JPH10137231A - 医用画像処理装置 - Google Patents
医用画像処理装置Info
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- JPH10137231A JPH10137231A JP8301854A JP30185496A JPH10137231A JP H10137231 A JPH10137231 A JP H10137231A JP 8301854 A JP8301854 A JP 8301854A JP 30185496 A JP30185496 A JP 30185496A JP H10137231 A JPH10137231 A JP H10137231A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 同一被検体について、撮影された時期が異な
る複数の画像情報、または異なった医用画像診断装置が
撮影した複数の画像情報に基づいて、前記複数の画像情
報相互間の位置合せを行うことが可能な医用画像処理装
置を提供する。 【解決手段】 同一被検体についての、撮影された時期
が異なる複数の画像情報（第１の複数画像情報）、また
は異なる種類の医用画像診断装置が撮影した複数の画像
情報（第２の複数画像情報）の少なくともいずれか一方
の中から所望の複数画像情報を選択し、その解剖学的な
形態情報に基づいて選択した複数画像情報の相対的な位
置関係を算出し、選択した複数画像情報相互間の位置合
せを行う。
る複数の画像情報、または異なった医用画像診断装置が
撮影した複数の画像情報に基づいて、前記複数の画像情
報相互間の位置合せを行うことが可能な医用画像処理装
置を提供する。 【解決手段】 同一被検体についての、撮影された時期
が異なる複数の画像情報（第１の複数画像情報）、また
は異なる種類の医用画像診断装置が撮影した複数の画像
情報（第２の複数画像情報）の少なくともいずれか一方
の中から所望の複数画像情報を選択し、その解剖学的な
形態情報に基づいて選択した複数画像情報の相対的な位
置関係を算出し、選択した複数画像情報相互間の位置合
せを行う。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、医用画像処理装置
に係り、特にＸ線ＣＴ装置，ＭＲＩ装置，核医学装置，
超音波装置，Ｘ線装置等の各種の医用画像診断装置から
得られる各種の画像情報の位置合せを行う医用画像処理
装置に関する。
に係り、特にＸ線ＣＴ装置，ＭＲＩ装置，核医学装置，
超音波装置，Ｘ線装置等の各種の医用画像診断装置から
得られる各種の画像情報の位置合せを行う医用画像処理
装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】Ｘ線ＣＴ装置等から得られる画像は２次
元の断面画像であり、１枚の断面画像では立体的な人体
内部の構造を把握，診断することは不可能である。従っ
て、臨床では１枚だけの断面画像を撮影することは少な
く、関心領域となる臓器を含む複数断面を撮影し、該複
数断面画像を並列に表示して診断を行うのが一般的であ
る。
元の断面画像であり、１枚の断面画像では立体的な人体
内部の構造を把握，診断することは不可能である。従っ
て、臨床では１枚だけの断面画像を撮影することは少な
く、関心領域となる臓器を含む複数断面を撮影し、該複
数断面画像を並列に表示して診断を行うのが一般的であ
る。
【０００３】一方、近年、Ｘ線ＣＴ装置では撮影装置の
進歩によりヘリカルスキャンに代表されるように、人体
の複数断面画像を高速で収集可能になってきた。また、
ＭＲＩ装置（磁気共鳴映像装置），ＳＰＥＣＴ装置（シ
ングルフォトンＥＣＴ装置）においても同様に複数断面
画像を収集するのが一般的である。
進歩によりヘリカルスキャンに代表されるように、人体
の複数断面画像を高速で収集可能になってきた。また、
ＭＲＩ装置（磁気共鳴映像装置），ＳＰＥＣＴ装置（シ
ングルフォトンＥＣＴ装置）においても同様に複数断面
画像を収集するのが一般的である。
【０００４】前述のＸ線ＣＴ装置，ＭＲＩ装置では、生
体の解剖学的な形態情報（例えば、頭部の骨情報）が画
像化されるのに対して、放射性医薬品等を使用する核医
学診断装置（例えば、ＳＰＥＣＴ装置）では、生体の機
能情報（例えば、頭部の血流情報）が画像化される。従
って、診断を行う上で、同一部位の形態情報と機能情報
とを、煩雑な操作をせずに同時に読影できれば、医師の
負担も軽減され、作業の信頼性も向上する。
体の解剖学的な形態情報（例えば、頭部の骨情報）が画
像化されるのに対して、放射性医薬品等を使用する核医
学診断装置（例えば、ＳＰＥＣＴ装置）では、生体の機
能情報（例えば、頭部の血流情報）が画像化される。従
って、診断を行う上で、同一部位の形態情報と機能情報
とを、煩雑な操作をせずに同時に読影できれば、医師の
負担も軽減され、作業の信頼性も向上する。
【０００５】更に、同一種類の画像診断装置（モダリテ
ィ、例えばＸ線ＣＴ装置）で撮影された同一被検体の画
像であっても、撮影時期が異なった画像同士を比較して
診断計画，治療計画をたてることが多く、複数のモダリ
ティで撮影した画像（マルチモダリティ画像）の位置合
せ技術への要求が強い。
ィ、例えばＸ線ＣＴ装置）で撮影された同一被検体の画
像であっても、撮影時期が異なった画像同士を比較して
診断計画，治療計画をたてることが多く、複数のモダリ
ティで撮影した画像（マルチモダリティ画像）の位置合
せ技術への要求が強い。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、同じ患
者（同一被検体）であっても撮影する度に、特別な固定
器具で固定しない限り寝台に寝る体位は同一にはならな
い。また、スライス厚，スライスピッチ，画像サイズ等
の撮影条件も同一でないことがあるため、異なった画像
同士を比較する場合には、医師は知識と経験に基づいて
位置合せを行い診断している。
者（同一被検体）であっても撮影する度に、特別な固定
器具で固定しない限り寝台に寝る体位は同一にはならな
い。また、スライス厚，スライスピッチ，画像サイズ等
の撮影条件も同一でないことがあるため、異なった画像
同士を比較する場合には、医師は知識と経験に基づいて
位置合せを行い診断している。
【０００７】また、前記核医学診断装置から得られた画
像には、前述の如く被検体の形態情報が現れないため、
Ｘ線ＣＴまたはＭＲＩ画像との位置合せを行うために特
別なマーカを利用したり、画像を見ながら医師が対話的
に操作するということが行われていた。これでは、撮影
の度にマーカを装着しなくてはならないという煩雑さが
あり、対話的な操作では、操作する医師によって結果が
異なってしまうというように、再現性に問題がある。
像には、前述の如く被検体の形態情報が現れないため、
Ｘ線ＣＴまたはＭＲＩ画像との位置合せを行うために特
別なマーカを利用したり、画像を見ながら医師が対話的
に操作するということが行われていた。これでは、撮影
の度にマーカを装着しなくてはならないという煩雑さが
あり、対話的な操作では、操作する医師によって結果が
異なってしまうというように、再現性に問題がある。
【０００８】そこで、本発明の目的は、撮影された時期
が異なる同一被検体の複数の画像情報、または異なった
医用画像診断装置が撮影した同一被検体の複数の画像情
報に基づいて、前記複数の画像情報相互間の位置合せを
行うことが可能な医用画像処理装置を提供することであ
る。
が異なる同一被検体の複数の画像情報、または異なった
医用画像診断装置が撮影した同一被検体の複数の画像情
報に基づいて、前記複数の画像情報相互間の位置合せを
行うことが可能な医用画像処理装置を提供することであ
る。
【０００９】
【課題を解決するための手段】前記課題を解決するため
に請求項１記載の発明は、同一被検体についての、撮影
された時期が異なる複数の画像情報（第１の複数画像情
報）、または異なる種類の医用画像診断装置が撮影した
複数の画像情報（第２の複数画像情報）の少なくともい
ずれか一方を記憶する記憶手段と、該記憶手段に記憶さ
れた前記第１，第２の複数画像情報の少なくともいずれ
か一方の中から所望の複数画像情報を選択し、該選択し
た複数画像情報の解剖学的な形態情報に基づいて、該選
択した複数画像情報の相対的な位置関係を算出する相対
的位置関係算出手段と、該相対的位置関係算出手段が算
出した前記選択した複数画像情報の相対的位置関係に基
づいて、該選択した複数画像情報相互間の位置合せを行
う位置合せ手段とを備えたことを特徴とする。
に請求項１記載の発明は、同一被検体についての、撮影
された時期が異なる複数の画像情報（第１の複数画像情
報）、または異なる種類の医用画像診断装置が撮影した
複数の画像情報（第２の複数画像情報）の少なくともい
ずれか一方を記憶する記憶手段と、該記憶手段に記憶さ
れた前記第１，第２の複数画像情報の少なくともいずれ
か一方の中から所望の複数画像情報を選択し、該選択し
た複数画像情報の解剖学的な形態情報に基づいて、該選
択した複数画像情報の相対的な位置関係を算出する相対
的位置関係算出手段と、該相対的位置関係算出手段が算
出した前記選択した複数画像情報の相対的位置関係に基
づいて、該選択した複数画像情報相互間の位置合せを行
う位置合せ手段とを備えたことを特徴とする。
【００１０】請求項１記載の発明によれば、記憶手段
は、同一被検体についての、第１の複数画像情報または
第２の複数画像情報の少なくともいずれか一方を記憶す
る。相対的位置関係算出手段は、第１，第２の複数画像
情報の少なくともいずれか一方の中から所望の複数画像
情報を選択し、その解剖学的な形態情報に基づいて、選
択した複数画像情報の相対的な位置関係を算出する。位
置合せ手段は、相対的位置関係算出手段が算出した相対
的位置関係に基づいて、該選択した複数画像情報相互間
の位置合せを行う。
は、同一被検体についての、第１の複数画像情報または
第２の複数画像情報の少なくともいずれか一方を記憶す
る。相対的位置関係算出手段は、第１，第２の複数画像
情報の少なくともいずれか一方の中から所望の複数画像
情報を選択し、その解剖学的な形態情報に基づいて、選
択した複数画像情報の相対的な位置関係を算出する。位
置合せ手段は、相対的位置関係算出手段が算出した相対
的位置関係に基づいて、該選択した複数画像情報相互間
の位置合せを行う。
【００１１】また、請求項２記載の発明は、前記第１，
第２の複数画像情報が、Ｘ線ＣＴ画像，ＭＲ画像等の解
剖学的な形態情報（第１形態情報）と、放射性薬品を使
用する核医学診断装置の前記放射性薬品から発せられた
放射線の放射により形成されたＳＰＥＣＴ画像（機能情
報）とを含む場合には、前記ＳＰＥＣＴ画像の収集時に
撮影された前記放射性薬品から発せられた放射線の透過
により形成されたトランスミッション画像により解剖学
的な形態情報（第２形態情報）を抽出し、前記第１形態
情報と第２形態情報との間の相対的な位置関係を算出す
ることを特徴とする。
第２の複数画像情報が、Ｘ線ＣＴ画像，ＭＲ画像等の解
剖学的な形態情報（第１形態情報）と、放射性薬品を使
用する核医学診断装置の前記放射性薬品から発せられた
放射線の放射により形成されたＳＰＥＣＴ画像（機能情
報）とを含む場合には、前記ＳＰＥＣＴ画像の収集時に
撮影された前記放射性薬品から発せられた放射線の透過
により形成されたトランスミッション画像により解剖学
的な形態情報（第２形態情報）を抽出し、前記第１形態
情報と第２形態情報との間の相対的な位置関係を算出す
ることを特徴とする。
【００１２】請求項２記載の発明によれば、画像情報の
一方が第１形態情報（例えば、Ｘ線ＣＴによる頭蓋骨の
形状）で、他方がＳＰＥＣＴ画像（例えば、頭蓋骨内の
血流画像）の場合には、ＳＰＥＣＴ画像の収集時に撮影
されたトランスミッション画像から第１形態情報を抽出
する。そして、第１，第２形態情報の相対的な位置関係
を算出する。
一方が第１形態情報（例えば、Ｘ線ＣＴによる頭蓋骨の
形状）で、他方がＳＰＥＣＴ画像（例えば、頭蓋骨内の
血流画像）の場合には、ＳＰＥＣＴ画像の収集時に撮影
されたトランスミッション画像から第１形態情報を抽出
する。そして、第１，第２形態情報の相対的な位置関係
を算出する。
【００１３】また、請求項３記載の発明は、前記解剖学
的な形態情報（第１形態情報）として、被検体の骨領
域，軟組織領域の画像情報を用いることを特徴とする。
請求項３記載の発明によれば、解剖学的な形態情報（第
１形態情報）として、被検体の骨領域，軟組織領域の情
報を用い、複数の画像情報の位置合せをする。
的な形態情報（第１形態情報）として、被検体の骨領
域，軟組織領域の画像情報を用いることを特徴とする。
請求項３記載の発明によれば、解剖学的な形態情報（第
１形態情報）として、被検体の骨領域，軟組織領域の情
報を用い、複数の画像情報の位置合せをする。
【００１４】また、請求項４記載の発明は、前記解剖学
的な形態情報（第１形態情報）として、被検体の体表
面，骨表面の情報を用いることを特徴とする。請求項４
記載の発明によれば、解剖学的な形態情報（第１形態情
報）として、被検体の体表面，骨表面の情報を用い、複
数の画像情報の位置合せをする。
的な形態情報（第１形態情報）として、被検体の体表
面，骨表面の情報を用いることを特徴とする。請求項４
記載の発明によれば、解剖学的な形態情報（第１形態情
報）として、被検体の体表面，骨表面の情報を用い、複
数の画像情報の位置合せをする。
【００１５】また、請求項５記載の発明は、前記解剖学
的な形態情報（第１形態情報）の確定には、前記第１，
第２の複数画像情報の位置合せに用いる部位を抽出し、
抽出結果を濃淡，陰影等により三次元的に表示した三次
元表面表示画像により行うことを特徴とする。請求項５
記載の発明によれば、三次元表面表示画像なので、解剖
学的な形態情報（第１形態情報）の確定が容易になる。
的な形態情報（第１形態情報）の確定には、前記第１，
第２の複数画像情報の位置合せに用いる部位を抽出し、
抽出結果を濃淡，陰影等により三次元的に表示した三次
元表面表示画像により行うことを特徴とする。請求項５
記載の発明によれば、三次元表面表示画像なので、解剖
学的な形態情報（第１形態情報）の確定が容易になる。
【００１６】また、請求項６記載の発明は、異なる画像
情報間の相対的な位置関係を算出するために用いる面お
よび領域を、前記三次元表面表示画像上または断面表示
画像上で、選択・指定することを特徴とする。請求項６
記載の発明によれば、三次元表面表示画像上または断面
画像上で、選択・指定するので、容易に選択・確定を行
うことができる。
情報間の相対的な位置関係を算出するために用いる面お
よび領域を、前記三次元表面表示画像上または断面表示
画像上で、選択・指定することを特徴とする。請求項６
記載の発明によれば、三次元表面表示画像上または断面
画像上で、選択・指定するので、容易に選択・確定を行
うことができる。
【００１７】また、請求項７記載の発明は、異なる画像
情報間の相対的な位置関係を算出する際に、前記異なる
画像情報の断面変換画像または表面表示画像を同一画面
上で連動させて並列表示することを特徴とする。請求項
７記載の発明によれば、例えば図５（Ｂ）に示すよう
に、カーソル１２ａでＢａｓｅ画面の或る点を指定する
と、Ｍａｔｃｈ画面の対応した点をカーソル１２ｂが連
動して表示する。
情報間の相対的な位置関係を算出する際に、前記異なる
画像情報の断面変換画像または表面表示画像を同一画面
上で連動させて並列表示することを特徴とする。請求項
７記載の発明によれば、例えば図５（Ｂ）に示すよう
に、カーソル１２ａでＢａｓｅ画面の或る点を指定する
と、Ｍａｔｃｈ画面の対応した点をカーソル１２ｂが連
動して表示する。
【００１８】また、請求項８記載の発明は、異なる画像
情報間の相対的な位置関係を算出する際に、前記異なる
画像情報の断面変換画像または表面表示画像を同一画面
上に重ね合せて表示し、該重ね合せの度合を任意に変化
させることを特徴とする。
情報間の相対的な位置関係を算出する際に、前記異なる
画像情報の断面変換画像または表面表示画像を同一画面
上に重ね合せて表示し、該重ね合せの度合を任意に変化
させることを特徴とする。
【００１９】請求項８記載の発明によれば、例えば図５
（Ａ）に示すように、ＳＰＥＣＴ表面表示画像とＣＴ表
面表示画像とを重ね合せて表示し、スライダ１１を左右
に移動させて重ね合せの度合を調整する。
（Ａ）に示すように、ＳＰＥＣＴ表面表示画像とＣＴ表
面表示画像とを重ね合せて表示し、スライダ１１を左右
に移動させて重ね合せの度合を調整する。
【００２０】
【発明の実施の形態】以下、本発明の医用画像処理装置
を図示の実施形態例に基づいて説明する。
を図示の実施形態例に基づいて説明する。
【００２１】図１は本実施形態例のハードウェア構成を
示すブロック図である。図１に示すように、医用画像処
理装置Ｍは、システム全体を管理するシステムコントロ
ーラ（ＣＰＵ）１と、同一被検体についての、撮影され
た時期が異なる複数の画像情報（第１の複数画像情
報）、または異なる種類の医用画像診断装置が撮影した
複数の画像情報（第２の複数画像情報）の少なくともい
ずれか一方を記憶する画像記憶部２と、前記第１，第２
の複数画像情報の変換処理（ＭＰＲ変換等）や異なる画
像情報の相対的な位置関係の算出や該算出結果に基づき
複数画像情報相互間の位置合せ等を行う画像処理部３
と、各種画像を表示する画像表示部４と、該画像表示部
４に表示される画像上で座標位置を指定するポインティ
ング装置（マウス）５等を備え、これら各装置はバス６
により接続されている。
示すブロック図である。図１に示すように、医用画像処
理装置Ｍは、システム全体を管理するシステムコントロ
ーラ（ＣＰＵ）１と、同一被検体についての、撮影され
た時期が異なる複数の画像情報（第１の複数画像情
報）、または異なる種類の医用画像診断装置が撮影した
複数の画像情報（第２の複数画像情報）の少なくともい
ずれか一方を記憶する画像記憶部２と、前記第１，第２
の複数画像情報の変換処理（ＭＰＲ変換等）や異なる画
像情報の相対的な位置関係の算出や該算出結果に基づき
複数画像情報相互間の位置合せ等を行う画像処理部３
と、各種画像を表示する画像表示部４と、該画像表示部
４に表示される画像上で座標位置を指定するポインティ
ング装置（マウス）５等を備え、これら各装置はバス６
により接続されている。
【００２２】また、医用画像処理装置Ｍは、画像データ
入力用のインタフェース７を介して各種画像診断装置
（ＣＴ，ＭＲＩ，ＳＰＥＣＴ等）８とオンラインで接続
され、画像データを取り込むこともできるし、ＨＤＤ(H
ard Disk Drive) ，ＯＤＤ(Optical Disk Drive)等に格
納された画像データをオフラインで取り込むこともでき
る。
入力用のインタフェース７を介して各種画像診断装置
（ＣＴ，ＭＲＩ，ＳＰＥＣＴ等）８とオンラインで接続
され、画像データを取り込むこともできるし、ＨＤＤ(H
ard Disk Drive) ，ＯＤＤ(Optical Disk Drive)等に格
納された画像データをオフラインで取り込むこともでき
る。
【００２３】次に本実施形態例の動作を、画像データ
（画像情報）、位置合せ行列の計算方法、一致度の
計算方法の順に説明する。本実施形態例の動作は、画像
データ（画像情報）が同一被検体のものであり、撮影時
期および体位が異なった頭部のＸ線ＣＴ画像（第１形態
情報）とＳＰＥＣＴ画像（機能情報）とについて、位置
合せを行う場合の動作である。
（画像情報）、位置合せ行列の計算方法、一致度の
計算方法の順に説明する。本実施形態例の動作は、画像
データ（画像情報）が同一被検体のものであり、撮影時
期および体位が異なった頭部のＸ線ＣＴ画像（第１形態
情報）とＳＰＥＣＴ画像（機能情報）とについて、位置
合せを行う場合の動作である。
【００２４】画像データについて Ｘ線ＣＴ画像（第１形態情報）は任意の間隔（ピッチ）
で撮影されたマルチスライス画像であり、該マルチスラ
イス画像を画像記憶部２に入力する。また、シングルフ
ォトンＥＣＴ装置（ＳＰＥＣＴ装置）で撮影したＳＰＥ
ＣＴ画像（機能情報）も任意の間隔で撮影されたマルチ
スライス画像であり、これを画像記憶部２に入力する。
ＳＰＥＣＴ画像と同時に、該ＳＰＥＣＴ画像の吸収補正
に用いた次に説明するトランスミッション画像（第２形
態情報）も併せて入力する。
で撮影されたマルチスライス画像であり、該マルチスラ
イス画像を画像記憶部２に入力する。また、シングルフ
ォトンＥＣＴ装置（ＳＰＥＣＴ装置）で撮影したＳＰＥ
ＣＴ画像（機能情報）も任意の間隔で撮影されたマルチ
スライス画像であり、これを画像記憶部２に入力する。
ＳＰＥＣＴ画像と同時に、該ＳＰＥＣＴ画像の吸収補正
に用いた次に説明するトランスミッション画像（第２形
態情報）も併せて入力する。
【００２５】ＳＰＥＣＴ画像とトランスミッション画像
は被検体に対して同一位置で撮影されている筈である
（同一位置撮影でないと、ＳＰＥＣＴの吸収補正が不可
能だからである）。ＳＰＥＣＴ（およびこれに対応した
トランスミッション）画像とＸ線ＣＴ画像とは撮影領域
が凡そ同じであればよく、撮影位置，スライス間の間
隔，画像マトリックスのサイズ等は同一でなくてもよ
い。
は被検体に対して同一位置で撮影されている筈である
（同一位置撮影でないと、ＳＰＥＣＴの吸収補正が不可
能だからである）。ＳＰＥＣＴ（およびこれに対応した
トランスミッション）画像とＸ線ＣＴ画像とは撮影領域
が凡そ同じであればよく、撮影位置，スライス間の間
隔，画像マトリックスのサイズ等は同一でなくてもよ
い。
【００２６】ここに、トランスミッション画像とは、撮
影対象のγ線減衰係数の分布画像であり、ＳＰＥＣＴ画
像を定量化するために用いられる画像である。ＳＰＥＣ
Ｔ装置に外部線源を取り付け、γ線の透過画像を求めて
この画像情報によりＳＰＥＣＴ画像に対して減衰補正を
行う。このトランスミッション画像を得る手段につい
て、本願出願人が提案した特公平６−１９４３９号（Ｓ
ＰＥＣＴ装置）を引用し、更に詳しく説明する。
影対象のγ線減衰係数の分布画像であり、ＳＰＥＣＴ画
像を定量化するために用いられる画像である。ＳＰＥＣ
Ｔ装置に外部線源を取り付け、γ線の透過画像を求めて
この画像情報によりＳＰＥＣＴ画像に対して減衰補正を
行う。このトランスミッション画像を得る手段につい
て、本願出願人が提案した特公平６−１９４３９号（Ｓ
ＰＥＣＴ装置）を引用し、更に詳しく説明する。
【００２７】図２は、前記特公平におけるＳＰＥＣＴ装
置の実施形態例のブロック図である。図２において、被
検体５０の周囲にはフォーカスコリメータ５２ａ〜５２
ｃをそれぞれ備えた第１〜第３のシンチレーションカメ
ラ５３ａ，５３ｂ，５３ｃが配置され、また、被検体５
０の周囲には第１〜第３の補正用ＲＩ容器５４ａ，５４
ｂ，５４ｃが配置されている。
置の実施形態例のブロック図である。図２において、被
検体５０の周囲にはフォーカスコリメータ５２ａ〜５２
ｃをそれぞれ備えた第１〜第３のシンチレーションカメ
ラ５３ａ，５３ｂ，５３ｃが配置され、また、被検体５
０の周囲には第１〜第３の補正用ＲＩ容器５４ａ，５４
ｂ，５４ｃが配置されている。
【００２８】そして、第１〜第３のシンチレーションカ
メラ５３ａ，５３ｂ，５３ｃのそれぞれの出力を収集す
る第１〜第３のデータ収集部５５ａ〜５５ｃを備え、こ
れらの出力はデータ出力部５６において所定の再構成手
法により画像再構成され、ディスプレイ５８に出力され
画像表示される。コンピュータシステムにより構成され
るデータ処理部５６では、架台制御部５７に対して制御
信号を与え、モータギヤ５１、図示しないエンコーダに
より回動角度制御を伴う回転を行うようになっている。
また、寝台制御も行う。
メラ５３ａ，５３ｂ，５３ｃのそれぞれの出力を収集す
る第１〜第３のデータ収集部５５ａ〜５５ｃを備え、こ
れらの出力はデータ出力部５６において所定の再構成手
法により画像再構成され、ディスプレイ５８に出力され
画像表示される。コンピュータシステムにより構成され
るデータ処理部５６では、架台制御部５７に対して制御
信号を与え、モータギヤ５１、図示しないエンコーダに
より回動角度制御を伴う回転を行うようになっている。
また、寝台制御も行う。
【００２９】また、データ処理部５６では、第１〜第３
の補正用ＲＩ容器５４ａ，５４ｂ，５４ｃから照射され
る放射線による被検体透視データに基づいて、被検体の
吸収補正処理を行えるようになっていて、例えば、再構
成処理前後の投影データに補正を加えるSorenson法や、
再構成処理前後の画像に対し補正マトリクスを用いて近
似を加えるChang 等の良く知られた補正アルゴリズムを
採用するものとする。以上のようにしてＳＰＥＣＴ画像
を得る。
の補正用ＲＩ容器５４ａ，５４ｂ，５４ｃから照射され
る放射線による被検体透視データに基づいて、被検体の
吸収補正処理を行えるようになっていて、例えば、再構
成処理前後の投影データに補正を加えるSorenson法や、
再構成処理前後の画像に対し補正マトリクスを用いて近
似を加えるChang 等の良く知られた補正アルゴリズムを
採用するものとする。以上のようにしてＳＰＥＣＴ画像
を得る。
【００３０】位置合せ行列の計算方法について ２つの画像データの位置関係を計算するということは、
２つの画像データに対して設定された座標系を、被検体
の座標系に合うように座標変換する行列を求めることと
同一である。
２つの画像データに対して設定された座標系を、被検体
の座標系に合うように座標変換する行列を求めることと
同一である。
【００３１】例えば、図２に示すように、ＳＰＥＣＴ画
像データ中で被検体の右眼の眼球中心に当る座標が（ｘ
NM，ｙNM，ｚNM）であり、同じくこの被検体の右眼の眼
球中心に当る座標がＸ線ＣＴデータでは（ｘCT，ｙCT，
ｚCT）であるとする。これらの座標値間の座標変換行列
が求める行列Ｔである。
像データ中で被検体の右眼の眼球中心に当る座標が（ｘ
NM，ｙNM，ｚNM）であり、同じくこの被検体の右眼の眼
球中心に当る座標がＸ線ＣＴデータでは（ｘCT，ｙCT，
ｚCT）であるとする。これらの座標値間の座標変換行列
が求める行列Ｔである。
【００３２】
【数１】 座標変換行列を求める方法は、位置合せを行うＳＰＥＣ
Ｔ画像データとＸ線ＣＴ画像データ中に含まれる、被検
体の解剖学的な形態情報の一致度を或る数値で表現し、
この一致度が一番よくなるような座標変換行列を一般的
な数値計算処理によって求める。
Ｔ画像データとＸ線ＣＴ画像データ中に含まれる、被検
体の解剖学的な形態情報の一致度を或る数値で表現し、
この一致度が一番よくなるような座標変換行列を一般的
な数値計算処理によって求める。
【００３３】本実施形態例では一致度の表現例として、
骨領域，脳実質領域等の面形状の一致度、または、これ
ら骨領域，脳実質領域の三次元的な重なり度を数値化
し、座標変換行列の算出に用いる。ＳＰＥＣＴ画像デー
タとＸ線ＣＴ画像データの位置合せを行う場合、一致度
を計算するために用いる解剖学的情報として、トランス
ミッション画像，Ｘ線ＣＴ画像から共通して画像化され
ている領域を選択する必要がある。例えば、骨領域はＸ
線やγ線の透過が困難なので、画像上では他の軟組織に
比べ画素値が高く、他の領域と判別し易い。そこで、形
態情報として、この骨の表面形状および骨領域の分布
を、一致度の指標の計算に用いることにする。
骨領域，脳実質領域等の面形状の一致度、または、これ
ら骨領域，脳実質領域の三次元的な重なり度を数値化
し、座標変換行列の算出に用いる。ＳＰＥＣＴ画像デー
タとＸ線ＣＴ画像データの位置合せを行う場合、一致度
を計算するために用いる解剖学的情報として、トランス
ミッション画像，Ｘ線ＣＴ画像から共通して画像化され
ている領域を選択する必要がある。例えば、骨領域はＸ
線やγ線の透過が困難なので、画像上では他の軟組織に
比べ画素値が高く、他の領域と判別し易い。そこで、形
態情報として、この骨の表面形状および骨領域の分布
を、一致度の指標の計算に用いることにする。
【００３４】位置合せ処理では、一方の画像データを動
かさないままにし、他方のデータを回転，平行移動させ
て２つのデータを一致させるという手順をとる。以下、
便宜的に動かさない方のデータをＢａｓｅデータ、動か
す方のデータをＭａｔｃｈデータと呼ぶ。なお、ＳＰＥ
ＣＴ画像データとＸ線ＣＴ画像データとの位置合せにお
いて、いずれをＢａｓｅデータにし、又はＭａｔｃｈデ
ータにしてもよい。
かさないままにし、他方のデータを回転，平行移動させ
て２つのデータを一致させるという手順をとる。以下、
便宜的に動かさない方のデータをＢａｓｅデータ、動か
す方のデータをＭａｔｃｈデータと呼ぶ。なお、ＳＰＥ
ＣＴ画像データとＸ線ＣＴ画像データとの位置合せにお
いて、いずれをＢａｓｅデータにし、又はＭａｔｃｈデ
ータにしてもよい。
【００３５】一致度の計算方法について Ｂａｓｅデータの表面形状とＭａｔｃｈデータの表面形
状との一致度を表す指標の一つとして、Ｂａｓｅデータ
に設定したＲＯＩ（関心領域）内の表面にある各画素の
座標から一番近いＭａｔｃｈデータの表面座標までの距
離の平均あるいは二乗平均として計算する。従って、こ
の平均値あるいは二乗平均値が小さいほど２つの表面形
状が一致することになる。図３（Ａ）に示すように、Ｂ
ａｓｅデータに設定したＲＯＩ内の或る１点ＰBi（ｉ＝
１〜ｎ）と、この点に一番近いＭａｔｃｈデータの表面
のある点間の距離［ＰBiＰMi］の平均又は二乗平均が最
小となる変換行列Ｔが求める座標変換行列である。
状との一致度を表す指標の一つとして、Ｂａｓｅデータ
に設定したＲＯＩ（関心領域）内の表面にある各画素の
座標から一番近いＭａｔｃｈデータの表面座標までの距
離の平均あるいは二乗平均として計算する。従って、こ
の平均値あるいは二乗平均値が小さいほど２つの表面形
状が一致することになる。図３（Ａ）に示すように、Ｂ
ａｓｅデータに設定したＲＯＩ内の或る１点ＰBi（ｉ＝
１〜ｎ）と、この点に一番近いＭａｔｃｈデータの表面
のある点間の距離［ＰBiＰMi］の平均又は二乗平均が最
小となる変換行列Ｔが求める座標変換行列である。
【００３６】
【数２】 この変換行列は、Ｘ，Ｙ，Ｚ３軸についての回転成分と
平行移動成分からなり
平行移動成分からなり
【数３】 で表すことができる。
【００３７】Ｂａｓｅデータの三次元的な領域とＭａｔ
ｃｈデータの三次元的な領域との重なり度を表す指標の
一つとして、Ｂａｓｅデータに設定したＲＯＩ内（図３
（Ａ），（Ｂ）参照）にある各画素毎の骨の存在確率と
Ｍａｔｃｈデータの骨の存在確率との積の総和を計算す
る。各画素の骨の存在確率の計算方法としては、Ｘ線Ｃ
Ｔ画像も、トランスミッション画像も、骨の部分では、
Ｘ線，γ線の透過度が低く、画素値が高いほど骨である
可能性が高く、逆に画素値が低いほど骨である可能性が
低い。
ｃｈデータの三次元的な領域との重なり度を表す指標の
一つとして、Ｂａｓｅデータに設定したＲＯＩ内（図３
（Ａ），（Ｂ）参照）にある各画素毎の骨の存在確率と
Ｍａｔｃｈデータの骨の存在確率との積の総和を計算す
る。各画素の骨の存在確率の計算方法としては、Ｘ線Ｃ
Ｔ画像も、トランスミッション画像も、骨の部分では、
Ｘ線，γ線の透過度が低く、画素値が高いほど骨である
可能性が高く、逆に画素値が低いほど骨である可能性が
低い。
【００３８】このことに基づき、画素値に対する骨の存
在確率を決めるテーブルを予め作っておく（図４
（Ａ），（Ｂ）参照）。また、Ｘ線ＣＴでは、骨領域の
画素値は経験的に求められるため、経験値に従って骨領
域を二値化抽出することも可能である。
在確率を決めるテーブルを予め作っておく（図４
（Ａ），（Ｂ）参照）。また、Ｘ線ＣＴでは、骨領域の
画素値は経験的に求められるため、経験値に従って骨領
域を二値化抽出することも可能である。
【００３９】以上より存在確率の積の総和が大きいほど
２つのデータの三次元領域が重なっている、或いは一致
しているということになる。変換行列Ｔのときの領域の
一致度は
２つのデータの三次元領域が重なっている、或いは一致
しているということになる。変換行列Ｔのときの領域の
一致度は
【数４】 のように表せる。
【００４０】ここで、ＶａｌｕｅB （ＰBi）はＢａｓｅ
データの座標ＰBiにおける画素値を表す。ＴａｂｌｅB
はＢａｓｅデータに設定した骨の存在確率テーブルであ
る。同じくＶａｌｕｅM （ＰMi）はＭａｔｃｈデータの
座標ＰMiにおける画素値であり、ＴａｂｌｅM はＭａｔ
ｃｈデータに設定した骨の存在確率テーブルである。ｎ
はＲＯＩ内の総サンプル数である。変換行列Ｔの算出
は、２つのデータ間の一致度Ｃｏｓｔを変数が変換行列
Ｔである関数であると考え、関数Ｃｏｓｔが最小値（表
面の一致度で計算する場合）または最大値（領域の重な
り度で計算する場合）をとるときの変数Ｔを求めること
と等しい。
データの座標ＰBiにおける画素値を表す。ＴａｂｌｅB
はＢａｓｅデータに設定した骨の存在確率テーブルであ
る。同じくＶａｌｕｅM （ＰMi）はＭａｔｃｈデータの
座標ＰMiにおける画素値であり、ＴａｂｌｅM はＭａｔ
ｃｈデータに設定した骨の存在確率テーブルである。ｎ
はＲＯＩ内の総サンプル数である。変換行列Ｔの算出
は、２つのデータ間の一致度Ｃｏｓｔを変数が変換行列
Ｔである関数であると考え、関数Ｃｏｓｔが最小値（表
面の一致度で計算する場合）または最大値（領域の重な
り度で計算する場合）をとるときの変数Ｔを求めること
と等しい。
【００４１】この解法は数値計算の分野では最適化と呼
ばれ、現在までに最小二乗法，最急降下法，山登り法，
やきなまし法，滑降シンプレックス法等さまざまな方法
が提案されている。本実施形態例では、最適化の方法と
してこれら既に提案されている方法を用いればよく、採
用する方法は特に限定しない。
ばれ、現在までに最小二乗法，最急降下法，山登り法，
やきなまし法，滑降シンプレックス法等さまざまな方法
が提案されている。本実施形態例では、最適化の方法と
してこれら既に提案されている方法を用いればよく、採
用する方法は特に限定しない。
【００４２】ＲＯＩの設定に際して注意しなくてはなら
ないのは、比較，一致させる形状がＢａｓｅデータとＭ
ａｔｃｈデータとでは同じでなくてはならないことであ
る。例えば、ＢａｓｅデータとＭａｔｃｈデータの間
で、外科手術等によって部分的に体の形が変わっている
場合等は、ＲＯＩをどこでも設定してよいというわけに
はいかない。かかる場合には、特徴点を体の変形の無い
部位に設定するようにすればよいし、ＲＯＩの設定では
Ｂａｓｅデータ，Ｍａｔｃｈデータ間で形の変わってい
ない表面あるいは三次元的な領域をＢａｓｅデータ上で
選択すればよい。
ないのは、比較，一致させる形状がＢａｓｅデータとＭ
ａｔｃｈデータとでは同じでなくてはならないことであ
る。例えば、ＢａｓｅデータとＭａｔｃｈデータの間
で、外科手術等によって部分的に体の形が変わっている
場合等は、ＲＯＩをどこでも設定してよいというわけに
はいかない。かかる場合には、特徴点を体の変形の無い
部位に設定するようにすればよいし、ＲＯＩの設定では
Ｂａｓｅデータ，Ｍａｔｃｈデータ間で形の変わってい
ない表面あるいは三次元的な領域をＢａｓｅデータ上で
選択すればよい。
【００４３】領域設定のときには、図３（Ａ），（Ｂ）
に示すように、マルチスライス画像から作成した表面表
示画像やＭＰＲ画像を画像表示部（モニタ）４上に表示
し、対話的に矩形，円形のＲＯＩを設定することにより
行う。これにより、三次元的な領域，面の設定が容易と
なる。位置合せを行った結果は、モニタ４上に位置合せ
後の表面表示画像を半透明で重ね合せて表示し（図５
（Ａ）参照）、またＭＰＲ画像，アキシャル画像を並列
して表示する（図５（Ｂ）参照）。
に示すように、マルチスライス画像から作成した表面表
示画像やＭＰＲ画像を画像表示部（モニタ）４上に表示
し、対話的に矩形，円形のＲＯＩを設定することにより
行う。これにより、三次元的な領域，面の設定が容易と
なる。位置合せを行った結果は、モニタ４上に位置合せ
後の表面表示画像を半透明で重ね合せて表示し（図５
（Ａ）参照）、またＭＰＲ画像，アキシャル画像を並列
して表示する（図５（Ｂ）参照）。
【００４４】並列して表示する場合には（図５（Ｂ）参
照）、両者の画像の位置関係がわかるようにカーソルを
表示する。操作者が一方の画像上にカーソル１２ａを置
くと、他方の画像の対応する位置に別のカーソル１２ｂ
が表示される。操作者がカーソルを動かすと、他方のカ
ーソルも追従して動くようにする。半透明で重ね合せて
表示する場合には（図５（Ａ）参照）、両者の重ね合せ
る度合いを操作者の指定によって任意に変更することが
可能である（スライダ１１を左右に移動して度合を調整
する）。また、重ね合せる領域も、矩形，円形のＲＯＩ
を設定することで、任意に位置，大きさを変更すること
が可能である。
照）、両者の画像の位置関係がわかるようにカーソルを
表示する。操作者が一方の画像上にカーソル１２ａを置
くと、他方の画像の対応する位置に別のカーソル１２ｂ
が表示される。操作者がカーソルを動かすと、他方のカ
ーソルも追従して動くようにする。半透明で重ね合せて
表示する場合には（図５（Ａ）参照）、両者の重ね合せ
る度合いを操作者の指定によって任意に変更することが
可能である（スライダ１１を左右に移動して度合を調整
する）。また、重ね合せる領域も、矩形，円形のＲＯＩ
を設定することで、任意に位置，大きさを変更すること
が可能である。
【００４５】以上、Ｘ線ＣＴとＳＰＥＣＴ画像の位置合
せの場合について述べたが、本発明は、その他のどのよ
うな組み合せにも適用できる。例えばＭＲＩとＳＰＥＣ
Ｔの場合には、軟組織、表面形状で一致度を求めること
ができる。
せの場合について述べたが、本発明は、その他のどのよ
うな組み合せにも適用できる。例えばＭＲＩとＳＰＥＣ
Ｔの場合には、軟組織、表面形状で一致度を求めること
ができる。
【００４６】
【発明の効果】以上説明したように各請求項記載の発明
によれば、同一被検体についての、撮影された時期が異
なる複数の画像情報（第１の複数画像情報）、または異
なる種類の医用画像診断装置が撮影した複数の画像情報
（第２の複数画像情報）の少なくともいずれか一方の中
から所望の複数画像情報を選択し、その解剖学的な形態
情報に基づいて選択した複数画像情報の相対的な位置関
係を算出し、選択した複数画像情報相互間の位置合せを
行っているので、同一被検体に対して例えば同じ位置，
方向の画像を表示することができ、診断，治療計画の精
度を向上させることができる。
によれば、同一被検体についての、撮影された時期が異
なる複数の画像情報（第１の複数画像情報）、または異
なる種類の医用画像診断装置が撮影した複数の画像情報
（第２の複数画像情報）の少なくともいずれか一方の中
から所望の複数画像情報を選択し、その解剖学的な形態
情報に基づいて選択した複数画像情報の相対的な位置関
係を算出し、選択した複数画像情報相互間の位置合せを
行っているので、同一被検体に対して例えば同じ位置，
方向の画像を表示することができ、診断，治療計画の精
度を向上させることができる。
【図１】本発明の実施形態例のブロック図である。
【図２】同実施形態例で引用した特公平６−１９４３９
号（ＳＰＥＣＴ装置）のブロック図である。
号（ＳＰＥＣＴ装置）のブロック図である。
【図３】同実施形態例におけるＣＴ画像とＳＰＥＣＴ画
像の座標変換を説明する図である。
像の座標変換を説明する図である。
【図４】同実施形態例における一致度の計算に用いるＲ
ＯＩの設定を説明する図であって、（Ａ）は表面表示画
像に設定する場合、（Ｂ）は三次元領域に設定する場合
である。
ＯＩの設定を説明する図であって、（Ａ）は表面表示画
像に設定する場合、（Ｂ）は三次元領域に設定する場合
である。
【図５】同実施形態例における骨の存在確率のテーブル
の例を示す図であって、（Ａ）はＸ線ＣＴ画像の場合、
（Ｂ）はトランスミッション画像の場合である。
の例を示す図であって、（Ａ）はＸ線ＣＴ画像の場合、
（Ｂ）はトランスミッション画像の場合である。
【図６】同実施形態例における画像処理の結果表示を示
す図であって、（Ａ）は重ね合せの表示例、（Ｂ）は並
列の表示例である。
す図であって、（Ａ）は重ね合せの表示例、（Ｂ）は並
列の表示例である。
１ ＣＰＵ ２ 画像記憶部（記憶手段） ３ 画像処理部（相対的位置関係算出手段，位置合せ手
段） ４ 画像表示部 ５ ポインティング装置 ６ バス ８ 画像診断装置
段） ４ 画像表示部 ５ ポインティング装置 ６ バス ８ 画像診断装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 ＦＩ Ｇ０１Ｔ 1/161 Ａ６１Ｂ 5/05 ３８０ Ｇ０６Ｔ 1/00 Ｇ０６Ｆ 15/62 ３９０Ａ
Claims (8)
- 【請求項１】 同一被検体についての、撮影された時期
が異なる複数の画像情報（第１の複数画像情報）、また
は異なる種類の医用画像診断装置が撮影した複数の画像
情報（第２の複数画像情報）の少なくともいずれか一方
を記憶する記憶手段と、 該記憶手段に記憶された前記第１，第２の複数画像情報
の少なくともいずれか一方の中から所望の複数画像情報
を選択し、該選択した複数画像情報の解剖学的な形態情
報に基づいて、該選択した複数画像情報の相対的な位置
関係を算出する相対的位置関係算出手段と、 該相対的位置関係算出手段が算出した前記選択した複数
画像情報の相対的位置関係に基づいて、該選択した複数
画像情報相互間の位置合せを行う位置合せ手段とを備え
たことを特徴とする医用画像処理装置。 - 【請求項２】 前記第１，第２の複数画像情報が、Ｘ線
ＣＴ画像，ＭＲ画像等の解剖学的な形態情報（第１形態
情報）と、放射性薬品を使用する核医学診断装置の前記
放射性薬品から発せられた放射線の放射により形成され
たＳＰＥＣＴ画像（機能情報）とを含む場合には、 前記ＳＰＥＣＴ画像の収集時に撮影された前記放射性薬
品から発せられた放射線の透過により形成されたトラン
スミッション画像により解剖学的な形態情報（第２形態
情報）を抽出し、前記第１形態情報と第２形態情報との
間の相対的な位置関係を算出することを特徴とする請求
項１記載の医用画像処理装置。 - 【請求項３】 前記解剖学的な形態情報（第１形態情
報）として、被検体の骨領域，軟組織領域の画像情報を
用いることを特徴とする請求項１記載の医用画像処理装
置。 - 【請求項４】 前記解剖学的な形態情報（第１形態情
報）として、被検体の体表面，骨表面の画像情報を用い
ることを特徴とする請求項１記載の医用画像処理装置。 - 【請求項５】 前記解剖学的な形態情報（第１形態情
報）の確定には、前記第１，第２の複数画像情報の位置
合せに用いる部位を抽出し、抽出結果を濃淡，陰影等に
より三次元的に表示した三次元表面表示画像により行う
ことを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記
載の医用画像処理装置。 - 【請求項６】 異なる画像情報間の相対的な位置関係を
算出するために用いる面および領域を、前記三次元表面
表示画像上または断面表示画像上で、選択・指定するこ
とを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載
の医用画像処理装置。 - 【請求項７】 異なる画像情報間の相対的な位置関係を
算出する際に、前記異なる画像情報の断面変換画像また
は表面表示画像を同一画面上で連動させて並列表示する
ことを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記
載の医用画像処理装置。 - 【請求項８】 異なる画像情報間の相対的な位置関係を
算出する際に、前記異なる画像情報の断面変換画像また
は表面表示画像を同一画面上に重ね合せて表示し、該重
ね合せの度合を任意に変化させることを特徴とする請求
項１乃至請求項４のいずれかに記載の医用画像処理装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8301854A JPH10137231A (ja) | 1996-11-13 | 1996-11-13 | 医用画像処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8301854A JPH10137231A (ja) | 1996-11-13 | 1996-11-13 | 医用画像処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10137231A true JPH10137231A (ja) | 1998-05-26 |
Family
ID=17901967
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8301854A Pending JPH10137231A (ja) | 1996-11-13 | 1996-11-13 | 医用画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH10137231A (ja) |
Cited By (38)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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