JP4146438B2

JP4146438B2 - 識別方法

Info

Publication number: JP4146438B2
Application number: JP2005011253A
Authority: JP
Inventors: 和彦松本
Original assignee: Ziosoft Inc
Current assignee: Ziosoft Inc
Priority date: 2005-01-19
Filing date: 2005-01-19
Publication date: 2008-09-10
Anticipated expiration: 2025-01-19
Also published as: JP2006198059A; US20060157069A1

Description

本発明は、流動性を有する二層体を識別する識別方法に関する。

コンピュータを用いた画像処理技術の進展により人体の内部構造を直接観測することを可能にしたＣＴ（Computed Tomography）、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）の出現は医療分野に革新をもたらし、生体の断層画像を用いた医療診断が広く行われている。さらに、近年では、断層画像だけでは分かりにくい複雑な人体内部の３次元構造を可視化する技術として、例えば、ＣＴにより得られた物体の３次元デジタルデータから３次元構造のイメージを直接描画するボリュームレンダリングが医療診断に使用されている。

また、ＣＴ装置により大腸内のポリープ等を発見するために、従来の内視鏡検査に代えてＣＴ画像に基づいた仮想内視鏡検査が行われる。通常、大腸の断層画像には腸壁組織と、空気と、液体状内容物（残渣）の三種類の物質が存在するが、腸壁面に残渣が存在する場合、腸壁の様子が観察できない。このため、腸壁面から残渣を取り除いた画像を得たいという要望がある。

残渣を取り除くためには残渣を識別する必要がある。この手法として、ＣＴ値から複数の閾値を用いて残渣の領域を抽出する事によって残渣を識別する方法がある。ＣＴ値を用いた方法では、異なる物質の間の境界付近には、中間のＣＴ値を持つボクセルが現れることを利用して、ＣＴ値の勾配などを調べて中間領域を抽出する事もできる。

図８は、大腸の断面図およびその中の物質のＣＴ値を表わすグラフを示す。すなわち、図８（ａ）は、大腸６０に対するＣＴスキャンの単一スライスにより得られる画像であり、大腸壁６１、空気６２（通常、大腸のＣＴ検査時に注入される）、液体６４（大腸内は検査時に空であることが望ましいが、通常ある程度の水分等（残渣）が残る）、および空気と液体の中間領域６３を示す。

また、図８（ｂ）は、図８（ａ）の矢印６５に沿った線上のボクセルに対応するＣＴ値のグラフを示す。同図に示すように、大腸壁６１（ｙ１〜ｙ２，ｙ５〜ｙ６）に対応するＣＴ値は約−１００であり、空気６２（ｙ２〜ｙ３）に対応するＣＴ値は約−１０００であり、液体６４（ｙ４〜ｙ５）に対応するＣＴ値は約０である。

このように大腸６０内の物質が存在する領域は空気と残渣による二層体を構成し、ＣＴ値から複数の閾値を用いて抽出することができる。また、空気と液体の中間領域６３（ｙ３〜ｙ４）には、例えば−５００のＣＴ値を持つボクセルが現れるので、そのＣＴ値とグラフの勾配から中間領域６３を抽出することができる（例えば、非特許文献１，２、特許文献１，２，３参照）。

C.L. Wyatt et al， "Automatic segmentation of the colon for virtual colonoscopy"， 2000 (Wake Forest University School of Medicine) S. Lakare et al， "3D Digital Cleansing Using Segmentation Rays"， 2000 (State Univ. of NY at Stony Brook) 特表2004-500213号公報特表2004-522464号公報米国特許第6，331，116号明細書

しかしながら、上記従来の識別方法にあっては、ＣＴ装置によって得られた大量のボリュームデータから大腸内に存在する残渣を的確に識別することが困難であった。例えば、図９に示すように、大腸６０内に存在する液体６４および他の組織７１，７３内に存在する液体６４のＣＴ値から、大腸６０内の液体６４（残渣）だけを的確に識別することが困難であった。これは、残渣（あらかじめ下剤等により固形物が除かれているため大部分は水分である）のＣＴ値が、水分を多く含む他の組織のＣＴ値に近く、それらとの識別が難しいためである。また、空気を内部に含む臓器は肺、小腸などがあり、これらの空気を包含する器官が、水に近いＣＴ値をとる組織に隣接していると、ＣＴ値の大きさや勾配だけでは識別ができない。

本発明は、上記従来の事情に鑑みてなされたものであって、大腸等の臓器内の領域を的確に識別することができる識別方法を提供することを目的としている。

本発明の識別方法は、二層体を識別する識別方法であって、二層体の境界面が水平であることを利用して前記二層体の境界面を識別するステップを有する。上記構成によれば、水平面を利用して、水平面に接触する２つの領域を的確に識別することができる。

また、本発明の識別方法は、二層体を識別する識別方法であって、各層の領域を抽出するステップと、前記二層体の境界面を含む面を抽出するステップと、前記境界面を含む面のうち水平であるものを前記二層体の境界面として選択するステップと、前記各層の領域と前記二層体の境界面を利用して前記二層体を識別するステップとを有する。

また、本発明の識別方法は、更に、二層体の境界面として選択した面に連続的につながっている領域を二層体それぞれの領域に分割するステップを有する。また、本発明の識別方法は、前記二層体が、気体と液体の二層体であるものである。また、本発明の識別方法は、前記境界面を含む面が水平であることの判断を部分的に行うものである。これは、境界面全体は周辺部分に誤差を含むことが多くそのままでは水平の判断が容易にできないので境界面を分割しそれぞれの境界面部分が水平であることを判断することによって解決できるからである。

また、本発明の識別方法は、重力方向と直交する面を水平面として識別するものである。また、本発明の識別方法は、識別対象がボリュームデータであるものである。また、本発明の識別方法は、ネットワーク分散処理により識別を行うものである。また、本発明の識別方法は、GPUを使用して識別を行うものである。

また、本発明の投影方法は、本発明の識別方法により識別した二層体の一方の層もしくは両方の層を除いて投影するものである。さらに、本発明の識別プログラムは、コンピュータに、本発明の各ステップを実行させるためのプログラムである。

本発明によれば、水平面を利用して、水平面に接触する２つの領域を的確に識別することができる。

図１は、本発明の一実施形態を説明するための識別方法の概要を説明するための図であり、大腸および他の組織に対するＣＴスキャナによる画像を示す。本実施形態の識別方法では、まず、図１（ａ）に示すように、ＣＴ装置により得られたボクセル値から液体の境界面を抽出する。図１（ａ）では、大腸内液体１４を含む大腸６０と、液体６４を含む他の組織７１，７３と、空気６２を含む他の組織７２を示す。この画像から、各物質のＣＴ値およびその勾配を利用して液体の境界面を抽出すると、大腸内液体１４の境界面１１、および他の組織７１，７３に含まれる液体６４の境界面１１が抽出される。

次に、図１（ｂ）に示すように、境界面１１のうち水平な部分を抽出する。これにより、他の組織７１，７３に含まれる液体６４の境界面１１を除くことができ、大腸内液体１４の水平面１２だけを識別することができる。撮影時に、残渣は主に水分で構成されるため、残渣と空気との間には水平面ができる。特に水平面は重力の存在により、体内の他の面と比較して方向が拘束されるので、水平面の方向には重要な情報が含まれる。そして、重力の情報に基づいて水平面を計算することができるので、図１（ｃ）に示すように、水平面１２に接する大腸内液体１４および大腸内空気１３のみを、大腸内領域と識別する。

図２，３は、本実施形態の識別方法を説明するためのフローチャートを示す。また、図４，５，６，７は、本実施形態の識別方法における境界面の抽出、平滑化処理、水平部分の抽出および大腸の識別を説明するための図である。これらの図により、本実施形態の識別方法について説明する。

本実施形態の識別方法では、まず、図４（ａ）に示すように、流動性を有する二層体である空気２１と液体２３の領域Ａおよび領域Ｂを、それぞれ閾値を用いて抽出する（図２のステップＳ５１）。このステップでは、空気２１と液体２３の中間領域２２は検出されない。次に、図４（ｂ）の点線２４，２６に示すように、抽出した空気２１の領域Ａ、液体２３領域Bをそれぞれ一定値だけ拡大する（ステップＳ５２）。そして、図４（ｃ）に示すように、拡大された領域が互いに重なる領域内に存在する部分を境界領域Ｃ２５とする（ステップＳ５３）。

次に、境界領域Ｃ２５に対して細線化アルゴリズムを使用して細線化（面化）し、図４（ｄ）に示すように、境界面２７を抽出する（ステップＳ５４）。すなわち、境界領域Ｃ２５を細線化し、面ボクセル群を抽出し、面ボクセル群を接続してポリゴン化し、さらに面を平滑化する。

図５は、面ボクセル群（ａ）からポリゴンを作成し（ｂ）、平滑化を行う処理（ｄ）の流れについての説明図である。平滑化を行うのは、多くの場合、このような形で抽出した面には雑音が含まれており直ちに水平の判断を行うのが難しいからである。

次に、図６（ａ）に示すように、抽出した境界面２７の向きを計算するために、境界面２７を小さい平面に分割する（ステップＳ５５）。そして、小さい平面の法線ベクトルを用いてそれぞれの境界面部分の向きを計算し（ステップＳ５６）、図６（ｂ）に示すように、境界面部分の向きが水平のものを選択して水平面部分３４，３５，３６，３７とする（ステップＳ５７）。すなわち、ステップＳ５４〜Ｓ５７のステップで、境界領域Ｃ２５に対する水平の判断を部分的に行う。

この場合、図６（ａ）に示す水平ベクトル３２（ｈ）は、医療画像においては通常、撮影時の座標系として画像ファイルに書き込まれているので、この座標から重力の方向を求め、重力の方向から水平方向を求めることができる。具体的には、画像に添付されたデータから水平ベクトル３２（ｈ）を取得し、境界面２７を構成する各ポリゴンの法線ベクトル３３（ｎ_ｉ：ｉ番目の境界面部分の法線ベクトル）を計算する。次に、水平ベクトルｈと各ポリゴンの法線ベクトルｎ_ｉの内積を求め、直交するか否かを判定する。この場合、εを十分ゼロに近い所定の閾値として、ｈ・ｎ_ｉ＜εならば、ｉ番目の境界面部分は水平と判定する。なお、この判定はポリゴンごとに判定するので、得られる水平面部分３４，３５，３６，３７は断片化されている可能性がある。

図７（ａ）は、空気４１の領域Ａと、液体４３の領域Ｂとの中間領域４２において抽出された水平面部分３４，３５，３６，３７を示す。

次に、水平面部分３４，３５，３６，３７の上側と下側をそれぞれ走査する。そして、図７（ｂ）に示すように、水平面部分３４，３５，３６，３７の上下で連結領域を抽出し、空気４１と液体４３の中間領域４２のうち、水平面部分３４，３５，３６，３７と連続的につながっている部分を、大腸内空気５１または大腸内液体５３と識別する（図７（ｃ）、ステップＳ５８）。

図３は、上記ステップＳ５８の詳細なフローチャートである。まず、領域Ａ００〜Ａ０ｎ(空気)、領域Ｂ００〜Ｂ０ｎ(残渣)をそれぞれのしきい値を用いて抽出する（ステップＳ５０１）。領域Ａ００〜Ａ０ｎと複数の領域を取ってくるのは後に二層体に含まれる領域をＡ００〜Ａ０ｎの中から取得するためである。

次に、領域Ａ００〜Ａ０ｎ、領域Ｂ００〜Ｂ０ｎをそれぞれ一定値拡大しＡ１０〜Ａ１ｎ，Ｂ１０〜Ｂ１ｎとする（ステップＳ５０２）。また、拡大された領域Ａ１０〜Ａ１ｎ，Ｂ１０〜Ｂ１ｎ双方に含まれる領域を領域Ｃ０〜Ｃｎとする（ステップＳ５０３）。

次に、領域Ｃ０〜Ｃｎを面化(細線化アルゴリズム使用)し境界面候補Ｓ１０〜S１ｎとする（ステップＳ５０４）。そして、境界面候補Ｓ１０〜Ｓ１ｎをそれぞれなめらかにする（ステップＳ５０５）（図５）。これは、ポリゴン数の削減による雑音除去などのためである。

次に、境界面候補Ｓ１０〜Ｓ１ｎを分割し境界面候補Ｓ１０〜Ｓ１ｎとする（ステップＳ５０６）。また、境界面候補Ｓ１０〜Ｓ１ｎのそれぞれの法線ベクトルを用いて境界面候補の向きを計算する（ステップＳ５０７）。そして、境界面候補Ｓ１０〜Ｓ１ｎの向きが水平のものを選択し境界面部分Ｓ２０〜Ｓ２ｎとする（ステップＳ５０８）。

次に、境界面部分Ｓ２０〜Ｓ２ｎの領域を拡大して接触する領域Ａ００〜Ａ０ｎ，Ｂ００〜Ｂ０ｎを二層体に含まれる領域Ａ３０〜Ａ３ｎ，Ｂ３０〜Ｂ３ｎとする（ステップＳ５０９）。

次に、境界面部分Ｓ２０〜Ｓ２ｎを含む、領域Ａ３０〜Ａ３ｎ，Ｂ３０〜Ｂ３ｎの間の領域を中間領域Ｃ１０〜Ｃ１ｎとする（ステップＳ５１０）。また、領域Ａ３０〜Ａ３ｎ，Ｂ３０〜Ｂ３ｎ及び中間領域Ｃ１０〜Ｃ１ｎを含む領域Ｄ０〜Ｄｎを求める（ステップＳ５１１）。これが二層体全体の領域になる。そして領域Ｄ０〜Ｄｎを、しきい値を用いて分割し領域Ａ４０〜Ａ４ｎ、領域Ｂ４０〜Ｂ４ｎを得る（ステップＳ５１２）。これが二層体のそれぞれの領域になる。

これによって二層体の中間領域が識別できる。従来の二層体の各領域をそれぞれ独立して識別する方法では大腸内空気と残渣とを独立して抽出しており、その場合それぞれの領域の境界面は必ずしも一致しない。その為にそれぞれの領域の間に隙間が空いたり、重複する領域が現れたりした。特に大腸内の空気と残渣の間の領域は周辺組織と類似の値を示すので直接抽出することが困難であった。また、空気と思われる領域と残渣と思われる領域が多数存在し、従来の方法では互いに接触する空気と残渣の関連がわからなかったため、中間領域を定義できなかったからである。本発明では水平面部分を利用することによって中間領域を含んだ二層体領域全体を抽出した上で、二層体領域全体を分割することによって適確に二層体のそれぞれの領域を識別することができる。

これにより、識別された水平面部分３４，３５，３６，３７が断片化されていても、連結領域を検出することで、大腸内領域を正しく識別できる。この場合、大腸の外部の空気や液体は水平面に接していないので除外される。このように大腸内の二層体を識別することにより、大腸内の二層体を的確に識別して、大腸内から残渣を取り除いた画像を得ることができる。

なお、本実施形態の識別方法において、二層体のそれぞれの領域の抽出にはしきい値を用いたが、領域の抽出方法は他に多数考案されており、例えば、Active Contour法、Level Set法、Watershed法等、任意の方法を用いて領域を抽出して良い。

なお、本実施形態の識別方法において、二層体のそれぞれの領域の抽出したが、二層体のそれぞれの領域は更に拡大縮小するなど加工しても良い。これは抽出に用いたパラメータがそれぞれの領域によって通常異なるのでそれによっては発生するずれを補正するためである。

なお、本実施形態の識別方法において、二層体のそれぞれの領域の間の領域を中間領域としたが二層体のそれぞれの領域に重なる領域がある場合は重なった領域も中間領域としても良い。これは、上記様々な領域抽出方法を適用した場合に比較的広い範囲が抽出される場合があるからである。

なお、本実施形態の識別方法において、二層体領域全体を直ちに二分割したが、二層体領域全体を更に拡大縮小するなど加工しても良い。より正確な識別結果を得るためである。

なお、本実施形態の識別方法において、境界面の抽出に二層体の中間領域を用いたが、等ボクセル値面を抽出しても良いし、その他の方法を用いても良い。

なお、本実施形態の識別方法において、二層体は空気と残渣のように気体と液体の二層であったが、例えば油と水の領域の抽出のように液体と液体であっても良い。

なお、本実施形態の識別方法において、断片化した水平面部分を直ちに求めている水平面部分としたが、水平面部分の大きさ形状や近隣の水平面部分との位置関係などを利用してさらに水平面部分を選別しても良い。このようにすれば不適切な水平面部分が選択される事が防止できる。

なお、本実施形態の識別方法において、水平面の検出には既存の画像処理技術を使うことができ、ここで示したアルゴリズムに限られない。また、胃など他の臓器内の残渣の識別にも応用することができる。

また、本実施形態の識別方法は、ボリュームレンダリングの計算を所定の画像領域、ボリュームの領域等で分割し、後で重ね合わせることができるので、パラレル処理やネットワーク分散処理、専用プロッセッサ、或いはそれらの複合により行なうことができる。

また、本実施形態の画像処理方法は、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）により行なうことができる。ＧＰＵは、汎用のＣＰＵと比較して特に画像処理に特化した設計がなされている演算処理装置で、通常ＣＰＵとは別個にコンピュータに搭載される。

また、本実施形態の画像処理方法は、二層体を識別したが、識別した二層体の一方の層もしくは両方の層を除いた描画を行っても良い。これは、二層体の領域を領域抽出された領域として、ボリュームデータから削除したり、マスク処理を行うことなどによって実現できる。これによって残渣が取り除かれた状態での描画ができるので残渣に隠されて診断が難しかった箇所が診断できるようになって有効である。特に、描画に当たって平行投影法のみならず、透視投影法、円筒投影法を用いることができる。透視投影法は仮想内視鏡表示画像を作成することができ、残渣を取り除くことによってより有効な診断ができるようになる。円筒投影法は大腸を展開した画像が作成でき、平行投影法や透視投影法では見逃しやすい箇所を一度に観察できるので診断に有効である。以下、透視投影法及び円筒投影法について説明する。

大腸の観察に当たっては、医師は内視鏡を用いた診断を従来より行っており、内視鏡に対応する仮想内視鏡表示に当たっては透視投影法を用いる。しかし、従来では仮想内視鏡表示の視野に残渣が多く含まれていることによって十分な観察を行うことができなかった。しかし、上述した識別方法を用いて残渣を識別し、除去することによって、仮想内視鏡表示における病変部の見落としを少なくすることができる。また、円筒投影法は大腸の中心線に沿った視点を用いることにより大腸の内壁を俯瞰するのに適している。しかし、従来は残渣の存在により大腸の内壁の全周を一度にすべて観察することができなかった。そこで、上述した識別方法によって識別した残渣を取り除いて投影すれば、一度に大腸の全周を観察できるようになり、円筒投影法を用いた診断における病変部の見落としを少なくすることができる。

また、上記、円筒投影法もしくは透視投影法を用いた診断に当たっては、従来より大腸の中心線を求めること行われている。これは、透視投影法にあっては仮想内視鏡の視点位置の設定、円筒投影法にあっては円筒の中心軸の設定をするのに大腸の中心線を用いることができるからである。しかし、残渣の存在により大腸の中心線を自動で求めることが困難であり、例えば、空気層の中心線を用いることや手動で大腸の中心線を設定することが行われていた。そこで、上述した識別方法を用いて二層体を識別することによって、二層体の中心線を求めることができるので、それによって大腸の中心線を自動で求めることができる。また、これを用いて仮想内視鏡の視点位置の設定や円筒投影法にあっては円筒の中心軸を効率的に求めることができる。

また、本実施形態の画像処理方法は、水平方向は画像ファイルに含まれる座標系情報より重力の働く方向を元に計算したが、水平方向はユーザが方向を指定しても良い。また、画像解析などによってプログラムが求めても良い。また、座標系情報を画像ファイル以外から別途入手しても良い。これは、座標系情報が必ずしも画像ファイルに含まれているとは限らないからである。また、水平方向は重力の働く方向と無関係であってもかまわない。これは、正しい重力の働く方向の情報が手に入らないこともあれば、撮影中の患者の動きによって重力の働く方向が一定に定まらないことがあるからである。

また、本実施形態の画像処理方法は、ボリュームデータはＣＴ装置より取得したが、ＭＲＩ装置やＰＥＴ装置など他の画像装置からボリュームデータを取得しても良い。また、複数のボリュームデータを組み合わせたものであっても良い。更にプログラムなどにより作成改変したボリュームデータであっても良い。

本発明の一実施形態を説明するための識別方法の概要を説明するための図本実施形態の識別方法を説明するためのフローチャート（１）本実施形態の識別方法を説明するためのフローチャート（２）本実施形態の識別方法における境界面の抽出を説明するための図本実施形態の識別方法における平滑化処理を説明するための図本実施形態の識別方法における水平部分の抽出を説明するための図本実施形態の識別方法における大腸の識別を説明するための図大腸の断面図およびその中の物質のＣＴ値を表わすグラフ大腸および他の組織に対するＣＴスキャンの単一スライスにより得られる画像を示す図

符号の説明

１１，２７境界面
１２水平面
１３，５１大腸内空気
１４，５３大腸内液体
２１，４１，６２空気
２２，４２，６３中間領域
２３，４３，６４液体
２５境界領域Ｃ
３２水平ベクトル
３３法線ベクトル
３４，３５，３６，３７水平面部分
６０大腸
６１大腸壁
７１，７２，７３他の組織

Claims

密度の異なる流体により構成される二層体領域全体を識別する識別方法であって、
各層の領域を抽出するステップと、
前記二層体の境界面を含む面を、境界面候補として抽出するステップと、
前記境界面候補のうち、向きが水平である部分を境界面部分として選択するステップと、
前記境界面部分を利用して、前記二層体の中間領域を取得するステップと、
前記中間領域に接する前記各層の領域を前記二層体領域全体と判定するステップとを有し、
識別対象はボリュームデータである識別方法。
請求項１記載の識別方法であって、
更に、二層体の境界面として選択した面に連続的につながっている領域を二層体それぞれの領域に分割するステップを有する識別方法。
請求項１記載の識別方法であって、
前記二層体は、気体と液体の二層体である識別方法。
請求項１記載の識別方法であって、
前記境界面を含む面が水平であることの判断を部分的に行う識別方法。
請求項１記載の識別方法であって、
重力方向と直交する面を水平面として識別する識別方法。
請求項１記載の識別方法であって、
ネットワーク分散処理により識別を行う識別方法。
請求項１記載の識別方法であって、
前記二層体領域全体は大腸内領域である識別方法。
請求項１記載の識別方法により識別した二層体領域全体もしくは当該二層体領域全体に含まれる一方の層を除いて投影する投影方法。
コンピュータに、請求項１ないし７のいずれか一項記載の各ステップを実行させるための識別プログラム。