JP5534607B2 - 医用画像処理装置及び、そのプログラム - Google Patents
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Description
評価領域とは、被検体の断層像における筋肉領域、骨領域、脂肪領域等の組織のうち少なくとも1つの組織領域である。
第2の発明は、第1の発明の医用画像処理装置における医用画像処理方法に関する発明である。
第3の発明は、コンピュータを第1の発明の医用画像処理装置として機能させるプログラムに関する発明である。
最初に、図1を参照しながら、医用画像処理装置1の構成について説明する。
図1は、医用画像処理装置1のハードウェア構成図である。
医用画像処理装置1は、CPU9、主メモリ11、記憶装置13、表示メモリ15、表示装置17、コントローラ19に接続されたマウス21やキーボード23、ネットワークアダプタ25がシステムバス27によって接続されて構成される。医用画像処理装置1は、ネットワーク3を介して医用画像撮影装置5や画像データベース7に接続される。
(2.医用画像処理装置1の動作)
次に、図2、図3を参照しながら、医用画像処理装置1による大腿部の断面情報の評価画像作成の概要について説明する。
図2は、医用画像処理装置1の全体動作を示すフローチャートである。
図3は、大腿部断面図31を示す図である。
大腿部断面図31(図3)に示すように、大腿部の筋肉領域は大腿骨33を囲み、筋肉領域は筋膜39で覆われる。操作者は、同じ脂肪領域である、筋膜39の外側にある皮下脂肪47と、筋膜39の内側にある筋肉内脂肪とを区別して評価する場合がある。
(3.筋膜の算出と筋膜内外の脂肪領域の抽出処理)
次に、図4〜図11を参照しながら、第1実施形態について説明する。
図4は、医用画像処理装置1による、筋膜の算出と筋膜内外の脂肪領域の抽出処理を示すフローチャートである。
医用画像処理装置1のCPU9は、医用画像撮影装置5によって撮影された医用画像情報を記憶装置13あるいは画像データベース7から取得して、主メモリ11に読み込む(ステップ2001)。
図6は、画像情報302を示す図である。画像情報302は、抽出された筋肉領域57を示す。
次に、医用画像処理装置1は、筋肉領域57の輪郭を示す曲線61を抽出する(ステップ2005)。
図7は、曲線61の抽出方法の1例の説明図である。
医用画像処理装置1は、筋肉領域57に外接する任意の複数の接線59をひく。医用画像処理装置1は、複数の接線59に囲まれて形成される閉領域に内接する曲線61を算出する。算出された曲線61は、目視等で認識することが困難な筋膜として近似することができる。接線59の数が多いほど、高精度に曲線61を求めることが可能である。
図8は、筋膜を近似する曲線61を含む画像情報303を示す図である。
筋肉領域57を覆う筋膜は、筋肉領域57に外接する曲線61として抽出される。
次に、医用画像処理装置1は、抽出した筋肉領域57の輪郭を示す曲線61を境界として、領域B(画像情報301から空気領域51と骨領域53を除去した領域)を、外領域63と内領域65に分け画像情報304を得る(ステップ2006:図9)。
図9は、画像情報304を示す図である。画像情報304は、曲線61の外領域63(大腿部皮膚55と曲線61の間)と、内領域65(曲線61に囲まれる閉領域)とを示す。
図10は、画像情報305を示す図である。画像情報305は、曲線61と、曲線61の内部の筋肉内脂肪領域67とを示す。
図11は、画像情報306を示す図である。画像情報306は、ステップ2007で得られる筋肉内脂肪領域67と、ステップ2008で得られる皮下脂肪領域69とが区別して示される。
医用画像処理装置1は、上記抽出結果を記憶装置13に保存する(ステップ2010)。
以上述べたように、第1実施形態では、医用画像処理装置1は、仮想的な筋膜を求め、筋膜を境界として脂肪領域を皮下脂肪領域と筋肉内脂肪領域とに自動的に分割することができる。従って筋肉トレーニングや治療の結果としての筋肉内脂肪の量を定量的に高精度に求めることが可能になる。特に、筋膜の位置は、筋肉トレーニングや治療の結果として経時的に変化するものであるから、筋膜を境界として脂肪領域を分割する第1実施形態は、後述する第2実施形態のように、脂肪領域の経時的な変化を観察する際に有効である。
(4.筋肉領域の比較処理)
次に、図12〜図20を参照しながら、第2実施形態について説明する。第2実施形態では、撮影時期の異なる複数の医用画像情報を比較し、筋肉トレーニングや治療の効果を、特に筋肉領域の変化を比較することで診断する。
図12は、医用画像処理装置1の筋肉領域の比較処理を示すフローチャートである。
医用画像処理装置1のCPU9は、医用画像撮影装置5によって撮影された第1の画像情報を記憶装置13あるいは画像データベース7から取得して、主メモリ11に読み込む(ステップ3001)。
図13は、画像情報401を示す図である。画像情報401は、撮影日「y1年m1月n1日」に撮影された第1の画像情報から筋肉領域71−1と大腿骨73−1の領域を抽出して得られた画像情報である。
医用画像処理装置1は、第2の画像情報から、CT値を利用して筋肉領域71−2を抽出し、画像情報402を得る(ステップ3004:図14)。
図14は、画像情報402を示す図である。画像情報402は、撮影日「y2年m2月n2日」に撮影された第2の画像情報から筋肉領域71−2と大腿骨73−2の領域を抽出して得られた画像情報である。
次に、医用画像処理装置1は画像情報401(図13)と画像領域402(図14)とを重ね、画像情報403を得る(図15)。
図15は、画像情報403を示す図である。画像情報403は、単に画像情報401と画像情報402とを重ねたものなので、画像情報401の筋肉領域71−1と、画像情報402の筋肉領域71−2との比較は困難である。
次に、医用画像処理装置1は、画像情報404(図16)に基づいて、異なる撮影日に撮影された複数の画像の筋肉領域71を表示する(ステップ3006)。
医用画像の表示方法について説明する。
図17は、表示装置17に表示される表示方法の選択の画面501を示す。
画面501には、患者名75、撮影部位77、及び取得された複数の医用画像の撮影日79が表示される。また、画面501には、画像の表示方法を選択するための「重畳表示」ボタン81、「動径表示」ボタン83が配置される。
操作者は、表示装置17に表示される画面501から、「重畳表示」ボタン81、又は「動径表示」ボタン83を押下して画像の比較表示方法を選択する。
操作者によって「重畳表示」ボタン81が押下されると、医用画像処理装置1は、画像情報404(図16)に基づいて、筋肉領域71−1、筋肉領域71−2のそれぞれの面積を算出して表示装置17に表示させる。
図18は、「重畳表示」が選択された場合に表示装置17に表示される画面502を示す。
画面502には、画像情報404(図16)、即ち画像情報401(図13)の筋肉領域71−1と画像情報402(図14)の筋肉領域71−2とが、大腿骨73の位置が一致するように処理して作成された画像情報が表示される。また、筋肉領域71−1と筋肉領域71−2の筋肉面積が算出され、それぞれ「筋肉面積 S1 cm2」85−1、「筋肉面積 S2 cm2」85−2と、表示される。筋肉領域71−1と筋肉領域71−2のそれぞれの領域を、異なる色や模様で表示するようにしてもよい。
重畳表示によると、操作者は、複数の画像の筋肉領域の面積の差を、視覚的にも数値的にも即座に把握することができる。従って、操作者は、筋肉面積の比較を行うことによりトレーニングや治療の効果を正確かつ迅速に診断することができる。
操作者によって「動径表示」ボタン83が押下されると、医用画像処理装置1は、画像情報404(図16)を得て、筋肉領域71−1、筋肉領域71−2を極座標を利用して表示させる。
図19は、極座標の設定を説明する図である。
画像情報404に基づき、大腿骨突起部91が極座標の原点として設定され、大腿骨73の重心が大腿骨重心93として抽出され、大腿骨突起部91と大腿骨重心93とを結ぶ直線が基準線94として設定される。また、原点から筋肉領域の境界へ向う方向と基準線94との成す角度が「θ」、原点から筋肉領域71−1の境界までの距離が「R1」、原点から筋肉領域71−2の境界までの距離が「R2」と設定される。即ち原点から大腿骨重心93へ向う方向が、極座標の角度「θ=0°」と設定される。
画面503には、画像情報404(図16)に基づいて原点(大腿骨突起部91)から筋肉領域71−1の境界までの距離「R1」と、原点から筋肉領域71−2の境界までの距離「R2」とが極座標を利用して表示される。
画面503のグラフの横軸は極座標の角度95(「θ」)、縦軸は原点から筋肉領域の境界までの距離97(「R」)を示す。
以上述べたように、第2実施形態では、医用画像処理装置1は、撮影時期の異なる複数の医用画像情報を取得し、筋肉トレーニングや治療の効果を、筋肉領域の変化を比較することで迅速に診断することが可能である。
(5.大腿部・下腿部の判別)
次に、図21及び図22を参照しながら、診断部位の判別について説明する。
上述の第2実施形態では、医用画像情報の撮影部位が大腿部であるとして説明したが、これに限定されない。例えば、医用画像情報の撮影部位が大腿部又は下腿部である場合について説明する。
図21は、大腿部又は下腿部の筋肉領域の比較処理を示すフローチャートである。
医用画像処理装置1のCPU9は、医用画像撮影装置5によって撮影された複数の医用画像情報を記憶装置13あるいは画像データベース7から取得して、主メモリ11に読み込む(ステップ4001)。
被検体の撮影画像の片足について骨の本数が1本であれば(ステップ4002の「片側に1本」)、医用画像情報の撮影部位は大腿部であると判定される。大腿骨における極座標の設定と画面表示については第2実施形態で説明したので、ここでは説明を省略する(ステップ4003及びステップ4004)。
図22は、下腿部断面図98の原点と基準線の求め方を示す図である。
下腿部断面図98は、脛骨99と腓骨101を有し、主として下腿部の後部(ふくらはぎの部分)に筋肉領域がある。
下腿部断面図98において、脛骨99と腓骨101の重心がそれぞれ、脛骨重心107及び腓骨重心105として求められる。脛骨重心107と腓骨重心105の中点が極座標原点109として設定され、脛骨重心107と腓骨重心105とを結ぶ直線が基準線108として設定される(ステップ4005)。
尚、第1実施形態、第2実施形態を適宜組み合わせて医用画像処理装置1を構成してもよい。トレーニングや治療の効果を、筋肉内脂肪量と筋肉領域の経時変化等の、異なる観点で判定することにより、より正確な診断を行うことができる。
Claims (8)
- 被検体の断層像を示す複数の医用画像情報を取得する医用画像情報取得手段と、
複数の前記医用画像情報から評価領域をそれぞれ抽出する評価領域抽出手段と、
前記評価領域を表示装置に表示する評価領域表示手段と、
前記評価領域から骨領域と筋肉領域を特定し、複数の前記医用画像情報からそれぞれ特定された前記骨領域について位置合わせの基準となる基準領域として前記骨領域の重心を含む基準線を抽出し、複数の前記医用画像情報に必要に応じて平行移動処理、回転移動処理、拡大縮小処理の少なくともいずれかの処理を施し、複数の前記医用画像情報の前記基準領域を一致させて表示する評価領域比較表示手段と、
を具備することを特徴とする医用画像処理装置。 - 前記評価領域抽出手段は、取得された前記医用画像情報に基づいて脂肪領域を特定し、前記筋肉領域の輪郭を示す輪郭曲線を算出し、前記脂肪領域を前記輪郭曲線の内外で分割して、前記輪郭曲線の内側の評価領域を第1評価領域、及び前記輪郭曲線の外側の評価領域を第2評価領域として抽出し、
前記評価領域表示手段は、前記第1評価領域と前記第2評価領域とを区別して表示することを特徴とする請求項1に記載の医用画像処理装置。 - 前記評価領域抽出手段は、前記筋肉領域に接する直線群を作成し、前記直線群によって形成される閉領域に内接する曲線を、前記輪郭曲線として得ることを特徴とする請求項2に記載の医用画像処理装置。
- 前記評価領域抽出手段は、前記筋肉領域の輪郭上の複数の尖端点を求め、前記複数の尖端点を補間した曲線を算出して、前記筋肉領域の輪郭を示す前記輪郭曲線として得ることを特徴とする請求項2に記載の医用画像処理装置。
- 前記評価領域比較表示手段は、更にそれぞれ特定された前記筋肉領域を重ね合わせて表示することを特徴とする請求項1に記載の医用画像処理装置。
- 前記評価領域比較表示手段は、抽出された前記基準領域に含まれる所定の点を基準点に設定し、前記基準点を含む基準線を設定し、前記基準点から前記筋肉領域の輪郭までの距離と、前記基準線との成す角度とを対応させて表示することを特徴とする請求項1に記載の医用画像処理装置。
- 前記評価領域抽出手段は、前記取得された医用画像情報のCT値に基づいて骨領域を抽出し、前記骨領域が複数の場合には前記骨領域ごとに求める所定点に基づいて前記基準点を算出することを特徴とする請求項6に記載の医用画像処理装置。
- コンピュータを、被検体の断層像を示す複数の医用画像情報を取得する医用画像情報取得手段と、複数の前記医用画像情報から評価領域をそれぞれ抽出する評価領域抽出手段と、前記評価領域を表示装置に表示する評価領域表示手段と、前記評価領域から骨領域と筋肉領域を特定し、複数の前記医用画像情報からそれぞれ特定された前記骨領域について位置合わせの基準となる基準領域として前記骨領域の重心を含む基準線を抽出し、複数の前記医用画像情報に必要に応じて平行移動処理、回転移動処理、拡大縮小処理の少なくともいずれかの処理を施し、複数の前記医用画像情報の前記基準領域を一致させて表示する評価領域比較表示手段と、を具備する医用画像処理装置として機能させるプログラム。
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