JP6184926B2 - 椎骨セグメンテーション装置、方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、複数の椎骨が含まれる３次元医用画像から、複数の椎骨のそれぞれを認識可能に分離する椎骨セグメンテーション装置、方法およびプログラムに関するものである。

脊髄は、脳と身体の各部を行き来するメッセージを伝えるための役割を果たしており、非常に重要な部位である。このため、脊髄は複数の椎骨（脊椎）により保護されている。また、椎骨の損傷や病変の有無を、被写体をスキャンして得られた断層画像を読影して確認することが行われている。この際、例えば損傷や病変のある椎骨をレポートするために、各椎骨を認識する必要がある。このため、被写体をスキャンして得られた断層画像に基づいて複数の椎骨をそれぞれ認識可能に分離して、各椎骨にラベルを付与する画像処理である、椎骨セグメンテーションのアルゴリズムが種々提案されている。

例えば特許文献１には、ＣＴ（Computed Tomography）画像あるいはＭＲＩ（magnetic resonance imaging）画像等の断層画像から得られた３次元画像を対象として、各椎骨の中心軸に交差する面および平行な面の断面画像を生成し、各断面画像における断面形状の鮮明度を表す特徴量、および椎骨の配列の規則性を表す特徴量を算出し、これらの特徴量に基づいて、各椎骨の間にある椎間板の位置を特定することにより各椎骨を分離し、さらに分離した椎骨の領域にラベルを付与する手法が提案されている。

特開２０１１−１３１０４０号公報

ところで、断層画像のスキャン方向（体軸方向）のスライス厚が大きい場合、体軸方向における空間分解能が不足し、画像表現能が低下することが一般的に知られている。各椎骨の長さが比較的短い頚椎から胸椎上部までの範囲においては、とくに椎間板の厚さが小さい。このため、例えば３ｍｍを超えるようなスライス厚の場合、椎間板の位置を特定することは困難となる。その結果、椎間板を精度よく検出することができず、複数の椎骨の分離が困難なものとなる。この場合、スライス厚を薄くすることが考えられる。しかしながら、スライス厚を薄くすると、３次元画像のデータ量が膨大なものとなり、椎骨の分離のための演算量も膨大なものとなる。また、スライス厚が薄いと、画像の読影の際により多くの画像を参照する必要があるため、医師の負担が大きい。

本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、椎骨セグメンテーション装置、方法およびプログラムにおいて、スライス厚が比較的大きい場合であっても、複数の椎骨のそれぞれを認識可能に分離できるようにすることを目的とする。

脊椎を構成する椎骨を側面から観察すると、隣接する２つの椎骨において、上側の椎骨の窪んだ部分（下椎切痕）と、下側の椎骨の窪んだ部分（上椎切痕）とが互いに向き合って椎間孔を形成する。椎間孔は脊柱管の中にある脊髄から出る脊髄神経の通路となる。この椎間孔を側面から（すなわちサジタル断面において）観察した場合、複数の椎骨は脊椎が延びる方向に周期的に存在し、脊椎が延びる方向における椎間孔の大きさは椎間板の厚さよりも遙かに大きい。本発明者はこの点に着目して本発明に想到するに至ったものである。

すなわち、本発明による椎骨セグメンテーション装置は、複数の椎骨を含む３次元医用画像から椎間孔の位置を検出する椎間孔位置検出手段と、
検出された椎間孔を用いて、複数の椎骨のそれぞれを特定する椎骨特定手段とを備えたことを特徴とするものである。

「椎間孔の位置を検出する」とは、３次元医用画像における椎間孔に属する画素位置を検出すること意味する。

なお、本発明による椎骨セグメンテーション装置においては、椎間孔位置検出手段を、３次元画像における椎間孔らしさを表す特徴量を用いて、椎間孔の位置を検出する手段としてもよい。

椎間孔らしさを表す特徴量としては、椎間孔を検出するために作成された判別器の出力の他、３次元画像における椎間孔を表す画素値を用いることができる。

また、本発明による椎骨セグメンテーション装置においては、３次元医用画像から脊髄中心線および脊椎中心線の少なくとも一方を検出する中心線検出手段と、
脊髄中心線および脊椎中心線の少なくとも一方を基準とした、椎間孔を検出するための少なくとも１つの断面画像を生成する断面画像生成手段と、
少なくとも１つの断面画像から椎間孔らしさを表す特徴量を算出する特徴量算出手段とをさらに備えるものとし、
椎間孔位置検出手段を、特徴量に基づいて、椎間孔の位置を検出する手段としてもよい。

また、本発明による椎骨セグメンテーション装置においては、断面画像生成手段を、脊髄中心線または脊椎中心線に直交する、あらかじめ定められた間隔の複数の断面についての複数の断面画像を生成する手段としてもよい。

「あらかじめ定められた間隔」とは、演算の速度と検出の精度を考慮して決定される間隔であり、例えば３〜７ｍｍ程度の値、好ましくは５ｍｍ程度の値を用いることができる。

また、本発明による椎骨セグメンテーション装置においては、特徴量算出手段を、各断面画像を脊髄中心線または脊椎中心線を通る直線によって線対称に分割した場合における、一方の側および他方の側のそれぞれにおいて、椎間孔らしさを表す第１の特徴量および第２の特徴量をそれぞれ算出し、第１および第２の特徴量の代表値を、椎間孔らしさを表す特徴量に決定する手段としてもよい。

また、本発明による椎骨セグメンテーション装置においては、断面画像生成手段を、脊髄中心線または脊椎中心線を含む、あらかじめ定められた方向を向いた断面の断面画像を生成する手段としてもよい。

「あらかじめ定められた方向」とは、脊髄中心線または脊椎中心線を基準として、椎間孔が存在する可能性が高い方向である。例えば脊髄中心線を用いる場合において、脊髄中心線を通る体の左右方向に延びる線を基準線とした場合、基準線に対して脊髄中心線から見て３０〜４５度の方向を、あらかじめ定められた方向とすることができる。

また、本発明による椎骨セグメンテーション装置においては、椎間孔位置検出手段を、脊髄中心線または脊椎中心線の方向において、特徴量をあらかじめ定められた周期関数または準周期関数に適合させ、適合させた周期関数または準周期関数に基づいて、各椎間孔の位置を検出する手段としてもよい。

また、本発明による椎骨セグメンテーション装置においては、特徴量算出手段を、各断面画像を脊髄中心線または脊椎中心線を通る直線によって線対称に分割した場合における、一方の側および他方の側のそれぞれにおいて、椎間孔らしさを表す第１の特徴量および第２の特徴量をそれぞれ算出する手段とし、
椎間孔位置検出手段を、脊髄中心線または脊椎中心線の方向において、第１および第２の特徴量をあらかじめ定められた周期関数または準周期関数にそれぞれ適合させ、適合させた周期関数または準周期関数のそれぞれに基づいて、各椎間孔の位置を検出する手段としてもよい。

また、本発明による椎骨セグメンテーション装置においては、椎間孔位置検出手段を、脊髄中心線または脊椎中心線と交差する断面の鮮明度を表す特徴量、脊髄中心線または脊椎中心線に平行な断面の鮮明度を表す特徴量、並びに交差する断面および平行な断面の鮮鋭度を表す各特徴量から算出される椎骨の配列の規則性を表す特徴量をも用いて、各椎間孔の位置を検出する手段としてもよい。

本発明による椎骨セグメンテーション方法は、複数の椎骨を含む３次元医用画像から椎間孔の位置を検出し、
検出された椎間孔を用いて、複数の椎骨のそれぞれを特定することを特徴とするものである。

なお、本発明による椎骨セグメンテーション方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。

本発明によれば、複数の椎骨を含む３次元医用画像から椎間孔の位置が検出され、検出された椎間孔を用いて、複数の椎骨のそれぞれが特定される。ここで、脊椎を側面から観察した場合、脊椎の長さ方向における椎間孔の大きさは、椎間板の厚さよりも遙かに大きい。このため、３次元医用画像のスライス厚が比較的大きい場合であっても、椎間孔の位置を検出することができ、その結果、複数の椎骨のそれぞれを認識可能に分離して、各椎骨を特定することができる。

本発明の第１の実施形態による椎骨セグメンテーション装置を適用した、診断支援システムの概要を示すハードウェア構成図 コンピュータに椎骨セグメンテーションプログラムをインストールすることにより実現される椎骨セグメンテーション装置の概略構成を示す図 脊髄中心線の検出を説明するための図 生成される複数の断面画像を模式的に示す図 断面画像の例を示す図 椎間孔を含むサンプル画像を示す図 特徴量の算出の例を示す図 椎間孔の位置の検出を説明するための図 脊髄中心線に沿った特徴量の変化を説明するための図 椎骨の特定を説明するための図 椎骨の配列を表すサジタル画像を模式的に表す図 第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャート 第３の実施形態における椎間孔の位置の検出を説明するための図 第３の実施形態における椎間孔の位置の検出を説明するための図

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は、本発明の第１の実施形態による椎骨セグメンテーション装置を適用した、診断支援システムの概要を示すハードウェア構成図である。図１に示すように、このシステムでは、第１の実施形態による椎骨セグメンテーション装置１、３次元画像撮影装置２、および画像保管サーバ３が、ネットワーク４を経由して通信可能な状態で接続されている。

３次元画像撮影装置２は、被写体の診断の対象となる部位を撮影することにより、その部位を表す３次元画像を生成する装置であり、具体的には、ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、およびＰＥＴ(Positron Emission Tomography )装置等である。この３次元画像撮影装置２により生成された３次元画像は画像保管サーバ３に送信され、保管される。なお、本実施形態においては、被写体の診断対象部位は椎骨であり、３次元画像撮影装置２はＣＴ装置であり、３次元画像はＣＴ画像であるものとする。

画像保管サーバ３は、各種データを保存して管理するコンピュータであり、大容量外部記憶装置およびデータベース管理用ソフトウェアを備えている。画像保管サーバ３は、有線あるいは無線のネットワーク４を介して他の装置と通信を行い、画像データ等を送受信する。具体的には３次元画像撮影装置２で生成された３次元画像等の画像データをネットワーク経由で取得し、大容量外部記憶装置等の記録媒体に保存して管理する。なお、画像データの格納形式やネットワーク４経由での各装置間の通信は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）等のプロトコルに基づいている。また、３次元画像にはＤＩＣＯＭ規格に基づくタグが付与される。タグには、患者名、撮影装置を表す情報、撮影日時、および撮影部位等の情報が含まれる。

椎骨セグメンテーション装置１は、１台のコンピュータに、本発明の椎骨セグメンテーションプログラムをインストールしたものである。コンピュータは、診断を行う医師が直接操作するワークステーションあるいはパーソナルコンピュータでもよいし、もしくは、それらとネットワークを介して接続されたサーバコンピュータでもよい。椎骨セグメンテーションプログラムは、ＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録されて配布され、その記録媒体からコンピュータにインストールされる。もしくは、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、あるいはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、要求に応じて医師が使用するコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。

図２は、コンピュータに椎骨セグメンテーションプログラムをインストールすることにより実現された椎骨セグメンテーション装置の概略構成を示す図である。図２に示すように、椎骨セグメンテーション装置１は、標準的なワークステーションの構成として、ＣＰＵ１１、メモリ１２およびストレージ１３を備えている。また、椎骨セグメンテーション装置１には、ディスプレイ１４と、マウス等の入力部１５とが接続されている。

ストレージ１３には、ネットワーク４を経由して画像保管サーバ３から取得した３次元画像、椎骨セグメンテーション装置１での処理によって生成された画像，および処理に必要な情報を含む各種情報が記憶されている。

また、メモリ１２には、椎骨セグメンテーションプログラムが記憶されている。椎骨セグメンテーションプログラムは、ＣＰＵ１１に実行させる処理として、３次元画像撮影装置２が取得した、診断対象となる複数の椎骨を含む、被写体の３次元画像Ｖ１を取得する画像取得処理、３次元画像Ｖ１から脊髄中心線および脊椎中心線の少なくとも一方を検出する中心線検出処理、脊髄中心線および脊椎中心線の少なくとも一方を基準とした、椎間孔を検出するための少なくとも１つの断面画像を生成する断面画像生成処理、少なくとも１つの断面画像から椎間孔らしさを表す特徴量を算出する特徴量算出処理、椎間孔らしさを表す特徴量を用いて椎間孔の位置を検出する椎間孔位置検出処理、および検出された椎間孔を用いて、複数の椎骨のそれぞれを特定する椎骨特定処理を規定している。

そして、ＣＰＵ１１がプログラムに従いこれらの処理を実行することで、コンピュータは、画像取得部２１、中心線検出部２２、断面画像生成部２３、特徴量算出部２４、椎間孔位置検出部２５および椎骨特定部２６として機能する。なお、椎骨セグメンテーション装置１は、画像取得処理、中心線検出処理、断面画像生成処理、特徴量算出処理、椎間孔位置検出処理および椎骨特定処理をそれぞれ行う複数のＣＰＵを備えるものであってもよい。

画像取得部２１は、画像保管サーバ３から３次元画像Ｖ１を取得する。画像取得部２１は、３次元画像Ｖ１が既にストレージ１３に記憶されている場合には、ストレージ１３から取得するようにしてもよい。なお、本実施形態においては、３次元画像Ｖ１の体軸方向をｚ軸、３次元画像Ｖ１における被写体の背中から腹側へ向かう方向をｘ軸、左右方向をｙ軸に設定するものとする。

中心線検出部２２は、３次元画像Ｖ１から脊髄中心線および脊椎中心線の少なくとも一方を検出する。本実施形態においては、脊髄中心線を検出するものとする。脊髄中心線を検出する手法としては、例えば特開２０１１−１４２９６０号公報に記載された手法を用いる。特開２０１１−１４２９６０号公報に記載された手法は、３次元画像Ｖ１から体軸に直交するアキシャル断面の断面画像を複数生成し、複数の断面画像から脊髄の断面形状を検出し、検出された複数の断面形状の位置を補間することにより、図３に示すように脊髄中心線３０を検出する手法である。なお、脊髄中心線または脊椎中心線を検出する手法としては、これに限定されるものではなく、例えば特開２００９−２０７８８６号公報に記載された手法等、任意の手法を用いることができる。

断面画像生成部２３は、脊髄中心線および脊椎中心線の少なくとも一方を基準とした、椎間孔を検出するための少なくとも１つの断面画像を生成する。本実施形態においては、脊髄中心線３０を基準とし、３次元画像Ｖ１から脊髄中心線３０に沿ってあらかじめ定められた間隔（例えば３〜７ｍｍ間隔、本実施形態においては５ｍｍ間隔）毎に、脊髄中心線３０に直交する複数の断面画像Ｄｉ（ｉ＝１〜ｎ、ｎは断面画像の数）を生成する。具体的には、３次元画像Ｖ１のｘｙｚ座標系を、脊髄中心線３０をｚ′軸とするｘ′ｙ′ｚ′座標系に変換し、変換したｘ′ｙ′ｚ′座標系におけるｚ′軸に直交する複数の断面画像Ｄｉを生成する。図４は生成される複数の断面画像を模式的に示す図である。図４に示すように断面画像生成部２３が生成する断面画像Ｄｉは、ｚ′軸すなわち脊髄中心線３０に直交し、互いに平行な複数の平面、すなわち脊髄中心線３０に直交する断面上に存在することとなる。図５は断面画像の例を示す図である。図５に示すように、断面画像はその断面の位置にもよるが、椎骨を脊髄中心線３０に直交する断面で切断した画像を表すものとなる。

なお、複数の断面画像Ｄｉを脊髄中心線３０に沿って並べることにより３次元画像を生成することができる。以下、３次元画像撮影装置２が取得した３次元画像Ｖ１を第１の３次元画像Ｖ１、複数の断面画像Ｄｉを脊髄中心線３０に沿って並べることにより生成される３次元画像を第２の３次元画像Ｖ２と称する。第２の３次元画像Ｖ２の座標系は、ｘ′ｙ′ｚ′座標系となる。

特徴量算出部２４は、椎間孔らしさを表す特徴量を算出する。まず、特徴量算出部２４は、各断面画像Ｄｉ上に、脊髄中心線３０との交点３２を基準とする探索範囲３３を設定する。本実施形態においては、図５に示すように、交点３２を通るｘ′軸方向に延びる線を中心線３１に設定する。なお、中心線３１は、断面画像Ｄｉを線対称に分割する線となる。特徴量算出部２４は、中心線３１を基準とした左側の領域において、中心線３１上に１辺を有し、脊椎の横突起を含むように、矩形の探索範囲３３を設定する。なお、探索範囲３３は、中心線３１を基準とした右側の領域に設定してもよい。

ここで、特徴量算出部２４は、椎間孔らしさを表す特徴量を算出するための判別器を有する。判別器は、図６に示すように脊髄中心線３０に直交する断面上における椎間孔を含む複数のサンプル画像を、例えばアダブースティングアルゴリズム等の手法を用いて機械学習することにより取得される。そして、判別器を断面画像Ｄｉ上のサンプル画像と同一サイズの２次元パッチに適用し、探索範囲内における判別器の出力の最大値を椎間孔らしさを表す特徴量として算出する。なお、探索範囲内においては、図５に示すように、交点３２を通り中心線３１に直交する線から右回りにあらかじめ定められた角度範囲内において、探索範囲内における特徴量の算出を行う。なお、あらかじめ定められた角度範囲としては、２０度〜４５度、好ましくは３０度の範囲を用いることができる。

また、第２の３次元画像Ｖ２上において、図７に示すように、各断面画像Ｄｉ上の脊髄中心線３０との交点３２を中心とした平面３８を設定し、この平面３８をｘ′ｙ′平面を基準としてあらかじめ定められた角度範囲内で３次元的に傾斜させ、傾斜させた平面上の第２の３次元画像Ｖ２の画素値を用いて特徴量の算出を行うようにしてもよい。これにより、断面画像Ｄｉ上に椎間孔の中心位置が存在しない場合であっても，椎間孔の探索範囲を広げることができるため、椎間孔らしさを表す特徴量をより確実に算出することができる。なお、角度範囲としては例えば±２０度程度の値とすることが好ましい。

椎間孔位置検出部２５は、特徴量算出部２４が算出した特徴量に基づいて椎間孔の位置を検出する。図８は椎間孔の位置の検出を説明するための図である。なお、図８においては、ｘ′ｙ′ｚ′座標系における脊椎の一部を模式的に示している。また、図８においては、４つの椎骨４０Ａ〜４０Ｂおよび脊髄中心線３０に垂直な４つの断面４１Ａ〜４１Ｄを示している。断面４１Ａは椎間孔の略中心を通るため、断面４１Ａの断面画像において算出された特徴量は比較的大きい値となる。断面４１Ｂは椎間孔を通らないため、断面４１Ｂの断面画像において算出された特徴量は比較的小さい値となる。断面４１Ｃは椎間孔を通らないため、断面４１Ｃの断面画像において算出された特徴量は比較的小さい値となる。断面４１Ｄは椎間孔の略中心を通るため、断面４１Ｄの断面画像において算出された特徴量は比較的大きい値となる。したがって、特徴量の値を脊髄中心線３０の方向に沿ってプロットし、プロットを滑らかに繋げると、図９に示すように、特徴量は椎間孔の位置において極大値を採り，椎間孔の間の位置において極小値を採る、ｚ′軸に沿って周期的に変化する曲線となる。椎間孔位置検出部２５は、特徴量の値を脊髄中心線３０の方向に沿ってプロットし、プロットを滑らかに繋げて周期的に変化する曲線を生成し、曲線において特徴量が極大値を採る、第２の３次元画像Ｖ２における画素位置を、椎間孔の位置として検出する。なお、検出される椎間孔の位置は椎間孔の中心を示すものとなる。

椎骨特定部２６は、椎間孔位置検出部２５が検出した椎間孔を用いて、複数の椎骨のそれぞれを特定する。図１０は椎骨の特定を説明するための図である。なお、図１０においては、ｘ′，ｙ′，ｚ′座標系における脊椎の一部を模式的に示している。また、図１０においては、４つの椎骨４０Ａ〜４０Ｂおよび３つの椎間孔の中心４２Ａ〜４２Ｃが検出されている。図１０に示すように、各椎骨４０Ａ〜４０Ｄの間には椎間板４３Ａ〜４３Ｃが介在している。そして、各椎骨椎間孔の中心４２Ａ〜４２Ｃと椎間板４３Ａ〜４３Ｃの解剖学的な位置関係が決まっている。したがって、椎骨特定部２６は、第２の３次元画像Ｖ２において検出した椎間孔の位置から、椎間孔の位置と椎間板の位置との解剖学的な位置関係に基づいて、椎間板の位置を特定する。なお、椎間板の位置はｚ′方向における位置が分かればよいため、特定された椎間板の位置はｚ′軸上の値のみを有するものとなる。

そして、椎骨特定部２６は、特定された椎間板の位置を第１の３次元画像Ｖ１の座標系に変換する。なお、ｚ′軸上の点と第１の３次元画像Ｖ１のｘｙｚ座標との位置関係は既知であるため、このような座標変換は容易に行うことができる。これにより、第１の３次元画像Ｖ１の座標系であるｚ方向における椎間板の位置が特定される。ここで、脊椎においては、椎骨と椎間板とが交互に存在する。このため、椎骨特定部２６は、特定された椎間板に基づいて、複数の椎骨を認識可能に分離することにより各椎骨を特定する。

椎骨特定部２６は、特定した各椎骨にラベルを付与する。本実施形態では、解剖学上の椎骨の種別をラベルとして用いる。図１１は椎骨の配列を表すサジタル画像を模式的に表す図である。図１１に示すように、各椎骨には解剖学的に番号が付与されている。ここで、脊椎は、頚椎、胸椎、腰椎および仙骨の４つの部分からなる。頚椎は第１〜第７頚椎からなり、解剖学的にＣ１〜Ｃ７の識別情報が付与されている。胸椎は第１〜第１２胸椎からなり、解剖学的にＴｈ１〜Ｔｈ１２の識別情報が付与されている。腰椎は第１〜第５腰椎からなり、解剖学的にＬ１〜Ｌ５の識別情報が付与されている。仙骨は１つの骨のみからなり、解剖学的にＳ１の識別情報が付与されている。椎骨特定部２６は、特定した各椎骨にこれらの識別情報をラベルとして付与する。

次いで、本実施形態において行われる処理について説明する。図１２は本実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。まず、画像取得部２１が、画像保管サーバ３から診断対象である第１の３次元画像Ｖ１を取得し（ステップＳＴ１）、中心線検出部２２が、脊髄中心線３０を検出する（ステップＳＴ２）。そして、断面画像生成部２３が、脊髄中心線３０に直交する複数の断面画像Ｄｉを生成し（ステップＳＴ３）、特徴量算出部２４が、複数の断面画像Ｄｉに基づいて、椎間孔らしさを表す特徴量を算出する（ステップＳＴ４）。

続いて、椎間孔位置検出部２５が、椎間孔らしさを表す特徴量に基づいて、椎間孔の位置を検出し（ステップＳＴ５）、さらに、椎骨特定部２６が、検出された椎間孔の位置に基づいて椎骨を特定し（ステップＳＴ６）、特定した各椎骨にラベルを付与し（ステップＳＴ７）、処理を終了する。

このように、第１の実施形態においては、複数の椎骨を含む３次元医用画像から椎間孔の位置を検出し、検出した椎間孔の位置を用いて、複数の椎骨のそれぞれを特定するようにしたものである。ここで、脊椎を側面から観察した場合、脊椎の長さ方向における椎間孔の大きさは、椎間板の厚さよりも遙かに大きい。このため、３次元画像のスライス厚が比較的大きい場合であっても、椎間孔の位置を検出することができ、その結果、複数の椎骨を認識可能に分離して、各椎骨を特定することができる。したがって、図１１に示すように、椎骨にラベルを付与することができる。

次いで、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、第２の実施形態においては、第１の実施形態とは椎間孔の位置を検出する処理のみが異なるため、ここでは装置の構成についての詳細な説明は省略する。

上述したように椎間孔は脊髄中心線３０の方向に周期的に存在する。第２の実施形態においては、特徴量算出部２４が算出した、椎間孔らしさを表す特徴量を所定の適合関数（周期関数または準周期関数）に適合させて、椎間孔の位置を検出するようにしたものである。ここで、「周期関数」とは、ｚ′座標の位置に対し周期性を有し、ｚ′座標の位置によらず周期が一定である関数をいう。また、「準周期関数」とは、ｚ′座標の位置に対し周期性を有するが、ｚ′座標の位置によって周期が変調する関数をいう。

なお、適合関数としては、三角関数のような周期関数を用いてもよいが、複数の椎骨は、ｚ′軸方向の高さが頚椎から腰椎にかけて次第に大きくなる、という構造的特徴を有している。このため、本実施形態においては、下記の式（１）に示す準周期関数ｇ（ｚ′）を適合関数として用いる。なお、適合関数はストレージ１３に保存されている。

式（１）において、ａ，ｂ，ｃはｇ（ｚ′）の形状を決定するための定数である。なお、ａ＝０のとき、ｇ（ｚ′）は周期関数となる。

このｇ（ｚ′）の値の定義は、椎間孔らしさを表す特徴量の値の定義と一致する。すなわち、椎間孔の中心において極大値を採り、隣接する椎間孔の間の位置において極小値を採る。

そして、椎間孔位置検出部２５は、椎間孔らしさを表す特徴量をグローバルに適合させる。ここで、「グローバルに適合させる」とは、ｚ′軸上の位置ｚ′の採り得る範囲全体で適合させることをいう。椎間孔位置検出部２５は、最小２乗法等の多変数解析を行うことにより、最適な定数ａ，ｂ，ｃを決定することができる。例えば、フィッティングの評価値Ｈは下記の式（２）により表される。なお、ｆ（ｚ′）は、椎間孔らしさを表す特徴量である。

この評価値Ｈが最大となるような定数ａ，ｂ，ｃを選択する。この場合、定数ａ，ｂ，ｃの採り得る範囲をあらかじめ定めておき、その範囲内にあるすべてのａ，ｂ，ｃの組み合わせで探索する。これにより、特徴量算出部２４が算出した椎間孔らしさを表す特徴量を、式（１）に示す適合関数に適合させることができる。

椎間孔位置検出部２５は、適合させた適合関数に基づいて、各椎間孔の位置を検出する。例えば、式（１）に示す適合関数の例において、ｎ番目の椎間孔の位置ｚ′（ｎ）は下記の式（３）のように求めることができる。

ここで、怪我あるいは病気により椎間孔が潰れてしまっている場合、椎間孔らしさを表す特徴量のみでは椎間孔の位置を検出することはできない。第２の実施形態においては、椎間孔らしさを表す特徴量を適合関数に適合させているため、椎間孔の周期的な存在を検出することができる。したがって、より精度よく椎間孔の位置を検出することができる。

次いで、本発明の第３の実施形態について説明する。なお、第３の実施形態においては、第１の実施形態とは椎間孔の位置を検出する処理のみが異なるため、ここでは装置の構成についての詳細な説明は省略する。

図１３は第３の実施形態における椎間孔の位置の検出を説明するための図である。第３の実施形態においては、椎間孔位置検出部２５は、ある断面画像Ｄｉ上に、脊髄中心線３０との交点３２を通り、ｙ′軸に対してあらかじめ定められた角度傾斜した直線３４を設定する。そして、第２の３次元画像Ｖ２において、直線３４を通り、ｚ′軸に平行な断面３５を設定し、断面３５における断面画像Ｄ３５を生成する。なお、あらかじめ定められた角度としては、３０度〜４５度が好ましく、本実施形態においては３０度とする。ここで、断面画像Ｄｉにおいて直線３４は椎間孔の位置を通る。このため、第２の３次元画像Ｖ２において、断面３５は複数の椎間孔を切断する断面となる。一方、断面画像Ｄ３５において、椎骨の領域はＣＴ値が高くなる。このため、断面画像Ｄ３５は、図１４に示すように、ＣＴ値が高い領域の間にＣＴ値が低い椎間孔の領域が明確に現れることとなる。

したがって、第３の実施形態においては、椎間孔位置検出部２５は、断面画像Ｄ３５から椎間孔の位置を検出する。具体的には、断面画像Ｄ３５において、脊髄中心線３０の左側にある領域を２値化し、ＣＴ値が高い領域に対してモフォロジー演算を行うことによりＣＴ値が高い領域に含まれる低いＣＴ値からなるノイズを除去して、ＣＴ値が高い領域を抽出する。ここで、第２の３次元画像Ｖ２においては、ＣＴ値が高い領域は骨部となり、その間のＣＴ値が低い領域が椎間孔の領域となる。したがって、椎間孔位置検出部２５は、あらかじめ定められた閾値よりも低いＣＴ値を、椎間孔らしさを表す特徴量として使用し、抽出したＣＴ値が高い領域の間にある、ＣＴ値が低い領域の位置を、椎間孔の位置として検出する。

なお、第３の実施形態においては、断面画像Ｄ３５に対して、第１の実施形態と同様に断面画像Ｄ３５から椎間孔らしさを表す特徴量を算出するための判別器を用意しておき、判別器の出力を椎間孔らしさを表す特徴量として算出し、算出した椎間孔らしさを表す特徴量に基づいて、椎間孔の位置を検出するようにしてもよい。この場合、第２の実施形態と同様に、算出した特徴量を適合関数に適合させて椎間孔の位置を検出するようにしてもよい。

次いで、本発明の第４の実施形態について説明する。なお、第４の実施形態においては、第１の実施形態とは椎間孔の位置を検出する処理のみが異なるため、ここでは装置の構成についての詳細な説明は省略する。

上記第１の実施形態においては、特徴量算出部２４において椎間孔らしさを表す特徴量を算出し、椎間孔らしさを表す特徴量に基づいて椎間孔の位置を検出しているが、第４の実施形態においては、さらに別の特徴量を用いて椎間孔の位置を検出するようにしたものである。

第４の実施形態においては、特徴量算出部２４は、例えば特許文献１に記載された手法と同様に、脊髄中心線３０、すなわちｚ′軸に直交する断面形状の鮮明度を表す特徴量（直交断面特徴量ｆ１（ｚ′）とする）および脊髄中心線３０に平行な複数断面形状の鮮明度を表す特徴量（平行断面特徴量ｆ２（ｚ′）とする）を算出する。直交断面特徴量ｆ１（ｚ′）として、例えば、ｚ′軸上の所定の点を中心とする円環状の模様を抽出する特徴量を用いる。この特徴量の算出には、例えばヘッセ行列の固有値解析法を用いる。なお、所定の点としては、第１の実施形態における断面画像Ｄｉ上の点とすることができる。平行断面特徴量ｆ２（ｚ′）としては、例えば、ｚ′軸上の所定の点を中心としてｚ′軸方向に延在する管状の模様を抽出する特徴量を用いる。この特徴量の算出には、例えばヘッセ行列の固有値解析法を用いる。また、特徴量算出部２４は、上記第１の実施形態と同様に、椎間孔らしさを表す特徴量を算出するための判別器の出力である判別器出力特徴量（ｆ３（ｚ′）とする）を算出する。なお、第４の実施形態における判別器出力特徴量ｆ３（ｚ′）は、第１および第２の実施形態における椎間孔らしさを表す特徴量と同一の値である。

そして、特徴量算出部２４は、直交断面特徴量ｆ１（ｚ′）、平行断面特徴量ｆ２（ｚ′）および判別器出力特徴量ｆ３（ｚ′）を用いて、下記の式（４）により、椎間孔らしさを表す特徴量ｆ（ｚ′）を算出する。なお、式（４）において、αは重み係数、Ｇ（ｚ′，σ）は標準偏差をΣとするガウス関数である。

ここで、直交断面特徴量および平行断面特徴量は、ｚ′軸方向における椎骨の中央位置で極大値となり、椎間板の位置で極小値となる。判別器出力特徴量は椎間孔の位置で極大値となり、椎間孔の間の位置で極小となる。また、椎間孔と椎間板との解剖学的な位置関係は既知であることから、椎間孔と椎骨の中央位置との解剖学的な位置関係も既知である。このため、直交断面特徴量ｆ１（ｚ′）および平行断面特徴量ｆ２（ｚ′）の極大値となるｚ′軸上の位置を、判別器出力特徴量ｆ３（ｚ′）と極大値となるｚ′軸上の位置と一致させるために、式（４）においては、判別器出力特徴量ｆ３（ｚ′）に、極大値を一致させるための位相差βを加算している。

また、第４の実施形態においても、第２の実施形態と同様に適合関数を用いて椎間孔らしさを表す特徴量ｆ（ｚ′）を算出することが可能である。この際、式（４）の右辺の第１項および第２項を加算して、直交断面特徴量ｆ１（ｚ′）および平行断面特徴量ｆ２（ｚ′）をまとめた特徴量をｆ４（ｚ′）と表すと、椎間孔らしさを表す特徴量ｆ（ｚ′）は下記の式（５）により算出することができる。式（５）において、ａ３，ａ４，ｂ３，ｂ４，ｃ３，ｃ４は適合関数の形状を決定するための係数、γは、直交断面特徴量ｆ１（ｚ′）および平行断面特徴量ｆ２（ｚ′）の極大値、すなわち特徴量ｆ４（ｚ′）の極大値と、判別器出力特徴量ｆ３（ｚ′）の極大値とを一致させるための位相差である。

なお、上記各実施形態においては、椎間孔らしさを表す特徴量を算出するための探索範囲を、図５に示すように、断面画像Ｄｉに設定した中心線３１の左側の領域または右側の領域に設定しているが、中心線３１の右側および左側の領域の双方に探索範囲を設定し、左右の探索範囲のそれぞれにおいて椎間孔らしさを表す特徴量を算出してもよい。なお、左側および右側の探索範囲のそれぞれにおいて算出した特徴量をｆＬ（ｚ′）、ｆＲ（ｚ′）とする。この場合、左右の特徴量ｆＬ（ｚ′）、ｆＲ（ｚ′）のうちの最大値または平均値等の代表値をその断面画像Ｄｉについての椎間孔らしさを表す特徴量とすればよい。なお、特徴量ｆＬ（ｚ′）、ｆＲ（ｚ′）が、本発明における第１の特徴量および第２の特徴量となる。

ここで、第２の実施形態のように、椎間孔らしさを表す特徴量を適合関数に適合させる場合、左右の特徴量ｆＬ（ｚ′）、ｆＲ（ｚ′）の代表値である椎間孔らしさを表す特徴量を用いればよい。また、下記の式（６）に示すように、左右の特徴量ｆＬ（ｚ′）、ｆＲ（ｚ′）を同時に適合関数に適合させるようにしてもよい。なお、式（６）において、ａｌ，ａｒ，ｂｌ，ｂｒ，ｃｌ，ｃｒは適合関数の形状を決定するための係数、λは重み係数である。

なお、上記実施形態においては、脊髄中心線３０を検出しているが、脊髄中心線３０に代えて、脊髄中心線を検出してもよい。この場合においても、脊髄中心線に直交する断面においては、脊髄中心線と椎間孔との解剖学的な位置関係は決まっているため、上記各実施形態と同様に、椎間孔らしさを表す特徴量を算出することができる。

また、上記実施形態においては、椎骨特定部２６において、特定した椎骨のそれぞれにラベルを付与しているが、ラベルを付与することなく、複数の椎骨のそれぞれの分離のみを行うようにしてもよい。

１ 椎骨セグメンテーション装置
２ ３次元画像撮影装置
３ 画像保管サーバ
４ ネットワーク
１１ ＣＰＵ
１２ メモリ
１３ ストレージ
１４ ディスプレイ
１５ 入力部
２１ 画像取得部
２２ 中心線検出部
２３ 断面画像生成部
２４ 特徴量算出部
２５ 椎間孔位置検出部
２６ 椎骨推定部

Claims (10)

1. 複数の椎骨を含む３次元医用画像から椎間孔の位置を検出する椎間孔位置検出手段であって、前記３次元画像における前記椎間孔らしさを表す特徴量を用いて、前記椎間孔の位置を検出する椎間孔位置検出手段と、
   検出された前記椎間孔を用いて、前記複数の椎骨のそれぞれを特定する椎骨特定手段とを備えたことを特徴とする椎骨セグメンテーション装置。
2. 前記３次元医用画像から脊髄中心線および脊椎中心線の少なくとも一方を検出する中心線検出手段と、
   前記脊髄中心線および前記脊椎中心線の少なくとも一方を基準とした、前記椎間孔を検出するための少なくとも１つの断面画像を生成する断面画像生成手段と、
   前記少なくとも１つの断面画像から前記椎間孔らしさを表す特徴量を算出する特徴量算出手段とをさらに備え、
   前記椎間孔位置検出手段は、前記特徴量に基づいて、前記椎間孔の位置を検出する手段である請求項１記載の椎骨セグメンテーション装置。
3. 前記断面画像生成手段は、前記脊髄中心線または前記脊椎中心線に直交する、あらかじめ定められた間隔の複数の断面についての複数の断面画像を生成する手段である請求項２記載の椎骨セグメンテーション装置。
4. 前記特徴量算出手段は、前記各断面画像を前記脊髄中心線または前記脊椎中心線を通る直線によって線対称に分割した場合における、一方の側および他方の側のそれぞれにおいて、前記椎間孔らしさを表す第１の特徴量および第２の特徴量をそれぞれ算出し、該第１および該第２の特徴量の代表値を、前記椎間孔らしさを表す特徴量に決定する手段である請求項３記載の椎骨セグメンテーション装置。
5. 前記断面画像生成手段は、前記脊髄中心線または前記脊椎中心線を含む、あらかじめ定められた方向を向いた断面の断面画像を生成する手段である請求項２記載の椎骨セグメンテーション装置。
6. 前記椎間孔位置検出手段は、前記脊髄中心線または前記脊椎中心線の方向において、前記特徴量をあらかじめ定められた周期関数または準周期関数に適合させ、該適合させた前記周期関数または前記準周期関数に基づいて、前記各椎間孔の位置を検出する手段である請求項１から５のいずれか１項記載の椎骨セグメンテーション装置。
7. 前記特徴量算出手段は、前記各断面画像を前記脊髄中心線または前記脊椎中心線を通る直線によって線対称に分割した場合における、一方の側および他方の側のそれぞれにおいて、前記椎間孔らしさを表す第１の特徴量および第２の特徴量をそれぞれ算出する手段であり、
   前記椎間孔位置検出手段は、前記脊髄中心線または前記脊椎中心線の方向において、前記第１および前記第２の特徴量をあらかじめ定められた周期関数または準周期関数にそれぞれ適合させ、該適合させた前記周期関数または前記準周期関数のそれぞれに基づいて、前記各椎間孔の位置を検出する手段である請求項３記載の椎骨セグメンテーション装置。
8. 前記椎間孔位置検出手段は、前記脊髄中心線または前記脊椎中心線と交差する断面の鮮明度を表す特徴量、前記脊髄中心線または前記脊椎中心線に平行な断面の鮮明度を表す特徴量、並びに該交差する断面および該平行な断面の鮮明度を表す各特徴量から算出される前記椎骨の配列の規則性を表す特徴量をも用いて、前記各椎間孔の位置を検出する手段である請求項１から７のいずれか１項記載の椎骨セグメンテーション装置。
9. 複数の椎骨を含む３次元医用画像から椎間孔の位置を検出するに際し、前記３次元画像における前記椎間孔らしさを表す特徴量を用いて、前記椎間孔の位置を検出し、
   検出された前記椎間孔を用いて、前記複数の椎骨のそれぞれを特定することを特徴とする椎骨セグメンテーション方法。
10. 複数の椎骨を含む３次元医用画像から椎間孔の位置を検出するに際し、前記３次元画像における前記椎間孔らしさを表す特徴量を用いて、前記椎間孔の位置を検出する手順と、
    検出された前記椎間孔を用いて、前記複数の椎骨のそれぞれを特定する手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする椎骨セグメンテーションプログラム。