JP4672465B2 - 医用画像診断支援装置及び画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、医用画像診断支援装置及び画像処理プログラムに係り、特にＣＴやＭＲ断層像に基づいて気管支等の管状臓器領域の異常陰影を検出する技術に関する。

従来、ＣＴ装置やＭＲＩ装置で撮影された画像の陰影をコンピュータを用いて解析し、その陰影の中から病巣候補（以下「異常候補陰影」という）を絞り込んで医者に提示し、医者の判断を仰ぐという診断支援が行われている。陰影の中から異常候補陰影を絞り込むものとして、肺野の医用画像を例にしたものが種々報告されている。その中の一つとして、例えば非特許文献１には、肺野の医用画像の中から細長い血管陰影と円形に近い癌陰影を識別する「クオイトフィルタ」を開示する。この「クオイトフィルタ」は、肺野の医用画像には血管、血管の断面、気管支の断面などが混在して写っているので、これらの画像の中から癌などの異常候補陰影を検出して医者に提示するものである。

しかしながら、実際の異常候補陰影は大きさも形も様々であり、異常候補陰影の識別能力をあげるにはパラメータの調節に多くの労力を要し、使いにくいという問題がある。

これに対し、大きさや形の異なる陰影を統一的に扱える方法があれば、コンピュータプログラムを作成するのも容易となり、識別能力をあげるためのパラメータの調節も容易となる。また、簡単な処理で陰影の中から異常候補陰影を絞り込むことができれば、コンピュータの演算時間も少なくて済み、早く正確な異常候補陰影を抽出することができるようになる。また、抽出された異常候補陰影を医者に瞬時に表示することが可能となるので望ましい。

そこで、本願の出願人は、大きさや形の異なる陰影を統一的に扱うことができ、コンピュータ演算に要する時間も短時間で済む画像診断支援装置を出願している（特許文献１及び２を参照）。この画像診断支援装置は、磁気ディスク等の記憶装置からＣＴ装置によって撮影された患者のＣＴ画像を読み込み、読み込まれたＣＴ画像の中から診断対象臓器に対して多値化処理を施し、多値化画像を生成する。この多値化画像は、複数の臓器の部位又は臓器同士が連結している場合があるので、それらを個々の部位又は臓器に分離するための切断処理を行なう。そして、切断された各診断対象臓器の部位又は臓器の種類に対応した最適な検出処理を行う。この検出処理では、部位又は臓器の種類等を判断して、それらに適した画像処理を施し、異常候補陰影を絞り込み、病巣の候補とされる陰影すなわち異常候補陰影を検出している。この異常陰影検出処理は、原画像（ＣＴ画像）を使わずに、多値化画像だけに基づいて行なったり、ＣＴ画像及び多値化画像の両方に基づいて行なったりしている。そして、異常候補陰影と判定されたものを病巣部として残し、そうでないものを削除し、異常候補陰影についてＣＴ画像中に分かりやすいように色情報やマーカ等を付加して表示している。
中川 徹他７名 「胸部ＣＴ検診におけるコンピュータ読影支援システムの開発」、2001年3月発行、MEDIX Vol.34［平成17年6月22日検索］、インターネット＜URL:http://www.hitachi-medical.co.jp/medix/pdf/vol34/p33-p37.pdf＞ 特開２００２−３２５７６１号公報 特開２００２−３２５７６２号公報

気管支壁に異常候補陰影が存在する場合には、気管支壁の厚さに変化が生じることが知られている。例えば、図１０の気管支７０の気管支壁の厚さは、気管支７１の壁厚と比較して異常に厚い。

また、図１０の７５は、図７の気管支７２を拡大表示した図であって、正常な場合の気管支断面を表す。７５において実線４１ａ、４１ｂが正常でない場合の気管支壁を示す。しかし、気管支壁に癌などが発生すると壁厚が厚くなるので、外形が大きくなり、内径は小さくなる。この状態を図１０の７６に示す。点線４２ａ、４２ｂは癌ができたときの気管支壁を示す。点線４２ａは４１ａよりも外側にあり、４２ｂは４１ｂよりも内側にある。これは、癌により健常時に比べて気管支壁の厚が厚くなったことを示す。

上記事実によれば、気管支壁の厚さの違い（異常）に基づいて異常を検出することができると想定されるが、気管支壁の厚さの違いを検出できる技術はなかった。

そこで、本発明は、気管支などの管状臓器の壁厚の違い（異常）を検出でき、更に異常候補陰影が検出された場合にその異常候補陰影を容易に視認できる医用画像診断支援装置及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。

本発明に係る医用画像診断支援装置は、被検体の管状臓器を撮影した医用画像を読込む読込手段と、前記医用画像から前記管状臓器が撮影された管状臓器領域を抽出する抽出手段と、前記管状臓器領域の壁厚を示す特徴量を測定する測定手段と、前記特徴量に基づいて異常候補陰影を検出する異常候補陰影検出手段と、を備える。

「管状臓器領域の壁厚を示す特徴量」とは、管状臓器領域の壁厚を測定するために用いられる値をいい、管状臓器領域の壁厚の実測値のように壁厚を直接的に示す値の他、管状臓器領域の外径値、内径値、管状臓器全体の面積値や管状臓器の内部領域（以下「腔領域」という）の面積値、管状臓器又は腔領域の短軸値、長軸値など、壁厚を間接的に示す値を含む。

また、前記抽出手段が抽出した管状臓器領域の走行方向を検出する走行方向検出手段と、前記走行方向に直角な方向に視点を設定したときに得られると想定される三次元画像を生成する生成手段と、前記三次元画像を表示する表示手段と、を更に備えることを特徴とする。

また、前記異常候補陰影検出手段は、前記管状臓器領域における前記異常候補陰影を検出した位置情報を前記生成手段に送出し、前記生成手段は、前記位置情報に基づいて前記異常候補陰影を含む三次元画像を生成する、ことを特徴とする。

また、本発明に係る画像処理プログラムは、被検体の管状臓器を撮影した医用画像を読むステップと、前記医用画像から前記管状臓器が撮影された管状臓器領域を抽出するステップと、前記管状臓器領域の壁厚を示す特徴量を測定するステップと、前記特徴量に基づいて異常候補陰影を検出するステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明によれば、気管支などの管状臓器の壁厚の違い（異常）を検出でき、更に異常候補陰影が検出された場合にその異常候補陰影を容易に視認できる医用画像診断支援装置及び画像処理プログラムを提供することができる。

以下、本発明の最良の実施形態を添付図面に基づいて説明する。なお、発明の実施の形態を説明するための全図において、同一機能を有するものは同一符号を付け、その繰り返しの説明は省略する。

〔システム構成〕
図１は、本実施形態に係る医用画像診断支援システム１の構成を示すハードウェア構成図である。

図１の医用画像診断支援システム１は、被検体の断層像を撮影する医用画像撮影装置２と、断層像に基づいて異常候補陰影を検出する医用画像診断支援装置１０とを備え、医用画像撮影装置２と医用画像診断支援装置１０とは、ＬＡＮ３等のネットワークに接続される。

医用画像撮影装置２は、Ｘ線ＣＴ装置の他、ＭＲ装置、ＰＥＴ装置など、被検体の断層像を撮影可能な装置により構成される。本実施の形態においては、医用画像撮影装置２としてＸ線ＣＴ装置を用い、断層像を生成する。

医用画像診断支援装置１０は、主として各構成要素の動作を制御する中央処理装置（ＣＰＵ）１１、装置の制御プログラムが格納されたり、プログラム実行時の作業領域となったりする主メモリ１２と、オペレーティングシステム（ＯＳ）、周辺機器のデバイスドライブ、後述する異常候補陰影の検出や三次元画像表示をするためのプログラムを含む各種アプリケーションソフト等が格納される磁気ディスク１３と、表示用データを一時記憶する表示メモリ１４と、この表示メモリ１４からのデータに基づいて画像を表示するＣＲＴモニタや液晶モニタ等のモニタ１５と、位置入力装置としてのマウス１６、マウス１６の状態を検出してモニタ１５上のマウスポインタの位置やマウス１６の状態等の信号をＣＰＵ１１に出力するコントローラ１６ａと、キーボード１７と、通信インターフェース（以下「通信Ｉ／Ｆ」という）１８と、上記各構成要素を接続するバス１９とから構成される。

次に図２に基づいて医用画像診断支援装置１０が実行する画像処理プログラムについて説明する。図２は、画像処理プログラムの構成を示すブロック図である。

画像処理プログラムは、医用画像を読込む読込部１１ａ、医用画像から管状臓器領域を抽出する抽出部１１ｂ、その管状臓器を構成する組織の厚さ（以下「壁厚」という）を示す特徴量を測定して出力する測定部１１ｃ、その特徴量に基づいて異常候補陰影を検出する異常候補陰影検出部１１ｄ、管状臓器の走行方向を検出する走行方向検出部１１ｅ、走行方向に直角な方向に視点を設定してその視点から管状臓器領域を見たときに得られると想定される三次元画像を生成する生成部１１ｆ、及び三次元画像を表示する表示制御部１１ｇにより構成される。

医用画像診断支援装置１０のＣＰＵ１１は、上記画像プログラムを磁気ディスク１３から読み出して主メモリ１２にロードし、実行する。

〔処理の流れ〕
図３に基づいて医用画像診断支援システム１の処理の流れを説明する。図３は医用画像診断支援システム１の処理の流れを示すフローチャートである。以下の処理では、気管支を含む肺野領域を撮影した医用画像から気管支領域を抽出し、気管支壁の厚さ異常を検出する例について説明する。

（ステップＳ１）
Ｓ１では、読込部１１ａが医用画像撮影装置２から被検体の肺野領域を撮影した医用画像を取得する（Ｓ１）。予め磁気ディスク１３に格納された医用画像を読み出しても良い。本実施形態で読込まれる医用画像は、体軸方向に沿って撮影された複数のスライスの医用画像（図７の２１，２２，２３，２４…）である。

（ステップＳ２）
Ｓ２では、抽出部１１ｂが医用画像に含まれる気管支領域を抽出する（Ｓ２）。気管支領域を抽出する方法としては、例えば気管支組織に対応するＣＴ値に基づいて二値化画像を生成して、その二値化画像から気管支領域を抽出する。複数の医用画像がある場合には、各医用画像について気管支領域を抽出する。

（ステップＳ３）
Ｓ３では、測定部１１ｃがＳ２で抽出した気管支の壁厚を示す特徴量を測定する（Ｓ３）。図４に基づいて壁厚を求める方法を説明する。

Ｓ２により抽出した気管支領域４０の内部領域（以下「腔領域」という）を抽出する。図４においてドット表示領域が腔領域に相当する。腔領域の重心４０aを原点とする動径５０を設定し、原点の周りを回転させる。そして、それぞれの角度において、動径上の画像濃度（ＣＴ値）を調べる。５２は原点を中心とする０°方向に動径５０を位置させた場合の濃度曲線を示す。背景濃度（ｙＣＴ）よりもｄＣＴだけ高い領域を壁厚と定義する。動径を一周させてもとめた全ての壁厚の平均値をこのスライスにおける壁厚として出力する。

また、壁厚の別の求め方として、楕円５４が気管支壁の上に存在する割合が一定値以上の領域を壁厚と定義して求めてもよい。楕円の形は長軸と短軸の比が決まると決定するが、例えば、初期楕円の形を腔領域の外周（即ち組織領域の内周）に近似させ、長軸と短軸を順次大きくする。そして、楕円５４が気管支壁の上に存在する割合が前記一定値よりも少なくなったときの第二長軸及び第二短軸を検出する。この第二長軸及び第二短軸と初期楕円の長軸及び短軸との差に基づいて壁厚を測定しても良い。壁厚の測定は、各スライス毎に行なう。

なお、測定部１１ｃは、腔領域の内径を測定してもよい。測定部１１ｃは、測定した壁厚、及び以下の処理に必要な場合には腔領域の内径値、腔領域の面積値、楕円長軸値、又は楕円短軸値を出力する。

（ステップＳ４）
Ｓ４では、異常候補陰影検出部１１ｄがＳ３で測定した各スライスの壁厚に基づいて異常候補陰影の検出を行なう（Ｓ４）。異常候補陰影検出部１１ｄは、例えば図５に示すように、壁厚をｙ軸、スライス方向をｘ軸として、各スライスの壁厚をプロットしたグラフを生成し、これを用いて壁厚の異常（即ち異常候補陰影）の有無について判定を行う。図５では、壁厚の値及び内径値をプロットした非連続なグラフを示すが、これらの値をスプライン補間曲線などの手法を用いて連続関数を生成し、これに基づいて判定を行なっても良い。これらのグラフ又連続関数に基づいて異常候補陰影の有無を判定のするための条件は種々存在し、陰影の形と大きさにより若干異なる。条件には例えば次の（１）乃至（３）がある。

（１）if(壁厚は極大 ＆ 内径は極小) then 異常候補陰影あり
（２）if([最小壁厚／平均内径（面積）]が極大) then 異常候補陰影あり
（３）if(楕円長（短）軸が極小) then 異常候補陰影あり
異常候補陰影検出部１１ｄは、異常候補陰影ありと判定した場合に、その異常候補陰影がある部位を示す情報、例えば異常候補陰影を発見したスライス位置を示す情報を生成部１１ｆに出力する。図５の例では、異常候補陰影検出部１１dは、壁厚値が極大でありかつ、内径値が極小となるスライス２４に異常候補陰影があると判定する。

（ステップＳ５）
生成部１１ｆは、異常候補陰影検出部１１ｄから受信した異常候補陰影がある部位を示す情報に基づいて、異常候補陰影を表示する三次元画像を生成する（Ｓ５）。異常候補陰影の有無の判定結果に対して診断を下すのは医師であるため、医師に対し、気管支壁の異常な盛り上がりが一瞥してわかるような表示方法を示すことは診断支援として効果的である。そのため、生成部１１ｆでは、気管支壁に存在する異常候補陰影を真横からみた三次元画像を生成し、ＣＲＴ１５に表示する。以下、三次元画像の生成及び表示処理の流れを図６にもとづいて説明する。図６は、図３のステップＳ５の処理を詳細に説明したフローチャートである。

（ステップＳ５１）
生成部１１ｆは、異常候補陰影検出部１１ｄから受信した異常候補陰影がある部位を示す情報を取得する（Ｓ５１）。図５の例ではスライス２４の位置を示す情報を取得する。

（ステップＳ５２）
生成部１１ｆは、三次元画像を生成する場合に基準となる視点位置を設定する（Ｓ５２）。図７に基づいて、視点位置の存在する方向の求め方を説明する。

図７は、被検体の体軸方向に沿って撮影した撮影した複数スライスからなる医用画像２１，２２，２３，２４、…を示す。各医用画像２１，２２，２３，２４…は、図４に示す気管支領域４０を含む。走行方向検出部１１eは、腔領域の重心４０ａ、４０ｂ，４０ｃ，４０ｄ…を算出し、これらの重心をむすんだ重心線４５（図７では点線で表示）を求める。生成部１１fは、この重心線に対しての垂直面内の任意の点（例えば視点１、視点２など角度パラメータデフオルト位置、或いは操作者のパラメータ指定場所）に視点を設定する。

（ステップＳ５３）
生成部１１ｆは、Ｓ５２で設定した視点位置からみた三次元画像を、体軸方向に沿って撮影された複数の医用画像２１，２２，２３，２４…に基づいて生成する（Ｓ５３）。これにより、異常候補陰影を真横から見た三次元画像が構成できる。

（ステップＳ５４）
表示制御部１１ｇは、異常候補陰影が発見された医用画像２４をＣＲＴ１５に表示する。操作者が、異常候補陰影をマウス１６を用いてクリックする。表示制御部１１ｇは、クリックされた異常候補陰影を含む三次元画像６０を表示する（Ｓ５４）。表示制御部１１ｇは、医用画像２４の表示画面から三次元画像６０の表示画面に切り替えて三次元画像６０だけを表示しても良いし、図８に示すように、医用画像２４の表示画面に三次元画像６０を重畳表示してもよい。三次元画像６０は、陰影つき三次元画像でもよいし、気管支領域４０の内部に視点を設定した内視三次元画像でもよい。また、三次元画像６０の左右端部にマウスカーソル１６ｂを合わせてクリックすると、三次元画像６０を気管支の走行方向に沿った前後の画像を示すシネ表示をさせてもよい。図９では、マウスカーソル１６ｂを右端部に合わせてクリックすることにより三次元画像６０が右方向（矢印方向）に移動する状態を示す。

上記実施形態では、異常候補陰影が検出された医用画像を表示させ、操作者が異常候補陰影をクリックすると三次元画像が表示されるように構成したが、異常候補陰影の有無に関わらず、医用画像に含まれる気管支領域をクリックすると三次元画像が表示されるように構成しても良い。

また、上記実施形態では被検体の体軸方向に沿って撮影した複数スライスからなる医用画像を読み込み異常候補陰影の検出を行なったが、単数の医用画像を読込み、Ｓ１乃至Ｓ４の処理を行なって異常候補陰影を検出しても良い。この場合、Ｓ５において三次元画像に代えて異常候補陰影の存在を示すマーカやアラートを表示させても良い。

医用画像診断支援システムのハードウェア構成図。 画像処理プログラムの構成を示すブロック図。 医用画像診断支援システムの処理の流れを示すフローチャート。 気管支壁厚の算出方法を示す模式図。 壁厚とスライス方向位置との対応を示す模式図。 三次元画像の生成・表示処理の流れを示すフローチャート。 気管支走行方向に垂直な方向の視点の求め方を示す模式図。 異常候補陰影をクリック時の気管支走行に垂直な位置での三次元画像の表示例を示す模式図。 異常候補陰影をクリック時の気管支走行に垂直な位置での三次元画像のシネ表示例を示す模式図。 気管支に生じた異常候補陰影の症例を示す模式図。

符号の説明

１…医用画像診断支援システム、２…医用画像撮影装置、３…ＬＡＮ、１０…医用画像診断支援装置、１１…ＣＰＵ、１２…主メモリ、１３…磁気ディスク、１４…表示メモリ、１５…モニタ、１６…マウス、１６ａ…コントローラ、１７…キーボード、１８…通信Ｉ／Ｆ、１９…バス

Claims (9)

1. 被検体の管状臓器を撮影した医用画像を読込む読込手段と、
   前記医用画像から前記管状臓器が撮影された管状臓器領域を抽出する抽出手段と、
   前記管状臓器領域の壁厚と内径とを用いた特徴量を測定する測定手段と、
   前記壁厚と内径とを組み合わせた条件に基づいて異常候補陰影を検出する異常候補陰影検出手段と、
   を備えることを特徴とする医用画像診断支援装置。
2. 前記壁厚と内径とを組み合わせた条件とは、同じスライス位置での前記壁厚と前記内径との差の大小である、
   ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断支援装置。
3. 前記医用画像は、被検体の管状臓器を撮影した複数のスライスの医用画像であって、
   前記抽出手段は、各スライスの医用画像から前記管状臓器が撮影された管状臓器領域を抽出し、
   前記測定手段は、前記各スライスの医用画像について前記管状臓器領域の壁厚と内径とを測定し、
   前記異常候補陰影検出手段は、各スライスの医用画像のスライス方向と、当該医用画像から測定された前記特徴量と、をプロットしたグラフを生成し、当該グラフを用いて異常候補陰影を検出する、
   を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の医用画像診断支援装置。
4. 前記特徴量は、前記管状臓器領域の壁厚及び内径であって、前記異常候補陰影検出手段は、前記グラフ上において、前記壁厚が極大かつ前記内径が極小となる位置を異常候補陰影と判定する、
   または前記特徴量は、前記各スライスの医用画像における管状臓器領域の最小壁厚を当該管状臓器領域の平均内径で除した値又は前記管状臓器領域の壁部の面積を前記管状臓器領域の腔領域の面積で除した値であって、前記異常候補陰影検出手段は、前記グラフ上において、前記除した値が極大となる位置を異常候補陰影と判定する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の医用画像診断支援装置。
5. 被検体の管状臓器を撮影した複数のスライスの医用画像を読込む読込手段と、
   前記医用画像から前記管状臓器が撮影された管状臓器領域を抽出する抽出手段と、
   前記各スライスの医用画像における管状臓器領域に近似させた楕円の長軸又は短軸を測定する測定手段と、
   各スライスの医用画像のスライス方向と、当該医用画像から測定された前記楕円の長軸又は短軸と、をプロットしたグラフを生成し、当該グラフ上において、前記楕円の長軸又は短軸が極小となる位置を異常候補陰影として検出する異常候補陰影検出手段と、
   を備えることを特徴とする医用画像診断支援装置。
6. 前記抽出手段が抽出した管状臓器領域の走行方向を検出する走行方向検出手段と、
   前記走行方向に直角な方向に視点を設定したときに得られると想定される三次元画像を生成する手段と、
   前記三次元画像を表示する表示手段と、
   を更に備えることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一つに記載の医用画像診断支援装置。
7. 被検体の管状臓器を撮影した医用画像を読込むステップと、
   前記医用画像から前記管状臓器が撮影された管状臓器領域を抽出するステップと、
   前記管状臓器領域の壁厚と内径とを用いた特徴量を測定するステップと、
   前記壁厚と内径とを組み合わせた条件に基づいて異常候補陰影を検出するステップと、
   をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
8. 被検体の管状臓器を撮影した複数のスライスの医用画像を読込むステップと、
   前記医用画像から前記管状臓器が撮影された管状臓器領域を抽出するステップと、
   前記各スライスの医用画像における管状臓器領域に近似させた楕円の長軸又は短軸を測定するステップと、
   各スライスの医用画像のスライス方向と、当該医用画像から測定された前記楕円の長軸又は短軸と、をプロットしたグラフを生成し、当該グラフ上において、前記楕円の長軸又は短軸が極小となる位置を異常候補陰影として検出するステップと、
   をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
9. 前記抽出した管状臓器領域の走行方向を検出するステップと、
   前記走行方向に直角な方向に視点を設定したときに得られると想定される三次元画像を生成するステップと、
   前記三次元画像を表示するステップと、
   を更にコンピュータに実行させることを特徴とする請求項７又は８に記載の画像処理プログラム。

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