JPH06233761A - 医用画像診断装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 医用画像診断装置において、得られた画像に
ついてある特定の目的部位を認識して抽出するのが正確
かつ容易、迅速に行えるようにする。 【構成】 被検体内の診断部位について計測した画像デ
ータを出力する原画像供給部１と、この原画像供給部か
らの画像データを入力しその画像中の目的部位を大まか
に抽出する対象領域抽出部２と、人工的神経素子を入力
層及び中間層並びに出力層の層構造をなすように結合し
てネットワークを構成すると共に出力層の入出力関数は
リニア関数を用い上記対象領域抽出部からの対象領域の
画像を入力して目的部位を認識するための大局情報を予
測するニューラルネットワーク３と、このニューラルネ
ットワークで予測された大局情報を用いて目的部位を認
識しそのデータを出力する目的部位認識部４と、この目
的部位認識部から出力された認識結果のデータを入力し
て上記原画像供給部からの原画像と共にその認識結果を
表示する画像表示部５とを備えて成る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、Ｘ線又は超音波などの
情報キャリアを被検体内に透入しこの情報キャリアの変
化を計測して診断部位の医用画像を得る例えば超音波断
層装置又はＸ線ＣＴ装置あるいは磁気共鳴イメージング
装置などの医用画像診断装置に関し、特に上記得られた
画像についてある特定の目的部位を認識して抽出するの
が正確かつ容易、迅速に行える医用画像診断装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来のこの種の医用画像診断装置は、被
検体内に透入すべき情報キャリアを発生する情報キャリ
ア発生部と、上記被検体内の診断部位の物質の状態によ
り空間的あるいは時間的に変化を受けた情報キャリアを
検出する検出部と、この検出部からの検出信号を用いて
画像を構成処理する画像処理部と、この画像処理部で得
られた画像データを入力して表示する画像表示部とを有
して成っていた。そして、上記情報キャリア発生部から
被検体内に情報キャリアを透入し、検出部により上記被
検体内の診断部位の物質の状態によって変化を受けた情
報キャリアを検出し、画像処理部で上記検出部から出力
された検出信号を用いて画像を構成処理し、さらに画像
表示部により上記画像処理部で得られた画像データを入
力して表示するようになっていた。

【０００３】そして、このような医用画像診断装置にお
いて、被検体内の診断部位の画像についてある特定の目
的部位、例えば心臓の左心室内腔の輪郭を認識して抽出
するには、心臓の表示画像においては心壁部は明るい輝
度で白く表示され、心室内部は暗い輝度で黒く表示され
るという違いに着目してその画像データを２値化し、白
黒２値の境界を探しながらその境界線をトラッキング手
段によってたどって行き、心室内腔の輪郭を抽出してい
た。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、このような従
来の医用画像診断装置においては、目的部位の白黒の表
示輝度の差により、白黒２値の境界を探しながらその境
界線をトラッキング手段によってたどるだけであったの
で、何ら予測形状も無い状態からいきなり上記目的部位
の近似形状をトラッキングして行くと、最初は上記２値
化した境界線をうまくたどって行っても、途中から複雑
な形状に入って迷走し始め、上記白黒２値の境界線を正
しくたどれなくなることがあった。従って、所望の目的
部位を認識して抽出することができないことがあった。
これに対処するには、操作者に医師と同程度の解剖学的
知識があればよいが、相当の熟練を要するものであっ
た。また、表示画像を見ながら、マウス等の入力装置に
より目的部位の輪郭形状をトレースしてもよいが、これ
では莫大な手間がかかるものであった。

【０００５】そこで、本発明は、このような問題点に対
処し、被検体内の診断部位を計測した医用画像について
ある特定の目的部位を認識して抽出するのが正確かつ容
易、迅速に行える医用画像診断装置を提供するのを目的
とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明による医用画像診断装置は、被検体内の診断
部位について計測した画像データを出力する原画像供給
部と、この原画像供給部からの画像データを入力しその
画像中の目的部位を大まかに抽出する対象領域抽出手段
と、人工的神経素子を入力層及び中間層並びに出力層の
層構造をなすように結合してネットワークを構成し上記
対象領域抽出手段からの対象領域の画像を入力して目的
部位を認識するための大局情報を予測するニューラルネ
ットワークと、このニューラルネットワークで予測され
た大局情報を用いて目的部位を認識しそのデータを出力
する目的部位認識手段と、この目的部位認識手段から出
力された認識結果のデータを入力して上記原画像供給部
からの原画像と共にその認識結果を表示する画像表示部
とを備えて成るものである。

【０００７】また、上記ニューラルネットワークは、層
構造をなすように結合されたネットワークの最終段の出
力層の入出力関数としてリニア関数を用い、大局情報を
アナログ値で予測可能とすると効果的である。

【０００８】

【作用】このように構成された医用画像診断装置は、原
画像供給部から被検体内の診断部位について計測した画
像データを出力し、対象領域抽出手段により上記原画像
供給部から出力された画像データを入力しその画像中の
目的部位を大まかに抽出し、人工的神経素子を入力層及
び中間層並びに出力層の層構造をなすように結合してネ
ットワークを構成すると共に出力層の入出力関数はリニ
ア関数を用いたニューラルネットワークで上記対象領域
抽出手段から出力された対象領域の画像を入力して目的
部位を認識するための大局情報を予測し、目的部位認識
手段により上記ニューラルネットワークで予測された大
局情報を用いて目的部位を認識しそのデータを出力し、
さらに画像表示部で上記目的部位認識手段から出力され
た認識結果のデータを入力して前記原画像供給部からの
原画像と共にその認識結果を表示するように動作する。
これにより、被検体内の診断部位を計測した医用画像に
ついてある特定の目的部位を認識して抽出するのが正確
かつ容易、迅速に行うことができる。

【０００９】

【実施例】以下、本発明の実施例を添付図面に基づいて
詳細に説明する。図１は本発明による医用画像診断装置
の実施例を示すブロック図である。この医用画像診断装
置は、Ｘ線又は超音波などの情報キャリアを被検体内に
透入しこの情報キャリアの変化を計測して診断部位の医
用画像を得ると共にこの得られた画像についてある特定
の目的部位を認識して抽出するもので、図に示すよう
に、原画像供給部１と、対象領域抽出部２と、ニューラ
ルネットワーク３と、目的部位認識部４と、画像表示部
５とを備えて成る。

【００１０】上記原画像供給部１は、被検体内の診断部
位について計測した画像データを出力するもので、例え
ば超音波診断装置又はＸ線ＣＴ装置あるいは磁気共鳴イ
メージング装置などにおいて被検体を計測又は撮影する
計測部、あるいは被検体について計測した画像データを
記憶しておき必要に応じて読み出す記憶部などである。

【００１１】対象領域抽出部２は、上記原画像供給部１
から出力された画像データを入力しその画像中の目的部
位（例えば心臓の左心室内腔）を大まかに抽出する手段
となるもので、例えばマウスまたはトラックボールある
いはペンなどの入力装置で特定領域を手動入力したり、
あるいは目的部位の画像特徴量により自動的に抽出する
ようになっている。

【００１２】ニューラルネットワーク３は、上記対象領
域抽出部２から出力された対象領域の画像を入力して目
的部位を認識するための大局情報を予測するもので、人
工的神経素子を入力層及び中間層並びに出力層の層構造
をなすように結合してネットワークを構成すると共に出
力層の入出力関数はリニア関数を用いて構成されてい
る。すなわち、生物の神経素子の働きを模し図２に示す
ような多入力一出力の人工的神経素子６を多数用い、図
３に示すように、この人工的神経素子６を入力層Ｉ及び
中間層Ｍ並びに出力層Ｏの層構造をなすように結合して
ネットワークを構成することにより、信号処理及び情報
処理の機能を実現するように構成されている。なお、図
２において、符号７は人工的神経素子６の内部状態を出
力信号に変換する際の特性を表す出力関数の存在を示
し、また、図３において、符号８は入力層Ｉと中間層Ｍ
とを結ぶ枝を示し、符号９は中間層Ｍと出力層Ｏとを結
ぶ枝を示している。そして、この図３に示すニューラル
ネットワーク３は、入力層Ｉに供給される入力パターン
１０を変換して出力層Ｏから出力パターン１１として出
力するようになっている。

【００１３】ここで、上記中間層Ｍにおいては、入出力
関数として、図４に示すように出力ｙが“０”と“１”
の範囲内で単調非減少のシグモイド関数が用いられてい
る。いま、中間層Ｍの内部ポテンシャルをＵ₀とする
と、シグモイド関数は次式のように表される。 そして、これを微分すると、 となり、もとのシグモイド関数で表現できるという特徴
をもっている。

【００１４】また、上記出力層Ｏにおいては、入出力関
数として、上述のシグモイド関数の代りに図５に示すよ
うに出力ｙが直線的に増減するリニア関数が用いられて
いる。いま、直線の傾きをｌとすると、例えば次式のよ
うに表される。 ｙ＝ｌｘ＋0.5 これを微分すると、 ｙ′＝ｌ となる。これにより、出力層Ｏからの出力は、アナログ
的な値となる。

【００１５】そして、図３に示すように構成されたニュ
ーラルネットワーク３の入力層Ｉ及び中間層Ｍ並びに出
力層Ｏの各層にある人工的神経素子６，６，…と出力層
Ｏの各神経素子に対する教師信号は、１次元の配列（ベ
クトル）で表すことができ、また、入力層Ｉから中間層
Ｍへの結合係数（枝８に対応する）と中間層Ｍから出力
層Ｏへの結合係数（枝９に対応する）は、２次元の配列
（行列）で表すことができる。そこで、上記図３に示す
ニューラルネットワーク３における入出力関係は、図６
に示すようなベクトルと行列の関係としても表現でき
る。図６において、各記号の意味は次のとおりである。 Ｉi：入力層Ｉの神経素子ｉの出力 Ｈj：中間層Ｍの神経素子ｊの出力 Ｏk：出力層Ｏの神経素子ｋの出力 Ｔk：出力層Ｏの神経素子ｋに対する教師信号 Ｗji：入力層Ｉの神経素子ｉから中間層Ｍの神経素子ｊ
への結合係数 Ｖkj：中間層Ｍの神経素子ｊから出力層Ｏの神経素子ｋ
への結合係数 θj：中間層Ｍの神経素子ｊのオフセット（しきい値） γk：出力層Ｏの神経素子ｋのオフセット（しきい値） α，β：定数 上述の図６に示すようなベクトルと行列の関係として表
現された入出力関係は、アナログ出力用のバックプロパ
ゲーションのアルゴリズムを示しており、出力層にリニ
ア関数 を用いている。これにより、前述のように出力層Ｏから
の出力は、アナログ的な値となる。

【００１６】また、図１において、目的部位認識部４
は、上記ニューラルネットワーク３で予測された大局情
報を用いて目的部位を認識しそのデータを出力する手段
となるもので、図示省略したがその内部には、前記原画
像供給部１から出力される画像データを入力してそのヒ
ストグラムから求めた所定のしきい値により“０”と
“１”の２値に変換する２値化回路と、この２値化回路
から出力される２値データと上記ニューラルネットワー
ク３から出力される大局情報とを入力してその大局情報
をガイドとして“１”と“０”の白黒２値の境界を見い
出し目的部位を認識するトラッキング手段とを備えてい
る。

【００１７】さらに、画像表示部５は、上記目的部位認
識部４から出力された認識結果のデータを入力して前記
原画像供給部１からの原画像と共にその認識結果を表示
するもので、例えばテレビモニタから成る。

【００１８】次に、このように構成された医用画像診断
装置において、得られた画像についてある特定の目的部
位を認識して抽出する動作を図７を参照して説明する。
まず、図１において、原画像供給部１から被検体内の診
断部位について計測した画像データを出力する。これ
は、磁気共鳴イメージング装置などにより実際に計測し
たままのデータでもよいし、予め計測され記憶部に書き
込まれたデータを読み出したものでもよい。いま、特定
の目的部位を例えば心臓の左心室内腔とすると、上記原
画像供給部１からの画像データは、目的部位認識部４を
介して画像表示部５へ送られ、その画面には図７に示す
ように心臓の画像が表示される。

【００１９】これと同時に、上記原画像供給部１からの
画像データは、対象領域抽出部２へ入力する。この対象
領域抽出部２では、上記表示された画像の特徴量により
例えば心臓外壁をとらえ、その周りに図７に破線１２で
示すような対象領域外形線を描く。従って、この対象領
域外形線１２の中に目的部位としての左心室内腔が存在
し、上記対象領域外形線１２によって目的部位を大まか
に抽出したことになる。なお、上記対象領域外形線１２
は、マウスまたはトラックボールなどにより操作者が手
動で入力してもよい。

【００２０】次に、上記対象領域抽出部２からの対象領
域外形線１２のデータは、ニューラルネットワーク３へ
入力する。このニューラルネットワーク３では、上記入
力された対象領域外形線１２を用いて左心室内腔を認識
するための近似関数のパラメータを決定し、図３に示す
層構造をなすように結合してネットワークに構成された
多層の人工的神経素子６，６，…により、目的部位とし
ての左心室内腔に近似した大局情報を図７に一点鎖線１
３で示すように予測して出力する。このとき、上記予測
した大局情報１３は、アナログ値とされ、前述の対象領
域外形線１２よりは内側に入っている。

【００２１】次に、上記ニューラルネットワーク３で予
測された大局情報１３は、目的部位認識部４へ入力す
る。この目的部位認識部４では、その内部の２値化回路
により原画像供給部１から入力する画像データについて
所定のしきい値により“０”と“１”の２値に変換し、
トラッキング手段により上記２値画像について前記予測
した大局情報１３の原点Ｓ（ｘ₀，ｙ₀）から等角度ピッ
チごとに図７において画像の外側に向かって濃度値が
“０”から“１”へ変化する点の位置をすべて検出し、
上記大局情報１３をガイドとして“１”と“０”の白黒
２値の境界を見い出し、図７に実線１４で示すように目
的部位としての左心室内腔の輪郭を認識して抽出する。
このとき、上記大局情報１３をガイドとしてそこから大
きく離れない範囲で白黒２値の境界を見い出し、左心室
内腔１４の輪郭を認識するので、従来のように境界をた
どるのに迷走することはない。

【００２２】そして、上記目的部位認識部４で抽出され
た認識結果の目的部位１４を示すデータは、後段の画像
表示部５へ入力し、その画面に原画像供給部１からの原
画像と共に表示される。これにより、診断に必要な特定
の目的部位１４を正しく且つ容易、迅速に表示すること
ができる。

【００２３】

【発明の効果】本発明は以上のように構成されたので、
被検体内の診断部位を計測した医用画像についてある特
定の目的部位を認識して抽出するのが、ニューラルネッ
トワークを用いることにより解剖学的知識を学習して正
確かつ容易、迅速に行うことができる。従って、従来装
置のように目的部位を認識して抽出するのに迷走するこ
ともなく、また、操作者に医師と同程度の解剖学的知識
を要求されることもなく、誰でも操作することができ
る。このことから、医用画像診断装置の臨床価値を向上
することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明による医用画像診断装置の実施例を示
すブロック図、

【図２】 ニューラルネットワークを構成する人工的神
経素子を示す説明図、

【図３】 層構造をなすように結合してネットワークに
構成されたニューラルネットワークの階層構造を示す説
明図、

【図４】 上記ニューラルネットワークの中間層の入出
力関数として用いられるシグモイド関数を示すグラフ、

【図５】 上記ニューラルネットワークの出力層の入出
力関数として用いられるリニア関数を示すグラフ、

【図６】 図３に示すニューラルネットワークにおける
入出力関係を示すベクトルと行列の関係を表す説明図、

【図７】 本発明の医用画像診断装置において画像のあ
る特定の目的部位を認識して抽出する動作を説明するた
めの図。

【符号の説明】

１…原画像供給部、 ２…対象領域抽出部、 ３…ニュ
ーラルネットワーク、 ４…目的部位認識部、 ５…画
像表示部、 ６…人工的神経素子、 １２…対象領域外
形線、 １３…大局情報、 １４…目的部位、 Ｉ…入
力層、 Ｍ…中間層、 Ｏ…出力層。

フロントページの続き (51)Int.Cl.⁵ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０６Ｆ 15/70 ４６５ Ａ 8837−5Ｌ

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 被検体内の診断部位について計測した画
   像データを出力する原画像供給部と、この原画像供給部
   からの画像データを入力しその画像中の目的部位を大ま
   かに抽出する対象領域抽出手段と、人工的神経素子を入
   力層及び中間層並びに出力層の層構造をなすように結合
   してネットワークを構成し上記対象領域抽出手段からの
   対象領域の画像を入力して目的部位を認識するための大
   局情報を予測するニューラルネットワークと、このニュ
   ーラルネットワークで予測された大局情報を用いて目的
   部位を認識しそのデータを出力する目的部位認識手段
   と、この目的部位認識手段から出力された認識結果のデ
   ータを入力して上記原画像供給部からの原画像と共にそ
   の認識結果を表示する画像表示部とを備えて成ることを
   特徴とする医用画像診断装置。
2. 【請求項２】 上記ニューラルネットワークは、層構造
   をなすように結合されたネットワークの最終段の出力層
   の入出力関数としてリニア関数を用い、大局情報をアナ
   ログ値で予測可能としたことを特徴とする請求項１記載
   の医用画像診断装置。