JP3599868B2 - Human body part extraction method and medical device - Google Patents

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Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、人体部分抽出方法および医用装置に関し、さらに詳しくは、診断画像中の人体部分を自動的に且つ正確に抽出できる人体部分抽出方法および医用装置に関する。
特に、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像やＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎｅｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）画像のような診断画像に基づいて放射線治療計画を行う放射線治療計画装置やＣＴシミュレータにおいて有用である。
【０００２】
【従来の技術】
図９は、従来の放射線治療計画装置の概略ブロック図である。
この放射線治療計画装置５００は、操作者の入力を受け付ける操作部１と、全体の作動を制御するシステム制御部２と、断層像や２値化画像などの表示を行う表示部３と、Ｘ線ＣＴ装置Ｘで被検体をスキャンして得られた断層像（ＣＴ画像）を記憶する断層像記憶部４と、断層像に対して２値化処理を行って２値化画像を作成する２値化処理部５と、２値化画像中の人体部分候補領域の輪郭を抽出しその輪郭の内部を人体部分とする輪郭抽出部７とを具備して構成される。
【０００３】
図１０は、上記放射線治療計画装置５００における人体部分抽出処理のフローチャートである。
ステップＢ１では、図１１に示すように、断層像Ｑを表示する。図１１に示す断層像Ｑには、被検体の胴体Ｄ，左腕ＨＬ，右腕ＨＲおよび撮影テーブルＴが映っている。なお、説明の都合上、胴体Ｄ，左腕ＨＬおよび右腕ＨＲの画素値を“１００”とし、撮影テーブルＴの表面付近の画素値を“１００”，内部の画素値を“８０”とし、空間の画素値を“１０”とする。撮影テーブルＴの表面付近の画素値（ここでは“１００”）が内部の画素値（ここでは“８０”）より大きくなるのは、Ｘ線の散乱やゴムシートなどの附属品の影響である。
ステップＢ２では、人体部分の画素と非人体部分の画素とを大体区別するための閾値を操作者が設定する。例えば、図１２に示すように、胴体Ｄの表面付近の点Ｐを指定すると、その点Ｐの画素の画素値（ここでは“１００”）が閾値として設定される。
ステップＢ３では、２値化処理部５により、画素値が閾値以上なら画素値を“１”に変換し，画素値が閾値未満なら画素値を“０”に変換して（２値化処理）、図１３に示すように、２値化画像Ｇを作成する。この２値化画像Ｇでは、胴体Ｄ，左腕ＨＬ，右腕ＨＲ，撮影テーブルＴの表面付近では画素値が“１”となり、その他の部分では画素値が“０”となる。
【０００４】
ステップＢ４では、輪郭抽出部７により、２値化画像Ｇ中の人体部分候補領域の輪郭を抽出する。ここでは、２値化画像Ｇ中の画素値が“１”の領域の輪郭を抽出する。図１４に示すように、閉領域になっている輪郭Ｄ’，ＨＬ’，ＨＲ’，Ｔ’が抽出される。これら輪郭Ｄ’，ＨＬ’，ＨＲ’，Ｔ’の内部を人体部分と判定する。なお、輪郭Ｔ’は、撮影テーブルＴの表面付近であるが、人体部分と同じ画素値であるため、人体部分の輪郭として抽出されてしまう。
ステップＢ５では、図１５に示すように、抽出した輪郭Ｄ’，ＨＬ’，ＨＲ’，Ｔ’を断層像Ｑと重ねて表示する。
ステップＢ６では、抽出した輪郭Ｄ’，ＨＬ’，ＨＲ’，Ｔ’の内部を人体部分としてよいか操作者が判断し、よいなら次に進むように指示し、よくないなら操作者が手動で修正する。ここでは、操作者が、輪郭Ｔ’を削除する修正を指示したものとする。
ステップＢ７では、残された輪郭の内部を人体部分とする。ここでは、図１６に示すように、輪郭Ｄ’，ＨＬ’，ＨＲ’の内部が人体部分とされる。
ステップＢ８では、未処理の断層像があるなら前記ステップＢ１に戻り、未処理の断層像がないなら処理を終了する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の放射線治療計画装置５００では、閾値を用いた２値化処理により診断画像中の人体部分候補領域を自動抽出しているが、抽出された人体部分候補領域の中には実際には撮影テーブルＴの表面付近などの非人体部分も含まれてしまうため、それらの非人体部分を操作者が手動で除去する負担が大きい問題点があった。
そこで、この発明の目的は、より正確に人体部分候補領域を自動抽出することが出来る人体部分抽出方法およびその方法を実施することにより操作者の負担を軽減できるようにした医用装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
第１の観点では、この発明は、人体部分の画素と非人体部分の画素とを大体区別するための閾値を用いて診断画像から第１の２値化画像を作成し、その第１の２値化画像に対して雑音除去処理を施して第２の２値化画像を作成し、人体部分と非人体部分とを区別するための規定面積と前記第２の２値化画像中の各人体部分候補領域の面積とを比較して各人体部分候補領域が人体部分か非人体部分かを判定することを特徴とする人体部分抽出方法を提供する。
閾値を用いて診断画像から作成した第１の２値化画像では、人体部分候補領域の中に撮影テーブルの表面付近などの非人体部分が含まれてしまう。しかし、真の人体部分が比較的面積の大きな略円形の領域になるのに対して、撮影テーブルの表面付近などの非人体部分は細い線状の領域になったり，比較的面積の小さい領域になる。そこで、雑音除去処理を行った後の第２の２値化画像では、真の人体部分の領域はあまり変化しないのに対して、細い線状の非人体部分の領域は途切れ途切れになり，比較的面積の小さい領域は消滅してしまう。そこで、第２の２値化画像における人体部分候補領域の面積と適当な規定面積とを比較すると、真の人体部分の領域は規定面積より大きくなるのに対して、非人体部分の領域は規定面積より小さくなる。従って、より正確に人体部分候補領域を自動抽出することが出来るようになる。
なお、雑音除去処理の具体的方法としては、例えば移動平均法や選択的局所平均化に基づく空間フィルタ処理や、メディアンフィルタ等の平滑化処理などを挙げることが出来る。
【０００７】
第２の観点では、この発明は、人体部分の画素と非人体部分の画素とを大体区別するための閾値を用いて診断画像から第１の２値化画像を作成する２値化処理手段と、前記第１の２値化画像に対して雑音除去処理を施して第２の２値化画像を作成する雑音除去処理手段と、人体部分と非人体部分とを区別するための規定面積と前記第２の２値化画像中の各人体部分候補領域の面積とを比較して各人体部分候補領域が人体部分か非人体部分かを判定する比較判定手段とを具備したことを特徴とする医用装置を提供する。
【０００８】
上記第２の観点による医用装置では、上記第１の観点による人体部分抽出方法を好適に実施できるため、人体部分を自動的に且つ正確に抽出でき、操作者の負担を軽減することが出来る。
【０００９】
なお、上記診断画像は、アキシャル，サジタル，コロナル，オブリックのいずれでもよい。また、ＣＴ画像，ＭＲＩ画像のいずれでもよい。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、図に示す実施の形態によりこの発明をさらに詳細に説明する。なお、これによりこの発明が限定されるものではない。
【００１１】
図１は、この発明の一実施形態にかかる放射線治療計画装置１００を示す構成ブロック図である。
この放射線治療計画装置１００は、操作者の入力を受け付ける操作部１と、全体の作動を制御するシステム制御部２と、断層像や２値化画像などの表示を行う表示部３と、Ｘ線ＣＴ装置Ｘで被検体をスキャンして得られた断層像を記憶する断層像記憶部４と、断層像に対して２値化処理を行って第１の２値化画像を作成する２値化処理部５と、第１の２値化画像に対して雑音除去処理を行って第２の２値化画像を作成する雑音除去処理部６と、第２の２値化画像中の人体部分候補領域の輪郭を抽出する輪郭抽出部７と、抽出された各輪郭の内部の面積を求める面積算出部８と、各輪郭の内部の面積と規定面積とを比較して規定面積以上の面積を有する輪郭の内部を人体部分と判定する比較判定部９とを具備して構成される。
【００１２】
図２は、上記放射線治療計画装置１００における人体部分抽出処理のフローチャートである。
ステップＳ１では、図３に示すように、断層像Ｑを表示する。図３に示す断層像Ｑには、被検体の胴体Ｄ，左腕ＨＬ，右腕ＨＲおよび撮影テーブルＴが映っている。なお、説明の都合上、胴体Ｄ，左腕ＨＬおよび右腕ＨＲの画素値を“１００”とし、撮影テーブルＴの表面付近の画素値を“１００”，内部の画素値を“８０”とし、空間の画素値を“１０”とする。
ステップＳ２では、２値化処理部５により、画素値が閾値（予め“１００”が設定されているものとする）以上なら画素値を“１”に変換し，画素値が閾値未満なら画素値を“０”に変換して（２値化処理）、図４に示すように、第１の２値化画像Ｇ１を作成する。この第１の２値化画像Ｇ１では、胴体Ｄ，左腕ＨＬ，右腕ＨＲ，撮影テーブルＴの表面付近では画素値が“１”となり、その他の部分では画素値が“０”となる。
【００１３】
ステップＳ３では、雑音除去処理部６により、第１の２値化画像Ｇ１に対して雑音除去処理を行う。例えば、メディアンフィルタを用いた平滑化処理を行う。これにより、図５に示すごとき第２の２値化画像Ｇ２を作成する。この第２の２値化画像Ｇ２では、比較的面積の大きな略円形の領域になる胴体Ｄ，左腕ＨＬおよび右腕ＨＲの領域はあまり変化しないのに対して、細い線状になる撮影テーブルＴの表面付近の領域は途切れ途切れになる。
ステップＳ４では、輪郭抽出部７により、第２の２値化画像Ｇ２中の人体部分候補領域の輪郭を抽出する。ここでは、第２の２値化画像Ｇ２中の画素値が“１”の領域の輪郭を抽出する。図６に示すように、閉領域になっている輪郭Ｄ’，ＨＬ’，ＨＲ’が抽出されると共に撮影テーブルＴの表面付近の領域が途切れ途切れの輪郭Ｔ’で抽出される。
【００１４】
ステップＳ５では、面積算出部８により、輪郭Ｄ’，ＨＬ’，ＨＲ’，Ｔ’の内部の面積をそれぞれ算出する。
ステップＳ６では、比較判定部９により、内部の面積が規定面積より小さい輪郭を除去する。ここでは、輪郭Ｄ’，ＨＬ’，ＨＲ’の内部の面積より小さく且つ輪郭Ｔ’の内部の面積より大きい規定面積が予め設定されているものとする。すると、輪郭Ｔ’が除去され、輪郭Ｄ’，ＨＬ’，ＨＲ’が残る。この残った輪郭Ｄ’，ＨＬ’，ＨＲ’の内部を人体部分と判定する。
ステップＳ７では、図７に示すように、残った輪郭Ｄ’，ＨＬ’，ＨＲ’を断層像Ｑと重ねて表示する。
ステップＳ８では、表示された輪郭Ｄ’，ＨＬ’，ＨＲ’の内部を人体部分としてよいか操作者が判断し、よいなら次に進むように指示し、よくないなら操作者が手動で修正する。ここでは、操作者が、次に進むように指示したものとする。
ステップＳ９では、残された輪郭の内部を人体部分と確定する。ここでは、図８に示すように、輪郭Ｄ’，ＨＬ’，ＨＲ’の内部が人体部分とされる。
ステップＳ１０では、未処理の断層像があるなら前記ステップＳ１に戻り、未処理の断層像がないなら処理を終了する。
【００１５】
以上の放射線治療計画装置１００では、非人体部分は雑音除去処理Ｓ３および面積比較判定処理Ｓ６により正確に除去される。従って、人体部分を正確に抽出することが出来る。この結果、操作者の負担が軽減される。また、操作の手間が省けるため、処理時間を短縮することが可能となる。
【００１６】
【発明の効果】
この発明の人体部分抽出方法および医用装置によれば、診断画像中の人体部分を正確に自動抽出できる。この結果、操作者の負担が軽減され、処理時間の短縮が可能となり、さらに放射線治療計画を正確に行うことが出来るようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施形態にかかる放射線治療計画装置のブロック図である。
【図２】図１の放射線治療計画装置における人体部分抽出処理のフローチャートである。
【図３】断層像の例示図である。
【図４】第１の２値化画像の例示図である。
【図５】第２の２値化画像の例示図である。
【図６】抽出された輪郭の例示図である。
【図７】輪郭を重ねた断層像の例示図である。
【図８】抽出された人体部分の例示図である。
【図９】従来の放射線治療計画装置の一例のブロック図である。
【図１０】図１０の放射線治療計画装置における人体部分抽出処理のフローチャートである。
【図１１】断層像の例示図である。
【図１２】閾値の設定の説明図である。
【図１３】２値化画像の例示図である。
【図１４】抽出された輪郭の説明図である。
【図１５】輪郭を重ねた断層像の例示図である。
【図１６】抽出された人体部分の例示図である。
【符号の説明】
１００，５００ 放射線治療計画装置
１ 操作部
２ システム制御部
３ 表示部
４ 断層像記憶部
５ ２値化処理部
６ 雑音除去処理部
７ 輪郭抽出部
８ 面積算出部
９ 比較判定部[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a human body part extraction method and a medical device, and more particularly, to a human body part extraction method and a medical device capable of automatically and accurately extracting a human body part in a diagnostic image.
In particular, the present invention is useful in a radiation therapy planning apparatus and a CT simulator for performing a radiation therapy planning based on a diagnostic image such as a CT (Computed Tomography) image or an MRI (Magnetic Resonance Imaging) image.
[0002]
[Prior art]
FIG. 9 is a schematic block diagram of a conventional radiation treatment planning apparatus.
The radiation treatment planning apparatus 500 includes an operation unit 1 that receives an input from an operator, a system control unit 2 that controls the entire operation, a display unit 3 that displays a tomographic image, a binarized image, and the like, an X-ray A tomographic image storage unit 4 for storing a tomographic image (CT image) obtained by scanning a subject with the CT apparatus X, and a binary for performing a binarizing process on the tomographic image to create a binary image And a contour extraction unit 7 that extracts a contour of a human body part candidate region in the binarized image and uses the inside of the contour as a human body part.
[0003]
FIG. 10 is a flowchart of a human body part extraction process in the radiation treatment planning apparatus 500.
In step B1, a tomographic image Q is displayed as shown in FIG. In the tomographic image Q shown in FIG. 11, the body D, the left arm HL, the right arm HR, and the imaging table T of the subject are reflected. For convenience of explanation, the pixel values of the body D, the left arm HL, and the right arm HR are set to “100”, the pixel values near the surface of the photographing table T are set to “100”, the internal pixel values are set to “80”, and The pixel value is set to “10”. The fact that the pixel value (here, “100”) near the surface of the imaging table T becomes larger than the internal pixel value (here, “80”) is due to the effects of X-ray scattering and accessories such as a rubber sheet.
In step B2, the operator sets a threshold value for roughly discriminating the pixels of the human body part from the pixels of the non-human body part. For example, as shown in FIG. 12, when a point P near the surface of the body D is specified, the pixel value of the pixel at that point P (here, “100”) is set as the threshold.
In step B3, the binarization processing unit 5 converts the pixel value to "1" if the pixel value is equal to or greater than the threshold, and converts the pixel value to "0" if the pixel value is less than the threshold (binarization processing). 13, a binarized image G is created. In the binarized image G, the pixel value is “1” near the surface of the body D, the left arm HL, the right arm HR, and the imaging table T, and the pixel value is “0” in other portions.
[0004]
In step B4, the contour of the human body part candidate area in the binarized image G is extracted by the contour extraction unit 7. Here, the outline of the area where the pixel value in the binarized image G is “1” is extracted. As shown in FIG. 14, contours D ', HL', HR ', and T' which are closed areas are extracted. The inside of these contours D ', HL', HR ', T' is determined to be a human body part. Note that the contour T ′ is near the surface of the photographing table T, but has the same pixel value as the human body part, and thus is extracted as the contour of the human body part.
In step B5, the extracted contours D ', HL', HR ', and T' are displayed so as to overlap the tomographic image Q, as shown in FIG.
In step B6, the operator determines whether the inside of the extracted contours D ', HL', HR ', and T' may be used as a human body part. If so, the operator instructs to proceed to the next. Fix it. Here, it is assumed that the operator has instructed correction to delete the contour T ′.
In step B7, the inside of the remaining contour is defined as a human body part. Here, as shown in FIG. 16, the inside of the contours D ′, HL ′, HR ′ is a human body part.
In step B8, if there is an unprocessed tomographic image, the process returns to step B1, and if there is no unprocessed tomographic image, the process ends.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
In the above-described conventional radiation treatment planning apparatus 500, a human body part candidate region in a diagnostic image is automatically extracted by a binarization process using a threshold. Since a non-human body part such as the vicinity of the surface of the table T is also included, there is a problem in that the burden of manually removing the non-human body part by the operator is great.
Accordingly, an object of the present invention is to provide a human body part extraction method capable of automatically extracting a human body part candidate region more accurately and a medical device capable of reducing the burden on an operator by implementing the method. It is in.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
In a first aspect, the present invention creates a first binarized image from a diagnostic image using a threshold value for roughly distinguishing a pixel of a human body part from a pixel of a non-human body part, A noise reduction process is performed on the binarized image to create a second binarized image, a defined area for distinguishing a human body part from a non-human body part, and a human body in the second binarized image. There is provided a human body part extraction method characterized in that each human body part candidate area is compared with the area of the partial candidate area to determine whether each human body part candidate area is a human body part or a non-human body part.
In the first binarized image created from the diagnostic image using the threshold, the non-human body part such as the vicinity of the surface of the imaging table is included in the human body part candidate area. However, while a true human body part is a relatively circular area having a relatively large area, a non-human body part such as near the surface of an imaging table is a thin linear area or a relatively small area. Become. Therefore, in the second binarized image after the noise removal processing, the area of the true human body part does not change much, whereas the area of the thin linear non-human body part is interrupted. A region with a small target area disappears. Therefore, comparing the area of the human body part candidate area in the second binarized image with an appropriate specified area, the area of the true human body part is larger than the specified area, whereas the area of the non-human body part is specified area. Smaller than the area. Therefore, the human body part candidate region can be automatically extracted more accurately.
As a specific method of the noise removal processing, for example, a spatial filter processing based on a moving average method or selective local averaging, a smoothing processing such as a median filter, and the like can be given.
[0007]
According to a second aspect, the present invention provides a binarization processing unit that creates a first binarized image from a diagnostic image using a threshold for roughly distinguishing pixels of a human body part from pixels of a non-human body part. Noise removal processing means for performing a noise removal process on the first binary image to create a second binary image, a predetermined area for distinguishing a human body part from a non-human body part, and A comparison unit that compares the area of each human body part candidate area in the second binarized image with each other to determine whether each human body part candidate area is a human body part or a non-human body part. Provide equipment.
[0008]
In the medical device according to the second aspect, since the method for extracting a human body part according to the first aspect can be suitably performed, the human body part can be automatically and accurately extracted, and the burden on the operator can be reduced.
[0009]
The diagnostic image may be any of axial, sagittal, coronal, and oblique. Further, either a CT image or an MRI image may be used.
[0010]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to the embodiments shown in the drawings. It should be noted that the present invention is not limited by this.
[0011]
FIG. 1 is a configuration block diagram showing a radiation treatment planning apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.
The radiation treatment planning apparatus 100 includes an operation unit 1 that receives an input from an operator, a system control unit 2 that controls the entire operation, a display unit 3 that displays a tomographic image, a binarized image, and the like, an X-ray A tomographic image storage unit 4 that stores a tomographic image obtained by scanning a subject with the CT apparatus X, and binarization that performs a binarization process on the tomographic image to create a first binarized image A processing unit 5, a noise removal processing unit 6 that performs noise removal processing on the first binary image to create a second binary image, and a human body part candidate in the second binary image A contour extracting unit 7 for extracting the contour of the region, an area calculating unit 8 for calculating an area inside each extracted contour, and comparing the internal area of each contour with a specified area to have an area equal to or larger than a specified area. A comparison / determination unit 9 for determining the inside of the contour as a human body;
[0012]
FIG. 2 is a flowchart of a human body part extraction process in the radiation treatment planning apparatus 100.
In step S1, a tomographic image Q is displayed as shown in FIG. The tomographic image Q shown in FIG. 3 shows the body D, left arm HL, right arm HR, and imaging table T of the subject. For convenience of explanation, the pixel values of the body D, the left arm HL, and the right arm HR are set to “100”, the pixel values near the surface of the photographing table T are set to “100”, the internal pixel values are set to “80”, and The pixel value is set to “10”.
In step S2, the binarization processing unit 5 converts the pixel value to "1" if the pixel value is equal to or greater than a threshold ("100" is set in advance), and converts the pixel value to "1" if the pixel value is less than the threshold. Is converted to "0" (binarization processing), and a first binarized image G1 is created as shown in FIG. In the first binarized image G1, the pixel value is "1" near the surface of the body D, the left arm HL, the right arm HR, and the imaging table T, and the pixel value is "0" in other portions.
[0013]
In step S3, the noise removal processing unit 6 performs noise removal processing on the first binarized image G1. For example, a smoothing process using a median filter is performed. Thus, a second binarized image G2 as shown in FIG. 5 is created. In the second binarized image G2, the region of the torso D, the left arm HL, and the right arm HR, which is a relatively circular region having a relatively large area, does not change much, whereas the thin line-shaped imaging table T The area near the surface is interrupted.
In step S4, the contour of the human body part candidate region in the second binarized image G2 is extracted by the contour extracting unit 7. Here, the contour of the area where the pixel value is “1” in the second binarized image G2 is extracted. As shown in FIG. 6, the contours D ', HL', and HR ', which are closed areas, are extracted, and an area near the surface of the imaging table T is extracted as a discontinuous contour T'.
[0014]
In step S5, the area calculating unit 8 calculates the areas inside the contours D ', HL', HR ', and T'.
In step S6, the comparison determination unit 9 removes a contour whose internal area is smaller than the specified area. Here, it is assumed that a prescribed area smaller than the area inside the contours D ′, HL ′, and HR ′ and larger than the area inside the contour T ′ is set in advance. Then, the contour T 'is removed, and the contours D', HL ', and HR' remain. The inside of the remaining contours D ′, HL ′, HR ′ is determined to be a human body part.
In step S7, as shown in FIG. 7, the remaining contours D ', HL', and HR 'are displayed so as to overlap the tomographic image Q.
In step S8, the operator determines whether the inside of the displayed contours D ', HL', and HR 'should be a human body part. If so, the operator instructs to proceed to the next. If not, the operator manually corrects the inside. . Here, it is assumed that the operator has instructed to proceed to the next.
In step S9, the inside of the remaining contour is determined as a human body part. Here, as shown in FIG. 8, the inside of the contours D ′, HL ′, and HR ′ is a human body part.
In step S10, if there is an unprocessed tomographic image, the process returns to step S1, and if there is no unprocessed tomographic image, the process ends.
[0015]
In the above-described radiation treatment planning apparatus 100, the non-human body part is accurately removed by the noise removal processing S3 and the area comparison determination processing S6. Therefore, a human body part can be accurately extracted. As a result, the burden on the operator is reduced. In addition, the operation time can be reduced, so that the processing time can be reduced.
[0016]
【The invention's effect】
According to the human body part extracting method and the medical device of the present invention, a human body part in a diagnostic image can be accurately and automatically extracted. As a result, the burden on the operator is reduced, the processing time can be shortened, and the radiation treatment plan can be accurately performed.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram of a radiation treatment planning apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart of a human body part extraction process in the radiotherapy planning apparatus of FIG. 1;
FIG. 3 is an exemplary diagram of a tomographic image.
FIG. 4 is an illustration of a first binarized image.
FIG. 5 is an illustration of a second binarized image.
FIG. 6 is an illustration of an extracted contour.
FIG. 7 is an exemplary diagram of a tomographic image in which contours are superimposed.
FIG. 8 is an exemplary view of an extracted human body part.
FIG. 9 is a block diagram of an example of a conventional radiation treatment planning apparatus.
FIG. 10 is a flowchart of a human body part extraction process in the radiotherapy planning apparatus of FIG. 10;
FIG. 11 is an exemplary diagram of a tomographic image.
FIG. 12 is an explanatory diagram of setting of a threshold.
FIG. 13 is an illustration of a binarized image.
FIG. 14 is an explanatory diagram of an extracted contour.
FIG. 15 is a view showing an example of a tomographic image in which contours are superimposed.
FIG. 16 is an illustration of an extracted human body part.
[Explanation of symbols]
100,500 Radiation treatment planning device 1 Operation unit 2 System control unit 3 Display unit 4 Tomographic image storage unit 5 Binarization processing unit 6 Noise removal processing unit 7 Contour extraction unit 8 Area calculation unit 9 Comparison judgment unit

Claims (2)

人体部分の画素と非人体部分の画素とを区別するための閾値を用いてＣＴ画像から第１の２値化画像を作成し、
その第１の２値化画像に対して雑音除去処理を施して第２の２値化画像を作成し、
人体部分と非人体部分とを区別するための規定面積と前記第２の２値化画像中の各人体部分候補領域の面積とを比較して各人体部分候補領域が人体部分か非人体部分かを判定することを特徴とする人体部分抽出方法。Creating a first binarized image from the CT image using a threshold for distinguishing pixels of the human body part from pixels of the non-human body part;
A noise removal process is performed on the first binary image to create a second binary image,
The specified area for distinguishing the human body part from the non-human body part is compared with the area of each human body part candidate area in the second binarized image to determine whether each human body part candidate area is a human body part or a non-human body part. And extracting a human body part. 人体部分の画素と非人体部分の画素とを区別するための閾値を用いてＣＴ画像から第１の２値化画像を作成する２値化処理手段と、
前記第１の２値化画像に対して雑音除去処理を施して第２の２値化画像を作成する雑音除去処理手段と、
人体部分と非人体部分とを区別するための規定面積と前記第２の２値化画像中の各人体部分候補領域の面積とを比較して各人体部分候補領域が人体部分か非人体部分かを判定する比較判定手段とを具備したことを特徴とする医用装置。Binarization processing means for creating a first binarized image from a CT image using a threshold value for distinguishing pixels of a human body part from pixels of a non-human body part;
Noise removal processing means for performing noise removal processing on the first binary image to create a second binary image;
The specified area for distinguishing the human body part from the non-human body part is compared with the area of each human body part candidate area in the second binarized image to determine whether each human body part candidate area is a human body part or a non-human body part. A medical device comprising: a comparison judging unit for judging the condition.
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JP4582974B2 (en) * 2001-09-07 2010-11-17 株式会社日立メディコ Image processing device
JP4807822B2 (en) * 2005-05-11 2011-11-02 株式会社日立メディコ Magnetic resonance imaging system
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JP7255802B2 (en) * 2019-06-14 2023-04-11 Ｃｉｍａホールディングス株式会社 image processing equipment

Cited By (1)

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JP2008259703A (en) * 2007-04-12 2008-10-30 Fujifilm Corp Object region display method, device and program

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