JP7098835B2 - マッチング装置、方法およびプログラム - Google Patents

マッチング装置、方法およびプログラム Download PDF

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Description

本開示は、同一被写体について取得した撮影時期が異なる画像に含まれる異常部位を、画像間でマッチングさせるマッチング装置、方法およびプログラムに関する。
近年、ＣＴ（Computed Tomography）装置およびＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置等の医療機器の進歩により、質の高い高解像度の３次元画像が画像診断に用いられるようになってきている。また、ＣＡＤ（Computer-Aided Diagnosis）により画像を解析して、腫瘍等の異常部位を抽出し、異常部位の大きさおよび種類等を解析結果として取得することも行われている。このような解析結果を用いることにより、医用画像を読影する読影医の負担を軽減することができる。
一方、病気の治癒状況あるいは進行状況の診断を行うために、同一患者についての過去の医用画像を用いて経時比較観察を行う場合がある。例えば、肝臓の腫瘍の経過観察を行う場合、撮影時期が異なる腹部の３次元画像を並べて表示し、表示された２つの３次元画像を見て、腫瘍の経時による変化を確認する作業が行われる。
このように経時比較観察を行う場合には、画像に含まれる腫瘍等の異常部位の位置を対応づける、すなわちマッチングさせる必要がある。マッチングのためには、撮影時期が異なる３次元画像同士を位置合わせする必要がある。位置合わせの手法としては、剛体位置合わせまたは非剛体位置合わせ等の手法が用いられる。また、画像の位置合わせを行う手法として、例えば特許文献１に記載された手法も提案されている。特許文献１に記載された手法は、２つの３次元画像それぞれにおいて複数個抽出された特徴点の中から、画像間で対応づけられる特徴点の組を複数選択し、選択された複数の特徴点の組ごとの位置情報を用いて、２つの３次元画像における対応する断面を特定する手法である。
特開２００９－１６００４５号公報
しかしながら、剛体位置合わせおよび非剛体位置合わせ、さらには上記特許文献１に記載された手法は演算量が多いため、処理に長時間を要する。また、これらの手法では、ＣＴ装置で撮影された医用画像およびＭＲＩ装置により撮影された医用画像のように、異なる撮影方法により取得された医用画像間においては、位置合わせの精度が低下する可能性がある。このため、これらの手法では、画像間での異常部位のマッチングを精度よく行うことができない可能性がある。
本開示は上記事情に鑑みなされ、撮影時期が異なる画像間において、画像に含まれる異常部位のマッチングを、少ない演算量により精度よく行うことができるようにすることを目的とする。
本開示によるマッチング装置は、同一被写体についての撮影時期が異なる第１の画像および第２の画像のそれぞれから、互いに共通する少なくとも１つの基準部位を抽出する基準部位抽出部と、
第１の画像における少なくとも１つの基準部位に対する、第１の画像において特定された少なくとも１つの異常部位の相対的な位置を表す第１の位置情報を導出する第１の位置情報導出部と、
第２の画像における少なくとも１つの基準部位に対する、第２の画像において特定された少なくとも１つの異常部位の相対的な位置を表す第２の位置情報を導出する第２の位置情報導出部と、
第１の位置情報および第２の位置情報との相違に基づいて、第１の画像および第２の画像のそれぞれに含まれる異常部位を対応づけるマッチング部とを備える。
「基準部位」とは、経時により位置、サイズおよび形状等が変化しない部位を意味する。基準部位としては、例えば骨を用いることができる。
なお、本開示によるマッチング装置においては、第１の位置情報導出部は、基準部位から異常部位へ向かうベクトルを第１の位置情報として導出し、
第２の位置情報導出部は、基準部位から異常部位へ向かうベクトルを第２の位置情報として導出してもよい。
また、本開示によるマッチング装置においては、マッチング部は、第１の位置情報および第２の位置情報に基づいて、第１の画像に含まれる異常部位と第２の画像に含まれる異常部位との距離を、相違として導出してもよい。
また、本開示によるマッチング装置においては、マッチング部は、距離の相違が、予め定められたしきい値未満となる異常部位同士を対応づけてもよい。
また、本開示によるマッチング装置においては、基準部位抽出部は、複数の基準部位を抽出してもよい。
また、本開示によるマッチング装置においては、基準部位は骨であってもよく、とくに椎骨であってもよい。
また、本開示によるマッチング装置においては、第１の画像および第２の画像のそれぞれから、少なくとも１つの異常部位を抽出する異常部位抽出部をさらに備えてもよい。
また、本開示によるマッチング装置においては、第１の画像に含まれる基準部位と第２の画像に含まれる基準部位とのサイズが異なる場合、第１の画像に含まれる基準部位と第２の画像に含まれる基準部位とのサイズを一致させるサイズ変更部をさらに備えてもよい。
また、本開示によるマッチング装置においては、対応づけられた異常部位を強調して、第１の画像および第２の画像を表示部に表示する表示制御部をさらに備えてもよい。
本開示によるマッチング方法は、同一被写体についての撮影時期が異なる第１の画像および第２の画像のそれぞれから、互いに共通する少なくとも１つの基準部位を抽出し、
第１の画像における少なくとも１つの基準部位に対する、第１の画像において特定された少なくとも１つの異常部位の相対的な位置を表す第１の位置情報を導出し、
第２の画像における少なくとも１つの基準部位に対する、第２の画像において特定された少なくとも１つの異常部位の相対的な位置を表す第２の位置情報を導出し、
第１の位置情報および第２の位置情報との相違に基づいて、第１の画像および第２の画像のそれぞれに含まれる異常部位を対応づける。
なお、本開示によるマッチング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。
本開示による他のマッチング装置は、コンピュータに実行させるための命令を記憶するメモリと、
記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサとを備え、プロセッサは、
同一被写体についての撮影時期が異なる第１の画像および第２の画像のそれぞれから、互いに共通する少なくとも１つの基準部位を抽出し、
第１の画像における少なくとも１つの基準部位に対する、第１の画像において特定された少なくとも１つの異常部位の相対的な位置を表す第１の位置情報を導出し、
第２の画像における少なくとも１つの基準部位に対する、第２の画像において特定された少なくとも１つの異常部位の相対的な位置を表す第２の位置情報を導出し、
第１の位置情報および第２の位置情報との相違に基づいて、第１の画像および第２の画像のそれぞれに含まれる異常部位を対応づける処理を実行する。
本開示によれば、撮影時期が異なる画像間において、画像に含まれる異常部位のマッチングを少ない演算量により精度よく行うことができる。
本開示の実施形態によるマッチング装置を適用した、診断支援システムの概要を示すハードウェア構成図 コンピュータにマッチングプログラムをインストールすることにより実現される、本実施形態によるマッチング装置の概略構成を示す図 異常部位が抽出された第１および第２の３次元画像を示す図 基準部位である椎骨の特定を説明するための図 基準部位および異常部位の重心位置の導出を説明するための図 第１および第２の位置情報の導出を説明するための図 第１の３次元画像に含まれる異常部位と第２の３次元画像に含まれる異常部位との距離の導出を説明するための図 表示部に表示された第１の３次元画像および第２の３次元画像の表示画面を示す図 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 他の実施形態によるマッチング装置の概略構成を示す図
以下、図面を参照して本開示の実施形態について説明する。図１は、本開示の実施形態によるマッチング装置を適用した、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、本実施形態によるマッチング装置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。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肝臓であり、３次元画像撮影装置２はＣＴ装置であり、３次元画像は被写体の腹部のＣＴ画像とする。
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およびネットワーク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。
マッチング装置１は、１台のコンピュータに、本開示のマッチングプログラムをインストールすることにより構成される。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、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。マッチングプログラムは、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。または、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）あるいはＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）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。
図２は、コンピュータにマッチングプログラムをインストールすることにより実現されたマッチング装置の概略構成を示す図である。図２に示すように、マッチング装置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、マッチング装置１には、液晶ディスプレイ等の表示部１４と、マウスおよびキーボード等の入力部１５とが接続されている。なお、表示部１４と入力部１５とを兼ねた、タッチパネルを用いてもよい。
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次元画像およびマッチング装置１での処理によって生成された画像を含む各種情報が記憶されている。
また、メモリ１２には、マッチングプログラムが記憶されている。マッチングプログラムは、ＣＰＵ１１に実行させる処理として、同一被写体についての撮影時期が異なる第１の３次元画像Ｓ１および第２の３次元画像Ｓ２を取得する画像取得処理、第１の３次元画像Ｓ１および第２の３次元画像Ｓ２のそれぞれから少なくとも１つの異常部位を抽出する異常部位抽出処理、第１の３次元画像Ｓ１および第２の３次元画像Ｓ２のそれぞれから、互いに共通する少なくとも１つの基準部位を抽出する基準部位抽出処理、第１の３次元画像Ｓ１における少なくとも１つの基準部位に対する、第１の３次元画像Ｓ１において特定された少なくとも１つの異常部位の相対的な位置を表す第１の位置情報を導出する第１の位置情報導出処理、第２の３次元画像Ｓ２における少なくとも１つの基準部位に対する、第２の３次元画像Ｓ２において特定された少なくとも１つの異常部位の相対的な位置を表す第２の位置情報を導出する第２の位置情報導出処理、第１の位置情報および第２の位置情報との相違に基づいて、第１の３次元画像Ｓ１および第２の３次元画像Ｓ２のそれぞれに含まれる異常部位を対応づけるマッチング処理、並びに対応づけられた異常部位を強調して、第１の３次元画像Ｓ１および第２の３次元画像Ｓ２を表示部１４に表示する表示制御処理を規定する。なお、第１の３次元画像Ｓ１が第１の画像の一例であり、第２の３次元画像Ｓ２が第２の画像一例である。
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、異常部位抽出部２２、基準部位抽出部２３、第１の位置情報導出部２４、第２の位置情報導出部２５、マッチング部２６および表示制御部２７として機能する。
画像取得部２１は、ネットワークに接続されたインターフェース（不図示）を介して、画像保管サーバ３から、同一被写体についての撮影時期が異なる第１の３次元画像Ｓ１および第２の３次元画像Ｓ２を取得する。本実施形態においては、第１の３次元画像Ｓ１は、最新の検査により取得された３次元画像であり、第２の３次元画像Ｓ２は、前回の検査により取得された３次元画像とするが、これに限定されない。なお、画像取得部２１は、第１および第２の３次元画像Ｓ１およびＳ２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から第１および第２の３次元画像Ｓ１およびＳ２を取得するようにしてもよい。
異常部位抽出部２２は、第１の３次元画像Ｓ１および第２の３次元画像Ｓ２のそれぞれから少なくとも１つの異常部位を抽出する。本実施形態においては、診断対象部位を肝臓とする。このため、異常部位抽出部２２は、第１および第２の３次元画像Ｓ１およびＳ２のそれぞれから、まず肝臓領域を抽出する。肝臓領域を抽出する手法としては、例えば、特開２００２－３４５８０７号に記載された３次元画像の画素値のヒストグラムを用いる手法、および第１および第２の３次元画像Ｓ１およびＳ２における肝臓が存在するＣＴ値の範囲を推定し、その値を用いてしきい値処理を行い、これにより抽出された領域に、モフォロジーフィルタを適用する手法等、任意の手法を用いることができる。また、異常部位抽出部２２を、肝臓領域を抽出するように機械学習がなされた学習済みモデルを有し、学習済みモデルにより肝臓領域を抽出してもよい。なお、肝臓領域を抽出する手法は、これらの手法に限定されず、任意の手法を用いることができる。
また、異常部位抽出部２２は、抽出した肝臓領域に含まれる腫瘤等の異常部位を抽出する。本実施形態においては、異常部位抽出部２２は、肝臓に含まれる腫瘤等の異常部位を抽出するように機械学習がなされた学習済みモデルを備える。異常部位抽出部２２は、このように機械学習がなされた学習済みモデルを用いて、肝臓領域から異常部位を抽出する。図３は異常部位が抽出された第１および第２の３次元画像を示す図である。なお、図３においては、図示および説明を容易にするために、第１および第２の３次元画像Ｓ１およびＳ２における、対応する１つの断層面の断層画像を示している。図３に示すように，第１の３次元画像Ｓ１の肝臓領域３３からは２つの異常部位Ａ１１およびＡ１２が抽出され、第２の３次元画像Ｓ２の肝臓領域３４からは２つの異常部位Ａ２１およびＡ２２が抽出されている。
なお、異常部位抽出部２２における異常部位の抽出は、学習済みモデルを備える構成には限定されない。異常部位抽出部２２をＣＡＤにより画像を解析して異常部位を抽出してもよい。
基準部位抽出部２３は、第１および第２の３次元画像Ｓ１およびＳ２のそれぞれから、互いに共通する少なくとも１つの基準部位を抽出する。ここで、基準部位は経時により位置、サイズおよび形状等が変化しない部位である。本実施形態においては、第１および第２の３次元画像Ｓ１およびＳ２は同一被写体の腹部のＣＴ画像である。腹部には脊椎が含まれる。このため、本実施形態においては、脊椎のうちの少なくとも１つの椎骨を基準部位として抽出する。
ここで、ＣＴ画像において骨と臓器等の軟部組織とではＣＴ値が異なる。このため、本実施形態においては、ＣＴ値をしきい値処理することにより、第１および第２の３次元画像Ｓ１およびＳ２のそれぞれから骨の領域を抽出する。さらに、抽出した骨の領域に対して、例えば椎骨の形状を有するテンプレートを用いたテンプレートマッチングを行うことにより、椎骨を抽出する。なお、３次元画像Ｓ１およびＳ２には複数の椎骨が含まれるため、基準部位抽出部２３は複数の椎骨のすべてを抽出する。また、椎骨を抽出するように学習がなされた学習済みモデルを用いることにより、椎骨を抽出するようにしてもよい。
基準部位抽出部２３は、第１および第２の３次元画像Ｓ１およびＳ２に含まれる複数の椎骨のうち、肝臓付近にある２つの椎骨を基準部位として抽出する。図４は基準部位である椎骨の特定を説明するための図である。なお、図４は第１および第２の３次元画像Ｓ１およびＳ２をコロナル方向から見た図である。図４に示すように、第１および第２の３次元画像Ｓ１およびＳ２からは、それぞれ複数の椎骨が抽出されている。基準部位抽出部２３は、上述した異常部位抽出部２２が抽出した肝臓領域３３および３４の重心位置ＬＧ１およびＬＧ２を導出し、導出した重心位置ＬＧ１およびＬＧ２に近い位置にある２つの椎骨を基準部位３１Ａ，３１Ｂ，３２Ａおよび３２Ｂとして抽出する。
第１の位置情報導出部２４は、第１の３次元画像Ｓ１における基準部位３１Ａおよび３１Ｂに対する、第１の３次元画像Ｓ１において特定された異常部位Ａ１１およびＡ１２の相対的な位置を表す第１の位置情報を導出する。このために、第１の位置情報導出部２４は、図５に示すように基準部位３１Ａおよび３１Ｂである椎骨の重心位置ＢＧ１１およびＢＧ１２を導出する。また、第１の３次元画像Ｓ１において抽出された異常部位Ａ１１およびＡ１２の重心位置ＡＧ１１およびＡＧ１２も導出する。
そして、第１の位置情報導出部２４は、図６に示すように、重心位置ＢＧ１１から異常部位Ａ１１の重心位置ＡＧ１１へ向かうベクトルＶ１１、重心位置ＢＧ１１から異常部位Ａ１２の重心位置ＡＧ１２へ向かうベクトルＶ１２、重心位置ＢＧ１２から異常部位Ａ１１の重心位置ＡＧ１１へ向かうベクトルＶ１３、および重心位置ＢＧ１２から異常部位Ａ１２の重心位置ＡＧ１２へ向かうベクトルＶ１４を、第１の位置情報として導出する。
第２の位置情報導出部２５は、第２の３次元画像Ｓ２における基準部位３２Ａおよび３２Ｂに対する、第２の３次元画像Ｓ２において特定された異常部位Ａ２１およびＡ２２の相対的な位置を表す第２の位置情報を導出する。このために、第２の位置情報導出部２５は、図５に示すように、基準部位３２Ａおよび３２Ｂである椎骨の重心位置ＢＧ２１およびＢＧ２２を導出する。また、第２の３次元画像Ｓ２において抽出された異常部位Ａ２１およびＡ２２の重心位置ＡＧ２１およびＡＧ２２も導出する。
そして、第２の位置情報導出部２５は、図６に示すように、重心位置ＢＧ２１から異常部位Ａ２１の重心位置ＡＧ２１へ向かうベクトルＶ２１、重心位置ＢＧ２１から異常部位Ａ２２の重心位置ＡＧ２２へ向かうベクトルＶ２２、重心位置ＢＧ２２から異常部位Ａ２１の重心位置ＡＧ２１へ向かうベクトルＶ２３、および重心位置ＢＧ２２から異常部位Ａ２２の重心位置ＡＧ２２へ向かうベクトルＶ２４を、第２の位置情報として導出する。
マッチング部２６は、第１の位置情報および第２の位置情報との相違に基づいて、第１の３次元画像Ｓ１および第２の３次元画像Ｓ２のそれぞれに含まれる異常部位を対応づけるマッチング処理を行う。このために、マッチング部２６は、第１の位置情報および第２の位置情報を用いて、第１の３次元画像Ｓ１に含まれる異常部位と第２の３次元画像Ｓ２に含まれる異常部位との距離を導出する。すなわち、マッチング部２６は、第１の３次元画像Ｓ１に含まれる異常部位と第２の３次元画像Ｓ２に含まれる異常部位との距離を、第１の位置情報および第２の位置情報との相違として導出する。図７は、第１の３次元画像Ｓ１に含まれる異常部位と第２の３次元画像Ｓ２に含まれる異常部位との距離の導出を説明するための図である。
ここで、上述したように、第１の３次元画像Ｓ１において導出したベクトルＶ１１～Ｖ１４と、第２の３次元画像Ｓ２において導出したベクトルＶ２１～Ｖ２４とは、同一の座標系にあると見なすことができる。このため、マッチング部２６は、第１の３次元画像Ｓ１に含まれる異常部位Ａ１１に関して、ベクトルＶ１１とベクトルＶ２１およびＶ２２とに基づいて、異常部位Ａ１１の重心位置ＡＧ１１と第２の３次元画像Ｓ２に含まれる異常部位Ａ２１およびＡ２２の重心位置ＡＧ２１およびＡＧ２２との距離Ｌ１１およびＬ１２を、下記の式（１）および（２）により導出する。また、ベクトルＶ１３とベクトルＶ２３およびＶ２４とに基づいて、異常部位Ａ１１の重心位置ＡＧ１１と第２の３次元画像Ｓ２に含まれる異常部位Ａ２１およびＡ２２の重心位置ＡＧ２１およびＡＧ２２との距離Ｌ１３およびＬ１４を、下記の式（３）および（４）により導出する。なお、式（１）～（４）において、（ｘ１１，ｙ１１，ｚ１１）はベクトルＶ１１、（ｘ２１，ｙ２１，ｚ２１）はベクトルＶ２１、（ｘ２２，ｙ２２，ｚ２２）はベクトルＶ２２、（ｘ１３，ｙ１３，ｚ１３）はベクトルＶ１３、（ｘ２３，ｙ２３，ｚ２３）はベクトルＶ２３、（ｘ２４，ｙ２４，ｚ２４）はベクトルＶ２４である。
L11=√{(x11-x21)2+(y11-y21)2+(z11-z21)2} （１）
L12=√{(x11-x22)2+(y11-y22)2+(z11-z22)2} （２）
L13=√{(x13-x23)2+(y13-y23)2+(z13-z23)2} （３）
L14=√{(x13-x24)2+(y13-y24)2+(z13-z24)2} （４）
次いで、マッチング部２６は、距離Ｌ１１，Ｌ１２，Ｌ１３およびＬ１４を予め定められたしきい値Ｔｈ１と比較する。しきい値Ｔｈ１としては、例えば３次元画像Ｓ１およびＳ２における１０画素程度の値とすればよいが、これに限定されない。なお、しきい値Ｔｈ１としては画素に代えて、ｍｍ等の値を用いてもよい。そして、距離がしきい値Ｔｈ１未満となる異常部位同士を対応づける。異常部位Ａ１１に関しては、距離Ｌ１１およびＬ１３がしきい値Ｔｈ１未満となる。このため、マッチング部２６は、第１の３次元画像Ｓ１に含まれる異常部位Ａ１１と、第２の３次元画像Ｓ２に含まれる異常部位Ａ２１とを対応づける。一方、距離がしきい値Ｔｈ１未満となる異常部位が複数ある場合には、最も距離が近い異常部位同士を対応づければよい。
一方、第１の３次元画像Ｓ１に含まれる異常部位Ａ１２に関して、図示は省略するが、ベクトルＶ１２とベクトルＶ２１およびＶ２２とに基づいて、異常部位Ａ１２の重心位置ＡＧ１２と第２の３次元画像Ｓ２に含まれる異常部位Ａ２１およびＡ２２の重心位置ＡＧ２１およびＡＧ２２との距離Ｌ２１およびＬ２２を、下記の式（５）および（６）により導出する。また、ベクトルＶ１４とベクトルＶ２３およびＶ２４とに基づいて、異常部位Ａ１２の重心位置ＡＧ１２と第２の３次元画像Ｓ２に含まれる異常部位Ａ２１およびＡ２２の重心位置ＡＧ２１およびＡＧ２２との距離Ｌ２３およびＬ２４を、下記の式（７）および（８）により導出する。
L21=√{(x12-x21)2+(y12-y21)2+(z12-z21)2} （５）
L22=√{(x12-x22)2+(y12-y22)2+(z12-z22)2} （６）
L23=√{(x14-x23)2+(y14-y23)2+(z14-z23)2} （７）
L24=√{(x14-x24)2+(y14-y24)2+(z14-z24)2} （８）
次いで、マッチング部２６は、距離Ｌ２１，Ｌ２２，Ｌ２３およびＬ２４を予め定められたしきい値Ｔｈ１と比較する。そして、距離がしきい値Ｔｈ１未満となる異常部位同士を対応づける。異常部位Ａ１２に関しては、距離Ｌ２２およびＬ２４がしきい値Ｔｈ１未満となる。このため、マッチング部２６は、第１の３次元画像Ｓ１に含まれる異常部位Ａ１２と、第２の３次元画像Ｓ２に含まれる異常部位Ａ２２とを対応づける。
表示制御部２７は、対応づけられた異常部位を強調して、第１の３次元画像Ｓ１と第２の３次元画像Ｓ２とを表示部１４に表示する。図８は表示部１４に表示された第１の３次元画像Ｓ１および第２の３次元画像Ｓ２の表示画面を示す図である。図８に示すように、表示画面４０には第１の３次元画像Ｓ１と第２の３次元画像Ｓ２との対応する断層面の断層画像が表示されている。また、図８においては、第１の３次元画像Ｓ１に含まれる異常部位Ａ１１と第２の３次元画像Ｓ２に含まれる異常部位Ａ２１とが対応づけられていることが、異常部位Ａ１１およびＡ２１に実線の枠４１を付与することにより強調されている。また、第１の３次元画像Ｓ１に含まれる異常部位Ａ１２と第２の３次元画像Ｓ２に含まれる異常部位Ａ２２とが対応づけられていることが、異常部位Ａ１２およびＡ１２に破線の枠４２を付与することにより強調されている。
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９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および第２の３次元画像Ｓ１およびＳ２を取得する（ステップＳＴ１）。次いで、異常部位抽出部２２が、第１の３次元画像Ｓ１および第２の３次元画像Ｓ２のそれぞれから少なくとも１つの異常部位を抽出する（ステップＳＴ２）。さらに、基準部位抽出部２３が、第１の３次元画像Ｓ１および第２の３次元画像Ｓ２のそれぞれから、互いに共通する少なくとも１つの基準部位を抽出する（ステップＳＴ３）。なお、ステップＳＴ３の処理をステップＳＴ２の処理より先に行ってもよく、ステップＳＴ２の処理とステップＳＴ３の処理とを並列に行ってもよい。
次いで、第１の位置情報導出部２４が、第１の３次元画像Ｓ１における少なくとも１つの基準部位に対する、第１の３次元画像Ｓ１において特定された少なくとも１つの異常部位の相対的な位置を表す第１の位置情報を導出する（ステップＳＴ４）。また、第２の３次元画像Ｓ２における少なくとも１つの基準部位に対する、第２の３次元画像Ｓ２において特定された少なくとも１つの異常部位の相対的な位置を表す第２の位置情報を導出する（ステップＳＴ５）。そして、マッチング部２６が、第１の位置情報および第２の位置情報との相違に基づいて、第１の３次元画像Ｓ１および第２の３次元画像Ｓ２のそれぞれに含まれる異常部位を対応づける（マッチング処理；ステップＳＴ６）。さらに、表示制御部２７が、対応づけられた異常部位を強調して、第１の３次元画像Ｓ１および第２の３次元画像Ｓ２を表示部１４に表示し（ステップＳＴ７）、処理を終了する。
このように、本実施形態においては、第１の位置情報および第２の位置情報との相違に基づいて、第１の３次元画像Ｓ１および第２の３次元画像Ｓ２のそれぞれに含まれる異常部位を対応づけるようにした。このため、異常部位をマッチングさせるための演算量を少なくすることができる。また、第１の３次元画像Ｓ１がＣＴ装置により取得され、第２の３次元画像Ｓ２がＭＲＩ装置により取得された場合のように、第１の３次元画像Ｓ１と第２の３次元画像Ｓ２とが、それぞれ異なる撮影方法により取得された場合であっても、第１の位置情報と第２の位置情報との相違に基づいて異常部位を対応づけているため、従来の手法と比較して対応づけの際の精度が低下することもない。したがって、本実施形態によれば、撮影時期が異なる画像間において、画像に含まれる異常部位のマッチングを、少ない演算量により精度よく行うことができる。
なお、上記実施形態において、撮影方法が異なったり、撮影倍率が異なったりすることにより、第１の３次元画像Ｓ１と第２の３次元画像Ｓ２とに含まれる椎骨、すなわち基準部位のサイズが異なる場合がある。このような場合、マッチング部２６において第１の位置情報と第２の位置情報との相違を精度よく導出することができない。このため、図１０に示すように、第１の３次元画像Ｓ１と第２の３次元画像Ｓ２とに含まれる基準部位のサイズを一致させるためのサイズ変更部２８をさらに備えてもよい。この場合、基準部位抽出部２３が第１の３次元画像Ｓ１および第２の３次元画像Ｓ２からそれぞれ抽出した椎骨のサイズを比較し、サイズが異なる場合に、第１の３次元画像Ｓ１から抽出した基準部位のサイズを、第２の３次元画像Ｓ２から抽出した基準部位のサイズに一致させるように、サイズ変更部２８が、第１の３次元画像Ｓ１のサイズを変更すればよい。なお、第２の３次元画像Ｓ２から抽出した基準部位のサイズを、第１の３次元画像Ｓ１から抽出した基準部位のサイズに一致させるように、第２の３次元画像Ｓ２のサイズを変更してもよい。
この場合、サイズ変更後の第１の３次元画像Ｓ１および第２の３次元画像Ｓ２に基づいて、第１の位置情報および第２の位置情報を導出することにより、マッチング部２６において、第１の位置情報と第２の位置情報との相違を精度よく導出することができることとなる。したがって、第１の３次元画像Ｓ１および第２の３次元画像Ｓ２に含まれる異常部位のマッチングをより精度よく行うことができる。
また、上記実施形態においては、異常部位抽出部２２を備えるとしているが、これに限定されない。本実施形態によるマッチング装置１以外の外部の装置において、異常部位を抽出する処理を行うようにしてもよい。この場合、抽出された異常部位を表す情報が、画像取得部２１により第１および第２の３次元画像Ｓ１およびＳ２とともに取得されることとなる。
また、上記実施形態においては、診断対象部位を肝臓としているが、これに限定されない。人体の胸部および腹部における、心臓、血管、肺および気管支等の肝臓以外の部位を診断対象部位とすることが可能である。また、脳を診断対象部位としてもよい。この場合、３次元画像は被写体の頭部の画像とされる。この場合、基準部位は頭蓋骨を用いることができる。
また、上記実施形態においては、基準部位として脊椎を構成する椎骨を抽出しているが、これに限定されない。椎骨以外の肋骨等の骨の他、経時により位置、サイズおよび形状が変化しない部位を基準部位として用いることができる。
また、上記実施形態においては、複数の基準部位を抽出しているが、これに限定されない。基準部位は１つのみであってもよい。
また、上記実施形態においては、第１の位置情報および第２の位置情報に基づいて、第１の３次元画像Ｓ１に含まれる異常部位と第２の３次元画像Ｓ２に含まれる異常部位との距離を相違として導出しているが、これに限定されない。第１の位置情報および第２の位置情報であるベクトルの差分の絶対値等を相違として導出してもよい。
また、上記実施形態において、例えば、画像取得部２１、異常部位抽出部２２、基準部位抽出部２３、第１の位置情報導出部２４、第２の位置情報導出部２５、マッチング部２６、表示制御部２７およびサイズ変更部２８といった各種の処理を実行する処理部（Processing Unit）のハードウェア的な構造としては、次に示す各種のプロセッサ（Processor）を用いることができる。上記各種のプロセッサには、上述したように、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵに加えて、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device :PLD）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。
１つの処理部は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせまたはＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。
複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアントおよびサーバ等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアとの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip:SoC）等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて構成される。
さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路（Circuitry）を用いることができる。
１ マッチング装置
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 表示部
１５ 入力部
２１ 画像取得部
２２ 異常部位抽出部
２３ 基準部位抽出部
２４ 第１の位置情報導出部
２５ 第２の位置情報導出部
２６ マッチング部
２７ 表示制御部
２８ サイズ変更部
３１Ａ，３１Ｂ，３２Ａ，３２Ｂ 基準部位
３３，３４ 肝臓領域
４０ 表示画面
４１ 実線の枠
４２ 破線の枠
Ａ１１，Ａ１２，Ａ２１，Ａ２２ 異常部位
ＡＧ１１，ＡＧ１２，ＡＧ２１，ＡＧ２２ 異常部位の重心
ＢＧ１１，ＢＧ１２，ＢＧ２１，ＢＧ２２ 基準部位の重心
ＬＧ１，ＬＧ２ 肝臓領域の重心
Ｓ１ 第１の３次元画像
Ｓ２ 第２の３次元画像
Ｖ１１～Ｖ１４、Ｖ２１～Ｖ２４ ベクトル

Claims (11)

  1. 同一被写体についての撮影時期が異なる第１の画像および第２の画像のそれぞれから、互いに共通する少なくとも１つの基準部位を抽出する基準部位抽出部と、
    前記第１の画像における前記少なくとも１つの基準部位に対する、前記第１の画像において特定された少なくとも１つの異常部位の相対的な位置を表す第１の位置情報を導出する第１の位置情報導出部と、
    前記第２の画像における前記少なくとも１つの基準部位に対する、前記第２の画像において特定された少なくとも１つの異常部位の相対的な位置を表す第２の位置情報を導出する第２の位置情報導出部と、
    前記第１の位置情報および前記第２の位置情報に基づいて、前記第１の画像に含まれる異常部位と前記第２の画像に含まれる異常部位との距離を、前記第１の位置情報および前記第２の位置情報との相違として導出し、前記相違に基づいて、前記第１の画像および前記第２の画像のそれぞれに含まれる前記異常部位を対応づけるマッチング部とを備えたマッチング装置。
  2. 前記第１の位置情報導出部は、前記基準部位から前記異常部位へ向かうベクトルを前記第１の位置情報として導出し、
    前記第２の位置情報導出部は、前記基準部位から前記異常部位へ向かうベクトルを前記第２の位置情報として導出する請求項１に記載のマッチング装置。
  3. 前記マッチング部は、前記距離の相違が、予め定められたしきい値未満となる前記異常部位同士を対応づける請求項１または２に記載のマッチング装置。
  4. 前記基準部位抽出部は、複数の前記基準部位を抽出する請求項１から３のいずれか１項に記載のマッチング装置。
  5. 前記基準部位は骨である請求項１から４のいずれか１項に記載のマッチング装置。
  6. 前記骨は椎骨である請求項５に記載のマッチング装置。
  7. 前記第１の画像および前記第２の画像のそれぞれから、前記少なくとも１つの異常部位を抽出する異常部位抽出部をさらに備えた請求項１から６のいずれか１項に記載のマッチング装置。
  8. 前記第１の画像に含まれる基準部位と前記第２の画像に含まれる基準部位とのサイズが異なる場合、前記第１の画像に含まれる基準部位と前記第２の画像に含まれる基準部位とのサイズを一致させるサイズ変更部をさらに備えた請求項１から７のいずれか１項に記載のマッチング装置。
  9. 前記対応づけられた異常部位を強調して、前記第１の画像および前記第２の画像を表示部に表示する表示制御部をさらに備えた請求項１から８のいずれか１項に記載のマッチング装置。
  10. 同一被写体についての撮影時期が異なる第１の画像および第２の画像のそれぞれから、互いに共通する少なくとも１つの基準部位を抽出し、
    前記第１の画像における前記少なくとも１つの基準部位に対する、前記第１の画像において特定された少なくとも１つの異常部位の相対的な位置を表す第１の位置情報を導出し、
    前記第２の画像における前記少なくとも１つの基準部位に対する、前記第２の画像において特定された少なくとも１つの異常部位の相対的な位置を表す第２の位置情報を導出し、
    前記第１の位置情報および前記第２の位置情報に基づいて、前記第１の画像に含まれる異常部位と前記第２の画像に含まれる異常部位との距離を、前記第１の位置情報および前記第２の位置情報との相違として導出し、前記相違に基づいて、前記第１の画像および前記第２の画像のそれぞれに含まれる前記異常部位を対応づけるマッチング方法。
  11. 同一被写体についての撮影時期が異なる第１の画像および第２の画像のそれぞれから、互いに共通する少なくとも１つの基準部位を抽出する手順と、
    前記第１の画像における前記少なくとも１つの基準部位に対する、前記第１の画像において特定された少なくとも１つの異常部位の相対的な位置を表す第１の位置情報を導出する手順と、
    前記第２の画像における前記少なくとも１つの基準部位に対する、前記第２の画像において特定された少なくとも１つの異常部位の相対的な位置を表す第２の位置情報を導出する手順と、
    前記第１の位置情報および前記第２の位置情報に基づいて、前記第１の画像に含まれる異常部位と前記第２の画像に含まれる異常部位との距離を、前記第１の位置情報および前記第２の位置情報との相違として導出し、前記相違に基づいて、前記第１の画像および前記第２の画像のそれぞれに含まれる前記異常部位を対応づける手順とをコンピュータに実行させるマッチングプログラム。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011177494A (ja) 2010-02-04 2011-09-15 Toshiba Corp 画像処理装置、超音波診断装置、及び画像処理方法
JP2013123528A (ja) 2011-12-14 2013-06-24 Hitachi Ltd 画像診断支援装置、画像診断支援方法
JP2014113364A (ja) 2012-12-11 2014-06-26 Panasonic Corp 診断支援装置および診断支援方法
JP2019013724A (ja) 2017-07-03 2019-01-31 株式会社リコー 診断支援システム、診断支援方法及び診断支援プログラム

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8194947B2 (en) * 2006-11-21 2012-06-05 Hologic, Inc. Facilitating comparison of medical images
CN113855059A (zh) * 2012-11-06 2021-12-31 皇家飞利浦有限公司 增强超声图像
JP6382036B2 (ja) * 2013-09-30 2018-08-29 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 超音波診断装置及び画像処理装置
JP6346445B2 (ja) * 2014-01-10 2018-06-20 キヤノン株式会社 処理装置、処理装置の制御方法、およびプログラム
DE102015208929B3 (de) * 2015-05-13 2016-06-09 Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg Verfahren zur 2D-3D-Registrierung, Recheneinrichtung und Computerprogramm
US20190000318A1 (en) * 2015-12-28 2019-01-03 Metritrack, Inc. System and method for the coregistration of medical image data
JP2018175227A (ja) * 2017-04-10 2018-11-15 富士フイルム株式会社 医用画像表示装置、方法およびプログラム
JP6821036B2 (ja) * 2017-08-28 2021-01-27 富士フイルム株式会社 医用画像処理装置、方法およびプログラム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011177494A (ja) 2010-02-04 2011-09-15 Toshiba Corp 画像処理装置、超音波診断装置、及び画像処理方法
JP2013123528A (ja) 2011-12-14 2013-06-24 Hitachi Ltd 画像診断支援装置、画像診断支援方法
JP2014113364A (ja) 2012-12-11 2014-06-26 Panasonic Corp 診断支援装置および診断支援方法
JP2019013724A (ja) 2017-07-03 2019-01-31 株式会社リコー 診断支援システム、診断支援方法及び診断支援プログラム

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