JP4251243B2 - 領域拡張装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は領域拡張装置に係り、特にリージョングローイング法において領域を拡張し臓器領域を抽出する領域拡張装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
リージョングローイング法は、抽出領域のある点から同一領域に属すると思われる連結領域に対して順次、領域拡張を行い、関心領域を抽出する方法である。
従来では、拡張条件として、大域的な濃度変化の許容範囲α（以後、グローバルレンジと呼ぶ）内、局所的な許容範囲β（以後、ローカルレンジと呼ぶ）内であれば、同一領域とみなしていた。式１にその拡張条件を示す。
【０００３】
【数１】
｜ｆx −ｆ0 ｜＜α かつ ｜ｆx −ｆi ｜＜β …式１
式１においてｆi はｉ番目の拡張で抽出された点Ｐi の濃度値、ｆx は点Ｐi に隣接する点の濃度値、ｆ0 はリージョングローイングの開始点Ｐ0 の濃度値を示す。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の方法では、ただボクセルの集合として領域を拡張するので、血管形状などの構造解析ができないという問題がある。
また、拡張条件の設定を拡張処理前に経験的に決定しているため、関心領域の詳細な抽出は困難であるという欠点がある。
【０００５】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、誤った拡張を軽減し、かつ関心領域を細部まで抽出することのできる領域拡張装置を提供することを目的としている。
【０００６】
【課題を解決する為の手段】
本発明は前記目的を達成するために、リージョングローイング法によって関心領域を抽出する領域拡張装置において、関心領域の点として抽出すべきか否かを判断する対象点が、該対象点の近傍点の情報に基づいてどの方向に拡張されるかの指標となる走行方向ベクトルを求める走行方向ベクトル算出手段と、前記走行方向ベクトル算出手段によって求められた現抽出時点との前抽出時点の間の走行方向ベクトルに基づいて関心領域が分割されているか否かを判断する判断手段と、前記判断手段によって前記関心領域が分割されていると判断された場合、各分割された領域ごとに平均的な走行方向ベクトルを算出する手段と、前記算出された平均的な走行方向ベクトルの方向への領域拡張を促すように前記リージョングローイング法によって対象領域を拡張する際の拡張条件を設定する設定手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００７】
本発明によれば、走行方向ベクトル算出手段が、関心領域の点として抽出すべきか否かを判断する対象点が、該対象点の近傍点の情報に基づいてどの方向に拡張されるかの指標となる走行方向ベクトルを求める。分岐検出手段は、所定の抽出時点間に走行方向ベクトル算出手段によって求めた複数の点の走行方向ベクトルに基づいて関心領域の分岐の有無を検出し、前記関心領域の分岐が検出されると、平均走行ベクトル算出手段が各分岐した領域ごとに区分された複数の点の走行方向ベクトルの平均的な走行ベクトルを算出する。拡張条件設定手段は、リージョングローイング法によって対象点を拡張する際に平均走行ベクトル算出手段によって求めた平均走行方向ベクトルの方向への領域拡張を促すように拡張条件を設定する。このように、分岐した領域ごとに平均的な走行ベクトルを算出し、この平均走行方向ベクトルの方向への領域拡張を促すように拡張条件を設定することによって、誤った拡張を軽減でき、かつ関心領域を細部まで抽出することができる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下添付図面に従って本発明に係る領域拡張装置の好ましい実施の形態について詳説する。
本発明の領域拡張装置では、従来の拡張条件に新たな制約条件を追加する。この制約条件は、まず、注目するボクセル（以後、注目点とする）の各近傍ボクセル（以後、対象点とする）と他の近傍ボクセル（以後、近傍点とする）との相対関係を考えることにある。
【０００９】
図１は、注目点と近傍点との濃度関係を示す説明図である。図１（ａ）、（ｂ）においてｘ、ｙ、ｚは三次元座標系の各軸であり、注目点Ｏは原点、近傍点（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ）はｘ、ｙ、ｚ軸上に位置する。また、これらの図において、各点の大きさは各点の濃度値に比例する。各点は従来の拡張条件を満足し従来では拡張される点であるため、各点の大域的な濃度変化は前記グローバルレンジαを下回らない。
【００１０】
本発明の領域拡張装置では、図１（ａ）に示す濃度関係の場合、対象点をＢとすると、この点Ｂは点Ａ、Ｃ、Ｅ、Ｏと比較してあまりにも小さいので、点Ｂの方向へ拡張しないように削除する。点Ｄ、Ｆも同様に削除する。削除のための評価関数を式２に示す。
【００１１】
【数２】
5
Ｓ＝（ｆi −ｆx ）＋（ｎ1 −ｆx ）／２＋｛Σ（ｎj −ｆx ）｝／√２
J=2 …式２
ｆi は注目点Ｏの濃度値、ｆx は対象点の濃度値、ｎ1 は対象点の対角ボクセルの濃度値、ｎj は他の近傍点の濃度値である。
【００１２】
この評価関数Ｓは、各ボクセルの濃度差にボクセル間の距離の逆数を乗じたものの総和である。各ボクセル間の距離は、対象点から注目点Ｏまでで１、対象点から対角ボクセルまでで２、対象点から他の近傍点までで√２である。式２から距離が近いほど濃度値の差分の大きさに大きく影響することが分かる。また、この評価関数Ｓにおいて、従来の拡張条件で満足しなかったボクセルの差分演算は式から除かれる。
【００１３】
削除条件ρを式３に示し、Ｓ＞ρの場合、対象点を削除する。
【００１４】
【数３】
ρ＝β（１＋１／２） …式３
ρは注目点が近傍点と図１（ｂ）に示すような相対関係である場合に削除条件が限界値に達していることを意味する。つまりこの削除条件は、注目点をＢとすると、点Ａとの濃度差と点Ｏとの濃度差がローカルレンジβであり、その他の点との濃度差が０の場合の評価関数Ｓに等しい。この追加条件は従来のグローバルレンジα、ローカルレンジβの設定を誤った場合や拡張領域が細部にまで及んだ場合での拡張の誤りを軽減することができる。
【００１５】
次に、注目点に走行方向ベクトルを付加することを考える。これは、後に関心領域を抽出するための参照情報（指標）となる。注目点は上述で削除したボクセル以外について考える。走行方向ベクトル（Ｇｘ、Ｇｙ、Ｇｚ）を式４に示す。
【００１６】
【数４】
Ｇｘn ＝Ｇｘn-1 ＋Ｌｘ＋Ｄｘ
Ｇｙn ＝Ｇｙn-1 ＋Ｌｙ＋Ｄｙ
Ｇｚn ＝Ｇｚn-1 ＋Ｌｚ＋Ｄｚ …式４
式４においてＧn-1 は前抽出時点の走行方向ベクトル（以後、前走行方向ベクトル）であり、Ｌは前抽出時点の位置ベクトル（以後、拡張方向ベクトル）であり、Ｄは拡張方向のボクセルが上記の条件によって削除されたボクセルであった場合の拡張方向ベクトルに垂直な方向ベクトル（以後、拡散方向ベクトル）を示す。これは、ボクセルが削除されることによって拡張が止まり、今までの拡張方向ベクトルをその垂直方向に拡散させているベクトルを表している。また、これらのベクトルは注目点の６近傍について用いる。
【００１７】
図２は、対象領域内部からリージョングローイングを行った場合の抽出履歴データと対象点の方向ベクトルとを示す説明図であり、実際は３次元であるが２次元で表現している。同図において、各格子はボクセルを示し、各格子内の数字は抽出時点を示し、抽出時点が０のボクセルはリージョングローイングを開始するシード点（拡張元）である。この拡張元以外の各格子内の矢印は走行方向ベクトルを示している。例えば、吹き出し内の抽出時点６のボクセルに注目した場合、そのボクセルの６近傍には２つの前抽出時点５ａ、５ｂのボクセルが存在する。その各ボクセルの前走行方向ベクトルＧn-1 は各々Ｇａn-1 、Ｇｂn-1 であり、拡張方向ベクトルＬは各々Ｌａ、Ｌｂである。また、右方向に拡張できないため、拡散方向ベクトルＤは上向きと下向きとがあるが、上向きには抽出時点５ａの拡張方向ベクトルと逆方向であるため相殺され、下向きにのみ拡散しその拡散方向ベクトルはＤａである。前記式４より、このボクセルの走行方向ベクトルＧn は前走行方向ベクトルＧａn-1 、Ｇｂn-1 、拡張方向ベクトルＬａ、Ｌｂ、拡散方向ベクトルＤａの総和によって求められる。
【００１８】
図３は、各ボクセルに走行方向ベクトルＧn を付加する処理のフローチャートである。
まず、マウスで臓器領域内部の１点をクリックし、その１点をシード点（拡張元）としてリージョングローイングを開始する（ステップＳ１）。
リージョングローイングにおいて、拡張元６近傍の拡張点の判定を行う（ステップＳ２）。
【００１９】
次に拡張元において、削除条件により拡張点の判定を行う（ステップＳ３）。同抽出時点の判定が終わった後、同抽出時点の拡張が終了したか判断し（ステップＳ４）、６近傍の各々のボクセルについて、前抽出時点に対する位置ベクトルＬを求め（ステップＳ５）、拡散方向ベクトルＤを求め（ステップＳ６）、前抽出時点の拡張方向ベクトルＧn-1 を求める（ステップＳ７）。ステップＳ５、Ｓ６、Ｓ７で求めた位置ベクトルＬと拡散方向ベクトルＤと前抽出時点の拡張方向ベクトルＧn-1 との総和によって走行方向ベクトルＧn を求める（ステップＳ８）。
【００２０】
さらに、そのボクセルの拡張元以外の５近傍において、拡張元と同じ抽出時点のボクセルがあるかを判断する（ステップＳ９）。ボクセルがある場合は、ステップＳ５に戻り、このボクセルに対する各ベクトルを求めて走行方向ベクトルＧn に加算する。
ボクセルがない場合は、拡張点を拡張元として拡張を行い（ステップＳ１０）、終了条件を満たすかを判断する（ステップＳ１１）。終了条件を満たさない場合はステップＳ２に戻り再び処理を続け、満たす場合は処理を終了する。
【００２１】
次に、上記で求められた各ボクセルの走行方向ベクトルＧn から、臓器領域の分岐地点の平均的な走行方向ベクトルを求め、関心領域を抽出するための参照情報（指標）とすることを考える。ここで、参照情報はある抽出時点間毎に求めるため、上記の走行方向ベクトル抽出処理の途中で行われる。
図５は、参照情報を求める手順を示すフローチャートである。
【００２２】
まず、ある抽出時点間の走行方向ベクトルを求める（ステップＳ２１）。求めた走行方向ベクトルを極座標に変換し（ステップＳ２２）、プロットすると図４に示すような点集合となる。この例は明らかに二分岐となる血管であり、この点集合を２つに分割することで臓器領域の分岐地点の平均的な走行方向ベクトルを求めることができる。そのために、図４のように４つの方向へ投射したヒストグラムを求める（ステップＳ２３）。この内、最も分散の大きな２つのヒストグラムの谷に垂直な直線ｆ、ｇを求める（ステップＳ２４）。この直線ｆ、ｇによって分割されたベクトルの集合から平均的な走行方向ベクトルを求める。ここで、ヒストグラムの谷を求める方法に分散比を最大にするしきい値設定法を採用する。この方法は画像を２つのクラスＣ１並びにＣ２に分割する場合、式５に示す分散度η（Ｔ）が最大になるようにしきい値Ｔを選定する。
【００２３】
【数５】
η（Ｔ）＝ ［σB 2 （Ｔ）／ σW 2 （Ｔ）］MAX …式５
ここで、σB 2 （Ｔ）はクラス間分散、σW 2 （Ｔ）はクラス内分散で、これらは各々式６、式７で与えられる。
【００２４】
【数６】
【００２５】
【数７】
ここで、σW 2 ＋σB 2 ＝σT 2 （σT 2 ：全分散）、ω1 ならびω2 はそれぞれクラスＣ1 ならびＣ2 の生起確率（正規化された画素数）、μ1 ならびにμ2 とσ1 2 ならびにσ2 2 はそれぞれＣ1 ならびＣ2 に属する画素の濃度の平均値と分散である。
【００２６】
次にその抽出時点間において領域が分割されているかを判断し（ステップＳ２５）、分割されていない場合にはステップＳ２１に戻り同様の手順を繰り返す。分割されている場合は、最後に抽出された時点のボクセルをクラスタリングする（ステップＳ２６）。そのクラスが上記の直線ｆ、ｇに分割されているかを判断し（ステップＳ２７）、分割されていない場合はステップＳ２１に戻り同様の手順を繰り返す。
【００２７】
完全に分割されている場合には、点集合は分割されたものとして、各々の平均的な走行方向ベクトルＶを求める（ステップＳ２８）。その後、点集合毎の最後に抽出された時点のボクセルを起点として各々領域拡張をする。また、この起点を代表点とする（ステップＳ２９）。代表点は、関心領域を求めるための指標の１つとなる。このように領域拡張をしながら、分岐地点での走行方向ベクトルと代表点を求めることによって、臓器領域の構造解析が行なえ、関心領域を求めるための指標とすることができる。終了かを判断し（ステップＳ３０）、終了しない場合はステップＳ２１に戻り、終了するまで前述の手順を繰り返す。
【００２８】
次に、この参照領域の情報を基に関心領域を求めることについて考える。これは、上記より求められた参照領域の走行方向ベクトルから拡張条件を変更して関心領域を精度よく抽出する方法である。
図７は、関心領域抽出処理の手順を示すフローチャートである。
まず、領域拡張を行い（ステップＳ４１）、関心領域については参照領域と同様の方法で分岐地点での走行方向ベクトルと代表点を求める（ステップＳ４２）。ここで、関心領域の代表点に最も近い参照領域の代表点（例えば、ａ、ｂ）の走行方向ベクトルとの内積が大きい方のベクトルを用いて、その走行方向ベクトルを含む象限の濃度値を注目点の濃度値に近付けること、また、方向ベクトルを含まない象限の濃度値を注目点の濃度値から遠ざけることを考える（ステップＳ４３）。図６（ｂ）を用いて説明すると、拡張元を点Ｏとして、走行方向ベクトルをＶとする場合（ステップＳ４４）、その象限に属する点Ｂ，Ｄ，Ｅの濃度値を注目点Ｏに近付け、その象限に属さない点Ａ，Ｆの濃度値を注目点Ｏから遠ざける。言い換えれば、従来の拡張条件を参照領域の走行方向ベクトルに依存した値に変更することを考えることと等しい。新しい拡張条件を式８で表現する（ステップＳ４５）。
【００２９】
【数８】
｜ｆx −ｆ0 ｜＜α＋ξ｜ｆx −ｆi ｜ かつ
｜ｆx −ｆi ｜＜β＋ξ｜ｆx −ｆi ｜ …式８
ｆi はｉ番目の拡張で抽出された点Ｐｉの濃度値、ｆx はＰｉに隣接する点 の濃度値、ｆo はリージョングローイングの開始点Ｐo の濃度値、ξは参照領 域の走行方向ベクトルと注目点に対する近傍点の位置ベクトルとの内積である 。
【００３０】
式８は式９を式１の従来の拡張条件に代入した式である。
【００３１】
【数９】
ｆx −ξ｜ｆx −ｆi ｜→ｆx …式９
ｆx は変更後のＰｉに隣接する点の濃度値である。また、同時に式２、式３に式９を代入して、余計な拡張点を削除するための評価関数Ｓおよび削除条件ρを変更する（ステップＳ４６）。それらを式１０、式１１に示す。
【００３２】
【数１０】
【００３３】
【数１１】
ρ＝｛β＋ξ｜ｆx −ｆi ｜｝（１＋１／２） …式１１
これがＳ＞ρ場合、対象点を削除する。この新しい拡張条件、削除条件に変更し、より参照情報に依存した拡張を促し、関心領域を細部まで抽出する。
図８は、本発明の領域拡張装置のハードウエア構成を示すブロック図である。
【００３４】
この領域拡張装置は、例えばＸ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置などの医用画像診断装置で被検体の対象部位について収集した医用画像データを記録し表示するもので、各構成要素の動作を制御する中央演算処理装置（ＣＰＵ）５０と、装置の制御プログラムが格納された主メモリ５２と、臓器領域抽出処理プログラム等が格納された磁気ディスク５４と、画像データを表示するために記憶する表示メモリ５６と、この表示メモリ５６からの画像データを表示する表示装置としてのＣＲＴ５８と、位置入力装置としてのマウス６２と、マウス６２の状態を検出してＣＲＴ５８上のマウスポインタの位置やマウス６２の状態等の信号をＣＰＵ５０に出力するマウスコントローラ６０とから上記各構成要素を接続する共通バス６４とから構成される。
【００３５】
【発明の効果】
以上説明したように本発明に係る領域拡張装置によれば、平均走行ベクトル算出手段が分岐した領域ごとに平均的な走行ベクトルを算出し、拡張条件設定手段がこの平均走行方向ベクトルの方向への領域拡張を促すように拡張条件を設定することによって、誤った拡張を軽減でき、かつ関心領域を細部まで抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】注目点と近傍点との濃度関係を示す説明図
【図２】対象領域内部からリージョングローイングを行った場合の抽出履歴データと対象点の方向ベクトルとを示す説明図
【図３】各ボクセルに走行方向ベクトルを付加する処理のフローチャート
【図４】平均的な走行方向ベクトルを求めるためのヒストグラムを示す図
【図５】参照情報を求める手順を示すフローチャート
【図６】従来の拡張条件を変更するための条件を示す説明図
【図７】関心領域抽出処理の手順を示すフローチャート
【図８】本発明の領域拡張装置のハードウエア構成を示すブロック図
【符号の説明】
５０…中央演算処理装置（ＣＰＵ）
５２…主メモリ
５４…磁気ディスク
５６…表示メモリ
５８…ＣＲＴ
６０…コントローラ
６２…マウス
【発明の属する技術分野】
本発明は領域拡張装置に係り、特にリージョングローイング法において領域を拡張し臓器領域を抽出する領域拡張装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
リージョングローイング法は、抽出領域のある点から同一領域に属すると思われる連結領域に対して順次、領域拡張を行い、関心領域を抽出する方法である。
従来では、拡張条件として、大域的な濃度変化の許容範囲α（以後、グローバルレンジと呼ぶ）内、局所的な許容範囲β（以後、ローカルレンジと呼ぶ）内であれば、同一領域とみなしていた。式１にその拡張条件を示す。
【０００３】
【数１】
｜ｆx −ｆ0 ｜＜α かつ ｜ｆx −ｆi ｜＜β …式１
式１においてｆi はｉ番目の拡張で抽出された点Ｐi の濃度値、ｆx は点Ｐi に隣接する点の濃度値、ｆ0 はリージョングローイングの開始点Ｐ0 の濃度値を示す。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の方法では、ただボクセルの集合として領域を拡張するので、血管形状などの構造解析ができないという問題がある。
また、拡張条件の設定を拡張処理前に経験的に決定しているため、関心領域の詳細な抽出は困難であるという欠点がある。
【０００５】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、誤った拡張を軽減し、かつ関心領域を細部まで抽出することのできる領域拡張装置を提供することを目的としている。
【０００６】
【課題を解決する為の手段】
本発明は前記目的を達成するために、リージョングローイング法によって関心領域を抽出する領域拡張装置において、関心領域の点として抽出すべきか否かを判断する対象点が、該対象点の近傍点の情報に基づいてどの方向に拡張されるかの指標となる走行方向ベクトルを求める走行方向ベクトル算出手段と、前記走行方向ベクトル算出手段によって求められた現抽出時点との前抽出時点の間の走行方向ベクトルに基づいて関心領域が分割されているか否かを判断する判断手段と、前記判断手段によって前記関心領域が分割されていると判断された場合、各分割された領域ごとに平均的な走行方向ベクトルを算出する手段と、前記算出された平均的な走行方向ベクトルの方向への領域拡張を促すように前記リージョングローイング法によって対象領域を拡張する際の拡張条件を設定する設定手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００７】
本発明によれば、走行方向ベクトル算出手段が、関心領域の点として抽出すべきか否かを判断する対象点が、該対象点の近傍点の情報に基づいてどの方向に拡張されるかの指標となる走行方向ベクトルを求める。分岐検出手段は、所定の抽出時点間に走行方向ベクトル算出手段によって求めた複数の点の走行方向ベクトルに基づいて関心領域の分岐の有無を検出し、前記関心領域の分岐が検出されると、平均走行ベクトル算出手段が各分岐した領域ごとに区分された複数の点の走行方向ベクトルの平均的な走行ベクトルを算出する。拡張条件設定手段は、リージョングローイング法によって対象点を拡張する際に平均走行ベクトル算出手段によって求めた平均走行方向ベクトルの方向への領域拡張を促すように拡張条件を設定する。このように、分岐した領域ごとに平均的な走行ベクトルを算出し、この平均走行方向ベクトルの方向への領域拡張を促すように拡張条件を設定することによって、誤った拡張を軽減でき、かつ関心領域を細部まで抽出することができる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下添付図面に従って本発明に係る領域拡張装置の好ましい実施の形態について詳説する。
本発明の領域拡張装置では、従来の拡張条件に新たな制約条件を追加する。この制約条件は、まず、注目するボクセル（以後、注目点とする）の各近傍ボクセル（以後、対象点とする）と他の近傍ボクセル（以後、近傍点とする）との相対関係を考えることにある。
【０００９】
図１は、注目点と近傍点との濃度関係を示す説明図である。図１（ａ）、（ｂ）においてｘ、ｙ、ｚは三次元座標系の各軸であり、注目点Ｏは原点、近傍点（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ）はｘ、ｙ、ｚ軸上に位置する。また、これらの図において、各点の大きさは各点の濃度値に比例する。各点は従来の拡張条件を満足し従来では拡張される点であるため、各点の大域的な濃度変化は前記グローバルレンジαを下回らない。
【００１０】
本発明の領域拡張装置では、図１（ａ）に示す濃度関係の場合、対象点をＢとすると、この点Ｂは点Ａ、Ｃ、Ｅ、Ｏと比較してあまりにも小さいので、点Ｂの方向へ拡張しないように削除する。点Ｄ、Ｆも同様に削除する。削除のための評価関数を式２に示す。
【００１１】
【数２】
5
Ｓ＝（ｆi −ｆx ）＋（ｎ1 −ｆx ）／２＋｛Σ（ｎj −ｆx ）｝／√２
J=2 …式２
ｆi は注目点Ｏの濃度値、ｆx は対象点の濃度値、ｎ1 は対象点の対角ボクセルの濃度値、ｎj は他の近傍点の濃度値である。
【００１２】
この評価関数Ｓは、各ボクセルの濃度差にボクセル間の距離の逆数を乗じたものの総和である。各ボクセル間の距離は、対象点から注目点Ｏまでで１、対象点から対角ボクセルまでで２、対象点から他の近傍点までで√２である。式２から距離が近いほど濃度値の差分の大きさに大きく影響することが分かる。また、この評価関数Ｓにおいて、従来の拡張条件で満足しなかったボクセルの差分演算は式から除かれる。
【００１３】
削除条件ρを式３に示し、Ｓ＞ρの場合、対象点を削除する。
【００１４】
【数３】
ρ＝β（１＋１／２） …式３
ρは注目点が近傍点と図１（ｂ）に示すような相対関係である場合に削除条件が限界値に達していることを意味する。つまりこの削除条件は、注目点をＢとすると、点Ａとの濃度差と点Ｏとの濃度差がローカルレンジβであり、その他の点との濃度差が０の場合の評価関数Ｓに等しい。この追加条件は従来のグローバルレンジα、ローカルレンジβの設定を誤った場合や拡張領域が細部にまで及んだ場合での拡張の誤りを軽減することができる。
【００１５】
次に、注目点に走行方向ベクトルを付加することを考える。これは、後に関心領域を抽出するための参照情報（指標）となる。注目点は上述で削除したボクセル以外について考える。走行方向ベクトル（Ｇｘ、Ｇｙ、Ｇｚ）を式４に示す。
【００１６】
【数４】
Ｇｘn ＝Ｇｘn-1 ＋Ｌｘ＋Ｄｘ
Ｇｙn ＝Ｇｙn-1 ＋Ｌｙ＋Ｄｙ
Ｇｚn ＝Ｇｚn-1 ＋Ｌｚ＋Ｄｚ …式４
式４においてＧn-1 は前抽出時点の走行方向ベクトル（以後、前走行方向ベクトル）であり、Ｌは前抽出時点の位置ベクトル（以後、拡張方向ベクトル）であり、Ｄは拡張方向のボクセルが上記の条件によって削除されたボクセルであった場合の拡張方向ベクトルに垂直な方向ベクトル（以後、拡散方向ベクトル）を示す。これは、ボクセルが削除されることによって拡張が止まり、今までの拡張方向ベクトルをその垂直方向に拡散させているベクトルを表している。また、これらのベクトルは注目点の６近傍について用いる。
【００１７】
図２は、対象領域内部からリージョングローイングを行った場合の抽出履歴データと対象点の方向ベクトルとを示す説明図であり、実際は３次元であるが２次元で表現している。同図において、各格子はボクセルを示し、各格子内の数字は抽出時点を示し、抽出時点が０のボクセルはリージョングローイングを開始するシード点（拡張元）である。この拡張元以外の各格子内の矢印は走行方向ベクトルを示している。例えば、吹き出し内の抽出時点６のボクセルに注目した場合、そのボクセルの６近傍には２つの前抽出時点５ａ、５ｂのボクセルが存在する。その各ボクセルの前走行方向ベクトルＧn-1 は各々Ｇａn-1 、Ｇｂn-1 であり、拡張方向ベクトルＬは各々Ｌａ、Ｌｂである。また、右方向に拡張できないため、拡散方向ベクトルＤは上向きと下向きとがあるが、上向きには抽出時点５ａの拡張方向ベクトルと逆方向であるため相殺され、下向きにのみ拡散しその拡散方向ベクトルはＤａである。前記式４より、このボクセルの走行方向ベクトルＧn は前走行方向ベクトルＧａn-1 、Ｇｂn-1 、拡張方向ベクトルＬａ、Ｌｂ、拡散方向ベクトルＤａの総和によって求められる。
【００１８】
図３は、各ボクセルに走行方向ベクトルＧn を付加する処理のフローチャートである。
まず、マウスで臓器領域内部の１点をクリックし、その１点をシード点（拡張元）としてリージョングローイングを開始する（ステップＳ１）。
リージョングローイングにおいて、拡張元６近傍の拡張点の判定を行う（ステップＳ２）。
【００１９】
次に拡張元において、削除条件により拡張点の判定を行う（ステップＳ３）。同抽出時点の判定が終わった後、同抽出時点の拡張が終了したか判断し（ステップＳ４）、６近傍の各々のボクセルについて、前抽出時点に対する位置ベクトルＬを求め（ステップＳ５）、拡散方向ベクトルＤを求め（ステップＳ６）、前抽出時点の拡張方向ベクトルＧn-1 を求める（ステップＳ７）。ステップＳ５、Ｓ６、Ｓ７で求めた位置ベクトルＬと拡散方向ベクトルＤと前抽出時点の拡張方向ベクトルＧn-1 との総和によって走行方向ベクトルＧn を求める（ステップＳ８）。
【００２０】
さらに、そのボクセルの拡張元以外の５近傍において、拡張元と同じ抽出時点のボクセルがあるかを判断する（ステップＳ９）。ボクセルがある場合は、ステップＳ５に戻り、このボクセルに対する各ベクトルを求めて走行方向ベクトルＧn に加算する。
ボクセルがない場合は、拡張点を拡張元として拡張を行い（ステップＳ１０）、終了条件を満たすかを判断する（ステップＳ１１）。終了条件を満たさない場合はステップＳ２に戻り再び処理を続け、満たす場合は処理を終了する。
【００２１】
次に、上記で求められた各ボクセルの走行方向ベクトルＧn から、臓器領域の分岐地点の平均的な走行方向ベクトルを求め、関心領域を抽出するための参照情報（指標）とすることを考える。ここで、参照情報はある抽出時点間毎に求めるため、上記の走行方向ベクトル抽出処理の途中で行われる。
図５は、参照情報を求める手順を示すフローチャートである。
【００２２】
まず、ある抽出時点間の走行方向ベクトルを求める（ステップＳ２１）。求めた走行方向ベクトルを極座標に変換し（ステップＳ２２）、プロットすると図４に示すような点集合となる。この例は明らかに二分岐となる血管であり、この点集合を２つに分割することで臓器領域の分岐地点の平均的な走行方向ベクトルを求めることができる。そのために、図４のように４つの方向へ投射したヒストグラムを求める（ステップＳ２３）。この内、最も分散の大きな２つのヒストグラムの谷に垂直な直線ｆ、ｇを求める（ステップＳ２４）。この直線ｆ、ｇによって分割されたベクトルの集合から平均的な走行方向ベクトルを求める。ここで、ヒストグラムの谷を求める方法に分散比を最大にするしきい値設定法を採用する。この方法は画像を２つのクラスＣ１並びにＣ２に分割する場合、式５に示す分散度η（Ｔ）が最大になるようにしきい値Ｔを選定する。
【００２３】
【数５】
η（Ｔ）＝ ［σB 2 （Ｔ）／ σW 2 （Ｔ）］MAX …式５
ここで、σB 2 （Ｔ）はクラス間分散、σW 2 （Ｔ）はクラス内分散で、これらは各々式６、式７で与えられる。
【００２４】
【数６】
【数７】
【００２６】
次にその抽出時点間において領域が分割されているかを判断し（ステップＳ２５）、分割されていない場合にはステップＳ２１に戻り同様の手順を繰り返す。分割されている場合は、最後に抽出された時点のボクセルをクラスタリングする（ステップＳ２６）。そのクラスが上記の直線ｆ、ｇに分割されているかを判断し（ステップＳ２７）、分割されていない場合はステップＳ２１に戻り同様の手順を繰り返す。
【００２７】
完全に分割されている場合には、点集合は分割されたものとして、各々の平均的な走行方向ベクトルＶを求める（ステップＳ２８）。その後、点集合毎の最後に抽出された時点のボクセルを起点として各々領域拡張をする。また、この起点を代表点とする（ステップＳ２９）。代表点は、関心領域を求めるための指標の１つとなる。このように領域拡張をしながら、分岐地点での走行方向ベクトルと代表点を求めることによって、臓器領域の構造解析が行なえ、関心領域を求めるための指標とすることができる。終了かを判断し（ステップＳ３０）、終了しない場合はステップＳ２１に戻り、終了するまで前述の手順を繰り返す。
【００２８】
次に、この参照領域の情報を基に関心領域を求めることについて考える。これは、上記より求められた参照領域の走行方向ベクトルから拡張条件を変更して関心領域を精度よく抽出する方法である。
図７は、関心領域抽出処理の手順を示すフローチャートである。
まず、領域拡張を行い（ステップＳ４１）、関心領域については参照領域と同様の方法で分岐地点での走行方向ベクトルと代表点を求める（ステップＳ４２）。ここで、関心領域の代表点に最も近い参照領域の代表点（例えば、ａ、ｂ）の走行方向ベクトルとの内積が大きい方のベクトルを用いて、その走行方向ベクトルを含む象限の濃度値を注目点の濃度値に近付けること、また、方向ベクトルを含まない象限の濃度値を注目点の濃度値から遠ざけることを考える（ステップＳ４３）。図６（ｂ）を用いて説明すると、拡張元を点Ｏとして、走行方向ベクトルをＶとする場合（ステップＳ４４）、その象限に属する点Ｂ，Ｄ，Ｅの濃度値を注目点Ｏに近付け、その象限に属さない点Ａ，Ｆの濃度値を注目点Ｏから遠ざける。言い換えれば、従来の拡張条件を参照領域の走行方向ベクトルに依存した値に変更することを考えることと等しい。新しい拡張条件を式８で表現する（ステップＳ４５）。
【００２９】
【数８】
｜ｆx −ｆ0 ｜＜α＋ξ｜ｆx −ｆi ｜ かつ
｜ｆx −ｆi ｜＜β＋ξ｜ｆx −ｆi ｜ …式８
ｆi はｉ番目の拡張で抽出された点Ｐｉの濃度値、ｆx はＰｉに隣接する点 の濃度値、ｆo はリージョングローイングの開始点Ｐo の濃度値、ξは参照領 域の走行方向ベクトルと注目点に対する近傍点の位置ベクトルとの内積である 。
【００３０】
式８は式９を式１の従来の拡張条件に代入した式である。
【００３１】
【数９】
ｆx −ξ｜ｆx −ｆi ｜→ｆx …式９
ｆx は変更後のＰｉに隣接する点の濃度値である。また、同時に式２、式３に式９を代入して、余計な拡張点を削除するための評価関数Ｓおよび削除条件ρを変更する（ステップＳ４６）。それらを式１０、式１１に示す。
【００３２】
【数１０】
【数１１】
ρ＝｛β＋ξ｜ｆx −ｆi ｜｝（１＋１／２） …式１１
これがＳ＞ρ場合、対象点を削除する。この新しい拡張条件、削除条件に変更し、より参照情報に依存した拡張を促し、関心領域を細部まで抽出する。
図８は、本発明の領域拡張装置のハードウエア構成を示すブロック図である。
【００３４】
この領域拡張装置は、例えばＸ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置などの医用画像診断装置で被検体の対象部位について収集した医用画像データを記録し表示するもので、各構成要素の動作を制御する中央演算処理装置（ＣＰＵ）５０と、装置の制御プログラムが格納された主メモリ５２と、臓器領域抽出処理プログラム等が格納された磁気ディスク５４と、画像データを表示するために記憶する表示メモリ５６と、この表示メモリ５６からの画像データを表示する表示装置としてのＣＲＴ５８と、位置入力装置としてのマウス６２と、マウス６２の状態を検出してＣＲＴ５８上のマウスポインタの位置やマウス６２の状態等の信号をＣＰＵ５０に出力するマウスコントローラ６０とから上記各構成要素を接続する共通バス６４とから構成される。
【００３５】
【発明の効果】
以上説明したように本発明に係る領域拡張装置によれば、平均走行ベクトル算出手段が分岐した領域ごとに平均的な走行ベクトルを算出し、拡張条件設定手段がこの平均走行方向ベクトルの方向への領域拡張を促すように拡張条件を設定することによって、誤った拡張を軽減でき、かつ関心領域を細部まで抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】注目点と近傍点との濃度関係を示す説明図
【図２】対象領域内部からリージョングローイングを行った場合の抽出履歴データと対象点の方向ベクトルとを示す説明図
【図３】各ボクセルに走行方向ベクトルを付加する処理のフローチャート
【図４】平均的な走行方向ベクトルを求めるためのヒストグラムを示す図
【図５】参照情報を求める手順を示すフローチャート
【図６】従来の拡張条件を変更するための条件を示す説明図
【図７】関心領域抽出処理の手順を示すフローチャート
【図８】本発明の領域拡張装置のハードウエア構成を示すブロック図
【符号の説明】
５０…中央演算処理装置（ＣＰＵ）
５２…主メモリ
５４…磁気ディスク
５６…表示メモリ
５８…ＣＲＴ
６０…コントローラ
６２…マウス
Claims (2)
- リージョングローイング法によって関心領域を抽出する領域拡張装置において、
関心領域の点として抽出すべきか否かを判断する対象点が、該対象点の近傍点の情報に基づいてどの方向に拡張されるかの指標となる走行方向ベクトルを求める走行方向ベクトル算出手段と、
前記走行方向ベクトル算出手段によって求められた現抽出時点との前抽出時点の間の走行方向ベクトルに基づいて関心領域が分割されているか否かを判断する判断手段と、
前記判断手段によって前記関心領域が分割されていると判断された場合、各分割された領域ごとに平均的な走行方向ベクトルを算出する手段と、
前記算出された平均的な走行方向ベクトルの方向への領域拡張を促すように前記リージョングローイング法によって対象領域を拡張する際の拡張条件を設定する設定手段と、
を備えたことを特徴とする領域拡張装置。 - 前記判断手段は、
前記走行方向ベクトルを極座標に変換しプロットする手段と、
前記プロットされた点集合を複数方向へ投射したヒストグラムを求める手段と、
前記求められたヒストグラムに基づいて関心領域が分割されているか否かを判断する手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１に記載の領域拡張装置。
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