JP2019154744A - 医用画像処理装置、医用画像診断装置、及び医用画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】撮像画像を正確に精度よく区画化することのでき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１は、取得手段と、特定手段とを有する。取得手段は、記憶部から撮像画像を取得する。特定手段は、撮像画像の比較対象部分に係る撮像部分画像と、参照画像の、比較対象部分に対応する部分に係る参照部分画像との比較を行うことで、撮像画像の比較対象部分について区画を特定する。【選択図】図２

Description

本発明の実施形態は、医用画像処理装置、医用画像診断装置、及び医用画像処理プログラムに関する。

医用画像処理装置は、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置及びＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置等の医用画像診断装置で生成された撮像画像を適切に画像処理して表示することができる。例えば、医用画像処理装置において、ＭＲＩ装置によって生成された脳領域を含む撮像画像（例えば、Ｔ１Ｗ画像）の解析に用いられる画像処理技術として、撮像画像の脳領域を解剖学的結合（Structural Connectivity）、機能学的結合（Functional Connectivity）、又は、因果的結合（Effective Connectivity）により複数の区画（Parcel）に区画化（Parcellation）する処理がある。

撮像画像の区画化処理は、医学研究上や臨床上、特定の脳部位の定位や、脳に関する様々な計測指標の局所的測定及び部位間比較等に利用される。医用画像処理装置は、撮像画像と、参照画像及びアトラス画像とに基づいて、撮像画像に係る区画を特定することができる。アトラス画像は、領域が予め区画化された画像である。

特表２００８−５１９６３９号公報

本発明が解決しようとする課題は、撮像画像を正確に精度よく区画化することである。

実施形態に係る医用画像処理装置は、取得手段と、特定手段とを有する。取得手段は、記憶部から撮像画像を取得する。特定手段は、撮像画像の比較対象部分に係る撮像部分画像と、参照画像の、比較対象部分に対応する部分に係る参照部分画像との比較を行うことで、撮像画像の比較対象部分について区画を特定する。

図１は、実施形態に係る医用画像処理装置の構成例を示す概略図。 図２は、実施形態に係る医用画像処理装置の機能を示すブロック図。 図３は、実施形態に係る医用画像処理装置の動作をフローチャートとして示す図。 図４は、実施形態に係る医用画像処理装置において、撮像画像の一例を示す図。 図５は、実施形態に係る医用画像処理装置において、参照画像及びアトラス画像の一例を示す図。 図６は、実施形態に係る医用画像処理装置において、撮像画像から撮像部分画像を生成する方法を説明するための図。 図７は、実施形態に係る医用画像処理装置において、剛体位置合わせの方法を説明するための図。 図８は、実施形態に係る医用画像処理装置において、画素値を線形変換するための変換式をグラフとして示す図。 図９は、実施形態に係る医用画像処理装置において、画素値の補完方法を説明するための図。 図１０は、実施形態に係る医用画像処理装置において、区画化画像の一例を示す図。 図１１は、実施形態に係る医用画像処理装置において、区画化画像の一例を示す図。 図１２は、実施形態に係る医用画像処理装置において、トラクトグラフィの一例を示す図。 図１３は、実施形態に係る医用画像診断装置の構成例を示す概略図。 図１４は、実施形態に係る医用画像診断装置の機能を示すブロック図。

以下、図面を参照しながら、医用画像処理装置、医用画像診断装置、及び医用画像処理プログラムの実施形態について詳細に説明する。

１．実施形態に係る医用画像処理装置
図１は、実施形態に係る医用画像処理装置の構成例を示す概略図である。

図１は、実施形態に係る医用画像処理装置１を示す。医用画像処理装置１は、医用画像管理装置（画像サーバ）や、ワークステーションや、読影端末等であり、ネットワークを介して接続された医用画像システム上に設けられる。なお、医用画像処理装置１は、オフラインの装置であってもよい。

医用画像処理装置１は、処理回路１１、記憶回路１２、入力インターフェース１３、ディスプレイ１４、及びネットワークインターフェース１５を備える。

処理回路１１は、専用又は汎用のＣＰＵ（Central Processing Unit）又はＭＰＵ（Micro Processor Unit）の他、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：Application Specific Integrated Circuit）、及び、プログラマブル論理デバイス等の処理回路を意味する。プログラマブル論理デバイスとしては、例えば、単純プログラマブル論理デバイス（ＳＰＬＤ：Simple Programmable Logic Device）、複合プログラマブル論理デバイス（ＣＰＬＤ：Complex Programmable Logic Device）、及び、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：Field Programmable Gate Array）等の回路が挙げられる。処理回路１１は、記憶回路１２に記憶された、又は、処理回路１１内に直接組み込まれたプログラムを読み出し実行することで後述する機能を実現する。

また、処理回路１１は、単一の回路によって構成されてもよいし、複数の独立した回路要素の組み合わせによって構成されてもよい。後者の場合、複数の記憶回路１２が複数の回路要素の機能に対応するプログラムをそれぞれ記憶するものであってもよいし、１個の記憶回路１２が複数の回路要素の機能に対応するプログラムを記憶するものであってもよい。なお、処理回路１１は、制御部の一例である。

記憶回路１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、ハードディスク、及び光ディスク等によって構成される。記憶回路１２は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ及びＤＶＤ（Digital Video Disk）等の可搬型メディアによって構成されてもよい。記憶回路１２は、処理回路１１において用いられる各種処理プログラム（アプリケーションプログラムの他、ＯＳ（Operating System）等も含まれる）や、プログラムの実行に必要なデータ等を記憶する。また、ＯＳに、読影者等の操作者に対するディスプレイ１４への情報の表示にグラフィックを多用し、基礎的な操作を入力インターフェース１３によって行うことができるＧＵＩ（Graphical User Interface）を含めることもできる。

また、記憶回路１２は、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置及びＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置等の医用画像診断装置で生成された撮像画像を記憶する。なお、記憶回路１２は、記憶部の一例である。

入力インターフェース１３は、操作者によって操作が可能な入力デバイスと、入力デバイスからの信号を入力する入力回路とを含む。入力デバイスは、トラックボール、スイッチ、マウス、キーボード、走査面に触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力デバイス、及び音声入力デバイス等によって実現される。操作者により入力デバイスが操作されると、入力回路はその操作に応じた信号を生成して処理回路１１に出力する。なお、医用画像処理装置１は、入力デバイスがディスプレイ１４と一体に構成されたタッチパネルを備えてもよい。なお、入力インターフェース１３は、入力部の一例である。

ディスプレイ１４は、液晶ディスプレイパネル、プラズマディスプレイパネル、及び有機ＥＬ（Electro Luminescence）パネル等の表示デバイスである。ディスプレイ１４は、処理回路１１の制御に従って生成された医用画像を表示する。なお、ディスプレイ１４は、表示部の一例である。

ネットワークインターフェース１５は、パラレル接続仕様やシリアル接続仕様に合わせたコネクタによって構成される。ネットワークインターフェース１５は、各規格に応じた通信制御を行い、電話回線を通じてネットワークに接続することができる機能を有しており、これにより、医用画像処理装置１をネットワークに接続させることができる。なお、ネットワークインターフェース１５は、通信部の一例である。

図２は、医用画像処理装置１の機能を示すブロック図である。

処理回路１１がプログラムを実行することによって、医用画像処理装置１は、取得機能２１、特定機能２２、及び区画化画像生成機能２３を実現する。なお、機能２１〜２３の全部又は一部は、医用画像処理装置１にＡＳＩＣ等の回路として実現されるものであってもよい。

取得機能２１は、記憶回路１２から、撮像画像（図４に図示）を取得する機能である。撮像画像は、Ｘ線ＣＴ装置及びＭＲＩ装置等の医用画像診断装置で生成されたものである。その他の例として、取得機能２１は、ネットワークインターフェース１５を介して、医用画像処理装置１の外部の記憶回路（図示省略）から、撮像画像を取得してもよい。

特定機能２２は、取得機能２１によって取得された撮像画像の比較対象部分について区画化処理を実行して、撮像部分画像について区画を特定する機能である。具体的には、特定機能２２は、取得機能２１によって取得された撮像画像の比較対象部分に係る部分画像（図６（Ｂ）に図示、以下、「撮像部分画像」と呼ぶ）と、参照画像の、比較対象部分に対応する部分に係る部分画像（図５に図示、以下、「参照部分画像」と呼ぶ）との比較を行うことで、撮像画像の比較対象部分について区画を特定する。

参照画像とは、撮像画像と同様に脳領域を含み、アトラス画像（図５に図示）の基準となる画像を意味する。アトラス画像とは、参照画像に基づいて脳領域が予め区画化（Parcellation）された区画化画像を意味する。脳領域を、解剖学的結合、機能学的結合、又は、因果的結合により複数の区画に区画化することができる。例えば、脳領域を、解剖学的結合により区画化する場合、脳領域を、前頭葉、頭頂葉、後頭葉、側頭葉、及び脳梁等に区画化することができる。

区画化画像生成機能２３は、特定機能２２によって特定された比較対象部分の区画を示す区画化画像（図１０に図示）を生成する機能である。

なお、機能２１〜２３の具体的な動作については、図３〜図１２を用いて後述する。

図３は、医用画像処理装置１の動作をフローチャートとして示す図である。図３において、「ＳＴ」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。

まず、医用画像処理装置１の記憶回路１２は、撮像画像と、参照画像及びアトラス画像とを予め記憶する。

図４は、撮像画像の一例を示す図である。図５は、参照画像及びアトラス画像の一例を示す図である。

図４に示すように、撮像画像は脳領域を含む。また、図５は、脳領域を含む参照画像と、参照画像に基づいて脳領域が区画化されたアトラス画像とを示す。アトラス画像は、参照画像から生成されているので、各位置が対応している。

図３の説明に戻って、取得機能２１は、記憶回路１２から、撮像画像を取得する（ステップＳＴ１）。取得機能２１は、ステップＳＴ１において、記憶回路１２から図４に示す撮像画像を取得する。例えば、撮像画像は、ＭＲＩ装置によって生成された、脳領域を含むＴ１Ｗ画像である。Ｔ１Ｗ画像とは、組織間の縦緩和時間（Ｔ１）の違いを強調したコントラストをもつ画像を意味する。また、撮像画像は、ピクセルが２次元配置された断層画像であってもよいし、ボクセルが３次元配置されたボリュームデータであってもよい。

特定機能２２は、ステップＳＴ１によって取得された撮像画像（図４に図示）に係る撮像部分画像と、参照画像及びアトラス画像（図５に図示）との比較を行うことで、撮像部分画像について区画を特定する（ステップＳＴ２）。具体的には、特定機能２２は、ステップＳＴ１によって取得された撮像画像の中に、除外領域として除外マスクを設定する（ステップＳＴ２１）。特定機能２２は、撮像画像の、異常部位を含む領域を除外マスクとして設定し、撮像画像の除外マスク外の領域を比較対象部分とする。

特定機能２２は、ステップＳＴ２１において、撮像画像のうち、病変や欠損による異常部位を含む領域とそれ以外の領域を分けるように除外マスクを設定する。異常部位を含む領域は、操作者が撮像画像上に円形やポリゴンを描くような手動的な方法によって決定されてもよい。

なお、特定機能２２は、ステップＳＴ２１において、撮像画像のうち、異常部位そのものの領域とそれ以外の領域を分けるように除外マスクを生成してもよい。つまり、図６において、符合Ｂが除外マスクＭとなる。その場合、異常部位は、予め記憶された特定の範囲の画素値（輝度値）をもつ部位を異常部位とするような自動的な方法によって決定されてもよいし、予め記憶された画像との差分が大きいところを異常部位とするような自動的な方法によって決定されてもよい。

特定機能２２は、ステップＳＴ２１によって設定された除外マスクに基づいて、除外マスク内の画素値のみから成る撮像部分画像を生成する（ステップＳＴ２２）。

図６は、撮像画像から撮像部分画像を生成する方法を説明するための図である。

除外マスクＭが設定された撮像画像の一例を、図６（Ａ）に示す。図６（Ａ）に示すように、撮像画像の異常部位Ｂの一部又は全部を含むように、除外マスクＭが設定される。除外マスクＭの設定により、撮像部分画像が生成される（図６（Ｂ）に図示）。除外マスクＭ内の画素値は、後述する計算処理を行わない非計算領域を意味する。

図３の説明に戻って、特定機能２２は、ステップＳＴ２１によって生成された撮像部分画像と、参照画像に除外マスクが適用された部分画像（以下、「参照部分画像」と呼ぶ）との相互情報量（ヒストグラムの類似性）により、撮像部分画像と参照部分画像との間で剛体位置合わせを行う（ステップＳＴ２３）。特定機能２２は、ステップＳＴ２３において、複数の回転角に対応する複数の撮像部分画像と、参照画像の対応する位置に除外マスクが適用された参照部分画像との間で剛体位置合わせを行う。なお、剛体位置合わせは、平行移動及び回転移動等、並びにそれらの組み合わせにより行われる位置合わせを意味する。

図７は、剛体位置合わせの方法を説明するための図である。

図７は、回転角の異なる３個の撮像部分画像と、参照画像に３個の除外マスクが適用された３個の参照部分画像とを示す。また、図７は、撮像部分画像として、撮像部分画像が回転角θ１だけ回転された除外マスクＭ［θ１］をもつ撮像部分画像と、撮像部分画像が回転角θ２だけ回転された除外マスクＭ［θ２］をもつ撮像部分画像と、撮像部分画像が回転角θ３だけ回転された除外マスクＭ［θ３］をもつ撮像部分画像とを示す。撮像部分画像の回転に伴い、除外マスクＭも回転される。

一方で、図７は、参照部分画像として、参照画像に除外マスクＭ［θ１］がその位置で適用された参照部分画像と、参照画像に除外マスクＭ［θ２］がその位置で適用された参照部分画像と、参照画像に除外マスクＭ［θ３］がその位置で適用された参照部分画像とを示す。これにより、異常部位を含む除外マスク内の画素値が計算から除外された上で剛体位置合わせが行われる。

図７に示すように、除外マスクＭ［θ１］をもつ撮像部分画像と、除外マスクＭ［θ１］が適用された参照部分画像との間で相互情報量の計算が行われる。また、除外マスクＭ［θ２］をもつ撮像部分画像と、除外マスクＭ［θ２］が適用された参照部分画像との間で相互情報量の計算が行われる。さらに、除外マスクＭ［θ３］をもつ撮像部分画像と、除外マスクＭ［θ３］が適用された参照部分画像との間で相互情報量の計算が行われる。

具体的には、相互情報量が大きいほど、撮像部分画像に対する参照部分画像の相対位置は類似性が高いと判断される。このように、撮像画像に除外マスクが設定されることで、除外マスク外の画素値だけで相互情報量が算出される。

一方で、比較例における医用画像処理装置では、異常部位を含む撮像画像の全体と、参照画像の全体との間で剛体位置合わせを行う。この位置合わせでは、撮像画像が異常部位の画素値を含むため、適切な位置合わせを行うことができず、正確な区画化処理を行うことはできない。一方で、医用画像処理装置１では、異常部位を含まない撮像部分画像と、参照部分画像との間で剛体位置合わせを行う。この位置合わせによれば、撮像部分画像が異常部位を含まないため、正確で精度のよい区画化処理を行うことができる。

図３の説明に戻って、特定機能２２は、ランドマークに基づく階層クラスタリングにより、適用される除外マスクの位置が異なる複数の参照部分画像の中から、ステップＳＴ２２によって生成された撮像部分画像との間で類似度の高い参照部分画像（以下、「類似の参照部分画像」という）を選択する（ステップＳＴ２４）。そして、特定機能２２は、ステップＳＴ２２によって生成された撮像部分画像と、ステップＳＴ２４によって選択された類似の参照部分画像との相互情報量により、撮像部分画像と類似の参照部分画像との非剛体位置合わせを行う（ステップＳＴ２５）。なお、非剛体位置合わせは、平行移動、回転移動、拡大、縮小、及び剪断等、並びにそれらの組み合わせにより行われる位置合わせを意味する。

一方で、比較例における医用画像処理装置では、異常部位を含む撮像画像の全体と、選択された参照画像の全体との間で非剛体位置合わせを行う。この位置合わせでは、撮像画像が異常部位を含むため、適切な位置合わせを行うことができず、正確な区画化処理を行うことができない。一方で、医用画像処理装置１では、異常部位を含まない撮像部分画像と、選択された参照部分画像との間で非剛体位置合わせを行う。この位置合わせによれば、撮像部分画像が異常部位を含まないため、適切な位置合わせを行うことができるため、正確で精度のよい区画化処理を行うことができる。

特定機能２２は、ステップＳＴ２５によって位置合わせされた後の撮像部分画像の信号レベルを調整する（ステップＳＴ２６）。撮像部分画像と類似の参照部分画像とは、組織間のコントラストは同じであることが想定されるが、画素値自体は撮像の状況によって異なった値となる場合もある。そこで、特定機能２２は、ステップＳＴ２６において、撮像部分画像の信号レベルを類似の参照部分画像の信号レベルに揃えるために、各部分画像の最大値及び最小値に基づいて画素値の線形変換を行う。なお、ステップＳＴ２６の動作は、必要に応じて行われる。

図８は、画素値を線形変換するための変換式をグラフとして示す図である。

図８は、撮像部分画像の画素値を、類似の参照部分画像に揃えるための変換式（ｙ＝ａｘ＋ｂ）を示す。この例では、撮像部分画像の画素値の最大値が参照部分画像の画素値の最大値に一致するように、また、撮像部分画像の画素値の最小値が参照部分画像の画素値の最小値に一致するように、撮像部分画像の画素値が調整される。

図３の説明に戻って、特定機能２２は、ステップＳＴ２６によって信号レベルが調整された後の撮像部分画像の除外マスク内の画素値を、類似の参照部分画像に対応する参照画像（以下、「類似の参照画像」という）の除外マスク内の画素値で補完する（ステップＳＴ２７）。なお、ステップＳＴ２７の動作は、必要に応じて行われる。

図９は、画素値の補完方法を説明するための図である。

図９は、信号レベル調整後の撮像部分画像と、信号レベル調整後の類似の参照画像とを示す。撮像部分画像において、除外マスクの形状は、非剛体位置合わせにより、図７に示す形状から変形している。また、類似の参照画像において、除外マスクに対応する領域の形状は、非剛体位置合わせにより、図７に示す形状から変形している。

なお、類似の参照画像の除外マスクに対応する領域の画素値は、非剛体位置合わせ前における除外マスクに対応する領域の各画素値の位置を、非剛体位置合わせに従って移動させることで復元することができる。そして、図９の左側に示す撮像部分画像の除外マスク内の画素値が、類似の参照画像の除外マスクに対応する領域の画素値で補完（上書き）される。

図３の説明に戻って、特定機能２２は、最大事後確率（ＭＡＰ：Maximum A Posteriori）推定により、ステップＳＴ２７によって補完された後の新規の撮像画像について、区画を特定する（ステップＳＴ２８）。

特定機能２２は、ステップＳＴ２８において、補完された後の撮像部分画像の少なくとも除外マスク外の領域において、区画を特定する。区画が特定されることで、医用画像処理装置１は、各区画の面積又は体積を算出して操作者に提示することもできるし、後述するステップＳＴ３により各区画を示す区画化画像を生成して操作者に提示することもできる。

ステップＳＴ２８におけるＭＡＰ推定では、撮像画像の画素値を用いた区画の確率推定が行われる。しかし、撮像画像の除外マスク内は異常な画素値であることが想定されるため、撮像画像の全てを区画の特定に使うことができない。そこで、異常部位のない場合の通常の画素値として、ランドマークに基づく階層クラスタリングによる類似アトラス選択で最も類似度が高い参照画像の画素値を利用する。類似の参照画像は、非剛体位合わせや、信号レベルの調整が既に行われているため、ほぼ同じ位置、ほぼ同じ信号レベルの画素値によって補完されることが期待できる。

区画化画像生成機能２３は、ステップＳＴ２によって特定された比較対象部分の区画を示す区画化（Parcel）画像を生成してディスプレイ１４に表示させる（ステップＳＴ３）。ここで、撮像画像、参照画像、及びアトラス画像がボリュームデータである場合、区画化画像生成機能２３は、ステップＳＴ３において、区画化画像として、区画の空間分布を示す空間分布画像を生成し、空間分布画像をディスプレイ１４に表示させることができる。

図１０は、区画化画像の一例を示す図である。

図１０（Ａ）は、比較対象部分の区画を示す区画化画像を示す。当該区画化画像は、図９の左側に示す非補完の撮像部分画像に基づいて生成されるものである。除外マスク内については、異常部位のある撮像画像には対応しないため、一定の画素値、例えば「０」とする。

また、図１０（Ｂ）は、比較対象部分の区画と、除外マスクに対応する領域の区画とを示す区画化画像を示す。当該区画化画像は、図９の左側に示す補完された撮像部分画像に基づいて生成されるものである。除外マスク内については、異常部位のある撮像画像には対応しないが、区画を示す画素値が与えられる。

ここで、図１０（Ｂ）に示す除外マスク内の領域は、除外マスク外の領域とは区別可能に表示されることが好適である。図１０（Ｂ）では、除外マスク内の領域と、除外マスク外の領域とを、破線の内外で区別可能にしている。なお、除外マスク内外の領域の色を変更することもできるし、図１０（Ｂ）に示す画像と元撮像画像と並べて表示させることもできる。

また、撮像画像が脳領域を含む場合について説明したが、その場合に限定されるものではない。例えば、区画が別れている部位を含む撮像画像であればよく、例えば、撮像画像が肝臓又は肺等の他の臓器を含む場合であってもよい。また、撮像画像の種類はＴ１Ｗ画像に限定されるものではない。例えば、撮像画像の種類はＭＲＩ装置によって生成される他の画像であってもよいし、また、その他の医用画像診断装置（例えば、Ｘ線ＣＴ装置、核医学診断装置、又は超音波診断装置によって生成される画像であってもよい。

医用画像処理装置１によれば、区画化を行う対象の撮像画像の部分である撮像部分画像に基づいて、適切な参照画像を選択し、また、選択された参照画像と撮像部分画像との位置合わせを行って区画化処理を行うので、撮像画像を正確に精度よく区画化することができる。

２．区画の特定の第１適用例
図３のステップＳＴ３により撮像画像について適切な区画化画像が生成されることで、異常部位の位置と区画の位置との関係から、異常部位の影響を受けている脳部位を推定することができる。

図１１は、区画化画像の一例を示す図である。

図１１は、異常部位Ｂを示す区画化画像を示す。図１１に示す区画化画像を表示することで、操作者は、異常部位Ｂがどのような脳機能（区画）に影響を与える可能性があるか、どのような症状を引き起こす可能性があるかを正確に推定することができる。

３．区画の特定の第２適用例
図３のステップＳＴ３により撮像画像について適切な区画化画像が生成されることで、異常部位を含む撮像画像に対しても各脳部位（各区画）の面積又は体積を自動で定量的に測定することができる。異常部位を含む撮像画像に対しても、神経変性疾患の診断等に有用な脳萎縮の評価を行うことができる。

４．区画の特定の第３適用例
ＭＲＩ装置を用いた撮像方法であるＤＴＩ（Diffusion Tensor Imaging）では、神経走行が描出されたトラクトグラフィが生成される。

図１２は、トラクトグラフィの一例を示す図である。

図１２は、神経走行（トラクト）Ｎが描出されたトラクトグラフィを示す。脳画像に対して操作者が神経走行の開始ＲＯＩ（Region Of Interest）、中継ＲＯＩ、及び終端ＲＯＩを指定することで、各ＲＯＩを通る特定の神経走行が描出されたトラクトグラフィを得ることができる。例えば、２個の区画Ｐ１，Ｐ２をそれぞれ開始ＲＯＩ及び終端ＲＯＩとして指定することで、区画Ｐ１，Ｐ２を端点とする神経走行Ｎが描出されたトラクトグラフィを得ることができる。図３のステップＳＴ３により撮像画像について適切な区画化画像が生成され、その区画を神経走行の開始ＲＯＩや中継ＲＯＩや終端ＲＯＩとすることで、手動でＲＯＩが指定される場合と比較して、極めて容易に神経走行を描出することができる。

また、図３のステップＳＴ２により異常部位を含む場合でも適切な区画が特定されるので、その場合でも、極めて容易にトラクトグラフィが得られる。

トラクトグラフィは、特に脳の手術計画で利用される。具体的には、重要な神経を傷つけないように患者の神経走行を術前に確認するために利用される。手術の対象となる患者には脳腫瘍をはじめとした異常があることが多く、撮像画像は異常部位を含む場合が多いことから、実施形態における区画の特定の有用性は大きい。

５．実施形態に係る医用画像診断装置
図１〜図１２において、ワークステーション等の医用画像処理装置において、撮像画像を区画化する処理について説明した。しから、撮像画像を区画化する処理を行う装置は、医用画像処理装置に限定されるものではない。例えば、撮像画像を生成するＭＲＩ装置、Ｘ線ＣＴ装置、核医学診断装置、又は超音波診断装置等の医用画像診断装置において、撮像画像を区画化する処理を行うこともできる。

図１３は、実施形態に係る医用画像診断装置の構成例を示す概略図である。

図１３は、実施形態に係る医用画像診断装置５１を示す。医用画像診断装置５１は、ＭＲＩ装置及びＸ線ＣＴ装置等であり、ネットワークを介して接続された医用画像システム上に設けられる。なお、医用画像診断装置５１は、オフラインの装置であってもよい。

医用画像診断装置５１は、撮像装置６１及びコンソール装置６２を設ける。医用画像診断装置５１がＭＲＩ装置である場合、撮像装置６１は、静磁場磁石、傾斜磁場コイル、及ＲＦ（Radio Frequency）コイル、及び寝台等を備え、患者に関する撮像画像の元となる生データを生成する。コンソール装置６２は、生データに基づいて撮像画像、例えば、Ｔ１Ｗ画像を生成する。撮像装置６１は、スキャナ装置とも呼ばれる。撮像装置６１は、通常は検査室に設置される一方、コンソール装置６２は、通常は検査室に隣接する制御室に設置される。

コンソール装置６２は、処理回路７１、記憶回路７２、入力インターフェース７３、ディスプレイ７４、及びネットワークインターフェース７５を備える。なお、処理回路７１、記憶回路７２、入力インターフェース７３、ディスプレイ７４、及びネットワークインターフェース７５の構成は、図１に示す処理回路１１、記憶回路１２、入力インターフェース１３、ディスプレイ１４、及びネットワークインターフェース１５と同等であるので説明を省略する。

図１４は、医用画像診断装置５１の機能を示すブロック図である。

処理回路７１がプログラムを実行することによって、医用画像診断装置５１は、撮像画像生成機能８０、取得機能８１、特定機能８２、及び区画化画像生成機能８３を実現する。なお、機能８０〜８３の全部又は一部は、医用画像診断装置５１にＡＳＩＣ等の回路として実現されるものであってもよい。

撮像画像生成機能８０は、撮像装置６１を制御することで患者に対して撮像を実行して撮像画像を生成して記憶回路７２に記憶する機能である。

なお、取得機能８１、特定機能８２、及び区画化画像生成機能８３について、図２に示す取得機能２１、特定機能２２、及び区画化画像生成機能２３と同一機能であるので説明を省略する。また、医用画像診断装置５１の動作について、撮像画像生成機能８０が撮像を実行して撮像画像を生成して記憶回路７２に記憶した後は、図３に示すフローチャートに示す動作と同等であるので説明を省略する。

医用画像診断装置５１によれば、区画化を行う対象の撮像画像の部分である撮像部分画像に基づいて、適切な参照画像を選択し、また、選択された参照画像と撮像部分画像との位置合わせを行って区画化処理を行うので、撮像画像を正確に精度よく区画化することができる。

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、撮像画像を正確に精度よく区画化することができる。

なお、取得機能２１，８１は、取得手段の一例である。特定機能２２，８２は、特定手段の一例である。区画化画像生成機能２３，８３は、区画化画像生成手段の一例である。撮像画像生成機能８０は、撮像画像生成手段の一例である。

以上、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。これらの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。

１ 医用画像処理装置
１１，７１ 処理回路
１２，７２ 記憶回路
２１，８１ 取得機能
２２，８２ 特定機能
２３，８３ 区画化画像生成機能
８０ 撮像画像生成機能
５１ 医用画像診断装置
６１ 撮像装置
６２ コンソール装置

Claims (12)

1. 記憶部から撮像画像を取得する取得手段と、
   前記撮像画像の比較対象部分に係る撮像部分画像と、参照画像の、前記比較対象部分に対応する部分に係る参照部分画像との比較を行うことで、前記撮像画像の前記比較対象部分について区画を特定する特定手段と、
   を有する医用画像処理装置。
2. 前記特定手段は、前記撮像画像の、異常部位を含む領域を除外領域として設定し、前記撮像画像の前記除外領域外の領域を前記比較対象部分とする、
   請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記比較対象部分の区画を示す区画化画像を生成する区画化画像生成手段を更に有する、
   請求項２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記特定手段は、前記撮像画像の前記除外領域内の画素値を、前記参照画像の、前記除外領域に対応する領域内の画素値で補完することで、前記撮像画像の前記除外領域について区画を特定し、
   前記区画化画像生成手段は、前記区画化画像として、前記撮像画像の前記比較対象部分の区画及び除外領域の区画を示す画像を生成する、
   請求項３に記載の医用画像処理装置。
5. 前記区画化画像生成手段は、前記区画化画像として、前記区画の空間分布を示す空間分布画像を生成し、前記空間分布画像を表示部に表示させる、
   請求項４に記載の医用画像処理装置。
6. 前記区画化画像生成手段は、前記比較対象部分及び前記除外領域を区別可能に表示部に表示させる、
   請求項５に記載の医用画像処理装置。
7. 前記特定手段は、
   前記撮像画像の、異常部位を含む領域を除外領域として設定し、前記撮像画像の前記除外領域外の領域を前記比較対象部分とし、
   前記撮像部分画像と、前記除外領域の位置が異なる複数の前記参照部分画像との間で剛体位置合わせを行うことで、前記複数の参照部分画像から前記参照部分画像を選択して前記比較を行う、
   請求項１乃至６のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
8. 前記特定手段は、前記撮像部分画像と、前記参照部分画像との間で非剛体位置合わせを行うことで、前記比較を行う、
   請求項１乃至７のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
9. 前記特定手段は、前記撮像部分画像の信号レベルを、前記参照部分画像の信号レベルに合わせる処理を行うことで、前記比較を行う、
   請求項１乃至８のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
10. 前記撮像画像は、脳領域を含むＴ１Ｗ画像である、
    請求項１乃至９のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
11. 撮像を実行して撮像画像を生成して記憶部に記憶する撮像画像生成手段と、
    前記記憶部から前記撮像画像を取得する取得手段と、
    前記撮像画像の比較対象部分に係る撮像部分画像と、参照画像の、前記比較対象部分に対応する部分に係る参照部分画像との比較を行うことで、前記撮像画像の前記比較対象部分について区画を特定する特定手段と、
    を有する医用画像診断装置。
12. コンピュータに、
    記憶部から撮像画像を取得する取得機能と、
    前記撮像画像の比較対象部分に係る撮像部分画像と、参照画像の、前記比較対象部分に対応する部分に係る参照部分画像との比較を行うことで、前記撮像画像の前記比較対象部分について区画を特定する特定機能と、
    を実現させる医用画像処理プログラム。