JP2016195755A - 医用画像処理装置、医用画像処理方法及び医用イメージング装置 - Google Patents

Abstract

【課題】より正確に椎間板を検出することができる医用画像処理装置、医用画像処理方法及び医用イメージング装置を提供する。【解決手段】医用画像処理装置１００Ａは、入力部１１０と、第１脊柱関心領域識別部１２１と、第２脊柱関心領域識別部１２２と、第３脊柱関心領域識別部１２３と、第４脊柱関心領域識別部１２４と、椎間板検出部１３０と、椎間板選択部１４０とを具備し、入力部１１０は、身体をスキャンすることにより得られた少なくとも１枚の矢状面画像上でユーザにより指定された２つの点を受け付け、２点を含む領域内の輝度分布を評価することで椎間板を検出する。【選択図】図１

Description

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

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、一般的である。例えば、人体の医用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。脊柱についての医用検査において、椎間板の画像を撮影するための断面を設定することは、非常に時間がかかる。このため、従来技術において、自動的に椎間板の画像を撮影するための断面を設定するための自動的なスキャン計画方法が開発されている。まず、通常、品質が比較的低い矢状面及び／又は冠状面をブラインドスキャンにより取得し、品質が比較的低い矢状面及び／又は冠状面から椎間板を検出する。その後、検出した椎間板の位置や方向などの検出した椎間板の情報を利用して椎間板のスキャン計画を行い、そして、続いて行われる椎間板スキャンがより高い品質の画像において行われるようにする。

幾つかの全自動椎間板検出技術が従来技術として提供されているが、より正確な、よりロバストな椎間板検出技術を提供する必要がある。

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 特開平７−５１２４８号公報

本発明が解決しようとする課題は、より正確に椎間板を検出することができる医用画像処理装置、医用画像処理方法及び医用イメージング装置を提供することである。

実施形態の医用画像処理装置は、受付部と、検出部とを備える。受付部は、少なくとも１枚のサジタル画像上で指定された２点を受け付ける。検出部は、２点を含む領域内の輝度分布を評価することで椎間板を検出する。

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動作を示すフローチャートである。 図３は、一実施形態に基づく第４脊柱関心領域識別部を示すブロック図である。 図４は、図３に示す第４脊柱関心領域識別部の動作を示すフローチャートである。 図５は、一実施形態に基づく椎間板検出部を示すブロック図である。 図６は、図５に示す椎間板検出部の動作を示すフローチャートである。 図７は、他の一実施形態に基づく医用画像処理装置を示すブロック図である。 図８は、一実施形態に基づく補充検出部を示すブロック図である。 図９は、図８に示す補充検出部の動作を示すフローチャートである。 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、一実施形態に基づく最適化部を示すブロック図である。 図１２は、他の一実施形態に基づく医用画像処理装置を示すブロック図である。 図１３は、一実施形態に基づく医用イメージング装置を示すブロック図である。 図１４は、実施形態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、実施形態の基本的理解のために、実施形態についての概要を述べる。この概要は、実施形態の完全な要旨ではなく、実施形態の重要な部分又は欠かせない部分を特定するものではなく、又、実施形態の範囲を限定するものでもない。この概要は、ただ、後述する更に詳細な説明の前置きとして、簡略化されたいくつかの概念を述べたものである。

本実施形態の目的は、より正確に椎間板を検出することができる医用画像処理装置、医用画像処理方法及び医用イメージング装置を提供することである。

一実施形態によれば、医用画像処理装置は、少なくとも１枚の矢状面画像上で指定された２点を受け付ける受付部と、２点を含む領域内の輝度分布を評価することで椎間板を検出する検出部と、を備える。

他の一実施形態によれば、医用画像処理方法は、少なくとも１枚の矢状面画像上で指定された２点を受け付け、２点を含む領域内の輝度分布を評価することで椎間板を検出することを含む。

他の一実施形態によれば、実施形態による医用画像処理装置を具備する医用イメージング装置を提供する。

また、他の一実施形態は、さら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を提供する。

さらに、他の一実施形態は、少なくとも非一時的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を提供し、その上に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が記録される。

本実施形態の方法、装置及びデバイスにおいて、四回の識別動作により決定された四つの脊柱関心領域からそれぞれ四組の椎間板を検出し、かつ四組の椎間板から所定の評価基準に最も合致する一組の椎間板を選択して椎間板検出結果とし、第四回の識別はユーザが入力した２つの点を参照境界位置として脊柱関心領域分割を行うことによって実現された。このため、本実施形態の方法、装置及びデバイスは、より正確に椎間板を検出することができ、このため、続いて行われる脊柱スキャンが、品質がより高い画像において行われるようにする。

本実施形態は、添付された図面とともに以下の説明により、理解されるであろう。図面において、同一又は類似の参照符号は、同一又は類似の構成を示す。以下、図面を参照しながら本実施形態の説明を行うことにより、さらに本実施形態の目的、特徴、メリットを理解し易くすることができる。図面中の構成は、ただ本実施形態の原理を示すためのものである。図面において、同じあるいは類似の技術的特徴あるいは構成は、同様のあるいは類似の図面表記を用いて表現することとする。

（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、一つの図面あるいは一つの実施形態において記載された構成や特徴は、一つあるいは複数の他の図面あるいは実施形態において示された構成や特徴と組み合わせることができる。さらに、明確にするため、本実施形態と無関係であって当業者にとって周知の構成や処理については、図面や説明において表示や記載を省略する。

上述したように、人体の医用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のことである。冠状面（coronal plane）は、左右方向に沿って人体を前後の両部分に分ける断面のことである。横断面（transverse plane）とは、水平方向に沿って人体を上下の両部分に分ける断面のことである。よって、前後方向に沿って人体をスキャンすることにより得られた画像を矢状面画像（サジタル画像）と称する。左右方向に沿って人体をスキャンすることにより得られた画像を冠状面画像（コロナル画像）と称する。水平方向に沿って人体をスキャンすることにより得られた画像を横断面画像（トランスバース画像）と称する。上記スキャンは、既存の医用イメージング装置を利用して実行された人体のスキャンであり、例えば、磁気共鳴スキャン等である。

ブラインドスキャンにより得られた矢状面画像及び／または冠状面画像から椎間板を検出し、その後、例えば、位置や方向などの検出された椎間板の情報を使用して椎間板のスキャン計画を行い、続いて行われる椎間板スキャンが、より高い品質の画像において行われるようにすることができる。椎間板の位置や方向などの情報は、後の正確なスキャン計画の実行を容易にするための正確な椎間板検出により、正確に取得される。

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１００Ａは、入力部１１０と、第１脊柱関心領域識別部１２１と、第２脊柱関心領域識別部１２２と、第３脊柱関心領域識別部１２３と、第４脊柱関心領域識別部１２４と、椎間板検出部１３０と、椎間板選択部１４０とを具備する。入力部１１０は、少なくとも１枚の矢状面画像上で指定された２点を受け付ける。例えば、入力部１１０は、身体をスキャンすることにより得られた矢状面画像上でユーザにより指定された２つの点を受け付ける。このように入力部１１０は、点を受け付けるため、受付部とも称される。ここで、矢状面画像は、身体をスキャンすることにより得られた矢状面の画像である。一般的に、ユーザは、身体をスキャンすることにより得られた一連の矢状面画像のうち、品質が比較的よい脊柱画像を含む矢状面画像を選択し、選択した矢状面画像上で２つの点を指定することができる。例えば、ユーザは、比較的鮮明な脊柱画像を含む矢状面画像、比較的完全な脊柱を含む矢状面画像、或いは脊柱の中心部分を通る矢状面画像上で２つの点を指定することができる。

第１脊柱関心領域識別部１２１は、第１方法を使用してユーザが２つの点を入力した矢状面画像に対して全自動脊柱関心領域セグメンテーションを行い、第１脊柱関心領域を決定する。第２脊柱関心領域識別部１２２は、第２方法を使用して上記矢状面画像に対して全自動脊柱関心領域セグメンテーションを行い、第２脊柱関心領域を決定する。第３脊柱関心領域識別部１２３は、第３方法を使用して上記矢状面画像に対して全自動脊柱関心領域セグメンテーションを行い、第３脊柱関心領域を決定する。なお、全自動脊柱関心領域セグメンテーションとは、例えば、脊柱を関心領域として抽出するセグメンテーションを指す。すなわち、かかるセグメンテーションを行うことにより、第１脊柱関心領域識別部１２１は、ユーザが２つの点を入力した矢状面画像から脊柱を関心領域として抽出し、抽出した関心領域を第１脊柱関心領域として決定し、第２脊柱関心領域識別部１２２は、上記矢状面画像から脊柱を関心領域として抽出し、抽出した関心領域を第２脊柱関心領域として決定し、第３脊柱関心領域識別部１２３は、上記矢状面画像から脊柱を関心領域として抽出し、抽出した関心領域を第３脊柱関心領域として決定する。また、第１〜第３脊柱関心領域識別部１２１〜１２３は、それぞれ、上述したように、脊柱関心領域を決定する。このため、第１脊柱関心領域識別部１２１は、第１決定部とも称され、第２脊柱関心領域識別部１２２は、第２決定部とも称され、第３脊柱関心領域識別部１２３は、第３決定部とも称される。ここで、第１方法、第２方法及び第３方法は、全自動脊柱関心領域セグメンテーションを行うための何らかの適切な既存の方法であってもよく、制限されていない。説明のために、以下、第１方法、第２方法及び第３方法の例を示す。

一例において、第１方法は、椎間板の角度制限を利用して椎間板を推定し、推定した椎間板の垂直投影を利用して第１脊柱関心領域を決定することを含む。ここで、椎間板の垂直投影とは、例えば、矢状面画像の椎間板における輝度（信号値）の前後方向の分布であり、前後方向の軸（前後軸）の各位置で輝度を頭尾方向に合計した値を計算することで求められる。なお、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。例えば、第１方法では、矢状面画像の勾配を計算し、椎間板の角度制限に基づいて矢状面画像の勾配図から椎間板を識別し、識別された椎間板と上記矢状面画像に隣接する前後のいくつかの矢状面画像から大雑把に識別された椎間板とをフュージョン（融合）させ、フュージョンされた結果得られた勾配図に対して垂直投影を行って各椎間板を取り囲む輪郭を第１脊柱関心領域として推定する。

また、例えば、第１方法では、矢状面画像のエッジを計算し、椎間板の角度制限に基づいて矢状面画像のエッジ強調画像から椎間板を識別し、識別された椎間板と上記矢状面に隣接する前後のいくつかの矢状面画像から大雑把に識別された椎間板とをフュージョン（融合）させ、フュージョンされた結果得られたエッジ強調画像に対して垂直投影を行って、各椎間板を取り囲む輪郭を第１脊柱関心領域として推定する。ここで、例えば、椎間板を含む脊柱は、頭尾方向に走行しており、腹部の組織等とは、異なる輝度になる。そのため、第１方法では、エッジ強調画像に対する垂直投影により得られた前後方向の輝度の分布において、周囲と異なる分布を示す前後方向の範囲を第１脊柱領域として推定する。

一例において、第２方法は、第１脊柱関心領域の所定部分の位置関係に基づいて第１脊柱関心領域を調整し、第２脊柱関心領域を決定することを含む。脊柱は、所定の方向に延びるので、脊柱内の各部分の位置関係も決定されている。第１脊柱関心領域の所定部分が、脊柱の部分の正規の位置関係に合致するかどうかに基づいて第１脊柱関心領域に対して調整を行ってもよい。具体的には、第２方法では、第１脊柱関心領域を所定数の部分に分割し、例えば、脊柱の垂直方向に六つの部分に分割する。各部分の勾配の中心と各部分と隣接する部分の勾配の中心とのずれが所定閾値を超えるか否かを判定する。ずれが所定閾値を超えると、第１脊柱関心領域の当該部分の勾配の中心の片側の境界を上述した隣接する部分の勾配の中心の方向に向けて調整する。そして、最終的に調整された第１脊柱関心領域を第２脊柱関心領域として用いる。ここで、勾配とは、例えば、エッジである。

一例において、第３方法は、脊椎管を検出し、椎間板と脊椎管との位置関係に基づいて第３脊柱関心領域を決定することを含む。矢状面画像において、椎間板は、通常、脊椎管の左側の領域にある。そのため、脊椎管を検出した後、椎間板と脊椎管との位置関係に基づいて第３脊柱関心領域を決定することができる。例えば、脊椎腔に基づいて、脊椎管が第３脊柱関心領域の右側の境界であること、又は、脊椎腔が第３脊柱関心領域の中央より右側の所定の位置に位置することを用いて、所定のサイズの領域を第３脊柱関心領域として決定する。

三種類の異なる方法を使用して三回の脊柱関心領域セグメンテーションを行ってそれぞれ取得した第１、第２及び第３脊柱関心領域は、続いて説明するステップＳ２２４で取得する第４脊柱関心領域とともに、複数組の椎間板を検出するために用いられる。

第４脊柱関心領域識別部１２４は、２つの点を参考用の境界の位置として２つの点が位置する矢状面画像に対して脊柱関心領域セグメンテーションを行い、第４脊柱関心領域を決定する。すなわち、第４脊柱関心領域識別部１２４は、２つの点が位置する矢状面画像から脊柱を関心領域として抽出し、抽出した関心領域を第４脊柱関心領域として決定する。このように、第４脊柱関心領域識別部１２４は、第４関心領域を決定するため、第４決定部とも称される。

椎間板検出部１３０は、第１〜第４脊柱関心領域の各々において一組の椎間板を検出する。椎間板検出部１３０は、既存の何らかの適切な方法を使用して各脊柱関心領域から椎間板を検出することができる。なお、椎間板検出部１３０は、単に、検出部とも称される。

椎間板選択部１４０は、椎間板検出部１３０により検出された組椎間板の組の中から所定の評価基準に最も合致する一組の椎間板を選択し、椎間板検出結果とする。所定の評価基準は、ユーザが必要に応じて設定した評価標準であっでも良く、例えば、一組の椎間板に含まれる椎間板の数、一組の椎間板に含まれる椎間板の鮮明度などに対するユーザの要求に応じて設定される。

図２は、図１に示す医用画像処理装置の動作を示すフローチャートであり、即ち、一実施形態に基づく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、医用画像処理方法Ｐ２００におけるステップＳ２１０において、矢状面画像においてユーザにより指定された２つの点を受け付ける。ステップＳ２２１、Ｓ２２２及びＳ２２３において、それぞれ第１方法、第２方法及び第３方法を使用して２つの点が指定された矢状面画像に対して全自動脊柱関心領域セグメンテーションを行い、それぞれ第１脊柱関心領域、第２脊柱関心領域及び第３脊柱関心領域を決定する。ステップＳ２２４において、２つの点を参考用の境界の位置としてみなして、矢状面画像に対して脊柱関心領域セグメンテーションを行い、第４脊柱関心領域を決定する。ステップＳ２３０において、第１〜第４脊柱関心領域の各々において一組の椎間板を検出する。ステップＳ２４０において、検出された複数の組の椎間板の中から所定の評価基準に最も合致する一組の椎間板を選択し、椎間板検出結果とする。

ここで、例えば、ステップＳ２１０が入力部１１０によって実行されてもよく、ステップＳ２２１が第１脊柱関心領域識別部１２１によって実行されてもよく、ステップＳ２２２が第２脊柱関心領域識別部１２２によって実行されてもよく、ステップＳ２２３が第３脊柱関心領域識別部１２３によって実行されてもよく、ステップＳ２２４が第４脊柱関心領域識別部１２４によって実行されてもよく、ステップＳ２３０が椎間板検出部１３０によって実行されてもよく、ステップＳ２４０が椎間板選択部１４０によって実行されてもよい。

医用画像処理方法Ｐ２００の各ステップの具体的な詳細については、上述した医用画像処理装置１００Ａの各部についての説明を参照することにより理解されるであろう。したがって、医用画像処理方法Ｐ２００の各ステップの具体的な詳細については、ここでは重複して説明はしない。

上述した医用画像処理装置及び上述した医用画像処理方法の実施形態において、同一の矢状面画像に対して四回の脊柱関心領域セグメンテーションを行うことで四つの脊柱関心領域を取得し、四つの脊柱関心領域から四組の椎間板を検出し、四組の椎間板から所定の評価基準に最も合致する一組の椎間板を選択し、椎間板検出結果とする。上記の方法により、一回のみの脊柱関心領域セグメンテーションによる脊柱関心領域のセグメンテーションが正確ではないため、不正確な椎間板を検出してしまうという問題点を解決することができ、椎間板の検出結果をより正確にすることができる。

上述した実施形態において、第４脊柱関心領域識別部１２４は、指定された２点を含む領域内の輝度分布を評価することで椎間板を検出する。例えば、第４脊柱関心領域識別部１２４は、各種の適切な方法を使用して、指定された参考用の境界を用いて脊柱関心領域セグメンテーションを行うことができる。例えば、２つの点を境界とし、特定の縦横比を有する矩形を直接的に、第４脊柱関心領域とする。例として、限定されるものではないが、一実施形態において、第４脊柱関心領域識別部１２４は、ユーザが入力した２つの点を境界として椎間板を繰り返し検出することで第４脊柱関心領域を決定する。図３は、一実施形態に基づく第４脊柱関心領域識別部を示すブロック図である。図３に示すように、第４脊柱関心領域識別部１２４は、第１初期検出部１２４１、第１繰り返し検出部１２４２及び脊柱関心領域決定部１２４３を含む。

第１初期検出部１２４１は、２つの点のうちの１つの点の位置から椎間板を検出し始める。例えば、第１初期検出部１２４１は、既存の椎間板検出方法を使用し、点を含む椎間板、或いは点に最も近い椎間板を検出する。

第１繰り返し検出部１２４２は、２つの点のうちの他の点の方向に向けて、他の点が、検出された次の椎間板または検出された次の椎間板の周辺領域にカバーされる（覆われる）まで、或いは、検出した次の椎間板と他の点に基づいて検出した初期椎間板とが重ねるまで、次の椎間板を繰り返し検出する。椎間板は、通常、比較的、規則的に配列されている。隣接する椎間板の位置関係は、大体決定されており、例えば、隣接する椎間板は、ほぼ平行であり、椎間板の間の間隔がほぼ等しい。さらに、脊柱における各椎間板は、ほぼ同一の形態を有する。椎間板の形態情報は、椎間板の形状、サイズ、角度などを含むが、これに限定されない。椎間板の位置は、例えば、椎間板の中心の画素の座標により示されることができる。このため、検出した椎間板の位置情報と形態情報に基づいて次の椎間板を繰り返し検出することができる。

脊柱関心領域決定部１２４３は、検出した最初の椎間板と最後の椎間板とを境界とすることにより、第４脊柱関心領域を決定する。

一例において、第１初期検出部１２４１は、各点（２つの点）を囲む所定のサイズの領域を初期椎間板領域として選択し、初期椎間板関心領域に対して勾配計算を行った後、例えば、勾配角度の制限（例えば、通常の椎間板の勾配角度は所定の範囲内にあるという制限）及び勾配幅の制限（例えば、通常の椎間板の勾配幅は所定の強度以上であるという制限）を利用して初期椎間板関心領域において椎間板に属しない部分を除去し、好ましくは椎間板の形態情報、及び椎間板と初期椎間板関心領域において入力された点との位置関係などのうちの一つ以上の情報を利用することで初期椎間板を決定し、形態が通常の椎間板の形態に該当しない椎間板や、入力された点との距離が大きすぎる椎間板を除去する。その後、第１繰り返し検出部１２４２は、２つの点のうちのいずれか一点に基づいて検出した位置や形態などの初期椎間板（最初の椎間板）の情報を使用して、２つの点のうちの他の点の方向に向けて、他の点が、検出された次の椎間板または検出された次の椎間板の周辺領域にカバーされるまで、或いは、検出した次の椎間板と他の点に基づいて検出した初期椎間板とが重ねるまで、次の椎間板を繰り返し検出する。脊柱関心領域決定部１２４３は、例えば、検出した最初の椎間板と最後の椎間板を境界とする所定の縦横比を有する矩形を第４脊柱関心領域とすることができる。

他の例において、第１初期検出部１２４１は、各点（２つの点）を囲む所定のサイズの領域を初期椎間板領域として選択し、初期椎間板関心領域に対してエッジ検出を行った後、例えば、エッジ角度の制限（例えば、通常の椎間板のエッジ角度は所定の範囲内にあるという制限）及びエッジ間の幅の制限（例えば、通常の一つの椎間板を構成する２つのエッジ間の幅は所定の幅以上であるという制限）を利用して初期椎間板関心領域において椎間板に属しない部分を除去し、好ましくは椎間板の形態情報、及び椎間板と初期椎間板関心領域において入力された点との位置関係などのうちの一つ以上の情報を利用することで初期椎間板を決定し、形態が通常の椎間板の形態に該当しない椎間板や、入力された点との距離が大きすぎる椎間板を除去する。

上述した第４脊柱関心領域識別部１２４の実施形態は、単なる例示であり、限定されるものではない。上記実施形態の教示により、当業者は、本実施形態の要旨と範囲を逸脱することなく、各種の適切な方法を使用して第４脊柱関心領域識別部１２４を実現することができる。

図４は、図３に示す第４脊柱関心領域識別部の動作を示すフローチャート、即ち、一実施形態に基づく第４脊柱関心領域を決定する手順を示すフローチャートである。図４に示すように、第４脊柱関心領域の決定手順Ｓ２２４におけるステップＳ２２４１において、ユーザが入力した２つの点のうちの１つの点の位置から椎間板を検出し始める。ステップＳ２２４２において、２つの点のうちの他の点の方向に向けて、他の点が、検出された次の椎間板または検出された次の椎間板の周辺領域にカバーされるまで、或いは、検出した次の椎間板と他の点に基づいて検出した初期椎間板とが重ねるまで、次の椎間板を繰り返し検出する。ステップＳ２２４３において、検出した最初の椎間板と最後の椎間板とを境界として、第４脊柱関心領域を決定する。第１初期検出部１２４１でステップＳ２２４１を実行してもよく、第１繰り返し検出部１２４２でステップＳ２２４２を実行してもよく、脊柱関心領域決定部１２４３でステップＳ２２４３を実行してもよい。第４脊柱関心領域決定手順Ｓ２２４の各ステップの具体的な詳細については、上述した第４脊柱関心領域識別部１２４の各部についての説明を参照することで理解されるであろう。したがって、第４脊柱関心領域決定手順Ｓ２２４の各ステップの具体的な詳細については、ここでは重複して説明はしない。

ユーザが入力した２つの点を参考用の境界の位置として脊柱関心領域セグメンテーションを行うことで、ユーザのニーズに合わせた脊柱関心領域であって、余計な椎間板が除去された脊柱関心領域を取得することができる。すなわち、ユーザが関心がない椎間板を過剰に検出することなく、ユーザのニーズに合った脊柱関心領域を決定することができる。

また、少なくとも１枚、画像を撮像できれば、その画像に対して２つの点を指定することで、椎間板を検出することができるので、椎間板を検出する際の撮像時間を短縮することができる。

また、上述した実施形態において、医用画像処理装置１００Ａは、図１に示す各部のうち、入力部１１０、第４脊柱関心領域識別部１２４、椎間板検出部１３０のみを備えてもよい。この場合、入力部１１０は、少なくとも１枚の矢状面画像上で指定された２点を受け付け、第４脊柱関心領域識別部１２４は、指定された２点を用いて、第４脊柱関心領域を決定し、椎間板検出部１３０は、２点を含む領域内の輝度分布を評価することで椎間板を検出する。

また、上述した実施形態において、椎間板検出部１３０は、各種の適切な方法を使用して椎間板を検出してもよい。例として、限定されるものではないが、一実施形態において、椎間板検出部１３０は、脊柱関心領域の中心部分から脊柱関心領域の両端に向けて椎間板を繰り返し検出する。図５は、一実施形態に基づく椎間板検出部を示すブロック図である。図５に示すように、椎間板検出部１３０は、第２初期検出部１３１と第２繰り返し検出部１３２とを含む。

第２初期検出部１３１は、脊柱関心領域の中心部分から椎間板を検出し始める。脊柱関心領域の中心部分において、例えば、椎間板の間隔、椎間板の水平投影などの特徴が比較的安定しているので、脊柱関心領域の中間部分から椎間板を検出し始めることにより、初期椎間板を比較的正確に検出することができる。ここで、椎間板の水平投影とは、例えば、矢状面画像の椎間板における輝度（信号値）の頭尾方向の分布であり、頭尾方向の軸の各位置で輝度を前後方向に合計した値を計算することで求められる。例えば、既存の椎間板検出方法を利用して、脊柱関心領域の中間部分に位置する椎間板を検出することができる。脊柱関心領域の中間部分は、脊柱関心領域の中心に位置する所定の領域または所定の位置であってもいい。

第２繰り返し検出部１３２は、脊柱関心領域の両端に向けて、脊柱関心領域の各端と、この端に向けて検出された次の椎間板または検出された次の椎間板の周辺領域とが重なるまで、次の椎間板をそれぞれ繰り返し検出する。同様に、検出した椎間板の位置情報と形態情報に基づいて次の椎間板を繰り返し検出することができる。

図６は、図５に示す椎間板検出部の動作を示すフローチャート、即ち、一実施形態に基づく椎間板検出手順を示すフローチャートである。図６に示すように、椎間板検出手順Ｓ２３０におけるステップＳ２３１において、脊柱関心領域の中心部分から椎間板を検出し始める。ステップＳ２３２において、脊柱関心領域の両端に向けて、脊柱関心領域の各端と、この端に向けて検出された次の椎間板または検出された次の椎間板の周辺領域とが重なるまで、次の椎間板をそれぞれ繰り返し検出する。ステップＳ２３１が第２初期検出部１３１によって実行されてもよく、ステップＳ２３２が第２繰り返し検出部１３２によって実行されてもよい。

椎間板検出手順Ｓ２３０の各ステップの具体的な詳細については、椎間板検出部１３０の各部についての説明を参照することにより理解されるであろう。したがって、椎間板検出手順Ｓ２３０の各ステップの具体的な詳細については、ここでは重複して説明はしない。

他の一実施形態において、識別した第１〜第４脊柱関心領域において所定の評価基準に合致する椎間板の組を検出することができない場合、望ましい椎間板検出結果が得られるように、さらに１回の椎間板検出を行ってもよい。図７は、他の一実施形態に基づく医用画像処理装置を示すブロック図である。図１に示す医用画像処理装置１００Ａと比較すると、図７における医用画像処理装置１００Ｂは、補充検出部１５０をさらに具備する。補充検出部１５０は、第１〜第４脊柱関心領域において所定の評価基準に合致する椎間板組が検出されない場合、ユーザが入力した２つの点を参考用の境界の位置として２つの点が位置した矢状面画像において一組の椎間板を検出し、椎間板検出結果とする。医用画像処理装置１００Ｂにおける他の部は、医用画像処理装置１００Ａにおけるものと同じであり、ここでは重複して説明はしない。補充検出部１５０は、ユーザが入力した２つの点を参考用の境界の位置として椎間板検出を行うので、所定の評価基準に合致する椎間板の組を検出することができる可能性が大きい。補充検出部１５０を使用することにより、実施形態に基づく医用画像処理装置の椎間板検出手順がより完全になる。

例として、図８は、一実施形態に基づく補充検出部を示すブロック図である。図８に示すように、補充検出部１５０は、第３初期検出部１５１と第３繰り返し検出部１５２とを含む。第３初期検出部１５１は、２つの点のうちの１つの点の位置から椎間板を検出し始める。第３繰り返し検出部１５２は、２つの点のうちの他の点の方向に向けて、他の点が、検出された次の椎間板または検出された次の椎間板の周辺領域にカバーされるまで、次の椎間板を繰り返し検出する。第３初期検出部１５１と第３繰り返し検出部１５２は、それぞれ第１初期検出部１２４１と第１繰り返し検出部１２４２とが使用した方法と基本的に同一の方法を使用して上記機能を実現することができる。このため、重複する説明は省略する。

図９は、図８に示す補充検出部の動作を示すフローチャート、即ち、一実施形態に基づく補充検出手順を示すフローチャートである。図９に示す補充検出手順Ｓ２５０において、２つの点を参考用の境界の位置として、２つの点が位置した矢状面画像において一組の椎間板を検出し、椎間板検出結果とする。ステップＳ２５１において、２つの点のうちの１つの点の位置から椎間板を検出し始める。ステップＳ２５２において、２つの点のうちの他の点の方向に向けて、他の点が、検出された次の椎間板または検出された次の椎間板の周辺領域にカバーされるまで、次の椎間板を繰り返し検出する。ステップＳ２５１が第３初期検出部１５１によって実行されてもよく、ステップＳ２５２が第３繰り返し検出部１５２によって実行されてもよい。補充検出手順Ｓ２５０の各ステップの具体的な詳細については、補充検出部１５０における各部についての説明を参照することにより理解されるであろう。したがって、補充検出手順Ｓ２５０の各ステップの具体的な詳細については、ここで重複して説明しない。

他の実施形態において、上述した各実施形態において取得した椎間板検出結果に対して最適化を行うことで、椎間板検出結果をより正確にすることができる。図１０は、他の一実施形態に基づく医用画像処理装置を示すブロック図である。図１に示す医用画像処理装置１００Ａと比較すると、図１０に示す医用画像処理装置１００Ｃは、さらに最適化部１６０を具備する。最適化部１６０は椎間板検出結果に対して最適化を行う。医用画像処理装置１００Ｃにおける他の部は、医用画像処理装置１００Ａにおけるものと同じであり、ここでは重複して説明はしない。

例として、図１１は、一実施形態に基づく最適化部を示すブロック図である。図１１に示すように、最適化部１６０は、椎間板検出結果に検出漏れの椎間板を挿入する挿入部１６１と、椎間板検出結果から不必要な椎間板を削除する削除部１６２と、を具備する。図１１に示す最適化部１６０は挿入部１６１と削除部１６２とを含むが、最適化部１６０は、挿入部１６１及び削除部１６２のうちのいずれか１つだけを含んでもよい。

実施形態の一例において、挿入部１６１は、椎間板の間の距離に基づいて検出漏れの椎間板を決定し、挿入する。例えば、２つの椎間板の間の距離が椎間板の間の平均距離より大きい場合、この２つの椎間板の間に検出漏れの椎間板があると決定することができ、例えば、この２つの椎間板の間の領域を再検出することで、或いは、この２つの椎間板の位置情報と形態情報に基づいて検出漏れの椎間板の位置情報と形態情報を設定することで検出漏れの椎間板を挿入する。

実施形態の他の例において、削除部１６２は、ユーザが入力した２つの点によって限定された範囲に基づいて不必要な椎間板を削除してもよい。例えば、２つの点によって限定された範囲外にある椎間板が不必要な椎間板であると考えられる。また、例えば、２つの椎間板の間の距離が椎間板の間の平均距離より小さい所定値以下である場合、２つの椎間板のうち少なくとも一方は、誤検出された椎間板であり、不必要な椎間板であると考えられる。

最適化部１６０を使用することで、実施形態に基づく医用画像処理装置の椎間板検出結果をより正確にさせ、かつ余計な椎間板を除去することができる。

他の一実施形態において、ユーザが入力した２つの点が位置する矢状面画像に対して前処理を行うことで、脊柱関心領域識別処理及び椎間板検出処理などの医用画像処理に対して干渉を引き起こす要素を予め除去する。図１２は、他の一実施形態に基づく医用画像処理装置を示すブロック図である。図１に示す医用画像処理装置１００Ａと比較すると、図１２に示す医用画像処理装置１００Ｄは、ユーザが入力した２つの点が位置する矢状面画像において身体関心領域を決定する前処理部１７０をさらに具備する。身体関心領域は、矢状面画像における身体が含まれる領域であり、つまり、身体関心領域は矢状面画像における身体領域である。通常、第１〜第４脊柱関心領域識別部１２１〜１２４、椎間板検出部１３０及び椎間板選択部１４０等の前処理部１７０よりも後段の各部で実行される医用画像処理に対して干渉する可能性がある身体の脂肪のような部分が身体関心領域から除去される。前処理部１７０は、既存の何らかの適切な技術を使用して矢状面画像から身体関心領域を決定する。これに伴って、第１、第２及び第３脊柱関心領域識別部１２１〜１２３は、身体関心領域においてそれぞれ第１、第２及び第３方法を使用して全自動脊柱関心領域セグメンテーションを行うことができる。

上記実施形態において矢状面画像を例に挙げて、実施形態に基づく医用画像処理装置及び医用画像処理方法を説明した。しかしながら、実施形態に基づく医用画像処理装置及び医用画像処理方法は、人体をスキャンすることで得られる冠状面画像に適用することができる。例えば、ユーザが冠状面画像に入力した２つの点を直接的に利用することができる。或いは、ユーザが矢状面画像に入力した点と対応する冠状面画像上の点を見つけ、対応する点を参考用の点として、上述した実施形態に基づく医用画像処理方法を使用し、冠状面画像における椎間板検出結果を得る。

以上、図面を参照して実施形態に基づく医用画像処理装置及び医用画像処理方法を説明した。上述した医用画像処理装置及び医用画像処理方法では、四回の識別により決定された四つの脊柱関心領域から四組の椎間板を検出し、四組の椎間板から所定の評価基準に最も合致する一組の椎間板を選択して椎間板検出結果とする。また、第４回の識別では、ユーザが入力した２つの点を参考用の境界の位置として脊柱関心領域セグメンテーションを行う。このため、上述した医用画像処理装置及び医用画像処理方法は、より正確に椎間板を検出することができ、続いて行われる脊柱スキャンがより高い品質の画像において行われるようにすることができる。

また、実施形態に基づく医用画像処理装置及び医用画像処理方法は、画像の品質に依存しなく、鮮明度が高い画像と鮮明度が低い画像とでほとんど同じ検出結果を得ることができる。

また、実施形態に基づく医用画像処理装置及び医用画像処理方法は、ユーザが入力した点を考慮するので、ある程度までは、ユーザが必要ではない余計な椎間板を除去することができる。

図１３は、一実施形態に基づく医用イメージング装置を示すブロック図である。本実施形態の要旨と範囲を明瞭させるために、図１３において医用イメージング装置が備えうる他の部を省略している。医用イメージング装置１３００は、医用画像処理装置１３１０を具備する。医用画像処理装置１３１０は医用イメージング装置１３００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１３１０は、上述した実施形態に基づく医用画像処理装置１００Ａ〜１００Ｄのうちのいずれか１つであっでもいい。医用イメージング装置１３００は、例えば、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）装置等である。

上述した医用画像処理装置１３１０を医用イメージング装置１３００に含める場合に用いられる具体的な手段または方法は、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／または部はソフトウエア、ファームウエア、ハードウエアあるいはそれらの組み合わせとして実現しても良い。ソフトウエアあるいはファームウエアを介して実現する場合、上述した方法のソフトウエアプログラムを実行するため、メモリ媒体から、あるいは、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１４に示す汎用コンピュータ１４００）へダウンロードして構成することができ、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、各種機能等を実行することができる。

図１４は、実施形態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１４において、演算処理部（ＣＰＵ（Central Processing Unit））１４０１は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ（Read Only Memory））１４０２に記憶されているプログラム、あるいは、記憶部１４０８から読み書き兼用メモリ（ＲＡＭ（Random Access Memory））１４０３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。ＲＡＭ１４０３では、必要に応じて、ＣＰＵ１４０１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。ＣＰＵ１４０１、ＲＯＭ１４０２及びＲＡＭ１４０３は、バス１４０４を介してそれぞれ接続されている。入力／出力インターフェース１４０５も、バス１４０４につながっている。

下記の各部は、入力／出力インターフェース１４０５に接続されている：入力部１４０６（キーボード、マウス等を含む）、出力部１４０７（モニタ、例えば、ブラウン管（ＣＲＴ（Cathode Ray Tube））、液晶モニタ（ＬＣＤ（Liquid Crystal Display））等や、スピーカ等を含む）、メモリ部１４０８（ハードディスクを含む）、通信部１４０９（ネットワークインターフェースカード、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）カード、モデム等）。通信部１４０９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施する。必要に応じて、ドライバ１４１０も入力／出力インターフェース１４０５に接続可能である。リムーバブルメディア１４１１は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、ＭＯ（Magneto-Optical disk）、半導体メモリ等であって、必要に応じてコンピュータプログラムを読み出して、読み出したコンピュータプログラムをメモリ部１４０８へダウンロードするドライバ１４１０に装着される。

ソフトウエアを介して上述した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）あるいは記憶媒体（例えば、リムーバブルメディア１４１１）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散される記憶媒体は、リムーバブルメディア１４１１に限らない。リムーバブルメディア１４１１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（Compact Disk）−ＲＯＭやＤＶＤを含む）、磁気光ディスク（ＭｉｎｉＤｉｓｃ（ＭＤ、登録商標）を含む）、半導体記憶器を含む。また、記憶媒体はＲＯＭ１４０２であっても良く、記憶部１４０８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、メモリとして、機器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も含む。コマンドコードが機器により読み取られ、読み取られたコマンドコードが機器により実行されると、実施形態の医用画像処理方法が実行される。

機器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、特徴・構成・ステップあるいは部品の存在を指し示す。ただし、その他の特徴・構成・ステップある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、ある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施順序は、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、より正確に椎間板を検出することができる。

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 入力部
１３０ 椎間板検出部

Claims (13)

1. 少なくとも１枚の画像上で指定された２点を受け付ける受付部と、
   前記２点を含む領域内の輝度分布を評価することで椎間板を検出する検出部と、
   を備える、医用画像処理装置。
2. 第１方法を使用して前記画像に対して脊柱を関心領域として抽出するセグメンテーションを行い、第１脊柱関心領域を決定する第１決定部と、
   第２方法を使用して前記画像に対して脊柱を関心領域として抽出するセグメンテーションを行い、第２脊柱関心領域を決定する第２決定部と、
   第３方法を使用して前記画像に対して脊柱を関心領域として抽出するセグメンテーションを行い、第３脊柱関心領域を決定する第３決定部と、
   前記２点を参考用の境界の位置として前記画像に対して脊柱を関心領域として抽出するセグメンテーションを行い、第４脊柱関心領域を決定する第４決定部と、備え、
   前記検出部は、前記第１〜第３脊柱関心領域の各々において一組の椎間板を検出し、前記第４脊柱関心領域における前記２点を含む領域内の輝度分布を評価することで一組の椎間板を検出し、
   更に、
   前記検出部により検出された椎間板の組の中から所定の評価基準に最も合致する一組の椎間板を選択し、椎間板検出結果とする椎間板選択部を備える、請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記第４決定部は、
   前記２点のうちの１つの点の位置から椎間板を検出する第１初期検出部と、
   前記２点のうちの他の点の方向に向け、前記他の点が、検出された椎間板又は検出された椎間板の周辺領域にカバーされるまで次の椎間板を繰り出し検出する第１繰り出し検出部と、
   検出された最初の椎間板と最後の椎間板を境界として、前記第４脊柱関心領域を決定する脊柱関心領域決定部と、
   を備える、請求項２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記第１決定部は、前記画像において、椎間板の角度制限を利用して椎間板を推定し、推定した椎間板の垂直投影を使用して前記第１脊柱関心領域を決定し、
   前記第２決定部は、第１脊柱関心領域の所定部分間の位置関係に基づいて前記第１脊柱関心領域を調整することにより、前記第２脊柱関心領域を決定し、
   前記第３決定部は、前記画像において、脊椎管を検出し、椎間板と脊椎管との位置関係に基づいて前記第３脊柱関心領域を決定する、請求項２又は３に記載の医用画像処理装置。
5. 前記検出部は、
   前記第１〜第４脊柱関心領域のそれぞれで、中心部分から椎間板を検出する第２初期検出部と、
   前記第１〜第４脊柱関心領域のそれぞれで、各端と、検出された椎間板又は検出された椎間板の周辺領域とが重なるまで、両端に向けて次の椎間板を繰り返し検出する第２繰り返し検出部と、
   を備える、請求項２〜４のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
6. 前記第１〜第４脊柱関心領域のいずれにおいても前記所定の評価基準に合致する椎間板組を検出しない場合、前記２点を参考用の境界の位置として前記画像から一組の椎間板を検出し、椎間板検出結果とする補充検出部を更に備える、請求項２〜５のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
7. 前記補充検出部は、
   前記２点のうちの１つの点の位置から椎間板を検出する第３初期検出部と、
   前記２点のうちの他の点の方向に向け、前記他の点が、検出された椎間板又は検出された椎間板の周辺領域にカバーされるまで次の椎間板を繰り返し検出する第３繰り返し検出部と、
   を備える、請求項６に記載の医用画像処理装置。
8. 前記第１〜第３繰り返し検出部は、それぞれ検出した椎間板の位置情報と形態情報とに基づいて次の椎間板を繰り返し検出する、請求項７に記載の医用画像処理装置。
9. 前記椎間板検出結果に対して最適化を行う最適化部を更に備え、
   前記最適化部は、
   前記椎間板検出結果に検出漏れの椎間板を挿入する挿入部、及び、前記椎間板検出結果から不必要な椎間板を削除する削除部のうちの少なくとも１つを備える、請求項２〜８のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
10. 前記挿入部は、椎間板間の距離に基づいて検出漏れの椎間板を決定し、決定した椎間板を挿入し、
    前記削除部は、前記２点によって限定された範囲に基づいて不必要な椎間板を削除する、請求項９に記載の医用画像処理装置。
11. 前記画像において身体関心領域を決定する前処理部を更に備え、
    前記第１決定部は、前記身体関心領域内において前記第１方法を使用して前記画像に対して脊柱を関心領域として抽出するセグメンテーションを行い、
    前記第２決定部は、前記身体関心領域内において前記第２方法を使用して前記画像に対して脊柱を関心領域として抽出するセグメンテーションを行い、
    前記第３決定部は、前記身体関心領域内において前記第３方法を使用して前記画像に対して脊柱を関心領域として抽出するセグメンテーションを行う、
    請求項２〜１０のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。
12. 請求項１〜１１のいずれか一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。
13. 少なくとも１枚の画像上で指定された２点を受け付け、
    前記２点を含む領域内の輝度分布を評価することで椎間板を検出する
    ことを含む医用画像処理方法。

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