JP5383486B2

JP5383486B2 - 脳出血部位セグメンテーションする装置の作動方法および装置

Info

Publication number: JP5383486B2
Application number: JP2009514611A
Authority: JP
Inventors: シーチャオ; スエリワング
Original assignee: GE Medical Systems Global Technology Co LLC
Current assignee: GE Medical Systems Global Technology Co LLC
Priority date: 2006-06-13
Filing date: 2006-06-13
Publication date: 2014-01-08
Anticipated expiration: 2026-06-13
Also published as: US8340384B2; WO2008006238A1; CN101466311A; US20100040271A1; CN101466311B; JP2009539510A

Description

本発明は、脳出血部位セグメンテーション(cerebral hemorrhage segmentation)方法および装置に関し、特に、脳出血を発症している頭部のＸ線ＣＴ(Computed Tomography)画像について、脳出血部位を特定する方法および装置に関する。

脳出血(cerebral hemorrhage)の診断および治療のために、頭部のＸ線ＣＴ画像について、脳出血部位のセグメンテーションが行われる。セグメンテーションは専門医が介在して人為的に行われる（例えば、特許文献１参照）。
特開２００５−１１８５１０号公報

専門医が介在する人為的なセグメンテーションは、労力と時間がかかり、しかもセグメンテーションの結果は担当者の技量等に左右される。また、自動化するにしても、脳出血部位のＣＴ値は症状によって様々な値を取り、正常な他の部位のＣＴ値と重なることもあるので、単一の閾値によるセグメンテーションでは目的が達せられない。

そこで、本発明の目的は、脳出血部位のセグメンテーションを適切に行う方法および装置を実現することである。

上記の課題を解決するための第１の観点での発明は、
頭部の医用画像において脳出血部位をセグメンテーションする方法であって、
前記頭部の医用画像において、頭骨の内側領域を区分する工程と、
該頭骨の内側領域を区分する工程において区分された領域の中から、脳出血部位が含まれる可能性のある領域を区分する工程と、
該脳出血部位が含まれる可能性のある領域を区分する工程により区分された領域の中から、脳出血部位を判定する工程と
を備えた脳出血部位をセグメンテーションする方法である。

さらに好ましくは、前記脳出血部位が含まれる可能性のある領域を区分する工程は、
前記頭骨の内側領域を区分する工程において区分された領域のうち、ＣＴ値が緩やかに変化する領域を区分する工程と、
該ＣＴ値が緩やかに変化する領域を区分する工程において区分された領域のうち、画素数が所定の数よりも大きい領域を区分する工程と、
該画素数が所定の数よりも大きい領域を区分する工程において区分された領域から、比較的ＣＴ値の大きい領域を区分する工程と、
該比較的ＣＴ値の大きい領域を区分する工程において抽出された領域について、ＣＴ値が緩やかに変化する領域を区分する工程と、
を含んでいる。

さらに好ましくは、
前記脳出血部位を判定する工程は、
前記脳出血部位が含まれる可能性のある領域を区分する工程において区分された領域について、該領域のＣＴ値及び大きさに基づいて、該領域が脳出血部位か否かを判定する第１の工程と、
該第１の工程において脳出血部位と判定された領域以外の領域のうち、脳出血部位の可能性がある領域について、該領域とその周辺の領域とのＣＴ値の差又は該領域のＣＴ値に基づいて、該領域が脳出血部位か否かを判定する第２の工程と、
を含んでいる。

さらに好ましくは、
脳出血部位をセグメンテーションする方法は、
前記脳出血部位を判定する工程において脳出血部位であると判定された領域についてバーシャルボリューム効果の影響を補正する工程をさらに含んでいる。

さらに特定的には、本発明は、頭部のＸ線ＣＴ画像について脳出血部位をセグメンテーションする方法であって、前処理工程と、１次探索工程と、分析・調整工程と、フィルタリング工程と、２次探索工程と、分析・判定工程と、後処理工程とを有し、
前記前処理工程では、頭部のＸ線ＣＴ画像について、第１の設定値より大きいＣＴ値を持つ画素と第２の設定値より小さいＣＴ値を持つ画素を除外し、第３の設定値に基づいて頭骨の境界を特定し、前記特定した境界に基づいて頭骨の外側領域を除外し、
前記１次探索工程では、前記前処理が行われた画像について、ＣＴ値変化が緩やかな領域を探索し、前記探索により判明した領域ごとにラベルを付与し、
前記分析・調整工程では、前記１次探索が行われた画像について、前記領域ごとに画素数を求め、画素数が第４の設定値より少ない領域を除外し、
前記フィルタリング工程では、前記分析・調整が行われた画像について、前記領域ごとに、２次元座標ｉ，ｊが増加する方向にそれぞれ隣接する画素間のＣＴ値の差の絶対値の和を画素ごとに求め、前記和が第５の設定値以上となる画素位置を特定し、前記特定した全ての画素位置におけるＣＴ値の平均値を求め、前記平均値以下のＣＴ値を持つ画素を除外し、
前記２次探索工程では、前記フィルタリングが行われた画像について、ＣＴ値変化が緩やかな領域を探索し、前記探索により判明した領域ごとにあらためてラベルを付与し、
前記分析・判定工程では、前記２次探索においてラベルが付与された画像について、前記領域の画素のＣＴ値をCT_region、第６の設定値をCT_max、第７の設定値をCT_min、第８の設定値をCT_bloodとしたとき、
第１のインデックスIndex_CTを、
CT_min＜=CT_region＜=CT_bloodならば

とし、
CT_blood＜CT_region＜=CT_maxならば

とし、
それ以外は

とし、
前記領域の面積および周長をそれぞれAreaおよびPerimeterで表し、前記領域の特性値を

としたとき、
第２のインデックスindex_radianを、
Radianが第９の設定値Radian_maxより大きければindex_radian=1とし、
Radianが第１０の設定値Radian_minより小さければindex_radian=0とし、
Radianが第９の設定値Radian_max以下で第１０の設定値Radian_min以上ならば

とし、
第３のインデックスIndex₀を、

とし、
Index₀＞=20%ならば、その領域は脳出血部位であると判定し、
Index₀＜=3%ならば、その領域は脳出血部位でないと判定し、
3%＜Index₀＜20%ならば、そのような領域の周囲の領域の画素のＣＴ値をCT_AroundRegionとし、そのような全ての領域の平均ＣＴ値をCT_{Average-All-Region}としたとき、
第４のインデックスIndex_Subを、

とし、
第５のインデックスIndex_Oderを、

とし、
Index_Sub＞=8またはIndex_Order＞=10ならば、その領域は脳出血部位であると判定し、
Index_Sub＜=0またはIndex_Order＜=-5ならば、その領域は脳出血部位でないと判定し、
0＜Index_Sub＜8かつ-5＜Index_Order＜10ならば、
第６のインデックスIndex_Finalを、

とし、
Index_Final＞=50%ならば、その領域は脳出血部位であると判定し
Index_Final＜50%ならば、その領域は脳出血部位でないと判定し、
前記後処理工程では、前記分析・判定により脳出血部位であると判定された領域についてパーシャルボリューム効果の影響を補正する、
ことを特徴とする脳出血部位セグメンテーション方法である。

上記の課題を解決するための第２の観点での発明は、
頭部のＸ線ＣＴ画像において脳出血部位をセグメンテーションする装置であって、
前記頭部のＸ線ＣＴ画像において、頭骨の内側領域を区分する手段と、
該頭骨の内側領域を区分する手段により区分された領域の中から、脳出血部位が含まれる可能性のある領域を区分する手段と、
該脳出血部位が含まれる可能性のある領域を区分する手段により区分された領域の中から、脳出血部位を判定する手段と
を備えた脳出血部位をセグメンテーションする装置である。

さらに好ましくは、前記脳出血部位が含まれる可能性のある領域を区分する手段は、
前記頭骨の内側領域を区分する手段により区分された領域のうち、ＣＴ値が緩やかに変化する領域を区分する手段と、
該ＣＴ値が緩やかに変化する領域を区分する手段により区分された領域のうち、画素数が所定の数よりも大きい領域を区分する手段と、
該画素数が所定の数よりも大きい領域を区分する手段により区分された領域から、比較的ＣＴ値の大きい領域を区分する手段と、
該比較的ＣＴ値の大きい領域を区分する手段により区分された領域について、ＣＴ値が緩やかに変化する領域を区分する手段と、
を含んでいる。

さらに好ましくは、前記脳出血部位を判定する手段は、
前記脳出血部位が含まれる可能性のある領域を区分する手段により区分された領域について、該領域のＣＴ値及び大きさに基づいて、該領域が脳出血部位か否かを判定する第１の手段と、
該第１の手段により脳出血部位と判定された領域以外の領域のうち、脳出血部位の可能性がある領域について、該領域とその周辺の領域とのＣＴ値の差又は該領域のＣＴ値に基づいて、該領域が脳出血部位か否かを判定する第２の手段と、
を含んでいる。

さらに好ましくは、脳出血部位をセグメンテーションする装置は、
前記脳出血部位を判定する手段により脳出血部位であると判定された領域についてバーシャルボリューム効果の影響を補正する手段をさらに含んでいる。

さらに特定的には、本発明は、頭部のＸ線ＣＴ画像について脳出血部位をセグメンテーションする装置であって、前処理手段と、１次探索手段と、分析・調整手段と、フィルタリング手段と、２次探索手段と、分析・判定手段と、後処理手段とを有し、
前記前処理手段は、頭部のＸ線ＣＴ画像について、第１の設定値より大きいＣＴ値を持つ画素と第２の設定値より小さいＣＴ値を持つ画素を除外し、第３の設定値に基づいて頭骨の境界を特定し、前記特定した境界に基づいて頭骨の外側領域を除外し、
前記１次探索手段は、前記前処理が行われた画像について、ＣＴ値変化が緩やかな領域を探索し、前記探索により判明した領域ごとにラベルを付与し、
前記分析・調整手段は、前記１次探索が行われた画像について、前記領域ごとに画素数
を求め、画素数が第４の設定値より少ない領域を除外し、
前記フィルタリング手段は、前記分析・調整が行われた画像について、前記領域ごとに、２次元座標ｉ，ｊが増加する方向にそれぞれ隣接する画素間のＣＴ値の差の絶対値の和を画素ごとに求め、前記和が第５の設定値以上となる画素位置を特定し、前記特定した全ての画素位置におけるＣＴ値の平均値を求め、前記平均値以下のＣＴ値を持つ画素を除外し、
前記２次探索手段は、前記フィルタリングが行われた画像について、ＣＴ値変化が緩やかな領域を探索し、前記探索により判明した領域ごとにあらためてラベルを付与し、
前記分析・判定手段は、前記２次探索においてラベルが付与された画像について、前記領域の画素のＣＴ値をCT_region、第６の設定値をCT_max、第７の設定値をCT_min、第８の設定値をCT_bloodとしたとき、
第１のインデックスIndex_CTを、
CT_min＜=CT_region＜=CT_bloodならば

とし、
CT_blood＜CT_region＜=CT_maxならば

とし、
それ以外は

とし、
第３のインデックスIndex₀を、

とし、
第５のインデックスIndex_Oderを、

とし、
Index_Final＞=50%ならば、その領域は脳出血部位であると判定し
Index_Final＜50%ならば、その領域は脳出血部位でないと判定し、
前記後処理手段は、前記分析・判定により脳出血部位であると判定された領域についてパーシャルボリューム効果の影響を補正する、
ことを特徴とする脳出血部位セグメンテーション装置である。

前記前処理における頭骨境界の特定は、前記第３の設定値より小さい値から大きい値へのＣＴ値変化点または前記第３の設定値より大きい値から小さい値へのＣＴ値変化点を検出することにより行うことが、境界特定を適切に行う点で好ましい。

前記１次探索および前記２次探索における領域探索は、隣接する画素間のＣＴ値の相違が５以下である領域を探索することによって行うことが、領域探索を適切に行う点で好ましい。

前記後処理における前記補正は、前記領域に関するダイレーション演算によって行うことが、領域補正を適切に行う点で好ましい。
前記第１の設定値は２４５であり、前記第２の設定値は３０であり、前記第３の設定値は１９０であり、前記第４の設定値は３００であり、前記第５の設定値は４であり、前記第６の設定値は１００であり、前記第７の設定値は４０であり、前記第８の設定値は７０であり、前記第９の設定値は０．０１５であり、前記第１０の設定値は０．００３であることが、セグメンテーションを高精度に行う点で好ましい。

上記各観点での本発明によれば、候補領域の画素のＣＴ値に関するインデックスIndex_CTと、候補領域の特性に関するインデックスindex_radianを用いてインデックスIndex₀を生成し、Index₀＞=20%ならばその領域は脳出血部位であると判定し、Index₀＜=3%ならばその領域は脳出血部位でないと判定する。3%＜Index₀＜20%のときは、そのような領域についてインデックスIndex_SubとインデックスIndex_Oderを生成し、Index_Sub＞=8またはIndex_Order＞=10ならばその領域は脳出血部位であると判定し、Index_Sub＜=0またはIndex_Order＜=-5ならばその領域は脳出血部位でないと判定する。0＜Index_Sub＜8かつ-5＜Index_Order＜10のときは、インデックスIndex_Finalを生成し、Index_Final＞=50%ならばその領域は脳出血部位であると判定しIndex_Final＜50%ならばその領域は脳出血部位でないと判定する。これにより、脳出血部位のセグメンテーションを適切に行う方法および装置を実現することができる。

以下、図面を参照して発明を実施するための最良の形態を説明する。なお、本発明は、発明を実施するための最良の形態に限定されるものではない。図１に画像処理装置の構成をブロック(block)図によって示す。

本装置は発明を実施するための最良の形態の一例である。本装置の構成によって、脳出血部位セグメンテーション装置に関する発明を実施するための最良の形態の一例が示される。本装置の動作によって、脳出血部位セグメンテーション方法に関する発明を実施するための最良の形態の一例が示される。

図１に示すように、本装置は、データ(data)処理部１０、表示部２０、操作部３０、記憶部４０および入出力部５０を有する。データ処理部１０は、表示部２０および操作部３０を通じてのユーザー(user)によるインタラクティブ(interactive)な操作に基づいて、記憶部４０に記憶されたデータについて所定のデータ処理を行う。

データ処理部１０は、また、入出力部５０を通じて外部装置に対するデータ入出力を行う。脳出血部位セグメンテーションを行うべきＸ線ＣＴ画像も、入出力部５０を通じて外部装置から入力される。

外部装置は例えばＸ線ＣＴ装置や医用画像サーバー(server)等である。なお、本装置は、Ｘ線ＣＴ装置や医用画像サーバーの一部であってもよい。その場合は、入出力部５０は必ずしも必要でない。図２に、脳出血部位セグメンテーション対象となるＸ線ＣＴ画像の一例を示す。

本装置によって行われる脳出血部位セグメンテーションについて説明する。図３に、脳出血部位セグメンテーションの工程を示す。図３に示すように、脳出血部位セグメンテーションは７つの工程Ｐ１−Ｐ７によって行われる。

工程Ｐ１は前処理工程である。工程Ｐ２は１次探索工程である。工程Ｐ３は分析・調整工程である。工程Ｐ４はフィルタリング工程である。工程Ｐ５は２次探索工程である。工程Ｐ６は分析・判定工程である。工程Ｐ７は後処理工程である。

これらの工程は、データ処理部１０によって遂行される。データ処理部１０は、本発明における前処理手段の一例であり、１次探索手段の一例であり、分析・調整手段の一例であり、フィルタリング手段の一例であり、２次探索手段の一例であり、分析・判定手段の一例であり、後処理手段の一例である。以下、各工程について詳細に説明する。

図４に、前処理工程Ｐ１の詳細なステップ(step)を示す。図４示すように、前処理工程Ｐ１では、頭部のＸ線ＣＴ画像について、ステップ１０１で、画素選別を行う。画素選別は、第１の設定値より大きいＣＴ値を持つ画素と、第２の設定値より小さいＣＴ値を持つ画素を、画像全体にわたって除外することによって行われる。第１の設定値は例えば２４５であり、第２の設定値は例えば３０である。これによって、２４５より大きいＣＴ値を持つ画素と、３０より小さいＣＴ値を持つ画素が除外される。

ステップ１０２で、頭骨境界特定が行われる。頭骨境界特定は、第３の設定値に基づいて行われる。頭骨境界の特定は、第３の設定値より小さい値から大きい値へのＣＴ値変化点または第３の設定値より大きい値から小さい値へのＣＴ値変化点を、画像全体にわたって検出することにより行われる。第３の設定値は例えば１９０である。特定された頭骨境界に基づいて、ステップ１０３で、頭骨の外側領域を除外することにより、頭骨の内側領域を区分する。

ステップ１０１−１０３の処理によって、２４５より大きいＣＴ値を持つ画素と３０より小さいＣＴ値を持つ画素、および、頭骨の外側領域が除外される。このような前処理によって、例えば図５に示すような画像が得られる。図５において、黒塗り部分は、除外されずに残った部分を示す。この部分が、次工程の処理の対象となる。

図６に、１次探索工程Ｐ２の詳細なステップを示す。図６示すように、１次探索工程Ｐ２では、前処理が行われた画像について、ステップ２０１で、ＣＴ値変化が緩やかな領域を探索する。ＣＴ値変化が緩やかな領域の探索は、隣接する画素間のＣＴ値の相違が例えば５以下である領域を探索することによって行われる。そして、ステップ２０２で、探索により判明した領域ごとにラベルを付与することにより、ＣＴ値が緩やかに変化する領域を区分する。

図７に、分析・調整工程Ｐ３の詳細なステップを示す。図７示すように、分析・調整工程Ｐ３では、１次探索が行われた画像について、ステップ３０１で、領域ごとに画素数を求める。そして、ステップ３０２で、画素数が第４の設定値より少ない領域を除外することにより、画素数が第４の設定値以上の領域を区分する。

第４の設定値は、画像のデファインドＦＯＶ(defined Field of View)が２５ｃｍのとき例えば３００である。なお、この設定値はデファインドＦＯＶが２５ｃｍ以外のときは３００以外の適宜の値としてよい。

このような１次探索および分析・調整によって、例えば図８に示すような画像が得られる。図８において、黒塗り部分は、ＣＴ値変化が緩やかで画素数が３００以上の部分を示す。この部分が、次工程の処理の対象となる。

図９に、フィルタリング工程Ｐ４の詳細なステップを示す。図９示すように、フィルタリング工程Ｐ４では、分析・調整が行われた画像について、ステップ４０１で、領域ごとに、２次元座標ｉ，ｊが増加する方向にそれぞれ隣接する画素間のＣＴ値の差の絶対値の和を画素ごとに求める。すなわち、次式による演算を行う。

ここで、F[i,j]は２次元座標ｉ，ｊにおける画素のＣＴ値であり、F[i+1,j]は座標ｉが増加する方向に隣接する画素のＣＴ値であり、F[i,j+1]は座標jが増加する方向に隣接する画素のＣＴ値である。ＣＴ値F[i,j]、F[i+1,j]、 F[i,j+1]およびF[i+1,j+1]の空間的位置関係は図１０に示すとおりである。

ステップ４０２で、G[i,j]が第５の設定値以上となる画素位置を特定する。第５の設定値は例えば４である。ステップ４０３で、特定された全ての画素位置におけるＣＴ値の平均値を求め、ステップ４０４で、平均値以下のＣＴ値を持つ画素を除外することにより、残りの画素を区分する。

ＣＴ値の平均値は、元画像について、領域ごとに求められる。また、平均値以下のＣＴ値を持つ画素の除外は、元画像について、領域ごとに行われる。これによって、バックグラウンド(back ground)の除去が領域ごとに行われる。

このようなフィルタリングによって、例えば図１１に示すような画像が得られる。図１１において、黒塗り部分は、除去されなかった部分を示す。この部分が、次工程の処理の対象となる。

図１２に、２次探索工程Ｐ５の詳細なステップを示す。図１２示すように、２次探索工程Ｐ５では、フィルタリングが行われた画像について、ステップ５０１で、ＣＴ値変化が緩やかな領域を探索する。ＣＴ値変化が緩やかな領域の探索は、隣接する画素間のＣＴ値の相違が例えば５以下である領域を探索することによって行われる。そして、ステップ５０２で、探索により判明した領域ごとにあらためてラベルを付与することによって、ＣＴ値が緩やかに変化する領域を区分する。このような２次探索によって、例えば図１３に示すような画像が得られる。

図１４に、分析・判定工程Ｐ６の詳細なステップを示す。図１４示すように、分析・判定工程Ｐ６では、２次探索によりラベルが付与された画像について、ステップ６０１で、第１のインデックスIndex_CTを求める。

インデックスIndex_CTは、領域の画素のＣＴ値をCT_region、第６の設定値をCT_max、第７の設定値をCT_min、第８の設定値をCT_bloodとしたとき、
CT_min＜=CT_region＜=CT_bloodならば

とし、
CT_blood＜CT_region＜=CT_maxならば

とし、
それ以外は

とする。なお、第６の設定値CT_maxは例えば１００であり、第７の設定値CT_minは例えば４０であり、第８の設定値CT_bloodは７０である。
ステップ６０２で、第２のインデックスindex_radianを求める。第２のインデックスindex_radianは、領域の面積および周長をそれぞれAreaおよびPerimeterで表し、領域の特性値を

としたとき、
Radianが第９の設定値Radian_maxより大きければindex_radian=1とし、Radianが第１０の設定値Radian_minより小さければindex_radian=0とし、Radianが第９の設定値Radian_max以下で第１０の設定値Radian_min以上ならば

とする。なお、第９の設定値Radian_maxは例えば０．０１５であり、第１０の設定値Radian_minはたとえばあ０．００３である。
ステップ６０３で、第３のインデックスIndex₀を、

とする。
ステップ６０４で、第３のインデックスIndex₀の値に応じて、その領域が脳出血部位であるか否かを判定する。すなわち、Index₀＞=20%ならば、その領域は脳出血部位である(CH)と判定し、Index₀＜=3%ならば、その領域は脳出血部位でない(not CH)と判定し、3%＜Index₀＜20%ならば、次のステップ６０５に移行する。

ステップ６０５では、第４のインデックスIndex_Subと第５のインデックスIndex_Oderを求める。すなわち、3%＜Index₀＜20%である領域の周囲の領域の画素のＣＴ値をCT_AroundRegionとし、3%＜Index₀＜20%である全ての領域の平均ＣＴ値をCT_{Average-All-Region}としたとき、
第４のインデックスIndex_Subを、

とし、
第５のインデックスIndex_Oderを、

とする。
ステップ６０６で、第４のインデックスIndex_Subと第５のインデックスIndex_Oderの値に応じて、その領域が脳出血部位であるか否かを判定する。すなわち、Index_Sub＞=8またはIndex_Order＞=10ならば、その領域は脳出血部位である(CH)と判定し、Index_Sub＜=0またはIndex_Order＜=-5ならば、その領域は脳出血部位でない(not CH)と判定し、0＜Index_Sub＜8かつ-5＜Index_Order＜10ならば、次のステップ６０７移行する。

ステップ６０７では、第６のインデックスIndex_Finalを、

とする。
ステップ６０８で、第６のインデックスIndex_Finalの値に応じて、その領域が脳出血部位であるか否かを判定する。すなわち、Index_Final＞=50%ならば、その領域は脳出血部位
である(CH)と判定し、Index_Final＜50%ならば、その領域は脳出血部位でない(not CH)と判定する。

以上のような３段階の分析・判定によって、脳出血部位の正確なセグメンテーションが行われ、例えば図１５に示すような画像が得られる。図１５において、黒塗り部分は脳出血部位を示す。黒塗り部分は、実際の脳出血部位の位置と範囲を精度良く示すものとなる。

脳出血部位が頭骨に近接しているときは、パーシャルボリューム効果(partial volume effect)のために脳出血部位のＣＴ値が変化して、脳出血部位のセグメンテーションが不正確になることがあり得る。

図１６に、そのような例を示す。図１６において、黒塗り部分がセグメンテーションされた領域であるが、この領域の右側の輪郭は頭骨境界に達していない。これは、パーシャルボリューム効果でＣＴ値が変化した部分が除外されたためである。このようなセグメンテーション結果については、後処理工程Ｐ７によって、パーシャルボリューム効果の影響を補正する。

図１７に、後処理工程Ｐ７の詳細なステップを示す。図１７示すように、後処理工程Ｐ７では、分析・判定により脳出血部位であると判定された領域すなわちＣＨ領域について、ステップ７０１で、周囲の画素のＣＴ値がＣＨ領域の平均ＣＴ値より大きいか否かを判定し、大きいときは、ＣＨ領域の外縁が頭骨境界に到達するまでダイレーション(dilation)演算を行う。このような後処理によって、例えば図１８に示すように、ＣＨ領域についてパーシャルボリューム効果の影響が補正された画像が得られる。

本発明を実施するための最良の形態の一例の画像処理装置の構成を示す図である。Ｘ線ＣＴ画像の一例を中間調の写真で示す図である。脳出血部位セグメンテーションを行うための工程を示す図である。前処理工程の詳細を示す図である。前処理後のＸ線ＣＴ画像の一例を中間調の写真で示す図である。１次探索工程の詳細を示す図である。分析・調査工程の詳細を示す図である。１次探索および分析・調査後のＸ線ＣＴ画像の一例を中間調の写真で示す図である。フィルタリング工程の詳細を示す図である。画素値の空間的位置関係を示す図である。フィルタリング後のＸ線ＣＴ画像の一例を中間調の写真で示す図である。２次探索工程の詳細を示す図である。２次探索後のＸ線ＣＴ画像の一例を中間調の写真で示す図である。分析・判定工程の詳細を示す図である。分析・判定後のＸ線ＣＴ画像の一例を中間調の写真で示す図である。分析・判定後のＸ線ＣＴ画像の一例を中間調の写真で示す図である。後処理工程の詳細を示す図である。後処理後のＸ線ＣＴ画像の一例を中間調の写真で示す図である。

符号の説明

１０データ処理部
２０表示部
３０操作部
４０記憶部
５０入出力部

Claims

頭部の医用画像において脳出血部位をセグメンテーションする装置の作動方法であって、
前記頭部の医用画像において、頭骨の内側領域を区分する工程と、
該頭骨の内側領域を区分する工程において区分された領域の中から、脳出血部位が含まれる可能性のある領域を区分する工程と、
該脳出血部位が含まれる可能性のある領域を区分する工程により区分された領域の中から、脳出血部位を判定する工程と
を備え、
前記脳出血部位が含まれる可能性のある領域を区分する工程は、
前記頭骨の内側領域を区分する工程において区分された領域のうち、ＣＴ値が緩やかに変化する領域を区分する工程と、
該ＣＴ値が緩やかに変化する領域を区分する工程において区分された領域のうち、画素数が所定の数よりも大きい領域を区分する工程と、
該画素数が所定の数よりも大きい領域を区分する工程において区分された領域から、比較的ＣＴ値の大きい領域を区分する工程と、
該比較的ＣＴ値の大きい領域を区分する工程において抽出された領域について、ＣＴ値が緩やかに変化する領域を区分する工程と、
を含んでいる脳出血部位をセグメンテーションする装置の作動方法。
前記脳出血部位を判定する工程は、
前記脳出血部位が含まれる可能性のある領域を区分する工程において区分された領域について、該領域のＣＴ値及び大きさに基づいて、該領域が脳出血部位か否かを判定する第１の工程と、
該第１の工程において脳出血部位と判定された領域以外の領域のうち、脳出血部位の可能性がある領域について、該領域とその周辺の領域とのＣＴ値の差又は該領域のＣＴ値に基づいて、該領域が脳出血部位か否かを判定する第２の工程と、
を含んでいる請求項１に記載の脳出血部位をセグメンテーションする装置の作動方法。
前記脳出血部位を判定する工程において脳出血部位であると判定された領域についてバーシャルボリューム効果の影響を補正する工程をさらに含んでいる請求項１に記載の脳出血部位をセグメンテーションする装置の作動方法。
頭部のＸ線ＣＴ画像について脳出血部位をセグメンテーションする方法であって、
前処理工程と、１次探索工程と、分析・調整工程と、フィルタリング工程と、２次探索工程と、分析・判定工程と、後処理工程とを有し、
前記前処理工程では、頭部のＸ線ＣＴ画像について、
第１の設定値より大きいＣＴ値を持つ画素と第２の設定値より小さいＣＴ値を持つ画素を除外し、
第３の設定値に基づいて頭骨の境界を特定し、
前記特定した境界に基づいて頭骨の外側領域を除外し、
前記１次探索工程では、前記前処理が行われた画像について、
ＣＴ値変化が緩やかな領域を探索し、
前記探索により判明した領域ごとにラベルを付与し、
前記分析・調整工程では、前記１次探索が行われた画像について、
前記領域ごとに画素数を求め、
画素数が第４の設定値より少ない領域を除外し、
前記フィルタリング工程では、前記分析・調整が行われた画像について、
前記領域ごとに、
２次元座標ｉ，ｊが増加する方向にそれぞれ隣接する画素間のＣＴ値の差の絶対値の和を画素ごとに求め、
前記和が第５の設定値以上となる画素位置を特定し、
前記特定した全ての画素位置におけるＣＴ値の平均値を求め、
前記平均値以下のＣＴ値を持つ画素を除外し、
前記２次探索工程では、前記フィルタリングが行われた画像について、
ＣＴ値変化が緩やかな領域を探索し、
前記探索により判明した領域ごとにあらためてラベルを付与し、
前記分析・判定工程では、前記２次探索においてラベルが付与された画像について、
前記領域の画素のＣＴ値をCT_region、第６の設定値をCT_max、第７の設定値をCT_min、第８の設定値をCT_bloodとしたとき、
第１のインデックスIndex_CTを、
CT_min＜=CT_region＜=CT_bloodならば
とし、
CT_blood＜ CT_region＜= CT_maxならば
とし、
それ以外は
とし、
前記領域の面積および周長をそれぞれAreaおよびPerimeterで表し、前記領域の特性値を
としたとき、
第２のインデックスindex_radianを、
Radianが第９の設定値Radian_maxより大きければindex_radian =1とし、
Radianが第１０の設定値Radian_minより小さければindex_radian =0とし、
Radianが第９の設定値Radian_max以下で第１０の設定値Radian_min以上ならば
とし、
第３のインデックスIndex₀を、
とし、
Index₀＞=20%ならば、その領域は脳出血部位であると判定し、
Index₀＜=3%ならば、その領域は脳出血部位でないと判定し、
3%＜Index₀＜20%ならば、そのような領域の周囲の領域の画素のＣＴ値をCT_AroundRegionとし、そのような全ての領域の平均ＣＴ値をCT_{Average -All-Region}としたとき、
第４のインデックスIndex_Subを、
とし、
第５のインデックスIndex_Oderを、
とし、
Index_Sub＞=8またはIndex_Order＞ =10ならば、その領域は脳出血部位であると判定し、
Index_Sub＜=0またはIndex_Order＜ =-5ならば、その領域は脳出血部位でないと判定し、
0＜Index_Sub＜ 8かつ-5＜ Index_Order＜10ならば、
第６のインデックスIndex_Finalを、
とし、
Index_Final＞=50%ならば、その領域は脳出血部位であると判定し
Index_Final＜50%ならば、その領域は脳出血部位でないと判定し、
前記後処理工程では、前記分析・判定により脳出血部位であると判定された領域についてパーシャルボリューム効果の影響を補正する、
ことを特徴とする脳出血部位セグメンテーションする装置の作動方法。
前記前処理における頭骨境界の特定は、前記第３の設定値より小さい値から大きい値へのＣＴ値変化点または前記第３の設定値より大きい値から小さい値へのＣＴ値変化点を検出することにより行う
ことを特徴とする請求項４に記載の脳出血部位セグメンテーションする装置の作動方法。
前記１次探索および前記２次探索における領域探索は、隣接する画素間のＣＴ値の相違が５以下である領域を探索することによって行う
ことを特徴とする請求項４に記載の脳出血部位セグメンテーションする装置の作動方法。
前記後処理における前記補正は、前記領域に関するダイレーション演算によって行う
ことを特徴とする請求項４に記載の脳出血部位セグメンテーションする装置の作動方法。
前記第１の設定値は２４５であり、前記第２の設定値は３０であり、前記第３の設定値は１９０であり、前記第４の設定値は３００であり、前記第５の設定値は４であり、前記第６の設定値は１００であり、前記第７の設定値は４０であり、前記第８の設定値は７０であり、前記第９の設定値は０．０１５であり、前記第１０の設定値は０．００３であることを特徴とする請求項４に記載の脳出血部位セグメンテーションする装置の作動方法。
頭部のＸ線ＣＴ画像において脳出血部位をセグメンテーションする装置であって、
前記頭部のＸ線ＣＴ画像において、頭骨の内側領域を区分する手段と、
該頭骨の内側領域を区分する手段により区分された領域の中から、脳出血部位が含まれる可能性のある領域を区分する手段と、
該脳出血部位が含まれる可能性のある領域を区分する手段により区分された領域の中から、脳出血部位を判定する手段と
を備え、
前記脳出血部位が含まれる可能性のある領域を区分する手段は、
前記頭骨の内側領域を区分する手段により区分された領域のうち、ＣＴ値が緩やかに変化する領域を区分する手段と、
該ＣＴ値が緩やかに変化する領域を区分する手段により区分された領域のうち、画素数が所定の数よりも大きい領域を区分する手段と、
該画素数が所定の数よりも大きい領域を区分する手段により区分された領域から、比較的ＣＴ値の大きい領域を区分する手段と、
該比較的ＣＴ値の大きい領域を区分する手段により区分された領域について、ＣＴ値が緩やかに変化する領域を区分する手段と、
を含んでいる脳出血部位をセグメンテーションする装置。
前記脳出血部位を判定する手段は、
前記脳出血部位が含まれる可能性のある領域を区分する手段により区分された領域について、該領域のＣＴ値及び大きさに基づいて、該領域が脳出血部位か否かを判定する第１の手段と、
該第１の手段により脳出血部位と判定された領域以外の領域のうち、脳出血部位の可能性がある領域について、該領域とその周辺の領域とのＣＴ値の差又は該領域のＣＴ値に基づいて、該領域が脳出血部位か否かを判定する第２の手段と、
を含んでいる請求項９に記載の脳出血部位をセグメンテーションする装置。
前記脳出血部位を判定する手段により脳出血部位であると判定された領域についてバーシャルボリューム効果の影響を補正する手段をさらに含んでいる請求項９に記載の脳出血部位をセグメンテーションする装置。
頭部のＸ線ＣＴ画像について脳出血部位をセグメンテーションする装置であって、
前処理手段と、１次探索手段と、分析・調整手段と、フィルタリング手段と、２次探索手段と、分析・判定手段と、後処理手段とを有し、
前記前処理手段は、頭部のＸ線ＣＴ画像について、
第１の設定値より大きいＣＴ値を持つ画素と第２の設定値より小さいＣＴ値を持つ画素を除外し、
第３の設定値に基づいて頭骨の境界を特定し、
前記特定した境界に基づいて頭骨の外側領域を除外し、
前記１次探索手段は、前記前処理が行われた画像について、
ＣＴ値変化が緩やかな領域を探索し、
前記探索により判明した領域ごとにラベルを付与し、
前記分析・調整手段は、前記１次探索が行われた画像について、
前記領域ごとに画素数を求め、
画素数が第４の設定値より少ない領域を除外し、
前記フィルタリング手段は、前記分析・調整が行われた画像について、
前記領域ごとに、
２次元座標ｉ，ｊが増加する方向にそれぞれ隣接する画素間のＣＴ値の差の絶対値の和を画素ごとに求め、
前記和が第５の設定値以上となる画素位置を特定し、
前記特定した全ての画素位置におけるＣＴ値の平均値を求め、
前記平均値以下のＣＴ値を持つ画素を除外し、
前記２次探索手段は、前記フィルタリングが行われた画像について、
ＣＴ値変化が緩やかな領域を探索し、
前記探索により判明した領域ごとにあらためてラベルを付与し、
前記分析・判定手段は、
前記２次探索においてラベルが付与された画像について、
前記領域の画素のＣＴ値をCT_region、第６の設定値をCT_max、第７の設定値をCT_min、第８の設定値をCT_bloodとしたとき、
第１のインデックスIndex_CTを、
CT_min＜= CT_region＜= CT_bloodならば
とし、
CT_blood＜ CT_region＜= CT_maxならば
とし、
それ以外は
とし、
前記領域の面積および周長をそれぞれAreaおよびPerimeterで表し、前記領域の特性値を
としたとき、
第２のインデックスindex_radianを、
Radianが第９の設定値Radian_maxより大きければindex_radian =1とし、
Radianが第１０の設定値Radian_minより小さければindex_radian =0とし、
Radianが第９の設定値Radian_max以下で第１０の設定値Radian_min以上ならば
とし、
第３のインデックスIndex₀を、
とし、
Index₀＞=20%ならば、その領域は脳出血部位であると判定し、
Index₀＜=3%ならば、その領域は脳出血部位でないと判定し、
3%＜Index₀＜20%ならば、そのような領域の周囲の領域の画素のＣＴ値をCT_AroundRegionとし、そのような全ての領域の平均ＣＴ値をCT_{Average -All-Region}としたとき、
第４のインデックスIndex_Subを、
とし、
第５のインデックスIndex_Oderを、
とし、
Index_Sub＞=8またはIndex_Order＞ =10ならば、その領域は脳出血部位であると判定し、
Index_Sub＜=0またはIndex_Order＜ =-5ならば、その領域は脳出血部位でないと判定し、
0＜Index_Sub＜ 8かつ-5＜ Index_Order＜10ならば、
第６のインデックスIndex_Finalを、
とし、
Index_Final＞=50%ならば、その領域は脳出血部位であると判定し
Index_Final＜50%ならば、その領域は脳出血部位でないと判定し、
前記後処理手段は、前記分析・判定により脳出血部位であると判定された領域についてパーシャルボリューム効果の影響を補正する、
ことを特徴とする脳出血部位セグメンテーション装置。
前記前処理における頭骨境界の特定は、前記第３の設定値より小さい値から大きい値へのＣＴ値変化点または前記第３の設定値より大きい値から小さい値へのＣＴ値変化点を検出することにより行う
ことを特徴とする請求項１１に記載の脳出血部位セグメンテーション装置。
前記１次探索および前記２次探索における領域探索は、隣接する画素間のＣＴ値の相違が５以下である領域を探索することによって行う
ことを特徴とする請求項１１に記載の脳出血部位セグメンテーション装置。
前記後処理における前記補正は、前記領域に関するダイレーション演算によって行う
ことを特徴とする請求項１１に記載の脳出血部位セグメンテーション装置。
前記第１の設定値は２４５であり、前記第２の設定値は３０であり、前記第３の設定値は１９０であり、前記第４の設定値は３００であり、前記第５の設定値は４であり、前記第６の設定値は１００であり、前記第７の設定値は４０であり、前記第８の設定値は７０であり、前記第９の設定値は０．０１５であり、前記第１０の設定値は０．００３であることを特徴とする請求項１１に記載の脳出血部位セグメンテーション装置。