JPH07249115A - 臓器輪郭の自動抽出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 撮像画像中の診断に重要な情報を喪失するこ
となく、臓器輪郭を高い信頼性で抽出する。 【構成】 第１画像の複数個の輪郭点をオペレータが入
力指定する。入力輪郭点を基に第１画像の中心点を算出
し、放射状に走査線を設定する。各走査線について輪郭
候補点を抽出する。入力輪郭点を手掛かり情報として、
各走査線の輪郭候補点の組合せの評価を、臓器輪郭が滑
らかであるという特性を利用して行い、輪郭候補点の最
適な組合せを選出する。第２画像以降の各画像につい
て、輪郭候補点の組合せの評価を、当該撮像画像の輪郭
点は時間的または位置的に近い撮像画像の輪郭点の近く
にあり、また、臓器輪郭は滑らかであるという特性を利
用して行い、最適な輪郭候補点の組合せを選出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、ＭＲＩ（Magnetic R
esonance Imaging) 、ＤＳＡ（Digital Subtraction An
giography)、シンチレーションカメラ、超音波断層像撮
像装置等の医用画像装置に用いられる臓器輪郭の自動抽
出方法に係り、特に、臓器を含む対象物断面を時間的に
連続して撮像した複数枚の撮像画像それぞれから、関心
領域として臓器輪郭を自動的に抽出する技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種の臓器輪郭の自動抽出方法
として以下のようなものがある。

【０００３】＜第１従来例＞図１７を参照する。この手
法は、診断対象となる臓器の撮像画像の領域内に設定し
た点Ｏを中心に、放射状に複数本の走査線ＳＬを設定し
（同図（ａ）参照）、各走査線ＳＬに沿った画像濃度値
と、予め適宜に定められた閾値ＴＨとを比較して、閾値
ＴＨと等しい画像濃度値をもった点（半径座標）を輪郭
点Ｐとして抽出している（同図（ｂ）参照）。

【０００４】＜第２従来例＞この手法は、特開平５−３
１７２８８号公報に開示されたもので、ＭＲＩによる心
臓撮像画像のように臓器部分と臓器以外の部分との間で
画像濃度値の差異が小さい、時間的に連続して得られた
複数枚の撮像画像の各画像中の臓器の輪郭点を抽出する
のに利用される。まず、第１画像の臓器輪郭をオペレー
タが手入力でなぞることによって輪郭線を抽出する。第
２画像では、第１画像の輪郭線との相関演算により輪郭
候補点を抽出する。そして、第１画像上の輪郭点と第２
画像上の輪郭候補点との差が、対象臓器の特性に基づく
許容範囲内であるかどうかを判定する。ここで、上記の
対象臓器の特定とは、対象臓器が例えば左心室内壁であ
れば、左心室内壁の運動が拡張か収縮か、フレーム間に
どのくらい変位するか、誤差はどのくらいか等である。
第２画像上の輪郭候補点が前記許容範囲内であれば、そ
輪郭候補点を輪郭点として確定する。許容範囲外であれ
ば、その輪郭候補点を捨てて、その個所の輪郭点を近傍
の他の輪郭点から補間により求める。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな構成を有する従来例の場合には、次のような問題が
ある。

【０００６】第１従来例によれば、臓器部分と臓器以外
の部分の画像濃度値の差異が小さい場合や、撮像画像に
ノイズ成分が重畳する等して画像濃度分布が一様でない
場合に、抽出された輪郭点の信頼性が低く、本来滑らか
であるべき臓器の輪郭が、凹凸の多い歪んだものになる
ことがある。

【０００７】第２の従来例によれば、濃度勾配の低い撮
像画像であっても比較的良好に輪郭点の抽出を行うこと
を目的としているが、輪郭候補点を確定するにあたり、
対象臓器の特性に基づく定量的な許容範囲（一定時間に
おける左心室内壁の変位量、誤差量）を判断基準として
いるので、次のような問題点が生じる。すなわち、この
従来例によれば、抽出した輪郭点の信頼性を高めるため
には、対象臓器の特性に基づく定量的な許容範囲を余り
広く設定することができず、必然的に、臓器の通常の動
きを前提とした比較的狭い許容範囲を定める必要があ
る。しかし、疾患をもつ被検体の臓器（例えば、左心室
内壁）は、必ずしも通常の動きをするものでなく、時と
して異常な動きをすることがある。このような臓器の異
常な動きが撮像されていたとしても、この従来例によれ
ば、その臓器の異常個所の輪郭候補点が前記許容範囲外
であるとして捨てられることにより、撮像画像中の臓器
の異常な動きを示す、診断上の重要な情報が輪郭点の評
価過程で失われる危険性がある。また、捨てられた輪郭
候補点に対応する個所の輪郭点は、近傍の輪郭点の位置
情報を使った補間により求められるので、その個所の輪
郭点は実際の撮像画像の情報を反映しない不正確なもの
になりやすい。

【０００８】この発明は、このような事情に鑑みてなさ
れたものであって、臓器部分と臓器以外の部分の画像濃
度値の差異が小さい場合や画像濃度分布が一様でない場
合であっても、撮像画像中の診断に重要な情報を喪失す
ることなく、臓器輪郭を高い信頼性で抽出することがで
きる臓器輪郭の自動抽出方法を提供することを目的とし
ている。

【０００９】

【課題を解決するための手段】この発明は、このような
目的を達成するために、次のような構成をとる。すなわ
ち、この発明は、診断対象となる臓器の同一断面を時間
的に連続して撮像して得られた複数枚の撮像画像、また
は診断対象となる臓器の異なる断面を位置的に連続して
撮像して得られた複数枚の撮像画像について、各撮像画
像の臓器輪郭を自動的に抽出する方法であって、（ａ）
第１画像の臓器輪郭上の複数個所の輪郭点をオペレータ
が手入力で指示する過程と、（ｂ）前記過程で入力され
た輪郭点（入力輪郭点）に基づいて、またはオペレータ
が手入力で指示することにより第１画像の中心点を求
め、この中心点から第１画像上に放射状に走査線を設定
する過程と、（ｃ）各走査線に沿った画像濃度変化に着
目して、前記入力輪郭点がある走査線以外の各走査線ご
とに、輪郭点となる可能性がある輪郭候補点を抽出する
過程と、（ｄ）前記複数個の入力輪郭点の一つを第１画
像の確定した輪郭線の始端とし、他の一つを確定した輪
郭線の終端として、前記両入力輪郭点間に存在する隣接
した各走査線上の輪郭候補点を相互につないだ複数個の
輪郭候補点の組合せを、臓器輪郭が滑らかであるという
特性を利用して評価することにより、最適な輪郭候補点
の組合せを選出する操作を全ての入力輪郭点の間で繰り
返し行い、選出された最適な輪郭候補点の組合せを第１
画像の輪郭点として確定する過程と、（ｅ）第２画像以
降の各撮像画像について、第１画像の中心点に対応する
点から放射状に走査線を設定する過程と、（ｆ）各走査
線上の画像濃度変化に着目して各走査線ごとに複数個の
輪郭候補点を抽出する過程と、（ｇ）隣接した前記各走
査線の輪郭候補点を相互につないだ複数個の輪郭候補点
の組合せを、第２画像以降の各撮像画像の輪郭点は当該
撮像画像に対して時間的、または位置的に実質的に近い
撮像画像の確定した輪郭点の近くにあり、かつ、臓器輪
郭は滑らかであるという特性を利用して評価することに
より、最適な輪郭候補点の組合せを第２画像以降の各撮
像画像について選出し、これらを各撮像画像の輪郭点と
して確定する過程と、を備えたものである。

【００１０】

【作用】この発明の作用は次のとおりである。まず、複
数枚の撮像画像の中から適宜の第１画像が選択され、こ
の第１画像の輪郭線が、以下の各過程によって抽出され
る。

【００１１】オペレータは、第１画像の輪郭上に、手入
力で複数個所の輪郭点を指示する。この第１画像が、臓
器部分と臓器以外の部分の画像濃度値の差異が小さい画
像であったり、あるいは画像濃度分布が一様でない画像
であったとしても、オペレータは、経験的に臓器と臓器
以外の部分を識別する能力を備えているので、入力指示
された輪郭点は信頼性が高く、以後の処理で確定した輪
郭点として用いることができる。

【００１２】次の過程では、複数個の入力輪郭点に基づ
いて、あるいはオペレータが手入力で指示することによ
り、第１画像の中心点を求め、この中心点から第１画像
中に放射状に走査線を設定する。この中心点は、臓器の
画像領域内にあるので、各走査線は必ず臓器の輪郭線を
横切る。

【００１３】そして、入力輪郭点がある走査線以外の各
走査線に沿って画像濃度の変化を調べる。画像濃度が走
査線上において比較的大きく変化している個所に臓器の
輪郭が存在する可能性が高いので、これらの個所を輪郭
候補点として走査線ごとに抽出する。画像濃度の変化の
比較的大きな個所は各走査線について必ずしも１個所で
ないので、輪郭候補点は、各走査線について通常、複数
個存在する。

【００１４】複数個の入力輪郭点の中の一つを第１画像
の確定した輪郭線の始端とし、他の一つを確定した輪郭
線の終端として、両入力輪郭点間に存在する隣接した各
走査線上の輪郭候補点を相互につなぐごとにより、複数
個の輪郭候補点の組合せをつくる。これらの輪郭候補点
の組合せの中の一つが第１画像の輪郭線として最適なも
のであると考えられる。そこで、各輪郭候補点の組合せ
を評価するために、臓器輪郭が滑らかであるという、臓
器の定性的な特性を利用する。結果、最も滑らかな臓器
輪郭を与える輪郭候補点の組合せが選出され、これをこ
の両入力輪郭点間の第１画像の輪郭点として確定する。
この操作を全ての入力輪郭点間で繰り返すことにより第
１画像の全輪郭点を確定する。臓器が異常な動きをして
も、その部分の輪郭の滑らかさが失われないことは経験
的に認められているので、前記の評価過程において、異
常な動きをした臓器の輪郭部分が喪失されることはな
い。

【００１５】以上で第１画像の輪郭線抽出処理が終り、
続いて、第１画像の確定した輪郭点を利用して、第２画
像以降の各撮像画像の輪郭点を以下の各過程で抽出す
る。

【００１６】第２画像について、第１画像の中心点に対
応する点から放射状に走査線を設定し、第１画像と同様
に各走査線ごとに複数個の輪郭候補点を抽出する。そし
て、隣接した各走査線の輪郭候補点を相互につないだ複
数個の輪郭候補点の組合せをつくり、各輪郭候補点の組
合せを評価する。第２画像以降の輪郭候補点の組合せの
評価では、各撮像画像の輪郭点は当該撮像画像に対して
時間的、または位置的に実質的に近い撮像画像の確定し
た輪郭点の近くにあり、かつ、臓器輪郭は滑らかである
という、臓器の定性的特性を利用する。第２画像以降で
臓器が異常な動きをしても、その部分の輪郭点はその撮
像画像に時間的、または位置的に近い撮像画像の輪郭点
の近くにあり、また、その部分の輪郭の滑らかさが失わ
れないことは経験的に認められているので、前記の評価
過程において、異常な動きをした臓器の輪郭部分が喪失
されることはない。このような評価によって最適な輪郭
候補点の組合せを選出し、その輪郭候補点の組合せを第
２画像の輪郭点として確定する。

【００１７】第３画像については、第２画像の確定した
輪郭点を利用して、第２画像と同様の評価を行って、最
適な輪郭候補点の組合せを選出し、輪郭点を確定する。
以後、各撮像画像について同様の処理を繰り返し行うこ
とにより、全ての撮像画像について輪郭線が自動的に抽
出される。

【００１８】

【実施例】以下、図面を参照してこの発明の一実施例を
説明する。まず、図２を参照して、この発明方法が適用
される装置の一例である、磁気共鳴断層撮影（ＭＲＩ）
装置の概略構成を説明する。ただし、この発明はＭＲＩ
装置に限定されず、ＤＳＡ装置等にも適用することがで
きる。

【００１９】主マグネット１１は静磁場を発生するため
のもので、この静磁場に重畳するように傾斜磁場コイル
１２によって傾斜磁場が印加される。傾斜磁場コイル１
２はＸ，Ｙ，Ｚの３軸方向に磁場強度がそれぞれ傾斜す
る傾斜磁場Ｇ_X ，Ｇ_Y ，Ｇ_Zを発生するように配置され
ている。この静磁場及び傾斜磁場が加えられる空間に、
図示しない被検体（患者）が配置され、その被検体にＲ
Ｆコイル１３が取り付けられる。

【００２０】傾斜磁場コイル１２には傾斜磁場電源２１
が接続され、Ｇ_X ，Ｇ_Y ，Ｇ_Z の各傾斜磁場発生用電力
が供給される。この傾斜磁場電源２１には波形発生器２
２からの波形信号が入力されてＧ_X ，Ｇ_Y ，Ｇ_Z の各傾
斜磁場波形が制御される。ＲＦコイル１３にはＲＦパワ
ーアンプ３３からＲＦ信号が供給され、これにより被検
体へのＲＦ信号照射が行われる。このＲＦ信号は、ＲＦ
信号発生器３１より発生させられたＲＦ信号を、変調器
３２で、波形発生器２２から送られてきた波形に応じて
ＡＭ変調したものとなっている。

【００２１】被検体で発生したＮＭＲ信号はＲＦコイル
１３により受信され、プリアンプ４１を経て位相検波器
４２に送られる。位相検波器４２において、受信信号は
ＲＦ信号発生器３１からのＲＦ信号を参照信号として位
相検波され、検波出力がＡ／Ｄ変換器４３に送られる。
このＡ／Ｄ変換器４３にはサンプリングパルス発生器２
４からサンプリングパルスが入力されており、このサン
プリングパルスに応じて検波出力のデジタルデータへの
変換が行われる。そのデジタルデータはホストコンピュ
ータ５１に取り込まれる。

【００２２】ホストコンピュータ５１は、取り込まれた
データを処理して画像を再構成するとともに、タイミン
グ発生器２３を介してシーケンス全体のタイミングを定
める。すなわち、タイミング発生器２３は、ホストコン
ピュータ５１の制御の下に、波形発生器２２、ＲＦ信号
発生器３１、サンプリングパルス発生器２４にタイミン
グ信号を送り、波形発生器２２から各波形信号が出力さ
れるタイミングを定めるとともに、ＲＦ信号発生器３１
からＲＦ信号発生タイミングを定め、さらにサンプリン
グパルス発生器２４からのサンプリングパルス発生タイ
ミングを定める。また、ホストコンピュータ５１は、波
形発生器２２に波形情報を送り、Ｇ_X ，Ｇ_Y ，Ｇ_Z の各
傾斜磁場パルスの波形、強度等を制御するとともに、Ｒ
Ｆコイル１３から被検体に照射するＲＦ信号のエンベロ
ープを定め、さらにＲＦ信号発生器３１に信号を送って
ＲＦ信号の周波数や位相を制御する。

【００２３】このホストコンピュータ５１には画像表示
装置５２と入力装置５３とが接続されている。画像表示
装置５２は再構成画像等を表示する。入力装置５３は、
キーボードや切り換えスイッチあるいはトラックボー
ル、マウス等のポインティングデバイス等からなる。

【００２４】上述したＭＲＩ装置によって、被検体の診
断対象となる臓器（例えば、心臓）の同一断面が時間的
に連続して撮像されて、各々の再構成画像がホストコン
ピュータ５１に格納される。また、傾斜磁場を適宜に制
御して、診断対象となる臓器の異なる断面が位置的に連
続して撮像（マルチスライス）され、各々の再構成画像
がホストコンピュータ５１に格納されることもある。

【００２５】そして、心臓（特に、左心室）の体積変化
を調べて心機能を診断する場合等、必要に応じて、臓器
の再構成画像（以下、撮像画像、あるいは単に画像とい
う）の輪郭線の抽出処理が、ホストコンピュータ５１に
よって行われる。

【００２６】以下、臓器の同一断面が時間的に連続して
撮像されて得られた複数枚の画像について、輪郭線を自
動的に抽出するための処理を図１のフローチャートを参
照して説明する。

【００２７】ステップＳ１：まず、複数枚の撮像画像の
中から適宜な第１番目の撮像画像（第１画像）が画像表
示装置５２に表示される。図３に示すように、オペレー
タは、この第１画像を見ながら、入力装置５３の例えば
マウスを使って、第１画像の臓器輪郭上の複数個所の輪
郭点（入力輪郭点）Ｐ_IN1 ，Ｐ_IN2 ，Ｐ_IN3 を入力指示
する。図３中、斜線領域は臓器の撮像断面を示す。第１
画像が、その臓器部分と臓器以外の部分とで画像濃度の
差異が小さい撮像画像であったり、あるいはノイズが重
畳して濃度分布が一様でなかったとしても、オペレータ
は、その経験により、微妙な濃度差や臓器の形態的特性
に基づいて臓器の輪郭点を正確に指定することができ
る。指定された各入力輪郭点Ｐ_IN1 ，Ｐ_IN2 ，Ｐ_IN3 の
座標はホストコンピュータ５１に取り込まれる。

【００２８】入力輪郭点の個数は３個に限らず、２個、
あるいは４個以上でもよい。ただし、４個以上の入力輪
郭点を指定しても、後述する説明から明らかなように、
輪郭線の抽出処理の精度の向上に余り影響しないので、
操作性の面からは、２個または３個が好ましい。何れに
しても、各入力輪郭点は臓器輪郭上に均等に指定されの
が好ましい。入力輪郭点が偏って指定されると、入力輪
郭点から中心を求める場合に中心点が臓器に対して偏っ
た位置にきて、後述する放射状の走査線上に抽出された
輪郭点相互の間隔に広狭ができて、輪郭線のガタツキが
目立つことがある。

【００２９】ステップＳ２：図４に示すように、入力輪
郭点Ｐ_IN1 ，Ｐ_IN2 ，Ｐ_IN3 から第１画像（臓器断面）
の中心点Ｏを算出し、その中心点Ｏから放射状に走査線
ＳＬを設定する。第１画像の中心点は、放射状の走査線
ＳＬが切る輪郭線の長さが略均等になるように設定され
るのが輪郭のガタツキを少なくする上で好ましい。例え
ば、撮像画像が左心室の短軸像のような円形に近い臓器
断面像である場合には、中心点Ｏとして、入力輪郭点Ｐ
_IN1 ，Ｐ_IN2 ，Ｐ_IN3 で定まる三角形の重心を採用すれ
ばよい。一方、図５に示すように、撮像画像が左心室の
長軸像のように一方が脹らんだ長細い形をしている場合
は、重心Ｏ₁ を中心点として採用するよりも、入力輪郭
点Ｐ_IN1 とＰ_IN3 の中点Ｎと、入力輪郭点Ｐ_IN2 との中
点Ｏ₂ を中心点として採用する方が好ましい。入力輪郭
点が２個の場合は、その中点を中心点とする。また、第
１画像の中心点の設定をオペレータに委ねても、処理の
効率はそれほど悪くならないので、オペレータ自身が設
定するようにしてもよい。

【００３０】走査線の数は、後述する演算処理に要する
時間と、抽出する輪郭線のガタツキとの兼ね合いで適宜
に定められる。例えば、走査線の数は、３２本あるいは
６４本程度で、各走査線は等角度に設定される。設定さ
れた走査線上に入力輪郭点が位置しない場合、例えば、
その入力輪郭点から最も近い走査線上に入力輪郭点を移
動（中心点回りに回転変位）させて、全ての入力輪郭点
が走査線上に位置するように設定する。もちろん、入力
輪郭点を移動させずに、各入力輪郭点を通過するように
数本の走査線を先に設定し、これらの走査線の間に複数
本の走査線を適宜に設定するようにしてもよい。この場
合、走査線の間隔は必ずしも等角度でなくてもよい。

【００３１】ステップＳ３：各走査線に沿った画像濃度
変化に着目して、入力輪郭点が存在する走査線以外の各
走査線について、輪郭点となる可能性のある輪郭候補点
を抽出する。図６を参照して、輪郭候補点の抽出法を説
明する。図６（ａ）は走査線に沿った画像濃度値を示
し、図６（ｂ）はその微分値を示す。対象臓器の画像濃
度値がそれ以外の周囲の画像濃度値よりも高い撮像画像
の場合は、走査線を中心点側から外方向に沿ってみた場
合に、『明』から『暗』に切り変わる部分が輪郭点とな
る可能性のある点である。そこで、各走査線に沿った画
像濃度値を、中心側から外方向に向かって微分処理し、
その微分値が極小値をとる全ての点を輪郭候補点として
抽出（その半径座標を記憶）する。逆に、対象臓器の画
像濃度値がそれ以外の周囲の画像濃度値よりも低い撮像
画像の場合は微分値が極大値をとる点を輪郭候補点とし
て抽出する。他の例として、画像濃度値自身が極小値を
とる点や、極大値をとる点を輪郭候補点として抽出して
もよい。図７は、ステップＳ３で抽出された第１画像の
輪郭候補点の分布を示す。図中の黒丸印は入力輪郭点、
三角印は輪郭候補点である。

【００３２】ステップＳ４：複数個の入力輪郭点の一つ
を第１画像の確定した輪郭線の始端とし、他の一つを確
定した輪郭線の終端として、前記両入力輪郭点間に存在
する隣接した各走査線上の輪郭候補点を相互につないだ
複数個の輪郭候補点の組合せを、臓器輪郭が滑らかであ
るという、臓器の定性的な特性を利用して評価すること
により、最適な輪郭候補点の組合せを選出し、これを前
記両入力輪郭点間の第１画像の輪郭点として確定する。
この操作を全ての入力輪郭点間で繰り返し行い、第１画
像の全輪郭点を確定する。以下、輪郭候補点の組合せの
評価手法の例を挙げ、各手法ごとに説明する。

【００３３】＜第１の評価手法＞この評価手法は、複数
個の輪郭候補点の組合せによって得られる複数種類の輪
郭線の内、どの輪郭線が最も滑らかであるかという評価
を、隣接する走査線上の各輪郭候補点の半径の差分の累
積値に基づいて行うものである。以下、図８を参照して
説明する。

【００３４】まず、走査線ＳＬ₀ 上の入力輪郭点Ｐ_IN1
を始端とし、走査線ＳＬ_n 上の入力輪郭点Ｐ_IN2 を終端
とし、両入力輪郭点Ｐ_IN1 ，Ｐ_IN2 の間にある各走査線
ＳＬ₁ 、ＳＬ₂ 、…上の各輪郭候補点の組合せを評価す
る。いま、走査線ＳＬ₁ 上の輪郭候補点をＰ₁₁，Ｐ₁₂，
Ｐ₁₃とした場合、各輪郭候補点の評価値Ｃ₁₁，Ｃ₁₂，Ｃ
₁₃として、次のように中心点Ｏからの各輪郭候補点の半
径と入力輪郭点Ｐ_IN1の半径の差分の絶対値を設定す
る。 Ｐ₁₁の評価値：Ｃ₁₁＝｜ｒ₁₁−ｒ₀ ｜ Ｐ₁₂の評価値：Ｃ₁₂＝｜ｒ₁₂−ｒ₀ ｜ Ｐ₁₃の評価値：Ｃ₁₃＝｜ｒ₁₃−ｒ₀ ｜

【００３５】そして、各輪郭候補点Ｐ₁₁，Ｐ₁₂，Ｐ₁₃に
ついて、各輪郭候補点の評価値Ｃ₁₁，Ｃ₁₂，Ｃ₁₃と、各
輪郭候補点の相手先である入力輪郭点Ｐ₁ とを記憶して
おく。以下に記憶内容を模式的に示す。 Ｐ₁₁＝｛Ｃ₁₁，Ｐ_IN1 ｝ Ｐ₁₂＝｛Ｃ₁₂，Ｐ_IN1 ｝ Ｐ₁₃＝｛Ｃ₁₃，Ｐ_IN1 ｝

【００３６】次の走査線ＳＬ₂ 上の各輪郭候補点Ｐ₂₁，
Ｐ₂₂，Ｐ₂₃，Ｐ₂₄について、以下のように累積した評価
値を設定する。各輪郭候補点Ｐ₂₁，Ｐ₂₂，Ｐ₂₃，Ｐ₂₄に
ついて、その相手先として３個の輪郭候補点Ｐ₁₁，
Ｐ₁₂，Ｐ₁₃がある。そこで、各輪郭候補点Ｐ₂₁，Ｐ₂₂，
Ｐ₂₃，Ｐ₂₄について、相手先Ｐ₁₁，Ｐ₁₂，Ｐ₁₃との半径
の差分の絶対値と、相手先Ｐ₁₁，Ｐ₁₂，Ｐ₁₃がもってい
る評価値Ｃ₁₁，Ｃ₁₂，Ｃ₁₃との累積値（和）をそれぞれ
求め、これらの累積値の中から最小のものを各輪郭候補
点Ｐ₂₁，Ｐ₂₂，Ｐ₂₃，Ｐ₂₄の評価値Ｃ₂₁，Ｃ₂₂，Ｃ₂₃，
Ｃ₂₄として設定する。以下に、評価値Ｃ₂₁，Ｃ₂₂，
Ｃ₂₃，Ｃ₂₄の算出式を示す。各式中のＭＩＮは、括弧内
の複数個の累積評価値の内、最小のもの選択することを
示す。 Ｐ₂₁の評価値：Ｃ₂₁＝ＭＩＮ（｜ｒ₂₁−ｒ₁₁｜＋Ｃ₁₁，
｜ｒ₂₁−ｒ₁₂｜＋Ｃ₁₂，｜ｒ₂₁−ｒ₁₃｜＋Ｃ₁₃） Ｐ₂₂の評価値：Ｃ₂₂＝ＭＩＮ（｜ｒ₂₂−ｒ₁₁｜＋Ｃ₁₁，
｜ｒ₂₂−ｒ₁₂｜＋Ｃ₁₂，｜ｒ₂₂−ｒ₁₃｜＋Ｃ₁₃） Ｐ₂₃の評価値：Ｃ₂₃＝ＭＩＮ（｜ｒ₂₃−ｒ₁₁｜＋Ｃ₁₁，
｜ｒ₂₃−ｒ₁₂｜＋Ｃ₁₂，｜ｒ₂₃−ｒ₁₃｜＋Ｃ₁₃） Ｐ₂₄の評価値：Ｃ₂₄＝ＭＩＮ（｜ｒ₂₄−ｒ₁₁｜＋Ｃ₁₁，
｜ｒ₂₄−ｒ₁₂｜＋Ｃ₁₂，｜ｒ₂₄−ｒ₁₃｜＋Ｃ₁₃）

【００３７】上記の演算処理により、例えば、輪郭候補
点Ｐ₂₁について、｜ｒ₂₁−ｒ₁₁｜＋Ｃ₁₁が選択されたと
すると、この累積評価値と、その相手先である輪郭候補
点Ｐ₁₁とを、輪郭候補点Ｐ₂₁に対応付けて記憶する。ま
た、輪郭候補点Ｐ₂₂については相手先としてＰ₁₂が、輪
郭候補点Ｐ₂₃についてもＰ₁₂が、輪郭候補点Ｐ₂₄につい
てはＰ₁₃が、それぞれ選択されたとする。以下に、各各
輪郭候補点Ｐ₂₁，Ｐ₂₂，Ｐ₂₃，Ｐ₂₄の累積評価値と相手
先との記憶内容を模式的に示す。 Ｐ₂₁＝｛Ｃ₂₁，Ｐ₁₁｝ Ｐ₂₂＝｛Ｃ₂₂，Ｐ₁₂｝ Ｐ₂₃＝｛Ｃ₂₃，Ｐ₁₂｝ Ｐ₂₄＝｛Ｃ₂₄，Ｐ₁₃｝

【００３８】以下、同様の処理を隣接する走査線Ｓ
Ｌ₃ ，ＳＬ₄ ，…の各輪郭候補点について実行して、各
輪郭候補点に対応付けて累積評価値と相手先とを記憶す
る。そして、最終の走査線ＳＬ_n 上では、終端の入力輪
郭点Ｐ_IN2 が一つだけであるので、その評価値Ｃ_IN2 が
次に示すように一義的に定まる。 Ｐ_IN2 の評価値：Ｃ_IN2 ＝ＭＩＮ（｜ｒ_n −ｒ_n-1,1 ｜
＋Ｃ_n-1,1 ｜ｒ_n −ｒ_n-1,2 ｜＋Ｃ_n-1,2 ｜ｒ_n −ｒ
_n-1,3 ｜＋Ｃ_n-1,3 ）

【００３９】上記のＰ_IN2 の評価値の演算により、例え
ば輪郭候補点Ｐ_n-1,2 が選ばれたとすると、この輪郭候
補点Ｐ_n-1,2 が走査線ＳＬ_n-1 上の輪郭点として確定す
る。輪郭点として確定した輪郭候補点Ｐ_n-1,2 に対応つ
けて、累積評価値が最小となる相手先の輪郭候補点が既
に記憶されているので、その輪郭候補点が一つ前の走査
線ＳＬ_n-2 上の輪郭点として確定する。以下、順に、い
わゆるバックトレースされることによって、走査線ＳＬ
_n-3 、…、ＳＬ₂ 、ＳＬ₁ 上の輪郭点が確定し、入力輪
郭点Ｐ_IN1 とＰ_IN2 間の輪郭線が抽出される。図９に各
走査線上の輪郭点のバックトレースの様子を示す。

【００４０】以上と同様の処理を入力輪郭点Ｐ_IN2 −Ｐ
_IN3 間、Ｐ_IN3 −Ｐ_IN1 間についてそれぞれ実行するこ
とにより、各入力輪郭点間の輪郭点が抽出される。確定
した全ての輪郭点を順につなぐことにより第１画像の臓
器の輪郭線が得られる。

【００４１】上述した説明から明らかなように、この第
１の評価法は、隣接する走査線上の各輪郭候補点の半径
の差分の絶対値が小さくなる輪郭候補点を輪郭点として
確定していくので、臓器輪郭が円形に近い、例えば左心
室の短軸像の輪郭線抽出に適している。

【００４２】＜第２の評価手法＞この評価手法は、複数
個の輪郭候補点の組合せによって得られる複数種類の輪
郭線の内、どの輪郭線が最も滑らかであるかという評価
を、隣接する走査線上の各輪郭候補点間の距離の累積値
に基づいて行うものである。以下、図１０を参照して説
明する。

【００４３】第１の評価方法で説明したと同様に、ま
ず、入力輪郭点Ｐ_IN1 とＰ_IN2 との間にある各走査線上
の輪郭候補点の組合せを評価する。最初に走査線ＳＬ₁
上の輪郭候補点Ｐ₁₁，Ｐ₁₂，Ｐ₁₃の各評価値Ｃ₁₁，
Ｃ₁₂，Ｃ₁₃として、各輪郭候補点Ｐ₁₁，Ｐ₁₂，Ｐ₁₃から
入力輪郭点Ｐ_IN1 までの距離を設定する。 Ｐ₁₁の評価値：Ｃ₁₁＝Ｌ_11-IN1 Ｐ₁₂の評価値：Ｃ₁₂＝Ｌ_12-IN1 Ｐ₁₃の評価値：Ｃ₁₃＝Ｌ_13-IN1

【００４４】各輪郭候補点Ｐ₁₁，Ｐ₁₂，Ｐ₁₃について、
それぞれ評価値Ｃ₁₁，Ｃ₁₂，Ｃ₁₃と、相手先Ｐ_IN1 とを
対応付けて記憶する。 Ｐ₁₁＝｛Ｃ₁₁，Ｐ_IN1 ｝ Ｐ₁₂＝｛Ｃ₁₂，Ｐ_IN1 ｝ Ｐ₁₃＝｛Ｃ₁₂，Ｐ_IN1 ｝

【００４５】次の走査線上の輪郭候補点Ｐ₂₁，Ｐ₂₂につ
いて、最小となる累積評価値Ｃ₂₁，Ｃ₂₂を求め、その相
手先を対応付けて記憶する。ここでは、輪郭候補点Ｐ₂₁
の相手先がＰ₁₂であり、輪郭候補点Ｐ₂₂の相手先がＰ₁₃
であったとする。 Ｐ₂₁の評価値：Ｃ₂₁＝ＭＩＮ（Ｌ_21-11 ＋Ｃ₁₁，Ｌ
_21-12 ＋Ｃ₁₂，Ｌ_21-13 ＋Ｃ₁₃） Ｐ₂₂の評価値：Ｃ₂₂＝ＭＩＮ（Ｌ_22-11 ＋Ｃ₁₁，Ｌ
_22-12 ＋Ｃ₁₂，Ｌ_22-13 ＋Ｃ₁₃） Ｐ₂₁＝｛Ｃ₂₁，Ｐ₁₂｝ Ｐ₂₂＝｛Ｃ₂₂，Ｐ₁₃｝

【００４６】以下、同様の処理を隣接する走査線Ｓ
Ｌ₃ ，ＳＬ₄ ，…の各輪郭候補点について実行して、各
輪郭候補点に対応付けて累積評価値と相手先とを記憶す
る。そして、最終の走査線ＳＬ_n 上では、終端の入力輪
郭点Ｐ_IN2 が一つだけであるので、その評価値Ｃ_IN2 が
次に示すように一義的に定まる。 Ｐ_IN2 の評価値：Ｃ_IN2 ＝ＭＩＮ（Ｌ_IN2-n-1,1 ＋Ｃ
_n-1,1Ｌ_IN2-n-1,2 ＋Ｃ_n-1,2 Ｌ_IN2-n-1,3 ＋Ｃ
_n-1,3 ）

【００４７】Ｐ_IN2 の評価値が一義的に定まると、その
相手先の輪郭候補点が走査線ＳＬ_{n- 1} 上の輪郭点として
確定し、以下、走査線ＳＬ₁ までの各走査線の輪郭点が
第１の評価法と同様にバックトレースされる。他の入力
輪郭点間の輪郭線も同様に抽出される。図１１に各走査
線上の輪郭点のバックトレースの様子を示す。

【００４８】上述した説明から明らかなように、この第
２の評価法は、隣接する走査線上の各輪郭候補点の距離
の累積値が小さくなる、換言すれば曲率の小さなライン
に沿った輪郭候補点を輪郭点として確定していくので、
臓器輪郭が比較的細長い、例えば左心室の長軸像の輪郭
線抽出に適している。

【００４９】＜第３の評価手法＞上述した第１の評価手
法によれば、抽出された輪郭線が丸みを帯びる傾向があ
り、また、第２の評価手法によれば、抽出された輪郭線
が細長くなる傾向がある。臓器によっては、いずれの傾
向が好ましいとも言えない場合があるので、このような
場合には、隣接する走査線上の輪郭候補点の半径の差の
絶対値｜ｒ_n −ｒ_n-1 ｜と、輪郭候補点間の距離Ｌとの
和を、各輪郭候補点の評価値Ｃとして採用してもよい。 Ｃ＝｜ｒ_n −ｒ_n-1 ｜＋Ｌ そして、累積した評価値Ｃ（ΣＣ）が最小となる輪郭候
補点の組合せを最適なものと選択して、各走査線上の輪
郭点を確定するようにしてもよい。

【００５０】対象となる臓器の輪郭形状に応じて、何れ
かの傾向を重視したい場合は、次に示すように、重み係
数ｋ₁ ，ｋ₂ を適宜に設定するようにしてもよい。 Ｃ＝ｋ₁ ・｜ｒ_n −ｒ_n-1 ｜＋ｋ₂ ・Ｌ

【００５１】＜第４の評価手法＞左心室の長軸像のよう
に、同じ撮像画像内でも輪郭がはっきりしている領域
と、ぼやけている領域（例えば、僧帽弁の付近）が混在
する撮像画像もある。このような撮像画像の場合、比較
的輪郭がはっきりしている部分の輪郭候補点が選択され
易くなるように、その輪郭候補点に優先度を付けるよう
にしてもよい。

【００５２】例えば、図１２に示すように、画像濃度値
の微分値の極小値が、予め定められた基準値ＲＥＦを越
える場合は、その点を優先度の高い輪郭候補点として、
基準値を越えない他の輪郭候補点と区別する。そして、
優先輪郭候補点については、上述したような演算で求め
られた評価値を例えば、半分にする等、その値を小さく
して、その優先輪郭候補点が輪郭点として抽出され易く
する。

【００５３】ステップＳ５：第１画像の輪郭点が確定す
ると、第２画像を処理対象として選択する。

【００５４】ステップＳ６：第ｉ（第２）画像中に第ｉ
−１（第１）画像の中心点に対応した中心点を設定し、
その中心点から放射状に走査線を設定する。走査線の設
定手法はステップＳ２で説明したと同様であるので、こ
こでの説明は省略する。

【００５５】ステップＳ７：各走査線に沿った画像濃度
値の変化を調べることにより、各走査線ごとに輪郭候補
点を抽出する。輪郭候補点の抽出法は、ステップＳ３と
同様であるので、ここでの説明は省略する。

【００５６】ステップＳ８：第ｉ（第２）画像の輪郭点
は第ｉ−１（第１）画像の輪郭点の近くにあり、かつ、
臓器輪郭は滑らかであるという、臓器の定性的な特性を
利用して、隣接した各走査線の輪郭候補点を相互につな
いだ複数個の輪郭候補点の組合せの中から最適の組合せ
を選出し、その輪郭候補点を第ｉ（第２）画像の輪郭点
として確定する。以下、図１３および図１４を参照して
説明する。

【００５７】図１３で実線でつながれた黒丸印は第ｉ−
１（第１）画像の輪郭点であり、三角印は第ｉ（第２）
画像から抽出された輪郭候補点である。輪郭候補点の組
合せの評価にあたっては、いずれの走査線を起点として
よいが、ここでは図１４に示すように走査線ＳＬ₀ を起
点として説明する。まず、走査線ＳＬ₀ 上の輪郭候補点
Ｐ₀₁，Ｐ₀₂，Ｐ₀₃の評価値Ｃ₀₁，Ｃ₀₂，Ｃ₀₃の初期値と
して、第１画像の輪郭点Ｑ₀ までの距離Ｌ₀₁，Ｌ₀₂，Ｌ
₀₃を設定する。 Ｐ₀₁の評価値：Ｃ₀₁＝Ｌ₀₁ Ｐ₀₂の評価値：Ｃ₀₂＝Ｌ₀₂ Ｐ₀₃の評価値：Ｃ₀₃＝Ｌ₀₃

【００５８】次の走査線ＳＬ₁ 上の輪郭候補点Ｐ_1i（Ｐ
₁₁，Ｐ₁₂，Ｐ₁₃）について、以下のように評価値Ｃ
_1i（Ｃ₁₁，Ｃ₁₂，Ｃ₁₃）を設定する。 Ｃ_1i＝ＭＩＮ（（Ｐ₀₁との半径差＋Ｐ₀₁Ｐ_1i間の距離）
＋Ｑ₁ Ｐ_1i間の距離＋Ｐ₀₁の評価値，（Ｐ₀₂との半径差
＋Ｐ₀₂Ｐ_1i間の距離）＋Ｑ₁ Ｐ_1i間の距離＋Ｐ₀₂の評価
値，（Ｐ₀₃との半径差＋Ｐ₀₃Ｐ_1i間の距離）＋Ｑ₁ Ｐ_1i
間の距離＋Ｐ₀₃の評価値）

【００５９】上式中で、隣接輪郭候補点との半径差と隣
接輪郭候補点間の距離との和は、臓器輪郭が滑らかであ
るという特性の評価値である。上述したように、この評
価値としては、隣接輪郭候補点との半径差、あるいは隣
接輪郭候補点間の距離のみを用いてもよく、あるいは、
各々に重み付けの係数を作用させてもよい。第ｉ−１画
像の輪郭点Ｑ₁ 間の距離は、第ｉ画像の輪郭点が第ｉ−
１画像の輪郭点の近くに存在するという特性の評価値で
ある。各輪郭候補点Ｐ₁₁，Ｐ₁₂，Ｐ₁₃について最小とな
る評価値が求められると、その評価値と相手先の輪郭候
補点とを、各輪郭候補点Ｐ₁₁，Ｐ₁₂，Ｐ₁₃ごとに記憶す
る。

【００６０】以下、同様に走査線ＳＬ₂ 、ＳＬ₃ 、…、
ＳＬ_n の順に各輪郭候補点について最小の評価値とその
相手先を求めていく。そして、最後の走査線ＳＬ_n の各
輪郭候補点Ｐ_n1, Ｐ_n2, Ｐ_n3の評価値Ｃ_n1, Ｃ_n2, Ｃ_n3
を比較し、最小の評価値をもつ輪郭候補点を、その走査
線ＳＬ_n 上の輪郭点として確定する。走査線ＳＬ_n 上の
輪郭点が確定すると、その輪郭点の相手先（走査線ＳＬ
_n-1 の輪郭候補点）が確定するので、その輪郭候補点を
走査線ＳＬ_n-1 上の輪郭点として確定する。以下、起点
となった走査線ＳＬ₀ までバックトレースすることによ
り、第ｉ（第２）画像の各走査線上の輪郭点を確定す
る。図１３中の破線は、第ｉ（第２）画像の抽出された
輪郭線を示す。

【００６１】ステップＳ９，Ｓ１０：以上のステップＳ
６〜Ｓ８の処理を最終画像（ｉ＝ｍ）まで繰り返し行う
ことにより、全ての撮像画像の輪郭線の抽出処理を完了
する。

【００６２】なお、上述の実施例では、第ｉ画像の輪郭
候補点の最適な組合せを評価するために、一つ前の第ｉ
−１画像の輪郭点を利用したが、この発明はこれに限定
されない。例えば、図１５に示すように、左心室の体積
変化は周期的（位相１〜位相１０）に繰り返しているの
で、位相１０の撮像画像の輪郭候補点の組合せの評価
は、必ずしも一つ前の位相９の撮像画像の輪郭点に基づ
いて行われる必要はなく、第１画像である位相１の撮像
画像の輪郭点に基づいて行ってもよい。以下、同様に位
相９の撮像画像の輪郭候補点の組合せの評価を、位相１
０の輪郭点に基づいて行ってもよい。要するに、実質
上、時間的（または位置的）に近いに撮像画像の輪郭点
に基づいて評価すればよい。

【００６３】また、上述した実施例では、臓器の同じ断
面の時間的に連続した複数枚の撮像画像の各画像の輪郭
抽出について説明したが、この発明はこれに限定され
ず、例えば、図１６に示す左心室の短軸のマルチスライ
ス像ＭＳ₁ 〜ＭＳ_m のように、位置的に連続している複
数枚の撮像画像の輪郭抽出にも適用することができる。

【００６４】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、この発
明によれば以下の効果を奏する。

【００６５】一連の撮像画像の輪郭線の抽出処理は、第
１画像においてオペレータによって指定された複数個の
輪郭点を基礎としており、しかも、各撮像画像の走査線
上にある複数個の輪郭候補点の組合せの中から、臓器輪
郭が滑らかであるという特性を利用して、最適な輪郭候
補点の組合せを選出して輪郭点を確定しているので、臓
器部分と臓器以外の部分との間で画像濃度値の差異が小
さい撮像画像や、濃度分布が一様でない撮像画像であっ
ても、輪郭線を高い精度で抽出することができる。

【００６６】また、確定した入力輪郭点をもつ第１画像
では、臓器輪郭が滑らかであるという臓器の定性的特性
を評価の基準とし、第２画像以降では、前記定性的特性
に基づく評価に加えて、処理対象の撮像画像の輪郭点
は、当該撮像画像に対して時間的、または位置的に実質
的に近い撮像画像の確定した輪郭点の近くにあるという
定性的特性に基づいて評価している。このような臓器の
定性的特性は、臓器の動きの正常・異常にかかわらず成
立するものであるので、臓器の異常な動きを映し出した
画像に対しても、その異常部分の輪郭を忠実に抽出する
ことができ、診断上、貴重な情報を損なうことのない信
頼性の高い輪郭線抽出を行うことができる。

【００６７】さらに、第１画像では、複数個所の輪郭点
をポイント的に指定するだけでよいので、第２の従来例
で説明した手法のように、第１画像の臓器の輪郭線を一
周なぞるものに比べて、操作が簡単であり、臓器の輪郭
線の抽出を迅速に行うこともできる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明に係る臓器輪郭の自動抽出方法の処理
手順を示すフローチャートである。

【図２】この発明方法が適用されるＭＲＩ装置の概略構
成を示すブロック図である。

【図３】第１画像の入力輪郭点の説明図である。

【図４】第１画像に設定される走査線の説明図である。

【図５】第１画像の中心点の設定処理の変形例の説明に
供する図である。

【図６】輪郭候補点の抽出処理の説明図である。

【図７】第１画像の輪郭候補点の分布状態を示す模式図
である。

【図８】輪郭候補点の組合せ評価の説明図である。

【図９】第１画像の輪郭点のバックトレースの説明図で
ある。

【図１０】輪郭候補点の組合せの別の評価例の説明に供
する図である。

【図１１】輪郭候補点の組合せの別の評価例におけるバ
ックトレースの説明図である。

【図１２】輪郭候補点の組合せの更に別の評価例の説明
に供する図である。

【図１３】第２画像の輪郭候補点の分布状態を示す模式
図である。

【図１４】第２画像の輪郭候補点の組合せ評価の説明図
である。

【図１５】別実施例の説明に供する左心室の体積変化を
示す図である。

【図１６】別実施例の説明に供する左心室の短軸のマル
チスライス像を示す図である。

【図１７】従来例の説明に供する図である。

【符号の説明】 ５１…ホストコンピュータ ５２…画像表示装置 ５３…入力装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 // Ｇ０１Ｒ 33/54 7459−5Ｌ Ｇ０６Ｆ 15/70 ３３５ Ｚ Ｇ０１Ｎ 24/02 ５３０ Ｙ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 診断対象となる臓器の同一断面を時間的
   に連続して撮像して得られた複数枚の撮像画像、または
   診断対象となる臓器の異なる断面を位置的に連続して撮
   像して得られた複数枚の撮像画像について、各撮像画像
   の臓器輪郭を自動的に抽出する方法であって、（ａ）第
   １画像の臓器輪郭上の複数個所の輪郭点をオペレータが
   手入力で指示する過程と、（ｂ）前記過程で入力された
   輪郭点（入力輪郭点）に基づいて、またはオペレータが
   手入力で指示することにより第１画像の中心点を求め、
   この中心点から第１画像上に放射状に走査線を設定する
   過程と、（ｃ）各走査線に沿った画像濃度変化に着目し
   て、前記入力輪郭点がある走査線以外の各走査線ごと
   に、輪郭点となる可能性がある輪郭候補点を抽出する過
   程と、（ｄ）前記複数個の入力輪郭点の一つを第１画像
   の確定した輪郭線の始端とし、他の一つを確定した輪郭
   線の終端として、前記両入力輪郭点間に存在する隣接し
   た各走査線上の輪郭候補点を相互につないだ複数個の輪
   郭候補点の組合せを、臓器輪郭が滑らかであるという特
   性を利用して評価することにより、最適な輪郭候補点の
   組合せを選出する操作を全ての入力輪郭点の間で繰り返
   し行い、選出された最適な輪郭候補点の組合せを第１画
   像の輪郭点として確定する過程と、（ｅ）第２画像以降
   の各撮像画像について、第１画像の中心点に対応する点
   から放射状に走査線を設定する過程と、（ｆ）各走査線
   上の画像濃度変化に着目して各走査線ごとに複数個の輪
   郭候補点を抽出する過程と、（ｇ）隣接した前記各走査
   線の輪郭候補点を相互につないだ複数個の輪郭候補点の
   組合せを、第２画像以降の各撮像画像の輪郭点は当該撮
   像画像に対して時間的、または位置的に実質的に近い撮
   像画像の確定した輪郭点の近くにあり、かつ、臓器輪郭
   は滑らかであるという特性を利用して評価することによ
   り、最適な輪郭候補点の組合せを第２画像以降の各撮像
   画像について選出し、これらを各撮像画像の輪郭点とし
   て確定する過程と、を備えたことを特徴とする臓器輪郭
   の自動抽出方法。