JP4891957B2 - Image processing device - Google Patents
Image processing device Download PDFInfo
- Publication number
- JP4891957B2 JP4891957B2 JP2008207801A JP2008207801A JP4891957B2 JP 4891957 B2 JP4891957 B2 JP 4891957B2 JP 2008207801 A JP2008207801 A JP 2008207801A JP 2008207801 A JP2008207801 A JP 2008207801A JP 4891957 B2 JP4891957 B2 JP 4891957B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- fat
- muscle
- pixels
- pixel
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims description 47
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 claims description 99
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 claims description 52
- 210000001596 intra-abdominal fat Anatomy 0.000 claims description 29
- 230000002381 testicular Effects 0.000 claims description 19
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims description 17
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 4
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 claims description 4
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 claims 2
- 239000003925 fat Substances 0.000 description 63
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 15
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 9
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 9
- 238000000034 method Methods 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 4
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000013170 computed tomography imaging Methods 0.000 description 3
- 238000012827 research and development Methods 0.000 description 3
- 210000003489 abdominal muscle Anatomy 0.000 description 2
- 230000010339 dilation Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 210000004003 subcutaneous fat Anatomy 0.000 description 2
- 210000000689 upper leg Anatomy 0.000 description 2
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 210000000577 adipose tissue Anatomy 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 210000001835 viscera Anatomy 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Description
本発明は、画像処理装置に関し、特に脂肪を種別する画像処理装置に関する。 The present invention relates to an image processing apparatus, and more particularly to an image processing apparatus that classifies fat.
脂肪は、皮下に形成される皮下脂肪と内臓周辺に形成される内臓脂肪とに大別され、このうち内臓脂肪は、生活習慣病等の診断において注目されている。そのため、脂肪全体の量を反映した体脂肪量の計測だけではなく、脂肪の種類を判別して各種類ごとに脂肪量などを計測できることが望ましい。 Fat is roughly classified into subcutaneous fat formed under the skin and visceral fat formed around the viscera. Of these, visceral fat is attracting attention in the diagnosis of lifestyle-related diseases and the like. Therefore, it is desirable not only to measure the amount of body fat that reflects the total amount of fat, but also to determine the type of fat and measure the amount of fat for each type.
こうした事情から、本願発明者は、特許文献1において、X線CT装置などから得られる断層画像内で脂肪を種別する技術を提案している。特許文献1には、例えばX線CT装置の断層画像内において皮下脂肪と内臓脂肪とを識別することができる画期的な技術が記載されている。
Under such circumstances, the inventor of the present application proposes a technique for classifying fat in a tomographic image obtained from an X-ray CT apparatus or the like in
本願発明者は、特許文献1において提案した画期的な技術の改良について研究開発を重ねてきた。特に、さらに高精度な脂肪の種別を目標としつつ研究開発を重ねてきた。
The inventor of the present application has conducted research and development on a revolutionary technology improvement proposed in
本発明は、その研究開発の過程において成されたものであり、その目的は、断層画像内において高精度に脂肪を種別することにある。 The present invention has been made in the course of research and development, and an object thereof is to classify fat with high accuracy in a tomographic image.
上記目的を達成するために、本発明の好適な態様の画像処理装置は、実組織の筋肉と脂肪の区別に対応した実組織閾値を利用して被検体の断層画像内において筋肉画素と脂肪画素を識別することにより実組織画像を形成する実組織画像形成部と、実組織閾値よりも脂肪側へシフトさせた参照閾値を利用して前記断層画像内において筋肉画素と脂肪画素を識別することにより参照画像を形成する参照画像形成部と、参照画像内において筋肉画素に取り囲まれた脂肪画素と実組織画像内における筋肉画素とを合成することにより合成画像を形成する画像合成部と、合成画像内における脂肪画素を膨張させることにより実組織の内臓脂肪に対応した内臓脂肪画素を形成する膨張処理部と、を有することを特徴とする。 In order to achieve the above object, an image processing apparatus according to a preferred embodiment of the present invention uses a real tissue threshold value corresponding to a distinction between muscle and fat of real tissue, and a muscle pixel and a fat pixel in a tomographic image of a subject. By identifying a muscle pixel and a fat pixel in the tomographic image using a real tissue image forming unit that forms a real tissue image by identifying a reference threshold value shifted to the fat side of the real tissue threshold value A reference image forming unit that forms a reference image, an image combining unit that forms a composite image by combining fat pixels surrounded by muscle pixels in the reference image and muscle pixels in the real tissue image, and And an expansion processing unit that forms visceral fat pixels corresponding to visceral fat of the real tissue by expanding the fat pixels.
望ましい態様において、前記参照画像形成部は、参照閾値を利用して筋肉画素と脂肪画素を識別してから筋肉画素を膨張させることにより参照画像を形成する、ことを特徴とする。 In a preferred aspect, the reference image forming unit forms a reference image by expanding a muscle pixel after identifying a muscle pixel and a fat pixel using a reference threshold.
望ましい態様において、前記膨張処理部は、合成画像内において脂肪画素を取り囲む筋肉画素までを限界として脂肪画素を膨張させる、ことを特徴とする。 In a preferred aspect, the dilation processing unit dilates the fat pixels up to a muscle pixel surrounding the fat pixels in the synthesized image.
望ましい態様において、前記断層画像内には、被検体の精巣挙筋に対応した筋肉画素と精巣挙筋に取り囲まれた脂肪画素が含まれ、前記画像合成部は、参照画像内において精巣挙筋に対応した筋肉画素に取り囲まれた脂肪画素と実組織画像内における精巣挙筋に対応した筋肉画素とを合成することにより合成画像を形成し、前記膨張処理部は、合成画像内における脂肪画素を膨張させることにより精巣挙筋に取り囲まれた内臓脂肪に対応した内臓脂肪画素を形成する、ことを特徴とする。 In a preferred embodiment, the tomographic image includes a muscle pixel corresponding to the testicular levator ani muscle and a fat pixel surrounded by the testicular levator muscle, and the image composition unit includes the testicular levator muscle in the reference image. A synthesis image is formed by synthesizing the fat pixels surrounded by the corresponding muscle pixels and the muscle pixels corresponding to the cremaster muscle in the real tissue image, and the dilation processing unit dilates the fat pixels in the synthesis image. By virtue of this, visceral fat pixels corresponding to the visceral fat surrounded by the levator crevicis are formed.
また、上記目的を達成するために、本発明の好適な態様のプログラムは、実組織の筋肉と脂肪の区別に対応した実組織閾値を利用して被検体の断層画像内において筋肉画素と脂肪画素を識別することにより実組織画像を形成する機能と、実組織閾値よりも脂肪側へシフトさせた参照閾値を利用して前記断層画像内において筋肉画素と脂肪画素を識別することにより参照画像を形成する機能と、参照画像内において筋肉画素に取り囲まれた脂肪画素と実組織画像内における筋肉画素とを合成することにより合成画像を形成する機能と、合成画像内における脂肪画素を膨張させることにより実組織の内臓脂肪に対応した内臓脂肪画素を形成する機能と、をコンピュータに実現させることを特徴とする。 In order to achieve the above object, a program according to a preferred aspect of the present invention uses a real tissue threshold corresponding to a distinction between muscle and fat of a real tissue, and a muscle pixel and a fat pixel in a tomographic image of the subject. A reference image is formed by identifying a muscle pixel and a fat pixel in the tomographic image using a function of forming a real tissue image by identifying the reference value and a reference threshold value shifted to the fat side of the real tissue threshold value. A function to form a composite image by combining fat pixels surrounded by muscle pixels in the reference image and muscle pixels in the real tissue image, and by expanding the fat pixels in the composite image. A function of forming a visceral fat pixel corresponding to a visceral fat of a tissue is realized by a computer.
上記態様のプログラムは、例えば、ディスクやメモリなどの記憶媒体に記憶され、これらの記憶媒体を介してコンピュータに読み込まれる。あるいは、ネットワークなどを介してプログラムがコンピュータに提供されてもよい。 For example, the program of the above aspect is stored in a storage medium such as a disk or a memory, and is read into the computer via the storage medium. Alternatively, the program may be provided to the computer via a network or the like.
本発明により、断層画像内において高精度に脂肪を種別することが可能になる。例えば本発明の好適な態様によれば、精巣挙筋に取り囲まれた内臓脂肪を識別することが可能になる。 According to the present invention, fat can be classified with high accuracy in a tomographic image. For example, according to a preferred aspect of the present invention, it is possible to identify visceral fat surrounded by the levator crevicis.
図1は、本発明の好適な実施形態を説明するための図であり、図1には、本発明に係る画像処理装置を利用した画像処理システムが示されている。図1に示すシステムは、X線CT装置10および画像処理装置30を含んでいる。本実施形態においては、図1に示すX線CT装置10を利用するが、図1のX線CT装置10に換えて、公知の他のX線CT装置を用いてもよい。さらに、X線CT装置に換えて、他の画像形成装置を用いてもよい。 FIG. 1 is a diagram for explaining a preferred embodiment of the present invention. FIG. 1 shows an image processing system using an image processing apparatus according to the present invention. The system shown in FIG. 1 includes an X-ray CT apparatus 10 and an image processing apparatus 30. In the present embodiment, the X-ray CT apparatus 10 shown in FIG. 1 is used, but another known X-ray CT apparatus may be used instead of the X-ray CT apparatus 10 shown in FIG. Furthermore, instead of the X-ray CT apparatus, another image forming apparatus may be used.
X線CT装置10は、倍率の動的な可変機能を具備し、例えば、マウスなどの動物が測定対象となる。もちろん、それ以外の検体を測定対象としてもよい。X線CT装置10には、回転中心軸Oを間において、一方側にX線発生器52が設けられ、他方側にX線検出器60が設けられている。X線発生器52の照射側にはコリメータ54が設けられている。X線発生器52は図示されるように末広あるいは扇状の(ここではファンビーム形状の)X線ビーム56を生成する。一方、X線検出器60は複数の(例えば100個)のX線センサを一列に並べたものとして構成され、X線ビーム56の開き角度に応じてX線の受光開口が設定される。ちなみに、複数のX線センサの配列は直線的であってもよいし、円弧状であってもよい。
The X-ray CT apparatus 10 has a dynamic variable function of magnification. For example, an animal such as a mouse is a measurement target. Of course, other specimens may be measured. The X-ray CT apparatus 10 is provided with an
なお、図1においては、X線発生器52と共に用いられる高電圧源や、X線検出器60と共に用いられるデータ処理回路などについては図示省略されている。
In FIG. 1, a high voltage source used with the
図1において符号58は有効視野を示している。これは、X線ビーム56を回転走査させた場合におけるCT画像が構成可能な円形の領域である。ちなみに、この有効視野58は、被検体あるいは回転中心軸Oと、X線発生器52及びX線検出器60のそれぞれの位置関係に応じて定まるものである。本実施形態においては以下に説明する変位機構62が設けられているため、それらの位置関係を変更してCT画像の倍率を機械的に可変することが可能である。
In FIG. 1,
すなわち、変位機構62には、X線発生器52及びX線検出器60が連結されており、本実施形態では、変位機構62は、X線発生器52及びX線検出器60の間の距離を維持したまま、それら(つまり測定ユニット)をX線ビーム56のビーム軸方向に変位させる機能を有する。この場合において、回転中心軸Oは不変であり、すなわち被検体を何ら移動させることなく測定ユニット側を移動させて倍率の変更を行い得る。なお、変位機構62は変位力を発生するためのモータ62Aを備えている。本実施形態では、各CT撮影ごとに個別的に変位量を設定でき、つまり個別的に計測倍率を設定できる。そのような制御を行う場合に、上記収容部材の形状(特にCT撮影位置での外径)が基準とされており、倍率可変時において収容部材がガントリあるいは測定ユニットへ接触あるいは衝突することが防止されている。
In other words, the
ガントリ回転機構66は、回転ベースを回転させることにより、それに搭載された変位機構を含む各構成の全体を回転駆動する機構である。変位機構62には、測定ユニットが搭載されているため、変位機構62によって所望の位置に位置決めされた測定ユニットがその位置を保持したまま回転駆動されることになる。ガントリ回転機構66は、その駆動力を発生するためのモータ66Aを有する。なお、1回転中では計測倍率は不変である。スライド機構68は、図示しないアームをスライド運動させる移動機構であり、その駆動力はモータ68Aによって発生される。アームは被検体が載せられる載置台を回転中心軸方向にスライド運動させる。そして、各スライド位置において被検体のCT撮影が行われる。
The
ちなみに、図1には、様々な機構62,66,68などが示されていたが、それらの機構による位置あるいは変化を検出するためにセンサを設けるのが望ましい。そして、それらのセンサの出力信号に基づいて図示しない演算制御部がいわゆるフィードバック制御を行うようにするのが望ましい。なお、図1に示す例では、スライド機構68が駆動源としてのモータ68Aを有していたが、そのスライド力を人為的に発生させるようにしてもよい。また、X線CT装置10の全体の動作は、図示しない動作制御部によって制御される。動作制御部はX線CT装置10内部に設けられることが望ましい。
Incidentally, although
画像処理装置30は、CPUやメモリやハードディスクなどのハードウェアと、動作制御プログラムなどのソフトウェアとによって構成されるものである。図1には、そのハードウェアとソフトウェアとが協働して実現する代表的な機能が示されている。つまり、画像処理装置30は、実組織画像形成部310、参照画像形成部320、画像合成部330、膨張処理部340などを有している。これらの機能に対応したプログラムを用いてコンピュータを画像処理装置30として動作させてもよい。
The image processing apparatus 30 is configured by hardware such as a CPU, a memory, and a hard disk, and software such as an operation control program. FIG. 1 shows typical functions realized by the cooperation of the hardware and software. That is, the image processing apparatus 30 includes a real tissue
なお、画像処理装置30には、表示器32、記憶装置34、キーボード36、マウス38、プリンタ40などが接続されている。記憶装置34には必要に応じてX線CTの断層画像データ34Aが格納される。
Note that a
本実施形態では、X線CT装置10により得られた断層画像が画像処理装置30により処理され、断層画像内において精巣挙筋に取り囲まれた内臓脂肪が識別される。そこで、画像処理装置30内の各機能を以下に詳述する。なお、図1に示した部分(構成)については、以下の説明においても図1の符号を利用する。 In the present embodiment, the tomographic image obtained by the X-ray CT apparatus 10 is processed by the image processing apparatus 30 to identify visceral fat surrounded by the levator crevices in the tomographic image. Therefore, each function in the image processing apparatus 30 will be described in detail below. In addition, about the part (structure) shown in FIG. 1, the code | symbol of FIG. 1 is utilized also in the following description.
図2は、画像処理装置30において処理される画像例を示す図である。図2に示す断層画像100は、X線CT装置10により被検体(例えばマウスなどの動物)の下腹部を撮影して得られるX線CT画像を模式化したものである。 FIG. 2 is a diagram illustrating an example of an image processed in the image processing apparatus 30. A tomographic image 100 shown in FIG. 2 is a schematic view of an X-ray CT image obtained by imaging the lower abdomen of a subject (eg, an animal such as a mouse) with the X-ray CT apparatus 10.
断層画像100内には、被検体の下腹部の断面が映し出されており、精巣挙筋112、精巣挙筋112に取り囲まれた内臓脂肪122、大腿部脂肪124などが含まれている。なお、X線CT装置10により得られた画像には、骨などの組織も映し出されるが、図2においては図示省略されている。
The tomographic image 100 shows a cross section of the lower abdomen of the subject, and includes the
X線CT装置10により断層画像100が形成されると、断層画像100に対応した画像データが画像処理装置30に供給される。画像処理装置30は、まず、断層画像100内において、画像処理の対象領域を示すカーソル200を設定する。カーソル200は、例えば、表示器32に映し出される断層画像100を見るユーザの操作に応じて、精巣挙筋112を囲むように設定される。これにより、大腿部脂肪124などが処理の対象から除外される。
When the tomographic image 100 is formed by the X-ray CT apparatus 10, image data corresponding to the tomographic image 100 is supplied to the image processing apparatus 30. First, the image processing apparatus 30 sets a
なお、カーソル200は、図2に示すような矩形状のものに限定されない。例えば、カーソル200を楕円状に形成してもよい。また、同じ被検体から得られる互いに近接した複数の断層画像100に対してカーソル200を設定する場合には、例えば、両端の断層画像100に対してユーザ操作に応じてカーソル200を設定し、既に設定されたカーソル200を基準として、残りの断層画像100に対しては補間処理などによりカーソル200が自動設定されてもよい。
The
図3は、実組織画像を示す図である。実組織画像形成部310は、X線CT装置10から得られた断層画像のカーソル200に囲まれた被検体の画像内において筋肉画素110と脂肪画素120を識別することにより実組織画像を形成する。実組織画像形成部310は、カーソル200内において各画素の画素値(CT値)に基づいて、筋肉画素110と脂肪画素120を識別する。
FIG. 3 is a diagram showing a real tissue image. The real tissue
X線CT装置10により得られた断層画像内における各画素に注目すると、その画素部分におけるX線吸収の度合いに応じたCT値が対応する。水のCT値が0、空気のCT値が−1000と定義され、例えば、筋肉などの肉質の組織のCT値は−120〜+350程度となり、脂肪のCT値は−500〜−120程度となる。 When attention is paid to each pixel in the tomographic image obtained by the X-ray CT apparatus 10, a CT value corresponding to the degree of X-ray absorption in the pixel portion corresponds. The CT value of water is defined as 0, and the CT value of air is defined as -1000. For example, the CT value of fleshy tissue such as muscle is about -120 to +350, and the CT value of fat is about -500 to -120. .
そこで、実組織画像形成部310は、実際の組織である筋肉や脂肪を区別する場合の目安となる上記CT値に応じた実組織閾値を利用する。実組織閾値は、例えば、筋肉の下限値を−120として筋肉の上限値を+350とする。また、脂肪の下限値を−500として脂肪の上限値を−120とする。これにより、CT値が−120〜+350の画素が筋肉画素110と判定され、CT値が−500〜−120の画素が脂肪画素120と判定される。
Therefore, the real tissue
実組織画像形成部310により形成された実組織画像においては、精巣挙筋に相当する筋肉画素110が閉曲線を形成していない場合がある。精巣挙筋は薄い筋肉層(例えば1〜3画素程度の厚さ)であるため、実組織閾値による弁別では、周囲の脂肪の影響を受けて薄い筋肉層を忠実に識別できずに、精巣挙筋の一部が脂肪と認識されてしまう場合がある。この場合、図3に示すように、精巣挙筋に相当する筋肉画素110が例えば上側において途切れてしまう。
In the real tissue image formed by the real tissue
精巣挙筋に取り囲まれた内臓脂肪を識別するためには、精巣挙筋に相当する筋肉画素110が閉曲線を形成していることが望ましい。そこで、本実施形態においては、参照画像形成部320により、精巣挙筋に相当する筋肉画素110が閉曲線を形成するように参照画像が形成される。
In order to identify visceral fat surrounded by the testicular muscle, it is desirable that the
図4は、参照画像を示す図である。参照画像形成部320は、X線CT装置10から得られた断層画像のカーソル200に囲まれた被検体の画像内において、参照閾値を利用して筋肉画素110と脂肪画素120を識別することにより参照画像を形成する。
FIG. 4 is a diagram illustrating a reference image. The reference
参照閾値は、実組織画像(図3)を形成する際の実組織閾値よりも脂肪側へシフトさせた閾値である。先の例において、実組織閾値は、筋肉の下限値を−120として筋肉の上限値を+350とし、また、脂肪の下限値を−500として脂肪の上限値を−120とした。そこで、参照閾値は、例えば、筋肉の下限値を−180にシフトさせて筋肉の上限値を+350とし、また、脂肪の下限値を−500として脂肪の上限値を−180にシフトする。つまり、筋肉と脂肪の境界に相当する閾値を−120から−180へと脂肪側へシフトさせる。 The reference threshold value is a threshold value shifted to the fat side with respect to the real tissue threshold value when the real tissue image (FIG. 3) is formed. In the previous example, the lower limit value of the muscle was −120, the upper limit value of the muscle was +350, the lower limit value of the fat was −500, and the upper limit value of the fat was −120. Thus, for example, the lower limit value of the muscle is shifted to −180 to set the upper limit value of the muscle to +350, the lower limit value of fat is set to −500, and the upper limit value of fat is shifted to −180. That is, the threshold corresponding to the boundary between muscle and fat is shifted from −120 to −180 toward the fat side.
そのため、参照閾値を用いて得られた図4の参照画像内においては、実組織画像(図3)に比べて、精巣挙筋に相当する筋肉画素110が太く明瞭になり、また、精巣挙筋の一部が脂肪と認識されて途切れる部分も小さくなる。なお、実組織画像(図3)との比較において、図4の参照画像内には、精巣挙筋に取り囲まれた内臓脂肪に相当する領域などに筋肉画素110が出現している。これは、実組織閾値よりも脂肪側へシフトさせた参照閾値を利用しているため、本来脂肪に相当する画素の一部が、筋肉画素110と認識されたためである。
Therefore, in the reference image of FIG. 4 obtained using the reference threshold, the
次に、参照画像形成部320は、参照画像内において、筋肉画素110に対して膨張処理を施す。
Next, the reference
図5は、膨張処理された参照画像を示す図である。参照画像形成部320は、参照画像に含まれる筋肉画素110に対して膨張処理を施す。これにより、図5の膨張後の参照画像内においては、膨張前の参照画像(図4)に比べて、筋肉画素110のみが全体的に膨らんでいる。特に、精巣挙筋に相当する筋肉画素110がさらに太く明瞭になり、精巣挙筋の一部の途切れていた部分が消えている。こうして、参照画像形成部320により、精巣挙筋に相当する筋肉画素110が閉曲線を成すように参照画像が形成される。
FIG. 5 is a diagram illustrating a reference image that has been subjected to expansion processing. The reference
なお、参照閾値を利用して形成された参照画像(図4)の段階において、精巣挙筋に相当する筋肉画素110が閉曲線を形成している場合には、筋肉画素110に対する膨張処理を省略することも可能である。
If the
精巣挙筋に相当する筋肉画素110が閉曲線となるように参照画像が形成されると、画像合成部330により合成画像が形成される。
When the reference image is formed so that the
図6は、合成画像を示す図である。画像合成部330は、図5の参照画像内において閉曲線を成す筋肉画素110に取り囲まれた脂肪画素120と、図3の実組織画像内における筋肉画素110とを合成することにより、図6の合成画像を形成する。
FIG. 6 shows a composite image. The
合成画像内において、脂肪画素120は、それを取り囲む筋肉画素110からやや内側に収縮されている。これは、図6の脂肪画素120が、参照画像(図5)内から得られたものであり、その参照画像内において、筋肉画素110が参照閾値により識別されてさらに膨張処理されて膨張しているため、その逆効果として脂肪画素120が収縮しているためである。また、図6の脂肪画素120の内部において欠けている数箇所の部分は、参照画像(図5)内において筋肉画素110と誤認された部分である。
In the composite image, the fat pixel 120 is contracted slightly inward from the
画像合成部330により合成画像が形成されると、膨張処理部340において合成画像内の脂肪画素120に対して膨張処理が施される。
When the composite image is formed by the
図7は、膨張処理された合成画像を示す図である。膨張処理部340は、図6の合成画像に含まれる脂肪画素120に対して膨張処理を施す。例えば、経験的に設定される画素数(例えば2画素)だけ、脂肪画素120を膨張させる。その際、脂肪画素120を取り囲む筋肉画素110までを限界として脂肪画素120を膨張させる。つまり、脂肪画素120が膨張して筋肉画素110に接した部分においては、それ以上の膨張が禁止される。
FIG. 7 is a diagram illustrating a composite image that has been subjected to expansion processing. The
図6の脂肪画素120に対して膨張処理を施した結果が図7における内臓脂肪(画素)122である。図7の膨張後の合成画像内においては、内臓脂肪(画素)122が筋肉画素110に接するまで膨張されている。また、図6の脂肪画素120の内部において、誤認により欠けていた数箇所の部分が膨張処理の効果により脂肪画素120となり、図7の内臓脂肪(画素)122内に含まれている。
The result of performing the expansion process on the fat pixel 120 in FIG. 6 is the visceral fat (pixel) 122 in FIG. In the combined image after expansion in FIG. 7, the visceral fat (pixel) 122 is expanded until it contacts the
こうして、画像処理装置30により、図3の実組織画像から得られる実際の精巣挙筋に対応した筋肉画素110に接するように、図7の合成画像における内臓脂肪(画素)122が形成され、実組織の精巣挙筋に取り囲まれた内臓脂肪に相当する画素が識別される。
In this way, the visceral fat (pixel) 122 in the composite image of FIG. 7 is formed by the image processing device 30 so as to contact the
以上、本発明の好適な実施形態を説明したが、上述した実施形態によれば、精巣挙筋に取り囲まれた内臓脂肪を比較的正確に識別することが可能になる。また、例えば操作者による手動修正などを加えて内臓脂肪を認識する場合に比べて、認識のための処理時間を短縮することが可能になる。また、上述した実施形態によれば、一定の規則に従って内臓脂肪が自動認識されているため、客観的で高い再現性のある計測が可能になる。 As mentioned above, although preferred embodiment of this invention was described, according to embodiment mentioned above, it becomes possible to identify the visceral fat surrounded by the cremaster muscle comparatively correctly. In addition, for example, the processing time for recognition can be shortened as compared with the case where visceral fat is recognized by adding manual correction by an operator. Further, according to the above-described embodiment, since visceral fat is automatically recognized according to a certain rule, objective and highly reproducible measurement is possible.
なお、上述した実施形態は、あらゆる点で単なる例示にすぎず、本発明の範囲を限定するものではない。例えば、上腹部において腹筋が薄く識別される場合に、腹筋に取り囲まれた内臓脂肪を識別する際などに、本発明を利用することも可能である。このように、本発明は、その本質を逸脱しない範囲で各種の変形形態を包含する。 The above-described embodiments are merely examples in all respects, and do not limit the scope of the present invention. For example, when the abdominal muscles are thinly identified in the upper abdomen, the present invention can be used when identifying visceral fat surrounded by the abdominal muscles. As described above, the present invention includes various modifications without departing from the essence thereof.
30 画像処理装置、310 実組織画像形成部、320 参照画像形成部、330 画像合成部、340 膨張処理部。 30 image processing device, 310 real tissue image forming unit, 320 reference image forming unit, 330 image compositing unit, 340 expansion processing unit.
Claims (5)
実組織閾値よりも脂肪側へシフトさせた参照閾値を利用して前記断層画像内において筋肉画素と脂肪画素を識別することにより参照画像を形成する参照画像形成部と、
参照画像内において筋肉画素に取り囲まれた脂肪画素と実組織画像内における筋肉画素とを合成することにより合成画像を形成する画像合成部と、
合成画像内における脂肪画素を膨張させることにより実組織の内臓脂肪に対応した内臓脂肪画素を形成する膨張処理部と、
を有する、
ことを特徴とする画像処理装置。 A real tissue image forming unit that forms a real tissue image by identifying a muscle pixel and a fat pixel in a tomographic image of a subject using a real tissue threshold corresponding to the differentiation between muscle and fat of the real tissue;
A reference image forming unit that forms a reference image by identifying a muscle pixel and a fat pixel in the tomographic image using a reference threshold value shifted to a fat side from a real tissue threshold value;
An image compositing unit that forms a composite image by combining fat pixels surrounded by muscle pixels in a reference image and muscle pixels in a real tissue image;
An expansion processing unit that forms visceral fat pixels corresponding to visceral fat of the real tissue by expanding the fat pixels in the composite image;
Having
An image processing apparatus.
前記参照画像形成部は、参照閾値を利用して筋肉画素と脂肪画素を識別してから筋肉画素を膨張させることにより参照画像を形成する、
ことを特徴とする画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1.
The reference image forming unit forms a reference image by expanding muscle pixels after identifying muscle pixels and fat pixels using a reference threshold,
An image processing apparatus.
前記膨張処理部は、合成画像内において脂肪画素を取り囲む筋肉画素までを限界として脂肪画素を膨張させる、
ことを特徴とする画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1 or 2,
The expansion processing unit expands fat pixels with a limit to muscle pixels surrounding the fat pixels in the composite image,
An image processing apparatus.
前記断層画像内には、被検体の精巣挙筋に対応した筋肉画素と精巣挙筋に取り囲まれた脂肪画素が含まれ、
前記画像合成部は、参照画像内において精巣挙筋に対応した筋肉画素に取り囲まれた脂肪画素と実組織画像内における精巣挙筋に対応した筋肉画素とを合成することにより合成画像を形成し、
前記膨張処理部は、合成画像内における脂肪画素を膨張させることにより精巣挙筋に取り囲まれた内臓脂肪に対応した内臓脂肪画素を形成する、
ことを特徴とする画像処理装置。 In the image processing device according to any one of claims 1 to 3,
The tomographic image includes muscle pixels corresponding to the testicular cremaster muscle and fat pixels surrounded by the testicular muscle,
The image synthesis unit forms a synthesized image by synthesizing fat pixels surrounded by muscle pixels corresponding to the levator ani muscle in the reference image and muscle pixels corresponding to the cremaster muscle in the real tissue image,
The expansion processing unit forms visceral fat pixels corresponding to the visceral fat surrounded by the cremaster muscle by expanding the fat pixels in the composite image.
An image processing apparatus.
実組織閾値よりも脂肪側へシフトさせた参照閾値を利用して前記断層画像内において筋肉画素と脂肪画素を識別することにより参照画像を形成する機能と、
参照画像内において筋肉画素に取り囲まれた脂肪画素と実組織画像内における筋肉画素とを合成することにより合成画像を形成する機能と、
合成画像内における脂肪画素を膨張させることにより実組織の内臓脂肪に対応した内臓脂肪画素を形成する機能と、
をコンピュータに実現させることを特徴とするプログラム。 A function of forming a real tissue image by identifying a muscle pixel and a fat pixel in a tomographic image of a subject using a real tissue threshold corresponding to the differentiation between muscle and fat of the real tissue;
A function of forming a reference image by identifying a muscle pixel and a fat pixel in the tomographic image using a reference threshold value shifted to a fat side from a real tissue threshold value;
A function of forming a composite image by combining fat pixels surrounded by muscle pixels in a reference image and muscle pixels in a real tissue image;
A function of forming visceral fat pixels corresponding to the visceral fat of the real tissue by expanding the fat pixels in the composite image;
A program characterized by causing a computer to realize.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008207801A JP4891957B2 (en) | 2008-08-12 | 2008-08-12 | Image processing device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008207801A JP4891957B2 (en) | 2008-08-12 | 2008-08-12 | Image processing device |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2010042130A JP2010042130A (en) | 2010-02-25 |
JP4891957B2 true JP4891957B2 (en) | 2012-03-07 |
Family
ID=42014013
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2008207801A Expired - Fee Related JP4891957B2 (en) | 2008-08-12 | 2008-08-12 | Image processing device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4891957B2 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014018287A (en) * | 2012-07-13 | 2014-02-03 | Hitachi Aloka Medical Ltd | Image processor |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3842171B2 (en) * | 2002-05-22 | 2006-11-08 | アロカ株式会社 | Tomographic image processing device |
JP4570383B2 (en) * | 2004-03-26 | 2010-10-27 | 株式会社日立メディコ | Medical image display device |
-
2008
- 2008-08-12 JP JP2008207801A patent/JP4891957B2/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014018287A (en) * | 2012-07-13 | 2014-02-03 | Hitachi Aloka Medical Ltd | Image processor |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2010042130A (en) | 2010-02-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US7502025B2 (en) | Image processing method and program for visualization of tubular tissue | |
US8126224B2 (en) | Method and apparatus for instrument tracking on a scrolling series of 2D fluoroscopic images | |
JP5986994B2 (en) | Medical tomosynthesis system | |
EP3143936B1 (en) | Iterative x-ray imaging optimization method | |
WO2005091227A1 (en) | Adaptive sampling along edges for surface rendering | |
JP2004174264A (en) | Method and apparatus for forming computed tomography scout image | |
US20080285708A1 (en) | Short Scan Cardiac Ct on a Quasi Axial Trajectory | |
JP4891956B2 (en) | Image processing device | |
JP5844732B2 (en) | System and method for observing interventional devices | |
JP7134001B2 (en) | Image display device, method and program | |
US20070147580A1 (en) | Methods and apparatus for CT calibration | |
US10709405B2 (en) | X-ray CT scanning apparatus and scanning method thereof | |
JP2005143777A (en) | Supporting system for image photographing and diagnosis | |
JP4891957B2 (en) | Image processing device | |
EP1459094B1 (en) | Method for localizing a target in an object | |
JP2002191593A (en) | Computed tomography photographing system | |
JP2009011646A (en) | Tomographic image generator, program and tomographic image generating method | |
US11324466B2 (en) | Creating monochromatic CT image | |
JP2008017906A (en) | Image processing method and image processing program | |
US20200311989A1 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and computer readable medium | |
JP4365288B2 (en) | Tomographic image processing device | |
EP4160546A1 (en) | Methods relating to survey scanning in diagnostic medical imaging | |
CN110547821B (en) | CT system, method and related computer readable medium for tracking target interventional object | |
US20200229783A1 (en) | X-ray imaging apparatus and control method thereof | |
JP6823999B2 (en) | Medical imaging device and its control program |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20100527 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20111213 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20111215 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20111216 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20141222 Year of fee payment: 3 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |