JP4800127B2 - 医用画像分割装置、及び、医用画像分割プログラム - Google Patents
医用画像分割装置、及び、医用画像分割プログラム Download PDFInfo
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Description
デジャルネット(DeJarnette)・リサーチ・システム社、「パックス環境におけるCTワークフロー(CT Workflow in a PACS Environment)」、インターネット<URL:http://www.dejarnette.com/Library/Article%20PDFs/CT%20Workflow%20in%20a%20PACS%20Environment.pdf>、2006年5月26日検索
本願において、各軸位断画像のことを「スライス画像」といい、1つのシリーズに含まれる軸位断画像の集合のことを「シリーズ画像」という。
図1は、本発明の第1の実施形態に係る医用画像分割装置を含む医用画像撮影システムの構成を示すブロック図である。この医用画像撮影システムは、被検体について医用画像の撮像検査を行うモダリティ1と、画像サーバ2と、画像表示端末3と、読影用端末4とを含んでいる。これらの装置1〜4は、DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)規格に準拠している。
(1)分割前のシリーズに関する情報
分割情報付加処理部14は、例えば、分割前のシリーズ画像を表す画像データから、分割前及び分割後のシリーズに共通する画像付帯情報(例えば、DICOMタグ(0028,0030):Pixel Spacingが付された情報)を取得し、それを分割後の各シリーズの画像データに付加する。
分割情報付加処理部14は、例えば、胸部が表された第1のシリーズ画像の画像データに対して、腹部が表された第2のシリーズ画像のファイル名や識別コードを付加し、第2のシリーズ画像の画像データに対して、第1のシリーズ画像のファイル名や識別コードを付加する。
例えば、腹部に対して胸部は「上側」であるので、分割情報付加処理部14は、第1のシリーズ画像の画像データに対して「上側」を表す情報を付加し、第2のシリーズ画像の画像データに対して「下側」を表す情報を付加する。或いは、このようなシリーズ画像相互の位置関係ではなく、共通の座標系に対する各シリーズ画像の位置座標を、隣接シリーズとの位置関係を表す情報として用いても良い。
これらの部位認識部12〜分割情報付加処理部14の動作については、後で具体的に説明する。
読影用端末4は、ユーザ(読影医)が、画像表示端末3に表示された検査画像を参照しながら読影レポート等を作成するために用いられる装置であり、読影レポート等を表示する画面4aや、キーボード等の入力デバイス4b等を備えている。
図2は、図1に示す部位認識部12の機能を示すブロック図である。図2に示すように、部位認識部12は、特徴量計算部121と、部位確信度計算部122と、スコアテーブル記憶部123と、部位決定処理部124と、部位情報記憶部125と、部位修正処理部126とを含んでいる。この内の特徴量計算部121〜部位決定処理部124は、各スライス画像について、そこに表された部位を暫定的に決定する。また、部位修正処理部126は、複数のスライス画像の部位情報に基づいて、各スライス画像について暫定的に決定された部位を修正する。なお、スライス画像の部位情報については後述する。
ステップS1において、画像データ及びその画像付帯情報は、1スライス分ごとに、特徴量計算部121に入力される。ここで、画像付帯情報には、画像の方向を表す情報((0020,0037):Image Orientation(Patient)、又は、(0020,0020):Patient Orientation)や、1画素のピッチを表す情報((0028,0030):Pixel Spacing)や、スライスの厚さを表す情報((0018,0050):Slice Thickness)や、1行及び1列に含まれる画素数を表す情報((0028,0010):Raws、及び、(0028,0011):Columns)や、画像の左上位置の3次元座標を表す情報((0020,0032):Image Position (Patient))等が含まれる。ここで、括弧内は、各情報のDICOMタグ及び属性名を示している。
円形度ρは、対象領域の面積S及びその周囲の長さLを用いて、次式(1)によって算出される。
ρ=4πS/L2 …(1)
円形度ρは、対象領域の形状が真円に近づくほど1.0に近づき、形状が真円から離れるほど(例えば、楕円率が1から離れるほど)小さくなる。例えば、対象領域が頭部である場合には、円形度は比較的高くなる。反対に、対象領域が胸部や腹部である場合には、円形度は比較的低くなる。
(b)空気領域特徴量:(空気領域を示すCT値の画素数)/(体部全体の画素数)
例えば、対象領域が胸部である場合には、肺が存在しているために空気領域は比較的広くなる。反対に、対象領域が頭部である場合には、空気領域はほぼゼロとなる。
(c)骨領域特徴量:(骨領域を示すCT値の画素数)/(体部全体の画素数)
例えば、対象領域が腹部である場合には、体部全体に対する骨部の領域は比較的狭い範囲となる。反対に、対象領域が脚部である場合には、体部全体に対して骨部が多くの割合を占める。
このようなスコアテーブルは、特徴量ごとに作成され、スコアテーブル記憶部123に記憶されている。スコアテーブルは、統計に基づいて作成されても良いし、ユーザ(医師等)の経験等に基づいて意図的に作成されても良い。
このようなステップS1〜S5の動作は、1シリーズに含まれる全てのスライス画像について行われる(ステップS6)。
(1)隣接スライスの部位情報を用いる方法
この方法は、隣接スライスの位置関係に基づいて、あるスライス画像について仮決定された部位を修正する方法である。
仮決定された部位が、例えば、第1〜第5スライスにおいて頸部(neck)、第6スライスにおいて頭部(head)、第7〜第10スライスにおいて頸部(neck)、第11〜第15スライスにおいて胸部(chest)、第16スライスにおいて脚部(leg)、第17〜第20スライスにおいて胸部(chest)、第21〜第30スライスにおいて腹部(abdomen)となっている場合について検討する。この場合に、第6スライスの前後のスライスにおいて頸部となっているので、第6スライスが頭部であるというのは認識誤りであり、正しくは頸部である。また、第16スライスの前後のスライスにおいては胸部となっているので、第16スライスが脚部であるというのは認識誤りであり、正しくは胸部である。このように、あるスライス画像について仮決定された部位が前後のスライス画像の部位と異なっている場合には、前後のスライス画像を参照することにより、そのスライス画像の部位が修正される。
この方法は、体軸方向における特徴量の変化に基づいて、あるスライス画像について仮決定された部位を修正する方法である。
図5の(a)は、空気領域特徴量をスライス位置(体軸方向)順に示す図であり、図5の(b)は、空気領域特徴量の微分値を示す図である。図5の(b)に示すように、空気領域特徴量の変化を被検体の上部(頭部側)から下部(脚部側)に向けて観察すると、空気領域特徴量が突然増加し始める部分が存在する。この部分を胸部の開始位置とする。また、さらに脚部側に向けて観察すると、空気領域特徴量が減少から増加に転じる部分が存在する。この部分を胸部と腹部の境界とする。そして、胸部の開始位置から胸部と腹部との境界との間に、胸部以外の部位が仮決定されているスライス画像が存在する場合には、そのスライス画像の部位が胸部に修正される。
この方法は、被検体(例えば、人体)における部位の通常の配置を参照することにより、各スライス画像について仮決定された部位を修正する方法である。
まず、図6に示すように、各スライス画像について仮決定された部位を、被検体の上部(頭部側)から下部(脚部側)に向けてスライス順に配置する。図6に示すとおり、この部位認識結果には、頭部(Head)と頸部(Neck)とが交互に現れている領域や、胸部(Chest)の間に頸部が現れている領域が見られることから、仮決定された部位には多くの認識誤りが含まれるものと考えられる。
(1,1):重みマップにおける(1,1)の値(図8参照)
(n,1):重みマップにおける(n−1,1)の値+所定の値
(1,m):重みマップにおける(1,m−1)の値+所定の値
(n,m):次の(i)〜(iii)の内の最小値
(i)コストマップにおける(n−1,m−1)の値
+重みマップにおける(n,m)の値
(ii)コストマップにおける(n,m−1)の値
+重みマップにおける(n,m)の値+所定の値
(iii)コストマップにおける(n−1,m)の値
+重みマップにおける(n,m)の値+所定の値
図7に示すように、そのようにして得られたマッチングカーブに基づいて、仮決定された部位を参照部位における対応部位に置き換えることにより、部位の修正が行われる。
ニューラルネットワークを利用する場合には、例えば、次のような方法により部位が仮決定される。即ち、図10に示すように、スライス画像に表された体部の特徴量(例えば、ステップS2において説明した特徴量(a)〜(c))を、ニューラルネットに入力する。そして、そのスライス画像に表された部位に一致する部位に対して1を出力し、それ以外の部位に対してゼロを出力するように、ニューラルネットを学習させる。例えば、スライス画像に頭部が表されている場合には、「Head」の出力を1とし、「Neck」、「Chest」及び「Abdomen」の出力をゼロとする。このように学習させたニューラルネットを利用することにより、入力された特徴量に対応する部位が取得される。
このように、ある部位が表されたシリーズ画像に対して隣接シリーズを特定する情報を付加しておくことにより、同一患者について同時に撮影された他の部位が表された画像の検索が容易となる。
また、本実施形態によれば、分割後のシリーズ画像間において対応するスライス画像にも互いを関連付ける情報を付加するので、読影中のシリーズ画像の続きとなる隣接シリーズのスライス画像を、重複や洩れを招くことなく容易に検索して表示させることが可能になる。
次に、部位分割処理部13は、z座標の値が境界面のz座標よりも大きい範囲に含まれる体積データについて、シリーズ番号を1から2に変更することにより、新たな体積データ(画像A)を生成する。同様に、部位分割処理部13は、z座標の値が境界面のz座標よりも小さい範囲に含まれる体積データについて、シリーズ番号を1から3に変更することにより、新たな体積データ(画像B)を生成する。
次に、部位分割処理部13は、境界面から±Zcmの範囲を、分割後の体積データにおいてオーバーラップさせる範囲に設定する。そして、部位分割処理部13は、z座標の値が、(境界面のz座標−Zcm)よりも大きい範囲に含まれる体積データについて、シリーズ番号を1から2に変更することにより、新たな体積データ(画像A)を生成する。同様に、部位分割処理部13は、z座標の値が、(境界面のz座標+Zcm)よりも小さい範囲に含まれる体積データについて、シリーズ番号を1から3に変更することにより、新たな体積データ(画像B)を生成する。
図15に示すように、このシステムは、図1に示す画像サーバ2の替わりに、画像サーバ5と、部位認識装置6と、画像分割装置7と、画像格納装置8とを含んでいる。これらの装置5〜7は、DICOM規格に準拠している。その他の構成については、図1に示すシステムにおけるものと同様である。
なお、本実施形態において、画像分割装置7は、画像分割後の画像データやそれらの画像付帯情報を画像格納装置8に出力して格納させているが、画像分割装置7に内蔵されている格納装置(例えば、ハードディスク)に、画像データや画像付帯情報を格納するようにしても良い。
1a コンピュータ断層撮影(CT)装置
1b コンピュータ放射線撮影(CR)装置
1c 磁気共鳴撮像(MRI)装置
1d ポジトロン断層撮影(PET)装置
1e 超音波撮像(US)装置
2、5 画像サーバ
3 画像表示端末
3a、4a 画面
4 読影用端末
4b 入力デバイス
6 部位認識装置
7 画像分割装置
8 画像格納装置
11 制御部
12 部位認識部
13、71 部位分割処理部
14、72 分割情報付加処理部
15 格納部
16、73 隣接画像特定部
30 診療科端末
40 放射線科情報管理システム(RIS)
50 病院情報システム(HIS)
101、102、201a、201b、202a、202b スライス画像
121 特徴量計算部
122 部位確信度計算部
123 スコアテーブル記憶部
124 部位決定処理部
125 部位情報記憶部
126 部位修正処理部
Claims (12)
- 複数の軸位断画像を含む1つのシリーズ画像を表す画像データに基づいて、少なくとも第1及び第2のシリーズ画像を含む複数のシリーズ画像をそれぞれ表す画像データを生成する装置であって、
1つのシリーズ画像を第1のシリーズ画像と第2のシリーズ画像とに分割することにより、第1のシリーズ画像を表す第1の画像データと、第2のシリーズ画像を表す第2の画像データとを生成する画像分割手段と、
第1の画像データに対して、第2のシリーズ画像を特定する情報及び第1のシリーズ画像に対する第2のシリーズ画像の位置関係を表す情報を含む隣接画像情報を付加し、第2の画像データに対して、第1のシリーズ画像を特定する情報及び第2のシリーズ画像に対する第1のシリーズ画像の位置関係を表す情報を含む隣接画像情報を付加する分割情報付加手段と、
を具備する医用画像分割装置。 - 前記画像分割手段が、第1のシリーズ画像と第2のシリーズ画像とが軸方向の所定の範囲においてオーバーラップするように、第1及び第2の画像データを生成する、請求項1記載の医用画像分割装置。
- 前記画像分割手段が、1つの軸位断画像に複数の部位が表されている範囲をオーバーラップさせる、請求項2記載の医用画像分割装置。
- 医用画像分割装置に接続されている表示装置に前記第1の画像データが入力されることにより、前記表示装置の画面に前記第1のシリーズ画像が表示されている場合に、
外部から入力される信号に応じ、前記第1のシリーズ画像の隣接画像情報に基づいて前記第2のシリーズ画像を検索して前記画面に表示させる隣接画像特定手段をさらに具備する請求項1〜3のいずれか1項記載の医用画像分割装置。 - 複数の軸位断画像を含む1つのシリーズ画像を表す画像データに基づいて、少なくとも第1及び第2のシリーズ画像を含む複数のシリーズ画像をそれぞれ表す画像データを生成する装置であって、
1つのシリーズ画像を第1のシリーズ画像と第2のシリーズ画像とに分割することにより、第1のシリーズ画像を表す第1の画像データと、第2のシリーズ画像を表す第2の画像データとを生成する画像分割手段であって、第1のシリーズ画像と第2のシリーズ画像とが、1つの軸位断画像に複数の部位が表されている範囲においてオーバーラップするように、第1及び第2の画像データを生成する前記画像分割手段を具備する医用画像分割装置。 - 前記画像分割手段が、1つの軸位断画像に頭部及び頸部、頸部及び胸部、胸部及び腹部、又は、腹部及び骨盤部が表されている範囲をオーバーラップさせる、請求項3又は5記載の医用画像分割装置。
- 複数の軸位断画像を含む1つのシリーズ画像を表す画像データに基づいて、少なくとも第1及び第2のシリーズ画像を含む複数のシリーズ画像をそれぞれ表す画像データを生成する際に用いられるプログラムであって、
1つのシリーズ画像を第1のシリーズ画像と第2のシリーズ画像とに分割することにより、第1のシリーズ画像を表す第1の画像データと、第2のシリーズ画像を表す第2の画像データとを生成する手順(a)と、
第1の画像データに対して、第2のシリーズ画像を特定する情報及び第1のシリーズ画像に対する第2のシリーズ画像の位置関係を表す情報を含む隣接画像情報を付加し、第2の画像データに対して、第1のシリーズ画像を特定する情報及び第2のシリーズ画像に対する第1のシリーズ画像の位置関係を表す情報を含む隣接画像情報を付加する手順(b)と、
をCPUに実行させる医用画像分割プログラム。 - 手順(a)が、第1のシリーズ画像と第2のシリーズ画像とが軸方向の所定の範囲においてオーバーラップするように、第1及び第2の画像データを生成することを含む、請求項7記載の医用画像分割プログラム。
- 手順(a)が、1つの軸位断画像に複数の部位が表されている範囲をオーバーラップさせることを含む、請求項8記載の医用画像分割プログラム。
- 医用画像分割装置に接続されている表示装置に前記第1の画像データが入力されることにより、前記表示装置の画面に前記第1のシリーズ画像が表示されている場合に、
外部から入力される信号に応じ、前記第1のシリーズ画像の隣接画像情報に基づいて前記第2のシリーズ画像を検索して前記表示装置に入力させることにより、前記第2のシリーズ画像を画面に表示させる手順をさらにCPUに実行させる請求項7〜9のいずれか1項記載の医用画像分割プログラム。 - 複数の軸位断画像を含む1つのシリーズ画像を表す画像データに基づいて、少なくとも第1及び第2のシリーズ画像を含む複数のシリーズ画像をそれぞれ表す画像データを生成する際に用いられるプログラムであって、
1つのシリーズ画像を第1のシリーズ画像と第2のシリーズ画像とに分割する際に、第1のシリーズ画像と第2のシリーズ画像とが1つの軸位断画像に複数の部位が表されている範囲においてオーバーラップするようにシリーズ分割することにより、第2のシリーズ画像とオーバーラップする軸位断画像を含む第1のシリーズ画像を表す第1の画像データと、第1のシリーズ画像とオーバーラップする軸位断画像を含む第2のシリーズ画像を表す第2の画像データとを生成する手順(a)をCPUに実行させる医用画像分割プログラム。 - 手順(a)が、1つの軸位断画像に頭部及び頸部、頸部及び胸部、胸部及び腹部、又は、腹部及び骨盤部が表されている範囲をオーバーラップさせることを含む、請求項9又は11記載の医用画像分割プログラム。
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