JP5878161B2 - 医用画像処理装置及び医用画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、CT画像、MR画像、US画像等の医用画像に対する画像処理を行なう医用画像処理装置等に関する。詳細には、椎間板などの組織を読影するために好適な画像を作成し、表示する画像処理技術に関する。

従来から、CT(Computed Tomography)画像、MR(Magnetic Resonance)画像、US(Ultrasound)画像等の医用画像を用いた診断が行われている。また、近年、所望の組織を読影する為に好適な画像を作成し、表示する画像処理技術が開発、研究されている。

特許文献1には、観察者がスキャノ像上に線ROIを設定すると、画像表示装置がスキャノ像上での位置情報に基づいて記憶手段に記憶されているスライス像(断層像)を選択し呼び出して、表示手段に表示する手法が開示されている。

また、特許文献2には、椎間板を含み、椎間板と平行なスライス面を決定するために、ユーザが椎間板エッジ部1点を指定すると、処理装置がエッジ画像を作成し、椎間板のスライス面を決定する手法が開示されている。

特開平2-237548号公報 特開平7-51248号公報 特許第4393016号公報 特許第4169967号公報

上原理宏、財田伸介、久保満、河田佳樹、仁木登、伊東昌子、西谷弘、富永慶晤、森山紀之、「マルチスライスCT画像を用いた骨粗鬆症診断支援アルゴリズムの構築」、電子情報通信学会、信学技報 IEICE Technical Report MI2006-164(2007-1)、p25〜28、2007

しかしながら、特許文献1及び特許文献2においては、いずれも、ユーザが画像を確認し、必要な情報(線ROI、椎間板エッジ部など)を入力する必要があり、不便である。
また、その他の公知技術を含めて、骨同士の間に存在する特定の組織を読影するために好適な画像を自動的に作成し、表示する技術は、未だ存在しない。

ここで、骨同士の間に存在する特定の組織とは、例えば、椎骨同士の間に存在する軟骨組織である椎間板や、膝関節、肘関節、股間接などに存在する軟骨組織などである。以下、このような骨同士の間に存在する特定の組織のことを「骨間組織」と呼ぶことにする。

また、骨間組織を読影するために好適な画像とは、例えば、骨間組織全体の状態が視認できる画像である。

本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的とすることは、骨間組織を読影するために好適な画像、または椎体を1つずつ精度良く切り離した3次元画像を自動的に作成し、表示する医用画像表示装置等を提供することである。

前述した目的を達成するために第1の発明は、骨間組織または骨組織を読影するために表示装置に表示され、複数の断層像の画素からなる画像である表示画像を作成する医用画像処理装置であって、前記複数の断層像に基づいて、前記骨間組織及び前記骨間組織を挟む複数の骨組織を含む画像である変換画像を作成する変換画像作成部と、前記変換画像を構成する画素の位置を示す変換曲面が互いに異なる、少なくとも2つの変換画像を用いて、所定の特定条件によって少なくとも2点を特徴点として特定する処理を前記変換画像毎に実行する特徴点特定部と、前記特徴点に基づいて前記表示画像を作成するための基準曲面を算出し、前記基準曲面に基づいて前記表示画像を作成する表示画像作成部と、前記表示画像を前記表示装置に表示する表示部と、を備える医用画像処理装置である。

第2の発明は、骨間組織または骨組織を読影するために表示装置に表示され、複数の断層像の画素からなる画像である表示画像を作成する医用画像処理方法であって、前記複数の断層像に基づいて、前記骨間組織及び前記骨間組織を挟む複数の骨組織を含む画像である変換画像を作成する変換画像作成ステップと、前記変換画像を構成する画素の位置を示す変換曲面が互いに異なる、少なくとも2つの変換画像を用いて、所定の特定条件によって少なくとも2点を特徴点として特定する処理を前記変換画像毎に実行する特徴点特定ステップと、前記特徴点に基づいて前記表示画像を作成するための基準曲面を算出し、前記基準曲面に基づいて前記表示画像を作成する表示画像作成ステップと、前記表示画像を前記表示装置に表示する表示ステップと、を備える医用画像処理方法である。

本発明により、骨間組織を読影するために好適な画像、または椎体を1つずつ精度良く切り離した3次元画像を自動的に作成し、表示する医用画像表示装置等を提供することができる。

医用画像処理装置のハードウエア構成を示す図 第1の実施の形態における表示画像作成処理の流れを示すフローチャート 変換画像の1例を説明する図 変換曲面決定処理の1例を説明する図 表示曲面算出処理の1例を説明する図 表示画像更新処理の流れを示すフローチャート 表示曲面の移動を指示する為の第1の画面例 表示曲面の移動を指示する為の第2の画面例 表示曲面の移動を指示する為の第3の画面例 表示させる表示曲面を複数の候補の中から選択する為の画面例 特徴点の座標位置を手動にて選択する為の画面例 切断画像を連続して表示する画面例 第2の特徴点特定処理を説明する図 第3の特徴点特定処理を説明する図 第4の特徴点特定処理を説明する図 第2の実施の形態における第1の表示画像作成処理の流れを示すフローチャート 第1の表示画像作成処理を説明する図 第1の表示画像作成処理における記憶領域の例 第1の表示画像作成処理を説明する図 第2の実施の形態における第2の表示画像作成処理の流れを示すフローチャート 第2の表示画像作成処理を説明する図 第2の表示画像作成処理を説明する図 正常な椎間板に対する表示画像の一例 異常な椎間板に対する表示画像の一例 第3の実施の形態における表示画像作成処理の流れを示すフローチャート 第3の実施の形態における表示画像作成処理を説明する図 単一の椎体の3次元画像の一例

本発明は、骨間組織または骨組織を読影するために表示装置に表示され、複数の断層像の画素からなる画像である表示画像を作成する医用画像処理装置であって、前記複数の断層像に基づいて、前記骨間組織及び前記骨間組織を挟む複数の骨組織を含む画像である変換画像を作成する変換画像作成部と、前記変換画像を構成する画素の位置を示す変換曲面が互いに異なる、少なくとも2つの変換画像を用いて、所定の特定条件によって少なくとも2点を特徴点として特定する処理を前記変換画像毎に実行する特徴点特定部と、前記特徴点に基づいて前記表示画像を作成するための基準曲面を算出し、前記基準曲面に基づいて前記表示画像を作成する表示画像作成部と、前記表示画像を前記表示装置に表示する表示部と、を備える。

以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。
まず、図1を参照して、本発明の医用画像処理装置1を適用する画像処理システム1の構成について説明する。

図1に示すように、医用画像処理装置1には、表示装置17、マウス18やキーボード19などの入力装置等が接続される。また、医用画像処理装置1には、ネットワーク20を介して画像データベース21、医用画像撮影装置22等が接続されても良い。

医用画像処理装置1は、画像生成、画像解析等の処理を行うコンピュータである。
医用画像処理装置1は、図1に示すように、CPU(Central Processing Unit)11、主メモリ12、記憶装置13、通信インタフェース(通信I/F)14、表示メモリ15、マウス18及びキーボード19等の外部機器とのインタフェース(I/F)16を備え、各部はバス10を介して接続されている。

CPU11は、主メモリ12または記憶装置13等に格納されるプログラムを主メモリ12のRAM上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス10を介して接続された各部を駆動制御し、医用画像処理装置1が行う各種処理を実現する。

主メモリ12は、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等により構成される。ROMは、コンピュータのブートプログラムやBIOS等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。また、RAMは、ROM、記憶装置13等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、CPU11が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。

記憶装置13は、HDD(ハードディスクドライブ)や他の記録媒体へのデータの読み書きを行う装置であり、CPU11が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、OS(オペレーティングシステム)等が格納される。プログラムに関しては、OSに相当する制御プログラムや、アプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、CPU11により必要に応じて読み出されて主メモリ12のRAMに移され、各種の手段として実行される。

通信I/F14は、通信制御装置、通信ポート等を有し、医用画像処理装置1とネットワーク20との通信を媒介する。また通信I/F14は、ネットワーク20を介して、画像データベース21や、他のコンピュータ、或いは、X線CT装置、MRI装置等の医用画像撮影装置22との通信制御を行う。

I/F16は、周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器とのデータの送受信を行う。

表示メモリ15は、CPU11から入力される表示データを一時的に蓄積するバッファである。蓄積された表示データは所定のタイミングで表示装置17に出力される。

表示装置17は、液晶パネル、CRTモニタ等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路で構成され、表示メモリ15を介してCPU11に接続される。表示装置17はCPU11の制御により表示メモリ15に蓄積された表示データを表示する。

マウス18及びキーボード19は、操作者によって入力される各種の指示や情報をCPU11に出力する。操作者は、マウス18及びキーボード19等の外部機器を使用して対話的に医用画像処理装置1を操作する。

なお、表示装置17及び入力装置(マウス18やキーボード19)は、例えば、タッチパネル付ディスプレイのように一体となっていてもよい。この場合、キーボード19のキーボード配列がタッチパネル付ディスプレイに表示されるようにしても良い。

ネットワーク20は、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、イントラネット、インターネット等の各種通信網を含み、画像データベース21や他の情報機器等と医用画像処理装置1との通信接続を媒介する。

画像データベース21は、医用画像撮影装置22によって撮影された画像データを蓄積して記憶するものである。図1に示す例では、画像データベース21はネットワーク20を介して医用画像処理装置1に接続される構成であるが、医用画像処理装置1内の例えば記憶装置13に画像データベース21を設けるようにしてもよい。

＜第1の実施の形態＞
次に、図2〜図5を参照しながら、第1の実施の形態について説明する。第1の実施の形態における医用画像処理装置1は、特に、椎間板などの組織を読影するために好適な2次元画像を作成し、表示する。

最初に、図2〜図5を参照しながら、表示画像作成処理について説明する。図2〜図5では、骨間組織として、特に、椎骨同士の間に存在する軟骨組織である椎間板を例に挙げて説明する。また、医用画像として、特に、CT画像を例に挙げて説明する。

第1の実施の形態における「表示画像」とは、骨間組織を読影するために表示装置17に表示され、複数の断層像の画素からなる画像である。例えば、CT画像の場合、3次元的に収集されたCT値情報の任意断面を抽出することによって得られるMPR(Multi Planer Reconstruction)画像などが、複数の断層像の画素からなる画像である。第1の実施の形態における表示画像は、単なるMPR画像とは異なり、骨間組織の形状に応じた曲面を算出し、算出された曲面に基づいて複数の断層像から画素を抽出することによって生成されるものである。以下では、表示画像を構成する画素の位置を示す曲面を「表示曲面」と呼ぶことにする。

図2に示すように、医用画像処理装置1のCPU11は、第1の変換画像を生成する(ステップS1)。ここで、変換画像とは、椎間板(骨間組織)及び椎間板(骨間組織)を挟む複数の椎骨(骨組織)を含む画像であり、CT画像であれば、複数の断層像に基づくMPR画像である。変換画像は、表示曲面の特徴点を特定する為に作成される。椎間板が薄い場合、CPU11は、被検体の体軸方向に画像を引き伸ばすと、後続する処理が容易となる。

図3(a)は、第1の変換画像の一例を示している。被検体の体軸方向をZ軸、断層像の座標軸をX軸、Y軸とすると、第1の変換画像31の座標軸は、例えば、X’軸、Z軸となる。すなわち、図3(a)に示す第1の変換画像31は、Z軸方向に伸びる平面を切断面として切り出される画像である。図3(a)に示すように、第1の変換画像31には、椎間板と、椎間板を挟む複数の骨領域とが含まれている。

次に、CPU11は、第1の変換画像から、第1の椎間板領域を抽出する(ステップS2)。椎間板領域とは、椎間板を示す画素の集合である。図3(a)では、斜線部分が椎間板領域である。尚、他の図面においても、斜線部分が椎間板領域である。椎間板は複数存在することから、CPU11は、必ず処理対象とする椎間板を特定し、後続の処理を実行する。

図3(a)では、第1の変換画像31に含まれる椎間板の中で、上から2番目の椎間板領域が処理対象であることを示しており、第1の椎間板領域32としている。

CPU11は、例えば、しきい値処理などによって第1の変換画像を二値化し、第1の椎間板領域を抽出する。また、CPU11は、例えば、特許文献3に記載されている異常陰影の抽出手法を、椎間板の抽出に適用することも可能である。また、CPU11は、例えば、特許文献4に記載されている領域区別手法を、椎間板の抽出に適用することも可能である。

次に、CPU11は、第1の椎間板領域に含まれる画素の中から、2つの座標P1、P2を特定する(ステップS3)。CPU11は、例えば、第1の椎間板領域内で最も離れた2点を、座標P1、P2として特定する。すなわち、CPU11は、第1の椎間板領域の輪郭を構成する任意の2点間の距離を算出し、距離が最も遠い2点を、座標P1、P2として特定する。座標P1、P2は、ステップS7の処理において、表示曲面を決定する為の特徴点として用いられる。
図3(a)では、第1の椎間板領域32の長手方向の両端に座標P1、P2が示されている。

次に、CPU11は、ステップS1〜S3と同様、第2の変換画像を作成し(ステップS4)、第2の椎間板領域を抽出し(ステップS5)、第2の椎間板領域から2つの座標Q1、Q2を特定する(ステップS6)。ここで、CPU11は、第1の変換画像と第2の変換画像とが互いに変換曲面が異なるように、第2の変換画像を作成する。変換曲面とは、変換画像を構成する画素の位置を示す曲面である。また、座標Q1、Q2は、ステップS7の処理において、表示曲面を決定する為の特徴点として用いられる。

図3(b)には、複数の断層像30に基づいて、第1の変換画像31及び第2の変換画像32が作成されることが示されている。また、第1の変換画像31及び第2の変換画像32の変換曲面(図3(b)では平面)が互いに異なることが示されている。また、表示曲面を決定する為の4つの特徴点として、座標P1、P2、Q1、Q2が示されている。

尚、図3(b)では、第1の変換画像31及び第2の変換画像32の変換曲面が平面となっているが、一般には曲面であっても良い。例えば、CPU11は、背骨に沿うように変換曲面を決定し、変換曲面によって切り出される第1の変換画像31及び第2の変換画像32を作成しても良い。

ステップS1〜ステップS6に示すように、CPU11は、変換画像に基づいて所定の特定条件(例えば、椎間板領域の中で最も距離が遠い2点を特定するという条件)によって少なくとも2点を、表示曲面を決定する為の特徴点として特定する処理を複数回繰り返す。具板的には、互いに変換曲面が異なる変換画像を用いて少なくとも2回繰り返す。特徴点は4つに限ることなく、5つ以上であっても良い。

図4には、変換画像の変換曲面を決定する手法の1例を示している。図4に示す手法では、CPU11は、変換曲面として、断層像における椎間板領域の一方の軸方向に伸びる直線の中から椎骨の画素を最も多く含む直線を中央線とし、中央線と平行な直線を含む曲面を算出する。

最初に、CPU11は、Y軸方向(断層像における椎間板領域の一方の軸方向)に伸びる中央線を抽出する。CPU11は、中央線のX座標位置として、例えば、Y軸方向に骨が存在する率が最大のX座標位置や、椎骨を示す画素の中でY座標の極小点を与えるX座標位置などを算出する。CPU11は、算出されるX座標位置に基づいて中央線を抽出する。図4では、直線40が中央線である。

次に、CPU11は、中央線である直線40と平行な直線を2本抽出する。図4では、直線41及び直線42が、中央線と平行な直線である。CPU11は、平行な直線のX座標位置として、例えば、中央線の片側領域(左側領域又は右側領域)のX軸方向幅を所定の比に内分するX座標位置や、中央線の片側領域の面積を所定の比に内分するX座標位置などを算出する。CPU11は、算出されるX座標位置に基づいて平行な直線を抽出する。

そして、CPU11は、例えば、直線41を含み、かつ、X軸と直交する平面を変換曲面とする第1の変換画像を作成する。また、CPU11は、例えば、直線42を含み、かつ、X軸と直交する平面を変換曲面とする第2の変換画像を作成する。

尚、変換画像の変換曲面同士は、平行な場合に限られず、図3(b)に示すように、交わっていても良い。また、前述したように、変換画像の変換曲面は、平面に限られず、曲面であっても良い。

また、変換画像は2つに限られず、3つ以上であっても良い。CPU11は、例えば、図4に示す例において、直線41から直線40を経由し、直線42までの変換画像を作成しても良い。この場合、CPU11は、変換画像を表示装置17に連続表示することができる。

図2の説明に戻る。

CPU11は、椎間板ごとに、少なくとも座標P1、P2、Q1、Q2の4つの特徴点を含む表示曲面を算出し、表示曲面の画素に対応する画素値を複数の断層像から抽出することによって、表示画像を作成し(ステップS7)、表示画像を表示装置17に表示する(ステップS8)。

図5には、表示曲面を算出する手法の1例を示している。図5に示す手法では、CPU11は、特徴点同士を端点とする線分上のサンプリング点を通り、特徴点の重心を端点とする半直線の集合を、表示曲面とする。

図5(a)では、図3(b)と対応するように、半直線43の集合を示している。図5(b)では、図5(a)の一部を拡大し、半直線43の集合を示している。

最初に、CPU11は、4つの特徴点P1、P2、Q1、Q2同士を端点とする線分を抽出する。具体的には、CPU11は、P1とQ1を端点とする線分、Q1とP2を端点とする線分、P2とQ2を端点とする線分、及び、Q2とP1を端点とする線分、すなわち4つの線分を抽出する。

次に、CPU11は、4つの線分上のサンプリング点を算出する。サンプリング間隔は、例えば、画素間隔と同じ、又は、画素間隔の半分である。
次に、CPU11は、4つの特徴点P1、P2、Q1、Q2の重心Gを算出する。
そして、CPU11は、重心Gを端点とし、各サンプリング点を通る半直線を算出し、半直線の集合を表示曲面とする。

CPU11は、図5に示すように、どの方向から見ても、重心Gが4つの線分によって囲まれるように、線分を抽出することが望ましい。言い換えれば、任意の方向から見たときに4つの線分を各辺とする四角形が凸四角形になるように(全ての内角が180度を超えないように)、4つの線分を抽出することが望ましい。

尚、表示曲面の決定手法は、図5に示す例に限られない。例えば、CPU11は、最小二乗法等を用いて4つの特徴点によって近似される曲面の方程式を算出しても良い。また、図5に示す例の変形例として、CPU11は、4つの線分に代えて、4つのスプライン曲線を算出し、スプライン曲線上のサンプリング点を通り、特徴点の重心を端点とする半直線の集合を、表示曲面とするようにしても良い。

以上の手順によって作成される表示画像は、椎間板全体の状態が視認できる画像であり、椎間板を読影するために好適な画像である。

以下では、図6〜図12を参照しながら、表示装置17に表示されている表示画像の位置、傾きを微調整するための手法について説明する。図6〜図12では、骨間組織として、特に、椎骨同士の間に存在する軟骨組織である椎間板を例に挙げて説明する。

表示画像の位置、傾きは、表示曲面の位置、傾きによって決まることから、CPU11は、表示曲面を平行移動させる、又は、表示曲面の傾きを変更させる指示情報を入力装置から入力し、指示情報に従って表示画像を再作成する。そして、CPU11は、表示装置17に表示されている表示画像を更新して表示する。

図6では、表示装置17に表示されている表示画像を、ユーザの指示によって位置や傾きを微調整する処理の流れを示している。図6に示す例では、CPU11は、4通りの指示情報に基づいて、(1)表示曲面を第1の方向に平行移動させる、(2)表示曲面を第1の方向とは異なる第2の方向に平行移動させる、(3)表示曲面を第1の方向に傾ける、又は、(4)表示曲面を第1の方向とは異なる第2の方向に傾ける、のいずれかを実行する。

ユーザが入力装置(例えば、マウス18)によって画面の一部を選択すると、図6に示すように、CPU11は、選択された領域が、椎間板領域の中心付近か否かについて確認する(ステップS11)。

中心付近の場合(ステップS11のYES)、CPU11は、ステップS12に進む。
中心付近でない場合、すなわち、椎間板領域の周辺付近の場合、ステップS15に進む。

ステップS12では、CPU11は、選択時の操作が第1の操作又は第2の操作のいずれであるか確認する。例えば、入力装置がマウス18の場合、第1の操作が「ワンクリック」、第2の操作が「ダブルクリック」である。

第1の操作の場合(ステップS12の「第1の操作」)、CPU11は、表示曲面を画面の奥に平行移動する(ステップS13)。

第2の操作の場合(ステップS12の「第2の操作」)、CPU11は、表示曲面を画面の手前に平行移動する(ステップS14)。

ステップS15では、CPU11は、選択時の操作が第1の操作又は第2の操作のいずれであるか確認する。
第1の操作の場合(ステップS15の「第1の操作」)、CPU11は、選択された領域の付近が画面の奥に移動するように表示曲面の傾きを変更する(ステップS16)。

第2の操作の場合(ステップS12の「第2の操作」)、CPU11は、選択された領域の付近が画面の手前に移動するように表示曲面の傾きを変更する(ステップS17)。

ステップS13、S14、S16及びS17のいずれの場合であっても、CPU11は、変更後の表示曲面に基づいて表示画像を再作成し、表示装置17に表示されている表示画像を更新して表示する。

図7では、図6に示す4つの指示情報を模式的に示している。図7(a)に示すように、CPU11は、表示画像50の領域を、椎間板領域(図7の斜線部分)の中心付近51の領域、又は、周辺付近52の領域に分けて考える。

そして、CPU11は、(1)ユーザがマウス18によって中心付近51をワンクリックする(S13)、(2)ユーザがマウス18によって中心付近51をダブルクリックする(S14)、(3)ユーザがマウス18によって周辺付近52をワンクリックする(S16)、又は、(4)ユーザがマウス18によって周辺付近52をダブルクリックする(S17)のいずれかの入力イベントが起きたことを認識すると、各入力イベントに応じて、平行移動と傾きの変更のいずれか、更に、平行移動や傾きの方向を判定し、表示曲面の位置、傾きを変更する。

図7(b)では、図7(a)のマウス位置(内部が黒の矢印にて図示)による表示曲面の移動を示している。図7(b)に示すように、ステップS13の移動では、略Z軸(体軸)に沿って負方向に所定の移動距離だけ平行移動する。所定の移動距離は、例えば、0.5画素や1画素などである。ステップS14の移動では、略Z軸(体軸方向)に沿って正方向に所定の移動距離だけ平行移動する。ステップS16の移動では、表示曲面の重心を基点として時計周りに所定の移動距離だけ回転移動する。ステップS17の移動では、表示曲面の重心を基点として反時計周りに所定の移動距離だけ回転移動する。

図8では、第1の操作及び第2の操作の変形例を示している。すなわち、図8では、第1の操作及び第2の操作を、ワンクリック及びダブルクリックに代えて、第1の方向にドラッグ及び第1の方向と180度異なる方向にドラッグとしている。

図8に示すように、CPU11は、表示画像60の領域を、椎間板領域(図8の斜線部分)の中心付近の領域、又は、周辺付近の領域に分けて考える。

そして、CPU11は、(1)ユーザがマウス18によって中心付近を下方にドラッグする(S13)、(2)ユーザがマウス18によって中心付近を上方にドラッグする(S14)、(3)ユーザがマウス18によって周辺付近を外側にドラッグする(S16)、又は、(4)ユーザがマウス18によって周辺付近を内側にドラッグする(S17)のいずれかの入力イベントが起きたことを認識すると、各入力イベントに応じて、平行移動と傾きの変更のいずれか、更に、平行移動や傾きの方向を判定し、表示曲面の位置、傾きを変更する。

図7や図8に示すように、CPU11は、第1の操作によって、表示装置17に表示されている表示画像における椎間板領域の中心付近が選択されると、表示曲面を画面の奥に平行移動させ、第1の操作と異なる第2の操作によって、中心付近が選択されると、表示曲面を画面の手前に平行移動させ、第1の操作によって、表示装置に表示されている表示画像における椎間板領域の周辺付近が選択されると、選択された領域の付近が画面の奥に移動するように表示曲面の傾きを変更し、第2の操作によって、周辺付近が選択されると、選択された領域の付近が画面の手前に移動するように表示曲面の傾きを変更する。

尚、前述の説明における椎間板領域の中心付近を、表示画像の中心付近としても良い。
また、表示曲面の傾きの変更に関する指示情報については、選択された箇所が中心付近から離れるにつれて、傾ける角度を大きくしても良い。

図9では、ユーザが表示曲面の傾きの変更を指示する際、傾けるべき位置が容易に分かるように、表示画像70を分割する分割領域73a〜73hが示されている。

図9に示す例では、CPU11は、表示画像に周辺付近を分割する領域である複数の分割領域を重畳して表示し、第1の操作によって、分割領域のいずれか1つが選択されると、選択された分割領域が画面の奥に移動するように表示曲面の傾きを変更し、第2の操作によって、分割領域のいずれか1つが選択されると、選択された分割領域の付近が画面の手前に移動するように表示曲面の傾きを変更する。

表示ボタン71は、分割領域73a〜73hを表示させるように指示する為のボタンである。非表示ボタン72は、分割領域73a〜73hを表示させないように指示する為のボタンである。

図9では、マウス位置(内部が黒の矢印にて図示)が分割領域73aに図示されている。例えば、第1の操作(例えば、ワンクリック)によって、分割領域73aが選択されると、CPU11は、分割領域73aが画面の奥に移動するように表示曲面の傾きを変更する。また、例えば、第2の操作(例えば、ダブルクリック)によって、分割領域73aが選択されると、CPU11は、分割領域73aが画面の手前に移動するように表示曲面の傾きを変更する。

図10では、表示画像の中から、椎間板領域が複数抽出されたときに、ユーザにいずれか1つを選択させる為の候補位置重畳画像が示されている。図10では、CPU11は、変換画像に表示曲面の候補位置を重畳して表示し、表示曲面の候補位置の選択情報を入力し、選択情報によって定まる表示曲面に基づいて表示画像を作成する。

図10に示す例では、候補位置重畳画像81の中に、椎間板領域候補の位置を示すオブジェクトとして、候補位置85及び86が図示されている。正しい椎間板領域の位置を示すオブジェクトは、候補位置85である。

次の椎間板ボタン82は、表示させる椎間板(図10に示す斜線領域)を変更するように指示する為のボタンである。CPU11は、次の椎間板ボタン82が押下されると、例えば、Z軸に沿って負方向に次の椎間板を探索し、候補位置重畳画像81を変更する。そして、椎間板領域が1つだけ抽出された場合には、CPU11は、候補位置重畳画像81の変更と合わせて、表示画像80を表示する。一方、図10に示すように、椎間板領域が複数抽出された場合、CPU11は、表示画像80を表示せず、ユーザによる候補位置85の指定を受け付ける。

曲面の修正ボタン83は、表示曲面の平行移動や傾きの変更などの指示情報を入力可能な状態にする為のボタンである。CPU11は、曲面の修正ボタン83が押下されると、修正プログラムを実行可能な状態にする。尚、曲面の修正ボタン83を設けずに、ユーザによる入力イベントなどのイベント駆動によって修正プログラムを実行可能な状態にしても良い。
終了ボタン84は、表示画像80の表示を終了させる為のボタンである。

後方移動用アイコン87は、ドーナッツ状の領域が複数の分割領域に分割されている。
後方移動用アイコン87は、表示画像80の領域と対応付けられており、選択された分割領域が画面の奥(後方)に移動するように表示曲面の傾きを変更させる為のボタンである。

前方移動用アイコン88も、ドーナッツ状の領域が複数の分割領域に分割されている。
前方移動用アイコン88は、表示画像80の領域と対応付けられており、選択された分割領域が画面の手前(前方)に移動するように表示曲面の傾きを変更させる為のボタンである。

図10に示す例では、ユーザが入力装置によって候補位置85を選択し、CPU11がユーザの操作に応じて表示画像80を作成し、表示した状態を示している。
図10に示す画面インタフェースによって、仮に椎間板領域が複数抽出されても、ユーザが正しい椎間板領域を選択することによって、椎間板が含まれる表示画像80を表示させることができる。

図11では、ユーザが、入力装置を介して、4つの特徴点P1、P2、Q1、Q2の座標位置を選択する場合の画面インタフェースを示している。
図11には、第1の変換画像31、第2の変換画像33、表示画像90、手動ボタン92、自動ボタン93、終了ボタン94が表示されている。

手動ボタン92は、ユーザが4つの特徴点の座標位置を選択するモードに切り替える為のボタンである。
自動ボタン93は、医用画像処理装置1が4つの特徴点の座標位置を特定するモードに切り替える為のボタンである。
終了ボタン94は、画面表示を終了させる為のボタンである。

図11に示すように、ユーザが、入力装置(マウス18等)によって4つの座標位置を選択すると、CPU11は、選択された4つの座標位置を4つの特徴点P1、P2、Q1、Q2として特定し、表示画像90を作成し、表示装置17に表示する。

図12では、表示画像に対して、切断画像を連続表示させる場合の画面例を示している。図12では、CPU11は、表示画像に変換曲面の位置を重畳し、変換曲面の位置を回転移動させて表示するとともに、表示される変換曲面の位置に基づいて複数の断層像から抽出される画素からなる切断画像を表示する処理を連続して実行する。

図12には、表示画像100、切断画像101、回転ボタン102、停止ボタン103、終了ボタン104が表示されている。
回転ボタン102は、表示画像100に重畳表示されている切断面105を回転させる為のボタンである。
停止ボタン103は、切断面105の回転を停止させる為のボタンである。
終了ボタン104は、画面表示を終了させる為のボタンである。

図12に示すように、ユーザが回転ボタン102を押下すると、CPU11は、切断面105を時計回りに回転させて、切断角θ(横軸とのなす角度)を変化させ、切断角θに応じた切断画像101を作成し、表示装置17に表示する。そして、停止ボタン103が押下されるまで、CPU11は、切断面105の回転、並びに、切断角θに応じた切断画像101の作成及び表示を繰り返す。尚、切断面105は、平面に限らず、曲面であっても良い。

これによって、ユーザは、椎間板全体の状態が視認できる画像である表示画像100と、表示画像100を任意の切断面にて切断された切断画像101とを同時に読影することが可能となる。つまり、図12に示す画面インタフェースは、椎間板を読影するために好適な画面インタフェースの一例である。

次に、図13〜図15を参照しながら、特徴点特定処理の変形例について説明する。図13〜図15では、CPU11は、変換画像における骨組織の領域である骨組織領域を抽出し、対向する骨組織領域同士の距離に基づいて特徴点を特定する。

図13、図14では、骨間組織として、特に、椎骨同士の間に存在する軟骨組織である椎間板を例に挙げて説明する。また、図15では、骨間組織として、特に、膝関節に存在する軟骨組織を例に挙げて説明する。

図13では、第2の特徴点特定処理を示している。第1の変換画像31a及び第2の変換画像33aの作成処理は、前述の説明と同様である。

CPU11は、第1の変換画像31aに基づいて、椎間板(軟骨組織)を挟む2つの椎骨領域(骨組織領域)を抽出する。次に、CPU11は、椎骨領域同士の距離が最大の座標位置をM1、M2とし、M1、M2を通る線分を抽出する。M1、M2は、それぞれの椎骨領域(骨組織領域)に含まれる画素である。次に、CPU11は、M1、M2を通る線分と平行な線分を2本抽出する。CPU11は、平行な線分として、例えば、M1、M2を通る線分と所定の距離だけ離れた線分とする。平行な線分の両端点は、それぞれの椎骨領域(骨組織領域)に含まれる画素である。そして、CPU11は、特徴点P1、P2として、それぞれの平行な線分の中点を特定する。

また、CPU11は、第2の変換画像33aに基づいて、椎間板(軟骨組織)を挟む2つの椎骨領域(骨組織領域)を抽出する。次に、CPU11は、椎骨領域同士の距離が最大の座標位置をM3、M4とし、M3、M4を通る線分を抽出する。M3、M4は、それぞれの椎骨領域(骨組織領域)に含まれる画素である。次に、CPU11は、M3、M4を通る線分と平行な線分を2本抽出する。CPU11は、平行な線分として、例えば、M3、M4を通る線分と所定の距離だけ離れた線分とする。平行な線分の両端点は、それぞれの椎骨領域(骨組織領域)に含まれる画素である。そして、CPU11は、特徴点Q1、Q2として、それぞれの平行な線分の中点を特定する。

特徴点を特定した後の処理は、前述の説明と同様である。尚、変換画像は2つに限らず、3つ以上でも良い。また、特徴点は、4点に限らず、5点以上(6点や8点)でも良い。

第2の特徴点特定処理では、椎間板領域(軟骨組織領域)を抽出せずに、椎骨領域(骨組織領域)を抽出し、椎骨領域(骨組織領域)に基づいて特徴点を特定する。CT画像などの医用画像において、骨組織は、他の組織と比較して正確に抽出可能であるから、特徴点も精度良く特定することが可能となる。

図14では、第3の特徴点特定処理を示している。第1の変換画像31b及び第2の変換画像33bの作成処理は、前述の説明と同様である。

CPU11は、第1の変換画像31bに基づいて、椎間板(軟骨組織)を挟む2つの椎骨領域(骨組織領域)を抽出する。次に、CPU11は、椎骨領域同士の距離が最小となる線分を2本抽出する。線分の両端点は、それぞれの椎骨領域(骨組織領域)に含まれる画素である。そして、CPU11は、特徴点P1、P2として、それぞれの線分の中点を特定する。

また、CPU11は、第2の変換画像33bに基づいて、椎間板(軟骨組織)を挟む2つの椎骨領域(骨組織領域)を抽出する。次に、CPU11は、椎骨領域同士の距離が最小となる線分を2本抽出する。線分の両端点は、それぞれの椎骨領域(骨組織領域)に含まれる画素である。そして、CPU11は、特徴点Q1、Q2として、それぞれの線分の中点を特定する。

特徴点を特定した後の処理は、前述の説明と同様である。尚、変換画像は2つに限らず、3つ以上でも良い。また、特徴点は、4点に限らず、5点以上(6点や8点)でも良い。

第3の特徴点特定処理では、椎間板領域(軟骨組織領域)を抽出せずに、椎骨領域(骨組織領域)を抽出し、椎骨領域(骨組織領域)に基づいて特徴点を特定する。CT画像などの医用画像において、骨組織は、他の組織と比較して正確に抽出可能であるから、特徴点も精度良く特定することが可能となる。

図15では、第4の特徴点特定処理を示している。第4の特徴点特定処理では、膝関節などに存在する軟骨組織に好適である。第1の変換画像31c及び第2の変換画像33cの作成処理は、前述の説明と同様である。

図15(a)に示すように、CPU11は、第2の特徴点特定処理又は第3の特定処理と同様に、第1の変換画像31cに基づいて、軟骨組織を挟む2つの骨組織領域を抽出する。その後、CPU11は、第2の特徴点特定処理又は第3の特定処理と同様に、特徴点P1、P2を特定する。

次に、CPU11は、横方向(X’軸方向)におけるP1とP2の中点を算出し、中点を通る縦方向(Z軸方向)に伸びる線分を抽出する。線分の両端点は、それぞれの骨組織領域に含まれる画素である。そして、CPU11は、特徴点G1として、線分の中点を特定する。

また、図15(b)に示すように、CPU11は、第2の特徴点特定処理又は第3の特定処理と同様に、第2の変換画像33cに基づいて、軟骨組織を挟む2つの骨組織領域を抽出する。その後、CPU11は、第2の特徴点特定処理又は第3の特定処理と同様に、特徴点Q1、Q2を特定する。

次に、CPU11は、横方向におけるP1とP2の中点を算出し、中点を通る縦方向に伸びる線分を抽出する。線分の両端点は、それぞれの骨組織領域に含まれる画素である。
そして、CPU11は、特徴点G2(不図示)として、線分の中点を特定する。
次に、CPU11は、特徴点Gとして、特徴点G1及びG2の平均座標位置を特定する。
次に、CPU11は、特徴点同士を端点とする線分上のサンプリング点を通り、特徴点Gを端点とするスプライン曲線を算出する。スプライン曲線は、軟骨組織の領域を通るように算出される。例えば、CPU11は、各変換画像に対して、4つ以上の特徴点を特定し、スプライン曲線を決定する為の座標を増やすようにしても良い。

そして、CPU11は、スプライン曲線の集合を、表示曲面とする。表示曲面を特定した後は、前述の説明と同様である。尚、変換画像は2つに限らず、3つ以上でも良い。

第4の特徴点特定処理では、軟骨組織領域を抽出せずに、骨組織領域を抽出し、骨組織領域に基づいて特徴点を特定する。CT画像などの医用画像において、骨組織は、他の組織と比較して正確に抽出可能であるから、特徴点も精度良く特定することが可能となる。
特に、第4の特徴点特定処理によって作成される表示画像は、膝関節のように複雑な形状の骨組織に挟まれる軟骨組織であっても、軟骨組織全体の状態が視認できる画像であり、軟骨組織を読影するために好適な画像である。

以上の通り、第1の実施の形態における医用画像処理装置は、複数の断層像に基づいて、骨間組織及び骨間組織を挟む複数の骨組織を含む画像である変換画像を作成し、変換画像に基づいて所定の特定条件によって少なくとも2点を特徴点として特定する処理を、互いに変換曲面が異なる変換画像を用いて少なくとも2回繰り返す。そして、医用画像処理装置は、特徴点に基づいて、表示画像を構成する画素の位置を示す表示曲面を算出し、表示曲面の画素に対応する画素値を、複数の断層像から抽出することによって、表示画像を作成する。

通常のMPR画像では切断面が平面である。従って、MPR画像の切断面を決定する為には、3点の特徴点を特定すれば良い。しかし、3点の特徴点では、軟骨組織の一部の形状が特徴点に反映されず、軟骨組織全体の状態が視認できる画像が作成できない場合がある。

一方、第1の実施の形態における医用画像処理装置は、少なくとも2つの変換画像を作成し、変換画像ごとに少なくとも2点の特徴点を特定する、すなわち、少なくとも4点の特徴点を特定する。従って、軟骨組織の形状をくまなく特徴点に反映することができ、軟骨組織全体の状態が視認できる表示画像を作成することが可能となる。

＜第2の実施の形態＞
次に、図16〜図24を参照しながら、第2の実施の形態について説明する。第2の実施の形態における医用画像処理装置1は、特に、椎間板などの組織を読影するために好適な3次元画像を作成し、表示する。

最初に、図16〜図19を参照しながら、第2の実施の形態における第1の表示画像作成処理について説明する。図16〜図19では、骨間組織として、特に、椎骨同士の間に存在する軟骨組織である椎間板を例に挙げて説明する。また、医用画像として、特に、CT画像を例に挙げて説明する。

図16に示すように、医用画像処理装置1のCPU11は、基準曲面を算出する(ステップS21)。基準曲面とは、表示画像を作成するために基準となる曲面である。基準曲面は、軟骨組織全体をくまなく通る曲面であることが望ましい。そこで、CPU11は、第1の実施の形態における表示曲面と同様に、基準曲面を算出する。

次に、CPU11は、基準曲面の両面の方向に、基準曲面の各画素から、閾値の条件を満たすまでの画素を、対象画素として抽出する(ステップS22)。

図17に示すように、第1の実施の形態における表示曲面と同様に算出された基準曲面201は、椎骨200a及び椎骨200bの間を通る曲面である。椎骨200aは、基準曲面201よりも上部に位置する。椎骨200bは、基準曲面201よりも下部に位置する。

ステップS22における「基準曲面の両面の方向」とは、図17に示す方向A及び方向Bである。方向Aは、基準曲面201の上面から、基準曲面201よりも上部に位置する椎骨200aに至る方向である。方向Bは、基準曲面201の下面から、基準曲面201よりも下部に位置する椎骨200bに至る方向である。

CPU11は、まず、処理対象とする基準曲面201上の画素Pを特定する。次に、CPU11は、画素Pを始点とし、方向Aに向かって画素を走査していき、各画素の画素値が閾値の条件を満たすか否かを判定する。ここで、閾値の条件は、骨組織及び軟骨組織のCT値に基づいて定まる値である。

図17に示す椎骨及び椎間板の例であれば、閾値の条件は、例えば、椎骨及び椎間板の周辺組織(靭帯や筋肉など)のCT値より大きく、椎骨のCT値より小さいとし、上限及び下限を設定しても良い。つまり、CPU11は、画素Pから方向Aに向かって画素を走査し、椎間板の画素を抽出していく。そして、椎骨又は周辺組織のCT値を有する画素に到達すると、椎間板の領域が終了したものと判断し、対象画素の抽出を終了する。同様に、CPU11は、画素Pから方向Bに向かって画素を走査し、椎間板の画素を抽出していく。そして、椎骨又は周辺組織のCT値を有する画素に到達すると、椎間板の領域が終了したものと判断し、対象画素の抽出を終了する。

また、閾値の条件は、例えば、椎骨のCT値より小さいとし、上限のみを設定しても良い。この場合、抽出対象とする画素を、椎骨全体を含む空間(以下、「抽出対象空間」と表記する。)内に限るようにしても良い。例えば、抽出対象空間としては、基準曲面201に直交する方向に延伸する円柱の内部等とする。円柱の半径は、例えば、第1の実施の形態における図3の座標P1とP2の距離に余裕係数を乗じたものとする。そして、CPU11は、画素Pから方向Aに向かって画素を走査し、椎間板の画素を抽出していく。椎骨のCT値を有する画素に到達するか、又は抽出対象空間の外部の画素に到達すると、椎間板の領域が終了したものと判断し、対象画素の抽出を終了する。同様に、CPU11は、画素Pから方向Bに向かって画素を走査し、椎間板の画素を抽出していく。椎骨のCT値を有する画素に到達するか、又は抽出対象空間の外部の画素に到達すると、椎間板の領域が終了したものと判断し、対象画素の抽出を終了する。

ここで、方向A及び方向Bの決定方法について説明する。第1の決定方法では、CPU11は、基準曲面201上の画素ごとに、方向A及び方向Bを決定する。例えば、CPU11は、基準曲面201上の画素ごとに、各画素における法線ベクトルを算出し、法線ベクトルの正の向き及び負の向きを、方向A及び方向Bとする。

また、第2の決定方法では、CPU11は、基準曲面201上の全ての画素に対して単一の方向A及び方向Bを決定する。例えば、CPU11は、基準曲面201の代表点(例えば、図5に示す特徴点の重心など)における法線ベクトルを算出し、代表点における法線ベクトルの正の向き及び負の向きを、方向A及び方向Bとする。また、例えば、CPU11は、断層像30のスライス面と直交する方向の上向き及び下向きを、方向A及び方向Bとする。

CPU11は、対象画素の濃度をそのまま主メモリ12に記憶しても良いし、椎間板のCT値等に基づいて濃度を2値化して、主メモリ12に記憶しても良い。つまり、CPU11は、各断層像30の濃度データから対象画素の濃度データのみを主メモリ12に記憶して保持しても良い。また、CPU11は、対象画素であれば「1」、対象画素でなければ「0」等のように2値データとして主メモリ12に記憶しても良い。

また、図18に示すように、主メモリ12の記憶容量を節約する為に、CPU11は、断層像30ごとにデータを主メモリ12に記憶するのではなく、断層像30とは無関係にデータを主メモリ12に記憶するようにしても良い。

図18(a)に示す記憶領域211は、対象画素のx座標、対象画素のy座標、基準曲面201から対象画素までの距離、及び対象画素の濃度を記憶するデータ構造となっている。例えば、1件目のデータは、x座標が「x(1)」、y座標が「y(1)」、距離が「r(1)」、濃度が「I(1)」である。記憶領域211であれば、CPU11は、サーフェイスモデル法及びボリュームレンダリング法の両方によって、3次元画像としての表示画像を作成することができる。

図18(b)に示す記憶領域212は、基準曲面201から対象画素までの距離のみを記憶するデータ構造となっている。記憶領域212であれば、CPU11は、近似的なデプス画像を作成することができる。尚、記憶領域211及び記憶領域212のいずれであっても、各データは基準曲面201の画素と対応付けられて記憶される。

図16の説明に戻る。CPU11は、対象画素を用いて表示画像を作成する(S23)。CPU11は、前述したように、サーフェイスモデル法及びボリュームレンダリング法などの手法を用いて表示画像を作成しても良いし、近似的なデプス画像として表示画像を作成しても良い。また、CPU11は、これらの手法を組み合わせて表示画像を作成しても良い。

図19に示すように、CPU11は、ステップS22において、対象画素群202を抽出する。そして、CPU11は、ステップS23において、対象画素群202を用いて、前述のいずれかの手法により、表示画像204を構成する画素値を投影面203に記録する。ここで、投影面203に記録するとは、投影面203として確保された記憶領域に画素値を記憶することを意味する。

図16の説明に戻る。CPU11は、表示画像204を主メモリ12に記憶するとともに、表示メモリ15に記憶し、表示装置17に表示画像204を表示する(S24)。

以上の手順によって作成される表示画像204は、椎間板全体の状態が3次元的に視認できる画像であり、椎間板を読影するために好適な画像である。特に、第1の表示画像作成処理では、CPU11は、基準曲面201の両面に存在する椎間板の画素を、対象画素として抽出しているので、様々な3次元画像作成手法を適用することができる。

次に、図20〜図22を参照しながら、第2の実施の形態における第2の表示画像作成処理について説明する。図20〜図22では、骨間組織として、特に、椎骨同士の間に存在する軟骨組織である椎間板を例に挙げて説明する。また、医用画像として、特に、CT画像を例に挙げて説明する。第2の表示画像作成処理は、ボリュームレンダリング法によって表示画像204を作成する場合に好適である。

図20に示すように、医用画像処理装置1のCPU11は、基準曲面201を算出する(ステップS31)。CPU11は、第1の実施の形態における表示曲面と同様に、基準曲面201を算出する。

次に、CPU11は、基準曲面201上の最初の画素を特定する(ステップS32)。CPU11は、ステップS32と後述するステップS36を合わせて、基準曲面201上の全ての画素を特定し、後述するステップS33〜ステップS35の処理を繰り返す。

次に、CPU11は、特定した画素を始点とする基準曲面201に対して垂直な方向の投影線を定めて、投影線上の画素に基づいて陰影付けを行う(ステップS33)。陰影付けは、始点から組織表面を観察した時の表面の輝度を計算する処理である。

また、CPU11は、基準曲面201の大局的な傾きが断層像30のスライス面に近い場合、特定した画素を始点とするスライス面に対して垂直な方向の投影線を定めて、投影線上の画素に基づいて陰影付けを行っても良い。

例えば、基準曲面201の上部に投影面203が設定されている場合、図21に示すように、CPU11は、基準曲面201上の画素Q(＝ステップS32及びステップS36において特定される画素)を始点とし、基準曲面201よりも上部に位置する椎骨200aの方向に投影線Ｌを設定し、投影線Ｌの画素及び近傍の画素を用いて、陰影付けを行う。

図20の説明に戻る。CPU11は、陰影付けの結果を投影面203に記録する(ステップS34)。そして、CPU11は、投影面203の画像を表示メモリ15に記憶し、表示装置17に投影面203の画像を表示する(ステップS35)。尚、ステップS35の処理は、画素ごとではなく、例えば、表示装置17のディスプレイの走査線ごとに行っても良い。

図22に示すように、CPU11は、ステップS34において、陰影付けの結果を投影面203に記録する。第2の表示画像作成処理では、CPU11は、椎間板に相当する画素を抽出する処理を行わず、直接的に表示画像204を構成する画素値を算出する。これによって、表示画像204の表示速度が速くなる。

図20の説明に戻る。CPU11は、基準曲面201上の次の画素を特定する(ステップS36)。次に、CPU11は、基準曲面201上の全ての画素について処理が終了したか否かを判定する(ステップS37)。全ての画素について処理が終了していない場合(ステップS37のNO)、CPU11は、ステップS33から処理を繰り返す。全ての画素について処理が終了している場合(ステップS37のYES)、CPU11は、処理を終了する。処理が終了すると、表示装置17のディスプレイには表示画像204全体が表示されている。

以上の手順によって作成される表示画像204は、椎間板全体の状態が3次元的に視認できる画像であり、椎間板を読影するために好適な画像である。特に、第2の表示画像作成処理では、CPU11は、椎間板の画素を抽出することなく、直接的に表示画像204を構成する画素値を算出するので、表示画像204の表示速度が速い。

以上、前述した第1の表示画像作成処理及び第2の表示画像作成処理では、医用画像処理装置1のCPU11が、第1の実施の形態における表示曲面と同様に基準曲面201を算出し、基準曲面201の片面又は両面から骨組織までの間の画素に基づいて表示画像204を作成する。このように作成された表示画像204は、椎間板全体の状態が3次元的に視認できる画像であり、椎間板を読影するために好適な画像である。

次に、図23及び図24を参照しながら、第2の実施の形態における表示画像の作成例を説明する。図23及び図24は、骨間組織として、椎骨同士の間に存在する軟骨組織である椎間板を対象とした。また、医用画像として、CT画像を対象とした。

図23は、第2の実施の形態の医用画像処理装置1が、正常な椎間板に対して、サーフェイスモデル法によって3次元画像として作成した表示画像である。医用画像処理装置1のCPU11は、図16に示すフローチャートに従って、2つの椎骨に挟まれている1つの椎間板に属する画素を対象画素として抽出し、サーフェイスモデル法を適用して表示画像を作成した。図23に示す表示画像は、元画像を3倍に拡大している。サーフェイスモデル法を適用することによって、傾斜がきつい箇所は灰色や黒色として表示される。

図24は、第2の実施の形態の医用画像処理装置1が、異常な椎間板に対して、サーフェイスモデル法及び近似的なデプス画像作成法を組み合わせて、3次元画像として作成した表示画像である。医用画像処理装置1のCPU11は、図16に示すフローチャートに従って、2つの椎骨に挟まれている1つの椎間板に属する画素を対象画素として抽出し、サーフェイスモデル法及び近似的なデプス画像作成法を組み合わせて適用して、表示画像を作成した。図24に示す表示画像は、元画像を7倍に拡大している。サーフェイスモデル法を適用することによって、傾斜がきつい箇所は灰色や黒色として表示される。また、近似的なデプス画像作成法を適用することによって、椎間板に窪みや穴がある箇所は灰色や黒色として表示される。これは、基準曲面から対象画素までの距離が大きい場合には白色として表示され、距離が小さくなるにつれて灰色から黒色として表示されるためである。

図23に示すように、正常な椎間板であれば、全体的に白色の画像となり、内部に灰色や黒色の画素が存在しない。一方、図24に示すように、窪みや穴があるような異常な椎間板であれば、窪みや穴がある箇所が灰色や黒色として表示される。このように、第2の実施の形態の医用画像処理装置1によって作成される表示画像は、正常な椎間板なのか、又は窪みや穴があるような異常な椎間板なのかを、容易に確認することができる。つまり、第2の実施の形態の医用画像処理装置1によって作成される表示画像は、椎間板のように小さな組織であっても、椎間板全体の状態が3次元的に視認できる画像であり、椎間板を読影するために好適な画像である。

＜第3の実施の形態＞
次に、図25〜図27を参照しながら、第3の実施の形態について説明する。非特許文献1においては、骨粗鬆症によって起こる椎体変形を定量的に評価することに留まっており、椎体を1つずつ精度良く切り離して3次元画像を構成する技術は記載されていない。また、その他の公知技術を含めて、椎体を1つずつ精度良く切り離して3次元画像を構成する技術は、未だ存在しない。尚、椎体とは、椎骨の円柱状の部分を意味する。脊椎は、複数の椎骨が連結したものであり、頭側から頸椎7個、胸椎12個、腰椎5個があり、その下に、仙椎、尾骨がある。人体の側面から見ると、頸椎、胸椎、腰椎、仙椎はそれぞれ前後に彎曲している。彎曲の具合は被検体ごとに異なり、従来の技術では、各椎体を精度良く1つずつ切り離すことが難しかった。一方で、椎体を精度良く1つずつ切り離すことが出来れば、様々な診断の目的に合わせた計測が容易となり、便利である。第3の実施の形態における医用画像処理装置1は、特に、椎体を1つずつ切り離して、単一の椎体の3次元画像(＝表示画像)を構成する。

最初に、図25、図26を参照しながら、第3の実施の形態における表示画像作成処理について説明する。図25、図26では、医用画像として、特に、CT画像を例に挙げて説明する。

図25は、処理対象椎体が、2つの隣接する椎体に挟まれた椎体の場合について記載されている。但し、本発明はこの例に限定されるものではなく、処理対象椎体が、最上部の頸椎や最下部の腰椎のように、1つの椎体とその他の組織に挟まれた椎体についても適用可能である。

図25に示すように、医用画像処理装置1のCPU11は、処理対象椎体に隣接する第1椎体と処理対象椎体との境界を通る第1境界曲面を算出する(ステップS41)。図26に示す第1境界曲面301は、処理対象椎体の下部に位置する椎体と処理対象椎体との境界を通る。

境界曲面とは、表示画像の基になる画素群を抽出する際の境界となる曲面である。境界曲面は、隣接する椎体同士の境界を精度良く切り分ける曲面であることが望ましい。そこで、CPU11は、第1の実施の形態における表示曲面と同様に、第1境界曲面を算出する。但し、CPU11は、変換画像として、処理対象椎体の一部及び処理対象椎体と隣接する複数の椎間板の一部を含み、脊椎を縦に切断する画像を作成する。第1の実施の形態における表示曲面は、隣接する椎体同士の境界である椎間板全体をくまなく通る曲面であることから、第1の実施の形態における表示曲面と同様に算出される第1境界曲面は、隣接する椎体同士の境界を精度良く切り分ける曲面と言える。

次に、CPU11は、処理対象椎体を挟んで第1椎体に対向する第2椎体と、処理対象椎体との境界を通る第2境界曲面を算出する(ステップS42)。変換画像は、ステップS41と同じものでも良いし、異なるものでも良い。図26に示す第2境界曲面302は、処理対象椎体の上部に位置する椎体と処理対象椎体との境界を通る。尚、第1境界曲面301が、処理対象椎体の上部に位置する椎体と処理対象椎体との境界を通り、第2境界曲面302が、処理対象椎体の下部に位置する椎体と処理対象椎体との境界を通るものであっても良い。

次に、CPU11は、第1境界曲面301と第2境界曲面302との間の画素群から閾値の条件を満たす画素を、対象画素として抽出する(ステップS43)。より詳細には、CPU11は、第1境界曲面301上の画素から第2境界曲面302の方向に向かって画素を走査し、閾値の条件を満たす画素を、対象画素として抽出する。抽出された対象画素は、処理対象椎体の画素に相当する。そして、CPU11は、第2境界曲面302上の画素に到達すると、対象画素の抽出を終了する。尚、画素を走査する方向は、第2の実施の形態における方向A及び方向Bの決定方法と同様に決定すれば良い。

閾値の条件は、例えば、椎体の周辺組織のCT値より大きく、椎体のCT値に余裕係数を乗じた値より小さいとし、上限及び下限を設定しても良い。また、閾値の条件は、例えば、椎体のCT値に余裕係数を乗じた値以下とし、上限のみを設定しても良い。また、例えば、抽出対象とする画素を、抽出対象空間(第2の実施の形態と同様。)内に限るようにしても良い。

また、CPU11は、第2の実施の形態と同様、対象画素の濃度をそのまま主メモリ12に記憶しても良いし、濃度を2値化して主メモリ12に記憶しても良い。また、CPU11は、処理対象椎体から見て、第1の境界曲面及び第2の境界曲面の外側の画素には、特別な値(例えば、-1001以下の値)を書きこむようにしても良い。

また、第2の実施の形態における図18に示すように、主メモリ12の記憶容量を節約する為に、CPU11は、断層像30ごとにデータを主メモリ12に記憶するのではなく、断層像30とは無関係にデータを主メモリ12に記憶するようにしても良い。

次に、CPU11は、対象画素を用いて表示画像を作成する(ステップS44)。CPU11は、第2の実施の形態と同様、サーフェイスモデル法及びボリュームレンダリング法などの手法を用いて表示画像を作成しても良いし、近似的なデプス画像として表示画像を作成しても良い。また、CPU11は、これらの手法を組み合わせて表示画像を作成しても良い。

図26に示すように、CPU11は、ステップS43において、対象画素群303を抽出する。そして、CPU11は、ステップS44において、対象画素群303を用いて、前述のいずれかの手法により、表示画像305を構成する画素値を投影面304に記録する。ここで、投影面304に記録するとは、投影面304として確保された記憶領域に画素値を記憶することを意味する。

次に、CPU11は、表示画像305を主メモリ12に記憶するとともに、表示メモリ15に記憶し、表示装置17に表示画像305を表示する(ステップS45)。

以上の手順によって作成される表示画像305は、単一の椎体が1つずつ精度良く切り離されて構成された3次元画像であり、様々な診断に好適な画像である。特に、第3の実施の形態における表示画像作成処理では、CPU11は、第1境界曲面301と第2境界曲面302との間の画素群から閾値の条件を満たす画素(＝処理対象椎体の画素)を、対象画素として抽出しているので、様々な診断の目的に合わせた計測(例えば、椎体の体積、椎体の所定方向の長さ、椎体の凹部の面積など)が容易となる。

次に、図27を参照しながら、第3の実施の形態における表示画像の作成例を説明する。図27に示す3次元画像は、単一の椎体を1つずつ切り離して構成したものである。図27に示す3次元画像の基になる画素群は、対象画素として抽出されているので、視点を変えて表示することが可能である。従って、異常箇所を見落とすことがなく、正確な診断が可能となる。また、診断の目的に合わせた計測が容易であり、便利である。

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る医用画像処理装置等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、各種の変更例又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。

1 医用画像処理装置、 30 断層像、 31、31a、31b、31c 第1の変換画像、 32 第1の椎間板領域、 33、33a、33b、33c 第2の変換画像、 40、41、42 直線、 43 半直線、 50、60、70、80、90、100 表示画像、 51 中心付近、 52 周辺付近、 73a〜73h 分割領域、 81 候補位置重畳画像、 85、86 候補位置、 87 後方移動用アイコン、 88 前方移動用アイコン、 101 切断画像、 105 切断面、 201 基準曲面、 204 表示画像、 301 第1境界曲面、 302 第2境界曲面、 305 表示画像

Claims (17)

1. 骨間組織または骨組織を読影するために表示装置に表示され、複数の断層像の画素からなる画像である表示画像を作成する医用画像処理装置であって、
   前記複数の断層像に基づいて、前記骨間組織及び前記骨間組織を挟む複数の骨組織を含む画像である変換画像を作成する変換画像作成部と、
   前記変換画像を構成する画素の位置を示す変換曲面が互いに異なる、少なくとも2つの変換画像を用いて、所定の特定条件によって少なくとも2点を特徴点として特定する処理を前記変換画像毎に実行する特徴点特定部と、
   前記特徴点に基づいて前記表示画像を作成するための基準曲面を算出し、前記基準曲面に基づいて前記表示画像を作成する表示画像作成部と、
   前記表示画像を前記表示装置に表示する表示部と、
   を備える医用画像処理装置。
2. 前記表示画像作成部は、前記表示画像を構成する画素の位置を示す表示曲面を前記基準曲面とし、前記表示曲面の画素に対応する画素値を、前記複数の断層像から抽出することによって前記表示画像を作成する請求項1に記載の医用画像処理装置。
3. 前記表示画像作成部は、前記表示曲面を平行移動させる、又は、前記表示曲面の傾きを変更させる指示情報を入力し、前記指示情報に従って前記表示画像を再作成し、
   前記表示部は、前記表示画像作成部によって前記表示画像が再作成されると、表示させる前記表示画像を更新して表示する請求項2に記載の医用画像処理装置。
4. 前記表示部は、前記表示画像に前記変換曲面の位置を重畳し、前記変換曲面の位置を回転移動させて表示するとともに、表示される前記変換曲面の位置に基づいて前記複数の断層像から抽出される画素からなる切断画像を表示する処理を連続して実行する請求項2に記載の医用画像処理装置。
5. 前記特徴点特定部は、前記変換画像における前記骨間組織の領域である骨間組織領域を抽出し、前記骨間組織領域の最も離れた2点を特徴点として特定する請求項2に記載の医用画像処理装置。
6. 前記特徴点特定部は、前記変換画像における前記骨組織の領域である骨組織領域を抽出し、対向する前記骨組織領域同士の距離に基づいて前記特徴点を特定する請求項2に記載の医用画像処理装置。
7. 前記変換画像作成部は、
   前記骨間組織の領域である骨間組織領域を抽出し、
   前記変換曲面として、前記断層像における前記骨間組織領域の一方の軸方向に伸びる直線の中から前記骨組織の画素を最も多く含む直線を中央線とし、前記中央線と平行な直線を含む曲面を算出する請求項2に記載の医用画像処理装置。
8. 前記表示画像作成部は、前記特徴点同士を端点とする線分上のサンプリング点を通り、前記特徴点の重心を端点とする半直線の集合を、前記表示曲面とする請求項2に記載の医用画像処理装置。
9. 前記表示部は、前記変換画像に前記表示曲面の候補位置を重畳して表示し、
   前記表示画像作成部は、前記表示曲面の候補位置の選択情報を入力し、前記選択情報によって定まる前記表示曲面に基づいて前記表示画像を作成する請求項2に記載の医用画像処理装置。
10. 前記表示画像作成部は、
    前記骨間組織の領域である骨間組織領域を抽出し、
    第1の操作によって、前記表示装置に表示される前記表示画像における前記骨間組織領域の中心付近が選択されると、前記表示曲面を画面の奥に平行移動させ、
    前記第1の操作と異なる第2の操作によって、前記中心付近が選択されると、前記表示曲面を画面の手前に平行移動させ、
    前記第1の操作によって、前記表示装置に表示される前記表示画像における前記骨間組織領域の周辺付近が選択されると、選択された領域の付近が画面の奥に移動するように前記表示曲面の傾きを変更し、
    前記第2の操作によって、前記周辺付近が選択されると、選択された領域の付近が画面の手前に移動するように前記表示曲面の傾きを変更する請求項3に記載の医用画像処理装置。
11. 前記表示部は、前記表示画像に前記周辺付近を分割する領域である複数の分割領域を重畳して表示し、
    前記表示画像作成部は、
    前記第1の操作によって、前記分割領域のいずれか1つが選択されると、選択された前記分割領域が画面の奥に移動するように前記表示曲面の傾きを変更し、
    前記第2の操作によって、前記分割領域のいずれか1つが選択されると、選択された前記分割領域の付近が画面の手前に移動するように前記表示曲面の傾きを変更する請求項10に記載の医用画像処理装置。
12. 前記表示画像作成部は、前記基準曲面の片面または両面から前記骨組織までの間の画素に基づいて前記表示画像を作成する請求項1に記載の医用画像処理装置。
13. 前記表示画像作成部は、前記基準曲面の両面の方向に、前記基準曲面の各画素から閾値の条件を満たすまでの画素を、対象画素として抽出し、前記対象画素を用いて前記表示画像を作成する請求項12に記載の医用画像処理装置。
14. 前記表示画像作成部は、前記基準曲面の各画素が始点であり、前記基準曲面又は前記断層像のスライス面に対して垂直な方向の投影線を定めて、前記投影線上の画素に基づいて陰影付けを行い、前記表示画像とする請求項12に記載の医用画像処理装置。
15. 前記表示画像作成部は、単一の処理対象椎体の表示画像を作成するものであって、
    前記処理対象椎体に隣接する第1椎体と前記処理対象椎体との間で前記基準曲面を算出して、前記第1椎体と前記処理対象椎体との境界を通る第1境界曲面とし、
    前記処理対象椎体を挟んで前記第1椎体に対向する第2椎体と前記処理対象椎体との間で前記基準曲面を算出して、前記第2椎体と前記処理対象椎体との境界を通る第2境界曲面とし、
    前記第1境界曲面と前記第2境界曲面との間の画素群に基づいて前記表示画像を作成する 請求項1に記載の医用画像処理装置。
16. 前記表示画像作成部は、前記第1境界曲面と前記第2境界曲面との間の画素群から閾値の条件を満たす画素を、対象画素として抽出し、前記対象画素を用いて前記表示画像を作成する請求項15に記載の医用画像処理装置。
17. 骨間組織または骨組織を読影するために表示装置に表示され、複数の断層像の画素からなる画像である表示画像を作成する医用画像処理方法であって、
    前記複数の断層像に基づいて、前記骨間組織及び前記骨間組織を挟む複数の骨組織を含む画像である変換画像を作成する変換画像作成ステップと、
    前記変換画像を構成する画素の位置を示す変換曲面が互いに異なる、少なくとも2つの変換画像を用いて、所定の特定条件によって少なくとも2点を特徴点として特定する処理を前記変換画像毎に実行する特徴点特定ステップと、
    前記特徴点に基づいて前記表示画像を作成するための基準曲面を算出し、前記基準曲面に基づいて前記表示画像を作成する表示画像作成ステップと、
    前記表示画像を前記表示装置に表示する表示ステップと、
    を備える医用画像処理方法。

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