WO2007023723A1

WO2007023723A1 - 画像処理方法、画像処理プログラム、及び画像処理装置

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Publication number: WO2007023723A1
Application number: PCT/JP2006/316147
Authority: WO
Inventors: Kazuo Hamada; Kazuhiro Nishikawa
Original assignee: Nihon Medi-Physics Co., Ltd.
Priority date: 2005-08-23
Filing date: 2006-08-17
Publication date: 2007-03-01
Also published as: NO20081344L; CN101248461A; AU2006282500A2; AU2006282500A1; EP1926053A1; IL189660A0; US8126243B2; JPWO2007023723A1; RU2008110951A; US20090148019A1; JP4879901B2; KR20080042140A; EP1926053A4; TW200729075A; CA2620216A1

Abstract

　自動且つ高い重ね合わせの精度でフュージョン画像を作成するための画像処理方法を提供する。　本発明の実施の形態に係る画像処理方法は、（ａ）被験者の任意の部位から得られる複数の第１の断層像に基づく第１の三次元画像及び同部位から得られる複数の第２の断層像に基づく第２の三次元画像それぞれの有効視野内におけるボクセルサイズ及びボクセル数を等しくすることによって、第１の三次元画像に対応の第１の正規化三次元画像及び第２の三次元画像に対応の第２の正規化三次元画像を生成するボクセル正規化ステップと、（ｂ）第１の正規化三次元画像及び第２の正規化三次元画像を用いて、フュージョン画像を生成するフュージョン画像生成ステップと、を含む。

Description

明細書

画像処理方法、画像処理プログラム、及び画像処理装置

技術分野

[0001] 本発明は、一対の三次元断層画像を重ね合わせることによってフュージョン画像を生成するための画像処理方法、画像処理プログラム、及び画像処理装置に関する。背景技術

[0002] 画像診断には、単光子放出型断層撮像 (以下、 rsPECTjという）、陽電子放出型断層撮像 (以下、「PET」という）、磁気共鳴断層画像 (以下、「MRI」という）、および、 X線断層撮像 (以下、「CT」という）を初めとする画像が用いられる。これらの画像によれば、非破壊で被験者の体内に存在する病変部の情報を得ることができる。したがつて、画像診断は、現在の診断医療において無くてはならないものとなっている。

[0003] これまでに画像診断技術に関する種々の検討が行われており、近年では、生体内の部位の形態的情報のみならず、生体の機能情報を画像化する技術が考案され、臨床応用されている。例えば、核磁気共鳴技術を用い、脳内の局所的な血流量変化を画像ィ匕する機能的磁気共鳴断層撮像 (以下、「fMRI」という）や、 SPECT及び PE Tといった核医学検査が開発され、臨床応用されている。

[0004] このような機能画像は、生体及び病変における機能的変化を画像ィ匕したものである。したがって、機能画像は、病変部検出の特異度が高いという利点を有している。一方で、機能画像は、病変部の解剖学的な位置情報に乏しいといった欠点も有している。

[0005] 機能画像が有するこのような欠点を補う目的で、フュージョン画像が用いられて!/、る。フュージョン画像は、機能画像と形態画像とを重ね合わせた画像である。このフユ一ジョン画像によれば、機能画像にて検出された病変部位の解剖学的な位置を形態画像上にて確認することが可能である。したがって、フュージョン画像は、確定診断や治療方針の決定等に有用である。

[0006] また、フュージョン画像は、このような異なるモダリティーに由来する画像、即ち異なる装置によって取得された画像のみならず、同一モダリティーに由来した画像力もも作成することができる。例えば、同一の検査を複数回実施することによって得られる複数の核医学画像に基づくフュージョン画像によれば、同じ部位における値の変化や、同一部位力もの異なる血流情報或いはレセプター分布等を得ることができる。

[0007] フュージョン画像に対するこのようなニーズの高まりを反映し、これまでに、フュージヨン画像を自動で作成するための種々の方法が提案され、開発されている。例えば、 Automatic Multimodality Image Registration法（以下、 AMIR法という）（非特許文献 1を参照）、 AC— PCライン位置合わせ法 (非特許文献 2を参照）、相互情報量最大化法 (非特許文献 3を参照)等が開発され、実用化されて!/、る。

非特干文献 1 : Babak A. Ardekani et al., A Fully Automatic Multimodality Image Re gistration Algorithm. , Journal of Computer Assisted Tomography, (USA), 1995, 19, 4, p615- 623

非特許文献 2 :「Dr.ViewZUNUXユーザーズマニュアル (第 3版)」、旭化成情報システム株式会社、 p.466-470

特干文献 3 : F. Maes et al., 'Multimodality Image Registration by Maximization of Mutual Information. , IEEE Transactions on Medical Imaging, (USA), 1997, 16, 2, p. 187-198

発明の開示

発明が解決しょうとする課題

[0008] 上述したように、フュージョン画像は画像診断の分野において非常に有用であり、これまでに多くのフュージョン画像作成法が開発され、実用化されている。

[0009] AMIR法は、輪郭抽出を行った画像をセグメントに分割し、評価関数が最小値をとる条件を求めてフュージョン画像を作成する方法である。この方法は、セグメントに分割可能な画像に対しては有効である力軟部組織を対象とした画像のように、輪郭が不鮮明でセグメントへの分割が困難な画像には不向きである。

[0010] AC— PCライン位置合わせ法は、正中矢状面内において決定した AC— PCライン同士を重ね合わせることによってフュージョン画像を作成する方法である。この方法によれば、重ね合わせを行うそれぞれの画像における AC— PCラインさえ決まれば、容易にフュージョン画像を作成することが可能である。しかし、前提として正中矢状面の画像を作成して AC— PCラインを手動で決めなければならず、この AC— PCラインの決定操作そのものが煩雑であるといった欠点がある。また、この方法は、頭部以外を対象とした画像への応用もできな、。

[0011] 一方、相互情報量最大化法は、各画像の有する情報量を用いて位置合わせを行う方法である。即ち、この方法は、セグメント分割や、 AC— PCラインの確定等の操作を必要としない。したがって、相互情報量最大化法は、現時点において、最も有用な位置合わせ方法の一つであると、える。

[0012] しかし、相互情報量最大化法によって自動生成されたフュージョン画像の重ね合わせの精度は、必ずしも高いといえるものではなぐ手動による再調整が必要となることが少なくない。このような問題は、例えば SPECT画像と CT画像を用いたフュージョン画像のように、異なるモダリティーに由来する画像を組み合わせたフュージョン画像に、特に多く発生する。

[0013] そこで、本発明は、自動且つ高い重ね合わせの精度でフュージョン画像を作成するための画像処理方法、画像処理プログラム、及び画像処理装置を提供することを目的としている。

課題を解決するための手段

[0014] 本願発明者は鋭意検討を重ねた結果、精度良くフュージョン画像を作成し得るための知見を得た。即ち、本願発明者は、一対の三次元画像それぞれのボタセルサイズ及びボタセル数を等しくした後、一対の三次元画像の対応位置を求めることによつて、精度良くフュージョン画像を作成し得ることを見出した。なお、従来においては、ボタセルサイズ及びボタセル数が異なって、る一対の三次元画像が、両者の対応位置を導出するための演算処理にそのまま入力されていた。これは、相互情報量最大化法等にぉ、ては、それぞれのボタセルサイズ及びボタセル数が異なって、る一対の三次元画像を用いた対応位置導出のためのリスケール処理が導入されているためであり、従来においては、一対の三次元画像それぞれのボタセルサイズ及びボクセル数を等しくする必要性が認められていなかった。

[0015] 力かる知見に基づく本発明の一側面に係る画像処理方法は、（a)被験者の任意の部位力得られる複数の第 1の断層像に基づく第 1の三次元画像及び同部位力得られる複数の第 2の断層像に基づく第 2の三次元画像それぞれの有効視野内におけるボタセルサイズ及びボタセル数を等しくすることによって、第 1の三次元画像に対応の第 1の正規化三次元画像及び第 2の三次元画像に対応の第 2の正規化三次元画像を生成するボタセル正規化ステップと、（b)第 1の正規化三次元画像及び第 2の正規化三次元画像を用いて、フュージョン画像を生成するフュージョン画像生成ステツプと、を含む。

[0016] 本発明の画像処理方法は、複数の第 1の断層像からなる第 1の三次元原画像及び複数の第 2の断層像力なる第 2の三次元原画像それぞれのボタセルを、立方体形状のボタセルに変換することによって、第 1の三次元画像及び第 2の三次元画像を生成するボタセル形状変換ステップを更に含んで、てもよ!/、。

[0017] 本発明の別の一側面に係る画像処理プログラムは、コンピュータに、上述のボクセル正規化ステップ及びフュージョン画像生成ステップを実行させる。また、本発明の画像処理プログラムは、上述のボタセル形状変換ステップを、コンピュータに更に実行させてもよい。

[0018] 本発明の更に別の一側面に係る画像処理装置は、（a)被験者の任意の部位から得られる複数の第 1の断層像に基づく第 1の三次元画像及び同部位力得られる複数の第 2の断層像に基づく第 2の三次元画像それぞれの有効視野内におけるボクセルサイズ及びボタセル数を等しくすることによって、第 1の三次元画像に対応の第 1の正規化三次元画像及び第 2の三次元画像に対応の第 2の正規化三次元画像を生成するボタセル正規化手段と、（b)第 1の正規化三次元画像及び第 2の正規化三次元画像を用いて、フュージョン画像を生成するフュージョン画像生成手段と、を備える。

[0019] また、本発明の画像処理装置は、複数の第 1の断層像からなる第 1の三次元原画像及び複数の第 2の断層像力もなる第 2の三次元原画像それぞれのボタセルを、立方体形状のボタセルに変換することによって、第 1の三次元画像及び第 2の三次元画像を生成するボタセル形状変換手段を更に備えてヽてもよヽ。

[0020] 第 1の正規化三次元画像及び第 2の正規化三次元画像は、線形補間法によって、生成されることが好適である。また、第 1の三次元画像及び第 2の三次元画像も、線形補間法によって、生成されることが好適である。また、フュージョン画像が、相互情報量最大化法によって生成されてもょ、。

発明の効果

[0021] 本発明によれば、自動且つ高い重ね合わせの精度でフュージョン画像を作成可能な画像処理方法、画像処理プログラム、及び画像処理装置が提供される。

図面の簡単な説明

[0022] [図 1]本発明の実施の形態に係る画像処理方法のフローチャートである。

[図 2]図 1に示すボタセル形状変換ステップにおける処理の一例を示すフローチヤ一トである。

[図 3]図 1に示すボタセル正規化ステップにおける処理の一例を示すフローチャートである。

[図 4]図 1に示すフュージョン画像生成ステップにおける処理の一例を示すフローチヤートである。

[図 5]本発明の実施の形態に係る画像処理プログラムの構成を、記録媒体と共に示す図である。

[図 6]記録媒体に記憶されたプログラムを実行するためのコンピュータのハードウェア構成を示す図である。

[図 7]記録媒体に記憶されたプログラムを実行するためのコンピュータの斜視図である。

[図 8]本発明の実施の形態に画像処理装置の構成を示す図である。

[図 9]頭部 SPECT画像の一例を示す図である。

[図 10]図 9と同じ被験者における頭部 CT画像の一例を示す図である。

[図 11]図 9及び図 10に示した画像を用い、相互情報量最大化法のみによって生成したフュージョン画像を示す図である。

[図 12]図 9及び図 10に示した画像を用い、本発明に係る画像処理方法によって生成したフュージョン画像を示す図である。

[図 13]胸部 SPECT画像の一例を示す図である。

[図 14]図 13と同じ被験者における胸部 MRI画像の一例を示す図である。

[図 15]図 13及び図 14に示した画像を用い、相互情報量最大化法のみによって生成したフュージョン画像を示す図である。

[図 16]図 13及び図 14に示した画像を用い、本発明に係る画像処理方法によって生成したフュージョン画像を示す図である。

符号の説明

[0023] 10…画像処理プログラム、 11· ··メインモジュール、 12…三次元原画像取得モジュール、 14…ボタセル形状変換モジュール、 16…ボタセル正規化モジュール、 18· ··フユージョン画像生成モジュール、 20· ··出力モジュール、 30…画像処理装置、 32· ·· 三次元原画像取得部、 34…ボタセル形状変換部、 36…ボタセル正規ィ匕部、 38…フユージョン画像生成部、 40…出力部、 100…記録媒体、 110…コンピュータ、 112· ·· 読取装置、 114…作業用メモリ、 116· ··メモリ、 118…表示装置、 120…マウス、 122 …キーボード、 124· ··通信装置、 126- --CPU₀

発明を実施するための最良の形態

[0024] 以下、本発明の実施の形態に係る画像処理方法について、図面を参照して説明する。図 1は、本発明の実施の形態に係る画像処理方法のフローチャートである。図 1に示す画像処理方法は、例えば、以下に説明する各ステップの命令をコンピュータに与えることによって、実行することができる。

[0025] 図 1に示すように、この画像処理方法では、まず、フュージョン画像を作成するための第 1の三次元原画像及び第 2の三次元原画像が取得される (ステップ S01)。第 1 の三次元原画像は、被験者における任意の部位力得られる複数断面の第 1の断層像からなるものである。同様に、第 2の三次元原画像は、同部位カゝら得られる複数断面の第 2の断層像力もなるものである。

[0026] 本実施の形態では、第 1の断層像及び第 2の断層像が、異なるモダリティーよつて取得された画像であるものとする。詳細には、第 1の断層像が、 SPECT画像及び PE T画像を初めとする機能画像であり、第 2の断層像が、 MRI画像及び CT画像を初めとする形態画像であるものとする。以下、形態画像として CT画像を用い、機能画像として SPECT画像を用いた場合を例にとって、説明する。

[0027] なお、第 1の断層像及び第 2の断層像は、同一のモダリティーによって取得されたものであってもよい。例えば、第 1の断層像及び第 2の断層像には、同部位に対する撮像日時や投与した放射性医薬品の異なる PET画像又は SPECT画像、又は、撮像条件の異なる MRI画像を用いることもできる。

[0028] 複数の第 1の断層像及び複数の第 2の断層像は、体軸に対してほぼ垂直な複数の断面であって、体軸方向に連続する複数の断面から取得された断層像である。これらの画像は、それぞれ公知の方法にて取得することが可能である。以下の説明においては、体を正面力みた場合に、横方向を X軸方向、奥行き方向を y軸方向、体軸方向を z軸方向と定義する。

[0029] なお、第 1の三次元原画像及び第 2の三次元原画像それぞれの画像データはコンピュータで読み取り可能なデータ形式で保存されていればよぐ例えば、 DICOM形式によるデータを用いることができる。これらの画像データは、例えば、コンパクトディスクを初めとするコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に格納した形で提供される。画像データを格納した記憶媒体をコンピュータに備え付けられたデータ読み取り装置に挿入することによって、画像データがコンピュータに読み込まれ、当該コンビユータ上でこれらの画像を用いた以下の画像処理を行うことが可能となる。また、当該データは、搬送波に重畳されたコンピュータデータ信号として、ネットワークを介して直接取得されるものであってもよ、。

[0030] 次に、本実施の形態の画像処理方法では、ボタセル形状変換ステップが行われる ( ステップ S02)。第 1の三次元原画像及び第 2の三次元原画像、即ち複数の断層像力なる三次元原画像にぉ、ては、各ボタセル力 ^軸方向に延びる直方体形状となつている場合がある。ボタセル形状変換ステップでは、第 1の三次元原画像及び第 2 の三次元原画像それぞれのボタセルを立方体形状のボタセルに変換する処理が実行される。

[0031] なお、第 1の三次元原画像及び第 2の三次元原画像それぞれのボタセルが立方体形状である場合には、本ステップは実行されず、第 1の三次元原画像が第 1の三次元画像とされ、第 2の三次元原画像が第 2の三次元画像とされる。また、第 1の三次元原画像及び第 2の三次元原画像のうち一方の三次元原画像のボタセルが直方体形状である場合には、当該一方の三次元原画像のボタセルが立方体形状のボクセルに変換される。 [0032] 以下、ボタセル形状変換ステップ (ステップ S02)につ、て、より詳細に説明する。このステップの処理は、例えば、バイリニア法やバイキュービック法等の公知の線形補間法に従って、体軸方向のピクセルサイズが調整される。

[0033] 以下、バイリニア法による線形補間を例にとり、本ステップを説明する。図 2は、図 1 に示すボタセル形状変換ステップにおける処理の一例を示すフローチャートである。図 2に示すボタセル形状変換ステップでは、バイリニア法に基づく処理が採用されている。このボタセル形状変換ステップでは、以下に説明するステップ S11〜S13の処理が、第 1の三次元原画像及び第 2の三次元原画像の双方に適用され、第 1の三次元画像及び第 2の三次元画像が生成される。なお、以下では、説明の簡単のために、第 1の三次元原画像及び第 2の三次元原画像を「三次元原画像」と称する。また、ボタセル形状変換によって生成される第 1の三次元画像及び第 2の三次元画像を「三次元画像」と称する。

[0034] 図 2に示すように、まず、このボタセル形状変換ステップにおいては、 z軸方向のボクセル数のみを調整するために、有効視野内におけるボタセル形状変換後の z軸方向のボタセル数が算出される（ステップ Sl l)。

[0035] 具体的には、次式（1)の演算によって、 z軸方向のボタセル数が算出される。

[数 1]

P, 式（1)において、 M はボタセル形状変換後の z軸方向のボタセル数、 FOVは z軸 z2 z 方向の有効視野、 Pはボタセルの X軸及び y軸方向における一辺の長さである。このようにして、一辺の長さを Pとした立方体形状のボタセルの z軸方向の数が算出される。

[0036] 次に、ボタセル形状変換後の三次元画像用の新たな画像空間がメモリ上に作成される (ステップ S12)。この画像空間は、三次元原画像の X軸方向のボタセル数と y軸方向のボタセル数と M との積と同数のボタセルそれぞれの画素値を記憶するため z2

の空間である。

[0037] 次に、ステップ S12にて用意された画像空間内の各ボタセルに、画素値を付して新たな三次元画像を作成する (ステップ SI 3)。このステップでは、三次元原画像における冠状断像又は矢状断像を用い、 z軸方向にバイリニア法による線形補間を適用することによって三次元画像が作成される。以下、冠状断像を用いて線形補間を行う場合を例にとり、説明する。

[0038] ステップ S 13では、ボタセル形状変換後の三次元画像 gにおける任意のボタセルの中心点 (X, z)を取り囲んでいる近傍の 4つの格子点 (j , k )、 (j +1, k )、 (j , k +1)及び (j

1 1 1 1 1 1 1

+1, k+1)それぞれの三次元原画像 fの画素値から、点 (X, z)における画素値 g(x, z)が

1

次式（2)によって算出される。

[数 2] g(x,z) = (l - r, )· (l - s, )- f (j, ,k, ) + -(l-sJ-f , +l,k,)

ここで、 · , k )、 Kj +1, k )、 Kj , k +1)及び Kj +1, k +1)は、それぞれ点 (x, z)を囲む三

1 1 1 1 1 1 1 1

次元原画像における冠状断像の格子点 (j , k )、（j +1, k )、 (j , k +1)

1 1 1 1 及び (j+1, k+1)

1 1 における画素値 (画素の濃度値）、 j =[x]、 r =x-j、 k =[z]、 s =z-kである。この操作を

1 1 1 1 1 1

全ての冠状断像における全てのボタセルにつき順次行うことによって、ボタセル形状を立方体に変更した新たな画像、即ち三次元画像 _gが形成され、ボタセル形状変更処理が終了する。

[0039] 図 1に戻り、本実施の形態の画像処理方法では、次に、ボタセル正規化ステップ (ステツプ S03)が実行される。このボタセル正規化ステップでは、第 1の三次元画像及び第 2の三次元画像それぞれの有効視野内におけるボタセルサイズ、及びボタセル数を同一の値とする処理が行われる。

[0040] 最も好まし!/、形態にぉ、て、ボタセル正規化ステップでは、有効視野の小さ!/、方の画像におけるボタセルサイズ及びボタセル数力有効視野の大きヽ方の画像のボタセルサイズ及びボタセル数と同一となるように変換される。

[0041] 例えば、第 1の三次元画像の有効視野が第 2の三次元画像の有効視野よりも小さい場合には、第 1の三次元画像におけるボタセルサイズ及びボタセル数が第 2の三次元画像のボタセルサイズ及びボタセル数に合わせられる。なお、第 1の三次元画像における有効視野外には、 Nullコード (すなわち、 0値）が付される。 [0042] 力かるボタセル正規化ステップにおいても、バイリニア法やバイキュービック法等の公知の線形補完処理を採用することが可能である。図 3は、図 1に示すボタセル正規ィ匕ステップにおける処理の一例を示すフローチャートである。以下、第 2の三次元画像が第 1の三次元画像より大きな有効視野を有しているものと仮定し、バイリニア法に基づくボタセル正規化ステップを、図 3を参照しつつ説明する。

[0043] 図 3に示すように、ボタセルサイズ等正規化ステップでは、まず、第 2の三次元画像と同一のボタセルサイズ及びボタセル数を有する三次元の画像空間力コンピュータのメモリ上に用意される (ステップ S21)。

[0044] 次に、画像空間内における各ボタセルに、第 1の三次元画像からの線形補間によつて求められる画素値を付することによって、第 1の三次元正規ィ匕画像が生成される。なお、本実施の形態では、第 2の三次元画像がそのまま第 2の三次元正規化画像とされる。

[0045] より具体的には、まず、第 1の三次元画像の横断像を用い、バイリニア法による線形補間を行って、仮の画素値を算出し、上記画像空間の各ボタセルに付する (ステップ S22)。以下、ステップ S22の補間処理を、「第一次補間処理」という。

[0046] 具体的に、第一次補間処理では、横断像上に xy座標が設定される。そして、画像空間上に格子点が仮定され、第一次補間処理後の三次元画像 hにおける点 (X, y)を取り囲んでいる 4つの格子点 (j , k ), (j +1, k )、（j , k +1)及び (j +1, k +1)

2 2 2 2 2 2 2 2 それぞれの第 1の三次元画像 gの画素値から、点 (X, y)における画素値 h^x, y)力次式（3)によつて算出される。

[数 3] h₁(x,y) = (l-r₂)-(l-s₂)-h₁(j₂,k₂)+r₂ -(l-s₂)-g(j₂ +l,k₂)

+ (l-r₂)-s₂ -g(j₂,k₂ +l) + r₂ -s₂ -g(j₂ +l,k₂ + 1) ·'·(3) ここで、 g(j , k )、 g(j +1, k )、 g(j , k +1)及び g(j +1, k +1)は、それぞれ点 (x, y)を囲む

2 2 2 2 2 2 2 2

格子点 (j , k )、 (j +1, k )、（j , k +1)及び (j +1, k +1)における第 1の三次元画像 gの画

2 2 2 2 2 2 2 2

素値、 j =[x]、 r =x-j、 k =[y]、 s =y-kである。この操作を全ての横断像における全

2 2 2 2 2 2

てのボタセルにつき順次行、、得られた画素値をそれぞれのボタセルに付することによって、第一次補間処理が完了する。 [0047] 次、で、矢状断像又は冠状断像にて同様の補間処理が行われる (ステップ S23)。以下、ステップ S23の処理を第二次補間処理という。また、以下では、冠状断像にて補間処理を行う場合を例にとり、第二次補間処理を説明する。

[0048] 第二次補間処理では、まず、冠状断像上に、 xz座標が設定される。そして、この座標上にて格子点が仮定され、第一次補間処理が付されて成る三次元画像 hにおけ

1 る 4つの画素値であって、任意のボタセルの中心点 (X, z)を取り囲んでいる 4つの格子点 (j , k )、 (j +1, k )、（j , k +1)及び (j +1, k +1)それぞれの画素値から、点 (x, z)におけ

3 3 3 3 3 3 3 3

る画素値 h (x, z)が、次式 (4)によって算出される。

2

画 h₂(x,z) = (l-r₃)-(l-S3j-h₁(j3,k₃) + r3 - (1 - s₃ )· (j₃ + l,k₃)

+ (l-r₃ j-s₃ -

+l,k, + l) ·■·(, 4 ) ここで、 h (j , k )、 h (j +1, k )、 h (j , k +1)及び h 0+1, k +1)は、それぞれ点 (x, z)を囲

1 3 3 1 3 3 1 3 3 1 3 3

む格子点 (j , k )、 (j +1, k )、（j , k +1)及び (j +1, k +1)における画素値、 j =[x]、 r =x-j

3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

、 k =[z]、 s =z-kである。この操作を全てのボタセルにつき順次行い、得られた画素

3 3 3

値をそれぞれのボタセルに付することにより、第 1の正規化三次元画像 hが得られる

2

。これによつて、第二次補間処理が完了し、ボタセルサイズ等正規化処理が完了する

[0049] なお、第 1の三次元画像が第 2の三次元画像より大きい有効視野を有している場合には、第 2の三次元画像について、上記ステップ S21〜ステップ S23と同様の処理を行えばよい。また、ボタセル正規化ステップにおいては、有効視野の大きな画像のボクセル数を、有効視野の小さい画像に合わせる処理を行ってもよい。例えば、第 1の三次元画像の有効視野が第 2の三次元画像の有効視野よりも小さい場合において、第 2の三次元画像のボタセルサイズ及びボタセル数を、第 1の三次元画像におけるボタセルサイズ及びボタセル数に合わせる処理を行うことができる。この場合におヽて、変換後の第 2の三次元画像の有効視野内に含まれる部位が、第 1の三次元画像の有効視野に含まれる部位と、実質的に同様な部位となるように、第 2の三次元画像を変換する必要がある。具体的には、マウス等の外部入力手段を用いて第 2の三次元画像内で対象部位、即ち三次元関心領域を選択し、選択した対象部位につき線形補間処理を行うことにより、正規ィ匕処理を行うことができ、対象部位でのフュージョン画像の高速な生成が可能になる。

[0050] 再び図 1を参照する。本実施の形態の画像処理方法では、ボタセル正規化ステツプに続いて、フュージョン画像生成ステップ (ステップ S04)が実行される。このフュージョン画像生成ステップでは、第 1の正規化三次元画像と第 2の正規化三次元画像の重ね合わせ処理を実行することによって、フュージョン画像が作成される。

[0051] この重ね合わせ処理は、相互情報量最大化法（Maes F. et al.， IEEE Trans. Med. I maging, (1997), 16(2),ρ.187-198)を用いて行われる。以下、相互情報量最大化法における画像の重ね合わせ処理について説明する。相互情報量最大化法とは、画像間の相互情報量が最大となる条件にて重ね合わせ画像を作成する方法である。図 4 は、図 1に示すフュージョン画像生成ステップにおける処理の一例を示すフローチヤートである。

[0052] 具体的に、相互情報量最大化法では、図 4に示すように、まず、与えられた座標変換パラメータにて第 1の正規ィ匕三次元画像の座標変換が行われる (ステップ S 31)。この座標変換パラメータには、画像の平行移動を行うためのパラメータ（Tx, Ty, Tz) 及び画像の回転を行うためのパラメータ（ 0 X, θ γ, θ ζ)の合計 6つのパラメータが用いられる。座標変換パラメータの初期値には、任意に選択した値を用いることができる。例えば、初期値として座標変換パラメータの全てを 0に設定することができる。

[0053] 次に、第 2の正規化三次元画像、及び座標変換後の第 1の正規化三次元画像を用いたフュージョン画像の相互情報量が計算される (ステップ S32)。この相互情報量 1( Α,Β )の値は、次式（5)〜（8)によって算出される。

new

[数 5]

l(A, B_new ) = H(A)+ H(B_new )- H(A, B_{nc v} ) - ( 5 )

[数 6]

H(A) = V^log, ^- …（

ム M_A M_A

[数 7] H(B,J = … ）

[数 8]

^H(A，B Σ ^1ο8₂ —( ⁸ ) ここで、 I(A,B )は相互情報量、 H(A)、 H(B )及び H(A,B )はそれぞれ、第 2の正規

new new new

化三次元画像のエントロピー、座標変換後の第 1の正規ィ匕三次元画像のエントロピ一、及び第 2の正規化三次元画像と座標変換後の第 1の正規化三次元画像との結合エントロピーである。 N は第 2の正規ィ匕三次元画像において画素値 Aを有するボタ

Ai i

セルの数であり、 N は座標変換後の第 1の正規ィ匕三次元画像において画素値 Bを

Bi i 有するボクセルの数である。 N は、フュージョン画像において画素値 A及び Bが同

扁 i i 時に存在しているボクセルの数である。 M 、 M及び M はそれぞれ、第 2の正規化三

A B AB

次元画像のボタセル数 (マトリクスサイズ)、座標変換後の第 1の正規化三次元画像ボクセル数（マトリクスサイズ）、フュージョン画像ボタセル数（マトリクスサイズ)である。

[0054] フュージョン画像生成ステップにおいては、力かる相互情報量の計算力第 1の正規ィ匕三次元画像に対する座標変換パラメータを更新させながら繰り返し (ステップ S3 4)実行され、相互情報量が最大となる条件が抽出される (ステップ S33)。そして、相互情報量が最大となる座標変換パラメータによって座標変換された第 1の正規ィ匕三次元画像と、第 2の正規ィ匕三次元画像とのフュージョン画像が生成される (ステップ S 35)。

[0055] 座標変換パラメータの更新及び最適化は、種々の公知のアルゴリズムを用いて行うことができる。例えば、シンプレックス法やバウエル法に代表される直接探索法、最急降下法 (最大勾配法)や共役勾配法に代表される勾配法（山登り法)を用いて行うことができる (長尾智晴著、「最適化アルゴリズム」、初版、株式会社昭晃堂、 2000 ;Fred eri Maes et al., IEEE Transactions on Medical Imaging, 1997, 16, 2, p.187— 198)。

[0056] 最適化アルゴリズムの一例として、最急降下法を以下に説明する。最急降下法では、まず、任意の座標変換パラメータ (Tx, Ty, Τζ, θ χ, θ γ, 0 ζ)を用いて第 1の正規化三次元画像を座標変換し、変換前の第 1の正規化三次元画像を用いて算出された相互情報量と、変換後の第 1の正規化三次元画像を用いて計算された相互情報量との間の変化率を求める。この計算を座標変換パラメータを種々変化させながら繰り返し、相互情報量の変化率が最大となる変換パラメータの組み合わせを抽出する。

[0057] 次に、抽出された座標変換パラメータを用いて変換させた第 1の正規ィ匕三次元画像を用いて計算した相互情報量と、異なる任意の座標変換パラメータを用いて変換させた第 1の正規化三次元画像を用いて計算した相互情報量との間の変化率を求める。上記と同様の操作を行って相互情報量の変化率が最大値となるような変換パラメータ抽出し、第 1の正規ィ匕三次元画像に再変換を行う。この操作を繰り返し実行し、最終的に相互情報量の変化率を 0に収束させる。相互情報量の変化率を 0に収束させる条件が、相互情報量を最大とするための変換条件 (座標変換パラメータ）に相当する。この条件を用いて位置及び向きの変換を行った第 1の正規ィ匕三次元画像と、第 2の正規化三次元画像とを用いて、フュージョン画像が作成される。

[0058] 次に、本発明の実施の形態に係る画像処理プログラムについて説明する。図 5は、本発明の実施の形態に係る画像処理プログラムの構成を、記録媒体と共に示す図である。図 5に示す画像処理プログラム 10は、記録媒体 100に格納されて提供される。記録媒体 100としては、フレキシブルディスク、 CD-ROM, DVD,あるいは ROM 等の記録媒体ある!、は半導体メモリ等が例示される。

[0059] 図 6は、記録媒体に記憶されたプログラムを実行するためのコンピュータのハードウエア構成を示す図であり、図 7は、記録媒体に記憶されたプログラムを実行するためのコンピュータの斜視図である。図 6に示すように、コンピュータ 110は、フレキシブルディスクドライブ装置、 CD— ROMドライブ装置、 DVDドライブ装置等の読取装置 11 2と、オペレーティングシステムを常駐させた作業用メモリ（RAM) 114と、記録媒体 1 00に記憶されたプログラムを記憶するメモリ 116と、ディスプレイと、つた表示装置 11 8と、入力装置であるマウス 120及びキーボード 122と、データ等の送受を行うための通信装置 124と、プログラムの実行を制御する CPU126とを備えている。コンビユータ 110は、記録媒体 100が読取装置 112に挿入されると、読取装置 112から記録媒体 100に格納された画像処理プログラム 10にアクセス可能になり、当該画像処理プログラム 10によって、本発明の一実施の形態に係る画像処理装置として動作することが可能になる。

[0060] 図 7に示すように、画像処理プログラム 10は、搬送波に重畳されたコンピュータデータ信号 130としてネットワークを介して提供されるものであってもよい。この場合、コンピュータ 110は、通信装置 124によって受信した画像処理プログラム 10をメモリ 11 6に格納し、当該画像処理プログラム 10を実行することができる。

[0061] 図 5に示すように、画像処理プログラム 10は、処理を統括するメインモジュール 11と、三次元原画像取得モジュール 12と、ボタセル形状変換モジュール 14と、ボタセル正規化モジュール 16と、フュージョン画像生成モジュール 18と、出力モジュール 20 とを備えている。

[0062] 三次元原画像取得モジュール 12は上記のステップ SO 1の処理をコンピュータに実行させ、ボタセル形状変換モジュール 14は上記のステップ S02の処理をコンビユータに実行させ、ボタセル正規化モジュール 16は上記のステップ S03の処理をコンビュータに実行させ、フュージョン画像生成モジュール 18は上記のステップ S04の処理をコンピュータに実行させる。また、出力モジュール 20は、得られたフュージョン画像を、ディスプレイといった表示装置に出力させる。好ましい実施態様において、フュージョン画像は、異なる断面の画像につき、複数のウィンドウを用いて同時に表示される。この場合、一つのウィンドウには冠状断像を表示し、他のウィンドウには横断像を表示すると、より疾患部の位置情報が反映されるため好ましい。

[0063] 次に、本発明の実施の形態に係る画像処理装置について説明する。図 8は、本発明の実施の形態に画像処理装置の構成を示す図である。図 8に示す画像処理装置 30は、機能的に、三次元原画像取得部 32と、ボタセル形状変換部 34と、ボタセル正規化部 36と、フュージョン画像生成部 38と、出力部 40とを備えている。

[0064] 三次元原画像取得部 32は上記のステップ S01の処理を実行する部分であり、ボタセル形状変換部 34は上記のステップ S02の処理を実行する部分であり、ボタセル正規ィ匕部 36は上記のステップ S03の処理を実行する部分であり、フュージョン画像生成部 38は上記のステップ S04の処理を実行する部分である。また、出力部 40は、得られたフュージョン画像を、ディスプレイと!/、つた表示装置に出力する部分である。

[0065] 力かる画像処理装置 30は、上述した画像処理プログラム 10に従って動作するコンピュータであることができる。また、画像処理装置 30は、三次元原画像取得部 32、ボクセル形状変換部 34、ボタセル正規化部 36、フュージョン画像生成部 38、及び出力部 40それぞれの処理を実行する専用回路力も構成された装置であってもよ!/、。実施例

[0066] 以下、実施例及び比較例に基づき本発明を更に具体的に説明するが、本発明は以下の実施例に何ら限定されるものではない。

[0067] (比較例 1)

頭部 FDG PET画像（図 9、マトリックス： 128 X 128、スライス数： 14スライス、ボタセルサイズ： 2.00mm X 2.00mm X 6.50mm)を第 1の三次元原画像とし、頭部 MRI画像（図 10、マトリックス： 256 X 256、スライス数： 99スライス、ボタセルサイズ： 0.879mm X 0.879 mm X 1.500mm)を第 2の三次元原画像として用い、 NEUROSTAT (ワシントン大学メディカルスクール、蓑島聡教授より供給）に搭載された Corege.exe ver.5プログラムを使用し、相互情報量最大化法 (Cost Function 5)を用いてフュージョン画像を作成した。即ち、ボタセル形状変換、及びボタセル正規化を行わずに、相互情報量最大化法のみによってフュージョン画像を生成した。 Corege.exe ver.5プログラムにおける各種設定パラメータは、以下の値を用いた。

し ost Function := 5

Cortical Threshold(%):= 0.100000

Offset in Iteration (Phase 1):= 20.000000

MI Bins:= 16

Create Realigned image (0=no, l=yes):= 1

Create subtraction image (0=no, l=yes):= 0

Normalization Mode (0—2):= 0

Pixel Scaling Factor for binary output (0.0=normalized to max; 1.0=fixed; or exact) :=

Pixel Value to Indicate Out of Field— of— View := 0.000000

[0068] 作成したフュージョン画像を図 11に示す。図 11においては、フュージョン画像における複数断面の画像を、複数のウィンドウを用いて表示している。図 11に示すように、作成されたフュージョン画像における重ね合わせ精度は良好とはいえず、各断面にお、て一対の画像が互いにずれて重ねあわされた画像となって、た。

[0069] (実施例 1)

比較例 1に用いた第 1の三次元原画像及び第 2の三次元原画像を用い、以下の要領でフュージョン画像を作成した。

まず、第 2の三次元原画像 (MRI画像）にっき、スライス方向（すなわち z軸方向）に補間処理を行い、マトリックス： 256 X 256、スライス数： 167スライス、ボタセルサイズ： 0. 879mm X 0.879mm X 0.879mmの画像への変換を行って、第 2の三次元画像を得た。また、第 1の三次元原画像をそのまま第 1の三次元画像とした。

次に、第 1の三次元画像 (PET画像)の横断面につき補間処理を行って、マトリックス： 256 X 256、ピクセルサイズ： 0.879mm X 0.879mmへの変換を行った。次いで、 z軸方向に補間処理を行うことにより、マトリックス： 256 X 256、スライス数： 167スライス、ボクセルサイズ： 0.879mm X 0.879mm X 0.879mmの画像への変換を行って、第 1の正規化三次元画像を得た。また、第 2の三次元画像を、そのまま第 2の正規化三次元画像とした。

第 1の正規化三次元画像及び第 2の正規化三次元画像を用 V、、 NEUROSTAT (ヮシントン大学メディカルスクール、蓑島聡教授より供給）に搭載された Corege.exe ve r.5プログラムを使用し、相互情報量最大化法 (Cost Function 5)を用いてフュージョン画像を作成した。 Corege.exe ver.5プログラムにおける各種設定パラメータは、比較例 1と同様の値を用いた。

作成したフュージョン画像を図 12に示す。図 12においては、フュージョン画像における複数断面の画像を、複数のウィンドウを用いて表示している。図 12に示すように、得られたフュージョン画像における重ね合わせ精度は良好であり、本発明に係る処理によって、良好なフュージョン画像を自動的に作成し得ることが確認された。

[0070] (比較例 2)

胸部 FDG PET画像（図 13、マトリックス： 128 X 128、スライス数： 136スライス、ボタセルサイズ： 4.29mm X 4.29mm X 4.29mm)を第 1の三次元原画像とし、胸部 CT画像 ( 図 14、マトリックス： 256 X 256、スライス数： 81スライス、ボタセルサイズ： 1.875mm X 1.8 75mm X 5.000mm)を第 2の三次元原画像として用い、 NEUROSTAT (ワシントン大学メディカルスクール、蓑島聡教授より供給）に搭載された Corege.exe ver.5プログラムを使用し、相互情報量最大化法 (Cost Function 5)を用いてフュージョン画像を作成した。即ち、ボタセル形状変換、及びボタセル正規化を行わずに、相互情報量最大化法のみによってフュージョン画像を生成した。 Corege.exe ver.5プログラムにおける各種設定パラメータは、比較例 1と同様の値を用いた。

作成したフュージョン画像を図 15に示す。図 15においては、フュージョン画像における複数断面の画像を、複数のウィンドウを用いて表示している。図 15に示すように、作成されたフュージョン画像における重ね合わせ精度は良好とはいえず、各断面にお、て一対の画像が互いにずれて重ねあわされた画像となって、た。

(実施例 2)

比較例 2に用いた第 1の三次元原画像及び第 2の三次元原画像を用い、以下の要領でフュージョン画像を作成した。

まず、第 2の三次元原画像 (CT画像）にっき、スライス方向（すなわち z軸方向）に補間処理を行い、マトリックス： 256 X 256、スライス数： 312スライス、ボタセルサイズ： 1. 875mm X 1.875mm X 1.875mmの画像への変換を行って、第 2の三次元画像を得た。また、第 1の三次元原画像をそのまま第 1の三次元画像とした。

次に、第 1の三次元画像 (PET画像)の横断面につき補間処理を行って、マトリックス： 256 X 256、ピクセルサイズ： 1.875mm X I.875mmへの変換を行った。次いで、 z軸方向に補間処理を行うことにより、マトリックス： 256 X 256、スライス数： 312スライス、ボクセルサイズ： 1.875mm X 1.875mm X 1.875mmの画像への変換を行って、第 1の正規化三次元画像を得た。また、第 2の三次元画像を、そのまま第 2の正規化三次元画像とした。

第 1の正規化三次元画像及び第 2の正規化三次元画像を用 V、、 NEUROSTAT (ヮシントン大学メディカルスクール、蓑島聡教授より供給）に搭載された Corege.exe ve r.5プログラムを使用し、相互情報量最大化法 (Cost Function 5)を用いてフュージョン画像を作成した。 Corege.exe ver.5プログラムにおける各種設定パラメータは、比較例 1と同様の値を用いた。作成したフュージョン画像を図 16に示す。図 16においては、フュージョン画像における複数断面の画像を、複数のウィンドウを用いて表示している。図 16に示すように、得られたフュージョン画像における重ね合わせ精度は良好であり、得られたフュージョン画像における重ね合わせ精度は良好であり、本発明に係る処理によって、良好なフュージョン画像を自動的に作成し得ることが確認された。

産業上の利用可能性

本発明は、フュージョン画像を自動且つ精度良く作成するために有用であり、画像診断装置の分野において利用できる。

Claims

請求の範囲

[1] 被験者の任意の部位から得られる複数の第 1の断層像に基づく第 1の三次元画像及び前記部位から得られる複数の第 2の断層像に基づく第 2の三次元画像それぞれの有効視野内におけるボタセルサイズ及びボタセル数を等しくすることによって、前記第 1の三次元画像に対応の第 1の正規化三次元画像及び前記第 2の三次元画像に対応の第 2の正規化三次元画像を生成するボタセル正規化ステップと、前記第 1の正規化三次元画像及び前記第 2の正規化三次元画像を用いて、フュージョン画像を生成するフュージョン画像生成ステップと、

を含む、画像処理方法。

[2] 前記ボタセル正規化ステップにお、て、線形補間法によって、前記第 1の正規化三次元画像及び前記第 2の正規化三次元画像を生成する、請求項 1記載の画像処理方法。

[3] 前記複数の第 1の断層像からなる第 1の三次元原画像及び前記複数の第 2の断層像力なる第 2の三次元原画像それぞれのボタセルを、立方体形状のボタセルに変換することによって、前記第 1の三次元画像及び前記第 2の三次元画像を生成するボタセル形状変換ステップを、更に含む、請求項 1又は 2に記載の画像処理方法。

[4] 前記ボタセル形状変換ステップにおいて、線形補間法によって、前記第 1の三次元画像及び前記第 2の三次元画像を生成する、請求項 3記載の画像処理方法。

[5] 前記フュージョン画像生成ステップにお、て、前記フュージョン画像を、相互情報量最大化法によって生成する、請求項 1〜4のいずれか一項記載の画像処理方法。

[6] コンピュータに、

被験者の任意の部位から得られる複数の第 1の断層像に基づく第 1の三次元画像及び前記部位から得られる複数の第 2の断層像に基づく第 2の三次元画像それぞれの有効視野内におけるボタセルサイズ及びボタセル数を等しくすることによって、前記第 1の三次元画像に対応の第 1の正規化三次元画像及び前記第 2の三次元画像に対応の第 2の正規化三次元画像を生成するボタセル正規化ステップと、前記第 1の正規化三次元画像及び前記第 2の正規化三次元画像を用いて、フュージョン画像を生成するフュージョン画像生成ステップと、を実行させる画像処理プログラム。

[7] 前記ボタセル正規化ステップにお、て、コンピュータに、線形補間法によって、前記第 1の正規化三次元画像及び前記第 2の正規化三次元画像を生成させる、請求項 6 記載の画像処理プログラム。

[8] コンピュータに、

前記複数の第 1の断層像からなる第 1の三次元原画像及び前記複数の第 2の断層像力なる第 2の三次元原画像それぞれのボタセルを、立方体形状のボタセルに変換することによって、前記第 1の三次元画像及び前記第 2の三次元画像を生成するボタセル形状変換ステップを、

更に実行させる、請求項 6又は 7に記載の画像処理プログラム。

[9] 前記ボタセル形状変換ステップにお、て、コンピュータに、線形補間法によって、前記第 1の三次元画像及び前記第 2の三次元画像を生成させる、請求項 8記載の画像処理プログラム。

[10] 前記フュージョン画像生成ステップにおいて、コンピュータに、前記フュージョン画像を、相互情報量最大化法によって生成させる、請求項 6〜9のいずれか一項記載の画像処理プログラム。

[11] 被験者の任意の部位から得られる複数の第 1の断層像に基づく第 1の三次元画像及び前記部位から得られる複数の第 2の断層像に基づく第 2の三次元画像それぞれの有効視野内におけるボタセルサイズ及びボタセル数を等しくすることによって、前記第 1の三次元画像に対応の第 1の正規化三次元画像及び前記第 2の三次元画像に対応の第 2の正規化三次元画像を生成するボタセル正規化手段と、

前記第 1の正規化三次元画像及び前記第 2の正規化三次元画像を用いて、フュージョン画像を生成するフュージョン画像生成手段と、

を備える画像処理装置。

[12] 前記ボタセル正規化手段は、線形補間法によって、前記第 1の正規化三次元画像及び前記第 2の正規化三次元画像を生成する、請求項 11記載の画像処理装置。

[13] 前記複数の第 1の断層像からなる第 1の三次元原画像及び前記複数の第 2の断層像力なる第 2の三次元原画像それぞれのボタセルを、立方体形状のボタセルに変換することによって、前記第 1の三次元画像及び前記第 2の三次元画像を生成するボタセル形状変換手段を、更に備える、請求項 11又は 12に記載の画像処理装置。

[14] 前記ボタセル形状変換手段は、線形補間法によって、前記第 1の三次元画像及び前記第 2の三次元画像を生成する、請求項 13記載の画像処理装置。

[15] 前記フュージョン画像生成手段は、前記フュージョン画像を、相互情報量最大化法によって生成する、請求項 11〜14の、ずれか一項記載の画像処理装置。