JPWO2006011545A1 - 医用画像診断支援方法、装置及び画像処理プログラム - Google Patents
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Abstract
本発明の医用画像診断支援方法は、医用画像診断装置によって撮影された断層像を得、該得られた断層像から所定部位領域を抽出する部位領域抽出工程と、 この所定部位領域抽出工程によって抽出された部位領域の画素値に基づいて当該部位領域から第一の病変候補領域を抽出する第一の領域抽出工程と、前記所定部位領域抽出工程によって抽出された部位領域の画素値の分布に基づいて当該部位領域から第二の病変候補領域を抽出する第二の領域抽出工程と、この第二の域抽出工程によって抽出された第二の病変候補領域を用いて前記第一の領域抽出工程によって抽出された第一の病変候補領域を補正する領域補正工程と、を含む。
Description
本発明は肺気腫の進行度を精度良く表示する医用画像診断支援方法及び装置に関する。
本出願は、日本国特許法に基づく特許出願特願第２００４―２２２７１１号に基づくパリ優先権主張を伴う出願であり、特願第２００４―２２２７１１号の利益を享受するために参照による援用を受ける出願である。
肺気腫は、一度発症するとその進行を止めることができない病気である。そのため、肺気腫の早期発見、進行度の見極めが可能である画像診断情報を医師に提供することが重要な技術となっている。
現状、肺気腫の進行度を画像診断するための技術は、全肺野領域を含む断層像から肺野領域と肺気腫領域とを閾値に基づいて抽出し、全肺野領域に対する肺気腫領域の割合を計算し、その割合の大小に応じて肺気腫領域の輪郭の色を変えて表示するようにして、肺気腫の進行度を直感的に分かりやすく表示している（例えば、特許文献１）。
特開２００３−１０１７１号公報
しかし、特許文献1に開示された肺気腫領域の抽出方法は、本来の肺気腫領域よりも数画素分大きめに抽出することになり、過抽出が懸念される。つまり、特許文献1には肺気腫領域の抽出精度を高めるための配慮がなされていなかった。
そこで、本発明の目的は、病変候補領域の抽出精度を向上することが可能な医用画像診断支援方法、装置及び画像処理プログラムを提供することにある。
本発明の医用画像診断支援方法は、医用画像診断装置によって撮影された断層像を得、該得られた断層像から所定部位領域を抽出する部位領域抽出工程と、 この所定部位領域抽出工程によって抽出された部位領域の画素値に基づいて当該部位領域から第一の病変候補領域を抽出する第一の領域抽出工程と、前記所定部位領域抽出工程によって抽出された部位領域の画素値の分布に基づいて当該部位領域から第二の病変候補領域を抽出する第二の領域抽出工程と、この第二の域抽出工程によって抽出された第二の病変候補領域を用いて前記第一の領域抽出工程によって抽出された第一の病変候補領域を補正する領域補正工程と、を含む。
ここでは、所定部位は肺で、病変候補は肺気腫が好適であるが、部位は腸管などの管腔臓器、病変候補はがん細胞の検出に応用できるので、「所定部位」、「病変候補」とそれぞれ称している。
本発明の医用画像診断支援装置は、医用画像診断装置によって撮影された断層像を得、該得られた断層像から所定部位領域を抽出する部位領域抽出手段と、この所定部位領域抽出手段によって抽出された部位領域の画素値に基づいて当該部位領域から第一の病変候補領域を抽出する第一の領域抽出手段と、
前記所定部位領域抽出手段によって抽出された部位領域の画素値の分布に基づいて当該部位領域から第二の病変候補領域を抽出する第二の領域抽出手段と、この第二の域抽出手段によって抽出された第二の病変候補領域を用いて前記第一の領域抽出手段によって抽出された第一の病変候補領域を補正する領域補正手段と、を含む。
本発明の画像処理プログラムは、医用画像診断装置によって撮影された断層像を読み込む工程と、該得られた断層像から所定部位領域を抽出する部位領域抽出工程と、この所定部位領域抽出工程によって抽出された部位領域の画素値に基づいて当該部位領域から第一の病変候補領域を抽出する第一の領域抽出工程と、前記所定部位領域抽出工程によって抽出された部位領域の画素値の分布に基づいて当該部位領域から第二の病変候補領域を抽出する第二の領域抽出工程と、この第二の域抽出工程によって抽出された第二の病変候補領域を用いて前記第一の領域抽出工程によって抽出された第一の病変候補領域を補正する領域補正工程と、前記第一の病変候補領域を表示する表示工程と、をコンピュータに実行させる。
本発明の医用画像診断支援装置は、医用画像診断装置によって撮影された断層像を得、該得られた断層像から所定部位領域を抽出する部位領域抽出手段と、この所定部位領域抽出手段によって抽出された部位領域の画素値に基づいて当該部位領域から第一の病変候補領域を抽出する第一の領域抽出手段と、
前記所定部位領域抽出手段によって抽出された部位領域の画素値の分布に基づいて当該部位領域から第二の病変候補領域を抽出する第二の領域抽出手段と、この第二の域抽出手段によって抽出された第二の病変候補領域を用いて前記第一の領域抽出手段によって抽出された第一の病変候補領域を補正する領域補正手段と、を含む。
本発明の画像処理プログラムは、医用画像診断装置によって撮影された断層像を読み込む工程と、該得られた断層像から所定部位領域を抽出する部位領域抽出工程と、この所定部位領域抽出工程によって抽出された部位領域の画素値に基づいて当該部位領域から第一の病変候補領域を抽出する第一の領域抽出工程と、前記所定部位領域抽出工程によって抽出された部位領域の画素値の分布に基づいて当該部位領域から第二の病変候補領域を抽出する第二の領域抽出工程と、この第二の域抽出工程によって抽出された第二の病変候補領域を用いて前記第一の領域抽出工程によって抽出された第一の病変候補領域を補正する領域補正工程と、前記第一の病変候補領域を表示する表示工程と、をコンピュータに実行させる。
本発明によれば、病変候補領域の抽出精度を向上することができる。
10・・・中央処理装置(ＣＰＵ)、11・・・医用断層画像撮影装置、12・・・ローカルネットワーク(LAN)、13・・・磁気ディスク、14・・・主メモリ、15・・・コントローラ、16・・・マウス、17・・・キーボード、18・・・表示メモリ、19・・・ディスプレイ、20・・・プリンタ、
医用画像診断支援装置は、中央処理装置（ＣＰＵ）１０、医用断層画像撮影装置１１、磁気ディスク１３、主メモリ１４、マウス１５及びマウスコントローラ１６、キーボード１７、表示メモリ１８、ＣＲＴディスプレイ１９、プリンタ２０の各構成要素を電気的に接続するローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）１２及び共通バス１２ａとから構成される。
ＣＰＵ１０は各構成要素の動作を制御する。医用断層画像撮影装置１１はＸ線ＣＴ装置、磁気共鳴イメージング装置、超音波診断装置、核医学装置などの被検体の断層像が計測可能な医用画像診断装置である。ＬＡＮ１２は、単に狭域のネットワークという意味でなく、インターネット、電話回線などの種々の通信ネットワーク上に接続可能とし、他のコンピュータやデータベースとの間で画像データのやりとりを行う。磁気ディスク１３は各患者の複数の断層画像データ及び動作プログラム等が格納される。主メモリ１４は医用画像診断支援装置の制御プログラムが格納される。マウス１５及びマウスコントローラ１６は画面上のソフトスイッチを操作する。キーボード１７は各種パラメータを設定する。表示メモリ１８は表示用の画像データを一時記憶する。ＣＲＴディスプレイ１９は、表示メモリ１８からの画像データに基づいて画像を表示する。プリンタ２０は例えば画像診断した結果のレポートを出力する。
この実施の形態では、主メモリ１４以外の記憶装置として、磁気ディスク１３のみが接続されているが、これ以外にＦＤＤ、ハードディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、光磁気ディスク（ＭＯ）ドライブ、ＺＩＰドライブ、ＰＤドライブ、ＤＶＤドライブなどが接続されていてもよい。
図１の画像診断支援装置の動作例について図面を用いて説明する。図２は、図１の医用画像診断支援装置が実行するメインフローを示す図である。図１のＣＰＵ１０はこのメインフローに従って動作する。以下、このメインフローの詳細をステップ順に説明する。
ＣＰＵ１０は各構成要素の動作を制御する。医用断層画像撮影装置１１はＸ線ＣＴ装置、磁気共鳴イメージング装置、超音波診断装置、核医学装置などの被検体の断層像が計測可能な医用画像診断装置である。ＬＡＮ１２は、単に狭域のネットワークという意味でなく、インターネット、電話回線などの種々の通信ネットワーク上に接続可能とし、他のコンピュータやデータベースとの間で画像データのやりとりを行う。磁気ディスク１３は各患者の複数の断層画像データ及び動作プログラム等が格納される。主メモリ１４は医用画像診断支援装置の制御プログラムが格納される。マウス１５及びマウスコントローラ１６は画面上のソフトスイッチを操作する。キーボード１７は各種パラメータを設定する。表示メモリ１８は表示用の画像データを一時記憶する。ＣＲＴディスプレイ１９は、表示メモリ１８からの画像データに基づいて画像を表示する。プリンタ２０は例えば画像診断した結果のレポートを出力する。
この実施の形態では、主メモリ１４以外の記憶装置として、磁気ディスク１３のみが接続されているが、これ以外にＦＤＤ、ハードディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、光磁気ディスク（ＭＯ）ドライブ、ＺＩＰドライブ、ＰＤドライブ、ＤＶＤドライブなどが接続されていてもよい。
図１の画像診断支援装置の動作例について図面を用いて説明する。図２は、図１の医用画像診断支援装置が実行するメインフローを示す図である。図１のＣＰＵ１０はこのメインフローに従って動作する。以下、このメインフローの詳細をステップ順に説明する。
まず、医用画像診断支援装置のディスプレイ１９上に被検者のＩＤ入力画面が表示されるので、操作者は患者のＩＤ番号を入力する。すると、医用断層画像撮影装置１１によって予め撮影された断層像の中から診断対象となる患者のＩＤ番号に対応した断層像を磁気ディスク１３から読み出される。
［ステップＳ２１］
ＣＰＵ１０は前記読み出された断層像に肺野領域抽出処理をサブルーチンコールして実行する。図３は、ステップ２１の肺野領域抽出処理のサブルーチンを示すフローチャートである。以下に、肺野領域抽出処理の詳細をステップ順に説明する。
［ステップＳ３１］
読み出した断層画像に閾値処理を行ない、二値化画像を作成する。ここでの閾値は計算対象領域が明確に分離するような値を予め設定しておく。また、前記断層画像のＣＴ値範囲内における最多頻度を示すＣＴ値を中央値とし、そのＣＴ値範囲内の下限値・上限値を演算し、その演算された閾値をCT値範囲内の下限値・上限値として設定してもよい。
［ステップＳ３２］
ステップＳ３０で作成された二値化画像について個別に識別するラベリング処理を行ない、二次元ラベル画像を作成する。
［ステップＳ３３］
ステップＳ３２で二次元作成されたラベル画像で、最大面積のラベル領域を計算対象領域として抽出する。
［ステップＳ３４］
ステップＳ３３で抽出された計算対象領域で、連接する領域で欠けている部分について穴埋め処理を行い、体領域を作成する。
［ステップＳ３５］
ステップＳ３３で抽出した領域とステップＳ３４で作成した体領域の判別認識処理により肺野領域を抽出する。これで、メインルーチンである図２のステップ２２に移行する。
［ステップＳ２２］
次に、気管/気管支領域削除処理をサブルーチンコールして実行する。図４は、ステップ２２の気管/気管支領域削除処理のサブルーチンを示すフローチャートである。以下に、この気管/気管支領域削除処理の詳細をステップ順に説明する。
［ステップＳ４１］
ステップＳ２１で抽出した肺野領域内の気管/気管支領域をその形状が特徴的であることを利用して前記気管/気管支領域を削除する。この処理としては、断層像１枚ずつの肺野領域において、その重心付近で孤立した小領域を削除してもよい。
［ステップＳ４２］
ステップＳ２１で抽出した肺野領域とステップＳ４１で抽出した気管/気管支領域で重なり合っている領域を削除する。これで、メインルーチンである図２のステップ２３に移行する。
［ステップＳ２３］
次に、腸管削除処理をサブルーチンコールして実行する。この処理は、肺野と横隔膜が接する部分において腸の影響があるので、その影響を削除するものである。この処理としては、ステップＳ２１及びステップＳ２２で抽出した肺野領域の重心を開始点として、図５の処理を採用する。図５は、ステップ２３の腸管削除処理のサブルーチンを示すフローチャートである。以下に、この腸管削除処理の詳細をステップ順に説明する。
［ステップＳ５１］
ステップＳ２１及びＳ２２で抽出した肺野領域において、上下のスライスで同位置に肺野領域の有無を判定する。もし肺野領域があれば、次のスライスに進む。無ければ、ステップＳ５２に進む。
［ステップＳ５２］
上下の重なりの無い領域を削除する。これで、メインルーチンである図２のステップ２４に移行する。
また、図５に代えて、日本国特許法に基づく特許第２８４５９９５号公報で開示される領域抽出方法を採用しても良い。
［ステップＳ２４］
次に、肺野領域分割処理をサブルーチンコールして実行する。本処理では、肺野を右上・中・下肺野、右上・下肺野に分割してもよいが、各断層像において、肺野内部と外部に分割してもよい。図６は、ステップ２４の肺野領域分割処理のサブルーチンを示すフローチャートである。以下に、この肺野領域分割処理の詳細をステップ順に説明する。
［ステップＳ６１］
ステップＳ２１〜Ｓ２３で抽出した肺野領域において、各断層像で抽出した肺野領域の辺縁部分を識別する。
［ステップＳ６２］
ステップＳ６１で識別した辺縁の画素を中心とした円領域をマスク領域として設定する。領域の半径は、初期値2cmと設定したが、操作者がこの値を任意に設定してもよい。
［ステップＳ６３］
ステップＳ２１〜Ｓ２３で抽出した肺野領域とステップＳ６２で設定されたマスク領域との判別認識処理を行う。肺野領域とマスク領域とが重なっていれば、肺野外部領域、重なっていなければ、肺野内部領域と設定する。これで、メインルーチンである図２のステップ２５に移行する。
［ステップＳ２５］
次に、肺気腫領域検出処理をサブルーチンコールして実行する。図７は、ステップ２５の肺気腫領域検出処理のサブルーチンを示すフローチャートである。以下に、この肺気腫領域検出処理の詳細をステップ順に説明する。
［ステップＳ７１］
ステップＳ２１〜Ｓ２３で抽出した肺野領域において、閾値処理を行い、二値化画像を作成する。ここでの閾値は、健常者の肺野内の平均CT値より低い−910と設定する。この他、判別分析法を用い、その分析結果に基づき閾値を設定してもよい。
［ステップＳ７２］
ステップＳ７１で抽出した肺気腫領域において、肺胞と見られる直径３ｍｍ未満の領域を削除する。
［ステップＳ７３］
ステップＳ２１〜Ｓ２３で抽出した肺野領域において、図８の関心領域８１内のＣＴ値の分布を算出し、その分布情報から閾値処理を行う。
上記ＣＴ値の分布は、前記所定部位領域と前記病変候補領域の面積比、平均値比、標準偏差比の少なくとも一つによって算出される。
［ステップＳ２１］
ＣＰＵ１０は前記読み出された断層像に肺野領域抽出処理をサブルーチンコールして実行する。図３は、ステップ２１の肺野領域抽出処理のサブルーチンを示すフローチャートである。以下に、肺野領域抽出処理の詳細をステップ順に説明する。
［ステップＳ３１］
読み出した断層画像に閾値処理を行ない、二値化画像を作成する。ここでの閾値は計算対象領域が明確に分離するような値を予め設定しておく。また、前記断層画像のＣＴ値範囲内における最多頻度を示すＣＴ値を中央値とし、そのＣＴ値範囲内の下限値・上限値を演算し、その演算された閾値をCT値範囲内の下限値・上限値として設定してもよい。
［ステップＳ３２］
ステップＳ３０で作成された二値化画像について個別に識別するラベリング処理を行ない、二次元ラベル画像を作成する。
［ステップＳ３３］
ステップＳ３２で二次元作成されたラベル画像で、最大面積のラベル領域を計算対象領域として抽出する。
［ステップＳ３４］
ステップＳ３３で抽出された計算対象領域で、連接する領域で欠けている部分について穴埋め処理を行い、体領域を作成する。
［ステップＳ３５］
ステップＳ３３で抽出した領域とステップＳ３４で作成した体領域の判別認識処理により肺野領域を抽出する。これで、メインルーチンである図２のステップ２２に移行する。
［ステップＳ２２］
次に、気管/気管支領域削除処理をサブルーチンコールして実行する。図４は、ステップ２２の気管/気管支領域削除処理のサブルーチンを示すフローチャートである。以下に、この気管/気管支領域削除処理の詳細をステップ順に説明する。
［ステップＳ４１］
ステップＳ２１で抽出した肺野領域内の気管/気管支領域をその形状が特徴的であることを利用して前記気管/気管支領域を削除する。この処理としては、断層像１枚ずつの肺野領域において、その重心付近で孤立した小領域を削除してもよい。
［ステップＳ４２］
ステップＳ２１で抽出した肺野領域とステップＳ４１で抽出した気管/気管支領域で重なり合っている領域を削除する。これで、メインルーチンである図２のステップ２３に移行する。
［ステップＳ２３］
次に、腸管削除処理をサブルーチンコールして実行する。この処理は、肺野と横隔膜が接する部分において腸の影響があるので、その影響を削除するものである。この処理としては、ステップＳ２１及びステップＳ２２で抽出した肺野領域の重心を開始点として、図５の処理を採用する。図５は、ステップ２３の腸管削除処理のサブルーチンを示すフローチャートである。以下に、この腸管削除処理の詳細をステップ順に説明する。
［ステップＳ５１］
ステップＳ２１及びＳ２２で抽出した肺野領域において、上下のスライスで同位置に肺野領域の有無を判定する。もし肺野領域があれば、次のスライスに進む。無ければ、ステップＳ５２に進む。
［ステップＳ５２］
上下の重なりの無い領域を削除する。これで、メインルーチンである図２のステップ２４に移行する。
また、図５に代えて、日本国特許法に基づく特許第２８４５９９５号公報で開示される領域抽出方法を採用しても良い。
［ステップＳ２４］
次に、肺野領域分割処理をサブルーチンコールして実行する。本処理では、肺野を右上・中・下肺野、右上・下肺野に分割してもよいが、各断層像において、肺野内部と外部に分割してもよい。図６は、ステップ２４の肺野領域分割処理のサブルーチンを示すフローチャートである。以下に、この肺野領域分割処理の詳細をステップ順に説明する。
［ステップＳ６１］
ステップＳ２１〜Ｓ２３で抽出した肺野領域において、各断層像で抽出した肺野領域の辺縁部分を識別する。
［ステップＳ６２］
ステップＳ６１で識別した辺縁の画素を中心とした円領域をマスク領域として設定する。領域の半径は、初期値2cmと設定したが、操作者がこの値を任意に設定してもよい。
［ステップＳ６３］
ステップＳ２１〜Ｓ２３で抽出した肺野領域とステップＳ６２で設定されたマスク領域との判別認識処理を行う。肺野領域とマスク領域とが重なっていれば、肺野外部領域、重なっていなければ、肺野内部領域と設定する。これで、メインルーチンである図２のステップ２５に移行する。
［ステップＳ２５］
次に、肺気腫領域検出処理をサブルーチンコールして実行する。図７は、ステップ２５の肺気腫領域検出処理のサブルーチンを示すフローチャートである。以下に、この肺気腫領域検出処理の詳細をステップ順に説明する。
［ステップＳ７１］
ステップＳ２１〜Ｓ２３で抽出した肺野領域において、閾値処理を行い、二値化画像を作成する。ここでの閾値は、健常者の肺野内の平均CT値より低い−910と設定する。この他、判別分析法を用い、その分析結果に基づき閾値を設定してもよい。
［ステップＳ７２］
ステップＳ７１で抽出した肺気腫領域において、肺胞と見られる直径３ｍｍ未満の領域を削除する。
［ステップＳ７３］
ステップＳ２１〜Ｓ２３で抽出した肺野領域において、図８の関心領域８１内のＣＴ値の分布を算出し、その分布情報から閾値処理を行う。
上記ＣＴ値の分布は、前記所定部位領域と前記病変候補領域の面積比、平均値比、標準偏差比の少なくとも一つによって算出される。
面積比はそれぞれの領域の画素数をカウントするだけで得ることができるから最も簡便に求められる値、平均値比及び標準偏差比は領域の画素値を用いるので面積比よりも病変候補領域検出の精度を向上できる。面積比、平均値比及び標準偏差比を組み合わせれば、さらに病変候補領域検出の精度を向上できる。
また、前記ＣＴ値の分布は、肺野領域を少なくとも２分割し、その少なくとも２分割された所定部位領域と前記肺気腫領域の面積比、平均値比、標準偏差比の少なくとも一つによって算出されてもよい。これによって、分割領域の局所的な画素値の分布に基づいて面積比、平均値比及び標準偏差比を求められるので、前記部位領域全体よりもきめ細かい病変候補領域検出の精度の調整が可能となる。
［ステップＳ７４］
ステップＳ７１・Ｓ７２で抽出された領域とステップＳ７３で抽出した領域と重なり合っている領域のみを抽出する。これで、メインルーチンである図２のステップ２６に移行する。
［ステップＳ２６］
次に、解析処理をサブルーチンコールして実行する。ステップＳ２１〜Ｓ２３で抽出した肺野領域、ステップＳ２４で分割した肺野領域とステップＳ２５で抽出した肺気腫領域の情報に基づいて、各断層像単位で肺野領域の面積、平均値、標準偏差、平均値の95%信頼区間の上限値、下限値と、肺気腫領域の面積、割合、平均値、標準偏差、平均値の95%信頼区間の上限値、下限値を各対応値が対になる形で算出する。また、このようにして、各全肺野・各肺野単位の解析結果を算出する。ここで、平均値の信頼区間を95％と初期設定したが、操作者が任意に設定してもよい。
［ステップＳ２７］
次に、計測結果表示処理を実行する。ステップＳ２６で、全肺野を対象とした解析結果を元に、肺気腫領域の表示色を切り替えて表示する。図９にこのときの画面表示例を示す。画面９１は、読み込んだ断層像を示す。画面９２は、計測結果の表示画像を示す。また、図９では、表示画面９３に上記断層像を撮影したときの撮影条件を表示したが、表示画面９３は必須ではなく、画面９１及び９２のみ表示してもよい。ここでは、画面９１と９２とを２つの画面で表示した例を提示しているが、断層像と肺気腫領域とを重ね合わせた画像を１画面に表示してもよい。
また、図１０に解析結果を表示している画面表示例を示す。画面１０１は読み込んだ断層像、画面１０２は計測結果の表示画像、及び画面１０３は解析結果を表示する。図１０の画面１０３は、解析結果として、肺気腫領域毎の実測面積値「３００００ｃｍ２、１０００ｃｍ２」、全肺野領域に占める割合「３．３３％」を表示する。 これによって、精度の良い病変候補領域を明示して医師に提供することができる。
また、前記表示は、前記断層像と前記病変候補領域を重畳表示してもよい。
また、前記ＣＴ値の分布は、肺野領域を少なくとも２分割し、その少なくとも２分割された所定部位領域と前記肺気腫領域の面積比、平均値比、標準偏差比の少なくとも一つによって算出されてもよい。これによって、分割領域の局所的な画素値の分布に基づいて面積比、平均値比及び標準偏差比を求められるので、前記部位領域全体よりもきめ細かい病変候補領域検出の精度の調整が可能となる。
［ステップＳ７４］
ステップＳ７１・Ｓ７２で抽出された領域とステップＳ７３で抽出した領域と重なり合っている領域のみを抽出する。これで、メインルーチンである図２のステップ２６に移行する。
［ステップＳ２６］
次に、解析処理をサブルーチンコールして実行する。ステップＳ２１〜Ｓ２３で抽出した肺野領域、ステップＳ２４で分割した肺野領域とステップＳ２５で抽出した肺気腫領域の情報に基づいて、各断層像単位で肺野領域の面積、平均値、標準偏差、平均値の95%信頼区間の上限値、下限値と、肺気腫領域の面積、割合、平均値、標準偏差、平均値の95%信頼区間の上限値、下限値を各対応値が対になる形で算出する。また、このようにして、各全肺野・各肺野単位の解析結果を算出する。ここで、平均値の信頼区間を95％と初期設定したが、操作者が任意に設定してもよい。
［ステップＳ２７］
次に、計測結果表示処理を実行する。ステップＳ２６で、全肺野を対象とした解析結果を元に、肺気腫領域の表示色を切り替えて表示する。図９にこのときの画面表示例を示す。画面９１は、読み込んだ断層像を示す。画面９２は、計測結果の表示画像を示す。また、図９では、表示画面９３に上記断層像を撮影したときの撮影条件を表示したが、表示画面９３は必須ではなく、画面９１及び９２のみ表示してもよい。ここでは、画面９１と９２とを２つの画面で表示した例を提示しているが、断層像と肺気腫領域とを重ね合わせた画像を１画面に表示してもよい。
また、図１０に解析結果を表示している画面表示例を示す。画面１０１は読み込んだ断層像、画面１０２は計測結果の表示画像、及び画面１０３は解析結果を表示する。図１０の画面１０３は、解析結果として、肺気腫領域毎の実測面積値「３００００ｃｍ２、１０００ｃｍ２」、全肺野領域に占める割合「３．３３％」を表示する。 これによって、精度の良い病変候補領域を明示して医師に提供することができる。
また、前記表示は、前記断層像と前記病変候補領域を重畳表示してもよい。
これによって、断層像と病変候補領域の位置関係を直感的に診断することができる。
また、前記表示は、前記病変候補領域を前記断層像に隣接表示してもよい。
これによって、前記重畳表示によって隠されてしまう断層像の画素値を分析することができる。
また、前記表示は、前記病変候補領域の表示／非表示を示すソフトスイッチを表示画面に表示して、ポインティングデバイスによって選択できるようにしてもよい。これによって、断層像だけを表示して画像診断するか、断層像と病変候補領域を両方表示するかを選択できる。
また、図１０の１０３に示すような各断層像の解析結果をリスト表示してもよい。そしてこのリスト表示した結果をプリンタ２０に出力し、患者に提供して、禁煙指導等に役立ててもよい。また、マウス１６により病変候補領域を指定すると、ポップアップウィンドウを表示し、そのポップアップウィンドウの中に病変候補領域の特徴量と位置情報とを表示させてもよい。この表示例を図１１及び１２にもとづいて説明する。
図１１は、肺野領域を気管支に基づいて分割した例を示す。左下斜線は上葉領域、横線は中葉領域、右下斜線は下葉領域を示す。また、「Ｓ１」、「Ｓ２」、・・・は主要な気管支を識別する識別番号である。「Ｓ１ａ」、「Ｓ１ｂ」・・・は、主要な気管支を中心とする領域を示す。図１２は、表示画面例であって、画面１２１は断層像、画面１２２は計測結果の表示画像、画面１２３はポップアップウィンドウを示す。
医用画像診断支援装置は、予め図１１に示す気管支を中心とする領域情報を磁気ディスク２３に格納しておく。そして、Ｓ２１で抽出した肺領域と図１１に示す気管支を中心とする領域情報とに基づいて、肺気腫領域が気管支を中心とする領域「Ｓ１ａ」、「Ｓ１ｂ」…のどの部位にあるかを判定し、この結果を肺気腫領域の位置情報として記録しておく。なお、肺気腫領域の位置情報は、気管支を中心とする領域に限らず、上葉、中葉、下葉領域の何れに属するかを示す情報でもよい。
また、前記表示は、前記病変候補領域を前記断層像に隣接表示してもよい。
これによって、前記重畳表示によって隠されてしまう断層像の画素値を分析することができる。
また、前記表示は、前記病変候補領域の表示／非表示を示すソフトスイッチを表示画面に表示して、ポインティングデバイスによって選択できるようにしてもよい。これによって、断層像だけを表示して画像診断するか、断層像と病変候補領域を両方表示するかを選択できる。
また、図１０の１０３に示すような各断層像の解析結果をリスト表示してもよい。そしてこのリスト表示した結果をプリンタ２０に出力し、患者に提供して、禁煙指導等に役立ててもよい。また、マウス１６により病変候補領域を指定すると、ポップアップウィンドウを表示し、そのポップアップウィンドウの中に病変候補領域の特徴量と位置情報とを表示させてもよい。この表示例を図１１及び１２にもとづいて説明する。
図１１は、肺野領域を気管支に基づいて分割した例を示す。左下斜線は上葉領域、横線は中葉領域、右下斜線は下葉領域を示す。また、「Ｓ１」、「Ｓ２」、・・・は主要な気管支を識別する識別番号である。「Ｓ１ａ」、「Ｓ１ｂ」・・・は、主要な気管支を中心とする領域を示す。図１２は、表示画面例であって、画面１２１は断層像、画面１２２は計測結果の表示画像、画面１２３はポップアップウィンドウを示す。
医用画像診断支援装置は、予め図１１に示す気管支を中心とする領域情報を磁気ディスク２３に格納しておく。そして、Ｓ２１で抽出した肺領域と図１１に示す気管支を中心とする領域情報とに基づいて、肺気腫領域が気管支を中心とする領域「Ｓ１ａ」、「Ｓ１ｂ」…のどの部位にあるかを判定し、この結果を肺気腫領域の位置情報として記録しておく。なお、肺気腫領域の位置情報は、気管支を中心とする領域に限らず、上葉、中葉、下葉領域の何れに属するかを示す情報でもよい。
操作者が、マウス１６でディスプレイ１９に表示された肺気腫領域をクリックすると、図１２のポップアップウィンドウ１２３が表示される。ポップアップウィンドウ１２３には、マウス１６でクリックした肺気腫領域の特徴量「３００００ｃｍ２、１０００ｃｍ２、３．３３％」と、肺気腫領域の位置「Ｓ９ｂエリア」とが表示される。ポップアップウィンドウ１０３に表示される情報は、肺気腫領域の特徴量、位置情報のどちらか一方でもよいし、その他の情報を表示してもよい。
これによって、断層像だけを表示して画像診断するか、断層像と病変候補領域を両方表示するかを選択できる。
これによって、断層像だけを表示して画像診断するか、断層像と病変候補領域を両方表示するかを選択できる。
本実施形態では、医用断層画像撮影装置１１によって撮影された断層像を得、該得られた断層像から所定部位領域を抽出する工程２１と、この所定部位領域抽出工程によって抽出された部位領域の画素値に基づいて当該部位領域から第一の病変候補領域を抽出する工程２２〜２４と、前記抽出された部位領域の画素値の分布に基づいて当該部位領域から第二の病変候補領域を抽出する工程２５と、前記抽出された第二の病変候補領域を用いて前記第一の領域抽出工程によって抽出された第一の病変候補領域を補正する工程２６と、を含む。
これにより、被検体の体型などの個体差の要因から生じる病変候補領域の抽出誤差を補正することができる。
図１３は、画像処理プログラムを示すブロック図である。
画像処理プログラムは、医用断層画像撮影装置１１や磁気ディスク２３、またＬＡＮ１２を介して接続される画像データベースから断層像を読み込む読込部１０ａ、読み込んだ断層像から所定部位（例えば肺領域）を抽出する部位領域抽出部１０ｂ、その所定部位領域の画素値に基づいて当該所定部位領域から第一の病変候補領域を抽出する第一領域抽出部１０ｃ、その所定部位領域の画素値に基づいて当該所定部位領域から第二の病変候補領域を抽出する第二領域抽出部１０ｄ、第二の病変候補領域を用いて第一の病変候補領域を補正する領域補正部１０ｅ、及び前記第一の病変候補領域を表示する表示制御部１０ｆを備える。表示制御部１０ｆは、マウス１５やキーボード１７からの入力指示に従って、図１０の解析結果を表示する画面１０３や図１２のポップアップウィンドウ１２３の表示制御を行なう。医用画像診断支援装置は、磁気ディスク２３に図１３に示す画像処理プログラムを格納し、ＣＰＵ１０が適宜主メモリ１４にロードして実行する。これにより、上記実施形態の動作処理が実行される。
上記実施形態では、断層像を読み込んで各種処理を行なったが、断層像に限らず、Ｘ線診断装置やＤＲ装置により撮影した投影像に基づいても同様の処理を行うことができる。
本発明は、医用画像に基づく画像処理に限らず、読みこんだ画像から第一の画素値領域及び第二の画素値領域を抽出し、第二の画素値領域に基づいて第一の画素値領域を補正する画像処理一般の技術にも適用できる。
Claims (20)
- 医用画像診断装置によって撮影された断層像を得、該得られた断層像から所定部位領域を抽出する部位領域抽出工程と、この所定部位領域抽出工程によって抽出された部位領域の画素値に基づいて当該部位領域から第一の病変候補領域を抽出する第一の領域抽出工程と、前記所定部位領域抽出工程によって抽出された部位領域の画素値の分布に基づいて当該部位領域から第二の病変候補領域を抽出する第二の領域抽出工程と、この第二の域抽出工程によって抽出された第二の病変候補領域を用いて前記第一の領域抽出工程によって抽出された第一の病変候補領域を補正する領域補正工程と、を含むことを特徴とする医用画像診断支援方法。
- 前記所定部位領域の画素値の分布は、前記所定部位領域と前記病変候補領域の面積比、平均値比、標準偏差比の少なくとも一つによって算出されることを含むこと特徴とする請求項１に記載の医用画像診断支援方法。
- 前記所定部位領域の画素値の分布は、前記抽出された所定部位領域を少なくとも２分割し、その少なくとも２分割された所定部位領域と前記病変候補領域の面積比、平均値比、標準偏差比の少なくとも一つによって算出されることを含むこと特徴とする請求項１に記載の医用画像診断支援方法。
- 前記所定部位領域の分割は、前記所定部位領域に応じた分割数に分割することを含むことを特徴とする請求項３に記載の医用画像診断支援方法。
- 前記領域補正工程によって補正された病変候補領域の進行度を算出する進行度算出工程と、この進行度算出工程によって算出された病変候補領域の進行度に応じて前記補正された病変候補領域の色を変化させ、その色変化された病変候補領域を前記断層像に対応づけて表示する表示工程と、さらに含むことを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の医用画像診断支援方法。
- 前記表示工程は、前記断層像と前記病変候補領域を重畳して表示することを特徴とする請求項５に記載の医用画像診断支援方法。
- 前記表示工程は、前記病変候補領域を前記断層像に隣接して表示することを特徴とする請求項５に記載の医用画像診断支援方法。
- 前記表示工程は、前記病変候補領域の表示／非表示を選択する選択工程を含むことを特徴とする請求項５に記載の医用画像診断支援方法。
- 医用画像診断装置によって撮影された断層像を得、該得られた断層像から所定部位領域を抽出する部位領域抽出手段と、この所定部位領域抽出手段によって抽出された部位領域の画素値に基づいて当該部位領域から第一の病変候補領域を抽出する第一の領域抽出手段と、前記所定部位領域抽出手段によって抽出された部位領域の画素値の分布に基づいて当該部位領域から第二の病変候補領域を抽出する第二の領域抽出手段と、この第二の域抽出手段によって抽出された第二の病変候補領域を用いて前記第一の領域抽出手段によって抽出された第一の病変候補領域を補正する領域補正手段と、を備えたことを特徴とする医用画像診断支援装置。
- 前記所定部位領域の画素値の分布は、前記所定部位領域と前記病変候補領域の面積比、平均値比、標準偏差比の少なくとも一つによって算出されることを含むこと特徴とする請求項９に記載の医用画像診断支援装置。
- 前記所定部位領域の画素値の分布は、前記抽出された所定部位領域を少なくとも２分割し、その少なくとも２分割された所定部位領域と前記病変候補領域の面積比、平均値比、標準偏差比の少なくとも一つによって算出されることを含むこと特徴とする請求項９に記載の医用画像診断支援装置。
- 前記所定部位領域の分割は、前記所定部位領域に応じた分割数に分割することを含むことを特徴とする請求項１１に記載の医用画像診断支援装置。
- 前記領域補正手段によって補正された病変候補領域の進行度を算出する進行度算出手段と、この進行度算出手段によって算出された病変候補領域の進行度に応じて前記補正された病変候補領域の色を変化させ、その色変化された病変候補領域を前記断層像に対応づけて表示する表示手段と、さらに備えたことを特徴とする請求項９〜１２の何れか一項に記載の医用画像診断支援装置。
- 前記表示手段は、前記断層像と前記病変候補領域を重畳して表示することを特徴とする請求項１３に記載の医用画像診断支援装置。
- 前記表示手段は、前記病変候補領域を前記断層像に隣接して表示することを特徴とする請求項１３に記載の医用画像診断支援装置。
- 前記表示手段は、前記病変候補領域の表示／非表示を選択する選択手段を備えたことを特徴とする請求項１３に記載の医用画像診断支援装置。
- 前記表示手段が表示した画面上の位置座標を指定するための位置座標入力手段を更に備え、
前記位置座標入力手段により前記病変候補領域が指定されると、前記表示手段は、既に表示している画面とは異なる別画面を表示し、該別画面の中に前記病変候補領域の特徴量、及び前記病変候補領域の位置情報の少なくとも一つを表示する、ことを特徴とする請求項１３に記載の医用画像診断支援装置。 - 前記断層像は、被検体の肺野領域を撮影したものであり、前記病変候補領域は、前記肺野領域に含まれる肺気腫領域である、ことを特徴とする請求項９〜１７の何れか一項に記載の医用画像診断支援装置。
- 前記第一の領域抽出手段は肺気腫領域を抽出し、前記第二の抽出手段は肺胞領域を抽出し、前記領域補正手段は、前記肺気腫領域から前記肺胞領域を除く補正を行う、ことを特徴とする請求項１８に記載の医用画像診断支援装置。
- 医用画像診断装置によって撮影された断層像を読み込む工程と、該得られた断層像から所定部位領域を抽出する部位領域抽出工程と、この所定部位領域抽出工程によって抽出された部位領域の画素値に基づいて当該部位領域から第一の病変候補領域を抽出する第一の領域抽出工程と、前記所定部位領域抽出工程によって抽出された部位領域の画素値の分布に基づいて当該部位領域から第二の病変候補領域を抽出する第二の領域抽出工程と、この第二の域抽出工程によって抽出された第二の病変候補領域を用いて前記第一の領域抽出工程によって抽出された第一の病変候補領域を補正する領域補正工程と、前記第一の病変候補領域を表示する表示工程と、をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
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