JPWO2017179255A1 - Ｃｔ画像中の骨領域の自動推定方法、装置、およびコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

好適な実施形態は、ＣＴ画像に基づいて、画素値のヒストグラムを作成することと；ヒストグラムにおける軟部組織領域のピークである軟部領域ピークを決定することと；軟部領域ピークに基づいて、ヒストグラムにおける骨領域の階級値の下限を表す閾値を設定することとを含む。ＣＴ画像から寝台部分を自動で除去することも含んでもよい。

Description

本願は、ＣＴ画像中の骨領域を自動的に推定する技術に関する。

ＣＴ（Computed Tomography；コンピュータ断層撮影）とは、放射線を使って物体の断層画像を撮影する技術である。一般的にはＸ線を使って断層画像を撮影する。ＣＴは特に医療分野で用いられ、骨格や臓器の断層画像を作成したり、これらの３次元画像を作成したりするために用いられている。

特開２０１３−０８８３８６号公報の段落００２７には、ＣＴ画像を二値化することにより、大腿骨の位置情報を得ることが記載されている。

特開２０１３−０８８３８６号公報

画像再構成以外の処理を加えていないＣＴ画像には、骨も内蔵も脂肪も表示されている。このため、例えば骨を観察したい場合は、骨が写っている画素のみを抽出して表示できるようにすることが好ましい。また、オペレータの作業負担を軽減し、抽出結果の個人差が出ないようにするためには、骨領域を抽出する処理は、自動で行われることは好ましい。

本発明は、ＣＴ画像中の骨領域を自動推定するための技術であって、前記ＣＴ画像に基づいて、画素値のヒストグラムを作成することと；前記ヒストグラムにおける軟部領域のピークである軟部領域ピークを決定することと；前記軟部領域ピークに基づいて、前記ヒストグラムにおける骨領域の階級値の下限を表す閾値を設定することと；を備えることを特徴とする。

実施形態によっては、前記ヒストグラムを作成することは、前記ＣＴ画像から、寝台部分を除去して人体部分のみを残した二値化画像である参照画像を作成することと；前記ＣＴ画像の画素のうち、前記参照画像の対応する画素にデータが存在する画素のみを用いて前記ヒストグラムを作成することと；を含んでもよい。

実施形態によっては、前記閾値は、前記軟部領域ピークに対応する階級値よりも大きな階級値であって、その頻度値が、前記軟部領域ピークの頻度値の所定の割合になる階級値に対応するものであってもよい。

本発明の実施形態には、装置の処理手段により実行されると、前記装置に、前記特徴を遂行させるように構成されるプログラム命令を備える、コンピュータプログラムがある。また本発明の実施形態には、装置の処理手段がプログラム命令を実行することにより該装置が遂行する方法であって、前記特徴を含む方法がある。

また本発明の実施形態には、処理手段と、プログラム命令を格納する記憶手段とを備える装置であって、前記プログラム命令が、前記処理手段により実行されると、前記装置に、前記特徴を遂行させるように構成される、装置がある。

本発明を実施し得るシステムのハードウェア構成を説明するための図である。 ＣＴ画像中の骨領域を自動的に推定する処理の好適な実施例を説明するための図である。 参照画像作成の様子を説明するための図である。 ＣＴ画像のヒストグラムの様子を説明するための図である。 骨領域の画素値の下限の閾値を設定するための処理を説明するための図である。 上記閾値に基づいて抽出された画素により作成される骨の画像の例を示す図である。

好適な実施例の説明

以下、添付図面を参照しつつ、本願に開示される技術思想の好適な実施形態の例を説明する。

図１は、本発明を実施し得るシステム１００のハードウェア構成を説明するための図である。図１に描かれるように、システム１００は、ハードウェア的には一般的なコンピュータと同様であり、ＣＰＵ１０２，主記憶装置１０４，大容量記憶装置１０６，ディスプレイ・インターフェース１０７，周辺機器インタフェース１０８，ネットワーク・インターフェース１０９などを備えることができる。一般的なコンピュータと同様に、主記憶装置１０４としては高速なＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）を使用することができ、大容量記憶装置１０６としては、安価で大容量のハードディスクやＳＳＤなどを用いることができる。システム１００には、情報表示のためのディスプレイを接続することができ、これはディスプレイ・インターフェース１０７を介して接続される。またシステム１００には、キーボードやマウス、タッチパネルのようなユーザインタフェースを接続することができ、これは周辺機器インタフェース１０８を介して接続される。ネットワーク・インターフェース１０９は、ネットワークを介して他のコンピュータやインターネットに接続するために用いられることができる。

大容量記憶装置１０６には、オペレーティングシステム（ＯＳ）１１０や、骨領域自動推定プログラム１２０が格納される。システム１００の最も基本的な機能は、ＯＳ１１０がＣＰＵ１０２に実行されることにより提供される。骨領域自動推定プログラム１２０は、本願によって開示される新規な処理に関するプログラム命令を備えており、それら命令の少なくとも一部がＣＰＵ１０２に実行されることにより、システム１００は、本願に開示される新規な処理を遂行することができる。大容量記憶装置１０６にはさらに、ＣＴ画像１３０が格納されていることができる。このＣＴ画像１３０は、各画素値がＣＴ値に対応する３次元画像データであり、プログラム１２０による解析又は操作の対象となる画像データである。

システム１００は、図１に描かれた要素の他にも、電源や冷却装置など通常のコンピュータシステムが備える装置と同様の構成を備えることができる。コンピュータシステムの実装形態には、記憶装置の分散・冗長化や仮想化、複数ＣＰＵの利用、ＣＰＵ仮想化、ＤＳＰなど決定処理に特化したプロセッサの使用、決定の処理をハードウェア化してＣＰＵに組み合わせることなど、様々な技術を利用した様々な形態のものが知られている。本願で開示される発明は、どのような形態のコンピュータシステム上に搭載されてもよく、コンピュータシステムの形態によってその範囲が限定されることはない。本明細書に開示される技術思想は、一般的に、（１）処理手段に実行されることにより、当該処理手段を備える装置またはシステムに、本明細書で説明される各種の処理を遂行させるように構成される命令を備えるプログラム、（２）当該処理手段が当該プログラムを実行することにより実現される装置またはシステムの動作方法、（３）当該プログラム及び当該プログラムを実行するように構成される処理手段を備える装置またはシステムなどとして具現化されることができる。前述のように、ソフトウェア処理の一部はハードウェア化される場合もある。

また、システム１００の製造販売時や起動時には、ＣＴ画像１３０は、大容量記憶装置１０６の中に記憶されていない場合が多いことに注意されたいＣＴ画像１３０は、例えば周辺機器インタフェース１０８やネットワーク・インターフェース１０９を介して外部の装置からシステム１００に転送されるデータであってもよい。本願で開示される発明の範囲は、記憶装置にＣＴ画像データが格納されているか否かによって限定されるものではないことを、念のために記しておく。

次に、図２を用いて、本願に開示される、ＣＴ画像中の骨領域の自動推定処理２００の流れを説明する。処理２００は、骨領域自動推定プログラム１２０がＣＰＵ１０２に実行されることにより、システム１００が遂行する処理であることができる。

ステップ２０４は処理の開始を示す。ステップ２０８では、骨領域自動推定プログラム１２０による処理対象となるデータの読み込み（ロード）が行われる。すなわち、画像データ１３０の全部又は一部が大容量記憶装置１０６から読み出され、主記憶装置１０４に格納される。なお、画像データ１３０は，外部の核医学装置から，ネットワーク・インターフェース１０９を介して直接主記憶装置１０４に取り込まれても良い。

なお、本実施例で処理２００の処理対象となるＣＴ画像１３０は、水を表す画素値がゼロになるように予め補正されている。このため負の画素値を有する画素も存在する。

処理２００は次に、ＣＴ画像１３０の画素値のヒストグラムを作成する（ステップ２１２）。実施形態によっては、ＣＴ画像１３０から寝台部分を除去してから、ヒストグラムを作成してもよい。ステップ２１０は、寝台部分除去のために用いる参照画像を作成するためのステップを表している。ステップ２１０は、次のように行われる。

（ステップ２１０Ａ）まず、ＣＴ画像１３０を二値化した二値化画像を作成する。二値化の閾値は、なるべく人体が抽出されるような閾値であればよい。例えば本実施例では、前述のように、ＣＴ画像１３０は水を表す画素値がゼロになるように予め補正されているので、例えば、−１９０を閾値として二値化画像を作成してもよい。作成した二値化画像の例を図３Ａに示す。

（ステップ２１０Ｂ）次に、作成した二値化画像の中心から体軸方向の上下スライスにデータのある場所を探索し、そこからリージョングローイング処理することによって寝台部分を除去した二値化画像を作成する。図３Ａの二値化画像をこのように処理して作成した二値化画像を図３Ｂに示す。

リージョングローイングが失敗した場合は、３Ｄラベリング処理によって寝台除去した二値化画像を作成する。最も大きいラベルを人体として、それ以外の部分を除去することで人体部分だけを抜き出す。

（ステップ２１０Ｃ）寝台除去後、体内の穴部分に値を入れる穴埋め処理をし、モルフォロジー演算のオープニング処理をすることによって除去しきれなかった寝台などを除去する。図３Ｂの二値化画像をこのように処理して作成した画像を図３Ｃに示す。ステップ２１０Ｃの処理により得られた画像を、参照画像とする。

ステップ２１２では、前述のように、ＣＴ画像１３０の画素値のヒストグラムを作成する。本実施例では、ＣＴ画像１３０の画素のうち、ステップ２１０で作成した参照画像の対応する画素にデータが存在する画素のみを用いて、ヒストグラムを作成する。作成したヒストグラムの例を、図４に載せる。前述のように、ＣＴ画像１３０は、水を表す画素値がゼロになるように予め補正されている。またＣＴ画像１３０は、画素値の範囲が−１０２４から＋１０２４の範囲に分布するように予め規格化されている。このため、例示したヒストグラムの横軸（階級値）の範囲も、−１０２４から＋１０２４までとなっている。

ステップ２１０を行わない実施形態の場合は、ＣＴ画像１３０全体を使ってヒストグラムを作成してもよい。

ステップ２１６では、作成したヒストグラムのピークを検出する。図４に示されるように、生体を対象としたＸ線ＣＴ画像のヒストグラムは通常、中央付近（本例では、水に対応する階級値である階級値０付近）に、２つのピークが観察される。階級値が小さい方のピーク（画面左側のピーク）の周りのデータは脂肪領域に対応し、階級値が大きい方のピーク（画面右側のピーク）の周りのデータは軟部組織領域（内蔵や筋肉）に対応している。この階級値が大きい方のピークを、本明細書では仮に軟部領域ピークと呼ぶことにする。軟部領域ピークの右側のフラットな領域は、骨に対応している。

ステップ２１６で検出したいピークは軟部領域ピークなので、ピーク検出処理は、階級値の全範囲にわたって行う必要はなく、軟部領域ピークが存在すると経験上分かっている階級値範囲で行えばよい。例えば、水に対応する画素値を０に、画素値範囲を−１０２４から＋１０２４に補正・規格化したＣＴ画像の場合、ヒストグラムの軟部領域ピークは、ほとんどの場合に階級値０−２５６の範囲に分布することが発明者によって確かめられている。そこで、ステップ２１６における軟部領域ピーク検出処理は、階級値０−２５６の範囲で行うこととしてもよい。

実施形態によっては、脂肪領域及び軟部領域を含むと思われる階級値範囲でピーク検出を行ってもよい。そして、図４に関連して上述のように、ピークは通常２つ発見されるので、そのうち画素値が大きい方のピークを、軟部領域ピークとして決定してもよい。

実施形態によっては、生のヒストグラムにスムージング処理を施した上で、ピークの決定を行ってもよい。

ステップ２２０では、ステップ２１６で決定した軟部領域ピークに基づいて、骨領域の階級値の下限の閾値を自動的に設定する。軟部領域ピークに基づいて当該閾値を設定する理由は、前述のように、軟部領域ピークの右側のフラットな領域の画素が、骨に対応しているからである。軟部領域ピークに基づいていれば、具体的な設定手法は様々であってよい。

一例ではあるが、この閾値は、軟部領域ピークに対応する階級値よりも大きな階級値であって、その頻度値が、軟部領域ピークの頻度値の所定の割合になる階級値であると、定められてもよい。このようにして定められる閾値の様子を、図５に示す。

上記所定の割合として、例えば５％が適切な値の一つであることが発明者によって確かめられている。しかし、１０％等、他の値でもよい。また、複数の被験者のデータに基づいて予め設定した割合を用いてもよい。上記所定の割合を５％とした場合、図４に示されているヒストグラムにおける閾値は、１０８であった。

ステップ２２４は、オプションのステップである。このステップでは、ステップ２２０で設定した閾値以上の画素値を有する画素（であって、且つ、参照画像の対応する画素にデータが存在する画素）のみを用いて、ＣＴ画像１３０の表示を行う。すると、例えば図６のように、骨格のみが現れている画像を表示することが可能となる。なおこの時、図５の骨格画像の下のヒストグラムで表されているように、骨領域を表す画素の画素値の上限値も設定してもよい。この上限値は、例えば５００としてもよい。つまり図６の骨格画像は、ＣＴ画像１３０に含まれる画素のうち、画素値が１０８−５００の間の画素のみを用いて作成された画像である。

ステップ２２８は処理の終了を示す。

処理２００によれば、ＣＴ画像中の骨領域の画素値の下限値を自動的に推定するため、骨領域を自動的に抽出することが可能となり、オペレータの作業負担が軽減される。また、骨抽出処理が自動で行われるため、オペレータの個人差により骨抽出結果が変わってしまうことを防ぐことができる。

なお、骨領域の画素値の下限値（や上限値）は、オペレータがＣＴ画像を柔軟に観察できるようにするために、後でオペレータが手動で変更できるように構成しておくことが好ましいだろう。

以上、好適な実施例を用いて本願発明を詳しく説明してきたが、上記の説明や添付図面は、本願発明の範囲を限定する意図で提示されたものではなく、むしろ、法の要請を満たすために提示されたものである。本願発明の実施形態には、ここで紹介されたもの以外にも、様々なバリエーションが存在する。例えば、明細書又は図面に示される各種の数値もいずれも例示であり、これらの数値は発明の範囲を限定する意図で提示されたものではない。明細書又は図面に紹介した各種の実施例に含まれている個々の特徴は、その特徴が含まれることが直接記載されている実施例と共にしか使用できないものではなく、ここで説明された他の実施例や説明されていない各種の具現化例においても、組み合わせて使用可能である。特にフローチャートで紹介された処理の順番は、紹介された順番で実行しなければならないわけではなく、実施者の好みや必要性に応じて、順序を入れ替えたり並列的に同時実行したり、さらに複数のブロックを一体不可分に実装したり、適当なループとして実行したりするように実装してもよい。これらのバリエーションは、全て、本願で開示される発明の範囲に含まれるものであり、処理の実装形態によって発明の範囲が限定されることはない。請求項に決定される処理の記載順も、処理の必須の順番を決定しているわけではなく、例えば処理の順番が異なる実施形態や、ループを含んで処理が実行されるような実施形態なども、請求項に係る発明の範囲に含まれるものである。

更に例えば、骨領域自動推定プログラム１２０の実施形態には、単一のプログラムであるようなものや、複数の独立のプログラムから構成されるプログラム群であるようなものが含まれうる。よく知られているように、プログラムの実装形態には様々なものがあり、それらのバリエーションは全て、本願で開示される発明の範囲に含まれるものである。

現在の特許請求の範囲で特許請求がなされているか否かに関わらず、出願人は、本願に開示される発明の思想を逸脱しない全ての形態について、特許を受ける権利を有することを主張するものであることを記しておく。

１００ システム
１０２ ＣＰＵ
１０４ 主記憶装置
１０６ 大容量記憶装置
１０７ ディスプレイ・インターフェース
１０８ 周辺機器インタフェース
１０９ ネットワーク・インターフェース
１２０ 骨領域自動推定プログラム
１３０ ＣＴ画像データ

Claims (8)

1. ＣＴ画像中の骨領域を自動推定する方法であって、
   前記ＣＴ画像に基づいて、画素値のヒストグラムを作成することと；
   前記ヒストグラムにおける軟部組織領域のピークである軟部領域ピークを決定することと；
   前記軟部領域ピークに基づいて、前記ヒストグラムにおける骨領域の階級値の下限を表す閾値を設定することと；
   を含む、方法。
2. 前記ヒストグラムを作成することは、
   前記ＣＴ画像から、寝台部分を除去して人体部分のみを残した二値化画像である参照画像を作成することと；
   前記ＣＴ画像の画素のうち、前記参照画像の対応する画素にデータが存在する画素のみを用いて前記ヒストグラムを作成することと、
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記軟部領域ピークを決定する前に、前記ヒストグラムにスムージング処理を施す、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記軟部領域ピークを決定することは、所定の階級値範囲内でピーク検出処理を行うことを含む、請求項１から３のいずれかに記載の方法。
5. 前記軟部領域ピークを決定することは、脂肪領域及び軟部領域を含む階級値範囲において、前記ヒストグラムのピークを検出すると共に、前記検出されたピークのうち、対応する階級値が最も大きいピークを、前記軟部領域ピークであると決定することを含む、請求項１から３のいずれかに記載の方法。
6. 前記閾値は、前記軟部領域ピークに対応する階級値よりも大きな階級値であって、その頻度値が、前記軟部領域ピークの頻度値の所定の割合になる階級値に対応する、請求項１から５のいずれかに記載の方法。
7. 処理手段と記憶手段とを備える装置であって、前記記憶手段はプログラム命令を備え、該プログラム命令は、前記処理手段に実行されると、前記装置に、請求項１から６のいずれかに記載の方法を遂行させるように構成される、装置。
8. 装置の手段で実行されると、前記装置に、請求項１から６のいずれかに記載の方法を遂行させるように構成されるプログラム命令を備える、コンピュータプログラム。

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