JP5188966B2

JP5188966B2 - 画像診断支援装置及び画像診断支援プログラム

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Publication number: JP5188966B2
Application number: JP2008521153A
Authority: JP
Inventors: 良洋後藤; 涼草野
Original assignee: Hitachi Medical Corp
Current assignee: Hitachi Healthcare Manufacturing Ltd
Priority date: 2006-06-12
Filing date: 2007-06-04
Publication date: 2013-04-24
Anticipated expiration: 2027-06-04
Also published as: CN101466312A; WO2007145093A1; US8208992B2; EP2030569A1; US20100249580A1; EP2030569A4; EP2030569B1; JPWO2007145093A1; CN101466312B

Description

本発明は、画像診断支援装置に係り、特に胸壁が厚くなった箇所など特定の臓器の変形状態を検出する画像診断支援装置及び画像診断支援プログラムに関する。

従来、画像診断支援装置では、操作者が医用画像上で点や領域を手動で指定することにより、距離や面積の計測が行われる（例えば、［特許文献１］参照。）。

特開２００５−６５８４５号公報

近年、アスベスト吸入に起因する疾患が社会問題となっている。アスベストを大量に吸い込んだ人の胸壁は厚くなる傾向がある。胸壁の厚さの異常は医師が目視によって発見しているが、目視による検査では異常を見落とす虞がある。

つまり、従来の画像診断支援装置では、必ずしも全ての断層像において異常が顕在化している訳ではない状況で、一部の断層像についてのみ計測した場合には、医師による異常部位の発見が難しくなるという未解決の問題が残されている。

本発明の目的は、医師による異常部位の発見を容易にすることを可能とする画像診断支援装置及び画像診断支援プログラムを提供することにある。

本発明に係る画像診断支援装置は、被検体の所望の臓器を含む断層像を取得する画像取得手段と、前記画像取得手段によって取得された断層像から前記所望の臓器における基準を示す基準領域を抽出する基準領域抽出手段と、前記画像取得手段によって取得された断層像から前記所望の臓器の領域を示す臓器領域を抽出する臓器領域抽出手段と、前記基準領域抽出手段によって抽出された前記基準領域及び前記臓器領域抽出手段によって抽出された前記臓器領域から前記所望の臓器の形態に関する臓器形態情報を算出する臓器形態情報算出手段と、前記臓器形態情報算出手段による前記臓器形態情報の算出結果を表示装置に表示する表示制御手段と、を具備し、前記基準領域抽出手段は、前記断層像に対して閾値処理を行って肋骨領域を抽出し、前記肋骨領域の端部または端部近傍の点を連結して基準線を抽出し、前記臓器形態情報算出手段は、前記肋骨領域の端部あるいは端部近傍の点が連結された前記基準線を基準として、胸壁の厚さまたは面積または体積のいずれかを含む胸壁に関する形態情報を算出することを特徴とする。

また、本発明に係る画像診断支援プログラムは、被検体の所望の臓器を含む断層像を取得する画像取得ステップと、前記画像取得ステップによって取得された断層像から前記所望の臓器における基準を示す基準領域を抽出する基準領域抽出ステップと、前記画像取得ステップによって取得された断層像から前記所望の臓器の領域を示す臓器領域を抽出する臓器領域抽出ステップと、前記基準領域抽出ステップによって抽出された前記基準領域及び前記臓器領域抽出ステップによって抽出された前記臓器領域から前記所望の臓器の形態に関する臓器形態情報を算出する臓器形態情報算出ステップと、前記臓器形態情報算出ステップによる前記臓器形態情報の算出結果を表示装置に表示する表示制御ステップと、をコンピュータに実行させるプログラムであり、前記基準領域抽出ステップは、前記断層像に対して閾値処理を行って肋骨領域を抽出し、前記肋骨領域の端部または端部近傍の点を連結して基準線を抽出し、前記臓器形態情報算出ステップは、前記肋骨領域の端部あるいは端部近傍の点が連結された前記基準線を基準として、胸壁の厚さまたは面積または体積のいずれかを含む胸壁に関する形態情報を算出することを特徴とする。

本発明によれば、前記抽出された臓器領域の形態情報を画面表示するので、医師による異常部位の発見を容易にすることを可能とする画像診断支援装置及び画像診断支援プログラムを提供することができる。

画像診断支援装置の構成を示すハードウェア構成図画像診断支援装置の処理を示すフローチャート胸壁の厚さを算出する時の基準線を求める方法を示した説明図胸壁の厚さを算出する方法を示した説明図胸壁の厚さを算出する方法を示した説明図画像表示画面の一例を示す図画像表示画面の一例を示す図第２の実施形態における胸壁の厚さを算出する方法を示した説明図第３の実施形態における胸壁の厚さを算出する方法を示した説明図第４の実施形態における胸壁の面積を算出する方法を示した説明図第５の実施形態における胸壁の体積を算出する方法を示した説明図

符号の説明

１０：画像診断支援装置、１１：ＣＰＵ、１２：主メモリ、１３：磁気ディスク、１４：表示メモリ、１５：モニタ、１６：コントローラ、１７：マウス、１８：キーボード、１９：共通バス、２０Ａ及び２０Ｂ：肋骨、２２Ａ及び２２Ｂ：肋骨端、３０Ａ及び３０Ｂ：肺野、３２Ａ及び３２Ｂ：肺野の重心、３４Ａ及び３４Ｂ：基準線、７１及び７２：アキシャル画像、７３：３次元画像

以下、添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。尚、以下の説明及び添付図面において、同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略することにする。

図１は、画像診断支援装置１の構成を示すハードウェア構成図である。
画像診断支援装置１０は、被検体の画像を撮影する医用画像撮影装置２とＬＡＮ３等のネットワークによって接続される。
医用画像撮影装置２は、被検体の医用画像を撮影するものである。医用画像撮影装置２は、例えば、Ｘ線ＣＴ装置とＭＲ装置と超音波撮影装置であるが、被検体の医用画像が撮影できればよくこれらの例示に限定されない。

画像診断支援装置１０は、ＣＰＵ（中央演算処理装置）１１、主メモリ１２、磁気ディスク１３、表示メモリ１４、モニタ（ディスプレイ）１５、コントローラ１６、マウス１７、キーボード１８が共通バス１９を介して接続されて構成される。
ＣＰＵ１１は、各構成要素の動作を制御する制御装置である。主メモリ１２は、装置の制御プログラムが格納されたり、プログラム実行時の作業領域となったりする。磁気ディスク１３は、オペレーティングシステム（ＯＳ）、周辺機器のデバイスドライブ、臓器壁の厚さの計測等の処理を行うためのプログラムを含む各種アプリケーションソフトや、医用画像撮影装置２によって撮影された医用画像をＬＡＮ３などのネットワークを介して受け取り記憶する。尚、ＣＰＵ１１は、上記プログラムを磁気ディスク１３から読み出して主メモリ１２にロードし、実行する。
表示メモリ１４は、表示用データを一時記憶する。モニタ１５は、表示メモリ１４からのデータに基づいて画像を表示するＣＲＴモニタや液晶モニタ等である。コントローラ１６にはマウス１７が接続される。コントローラ１６は、操作者からのマウス１７への入力情報を共通バス１９を介してＣＰＵ１１へ伝達する。マウス１７は、モニタ１５の画面上の操作者が所望する位置情報とその所望位置に存在する入力コマンドとを入力するデバイスである。キーボード１８は、マウス１７と同様にモニタ１５の画面上の所望の位置情報も入力できる他、モニタ１５の画像等の表示条件を入力可能である。共通バス１９は、上記各構成要素を相互にデータ転送可能に接続する。

画像診断支援装置１０のＣＰＵ１１は、画像取得部６１と、画像取得部６１に接続される基準領域抽出部６２及び臓器領域抽出部６３と、基準領域抽出部６２及び臓器領域抽出部６３に接続される臓器形態情報算出部６４と、を有する。
画像取得部６１は、共通バス１９を介してマウス１７及びキーボード１８と接続される。基準領域抽出部６２、臓器領域抽出部６３、臓器形態情報算出部６４は、共通バス１９を介して表示メモリ１４と接続される。

画像取得部６１は、ＬＡＮ３を介して医用画像撮影装置２から医用画像を取得し磁気ディスク１３に格納する。尚、上記の医用画像には、医用画像撮影装置２によって撮影された医用画像に加えて、医用画像を画像処理した二次的な医用画像、例えば、擬似３次元画像や展開画像等も広義として含むものとする。
基準領域抽出部６２は、基準領域を抽出する。基準領域は、計測対象の臓器形態情報の基準となる領域である。基準領域としては正常時の臓器形態情報を用いてもよい。基準領域抽出部６２は、画像取得部６１によって取得された医用画像に対して画素値やＣＴ値や濃度値に基づいて閾値処理を行って基準領域を抽出してもよい。基準領域抽出部６２は、例えば、臓器形態情報として胸壁の厚さを計測する場合には、肋骨の領域を検出することによって基準領域を抽出するようにしてもよい。肋骨の領域そのものを基準領域としてもよいし、肋骨の近傍の領域（例えば、数画素分の領域）を含めて基準領域としてもよい。あるいは、肋骨を包む薄膜を含めた肋骨の端部や端部近傍の点を連結して基準線としてもよい。
臓器領域抽出部６３は、画像取得部６１によって取得された医用画像に対して画素値やＣＴ値や濃度値に基づいて閾値処理を行って計測対象の臓器の領域を抽出する。また、臓器領域抽出部６３は、部分的に臓器の形態に関する情報（厚さ、長さ、面積、体積等）を算出する。尚、骨領域の抽出処理で用いた閾値に基づいて、基準領域や臓器領域の抽出処理で用いる閾値を適宜決定するようにしてもよい。
臓器形態情報算出部６４は、基準領域抽出部６２によって抽出された基準領域と臓器領域抽出部６３によって抽出された臓器領域とに基づいて、計測対象の臓器全体について臓器形態情報を算出する。臓器形態情報は、臓器の形態に関する情報であり、厚さ、長さ、面積、体積等、種類や次元を問わない。臓器形態情報は、例えば、胸壁の厚さである。臓器形態情報算出部６４は、胸領域の外形と基準領域の外形との差分情報を算出することにより、胸壁の厚さ等の外形情報を算出する。

以下に各実施形態について図面を用いて説明する。ここでは、臓器領域を含む医用画像として肺領域を含むアキシャル画像を用いるものとし、胸壁の厚さを計測する場合を例として説明する。

＜第１の実施形態＞
図２乃至図７を参照しながら第１の実施形態について説明する。
図２は、画像診断支援装置の処理を示すフローチャートである。
ＣＰＵ１１（画像取得部６１）は、被検体の肺を撮影した医用画像（アキシャル画像や３次元画像等）を医用画像撮影装置２あるいは磁気ディスク１３から取得して主メモリ１２に展開する。
（ステップＳ１０１）
図３は、胸壁の厚さを算出する時の基準線を求める方法を示した説明図である。
ＣＰＵ１１（基準領域抽出部６２）は、主メモリ１２に展開されたアキシャル画像７１に対して閾値処理を行い、左右それぞれの肋骨２０Ａ及び肋骨２０Ｂを抽出する。ＣＰＵ１１（臓器領域抽出部６３）は、主メモリ１２に展開されたアキシャル画像７１に対して閾値処理を行い、肺野３０Ａ及び肺野３０Ｂを抽出する。閾値処理では、アキシャル画像７１に対してＣＴ値や濃度値や画素値に関する閾値を設定することにより領域抽出が行われる。
（ステップＳ１０２）
図４は、胸壁の厚さを算出する方法を示した説明図である。
ＣＰＵ１１（臓器領域抽出部６３）は、肺野３０Ａ及び肺野３０Ｂの重心３２Ａ及び重心３２Ｂを算出する。ＣＰＵ１１（基準領域抽出部６２）は、肋骨２０Ａ及び肋骨２０Ｂの外周のうち、肺野３０Ａ及び肺野３０Ｂの重心３２Ａ及び重心３２Ｂに最も近い点を肋骨端２２Ａ及び肋骨端２２Ｂとして算出する。
（ステップＳ１０３）
ＣＰＵ１１（基準領域抽出部６２）は、肋骨端２２Ａ及び肋骨端２２Ｂをスプライン曲線等の補間曲線で連結し、基準線３４Ａ及び基準線３４Ｂとして算出する。基準線３４Ａ及び基準線３４Ｂは、胸壁の厚さ計測における基準領域に相当する。

（ステップＳ１０４）
ＣＰＵ１１（臓器領域抽出部６３）は、肺野３０Ａ及び肺野３０Ｂの重心３２Ａ及び重心３２Ｂと基準線３４Ａ及び基準線３４Ｂ上の背側の点３６Ａ及び点３６Ｂとを直線４０Ａ及び直線４０Ｂで結ぶ。ＣＰＵ１１（臓器領域抽出部６３）は、直線４０Ａ及び直線４０Ｂに沿って閾値処理を行うことによって、背側の点３６Ａ及び点３６Ｂでの胸壁の厚さＷを算出する。ＣＰＵ１１（臓器形態情報算出部６４）は、上記の処理を基準線３４Ａ及び基準線３４Ｂに沿って背側の点３６Ａ及び点３６Ｂから腹側の点３８Ａ及び点３８Ｂまで行うことによって、胸壁全体に対して胸壁の厚さＷを算出する。

（ステップＳ１０５）
ＣＰＵ１１（臓器形態情報算出部６４）は、胸壁の厚さＷに基づいて、胸壁の外形に関する胸壁情報を算出する。尚、第１の実施形態では、胸壁の厚さＷ自体を胸壁情報として扱う。
（ステップＳ１０６）
図５は、胸壁の厚さを算出する方法を示した説明図である。
ＣＰＵ１１は、胸壁情報が所定条件を満たすか否かを判断する。第１の実施形態では、ＣＰＵ１１は、（胸壁の厚さＷの最大値ＷＡ及び最大値ＷＢ）＜（所定値Ｗ’）、を満たすか否かを判断する。

（ステップＳ１０７）
図６は、画像表示画面の一例を示す図である。
ＣＰＵ１１は、胸壁情報が所定条件を満たすと判断した場合には処理を終了する（ステップＳ１０６のＹｅｓ）。ＣＰＵ１１は、胸壁情報が所定条件を満たさないと判断した場合には、警告処理を行う（ステップＳ１０６のＮｏ）。ＣＰＵ１１は、モニタ１５にアキシャル画像７２と共に、異常個所を実線で囲む警告表示５０を表示する。尚、警告処理は、異常箇所を識別可能であればよく、上記の警告表示５０に限られない。例えば、異常箇所に赤色等の異常色の表示を行うことによって異常箇所を明確にしてもよい。

図７は、画像表示画面の一例を示す図である。
図６では、アキシャル画像７２と共に警告表示５０が表示されたが、図７では、３次元画像７３に警告表示５０’が表示される。また、表示画面上に「中皮腫の疑いがあります」等の文章を表示してもよい。図７の警告表示５０’は赤色の異常色の表示を行っているが、異常色は赤色でなくてもよいし、図６と同様に異常箇所を実線で囲んでもよい。

第１の実施形態によれば、胸壁が厚くなった箇所を検出することで胸壁の異常を発見し、医師に注意を喚起することができる。これにより、前記抽出された臓器領域の形態情報を画面表示するので、医師による異常部位の発見を容易にすることができる。また、第１の実施形態の特有の効果は、胸壁の厚さを自動的に算出することができるので、操作負担を軽減すると共に計測結果のばらつきを抑制して計測精度を向上させることができる。
尚、上述の実施形態では、被検体の肺を撮影した医用画像（アキシャル画像や３次元画像等）を医用画像撮影装置２から画像診断支援装置１０へ読み込んで処理を行うものとして説明したが、Ｘ線ＣＴ装置等によって被検体の肺を撮影した投影データを医用画像撮影装置２から画像診断支援装置１０へ読み込み、画像診断支援装置１０で３次元画像やアキシャル画像等を再構成してもよい。また、上述の実施形態では、アキシャル画像を用いて胸壁の厚さを算出したが、アキシャル画像に限らず、ＭＰＲ（ＭｕｌｔｉＰｌａｎａｒＲｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）画像等の断層画像であってもよい。また、上述の実施形態では、スプライン補間によって肋骨端２２Ａ及び肋骨端２２Ｂを滑らかな補間曲線で連結したが、他の公知の補間法を用いてもよい。また、上述の実施形態では、背側の点３６Ａ及び点３６Ｂから腹側の点３８Ａ及び点３８Ｂに向かって胸壁の厚さＷの算出を行うものとして説明したが、胸壁全体を網羅できればどのような順で算出を行ってもよい。
例えば、補間処理を行わずに、肋骨付近の濃度ヒストグラムを用いて正常胸壁の閾値を求め、この閾値より少し小さい値を異常胸壁の閾値として再設定し、この再設定された閾値を用いた閾値処理により胸壁の正常又は異常を区別してもよい。
また、肋骨の周りの領域の画素は、正常胸壁を抽出し、その抽出された正常胸壁よりも小さい値（経験値）を閾値に再設定し、この再設定された閾値を用いた閾値処理により異常胸壁を求めてもよい。

＜第２の実施の形態＞
次に、図８を参照しながら第２の実施形態について説明する。
図８は、第２の実施形態における胸壁の厚さを算出する方法を示した説明図である。
ステップＳ１０１〜ステップＳ１０３及びステップＳ１０５〜ステップＳ１０７の処理は、第１の実施形態と同様であるので説明を省略する。

ステップＳ１０４では、以下の処理を行って基準線３４Ａ及び基準線３４Ｂより肺野３０Ａ及び肺野３０Ｂ側の胸壁の厚さＷが算出される。ＣＰＵ１１（臓器領域抽出部６３）は、基準線３４Ａ及び基準線３４Ｂと、基準線３４Ａ及び基準線３４Ｂを肺野３０Ａ及び肺野３０Ｂ側に距離ｔだけ平行移動させた線４４Ａ及び線４４Ｂとで囲まれた領域４２Ａ及び領域４２Ｂを算出する。すなわち、領域４２Ａ及び領域４２Ｂは、基準線３４Ａ及び基準線３４Ｂを平行移動させた時の通過領域である。ＣＰＵ１１（臓器形態情報算出部６４）は、これらの領域４２Ａ及び領域４２Ｂに対して閾値処理を行うことによって、胸壁全体に対して胸壁の厚さＷを算出する。

第２の実施形態によれば、胸壁が厚くなった箇所を検出することで胸壁の異常を発見し、医師に注意を喚起することができる。これにより、前記抽出された臓器領域の形態情報を画面表示するので、医師による異常部位の発見を容易にすることができる。また、第２の実施形態の特有の効果は、肺野の重心を算出することなく胸壁の厚さを算出することができる。

＜第３の実施の形態＞
次に、図９を参照しながら第３の実施形態について説明する。
図９は、第３の実施形態における胸壁の厚さを算出する方法を示した説明図である。
ステップＳ１０１〜ステップＳ１０３及びステップＳ１０５〜ステップＳ１０７の処理は、第１の実施形態と同様であるので説明を省略する。

ステップＳ１０４では、以下の処理を行って基準線３４Ａ及び基準線３４Ｂより肺野３０Ａ及び肺野３０Ｂ側の胸壁の厚さＷが算出される。ＣＰＵ１１（臓器領域抽出部６３）は、基準線３４Ａ及び基準線３４Ｂの背側の点３６Ａ及び点３６Ｂにおいて、基準線３４Ａ及び基準線３４Ｂの法線上の肺野３０Ａ及び肺野３０Ｂ側に長さｌをもった直線４８Ａ及び直線４８Ｂに沿って閾値処理することによって、背側の点３６Ａ及び点３６Ｂでの胸壁の厚さＷを算出する。ＣＰＵ１１（臓器形態情報算出部６４）は、上記の処理を基準線３４Ａ及び基準線３４Ｂに沿って背側の点３６Ａ及び点３６Ｂから腹側の点３８Ａ及び点３８Ｂまで行うことによって、胸壁全体に対して胸壁の厚さＷを算出する。

第３の実施形態によれば、胸壁が厚くなった箇所を検出することで胸壁の異常を発見し、医師に注意を喚起することができる。これにより、前記抽出された臓器領域の形態情報を画面表示するので、医師による異常部位の発見を容易にすることができる。また、第３の実施形態の特有の効果は、肺野の重心の算出や所定領域における閾値処理を行うことなく胸壁の厚さを算出することができる。

＜第４の実施の形態＞
次に、図１０を参照しながら第４の実施形態について説明する。
図１０は、第４の実施形態における胸壁の面積を算出する方法を示した説明図である。
ステップＳ１０１〜ステップＳ１０４及びステップＳ１０７の処理は、第１の実施形態と同様であるので説明を省略する。

ステップＳ１０５では、ＣＰＵ１１（臓器形態情報算出部６４）は、胸壁の厚さＷに基づいて、胸壁の面積Ｓを算出する。第４の実施形態では、この胸壁の面積Ｓを胸壁情報として扱う。
ＣＰＵ１１（臓器形態情報算出部６４）は、胸壁の厚さＷを、基準線３４Ａ及び基準線３４Ｂに沿って背側の点３６Ａ及び点３６Ｂから腹側の点３８Ａ及び点３８Ｂまで総和し、胸壁の面積ＳＡ及び面積ＳＢとして算出する。
ステップ１０６では、ＣＰＵ１１は、胸壁情報が所定条件を満たすか否かを判断する。第４の実施形態では、ＣＰＵ１１は、（胸壁の面積Ｓ（ＳＡ＋ＳＢ））＜（所定値Ｓ’）、を満たすか否かを判断する。

第４の実施形態によれば、胸壁が厚くなった箇所を検出することで胸壁の異常を発見し、医師に注意を喚起することができる。これにより、前記抽出された臓器領域の形態情報を画面表示するので、医師による異常部位の発見を容易にすることができる。また、第４の実施形態の特有の効果は、胸壁の面積を求めることで胸壁の異常を発見し、医師に注意を喚起することができる。アスベスト吸入による疾患の特徴として、胸壁の厚い部分が長細い場合や複数存在する場合がある。胸壁の面積によって胸壁の異常を発見する第４の実施形態では特に、胸壁の厚い部分が複数存在する場合に有効である。

＜第５の実施の形態＞
次に、図１１を参照しながら第５の実施形態について説明する。
図１１は、第５の実施形態における胸壁の体積を算出する方法を示した説明図である。
ステップＳ１０１〜ステップＳ１０４及びステップＳ１０７の処理は、第１の実施形態と同様であるので説明を省略する。

ステップＳ１０５では、ＣＰＵ１１（臓器形態情報算出部６４）は、胸壁の面積Ｓに基づいて、胸壁の体積Ｖを算出する。第５の実施形態では、この胸壁の体積Ｖを胸壁情報として扱う。
胸壁が撮影されている画像がｎ枚ある場合には、１枚目に撮影されている画像中の胸壁の面積をＳ_１Ａ及びＳ_１Ｂ、２枚目に撮影されている画像中の胸壁の面積をＳ_２Ａ及びＳ_２Ｂ、…、ｎ枚目に撮影されている画像中の胸壁の面積をＳ_ｎＡ及びＳ_ｎＢ、各画像間の間隔をΔｘとすると、ＣＰＵ１１（臓器形態情報算出部６４）は、
ＶＡ＝（Ｓ_１Ａ＋Ｓ_２Ａ＋・・・＋Ｓ_ｎＡ）×Δｘ、
ＶＢ＝（Ｓ_１Ｂ＋Ｓ_２Ｂ＋・・・＋Ｓ_ｎＢ）×Δｘ、
として、第４の実施形態で算出した胸壁の面積Ｓから胸壁全体の体積Ｖを算出する。
ステップ１０６では、ＣＰＵ１１は、胸壁情報が所定条件を満たすか否かを判断する。第５の実施形態では、ＣＰＵ１１は、（胸壁の体積Ｖ（ＶＡ＋ＶＢ））＜（所定値Ｖ’）、を満たすか否かを判断する。

第５の実施形態によれば、胸壁が厚くなった箇所を検出することで胸壁の異常を発見し、医師に注意を喚起することができる。これにより、前記抽出された臓器領域の形態情報を画面表示するので、医師による異常部位の発見を容易にすることができる。また、第５の実施形態の特有の効果は、胸壁の体積を求めることで胸壁の異常を発見し、医師に注意を喚起することができる。アスベスト吸入による疾患の特徴として、胸壁の厚い部分が長細い場合や複数存在する場合がある。胸壁の体積によって胸壁の異常を発見する第５の実施形態では、上記の場合に有効である。

＜第６の実施形態＞
次に、第６の実施形態について説明する。
上述の実施形態では、ＣＰＵ１１（基準領域抽出部６２）は、肋骨端２２Ａ及び肋骨端２２Ｂをスプライン曲線等の補間曲線で連結し、胸壁情報の計測における基準領域として基準線３４Ａ及び基準線３４Ｂを算出するものとして説明したが、第６の実施形態では、ＣＰＵ１１（基準領域抽出部６２）は、補間処理を行うことなく基準領域を算出する。

ＣＰＵ１１（基準領域抽出部６２）は、アキシャル画像７１に対して基準領域抽出用の閾値を設定して閾値処理を行うことにより、基準領域を抽出する。ＣＰＵ１１（臓器領域抽出部６３）は、アキシャル画像７１に対して臓器領域抽出用の閾値を設定して閾値処理を行うことにより、臓器領域を抽出する。
胸壁の厚さ計測に関する処理の場合、基準領域抽出用の閾値及び臓器領域抽出用の閾値は、肋骨抽出用の閾値に基づいて設定することが望ましい。

第６の実施形態によれば、胸壁が厚くなった箇所を検出することで胸壁の異常を発見し、医師に注意を喚起することができる。これにより、前記抽出された臓器領域の形態情報を画面表示するので、医師による異常部位の発見を容易にすることができる。また、第６の実施形態の特有の効果は、補間処理を行うことなく基準領域を抽出するので、臓器形態情報の計測精度を向上させることができる。また、胸壁の厚さ計測に関しては、必ずしも肋骨領域を抽出する必要がない。

＜第７の実施形態＞
次に、第７の実施形態について説明する。
上述の実施形態では、ＣＰＵ１１（基準領域抽出部６２及び臓器領域抽出部６３）は、閾値処理や補間処理を行うことにより、自動的に基準領域や臓器領域を抽出するものとして説明したが、第７の実施形態では、ＣＰＵ１１（基準領域抽出部６２及び臓器領域抽出部６３）は、操作者の手動操作を介して基準領域や臓器領域を抽出する。
操作者がマウス１７やキーボード１８を用いてアキシャル画像７１上の１つあるいは複数の点や領域を指定すると、ＣＰＵ１１（基準領域抽出部６２及び臓器領域抽出部６３）は、指定点近傍あるいは指定領域近傍のＣＴ値や画素値や濃度値に基づいて領域抽出処理を行って基準領域や臓器領域を抽出する。領域抽出処理としては、例えば、リージョングローイング法等を用いることができる。

第７の実施形態によれば、胸壁が厚くなった箇所を検出することで胸壁の異常を発見し、医師に注意を喚起することができる。これにより、前記抽出された臓器領域の形態情報を画面表示するので、医師による異常部位の発見を容易にすることができる。また、第７の実施形態の特有の効果は、アキシャル画像７１にノイズ等が存在し、自動的に基準領域や臓器領域を抽出することが困難な場合であっても、操作者の判断によって手動操作を介して基準領域や臓器領域の抽出を行うことができる。

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る画像診断支援装置の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

Claims

被検体の所望の臓器を含む断層像を取得する画像取得手段と、前記画像取得手段によって取得された断層像から前記所望の臓器における基準を示す基準領域を抽出する基準領域抽出手段と、前記画像取得手段によって取得された断層像から前記所望の臓器の領域を示す臓器領域を抽出する臓器領域抽出手段と、前記基準領域抽出手段によって抽出された前記基準領域及び前記臓器領域抽出手段によって抽出された前記臓器領域から前記所望の臓器の形態に関する臓器形態情報を算出する臓器形態情報算出手段と、前記臓器形態情報算出手段による前記臓器形態情報の算出結果を表示装置に表示する表示制御手段と、を具備し、前記基準領域抽出手段は、前記断層像に対して閾値処理を行って肋骨領域を抽出し、前記肋骨領域の端部または端部近傍の点を連結して基準線を抽出し、前記臓器形態情報算出手段は、前記肋骨領域の端部あるいは端部近傍の点が連結された前記基準線を基準として、胸壁の厚さまたは面積または体積のいずれかを含む胸壁に関する形態情報を算出することを特徴とする画像診断支援装置。
前記臓器形態情報算出手段は、前記基準線上の点から肺野側へ向かって閾値処理を行うことによって肺野の端部を算出し、前記基準線上の点ごとに、前記基準線上の点から前記肺野の端部までの距離を算出することによって胸壁全体に対して胸壁の厚さを算出することを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
前記臓器領域抽出手段は、肺野の重心と前記基準線上の各点とを結ぶ線上において閾値処理を行って胸壁を抽出し、
前記臓器形態情報算出手段は、前記抽出された基準線と前記抽出された胸壁とに基づいて前記胸壁に関する形態情報を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
前記臓器領域抽出手段は、前記抽出された基準線を平行移動させた通過領域において閾値処理を行って胸壁を抽出し、前記臓器形態情報算出手段は、前記抽出された基準線と前記抽出された胸壁とに基づいて前記胸壁に関する形態情報を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
前記臓器領域抽出手段は、前記基準線の肺野側法線上において閾値処理を行って胸壁の領域を抽出し、前記臓器形態情報算出手段は、前記抽出された基準線と前記抽出された基準線と前記抽出された胸壁とに基づいて前記胸壁に関する形態情報を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
前記基準領域抽出手段は補間処理によって前記肋骨領域の端部または端部近傍の点を連結することによって前記基準線を抽出することを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
前記臓器形態情報算出手段によって算出された前記臓器形態情報が所定条件を満たさない場合には警告処理を行う警告手段を具備することを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
前記警告手段は、前記表示装置に表示された前記被検体の医用画像上において、前記臓器形態情報算出手段によって算出された前記臓器形態情報が所定条件を満たさない領域を異常箇所として識別可能に表示することを特徴とする請求項７に記載の画像診断支援装置。
前記基準領域抽出手段は、前記断層像に対して閾値処理を行って前記基準領域を抽出することを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
前記臓器領域抽出手段は、前記断層像に対して閾値処理を行って前記臓器領域を抽出することを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
前記断層像から前記基準領域を抽出するための閾値は、前記断層像から骨領域を抽出するための閾値に基づいて設定されることを特徴とする請求項９に記載の画像診断支援装置。
前記断層像から前記臓器領域を抽出するための閾値は、前記断層像から骨領域を抽出するための閾値に基づいて設定されることを特徴とする請求項１０に記載の画像診断支援装置。
前記断層像上において前記基準領域または前記臓器領域の少なくともいずれかに属する指定点または指定領域を指定する指定手段を具備し、前記基準領域抽出手段または前記臓器領域抽出手段の少なくともいずれかは、前記指定手段によって指定された指定点近傍または指定領域近傍の画素値に基づいて前記基準領域または前記臓器領域の少なくともいずれかを抽出することを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
被検体の所望の臓器を含む断層像を取得する画像取得ステップと、前記画像取得ステップによって取得された断層像から前記所望の臓器における基準を示す基準領域を抽出する基準領域抽出ステップと、前記画像取得ステップによって取得された断層像から前記所望の臓器の領域を示す臓器領域を抽出する臓器領域抽出ステップと、前記基準領域抽出ステップによって抽出された前記基準領域及び前記臓器領域抽出ステップによって抽出された前記臓器領域から前記所望の臓器の形態に関する臓器形態情報を算出する臓器形態情報算出ステップと、前記臓器形態情報算出ステップによる前記臓器形態情報の算出結果を表示装置に表示する表示制御ステップと、をコンピュータに実行させるプログラムであり、前記基準領域抽出ステップは、前記断層像に対して閾値処理を行って肋骨領域を抽出し、前記肋骨領域の端部または端部近傍の点を連結して基準線を抽出し、前記臓器形態情報算出ステップは、前記肋骨領域の端部あるいは端部近傍の点が連結された前記基準線を基準として、胸壁の厚さまたは面積または体積のいずれかを含む胸壁に関する形態情報を算出することを特徴とする画像診断支援プログラム。