JP5231901B2 - 画像処理装置 - Google Patents

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Description

本発明は、CPR(Curved multi―Planar Reconstruction)画像のデータを発生する画像処理装置に関する。
X線コンピュータ断層撮影装置や磁気共鳴イメージング装置等で得られたボリュームデータに含まれる管状構造物を観察する方法としてCPR法が知られている(例えば非特許文献1参照)。CPR法では、X軸、Y軸、あるいはZ軸に平行な切断線を初期的に設定する。そして、設定された切断線で管状構造物の芯線に沿ってボリュームデータを切断することにより形成される曲断面に関するCPR画像を初期的に表示している。しかし、切断線に平行な方向に走行する部分をCPR画像で観察する場合、その位置関係が把握しづらく、また、平行な部分の画像が乱れてしまう。この際ユーザは、切断線の向きを観察に適した向きに手動で設定し直さなければならない。このため、画像診断時間の遅れが生じている。
"CPR―curved planar reformation" visualization 2002 VIS2002 IEEE Vol Issue, 1―1 Nov. 2002. P37―44
本発明の目的は、CPR画像による画像診断の効率向上を実現する画像処理装置を提供することにある。
本発明のある局面に係る画像処理装置は、管状構造物に関するボリュームデータを記憶する記憶部と、前記ボリュームデータに含まれる管状構造物の芯線を抽出する抽出部と、前記芯線を含む第1の曲面に関する第1のCPR画像のデータと第2の曲面に関する第2のCPR画像のデータとを前記ボリュームデータに基づいて発生する画像発生部と、前記第1のCPR画像と第2のCPR画像とのうちの画像長が長い方の特定のCPR画像を特定する画像特定部と、前記特定のCPR画像を表示する表示部と、を具備する画像処理装置であって、前記画像発生部は、前記芯線上の点列を一定の向きで通過する複数の切断線により前記第1の曲面と前記第2の曲面とを構成し、前記画像特定部は、前記第1のCPR画像に関する第1の画像長と前記第2のCPR画像に関する第2の画像長とをそれぞれ計算する部であって、前記切断線の直交方向に関する前記第1のCPR画像の長さを前記第1の画像長として計算し、前記第2のCPR画像の長さを前記第2の画像長として計算する計算部と、前記第1の画像長と前記第2の画像長との中から画像長が長い方のCPR画像を前記特定のCPR画像として特定する特定部と、を備える、ことを特徴とする。
また、本発明の他の局面に係る画像処理装置は、管状構造物に関するボリュームデータを記憶する記憶部と、前記ボリュームデータに含まれる管状構造物の芯線を抽出する抽出部と、前記芯線を含む第1の曲面に関する第1のCPR画像のデータと第2の曲面に関する第2のCPR画像のデータとを前記ボリュームデータに基づいて発生する画像発生部と、前記第1のCPR画像と前記第2のCPR画像とのうちの最大傾きが小さい方の特定のCPR画像を特定する画像特定部と、前記特定のCPR画像を表示する表示部と、を具備する画像処理装置であって、前記画像発生部は、前記芯線上の点列を一定の向きで通過する複数の切断線により前記第1の曲面と前記第2の曲面とを構成し、前記画像特定部は、前記第1のCPR画像と前記第2のCPR画像との各々について、前記切断線の直交方向に対する芯線の傾きを複数個所の各々について計算し、前記計算された傾きのうちの最も大きい傾きを最大傾きとして特定する計算部と、前記第1のCPR画像と前記第2のCPR画像とのうちの最大傾きが小さい方の芯線を含むCPR画像を前記特定のCPR画像として特定する特定部と、を備える、ことを特徴とする。
本発明によれば、CPR画像による画像診断の効率向上が実現する。
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態に係わる画像処理装置を説明する。
図1は、本発明の実施形態に係わる画像処理装置の構成を示す図である。図1に示すように画像処理装置1は、制御部10を中枢として、入力部12、記憶部14、CPR処理部16、画像特定部18、及び表示部20を備える。
入力部12は、ユーザからの各種指令や情報入力を受け付ける。入力部12としては、マウスやトラックボールなどのポインティングデバイス、スイッチボタン等の選択デバイス、あるいはキーボード等の入力デバイスが適宜利用可能である。
記憶部14は、X線コンピュータ断層撮影装置(X線CT装置)や磁気共鳴イメージング装置(MRI装置)、超音波診断装置、核医学診断装置等によって発生された管状構造物に関するボリュームデータを記憶する。管状構造物は、血管、腸、食道等のあらゆる管状の構造物を指す。以下、説明を具体的に行なうため管状構造物は、造影剤により造影された血管であるとする。ボリュームデータは、スライス方向に沿って配列される複数のスライス画像のデータにより構成される。
CPR処理部16は、記憶部14に記憶されているボリュームデータを読み込んでCPR処理をする。図1に示すように、CPR処理部16は、芯線抽出部162とCPR画像発生部164とを有する。芯線抽出部162は、既存の技術を用いて、ボリュームデータ内の血管の芯線を抽出する。CPR画像発生部164は、芯線抽出部162により抽出された芯線を含む複数の曲面に関する複数のCPR画像のデータをボリュームデータから発生する。CPR処理部16によるCPR処理の詳細については、後述する。
画像特定部18は、CPR処理部16により発生された複数のCPR画像の中から最も画像の乱れの少ないCPR画像を特定する。図1に示すように、画像特定部18は、画像長計算部182、最長画像特定部184、傾き計算部186、及び最小傾き画像特定部188を有する。画像長計算部182は、CPR処理部16により発生された複数のCPR画像の複数の画像長をそれぞれ計算する。最長画像特定部184は、複数のCPR画像の中から最長の画像長を有するCPR画像を特定する。以下、最長の画像長を有するCPR画像を、最長CPR画像と呼ぶことにする。傾き計算部186は、複数のCPR画像に含まれる複数の芯線の最大傾きをそれぞれ計算する。最小傾き画像計算部188は、複数のCPR画像の中から、複数の最大傾きのうちの最小傾きを有する芯線を含むCPR画像を特定する。以下、複数の最大傾きのうちの最小傾きを有する芯線を含むCPR画像を、最小傾きCPR画像と呼ぶことにする。画像特定部18による画像特定処理の詳細については、後述する。
表示部20は、画像特定部18により特定された最長CPR画像や最小傾きCPR画像を表示する。表示部20としては、例えばCRTディスプレイや、液晶ディスプレイ、有機ELディスプレイ、プラズマディスプレイ等が利用可能である。
制御部10は、画像処理装置1の全体を制御する。制御部10は、入力部12からの最長CPR画像の表示処理の開始要求信号を受けると、画像処理装置1の各部を制御して、最長CPR画像の表示処理を実行する。また、制御部10は、入力部12からの最小傾きCPR画像の表示処理の開始要求信号を受けると、画像処理装置1の各部を制御して、最小傾きCPR画像の表示処理を実行する。
次にCPR画像発生処理について説明する。図2は、CPR画像発生処理の原理を説明するための図である。なお図2に示すXYZ直交座標系のZ軸は、スライス方向(被検体の体軸)に規定されているものとする。図2に示すように、CPR画像発生処理は、ボリュームデータ30内を蛇行する血管31の全体を、血管31の芯線32を利用して重なり無く一平面状に可視化することを特徴としている。
図2に示すように、CPR画像40の断面33は、曲面である。この曲断面33は、芯線32を構成する複数の点をそれぞれ貫く複数の切断線34により構成される。このように、曲断面33は、ボリュームデータ30内に、芯線32に沿うように設定される。一枚のCPR画像40に関する全切断線34の向きは、同一である。切断線34の向きは、X軸、Y軸、及びZ軸のそれぞれに対する角度で規定される。典型的には、切断線34は、Z軸に直交する平面(XY平面)内に設定される。図2における切断線34は、XY平面であって、X軸に平行に設定されている。これら複数の切断線34から構成される曲断面33が平面上に展開されることでCPR画像40が得られる。
ここで、図2に示すように、曲断面33上にAB座標系を規定する。A軸は、切断線34に対して平行に規定される。B軸は、曲断面33上に沿ってA軸に対して直交に規定される。すなわち、AB座標系をXYZ座標系から観察すると、B軸は、芯線32と同じようにY軸に関して曲がって見える。このA軸とB軸とを用いると、CPR画像40の座標系は、B軸に平行なx軸と、A軸をZ軸に平行に直線化したz軸とにより規定される。
次に図3と図4とを参照しながら、CPR画像の乱れについて説明する。図3に示すように、血管径Rを備える血管31の芯線32上の複数の点についてそれぞれ複数の切断線34が設定されているとする。各切断線34は、X軸に平行に設定されているとする。また、切断線34は、芯線32上に一定間隔p毎に設定される。血管31は、切断線34に対して平行になるように曲がっている。ここで、切断線34に直交する血管部分311における芯線34上の点C1と、切断線34に平行するように曲がっている血管部分312における芯線34上の点C2とを考える。点C2における芯線32の走行方向d2は、点C1における芯線32の走行方向d1に比して、切断線34に対する角度が鋭角である。従って、点C1に設定された切断線34における血管31の幅D1は、血管径Rと同等であるが、点C2に設定された切断線34における血管31の幅D2は、血管径Rよりも大きい。
図4は、図3において示されている複数の切断線34により構成される断曲面に関するCPR画像40を示す。図4に示すように、図3の切断線34に直交する血管部分311に由来するCPR画像40上の血管部分313は、画像に乱れは生じない。しかし、切断線34に平行するように曲がっている血管部分312に由来するCPR画像40上の血管部分314は、膨張して見えてしまう。すなわち、芯線32の走行方向が切断線34に対して鋭角になればなるほど、画像に乱れが生じてしまう。
本実施形態に係わる画像処理装置1は、互いに切断線の向きの異なる複数のCPR画像のデータを発生し、発生された複数のCPR画像の中から、切断線に対して非直交方向に走行する血管部分に由来する画像の乱れが最も少ないCPR画像を表示する。
以下、制御部10の制御により行なわれる、最長CPR画像の表示処理を説明する。図5は、最長CPR画像の表示処理の流れを示す図である。
ユーザにより入力部12を介して最長CPR画像の表示処理の開始指示がなされると、制御部10は、CPR処理部16の芯線抽出部162に芯線抽出処理を行なわせる(ステップSA1)。
芯線抽出処理において芯線抽出部162は、既存の技術を用いて、ボリュームデータから血管の芯線を抽出する。この際、芯線は、点列として抽出される。芯線を抽出する技術としては、例えば、ベッセルトラッキング法(例えばOnno Wink, Wiro J. Niessen, “Fast Delination and Visualization of Vessel in 3―D Angiographic Images”, IEEE Trans. Med. Imag. Vol.19, No.4, 2000)や、管腔臓器の内部領域を細線化する方法(例えばG. D. Rubin, D. S. Paik, P. C. Johnston, S. Napel, “Measurment of the Aorta and Its Branches with Helical CT,” Radiology, Vol.206, No.3, pp.823―9, Mar., 1998)等が適用可能である。
芯線が抽出されると制御部10は、CPR処理部16のCPR画像発生部164に初期の切断線の向きの設定処理を行なわせる(ステップSA2)。初期の切断線の向きの設定処理においてCPR画像発生部164は、ユーザにより入力部12を介して指定された向きを、又は予め設定された向きを初期の切断線の向きθ1に設定する。
初期の切断線の向きθ1が設定されると制御部10は、CPR画像発生部164にCPR画像の発生処理を行なわせる(ステップSA3)。CPR画像の発生処理においてCPR画像発生部164は、設定された向きθ1の複数の切断線が芯線を構成する複数の点をそれぞれ通過するように、ボリュームデータ内に曲断面を設定する。そしてCPR画像発生部164は、設定した曲断面を平面上に展開してCPR画像のデータを発生する。なお、切断線は、芯線を構成する全点について設定されるとしても良いし、数点おきに設定されるとしても良い。CPR画像のz軸方向に関する解像度が不足している場合、不足分は、切断線上の各画素の画素値に基づいて補間可能である。
CPR画像のデータが発生されると制御部10は、画像特定部18の画像長計算部182に画像長の計算処理を行なわせる(ステップSA4)。画像長の計算処理において画像長計算部182は、発生されたCPR画像の画像長を計算する。CPR画像のデータは、その画像長に関連付けられて記憶部14に記憶される。
このステップSA3とステップSA4との処理は、切断線の向きを変えながら複数回繰り返される。切断線は、図6に示すように、所定の回転軸RA回りに向きθ1から+180°まで一定の角度間隔(例えば5°)で順番に設定される。この角度間隔は、予め設定されていても良いし、入力部12を介して任意に設定可能としてもよい。
ステップSA4において画像長が計算されると制御部10は、向き(θ1+180°)の切断線に関するCPR画像について画像長が計算されたか否かを判定する(ステップSA5)。向き(θ1+180°)の切断線に関するCPR画像について画像長が計算されていない(ステップSA5:NO)と判定すると制御部10は、CPR画像発生部164に、切断線を所定の回転軸回りに一定角度回転して次の切断線を設定させる(ステップSA6)。そしてステップSA6において設定された切断線で、CPR画像発生部164によるステップSA3と、画像長計算部182によるステップSA4とが繰り返される。
一方ステップSA5において、向き(θ1+180°)の切断線に関するCPR画像について画像長が計算された(ステップSA5:YES)と判定すると制御部10は、画像特定部18の最長画像特定部184に画像特定処理を行なわせる(ステップSA6)。
画像特定処理において最長画像特定部184は、発生された複数のCPR画像の中から、最長CPR画像を特定する。図7は、切断線の向きが互いに異なる2つのCPR画像40A,40Bとその画像長LA,LBとを示す図である。図7に示すように、切断線の向きθAに関するCPR画像40Aに描出されている血管31Aは、切断線の向きθBに関するCPR画像40Bに描出されている血管31Bに比して、画像上で大きく曲がっている。従って、CPR画像40Aの画像長31Aは、CPR画像40Bの画像長31Bに比して小さい。このように、CPR画像の画像長は、切断線の向きに応じて変化する。画像長が長いCPR画像は、画像長が短いCPR画像に比して、切断線に対して非直交方向に走行する血管部分が少ないといえる。すなわち、画像長が短ければ短いほど、切断線に対して非直交方向に走行する血管部分に由来する画像の乱れが少ない。つまり、最小の画像長を有する最長CPR画像は、発生された複数のCPR画像のうち、画像の乱れが最も少ない。
最長CPR画像が特定されると制御部10は、表示部20に表示処理を行なわせる(ステップSA7)。この表示処理において表示部20は、特定された最長CPR画像を記憶部14から読み出して表示する。
次に、制御部10の制御により行なわれる、最小傾きCPR画像の表示処理を説明する。図8は、最小傾きCPR画像の表示処理の流れを示す図である。
ユーザにより入力部12を介して最小傾きCPR画像の表示処理の開始指示がなされると、制御部10は、CPR処理部16の芯線抽出部162に芯線抽出処理を行なわせる(ステップSB1)。
芯線が抽出されると制御部10は、CPR処理部16のCPR画像発生部164に初期の切断線の向きの設定処理を行なわせる(ステップSB2)。初期の切断線の向きの設定処理においてCPR画像発生部164は、ユーザにより入力部12を介して指定された向きを、又は予め設定された向きを初期の切断線の向きθ1に設定する。
初期の切断線の向きθ1が設定されると制御部10は、CPR画像発生部164にCPR画像の発生処理を行なわせる(ステップSB3)。CPR画像の発生処理においてCPR画像発生部164は、設定された向きθ1の複数の切断線が構成する曲断面に関するCPR画像のデータを発生する。
CPR画像のデータが発生されると制御部10は、画像特定部18の傾き計算部186に傾き計算処理を行なわせる(ステップSB4)。傾き計算処理において傾き計算部186は、CPR画像上の芯線を微小間隔で区切り、各微小区間における芯線の傾きを計算する。より詳細には、微小区間の両端点を結ぶ線(接線)の傾きが、当該微小区間における芯線の傾きとして計算される。なお、傾きの計算は、上記方法に限定されない。例えば、傾き計算部は、芯線上の複数点(複数の芯点)に基づいて複数点を曲線に近似し、この近似曲線を微小間隔で区切って、各区間における近似曲線の接線の傾きを、芯線の接線の傾きとして計算してもよい。この曲線近似は、スプライン補間やラグランジュ補間等の既存のどの方法を用いてもよい。
各微小区間における芯線の傾きが計算されると制御部10は、傾き計算部186に最大傾きの特定処理を行なわせる(ステップSB5)。最大傾きの特定処理において傾き特定部186は、計算された複数の傾きの中から最大の傾きを、当該CPR画像の芯線の最大傾きとして特定する。CPR画像のデータは、その最大傾きに関連付けられて記憶部14に記憶される。
ステップSB5において最大傾きが特定されると制御部10は、向き(θ1+180°)の切断線に関するCPR画像について最大傾きが特定されたか否かを判定する(ステップSB6)。向き(θ1+180°)の切断線に関するCPR画像について最大傾きが特定された特定されていない(ステップSB6:NO)と判定すると制御部10は、CPR画像発生部164に、切断線を所定の回転軸回りに一定角度回転して次の切断線を設定させる(ステップSB7)。そしてステップSB7において設定された切断線で、CPR画像発生部164によるステップSB3と、傾き計算部186によるステップSB4と、傾き計算部186によるステップSB6とが順番に繰り返される。
一方ステップSB6において、向き(θ1+180°)の切断線に関するCPR画像について最大傾きが特定された(ステップSB6:YES)と判定すると制御部10は、画像特定部18の最小傾き画像特定部188に画像特定処理を行なわせる(ステップSB8)。画像特定処理において最小傾き画像特定部188は、複数の最大傾きのうちの最小傾きの芯線を含む最小傾きCPR画像を、複数のCPR画像の中から特定する。
図9は、切断線の向きが互いに異なる2つのCPR画像の芯線32A,32Bと傾きとを示す図である。図9に示すように、傾きは、切断線の直交方向の点間距離と平行方向の点間距離との比で計算される。より詳細には、傾きは、切断線の直交方向の点間距離に対する平行方向の点間距離で計算される。切断線の向きθAに関するCPR画像上の芯線32Aの最大傾きmax[TA(m)]=TA(5)は、点PA(5)と点PA(6)との間隔で計算される。また、切断線の向きθBに関するCPR画像上の芯線32Bの最大傾きmax[TB(m)]=TB(1)は、点PB(1)と点PB(2)との間隔で計算される。また、切断線の向きθAに関するCPR画像上の芯線32Aは、切断線の向きθBに関するCPR画像上の芯線32Bに比して、x軸方向に大きく曲がっている。従って、芯線32Aの最大傾きTA(5)は、芯線32Bの最大傾きTB(5)に比して大きい。
最大傾きTA(5)が計算される点PA(5)と点PA(6)との間の芯線32A部分を観察すれば明らかなように、傾きの鋭い芯線部分は、傾きの緩い芯線部分に比して、よりx軸すなわち切断線に対して鋭角に走行する。すなわち、含まれる芯線の最大傾きが小さければ小さいほど、切断線に対して非直交方向に走行する血管部分に由来する画像の乱れは少ない。つまり、最小の最大傾きの芯線を有するCPR画像は、発生された複数のCPR画像のうち、画像の乱れが最も少ない。
最小の芯線の最大傾きを有するCPR画像が特定されると制御部10は、表示部20に表示処理を行なわせる(ステップSB8)。この表示処理において表示部20は、特定されたCPR画像を記憶部14から読み出して表示する。
このように、本実施形態に係わる画像処理装置1は、複数の曲断面に関する複数のCPR画像のデータを発生し、発生された複数のCPR画像の中から最長CPR画像又は最小傾きCPR画像を自動的に特定して初期的に表示する。この最長CPR画像又は最小傾きCPR画像は、複数のCPR画像のうち、切断線の非直交方向に走行する血管部分に由来する画像の乱れが最も少ない。かくして本実施形態によれば、CPR画像による画像診断の効率向上が実現する。
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
本発明の実施形態に係わる画像処理装置の構成を示す図。 CPR画像発生処理の原理を説明するための図。 CPR画像の乱れを説明するための図。 CPR画像の乱れを説明するための他の図。 図1の制御部の制御のもとに行なわれる、最長CPR画像の表示処理の流れを示す図。 図5のステップSA2及びステップSA6における切断線の設定処理を説明するための図。 図5のステップSA7における最長CPR画像の特定処理を説明するための図。 図1の制御部の制御のもとに行なわれる、最小傾きCPR画像の表示処理の流れを示す図。 図8のステップSB8における最小傾きCPR画像の特定処理を説明するための図。
符号の説明
1…画像処理装置、10…制御部、12…入力部、14…記憶部、16…CPR処理部、162…芯線抽出部、164…CPR画像発生部、18…画像特定部、182…画像長計算部、184…最長画像特定部、186…傾き計算部、188…最小傾き画像特定部、20…表示部

Claims (2)

  1. 管状構造物に関するボリュームデータを記憶する記憶部と、
    前記ボリュームデータに含まれる管状構造物の芯線を抽出する抽出部と、
    前記芯線を含む第1の曲面に関する第1のCPR画像のデータと第2の曲面に関する第2のCPR画像のデータとを前記ボリュームデータに基づいて発生する画像発生部と、
    前記第1のCPR画像と第2のCPR画像とのうちの画像長が長い方の特定のCPR画像を特定する画像特定部と、
    前記特定のCPR画像を表示する表示部と、
    を具備する画像処理装置であって、
    前記画像発生部は、前記芯線上の点列を一定の向きで通過する複数の切断線により前記第1の曲面と前記第2の曲面とを構成し、
    前記画像特定部は、
    前記第1のCPR画像に関する第1の画像長と前記第2のCPR画像に関する第2の画像長とをそれぞれ計算する部であって、前記切断線の直交方向に関する前記第1のCPR画像の長さを前記第1の画像長として計算し、前記第2のCPR画像の長さを前記第2の画像長として計算する計算部と、
    前記第1の画像長と前記第2の画像長との中から画像長が長い方のCPR画像を前記特定のCPR画像として特定する特定部と、を備える、
    ことを特徴とする画像処理装置。
  2. 管状構造物に関するボリュームデータを記憶する記憶部と、
    前記ボリュームデータに含まれる管状構造物の芯線を抽出する抽出部と、
    前記芯線を含む第1の曲面に関する第1のCPR画像のデータと第2の曲面に関する第2のCPR画像のデータとを前記ボリュームデータに基づいて発生する画像発生部と、
    前記第1のCPR画像と前記第2のCPR画像とのうちの最大傾きが小さい方の特定のCPR画像を特定する画像特定部と、
    前記特定のCPR画像を表示する表示部と、
    を具備する画像処理装置であって、
    前記画像発生部は、前記芯線上の点列を一定の向きで通過する複数の切断線により前記第1の曲面と前記第2の曲面とを構成し、
    前記画像特定部は、
    前記第1のCPR画像と前記第2のCPR画像との各々について、前記切断線の直交方向に対する芯線の傾きを複数個所の各々について計算し、前記計算された傾きのうちの最も大きい傾きを最大傾きとして特定する計算部と、
    前記第1のCPR画像と前記第2のCPR画像とのうちの最大傾きが小さい方の芯線を含むCPR画像を前記特定のCPR画像として特定する特定部と、を備える、
    ことを特徴とする画像処理装置。
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