囲の開始位置を指定し、範囲で硬組織の対象画像を囲むようにマウスドラッグすることで行われる。硬組織の対象画像の指定により、一つまたは二以上の硬組織の対象画像が指定される。指定された一または二以上の硬組織の対象画像を、以下、「指定対象画像」という。

記憶部３から読み出される画像の付帯情報である撮影時刻ｔｉが撮影終了時刻ｔｎ以上のとき（図３に示すステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、硬組織の対象画像の選定（図３に示すステップＳ１０５）に移行する。

撮影時刻ｔｉが撮影終了時刻ｔｎ以上でないとき（ステップＳ１０４：Ｎｏ）、硬組織の対象画像の抽出（ステップＳ１０１）に戻る。つまり、ｔｉ≧ｔｎになるまで、硬組織の対象画像の抽出（ステップＳ１０１）〜硬組織の対象画像の指定（ステップＳ１０３）が繰り返される。それにより、ｎ個の指定対象画像が撮影時刻ｔｉと対応づけられて記憶部３に記憶される。なお、硬組織の対象画像の指定が画像ＡＰの全範囲の指定のときは、硬組織の対象画像を表示部４３に表示させるステップＳ１０２の工程は、必ずしも必要でない。

（画像選定部１１）
画像選定部１１は、入力部４１の操作による撮影時刻ｔｉの情報を受けて、撮影時刻ｔｉに対応づけられた指定対象画像を記憶部３に記憶されたｎ個の指定対象画像から選定する（図２に示す「指定対象画像の選定」；図３に示すステップＳ１０５）。

指定対象画像の選定において、次の（１）〜（４）のいずれかの画像が選定される。
（１）複数の指定対象画像において、撮影開始時刻ｔ１と撮影終了時刻ｔｎとの間の中心となる第１の時刻を示す画像；（２）移動軌跡上の両端に位置する第１の位置と第２の位置との間を往復運動する硬組織が撮影されたとき、硬組織が第１の位置（第２の時刻に相当する）と第２の位置（第３の時刻に相当する）との間の中心となる位置（第４の時刻に相当する）に移動されたときを示す画像；（３）硬組織が静止した状態（第５の時刻に相当する）を示す画像；（４）取得された複数の画像の中で、それらの画像に対して指定対象画像が占める割合が最も多いとき（第６の時刻に相当する）の画像

（１）〜（４）のいずれかの画像が選定される理由としては、（１）の画像では、中心となる第１の時刻を基準時として、基準時以前の時相を示す画像、あるいは、基準時以降の時相を示す画像、あるいは、基準時前後の時相を示す画像を容易に選定することができるためである。（２）の画像では、中心となる位置を基準位置として、硬組織が基準位置から第１の位置寄りの位置までの間に移動されたときを示す画像、あるいは、硬組織が基準位置から第２の位置寄りの位置までの間に移動されたときを示す画像、あるいは、硬組織が基準位置付近に移動されたときを示す画像を容易に選定することができるためである。（３）の画像では、観察すべき画像に、硬組織の動きが開始される前、及び／又はその動きが停止された後の静止した状態を示す画像が含まれることが多いためである。（４）の画像では、取得された画像に対して指定対象画像が占める割合が最も多いとき、その画像中に、指定対象画像の全部または多くが含まれる可能性が高くなるためである。
なお、（１）から（４）の画像のいずれも選定されないとき、初期設定値として、撮影開始時刻ｔ１に対応づけられた画像が選定される。

制御部２は、第１の時刻、及び、第４の時刻〜第６の時刻を、撮影時刻ｔ１〜ｔｎのいずれかに対応づけ、画像の付帯情報として記憶部３に記憶させる。第１の時刻、及び、第４の時刻〜第６の時刻は、インターフェース４の表示部４３に表示される。画像選定部１１は、入力部４１の操作による第１の時刻、及び、第４の時刻〜第６の時刻のうちのいずれかの情報を受けて、第１の時刻、及び、第４の時刻〜第６の時刻のうちのいずれかに対応づけられた指定対象画像をｎ個の指定対象画像（ｂ_ν（ｔ１）〜ｂ_ν（ｔｎ））の中から選定する。ここでは、以下の説明を簡単にするため、画像選定部１１は、初期設定値として撮影時刻ｔ１に対応づけられた指定対象画像ｂ_ν（ｔ１）を選定する。次に、画像選定部１１は、指定対象画像ｂ_ν（ｔ１）以外の、撮影時刻ｔ２に対応づけられた指定対象画像ｂ_ν（ｔ２）を選定するものとする。

（位置情報取得部１３）
図４Ａは、選定された指定対象画像ｂ_ν（ｔ１）が表示されたときの図、図４Ｂは、指定対象画像ｂ_ν（ｔ２）が表示されたときの図である。図４Ａ及び図４Ｂに、撮影領域を示す画像を“ＦＯＶ”で示し、表示範囲を“ＡＤ”で示す。図４Ａ及び図４Ｂに示すように、撮影領域を示す画像ＦＯＶが表示範囲ＡＤに含まれる。なお、図４Ａ及び図４Ｂでは、３次元画像である指定対象画像ｂ_νを、以下の説明を簡単にするため、２次元画像として表す。

図４Ａ及び図４Ｂに示すように、指定対象画像ｂ_ν（ｔ１）には第１の硬組織の対象画像ｂ_λ（ｔ１）及び第２の硬組織の対象画像ｂ_μ（ｔ１）が含まれる。また、指定対象画像ｂ_ν（ｔ２）には第１の硬組織の対象画像ｂ_λ（ｔ２）及び第２の硬組織の対象画像ｂ_μ（ｔ２）が含まれる。

以下に、位置情報の取得（図３に示すステップＳ１０６）から代表対象画像の生成（図３に示すステップＳ１０８）に渉る画像処理について説明する。
第１の画像処理部１０は、表示部４３に指定対象画像（第１の硬組織の対象画像及び第２の硬組織の対象画像が含まれる）が表示されたとき、入力部４１の操作を受けて、指定対象画像のうちから最初に第１の硬組織の対象画像を指定し、次に第２の硬組織の対象画像を指定する。なお、硬組織の対象画像の指定は、予め定められた順番（例えば、画像の上から順番、左から順番）で自動的に行われてもよい。

＜第１の硬組織の対象画像における画像処理＞
先ず、第１の硬組織の対象画像ｂ_λ（ｔ１）、ｂ_λ（ｔ２）における画像処理を説明し、その後に、第２の硬組織の対象画像ｂ_μ（ｔ１）、ｂ_μ（ｔ２）における画像処理を説明する。
図５は、指定された第１の硬組織の対象画像における位置情報の取得を示すフロー図である。
位置情報取得部１３は、マウス操作などによる手動設定であるか、硬組織の対象画像同士を自動的に位置合わせする自動設定であるかを判断する（図５に示すステップＳ２０１）。

位置情報取得部１３が手動設定でないと判断したとき（ステップＳ２０１：Ｎｏ）、自動設定による位置合わせが行われる（ステップＳ２０２）。
位置合わせには、二つの３次元形状の位置合わせにおいて、３次元領域の表面をポリゴンで表現した上で形状誤差を評価する公知の手法が用いられる。

以下に、本手法で用いられる位置合わせ手法の流れを、３次元領域Ａを３次元領域Ｂに位置合わせする場合を例にして説明する。

先ず、領域Ａ、Ｂから各領域の表面を示すポリゴン曲面Ｐｏｌｙ（Ａ）、Ｐｏｌｙ（Ｂ）を生成する。各ポリゴン曲面は、複数個のポリゴン（多角形）により構成される。アルゴリズムの簡便さからポリゴン曲面の生成には、マーチングキューブ（Ｍａｒｃｈｉｎｇ Ｃｕｂｅ）法を用いる。ポリゴン生成後、Ｐｏｌｙ（Ａ）、Ｐｏｌｙ（Ｂ）を構成するポリゴンが、撮影範囲の境界近傍に存在する場合、該当するポリゴンは硬組織の表面領域でないとみなしＰｏｌｙ（Ａ）、Ｐｏｌｙ（Ｂ）から削除する。ポリゴン曲面Ｐｏｌｙ（Ａ）を構成する頂点群をＰｉ（Ａ）（ｉ＝１、２、…、ｎ）としたとき、領域Ａを領域Ｂへ位置合わせする際の形状誤差Ｅ（Ａ、Ｂ）を次の式（１）により定義する。

ここで、d(P_i(A),Poly(B))は、頂点Ｐ_ｉからポリゴン曲面Ｐｏｌｙ（Ｂ）までの最近傍距離をいう。

位置情報取得部１３は、最近傍距離の二乗の平均が最小となる値を求める最小二乗法を用いて、一つの時相を示す硬組織の対象画像に対して、他の一つの時相を示す硬組織の対象画像のうち上記の形状誤差Ｅが最小となる対象画像を、その時相における対象画像とし、位置合わせした結果、他の一つの時相を示す硬組織の対象画像が、一つの時相を示す硬組織の対象画像に対してどの位置に、また、どの向きで存在するかの情報（位置情報）を取得する（図２に示す「位置情報の取得」）。

位置情報取得部１３は、位置情報を取得したとき、取得した位置情報が許容範囲内であるか否か、又は、位置情報の取得回数が最大値であるか否かを判断し、取得した位置情報が許容範囲内でなく、かつ、位置情報の取得回数が最大値でないと判断したとき（ステップＳ２０３：Ｎｏ）、位置合わせが行われるステップＳ２０２に戻る。
位置情報が許容範囲内であるか、又は、位置情報の取得回数が最大値であると判断したとき（ステップＳ２０３：Ｙｅｓ）、位置情報取得部１３は、位置情報が許容範囲内であると判断したときはその位置情報に決定し、位置情報の取得回数が最大値であると判断したときは許容範囲に最も近い位置情報に決定し（ステップＳ２０４）、決定した位置情報を記憶部３に記憶させる（ステップＳ２０５）。

図６は、位置合わせされた時の第１の硬組織の対象画像ｂ_λ（ｔ１）、ｂ_λ（ｔ２）を示す図である。図４Ａ、図４Ｂ及び図６に示すように、第１の硬組織の対象画像ｂ_λ（ｔ１）、ｂ_λ（ｔ２）同士の位置合わせにより、移動元の第１の硬組織の対象画像ｂ_λ（ｔ２）が移動先の第１の硬組織の対象画像ｂ_λ（ｔ１）に対してどの位置に、また、どの向きで存在するのかの情報（位置情報）が取得され、記憶部３に記憶される。以下、「位置合わせ」と記載することがあるが、「位置及び向き」を合わせることを意味する。

位置情報取得部１３が手動設定であると判断したとき（ステップＳ２０１：Ｙｅｓ）、手動設定による位置合わせが行われる（ステップＳ２０６）。位置情報取得部１３は、確定を受ける（例えば、表示部４３に表示された「確定」ボタンがクリックされる）までは（ステップＳ２０７：Ｎｏ）、位置合わせ（ステップＳ２０６）を繰り返す。位置情報取得部１３は、確定を受けたとき（ステップＳ２０７：Ｙｅｓ）、位置情報を決定する(ステップＳ２０４）。

（特定画像生成部１４）
特定画像生成部１４は、撮影領域の情報を参照して、第１の硬組織の対象画像と、表示範囲ＡＤから撮影領域を除いた補集合としての非撮影領域を示す画像との論理和から第１の硬組織の特定画像を生成する（図２に示す「特定画像の生成」；図３に示すステップＳ１０７）。

図７は、特定画像の生成を示すフロー図である。
図７に示すように、先ず、特定画像生成部１４は、第１の硬組織の対象画像ｂ_λ（ｔｉ）を取得する（図７に示すステップＳ３０１）。ここで、ｉ＝１、２である。

次に、特定画像生成部１４は、撮影領域を示す画像ＦＯＶ_λ（ｔｉ）の補集合としての非撮影領域を示す画像ＦＯＶ_λ ^Ｃ（ｔｉ）を求める（ステップＳ３０２）。

次に、特定画像生成部１４は、第１の硬組織の対象画像ｂ_λ（ｔｉ）と非撮影領域を示す画像ＦＯＶ_λ ^Ｃ（ｔｉ）とを加算し、第１の硬組織の特定画像ｂ´_λ（ｔｉ）を生成する（ステップＳ３０３）。
第１の硬組織の特定画像ｂ´_λ（ｔｉ）は、次の式（２）で表される。
ｂ´_λ（ｔｉ）＝ｂ_λ（ｔｉ）∪ＦＯＶ_λ ^Ｃ（ｔｉ） （ｉ＝１、２） （２）
ここで、撮影時刻ｔｉにおける第１の硬組織の対象画像及び非撮影領域を示す画像をｂ_λ（ｔｉ）及びＦＯＶ_λ ^Ｃ（ｔｉ）とする。

本来、ＦＯＶ^ｃ（ｔｉ）は、後記するように、第２の硬組織における欠落の部分を補完するのに役立つ。補完する部分以外のＦＯＶ^ｃ（ｔｉ）は、不要となる。この第１の硬組織は補完部分がないので、全部が不要になる。

（ノイズ除去部１５）
さらに、特定画像ｂ´_λ（ｔｉ）にはノイズが含まれる。図６にノイズを黒丸“●”で示す。図８は、代表対象画像の生成を示すフロー図である。
図８に示すように、ノイズ除去部１５は、位置合わせた状態で特定画像ｂ´_λ（ｔｉ）について第１の論理積を行うことで、特定画像からノイズを除去する（図８に示すステップＳ４０１）。
ノイズ除去された特定画像Ｂ´_λは、次の式（３）で表される。
Ｂ´_λ＝ｂ´_λ（ｔ１）∩ｂ´_λ（ｔ２） （３）
図１０は、第１の論理積によりノイズ除去された特定画像を示す図である。図１０に除去されたノイズをその外周が破線で表された白丸“○”で示す。なお、図１０では、ノイズ除去の後工程として、除去される不要画像を削除して示す。

（不要画像の除去）
第１の画像処理部１０は、ノイズ除去後の特定画像Ｂ´_λと、対象画像ｂ_λ（ｔ１）、ｂ_λ（ｔ２）を位置合わせしたときのそれぞれの撮影領域を示す画像ＦＯＶ_λ（ｔｉ）のｉ＝１，２について論理和を行ったものと、の第２の論理積を行うことにより、第１の硬組織の代表対象画像を生成する（図２に示す「代表対象画像の生成」；ステップＳ４０２）。
第１の硬組織の代表対象画像Ｂ_λは、次の式（４）で表される。
Ｂ_λ＝Ｂ´_λ∩（ＦＯＶ_λ（ｔ１）∪ＦＯＶ_λ（ｔ２）） （４）

以上、その説明を簡単にするため、第１の画像処理部１０が第１の硬組織の対象画像ｂ_λ（ｔ１）、ｂ_λ（ｔ２）を基に、第１の硬組織の代表対象画像Ｂ_λを生成するものを示したが、実際は、第１の画像処理部１０が全ての第１の硬組織の対象画像ｂ_λ（ｔ１）〜ｂ_λ（ｔｎ）を基に、第１の硬組織の代表対象画像Ｂ_λを生成する。
このとき、撮影時刻ｔｉ（ｉ＝１、２、…、ｎ）における撮影領域を示す画像ＦＯＶ_λ（ｔｉ）について論理和ＦＯＶ_λ´は、次の式（５）で表される。

さらに、ノイズ除去後の特定画像Ｂ´_λの生成は、次の式（６）で表される。

さらに、不要画像を除去した後の代表対象画像Ｂ_λの生成は、次の式（７）で表される。

以上のようにして、第１の硬組織の代表対象画像Ｂ_λが生成される。生成された第１の硬組織の代表対象画像Ｂ_λは、記憶部３に記憶される。

＜第２の硬組織の対象画像における画像処理＞
以上、第１の硬組織の対象画像ｂ_λ（ｔ１）、ｂ_λ（ｔ２）における画像処理を説明した。以下に、第２の硬組織の対象画像ｂ_μ（ｔ１）、ｂ_μ（ｔ２）における画像処理を説明する。なお、第２の硬組織の対象画像ｂ_μ（ｔ１）、ｂ_μ（ｔ２）における画像処理は、第１の硬組織の対象画像ｂ_λ（ｔ１）、ｂ_λ（ｔ２）における画像処理と同様である。

（位置情報の取得）
つまり、位置情報取得部１３は、第２の硬組織の対象画像ｂ_μ（ｔ１）、ｂ_μ（ｔ２）の位置情報を取得する（図２に示す「位置情報の取得」；図３に示すステップＳ１０６）。図９は、位置合わせされた時の第２の硬組織の対象画像ｂ_μ（ｔ１）、ｂ_μ（ｔ２）を示す図である。図４Ａ、図４Ｂ及び図９に示すように、第１の硬組織の対象画像ｂ_μ（ｔ１）、ｂ_μ（ｔ２）同士の位置合わせにより、移動元の第１の硬組織の対象画像ｂ_μ（ｔ２）が移動先の第１の硬組織の対象画像ｂμ（ｔ１）に対してどの位置に、また、どの向きで存在するのかの情報が取得され、記憶部３に記憶される。

図４Ａ、図４Ｂ及び図９に示すように、第２の硬組織の対象画像ｂ_μ（ｔ１）、ｂ_μ（ｔ２）の位置合わせでは、位置情報取得部１３は、移動先である第２の硬組織の対象画像ｂ_μ（ｔ１）の位置に移動元となる第２の硬組織の対象画像ｂ_μ（ｔ２）の位置を移動させることにより、第２の硬組織の対象画像ｂ_μ（ｔ１）に対する第２の硬組織の対象画像ｂ_μ（ｔ２）の相対的な位置情報を取得する（図３に示すステップＳ１０６）。取得される位置情報は、相対的な位置情報に限らず、撮影領域を示す画像ＦＯＶに対する第２の硬組織の対象画像ｂ_μ（ｔ２）の絶対的な位置情報であってもよい。

図４Ａに示すように、第２の硬組織の対象画像ｂ_μ（ｔ１）に欠落が存在するときがある。この欠落は、特定画像生成部１４により補完される。

（特定画像の生成）
次に、特定画像生成部１４は、撮影領域の情報を参照して、第２の硬組織の対象画像と、表示範囲ＡＤから撮影領域を除いた補集合としての非撮影領域を示す画像との論理和から第２の硬組織の特定画像ｂ´_μ（ｔｉ）を生成する（図２に示す「特定画像の生成」；図３に示すステップＳ１０７）。
図４Ａ及び図４Ｂに示すように、第２の硬組織の対象画像ｂ_μ（ｔ１）に欠落があるが、特定画像生成部１４により、欠落を補完した特定画像ｂ´_μ（ｔ１）が自動的に生成される。しかし、特定画像ｂ´_μ（ｔｉ）にはノイズが含まれる。図９にノイズを黒丸“●”で示す。

（ノイズ除去）
図１１は、第１の論理積によりノイズ除去された特定画像を示す図である。図１１に除去されたノイズをその外周が破線で表された白丸“○”で示す。なお、図１１では、ノイズ除去の後工程として、除去される不要画像を削除して示す。図１１に示すように、ノイズ除去部１５は、特定画像ｂ´_μ（ｔ１）、ｂ´_μ（ｔ２）について第１の論理積を行うことで、特定画像からノイズを除去する（図８に示すステップＳ４０１）。

（不要画像の除去）
第１の画像処理部１０は、ノイズ除去後の特定画像Ｂ´_μと、撮影領域を示す画像ＦＯＶ_μ（ｔｉ）について論理和を行ったものと、の第２の論理積を行うことにより、第２の硬組織の代表対象画像Ｂ_μを生成する（図２に示す「代表対象画像の生成」；ステップＳ４０２）。
以上のようにして、第２の硬組織の代表対象画像Ｂ_μが生成される。生成された第２の硬組織の代表対象画像Ｂ_μは、記憶部３に記憶される。

（硬組織の対象画像の書き換え）
次に、第２の画像処理部２０は、位置情報を参照して、第１の硬組織の各対象画像ｂ_λ（ｔｉ）を代表対象画像Ｂ_λに書き換える（図２に示す「代表対象画像の書き換え」）。代表対象画像Ｂ_λの書き換えは、第１の硬組織の各対象画像ｂ_λ（ｔｉ）に代表対象画像Ｂ_λを上書きすることにより行われる。続いて、第２の画像処理部２０は、位置情報を参照して、第２の硬組織の各対象画像ｂ_μ（ｔｉ）を代表対象画像Ｂ_μに書き換える。代表対象画像Ｂ_μの書き換えは、第２の硬組織の各対象画像ｂ_μ（ｔｉ）に代表対象画像Ｂ_μを上書きすることにより行われる。

図１２Ａは、画像における第１の硬組織の対象画像ｂ_λ（ｔ１）、第２の硬組織の対象画像ｂ_μ（ｔ１）を第１の硬組織の代表対象画像Ｂ_λ、第２の硬組織の代表対象画像Ｂ_μに書き換えたときの図である。図１２Ｂは画像における第１の硬組織の対象画像ｂ_λ（ｔ２）、第２の硬組織の対象画像ｂ_μ（ｔ２）を第１の硬組織の代表対象画像Ｂ_λ、第２の硬組織の代表対象画像Ｂ_μに書き換えたときの図である。書き換えられた代表対象画像Ｂ_λ、Ｂ_μは、記憶部３に記憶される。

（代表対象画像の表示）
表示制御部４２は、記憶部３から代表対象画像Ｂ_λ、Ｂ_μを読み出し、これらを表示データに変換して、表示部４３に表示させる（図２に示す「書き換えた画像の表示」）。

本実施形態の医用画像処理装置１によれば、硬組織で構成された観察対象の観察では、硬組織の対象画像を観察し易くするため、ウインドウレベル（Ｗｉｎｄｏｗ Ｌｅｖｅｌ：ＷＷ）／ウインドウ幅（Ｗｉｎｄｏｗ Ｗｉｄｔｈ：ＷＷ）の調整や色づけして表示するとき、硬組織の対象画像は、時相間で対応づけがされ、かつ、全時相で同一の形状、同輝度値が保証される。それにより、一つ時相を示す硬組織の対象画像に対して行われたＷＬ／ＷＷの調整、色づけの設定を他の時相を示す硬組織の対象画像に対して同様に行うだけで、全時相を示す硬組織の対象画像を同じ見た目で表示することができる。

なお、前記実施形態において、代表対象画像は、例えば、硬組織の対象画像からノイズが除かれること、及び／又は硬組織の対象画像の欠落が補完されることを含む画像処理により、生成されるものである。この画像処理の目的は、複数の画像における硬組織の対象画像を代表する一つの代表対象画像を生成することにある。つまり、この画像処理では、硬組織の対象画像からノイズがある程度除かれること、硬組織の対象画像の欠落がある程度補完されることを意味する。ノイズが完全に除かれること、及び、欠落が完全に補完されることは意味しない（ノイズが残っていることを示す図１１参照）。

さらに、前記実施形態において、位置情報の取得では、欠落を有する第２の硬組織の対象画像ｂ_μ（ｔ１）を移動先としたが、位置合わせの容易さ、及び、位置情報の精度の向上の点から、欠落のない対象画像を移動先とすることが好ましい。そのため、医用画像処理装置１は、取得された複数の画像における対象画像のうち、その対象画像が撮影領域の外周縁に接したか否かを検出し、対象画像が外周縁に接したとき欠落を有する対象画像であると判断し、対象画像が外周縁に接しないとき欠落のない対象画像であると判断する欠落判断手段を有する。欠落判断手段による判断結果は、対象画像に対応づけられて記憶部３に記憶される。このとき、位置情報取得部１３は、欠落判断手段による判断結果を参照して、欠落のない対象画像を移動先として、位置情報を取得する。

さらに、前記実施形態では、欠落のない対象画像ばかりでなく、欠落を有する対象画像を用いて、第１の画像処理部１０が代表対象画像を生成するように構成された。これに限らず、医用画像処理装置１は、前述する欠落判断手段を有し、欠落判断手段による判断結果を基に、欠落のない対象画像のみを用いて、第１の画像処理部１０が代表対象画像を生成するように構成されてもよい。

さらに、前記実施形態で、対象画像の抽出（図３に示すステップＳ１０１）において、画像抽出部１２により複数の硬組織の対象画像が抽出されたとき、表示制御部４２は、抽出された各硬組織の対象画像を互いに色分け（例えば、対象画像の輪郭を示す線に色付け）して表示部４３に表示させてもよい。それにより、簡単に各硬組織を見分けでき、対象画像の指定（図３に示すステップＳ１０３）が容易となる。

さらに、前記実施形態においては、医用診断装置により取得された３次元の各画像における硬組織の対象画像を代表する３次元画像としての代表対象画像を生成するものを示したが、医用診断装置により取得された２次元の各画像における硬組織の対象画像を代表する２次元画像としての代表対象画像を生成するものであってもよい。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これら実施形態は、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同様に、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ものである。

１ 医用画像処理装置
２ 制御部
３ 記憶部
４ インターフェース
４１ 入力部
４２ 表示制御部
４３ 表示部
１０ 第１の画像処理部
１１ 画像選定部
１２ 画像抽出部
１３ 位置情報取得部
１４ 特定画像生成部
１５ ノイズ除去部
２０ 第２の画像処理部

Claims (10)

1. 撮影領域における観察対象を時間経過とともに撮影することにより、前記観察対象の時相を示す複数の画像が取得され、所定の表示範囲で前記複数の画像を表示する医用画像処理装置において、
   前記取得された各画像における前記観察対象の位置を検出し、前記検出された位置を位置合わせする位置合わせ部と、
   前記各画像の中から対象画像を代表する代表対象画像を生成する第１の画像処理部と、
   前記位置合わせ部によって位置合わせされた前記各画像における前記観察対象の領域を、前記代表対象画像における前記観察対象の領域に置き換える第２の画像処理部と、
   を有する
   ことを特徴とする医用画像処理装置。
2. 前記画像における信号値に基づいて硬組織を特定する特定部を更に有し、
   前記第１の画像処理部は、前記特定された硬組織を前記観察対象として特定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. 前記画像はＣＴ画像であり、前記特定部は、前記ＣＴ画像のＣＴ値に基づいて骨を硬組織として特定することを特徴とする請求項２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記第１の画像処理部は、前記取得された各画像における前記観察対象の対象画像を抽出する画像抽出部と、前記抽出した前記観察対象の対象画像の前記画像における位置と向きとを含む位置情報を取得する位置情報取得部とを有し、前記抽出した前記観察対象の対象画像を前記位置情報を参照して位置合わせして、前記代表対象画像を生成し、
   前記第２の画像処理部は、前記位置情報を参照して、各画像における前記観察対象の対象画像を前記代表対象画像に置き換えることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の医用画像処理装置。
5. 前記第１の画像処理部は、前記撮影領域の情報を参照して、前記取得された各画像における前記観察対象の対象画像と、前記表示範囲から前記撮影領域が除かれた補集合としての非撮影領域を示す画像との論理和から特定画像を生成し、前記各画像における前記特定画像を基に前記代表対象画像を生成することを特徴とする請求項４に記載の医用画像処理装置。
6. 前記第１の画像処理部は、さらに、前記各画像における前記特定画像からノイズを除去することにより、前記代表対象画像を生成することを特徴とする請求項５に記載の医用画像処理装置。
7. 前記第１の画像処理部は、前記各画像における前記特定画像について論理積を行うことで、前記ノイズを除去することを特徴とする請求項６に記載の医用画像処理装置。
8. 前記第１の画像処理部は、さらに、前記論理積を行った前記各画像における前記特定画像と、前記対象画像について位置合わせした後に前記各画像における前記撮影領域を示す画像について論理和を行ったものとの論理積を行うことにより、前記代表対象画像を生成することを特徴とする請求項７に記載の医用画像処理装置。
9. 前記位置情報取得部は、前記複数の画像から一つの画像が選定されたとき、前記選定された画像における前記抽出した前記観察対象の第１の対象画像から前記観察対象の第１のポリゴン曲面の頂点を生成し、前記複数の画像のうちの前記選定された画像以外の画像における前記抽出した前記観察対象の第２の対象画像から前記観察対象の第２のポリゴン曲面を生成し、各前記頂点から前記第２のポリゴン曲面までの距離の総計が最小になるように、前記第１のポリゴン曲面を移動させたときの前記第１のポリゴン曲面に対する前記第２のポリゴン曲面の相対的な位置を前記位置情報として取得することを特徴とする請求項４から請求項８のいずれかに記載の医用画像処理装置。
10. 前記第１の画像処理部は、前記観察対象が時間経過とともに撮影されたときの撮影開始時刻と撮影終了時刻との間の中心となる第１の時刻を示す画像、第１の位置と第２の位置との間を往復運動する観察対象が撮影されたとき、観察対象が前記第１の位置と前記第２の位置との間の中心となる位置に移動されたときを示す画像、観察対象が静止した状態を示す画像、及び、取得された複数の画像の中で、それらの画像に対して指定対象画像が占める割合が最も多いときの画像のうちのいずれか一つの画像を前記複数の画像から選定する画像選定部を有することを特徴とする請求項９に記載の医用画像処理装置。

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