JP3668629B2

JP3668629B2 - 画像診断装置及び画像処理方法

Info

Publication number: JP3668629B2
Application number: JP02225399A
Authority: JP
Inventors: 正英西浦
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1999-01-29
Filing date: 1999-01-29
Publication date: 2005-07-06
Anticipated expiration: 2019-01-29
Also published as: JP2000217818A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、超音波診断装置やＭＲＩ等により撮像された被検体の画像データに基づき、関心物領域や輪郭を抽出する画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
生体画像から関心領域や臓器の輪郭を抽出する場合に、画像の２値化やエッジ検出が多く用いられている。エッジ検出により輪郭を抽出する方法として、図４のように画像上を基準位置から放射状にエッジ検出を行い、エッジ強度の強い部分を輪郭として抽出する方法が挙げられる。この方法で心臓の断層像から心室の輪郭を抽出した例を模式的に示したのが図１０である。心室内には乳頭筋や腱索といった部分が存在し、エッジ情報のみでは検出されたエッジが心筋のエッジであるのか、腱索のエッジであるのかを判別することができず誤った輪郭を抽出してしまう問題点があった。
【０００３】
画像の２値化によって領域を抽出する方法として、関心領域を設定して２値化を行う方法がある。図１５は心室の位置を示すための関心領域を手入力で設定した例であるが関心領域の位置が固定であるため、心臓のように運動する臓器に対しては、収縮した場合に不必要な領域を含んでしまう問題があった。
【０００４】
特開平９−１２２１２３では所定領域内の画素でピーク値をもつ位置を心臓の左心室と左心房の境界となる画素として検出する方法が示されているが、左心室と左心房を含む所定領域を適切に定める必要があり、また必ずしも境界部分でピーク値を示すとは限らず、安定に境界を検出するのは困難であった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上述のように、従来の輪郭抽出では画像のエッジ検出だけからでは判別のつかない臓器の構造に起因する輪郭の誤抽出が問題であった。また、固定された関心領域は運動する臓器に対しては常に適切な領域を指し示すことができず、動画像等の多量の画像に対して適切な関心領域を設定するためには手作業での操作が多くなり困難を伴っていた。また心室と心房の境界位置を定める方法として画素のピーク値を利用する方法では、ピーク値が必ずしも境界位置を示さない場合があり、良好な結果を得るためには適切な探索領域を定める必要があった。
【０００６】
したがって本発明の目的は、画像から臓器の部分位置を検出することで、画像のエッジ検出だけからでは判別のつかない臓器の構造に起因する輪郭の誤抽出を防止し、精度の良い輪郭抽出を可能とするものである。また、運動する臓器に対して適切な関心領域の簡便な設定を可能にする画像診断装置を提供することにある。また、心室範囲を検出後、弁部分の探索範囲を限定することで、弁位置検出を効率よく行えるようにする画像診断装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明は、心臓断層像から心室の範囲を検出する心室範囲検出手段と、心臓断層像から弁の部分の位置を検出する弁位置検出手段と、前期弁位置により輪郭形状を補正して、心室輪郭を抽出する輪郭抽出手段または心室を含む関心領域を抽出する領域抽出手段とから構成される。
【０００８】
本発明によれば、臓器の特定部分を安定に抽出することが可能となり、画像のエッジ検出だけからでは判別できない臓器の構造に起因する輪郭の誤抽出を防止でき、精度の良い輪郭抽出が可能となる。関心領域設定に関しては、臓器の運動に合わせた適切な関心領域の設定が簡便にできるようになる。また、効率良く弁位置検出を行うことが可能となる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて本発明の一実施形態について説明する。
図１は本発明の一実施形態に係る輪郭抽出方法が適用される画像診断装置の構造を示す図、図２は本発明の一実施形態に係る輪郭抽出方法の動作の流れを示すフロー図である。本実施形態は輪郭抽出方法の使用例であり、心臓の動画像を入力し、心室の内側輪郭を抽出し、心室断面の面積を計測し表示する画像診断装置である。
【００１０】
図１において、１は画像データの入力処理を行う画像入力部、２は画像データを記憶しておく画像メモリ、３は画像中の心室の範囲の検出処理を行う心室範囲検出部、４は画像中の心臓の弁の位置の検出処理を行う弁位置検出部、５は心室の輪郭の抽出処理を行う輪郭抽出部、６は抽出された輪郭情報から診断に有用な計測値を算出する計測部、７は抽出された輪郭情報や計測された情報や画像を表示する表示部である。
【００１１】
まず、画像入力部１から動画像データが入力され画像メモリ２に記憶される。操作者は図示されないポインティングデバイス等を用いて画像中の心臓心室の概略位置を入力する（Ｓ１）。心臓の撮像される位置がほぼ決まっている場合には、Ｓ１の概略位置の入力は省き、あらかじめ設定された座標値を概略位置として使用しても良い。次に、心室の概略位置に基づき心室範囲検出部３で心室の範囲を検出する（Ｓ２）。
【００１２】
心室範囲検出処理の一例として画像中の輝度値の高い部分へ収束する輪郭モデルを用いる場合について、図３に示す詳細フローを用いて説明する。この輪郭モデルは複数の制御点で表現される輪郭である。例えば超音波診断装置で撮像された心臓画像の場合、心筋部分は輝度値が高く、血液部分は輝度値が低い。
【００１３】
そこでこの方法では輝度値の高い部分に収束する輪郭モデルを用いて心室を取り囲む心筋部分つまり心室の範囲を検出する。心筋部分が血液部分よりも輝度値が低く撮像された画像に対しては逆に画像中の輝度値の低い部分へ収束する輪郭モデルを用いると良い。心室範囲検出の処理の内容について説明する。まず、心室の概略位置に基づき心室範囲の探索範囲を決定する（Ｓ１０）。
【００１４】
動画処理の１フレーム目に対しては概略位置を用いて例えば図４のように各制御点について探索範囲を設定すれば良い。また動画処理の２フレーム目以降のフレームに対しては、１フレーム目と同様に図４のように探索範囲を設定しても良いし、前フレームの輪郭に基づき図５のように探索範囲を設定しても良い。
【００１５】
次に決定された探索範囲中で最大輝度となる画素を探索し、それらの画素位置に制御点を移動させることで輪郭候補を生成する（Ｓ１１）。次に、輪郭形状を平滑化する（Ｓ１２）。輪郭形状の平滑化はノイズ等により部分的に誤抽出された部分を修正し探索し直す為に行う。次に、輪郭形状の変化量がしきい値以上であればＳ１０、Ｓ１１、Ｓ１２の処理を繰り返す。２回目以降のＳ１０〜Ｓ１２の処理では探索範囲を１回目より小さくとることで、１回目の処理で平滑化された輪郭近辺で最大輝度をとる輪郭を生成できる。輪郭形状の変化量がしきい値以下となれば処理を終了し（Ｓ１３）、心室範囲輪郭が決定される。
【００１６】
心室範囲が決定された後、弁部分の探索範囲を決定する（Ｓ３）。心臓の断層像において弁部分の形状は心臓の他の部分に比較して、特徴的な画像パターンを有しているため、弁部分を検出するのが有効である。超音波診断装置で経胸壁で心尖部側から撮像された画像は一般に、画像上側が心尖部、画像下側が弁部分となるので、心室範囲や心室範囲の重心位置を用いて、例えば図６のように右側、左側の弁部分の探索範囲とすれば良い。超音波診断装置で経食道で撮像された画像では一般に、画像上側が弁部分、画像下側が心尖部となるので、例えば図７のように右側、左側の弁部分を探索範囲とすれば良い。このように心臓の姿勢に応じて弁部分の探索範囲を心室範囲等から決定すれば良い。心室範囲に基づいて探索範囲を決めることで、画像全体から直接弁部分を探索するより探索範囲を狭められるので処理を高速化できるとともに検出率の向上できる。
【００１７】
次に、Ｓ３で決められた探索範囲から弁部分を検出する（Ｓ４）。弁部分の検出は、弁部分の画像等から作成した辞書画像との照合により位置を検出する（図８）。照合処理は、テンプレートマッチングで行っても良いし、部分空間法や複合類似度法を用いても良い。以上までの処理で画像中における弁の位置が検出される。次に、心室の内側輪郭を抽出するための輪郭初期形状を算出する（Ｓ５）。
【００１８】
輪郭初期形状は例えば、Ｓ２で設定された心室範囲と、Ｓ４までで検出された弁部分位置を用いて、例えば図９のように楕円形状の一部を弁位置に補正して設定する。このように弁部分位置を検出して輪郭抽出に用いることで、心室概略位置のみから輪郭を探索した場合に比べ、心室内の誤った構造物に捕らわれることなく、正しい輪郭を抽出できるようになる。
【００１９】
次に、弁位置で補正された初期輪郭の近辺で画像エッジを検出し心室の内側輪郭を抽出する（Ｓ６）。Ｓ２からＳ６の処理を全てのフレームに対して行うことで動画像から心室の内側輪郭を抽出する（Ｓ７）。２フレーム目以降のフレームに対しては前フレームの輪郭位置を用いて初期形状を生成すると効率が良い。
【００２０】
また変形例として、Ｓ５の輪郭初期形状の算出時に、前フレームでの弁位置と現フレームでの検出弁位置の距離がしきい値以上の場合には、弁位置による輪郭初期形状の補正は行わず、しきい値未満の場合には弁位置による輪郭初期形状の補正を行うことも可能である。このように補正の適用を制御することで誤った弁位置を検出した場合にも安定して輪郭の抽出を実行できる。以上の処理で輪郭の抽出は終了する。
【００２１】
次に抽出された輪郭情報から心室の断面面積を計測部６で算出し（Ｓ８）、表示部７で例えば図１２のように表示する（Ｓ９）。検出された弁部分の位置や移動量を心電図等に同期させて表示しても良い。
【００２２】
本実施形態では、心室範囲を検出することで、弁位置を効率良く検出でき、弁位置を用いた輪郭補正を行うことで図１０のような心室輪郭の誤抽出を防止し、図１１のように精度良く輪郭を抽出することが可能となり、後段の計測結果の精度向上を実現することができる。
【００２３】
本発明の心室範囲検出に関する第２の実施形態について説明する。本実施形態は、本発明の領域抽出方法を適用した例で、心室範囲検出により関心領域を自動生成し、関心領域内の画素値を２値化処理して心室領域の面積を算出する画像診断装置の例である。図１３は本実施形態のブロック図、図１４は本実施形態の処理の流れを示すフロー図である。
【００２４】
図１３において、１は画像データの入力処理を行う画像入力部、２は画像データを記憶しておく画像メモリ、３は画像中の心室範囲の検出処理を行う心室範囲検出部、１１は検出された心室範囲を関心領域として関心領域内の画素値を２値化処理する２値化処理部、１２は２値化された画像データから心室内の面積を算出する面積計測部、１３は抽出された輪郭情報や計測された情報や画像を表示する表示部である。
【００２５】
まず、画像入力部１から動画像データが入力され画像メモリ２に記憶される。第１の実施形態と同様に操作者は図示されないポインティングデバイス等を用いて画像中の心臓心室の概略位置を入力する（Ｓ２１）。心臓の撮像される位置がほぼ決まっている場合には、Ｓ２１の概略位置の入力は省きあらかじめ設定された座標値を概略位置として使用しても良い。
【００２６】
次に、心室の概略位置に基づき心室範囲検出部３で心室の範囲を検出する（Ｓ２２）。心室範囲の検出方法は第１の実施形態で説明した方法を用いることができる。また、心室部分の画像等から作成された辞書との照合によって心室範囲を定めても良い。照合の方法は第１の実施形態における弁位置検出と同様にテンプレートマッチングや部分空間法や複合類似度法を用いることができる。検出された心室の範囲は関心領域として以下の処理で利用される。
【００２７】
次に、心室範囲検出部で検出された心室範囲を関心領域として、関心領域内の画素値を２値化処理する（Ｓ２３）。超音波画像の場合では一般に、心筋部分の輝度値は高く、血液部分の輝度値は低いため、２値化された画素値のうち低い画素値の数から心室範囲内の血液部分の面積を算出する（Ｓ２４）。次に計測結果や画像を表示部７で表示する（Ｓ２５）。
【００２８】
このように１フレーム毎に心室範囲を検出し関心領域とすることで、固定された関心領域を用いる従来に比べ、心房等の余分な部分を含まないため、精度良く計測することが可能となる。また関心領域の設定は不必要となり、簡単な概略位置を指定するのみ、あるいは臓器の表示位置をほぼ一定になるように調整すると、全く位置入力不要となるため、大幅な操作性の改善となる。
【００２９】
以上の実施形態では、撮像装置と分離した形態について述べたが、超音波診断装置等の内部に組み込んでも良い。また、計算機に画像入力機能を付加し、本発明の処理をソフトウェアで実現することも可能である。
【００３０】
【発明の効果】
本発明により、臓器の輪郭を正確に抽出することや適切な関心領域の簡便な設定が可能となり、診断や計測等の効率が飛躍的に向上する。よってその効果は多大である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の輪郭抽出方法に係る第１の実施形態のブロック図である。
【図２】本発明の輪郭抽出方法に係る第１の実施形態のフロー図である。
【図３】第１の実施形態の心室範囲検出部のフロー図である。
【図４】エッジまたは心室範囲の探索範囲例を示す図である。
【図５】心室範囲の探索範囲例を示す図である。
【図６】弁部分の探索範囲例を示す図である。
【図７】弁部分の探索範囲例を示す図である。
【図８】検出された弁部分を示す図である。
【図９】輪郭初期形状の設定例を示す図である。
【図１０】誤って抽出された輪郭の例を示す図である。
【図１１】弁位置を利用して正しく抽出された輪郭の例を示す図である。
【図１２】計測結果の表示例を示す図である。
【図１３】本発明の領域抽出方法に係る第２の実施形態のブロック図である。
【図１４】本発明の領域抽出方法に係る第２の実施形態のフロー図である。
【図１５】固定された関心領域により誤った領域を含む例の説明図である。
【符号の説明】
１画像入力部
２画像メモリ
３心室範囲検出部
４弁位置検出部
５輪郭抽出部
６計測部
７表示部

Claims

心臓画像から、心室範囲を検出する心室範囲検出手段と、弁の位置を検出する弁位置検出手段と、検出された弁の位置から心室の輪郭を抽出する輪郭抽出手段とから構成されることを特徴とする画像診断装置。
心臓画像から、弁の位置を検出する弁位置検出手段と、検出された弁の位置から心室の輪郭を抽出する輪郭抽出手段とから構成されることを特徴とする画像診断装置。
心臓画像から、心室範囲を検出する心室範囲検出手段と、弁の位置を検出する弁位置検出手段と、検出された弁の位置から心室を含む関心領域を抽出する領域抽出手段とから構成されることを特徴とする画像診断装置。
心臓画像から、弁の位置を検出する弁位置検出手段と、検出された弁の位置から心室を含む関心領域を抽出する領域抽出手段とから構成されることを特徴とする画像診断装置。
前記弁位置検出手段が、心臓画像から心室範囲を検出する心室範囲検出手段と、前記心室範囲に基づき弁部分の探索範囲を決定する弁探索範囲決定手段と、前記探索範囲から弁部分の位置を検出する弁探索手段とから構成されることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画像診断装置。
前記弁探索手段が、弁部分画像から作成される辞書との照合により弁の部分を探索し、弁部分の位置を検出するものであることを特徴とする請求項５記載の画像診断装置。
前記心室範囲検出手段が、心室部分画像から作成される辞書との照合により心室範囲検出を行なうものであることを特徴とする請求項１、３、５のいずれかに記載の画像診断装置。
前記心室範囲検出手段が、予め設定されたあるいは手入力された座標を基準位置とし、この基準位置に基づく探索範囲内で輝度が極値となる点を探索して輪郭曲線を生成する輝度探索手段で構成されることを特徴とする請求項１、３、５のいずれかに記載の画像診断装置。
前記輪郭抽出手段が、弁位置による輪郭形状補正を行うかどうかを判定する補正判定手段と、補正を行うと判定された場合にのみ補正を行う輪郭補正手段とで構成されることを特徴とする請求項１または２記載の画像診断装置。
前記弁位置検出手段により検出された弁の位置変化または移動量、または前記輪郭抽出手段或いは前記領域抽出手段により抽出され、算出された心室の断面面積変化を表示する手段を備えることを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の画像診断装置。
前記領域抽出手段により抽出された領域を、他の計測における関心領域として使用する手段を備えることを特徴とする請求項２または３記載の画像診断装置。
前記弁探索範囲抽出手段は、前記心臓画像の採取の姿勢に基づいて、探索範囲を決定する手段を具備して構成されることを特徴とする請求項５記載の画像診断装置。
画像診断装置における画像処理方法であって、心臓画像から、心室範囲を心室範囲検出手段により検出するステップと、弁の位置を弁位置検出手段により検出するステップと、検出された弁の位置から心室の輪郭を輪郭抽出手段により抽出するステップとから成ることを特徴とする画像処理方法。
画像診断装置における画像処理方法であって、心臓画像から、弁の位置を弁位置検出手段により検出するステップと、検出された弁の位置から心室の輪郭を輪郭抽出手段により抽出するステップとから成ることを特徴とする画像処理方法。
画像診断装置における画像処理方法であって、前記弁位置を検出するステップが、心臓画像から心室範囲を心室範囲検出手段により検出するステップと、前記心室範囲に基づき弁部分の探索範囲を弁探索範囲決定手段により決定するステップと、前記探索範囲から弁部分の位置を弁探索手段により検出するステップとから構成されることを特徴とする請求項１３または１４記載の画像処理方法。