JP6827786B2 - 輪郭抽出装置、輪郭抽出方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、医用画像において、診断対象の臓器の輪郭を抽出する技術に関する。

SPECT及びPETを初めとする核医学画像は、投与された放射性医薬品を起源とする放射線を検出し、画像再構成を行うことにより得られる。核医学画像は生体の機能を画像化することができる（いわゆる機能画像）といった優れた特徴を有する半面、解剖学的な情報が十分に得られない場合がある。

SPECT等によって検出される放射能カウントは、個々のSPECT装置の感度の違いや撮影条件等の影響を受けるため、絶対値ではなく相対値として把握される。このため、核医学画像を診断に利用する際には、バックグラウンドROIを利用した定量解析や正規化が行われる場合があり、その際にはSPECT画像から診断対象の臓器の輪郭抽出を行う必要がある。しかし、一部の核医学画像の様に、解剖学的な情報が乏しい画像（例えば、機能画像）においては、病変部等の標的部位以外の画素値が小さく画像輪郭が不鮮明であるため、診断対象の臓器の輪郭抽出が困難である。

このような解剖学的情報の乏しさに鑑み、核医学画像にCTやMRI等の形態画像を重ね合わせる技術が研究され、様々な重ね合わせ法が提案されている（非特許文献１）。しかし、核医学画像と形態画像を撮像する２つのモダリティを有するのはコストが高くなるので、２つのモダリティがあることを前提とした技術は、どの病院や施設でも採用できるというものではない。また、２つのモダリティを利用すると、重ね合わせが完全に行われなかった場合に誤差を生じさせる場合がある他、CTを用いた場合には、それ自体による被曝を受けるといったことも問題となる。

渡部浩司「マルチモダリティの画像位置合わせと重ね合わせ」日本放射線技術学会雑誌 第59巻第1号p60-65

上記背景に鑑み、本発明では、閾値法による輪郭抽出を行う方法を提案する。閾値法は簡便な方法であるので、輪郭抽出において広く用いられているが、用いる閾値が適切でないと、正確に輪郭抽出を行うことができない。例えば、閾値を大きくし過ぎると、画素値の小さな部分を欠落させてしまい、輪郭を過小評価してしまう場合がある。逆に、閾値を小さくし過ぎてしまうと、周囲のノイズを拾ってしまう結果、輪郭を過大評価してしまう場合がある。従って、閾値法を用いて輪郭抽出を行うに当たっては、適切な閾値を選択することが、非常に重要であるといえる。

本発明は、この様な事情に鑑みてなされたものであり、解剖学的情報の乏しい医用画像から、診断対象の臓器の輪郭を精度良く抽出するための技術を提供する。

本発明の輪郭抽出装置は、医用画像を入力する画像入力部と、入力された医用画像において、前記医用画像の画素値を階級とし、画素値に対応するピクセル数に基づく値を度数とするヒストグラムであって、前記医用画像の外縁部のピクセルに中央にあるピクセルよりも大きな重み付けを行って、度数を求めたヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、前記ヒストグラムの階級値の低い方から前記ヒストグラムの極値点の探索を行い、最初に見つかった極大点の次に現れる極小点に基づいて、画像の輪郭を抽出するための閾値を決定する閾値決定部と、前記閾値を用いて前記医用画像を２値化して、前記臓器の輪郭を決定する輪郭決定部とを備える。

本発明によれば、ヒストグラム上で対象臓器内放射能由来の画素値の領域と対象臓器外放射能由来の画素値の領域とを区別し、輪郭抽出に用いる閾値を設定し、適切な輪郭抽出を行うことができる。

実施の形態の輪郭抽出装置の構成を示す図である。 （ａ）脳のSPECT画像の例を示す図である（XZ平面）。（ｂ）脳のSPECT画像の例を示す図である（XY平面）。 （ａ）本実施の形態のヒストグラム生成部にて生成されたヒストグラムの例を示す図である。（ｂ）通常のヒストグラムの例を示す図である。（ｃ）本実施の形態のヒストグラムと従来のヒストグラムを重ね合わせた例を示す図である。 閾値を用いて脳の輪郭を決定する手法を示す図である。 実施の形態の輪郭抽出装置の動作を示す図である。 （ａ）脳のSPECT画像の例を示す図である（XZ平面）。（ｂ）脳のSPECT画像の例を示す図である（XY平面）。 （ａ）脳のSPECT画像の例を示す図である（XZ平面）。（ｂ）脳のSPECT画像の例を示す図である（XY平面）。

以下、本発明の実施の形態の輪郭抽出装置について図面を参照しながら説明する。実施の形態では、医用画像として、SPECT画像を用いた場合を例として説明するが、本発明は、PET画像及びその他の機能画像についても本発明の輪郭抽出装置を適用することが可能である。また、実施の形態では、脳画像の場合を例として説明するが、本発明の輪郭抽出装置は、脳以外、例えば、体幹部の画像においても適用することが可能である。

（第１の実施の形態）
図１は、実施の形態の輪郭抽出装置１の構成を示す図である。輪郭抽出装置１は、SPECT画像を入力する画像入力部２と、入力されたSPECT画像に映った診断対象の臓器の輪郭を抽出する制御部３と、抽出された輪郭データを出力する出力部４とを有している。輪郭抽出装置１は、CPU、RAM、ROM、ハードディスク、モニタ、キーボード、マウス等を備えたパソコンで構成される。ROMに記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、以下に説明する輪郭抽出装置１の機能が実現される。このように輪郭抽出装置１を実現するためのプログラムも本発明の範囲に含まれる。

画像入力部２は、SPECT装置によって撮像されたSPECT画像を入力する機能を有する。画像入力部２は、SPECT装置から通信部を介してSPECT画像の入力を受け付けてもよいし、SPECT画像を保存した記憶媒体から輪郭抽出装置１のハードディスクにSPECT画像のデータを移して、ハードディスクに保存されたSPECT画像を読み込んでもよい。SPECT画像は、診断対象の脳の断層画像であり、脳を複数の方向からスライスした複数の断層画像からなる。本実施の形態においては、ドーパミントランスポーターの発現量の脳内分布を計測したSPECT画像を例として説明する。

図２は、SPECT画像の例を示す図である。患者の後頭部から前頭部の方向をＸ軸、左右方向をＹ軸、足から頭部の方向をＺ軸とする。図２（ａ）は、脳をＸＺ平面でスライスして得られた画像であり、図２（ｂ）は脳をＸＹ平面でスライスして得られた画像である。SPECT画像は、診断対象である脳が有効視野（FOV：Field of View）の略中心に収まるように撮像されている。SPECT画像は、SPECT装置によって検出された放射能カウントを画素値で示しており、放射能カウントが高い画素ほど高い画素値で表現している。ドーパミントランスポーターは、脳の線条体内に存在する黒質線条体ドパミン神経の終末部に高発現するため、図２（ａ）及び図２（ｂ）のSPECT画像に見られるように、線条体の部分の画素値が高くなっている。

制御部３は、基準点設定部３１、ヒストグラム生成部３２、閾値決定部３３、輪郭決定部３４の各機能を有する。基準点設定部３１は、有効視野の中心の座標を求め、三次元画像内の中心部に基準点を設定する。この基準点の設定は、自動で行う。前述したとおり、診断対象である脳が有効視野の略中心に収まっていることから、有効視野の中心に基準点を設定することにより、SPECT画像内の脳の略中心に基準点を設定することができる。なお、脳の画像が有効視野の中心からずれて撮像されたSPECT画像の場合には、脳の画像を有効視野の中心に移動させた上で、有効視野の中心に基準点を設定する。

本実施の形態のようにドーパミントランスポーターの発現量の分布を表わしたSPECT画像の場合には、単に有効視野の中心を基準点とするのではなく、線条体の領域の位置情報をも使って基準点を設定することができる。すなわち、線条体部位を包含する厚みを有するスラブＳを横断像（ＸＹ平面）に平行に設定し（図２（ａ）参照）、そのスラブＳの上面で有効視野の中心となるピクセルを基準点Ｏとしている（図２（ａ）（ｂ）参照）。以下の説明では、図２（ａ）に示すスラブＳの上面の中心を基準点Ｏとした場合を例として説明する。

ヒストグラム生成部３２は、SPECT画像の画素値（すなわち放射線カウント）のヒストグラムを生成する。ヒストグラムは、画素値を階級とし、画素値に対応するピクセル数に基づく値を度数としたものである。図２（ａ）及び図２（ｂ）では、脳をスライスした２次元画像を示しているが、診断対象である脳は立体的であり、SPECT画像は、立体的な脳を表すものである。ヒストグラム生成部３２は、立体的な有効視野内における画像情報に基づいてヒストグラムを生成する。

本実施の形態のヒストグラム生成部３２は、単に、有効視野内の画素値に対応するピクセル数を度数として求めるのではなく、各ピクセルを度数としてカウントする際に、当該ピクセルの基準点から各ピクセルまでの距離に応じて重み付けを行う。通常のヒストグラムでは、ある画素値に対応するピクセルを度数としてカウントする際には、有効視野内において、ある画素値に対応するピクセルを見つける毎に当該画素値の階級に「１」を足していく。本実施の形態のヒストグラム生成部３２は、ある画素値に対応するピクセルを度数としてカウントする際には、基準点から当該ピクセルまでの距離Dを変数とした関数で重み付けした値を度数として足し合わせる。

本実施の形態では、距離Dを変数とする関数は、診断対象である脳の形状を球体近似できる部分については、基準点からの距離を用いて重み付けし、円柱近似できる部分については、基準点を通るZ軸（以下、これを「基準線」という）からの距離を用いて重み付けする関数である。具体的には、基準点を含むXY平面より上の領域については、基準点からの距離D（＝XYZ距離）を乗じて重み付けを行い、基準点を含むXY平面以下の領域については、基準線からの距離D´（＝XY距離）を乗じて重み付けを行う。XY平面の上下いずれの領域においても、基準点から離れたピクセルほど、度数に対する寄与は大きくなる。

図３（ａ）は、本実施の形態のヒストグラム生成部３２にて生成したヒストグラムの例を示す図である。図３（ａ）に示すヒストグラムは、３個移動平均のスムージング処理を行っている。なお、スムージング処理の方法としては、３個移動平均以外の方法を採用してもよい。

閾値決定部３３は、ヒストグラム生成部３２にて生成されたヒストグラムを用いて、脳内か脳外かを判定するための閾値を決定する機能を有する。閾値決定部３３は、ヒストグラムを階級値の低い方から見て、最初の極大点の次に現れる極小値を与える階級値（画素値）を、判定閾値として決定する（図３（ａ）参照）。

輪郭決定部３４は、閾値決定部３３にて決定された閾値を用いて、SPECT画像から診断対象の脳の輪郭を抽出する。閾値を用いた輪郭画像の作成には、公知の方法を用いることができる。

図４は、閾値を用いた輪郭画像の抽出手順の一例を示す図である。
（１）初期化
まず、SPECT画像の各スライスにおいて、閾値を超えるピクセルを脳内候補とし、それ以外のピクセルを脳外または脳脊髄液（cerebrospinal fluid、以下「CSF」という）の候補とすることによって、SPECT画像を２値化する。以下、脳外及び脳脊髄液の候補を総称して「CSF候補」という。
（２）ノイズ除去
２値化されたSPECT画像のマップに平滑化フィルタ（例えば、メジアンフィルタ）をかけ、孤立した微小な脳内候補ピクセルを除去する（１次ノイズ除去）。１次ノイズ除去後の脳内候補に対してラベリングを行い、ラベル面積が10ピクセル以下の部分は脳内候補から外し、CSF候補に変更する（２次ノイズ除去）。続いて、隣り合うピクセルをつないでクラスターを作る。
（３）穴埋め
２次ノイズ除去後のマップを水平方向および垂直方向にトレースし、脳内候補ピクセル間にあるCSF候補ピクセルを脳内候補とする。
（４）脳内判定
水平方向のトレースにおいて、左右画像両端から連続するCSF候補ピクセルは脳外と判定する。次に、脳外ピクセルと隣接（左右上下）するCSF候補ピクセルは、脳外と判定する。
（５）頭皮判定
脳内候補ピクセルのうち、周囲20mmに脳外ピクセルが存在するピクセルは頭皮と判定する。
（６）輪郭整形
SPECT画像のマップに対してノイズ除去フィルタ（例えば、メジアンフィルタ）をかけることにより輪郭を整形し、脳内候補を脳内領域として決定する。

図５は、本実施の形態の輪郭抽出装置１の動作を示すフローチャートである。本実施の形態の輪郭抽出装置１は、まず、輪郭抽出を行うべきSPECT画像の入力を受け付ける（Ｓ１０）。輪郭抽出装置１は、入力されたSPECT画像に基準点を設定する（Ｓ１１）。ここで設定される基準点は、有効視野の略中心の点であり、上述したドーパミントランスポーターの画像の例では、線条体部位を包含する厚みを有するスラブの上面で有効視野の中心となる画素を基準点とすることができる（図２参照）。

続いて、輪郭抽出装置１は、有効視野内の画素値を階級とし、画素値に対応するピクセルに基づく値を度数とするヒストグラムを生成する（Ｓ１２）。度数を求めるときには、輪郭抽出装置１は、基準点からの距離に応じた重み付けを行う。具体的には基準点より上の領域（球体近似できる領域）の座標に関しては、基準点からの距離Dを乗じ、基準点または基準点より下の領域（円柱近似できる領域）の座標に関しては、基準点を含むZ軸からの距離D´を乗じた上で度数を求める。

次に、輪郭抽出装置１は、ヒストグラムを階級値の低い方から見て最初の極大点の次に現れる極小値を与える階級値（画素値）を、判定閾値として決定する（Ｓ１３）。そして、決定された判定閾値を用いて、SPECT画像を２値化し、脳の輪郭を決定し（Ｓ１４）、その結果を出力する（Ｓ１５）。

以上、本発明の実施の形態の輪郭抽出装置１の構成および動作について説明した。本実施の形態の輪郭抽出装置１は、閾値を決定するためのヒストグラムを生成する際に、輪郭抽出対象の脳の略中心に設定した基準点からの距離による重み付けを行っているので、ヒストグラムの起伏がシャープになる。

図３（ｂ）は、図３（ａ）に示すヒストグラムを生成したSPECT画像と同じSPECT画像に基づいて、距離による重み付けを行わないで生成したヒストグラムを示す図であり、図３（ｃ）は図３（ａ）に示すヒストグラムと図３（ｂ）に示すヒストグラムを重ね合わせた図である。図３（ｃ）に見られるように、重み付けを行ったヒストグラムでは、ヒストグラムの極小値がシャープに表れるので、判定閾値を適切に決定することができる。また、重み付けを行ったヒストグラムでは、通常のヒストグラムに比べて、極小値を与える階級が小さい階級へシフトしている。これは、基準点から離れた脳外のピクセルの方が脳内のピクセルに比べて、ヒストグラムの度数に反映される割合が大きいためと考えられるが、発明者らの実験により、こうして求められた判定閾値は、通常のヒストグラムが極小値を与える階級を閾値とした場合よりも、適切に輪郭を抽出できることが分かった。したがって、本実施の形態の輪郭抽出装置１は、SPECT画像に基づいて輪郭抽出に用いるための閾値を適切に設定することができる。

（第２の実施の形態）
次に、第２の実施の形態の輪郭抽出装置について説明する。第２の実施の形態の輪郭抽出装置の基本的な構成は、第１の実施の形態の輪郭抽出装置１と同じであるが（図１参照）、第２の実施の形態の輪郭抽出装置は、ヒストグラム生成部３２におけるヒストグラム生成の仕方が異なる。

図６は、図２と同様に、ドーパミントランスポーターの発現量の分布を表わしたSPECT画像の例を示す図である。第２の実施の形態においては、線条体部位を包含する厚みを有するスラブＳを横断像（ＸＹ平面）に平行に設定し（図６（ａ）参照）、そのスラブＳの上面で有効視野の中心となるピクセルを第１の基準点Ｏ１とし、そのスラブＳの下面で有効視野の中心となるピクセルを第２の基準点Ｏ２とする（図６（ａ）（ｂ）参照）。

第２の実施の形態においてヒストグラム生成部３２は、第１の実施の形態の場合と同様に、各ピクセルを度数としてカウントする際に、当該ピクセルの基準点から各ピクセルまでの距離を変数とする関数によって重み付けを行う。この関数は、第２の実施の形態では、第２の基準点Ｏ２より下の部分も脳の形状を球体近似できる部分として扱う。すなわち、第２の基準点Ｏ２より下の部分については、第２の基準点Ｏ２からの距離を用いて重み付けを行う。また、第１の基準点Ｏ１より上の部分については、第１の実施の形態の場合と同じ重み付けをする。すなわち、第１の基準点Ｏ１より上の部分については、第１の基準点Ｏ１からの距離を用いて重み付けを行い、第１の基準点Ｏ１と第２の基準点Ｏ２との間の領域については、第１の基準点Ｏ１と第２の基準点Ｏ２を通るZ軸（基準線）からの距離を用いて重み付けする。

このように第２の基準点Ｏ２よりも下の部分についても球体近似を行うことにより、脳の形状に合わせた適切な重み付けを行うことができ、精度良く輪郭を決定する閾値を求めることができる。

（第３の実施の形態）
次に、第３の実施の形態の輪郭抽出装置について説明する。第３の実施の形態の輪郭抽出装置の基本的な構成は、第２の実施の形態の輪郭抽出装置と同じであるが（図１参照）、第３の実施の形態の輪郭抽出装置は、ヒストグラム生成部３２におけるヒストグラム生成の仕方が異なる。

図７は、図６と同様に、ドーパミントランスポーターの発現量の分布を表わしたSPECT画像の例を示す図である。第３の実施の形態においては、線条体部位を包含する厚みを有するスラブＳを横断像（ＸＹ平面）に平行に設定し（図７（ａ）参照）、そのスラブＳの上面で有効視野の中心となるピクセルを第１の基準点Ｏ１とし、そのスラブＳの下面で有効視野の中心となるピクセルを第２の基準点Ｏ２とする（図７（ａ）（ｂ）参照）。

第３の実施の形態においてヒストグラム生成部３２は、第２の実施の形態の場合と同様に、各ピクセルを度数としてカウントする際に、当該ピクセルの基準点から各ピクセルまでの距離に応じて重み付けを行う。第３の実施の形態では、第１の基準点Ｏ１より上の部分、及び、第２の基準点Ｏ２より下の部分を脳の形状を球体近似できる部分として扱い、第２の実施の形態と同様の重み付けを行う。第１の基準点Ｏ１と第２の基準点Ｏ２との間については、スライス毎に設定した任意の点からの距離に応じた重み付けを行う。

図７（ａ）及び図７（ｂ）に示すように、例えば、スライスＳＬ１、スライスＳＬ２では、基準点Ｏ１，Ｏ２より少し右上の点Ｐ１，Ｐ２からスライスＳＬ１，ＳＬ２上の各ピクセルまでの距離に応じて重み付けを行う。スライスＳＬ３では、基準点Ｏ１，Ｏ２からほぼ右の点Ｐ３からスライスＳＬ３上の各ピクセルまでの距離に応じて距離に応じて重み付けを行う。スライスＳＬ４〜ＳＬ６についても同様に、それぞれ点Ｐ４〜Ｐ６からの距離に応じて重み付けを行う。第３の実施の形態では、基準点Ｏ１，Ｏ２を通る直線からの距離に応じて一律な重み付けを行うのではなく、スライス毎に重み付けの基準となる点を変える。例えば、スライス毎に設定する点としては、当該スライスに映った臓器の中心であってもよい。このように、スライス毎に重み付けの基準となる点を適切に変えることにより、精度良く輪郭を決定する閾値を求めることができる。

以上、本発明の輪郭抽出装置について実施の形態を挙げて詳細に説明したが、本発明の輪郭抽出装置は上記した実施の形態に限定されるものではない。

上記した実施の形態においては、SPECT画像の基準点の設定を自動で行う例について説明したが、基準点は輪郭抽出を行う対象の臓器のほぼ中心に設定されればよいので、基準点の設定は、オペレータが目視で行うようにしてもよい。具体的には、例えば、図２（ａ）及び図２（ｂ）に示すようなSPECT画像をモニタ上に表示し、そのSPECT画像上で、オペレータが基準点としたい位置をマウスやスタイラスペンなどを用いて指示することによって、基準点を設定してもよい。また、上記例では、基準点を画像の中心点に設定しているが、基準点は必ずしも画像の中心点とする必要はない。つまり、基準点を設定しようとする横断面内の任意の点を選択し、基準点とする事ができる。ただし、輪郭抽出の精度を上げるためには対象画像（例えば、頭部画像の場合は頭皮又は脳）の内側に基準点を設定することが好ましく、対象画像の中心付近に設定することがより好ましい。

また、上記した実施の形態においては、輪郭抽出の対象となる臓器として脳を例として説明したが、本発明の輪郭抽出装置は、心臓や肺などの脳以外の臓器の輪郭の抽出にも適用することができる。

また、上記した実施の形態においては、基準点または基準線と各ピクセルとの距離に応じて重み付けを行う例について説明したが、重みとして乗じる係数は必ずしも距離に対応していなくてもよく、基準点と各ピクセルとの位置関係に関係するパラメータを用いるものであればよい。

上記した実施の形態では、SPECT画像を例として説明したが、MRIやCTによって得られた画像に対しても本発明の輪郭抽出装置を適用することができる。

以下、本発明の実施の形態について、さらに説明する。
（１）本実施の形態の輪郭抽出装置は、医用画像を入力する画像入力部と、入力された医用画像において、前記医用画像の画素値を階級とし、画素値に対応するピクセル数に基づく値を度数とするヒストグラムであって、前記医用画像の外縁部のピクセルに中央にあるピクセルよりも大きな重み付けを行って、度数を求めたヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、前記ヒストグラムの階級値の低い方から前記ヒストグラムの極値点の探索を行い、最初に見つかった極大点の次に現れる極小点に基づいて、画像の輪郭を抽出するための閾値を決定する閾値決定部と、前記閾値を用いて前記医用画像を２値化して、前記臓器の輪郭を決定する輪郭決定部とを備える。この構成により、ヒストグラム上で脳内放射能由来の画素値の領域と脳外放射能由来の画素値の領域とを区別し、輪郭抽出に用いる閾値を設定し、輪郭の抽出を適切に行うことができる。ここで、医用画像は、核医学画像であってもよい。

（２）本実施の形態の輪郭抽出装置は、入力された医用画像において、診断対象となる臓器の中に基準点を設定する基準点設定部を備え、前記ヒストグラム生成部は、前記基準点と各ピクセルとの位置関係に応じて重み付けを行って度数を求めてヒストグラムを生成してもよい。これにより、医用画像の外縁部になるにつれて、大きな重み付けをすることができる。

（３）本発明の実施の形態の輪郭抽出装置において、前記基準点設定部は、前記医用画像の有効視野の中心を基準点として決定してもよい。医用画像は、診断対象の臓器が中央にくるように撮影されるのが一般的なので、医用画像の中心と基準点とすることにより、診断対象の臓器の略中心に基準点を設定することができる。なお、基準点は、厳密に臓器の中心である必要はない。

（４）本発明の実施の形態の輪郭抽出装置において、前記基準点設定部は、前記医用画像中の位置の入力を受け付け、入力された位置を前記基準点としてもよい。この構成により、人間が目視して、適切な位置に基準点を設定することができる。

（５）本発明の実施の形態の輪郭抽出装置は、前記基準点より上の領域については、前記基準点からの距離に応じて前記重み付けを行ってもよい。脳や心臓等の臓器の形状は、上方においては球体で近似できるので、基準点より上の領域については基準点からの距離に応じた重み付けを行うことで、例えば、脳内外の境界を求める閾値を適切に決定できる。

（６）本発明の実施の形態の輪郭抽出装置は、前記基準点以下の領域については、体軸に平行な直線からの距離に応じて前記重み付けを行ってもよい。脳や心臓等の臓器の形状は、下方においては円柱で近似できるので、基準点以下の領域については体軸に平行な直線からの距離に応じた重み付けを行うことで、例えば、脳内外の境界を求める閾値を適切に決定できる。

（７）本発明の実施の形態の輪郭抽出装置は、入力された医用画像において、診断対象となる臓器の中に基準点を設定する基準点設定部を備え、前記基準点より上の領域については、前記基準点からの距離に応じて前記重み付けを行い、前記基準点以下の領域については、各スライス上のピクセルに対して、そのスライスの任意の点からの距離に応じて前記重み付けを行ってもよい。このように基準点以下の領域について、スライス毎に異なる点からの距離を用いて重み付けを行うことができる。

（８）本発明の実施の形態の輪郭抽出装置において、診断対象が脳である場合には、前記基準点設定部は、線条体よりも上に前記基準点を設定してもよい。脳の形状は、線条体よりも上において球体近似できるので、基準点を線条体よりも上に設定することが好ましい。

（９）本発明の実施の形態の輪郭抽出装置は、入力された医用画像において、診断対象となる臓器の中に、上下方向において位置の異なる第１の基準点と第２の基準点を設定する基準点設定部を備え、前記ヒストグラム生成部は、上にある第１の基準点より上の領域については、前記第１の基準点からの距離に応じて前記重み付けを行い、下にある第２の基準点より下の領域については、前記第２の基準点からの距離に応じて前記重み付けを行ってもよい。

（１０）本発明の実施の形態の輪郭抽出装置は、前記第１の基準点と前記第２の基準点との間の領域については、各スライス上のピクセルに対して、そのスライスの任意の点からの距離に応じて前記重み付けを行ってもよい。

（１１）本発明の実施の形態の輪郭抽出方法は、上記（１）乃至（１０）のいずれかに記載した輪郭抽出装置にて行う輪郭抽出方法であり、本発明の実施の形態の輪郭抽出プログラムは、上記（１）乃至（１０）のいずれかに記載した輪郭抽出装置をコンピュータに実行させるプログラムである。

本発明によれば、単一のモダリティで、診断対象の臓器の輪郭を適切に抽出することができ、医用画像の画像処理のための装置等として有用である。

１ 輪郭抽出装置
２ 画像入力部
３ 制御部
３１ 基準点設定部
３２ ヒストグラム生成部
３３ 閾値決定部
３４ 輪郭決定部

Claims (13)

1. 医用画像を入力する画像入力部と、
   前記医用画像の画素値を階級とし、画素値に対応するピクセル数に基づく値を度数とするヒストグラムであって、前記医用画像の外縁部のピクセルに中央にあるピクセルよりも大きな重み付けを行って、前記医用画像について、度数を求めたヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、
   前記ヒストグラムの階級値の低い方から前記ヒストグラムの極値点の探索を行い、最初に見つかった極大点の次に現れる極小点に基づいて、画像の輪郭を抽出するための閾値を決定する閾値決定部と、
   前記閾値を用いて前記医用画像を２値化して、臓器の輪郭を決定する輪郭決定部と、
   を備える輪郭抽出装置。
2. 入力された医用画像において、診断対象となる臓器の中に基準点を設定する基準点設定部を備え、
   前記ヒストグラム生成部は、前記基準点と各ピクセルとの位置関係に応じて重み付けを行って度数を求めてヒストグラムを生成する請求項１に記載の輪郭抽出装置。
3. 前記基準点設定部は、前記医用画像の有効視野の中心を基準点として決定する請求項２に記載の輪郭抽出装置。
4. 前記基準点設定部は、前記医用画像中の位置の入力を受け付け、入力された位置を前記基準点とする請求項２に記載の輪郭抽出装置。
5. 体軸の上下方向に関して前記基準点より上の領域については、前記基準点からの距離に応じて前記重み付けを行う請求項２乃至４のいずれかに記載の輪郭抽出装置。
6. 前記基準点以下の領域については、体軸に平行な直線からの距離に応じて前記重み付けを行う請求項２乃至５のいずれかに記載の輪郭抽出装置。
7. 入力された医用画像において、診断対象となる臓器の中に、体軸の上下方向について位置の異なる第１の基準点と第２の基準点を設定する基準点設定部を備え、
   前記ヒストグラム生成部は、上にある前記第１の基準点より上の領域については、前記第１の基準点からの距離に応じて前記重み付けを行い、下にある前記第２の基準点より下の領域については、前記第２の基準点からの距離に応じて前記重み付けを行う請求項１に記載の輪郭抽出装置。
8. 前記基準点設定部は、前記第１の基準点と前記第２の基準点との間の領域における、三次元の医用画像の各スライスの中心に基準点を設定し、各スライス上のピクセルに対して、そのスライスに設定した基準点からの距離に応じて前記重み付けを行う請求項７に記載の輪郭抽出装置。
9. 診断対象が脳である場合には、前記基準点設定部は、体軸の上下方向に関して線条体よりも上に前記基準点を設定する請求項２乃至６のいずれかに記載の輪郭抽出装置。
10. 診断対象が脳である場合には、前記基準点設定部は、体軸の上下方向に関して線条体よりも上に前記第１の基準点を設定し、線条体よりも下に前記第２の基準点を設定する請求項７または８に記載の輪郭抽出装置。
11. 医用画像が核医学画像である、請求項１乃至１０のいずれかに記載の輪郭抽出装置。
12. 医用画像において診断対象の臓器の輪郭を抽出する方法であって、
    輪郭抽出装置が医用画像の入力を受け付けるステップと、
    輪郭抽出装置が、前記医用画像の画素値を階級とし、画素値に対応するピクセル数に基づく値を度数とするヒストグラムであって、前記医用画像の外縁部のピクセルに中央にあるピクセルよりも大きな重み付けを行って、前記医用画像について、度数を求めたヒストグラムを生成するステップと、
    輪郭抽出装置が、前記ヒストグラムの階級値の低い方から前記ヒストグラムの極値点の探索を行い、最初に見つかった極大点の次に現れる極小点に基づいて、画像の輪郭を抽出するための閾値を決定するステップと、
    輪郭抽出装置が、前記閾値を用いて前記医用画像を２値化して、前記臓器の輪郭を決定するステップと、
    を備える輪郭抽出方法。
13. 医用画像において診断対象の臓器の輪郭を抽出するためのプログラムであって、コンピュータに、
    医用画像の入力を受け付けるステップと、
    前記医用画像の画素値を階級とし、画素値に対応するピクセル数に基づく値を度数とするヒストグラムであって、前記医用画像の外縁部のピクセルに中央にあるピクセルよりも大きな重み付けを行って、前記医用画像について、度数を求めたヒストグラムを生成するステップと、
    前記ヒストグラムの階級値の低い方から前記ヒストグラムの極値点の探索を行い、最初に見つかった極大点の次に現れる極小点に基づいて、画像の輪郭を抽出するための閾値を決定するステップと、
    前記閾値を用いて前記医用画像を２値化して、前記臓器の輪郭を決定するステップと、
    を実行させるプログラム。