JP2017029343A - 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】付着型異常陰影として医用画像に含まれる部位の境界を補正することにより、組織の形状に基づく診断を支援することが可能になる。【解決手段】本発明の画像処理装置は、医用画像における第１の部位の境界及び第２の部位の境界を抽出する境界抽出手段と、前記第２の部位の境界に接している前記第１の部位の部分境界を第１の境界部として特定し、前記第２の部位の境界に接していない前記第１の部位の部分境界を第２の境界部として特定する境界特定手段と、前記第２の境界部に基づいて前記第１の境界部の形状を補正する補正手段とを備える。【選択図】 図２

Description

本発明は、医用画像を処理する画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。

近年、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（Ｘ線ＣＴ）や核磁気共鳴映像装置（ＭＲＩ）などの３次元撮影装置により撮影された医用画像の画質が飛躍的に進歩しており、詳細な人体内部情報を得ることができるようになった。しかし、それに伴って画像枚数が増加し、放射線科医の読影負担が増加しており、診断支援技術（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ：ＣＡＤ）への期待が高まっている。

特に、がんなどの異常組織である可能性が高い異常陰影領域の自動検出や解剖学的な組織の良悪性を自動鑑別することが重要となっている。例えば、ＣＡＤによる異常陰影領域の自動検出処理及び組織の良悪性鑑別処理では、被検体である生体の部位の輪郭（境界）の形状を表す形状特徴量を計算し、異常陰影であることの尤度を自動計算したり、組織の悪性度を自動計算したりする必要がある。

肺結節の良悪性鑑別処理においては、肺結節の輪郭（境界）が分葉状であることが悪性の指標の１つであり、肺結節の輪郭が多角形又は多角体であることが良性の指標の１つであると報告されている。

しかし、このような異常組織は、臓器や血管などに接している状態の組織（又は、部位）の陰影（以下、「付着型異常陰影」という）として医用画像に含まれることが多い。そして、臓器や血管などに接している面（以下、「付着面」という）と接していない面（以下、「非付着面」という）の形状特徴量が異なることが多い。なお、臓器や血管などに接していない状態の組織（又は、部位）の陰影を非付着型異常陰影という。

臨床において、医師は、付着型異常陰影における非付着面の輪郭（境界）を観察することで組織の診断を行っている。よって、ＣＡＤにより付着型異常陰影の領域の形状特徴量を計算する際、付着面の輪郭（境界）を含めて形状特徴量を計算すると、算出された形状特徴量が、医師が観察したい非付着面の輪郭（境界）の形状特徴量と異なる可能性がある。

これに対し、特許文献１には、非付着面を用いて円形度を計算する技術が開示されている。具体的には、結節状領域の輪郭に合う折れ線を構成する複数の節点を求め、参照点の位置を決定し、複数の節点と参照点とに基づいて決定された複数の領域の面積を用いて円形度を算出する技術が開示されている。

特開２００９−２２５９９０号公報

しかし、球面調和関数（Ｓｐｈｅｒｉｃａｌ Ｈａｒｍｏｎｉｃｓ：ＳＰＨＡＲＭ）の特徴量（例えば、形状ベクトル）や近似楕円体の長径と短径に基づく特徴量など、閉曲面（線）から計算しなければならない形状特徴量が多く存在する。特許文献１の技術では、付着面を除く非付着面を用いて円形度を計算するため、このような特徴量を求めることができない。更に、特許文献１では、円形度の計算に利用される肺結節の重心を、非付着型異常陰影の領域と同様の方法で求めるため、付着型異常陰影の領域の重心を正しく求められない可能性がある。

本発明は、付着型異常陰影として医用画像に含まれる部位について、診断支援技術（異常陰影領域の自動検出技術及び組織の良悪性鑑別技術などを含む）に利用される形状特徴量を適切に計算できる画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムの提供を目的とする。

本発明の画像処理装置は、医用画像における第１の部位の境界（境界全体）及び第２の部位の境界（境界全体）を抽出する境界抽出手段と、前記第２の部位の境界に接している前記第１の部位の部分境界を第１の境界部として特定し、前記第２の部位の境界に接していない前記第１の部位の部分境界を第２の境界部として特定する境界特定手段と、前記第２の境界部に基づいて前記第１の境界部の形状を補正する補正手段とを備える。

本発明によれば、付着型異常陰影として医用画像に含まれる部位の境界の一部を補正することにより、組織の形状に基づく診断を支援することが可能になる。

本発明に係る画像処理装置及びそれに接続される装置のシステム構成（画像処理システム）を示す図である。 第１の実施形態に係る制御部を含む画像処理システムの機能構成を示す図である。 第１の実施形態の画像処理装置が実行する処理を示すフローチャートである。 第１の境界部及び第２の境界部の例を示す図である。 第１の境界部の例を示す図である。 速度関数による第１の境界部の第１の補正の例を示す図である。 速度関数による第１の境界部の第２の補正の例を示す図である。 近似楕円体による第１の境界部の形状の補正を示す図である。 第２の境界部の対称像に基づいて第１の境界部の形状を補正する例を示す図である。 第２の境界部の回転像に基づいて第１の境界部を補正する例を示す図である。 第２の実施形態に係る制御部を含む画像処理システムの機能構成を示す図である。 第２の実施形態の画像処理装置が実行する処理を示すフローチャートである。 第１の境界部の補正の要否の判定について説明する図である。 第３の実施形態に係る制御部を含む画像処理システムの機能構成を示す図である。 第３の実施形態の画像処理装置が実行する処理を示すフローチャートである。 第１の部位の形状の推定について説明する図である。

（第１の実施形態）
以下、図面を参照して、本発明の第１の実施形態の一例を詳しく説明する。本実施形態に係る画像処理装置は、対象症例のＣＴ画像（対象画像）から、肺がん（腫瘍）が疑われる部位である肺結節の候補領域（肺結節候補領域）を抽出し、胸膜に付着する肺結節候補領域の付着面（胸膜に接している境界面）を補正する。このとき、本実施形態に係る画像処理装置は、肺結節候補領域の付着面と非付着面（胸膜に接していない境界面）を特定する。そして、抽出された非付着面の形状に基づいて付着面の形状を補正する。

以下の説明では、胸部ＣＴ画像上の胸膜に付着する肺結節を処理対象とする場合について説明するが、本発明の適用範囲は、本実施形態のモダリティ及び対象（肺結節や腫瘍など）に限定されるものではない。本発明は、ＭＲＩなどの他のモダリティにも適用可能であり、嚢胞、血管腫、過形成など、肺結節や腫瘍以外の他の部位にも適用可能である。

次に、具体的な装置構成、機能構成、及び処理フローを説明する。図１は、本実施形態に係る画像処理装置及びそれに接続される装置のシステム構成（画像処理システム）を示す図である。本実施形態の画像処理システムは、画像処理装置１００、画像撮影装置１１０、データサーバ１２０、表示部（モニタ）１６０、及び入力部（マウス１７０及びキーボード１８０）を備える。

画像処理装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）などで実現することができ、制御部（ＣＰＵ）１１、主メモリ１２、磁気ディスク１３、及び表示メモリ１４を備える。制御部１１は、主に、画像処理装置１００の各構成要素の動作を制御する。主メモリ１２は、制御部１１が実行する制御プログラムを格納したり、制御部１１によるプログラム実行時の作業領域を提供したりする。磁気ディスク１３は、オペレーティングシステム（ＯＳ）、周辺機器のデバイスドライバ、及び後述する処理などを行うためのプログラムを含む各種アプリケーションソフトなどを格納する。

表示メモリ１４は、表示部１６０のための表示用データを一時記憶する。表示部１６０は、例えば、ＣＲＴモニタや液晶モニタなどであり、表示メモリ１４からのデータに基づいて画像を表示する。入力部として機能するマウス１７０及びキーボード１８０は、ユーザによるポインティング入力や文字などの入力をそれぞれ行う。これらの各構成要素は共通バス１８により互いに通信可能に接続されている。

図２は、本実施形態に係る制御部１１を含む画像処理システムの機能構成を示す図である。本実施形態に係る制御部１１は、機能構成として、画像取得部１０００、対象領域抽出部１０１０、対象部位抽出部１０２０、境界抽出部１０３０、境界特定部１０３１、補正部１０４０、及び表示制御部１０５０を備える。また、制御部１１は、データサーバ１２０及び表示部１６０に通信可能に接続されている。

制御部１１が備えられる画像処理装置１００は、例えば、コンピュータ断層撮影装置（ＣＴ）、核磁気共鳴映像装置（ＭＲＩ）、及び２次元の放射線画像を撮像する放射線撮影装置（デジタルラジオグラフィ）などの画像撮影装置１１０により取得される医用画像を処理する。なお、本実施形態では、コンピュータ断層撮影装置（ＣＴ）により撮影された医用画像（ＣＴ画像）を用いて説明を行う。

画像撮影装置１１０は、撮影されたＣＴ画像をデータサーバ１２０へ送信する。データサーバ１２０は、画像撮影装置１１０により撮影された画像（ＣＴ画像）を保持する。画像処理装置１００は、データサーバ１２０から、ＬＡＮなどのネットワークを介して必要なデータを読み込むように構成されており、データサーバ１２０に保存された画像データを取得する。

次に、画像処理装置１００の制御部１１を構成する各要素について説明する。図２の画像取得部１０００は、画像処理装置１００が対象とする被検体（対象症例）に関する胸部のＣＴ画像（以下、「対象画像」という）をデータサーバ１２０から取得し、画像処理装置１００へ取り込む。

対象領域抽出部１０１０は、診断の対象である対象部位を含む対象領域を抽出する。例えば、対象領域抽出部１０１０は、画像取得部１０００が取得した対象画像から、肺結節、胸膜、胸膜腔、肺血管、及び気管支などの領域を含む肺野領域を抽出する。対象部位抽出部１０２０は、医用画像における対象部位（第１の部位）及び対象部位に接する部位（第２の部位）を抽出する。例えば、対象部位抽出部１０２０は、対象領域抽出部１０１０により抽出された肺野領域から、肺結節が疑われる部位である領域（肺結節候補領域）を少なくとも１つ抽出する。

境界抽出部１０３０は、医用画像における対象部位（第１の部位）の境界及び対象部位に接する部位（第２の部位）の境界を抽出する。例えば、境界抽出部１０３０は、対象領域抽出部１０１０により抽出された肺野領域の情報と対象部位抽出部１０２０により抽出された肺結節候補領域の情報に基づいて、肺結節候補領域の境界と肺結節候補領域に接する部位（臓器や血管など）の境界を抽出する。なお、境界は、境界線であってもよく、境界面であってもよく、境界線又は境界面を構成する点の集合であってもよい。

境界特定部１０３１は、対象部位に接する部位（第２の部位）の境界に接している対象部位（第１の部位）の部分境界を第１の境界部（付着部）として特定する。そして、境界特定部１０３１は、対象部位に接する部位（第２の部位）の境界に接していない対象部位（第１の部位）の部分境界を第２の境界部（非付着部）として特定する。例えば、境界特定部１０３１は、肺結節候補領域の付着面と非付着面を特定する。

補正部１０４０は、対象部位の非付着部（第２の境界部）に基づいて、対象部位の付着部（第１の境界部）の形状を補正する。例えば、補正部１０４０は、境界特定部１０３１により特定された肺結節候補領域の非付着面の情報に基づいて、付着面の形状を補正する。表示制御部１０５０は、対象部位（第１の部位）、対象部位に接する部位（第２の部位）、補正前後の対象部位の付着部（第１の境界部）、及び対象部位の非付着部（第２の境界部）の情報（座標や表示形式の変更指示など）を表示部１６０に出力する。

例えば、表示制御部１０５０は、対象部位抽出部１０２０により抽出された肺結節候補領域、肺結節候補領域に接する部位、境界特定部１０３１により特定された肺結節候補領域の付着面と非付着面、及び補正部１０４０により補正された付着面に関する情報を表示部１６０に出力する。表示部１６０は、この情報に基づいて、対象部位（第１の部位）、対象部位に接する部位（第２の部位）、補正前後の対象部位の付着部（第１の境界部）、及び対象部位の非付着部（第２の境界部）を表示する。

次に、画像処理装置１００の動作について、図３を用いて詳しく説明する。図３は、本実施形態の画像処理装置１００が実行する処理を示すフローチャートである。本実施形態は、主メモリ１２に格納されているプログラム（画像処理装置１００の機能構成を実現するプログラム）を制御部１１が実行することにより実現される。また、画像処理装置１００が行う各処理の結果は、主メモリ１２に格納することによって記録される。

また、本発明は、画像処理装置１００の機能構成を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、システム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読み出し実行する処理でも実現可能である。更に、本発明は、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

（ステップＳ１１００）
ステップＳ１１００において、画像取得部１０００は、対象画像を取得する。画像取得部１０００は、対象症例のＣＴ画像を対象画像としてデータサーバ１２０から取得し、画像処理装置１００の主メモリ１２上に展開して保持する処理を実行する。

本実施形態における対象画像は、直交する３軸（ｘ，ｙ，ｚ）の方向成分によって識別可能な複数の画素によって構成され、付帯情報としての画素サイズは３軸方向のそれぞれに対して定義される。本実施形態では、具体的に３軸方向のそれぞれの画素サイズが、ｒ＿ｓｉｚｅ＿ｘ＝１．０ｍｍ，ｒ＿ｓｉｚｅ＿ｙ＝１．０ｍｍ，ｒ＿ｓｉｚｅ＿ｚ＝１．０ｍｍである場合を例として説明する。なお、対象画像の濃度値（画素値）は、画素の３次元配列における画素アドレスを参照して導出される関数とみなすことも可能である。

本実施形態では、対象画像を関数Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）として表す。関数Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）は、対象画像の撮影領域の３次元の実空間座標値（ｘ，ｙ，ｚ）を引数として、その位置における画素値を表す関数である。

（ステップＳ１１１０）
ステップＳ１１１０において、対象領域抽出部１０１０は、対象領域（肺野領域）を抽出する。対象領域抽出部１０１０は、空気領域、気管支領域の一部、肺血管領域の一部、及び肺結節候補領域を含む領域、すなわち解剖学において肺野として認識されている領域を抽出する。

対象領域抽出部１０１０は、関数Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）から、例えば、閾値処理、領域拡張処理、レベルセット（Ｌｅｖｅｌ ｓｅｔ）、及び解剖学に基づく臓器アトラス（モデル）などを利用した手法を用いて、肺野領域Ｖ_ｌｕｎｇを自動的に抽出することができる。また、ユーザがマウス１７０を介して肺野領域Ｖ_ｌｕｎｇに対する修正又は調整を手動で行ってもよい。

（ステップＳ１１２０）
ステップＳ１１２０において、対象部位抽出部１０２０は、対象部位（肺結節候補領域）及び対象部位に接する部位（臓器や血管など）を抽出する。対象部位抽出部１０２０は、ステップＳ１１１０で抽出された肺野領域Ｖ_ｌｕｎｇから、肺結節候補領域の特徴を有する濃度値（画素値）や形状などに基づいて、少なくとも１つの肺結節候補領域を抽出する。

対象部位抽出部１０２０は、閾値処理やヘッセ行列の固有値などに基づいて、塊状構造物を強調するフィルタ処理などの技術を用い、肺野領域Ｖ_ｌｕｎｇから肺結節候補領域を検出する。そして、対象部位抽出部１０２０は、検出された肺結節候補領域に対して、動的輪郭モデル（レベルセット及びＳｎａｋｅｓなど）やグラフカット（Ｇｒａｐｈ−ｃｕｔ）などの技術を用いて、肺結節候補領域をより精密に抽出する。

また、ユーザがマウス１７０を介して特定の肺結節候補領域を指定することにより、対象部位抽出部１０２０が対象部位を抽出してもよい。この場合、ユーザが、表示部１６０に表示される対象画像の横断面（Ａｘｉａｌ）、矢状面（Ｓａｇｉｔｔａｌ）、及び冠状面（Ｃｏｒｏｎａｌ）の断面像を参照しながら、マウス１７０を用いて肺結節候補領域に属する座標をシード点として取得する。

対象部位抽出部１０２０は、取得されたシード点に関する情報、肺野領域Ｖ_ｌｕｎｇに関する情報、及び肺結節候補領域の特徴を有する濃度値（画素値）や形状などの情報を用いて、レベルセットやグラフカットや動的輪郭モデルなどの技術により少なくとも１つの対象部位を抽出する。

肺結節（対象部位）と接する部位は胸膜領域や、血管領域などとなる。胸膜領域は肺野領域と接するため、対象領域が胸膜領域と接している場合は、肺野領域Ｖ_ｌｕｎｇを対象部位（第１の部位）と接する部位（第２の部位）として取得することができる。対象部位が血管と接する場合は、予め血管領域を抽出して第２の部位として取得する必要がある。
血管領域は、肺野領域Ｖ_ｌｕｎｇから、血管領域の特徴を有する濃度値（画素値）や形状などに基づいて、動的輪郭モデル（レベルセット及びＳｎａｋｅｓなど）やグラフカット（Ｇｒａｐｈ−ｃｕｔ）などの技術によって抽出することができる。

（ステップＳ１１３０）
ステップＳ１１３０において、境界抽出部１０３０は、対象部位（第１の部位）の境界及び対象部位に接する部位（第２の部位）の境界を抽出する。本実施形態では、第２の部位が肺野領域Ｖ_ｌｕｎｇである場合を説明する。

ここで、対象部位抽出部１０２０により抽出された対象部位である肺結節候補領域をＶ_{ｎｏｄｕｌｅ}とする。境界抽出部１０３０は、肺結節候補領域Ｖ_{ｎｏｄｕｌｅ}の境界画素の集合又は連結からなる肺結節候補領域（第１の部位）Ｖ_{ｎｏｄｕｌｅ}の境界面Ｓ_{ｎｏｄｕｌｅ}を抽出する。これは、境界抽出部１０３０が、肺結節候補領域Ｖ_{ｎｏｄｕｌｅ}において、肺結節候補領域Ｖ_{ｎｏｄｕｌｅ}と背景を画定する画素を検出することにより、境界面Ｓ_{ｎｏｄｕｌｅ}を抽出する。また、同様に、境界抽出部１０３０は、肺野領域Ｖ_ｌｕｎｇの境界画素の集合又は連結からなる肺野領域Ｖ_ｌｕｎｇ（第２の部位）の境界面Ｓ_ｌｕｎｇを抽出する。

（ステップＳ１１３１）
ステップＳ１１３１において、境界特定部１０３１は、対象部位の付着部（第１の境界部）と非付着部（第２の境界部）を特定する。境界特定部１０３１は、ステップＳ１１３０で抽出された肺結節候補領域Ｖ_{ｎｏｄｕｌｅ}の境界面Ｓ_{ｎｏｄｕｌｅ}及び肺野領域Ｖ_ｌｕｎｇの境界面Ｓ_ｌｕｎｇに基づいて、肺結節候補領域Ｖ_{ｎｏｄｕｌｅ}の付着面Ｓ_{ａｔｔａｃｈｅｄ}と非付着面Ｓ_{ｎｏｎ−ａｔｔａｃｈｅｄ}を特定する。

ここで、付着面（第１の境界部）Ｓ_{ａｔｔａｃｈｅｄ}は、肺結節候補領域（第１の部位）Ｖ_{ｎｏｄｕｌｅ}の境界面Ｓ_{ｎｏｄｕｌｅ}が肺野領域Ｖ_ｌｕｎｇ（第２の部位）の境界面Ｓ_ｌｕｎｇに接している面である。また、非付着面（第２の境界部）Ｓ_{ｎｏｎ−ａｔｔａｃｈｅｄ}は、肺結節候補領域（第１の部位）Ｖ_{ｎｏｄｕｌｅ}の境界面Ｓ_{ｎｏｄｕｌｅ}が肺野領域Ｖ_ｌｕｎｇ（第２の部位）の境界面Ｓ_ｌｕｎｇに接していない面である。

肺野領域Ｖ_ｌｕｎｇの境界面Ｓ_ｌｕｎｇは胸膜領域と接しているので、肺結節候補領域Ｖ_{ｎｏｄｕｌｅ}の付着面Ｓ_{ａｔｔａｃｈｅｄ}は、肺結節候補領域Ｖ_{ｎｏｄｕｌｅ}が胸膜領域に接している部分であると考えられる。つまり、付着面Ｓ_{ａｔｔａｃｈｅｄ}が存在する肺結節候補領域Ｖ_{ｎｏｄｕｌｅ}は、付着型異常陰影として医用画像に含まれる。一方、付着面Ｓ_{ａｔｔａｃｈｅｄ}が存在しない肺結節候補領域Ｖ_{ｎｏｄｕｌｅ}は、孤立肺結節候補領域であり、非付着型異常陰影として医用画像に含まれる。

図４は、付着面（第１の境界部）及び非付着面（第２の境界部）の例を示す図である。なお、簡略化するために断面を用いて説明する。図４（ａ）は、胸膜に付着する肺結節候補領域５０５を示し、図４（ｂ）は、胸膜に付着しない孤立肺結節の肺結節候補領域５１５を示す。

肺結節候補領域５０５の境界面は、破線で表示される付着面（第１の境界部）５０６と実線で表示される非付着面（第２の境界部）５０７からなる。孤立肺結節の肺結節候補領域５１５の境界面は、非付着面５１７からなる。境界特定部１０３１は、付着面（第１の境界部）５０６及び非付着面（第２の境界部）５０７を特定する。また、境界特定部１０３１は、非付着面５１７を特定する。

（ステップＳ１１４０）
ステップＳ１１４０において、補正部１０４０は、非付着面（第２の境界部）５０７に基づいて、付着面（第１の境界部）５０６の形状を補正する。補正部１０４０は、ステップＳ１１２０で抽出された肺結節候補領域５０５及びステップＳ１１３１で抽出された付着面５０６と非付着面５０７の情報（付着／非付着情報）を用いて、肺結節候補領域５０５の付着面５０６の形状を補正する。なお、孤立肺結節の肺結節候補領域５１５については、付着面Ｓ_{ａｔｔａｃｈｅｄ}が特定されないので、補正部１０４０は、肺結節候補領域５１５の境界の補正処理を行わない。

補正部１０４０は、肺結節候補領域５０５の非付着面５０７の形状特徴に基づいて付着面５０６の形状を補正（変形）する。例えば、補正部１０４０は、非付着面（第２の境界部）５０７の少なくとも一部の形状（例えば、曲率など）に基づく動的輪郭モデルにより、付着面（第１の境界部）５０６の形状を補正（変形）する。本実施形態では、動的輪郭モデルであるレベルセット法による境界面伝播処理を施すことで、付着面５０６が補正される。

レベルセット法は、位相変化可能な動的輪郭モデルであり、輪郭（境界）の形状や領域のテクスチャなどを表す特徴量に基づくコスト関数を用いることによって、輪郭を理想的な形状や位置に変形（伝播）させることができる。

具体的には、レベルセット法は、対象とする空間に対して、次元が１つ高い空間（高次元空間）を構築し、対象物の輪郭をその高次元空間で定義された陰関数φの断面（ゼロ等値面φ＝０）として考える。陰関数φの形状が時間ｔに従って移動しながら、対象物の輪郭（ゼロ等値面φ＝０）が変形する。よって、目標とする対象物の変形の形状特徴（目標領域）に応じて陰関数φを適切に設計すれば、対象物の輪郭（境界）のトポロジー変化や特異点の発生などに対応することができる。

レベルセット法は、ゼロ等値面の形状を変化させるために、陰関数φに属する点に運動（移動）速度を与え、時間ｔの経過とともに陰関数φを伝播させる。これは、一般的に式（１）で表すことができる。

ここで、Ｆは速度関数（コスト関数）である。陰関数φに属する点の運動速度は、速度関数Ｆにより決定される。一般的に、速度関数Ｆは、画像上の対象物のテクスチャや形状特徴などを考慮して、ゼロ等値面が目標領域の輪郭から遠くなるほど速度が遅くなるように（コストが大きくなるように）、ゼロ等値面が目標領域の輪郭に近くなるほど速度が速くなるように（コストが小さくなるように）設計される。また、速度関数Ｆは、ゼロ等値面が目標領域の内部であれば拡張するように、ゼロ等値面が目標領域の外部であれば縮小するように設計される。

本実施形態では、補正部１０４０は、付着面５０６と非付着面５０７とが接する箇所５２０の輪郭（境界）において滑らかさを保ちながら、付着面５０６の形状特徴が非付着面５０７の形状特徴に近付くように、付着面５０６を補正（変形）する。また、臨床の所見では、付着面において、肺結節領域の成長が止まるため、付着面が非付着面と異なる形状になる。よって、補正部１０４０は、付着面を拡張する補正を行う。本実施形態では、式（２）で示す曲率に基づく速度関数Ｆ_κ（ｉ，ｊ，ｋ）を用いて、付着面５０６が拡張される。

ここで、画素（ｉ，ｊ，ｋ）は、肺結節候補領域５０５の境界面Ｓ_{ｎｏｄｕｌｅ}（付着面５０６及び非付着面５０７）の外側に存在し、かつ付着面５０６に隣接する画素（近傍画素）であり、付着面５０６を拡張するための画素（拡張候補画素）である。

なお、（ｉ，ｊ，ｋ）は画素の座標位置を表す。κ（ｉ，ｊ，ｋ）は、画素（ｉ，ｊ，ｋ）における曲率を表し、ゼロ等値面φ＝０を前景とするときの符号付き距離関数によって算出される。κ_０は、非付着面５０７の曲率特徴量であり、例えば、非付着面５０７上の各画素における曲率の平均（平均曲率）である。また、κ_０は、付着面５０６と接する非付着面５０７上の画素を参照画素として、参照画素の集合のうち画素（ｉ，ｊ，ｋ）に最も近い画素における曲率などであってもよい。

α（α＜０）は重み係数である。速度関数Ｆ_κ（ｉ，ｊ，ｋ）によれば、画素（ｉ，ｊ，ｋ）における曲率κ（ｉ，ｊ，ｋ）とκ_０との差が大きいほど、拡張候補画素における速度Ｆ_κが大きくなり、第１の境界部（付着面５０６）の拡張度が大きくなる。一方、画素（ｉ，ｊ，ｋ）における曲率κ（ｉ，ｊ，ｋ）とκ_０との差が小さいほど、拡張候補画素における速度Ｆ_κが小さくなって０に近付き、第１の境界部（付着面５０６）の拡張度が小さくなる。

なお、第１の境界部（付着面５０６）の拡張をより効率的に行いかつ制御しやくするために、式（３）で示す制限を加えることもできる。

ここで、βは係数である。Ｎ_{ａｔｔａｃｈｅｄ}は、第１の境界（付着面５０６）の画素数を表す。Ｎ_{ｎｏｎ−ａｔｔａｃｈｅｄ}は、第２の境界部（非付着面５０７）の画素数を表す。式（３）によれば、補正により拡張される第１の境界部（付着面５０６）の画素数を第２の境界部（非付着面５０７）の画素数に基づいて制限することで、第１の境界部（付着面５０６）の無限拡大などを防止することができる。

図５は、速度関数Ｆ_κ（ｉ，ｊ，ｋ）による第１の境界部（付着面）の補正の例を示す図である。ここでは、非付着面５２７の画素（黒色で示される画素）における平均曲率又は参照画素５２３（“＝”で表される画素）のうち１つの画素における曲率の何れかが、κ_０となる。付着面５２６の画素（灰色で示される画素）の近傍画素が拡張候補画素５２４（“＊”で表される画素）となる（図５Ａ）。

補正部１０４０は、拡張候補画素５２４における曲率κ（ｉ，ｊ，ｋ）とκ_０との差を算出し、その差が最も大きい画素から順番に付着面５２６が付着面５２８に拡張される（図５Ｂ）。この処理を繰り返すことにより、付着面５２８が付着面５２９に拡張される（図５Ｃ）。拡張候補画素における速度Ｆ_κが小さくなって０に近付き、付着面５２９を更に拡張する必要がなくなれば、付着面５２６の補正（拡張）が終了する。補正部１０４０は、補正処理の終了時に得られた付着面５２９を補正後の付着面とする。

また、補正部１０４０は、非付着面（第２の境界部）に近似する近似曲線、非付着面（第２の境界部）に近似する近似曲面、非付着面（第2の境界部）の対称像、及び非付着面（第２の境界部）の回転像の少なくとも１つに基づいて、付着面（第１の境界部）の形状を補正してもよい。

例えば、補正部１０４０は、楕円体フィッティングなどの技術を利用して、非付着面（第２の境界部）に近似する近似楕円体（近似曲面）により付着面（第１の境界部）の形状を補正してもよい。図６は、近似楕円体（近似曲面）による付着面（第１の境界部）の形状の補正を示す図である。図６に示すように、補正部１０４０は、付着面５３６と接している非付着面５３７上の画素を参照画素５３３として、参照画素５３３を含む近似楕円体Ｅ（ｘ，ｙ，ｚ）を算出する。

この場合、補正部１０４０は、非付着面５３７から更に１つ以上の画素を参照画素５３４として選択し、参照画素５３３及び参照画素５３４を含む近似楕円体Ｅ（ｘ，ｙ，ｚ）を算出してもよい。また、補正部１０４０は、参照画素５３３及び参照画素５３４に基づく最小二乗誤差法により近似楕円体Ｅ（ｘ，ｙ，ｚ）を算出してもよい。補正部１０４０は、参照画素５３３から付着面側における近似楕円体５３８の部分（境界）を補正後の付着面５３９とする。

（ステップＳ１１５０）
ステップＳ１１５０において、表示部１６０は、対象部位（第１の部位）、対象部位に接する部位（第２の部位）、補正前後の対象部位の付着部（第１の境界部）、及び対象部位の非付着部（第２の境界部）の情報（座標や表示形式の変更指示など）の少なくとも１つを表示する。この場合、表示制御部１０５０は、肺結節候補領域（第１の部位）、肺野領域（第２の部位）、補正前後の付着面（第１の境界部）、及び非付着面（第２の境界部）の情報を表示部１６０に送信する。

なお、表示制御部１０５０は、これらの情報（画像など）を医用画像（ＣＴ画像など）に重畳して、表示部１６０に表示させてもよい。この場合、表示制御部１０５０は、これらの情報が重畳された３次元の医用画像をボリュームレンダリングにより生成し、表示部１６０に表示させてもよい。また、表示制御部１０５０は、重畳された３次元の医用画像の所定の断面画像を生成し、表示部１６０に表示させてもよい。

以上のように本実施形態によれば、画像処理装置１００は、付着型異常陰影として医用画像に含まれる部位における付着面と非付着面を特定し、付着面と非付着面の特徴に基づいて付着面を補正することができる。この結果、異常組織であると疑われる部位について、診断支援技術（異常陰影領域の自動検出技術及び組織の良悪性鑑別技術などを含む）に利用される形状特徴量を適切に計算でき、診断支援技術の性能向上に貢献することができる。

以上、本発明にかかる実施形態について説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、請求項に記載された範囲内において変更・変形することが可能である。例えば、補正部１０４０は、近似曲線及び近似曲面の他、非付着面（第２の境界部）の対称像（鏡像）又は非付着面（第２の境界部）の回転像の少なくとも１つに基づいて、付着面（第１の境界部）の形状を補正してもよい。

図７は、非付着面（第２の境界）の対称像に基づいて付着面（第１の境界部）の形状を補正する例を示す図である。補正部１０４０は、付着面５４６を平面で近似した面を対称面として、非付着面５４７の対称像を生成し、生成された対称像を補正後の付着面５４８とする。

また、図８は、非付着面（第２の境界部）の回転像に基づいて付着面（第１の境界部）を補正する例を示す図である。補正部１０４０は、付着面５５６を平面で近似した面の中心５５３における法線ベクトルを回転軸５５４として、図７の付着面５４８（非付着面の面対称像）を１８０度回転させて回転像を生成する。補正部１０４０は、回転像を非付着面５５７と接続することで、回転像を補正後の付着面５５８とする。

このように、補正部１０４０は、近似曲線、近似曲面、対称像、及び回転像の少なくとも１つを用いて、医用画像における対象部位（第１の部位）の付着面（第１の境界部）を非付着面（第２の境界部）に近似する形状に補正することができ、対象部位の形状特徴量をより適切に計算することができる。

（第２の実施形態）
次に、図面を参照して、本発明の第２の実施形態の一例を詳しく説明する。なお、上記の実施形態と同様の構成、機能、及び動作についての説明は省略し、主に本実施形態との差異について説明する。

第２の実施形態では、ステップＳ１１３１で境界特定部１０３１により特定された付着／非付着情報に基づいて、付着面の補正処理を実施するか否かを判定する処理を加えた例について説明する。本実施形態では、付着面及び非付着面の少なくとも１つの形状特徴量に基づいて補正処理を実施するか否かを判定し、補正処理を実施すると判定された場合、第１の実施形態と同様に、補正部１０４０が付着面を補正する。

次に、具体的な装置構成、機能構成、及び処理フローを説明する。図９は、本実施形態に係る制御部１１１を含む画像処理システムの機能構成を示す図である。図９に示すように、本実施形態における制御部１１１は、機能構成として、画像取得部１０００、対象領域抽出部１０１０、対象部位抽出部１０２０、境界抽出部１０３０、境界特定部１０３１、判定部１０３５、補正部１０４０、及び表示制御部１０５０を備える。

判定部１０３５は、付着面（第１の境界部）及び非付着面（第２の境界部）の少なくとも１つの形状の特徴を表す特徴量（形状特徴量）を判定特徴量とし、判定特徴量に基づいて、付着面（第１の境界部）の形状を補正するか否かを判定する。判定部１０３５により補正処理を実施すると判定された場合、補正部１０４０が、対象部位の非付着部（第２の境界部）に基づいて、対象部位の付着部（第１の境界部）の形状を補正する。

次に、本実施形態の画像処理装置の動作について、図１０を用いて詳しく説明する。図１０は、本実施形態の画像処理装置が実行する処理を示すフローチャートである。ステップＳ２０００〜ステップＳ２０３０の処理は、第１の実施形態のステップＳ１１００〜ステップＳ１１３０の処理に相当する。

（ステップＳ２０３５）
ステップＳ２０３５において、判定部１０３５は、判定特徴量に基づいて、付着面（第１の境界部）の形状を補正するか否かを判定する。ここで、判定特徴量は、付着面（第１の境界部）又は非付着面（第２の境界部）の長さ、接線、法線、及び曲率の少なくとも１つである。また、判定特徴量は、付着面（第１の境界部）又は非付着面（第２の境界部）により規定される領域の重心、面積、体積、円形度、及び球形度の少なくとも１つであってもよい。

例えば、判定部１０３５は、ステップＳ２０３０で取得した付着面と非付着面の判定特徴量を比較し、付着面の補正を行うか否かを判定する。判定部１０３５は、付着面と非付着面により規定される領域の面積をそれぞれ算出し、付着面と非付着面の面積の比Ｄ_ｆを算出する。Ｄ_ｆが、予め設定された閾値Ｔ_ｆ以上である場合、判定部１０３５が付着面の補正を行うと判定し、ステップＳ２０４０に進む。一方、Ｄ_ｆが閾値Ｔ_ｆ未満である場合、判定部１０３５が付着面の補正を行わないと判定し、ステップＳ２０５０に進む。

図１１（ａ）に示すように、判定部１０３５は、肺結節候補領域（第１の部位）５６５の付着面５６６の面積と非付着面５６７の面積とを比較して、面積の比Ｄ_ｆを算出する。肺結節候補領域（第１の部位）５６５が胸膜（第２の部位）にほとんど付着していない場合、Ｄ_ｆが閾値Ｔ_ｆ未満となり、判定部１０３５が付着面５６６の補正を行わないと判定する。

また、図１１（ｂ）に示すように、判定部１０３５は、肺結節候補領域（第１の部位）５６５の付着面５６６の平均曲率と非付着面５６７の平均曲率とを比較して、平均曲率の差分Ｓ_ｆを算出する。多角形又は多角体の輪郭を有する肺結節候補領域（第１の部位）５７５では、付着面５７６の平均曲率と非付着面５７７の平均曲率とがほぼ同じ（０に近い）であるため、差分Ｓ_ｆが閾値Ｔ_ｆ未満となり、判定部１０３５が付着面５７６の補正を行わないと判定する。

また、判定部１０３５は、付着面の断面の長さを所定の閾値Ｔ_ｆと比較してもよいし、付着面と非付着面の断面の長さの比を所定の閾値Ｔ_ｆと比較してもよい。また、判定部１０３５は、非付着面の法線の方向のヒストグラムを生成し、ヒストグラムの分布に基づいて、付着面の補正を行うか否かを判定してもよい。また、判定部１０３５は、付着面の円形度又は肺結節候補領域（付着面及び非付着面により規定される領域）の球形度に基づいて、付着面の補正を行うか否かを判定してもよい。

このように、判定部１０３５は、診断支援技術に利用される形状特徴量の計算に付着面（第１の境界部）の補正が与える影響を判断する。影響が小さい場合には付着面の補正を行わないことにより、不要な補正処理を施さずにより効率的な処理（形状特徴量の計算処理）を行うことができる。

（ステップＳ２０４０）
ステップＳ２０４０において、補正部１０４０は、非付着部（第２の境界部）に基づいて、補正を行うと判定された付着面（第１の境界部）の形状を補正する。補正部１０４０は、ステップＳ２０１０で抽出された肺野領域、ステップＳ２０２０で抽出された肺結節候補領域、及びステップＳ２０３１で特定された付着／非付着情報を用いて、肺結節候補領域の付着面の形状を補正する。

（ステップＳ２０５０）
ステップＳ２０５０において、表示制御部１０５０による制御に従って、表示部１６０は、対象部位（第１の部位）、対象部位に接する部位（第２の部位）、及び付着／非付着情報の少なくとも１つを表示する。ステップＳ２０３５で付着面の補正が行われないと判定された場合、表示部１６０は、付着面の補正が行われなかったことを示す情報を表示してもよい。

このように、判定部１０３５が、判定特徴量に基づいて付着面の補正の要否を判定することにより、不要な補正処理を施さずにより効率的な処理（形状特徴量の計算処理）を行うことができる。

（第３の実施形態）
次に、図面を参照して、本発明の第３の実施形態の一例を詳しく説明する。なお、上記の実施形態と同様の構成、機能、及び動作についての説明は省略し、主に本実施形態との差異について説明する。

第３実施形態では、付着面（第１の境界部）の補正前後における形状特徴量に基づいて、肺結節候補領域（第１の部位）の形状を推定する例について説明する。

次に、具体的な装置構成、機能構成、及び処理フローを説明する。図１２は、本実施形態に係る制御部１１１１を含む画像処理システムの機能構成を示す図である。図１２に示すように、本実施形態における制御部１１１１は、機能構成として、画像取得部１０００、対象領域抽出部１０１０、対象部位抽出部１０２０、推定特徴量算出部１０２５、境界抽出部１０３０、境界特定部１０３１、補正部１０４０、形状推定部１０４５、及び表示制御部１０５０を備える。

推定特徴量算出部１０２５は、付着面（第１の境界部）の補正前の肺結節候補領域（第１の部位）の境界の形状の特徴を表す特徴量を推定特徴量として算出する。形状推定部１０４５は、付着面（第１の境界部）の補正後の肺結節候補領域（第１の部位）の境界の少なくとも１つの形状の特徴を表す特徴量を推定特徴量として算出する。ここで、補正前の推定特徴量をｆ_{ｂｅｆｏｒｅ}とし、補正後の推定特徴量をｆ_{ａｆｔｅｒ}とする。

形状推定部１０４５は、補正前の肺結節候補領域（第１の部位）の境界及び補正後の肺結節候補領域の境界の少なくとも１つの形状の特徴を表す特徴量（形状特徴量）を推定特徴量とし、推定特徴量に基づいて、肺結節候補領域の形状を推定する。

次に、本実施形態の画像処理装置の動作について、図１３を用いて詳しく説明する。図１３は、本実施形態の画像処理装置が実行する処理を示すフローチャートである。ステップＳ３０００〜ステップＳ３０２０の処理は、第１の実施形態のステップＳ１１００〜ステップＳ１１２０の処理に相当する。

（ステップＳ３０２５）
ステップＳ３０２５において、推定特徴量算出部１０２５は、ステップＳ３０００の対象画像の濃度値（画素値）及びステップＳ３０２０の対象部位（第１の部位）の情報を用いて、補正前の肺結節候補領域の形状特徴量である推定特徴量ｆ_{ｂｅｆｏｒｅ}を算出する。ここで、推定特徴量ｆ_{ｂｅｆｏｒｅ}は、補正前の肺結節候補領域（第１の部位）の境界の長さ、接線、法線、曲率、重心、面積、体積、伸長度、円形度、球形度、モーメント、フーリエ記述子、及び球面調和関数（ＳＰＨＡＲＭ）の少なくとも１つである。

（ステップＳ３０３０）
ステップＳ３０３０において、境界抽出部１０３０は、対象部位（第１の部位）の境界及び対象部位に接する部位（第２の部位）の境界を抽出し、付着／非付着情報を取得する。

（ステップＳ３０４０）
ステップＳ３０４０において、補正部１０４０は、非付着面（第２の境界部）に近似する近似曲線、非付着面（第２の境界部）に近似する近似曲面、非付着面（第２の境界部）の対称像、及び非付着面（第２の境界部）の回転像の少なくとも１つに基づいて、付着部（第１の境界）の形状を補正する。なお、補正部１０４０は、ステップＳ３０２５で算出された推定特徴量ｆ_{ｂｅｆｏｒｅ}に基づいて、付着部（第１の境界部）の形状を補正するための近似曲線、近似曲面、対称像、及び回転像の少なくとも１つを選択してもよい。

例えば、推定特徴量算出部１０２５が、付着面Ｓ_{ａｔｔａｃｈｅｄ}を平面で近似した面の面積（付着面積）及びこの面の平行面による肺結節候補領域（第１の部位）の断面積（断面積）を推定特徴量ｆ_{ｂｅｆｏｒｅ}として算出する。付着面積が何れの断面積よりも大きい場合（第１の部位において付着面積が最大である場合）、補正部１０４０は、非付着面（第２の境界部）の対称像又は回転像を選択し、選択された対称像又は回転像に基づいて付着部（第１の境界部）の形状を補正する。

（ステップＳ３０４５）
ステップＳ３０４５において、形状推定部１０４５は、ステップＳ３０４０で補正された対象部位（第１の部位）の情報を用いて、補正後の肺結節候補領域（第１の部位）の形状特徴量である推定特徴量ｆ_{ａｆｔｅｒ}を算出する。また、形状推定部１０４５は、補正前後の推定特徴量ｆ_{ｂｅｆｏｒｅ}，ｆ_{ａｆｔｅｒ}に基づいて、肺結節候補領域（第１の部位）の形状を推定する。

ここで、推定特徴量ｆ_{ａｆｔｅｒ}は、補正後の肺結節候補領域（第１の部位）の境界の長さ、接線、法線、曲率、重心、面積、体積、伸長度、円形度、球形度、モーメント、フーリエ記述子、及び球面調和関数（ＳＰＨＡＲＭ）の少なくとも１つである。

例えば、形状推定部１０４５は、補正前後の推定特徴量ｆ_{ｂｅｆｏｒｅ}，ｆ_{ａｆｔｅｒ}を比較し、肺結節候補領域（第１の部位）の形状を推定する。形状推定部１０４５は、補正前後の推定特徴量ｆ_{ｂｅｆｏｒｅ}，ｆ_{ａｆｔｅｒ}及びこれらの差分ｆ_ｓｕｂに基づいて、肺結節候補領域（第１の部位）の形状を推定する。

図１４（ａ）に示すように、推定特徴量算出部１０２５が、補正前の肺結節候補領域（第１の部位）５８５の球形度を形状特徴量として推定特徴量ｆ_{ｂｅｆｏｒｅ}を算出する。非付着面５８７により規定される領域が半球状であるため、推定特徴量（球形度）ｆ_{ｂｅｆｏｒｅ}は０．５以下となる。

形状推定部１０４５は、補正後の肺結節候補領域（第１の部位）５８５の球形度を推定特徴量ｆ_{ａｆｔｅｒ}として算出する。補正により付着面５８６が付着面５８８に拡張され、補正後の肺結節候補領域が球状になるため、推定特徴量（球形度）ｆ_{ａｆｔｅｒ}は０．８以上となる。この場合、形状推定部１０４５は、補正前後の推定特徴量ｆ_{ｂｅｆｏｒｅ}，ｆ_{ａｆｔｅｒ}に基づいて、非付着面５８７が半球状であると推定する。

また、図１４（ｂ）に示すように、推定特徴量算出部１０２５が、補正前の肺結節候補領域（第１の部位）５９５の球形度を形状特徴量として推定特徴量ｆ_{ｂｅｆｏｒｅ}を算出する。非付着面５９７が直方体であるため、推定特徴量（球形度）ｆ_{ｂｅｆｏｒｅ}は０．５以下となる。

形状推定部１０４５は、補正後の肺結節候補領域（第１の部位）５９５の球形度を推定特徴量ｆ_{ａｆｔｅｒ}として算出する。補正により付着面５９６が付着面５９８に拡張され、補正後の補正後の肺結節候補領域が直方体又は立方体になるため、推定特徴量（球形度）ｆ_{ａｆｔｅｒ}は０．５以下となる。また、補正前後の球形度が略同じになるため、推定特徴量ｆ_{ｂｅｆｏｒｅ}，ｆ_{ａｆｔｅｒ}の差分ｆ_ｓｕｂは所定の閾値以下となる。この場合、形状推定部１０４５は、補正前後の推定特徴量ｆ_{ｂｅｆｏｒｅ}，ｆ_{ａｆｔｅｒ}及び差分ｆ_ｓｕｂ基づいて、非付着面５９７が直方体（多角体）であると推定する。

また、形状推定部１０４５は、非付着面の法線の方向のヒストグラムを生成し、ヒストグラムの分布に基づいて、肺結節候補領域（第１の部位）の形状を推定してもよい。また、形状推定部１０４５は、複数の平行面による肺結節候補領域（第１の部位）の断面積の変化に基づいて、肺結節候補領域（第１の部位）の形状を推定してもよい。また、形状推定部１０４５は、球面調和関数（ＳＰＨＡＲＭ）の形状ベクトルに基づいて、肺結節候補領域（第１の部位）の形状を推定してもよい。

また、形状推定部１０４５は、パターン認識により前記第１の部位の形状を推定してもよい。付着型異常陰影として医用画像に含まれる肺結節候補領域を類球形や多角形などのカテゴリに分類したい場合、形状推定部１０４５は、それぞれのカテゴリに属する形状特徴量を学習データとして予め設定し、推定特徴量ｆ_{ｂｅｆｏｒｅ}，ｆ_{ａｆｔｅｒ}及び差分ｆ_ｓｕｂを用いた識別モデルを生成する。形状推定部１０４５は、識別モデルを用いてパターン認識することにより、肺結節候補領域（第１の部位）の形状を推定する。

（ステップＳ３０５０）
ステップＳ３０５０において、表示制御部１０５０による制御に従って、表示部１６０は、対象部位（第１の部位）、対象部位に接する部位（第２の部位）、付着／非付着情報、対象部位（第１の部位）の形状の推定結果、推定特徴量ｆ_{ｂｅｆｏｒｅ}，ｆ_{ａｆｔｅｒ}、及び差分ｆ_ｓｕｂの少なくとも１つを表示する。

このように、形状推定部１０４５が肺結節候補領域（第１の部位）の形状を推定することにより、推定された形状が肺結節の良悪性鑑別処理における指標となる。また、ＣＡＤにより計算された付着型異常陰影の領域の形状特徴量と推定特徴量とを比較することにより、補正部１０４０による補正が適切であったか否かを判断することができる。また、推定された形状を新たな特徴量としてＣＡＤに利用することができる。

また別の実施形態では、肺結節候補領域等の対象領域が付着部を含むか否かを判定し、付着部を含むと判定された場合には、当該付着部を含む対象領域の形状を補正することとする。この場合、実施形態１と同様に対象領域抽出部１０１０により抽出された対象領域について、境界抽出部１０３０により対象領域と当該対象領域に接する部位（臓器や血管など）の境界を抽出する。そして、境界特定部１０３１は、対象部位に接する部位（第２の部位）の境界に接している対象部位（第１の部位）の部分境界を第１の境界部（付着部）として特定する。このとき、境界特定部１０３１により付着部が特定された場合には、境界特定部１０３１により付着部が存在すると判定する。当該判定が行われた場合には、補正部１０４０は、対象部位の非付着部（第２の境界部）に基づいて、対象部位の付着部（第１の境界部）の形状を補正する。ここで、境界特定部１０３１により付着部が特定されなかった場合には、補正部１０４０は上述の補正処理を行わない。

表示制御部１０５０は、対象部位抽出部１０２０により抽出された肺結節候補領域、肺結節候補領域に接する部位、境界特定部１０３１により特定された肺結節候補領域の付着面と非付着面、及び補正部１０４０により補正された付着面に関する情報を表示部１６０に出力する。ここで、補正部１０４０により補正が行われた場合には、当該補正が行われわれたことを示す情報を出力してもよい。また、補正部１０４０により補正が行われた場合には、表示制御部１０５０により、補正後の形状を、対象領域に重畳する形で表示させることとしてもよい。また例えば補正後の対象領域の境界の表示と、補正前の対象領域の境界の表示とを切り替え可能に表示させることとしてもよい。あるいは、第１の境界部（付着部）の位置を示す情報と、補正後の形状を示す情報とを対象画像に重畳し、活動指示表示されている状態としてもよい。

また、補正部１０４０により補正が行われなかった場合には、当該補正が行われなかったことを示す情報を出力してもよい。

また、別の実施形態では、表示制御部１０５０は、対象画像を表示させ、かつ、境界特定部１０３１により特定された第１の境界部（付着部）や、非付着部（第２の境界部）をかかる対象画像の対象領域に重畳して表示させることとし、かつ、かかる第１及び第２の境界部をマウス１７０やキーボード１８０等の操作部からの操作入力に応じて変更可能としてもよい。操作入力に応じて第１または第２の境界部が変更された場合には、当該変更後の境界部に基づいて補正部１０４０による形状の補正処理、判定部１０３５による判定処理を行う。操作入力に応じた変更が、補正部１０４０による形状の補正処理や、判定部１０３５による判定処理の後に行われた場合には、補正部１０４０、判定部１０３５は、再度の補正処理、判定処理を夫々行うこととなる。

上述の実施形態に係る処理で補正された形状は、対象部位の画像所見を導出する処理に用いられる。画像所見は、例えば画像診断医により付与される、病変等に対する評価を示す文字情報である。実施形態の１つでは、かかる画像所見をシステムが自動的に導出する。例えば、上記補正後の対象部位（第１の部位）から計算された形状特徴量を用いて、対象部位の全体形状（類球形や分葉形など）及び輪郭線（円滑や凸面状など）などの形態系画像所見を導出する。上述の補正処理により、補正処理を行わない場合に比べて、画像所見をより正しく導くことが可能である。導出処理は、例えば、形状特徴量を事前に設定された参照値とのマッピングや、機械学習による分類などの技術を用いることにより実現される。形態系画像所見は画像診断における重要な根拠として用いられているため、病変の正診率を高めることが期待される。

１１，１１１，１１１１ 制御部
１２ 主メモリ
１３ 磁気ディスク
１４ 表示メモリ
１８ 共通バス
１００ 画像処理装置
１１０ 画像撮影装置
１２０ データサーバ
１６０ 表示部
１７０ マウス
１８０ キーボード
１０００ 画像取得部
１０１０ 対象領域抽出部
１０２０ 対象部位抽出部
１０２５ 推定特徴量算出部
１０３０ 境界抽出部
１０３１ 境界特定部
１０３５ 判定部
１０４０ 補正部
１０４５ 形状推定部
１０５０ 表示制御部

Claims (10)

1. 医用画像における第１の部位の境界及び第２の部位の境界を抽出する境界抽出手段と、
   前記第２の部位の境界に接している前記第１の部位の部分境界を第１の境界部として特定し、前記第２の部位の境界に接していない前記第１の部位の部分境界を第２の境界部として特定する境界特定手段と、
   前記第２の境界部に基づいて前記第１の境界部の形状を補正する補正手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記補正手段は、前記第２の境界部の少なくとも一部の形状に基づく動的輪郭モデルにより、前記第１の境界部の形状を補正することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記補正手段は、前記第２の境界部に近似する近似曲線、前記第２の境界部に近似する近似曲面、前記第２の境界部の対称像、及び前記第２の境界部の回転像の少なくとも１つに基づいて、前記第１の境界部の形状を補正することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記第１の境界部及び前記第２の境界部の少なくとも１つの形状の特徴を表す特徴量を判定特徴量とし、前記判定特徴量に基づいて、前記第１の境界部の形状を補正するか否かを判定する判定手段を備えることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置。
5. 前記判定手段は、前記第１の境界部又は前記第２の境界部の長さ、接線、法線、及び曲率、並びに前記第１の境界部又は前記第２の境界部により規定される領域の重心、面積、体積、円形度、及び球形度の少なくとも１つを前記判定特徴量として、前記第１の境界の形状を補正するか否かを判定することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 補正前の前記第１の部位の境界及び補正後の前記第１の部位の境界の少なくとも１つの形状の特徴を表す特徴量を推定特徴量とし、前記推定特徴量に基づいて、前記第１の部位の形状を推定する形状推定手段を備えることを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記形状推定手段は、補正前の前記第１の部位の境界及び補正後の前記第１の部位の境界の長さ、接線、法線、曲率、重心、面積、体積、伸長度、円形度、球形度、モーメント、フーリエ記述子、及び球面調和関数の少なくとも１つを前記推定特徴量として、前記第１の部位の形状を推定することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. パターン認識により前記第１の部位の形状を推定する形状推定手段を備えることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
9. 医用画像における第１の部位の境界及び第２の部位の境界を抽出する工程と、
   前記第２の部位の境界に接している前記第１の部位の部分境界を第１の境界部として特定し、前記第２の部位の境界に接していない前記第１の部位の部分境界を第２の境界部として特定する工程と、
   前記第２の境界部に基づいて前記第１の境界部の形状を補正する工程と
   を備えることを特徴とする画像処理方法。
10. コンピュータを請求項１乃至８の何れか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。