JP3129700B2 - 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 - Google Patents

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

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JP3129700B2
JP3129700B2 JP10207966A JP20796698A JP3129700B2 JP 3129700 B2 JP3129700 B2 JP 3129700B2 JP 10207966 A JP10207966 A JP 10207966A JP 20796698 A JP20796698 A JP 20796698A JP 3129700 B2 JP3129700 B2 JP 3129700B2
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Description

【発明の詳細な説明】
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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ＲＯ
Ｍ（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Ｃ
Ｔ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１ａ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ＣＰＵ２０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−ＲＯＭ４
５ａ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、６２はバス３０
を介して接続される。
【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。
【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。
【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）。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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 ――――――――――――――
【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。
【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。
【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。
【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 ―――――――――――――――
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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）。
【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）。
【００４５】
【数１】
【数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。
【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）。
【００４８】
【数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。
【００５０】
【数４】
【数５】
【数６】
【００５１】
【数７】
【数８】
【数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。
【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。
【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。
【００５５】
【数１０】
【数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。
【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。
【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 ――――――――――――――――――――――――――――――――――
【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。
【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。
【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 ――――――――――――――――――――――――――――――――――
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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 ――――――――――――――――――――――――――――――――――
【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。
【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。
【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。
【図面の簡単な説明】
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【符号の説明】
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。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平10−137231（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−131403（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−287228（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−83940（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−15525（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 1/00 G06T 3/00

Claims (7)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 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、 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を備えたこ
    とを特徴とする画像処理装置。
  2. 【請求項２】 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
    ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
  3. 【請求項３】 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請求項１記載の画像処
    理装置。
  4. 【請求項４】 上記画像処理装置は、 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Ｍ
    ＲＡ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請求項１乃至３のうちの
    １つに記載の画像処理装置。
  5. 【請求項５】 上記画像処理装置は、 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請求項１乃至４のうちの１
    つに記載の画像処理装置。
  6. 【請求項６】 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ＭＲ
    Ａ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み、 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を含む
    ことを特徴とする画像処理方法。
  7. 【請求項７】 請求項６記載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。
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