WO2014065317A1 - 画像処理装置及び脊柱管評価方法 - Google Patents

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    • G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular

Definitions

  • the present invention relates to an image processing apparatus and a spinal canal evaluation method, and in particular, relates to specification of a position to be analyzed in a process for evaluating spinal stenosis.
  • CAD Computer-aided diagnosis system
  • X-ray CT Computer ⁇ ⁇ Aided
  • MRI Magnetic Resonance Imaging
  • ultrasound diagnostic imaging devices Diagnosis ultrasound diagnostic imaging devices
  • Patent Document 1 collects information on the shape of a blood vessel such as a blood vessel core line and a blood vessel contour point on a cross section of a blood vessel from image data, and corrects the twist of the blood vessel based on the collected information to obtain a local stenosis rate. It describes a vascular stenosis rate analysis system to be calculated.
  • the spinal canal region does not necessarily appear as a closed space in a CT image or the like.
  • the spine has a structure in which a plurality of vertebrae are connected, and the shape of each vertebra is complicated.
  • any cross section of the blood vessel orthogonal cross section forms a closed space. For this reason, all cross sections for blood vessels may be analyzed, but for the spine, it is necessary to first specify a cross section suitable for evaluation of the spinal canal from an image of the spine.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and identifies the cross-sectional position to be evaluated for spinal canal stenosis based on the shape of the vertebral region image, and the stenosis of the spinal canal at the specified position.
  • An object of the present invention is to provide an image processing apparatus and a spinal canal evaluation method that can be evaluated.
  • the first invention includes an extraction unit that extracts a vertebra region from a series of tomographic images obtained by photographing at least a part of the spine, and a vertebra region extracted by the extraction unit before and after the subject.
  • a calculation unit that calculates the length of each direction for each cross section, and a cross section including a spinous process when the length of the vertebral region calculated by the calculation unit in the longitudinal direction of the subject is greater than a predetermined reference value
  • a cross-section specifying unit a spinal canal stenosis evaluating unit that evaluates stenosis of the spinal canal using the position of the cross-section specified by the cross-sectional specifying unit as an analysis target site, and a display unit that displays an evaluation result by the spinal canal stenosis evaluating unit
  • an image processing apparatus that calculates the length of each direction for each cross section, and a cross section including a spinous process when the length of the vertebral region calculated by the calculation unit in the longitudinal direction of the subject is greater than a predetermined reference value
  • a second invention is a spinal canal evaluation method for evaluating stenosis of a spinal canal using a computer, an extraction step for extracting a vertebra region from a series of tomographic images obtained by photographing at least a part of the spine, A calculation step for calculating the length in the longitudinal direction of the subject for each cross section of the vertebral region, and a cross section including a spinous process when the calculated length in the longitudinal direction of the subject in the vertebral region is greater than a predetermined reference value And a specifying step for specifying, a position of the cross section specified in the step for specifying the cross section as an analysis target site, an evaluation step for evaluating stenosis of the spinal canal, and a display step for displaying an evaluation result by the evaluation step, It is the spinal canal evaluation method characterized by including this.
  • the image processing apparatus and the spinal canal evaluation method of the present invention on the basis of the shape of the vertebral region image, particularly an image including a spinous process is specified as an analysis target of the spinal canal, and the stenosis of the spinal canal is evaluated at the specified position. It becomes possible to do.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the length of the vertebral region in the front-rear direction of the subject in each image pattern shown in FIG.
  • the figure explaining the calculation method of the length of the subject's front-back direction of a vertebra region A graph in which the length of the vertebral area of each cross section in the longitudinal direction of the subject is arranged in the slice direction Flow chart explaining the flow of spinal canal analysis processing
  • the figure explaining the vertebral body separation process in an analysis process Calculation example of evaluation index of spinal canal for vertebral image including closed space
  • Example of evaluation result display screen 80 Example of evaluation result display screen 80a
  • Example of evaluation result display screen 80b Flowchart for explaining the flow of vertebra region extraction processing when extracting a vertebra region with a cross section corresponding to the inclination of the vertebral body
  • the image processing system 1 includes an image processing device 100 having a display device 107 and an input device 109, an image database 111 connected to the image processing device 100 via a network 110, and a medical image photographing device. 112.
  • the image processing apparatus 100 is a computer that performs processing such as image generation and image analysis.
  • a medical image processing apparatus installed in a hospital or the like is included.
  • the image processing apparatus 100 includes a CPU (Central Processing Unit) 101, a main memory 102, a storage device 103, a communication interface (communication I / F) 104, a display memory 105, a mouse 108, and other external devices. Interface (I / F) 106, and each unit is connected via a bus 113.
  • CPU Central Processing Unit
  • the CPU 101 calls and executes a program stored in the main memory 102 or the storage device 103 in the work memory area on the RAM of the main memory 102, executes driving control of each unit connected via the bus 113, and the image processing apparatus Implements various processes performed by 100.
  • the CPU 101 performs processing for specifying a position to be evaluated for spinal canal stenosis from a series of tomographic images obtained by imaging at least a part of the spine of the subject. Do. Then, various indexes for evaluating the stenosis of the spinal canal are obtained based on the image at the specified position, and an image indicating the evaluation result and the stenosis site is displayed on the display screen. Details of each processing such as specifying a cross-sectional position to be evaluated for stenosis and calculating a stenosis evaluation index will be described later.
  • the main memory 102 is composed of ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), and the like.
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • the ROM permanently holds a computer boot program, a BIOS program, data, and the like.
  • the RAM temporarily holds programs, data, and the like loaded from the ROM, the storage device 103, and the like, and includes a work memory area that the CPU 101 uses for performing various processes.
  • the storage device 103 is a storage device that reads / writes data to / from an HDD (hard disk drive) or other recording medium, and stores programs executed by the CPU 101, data necessary for program execution, an OS (operating system), and the like. .
  • As for the program a control program corresponding to the OS and an application program are stored. Each of these program codes is read by the CPU 101 as necessary, transferred to the RAM of the main memory 102, and executed as various means.
  • the communication I / F 104 has a communication control device, a communication port, and the like, and mediates communication between the image processing apparatus 100 and the network 110.
  • the communication I / F 104 performs communication control with the image database 111, another computer, or a medical image photographing apparatus 112 such as an X-ray CT apparatus or an MRI apparatus via the network 110.
  • the I / F 106 is a port for connecting a peripheral device, and transmits / receives data to / from the peripheral device.
  • a pointing device such as a mouse 108 or a stylus pen may be connected via the I / F 106.
  • the display memory 105 is a buffer that temporarily stores display data input from the CPU 101.
  • the accumulated display data is output to the display device 107 at a predetermined timing.
  • the display device 107 includes a display device such as a liquid crystal panel and a CRT monitor, and a logic circuit for executing display processing in cooperation with the display device, and is connected to the CPU 101 via the display memory 105.
  • the display device 107 displays the display data stored in the display memory 105 under the control of the CPU 101.
  • the input device 109 is an input device such as a keyboard, for example, and outputs various instructions and information input by the operator to the CPU 101.
  • the operator interactively operates the image processing apparatus 100 using external devices such as the display device 107, the input device 109, and the mouse 108.
  • the network 110 includes various communication networks such as a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), an intranet, the Internet, and the like, and connects the image database 111, the server, other information devices, and the like to the image processing apparatus 100. Mediate.
  • LAN Local Area Network
  • WAN Wide Area Network
  • intranet the Internet
  • the image database 111 stores and stores image data captured by the medical image capturing device 112.
  • the image database 111 is configured to be connected to the image processing apparatus 100 via the network 110.
  • the image database 111 is provided in the storage device 103 in the image processing apparatus 100. May be.
  • the CPU 101 of the image processing apparatus 100 reads the program and data related to the spinal canal stenosis evaluation process of FIG. 2 from the main memory 102, and executes processing based on this program and data.
  • a series of tomographic image data to be calculated is acquired from the image database 111 or the like via the network 110 and the communication I / F 104, and is stored in the storage device 103 of the image processing apparatus 100. It is assumed that it is stored in
  • the CPU 101 of the image processing apparatus 100 reads a series of tomographic image groups including at least a part of the spine as input image data (step S101).
  • the image to be read is preferably a CT image.
  • the spine is a combination of multiple vertebrae.
  • the vertebra has 7 cervical vertebrae, 12 thoracic vertebrae, and 5 lumbar vertebrae connected from the head side.
  • Each vertebra is composed of a vertebral body, a vertebral foramen, a spinous process, and the like.
  • the vertebral body is a cylindrical part located in front of the vertebra (ventral side).
  • the vertebral foramen is a space located behind the vertebral body as seen from the front (ventral side) of the subject.
  • a number of vertebrae connect, and when the vertebral foramina continues, it becomes a tube. This tube is called the spinal canal.
  • the spinal cord and cauda equina pass through the spinal canal.
  • the vertebral arch is an arched part located behind (back side) the vertebra.
  • the vertebral body has a simple shape, but the shape of the vertebral arch is complex.
  • the vertebral arch has joint surfaces with the upper and lower other vertebrae, and has left and right upper joint processes, lower joint processes, transverse processes, and a spinous process extending to one dorsal side.
  • An intervertebral disc rich in elasticity exists between adjacent vertebral bodies. Thus, there are many gaps in the spine. Therefore, the closed space area is small on the CT image.
  • CPU 101 extracts a vertebra region from a series of read tomograms (step S102).
  • the vertebra region extraction process will be described with reference to FIGS.
  • a vertebra region is extracted using an image in a cross section orthogonal to the body axis, that is, each tomographic image acquired in step S101 as an extraction source image as it is.
  • the CPU 101 first extracts a body region from each tomographic image (step S201).
  • the extraction of the body region is a process of separating the subject region and the surrounding area and extracting only the subject region.
  • the CPU 101 performs threshold processing on each tomographic image to create a binarized image.
  • a preset value may be used, or it may be obtained based on a histogram of pixel values of a tomographic image.
  • the CPU 101 performs a labeling process for assigning a label number to each discontinuous area of the created binarized image, and extracts the area of the maximum area among the labeled areas as a calculation target area. Thereafter, noise removal processing or hole filling processing (processing for re-extracting pixels that were to be extracted but not extracted) is performed as necessary, and extracted as a body region.
  • the CPU 101 extracts a vertebra region from the extracted body region (step S202).
  • the CPU 101 first creates a binarized image by performing threshold processing using an optimal threshold value that clearly separates the abdominal wall muscle layer.
  • the CT value of the abdominal wall muscle layer is usually in the range of “-50” to “100”.
  • a predetermined value may be used as the threshold value, or a value calculated based on a histogram of CT values of tomographic images may be used.
  • the CPU 101 extracts the muscle region around the spine from the binarized image showing the abdominal wall muscle layer.
  • 4 (a) is a diagram showing the binarized image 21 at the stage where the abdominal wall muscle layer is extracted
  • FIG. 4 (b) is a diagram showing the binarized image 22 at the stage where only the muscle region around the spine is extracted. It is.
  • CPU101 extracts the vertebra area from the extracted muscle area around the spine.
  • the threshold value here is an optimum value so that the bone is clearly separated.
  • the CT value of bone is usually in the range of “500” to “1000”. Similar to the threshold processing described above, a predetermined value may be used as the threshold, or a value calculated based on a CT value histogram of the tomographic image may be used.
  • FIG. 4 (c) is an image 23 showing a vertebra region extracted from a tomographic image.
  • step S203 determines whether or not vertebra region extraction processing has been performed for all slices (step S203), and if not performed for all slices (step S203; No ) Return to step S201.
  • step S203 determines whether or not vertebra region extraction processing has been performed for all slices (step S203), and if not performed for all slices (step S203; No ) Return to step S201.
  • step S203 determines whether or not vertebra region extraction processing has been performed for all slices (step S203), and if not performed for all slices (step S203; No ) Return to step S201.
  • Each image 51, 52, 53 in FIG. 5 is a binarized image of the vertebra region extracted in the vertebra extraction process of step S102.
  • the pixel value of the bone region is set to “1”, and the pixel values of other regions are set to “ 0 ”.
  • the hatched portion indicates the bone region.
  • the binarized image indicating the vertebra region is referred to as a vertebra image (images 51, 52, and 53 in FIG. 5).
  • the vertebra region can take various shapes in the CT image. This is because the vertebrae have a complicated shape, and the human spine has an S-shape and the vertebrae are tilted and connected.
  • a closed space showing a vertebral body at the top of the image, a vertebral arch (lateral process and spinous process) at the bottom of the image, and a spinal canal at the center of the image can be seen.
  • vertebra image 52 in FIG. 5 (b) there are vertebral bodies at the upper part of the image and a portion that is seen as a spinous process at the lower part of the image, but the center of the image is not a closed space but an open space.
  • vertebra image 53 of FIG. 5 (c) there are vertebral bodies at the upper part of the image and portions that can be seen as transverse processes of the vertebral arch at the left and right, but there are no portions showing spinous processes at the lower part of the image.
  • region which shows a spinal canal is seen in the center part of an image, this is also an open space and cannot define the range of a spinal canal clearly.
  • the intervertebral disc between the vertebrae is difficult to be seen in the CT image, and if the position is just a cross-sectional position, the vertebral body or the like may not appear clearly in the image.
  • the CPU 101 calculates the length of the vertebral region extracted from each tomographic image in the front-rear direction of the subject (step S103 in FIG. 2).
  • the length of the vertebra region in the front-rear direction of the subject is a distance connecting the ventral end point and the dorsal end point on a straight line passing through the center of gravity of the vertebra region. Since the CT tomogram is usually on the ventral side and the dorsal side is on the bottom, the vertical direction of the image coincides with the direction connecting the ventral side and the dorsal side of the subject, that is, the longitudinal direction of the subject. However, when the vertebra is tilted or when an image of an arbitrary cross section is used as the original image for vertebral region extraction, the vertical direction of the image does not necessarily match the longitudinal direction of the subject. In this case, the center of gravity and inclination of the vertebra region are obtained, the inertia main axis is determined, and the distance between the end points of the vertebra region on the inertia main axis may be obtained.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining a method of calculating the length of the vertebra region in the anteroposterior direction of each vertebra image 51, 52, 53 shown in FIG. In each drawing of FIG. 6, it is assumed that the principal axis of inertia 62 of the vertebra region coincides with the vertical direction of the image.
  • the length of the bi-directional arrow 63a is the length of the vertebra region in the front-rear direction of the subject. That is, the distance between the ventral end point and the dorsal end point on the straight line passing through the center of gravity 61 of the vertebra region is the length of the vertebra region in the front-rear direction of the subject.
  • This length 63a includes the length of the vertebral body at the top of the image, the spinous process at the bottom of the image, and the closed space (vertebral canal) at the center of the image.
  • the length of the bidirectional arrow 63b is the length of the vertebra region in the front-rear direction of the subject.
  • the distance between the ventral end point and the dorsal end point on the straight line passing through the centroid 61 of the vertebra region is the length of the vertebra region in the front-rear direction of the subject.
  • This length 63b includes the length of the vertebral body at the top of the image, the spinous process at the bottom of the image, and the space (vertebral canal) other than the bone at the center of the image.
  • the length of the bidirectional arrow 63c is the length of the vertebra region in the front-rear direction of the subject.
  • the vertebra image 53 has no spinous process region. Accordingly, the distance between the ventral end point and the dorsal end point on the straight line passing through the centroid 61 of the vertebra region includes only the length of the vertebra region at the top of the image.
  • the method for calculating the length of the vertebral region in the front-rear direction of the subject is not limited to the method for obtaining the distance between the two points from the coordinate values of the ventral and dorsal end points, but another calculation method. May be used.
  • the run length may be obtained.
  • Run length generally means the length (number of pixels) of a continuous portion of the same pixel value, but in this specification, it means ⁇ the length of a certain area (vertebral area) (number of pixels) ''. use.
  • a “fill-fill run length” refers to a portion other than a bone region included in the vertebra region. It is the length that is converted into a value (filled in) and counted as a single area.
  • the pixel value on the straight line (inertial main axis 62) passing through the center of gravity and connecting the abdomen and the dorsal side is ⁇ 1 '', Includes the part that becomes “0” and “1”. That is, the region 65 other than the bone exists inside the bone region.
  • the CPU 101 fills the pixels up to the ventral end point and the dorsal end point of the vertebra region (converting the pixel value ⁇ 0 '' to ⁇ 1 '') Count. This count value is set as a hole filling run length RL.
  • the CPU 101 fills the pixels from the ventral end point to the dorsal end point of the vertebra region (pixel value ⁇ 0 '' is set to ⁇ The number of pixels is counted while converting to “1”), and the fill-in run length is obtained.
  • the pixel values on the inertial main axis 62 are “1” and “0” from the end. That is, the region having the pixel value “0” is not sandwiched between the regions having the pixel value “1”. In this case, the number of pixels is counted only in the region of the pixel value “1”, and this count value is used as the run length of the vertebra region.
  • the run lengths RL1 and RL2 (the length in which the pixel value “1” is continuous) in a general sense are obtained for the bone region on the inertial principal axis, and the sum of these is obtained.
  • (RL1 + RL2) may be the length of the vertebral region in the front-rear direction of the subject.
  • the CPU 101 obtains the length of the vertebral region in the front-rear direction of the subject for all cross sections (tomographic images) using the above-mentioned distance between the two points, the hole filling run length, or the sum of the run lengths. Then, the cross section including the spinous process is specified based on the obtained length of the vertebra region in the front-rear direction of the subject (step S104 in FIG. 2).
  • the vertical axis of the graph in FIG. 8 is the slice position, and the horizontal axis is the length of the vertebral region calculated in step S104 in the front-rear direction of the subject.
  • the length of the vertebral region in the front-rear direction of the subject may be any value among the above-described distance between two points, hole filling run length, and the sum of run lengths.
  • a broken line 90 shown in FIG. 8 is a reference curve for determining the presence or absence of the spinous process.
  • the CPU 101 identifies a slice position where the length of the vertebral region in the front-rear direction of the subject is greater than a predetermined reference value as a cross section including the spinous process.
  • the reference value for determining whether or not the cross section includes the spinous process is, for example, the average value of all slices of the length of the vertebral region in the front-rear direction of the subject.
  • a curve indicating the standard length of the vertebral body may be obtained using a rolling ball method, higher-order spline interpolation, or the like, and the obtained curve may be used as a reference value (reference curve).
  • the rolling ball method is a method of virtually rolling a ball having a predetermined diameter along a graph and determining a curve based on a trajectory drawn by the outer surface of the ball.
  • the half value of the maximum value of the length of the vertebral region in the longitudinal direction of the subject may be used as the reference value.
  • the reference value is set lower than the above-mentioned average value, and the specific leakage of the cross section can be prevented.
  • the CPU 101 analyzes the spinal canal based on the tomographic image of the specified cross section and evaluates the stenosis (step S105 in FIG. 2).
  • step S105 in FIG. 2 will be described with reference to FIG.
  • the left and right variations in the shape of the spinal canal in the cross-section to be analyzed are obtained as evaluation indexes.
  • the distance between the vertebral body and the vertebral arch at each position that is the same distance from the center of gravity of the vertebral region, that is, the thickness of the spinal canal Evaluate how much difference between left and right.
  • the CPU 101 first performs a process of separating the vertebral body from the vertebral arch for the cross section including the closed space in the vertebra region among the cross sections to be analyzed (the cross section including the spinous process identified in step S104) (step S301). .
  • the CPU 101 executes the vertebral body separation processing in step S301.
  • the separation process in step S301 need not be performed.
  • the CPU 101 scans the vertebra region in the vertical direction (vertical direction) of the image using the centroid 61 of the vertebra region as a search start point, and specifies the spinal canal region.
  • the spinal canal region is a region (closed space) other than bone inside the vertebral region. Then, the CPU 101 sets a separation line 67 in the bone region (vertebral body) above the upper end of the spinal canal region.
  • FIG. 10 (b) the pixel value “0” around the centroid 61 of the vertebra region is shown in FIG. 10 (b).
  • the space be the spinal canal region 40.
  • an ellipse close to the shape of the bone region (vertebral body) above the spinal canal region 40 is obtained.
  • the distance connecting the upper end point 41 of the spinal canal region 40 and the ventral (upper) end point 42 of the vertebral body region above it is the shortest axis a1
  • the maximum lateral width of the vertebra region above the upper end point 41 is
  • An ellipse is set as the major axis b1.
  • a part indicating an ellipse and covering the bone region is defined as a separation line 67.
  • the vertebral body separation processing is not limited to the method using elliptical approximation, and other methods may be used.
  • a smooth curve connecting the upper end point 41 of the spinal canal region and the curve of the edge of the vertebral body (upper part of the vertebral region) may be obtained by high-order curve approximation, and this may be used as the separation line 67.
  • the CPU 101 sets an evaluation start point P and a search range (step S302).
  • the evaluation start point P is, for example, the central lowermost point of the spinal canal region 40.
  • the CPU 101 scans the vertebra region from the lowermost point of the spinous process in the image (vertical) direction, and sets the point where the pixel value becomes 0, that is, the central lowermost point of the spinal canal region as the evaluation start point P.
  • the search range may be the width of the closed space when the spinal canal region is a closed space, for example, as indicated by the straight line Le and the straight line Re in FIG.
  • the distance between the bone region on the vertebral body side (upper side) and the bone region on the spinous process side (lower side) is larger than a predetermined value. May be set as the search range.
  • step S303 the CPU 101 executes analysis processing (step S303).
  • the CPU 101 measures and compares the thickness of the spinal canal at each position at the same distance from the left and right with the evaluation start point P as a base point.
  • the thickness of the spinal canal is the distance in the vertical direction of the image from the lower end of the spinal canal to the lower end of the vertebral body (separation line 67 in FIG. 11), for example, as indicated by the arrows in FIGS.
  • the CPU 101 compares the obtained distances at the same left and right positions from the evaluation start point P.
  • the left and right are the same as the arrows (solid arrows, alternate long and short dashed arrows, dashed arrows, etc.) arranged at the same distance from the evaluation start point P. Compare the thickness of the spinal canal (the length of the arrow) at distance positions. When the thickness of the spinal canal at the same distance from the evaluation start point P is different from the left and right by a predetermined ratio or more, it is estimated that a part of the vertebral arch or vertebral body is pressing the spinal canal.
  • the CPU 101 obtains a ratio indicating how different the thickness of the spinal canal is on the left and right as an evaluation index.
  • the area of the right and left regions of the spinal canal may be obtained using the center line drawn from the evaluation start point P as a boundary, and the area ratio may be calculated as an evaluation index.
  • the vertical distance is obtained within the closed space without setting the separation line 67, and the left and right distances from the evaluation start point P are obtained.
  • the positions may be compared with each other.
  • step S303 determines whether or not the analysis has been performed for all the evaluation target cross sections (step S304), and there is an evaluation target cross section that has not yet been analyzed. In such a case (step S304; No), the processing from step S301 to step S303 is repeatedly executed.
  • step S304 If analysis has been performed for all cross sections to be evaluated (step S304; Yes), the process proceeds to step S106 in FIG.
  • step S106 of FIG. 2 the CPU 101 displays the evaluation result of step S105 (the spinal canal analysis processing of FIG. 9) (step S106).
  • step S106 the spinal canal analysis processing of FIG. 9
  • an operation input area 81 includes an operation input area 81, an evaluation target image display area 82, a spine image display area 83, an evaluation result list display area 84, and the like.
  • the operation input area 81 is provided with buttons, keys, input fields and the like for inputting various operations related to image analysis.
  • buttons, keys, input fields and the like for inputting various operations related to image analysis.
  • a feed button for specifying an image to be processed an input field for inputting a threshold value used in binarization processing, a button for adjusting the size of an image to be displayed and a CT value range, and other various parameters Buttons are provided.
  • the evaluation target image display area 82 a tomographic image designated in the operation input area 81, an image to be processed, and the like are displayed.
  • a spine image showing at least a part of the spine is displayed.
  • a sagittal image with the vertical axis as the body axis direction of the subject and the horizontal axis as the subject longitudinal direction, or a CPR (Curved Planar Reconstruction) image with the plane along the spine as a cross section may be used.
  • a sagittal image of the spine is displayed with the longitudinal direction as the body axis direction of the subject and the lateral direction as the subject longitudinal direction.
  • vertebrae 83a and 83b in which abnormalities such as stenosis are detected among the vertebrae of the spine image may be displayed with being highlighted with colors or marks.
  • an evaluation result list indicating numerically the evaluation result of spinal stenosis in a certain cross section is displayed.
  • an evaluation result list for the cross section displayed in the evaluation target image display area 82 is displayed.
  • the evaluation result list sequentially indicates the left-right ratios of the spinal canal thicknesses at the same left and right distances from the evaluation start point P in descending order. Specifically, a variation of “3.33%” occurs in the thickness of the spinal canal at a position 1 cm away from the evaluation start point P, and the thickness of the spinal canal at a position 2 cm away from the evaluation start point P “ It is described that there is a variation of “2.29%”.
  • the CPU 101 displays an image (tomographic image) including the vertebra in the evaluation target image display area 82. It may be. Further, the evaluation result of spinal canal stenosis in the tomographic image may be displayed in the evaluation result list display area 84.
  • the content of the evaluation result list in FIG. 14 is an example, and various evaluation indexes analyzed by the spinal canal analysis process (FIG. 9) and the content according to the evaluation result are displayed.
  • a developed image of the spinal canal region may be displayed as in the evaluation result display screen 80a shown in FIG.
  • an operation input area 81 an evaluation object image display area 82, a spine image display area 83, a developed image display area 85, and the like are provided.
  • the layout position of the spine image display area 83 is different from the evaluation result display screen 80 of FIG. 14, the display contents of the operation input area 81, the evaluation target image display area 82, and the spine image display area 83 are displayed in the evaluation result display of FIG. This is the same as the screen 80.
  • a developed image display area 85 displays a developed image of the spine (vertebral canal).
  • the developed image is an image obtained by virtually cutting the spinal canal in the long axis direction and projecting the pixel values of the respective points inside the tube to the corresponding points on the plane.
  • the state of calcification inside the spinal canal can be visually recognized.
  • the corresponding vertebra 83b of the spine image in the spine image display area 83 or the corresponding portion 85a of the developed image in the developed image display area 85 may be highlighted.
  • the entire image 87 of the subject may be displayed, and the range 88 displayed in the spine image display area 83 may be displayed on the entire image 87.
  • the whole image 87 may be a scanogram image obtained at the time of CT imaging, a standard human body illustration, or the like.
  • an alert display 86 indicating that there is an abnormality such as stenosis may be further displayed together with a list of evaluation results.
  • the CPU 101 determines whether or not there is a tomographic image of the next series (step S107 in FIG. 2), and if there is a tomographic image of the next series (step S107; Yes), the step Returning to S101, the processes in steps S101 to S106 are repeatedly executed for the tomographic image of the next series.
  • step S107 If there is no tomographic image of the next series (step S107; No), the spinal canal stenosis evaluation process is terminated.
  • the image processing apparatus 100 extracts a vertebra region from a series of tomographic images obtained by photographing at least a part of the spine, and determines the length of the vertebra region in the front-rear direction of the subject. Calculate for each cross-section, identify the cross-section including the spinous process based on the calculated length of the vertebral area in the longitudinal direction of the subject, evaluate the stenosis of the spinal canal using the identified cross-sectional position as the analysis target site, and evaluate Display the results.
  • the spinal canal stenosis can be performed using the image processing apparatus 100 such as a computer. Can be evaluated.
  • the stenosis of the spinal canal is evaluated based on the shape of the closed space.
  • a separation line is set at a position estimated to be an edge of the vertebral body on the side of the spinal canal, and the distance between the separation line and the vertebral arch at the same distance from the center of the spinal canal is compared. As a result, it is possible to evaluate the left-right variation in the thickness of the spinal canal in the cross section to be analyzed.
  • a spine image showing the spine in the body axis direction is displayed, and the vertebrae determined to have stenosis are identified and displayed. Further, a developed image of the spinal canal may be displayed, and a site determined to have stenosis may be identified and displayed in the developed image. Further, the evaluation result may be displayed as a list, or an alert may be displayed when an abnormality such as stenosis is detected.
  • a vertebra region is extracted from each tomogram orthogonal to the body axis, and the cross-sectional position for evaluating the stenosis of the spinal canal is specified based on the length of the extracted vertebra region in the front-rear direction of the subject. .
  • each vertebra since the spine has an S shape, each vertebra is connected with a certain degree of inclination. Therefore, when a vertebra region is extracted from each tomographic image orthogonal to the body axis, the angle of the spinal canal is difficult to evaluate depending on the inclination of the vertebral body.
  • a vertebra cross-sectional image orthogonal to each vertebral body is generated, and a vertebra region is extracted from the generated vertebra cross-sectional image. Therefore, the stenosis of the spinal canal can be easily evaluated based on the shape indicated by the extracted vertebra region.
  • step S102 another example relating to the vertebra region extraction processing in step S102 will be described, in particular, in the procedure of the spinal stenosis evaluation processing (see FIG. 2) in the first embodiment.
  • the CPU 101 of the image processing apparatus 100 first generates a spine image 31 based on a series of tomograms obtained by photographing the spine of the subject (step S401).
  • the spine image 31 is a cross-sectional image along the spine.
  • a spine image 31 of a CPR image as shown in FIG. 18 (a) is generated.
  • a sagittal image may be used to speed up the processing.
  • FIG. 18 (a) is a diagram showing an example of the spine image 31 generated in step S401.
  • the horizontal axis is the Y direction (the subject longitudinal direction)
  • the vertical axis is the body axis direction
  • the left side of the image is the ventral side
  • the right side is the back side.
  • a plurality of vertebrae 12 are displayed in succession on the spine image 31.
  • the vertebra 12 has a vertebral body 13 on the ventral side, a vertebral arch 15 and a spinous process 16 on the dorsal side
  • a vertebral hole 14 exists between the vertebral body 13 and the vertebral arch 15.
  • An intervertebral disc 17 exists between the vertebrae.
  • the vertebral hole 14 and the intervertebral disc 17 are areas other than bone.
  • the CPU 101 extracts a vertebral body region from the spine image 31 created in step S401 (step S402). That is, the CPU 101 binarizes the spine image 31 generated in step S401 by threshold processing.
  • the threshold used for binarization is a CT value that separates a bone region and a portion other than bone. In the binarized image to be generated, for example, the bone region is “1” and the other regions are “0”. Then, the CPU 101 extracts a bone region on the ventral side from the bone region of the created binarized image.
  • the CPU 101 In order to extract only the ventral bone region, the CPU 101 first scans the bone region in the body axis direction. If the scanned pixel has a pixel value “0” other than the bone region, it is converted into a bone region (pixel value “1”). This connects discontinuous bone regions. Then, two bone regions having a predetermined length or more are generated in the image. The CPU 101 extracts abdominal ones of the connected regions as a vertebral body region.
  • the CPU 101 returns the extracted vertebral body region to the state before connection, and recognizes each vertebral body individually by labeling processing.
  • the result of the labeling process is shown in FIG. Label numbers such as “1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6” are given to each vertebra.
  • the CPU 101 obtains the following vertebral body indices for each labeled vertebral body (step S403).
  • the vertebral body index to be obtained is the height, width, area, center of gravity, inclination, etc. of the vertebral body.
  • FIG. 19 (a) is a diagram for explaining a vertebral body index.
  • FIG. 19 (a) is an enlarged view of one vertebral body 13 among the plurality of vertebral bodies shown in FIG. 18 (b).
  • the horizontal axis is the Y direction
  • the vertical axis is the body axis direction
  • the direction perpendicular to the figure is the X direction.
  • a straight line Yp indicated by a broken line in the figure is a line parallel to the Y axis.
  • the height and width of the vertebral body 13 can be calculated by searching around the vertebral body.
  • the area of the vertebral body 13 can be obtained by multiplying the calculated height and width.
  • the center of gravity Q of the vertebral body 13 can be calculated from the calculated area.
  • the inclination ⁇ of the vertebral body 13 is, for example, an angle between the lower side (straight line RR ′) of the vertebral body 13 and the parallel line Yp.
  • the CPU 101 After obtaining the vertebral body index, the CPU 101 generates a vertebral cross-sectional image corresponding to the inclination of the vertebral body based on the vertebral body index (step S404).
  • a method for creating a vertebra cross-sectional image for example, a cross-section D1 that passes through the center of gravity Q of the vertebral body 13 and the inclination from the Y-axis becomes the inclination ⁇ obtained by the vertebral body index described above is determined.
  • Pixel value data relating to D1 is acquired from the original tomographic image group to create a cross-sectional image. At least one vertebra cross-sectional image may be created for each vertebral body, but a plurality of vertebra cross-sectional images may be created.
  • the second cross-section D2 and the third cross-section D3 parallel to the above-mentioned cross-section D1 are set.
  • the distance d between the cross section D1 and the cross sections D2 and D3 is shorter than the half value of the height of the vertebral body 13.
  • the distance d may be determined using the difference between the average height of all the vertebral bodies and the height of the target vertebral body 13 as a coefficient.
  • the distance d may be determined using the difference between the average of the areas of all the vertebral bodies and the area of the target vertebral body 13 as a coefficient.
  • the spinal canal It becomes easier to estimate and interpolate the shape.
  • the CPU 101 generates a binarized image indicating a vertebra region from the created vertebra cross-sectional image.
  • the threshold used for binarization is a CT value that separates a bone region and a portion other than a bone.
  • the bone region is “1” and the other regions are “0”.
  • the vertebra image 51 of FIG. 5 (a) is created from the cross section D1 of FIG. 19 (b)
  • the vertebra image 52 of FIG. 5 (b) is created from the cross section D2 of FIG. 19, and the cross section D3 of FIG.
  • the vertebra image 53 of FIG. 5 (c) is created.
  • the CPU 101 executes the processes of steps S103 to S107 in FIG. 2 based on the created vertebra cross-sectional image. That is, the CPU 101 calculates the length of the vertebral region in the front-rear direction of the subject based on the vertebral sectional image created by the vertebral region extraction processing of FIG. 17, and based on the calculated length, the vertebral cross section including the spinous process An image is specified, various indexes related to spinal canal stenosis are calculated and evaluated based on the specified vertebra cross-sectional image, and the evaluation result is displayed.
  • an image including a spinous process is specified, and a spinal canal that is mainly a closed space is an evaluation target.
  • a spinal canal that is mainly a closed space is an evaluation target.
  • the closed space showing the spinal canal does not appear clearly on the image, if the position of the spinal canal can be estimated from images of other vertebral bodies, it can be included in the evaluation object.
  • a closed space indicating the spinal canal is drawn by interpolation with respect to the vertebra images 52 and 53 not including the closed space, and the interpolation image is obtained. Based on the above, the left and right variations in the thickness of the spinal canal and the degree of stenosis are analyzed.
  • the closed space interpolation processing can be applied to both the tomographic image orthogonal to the body axis direction used in the first embodiment and the vertebra cross-sectional image used in the second embodiment.
  • the CPU 101 of the image processing apparatus 100 obtains the vertebral images 51, 52, and 53 as shown in FIG. As characteristics, the presence / absence of a closed space, the presence / absence of a horizontal closure, and the presence / absence of a vertical closure are obtained.
  • the CPU 101 scans the vertebral images 51, 52, and 53 in the vertical direction and the horizontal direction, and there is a closed space when there is a region other than the bone inside the bone region. Specifically, if there is a pixel row in the order of pixel values “1 (bone)”, “0 (other)”, and “1 (bone)” as a result of scanning in the horizontal direction, it is counted as horizontal closing. . Similarly, if there is a pixel row in the order of pixel values “1 (bone)”, “0 (other)”, and “1 (bone)” as a result of scanning in the vertical direction, it is counted that there is vertical closing.
  • the vertebra image 51 in FIG. 5 (a) has a closed space
  • the vertebra image 52 in FIG. 5 (b) has a vertical closure
  • the vertebra image 53 in FIG. 5 (c) has a lateral closure. Determined.
  • the CPU 101 executes an interpolation process for creating a closed space for the vertebral images 52 and 53 that are vertically or horizontally closed.
  • the interpolation processing method there is a method of connecting two bone regions existing within a certain distance value.
  • FIG. 20 (a) is an interpolated image 52a for the vertebra image 52 having a vertical closure as shown in FIG. 5 (b).
  • the CPU 101 draws additional lines 68a and 68b between the vertebral body at the upper part of the image and the spinous process at the lower part of the image.
  • FIG. 20 (b) is an interpolated image 53a for a vertebra image 53 having a side closure as shown in FIG. 5 (c). As shown in FIG. 20 (b), the CPU 101 draws an additional line 68c in the approaching portion at the bottom of the bone region.
  • the first embodiment is not subject to evaluation in FIGS. 5 (b) and 5 (c). It is possible to evaluate the spinal canal also for images that do not include spinous processes.
  • Patent Document 1 collects information related to the shape of a blood vessel, such as a blood vessel core line and a blood vessel contour point on a cross section of a blood vessel, and calculates a local stenosis rate by correcting the twist of the blood vessel based on the collected information. Is described.
  • the method of creating the closed space is not limited to the interpolation using the additional line as described above.
  • an ellipse inscribed in the surrounding bone region is created from the shape of the vertebra images 52 and 53 without the closed space. Then, assuming the created inscribed ellipse as the spinal canal of each vertebra image, the stenosis position, stenosis range, and stenosis degree are calculated.
  • FIG. 21 (a) shows a calculation example of the inscribed ellipse 71 corresponding to the vertebra image 52 of FIG. 5 (b), and FIG. 21 (b) shows the inscribed ellipse 53 corresponding to the vertebra image 53 of FIG. 5 (c).
  • An example of calculating an ellipse 72 is shown.
  • the CPU 101 determines the lowest point P1 of the vertebral body (upper bone region), the upper curve L2 of the vertebral arch (upper bone region), the left and right vertebral vertebrae and vertebrae. Find the straight lines L3 and L4 with the shortest body distance. Then, an ellipse 71 in contact with the point P1 and the point in the range between the straight lines L3 and L4 in the curve L2 is created. However, a portion overlapping the bone region in the created ellipse 71 is recognized as a region removed from the closed space (vertebral canal).
  • the CPU 101 determines from the vertebra image 53 a straight line L5 passing through the lowest point of the vertebral body, a region surrounded by the bone region but not partially closed (open space).
  • a straight line L6 is set at a position where the inner width is maximum
  • a straight line L7 is set at a position that is symmetrical with the straight line L5 with the straight line L6 as the axis of symmetry.
  • straight lines L8 and L9 perpendicular to the straight lines L5 and L7 are set.
  • an ellipse 72 inscribed in the straight lines L5, L7, L8, and L9 is created. However, a portion overlapping the bone region in the created ellipse 72 is recognized as a region removed from the closed space (vertebral canal).
  • the CPU 101 calculates the position of the stenosis, the stenosis range, and the degree of stenosis for the spinal canal region (closed space) recognized by the inscribed ellipses 71 and 72 using the above-described known methods.
  • a closed space indicating a spinal canal is obtained by interpolation or the like for a vertebra image that does not include a closed space, and a closed space is created in the vertebra image.
  • 1 image processing system 100 image processing device, 101 CPU, 102 main memory, 103 storage device, 104 communication I / F, 105 display memory, 106 I / F, 107 display device, 108 mouse, 109 input device, 110 network, 111 image database, 112 medical imaging device, 113 bath, 12 vertebrae, 13 vertebral bodies, 14 vertebral foramen, 15 vertebral arches, 16 spinous processes, 21, 22 binarized images, 23 images showing vertebral areas, 31 vertebral images , 32 vertebral body label image, 40 spinal canal region, 41 upper end point of spinal canal region, 42 ventral end point of vertebral region, 51, 52, 53 vertebra image, 52a, 53a interpolated image, 61 center of gravity, 62 inertial spindle 63a, 63b, 63c Length of the vertebral area in the longitudinal direction of the subject, 65 Non-bone area, 67 Separation line, 68a, 68b, 68c Additional line, 71, 72 Inscribed

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Abstract

　椎骨領域の画像上の形状に基づいて脊柱管狭窄の評価対象とする断面位置を特定し、特定した位置において脊柱管の狭窄を評価することが可能な画像処理装置、及び脊柱管評価方法を提供するために、画像処理装置100は、脊椎の少なくとも一部を撮影した一連の断層像群から椎骨領域を抽出し、各椎骨領域について被検体前後方向の長さを断面毎に算出する。また、算出した各椎骨領域の被検体前後方向の長さに基づいて棘突起を含む断面を特定し、特定された断面の位置を解析対象部位として脊柱管の狭窄を評価し、評価結果を表示する。これにより、隙間が多く画像上で閉空間が現れにくく、また様々な形状をなす脊柱管領域について狭窄の評価を行えるようになる。

Description

画像処理装置及び脊柱管評価方法
　本発明は、画像処理装置及び脊柱管評価方法に関し、詳細には、脊柱管の狭窄を評価する処理における解析対象位置の特定に関する。
　従来から、X線CT(Computed Tomography)装置やMRI(Magnetic Resonance Imaging)装置、超音波画像診断装置等によって撮影される医用画像から異常部位を検出し、出力するコンピュータ支援診断システム(CAD;Computer Aided Diagnosis)が開発されている。例えば血管を対象とする場合には、血管の狭窄を自動検出し、狭窄率等の指標を算出する手法が提案されている(例えば、特許文献1参照)。特許文献1には、画像データから血管芯線や血管直交断面上の血管輪郭点等の血管の形状に関する情報を収集し、収集した情報に基づいて血管のねじれを補正して局所的な狭窄率を算出する血管狭窄率解析システムについて記載されている。
　このようなコンピュータによる画像診断の技術を利用して、脊柱管についても狭窄等の異常の自動検出を可能とすることが望まれる。
特開2006-167287号公報
　しかしながら、血管についての狭窄評価手法を脊柱管に対してそのまま適用することは困難である。なぜなら、CT画像等では脊柱管領域は必ずしも閉空間として現れないからである。これは、脊椎が複数の椎骨が連なる構造をなし、また各椎骨の形状も複雑であるためである。一方、血管を評価する際は、血管直交断面はどの断面であっても閉空間をなす。そのため、血管についてはすべての断面を解析対象としてもよいが、脊椎については脊椎を撮影した画像の中からまず脊柱管の評価に適した断面を特定する必要がある。
　本発明は、以上の問題点に鑑みてなされたものであり、椎骨領域の画像上の形状に基づいて脊柱管狭窄の評価対象とする断面位置を特定し、特定した位置において脊柱管の狭窄を評価することが可能な画像処理装置、及び脊柱管評価方法を提供することを目的とする。
　前述した目的を達成するために第1の発明は、脊椎の少なくとも一部を撮影した一連の断層像群から椎骨領域を抽出する抽出部と、前記抽出部により抽出された椎骨領域について被検体前後方向の長さを断面毎に算出する算出部と、前記算出部により算出された椎骨領域の被検体前後方向の長さが所定の基準値より大きい場合に棘突起を含む断面であると特定する断面特定部と、前記断面特定部により特定された断面の位置を解析対象部位として、脊柱管の狭窄を評価する脊柱管狭窄評価部と、前記脊柱管狭窄評価部による評価結果を表示する表示部と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。
　第2の発明は、コンピュータを用いて脊柱管の狭窄を評価する脊柱管評価方法であって、脊椎の少なくとも一部を撮影した一連の断層像群から椎骨領域を抽出する抽出ステップと、抽出された椎骨領域について被検体前後方向の長さを断面毎に算出する算出ステップと、算出された椎骨領域の被検体前後方向の長さが所定の基準値より大きい場合に棘突起を含む断面であると特定する特定ステップと、前記断面を特定するステップで特定された断面の位置を解析対象部位として、脊柱管の狭窄を評価する評価ステップと、前記評価ステップによる評価結果を表示する表示ステップと、を含むことを特徴とする脊柱管評価方法である。
　本発明の画像処理装置及び脊柱管評価方法により、椎骨領域の画像上の形状に基づいて、特に棘突起を含む画像を脊柱管の解析対象と特定し、特定した位置において脊柱管の狭窄を評価することが可能となる。
画像処理装置100の全体構成を示す図 本発明に係る画像処理装置100が実行する脊柱管狭窄評価処理の流れを説明するフローチャート スライス毎に椎骨領域を抽出する場合の椎骨領域抽出処理の流れを説明するフローチャート 図3の椎骨領域抽出処理における各段階での抽出領域を説明する図 抽出された椎骨領域の典型的な画像パターン 図5に示す各画像パターンにおける椎骨領域の被検体前後方向の長さについて説明する図 椎骨領域の被検体前後方向の長さの算出方法について説明する図 各断面の椎骨領域の被検体前後方向の長さをスライス方向に並べたグラフ 脊柱管解析処理の流れを説明するフローチャート 解析処理における椎体分離処理について説明する図 閉空間を含む椎骨画像についての脊柱管の評価指標の算出例 閉空間が存在しない椎骨画像についての脊柱管の評価指標の算出例 閉空間を含む椎骨画像についての脊柱管の評価指標の別の算出例 評価結果表示画面80の例 評価結果表示画面80aの例 評価結果表示画面80bの例 椎体の傾きに応じた断面で椎骨領域を抽出する場合の椎骨領域抽出処理の流れを説明するフローチャート 図17の椎骨領域抽出処理におけるステップS401、S402について説明する図 図17の椎骨領域抽出処理におけるステップS403、S404について説明する図 閉空間のない椎骨画像に対して追加線を描画して閉空間を生成した例を示す図 閉空間のない椎骨画像に対して閉空間として内接楕円を設定した例を示す図
　以下図面に基づいて、本発明に係る画像処理装置及び脊柱管狭窄評価方法の実施形態を詳細に説明する。
　［第1の実施の形態］
　まず、図1を参照して、本発明の画像処理装置100を適用した画像処理システム1の構成について説明する。
　図1に示すように、画像処理システム1は、表示装置107、入力装置109を有する画像処理装置100と、画像処理装置100にネットワーク110を介して接続される画像データベース111と、医用画像撮影装置112とを備える。
　画像処理装置100は、画像生成、画像解析等の処理を行うコンピュータである。例えば、病院等に設置される医用画像処理装置を含む。
　画像処理装置100は、図1に示すように、CPU(Central Processing Unit)101、主メモリ102、記憶装置103、通信インタフェース(通信I/F)104、表示メモリ105、マウス108等の外部機器とのインタフェース(I/F)106を備え、各部はバス113を介して接続されている。
　CPU101は、主メモリ102または記憶装置103等に格納されるプログラムを主メモリ102のRAM上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス113を介して接続された各部を駆動制御し、画像処理装置100が行う各種処理を実現する。
　また、CPU101は、後述する脊柱管狭窄評価処理(図2参照)において、被検体の脊椎の少なくとも一部を撮影した一連の断層像群から脊柱管狭窄の評価対象とする位置を特定する処理を行う。そして特定した位置の画像に基づいて脊柱管の狭窄を評価するための各種指標を求め、評価結果や狭窄部位を示す画像を表示画面に表示する。狭窄の評価対象とする断面位置の特定や、狭窄の評価指標の演算等の各処理についての詳細は後述する。
　主メモリ102は、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等により構成される。ROMは、コンピュータのブートプログラムやBIOS等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。また、RAMは、ROM、記憶装置103等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、CPU101が各種処理を行う為に使用するワークメモリ領域を備える。
　記憶装置103は、HDD(ハードディスクドライブ)や他の記録媒体へのデータの読み書きを行う記憶装置であり、CPU101が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、OS(オペレーティングシステム)等が格納される。プログラムに関しては、OSに相当する制御プログラムや、アプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、CPU101により必要に応じて読み出されて主メモリ102のRAMに移され、各種の手段として実行される。
　通信I/F104は、通信制御装置、通信ポート等を有し、画像処理装置100とネットワーク110との通信を媒介する。また通信I/F104は、ネットワーク110を介して、画像データベース111や、他のコンピュータ、或いは、X線CT装置、MRI装置等の医用画像撮影装置112との通信制御を行う。
　I/F106は、周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器とのデータの送受信を行う。例えば、マウス108やスタイラスペン等のポインティングデバイスをI/F106を介して接続させるようにしてもよい。
　表示メモリ105は、CPU101から入力される表示データを一時的に蓄積するバッファである。蓄積された表示データは所定のタイミングで表示装置107に出力される。
　表示装置107は、液晶パネル、CRTモニタ等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路で構成され、表示メモリ105を介してCPU101に接続される。表示装置107はCPU101の制御により表示メモリ105に蓄積された表示データを表示する。
　入力装置109は、例えば、キーボード等の入力装置であり、操作者によって入力される各種の指示や情報をCPU101に出力する。操作者は、表示装置107、入力装置109、及びマウス108等の外部機器を使用して対話的に画像処理装置100を操作する。
　ネットワーク110は、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、イントラネット、インターネット等の各種通信網を含み、画像データベース111やサーバ、他の情報機器等と画像処理装置100との通信接続を媒介する。
　画像データベース111は、医用画像撮影装置112によって撮影された画像データを蓄積して記憶するものである。図1に示す画像処理システム1では、画像データベース111はネットワーク110を介して画像処理装置100に接続される構成であるが、画像処理装置100内の例えば記憶装置103に画像データベース111を設けるようにしてもよい。
　次に、図2～図16を参照して、第1の実施の形態における画像処理装置100の動作について説明する。
　画像処理装置100のCPU101は、主メモリ102から図2の脊柱管狭窄評価処理に関するプログラム及びデータを読み出し、このプログラム及びデータに基づいて処理を実行する。
　なお、脊柱管狭窄評価処理の実行開始に際して、演算対象とする一連の断層像群のデータは画像データベース111等からネットワーク110及び通信I/F104を介して取り込まれ、画像処理装置100の記憶装置103に記憶されているものとする。
　図2の脊柱管狭窄評価処理において、まず画像処理装置100のCPU101は、脊椎の少なくとも一部を含む一連の断層像群を入力画像データとして読み込む(ステップS101)。読み込む画像はCT画像が好適である。
　ここで、脊椎の構造とCT画像に表れる特徴について説明する。
　脊椎は複数の椎骨が連結したものである。つまり脊椎は、頭側から頸椎7個、胸椎12個、腰椎5個が連結し、その下に仙椎、尾骨がある。各椎骨は、椎体、椎孔、及び棘突起等からなる。椎体は、椎骨の前方(腹側)に位置する円柱状の部分である。椎孔は、被検体の前方(腹側)から見て、椎体の背後に位置する空間である。いくつもの椎骨が連結し、椎孔が連なると管になる。この管を脊柱管という。脊柱管の中を脊髄や馬尾神経が通っている。椎弓は椎骨の後方(背側)に位置するアーチ状の部分である。椎体は単純な形状をしているが、椎弓の形状は複雑である。椎弓には上下の他の椎骨との関節面があり、椎体を中心とした左右の上関節突起、下関節突起、横突起と、一つの背側に伸びる棘突起がある。隣接する椎体同士の間には弾性に富んだ椎間板が存在する。このように脊椎には数多くの隙間がある。よってCT画像上は閉空間領域が少ないものとなる。
　CPU101は、読み込んだ一連の断層像群から椎骨領域を抽出する(ステップS102)。椎骨領域の抽出処理について、図3～図5を参照しながら説明する。第1の実施の形態では、体軸に直交する断面での画像、すなわちステップS101で取得した各断層像をそのまま抽出元の画像として椎骨領域を抽出する。
　図3のフローチャートに示すように、椎骨領域抽出処理において、まずCPU101は、各断層像から体領域を抽出する(ステップS201)。体領域の抽出とは、被検体領域と周囲のエリアとを分離し、被検体領域のみを抽出する処理である。CPU101は、各断層像に対して閾値処理を行い、二値化画像を作成する。閾値処理に用いる閾値は、予め設定された値を使用してもよいし、断層像の画素値のヒストグラムに基づいて求められるものとしてもよい。
　次にCPU101は、作成された二値化画像の不連続な領域にそれぞれラベル番号を付与するラベリング処理を行い、ラベル付けされた領域のうち最大面積の領域を計算対象領域として抽出する。その後、必要に応じてノイズ除去処理や穴埋め処理(抽出すべき画素であるのに抽出されなかった画素を再抽出する処理)等を施し、体領域として抽出する。
　次に、CPU101は、抽出した体領域から椎骨領域を抽出する(ステップS202)。椎骨領域抽出処理において、CPU101は、まず腹壁筋層が明確に分離されるような最適な閾値により閾値処理を行って二値化画像を作成する。腹壁筋層のCT値は通常「-50」から「100」の範囲である。上述したように、閾値は予め設定した値を利用してもよいし、断層像のCT値のヒストグラムに基づいて算出した値を利用してもよい。背骨は体領域の重心点より背側にあるという特徴があるので、CPU101は腹壁筋層を示す二値化画像から背骨周辺の筋領域を抽出する。図4(a)は腹壁筋層を抽出した段階の2値化画像21を示す図であり、図4(b)は背骨周辺の筋領域のみを抽出した段階の2値化画像22を示す図である。
　CPU101は抽出した背骨周辺の筋領域から椎骨領域を抽出する。ここでの閾値は、骨が明確に分離されるような最適な値とする。なお、骨のCT値は通常「500」から「1000」の範囲である。上述の閾値処理と同様に、閾値は予め設定した値を利用してもよいし、断層像のCT値のヒストグラムに基づいて算出した値を利用してもよい。図4(c)は断層像から抽出された椎骨領域を示す画像23である。
　ある断層像についての椎骨領域抽出が終了すると、CPU101は、全スライスについて椎骨領域の抽出処理を実施したか否かを判定し(ステップS203)、全スライスについて実施していなければ(ステップS203;No)ステップS201へ戻る。全スライスについて椎骨領域の抽出処理が終了すると(ステップS203;Yes)、図2のステップS103へ進む。
　ここで、図5を参照して断層像から抽出される椎骨領域の形状の典型的なパターンについて説明する。
　図5の各画像51、52、53はステップS102の椎骨抽出処理において抽出された椎骨領域の二値化画像であり、骨領域の画素値を例えば「1」、その他の領域の画素値を「0」としている。各画像51、52、53において、斜線で示す部分が骨領域を示す。
なお、以下の説明では椎骨領域を示す二値化画像を椎骨画像(図5の画像51、52、53)と呼ぶ。
　図5に示すように、CT画像では椎骨領域は様々な形状を取りうる。これは椎骨が複雑な形状であることや、人体の脊椎がS字をなし、各椎骨が傾いて連結していることに起因する。
　図5(a)の椎骨画像51では、画像上部に椎体、画像下部に椎弓(横突起及び棘突起)、画像中央に脊柱管を示す閉空間が見られる。
　図5(b)の椎骨画像52は、画像上部に椎体、画像下部に棘突起と見られる部分が存在するが、画像中央は閉空間ではなく開空間となっている。
　図5(c)の椎骨画像53は、画像上部に椎体、左右に椎弓の横突起と見られる部分が存在するが、画像下部に棘突起を示す部分が存在しないものとなっている。また、画像中央部に脊柱管を示す領域が見られるが、これも開空間となっていて脊柱管の範囲をはっきりと定めることはできない。
　また、図示しないが、椎骨と椎骨の間にある椎間板は、CT画像には映りにくく、その位置がちょうど断面位置となる場合は、椎体等も画像内に明確に表れないこともある。
　このように、脊椎を撮影した一連の断層像群の中には脊柱管狭窄の評価に適した画像とそうでない画像とが混在している。そこで本発明では、これらの断層像群の中から脊柱管狭窄の評価を行うのに適切な断面位置を特定する。
　そのため、まずCPU101は各断層像から抽出した椎骨領域の被検体前後方向の長さを算出する(図2のステップS103)。
　椎骨領域の被検体前後方向の長さとは、椎骨領域の重心を通る直線上の腹側の端点と背側の端点とを結ぶ距離である。CT断層像は通常、腹側が上、背側が下となっているため、画像の上下方向が被検体の腹側と背側を結ぶ方向、すなわち被検体前後方向と一致する。ただし、椎骨に傾きが生じている場合や椎骨領域抽出の元の画像に任意断面の画像を用いる場合は、画像の上下方向と被検体前後方向とが必ずしも一致しない。この場合は椎骨領域の重心及び傾きを求め、慣性主軸を決定し、慣性主軸上にある椎骨領域の端点間の距離を求めればよい。
　図6は、図5に示す各椎骨画像51、52、53における椎骨領域の被検体前後方向の長さの算出方法を説明する図である。図6の各図は、椎骨領域の慣性主軸62と画像の上下方向とが一致しているものとする。
　図6(a)に示すように、椎骨画像51では両方向矢印63aの長さが椎骨領域の被検体前後方向の長さとなる。つまり、椎骨領域の重心61を通る直線上の腹側の端点と背側の端点との間の距離を椎骨領域の被検体前後方向の長さとする。この長さ63aには、画像上部の椎体と画像下部の棘突起と画像中央部の閉空間(脊柱管)の長さが含まれることとなる。
　図6(b)に示すように、椎骨画像52では両方向矢印63bの長さが椎骨領域の被検体前後方向の長さとなる。図6(a)と同様に、椎骨領域の重心61を通る直線上の腹側の端点と背側の端点との間の距離を椎骨領域の被検体前後方向の長さとする。この長さ63bには、画像上部の椎体と画像下部の棘突起と画像中央部の骨以外の空間(脊柱管)の長さが含まれることとなる。
　図6(c)に示す椎骨画像53では、両方向矢印63cの長さが椎骨領域の被検体前後方向の長さとなる。椎骨画像53には棘突起の領域が存在しない。したがって椎骨領域の重心61を通る直線上の腹側の端点と背側の端点との間の距離には、画像上部にある椎骨領域の長さのみが含まれることとなる。
　なお、椎骨領域の被検体前後方向の長さの算出方法は、上述のように、腹側及び背側の各端点の座標値から2点間距離を求める方法に限定されず、別の算出方法を用いてもよい。例えば、ランレングスを求めてもよい。ランレングスとは、一般には同一の画素値が連続する部分の長さ(画素数)という意味であるが、本明細書では「ある領域(椎骨領域)の長さ(画素数)」の意味として使用する。以下の説明では、一般的な意味のランレングスと区別するために「穴埋めランレングス」と呼ぶ。穴埋めランレングスとは、例えば、図5(a)や図5(b)に示すように椎骨領域内に骨領域以外の部分が含まれている場合に、この骨領域以外の部分を骨の画素値に変換(穴埋め)し、ひとまとまりの領域としてカウントされた長さである。
　具体的には、図6(a)に示すような内部に閉空間のある椎骨領域では、重心を通り腹側と背側とを結ぶ直線(慣性主軸62)上の画素値は「1」、「0」、「1」となる部分を含む。つまり、骨領域の内部に骨以外の領域65が存在する。この場合、図7(a)に示すように、CPU101は椎骨領域の腹側の端点と背側の端点までの画素に穴埋め処理(画素値「0」を「1」に変換)しながら画素数をカウントする。このカウント値を穴埋めランレングスRLとする。
　図6(b)に示すような中央に開空間がある椎骨領域についても同様に、CPU101は椎骨領域の腹側の端点と背側の端点までの画素に穴埋め処理(画素値「0」を「1」に変換)しながら画素数をカウントし、穴埋めランレングスを求める。
　図6(c)に示すような棘突起のない椎骨領域では、慣性主軸62上の画素値は端から「1」、「0」となる。つまり画素値「0」の領域が画素値「1」の領域に挟まれていない。この場合は、画素値「1」の領域のみ画素数をカウントし、このカウント値を椎骨領域のランレングスとする。
　また、図7(b)に示すように、慣性主軸上の骨領域について、一般的な意味でのランレングスRL1、RL2(画素値「1」が連続する長さ)をそれぞれ求め、これらの和(RL1＋RL2)を椎骨領域の被検体前後方向の長さとしてもよい。
　このようにして、CPU101はすべての断面(断層像)について椎骨領域の被検体前後方向の長さを、上述の2点間距離、穴埋めランレングス、或いはランレングスの和等を用いて求める。そして、求めた椎骨領域の被検体前後方向の長さに基づいて棘突起を含む断面を特定する(図2のステップS104)。
　図2のステップS104の断面特定処理について、図8を参照して説明する。
　図8のグラフの縦軸はスライス位置、横軸はステップS104で算出した椎骨領域の被検体前後方向の長さである。椎骨領域の被検体前後方向の長さは、上述の2点間距離、穴埋めランレングス、及びランレングスの和のうちいずれの値としてもよい。また、図8に示す破線90は、棘突起の有無を判定するための基準曲線である。
　ステップS103で算出した椎骨領域の被検体前後方向の長さについて、スライス位置での変化をみると、図8に示すように、局所的に突出するスライス位置が存在する。これは棘突起を含むスライス位置では椎骨領域の被検体前後方向の長さが突出して大きくなり、その他のスライス位置では小さくなることを意味する。この特徴を利用して、CPU101は、椎骨領域の被検体前後方向の長さが所定の基準値より大きくなるスライス位置を、棘突起を含む断面として特定する。
　なお、棘突起を含む断面か否かを判定するための基準値は、例えば、椎骨領域の被検体前後方向の長さの全スライスでの平均値とする。または、ローリングボール法や高次スプライン補間等を用いて椎体の標準的な長さを示す曲線(図8の破線90)を求め、求めた曲線を基準値(基準曲線)としてもよい。ローリングボール法とは、グラフに沿って所定径のボールを仮想的に転がし、その際にボールの外面が描く軌跡に基づいて曲線を決定する方法である。
　また、椎体の大きさは部位(頚部、胸部、腰部等)によって異なるため、椎骨領域の被検体前後方向の長さの最大値の半値を基準値としてもよい。この場合は、基準値を上述の平均値より低く設定することとなり、断面の特定漏れを防ぐことができる。
　ステップS104の処理により棘突起を含む断面が特定されると、次にCPU101は特定した断面の断層像を基に脊柱管を解析し、狭窄を評価する(図2のステップS105)。
　図2のステップS105の脊椎管解析処理について図9を参照して説明する。
　図9に示す脊柱管解析処理では、解析対象部位とする断面における脊柱管の形状の左右のばらつきを評価指標として求める。
　脊柱管の断面形状の左右のばらつきを評価する場合、例えば、椎骨領域の重心から左右同距離となる各位置における椎体と椎弓との間の距離を、すなわち脊柱管の太さを求め、左右でどの程度異なるかを評価する。
　そのためCPU101は、まず解析対象とする断面(ステップS104で特定した棘突起を含む断面)のうち椎骨領域に閉空間を含む断面については、椎体を椎弓から分離する処理を行う(ステップS301)。
　例えば、図10(a)に示す椎骨画像51のように、内部に閉空間が存在する椎骨領域については、CPU101はステップS301の椎体分離処理を実行する。図5(b)に示す椎骨画像52は椎体領域が既に分離されているためステップS301の分離処理は行わなくてよい。
　ステップS301の椎体分離処理では、CPU101は、椎骨領域の重心61を探索開始点として画像上下方向(縦方向)に椎骨領域を走査して、脊柱管領域を特定する。脊柱管領域は椎骨領域内部の骨以外の領域(閉空間)である。そしてCPU101は、脊柱管領域の上端より上部側の骨領域(椎体)に分離線67を設定する。
　具体的には、例えば図10(a)に示すような形状の椎骨領域を含む椎骨画像51については、図10(b)に示すように椎骨領域の重心61の周囲の画素値「0」の空間を脊柱管領域40とする。そして、脊柱管領域40の上側の骨領域(椎体)の形状に近い楕円を求める。つまり脊柱管領域40の上端点41とその上部の椎体領域の腹側(上側)の端点42とを結ぶ距離を短径a1、上端点41よりも上側の椎骨領域の横方向の最長幅を長径b1として楕円を設定する。楕円を示す線であって骨領域にかかる部分を分離線67とする。
　なお、椎体分離処理は、楕円近似による方法に限定されず、他の方法を用いてもよい。
　例えば、高次曲線近似により脊柱管領域の上端点41と椎体(椎骨領域の上部)の縁部の曲線とを結ぶ滑らかな曲線を求め、これを分離線67としてもよい。
　次にCPU101は、評価開始点P及び探索範囲を設定する(ステップS302)。評価開始点Pは、例えば、脊柱管領域40の中央最下端点とする。CPU101は棘突起の最下端点から画像上(縦)方向に椎骨領域を走査し、画素値が0となる点、すなわち脊柱管領域の中央最下端点を評価開始点Pとして設定する。また探索範囲は、例えば図11の直線Le及び直線Reで示すように、脊柱管領域が閉空間である場合は閉空間の幅とすればよい。
　また図12に示すように、脊柱管領域が開空間である場合は、椎体側の骨領域(上側)と棘突起側の骨領域(下側)との間の距離が所定値より大きい範囲を探索範囲とすればよい。
　評価開始点P及び探索範囲が設定されると、CPU101は解析処理を実行する(ステップS303)。ステップS303の解析処理において、まずCPU101は、評価開始点Pを基点として左右同距離の各位置における脊柱管の太さを測定し、比較する。脊柱管の太さは、例えば図11及び図12の矢印に示すように、脊柱管の下端部から椎体の下端部(図11では分離線67)までの画像上下方向の距離である。CPU101は求めた距離を評価開始点Pから左右同距離の位置同士で比較する。
　図11及び図12の例では、評価開始点Pから左右同距離に配置された各矢印(実線の矢印同士、一点鎖線の矢印同士、破線の矢印同士、・・・)のように、左右同距離の位置同士で脊柱管の太さ(矢印の長さ)を比較する。評価開始点Pから左右同距離の位置における脊柱管の太さが左右で所定の割合以上異なる場合は、椎弓や椎体の一部が脊柱管を圧迫していること等が推測される。
　その後CPU101は、評価指標として脊柱管の太さが左右でどの程度異なっているかを示す比率を求める。或いは、評価開始点Pから引いた中央線を境界として脊柱管の右側領域と左側領域の面積を求め、面積比を評価指標として算出するようにしてもよい。
　また脊柱管領域が閉空間で示される椎骨画像51では、図13に示すように、分離線67を設定せずに閉空間の内部において上下方向の距離を求め、評価開始点Pから左右同距離の位置同士で比較するようにしてもよい。
　このようにしてステップS303で評価指標の算出が終了すると、CPU101はすべての評価対象断面について解析を実施したか否かを判定し(ステップS304)、まだ解析を実施していない評価対象断面がある場合は(ステップS304;No)、ステップS301～ステップS303の処理を繰り返し実行する。
　すべての評価対象断面について解析を実施した場合は(ステップS304;Yes)、図2のステップS106へ進む。
　図2のステップS106において、CPU101はステップS105(図9の脊柱管解析処理)の評価結果を表示する(ステップS106)。図14～図16は、評価結果の表示例を示す図である。
　図14に示す評価結果表示画面80には、操作入力エリア81、評価対象画像表示エリア82、脊椎画像表示エリア83、評価結果リスト表示エリア84等が設けられる。
　操作入力エリア81は、画像解析に係る各種操作を入力するためのボタンやキー、入力欄等が設けられる。例えば、処理対象とする画像を指定するための送りボタン、二値化処理で用いる閾値を入力する入力欄、表示する画像のサイズやCT値範囲を調整するボタン、その他の各種パラメータを調整するためのボタン等が設けられる。
　評価対象画像表示エリア82には、操作入力エリア81において指定された断層像や、処理対象とする画像等が表示される。
　脊椎画像表示エリア83には、脊椎の少なくとも一部を示す脊椎画像が表示される。例えば、縦軸を被検体の体軸方向、横軸を被検体前後方向とするサジタル画像や、脊椎に沿った面を断面とするCPR(Curved Planar Reconstruction)画像としてもよい。図14の例では、縦方向を被検体の体軸方向、横方向を被検体前後方向とする脊椎のサジタル画像が表示されている。
　また、脊椎画像の各椎骨のうち狭窄等の異常が検出された椎骨83a、83bを色やマーク等で強調させて表示するようにしてもよい。
　評価結果リスト表示エリア84には、ある断面における脊柱管狭窄の評価結果を数値で示す評価結果リストが表示される。例えば、評価対象画像表示エリア82に表示されている断面に対する評価結果リストを表示する。図14に示す例では、評価結果リストには評価開始点Pから左右同距離の各点における脊柱管の太さの左右比のうち、値が大きいものが順に示されている。具体的には、評価開始点Pから左右に1cm離れた位置で脊柱管の太さに「3.33％」のばらつきが生じ、評価開始点Pから左右2cm離れた位置で脊柱管の太さに「2.29％」のばらつきが生じていることが記載されている。
　脊椎画像表示エリア83に表示されている脊椎画像に対してマウス等により任意の椎骨が指示されると、CPU101は、その椎骨を含む画像(断層像)を評価対象画像表示エリア82に表示するようにしてもよい。また、その断層像における脊柱管狭窄の評価結果を評価結果リスト表示エリア84に表示するようにしてもよい。
　なお、図14の評価結果リストの内容は一例であり、脊柱管解析処理(図9)で解析した各種評価指標やその評価結果に応じた内容が表示される。
　また、図15に示す評価結果表示画面80aのように、脊柱管領域の展開画像を表示するようにしてもよい。
　図15に示す評価結果表示画面80aでは、操作入力エリア81、評価対象画像表示エリア82、脊椎画像表示エリア83、展開画像表示エリア85等が設けられる。図14の評価結果表示画面80とは脊椎画像表示エリア83のレイアウト位置が異なるが、操作入力エリア81、評価対象画像表示エリア82、及び脊椎画像表示エリア83の表示内容は図14の評価結果表示画面80と同様である。
　図15の評価結果表示画面80aにおいて、展開画像表示エリア85には脊椎(脊柱管)の展開画像が表示される。展開画像とは、脊柱管を長軸方向に仮想的に切り開き、管の内部の各点の画素値を平面上の対応する各点に投影した画像である。展開画像を表示することにより、脊柱管の内部の石灰化の様子等が視認できるようになる。また、狭窄等の異常がある部位については、脊椎画像表示エリア83の脊椎画像の対応する椎骨83bや展開画像表示エリア85の展開画像の対応する部位85aを強調表示するようにしてもよい。
　また、図16に示す評価結果表示画面80bのように、被検体の全体画像87を表示し、脊椎画像表示エリア83に表示している範囲88を全体画像87上に示すようにしてもよい。全体画像87はCT撮影時に得られるスキャノグラム画像や標準的な人体イラスト等としてもよい。
　また、評価結果リスト表示エリア84には、評価結果のリストとともに、狭窄等の異常がある旨を示すアラート表示86を更に表示するようにしてもよい。
　脊柱管狭窄の評価結果を表示すると、CPU101は次シリーズの断層像があるか否かを判定し(図2のステップS107)、次シリーズの断層像がある場合は(ステップS107;Yes)、ステップS101に戻り、次シリーズの断層像についてステップS101～ステップS106の処理を繰り返し実行する。
　次シリーズの断層像がない場合は(ステップS107;No)、脊柱管狭窄評価処理を終了する。
　以上説明したように、第1の実施の形態の画像処理装置100は、脊椎の少なくとも一部を撮影した一連の断層像群から椎骨領域を抽出し、椎骨領域について被検体前後方向の長さを断面毎に算出し、算出した椎骨領域の被検体前後方向の長さに基づいて棘突起部を含む断面を特定し、特定された断面位置を解析対象部位として脊柱管の狭窄を評価し、評価結果を表示する。
　これにより、画像上で様々な形状をなす脊柱管領域について、評価に不適当な断面を処理対象から除いて演算を実行することができるため、コンピュータ等の画像処理装置100を用いて脊柱管狭窄の評価を行えるようになる。
　また、隙間が多く画像上で閉空間が現れにくく、また様々な形状をなす脊柱管領域について狭窄の評価を行うことが可能となる。
　また、解析対象部位とする断面において、抽出された椎骨領域の内部に脊柱管を示す閉空間がある場合は閉空間の形状に基づいて脊柱管の狭窄を評価する。または、椎体の脊柱管側の縁部と推定される位置に分離線を設定し、脊柱管の中央から左右同距離における分離線と椎弓との間の距離を比較する。これにより、解析対象部位とする断面における脊柱管の太さの左右のばらつきを評価することが可能となる。
　評価結果表示画面では、脊椎を体軸方向に示す脊椎画像を表示し、狭窄があると判断された椎骨を識別表示する。また、脊柱管の展開画像を表示し、狭窄があると判断された部位を展開画像においても識別表示するようにしてもよい。また、評価結果をリスト表示したり、狭窄等の異常が検出された場合にアラート表示したりするようにしてもよい。
　これにより、CT画像等の断層像群に基づいてコンピュータを用いて脊柱管の狭窄を自動で評価し、評価結果を提示することが可能となる。特に、評価対象とする断面を棘突起が含まれる断面に特定しているため、評価対象として不適当な画像を省いて効率よく評価結果を得ることができる。
　［第2の実施の形態］
　次に、図17～図19を参照して、本発明の第2の実施の形態について説明する。
　第1の実施の形態では、体軸に直交する各断層像から椎骨領域を抽出し、抽出した椎骨領域の被検体前後方向の長さに基づいて脊柱管の狭窄を評価する断面位置を特定した。しかし、脊椎はS字をなすため、各椎骨はそれぞれある程度の傾きをもって連なっている。
そのため、体軸に直交する各断層像から椎骨領域を抽出した場合は、椎体の傾き方によっては脊柱管の狭窄を評価しにくい角度となることがある。
　そこで第2の実施の形態では、各椎体に直交する椎骨断面画像を生成し、生成した椎骨断面画像から椎骨領域を抽出する。そのため、抽出した椎骨領域の示す形状に基づいて脊柱管の狭窄を評価しやすくする。
　以下、本発明の第2の実施の形態について説明する。
　第2の実施の形態では、特に第1の実施の形態における脊柱管狭窄評価処理(図2参照)の手順のうち、ステップS102の椎骨領域の抽出処理に係る別の例について説明する。
　処理対象とする脊椎の断層像群の取得、抽出した椎骨領域の被検体前後方向の長さの算出、棘突起を含む断面の特定、狭窄の評価、及び評価結果の表示等、椎骨領域の抽出処理以外の各処理は第1の実施の形態と同様である。以下の説明では、第1の実施の形態と重複する説明を省略し、異なる部分(椎骨領域の抽出処理)について説明する。
　図17のフローチャートに示すように、第2の実施の形態の画像処理装置100のCPU101は、まず被検体の脊椎を撮影した一連の断層像群に基づいて脊椎画像31を生成する(ステップS401)。脊椎画像31とは脊椎に沿った断面の画像である。例えば、図18(a)に示すようなCPR画像の脊椎画像31を生成する。或いは、処理を高速化するためにサジタル画像としてもよい。
　図18(a)は、ステップS401で生成される脊椎画像31の一例を示す図である。
横軸がY方向(被検体前後方向)、縦軸が体軸方向であり、画像左側が腹側、右側が背側である。図18(a)に示すように、脊椎画像31には複数の椎骨12が連なって表示される。椎骨12は腹側に椎体13、背側に椎弓15及び棘突起16を有し、椎体13と椎弓15との間に椎孔14が存在する。また、椎骨と椎骨との間には椎間板17が存在する。椎孔14及び椎間板17は骨以外の領域である。
　CPU101は、ステップS401で作成した脊椎画像31から椎体領域を抽出する(ステップS402)。すなわち、CPU101はステップS401で生成した脊椎画像31を閾値処理により二値化する。二値化に用いる閾値は、骨領域と骨以外の部分とを分離するCT値とする。生成する二値化画像は、例えば骨領域を「1」、その他の領域を「0」とする。そして、CPU101は作成した二値化画像の骨領域のうち腹側の骨領域を抽出する。
　腹側の骨領域のみを抽出するため、まずCPU101は体軸方向に骨領域を走査する。
　そして走査した画素が骨領域以外の画素値「0」である場合には、骨領域(画素値「1」)に変換する。これにより不連続に存在する骨領域を連結させる。すると、所定長さ以上の骨領域が画像内に2つ生成される。CPU101は、それらの連結領域のうち腹側のものを椎体領域として一括抽出する。
　次に、CPU101は抽出した椎体領域を連結前の状態に戻し、ラベリング処理により各椎体をそれぞれ個別に認識する。ラベリング処理の結果を図18(b)に示す。各椎骨に対して「1」、「2」、「3」、「4」、「5」、「6」といったラベル番号が付与される。
　CPU101はラベリングされた各椎体について以下の椎体指標を求める(ステップS403)。求める椎体指標は、椎体の高さ、幅、面積、重心、傾き等である。
　図19(a)は椎体指標について説明する図である。
　図19(a)は、図18(b)に示す複数の椎体のうち、一つの椎体13を拡大した図である。横軸はY方向、縦軸は体軸方向、図に垂直な方向がX方向である。図中破線で示す直線YpはY軸に平行な線である。
　椎体13の高さ及び幅は、椎体周囲を探索することにより算出できる。
　椎体13の面積は、算出した高さと幅とを乗算することにより求めることができる。
　椎体13の重心Qは、算出した面積から算出することができる。
　椎体13の傾きθは、例えば、椎体13の下辺(直線R-R’)と平行線Ypとの間の角度である。
　椎体指標を求めると、次にCPU101は、椎体指標に基づいて椎体の傾きに応じた椎骨断面画像を生成する(ステップS404)。椎骨断面画像を作成する方法の一例としては、例えば、椎体13の重心Qを通り、Y軸からの傾きが上述の椎体指標で求めた傾きθになるような断面D1を決定し、断面D1に関する画素値データを元の断層像群から取得して断面画像を作成する。この椎骨断面画像は、各椎体について少なくとも一つ作成すればよいが、複数作成してもよい。
　椎骨断面画像を複数作成する場合は、上述の断面D1に平行な第2断面D2や第3断面D3を設定する。断面D1と断面D2、D3との距離dは椎体13の高さの半値より短い距離とする。また全ての椎体の高さの平均と対象とする椎体13の高さとの差を係数とし、距離dを決定するようにしてもよい。または、全ての椎体の面積の平均と対象とする椎体13の面積との差を係数とし、距離dを決定してもよい。
　このように、他の椎体の椎体指標を考慮して椎骨断面画像の断面位置を決定すれば、各椎体で類似する椎骨断面画像を生成することができる。これにより、対象とする椎体について適切な評価用画像(脊柱管の狭窄を評価するための画像)が得られない場合であっても、他の椎骨断面画像の情報を参考にして脊柱管の形状を推定したり、補間したりしやすくなる。
　CPU101は作成した椎骨断面画像から椎骨領域を示す二値化画像を生成する。二値化に用いる閾値は、ステップS302と同様に、骨領域と骨以外の部分とを分離するCT値とする。また、生成する二値化画像は、例えば骨領域を「1」、その他の領域を「0」とする。
　例としては、図19(b)の断面D1から図5(a)の椎骨画像51が作成され、図19の断面D2から図5(b)の椎骨画像52が作成され、図19の断面D3から図5(c)の椎骨画像53が作成される。
　以上の処理によって、椎体の傾きに応じた椎骨断面画像が作成されると、CPU101は、作成された椎骨断面画像に基づいて図2のステップS103～S107の処理を実行する。すなわち、CPU101は、図17の椎骨領域抽出処理により作成された椎骨断面画像に基づいて、椎骨領域の被検体前後方向の長さを算出し、算出した長さに基づいて棘突起を含む椎骨断面画像を特定し、特定した椎骨断面画像に基づいて脊柱管狭窄に関する各種指標を算出して評価し、評価結果を表示する。
　これにより、各椎体の傾きを考慮して脊柱管の狭窄を評価しやすい画像を作成することができるため、精度の良い評価結果を得ることができる。また、別の椎体の情報(椎体指標)も参考にして適切な断面で椎骨断面画像を作成すれば、各椎骨で類似する椎骨断面画像を生成することができる。これにより、後のステップにおける脊柱管の評価処理がより単純になる。また、別の椎体の椎骨断面画像の情報を参考にして処理対象の画像の脊柱管の形状を補間したり、推定したりしやすくなる。
　［第3の実施の形態］
　第3の実施の形態では、脊柱管の評価ステップ(図2のステップS106)における別の評価例について説明する。
　第1及び第2の形態では、棘突起を含む画像を特定し、主に閉空間となる脊柱管を評価対象とした。しかしながら、画像上には脊柱管を示す閉空間がはっきりと表れなくても、他の椎体の画像等から脊柱管の位置を推定できれば、評価対象に含めることもできる。
　そこで第3の実施の形態では、例えば図5(b)、(c)に示すように閉空間を含まない椎骨画像52、53に対して脊柱管を示す閉空間を補間により描画し、補間画像に基づいて脊柱管の太さの左右のばらつきや狭窄の度合い等を解析する。
　なお、閉空間の補間処理は、第1の実施の形態で用いた体軸方向に直交する断層像及び第2の実施の形態で用いた椎骨断面画像のいずれに対しても適用可能である。
　画像処理装置100のCPU101は、図5に示すような椎骨画像51、52、53を得ると、椎骨領域の形状の特徴を求める。特徴としては、閉空間の有無、横の閉じの有無、縦の閉じの有無を求める。
　CPU101は、椎骨画像51、52、53を縦方向及び横方向に走査し、骨領域の内部に骨以外の領域がある場合に閉空間があるとする。具体的には、横方向に走査した結果、画素値「1(骨)」、「0(その他)」、「1(骨)」という順序の画素列がある場合は横の閉じありとカウントする。同様に、縦方向に走査した結果、画素値「1(骨)」、「0(その他)」、「1(骨)」という順序の画素列がある場合は縦の閉じありとカウントする。
　図5(a)の椎骨画像51には閉空間があり、図5(b)の椎骨画像52には縦の閉じが有り、図5(c)の椎骨画像53には横の閉じが有ると判定される。
　次にCPU101は、縦または横に閉じがある椎骨画像52、53に対して閉空間を作成するための補間処理を実行する。補間処理の方法の一例としては、ある距離値以内に存在する2つの骨領域同士を接続する方法等がある。
　図20(a)は、図5(b)に示すような縦に閉じがある椎骨画像52に対する補間画像52aである。図20(a)に示すように、CPU101は、画像上部の椎体と画像下部の棘突起との間に追加線68a、68bを描画する。
　図20(b)は、図5(c)に示すような横に閉じがある椎骨画像53に対する補間画像53aである。図20(b)に示すように、CPU101は、骨領域の下部の接近した部分に追加線68cを描画する。
　このように閉空間のない椎骨画像52、53に対して補間により閉空間を作成することにより、第1の実施の形態では評価対象外であった図5(b)、図5(c)のような棘突起を含まない画像についても脊柱管の評価を行うことが可能となる。
　また、閉空間を生成することで、脊柱管の狭窄を評価するにあたり、例えば血管等のような管状臓器の狭窄評価手法を適用することが可能となる。管状臓器の狭窄評価手法の公知例としては、例えば、特許文献1等がある。特許文献1には、血管芯線や血管直交断面上の血管輪郭点等の血管の形状に関する情報を収集し、収集した情報に基づいて血管のねじれを補正して局所的な狭窄率を算出することが記載されている。
　なお、閉空間(脊柱管領域)の作成方法は上述のような追加線による補間に限定されるものではない。例えば、閉空間のない椎骨画像52、53の形状から周囲の骨領域に内接する楕円(内接楕円)を作成する。そして、作成した内接楕円を各椎骨画像の脊柱管と仮定して、狭窄の位置、狭窄範囲、狭窄の度合いを算出する。
　内接楕円について図21を参照して説明する。
　図21(a)は、図5(b)の椎骨画像52に対応する内接楕円71の算出例を示し、図21(b)は、図5(c)の椎骨画像53に対応する内接楕円72の算出例を示している。
　CPU101は、図21(a)に示す椎骨画像52から椎体(画像上側の骨領域)の最下点P1、椎弓(画像上側の骨領域)の上側の曲線L2、左右の椎弓と椎体の距離が一番短い直線L3、L4を求める。そして、曲線L2の内、直線L3とL4に挟まれた範囲の点と点P1に接する楕円71を作成する。ただし、作成した楕円71内の骨領域と重なる部分は、閉空間(脊柱管)から除かれた領域として認識される。
　また、図21(b)に示す椎骨画像53については、CPU101は、椎骨画像53から椎体の最下点を通る直線L5、骨領域に囲まれるが一部に閉じがない領域(開空間)内の幅が最大となる位置に直線L6、直線L6を対称軸として直線L5と線対称となる位置に直線L7を設定する。また、開空間が最大となるような四角形を作成するために、直線L5、L7に垂直な直線L8、L9を設定する。そして、直線L5、L7、L8、L9に内接する楕円72を作成する。ただし、作成した楕円72内の骨領域と重なる部分は、閉空間(脊柱管)から除かれた領域として認識される。
　CPU101は、内接楕円71、72により認識された脊柱管領域(閉空間)について、上述のような公知の手法を用いて狭窄の位置、狭窄範囲、狭窄の度合いを算出する。
　以上説明したように、第3の実施の形態では、閉空間を含まない椎骨画像に対して脊柱管を示す閉空間を補間等により求め、椎骨画像内に閉空間を作成する。これにより、血管等の狭窄の評価に使用されるような公知の評価手法を脊柱管の狭窄に適用できるようになる。
　以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る画像処理装置の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
　1　画像処理システム、100　画像処理装置、101　CPU、102　主メモリ、103　記憶装置、104　通信I/F、105　表示メモリ、106　I/F、107　表示装置、108　マウス、109　入力装置、110　ネットワーク、111　画像データベース、112　医用画像撮影装置、113　バス、12　椎骨、13　椎体、14　椎孔、15　椎弓、16　棘突起、21、22　2値化画像、23　椎骨領域を示す画像、31　脊椎画像、32　椎体のラベル画像、40　脊柱管領域、41　脊柱管領域の上端点、42　椎骨領域の腹側の端点、51、52、53　椎骨画像、52a、53a　補間画像、61　重心、62　慣性主軸、63a、63b、63c　椎骨領域の被検体前後方向の長さ、65　骨以外の領域、67　分離線、68a、68b、68c　追加線、71、72　内接楕円、80、80a、80b　評価結果表示画面、81　操作入力エリア、82　評価対象画像表示エリア、83　脊椎画像表示エリア、83a、83b　異常が検出された椎骨、84　評価結果リスト表示エリア、85　展開画像表示エリア、85a　異常がある部位、86　アラート表示、87　被検体の全体画像、88　脊椎画像表示エリア83に表示している範囲、90　基準曲線

Claims (11)

  1. 　脊椎の少なくとも一部を撮影した一連の断層像群から椎骨領域を抽出する抽出部と、
    　前記抽出部により抽出された椎骨領域について被検体前後方向の長さを断面毎に算出する算出部と、
    　前記算出部により算出された椎骨領域の被検体前後方向の長さが所定の基準値より大きい場合に棘突起を含む断面であると特定する断面特定部と、
    　前記断面特定部により特定された断面の位置を解析対象部位として、脊柱管の狭窄を評価する脊柱管狭窄評価部と、
    　前記脊柱管狭窄評価部による評価結果を表示する表示部と、
    　を備えることを特徴とする画像処理装置。
  2. 　前記抽出部は、各断層像についてそれぞれ前記椎骨領域を抽出し、
    　前記算出部は、前記各断層像から抽出された各椎骨領域についてそれぞれ被検体前後方向の長さを算出することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
  3. 　前記抽出部は、前記一連の断層像群に基づいて水平軸からの椎体の傾きに応じた断面での椎骨断面画像を生成し、生成した椎骨断面画像から前記椎骨領域を抽出し、
    　前記算出部は、前記椎骨断面画像から抽出された各椎骨領域についてそれぞれ被検体前後方向の長さを算出することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
  4. 　前記脊柱管狭窄評価部は、
    　前記解析対象部位とする断面において、抽出された椎骨領域の内部に脊柱管を示す閉空間がある場合は前記閉空間の形状に基づいて脊柱管の狭窄を評価することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
  5. 　前記脊柱管狭窄評価部は、
    　前記解析対象部位とする断面において、前記椎骨領域の内部に脊柱管を示す閉空間がない場合は前記椎骨領域の形状に応じて脊柱管を示す閉空間を補間により求め、前記補間により求められた閉空間の形状に基づいて脊柱管の狭窄を評価することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
  6. 　前記脊柱管狭窄評価部は、狭窄に関する評価指標として前記解析対象部位とする断面における脊柱管の太さの左右のばらつきを評価することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
  7. 　前記表示部は、椎骨を体軸方向に連ねた脊椎画像を表示し、前記脊柱管狭窄評価部により狭窄があると判断された椎骨を前記脊椎画像において識別表示することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
  8. 　前記表示部は、脊柱管の展開画像を表示し、前記脊柱管狭窄評価部により狭窄があると判断された部位を前記展開画像において識別表示することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
  9. 　前記表示部は、前記評価結果をリスト表示することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
  10. 　前記表示部は、前記断面特定部により特定された断面の断層像を表示することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
  11. 　コンピュータを用いて脊柱管の狭窄を評価する脊柱管評価方法であって、
    　脊椎の少なくとも一部を撮影した一連の断層像群から椎骨領域を抽出する抽出ステップと、
    　抽出された椎骨領域について被検体前後方向の長さを断面毎に算出する算出ステップと、
    　算出された椎骨領域の被検体前後方向の長さが所定の基準値より大きい場合に棘突起を含む断面であると特定する特定ステップと、
    　前記断面を特定するステップで特定された断面の位置を解析対象部位として、脊柱管の狭窄を評価する評価ステップと、
    　前記評価ステップによる評価結果を表示する表示ステップと、
    　を含むことを特徴とする脊柱管評価方法。
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