JPH07255703A - 左心室、左心房輪郭の自動抽出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 輪郭点の手入力操作を極力少なくし、僧帽弁
部を含む左心室、または左心房の輪郭抽出処理を複数枚
の各撮像画像に対して迅速、かつ正確に行う。 【構成】 第１画像の僧帽弁部の両端点と他の輪郭上の
一つの輪郭点をオペレータが手入力で指示する（Ｓ
１）。僧帽弁部の両端点を直線で結んで第１画像の僧帽
弁部の部分輪郭線とするとともに、僧帽弁部以外の部分
輪郭線を抽出する（Ｓ２，Ｓ３）。第２画像以降の各撮
像画像の僧帽弁部の両端付近に端点探索範囲を設定し、
両探索範囲内の走査線の組合せによって決定する各範囲
について、輪郭候補線を抽出する。対象臓器の一般特性
と僧帽弁部の固有の特性を利用して、一群の輪郭候補線
の中から最適な輪郭候補線を選び、それを各撮像画像の
輪郭線とする。

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を使って、左心室または左心房
の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、関心領域としての左心室または左心房の輪
郭を自動的に抽出する方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の左心室、左心房輪郭の自動抽出方
法を図１６を参照して説明する。図１６は、ＭＲＩ装置
などで撮像された左心室の断面画像（特に、僧帽弁部を
含む長軸像）である。

【０００３】従来から行われている臓器輪郭抽出の一般
的な手法は、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（図１６（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（図１６（ｂ）参
照）。

【０００４】ところで、図１６の撮像画像中に鎖線領域
で囲んだ僧帽弁部Ａ（左心室から左心房へ血液が逆流し
ないように働く弁で、大動脈弁とも呼ばれる）は、その
濃度勾配が小さいので、上述した画像処理ではその輪郭
点を抽出することが困難である。そこで、僧帽弁部Ａの
両端点ａ₁ ，ａ₂ をオペレータが手操作で入力し、その
他の左心室（または左心房）の輪郭は上述した画像処理
で自動抽出し、僧帽弁部Ａの部分輪郭は手入力された僧
帽弁部Ａの両端点ａ₁ ，ａ₂ を直線で結ぶことにより、
左心室（または左心房）の全輪郭を抽出するという処理
を、各撮像画像について繰り返し行っている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来例によれば、複数枚の各撮像画像の全てに対して
僧帽弁部の両端点を入力支持する必要があるので、オペ
レータの負担が大きく、輪郭点の抽出処理に手間がかか
るという問題点がある。

【０００６】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、オペレータによる輪郭点の手入力操
作を極力少なくし、僧帽弁部を含む左心室、または左心
房の輪郭抽出処理を複数枚の各撮像画像に対して迅速に
行うことができる左心室、左心房輪郭の自動抽出方法を
提供することを目的としている。

【０００７】

【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、僧帽弁部を含む左心室または左心房
（以下、対象臓器という）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について、各撮像
画像の対象臓器の輪郭を自動的に抽出する方法であっ
て、（ａ）第１画像の僧帽弁部の両端点と僧帽弁部以外
の対象臓器輪郭上の少なくとも一つ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）僧帽弁部両端の入力輪郭点を直線で
結んで第１画像の僧帽弁部の部分輪郭線とするととも
に、前記各入力輪郭点を輪郭抽出の手掛かり情報とし、
かつ対象臓器の特性を利用して前記各走査線に沿った画
像濃度変化点を評価することにより第１画像の僧帽弁部
以外の対象臓器の部分輪郭線を抽出する過程と、（ｄ）
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、
（ｅ）第１画像の僧帽弁部の両端点位置情報に基づき、
第２画像以降の各撮像画像の僧帽弁部の両端付近に端点
探索範囲をそれぞれ設定する過程と、（ｆ）一方の端点
探索範囲内の各走査線と他方の端点探索範囲内の各走査
線との組合せによって得られる、僧帽弁部を含まない輪
郭評価範囲それぞれについて、僧帽弁部以外の部分輪郭
候補線を抽出する過程と、（ｇ）前記輪郭評価範囲それ
ぞれについて得られた僧帽弁部以外の部分輪郭候補線の
両端を直線で結んで、これを僧帽弁部の部分輪郭候補線
とする過程と、（ｈ）前記僧帽弁部以外の部分輪郭候補
線と僧帽弁部の部分輪郭候補線とからなる、前記輪郭評
価範囲ごとの輪郭候補線を、第２画像以降の各撮像画像
の輪郭線と当該撮像画像に対して実質上時間的に近い撮
像画像の輪郭線との関連に係る、対象臓器の一般特性お
よび僧帽弁部の固有の特性を利用して評価することによ
り、前記一群の輪郭候補線の中から最適な輪郭候補線を
選出し、これを当該撮像画像の輪郭線とする処理を、第
２画像以降の各撮像画像について行う過程と、を備えた
ものである。

【０００８】

【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。

【０００９】オペレータは、第１画像の僧帽弁部の両端
点と僧帽弁部以外の対象臓器の輪郭上の少なくとも一つ
の輪郭点とを手入力で指示する。僧帽弁部付近の画像の
濃度勾配が小さくても、オペレータは、経験的に僧帽弁
部とそれ以外の対象臓器部分と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。

【００１０】次の過程では、指示された入力輪郭点に基
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、対象
臓器の画像領域内にあるので、各走査線は必ず対象臓器
の輪郭線を横切る。

【００１１】そして、僧帽弁部両端の入力輪郭点を直線
で結んで第１画像の僧帽弁部の部分輪郭線とするととも
に、各入力輪郭点を手掛かり情報とし、かつ対象臓器の
特性を利用して各走査線に沿って画像濃度変化点を評価
することにより第１画像の僧帽弁部以外の対象臓器の部
分輪郭線を抽出する。以上の処理により、第１画像の輪
郭線が確定する。

【００１２】続いて、第１画像の確定した輪郭線を利用
して、第２画像以降の各撮像画像の輪郭線を以下の各過
程で抽出する。

【００１３】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する。そして、第１
画像の僧帽弁部の両端点位置情報に基づいて、第２画像
の僧帽弁部の両端付近に端点探索範囲をそれぞれ設定す
る。各撮像画像間で僧帽弁部の両端点の変移量は僅かで
あるので、第２画像の僧帽弁部の両端点は、前記設定さ
れた２つの端点探索範囲内に入っている。

【００１４】次に、一方の端点探索範囲内の各走査線と
他方の端点探索範囲内の各走査線との組合せによって得
られる、僧帽弁部を含まない輪郭評価範囲それぞれにつ
いて、僧帽弁部以外の部分輪郭候補線を抽出する。そし
て、一群の輪郭評価範囲それぞれについて得られた僧帽
弁部以外の部分輪郭候補線の両端を結んで、これを第２
画像の僧帽弁部の部分輪郭候補線とする。

【００１５】そして、僧帽弁部以外の部分輪郭候補線と
僧帽弁部の部分輪郭候補線とからなる、各輪郭評価範囲
ごとの輪郭候補線を、第２画像の輪郭線とこれに実質上
時間的に近い撮像画像（ここでは、第１画像）の輪郭線
との関連に係る、対象臓器の一般的な特性（例えば、第
２画像の輪郭線は滑らかであり、かつ時間的に近い第１
画像の輪郭線の近くにある、という特性）および僧帽弁
部の固有の特性（例えば、各撮像画像を通じて、僧帽弁
部の長さ、水平仰角はほぼ一定に保たれる、という特
性）を利用して評価することにより、前記一群の輪郭候
補線の中から最適な輪郭候補線を選出し、これを第２画
像の輪郭線とする。

【００１６】第３画像については、第１画像の僧帽弁部
の輪郭線および第２画像の確定した輪郭線を利用して、
第２画像と同様の評価を行って、最適な輪郭線を抽出す
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、第２画像以降の各撮像画像については僧
帽弁部の両端点等を手入力で指定することなく、各撮像
画像の輪郭線が自動的に抽出される。

【００１７】

【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。

【００１８】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。

【００１９】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。

【００２０】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。

【００２１】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。

【００２２】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。

【００２３】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。

【００２４】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。

【００２５】以下、左心室の同一長軸断面が時間的に連
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。

【００２６】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、僧帽弁部Ａの両端点Ｐ_IN1 ，Ｐ_IN2 と
僧帽弁部以外の対象臓器輪郭上の少なくとも一つの輪郭
点Ｐ_IN3 とを入力指示する。図３中、斜線領域は左心室
の長軸撮像断面である。僧帽弁部Ａの濃度勾配は小さ
く、その輪郭は明瞭ではないが、オペレータは、その経
験により、微妙な濃度差や対象臓器の形態的特性に基づ
いて僧帽弁部の両端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。なお、僧帽
弁部以外の対象臓器輪郭上の点は、１点に限らず２点以
上の輪郭点を指定してもよい。

【００２７】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。中心
点としては、例えば入力輪郭点Ｐ_IN1 ，Ｐ_IN2 ，Ｐ_IN3
で定まる三角形の重心、あるいは、入力輪郭点Ｐ_IN1 ，
Ｐ_IN2 間の中点と入力輪郭点Ｐ_IN3 とを結んだ線分の中
点等が採用される。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。

【００２８】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。

【００２９】ステップＳ３：僧帽弁部の両端入力輪郭点
Ｐ_IN1 ，Ｐ_IN2 を直線で結んで、僧帽弁部の部分輪郭線
とするとともに、僧帽弁部以外の対象臓器の部分輪郭線
を以下の処理によって抽出する。

【００３０】まず、図４に示した第１画像上の各走査線
ＳＬに沿った画像濃度変化に着目して、僧帽弁部および
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５
を参照して、輪郭候補点の抽出法を説明する。図５
（ａ）は走査線に沿った画像濃度値を示し、図５（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６
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。

【００３１】次に複数個の入力輪郭点の一つ（例えば、
入力輪郭点Ｐ_IN2 ）を第１画像の確定した輪郭線の始端
とし、他の一つ（例えば、入力輪郭点Ｐ_IN3 ）を確定し
た輪郭線の終端として、両入力輪郭点Ｐ_IN2 ，Ｐ_IN3 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。この操作を他の入力輪郭点間（ここでは、入力輪
郭点Ｐ_IN1 ，Ｐ_IN3 ）についても繰り返し行い、第１画
像の僧帽弁部以外の対象臓器の輪郭点を確定する。以
下、輪郭候補点の組合せの評価手法の一例について説明
する。

【００３２】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と、隣接する走
査線上の各輪郭候補点間の距離の累積値とに基づいて行
うものである。前者の『半径の差分の累積値』は、輪郭
線が円に近い程、滑らかであるという評価に基づくもの
であり、後者の『距離の累積値』は、輪郭線が直線に近
い程、滑らかであるという評価に基づくものである。何
れの評価を重視するかは、対象臓器の形態的特性を考慮
して定められる。例えば、臓器輪郭が円形に近い左心室
の短軸像のような場合は前者にウエイトを置き、臓器輪
郭が細長い左心室の長軸像のような場合には後者にウエ
イトを置く。本実施例は左心室の長軸像を取り扱うの
で、後者にウエイトが置かれる。以下、図７を参照して
説明する。

【００３３】まず、走査線ＳＬ₀ 上の入力輪郭点Ｐ_IN2
を始端とし、走査線ＳＬ_n 上の入力輪郭点Ｐ_IN3 を終端
とし、両入力輪郭点Ｐ_IN2 ，Ｐ_IN3 の間にある各走査線
ＳＬ₁ ，ＳＬ₂ ，…，ＳＬ_n-1 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Ｐ
₁₁，Ｐ₁₂，Ｐ₁₃とした場合、各輪郭候補点の評価値
Ｃ₁₁，Ｃ₁₂，Ｃ₁₃として、次のように中心点Ｏからの各
輪郭候補点Ｐ₁₁，Ｐ₁₂，Ｐ₁₃の半径と入力輪郭点Ｐ_IN1
の半径の差分の絶対値と、各輪郭候補点Ｐ₁₁，Ｐ₁₂，Ｐ
₁₃と隣接走査線上の輪郭候補点（ここでは走査線ＳＬ₀
上の入力輪郭点Ｐ_{IN 2} ）との距離Ｌとの和を設定する。

【００３４】 Ｐ₁₁の評価値：Ｃ₁₁＝ｋ₁ ×｜ｒ₁₁−ｒ₀ ｜＋ｋ₂ ×Ｌ
_11-IN2 Ｐ₁₂の評価値：Ｃ₁₂＝ｋ₁ ×｜ｒ₁₂−ｒ₀ ｜＋ｋ₂ ×Ｌ
_12-IN2 Ｐ₁₃の評価値：Ｃ₁₃＝ｋ₁ ×｜ｒ₁₃−ｒ₀ ｜＋ｋ₂ ×Ｌ
_13-IN2 上式中、ｋ₁ ，ｋ₂ は『半径の差分』を重視するか、あ
るいは『距離』を重視するかを決定するための係数であ
り、上述ように対象臓器の輪郭形に応じて適宜に設定さ
れる。

【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_IN2 ｝ Ｐ₁₂＝｛Ｃ₁₂，Ｐ_IN2 ｝ Ｐ₁₃＝｛Ｃ₁₃，Ｐ_IN2 ｝

【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
の差分の絶対値と距離との和と、相手先Ｐ₁₁，Ｐ₁₂，Ｐ
₁₃がもっている評価値Ｃ₁₁，Ｃ₁₂，Ｃ₁₃との累積値をそ
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。

【００３７】 Ｐ₂₁の評価値：Ｃ₂₁＝MIN(K₁×｜ｒ₂₁−ｒ₁₁｜＋K₂×Ｌ
_21-11 ＋Ｃ₁₁， K₁×｜ｒ₂₁−ｒ₁₂｜＋K₂×Ｌ_21-12 ＋Ｃ₁₂， K₁×｜ｒ₂₁−ｒ₁₃｜＋K₂×Ｌ_21-13 ＋Ｃ₁₃） Ｐ₂₂の評価値：Ｃ₂₂＝MIN(K₁×｜ｒ₂₂−ｒ₁₁｜＋K₂×Ｌ
_22-11 ＋Ｃ₁₁， K₁×｜ｒ₂₂−ｒ₁₂｜＋K₂×Ｌ_22-12 ＋Ｃ₁₂， K₁×｜ｒ₂₂−ｒ₁₃｜＋K₂×Ｌ_22-13 ＋Ｃ₁₃） Ｐ₂₃の評価値：Ｃ₂₃＝MIN(K₁×｜ｒ₂₃−ｒ₁₁｜＋K₂×Ｌ
_23-11 ＋Ｃ₁₁， K₁×｜ｒ₂₃−ｒ₁₂｜＋K₂×Ｌ_23-12 ＋Ｃ₁₂， K₁×｜ｒ₂₃−ｒ₁₃｜＋K₂×Ｌ_23-13 ＋Ｃ₁₃） Ｐ₂₄の評価値：Ｃ₂₄＝MIN(K₁×｜ｒ₂₄−ｒ₁₁｜＋K₂×Ｌ
_24-11 ＋Ｃ₁₁， K₁×｜ｒ₂₄−ｒ₁₂｜＋K₂×Ｌ_24-12 ＋Ｃ₁₂， K₁×｜ｒ₂₄−ｒ₁₃｜＋K₂×Ｌ_24-13 ＋Ｃ₁₃）

【００３８】上記演算処理により、例えば輪郭候補点Ｐ
₂₁について、K₁×｜ｒ₂₁−ｒ₁₁｜＋K₂×Ｌ_21-11 ＋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についてはＰ₁₃が、輪郭候
補点Ｐ₂₄についてもＰ₁₃が、それぞれ選択されたとす
る。以下に各輪郭候補点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。

【００３９】Ｐ₂₁＝｛Ｃ₂₁，Ｐ₁₁｝ Ｐ₂₂＝｛Ｃ₂₂，Ｐ₁₂｝ Ｐ₂₃＝｛Ｃ₂₃，Ｐ₁₃｝ Ｐ₂₄＝｛Ｃ₂₄，Ｐ₁₃｝

【００４０】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_IN3 が一つだけであるので、その評価値Ｃ_IN3 が
次に示すように一義的に定まる。

【００４１】 Ｃ_IN3 ＝MIN(k₁×｜ｒ_n −ｒ_n-1,1 ｜＋k₂×Ｌ_IN3-1 ＋
Ｃ_n-1,1 k₁×｜ｒ_n −ｒ_n-1,2 ｜＋k₂×Ｌ_IN3-2 ＋Ｃ_n-1,2 k₁×｜ｒ_n −ｒ_n-1,3 ｜＋k₂×Ｌ_IN3-3 ＋Ｃ_n-1,3

【００４２】上記のＰ_IN3 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_IN2 とＰ_IN3 間の輪郭線が抽出される。図８に各
走査線上の輪郭点のバックトレースの様子を示す。

【００４３】以上と同様の処理を入力輪郭点Ｐ_IN1 ，Ｐ
_IN3 間についても実行することにより、入力輪郭点Ｐ
_IN1 ，Ｐ_IN3 間の僧帽弁部を含まない対象臓器の部分輪
郭線が抽出される。僧帽弁部の入力輪郭点Ｐ_IN1 ，Ｐ
_IN2 を直線で結んで得られた僧帽弁部の部分輪郭線の位
置情報（具体的には僧帽弁部の走査線上の輪郭点の半径
座標）と、僧帽弁部以外の対象臓器の部分輪郭線の位置
情報（前記抽出された各走査線上の輪郭点の半径座標）
は、ホストコンピュータ５１に格納される。

【００４４】ステップＳ４：第１画像の輪郭線が確定す
ると、第２画像を処理対象（ｉ＝２）として選択する。

【００４５】ステップＳ５：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。

【００４６】ステップＳ６：以下、図９を参照する。同
図において、実線は第ｉ−１（第１）画像の確定した輪
郭線であり、鎖線は以下の処理で抽出しようとする第ｉ
（第２）画像の輪郭線である。このステップＳ６では、
第１画像の僧帽弁部の両端点（入力輪郭点Ｐ_IN1 ，Ｐ
_IN2 ）の位置情報に基づいて、第２画像の僧帽弁部の両
端付近に端点探索範囲Ｌｓ，Ｒｓをそれぞれ設定する。
この発明は、探索範囲を狭く限定しなければ実施し得な
いものではないが、処理時間との兼ね合いで、経験的に
認められる僧帽弁部の両端の変位量よりも少し広めの探
索範囲を採用するのがよい。各撮像画像間で僧帽弁部の
両端点の変移量は僅かであることは僧帽弁部の固有の特
性として認められている。そこで、第１画像の僧帽弁部
の入力輪郭点Ｐ_IN1 ，Ｐ_IN2 のそれぞれについて、経験
的に認められる僧帽弁部の両端の変移量よりも少し広め
の探索範囲を設定すれば、第２画像の僧帽弁部の両端点
を、その設定された２つの端点探索範囲Ｌｓ，Ｒｓ内に
入れることができる。図９の例では、左端点探索範囲Ｌ
ｓは走査線Ｌｓ₁ 〜Ｌｓ_n を含み、右端点探索範囲Ｒｓ
は走査線Ｒｓ₁ 〜Ｒｓ_n を含む。

【００４７】ステップＳ７：左端点探索範囲Ｌｓ内で選
択された走査線Ｌｓ_i （最初は走査線Ｌｓ₁ ）と、右端
点探索範囲Ｒｓ内で選択された走査線Ｒｓ_j （最初は走
査線Ｒｓ₁ ）との組合せで決定される、僧帽弁部を含ま
ない側の対象臓器部分（輪郭評価範囲）Ｆ_i-j 全てにつ
いて、第ｉ（第２）画像の部分輪郭候補線を繰り返し抽
出する。輪郭評価範囲Ｆ_i-j の部分輪郭候補線の抽出は
以下のように行われる。以下では、本実施例の一連の処
理で最初に行われる、第２画像の輪郭評価範囲Ｆ
_1-1 （走査線Ｌｓ₁ 〜Ｒｓ₁ ）の部分輪郭候補線の抽出
処理を例に採って説明する。

【００４８】まず、輪郭評価範囲Ｆ_1-1 内の各走査線上
の輪郭候補点を上述したステップＳ３と同様にして抽出
する。そして、第２画像の輪郭点は第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、その輪郭候補点の組合せ
を第２画像の輪郭評価範囲Ｆ_1-1 に係る輪郭候補線とす
る。以下、図１０を参照して説明する。

【００４９】図１０中の黒丸印は第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、ここでは走査線Ｌｓ₁ を起点として説明する。
まず、走査線Ｌｓ₁ 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，Ｌ₀₃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

【００５０】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）

【００５１】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、これら
の評価値に各々重み付けの係数を作用させてもよい。第
ｉ−１（第１）画像の輪郭点Ｑ₁ 間の距離は、第ｉ（第
２）画像の輪郭点が第ｉ−１（第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。

【００５２】以下、同様に走査線ＳＬ₂ 、ＳＬ₃ 、…、
Ｒｓ₁ 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Ｒｓ₁ 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Ｒｓ₁ 上の輪郭点として確定する。走査線Ｒｓ₁ 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Ｒｓ₁ までバックトレースすることによ
り、第ｉ（第２）画像の僧帽弁部を含まない対象臓器の
部分輪郭候補線koho-Aが抽出される。図１１に走査線Ｒ
ｓ₁ から走査線Ｌｓ₁ に向けて対象臓器の部分輪郭候補
線koho-Aがバックトレースされる様子を示す。

【００５３】ステップＳ８：輪郭評価範囲Ｆ_i-j （最初
はＦ_1-1 で、走査線Ｌｓ₁ 〜Ｒｓ₁の範囲）の対象臓器
の部分輪郭候補線koho-Aが抽出されると、次に、走査線
Ｌｓ₁ 上の抽出された輪郭点Ｐ₀₂と走査線Ｒｓ₁ 上の抽
出された輪郭点Ｐ_n2とを直線で結び、その線分を第ｉ
（第２）画像の輪郭評価範囲Ｆ_i-j に係る僧帽弁部の部
分輪郭候補線koho-Bとする。輪郭評価範囲Ｆ_i-j の二つ
の部分輪郭候補線koho-Aとkoho-Bは、第ｉ（第２）画像
の輪郭評価範囲Ｆ_i-j に係る輪郭候補線koho_i-jとし
て、各走査線上の輪郭点の半径座標がホストコンピュー
タ５１に格納される。

【００５４】ステップＳ９：ここでは、臓器の一般特性
および僧帽弁部の固有の特性を利用して、第ｉ（第２）
画像の輪郭評価範囲Ｆ_i-j に係る輪郭候補線koho_i-j の
評価値を繰り返し算出する。臓器の一般特性としては、
例えば、第ｉ（第２）画像の輪郭線は、これに時間的に
近い第ｉ（第１）画像の輪郭線の近くに位置することを
利用する。また、僧帽弁部の固有の特性としては、例え
ば、僧帽弁部の長さ、および水平仰角は、前記撮像画像
を通じて、ほぼ一定に保たれるという特性を利用する。

【００５５】本実施例では、前者の臓器の一般特性を考
慮した評価値ｆ１を例えば、第ｉ（第２）画像で抽出し
た輪郭候補線koho_i-j の各走査線上の輪郭候補点Ｐと、
第ｉ−１（第１）画像で抽出した対応する各走査線上の
輪郭点Ｑとの距離Ｌ_P-Q の総和で定義している（図１１
参照）。 f1〔koho_i-j 〕＝ΣＬ_P-Q ＝Ｌ₁ ＋Ｌ₂ ＋Ｌ₃ ＋…＋Ｌ_N

【００５６】また、後者の僧帽弁部の固有の特性を考慮
した評価値ｆ２を例えば、第１画像で入力された僧帽弁
部両端の入力輪郭点Ｐ_IN1 ，Ｐ_IN2 間の長さＬ、その水
平仰角θを基準として、そこから第ｉ−１（第２）画像
の僧帽弁部の輪郭候補線koho-Bの長さＬ_koho、その水平
仰角θ_kohoのズレが大きいほど大きな値になるように定
義している（図１２参照）。 ｆ２〔koho_i-j 〕＝ｋ₃ ×｜Ｌ_koho−Ｌ｜／Ｌ＋ｋ₄ ×
｜θ_koho−θ｜／π 上式中、ｋ₃ ，ｋ₄ は、僧帽弁部の長さＬを重視する
か、あるいは水平仰角θを重視するかに応じて、適宜に
設定される重み付けの係数である。

【００５７】上記評価値ｆ１，ｆ２を使って、第ｉ（第
２）画像の輪郭評価範囲Ｆ_i-j に係る輪郭候補線koho
_i-j の評価値ｆは、例えば以下のように定義されてい
る。 ｆ〔koho_i-j 〕＝ｋ₅ ×f1〔koho_i-j 〕＋ｋ₆ ×ｆ２
〔koho_i-j 〕 上式中、ｋ₅ ，ｋ₆ は、評価値ｆ１を重視するか、ある
いは評価値ｆ２を重視するかに応じて、適宜に設定され
る重み付けの係数である。

【００５８】なお、上述した輪郭候補線の評価手法は種
々変更実施可能である。例えば、僧帽弁部の固有の特性
を考慮した評価値ｆ２は、必ずしも上述した演算式に限
らず、次のような変換テーブルを使って求められた長さ
Ｌに関する評価値ｆ２Ｌと、水平仰角θに関する評価値
ｆ２θとの和として求めてもよい。 ｆ２〔koho_i-j 〕＝ｆ２Ｌ＋ｆ２θ 上式のｆ２Ｌは、例えば図１３（ａ）に示すような変換
テーブルを使って求められる。この変換テーブルは、横
軸（入力値）が｜Ｌ_koho−Ｌ｜／Ｌであり、縦軸（出力
値）が長さＬに関する評価値ｆ２Ｌである。この変換テ
ーブルによれば、｜Ｌ_koho−Ｌ｜／Ｌがある程度小さい
場合は、長さＬに関する評価値ｆ２Ｌを『０』とするこ
とにより、｜Ｌ_koho−Ｌ｜／Ｌの値が小さい輪郭候補線
が優先的に選択されるようにしている。同様に、ｆ２θ
も図１３（ｂ）に示すような変換テーブルで求めて、｜
θ_koho−θ｜／πの値が小さい輪郭候補線が優先的に選
択されるようにしてもよい。

【００５９】また、輪郭候補線の評価値ｆとしては、上
述のような評価値ｆ１とｆ２の和ではなく、下記のよう
な乗算式で適宜してもよい。 ｆ〔koho_i-j 〕＝（１．０＋ｆ１）×（１．０＋ｆ２） このような乗算式によって評価値ｆを定義すれば、評価
値ｆ１またはｆ２の一方の値が他方に比べて総じて大き
い場合、この大きい方の評価値のみが評価値ｆに反映さ
れることを避けることができる。

【００６０】さらに、上述のように、僧帽弁部の固有の
特性を考慮した評価値ｆ２を、第１画像で入力された僧
帽弁部両端の入力輪郭点Ｐ_IN1 ，Ｐ_IN2 間の長さＬと、
その水平仰角θのみを基準として定義すると、図１４に
示したように、評価対象となっている僧帽弁部の輪郭候
補線koho-Bが、第１画像の僧帽弁部に対して位置的に大
きくずれていても、輪郭候補線koho-Bの長さＬkohoおよ
び水平仰角θkohoが、入力輪郭点Ｐ_IN1 ，Ｐ_IN2 で定ま
る第１画像の僧帽弁部の長さＬおよび水平仰角θと略同
じであれば、その輪郭候補線koho-Bの評価値ｆ２が不当
に小さくなり、その輪郭候補線が誤って選択されること
も考えられる。このような事態を回避するために、僧帽
弁部の輪郭候補線koho-Bの評価値として、僧帽弁部の長
さＬおよび水平仰角θに加えて、例えば、図１４に示し
たように、入力輪郭点Ｐ_IN1 ，Ｐ_IN2 間の垂直２等分線
と、輪郭候補線koho-Bの垂直２等分線との距離Ｍkohoも
考慮するようにしてもよい。

【００６１】ステップＳ１０，Ｓ１１：以上のようにし
て、輪郭候補線koho_i-j の評価値ｆ〔koho_i-j 〕を算出
すると、その評価値ｆと、ホストコンピュータ５１に既
に取り込まれている評価値ｆｃとを比較し、ｆ〔koho
_i-j 〕＜ｆｃが成立すれば、その輪郭候補線koho_i-j の
各輪郭点を第ｉ（第２）画像の輪郭線として一時的に格
納するとともに、その評価値ｆ〔koho_i-j 〕でもって評
価値ｆｃを更新する。最初の輪郭評価範囲Ｆ_1-1 に係る
輪郭候補線koho_1-1 の評価値〔koho_1-1 〕を評価する段
階では、評価値ｆｃとして予め適宜に定めれた最大値が
設定されている（本実施例では、ステップＳ４で設定さ
れる）。したがって、最初は、輪郭候補線koho_1-1 の各
輪郭点が第２画像の輪郭線として一時的に格納されると
ともに、その評価値〔koho_1-1 〕によって評価値ｆｃが
更新される。

【００６２】ステップＳ１２，Ｓ１３：ステップＳ１２
では、全ての輪郭評価範囲Ｆ_i-j に係る輪郭候補点koho
_i-j の評価が完了したかどうかを確認する。完了してい
ない場合には、図９に示した左右端点探索範囲Ｌｓ，Ｒ
ｓの走査線Ｌｓ_i ，Ｒｓ_i を次の走査線の組合せに変え
て（ステップＳ１３）、ステップＳ５〜Ｓ１１の処理を
繰り返し実行する。すなわち、走査線Ｌｓ₁ 〜Ｒｓ₁ で
定まる輪郭評価範囲Ｆ_1-1 の次は、右端点探索範囲Ｒｓ
の走査線のみを一つずらして、走査線Ｌｓ₁ 〜Ｒｓ₂ で
定まる輪郭評価範囲Ｆ_1-2 内の輪郭候補線koho_1-2 を抽
出し、この輪郭候補線koho_1-2 の評価を行う。以下、走
査線Ｌｓ₁ を固定したままで、右端点探索範囲Ｒｓの走
査線をＲｓ_n まで順に変えて、各輪郭評価範囲の輪郭候
補線の抽出・評価を行う。走査線Ｌｓ₁ 〜Ｒｓ_n の探索
が終わると、左端点探索範囲Ｌｓの走査線をＬｓ₁ から
Ｌｓ₂ に移して、同様に右端点探索範囲Ｒｓ内の各走査
線Ｒｓ₁ 〜Ｒｓ_n の全ての組合せについて探索する。以
下、走査線Ｌｓ_n 〜Ｒｓ_nでの同様の探索処理が繰り返
し実行される。

【００６３】全ての輪郭評価範囲Ｆ_i-j に係る輪郭候補
線koho_i-j の評価を繰り返すことにより、最小の評価値
ｆ〔koho_i-j 〕をもつ輪郭候補線koho_i-j のみの位置情
報（各走査線上の輪郭点の半径座標）がホストコンピュ
ータ５１に、第ｉ（第２）画像の輪郭線として格納され
る。

【００６４】ステップＳ１４：全ての輪郭評価範囲Ｆ
_i-j に係る輪郭候補線koho_i-j の評価が完了すると、そ
のときにホストコンピュータ５１に第ｉ（第２）画像の
輪郭線として仮に格納されている輪郭候補線koho
_i-j を、第ｉ（第２）画像の輪郭線として確定する。

【００６５】ステップＳ１５，Ｓ１６：以上のステップ
Ｓ５〜Ｓ１４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。

【００６６】なお、上述の実施例では、第ｉ画像の僧帽
弁部以外の部分輪郭候補線を評価するために、一つ前の
第ｉ−１画像の部分輪郭線を利用したが、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線の評価
は、必ずしも一つ前の位相９の撮像画像の輪郭線に基づ
いて行われる必要はなく、第１画像である位相１の撮像
画像の輪郭線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線の評価を、位相１０の輪郭
線に基づいて行ってもよい。要するに、実質上、時間的
に近いに撮像画像の輪郭線に基づいて評価すればよい。

【００６７】さらに、実施例では僧帽弁部を含む左心室
の長軸像の輪郭抽出を例にとって説明したが、この発明
は僧帽弁部を含む左心房の長軸像の輪郭抽出にも適用す
ることができる。

【００６８】

【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、第１画像において、オペレータが僧帽弁部
の両端点と僧帽弁部以外の対象臓器輪郭上の少なくとも
一つの輪郭点を手入力するだけで、第２画像以降の各撮
像画像の輪郭線が自動的に抽出されるので、オペレータ
が第２画像以降の各撮像画像について僧帽弁部を指示す
る必要がなく、一連の撮像画像の輪郭線の抽出処理を迅
速に行うことができる。

【００６９】また、この発明によれば、第２画像以降の
各撮像画像の輪郭（特に、僧帽弁部の部分輪郭）抽出に
あたっては、第１画像で入力指示された僧帽弁部の部分
輪郭を手掛かりとして、対象臓器の一般特性および僧帽
弁部の固有の特性を利用することにより、各撮像画像中
の複数の輪郭候補線をそれぞれ評価して最適な部分輪郭
線を抽出し、これを各撮像画像の輪郭線としているの
で、第２画像以降についても輪郭線の抽出を高い精度で
行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明に係る左心室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】輪郭候補点の抽出処理の説明図である。

【図６】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７】輪郭候補点の組合せ評価の説明図である。

【図８】第１画像の輪郭点のバックトレースの説明図で
ある。

【図９】第２画像以降の僧帽弁部の端点探索の説明に供
する図である。

【図１０】第２画像以降の僧帽弁部以外の部分輪郭候補
線の抽出処理の説明図である。

【図１１】部分輪郭候補線のバックトレースの様子を示
した図である。

【図１２】僧帽弁部の部分輪郭候補線の評価の説明に供
する図である。

【図１３】評価値算出用の変換テーブルの模式図であ
る。

【図１４】評価値のその他の例の説明に供する図であ
る。

【図１５】別実施例の説明に供する左心室の体積と位相
との関係を示す図である。

【図１６】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

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 僧帽弁部を含む左心室または左心房（以
   下、対象臓器という）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について、各撮像画像
   の対象臓器の輪郭を自動的に抽出する方法であって、
   （ａ）第１画像の僧帽弁部の両端点と僧帽弁部以外の対
   象臓器輪郭上の少なくとも一つ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）僧帽弁部両端の入力輪郭点を直線で結ん
   で第１画像の僧帽弁部の部分輪郭線とするとともに、前
   記各入力輪郭点を輪郭抽出の手掛かり情報とし、かつ対
   象臓器の特性を利用して前記各走査線に沿った画像濃度
   変化点を評価することにより第１画像の僧帽弁部以外の
   対象臓器の部分輪郭線を抽出する過程と、（ｄ）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、（ｅ）第
   １画像の僧帽弁部の両端点位置情報に基づき、第２画像
   以降の各撮像画像の僧帽弁部の両端付近に端点探索範囲
   をそれぞれ設定する過程と、（ｆ）一方の端点探索範囲
   内の各走査線と他方の端点探索範囲内の各走査線との組
   合せによって得られる、僧帽弁部を含まない輪郭評価範
   囲それぞれについて、僧帽弁部以外の部分輪郭候補線を
   抽出する過程と、（ｇ）前記輪郭評価範囲それぞれにつ
   いて得られた僧帽弁部以外の部分輪郭候補線の両端を直
   線で結んで、これを僧帽弁部の部分輪郭候補線とする過
   程と、（ｈ）前記僧帽弁部以外の部分輪郭候補線と僧帽
   弁部の部分輪郭候補線とからなる、前記輪郭評価範囲ご
   との輪郭候補線を、第２画像以降の各撮像画像の輪郭線
   と当該撮像画像に対して実質上時間的に近い撮像画像の
   輪郭線との関連に係る、対象臓器の一般特性および僧帽
   弁部の固有の特性を利用して評価することにより、前記
   一群の輪郭候補線の中から最適な輪郭候補線を選出し、
   これを当該撮像画像の輪郭線とする処理を、第２画像以
   降の各撮像画像について行う過程と、を備えたことを特
   徴する左心室、左心房輪郭の自動抽出方法。