JP6068883B2 - 画像処理装置及び領域抽出方法 - Google Patents

Description

本発明は、断層像から所定領域を抽出する画像処理装置等に関する。

従来から、例えばＸ線ＣＴ（ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置やＭＲＩ（ｍａｇｎｅｔｉｃ ｒｅｓｏｎａｎｃｅ ｉｍａｇｉｎｇ）装置等によって撮影される一連の断層像群を用い、特定臓器の３次元画像を生成し、表示する手法が知られている。そして、このような臓器の画像は病巣の大きさを計測する等、診断にも利用されることから、臨床上、正確さが求められている。

例えば、特許文献１には、肝脂肪率の測定処理における脂肪領域の抽出について開示されている。特許文献１の肝脂肪率測定処理では、表示画面に表示されたＣＴ断層像上で、操作者が所望の領域Ｒ（肝臓）をプロットまたはトレースにより指定すると、処理装置は指定された領域Ｒ内をマスクしながら、所定のＣＴ閾値範囲内の画素に対してラベリングする。このとき、１まとまりの連続領域毎にそれぞれ異なるラベル値を付与し、抽出した不連続な領域をそれぞれ異なる領域として認識させることにより、例えば、臓器内の皮下脂肪と肝脂肪とを峻別して肝脂肪率を正確に測定できるようにしている。

また、上述の特許文献１では操作者が臓器領域（肝臓）を囲むように描画（トレース）して領域指定を行っているが、従来より、画像から特定の臓器を抽出する処理手法として、３次元領域拡張法（リージョングローイング法）がある。３次元領域拡張法では、３次元画像上で操作者が抽出しようとする領域内に始点を１点または複数点指定すると、この始点に隣接する画素について所定の領域拡張条件を満たす画素が抽出される。抽出された画素についても同様に領域拡張条件を満たす画素が抽出される。これを繰り返すことにより、始点の周囲に抽出領域が拡張される。これにより、複雑な形状の臓器であっても、３次元画像の濃度値分布に基づいて領域を自動で抽出することが可能となっている。

特開２００２−２０９８８２号公報

しかしながら、上述したような３次元領域拡張処理は、骨領域等、画像の濃度値（ＣＴ値やＭＲ値）が他の臓器と比べて大きく異なる臓器を抽出しようとする場合は比較的正確に行えるが、膵臓等のように、周囲の他の臓器と濃度値が近い臓器領域を抽出しようとする場合には、他の臓器と連結して抽出してしまうことがあった。そのため、より精度のよい領域抽出を行うことが要望されている。

本発明は、以上の問題点に鑑みてなされたものであり、画像から特定領域を抽出する処理を、簡単な操作で精度よく行うことが可能な画像処理装置等を提供することを目的とする。

前述した目的を達成するために、第１の発明は、画像上に任意のサンプリング線を設定するサンプリング線設定手段と、前記サンプリング線設定手段により設定されたサンプリング線の位置における前記画像の複数の画素値に基づいて領域抽出条件を設定する領域抽出条件設定手段と、前記領域抽出条件設定手段により設定された領域抽出条件に基づいて前記画像から特定領域を抽出する領域抽出手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。

ここで、サンプリング線とは、画素値のサンプリングを行う位置を点でなく、線で指定するために設定される直線または曲線である。前記領域抽出条件設定手段は、画像上に設定された上述のサンプリング線の位置にある複数の画素の画素値をサンプリングし、サンプリングした画素値データに基づいて領域抽出条件を算出する。

第２の発明は、コンピュータを用いて、画像から特定領域を抽出する領域抽出方法であって、コンピュータを用いて画像上に任意のサンプリング線を設定するサンプリング線設定ステップと、コンピュータが、前記サンプリング線の位置における前記画像の複数の画素値に基づいて領域抽出条件を設定する領域抽出条件設定ステップと、コンピュータが、前記領域抽出条件に基づいて前記画像から特定領域を抽出する領域抽出ステップと、を含むことを特徴とする領域抽出方法である。

本発明の画像処理装置及び領域抽出方法により、画像から特定領域を抽出する処理を、簡単な操作で精度よく行うことが可能となる。

画像処理装置１００の全体構成を示す図 本発明に係る画像処理装置１００が実行する領域抽出処理の流れを説明するフローチャート （ａ）サンプリング線の入力例、（ｂ）サンプリング線上の画素値に基づいて算出された領域抽出条件により抽出された領域 （ａ）サンプリング線の入力例、（ｂ）サンプリング線上の画素値に基づいて算出された領域抽出条件により抽出された領域、（ｃ）切断線により抽出領域の一部を切断し、削除した例 領域抽出処理における抽出領域切断処理の流れを説明するフローチャート 操作画面４０の一例 操作画面４０のボタン操作を説明するためのフローチャート 抽出領域の３次元画像の一例 本発明の領域抽出処理における複数臓器抽出モード及び一臓器抽出モードを説明するためのフローチャート サンプリング線によって拡張（抽出）した画素を保持する拡張領域メモリ５５の一例 複数臓器抽出モードについて説明する図 一臓器抽出モードについて説明する図 本発明の領域抽出処理において、サンプリング線の長さ及び形状に応じてサンプリングする画素を変更する場合の領域抽出処理の流れを説明するフローチャート サンプリング線の始点から終点までの長さと、広がりの最大距離について説明する図

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。

［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明の画像処理装置１００を適用した画像処理システム１の構成について説明する。

図１に示すように、画像処理システム１は、表示装置１０７、入力装置１０９を有する画像処理装置１００と、画像処理装置１００にネットワーク１１０を介して接続される画像データベース１１１と、医用画像撮影装置１１２とを備える。

画像処理装置１００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。例えば、病院等に設置される医用画像処理装置を含む。
画像処理装置１００は、図１に示すように、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１、主メモリ１０２、記憶装置１０３、通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）１０４、表示メモリ１０５、マウス１０８等の外部機器とのインタフェース（Ｉ／Ｆ）１０６を備え、各部はバス１１３を介して接続されている。

ＣＰＵ１０１は、主メモリ１０２または記憶装置１０３等に格納されるプログラムを主メモリ１０２のＲＡＭ上のワークエリアに呼び出して実行し、バス１１３を介して接続された各部を駆動制御し、画像処理装置１００が行う各種処理を実現する。

また、ＣＰＵ１０１は、後述する領域抽出処理（図２参照）において、２次元画像上にサンプリング線を設定し、設定されたサンプリング線の位置における複数の画素の画素値に基づいて領域抽出条件を設定し、設定された領域抽出条件に基づいて画像から特定領域を抽出する。
サンプリング線とは、画素値のサンプリングを行う位置を点でなく線で指定するために設定される直線または曲線である。すなわち、後述する領域抽出処理では、ＣＰＵ１０１は２次元画像上に設定された上述のサンプリング線の位置にある複数の画素の画素値をサンプリングし、サンプリングした画素値（以下、サンプリングデータという）に基づいて、領域の抽出条件を算出する。領域の抽出条件とは、二値化処理、或いは領域拡張の際に用いる濃度値の閾値範囲条件等である。

なお、サンプリング線は、操作者がマウス等の操作によって画像上に描画してもよいし、ＣＰＵ１０１により所定の方法で演算された線をサンプリング線としてもよい。例えば、複数スライスからなる断層像群を連続的に処理する場合は、ある断層像で抽出された領域内の代表点を結んで得た代表曲線を、次のスライスの断層像の対応する領域におけるサンプリング線として設定するようにしてもよい。
サンプリング線の設定、領域抽出条件の算出、及び領域抽出の詳細については後述する。

主メモリ１０２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１０３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、ＣＰＵ１０１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１０３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記憶装置であり、ＣＰＵ１０１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、ＣＰＵ１０１により必要に応じて読み出されて主メモリ１０２のＲＡＭに移され、各種の手段として実行される。

通信Ｉ／Ｆ１０４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、画像処理装置１００とネットワーク１１０との通信を媒介する。また通信Ｉ／Ｆ１０４は、ネットワーク１１０を介して、画像データベース１１１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１１２との通信制御を行う。
Ｉ／Ｆ１０６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。例えば、マウス１０８やスタイラスペン等のポインティングデバイスをＩ／Ｆ１０６を介して接続させるようにしてもよい。

表示メモリ１０５は、ＣＰＵ１０１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１０７に出力される。

表示装置１０７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１０５を介してＣＰＵ１０１に接続される。表示装置１０７はＣＰＵ１０１の制御により表示メモリ１０５に蓄積された表示データを表示する。

入力装置１０９は、例えば、キーボード等の入力装置であり、操作者によって入力される各種の指示や情報をＣＰＵ１０１に出力する。操作者は、表示装置１０７、入力装置１０９、及びマウス１０８等の外部機器を使用して対話的に画像処理装置１００を操作する。

ネットワーク１１０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１１１やサーバ、他の情報機器等と画像処理装置１００との通信接続を媒介する。

画像データベース１１１は、医用画像撮影装置１１２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に示す画像処理システム１では、画像データベース１１１はネットワーク１１０を介して画像処理装置１００に接続される構成であるが、画像処理装置１００内の例えば記憶装置１０３に画像データベース１１１を設けるようにしてもよい。

次に、図２〜図８を参照して、画像処理装置１００の動作について説明する。
画像処理装置１００のＣＰＵ１０１は、主メモリ１０２から図２の領域抽出処理に関するプログラム及びデータを読み出し、このプログラム及びデータに基づいて処理を実行する。

なお、領域抽出処理の実行開始に際して、処理対象とする画像データは画像データベース１１１等からネットワーク１１０及び通信Ｉ／Ｆ１０４を介して取り込まれ、画像処理装置１００の記憶装置１０３に記憶されているものとする。
処理対象とする画像データは、例えば、対象領域を異なるスライス位置で断続的に撮影した一連の断層像群とする。例えば、図３に示すように腹部の断層像群が処理対象の画像データとして読み込まれるものとする。また、画像データの好適な例として、ＣＴ画像、またはＭＲ画像等が挙げられる。なお、対象領域は腹部に限定されるものではなく、他の部位としてもよい。

ＣＰＵ１０１は、読み込んだ画像データのうち、処理対象とする最初の断層像を表示装置１０７に表示させる（ステップＳ１０１）。例えば、読み込んだ断層像群のうち、最初のスライスの断層像を表示装置１０７に表示し、操作画面４０（図６参照）に設けられている「戻し」ボタン４７または「送り」ボタン４８の操作によって、処理対象とする断層像を操作者に選択させる。

次に、ＣＰＵ１０１は、操作者にサンプリング線を描画させる（ステップＳ１０２）。ここで描画されるサンプリング線は１本でもよいし、複数でもよい。サンプリング線の描画には、例えば、コンピュータに搭載されている一般的な描画ツールが用いられ、マウス１０８等の入力装置の操作によりサンプリング線の描画が行われるようにすればよい。

サンプリング線が描画されると、ＣＰＵ１０１は、描画されたサンプリング線の位置における画素値をサンプリングし、サンプリングした画素値データ（サンプリングデータ）に基づいて領域抽出条件を求める（ステップＳ１０３）。
なお、後述するステップＳ１０４の領域抽出処理では、その抽出手法として、画像全体を二値化した後に特定の領域を残す方法と、領域拡張法（リージョングローイング法）を用い、サンプリング線上の複数点を始点として領域拡張し、二値化画像または多値化画像を生成する方法とのいずれの方法を用いてもよい。

ここで、二値化画像とは、画像の各画素が濃度値の閾値条件を満たすか否かを判別し、条件を満たす画素に例えば「１」、満たさない画素に例えば「０」を付与した画像である。また、多値化画像とは、画像を濃度値に応じて複数の領域に区分した画像であり、各区分領域にはそれぞれ異なる画素値が付与される。例えば、多値化画像では、第１の閾値条件を満たす画素（区分領域）には「１」、第２の閾値条件を満たす画素（区分領域）には「２」、いずれの閾値条件も満たさない画素（区分領域）には「０」、のような画素値が付与される。

領域抽出条件は、サンプリングデータの平均値及び標準偏差と所定の実数パラメータＲ１、Ｒ２とにより算出される。所定の実数パラメータＲ１、Ｒ２は、予め決定されている所定値としてもよいし、操作者により入力された任意の値としてもよい。
具体例としては、以下の式（１）、（２）から閾値ｔ１、ｔ２を求める。ｔ１は閾値範囲の下限値であり、ｔ２は上限値である。

ｔ２＝平均値＋標準偏差×Ｒ２ ・・・ （１）
ｔ１＝平均値−標準偏差×Ｒ１ ・・・ （２）

または、領域抽出条件は、以下の式（３）、（４）のように、平均値に代えてサンプリングデータの最大値、最小値を用いて閾値ｔ１、ｔ２を算出してもよい。

ｔ２＝最大値＋標準偏差×Ｒ２ ・・・ （３）
ｔ１＝最小値−標準偏差×Ｒ１ ・・・ （４）

なお、サンプリング線が複数設定された場合は、ＣＰＵ１０１はサンプリング線毎にそれぞれ領域抽出条件を算出する。例えば、上述の式（１）〜（４）において、サンプリング線毎の「平均値」、「標準偏差」、「最大値」、「最小値」や実数パラメータを用いる。
このようにサンプリング線毎に領域抽出条件を決定することで、サンプリング線が描画された位置の画素値に基づいて領域抽出条件が算出され、画素値の差が微差である複数の領域を、それぞれきめ細かい領域抽出条件で精度よく抽出できるようになる。また、まったく異なる画素値を示す複数の臓器を一度の操作で抽出できるようになる。

また、複数のサンプリング線が描画されている場合は、領域抽出条件を求める際、各サンプリング線についてのサンプリングデータの標準偏差を平均した値を上述の式（１）〜（４）の「標準偏差」に適用してもよい。

ＣＰＵ１０１は、上述の閾値（領域抽出条件）ｔ１、ｔ２に基づいて画像全体を二値化する。そして、サンプリング線を含む割合が大きな領域だけを特定領域として抽出し（ステップＳ１０４）、他の領域を削除する。すなわち、二値化処理では、上述の閾値ｔ１以上ｔ２未満の範囲にある画素を「１」、その他の画素を「０」のように画像全体を二値化する（サンプリング線が１本の場合）。その後、画素値「１」の領域のうちサンプリング線を含む割合が最も大きな領域だけを特定領域（画素値「１」）として残し、他の画素を「０」とする。

サンプリング線が複数ある場合は、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０４の処理を、サンプリング線毎に行うものとする。また抽出した領域を、サンプリング線を識別する識別情報と対応付けて保持するものとする。例えば、１本目のサンプリング線により抽出した領域は「１」、２本目のサンプリング線により抽出した領域は「２」、３本目のサンプリング線により抽出した領域は「３」のように、ラベリングする。

図３（ａ）は、処理対象とする画像として腹部ＣＴ画像２１を用い、膵臓領域を抽出する場合のサンプリング線２２の描画例、図３（ｂ）は、サンプリング線２２に基づいて設定した領域抽出条件に基づいて二値化した二値化画像２３と、抽出された領域２４の例である。
図３（ａ）に示すように、サンプリング線２２がマウス等によって描画されると、ＣＰＵ１０１は、サンプリング線２２が描画された画素の画素値をサンプリングし、サンプリングデータから、上述の式（１）、（２）または式（３）、（４）に基づいて、領域抽出条件を算出する。
また、領域抽出条件に基づいて画像全体が図３（ｂ）に示すように二値化され、その後、二値化により分割された各領域のうち、サンプリング線を最も多く含む領域が抽出される。ＣＰＵ１０１は、抽出した領域を示す領域抽出曲線２４を元の画像２１上に重ねて描画する。

なお、上述の領域抽出処理において、図４（ｂ）に示すように、抽出しようする領域（例えば、膵臓）よりも広い範囲３４が抽出された場合は、ＣＰＵ１０１は、余分な領域を切断する処理（抽出領域切断処理）を続けて行ってもよい。

図４は領域抽出後、切断線３０を用いて抽出領域の一部を切断する処理の流れを説明する図である。
図４（ａ）は処理対象とする画像３１にサンプリング線３２が描画された状態、図４（ｂ）は図２のステップＳ１０３の処理によって二値化された画像３３及び抽出領域３４を示す図、図４（ｃ）は切断線３０によって不要な領域を削除した後に残った領域３５を元の画像３１に重ねて描画した図である。

抽出領域切断処理の流れを図５に示す。
図５のフローチャートに示すように、まずＣＰＵ１０１は、操作者に切断線３０（図４（ｃ）参照）を描画させる（ステップＳ２０１）。切断線３０とは、抽出されている領域を分割する位置を指定するための曲線または直線である。なお切断線３０とサンプリング線３２とはＣＰＵ１０１が区別できるように入力する必要がある。このため、例えば、サンプリング線３２は、マウス１０８の左ボタンを押しながらドラッグ、切断線３０はマウス１０８の右ボタンを押しながらドラッグ、のように、描画方法によって区別してもよい。或いは、キーボードの特定のキーを押しながら線を描画することによりサンプリング線３２と切断線３０とを区別するようにしてもよい。または、操作画面４０（図６参照）でサンプリング線３２または切断線３０のいずれを入力するかを予め指定した上で、線を描画するようにしてもよい。或いは、便宜的に、１本目に入力させた線はサンプリング線３２、２本目以降に入力させた線は切断線３０であるとして処理を行うコンピュータプログラムを作成してもよい。

抽出領域に切断線３０が描画されると、ＣＰＵ１０１は、切断線３０によって分割された各領域のうち、サンプリング線３２を含む割合が少ない領域を削除する（ステップＳ２０２）。

閾値（領域抽出条件）の設定の仕方によっては、図４（ｂ）のように、目的とする領域（膵臓）以外の領域も抽出されることがある。その場合、図４（ｃ）に示すように、操作者が削除したい領域との境界に切断線３０を描画すると、ＣＰＵ１０１は、切断線３０によって元の抽出領域３４を分割し、分割された各領域のうち、サンプリング線３２を含む割合が小さい領域を不要な領域として削除する。図４（ｃ）の領域３５は、二値化処理により抽出された領域３４のうち、切断線３０によって不要な領域が削除された新たな抽出領域３５を示す画像である。

その後、操作画面４０（図６参照）の画像更新ボタン４８（４７）が押下されると（ステップＳ２０３；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０１は、画像を更新表示し（ステップＳ２０４）、代表曲線を算出して新たなサンプリング線とする（ステップＳ２０５）。

ここで、代表曲線とは、例えば、
（ａ）前の画像において抽出された領域に対応する領域を一方向（ｘ方向またはｙ方向）に走る複数の線分の集合とした場合、各線分の中点を通る１本の曲線、
（ｂ）前の画像において抽出された領域に対応する領域を一方向（ｘ方向またはｙ方向）に走る複数の線分の集合とした場合、各線分をＮ等分する（Ｎ−１）点をそれぞれ通る（Ｎ−１）本の曲線、
（ｃ）前の画像において抽出された領域に対応する領域内にランダムに配置された２点以上の点を滑らかに結んだ曲線、
のいずれかとすればよい。
（ａ）、（ｃ）の場合は、１本のサンプリング線が新たに設定され、（ｂ）の場合は（Ｎ−１）本のサンプリング線が新たに設定される。

図５のステップＳ２０６において、終了ボタンがクリックされなければ（ステップＳ２０６；Ｎｏ）、図２のステップＳ１０３へ戻る。ＣＰＵ１０１は、更新された画像について、新たに設定されたサンプリング線（代表曲線）に基づいて領域抽出条件を算出し、領域抽出条件に基づいて領域を抽出する（図２のステップＳ１０３〜ステップＳ１０４）。
図５のステップＳ２０６において、終了ボタンが押下されると（ステップＳ２０６；Ｙｅｓ）、処理を終了する。

ステップＳ２０５のように、前の画像（断層像）において抽出した領域に基づいて次スライスの画像（断層像）の対応領域の代表曲線を算出し、新たなサンプリング線として設定することにより、操作者が次の画像に新たにサンプリング線を入力しなくても自動で適切なサンプリング線が設定されるため、操作が簡単となる。
また、ステップＳ２０１〜ステップＳ２０２のように、領域抽出後に、操作者が入力する任意の切断線を用いて不要な領域を削除するステップを設けることにより、連続した断層像を自動で処理する場合にも、不要な領域が次スライスの画像に伝搬し、不要領域が徐々に拡大してしまうという不具合を減らすことができる。

次に、図６及び図７を参照して、操作画面例及び操作について説明する。
領域抽出処理において画像処理装置１００は、例えば、図６に示すような操作画面４０を表示装置１０７に表示する。
操作画面４０には、画像表示エリア４１、サンプリング線ボタン４２、削除ボタン４３、追加ボタン４４、抽出ボタン４５、終了ボタン４６、画像更新ボタン（戻りボタン４７、送りボタン４８）、モード選択ラジオボタン４９、５０（複数臓器抽出モード、一臓器抽出モード）等の各種ボタンと、閾値を算出する際のパラメータＲ１、Ｒ２を入力する各パラメータ入力欄５１、５２等が設けられる。

画像表示エリア４１は、画像更新ボタン４７、４８によって指定された画像が表示される。

サンプリング線ボタン４２は、画像表示エリア４１に表示されている画像上にサンプリング線を描画する際に操作されるボタンである。サンプリング線ボタン４２が押下されると、ＣＰＵ１０１は描画ツールを起動して、マウス１０８等の入力装置によって画像に線を入力できるようにする。ＣＰＵ１０１は、サンプリング線ボタン４２の押下後に描画された線をサンプリング線と認識する。

削除ボタン４３は、切断線を描画する際に操作されるボタンである。削除ボタン４３が押下されると、ＣＰＵ１０１は描画ツールを起動して、マウス１０８等の入力装置によって画像に線を入力できるようにする。ＣＰＵ１０１は、削除ボタン４３の押下後に描画された線を切断線と認識する。

追加ボタン４４は、サンプリング線を追加して描画する際に操作されるボタンである。追加ボタン４４が押下されると、ＣＰＵ１０１は描画ツールを起動して、マウス１０８等の入力装置によって画像に線を入力できるようにする。ＣＰＵ１０１は、追加ボタン４４の押下後に描画された線を追加されたサンプリング線と認識する。すなわち、以前に入力されているサンプリング線と区別するため、入力されたサンプリング線に順に曲線番号を付与する。

抽出ボタン４５は、サンプリング線に基づいて、領域抽出を開始する際に操作者に押下されるボタンである。
終了ボタン４６は、操作画面４０を閉じ、領域抽出処理を終了する際に操作されるボタンである。

画像更新ボタン（戻りボタン４７、送りボタン４８）は、画像表示エリア４１に表示する画像を選択するためのボタンである。送りボタン４８が操作されると、一連の断層像のうち、次のスライス位置の断層像が表示され、戻りボタン４７が操作されると、一連の断層像のうち、前のスライス位置の断層像が表示される。

モード選択ラジオボタン４９、５０は、複数臓器抽出モード、或いは一臓器抽出モードを選択するためのボタンである。複数のサンプリング線が入力された場合、複数臓器抽出モードでは、各サンプリング線に基づいて抽出された領域をそれぞれ異なる臓器として保持し、一臓器抽出モードでは、各サンプリング線に基づいてそれぞれ抽出された領域を一つの臓器として保持する。各モードの詳細については第２の実施の形態にて説明する。

パラメータ入力欄５１、５２は、閾値を算出する際に用いる実数パラメータＲ１、Ｒ２の値をそれぞれ入力する入力欄である。

図６に示す操作画面４０を用いた操作及び処理の流れを、図７のフローチャートを参照して説明する。
操作画面４０の画像表示エリア４１には、操作者が選択した断層像のうち１枚目の断層像が表示されているものとする（ステップＳ３０１）。
サンプリング線ボタン４２が押下されると（ステップＳ３０２；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０１は、描画ツールを起動する。すなわち、マウス１０８によって画像表示エリア４１内の画像上に任意のサンプリング線を描画できる状態とする（ステップＳ３０３）。

抽出ボタン４６が押下されると（ステップＳ３０４；Ｙｅｓ）、描画されているサンプリング線の位置における画素値に基づいて閾値（領域抽出条件）を求め、画像全体を二値化し、サンプリング線を含む割合が大きい領域を抽出する（ステップＳ３０５）。

削除ボタン４２が押下されると（ステップＳ３０６；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０１は、描画ツールを起動する。すなわち、マウス１０８によって画像表示エリア４１内の画像上に任意の切断線を描画できる状態とする。切断線が入力されると、切断線により分割された領域のうち、サンプリング線を含む割合が小さい領域を削除する（ステップＳ３０７）。
追加ボタン４４が押下されると（ステップＳ３０８；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０１は、描画ツールを起動する。すなわち、マウスによって画像表示エリア４１内の画像上に追加のサンプリング線を描画できる状態とする（ステップＳ３０９）。
画像更新ボタン（戻りボタン４７、送りボタン４８）が押下されると（ステップＳ３１０；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０１は画像表示エリア４１に表示する画像を更新表示する（ステップＳ３１１）。すなわち、送りボタン４８が操作されると、一連の断層像のうち、次スライスの断層像を表示し、戻りボタン４７が操作されると、一連の断層像のうち、前のスライスの断層像を表示する。
終了ボタン４６が押下されると（ステップＳ３１２）、ＣＰＵ１０１は、操作画面４０を閉じ、領域抽出処理を終了する。

図８は、図２及び図５等に示す領域抽出処理及び抽出領域削除処理により抽出された領域に基づいて生成された３次元画像の一例である。上述の領域抽出処理及び抽出領域削除処理によって一連の断層像からそれぞれ膵臓領域が抽出されると、図８に示すような３次元画像を生成できる。

以上説明したように、本発明に係る画像処理装置１００によれば、ＣＰＵ１０１は、２次元画像上に任意のサンプリング線を設定（描画、或いは抽出済みの領域に基づいて算出）し、設定されたサンプリング線の位置における２次元画像の複数の画素値に基づいて領域抽出条件を算出し、算出した領域抽出条件に基づいて前記画像から特定領域を抽出する。
このように、領域抽出条件を決定するためのサンプリングデータを、抽出しようとする領域の一部から線の情報（すなわち、複数点の情報）として取得する。このため、抽出しようとする領域毎に適切な領域抽出条件を設定することができる。これにより領域抽出の精度が向上する。

また、領域抽出条件を決定するためのサンプリングデータを取得する位置を、手書きのサンプリング線として入力する場合は、サンプリングデータを取得するための操作が容易となる。すなわち、複数点を入力する操作が１ストロークの線の入力ですむため、操作が容易となる。
また、連続した断層像を処理する場合に、ある断層像における抽出領域から所定の代表曲線を算出し、算出した代表曲線を次スライスの断層像のサンプリング線として用いることができるため、連続する断層像を自動で処理できるようになる。このため、各画像に対してそれぞれサンプリング線を入力する必要がなく、短時間に処理できるようになる。

また、抽出領域切断処理では、サンプリング線に基づいて抽出された領域を複数に分割するための切断線を断層像上に入力できるようにし、入力された切断線により分割された分割領域のうち、サンプリング線を含む割合が小さい領域を削除するため、領域抽出後に、不要な領域を簡単に削除できる。これにより、連続した断層像を処理する場合に、不要な領域が伝搬するのを防ぐことができる。

特に、抽出領域の３次元画像を生成する場合は、３次元画像から３次元領域拡張法等を利用して領域を抽出する場合と比較して、より精度よく領域抽出を行える。これは元となる２次元断層像の各々について上述の領域抽出処理や不要な領域の削除処理を行っているためである。

［第２の実施の形態］
次に、複数のサンプリング線が入力された場合の処理について説明する。

第２の実施の形態に係る画像処理装置１００では、一つの断層像に対して複数のサンプリング線を設定した際の処理として以下の２つの処理モードを設ける。
すなわち、
（ａ）複数のサンプリング線を用いて複数の臓器をそれぞれ別の臓器領域として抽出する「複数臓器抽出モード」、
（ｂ）複数のサンプリング線を用いて一つの臓器を抽出する「一臓器抽出モード」、
を設ける。一臓器抽出モードは、臓器領域内の濃度値分布が複雑で一つの領域抽出条件（サンプリング線）では抽出しにくい場合等に使用される。

また、第２の実施の形態において、画像処理装置１００は、モードを選択するための選択手段として、例えば図６の操作画面４０に、複数臓器抽出モードのラジオボタン４９及び一臓器抽出モードのラジオボタン５０を設けるものとする。

図９は、第２の実施の形態の画像処理装置１００が実行する処理の流れを説明するフローチャートである。なお、第２の実施の形態の画像処理装置１００のハードウエア構成は、第１の実施の形態と同様であるため、重複する説明を省略し、同一の各部は同一の符号を付して説明する。また、第２の実施の形態における操作画面は第１の実施の形態と同様の操作画面４０（図６）を用いるものとする。

図６の操作画面４０の複数臓器抽出モードのラジオボタン４９が選択された場合は、ＣＰＵ１０１は、図９に示すフローチャートの複数臓器抽出モード用の領域抽出処理を実行する（ステップＳ４１０；Ｎｏの流れ）。また、一臓器抽出モードのラジオボタン５０が選択された場合は、ＣＰＵ１０１は、図９に示すフローチャートの一臓器抽出モード用の領域抽出処理を実行する（ステップＳ４１０；Ｙｅｓの流れ）。

なお、図９の領域抽出処理では、領域抽出の手法として領域拡張法を用いるが、領域拡張法に限らず、画像全体の二値化処理によるものとしてもよい。

図９に示すように、第２の実施の形態の領域抽出処理では、まず、図２のステップＳ１０１〜ステップＳ１０２と同様に、ＣＰＵ１０１は、読み込んだ画像データのうち、処理対象とする最初の断層像を表示装置１０７に表示させる（ステップＳ４０１）。次に、ＣＰＵ１０１は、操作者にサンプリング線を描画させる（ステップＳ４０２）。ここで描画されるサンプリング線は１本でもよいし、複数でもよい。各モードの違いを説明するために、以下の説明では、図１１及び図１２に示すように２本のサンプリング線が描画されるものとする。

次に、ＣＰＵ１０１は描画された複数のサンプリング線のうち、最初に処理するサンプリング線（第１曲線）を指定する（ステップＳ４０３）。このとき、ＣＰＵ１０１は、主メモリ１０２に、各サンプリング線によって抽出する画素の位置を保持するための記憶領域として拡張領域メモリ５５を生成する。

図１０に、拡張領域メモリ５５の一例を示す。
図１０に示すように、拡張領域メモリ５５には、各サンプリング線の描画された画素位置（Ｘ座標とＹ座標）と、後の領域拡張処理（ステップＳ４０６）で抽出された画素位置が格納される。例えば、図１０に示す拡張領域メモリ５５の１行目に示すように、まず第１曲線（始めに処理するサンプリング線）が描画された画素の座標が格納される。サンプリング線が描画された画素の座標が（Ｘ１１、Ｙ１１）、（Ｘ２１、Ｙ２１）、（Ｘ３１、Ｙ３１）の場合は、（Ｘ１１、Ｙ１１、Ｘ２１、Ｙ２１、Ｘ３１、Ｙ３１）のように画素位置情報が格納される。

ＣＰＵ１０１は、第１曲線と、その近傍の位置、例えば隣接する位置における画素値をサンプリングし（ステップＳ４０４）、サンプリングデータに基づいて領域抽出条件を算出する（ステップＳ４０５）。近傍の画素値をサンプリングする理由は、描画されたサンプリング線が短く、サンプリングする点の数が少ない場合に、サンプリング点を増やして領域拡張の精度を向上するためである。十分な長さのサンプリング線が描画された場合は、サンプリング線上の画素のみをサンプリングすればよい。

領域抽出条件は、例えば、図２の領域抽出処理で説明したように、サンプリングデータの平均値及び標準偏差、或いは、最大値、最小値等に基づいて所定の閾値ｔ１、ｔ２を求める。

ＣＰＵ１０１は、サンプリング線（第１曲線）上の各点を始点として、領域拡張処理を実行する（ステップＳ４０６）。領域拡張処理では、ＣＰＵ１０１は、始点とする点の隣接する画素のうち、上述の領域拡張条件を満たす画素を抽出する。抽出された画素については、更にその隣接画素についても領域拡張条件を満たす画素を抽出する。このようにして、ＣＰＵ１０１は、サンプリング線の周囲に順に領域を拡張する。領域拡張処理により抽出された画素は、拡張領域メモリ５５に格納される。
なお、領域拡張処理の始点とする点は、必ずしもサンプリング線上のすべての点としなくてもよく、Ｍ点（Ｍは正整数）おきとしてもよい。

ＣＰＵ１０１は、抽出した領域に対応する曲線を識別する識別情報として曲線番号を記録する（ステップＳ４０７）。例えば、第１曲線により抽出した画素には「１」を記録する。
ＣＰＵ１０１は、次に処理するサンプリング線を指定する（ステップＳ４０８）。

次に処理するサンプリング線がある場合は（ステップＳ４０９；Ｎｏ）、ステップＳ４０４〜ステップＳ４０８の処理を繰り返す。
すなわち、ＣＰＵ１０１は、２番目に処理するサンプリング線（第２曲線）を指定し、第２曲線とその近傍の位置における画素値をサンプリングし、サンプリングデータに基づいて領域抽出条件を算出し、第２曲線の各点（またはＭ点おき）を始点として領域拡張処理を実行する。第２曲線により抽出された画素には「２」の曲線番号が記録される。また、図１０に示すように、拡張領域メモリ５５の第２曲線の記憶領域（２行目）には、第２曲線によって抽出された画素の位置が格納される。

その後、次に処理するサンプリング線がある場合は（ステップＳ４０９；Ｎｏ）、ステップＳ４０４〜ステップＳ４０８の処理を繰り返す。すべてのサンプリング線について処理が終了した場合（ステップＳ４０９；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０１は、一臓器抽出モードが選択されているか、複数臓器抽出モードが選択されているかを判定する（ステップＳ４１０）。
複数臓器抽出モードが選択されている場合（ステップＳ４１０；Ｎｏ）は、図５の抽出領域削除処理へ進む。２本のサンプリング線から拡張された各領域は、それぞれ別の臓器領域として抽出された状態である。

一方、一臓器抽出モードが選択されている場合（ステップＳ４１０；Ｙｅｓ）は、各サンプリング線でそれぞれ抽出された各領域を結合し、一つの臓器領域とする（ステップＳ４１１）。具体的には、第１曲線と第２曲線によって、それぞれ領域が抽出されている場合は、抽出されている２つの領域に同一の曲線識別情報を付与して合成する（例えば、両方の領域に同一の曲線番号「１」を付与し、統合する）。
その後、図５の抽出領域切断処理へ移行する。２本のサンプリング線から拡張された各領域は、同一の臓器領域として抽出されたこととなる。

例えば、図１１に示す断層像６０において、複数臓器抽出モードが指定され、図１１（ａ）に示すように、２本のサンプリング線６１、６２が描画されると、各サンプリング線６１、６２に基づいてそれぞれ領域抽出条件が設定される。そして、１回の実行で、図１１（ｂ）に示すように、異なる領域抽出条件によって２つの領域６３、６４を一度に抽出できる。すなわち、サンプリング線６１から算出した領域抽出条件によって領域６３が抽出され、サンプリング線６２から算出した領域抽出条件によって領域６４が抽出される。抽出された各領域６３、６４には各サンプリング線の識別情報（曲線番号）が記録されるため、別の臓器領域として区別して抽出することができる。

また、図１２に示す断層像７０のように抽出したい臓器領域の内部の濃度分布が複雑な場合は、一臓器抽出モードを指定して、図１２（ａ）に示すように、低濃度領域にサンプリング線７１を描画し、低濃度領域よりわずかに高濃度な領域にサンプリング線７２を描画すると、図１２（ｂ）に示すように、各サンプリング線７１、７２に基づいてそれぞれ領域抽出条件が設定され、１回の実行で、臓器内の低濃度領域７３と高濃度領域７４とがそれぞれ抽出できる。すなわち、サンプリング線７１は低濃度領域７３をたどって領域拡張され、サンプリング線７２は高濃度領域７４をたどって領域拡張される。その後、低濃度領域７３と高濃度領域７４とは結合され、一臓器領域として抽出される。
このように、臓器内の画素値分布が複雑な場合は、複数のサンプリング線を設定して細かく領域抽出条件を設定して領域抽出できる。更に、抽出領域を結合することができる。

以上説明したように、第２の実施の形態の画像処理装置１００は、一臓器抽出モードまたは複数臓器抽出モードのいずれかを選択するモード選択手段を備え、複数臓器抽出モードが選択されている場合は、複数のサンプリング線によって異なる領域抽出条件を設定し、各領域抽出条件に基づいて抽出した複数の特定領域を、別の臓器領域として抽出することができる。一方、一臓器抽出モードが選択されている場合は、複数のサンプリング線によって異なる領域抽出条件を設定し、各領域抽出条件に基づいて抽出した複数の特定領域を、１つの臓器領域として合成して抽出できる。

［第３の実施の形態］
次の第３の実施の形態に係る画像処理装置１００について説明する。
第３の実施の形態に係る画像処理装置１００は、サンプリング線の長さや形状に応じてサンプリングする範囲を変更し、これにより、領域抽出の精度を更に向上させるものである。

図１３は、第３の実施の形態の画像処理装置１００が実行する領域抽出処理の流れを説明するフローチャートである。なお、第３の実施の形態の画像処理装置１００のハードウエア構成は、第１の実施の形態と同様であるため、重複する説明を省略し、同一の各部は同一の符号を付して説明する。

図１３に示すように、第３の実施の形態の領域抽出処理では、まず、図２のステップＳ１０１〜ステップＳ１０２と同様に、ＣＰＵ１０１は、読み込んだ画像データのうち、処理対象とする最初の断層像を表示装置１０７に表示させる（ステップＳ５０１）。次に、ＣＰＵ１０１は、操作者にサンプリング線を描画させる（ステップＳ５０２）。ここで描画されるサンプリング線は１本でもよいし、複数（Ｎ本）でもよい。

次に、ＣＰＵ１０１は描画されたＮ本のサンプリング線のうち、最初に処理するサンプリング線（第１曲線）を指定する（ステップＳ５０３）。このとき、ＣＰＵ１０１は、主メモリ１０２に、各サンプリング線によって抽出する画素の位置を保持するための記憶領域として拡張領域メモリ５５を生成する。拡張領域メモリ５５は、第２の実施の形態の拡張領域メモリ５５（図１０参照）と同様である。

次に、ＣＰＵ１０１は、指定したサンプリング線（第１曲線）上の画素数を計数し、所定数以下であるか否かを判定する（ステップＳ５０４）。サンプリング線上の画素数が所定数以下の場合（ステップＳ５０４；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０１は、サンプリング線上の各点とその近傍の画素、例えば隣接する画素から、画素値をサンプリングする（ステップＳ５０５）。これによりサンプリング範囲を広げる。ＣＰＵ１０１は、サンプリングデータに基づいて領域抽出条件を算出し（ステップＳ５０６）、サンプリング線上の１点以上の点を始点として領域拡張処理を実行する（ステップＳ５０７）。

ステップＳ５０４において、サンプリング線上の画素数が所定数より多い場合（ステップＳ５０４；Ｎｏ）は、更に、サンプリング線の広がりの最大距離と、始点から終点までの距離とを比較する（ステップＳ５０８）。

サンプリング線の広がりの最大距離が、始点から終点までの距離以下の場合（ステップＳ５０８；Ｎｏ）、ＣＰＵ１０１はサンプリング線上の各画素から画素値をサンプリングする（ステップＳ５０９）。ＣＰＵ１０１は、サンプリングデータに基づいて領域抽出条件を算出し（ステップＳ５１０）、サンプリング線上の任意の１点以上の点を始点として領域拡張処理を実行する（ステップＳ５１１）。

また、ステップＳ５０８において、サンプリング線の広がりの最大距離が、始点から終点までの距離より大きいと判定された場合（ステップＳ５０８；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０１は、更に、サンプリング線の始点から終点までの距離が所定値より大きいか否かを判定する（ステップＳ５１２）。
サンプリング線の始点から終点までの距離が所定値より大きい場合は（ステップＳ５１２；Ｙｅｓ）、ステップＳ５０９の処理へ進み、サンプリング線上の各画素から画素値をサンプリングし、サンプリングデータに基づいて領域抽出条件を算出し、サンプリング線上の任意の１点以上の点を始点として領域拡張処理を実行する（ステップＳ５０９〜ステップＳ５１１）。

サンプリング線の広がりの最大距離が、始点から終点までの距離より大きいと判定され、かつ、サンプリング線の始点から終点までの距離が所定値以下である場合（ステップＳ５１２；Ｎｏ）、ＣＰＵ１０１は、始点と終点とを結ぶ閉曲線内部の各点から画素値をサンプリングし（ステップＳ５１３）、サンプリングデータに基づいて領域抽出条件を算出し（ステップＳ５１４）、サンプリング線上の任意の１点以上の点を始点として領域拡張処理を実行する（ステップＳ５１５）。

図１４はサンプリング線の広がりの最大距離、及び、始点と終点の間の距離について説明する図である。
図１４（ａ）は、サンプリング線の広がりの最大距離が、始点から終点までの距離と等しい例を示している。この場合は、ステップＳ５０８では、「Ｎｏ」と判定され、ステップＳ５０９〜ステップＳ５１１の処理を行う。

図１４（ｂ）は、サンプリング線の広がりの最大距離が、始点から終点までの距離より大きい例を示している。この場合は、ステップＳ５０８において「Ｙｅｓ」と判定される。更に、始点から終点までの距離が所定値以下であれば（始点と終点が近い位置にあれば）、ステップＳ５１２において「Ｎｏ」と判定されてステップＳ５１３へ進む。すなわち、サンプリング線が閉曲線に近い形状であれば、ＣＰＵ１０１は始点と終点とを結んだ閉曲線を生成し、閉曲線内部の各点をサンプリングして領域抽出条件を算出する。これにより、１本のサンプリング線でより多くの画素からサンプリングデータを得ることができ、領域抽出条件を当該臓器の抽出に適切なものとすることができる。これにより領域抽出の精度が向上する。また、操作者が精密に閉曲線を描画しなくても、画像処理装置１００が自動的に閉曲線を生成するため、サンプリング線の描画が容易となる。

ステップＳ５０７、ステップＳ５１１、ステップＳ５１５の領域拡張処理が終了すると、ＣＰＵ１０１は、抽出した領域にサンプリング線を識別する識別情報として曲線番号を記録する（ステップＳ５１６）。例えば、第１曲線により抽出した画素には「１」を記録する。
ＣＰＵ１０１は、次に処理するサンプリング線を指定する（ステップＳ５１７）。

次に処理するサンプリング線がある場合は（ステップＳ５１８；Ｎｏ）、ステップＳ５０４〜ステップＳ５１７の処理を繰り返す。
すなわち、ＣＰＵ１０１は、２番目に処理するサンプリング線（第２曲線）を指定し、第２曲線の点の数やサンプリング線の広がりや形状から、サンプリングする画素を決定し、決定した画素の画素値をサンプリングし、サンプリングデータに基づいて拡張条件を算出して、領域拡張処理を実行する。
すべてのサンプリング線について処理が終了した場合は（ステップＳ５１８；Ｙｅｓ）、図５の抽出領域削除処理へ移行する。

以上説明したように、第３の実施の形態の画像処理装置１００によれば、サンプリング線が短く、サンプリング点が少ない場合は、近傍の画素も対象として画素値をサンプリングし、領域拡張条件を算出する。また、サンプリング線がある程度長く、サンプリング線の広がりの最大距離が、サンプリング線の始点と終点とを結ぶ長さより長く、かつ所定の長さより短い場合（サンプリング線が閉曲線に近い形状の場合）は、サンプリング線の始点と終点とを結ぶ閉曲線の内部の各画素を対象として画素値をサンプリングし、領域拡張条件を算出する。
したがって、描画したサンプリング線のみならず、周辺の画素値も参照して領域抽出条件を算出することができるため、領域抽出の精度が向上する。特に閉曲線に近い形状がサンプリング線として描画された場合には、描画された線から閉曲線を自動生成して内部の画素値データに基づいて領域拡張条件を算出する。このため、簡単な操作でサンプリング点数を増やすことができる。

以上、第１〜第３の実施の形態にて説明したように、本発明の画像処理装置１００では、２次元画像を対象として、抽出しようとする領域内に設定された線（サンプリング線）の位置からサンプリングした画素値に基づいて領域抽出処理を算出し、領域を抽出する。したがって、複数の点の集合である線によって取得した情報に基づいて領域抽出条件を決定できるため、領域抽出の精度が向上する。また、複数の点を入力する必要がなく、１ストロークの線でサンプリング線を入力できるため、操作が容易である。また、連続する複数スライスの断層像から臓器領域を抽出する場合には、ある断層像において抽出した領域に対応する、次に処理する断層像上の領域に新たにサンプリング線を設定し領域抽出処理を実行するため、自動的に処理を行える。余分な領域が抽出された場合は、抽出領域を示す画像上に切断線を描画することによって簡単に削除できる。また、３次元画像から臓器領域を抽出する場合と比較して、各断層像について領域抽出の処理をそれぞれ行うため、精度よい結果を得ることができる。

なお、本発明は第１から第３の実施の形態を適宜組み合わせてもよい。例えば、第２、第３の実施の形態では、領域抽出の手法として領域拡張法（リージョングローイング法）を用いているが、第１の実施の形態のような閾値による二値化処理（多値化処理）により、領域抽出を行うようにしてもよい。

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る画像処理装置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・・・・・画像処理システム
１００・・・・・画像処理装置
１０１・・・・・ＣＰＵ
１０２・・・・・主メモリ
１０３・・・・・記憶装置
１０４・・・・・通信Ｉ／Ｆ
１０５・・・・・表示メモリ
１０６・・・・・Ｉ／Ｆ
１０７・・・・・表示装置
１０８・・・・・マウス
１０９・・・・・入力装置
１１０・・・・・ネットワーク
１１１・・・・・画像データベース
１１２・・・・・画像撮影装置
２２、３２、６１、６２、７１、７２・・・・・・サンプリング線
２３・・・・・・二値化画像
２４、３４、３５、６３、６４、７３、７４・・・・・・抽出領域
３０・・・・・・切断線
４０・・・・・・操作画面
４９、５０・・・モード選択ラジオボタン
５５・・・・・・拡張領域メモリ

Claims (12)

1. 医用画像上の対象とする領域に任意のサンプリング線を設定するサンプリング線設定手段と、
   前記サンプリング線設定手段により設定されたサンプリング線の位置においてサンプリングされた前記医用画像の複数の画素の画素値に基づいて領域抽出条件を設定する領域抽出条件設定手段と、
   前記領域抽出条件設定手段により設定された領域抽出条件に基づいて前記医用画像から特定領域を抽出する領域抽出手段と、
   を備え、
   前記領域抽出条件は、前記医用画像を二値化するための閾値であり、
   前記領域抽出手段は、前記閾値に基づいて前記医用画像を二値化し、二値化した医用画像のうち、前記サンプリング線の割合が大きい領域を前記特定領域として抽出することを特徴とする画像処理装置。
2. 医用画像上の対象とする領域に任意のサンプリング線を設定するサンプリング線設定手段と、
   前記サンプリング線設定手段により設定されたサンプリング線の位置においてサンプリングされた前記医用画像の複数の画素の画素値に基づいて領域抽出条件を設定する領域抽出条件設定手段と、
   前記領域抽出条件設定手段により設定された領域抽出条件に基づいて前記医用画像から特定領域を抽出する領域抽出手段と、
   を備え、
   前記領域抽出条件は、前記医用画像を複数の領域に区分するための多値化条件であり、
   前記領域抽出手段は、前記多値化条件に基づいて前記サンプリング線を領域拡張することにより、前記特定領域を複数抽出することを特徴とする画像処理装置。
3. 医用画像上の対象とする領域に任意のサンプリング線を設定するサンプリング線設定手段と、
   前記サンプリング線設定手段により設定されたサンプリング線の位置においてサンプリングされた前記医用画像の複数の画素の画素値に基づいて領域抽出条件を設定する領域抽出条件設定手段と、
   前記領域抽出条件設定手段により設定された領域抽出条件に基づいて前記医用画像から特定領域を抽出する領域抽出手段と、
   を備え、
   前記領域抽出条件設定手段は、
   前記サンプリング線の位置における複数の画素の画素値をサンプリングし、サンプリングした画素値の平均値、標準偏差値、及び所定の係数に基づいて前記領域抽出条件を決定することを特徴とする画像処理装置。
4. 医用画像上の対象とする領域に任意のサンプリング線を設定するサンプリング線設定手段と、
   前記サンプリング線設定手段により設定されたサンプリング線の位置においてサンプリングされた前記医用画像の複数の画素の画素値に基づいて領域抽出条件を設定する領域抽出条件設定手段と、
   前記領域抽出条件設定手段により設定された領域抽出条件に基づいて前記医用画像から特定領域を抽出する領域抽出手段と、
   を備え、
   前記領域抽出条件設定手段は、
   前記サンプリング線上の画素数が所定の画素数より少ない場合は、
   前記サンプリング線の位置と近傍の画素とを含む複数の画素の画素値をサンプリングし、サンプリングした画素値に基づいて前記領域抽出条件を算出することを特徴とする画像処理装置。
5. 医用画像上の対象とする領域に任意のサンプリング線を設定するサンプリング線設定手段と、
   前記サンプリング線設定手段により設定されたサンプリング線の位置においてサンプリングされた前記医用画像の複数の画素の画素値に基づいて領域抽出条件を設定する領域抽出条件設定手段と、
   前記領域抽出条件設定手段により設定された領域抽出条件に基づいて前記医用画像から特定領域を抽出する領域抽出手段と、
   を備え、
   前記領域抽出条件設定手段は、前記サンプリング線設定手段により設定されたサンプリング線の広がりの最大値と、前記サンプリング線の始点から終点までの距離とを比較し、前記サンプリング線の広がりの最大値の方が大きい場合であって、かつ前記サンプリング線の始点から終点までの距離が所定値以下である場合は、前記サンプリング線の始点と終点とを結んで得られる閉曲線の内部の各点の画素値をサンプリングし、サンプリングした画素値に基づいて前記領域抽出条件を算出することを特徴とする画像処理装置。
6. 前記医用画像が連続するスライスの断層像群のうちの１つの断層像である場合、
   前記サンプリング線設定手段は、前記領域抽出手段により抽出された特定領域に基づいて、算出した代表曲線を前記次スライスの断層像についてのサンプリング線とすることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の画像処理装置。
7. 前記代表曲線は、
   前記領域抽出手段により抽出された特定領域を、一方向に走る複数の線分の集合とした場合、各線分の中点を通る曲線、または各線分をＮ等分する（Ｎ−１）点をそれぞれ通る（Ｎ−１）本の曲線、或いは、前記特定領域内に含まれる任意の複数点を滑らかに結ぶ曲線のいずれかであることを特徴とすることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記医用画像を表示する表示手段と、
   前記表示手段により表示されている医用画像上に、任意の直線または曲線を入力する入力手段と、を更に備え、
   前記サンプリング線設定手段は、前記入力手段により入力された直線または曲線を前記サンプリング線とすることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の画像処理装置。
9. 前記領域抽出手段により抽出された特定領域を複数に分割するための切断線を入力する切断線入力手段と、
   前記切断線入力手段により入力された切断線により分割された各分割領域のうち、前記サンプリング線を含む割合が、最も大きい分割領域または所定の値より大きい分割領域を前記特定領域として抽出し、他の分割領域を削除する分割領域削除手段と、
   を更に備えることを特徴とする請求項１から請求項８のいずれかに記載の画像処理装置。
10. 前記サンプリング線が複数である場合に、一臓器抽出モードまたは複数臓器抽出モードのいずれかを選択するモード選択手段を更に備え、
    前記領域抽出手段は、
    一臓器抽出モードが選択されている場合は、前記領域抽出条件に基づいて抽出した複数の特定領域を、結合して１つの臓器領域として抽出することを特徴とする請求項１から請求項９のいずれかに記載の画像処理装置。
11. 前記サンプリング線が複数である場合に、一臓器抽出モードまたは複数臓器抽出モードのいずれかを選択するモード選択手段を更に備え、
    前記領域抽出手段は、
    複数臓器抽出モードが選択されている場合は、前記領域抽出条件に基づいて抽出した複数の特定領域を、別の臓器領域として抽出することを特徴とする請求項１から請求項１０のいずれかに記載の画像処理装置。
12. コンピュータを用いて、医用画像から特定領域を抽出する領域抽出方法であって、
    コンピュータを用いて医用画像上の対象とする領域に任意のサンプリング線を設定するサンプリング線設定ステップと、
    コンピュータが、前記サンプリング線の位置においてサンプリングされた前記医用画像の複数の画素の画素値に基づいて領域抽出条件を設定する領域抽出条件設定ステップと、
    コンピュータが、前記領域抽出条件に基づいて前記医用画像から特定領域を抽出する領域抽出ステップと、
    を含み、
    前記領域抽出条件は、前記医用画像を二値化するための閾値であり、
    前記領域抽出ステップは、前記閾値に基づいて前記医用画像を二値化し、二値化した医用画像のうち、前記サンプリング線の割合が大きい領域を前記特定領域として抽出することを特徴とする領域抽出方法。