JP2016097311A - 医用画像処理装置、医用イメージング装置及び医用画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】脊柱を通る正中矢状面の矢状面画像を正確に取得する医用画像処理装置を提供する。
【解決手段】医用画像処理装置１００は、設置部１１０と、計算部１２０と、識別部１３０とを備える。設置部は、被検体をスキャンして取得された医用画像の複数の矢状面画像それぞれに関心領域を設置する。計算部は、関心領域における各ブロックの画素値変化に関する両極性特徴、及び、各ブロック間の類似性特徴に基づいて、評価指標を計算する。識別部は、計算部が計算した結果に基づいて関心領域を選択し、選択した関心領域が位置する矢状面画像を、脊柱を通る正中矢状面の目標矢状面画像として識別する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、医用画像処理装置、医用イメージング装置及び医用画像処理方法に関する。

医用画像処理分野において、医用画像から目標対象を検出することは、一般的に行われている。例えば、人体の一連の矢状面画像（サジタル面画像：sagittal plane image）から、脊柱（脊椎）が位置する矢状面画像（「正中矢状面画像：median sagittal plane image」とも称する）を確定し、確定した矢状面画像から椎間板を検出することは、臨床的な重要性を有する。検出した椎間板の位置や方向等の情報は、より高画質の画像のために、続いて行われる脊柱スキャンの設定に用いられる。

米国特許第６６０８９１６号明細書 米国特許第７０４６８３０号明細書 米国特許出願公開第２００７／０１２７７９９号明細書 米国特許第７５６１７２８号明細書 米国特許第７６７２４９３号明細書 米国特許出願公開第２０１０／０１７７９４６号明細書

本発明が解決しようとする課題は、脊柱を通る正中矢状面の矢状面画像を正確に取得することができる医用画像処理装置、医用イメージング装置及び医用画像処理方法を提供することである。

実施形態の医用画像処理装置は、設置部と、計算部と、識別部とを備える。設置部は、被検体をスキャンして取得された医用画像の複数の矢状面画像それぞれに関心領域を設置する。計算部は、前記関心領域における各ブロックの画素値変化に関する両極性特徴、及び、各ブロック間の類似性特徴に基づいて、評価指標を計算する。識別部は、前記計算部が計算した結果に基づいて関心領域を選択し、選択した関心領域が位置する矢状面画像を、脊柱を通る正中矢状面の目標矢状面画像として識別する。

以下の実施形態の説明では、理解を助けるため図面を参考にしながら説明する。図面において、同じ、或いは、類似する技術特徴や各構成については、同じ、或いは、類似する附番や表記を用いて説明する。これらの図面は、以下の詳細な説明も含めて、本実施形態の良好な実施例や本実施形態の原理や優位性についての解説のために、更に例を挙げて説明するためのものである。
図１は、一実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。 図２は、図１に示す医用画像処理装置の作動を示すフローチャートである。 図３Ａは、一実施形態に係る両極性特徴の応用原理を示す図である。 図３Ｂは、一実施形態に係る両極性特徴の応用原理を示す図である。 図４は、一実施形態に係る計算部を示すブロック図である。 図５は、図４に示す計算部の作動を示すフローチャートである。 図６は、他の一実施形態に係る計算部を示すブロック図である。 図７Ａは、脊柱の水平投影の分布を示す図である。 図７Ｂは、脊柱の水平投影の分布を示す図である。 図７Ｃは、脊柱の水平投影の分布を示す図である。 図８は、他の一実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。 図９は、図８に示す偽目標識別部を示すブロック図である。 図１０は、図９に示す偽目標識別部の作動を示すフローチャートである。 図１１は、一実施形態に係る設置部を示すブロック図である。 図１２は、図１１に示す設置部の作動を示すフローチャートである。 図１３は、他の一実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。 図１４は、図１３に示す後処理部を示すブロック図である。 図１５は、図１４に示す後処理部の作動を示すフローチャートである。 図１６は、他の一実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。 図１７は、図１６に示す損傷識別部を示すブロック図である。 図１８は、図１７に示す損傷識別部の作動を示すフローチャートである。 図１９は、他の一実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。 図２０は、図１９に示す偽椎間板識別部を示すブロック図である。 図２１は、図２０に示す偽椎間板識別部の作動を示すフローチャートである。 図２２は、一実施形態に係る医用イメージング装置を示すブロック図である。 図２３は、実施形態／実施例を実現可能なコンピュータの構成を示すブロック図である。

以下において、本実施形態の基本的理解のために、その幾つかの例の概要について説明する。ただし、この概要は、本実施形態のキーワードや重要な部分を確定するものではなく、本実施形態の範囲を限定するものでもない。その目的は、単に、本実施形態の概念を簡潔に説明するためのものであり、その後に論述する更に詳細な説明の序章にすぎない。

本実施形態の目的は、脊柱を通る正中矢状面の矢状面画像をより正確に取得し、椎間板検出等の後処理の正確度を向上させる医用画像処理装置、方法及び医用イメージング装置を提供することにある。

一実施形態によれば、医用画像処理装置は、被検体をスキャンして取得された医用画像の複数の矢状面画像それぞれに関心領域を設置する設置部と、関心領域における各ブロックの画素値変化に関する両極性特徴、及び、各ブロック間の類似性特徴に基づいて、評価指標を計算する計算部と、計算部が計算した結果に基づいて関心領域を選択し、選択した関心領域が位置する矢状面画像を、脊柱を通る正中矢状面の目標矢状面画像として識別する識別部とを備える。

他の一実施形態によれば、医用画像処理方法は、被検体をスキャンして取得された医用画像の複数の矢状面画像それぞれに関心領域を設置し、関心領域における各ブロックの画素値変化に関する両極性特徴、及び、各ブロック間の類似性特徴に基づいて、評価指標を計算し、計算した結果に基づいて関心領域を選択し、選択した関心領域が位置する矢状面画像を、脊柱を通る正中矢状面の目標矢状面画像として識別することを含む。

他の実施形態によれば、上記実施形態による医用画像処理装置を含む医用イメージング装置が提供される。

また、他の一実施形態によれば、更に、上記医用画像処理方法を実現するためのコンピュータプログラムが提供される。

また、他の一実施形態によれば、更に、上記医用画像処理方法を実現するためのコンピュータプログラムコードを記録する非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体形式のコンピュータプログラム製品が提供される。

本開示の方法及び装置において、被検体の関心領域の両極性特徴と類似性特徴に基づく評価指標を計算し、かつ該評価指標に基づいて被検体の関心領域が位置した１つの矢状面画像を選択して目標矢状面画像とする。脊柱の椎間板の特有の画像特徴を考慮するので、正中矢状面の矢状面画像をより正確に取得することができ、椎間板検出等の後処理にとって有利となる。

（実施形態）
以下、図面を参照しながら本実施形態について説明をする。なお、説明において、一つの図面や一つの実施形態において記載した構成や特徴は、１つ又は複数の他の図面や１つ又は複数の他の実施形態における構成や特徴と組み合わせることが可能である。なお、説明をわかりやすくするために、図面と説明とにおいて本実施形態と関係の無い内容や、当業者にとって既知の構成や処理に関する表示や説明については省略する。

上述したように、人体の一連の矢状面画像（サジタル面画像：sagittal plane image）から、脊柱が位置する矢状面画像を確定し、確定した矢状面画像から椎間板を検出することは、臨床的な重要性を有する。解剖学的には、矢状面（sagittal plane）は、前後方向に沿って人体を左右の両部分に分ける断面である。前後方向に沿って人体を対等の左右の両部分に分ける断面を正中矢状面（median sagittal plane）と称し、正中面（median plane）と略称する。一般的に、正中矢状面は、脊柱等の重要な組織を通り、通常の矢状面は、脊柱を通らず正中矢状面と平行な人体の断面を通る。このため、以下では、前後方向に沿って人体に対してスキャンを行って取得した画像を矢状面画像と称し、正中矢状面に対応する画像を正中矢状面画像とも称する。上記のスキャンは、現有の医用イメージング装置を使用して人体に対して行われたスキャンであって良く、例えば、磁気共鳴イメージング等である。

まず、椎間板を検出するために、人体に対してスキャンを行って取得した複数の矢状面画像から、脊柱を通る正中矢状面の矢状面画像、即ち、正中矢状面画像を探索する。正中矢状面画像が正確である程、後段で行われる椎間板の検出が正確となる。

図１は、一実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。図１に示すように、医用画像処理装置１００は、設置部１１０、計算部１２０及び識別部１３０を備える。図２を参照しながら医用画像処理装置１００の作動の流れを説明する。

図２は、図１に示す医用画像処理装置の作動を示すフローチャートであり、即ち、一実施形態に係る医用画像処理方法を示すフローチャートである。図２に示すように、方法Ｐ２００における、ステップＳ２１０では、被検体をスキャンして取得された医用画像の複数の矢状面画像それぞれに関心領域（ＲＯＩ：Region Of Interest）を設置する。例えば、複数の矢状面画像は、椎間板の位置を確認するために、ＭＲＩ装置により撮像された位置決め画像である。被検体のＲＯＩは、矢状面画像において被検体を含む領域であり、矢状面画像における被検体領域である。適切な公知の技術を用いて、矢状面画像からＲＯＩを確定することができる。例えば、設置部１１０は、各矢状面画像において、信号値の分布から脊柱を含む領域（以下、脊柱領域）を、ＲＯＩとして抽出する。例えば、設置部１１０は、各矢状面画像において、前後軸（anterior-posterior axis）の各位置で信号値を頭尾方向に合計した値を計算することで、信号値の前後方向の分布を求める。前後方向は、矢状面画像の横方向に対応し、頭尾方向は、矢状面画像の縦方向に対応する。椎間板及び椎体を含む脊柱は、頭尾方向に走行しており、例えば、腹部の組織等とは、異なる信号値になる。設置部１１０は、前後方向の分布において、周囲と異なる分布を示す前後方向の範囲を、脊柱領域とする。なお、設置部１１０は、上記の処理により、脊柱領域が抽出できなかった矢状面画像を、後段の処理対象から除外しても良い。

ステップＳ２２０において、ＲＯＩにおける各ブロックの画素値変化に関する両極性特徴、及び、各ブロック間の類似性特徴に基づいて、ＲＯＩの評価指標を計算する。

画像処理分野において、両極性特徴は、画像領域における各ブロックの画素値変化の強度を示す。一般的に、１つの画像領域内で黒い画素と白い画素とが著しく交互に入れ替わる場合、該画像領域は、高い両極性（bipolarity）を有する可能性がある。例えば、横断歩道の画像は、通常、高い両極性を有する画像である。図３Ａに示すように、黒い輪郭線で描かれた領域において黒い帯と白い帯とが交互に存在するので、該領域内の各画像ブロックの画素値は、激しく変化し、その結果、該領域は、大きな両極性を有する。横断歩道と類似し、図３Ｂに示すように、脊柱の椎間板は、椎間板と椎間板の間の部分（椎体）と著しいコントラストを成し、即ち、椎間板と、椎間板と椎間板の間の部分とでは、画素値が著しく変化し、加えて、椎間板と、椎間板と椎間板の間の部分とは、交互に分布しているので、脊柱の画像は、横断歩道のように、著しい両極性特徴を有する。一例であり、これに限定されるものではないが、例えば、従来技術の以下の式（１）を用いて、１つの画像ブロックの両極性特徴値を計算することができる。

式（１）において、γは、画像ブロックの両極性特徴値を示し、σ_０ ^２は画像ブロックそのものの分散を示し、μ_１とμ_２とはそれぞれ、黒色領域の平均値と白色領域の平均値とを示す。黒色領域と白色領域とは、画像ブロック内の画素を所定閾値に基づいて分けることで得られる。αは、経験に基づいて推定されたブロック内の黒色領域と白色領域との面積割合を示し、αは、０≦α≦１である。例えば、αは０.５と設定される。上記の式（１）において、γは、０≦γ≦１である。γ＝１の時、画像ブロックは、完璧な両極性を有することを示す。γ＝０の時、画像ブロックは両極性を有しないことを示す。

類似性特徴は、画像ブロックの間の両極性特徴の類似性を示す。強い類似性特徴を有する複数の相隣る画像ブロック（adjacent image blocks）により、より広範囲で強い両極性特徴を有する領域を確定することができ、孤立して強い両極性特徴を有する領域を排除することができる。一例であり、これに限定されるものではないが、例えば、従来技術の以下の式（２）を用いて、ある画像ブロックの他の画像ブロックに対する類似性を計算することができる。

式（２）において、ｓは、画像ブロック１の画像ブロック２に対する類似性を示し、μ_１とμ_２とはそれぞれ、画像ブロック１における黒色領域の平均値と白色領域の平均値とを示す。黒色領域と白色領域とは、画像ブロック１内の画素を所定閾値に基づいて分けることで得られる。「チルダ記号付のμ_１」と「チルダ記号付のμ_２」とはそれぞれ、画像ブロック２における黒色領域の平均値と白色領域の平均値とを示す。黒色領域と白色領域とは、画像ブロック２内の画素を上記所定閾値に基づいて分けることで得られる。ｍｉｎ( )とｍａｘ( )とは、それぞれ最小値を取る関数と最大値を取る関数である。

各画像ブロックのサイズは、実際の必要性に応じて設定することができ、ここで限定されていない。例えば、計算部１２０は、予め設定された数（Ｎ）で、ＲＯＩを縦方向（頭尾方向）に分割することで、ＲＯＩを複数のブロックに分ける。或いは、計算部１２０は、予め設定されたサイズのブロック（横Ｘｃｍ、縦Ｙｃｍ）を、縦方向に沿って、ＲＯＩ内に配置する。例えば、Ｘ及びＹの少なくとも一方は、椎間板と椎体の大きさにより設定される。また、例えば、Ｘ及びＹの少なくとも一方は、検査部位に応じて、変更されても良い。例えば、医用画像処理装置１００は、腰椎用の「Ｘ，Ｙ」、胸椎用の「Ｘ，Ｙ」等を記憶しているメモリを備える。計算部１２０は、検査部位を取得し、取得した検査部位に対応する「Ｘ，Ｙ」を、メモリから取得することで、ブロックを配置する。なお、計算部１２０は、検査部位ごとに設定された「Ｎ」を用いても良い。また、計算部１２０は、画像処理によりＲＯＩ内での脊柱が通る曲線を求め、求めた曲線に沿って、ブロックを配置しても良い。

続いて、図２を参照し、ステップＳ２３０において、計算結果に基づいてＲＯＩを選択する。その後、ステップＳ２４０において、選択したＲＯＩが位置する矢状面画像を、脊柱を通る正中矢状面の目標矢状面画像として識別する。

ここで、ステップＳ２１０は、設置部１１０により実行することができ、ステップＳ２２０は、計算部１２０により実行することができ、ステップＳ２３０とＳ２４０とは識別部１３０により実行することができる。

上記実施形態では、関心領域における各画像ブロックの両極性特徴とブロック間の類似性特徴に基づく評価指標を計算し、該評価指標に基づいて、位置する矢状面画像が脊柱を通る正中矢状面の目標矢状面画像となるＲＯＩを選択する。画像ブロックの両極性特徴が強い程、該画像ブロックが脊柱に属する可能性が高くなる。脊柱以外の孤立した強い両極性特徴を有する画像ブロックを排除するために、画像ブロックの間の類似性特徴、特に、隣接する画像ブロックの間の類似性特徴を、更に利用する。隣接する画像ブロック間の類似性特徴が強いと、これらが単独で強い両極性特徴を有する画像ブロックではなく、脊柱に属する可能性がより高くなる。そのため、この原理に基づいてＲＯＩを選択することができる。

一例として、両極性特徴と類似性特徴に基づいて関心領域のエネルギーを計算し、比較的高いエネルギーを有する関心領域を選択し、選択した関心領域が位置する矢状面画像を脊柱を通る正中矢状面の目標矢状面画像であると識別することができる。これにより正確的に正中矢状面画像を確定することができる。当然ながら、他の方法で定義したこれら２種類の特徴に基づく評価指標を使用することができる。

上記実施形態において、計算部１２０は、各種の適切な方法を用いて関心領域のエネルギーを計算することができる。一例であり、これに限定されるものではないが、一実施形態では、両極性特徴と類似性特徴とに基づく加重和を使用して関心領域のエネルギーを推定する。図４は、一実施形態に係る計算部を示すブロック図である。図４に示すように、計算部１２０は、画素エネルギー計算部１２１と領域エネルギー計算部１２２とを有する。図５は、図４に示す計算部の作動を示すフローチャートである。図５に示すように、ステップＳ２２０は、画素エネルギー計算部１２１で実行されるステップＳ２２１を含む。即ち、ステップＳ２２０では、関心領域（ＲＯＩ）の各画素が位置するブロックの両極性特徴値と、該ブロックと相隣ブロックとの類似性特徴値との加重和を、該画素のエネルギーとして計算する。例えば、画素ｉのエネルギーＥｉは、「Ｅｉ＝ａ*γ_ｉ＋ｂ*ｓ_ｉ」により計算される。γ_ｉは画素ｉが位置する画像ブロックの両極性特徴値であり、ｓ_ｉは、画素ｉが位置する画像ブロックと相隣の画像ブロック（例えば、相隣の８つの画像ブロック）との類似性特徴値である。ａとｂとは、それぞれ画素ｉの両極性特徴と類似性特徴との重みである。重みａとｂとは、必要に応じて設定することができる。例えば、計算部１２０は、上述した方法のいずれかの方法で、ＲＯＩ内に複数のブロックを固定配置した後、画素ごとのエネルギーを計算する。この場合、同じブロックに位置する各画素のエネルギーは、同じ値となる。或いは、計算部１２０は、画素ごとに、複数のブロックを配置する。例えば、計算部１２０は、画素ｉが中心となる「横Ｘｃｍ、縦Ｙｃｍ」のブロックを配置し、このブロックを中心にして、上述した方法のいずれかの方法で、複数のブロックを配置する。図５において、ステップＳ２２０は、更に、領域エネルギー計算部１２２で実行されるステップＳ２２２を含む。ステップＳ２２２では、関心領域（ＲＯＩ）における各画素のエネルギーの平均値、又は、中間値を、関心領域のエネルギーとして計算する。

図６は、他の一実施形態による計算部を示すブロック図である。図６に示すように、計算部１２０Ａは、画素エネルギー計算部１２１、縦方向帯選択部１２３及び領域エネルギー計算部１２２Ａを備える。縦方向帯選択部１２３は、縦方向帯（longitudinal band）における各画素のエネルギーの平均値又は中間値を、該縦方向帯のエネルギーとして、各関心領域において最も高いエネルギーを有する縦方向帯を確定する。縦方向帯のサイズは、必要に応じて予め確定することができる。例えば、高さが関心領域と同じであり、幅が関心領域より狭い縦方向帯ウインドウを用いて関心領域をスキャンすることで、異なる位置の縦方向帯を順次取得することができる。領域エネルギー計算部１２２Ａは、縦方向帯選択部１２３が選択した縦方向帯のエネルギーを、対応する関心領域のエネルギーとする。例えば、計算部１２０Ａは、ＲＯＩ内で横方向に一定間隔で、縦方向帯ウインドウを動かすことで、複数の位置で縦方向帯を取得する。そして、計算部１２０Ａは、縦方向帯内の各画素のエネルギーを計算することで、縦方向帯のエネルギーを取得する。そして、計算部１２０Ａは、複数の縦方向帯それぞれのエネルギーのうち、例えば、最も高いエネルギーを、ＲＯＩのエネルギーとする。計算部１２０Ａは、各矢状面画像で、上記の処理を行う。それによって、識別部１３０は、比較的高いエネルギーを有するＲＯＩが位置する矢状面画像を、脊柱を通る正中矢状面の目標矢状面画像として選択する。縦方向帯のサイズが関心領域より小さく、比較的高いエネルギーの縦方向帯を選択することで、脊柱が位置する領域をより正確に選択することができる。ＲＯＩ内には、脊柱以外の組織も含まれるため、計算対象としてＲＯＩより小さい縦方向帯を用いることで、ノイズを除去したエネルギー（評価指標）を求めることができる。

研究によれば、矢状面画像における脊柱の椎間板の水平投影は、一定のルールで分布している。例えば、水平投影は、矢状面画像における信号値の頭尾方向の分布であり、頭尾軸（craniocaudal axis）の各位置で信号値を前後方向に合計した値を計算することで求められる。この水平投影のプロファイルは、脊柱で椎間板と椎体とが交互に配置されていることから、周期性を有する。図７Ａ、図７Ｂ及び図７Ｃは、脊柱の水平投影の分布を示す。図７Ａは、脊柱の椎間板のあるグループを示す図である。このグループの椎間板は、４つの椎間板を含み、図７Ａでは、各椎間板の上下の２つの辺縁を模式的に示している。図７Ｂは、図７Ａの椎間板を含む矢状面画像の水平投影を示す図である。図７Ｂにおける水平投影の凸状の波それぞれが、図７Ａにおける椎間板にそれぞれ対応する。図７Ｃは、観察のために、図７Ｂを反時計回りに９０度回転した水平投影を示す図である。図７Ｃに示すように、水平投影における各ピーク間の間隔Ａが近い値（実質的に等しい）であり、各ピークのピーク値Ｂ（高さＢ）も近い値（実質的に等しい）である。これは、脊柱において、各椎間板は、実質的に互いに平行であり、各椎間板の直径が互いに略等しいことによる。

椎間板の水平投影の上記特徴を利用して、識別した目標矢状面から椎間板を含まない偽目標矢状面画像を検出し、偽目標矢状面画像を除去することができる。

図８は、他の一実施形態による医用画像処理装置を示すブロック図である。図８に示すように、医用画像処理装置１００Ａは、図１に示す設置部１１０、計算部１２０及び識別部１３０の他に、識別部１３０が識別した目標矢状面画像から偽目標矢状面画像を識別する偽目標識別部１４０を備える。

図９は、図８に示す偽目標識別部を示すブロック図である。図９に示すように、偽目標識別部１４０は、投影部１４１と偽目標確定部１４２とを備える。図１０は、図９に示す偽目標識別部の作動を示すフローチャートである。図１０に示すように、偽目標識別過程Ｓ２４０は、ステップＳ２４１において、各目標矢状面画像の関心領域（ＲＯＩ）について、該関心領域（ＲＯＩ）における所定サイズの各領域の水平投影を取得し、ステップＳ２４２において、関心領域（ＲＯＩ）において所定数の領域の水平投影が所定分布条件に該当しない目標矢状面画像を、偽目標矢状面画像であると確定することを含む。該所定分布条件は、水平投影における複数のピークのピーク値が近く、該水平投影における複数のピーク間の間隔が近いことである。ステップＳ２４１は、投影部１４１により実行可能であり、ステップＳ２４２が偽目標確定部１４２により実行可能である。例えば、投影部１４１は、上述したように、ＲＯＩをＮ分割したり、ＲＯＩ内に「横Ｘｃｍ、縦Ｙｃｍ」のブロックを配置したりすることで、複数のブロックを設置する。そして、投影部１４１は、ブロックごとに水平投影を取得する。なお、ＮやＹの値は、少なくとも３つの椎間板がブロック内に含まれる値に設定されることが望ましい。偽目標確定部１４２は、例えば、分布条件に該当しない水平投影が取得されたブロックが２つ以上存在する目標矢状面画像を、偽目標矢状面画像であると確定する。なお、投影部１４１は、ＲＯＩのエネルギーとされた縦方向帯を、水平投影の取得対象としても良い。

投影部１４１は、各種の適切な公知技術を用いて、水平投影を行うことができる。例えば、所定の画素閾値を設定することで各領域の水平投影を取得することができる。或いは、目標矢状面画像に対して二値化を行った後、水平投影を行うことができる。例えば、投影部１４１は、ＲＯＩや縦方向帯のエッジ強調画像に対して、水平投影を行うことができる。或いは、例えば、投影部１４１は、ＲＯＩや縦方向帯の二値化画像に対して、水平投影を行うことができる。なお、偽目標識別部１４０は、ＲＯＩや縦方向帯の水平投影の全体的な形状に基づいて、複数の目標矢状面画像から偽目標矢状面画像を選択しても良い。

偽目標矢状面を識別するだけでなく、椎間板の水平投影の分布特徴は、矢状面画像から関心領域を識別することにも用いることができる。図１１は、一実施形態に係る設置部を示すブロック図である。関心領域識別部（ＲＯＩ識別部）として機能する設置部１１０は、投影部１１１と関心領域確定部（ＲＯＩ確定部）１１２とを備える。図１２は、図１１に示す関心領域識別部の作動を示すフローチャートである。関心領域識別過程Ｓ２１０において、ステップＳ２１１では、各矢状面画像における複数の候補関心領域（候補ＲＯＩ）の水平投影を取得する。ステップＳ２１２において、各矢状面画像の複数の候補関心領域（候補ＲＯＩ）から、水平投影が分布条件に最も合致する候補関心領域を、該当する矢状面画像の関心領域（ＲＯＩ）として選択する。該所定分布条件は、水平投影における複数のピークのピーク値が近く、水平投影における複数のピーク間の間隔が近いことである。例えば、投影部１１１は、脊柱領域として抽出した領域を中心に、複数の領域を設置する。投影部１１１は、これら複数の領域を、複数の候補ＲＯＩとする。そして、投影部１１１は、投影部１４１と同様に、候補ＲＯＩに複数のブロックを配置し、各ブロックの水平投影を取得する。そして、ＲＯＩ確定部１１２は、分布条件に合致する水平投影が取得されたブロックの数が最も多かった候補ＲＯＩを、ＲＯＩとして確定する。

脊柱を通る正中矢状面の目標矢状面画像を識別した後、目標矢状面画像から椎間板を検出することができる。

図１３は、他の一実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。図１３に示すように、医用画像処理装置１００Ｂは、図１に示す設置部１１０、計算部１２０及び識別部１３０の他に、目標矢状面に対して後処理を行う後処理部１５０を更に備える。図１４は、図１３に示す後処理部を示すブロック図である。後処理部１５０は、脊柱関心領域識別部（脊柱ＲＯＩ識別部）１５１と椎間板検出部１５２とを有する。図１５は、図１４に示す後処理部の作動を示すフローチャートである。図１５に示すように、後処理過程Ｓ２５０において、ステップＳ２５１では、目標矢状面画像において、脊柱関心領域（脊柱ＲＯＩ）を確定する。その後、ステップＳ２５２において、各脊柱関心領域（各脊柱ＲＯＩ）において、椎間板を検出する。ステップＳ２５１は、脊柱ＲＯＩ識別部１５１により実行可能であり、ステップＳ２５２は、椎間板検出部１５２により実行可能である。各種の適切な公知技術を用いて、脊柱関心領域の識別と椎間板の検出とを実行することができる。例えば、脊柱ＲＯＩ識別部１５１は、目標矢状面画像に対して、再度、脊柱領域の抽出処理を行って、脊柱ＲＯＩを確定する。また、例えば、椎間板検出部１５２は、脊柱ＲＯＩに対してエッジ強調処理を行うことで、椎間板を検出する。

椎間板を検出した後、検出した椎間板の位置や方向等の情報は、より高画質の画像のために、続いて行われる脊柱スキャンの設定に用いられる。

更に、検出した椎間板についての水平投影の分布特徴は、椎間板の損傷を識別することに用いることができる。図１６は、他の一実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。図１６に示すように、医用画像処理装置１００Ｃは、図１３に示す設置部１１０、計算部１２０、識別部１３０及び後処理部１５０の他に、更に、損傷識別部１６０を備える。図１７は、図１６に示す損傷識別部を示すブロック図である。図１７に示すように、損傷識別部１６０は、投影部１６１と損傷確定部１６２とを有する。図１８は、図１７に示す損傷識別部の作動を示すフローチャートである。損傷識別過程Ｓ２６０において、ステップＳ２６１では、各脊柱関心領域の水平投影を取得する。その後、ステップＳ２６２では、脊柱関心領域において検出された各椎間板において、１つの椎間板に対応する水平投影のピークのピーク値が、相隣する椎間板に対応する水平投影のピークのピーク値より、所定の程度まで低い場合、当該１つの椎間板が損傷していると確定する。１つの椎間板に対応する水平投影のピークのピーク値が、相隣椎間板に対応する水平投影のピークのピーク値により、所定の程度まで低い場合、該１つの椎間板の直径が相隣椎間板より小さいことを意味し、従って、該１つの椎間板が損傷されていると確定することができる。ステップＳ２６１は、投影部１６１により実行可能であり、ステップＳ２６２は、損傷確定部１６２により実行可能である。例えば、投影部１６１は、投影部１４１と同様に、脊柱ＲＯＩに複数のブロックを配置し、各ブロックの水平投影を取得する。そして、例えば、損傷確定部１６２は、各ブロックで、損傷している椎間板が存在するか否かを判定する。

更に、検出した椎間板についての水平投影の分布特徴は、偽椎間板を識別することに用いることができる。図１９は、他の一実施形態に係る医用画像処理装置を示すブロック図である。図１９に示すように、医用画像処理装置１００Ｄは、図１３に示す設置部１１０、計算部１２０、識別部１３０及び後処理部１５０の他に、更に、偽椎間板識別部１７０を備える。図２０は、図１９に示す偽椎間板識別部を示すブロック図である。図２０に示すように、偽椎間板識別部１７０は、投影部１７１と偽椎間板確定部１７２とを有する。図２１は、図２０に示す偽椎間板識別部の作動を示すフローチャートである。図２１に示すように、偽椎間板識別過程Ｓ２７０において、ステップＳ２７１では、各脊柱関心領域の水平投影を取得する。その後、ステップＳ２７２では、脊柱関心領域において検出された各椎間板において、１つの椎間板に対応する水平投影のピークと、相隣する椎間板に対応する水平投影のピークとの間隔が、当該各椎間板に対応する水平投影のピークの間隔の平均値より、所定の程度まで低い又は高い場合、当該１つの椎間板が偽椎間板であると確定する。通常、脊柱の椎間板は、実質的に等間隔で配列されている。従って、１つの椎間板と相隣椎間板との間隔と、各椎間板の平均間隔との差が大きいと、該１つの椎間板が偽椎間板である可能性がある。ステップＳ２７１は、投影部１７１により実行可能であり、ステップＳ２７２は、偽椎間板確定部１７２により実行可能である。例えば、投影部１７１は、投影部１４１と同様に、脊柱ＲＯＩに複数のブロックを配置し、各ブロックの水平投影を取得する。そして、例えば、偽椎間板確定部１７２は、各ブロックで、偽椎間板が存在するか否かを判定する。

以上、図面を参照しながら本開示の実施形態による医用画像処理装置及び医用画像処理方法を説明する。上記医用画像処理装置において、投影部１１１、１４１、１６１及び１７１は、個々が独立した複数の部であっでも良く、共通の投影部により投影部１１１、１４１、１６１及び１７１が実現される場合であっても良い。

上述したように、開示した医用画像処理装置及び方法では、被検体の関心領域の両極性特徴と類似性特徴とに基づく評価指標を計算し、該評価指標に基づく特定の関心領域が位置する矢状面画像を目標矢状面画像として選択する。例えば、この評価指標は、関心領域のエネルギーであっでもいい。脊柱の椎間板に特有の画像特徴を考慮することから、正中矢状面における矢状面画像をより正確に取得することができ、これにより椎間板検出のような後処理にとっては有利である。

図２２は、一実施形態に係る医用イメージング装置を示すブロック図である。本開示の精神と範囲を明瞭にするために、図２２では、医用イメージング装置が備え得る他の部材を省略している。医用イメージング装置３００は、医用画像処理装置３１０を含むことができ、医用イメージング装置３００が発生した医用画像に対して処理を行う。医用画像処理装置３１０は、以上のいずれかの実施形態による医用画像処理装置１００、１００Ａ〜１００Ｄで良い。医用イメージング装置３００は、例えば、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）装置等である。

上記医用画像処理装置を医用イメージング装置に設置する時、使用することができる具体的な手段や方式は、当業者にとって周知のものであり、ここでは重複して説明はしない。

一例として、上述した医用画像処理方法の各ステップ及び上述した医用画像処理装置の各構成、及び／又は、部分は、ソフトウエア、ファームウエア、ハードウエア或いはそれらの組み合わせとして実現しても良い。ソフトウエア或いはファームウエアを介して実現する場合、上記方法のソフトウエアプログラムを実施するため、メモリ媒体から、或いは、ネットワークを介して専用のハードウエア構造のコンピュータ（例えば、図２３に示す汎用コンピュータ２３００）へダウンロードして構成することができ、該コンピュータに各種プログラムがダウンロードされた状態で、各種機能等を実施することができる。

図２３は、実施形態／実施例を実現可能なコンピュータの構成を示すブロック図である。図２３において、演算処理部（ＣＰＵ）２３０１は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）２３０２の中に記憶されているプログラム、或いは、記憶部２３０８から読み書き兼用メモリ（ＲＡＭ）２３０３へ書き込まれたプログラムに基づいて、各種処理を実行する。ＲＡＭ２３０３では、必要に応じて、ＣＰＵ２３０１が各種処理等を実行するときに必要なデータも記憶しておく。ＣＰＵ２３０１、ＲＯＭ２３０２及びＲＡＭ２３０３は、バス２３０４を経由してそれぞれ接続されている。入力／出力インタフェース２３０５も、バス２３０４につながっている。

下記の各部は、入力／出力インタフェース２３０５に接続されている：入力部２３０６（キーボード、マウス等を含む）、出力部２３０７（モニタ、例えば、ブラウン管（ＣＲＴ）、液晶モニタ（ＬＣＤ）等や、スピーカ等を含む）、記憶部２３０８（ハードディスクを含む）、通信部２３０９（ネットワークインターフェースカード、例えば、ＬＡＮカード、モデム等）。通信部２３０９は、ネットワーク（例えば、インターネット）を介して通信処理を実行する。必要に応じて、ドライバ２３１０も入力／出力インタフェース２３０５に接続可能である。取り外し可能な媒体２３１１は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、ＭＯ、半導体メモリ等であって、必要に応じてドライバ２３１０に装着され、必要に応じてコンピュータプログラムを読み出して、記憶部２３０８へダウンロードされる。

ソフトウエアを介して上記の一連の処理を実行する場合、ネットワーク（例えば、インターネット）、或いは、記憶媒体（例えば、取り外し可能な媒体２３１１）からソフトウエアを構成するプログラムをダウンロードしても良い。

当業者にとっては自明であるが、プログラムを記憶し、装置から切り離されてプログラムをユーザに提供するように分配される記憶媒体は、図２３に示す取り外し可能な媒体２３１１に限らない。取り外し可能な媒体２３１１の例としては、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤを含む）、磁気光ディスク（ＭｉＤｉｓｃ（ＭＤ、登録商標）を含む）、半導体メモリを含む。また、記憶媒体はＲＯＭ２３０２であっても良く、記憶部２３０８に含まれるハードディスク等、その中にプログラムが記憶され、それらを含む装置からユーザへプログラムが送られる形態でも良い。

本実施形態では、更に、機械読み取り可能なコマンドコードを記憶しているプログラム製品を開示する。上記コマンドコードが機器を介して読み取られると、本実施形態の医用画像処理方法を実行することができる。

従って、上記機械読み取り可能なコマンドコードを記憶しているプログラム製品を保持している非一時的な記憶媒体も、本実施形態の範囲である。その記憶媒体は、ソフトディスク、光ディスク、磁気光ディスク、メモリカード、メモリスティック等を含むが、これらには限定されない。

上記の具体的な実施形態の記載においては、一つの実施形態で記載、及び／又は、図示した構成は、同じ、又は、同様の方法を、一つ或いは複数の他の実施方法の中で適用したり、同様の方法を一つあるいは複数の他の実施方法の中で適用したり、その他の実施方法と組み合わせたり、或いは、その他の実施形態における構成に置き換えるといったことも可能である。

さらに、“包含する／含む”といった用語を使用したときは、構成・要素・ステップ或いは部品の存在を指し示す。ただし、その他の構成・要素・ステップ或いは部品の存在や付加の排除を意味するものではない。

上記実施形態においては、数字構成の図番記号を用いて各ステップや構成を表記している。ただし、これらの図番記号は単なる説明や画図の都合への考慮によるものであって、その順序やいかなる他の限定を表すものではない、と当業者は理解すべきである。

このほか、本実施形態の方法は、詳細な説明の欄において説明された時間順序に沿って実行されるものに限らず、その他の時間順序に沿って、同時に、或いは、独立して実行されても良い。それゆえ、本実施形態の詳細な説明において説明された方法の実行順序は、本実施形態の技術範囲に対する構成を制限するものではない。

以上述べた少なくとも１つの実施形態によれば、脊柱を通る正中矢状面の矢状面画像を正確に取得することができる。

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。

１００ 医用画像処理装置
１１０ 設置部
１２０ 計算部
１３０ 識別部

Claims (17)

1. 被検体をスキャンして取得された医用画像の複数の矢状面画像それぞれに関心領域を設置する設置部と、
   前記関心領域における各ブロックの画素値変化に関する両極性特徴、及び、各ブロック間の類似性特徴に基づいて、評価指標を計算する計算部と、
   前記計算部が計算した結果に基づいて関心領域を選択し、選択した関心領域が位置する矢状面画像を、脊柱を通る正中矢状面の目標矢状面画像として識別する識別部と、
   を備える、医用画像処理装置。
2. 前記計算部は、
   前記関心領域の各画素が位置するブロックの両極性特徴値と、該ブロックと相隣ブロックとの類似性特徴値との加重和を、該画素のエネルギーとして計算する画素エネルギー計算部と、
   前記関心領域における各画素のエネルギーの平均値、又は、中間値を、前記関心領域のエネルギーとして計算する領域エネルギー計算部と、
   を有し、
   前記識別部は、高いエネルギーを有する関心領域を選択し、選択した関心領域が位置する矢状面画像を、前記目標矢状面画像として識別する、請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記計算部は、
   縦方向帯における各画素のエネルギーの平均値又は中間値を、該縦方向帯のエネルギーとして、各関心領域において最も高いエネルギーを有する縦方向帯を確定する縦方向帯選択部、
   を更に有し、
   前記領域エネルギー計算部は、前記縦方向帯選択部が確定した縦方向帯のエネルギーを、対応する関心領域のエネルギーとする、請求項２に記載の医用画像処理装置。
4. 偽目標識別部、
   を更に備え、
   前記偽目標識別部は、
   各目標矢状面画像の関心領域について、該関心領域における所定サイズの各領域の水平投影を取得する投影部と、
   前記関心領域において所定数の領域の水平投影が分布条件に該当しない目標矢状面画像を、偽目標矢状面画像であると確定する偽目標確定部と、
   を有し、
   前記分布条件は、前記水平投影における複数のピークのピーク値が近く、前記水平投影における複数のピーク間の間隔が近いことである、請求項１に記載の医用画像処理装置。
5. 前記設置部は、
   各矢状面画像における複数の候補関心領域の水平投影を取得する投影部と、
   各矢状面画像の複数の候補関心領域から、水平投影が分布条件に最も合致する候補関心領域を、該当する矢状面画像の関心領域として選択する関心領域確定部と、
   を有し、
   前記分布条件は、前記水平投影における複数のピークのピーク値が近く、前記水平投影における複数のピーク間の間隔が近いことである、請求項１に記載の医用画像処理装置。
6. 後処理部、
   を更に備え、
   前記後処理部は、
   前記目標矢状面画像において、脊柱関心領域を確定する脊柱関心領域識別部と、
   各脊柱関心領域において、椎間板を検出する椎間板検出部と、
   を有する、請求項１に記載の医用画像処理装置。
7. 損傷識別部、
   を更に備え、
   前記損傷識別部は、
   各脊柱関心領域の水平投影を取得する投影部と、
   前記脊柱関心領域において検出された各椎間板において、１つの椎間板に対応する水平投影のピークのピーク値が、相隣する椎間板に対応する水平投影のピークのピーク値より、所定の程度まで低い場合、当該１つの椎間板が損傷していると確定する損傷確定部と、
   を有する、請求項６に記載の医用画像処理装置。
8. 偽椎間板識別部、
   を更に備え、
   前記偽椎間板識別部は、
   各脊柱関心領域の水平投影を取得する投影部と、
   前記脊柱関心領域において検出された各椎間板において、１つの椎間板に対応する水平投影のピークと、相隣する椎間板に対応する水平投影のピークとの間隔が、当該各椎間板に対応する水平投影のピークの間隔の平均値より、所定の程度まで低い又は高い場合、当該１つの前記椎間板が偽椎間板であると確定する偽椎間板確定部と、
   を有する、請求項６に記載の医用画像処理装置。
9. 請求項１〜８のいずれか１つに記載の医用画像処理装置を備える、医用イメージング装置。
10. 被検体をスキャンして取得された医用画像の複数の矢状面画像それぞれに関心領域を設置し、
    前記関心領域における各ブロックの画素値変化に関する両極性特徴、及び、各ブロック間の類似性特徴に基づいて、評価指標を計算し、
    計算した結果に基づいて関心領域を選択し、選択した関心領域が位置する矢状面画像を、脊柱を通る正中矢状面の目標矢状面画像として識別する、
    ことを含む、医用画像処理方法。
11. 前記評価指標を計算するステップは、
    前記関心領域の各画素が位置するブロックの両極性特徴値と、該ブロックと相隣ブロックとの類似性特徴値との加重和を、該画素のエネルギーとして計算し、
    前記関心領域における各画素のエネルギーの平均値、又は、中間値を、前記関心領域のエネルギーとして計算する、
    ことを含み、
    高いエネルギーを有する関心領域を選択し、選択した関心領域が位置する矢状面画像を、前記目標矢状面画像として識別する、請求項１０に記載の医用画像処理方法。
12. 縦方向帯における各画素のエネルギーの平均値又は中間値を、該縦方向帯のエネルギーとして、各関心領域において最も高いエネルギーを有する縦方向帯を確定し、
    前記縦方向帯のエネルギーを、対応する関心領域のエネルギーとする、
    ことを更に含む、請求項１１に記載の医用画像処理方法。
13. 各目標矢状面画像の関心領域について、該関心領域における所定サイズの各領域の水平投影を取得し、
    前記関心領域において所定数の領域の水平投影が分布条件に該当しない目標矢状面画像を、偽目標矢状面画像であると確定する、
    ことを更に含み、
    前記分布条件は、前記水平投影における複数のピークのピーク値が近く、前記水平投影における複数のピーク間の間隔が近いことである、請求項１０に記載の医用画像処理方法。
14. 各矢状面画像に前記関心領域を設置するステップは、
    各矢状面画像における複数の候補関心領域の水平投影を取得し、
    各矢状面画像の複数の候補関心領域から、水平投影が分布条件に最も合致する候補関心領域を、該当する矢状面像の関心領域として選択する、
    ことを含み、
    前記分布条件は、前記水平投影における複数のピークのピーク値が近く、前記水平投影における複数のピーク間の間隔が近いことである、請求項１０に記載の医用画像処理方法。
15. 前記目標矢状面画像において、脊柱関心領域を確定し、
    各脊柱関心領域において、椎間板を検出する、
    ことを更に含む、請求項１０に記載の医用画像処理方法。
16. 各脊柱関心領域の水平投影を取得し、
    前記脊柱関心領域において検出された各椎間板において、１つの椎間板に対応する水平投影のピークのピーク値が、相隣する椎間板に対応する水平投影のピークのピーク値より、所定の程度まで低い場合、当該１つの椎間板が損傷していると確定する、
    ことを更に含む、請求項１５に記載の医用画像処理方法。
17. 各脊柱関心領域の水平投影を取得し、
    前記脊柱関心領域において検出された各椎間板において、１つの椎間板に対応する水平投影のピークと、相隣する椎間板に対応する水平投影のピークとの間隔が、当該各椎間板に対応する水平投影のピークの間隔の平均値より、所定の程度まで低い又は高い場合、当該１つの前記椎間板が偽椎間板であると確定する、
    ことを更に含む、請求項１５に記載の医用画像処理方法。

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