JP4610731B2 - Ｃｔ断層像の画像診断装置、ｘ線ｃｔ装置、及びプログラム - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はＣＴ断層像の画像診断装置、Ｘ線ＣＴ装置、及びプログラムに関し、更に詳しくは被検体のＣＴ断層像における関心領域内の特定の組織の包含率を求めるためのＣＴ断層像の画像診断装置、Ｘ線ＣＴ装置、及びプログラムに関する。
【０００２】
Ｘ線又はＭＲ方式によるＣＴ装置では、被検体のＣＴ断層像を表示画面に表示すると共に、特定の組織（脂肪等）の画像を指定することで、特定の組織の比率（例えば脂肪率等）を求めることが行われる。以下、具体的に説明する。
【０００３】
【従来の技術】
図８は従来技術を説明する図で、Ｘ線ＣＴ装置における場合を示している。図８（Ａ）において、表示画面１３ａには被検体１００のＣＴ断層像が表示され、ここには、皮下脂肪１０１、背骨１０２、肝臓１０３、肝脂肪１０４等の各組織が含まれる。
【０００４】
この状態で、操作者が脂肪を抽出するためのＣＴ閾値範囲（例えば−１５０＜ＣＴ数＜−５０）を入力すると、ＣＰＵは上記図８（Ａ）のＣＴ断層像を入力されたＣＴ閾値範囲内で２値化し、図８（Ｂ）に示す如く、メモリ１１ｂに脂肪１０１，１０４の２値画像を生成する。
【０００５】
更に、操作者が図８（Ａ）の肝臓１０３に沿って測定領域を指定した後、カーソルＣで例えば肝臓内の脂肪１０４の一点を指定すると、図８（Ｂ）ではメモリ１１ｂの対応画素位置が選択され、ＣＰＵは該画素位置を開始点として隣接するビット「１」の領域を、図示の如く、定まった規則・手順により検索し、こうして肝臓内脂肪１０４の領域（画素数）を求める。その後、同様に求めた測定領域の画素数で除算し、脂肪率を求めていた。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記隣接するビット「１」の領域をある定まった規則により検索する方式であると、肝臓内脂肪領域１０４の特定に複雑な検出アルゴリズムと多大の時間を要していた。
【０００７】
本発明は上記従来技術の問題点に鑑みなされたもので、その目的とする所は、簡単な走査であるラスタースキャンと、簡単な論理で特定の組織の包含率を容易に測定可能なＣＴ断層像の画像診断装置、Ｘ線ＣＴ装置、及びプログラムを提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記の課題は例えば図１の構成により解決される。即ち、本発明の画像診断方法は、被検体のＣＴ断層像につき特定の組織の包含率を求めるＣＴ断層像の画像診断方法において、表示画面上のＣＴ断層像につき指定された関心領域Ｒの２値画像を生成し、得られた第１の２値画像につき前記関心領域に対応する第１の画素数（面積ＳRに相当）を求める工程と、前記関心領域Ｒに含まれるＣＴ断層像を特定の組織のＣＴ閾値範囲内で２値化し、得られた第２の２値画像につき前記特定の組織に対応する第２の画素数（面積ＳFに相当）を求める工程と、前記第１，第２の画素数の比（ＳF／ＳRに相当）を求める工程とを備えるものである。
【０００９】
本発明によれば、第１，第２の画素数（面積ＳR，ＳFに相当）は第１，第２の２値画像を領域番号付処理（ラベリング）した画像に対する簡単な計数処理（ヒストグラム演算等）で得られるため、特定の組織の包含率を容易かつ高速に測定可能である。
【００１０】
本発明のプログラムは、コンピュータに上記本発明に記載の画像診断方法を実行させるためのコンピュータ実行可能なプログラムである。このようなプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体で提供されても良いし、又は有線／無線の通信回線を介して提供されても良い。
【００１１】
本発明（１）の画像診断装置は、被検体のＣＴ断層像における関心領域内の特定の組織の包含率を求めるためのＣＴ断層像の画像診断装置であって、表示画面上のＣＴ断層像において指定された前記関心領域とその他の領域との第１の２値画像を生成し、得られた第１の２値画像に基づいて前記関心領域に対応する第１の画素数を求める手段と、前記関心領域の画像について、前記特定の組織のＣＴ閾値に基づく第２の２値画像を生成し、当該２値画像について、孤立した連続領域に対して領域番号を付与するラベリングをラスタスキャン方式により行い、前記付与された領域番号に基づいて、前記特定の組織に対応する第２の画素数（面積ＳFに相当）を求める手段と、 前記第１の画素数と第２の画素数との比を求める手段とを備えるものである。
【００１２】
本発明（２）においては、 前記第２の画素数を求める手段は、前記第２の２値画像について、複数の孤立した連続領域の第２の画素数と求めるものであり、前記第１の画素数と第２の画素数との比を求める手段は、前記第１の画素数と前記複数の孤立した連続領域から選択された１又は２以上の第２の画素数との比を求めるものである。
好ましくは、第２の２値画像を互いに孤立した領域（連続領域）に分割すると共に、これらを識別可能な態様でラベリング（領域番号付処理）した第３の画像を生成する手段と、表示画面上の第３の画像につき選択された１又は２以上の第３の画像に対応する第３の画素数を求める手段と、前記第１，第３の画素数の比を求める手段とを備える。
【００１３】
本発明によれば、第２の２値画像を互いに孤立した連続領域に分割して領域番号付処理した後、領域番号毎の画素数を測定（ヒストグラム測定）することにより、指定したＣＴ閾値範囲内に含まれる異なる組織（皮下脂肪，体脂肪，肝脂肪等）の包含率を容易に測定できる。
【００１４】
本発明（３）のＸ線ＣＴ装置は、被検体を挟んで相対向するＸ線管及びＸ線検出器を備え、Ｘ線検出器の検出信号に基づき被検体のＣＴ断層像を再構成するＸ線ＣＴ装置であって、上記本発明（１）又は（２）に記載の画像診断装置を備えるものである。
本発明（４）のプログラムは、コンピュータに、被検体のＣＴ断層像における関心領域内の特定の組織の包含率を求めるためのＣＴ断層像の画像診断方法を実行させるためのプログラムにおいて、画像診断方法は、表示画面上のＣＴ断層像において指定された前記関心領域とその他の領域との第１の２値画像を生成し、得られた第１の２値画像に基づいて前記関心領域に対応する第１の画素数を求める工程と、前記関心領域の画像について、前記特定の組織のＣＴ閾値に基づく第２の２値画像を生成し、当該２値画像について、孤立した連続領域に対して領域番号を付与するラベリングをラスタスキャン方式により行い、前記付与された領域番号に基づいて、前記特定の組織に対応する第２の画素数を求める工程と、 前記第１の画素数と第２の画素数との比を求める工程とを含むものである。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面に従って本発明に好適なる実施の形態を詳細に説明する。
なお、全図を通して同一符号は同一又は相当部分を示すものとする。
【００１６】
図２は実施の形態によるＸ線ＣＴ装置の要部構成図で、本発明のＸ線ＣＴ装置への適用例を説明する。このＸ線ＣＴ装置は、大きく分けて、Ｘ線ファンビームにより被検体１００のアキシャル／ヘリカルスキャン・読取を行う走査ガントリ３０と、被検体１００を載せて体軸方向に移動させる撮影テーブル２０と、操作者が操作する遠隔の操作コンソール１０とから構成される。
【００１７】
走査ガントリ３０において、４０は回転陽極型のＸ線管、４１はＸ線管４０の制御（管電圧ｋＶ，管電流ｍＡ等）を行うＸ線制御部、５０はＸ線曝射範囲（主に体軸方向）の制限を行うコリメータ、５１はコリメータ５０の体軸方向の開口幅や位置の制御を行うコリメータ制御部、７０はチャネルＣＨ方向に並ぶ多数（ｎ＝１０００程度）のＸ線検出器（素子）が体軸方向の１列又は２列以上に配列されているＸ線検出器、８０はＸ線検出器７０の各検出信号に基づき被検体１００の投影データを生成し、収集するデータ収集部（ＤＡＳ）、６０は走査ガントリ（Ｘ線撮影系）３０を被検体体軸の回りに回転させる回転制御部である。
【００１８】
操作コンソール１０において、１１はＸ線ＣＴ装置の主制御・処理（スキャン制御，ＣＴ断層像の再構成処理，本発明による組織包含率の演算等）を行う中央処理装置、１１ａはそのＣＰＵ、１１ｂはＣＰＵ１１ａが使用するＲＡＭ，ＲＯＭ等からなる主メモリ（ＭＥＭ）、１２はキーボードやマウス等を含む指令やデータの入力装置、１３はスキャン計画やスキャン結果のＣＴ断層像等を表示するための表示装置（ＣＲＴ）、１４はＣＰＵ１１ａと走査ガントリ３０及び撮影テーブル２０との間で各種制御信号ＣＳやモニタ信号ＭＳのやり取りを行う制御インタフェース、１５はデータ収集部８０からの投影データを一時的に蓄積するデータ収集バッファ、１６はＸ線ＣＴ装置の運用に必要な各種アプリケーションプログラムや各種演算用／補正用のデータファイル等を格納している二次記憶装置（ハードディスク等）である。
【００１９】
係る構成により、Ｘ線管４０からのファンビームは被検体１００を透過してＸ線検出器７０に一斉に入射する。データ収集部８０は、Ｘ線検出器７０の各検出信号を積分及びＡ／Ｄ変換して対応する投影データを生成し、これらを収集してデータ収集バッファ１５に格納する。更に、走査ガントリ３０が僅かに回転した各ビューで上記同様の投影を行い、こうして走査ガントリ１回転分の投影データを収集・蓄積する。
【００２０】
更に、アキシャル／ヘリカルスキャン方式に従って撮影テーブル２０を被検体１００の体軸方向に間欠的／連続的に移動させ、こうして被検体１００の所要撮影領域についての全投影データを収集・蓄積する。これらは、膨大な量となるため、最終的には二次記憶装置１６に格納する。そして、スキャン終了すると、ＣＰＵ１１ａは得られた全投影データに基づき被検体１００のＣＴ断層像を再構成し、表示装置１３に表示する。
【００２１】
このＣＴ断層像を見た操作者（技師等）は、以下に述べる画像診断処理の支援の下で、ＣＴ断層像内に含まれる特定の組織（脂肪等）の包含率を容易に求めることが可能である。
【００２２】
図３は実施の形態による脂肪率測定処理のフローチャート、また図４，図５はそのイメージ図（１），（２）であり、以下、肝脂肪率の測定例を具体的に説明する。図３において、被検体１００のＣＴ断層像を表示装置１３に表示すると、この処理に入力する。ステップＳ１１では操作者が画面上の一つのＣＴ断層像を選択する。図４（Ａ）に選択された一例のＣＴ断層像を示す。このＣＴ断層像には、皮下脂肪１０１、背骨１０２、肝臓１０３、肝脂肪１０４等の各組織が含まれる。
【００２３】
ステップＳ１２では操作者が表示画面１３ａ上で所望の領域Ｒを指定する。
領域Ｒの指定には公知のグラフィック描画機能を利用できる。例えば、図４（Ｂ）に示す如く、肝臓１０４の周囲をカーソルＣでプロット(又はトレース）する。このプロット情報は滑らかな曲線で補間され、こうして複雑な形の領域でも容易に指定できる。
【００２４】
ステップＳ１３ではメモリ１１ｂ上に領域Ｒに対応するマスク画像（第１の２値画像）を生成する。図４（Ｃ）にマスク画像を示す。この例では、領域Ｒの各矩形部分はビット「１」であり、それ以外の空白部分はビット「０」である。
【００２５】
ステップＳ１４ではマスク画像の領域Ｒの画素数（面積ＳR）をヒストグラム測定により求める。図４（Ｄ）及び（ｄ）にヒストグラム測定のイメージを示す。図において、メモリ１１ｂをラスタースキャンし、かつヒストグラム測定し、ビット「１」の画素数｛領域Ｒの総画素数（面積ＳR）｝を求める。
【００２６】
以下の処理では表示画面１３ａ上のＣＴ断層像をマスク画像でマスク｛図５（Ａ）に示す如く、肝臓１０３の部分のＣＴ断層像を抽出｝しながら、以下の領域Ｒのマスク付２値化、マスク付ラベリングを行う。ステップＳ１６では肝臓１０３の部分のＣＴ断層像を、別途に指定されたＣＴ閾値（例えば−１５０〜−５０）の範囲内で、領域Ｒをマスクしつつ２値化する。
【００２７】
図５（Ｂ）の挿入図（ｂ）に線減弱係数μとＣＴ値（ＣＴ数）の関係を示す。ある組織ｔのＣＴ値（ＣＴ）tは、水ｗと組織ｔの線減弱係数を夫々μw，μtとするときに、（１）式、
（ＣＴ）t＝｛（μt−μw）／μw｝×１０００ （１）
により与えられる。空気の線減弱係数μair≒０であるので、空気のＣＴ値＝−１０００となり、水のＣＴ値＝０（基準）となる。また骨の線減弱係数μb≒２μwと考えると、骨のＣＴ値≒１０００となる。この状態で、一般に脂肪のＣＴ値は約−５０〜−１５０の範囲とされる。
【００２８】
図５（Ｂ）に２値化された肝脂肪１０４の像を示す。ここでは、肝脂肪１０４の部分がビット「１」で、それ以外の部分はビット「０」である。このような２値画像を記憶するメモリ１１ｂは、１画素当たり１ビットあれば良い。
【００２９】
但し、この例では、後に、肝脂肪１０４の領域を互いに孤立した連続領域に分ける領域番号付（ラベリング）処理を行うため、１画素当たり複数（例えば１２）ビットを割当てる。これにより、４０９５＝２１２−１までの領域分割が可能となる。この場合は、肝脂肪１０４の部分が画素データ「１」で、それ以外の部分は画素データ「０」とする。
【００３０】
ステップＳ１７ではノイズ部分の画素データを除去する。このノイズ除去は、図５（Ｂ）に示す如く、例えばメモリ１１ｂ上で３×３画素のノイズ除去論理フィルタを走査させ、注目画素Ｐの周囲画素が全て画像データ＝「０」である場合における該注目画素Ｐを画像データ「０」で置換することにより行う。他にも様々なタイプのノイズ除去フィルタを１回又は複数回繰り返して使用できる。
【００３１】
ステップＳ１８では各孤立した脂肪連続領域を抽出するために、領域番号付（ラベリング）処理を行う。図５（Ｃ）において、ここでは３つの脂肪連続領域が分離され、夫々にラベル▲１▼〜▲３▼が付与されている。本実施の形態では、この領域番号付（ラベリング）処理を制御の簡単なラスタスキャン方式によって実現している。その詳細は図６，図７に従って後述する。
【００３２】
ステップＳ１９では操作者が表示画面１３ａ上で所望の脂肪領域Ｆの領域番号（ラベル）を選択する。即ち、ラベル領域▲１▼〜▲３▼のいずれかを選択する。このとき、画面上の各ラベル領域には、各領域に合成した符号情報を表示しても良いし、或いは、各領域を色分けし、又は異なるパターンで塗り分けても良い。上記いずれにしても、操作者は各領域▲１▼〜▲３▼の場所及び形状を明瞭に認識できる。
【００３３】
ステップＳ２０では選択された脂肪領域Ｆの画素数（面積ＳF）を例えばヒストグラム測定により求める。図５（Ｄ）及びその挿入図（ｄ）にそのイメージを示す。この測定は選択されたラベルの画素数を計数することで容易に行える。ステップＳ２１では脂肪率をＳF／ＳRの演算により求める。ステップＳ２２では求めた脂肪率を表示画面に表示する。
【００３４】
かくして、本実施の形態によれば、操作者は、まず関心領域Ｒを指定することで、該関心領域Ｒと共に、そこに含まれる関心組織の各領域がラベル表示される。次に関心組織の領域を選択することで、該組織の包含率が求まる。従って、多様な医療目的の診断を柔軟かつ容易に行える。
【００３５】
なお、上記の如くラベル領域▲１▼〜▲３▼が全て肝脂肪の場合は、わざわざ領域▲１▼〜▲３▼に分離し、かつラベリングをするまでもなく、上記図５（Ｂ）の２値画像の状態から肝脂肪の包含率を一挙に求められる。即ち、この場合は上記ステップＳ１８，Ｓ１９の処理を省略できる。
【００３６】
しかし、実際には関心領域Ｒ内に他の皮下脂肪や体脂肪が含まれる場合も少なくなく、これらをＣＴ閾値のみで峻別することは実際上困難である。従って、この様なときに上記領域分離・ラベリングの処理が有用となる。即ち、図５（Ｄ）において、この場合の操作者は、例えば領域▲１▼を体脂肪と判断したことにより、肝脂肪としては領域▲２▼，▲３▼のみを選択可能である。これにより、肝臓内の肝脂肪率が適正に求まる。同様にして、被検体１００内の皮下脂肪率又は体脂肪率のみを求めることも容易に可能となる。
【００３７】
かくして、本実施の形態によれば、所望の関心領域Ｒに含まれる所望の組織ｔの包含率が、必要ならユーザの判断を加味しつつ、かつ簡単な操作と処理アルゴリズムの下で、高速かつ適正に求まる。
【００３８】
図６は実施の形態による領域分離・ラベリング処理のフローチャートで、上記ステップＳ１８の処理で実行される。また図７はそのイメージ図で、以下、図６，図７を参照して領域分離・ラベリング処理を詳細に説明する。
【００３９】
図７において、この処理は、基本的にはメモリ１１ｂを３×３のブロック窓Ｗでラスタスキャンする単純な制御により、領域分離・ラベリング処理を一挙に行うものである。
【００４０】
図６において、ステップＳ３１ではメモリ１１ｂのアドレスレジスタｘ＝０，ｙ＝０に初期化する。ステップＳ３２ではブロック窓Ｗ内の注目画素データＰ＝「１」（脂肪領域内）か否かを判別し、「１」でない場合は、「０」（脂肪領域外）であるので、ステップＳ３８に進む。なお、ステップＳ３８以降の処理は後述する。
【００４１】
また上記ステップＳ３２の判別で注目画素データＰ＝「１」（脂肪領域内）の場合は、更にステップＳ３３で当該ブロック窓Ｗ内に既にラベリングされた他の画素はあるか否かを判別する。ラベリングされた画素が無い場合は、とりあえず孤立した脂肪領域に遭遇したとみなせるので、ステップＳ３７で当該注目画素Ｐを新たな番号でラベリングする。
【００４２】
また上記ステップＳ３３の判別で既にラベリングされた他の画素がある場合は、当該注目画素Ｐを既にラベリングされた他の画素（例えばアドレスの若い方の画素）と同一の番号でラベリングする。ステップＳ３５では当該ブロック窓Ｗ内に異なるラベルの他の画素はあるか否かを判別し、ある場合はステップＳ３６でこれらのラベルが接続していたという情報を記憶する。また異なるラベルの他の画素がない場合は、ステップＳ３６の処理をスキップする。
【００４３】
上記いずれの場合も、そのステップＳ３８ではｘに＋１する。ステップＳ３９ではｘ＝ｎ（メモリ判定領域外）か否かを判別し、ｘ＝ｎでない場合はステップＳ３２に戻る。またｘ＝ｎの場合はステップＳ４０でｘ＝０，ｙ＝ｙ＋１に更新する。ステップＳ４１ではｙ＝ｍ（スキャン終了）か否かを判別し、ｙ＝ｍでない場合はステップＳ３２に戻り、またｙ＝ｍの場合は、ステップＳ４２で必要なら再度ラスタースキャンを行い上記接続していたラベル番号のふり直しを行う。
【００４４】
次に上記の処理を図７の具体例で説明する。タイミングａではその注目画素データＰに新たなラベル▲１▼が付与される。次のタイミングｂではそのブロック窓Ｗ内に既にラベリングされた他の画素▲１▼があるので、この注目画素データＰには同一のラベル▲１▼が付与される。またこの時点では、このブロック窓Ｗ内には他の種類のラベルは付与されていない。こうして、孤立した領域内の隣接する画素には同一のラベルが順次付与される。
【００４５】
次のタイミングｃではその注目画素データＰに新たなラベル▲２▼が付与される。同様にして、その次のタイミングｄではその注目画素データＰに新たなラベル▲３▼が付与される。更に、その次のタイミングｅでは、そのブロック窓Ｗ内に既にラベリングされた他の画素▲１▼があるので、この注目画素データＰには同一のラベル▲１▼が付与される。
【００４６】
しかし、この時点では、このブロック窓Ｗ内の右上に他のラベル▲２▼が存在する。そこで、これらのラベル▲１▼，▲２▼が接続していたという情報を記憶する。このような状態は、とりあえず孤立していると判断され、互いに異なる番号を付与されたような２つの領域がその後に合流する時点で発生する。以下、同様にして領域分割・ラベリング処理を行う。
【００４７】
こうして、やがてメモリ１１ｂのラスタスキャンを終了すると、この例では上記ラベル▲１▼，▲２▼が接続していたという情報が記憶されている。そこで、この場合はメモリ１１ｂを再度ラスタスキャン（但し、通常の１画素づつを読み出すラスタスキャン）し、ラベル▲２▼の画素をラベル▲１▼に書き換える。こうして、領域分割・ラベリング処理が単純なラスタースキャンのアルゴリズムで、高速に行われる。
【００４８】
なお、上記実施の形態では脂肪率測定への適用例を述べたが、本発明は任意組織の包含率測定に適用できる。
【００４９】
また、上記実施の形態ではＸ線ＣＴ装置への適用例を述べたが、これに限らない。例えばＭＲ装置でもＭＲ検出によるＣＴ断層像が表示されるから、本発明を適用可能である。
【００５０】
また、上記本発明に好適なる実施の形態を述べたが、本発明思想を逸脱しない範囲内で各部の構成、制御、処理及びこれらの組合せの様々な変更が行えることは言うまでもない。
【００５１】
【発明の効果】
以上述べた如く本発明によれば、ＣＴ断層像に基づく簡単な操作及び処理で特定の組織の包含率を容易かつ正確に測定可能となり、ＣＴ断層像を利用した医療の拡大、発達に寄与するところが極めて大きい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理を説明する図である。
【図２】実施の形態によるＸ線ＣＴ装置の要部構成図である。
【図３】実施の形態による脂肪率測定処理のフローチャートである。
【図４】実施の形態による脂肪率測定処理のイメージ図（１）である。
【図５】実施の形態による脂肪率測定処理のイメージ図（２）である。
【図６】実施の形態による領域分離・ラベリング処理のフローチャートである。
【図７】実施の形態による領域分離・ラベリング処理のイメージ図である。
【図８】従来技術を説明する図である。
【符号の説明】
１０ 操作コンソール
１１ 中央処理装置
１１ａ ＣＰＵ
１１ｂ 主メモリ（ＭＥＭ）
１２ 入力装置
１３ 表示装置（ＣＲＴ）
１４ 制御インタフェース
１５ データ収集バッファ
１６ 二次記憶装置
２０ 撮影テーブル
３０ 走査ガントリ
４０ Ｘ線管
４１ Ｘ線制御部
５０ コリメータ
５１ コリメータ制御部
６０ 回転制御部
７０ Ｘ線検出器
８０ データ収集部（ＤＡＳ）
【発明の属する技術分野】
本発明はＣＴ断層像の画像診断装置、Ｘ線ＣＴ装置、及びプログラムに関し、更に詳しくは被検体のＣＴ断層像における関心領域内の特定の組織の包含率を求めるためのＣＴ断層像の画像診断装置、Ｘ線ＣＴ装置、及びプログラムに関する。
【０００２】
Ｘ線又はＭＲ方式によるＣＴ装置では、被検体のＣＴ断層像を表示画面に表示すると共に、特定の組織（脂肪等）の画像を指定することで、特定の組織の比率（例えば脂肪率等）を求めることが行われる。以下、具体的に説明する。
【０００３】
【従来の技術】
図８は従来技術を説明する図で、Ｘ線ＣＴ装置における場合を示している。図８（Ａ）において、表示画面１３ａには被検体１００のＣＴ断層像が表示され、ここには、皮下脂肪１０１、背骨１０２、肝臓１０３、肝脂肪１０４等の各組織が含まれる。
【０００４】
この状態で、操作者が脂肪を抽出するためのＣＴ閾値範囲（例えば−１５０＜ＣＴ数＜−５０）を入力すると、ＣＰＵは上記図８（Ａ）のＣＴ断層像を入力されたＣＴ閾値範囲内で２値化し、図８（Ｂ）に示す如く、メモリ１１ｂに脂肪１０１，１０４の２値画像を生成する。
【０００５】
更に、操作者が図８（Ａ）の肝臓１０３に沿って測定領域を指定した後、カーソルＣで例えば肝臓内の脂肪１０４の一点を指定すると、図８（Ｂ）ではメモリ１１ｂの対応画素位置が選択され、ＣＰＵは該画素位置を開始点として隣接するビット「１」の領域を、図示の如く、定まった規則・手順により検索し、こうして肝臓内脂肪１０４の領域（画素数）を求める。その後、同様に求めた測定領域の画素数で除算し、脂肪率を求めていた。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記隣接するビット「１」の領域をある定まった規則により検索する方式であると、肝臓内脂肪領域１０４の特定に複雑な検出アルゴリズムと多大の時間を要していた。
【０００７】
本発明は上記従来技術の問題点に鑑みなされたもので、その目的とする所は、簡単な走査であるラスタースキャンと、簡単な論理で特定の組織の包含率を容易に測定可能なＣＴ断層像の画像診断装置、Ｘ線ＣＴ装置、及びプログラムを提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記の課題は例えば図１の構成により解決される。即ち、本発明の画像診断方法は、被検体のＣＴ断層像につき特定の組織の包含率を求めるＣＴ断層像の画像診断方法において、表示画面上のＣＴ断層像につき指定された関心領域Ｒの２値画像を生成し、得られた第１の２値画像につき前記関心領域に対応する第１の画素数（面積ＳRに相当）を求める工程と、前記関心領域Ｒに含まれるＣＴ断層像を特定の組織のＣＴ閾値範囲内で２値化し、得られた第２の２値画像につき前記特定の組織に対応する第２の画素数（面積ＳFに相当）を求める工程と、前記第１，第２の画素数の比（ＳF／ＳRに相当）を求める工程とを備えるものである。
【０００９】
本発明によれば、第１，第２の画素数（面積ＳR，ＳFに相当）は第１，第２の２値画像を領域番号付処理（ラベリング）した画像に対する簡単な計数処理（ヒストグラム演算等）で得られるため、特定の組織の包含率を容易かつ高速に測定可能である。
【００１０】
本発明のプログラムは、コンピュータに上記本発明に記載の画像診断方法を実行させるためのコンピュータ実行可能なプログラムである。このようなプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体で提供されても良いし、又は有線／無線の通信回線を介して提供されても良い。
【００１１】
本発明（１）の画像診断装置は、被検体のＣＴ断層像における関心領域内の特定の組織の包含率を求めるためのＣＴ断層像の画像診断装置であって、表示画面上のＣＴ断層像において指定された前記関心領域とその他の領域との第１の２値画像を生成し、得られた第１の２値画像に基づいて前記関心領域に対応する第１の画素数を求める手段と、前記関心領域の画像について、前記特定の組織のＣＴ閾値に基づく第２の２値画像を生成し、当該２値画像について、孤立した連続領域に対して領域番号を付与するラベリングをラスタスキャン方式により行い、前記付与された領域番号に基づいて、前記特定の組織に対応する第２の画素数（面積ＳFに相当）を求める手段と、 前記第１の画素数と第２の画素数との比を求める手段とを備えるものである。
【００１２】
本発明（２）においては、 前記第２の画素数を求める手段は、前記第２の２値画像について、複数の孤立した連続領域の第２の画素数と求めるものであり、前記第１の画素数と第２の画素数との比を求める手段は、前記第１の画素数と前記複数の孤立した連続領域から選択された１又は２以上の第２の画素数との比を求めるものである。
好ましくは、第２の２値画像を互いに孤立した領域（連続領域）に分割すると共に、これらを識別可能な態様でラベリング（領域番号付処理）した第３の画像を生成する手段と、表示画面上の第３の画像につき選択された１又は２以上の第３の画像に対応する第３の画素数を求める手段と、前記第１，第３の画素数の比を求める手段とを備える。
【００１３】
本発明によれば、第２の２値画像を互いに孤立した連続領域に分割して領域番号付処理した後、領域番号毎の画素数を測定（ヒストグラム測定）することにより、指定したＣＴ閾値範囲内に含まれる異なる組織（皮下脂肪，体脂肪，肝脂肪等）の包含率を容易に測定できる。
【００１４】
本発明（３）のＸ線ＣＴ装置は、被検体を挟んで相対向するＸ線管及びＸ線検出器を備え、Ｘ線検出器の検出信号に基づき被検体のＣＴ断層像を再構成するＸ線ＣＴ装置であって、上記本発明（１）又は（２）に記載の画像診断装置を備えるものである。
本発明（４）のプログラムは、コンピュータに、被検体のＣＴ断層像における関心領域内の特定の組織の包含率を求めるためのＣＴ断層像の画像診断方法を実行させるためのプログラムにおいて、画像診断方法は、表示画面上のＣＴ断層像において指定された前記関心領域とその他の領域との第１の２値画像を生成し、得られた第１の２値画像に基づいて前記関心領域に対応する第１の画素数を求める工程と、前記関心領域の画像について、前記特定の組織のＣＴ閾値に基づく第２の２値画像を生成し、当該２値画像について、孤立した連続領域に対して領域番号を付与するラベリングをラスタスキャン方式により行い、前記付与された領域番号に基づいて、前記特定の組織に対応する第２の画素数を求める工程と、 前記第１の画素数と第２の画素数との比を求める工程とを含むものである。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面に従って本発明に好適なる実施の形態を詳細に説明する。
なお、全図を通して同一符号は同一又は相当部分を示すものとする。
【００１６】
図２は実施の形態によるＸ線ＣＴ装置の要部構成図で、本発明のＸ線ＣＴ装置への適用例を説明する。このＸ線ＣＴ装置は、大きく分けて、Ｘ線ファンビームにより被検体１００のアキシャル／ヘリカルスキャン・読取を行う走査ガントリ３０と、被検体１００を載せて体軸方向に移動させる撮影テーブル２０と、操作者が操作する遠隔の操作コンソール１０とから構成される。
【００１７】
走査ガントリ３０において、４０は回転陽極型のＸ線管、４１はＸ線管４０の制御（管電圧ｋＶ，管電流ｍＡ等）を行うＸ線制御部、５０はＸ線曝射範囲（主に体軸方向）の制限を行うコリメータ、５１はコリメータ５０の体軸方向の開口幅や位置の制御を行うコリメータ制御部、７０はチャネルＣＨ方向に並ぶ多数（ｎ＝１０００程度）のＸ線検出器（素子）が体軸方向の１列又は２列以上に配列されているＸ線検出器、８０はＸ線検出器７０の各検出信号に基づき被検体１００の投影データを生成し、収集するデータ収集部（ＤＡＳ）、６０は走査ガントリ（Ｘ線撮影系）３０を被検体体軸の回りに回転させる回転制御部である。
【００１８】
操作コンソール１０において、１１はＸ線ＣＴ装置の主制御・処理（スキャン制御，ＣＴ断層像の再構成処理，本発明による組織包含率の演算等）を行う中央処理装置、１１ａはそのＣＰＵ、１１ｂはＣＰＵ１１ａが使用するＲＡＭ，ＲＯＭ等からなる主メモリ（ＭＥＭ）、１２はキーボードやマウス等を含む指令やデータの入力装置、１３はスキャン計画やスキャン結果のＣＴ断層像等を表示するための表示装置（ＣＲＴ）、１４はＣＰＵ１１ａと走査ガントリ３０及び撮影テーブル２０との間で各種制御信号ＣＳやモニタ信号ＭＳのやり取りを行う制御インタフェース、１５はデータ収集部８０からの投影データを一時的に蓄積するデータ収集バッファ、１６はＸ線ＣＴ装置の運用に必要な各種アプリケーションプログラムや各種演算用／補正用のデータファイル等を格納している二次記憶装置（ハードディスク等）である。
【００１９】
係る構成により、Ｘ線管４０からのファンビームは被検体１００を透過してＸ線検出器７０に一斉に入射する。データ収集部８０は、Ｘ線検出器７０の各検出信号を積分及びＡ／Ｄ変換して対応する投影データを生成し、これらを収集してデータ収集バッファ１５に格納する。更に、走査ガントリ３０が僅かに回転した各ビューで上記同様の投影を行い、こうして走査ガントリ１回転分の投影データを収集・蓄積する。
【００２０】
更に、アキシャル／ヘリカルスキャン方式に従って撮影テーブル２０を被検体１００の体軸方向に間欠的／連続的に移動させ、こうして被検体１００の所要撮影領域についての全投影データを収集・蓄積する。これらは、膨大な量となるため、最終的には二次記憶装置１６に格納する。そして、スキャン終了すると、ＣＰＵ１１ａは得られた全投影データに基づき被検体１００のＣＴ断層像を再構成し、表示装置１３に表示する。
【００２１】
このＣＴ断層像を見た操作者（技師等）は、以下に述べる画像診断処理の支援の下で、ＣＴ断層像内に含まれる特定の組織（脂肪等）の包含率を容易に求めることが可能である。
【００２２】
図３は実施の形態による脂肪率測定処理のフローチャート、また図４，図５はそのイメージ図（１），（２）であり、以下、肝脂肪率の測定例を具体的に説明する。図３において、被検体１００のＣＴ断層像を表示装置１３に表示すると、この処理に入力する。ステップＳ１１では操作者が画面上の一つのＣＴ断層像を選択する。図４（Ａ）に選択された一例のＣＴ断層像を示す。このＣＴ断層像には、皮下脂肪１０１、背骨１０２、肝臓１０３、肝脂肪１０４等の各組織が含まれる。
【００２３】
ステップＳ１２では操作者が表示画面１３ａ上で所望の領域Ｒを指定する。
領域Ｒの指定には公知のグラフィック描画機能を利用できる。例えば、図４（Ｂ）に示す如く、肝臓１０４の周囲をカーソルＣでプロット(又はトレース）する。このプロット情報は滑らかな曲線で補間され、こうして複雑な形の領域でも容易に指定できる。
【００２４】
ステップＳ１３ではメモリ１１ｂ上に領域Ｒに対応するマスク画像（第１の２値画像）を生成する。図４（Ｃ）にマスク画像を示す。この例では、領域Ｒの各矩形部分はビット「１」であり、それ以外の空白部分はビット「０」である。
【００２５】
ステップＳ１４ではマスク画像の領域Ｒの画素数（面積ＳR）をヒストグラム測定により求める。図４（Ｄ）及び（ｄ）にヒストグラム測定のイメージを示す。図において、メモリ１１ｂをラスタースキャンし、かつヒストグラム測定し、ビット「１」の画素数｛領域Ｒの総画素数（面積ＳR）｝を求める。
【００２６】
以下の処理では表示画面１３ａ上のＣＴ断層像をマスク画像でマスク｛図５（Ａ）に示す如く、肝臓１０３の部分のＣＴ断層像を抽出｝しながら、以下の領域Ｒのマスク付２値化、マスク付ラベリングを行う。ステップＳ１６では肝臓１０３の部分のＣＴ断層像を、別途に指定されたＣＴ閾値（例えば−１５０〜−５０）の範囲内で、領域Ｒをマスクしつつ２値化する。
【００２７】
図５（Ｂ）の挿入図（ｂ）に線減弱係数μとＣＴ値（ＣＴ数）の関係を示す。ある組織ｔのＣＴ値（ＣＴ）tは、水ｗと組織ｔの線減弱係数を夫々μw，μtとするときに、（１）式、
（ＣＴ）t＝｛（μt−μw）／μw｝×１０００ （１）
により与えられる。空気の線減弱係数μair≒０であるので、空気のＣＴ値＝−１０００となり、水のＣＴ値＝０（基準）となる。また骨の線減弱係数μb≒２μwと考えると、骨のＣＴ値≒１０００となる。この状態で、一般に脂肪のＣＴ値は約−５０〜−１５０の範囲とされる。
【００２８】
図５（Ｂ）に２値化された肝脂肪１０４の像を示す。ここでは、肝脂肪１０４の部分がビット「１」で、それ以外の部分はビット「０」である。このような２値画像を記憶するメモリ１１ｂは、１画素当たり１ビットあれば良い。
【００２９】
但し、この例では、後に、肝脂肪１０４の領域を互いに孤立した連続領域に分ける領域番号付（ラベリング）処理を行うため、１画素当たり複数（例えば１２）ビットを割当てる。これにより、４０９５＝２１２−１までの領域分割が可能となる。この場合は、肝脂肪１０４の部分が画素データ「１」で、それ以外の部分は画素データ「０」とする。
【００３０】
ステップＳ１７ではノイズ部分の画素データを除去する。このノイズ除去は、図５（Ｂ）に示す如く、例えばメモリ１１ｂ上で３×３画素のノイズ除去論理フィルタを走査させ、注目画素Ｐの周囲画素が全て画像データ＝「０」である場合における該注目画素Ｐを画像データ「０」で置換することにより行う。他にも様々なタイプのノイズ除去フィルタを１回又は複数回繰り返して使用できる。
【００３１】
ステップＳ１８では各孤立した脂肪連続領域を抽出するために、領域番号付（ラベリング）処理を行う。図５（Ｃ）において、ここでは３つの脂肪連続領域が分離され、夫々にラベル▲１▼〜▲３▼が付与されている。本実施の形態では、この領域番号付（ラベリング）処理を制御の簡単なラスタスキャン方式によって実現している。その詳細は図６，図７に従って後述する。
【００３２】
ステップＳ１９では操作者が表示画面１３ａ上で所望の脂肪領域Ｆの領域番号（ラベル）を選択する。即ち、ラベル領域▲１▼〜▲３▼のいずれかを選択する。このとき、画面上の各ラベル領域には、各領域に合成した符号情報を表示しても良いし、或いは、各領域を色分けし、又は異なるパターンで塗り分けても良い。上記いずれにしても、操作者は各領域▲１▼〜▲３▼の場所及び形状を明瞭に認識できる。
【００３３】
ステップＳ２０では選択された脂肪領域Ｆの画素数（面積ＳF）を例えばヒストグラム測定により求める。図５（Ｄ）及びその挿入図（ｄ）にそのイメージを示す。この測定は選択されたラベルの画素数を計数することで容易に行える。ステップＳ２１では脂肪率をＳF／ＳRの演算により求める。ステップＳ２２では求めた脂肪率を表示画面に表示する。
【００３４】
かくして、本実施の形態によれば、操作者は、まず関心領域Ｒを指定することで、該関心領域Ｒと共に、そこに含まれる関心組織の各領域がラベル表示される。次に関心組織の領域を選択することで、該組織の包含率が求まる。従って、多様な医療目的の診断を柔軟かつ容易に行える。
【００３５】
なお、上記の如くラベル領域▲１▼〜▲３▼が全て肝脂肪の場合は、わざわざ領域▲１▼〜▲３▼に分離し、かつラベリングをするまでもなく、上記図５（Ｂ）の２値画像の状態から肝脂肪の包含率を一挙に求められる。即ち、この場合は上記ステップＳ１８，Ｓ１９の処理を省略できる。
【００３６】
しかし、実際には関心領域Ｒ内に他の皮下脂肪や体脂肪が含まれる場合も少なくなく、これらをＣＴ閾値のみで峻別することは実際上困難である。従って、この様なときに上記領域分離・ラベリングの処理が有用となる。即ち、図５（Ｄ）において、この場合の操作者は、例えば領域▲１▼を体脂肪と判断したことにより、肝脂肪としては領域▲２▼，▲３▼のみを選択可能である。これにより、肝臓内の肝脂肪率が適正に求まる。同様にして、被検体１００内の皮下脂肪率又は体脂肪率のみを求めることも容易に可能となる。
【００３７】
かくして、本実施の形態によれば、所望の関心領域Ｒに含まれる所望の組織ｔの包含率が、必要ならユーザの判断を加味しつつ、かつ簡単な操作と処理アルゴリズムの下で、高速かつ適正に求まる。
【００３８】
図６は実施の形態による領域分離・ラベリング処理のフローチャートで、上記ステップＳ１８の処理で実行される。また図７はそのイメージ図で、以下、図６，図７を参照して領域分離・ラベリング処理を詳細に説明する。
【００３９】
図７において、この処理は、基本的にはメモリ１１ｂを３×３のブロック窓Ｗでラスタスキャンする単純な制御により、領域分離・ラベリング処理を一挙に行うものである。
【００４０】
図６において、ステップＳ３１ではメモリ１１ｂのアドレスレジスタｘ＝０，ｙ＝０に初期化する。ステップＳ３２ではブロック窓Ｗ内の注目画素データＰ＝「１」（脂肪領域内）か否かを判別し、「１」でない場合は、「０」（脂肪領域外）であるので、ステップＳ３８に進む。なお、ステップＳ３８以降の処理は後述する。
【００４１】
また上記ステップＳ３２の判別で注目画素データＰ＝「１」（脂肪領域内）の場合は、更にステップＳ３３で当該ブロック窓Ｗ内に既にラベリングされた他の画素はあるか否かを判別する。ラベリングされた画素が無い場合は、とりあえず孤立した脂肪領域に遭遇したとみなせるので、ステップＳ３７で当該注目画素Ｐを新たな番号でラベリングする。
【００４２】
また上記ステップＳ３３の判別で既にラベリングされた他の画素がある場合は、当該注目画素Ｐを既にラベリングされた他の画素（例えばアドレスの若い方の画素）と同一の番号でラベリングする。ステップＳ３５では当該ブロック窓Ｗ内に異なるラベルの他の画素はあるか否かを判別し、ある場合はステップＳ３６でこれらのラベルが接続していたという情報を記憶する。また異なるラベルの他の画素がない場合は、ステップＳ３６の処理をスキップする。
【００４３】
上記いずれの場合も、そのステップＳ３８ではｘに＋１する。ステップＳ３９ではｘ＝ｎ（メモリ判定領域外）か否かを判別し、ｘ＝ｎでない場合はステップＳ３２に戻る。またｘ＝ｎの場合はステップＳ４０でｘ＝０，ｙ＝ｙ＋１に更新する。ステップＳ４１ではｙ＝ｍ（スキャン終了）か否かを判別し、ｙ＝ｍでない場合はステップＳ３２に戻り、またｙ＝ｍの場合は、ステップＳ４２で必要なら再度ラスタースキャンを行い上記接続していたラベル番号のふり直しを行う。
【００４４】
次に上記の処理を図７の具体例で説明する。タイミングａではその注目画素データＰに新たなラベル▲１▼が付与される。次のタイミングｂではそのブロック窓Ｗ内に既にラベリングされた他の画素▲１▼があるので、この注目画素データＰには同一のラベル▲１▼が付与される。またこの時点では、このブロック窓Ｗ内には他の種類のラベルは付与されていない。こうして、孤立した領域内の隣接する画素には同一のラベルが順次付与される。
【００４５】
次のタイミングｃではその注目画素データＰに新たなラベル▲２▼が付与される。同様にして、その次のタイミングｄではその注目画素データＰに新たなラベル▲３▼が付与される。更に、その次のタイミングｅでは、そのブロック窓Ｗ内に既にラベリングされた他の画素▲１▼があるので、この注目画素データＰには同一のラベル▲１▼が付与される。
【００４６】
しかし、この時点では、このブロック窓Ｗ内の右上に他のラベル▲２▼が存在する。そこで、これらのラベル▲１▼，▲２▼が接続していたという情報を記憶する。このような状態は、とりあえず孤立していると判断され、互いに異なる番号を付与されたような２つの領域がその後に合流する時点で発生する。以下、同様にして領域分割・ラベリング処理を行う。
【００４７】
こうして、やがてメモリ１１ｂのラスタスキャンを終了すると、この例では上記ラベル▲１▼，▲２▼が接続していたという情報が記憶されている。そこで、この場合はメモリ１１ｂを再度ラスタスキャン（但し、通常の１画素づつを読み出すラスタスキャン）し、ラベル▲２▼の画素をラベル▲１▼に書き換える。こうして、領域分割・ラベリング処理が単純なラスタースキャンのアルゴリズムで、高速に行われる。
【００４８】
なお、上記実施の形態では脂肪率測定への適用例を述べたが、本発明は任意組織の包含率測定に適用できる。
【００４９】
また、上記実施の形態ではＸ線ＣＴ装置への適用例を述べたが、これに限らない。例えばＭＲ装置でもＭＲ検出によるＣＴ断層像が表示されるから、本発明を適用可能である。
【００５０】
また、上記本発明に好適なる実施の形態を述べたが、本発明思想を逸脱しない範囲内で各部の構成、制御、処理及びこれらの組合せの様々な変更が行えることは言うまでもない。
【００５１】
【発明の効果】
以上述べた如く本発明によれば、ＣＴ断層像に基づく簡単な操作及び処理で特定の組織の包含率を容易かつ正確に測定可能となり、ＣＴ断層像を利用した医療の拡大、発達に寄与するところが極めて大きい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理を説明する図である。
【図２】実施の形態によるＸ線ＣＴ装置の要部構成図である。
【図３】実施の形態による脂肪率測定処理のフローチャートである。
【図４】実施の形態による脂肪率測定処理のイメージ図（１）である。
【図５】実施の形態による脂肪率測定処理のイメージ図（２）である。
【図６】実施の形態による領域分離・ラベリング処理のフローチャートである。
【図７】実施の形態による領域分離・ラベリング処理のイメージ図である。
【図８】従来技術を説明する図である。
【符号の説明】
１０ 操作コンソール
１１ 中央処理装置
１１ａ ＣＰＵ
１１ｂ 主メモリ（ＭＥＭ）
１２ 入力装置
１３ 表示装置（ＣＲＴ）
１４ 制御インタフェース
１５ データ収集バッファ
１６ 二次記憶装置
２０ 撮影テーブル
３０ 走査ガントリ
４０ Ｘ線管
４１ Ｘ線制御部
５０ コリメータ
５１ コリメータ制御部
６０ 回転制御部
７０ Ｘ線検出器
８０ データ収集部（ＤＡＳ）
Claims (4)
- 被検体のＣＴ断層像における関心領域内の特定の組織の包含率を求めるためのＣＴ断層像の画像診断装置であって、
表示画面上のＣＴ断層像において指定された前記関心領域とその他の領域との第１の２値画像を生成し、得られた第１の２値画像に基づいて前記関心領域に対応する第１の画素数を求める手段と、
前記関心領域の画像について、前記特定の組織のＣＴ閾値に基づく第２の２値画像を生成し、当該２値画像について、孤立した連続領域に対して領域番号を付与するラベリングをラスタスキャン方式により行い、前記付与された領域番号に基づいて、前記特定の組織に対応する第２の画素数を求める手段と、
前記第１の画素数と第２の画素数との比を求める手段とを備えることを特徴とする画像診断装置。 - 前記第２の画素数を求める手段は、前記第２の２値画像について、複数の孤立した連続領域の第２の画素数を求めるものであり、前記第１の画素数と第２の画素数との比を求める手段は、前記第１の画素数と前記複数の孤立した連続領域から選択された１又は２以上の第２の画素数との比を求めるものであることを特徴とする請求項１に記載の画像診断装置。
- 被検体を挟んで相対向するＸ線管及びＸ線検出器を備え、Ｘ線検出器の検出信号に基づき被検体のＣＴ断層像を再構成するＸ線ＣＴ装置であって、請求項１又は２に記載の画像診断装置を備えることを特徴とするＸ線ＣＴ装置。
- コンピュータに、被検体のＣＴ断層像における関心領域内の特定の組織の包含率を求めるためのＣＴ断層像の画像診断方法を実行させるためのプログラムにおいて、
画像診断方法は、
表示画面上のＣＴ断層像において指定された前記関心領域とその他の領域との第１の２値画像を生成し、得られた第１の２値画像に基づいて前記関心領域に対応する第１の画素数を求める工程と、
前記関心領域の画像について、前記特定の組織のＣＴ閾値に基づく第２の２値画像を生成し、当該２値画像について、孤立した連続領域に対して領域番号を付与するラベリングをラスタスキャン方式により行い、前記付与された領域番号に基づいて、前記特定の組織に対応する第２の画素数を求める工程と、
前記第１の画素数と第２の画素数との比を求める工程と
を含むことを特徴とするプログラム。
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