JPH0670923A - 医用画像の特定領域抽出方法 - Google Patents
医用画像の特定領域抽出方法Info
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- JPH0670923A JPH0670923A JP4251986A JP25198692A JPH0670923A JP H0670923 A JPH0670923 A JP H0670923A JP 4251986 A JP4251986 A JP 4251986A JP 25198692 A JP25198692 A JP 25198692A JP H0670923 A JPH0670923 A JP H0670923A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 医用画像の特定領域抽出方法において、画像
処理装置などにおける入力装置を用いて病巣部などの特
定領域の輪郭をトレースする際の作業量を軽減する。 【構成】 画像処理装置の表示装置に表示されたＣＴ画
像Ｉ1に対してマウス６で断面位置１１1，１１2を複数
箇所指定して断面画像１２1，１２2を複数枚作り、これ
らの断面画像１２1，１２2中で特定領域としての病巣部
１０を表す輪郭をマウス６でトレースし、このトレース
により抽出された画素データの座標を用いて他の点の座
標は演算装置で補間演算して求めることにより、上記Ｃ
Ｔ画像の中の特定領域を抽出する。これにより、上記複
数枚の断面画像１２1，１２2中で特定領域を表す輪郭を
トレースするだけでよく、トレースの作業量を軽減する
ことができる。
処理装置などにおける入力装置を用いて病巣部などの特
定領域の輪郭をトレースする際の作業量を軽減する。 【構成】 画像処理装置の表示装置に表示されたＣＴ画
像Ｉ1に対してマウス６で断面位置１１1，１１2を複数
箇所指定して断面画像１２1，１２2を複数枚作り、これ
らの断面画像１２1，１２2中で特定領域としての病巣部
１０を表す輪郭をマウス６でトレースし、このトレース
により抽出された画素データの座標を用いて他の点の座
標は演算装置で補間演算して求めることにより、上記Ｃ
Ｔ画像の中の特定領域を抽出する。これにより、上記複
数枚の断面画像１２1，１２2中で特定領域を表す輪郭を
トレースするだけでよく、トレースの作業量を軽減する
ことができる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ
装置などの画像診断装置により被検体の診断部位につい
て検出、作成した多数のＣＴ画像から例えば病巣部など
の特定領域を抽出する医用画像の特定領域抽出方法に関
し、特に画像処理装置などにおいて入力装置を用いて上
記特定領域の輪郭をトレースする際の作業量を軽減する
ことができる特定領域抽出方法に関する。
装置などの画像診断装置により被検体の診断部位につい
て検出、作成した多数のＣＴ画像から例えば病巣部など
の特定領域を抽出する医用画像の特定領域抽出方法に関
し、特に画像処理装置などにおいて入力装置を用いて上
記特定領域の輪郭をトレースする際の作業量を軽減する
ことができる特定領域抽出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、画像処理装置などにおいて多数の
ＣＴ画像から病巣部などの特定領域を抽出するには、画
像記憶部からＣＴ画像を順次読み出して画像表示部に表
示し、それぞれのＣＴ画像を観察して病巣部の表れてい
る輪郭をマウスなどの入力装置を用いてトレースして抽
出していた。そして、被検体の体軸方向に収集された多
数のＣＴ画像のうち、少なくとも上記病巣部の体軸方向
の広がり分だけのＣＴ画像を順次読み出して表示し、１
枚１枚病巣部の表れている輪郭をトレースしていた。そ
の後、上記トレースして抽出した画素データを体軸方向
に積み上げ、病巣部の３次元画像を作成していた。
ＣＴ画像から病巣部などの特定領域を抽出するには、画
像記憶部からＣＴ画像を順次読み出して画像表示部に表
示し、それぞれのＣＴ画像を観察して病巣部の表れてい
る輪郭をマウスなどの入力装置を用いてトレースして抽
出していた。そして、被検体の体軸方向に収集された多
数のＣＴ画像のうち、少なくとも上記病巣部の体軸方向
の広がり分だけのＣＴ画像を順次読み出して表示し、１
枚１枚病巣部の表れている輪郭をトレースしていた。そ
の後、上記トレースして抽出した画素データを体軸方向
に積み上げ、病巣部の３次元画像を作成していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、このような従
来の特定領域抽出方法においては、上記病巣部の体軸方
向の広がり分だけのＣＴ画像を順次読み出して表示し、
その病巣部の表れている輪郭をマウス等でいちいちトレ
ースしていたので、上記読み出したＣＴ画像が何十枚と
いうように多数あっても、一枚ずつ総ての枚数について
いちいちトレースして画素データを抽出しなければなら
なかった。従って、操作者は、画像処理装置を操作し
て、所要のＣＴ画像を読み出して表示し、マウスを用い
て病巣部の輪郭をトレースする作業を、例えば何十枚分
繰り返さなければならず、その作業量が膨大となるもの
であった。このことから、医用画像の特定領域を抽出す
る作業に時間を要すると共に、検査効率が低下するもの
であった。
来の特定領域抽出方法においては、上記病巣部の体軸方
向の広がり分だけのＣＴ画像を順次読み出して表示し、
その病巣部の表れている輪郭をマウス等でいちいちトレ
ースしていたので、上記読み出したＣＴ画像が何十枚と
いうように多数あっても、一枚ずつ総ての枚数について
いちいちトレースして画素データを抽出しなければなら
なかった。従って、操作者は、画像処理装置を操作し
て、所要のＣＴ画像を読み出して表示し、マウスを用い
て病巣部の輪郭をトレースする作業を、例えば何十枚分
繰り返さなければならず、その作業量が膨大となるもの
であった。このことから、医用画像の特定領域を抽出す
る作業に時間を要すると共に、検査効率が低下するもの
であった。
【０００４】そこで、本発明は、このような問題点に対
処し、画像処理装置などにおいて入力装置を用いて特定
領域の輪郭をトレースする際の作業量を軽減することが
できる医用画像の特定領域抽出方法を提供することを目
的とする。
処し、画像処理装置などにおいて入力装置を用いて特定
領域の輪郭をトレースする際の作業量を軽減することが
できる医用画像の特定領域抽出方法を提供することを目
的とする。
【０００５】
【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の特定領域抽出方法は、画像
診断装置により被検体の診断部位について検出データを
収集し再構成演算処理をして作成された多数のＣＴ画像
のうち任意の画像を表示装置に表示し、この表示された
ＣＴ画像に対して入力装置で断面位置を複数箇所指定し
て断面画像を複数枚作り、これらの断面画像中で特定領
域を表す輪郭を入力装置でトレースし、このトレースに
より抽出された画素データの座標を用いて他の点の座標
は演算装置で補間演算して求めることにより、上記ＣＴ
画像の中の特定領域を抽出するものである。
に、本発明による医用画像の特定領域抽出方法は、画像
診断装置により被検体の診断部位について検出データを
収集し再構成演算処理をして作成された多数のＣＴ画像
のうち任意の画像を表示装置に表示し、この表示された
ＣＴ画像に対して入力装置で断面位置を複数箇所指定し
て断面画像を複数枚作り、これらの断面画像中で特定領
域を表す輪郭を入力装置でトレースし、このトレースに
より抽出された画素データの座標を用いて他の点の座標
は演算装置で補間演算して求めることにより、上記ＣＴ
画像の中の特定領域を抽出するものである。
【０００６】
【実施例】以下、本発明の実施例を添付図面を参照して
詳細に説明する。図１は本発明による医用画像の特定領
域抽出方法の原理を説明するための図であり、図２は上
記特定領域抽出方法の実施に使用する画像処理装置の構
成を示すブロック図である。図２において、記憶装置１
は、外部の例えばＸ線ＣＴ装置で被検体の診断部位につ
いて検出、作成した多数のＣＴ画像を入力して記憶して
おくもので、磁気テープ又は磁気ディスクなどから成
る。表示メモリ２は、上記記憶装置１から読み出したＣ
Ｔ画像のデータを表示するために一旦記憶するものであ
る。そして、表示装置３は、上記表示メモリ２から画像
データを読み出してＣＴ画像をその画面に表示するもの
で、例えばＣＲＴから成る。ＣＰＵ４は、この画像処理
装置の全体を制御する中央処理装置である。また、主メ
モリ５は、上記ＣＰＵ４による制御動作に必要なデータ
や情報を記憶しておくもので、該ＣＰＵ４によって直接
アドレス指定されるようになっている。マウス６は、外
部からデータや情報を入力する入力装置であり、コント
ローラ７で制御されるようになっている。なお、図２に
おいて、符号８はデータバスである。
詳細に説明する。図１は本発明による医用画像の特定領
域抽出方法の原理を説明するための図であり、図２は上
記特定領域抽出方法の実施に使用する画像処理装置の構
成を示すブロック図である。図２において、記憶装置１
は、外部の例えばＸ線ＣＴ装置で被検体の診断部位につ
いて検出、作成した多数のＣＴ画像を入力して記憶して
おくもので、磁気テープ又は磁気ディスクなどから成
る。表示メモリ２は、上記記憶装置１から読み出したＣ
Ｔ画像のデータを表示するために一旦記憶するものであ
る。そして、表示装置３は、上記表示メモリ２から画像
データを読み出してＣＴ画像をその画面に表示するもの
で、例えばＣＲＴから成る。ＣＰＵ４は、この画像処理
装置の全体を制御する中央処理装置である。また、主メ
モリ５は、上記ＣＰＵ４による制御動作に必要なデータ
や情報を記憶しておくもので、該ＣＰＵ４によって直接
アドレス指定されるようになっている。マウス６は、外
部からデータや情報を入力する入力装置であり、コント
ローラ７で制御されるようになっている。なお、図２に
おいて、符号８はデータバスである。
【０００７】次に、図１を参照して本発明の原理を説明
する。まず、図２に示す記憶装置１には、被検体の診断
部位について計測したＣＴ画像が多数記憶されていると
する。このＣＴ画像を図１においてＩ1，Ｉ2，…，Ｉｎ
とし、これらのＣＴ画像Ｉ1〜Ｉｎにはそれぞれ病巣部
１０を示す輪郭が表示されている。このような状態で、
例えば第一のＣＴ画像Ｉ1を表示装置３に表示して、上
記病巣部１０を横断するように第一の断面位置１１1を
指定する。そして、上記各ＣＴ画像Ｉ1〜Ｉｎにおいて
上記第一の断面位置１１1上にある画素値をＩ1〜Ｉｎの
順に並べると、各ＣＴ画像Ｉ1〜Ｉｎを第一の断面位置
１１1で切断した状態の第一の断面画像１２1が作成さ
れ、表示装置３に表示される。このとき、上記第一の断
面画像１２1には、病巣部１０が深さ方向の輪郭を示す
ものとして表示される。次に、この状態で、マウス６を
用いて画像中に表示された矢印１３で上記第一の断面画
像１２1中の病巣部１０の輪郭をトレースする。この１
回のトレースにより、例えば第一のＣＴ画像Ｉ1中で二
つの点Ａ1，Ｂ1を抽出し、第二のＣＴ画像Ｉ2中で二つ
の点Ａ2，Ｂ2を抽出したこととなる。従って、上記マウ
ス６を用いて断面画像１２1中の病巣部１０の輪郭を１
回トレースするだけで、例えば数十枚のＣＴ画像Ｉ1〜
Ｉｎについてそれぞれ一度で輪郭点を抽出することがで
きる。
する。まず、図２に示す記憶装置１には、被検体の診断
部位について計測したＣＴ画像が多数記憶されていると
する。このＣＴ画像を図１においてＩ1，Ｉ2，…，Ｉｎ
とし、これらのＣＴ画像Ｉ1〜Ｉｎにはそれぞれ病巣部
１０を示す輪郭が表示されている。このような状態で、
例えば第一のＣＴ画像Ｉ1を表示装置３に表示して、上
記病巣部１０を横断するように第一の断面位置１１1を
指定する。そして、上記各ＣＴ画像Ｉ1〜Ｉｎにおいて
上記第一の断面位置１１1上にある画素値をＩ1〜Ｉｎの
順に並べると、各ＣＴ画像Ｉ1〜Ｉｎを第一の断面位置
１１1で切断した状態の第一の断面画像１２1が作成さ
れ、表示装置３に表示される。このとき、上記第一の断
面画像１２1には、病巣部１０が深さ方向の輪郭を示す
ものとして表示される。次に、この状態で、マウス６を
用いて画像中に表示された矢印１３で上記第一の断面画
像１２1中の病巣部１０の輪郭をトレースする。この１
回のトレースにより、例えば第一のＣＴ画像Ｉ1中で二
つの点Ａ1，Ｂ1を抽出し、第二のＣＴ画像Ｉ2中で二つ
の点Ａ2，Ｂ2を抽出したこととなる。従って、上記マウ
ス６を用いて断面画像１２1中の病巣部１０の輪郭を１
回トレースするだけで、例えば数十枚のＣＴ画像Ｉ1〜
Ｉｎについてそれぞれ一度で輪郭点を抽出することがで
きる。
【０００８】次に、前記第一のＣＴ画像Ｉ1の表示にお
いて、前記第一の断面位置１１1と任意の角度をなす第
二の断面位置１１2を病巣部１０を横断するように指定
する。そして、前記と同様にして各ＣＴ画像Ｉ1〜Ｉｎ
において上記第二の断面位置１１2上にある画素値をＩ1
〜Ｉｎの順に並べると、各ＣＴ画像Ｉ1〜Ｉｎを第二の
断面位置１１2で切断した状態の第二の断面画像１２2が
作成され、表示装置３に表示される。このとき、上記第
二の断面画像１２2には、異なる角度方向から見た病巣
部１０が深さ方向の輪郭を示すものとして表示される。
次に、この状態で、マウス６を用いて画像中に表示され
た矢印１３で上記第二の断面画像１２2中の病巣部１０
の輪郭をトレースする。この１回のトレースにより、例
えば第一のＣＴ画像Ｉ1中で二つの点Ｃ1，Ｄ1を抽出
し、第二のＣＴ画像Ｉ2中で二つの点Ｃ2，Ｄ2を抽出し
たこととなる。従って、上記マウス６を用いて断面画像
１２2中の病巣部１０の輪郭を１回トレースするだけ
で、例えば数十枚のＣＴ画像Ｉ1〜Ｉｎについてそれぞ
れ一度で輪郭点を抽出することができる。
いて、前記第一の断面位置１１1と任意の角度をなす第
二の断面位置１１2を病巣部１０を横断するように指定
する。そして、前記と同様にして各ＣＴ画像Ｉ1〜Ｉｎ
において上記第二の断面位置１１2上にある画素値をＩ1
〜Ｉｎの順に並べると、各ＣＴ画像Ｉ1〜Ｉｎを第二の
断面位置１１2で切断した状態の第二の断面画像１２2が
作成され、表示装置３に表示される。このとき、上記第
二の断面画像１２2には、異なる角度方向から見た病巣
部１０が深さ方向の輪郭を示すものとして表示される。
次に、この状態で、マウス６を用いて画像中に表示され
た矢印１３で上記第二の断面画像１２2中の病巣部１０
の輪郭をトレースする。この１回のトレースにより、例
えば第一のＣＴ画像Ｉ1中で二つの点Ｃ1，Ｄ1を抽出
し、第二のＣＴ画像Ｉ2中で二つの点Ｃ2，Ｄ2を抽出し
たこととなる。従って、上記マウス６を用いて断面画像
１２2中の病巣部１０の輪郭を１回トレースするだけ
で、例えば数十枚のＣＴ画像Ｉ1〜Ｉｎについてそれぞ
れ一度で輪郭点を抽出することができる。
【０００９】以上のように二つの断面画像１２1，１２2
中で病巣部１０をトレースすることにより、それぞれ１
枚のＣＴ画像Ｉ1，Ｉ2，…について病巣部１０の断層面
において合計４点（Ａ1，Ｂ1，Ｃ1，Ｄ1；Ａ2，Ｂ2，Ｃ
2，Ｄ2）を抽出したこととなる。粗い近似でよい場合
は、この４点を用いて例えばスプライン補間演算を行っ
て他の点を求めることにより、例えば第一のＣＴ画像Ｉ
1における病巣部１０の輪郭を近似的に求め、その領域
を抽出することができる。同様にして他のＣＴ画像Ｉ2
〜Ｉｎについても、上述のトレースにより抽出した例え
ば４点を用いて補間演算により病巣部１０の輪郭を近似
的に求め、その領域を抽出することができる。
中で病巣部１０をトレースすることにより、それぞれ１
枚のＣＴ画像Ｉ1，Ｉ2，…について病巣部１０の断層面
において合計４点（Ａ1，Ｂ1，Ｃ1，Ｄ1；Ａ2，Ｂ2，Ｃ
2，Ｄ2）を抽出したこととなる。粗い近似でよい場合
は、この４点を用いて例えばスプライン補間演算を行っ
て他の点を求めることにより、例えば第一のＣＴ画像Ｉ
1における病巣部１０の輪郭を近似的に求め、その領域
を抽出することができる。同様にして他のＣＴ画像Ｉ2
〜Ｉｎについても、上述のトレースにより抽出した例え
ば４点を用いて補間演算により病巣部１０の輪郭を近似
的に求め、その領域を抽出することができる。
【００１０】次に、図２に示す画像処理装置を使用して
本発明の特定領域抽出方法を実際に実施する場合の手順
を、図３及び図４を参照して説明する。まず、図２に示
す記憶装置１から予め記憶されている被検体のＣＴ画像
を読み出し、その中から特定領域としての病巣部１０が
よく観察できる例えばｋ枚目のＣＴ画像Ｉkを、図４に
示すように表示装置３の画面に表示する（図３のステッ
プＡ）。次に、この表示されたＣＴ画像Ｉkの病巣部１
０の形状を観察して、マウス６を用いて断面する位置ｉ
及びその個数ｍを指定すると共に、病巣部１０の中心点
付近の座標（Ｘc，Ｙc）を指定する（ステップＢ）。
本発明の特定領域抽出方法を実際に実施する場合の手順
を、図３及び図４を参照して説明する。まず、図２に示
す記憶装置１から予め記憶されている被検体のＣＴ画像
を読み出し、その中から特定領域としての病巣部１０が
よく観察できる例えばｋ枚目のＣＴ画像Ｉkを、図４に
示すように表示装置３の画面に表示する（図３のステッ
プＡ）。次に、この表示されたＣＴ画像Ｉkの病巣部１
０の形状を観察して、マウス６を用いて断面する位置ｉ
及びその個数ｍを指定すると共に、病巣部１０の中心点
付近の座標（Ｘc，Ｙc）を指定する（ステップＢ）。
【００１１】その後、第一の断面位置ｉ＝１（図４参
照）を指定する（ステップＣ）。すると、図２に示す記
憶装置１内の各ＣＴ画像Ｉ1〜Ｉｎにおいて上記第一の
断面位置上にある画素値をＩ1〜Ｉｎの順に並べて、第
一の断面位置に対応する断面画像を作成する（ステップ
Ｄ）。これは、図１に示す第一の断面画像１２1と同様
になる。次に、この状態で、図１に示すと同様に、マウ
ス６を用いて画像中に表示された矢印１３で上記第一の
断面画像中の病巣部１０の輪郭をトレースする(ステッ
プＥ）。この１回のトレースにより、各ＣＴ画像Ｉ1〜
Ｉｎにおける第一の断面位置上にある病巣部１０の輪郭
点を抽出する。次に、ＣＴ画像上の断面位置はｍ個まで
進んだかどうか判別する（ステップＦ）。いまはまだ第
一の断面位置ｉ＝１の画像についてトレースしただけで
あるので、ステップＦは“ＮＯ”側へ進む。そして、次
のステップＧで断面位置ｉのカウントを一つだけアップ
し、ステップＤへ戻る。その後、ステップＤ→Ｅ→Ｆ→
Ｇを繰り返しながら、第ｍの断面位置の画像にまで至
り、その画像に表示された病巣部１０の輪郭をトレース
した後に、ステップＦは“ＹＥＳ”側へ進む。
照）を指定する（ステップＣ）。すると、図２に示す記
憶装置１内の各ＣＴ画像Ｉ1〜Ｉｎにおいて上記第一の
断面位置上にある画素値をＩ1〜Ｉｎの順に並べて、第
一の断面位置に対応する断面画像を作成する（ステップ
Ｄ）。これは、図１に示す第一の断面画像１２1と同様
になる。次に、この状態で、図１に示すと同様に、マウ
ス６を用いて画像中に表示された矢印１３で上記第一の
断面画像中の病巣部１０の輪郭をトレースする(ステッ
プＥ）。この１回のトレースにより、各ＣＴ画像Ｉ1〜
Ｉｎにおける第一の断面位置上にある病巣部１０の輪郭
点を抽出する。次に、ＣＴ画像上の断面位置はｍ個まで
進んだかどうか判別する（ステップＦ）。いまはまだ第
一の断面位置ｉ＝１の画像についてトレースしただけで
あるので、ステップＦは“ＮＯ”側へ進む。そして、次
のステップＧで断面位置ｉのカウントを一つだけアップ
し、ステップＤへ戻る。その後、ステップＤ→Ｅ→Ｆ→
Ｇを繰り返しながら、第ｍの断面位置の画像にまで至
り、その画像に表示された病巣部１０の輪郭をトレース
した後に、ステップＦは“ＹＥＳ”側へ進む。
【００１２】このようにｍ個の断面画像を作成してそれ
ぞれの病巣部１０の輪郭をトレースしたところで、次
に、病巣部１０の含まれているＣＴ画像Ｉ1〜Ｉｎのう
ち、第一の断層面ｊ＝１（図４参照）を指定する（ステ
ップＨ）。すると、図４において、表示装置３の画面の
例えば左側には第一のＣＴ画像Ｉ1が表示される。次
に、再び第一の断面位置ｉ＝１を指定する（ステップ
Ｉ）。すると、図４において、表示装置３の画面の例え
ば右側には第一の断面画像１２1が表示される。その
後、前述のように第一の断面画像１２1の病巣部１０に
ついて行ったトレースをもとに、第一のＣＴ画像Ｉ1上
の２点Ａ，Ｂの座標を求める（ステップＪ）。
ぞれの病巣部１０の輪郭をトレースしたところで、次
に、病巣部１０の含まれているＣＴ画像Ｉ1〜Ｉｎのう
ち、第一の断層面ｊ＝１（図４参照）を指定する（ステ
ップＨ）。すると、図４において、表示装置３の画面の
例えば左側には第一のＣＴ画像Ｉ1が表示される。次
に、再び第一の断面位置ｉ＝１を指定する（ステップ
Ｉ）。すると、図４において、表示装置３の画面の例え
ば右側には第一の断面画像１２1が表示される。その
後、前述のように第一の断面画像１２1の病巣部１０に
ついて行ったトレースをもとに、第一のＣＴ画像Ｉ1上
の２点Ａ，Ｂの座標を求める（ステップＪ）。
【００１３】ここで、一般的な表現とするため、図４に
おいて、ＣＴ画像上に指定した断面位置はｉ番目（１１
i）とし、この断面位置１１iにおける断面画像を１２i
とし、この断面画像１２iの中においてｊ番目の断層面
について病巣部１０の二つの輪郭点Ａ，Ｂの座標を求め
るとする。いま、点Ａの座標を（Ｘa，Ｙa）とし、点Ｂ
の座標を（Ｘb，Ｙb）とする。そして、ｉ番目の断面位
置１１iは、水平０度である第一の断面位置ｉ＝１と角
度θiで交わっているとする。また、前述の断面画像１
２iについてのマウス６によるトレースにより、上記各
点Ａ，Ｂまでの中心点（Ｘc，Ｙc）からの距離は、それ
ぞれＬa，Ｌbとして求められているとする。このような
状態で、まず点ＡのＸ座標及びＹ座標は、それぞれｉ番
目の断面位置でｊ番目の断層面における座標であること
を示す添字を付して、次式で表される。 Ｘa(i,j)＝Ｘc＋Ｌa(i,j)・cosθi …（１） Ｙa(i,j)＝Ｙc−Ｌa(i,j)・sinθi …（２） 同様にして、点ＢのＸ座標及びＹ座標は、次式で表され
る。 Ｘb(i,j)＝Ｘc＋Ｌb(i,j)・cos（θi＋180°） …（３） Ｙb(i,j)＝Ｙc−Ｌb(i,j)・sin（θi＋180°） …（４） そして、現在のステップにおいては、上記式（１）〜
（４）においてｉ＝１，ｊ＝１として２点Ａ，Ｂの座標
を求めることとなる。
おいて、ＣＴ画像上に指定した断面位置はｉ番目（１１
i）とし、この断面位置１１iにおける断面画像を１２i
とし、この断面画像１２iの中においてｊ番目の断層面
について病巣部１０の二つの輪郭点Ａ，Ｂの座標を求め
るとする。いま、点Ａの座標を（Ｘa，Ｙa）とし、点Ｂ
の座標を（Ｘb，Ｙb）とする。そして、ｉ番目の断面位
置１１iは、水平０度である第一の断面位置ｉ＝１と角
度θiで交わっているとする。また、前述の断面画像１
２iについてのマウス６によるトレースにより、上記各
点Ａ，Ｂまでの中心点（Ｘc，Ｙc）からの距離は、それ
ぞれＬa，Ｌbとして求められているとする。このような
状態で、まず点ＡのＸ座標及びＹ座標は、それぞれｉ番
目の断面位置でｊ番目の断層面における座標であること
を示す添字を付して、次式で表される。 Ｘa(i,j)＝Ｘc＋Ｌa(i,j)・cosθi …（１） Ｙa(i,j)＝Ｙc−Ｌa(i,j)・sinθi …（２） 同様にして、点ＢのＸ座標及びＹ座標は、次式で表され
る。 Ｘb(i,j)＝Ｘc＋Ｌb(i,j)・cos（θi＋180°） …（３） Ｙb(i,j)＝Ｙc−Ｌb(i,j)・sin（θi＋180°） …（４） そして、現在のステップにおいては、上記式（１）〜
（４）においてｉ＝１，ｊ＝１として２点Ａ，Ｂの座標
を求めることとなる。
【００１４】次に、この状態で、ＣＴ画像上の断面位置
はｍ個まで進んだかどうか判別する（ステップＫ）。い
まはまだ第一の断面位置ｉ＝１の角度方向について２点
Ａ，Ｂの座標を求めただけであるので、ステップＫは
“ＮＯ”側へ進む。そして、次のステップＬで断面位置
ｉのカウントを一つだけアップし、ステップＪへ戻る。
その後、ステップＪ→Ｋ→Ｌを繰り返しながら、第ｍの
断面位置の角度方向にまで至り、その間に前記式（１）
〜（４）においてｉ＝２，Ｊ＝１；ｉ＝３，ｊ＝１；
…；ｉ＝ｍ，ｊ＝１としてそれぞれ２点の座標を求めた
後に、ステップＫは“ＹＥＳ”側へ進む。
はｍ個まで進んだかどうか判別する（ステップＫ）。い
まはまだ第一の断面位置ｉ＝１の角度方向について２点
Ａ，Ｂの座標を求めただけであるので、ステップＫは
“ＮＯ”側へ進む。そして、次のステップＬで断面位置
ｉのカウントを一つだけアップし、ステップＪへ戻る。
その後、ステップＪ→Ｋ→Ｌを繰り返しながら、第ｍの
断面位置の角度方向にまで至り、その間に前記式（１）
〜（４）においてｉ＝２，Ｊ＝１；ｉ＝３，ｊ＝１；
…；ｉ＝ｍ，ｊ＝１としてそれぞれ２点の座標を求めた
後に、ステップＫは“ＹＥＳ”側へ進む。
【００１５】このようにして、第一の断層面ｊ＝１のＣ
Ｔ画像Ｉ1上で求めた２ｍ個の点の座標を用いて、病巣
部１０の輪郭上の他点の座標は、図２に示すＣＰＵ４に
より例えばスプライン補間演算を行って求める（ステッ
プＭ）。これにより、第一の断層面ｊ＝１のＣＴ画像上
の病巣部１０が特定領域として抽出される。その後、こ
の状態で、ＣＴ画像について断層面の枚数は最終のｎ枚
まで進んだかどうか判別する（ステップＮ）。いまはま
だ第一の断層面ｊ＝１のＣＴ画像について病巣部１０を
抽出しただけであるので、ステップＮは“ＮＯ”側へ進
む。そして、次のステップＯで断層面ｊのカウントを一
つだけアップし、前述のステップＩへ戻る。その後、ス
テップＩ→Ｊ→Ｋ→Ｌ→Ｍ→Ｎ→Ｏを繰り返しながら、
第ｎの断層面ｊ＝ｎのＣＴ画像にまで至り、その間に各
断層面のＣＴ画像ごとに病巣部１０を特定領域として抽
出した後に、ステップＮは“ＹＥＳ”側へ進み、処理を
終了する。
Ｔ画像Ｉ1上で求めた２ｍ個の点の座標を用いて、病巣
部１０の輪郭上の他点の座標は、図２に示すＣＰＵ４に
より例えばスプライン補間演算を行って求める（ステッ
プＭ）。これにより、第一の断層面ｊ＝１のＣＴ画像上
の病巣部１０が特定領域として抽出される。その後、こ
の状態で、ＣＴ画像について断層面の枚数は最終のｎ枚
まで進んだかどうか判別する（ステップＮ）。いまはま
だ第一の断層面ｊ＝１のＣＴ画像について病巣部１０を
抽出しただけであるので、ステップＮは“ＮＯ”側へ進
む。そして、次のステップＯで断層面ｊのカウントを一
つだけアップし、前述のステップＩへ戻る。その後、ス
テップＩ→Ｊ→Ｋ→Ｌ→Ｍ→Ｎ→Ｏを繰り返しながら、
第ｎの断層面ｊ＝ｎのＣＴ画像にまで至り、その間に各
断層面のＣＴ画像ごとに病巣部１０を特定領域として抽
出した後に、ステップＮは“ＹＥＳ”側へ進み、処理を
終了する。
【００１６】
【発明の効果】本発明は以上のように構成されたので、
表示装置に表示されたＣＴ画像に対して入力装置で断面
位置を複数箇所指定して断面画像を複数枚作り、これら
の断面画像中で特定領域を表す輪郭を入力装置でトレー
スするだけで、例えば数十枚のＣＴ画像についてそれぞ
れ一度で輪郭点を抽出することができる。従って、従来
は何十枚ものＣＴ画像の１枚１枚についてトレースする
作業をいちいち繰り返さなければならなかったが、本発
明においては、あるＣＴ画像について指定した断面位置
の個数分の回数だけトレース作業を繰り返せばよく、格
段に作業量を減らすことができる。このことから、医用
画像の特定領域を抽出する作業を短時間に終了させるこ
とができ、検査効率を向上することができる。
表示装置に表示されたＣＴ画像に対して入力装置で断面
位置を複数箇所指定して断面画像を複数枚作り、これら
の断面画像中で特定領域を表す輪郭を入力装置でトレー
スするだけで、例えば数十枚のＣＴ画像についてそれぞ
れ一度で輪郭点を抽出することができる。従って、従来
は何十枚ものＣＴ画像の１枚１枚についてトレースする
作業をいちいち繰り返さなければならなかったが、本発
明においては、あるＣＴ画像について指定した断面位置
の個数分の回数だけトレース作業を繰り返せばよく、格
段に作業量を減らすことができる。このことから、医用
画像の特定領域を抽出する作業を短時間に終了させるこ
とができ、検査効率を向上することができる。
【図１】 本発明による医用画像の特定領域抽出方法の
原理を説明するための図、
原理を説明するための図、
【図２】 上記の特定領域抽出方法の実施に使用する画
像処理装置の構成を示すブロック図、
像処理装置の構成を示すブロック図、
【図３】 本発明の特定領域抽出方法を実際に実施する
場合の手順を示すフローチャート、
場合の手順を示すフローチャート、
【図４】 上記実際に実施する場合における表示装置の
画面表示の状態を示す説明図。
画面表示の状態を示す説明図。
１…記憶装置、 ２…表示メモリ、 ３…表示装置、
４…ＣＰＵ、 ６…マウス、 １０…病巣部、 １
１1，１１2，１１i…断面位置、 １２1，１２2，１２i
…断面画像、 Ｉ1〜Ｉｎ…ＣＴ画像。
４…ＣＰＵ、 ６…マウス、 １０…病巣部、 １
１1，１１2，１１i…断面位置、 １２1，１２2，１２i
…断面画像、 Ｉ1〜Ｉｎ…ＣＴ画像。
Claims (1)
- 【請求項１】 画像診断装置により被検体の診断部位に
ついて検出データを収集し再構成演算処理をして作成さ
れた多数のＣＴ画像のうち任意の画像を表示装置に表示
し、この表示されたＣＴ画像に対して入力装置で断面位
置を複数箇所指定して断面画像を複数枚作り、これらの
断面画像中で特定領域を表す輪郭を入力装置でトレース
し、このトレースにより抽出された画素データの座標を
用いて他の点の座標は演算装置で補間演算して求めるこ
とにより、上記ＣＴ画像の中の特定領域を抽出すること
を特徴とする医用画像の特定領域抽出方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4251986A JPH0670923A (ja) | 1992-08-28 | 1992-08-28 | 医用画像の特定領域抽出方法 |
| US08/111,501 US5430788A (en) | 1992-08-28 | 1993-08-24 | Specific region extraction method of medical image |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4251986A JPH0670923A (ja) | 1992-08-28 | 1992-08-28 | 医用画像の特定領域抽出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0670923A true JPH0670923A (ja) | 1994-03-15 |
Family
ID=17230961
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4251986A Pending JPH0670923A (ja) | 1992-08-28 | 1992-08-28 | 医用画像の特定領域抽出方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5430788A (ja) |
| JP (1) | JPH0670923A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006527057A (ja) * | 2003-06-13 | 2006-11-30 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | ３次元画像のセグメント化 |
| US7738701B2 (en) | 2003-12-25 | 2010-06-15 | Ziosoft, Incorporated | Medical image processing apparatus, ROI extracting method and program |
| JP2019535336A (ja) * | 2016-09-05 | 2019-12-12 | レイサーチ ラボラトリーズ，エービー | 三次元医用データの対話型輪郭描出のための画像処理システム及び方法 |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6160579A (en) * | 1995-08-01 | 2000-12-12 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and method |
| US6041132A (en) * | 1997-07-29 | 2000-03-21 | General Electric Company | Computed tomography inspection of composite ply structure |
| US7092569B1 (en) * | 1999-07-29 | 2006-08-15 | Fuji Photo Film Co., Ltd. | Method and device for extracting specified image subjects |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS59155238A (ja) * | 1983-02-24 | 1984-09-04 | 株式会社東芝 | Ｘ線ｃｔ装置 |
-
1992
- 1992-08-28 JP JP4251986A patent/JPH0670923A/ja active Pending
-
1993
- 1993-08-24 US US08/111,501 patent/US5430788A/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006527057A (ja) * | 2003-06-13 | 2006-11-30 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | ３次元画像のセグメント化 |
| US7738701B2 (en) | 2003-12-25 | 2010-06-15 | Ziosoft, Incorporated | Medical image processing apparatus, ROI extracting method and program |
| JP2019535336A (ja) * | 2016-09-05 | 2019-12-12 | レイサーチ ラボラトリーズ，エービー | 三次元医用データの対話型輪郭描出のための画像処理システム及び方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US5430788A (en) | 1995-07-04 |
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