JP5606832B2 - 画像診断支援装置、方法およびプログラム - Google Patents

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Description

本発明は、３次元医用画像を表示して診断支援を行う画像診断支援装置、画像診断方法および画像診断プログラムに関する。
近年、医療分野においては、超音波診断装置、ＣＴ装置或いはＭＲＩ装置、ＰＥＴ等の医用撮像装置で撮影された複数の撮影画像データに基づいて、３次元の医用画像を再構成して表示する医用画像表示技術が発達し、医療分野で行われる画像診断を支援している。このような画像診断支援において、３次元医用画像中の所望の領域を、診断目的に応じて詳細に可視化できるような技術が注目されている。
例えば、特許文献１には、診断上の課題設定に応じて断層画像データ内の目標構造が求められ、目標構造に対応して解剖学的標準モデルが選択され、解剖学的標準モデルが自動的に断層画像データ内の目標構造にマッチングされ、断層画像データが標準モデルに基づいてセグメント化され、標準モデルの部分モデル内の断層画像データ内の全画素が選択されることにより、検査対象の解剖学的構造が部分モデルごとに分離されて可視化される検査対象の結果画像の作成方法が開示されている。
特開２００５−１６９１２０号公報
しかしながら、特許文献１の方法によれば、予め設定された部分モデルの輪郭でのみ、解剖学的構造物が分離されて表示されるため、診断目的によって要求される所望の位置に応じて、柔軟に診断対象の解剖学的構造物を分離表示することはできなかった。このため、異常陰影等の診断など、部分モデルによってモデル化されていない領域を分離表示する等の、診断目的に沿った分離表示が行えない場合があった。また、各部分モデルごとに分離された位置を、ＧＵＩ（グラフィカルユーザインタフェース）を介して手動で指定する必要があり、３次元画像に複数の解剖学的構造物が存在する場合などは特に分離表示させるための操作が煩雑であった。
本発明は、上記事情に鑑み、簡単な操作により、診断目的に沿って指定される位置に対応する位置で、より柔軟に３次元医用画像を分離表示することにより、より効果的に３次元医用画像の可視化を行う画像診断支援装置、画像診断方法および画像診断プログラムを提供することを目的とする。
本発明による画像診断支援装置は、被写体の３次元医用画像データを記憶する３次元医用画像データ記憶手段と、該記憶された３次元医用画像データに基づいて３次元医用画像を表示する表示手段と、前記３次元医用画像データ中の、複数の解剖学的構造物を記憶する構造物情報記憶手段と、前記表示手段により表示された３次元医用画像上で、該３次元医用画像に含まれる前記複数の解剖学的構造物を分離するための少なくとも１つの指定位置および必要に応じて切断面を指定する指定手段と、前記被写体中の解剖学的構造物ごとに、前記指定手段によって指定される指定位置に基づいて、前記複数の解剖学的構造物を分離表示するための境界面および必要に応じて切断面を決定する分離条件を記憶する分離条件記憶手段と、前記指定された指定位置から所定の範囲に存在する前記複数の解剖学的構造物を、分離対象構造物として抽出し、前記分離条件に基づいて前記抽出された分離対象構造物と前記指定された指定位置に対応する前記境界面を設定するとともに必要に応じて前記切断面を設定する設定手段と、前記境界面および必要に応じて切断面ならびに前記３次元医用画像データに基づいて、前記分離対象構造物が前記境界面および必要に応じて切断面で分離された３次元医用画像を生成し、前記表示手段に表示させる分離画像生成手段とを備えることを特徴とするものである。
本発明による画像診断方法は、被写体の３次元医用画像データを記憶する３次元医用画像データ記憶手段に記憶された３次元医用画像データに基づいて３次元医用画像を表示し、前記表示手段により表示された３次元医用画像上で、該３次元医用画像に含まれる複数の解剖学的構造物を分離するための少なくとも１つの指定位置および必要に応じて切断面を指定し、前記３次元医用画像データ中の、前記複数の解剖学的構造物を記憶する構造物情報記憶手段および、前記被写体中の解剖学的構造物ごとに、前記指定される指定位置に基づいて、前記複数の解剖学的構造物を分離表示するための境界面および必要に応じて切断面を決定する分離条件を記憶する分離条件記憶手段を参照して、前記指定された指定位置から所定の範囲に存在する前記複数の解剖学的構造物を、分離対象構造物として抽出し、前記分離条件に基づいて前記抽出された分離対象構造物と前記指定された指定位置に対応する前記境界面を設定するとともに必要に応じて前記切断面を設定し、前記境界面および必要に応じて切断面ならびに前記３次元医用画像データに基づいて、前記分離対象構造物が前記境界面および必要に応じて切断面で分離された３次元医用画像を生成し、前記表示手段に表示させることを特徴とするものである。
本発明による画像診断プログラムは、コンピュータを、被写体の３次元医用画像データを記憶する３次元医用画像データ記憶手段と、該記憶された３次元医用画像データに基づいて３次元医用画像を表示する表示手段と、前記３次元医用画像データ中の、複数の解剖学的構造物を記憶する構造物情報記憶手段と、前記表示手段により表示された３次元医用画像上で、該３次元医用画像に含まれる前記複数の解剖学的構造物を分離するための少なくとも１つの指定位置および必要に応じて切断面を指定する指定手段と、前記被写体中の解剖学的構造物ごとに、前記指定手段によって指定される指定位置に基づいて、前記複数の解剖学的構造物を分離表示するための境界面および必要に応じて切断面を決定する分離条件を記憶する分離条件記憶手段と、前記指定された指定位置から所定の範囲に存在する前記複数の解剖学的構造物を、分離対象構造物として抽出し、前記分離条件に基づいて前記抽出された分離対象構造物と前記指定された指定位置に対応する前記境界面を設定するとともに必要に応じて前記切断面を設定する設定手段と、前記境界面および必要に応じて切断面ならびに前記３次元医用画像データに基づいて、前記分離対象構造物が前記境界面および必要に応じて切断面で分離された３次元医用画像を生成し、前記表示手段に表示させる分離画像生成手段として機能させることを特徴とするものである。
本明細書における、解剖学的構造物には、被写体内で認識可能なものであれば臓器、骨、血管等の機能や形状で分類される構造物に限られず解剖学的構造物に含む。一例として、皮下脂肪、内臓脂肪等の脂肪や、腫瘍等の病変も解剖学的構造物に含む。また、別の例として、解剖学的構造物の一部を構成する構造物も解剖学構造物に含む。具体的には、肝臓を構成する肝臓内の血管、肝臓の右葉、左葉等、心臓を構成する右心房、右心室、左心房、左心室等も例えば解剖学的構造物に含む。さらに、臓器を支配する支配領域によってセグメント化された領域も解剖学的構造物に含む。
また、指定位置とは、点、線、面、立体のいずれにより指定されてもよい。さらには、例えば、線は曲線及び直線のいずれかまたはこれらの組み合わせで指定されてもよく、面は曲面及び平面のいずれかまたはこれらの組み合わせで指定されてもよく、立体は曲面及び平面のいずれかまたはこれらの組み合わせにより構成された立体で指定されてもよい。
また、「境界面を設定するとともに必要に応じて前記切断面を設定する」とは、分離条件に応じて、複数の解剖学的構造物の全てに境界面を設定する場合もあり、複数の解剖学的構造物のうち一部の解剖学的構造物に境界面を設定し、その他の解剖学的構造物には切断面を設定する場合もあるということを意味する。
「指定位置からの所定の範囲に存在する複数の解剖学的構造物を切断対象構造物として抽出する」とは、指定位置から所定の範囲の近傍に存在する解剖学的構造物を判断する手法であれば、様々な判断方法により定義することができる。
例えば、指定位置が点で指定される場合には、点と解剖学的構造物上または解剖学的構造内の特定点との距離が所定の範囲内である解剖学的構造物を切断対象構造物としてもよく、内部に指定位置である点を含む解剖学的構造物を切断対象構造物としてもよい。また、指定位置が直線で指定される場合には、直線上の点と解剖学的構造物上または解剖学的構造物内の特定点の最短距離が所定の範囲内である切断対象構造物としてもよく、指定された直線の一部または全部を含む解剖学的構造物を切断対象構造物としてもよい。指定位置が面である場合には、面と解剖学的構造物上または解剖学的構造内の特定点との最短距離が所定の範囲内である解剖学的構造物を切断対象構造物としてもよく、指定された面の一部または全部を含む解剖学的構造物を切断対象構造物としてもよい。指定位置が立体である場合には、立体内の点と解剖学的構造物上または解剖学的構造内の特定点との最短距離が所定の範囲内である解剖学的構造物を切断対象構造物としてもよく、指定された立体の一部または全部を含む解剖学的構造物を切断対象構造物としてもよい。
また、「分離表示されるための境界面」とは、切断対象構造物である複数の解剖学的構造物が距離をおいて表示される境界となる面をいう。境界面は、平面および曲面のいずれかまたはこれらの組み合わせのいずれであってもよい。さらに、境界面は複数の解剖学的構造物を完全に分離するように設定されたものでもよく、複数の解剖学的構造物の一部のみに境界面を設け、複数の解剖学的構造物の一部が分離するように境界面が設定されたものでもよい。
本発明の画像診断支援装置において、前記分離条件は、前記分離対象構造物の輪郭を前記境界面として決定することが望ましい。
本発明の画像診断支援装置において、前記分離条件は、前記複数の解剖学的構造物のうち他の解剖学的構造物の一部を構成する所定の解剖学的構造物については、該所定の解剖学的構造物の輪郭を前記境界面として決定するものであることが望ましい。例えば、前記他の解剖学的構造物が肝臓であり、前記所定の解剖学的構造物が肝臓を構成する血管であってもよい。
本発明の画像診断支援装置において、前記分離条件は、前記境界面を、前記解剖学的構造物を一部のみ分離表示するように決定するものであってもよい。
本発明の画像診断支援装置において、前記表示手段により表示された前記３次元医用画像表示上で前記分離条件の変更を受け付けて、前記分離条件記憶手段に記憶された前記分離条件を変更する分離条件変更手段をさらに備えることが好ましい。
本発明の画像診断支援装置において、前記指定手段が、前記指定位置を前記３次元医用画像上で所定の領域を区切って指定するものであってもよい。
「所定の領域を区切って」とは、領域を限定して指定位置を指定することを指し、例えば、線分、多角形、円盤、多角柱、円柱、多面体、半球等の様々な形状に領域を区切ることを含む。
本発明の画像診断支援装置において、前記解剖学的構造物が骨であってもよい。例えば、解剖学的構造物が、膝関節を構成する大腿骨、膝蓋骨、頸骨等の各関節を構成する骨や脊椎を構成する椎骨であってもよい。
また、前記分離条件は、前記解剖学的構造物を回転表示するための回転方向および回転量をさらに決定するものであり、前記分離画像生成手段は、前記分離条件に基づいて前記解剖学的構造物を分離するとともに回転させた３次元医用画像を生成するものであることが好ましい。一例として、分離した境界面が画面に表示されるように解剖学的構造物を回転してもよく、種々の方向、および任意の回転量の回転を行うことができる。
また、前記指定手段は、前記３次元医用画像上での指定に替えて、前記３次元医用画像を構成する複数の断層像のうち所定の断層像を指定することにより指定位置を指定してもよい。また、所定の断層像は、ＣＴ装置等による断層撮影により取得した複数のスライス画像であってもよく、３次元医用画像からＭＰＲ法等により生成した任意の断面における断層像であってもよく、これらの断層像を縮小表示したものであってもよく、これらの断層像の一部分を表す断層像であってもよい。また、前記指定手段は３次元医用画像を構成する複数の断層像を一覧表示させて、一覧表示された複数の断層像から所定の断層像を指定してもよく、３次元医用画像を構成する複数の断層像を、３次元座標系における位置に応じて順次切り替えて表示し、所望の断層像が表示された時点で、マウス等の入力装置等により所定の断層像を指定してもよい。
本発明の画像診断支援装置、画像診断方法および画像診断プログラムによれば、表示手段により表示された３次元医用画像上で、３次元医用画像に含まれる複数の解剖学的構造物を分離するための少なくとも１つの指定位置および必要に応じて切断面を指定し、指定される指定位置に基づいて、複数の解剖学的構造物を分離表示するための境界面および必要に応じて切断面を決定する分離条件を記憶する分離条件記憶手段を参照して、指定された指定位置から所定の範囲に存在する複数の解剖学的構造物を、分離対象構造物として抽出し、分離条件に基づいて抽出された分離対象構造物と指定された指定位置に対応する境界面を設定するとともに必要に応じて切断面を設定するため、複数の解剖学的構造物ごとに、指定された位置に応じた適切な境界面および必要に応じて切断面を自動的に設定でき、所望の位置を指定するだけの簡単な操作により診断目的に沿った所望の位置に応じてより柔軟に３次元医用画像を分離表示することが可能となり、より効果的に３次元医用画像の可視化を行うことができる。
前記分離条件は、前記分離対象構造物の輪郭を前記境界面として決定するものである場合には、解剖学的構造物の輪郭を可視化したいという要求に応じ、指定位置に応じて容易に指定位置から所定の範囲内の輪郭で分離表示を行えるため、容易な操作により所望の分離表示が可能である。
前記分離条件は、前記複数の解剖学的構造物のうち他の解剖学的構造物の一部を構成する所定の解剖学的構造物については、該所定の解剖学的構造物の輪郭を前記境界面として決定するものである場合には、他の解剖学的構造物が境界面または切断面によって分離表示される場合でも所定の解剖学的構造物については切断面によって分離表示されることなく輪郭を保って表示できるため、他の解剖学的構造物と、他の解剖学的構造物を構成する所定の解剖学的構造物を個々に診断容易に分離表示できる。
前記分離条件は、前記境界面を、前記解剖学的構造物を一部のみ分離表示するように決定するものである場合は、診断目的に応じて所望の一部のみを分離させて分離表示できる。
前記表示手段により表示された前記３次元医用画像表示上で前記分離条件の変更を受け付けて、前記分離条件記憶手段に記憶された前記分離条件を変更する分離条件変更手段をさらに備える場合には、分離条件を診断目的に応じて柔軟に変更できるため、所望の分離表示を容易に行うことができる。
前記指定手段が、前記指定位置を前記３次元医用画像上で領域を区切って指定するものである場合は、所望の領域で境界面および必要に応じて切断面を設定でき、所望の領域のみを分離させて表示できる。
また、分離条件が、解剖学的構造物を回転表示するための回転方向および回転量をさらに決定するものであり、分離画像生成手段が、分離条件に基づいて解剖学的構造物を分離するとともに回転させた３次元医用画像を生成するものである場合には、分離した境界面が画面に表示されるように解剖学的構造物を回転するなど、解剖学的構造物を種々の方向、および任意の回転量だけ回転させて表示を行うことができるため所望の分離表示を容易に行うことができる。
また、指定手段が、３次元医用画像上での指定に替えて、３次元医用画像を構成する複数の断層像のうち所定の断層像を指定することにより指定位置を指定する場合には、所望の断層像の位置に基づいて所望の指定位置を容易に指定できる。
第１の実施形態による画像診断支援装置の機能ブロック図 第１の実施形態の構成を示すブロック図 第１の実施形態による分離条件テーブルの例 第１の実施形態による肝臓の位置指定の例を示す図 第１の実施形態による肝臓の分離画像のイメージ図 第１の実施形態による肝臓の分離画像の変形例のイメージ図 第１の実施形態による画像診断支援処理の流れを表すフロー図 第１の実施形態による心臓の位置指定方法を示すイメージ図 第１の実施形態による心臓の分離画像のイメージ図 第１の実施形態による皮下脂肪分離の位置指定の例を示す図 第１の実施形態による腸の位置指定の例を示す図 第２の実施形態による頭部の位置指定の例を示す図 第２の実施形態による頭部の分離画像を示すイメージ図（階層１） 第２の実施形態による頭部の分離画像を示すイメージ図（階層２） 第２、３、４の実施形態による分離条件テーブルの例 第２の実施形態の多層表示の処理の流れを表すフロー図 第３の実施形態による肝臓の位置指定の例を示す図 第３の実施形態による肝臓の分離画像のイメージ図 第３の実施形態の一部分離表示の処理の流れを表すフロー図 第４の実施形態による指定位置の選択指定の例を示す図 第４の実施形態による悪性部位の位置指定の例を示す図（曲線指定） 第４の実施形態による悪性部位の位置指定の例を表す図（立体指定） 第４の実施形態による歯の位置指定の例を表す図（点指定） 第４の実施形態による皮下脂肪の位置指定の例を表す図（Ｚ指定） 第５の実施形態による画像診断支援装置の構成を示すブロック図 第５の実施形態による画面表示例 第６の実施形態による位置の指定および画面表示方法を説明するイメージ図 第６および第７の実施形態による分離条件テーブルの例 第７の実施形態による機能ブロック図 第７の実施形態による椎骨抽出手段１９の機能ブロック図 第７の実施形態による指定位置の指定方法を説明するイメージ図 第７の実施形態による椎骨抽出方法を説明するためのイメージ図 第７の実施形態による椎骨抽出方法のフローチャート 第７の実施形態による各断面位置における第１特徴量（被積分関数）の二次元分布を表す模式図（椎骨中心位置） 第７の実施形態による各断面位置における第１特徴量（被積分関数）の二次元分布を表す模式図（椎間位置） 第７の実施形態による椎体の三次元形状と、その内部点におけるヘッセ行列の固有ベクトルとの対応関係を示す模式図 第７の実施形態による、Ｚ’軸方向における第１及び第２特徴量のプロファイル、および第２特徴量にＬＯＧフィルタを作用させた後のプロファイル、およびＺ’軸方向における第３特徴量のプロファイルを表す図
以下、本発明の画像診断支援装置の実施形態について、図面を用いて詳細に説明する。
図１は、本発明の実施形態による画像診断支援装置の機能を表すブロック図である。図１に示す画像診断支援装置は、被写体の３次元医用画像データを記憶する３次元医用画像データ記憶手段１２と、記憶された３次元医用画像データに基づいて３次元医用画像を表示する表示手段１６と、３次元医用画像データ中の、複数の解剖学的構造物を記憶する構造物情報記憶手段１１と、表示手段により表示された３次元医用画像上で、３次元医用画像に含まれる複数の解剖学的構造物を分離するための少なくとも１つの指定位置および必要に応じて切断面を指定する指定手段１３と、被写体中の解剖学的構造物ごとに、指定手段１３によって指定される指定位置に基づいて、複数の解剖学的構造物を分離表示するための境界面および必要に応じて切断面を決定する分離条件を記憶する分離条件記憶手段１７と、指定された指定位置から所定の範囲に存在する複数の解剖学的構造物を、分離対象構造物として抽出し、分離条件に基づいて抽出された分離対象構造物と指定された指定位置に対応する境界面を設定するとともに必要に応じて切断面を設定する設定手段１４と、境界面および必要に応じて切断面ならびに３次元医用画像データに基づいて、分離対象構造物が境界面および必要に応じて切断面で分離された３次元医用画像を生成し、表示手段に表示させる分離画像生成手段１５とから構成されている。
次いで、第一の実施形態の画像診断支援装置に関連する構成を説明する。なお、本明細書においては、同一部分は同一符号を付して説明を省略する。
図２は画像処理ワークステーション１００の構成を示す概略ブロック図である。図２に示すように、本発明の実施形態による画像診断支援装置は、各種表示を行う液晶モニタ等の表示部１０１、各種入力を行うキーボードおよびマウス等からなる入力部１０３、本発明の医用画像処理プログラムを含む、本実施形態による画像診断支援装置を制御するための各種プログラムおよび画像データ等の各種データを保存するハードディスク１０５、各種プログラムを実行することにより本実施形態による画像診断支援装置を制御するＣＰＵ１０７、プログラム実行時の作業領域となるメモリ１０９、バス１１３を介してネットワークと接続する通信インターフェース１１１を備えた画像処理ワークステーション１００で構成されている。
なお、全ての実施形態において、本発明の機能は、外部からインストールされるプログラムによって、コンピュータにより遂行される。そして、そのプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭやフラッシュメモリやＦＤ等の記憶媒体により、あるいはネットワークを介して外部の記憶媒体から、プログラムを含む情報群を供給されてインストールされたものであってもよい。
３次元医用画像データ記憶手段１２は、主にハードディスク１０５を含み構成され、ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、ＰＥＴ、超音波診断装置等のスライス画像、およびこれらのスライス画像を再構成してなる３次元医用画像を記憶する。代表的なものとして、ボリュームレンダリング法で表された画像を記憶する。本実施形態に限られず、本発明の画像診断支援装置に種々の疑似３次元画像生成法を適用でき、例えば、マーチングキューブ法またはサーフィスレンダリング法を適用できる。画像データの格納形式やネットワーク経由での他の装置への通信する際の形式は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）等のプロトコルに基づいている。
表示手段１６は、３次元医用画像を表示するための表示部１０１を含み構成され、３次元医用画像データ記憶手段１２から取得した３次元医用画像を表示部１０１に表示する。
構造物情報記憶手段１１は、３次元医用画像データ中の認識された複数の解剖学的構造物構造物を記憶している。ここでいう解剖学的構造物には、被写体内で認識可能なものであれば臓器、骨、血管等の機能や形状で分類される構造物に限られず解剖学的構造物に含む。一例として、皮下脂肪、内臓脂肪等の脂肪や、腫瘍等の病変も解剖学的構造物に含む。また、別の例として、解剖学的構造物の一部を構成する構造物も解剖学構造物に含む。具体的には、肝臓を構成する肝臓内の血管、肝臓の右葉、左葉等、心臓を構成する右心房、右心室、左心房、左心室等も例えば解剖学的構造物に含む。さらに、臓器を支配する支配領域によってセグメント化された領域も解剖学的構造物に含む。臓器を支配するとは、その臓器に対し酸素や栄養分を供給することにより、臓器の機能を正常に保つことを意味する。例えば、心臓であれば右冠動脈と左冠動脈（左前下行枝と左回旋枝）、脳であれば上矢状静脈洞、下矢状静脈洞、大大脳静脈等、肝臓であれば門脈が、臓器を支配する血管に相当する。
なお、周知の種々の方法を用いて算出した支配領域を解剖学的構造物に含んでよい。一例として、心臓においては、本出願人の出願「診断支援装置、診断支援プログラムおよび診断支援方法」（特願2009-158434）で示す方法等により推定された支配領域を解剖学的構造物に含む。本出願人の出願「診断支援装置、診断支援プログラムおよび診断支援方法」（特願2009-158434）で示す方法は、具体的には、三次元画像から心臓を支配する複数の冠動脈の領域を抽出し、各冠動脈を基準として、冠動脈の中心線を構成する複数の候補点について、それぞれ、その候補点から、冠動脈の主軸方向と垂直且つ心筋の表面に沿う方向に、距離Δｄだけ離れた座標点を求める。この処理により求められた複数の座標点は、冠動脈支配領域の仮の境界線を表すものとなる。すなわち、幅Δｄの冠動脈支配領域が、仮設定される。各冠動脈について設定された仮の境界線の位置関係に基づいて、仮設定された複数の冠動脈支配領域（ＬＡＤ領域、ＬＣＸ領域、ＲＣＡ領域）について、互いに重なる領域が有るか否かを判定する。冠動脈支配領域士が重なる領域がない場合には、上記候補点から距離２Δｄだけ離れた位置に、仮の境界線を設定しなおし、冠動脈支配領域間に重なりが発生するまで同様の処理を繰り返す。そして、重なりが発生したときの領域幅をｎΔｄ（ｎは正の整数）とすると、１つ前の段階で仮設定された幅（ｎ−１）Δｄの領域を、冠動脈支配領域と推定する。もしくは２つ以上前の段階で仮設定された領域を冠動脈支配領域と推定してもよい。
また、肝臓においては、例えば、肝臓領域内の血管を抽出し、ボロノイ図（Voronoi diagram）を用いて、肝臓領域内の血管以外の領域（肝臓実質等）がどの血管の支配領域に属するかを特定することによって、各血管の支配領域を肝区域として特定する方法等（特開2003-033349号公報や、R Beichel et al.、“Liver segment approximation in CT data for surgical resection planning”、Medical Imaging 2004: Image Processing. Edited by Fitzpatrick, J. Michael; Sonka, Milan、2004年、Proceedings of the SPIE, Volume 5370, pp. 1435-1446等参照）によって得られた支配領域を解剖学的構造物に含む。
さらに、肺野においては、気管支小領域の支配領域等の支配領域も解剖学的構造物に含む。なお、具体的には、領域拡張法により気管支領域内の画素の集合を抽出し、抽出された気管支領域に対して細線化処理を行い、得られた気管支を表す細線の連結関係に基づいて細線上の各画素を端点・エッジ（辺）・分岐点に分類することによって、気管支を表す木構造データを得る（詳細については、小林 大祐、他5名、「血管形状記述のための枝ベース木構造モデル構築の試み」、[online]、2005年3月9日、理化学研究所、理研シンポジウム 生体形状情報の数値化及びデータベース構築研究、pp.84-92、［2010年1月6日検索］、インターネット〈URL：http://www.comp-bio.riken.jp/keijyo/products/2005_1_files/kobayashi_print.pdf〉、中村 翔、他4名、「木構造解析による胸部X線CT像からの肺動脈・肺静脈の自動分類」、電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像、日本、社団法人電子情報通信学会、2006年1月21日、Vol.105, No.580、pp.105-108、［2009年11月20日検索］、インターネット〈URL：http://www.murase.nuie.nagoya-u.ac.jp/~ide/res/paper/J05-kenkyukai-snaka-1.pdf〉等参照）。そして、得られた気管支構造を母点集合として３次元ボロノイ分割を行い、肺野領域内の各画素が気管支構造を構成する気管支のうちのどの気管支に最も近いか、すなわち、肺野領域内の各画素がどの気管支に支配されているかを求め、同じ気管支に支配されている領域をその気管支の支配領域に決定できる（詳細については、平野 靖、他5名、「３次元ボロノイ分割を用いた胸部ＣＴ像における肺葉収縮の定量化と腫瘤影鑑別への応用」、［online］、2001年7月、日本医用画像工学会第20回大会講演論文集、pp.315-316、［2009年11月20日検索］、インターネット〈URL：http://mase.itc.nagoya-u.ac.jp/~hirano/Papers/JAMIT2001.pdf〉等参照）。
本明細書において、解剖学的構造物は、周知の様々な手法によって認識された構造物であってよく、例えば、計算機支援画像診断（CAD；Computer Aided Diagnosis）によって抽出されたものであってよい。各解剖学的構造物における各臓器の抽出の具体例を挙げると、肺野について、特開２００１−１３７２３０号、特開２００８−２５３２９３号、肝臓抽出について特開２００１−２８３１９１号、特開２００２−３４５８０７号、骨について、特開２００８−４３５６４号、心臓について、特開２００４−１４１６１２号の技術が利用でき、その他の臓器認識技術も指定された病変の位置が所属する臓器を抽出できるものであれば利用可能である。
病変領域検出に利用できる技術は、具体的には、特開２００３−２２５２３１号、特開２００３−２７１９２４号、および、久保田等、「ヘリカルCT像を用いた肺がん計算機診断支援システムの評価」、電子情報通信学会、信学技報、pp.41-46、MI2001-41(2001-09)に示す肺がんを検出する技術、脇田等、「びまん性肺疾患の知的CAD」、文部科学省科学研究費補助金特定領域研究"多次元医用画像の知的診断支援"、第４回シンポジウム論文集、pp. 45-54、２００７に示すコンソリデーション、Ground-Glass Opacity(GGO)、Crazy-Paving、蜂巣状陰影、肺気腫陰影、粒状影等のびまん性肺疾患の検出技術、脇田等、「多時相腹部Ｘ線ＣＴ像の時相間濃度特徴計測に基づく肝臓がん検出」、コンピュータ支援画像診断学会論文誌、Vol.10、No.1、Mar 2007に示す肝臓がん検出技術、「正常構造の理解に基づく知的CAD」、文部科学省科学研究費補助金特定領域研究"多次元医用画像の知的診断支援"、第４回シンポジウム論文集pp.55-60、２００７に示す肝細胞がん、肝のう胞、肝血管種、肝臓領域における出血、脳領域における出血を検出する技術を用いることができる。
また、特開２００４−３２９９２９号に示すような血管の異常を検出する技術、本出願人の出願である特開平１０−９７６２４号に示す異常陰影候補の検出技術、特開平８−２１５１８３号に示すような石灰化領域の検出技術を用いることもできる。
指定手段１３は、マウス、ペンタッチツール、タッチパネル等の入力ツールを含み構成され、表示手段１６により表示された３次元医用画像上で、３次元医用画像に含まれる複数の解剖学的構造物を分離するための少なくとも１つの指定位置および必要に応じて切断面を指定する。
本第１の実施形態に限定されず、指定位置は、位置を指定可能あれば、様々な周知の方法を用いて点、線、面、立体のいずれかのみより指定されてよく、さらに、線は曲線及び直線のいずれかまたはこれらの組み合わせで指定されてもよく、面は曲面及び平面のいずれかまたはこれらの組み合わせで指定されてもよく、立体は曲面及び平面のいずれかまたはこれらの組み合わせにより構成された立体で指定されてもよい。
分離条件記憶手段１７は、主にハードディスク１０５を含み構成される。分離条件は、被写体中の解剖学的構造物ごとに、指定手段１３によって指定される指定位置に基づいて、前記複数の解剖学的構造物を分離表示するための境界面および必要に応じて切断面を決定する。また、第１の実施例においては、被写体の解剖学的構造物の移動量および移動方向を表す情報からなる移動条件を、分離条件に含む。移動条件は、解剖学的構造物ごとに解剖学的構造物の移動量および移動方向を決定する条件である。なお、この移動条件は、本明細書中の実施形態に限定されず、分離条件とは別に、ハードディスク等の記憶手段からなる移動条件記憶手段に記憶し、設定手段または分離画像生成手段が移動条件記憶手段を参照して各解剖学的構造物に対応する移動条件を決定してもよい。ただし、移動条件は、移動量がゼロである場合、すなわち移動しない場合には、移動距離のみを表す情報であってよい。移動量は、移動する量を直接的または間接的に表す量であればよく、一例として、移動する距離や角度などがある。移動条件は、原則指定位置に基づく移動量および指定位置に基づく移動方向からなるが、移動しない場合は移動量のみからなるものであってもよい。
また、分離条件は、解剖学的構造物が分離される境界面または切断面を解剖学的構造物ごとに対応付けるものであれば、周知の種々の方法で規定することができる。また、切断面の指定方法は、周知の様々な面の設定方法を適用可能である。また、移動条件も、移動量と移動方向を間接又は直接的に設定するものであれば、周知の様々な方法において設定できる。
分離条件は、解剖学的構造物に設定可能な種々の形状を境界面として設定可能であり、分離対象構造物の輪郭を境界面として決定することが望ましい。切断対象構造物の輪郭を境界面として決定するものである場合には、解剖学的構造物の輪郭を可視化したいという要求に応じ、指定位置を指定するだけで解剖学的構造物を輪郭で分離して表示できるため、容易な操作により画像診断を効率化できる。また、分離条件には、切断面を観察したい場合や、輪郭を境界とすることがふさわしくないまたは必要がない場合などには、必要に応じて、指定された面を切断面として設定しても良い。
第1の実施形態による分離条件テーブル１７０には、一例として、各解剖学的構造物について、指定手段１３による面による位置指定の場合のみが記載されているが、点や立体などの指定位置ごとに、解剖学的構造物が分離される境界面または切断面を一部または全部異ならせて対応付けてもよい。
設定手段１４は、主にＣＰＵ３０７を含み構成され、構造物情報記憶手段１１を参照し、指定手段１３によって指定された指定位置から所定の範囲に存在する複数の解剖学的構造物を、分離対象構造物として抽出し、分離条件に基づいて抽出された分離対象構造物と指定された指定位置に対応する境界面を設定するとともに必要に応じて切断面を設定する。
本第１の実施形態に限られず、指定位置からの所定の範囲に存在する複数の解剖学的構造物を切断対象構造物として抽出する際には、指定位置から所定の範囲に存在する解剖学的構造物を判断する手法であれば、様々な判断方法により定義してよい。
例えば、指定位置が点で指定される場合には、点と解剖学的構造物上または解剖学的構造内の特定点との距離が所定の範囲内である解剖学的構造物を切断対象構造物としてもよく、内部に指定位置である点を含む解剖学的構造物を切断対象構造物としてもよい。また、指定位置が直線で指定される場合には、直線上の点と解剖学的構造物上または解剖学的構造物内の特定点の最短距離が所定の範囲内である切断対象構造物としてもよく、指定された直線の一部または全部を含む解剖学的構造物を切断対象構造物としてもよい。指定位置が面である場合には、面と解剖学的構造物上または解剖学的構造内の特定点との最短距離が所定の範囲内である解剖学的構造物を切断対象構造物としてもよく、指定された面の一部または全部を含む解剖学的構造物を切断対象構造物としてもよい。指定位置が立体である場合には、立体内の点と解剖学的構造物上または解剖学的構造内の特定点との最短距離が所定の範囲内である解剖学的構造物を切断対象構造物としてもよく、指定された立体の一部または全部を含む解剖学的構造物を切断対象構造物としてもよい。
そして、設定手段１４は切断対象構造物のそれぞれについて、先述の分離条件に基づいて境界面または必要に応じて切断面を決定する。設定手段１４は、境界面または切断面の一部のみで解剖学的構造物を分離表示するよう設定してもよく、境界面または切断面の全部で解剖学的構造物を分離表示するよう設定しても良い。
分離画像生成手段１５は、主にＣＰＵ３０７を含み構成され、境界面および必要に応じて切断面ならびに３次元医用画像データに基づいて、分離対象構造物が境界面および必要に応じて切断面で分離された３次元医用画像を生成し、表示手段に表示させる。
分離対象構造物である複数の解剖学的構造物を移動させた分離表示において、分離画像生成手段１５は、分離対象構造物である複数の解剖学的構造物の各画素ごとに移動後の位置を計算し、画素値をコピーする等して、分離後の３次元医用画像を再構成する。なお、３次元医用画像データ中を用いて３次元医用画像中の構造物を分離表示した新たな３次元医用画像を再構成するための周知の方法を用いることができる。この再構成された３次元医用画像を本明細書中では、場合により分離画像と称する。また、再構成した画像は、表示手段１６に生成後すぐに表示する必要はなく、一旦ハードディスク等の記憶手段に記憶し、または、ネットワーク等を介して送受信された後に表示されても良い。
また、解剖学的構造物の境界面または切断面の一部のみを平行移動または回転して移動させて、解剖学的構造物の境界面または切断面の一部については分離表示しない３次元医用画像を再構成してもよい。この場合、分離された部分と分離されない部分をつなぐ部分については、必要に応じ、周知の方法により画素の濃度値等を線形補間等で適宜保管して分離画像を生成してもよい。
分離画像は、分離画像上でさらに周知の編集ツール等で解剖学的構造物の位置を移動および回転可能であり、分離画像に含まれる構造物等の縮尺や色を変更可能であり、その他様々な要求に応じて編集可能に構成されることが望ましい。
以下、図３から図５を用いて、具体例に沿って第１の実施形態による画像診断支援処理の流れを説明する。図３に、第１の実施形態による分離条件テーブル１７０を示す。図４Ａは、第1の実施形態における肝臓の指定位置の例を示す。図４Ｂは、第1の実施形態における肝臓の分離画像の例を示す。図５に、第１の実施形態による画像診断支援処理の流れを表すフローチャートを示す。
まず、指定手段１３が指定位置を指定する（Ｓ１０１）。指定手段１３は、図４Ａに示すように、直線を指定するナイフ型ツール１３１を備える。ナイフ型ツール１３１は、表示手段１６上に表示されるコンピュータの操作画面上でマウス等の入力ツールの入力の現在位置を指し示すポインタである。表示手段１６により表示された３次元医用画像上で、指定位置設定を可能とするモードを選択すると、３次元医用画像上のポインタとしてナイフ型ツール１３１が表示される。ナイフ型ツール１３１を例えば、３次元医用画像上で始点でマウスを左１回クリックして始点を指定し、次いで終点でマウスを左１回クリックして終点を指定することで、ナイフ型ツール１３１によって所望の直線１３１Ａを指定できる。
次に、設定手段１４が、指定位置から所定の範囲にある解剖学的構造物を切断対象構造物として抽出する（Ｓ１０２）。
図４Ａに示すごとく、肝臓を表す３次元医用画像上でナイフ型ツール１３１をマウスでユーザが操作することにより直線１３Ａが指定される。この直線１３Ａを含み３次元医用画像上の表示画面と垂直方向に広がる面１３Ｂが指定位置である。以下、本明細書中、指定位置である面を指定面と場合により称する。図４Ａにおいては、指定面１３Ｂから所定の範囲ｄ内に肝臓の右葉３６、肝臓の左葉３７、肝臓内部の血管３８の一部が存在するため、肝臓の右葉３６、肝臓の左葉３７、肝臓内部の血管３８が切断対照構造物として抽出される。
さらに、設定手段１４が、分離条件テーブル１７０を参照して、解剖学的構造物と指定位置から境界面および必要に応じて切断面を設定する（Ｓ１０３）。
図３に示すごとく、分離条件テーブル１７０は、被写体中の解剖学的構造物について、解剖学的構造物ごとに、解剖学的構造物が分離される、指定位置に基づいて、移動方向と移動量からなる境界面または必要に応じて切断面が対応付けられている例を表している。図３、図４Ａに示すように、設定手段１４は、分離条件テーブル１７０に従って、肝臓の右葉３６については、肝臓の右葉３６の輪郭を境界面とすることを設定し、移動しないことを設定する。肝臓の左葉３７については、肝臓の左葉３７の輪郭３７１を境界面とし、指定面１３Ｂから離れる方向に垂直方向に移動距離ｄ３７することを設定する。肝臓内部の血管３８については、肝臓内部の血管３８の輪郭３８１を境界面として設定し、肝臓内部の血管３８は移動しないことを設定する。なお、移動条件を、分離条件とは別に、ハードディスク等の記憶手段からなる移動条件記憶手段に、例えば、解剖学的構造物ごとに移動量と移動方向を記憶しておいて、上記のS１０３のステップで、設定手段１４が、境界面および必要に応じて切断面を設定すると共に別途移動条件記憶手段を参照して各解剖学的構造物に対応する移動条件を設定してもよい。
次いで、分離画像生成手段１５は、境界面または切断面において、設定された移動条件に基づいて移動した分離画像である３次元医用画像を再構成する（Ｓ１０４）。最後に、表示手段１６は、再構成された分離画像を表示する（Ｓ１０５）。
本第１の実施形態においては、図４Ｂに示すように、肝臓の左葉３７のみが輪郭３７１を境界面として、指定面１３Ｂから離れる方向に垂直にｄ３７だけ移動した３次元医用画像が再構成され表示される。図４Ｂでは、肝臓の左葉３７のみが移動した例を示したが、図４Ｃには、肝臓の右葉３６も移動させた変形例を示す。この変形例では、分離条件テーブル１７０において、肝臓の右葉３６が輪郭３６１を境界面として、肝臓の左葉と同じ方向にｄ３７だけ移動するように設定したものであり、肝臓の左葉３７および肝臓の右葉３６が同じ方向に同じ距離移動している。また、肝臓の血管３８が輪郭３８１を境界面として、指定面１３Ｂから離れる方向に垂直にｄ３８だけ移動するように設定したものであり、肝臓の左葉３７および肝臓の右葉３６とは反対方向に移動している。
または、さらなる変形例として、肝臓の左葉３７および肝臓の左葉３７がそれぞれ輪郭を境界面とし、指定面に垂直に互いに反対向きに移動し、肝臓の血管３８は輪郭を境界面とし、移動しないように分離条件を設定してもよい。また、肝臓の左葉３７についてのみ、指定面１３Ｂが肝臓の左葉３７を横断する面を切断面とするよう分離条件を設定してもよく、様々な組み合わせで、境界面および必要に応じて切断面を設定できる。
また、第１の実施例においては、被写体の解剖学的構造物ごとに解剖学的構造物の移動量および移動方向を決定する移動条件を、分離条件に含んだが、この移動条件を、分離条件とは別に、ハードディスク等の記憶手段からなる移動条件記憶手段に記憶しておいて、上記のS１０４のステップで、分離画像生成手段が移動条件記憶手段を参照して各解剖学的構造物に対応する移動条件を決定して、分離画像を生成してもよい。
以下本実施形態における画像診断支援装置１による解剖学的構造物の分離表示を適用した様々な具体例を説明する。
図６Ａおよび図６Ｂに、本発明の実施形態による心臓の分離表示の例を示す。図６Ａは、分離表示前の３次元医用画像のイメージ図であり、図６Ｂは心臓の分離画像のイメージ図である。図６Ａにおける点線は心臓内部の輪郭を表す線であり、右心室３１と右心房３２との間および右心室３１および左心室３３との間および左心室３３および左心房３４の間にもそれぞれ輪郭３１１、３３１、３３２が予め認識されている。右心房３２と左心房３４の間にも不図示の輪郭が先述の周知技術を用いて認識されているものとする。
図６Ａでナイフ型ツール１３１によって直線１３Ａが指定され、指定位置である指定面１３Ｂが指定される。
次に、設定手段１４が、指定面１３Ｂから所定の距離ｄの範囲内（所定の範囲内ｄ）に解剖学的構造物の一部が存在する、右心房３２、右心室３１、左心房３４、左心室３３を切断対象構造物として抽出する。
次いで、設定手段１４が、図３の分離条件テーブル１７０を参照し、右心房３２、右心室３１、左心房３４、左心室３３のそれぞれに対する、移動量および移動方向を設定し、それぞれの輪郭を境界面として設定する。
そして、分離画像生成手段１５は、境界面または切断面において、設定された移動条件に基づいて移動させ分離画像である３次元医用画像を再構成する。図６Ｂに示すごとく表示される右心房３２および左心房３４はいずれも指定面１３Ｂに垂直に移動距離ｄ３２（ｄ３４）だけ移動する、右心室３１および左心室３３はいずれも指定面１３Ｂと垂直に移動距離ｄ３１（ｄ３２）だけ移動する。ここでｄ３１とｄ３２は同じ距離であり、ｄ３２とｄ３４は同じ距離であるため、左心房３４および右心房３２は同じ方向（図６Ａ左上矢印方向）に同じ距離だけ移動し右心室３１および左心室３３は同じ方向（図６Ａ右下矢印方向）に同じ距離だけ移動している。また、本第１の実施形態においては、移動方向は、各解剖学的構造物の重心を基準に、重心が指定面１３Ｂから離れる方向に、移動している。最後に、表示手段１６は、分離画像生成手段１５が生成した分離画像を表示する。最後に図６Ｂに示すように、心臓の分離画像が表示される。
図７は、本発明の実施形態による皮下脂肪分離の位置指定の例を表すイメージ図である。図７には指定手段１３によって先述同様指定面１３Ｂが指定される。設定手段１４は分離条件テーブル１７０を参照して、皮下脂肪５１について指定面１３Ｂを切断面として設定する。また、設定手段１４は皮下脂肪５１のうち、指定面１３Ｂによって区切られる皮下脂肪５１Ａは指定面１３Ｂから垂直に皮下脂肪５１Ａが離れる方向（矢印７１の方向）に、皮下脂肪５１Ｂは指定面１３Ｂから垂直に皮下脂肪５１Ｂが離れる方向（矢印７２）にそれぞれ移動距離ｄ５１分移動し、内臓脂肪５２は輪郭を境界面とし、移動しないように設定する。分離画像生成手段１５は、皮下脂肪５１Ａが矢印７１方向、皮下脂肪５１Ｂが矢印７２方向に移動し、内臓脂肪５２は移動しない分離画像を生成し表示手段１６に表示させる。なお、指定面１３Ｂから垂直に皮下脂肪５１Ａ、５１Ｂが離れる方向は、皮下脂肪５１Ａまたは５１Ｂの重心を基準とし、皮下脂肪５１Ａまたは５１Ｂの重心が指定面１３Ｂから離れる向きとする。
図８は、本発明の実施形態による腸の位置指定の例を表すイメージ図である。図８には指定手段１３によって指定面１３Ｂが指定される。設定手段１４は分離条件テーブル１７０を参照して、大腸５３について大腸５３の輪郭を境界面として設定し、小腸５４について小腸の輪郭を境界面として設定する。設定手段１４は、大腸５３は指定面１３Ｂから大腸５３が離れる方向（矢印７３の方向）に、小腸５４は指定面１３Ｂから小腸５４が離れる方向（矢印７４の方向）それぞれ大腸５３は移動距離ｄ５３、小腸５４は移動距離ｄ５４分移動するように設定する。指定面１３Ｂから大腸５３または小腸５４が離れる方向は、先述の皮下脂肪の例と同様、解剖学的構造物の重心を基準に判断する。そして、先述同様、分離画像生成手段１５は大腸５３が矢印７３方向に移動距離ｄ５３、小腸５４が矢印７４方向に移動距離ｄ５４移動した分離画像を生成し表示手段１６に表示させる。
以上のように、本実施形態における画像診断支援装置は、指定位置に基づいて、構造物ごとに境界面および必要に応じて切断面が設定されているため、複数の解剖学的構造物ごとに、指定された位置に応じた適切な境界面および必要に応じて適切な切断面を自動的に設定でき、所望の位置を指定するだけの簡単な操作により診断目的に沿った所望の位置に応じてより柔軟に３次元医用画像を分離表示することが可能となり、より効果的に画像診断を支援する。
また、第１の実施形態における肝臓の右葉３６および左葉３７の一部を構成する肝臓内の血管の分離表示例のように、分離条件を、複数の解剖学的構造物のうち他の解剖学的構造物の一部を構成する所定の解剖学的構造物については、所定の解剖学的構造物の輪郭を境界面として決定した場合には、他の解剖学的構造物が境界面または切断面によって分離表示される場合でも所定の解剖学的構造物については切断面によって分離表示されることなく輪郭を保って表示できるため、複数の解剖学的構造物の相対位置に応じて、他の解剖学的構造物と、他の解剖学的構造物を構成する所定の解剖学的構造物を個々に診断容易に分離表示でき、精度よく画像診断が行えるよう診断を効果的に支援する。また、第１の実施形態における皮下脂肪と内臓脂肪の分離表示例のように他の解剖学的構造物に内包される解剖学的構造物においても、分離条件を、内包される解剖学的構造物について輪郭を境界面とした場合は同様の効果が顕著である。
本第１の実施形態における画像診断支援装置は、指定面によって解剖学的構造物が横断された面を切断面として分離するか、解剖学的構造物の輪郭を境界面として分離するかを分離条件において任意に決定することができ、指定手段１３の指定のみによって容易に分離条件に基づいて境界面または必要に応じて切断面で解剖学的構造物を分離させて表示することができ、切断面を観察したいという要望と解剖学的構造物ごとに分離させて表示したいという要望を容易に実現でき、画像診断支援を効果的に行うことができる。
また、第１の実施形態の変形例として、画像診断支援装置が、様々な周知の方法により解剖学的構造物の相対的な配置を記憶したデータベースをさらに備えてもよい。そして、分離条件を、解剖学的構造物とその中に内包される解剖学的構造物に対し、外側の解剖学的構造物については指定手段１３で指定された面を切断面とし、内側の解剖学的構造物を輪郭を境界面として分離するように自動的に設定しても良い。また、他の解剖学的構造物の一部を構成する解剖学的構造物については輪郭を境界面とし、他の解剖学的構造物を構成する解剖学的構造物を指定手段１３で指定された面を切断面として自動的に設定しても良い。煩雑な分離条件の設定をすることなく、段階を追って分離表示させることができ、効率よく画像による診断支援を行うことができる。
さらに、第１の実施形態の変形例として、分離画像において、複数の解剖学的構造物を、時系列的に表示する４Ｄ表示も行ってよい。所望の境界または切断面の解剖学的構造物の時間的な変化を表示でき、精度よく画像診断を行えるよう支援できる。例えば、図４Ｂに示すように肝臓の右葉３６、肝臓の左葉３７および肝臓の血管３８を分離表示させた肝臓の分離画像において、肝臓に造影剤を投影し、分離画像の肝臓内での造影剤の変化を時系列的に表示する４Ｄ表示も行ってよい。また、図６Ｂに示すように心臓を分離させた状態で、時系列に心臓の動きを確認できるよう４Ｄ表示を行ってもよい。
本実施形態の第２の実施形態として、第１の実施形態における分離条件に、さらに階層表示オプションを備える。階層表示オプションは、階層表示の階層がそれぞれ設定されている複数の解剖学的構造物を、階層の低いものから段階的に表示させるオプションである。
図９Ａから９Ｃは、本発明の実施形態による頭部の階層表示の例である。図９Ａは、分離表示前の頭部の３次元医用画像のイメージ図であり、図９Ｂは、本発明の実施形態による頭部の階層表示オプションによる階層１の分離表示の例であり、図９Ｃは、同オブションによる階層２の分離表示の例である。図１０は階層表示オプション付きの分離条件の例を含む分離条件テーブル１７１を表している。図１１は、第２の実施形態の画像診断支援装置による階層表示オプションの処理の流れを表すフローチャートである。
図１１のフローチャートに従って、階層表示オプションによる分離表示の処理を説明する。Ｓ２０１はＳ１０１と、Ｓ２０２はＳ１０２と同様の処理を行う。つまり、指定手段１３が指定位置を指定する（Ｓ２０１）。次に、設定手段１４が、指定位置から所定の範囲にある解剖学的構造物を切断対象構造物として抽出する（Ｓ２０２）。第２の実施形態においては、設定手段１４は、ナイフ型ツール１３１によって指定された直線１３Ａを含み図９Ａで示す画面に垂直な指定面１３Ｂから所定の範囲内に存在する頭蓋骨４１、右大脳半球４２、左大脳半球４３、脳梁４４、大脳内の血管４５を切断対象構造物として抽出する。次に、設定手段１４が、分離条件テーブル１７１を参照して、解剖学的構造物と指定位置から境界面および必要に応じて切断面を参照する（Ｓ２０３）。
次いで、階層表示オプションが分離条件に設定されているかを確認する（Ｓ２０４）。図１０に示すように、分離条件テーブル１７１には、頭蓋骨４１、右大脳半球４２、左大脳半球４３、脳梁４４、大脳内の血管４５には、オプション欄に示すように、階層表示オプションが設定され、各解剖学的構造物の各階層ごとに、移動条件および解剖学的構造物が分離される境界面または切断面が対応付けられている。例えば、右大脳半球４２に対し階層１での表示に使用される移動条件および解剖学的構造物が分離される境界面または切断面、階層２での表示に使用される移動条件および解剖学的構造物が分離される境界面または切断面が別個に設定されている。
オプション欄を確認して、もし階層表示オプションが設定されていなければ、第１の実施形態に示したようにＳ１０３からＳ１０５までの通常の分離画像の表示処理を行う（Ｓ２０４のＮ）。オプション欄を確認して、階層表示オプションが設定されていれば、最も階層の低い移動条件および解剖学的構造物が分離される境界面または切断面が設定される（Ｓ２０５）。つまり、図１０の分離条件テーブル１７１に従って、左大脳半球４３、右大脳半球４２、脳梁４４、脳内の血管４５には、それぞれの階層１の移動条件および解剖学的構造物が分離される境界面または切断面が設定される。具体的には、左大脳半球４３、右大脳半球４２、脳梁４４、脳内の血管４５については、解剖学的構造物の輪郭を境界面とし、移動量（移動距離）が０（ゼロ）、移動方向は設定なし、と設定される。頭蓋骨４１は、切断面によって区切られた切断片４１１、４２２に対し、切断片ごとに、移動条件および解剖学的構造物が分離される境界面または切断面が設定される。切断片４１１については、指定面１３Ｂが頭蓋骨４１を横断する面４１３が切断面として設定され、指定面１３Ｂから離れる方向に移動量（移動距離）ｄ４１だけ移動することが設定される。切断片４１２については、指定面１３Ｂが頭蓋骨４１を横断する面４１４が切断面として設定され、指定面１３Ｂから離れる方向に移動量（移動距離）ｄ４１移動することが設定される。
次いで、分離画像生成手段１５は、境界面または切断面において、設定された移動条件に基づいて移動した分離画像である３次元医用画像を再構成する（Ｓ２０６）。最後に、表示手段１６は、分離画像生成手段１５が生成した分離画像を表示する（Ｓ２０７）。Ｓ２０５はＳ１０４と、Ｓ２０６はＳ１０５と同様の処理を行う。設定手段１４が設定した解剖学的構造物ごとの階層１の分離条件に基づいて、図９Ｂに示すように、頭蓋骨４１のみが面４１３、４１４を切断面として切断片４１１、４１２が、それぞれ指定面１３Ｂから離れる方向に移動量（移動距離）ｄ４１移動し、左大脳半球４３および右大脳半球４２、脳梁４４、脳内の血管４５は移動しない画像が表示される。
次に、設定手段１４は、各解剖学的構造物ごとに現在表示している階層１よりもさらに高い階層が設定されているか分離条件テーブル１７１を確認する（Ｓ２０９）。複数の階層が設定されている場合は（Ｓ２０９のＹ）、現在の階層より大きい階層の中で最小の、すなわち、最も現在の階層に近い階層の分離情報および解剖学的構造物が分離される境界面または切断面を設定する（Ｓ２０８）。なお、切断対象構造物のうち一部の解剖学的構造物にさらに高い階層が設定されたもの残っている限り、Ｓ２０８のステップを実行する。この場合、切断対象構造物のうちさらに高い階層の設定がない解剖学的構造物については、現在の階層の分離条件を維持する。
頭蓋骨４１、右大脳半球４２、左大脳半球４３、脳梁４４には、階層２まで設定されているので、それぞれの構造物に対して、階層２の分離情報および解剖学的構造物が分離される境界面または切断面が設定される。なお、大脳内の血管４５には、階層１のみ設定されているので、階層１の分離情報および分離される面として輪郭を境界面とすることが設定される。つまり、図１０の分離条件テーブル１７１に従って、頭蓋骨４１には、指定面１３Ｂによって頭蓋骨４１が横断された面４１３、４１４を切断面として切断片４１１、４２２がそれぞれ指定面１３Ｂから離れる方向に移動量（移動距離）ｄ４１１移動することが設定される。左大脳半球４３は、輪郭を境界面とし、指定面１３Ｂから離れる方向に移動量（移動距離）ｄ４３移動することが設定される。右大脳半球４２は、輪郭を境界面とし、指定面１３Ｂから離れる方向に移動量（移動距離）ｄ４２移動することが設定される。脳梁４４は、輪郭を境界面とし、指定面１３Ｂから離れる方向に移動量（移動距離）ｄ４４移動することが設定される。脳内の血管４５は、移動量（移動距離）が０（ゼロ）、移動方向は設定なし、と設定される。なお、本第２の実施形態においては指定面１３Ｂから垂直に離れる方向とは、解剖学的構造物の重心が指定面１３Ｂから垂直に離れる方向とする。また、左大脳半球４３と脳梁４４は、指定面１３Ｂよりもそれぞれの重心が同じ側に存在し、移動距離ｄ４３と移動距離ｄ４４は同じに設定されているものとする。
上記の階層２の移動条件および解剖学的構造物が分離される境界面または切断面に従って、分離画像生成手段１５は、境界面または切断面において、設定された移動条件に基づいて移動した階層２の分離画像である３次元医用画像を再構成する（Ｓ２０５）。そして、表示手段１６は、分離画像生成手段１５が生成した階層２の分離画像を表示する（Ｓ２０６）。図９Ｃに示すように、階層２では、右大脳半球４２は移動量（移動距離）が０（ゼロ）のため移動せず表示され、左大脳半球４３および脳梁４４は同じ距離ｄ４３（ｄ４４）だけ画面右方向に移動して表示され、右大脳半球４２は距離ｄ４２だけ画面左方向に移動して表示され、頭蓋骨４１の切断片４１１、４２２はそれぞれ階層１よりも大きい移動距離であるｄ４１１だけ指定面１３Ｂから離れる方向に移動して表示される。
次に、設定手段１４は、各解剖学的構造物ごとに現在表示している階層２よりもさらに高い階層が設定されているか分離条件テーブル１７１を確認する（Ｓ２０９）。切断対象構造物のうち、分離条件テーブル１７１には階層２よりも高い階層が設定されている解剖学的構造物がない場合は（Ｓ２０９のＮ）、処理を終了する。図１０に示すように、分離条件テーブル１７１には階層２よりも高い階層が設定されている解剖学的構造物がないため、処理を終了する。
本第２の実施形態に限定されることなく、解剖学的構造物ごと、かつ、階層ごとに分離条件を設定できるのであれば、周知の様々な方法を用いて、階層表示オプションを実現できる。また、第２の実施形態においては、各階層の分離画像を生成後すぐに表示するものとして説明したが、必ずしも生成後すぐ表示する必要はなく、ハードディスク等の記憶装置に記憶しておいて、マウス等による選択に応じて、選択された階層の表示を行えるように構成してもよい。
階層表示オプションを設けた場合には、容易な操作で診断目的に応じて解剖学的構造物を設定した階層ごとに分離表示でき、効率よく画像による診断支援を行うことができる。
分離条件が、複数の解剖学的構造物のうち他の解剖学的構造物の内部に存在する所定の解剖学的構造物については、階層表示は特に有効である。第２の実施形態の頭部の分離表示のように、複数の解剖学的構造物を、外側に位置する解剖学的構造物から順に分離表示する等、複数の解剖学的構造物の相対的な位置に応じて、容易な操作で診断目的に応じて複数の解剖学的構造物を、段階を追って分離表示させることができ、効率よく画像による診断支援を行うことができる。
また、分離条件の階層表示オプションの設定は、複数の解剖学的構造物を表す３次元医用画像を含む画像データを学習することにより得られた複数の解剖学的構造物の相対的位置を記録するデータベース等、様々な周知の方法により解剖学的構造物の相対的な配置を記憶した記憶手段をさらに備え、解剖学的構造物が分離される境界面または切断面について、外側の解剖学的構造物から内側の解剖学的構造物の順に階層を異ならせるように自動的に設定しても良い。煩雑な分離条件の設定をすることなく、段階を追って分離表示させることができ、効率よく画像による診断支援を行うことができる。
本実施形態の第３の実施形態として、分離条件に境界面の一部でのみ分離表示させる一部分離オプションを備える。
図１２Ａ、１２Ｂは、本発明の第３の実施形態による肝臓の分離表示の例である。図１２Ａは、３次元医用画像上で一部分離表示のための指定位置を指定するイメージ図であり、図１２Ｂは、一部分離表示オプションによる分離表示のイメージ図である。図１３は、第３の実施形態による一部分離表示の処理の流れを表すフローチャートである。
まず、図１２Ａを用いて、分離条件の一部分離表示オプションについて説明する。本第３の実施形態においては、第１の実施形態において図４Ａで説明したのと同様の方法で、ナイフ型ツール１３１により直線１３Ａ’が指定され、この結果指定面１３Ｂ’が指定される。図４Ａとは、指定手段１３によって肝臓を途中まで横切る直線１３Ａ’が指定された点のみである。
図１３に従って、第３の実施形態による一部分離表示の処理を説明する。
Ｓ３０１はＳ１０１と、Ｓ３０２はＳ１０２と同様の処理を行う。つまり、指定手段１３が指定位置を指定する（Ｓ３０１）。次に、設定手段１４が、指定位置から所定の範囲にある解剖学的構造物を切断対象構造物として抽出する（Ｓ３０２）。さらに、設定手段１４が、分離条件テーブル１７１を参照して、解剖学的構造物と指定位置から移動条件および境界面および必要に応じて切断面を設定する（Ｓ３０３）。すなわち、設定手段１４は、肝臓の右葉３６および肝臓の左葉３７および肝臓内の血管３８を切断対象構造物として抽出し、それぞれの解剖学的構造物ごとに移動条件および解剖学的構造物が分離される境界面または切断面を選択する。
次に、設定手段１４は、図１０の分離条件テーブル１７１を参照して、一部分離オプションの設定があるか否かを確認する（Ｓ３０４）。本第３の実施形態によれば、肝臓の左葉３７のみに一部分離表示オプションが設定されている。分離条件テーブル１７１に従って、肝臓の左葉３７には、輪郭を境界面とし、所定の中心軸において肝臓の右葉３６から離れる向きにｒ３７回転することが設定される。なお、分離条件テーブル１７１の肝臓の右葉３６、肝臓内の血管３８には、分離条件テーブル１７０と同条件が設定されている。このため、肝臓の右葉３６、肝臓内の血管３８には、第１の実施形態における分離表示処理と同じ移動条件および解剖学的構造物が分離される境界面が設定される。
次に設定手段１４は、切断対象構造物に一部分離オプションの設定がある場合には（Ｓ３０４のＹ）、指定位置から所定範囲に一部分離面の一部のみを含むか否かを確認する（Ｓ３０５）。一部分離面は、一部のみが分離されて表示される面であり、予め分離条件のオプション欄に設定されているものとする。また、一部分離面は他の解剖学的構造物と隣接している面である。本第３の実施形態においては、肝臓の左葉３７のうち、肝臓の右葉３６と肝臓の左葉３７と隣接する領域３７１Ａおよび３７１Ｂからなる曲面が一部分離面である。本第３の実施形態においては、一部分離面のうち、肝臓の右葉の面３６１Ａと肝臓の左葉の領域３７１Ａの間の相対距離を変化させて一部分離表示を行う。
設定手段１４は、指定位置から所定範囲に一部分離面の一部のみを含む場合には（Ｓ３０５のＹ）、一部分離面のうち分離されて表示される領域と、分離されずに表示される領域を、指定位置に応じて抽出し、分離されて表示される領域が、一部分離面と隣接する他の解剖学的構造物と相対的に分離された表示となるよう移動条件を設定し、分離されずに表示される領域が、一部分離面と隣接する他の解剖学的構造物との相対的な移動量がゼロになるよう設定する（Ｓ３０６）。
第３の実施形態においては、一部分離面のうち指定位置から所定の範囲にない領域の移動量をゼロに設定し、一部分離面のうち指定位置から所定の範囲にある領域の移動条件をゼロでない移動量となるように設定する。具体的には、図１０および図１２Ａに示すように、分離条件テーブル１７１によれば、肝臓の左葉３７の輪郭のうち、肝臓の右様３６と隣接する輪郭３７１を構成する曲面が一部分離面として設定されている。輪郭３７１のうち、指定面１３Ｂから所定の範囲ｄ内にある領域３７１Ａには、肝臓の左葉３７と肝臓の右葉３６の間の相対的な移動量がゼロでない移動量および移動方向を設定し、指定面から所定の範囲にない領域３７１Ｂには、肝臓の左葉３７と肝臓の右葉３６の間の相対的な移動量が移動量をゼロとするという条件が設定される。一部分離面である輪郭３７１のうち領域３７１Ａには、移動方向を、所定の回転軸の周りに、肝臓の右葉３６から離れる向きに移動量として所定角度ｒ３６回転させることが設定されている。所定の回転軸は任意に決定してよいが、本実施形態では、指定面から所定の範囲にない領域３７１Ｂと指定面から所定の範囲にある領域３７１Ａとの境界線の中点を通り、３次元医用画像の画面から垂直奥行きに向かう直線を回転軸として設定しているものとする。なお、図１２Ｂは、領域３７１Ａを視認しやすいよう、図１２Ａとは視点の位置を変化させた図を示している。
なお、一部分離表示において、一部分離面が視認しやすいよう、一部分離面が設定された解剖学的構造物の移動方向及び移動量を設定することが好ましい。例えば、本例の変形例として回転軸を、３次元医用画像の画面から垂直奥行きに向かう方向から若干傾けて、肝臓の左葉３７を所定角度ｒ３６回転移動させ、一部分離面が画面で視認するように構成してもよい。
なお、切断対象構造物に一部分離オプションの設定がない場合（Ｓ３０４のＮ）、および、指定位置から所定範囲に一部分離面の全部を含む場合には（Ｓ３０５のＮ）、第１の実施形態で示したように通常の分離表示処理を行う。分離条件テーブル１７１の肝臓の右葉３６、肝臓内の血管３８には、一部分離オプションが設定されていないため、第１の実施例に示したように通常の分離表示処理を行う。
次いで、分離画像生成手段１５は、境界面または切断面において、設定された移動条件に基づいて移動した分離画像である３次元医用画像を再構成する（Ｓ３０７）。最後に、表示手段１６は、分離画像生成手段１５が生成した分離画像を表示する（Ｓ３０８）。Ｓ３０７はＳ１０４と、Ｓ３０８はＳ１０５と同様の処理を行う。
上記のように、一部分離表示オプションを設け、分離条件が、境界面を、解剖学的構造物を一部のみ分離表示するように決定するものである場合は、診断目的に応じて所望の一部のみを分離させて分離表示できる。このことにより、所望の領域のみの解剖学的構造物の切断面または境界面容易に観察可能に分離表示でき、さらに境界面または切断面から構造物の内部を容易に観察可能に表示でき、さらに必要以上に解剖学的構造物が分離表示されることにより分離画像が見にくくなるのを避けることができ、画像による診断支援を効果的に行うことができる。
また、本第３の実施形態に限られず、一部分離面は、境界面であってもよく切断面であっても良い。また、解剖学的構造物に複数の一部分離面が設定されてもよい。また、一つの一部分離面において分離される領域が複数設定可能に構成されても良い。より所望の位置で３次元医用画像を一部分離させて表示でき、画像による診断支援を効果的に行うことができる。
また、予め分離される領域を設定しておいても良いが、好ましくは、指定手段１３によって、分離される領域を指定できることが望ましい。予め分離される領域を設定しておいた場合には、指定手段１３により分離される領域を選択しなくても容易な操作で一部分を分離表示できる。指定手段１３により分離される領域を選択可能である場合は、目的に応じた分離の表示を的確に行うことが出来る。
なお、本第３の実施形態に限られず、一部分離面のうち分離される領域は、様々な指定方法により、指定されて良い。また、分離条件の分離される領域と分離されない領域の移動条件は、一部分離表示を可能とするものなら、種々の方法で設定されて良い。
本実施形態の第４の実施形態として、指定手段１３はさらに様々な位置指定が可能なものとして構成されている。
図１４に示すように、第４の実施形態においては、直線を指定するナイフ型ツール１３１、１３２と曲面を指定するスプーン型ツール１３３、１３４と立体である円柱を指定するスポイト型ツール１３５、１３６と点を指定するげんこつ型ツール１３７と円盤状に領域を区切られた面を指定する円盤型ツール１３８と３本の直線からなる折れ線を指定するＺ型ツール１３９からなる様々な位置指定ツールを備える。ナイフ型ツール１３１は、第１の実施形態において説明したものと同じである。また、ナイフ型ツール１３１、スプーン型ツール１３３、スポイト型ツール１３５は、それぞれに対応する多層分離オプションを指定可能であり、多層分離オプションは、ナイフ型ツール１３２、スプーン型ツール１３４、スポイト型ツール１３６で選択できる。これらの多層分離オプションツールで指定した場合、切断対象構造物となった複数解剖学的構造物の分離条件において、多層分離オプションが設定されているものがあった場合は、多層表示が行われる。これらの位置指定ツールはマウスおよびペンタッチツールおよびタッチパネルのいずれによっても操作できる。
本実施形態における種々の位置指定ツールによって指定される指定位置を、具体例を用いて説明する。
図１５、１６は、本発明の実施形態による大腸内部の異常部位５６の位置指定の例を表すイメージ図である。図１５は、スプーン型ツール１３３によって指定位置を指定した図を表し、図１６は、スポイト型ツール１３５で指定位置を指定した図を表す。
スプーン型ツール１３３、１３４は、所望の解剖学的構造物をスプーン型ツール１３３で指定した曲面でくりぬくように分離させて表示するためのツールである。スプーン型ツール１３３、１３４を３次元医用画像上で操作することで、スプーンのように片側にふくらんだ曲面が指定できる。図１５に示すように大腸５３の異常部位５６をくりぬくような形に指定位置として曲面１３３Ａを指定する。設定手段１４は、指定された曲面１３３Ａの凹状の側に所定の範囲にある異常部位５６を切断対象構造物として抽出する。なお、異常部位５６として輪郭５６１内の領域が予め自動抽出されているものとする。そして、図１０の分離条件テーブル１７１に示すように異常部位の移動方向を図１５矢印方向に設定し、移動距離ｄ５６を設定する。
スポイト型ツール１３５は、図１６に示すようにスポイトの先端の円１３５Ａを垂直に移動させた円柱１３５Ｄを指定位置として、指定位置に基づいて抽出された解剖学的構造物のみを他の解剖学的構造物から吸い出すように分離させて表示するためのツールである。設定手段１４は、指定された円柱１３５Ｄの内部に含まれる解剖学的構造物である異常部位５６を切断対象構造物として抽出する。線１３５Ｂ、１３５Ｃは、円柱１３５Ｄ内と大腸５３の図１６上方側の表面、および図１６下方側の表面との交線をそれぞれ示す。
図１０の分離条件テーブル１７１により、設定手段１４は、異常部位５６について、異常部位５６の輪郭５６１を境界面とし、移動方向を、指定手段１３によってスポイトの先端の円１３５Ａを移動させた方向と設定する。具体的には、スポイト型ツール１３５の先端の円１３５Ａの中心を基準として、円柱１３５Ｄの指定開始位置から指定終了位置に向かう向き（図１６上向き方向）を移動方向とする。分離画像生成手段１５は、輪郭５６１において異常部位５６を図１６矢印方向に設定したい同移動距離ｄ５６だけ移動した分離画像を生成し、表示手段１６に表示させる。
指定手段が、曲線や立体により指定位置を３次元医用画像上で所定の領域を区切って指定するものである場合には、所定の領域に応じた領域のみを切断対象構造物として抽出できるため、分離する必要のない解剖学的構造物については分離させず、必要な解剖学的構造物のみを分離表示できるため、必要としない複数の構造物が分離した分離画像が生成され、画像が見にくくなるのを避け、効率よく分離画像の可視化を行える。
げんこつ型ツール１３７については、げんこつ型ツール１３７で指定した点が指定位置となる。図１７は、本発明の実施形態による歯の位置指定の例を表すイメージ図である。設定手段１４は、指定された点から所定の範囲内に存在する解剖学的構造物である歯５５を切断対象構造物として抽出する。図１０に示す分離条件テーブル１７１に従って、歯の輪郭を境界面とし、歯の重心から指定した点に向かう方向（図１７矢印方向）にｄ５５移動する。点指定による指定位置の指定方法によれば、微小な解剖学的構造物を容易に指定でき、好ましい。
図１８は、本発明の実施形態による皮下脂肪の位置指定の例を表すイメージ図である。Ｚ型ツール１３９は、図１８に示す如く、３本の直線１３９Ａ、１３９Ｂ、１３９ＣがＺ型に連結した折れ線を指定することができ、直線１３９Ａを含み３次元医用画像上の表示画面と垂直方向に広がる面１３９Ａ’、直線１３９Ｂを含み３次元医用画像上の表示画面と垂直方向に広がる面１３９Ｂ’および直線１３９Ｃを含み３次元医用画像上の表示画面と垂直方向に広がる面１３９Ｃ’、の３つの平面が指定位置である。
Ｚ型ツール１３９で指定位置が指定された場合、Ｚ型を構成する面１３９Ａ’、１３９Ｂ’、１３９Ｃ’区切られる４つの領域ごとに移動条件及び境界面又は必要に応じて切断面を設定する。
設定手段１４は、指定面１３９Ａ’、１３９Ｂ’、１３９Ｃ’から、それぞれ所定範囲に存在する解剖学的構造物を抽出する。この結果、切断対象構造物として、皮下脂肪５１および内臓脂肪５２を抽出する。図示しない分離条件テーブルは、内臓脂肪５２は輪郭を境界とし、移動しないことを設定し、皮下脂肪５１は切断面を境界とし、Ｚ型の指定位置に区切られる複数の領域５１１、５１２、５１３、５１４は、領域ごとに異なる移動方向を設定し、全ての領域５１１、５１２、５１３、５１４にそれぞれ同じ移動距離ｄ５１を設定する。なお、４つの領域は、Ｚ型の真ん中の直線である線１３９Ｂの中点を中心として平面１３９Ａ’より遠い領域５１１、平面１３９Ｃ’より遠い領域５１４、平面１３９Ａ’および平面１３９Ｂ’によって区切られる領域５１２、平面１３９Ｂ’および平面１３９Ｃ’によって区切られる領域５１３である。
分離条件テーブルは、領域５１１を、中心から直線１３９Ａに垂直に向かう向き（図１８画面上向き）、領域５１４を、中心から直線１３９Ｃに垂直に向かう向き（図１８画面下向き）、領域５１２を直線１３９Ａが直線１３９Ｂと連結された端から直線１３９Ａの連結されない端に向かう向き（図１８画面左向き）、領域５１３を直線１３９Ｂが直線１３９Ｃと連結された端から直線１３９Ｃの連結されない端に向かう向き（図１８画面右向き）に向きに、移動方向を設定する。
分離画像生成手段１５は、図示しない分離条件テーブルに従って、領域５１１が図１８上向き、領域５１２が図１８左向き、領域５１３が図１８右向き、領域５１４が図１８下向きにそれぞれｄ５１移動した分離画像を生成し、表示手段１６に表示させる。
円盤型ツール１３８について、円盤型ツール１３８は、３次元医用画像上で指定手段１３により移動する向きを指定し、指定した向きに投げるように動かすことのできるツールである。この円盤型ツール１３８には、３次元医用画像の手前から奥行き方向に向かう向きであって、かつ、３次元医用画面上の上下、左右方向には任意の方に向かう向きを指定できる。円盤型ツール１３８の軌跡である平面が指定位置（指定面）となる。指定面に基づく移動条件および分離表示方法は、ナイフ型ツールによる場合と同じである。
また、本実施形態における指定手段１３は、多数の位置指定ツールから使用したい位置指定ツールをＧＵＩ上で選択できるよう構成されている。位置指定ツールの選択方法は、特許第４１７９６６１号の選択方法を好適に用いることができる。すなわち、マウスの左ボタンをクリックするごとにナイフ型ツール１３１、ナイフ型ツール１３２、スプーン型ツール１３３、スプーン型ツール１３４と順に位置指定ツールを表すカーソルが切り替わり、表示されたカーソルが表す位置指定ツールが選択される。ＧＵＩに様々な選択可能なツールを煩雑に表示することなく、マウス等の操作だけでツールの切り替えができ操作性が高いためである。
また、本実施形態に限定されず、位置指定ツールを選択できる方法であれば、様々な周知の方法が適用でき、一例として、周知の方法のように、位置指定ツールを選択可能に表示したツールバーまたはツール選択パレットをＧＵＩに表示させ、使用したい位置指定ツールの上にマウスのカーソルを合わせクリックする等により位置指定ツールを選択してもよい。
このように、様々な位置指定方法を選択可能に指定手段１３を設けることにより、希望通りの位置および形状に指定位置を指定することができるため、指定位置に応じて抽出される切断対象構造物をより的確に抽出でき、目的に応じた分離表示を容易に、より的確に行うことができる。本第４の実施形態に限定されず、指定手段１３が、点、線、面、立体のうちの少なくとも２つ以上の指定位置を可能に構成されていれば、様々な位置指定ツールを適用可能である。
また、位置指定ツールは、図１４に示す如く、編集ツール等他のツールと組み合わせて選択可能に構成されてもよい。ここで、本実施形態における画像診断支援装置は、分離前または分離表示後に分離された３次元医用画像上の解剖学的構造物の位置を、ＧＵＩ上でさらに編集できる編集ツールを備えている。これらの編集ツールは必ずしも必要ではないが、３次元画像上の解剖学的構造物を医療分野の診断の目的に応じて自在に観察することが容易になるため、備えることが好ましい。図１４は、その１例を示し、解剖学的構造物を選択、移動等の編集を行える矢印ツール１４０、矢印ツール等で選択された解剖学的構造物を回転させる回転ツール１４１、分離前または分離後の３次元医用画像の表示サイズを変更する虫眼鏡ツール１４２が備えられている。
図１９、２０を用いて本発明の第５の実施形態について説明する。図１９は、本発明の第５の実施形態による画像診断支援装置の構成概略図であり、図２０は、本発明の第５の実施形態による画面表示例のイメージ図である。
第５の実施形態では、表示手段１６により表示された３次元医用画像表示上で分離条件の変更を受け付けて、分離条件記憶手段に記憶された分離条件を変更する分離条件変更手段１８をさらに備えた点のみが第１の実施形態による画像診断装置と異なる。そこで、第１の実施形態と同じ点については説明を省略する。
分離条件変更手段１８は主にＣＰＵによって構成され、表示手段１６上に表示された画像上で、ユーザによる分離条件の変更を受け付ける。図２０は、第５の実施形態による画像診断支援装置の画面表示例１９０の一例を示している。第５の実施形態による画像診断支援装置の画面表示例１９０は、分離条件テーブル１７０の情報が変更できる分条件変更領域１８１が備えられている。分離条件変更領域１８１は、画面右の３角形のボタンをクリックするとプルダウン形式で解剖学的構造物が選択できる解剖学的構造物選択欄１８２と、選択された解剖学的構造物を分離する境界面または切断面を選択する境界面選択欄１８３と、移動量を設定可能な移動量選択欄１８４と、画面右の３角形のボタンをクリックするとプルダウン形式で移動方向を選択可能である移動方向選択欄１８５を備える。図２０では、解剖学的構造物として、肝臓の左葉が選択され、輪郭を境界とすることが選択され、指定面からの距離を指定面から両側に４mmにすることが選択され、移動方向は指定面から垂直に離れる向きが選択されている。第５の実施形態に限定されず、分離条件変更手段１８は、分離条件を変更可能に構成されるのであれば、周知の様々な変更の受付方法を適用できる。
なお、本第５の実施形態における画像診断支援装置の画面表示には、種々の周知の編集ツールやボタン等をさらに表示してもよく、第４の実施形態で説明した位置指定ツールをさらに表示してもよい。画面表示例１９０には、一例として３次元医用画像上で指定位置を指定する等の作業領域１９１および各種編集ツール等が適宜表示されているものとする。図２０、画面表示例１９０は、編集ツール等として作業領域１９１に原画像を表示させる原画像表示選択領域１９２および作業領域１９１に分離画像を表示させる分離画像表示選択領域１９３および分離画像や作業ウインドウでの作業内容の保存やキャンセルを選択できる領域１９４を備える。
本発明の第５の実施形態に示すように、表示手段１６により表示された３次元医用画像表示上で分離条件の変更を受け付けて、分離条件記憶手段に記憶された分離条件を変更する分離条件変更手段１８をさらに備えた場合には、分離条件を診断目的に応じて柔軟に変更できるため、所望の分離表示を容易に行うことができる。例えば、ユーザはマウス等の入力機器を用いて、作成した分離画像を視認した後、所望の分離条件を変更して、新たな分離画像を生成表示させることができ、ユーザーの要求に応じた３次元医用画像の分離画像を、所望の分離画像が得られるまで何度でも柔軟に作成できるため、医療上の目的に応じた分離画像を効率よく作成できる。
図２１、２２を用いて本発明の第６の実施形態について説明する。図２１は、第６の実施形態による指定位置の指定方法および分離画像の表示方法の例を示すイメージ図であり、図２２は、第６の実施形態の分離条件テーブル１７２の例を示す図である。第６の実施形態では、分離条件が、解剖学的構造物を回転表示するための回転方向および回転量をさらに決定するものであり、分離画像生成手段１５が、分離条件に基づいて解剖学的構造物を分離するとともに回転させた３次元医用画像を生成するものである点が第１の実施形態と異なる。以下、膝関節を構成する大腿骨５７と頸骨５８を例として、第６の実施形態について第１の実施形態と異なる点を中心に説明し、第１の実施形態と同じ点については説明を省略する。
ユーザのマウス等の操作を検出して、指定手段１３は、ナイフ型ツール１３１により、図２１の左に示すように、表示画面上で第1の実施形態と同様に直線１３Ａから表示画面に直交する面を指定面１３Ｂとして指定する。設定手段１４は、指定位置に基づいて抽出された解剖学的構造物である、大腿骨５７と頸骨５８を切断対象構造物として抽出する。
指定面１３Ｂおよび図２２の分離条件テーブル１７２に基づいて、設定手段１４は、大腿骨５７について、大腿骨５７の輪郭５７１を境界面とし、移動方向を、指定面１３Ｂから、指定面１３Ｂの垂線に沿って大腿骨５７の重心が離れる方向に、移動量ｄ５７移動するとともに、所定の回転方向Ｒｄに回転量Ｒａだけ回転することを設定する。本実施形態においては、所定の回転方向Ｒｄは、分離対象構造物の重心を含み指定面に平行な回転軸を軸として、指定面側の境界面が表示画面に表示されるような方向とする。具体的には、所定の方向Ｒｄは、分離対象構造物を構成する画素のうち、指定面との距離が最も短い画素を検出し、指定面との距離が最も短い画素が表示画面の手前側に表示される方向を算出し、該算出した方向とする。また所定の回転量Ｒａは９０度とする。
ここでは、設定手段１４は、分離対象構造物である大腿骨５７の重心を含み指定面１３Ｂに平行な回転軸を軸として、指定面側の境界面５７１が表示画面に表示されるような所定の方向Ｒｄに、回転量Ｒａだけ回転することを設定する。
続いて、設定手段１４は、頸骨５８について、頸骨５８の輪郭５８１を境界面１３Ｂとし、移動方向を、指定面１３Ｂから、指定面１３Ｂの垂線に沿って頸骨５８の重心が離れる方向に、移動量ｄ５８移動するとともに、頸骨５８の重心を含み指定面１３Ｂに平行な回転軸を軸として、指定面側の境界面５８１が表示画面に表示されるような所定の方向Ｒｄに、回転量Ｒａだけ回転することを設定する。そして、分離画像生成手段１５は、図２１Ｂに示すように、大腿骨５７と頸骨５８をそれぞれ指定面側の境界面を画面に表示するような分離画像を生成し、表示手段１６に表示させる。
第６の実施形態によれば、分離条件が、解剖学的構造物を回転表示するための回転方向および回転量をさらに決定するものであり、分離画像生成手段１５が、分離条件に基づいて解剖学的構造物を分離するとともに回転させた３次元医用画像を生成するものであるため、分離した境界面が画面に表示されるように解剖学的構造物を回転するなど、解剖学的構造物を種々の方向、および任意の回転量だけ回転させて表示を行うことができるため所望の分離表示を容易に行うことができる。
また、第６の実施形態によれば、指定位置に基づいて分離対象である骨を関節部分で分離して骨同士の関節部分を視認しやすいよう回転表示を行うことができ、関節部分の分離表示を容易に行うことができる。医師らは、医療上の目的に応じて、骨の関節の観察を効率よく行える。
第６の実施形態は、脊椎を構成する複数の椎骨など、他のあらゆる関節に適用可能である。また、第６の実施形態は、本明細書の各実施形態と同様、同じ種類の複数の解剖学的構造物に対して適用されてもよく、骨と臓器など、種類の異なる複数の解剖学的構造物に対しても適用可能である。なお、骨の抽出方法は、本明細書の各実施形態と同様、種々の周知の抽出方法が適用できる。
図２３から図２６を用いて、人体の椎骨を例に本発明の第７の実施形態について説明する。図２３は、第７の実施形態による画像診断支援装置の構成概略図であり、図２４は、第７の実施形態による画像診断支援装置の椎骨抽出手段１９の構成概略図であり、図２５は、第７の実施形態による位置の指定方法を説明するイメージ図であり、図２６は、第７の実施形態による椎骨抽出方法を説明するイメージ図であり、各椎骨の配列を表すサジタル画像を表す模式図である。
図２６に示すように、椎体群６０は、略円筒状の皮質を有する１５個の椎骨６２から構成されている。各椎骨６２は、体軸（Ｚ軸）方向に対しＳ字状に湾曲するように配置されている。すなわち、各椎骨６２は、そのＳ字状の中心線Ａに沿って配置されているともいえる（以下、中心線Ａに沿った座標軸を「Ｚ’軸」という。）。また、隣接する椎骨６２の間には椎間板６４が介在する。説明の便宜上、図２６において椎間板６４の線図による表示を省略し、椎骨６２間の隙間として表現する。
さらに、椎骨６２、椎間板６４の区別をするため、これらの参照符号６２、６４の後に数字をそれぞれ付加する。つまり、上方から順番に、椎骨６２１−６２ｎ、椎間板６４１−６４ｎとする。なお、最下部の椎間板６４ｎの下面側と骨盤６６とは接続されている。
第７の実施形態では、指定手段１３が、３次元医用画像上での指定に替えて、３次元医用画像を構成する複数の断層像のうち所定の断層像を指定することにより指定位置を指定する点と、椎骨抽出手段１９を設けた点とが第１の実施形態による画像診断装置と異なる。以下、第１の実施形態と異なる点を中心に説明し、第１の実施形態と同じ点については説明を省略する。
椎骨抽出手段１９は、主にＣＰＵおよびメモリによって構成され、３次元医用画像データ記憶手段１２から患者の椎骨を含む３次元医用画像Ｖを取得し、取得した３次元医用画像Ｖから椎骨６２を抽出し、抽出した椎骨６２を特定する情報を構造物情報記憶手段１１に記憶させるものである。本実施形態における椎骨抽出方法は、本出願人による出願である特願２００９−２７０８３７号公報に記載された方法を適用する。かかる方法の詳細については、後述する。また、本実施形態に限定されず、椎骨を抽出可能な方法であれば、周知の種々の方法を適用できる。
第７の実施形態では、まず、椎骨抽出手段１９が、椎骨を含む３次元医用画像から複数の椎骨６２及び椎骨中心線Ａおよび椎間６４を抽出し、椎骨６２及び椎骨中心線Ａおよび椎間６４を特定する情報を構造物情報記憶手段１１に記憶する。
次に、図２６に示すように、指定手段１３は、構造物情報記憶手段１１から椎骨６２ｉ及び椎骨中心線Ａおよび椎間６４ｉを特定する情報を取得し、抽出された中心軸に沿って隣接する椎骨６２ｉと椎骨６２ｉ+1の椎間６４ｉに、ｎ個の指定面１３Ｃｉを設定する。そして、該指定面１３Ｃｉの設定を椎間６４ｉの数ｎだけ繰り返す（０＜ｉ≦ｎ，ｎは自然数）。なお、かかるｎ個の断面１３Ｃ１，１３Ｃ２、…、１３Ｃｎ−１、１３Ｃｎは、椎骨の中心線Ａに沿った、椎骨の中心線Ａに直交する断面であり、該各断面は、脊椎を構成する複数の椎骨のそれぞれに対する指定面１３Ｃｉ（０＜ｉ≦ｎ）として、構造物情報記憶手段１１に記憶される。なお、本実施形態では、指定位置を設定する解剖学的構造物の位置、指定位置の形状（面、線、点、立体）、指定位置の個数は、ユーザが任意に設定可能であり、椎骨中心線Ａに沿って、ｎ個の椎間６４ｉに指定面１３Ｃｉを設定することは、予めユーザが設定したものとする。
そして、設定手段１４は、図２２に示す分離条件テーブル１７２に基づいて、指定面１３Ｃｉから所定の範囲ｄ内に存在する切断対象構造物として、指定面１３Ｃｉを挟んで隣接する椎骨６２ｉと椎骨６２ｉ+1を抽出する。そして、椎骨６２ｉに対して、椎骨６２ｉの輪郭を境界面とし、移動方向を、指定面１３Ｃｉから、指定面Ｃｉの垂線に沿って椎骨６２ｉの重心が離れる方向に、移動量ｄ６２だけ移動するとともに、第６の実施形態における回転条件と同じ回転方向Ｒｄおよび回転量Ｒａだけ回転することを設定する。すなわち、椎骨６２ｉの重心を含み指定面１３Ｃｉに平行な回転軸を軸として、指定面側の境界面６２ｉＡが表示画面に表示されるような所定の方向Ｒｄに、回転量Ｒａだけ回転することを設定する。また、椎骨６２ｉ＋１に対しても、椎骨６２ｉ＋１の輪郭を境界面とし、移動方向を、指定面１３Ｃｉから、指定面Ｃｉの垂線に沿って椎骨６２ｉ＋１の重心が離れる方向に、移動量ｄ６２だけ移動するとともに、所定の回転方向Ｒｄおよび所定の回転量Ｒａだけ回転することを設定する。すなわち、椎骨６２ｉ＋１の重心を含み指定面１３Ｃｉに平行な回転軸を軸として、指定面側の境界面６２ｉ＋１Ａが表示画面に表示されるような所定の方向Ｒｄに、回転量Ｒａだけ回転することを設定する。
そして、分離画像生成手段１５は、図２５の領域１９６に示されるような、椎骨６２ｉと椎骨６２ｉ＋１のそれぞれ指定面側の境界面６２ｉＡおよび６２ｉ＋１Ａを画面に表示するような分離画像を生成し、ハードディスク１０５に記憶する。
本実施形態において、設定手段１４は、図２６に示すｎ個の指定面１３Ｃｉのそれぞれに対し、切断対象構造物６２ｉ、６２ｉ＋１の抽出及び、境界面および該境界面に基づいた分離条件の設定を行い、分離画像生成手段１５は、ｎ個の指定面１３Ｃｉのそれぞれに対し、各設定された境界面及び分離条件に基づいて、ｎ個の分離画像を生成し、ハードディスク１０５に記憶する。
また、分離画像生成手段１５は、ｎ個の指定面１３Ｃｉにそれぞれ対応する分離画像とともに、ｎ個の指定面１３Ｃｉのそれぞれの断層像であるインデックス画像Ｉｄｘｉを生成し、ハードディスク１０５に記憶する。なお、本実施形態においては、複数のインデックス画像を画面に一覧表示できるよう、インデックス画像Ｉｄｘｉは指定面１３Ｃｉにおいて椎骨６２ｉから椎骨６２ｉ＋１に向かう方向に被写体を表す断層像を小さく縮小した画像である。
そして、指定手段１３は、３次元医用画像上での指定に替えて、３次元医用画像を構成する複数の断層像のうち所定の断層像を指定することにより指定位置を指定する。具体的には、指定手段１３は、ユーザの画面上のマニュアル操作による本実施形態の位置指定オプション（断層像による位置指定オプション）の選択を検出し、図２５の領域１９７に示すように、ｎ個のインデックス画像Ｉｄｘｉ（０＜ｉ≦ｎ）を表示手段１６に表示させる。
図２５に示す画面表示例には、本実施形態の画像表示の一例として患者の椎骨を表す３次元医用画像を表示する作業領域１９５と、指定位置を指定するためにユーザのインデックス画像Ｉｄｘｉの選択を受け付けるインデックス画像選択領域１９７と、指定された指定面に対応する分離画像を表示する分離画像表示領域１９６が模式的に表されている。
そして、指定手段１３は、ユーザの入力装置のマニュアル操作により選択されたインデックス画像Ｉｄｘｉを検出し、該インデックス画像に対応する指定面１３Ｃｉにおける分離対象画像をハードディスク１０５からメモリにロードして、図２５に示すように分離画像表示領域１９６に表示させる。
第７の実施形態によれば、指定手段１３が、３次元医用画像上での指定に替えて、３次元医用画像を構成する複数の断層像のうち所定の断層像Ｉｄｘｉを指定することにより指定位置を指定するため、所望の断層像Ｉｄｘｉの位置に基づいて所望の指定位置１３Ｃｉを容易に指定できる。
また、第７の実施形態において、設定手段１４が複数の指定面１３Ｃｉを自動的に設定し、分離画像生成手段１５が指定位置に対応する断層像の生成を自動的に行い、複数の断層像から所望の断層像Ｉｄｘｉを指定可能としたため、指定位置の指定に慣れないユーザも容易に指定面を指定できるため、画像診断の精度及び効率の向上を支援できる。
なお、複数の断層像を生成する位置の設定は、ユーザが手動で行ってもよい。例えば、椎骨中心線上の任意の位置をユーザがマウス等によりクリックし、クリックされた位置を検出して、該位置における断層像をインデックス画像Ｉｄｘｉ（０＜ｉ≦ｋ、ｋはユーザが指定した指定位置の数）としてもよい。なお、第７の実施形態における３次元医用画像を構成する複数の断層像は、ＣＴ等の断層撮影により得られる断層像でもよく、ＭＰＲ法等により得られる任意の断面による断層像であってもよい。
また、第７の実施形態における複数の断層像を椎骨中心軸Ａに沿った椎骨の断層像としたために、椎間板の疾患を特に効率よく容易に観察することができ、有用である。
また、第７の実施形態において、複数の指定面の各断層像である複数のインデックス画像Ｉｄｘｉ（０＜ｉ≦ｎ）を一覧表示し、一覧表示されたインデックス画像Ｉｄｘｉから所定の断層像を指定することにより指定位置を指定するために、ユーザが容易に分離表示を希望する位置を把握して指定面を指定できるため、画像診断の精度及び効率の向上を支援できる。また、本実施形態に限定されず、複数の断層像を一覧表示する場合に、一覧表示する場合ｎ個のインデックス画像Ｉｄｘｉ（０＜ｉ≦ｎ）のうち一部のみを表示してもよい。
さらに、本第７の実施形態の指定手段１３の変形例として、図２５に示すように、領域１９６に指定面１３Ｃｉを変更するプラスマイナスボタン１８６を設けて、ユーザによる指定位置の変更を受け付けてもよい。例えば、先述のように、インデックス画像Ｉｄｘｉの指定により領域１９６に指定面１３Ｃｉに対応する分離画像が表示された状態で、指定手段１３は、プラスボタンをユーザがクリックした回数hを検出し、クリックした回数h分シフトさせた指定面１３Ｃｉ＋hに対応する分離画像を表示手段１６に表示させる。同様に、領域１９６に指定面１３Ｃｉに対応する分離画像が表示されている状態で、マイナスボタンをユーザがクリックした回数hを検出し、クリックした回数h分シフトさせた指定面１３Ｃｉ-hに対応する分離画像を表示手段１６に表示させることが考えられる。椎骨中心軸に沿った位置の順に連続する断層像を指定でき、ユーザが物理的な位置を徐々に変更しつつ分離表示を希望する指定面を容易に指定できるため、画像診断の精度及び効率の向上を支援できる。また、インデックス画像Ｉｄｘｉの一覧表示により断層像の指定を指定した後、さらに指定位置を微調整することが容易である。
また、第７の実施形態による指定位置の指定方法は、断層像を指定できる方法であればいかなる方法であってもよく、上記の変形例のように、指定手段１３が、複数のインデックス画像を一覧表示することに加えて、椎骨中心軸Ａに直交する椎骨のインデックス画像Ｉｄｘｉ（０＜ｉ≦ｎ）を、椎骨中心軸Ａに沿って順に切り替えて表示してもよい。また、別の例として、指定手段１３は、第７実施形態において、複数のインデックス画像を一覧表示することに替えて、領域１９７に椎骨中心軸Ａに直交する１つの椎骨のインデックス画像Ｉｄｘｉを表示し、領域１９７の右端に垂直スクロールバーを表示し、ユーザのスクロール操作に応じて、椎骨中心軸Ａに沿ってインデックス画像Ｉｄｘｉを０＜ｉ≦ｎの範囲で順に切り替えて表示してもよい。なお、この場合、垂直スクロールバーのノブ（つまみ）の位置が指定面１３Ｃｉの位置に対応し、垂直スクロールバーのスクロール位置の最上端が指定面１３Ｃ１の位置に対応し、垂直スクロールバーのスクロール位置の最下端が指定面１３Ｃｎの位置に対応するものとする。
以下に、本実施形態の椎骨抽出処理について詳細に説明する。図２４に示すように、椎骨抽出手段１９は、３次元医用画像データ記憶手段１２から３次元医用画像を取得し、被写体の各椎骨の中心軸に沿って、中心軸に直交する複数の断層画像を生成する画像生成部８１と、複数の断層画像から椎骨の中心線を検出する椎骨中心線検出部８２と、断層画像に基づいて中心軸に直交する方向のプロファイルを表す第１特徴量を、中心軸上の点毎に算出する第１特徴量算出部８３と、断層画像に基づいて中心軸方向のプロファイルを表す第２特徴量を、中心軸上の点毎に算出する第２特徴量算出部８４と、各椎骨の配列の規則性を表す第３特徴量を、算出された第１特徴量および第２特徴量に基づいて中心軸上の点毎に算出する第３特徴量算出部８５と、第３特徴量算出部８５に基づいて中心軸上における各椎骨の位置を推定する椎骨位置推定部８６を備える。
画像生成部８１は、画像生成部８１が取得した椎体を含む三次元医用画像に基づいて、所定の軸方向（例えば、体軸方向）に沿った複数の第１断層画像（例えば、アキシャル断層画像）を生成する。画像生成部８１は、生成した複数の第１断層画像をメモリ１０９に記録する。また、画像生成部８１は、取得した三次元医用画像に基づいて、各椎骨の中心軸に沿った複数の第２断層画像を生成する。さらに、画像生成部８１は、生成する画像空間領域の範囲を適宜変更できる。
椎骨中心線検出部８２は、画像生成部８１が生成した複数の第１断層画像のそれぞれに含まれる各椎骨の中心線を検出する。
複数の第１断層画像を用いて各椎骨６２の中心線Ａを直接的に検出するには、きわめて高度な画像処理技術を要する。そこで、椎体の構造的特徴に着目した種々の検出手法を採り得る。例えば、画像処理による検出が比較的容易である図示しない脊髄の中心線を予め求めておき、該脊髄と椎骨６２との相対的位置関係に基づいて、各椎骨６２の中心線Ａを正確に検出することができる（詳細は、特開２００９−２０７８８６号広報参照）。
なお、この脊髄の中心線の検出方法として、テンプレートマッチング手法や、画定手法を用いてもよいし、統合学習機械を作る手法であるＡｄａｂｏｏｓｔに基づいたラーニング手法を用いてもよい。
第１特徴量算出部８３は、椎骨６２（図２６参照）についてのＺ’軸方向に直交する断面形状の鮮明度を表す第１特徴量を算出する。第１特徴量として、例えば、Ｚ’軸上の所定の点Ｐを中心とする円環状の模様を抽出する特徴量を用いる。この特徴量の算出には、後述するヘッセ行列の固有値解析法を用いる。第１特徴量算出部８３は、算出した第１特徴量をメモリ１０９に記録する。
第２特徴量算出部８４は、椎骨６２（図２６参照）についてのＺ’軸方向に平行する断面形状の鮮明度を表す第２特徴量を算出する。第２特徴量として、例えば、Ｚ’軸上の所定の点Ｐを中心として該Ｚ’軸方向に延在する円盤状の模様を抽出する特徴量を用いる。この特徴量の算出には、後述するヘッセ行列の固有値解析法を用いる。第２特徴量算出部８４は、算出した第２特徴量をメモリ１０９に記録する。
第３特徴量算出部８５は、各椎骨６２の配列の規則性を表す第３特徴量を算出する。第３特徴量として、例えば、第１及び第２特徴量の加重和を用いる。第３特徴量算出部８５は、算出した第３特徴量をメモリ１０９に記録する。
椎骨位置推定部８６は、第３特徴量に基づいてＸＹＺ座標上での各椎骨６２の位置を推定する。椎骨位置推定部８６は推定した各椎骨６２の位置をメモリ１０９に記録する。椎骨位置推定部８６は、椎骨位置推定部８６が推定した各椎骨６２の位置を外部に出力する。本実施形態では、構造物情報記憶手段１１に記憶する。ここでは、椎骨に対して複数箇所の基準位置（椎骨６２又は椎間板６４の端点や中心位置等）を予め定めておき、各椎骨の基準位置をそれぞれ記憶する。
次に、椎骨抽出手段１９の動作を図２７のフローチャートにしたがって説明する。
先ず、画像生成部８１は、画像生成部８１が取得した椎体を含む三次元医用画像に基づいて、体軸方向（Ｚ軸）に沿ったＸ−Ｙ断面画像、すなわち、複数の第１断層画像を生成する（Ｓ４０１）。
なお、画像生成部８１がアキシャル断面である複数の第１断層画像を取得した場合は、画像生成部８１は、画像生成部８１が取得した複数の第１断層画像を取得する。
次いで、椎骨中心線検出部８２は、Ｓ４０１で取得した複数の第１断層画像から、それぞれに含まれる椎骨６２の中心線Ａを検出する（Ｓ４０２）。そして、椎骨中心線検出部８２は、上述した検出方法を用いて図２に示す椎骨６２の中心線Ａを検出する。その後、中心線Ａは、新たな座標軸（Ｚ’軸）として設定される。
次いで、画像生成部８１は、Ｓ４０１で取得した三次元医用画像に基づいて、Ｓ４０２で検出した中心線Ａ（Ｚ’軸）に沿ったＸ’−Ｙ’断面画像、すなわち、複数の第２断層画像を生成する（Ｓ４０３）。なお、画像生成部８１は、取得した三次元医用画像のうちすべての画像情報を用いることなく、椎体群６０の存在領域を網羅するＺ’軸周辺の一部領域において再構成可能な画像情報のみを用いて、複数の第２断層画像を生成すればよい。そうすれば、メモリ１０９の使用量や、ＣＰＵ１０７による演算時間を低減することができる。
次いで、第１特徴量算出部８３は、Ｓ４０３で取得した複数の第２断層画像から第１特徴量を算出する（Ｓ４０４）。
脊椎は、頚椎、胸椎、腰椎、仙骨、尾骨から構成され、そのうち、頚椎、胸椎、腰椎は外形が円柱形であり、表面が皮質（Cortical bone）、内部は海綿骨（Spongy bone）で構成され、椎体の円柱形状の両端はほぼ平らであり、椎体間に椎間板が存在するという特徴を有する。
このため、椎体の円柱形状の両端を除いた椎骨の胴部において、椎骨の表面の皮質が円筒形状をなすという特徴に起因して、円筒形状に画素値（ＣＴ値）の高い領域が表れる。第１特徴量は、この円筒形状の模様を定量的に表すものであればよく、本実施形態では、円筒形状の模様を、椎骨中心線に直交する断層像に表れる輪状の模様として捉え、椎骨中心線を結ぶベクトルに直交する特徴量として式（１）のように定量化し、第１特徴量とする。
第１特徴量は、次の（１）式で示される。
なお、（ｘ’，ｙ’，ｚ’）は、Ｘ’Ｙ’Ｚ’座標系での位置を表す。また、積分領域Ｒは第２断層画像上の点であって、椎骨６２の皮質領域を表す。
さらに、３×３ヘッセ行列における固有値及び固有ベクトルは、それぞれ（λ1，λ2，λ3）、及び（Ｅ1，Ｅ2，Ｅ3）とする。さらにまた、λ1≦λ2≦λ3である。ベクトルｐは、Ｚ’軸上の点（０，０，ｚ’）から（ｘ’，ｙ’，ｚ’）に向かうベクトルであり、ｐ＝（ｘ’，ｙ’，０）である。なお、εは、ゼロ割防止のために設けられた、微小な正の整数である。
図２８Ａ及び図２８Ｂは、各断面位置における第１特徴量（被積分関数）の二次元分布を表す模式図である。つまり、第２断層画像上での第１特徴量（被積分関数）の数値を画像の濃淡として可視化している。第１特徴量が大きい位置での濃度は濃く、第１特徴量が小さい位置での濃度は薄くなるように表示されている。
図２８Ａは、断面位置Ｔ１（図２６参照）における第１特徴量の算出値を表す可視画像６７の模式図である。断面位置Ｔ１は椎骨６２の中間位置であるから、その第２断層画像には椎骨６２の皮質の断面形状が含まれている。よって、可視画像６７上には、円環状の黒い模様６７Ａが鮮明に現れている。その結果、積分領域Ｒ内での被積分関数の総和である第１特徴量は大きくなる。なお、積分領域Ｒ椎骨の表面（皮質）領域を表す。
一方、図２８Ｂは、断面位置Ｔ２（図２参照）における第１特徴量の算出値を表す可視画像６８の模式図である。断面位置Ｔ２は椎間板６４ｎ−２の位置であるから、その第２断層画像には椎骨６２の皮質の断面形状が含まれず、代わりに椎間板６４ｎ−２の辺縁部が含まれている。よって、可視画像６８上には、円環状の薄い模様６８Ａが僅かに現れている。その結果、積分領域Ｒ内での被積分関数の総和である第１特徴量は小さくなる。
第１特徴量の別の算出例として、例えば、エッジの強度を検出するラプラシアンフィルタ（２次微分フィルタ）を用いてもよい。また、局所領域の画素にガウス分布の重み付けして平滑化した後、ラプラシアンを作用してそのゼロクロスをエッジとして検出するラプラシアンオブガウシアンフィルタ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ Ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｆｉｌｔｅｒ；以下、「ＬＯＧフィルタ」という。）を用いてもよい。
次いで、第２特徴量算出部８４は、Ｓ４０３で取得した複数の第２断層画像から第２特徴量を算出する（Ｓ４０５）。
第２特徴量は、椎骨が、両端が円盤状をした円柱形状であり、椎体間に椎間板が存在するという特徴に起因して、椎骨間に椎間板を表す円盤状（ディスク状）の画素値（ＣＴ値）の低い領域が表れる。なお、画素値の低い領域として該模様が表れる理由は、椎間板は椎骨に比して画素値が低いためである。第２特徴量は、この円盤状の模様を定量的に表すものであればよい。
本実施形態では、各椎骨中心線に沿って、椎骨中心線に直交する断層像の椎骨中心線付近に表れる円盤上の模様を、椎骨中心線付近にZ軸に垂直する断面の特徴量として式（２）のように定量化し、第２特徴量とする。
第２特徴量は、次の（２）式で示される。
なお、（ｘ’，ｙ’，ｚ’）は、Ｘ’Ｙ’Ｚ’座標系での位置を表す。また、積分領域Ｃは中心線Ａ（Ｚ’軸）の周辺領域を表す。
（１）式と同様に、３×３ヘッセ行列における固有値及び固有ベクトルは、それぞれ（λ1，λ2，λ3）、及び（Ｅ1，Ｅ2，Ｅ3）とする。また、λ1≦λ2≦λ3である。さらに、ｅｚは、Ｚ’軸における単位ベクトル（０，０，１）である。なお、εは、ゼロ割防止のために設けられた微小な正の整数である。
図２９は、椎骨６２ｎ−２の三次元形状と、その内部点Ｐにおけるヘッセ行列の固有ベクトルＥ1−Ｅ3との対応関係を示す模式図である。ヘッセ行列の最小固有値λ1に対応する固有ベクトルＥ1は、椎骨６２ｎ−２の延在方向（Ｚ’軸方向）を指向する。したがって、（２）式の被積分関数の形状から諒解されるように、第２特徴量は、点Ｐを基準として濃度勾配がない平坦な形状、特にＺ’軸方向のベクトル成分のみを抽出する。すなわち、第２特徴量は、Ｚ’軸方向に延在する円盤状の模様を抽出する特徴量であるといえる。
次いで、第３特徴量算出部８５は、Ｓ４０４で算出した第１特徴量と、Ｓ４０５で算出した第２特徴量とに基づいて第３特徴量を算出する（Ｓ４０６）。
第１特徴量は椎体の円柱形上の胴部を明確に表し、第２特長量は椎間板部を明確に表すものであるため、両者を組み合わせることにより、椎体と椎間板の繰り返しの周期をより明確に表すことができる。さらに、第１特徴量及び第２特徴量は２つの特徴量の符号も相反するものであるため、両者を組み合わせることにより、その周期性をさらに顕著に表すことができる。
第３特徴量は、次の（３）式で示される。
なお、αは任意の重み付け係数であり、Ｇ（ｚ’，σ）は標準偏差をσとするガウス関数である。
図３０は、Ｚ’軸方向における第１−第３特徴量のプロファイルである。
図３０（ａ）は、Ｚ’軸方向における第１及び第２特徴量のプロファイルである。第１特徴量（実線）及び第２特徴量（破線）は、椎骨６２の中央位置（図２６に示す断面位置Ｔ１）で極大値をとり、椎間板６４の位置（図２６に示す断面位置Ｔ２）で極小値をとる。
図３０（ｂ）は、第２特徴量にＬＯＧフィルタを作用させた後のプロファイルである。第２特徴量のプロファイル（図３０（ａ）参照）のうち２次微分が０になっている箇所が抽出されるので、図３０（ｂ）に示すプロファイルは周期的な関数形状を有している。このプロファイルは、椎骨６２の中央位置（図２６に示す断面位置Ｔ１）で極大値をとり、椎間板６４の位置（図２６に示す断面位置Ｔ２）で極小値をとる。
ところで、ガウス関数Ｇ（ｚ’，σ）におけるσの値に応じて、図６（ｂ）に示すプロファイルの形状が変化する。本実施の形態では、所定の範囲σ0−σ1において、そのプロファイルの値が最大となるσを選択する。
図３０（ｃ）は、Ｚ’軸方向における第３特徴量のプロファイルである。第３特徴量は、第１特徴量ｆ1（ｚ’）と、第２特徴量ｆ2（ｚ’）にＬＯＧフィルタを作用した特徴量とを加算した値である。
これにより、各椎骨６２の配列の規則性を表す第３特徴量ｆ3（ｚ’）が生成される。
次いで、Ｚ’軸上における各椎骨６２の位置を推定する（Ｓ４０７）。第３特徴量は、椎骨６２の中央位置（図２６に示す断面位置Ｔ１）で極大値をとり、椎間板６４の位置（図２６に示す断面位置Ｔ２）で極小値をとるため、Ｚ’軸上における各椎骨６２の位置を推定できる。
最後に、Ｚ軸上における各椎骨６２の位置を変換する（Ｓ４０８）。椎骨位置推定部８６は、Ｓ４０８で推定した各椎骨６２のＺ’軸上の位置をＸＹＺ座標の位置に変換する。なお、Ｚ’軸上の点ＰとＸＹＺ座標との位置関係は既知であるので、このような座標変換は容易である。以上により、椎骨抽出手段１９により各椎骨６２の位置が抽出される。
本第７の実施形態では、上記椎骨抽出方法を適用することにより、精度よく椎骨中心線に沿った各椎骨の位置を抽出できるため、正確に椎骨中心線に沿った椎間の位置の指定および境界面における分離表示を行うことができる。
以上の全ての実施形態は、その本質を変容させることなく、他の実施形態にも適用できる。
１００ 画像診断支援装置
１１ 構造物情報記憶手段
１２ ３次元医用画像データ記憶手段
１３ 指定手段
１３Ａ 指定した直線
１３Ｂ 指定面
１４ 設定手段
１５ 分離画像生成手段
１６ 表示手段
１７ 分離条件記憶手段
１８ 分離条件変更手段
１９ 椎骨抽出手段
１７０、１７１ 分離条件テーブル
１３１ ナイフ型ツール

Claims (12)

  1. 被写体の３次元医用画像データを記憶する３次元医用画像データ記憶手段と、
    該記憶された３次元医用画像データに基づいて３次元医用画像を表示する表示手段と、
    前記３次元医用画像データ中の、複数の解剖学的構造物を記憶する構造物情報記憶手段と、
    前記表示手段により表示された３次元医用画像上で、該３次元医用画像に含まれる前記複数の解剖学的構造物を分離するための少なくとも１つの指定位置および必要に応じて切断面を指定する指定手段と、
    前記被写体中の解剖学的構造物ごとに、前記指定手段によって指定される指定位置に基づいて、前記複数の解剖学的構造物を分離表示するための境界面および必要に応じて切断面を決定する分離条件を記憶する分離条件記憶手段と、
    前記指定された指定位置から所定の範囲に存在する前記複数の解剖学的構造物を、分離対象構造物として抽出し、前記分離条件に基づいて前記抽出された分離対象構造物と前記指定された指定位置に対応する前記境界面を設定するとともに必要に応じて前記切断面を設定する設定手段と、
    前記境界面および必要に応じて切断面ならびに前記３次元医用画像データに基づいて、前記分離対象構造物が前記境界面および必要に応じて切断面で分離された３次元医用画像を生成し、前記表示手段に表示させる分離画像生成手段とを備える画像診断支援装置。
  2. 前記分離条件は、前記分離対象構造物の輪郭を前記境界面として決定するものであることを特徴とする請求項１記載の画像診断支援装置。
  3. 前記分離条件は、前記複数の解剖学的構造物のうち他の解剖学的構造物の一部を構成する所定の解剖学的構造物については、該所定の解剖学的構造物の輪郭を前記境界面として決定するものであることを特徴とする請求項１または２記載の画像診断支援装置。
  4. 前記分離条件は、前記境界面を、前記解剖学的構造物を一部のみ分離表示するように決定するものであることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項記載の画像診断支援装置。
  5. 前記表示手段により表示された前記３次元医用画像表示上で前記分離条件の変更を受け付けて、前記分離条件記憶手段に記憶された前記分離条件を変更する分離条件変更手段をさらに備えることを特徴とする請求項１から４のいずれか1項記載の画像診断支援装置。
  6. 前記指定手段が、前記３次元医用画像上で前記指定位置を所定の領域を区切って指定するものであることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項記載の画像診断支援装置。
  7. 前記他の解剖学的構造物が肝臓であり、前記所定の解剖学的構造物が肝臓を構成する血管であることを特徴とする請求項３記載の画像診断支援装置。
  8. 前記解剖学的構造物が骨であることを特徴とする請求項２から６いずれか１項記載の画像診断支援装置。
  9. 前記分離条件は、前記解剖学的構造物を回転表示するための回転方向および回転量をさらに決定するものであり、
    前記分離画像生成手段は、前記分離条件に基づいて前記解剖学的構造物を分離するとともに回転させた３次元医用画像を生成するものであることを特徴とする請求項１から８いずれか１項記載の画像診断支援装置。
  10. 前記指定手段は、前記３次元医用画像上での指定に替えて、前記３次元医用画像を構成する複数の断層像のうち所定の断層像を指定することにより指定位置を指定するものであることを特徴とする請求項１から９いずれか１項記載の画像診断支援装置。
  11. 被写体の３次元医用画像データを記憶する３次元医用画像データ記憶手段に記憶された３次元医用画像データに基づいて３次元医用画像を表示し、
    前記表示手段により表示された３次元医用画像上で、該３次元医用画像に含まれる複数の解剖学的構造物を分離するための少なくとも１つの指定位置および必要に応じて切断面を指定し、
    前記３次元医用画像データ中の、前記複数の解剖学的構造物を記憶する構造物情報記憶手段および、前記被写体中の解剖学的構造物ごとに、前記指定される指定位置に基づいて、前記複数の解剖学的構造物を分離表示するための境界面および必要に応じて切断面を決定する分離条件を記憶する分離条件記憶手段を参照して、前記指定された指定位置から所定の範囲に存在する前記複数の解剖学的構造物を、分離対象構造物として抽出し、前記分離条件に基づいて前記抽出された分離対象構造物と前記指定された指定位置に対応する前記境界面を設定するとともに必要に応じて前記切断面を設定し、
    前記境界面および必要に応じて切断面ならびに前記３次元医用画像データに基づいて、前記分離対象構造物が前記境界面および必要に応じて切断面で分離された３次元医用画像を生成し、前記表示手段に表示させることを特徴とする画像診断支援方法。
  12. コンピュータを、
    被写体の３次元医用画像データを記憶する３次元医用画像データ記憶手段と、
    該記憶された３次元医用画像データに基づいて３次元医用画像を表示する表示手段と、
    前記３次元医用画像データ中の、複数の解剖学的構造物を記憶する構造物情報記憶手段と、
    前記表示手段により表示された３次元医用画像上で、該３次元医用画像に含まれる前記複数の解剖学的構造物を分離するための少なくとも１つの指定位置および必要に応じて切断面を指定する指定手段と、
    前記被写体中の解剖学的構造物ごとに、前記指定手段によって指定される指定位置に基づいて、前記複数の解剖学的構造物を分離表示するための境界面および必要に応じて切断面を決定する分離条件を記憶する分離条件記憶手段と、
    前記指定された指定位置から所定の範囲に存在する前記複数の解剖学的構造物を、分離対象構造物として抽出し、前記分離条件に基づいて前記抽出された分離対象構造物と前記指定された指定位置に対応する前記境界面を設定するとともに必要に応じて前記切断面を設定する設定手段と、
    前記境界面および必要に応じて切断面ならびに前記３次元医用画像データに基づいて、前記分離対象構造物が前記境界面および必要に応じて切断面で分離された３次元医用画像を生成し、前記表示手段に表示させる分離画像生成手段として機能させることを特徴とする画像診断支援プログラム。
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Families Citing this family (34)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10795457B2 (en) 2006-12-28 2020-10-06 D3D Technologies, Inc. Interactive 3D cursor
US11315307B1 (en) 2006-12-28 2022-04-26 Tipping Point Medical Images, Llc Method and apparatus for performing rotating viewpoints using a head display unit
US11275242B1 (en) 2006-12-28 2022-03-15 Tipping Point Medical Images, Llc Method and apparatus for performing stereoscopic rotation of a volume on a head display unit
US11228753B1 (en) 2006-12-28 2022-01-18 Robert Edwin Douglas Method and apparatus for performing stereoscopic zooming on a head display unit
KR101481796B1 (ko) * 2012-03-02 2015-01-14 포항공과대학교 산학협력단 3차원 가상 간 수술 계획 시스템
US20130241929A1 (en) * 2012-03-13 2013-09-19 Fady Massarwa Selectably transparent electrophysiology map
KR20140024190A (ko) 2012-08-20 2014-02-28 삼성메디슨 주식회사 초음파 영상 관리 방법, 표시 방법 및 그 장치
KR101903996B1 (ko) * 2012-09-03 2018-12-03 삼성전자주식회사 의료 영상 시뮬레이션 방법 및 그 방법을 이용한 장치
JP6351138B2 (ja) * 2013-03-13 2018-07-04 国立大学法人 筑波大学 画像診断支援プログラム
JP6440990B2 (ja) * 2013-09-18 2018-12-19 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 磁気共鳴イメージング装置
JP6358816B2 (ja) * 2014-03-04 2018-07-18 株式会社日立製作所 医用画像診断装置およびそれに用いる画像処理方法
JP6484650B2 (ja) * 2014-06-24 2019-03-13 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． ３ｄレンダリングに対する医療データセットの視覚的な匿名化
JP6433189B2 (ja) * 2014-08-11 2018-12-05 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
JP6433190B2 (ja) * 2014-08-11 2018-12-05 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
JP6902012B2 (ja) * 2014-12-26 2021-07-14 株式会社根本杏林堂 医用画像表示端末および医用画像表示プログラム
JP6511603B2 (ja) * 2015-03-12 2019-05-15 コニカミノルタジャパン株式会社 医用画像表示装置、医用画像表示方法、及びプログラム
JP6738631B2 (ja) * 2016-03-29 2020-08-12 ザイオソフト株式会社 医用画像処理装置、医用画像処理方法、及び医用画像処理プログラム
US10783639B2 (en) 2016-10-19 2020-09-22 University Of Iowa Research Foundation System and method for N-dimensional image segmentation using convolutional neural networks
US20180192996A1 (en) * 2017-01-10 2018-07-12 Canon Medical Systems Corporation Ultrasonic diagnostic device, image processing device, and image processing method
CN106897564B (zh) * 2017-02-28 2019-12-03 成都金盘电子科大多媒体技术有限公司 一种基于医学影像的病案图像建模***
JP6874484B2 (ja) * 2017-04-06 2021-05-19 コニカミノルタ株式会社 動態画像処理システム
CN107169981B (zh) * 2017-05-12 2020-07-07 西南交通大学 一种道砟颗粒三维廓形的检测方法及装置
US10692273B2 (en) 2017-06-01 2020-06-23 Siemens Healthcare Gmbh In-context photorealistic 3D visualization for surgical decision support
JP6939101B2 (ja) * 2017-06-06 2021-09-22 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 三次元造形用経路データ生成装置、及び三次元造形用経路データ生成プログラム
US20190069953A1 (en) * 2017-09-06 2019-03-07 Biosense Webster (Israel) Ltd. Method and apparatus for enhancement of bronchial airways representations using vascular morphology
US10796475B2 (en) * 2017-12-13 2020-10-06 Carestream Health, Inc. Bone segmentation and display for 3D extremity imaging
KR102160097B1 (ko) * 2018-01-25 2020-09-25 (주)바텍이우홀딩스 치아영역 추출 시스템 및 방법
JP6660428B2 (ja) * 2018-08-01 2020-03-11 キヤノン株式会社 処理装置、処理方法、およびプログラム
JP7235519B2 (ja) * 2019-01-29 2023-03-08 ザイオソフト株式会社 医用画像処理装置、医用画像処理方法、及び医用画像処理プログラム
JP7315361B2 (ja) * 2019-04-04 2023-07-26 ザイオソフト株式会社 医用画像処理装置、医用画像処理方法、及び医用画像処理プログラム
JP7313192B2 (ja) 2019-05-27 2023-07-24 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 診断支援装置、及び、ｘ線ｃｔ装置
JP7403994B2 (ja) 2019-08-21 2023-12-25 富士フイルムヘルスケア株式会社 医用画像処理装置および医用画像処理方法
KR102132566B1 (ko) * 2019-10-24 2020-07-10 주식회사 딥노이드 병변 판독 장치 및 방법
KR20240082092A (ko) * 2022-12-01 2024-06-10 사회복지법인 삼성생명공익재단 3차원 간 영상 재구성 방법 및 장치

Family Cites Families (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2839671B2 (ja) * 1990-08-24 1998-12-16 株式会社東芝 ３次元画像処理装置
JP2652082B2 (ja) 1990-11-13 1997-09-10 キヤノン株式会社 原稿給送装置
JPH08215183A (ja) 1995-02-13 1996-08-27 Fuji Photo Film Co Ltd 石灰化検出方法および装置
JP3678378B2 (ja) 1996-09-20 2005-08-03 富士写真フイルム株式会社 異常陰影候補の検出方法および装置
JP4179661B2 (ja) 1998-04-24 2008-11-12 東芝医用システムエンジニアリング株式会社 医用画像処理装置
JP4702971B2 (ja) 1999-11-10 2011-06-15 株式会社東芝 コンピュータ支援診断システム
JP4748843B2 (ja) 2000-01-25 2011-08-17 株式会社日立メディコ 臓器の特定領域抽出表示装置及び臓器の特定領域抽出表示方法をコンピュータに実行させるプログラムを記録した記録媒体
IL157349A0 (en) * 2001-02-12 2004-02-19 Roberts David Method and apparatus for the non-invasive imaging of anatomic tissue structures
JP3766608B2 (ja) * 2001-05-02 2006-04-12 テラリコン・インコーポレイテッド ネットワーク環境における三次元画像表示装置
JP3486615B2 (ja) 2001-05-22 2004-01-13 畦元 将吾 医療用画像の領域抽出方法
JP4688361B2 (ja) 2001-07-23 2011-05-25 株式会社日立メディコ 臓器の特定領域抽出表示装置及びその表示方法
US7058210B2 (en) 2001-11-20 2006-06-06 General Electric Company Method and system for lung disease detection
JP3934959B2 (ja) 2002-03-13 2007-06-20 株式会社日立製作所 医療画像処理システム
JP4104380B2 (ja) 2002-05-31 2008-06-18 株式会社シブタニ ディンプルキー
JP4352449B2 (ja) 2002-08-30 2009-10-28 株式会社日立メディコ 画像表示装置
DE10319546A1 (de) 2003-04-30 2004-11-25 Siemens Ag Verfahren und Vorrichtung zur automatischen Detektion von Anomalien in Gefäßstrukturen
DE10357205A1 (de) * 2003-12-08 2005-07-14 Siemens Ag Verfahren zur Erzeugung von Ergebnis-Bildern eines Untersuchungsobjekts
JP3989896B2 (ja) * 2003-12-25 2007-10-10 ザイオソフト株式会社 医用画像処理装置、関心領域抽出方法、ならびに、プログラム
JP4942477B2 (ja) * 2004-06-03 2012-05-30 株式会社日立メディコ 画像診断支援方法及び画像診断支援装置
US7702137B2 (en) * 2004-11-10 2010-04-20 M2S, Inc. Anatomical visualization and measurement system
JP4899068B2 (ja) * 2006-05-02 2012-03-21 国立大学法人名古屋大学 医療画像観察支援装置
JP5279995B2 (ja) 2006-08-17 2013-09-04 富士フイルム株式会社 領域確定装置
JP2008253293A (ja) 2007-03-30 2008-10-23 Fujifilm Corp Ｃｔ画像からの肺野領域抽出方法
JP4545169B2 (ja) * 2007-04-12 2010-09-15 富士フイルム株式会社 画像表示方法、装置およびプログラム
JP5486197B2 (ja) 2008-02-07 2014-05-07 富士フイルム株式会社 椎骨中心検出装置および方法並びにプログラム
JP4940340B2 (ja) 2009-11-27 2012-05-30 富士フイルム株式会社 椎骨セグメンテーション装置、方法及びプログラム
JP5723541B2 (ja) * 2010-03-31 2015-05-27 富士フイルム株式会社 医用画像診断支援装置およびその作動方法、並びにプログラム
JP5309109B2 (ja) * 2010-10-18 2013-10-09 富士フイルム株式会社 医用画像処理装置および方法、並びにプログラム
US8311301B2 (en) * 2010-12-10 2012-11-13 Carestream Health, Inc. Segmenting an organ in a medical digital image

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