JP2014083164A - 画像処理方法および装置並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】被検者に特殊な器具を装着することなく、ルーチン検査の画像のみで、肝臓の病変の進行度を評価する。
【解決手段】肝臓を含む画像に基づいて、肝臓の表面の粗度が反映されており、その画像における肝臓領域の形状および画質の少なくとも一方について標準化が成された指標を算出するステップと、算出された指標に基づいて、肝臓の病変の進行度を判定するステップとを実行する画像処理方法を提供する。指標は、例えば、肝臓の標準的な形状のモデルである標準肝臓と、その標準肝臓にフィッティングした評価対象肝臓との輪郭の不一致度とする。輪郭の不一致度は、具体例として、これら２つの肝臓において、重心からの複数の角度方向について重心から外周までの距離をそれぞれ算出し、対応する距離同士の差分の二乗平均値とする。
【選択図】図９

Description

本発明は、肝臓の画像診断に適した画像処理方法およびその装置並びにそのためのプログラム（program）に関する。

肝臓の病変を画像診断するアプローチ（approach）として、エラストグラフィ（Elastography）の技術が開発されている。エラストグラフィは、肝臓の病変、線維化の進行度と肝臓の弾性度との間に相関関係があることを利用した評価方法である。一般的に、エラストグラフィでは、被検者の体表面から肝臓に向けて圧力や振動を加えながらＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置や超音波装置などでスキャン（scan）し、得られた検出信号を基に肝臓の各位置での弾性度を画像化して評価する（例えば、特許文献１，［０００２］〜［０００４］等参照）。

特開２０１２−１１５３８３号公報

エラストグラフィの有用性は確立しつつあるが、検査には、肝臓に外圧を加えるための特殊な器具、例えば加振装置等を用意する必要がある。また、エラストグラフィでは、このような器具を被検者に装着することから、被検者に不快感を与えるだけでなく、検査技師に対しても作業的な負担が増え、ルーチン（routine）検査とは異なるスキャンを追加で行う必要があるため、総検査時間が増加する。

このような事情により、被検者に特殊な器具を装着することなく、ルーチン検査の画像のみで、肝臓の病変の進行度を評価することができる技術が望まれている。

第１の観点の発明は、
肝臓を含む画像に基づいて、前記肝臓の表面の粗度（でこぼこ度）が反映されており、前記画像における肝臓領域の形状および画質の少なくとも一方について標準化が成された指標を算出するステップ（step）と、
前記指標に基づいて、前記肝臓の病変の進行度を判定するステップとを実行する画像処理方法を提供する。

第２の観点の発明は、
肝臓を含む画像に基づいて、前記肝臓の表面の粗度が反映されており、前記画像における肝臓領域の形状および画質の少なくとも一方について標準化が成された指標を算出する算出手段と、
前記指標に基づいて、前記肝臓の病変の進行度を判定する判定手段とを備えた画像処理装置を提供する。

第３の観点の発明は、
前記算出手段が、前記肝臓領域の画素値のばらつき度を、前記画像の撮影条件に応じた所定の特徴量で標準化して成る第１の指標を算出する、上記第２の観点の画像処理装置を提供する。

第４の観点の発明は、
前記算出手段が、肝臓の標準的な形状のモデル（model）である標準肝臓と、前記肝臓領域を前記標準肝臓へフィッティング（fitting）して得られる、形状が標準化された肝臓領域とにおける輪郭の不一致度を表す第２の指標を算出する、上記第２の観点の画像処理装置を提供する。

第５の観点の発明は、
前記算出手段が、
前記肝臓領域の画素値のばらつき度を、前記画像の撮影条件に応じた所定の特徴量で標準化して成る第１の指標と、
統計的なモデルである標準肝臓と、前記肝臓領域を前記標準肝臓へフィッティングして得られる、形状が標準化された肝臓領域とにおける輪郭の不一致度を表す第２の指標とを算出し、
前記判定手段が、前記第１および第２の指標に基づいて、前記進行度を判定する、上記第２の観点の画像処理装置を提供する。

第６の観点の発明は、
前記肝臓領域の画素値のばらつき度が、前記肝臓領域のうち肝実質領域の画素値のばらつき度である、上記第３の観点または第５の観点の画像処理装置を提供する。

第７の観点の発明は、
前記所定の特徴量が、前記画像における肝実質領域とは異なる組織領域の画素値のばらつき度である、上記第３の観点、第５の観点および第６の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。

第８の観点の発明は、
前記組織領域が、前記肝臓領域のうちの血管領域である、上記第７の観点の画像処理装置を提供する。

第９の観点の発明は、
前記ばらつき度が、標準偏差または分散である、上記第３の観点、および第５の観点から第８の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。

第１０の観点の発明は、
前記算出手段が、前記標準肝臓と、前記フィッティング後の肝臓領域とにおいて、重心を中心とした複数の角度方向について該重心から外周までの距離をそれぞれ算出し、前記複数の角度方向について算出された互いに対応する距離同士の差分の総合的な大きさを表す代表値を、前記第２の指標として算出する、上記第４の観点または第５の観点の画像処理装置を提供する。

第１１の観点の発明は、
前記代表値が、積算値、平均値または二乗平均値である、上記第１０の観点の画像処理装置を提供する。

第１２の観点の発明は、
前記画像が、３次元画像であり、
前記表面が、３次元的な表面である上記第２の観点から第１１の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。

第１３の観点の発明は、
前記画像が、ＭＲ画像またはＣＴ（Computed Tomography）画像である上記第２の観点から第１２の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置を提供する。

第１４の観点の発明は、
コンピュータ（computer）を、上記第２の観点から第１３の観点のいずれか一つの観点の画像処理装置として機能させるためのプログラムを提供する。

上記観点の発明によれば、肝臓を含む画像に基づいて、肝臓の表面の粗度が反映されており、肝臓領域の形状および画質の少なくとも一方について標準化が成された指標を算出し、算出された指標を基に肝臓の病変の進行度を判定する。つまり、肝臓に外圧を加えない通常の撮影によって得られる肝臓の画像から、肝臓の病変の進行度と相関のある指標を求め、この指標を基に被検者の肝臓の病変の進行度を判定することとし、かつ、上記標準化が成された指標により、この判定手法で考慮すべき、肝臓の形や大きさに対する被検者の個体差、あるいは、画像の画質に対する個体差による影響を抑えることができる。その結果、被検者に特殊な器具を装着することなく、ルーチン検査の画像のみで、肝臓の病変の進行度を評価することができる。

本実施形態に係る画像処理装置の構成を示す概略図である。 本実施形態に係る画像処理装置における処理の流れを示すフローチャート（flowchart）である。 標準肝臓の例を示す図である。 評価対象肝臓の例を示す図である。 評価対象肝臓の標準肝臓への変形例（等角度ランドマーク（landmark））を示す図である。 評価対象肝臓の標準肝臓への変形例（等間隔ランドマーク）を示す図である。 評価対象肝臓の標準肝臓への変形例（格子点）を示す図である。 血管領域の抽出方法の例を説明するための図である。 肝臓の重心から外周までの距離を複数角度で算出する処理の説明図である。 評価指標に基づく肝臓の線維化レベル（level）判定表の一例を示す図である。

以下、本発明の実施形態について説明する。なお、これにより本発明は限定されない。

図１は、本実施形態に係る画像処理装置の構成を示す概略図である。

図１に示すように、本実施形態に係る画像処理装置１は、肝臓画像取得部１０と、肝臓領域抽出部２０と、肝臓領域変形部３０と、非肝実質領域抽出部４０と、指標算出部５０と、病変レベル判定部６０とを有する。

肝臓画像取得部１０は、被検者の肝臓を含むボリュームデータ（volume data）すなわち３次元画像を取得する。

肝臓領域抽出部２０は、肝臓画像取得部１０により取得された肝臓のボリュームデータから肝臓領域を抽出する。

肝臓領域変形部３０は、肝臓領域抽出部２０により抽出された肝臓領域を、非剛体変形により標準肝臓へフィッティングして、その形状を標準化する。標準肝臓とは、肝臓の標準的な形状を表すモデルである。

非肝実質領域抽出部４０は、肝臓領域変形部３０により得られたフィッティング後の肝臓領域から、例えば血管領域や腫瘍領域などの非肝実質領域をそれぞれ抽出する。

指標算出部５０は、肝臓領域から非肝実質領域を除去して得られる肝実質領域と、別途抽出した血管領域とから、肝臓の表面の粗度が反映された指標を算出する。

病変レベル判定部６０は、指標算出部５０により算出された指標に基づいて、被検者の肝臓の線維化レベルを判定する。

以下、本実施形態に係る画像処理装置１における処理の流れを説明する。

図２は、本実施形態に係る画像処理装置１における処理の流れを示すフローチャートである。ただし、処理の流れが理解し易いよう、フローの初めに事前準備を含めている。

ステップＳ１では、まず事前準備として、肝臓の標準的な形状を表すモデルである標準肝臓を作成する。図３に標準肝臓の例を示す。例えば、複数の健常者について肝臓を撮影してボリュームデータを多数例取得し、これらの肝臓の平均形状を標準肝臓７１とする。作成された標準肝臓７１は、画像処理装置１に記憶させる。なお、標準肝臓７１は、性別や体重、年齢別に定義することが望ましい。なお、本例では、簡便のため、肝臓を表す図を２次元的に表現しているが、実際には３次元的に表されており、後述する指標の算出等においても、３次元的に行うことを想定する。

ステップＳ２では、肝臓画像取得部１０が、被検者の肝臓を含むボリュームデータを取得する。このボリュームデータは、被検者の肝臓をＭＲ装置やＸ線ＣＴ装置等により撮影して得られた複数の断層像を積み合わせることで得られる。肝臓画像取得部１０は、既に画像再構成されたボリュームデータを入力されて取得してもよいし、撮影装置が収集した検出信号データを入力され、この検出信号データを画像再構成処理することによりボリュームデータを再構成して取得してもよい。

ステップＳ３では、肝臓領域抽出部２０が、肝臓を含むボリュームデータから３次元の肝臓領域を抽出する。抽出には、領域拡張法など任意の公知の手法を使用すればよい。以下、抽出された肝臓領域の画像部分を、評価対象肝臓と呼ぶことにする。図４に評価対象肝臓の例を示す。なお、図４に示す評価対象肝臓７２は、繊維化し、表面がでこぼこしている肝臓の例である。

ステップＳ４では、肝臓領域変形部３０が、評価対象肝臓７２を標準肝臓７１へフィッティングし、その形状を標準化する。この標準肝臓７１には、被検者の性別、体重、および年齢に対応する標準肝臓を用いる。図５に評価対象肝臓７２を標準肝臓７１へフィッティングして変形させた例を示す。フィッティング後の評価対象肝臓７３は、表面のでこぼこ形状をある程度維持しながら、標準肝臓７１に近い大きさ・形状へと変形する。

評価対象肝臓７２の標準肝臓７１へのフィッティングは、非剛体変形により行う。例えば、標準肝臓７１と評価対象肝臓７２とのそれぞれにランドマークＬを設定し、ランドマークＬ同士を位置合せすることで、評価対象肝臓７２を標準肝臓７１へフィッティングする。図５の例では、等角度サンプリング（sampling）により、肝臓外周上にランドマークＬを配置している。すなわち、肝臓の重心Ｇを原点として、複数の（立体）角度方向を角度間隔Δａが同じになるように設定し、角度方向毎に肝臓外周上にランドマークＬを配置している。等角度サンプリングの代わりに、図６の例のように、等距離サンプリングを用いてもよい。すなわち、標準肝臓７１において、隣り合う二つのランドマーク間の距離Δｄが等しくなるようにランドマークＬを配置し、評価対象肝臓７２において、隣り合う二つのランドマーク間の距離Δｄ′が等しくなるようにランドマークＬを配置する。また、図７の例のように、ラティス変形（Lattice deform）法、別名フリーフォーム（free form deform）変形法を用いてもよい。ラティス変形法は、等間隔に格子点Ｋを配置し、格子点Ｋで囲まれた空間を格子点Ｋの移動により変形させるようにして、形状が互いにほぼ一致するよう評価対象肝臓７２を変形する方法である。

ステップＳ５では、非肝実質領域抽出部４０が、フィッティング後の評価対象肝臓７３から非肝実質領域、具体的には血管領域や腫瘍領域などを抽出する。血管領域の抽出は領域拡張法を用いてもよく、図８に示すように、血管断面に垂直な方向に沿って領域検索してもよい。図８に示す手法では、まず、血管樹構造すなわち血管領域７４の根元の部分に初期領域Ｒ０を設定し、初期領域Ｒ０の方向ベクトル（vector）Ｖ０に沿って閾値処理をして連結領域Ｒ１を求める。連結領域Ｒ１を新たな初期領域とし、新たな初期領域の方向ベクトルＶ１に沿って次の連結領域を求める。連結領域が複数存在する場合はその地点を分岐点Ｂであるとみなし、まず一つの分岐に対して連結領域Ｒｉ１を求め連結領域が見つからなくなるまで検索する。連結領域が見つからなくなったら分岐点Ｂに戻り別の分岐に対して連結領域Ｒｉ２を求め連結領域が見つからなくなるまで検索する。以上の処理を繰り返すことで血管領域７４を抽出する。腫瘍領域の抽出は、画素値の閾値処理、パターンマッチング（pattern matching）、手動で領域を指定するなどの方法により行うことができる。

ステップＳ６では、指標算出部５０が、フィッティング後の評価対象肝臓７３について繊維化の評価指標を算出する。肝臓の病変（線維化）の進行度と肝臓の表面の粗度との間には相関関係があり、病変の進行度が大きいほど、粗度が増す傾向にある。そこで、評価指標には、肝臓の表面の粗度が反映されるものを用いる。本実施形態では、以下の２つ指標を用いる。

[評価指標１]
肝臓領域の画素値のばらつき度を、肝臓を含むボリュームデータ（３次元画像）の撮影条件に応じた所定の特徴量で標準化して成る第１の指標を、評価指標１として算出する。

ステップＳ４で作成したフィッティング後の評価対象肝臓７３における画素値のばらつき度をSDhとすると、繊維化が進むほどSDhは高い値を示す。血管領域７４や腫瘍領域などの非肝実質領域における画素値は肝実質における画素値とは値が大きく異なるため、非肝実質領域を含んでばらつき度を算出すると、ばらつき度が無用に高い値となる。したがって、このばらつき度SDhの計算においては、ステップＳ５で抽出した非肝実質領域は除外し、肝実質領域についてのみ算出することが望ましい。また、ばらつき度SDｈは、繊維化の進行度だけでなく、画質、特には画像の鮮明さ(S/N比)にも影響を受ける。そこで、この画質の影響を排除するため、肝実質領域の画素値のばらつき度SDhを、画質について標準化することが望ましい。本実施形態では、肝実質領域の画素値のばらつき度SDhを、ステップＳ２で得られたボリュームデータ（３次元画像）における肝実質以外の領域での画素値のばらつき度で標準化することにする。例えば、ステップＳ５で得られた血管領域７４における画素値のばらつき度SDsを算出し、SDsで標準化した値SDn=SDh/SDsを評価指標１とする。なお、上記のばらつき度としては、例えば、標準偏差や分散などを用いることができる。また、標準化に用いる肝実質以外の領域は、肝臓領域における血管領域に限らず、肝臓以外の組織領域であってもよいし、ステップＳ２で得られたボリュームデータと同じ撮影条件で得られたファントム（phantom）の画像における所定領域であってもよい。つまり、ステップＳ２で得られたボリュームデータの撮影条件に応じた所定の特徴量で標準化できれば、いずれのやり方であってもよい。

[評価指標２]
肝臓の標準的な形状を表すモデルである標準肝臓７１と、評価対象肝臓７２を標準肝臓７１へフィッティングした後の、形状が標準化された評価対象肝臓７３と、における輪郭の不一致度を表す第２の指標を、評価指標２として算出する。

ステップＳ１で作成した標準肝臓７１と、ステップＳ４で作成したフィッティング後の評価対象肝臓７３とにおいて、図９に示すように、一定（立体）角度ａごとに重心Ｇから外周までの距離を算出する。標準肝臓７１における角度ａでの重心Ｇから外周までの距離をDs(a)、フィッティング後の評価対象肝臓７３における角度ａでの重心Ｇから外周までの距離をDt(a)、とそれぞれ定義する。複数の角度ａにおけるDs(a)とDt(a)の差分値の総合的な大きさを表す代表値Dvを評価指標２とする。評価指標２は、繊維化が進むほどDvは高い値を示す。なお、上記の代表値としては、例えば、積算値、平均値、二乗平均値などを用いることができる。上記の代表値を二乗平均値とする場合、評価指標２は、下式で定義される。

なお、フィッティング後の評価対象肝臓７３について評価指標２を算出する際に、血管領域７４や腫瘍領域の存在が指標の算出に悪影響を及ぼすことが考えられる。この場合には、評価対象肝臓７３からこれら血管領域７４や腫瘍領域を除去したり、さらにその除去して空いた領域を肝実質領域の平均画素値の画素で埋めたりしてもよい。

ステップＳ７では、病変レベル判定部６０が、ステップＳ６で算出した２つの評価指標１，２を基に、評価対象肝臓７３の繊維化レベルを決定する。繊維化レベルは、例えば、図１０に示すような表を参照して判定する。図１０の例でのF0-F4は、繊維化のステージ（stage）を示す。N1-N3は、評価指標１の閾値、M1-M3は、評価指標２の閾値であり、いずれも経験的に決まるパラメータ（parameter）である。

以上、本実施形態によれば、肝臓を含む画像に基づいて、肝臓の表面の粗度が反映されており、肝臓領域の形状および画質の少なくとも一方について標準化が成された指標を算出し、算出された指標を基に肝臓の病変の進行度を判定する。つまり、肝臓に外圧を加えない通常の撮影によって得られる肝臓の画像から、肝臓の病変の進行度と相関のある指標を求め、この指標を基に被検者の肝臓の病変の進行度を判定することとし、かつ、上記標準化が成された指標により、この判定手法で考慮すべき、肝臓の形や大きさに対する被検者の個体差、あるいは、画像の画質に対する個体差による影響を抑えることができる。その結果、被検者に特殊な器具を装着することなく、ルーチン検査の画像のみで、肝臓の病変の進行度を評価することができる。

また、本実施形態によれば、肝生検と異なり、肝臓全体の評価が可能であり、侵襲性が極めて低く、合併症の恐れもない。

また、エラストグラフィは、低侵襲で肝臓全体を評価できるが、血流やうっ血の影響で肝臓の硬さを高く評価する傾向があり、検査の再現性の点では改善の余地がある。一方、本実施形態では、画像ＳＤの影響や肝実質以外の物質の影響を排除した評価指標を用いたり、肝臓の標準的な形状のモデルである標準肝臓を用いたりしており、これらの工夫から検査の再現性を向上させている。

なお、本実施形態では、線維化レベルの判定に用いる指標として、上記の評価指標および評価指標２を用いているが、もちろん、これらに限定されることはなく、肝臓の表面の粗度が反映されており、肝臓領域の形状および画質の少なくとも一方について標準化が成された指標であれば、いずれの指標であってもよい。

また、本実施形態では、線維化レベルの判定に、上記の評価指標１および評価指標２を用いているが、これらの指標のうちいずれか一方のみを用いてもよい。

また、本実施形態では、肝臓領域の抽出から指標算出までの処理を、ボリュームデータ上で３次元的に行うことを想定しているが、２次元の断層像上で行うことも可能である。

また、本実施形態は、画像処理装置であるが、コンピュータを、このような画像処理装置として機能させるためのプログラム、このプログラムが記憶された記憶媒体などもまた、発明の実施形態の一例である。

１ 画像処理装置
１０ 肝臓画像取得部
２０ 肝臓領域抽出部
３０ 肝臓領域変形部
４０ 非肝実質領域抽出部
５０ 指標算出部
６０ 病変レベル判定部
７１ 標準肝臓
７２ 評価対象肝臓
７３ フィッティング後の評価対象肝臓
７４ 血管領域

Claims (14)

1. 肝臓を含む画像に基づいて、前記肝臓の表面の粗度が反映されており、前記画像における肝臓領域の形状および画質の少なくとも一方について標準化が成された指標を算出するステップと、
   前記指標に基づいて、前記肝臓の病変の進行度を判定するステップとを実行する画像処理方法。
2. 肝臓を含む画像に基づいて、前記肝臓の表面の粗度が反映されており、前記画像における肝臓領域の形状および画質の少なくとも一方について標準化が成された指標を算出する算出手段と、
   前記指標に基づいて、前記肝臓の病変の進行度を判定する判定手段とを備えた画像処理装置。
3. 前記算出手段は、前記肝臓領域の画素値のばらつき度を、前記画像の撮影条件に応じた所定の特徴量で標準化して成る第１の指標を算出する、請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記算出手段は、肝臓の標準的な形状のモデルである標準肝臓と、前記肝臓領域を前記標準肝臓へフィッティングして得られる、形状が標準化された肝臓領域とにおける輪郭の不一致度を表す第２の指標を算出する、請求項２に記載の画像処理装置。
5. 前記算出手段は、
   前記肝臓領域の画素値のばらつき度を、前記画像の撮影条件に応じた所定の特徴量で標準化して成る第１の指標と、
   統計的なモデルである標準肝臓と、前記肝臓領域を前記標準肝臓へフィッティングして得られる、形状が標準化された肝臓領域とにおける輪郭の不一致度を表す第２の指標とを算出し、
   前記判定手段は、前記第１および第２の指標に基づいて、前記進行度を判定する、請求項２に記載の画像処理装置。
6. 前記肝臓領域の画素値のばらつき度は、前記肝臓領域のうち肝実質領域の画素値のばらつき度である、請求項３または請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記所定の特徴量は、前記画像における肝実質領域とは異なる組織領域の画素値のばらつき度である、請求項３、請求項５および請求項６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
8. 前記組織領域は、前記肝臓領域のうちの血管領域である、請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記ばらつき度は、標準偏差または分散である、請求項３、および請求項５から請求項８のいずれか一項に記載の画像処理装置。
10. 前記算出手段は、前記標準肝臓と、前記フィッティング後の肝臓領域とにおいて、重心を中心とした複数の角度方向について該重心から外周までの距離をそれぞれ算出し、前記複数の角度方向について算出された互いに対応する距離同士の差分の総合的な大きさを表す代表値を、前記第２の指標として算出する、請求項４または請求項５に記載の画像処理装置。
11. 前記代表値は、積算値、平均値または二乗平均値である、請求項１０に記載の画像処理装置。
12. 前記画像は、３次元画像であり、
    前記表面は、３次元的な表面である請求項２から請求項１１のいずれか一項に記載の画像処理装置。
13. 前記画像は、ＭＲ画像またはＣＴ画像である請求項２から請求項１２のいずれか一項に記載の画像処理装置。
14. コンピュータを、請求項２から請求項１３のいずれか一項に記載の画像処理装置として機能させるためのプログラム。