JP3679990B2 - 医用画像処理装置及びその方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、超音波診断装置、ＭＲＩ、Ｘ線ＣＴ等で撮られた画像データから、心臓の弁輪形状を検出する医用画像処理装置及びその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、肥満や高血圧といった成人病が増加傾向にあり、これらに起因する心臓病は死亡率の上位を占めている。心臓病の診断は、一次的な診断として心電図が用いられ、さらに詳細な診断には超音波診断装置による画像診断が主に用いられている。これは、リアルタイム性、簡便性に優れ、Ｘ線ＣＴやＭＲＩ、ＰＥＴ等の他の診断装置に比較し安価であることによる。
【０００３】
現在数多く利用されている超音波診断装置では、二次元の断層像により診断を行っているが、規定の角度づつ回転させた断面画像から三次元像を合成する方法（特開２０００−２３９８４）や、二次元アレイ状のプローブにより三次元像を直接撮像する装置が利用可能となってきている。
【０００４】
また、近年、Ｘ線ＣＴ等で多数の断面像を比較的高速にスキャンできるようになり、動きの大きい心臓の診断においても三次元画像の利用が多くなっている。
【０００５】
心臓病の診断においては、心臓の収縮拡張機能を診断するために、左心室の内膜輪郭をトレースすることで収縮体積の推定等が行われる。
【０００６】
また、心臓の僧帽弁の付け根にあたる僧帽弁輪の運動は、心筋の収縮拡張機能を反映することが知られており、超音波診断装置においてもドップラ法等により僧帽弁輪の運動を測定することが行われる。
【０００７】
さらに、弁の置換手術を行う際には、人工弁のサイズを決定する必要があり、僧帽弁輪部の形状や外周長を測定する器具による計測を行う（特開平１０−３１４１９５）。
【０００８】
しかしながら、現在多く用いられている二次元断層像を得る超音波診断装置での診断においては、僧帽弁輪の運動計測は、画像走査する断面内での運動しか計測することができない。
【０００９】
また、僧帽弁輪の外周長の計測においても、断層像では僧帽弁輪の全体像を知るすべがなく、推定精度は悪い。
【００１０】
一方、三次元像を基にすれば、僧帽弁輪の形状全体を得ることができるが、現在、僧帽弁輪の形状を直接自動抽出する方法はなく、手動で指定しなければならないので非常に手間を要する。
【００１１】
間接的に弁輪部を検出する方法として、左心室の内膜輪郭の形状から僧帽弁輪を検出する方法（特開平９−１３１３４５）がある。しかし、内膜輪郭の形状から検出するため、内膜輪郭の検出精度に依存し、弁輪の検出精度は良くない。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
上記したように、超音波診断装置やＸ線ＣＴやＭＲＩなどで得られる二次元画像での診断では、僧帽弁輪の運動計測は、画像走査する断面内での運動しか計測することができない。
【００１３】
また、僧帽弁輪の外周長の計測においても、断層像では僧帽弁輪の全体像を知るすべがなく、推定精度は悪い。
【００１４】
一方、三次元像を基にすれば、僧帽弁輪の形状全体を得ることができるが、現在、僧帽弁輪の形状を直接自動抽出する方法はなく、手動で指定しなければならないので非常に手間を要する。
【００１５】
そこで、本発明は上記問題点に鑑みてなされたもので、三次元画像データを基に画像パターンマッチングにより弁輪形状を自動的に検出する医用画像処理装置と方法を提供する。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明は、心臓が撮影された三次元の入力データを取得する入力手段と、心臓の弁輪に関する三次元データよりなる辞書データを記憶した記憶手段と、前記入力手段で取得した入力データと、前記記憶手段が記憶した辞書データとをパターンマッチングにより比較して、前記入力データにおける弁輪の位置を検出する検出手段と、前記検出手段によって検出された弁輪の位置から弁輪形状を三次元的に作成する弁輪形状生成手段と、を有し、前記検出手段は、略ドーナツ状の探索領域を前記入力データにおける環状の弁輪に沿って形成し、この探索領域を、平面形状が扇状よりなる複数の分割領域に分割して、これら分割領域において前記入力データと前記辞書データとのパターンマッチングをそれぞれ行い、前記弁輪の位置を検出することを特徴とする医用画像処理装置である。
【００１７】
請求項２の発明は、心臓が撮影された三次元の入力データを取得する入力手段と、心臓の弁輪に関する二次元画像よりなる辞書データを記憶した記憶手段と、前記記憶手段に記憶した三次元の入力データから複数の二次元断面画像を作成する断面画像生成手段と、前記断面画像生成手段で作成した二次元断面画像と、前記記憶手段が記憶した辞書データとをパターンマッチングにより比較して、前記入力データにおける弁輪の位置を検出する検出手段と、前記検出手段によって検出された弁輪の位置から弁輪形状を三次元的に作成する弁輪形状生成手段と、を有し、前記断面画像生成手段は、前記三次元の入力データから二次元断面画像を作成する場合に、前記入力データにおける弁輪の中心線から放射状に延びる複数の二次元断面画像を作成することを特徴とする医用画像処理装置である。
【００１８】
請求項３の発明は、前記弁輪形状生成手段において作成された三次元的な弁輪上の任意の点の位置、速度、加速度、移動方向の少なくとも１つの時間変化を計測する運動計測手段を有することを特徴とする請求項１または２記載の医用画像処理装置である。
【００１９】
請求項４の発明は、前記弁輪形状生成手段において作成された三次元的な弁輪の外周長、または、直径を計測する寸法計測手段を有することを特徴とする請求項１または２記載の医用画像処理装置である。
【００２０】
請求項５の発明は、前記弁輪形状生成手段において作成された三次元的な弁輪の一部、または、全体を関心領域として設定する関心領域設定手段を有することを特徴とする請求項１または２記載の医用画像処理装置である。
【００２１】
請求項６の発明は、前記関心領域設定手段において設定された関心領域内の速度値を検出する関心領域速度検出手段を有することを特徴とする請求項５記載の医用画像処理装置である。
【００２２】
請求項７の発明は、前記関心領域設定手段において設定された関心領域内の輝度値を検出する関心領域輝度検出手段を有することを特徴とする請求項５記載の医用画像処理装置である。
【００２３】
請求項８の発明は、心臓が撮影された三次元の入力データを取得する入力ステップと、心臓の弁輪に関する三次元データよりなる辞書データを記憶した記憶ステップと、前記入力ステップで取得した入力データと、前記記憶ステップが記憶した辞書データとをパターンマッチングにより比較して、前記入力データにおける弁輪の位置を検出する検出ステップと、前記検出ステップによって検出された弁輪の位置から弁輪形状を三次元的に作成する弁輪形状生成ステップと、を有し、前記検出ステップは、略ドーナツ状の探索領域を前記入力データにおける環状の弁輪に沿って形成し、この探索領域を、平面形状が扇状よりなる複数の分割領域に分割して、これら分割領域において前記入力データと前記辞書データとのパターンマッチングをそれぞれ行い、前記弁輪の位置を検出することを特徴とする医用画像処理方法である。
【００２４】
請求項９の発明は、心臓が撮影された三次元の入力データを取得する入力ステップと、心臓の弁輪に関する二次元画像よりなる辞書データを記憶した記憶ステップと、前記記憶ステップに記憶した三次元の入力データから複数の二次元断面画像を作成する断面画像生成ステップと、前記断面画像生成ステップで作成した二次元断面画像と、前記記憶ステップが記憶した辞書データとをパターンマッチングにより比較して、前記入力データにおける弁輪の位置を検出する検出ステップと、前記検出ステップによって検出された弁輪の位置から弁輪形状を三次元的に作成する弁輪形状生成ステップと、を有し、前記断面画像生成ステップは、三次元の入力データから二次元断面画像を作成する場合に、前記入力データにおける弁輪の中心線から放射状に延びる複数の二次元断面画像を作成することを特徴とする医用画像処理方法である。
【００２５】
請求項１０の発明は、前記弁輪形状生成ステップにおいて作成された三次元的な弁輪上の任意の点の位置、速度、加速度、移動方向の少なくとも１つの時間変化を計測する運動計測ステップを有することを特徴とする請求項８または９記載の医用画像処理方法である。
【００２６】
請求項１１の発明は、前記弁輪形状生成ステップにおいて作成された三次元的な弁輪の外周長、または、直径を計測する寸法計測ステップを有することを特徴とする請求項８または９記載の医用画像処理方法である。
【００２７】
請求項１２の発明は、前記弁輪形状生成ステップにおいて作成された三次元的な弁輪の一部、または、全体を関心領域として設定する関心領域設定ステップを有することを特徴とする請求項８または９記載の医用画像処理方法である。
【００２８】
請求項１３の発明は、前記関心領域設定ステップにおいて設定された関心領域内の速度値を検出する関心領域速度検出ステップを有することを特徴とする請求項１２記載の医用画像処理方法である。
【００２９】
請求項１４の発明は、前記関心領域設定ステップにおいて設定された関心領域内の輝度値を検出する関心領域輝度検出ステップを有することを特徴とする請求項１２記載の医用画像処理方法である。
【００３４】
本発明であると、三次元の入力データから心臓の弁輪全体の形状を自動的かつ高速に生成することができ、弁輪運動や弁輪サイズの推定を精度良く行うことができ、心臓病の診断に大きく寄与することができる。
【００３５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施例について、図面を参照して説明する。
【００３６】
（第１実施例）
第１実施例を図１から図５に基づいて説明する。
【００３７】
図１は第１実施例の医用画像処理装置のブロック図であり、図２は動作の流れを示すフローチャートである。
【００３８】
本実施例は、弁輪位置検出を三次元データ同士のパターンマッチングにより行う例である。
【００３９】
図１に示すように医用画像処理装置は、三次元データを入力する画像入力部１１と、その入力データを記憶するメモリ１２と、パターンマッチングに用いる辞書データを保存しておく辞書記憶部１４と、辞書データと入力データをパターンマッチングすることで弁輪位置を検出するパターン照合部１３と、検出された複数の弁輪位置から弁輪全体の形状を生成する弁輪形状生成部１５と、検出された弁輪形状と画像データを表示する表示制御部１６と、モニタ１７とからなる。
【００４０】
以下、処理の流れを図２のフローチャートに沿って説明する。
【００４１】
最初に例えば、超音波診断装置、ＭＲＩ、Ｘ線ＣＴ装置等で得られる心臓を撮影した入力データが画像入力部１１を介して入力される（ステップＳ１）。
【００４２】
入力データとしては、ディジタル化された輝度値データでも良いし、アナログ信号による画像でも良い。
【００４３】
アナログ信号の場合は、Ａ／Ｄ変換器によりディジタル化され入力される。
【００４４】
また、入力データは輝度値データのみに限らず、例えば超音波診断装置におけるエコーの生信号データやドップラ速度データや、Ｘ線ＣＴ装置での生のＣＴ値データ等であっても良い。また、三次元データは複数の二次元データの集合から再構成されたものであっても良い。
【００４５】
画像入力部１１により入力されディジタル化された三次元データはメモリ１２に記憶される（ステップＳ２）。
【００４６】
次に、辞書記憶部１４から辞書データが読み込まれ、事前に設定された各探索領域における入力データとのパターンマッチングにより弁輪位置が検出される（ステップＳ３）。
【００４７】
探索領域は、弁輪が大局的に見ると円形であることを利用して、例えば図４のように設定すると良い。すなわち、図４の点線に示すように心臓の左心房及び左心室は、横断面円形の丸みのある立体形状をしており、また、僧帽弁の弁輪は環状である。したがって、図４の実線に示すように探索領域をドーナツ状に形成し、このドーナツ状の探索領域を、平面形状が扇状の領域よりなる６つの分割領域に分割して、それぞれの分割領域（Ｉ＝１〜６）で、弁輪の位置Ｐを探索する。なお、分割領域は６つに限らずそれ以上でもよい。
【００４８】
以下、その探索方法を図３のフローチャートに基づいて説明する。
【００４９】
初期状態でＩ＝１として（ステップＳ６）、Ｉ＝１の辞書データを読み込む（ステップＳ７）。辞書データは、パターンマッチングの手法に合わせ予め作成されたデータである。本実施例では、辞書データは、例えば図５に模式的に示すように三次元データである。
【００５０】
次に、この三次元の辞書データと、取り込んだメモリ１２に記憶された入力データとのパターンマッチングを行い、分割領域Ｉ＝１での弁輪位置Ｐを検出する（ステップＳ８）。すなわち、弁輪検出の処理は、探索領域内の分割された部分データ毎に辞書データとのマッチングをとり、もっともマッチした位置を検出位置とする。
【００５１】
以上の処理を分割領域Ｉ＝１〜６まで全て行う（ステップＳ７〜Ｓ１０）。それが終了すると、この処理も終了する。
【００５２】
なお、辞書データは分割領域毎に異なるデータを用いても良い。
【００５３】
また、パターンマッチングは、相関値によるテンプレートマッチング、部分空間法、複合類似度法等の手法を使用すると良い。
【００５４】
検出された分割領域毎の弁輪位置Ｐは、弁輪形状生成部１５でつなぎ合わせられて、図６に示すような三次元的な弁輪形状が生成される（ステップＳ４）。
【００５５】
この際、弁輪がある程度滑らかな形状で円形に近いという性質を考慮して、弁輪検出位置間を補間処理により滑らかな輪郭を生成すると良い。
【００５６】
また、弁輪形状の平滑化処理後、探索範囲を弁輪位置付近に狭めて、再度パターンマッチングにより弁輪位置検出を行うことで、弁輪形状の検出精度を向上させることができる。
【００５７】
最後に、生成された弁輪形状は表示制御部１６によりモニタ１７等に出力される（ステップＳ５）。
【００５８】
表示は、弁輪形状のみを表示しても良いし、画像データに重ね合わせて表示してもよい。また、表示後、ユーザーがマウス等を用いて弁輪形状を手動で修正するように構成しても良い。
【００５９】
このようにすることで、三次元的な弁輪形状を自動的に取得することができる。
【００６０】
（第２実施例）
次に、第２実施例について図６から図９に基づいて説明する。
【００６１】
図９は第２実施例の医用画像処理装置のブロック図であり、図１０は処理の流れを示すフローチャートである。
【００６２】
本実施例は、弁輪位置検出を二次元画像データ同士のパターンマッチングにより行う例である。
【００６３】
そのために前処理として、入力データから二次元の断面画像データを生成する。そのために、図８に示すように、第１の実施例の医用画像処理装置に第２実施例では断面画像生成部１８が付加されている。
【００６４】
以下、処理の流れを図９のフローチャートに沿って説明する。
【００６５】
まず、画像入力部１１から入力された入力データはメモリ１２に記憶される。
【００６６】
次に、断面画像生成部１８によりメモリ１２に記憶されて入力データから複数の二次元断面画像が生成される（ステップＳ１１）。
【００６７】
三次元座標中の断面位置は、弁輪形状が円形に近いことを利用して、例えば図７の様に放射状の複数断面とすれば良い。すなわち、三次元の入力データから二次元断面画像を作成する場合に、入力データにおける任意の中心線から放射状に延びる複数の二次元断面画像を作成する。
【００６８】
また、格子状の断面で断面画像を生成しても良い。
【００６９】
次に、辞書記憶部１４から図８に模式的に示すような二次元画像の辞書データが読み込まれ、断面画像生成部１８により生成された各断面の二次元画像データとのパターンマッチングにより弁輪位置が検出される（ステップＳ１３）。
【００７０】
二次元画像のパターンマッチングは第１実施例と同様に、相関値によるテンプレートマッチング、部分空間法、複合類似度法等の手法を使用すると良い。
【００７１】
この時、辞書データは断面毎に異なるデータを用いても良い。
【００７２】
上記処理を三次元的な弁輪形状が生成可能な位置が検出される枚数Ｎが取り込まれるまで繰り返し行う（ステップＳ１２〜Ｓ１５）。
【００７３】
検出されたＮ個の弁輪位置は弁輪形状生成部１５で三次元座標に変換後に、つなぎ合わせられて三次元的な弁輪形状が生成される。
【００７４】
この際、弁輪検出位置間を補間処理により滑らかな輪郭を生成することもできる。生成された弁輪形状は表示制御部１６によりモニタ１７等に出力される。
【００７５】
表示は、弁輪形状のみを表示しても良いし、画像データに重ね合わせて表示してもよい。また、表示後、ユーザーがマウス等を用いて弁輪形状を手動で修正するように構成しても良い。
【００７６】
このようにすることで、三次元的な弁輪形状を二次元画像上でのパターンマッチングにより行うことができ、弁輪形状の自動抽出をより高速に行うことができる。
【００７７】
（第３実施例）
次に、第３実施例について図１０から図１２に基づいて説明する。
【００７８】
図１０は第３実施例の医用画像処理装置のブロック図である。
【００７９】
本実施例は、各時相において生成された弁輪形状から弁輪の運動状態の時間的変化を表示する機能を第２実施例に付加したものである。
【００８０】
なお、弁輪運動の状態を測定する機能は、弁輪検出方法とは独立であるため、例えば第１実施例に付加しても良い。
【００８１】
図１０は、第３実施例の医用画像処理装置のブロック図である。本実施例は、弁輪運動計測部１９を第２実施例に付加することで構成されている。
【００８２】
弁輪形状生成までの処理の流れは第２実施例と同様である。
【００８３】
第３実施例では、弁輪形状を生成した後、パターンマッチングにより検出された各弁輪位置毎に、心臓の拍動による移動量、速度、加速度といった値を、弁輪運動計測部１９が計算する。
【００８４】
計算された移動量や速度は、例えば図１２の様に移動量の大小により矢印の長さを変化させた図として、表示制御部１６がモニタ１７上に表示する。
【００８５】
このようにすることで、弁輪運動全体を簡単に観察することができ、心臓機能の精度良い診断に役立つ。
【００８６】
なお、上記実施例では、心臓の左心室の僧帽弁輪で説明したが、右心室の弁輪も同様に検出できる。
【００８７】
（第１変更例）
弁輪運動計測部１９が計算した弁輪上の指定された位置の移動量や速度の時間的変化を図１３のようにグラフとして表示することもできる。
【００８８】
（第２変更例）
弁輪形状生成部１５で作成した弁輪の外周長といった弁輪の大きさや外形に関する量を計算して、表示しても良い。
【００８９】
（第３変更例）
弁輪形状生成部１５で作成した弁輪の一部または全体を他の計測の関心領域と使用することもできる。
【００９０】
例えば、図１４のように弁輪に隣接した関心領域を設定し、関心領域内での速度情報をグラフ化して表示しても良い。
【００９１】
また、関心領域内の輝度変化をグラフ化して表示しても良い。
【００９２】
さらに、弁輪の一部または全体を基準にして、立方体のような三次元的な関心領域を設定しても良い。
【００９３】
このように、自動検出された弁輪の位置を用いて関心領域を設定することで、心臓の拍動などによる位置変化に関心領域を追従させることができ種々の診断精度を向上させることができる。
【００９４】
【発明の効果】
上述したように本発明によれば、自動的にかつ簡便に心臓の弁輪の三次元的な形状を得ることができ、さらには弁輪の運動状態を精度良く測定することも可能となり、心機能の診断に対する多大な効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１実施例の構成図である。
【図２】第１実施例の処理のフローチャートである。
【図３】第１実施例の弁輪検出処理のフローチャートである。
【図４】第１実施例における弁輪探索領域の図である。
【図５】第１実施図における弁輪辞書画像の模式図である。
【図６】本発明で生成される弁輪形状の模式図である。
【図７】第２実施例における断面位置の図である。
【図８】第２実施例における弁輪辞書画像の模式図である。
【図９】第２実施例の構成図である。
【図１０】第２実施例の処理のフローチャートである。
【図１１】第３実施例の構成図である。
【図１２】第３実施例における弁輪運動の表示図である。
【図１３】第３実施例における弁輪運動の時間的変化の表示図である。
【図１４】第３実施例における関心領域設定図と計測結果の表示図である。
【符号の説明】
１１ 画像入力部
１２ メモリ
１３ パターン照合部
１４ 辞書記憶部
１５ 弁輪形状生成部
１６ 表示制御部
１７ モニタ
１８ 断面画像生成部
１９ 弁輪運動計測部
【発明の属する技術分野】
本発明は、超音波診断装置、ＭＲＩ、Ｘ線ＣＴ等で撮られた画像データから、心臓の弁輪形状を検出する医用画像処理装置及びその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、肥満や高血圧といった成人病が増加傾向にあり、これらに起因する心臓病は死亡率の上位を占めている。心臓病の診断は、一次的な診断として心電図が用いられ、さらに詳細な診断には超音波診断装置による画像診断が主に用いられている。これは、リアルタイム性、簡便性に優れ、Ｘ線ＣＴやＭＲＩ、ＰＥＴ等の他の診断装置に比較し安価であることによる。
【０００３】
現在数多く利用されている超音波診断装置では、二次元の断層像により診断を行っているが、規定の角度づつ回転させた断面画像から三次元像を合成する方法（特開２０００−２３９８４）や、二次元アレイ状のプローブにより三次元像を直接撮像する装置が利用可能となってきている。
【０００４】
また、近年、Ｘ線ＣＴ等で多数の断面像を比較的高速にスキャンできるようになり、動きの大きい心臓の診断においても三次元画像の利用が多くなっている。
【０００５】
心臓病の診断においては、心臓の収縮拡張機能を診断するために、左心室の内膜輪郭をトレースすることで収縮体積の推定等が行われる。
【０００６】
また、心臓の僧帽弁の付け根にあたる僧帽弁輪の運動は、心筋の収縮拡張機能を反映することが知られており、超音波診断装置においてもドップラ法等により僧帽弁輪の運動を測定することが行われる。
【０００７】
さらに、弁の置換手術を行う際には、人工弁のサイズを決定する必要があり、僧帽弁輪部の形状や外周長を測定する器具による計測を行う（特開平１０−３１４１９５）。
【０００８】
しかしながら、現在多く用いられている二次元断層像を得る超音波診断装置での診断においては、僧帽弁輪の運動計測は、画像走査する断面内での運動しか計測することができない。
【０００９】
また、僧帽弁輪の外周長の計測においても、断層像では僧帽弁輪の全体像を知るすべがなく、推定精度は悪い。
【００１０】
一方、三次元像を基にすれば、僧帽弁輪の形状全体を得ることができるが、現在、僧帽弁輪の形状を直接自動抽出する方法はなく、手動で指定しなければならないので非常に手間を要する。
【００１１】
間接的に弁輪部を検出する方法として、左心室の内膜輪郭の形状から僧帽弁輪を検出する方法（特開平９−１３１３４５）がある。しかし、内膜輪郭の形状から検出するため、内膜輪郭の検出精度に依存し、弁輪の検出精度は良くない。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
上記したように、超音波診断装置やＸ線ＣＴやＭＲＩなどで得られる二次元画像での診断では、僧帽弁輪の運動計測は、画像走査する断面内での運動しか計測することができない。
【００１３】
また、僧帽弁輪の外周長の計測においても、断層像では僧帽弁輪の全体像を知るすべがなく、推定精度は悪い。
【００１４】
一方、三次元像を基にすれば、僧帽弁輪の形状全体を得ることができるが、現在、僧帽弁輪の形状を直接自動抽出する方法はなく、手動で指定しなければならないので非常に手間を要する。
【００１５】
そこで、本発明は上記問題点に鑑みてなされたもので、三次元画像データを基に画像パターンマッチングにより弁輪形状を自動的に検出する医用画像処理装置と方法を提供する。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明は、心臓が撮影された三次元の入力データを取得する入力手段と、心臓の弁輪に関する三次元データよりなる辞書データを記憶した記憶手段と、前記入力手段で取得した入力データと、前記記憶手段が記憶した辞書データとをパターンマッチングにより比較して、前記入力データにおける弁輪の位置を検出する検出手段と、前記検出手段によって検出された弁輪の位置から弁輪形状を三次元的に作成する弁輪形状生成手段と、を有し、前記検出手段は、略ドーナツ状の探索領域を前記入力データにおける環状の弁輪に沿って形成し、この探索領域を、平面形状が扇状よりなる複数の分割領域に分割して、これら分割領域において前記入力データと前記辞書データとのパターンマッチングをそれぞれ行い、前記弁輪の位置を検出することを特徴とする医用画像処理装置である。
【００１７】
請求項２の発明は、心臓が撮影された三次元の入力データを取得する入力手段と、心臓の弁輪に関する二次元画像よりなる辞書データを記憶した記憶手段と、前記記憶手段に記憶した三次元の入力データから複数の二次元断面画像を作成する断面画像生成手段と、前記断面画像生成手段で作成した二次元断面画像と、前記記憶手段が記憶した辞書データとをパターンマッチングにより比較して、前記入力データにおける弁輪の位置を検出する検出手段と、前記検出手段によって検出された弁輪の位置から弁輪形状を三次元的に作成する弁輪形状生成手段と、を有し、前記断面画像生成手段は、前記三次元の入力データから二次元断面画像を作成する場合に、前記入力データにおける弁輪の中心線から放射状に延びる複数の二次元断面画像を作成することを特徴とする医用画像処理装置である。
【００１８】
請求項３の発明は、前記弁輪形状生成手段において作成された三次元的な弁輪上の任意の点の位置、速度、加速度、移動方向の少なくとも１つの時間変化を計測する運動計測手段を有することを特徴とする請求項１または２記載の医用画像処理装置である。
【００１９】
請求項４の発明は、前記弁輪形状生成手段において作成された三次元的な弁輪の外周長、または、直径を計測する寸法計測手段を有することを特徴とする請求項１または２記載の医用画像処理装置である。
【００２０】
請求項５の発明は、前記弁輪形状生成手段において作成された三次元的な弁輪の一部、または、全体を関心領域として設定する関心領域設定手段を有することを特徴とする請求項１または２記載の医用画像処理装置である。
【００２１】
請求項６の発明は、前記関心領域設定手段において設定された関心領域内の速度値を検出する関心領域速度検出手段を有することを特徴とする請求項５記載の医用画像処理装置である。
【００２２】
請求項７の発明は、前記関心領域設定手段において設定された関心領域内の輝度値を検出する関心領域輝度検出手段を有することを特徴とする請求項５記載の医用画像処理装置である。
【００２３】
請求項８の発明は、心臓が撮影された三次元の入力データを取得する入力ステップと、心臓の弁輪に関する三次元データよりなる辞書データを記憶した記憶ステップと、前記入力ステップで取得した入力データと、前記記憶ステップが記憶した辞書データとをパターンマッチングにより比較して、前記入力データにおける弁輪の位置を検出する検出ステップと、前記検出ステップによって検出された弁輪の位置から弁輪形状を三次元的に作成する弁輪形状生成ステップと、を有し、前記検出ステップは、略ドーナツ状の探索領域を前記入力データにおける環状の弁輪に沿って形成し、この探索領域を、平面形状が扇状よりなる複数の分割領域に分割して、これら分割領域において前記入力データと前記辞書データとのパターンマッチングをそれぞれ行い、前記弁輪の位置を検出することを特徴とする医用画像処理方法である。
【００２４】
請求項９の発明は、心臓が撮影された三次元の入力データを取得する入力ステップと、心臓の弁輪に関する二次元画像よりなる辞書データを記憶した記憶ステップと、前記記憶ステップに記憶した三次元の入力データから複数の二次元断面画像を作成する断面画像生成ステップと、前記断面画像生成ステップで作成した二次元断面画像と、前記記憶ステップが記憶した辞書データとをパターンマッチングにより比較して、前記入力データにおける弁輪の位置を検出する検出ステップと、前記検出ステップによって検出された弁輪の位置から弁輪形状を三次元的に作成する弁輪形状生成ステップと、を有し、前記断面画像生成ステップは、三次元の入力データから二次元断面画像を作成する場合に、前記入力データにおける弁輪の中心線から放射状に延びる複数の二次元断面画像を作成することを特徴とする医用画像処理方法である。
【００２５】
請求項１０の発明は、前記弁輪形状生成ステップにおいて作成された三次元的な弁輪上の任意の点の位置、速度、加速度、移動方向の少なくとも１つの時間変化を計測する運動計測ステップを有することを特徴とする請求項８または９記載の医用画像処理方法である。
【００２６】
請求項１１の発明は、前記弁輪形状生成ステップにおいて作成された三次元的な弁輪の外周長、または、直径を計測する寸法計測ステップを有することを特徴とする請求項８または９記載の医用画像処理方法である。
【００２７】
請求項１２の発明は、前記弁輪形状生成ステップにおいて作成された三次元的な弁輪の一部、または、全体を関心領域として設定する関心領域設定ステップを有することを特徴とする請求項８または９記載の医用画像処理方法である。
【００２８】
請求項１３の発明は、前記関心領域設定ステップにおいて設定された関心領域内の速度値を検出する関心領域速度検出ステップを有することを特徴とする請求項１２記載の医用画像処理方法である。
【００２９】
請求項１４の発明は、前記関心領域設定ステップにおいて設定された関心領域内の輝度値を検出する関心領域輝度検出ステップを有することを特徴とする請求項１２記載の医用画像処理方法である。
【００３４】
本発明であると、三次元の入力データから心臓の弁輪全体の形状を自動的かつ高速に生成することができ、弁輪運動や弁輪サイズの推定を精度良く行うことができ、心臓病の診断に大きく寄与することができる。
【００３５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施例について、図面を参照して説明する。
【００３６】
（第１実施例）
第１実施例を図１から図５に基づいて説明する。
【００３７】
図１は第１実施例の医用画像処理装置のブロック図であり、図２は動作の流れを示すフローチャートである。
【００３８】
本実施例は、弁輪位置検出を三次元データ同士のパターンマッチングにより行う例である。
【００３９】
図１に示すように医用画像処理装置は、三次元データを入力する画像入力部１１と、その入力データを記憶するメモリ１２と、パターンマッチングに用いる辞書データを保存しておく辞書記憶部１４と、辞書データと入力データをパターンマッチングすることで弁輪位置を検出するパターン照合部１３と、検出された複数の弁輪位置から弁輪全体の形状を生成する弁輪形状生成部１５と、検出された弁輪形状と画像データを表示する表示制御部１６と、モニタ１７とからなる。
【００４０】
以下、処理の流れを図２のフローチャートに沿って説明する。
【００４１】
最初に例えば、超音波診断装置、ＭＲＩ、Ｘ線ＣＴ装置等で得られる心臓を撮影した入力データが画像入力部１１を介して入力される（ステップＳ１）。
【００４２】
入力データとしては、ディジタル化された輝度値データでも良いし、アナログ信号による画像でも良い。
【００４３】
アナログ信号の場合は、Ａ／Ｄ変換器によりディジタル化され入力される。
【００４４】
また、入力データは輝度値データのみに限らず、例えば超音波診断装置におけるエコーの生信号データやドップラ速度データや、Ｘ線ＣＴ装置での生のＣＴ値データ等であっても良い。また、三次元データは複数の二次元データの集合から再構成されたものであっても良い。
【００４５】
画像入力部１１により入力されディジタル化された三次元データはメモリ１２に記憶される（ステップＳ２）。
【００４６】
次に、辞書記憶部１４から辞書データが読み込まれ、事前に設定された各探索領域における入力データとのパターンマッチングにより弁輪位置が検出される（ステップＳ３）。
【００４７】
探索領域は、弁輪が大局的に見ると円形であることを利用して、例えば図４のように設定すると良い。すなわち、図４の点線に示すように心臓の左心房及び左心室は、横断面円形の丸みのある立体形状をしており、また、僧帽弁の弁輪は環状である。したがって、図４の実線に示すように探索領域をドーナツ状に形成し、このドーナツ状の探索領域を、平面形状が扇状の領域よりなる６つの分割領域に分割して、それぞれの分割領域（Ｉ＝１〜６）で、弁輪の位置Ｐを探索する。なお、分割領域は６つに限らずそれ以上でもよい。
【００４８】
以下、その探索方法を図３のフローチャートに基づいて説明する。
【００４９】
初期状態でＩ＝１として（ステップＳ６）、Ｉ＝１の辞書データを読み込む（ステップＳ７）。辞書データは、パターンマッチングの手法に合わせ予め作成されたデータである。本実施例では、辞書データは、例えば図５に模式的に示すように三次元データである。
【００５０】
次に、この三次元の辞書データと、取り込んだメモリ１２に記憶された入力データとのパターンマッチングを行い、分割領域Ｉ＝１での弁輪位置Ｐを検出する（ステップＳ８）。すなわち、弁輪検出の処理は、探索領域内の分割された部分データ毎に辞書データとのマッチングをとり、もっともマッチした位置を検出位置とする。
【００５１】
以上の処理を分割領域Ｉ＝１〜６まで全て行う（ステップＳ７〜Ｓ１０）。それが終了すると、この処理も終了する。
【００５２】
なお、辞書データは分割領域毎に異なるデータを用いても良い。
【００５３】
また、パターンマッチングは、相関値によるテンプレートマッチング、部分空間法、複合類似度法等の手法を使用すると良い。
【００５４】
検出された分割領域毎の弁輪位置Ｐは、弁輪形状生成部１５でつなぎ合わせられて、図６に示すような三次元的な弁輪形状が生成される（ステップＳ４）。
【００５５】
この際、弁輪がある程度滑らかな形状で円形に近いという性質を考慮して、弁輪検出位置間を補間処理により滑らかな輪郭を生成すると良い。
【００５６】
また、弁輪形状の平滑化処理後、探索範囲を弁輪位置付近に狭めて、再度パターンマッチングにより弁輪位置検出を行うことで、弁輪形状の検出精度を向上させることができる。
【００５７】
最後に、生成された弁輪形状は表示制御部１６によりモニタ１７等に出力される（ステップＳ５）。
【００５８】
表示は、弁輪形状のみを表示しても良いし、画像データに重ね合わせて表示してもよい。また、表示後、ユーザーがマウス等を用いて弁輪形状を手動で修正するように構成しても良い。
【００５９】
このようにすることで、三次元的な弁輪形状を自動的に取得することができる。
【００６０】
（第２実施例）
次に、第２実施例について図６から図９に基づいて説明する。
【００６１】
図９は第２実施例の医用画像処理装置のブロック図であり、図１０は処理の流れを示すフローチャートである。
【００６２】
本実施例は、弁輪位置検出を二次元画像データ同士のパターンマッチングにより行う例である。
【００６３】
そのために前処理として、入力データから二次元の断面画像データを生成する。そのために、図８に示すように、第１の実施例の医用画像処理装置に第２実施例では断面画像生成部１８が付加されている。
【００６４】
以下、処理の流れを図９のフローチャートに沿って説明する。
【００６５】
まず、画像入力部１１から入力された入力データはメモリ１２に記憶される。
【００６６】
次に、断面画像生成部１８によりメモリ１２に記憶されて入力データから複数の二次元断面画像が生成される（ステップＳ１１）。
【００６７】
三次元座標中の断面位置は、弁輪形状が円形に近いことを利用して、例えば図７の様に放射状の複数断面とすれば良い。すなわち、三次元の入力データから二次元断面画像を作成する場合に、入力データにおける任意の中心線から放射状に延びる複数の二次元断面画像を作成する。
【００６８】
また、格子状の断面で断面画像を生成しても良い。
【００６９】
次に、辞書記憶部１４から図８に模式的に示すような二次元画像の辞書データが読み込まれ、断面画像生成部１８により生成された各断面の二次元画像データとのパターンマッチングにより弁輪位置が検出される（ステップＳ１３）。
【００７０】
二次元画像のパターンマッチングは第１実施例と同様に、相関値によるテンプレートマッチング、部分空間法、複合類似度法等の手法を使用すると良い。
【００７１】
この時、辞書データは断面毎に異なるデータを用いても良い。
【００７２】
上記処理を三次元的な弁輪形状が生成可能な位置が検出される枚数Ｎが取り込まれるまで繰り返し行う（ステップＳ１２〜Ｓ１５）。
【００７３】
検出されたＮ個の弁輪位置は弁輪形状生成部１５で三次元座標に変換後に、つなぎ合わせられて三次元的な弁輪形状が生成される。
【００７４】
この際、弁輪検出位置間を補間処理により滑らかな輪郭を生成することもできる。生成された弁輪形状は表示制御部１６によりモニタ１７等に出力される。
【００７５】
表示は、弁輪形状のみを表示しても良いし、画像データに重ね合わせて表示してもよい。また、表示後、ユーザーがマウス等を用いて弁輪形状を手動で修正するように構成しても良い。
【００７６】
このようにすることで、三次元的な弁輪形状を二次元画像上でのパターンマッチングにより行うことができ、弁輪形状の自動抽出をより高速に行うことができる。
【００７７】
（第３実施例）
次に、第３実施例について図１０から図１２に基づいて説明する。
【００７８】
図１０は第３実施例の医用画像処理装置のブロック図である。
【００７９】
本実施例は、各時相において生成された弁輪形状から弁輪の運動状態の時間的変化を表示する機能を第２実施例に付加したものである。
【００８０】
なお、弁輪運動の状態を測定する機能は、弁輪検出方法とは独立であるため、例えば第１実施例に付加しても良い。
【００８１】
図１０は、第３実施例の医用画像処理装置のブロック図である。本実施例は、弁輪運動計測部１９を第２実施例に付加することで構成されている。
【００８２】
弁輪形状生成までの処理の流れは第２実施例と同様である。
【００８３】
第３実施例では、弁輪形状を生成した後、パターンマッチングにより検出された各弁輪位置毎に、心臓の拍動による移動量、速度、加速度といった値を、弁輪運動計測部１９が計算する。
【００８４】
計算された移動量や速度は、例えば図１２の様に移動量の大小により矢印の長さを変化させた図として、表示制御部１６がモニタ１７上に表示する。
【００８５】
このようにすることで、弁輪運動全体を簡単に観察することができ、心臓機能の精度良い診断に役立つ。
【００８６】
なお、上記実施例では、心臓の左心室の僧帽弁輪で説明したが、右心室の弁輪も同様に検出できる。
【００８７】
（第１変更例）
弁輪運動計測部１９が計算した弁輪上の指定された位置の移動量や速度の時間的変化を図１３のようにグラフとして表示することもできる。
【００８８】
（第２変更例）
弁輪形状生成部１５で作成した弁輪の外周長といった弁輪の大きさや外形に関する量を計算して、表示しても良い。
【００８９】
（第３変更例）
弁輪形状生成部１５で作成した弁輪の一部または全体を他の計測の関心領域と使用することもできる。
【００９０】
例えば、図１４のように弁輪に隣接した関心領域を設定し、関心領域内での速度情報をグラフ化して表示しても良い。
【００９１】
また、関心領域内の輝度変化をグラフ化して表示しても良い。
【００９２】
さらに、弁輪の一部または全体を基準にして、立方体のような三次元的な関心領域を設定しても良い。
【００９３】
このように、自動検出された弁輪の位置を用いて関心領域を設定することで、心臓の拍動などによる位置変化に関心領域を追従させることができ種々の診断精度を向上させることができる。
【００９４】
【発明の効果】
上述したように本発明によれば、自動的にかつ簡便に心臓の弁輪の三次元的な形状を得ることができ、さらには弁輪の運動状態を精度良く測定することも可能となり、心機能の診断に対する多大な効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１実施例の構成図である。
【図２】第１実施例の処理のフローチャートである。
【図３】第１実施例の弁輪検出処理のフローチャートである。
【図４】第１実施例における弁輪探索領域の図である。
【図５】第１実施図における弁輪辞書画像の模式図である。
【図６】本発明で生成される弁輪形状の模式図である。
【図７】第２実施例における断面位置の図である。
【図８】第２実施例における弁輪辞書画像の模式図である。
【図９】第２実施例の構成図である。
【図１０】第２実施例の処理のフローチャートである。
【図１１】第３実施例の構成図である。
【図１２】第３実施例における弁輪運動の表示図である。
【図１３】第３実施例における弁輪運動の時間的変化の表示図である。
【図１４】第３実施例における関心領域設定図と計測結果の表示図である。
【符号の説明】
１１ 画像入力部
１２ メモリ
１３ パターン照合部
１４ 辞書記憶部
１５ 弁輪形状生成部
１６ 表示制御部
１７ モニタ
１８ 断面画像生成部
１９ 弁輪運動計測部
Claims (14)
- 心臓が撮影された三次元の入力データを取得する入力手段と、
心臓の弁輪に関する三次元データよりなる辞書データを記憶した記憶手段と、
前記入力手段で取得した入力データと、前記記憶手段が記憶した辞書データとをパターンマッチングにより比較して、前記入力データにおける弁輪の位置を検出する検出手段と、
前記検出手段によって検出された弁輪の位置から弁輪形状を三次元的に作成する弁輪形状生成手段と、
を有し、
前記検出手段は、
略ドーナツ状の探索領域を前記入力データにおける環状の弁輪に沿って形成し、
この探索領域を、平面形状が扇状よりなる複数の分割領域に分割して、これら分割領域において前記入力データと前記辞書データとのパターンマッチングをそれぞれ行い、前記弁輪の位置を検出する
ことを特徴とする医用画像処理装置。 - 心臓が撮影された三次元の入力データを取得する入力手段と、
心臓の弁輪に関する二次元画像よりなる辞書データを記憶した記憶手段と、
前記記憶手段に記憶した三次元の入力データから複数の二次元断面画像を作成する断面画像生成手段と、
前記断面画像生成手段で作成した二次元断面画像と、前記記憶手段が記憶した辞書データとをパターンマッチングにより比較して、前記入力データにおける弁輪の位置を検出する検出手段と、
前記検出手段によって検出された弁輪の位置から弁輪形状を三次元的に作成する弁輪形状生成手段と、
を有し、
前記断面画像生成手段は、
前記三次元の入力データから二次元断面画像を作成する場合に、
前記入力データにおける弁輪の中心線から放射状に延びる複数の二次元断面画像を作成する
ことを特徴とする医用画像処理装置。 - 前記弁輪形状生成手段において作成された三次元的な弁輪上の任意の点の位置、速度、加速度、移動方向の少なくとも１つの時間変化を計測する運動計測手段を有する
ことを特徴とする請求項１または２記載の医用画像処理装置。 - 前記弁輪形状生成手段において作成された三次元的な弁輪の外周長、または、直径を計測する寸法計測手段を有する
ことを特徴とする請求項１または２記載の医用画像処理装置。 - 前記弁輪形状生成手段において作成された三次元的な弁輪の一部、または、全体を関心領域として設定する関心領域設定手段を有する
ことを特徴とする請求項１または２記載の医用画像処理装置。 - 前記関心領域設定手段において設定された関心領域内の速度値を検出する関心領域速度検出手段を有する
ことを特徴とする請求項５記載の医用画像処理装置。 - 前記関心領域設定手段において設定された関心領域内の輝度値を検出する関心領域輝度検出手段を有する
ことを特徴とする請求項５記載の医用画像処理装置。 - 心臓が撮影された三次元の入力データを取得する入力ステップと、
心臓の弁輪に関する三次元データよりなる辞書データを記憶した記憶ステップと、
前記入力ステップで取得した入力データと、前記記憶ステップが記憶した辞書データとをパターンマッチングにより比較して、前記入力データにおける弁輪の位置を検出する検出ステップと、
前記検出ステップによって検出された弁輪の位置から弁輪形状を三次元的に作成する弁輪形状生成ステップと、
を有し、
前記検出ステップは、
略ドーナツ状の探索領域を前記入力データにおける環状の弁輪に沿って形成し、
この探索領域を、平面形状が扇状よりなる複数の分割領域に分割して、これら分割領域において前記入力データと前記辞書データとのパターンマッチングをそれぞれ行い、前記弁輪の位置を検出する
ことを特徴とする医用画像処理方法。 - 心臓が撮影された三次元の入力データを取得する入力ステップと、
心臓の弁輪に関する二次元画像よりなる辞書データを記憶した記憶ステップと、
前記記憶ステップに記憶した三次元の入力データから複数の二次元断面画像を作成する断面画像生成ステップと、
前記断面画像生成ステップで作成した二次元断面画像と、前記記憶ステップが記憶した辞書データとをパターンマッチングにより比較して、前記入力データにおける弁輪の位置を検出する検出ステップと、
前記検出ステップによって検出された弁輪の位置から弁輪形状を三次元的に作成する弁輪形状生成ステップと、
を有し、
前記断面画像生成ステップは、
三次元の入力データから二次元断面画像を作成する場合に、
前記入力データにおける弁輪の中心線から放射状に延びる複数の二次元断面画像を作成する
ことを特徴とする医用画像処理方法。 - 前記弁輪形状生成ステップにおいて作成された三次元的な弁輪上の任意の点の位置、速度、加速度、移動方向の少なくとも１つの時間変化を計測する運動計測ステップを有する
ことを特徴とする請求項８または９記載の医用画像処理方法。 - 前記弁輪形状生成ステップにおいて作成された三次元的な弁輪の外周長、または、直径を計測する寸法計測ステップを有する
ことを特徴とする請求項８または９記載の医用画像処理方法。 - 前記弁輪形状生成ステップにおいて作成された三次元的な弁輪の一部、または、全体を関心領域として設定する関心領域設定ステップを有する
ことを特徴とする請求項８または９記載の医用画像処理方法。 - 前記関心領域設定ステップにおいて設定された関心領域内の速度値を検出する関心領域速度検出ステップを有する
ことを特徴とする請求項１２記載の医用画像処理方法。 - 前記関心領域設定ステップにおいて設定された関心領域内の輝度値を検出する関心領域輝度検出ステップを有する
ことを特徴とする請求項１２記載の医用画像処理方法。
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