JP4087517B2 - 領域抽出方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、領域抽出方法に関し、さらに詳しくは、大きな領域の一部である分岐枝領域だけを抽出することができる領域抽出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の領域抽出方法としては、次の３つが知られている。
(1) 関心領域の輪郭を追跡する輪郭追跡法
(2) 関心領域の内部の点から領域拡張を行う領域拡張法
(3) 関心領域の濃度しきい値を用いる濃度しきい値法
【０００３】
(1) の輪郭追跡法は、画像の局所的な濃度差を参照して関心領域の輪郭を自動追跡していく方法であり、例えば「Radiology, pp.287〜pp.280(April, 1987）」や「第１１回日本磁気共鳴医学会講演抄録集, p.93」にて論じられている。
【０００４】
(2) の領域拡張法は、リージョン・グローイング（Region Growing）法とも呼ばれ、まず、関心領域内のある一点を選び、次いで、拡張条件として同一領域内では各点の濃度値はある濃度範囲に属するという条件（大域的変化の条件）および隣接点同士の濃度差は小さいという条件（局所的変化の条件）を用いることにより、それに連結している点を抽出し、その連結点を取り込んで領域を拡大することにより、関心領域を抽出するものであり、例えば「リージョングローイングをベースにした対話型３次元領域抽出法：電子情報通信学会論文誌D-II No.2 Vol.J76-D-II pp.350-358 (1993.2)」にて言及されている。
【０００５】
(3) の濃度しきい値法は、画素値の度数分布グラフを作成し、表示し、その度数分布グラフを用いて濃度しきい値の上限と下限を指定し、その上限と下限の範囲内の画素を関心領域として抽出するものであり、例えば「医用画像処理装置：特願平５−２９２３６５号」に開示されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
上記の従来技術を用いれば、同程度の画素値を持ち且つ連結しているピクセルにより構成される領域を抽出可能である。
しかし、その領域の一部である分岐枝領域だけを抽出することができない問題点がある。
そこで、本発明の目的は、大きな領域の一部である分岐枝領域だけを抽出することができる領域抽出方法を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
第１の観点では、本発明は、関心領域である分岐枝領域を含む領域中に分岐開始点と関心領域方向とを指定する指定ステップと、同一領域内では各点の濃度値はある濃度範囲に属するという条件（大域的変化の条件）および隣接点同士の濃度差は小さいという条件（局所的変化の条件）を用いて前記分岐開始点から前記関心領域方向へ領域拡張することにより分岐枝領域を抽出する拡張ステップとを有することを特徴とする領域抽出方法を提供する。
上記第１の観点の領域抽出方法では、分岐開始点から関心領域方向へと領域拡張するので、領域の一部である分岐枝領域だけを抽出できる。
【０００８】
第２の観点では、本発明は、上記第１の観点の領域抽出方法において、前記拡張ステップでは、前記関心領域方向に垂直で且つ前記分岐開始点を含む拡張領域境界を求め、該拡張領域境界に沿って前記分岐開始点から領域拡張を行って第１段階拡張点を求め、該第１段階拡張点から前記関心領域方向に領域拡張を行って第２段階拡張点を求め、該第２段階拡張点からは全方向に領域拡張を行って次段階拡張点を求めることを特徴とする領域抽出方法を提供する。
上記第２の観点の領域抽出方法では、関心領域方向に垂直で且つ分岐開始点を含む拡張領域境界を求め、その拡張領域境界から関心領域方向へと領域拡張するので、領域の一部である分岐枝領域だけを抽出できる。
【０００９】
第３の観点では、本発明は、関心領域である分岐枝領域を含む領域中にターゲット領域点を指定する指定ステップと、前記領域を領域拡張法により抽出したときの抽出履歴情報を用いて前記ターゲット領域点から逆領域拡張することにより分岐枝領域境界を判定する境界判定ステップと、前記分岐枝領域境界および前記抽出履歴情報を用いて分岐枝領域を抽出する抽出ステップとを有することを特徴とする領域抽出方法を提供する。
上記第３の観点の領域抽出方法では、抽出履歴情報を用いてターゲット領域点から逆領域拡張して分岐枝領域境界を判定し、その分岐枝領域境界および前記抽出履歴情報を用いて分岐枝領域を抽出するので、領域の一部である分岐枝領域だけを抽出できる。また、自動的に分岐枝領域境界を判定するので、ユーザは、ターゲット領域点を指定するだけ済む。
【００１０】
第４の観点では、本発明は、上記第３の観点の領域抽出方法において、前記抽出履歴情報が、拡張段階であるか又は拡張段階と拡張方向であることを特徴とする領域抽出方法を提供する。
拡張段階だけを抽出履歴情報とすれば、処理が簡単になる。一方、拡張段階だけでは分岐枝領域境界を判定できないような場合でも、拡張段階と拡張方向を抽出履歴情報とすれば、分岐枝領域境界を判定可能となる。
【００１１】
第５の観点では、本発明は、上記第３または第４の観点の領域抽出方法において、前記抽出ステップの代わりに、前記分岐枝領域境界から領域拡張を行って分岐枝領域を抽出する拡張ステップを有することを特徴とする領域抽出方法を提供する。
上記第５の観点の領域抽出方法では、分岐枝領域境界から領域拡張をやり直すため、拡張条件を緩めることにより細かな分岐枝領域を抽出でき、拡張条件を厳しくすることにより太い分岐枝領域のみを抽出できるようになる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図を参照して、本発明の実施形態を説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
図１は、本発明の一実施形態にかかる画像処理システムの構成図である。
この画像処理システム３５は、Ｉ／Ｏ装置３０と、プログラムなどを記憶する記憶装置３１と、演算処理を行う演算装置３２と、メッセージや画像などを表示する表示装置３３と、ユーザがコマンドなどを入力するユーザ入力装置３４とを具備して構成される。
前記Ｉ／Ｏ装置３０は、Ｘ線ＣＴ，ＭＲＩなどの断層撮影装置により計測された画像データ１の取り込み、前記記憶装置３１および前記演算装置３２とのデータのやりとり、さらに、前記ユーザ入力装置３４からのデータの入力、前記表示装置３３へのデータの出力を行う。
前記記憶装置３１は、前記Ｉ／Ｏ装置３０で取り込まれた画像データや領域拡張法による抽出ステップの履歴情報や領域抽出した結果などを格納する。
前記演算装置３２は、前記記憶装置３１に格納した画像データを読み込み表示装置３３に表示する。また、前記ユーザ入力装置３４からの入力により、関心領域となる血管など枝状構造のうちのある分岐枝領域を抽出し、抽出結果を前記記憶装置３１に格納する。
【００１３】
図２は、画像データ１の例示図である。
この画像データ１は、Ｘ線ＣＴで計測した腹部の断層画像２〜５を含む３次元画像データである。
図３は、断層画像２の例示図である。
断層画像２中には、体６と、肝臓７と、血管８と、骨１２とが表示されている。
なお、Ｘ線ＣＴで撮影する場合には、造影剤を用いることで、肝臓７と血管８の濃度コントラストをつけることが可能である。
【００１４】
−第１の実施形態−
第１の実施形態は、関心領域として抽出したい分岐枝領域を含む領域中に分岐開始点と関心領域方向を決定するためのターゲット領域点とをユーザが指定する例である。
図４は、第１の実施形態にかかる分岐枝領域抽出処理のフローチャートである。
ステップ１００では、演算装置３２は、記憶装置３１より画像データを読み込む。
ステップ１０１では、読み込んだ画像データの画像を表示装置３３に表示する。表示は、断層画像（図３）または３次元画像（図５）を表示する。なお、断層画像を表示する場合は、該断層画像の断層面位置をユーザ入力装置３４により変更できるようにしておくのが好ましい。
【００１５】
図５は、３次元画像の例示図である。
この３次元画像２０は、３次元画像データ１をボリュームレンダリングした結果であり、血管８や骨１２などが立体的に投影されている。ボリュームレンダリングは、光学的影響をシミュレートし、陰影付けされた立体的な投影画像を生成する手法であり、「Display of Surfaces from Volume Data: IEEE CG & A, Vol.8, No.5, pp.29-37(1988)」などにより公知である。
【００１６】
図４に戻り、ステップ１０２では、表示された画像上で、関心領域として抽出したい分岐枝領域の分岐開始点と関心領域方向を決定するためのターゲット領域点とを、ユーザ入力装置３４により指定する。
例えば、図３の断層画像２上で、関心領域として抽出したい分岐枝領域が血管枝９である場合、血管枝の分岐開始点１０とターゲット領域点１１とを指定する。
また、図５の３次元画像２０上で、関心領域として抽出したい分岐枝領域が血管枝９である場合、血管枝の分岐開始点１０とターゲット領域点１１とを指定する。
【００１７】
図４に戻り、ステップ１０３では、領域拡張法により分岐枝領域を抽出する。この詳細は、図６を参照して後で説明する。
ステップ１０４では、抽出結果を記憶装置３１に記憶する。この抽出結果は、抽出した関心領域だけの表示や関心領域の影響範囲の解析などに利用できる。
【００１８】
図６は、領域拡張法により分岐枝領域を抽出する手順のフローチャートである。
ステップ１１２では、図７に示すように、分岐開始点４１からターゲット領域点４２へのベクトルとして関心領域方向４３を求める。
ステップ１１３では、図７に示すように、関心領域方向４３に垂直な直線で且つ分岐開始点４１を通る直線として拡張領域境界４４を求める。
ステップ１１４では、図８に示すように、拡張領域境界４４に沿って分岐開始点４１から領域拡張法により抽出した点を第１段階拡張点４５とする。このとき分岐開始点４１も第１段階拡張点とする。そして、第１段階拡張点（４１，４５）のピクセルは、領域拡張の第１段階で抽出されたピクセルとして記憶する。なお、図８でピクセル内に記入してある数字は、領域拡張の段階数を示している。図９以降も同様である。
【００１９】
ステップ１１５では、図９に示すように、第１段階拡張点（４１，４５）に隣接し且つ関心領域方向４３の±９０度以内の方向にあるピクセルを領域拡張法により抽出し、第２段階拡張点とする。第２段階拡張点のピクセルは、領域拡張の第２段階で抽出されたピクセルとして記憶する。
なお、「隣接するピクセル」の探索は、図１１に示すように、着目するピクセル５１から隣接するピクセルに記入してある番号順に領域拡張法を適用していく。既に抽出したピクセルは再抽出しない。
【００２０】
ステップ１１６では、前の段階で抽出したピクセルに隣接するピクセルを領域拡張法により抽出する。
ステップ１１７では、前記ステップ１１６で新たに抽出したピクセルがあったなら前記ステップ１１６に戻り、なければ処理を終了する。
結局、図１０に示すように、領域拡張の第６段階で処理が終了する。
【００２１】
上記ではピクセルの２次元配列に対して分岐枝領域を抽出したが、ボクセルの３次元配列に対しても同様に分岐枝領域を抽出できる。但し、関心領域方向が３次元ベクトルとなり、拡張領域境界は関心領域方向を法線とする平面となる。また、「隣接するボクセル」の探索は、図１２に示すように、着目するボクセル（図に現れていない）から隣接するボクセルに記入してある番号順に領域拡張法を適用していく。既に抽出したボクセルは再抽出しない。
【００２２】
−第２の実施形態−
第２の実施形態は、関心領域として抽出したい分岐枝領域を含む領域を抽出し、次いでその領域中に分岐開始点と関心領域方向を決定するためのターゲット領域点とをユーザが指定する例である。
図１３は、第２の実施形態にかかる分岐枝領域抽出処理のフローチャートである。
ステップ１００では、演算装置３２は、記憶装置３１より画像データを読み込む。
ステップ１０１では、読み込んだ画像データの画像を表示装置３３に表示する。表示は、断層画像または３次元画像を表示する。なお、断層画像を表示する場合は、該断層画像の断層面位置をユーザ入力装置３４により変更できるようにしておくのが好ましい。
【００２３】
ステップ１２０では、表示した画像から関心領域を一部に含む領域を抽出する。例えば、分岐枝領域を一部に含む血管領域全体を抽出する。抽出方法は、任意である（従来公知の方法でよい）。
ステップ１２１では、抽出領域全体を表示する。この表示は、断層画像型でも３次元画像型でも構わない。
ステップ１２２では、表示された抽出領域全体の中から、関心領域として抽出する分岐枝領域の分岐開始点とターゲット領域点をユーザが指定する。
ステップ１２３では、抽出領域の中で、第１の実施形態と同様にして、分岐枝領域を抽出する。
ステップ１０４では、抽出結果を記憶装置３１に記憶する。
【００２４】
第２の実施形態によれば、関心領域となる分岐枝領域を段階的に絞り込むことが可能となる。
【００２５】
−第３の実施形態−
第３の実施形態は、関心領域として抽出したい分岐枝領域を含む全体領域を領域拡張法により抽出し、拡張段階を記録した抽出履歴情報を作成し、画像上でターゲット領域点をユーザが指定し、前記抽出履歴情報を利用した逆領域拡張法を用いて分岐枝領域境界を判定し、分岐枝領域を求める例である。
図１４は、第３の実施形態にかかる分岐枝領域抽出処理のフローチャートである。
ステップ１００では、演算装置３２は、記憶装置３１より画像データを読み込む。
ステップ１０１では、読み込んだ画像データの画像を表示装置３３に表示する。表示は、断層画像または３次元画像を表示する。なお、断層画像を表示する場合は、該断層画像の断層面位置をユーザ入力装置３４により変更できるようにしておくのが好ましい。
【００２６】
ステップ１３０では、表示した画像から関心領域を一部に含む着目領域を領域拡張法により抽出する。例えば、分岐枝領域を一部に含む血管領域全体を抽出する。抽出方法は、従来技術で述べた領域拡張法でよい。このとき、抽出したピクセルの拡張段階を抽出履歴として保存しておく。例えば、図１６に示すような第１拡張段階から第１２拡張段階までのピクセルが抽出され、抽出したピクセルの拡張段階が保存されているものとする。また、抽出したピクセルの領域の周囲の非拡張領域６０が記憶され、その非拡張領域６０には拡張できないことが判明しているものとする。
【００２７】
ステップ１２１では、抽出領域全体を表示する。この表示は、断層画像型でも３次元画像型でも構わない。
ステップ１３１では、表示された抽出領域中の、関心領域として抽出する分岐枝領域中に、ターゲット領域点をユーザが指定する。
ステップ１３２では、抽出履歴とターゲット領域点から逆領域拡張法により分岐枝領域境界を求め、その分岐枝領域境界と抽出履歴から分岐枝領域を抽出する。この詳細は、図１７を参照して後で説明する。
ステップ１０４では、抽出結果を記憶装置３１に記憶する。
【００２８】
図１５は、逆領域拡張法を用いて分岐枝領域を抽出する手順のフローチャートである。
ステップ１４１では、図１６に示すように、指定されたターゲット領域点６１と同一拡張段階（第１１段階）のピクセルで且つターゲット領域点６１に連結するピクセル６２を求め、図１７に示すように、ターゲット領域点６１とピクセル６２とを合わせて逆領域拡張点群６４とする。また、逆領域拡張点群６４とした点数を逆領域抽出履歴として保存する。図１７に示す場合は、点数“３”を保存する。
なお、「連結する」とは、あるピクセルとあるピクセルとが１段以上の隣接関係にあることを言う。
【００２９】
ステップ１４２では、最新に逆領域拡張点群としたピクセルと連結し且つ最新に逆領域拡張点群としたピクセルより１つ前の拡張段階のピクセルを求める。図１７に示すように、最新に逆領域拡張点群としたピクセルがピクセル６４なら、ピクセル６３が求まる。
ステップ１４３では、最新に逆領域拡張点群としたピクセルの点数に対して前記ステップ１４２で求めたピクセルの点数が例えば±５０％以内の変化であれば関心領域とそれ以外の領域の境界がないものと判定しステップ１４４へ進み、±５０％を越える変化であれば関心領域とそれ以外の領域の境界があるものと判定してステップ１４５へ進む。図１７の段階では、３３％の変化なので、ステップ１４４へ進む。
【００３０】
ステップ１４４では、前記ステップ１４２で求めたピクセルを最新の逆領域拡張点群とし、前記ステップ１４２に戻る。
上記ステップ１４２〜１４４を繰り返して、図１７から図１９を経て、図２０の段階に至る。図２０の段階では、前記ステップ１４２で求めたピクセル６３が、最新に逆領域拡張点群としたピクセルの点数に対して５７％の変化なので、ステップ１４５へ進む。
【００３１】
ステップ１４５では、最新の逆領域拡張点群と隣接し且つ一つ前の拡張段階の点を求め、それらの点群を分岐枝領域境界６５とする。例えば図１２の（ａ）の段階では、第７拡張段階のピクセルのうちで最新の逆領域拡張点群と隣接したピクセルを分岐枝領域境界６５とする。
ステップ１４６では、図２０に示す分岐枝領域境界６５に連結し且つ分岐枝領域境界６５の拡張段階である第７段階以降の領域抽出履歴を持つ点を関心領域として抽出する。
【００３２】
第３の実施形態によれば、抽出したい関心領域である分岐枝領域内の１点を指定するだけで、自動的に関心領域とそれ以外の領域の境界を判定し、関心領域の抽出が可能となる。
【００３３】
なお、上記ステップ１４３での判定方法に関しては、特開平５-１８１９５号公報「多次元データ処理方法」に記載がある。他の判定方法としては、逆領域抽出履歴の拡張点数の平均増加率の変化が急激な場所に境界があると判定するなどが挙げられる。
【００３４】
−第４の実施形態−
第４の実施形態は、関心領域として抽出したい分岐枝領域を含む領域を領域拡張法により抽出し、拡張段階と拡張方向を記録した抽出履歴情報を作成し、画像上でターゲット領域点をユーザが指定し、前記抽出履歴情報を利用して分岐枝領域境界を判定し、分岐枝領域を求める例である。
図２１は、第４の実施形態にかかる分岐枝領域抽出処理のフローチャートである。
ステップ１００では、演算装置３２は、記憶装置３１より画像データを読み込む。
ステップ１０１では、読み込んだ画像データの画像を表示装置３３に表示する。表示は、断層画像または３次元画像を表示する。なお、断層画像を表示する場合は、該断層画像の断層面位置をユーザ入力装置３４により変更できるようにしておくのが好ましい。
【００３５】
ステップ１５０では、表示した画像から関心領域を一部に含む着目領域を領域拡張法により抽出する。例えば、分岐枝領域を一部に含む血管領域全体を抽出する。抽出方法は、従来技術で述べた領域拡張法でよい。このとき、抽出したピクセルの拡張段階と拡張方向とを抽出履歴情報として保存しておく。例えば、図２３〜図２５に示すような第１拡張段階から第１２拡張段階までのピクセルが抽出され、抽出したピクセルの拡張段階と拡張方向が保存されているものとする。図２３〜図２５については、さらに後述する。
【００３６】
ステップ１２１では、抽出領域全体を表示する。この表示は、断層画像型でも３次元画像型でも構わない。
ステップ１３１では、表示された抽出領域中の、関心領域として抽出する分岐枝領域中に、ターゲット領域点をユーザが指定する。ここでは、図２６に示す座標（１３，１３）のピクセルがターゲット領域点６６として指定されたものとする。
ステップ１５１では、ターゲット領域点から抽出履歴情報を用いた逆領域拡張法により分岐枝領域境界を求め、その分岐枝領域境界と抽出履歴情報とから分岐枝領域を抽出する。この詳細は、図２２を参照して後で説明する。
ステップ１０４では、抽出結果を記憶装置３１に記憶する。
【００３７】
図２３〜図２５は、図１６に対応しており、抽出したピクセル座標を８分木の階層的なリスト構造としたものであり、抽出履歴リストと呼ぶ。なお、３次元の場合には、抽出履歴リストは、２６分木のリスト構造となる。
抽出履歴リストでは、拡張段階は、階層の段階数で表現されている（例えば第２拡張段階のピクセルは第２階層に登録されている）。また、拡張方向は、抽出履歴リスト上の位置で表現されている（例えば図１１の“１”の方向に拡張したピクセルは８分木の一番上のエントリに登録されている）。
【００３８】
抽出履歴リストは、次のような規則で作成される。
・注目するピクセルに隣接する８ピクセルを、図１１の順にチェックする。
・隣接する８ピクセルのどれへも拡張しない場合には、次の階層へのポインタを“NULL”とする。
・隣接する８ピクセルのどれかへ拡張する場合は、隣接する８ピクセルに図１１の順に対応する８つのエントリを用意し、拡張するピクセルの座標を対応するエントリに記憶する。
・チェックしたピクセルが既にチェック済みの場合は、対応するエントリに“−”を記憶する。
・チェックしたピクセルが非拡張領域６０である場合は、対応するエントリに“Ｎ”を記憶する。
【００３９】
図２２は、抽出履歴リストを用いて分岐枝領域を抽出する手順のフローチャートである。
ステップ１６０では、図２５に示すように、抽出履歴リスト中にターゲット領域点６６を検索する。
ステップ１６１では、図２５に示すように、ターゲット領域点６６と同一拡張段階でターゲット領域点６６に連結する点６７を検索する。そして、点６６，点６７を合わせて段階分岐枝領域点とする。
【００４０】
ステップ１６２では、図２５に示すように、段階分岐枝領域点を含むリストの親リストに含まれる前拡張段階の連結点６８を検索する。
ステップ１６３では、図２５に示すように、連結点６８と同一拡張段階で連結点６８と連結する点６９を検索する。
ステップ１６４では、前記ステップ１６３で点６９が見つからない場合および見つかった点６９の子リストが全て“NULL”の場合はステップ１６５へ進み、それ以外の場合はステップ１６６へ進む。
ステップ１６５では、連結点６８および点６９を新たな段階分岐枝領域点として前記ステップ１６２に戻る。
以上のステップ１６２〜１６５の繰り返しにより、拡張方向を遡っていく。
【００４１】
ステップ１６６では、連結点６８および点６９のうちで子リストが“NULL”のものを分岐枝領域境界点７０とする。
ステップ１６７では、分岐枝領域境界点７０の子リストに含まれる全ての点を分岐枝領域として抽出する。
【００４２】
第４の実施形態によれば、逆領域拡張法では判定できないような分岐枝領域境界を、抽出履歴情報を利用して判定できるようになる。
【００４３】
なお、図２３〜図２５のような抽出履歴リストを用いる代わりに、チェック済みピクセルの記憶領域を削減し、拡張した座標と方向を記憶するリストとしても良い。また、抽出履歴リストの検索効率を上げるためのデータ構造を定義してもよい。
【００４４】
−第５の実施形態−
第５の実施形態は、分岐枝領域境界を判定した後、領域拡張パラメータを変更してから領域拡張をやり直す例である。
例えば図１５のステップ１４６で、拡張条件を変更してから（緩めるか、厳しくしてから）、分岐枝領域境界を開始点として領域拡張法により領域拡張をやり直す。
また、例えば図２２のステップ１６７の代わりに、拡張条件を変更してから分岐枝領域境界を開始点として領域拡張法により領域拡張をやり直す。
第５の実施形態によれば、拡張条件を緩めることにより、より細かな分岐枝領域（細かな血管）を抽出することが可能となる。逆に、拡張条件を厳しくすることにより、より太い分岐枝領域（太い血管）のみを抽出することが可能となる。
【００４５】
【発明の効果】
本発明の領域抽出方法によれば、大きな領域の一部である分岐枝領域だけを抽出することが出来る。これにより、Ｘ線ＣＴやＭＲＩなどにより撮像された断層画像上で血管や気管支などの枝状分岐物の一部を抽出でき、治療計画を行う際に、ある血管が影響する領域の評価が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態にかかる画像処理システムのブロック図である。
【図２】３次元画像データの説明図である。
【図３】断層画像の例示図である。
【図４】本発明の第１の実施形態にかかる分岐枝領域抽出処理のフローチャートである。
【図５】３次元画像データを用いたボリュームレンダリングにより生成された３次元画像の例示図である。
【図６】領域拡張法により分岐枝領域を抽出する手順のフローチャートである。
【図７】分岐開始点とターゲット領域点と関心領域方向と拡張領域境界の説明図である。
【図８】第１段階拡張点の説明図である。
【図９】第２段階拡張点の説明図である。
【図１０】抽出結果の説明図である。
【図１１】着目ピクセルに隣接するピクセルとチェック順番の説明図である。
【図１２】着目ボクセルに隣接するボクセルとチェック順番の説明図である。
【図１３】本発明の第２の実施形態にかかる分岐枝領域抽出処理のフローチャートである。
【図１４】本発明の第３の実施形態にかかる分岐枝領域抽出処理のフローチャートである。
【図１５】逆領域拡張法により分岐枝領域を抽出する手順のフローチャートである。
【図１６】逆領域拡張の第１段階の説明図である。
【図１７】逆領域拡張の第２段階の説明図である。
【図１８】逆領域拡張の第３段階の説明図である。
【図１９】逆領域拡張の第４段階の説明図である。
【図２０】逆領域拡張の第５段階の説明図である。
【図２１】本発明の第４の実施形態にかかる分岐枝領域抽出処理のフローチャートである。
【図２２】抽出履歴リストを用いて分岐枝領域を抽出する手順のフローチャートである。
【図２３】抽出履歴リスト（その１）の例示図である。
【図２４】抽出履歴リスト（その２）の例示図である。
【図２５】抽出履歴リスト（その３）の例示図である。
【図２６】ターゲット領域点の説明図である。
【符号の説明】
３０：Ｉ／Ｏ装置、３１：記憶装置、３２：演算装置、３３：表示装置、３４：ユーザ入力装置、３５：画像処理システム
【発明の属する技術分野】
本発明は、領域抽出方法に関し、さらに詳しくは、大きな領域の一部である分岐枝領域だけを抽出することができる領域抽出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の領域抽出方法としては、次の３つが知られている。
(1) 関心領域の輪郭を追跡する輪郭追跡法
(2) 関心領域の内部の点から領域拡張を行う領域拡張法
(3) 関心領域の濃度しきい値を用いる濃度しきい値法
【０００３】
(1) の輪郭追跡法は、画像の局所的な濃度差を参照して関心領域の輪郭を自動追跡していく方法であり、例えば「Radiology, pp.287〜pp.280(April, 1987）」や「第１１回日本磁気共鳴医学会講演抄録集, p.93」にて論じられている。
【０００４】
(2) の領域拡張法は、リージョン・グローイング（Region Growing）法とも呼ばれ、まず、関心領域内のある一点を選び、次いで、拡張条件として同一領域内では各点の濃度値はある濃度範囲に属するという条件（大域的変化の条件）および隣接点同士の濃度差は小さいという条件（局所的変化の条件）を用いることにより、それに連結している点を抽出し、その連結点を取り込んで領域を拡大することにより、関心領域を抽出するものであり、例えば「リージョングローイングをベースにした対話型３次元領域抽出法：電子情報通信学会論文誌D-II No.2 Vol.J76-D-II pp.350-358 (1993.2)」にて言及されている。
【０００５】
(3) の濃度しきい値法は、画素値の度数分布グラフを作成し、表示し、その度数分布グラフを用いて濃度しきい値の上限と下限を指定し、その上限と下限の範囲内の画素を関心領域として抽出するものであり、例えば「医用画像処理装置：特願平５−２９２３６５号」に開示されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
上記の従来技術を用いれば、同程度の画素値を持ち且つ連結しているピクセルにより構成される領域を抽出可能である。
しかし、その領域の一部である分岐枝領域だけを抽出することができない問題点がある。
そこで、本発明の目的は、大きな領域の一部である分岐枝領域だけを抽出することができる領域抽出方法を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
第１の観点では、本発明は、関心領域である分岐枝領域を含む領域中に分岐開始点と関心領域方向とを指定する指定ステップと、同一領域内では各点の濃度値はある濃度範囲に属するという条件（大域的変化の条件）および隣接点同士の濃度差は小さいという条件（局所的変化の条件）を用いて前記分岐開始点から前記関心領域方向へ領域拡張することにより分岐枝領域を抽出する拡張ステップとを有することを特徴とする領域抽出方法を提供する。
上記第１の観点の領域抽出方法では、分岐開始点から関心領域方向へと領域拡張するので、領域の一部である分岐枝領域だけを抽出できる。
【０００８】
第２の観点では、本発明は、上記第１の観点の領域抽出方法において、前記拡張ステップでは、前記関心領域方向に垂直で且つ前記分岐開始点を含む拡張領域境界を求め、該拡張領域境界に沿って前記分岐開始点から領域拡張を行って第１段階拡張点を求め、該第１段階拡張点から前記関心領域方向に領域拡張を行って第２段階拡張点を求め、該第２段階拡張点からは全方向に領域拡張を行って次段階拡張点を求めることを特徴とする領域抽出方法を提供する。
上記第２の観点の領域抽出方法では、関心領域方向に垂直で且つ分岐開始点を含む拡張領域境界を求め、その拡張領域境界から関心領域方向へと領域拡張するので、領域の一部である分岐枝領域だけを抽出できる。
【０００９】
第３の観点では、本発明は、関心領域である分岐枝領域を含む領域中にターゲット領域点を指定する指定ステップと、前記領域を領域拡張法により抽出したときの抽出履歴情報を用いて前記ターゲット領域点から逆領域拡張することにより分岐枝領域境界を判定する境界判定ステップと、前記分岐枝領域境界および前記抽出履歴情報を用いて分岐枝領域を抽出する抽出ステップとを有することを特徴とする領域抽出方法を提供する。
上記第３の観点の領域抽出方法では、抽出履歴情報を用いてターゲット領域点から逆領域拡張して分岐枝領域境界を判定し、その分岐枝領域境界および前記抽出履歴情報を用いて分岐枝領域を抽出するので、領域の一部である分岐枝領域だけを抽出できる。また、自動的に分岐枝領域境界を判定するので、ユーザは、ターゲット領域点を指定するだけ済む。
【００１０】
第４の観点では、本発明は、上記第３の観点の領域抽出方法において、前記抽出履歴情報が、拡張段階であるか又は拡張段階と拡張方向であることを特徴とする領域抽出方法を提供する。
拡張段階だけを抽出履歴情報とすれば、処理が簡単になる。一方、拡張段階だけでは分岐枝領域境界を判定できないような場合でも、拡張段階と拡張方向を抽出履歴情報とすれば、分岐枝領域境界を判定可能となる。
【００１１】
第５の観点では、本発明は、上記第３または第４の観点の領域抽出方法において、前記抽出ステップの代わりに、前記分岐枝領域境界から領域拡張を行って分岐枝領域を抽出する拡張ステップを有することを特徴とする領域抽出方法を提供する。
上記第５の観点の領域抽出方法では、分岐枝領域境界から領域拡張をやり直すため、拡張条件を緩めることにより細かな分岐枝領域を抽出でき、拡張条件を厳しくすることにより太い分岐枝領域のみを抽出できるようになる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図を参照して、本発明の実施形態を説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
図１は、本発明の一実施形態にかかる画像処理システムの構成図である。
この画像処理システム３５は、Ｉ／Ｏ装置３０と、プログラムなどを記憶する記憶装置３１と、演算処理を行う演算装置３２と、メッセージや画像などを表示する表示装置３３と、ユーザがコマンドなどを入力するユーザ入力装置３４とを具備して構成される。
前記Ｉ／Ｏ装置３０は、Ｘ線ＣＴ，ＭＲＩなどの断層撮影装置により計測された画像データ１の取り込み、前記記憶装置３１および前記演算装置３２とのデータのやりとり、さらに、前記ユーザ入力装置３４からのデータの入力、前記表示装置３３へのデータの出力を行う。
前記記憶装置３１は、前記Ｉ／Ｏ装置３０で取り込まれた画像データや領域拡張法による抽出ステップの履歴情報や領域抽出した結果などを格納する。
前記演算装置３２は、前記記憶装置３１に格納した画像データを読み込み表示装置３３に表示する。また、前記ユーザ入力装置３４からの入力により、関心領域となる血管など枝状構造のうちのある分岐枝領域を抽出し、抽出結果を前記記憶装置３１に格納する。
【００１３】
図２は、画像データ１の例示図である。
この画像データ１は、Ｘ線ＣＴで計測した腹部の断層画像２〜５を含む３次元画像データである。
図３は、断層画像２の例示図である。
断層画像２中には、体６と、肝臓７と、血管８と、骨１２とが表示されている。
なお、Ｘ線ＣＴで撮影する場合には、造影剤を用いることで、肝臓７と血管８の濃度コントラストをつけることが可能である。
【００１４】
−第１の実施形態−
第１の実施形態は、関心領域として抽出したい分岐枝領域を含む領域中に分岐開始点と関心領域方向を決定するためのターゲット領域点とをユーザが指定する例である。
図４は、第１の実施形態にかかる分岐枝領域抽出処理のフローチャートである。
ステップ１００では、演算装置３２は、記憶装置３１より画像データを読み込む。
ステップ１０１では、読み込んだ画像データの画像を表示装置３３に表示する。表示は、断層画像（図３）または３次元画像（図５）を表示する。なお、断層画像を表示する場合は、該断層画像の断層面位置をユーザ入力装置３４により変更できるようにしておくのが好ましい。
【００１５】
図５は、３次元画像の例示図である。
この３次元画像２０は、３次元画像データ１をボリュームレンダリングした結果であり、血管８や骨１２などが立体的に投影されている。ボリュームレンダリングは、光学的影響をシミュレートし、陰影付けされた立体的な投影画像を生成する手法であり、「Display of Surfaces from Volume Data: IEEE CG & A, Vol.8, No.5, pp.29-37(1988)」などにより公知である。
【００１６】
図４に戻り、ステップ１０２では、表示された画像上で、関心領域として抽出したい分岐枝領域の分岐開始点と関心領域方向を決定するためのターゲット領域点とを、ユーザ入力装置３４により指定する。
例えば、図３の断層画像２上で、関心領域として抽出したい分岐枝領域が血管枝９である場合、血管枝の分岐開始点１０とターゲット領域点１１とを指定する。
また、図５の３次元画像２０上で、関心領域として抽出したい分岐枝領域が血管枝９である場合、血管枝の分岐開始点１０とターゲット領域点１１とを指定する。
【００１７】
図４に戻り、ステップ１０３では、領域拡張法により分岐枝領域を抽出する。この詳細は、図６を参照して後で説明する。
ステップ１０４では、抽出結果を記憶装置３１に記憶する。この抽出結果は、抽出した関心領域だけの表示や関心領域の影響範囲の解析などに利用できる。
【００１８】
図６は、領域拡張法により分岐枝領域を抽出する手順のフローチャートである。
ステップ１１２では、図７に示すように、分岐開始点４１からターゲット領域点４２へのベクトルとして関心領域方向４３を求める。
ステップ１１３では、図７に示すように、関心領域方向４３に垂直な直線で且つ分岐開始点４１を通る直線として拡張領域境界４４を求める。
ステップ１１４では、図８に示すように、拡張領域境界４４に沿って分岐開始点４１から領域拡張法により抽出した点を第１段階拡張点４５とする。このとき分岐開始点４１も第１段階拡張点とする。そして、第１段階拡張点（４１，４５）のピクセルは、領域拡張の第１段階で抽出されたピクセルとして記憶する。なお、図８でピクセル内に記入してある数字は、領域拡張の段階数を示している。図９以降も同様である。
【００１９】
ステップ１１５では、図９に示すように、第１段階拡張点（４１，４５）に隣接し且つ関心領域方向４３の±９０度以内の方向にあるピクセルを領域拡張法により抽出し、第２段階拡張点とする。第２段階拡張点のピクセルは、領域拡張の第２段階で抽出されたピクセルとして記憶する。
なお、「隣接するピクセル」の探索は、図１１に示すように、着目するピクセル５１から隣接するピクセルに記入してある番号順に領域拡張法を適用していく。既に抽出したピクセルは再抽出しない。
【００２０】
ステップ１１６では、前の段階で抽出したピクセルに隣接するピクセルを領域拡張法により抽出する。
ステップ１１７では、前記ステップ１１６で新たに抽出したピクセルがあったなら前記ステップ１１６に戻り、なければ処理を終了する。
結局、図１０に示すように、領域拡張の第６段階で処理が終了する。
【００２１】
上記ではピクセルの２次元配列に対して分岐枝領域を抽出したが、ボクセルの３次元配列に対しても同様に分岐枝領域を抽出できる。但し、関心領域方向が３次元ベクトルとなり、拡張領域境界は関心領域方向を法線とする平面となる。また、「隣接するボクセル」の探索は、図１２に示すように、着目するボクセル（図に現れていない）から隣接するボクセルに記入してある番号順に領域拡張法を適用していく。既に抽出したボクセルは再抽出しない。
【００２２】
−第２の実施形態−
第２の実施形態は、関心領域として抽出したい分岐枝領域を含む領域を抽出し、次いでその領域中に分岐開始点と関心領域方向を決定するためのターゲット領域点とをユーザが指定する例である。
図１３は、第２の実施形態にかかる分岐枝領域抽出処理のフローチャートである。
ステップ１００では、演算装置３２は、記憶装置３１より画像データを読み込む。
ステップ１０１では、読み込んだ画像データの画像を表示装置３３に表示する。表示は、断層画像または３次元画像を表示する。なお、断層画像を表示する場合は、該断層画像の断層面位置をユーザ入力装置３４により変更できるようにしておくのが好ましい。
【００２３】
ステップ１２０では、表示した画像から関心領域を一部に含む領域を抽出する。例えば、分岐枝領域を一部に含む血管領域全体を抽出する。抽出方法は、任意である（従来公知の方法でよい）。
ステップ１２１では、抽出領域全体を表示する。この表示は、断層画像型でも３次元画像型でも構わない。
ステップ１２２では、表示された抽出領域全体の中から、関心領域として抽出する分岐枝領域の分岐開始点とターゲット領域点をユーザが指定する。
ステップ１２３では、抽出領域の中で、第１の実施形態と同様にして、分岐枝領域を抽出する。
ステップ１０４では、抽出結果を記憶装置３１に記憶する。
【００２４】
第２の実施形態によれば、関心領域となる分岐枝領域を段階的に絞り込むことが可能となる。
【００２５】
−第３の実施形態−
第３の実施形態は、関心領域として抽出したい分岐枝領域を含む全体領域を領域拡張法により抽出し、拡張段階を記録した抽出履歴情報を作成し、画像上でターゲット領域点をユーザが指定し、前記抽出履歴情報を利用した逆領域拡張法を用いて分岐枝領域境界を判定し、分岐枝領域を求める例である。
図１４は、第３の実施形態にかかる分岐枝領域抽出処理のフローチャートである。
ステップ１００では、演算装置３２は、記憶装置３１より画像データを読み込む。
ステップ１０１では、読み込んだ画像データの画像を表示装置３３に表示する。表示は、断層画像または３次元画像を表示する。なお、断層画像を表示する場合は、該断層画像の断層面位置をユーザ入力装置３４により変更できるようにしておくのが好ましい。
【００２６】
ステップ１３０では、表示した画像から関心領域を一部に含む着目領域を領域拡張法により抽出する。例えば、分岐枝領域を一部に含む血管領域全体を抽出する。抽出方法は、従来技術で述べた領域拡張法でよい。このとき、抽出したピクセルの拡張段階を抽出履歴として保存しておく。例えば、図１６に示すような第１拡張段階から第１２拡張段階までのピクセルが抽出され、抽出したピクセルの拡張段階が保存されているものとする。また、抽出したピクセルの領域の周囲の非拡張領域６０が記憶され、その非拡張領域６０には拡張できないことが判明しているものとする。
【００２７】
ステップ１２１では、抽出領域全体を表示する。この表示は、断層画像型でも３次元画像型でも構わない。
ステップ１３１では、表示された抽出領域中の、関心領域として抽出する分岐枝領域中に、ターゲット領域点をユーザが指定する。
ステップ１３２では、抽出履歴とターゲット領域点から逆領域拡張法により分岐枝領域境界を求め、その分岐枝領域境界と抽出履歴から分岐枝領域を抽出する。この詳細は、図１７を参照して後で説明する。
ステップ１０４では、抽出結果を記憶装置３１に記憶する。
【００２８】
図１５は、逆領域拡張法を用いて分岐枝領域を抽出する手順のフローチャートである。
ステップ１４１では、図１６に示すように、指定されたターゲット領域点６１と同一拡張段階（第１１段階）のピクセルで且つターゲット領域点６１に連結するピクセル６２を求め、図１７に示すように、ターゲット領域点６１とピクセル６２とを合わせて逆領域拡張点群６４とする。また、逆領域拡張点群６４とした点数を逆領域抽出履歴として保存する。図１７に示す場合は、点数“３”を保存する。
なお、「連結する」とは、あるピクセルとあるピクセルとが１段以上の隣接関係にあることを言う。
【００２９】
ステップ１４２では、最新に逆領域拡張点群としたピクセルと連結し且つ最新に逆領域拡張点群としたピクセルより１つ前の拡張段階のピクセルを求める。図１７に示すように、最新に逆領域拡張点群としたピクセルがピクセル６４なら、ピクセル６３が求まる。
ステップ１４３では、最新に逆領域拡張点群としたピクセルの点数に対して前記ステップ１４２で求めたピクセルの点数が例えば±５０％以内の変化であれば関心領域とそれ以外の領域の境界がないものと判定しステップ１４４へ進み、±５０％を越える変化であれば関心領域とそれ以外の領域の境界があるものと判定してステップ１４５へ進む。図１７の段階では、３３％の変化なので、ステップ１４４へ進む。
【００３０】
ステップ１４４では、前記ステップ１４２で求めたピクセルを最新の逆領域拡張点群とし、前記ステップ１４２に戻る。
上記ステップ１４２〜１４４を繰り返して、図１７から図１９を経て、図２０の段階に至る。図２０の段階では、前記ステップ１４２で求めたピクセル６３が、最新に逆領域拡張点群としたピクセルの点数に対して５７％の変化なので、ステップ１４５へ進む。
【００３１】
ステップ１４５では、最新の逆領域拡張点群と隣接し且つ一つ前の拡張段階の点を求め、それらの点群を分岐枝領域境界６５とする。例えば図１２の（ａ）の段階では、第７拡張段階のピクセルのうちで最新の逆領域拡張点群と隣接したピクセルを分岐枝領域境界６５とする。
ステップ１４６では、図２０に示す分岐枝領域境界６５に連結し且つ分岐枝領域境界６５の拡張段階である第７段階以降の領域抽出履歴を持つ点を関心領域として抽出する。
【００３２】
第３の実施形態によれば、抽出したい関心領域である分岐枝領域内の１点を指定するだけで、自動的に関心領域とそれ以外の領域の境界を判定し、関心領域の抽出が可能となる。
【００３３】
なお、上記ステップ１４３での判定方法に関しては、特開平５-１８１９５号公報「多次元データ処理方法」に記載がある。他の判定方法としては、逆領域抽出履歴の拡張点数の平均増加率の変化が急激な場所に境界があると判定するなどが挙げられる。
【００３４】
−第４の実施形態−
第４の実施形態は、関心領域として抽出したい分岐枝領域を含む領域を領域拡張法により抽出し、拡張段階と拡張方向を記録した抽出履歴情報を作成し、画像上でターゲット領域点をユーザが指定し、前記抽出履歴情報を利用して分岐枝領域境界を判定し、分岐枝領域を求める例である。
図２１は、第４の実施形態にかかる分岐枝領域抽出処理のフローチャートである。
ステップ１００では、演算装置３２は、記憶装置３１より画像データを読み込む。
ステップ１０１では、読み込んだ画像データの画像を表示装置３３に表示する。表示は、断層画像または３次元画像を表示する。なお、断層画像を表示する場合は、該断層画像の断層面位置をユーザ入力装置３４により変更できるようにしておくのが好ましい。
【００３５】
ステップ１５０では、表示した画像から関心領域を一部に含む着目領域を領域拡張法により抽出する。例えば、分岐枝領域を一部に含む血管領域全体を抽出する。抽出方法は、従来技術で述べた領域拡張法でよい。このとき、抽出したピクセルの拡張段階と拡張方向とを抽出履歴情報として保存しておく。例えば、図２３〜図２５に示すような第１拡張段階から第１２拡張段階までのピクセルが抽出され、抽出したピクセルの拡張段階と拡張方向が保存されているものとする。図２３〜図２５については、さらに後述する。
【００３６】
ステップ１２１では、抽出領域全体を表示する。この表示は、断層画像型でも３次元画像型でも構わない。
ステップ１３１では、表示された抽出領域中の、関心領域として抽出する分岐枝領域中に、ターゲット領域点をユーザが指定する。ここでは、図２６に示す座標（１３，１３）のピクセルがターゲット領域点６６として指定されたものとする。
ステップ１５１では、ターゲット領域点から抽出履歴情報を用いた逆領域拡張法により分岐枝領域境界を求め、その分岐枝領域境界と抽出履歴情報とから分岐枝領域を抽出する。この詳細は、図２２を参照して後で説明する。
ステップ１０４では、抽出結果を記憶装置３１に記憶する。
【００３７】
図２３〜図２５は、図１６に対応しており、抽出したピクセル座標を８分木の階層的なリスト構造としたものであり、抽出履歴リストと呼ぶ。なお、３次元の場合には、抽出履歴リストは、２６分木のリスト構造となる。
抽出履歴リストでは、拡張段階は、階層の段階数で表現されている（例えば第２拡張段階のピクセルは第２階層に登録されている）。また、拡張方向は、抽出履歴リスト上の位置で表現されている（例えば図１１の“１”の方向に拡張したピクセルは８分木の一番上のエントリに登録されている）。
【００３８】
抽出履歴リストは、次のような規則で作成される。
・注目するピクセルに隣接する８ピクセルを、図１１の順にチェックする。
・隣接する８ピクセルのどれへも拡張しない場合には、次の階層へのポインタを“NULL”とする。
・隣接する８ピクセルのどれかへ拡張する場合は、隣接する８ピクセルに図１１の順に対応する８つのエントリを用意し、拡張するピクセルの座標を対応するエントリに記憶する。
・チェックしたピクセルが既にチェック済みの場合は、対応するエントリに“−”を記憶する。
・チェックしたピクセルが非拡張領域６０である場合は、対応するエントリに“Ｎ”を記憶する。
【００３９】
図２２は、抽出履歴リストを用いて分岐枝領域を抽出する手順のフローチャートである。
ステップ１６０では、図２５に示すように、抽出履歴リスト中にターゲット領域点６６を検索する。
ステップ１６１では、図２５に示すように、ターゲット領域点６６と同一拡張段階でターゲット領域点６６に連結する点６７を検索する。そして、点６６，点６７を合わせて段階分岐枝領域点とする。
【００４０】
ステップ１６２では、図２５に示すように、段階分岐枝領域点を含むリストの親リストに含まれる前拡張段階の連結点６８を検索する。
ステップ１６３では、図２５に示すように、連結点６８と同一拡張段階で連結点６８と連結する点６９を検索する。
ステップ１６４では、前記ステップ１６３で点６９が見つからない場合および見つかった点６９の子リストが全て“NULL”の場合はステップ１６５へ進み、それ以外の場合はステップ１６６へ進む。
ステップ１６５では、連結点６８および点６９を新たな段階分岐枝領域点として前記ステップ１６２に戻る。
以上のステップ１６２〜１６５の繰り返しにより、拡張方向を遡っていく。
【００４１】
ステップ１６６では、連結点６８および点６９のうちで子リストが“NULL”のものを分岐枝領域境界点７０とする。
ステップ１６７では、分岐枝領域境界点７０の子リストに含まれる全ての点を分岐枝領域として抽出する。
【００４２】
第４の実施形態によれば、逆領域拡張法では判定できないような分岐枝領域境界を、抽出履歴情報を利用して判定できるようになる。
【００４３】
なお、図２３〜図２５のような抽出履歴リストを用いる代わりに、チェック済みピクセルの記憶領域を削減し、拡張した座標と方向を記憶するリストとしても良い。また、抽出履歴リストの検索効率を上げるためのデータ構造を定義してもよい。
【００４４】
−第５の実施形態−
第５の実施形態は、分岐枝領域境界を判定した後、領域拡張パラメータを変更してから領域拡張をやり直す例である。
例えば図１５のステップ１４６で、拡張条件を変更してから（緩めるか、厳しくしてから）、分岐枝領域境界を開始点として領域拡張法により領域拡張をやり直す。
また、例えば図２２のステップ１６７の代わりに、拡張条件を変更してから分岐枝領域境界を開始点として領域拡張法により領域拡張をやり直す。
第５の実施形態によれば、拡張条件を緩めることにより、より細かな分岐枝領域（細かな血管）を抽出することが可能となる。逆に、拡張条件を厳しくすることにより、より太い分岐枝領域（太い血管）のみを抽出することが可能となる。
【００４５】
【発明の効果】
本発明の領域抽出方法によれば、大きな領域の一部である分岐枝領域だけを抽出することが出来る。これにより、Ｘ線ＣＴやＭＲＩなどにより撮像された断層画像上で血管や気管支などの枝状分岐物の一部を抽出でき、治療計画を行う際に、ある血管が影響する領域の評価が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態にかかる画像処理システムのブロック図である。
【図２】３次元画像データの説明図である。
【図３】断層画像の例示図である。
【図４】本発明の第１の実施形態にかかる分岐枝領域抽出処理のフローチャートである。
【図５】３次元画像データを用いたボリュームレンダリングにより生成された３次元画像の例示図である。
【図６】領域拡張法により分岐枝領域を抽出する手順のフローチャートである。
【図７】分岐開始点とターゲット領域点と関心領域方向と拡張領域境界の説明図である。
【図８】第１段階拡張点の説明図である。
【図９】第２段階拡張点の説明図である。
【図１０】抽出結果の説明図である。
【図１１】着目ピクセルに隣接するピクセルとチェック順番の説明図である。
【図１２】着目ボクセルに隣接するボクセルとチェック順番の説明図である。
【図１３】本発明の第２の実施形態にかかる分岐枝領域抽出処理のフローチャートである。
【図１４】本発明の第３の実施形態にかかる分岐枝領域抽出処理のフローチャートである。
【図１５】逆領域拡張法により分岐枝領域を抽出する手順のフローチャートである。
【図１６】逆領域拡張の第１段階の説明図である。
【図１７】逆領域拡張の第２段階の説明図である。
【図１８】逆領域拡張の第３段階の説明図である。
【図１９】逆領域拡張の第４段階の説明図である。
【図２０】逆領域拡張の第５段階の説明図である。
【図２１】本発明の第４の実施形態にかかる分岐枝領域抽出処理のフローチャートである。
【図２２】抽出履歴リストを用いて分岐枝領域を抽出する手順のフローチャートである。
【図２３】抽出履歴リスト（その１）の例示図である。
【図２４】抽出履歴リスト（その２）の例示図である。
【図２５】抽出履歴リスト（その３）の例示図である。
【図２６】ターゲット領域点の説明図である。
【符号の説明】
３０：Ｉ／Ｏ装置、３１：記憶装置、３２：演算装置、３３：表示装置、３４：ユーザ入力装置、３５：画像処理システム
Claims (5)
- 関心領域である分岐枝領域を含む領域中に分岐開始点と、前記分岐開始点に対して抽出する分岐枝の領域の方向である関心領域方向とを指定する指定ステップと、前記分岐開始点を通り前記関心領域方向に垂直な直線である拡張領域境界を求め、同一領域内では各点の濃度値はある濃度範囲に属するという大域的変化の条件および隣接点同士の濃度差は小さいという局所的変化の条件を用いて前記拡張領域境界から前記関心領域方向へ領域拡張することにより分岐枝領域を抽出する拡張ステップとを有することを特徴とする領域抽出方法。
- 請求項１に記載の領域抽出方法において、前記拡張ステップでは、前記拡張領域境界に沿って前記分岐開始点から領域拡張を行って第１段階拡張点を求め、該第１段階拡張点から前記関心領域方向に領域拡張を行って第２段階拡張点を求め、該第２段階拡張点からは全方向に領域拡張を行って次段階拡張点を求めることを特徴とする領域抽出方法。
- 関心領域である分岐枝領域を含む領域を領域拡張法により抽出し抽出履歴情報を作成し、関心領域である分岐枝領域中にターゲット領域点を指定する指定ステップと、前記抽出履歴情報を用いて前記ターゲット領域点から逆領域拡張することにより分岐枝領域境界を判定する境界判定ステップと、前記分岐枝領域境界および前記抽出履歴情報を用いて分岐枝領域を抽出する抽出ステップとを有することを特徴とする領域抽出方法。
- 請求項３に記載の領域抽出方法において、前記抽出履歴情報が、拡張段階であるか又は拡張段階と拡張方向であることを特徴とする領域抽出方法。
- 請求項３または請求項４に記載の領域抽出方法において、前記抽出ステップの代わりに、前記分岐枝領域境界から領域拡張を行って分岐枝領域を抽出する拡張ステップを有することを特徴とする領域抽出方法。
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