JP4336083B2

JP4336083B2 - 画像診断支援装置、画像診断支援方法

Info

Publication number: JP4336083B2
Application number: JP2002180013A
Authority: JP
Inventors: 良洋後藤
Original assignee: Hitachi Medical Corp
Current assignee: Hitachi Healthcare Manufacturing Ltd
Priority date: 2002-06-20
Filing date: 2002-06-20
Publication date: 2009-09-30
Anticipated expiration: 2022-06-20
Also published as: JP2004016721A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、コンピュータ画像処理を用いて医用画像から病巣候補とされる陰影等を抽出し、抽出された病巣の候補とされる陰影を識別可能に表示する画像診断支援装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の画像診断支援装置は、ＷＯ０２／０２００２号公報に開示されている。ここで開示されている手順は、まず、ＣＴ画像、ＭＲ画像、超音波画像及び過去画像と現在画像の差画像等を含めた医用画像を多値化手段によって多値化する、その多値化画像について陰影の中心座標などを求める。その中心座標を基準にして医用画像や多値化画像に種々の画像処理を施して病巣候補と思われものを判別する。このようにして、医用画像から病巣候補などを自動判別する際に、大きさや形の異なる陰影を統一的に扱うことができ、コンピュータ演算も短時間で済ませることができるようにした。
【０００３】
この画像診断支援装置は、胃、大腸及び気管支などの様々な臓器に発生した癌やポリープなどを異常陰影として検出可能としていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来技術は、臓器の壁部に出来た癌を異常陰影として判別が困難な症例があったので、より確度の高い判別の手法の確立が望まれていた。
【０００５】
また、上記従来技術の陰影判別処理はその対象となる臓器が有る医用画像のみを選んで実行していたが、対象臓器の無い画像について前記陰影判別処理を行っていない旨をオペレータに知らせることが配慮されていなかった。そのため、判別処理の内容を知らないオペレータにとって前記対象臓器の無い画像にも前記陰影判別処理が実行されたと誤認するおそれがあった。
【０００６】
本発明の目的は、対象臓器の壁部の病巣陰影とその他の陰影を的確に判別できる画像診断支援装置を提供することにある。
【０００７】
また、対象臓器の無い画像を表示する際に、陰影判別処理を行っていない旨をオペレータに知らせることができる画像診断支援装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る画像診断支援装置は、医用画像に所定の画像処理を施して多値化画像を作成する多値化手段と、前記多値化手段によって作成された前記多値化画像に少なくとも１つ以上の判別処理を実行して病巣の候補とされる病巣候補陰影を抽出する抽出手段とを備えた画像診断支援装置において、前記抽出手段は、前記医用画像の対象臓器に設定された一点を中心にして所定の半径を走査して取得した複数点の画像データの差情報に基づいて、第１の病巣候補陰影を抽出する第１の抽出手段を備えるものである。
【０００９】
さらに発明に係る画像診断支援装置は、前記医用画像の対象臓器の形状の凹部又は凸部領域が閉図形となるための補完領域を演算し、その演算した補完領域で補完した閉図形の形状によって第２の病巣候補陰影を抽出する第２の抽出手段とを備え、前記第１の病巣候補陰影と、前記第２の病巣候補陰影と、を組み合わせて前記病巣候補陰影を抽出するものである。
【００１０】
具体的には、医用画像のデータをメモリ空間上に積上げて三次元画像を構成する手段と、該構成された三次元画像の中の対象臓器を選択し、その対象臓器の内腔に視点を設定する手段と、該設定された視点から中心投影法によって前記対象臓器の内壁画像を投影面に投影演算する手段と、該投影演算された内壁画像を表示する手段と、該表示された内壁画像に所望の断面を設定する手段と、該設定された断面について前記内腔の略中心に設定した中心点から所定の半径を走査させ、その走査した半径が通る複数点の画素データを読み出し、その読み出された画素データの差情報を求め、病巣候補陰影を抽出する第１の抽出手段と、前記断面について凹部又は凸部領域に閉図形となるための補完領域を演算し、その演算された補完領域で補完された閉図形の形状によって病巣候補陰影を抽出する第２の抽出手段と、前記第１の抽出手段と前記第２の抽出手段によって抽出された病巣候補陰影を組み合わせた病巣候補陰影と前記医用画像又は前記所望断面の画像とを前記表示手段に表示させる手段とを備えたものである。
【００１１】
医用画像には、癌などの陰影のほか、血管、対象臓器などが混在して写っているので、医用画像に直接画像処理を施したとしても病巣の候補とされる病巣候補陰影を抽出することは非常に困難である。
そこで、この発明では、第１の抽出手段が、対象臓器の内腔の略中心に設定した中心点から所定の半径を走査させ、その走査した半径が通る複数点の画素データを読み出し、その読み出された画素データの差情報を求め、病巣候補陰影を抽出する。第２の抽出手段が、前記断面について凹部又は凸部領域に閉図形となるための補完領域を演算し、その演算された補完領域で補完された閉図形の形状によって病巣候補陰影を抽出する。前記第１及び第２の抽出手段によってそれぞれ抽出された結果を組み合わせて病巣確信度の高い病巣候補陰影だけを抽出するようにした。
【００１２】
また、本発明に係る画像診断支援装置は、医用画像に所定の画像処理を施して多値化画像を作成する多値化手段と、前記多値化手段によって作成された前記多値化画像に基づいて少なくとも１つ以上の判別処理を実行して病巣の候補とされる病巣候補陰影を抽出する抽出手段とを備えた画像診断支援装置において、前記病巣を検査する対象臓器の存在の有無によって前記判別処理の実行を判定する手段と、該判定され実行されなかった医用画像に所定のマークを付する手段と、該付されたマークと前記判別処理しなかった医用画像と表示する手段とを備えたものである。この発明では、判別処理を施さなかった医用画像について、前記判別処理を行っていない旨をマークやパターン表示によってオペレータに知らせることができるので、その処理内容を知らないオペレータにとっても前記対象臓器の無い画像には前記陰影判別処理が実行されていないと認識できるようにした。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下添付図面に従って本発明に係る画像診断支援装置の好ましい実施の形態について説明する。
【００１４】
図１は、本発明が適用される画像診断支援装置全体のハードウエア構成を示すブロック図である。この画像診断支援装置は、例えばＸ線ＣＴ装置等で被検体の対象部位について収集した複数の断層像（ＣＴ画像など）に基づいて、抽出された病巣候補陰影等を表示したり、抽出された病巣候補陰影等の中から確信度の高いものを絞り込んで表示した。また、これらの処理の途中における画像を表示したりするものである。この画像診断支援装置は、各構成要素の動作を制御する中央処理装置（ＣＰＵ）４０と、装置の制御プログラムが格納された主メモリ４２と、複数の断層像データ及びプログラム等が格納された磁気ディスク４４と、表示用の画像データを一時記憶する表示メモリ４６と、この表示メモリ４６からの画像データに基づいて画像を表示する表示装置としてのＣＲＴディスプレイ４８と、画面上のソフトスイッチを操作するマウス５０及びそのコントローラ５２と、各種パラメータ設定用のキーやスイッチを備えたキーボード５４と、スピーカ５８と、上記各構成要素を接続する共通バス５６とから構成される。この実施の形態では、主メモリ４２以外の記憶装置として、磁気ディスク４４のみが接続されている場合を示しているが、これ以外にフロッピディスクドライブ、ハードディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、光磁気ディスク（ＭＯ）ドライブ、ＺＩＰドライブ、ＰＤドライブ、ＤＶＤドライブなどが接続されていてもよい。さらに、図示していない通信インターフェイスを介してＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）やインターネット、電話回線などの種々の通信ネットワーク上に接続可能とし、他のコンピュータとの間で画像データのやりとりを行えるようにしてもよい。また、画像データのやりとりは、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置などの被検体の断層像が収集可能な医用画像診断装置を上記ＬＡＮ等と接続して行ってもよい。
【００１５】
以下、図１の画像診断支援装置の動作例について図面を用いて説明する。図２は、画像診断支援装置が実行する第１のフローチャートの一例を示す図である。図１のＣＰＵ４０は、この第１のフローチャートに従って動作する。図３は、ＣＲＴディスプレイ上の表示画面の一例を示す図である。図４〜７は、この第１のフローチャートによってＣＴ画像がどのように処理されるのかを示す図である。以下、この第１のフローチャートの詳細をステップ順に説明する。
【００１６】
［ステップＳ２１］
ＣＰＵ４０は、図４に示すように、ＣＴ装置によって撮影された患者のＣＴ画像I１、I２…Iｎを磁気ディスク４４から読み込み、得られたＣＴ画像I１、I２…Iｎを、主メモリ４２上で仮想したＸＹＺ軸で表わされる３次元空間に、例えば各ＣＴ画像をＸＹ平面に沿って配置しＺ方向に積上げて三次元画像を構成する演算を行い、その演算された三次元画像をＣＲＴ４８に表示メモリ４６を介して表示する。ここでいう三次元画像とは、大腸、気管支、血管、胃などの対象臓器の内腔に仮の視点を置いて、中心投影法という手法で行われる内視鏡的な三次元画像を意味する。この種の三次元画像の詳細は、本願出願人が出願した特開平７−２１０７０４号公報に記載されている。
【００１７】
［ステップＳ２２］
オペレータは、視点を対象臓器の内部に沿って前進／後退が、例えばマウスなどの入力手段を用いて自在に可能である。このように視点を前進／後退させながら病巣部位と思われる異常突起部Ｘを見つけ、その異常突起部Ｘに対応づけて視点Ｅを設定する。
【００１８】
［ステップＳ２３］
ＣＰＵ４０は、設定された視点Ｅに基づいて内視鏡的な三次元画像を投影面ＰＰに投影する。ここで、投影面ＰＰは視点Ｅからの視線ベクトルＶＥを法線ベクトルとする延長上に配置される。勿論、これらの視線Ｅ、視線ベクトルＶＥ、投影面ＰＰは主メモリ４２上で仮想設定されるものである。
【００１９】
［ステップＳ２４］
ＣＰＵ４０は、投影面ＰＰに投影された三次元画像を表示メモリ４６に記憶させ、その記憶させた三次元画像を、図３の３１に示すように、ＣＲＴ４８に表示する。
【００２０】
［ステップＳ２５］
ＣＰＵ４０は、異常突起部Ｘと視点Ｅを通り、投影面ＰＰに平行な断面ＰＥを設定し、その断面ＰＥを、図３の３２に示すように、断面の画像としてＣＲＴ４８に表示する。この断面の画像は、異常突起部Ｘが存在する位置のＣＴ画像、若しくはその位置付近の複数のＣＴ画像を補間して求めたものである。また、三次元画像３１上では断面ＰＥが曲面Ｐを通ることになるので、太線で明示してある。
［ステップＳ２６］
ＣＰＵ４０は、図５（ａ）に示すように、対象臓器の内腔（前ステップの曲面Ｐ）の重心Ｃを計算し、その重心Ｃを一端として所定の長さの直線を引き、その直線上の複数点の画素値（例えばａ1〜ａ3の３点の画素値）を読み出す。ここでは、直線を回転させる中心点を重心としたが、重心以外にも内腔領域の中心点にできる内心などでもよい。また中心点としては略中心部にあれば良く、真の中心点からの多少の位置ずれは許容される。
【００２１】
次に、ＣＰＵ４０は、図５（ｂ）に示すように、異常突起部Ｘの上に来るまで角度θだけ上記直線を回転させ、点ａ1〜ａ3のそれぞれ同心円上に来る点ｂ1〜ｂ3の３点の画素値を読み出す。最後に、ＣＰＵ４０は、読み出した画素点について次の判別式から病巣部か否かを判別する。
【００２２】

式（１）の演算の結果、式（２）、式（３）の何れかが成立すれば病巣部と判別する。この判別に基づいて病巣部候補の陰影を抽出する。（第１の抽出手段）また、上記画素値の読み出し点の選定は、対象臓器の外部（主に空気）と対象臓器の壁部の境界から壁内への一定距離間の画素値を対象としてもよい。このようにすれば、対象臓器の範囲内に読み出すべき画素点が設定されることとなるので、病巣部の抽出がより確実となる。
【００２３】
［ステップＳ２７］
ここでは、図６（ａ）の網掛け部分に示すように、ＣＴ画像のうちの胃の部分を処理対象とする。図６（ｂ）は図６（ａ）を拡大したもので、胃にポリープと認められる突起部が含まれている。
【００２４】
ＣＰＵ４０は、図６（ｃ）に示すように、胃の凹んだ部分のａ，ｂ，ｃが閉図形となるように補完する接線を引き、補完領域を生成する。ここでは、胃の凹みに着目しているが、凸部に特徴が認められる場合は凸部に対して補完領域を生成してもよい。
一般に、生成された補完領域ａ，ｂ，ｃの形状が細長ければ正常組織を示す陰影であり、丸みを帯びていれば病巣候補を示す陰影であることが知られており、その詳細はＷＯ０２／０２００２号公報に開示されている。
【００２５】
次に、ＣＰＵ４０は、この公知技術のルールに従って図６（ｄ）の中から、細長い形状であるａ，ｃは正常組織であり、ｂが病巣候補であることを判別する。最後に、ＣＰＵ４０は、図６（ｅ）のように、上記判別に基づいて病巣部候補の陰影を抽出する。（第２の抽出手段）
【００２６】
［ステップＳ２８］
ＣＰＵ４０は、前記ステップＳ２６とステップＳ２７で異常陰影と判定されたものを病巣部として残し、そうでないものを削除する。このように残された病巣部を病巣候補陰影として、例えば図６（ｅ）のように、ＣＴ画像又は断面の画像に円形のマーカー処理を施してＣＲＴ４８に表示する。
【００２７】
また、本実施形態では、ステップＳ２６の後でステップＳ２７が実行されるように説明したが、ステップ２６とステップ２７は処理が独立しているので、処理の実行順序が逆になってもよいし、各処理を並列して行い、その後で組み合わせてもよい。
【００２８】
また、本実施形態では、ステップＳ２７の補完領域という点が新規であるので、この処理だけで病巣候補陰影ができる症例では、この処理のみを実行するやり方もある。
【００２９】
以上説明したように、ＣＰＵ４０は、対象臓器の内腔の略中心に設定した中心点から所定の半径を走査させ、その走査した半径が通る複数点の画素データを読み出し、その読み出された画素データの差情報を求め、病巣候補陰影を抽出する第１の抽出ステップ（ステップＳ２６）と、前記断面について凹部又は凸部領域に閉図形となるための補完領域を演算し、その演算された補完領域で補完された閉図形の形状によって病巣候補陰影を抽出する第２の抽出ステップ（ステップＳ２７）と、前記第１及び第２の抽出手段によってそれぞれ抽出された結果を組み合わせて病巣確信度の高い病巣候補陰影だけを抽出するステップ（ステップＳ２８）とからなるプログラムを実行する。このため、対象臓器の壁部の病巣陰影とその他の陰影を的確に判別できる。
【００３０】
次に、図１の画像診断支援装置の別の動作例について説明する。図７は、画像診断支援装置が実行する第２のフローチャートの一例を示す図である。図１のＣＰＵ４０は、この第２のフローチャートに従って動作する。図８は、ＣＲＴディスプレイ上の表示画面の一例を示す図である。図９は、図８と異なる表示形態の例を示す図である。以下、この第２のフローチャートの詳細をステップ順に説明する。
【００３１】
［ステップＳ７１］
ＣＰＵ４０は、ＣＴ画像に、胃、大腸及び気管支などを含む対象臓器が有るか無いかを判別し、対象臓器の無いＣＴ画像は次のステップを実行し、対象臓器の有るＣＴ画像はステップＳ７４にジャンプする処理を行う。
【００３２】
上記判別は、ＣＴ画像の画像付帯情報として撮影部位が付いている場合は腹部などのキーワードやコードを参照したり、画像付帯情報が無い場合は対象臓器の解剖学的形状や、Ｘ線ＣＴ装置で撮影したＣＴ画像の場合はＸ線吸収量で反映されるＣＴ値を用いて画像処理でもって臓器を抽出したりする手法がある。また、より確実に臓器を抽出するために、画像付帯情報としての撮影部位と画像処理を組み合わせてもよい。
【００３３】
［ステップＳ７２］
ＣＰＵ４０は、ＣＴ画像が病巣陰影候補抽出（ＣＡＤ）処理を実行しないことを明示するため、図８に示されるように、画像領域の背景部分に実行していない旨の“×”マークを付ける。但し、この“×”マークが画像と重ならないように配慮している。また、図８のような“×”マークに代えて図９のように画像の余白部分にパターンを付けてもよい。要するに、このステップに分岐したＣＴ画像は、ＣＡＤ処理を行っていないことをオペレータや画像診断者に認識できるようにすればよいのである。
【００３４】
［ステップＳ７３］
ＣＰＵ４０は、前ステップでマークをつけたＣＴ画像を第１の診断支援画像として主メモリ４２に記憶させる。
【００３５】
［ステップＳ７４〜Ｓ７６］
ＣＰＵ４０は、ＣＴ画像を多値化処理、病巣陰影の抽出処理、病巣陰影と画像の対応付けを行って、それらのＣＴ画像を第２の診断支援画像として主メモリ４２に記憶させる。ここでの各処理は、ＷＯ０２／０２００２号公報に開示されているので説明は割愛する。
【００３６】
［ステップＳ７７］
ＣＰＵ４０は、主メモリ４２に記憶された第１の診断支援画像と第２の診断支援画像を元のＣＴ画像の順序に並べ変える。
【００３７】
［ステップＳ７８］
ＣＰＵ４０は、並べ変えられた診断支援画像をＣＲＴ４８に表示メモリ４６を介して表示する。
【００３８】
以上説明したように、ＣＰＵ４０は、病巣を検査する対象臓器の存在の有無によって前記判別処理の実行を判定するステップ（ステップＳ７１）と、該判定され実行されなかった医用画像に所定のマークを付するステップ（ステップＳ７２）と、該付されたマークと前記判別処理しなかった医用画像と表示するステップ（ステップＳ７８）とからなるプログラムを実行する。そのため、判別処理を施さなかった医用画像について、前記判別処理を行っていない旨をマークやパターン表示によってオペレータに知らせることができるので、その処理内容を知らないオペレータにとっても前記対象臓器の無い画像には前記陰影判別処理が実行されていないと認識できる。
【００３９】
【発明の効果】
以上説明したように本発明の画像診断支援装置によれば、対象臓器の壁部の病巣陰影とその他の陰影を的確に判別できる画像診断支援装置を提供するという効果がある。
また、対象臓器の無い画像を表示する際に、陰影判別処理を行っていない旨をオペレータに知らせることができる画像診断支援装置を提供するという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明が適用される病巣候補抽出及び表示装置全体のハードウエア構成を示すブロック図。
【図２】図１の装置が実行する第１のフローチャートを示す図。
【図３】図１のＣＲＴディスプレイ上の表示画面の一例を示す図。
【図４】図２の第１のフローチャートの処理の三次元画像構成、断面像の作成などの工程を説明するために示す図。
【図５】図２の第１のフローチャートの病巣陰影判定の前半の工程を説明するために示す図。
【図６】図２の第１のフローチャートの病巣陰影判定の後半の工程を説明するために示す図。
【図７】図１の装置が実行する第２のフローチャートを示す図。
【図８】図７の第２のフローチャートの結果として陰影判定を実行しなかった医用画像について画像以外の部分にマークした表示形態の例を示す図。
【図９】図８と異なる表示形態の例を示す図。
【符号の説明】
４０…中央処理装置（ＣＰＵ）、４２…主メモリ、４４…磁気ディスク、４６…表示メモリ、４８…ＣＲＴディスプレイ、５０…マウス、５２…コントローラ、５４…キーボード、５６…共通バス

Claims

医用画像に所定の画像処理を施して多値化画像を作成する多値化手段と、
前記多値化手段によって作成された前記多値化画像に少なくとも１つ以上の判別処理を実行して病巣の候補とされる病巣候補陰影を抽出する抽出手段と
を備えた画像診断支援装置において、
前記抽出手段は、
前記医用画像の対象臓器に設定された一点を中心にして所定の半径を走査して取得した複数点の画像データの差情報に基づいて、第１の病巣候補陰影を抽出する第１の抽出手段と、
前記医用画像の対象臓器の形状の凹部又は凸部領域が閉図形となるための補完領域を演算し、その演算した補完領域で補完した閉図形の形状によって第２の病巣候補陰影を抽出する第２の抽出手段と
を備え、前記第１の病巣候補陰影と、前記第２の病巣候補陰影と、を組み合わせて前記病巣候補陰影を抽出する
ことを特徴とする画像診断支援装置。
請求項１記載の画像診断支援装置において、
前記病巣を検査する対象臓器の存在の有無によって前記判別処理の実行を判定する手段と、
前記判別処理が実行されなかった医用画像に所定のマークを付する手段と、
該マークが付された医用画像を表示する手段と、
を備えたことを特徴とする画像診断支援装置。
医用画像のデータをメモリ空間上に積上げて三次元画像を構成する手段と、
該構成された三次元画像の中の対象臓器を選択し、その対象臓器の内腔に視点を設定する手段と、
該設定された視点から中心投影法によって前記対象臓器の内壁画像を投影面に投影演算する手段と、
該投影演算された内壁画像を表示する手段と、
該表示された内壁画像に所望の断面を設定する手段と、
該設定された断面について前記内腔の略中心に設定した中心点から所定の半径を走査し、その走査した半径が通る複数点の画素データを読み出し、その読み出された画素データの差情報を求め、病巣候補陰影を抽出する第１の抽出手段と、
前記断面について凹部又は凸部領域に閉図形となるための補完領域を演算し、その演算された補完領域で補完された閉図形の形状によって病巣候補陰影を抽出する第２の抽出手段と、
前記第１の抽出手段と前記第２の抽出手段によって抽出された病巣候補陰影を組み合わせた病巣候補陰影と前記医用画像又は前記所望断面の画像とを前記表示手段に表示させる手段と
を備えたことを特徴とする画像診断支援装置。
画像診断支援装置の演算手段が画像診断支援を行うための作動方法であって、
医用画像に所定の画像処理を施して多値化画像を作成する多値化工程と、
前記多値化工程によって作成された前記多値化画像に少なくとも１つ以上の判別処理を実行して病巣の候補とされる病巣候補陰影を抽出する抽出工程と
を備え、
前記抽出工程は、
前記医用画像の対象臓器に設定された一点を中心にして所定の半径を走査して取得した複数点の画像データの差情報に基づいて、第１の病巣候補陰影を抽出する第１の抽出工程と、
前記医用画像の対象臓器の形状の凹部又は凸部領域が閉図形となるための補完領域を演算し、その演算した補完領域で補完した閉図形の形状によって第２の病巣候補陰影を抽出する第２の抽出工程と
を備え、前記第１の病巣候補陰影と、前記第２の病巣候補陰影と、を組み合わせて前記病巣候補陰影を抽出する
ことを特徴とする画像診断支援方法。