JP7451305B2 - 医用画像処理装置及び医用画像処理方法 - Google Patents

Description

本明細書等に開示の実施形態は、医用画像処理装置及び医用画像処理方法に関する。

医用画像診断においては、医用画像上の臓器、血管、骨等を対象として、セグメンテーション処理（領域抽出処理）が実行される。このセグメンテーション処理により、例えば対象部位とする部位に対応する領域と他の領域とを分割することができる。セグメンテーション処理には、テンプレートマッチングを用いた手法、画素値等を用いた閾値処理等の種々の手法がある。

一方、セグメンテーション処理の対象となる部位には、特異的な構造を有するものがある。この様な部位については、従来のセグメンテーション処理では適切に領域抽出できない場合がある。例えば、脳動脈における特異的な構造として、ウィリス動脈輪が知られている。ウィリス動脈輪は、脳動脈が連絡し形成され、輪状もしくは六角形状の吻合である。従来、造影画像から作成した動脈マスクにおいて、ウィリス動脈輪を自動でセグメンテーションするには、その特異的な構造に対して、六角形状のテンプレートマッチングによって実現していた。

しかしながら、ウィリス動脈輪には、形成不良が起こることがあり、多様な形状に単純なテンプレートマッチングでは対応できない。さらに、血栓による閉塞によって、動脈マスクにおいては閉塞位置より遠位の構造を確認できないため、テンプレートマッチングは適用できない。

武村哲浩、鈴木正行、菊池雄三、奥村祐悠、原内一；「脳動脈を対象とした２Ｄ／３Ｄレジストレーションにおける脳血管分類手法の有用性評価」；医学物理第２７巻第１号

本明細書等に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、多様な形状に適用可能な医用画像のセグメンテーション手法を提供することである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。

実施形態に係る医用画像処理装置は、取得部と、分割部と、設定部と、抽出部と、出力制御部とを備える。前記取得部は、対象部位を含む領域に関する医用画像データを取得する。前記分割部は、前記医用画像データを、前記領域の解剖学的構造に応じた基準面で、複数の分割データに分割する。前記設定部は、前記基準面からの距離に応じて複数の特徴点を前記医用画像データに設定する。前記抽出部は、前記複数の特徴点に基づいて前記対象部位を抽出する。前記出力制御部は、前記抽出された前記対象部位に関する情報を出力させる。

図１は、実施形態に係る医用画像処理装置、医用画像診断装置、医用画像サーバからなる医用情報処理システムを示した図である。 図２は、頭部の上から見たウィリス動脈輪を含む脳動脈の一部を模式的に示した図である。 図３は、実施形態に係る医用画像処理装置の構成の一例を示す図である。 図４は、分割機能によって前方循環マスク像と後方循環マスク像とに分割された脳動脈マスク像を示した図である。 図５は、前方循環マスク像と後方循環マスク像とのそれぞれにおいて、特徴点の位置を説明するための図である。 図６は、特徴点補間処理を説明するための図である。 図７は、特徴点補間処理を説明するための図である。 図８は、医用画像診断装置が実行する対象部位抽出処理の流れを示したフローチャートである。 図９は、特徴点補間処理を行った場合に、異なる基準よる閉領域の設定を説明するための図である。 図１０は、特徴点補間処理を行った場合に、異なる基準よる閉領域の設定を説明するための図である。

以下、添付図面を参照して、実施形態に係る医用画像処理装置及び医用情報処理方法について説明する。

図１は、実施形態に係る医用画像処理装置１、医用画像診断装置２、医用画像サーバ３からなる医用情報処理システムＳを示した図である。医用画像処理装置１、医用画像診断装置２、医用画像サーバ３は、ネットワークＮを介して互いに通信可能である。なお、医用画像処理装置１、医用画像サーバ３は、病院内に限らず、病院外の施設やクラウド上に設置することもできる。

医用画像処理装置１は、例えばパーソナルコンピュータ、医用ワークステーション等の数値計算装置である。医用画像処理装置１は、医用画像診断装置２によって取得された医用画像を用いて医用情報処理を行う。例えば、医用画像処理装置１は、医用画像診断装置２によって取得された医用画像を用いて、対象部位の抽出処理（以下、「対象部位抽出処理」と呼ぶ）を実行する。医用画像処理装置１によって実行される対象部位抽出処理の具体的な内容については、後で詳しく説明する。

なお、本実施形態においては、説明を具体的にするため、対象部位がウィリス動脈輪である場合を例とする。ここで、ウィリス動脈輪とは、大脳動脈輪とも呼ばれ、内頸動脈と椎骨動脈及びその分枝で構成された、脳底部に存在する輪状の動脈吻物である。

図２は、頭部の上から見たウィリス動脈輪を含む脳動脈の一部を模式的に示した図である。図２は、例えば、脳の造影画像データと非造影画像データとを用いたサブトラクション処理によって作成された、脳動脈を関心領域とした脳動脈マスク像Ｉに対応する。

なお、図２においては、Ｚ軸方向が体軸方向に、Ｙ軸方向が前後方向に、Ｘ方向が左右方向に対応する。すなわち、Ｚ軸方向の＋方向が人体の頭部から足に向かう方向に、Ｙ軸方向の＋方向が人体正面から背面に向かう方向に、Ｘ軸方向の＋方向が人体左側から右側に向かう方向に、それぞれ対応している。

図２に示した様に、脳動脈は、基準面ＭＰを中心として左右に分割することができる。なお、基準面ＭＰは、本実施形態では正中面であるとする。ここで、「正中面」とは、右脳と左脳を分ける体軸に対して垂直な面である。正中面は、脳領域のセグメンテーション結果を用いて計算することができる。

図２に示した脳動脈の一部は、左右のＡ１セグメント、左右のＡ２セグメント、左右のＭ１セグメント、左右のＣ１セグメント、左右のＰ１セグメント、左右のＰ２セグメント、前交通動脈Ａ－ｃｏｍ、後交通動脈Ｐ－ｃｏｍを有する。ウィリス動脈輪は、左右のＡ１セグメント、前交通動脈Ａ－ｃｏｍ、後交通動脈Ｐ－ｃｏｍ、左右のＣ１セグメント、左右のＰ１セグメントから成り立つ。なお、図２においては、ウィリス動脈輪に対応する領域を二重線で示している。

図１に戻り、医用画像診断装置２は、被検体を撮像し当該被検体に関する医用画像を取得する。本実施形態においては、医用画像診断装置２は循環器用Ｘ線診断装置（アンギオグラフィ）であるとする。

医用画像サーバ３は、医用画像診断装置２によって取得された画像データ、画像データに関連付された情報を患者毎に保管して管理するデータベースである。本実施形態に係る医用画像サーバ３は、病院情報システム（ＨＩＳ：Ｈｏｓｐｉｔａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）、または放射線情報システム（ＲＩＳ：Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）等におけるデータベースを含むものである。

図３は、実施形態に係る医用画像処理装置１の構成の一例を示す図である。図３に示した様に、医用画像処理装置１は、記憶回路１０、処理回路１１、入力回路１２、通信Ｉ／Ｆ回路１３、表示回路１４を備える。

記憶回路１０は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ（ｆｌａｓｈ ｍｅｍｏｒｙ）等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等によって構成される。記憶回路１０は、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ及びＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｉｄｅｏ Ｄｉｓｋ）などの可搬型メディアによって構成されてもよい。

記憶回路１０は、処理回路１１において用いられる各種処理プログラム（アプリケーションプログラムの他、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等も含まれる）や、プログラムの実行に必要なデータや、ボリュームデータ及び医用画像を記憶する。また、ＯＳに、操作者に対する表示回路１４への情報の表示にグラフィックを多用し、基礎的な操作を入力回路１２によって行なうことができるＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を含めることもできる。

処理回路１１は、プログラムを記憶回路１０から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。処理回路１１は、例えば、取得機能１１ａ、分割機能１１ｂ、抽出機能１１ｃ、出力制御機能１１ｄを有する。処理回路１１は、記憶回路１０に格納されている各種制御プログラムを読み出して取得機能１１ａ、分割機能１１ｂ、抽出機能１１ｃ、出力制御機能１１ｄを実現すると共に、記憶回路１０、入力回路１２、通信Ｉ／Ｆ回路１３、表示回路１４における処理動作を統括的に制御する。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路１１は、図３の処理回路１１内に示された各機能を有することとなる。

なお、図３においては単一のプロセッサである処理回路１１にて取得機能１１ａ、分割機能１１ｂ、抽出機能１１ｃ、出力制御機能１１ｄが実現されるものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。また、図３においては単一の記憶回路１０が各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明したが、複数の記憶回路１０を分散して配置して、処理回路１１は個別の記憶回路１０から対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。

上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）或いは、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ），及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサは記憶回路１０に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、記憶回路１０にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。

取得機能１１ａは、ネットワークＮを介してＸ線診断装置１、医用画像サーバ３から対象部位を含む領域に関する医用画像データを取得する。具体的には、取得機能１１ａは、Ｘ線診断装置１、医用画像サーバ３から、Ｘ線診断装置１によって被検体頭部を撮像して得られた医用画像データを取得する。本実施形態においては、この医用画像データは、脳の造影画像データと非造影画像データとを用いたサブトラクション処理によって作成された、脳動脈を関心領域とした脳動脈マスク像データであるとする。

分割機能１１ｂは、取得機能１１ａが取得した脳動脈マスク像データを用いて、例えば解剖学的構造に基づいて、対象部位としての脳動脈を複数に分割した画像データ（分割データ）を作成する。

より具体的には、脳動脈は、内頚動脈から前大脳動脈と中大脳動脈に分岐する前方循環系と、脳底動脈から後大脳動脈に分岐する後方循環系に分けることができる。分割機能１１ｂは、この解剖学的構造に合わせて、脳動脈マスク像データを、例えば後交通動脈Ｐ－ｃｏｍの位置を基準として、前方循環マスク像データと後方循環マスク像データとに分割する。なお、前方循環マスク像データ及び後方循環マスク像データは、分割データの一例である。また、前方循環マスク像データは前方循環に関する画像データの一例であり、後方循環マスク像データは後方循環に関する画像データの一例である。

図４は、頭部の上から見た脳動脈マスク像Ｉを、分割機能１１ｂによって前方循環マスク像ＩＡと後方循環マスク像ＩＰとに分割した例を示した図である。図４に示した様に、脳動脈マスク像Ｉは、前方循環マスク像ＩＡと後方循環マスク像ＩＰのそれぞれにおいて、ウィリス動脈輪の一部が、左脳と右脳の夫々に分布し、左右に最長の構造を持ち、連結性を保持されるように分割される。その結果、例えばウィリス動脈輪の一部は、前方循環に特徴的な中大脳動脈の左右最長部を含み、且つ左右中大脳動脈の連結性を失わないように分割される。

なお、本実施形態においては、前方循環マスク像上の脳血管を「前方循環マスク」と呼ぶ。また、後方循環マスク像上の脳血管を「後方循環マスク」と呼ぶ。さらに、脳動脈マスク像データ上の脳血管（すなわち、前方循環マスク及び後方循環マスクを含む脳血管）を単に「脳動脈マスク」と呼ぶ。

抽出機能１１ｃは、複数の分割データのそれぞれにおいて、固有の条件に基づいて対象部位に対応する対象領域を抽出する。すなわち、複数の分割データのそれぞれは、対象部位の少なくとも一部を含んでいる。固有の条件は、各分割データに含まれた対象部位の少なくとも一部の解剖学的構造に基づいて、分割データ毎に設定することができる。抽出機能１１ｃは、分割データ毎に設定された固有の条件に基づいて対象部位に対応する対象領域を抽出する。例えば、抽出機能１１ｃは、前方循環マスク像及び後方循環マスク像のそれぞれに対する解剖学的構造に基づく固有の条件を用いて、対象部位に対応する対象領域としてのウィリス動脈輪を抽出する。

より具体的には、抽出機能１１ｃは、前方循環マスク像及び後方循環マスク像のそれぞれにおいて、解剖学的構造に基づく固有の条件を用いて複数の特徴点の座標値を算出する。特徴点としては、中大脳動脈のＭ１セグメントに関する特徴点ＰＭ１、脳大動脈のＡ２セグメントに関する特徴点ＰＡ２、後大脳動脈のＰ２セグメントに関する特徴点ＰＰ２がある。それぞれの特徴点は、例えば以下の固有の条件を用いて算出される。
・特徴点ＰＭ１：前方循環マスク上かつ正中面ＭＰから左右に１５ｍｍの位置
・特徴点ＰＡ２：前方循環マスクの最前部を通るアキシャル面と左右の特徴点ＰＭ１うちより下方を通る特徴点ＰＭ１を通るアキシャル面との間の中央に位置する中心面と、前方循環マスクにおける脳血管の交点
・特徴点ＰＰ２：後方循環マスク上かつ正中面ＭＰから左右に１０ｍｍ

図５は、図４に示した脳動脈マスク像Ｉを右方向から見た例を示した図である。図４、図５に示した様に、左右の特徴点ＰＭ１は、前方循環マスク上かつ正中面ＭＰから左右に１５ｍｍに位置する左右のセグメントＭ１上に設定される。この様に設定された左右の特徴点ＰＭ１は、解剖学的構造との関係から、おおよそＭ１セグメントの中心位置に対応する。

また、図４、図５に示した様に、左右の特徴点ＰＡ２は、前方循環マスクの最前部を通るアキシャル面ＳＴと左右の特徴点ＰＭ１うちより下方を通る特徴点ＰＭ１を通るアキシャル面ＳＢとの間の中央に位置する中心面ＳＭと、前方循環マスクにおける脳血管の交点として設定される。この様に設定された左右の特徴点ＰＡ２は、解剖学的構造との関係から、おおよそＡ２セグメントの中心位置に対応する。

また、図４、図５に示した様に、左右の特徴点ＰＰ２は、後方循環マスク上かつ正中面ＭＰから左右に１０ｍｍに位置する左右のＰ１セグメント又はＰ２セグメント上に設定される。この様に設定された左右の特徴点ＰＰ２は、解剖学的構造との関係から、おおよそＰ１セグメントとＰ２セグメントとの境界に対応する。

なお、特徴点ＰＭ１、ＰＡ２、ＰＰ２に関する上記固有の条件は例示に過ぎない。ユーザは、被検体の個体差等に応じて、例えば「前方循環マスク上かつ正中面ＭＰから１８ｍｍの位置」といった具合に固有条件を調整することも可能である。

抽出機能１１ｃは、前方循環マスク像及び後方循環マスク像のそれぞれに対して設定された特徴点ＰＭ１、ＰＡ２、ＰＰ２に基づいて、脳動脈マスクからウィリス動脈輪を抽出する。具体的には、抽出機能１１ｃは、前方循環マスク像及び後方循環マスク像のそれぞれにおいて、特徴点ＰＭ１、ＰＡ２、ＰＰ２の各点のｘ座標、ｙ座標、ｚ座標の最大値と最小値をそれぞれ算出し、各座標の最大値と最小値で囲まれる閉領域（ここでは直方体）を計算する。抽出機能１１ｃは、計算された閉領域に含まれる脳動脈マスクの領域をウィリス動脈輪として抽出する。

なお、被検体の個体差等により、左右の特徴点ＰＭ１、ＰＡ２、ＰＰ２の少なくともいずれかが設定できない場合がある。係る場合、抽出機能１１ｃは、特徴点補間処理により設定できない特徴点を補間し、設定できなかった特徴点の座標を算出する。

すなわち、抽出機能１１ｃは、前方循環マスク像及び後方循環マスク像のそれぞれに対して、左右の特徴点ＰＭ１、ＰＡ２、ＰＰ２が全て設定できたか否かを判定する。抽出機能１１ｃは、左右の特徴点ＰＭ１、ＰＡ２、ＰＰ２のうち設定できなかった特徴点があると判定した場合には、設定できなかった特徴点に対して、特徴点補間処理により設定できない特徴点を補間する。

図６、図７は、特徴点補間処理を説明するための図である。なお、図６、図７に示した例では、患者右側においては中大脳動脈のＭ１セグメントに閉塞が確認される一方、患者左側においては中大脳動脈のＭ１セグメントに閉塞は確認されていない。本実施形態においては、中大脳動脈のＭ１セグメントに閉塞がある患者右側を患側と呼び、中大脳動脈のＭ１セグメントに閉塞がない患者左側を健側と呼ぶ。

図６に示した様に、当該患者においては閉塞のため中大脳動脈の右側のＭ１セグメントの長さが不足しており、固有の条件のみでは右側の特徴点ＰＭ１を設定することができない。

係る場合、抽出機能１１ｃは、特徴点ＰＭ１が設定できないため特徴点の数が不足していると判定し、例えば図６に示した前方循環マスクで確認できる端点ＰＥ１を、特徴点ＰＭ１として設定する。抽出機能１１ｃは、図６、図７に示した様に、前方循環マスクの患側においては、端点ＰＥ１を特徴点ＰＭ１として設定する。その結果、左右の特徴点ＰＭ１、ＰＡ２、ＰＰ２の全てを設定することができる。

なお、症例によっては、中大脳動脈の閉塞が広範に及び、前方循環マスク患側において中大脳動脈自体が確認できない場合も想定される。係る場合、抽出機能１１ｃは、前方循環マスクの健側において設定された特徴点ＰＭ１と正中面に関する対称点ＰＳ１を設定する。そして、抽出機能１１ｃは、前方循環マスクの患側においては、対称点ＰＳ１を特徴点ＰＭ１として設定する。その結果、左右の特徴点ＰＭ１、ＰＡ２、ＰＰ２の全てを設定することができる。

抽出機能１１ｃは、補間処理によって設定された特徴点をさらに用いて、特徴点ＰＭ１、ＰＡ２、ＰＰ２の各点のｘ座標、ｙ座標、ｚ座標の最大値と最小値をそれぞれ算出し、各座標の最大値と最小値で囲まれる閉領域を計算する。抽出機能１１ｃは、計算された閉領域に含まれる脳動脈マスクの領域をウィリス動脈輪として抽出する。

出力制御機能１１ｄは、抽出されたウィリス動脈輪に関する情報の出力制御を実行する。例えば、出力制御機能１１ｄは、抽出されたウィリス動脈輪に関する画像を、表示回路１４に表示させる。このとき、ウィリス動脈輪に関する画像において、各特徴点の位置を明示的に表示するようにしてもよい。また、各特徴点の位置を明示的に表示したウィリス動脈輪に関する画像とそうでない画像とを、別ウィンドウにて表示することもできる。

また、出力制御機能１１ｄは、抽出されたウィリス動脈輪に対応する領域の座標群及び各特徴点の座標を、脳動脈マスク像データ、或いは脳動脈マスク像の生成に用いられた脳の造影画像データ、非造影画像データ等の医用画像データと共に後段の臨床アプリケーションへ出力する。このとき、抽出されたウィリス動脈輪に対応する領域の座標群及び各特徴点の座標は、画像データにＤＩＣＯＭ規格の付帯情報として付加することもできる。

入力回路１２は、操作者によって操作が可能なポインティングデバイス（マウス等）やキーボード等の入力デバイスからの信号を入力する回路であり、ここでは、入力デバイス自体も入力回路１２に含まれるものとする。操作者により入力デバイスが操作されると、入力回路１２はその操作に応じた入力信号を生成して処理回路１１に出力する。なお、サーバ装置１は、入力デバイスが表示回路１４と一体に構成されたタッチパネルを備えてもよい。

入力回路１２は、は、関心領域（ＲＯＩ）の設定などを行うためのトラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、及び音声入力回路及び表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチパネルディスプレイ等によって実現される。

なお、入力回路１２は、はマウス、キーボードなどの物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、装置とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を制御回路へ出力する電気信号の処理回路も入力回路１２の例に含まれる。

通信Ｉ／Ｆ（ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）回路１３は、所定の通信規格にしたがって、外部装置との通信動作を行う。サーバ装置１がネットワーク上に設けられる場合、通信Ｉ／Ｆ回路１３は、ネットワーク上の外部装置と情報の送受信を行なう。例えば、通信Ｉ／Ｆ回路１３は、ネットワークＮを介して、撮像で得られたデータをＸ線診断装置１や医用画像サーバ３から受信する。

表示回路１４は、画像を表示するディスプレイであり、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）等によって構成される。表示回路１４は、処理回路１１からの指示に応じてＬＣＤ上に、各種操作画面や、画像データ等の各種表示情報を表示させる。

［対象部位抽出処理］
次に、本実施形態に係る医用画像診断装置１が実行する対象部位抽出処理について説明する。

図８は、医用画像診断装置１が実行する対象部位抽出処理の流れを示したフローチャートである。図８に示した様に、取得機能１１ａは、ネットワークＮを介してＸ線診断装置１、医用画像サーバ３から脳動脈マスク像データを取得する（ステップＳ１）。なお、取得された脳動脈マスク像データは、正中面がＺ軸を含むように位置合わせされる。

分割機能１１ｂは、解剖学的構造に基づいて、脳動脈マスク像データを、前方循環マスク像データと後方循環マスク像データとに分割する（ステップＳ２）。

抽出機能１１ｃは、前方循環マスク像と後方循環マスク像とのそれぞれにおいて、解剖学的構造に基づく固有の条件を用いて、対象部位に対応する対象領域としてのウィリス動脈輪を抽出する（ステップＳ３）。

抽出機能１１ｃは、前方循環マスク像及び後方循環マスク像のそれぞれに対して、特徴点ＰＭ１、ＰＡ２、ＰＰ２が全て設定できたか否かを判定する（ステップＳ４）。抽出機能１１ｃは、前方循環マスク像及び後方循環マスク像のそれぞれに対して、設定できなかった特徴点が存在する場合には（ステップＳ４の「Ｎｏ」）、基準面（正中面）を用いて設定できなかった特徴点の座標を算出し、特徴点を補間する（ステップＳ５）。一方、前方循環マスク像及び後方循環マスク像のそれぞれに対して全ての特徴点が設定できた場合には（ステップＳ４の「Ｙｅｓ」）、ステップＳ６の処理へと進む。

抽出機能１１ｃは、前方循環マスク像及び後方循環マスク像のそれぞれに対して設定された特徴点ＰＭ１、ＰＡ２、ＰＰ２に基づいて、脳動脈マスクからウィリス動脈輪を抽出する（ステップＳ６）。

出力制御機能１１ｄは、抽出されたウィリス動脈輪に関する情報の出力制御を実行する（ステップＳ７）。例えば、出力制御機能１１ｄは、抽出されたウィリス動脈輪に関する画像を、表示回路１４に表示させる。このとき、ウィリス動脈輪に関する画像において、各特徴点の位置を明示的に表示することもできる。また、出力制御機能１１ｄは、抽出されたウィリス動脈輪に対応する領域の座標群及び各特徴点の座標を、脳動脈マスク像データ、或いは脳動脈マスク像の生成に用いられた脳の造影画像データ、非造影画像データ等の医用画像データと共に後段の臨床アプリケーションへ出力する。

以上述べた様に、本実施形態に係る医用画像処理装置１は、取得部としての取得機能１１ａ、分割部としての分割機能１１ｂ、抽出部としての抽出機能１１ｃ、出力制御部としての出力制御機能１１ｄを備える。取得機能１１ａは、対象部位を含む領域に関する医用画像データを取得する。分割機能１１ｂは、解剖学的構造に基づいて医用画像データを複数の分割データに分割する。抽出機能１１ｃは、複数の分割データのそれぞれにおいて、固有の条件に基づいて対象部位に対応する対象領域を抽出する。出力制御機能１１ｄは、抽出された対象領域に関する情報を出力させる。

例えば、分割機能１１ｂは、解剖学的構造に基づいて医用画像データとしての脳動脈マスク像データを、前方循環マスク像データと後方循環マスク像データとに分割する。抽出機能１１ｃは、前方循環マスク像データと後方循環マスク像データとのそれぞれにおいて、固有の条件に基づいてウィリス動脈輪に対応する対象領域を抽出する。出力制御機能１１ｄは、抽出された対象領域に関する情報を出力させる。

従って、複数の分割データのそれぞれについて固有の条件を設定し、それぞれの条件に基づいて対象部位に対応する対象領域を抽出することができる。その結果、多様な形状の対象部位であっても正確な領域抽出を自動的に実行することができる。特に、形成不良が起こることがあるウィリス動脈輪の様な対象部位であっても適用可能な領域抽出を提供することができる。

また、複数の分割データのそれぞれにおいて、解剖学的構造に基づく幾何学的条件を固有の条件として複数の特徴点を設定し、複数の特徴点に基づいて前記対象領域を抽出する。幾何学的条件は、任意に調整することが可能である。従って、対象部位の個体差等を考慮しつつ、多様な形状を有する対象部位の領域抽出を実現することができる。

また、抽出機能１１ｃは、複数の分割データのそれぞれにおいて、複数の特徴点の少なくとも一つを設定できない場合には、正中面等の基準面に基づいて特徴点を補間する。従って、例えば、対象部位がウィリス動脈輪であり、脳動脈に閉塞等が存在し設定できない特徴点がある場合であっても、補間処理により特徴点を補うことができる。その結果、疾患等により対象部位の形状がさらに多様化し、例えば血栓による閉塞によって、動脈マスクにおいては閉塞位置より遠位の構造を確認できない場合であっても、正確な領域抽出を自動的に実行することができる。

また、出力制御機能１１ｄは、抽出されたウィリス動脈輪に関する画像上において、各特徴点の位置を明示的に表示することができる。観察者は、表示された各特徴点の位置を見て、ウィリス動脈輪がどのような特徴点に基づいて抽出されたのかを視認することができる。また、必要に応じて各特徴点を非表示にすることで、特徴点が明示されていないウィリス動脈輪に関する画像を観察することもできる。

また、出力制御機能１１ｄは、抽出されたウィリス動脈輪に対応する領域の座標群及び各特徴点の座標を、脳動脈マスク像データ、或いは脳動脈マスク像の生成に用いられた脳の造影画像データ、非造影画像データ等の医用画像データと共に後段の臨床アプリケーションへ出力する。従って、後段の臨床アプリケーションにおいては、正確に抽出されたウィリス動脈輪に対応する領域の座標群及び各特徴点の座標を用いた処理を実行することができる。その結果、臨床アプリケーションにおける処理の精度を向上させつつ、処理の効率化を実現することができる

（変形例１）
上記実施形態においては、解剖学的構造に基づいて脳動脈マスク像データを分割し、対象部位としての脳動脈を複数に分割した画像データを作成した。これに対し、例えば、解剖学的構造を基準とせず、又は解剖学的構造と併せて、脳動脈マスクにおけるある部位の長さや大きさ等の幾何学的特徴を用いて脳動脈マスク像データを分割し、脳動脈を複数に分割した画像データを作成することもできる。

（変形例２）
上記実施形態においては、脳動脈マスク像データを解剖学的構造に基づいて前方循環マスク画像データと後方循環マスク画像データの二つの画像データに分割する場合を例示した。これに対し、脳動脈マスク像データの分割数は、以降に算出したい特徴に合わせて設定することもできる。例えば、前方循環マスク画像データと後方循環マスク画像データに分割することに加えて、例えば正中面を用いて、前方循環マスク画像データ及び後方循環マスク画像データのそれぞれを、左脳側画像データと右脳側画像データに分割することもできる。

（変形例３）
また、上記実施形態においては、前方循環マスク像データ及び後方循環マスク像データにおいて、それぞれ固有の条件を用いて特徴点の座標を算出した。これに対し、各固有の条件は、解剖学的構造に基づく長さや大きさ等の幾何学的特徴のみならず、画素値、画素値の変化量等の画素値に関する特徴を含むこともできる。すなわち、複数の分割データのそれぞれについて、幾何学的特徴と画素値に関する特徴とを組み合わせた固有の条件を定義し適用するようにしても良い。

（変形例４）
上記実施形態においては、前方循環マスク像データ及び後方循環マスク像データにおいて算出した特徴点ＰＭ１、ＰＡ２、ＰＰ２の各座標値の最大値と最小値を用いて閉領域の設定し、設定された閉領域を用いてウィリス動脈輪の抽出を行った。これに対し、設定された閉領域内の脳動脈マスクの構造に基づいて、設定した閉領域の大きさを調整することもできる。

例えば、設定した閉領域の連結性が失われない分だけ当該閉領域を等間隔に狭める（又は広げる）ことで、設定した閉領域の大きさを調整することができる。

また、上記実施形態においては、特徴点ＰＭ１、ＰＡ２、ＰＰ２の各座標値の最大値と最小値を用いた閉領域が直方体である場合を例示した。しかしながら、直方体はあくまでも例示であり、ウィリス動脈輪を抽出可能な閉領域であれば、その形状は限定しない。例えば、特徴点ＰＭ１、ＰＡ２、ＰＰ２の各座標値の最大値と最小値を用いて直方体領域を設定し、その対角線の交点を中心とし、対角線の長さを直径とする円を閉領域として設定し、ウィリス動脈輪を抽出することもできる。

（変形例５）
上記実施形態においては、特徴点補間処理の実施の有無に関わらず、設定された左右の特徴点ＰＭ１、ＰＡ２、ＰＰ２の各点のｘ座標、ｙ座標、ｚ座標の最大値と最小値をそれぞれ算出し、各座標の最大値と最小値で囲まれる閉領域を計算した。そして、計算された閉領域に含まれる脳動脈マスクの領域をウィリス動脈輪として抽出した。

これに対し、特徴点補間処理によって患側の特徴点を補間した場合には、異なる基準を用いて閉領域の設定し、ウィリス動脈輪として抽出することもできる。

図９、図１０は、特徴点補間処理を行った場合に、異なる基準よる閉領域の設定を説明するための図である。例えば、脳動脈に閉塞等が存在しなければ（すなわち患者が健常者である場合には）、図９に示した様に、特徴点補間処理によって特徴点を補うことなく特徴点を設定することができる。係る場合には、設定された左右の特徴点ＰＭ１、ＰＡ２、ＰＰ２の各点のｘ座標、ｙ座標、ｚ座標の最大値と最小値を用いて閉領域Ｒ１が設定される。

これに対し、例えば、中大脳動脈のＭ１セグメントに閉塞が存在する場合には、図１０に示した様に、特徴点補間処理によって患側の端点に特徴点ＰＥ１が補間され、当該特徴点ＰＥ１が特徴点ＰＭ１として設定される。この様な特徴点補間処理が実行された場合には、健側において、患側の特徴点ＰＥ１と正中面ＭＰに関して左右対称な特徴点ＰＥ１´をさらに設定する。そして、左右の特徴点ＰＥ１、ＰＥ１´、ＰＡ２、ＰＰ２の各点のｘ座標、ｙ座標、ｚ座標の最大値と最小値をそれぞれ算出し、各座標の最大値と最小値で囲まれる閉領域Ｒ２を設定する。

この様な構成により、特徴点補間処理によって補間された特徴点ＰＥ１、ＰＥ１´を基準として、左右方向に狭めた閉領域を設定することもできる。

（変形例６）
上記実施形態においては、対象部位がウィリス動脈輪である場合を例とする対象部位抽出処理について説明した。これに対し、上述した説明した対象部位抽出処理は、ウィリス動脈輪以外の他の対象部位についても適用することができる。

例えば、対象部位が心臓である場合を想定する。係る場合には、心臓に関する医用画像を左心室、右心室、左心房、右心房に対応する分割データに分割する。４つの分割データのそれぞれにおいて、解剖学的構造に基づく幾何学的条件を固有の条件として、複数の特徴点を設定する。複数の特徴点に基づいて対象領域（僧房弁、三層弁、心腔領域等）を抽出し、それぞれにおける血流解析等を行うことができる。

また、例えば、対象部位を骨盤である場合を想定する。係る場合には、骨盤に関する医用画像を寛骨と左右の仙骨に対応する分割データに分割する。３つの分割データのそれぞれにおいて、解剖学的構造に基づく幾何学的条件を固有の条件として、複数の特徴点を設定する。複数の特徴点に基づいて対象領域を抽出し、それぞれにおいて骨盤輪損傷のタイプ分類等を行うことができる。

（変形例７）
上記実施形態においては、医用画像処理装置１と医用画像診断装置２とは別体であるとした。これに対し、医用画像診断装置２が医用画像処理装置１を内蔵することにより一体化させ、医用画像診断装置２が医用画像処理装置１として機能するようにしてもよい。

（変形例８）
上記実施形態においては、医用画像処理装置１はＸ線診断装置である場合を例示した。これに対し、医用画像処理装置１は、Ｘ線コンピュータ断層撮像装置、磁気共鳴イメージング装置（ＭＲ－Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ等）、超音波診断装置、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）等の他の装置であってもよい。

本実施形態および各変形例における医用画像処理装置及び医用画像処理方法をプログラムで実現する場合、プログラムは、コンピュータに、対象部位を含む領域に関する医用画像データを取得し、解剖学的構造に基づいて医用画像データを複数の分割データに分割し、複数の分割データのそれぞれにおいて、固有の条件に基づいて対象部位に対応する対象領域を抽出し、抽出された対象領域に関する情報を出力させること、を実現させる。

以上述べた少なくとも一つの実施形態によれば、多様な形状に適用可能な医用画像のセグメンテーション手法を提供することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１ 医用画像処理装置
２ 医用画像診断装置
３ 医用画像サーバ
１０ 記憶回路
１１ 処理回路
１１ａ 取得機能
１１ｂ 分割機能
１１ｃ 抽出機能
１１ｄ 出力制御機能
１２ 入力回路
１３ 通信Ｉ／Ｆ回路
１４ 表示回路

Claims (20)

1. 対象部位を含む領域に関する医用画像データを取得する取得部と、
   前記医用画像データを、前記領域の解剖学的構造に応じた基準面で、複数の分割データに分割する分割部と、
   前記基準面からの距離に応じて複数の特徴点を前記医用画像データに設定する設定部と、
   前記複数の特徴点に基づいて前記対象部位を抽出する抽出部と、
   前記抽出された前記対象部位に関する情報を出力させる出力制御部と、
   を備えた医用画像処理装置。
2. 前記抽出部は、前記複数の分割データのそれぞれにおいて、画素値及び画素値の変化量のうち少なくとも一方に基づく前記複数の特徴点を設定する、
   請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記抽出部は、
   前記複数の特徴点を用いて前記医用画像データに閉領域を設定し、
   前記閉領域を用いて前記対象部位を抽出する、
   請求項１又は２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記抽出部は、
   前記複数の分割データのそれぞれにおいて、前記複数の特徴点の少なくとも一つを設定できない場合には、前記基準面に基づいて前記特徴点を補間する、
   請求項１乃至３のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
5. 前記抽出部は、前記基準面を用いて前記特徴点を補間した場合には、前記補間された特徴点を基準として前記閉領域を設定する、
   請求項３に記載の医用画像処理装置。
6. 前記抽出部は、前記複数の特徴点の少なくとも一つを設定できない場合には、前記基準面を挟んで対称になるように特徴点を補間する、
   請求項４に記載の医用画像処理装置。
7. 前記分割部は、前記医用画像データを前方循環に関する前記分割データと後方循環に関する前記分割データとに分割する、
   請求項１乃至６のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
8. ウィリス動脈輪を含む領域に関する医用画像データを取得する取得部と、
   前記医用画像データを、前記領域の解剖学的構造に応じた基準面で、複数の画像データに分割する分割部と、
   前記基準面からの距離に応じて複数の特徴点を前記医用画像データに設定する設定部と、
   前記複数の特徴点に基づいて前記ウィリス動脈輪を抽出する抽出部と、
   前記抽出された前記ウィリス動脈輪に関する情報を出力させる出力制御部と、
   を備えた医用画像処理装置。
9. 前記分割部は、前記医用画像データを前方循環に関する画像データと後方循環に関する画像データとに分割し、
   前記抽出部は、前記前方循環に関する画像データと前記後方循環に関する画像データとのそれぞれにおいて、前記ウィリス動脈輪を抽出する、
   請求項８に記載の医用画像処理装置。
10. 前記分割部は、前記前方循環に関する画像データと前記後方循環に関する画像データとのそれぞれにおいて、前記ウィリス動脈輪の一部が、左脳と右脳の夫々に分布し、左右に最長の構造を持ち、連結性を保持されるように前記医用画像データを分割する、
    請求項９に記載の医用画像処理装置。
11. 前記抽出部は、前記前方循環に関する画像データと前記後方循環に関する画像データとのそれぞれにおいて、前記複数の特徴点を設定し、前記複数の特徴点に基づいて前記ウィリス動脈輪を抽出する、
    請求項９又は１０に記載の医用画像処理装置。
12. 前記抽出部は、
    前記前方循環に関する画像データと前記後方循環に関する画像データとのそれぞれにおいて正中面を設定し、
    前記正中面からの距離に基づく前記複数の特徴点を設定する、
    請求項１１に記載の医用画像処理装置。
13. 前記抽出部は、
    前記複数の特徴点を用いて前記医用画像データに閉領域を設定し、
    前記閉領域を用いて前記ウィリス動脈輪を抽出する、
    請求項１２に記載の医用画像処理装置。
14. 前記抽出部は、前記前方循環に関する画像データと前記後方循環に関する画像データとのそれぞれにおいて、前記複数の特徴点の少なくとも一つを設定できない場合には、前記正中面に基づいて前記特徴点を補間する、
    請求項１３に記載の医用画像処理装置。
15. 前記抽出部は、前記正中面を用いて前記特徴点を補間した場合には、前記補間された特徴点を基準として前記閉領域を設定する、
    請求項１４に記載の医用画像処理装置。
16. 前記抽出部は、前記前方循環に関する画像データと前記後方循環に関する画像データとのそれぞれにおいて、画素値及び画素値の変化量のうち少なくとも一方に基づく前記複数の特徴点を設定する、
    請求項１１乃至１５のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
17. 前記出力制御部は、前記対象部位の座標情報及び前記複数の特徴点の座標情報を少なくとも出力させる、
    請求項１乃至７のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
18. 前記出力制御部は、前記対象部位上に前記複数の特徴点が明示された画像を表示部に表示させる、
    請求項１乃至７のうちいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
19. 対象部位を含む領域に関する医用画像データを取得し、
    前記医用画像データを、前記領域の解剖学的構造に応じた基準面で、複数の分割データに分割し、
    前記基準面からの距離に応じて複数の特徴点を前記医用画像データに設定し、
    前記複数の特徴点に基づいて前記対象部位を抽出し、
    前記抽出された前記対象部位に関する情報を出力させること、
    を備えた医用画像処理方法。
20. ウィリス動脈輪を含む領域に関する医用画像データを取得し、
    前記医用画像データを、前記領域の解剖学的構造に応じた基準面で、複数の画像データに分割し、
    前記基準面からの距離に応じて複数の特徴点を前記医用画像データに設定し、
    前記複数の特徴点に基づいて前記ウィリス動脈輪を抽出し、
    前記抽出された前記ウィリス動脈輪に関する情報を出力させること、
    を備えた医用画像処理方法。

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