JP2000040145A - Image processor, image processing method and storage medium stored with image processing program - Google Patents
Image processor, image processing method and storage medium stored with image processing programInfo
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Landscapes
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- Image Analysis (AREA)
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、Ｘ線コンピュータ
断層撮影装置（以下、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomograph
y）装置という。）によって生成されたＸ線ＣＴ画像
と、磁気共鳴映像装置（以下、ＭＲＩ（Magnetic Reson
ance Imaging）装置という。）によって磁気共鳴血管造
影法（以下、ＭＲＡ（Magnetic Resonance Angiograph
y）法という。）により生成されたＭＲＡ画像との位置
合わせを行う画像処理装置、画像処理方法及び画像処理
プログラムを記録した記録媒体に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an X-ray computed tomography apparatus (hereinafter referred to as an X-ray CT (Computed Tomograph)).
y) The device. ) Generated by an X-ray CT image and a magnetic resonance imaging device (hereinafter referred to as MRI (Magnetic Reson
ance Imaging) device. ) By magnetic resonance angiography (hereinafter referred to as MRA (Magnetic Resonance Angiograph)
y) The law. The present invention relates to an image processing apparatus for performing alignment with an MRA image generated by the method, an image processing method, and a recording medium on which an image processing program is recorded.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来のＸ線ＣＴ装置では、体外からＸ線
を照射し、その透過率を撮影することで高分解能で高い
コントラストをもった骨と軟部組織のスライス画像を撮
影することができる。2. Description of the Related Art In a conventional X-ray CT apparatus, a slice image of bone and soft tissue with high resolution and high contrast can be taken by irradiating X-rays from outside the body and taking the transmittance. .
【０００３】一方、ＭＲＩ装置では、血流のある血管内
腔のように、対象とする原子核（水原子を構成する原子
核）が巨視的に動いている場合には、脳や筋肉などの通
常の組織などの静止している組織とは、まったく異なる
信号強度を示す。一般のＭＲＩの撮影法では、高速では
無信号、低速では高い信号を示し、血流速度とパルスシ
ーケンスに依存してその信号強度は複雑に変化する。こ
の関係を巧みに利用して、血管内腔の血流のある部分の
み高い信号に描き出し、それ以外の部分を最大強度投影
（maximum intensity projection）処理などの方法を用
いて消去して得られたものがＭＲＡ画像である。すなわ
ち、ＭＲＡ法とは、核磁気の共鳴を利用して高い解剖学
的精度で例えば血管などの軟部組織の３次元的な立体形
状をスライス画像（断層画像）として撮影するＭＲＩ装
置と呼ばれる撮影装置を用いた血管系の形態の画像化手
法の総称である。On the other hand, in an MRI apparatus, when a target nucleus (nucleus constituting a water atom) moves macroscopically, such as in a blood vessel lumen with blood flow, a normal nucleus such as the brain or muscle is moved. It shows a completely different signal strength than a stationary tissue such as a tissue. In a general MRI imaging method, there is no signal at a high speed and a high signal at a low speed, and the signal intensity varies in a complicated manner depending on the blood flow velocity and the pulse sequence. By cleverly utilizing this relationship, only a certain portion of the blood flow in the blood vessel lumen is drawn to a high signal, and the other portion is obtained by elimination using a method such as a maximum intensity projection process. The thing is an MRA image. That is, the MRA method is an imaging apparatus called an MRI apparatus for imaging a three-dimensional three-dimensional shape of a soft tissue such as a blood vessel as a slice image (tomographic image) with high anatomical accuracy using nuclear magnetic resonance. Is a general term for an imaging technique of a vascular system form using the.
【０００４】ＭＲＡ法には、断層面と垂直な流速成分の
上述の高い信号を対象とするタイムオブフライト法と、
断層面内をこれと平行に流れる成分の位相変化を利用し
た位相コントラスト法とがある。従来の血管撮影法のよ
うに、造影剤を血管内に注入する必要は無く。まった
く、非侵襲的に血管を描出できるという利点がある。動
脈瘤、血管奇形、血管狭窄又は閉塞などの血管病変の診
断や、手術前の病変への栄養血管の同定に有用である。[0004] The MRA method includes a time-of-flight method which targets the above-mentioned high signal of a flow velocity component perpendicular to the tomographic plane;
There is a phase contrast method using a phase change of a component flowing in a tomographic plane in parallel to the tomographic plane. There is no need to inject a contrast agent into blood vessels as in conventional angiography. Indeed, there is an advantage that blood vessels can be visualized non-invasively. It is useful for diagnosing vascular lesions such as aneurysm, vascular malformation, vascular stenosis or occlusion, and identifying vegetative blood vessels in preoperative lesions.
【０００５】従来から提案されている、解剖学的形態情
報に基づくＸ線ＣＴ画像とＭＲＡ画像との間の頭部３次
元画像の自動マッチング処理では、脳、骨あるいは体表
面の輪郭情報に注目しそれ以外のデータを無視すること
で扱うデータ量を減らし、処理を高速化している。[0005] In a conventionally proposed automatic matching process of a three-dimensional head image between an X-ray CT image and an MRA image based on anatomical morphological information, attention is paid to contour information of the brain, bone or body surface. By ignoring other data, the amount of data to be handled is reduced and the processing speed is increased.
【０００６】[0006]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来例
の自動マッチング処理を用いた場合、ＭＲＡ画像は撮影
範囲が小さいため、データ量を減らすとマッチングに十
分な情報が得られない。また、例えば、動脈瘤の位置を
特定するには、ＭＲＡ画像を用いることができるが、Ｍ
ＲＡ画像のみにおいてその位置を特定する精度は比較的
低い。さらに、例えば、人体に対して造影剤を点滴し、
Ｘ線ＣＴ装置を用いて撮像されたＸ線ＣＴ画像において
頭蓋骨と脳内の血管とを同時に見ることができるが、造
影剤の投与は血圧低下などの危険があり、また、アレル
ギー体質の患者などには負担が大きく、使用が制限され
るという問題点があった。However, when the conventional automatic matching process is used, since the MRA image has a small imaging range, if the amount of data is reduced, sufficient information for matching cannot be obtained. Further, for example, to specify the position of an aneurysm, an MRA image can be used.
The accuracy of specifying the position only in the RA image is relatively low. Furthermore, for example, a contrast agent is instilled on the human body,
Although the skull and the blood vessels in the brain can be simultaneously seen in the X-ray CT image captured using the X-ray CT apparatus, administration of a contrast agent may cause a risk such as a decrease in blood pressure, and may cause allergic predisposition to patients. Has a problem that the burden is large and the use is restricted.
【０００７】本発明の目的は以上の問題点を解決し、造
影剤を投与することなく、従来技術に比較して高い精度
で、Ｘ線ＣＴ画像とＭＲＡ画像との位置合わせを行うこ
とができ、これらの画像の合成画像を表示して、人体の
所定の位置の特定を高精度で行うことができる画像処理
装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを記録した
記録媒体を提供することにある。SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to solve the above-mentioned problems, and to perform positioning of an X-ray CT image and an MRA image with higher accuracy than in the prior art without administration of a contrast agent. Another object of the present invention is to provide an image processing apparatus, an image processing method, and a recording medium on which an image processing program is recorded, which is capable of displaying a composite image of these images and specifying a predetermined position of a human body with high accuracy.
【０００８】[0008]
【課題を解決するための手段】本発明に係る画像処理装
置は、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置によって生成され
たＸ線ＣＴ画像データと、磁気共鳴映像装置によって磁
気共鳴血管造影法によって生成されたＭＲＡ画像データ
との位置合わせを行う画像処理装置において、上記Ｘ線
ＣＴ画像データに基づいて、所定の濃度しきい値を用い
て２値化処理を実行することにより、軟部組織を表す第
１の２値データを生成する第１の２値化処理手段と、上
記ＭＲＡ画像データに基づいて、所定の別の濃度しきい
値を用いて２値化処理を実行することにより、軟部組織
を表す第２の２値データを生成する第２の２値化処理手
段と、上記第２の２値化処理手段によって生成された第
２の２値データを所定の座標上で固定する一方、上記第
１の２値化処理手段によって生成された第１の２値デー
タを、所定の移動方法で移動したときの移動前後の第１
と第２の２値データ間の誤差が小さくなるように移動さ
せることにより、上記Ｘ線ＣＴ画像データと上記ＭＲＡ
画像データとの位置合わせを行う画像位置マッチング処
理手段とを備えたことを特徴とする。An image processing apparatus according to the present invention comprises: an X-ray CT image data generated by an X-ray computed tomography apparatus; and an MRA generated by magnetic resonance angiography by a magnetic resonance imaging apparatus. An image processing apparatus that performs alignment with image data performs a binarization process using a predetermined density threshold value based on the X-ray CT image data, thereby forming a first binary image representing a soft tissue. A first binarization processing means for generating value data; and a second binarization processing which executes a binarization processing using another predetermined density threshold value based on the MRA image data, to thereby represent a soft tissue. A second binarization processing means for generating the binary data of the above, and fixing the second binary data generated by the second binarization processing means on predetermined coordinates, while Binarization processing First forth moving when the first binary data generated, moved at a predetermined moving manner by
The X-ray CT image data and the MRA are moved by moving the data so that the error between the X-ray CT image data and the second binary data is reduced.
Image position matching processing means for performing position alignment with image data.
【０００９】上記画像処理装置において、好ましくは、
上記Ｘ線ＣＴ画像データと上記ＭＲＡ画像データとは少
なくとも３次元以上の画像データであり、上記画像位置
マッチング処理手段は、上記少なくとも３次元のうちの
各１つの軸に対して垂直な平面上での第１と第２の２値
データの面積分布の誤差が最小となるように当該軸上で
上記第１の２値データを移動させることにより上記Ｘ線
ＣＴ画像データと上記ＭＲＡ画像データとの位置合わせ
を行う第１のマッチング処理手段と、移動前の上記第１
と第２の２値データの体積誤差を計算し、上記座標の各
軸に対する所定の単位の平行移動と上記座標の各軸に対
する所定の単位の回転移動とのすべての組み合わせの複
数の移動パターンで移動を行ったときの移動後の上記第
１と第２の２値データの体積誤差を計算し、上記計算さ
れた移動前の上記第１と第２の２値データの体積誤差
と、上記計算された移動後の上記第１と第２の２値デー
タの体積誤差との差が最小となる移動パターンで上記第
１の２値データを移動させることにより上記Ｘ線ＣＴ画
像データと上記ＭＲＡ画像データとの位置合わせを行う
第２のマッチング処理手段とのうち少なくとも１つの手
段を備えたことを特徴とする。In the above image processing apparatus, preferably,
The X-ray CT image data and the MRA image data are at least three-dimensional image data, and the image position matching processing means is arranged on a plane perpendicular to each one of the at least three dimensions. By moving the first binary data on the axis so as to minimize the error in the area distribution of the first and second binary data, the X-ray CT image data and the MRA image data First matching processing means for performing positioning, and the first matching processing means before the movement;
And the volume error of the second binary data is calculated, using a plurality of movement patterns of all combinations of parallel movement of a predetermined unit with respect to each axis of the coordinates and rotational movement of a predetermined unit with respect to each axis of the coordinates. Calculating a volume error between the first and second binary data after the movement when performing the movement, and calculating a volume error between the first and second binary data before the movement and the calculation; The X-ray CT image data and the MRA image by moving the first binary data in a movement pattern that minimizes the difference between the volume error of the first and second binary data after the movement. At least one of the second matching processing means for performing position alignment with the data is provided.
【００１０】上記画像処理装置において、好ましくは、
上記第１のマッチング処理手段は、上記第１と第２の２
値データの面積分布の誤差が最小となるように当該軸上
で上記第１の２値データを移動させる処理を、上記座標
の各軸に対して少なくとも２回以上行うことを特徴とす
る。In the above image processing apparatus, preferably,
The first matching processing means includes the first and second two.
The process of moving the first binary data on the axis so as to minimize the error in the area distribution of the value data is performed at least twice on each axis of the coordinates.
【００１１】上記画像処理装置において、好ましくは、
上記第２のマッチング処理手段は、上記計算された移動
前の上記第１と第２の２値データの体積誤差が所定のし
きい値未満になり、もしくは、上記計算された移動前の
上記第１と第２の２値データの体積誤差と、上記計算さ
れた移動後の上記第１と第２の２値データの体積誤差と
の差が正となる移動パターンが存在しないときまで、上
記第１の２値データの移動による位置合わせを繰り返す
ことを特徴とする。In the above image processing apparatus, preferably,
The second matching processing means may be configured such that the calculated volume error between the first and second binary data before the movement is less than a predetermined threshold value, or Until there is no movement pattern in which the difference between the volume error of the first and second binary data and the calculated volume error of the first and second binary data after the movement is positive, the above-mentioned second pattern is obtained. It is characterized in that the alignment by moving the binary data of 1 is repeated.
【００１２】上記画像処理装置は、好ましくは、上記画
像位置マッチング処理手段によって位置合わせされたＸ
線ＣＴ画像データとＭＲＡ画像データとを合成して、合
成された画像データを表示する合成表示手段をさらに備
えたことを特徴とする。[0012] Preferably, the image processing apparatus is configured to adjust the position of the X aligned by the image position matching processing means.
The image processing apparatus further includes a combining display unit that combines the line CT image data and the MRA image data and displays the combined image data.
【００１３】本発明に係る画像処理方法は、Ｘ線コンピ
ュータ断層撮影装置によって生成されたＸ線ＣＴ画像デ
ータと、磁気共鳴映像装置によって磁気共鳴血管造影法
によって生成されたＭＲＡ画像データとの位置合わせを
行う画像処理方法において、上記Ｘ線ＣＴ画像データに
基づいて、所定の濃度しきい値を用いて２値化処理を実
行することにより、軟部組織を表す第１の２値データを
生成する第１の２値化処理ステップと、上記ＭＲＡ画像
データに基づいて、所定の別の濃度しきい値を用いて２
値化処理を実行することにより、軟部組織を表す第２の
２値データを生成する第２の２値化処理ステップと、上
記生成された第２の２値データを所定の座標上で固定す
る一方、上記生成された第１の２値データを、所定の移
動方法で移動したときの移動前後の第１と第２の２値デ
ータ間の誤差が小さくなるように移動させることによ
り、上記Ｘ線ＣＴ画像データと上記ＭＲＡ画像データと
の位置合わせを行う画像位置マッチング処理ステップと
を含むことを特徴とする。An image processing method according to the present invention is a method for aligning X-ray CT image data generated by an X-ray computed tomography apparatus and MRA image data generated by magnetic resonance angiography by a magnetic resonance imaging apparatus. Performing a binarization process using a predetermined density threshold based on the X-ray CT image data to generate first binary data representing soft tissue. 1 and a predetermined density threshold based on the MRA image data.
A second binarization processing step of generating second binary data representing a soft tissue by performing a binarization process, and fixing the generated second binary data on predetermined coordinates. On the other hand, by moving the generated first binary data so as to reduce the error between the first and second binary data before and after the movement by the predetermined movement method, the X data is obtained. An image position matching step of performing position alignment between the line CT image data and the MRA image data.
【００１４】上記画像処理方法において、好ましくは、
上記Ｘ線ＣＴ画像データと上記ＭＲＡ画像データとは少
なくとも３次元以上の画像データであり、上記画像位置
マッチング処理ステップは、上記少なくとも３次元のう
ちの各１つの軸に対して垂直な平面上での第１と第２の
２値データの面積分布の誤差が最小となるように当該軸
上で上記第１の２値データを移動させることにより上記
Ｘ線ＣＴ画像データと上記ＭＲＡ画像データとの位置合
わせを行う第１のマッチング処理ステップと、移動前の
上記第１と第２の２値データの体積誤差を計算し、上記
座標の各軸に対する所定の単位の平行移動と上記座標の
各軸に対する所定の単位の回転移動とのすべての組み合
わせの複数の移動パターンで移動を行ったときの移動後
の上記第１と第２の２値データの体積誤差を計算し、上
記計算された移動前の上記第１と第２の２値データの体
積誤差と、上記計算された移動後の上記第１と第２の２
値データの体積誤差との差が最小となる移動パターンで
上記第１の２値データを移動させることにより上記Ｘ線
ＣＴ画像データと上記ＭＲＡ画像データとの位置合わせ
を行う第２のマッチング処理ステップとのうち少なくと
も１つのステップを含むことを特徴とする。In the above image processing method, preferably,
The X-ray CT image data and the MRA image data are at least three-dimensional image data, and the image position matching processing step is performed on a plane perpendicular to each one of the at least three dimensions. By moving the first binary data on the axis so as to minimize the error in the area distribution of the first and second binary data, the X-ray CT image data and the MRA image data A first matching processing step of performing positioning, calculating a volume error between the first and second binary data before the movement, performing a parallel movement of a predetermined unit with respect to each axis of the coordinates, and each axis of the coordinates; Calculates the volume error of the first and second binary data after the movement when the movement is performed in a plurality of movement patterns of all combinations with the rotational movement of the predetermined unit with respect to. 2 of the first and the volume error of the second binary data, after the movement, which is the calculated the first and second
A second matching processing step of aligning the X-ray CT image data and the MRA image data by moving the first binary data in a movement pattern that minimizes a difference between the value data and the volume error. And at least one of the following steps:
【００１５】上記画像処理方法において、好ましくは、
上記第１のマッチング処理ステップは、上記第１と第２
の２値データの面積分布の誤差が最小となるように当該
軸上で上記第１の２値データを移動させる処理を、上記
座標の各軸に対して少なくとも２回以上行うことを特徴
とする。In the above image processing method, preferably,
The first matching processing step includes the first and second matching steps.
The step of moving the first binary data on the axis so as to minimize the error of the area distribution of the binary data is performed at least twice on each axis of the coordinates. .
【００１６】上記画像処理方法において、好ましくは、
上記第２のマッチング処理ステップは、上記計算された
移動前の上記第１と第２の２値データの体積誤差が所定
のしきい値未満になり、もしくは、上記計算された移動
前の上記第１と第２の２値データの体積誤差と、上記計
算された移動後の上記第１と第２の２値データの体積誤
差との差が正となる移動パターンが存在しないときま
で、上記第１の２値データの移動による位置合わせを繰
り返すことを特徴とする。In the above image processing method, preferably,
In the second matching processing step, the calculated volume error of the first and second binary data before the movement is less than a predetermined threshold value, or the calculated second error before the movement is Until there is no movement pattern in which the difference between the volume error of the first and second binary data and the calculated volume error of the first and second binary data after the movement is positive, the above-mentioned second pattern is obtained. It is characterized in that the alignment by moving the binary data of 1 is repeated.
【００１７】上記画像処理方法は、好ましくは、上記画
像位置マッチング処理ステップによって位置合わせされ
たＸ線ＣＴ画像データとＭＲＡ画像データとを合成し
て、合成された画像データを表示する合成表示ステップ
をさらに含むことを特徴とする。Preferably, the image processing method includes a combining display step of combining the X-ray CT image data and the MRA image data aligned by the image position matching processing step, and displaying the combined image data. It is further characterized by including.
【００１８】本発明に係る画像処理プログラムを記録し
た記録媒体は、上記画像処理方法を含む画像処理プログ
ラムを記録したことを特徴とする。A recording medium storing an image processing program according to the present invention is characterized by recording an image processing program including the above image processing method.
【００１９】[0019]
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明に係
る実施形態について説明する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【００２０】図１は、本発明に係る一実施形態である画
像処理装置１０を備えた画像処理システムの構成を示す
ブロック図であり、図２は、図１の画像処理装置１０に
よって実行される人体画像の画像処理（メインルーチ
ン）を示すフローチャートである。本実施形態の画像処
理システムは、大きく分けて、（ａ）人体のＸ線ＣＴ画
像データを生成するＸ線ＣＴ装置１と、（ｂ）ＭＲＡ画
像処理プログラムを含み、上記と同じ人体のＭＲＡ画像
データを生成するＭＲＩ装置２と、（ｃ）デジタル計算
機で構成され、上記Ｘ線ＣＴ画像データと、上記ＭＲＡ
画像データとに基づいて、図２に示すように、２つの第
１と第２の画像位置マッチング処理（ステップＳ６，Ｓ
７）を行うことにより、上記Ｘ線ＣＴ画像データと、上
記ＭＲＡ画像データとの位置あわせを行い、画像位置マ
ッチング処理後の２つの画像データを合成して表示する
画像処理装置１０とを備えたことを特徴としている。こ
こで、Ｘ線ＣＴ画像データとＭＲＡ画像データとの位置
あわせとは、例えば同一の人体の各画像データを用いて
すべての部位の物理的な位置を合わせるように、一方の
画像データ（本実施形態では、ＭＲＡ画像データ）の座
標を固定する一方、他方の画像データ（本実施形態で
は、Ｘ線ＣＴ画像データ）を移動させる処理をいう。こ
の処理の後、移動後の各画像データを合成して合成画像
を表示するなどして、例えばＸ線ＣＴ画像を参照しなが
ら、ＭＲＡ画像における所定の部位を特定して、例えば
手術などの処理を人体に行う。FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an image processing system provided with an image processing apparatus 10 according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is executed by the image processing apparatus 10 shown in FIG. 9 is a flowchart illustrating image processing (main routine) of a human body image. The image processing system according to the present embodiment includes (a) an X-ray CT apparatus 1 that generates X-ray CT image data of a human body, and (b) an MRA image processing program, and the same MRA image of the human body as described above. An MRI apparatus 2 for generating data; and (c) a digital computer, the X-ray CT image data and the MRA
Based on the image data, as shown in FIG. 2, two first and second image position matching processes (steps S6 and S6)
7) performing an alignment of the X-ray CT image data and the MRA image data, and combining and displaying the two image data after the image position matching processing. It is characterized by: Here, the positioning of the X-ray CT image data and the MRA image data is performed, for example, by using one image data (this embodiment) such that the physical positions of all parts are adjusted using the same human body image data. In the embodiment, the process of fixing the coordinates of the MRA image data and moving the other image data (in this embodiment, the X-ray CT image data). After this processing, a predetermined part in the MRA image is specified by referring to the X-ray CT image, for example, by synthesizing the image data after the movement and displaying the combined image. To the human body.
【００２１】ここで、Ｘ線ＣＴ装置１の通信インターフ
ェース１ａと画像処理装置１０の通信インターフェース
６１との間が通信ケーブル５１を介して接続され、ＭＲ
Ｉ装置２の通信インターフェース２ａと画像処理装置１
０の通信インターフェース６２との間が通信ケーブル５
２を介して接続される。これらの通信インターフェース
１ａ，２ａ，６１，６２は例えばＬＡＮ用の通信インタ
ーフェースである。そして、Ｘ線ＣＴ画像データがＸ線
ＣＴ装置１から画像処理装置１０に送信されて画像処理
装置１０で受信される一方、ＭＲＡ画像データがＭＲＩ
装置２から画像処理装置１０に送信されて画像処理装置
１０で受信される。Here, the communication interface 1a of the X-ray CT apparatus 1 and the communication interface 61 of the image processing apparatus 10 are connected via a communication cable 51,
Communication interface 2a of I device 2 and image processing device 1
0 and the communication cable 5
2 are connected. These communication interfaces 1a, 2a, 61, 62 are, for example, LAN communication interfaces. Then, the X-ray CT image data is transmitted from the X-ray CT apparatus 1 to the image processing apparatus 10 and received by the image processing apparatus 10, while the MRA image data is
The image data is transmitted from the device 2 to the image processing device 10 and received by the image processing device 10.
【００２２】本実施形態の画像処理装置１０では、汎用
性、再現性に優れたマーカレスの頭部Ｘ線ＣＴ画像とＭ
ＲＡ画像の画像位置マッチング法（位置合わせ法）とし
て、まず双方の画像に対してｘ，ｙ，ｚ軸の各面積分布
を求め、双方の面積分布の誤差を最小にするように平行
移動を行うことで大まかな位置合わせを行い、その後、
双方の画像の立体的な重なりから体積誤差を求め、体積
誤差が最小になるように平行移動と回転移動を繰り返す
ことで３次元画像のマッチングを行うことで、処理時間
を従来技術に比較して大幅に短縮することを特徴として
いる。In the image processing apparatus 10 of the present embodiment, a marker-less head X-ray CT image having excellent versatility and reproducibility is
As an image position matching method (positioning method) of an RA image, first, each area distribution of the x, y, and z axes is obtained for both images, and parallel movement is performed so as to minimize an error between the two area distributions. Roughly adjust the position,
The volume error is obtained from the three-dimensional overlap of both images, and the parallel processing and the rotation are repeated so that the volume error is minimized, thereby performing matching of the three-dimensional image. It is characterized by greatly shortening.
【００２３】ここで、ＭＲＡ画像は撮影範囲が小さく体
表面などの輪郭情報だけでは十分な精度が期待できない
ので、位置あわせのための形態情報として、しきい値を
用いた２値化処理で比較的容易に抽出できる軟部組織の
立体形状を用いる。第１の画像位置マッチング処理で
は、予め双方の画像に対してｘ，ｙ，ｚ軸の各面積分布
を求め、双方の面積分布の誤差を最小にするように平行
移動を行うことで大まかな位置合わせを行う。その後、
第２の画像位置マッチング処理では、双方の画像の立体
的な重なりから体積誤差を求め、体積誤差が最小になる
ように平行移動と回転移動を繰り返すことで３次元画像
の位置マッチングを実現する。この際、移動処理を行う
のはＸ線ＣＴ画像とし、ＭＲＡ画像は固定しておく。Here, since the MRA image has a small photographing range and cannot be expected to have sufficient accuracy only by contour information of the body surface or the like, it is compared by binarization processing using a threshold value as morphological information for positioning. A three-dimensional shape of soft tissue that can be easily extracted is used. In the first image position matching process, the approximate position is obtained by obtaining the respective area distributions of the x, y, and z axes with respect to both images in advance and performing parallel movement so as to minimize the error between the two area distributions. Perform alignment. afterwards,
In the second image position matching process, a volume error is obtained from the three-dimensional overlap of the two images, and the parallel movement and the rotational movement are repeated so as to minimize the volume error, thereby realizing the position matching of the three-dimensional image. At this time, the moving process is performed on the X-ray CT image, and the MRA image is fixed.
【００２４】まず、図１を参照して、画像処理装置１０
の構成について説明する。画像処理装置１０は、（ａ）
当該画像処理装置１０の動作及び処理を演算及び制御す
るＣＰＵ（中央演算処理装置）２０と、（ｂ）オペレー
ションプログラムなどの基本プログラム及びそれを実行
するために必要なデータを格納するＲＯＭ（読み出し専
用メモリ）２１と、（ｃ）ＣＰＵ２０のワーキングメモ
リとして動作し、画像処理で必要なパラメータやデータ
を一時的に格納するＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）
２２と、（ｄ）例えばハードディスクメモリで構成さ
れ、Ｘ線ＣＴ装置１から受信したＸ線ＣＴ画像データ、
ＭＲＩ装置２から受信したＭＲＡ画像データ、画像処理
中の画像データ、及び画像処理後の画像データを格納す
る画像メモリ２３と、（ｅ）例えばハードディスクメモ
リで構成され、ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置４５を用いて
読みこんだ図２の画像処理のプログラムを格納するプロ
グラムメモリ２４と、（ｆ）Ｘ線ＣＴ装置１の通信イン
ターフェース１ａと接続され、通信インターフェース１
ａとデータを送受信する通信インターフェース６１と、
（ｇ）ＭＲＩ装置２の通信インターフェース２ａと接続
され、通信インターフェース２ａとデータを送受信する
通信インターフェース６２と、（ｈ）所定のデータや指
示コマンドを入力するためのキーボード４１に接続さ
れ、キーボード４１から入力されたデータや指示コマン
ドを受信して所定の信号変換などのインターフェース処
理を行ってＣＰＵ２０に伝送するキーボードインターフ
ェース３１と、（ｉ）ＣＲＴディスプレイ４３上で指示
コマンドを入力するためのマウス４２に接続され、マウ
ス４２から入力されたデータや指示コマンドを受信して
所定の信号変換などのインターフェース処理を行ってＣ
ＰＵ２０に伝送するマウスインターフェース３２と、
（ｊ）ＣＰＵ２０によって処理された画像データや設定
指示画面などを表示するＣＲＴディスプレイ４３に接続
され、表示すべき画像データをＣＲＴディスプレイ４３
用の画像信号に変換してＣＲＴディスプレイ４３に出力
して表示するディスプレイインターフェース３３と、
（ｋ）ＣＰＵ２０によって処理された画像データ及び所
定の解析結果などを印字するプリンタ４４に接続され、
印字すべき印字データの所定の信号変換などを行ってプ
リンタ４４に出力して印字するプリンタインターフェー
ス３４と、（ｌ）画像処理プログラムが記憶されたＣＤ
−ＲＯＭ４５ａから画像処理プログラムのプログラムデ
ータを読み出すＣＤ−ＲＯＭドライブ装置４５に接続さ
れ、読み出された画像処理プログラムのプログラムデー
タを所定の信号変換などを行ってプログラムメモリ２４
に転送するドライブ装置インターフェース３５とを備
え、これらの回路２０−２４、３１−３４及び６１、６
２はバス３０を介して接続される。First, referring to FIG.
Will be described. The image processing device 10 includes (a)
A CPU (central processing unit) 20 for calculating and controlling the operation and processing of the image processing apparatus 10, and (b) a ROM (read-only) for storing a basic program such as an operation program and data necessary for executing the program. (Memory) 21 and (c) RAM (random access memory) which operates as a working memory of CPU 20 and temporarily stores parameters and data necessary for image processing.
22, and (d) X-ray CT image data constituted by, for example, a hard disk memory and received from the X-ray CT apparatus 1,
The image memory 23 stores the MRA image data received from the MRI apparatus 2, the image data during image processing, and the image data after image processing, and (e) a hard disk memory, for example. The program memory 24 for storing the image processing program read in FIG. 2 and the communication interface 1a of the (f) X-ray CT apparatus 1 are connected.
a communication interface 61 for transmitting and receiving data to and from a,
(G) a communication interface 62 connected to the communication interface 2a of the MRI apparatus 2 for transmitting and receiving data to and from the communication interface 2a; and (h) a keyboard 41 for inputting predetermined data and instruction commands. A keyboard interface 31 that receives input data and instruction commands, performs interface processing such as predetermined signal conversion, and transmits the signals to the CPU 20, and (i) a mouse 42 for inputting instruction commands on the CRT display 43. After receiving data and instruction commands input from the mouse 42 and performing interface processing such as predetermined signal conversion, C
A mouse interface 32 for transmitting to the PU 20;
(J) connected to a CRT display 43 for displaying image data processed by the CPU 20, a setting instruction screen, and the like, and displaying image data to be displayed on the CRT display 43;
A display interface 33 that converts the image signal into an image signal for use and outputs it to a CRT display 43 for display;
(K) connected to a printer 44 that prints image data processed by the CPU 20, predetermined analysis results, and the like;
A printer interface 34 for performing predetermined signal conversion of print data to be printed and outputting the data to a printer 44 for printing; (l) a CD storing an image processing program
A program memory 24 which is connected to a CD-ROM drive 45 for reading program data of the image processing program from the ROM 45a and performs predetermined signal conversion on the read program data of the image processing program;
And a drive device interface 35 for transferring the signals to the circuits 20-24, 31-34 and 61,6.
2 are connected via a bus 30.
【００２５】本実施形態では、複雑な方向性を持った血
管の撮影に適しているため頭部の血管撮影に用いられて
いる３次元タイムオブフライト（３Ｄ−ＴＯＦ（3 Dime
nsion-Time of Flight））法で撮影された９６枚の頭部
のＭＲＡ水平断層画像を用いる。スライス間隔は０．８
ｍｍで、各スライス画像は２２０ｍｍ×２２０ｍｍの範
囲を２５６×２５６画素、２５６階調で撮影している。
このＭＲＡ断層画像の一例を図１７に示す。また、実際
の診断では、例えば、公知のファジーＭＲＡ画像処理法
を用いて、ＭＲＡ原画像から血管を３次元画像として抽
出したものが用いられている。これらの画像から抽出さ
れる血管のＭＲＡ画像を図１８に示す。In the present embodiment, the three-dimensional time-of-flight (3D-TOF (3D-TOF)) used for imaging a blood vessel of the head is suitable for imaging a blood vessel having a complicated direction.
nsion-Time of Flight)), and MRA horizontal tomographic images of 96 heads taken by the method are used. The slice interval is 0.8
mm, each slice image is taken in an area of 220 mm × 220 mm with 256 × 256 pixels and 256 gradations.
FIG. 17 shows an example of the MRA tomographic image. In an actual diagnosis, for example, a blood vessel extracted from a MRA original image as a three-dimensional image using a known fuzzy MRA image processing method is used. FIG. 18 shows MRA images of blood vessels extracted from these images.
【００２６】本実施形態では、１３６枚の頭部Ｘ線ＣＴ
水平断層画像を用いる。スライス間隔は１ｍｍで、各画
像は２２０ｍｍ×２２０ｍｍの範囲を２５６×２５６画
素、３９００階調で撮影している。このＸ線ＣＴ断層画
像の一例を図１９に示す。また、これらの画像から抽出
される頭蓋骨の画像を図２０に示す。In this embodiment, 136 head X-ray CT
A horizontal tomographic image is used. The slice interval is 1 mm, and each image is taken in a range of 220 mm × 220 mm at 256 × 256 pixels at 3900 gradations. FIG. 19 shows an example of this X-ray CT tomographic image. FIG. 20 shows skull images extracted from these images.
【００２７】本実施形態では、Ｘ線ＣＴ装置１によって
生成されたＸ線ＣＴ画像のスライス画像データがＸ線Ｃ
Ｔ装置１の通信インターフェース１ａから通信ケーブル
５１を介して画像処理装置１０の通信インターフェース
６１に送信されて受信された後、画像処理のために画像
メモリ２３に格納される（図２のステップＳ１）。ま
た、ＭＲＩ装置２によって生成されたＭＲＡ画像のスラ
イス画像データがＭＲＩ装置２の通信インターフェース
２ａから通信ケーブル５２を介して画像処理装置１０の
通信インターフェース６２に送信されて受信された後、
画像処理のために画像メモリ２３に格納される（図２の
ステップＳ２）。In this embodiment, the slice image data of the X-ray CT image generated by the X-ray CT
After being transmitted from the communication interface 1a of the T device 1 to the communication interface 61 of the image processing device 10 via the communication cable 51 and received, it is stored in the image memory 23 for image processing (step S1 in FIG. 2). . Further, after the slice image data of the MRA image generated by the MRI apparatus 2 is transmitted from the communication interface 2a of the MRI apparatus 2 to the communication interface 62 of the image processing apparatus 10 via the communication cable 52 and received,
It is stored in the image memory 23 for image processing (Step S2 in FIG. 2).
【００２８】図９は、図１の画像処理装置１０において
用いる３次元画像データの構成を示す斜視図である。Ｘ
線ＣＴ画像と、ＭＲＡ画像の双方のスライス画像データ
は、図９に示すように、ｚ軸方向に並べられ、３次元の
配列データとして画像メモリ２３に格納される。ここ
で、画像データは、いわゆるグレースケールで表され
た、各測定点における所定数の階調のデータである。例
えば、点（ｘ1，ｙ1，ｚ1）における濃度値（又は画素
値）は、ｚ軸の座標値ｚ1（すなわち、最初のｚ軸の座
標値を１としたとき、ｚ1枚目）の画像データの座標
（ｘ1，ｙ1）の画像データを参照することにより求める
ことができる。なお、図９でのハッチング部分は、ある
座標値ｚ1における１枚のスライス画像データを示して
いる。３次元画像データをこのように構成することで、
２つの画像間の連結関係が明確になり、３次元構造を内
部まで詳細に表現することができる。FIG. 9 is a perspective view showing the configuration of three-dimensional image data used in the image processing apparatus 10 of FIG. X
As shown in FIG. 9, the slice image data of both the line CT image and the MRA image are arranged in the z-axis direction and stored in the image memory 23 as three-dimensional array data. Here, the image data is data of a predetermined number of gradations at each measurement point expressed in a so-called gray scale. For example, the point (x 1, y 1, z 1) concentration values in (or pixel values), the coordinate value z 1 of z-axis (i.e., when the coordinates of the first z-axis and 1, z 1 sheet ) Can be obtained by referring to the image data of the coordinates (x 1 , y 1 ) of the image data. Incidentally, it hatched portions in FIG. 9 shows a single slice image data at a certain coordinate values z 1. By configuring the three-dimensional image data in this way,
The connection relationship between the two images becomes clear, and the three-dimensional structure can be expressed in detail to the inside.
【００２９】ここで、この３次元画像データを構成する
各測定点をボクセル（Voxel）と呼ぶ。ボクセルは画素
にスライス間隔分の厚みを加えた直方体であり、３次元
データを構成する最小の単位となる。図１０（ａ）は図
１の画像処理装置１０において用いる３次元画像データ
の構成を示す斜視図であり、図１０（ｂ）は図１０
（ａ）に図示された３次元画像データにおけるボクセル
の単位を示す斜視図である。本実施形態で用いるＸ線Ｃ
Ｔ画像データのボクセルは０．８６×０．８６×１ｍｍ
3のサイズを有する直方体であり、１つの３次元Ｘ線Ｃ
Ｔ画像データは２５６×２５６×１３６個のボクセルか
ら構成される。また、ＭＲＡ画像データのボクセルは
０．８６×０．８６×０．８ｍｍ3のサイズを有する直
方体であり、１つの３次元ＭＲＡ画像データは２５６×
２５６×９６個のボクセルから構成される。これらの画
像データは、当該画像処理装置１０によって処理すべき
入力データとして画像メモリ２３に格納される。Here, each measurement point constituting the three-dimensional image data is called a voxel. A voxel is a rectangular parallelepiped obtained by adding a thickness corresponding to a slice interval to a pixel, and is a minimum unit constituting three-dimensional data. FIG. 10A is a perspective view showing a configuration of three-dimensional image data used in the image processing apparatus 10 of FIG. 1, and FIG.
FIG. 3 is a perspective view illustrating a unit of voxel in the three-dimensional image data illustrated in FIG. X-ray C used in this embodiment
The voxel of T image data is 0.86 × 0.86 × 1 mm
A rectangular parallelepiped having three sizes, one three-dimensional X-ray C
The T image data is composed of 256 × 256 × 136 voxels. The voxel of the MRA image data is a rectangular parallelepiped having a size of 0.86 × 0.86 × 0.8 mm 3 , and one three-dimensional MRA image data is 256 ×
It is composed of 256 × 96 voxels. These image data are stored in the image memory 23 as input data to be processed by the image processing apparatus 10.
【００３０】ところで、Ｘ線ＣＴ画像はＭＲＡ画像と
は、それらのスライス間隔が異なる（Ｘ線ＣＴ画像：１
ｍｍ、ＭＲＡ画像：０．８ｍｍ）ため、デジタル計算機
での処理上、２つの画像データのボクセルを統一するた
めに、本実施形態では、Ｘ線ＣＴ画像データを補間する
（図２のステップＳ３）。補間による画像の劣化をなる
べく少なくするために、与えられた点の区分的３次式で
補間する公知の３次スプライン補間法を用いて、Ｘ線Ｃ
Ｔ画像データをＭＲＡ画像と同じスライス間隔に再構成
する。Ｘ線ＣＴ画像データを補間することでデータ量が
増え、Ｘ線ＣＴ画像データはボクセル数２５６×２５６
×１３６個の３次元画像データから、２５６×２５６×
１７０個の３次元画像データに再構成されて、画像メモ
リ２３に格納される。以後の処理では、この再構成され
たＸ線ＣＴ画像データが用いられる。Incidentally, the X-ray CT image has a different slice interval from the MRA image (X-ray CT image: 1).
mm, MRA image: 0.8 mm). In this embodiment, X-ray CT image data is interpolated in order to unify the voxels of the two image data in the processing by the digital computer (step S3 in FIG. 2). . In order to minimize the deterioration of the image due to the interpolation, the X-ray C
The T image data is reconstructed at the same slice interval as the MRA image. The data amount is increased by interpolating the X-ray CT image data, and the X-ray CT image data has a voxel number of 256 × 256.
From the 136 pieces of three-dimensional image data, 256 × 256 ×
It is reconstructed into 170 three-dimensional image data and stored in the image memory 23. In the subsequent processing, the reconstructed X-ray CT image data is used.
【００３１】また、画像位置マッチング処理では、双方
の画像データに共通する形態情報が必要である。そこ
で、Ｘ線ＣＴ画像と、ＭＲＡ画像の双方の画像で共通に
撮影されている組織を抽出し、画像位置マッチング用の
画像データを作成する。この処理は、図２のステップＳ
４及びＳ５における、しきい値を用いた２値化処理であ
る。In the image position matching process, morphological information common to both image data is required. Therefore, a tissue that is commonly captured in both the X-ray CT image and the MRA image is extracted, and image data for image position matching is created. This processing corresponds to step S in FIG.
This is a binarization process using a threshold value in 4 and S5.
【００３２】ＭＲＡ法では、血管からの信号を強調する
が、血管以外からの信号を一切含まないような画像が得
られるわけではなく、ＭＲＡ画像では、脳実質などの血
管以外の形状も同時に撮影されている。この血管以外の
情報を用いて、Ｘ線ＣＴ画像とのマッチング用画像を作
成する。次の表に、本発明者らによってＭＲＩ２装置を
用いてＴＯＦ法を用いて測定されたＭＲＡ画像データに
おける各組織別の画像信号値（濃度値）の一例を示す。In the MRA method, a signal from a blood vessel is emphasized. However, an image that does not include a signal from any other than a blood vessel cannot be obtained. In an MRA image, a shape other than a blood vessel such as a brain parenchyma is simultaneously photographed. Have been. Using the information other than the blood vessels, an image for matching with the X-ray CT image is created. The following table shows an example of the image signal value (density value) for each tissue in the MRA image data measured by the present inventors using the MRI2 apparatus using the TOF method.
【００３３】[0033]
【表１】ＭＲＡ画像データにおける各組織別の画像信号
値の一例 ―――――――――――――― 血管 ３００乃至３３０ 脂肪 １８０乃至２００ 脳実質 ６０乃至８０ 頭皮 ５５乃至７０ 骨 ２０乃至４０ 空気 ５乃至１０ ――――――――――――――[Table 1] Example of image signal value for each tissue in MRA image data ―――――――――――――― Blood vessels 300 to 330 Fat 180 to 200 Brain parenchyma 60 to 80 Scalp 55 to 70 Bone 20 ~ 40 Air 5 ~ 10 ――――――――――――――
【００３４】表１から明らかなように、ＭＲＡ画像デー
タでは、空気と骨の信号値が最も低く、血管の信号値が
最も高い。脳実質など血管以外の軟部組織の信号値はこ
の中間の値であり、信号値があるしきい値より高いか低
いかで領域を分割するしきい値処理によって、空気及び
骨、血管以外の軟部組織、および血管の３つの領域が区
別可能である。すなわち、表１の例では、第１のしきい
値を２００に設定することにより、血管と、血管以外の
軟部組織とを区別することができ、第２のしきい値を５
０に設定することにより空気及び骨と、血管以外の軟部
組織とを区別することができる。なお、軟部組織とは、
血管又は血管内腔、脳質、脂肪、皮膚、内臓、神経、病
巣などを含む。従って、ＭＲＡ画像データの２値化処理
（図２のステップＳ５）では、血管以外の軟部組織の領
域の濃度値（信号値）を０（白）とし、血管並びに骨及
び空気の領域の濃度値（信号値）を１（黒）としてＭＲ
Ａ画像データを２値化した画像データを画像位置マッチ
ング処理用２値化画像データとして作成した後、画像メ
モリ２３に格納する。As is clear from Table 1, in the MRA image data, the signal values of air and bone are the lowest, and the signal value of the blood vessel is the highest. The signal value of soft tissues other than blood vessels such as the brain parenchyma is an intermediate value, and the threshold value processing that divides the area according to the signal value is higher or lower than a certain threshold value. Three regions are distinguishable: tissue and blood vessels. That is, in the example of Table 1, by setting the first threshold value to 200, blood vessels and soft tissue other than blood vessels can be distinguished, and the second threshold value is set to 5
By setting to 0, air and bone can be distinguished from soft tissues other than blood vessels. In addition, soft tissue is
Including blood vessels or blood vessel lumens, cerebral matter, fat, skin, internal organs, nerves, lesions, and the like. Therefore, in the binarization processing of the MRA image data (step S5 in FIG. 2), the density value (signal value) of the soft tissue region other than the blood vessel is set to 0 (white), and the density value of the blood vessel, bone and air region is set. (Signal value) as 1 (black) and MR
The image data obtained by binarizing the A image data is created as binarized image data for image position matching processing, and then stored in the image memory 23.
【００３５】本実施形態においては、ＭＲＡ画像データ
に対して上述の２つのしきい値を用いて２値化処理を行
うことにより、血管と、血管以外の軟部組織と、空気及
び骨との３つに区別しているが、本発明はこれに限ら
ず、第２のしきい値のみを用いてそれを５０に設定する
ことにより空気及び骨と、血管を含む軟部組織との２つ
に区別してもよい。ここで、血管を含む軟部組織におい
て、血管が占有する面積はわずかであり、以後の画像処
理に対して与える影響はほとんど少ないからである。In the present embodiment, the MRA image data is subjected to the binarization process using the above two threshold values, so that the blood vessel, the soft tissue other than the blood vessel, the air, and the bone are obtained. However, the present invention is not limited to this, and by setting it to 50 using only the second threshold value, it is possible to distinguish between air and bone and soft tissue including blood vessels. Is also good. Here, in the soft tissue including the blood vessel, the area occupied by the blood vessel is small, and has little effect on the subsequent image processing.
【００３６】また、次の表に、本発明者らによってＸ線
ＣＴ装置１を用いて測定されたＸ線ＣＴ画像データにお
ける各組織別の画像信号値（濃度値）の一例を示す。The following table shows an example of image signal values (density values) for each tissue in X-ray CT image data measured by the present inventors using the X-ray CT apparatus 1.
【００３７】[0037]
【表２】Ｘ線ＣＴ画像データにおける各組織別の画像信
号値の一例 ―――――――――――――― 骨 ４００乃至５００ 凝固血液 ２０乃至３０ 灰白質 １６乃至２０ 白質 １０乃至１４ 血液 ４乃至８ 水分 ０ 脂肪 −４０乃至−６０ 空気 −４５０乃至−６００ ―――――――――――――――[Table 2] Example of image signal value for each tissue in X-ray CT image data Bone 400 to 500 Coagulated blood 20 to 30 Gray matter 16 to 20 White matter 10 to 14 Blood 4 to 8 Water 0 Fat -40 to -60 Air -450 to -600 ―――――――――――――――
【００３８】表２から明らかなように、Ｘ線ＣＴ画像デ
ータでは空気の信号値（濃度値）が最も低く、次いで軟
部組織、骨の順に信号値（濃度値）が高くなる。この画
像データからしきい値を用いた２値化処理により空気、
軟部組織、骨の３つの領域が区別可能である。すなわ
ち、表２の例では、第１のしきい値を３００に設定し、
第２のしきい値を１０に設定することにより、軟部組織
を抽出することができる。従って、Ｘ線ＣＴ画像データ
の２値化処理（図２のステップＳ４）では、軟部組織の
領域の濃度値（信号値）を０（白）とし、骨及び空気の
領域の濃度値（信号値）を１（黒）としてＸ線ＣＴ画像
データを２値化した画像データを画像位置マッチング処
理用２値化画像データとして作成した後、画像メモリ２
３に格納する。As is clear from Table 2, the signal value (density value) of air is the lowest in the X-ray CT image data, and then the signal value (density value) increases in the order of soft tissue and bone. From this image data, air,
Three regions of soft tissue and bone are distinguishable. That is, in the example of Table 2, the first threshold is set to 300,
By setting the second threshold value to 10, soft tissue can be extracted. Therefore, in the binarization processing of the X-ray CT image data (step S4 in FIG. 2), the density value (signal value) of the soft tissue area is set to 0 (white), and the density value (signal value) of the bone and air area is set. ) Is set to 1 (black) to create image data obtained by binarizing the X-ray CT image data as binarized image data for image position matching processing,
3 is stored.
【００３９】上記２値化処理後のＸ線ＣＴ２値画像のス
ライス画像の一例を図２１に示し、上記２値化処理後の
ＭＲＡ２値画像のスライス画像の一例を図２２に示す。
また、上記Ｘ線ＣＴ２値画像から抽出した軟部組織の３
次元画像の一例を図２３に示し、上記ＭＲＡ２値画像か
ら抽出した軟部組織の３次元画像の一例を図２４に示
す。FIG. 21 shows an example of a slice image of the X-ray CT binary image after the above-mentioned binarization processing, and FIG. 22 shows an example of a slice image of the MRA binary image after the above-mentioned binarization processing.
In addition, 3 of soft tissue extracted from the X-ray CT binary image
An example of the three-dimensional image is shown in FIG. 23, and an example of a three-dimensional image of the soft tissue extracted from the MRA binary image is shown in FIG.
【００４０】従来技術の項で説明したように、解剖学的
形態情報に基づく頭部３次元画像の自動マッチング処理
では、脳、骨あるいは体表面の輪郭情報に注目しそれ以
外のデータを無視することで扱うデータ量を減らし、処
理を高速化している。しかしながら、ＭＲＡ画像は撮影
範囲が小さいため、データ量を減らすとマッチングに十
分な情報が得られない。この問題点を解決するために、
本発明に係る実施形態では、データ量を減らさず、体積
を利用したマッチングを行う。この方法では、計算時間
が長く、双方の画像の位置や角度が大きくずれているほ
ど計算回数が多くなる。そこで計算回数短縮のために、
まず、第１の画像位置マッチング処理において、面積分
布を用いた平行移動のよる位置修正によって位置のずれ
を大まかに修正し、その後、第２の画像位置マッチング
処理において、体積を利用した細かなマッチング処理を
行う。As described in the section of the prior art, in the automatic matching processing of a three-dimensional head image based on anatomical morphological information, attention is paid to contour information of the brain, bone or body surface, and other data is ignored. This reduces the amount of data handled and speeds up processing. However, since the MRA image has a small imaging range, if the data amount is reduced, sufficient information for matching cannot be obtained. To solve this problem,
In the embodiment according to the present invention, the matching using the volume is performed without reducing the data amount. In this method, the calculation time is long, and the number of calculations increases as the positions and angles of both images are greatly shifted. So, to reduce the number of calculations,
First, in a first image position matching process, a positional deviation is roughly corrected by a position correction by parallel movement using an area distribution, and then, in a second image position matching process, fine matching using a volume is performed. Perform processing.
【００４１】本実施形態の方法では、移動させる画像デ
ータはＸ線ＣＴ画像データに限定し、固定したＭＲＡ画
像データとの位置、角度のずれによる誤差が最小となる
ように、Ｘ線ＣＴ画像データに平行移動や回転移動を施
すことで３次元のマッチングを実現する。In the method according to the present embodiment, the image data to be moved is limited to the X-ray CT image data, and the X-ray CT image data is moved so that the error due to the deviation of the position and angle from the fixed MRA image data is minimized. A three-dimensional matching is realized by performing a parallel movement or a rotation movement on.
【００４２】まず、第１の画像位置マッチング処理につ
いて説明する。双方の画像は撮影範囲が異なるため重心
が一致せず、重心を合わせる処理では十分な位置修正が
期待できない。そこで、３次元２値画像の各スライス平
面での面積を求め、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸方向の面積分布を
比較することで、位置修正を行う。First, the first image position matching process will be described. Since the two images have different photographing ranges, the centers of gravity do not match, and a sufficient position correction cannot be expected in the process of matching the centers of gravity. Therefore, the area is corrected by calculating the area of each slice plane of the three-dimensional binary image and comparing the area distributions in the x-axis, y-axis, and z-axis directions.
【００４３】第１の画像位置マッチング処理では、ま
ず、ＭＲＡ画像データを所定の３次元座標（ｘ，ｙ，
ｚ）上で固定し、Ｘ線ＣＴ画像データとＭＲＡ画像デー
タのそれぞれの２値化処理後の２値データをそれぞれｆ
ｃ（ｘ，ｙ，ｚ）、ｆｍ（ｘ，ｙ，ｚ）に設定して画像
メモリ２３に格納する（図３のステップＳ１１）。In the first image position matching process, first, MRA image data is converted into predetermined three-dimensional coordinates (x, y,
z), and the binary data of each of the X-ray CT image data and the MRA image data after the binarization processing are respectively represented by f
c (x, y, z) and fm (x, y, z) are set and stored in the image memory 23 (step S11 in FIG. 3).
【００４４】第１の画像位置マッチング処理の面積分布
についてｙ軸を例にとり説明する。図１１は、図３の第
１の画像位置マッチング処理において３次元画像データ
の２値データ（白部分）に対するｙ軸に垂直なスライス
平面上の面積を示す図であり、図１２は、図３の第１の
画像位置マッチング処理における各画像データの２値デ
ータの面積分布と面積誤差とを表す図である。Ｘ線ＣＴ
画像データの２値データｆｃ（ｘ，ｙ，ｚ）及びＭＲＡ
画像データの２値データｆｍ（ｘ，ｙ，ｚ）に基づい
て、図１１に示すようなｙ軸に垂直なスライス平面（ｚ
ｘ断面の平面）７０上で白部分の画像データ（濃度値＝
０）が占有する面積７１を、ｙ軸に対する積分データＳ
ｃ（ｙ），Ｓｍ（ｘ，ｙ，ｚ）として次式を用いて計算
する（図４のステップＳ２１，Ｓ２２）。The area distribution of the first image position matching process will be described using the y-axis as an example. FIG. 11 is a diagram showing an area on a slice plane perpendicular to the y-axis with respect to the binary data (white portion) of the three-dimensional image data in the first image position matching process in FIG. 3, and FIG. FIG. 8 is a diagram illustrating an area distribution and an area error of binary data of each image data in the first image position matching process. X-ray CT
Binary data fc (x, y, z) of image data and MRA
Based on the binary data fm (x, y, z) of the image data, a slice plane (z
Image data of a white portion (density value =
0) is occupied by the integral data S with respect to the y-axis.
It is calculated using the following equation as c (y), Sm (x, y, z) (steps S21 and S22 in FIG. 4).
【００４５】[0045]
【数１】 (Equation 1)
【数２】 (Equation 2)
【００４６】ここで、関数ｉｎｖ（・）は、引数の２値
データを反転する反転関数であって、１の２値データを
０に変換する一方、０の２値データを１に変換する。そ
して、図１２に示すようなＸ線ＣＴ画像の２値データの
面積分布Ｓｃ（ｙ）と、ＭＲＡ画像の２値データの面積
分布Ｓｍ（ｙ）を作成する。Here, the function inv (•) is an inversion function for inverting binary data of an argument, and converts binary data of 1 into 0 while converting binary data of 0 into 1. Then, an area distribution Sc (y) of the binary data of the X-ray CT image and an area distribution Sm (y) of the binary data of the MRA image as shown in FIG. 12 are created.
【００４７】次いで、この面積分布を用いた位置修正処
理では、ＭＲＡ画像は固定し、Ｘ線ＣＴ画像に平行移動
による位置修正を施すものとし、ずれの移動値をΔｙと
する。すなわち、ｙ軸に対する積分データＳｃ（ｙ），
Ｓｍ（ｙ）に基づいて、次式を用いて各移動値Δｙ（単
位はボクセルである。）に対して、２乗誤差の形式を有
する各２値データ間の誤差関数Ｅ１ｙの関数値を計算す
る（図４のステップＳ２３）。Next, in the position correction processing using this area distribution, the MRA image is fixed, the position is corrected by parallel movement on the X-ray CT image, and the shift value is Δy. That is, the integral data Sc (y) for the y-axis,
Based on Sm (y), a function value of an error function E1y between each binary data having a square error format is calculated for each movement value Δy (unit is a voxel) using the following equation. (Step S23 in FIG. 4).
【００４８】[0048]
【数３】 (Equation 3)
【００４９】ここで、ずれの移動値Δｙを−５０≦Δｙ
≦５０ボクセルの範囲で変化し、総当たりで誤差関数値
Ｅ１ｙが最小になる移動値Δｙを求めて、Ｘ線ＣＴ画像
データをｘ軸上でその移動値Δｙだけ移動して、Ｘ線Ｃ
Ｔ画像データ及びその２値データをそれぞれ移動後のデ
ータに更新して画像メモリ２３に格納する（図４のステ
ップＳ２４）。以上の処理は、図４のｙ軸に沿った移動
処理であるが、これと同様に、図５のｘ軸に沿った移動
処理及び図６のｚ軸に沿った移動処理を実行する。後者
の２つの処理で用いる式を以下に示す。これらの式は、
数１乃至数３から容易に導出されるものである。Here, the displacement moving value Δy is set to −50 ≦ Δy
≤50 voxels, and a moving value Δy that minimizes the error function value E1y in a round robin is calculated, and the X-ray CT image data is moved on the x-axis by the moving value Δy to obtain the X-ray C value.
The T image data and its binary data are updated to the data after the movement, respectively, and stored in the image memory 23 (step S24 in FIG. 4). The above processing is the movement processing along the y-axis in FIG. 4, and similarly, the movement processing along the x-axis in FIG. 5 and the movement processing along the z-axis in FIG. 6 are executed. The equations used in the latter two processes are shown below. These equations are
This is easily derived from Equations 1 to 3.
【００５０】[0050]
【数４】 (Equation 4)
【数５】 (Equation 5)
【数６】 (Equation 6)
【００５１】[0051]
【数７】 (Equation 7)
【数８】 (Equation 8)
【数９】 (Equation 9)
【００５２】これら３方向の移動処理を行うことによっ
て、Ｘ線ＣＴ画像データとその２値データに対して大ま
かな位置修正を行う。本実施形態では、３方向の移動処
理を好ましくは２回以上行う。By performing these three-direction movement processing, the X-ray CT image data and its binary data are roughly corrected in position. In the present embodiment, the movement processing in three directions is preferably performed twice or more.
【００５３】次いで、第２の画像位置マッチング処理に
ついて説明する。図７に示す第２の画像位置マッチング
処理では、固定したＭＲＡ画像とのずれによる体積誤差
Ｍｉが最小になるように、Ｘ線ＣＴ画像に平行移動又は
回転移動を繰り返すことで高精度の３次元画像のマッチ
ングを実現する。この処理におけるＸ線ＣＴ画像の基本
移動パターンは、平行移動３通り（ｘ軸、ｙ軸、又はｚ
軸方向に移動せず、又は±１ボクセルだけ平行移動す
る。）と、回転移動３通り（重心を通るｘ軸、ｙ軸、又
はｚ軸に平行な直線を軸とした軸回転を±１度だけ行
う、又は行わない。）との合計６通りであって、６通り
の各基本移動パターンに対してそれぞれ３通りのパター
ンがあるので、それらのすべての組み合わせは３6通り
となる。本処理では、この組み合わせの移動パターン
（以下、移動パターンという。）ｉ（ｉ＝１，２，…，
３6）を考え、１回のループでは、３6通りの移動パター
ンのうちどれか１つだけ、移動後の体積誤差Ｍｉが最も
小さくなる移動パターンｓを選び、Ｘ線ＣＴ画像データ
を移動する。もし移動前後の体積誤差の差ｄＭｉ（＝Ｍ
ｏ−Ｍｉ）が所定のしきい値Ｍｏｔｈ未満となったと
き、もしくは３6パターンのどの方向に移動しても体積
誤差Ｍｉが小さくならない場合は収束したと判定し、当
該第２の画像位置マッチング処理を終える。Next, the second image position matching processing will be described. In the second image position matching process shown in FIG. 7, high-precision three-dimensional processing is performed by repeating parallel or rotational movement of the X-ray CT image so as to minimize the volume error Mi due to deviation from the fixed MRA image. Realize image matching. The basic movement pattern of the X-ray CT image in this processing includes three types of parallel movement (x-axis, y-axis, or z-axis).
Does not move in the axial direction or translates by ± 1 voxel. ) And three types of rotational movement (performs or does not perform an axis rotation about a straight line parallel to the x-axis, y-axis, or z-axis passing through the center of gravity only ± 1 degree). since there is a pattern of each triplicate for each basic movement pattern of six, all combinations of them becomes 3 six. In this processing, the movement pattern of this combination (hereinafter referred to as a movement pattern) i (i = 1, 2,...,
3 6) thinking, in one loop, only one any of the movement pattern of 3 six to select movement pattern s volume error Mi after the movement is minimized, to move the X-ray CT image data . If the difference in volume error before and after movement dMi (= M
When o-Mi) is less than the predetermined threshold Moth, or 3 if 6 pattern volume error Mi be moved in any direction is not reduced is determined that convergence has been achieved, the second image position matching Finish the process.
【００５４】第２の画像位置マッチング処理において３
次元の画像を移動させる概念図を図１３及び図１４に示
す。ここで、図１３は、図３の第２の画像位置マッチン
グ処理におけるＭＲＡ画像とＸ線ＣＴ画像の各立方体の
重なりを示す概念図であり、図１４は、図３の第２の画
像位置マッチング処理における各画像データからの軟部
組織の重なりを示す概念図である。図１３及び図１４に
おいて、画像のずれによる誤差は、双方の２値画像デー
タの０，１の値が一致しないボクセルの数、すなわち重
なっていない部分（図１３及び図１４では、ハッチング
なしの部分）の体積で表し、これを体積誤差と呼ぶ。移
動前の体積誤差Ｍｏと、各移動パターンｉによる移動後
の体積誤差Ｍｉは次式で表される。In the second image position matching process, 3
FIGS. 13 and 14 are conceptual diagrams for moving a two-dimensional image. Here, FIG. 13 is a conceptual diagram showing the overlap between the cubes of the MRA image and the X-ray CT image in the second image position matching process of FIG. 3, and FIG. 14 is the second image position matching process of FIG. It is a conceptual diagram which shows the overlap of the soft tissue from each image data in a process. In FIGS. 13 and 14, the error due to the image shift is the number of voxels in which the values of 0 and 1 of both binary image data do not match, that is, the non-overlapping portion (in FIGS. 13 and 14, ), And this is called a volume error. The volume error Mo before the movement and the volume error Mi after the movement by each movement pattern i are represented by the following equations.
【００５５】[0055]
【数１０】 (Equation 10)
【数１１】 [Equation 11]
【００５６】ここで、ＥＸＯＲは排他的論理和の演算子
であり、ｆｃｉ（ｘ，ｙ，ｚ）はＸ線ＣＴ画像データの
２値データｆｃ（ｘ，ｙ，ｚ）を移動パターンｉで移動
させたときの２値データをいう。また、ｆｍｉ（ｘ，
ｙ，ｚ）はＭＲＡ画像データの２値データｆｍ（ｘ，
ｙ，ｚ）を移動パターンｉで移動させたときの２値デー
タをいう。Here, EXOR is an exclusive OR operator, and fci (x, y, z) moves binary data fc (x, y, z) of X-ray CT image data in a movement pattern i. It means the binary data at the time of being made. Fmi (x,
y, z) is binary data fm (x, z) of MRA image data.
y, z) is binary data when it is moved in the movement pattern i.
【００５７】第２の画像位置マッチング処理において
は、面積分布による位置修正を行ったＸ線ＣＴ画像に対
して、体積誤差によるマッチング処理を行う。移動処理
を行わないＭＲＡ画像の重心を原点とする３次元座標を
図１５に示すように定義する。この座標系に配置したＸ
線ＣＴ画像に対し、次の移動パターンを定義する。In the second image position matching process, a matching process based on a volume error is performed on the X-ray CT image whose position has been corrected based on the area distribution. Three-dimensional coordinates with the center of gravity of the MRA image not subjected to the movement process as the origin are defined as shown in FIG. X placed in this coordinate system
The following movement pattern is defined for the line CT image.
【００５８】[0058]
【表３】 基本移動パターン ―――――――――――――――――――――――――――――――――― （１）平行移動 （ａ）ｘ軸方向に＋１ボクセル、０ボクセル、又は−１ボクセル （ｂ）ｙ軸方向に＋１ボクセル、０ボクセル、又は−１ボクセル （ｃ）ｚ軸方向に＋１ボクセル、０ボクセル、又は−１ボクセル ―――――――――――――――――――――――――――――――――― （２）回転移動 （ａ）ｘ軸正方向に対して時計回りに＋１度、０度、又は−１度 （ｂ）ｙ軸正方向に対して時計回りに＋１度、０度、又は−１度 （ｃ）ｚ軸正方向に対して時計回りに＋１度、０度、又は−１度 ――――――――――――――――――――――――――――――――――[Table 3] Basic movement pattern ―――――――――――――――――――――――――――――――― (1) Parallel movement (a) x +1 voxel, 0 voxel, or -1 voxel in the axial direction. (B) +1 voxel, 0 voxel, or -1 voxel in the y-axis direction. (C) +1 voxel, 0 voxel, or -1 voxel in the z-axis direction. ――――――――――――――――――――――――――――――― (2) Rotational movement (a) +1 clockwise with respect to the positive direction of the x-axis Degree, 0 degree, or -1 degree (b) +1 degree, 0 degree, or -1 degree clockwise with respect to the positive direction of the y-axis (c) +1 degree, 0 degree clockwise with respect to the positive direction of the z-axis , Or -1 degree ――――――――――――――――――――――――――――――――
【００５９】これら６通りの基本移動パターンのそれぞ
れに対して３通りのパターンのすべての組み合わせを考
えると、上述のように、移動パターンｉは３6通りにな
る。そして，移動前の体積誤差Ｍｏを数１０を用いて計
算する（図７のステップＳ５１）一方、これらのすべて
の移動パターンｉに対する移動後の体積誤差Ｍｉ（ｉ＝
１，２，…，３6）を計算した（図７のステップＳ５
２）後、各移動パターンｉに対する移動前後の体積誤差
の差ｄＭｉ（＝Ｍｏ−Ｍｉ）を計算する（図７のステッ
プＳ５３）。そして、移動前後の体積誤差の差ｄＭｉが
最小となるときの移動パターンｓをその時点での最適な
移動パターンｓとして選択する。選択された移動パター
ンｓによって移動を行ったＸ線ＣＴ画像データの２値デ
ータについて新たな３6の移動パターンの体積誤差Ｍｉ
を計算して、その時点での最適な移動パターンｓを選択
することを繰り返す。そして、移動前の体積誤差Ｍｏが
所定のしきい値未満であるとき、もしくは、移動前後の
体積誤差の差ｄＭｉが前回と比べて（すなわち、移動前
後で）小さくなる移動パターンが存在しない場合、収束
したと判断し、マッチング処理を終了する。[0059] Considering all combinations of patterns of three types for each of the basic movement patterns of these six, as described above, the movement pattern i will triplicate 6. Then, the volume error Mo before the movement is calculated using Equation 10 (step S51 in FIG. 7), while the volume error Mi after the movement for all of these movement patterns i (i = i
1, 2,..., 3 6 ) (step S5 in FIG. 7)
2) After that, a difference dMi (= Mo−Mi) of the volume error before and after the movement for each movement pattern i is calculated (Step S53 in FIG. 7). Then, the movement pattern s when the difference dMi between the volume errors before and after the movement becomes minimum is selected as the optimum movement pattern s at that time. The volume error Mi new 3 6 movement pattern for the binary data of the X-ray CT image data subjected to the movement by the selected movement pattern s
, And selecting the optimum movement pattern s at that time is repeated. Then, when the volume error Mo before the movement is less than the predetermined threshold value, or when there is no movement pattern in which the difference dMi between the volume errors before and after the movement is smaller than the previous time (that is, before and after the movement), It is determined that the convergence has been completed, and the matching process ends.
【００６０】しかしながら、画像データに対して回転移
動を行うと誤差が生じるため、位置合わせが終了するま
でにその誤差が蓄積されてしまう。そこで、本実施形態
では、各軸に対する平行移動量と軸回転移動量を移動パ
ラメータで表し、移動パターンが選択される度に移動パ
ラメータを更新することで擬似的に画像データの移動処
理を行う。次の表に移動パラメータを示し、図１６に移
動パラメータの概念をそれぞれ示す。However, if rotation is performed on the image data, an error occurs, and the error accumulates before the positioning is completed. Therefore, in the present embodiment, the parallel movement amount and the axis rotation movement amount with respect to each axis are represented by movement parameters, and the movement parameters are updated every time a movement pattern is selected, thereby performing pseudo image data movement processing. The following table shows the movement parameters, and FIG. 16 shows the concept of the movement parameters.
【００６１】[0061]
【表４】 移動パラメータとその説明 ―――――――――――――――――――――――――――――――――― 移動パラメータ 説明 ―――――――――――――――――――――――――――――――――― Ｄｘ ｘ軸方向の平行移動量 Ｄｙ ｙ軸方向の平行移動量 Ｄｚ ｚ軸方向の平行移動量 Ｓｘ 重心を通るｘ軸に平行な直線を軸とする軸回転量 Ｓｙ 重心を通るｙ軸に平行な直線を軸とする軸回転量 Ｓｚ 重心を通るｚ軸に平行な直線を軸とする軸回転量 ――――――――――――――――――――――――――――――――――[Table 4] Movement parameters and descriptions ―――――――――――――――――――――――――――――――――― Movement parameters Description ―――― ―――――――――――――――――――――――――――― Dx Parallel movement amount in x-axis direction Dy Parallel movement amount in y-axis direction Dz z-axis direction Sx Axial rotation about a straight line parallel to the x-axis passing through the center of gravity Sy Axial rotation about a straight line parallel to the y-axis passing through the center of gravity Sz Axle is a straight line parallel to the z-axis passing through the center of gravity The amount of rotation of the shaft ――――――――――――――――――――――――――――――――――
【００６２】第２の画像位置マッチング処理の実際の処
理では移動後の画像データを作成せず、移動パラメータ
を用いた公知のアフィン変換によって移動前の画像デー
タと移動後の画像データの各座標の対応が決定すること
を利用し、移動前の画像データから移動後の画像データ
の体積誤差を計算する。In the actual process of the second image position matching process, the image data after the movement is not created, and the coordinates of the image data before the movement and the coordinates of the image data after the movement are obtained by a well-known affine transformation using the movement parameter. Utilizing that the correspondence is determined, a volume error of the image data after the movement is calculated from the image data before the movement.
【００６３】図２７乃至図３０は、画像位置マッチング
処理の処理前後のＭＲＡ２値画像とＸ線ＣＴ２値画像の
位置のマッチング状態を示している。なお、Ｘ線ＣＴ２
値画像は、骨の輪郭がわかるようにエッジ処理されてい
る。これらの図からわかるように、高精度で位置のマッ
チング処理を行うことが可能であることがわかる。FIGS. 27 to 30 show the matching state of the positions of the MRA binary image and the X-ray CT binary image before and after the image position matching processing. X-ray CT2
The value image is edge-processed so that the outline of the bone can be understood. As can be seen from these figures, it is possible to perform position matching processing with high accuracy.
【００６４】最後に、画像処理装置１０によって実行さ
れる人体画像の画像処理の流れについて説明する。図２
は、図１の画像処理装置１０によって実行される人体画
像の画像処理（メインルーチン）を示すフローチャート
である。図２において、まず、ステップＳ１においてＸ
線ＣＴ装置１からＸ線ＣＴ画像データを取り込み画像メ
モリ２３に格納し、次いで、ステップＳ２においてＭＲ
Ｉ装置２からＭＲＡ画像データを取り込み画像メモリ２
３に格納する。次いで、ステップＳ３で、Ｘ線ＣＴ画像
データの補間処理を行った後、ステップＳ４においてＸ
線ＣＴ画像データのしきい値処理を実行し、ステップＳ
５においてＭＲＡ画像データのしきい値処理を実行す
る。さらに、ステップＳ５において第１の画像位置マッ
チング処理を実行し、ステップＳ６において第２の画像
位置マッチング処理を実行する。最後に、ステップＳ７
において画像処理後の画像データに基づく表示処理を実
行して、当該画像処理のメインルーチンを終了する。Finally, the flow of image processing of a human body image executed by the image processing apparatus 10 will be described. FIG.
4 is a flowchart showing image processing (main routine) of a human body image executed by the image processing apparatus 10 of FIG. In FIG. 2, first, in step S1, X
X-ray CT image data is fetched from the X-ray CT apparatus 1 and stored in the image memory 23. Then, in step S2, the MR
MRA image data taken from the I device 2
3 is stored. Next, in step S3, after performing interpolation processing of the X-ray CT image data, in step S4,
Threshold processing of line CT image data is executed, and step S
At 5, the threshold value processing of the MRA image data is executed. Further, a first image position matching process is executed in step S5, and a second image position matching process is executed in step S6. Finally, step S7
, A display process based on the image data after the image processing is executed, and the main routine of the image processing ends.
【００６５】図３は、図２のサブルーチンである第１の
画像位置マッチング処理（ステップＳ６）を示すフロー
チャートである。図３において、まず、ステップＳ１１
においてＭＲＡ画像データを所定の３次元座標（ｘ，
ｙ，ｚ）上で固定し、各データの２値化処理後の２値デ
ータをそれぞれｆｃ（ｘ，ｙ，ｚ），ｆｍ（ｘ，ｙ，
ｚ）と設定する。そして、ステップＳ１２においてｙ軸
に沿った移動処理を実行し、ステップＳ１３においてｘ
軸に沿った移動処理を実行し、ステップＳ１４において
ｚ軸に沿った移動処理を実行する。さらには、これらの
３つの移動処理をステップＳ１５，Ｓ１６，Ｓ１７で繰
り返して、元のメインルーチンに戻る。FIG. 3 is a flowchart showing the first image position matching process (step S6) which is a subroutine of FIG. In FIG. 3, first, at step S11
In MRA, the MRA image data is converted into predetermined three-dimensional coordinates (x,
y, z), and the binary data after the binarization processing of each data is fc (x, y, z) and fm (x, y,
z). Then, a movement process along the y-axis is performed in step S12, and x is performed in step S13.
The movement processing along the axis is executed, and the movement processing along the z-axis is executed in step S14. Further, these three movement processes are repeated in steps S15, S16 and S17, and the process returns to the original main routine.
【００６６】図４は、図３のサブルーチンであるｙ軸に
沿った移動処理（ステップＳ１２，ステップＳ１５）を
示すフローチャートである。図４において、ステップＳ
２１において２値データｆｃ（ｘ，ｙ，ｚ）に基づい
て、数１を用いて、ｙ軸に対する積分データＳｃ（ｙ）
を計算し、ステップＳ２２において２値データｆｍ
（ｘ，ｙ，ｚ）に基づいて、数２を用いて、ｙ軸に対す
る積分データＳｍ（ｙ）を計算する。次いで、ステップ
Ｓ２３で、ｙ軸に対する積分データＳｃ（ｙ）、ステッ
プＳｍ（ｙ）に基づいて、数３を用いて、各移動値Δｙ
に対して誤差関数Ｅ１ｙ（Δｙ）の関数値を計算する。
さらに、ステップＳ２４で、最小の関数値を求め、その
ときの移動値Δｙの値だけ、Ｘ線ＣＴ画像データをｙ軸
上で移動して、Ｘ線ＣＴ画像データ及びその２値データ
をそれぞれ移動後のデータに更新する。FIG. 4 is a flowchart showing the movement processing (steps S12 and S15) along the y-axis, which is a subroutine of FIG. In FIG. 4, step S
In 21, based on the binary data fc (x, y, z), the integral data Sc (y) with respect to the y-axis is calculated using Equation 1.
Is calculated, and the binary data fm is calculated in step S22.
Based on (x, y, z), the integral data Sm (y) for the y-axis is calculated using Equation 2. Next, in step S23, based on the integral data Sc (y) and the step Sm (y) with respect to the y-axis, each movement value Δy is calculated using Expression 3.
, The function value of the error function E1y (Δy) is calculated.
Further, in step S24, the minimum function value is obtained, the X-ray CT image data is moved on the y-axis by the value of the movement value Δy at that time, and the X-ray CT image data and its binary data are respectively moved. Update to later data.
【００６７】図５は、図３のサブルーチンであるｘ軸に
沿った移動処理（ステップＳ１３，ステップＳ１６）を
示すフローチャートである。図５において、ステップＳ
３１において２値データｆｃ（ｘ，ｙ，ｚ）に基づい
て、数４を用いて、ｘ軸に対する積分データＳｃ（ｘ）
を計算し、ステップＳ３２において２値データｆｍ
（ｘ，ｙ，ｚ）に基づいて、数５を用いて、ｘ軸に対す
る積分データＳｍ（ｘ）を計算する。次いで、ステップ
Ｓ３３で、ｘ軸に対する積分データＳｃ（ｘ）、ステッ
プＳｍ（ｘ）に基づいて、数６を用いて、各移動値Δｘ
に対して誤差関数Ｅ１ｘ（Δｘ）の関数値を計算する。
さらに、ステップＳ３４で、最小の関数値を求め、その
ときの移動値Δｘの値だけ、Ｘ線ＣＴ画像データをｘ軸
上で移動して、Ｘ線ＣＴ画像データ及びその２値データ
をそれぞれ移動後のデータに更新する。FIG. 5 is a flowchart showing the movement processing (steps S13 and S16) along the x-axis, which is a subroutine of FIG. In FIG. 5, step S
At 31, based on the binary data fc (x, y, z), the integral data Sc (x) with respect to the x-axis is calculated using Expression 4.
Is calculated, and the binary data fm is calculated in step S32.
Based on (x, y, z), the integral data Sm (x) with respect to the x axis is calculated using Expression 5. Next, in step S33, based on the integral data Sc (x) with respect to the x-axis and step Sm (x), each movement value Δx
, The function value of the error function E1x (Δx) is calculated.
Further, in step S34, the minimum function value is obtained, and the X-ray CT image data and its binary data are respectively moved by moving the X-ray CT image data on the x-axis by the value of the movement value Δx at that time. Update to later data.
【００６８】図６は、図３のサブルーチンであるｚ軸に
沿った移動処理（ステップＳ１４，ステップＳ１７）を
示すフローチャートである。図６において、ステップＳ
４１において２値データｆｃ（ｘ，ｙ，ｚ）に基づい
て、数７を用いて、ｚ軸に対する積分データＳｃ（ｚ）
を計算し、ステップＳ４２において２値データｆｍ
（ｘ，ｙ，ｚ）に基づいて、数８を用いて、ｚ軸に対す
る積分データＳｍ（ｚ）を計算する。次いで、ステップ
Ｓ４３で、ｚ軸に対する積分データＳｃ（ｚ）、ステッ
プＳｍ（ｚ）に基づいて、数９を用いて、各移動値Δｚ
に対して誤差関数Ｅ１ｚ（Δｚ）の関数値を計算する。
さらに、ステップＳ４４で、最小の関数値を求め、その
ときの移動値Δｚの値だけ、Ｘ線ＣＴ画像データをｚ軸
上で移動して、Ｘ線ＣＴ画像データ及びその２値データ
をそれぞれ移動後のデータに更新する。FIG. 6 is a flowchart showing the movement processing (steps S14 and S17) along the z-axis, which is a subroutine of FIG. In FIG. 6, step S
In 41, based on the binary data fc (x, y, z), the integral data Sc (z) with respect to the z-axis is calculated using Expression 7.
Is calculated, and in step S42, the binary data fm is calculated.
Based on (x, y, z), the integral data Sm (z) for the z-axis is calculated using Expression 8. Next, in step S43, based on the integral data Sc (z) with respect to the z-axis and step Sm (z), using equation 9, each movement value Δz
, The function value of the error function E1z (Δz) is calculated.
Further, in step S44, the minimum function value is obtained, the X-ray CT image data is moved on the z-axis by the value of the movement value Δz at that time, and the X-ray CT image data and its binary data are respectively moved. Update to later data.
【００６９】図７は、図２のサブルーチンである第２の
画像位置マッチング処理（ステップＳ７）を示すフロー
チャートである。まず、ステップＳ５１において数１０
を用いて、移動前の体積誤差Ｍｏを計算し、ステップＳ
５２において数１１を用いて、３6通りの移動パターン
に対する移動後の体積誤差Ｍｉ（ｉ＝１，２，…，
３6）を計算する。次いで、ステップＳ５３において各
移動パターンｉの移動前後の体積誤差の差ｄＭｉ（＝Ｍ
ｏ−Ｍｉ）（ｉ＝１，２，…，３6）を計算する。そし
て、ステップＳ５４で、Ｍｏ＜Ｍｏｔｈであるか否かが
判断され、ステップＳ５５で少なくとも１つのｊに対し
てｄＭｊ＞０であるか否かが判断される。ステップＳ５
４でＹＥＳ又はステップＳ５５でＮＯであるときは、収
束条件を満たしていると判断して、ステップＳ５７にお
いて移動後のＭＲＡ画像データを画像処理後のＭＲＡ画
像データとして画像メモリ２３に出力して格納する。一
方、ステップＳ５４でＮＯであってかつステップＳ５５
でＹＥＳのときは、収束条件を満たしていないので、ス
テップＳ５６で、上記で得られたｄＭｊの中でその値が
最小となるときのｊの値ステップｓの移動パターンでＭ
ＲＡ画像データを移動させて、ＭＲＡ画像データ及びそ
の２値データをそれぞれ移動後のデータに更新した後、
ステップＳ５１に戻り、上述の処理を繰り返す。FIG. 7 is a flowchart showing the second image position matching process (step S7) which is a subroutine of FIG. First, in step S51, the expression 10
Is used to calculate the volume error Mo before the movement, and step S
52 using a number 11 in, 3 after the movement of the six relative movement pattern volume error Mi (i = 1,2, ...,
36 ) is calculated. Next, in step S53, a difference dMi (= M) in volume error between before and after movement of each movement pattern i.
o-Mi) (i = 1,2 , ..., 3 6) to calculate. Then, in step S54, it is determined whether or not Mo <Moth, and in step S55, it is determined whether or not dMj> 0 for at least one j. Step S5
If YES in step 4 or NO in step S55, it is determined that the convergence condition is satisfied, and the MRA image data after the movement is output to the image memory 23 as MRA image data after image processing in step S57 and stored. I do. On the other hand, if NO in step S54 and step S55
If the answer is YES, the convergence condition is not satisfied, and in step S56, the movement pattern of the value step j of the j value step s when the value is minimum among the dMj obtained above is M
After moving the RA image data and updating the MRA image data and its binary data to the data after the movement, respectively,
Returning to step S51, the above processing is repeated.
【００７０】図８は、図２のサブルーチンである画像位
置マッチング処理後の画像データに基づく表示処理（ス
テップＳ８）を示すフローチャートである。図８におい
て、まず、ステップＳ６１においてキーボード４１を用
いて入力され又はマウス４２を用いて指示されたユーザ
の表示要求に基づいて、３次元表示のときは、ステップ
Ｓ６２で３次元表示のための画像処理を実行した後、ス
テップＳ６３で３次元表示による合成画像の表示処理を
実行する。この３次元表示では、第２の画像位置マッチ
ング処理の処理後のＸ線ＣＴ画像データとＭＲＡ画像デ
ータとを、公知の方法で画像処理することにより、３次
元の斜視図で見ることができるように合成画像データが
生成されてＣＲＴディスプレイ４３に出力されて表示さ
れ、もしくは、プリンタ４４に出力されて印字される。
そして、ステップＳ６８に進む。FIG. 8 is a flowchart showing a display process (step S8) based on the image data after the image position matching process, which is a subroutine of FIG. In FIG. 8, first, in the case of three-dimensional display based on a user's display request input using the keyboard 41 or instructed using the mouse 42 in step S61, an image for three-dimensional display is used in step S62. After executing the processing, display processing of a composite image by three-dimensional display is executed in step S63. In the three-dimensional display, the X-ray CT image data and the MRA image data after the second image position matching processing are image-processed by a known method, so that the three-dimensional display can be seen in a three-dimensional perspective view. The composite image data is generated and output to the CRT display 43 for display or output to the printer 44 for printing.
Then, the process proceeds to step S68.
【００７１】また、ステップＳ６１でユーザの表示要求
が血管領域表示であるときは、ステップＳ６４において
ＭＲＡ画像データのしきい値処理を実行することによ
り、ＭＲＡ画像データから血管のみの画像データを得
て、ステップＳ６５においてＭＲＡ画像による血管領域
の表示処理を行ってステップＳ６８に進む。If the user's display request is to display a blood vessel region in step S61, threshold processing of MRA image data is executed in step S64 to obtain image data of only blood vessels from the MRA image data. In step S65, display processing of a blood vessel region based on the MRA image is performed, and the process proceeds to step S68.
【００７２】さらに、ステップＳ６１でユーザの表示要
求が骨領域表示であるときは、ステップＳ６６において
Ｘ線ＣＴ画像データのしきい値処理を実行することによ
り、Ｘ線ＣＴ画像データから骨のみの画像データを得
て、ステップＳ６７においてＸ線ＣＴ画像による骨領域
の表示処理を行ってステップＳ６８に進む。ステップＳ
６８において別の表示要求があるか否かが判断され、Ｙ
ＥＳのときはステップＳ６１に戻る一方、ＮＯのときは
元のメインルーチンに戻る。Further, when the user's display request is to display a bone area in step S61, threshold processing of the X-ray CT image data is executed in step S66, so that only the bone-only image is obtained from the X-ray CT image data. After obtaining the data, in step S67, a process of displaying a bone region using an X-ray CT image is performed, and the flow advances to step S68. Step S
At 68, it is determined whether or not there is another display request.
In the case of ES, the process returns to step S61, and in the case of NO, the process returns to the original main routine.
【００７３】ステップＳ６２及びＳ６３における３次元
表示モードでは、例えば、図２５及び図２６に示すよう
に表示を行って、Ｘ線ＣＴ画像からの骨の部分と、ＭＲ
Ａ画像からの血管の部分とを同時に表示することがで
き、これらの２つの画像間の位置精度は従来技術に比較
してきわめて高いものである。In the three-dimensional display mode in steps S62 and S63, for example, the display is performed as shown in FIGS. 25 and 26, and the bone portion from the X-ray CT image and the MR
The part of the blood vessel from the A image can be displayed at the same time, and the positional accuracy between these two images is much higher than in the prior art.
【００７４】＜変形例＞本実施形態においては、図２の
画像処理のプログラムデータをＣＤ−ＲＯＭ４５ａに格
納しているが、本発明はこれに限らず、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ
−ＲＷ、ＤＶＤ、ＭＯなどの光ディスク又は光磁気ディ
スクの記録媒体、もしくは、フロッピーディスクなどの
磁気ディスクの記録媒体など種々の記録媒体に格納して
もよい。これらの記録媒体は，コンピュータで読み取り
可能な記録媒体である。また、図２の画像処理のプログ
ラムデータを予めプログラムメモリ２４に格納して当該
画像処理を実行してもよい。<Modification> In the present embodiment, the program data of the image processing of FIG. 2 is stored in the CD-ROM 45a. However, the present invention is not limited to this, and the present invention is not limited to this.
-It may be stored in various recording media such as an optical disk such as RW, DVD and MO, or a recording medium of a magneto-optical disk, or a recording medium of a magnetic disk such as a floppy disk. These recording media are computer-readable recording media. Further, the program data of the image processing of FIG. 2 may be stored in the program memory 24 in advance and the image processing may be executed.
【００７５】本実施形態においては、３次元の画像デー
タについて画像処理を行っているが、同様に、３次元を
超える次元の画像データについて同様の画像処理を行っ
ても良い。In the present embodiment, image processing is performed on three-dimensional image data. However, similar image processing may be performed on image data having more than three dimensions.
【００７６】本実施形態においては、第１と第２の画像
位置マッチング処理を行っているが、本発明はこれに限
らず、いずれか一方の画像位置マッチング処理を行うよ
うにしてもよい。In the present embodiment, the first and second image position matching processes are performed. However, the present invention is not limited to this, and one of the image position matching processes may be performed.
【００７７】本実施形態において、図２のステップＳ３
で、Ｘ線ＣＴ画像データの補間処理を行っているが、Ｘ
線ＣＴ画像データのボクセルのサイズと、ＭＲＡ画像デ
ータのボクセルのサイズが同一であるときは、当該補間
処理を実行しなくてもよい。In this embodiment, step S3 in FIG.
Perform interpolation processing of X-ray CT image data.
When the voxel size of the line CT image data is the same as the voxel size of the MRA image data, the interpolation process need not be performed.
【００７８】[0078]
【実施例】本実施形態の画像処理装置１０を用いて、画
像処理の実験を行った。被験者３人分の画像データ（そ
れぞれＡ、Ｂ、Ｃとする。）に適用した実験結果につい
て、初期画像からの移動量を表す移動パラメータの最終
値、画像位置マッチング処理に要した時間、及びマーカ
の位置を比較することで確認したマッチング結果のずれ
を表５に示す。表５から明らかなように、３例の実験結
果について最大でも１．２ｍｍ程度のずれであることが
確認できた。このずれ量は、従来技術の項で述べた従来
例の自動マッチング処理に比較して大幅に低減された値
である。EXAMPLE An image processing experiment was performed using the image processing apparatus 10 of the present embodiment. For the experimental results applied to the image data (A, B, and C, respectively) for three subjects, the final values of the movement parameters representing the amount of movement from the initial image, the time required for the image position matching process, and the marker Table 5 shows the deviation of the matching result confirmed by comparing the positions of. As is evident from Table 5, it was confirmed that the experimental results of the three examples had a maximum deviation of about 1.2 mm. This shift amount is a value significantly reduced as compared with the automatic matching processing of the conventional example described in the section of the related art.
【００７９】[0079]
【表５】 画像位置マッチング処理の結果 ―――――――――――――――――――――――――――――――――― 画像テ゛ータ 移動パラメータの最終値 処理時間 ずれ量 Ｄｘ Ｄｙ Ｄｚ Ｓｘ Ｓｙ Ｓｚ （分） （ｍｍ） ―――――――――――――――――――――――――――――――――― Ａ ６ -17 -15 −１ １ ０ １０ ０．０ Ｂ １０ −３ -32 -21 −１ ２ ５０ ０．８ Ｃ ８ −５ -15 -13 ０ ０ ３０ １．２ ―――――――――――――――――――――――――――――――――― 平均 8.0 -8.1 -20.7 -11.7 0.0 0.7 ３０ ０．７ ――――――――――――――――――――――――――――――――――[Table 5] Result of image position matching processing ―――――――――――――――――――――――――――――――― Final of image data movement parameters Value processing time Deviation Dx Dy Dz Sx Sy Sz (min) (mm) ――――――――――――――――――――――――――――――― -A 6 -17 -15 -1 -11 0 10 0.0 B 10 -3 -32 -21 -1 250 0.8 C 8 -5 -15 -13 000 300 1.2 ------ ―――――――――――――――――――――――――――― Average 8.0 -8.1 -20.7 -11.7 0.0 0.7 30 0.7 ―――――――― ――――――――――――――――――――――――――
【００８０】以上説明したように、本発明に係る実施形
態によれば、造影剤を投与することなく、従来技術に比
較して高い精度で、Ｘ線ＣＴ画像とＭＲＡ画像との位置
合わせを行うことができ、これらの画像の合成画像を表
示して、人体の所定の位置の特定を高精度でかつ高速で
行うことができる。従って、例えば、Ｘ線ＣＴ画像とＭ
ＲＡ画像とを合成して、くも膜下出血の原因となる動脈
瘤や脳腫瘍の位置を高精度で特定することができる。ま
た、副作用のおそれのある血管造影剤を体内に注入する
ことなく、患部と頭蓋骨との位置関係を３次元画像で割
り出すことができ、例えば、脳外科手術に活用すること
ができる。As described above, according to the embodiment of the present invention, the X-ray CT image and the MRA image are aligned with higher accuracy than in the prior art without administration of a contrast agent. By displaying a composite image of these images, it is possible to specify a predetermined position of the human body with high accuracy and at high speed. Therefore, for example, an X-ray CT image and M
The position of an aneurysm or a brain tumor that causes subarachnoid hemorrhage can be identified with high accuracy by synthesizing the RA image. Further, the positional relationship between the affected part and the skull can be determined by using a three-dimensional image without injecting an angiographic agent having a risk of side effects into the body, and can be used for, for example, brain surgery.
【００８１】[0081]
【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、Ｘ
線コンピュータ断層撮影装置によって生成されたＸ線Ｃ
Ｔ画像データと、磁気共鳴映像装置によって磁気共鳴血
管造影法によって生成されたＭＲＡ画像データとの位置
合わせを行う画像処理装置および画像処理方法におい
て、上記Ｘ線ＣＴ画像データに基づいて、所定の濃度し
きい値を用いて２値化処理を実行することにより、軟部
組織を表す第１の２値データを生成し、上記ＭＲＡ画像
データに基づいて、所定の別の濃度しきい値を用いて２
値化処理を実行することにより、軟部組織を表す第２の
２値データを生成し、上記生成された第２の２値データ
を所定の座標上で固定する一方、上記生成された第１の
２値データを、所定の移動方法で移動したときの移動前
後の第１と第２の２値データ間の誤差が小さくなるよう
に移動させることにより、上記Ｘ線ＣＴ画像データと上
記ＭＲＡ画像データとの位置合わせを行う。As described above in detail, according to the present invention, X
X-rays generated by X-ray computed tomography
In an image processing apparatus and an image processing method for performing alignment between T image data and MRA image data generated by magnetic resonance angiography by a magnetic resonance imaging apparatus, a predetermined density is determined based on the X-ray CT image data. By performing a binarization process using a threshold, first binary data representing a soft tissue is generated, and based on the MRA image data, a first binary data is generated using another predetermined density threshold.
By executing the binarization processing, second binary data representing soft tissue is generated, and the generated second binary data is fixed on predetermined coordinates, while the generated first binary data is fixed. The X-ray CT image data and the MRA image data are moved by moving the binary data so as to reduce the error between the first and second binary data before and after the movement when moving by a predetermined movement method. Align with.
【００８２】従って、造影剤を投与することなく、従来
技術に比較して高い精度で、Ｘ線ＣＴ画像とＭＲＡ画像
との位置合わせを行うことができ、これらの画像の合成
画像を表示して、人体の所定の位置の特定を高精度でか
つ高速で行うことができる。従って、例えば、Ｘ線ＣＴ
画像とＭＲＡ画像とを合成して、くも膜下出血の原因と
なる動脈瘤や脳腫瘍の位置を高精度で特定することがで
きる。また、副作用のおそれのある血管造影剤を体内に
注入することなく、患部と頭蓋骨との位置関係を３次元
画像で割り出すことができ、例えば、脳外科手術に活用
することができる。Therefore, the X-ray CT image and the MRA image can be aligned with higher accuracy than in the prior art without administering a contrast agent, and a composite image of these images can be displayed. In addition, the specified position of the human body can be specified with high accuracy and at high speed. Therefore, for example, X-ray CT
By combining the image and the MRA image, the position of an aneurysm or a brain tumor that causes subarachnoid hemorrhage can be specified with high accuracy. Further, the positional relationship between the affected part and the skull can be determined by using a three-dimensional image without injecting an angiographic agent having a risk of side effects into the body, and can be used for, for example, brain surgery.
【図１】 本発明に係る一実施形態である画像処理装置
１０を備えた画像処理システムの構成を示すブロック図
である。FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an image processing system including an image processing apparatus according to an embodiment of the invention.
【図２】 図１の画像処理装置１０によって実行される
人体画像の画像処理（メインルーチン）を示すフローチ
ャートである。FIG. 2 is a flowchart illustrating image processing (main routine) of a human body image performed by the image processing apparatus 10 of FIG. 1;
【図３】 図２のサブルーチンである第１の画像位置マ
ッチング処理（ステップＳ６）を示すフローチャートで
ある。FIG. 3 is a flowchart showing a first image position matching process (step S6) which is a subroutine of FIG. 2;
【図４】 図３のサブルーチンであるｙ軸に沿った移動
処理（ステップＳ１２，Ｓ１５）を示すフローチャート
である。FIG. 4 is a flowchart showing a movement process (steps S12 and S15) along the y-axis, which is a subroutine of FIG.
【図５】 図３のサブルーチンであるｘ軸に沿った移動
処理（ステップＳ１３，Ｓ１６）を示すフローチャート
である。FIG. 5 is a flowchart showing a movement process (steps S13 and S16) along the x-axis, which is a subroutine of FIG.
【図６】 図３のサブルーチンであるｚ軸に沿った移動
処理（ステップＳ１４，Ｓ１７）を示すフローチャート
である。FIG. 6 is a flowchart showing a movement process (steps S14 and S17) along the z-axis, which is a subroutine of FIG.
【図７】 図２のサブルーチンである第２の画像位置マ
ッチング処理（ステップＳ７）を示すフローチャートで
ある。FIG. 7 is a flowchart showing a second image position matching process (step S7) which is a subroutine of FIG. 2;
【図８】 図２のサブルーチンである画像位置マッチン
グ処理後の画像データに基づく表示処理（ステップＳ
８）を示すフローチャートである。8 is a display process (step S) based on the image data after the image position matching process as a subroutine of FIG.
It is a flowchart which shows 8).
【図９】 図１の画像処理装置１０において用いる３次
元画像データの構成を示す斜視図である。FIG. 9 is a perspective view showing a configuration of three-dimensional image data used in the image processing apparatus 10 of FIG.
【図１０】 （ａ）は図１の画像処理装置１０において
用いる３次元画像データの構成を示す斜視図であり、
（ｂ）は（ａ）に図示された３次元画像データにおける
ボクセルの単位を示す斜視図である。FIG. 10A is a perspective view showing a configuration of three-dimensional image data used in the image processing apparatus 10 of FIG. 1,
(B) is a perspective view showing a unit of voxel in the three-dimensional image data shown in (a).
【図１１】 図３の第１の画像位置マッチング処理にお
いて３次元画像データの２値データ（白部分）に対する
ｙ軸に垂直なスライス平面上の面積を示す図である。11 is a diagram illustrating an area on a slice plane perpendicular to the y-axis with respect to binary data (white portion) of three-dimensional image data in the first image position matching process of FIG. 3;
【図１２】 図３の第１の画像位置マッチング処理にお
ける各画像データの２値データの面積分布と面積誤差と
を表す図である。12 is a diagram showing an area distribution and an area error of binary data of each image data in the first image position matching processing of FIG.
【図１３】 図７の第２の画像位置マッチング処理にお
けるＭＲＡ画像とＸ線ＣＴ画像の各２値データによる各
立方体の重なりを示す概念図である。13 is a conceptual diagram showing an overlap between cubes based on binary data of an MRA image and an X-ray CT image in the second image position matching processing of FIG. 7;
【図１４】 図７の第２の画像位置マッチング処理にお
ける各画像データからの軟部組織の重なりを示す概念図
である。FIG. 14 is a conceptual diagram showing an overlap of soft tissues from each image data in the second image position matching process of FIG.
【図１５】 図７の第２の画像位置マッチング処理にお
ける画像位置マッチング用座標系を示す図である。FIG. 15 is a diagram illustrating an image position matching coordinate system in the second image position matching process of FIG. 7;
【図１６】 図７の第２の画像位置マッチング処理にお
ける移動パラメータの概念を示す図である。FIG. 16 is a diagram illustrating a concept of a movement parameter in the second image position matching processing of FIG. 7;
【図１７】 図１の画像処理装置１０の実施例における
ＭＲＡ原画像の一例を示す図である。FIG. 17 is a diagram illustrating an example of an MRA original image in the embodiment of the image processing apparatus 10 of FIG. 1;
【図１８】 図１の画像処理装置１０の実施例における
血管ＭＲＡ画像の一例を示す図である。FIG. 18 is a diagram showing an example of a blood vessel MRA image in the embodiment of the image processing apparatus 10 of FIG.
【図１９】 図１の画像処理装置１０の実施例における
Ｘ線ＣＴ原画像の一例を示す図である。FIG. 19 is a diagram showing an example of an X-ray CT original image in the embodiment of the image processing apparatus 10 in FIG. 1;
【図２０】 図１の画像処理装置１０の実施例における
頭蓋骨画像の一例を示す図である。20 is a diagram showing an example of a skull image in the embodiment of the image processing apparatus 10 in FIG.
【図２１】 図１の画像処理装置１０の実施例における
Ｘ線ＣＴ画像の２値化処理後のＸ線ＣＴ２値画像の一例
を示す図である。21 is a diagram illustrating an example of an X-ray CT binary image after binarization processing of the X-ray CT image in the embodiment of the image processing apparatus 10 in FIG. 1;
【図２２】 図１の画像処理装置１０の実施例における
ＭＲＡ画像の２値化処理後のＭＲＡ２値画像の一例を示
す図である。FIG. 22 is a diagram illustrating an example of an MRA binary image after binarization processing of the MRA image in the embodiment of the image processing apparatus 10 in FIG. 1;
【図２３】 図１の画像処理装置１０の実施例における
Ｘ線ＣＴ２値画像から抽出した軟部組織の一例を示す図
である。FIG. 23 is a diagram showing an example of soft tissue extracted from an X-ray CT binary image in the embodiment of the image processing apparatus 10 of FIG. 1;
【図２４】 図１の画像処理装置１０の実施例における
ＭＲＡ２値画像から抽出した軟部組織の一例を示す図で
ある。24 is a diagram illustrating an example of a soft tissue extracted from an MRA binary image in the embodiment of the image processing apparatus 10 in FIG. 1;
【図２５】 図１の画像処理装置１０の実施例における
画像位置マッチング処理後のＸ線ＣＴ画像とＭＲＡ画像
の画像合成結果の画像の一例を示す図である。25 is a diagram showing an example of an image obtained as a result of image synthesis of an X-ray CT image and an MRA image after image position matching processing in the embodiment of the image processing apparatus 10 in FIG. 1;
【図２６】 図１の画像処理装置１０の実施例における
画像位置マッチング処理後のＸ線ＣＴ画像とＭＲＡ画像
の画像合成結果の画像の一例を示す図である。26 is a diagram illustrating an example of an image obtained as a result of image synthesis of an X-ray CT image and an MRA image after image position matching processing in the embodiment of the image processing apparatus 10 in FIG. 1;
【図２７】 図１の画像処理装置１０の実施例における
画像位置マッチング処理前のｙｚ断面におけるＸ線ＣＴ
２値画像とＭＲＡ２値画像の一例を示す図である。27 shows an X-ray CT in a yz section before an image position matching process in the embodiment of the image processing apparatus 10 in FIG.
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a binary image and an MRA binary image.
【図２８】 図１の画像処理装置１０の実施例における
画像位置マッチング処理後のｙｚ断面におけるＸ線ＣＴ
２値画像とＭＲＡ２値画像の一例を示す図である。28 is an X-ray CT in a yz section after image position matching processing in the embodiment of the image processing apparatus 10 in FIG.
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a binary image and an MRA binary image.
【図２９】 図１の画像処理装置１０の実施例における
画像位置マッチング処理前のｚｘ断面におけるＸ線ＣＴ
２値画像とＭＲＡ２値画像の一例を示す図である。29 shows an X-ray CT on a zx section before image position matching processing in the embodiment of the image processing apparatus 10 in FIG.
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a binary image and an MRA binary image.
【図３０】 図１の画像処理装置１０の実施例における
画像位置マッチング処理後のｚｘ断面におけるＸ線ＣＴ
２値画像とＭＲＡ２値画像の一例を示す図である。30 is an X-ray CT on a zx section after image position matching processing in the embodiment of the image processing apparatus 10 in FIG.
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a binary image and an MRA binary image.
１…Ｘ線ＣＴ装置、 １ａ…通信インターフェース、 ２…ＭＲＩ装置、 ２ａ…通信インターフェース、 １０…画像処理装置、 ２０…ＣＰＵ、 ２１…ＲＯＭ、 ２２…ＲＡＭ、 ２３…画像メモリ、 ２４…プログラムメモリ、 ３０…バス、 ３１…キーボードインターフェース、 ３２…マウスインターフェース、 ３３…ディスプレイインターフェース、 ３４…プリンタインターフェース、 ３５…ドライブ装置インターフェース、 ４１…キーボード、 ４２…マウス、 ４３…ＣＲＴディスプレイ、 ４４…プリンタ、 ４５…ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置、 ４５ａ…ＣＤ−ＲＯＭ、 ５１，５２…通信ケーブル、 ６１，６２…通信インターフェース。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... X-ray CT apparatus, 1a ... Communication interface, 2 ... MRI apparatus, 2a ... Communication interface, 10 ... Image processing apparatus, 20 ... CPU, 21 ... ROM, 22 ... RAM, 23 ... Image memory, 24 ... Program memory, 30 bus, 31 keyboard interface, 32 mouse interface, 33 display interface, 34 printer interface, 35 drive interface, 41 keyboard, 42 mouse, 43 CRT display, 44 printer, 45 CD ROM drive device, 45a CD-ROM, 51, 52 communication cable, 61, 62 communication interface.
─────────────────────────────────────────────────────
────────────────────────────────────────────────── ───
【手続補正書】[Procedure amendment]
【提出日】平成１１年４月１６日（１９９９．４．１
６）[Submission date] April 16, 1999 (1999.4.1
6)
【手続補正１】[Procedure amendment 1]
【補正対象書類名】明細書[Document name to be amended] Statement
【補正対象項目名】００２４[Correction target item name] 0024
【補正方法】変更[Correction method] Change
【補正内容】[Correction contents]
【００２４】まず、図１を参照して、画像処理装置１０
の構成について説明する。画像処理装置１０は、（ａ）
当該画像処理装置１０の動作及び処理を演算及び制御す
るＣＰＵ（中央演算処理装置）２０と、（ｂ）オペレー
ションプログラムなどの基本プログラム及びそれを実行
するために必要なデータを格納するＲＯＭ（読み出し専
用メモリ）２１と、（ｃ）ＣＰＵ２０のワーキングメモ
リとして動作し、画像処理で必要なパラメータやデータ
を一時的に格納するＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）
２２と、（ｄ）例えばハードディスクメモリで構成さ
れ、Ｘ線ＣＴ装置１から受信したＸ線ＣＴ画像データ、
ＭＲＩ装置２から受信したＭＲＡ画像データ、画像処理
中の画像データ、及び画像処理後の画像データを格納す
る画像メモリ２３と、（ｅ）例えばハードディスクメモ
リで構成され、ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置４５を用いて
読みこんだ図２の画像処理のプログラムを格納するプロ
グラムメモリ２４と、（ｆ）Ｘ線ＣＴ装置１の通信イン
ターフェース１ａと接続され、通信インターフェース１
ａとデータを送受信する通信インターフェース６１と、
（ｇ）ＭＲＩ装置２の通信インターフェース２ａと接続
され、通信インターフェース２ａとデータを送受信する
通信インターフェース６２と、（ｈ）所定のデータや指
示コマンドを入力するためのキーボード４１に接続さ
れ、キーボード４１から入力されたデータや指示コマン
ドを受信して所定の信号変換などのインターフェース処
理を行ってＣＰＵ２０に伝送するキーボードインターフ
ェース３１と、（ｉ）ＣＲＴディスプレイ４３上で指示
コマンドを入力するためのマウス４２に接続され、マウ
ス４２から入力されたデータや指示コマンドを受信して
所定の信号変換などのインターフェース処理を行ってＣ
ＰＵ２０に伝送するマウスインターフェース３２と、
（ｊ）ＣＰＵ２０によって処理された画像データや設定
指示画面などを表示するＣＲＴディスプレイ４３に接続
され、表示すべき画像データをＣＲＴディスプレイ４３
用の画像信号に変換してＣＲＴディスプレイ４３に出力
して表示するディスプレイインターフェース３３と、
（ｋ）ＣＰＵ２０によって処理された画像データ及び所
定の解析結果などを印字するプリンタ４４に接続され、
印字すべき印字データの所定の信号変換などを行ってプ
リンタ４４に出力して印字するプリンタインターフェー
ス３４と、（ｌ）画像処理プログラムが記憶されたＣＤ
−ＲＯＭ４５ａから画像処理プログラムのプログラムデ
ータを読み出すＣＤ−ＲＯＭドライブ装置４５に接続さ
れ、読み出された画像処理プログラムのプログラムデー
タを所定の信号変換などを行ってプログラムメモリ２４
に転送するドライブ装置インターフェース３５とを備
え、これらの回路２０−２４、３１−３５及び６１、６
２はバス３０を介して接続される。First, referring to FIG.
Will be described. The image processing device 10 includes (a)
A CPU (central processing unit) 20 for calculating and controlling the operation and processing of the image processing apparatus 10, and (b) a ROM (read-only) for storing a basic program such as an operation program and data necessary for executing the program. (Memory) 21 and (c) RAM (random access memory) which operates as a working memory of CPU 20 and temporarily stores parameters and data necessary for image processing.
22, and (d) X-ray CT image data constituted by, for example, a hard disk memory and received from the X-ray CT apparatus 1,
The image memory 23 stores the MRA image data received from the MRI apparatus 2, the image data during image processing, and the image data after image processing, and (e) a hard disk memory, for example. The program memory 24 for storing the image processing program read in FIG. 2 and the communication interface 1a of the (f) X-ray CT apparatus 1 are connected.
a communication interface 61 for transmitting and receiving data to and from a,
(G) a communication interface 62 connected to the communication interface 2a of the MRI apparatus 2 for transmitting and receiving data to and from the communication interface 2a; and (h) a keyboard 41 for inputting predetermined data and instruction commands. A keyboard interface 31 that receives input data and instruction commands, performs interface processing such as predetermined signal conversion, and transmits the signals to the CPU 20, and (i) a mouse 42 for inputting instruction commands on the CRT display 43. After receiving data and instruction commands input from the mouse 42 and performing interface processing such as predetermined signal conversion, C
A mouse interface 32 for transmitting to the PU 20;
(J) connected to a CRT display 43 for displaying image data processed by the CPU 20, a setting instruction screen, and the like, and displaying image data to be displayed on the CRT display 43;
A display interface 33 that converts the image signal into an image signal for use and outputs it to a CRT display 43 for display;
(K) connected to a printer 44 that prints image data processed by the CPU 20, predetermined analysis results, and the like;
A printer interface 34 for performing predetermined signal conversion of print data to be printed and outputting the data to a printer 44 for printing; (l) a CD storing an image processing program
A program memory 24 which is connected to a CD-ROM drive 45 for reading program data of the image processing program from the ROM 45a and performs predetermined signal conversion on the read program data of the image processing program;
And a drive device interface 35 for transferring the data to the circuits 20-24, 31-35 and 61, 6
2 are connected via a bus 30.
【手続補正２】[Procedure amendment 2]
【補正対象書類名】明細書[Document name to be amended] Statement
【補正対象項目名】００６４[Correction target item name] 0064
【補正方法】変更[Correction method] Change
【補正内容】[Correction contents]
【００６４】最後に、画像処理装置１０によって実行さ
れる人体画像の画像処理の流れについて説明する。図２
は、図１の画像処理装置１０によって実行される人体画
像の画像処理（メインルーチン）を示すフローチャート
である。図２において、まず、ステップＳ１においてＸ
線ＣＴ装置１からＸ線ＣＴ画像データを取り込み画像メ
モリ２３に格納し、次いで、ステップＳ２においてＭＲ
Ｉ装置２からＭＲＡ画像データを取り込み画像メモリ２
３に格納する。次いで、ステップＳ３で、Ｘ線ＣＴ画像
データの補間処理を行った後、ステップＳ４においてＸ
線ＣＴ画像データのしきい値処理を実行し、ステップＳ
５においてＭＲＡ画像データのしきい値処理を実行す
る。さらに、ステップＳ６において第１の画像位置マッ
チング処理を実行し、ステップＳ７において第２の画像
位置マッチング処理を実行する。最後に、ステップＳ８
において画像処理後の画像データに基づく表示処理を実
行して、当該画像処理のメインルーチンを終了する。Finally, the flow of image processing of a human body image executed by the image processing apparatus 10 will be described. FIG.
4 is a flowchart showing image processing (main routine) of a human body image executed by the image processing apparatus 10 of FIG. In FIG. 2, first, in step S1, X
X-ray CT image data is fetched from the X-ray CT apparatus 1 and stored in the image memory 23. Then, in step S2, the MR
MRA image data taken from the I device 2
3 is stored. Next, in step S3, after performing interpolation processing of the X-ray CT image data, in step S4,
Threshold processing of line CT image data is performed, and step S
At 5, the threshold value processing of the MRA image data is executed. Further, a first image position matching process is executed in step S6, and a second image position matching process is executed in step S7. Finally, step S8
, A display process based on the image data after the image processing is executed, and the main routine of the image processing ends.
【手続補正３】[Procedure amendment 3]
【補正対象書類名】明細書[Document name to be amended] Statement
【補正対象項目名】００６６[Correction target item name] 0066
【補正方法】変更[Correction method] Change
【補正内容】[Correction contents]
【００６６】図４は、図３のサブルーチンであるｙ軸に
沿った移動処理（ステップＳ１２，ステップＳ１５）を
示すフローチャートである。図４において、ステップＳ
２１において２値データｆｃ（ｘ，ｙ，ｚ）に基づい
て、数１を用いて、ｙ軸に対する積分データＳｃ（ｙ）
を計算し、ステップＳ２２において２値データｆｍ
（ｘ，ｙ，ｚ）に基づいて、数２を用いて、ｙ軸に対す
る積分データＳｍ（ｙ）を計算する。次いで、ステップ
Ｓ２３で、ｙ軸に対する積分データＳｃ（ｙ）、積分デ
ータＳｍ（ｙ）に基づいて、数３を用いて、各移動値Δ
ｙに対して誤差関数Ｅ１ｙ（Δｙ）の関数値を計算す
る。さらに、ステップＳ２４で、最小の関数値を求め、
そのときの移動値Δｙの値だけ、Ｘ線ＣＴ画像データを
ｙ軸上で移動して、Ｘ線ＣＴ画像データ及びその２値デ
ータをそれぞれ移動後のデータに更新する。FIG. 4 is a flowchart showing the movement processing (steps S12 and S15) along the y-axis, which is a subroutine of FIG. In FIG. 4, step S
In 21, based on the binary data fc (x, y, z), the integral data Sc (y) with respect to the y-axis is calculated using Equation 1.
Is calculated, and the binary data fm is calculated in step S22.
Based on (x, y, z), the integral data Sm (y) for the y-axis is calculated using Equation 2. Next, in step S23, based on the integral data Sc (y) and the integral data Sm (y) with respect to the y-axis, each moving value Δ
The function value of the error function E1y (Δy) is calculated for y. Further, in step S24, a minimum function value is obtained,
The X-ray CT image data is moved on the y-axis by the value of the movement value Δy at that time, and the X-ray CT image data and its binary data are updated to the data after the movement.
【手続補正４】[Procedure amendment 4]
【補正対象書類名】明細書[Document name to be amended] Statement
【補正対象項目名】００６７[Correction target item name] 0067
【補正方法】変更[Correction method] Change
【補正内容】[Correction contents]
【００６７】図５は、図３のサブルーチンであるｘ軸に
沿った移動処理（ステップＳ１３，ステップＳ１６）を
示すフローチャートである。図５において、ステップＳ
３１において２値データｆｃ（ｘ，ｙ，ｚ）に基づい
て、数４を用いて、ｘ軸に対する積分データＳｃ（ｘ）
を計算し、ステップＳ３２において２値データｆｍ
（ｘ，ｙ，ｚ）に基づいて、数５を用いて、ｘ軸に対す
る積分データＳｍ（ｘ）を計算する。次いで、ステップ
Ｓ３３で、ｘ軸に対する積分データＳｃ（ｘ）、積分デ
ータＳｍ（ｘ）に基づいて、数６を用いて、各移動値Δ
ｘに対して誤差関数Ｅ１ｘ（Δｘ）の関数値を計算す
る。さらに、ステップＳ３４で、最小の関数値を求め、
そのときの移動値Δｘの値だけ、Ｘ線ＣＴ画像データを
ｘ軸上で移動して、Ｘ線ＣＴ画像データ及びその２値デ
ータをそれぞれ移動後のデータに更新する。FIG. 5 is a flowchart showing the movement processing (steps S13 and S16) along the x-axis, which is a subroutine of FIG. In FIG. 5, step S
At 31, based on the binary data fc (x, y, z), the integral data Sc (x) with respect to the x-axis is calculated using Expression 4.
Is calculated, and the binary data fm is calculated in step S32.
Based on (x, y, z), the integral data Sm (x) with respect to the x axis is calculated using Expression 5. Next, in step S33, based on the integral data Sc (x) and the integral data Sm (x) with respect to the x-axis, each movement value Δ
The function value of the error function E1x (Δx) is calculated for x. Further, in step S34, a minimum function value is obtained,
The X-ray CT image data is moved on the x-axis by the value of the movement value Δx at that time, and the X-ray CT image data and its binary data are updated to the data after the movement.
【手続補正５】[Procedure amendment 5]
【補正対象書類名】明細書[Document name to be amended] Statement
【補正対象項目名】００６８[Correction target item name]
【補正方法】変更[Correction method] Change
【補正内容】[Correction contents]
【００６８】図６は、図３のサブルーチンであるｚ軸に
沿った移動処理（ステップＳ１４，ステップＳ１７）を
示すフローチャートである。図６において、ステップＳ
４１において２値データｆｃ（ｘ，ｙ，ｚ）に基づい
て、数７を用いて、ｚ軸に対する積分データＳｃ（ｚ）
を計算し、ステップＳ４２において２値データｆｍ
（ｘ，ｙ，ｚ）に基づいて、数８を用いて、ｚ軸に対す
る積分データＳｍ（ｚ）を計算する。次いで、ステップ
Ｓ４３で、ｚ軸に対する積分データＳｃ（ｚ）、積分デ
ータＳｍ（ｚ）に基づいて、数９を用いて、各移動値Δ
ｚに対して誤差関数Ｅ１ｚ（Δｚ）の関数値を計算す
る。さらに、ステップＳ４４で、最小の関数値を求め、
そのときの移動値Δｚの値だけ、Ｘ線ＣＴ画像データを
ｚ軸上で移動して、Ｘ線ＣＴ画像データ及びその２値デ
ータをそれぞれ移動後のデータに更新する。FIG. 6 is a flowchart showing the movement processing (steps S14 and S17) along the z-axis, which is a subroutine of FIG. In FIG. 6, step S
In 41, based on the binary data fc (x, y, z), the integral data Sc (z) with respect to the z-axis is calculated using Expression 7.
Is calculated, and in step S42, the binary data fm is calculated.
Based on (x, y, z), the integral data Sm (z) for the z-axis is calculated using Expression 8. Next, in step S43, based on the integral data Sc (z) and the integral data Sm (z) with respect to the z-axis, each movement value Δ
The function value of the error function E1z (Δz) is calculated for z. Further, in step S44, a minimum function value is obtained,
The X-ray CT image data is moved on the z-axis by the value of the movement value Δz at that time, and the X-ray CT image data and its binary data are updated to the data after the movement.
【手続補正６】[Procedure amendment 6]
【補正対象書類名】明細書[Document name to be amended] Statement
【補正対象項目名】００６９[Correction target item name] 0069
【補正方法】変更[Correction method] Change
【補正内容】[Correction contents]
【００６９】図７は、図２のサブルーチンである第２の
画像位置マッチング処理（ステップＳ７）を示すフロー
チャートである。まず、ステップＳ５１において数１０
を用いて、移動前の体積誤差Ｍｏを計算し、ステップＳ
５２において数１１を用いて、３6通りの移動パターン
に対する移動後の体積誤差Ｍｉ（ｉ＝１，２，…，
３6）を計算する。次いで、ステップＳ５３において各
移動パターンｉの移動前後の体積誤差の差ｄＭｉ（＝Ｍ
ｏ−Ｍｉ）（ｉ＝１，２，…，３6）を計算する。そし
て、ステップＳ５４で、Ｍｏ＜Ｍｏｔｈであるか否かが
判断され、ステップＳ５５で少なくとも１つのｊに対し
てｄＭｊ＞０であるか否かが判断される。ステップＳ５
４でＹＥＳ又はステップＳ５５でＮＯであるときは、収
束条件を満たしていると判断して、ステップＳ５７にお
いて移動後のＭＲＡ画像データを画像処理後のＭＲＡ画
像データとして画像メモリ２３に出力して格納する。一
方、ステップＳ５４でＮＯであってかつステップＳ５５
でＹＥＳのときは、収束条件を満たしていないので、ス
テップＳ５６で、上記で得られたｄＭｊの中でその値が
最小となるときのｊの値ｓの移動パターンでＭＲＡ画像
データを移動させて、ＭＲＡ画像データ及びその２値デ
ータをそれぞれ移動後のデータに更新した後、ステップ
Ｓ５１に戻り、上述の処理を繰り返す。FIG. 7 is a flowchart showing the second image position matching process (step S7) which is a subroutine of FIG. First, in step S51, the expression 10
Is used to calculate the volume error Mo before the movement, and step S
52 using a number 11 in, 3 after the movement of the six relative movement pattern volume error Mi (i = 1,2, ...,
36 ) is calculated. Next, in step S53, a difference dMi (= M) in volume error between before and after movement of each movement pattern i.
o-Mi) (i = 1,2 , ..., 3 6) to calculate. Then, in step S54, it is determined whether or not Mo <Moth, and in step S55, it is determined whether or not dMj> 0 for at least one j. Step S5
If YES in step 4 or NO in step S55, it is determined that the convergence condition is satisfied, and the MRA image data after the movement is output to the image memory 23 as MRA image data after image processing in step S57 and stored. I do. On the other hand, if NO in step S54 and step S55
If the answer is YES, the convergence condition is not satisfied. In step S56, the MRA image data is moved by the movement pattern of the value s of j when the value is the minimum in dMj obtained above. After updating the MRA image data and the binary data thereof to the data after the movement, the process returns to step S51, and the above processing is repeated.
【手続補正７】[Procedure amendment 7]
【補正対象書類名】図面[Document name to be amended] Drawing
【補正対象項目名】図４[Correction target item name] Fig. 4
【補正方法】変更[Correction method] Change
【補正内容】[Correction contents]
【図４】 FIG. 4
【手続補正書】[Procedure amendment]
【提出日】平成１１年８月３０日（１９９９．８．３
０）[Submission date] August 30, 1999 (1999.8.3)
0)
【手続補正１】[Procedure amendment 1]
【補正対象書類名】明細書[Document name to be amended] Statement
【補正対象項目名】特許請求の範囲[Correction target item name] Claims
【補正方法】変更[Correction method] Change
【補正内容】[Correction contents]
【特許請求の範囲】[Claims]
【手続補正２】[Procedure amendment 2]
【補正対象書類名】明細書[Document name to be amended] Statement
【補正対象項目名】０００８[Correction target item name] 0008
【補正方法】変更[Correction method] Change
【補正内容】[Correction contents]
【０００８】[0008]
【課題を解決するための手段】本発明に係る画像処理装
置は、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置によって生成され
たＸ線ＣＴ画像データと、磁気共鳴映像装置によって磁
気共鳴血管造影法によって生成されたＭＲＡ画像データ
との位置合わせを行う画像処理装置において、上記Ｘ線
ＣＴ画像データに基づいて、所定の濃度しきい値を用い
て２値化処理を実行することにより、軟部組織を表す第
１の２値データを生成する第１の２値化処理手段と、上
記ＭＲＡ画像データに基づいて、所定の別の濃度しきい
値を用いて２値化処理を実行することにより、軟部組織
を表す第２の２値データを生成する第２の２値化処理手
段と、上記第２の２値化処理手段によって生成された第
２の２値データを所定の座標上で固定する一方、上記第
１の２値化処理手段によって生成された第１の２値デー
タを、所定の移動方法で移動したときの移動前後の第１
と第２の２値データ間の面積又は体積の誤差が小さくな
るように移動させることにより、上記Ｘ線ＣＴ画像デー
タと上記ＭＲＡ画像データとの位置合わせを行う画像位
置マッチング処理手段とを備えたことを特徴とする。An image processing apparatus according to the present invention comprises: an X-ray CT image data generated by an X-ray computed tomography apparatus; and an MRA generated by magnetic resonance angiography by a magnetic resonance imaging apparatus. An image processing apparatus that performs alignment with image data performs a binarization process using a predetermined density threshold value based on the X-ray CT image data, thereby forming a first binary image representing a soft tissue. A first binarization processing means for generating value data; and a second binarization processing which executes a binarization processing using another predetermined density threshold value based on the MRA image data, to thereby represent a soft tissue. A second binarization processing means for generating the binary data of the above, and fixing the second binary data generated by the second binarization processing means on predetermined coordinates, while Binarization processing First forth moving when the first binary data generated, moved at a predetermined moving manner by
Image position matching processing means for aligning the X-ray CT image data with the MRA image data by moving the X-ray CT image data and the MRA image data by moving them so that an error in the area or volume between the second binary data and the second binary data is reduced. It is characterized by the following.
【手続補正３】[Procedure amendment 3]
【補正対象書類名】明細書[Document name to be amended] Statement
【補正対象項目名】００１２[Correction target item name] 0012
【補正方法】変更[Correction method] Change
【補正内容】[Correction contents]
【００１２】上記画像処理装置は、好ましくは、上記第
１と第２の２値化処理手段の前段に設けられ、上記Ｘ線
ＣＴ画像データと上記ＭＲＡ画像データの各ボクセルを
統一するように上記Ｘ線ＣＴ画像データと上記ＭＲＡ画
像データのうちの一方の画像データを補間して上記第１
又は第２の２値化処理手段に出力する補間手段をさらに
備えたことを特徴とする。上記画像処理装置は、好まし
くは、上記画像位置マッチング処理手段によって位置合
わせされたＸ線ＣＴ画像データとＭＲＡ画像データとを
合成して、合成された画像データを表示する合成表示手
段をさらに備えたことを特徴とする。Preferably, the image processing apparatus is provided before the first and second binarization processing means and unifies each voxel of the X-ray CT image data and the MRA image data. By interpolating one of the X-ray CT image data and the MRA image data, the first
Alternatively, the image processing apparatus further includes an interpolation unit that outputs the data to the second binarization processing unit. Preferably, the image processing apparatus further includes a combining display unit that combines the X-ray CT image data and the MRA image data aligned by the image position matching processing unit and displays the combined image data. It is characterized by the following.
【手続補正４】[Procedure amendment 4]
【補正対象書類名】明細書[Document name to be amended] Statement
【補正対象項目名】００１３[Correction target item name] 0013
【補正方法】変更[Correction method] Change
【補正内容】[Correction contents]
【００１３】本発明に係る画像処理方法は、Ｘ線コンピ
ュータ断層撮影装置によって生成されたＸ線ＣＴ画像デ
ータと、磁気共鳴映像装置によって磁気共鳴血管造影法
によって生成されたＭＲＡ画像データとの位置合わせを
行う画像処理方法において、上記Ｘ線ＣＴ画像データに
基づいて、所定の濃度しきい値を用いて２値化処理を実
行することにより、軟部組織を表す第１の２値データを
生成する第１の２値化処理ステップと、上記ＭＲＡ画像
データに基づいて、所定の別の濃度しきい値を用いて２
値化処理を実行することにより、軟部組織を表す第２の
２値データを生成する第２の２値化処理ステップと、上
記生成された第２の２値データを所定の座標上で固定す
る一方、上記生成された第１の２値データを、所定の移
動方法で移動したときの移動前後の第１と第２の２値デ
ータ間の面積又は体積の誤差が小さくなるように移動さ
せることにより、上記Ｘ線ＣＴ画像データと上記ＭＲＡ
画像データとの位置合わせを行う画像位置マッチング処
理ステップとを含むことを特徴とする。An image processing method according to the present invention is a method for aligning X-ray CT image data generated by an X-ray computed tomography apparatus and MRA image data generated by magnetic resonance angiography by a magnetic resonance imaging apparatus. Performing a binarization process using a predetermined density threshold based on the X-ray CT image data to generate first binary data representing soft tissue. 1 and a predetermined density threshold based on the MRA image data.
A second binarization processing step of generating second binary data representing a soft tissue by performing a binarization process, and fixing the generated second binary data on predetermined coordinates. On the other hand, the generated first binary data is moved so that an error in the area or volume between the first and second binary data before and after the movement when moving by a predetermined movement method is reduced. , The X-ray CT image data and the MRA
And an image position matching processing step of performing position alignment with image data.
【手続補正５】[Procedure amendment 5]
【補正対象書類名】明細書[Document name to be amended] Statement
【補正対象項目名】００１７[Correction target item name] 0017
【補正方法】変更[Correction method] Change
【補正内容】[Correction contents]
【００１７】上記画像処理方法は、好ましくは、上記第
１と第２の２値化処理ステップの前に実行され、上記Ｘ
線ＣＴ画像データと上記ＭＲＡ画像データの各ボクセル
を統一するように上記Ｘ線ＣＴ画像データと上記ＭＲＡ
画像データのうちの一方の画像データを補間する補間ス
テップをさらに含むことを特徴とする。上記画像処理方
法は、好ましくは、上記画像位置マッチング処理ステッ
プによって位置合わせされたＸ線ＣＴ画像データとＭＲ
Ａ画像データとを合成して、合成された画像データを表
示する合成表示ステップをさらに含むことを特徴とす
る。The image processing method is preferably executed before the first and second binarization processing steps, and
The X-ray CT image data and the MRA are used to unify each voxel of the X-ray CT image data and the MRA image data.
The method further includes an interpolation step of interpolating one of the image data. The image processing method preferably includes the step of: combining the X-ray CT image data registered by the image position matching processing step with the MR data.
The image processing apparatus further includes a combining display step of combining the A image data and displaying the combined image data.
【手続補正６】[Procedure amendment 6]
【補正対象書類名】明細書[Document name to be amended] Statement
【補正対象項目名】００８１[Correction target item name] 0081
【補正方法】変更[Correction method] Change
【補正内容】[Correction contents]
【００８１】[0081]
【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、Ｘ
線コンピュータ断層撮影装置によって生成されたＸ線Ｃ
Ｔ画像データと、磁気共鳴映像装置によって磁気共鳴血
管造影法によって生成されたＭＲＡ画像データとの位置
合わせを行う画像処理装置及び画像処理方法において、
上記Ｘ線ＣＴ画像データに基づいて、所定の濃度しきい
値を用いて２値化処理を実行することにより、軟部組織
を表す第１の２値データを生成し、上記ＭＲＡ画像デー
タに基づいて、所定の別の濃度しきい値を用いて２値化
処理を実行することにより、軟部組織を表す第２の２値
データを生成し、上記生成された第２の２値データを所
定の座標上で固定する一方、上記生成された第１の２値
データを、所定の移動方法で移動したときの移動前後の
第１と第２の２値データ間の面積又は体積の誤差が小さ
くなるように移動させることにより、上記Ｘ線ＣＴ画像
データと上記ＭＲＡ画像データとの位置合わせを行う。As described above in detail, according to the present invention, X
X-rays generated by X-ray computed tomography
An image processing apparatus and an image processing method for performing alignment between T image data and MRA image data generated by magnetic resonance angiography by a magnetic resonance imaging apparatus,
By performing a binarization process using a predetermined density threshold based on the X-ray CT image data, first binary data representing a soft tissue is generated, and based on the MRA image data. By performing a binarization process using another predetermined density threshold, second binary data representing a soft tissue is generated, and the generated second binary data is converted to predetermined coordinates. On the other hand, while the above-described first binary data is moved by a predetermined moving method, the error of the area or volume between the first and second binary data before and after the movement is reduced. , The X-ray CT image data and the MRA image data are aligned.
【手続補正７】[Procedure amendment 7]
【補正対象書類名】明細書[Document name to be amended] Statement
【補正対象項目名】００８２[Correction target item name]
【補正方法】変更[Correction method] Change
【補正内容】[Correction contents]
【００８２】従って、本発明によれば、造影剤を投与す
ることなく、従来技術に比較して高い精度で、Ｘ線ＣＴ
画像とＭＲＡ画像との位置合わせを行うことができ、こ
れらの画像の合成画像を表示して、人体の所定の位置の
特定を高精度でかつ高速で行うことができる。従って、
例えば、Ｘ線ＣＴ画像とＭＲＡ画像とを合成して、くも
膜下出血の原因となる動脈瘤や脳腫瘍の位置を高精度で
特定することができる。また、副作用のおそれのある血
管造影剤を体内に注入することなく、患部と頭蓋骨との
位置関係を３次元画像で割り出すことができ、例えば、
脳外科手術に活用することができる。Therefore, according to the present invention, X-ray CT can be performed with higher precision than in the prior art without administering a contrast agent.
The image and the MRA image can be aligned, and a composite image of these images can be displayed to specify a predetermined position of the human body with high accuracy and high speed. Therefore,
For example, the position of an aneurysm or a brain tumor that causes subarachnoid hemorrhage can be identified with high accuracy by combining an X-ray CT image and an MRA image. In addition, without injecting an angiographic agent that may cause side effects into the body, the positional relationship between the affected part and the skull can be determined using a three-dimensional image.
It can be used for brain surgery.
フロントページの続き Ｆターム(参考） 4C093 AA26 CA50 EE01 FD07 FD09 FF12 FF15 FF23 FF35 FF37 FF42 FF43 FG05 FH02 FH04 FH06 4C096 AA18 AB50 DC15 DC18 DC33 DC36 DD09 DE02 DE04 DE06 5B057 AA09 BA03 BA07 CA02 CA08 CA13 CB02 CB06 CB13 CD02 CD03 CE08 CE12 CH20 DA07 DA08 DB03 DB05 DB08 DC04 DC32 Continued on the front page F-term (reference) 4C093 AA26 CA50 EE01 FD07 FD09 FF12 FF15 FF23 FF35 FF37 FF42 FF43 FG05 FH02 FH04 FH06 4C096 AA18 AB50 DC15 DC18 DC33 DC36 DD09 DE02 DE04 DE06 5B057 AA09 CA03 CD08 CE12 CH20 DA07 DA08 DB03 DB05 DB08 DC04 DC32
Claims (11)
生成されたＸ線ＣＴ画像データと、磁気共鳴映像装置に
よって磁気共鳴血管造影法によって生成されたＭＲＡ画
像データとの位置合わせを行う画像処理装置において、 上記Ｘ線ＣＴ画像データに基づいて、所定の濃度しきい
値を用いて２値化処理を実行することにより、軟部組織
を表す第１の２値データを生成する第１の２値化処理手
段と、 上記ＭＲＡ画像データに基づいて、所定の別の濃度しき
い値を用いて２値化処理を実行することにより、軟部組
織を表す第２の２値データを生成する第２の２値化処理
手段と、 上記第２の２値化処理手段によって生成された第２の２
値データを所定の座標上で固定する一方、上記第１の２
値化処理手段によって生成された第１の２値データを、
所定の移動方法で移動したときの移動前後の第１と第２
の２値データ間の誤差が小さくなるように移動させるこ
とにより、上記Ｘ線ＣＴ画像データと上記ＭＲＡ画像デ
ータとの位置合わせを行う画像位置マッチング処理手段
とを備えたことを特徴とする画像処理装置。1. An image processing apparatus for aligning X-ray CT image data generated by an X-ray computed tomography apparatus and MRA image data generated by a magnetic resonance angiography method by a magnetic resonance imaging apparatus. A first binarization processing unit that generates first binary data representing a soft tissue by performing a binarization process using a predetermined density threshold based on the X-ray CT image data; And performing a binarization process using another predetermined density threshold based on the MRA image data to generate second binary data representing soft tissue. Processing means; and a second binary code generated by the second binarization processing means.
While the value data is fixed on predetermined coordinates, the first 2
The first binary data generated by the value processing means is
First and second before and after movement when moving by a predetermined movement method
Image processing means for moving the X-ray CT image data and the MRA image data so as to reduce the error between the two sets of binary data. apparatus.
像データとは少なくとも３次元以上の画像データであ
り、上記画像位置マッチング処理手段は、 上記少なくとも３次元のうちの各１つの軸に対して垂直
な平面上での第１と第２の２値データの面積分布の誤差
が最小となるように当該軸上で上記第１の２値データを
移動させることにより上記Ｘ線ＣＴ画像データと上記Ｍ
ＲＡ画像データとの位置合わせを行う第１のマッチング
処理手段と、 移動前の上記第１と第２の２値データの体積誤差を計算
し、上記座標の各軸に対する所定の単位の平行移動と上
記座標の各軸に対する所定の単位の回転移動とのすべて
の組み合わせの複数の移動パターンで移動を行ったとき
の移動後の上記第１と第２の２値データの体積誤差を計
算し、上記計算された移動前の上記第１と第２の２値デ
ータの体積誤差と、上記計算された移動後の上記第１と
第２の２値データの体積誤差との差が最小となる移動パ
ターンで上記第１の２値データを移動させることにより
上記Ｘ線ＣＴ画像データと上記ＭＲＡ画像データとの位
置合わせを行う第２のマッチング処理手段とのうち少な
くとも１つの手段を備えたことを特徴とする請求項１記
載の画像処理装置。2. The X-ray CT image data and the MRA image data are image data of at least three dimensions or more, and the image position matching processing means is provided for each one of the at least three dimensions. The X-ray CT image data and the X-ray CT image data are moved by moving the first binary data on the axis such that the error in the area distribution of the first and second binary data on the vertical plane is minimized. M
First matching processing means for performing positioning with RA image data; calculating a volume error between the first and second binary data before the movement, and performing parallel movement of a predetermined unit with respect to each axis of the coordinates; Calculating a volume error of the first and second binary data after the movement when the movement is performed in a plurality of movement patterns in all combinations with the rotational movement of the predetermined unit with respect to each axis of the coordinates; A movement pattern that minimizes the difference between the calculated volume error between the first and second binary data before the movement and the calculated volume error between the first and second binary data after the movement. And at least one of second matching processing means for performing positioning of the X-ray CT image data and the MRA image data by moving the first binary data. Claim 1 Image processing device.
第１と第２の２値データの面積分布の誤差が最小となる
ように当該軸上で上記第１の２値データを移動させる処
理を、上記座標の各軸に対して少なくとも２回以上行う
ことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。3. The first matching processing means moves the first binary data on the axis so that an error in the area distribution of the first and second binary data is minimized. 3. The image processing apparatus according to claim 2, wherein the step is performed at least twice for each axis of the coordinates.
計算された移動前の上記第１と第２の２値データの体積
誤差が所定のしきい値未満になり、もしくは、上記計算
された移動前の上記第１と第２の２値データの体積誤差
と、上記計算された移動後の上記第１と第２の２値デー
タの体積誤差との差が正となる移動パターンが存在しな
いときまで、上記第１の２値データの移動による位置合
わせを繰り返すことを特徴とする請求項２記載の画像処
理装置。4. The method according to claim 2, wherein the volume error between the calculated first and second binary data before the movement is less than a predetermined threshold value, or There is no movement pattern in which the difference between the volume error of the first and second binary data before the movement and the calculated volume error of the first and second binary data after the movement is positive. 3. The image processing apparatus according to claim 2, wherein the positioning by moving the first binary data is repeated until time.
れたＸ線ＣＴ画像データとＭＲＡ画像データとを合成し
て、合成された画像データを表示する合成表示手段をさ
らに備えたことを特徴とする請求項１乃至４のうちの１
つに記載の画像処理装置。5. The image processing apparatus according to claim 1, further comprising: combining display means for combining the X-ray CT image data and the MRA image data aligned by the image position matching processing means and displaying the combined image data. 5. The method according to claim 1, further comprising:
The image processing device according to any one of the above.
生成されたＸ線ＣＴ画像データと、磁気共鳴映像装置に
よって磁気共鳴血管造影法によって生成されたＭＲＡ画
像データとの位置合わせを行う画像処理方法において、 上記Ｘ線ＣＴ画像データに基づいて、所定の濃度しきい
値を用いて２値化処理を実行することにより、軟部組織
を表す第１の２値データを生成する第１の２値化処理ス
テップと、 上記ＭＲＡ画像データに基づいて、所定の別の濃度しき
い値を用いて２値化処理を実行することにより、軟部組
織を表す第２の２値データを生成する第２の２値化処理
ステップと、 上記生成された第２の２値データを所定の座標上で固定
する一方、上記生成された第１の２値データを、所定の
移動方法で移動したときの移動前後の第１と第２の２値
データ間の誤差が小さくなるように移動させることによ
り、上記Ｘ線ＣＴ画像データと上記ＭＲＡ画像データと
の位置合わせを行う画像位置マッチング処理ステップと
を含むことを特徴とする画像処理方法。6. An image processing method for aligning X-ray CT image data generated by an X-ray computed tomography apparatus and MRA image data generated by magnetic resonance angiography by a magnetic resonance imaging apparatus. A first binarization processing step of generating first binary data representing a soft tissue by performing a binarization process using a predetermined density threshold based on the X-ray CT image data; And performing a binarization process using another predetermined density threshold based on the MRA image data to generate second binary data representing soft tissue. A processing step, while fixing the generated second binary data on predetermined coordinates, the first binary data generated before and after movement when the generated first binary data is moved by a predetermined movement method. And the second An image position matching processing step of aligning the X-ray CT image data and the MRA image data by moving the binary data so that an error between the binary data becomes small. .
像データとは少なくとも３次元以上の画像データであ
り、上記画像位置マッチング処理ステップは、 上記少なくとも３次元のうちの各１つの軸に対して垂直
な平面上での第１と第２の２値データの面積分布の誤差
が最小となるように当該軸上で上記第１の２値データを
移動させることにより上記Ｘ線ＣＴ画像データと上記Ｍ
ＲＡ画像データとの位置合わせを行う第１のマッチング
処理ステップと、 移動前の上記第１と第２の２値データの体積誤差を計算
し、上記座標の各軸に対する所定の単位の平行移動と上
記座標の各軸に対する所定の単位の回転移動とのすべて
の組み合わせの複数の移動パターンで移動を行ったとき
の移動後の上記第１と第２の２値データの体積誤差を計
算し、上記計算された移動前の上記第１と第２の２値デ
ータの体積誤差と、上記計算された移動後の上記第１と
第２の２値データの体積誤差との差が最小となる移動パ
ターンで上記第１の２値データを移動させることにより
上記Ｘ線ＣＴ画像データと上記ＭＲＡ画像データとの位
置合わせを行う第２のマッチング処理ステップとのうち
少なくとも１つのステップを含むことを特徴とする請求
項６記載の画像処理方法。7. The X-ray CT image data and the MRA image data are at least three-dimensional image data, and the image position matching processing step is performed for each one of the at least three dimensions. The X-ray CT image data and the X-ray CT image data are moved by moving the first binary data on the axis such that the error in the area distribution of the first and second binary data on the vertical plane is minimized. M
A first matching processing step of performing alignment with RA image data; calculating a volume error of the first and second binary data before the movement, performing a parallel movement of a predetermined unit with respect to each axis of the coordinates; Calculating a volume error of the first and second binary data after the movement when the movement is performed in a plurality of movement patterns in all combinations with the rotational movement of the predetermined unit with respect to each axis of the coordinates; A movement pattern that minimizes the difference between the calculated volume error between the first and second binary data before the movement and the calculated volume error between the first and second binary data after the movement. And at least one of a second matching processing step of moving the first binary data to align the X-ray CT image data with the MRA image data. Claim Item 7. The image processing method according to Item 6.
上記第１と第２の２値データの面積分布の誤差が最小と
なるように当該軸上で上記第１の２値データを移動させ
る処理を、上記座標の各軸に対して少なくとも２回以上
行うことを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。8. The first matching processing step includes:
The process of moving the first binary data on the axis so as to minimize the error in the area distribution of the first and second binary data is performed at least twice with respect to each axis of the coordinates. The image processing method according to claim 7, wherein the image processing is performed.
上記計算された移動前の上記第１と第２の２値データの
体積誤差が所定のしきい値未満になり、もしくは、上記
計算された移動前の上記第１と第２の２値データの体積
誤差と、上記計算された移動後の上記第１と第２の２値
データの体積誤差との差が正となる移動パターンが存在
しないときまで、上記第１の２値データの移動による位
置合わせを繰り返すことを特徴とする請求項７記載の画
像処理方法。9. The second matching processing step includes:
The calculated volume error of the first and second binary data before the movement becomes smaller than a predetermined threshold value, or the calculated first and second binary data of the first and second binary data before the movement are Until there is no movement pattern in which the difference between the volume error and the calculated volume error of the first and second binary data after the movement is positive, the position due to the movement of the first binary data 8. The image processing method according to claim 7, wherein the matching is repeated.
せされたＸ線ＣＴ画像データとＭＲＡ画像データとを合
成して、合成された画像データを表示する合成表示ステ
ップをさらに含むことを特徴とする請求項６乃至９のう
ちの１つに記載の画像処理方法。10. The image processing method further includes a combining display step of combining the X-ray CT image data and the MRA image data aligned by the image position matching processing step, and displaying the combined image data. The image processing method according to claim 6, wherein the image processing method includes:
の画像処理方法を含む画像処理プログラムを記録したこ
とを特徴とするコンピュータで読み取り可能な画像処理
プログラムを記録した記録媒体。11. A recording medium recording an image processing program readable by a computer, wherein the image processing program includes the image processing method according to claim 6. Description:
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