JP5565647B2 - 臓器領域特定方法、および臓器領域特定装置 - Google Patents

Description

本発明は、医療画像データから臓器が存在する領域を特定する方法および装置に関し、ＰＥＴ画像、ＣＴ画像を用いて診断を行う際に、これら画像データからの臓器の特定に適用することができるものである。

一般に、医療の検査データを用いて、医師が行う診断のプロセスをコンピュータに代行させる試みが行われているが（非特許文献１）、人体の複雑さや、検査データと医学知識との関連付けの困難さとから、有効なものとなっていない。

また、医師による診断手法と異なる手法を用いてコンピュータで診断を行うことは、信頼性の点から実用化は困難である。そこで、診断支援では、コンピュータの利用は画像変換や画像処理などの補助的なものが一般的である。

また、ＣＴ，ＭＲＩ，ＰＥＴに代表される人体内情報を断層画像を用いて診断する手法も提案されている。医療分野において、例えばＰＥＴ画像等の断層画像撮像装置で得られた断層画像を用いて医療診断を行うことが知られている。この断層画像等の画像データや数値データを用いた医療診断では、医療専門家が撮像画像を読影し、専門知識や経験に照らし合わせることで疑わしい領域の抽出や推論を行っている。

ＰＥＴ−ＣＴ画像において、ＰＥＴ画像はガンに集まりやすい薬剤（ＦＤＧ）の分布を表し、Ｘ線ＣＴ画像（以下ＣＴ画像）は放射線の透過度により組織の硬さを表している。全身ＦＤＧ−ＰＥＴ（FDG-Positron Emission Tomography：陽電子放射断層撮像）画像を用いたガン診断では、放射性フッ素（f-18）を標識としてＦＤＧ（フルオロデオキシグルコース）というブドウ糖に似た放射性の薬剤を体内に投入し、その体内分布を撮影してＦＤＧ−ＰＥＴ画像を得る。ＦＤＧの集積の度合いはＳＵＶという値で表され、ガンがある部位はＳＵＶ値が高く表れる。

ＰＥＴ画像による癌の疑いがある領域の抽出は、ＦＤＧが糖代謝の高い部位に集積するという特徴と、ガンは基本的に糖代謝が高くＦＤＧが集積しやすいという特徴を利用している。
E.H. Shortliffe,"Computer based Medical Consultations:MYCIN", American:Elsevier,1976

全身ＰＥＴ診断では、体軸方向に約３mm間隔で、大腿部から頭頂部までの断層撮影が行われ、患者一人につき約３００枚程度の断層画像（スライス画像）が撮像される。この全身ＰＥＴ診断では、炎症が起きている部位やＦＤＧを取り込みやすい臓器・組織（腎臓・膀胱・肝臓等）では、ガンがない場合であってもＳＵＶ値が高く表れるため、診断者は正しく診断するために多くの負担がかかっている。

全身ＰＥＴ診断による集団検診が検討されるなかで、上記のように断層画像の読影は長い時間や多大な労力を要するため、多数の人の診断に対応できないことが予想されている。

このような断層画像の読影の係わる診断者の負担を軽減する手法として、診断者が行っている断層画像の読影による診断をコンピュータに行わせることが考えられる。

ＦＤＧを用いて診断を行う場合には、ＦＤＧが生理的に正常な場合であっても糖代謝行うが高い部位に集積するため、正常・異常の判定基準は臓器によって異なるという特性がある。そのため、ＰＥＴ画像の読影をコンピュータに行わせる場合には、はじめに糖代謝が大きく異なる臓器領域を特定し、次に、特定した臓器について異常が疑われる領域を抽出するという手順をとる必要がある。

図１は、ＰＥＴ画像において各臓器に集積されるＦＤＧの集積の程度と、ＣＴ画像において各臓器の放射線の透過の程度を表している。ＰＥＴ画像およびＣＴ画像は、各臓器によって画素値の大きさの範囲が異なるものの、一部では重なっているため、単なる閾値処理だけでは臓器の領域を特定することは困難である。

そこで、はじめに閾値処理によって臓器の概略領域を抽出する。この段階で得られる概略領域は、隣接する複数の臓器は分離されずにつながった状態で抽出される場合がある。そこで、次に、得られた概略臓器について、臓器の形状や解剖学的特徴を適用することによって、つながって抽出された複数の臓器から個々の臓器を特定する。

このとき、はじめに概略領域を抽出する閾値処理に用いる閾値は、その後に行う臓器の特定処理において重要な要素となる。例えば、閾値が小さい場合には、複数の臓器が強くつながった状態で抽出されるため、対象とする臓器を特定することが困難となる。一方、閾値が大きい場合には、複数の臓器が強くつながった状態で抽出されることは避けられるが、抽出される画素数が少なくなるため、対象臓器の領域および形状を特定することが困難となる。

また、診断機器により得られる医学画像の原画像データの画素値は、対象者の症例や測定環境、撮像装置の設定パラメータ等の撮像条件など種々の条件によって強度差（濃淡差）が生じるため、閾値処理に適切な閾値は各条件によって異なる。そのため、一律に定めた閾値によって適切な閾値処理を行うことは困難であり、また、各条件に応じて診断者が閾値を設定することは多くの労力と時間を要するという問題がある。

そこで、診断機器により得られる医学画像の原画像データから臓器の領域を特定する際、原画像データから対象臓器のピクセルを抽出するために画素値との比較に用いる閾値を、対象者、症例、撮像条件等による原画像データの変動に応じて設定することを目的とする。

また、対象者、症例、撮像条件等に応じて変化する原画像データに適した閾値を、診断者による閾値の設定変更を要することなく、自動で設定することを目的とする。

本発明は、診断機器により得られる医学画像の原画像データから複数の対象臓器が存在する各領域を特定するに際して、原画像データから対象臓器のピクセルを抽出するために画素値との比較に用いる閾値を、各原画像データに基づいて設定する。これによって、対象者、症例、撮像条件等に応じて原画像データが変化した場合であっても、閾値を連動させることで適切な閾値を設定することができる。

本発明は臓器領域特定方法の態様と臓器領域特定装置の態様とを含む。

本発明の臓器領域特定方法の態様は、各対象臓器に対応する閾値を設定する工程と、画素値と前記閾値とを比較してピクセルを抽出する工程と、抽出したピクセルに基づいて対象臓器の領域を特定する工程とを備える。ここで、原画像データは複数のピクセルと各ピクセルに付与された画素値とを含んでいる。閾値を設定する工程は、各原画像データ毎に、その原画像データの各ピクセルに付与された画素値から対象臓器毎に閾値を設定する。これによって、原画像データが変化した場合であっても、閾値を連動させて設定することができる。

本発明の臓器領域特定方法の態様は、複数の形態によって閾値を設定することができる。第１の方法形態は、対象臓器外の臓器の画素値を用いて閾値を設定するものであり、第２、３の方法形態は対象臓器のヒストグラムを用いて閾値を設定するものである。

第１の方法形態において、対象臓器以外の所定臓器に付与される画素値と、対象臓器を特定する閾値との相関関係を予め求めておき、この相関関係を用いて各原画像データの対象臓器に適した閾値を設定する。

第１の方法形態は、臓器領域特定方法が備える閾値を設定する工程において、原画像データから所定臓器のピクセルに付与された画素値を求め、相関関係に基づいて所定臓器の画素値に対する閾値を求め、求めた閾値を、対象臓器を特定する閾値として設定する。

相関関係は、取得した原画像データについて、対象臓器以外の所定臓器に付与される画素値を求めると共に、従来の閾値処理によって対象臓器を特定する閾値を複数求めておき、この対象臓器以外の所定臓器に付与される画素値と、対象臓器を特定する閾値との関係を統計的に求めることで取得する。この相関関係は、診断対象の原画像データについて対象臓器の抽出処理を行う前に求めておく。この相関関係は、所定臓器の画素値に対して複数の対象臓器の閾値を定めることができる

この相関関係は、所定臓器の画素値と対象臓器の閾値との関係を表している。この相関関係を用いることで、診断対象の原画像データについて所定臓器の画素値を取得することによって、対象臓器の閾値を求めることができる。

ここで、所定臓器は、例えば小脳や肺とすることができる。小脳に蓄積されるＦＤＧのＳＵＶ値は他の臓器と比較して数値が高いため、閾値を用いることなく小脳の形状条件によって他の臓器と区別して抽出することができる。この形態では、抽出した小脳のＳＵＶ値を基準とし、予め求めておいた他の臓器との相関関係から他の臓器を抽出する閾値を求める。

また、肺はＣＴ画像からその形成を特定することが容易であるため、閾値を用いることなく肺の形状条件によって他の臓器と区別して抽出することができる。この形態では、抽出した肺のＳＵＶ値を基準とし、予め求めておいた他の臓器との相関関係から他の臓器を抽出する閾値を求める。

この閾値以上の画素値を有するピクセルを抽出することで対象臓器を特定する。なお、所定臓器の画素値は、小脳や肺に対応する複数のピクセルの画素値の平均値を用いることで、画素値のばらつきによる誤差を低減させることができる。

第２、３の方法形態は、原画像データのピクセルに付与された画素値とその画素値が付与されているピクセル数との関係を表すヒストグラムを形成し、このヒストグラムを用いて閾値を設定する。

原画像データから得られるヒストグラムは、各臓器のヒストグラムを重ね合わせたものであるため、原画像データから得られるヒストグラムピーク位置は各臓器のヒストグラムのピーク位置とほぼ一致し、また、原画像データから得られるヒストグラムのプロファイルは、各臓器のヒストグラムのプロファイルパターン重ね合わせに相当する。

第２の方法形態は、原画像データから形成したヒストグラムにおいてピクセル数のピーク位置に対応する画素値を求め、この画素値を、対象臓器を特定する閾値として設定する。この閾値以上の画素値を有するピクセルを抽出することで対象臓器を特定する。

第３の方法形態は、原画像データから形成したヒストグラムに、各臓器のプロファイルパターンを当てはめることによって対象臓器の画素値の分布を求め、このプロファイルパターンの画素値の分布から分散を求め、この分散を用いて閾値を定め、対象臓器を特定する閾値とする。この第３の方法形態では、ピーク値を挟んで上下の画素値を設定し、この画素値を上下の閾値とし設定する。ピーク値を挟む上下の画素値は、プロファイルパターンの分散によって定められる、この上下の閾値間に存在するピクセルを抽出することで対象臓器を特定する。

本発明の臓器領域特定装置の態様は、本発明の臓器領域特定方法の態様を装置構成としたものである。

本発明の臓器領域特定装置の態様は、診断機器により得られる医学画像の原画像データから複数の対象臓器が存在する各領域を特定する装置であり、診断機器により得られる医学画像の原画像データと、この原画像データから臓器を特定して得られる対象臓器の領域を記憶する記憶部と、対象臓器の領域を求めて前記記憶部に記憶させる演算部とを備える。原画像データは、複数のピクセルと各ピクセルに付与された画素値とを含む構成である。原画像データは、例えば、ＰＥＴ画像データとすることができる。ＰＥＴ画像の場合には、ピクセルにはＳＵＶ値が付与されている。

演算部は、各対象臓器に対応する閾値を設定する閾値設定部と、画素値と前記閾値とを比較してピクセルを抽出する比較・抽出部と、抽出したピクセルに基づいて対象臓器の領域を特定する領域特定部とを備える。

閾値設定部は各原画像データ毎に、その原画像データの各ピクセルに付与された画素値から対象臓器毎に閾値を設定する。各対象臓器に対して設定された閾値は、原画像データに基づいて設定されるため、対象者、症例、撮像条件等による変動に連動して設定することができる。

比較・抽出部は、閾値設定部で設定した閾値を用いて各ピクセルの画素値と比較し、閾値以上の画素値を有するピクセルを抽出する。抽出されたピクセルは閾値以上の画像値を有している。対象臓器に対して異なる閾値が設定される場合には、原画像データ中のピクセルが何れの対象臓器に属するかの指標とすることができ、同じ閾値によって抽出されるピクセルの集合をその閾値が設定された対象臓器の領域として、その対象臓器を特定することができる。

なお、各臓器のピクセルの画素値の大きさは拡がりを有して分布するため、隣接する臓器間において画素値の大きさの分布が重なる場合がある。この場合には、この閾値による領域特定によって対象臓器を特定することが困難である。このような場合には、臓器の配置や形状の特性を参照して対象臓器の領域を特定する。

本発明の臓器領域特定装置の態様は、第１〜第３の方法形態と対応して第１〜第３の装置形態とすることができる。

本発明の臓器領域特定装置の第１の形態は、第１の方法形態に対応する装置構成である。第１の形態において、記憶部は、対象臓器以外の所定臓器に付与される画素値と、対象臓器を特定する閾値との相関関係を記憶している。また、第１の形態は、記憶部に記憶する原画像データから所定臓器に対応するピクセルに付与された画素値を読み出す。読み出した画素値は、相関関係を用いた閾値の読み出しに用いる。

閾値設定部は、所定臓器に付与される画素値を相関関係に適用させることによって、対象臓器を特定する閾値を求め、求めた閾値を、対象臓器を特定する閾値として設定する。

ここで、記憶部に記憶される相関関係において、所定臓器は例えば小脳又は肺であり、所定臓器に付与される画素値は小脳又は肺に対応するピクセルの画素値の平均値とすることができ、画素値の平均値に対応して設定された対象臓器の閾値を読み出すことができる。この相関関係は、例えば、ＦＤＧの蓄積の程度を表すＳＵＶ値の画素値と、臓器を識別する閾値との間の関係を表している。この画素値と閾値との関係は各臓器について定めることができる。

本発明の臓器領域特定装置の第２の形態は、第２の方法形態に対応する装置構成である。第２の形態において、記憶部に記憶する原画像データから前記所定臓器に対応するピクセルに付与された画素値を読み出し、ピクセルに付与された画素値とその画素値が付与されているピクセル数との関係を表すヒストグラムを形成するヒストグラム形成部と、ヒストグラムにおいてピクセル数のピークに対応する画素値を求めるピーク検出部とを備える。閾値設定部は、ピーク検出部で求めた画素値を、対象臓器を特定する閾値として設定する。

本発明の臓器領域特定装置の第３の形態は、第３の方法形態に対応する装置構成である。第３の形態において、記憶部は、対象臓器について、ピクセルに付与された画素値とその画素値が付与されているピクセル数との関係を表すヒストグラムのプロファイルパターンを記憶する。

第３の形態は、記憶部に記憶する原画像データから前記所定臓器に対応するピクセルに付与された画素値を読み出し、ピクセルに付与された画素値とその画素値が付与されているピクセル数との関係を表すヒストグラムを形成するヒストグラム形成部と、ヒストグラム形成部で形成したヒストグラムに記憶部に記憶するプロファイルパターンを当てはめることによって対象臓器の画素値の分布を求める分布算出部とを備える。閾値設定部は、分布算出部で算出して画素値の分布の分散から閾値を求め、求めた閾値を、対象臓器を特定する閾値とする。

以上説明したように、本発明によれば、診断機器により得られる医学画像の原画像データから臓器の領域を特定する際、対象者、症例、測定条件に応じて変化する原画像データに適した閾値を、操作者によることなく自動で設定することができる。

以下、本発明の実施の形態について、図を参照しながら詳細に説明する。

図２は、ＰＥＴ−ＣＴ画像を用いた診断手順を説明するフローチャートである。ＰＥＴ画像およびＣＴ画像（Ｘ線ＣＴ画像）を用いた診断において、コンピュータを診断支援に利用する場合、はじめにＰＥＴ画像から診断対象の臓器領域を特定し(S1)、特定した臓器領域おいて、その臓器ごとに定められた診断基準に基づいて異常と疑われる領域を抽出する(S2)。

ＰＥＴ画像は、ＦＤＧの集積の程度を各ピクセルに付与されたＳＵＶ値で表した画像であり、診断機器により得られる原画像データのままでは臓器を識別し、対象臓器を特定することはできない。そのため、S1の工程において、原画像データから臓器領域を特定する必要がある。

このS1の原画像データから臓器領域を特定する工程について、より詳細な手順を図３のフローチャートを用いて説明する。

特定を行う対象臓器について、この臓器を識別するためのＳＵＶ値の閾値を設定し(S11)、原画像データの各ピクセルに付与されているＳＵＶ値について設定した閾値と比較し、閾値以上のＳＵＶ値を有するピクセル（画素）を抽出する。

通常、原画像データは複数のピクセルとこのピクセルに付与された画素値とから構成される。ＰＥＴ画像の場合には、画素値としてＳＵＶ値が各ピクセルに付与されている。ＦＤＧの蓄積の程度を表すＳＵＶ値は臓器によって違いがあるため、各ピクセルにＳＵＶ値を各臓器に対応した閾値と比較することによって、原画像データから臓器を識別することができる。

そこで、原画像データの各ピクセルに付与されているＳＵＶ値について閾値と比較し、閾値以上のＳＵＶ値を有するピクセル（画素）を抽出することによって、抽出領域を形成する(S12,S13)。

しかしながら、各臓器のＳＵＶ値には拡がりがあり、同原画像データ内に複数の臓器が存在し、各臓器のＳＵＶ値の拡がりに重なりがある場合には、閾値による比較のみでは臓器を区分して識別することは困難である。したがって、形成した抽出領域は対象臓器の他に他の臓器を含む可能性がある。そこで、臓器の位置、体積等を利用して、抽出領域について対象臓器の候補領域を特定する(S14)。

抽出領域から候補領域を特定する手順について、図４のフローチャートおよび図５の説明図を用いて説明する。ここでは、ＰＥＴ画像中に、心臓、肝臓、腎臓（右腎、左腎）が含まれる場合を示している。

前記したS11〜S13によって、ＰＥＴ画像から閾値を用いて抽出領域を形成し、形成した抽出領域について、臓器の位置、体積などの臓器の特徴を用いて候補領域を特定する。

はじめに、臓器の位置、体積などから心臓、肝臓、および右腎が含まれる候補領域を特定し（図５（ａ））(S21)、次に、臓器の位置、体積などから左腎を特定する（図５（ｂ））(S22)。

S21の工程で特定された候補領域中には、心臓、肝臓、および右腎が識別されない状態で特定されている。一方、S22の工程では左腎が特定されている。右腎と左腎との位置関係は知られているため、S21の工程で特定した心臓、肝臓、および右腎が含まれる候補領域から左腎の位置関係を用いて右腎を特定する（図５（ｃ））(S23)。

S22,S23の工程によって右腎と左腎が特定されたため、次に、心臓、肝臓、および右腎が含まれる候補領域から腎臓を除くことによって、心臓と肝臓が含まれる候補領域が得られる(S24)。

最後に、腎臓を除いた候補領域から、心臓の形状を用いて心臓領域を切り離し、肝臓の領域を特定する（図５（ｄ））(S25)。

本発明は、S11の対象臓器を特定するための閾値を設定する臓器領域の特定に係わり、対象臓器外の臓器の画素値を用いて閾値を設定する第１の形態、対象臓器のヒストグラムを用いて閾値を設定する第２、３の形態等に複数の形態によって行うことができる。

以下、第１の形態について図６〜図１１を用いて説明し、第２の形態について図１２〜図１９を用いて説明し、第３の形態について図２０〜図２３を用いて説明する。

はじめに、第１の形態について説明する。図６は、画素値（ＳＵＶ値）と臓器を特定するための閾値との関係を示す図であり、図７は画素値（ＳＵＶ値）から臓器を特定する閾値を求める手順を説明するための図であり、図８は本発明の第１の形態による臓器領域特定装置の構成例を説明するための図であり、図９は本発明の第１の形態による臓器領域特定の動作を説明するためのフローチャートであり、図１０，１１は本発明の第１の形態による臓器領域特定の動作を説明するための図である。

図６は、ＦＤＧの小脳への蓄積量を表すＳＵＶ値と、原画像データから肝臓および腎臓を特定するための閾値との関係を示す図である。

図６に示す図は、対象者、症例、撮像条件等の測定条件を異にして複数の原画像データを取得し、これらの複数の原画像データについて、小脳のＳＵＶ値を求めると共に、肝臓および腎臓について手動で閾値を変更しながら各臓器を特定する操作を行うことによって得られる関係を示している。横軸は、小脳に相当する複数個のピクセルに付与されているＳＵＶ値の平均ＳＵＶ値であり、縦軸は肝臓あるいは腎臓を特定した際に手動で求めた閾値を示している。ここでは、小脳に相当する複数個のピクセルに付与される複数個のＳＵＶ値を平均して得られる平均ＳＵＶ値を用いることで、ＳＵＶ値が変動することによる誤差を低減している。なお、横軸は平均ＳＵＶ値に限らず、小脳のピクセルに付与される複数のＳＵＶ値の内で最も個数の多いＳＵＶ値を用いても良い。

図６に示す関係から、肝臓を特定する閾値および腎臓を特定する閾値は、小脳のＳＵＶ値に対して所定の相関関係があることを示している。この相関関係を用いることによって、小脳の平均ＳＵＶ値から、肝臓を特定する閾値あるいは腎臓を特定する閾値を求めることができる。

なお、小脳はＦＤＧのＳＵＶ値は他の臓器より高く、また形状から特定が容易であるため、閾値を用いることなく臓器を特定することができる。

また、ここでは小脳の場合について示しているが、相関関係を定める臓器として肺を用いてもよい。肺はＣＴ画像から特定することができるため、ＰＥＴ画像において閾値を用いることなく臓器を特定することができる。したがって、この相関関係において閾値を求める基準臓器は、ＰＥＴ画像において閾値を用いることなく特定することができる臓器であれば、小脳や肺の臓器に限らず採用することができる。

図７（ａ）は、小脳の平均ＳＵＶ値と臓器を特定する閾値との関係を模式的に示している。図７（ａ），（ｂ）中の実線は肝臓の閾値についての相関関係を示し、破線は腎臓の閾値についての相関関係を示している。

図７（ｂ）において、小脳の平均ＳＵＶ値が“ａ”である場合には、肝臓を特定する閾値は実線と交差する位置から閾値（ＳＵＶ２）が求められ、腎臓を特定する閾値は破線と交差する位置から閾値（ＳＵＶ３）が求められる。

また、小脳の平均ＳＵＶ値が“ｂ”である場合には、肝臓を特定する閾値は実線と交差する位置から閾値（ＳＵＶ４）が求められ、腎臓を特定する閾値は破線と交差する位置から閾値（ＳＵＶ５）が求められる。

この相関関係を用いることによって、対象者、症例、撮像条件等の測定条件の相違によってＳＵＶ値が変動した場合であっても、小脳のＳＵＶ値を基準として各臓器の閾値を求めることができる。

本発明の第１の形態による臓器領域特定装置１の構成例は、図８に示すように、閾値を設定し対象臓器の領域を特定する演算部２と、記憶部３と、特定臓器設定部４とを備える。

記憶部３は、ＰＥＴ像やＣＴ像等の原画像データ３ａと、平均ＳＵＶ値と閾値との相関関係を表す相関データ３ｃと記憶する他、演算部２で求めた対象臓器の特定領域３ｂを記憶する。

なお、原画像データ３ａは、複数のピクセルと各ピクセルに付与された画素値（ＳＵＶ値）から構成し、特定領域３ｂは対象臓器の位置を表すピクセルあるいは画素位置で構成し、相関データ３ｃは平均ＳＵＶ値と閾値との関係を示す関係式あるいはデータテーブルで構成することができる。

特定臓器設定部４は、原画像データ３ａから小脳あるいは肺等の相関関係で基準となる臓器を特定する手段である。特定臓器として小脳を用いる場合には、特定臓器設定部４は原画像データ３ａ中から小脳に相当する高いＳＵＶ値のピクセルを抽出し、抽出した領域の形状と小脳の形状とを照らし合わせることによって、小脳の臓器を特定する。

また、特定臓器として肺を用いる場合には、特定臓器設定部４は原画像データ３ａ中から肺の位置および形状に相当するピクセルを抽出することによって、肺の臓器を特定する。

演算部２は、閾値を設定する閾値設定部２ａと、原画像データ３ａと閾値設定部２ａで設定した閾値とを比較する比較部２ｂと、比較部２ｂの比較結果に基づいて対象臓器の領域を特定する領域特定部２ｃと、平均ＳＵＶ値を算出する平均ＳＵＶ値算出部２ｄとを備える。

平均ＳＵＶ値算出部２ｄは、特定臓器設定部４で設定した小脳や肺等の特定臓器に相当するピクセルについて、そのピクセルに付与されている画素値であるＳＵＶ値を記憶部３中の原画像データ３ａから読み出して平均値を求める。これは、記憶部３に記憶されている相関データに基づいて各対象臓器の閾値を読み出すために必要な平均ＳＵＶ値を得るためである。

なお、相関データにおいて、特定臓器のＳＵＶ値が平均ＳＵＶ値でなく、最多値ＳＵＶ値である場合には、平均ＳＵＶ値算出部２ｄに代えて最多値ＳＵＶ値算出部を用いる構成とする。

以下、演算部２の演算動作例について図９のフローチャートを用いて説明する。

平均ＳＵＶ値算出部２ｄは、記憶部３の原画像データ３ａからＰＥＴ画像を読み込み、特定臓器設定部４で設定した特定臓器に相当するピクセルについて、そのピクセルに付与されているＳＵＶ値（画素値）を読み出し(S31)、読み出したＳＵＶ値について平均を求めて平均ＳＵＶ値を算出する(S32)。

閾値設定部２ａは、平均ＳＵＶ値算出部２ｄで算出した平均ＳＵＶ値と、記憶３ｂに記憶する平均ＳＵＶ値と閾値の相関データ３ｃとを用いて平均ＳＵＶ値に対応する閾値を読み出し、読み出した閾値を各対象臓器の閾値として設定する(S33)。

比較部２ｂは、記憶部３から読み出した原画像データ３ａと閾値設定部２ａで設定した閾値とを比較し、閾値以上のＳＵＶ値を有するピクセルを抽出する(S34)。

領域特定部２ｃは、比較部２ｂによる比較し抽出したピクセルに基づいて、対象臓器の領域を特定する。これによって、対象臓器の形状を求めることができる(S35)。

特定した臓器領域は、記憶部３の臓器の特定領域３ｂに格納される。特定領域３ｂに格納された臓器領域は、以後の診断に用いられる。なお、特定した臓器領域は特定領域３ｂに格納する他に、原画像データ３ａに付属させて記録する構成としたり、別装置に送信させる構成としてもよい。

図１０、図１１は小脳の平均ＳＵＶ値と閾値との相関を用いて設定したときの領域特定の一例であり、図１０は図７（ｂ）中の平均ＳＵＶ値が“ａ”の場合を示し、図１１は図７（ｂ）中の平均ＳＵＶ値が“ｂ”の場合を示している。

なお、図１０、１１では、ピクセル配列として縦方向に６ピクセル横方向に７ピクセルの場合を示し、各ピクセル中の数字はＳＵＶ値を表している。また、このＳＵＶ値は説明の便宜上から仮に定めたものであり、実際の数値を示すものではない

図１０に示す例は、ＳＵＶ値が１〜３の場合を示している。図７（ｂ）に示す小脳の平均ＳＵＶ値と閾値との相関関係において、小脳の平均ＳＵＶ値“ａ”に対して腎臓では閾値としてＳＵＶ値“３”が示され、肝臓では閾値としてＳＵＶ値“２”が示されている。

ここで、腎臓を特定する閾値としてＳＵＶ値“３”を設定した場合には、図１０（ａ）においてＳＵＶ値が“３”以上のピクセルを抽出することによって、図１０（ｂ）の領域が特定される。この特定領域は腎臓の領域に対応するものである。

また、肝臓を特定する閾値としてＳＵＶ値“２”および“２”を設定した場合には、図１０（ｃ）においてＳＵＶ値が“２”以上で“３”に満たないピクセルを抽出することによって、図１０（ｄ）の領域が特定される。この特定領域は肝臓の領域に対応するものである。

図１１に示す例は、ＳＵＶ値が２〜４の場合を示している。図７（ｂ）に示す小脳の平均ＳＵＶ値と閾値との相関関係において、小脳の平均ＳＵＶ値“ｂ”に対して腎臓では閾値としてＳＵＶ値“５”が示され、肝臓では閾値としてＳＵＶ値“４”が示されている。

ここで、腎臓を特定する閾値としてＳＵＶ値“５”を設定した場合には、図１１（ａ）においてＳＵＶ値が“５”以上のピクセルを抽出することによって、図１１（ｂ）の領域が特定される。この特定領域は腎臓の領域に対応するものである。

また、肝臓を特定する閾値としてＳＵＶ値“４”および“５”を設定した場合には、図１１（ｃ）においてＳＵＶ値が“４”以上で“５”に満たないピクセルを抽出することによって、図１１（ｄ）の領域が特定される。この特定領域は肝臓の領域に対応するものである。

次に、第２の形態について説明する。図１２は、ピクセルに付与されたＳＵＶ値（画素値）とそのＳＵＶ値（画素値）が付与されているピクセル数との関係を表すヒストグラムを示す図であり、図１３は本発明の第２の形態による臓器領域特定装置の構成例を説明するための図であり、図１４は本発明の第２の形態による臓器領域特定の動作を説明するためのフローチャートであり、図１５，１６は本発明の第２の形態による臓器領域特定の動作を説明するための図であり、図１７は本発明の第２の形態の別の例による臓器領域特定の動作を説明するためのフローチャートであり、図１８，１９は本発明の第２の形態の別の例による臓器領域特定の動作を説明するための図である。

図１２に示すヒストグラムにおいて、図１２（ｃ）の実線は、肝臓に相当するピクセルに付与されたＳＵＶ値（画素値）とそのＳＵＶ値（画素値）が付与されているピクセル数との関係を示し、図１２（ｄ）の破線は、腎臓に相当するピクセルに付与されたＳＵＶ値（画素値）とそのＳＵＶ値（画素値）が付与されているピクセル数との関係を示し、図１２（ｂ）の一点鎖線は、その他の臓器に相当するピクセルに付与されたＳＵＶ値（画素値）とそのＳＵＶ値（画素値）が付与されているピクセル数との関係を示し、図１２（ｂ）の一点鎖線は、その他の臓器に相当するピクセルに付与されたＳＵＶ値（画素値）とそのＳＵＶ値（画素値）が付与されているピクセル数との関係を示し、図１２（ａ）の太い破線は、原画像データ中のピクセルに付与されたＳＵＶ値（画素値）とそのＳＵＶ値（画素値）が付与されているピクセル数との関係を示している。なお、ここでは、原画像データ中には、肝臓と腎臓とその他の臓器の画像データが含まれているものとしている。

図１２（ａ）に示す太い破線で示すヒストグラムは、腎臓と肝臓とその他の臓器の各ヒストグラムを重ね合わせたものに相当し、原画像データからはこのヒストグラムのみを取得することができ、腎臓、肝臓、およびその他の臓器の各ヒストグラムについては、各臓器の領域が特定されていないため取得することはできない。

第２の形態では、このヒストグラムにおいて、臓器全体のヒストグラムで得られるピクセル位置と各臓器のヒストグラムで得られるピクセル位置とは、ほぼ同じ位置に表れることに注目し、このピーク位置から各臓器を特定する閾値を求めるものである。

このヒストグラムのピーク位置を用いることによって、対象者、症例、撮像条件等の測定条件の相違によってＳＵＶ値が変動した場合であっても、原画像データに対応して各臓器の閾値を求めることができる。

本発明の第２の形態による臓器領域特定装置１の構成例は、図１３に示すように、閾値を設定し対象臓器の領域を特定する演算部２と、記憶部３とを備える。

記憶部３は、ＰＥＴ像やＣＴ像等の原画像データ３ａと、演算部２で求めた対象臓器の特定領域３ｂを記憶する。

なお、図８に示す構成例と同様に、原画像データ３ａは複数のピクセルと各ピクセルに付与された画素値（ＳＵＶ値）から構成し、特定領域３ｂは対象臓器の位置を表すピクセルあるいは画素位置で構成することができる。

演算部２は、図８に示す構成例と同様に、閾値を設定する閾値設定部２ａと、原画像データ３ａと閾値設定部２ａで設定した閾値とを比較する比較部２ｂと、比較部２ｂの比較結果に基づいて対象臓器の領域を特定する領域特定部２ｃとを備える他に、ヒストグラムを形成するヒストグラム形成部２ｅとヒストグラムからピーク位置を検出するピーク検出部２ｆとを備える。

ヒストグラム形成部２ｅは、原画像データの各ピクセルに付与されたＳＵＶ値（画素値）を用いて、ＳＵＶ値（画素値）に対するピクセル数のヒストグラムを形成する。ピーク検出部２ｆは、形成したヒストグラムにおいて、ピクセル数がピークを示すＳＵＶ値を求める。

以下、演算部２の演算動作例について図１４のフローチャートを用いて説明する。ヒストグラム形成部２ｅは、記憶部３の原画像データ３ａからＰＥＴ画像を読み込み、原画像データの各ピクセルに付与されたＳＵＶ値（画素値）について、そのＳＵＶ値（画素値）が付与されているピクセル数を計数することによってヒストグラムを形成する(S41)。

ピーク検出部２ｆは、形成したヒストグラムにおいて、ピクセル数がピークを示すＳＵＶ値を求める(S42)。閾値設定部２ａは、ピーク検出部２ｆで検出したピーク位置に相当するＳＵＶ値を、そのピーク位置に対応する臓器の閾値として設定する(S43)。

比較部２ｂは、記憶部３から読み出した原画像データ３ａと閾値設定部２ａで設定した閾値とを比較し、閾値以上のＳＵＶ値を有するピクセルを抽出する(S44)。

領域特定部２ｃは、比較部２ｂの比較によって抽出したピクセルに基づいて、対象臓器の領域を特定する。これによって、対象臓器の形状を求めることができる(S45)。

特定した臓器領域は、記憶部３の臓器の特定領域３ｂに格納される。特定領域３ｂに格納された臓器領域は、以後の診断に用いられる。なお、特定した臓器領域は特定領域３ｂに格納する他に、原画像データ３ａに付属させて記録する構成としたり、別装置に送信させる構成としてもよい。

図１５、図１６はヒストグラムを利用し、ヒストグラムのピーク位置から閾値を設定して領域を特定する一例であり、図１５はヒストグラムが有する３つのピークの内で、最もＳＵＶ値が高いピークから閾値を設定した場合を示し、図１６は３つのピークの内の２番目のピークから閾値を設定した場合を示している。

なお、図１５、１６では、ピクセル中の数字は１〜６のＳＵＶ値を表しているが、このＳＵＶ値は説明の便宜上から仮に定めたものであり、実際の数値を示すものではない。

図１５、１６に示す例において、ヒストグラムはＳＵＶ値が２，４，６の近傍でピークを示している。原画像データが含むデータが、腎臓、肝臓、およびその他の臓器を含む範囲である場合には、このヒストグラムは、腎臓、肝臓、およびその他の臓器の各ヒストグラムを重ね合わせたものに相当し、ピーク位置は各臓器のピーク位置と対応する。

ここで、各臓器のピーク位置において、ＳＵＶ値が最も低いピーク位置はその他の臓器のヒストグラムによるピーク位置に対応し、ＳＵＶ値が中間のピーク位置は肝臓のヒストグラムによるピーク位置に対応し、ＳＵＶ値が最も高いピーク位置は腎臓のヒストグラムによるピーク位置に対応している。

図１５（ｂ）の原画像データに対して、図１５（ａ）のヒストグラムでＳＵＶ値が最も高いピーク位置に対応するＳＵＶ値“６”を閾値とし、この閾値“６”以上のピクセルを抽出することによって、図１５（ｃ）の領域が特定される。この特定領域は腎臓の領域に対応するものである。

図１６（ｂ）は、図１５（ｂ）の原画像データから図１５（ｃ）で示す腎臓の領域を除いた画像データを示している。この画像データに対して、図１６（ａ）のヒストグラムでＳＵＶ値が２番目のピーク位置に対応するＳＵＶ値“４”を閾値とし、この閾値“４”以上のピクセルを抽出することによって、図１６（ｃ）の領域が特定される。この特定領域は肝臓の領域に対応するものである。

次に、図１７〜図１９を用いて、ヒストグラムのピーク位置から閾値を設定して領域を特定する別の例について説明する。なお、この例は、図１３に示して構成例と同様の構成とすることができる。

図１７のフローチャートを用いて説明する。ヒストグラム形成部２ｅは、記憶部３の原画像データ３ａからＰＥＴ画像を読み込み、原画像データの各ピクセルに付与されたＳＵＶ値（画素値）について、そのＳＵＶ値（画素値）が付与されているピクセル数を計数することによってヒストグラムを形成する(S51)。

ピーク検出部２ｆは、形成したヒストグラムにおいて、ピクセル数がピークを示すＳＵＶ値を求める(S52)。閾値設定部２ａは、ピーク検出部２ｆで検出したピーク位置に相当するＳＵＶ値の前後に所定幅の範囲を設定して、この範囲の上下のＳＵＶ値をそのピーク位置に対応する臓器の上下の閾値として設定する(S53)。

比較部２ｂは、記憶部３から読み出した原画像データ３ａと閾値設定部２ａで設定した上下の閾値とを比較し、上下の閾値間に挟まれるＳＵＶ値を有するピクセルを抽出する(S54)。

領域特定部２ｃは、比較部２ｂの比較によって抽出したピクセルに基づいて、対象臓器の領域を特定する。これによって、対象臓器の形状を求めることができる(S55)。

特定した臓器領域は、記憶部３の臓器の特定領域３ｂに格納される。特定領域３ｂに格納された臓器領域は、以後の診断に用いられる。なお、特定した臓器領域は特定領域３ｂに格納する他に、原画像データ３ａに付属させて記録する構成としたり、別装置に送信させる構成としてもよい。

図１８、図１９はヒストグラムを利用し、ヒストグラムのピーク位置から上下の閾値を設定して領域を特定する例であり、図１８はヒストグラムが有する３つのピークの内で、最もＳＵＶ値が高いピークから上下閾値を設定した場合を示し、図１９は３つのピークの内の２番目のピークから上下閾値を設定した場合を示している。

なお、図１８、１９では、ピクセル中の数字は１〜７のＳＵＶ値を表しているが、このＳＵＶ値は説明の便宜上から仮に定めたものであり、実際の数値を示すものではない。

ピーク位置に対して上下に幅を持つ範囲は、そのピーク位置に対応する臓器のヒストグラムの拡がりにほぼ対応すると推定される。この例では、このヒストグラムの拡がりに対応して上下に閾値を設定することによって、臓器の領域を特定するものである。

図１８、１９に示す例において、ヒストグラムはＳＵＶ値が２，４，６の近傍でピークを示している。原画像データが含むデータが、腎臓、肝臓、およびその他の臓器を含む範囲である場合には、このヒストグラムは、腎臓、肝臓、およびその他の臓器の各ヒストグラムを重ね合わせたものに相当し、ピーク位置は各臓器のピーク位置と対応する。

ここで、各臓器のピーク位置において、ＳＵＶ値が最も低いピーク位置はその他の臓器のヒストグラムによるピーク位置に対応し、ＳＵＶ値が中間のピーク位置は肝臓のヒストグラムによるピーク位置に対応し、ＳＵＶ値が最も高いピーク位置は腎臓のヒストグラムによるピーク位置に対応している。

図１８（ｂ）の原画像データに対して、図１８（ａ）のヒストグラムでＳＵＶ値が最も高いピーク位置に対応するＳＵＶ値“６”を挟んで上下に閾値を設定する。ここでは、下の閾値としてＳＵＶ値“５”を設定し、上の閾値としてＳＵＶ値“７”を設定する。この上下の閾値“５”から“７”のＳＵＶ値を有するピクセルを抽出することによって、図１８（ｃ）の領域が特定される。この特定領域は腎臓の領域に対応するものである。

図１９（ｂ）の原画像データに対して、図１９（ａ）のヒストグラムでＳＵＶ値が２番目のピーク位置に対応するＳＵＶ値“４”を挟んで上下に閾値を設定する。ここでは、下の閾値としてＳＵＶ値“３”を設定し、上の閾値としてＳＵＶ値“５”を設定する。この上下の閾値“３”から“５”のＳＵＶ値を有するピクセルを抽出することによって、図１９（ｃ）の領域が特定される。この特定領域は肝臓の領域に対応するものである。

次に、本発明の第３の形態について説明する。

第３の形態は、原画像データから形成したヒストグラムに、各臓器のプロファイルパターンを当てはめることによって対象臓器の画素値の分布を求め、このプロファイルパターンの画素値の分布から分散を求め、ピーク値を挟んで分散で定めた上下の画素値を上下の閾値とし、この上下の閾値間に存在するピクセルを抽出することで対象臓器を特定する閾値を定め、対象臓器を特定する閾値とする。

図２０は本発明の第３の形態による臓器領域特定装置の構成例を説明するための図であり、図２１は本発明の第３の形態による臓器領域特定の動作を説明するためのフローチャートであり、図２２，２３は本発明の第３の形態による臓器領域特定の動作を説明するための図である。

このヒストグラムのプロファイルパターンを用いることによって、対象者、症例、撮像条件等の測定条件の相違によってＳＵＶ値が変動した場合であっても、原画像データに対応して各臓器の閾値を求めることができる。

本発明の第３の形態による臓器領域特定装置１の構成例は、図２０に示すように、閾値を設定し対象臓器の領域を特定する演算部２と、記憶部３とを備える。

記憶部３は、ＰＥＴ像やＣＴ像等の原画像データ３ａと、演算部２で求めた対象臓器の特定領域３ｂと、各臓器のヒストグラムパターン３ｄを記憶する。このヒストグラムパターンは、各臓器についてヒストグラムを形成した際のヒストグラムが表すプロファイルパターンである。このプロファイルパターンは、対象者、症例、撮像条件等の測定条件の相違によってＳＵＶ値が変動してピーク値や拡がり幅が変化した場合であっても、ヒストグラムの形状は同様であると推定される。なお、ヒストグラムパターン３ｄの大きさは規格化して記憶しておく。

第３の形態は、ピーク値を合わせることでプロファイルパターンの大きさを定め、同じ分散値を用いることでＳＵＶ値（画素値）の範囲を定め、この範囲を用いて上下の閾値を定める。

なお、図８に示す構成例と同様に、原画像データ３ａは複数のピクセルと各ピクセルに付与された画素値（ＳＵＶ値）から構成し、特定領域３ｂは対象臓器の位置を表すピクセルあるいは画素位置で構成することができる。

演算部２は、図８に示す構成例と同様に、閾値を設定する閾値設定部２ａと、原画像データ３ａと閾値設定部２ａで設定した閾値とを比較する比較部２ｂと、比較部２ｂの比較結果に基づいて対象臓器の領域を特定する領域特定部２ｃとを備える他に、ヒストグラムを形成するヒストグラム形成部２ｇと、各対象臓器の分散する分散算出部２ｈとを備える。

ヒストグラム形成部２ｅは、原画像データの各ピクセルに付与されたＳＵＶ値（画素値）を用いて、ＳＵＶ値（画素値）に対するピクセル数のヒストグラムを形成する。分散算出部２ｈは、形成したヒストグラムにおいて、プロファイルパターンをヒストグラムにピーク位置を合わせて対照させることによって、各対象臓器の分布状態を表す分散値を求める。この分散値は、ヒストグラムのピーク位置と共に画素値（ＳＵＶ値）の上下の閾値を定める値として用いられる。

次に、図２１のフローチャートおよび図２２，２３の動作説明図を用いて、ヒストグラムのプロファイルパターンから閾値を設定して領域を特定する動作例について説明する。

ヒストグラム形成部２ｇは、記憶部３の原画像データ３ａからＰＥＴ画像を読み込み、原画像データの各ピクセルに付与されたＳＵＶ値（画素値）について、そのＳＵＶ値（画素値）が付与されているピクセル数を計数することによってヒストグラムを形成する(S61)。

分散算出部２ｈは、形成したヒストグラムにおいて、ピクセル数がピークを示すＳＵＶ値を求めると共に(S62)、記憶部３から対象臓器のヒストグラムパターン３ｄを読み出し、読み出したヒストグラムパターン３ｄをピーク値に合わせて拡大・縮小する。

前記したように、ヒストグラムは予め想定される対象臓器のヒストグラムを重ね合わせることで得られ、ヒストグラムのピーク位置は各対象臓器のヒストグラムのピーク位置とほぼ対応している。

本発明は、ヒストグラムが有する各ピーク位置に対して、そのピーク位置に対応する臓器のヒストグラムパターンのピーク位置を合わせ、ピーク値が一致するようにヒストグラムパターン３ｄを拡大・縮小させることで、対象臓器のヒストグラムを推定する(S64)。

第３の形態では、対象臓器のヒストグラムの所定の拡がりの範囲内にあるピクセルを対象臓器のピクセルとして抽出する。この所定の拡がりは、ヒストグラムの分散σを用いて定める。

S64で形成した各対象臓器のヒストグラムから分散σを算出する。閾値設定部２ａは、ｎσの範囲をピクセルを抽出する画素値（ＳＵＶ値）の範囲とし、ピーク値の画素値（ＳＵＶ値）からｎσを減算した値を下の閾値とし、ピーク値の画素値（ＳＵＶ値）にｎσを加算した値を上の閾値として設定する。なお、“ｎ”は、各対象臓器のヒストグラムの重なり等を配慮して任意に設定することができる(S65)。

比較部２ｂは、記憶部３から読み出した原画像データ３ａと閾値設定部２ａで設定した上下の閾値とを比較し、上下の閾値間に挟まれるＳＵＶ値を有するピクセルを抽出する(S66)。

領域特定部２ｃは、比較部２ｂの比較によって抽出したピクセルに基づいて、対象臓器の領域を特定する。これによって、対象臓器の形状を求めることができる(S67)。

特定した臓器領域は、記憶部３の臓器の特定領域３ｂに格納される。特定領域３ｂに格納された臓器領域は、以後の診断に用いられる。なお、特定した臓器領域は特定領域３ｂに格納する他に、原画像データ３ａに付属させて記録する構成としたり、別装置に送信させる構成としてもよい。

図２２、図２３はヒストグラムを利用し、ヒストグラムのプロファイルパターンから閾値を設定して領域を特定する例であり、図２２はヒストグラムが有する３つのピークの内で、最もＳＵＶ値が高いピークから上下閾値を設定した場合を示し、図２３は３つのピークの内の２番目のピークから上下閾値を設定した場合を示している。

なお、図２２、２３では、ピクセル中の数字は１〜７のＳＵＶ値を表しているが、このＳＵＶ値は説明の便宜上から仮に定めたものであり、実際の数値を示すものではない。

ピーク位置に対して上下に幅を持つ範囲は、そのピーク位置に対応する臓器のヒストグラムの拡がりにほぼ対応すると推定される。この例では、このヒストグラムの拡がりに対応して上下に閾値を設定することによって、臓器の領域を特定するものである。

図２２、２３に示す例において、ヒストグラムはＳＵＶ値が２，４，６の近傍でピークを示している。原画像データが含むデータが、腎臓、肝臓、およびその他の臓器を含む範囲である場合には、このヒストグラムは、腎臓、肝臓、およびその他の臓器の各ヒストグラムを重ね合わせたものに相当し、ピーク位置は各臓器のピーク位置と対応する。

ここで、各臓器のピーク位置において、ＳＵＶ値が最も低いピーク位置はその他の臓器のヒストグラムによるピーク位置に対応し、ＳＵＶ値が中間のピーク位置は肝臓のヒストグラムによるピーク位置に対応し、ＳＵＶ値が最も高いピーク位置は腎臓のヒストグラムによるピーク位置に対応している。

図２２（ｂ）の原画像データに対して、図２２（ａ）のヒストグラムでＳＵＶ値が最も高いピーク位置に対応するＳＵＶ値“６”に対して腎臓のヒストグラムパターンを当てはめ、ピーク値が一致するようにヒストグラムパターンの大きさを合わせる。形成したヒストグラムパターンの分散σを用い、ピーク位置の上下にｎσの幅の範囲で閾値を設定する。ここでは、下の閾値としてＳＵＶ値“５”を設定し、上の閾値としてＳＵＶ値“６”を設定する。この上下の閾値“５”から“６”のＳＵＶ値を有するピクセルを抽出することによって、図２２（ｃ）の領域が特定される。この特定領域は腎臓の領域に対応するものである。

図２３（ｂ）の原画像データに対して、図２３（ａ）のヒストグラムでＳＵＶ値が２番目のピーク位置に対応するＳＵＶ値“４”を挟んで上下に閾値を設定する。

この場合には、図２３（ａ）のヒストグラムでＳＵＶ値が２番目のピーク位置に対応するＳＵＶ値“４”に対して肝臓のヒストグラムパターンを当てはめ、ピーク値が一致するようにヒストグラムパターンの大きさを合わせ、形成したヒストグラムパターンの分散σを用いてピーク位置の上下にｎσの幅の範囲で閾値を設定する。

ここでは、下の閾値としてＳＵＶ値“３”を設定し、上の閾値としてＳＵＶ値“５”を設定する。この上下の閾値“３”から“５”のＳＵＶ値を有するピクセルを抽出することによって、図２３（ｃ）の領域が特定される。この特定領域は肝臓の領域に対応するものである。

上記した実施形態では、肝臓と腎臓の臓器領域を特定する例について示しているが、肝臓や腎臓に限らず他の臓器についても適用することができる。

第１の形態では、基準となる臓器として小脳、肺の臓器について示しているが、閾値に依らず形状等の特徴から特定できる他の臓器を基準として閾値を設定することもできる。また、第２、３の形態で特定した臓器を基準として、さらに別の臓器の閾値を設定することもできる。

本発明の臓器領域特定に係わる技術は、医療分野に限らず、所定の判断手法や判断基準に基づいて推定操作を行う一連の操作を有する診断操作を行う分野に適用することができる。

ＰＥＴ画像のＦＤＧの集積の程度とＣＴ相の放射線の透過の程度を示す図である。 ＰＥＴ−ＣＴ画像を用いた診断手順を説明するためのフローチャートである。 原画像データから臓器領域を特定する工程を説明するためのフローチャートである。 抽出領域から候補領域を特定する手順を説明するためのフローチャートである。 抽出領域から候補領域を特定する手順を説明するための説明図である。 画素値（ＳＵＶ値）と臓器を特定するための閾値との関係を示す図である。 画素値（ＳＵＶ値）から臓器を特定する閾値を求める手順を説明するための図である。 本発明の第１の形態による臓器領域特定装置の構成例を説明するための図である。 本発明の第１の形態による臓器領域特定の動作を説明するためのフローチャートである。 本発明の第１の形態による臓器領域特定の動作を説明するための図である。 本発明の第１の形態による臓器領域特定の動作を説明するための図である。 ＳＵＶ値（画素値）とピクセル数との関係を表すヒストグラムを示す図である。 本発明の第２の形態による臓器領域特定装置の構成例を説明するための図である。 発明の第２の形態による臓器領域特定の動作を説明するためのフローチャートである。 本発明の第２の形態による臓器領域特定の動作を説明するための図である。 本発明の第２の形態による臓器領域特定の動作を説明するための図である。 本発明の第２の形態の別の例による臓器領域特定の動作を説明するためのフローチャートである。 本発明の第２の形態の別の例による臓器領域特定の動作を説明するための図である。 本発明の第２の形態の別の例による臓器領域特定の動作を説明するための図である。 本発明の第３の形態による臓器領域特定装置の構成例を説明するための図である。 本発明の第３の形態による臓器領域特定の動作を説明するためのフローチャートである。 本発明の第３の形態による臓器領域特定の動作を説明するための図である。 本発明の第３の形態による臓器領域特定の動作を説明するための図である。

符号の説明

１ 臓器領域特定装置
２ 演算部
２ａ 閾値設定部
２ｂ 比較部
２ｃ 領域特定部
２ｄ ＳＵＶ平均値算出部
２ｅ ヒストグラム形成部
２ｆ ピーク検出部
２ｇ ヒストグラム形成部
２ｈ 分散算出部
３ 記憶部
３ａ 原画像データ
３ｂ 特定領域
３ｃ 相関データ
３ｄ ヒストグラムパターン
４ 特定部位設定部

Claims (8)

1. 診断機器により得られる医学画像の原画像データから複数の対象臓器が存在する各領域を特定する方法であり、
   前記原画像データは複数のピクセルと各ピクセルに付与された画素値とを含み、
   各対象臓器に対応する閾値を設定する工程と、
   前記画素値と前記閾値とを比較してピクセルを抽出する工程と、
   前記抽出したピクセルに基づいて対象臓器の領域を特定する工程とを備え、
   前記閾値を設定する工程は、
   各原画像データ毎に、その原画像データの各ピクセルに付与された画素値および予め求めておいた所定臓器の画素値の特性に基づいて対象臓器毎に閾値を設定する工程であり、
   対象臓器以外の所定臓器に付与される画素値と、対象臓器を特定する閾値との相関関係を予め求めておき、
   前記原画像データから所定臓器のピクセルに付与された画素値を求め、
   前記相関関係に基づいて所定臓器の画素値に対する閾値を求め、
   求めた閾値を、対象臓器を特定する閾値として設定することを特徴とする臓器領域特定方法。
2. 前記所定臓器は小脳又は肺であり、前記相関関係において、所定臓器に付与される画素値は小脳又は肺に対応するピクセルの画素値の平均値であることを特徴とする、請求項１に記載の臓器領域特定方法。
3. 診断機器により得られる医学画像の原画像データから複数の対象臓器が存在する各領域を特定する方法であり、
   前記原画像データは複数のピクセルと各ピクセルに付与された画素値とを含み、
   各対象臓器に対応する閾値を設定する工程と、
   前記画素値と前記閾値とを比較してピクセルを抽出する工程と、
   前記抽出したピクセルに基づいて対象臓器の領域を特定する工程とを備え、
   前記閾値を設定する工程は、
   各原画像データ毎に、その原画像データの各ピクセルに付与された画素値および予め求めておいた所定臓器の画素値の特性に基づいて対象臓器毎に閾値を設定する工程であり、
   対象臓器について、ピクセルに付与された画素値とその画素値が付与されているピクセル数との関係を表すヒストグラムのプロファイルパターンを予め求めておき、
   前記原画像データに基づいて、ピクセルに付与された画素値とその画素値が付与されているピクセル数との関係を表すヒストグラムを形成し、
   前記原画像データから形成したヒストグラムに前記プロファイルパターンを当てはめることによって対象臓器の画素値の分布を求め、当該画素値の分布の分散から閾値を求め、
   求めた閾値を、対象臓器を特定する閾値とすることを特徴とする、臓器領域特定方法。
4. 前記原画像データはＰＥＴ画像データであり、前記ピクセルに付与された画素値はＳＵＶ値であることを特徴とする、請求項１から３の何れか一つに記載の臓器領域特定方法。
5. 診断機器により得られる医学画像の原画像データから複数の対象臓器が存在する各領域を特定する装置であり、
   前記原画像データは複数のピクセルと各ピクセルに付与された画素値とを含み、
   診断機器により得られる医学画像の原画像データと、この原画像データから臓器を特定して得られる対象臓器の領域を記憶する記憶部と、
   対象臓器の領域を求めて前記記憶部に記憶させる演算部とを備え、
   前記演算部は、
   各対象臓器に対応する閾値を設定する閾値設定部と、
   前記画素値と前記閾値とを比較してピクセルを抽出する比較・抽出部と、
   前記抽出したピクセルに基づいて対象臓器の領域を特定する領域特定部とを備え、
   前記記憶部は、対象臓器以外の所定臓器に付与される画素値と、対象臓器を特定する閾値との相関関係を記憶し、
   閾値設定部は、各原画像データ毎に、その原画像データの各ピクセルに付与された画素値および予め求めておいた所定臓器の画素値の特性に基づいて対象臓器毎に閾値を設定する部位であり、
   原画像データから所定臓器のピクセルに付与された画素値を読み出し、
   前記記憶部から相関関係を読み出し、
   読み出した相関関係に基づいて所定臓器の画素値に対する閾値を求め、求めた閾値を、対象臓器を特定する閾値として設定することを特徴とする臓器領域特定装置。
6. 前記所定臓器は小脳又は肺であり、
   前記記憶部に記憶される相関関係において、所定臓器に付与される画素値は小脳又は肺に対応するピクセルの画素値の平均値であることを特徴とする、請求項５に記載の臓器領域特定装置。
7. 診断機器により得られる医学画像の原画像データから複数の対象臓器が存在する各領域を特定する装置であり、
   前記原画像データは複数のピクセルと各ピクセルに付与された画素値とを含み、
   診断機器により得られる医学画像の原画像データと、この原画像データから臓器を特定して得られる対象臓器の領域を記憶する記憶部と、
   対象臓器の領域を求めて前記記憶部に記憶させる演算部とを備え、
   前記演算部は、
   各対象臓器に対応する閾値を設定する閾値設定部と、
   前記画素値と前記閾値とを比較してピクセルを抽出する比較・抽出部と、
   前記抽出したピクセルに基づいて対象臓器の領域を特定する領域特定部とを備え、
   前記記憶部は、対象臓器について、ピクセルに付与された画素値とその画素値が付与されているピクセル数との関係を表すヒストグラムのプロファイルパターンを記憶し、
   前記記憶部に記憶する原画像データから前記所定臓器に対応するピクセルに付与された画素値を読み出し、ピクセルに付与された画素値とその画素値が付与されているピクセル数との関係を表すヒストグラムを形成するヒストグラム形成部と、
   前記ヒストグラム形成部で形成したヒストグラムに記憶部に記憶するプロファイルパターンを当てはめることによって対象臓器の画素値の分布を求める分布算出部とを備え、
   前記閾値設定部は、各原画像データ毎に、その原画像データの各ピクセルに付与された画素値および予め求めておいた所定臓器の画素値の特性に基づいて対象臓器毎に閾値を設定する部位であり、
   前記分布算出部で算出して画素値の分布の分散から閾値を求め、求めた閾値を、対象臓器を特定する閾値とすることを特徴とする、臓器領域特定装置。
8. 前記原画像データはＰＥＴ画像データであり、前記ピクセルに付与された画素値はＳＵＶ値であることを特徴とする、請求項５から７の何れか一つに記載の臓器領域特定装置。