JP5723541B2

JP5723541B2 - 医用画像診断支援装置およびその作動方法、並びにプログラム

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Publication number: JP5723541B2
Application number: JP2010084388A
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Inventors: 水野　修; 修水野
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Filing date: 2010-03-31
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Description

本発明は、被検体の胸部を表す３次元医用画像を用いた画像診断を支援する装置および方法、並びにプログラムに関するものである。

胸部を表す３次元医用画像に用いた肺の画像診断を支援するための技術が知られている。

例えば、両肺のＣＴ画像に対して肺実質組織のセグメント化を行い、セグメント化された画像の灌流マップを作成し、異常な灌流不足領域を比較的不透明にレンダリングして表示することが提案されている（特許文献１）。

また、肺を表す吸気時と呼気時のＣＴ画像から肺領域を抽出し、抽出された肺領域に対して非剛体レジストレーション手法を用いた位置合わせを行うことによって、肺領域における変位ベクトル場を求め、変位ベクトル場の各点における発散を計算することによって肺の局所換気量を算出し、局所換気量に基づいて、肺を表すアキシャル断面画像やボリュームレンダリング画像上に肺の換気分布状態を視覚化することが提案されている（特許文献２）。

特開２００６−５１３６５号公報特開２００５−２８１２１号公報

肺の内部では、肺胞において、毛細血管内の血液とのガス交換が行われるが、その際に、血液から排出された二酸化炭素は気管支を経由して外界に運ばれ、外界から気管支を経由して運ばれてきた酸素が血液に渡される。したがって、肺の画像診断においては、肺の各部における灌流や局所換気量等を表す評価値を、気管支や血管との関連性を考慮して解釈することが有用となりうる。

しかしながら、気管支や血管は枝分かれを繰り返して細くなりながら、肺野全域に複雑に分布しており、上記各特許文献に記載の手法のように、肺全体を表す画像上で、気管支や血管との関連性を考慮しつつ、灌流や局所換気量等を表す評価値を解釈することは非常に困難である。

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、被検体の胸部を表す３次元医用画像を用いて、気管支や血管のような分枝構造との関連性を考慮しつつ、高い精度で肺の画像診断を行うことを可能にする医用画像診断支援装置および方法、並びにプログラムを提供することを目的とするものである。

本発明の医用画像診断支援装置は、被検体の胸部を表す３次元医用画像から肺野領域を抽出する肺野領域抽出手段と、前記３次元医用画像から分枝構造領域を抽出する分枝構造領域抽出手段と、前記分枝構造領域の一部を表す分枝構造局所領域を複数の分枝構造局所小領域に分割し、前記分枝構造領域に基づいて、分割された分枝構造局所小領域毎に、該分枝構造局所小領域と機能的に関連する前記肺野領域中の肺野局所小領域を推定する肺野局所小領域推定手段と、推定された前記肺野局所小領域の各々における、肺の機能および／または形態に関する肺評価値を取得する肺評価値取得手段と、前記３次元医用画像から生成された、前記分枝構造局所領域の少なくとも一部の形態を表す形態画像に、該形態画像中の分枝構造局所小領域と機能的に関連する前記肺野局所小領域における肺評価値を、該肺評価値と該形態画像中の分枝構造局所小領域との対応関係が視認可能な態様で重畳表示させる表示制御手段とを設けたことを特徴とする。

本発明の医用画像診断支援方法は、被検体の胸部を表す３次元医用画像から肺野領域を抽出するステップと、前記３次元医用画像から分枝構造領域を抽出するステップと、前記分枝構造領域の一部を表す分枝構造局所領域を複数の分枝構造局所小領域に分割し、前記分枝構造領域に基づいて、分割された分枝構造局所小領域毎に、該分枝構造局所小領域と機能的に関連する前記肺野領域中の肺野局所小領域を推定するステップと、推定された前記肺野局所小領域の各々における、肺の機能および／または形態に関する肺評価値を取得するステップと、前記３次元医用画像から生成された、前記分枝構造局所領域の少なくとも一部の形態を表す形態画像に、該形態画像中の分枝構造局所小領域と機能的に関連する前記肺野局所小領域における肺評価値を、該肺評価値と該形態画像中の分枝構造局所小領域との対応関係が視認可能な態様で重畳表示させるステップとを有することを特徴とする。

本発明の医用画像診断支援プログラムは、コンピュータに上記方法を実行させるためのものである。

本発明において、「分枝構造」とは、気管支や血管を意味する。

肺野領域および分枝構造領域の抽出方法としては、公知の抽出方法を採用すればよい。また、分枝構造として気管支を抽出する場合、気管支は肺動脈と並走しており、しかも、気管支よりも肺動脈の方が末梢まで画像上に表現されるので、肺動脈の領域を気管支の領域として抽出するようにしてもよい。あるいは、気管支と肺動脈の両方を抽出し、抽出された気管支の末梢部については、その末梢部の最近傍にある肺動脈の領域上の点から肺動脈の末梢部までの肺動脈の領域を、気管支の末梢部に接続する気管支の領域として抽出するようにしてもよい。

「分枝構造局所領域」は、３次元医用画像から生成された画像上でのユーザの手動操作による指定に基づいて設定してもよいし、画像解析・認識手法を用いて自動的に設定してもよいし、両者の組合せによって行われてもよい。両者の組合せによる方法の具体例としては、ユーザの手動操作により分枝構造局所領域の基準となる点を指定した後、その基準となる点に基づいて所定の画像解析・認識手法によって分枝構造局所領域を自動的に抽出する方法や、所定の画像解析・認識手法によって自動的に抽出された分枝構造局所領域の候補からユーザが手動操作によって分枝構造局所領域を選択したり、分枝構造局所領域の候補をユーザが手動操作によって修正したりする方法が挙げられる。

「分枝構造局所小領域」は、例えば、分枝構造局所領域を分枝構造の分岐毎に分割したものであってもよいし、分枝構造局所領域を所定の長さ毎に分割したものであってもよい。なお、以下では、この分枝構造局所小領域を第１の分枝構造局所小領域とも呼ぶ。

「（分枝構造局所小領域と）機能的に関連する（肺野局所小領域）」とは、肺野局所小領域においてやり取りされるガスが、分枝構造局所小領域を通ることを意味する。

「肺野局所小領域」の推定は、分枝構造領域の位置関係や分枝構造の管径等の形態的特徴に基づいて行うことが考えられる。また、３次元医用画像に表された肺を所与の複数の肺区域に分割し、分割された肺区域のうちの１つの区域内に属するように、肺野小領域を推定してもよい。

また、分枝構造が気管支の場合、肺動脈の領域をさらに抽出するようにし、分枝構造として抽出された気管支の末梢部の最近傍にある肺動脈の領域上の点から肺動脈の末梢部までの肺動脈の領域を、気管支の末梢部に接続する気管支の領域として、肺野局所小領域の推定を行うようにしてもよい。

「評価値」の具体例としては、肺野局所小領域の各々における肺気腫の程度を表すものが挙げられる。

また、「評価値」は、本発明の画像処理対象である３次元医用画像に基づいて算出してもよいし、同じ被検体の胸部を表す他の医用画像に基づいて算出されたものを取得してもよい。ここで、「他の医用画像」は、本発明の処理対象である３次元医用画像と同じモダリティで異なる時点に取得されたものでもよいし、異なるモダリティで取得されたものであってもよい。また、同じ被検体の胸部についての何らかの計測データに基づいて算出されたものを取得してもよい。特に他の医用画像や計測データに基づく評価値を用いる場合は、評価値の表す被検体の胸部における位置が形態画像中での対応する位置と一致するように位置合わせを行うことが好ましい。

「形態画像」は、分枝構造局所領域の所与の点における分枝構造の断面を表す断面画像のように、分枝構造局所領域の一部の形態を表すものであってもよいし、分枝構造局所領域全体の形態を表すものであってもよい。後者の具体例としては、ＣＰＲ(Curved Planer Reformation / Reconstruction)法によって３次元医用画像から再構成された分枝構造局所領域を表すＣＰＲ画像が挙げられる。また、形態画像は、その形態画像中に表された分枝構造局所領域の少なくとも一部と機能的に関連する肺野局所小領域を含んでいてもよい。

「重畳表示」の具体的な態様例としては、形態画像中の分枝構造局所領域とは重ならない位置に評価値を重畳表示させることが挙げられる。例えば、形態画像中の分枝構造局所領域の芯線から所与の距離だけ離れた位置に評価値を重畳表示させればよい。また、形態画像に肺野局所小領域が含まれる場合には、肺野局所小領域とも重ならない位置に評価値を重畳表示させてもよい。

さらに、形態画像中の分枝構造局所領域を複数の第２の分枝構造局所小領域に分割し、その第２の分枝構造局所小領域毎に、分枝構造に関する第２の評価値を取得するようにし、形態画像に、第２の分枝構造局所小領域における第２の評価値を、第２の評価値と第２の分枝構造局所小領域との対応関係が視認可能な態様でさらに重畳表示させるようにしてもよい。ここで、「第２の分枝構造局所小領域」の各々が第１の分枝構造局所小領域と一致するように分割してもよいし、第１の分枝構造局所小領域とは異なるように分割してもよい。「第２の評価値」の具体例としては、第２の分枝構造局所小領域の各々における分枝構造の径の計測値が挙げられる。また、重畳表示の際には、形態画像中の分枝構造局所領域および肺の機能および／または形態に関する評価値とは重ならない位置に第２の評価値を重畳表示させてもよい。

本発明によれば、胸部の３次元医用画像から肺野領域および分枝構造領域を抽出し、分枝構造領域の一部を表す分枝構造局所領域を複数の分枝構造局所小領域に分割し、分枝構造領域に基づいて、分割された分枝構造局所小領域毎に、分枝構造局所小領域と機能的に関連する肺野領域中の肺野局所小領域を推定し、推定された肺野局所小領域の各々における、肺の機能および／または形態に関する肺評価値を取得し、３次元医用画像から生成された、分枝構造局所領域の少なくとも一部の形態を表す形態画像に、その形態画像中の分枝構造局所小領域と機能的に関連する肺野局所小領域における肺評価値を、肺評価値と形態画像中の分枝構造局所小領域との対応関係が視認可能な態様で重畳表示させるので、分枝構造の局部とその周辺の肺野領域との機能的関連性に基づいた肺の局所的な観察・評価をすることができる。すなわち、分枝構造との関連性を考慮しつつ、高い精度で肺の画像診断を行うことが可能になる。

本発明の実施の形態となる医用画像診断支援装置が導入された医用画像診断システムの概略構成図本発明の第１の実施形態における医用画像診断支援機能を実現する構成および処理の流れを模式的に示したブロック図注目気管支構造の分割方法を模式的に表した図注目気管支構造の他の分割方法を模式的に表した図注目気管支小領域毎の支配領域を模式的に表した図本発明の第１の実施形態で生成される重畳画像の一例を表した図本発明の第１の実施形態で生成される重畳画像の他の一例を表した図本発明の第１の実施形態における医用画像診断システムを用いた画像診断支援処理の流れを表したフローチャート本発明の第２の実施形態における医用画像診断支援機能を実現する構成および処理の流れを模式的に示したブロック図本発明の第２の実施形態における医用画像診断システムを用いた画像診断支援処理の流れを表したフローチャート本発明の第２の実施形態で生成される重畳画像の一例を表した図本発明の実施形態で行われる重畳画像の表示の他の一例を模式的に表した図

以下、肺の分枝構造のうちの気管支との関連性を考慮しつつ肺の画像診断を行う場合を例として、本発明の実施の形態となる医用画像診断支援装置が導入された医用画像診断システムについて説明する。

図１は、この医用画像診断システムの概要を示すハードウェア構成図である。図に示すように、このシステムでは、モダリティ１と、画像保管サーバ２と、画像処理ワークステーション３とが、ネットワーク９を経由して通信可能な状態で接続されている。

モダリティ１には、被検体の検査対象部位を撮影することにより、その部位を表す３次元医用画像の画像データを生成し、その画像データにＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格で規定された付帯情報を付加して、画像情報として出力する装置が含まれる。具体例としては、ＣＴ、ＭＲＩなどが挙げられる。本実施形態では、ＣＴで被検体である人体の体軸方向にスキャンすることによって人体の胸部の３次元画像データを生成する場合について説明する。

画像保管サーバ２は、モダリティ１で取得された医用画像データや画像処理ワークステーション３での画像処理によって生成された医用画像の画像データを画像データベースに保存・管理するコンピュータであり、大容量外部記憶装置やデータベース管理用ソフトウェア（たとえば、ＯＲＤＢ（Object Relational Database）管理ソフトウェア）を備えている。

画像処理ワークステーション３は、読影者からの要求に応じて、モダリティ１や画像保管サーバ２から取得した医用画像データに対して画像処理（画像解析を含む）を行い、生成された画像を表示するコンピュータであり、ＣＰＵ，主記憶装置、補助記憶装置、入出力インターフェース、通信インターフェース、入力装置（マウス、キーボード等）、表示装置（ディスプレイモニタ）、データバス等の周知のハードウェア構成を備え、周知のオペレーティングシステム等がインストールされたものである。本発明の医用画像診断支援処理は、この画像処理ワークステーション３に実装されており、この処理は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体からインストールされたプログラムを実行することによって実現される。また、プログラムは、インターネット等のネットワーク経由で接続されたサーバの記憶装置からダウンロードされた後にインストールされたものであってもよい。

画像データの格納形式やネットワーク９経由での各装置間の通信は、ＤＩＣＯＭ等のプロトコルに基づいている。

図２は、画像処理ワークステーション３の機能のうち、本発明の第１の実施形態となる医用画像診断支援処理に関連する部分を示すブロック図である。図に示すように、本発明の第１の実施形態となる医用画像診断支援処理は、肺野領域抽出部３１、気管支抽出部３２、注目気管支設定部３３、注目肺野小領域推定部３４、肺評価値算出部３５、表示制御部３６によって実現される。また、３次元医用画像Ｖ、注目領域RI、肺野領域LF、気管支構造BR、注目気管支構造BI、注目気管支小領域BI_n、注目肺野小領域RV_n、肺評価値EL_n、ＣＰＲ画像I_S、表示画像I_Mは、各々、上記各処理部によって、画像処理ワークステーション３の所定のメモリ領域に対して読み書きされるデータである。

肺野領域抽出部３１は、３次元医用画像Ｖを構成する複数のアキシャル断面画像の各々を入力として被検体の肺野領域LFを抽出する。例えば、肺野領域LFは空気のＣＴ値に対応する画素値を有する領域となるので、各アキシャル断面画像に対して閾値処理を行うことによって、被検体の周辺の空気領域と被検体内の領域とを識別した後、被検体内の空気領域を肺野領域として抽出することができる。

気管支抽出部３２は、３次元医用画像Ｖを入力として被検体の気管支構造BRを抽出する。具体的には、領域拡張法により気管支領域内の画素の集合を抽出し、抽出された気管支領域に対して細線化処理を行い、得られた気管支を表す細線の連結関係に基づいて細線上の各画素を端点・エッジ（辺）・分岐点に分類することによって、気管支を表す木構造データを得ることができる。さらに、必要に応じて、細線上の各画素における気管支の径や各エッジの長さ（気管支の分岐間の長さ）等の特徴量も木構造データとして格納することができる。

注目気管支設定部３３は、気管支構造BR中に注目気管支構造BIを設定する。具体的には、注目気管支設定部３３は、３次元医用画像Ｖから生成された画像を画像処理ワークステーション３のディスプレイに表示させ、気管支構造BRが含まれる注目領域RIをユーザが指定する操作を受け付ける。そして、注目気管支設定部３３は、気管支構造LVの木構造に基づいて、注目領域RI中の気管支構造を注目気管支構造BIとして設定する。

注目肺野小領域推定部３４は、注目気管支分割部３４ａと支配領域算出部３４ｂとからなる。

注目気管支分割部３４ａは、注目気管支構造BIを複数の注目気管支小領域BI_nに分割する（nは、注目気管支小領域の各々を識別する添え字）。具体的には、図３Ａに模式的に示したように、注目気管支構造BIを分岐点毎に分割し、分割された各エッジを注目気管支小領域BI₁, BI₂, BI₃, BI₄とする。

支配領域算出部３４ｂは、気管支構造BRを母点集合として３次元ボロノイ分割を行い、注目気管支構造BRを構成する注目気管支小領域BI_n毎の支配領域を求める。ここでは、求められた支配領域を、注目気管支小領域BI_nと機能的に関連する注目肺野小領域RV_nと推定する。具体的には、図４に模式的に表したように、支配領域算出部３４ｂは、肺野領域LF内の各画素が気管支構造BRを構成する気管支のうちのどの気管支に最も近いか、すなわち、肺野領域LF内の各画素がどの気管支に支配されているかを求め、同じ気管支に支配されている領域をその気管支の支配領域に決定する。これにより、注目気管支小領域BI_n毎の支配領域、すなわち、注目肺野小領域RV_nが求まる（詳細については、平野靖、他5名、「３次元ボロノイ分割を用いた胸部ＣＴ像における肺葉収縮の定量化と腫瘤影鑑別への応用」、［online］、2001年7月、日本医用画像工学会第20回大会講演論文集、pp.315-316、［2009年11月20日検索］、インターネット〈URL：http://mase.itc.nagoya-u.ac.jp/~hirano/Papers/JAMIT2001.pdf〉等参照）。

肺評価値算出部３５は、３次元医用画像Ｖに基づいて肺の機能や形態についての肺評価値EL_nを注目肺野小領域RV_n毎に算出する。ここでは、肺評価値EL_nとして、肺気腫の程度に関する評価値が用いられる。具体的には、肺評価値算出部３５は、３次元医用画像Ｖを入力として、肺野領域LFのうち画素値が所定の閾値（非造影のＣＴ画像に対して閾値は-960HUに対応する画素値程度が望ましい）以下の領域を肺気腫と判定し（詳細は、M Kinsella, et al.、「Quantitation of emphysema by computed tomography using a “density mask” program and correlation with pulmonary function tests.」、Chest、1990年、97、p.p.315-321参照）、決定された肺気腫領域の体積に基づいて、
肺気腫率＝注目肺野小領域RV_n内の肺気腫領域の体積／注目肺野小領域RV_nの体積
により、肺気腫率を肺評価値EL_nとして求める。

表示制御部３６は、ＣＰＲ画像生成部３６ａと重畳表示制御部３６ｂとからなる。

ＣＰＲ画像生成部３６ａは、３次元医用画像Ｖおよび注目気管支構造BIに基づいて、公知のストレートＣＰＲ(Straightened CPR)手法により、ＣＰＲ画像I_Sを生成する。

重畳表示制御部３６ｂは、ＣＰＲ画像I_Sに、ＣＰＲ画像I_S中の注目気管支小領域BI_nの各々と機能的に関連する注目肺野小領域RV_nの各々における肺評価値EL_nを、肺評価値EL_nとＣＰＲ画像I_S中の注目気管支小領域BI_nの各々との対応関係が視認可能な態様で重畳した重畳画像I_Mを生成し、画像処理ワークステーション３のディスプレイに表示させる。図５は重畳表示される画像I_Mの一例であり、ＣＰＲ画像I_S中の注目気管支構造BIの芯線から所与の距離だけ離れた位置に、注目気管支小領域BI_n毎の肺評価値EL_nに応じて割り当てられた色や濃度値によるカラーマップが重畳表示されている。ここで、カラーマップの色分けの境界の位置、すなわち、肺評価値EL_Nに対して割り当てられたマップ要素とEL_N+1に対して割り当てられたマップ要素の境界の位置は、注目気管支構造BI中の注目気管支小領域BI_nの境界の位置、すなわち、注目気管支小領域BI_NとBI_N+1の境界の位置と、ＣＰＲ画像I_Sの左右方向において一致するように重畳されている。

次に、本発明の第１の実施形態となる医用画像診断支援処理を用いた画像診断の流れについて説明する。図７は、本発明の第１の実施形態となる医用画像診断支援処理ソフトウェアの実行下でのユーザの操作や、演算処理、表示処理等の流れを示したフローチャートである。

まず、３次元医用画像Ｖの画像データが取得される(#1)。ここで、３次元医用画像データＶは、依頼元の診療科の医師からの検査オーダーに基づいてモダリティ１で撮影され、画像保管サーバ２に保管されたものである。ユーザは、画像処理ワークステーション３に実装された公知のオーダリングシステムの操作端末インターフェースを操作し、処理対象の３次元医用画像データＶの取得を要求する。この操作に応じて、画像処理ワークステーションは画像保管サーバ２に対して３次元医用画像データＶの検索要求を送信し、画像保管サーバ２は、データベース検索により、処理対象の３次元医用画像データＶを取得し、画像処理ワークステーション３に送信する。そして、画像処理ワークステーション３は、画像保管サーバ２から送信されてきた３次元医用画像データＶを取得する。

次に、画像処理ワークステーション３では、肺野領域抽出部３１が３次元医用画像Ｖを構成する複数のアキシャル断面画像の各々を入力として被検体の肺野領域LFを抽出し(#2)、気管支抽出部３２が３次元医用画像Ｖを入力として被検体の気管支構造BRを抽出する(#3)。

その後、注目気管支設定部３３がユーザによる気管支構造BR中の注目領域RIの指定操作を受け付け、気管支構造BRの木構造に基づいて、指定された注目領域RI中の気管支構造を注目気管支構造BIとして設定し(#4)、注目肺野小領域推定部３４の注目気管支分割部３４ａが、注目気管支設定部３３によって設定された注目気管支構造BIを複数の注目気管支小領域BI_nに分割する(#5)。そして、注目肺野小領域推定部３４の支配領域算出部３４ｂが３次元医用画像Ｖを入力とし、肺野領域抽出部３１で抽出された肺野領域LFおよび気管支抽出部３２で抽出された気管支構造BRに基づき、注目気管支小領域BI_n毎の支配領域、すなわち、注目肺野小領域RV_nを求める(#6)。さらに、肺評価値算出部３５は、３次元医用画像Ｖに基づいて注目肺野小領域RV_n中の肺気腫領域の体積比（肺気腫率）を肺評価値EL_nとして算出する(#7)。

最後に、表示制御部３６では、ＣＰＲ画像生成部３６ａが３次元医用画像Ｖおよび注目気管支構造BIに基づいてＣＰＲ画像I_Sを生成し(#8)、重畳表示制御部３６ｂが、ＣＰＲ画像生成部３６ａによって生成されたＣＰＲ画像I_Sに肺評価値EL_nを表すカラーマップを重畳した重畳画像I_Mを生成し、画像処理ワークステーション３のディスプレイに表示させる(#9)。

本発明の実施形態では、上記の一連の処理によって表示された重畳画像I_Mを観察することにより、気管支の局部である注目気管支構造BIとその周辺の肺野領域との機能的関連性に基づいた肺の局所的な評価をすることができる。すなわち、気管支との関連性を考慮しつつ、高い精度で肺の画像診断を行うことが可能になる。

また、図５に示したように、表示制御部３６は、ＣＰＲ画像I_S中の注目気管支構造BIとは重ならない位置に肺評価値EL_nのカラーマップを重畳表示させるので、肺評価値EL_nを確認しつつ、その肺評価値EL_nに対応する注目気管支小領域BI_nの状態をＣＰＲ画像I_S上で観察することができ、診断効率や精度の向上に資する。

さらに、ＣＰＲ画像I_Sは、注目気管支構造BIを広範囲に表すことができるので、注目気管支構造BIの形態と肺評価値EL_nとを広範囲にわたって一覧的に観察・評価することが可能になる。

図８は、本発明の第２の実施形態となる医用画像診断支援処理に関連する部分を示すブロック図である。図に示したように、本発明の第２の実施形態は、第１の実施形態（図２参照）に、気管支評価値算出部３７を付加した構成となっている。

この気管支評価値算出部３７は、３次元医用画像Ｖに基づいて、注目気管支構造BIの内径を計測し、その値を気管支評価値EB_nとして出力する。具体的には、注目気管支構造BIの芯線上の複数の点において、芯線に垂直な断面による断面画像中で注目気管支構造BIの内径を計測する。ここでは、注目気管支小領域EI_n毎に、その小領域内での気管支の内径の平均値が計測される。

また、重畳表示制御部３６ｂは、ＣＰＲ画像I_Sに、肺評価値EL_nと気管支評価値EB_nを、両評価値とＣＰＲ画像I_S中の注目気管支小領域BI_nの各々との対応関係が視認可能な態様で重畳した重畳画像I_Mを生成して表示させる。図１０は、重畳表示される画像I_Mの一例であり、図５と同様に肺評価値EL_nのカラーマップがＣＰＲ画像I_S上に重畳表示されるとともに、気管支評価値EB_nの変化を表す折れ線グラフが、ＣＰＲ画像I_S中の注目気管支構造BIの芯線から所与の距離だけ離れた位置に、各評価値とＣＰＲ画像I_S中の注目気管支小領域BI_nの位置がＣＰＲ画像I_Sの左右方向において一致するように重畳表示されている。

図９は、本発明の第２の実施形態となる医用画像診断支援処理ソフトウェアの実行下でのユーザの操作や、演算処理、表示処理等の流れを示したフローチャートである。図に示したように、ステップ#11から#17までは第１の実施形態と同様の流れであり（図７参照）、気管支評価値算出部３７が３次元医用画像Ｖに基づいて、注目気管支構造BIの内径を表す気管支評価値EB_nを計測した後(#18)、第１の実施形態と同様に、ＣＰＲ画像生成部３６ａが３次元医用画像Ｖおよび注目気管支構造BIに基づいてＣＰＲ画像I_Sを生成し(#19)、重畳表示制御部３６ｂが、ＣＰＲ画像生成部３６ａによって生成されたＣＰＲ画像I_Sに肺評価値EL_nを表すカラーマップと気管支評価値EB_nを表すグラフを重畳した重畳画像I_Mを生成し、画像処理ワークステーション３のディスプレイに表示させる(#20)。

このように、本発明の第２の実施形態では、上記の一連の処理によって表示された重畳画像I_Mを観察することにより、注目気管支小領域BI_nの状態をＣＰＲ画像I_S上で観察しつつ、肺評価値EL_nによる肺気腫の程度の評価と気管支評価値EB_nによる気管支の内径との関係も容易に把握することが可能になり、より精度の高い診断をより効率的に行えるようになる。

上記の実施形態はあくまでも例示であり、上記のすべての説明が本発明の技術的範囲を限定的に解釈するために利用されるべきものではない。

また、上記の実施形態におけるシステム構成、処理フロー、モジュール構成や具体的処理内容等に対して、本発明の趣旨から逸脱しない範囲で様々な改変を行ったものも、本発明の技術的範囲に含まれる。

例えば、システム構成については、上記の実施形態では、図２に示された各処理が１台の画像処理ワークステーション３で行われるように説明したが、複数台のワークステーションに各処理を分散して協調処理するように構成してもよい。

処理フローについては、第１の実施形態では、図７のフローチャートのステップ#8は、ステップ#4の後からステップ#9の前までのどのタイミングで行ってもよいし、ステップ#5から#7と並行して行ってもよい。また、第２の実施形態も同様に、図９のフローチャートのステップ#19は、ステップ#14の後からステップ#20の前までのどのタイミングで行ってもよいし、ステップ#15から#18と並行して行ってもよい。さらに、ステップ#17と#18は、逆順で行ってもよいし、並行して行ってもよい。

具体的処理内容については、肺野領域抽出部３１は、例えば、本出願人が特開2008-253293号公報で提案している方法等の他の公知の抽出方法で肺野領域LFの抽出を行ってもよい。

気管支抽出部３２についても、前述の方法以外の種々の公知の気管支抽出方法を採用することができる（例えば、Takayuki Kitasaka ，et al.、「Extraction of bronchus regions from 3D chest X-ray CT images by using structural features of bronchus 」、Forma、2002年、Vol.17，pp.321-338等）。その際、気管支領域の抽出と同時に木構造が得られる場合には、細線化処理を行わずに得られた木構造をそのまま後続の処理で取り扱えばよい。また、気管支抽出部３２は、肺動脈の領域を気管支の領域として抽出するようにしてもよい。あるいは、気管支抽出部３２は、気管支と肺動脈の両方を抽出し、気管支の末梢部については、抽出された気管支の末梢部の最近傍にある肺動脈の領域上の点から肺動脈の末梢部までの肺動脈の領域を、気管支の末梢部に接続する気管支の領域として抽出するようにしてもよい。なお、肺動脈は公知の方法で抽出可能であり、例えば、肺動脈を表すシード点の設定を受け付け、設定されたシード点を用いて領域拡張法により肺動脈領域内の画素の集合を抽出し、抽出された肺動脈領域に対して細線化処理を行い、得られた肺血管を表す細線の連結関係に基づいて細線上の各画素を端点・エッジ（辺）・分岐点に分類することによって、肺動脈を表す木構造データを得ることができる。（詳細については、小林大祐、他5名、「血管形状記述のための枝ベース木構造モデル構築の試み」、[online]、2005年3月9日、理化学研究所、理研シンポジウム生体形状情報の数値化及びデータベース構築研究、pp.84-92、［2010年1月6日検索］、インターネット〈URL：http://www.comp-bio.riken.jp/keijyo/products/2005_1_files/kobayashi_print.pdf〉、中村翔、他4名、「木構造解析による胸部X線CT像からの肺動脈・肺静脈の自動分類」、電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像、日本、社団法人電子情報通信学会、2006年1月21日、Vol.105, No.580、pp.105-108、［2009年11月20日検索］、インターネット〈URL：http://www.murase.nuie.nagoya-u.ac.jp/~ide/res/paper/J05-kenkyukai-snaka-1.pdf〉等参照）。

注目気管支設定部３３は、注目領域RIの指定操作を受け付ける代わりに、注目箇所の指定操作を受け付けるようにし、指定された注目箇所から末梢までの気管支を注目気管支構造BIとして設定するようにしてもよい。

注目気管支分割部３４ａは、図３Ａに示したように気管支の分岐点で分割を行わずに、図３Ｂに示したように、注目気管支構造BIを所定の間隔d（例えば10mm）で注目気管支小領域BI_n（図３ＢではBI₁からBI₁₁）に分割するようにしてもよいし、分割間隔を、気管支の位置（根元から末梢までのどの位置にあるか）に応じて可変としてもよい。

支配領域算出部３４ｂは、注目肺野小領域RV_nを注目気管支小領域BI_n毎に求めずに、複数の注目気管支小領域BI_nからなるグループに対して１つの注目肺野小領域RV_nを求めたり、１つの注目気管支小領域BI_nをさらに細分化して、細分化された注目気管支小領域の部分毎に注目肺野小領域RV_nを求めたりしてもよい。また、注目肺野小領域RV_nは、肺野領域LF中の画素と気管支の間の距離だけでなく、気管支構造BRの木構造データに格納された気管支の径等の特徴量や画素値にも基づいて求めてもよい。

また、肺野領域LF全体に対してボロノイ分割を行って注目肺野小領域RV_nを求めると、注目肺野小領域RV_nが複数の肺葉に跨ってしまうことがあるので、支配領域算出部３４ｂは、肺野領域LFを予め肺葉単位（右上葉・右中葉・右下葉・左上葉・左下葉の５つ）に分離し、各肺葉内で注目肺野小領域RV_nを計算するようにしてもよい。なお、肺葉の分離方法は自動・手動を問わない。肺葉の自動的な分離方法としては、気管、気管支、肺血管の構造情報を用いて大まかに葉間裂の存在位置を特定し、濃度値情報を利用して葉間裂の抽出を行い、抽出された葉間裂に基づいて肺葉を分離する方法等の公知の方法を採用することができる（詳細については、林達郎、他6名、「胸部マルチスライスCT 画像における葉間裂の自動抽出手順の開発と性能評価」、電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像、日本、社団法人電子情報通信学会、2003年10月31日、Vol.103, No.409、pp.39-44、［2010年1月8日検索］、インターネット〈URL：http://www.fjt.info.gifu-u.ac.jp/publication/328.pdf〉等参照）。

また、支配領域算出部３４ｂは、公知の手法で肺動脈の領域を抽出しておき、気管支抽出部３２によって抽出された気管支構造BRの末梢部の最近傍にある肺動脈の領域上の点から肺動脈の末梢部までの肺動脈の領域に対する支配領域をボロノイ分割によって求め、その求められた支配領域を、前記の気管支構造BRの末梢部が属する注目気管支小領域BI_nと機能的に関連する注目肺野小領域RV_nと結合するようにしてもよい。これにより、気管支構造BRの末梢部が属する注目気管支小領域BI_nと機能的に関連する注目肺野小領域RV_nは比較的広い領域となるが、肺動脈は肺の解剖学的な区域（肺区域・肺亜区域など）の中心付近を走行するので、その肺動脈の末梢部を気管支構造BRの末梢部の注目気管支小領域BI_nに対応する注目肺野小領域RV_nの推定に利用することにより、気管支構造BRの末梢部から離れた肺野領域中の位置であっても、その末梢部に対応する注目肺野小領域RV_nが肺の解剖学的な区域間の境界を飛び越えてしまうことを防ぐことができ、肺の解剖学的構造に合致した肺の機能評価が可能になる。

肺評価値算出部３５によって算出される評価値としては、上記実施形態で用いた肺気腫率の他に、例えば以下の公知のものが挙げられ、診断目的等に応じて適宜採用することができる。

(a) 注目肺野小領域内の肺気腫クラスターサイズ
上記実施形態と同様に肺気腫領域を閾値処理で決定し、肺気腫領域の各連結成分（クラスター）の体積を求める。また、その連結成分に対してフラクタル次元Dを算出する（詳細は、M Mishima, et al.、「Complexity of terminal airspace geometry assessed by lung computed tomography in normal subjects and patients with chronic obstructive pulmonary disease.」、Proc Natl Acad Sci USA、1999年96;、p.p.8829-8834参照）
(b) 肺血流量、肺血液量、平均通過時間や、上記特許文献１記載の局所周辺平均密度等の、ＣＴによる肺灌流解析において複数の関心領域で求めた時間濃度曲線から得られる灌流パラメータ
(c) ＣＴ等の１つの装置で得られる、エネルギー分布の異なる複数のパターンの放射線の各々の被検体中の透過・減衰の程度を表す複数の放射線画像の画素値、または、複数の画像間での画素値の差（複数の放射線源からそれぞれ異なるエネルギーを放出して撮像するものや、１つの放射線源でエネルギーを切り替えながら撮像するもの、エネルギー分離フィルタ等の付加フィルタを介して重ねられた複数の放射線検出手段に放射線を１度曝射することによって、１回の曝射で被検体を透過した放射線のエネルギー分布を変更させ、上記複数の放射線検出手段で互いにエネルギー分布の異なる放射線が検出されるようにしたもの）
(d) ＣＴや、ＰＥＴ、ＭＲＩ、肺血流シンチグラフィ、肺換気シンチグラフィ等の他モダリティで得られた肺機能画像の画素値
(e) 造影剤投与前後や投与後の経過時間が異なる複数の画像間での画素値の差
(f) 吸気・呼気間や所定のガス吸入前後等で得られた複数の換気画像間での画素値の差等の局所換気量（詳細は、上記特許文献２参照）
(g) 吸気・呼気間で肺野領域内の各位置の変位量（本出願人が出願した特開2005-20719号公報等参照）。気管支または支配領域内のすべての画素について変位量を求め、変位量の平均値・最大値などを評価値としてもよい
(h) 上記各項目で得られた評価値の経時変化量
撮影・検査時点の異なる複数の画像・計測値から得られた上記各項目の評価値の前記時点間での差を評価値とする
なお、上記各項目の評価値のうち、呼気・吸気間等、撮影時点の異なる複数の画像やモダリティの異なる複数の画像間での演算を伴うものについては、撮影時の被検体の体位のずれや、肺や心臓の収縮等により、被検体や構造物の位置が画像間で異なるので、画像間での位置関係の対応づけを行うために位置合わせ処理が必要となる。この位置合わせ処理としては公知の剛体または非剛体位置合わせの手法を用いることができる。非剛体位置合わせについては、対応する２点をユーザに指定させるものや、ランドマークなしで画像のコントラストに基づいて行うもの等が挙げられる（詳細については、特開2005-28121号公報や、Rueckert D Sonoda LI，Hayes C，et al.、「Nonrigid Registration Using Free-Form Deformations：Application to Breast MR Images」、IEEE Transactions on Medical Imaging、1999年、Vol.18，No.8，pp.712-721等参照）。また、非剛体位置合わせの際に、気管支抽出部３２によって抽出された気管支をランドマークとして用いてもよい。

ＣＰＲ画像生成部３６ａは、ストレートＣＰＲ(Straightened CPR)の代わりに、ストレッチＣＰＲ(Stretched CPR)や、プロジェクトＣＰＲ(Projected CPR)の手法によって、ＣＰＲ画像I_Sを生成するようにしてもよい。図６は、ストレッチＣＰＲ(Stretched CPR)によって生成されたＣＰＲ画像I_Sに、注目気管支構造BIに沿って肺評価値EL_nを表すカラーマップを重畳表示させた例を示している。また、ＣＰＲ画像生成部３６ａを、ボリュームレンダリング画像や、ＭＩＰ画像、ＭＰＲ画像等の注目気管支構造BIの形態を表す他の画像を生成する処理部に置換してもよい。

重畳表示制御部３６ｂは、ＣＰＲ画像I_S中の注目気管支構造BIの両側に肺評価値EL_nと気管支評価値EB_nのカラーマップやグラフ等を重畳表示させてもよいし、ＣＰＲ画像I_S中の注目気管支構造BIの芯線上に、肺評価値EL_nや気管支評価値EB_nのカラーマップやグラフを重畳表示させてもよいし、ＣＰＲ画像I_Sの外側に肺評価値EL_nや気管支評価値EB_nのカラーマップやグラフを表示させてもよい。また、重畳表示の際、所与の観察範囲内の注目気管支構造BIとそれに対応する肺評価値EL_nや気管支評価値EB_nのカラーマップが表示されるようにし、ユーザによるスクロール操作等に応じて観察範囲を変更して表示されるようにしてもよい。また、ＣＰＲ画像I_S上での注目箇所の指定操作を受け付け、図５，６，１０のような重畳表示とともに、指定された箇所における注目気管支構造BIの断面を表す断面画像や注目箇所とその周辺を表す局所的なボリュームレンダリング画像等の疑似３次元画像を、上記重畳表示とは別の位置にさらに表示させたり、ＣＰＲ画像上にさらに重ねてポップアップ表示させたりしてもよい。あるいは、図１１に示したように、表示制御部３６は、注目気管支構造BIを表すボリュームレンダリング画像上での注目箇所の指定操作を受け付け、指定された箇所における注目気管支構造BIの断面を表す断面画像を生成し、生成された断面画像中に肺評価値EL_nや気管支評価値EB_nのカラーマップやグラフを重畳表示させてもよい。なお、図１１ではボリュームレンダリング画像上で注目箇所の指定を受け付けているが、ＣＰＲ画像上で受け付けるようにしてもよい。また、断面画像の代わりに、注目箇所およびその周辺を表す局所的な疑似３次元画像を用いてもよい。

肺評価値EB_nや気管支評価値EB_nの表示態様についても、前述のカラーマップやグラフ以外の態様であってもよい。例えば、肺気腫に関する評価値であれば、ＣＰＲ画像中の肺気腫領域のみにカラーマップを重畳表示させるようにしてもよい。

気管支評価値算出部３７は、気管支の壁厚、気管支の内腔の断面積、気管支の壁の断面積、気管支の外径までの断面積に対する内腔断面積の比、上記項目の経時変化量等を気管支評価値EB_nとして算出するようにしてもよい。

なお、上記実施形態では、気管支に着目してきたが、気管支の代わりに肺血管に着目した実施形態も考えられる。すなわち、胸部の３次元医用画像から肺野領域および肺血管構造を抽出し、注目肺血管構造を複数の注目肺血管小領域に分割し、肺血管構造に基づいて、注目肺血管小領域毎に、注目肺血管小領域と機能的に関連する肺野局所小領域を推定し、推定された肺野局所小領域の各々における、肺評価値を取得し、３次元医用画像から生成された、注目肺血管構造の少なくとも一部の形態を表す形態画像に、その形態画像中の注目肺血管小領域と機能的に関連する肺野局所小領域の各々における肺評価値を、肺評価値と形態画像中の注目肺血管小領域の各々との対応関係が視認可能な態様で重畳表示させるようにしてもよい。この場合、肺血管は、肺血管上にシード点を設定することにより、前述の公知の手法で抽出することができる。他の処理についても、上記実施形態の気管支を肺血管に読み替えることにより、同様に実施することが可能である。

１モダリティ
２画像保管サーバ
３画像処理ワークステーション
９ネットワーク
３１肺野領域抽出部
３２気管支抽出部
３３注目気管支設定部
３４注目肺野小領域推定部
３４ａ注目気管支分割部
３４ｂ支配領域算出部
３５肺評価値算出部
３６表示制御部
３６ａＣＰＲ画像生成部
３６ｂ重畳表示制御部
３７気管支評価値算出部

Claims

被検体の胸部を表す３次元医用画像から肺野領域を抽出する肺野領域抽出手段と、
前記３次元医用画像から分枝構造領域を抽出する分枝構造領域抽出手段と、
前記分枝構造領域の一部を表す分枝構造局所領域を複数の分枝構造局所小領域に分割し、前記分枝構造領域に基づいて、分割された分枝構造局所小領域毎に、該分枝構造局所小領域とガスをやり取りする前記肺野領域中の肺野局所小領域を推定する肺野局所小領域推定手段と、
推定された前記肺野局所小領域の各々における、肺の機能および／または形態に関する肺評価値を取得する肺評価値取得手段と、
前記３次元医用画像から生成された、前記分枝構造局所領域の少なくとも一部の形態を表す形態画像に、該形態画像中の分枝構造局所小領域とガスをやり取りする前記肺野局所小領域における肺評価値を、該肺評価値と該形態画像中の分枝構造局所小領域との対応関係が視認可能な態様で重畳表示させる表示制御手段とを備えたことを特徴とする医用画像診断支援装置。
前記表示制御手段は、前記形態画像中の分枝構造局所領域とは重ならない位置に前記肺評価値を重畳表示させるものであることを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断支援装置。
前記表示制御手段は、前記形態画像中の分枝構造局所領域の芯線から所与の距離だけ離れた位置に前記肺評価値を重畳表示させるものであることを特徴とする請求項２に記載の医用画像診断支援装置。
前記形態画像は、前記分枝構造局所領域全体の形態を表すものであることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の医用画像診断支援装置。
前記形態画像は、前記分枝構造局所領域を表すＣＰＲ画像であることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の医用画像診断支援装置。
前記形態画像は、該形態画像中に表された前記分枝構造局所領域の少なくとも一部とガスをやり取りする前記肺野局所小領域を含むものであることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の医用画像診断支援装置。
前記表示制御手段は、前記形態画像中の分枝構造局所領域および肺野局所小領域と重ならない位置に前記肺評価値を重畳表示させるものであることを特徴とする請求項６に記載の医用画像診断支援装置。
前記形態画像中の分枝構造局所領域を複数の第２の分枝構造局所小領域に分割し、該第２の分枝構造局所小領域毎に、前記肺評価値とは異なる第２の評価値を取得する第２の評価値取得手段をさらに備え、
前記表示制御手段は、前記形態画像に、前記第２の分枝構造局所小領域における第２の評価値を、該第２の評価値と該第２の分枝構造局所小領域との対応関係が視認可能な態様でさらに重畳表示させるものであることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の医用画像診断支援装置。
前記表示制御手段は、前記形態画像中の分枝構造局所領域および前記肺の機能および／または形態に関する肺評価値とは重ならない位置に前記第２の評価値を重畳表示させるものであることを特徴とする請求項８に記載の医用画像診断支援装置。
前記第２の評価値は、分枝構造の形態に関する評価値であることを特徴とする請求項８または９に記載の医用画像診断支援装置。
前記第２の評価値は、前記第２の分枝構造局所小領域の各々における分枝構造の径の計測値であることを特徴とする請求項１０に記載の医用画像診断支援装置。
前記肺評価値は、前記肺野局所小領域の各々における肺気腫の程度を表すものであることを特徴とする請求項１から１１のいずれか１項に記載の医用画像診断支援装置。
前記分枝構造領域中に前記分枝構造局所領域を設定する分枝構造局所領域設定手段をさらに備えたことを特徴とすることを特徴とする請求項１から１２のいずれか１項に記載の医用画像診断支援装置。
前記分枝構造は、気管支であることを特徴とする請求項１から１３のいずれか１項に記載の医用画像診断支援装置。
前記分枝構造領域抽出手段は、肺動脈の領域をさらに抽出するものであり、抽出された気管支領域の末梢部の最近傍にある前記肺動脈の領域から該肺動脈の領域の末梢部までの領域を、前記抽出された気管支領域の末梢部に接続する気管支の領域として抽出するものであることを特徴とする請求項１４に記載の医用画像診断支援装置。
前記肺野局所小領域推定手段は、肺動脈の領域をさらに抽出するものであり、かつ、前記分枝構造領域抽出手段によって抽出された気管支の末梢部の最近傍にある前記肺動脈の領域上の点から該肺動脈の末梢部までの該肺動脈の領域を、前記気管支の末梢部に接続する気管支の領域として、前記肺野局所小領域の推定を行うものであることを特徴とする請求項１４に記載の医用画像診断支援装置。
前記分枝構造は、肺の血管であることを特徴とする請求項１から１３のいずれか１項に記載の医用画像診断支援装置。
前記表示制御手段は、肺評価値に対して割り当てられた複数のマップ要素からなるカラーマップであって、前記マップ要素同士の境界の位置が前記分岐構造局所小領域同士の境界の位置に一致するカラーマップを重畳表示させるものであることを特徴とする請求項３に記載の医用画像診断支援装置。
被検体の胸部を表す３次元医用画像から肺野領域を抽出する肺野領域抽出手段が作動し、
前記３次元医用画像から分枝構造領域を抽出する分枝構造領域抽出手段が作動し、
前記分枝構造領域の一部を表す分枝構造局所領域を複数の分枝構造局所小領域に分割し、前記分枝構造領域に基づいて、分割された分枝構造局所小領域毎に、該分枝構造局所小領域とガスをやり取りする前記肺野領域中の肺野局所小領域を推定する肺野局所小領域推定手段が作動し、
推定された前記肺野局所小領域の各々における、肺の機能および／または形態に関する肺評価値を取得する肺評価値取得手段が作動し、
前記３次元医用画像から生成された、前記分枝構造局所領域の少なくとも一部の形態を表す形態画像に、該形態画像中の分枝構造局所小領域とガスをやり取りする前記肺野局所小領域における肺評価値を、該肺評価値と該形態画像中の分枝構造局所小領域との対応関係が視認可能な態様で重畳表示させる表示制御手段が作動することを特徴とする医用画像診断支援装置の作動方法。
コンピュータに、
被検体の胸部を表す３次元医用画像から肺野領域を抽出するステップと、
前記３次元医用画像から分枝構造領域を抽出するステップと、
前記分枝構造領域の一部を表す分枝構造局所領域を複数の分枝構造局所小領域に分割し、前記分枝構造領域に基づいて、分割された分枝構造局所小領域毎に、該分枝構造局所小領域とガスをやり取りする前記肺野領域中の肺野局所小領域を推定するステップと、
推定された前記肺野局所小領域の各々における、肺の機能および／または形態に関する肺評価値を取得するステップと、
前記３次元医用画像から生成された、前記分枝構造局所領域の少なくとも一部の形態を表す形態画像に、該形態画像中の分枝構造局所小領域とガスをやり取りする前記肺野局所小領域における肺評価値を、該肺評価値と該形態画像中の分枝構造局所小領域との対応関係が視認可能な態様で重畳表示させるステップとを実行させることを特徴とする医用画像診断支援プログラム。