JP5846368B2 - Medical image processing apparatus, method, and program - Google Patents
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Description
本発明は、医療画像処理装置、方法、及びプログラムに係り、特に、造影剤を用いずに撮影された非造影画像から対象部位を抽出する医療画像処理装置、方法、及びプログラムに関する。 The present invention relates to a medical image processing apparatus, method, and program, and more particularly, to a medical image processing apparatus, method, and program for extracting a target region from a non-contrast image taken without using a contrast agent.
近年、医療現場においては、Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）画像、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）画像等に代表される医療画像を用いた医療画像診断技術が導入されている。 In recent years, medical image diagnostic techniques using medical images represented by X-ray CT (Computed Tomography) images, MRI (Magnetic Resonance Imaging) images and the like have been introduced in the medical field.
現在、これらの医療画像から対象部位を抽出するために、ＭＲＩやＣＴなどの撮影機器に応じて撮影時に高い反応性を示す造影剤を予め対象部位に注入し、画像上に対象部位が明瞭に写るようにすることが行われている。また、このような造影画像から対象部位を精度良く抽出するための画像処理が提案されている。 At present, in order to extract a target region from these medical images, a contrast agent having high reactivity at the time of radiographing is injected into the target site in advance according to an imaging device such as MRI or CT, and the target site is clearly displayed on the image. It is done to make it appear. In addition, image processing for accurately extracting a target region from such a contrast image has been proposed.
例えば、原画像の画素値から投影像の各画素への投影線近傍に位置する複数の画素値を取り出し、これら取り出された各画素値よりスプライン関数による補間計算によって投影像の各画素位置に投影されるべき画素値を補間し、その同一画素位置に投影されるべき画素値として求めた値のうちの最大値を選ぶ画像投影装置が提案されている（特許文献１参照）。 For example, a plurality of pixel values located in the vicinity of the projection line to each pixel of the projected image are extracted from the pixel value of the original image, and projected to each pixel position of the projected image by interpolation calculation using a spline function from each of the extracted pixel values. There has been proposed an image projection apparatus that interpolates pixel values to be performed and selects a maximum value among values obtained as pixel values to be projected at the same pixel position (see Patent Document 1).
また、ユーザにより指定された指定点群を含む曲面を生成し、その曲面に対して陰面処理を行って得た描画対象領域に対して厚みＴを設定し、関心領域を確定し、この関心領域に対してＭＩＰ処理を行う関心領域指定方法が提案されている（特許文献２参照）。 Further, a curved surface including a designated point group designated by the user is generated, a thickness T is set for a drawing target region obtained by performing hidden surface processing on the curved surface, and a region of interest is determined. A region-of-interest designating method for performing MIP processing has been proposed (see Patent Document 2).
また、被写体を撮影して得た三次元医用画像を構成する第１のボクセルデータを用いて心臓の各位置における機能を表した機能画像を生成し、被写体を撮影して得た三次元医用画像を構成する第２のボクセルデータのうち心臓の心筋外壁に沿う血管を含む領域のボクセルデータを用いて、血管の形態を描画した形態画像を生成し、機能画像の心臓の各位置と形態画像の心臓の各位置とを対応させて、機能画像と形態画像とを重ねて表示する心機能表示装置が提案されている（特許文献３参照）。 Also, a functional image representing the function at each position of the heart is generated using the first voxel data constituting the three-dimensional medical image obtained by photographing the subject, and the three-dimensional medical image obtained by photographing the subject. Using the voxel data of the region including the blood vessel along the outer wall of the heart of the heart among the second voxel data constituting the morphological image, a morphological image in which the shape of the blood vessel is drawn is generated, and each position of the heart in the functional image and the morphological image There has been proposed a cardiac function display device that displays a function image and a morphological image in an overlapping manner in correspondence with each position of the heart (see Patent Document 3).
また、心機能の評価指標データを表す三次元機能画像から心腔領域を抽出し、心腔の機能を表す心機能ブルズアイ画像を生成し、心臓および冠動脈の構造を表す三次元形態画像から、冠動脈像データを抽出するとともに、抽出された冠動脈像データを含む冠動脈閉曲面を算出し、抽出された冠動脈像データから冠動脈像ブルズアイ画像を生成するとともに、冠動脈閉曲面に基づいて、心腔領域の境界面から冠動脈閉曲面までの距離を算出する診断支援装置が提案されている（特許文献４参照）。 In addition, a cardiac cavity region is extracted from a three-dimensional functional image representing cardiac function evaluation index data, a cardiac functional bullseye image representing cardiac chamber function is generated, and a coronary artery is derived from a three-dimensional morphological image representing the structure of the heart and coronary artery. Extracting image data, calculating a coronary artery closed curved surface including the extracted coronary artery image data, generating a coronary artery bullseye image from the extracted coronary artery image data, and based on the coronary artery closed curved surface, boundary of the heart chamber region A diagnosis support apparatus that calculates the distance from the surface to the coronary artery closed curved surface has been proposed (see Patent Document 4).
また、観察対象の厚さを含んだ領域のボリュームデータに対して、最大値法あるいは平均値法などの描画方法を決定し、表示面となる任意面を作成し、任意面に対応する画像領域を作成し、この画像領域上の各ピクセル毎に対応する任意面上の位置（例えばｘｙ座標）を求め、任意面１１上の位置（ｘ，ｙ）における厚さｄを計算する画像処理方法が提案されている（特許文献５参照）。 Also, for the volume data of the area including the thickness of the object to be observed, a drawing method such as the maximum value method or the average value method is determined, an arbitrary surface to be a display surface is created, and an image region corresponding to the arbitrary surface Is obtained, a position on an arbitrary plane (for example, xy coordinates) corresponding to each pixel on the image area is obtained, and a thickness d at the position (x, y) on the arbitrary plane 11 is calculated. It has been proposed (see Patent Document 5).
また、３次元画像データを投影してＭＩＰ画像等を得る場合に、３次元空間の３軸ｘ，ｙ，ｚのうち実在する画像データの密度が最も低いｚ軸方向についてはＢスプラインを用いて補間する画像処理装置が提案されている（特許文献６参照）。 When projecting 3D image data to obtain an MIP image or the like, a B-spline is used in the z-axis direction where the density of existing image data is the lowest among the 3 axes x, y, and z in the 3D space. An image processing apparatus for interpolation has been proposed (see Patent Document 6).
しかしながら、特許文献１〜６の技術は、造影剤を用いて撮影された造影画像を対象としており、造影剤を用いずに撮影された非造影画像では、対象部位のコントラストが低いため、適用するのが困難である、という問題がある。 However, the techniques of Patent Documents 1 to 6 are applied to a contrast image captured using a contrast agent, and a non-contrast image captured without using a contrast agent is applied because the contrast of the target portion is low. There is a problem that it is difficult.
また、医療画像の撮影に造影剤を使用する場合には、被撮影者である患者に悪影響を及ぼす場合がある、という問題がある。 Moreover, when using a contrast agent for imaging | photography of a medical image, there exists a problem that it may have a bad influence on the patient who is a to-be-photographed person.
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、非造影断層画像から精度良く対象部位を抽出して、３次元表示することができる医療画像処理装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above-described problems, and provides a medical image processing apparatus, method, and program capable of accurately extracting a target region from a non-contrast tomographic image and displaying it three-dimensionally. With the goal.
上記目的を達成するために、本発明の医療画像処理装置は、造影剤を用いずに対象部位を含む身体を撮影した複数の非造影断層画像を積層して３次元画像を生成する生成手段と、前記生成手段により生成された３次元画像から画素値が所定値以上の領域を骨領域として抽出し、前記複数の非造影断層画像内の連続する所定枚数に対応する前記骨領域を積層方向に投影した際に投影線上で最大となる画素値により構成される骨領域投影画像に基づいて、前記所定枚数毎に前記対象部位を含む処理領域を設定する設定手段と、前記３次元画像において前記設定手段により設定された処理領域内の画素値の分布、及び予め求めた対象部位と画素値の分布との関係に基づいて、前記対象部位を示す画素値の所定範囲を設定し、該所定範囲に含まれる画素値をシフトさせると共に、該所定範囲の幅が拡大するように補正する補正手段と、前記補正手段により画素値が補正された前記３次元画像において、前記対象部位を示す補正後の画素値を有する画素を連結した領域であって、該領域内の画素数が最大となる領域を抽出する対象部位抽出手段と、前記対象部位抽出手段により抽出された領域が３次元画像として表示されるように表示手段を制御する表示制御手段と、を含んで構成されている。 In order to achieve the above object, the medical image processing apparatus of the present invention includes a generating unit that generates a three-dimensional image by stacking a plurality of non-contrast tomographic images obtained by imaging a body including a target region without using a contrast agent. Extracting a region having a pixel value equal to or larger than a predetermined value from the three-dimensional image generated by the generating unit as a bone region, and corresponding the predetermined number of bone regions in the plurality of non-contrast tomographic images in the stacking direction. Setting means for setting a processing region including the target portion for each of the predetermined number of images based on a bone region projection image constituted by a pixel value that is maximum on a projection line when projected; and the setting in the three-dimensional image Based on the distribution of pixel values in the processing region set by the means and the relationship between the target portion and the distribution of pixel values obtained in advance, a predetermined range of pixel values indicating the target portion is set, and the predetermined range Included picture A correction unit that shifts the value and corrects the width of the predetermined range to expand; and the three-dimensional image in which the pixel value is corrected by the correction unit has a corrected pixel value indicating the target portion A target part extracting unit that extracts a region where pixels are connected and has the maximum number of pixels in the region, and a region extracted by the target part extracting unit is displayed so as to be displayed as a three-dimensional image. Display control means for controlling the means.
本発明の医療画像処理装置によれば、生成手段が、造影剤を用いずに対象部位を含む身体を撮影した複数の非造影断層画像を積層して３次元画像を生成する。そして、設定手段が、生成手段により生成された３次元画像から画素値が所定値以上の領域を骨領域として抽出し、複数の非造影断層画像内の連続する所定枚数に対応する骨領域を積層方向に投影した際に投影線上で最大となる画素値により構成される骨領域投影画像に基づいて、所定枚数毎に対象部位を含む処理領域を設定する。非造影断層画像において、骨領域は臓器や筋肉を示す領域と比較して画素値が高く、明確に識別することができる。このような骨領域を利用して、処理領域を設定するものである。また、複数の非造影断層画像内の連続する所定枚数毎に処理領域を設定するため、人体構造に沿った処理領域を設定することができる。 According to the medical image processing apparatus of the present invention, the generation unit generates a three-dimensional image by stacking a plurality of non-contrast tomographic images obtained by imaging the body including the target region without using a contrast agent. Then, the setting unit extracts a region having a pixel value equal to or larger than a predetermined value from the three-dimensional image generated by the generation unit as a bone region, and stacks bone regions corresponding to a predetermined number of consecutive images in a plurality of non-contrast tomographic images. A processing region including a target region is set for each predetermined number based on a bone region projection image formed by pixel values that are maximum on the projection line when projected in the direction. In a non-contrast tomographic image, a bone region has a higher pixel value than a region showing an organ or muscle and can be clearly identified. A processing region is set using such a bone region. In addition, since the processing area is set for every predetermined number of consecutive non-contrast tomographic images, it is possible to set the processing area along the human body structure.
そして、補正手段が、３次元画像において設定手段により設定された領域内の画素値の分布、及び予め求めた対象部位と画素値の分布との関係に基づいて、対象部位を示す画素値の所定範囲を設定し、その所定範囲に含まれる画素値をシフトさせると共に、所定範囲の幅が拡大するように補正する。予め求めた対象部位と画素値の分布との関係、すなわち先見情報に基づいて、３次元画像から得られた画素値の分布のどの範囲が対象部位を示す画素値かを判定することができる。その範囲の画素値をシフト及び範囲を拡大することにより、周辺画素との差別化を図るものである。 Then, the correction unit determines a predetermined pixel value indicating the target part based on the distribution of the pixel values in the region set by the setting unit in the three-dimensional image and the relationship between the target part and the pixel value distribution obtained in advance. A range is set, pixel values included in the predetermined range are shifted, and correction is performed so that the width of the predetermined range is expanded. Based on the relationship between the target part and the distribution of pixel values obtained in advance, that is, foresight information, it is possible to determine which range of the pixel value distribution obtained from the three-dimensional image is the pixel value indicating the target part. The pixel values in the range are shifted and the range is expanded to differentiate from the surrounding pixels.
そして、対象部位抽出手段が、補正手段により画素値が補正された３次元画像において、対象部位を示す補正後の画素値を有する画素を連結した領域であって、その領域内の画素数が最大となる領域を抽出する。対象部位を示す領域はある程度の大きさを持っており、領域が小さい場合、すなわち画素数の少ない領域は、陰影の影響等により抽出された誤差やノイズ等に相当する領域であり、対象部位を示す領域ではないと判定することができる。そして、表示制御手段が、対象部位抽出手段により抽出された領域が３次元画像として表示されるように表示手段を制御する。 Then, in the three-dimensional image in which the pixel value is corrected by the correction unit, the target part extraction unit is a region in which pixels having corrected pixel values indicating the target part are connected, and the number of pixels in the region is the maximum To extract the region. The area indicating the target part has a certain size, and when the area is small, that is, the area with a small number of pixels is an area corresponding to an error or noise extracted due to the influence of the shadow, etc. It can be determined that the region is not shown. Then, the display control means controls the display means so that the region extracted by the target part extraction means is displayed as a three-dimensional image.
このように、骨領域に基づいて処理領域を設定し、処理領域内の対象部位を示す画素値をシフト及び範囲を拡大するように補正し、対象部位を示す補正後の画素値を有する画素を連結した領域で画素数最大の領域を対象部位を示す領域として抽出するため、非造影断層画像から精度良く対象部位を抽出して、３次元表示することができる。 In this way, the processing region is set based on the bone region, the pixel value indicating the target region in the processing region is corrected so as to shift and expand the range, and the pixel having the corrected pixel value indicating the target region is obtained. Since the region having the maximum number of pixels in the connected region is extracted as a region indicating the target part, the target part can be extracted from the non-contrast tomographic image with high accuracy and displayed three-dimensionally.
また、前記設定手段は、前記骨領域投影画像において骨領域を示す画素が離散的な箇所を、スプライン曲線により補間することができる。複数の非造影断層画像内の連続する所定枚数に対応する骨領域投影画像では、所定枚数が少ない場合に骨領域を示す画素が離散的になる可能性もあるが、スプライン曲線により補間することで、精度良く処理領域を設定することができる。 Further, the setting means can interpolate, with a spline curve, a point where the pixels indicating the bone region are discrete in the bone region projection image. In a bone region projection image corresponding to a predetermined number of consecutive images in a plurality of non-contrast tomographic images, pixels indicating the bone region may be discrete when the predetermined number is small, but by interpolating with a spline curve, The processing area can be set with high accuracy.
また、前記補正手段は、造影剤を用いて対象部位を含む身体を撮影した複数の造影断層画像に基づく３次元画像の画素値の分布と、前記複数の非造影断層画像に基づく３次元画像の画素値の分布との比較により予め求めた前記関係に基づいて、前記対象部位を示す画素値の所定範囲を設定することができる。このような先見情報を用いることで、精度良く対象部位を示す画素値の所定範囲を設定することができる。 In addition, the correction unit may include a distribution of pixel values of a three-dimensional image based on a plurality of contrast tomographic images obtained by imaging a body including a target region using a contrast agent, and a three-dimensional image based on the plurality of non-contrast tomographic images. A predetermined range of pixel values indicating the target portion can be set based on the relationship obtained in advance by comparison with the distribution of pixel values. By using such look-ahead information, it is possible to set a predetermined range of pixel values indicating the target portion with high accuracy.
また、本発明の医療画像処理装置は、前記３次元画像から、領域拡張法により拡張された領域を抽出し、該拡張された領域に含まれる画素の画素値を、該拡張された領域と背景との最短距離を示す距離値に変換し、該距離値に基づいて、前記拡張された領域を該領域のくびれ箇所で分離し、分離された領域毎のサイズ及び形状の少なくとも一方に基づいて、前記対象部位とは異なる他部位を示す領域を抽出する他部位抽出手段を含んで構成することができ、前記表示制御手段は、前記対象部位抽出手段により抽出された領域と、前記他部位抽出手段により抽出された領域との差分領域が３次元画像として表示されるように表示手段を制御することができる。これにより、対象部位と他部位とが密接した領域として抽出された場合でも、他部位を除去して精度良く対象部位を抽出することができる。 The medical image processing apparatus of the present invention extracts a region expanded by the region expansion method from the three-dimensional image, and calculates pixel values of pixels included in the expanded region as the expanded region and the background. Is converted into a distance value indicating the shortest distance to the area, and based on the distance value, the expanded area is separated at a constricted portion of the area, and based on at least one of the size and shape of each separated area, The other part extraction means for extracting a region indicating another part different from the target part may be included, and the display control means includes the area extracted by the target part extraction means and the other part extraction means. The display means can be controlled so that the difference area from the area extracted by the above is displayed as a three-dimensional image. Thereby, even when the target part and the other part are extracted as a close region, the target part can be extracted with high accuracy by removing the other part.
また、本発明の医療画像処理方法は、コンピュータが、造影剤を用いずに対象部位を含む身体を撮影した複数の非造影断層画像を積層して３次元画像を生成し、生成された３次元画像から画素値が所定値以上の領域を骨領域として抽出し、前記複数の非造影断層画像内の連続する所定枚数に対応する前記骨領域を積層方向に投影した際に投影線上で最大となる画素値により構成される骨領域投影画像に基づいて、前記所定枚数毎に前記対象部位を含む処理領域を設定し、前記３次元画像において設定された処理領域内の画素値の分布、及び予め求めた対象部位と画素値の分布との関係に基づいて、前記対象部位を示す画素値の所定範囲を設定し、該所定範囲に含まれる画素値をシフトさせると共に、該所定範囲の幅が拡大するように補正し、画素値が補正された前記３次元画像において、前記対象部位を示す補正後の画素値を有する画素を連結した領域であって、該領域内の画素数が最大となる領域を抽出し、抽出された領域が３次元画像として表示されるように表示手段を制御する方法である。 Further, in the medical image processing method of the present invention, a computer generates a three-dimensional image by stacking a plurality of non-contrast tomographic images obtained by imaging a body including a target region without using a contrast agent. When a region having a pixel value greater than or equal to a predetermined value is extracted from the image as a bone region, the bone region corresponding to a predetermined number of consecutive images in the plurality of non-contrast tomographic images is maximized on the projection line. Based on a bone region projection image composed of pixel values, a processing region including the target part is set for each of the predetermined number, and a distribution of pixel values in the processing region set in the three-dimensional image is obtained in advance. Based on the relationship between the target portion and the distribution of pixel values, a predetermined range of pixel values indicating the target portion is set, the pixel values included in the predetermined range are shifted, and the width of the predetermined range is expanded. So that In the three-dimensional image in which the prime value is corrected, a region where pixels having corrected pixel values indicating the target portion are connected and the number of pixels in the region is maximized is extracted and extracted. This is a method for controlling the display means so that the region is displayed as a three-dimensional image.
また、本発明の医療画像処理プログラムは、コンピュータを、上記の医療画像処理装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。 The medical image processing program of the present invention is a program for causing a computer to function as each means constituting the medical image processing apparatus.
以上説明したように、本発明の医療画像処理装置、方法、及びプログラムによれば、骨領域に基づいて処理領域を設定し、処理領域内の対象部位を示す画素値をシフト及び範囲を拡大するように補正し、対象部位を示す補正後の画素値を有する画素を連結した領域で画素数最大の領域を対象部位を示す領域として抽出するため、非造影断層画像から精度良く対象部位を抽出して、３次元表示することができる、という効果が得られる。 As described above, according to the medical image processing apparatus, method, and program of the present invention, a processing region is set based on a bone region, a pixel value indicating a target part in the processing region is shifted, and the range is expanded. In order to extract the region having the maximum number of pixels as the region indicating the target region in the region where the pixels having corrected pixel values indicating the target region are connected, the target region is accurately extracted from the non-contrast tomographic image. Thus, an effect that three-dimensional display can be performed is obtained.
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、胸部及び腹部の血管を対象部位として抽出して３次元表示するための医療画像処理装置に本発明を適用した場合を例に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the present embodiment, a case where the present invention is applied to a medical image processing apparatus for extracting and displaying three-dimensionally the blood vessels of the chest and abdomen as target portions will be described as an example.
図１に示すように、第１の実施の形態に係る医療画像処理装置１０は、医療画像から抽出された対象部位を３次元表示するための画像処理を行うコンピュータ１２と、画像処理結果を表示するための表示装置１４とを備えている。 As shown in FIG. 1, a medical image processing apparatus 10 according to the first embodiment displays a computer 12 that performs image processing for three-dimensionally displaying a target region extracted from a medical image, and displays an image processing result. And a display device 14 for doing so.
コンピュータ１２は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びＨＤＤを備え、ＨＤＤには、後述する医療画像処理ルーチンに対するプログラムが記憶されている。このコンピュータ１２は、機能的には、３次元画像生成部２０と、処理領域設定部２２と、画素値補正部２４と、ラベリング処理部２６と、表示制御部２８とを含んだ構成で表すことができる。 The computer 12 includes a CPU, a ROM, a RAM, and an HDD, and a program for a medical image processing routine described later is stored in the HDD. The computer 12 is functionally represented by a configuration including a three-dimensional image generation unit 20, a processing region setting unit 22, a pixel value correction unit 24, a labeling processing unit 26, and a display control unit 28. Can do.
３次元画像生成部２０は、ＣＴやＭＲＩなどの医療画像撮影装置において、造影剤を使用することなく対象部位を含む人体の部位（ここでは胸部及び腹部）を所定間隔毎に断層撮影した複数の非造影断層画像を、断層方向と直交する方向に積層することにより３次元画像を生成する。 The three-dimensional image generation unit 20 uses a plurality of tomographic images of a part of the human body (here, the chest and abdomen) including the target part without using a contrast agent in a medical image photographing apparatus such as CT or MRI. A three-dimensional image is generated by stacking non-contrast tomographic images in a direction orthogonal to the tomographic direction.
処理領域設定部２２は、３次元画像生成部２０で生成された３次元画像から画素値が所定値以上の領域を骨領域として抽出する。また、３次元画像を生成する際に積層した複数の非造影断層画像内の連続する所定枚数に対応する骨領域の３次元画像にＭＩＰ（ＭａｘｉｍｕｍＩｎｔｅｎｓｉｔｙＰｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）を適用して得られる骨領域投影画像に基づいて、非造影断層画像の所定枚数毎に処理領域を設定する。処理領域とは、後述する画素値補正処理及びラベリング処理の対象となる領域である。ここでの処理領域設定は、胸部及び腹部の筋肉や脂肪などの領域を臓器領域から分離することを目的としている。内部臓器と筋肉とは画像中において非常に近い画素値によって構成されるため、画素値情報を基とした分離が非常に難しい。よってここでは、脊椎、肋骨、胸骨による環状構造の外に存在する画素は脂肪や筋肉を構成するもので、本実施の形態での対象部位である血管は含まれていないという臨床的特性に基づいて、処理領域の設定を行うものである。なお、３次元画像に対して、任意方向からの投影線上の最大値を画素値とする処理をＭＩＰといい、従来では主に造影血管の可視化に用いられ、最大値を持たない画素は抽出されない。 The processing region setting unit 22 extracts a region having a pixel value equal to or greater than a predetermined value from the three-dimensional image generated by the three-dimensional image generation unit 20 as a bone region. Also, based on a bone region projection image obtained by applying MIP (Maximum Intensity Projection) to a three-dimensional image of a bone region corresponding to a predetermined number of consecutive non-contrast tomographic images stacked when generating a three-dimensional image. Thus, a processing area is set for every predetermined number of non-contrast tomographic images. The processing area is an area that is a target of pixel value correction processing and labeling processing described later. The processing region setting here is intended to separate regions such as chest and abdominal muscles and fat from the organ region. Since internal organs and muscles are composed of very close pixel values in the image, separation based on pixel value information is very difficult. Therefore, here, the pixels existing outside the annular structure of the spine, ribs, and sternum constitute fat and muscle, and are based on the clinical characteristic that blood vessels that are target sites in this embodiment are not included. Thus, the processing area is set. Note that the processing for setting the maximum value on the projection line from an arbitrary direction as a pixel value for a three-dimensional image is referred to as MIP. Conventionally, it is mainly used for visualization of contrast blood vessels, and pixels having no maximum value are not extracted. .
画素値補正部２４は、３次元画像生成部２０で生成された３次元画像において、処理領域設定部２２により設定された処理領域内の画素の画素値のヒストグラムを作成する。また、予め求めた対象部位と画素値のヒストグラムとの関係に基づいて、作成したヒストグラムにおいて、対象部位を示す画素値の所定範囲を設定する。その所定範囲に含まれる画素値に透過関数を適用して補正する。ここで、画素値補正部２４で用いる透過関数について説明する。ここでは、抽出する対象部位である血管を示す画素とその周辺の画素との差別化を行うために、透過関数を適用した画素値の補正を行う。これは、図２に示すような画素値のヒストグラムに対して、血管を示す画素の画素値周辺のヒストグラムを変形させるような関数式を掛け合わせて画素値を補正することを表す。透過関数は、対象部位を示す画素の画素値を、高輝度側へシフトさせると共に、補正された画素値の範囲が補正前に設定された所定範囲より拡大するように定義された関数であり、この関数を適用することにより、対象部位を示す画素と周辺画素との差別化を図る。 The pixel value correction unit 24 creates a histogram of pixel values of pixels in the processing region set by the processing region setting unit 22 in the three-dimensional image generated by the three-dimensional image generation unit 20. In addition, based on the relationship between the target portion and the pixel value histogram obtained in advance, a predetermined range of pixel values indicating the target portion is set in the created histogram. Correction is performed by applying a transmission function to pixel values included in the predetermined range. Here, the transmission function used in the pixel value correction unit 24 will be described. Here, in order to differentiate between a pixel indicating a blood vessel that is a target site to be extracted and its surrounding pixels, the pixel value to which the transmission function is applied is corrected. This means that the pixel value is corrected by multiplying the histogram of the pixel value as shown in FIG. 2 by a functional expression that deforms the histogram around the pixel value of the pixel indicating the blood vessel. The transmission function is a function defined so that the pixel value of the pixel indicating the target region is shifted to the high luminance side, and the corrected pixel value range is expanded from the predetermined range set before correction, By applying this function, the pixel indicating the target region and the peripheral pixels are differentiated.
このような画素値の補正を行うための透過関数の概念について説明する。３次元画像ＩＮの各座標（ｉ，ｊ，ｋ）における画素値を、ＩＮ（ｉ，ｊ，ｋ）と表記する。ここで、画素値ＩＮ（ｉ，ｊ，ｋ）についての透過関数を考えると、処理幅をＷＩＤＥ、処理幅中心をＣＥＮＴＥＲとしたとき、処理幅始点α及び処理幅終点βは、下記（１）式となり、補正後の３次元画像ＯＵＴ（ｉ，ｊ，ｋ）は、下記（２）式となる。 The concept of a transmission function for correcting such pixel values will be described. A pixel value at each coordinate (i, j, k) of the three-dimensional image IN is denoted as IN (i, j, k). Here, considering the transmission function for the pixel value IN (i, j, k), when the processing width is WIDE and the center of the processing width is CENTER, the processing width start point α and the processing width end point β are the following (1) The corrected three-dimensional image OUT (i, j, k) is expressed by the following expression (2).
この処理は、処理幅ＷＩＤＥの大きさ、及び処理幅中心ＣＥＮＴＥＲの設定に依存する。ＷＩＤＥ及びＣＥＮＴＥＲの設定は、画素値のヒストグラムにおいて、対象部位を示す画素値がどの範囲に表れるかという先見情報に基づいて定める。この先見情報は、例えば、同一の対象部位を、造影剤を使用して撮影した造影画像と、造影剤を使用しないで撮影した非造影画像とを用いて、造影画像から得られる画素値のヒストグラムと、非造影画像から得られる画素値のヒストグラムとの差分から得ることができる。 This processing depends on the size of the processing width WIDE and the setting of the processing width center CENTER. The setting of WIDE and CENTER is determined based on the foresight information indicating in which range the pixel value indicating the target part appears in the pixel value histogram. This foresight information is, for example, a histogram of pixel values obtained from a contrast image using a contrast image obtained by imaging the same target region using a contrast agent and a non-contrast image obtained without using a contrast agent. And the difference between the histogram of pixel values obtained from the non-contrast image.
本実施の形態では、後述する画素値補正処理において、上記のような画素値の補正を行う範囲（ＷＩＤＥ）を自動的に設定する。 In the present embodiment, a range (WIDE) for correcting the pixel value as described above is automatically set in a pixel value correction process described later.
ラベリング処理部２６は、画素値補正部２４により画素値が補正された３次元画像において、対象部位を示す補正後の画素値を有する画素を連結した領域毎にラベルを付与する（ラベリング処理）。ラベル毎の領域内の画素数が最大となる領域を、対象部位を示す領域として抽出する。ラベリング処理とは、画像内で独立した構造体に対してグループ属性を持たせるための処理であり、単一画像内に複数の構造体が存在する場合に、各々が持つ領域を識別するための処理である。領域毎のラベリング処理及びグループ属性のイメージを図３に示す。図３上図において、網掛けした画素が対象部位を示す補正後の画素値を有する画素である。そして図３下図に示すように、この網掛けした画素が連結している領域毎に異なるラベルが付与される。なお、図３では、説明の簡単のため、２次元画像でラベリング処理を示しているが、本実施の形態では、３次元画像に対してラベリング処理を行う。３次元画像に対するラベリング処理では、例えば、図４に示すような連結性の判定基準が用いられる。図４の例では、縦横上下方向のみを考えた６近傍処理、３次元の軸毎の平面の連結性を重視した１８近傍処理、及び対角方向を含む全方向の連結性を重視した２６近傍処理を示している。特に、１８近傍処理では斜め方向に連続した画素に対しても同値のラベルを付加されるのに対して、６近傍処理では斜め方向の連続画素には異なるラベルが付加されるように、連結判定を行う近傍数は、ラベリング処理において重要である。連結判定の近傍数の増加に伴い演算量も増加するため、ラベルを付加したい対象部位の形状に応じて、使用する連結判定の種類を選択するとよい。本実施の形態では、１８近傍処理と２６近傍処理とで得られる結果の差が少ないことから、演算量の削減及び演算時間の短縮という観点から１８近傍処理を用いる。 The labeling processing unit 26 assigns a label to each region where pixels having corrected pixel values indicating the target portion are connected in the three-dimensional image whose pixel values are corrected by the pixel value correcting unit 24 (labeling processing). A region having the maximum number of pixels in the region for each label is extracted as a region indicating the target part. The labeling process is a process for giving a group attribute to independent structures in an image. When there are multiple structures in a single image, each labeling process identifies It is processing. FIG. 3 shows an image of labeling processing and group attributes for each region. In the upper diagram of FIG. 3, shaded pixels are pixels having corrected pixel values indicating the target portion. Then, as shown in the lower diagram of FIG. 3, a different label is assigned to each region where the shaded pixels are connected. In FIG. 3, for ease of explanation, the labeling process is shown for a two-dimensional image. However, in the present embodiment, the labeling process is performed on a three-dimensional image. In the labeling process for a three-dimensional image, for example, a connectivity determination criterion as shown in FIG. 4 is used. In the example of FIG. 4, 6 neighborhood processing that considers only vertical and horizontal directions, 18 neighborhood processing that emphasizes connectivity of planes for each three-dimensional axis, and 26 neighborhoods that emphasize connectivity in all directions including diagonal directions. Processing is shown. In particular, in the 18 neighborhood processing, the same value label is added to pixels that are continuous in the diagonal direction, whereas in 6 neighborhood processing, different labels are added to the continuous pixels in the diagonal direction. The number of neighbors to perform is important in the labeling process. Since the amount of calculation increases with an increase in the number of neighbors for connection determination, the type of connection determination to be used may be selected according to the shape of the target part to which a label is to be added. In this embodiment, since there is little difference in the results obtained between the 18-neighbor process and the 26-neighbor process, the 18-neighbor process is used from the viewpoint of reducing the amount of computation and shortening the computation time.
表示制御部２８は、抽出された対象部位を示す領域が表示装置１４に３次元表示されるように制御する。 The display control unit 28 performs control so that the region indicating the extracted target part is displayed three-dimensionally on the display device 14.
次に、第１の実施の形態の医療画像処理装置１０の作用について説明する。ＣＴやＭＲＩなどの医療画像撮影装置において、造影剤を使用することなく対象部位を含む人体の部位（ここでは胸部及び腹部）が所定間隔毎に断層撮影され、複数の非造影断層画像（２次元画像）が得られると、医療画像処理装置１０において、図５に示す医療画像処理ルーチンが実行される。 Next, the operation of the medical image processing apparatus 10 according to the first embodiment will be described. In a medical imaging apparatus such as CT or MRI, a part of the human body (here, the chest and abdomen) including the target part is tomographically imaged at predetermined intervals without using a contrast agent, and a plurality of non-contrast tomographic images (two-dimensional) When the image is obtained, the medical image processing apparatus 10 executes a medical image processing routine shown in FIG.
ステップ１００で、撮影された複数の非造影断層画像を取得する。 In step 100, a plurality of non-contrast tomographic images taken are acquired.
次に、ステップ１１０で、上記ステップ１００で取得した複数の非造影断層画像を、図６（ａ）に示すように、断層方向と直交する方向に積層し、同図（ｂ）に示すような３次元画像を生成する。 Next, in step 110, the plurality of non-contrast tomographic images acquired in step 100 are stacked in a direction orthogonal to the tomographic direction as shown in FIG. 6A, and as shown in FIG. A three-dimensional image is generated.
次に、ステップ１２０で、処理領域設定処理を実行する。ここで、図７を参照して、処理領域設定処理ルーチンについて説明する。 Next, in step 120, processing area setting processing is executed. Here, the processing region setting processing routine will be described with reference to FIG.
ステップ１２２で、上記ステップ１１０で生成された３次元画像において、予め定めた閾値以上の画素値の画素を骨領域として抽出する。非造影断層画像のＣＴ値が−２０００（ＨＵ）〜＋２０００（ＨＵ）の間で分布している場合には、１１０（ＨＵ）以上のＣＴ値を持つ領域はほぼ全てが骨領域と見なすことができる。よってこの値を閾値として、図８に示すような骨領域のみを抽出した３次元画像を作成する。 In step 122, in the three-dimensional image generated in step 110, a pixel having a pixel value equal to or greater than a predetermined threshold is extracted as a bone region. When CT values of non-contrast tomographic images are distributed between −2000 (HU) and +2000 (HU), almost all regions having CT values of 110 (HU) or more can be regarded as bone regions. it can. Therefore, using this value as a threshold, a three-dimensional image in which only the bone region as shown in FIG. 8 is extracted is created.
次に、ステップ１２４で、上記ステップ１２２で作成された骨領域の３次元画像に、画像積層方向からのＭＩＰを適応する。ここでは、人体の腹部から胸部にかけての断層面積が逐次異なることを考慮して、積層方向に連続する所定枚数（例えば、５枚）の非造影断層画像に対応する骨領域の部分毎にＭＩＰを適用する。これにより、可能な限り身体構造に近い処理領域を設定することができる。非造影断層画像の所定枚数分に対応する骨領域の３次元画像にＭＩＰを適用すると、図９に示すような２次元画像（骨領域投影画像）が作成される。このように少ない枚数の画像に対してＭＩＰを適用するため、同図に示すように、骨領域投影画像上で骨領域が離散的になる箇所が存在する。 Next, in step 124, the MIP from the image stacking direction is applied to the three-dimensional image of the bone region created in step 122. Here, considering that the tomographic areas from the abdomen to the chest of the human body are sequentially different, the MIP is calculated for each part of the bone region corresponding to a predetermined number (for example, five) of non-contrast tomographic images continuous in the stacking direction. Apply. Thereby, it is possible to set a processing region as close to the body structure as possible. When MIP is applied to a three-dimensional image of a bone region corresponding to a predetermined number of non-contrast tomographic images, a two-dimensional image (bone region projection image) as shown in FIG. 9 is created. In order to apply MIP to such a small number of images, there are locations where the bone regions are discrete on the bone region projection image, as shown in FIG.
そこで、ステップ１２６で、上記ステップ１２４で作成した骨領域投影画像に対して、図１０に示すように、離散的な箇所をスプライン曲線で補間する。同図において、黒丸が既知の点であり、網掛けの丸が既知の点に基づいてスプライン曲線で補間された点である。 Therefore, in step 126, discrete points are interpolated with spline curves as shown in FIG. 10 for the bone region projection image created in step 124. In the figure, black circles are known points, and shaded circles are points interpolated with a spline curve based on the known points.
次に、ステップ１２８で、図１１に示すように、補間後の骨領域投影画像の骨領域を結んだ環状構造の内部を、後述する画素値補正処理及びラベリング処理の処理領域として設定して、図５の医療画像処理ルーチンにリターンする。 Next, in step 128, as shown in FIG. 11, the inside of the annular structure connecting the bone regions of the bone region projection image after interpolation is set as a processing region for pixel value correction processing and labeling processing described later, The process returns to the medical image processing routine of FIG.
次に、ステップ１４０で、画素値補正処理を実行する。ここで、図１２を参照して、画素値補正処理ルーチンについて説明する。 Next, in step 140, pixel value correction processing is executed. Here, the pixel value correction processing routine will be described with reference to FIG.
ステップ１４２で、上記ステップ１１０で生成された３次元画像において、上記ステップ１２８で設定された処理領域内の画素の画素値のヒストグラムを作成する。本実施の形態のように対象部位が血管の場合には、図１３に示すように、画素値のヒストグラムの最も右のピーク周辺（図中網掛け部）の画素値が、血管を示す画素の画素値に対応することが分かっている。これは、例えば、造影画像に基づく画素値のヒストグラムと、非造影画像に基づく画素値のヒストグラムとを複数の患者を撮影することにより得て、これらを比較したデータにより得られる。そこで、以下のステップでは、この範囲を自動的に抽出して、透過関数を設定する。 In step 142, a histogram of pixel values of the pixels in the processing region set in step 128 is created in the three-dimensional image generated in step 110. When the target region is a blood vessel as in the present embodiment, as shown in FIG. 13, the pixel value around the rightmost peak (shaded portion in the figure) of the pixel value histogram is the pixel value indicating the blood vessel. It is known to correspond to the pixel value. This is obtained, for example, by obtaining a pixel value histogram based on a contrast image and a pixel value histogram based on a non-contrast image by imaging a plurality of patients and comparing them. Therefore, in the following steps, this range is automatically extracted and a transmission function is set.
次に、ステップ１４４で、上記ステップ１４２で作成した画素値のヒストグラムに対して前処理を施す。ここでの前処理とは、不要な範囲の画素値を削除すること、及びローパスフィルタを適用することである。まず、画素値０［ＨＵ］周辺の画素は、空気や寝台などの機器を映す領域であることが分かっているため、例えば、５００［ＨＵ］以下の情報を削除する。削除する範囲は、対象部位に応じて適宜設定するとよい。また、ローパスフィルタは、ヒストグラム中で微少な変動を繰り返す部分（高周波成分）の除去を行い、後述する変曲点の算出を容易にするためのものである。例えば、正規化角周波数ω＝０．０５［ｒａｄ／ｓ］のローパスフィルタを適応することができる。 Next, in step 144, preprocessing is performed on the histogram of pixel values created in step 142. The preprocessing here is to delete pixel values in an unnecessary range and to apply a low-pass filter. First, since it is known that the pixels around the pixel value 0 [HU] are regions that reflect devices such as air and a bed, information of 500 [HU] or less is deleted, for example. The range to be deleted may be appropriately set according to the target part. The low-pass filter is for removing a portion (high frequency component) that repeats minute fluctuations in the histogram and facilitating calculation of an inflection point, which will be described later. For example, a low-pass filter with a normalized angular frequency ω = 0.05 [rad / s] can be applied.
次に、ステップ１４６で、上記ステップ１４４で前処理を施したヒストグラムから、図１４に示すように、全ての変曲点（図中●印）を算出する。そして、これらの変曲点から、最右ピークを探索し、最右ピークを示す変曲点をＣＥＮＴＥＲとして設定する。また、図１５に示すように、ＣＥＮＴＥＲよりマイナス方向へ最初の変曲点を点Ｐ１、プラス方向へ最初の変曲点をＰ２とし、この２点間の所定幅（例えば、２点間の幅の１／２）を、ＷＩＤＥとして設定する。所定幅は、２点間の全幅としてもよいし、２点間の１／３、３／４等としてもよく、対象部位に応じて適宜設定しておく。 Next, in step 146, all inflection points (marked with ● in the figure) are calculated from the histogram pre-processed in step 144 as shown in FIG. Then, the rightmost peak is searched from these inflection points, and the inflection point indicating the rightmost peak is set as CENTER. Further, as shown in FIG. 15, the first inflection point in the minus direction from CENTER is point P1, and the first inflection point in the plus direction is P2, and a predetermined width between these two points (for example, the width between the two points). 1/2) is set as WIDE. The predetermined width may be the entire width between two points, or may be 1/3 between two points, 3/4, or the like, and is set as appropriate according to the target site.
次に、ステップ１４８で、上記ステップ１４６の設定に基づいて、下記（３）式に示す透過関数を設定する。 Next, in step 148, based on the setting in step 146, a transmission function shown in the following equation (3) is set.
（３）式に示す透過関数は、ＣＥＮＴＥＲ周辺の画素値をより高輝度側へシフトさせると共に、ＷＩＤＥ範囲内の画素値の補正後の範囲を拡大する特性を持つ。どの程度まで高輝度化するかはＲＡＴＥの値によって定まる。ＲＡＴＥの値を高くするほど、補正対象となった画素とその周辺画素との差別化は容易となる。その一方で、ＲＡＴＥ＝１０以上の値では１６ｂｉｔのダイナミックレンジを越える画素値をとる可能性があるため、対象部位に応じて適切な値を予め定めておく。ここでは、例えば、ＲＡＴＥ＝１．５とすることができる。 The transmission function shown in the equation (3) has a characteristic of shifting the pixel value around CENTER to a higher luminance side and expanding the corrected range of the pixel value within the WIDE range. To what extent the luminance is increased is determined by the value of RATE. The higher the RATE value, the easier it is to differentiate between the pixel to be corrected and its surrounding pixels. On the other hand, since a pixel value exceeding the 16-bit dynamic range may be taken with a value of RATE = 10 or more, an appropriate value is determined in advance according to the target region. Here, for example, RATE = 1.5 can be set.
次に、ステップ１５０で、上記ステップ１４６で設定したＷＩＤＥ範囲内の画素値を持つ画素について、上記ステップ１４８で設定した透過関数を用いて、画素値を補正して、図５の医療画像処理ルーチンにリターンする。 Next, in step 150, for the pixel having the pixel value within the WIDE range set in step 146, the pixel value is corrected using the transmission function set in step 148, and the medical image processing routine of FIG. Return to
図１６に、透過関数を適用した段階での処理結果の一例を示す。同図（ａ）は本実施の形態の透過関数非適用の単純非造影ＣＴ画像、（ｂ）は非造影画像に本実施の形態の透過関数を適用した結果、及び（ｃ）はほぼ同等の部位を撮影した造影画像である。（ａ）と（ｂ）とを比較した場合、大動脈、大静脈を初めとした血管部分の画素値が補正されたことにより（ａ）では不明瞭であった部分のコントラストが（ｂ）では明瞭化されていることがわかる。また、腹部外縁部の筋肉や脂肪部分の画素値については、処理領域外となるため、画素値の補正が行われておらず、他領域との差別化を図りながら対象部位の画素値が補正されている。同図（ｂ）と（ｃ）とを比較すると、造影によってコントラストが明瞭化されている部分と同等の領域が補正対象となっていることが確認できる。 FIG. 16 shows an example of the processing result at the stage where the transmission function is applied. (A) is a simple non-contrast CT image without application of the transmission function of this embodiment, (b) is a result of applying the transmission function of this embodiment to a non-contrast image, and (c) is substantially equivalent. It is the contrast image which image | photographed the site | part. When (a) and (b) are compared, the contrast of the part that was unclear in (a) is clear in (b) because the pixel values of blood vessels such as the aorta and vena cava are corrected. It can be seen that In addition, the pixel values of the muscles and fat portions of the outer edge of the abdomen are outside the processing region, so the pixel values are not corrected, and the pixel values of the target region are corrected while differentiating from other regions. Has been. Comparing (b) and (c) in the figure, it can be confirmed that a region equivalent to a portion whose contrast is clarified by contrast is a correction target.
次に、ステップ１６０で、ラベリング処理を実行する。ここで、図１７を参照して、ラベリング処理ルーチンについて説明する。 Next, in step 160, a labeling process is executed. Here, the labeling processing routine will be described with reference to FIG.
ステップ１６２で、ラベリング処理の対象となる画素値を設定する。ここでは、図１８に示すように、上記ステップ１５０による補正後の画素値を用いて作成されたヒストグラムにおいて、新しく発生した変曲点Ｐ３をＣＥＮＴＥＲとして、上記ステップ１４６で設定したＷＩＤＥと同幅のＷＩＤＥを設定し、このＷＩＤＥ範囲内の画素値を持つ画素をラベリング対象として設定する。なお、補正前のＷＩＤＥの開始点画素値の補正後の画素値から、補正前のＷＩＤＥの終了点画素値の補正後の画素値までを、新たなＷＩＤＥとして設定してもよい。 In step 162, a pixel value to be labeled is set. Here, as shown in FIG. 18, in the histogram created using the pixel values after the correction in step 150, the newly generated inflection point P3 is CENTER and has the same width as WIDE set in step 146. WIDE is set, and pixels having pixel values within this WIDE range are set as labeling targets. Note that a new WIDE may be set from the pixel value after correction of the WIDE start point pixel value before correction to the pixel value after correction of the WIDE end point pixel value before correction.
次に、ステップ１６４で、３次元画像の処理領域内の画素であって、上記ステップ１６２で設定した画素値を持つ連結した画素に対して同値のラベルを付加する。連結性の判定条件は、例えば１８近傍処理とすることができる。 Next, in step 164, a label having the same value is added to the connected pixels having the pixel value set in step 162, which are pixels in the processing region of the three-dimensional image. The connectivity determination condition may be 18 neighborhood processing, for example.
次に、ステップ１６６で、図１９に示すように、同値のラベルが付与された画素の画素数を表すラベル値別画素数ヒストグラムを作成し、画素数が最大となるラベル値を選択する。同値のラベルが付与された画素数が多いということは、その領域が１つの構造体を表している確率が高く、同値のラベルが付与された画素数が少ない場合には、陰影の影響など、その領域が構造体を表しているわけではない可能性が高い。特に、本実施の形態の対象部位である血管は、上下に伸びる構造であるため、３次元的に見ると画素数が多くなる。そこで、画素数に基づいて領域を抽出するものである。 Next, in step 166, as shown in FIG. 19, a label value-specific pixel number histogram representing the number of pixels to which the label of the same value is assigned is created, and the label value that maximizes the number of pixels is selected. The fact that the number of pixels with the same value label is large means that there is a high probability that the area represents one structure, and when the number of pixels with the same value label is small, the influence of shadows, etc. It is likely that the area does not represent a structure. In particular, since the blood vessel that is the target portion of the present embodiment has a structure that extends vertically, the number of pixels increases when viewed three-dimensionally. Therefore, a region is extracted based on the number of pixels.
次に、ステップ１６８で、上記ステップ１６６で選択されたラベル値が付与された領域を抽出して、図５の医療画像処理ルーチンにリターンする。 Next, in step 168, the region to which the label value selected in step 166 is added is extracted, and the process returns to the medical image processing routine of FIG.
例えば、図２０（ａ）に示すようにラベルが付与され、ラベル１の画素数が最大であった場合には、同図（ｂ）に示すような領域が抽出される。なお、図２０では、説明の簡単のため、２次元画像で表示しているが、実際の処理は３次元画像に対して行う。このため、同図（ａ）において、ラベル１の領域が複数存在するように見えるが、３次元的に見るとこれらの領域はいずれかの箇所で連結されていることを表している。 For example, when a label is given as shown in FIG. 20A and the number of pixels of label 1 is the maximum, a region as shown in FIG. 20B is extracted. In FIG. 20, for simplicity of explanation, a two-dimensional image is displayed, but actual processing is performed on the three-dimensional image. For this reason, in FIG. 5A, it appears that there are a plurality of regions of the label 1, but when viewed three-dimensionally, these regions are connected at any point.
次に、ステップ１８０で、上記ステップ１６８で抽出した領域を、表示装置１４に３次元表示して、処理を終了する。 Next, in step 180, the region extracted in step 168 is displayed three-dimensionally on the display device 14, and the process ends.
第１の実施の形態の医療画像処理層による処理結果を、図２１〜２３に示す。各図において（ａ）は本実施の形態による処理結果、及び（ｂ）は参考として造影画像からの抽出結果を示している。（ａ）は画像入力から出力までを全自動的に行い、（ｂ）の造影画像については手作業でのレタリングを交えながらの抽出作業を行い参考資料とした。この結果より心臓、並びに周辺の弓部大動脈及び腹部大動脈については、造影画像と同等の抽出が確認でき、本実施の形態の有効性が確認できた。 The processing results by the medical image processing layer of the first embodiment are shown in FIGS. In each figure, (a) shows the processing result according to the present embodiment, and (b) shows the extraction result from the contrast image for reference. (A) was performed automatically from image input to output, and the contrast image (b) was extracted as a reference material with manual lettering. From this result, it was confirmed that the heart, the surrounding arch aorta and the abdominal aorta were extracted in the same manner as the contrast image, and the effectiveness of the present embodiment was confirmed.
以上説明したように、第１の実施の形態の医療画像処理装置によれば、骨領域に基づいて処理領域を設定し、処理領域内の対象部位を示す画素値を、高輝度側へシフトすると共に範囲を拡大するような透過関数を用いて補正し、補正後の処理領域内の画素値を用いてラベリング処理を行うことにより、対象部位を示す領域を抽出するため、非造影断層画像から精度良く対象部位を抽出して、３次元表示することができる。 As described above, according to the medical image processing apparatus of the first embodiment, the processing region is set based on the bone region, and the pixel value indicating the target part in the processing region is shifted to the high luminance side. In addition, by using a transmission function that expands the range and performing a labeling process using the pixel values in the corrected processing region, the region indicating the target region is extracted, so accuracy can be obtained from the non-contrast tomographic image. The target part can be well extracted and displayed three-dimensionally.
次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第２の実施の形態の医療画像処理装置について、第１の実施の形態の医療画像処理装置１０と同一の構成については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。 Next, a second embodiment will be described. In addition, about the medical image processing apparatus of 2nd Embodiment, about the structure same as the medical image processing apparatus 10 of 1st Embodiment, the same code | symbol is attached | subjected and detailed description is abbreviate | omitted.
図２４に示すように、第２の実施の形態の医療画像処理装置２１０は、コンピュータ２１２と表示装置１４とを備えている。コンピュータ２１２は、機能的には、３次元画像生成部２０と、処理領域設定部２２と、画素値補正部２４と、ラベリング処理部２６と、他部位抽出部３０と、表示制御部２２８とを含んだ構成で表すことができる。 As illustrated in FIG. 24, the medical image processing apparatus 210 according to the second embodiment includes a computer 212 and a display device 14. Functionally, the computer 212 includes a three-dimensional image generation unit 20, a processing region setting unit 22, a pixel value correction unit 24, a labeling processing unit 26, another part extraction unit 30, and a display control unit 228. It can be expressed in a configuration that includes it.
図２１〜２３に示したように、第１の実施の形態における医療画像処理では、対象部位を精度良く抽出できているものの、対象部位とは異なる他部位もあわせて抽出されている。第２の実施の形態では、このような他部位の除去を目的とする。 As shown in FIGS. 21 to 23, in the medical image processing in the first embodiment, although the target part can be extracted with high accuracy, other parts different from the target part are also extracted. The second embodiment aims to remove such other parts.
他部位抽出部３０は、３次元画像生成部２０で生成された３次元画像から、領域拡張法により、除去対象の他部位を示す領域を大まかに抽出し、抽出した領域の各画素の距離値に基づいて領域を分離することにより、他部位を示す領域を抽出する。 The other part extraction unit 30 roughly extracts a region indicating the other part to be removed from the three-dimensional image generated by the three-dimensional image generation unit 20 by a region expansion method, and the distance value of each pixel of the extracted region By separating the regions based on the above, regions indicating other parts are extracted.
表示制御部２２８は、ラベリング処理部２６で抽出された領域と、他部位抽出部３０で抽出された領域との差分領域をとることにより、ラベリング処理部２６で抽出された領域から他部位を示す領域を除去して、対象部位を示す領域を抽出して、その領域を表示装置１４に３次元表示するように制御する。 The display control unit 228 indicates another region from the region extracted by the labeling processing unit 26 by taking a difference region between the region extracted by the labeling processing unit 26 and the region extracted by the other region extracting unit 30. The region is removed, a region indicating the target part is extracted, and control is performed so that the region is three-dimensionally displayed on the display device 14.
次に、第２の実施の形態の医療画像処理装置２１０の作用について説明する。第２の実施の形態では、図２５に示すように、第１の実施の形態における医療画像処理ルーチンに、他部位除去処理のステップ（ステップ２００）を加えただけであるため、図２６を参照して、他部位除去処理ルーチンについて説明する。 Next, the operation of the medical image processing apparatus 210 according to the second embodiment will be described. In the second embodiment, as shown in FIG. 25, the other part removal processing step (step 200) is only added to the medical image processing routine in the first embodiment, so refer to FIG. The other part removal processing routine will be described.
ステップ２０２で、上記ステップ１１０で生成した３次元画像に対して、領域拡張法を適用して、大まかな他部位領域を抽出する。具体的には、図２７（ａ）に示すように、３次元画像上にシードポイントを設定し、同図（ｂ）に示すように、シードポイントを中心とした所定領域の窓（例えば、６４×６４画素）を設定し、窓内の画素値の平均値μ及び標準偏差σを計算する。そして、図２８（ａ）に示すように、シードポイントから所定の拡張方向に隣接する画素（例えば、６近傍の画素）について、下記（４）式の条件を満たすか否かを判定し、条件を満たす場合には領域を拡張する。 In step 202, a region extension method is applied to the three-dimensional image generated in step 110 to extract a rough region region. Specifically, as shown in FIG. 27A, a seed point is set on a three-dimensional image, and as shown in FIG. X64 pixels) is set, and the average value μ and standard deviation σ of the pixel values in the window are calculated. Then, as shown in FIG. 28A, it is determined whether or not the condition of the following expression (4) is satisfied for pixels adjacent in the predetermined extension direction from the seed point (for example, pixels in the vicinity of 6). If the condition is satisfied, the area is expanded.
次に、同図（ｂ）に示すように、拡張された画素について新たに探索画素として設定し、探索画素を中心とする窓を設定して処理を繰り返し、条件を満たす画素が存在しなくなった段階での拡張済みの画素群を拡張された領域として抽出する（同図（ｃ））。なお、図２７及び２８は、説明の簡単のため、２次元画像で示している。 Next, as shown in FIG. 4B, the expanded pixel is newly set as a search pixel, a window centered on the search pixel is set, and the process is repeated, so that there is no pixel that satisfies the condition. The expanded pixel group at the stage is extracted as an expanded region ((c) in the figure). 27 and 28 are shown as two-dimensional images for ease of explanation.
次に、ステップ２０４で、上記ステップ２０２で抽出された大まかな他部位を示す拡張領域に含まれる各画素の画素値を、その画素と背景（抽出された拡張領域以外の領域）との最短距離を示す距離値に変換する。 Next, in step 204, the pixel value of each pixel included in the extended region indicating the rough other part extracted in step 202 is set to the shortest distance between the pixel and the background (region other than the extracted extended region). Is converted into a distance value indicating.
次に、ステップ２０６で、上記ステップ２０４で変換した距離値に基づいて、図２９に示すように、領域のくびれ箇所で領域を分割する。異なる部位同士が密接することにより１つの拡張領域として抽出されている場合には、その密接箇所にはくびれが生じる、すなわち領域内で経路が細くなっている箇所が存在する。このくびれ箇所により分割することで、異なる部位同士を分割することができる。分割した領域毎にラベルを付与する。 Next, in step 206, based on the distance value converted in step 204, the region is divided at the constricted portion of the region as shown in FIG. When different parts are extracted as one extended region due to close contact with each other, a constriction occurs in the close contact portion, that is, there is a portion where the path is narrowed in the region. Different parts can be divided by dividing by the constricted part. A label is assigned to each divided area.
次に、ステップ２０８で、ラベルが付与された領域毎に、その領域の大きさ及び形状等に基づいて、その領域が除去対象の他部位を示す領域か否かを判定する。他部位ではないと判定された領域は削除して、他部位を示す領域を抽出する。 Next, in step 208, for each region to which a label is assigned, it is determined whether or not the region is a region indicating another part to be removed based on the size and shape of the region. An area determined not to be another part is deleted, and an area indicating the other part is extracted.
次に、ステップ２０９で、上記ステップ１６８で抽出された領域から、上記ステップ２０８で抽出された領域を除去して、すなわち、ラベリング処理後の画像と他部位を抽出した画像との差分画像を生成して、図２５の医療画像処理ルーチンにリターンする。 Next, in step 209, the region extracted in step 208 is removed from the region extracted in step 168, that is, a difference image between the image after labeling and the image extracted from other parts is generated. Then, the process returns to the medical image processing routine of FIG.
第２の実施の形態の医療画像処理装置２１０による処理結果を、図３０に示す。同図（ａ）は、ラベリング処理部２６による抽出結果、（ｂ）は第２の実施の形態における他部位除去処理後の処理結果、及び（ｃ）は参考例としての造影画像からの抽出結果である。 The processing result by the medical image processing apparatus 210 of the second embodiment is shown in FIG. (A) is an extraction result by the labeling processing unit 26, (b) is a processing result after the removal of other parts in the second embodiment, and (c) is an extraction result from a contrast image as a reference example. It is.
以上説明したように、第２の実施の形態によれば、密接する他部位と共に対象部位が抽出された場合でも、他部位と対象部位との密接箇所にくびれが生じる点を利用して、他部位を抽出して除去することができるため、より精度良く非造影断層画像から対象部位を抽出することができる。 As described above, according to the second embodiment, even when the target part is extracted together with the other part that is in close contact with each other, the constriction between the other part and the target part is generated. Since the part can be extracted and removed, the target part can be extracted from the non-contrast tomographic image with higher accuracy.
なお、上記第１及び第２の実施の形態では、胸部及び腹部内の血管を対象部位として抽出する場合について説明したが、その他の臓器や腫瘍等を対象部位としてもよい。また、上記実施の形態では、骨領域により得られる環状構造に基づいて処理領域を設定する場合について説明したが、これに限定されない。骨領域と対象部位との大まかな位置関係が既知であれば、これに基づいて処理領域を設定することができる。例えば、腕や足などでは、骨領域を中心とした所定範囲を処理領域として設定することができる。 In the first and second embodiments, the case where blood vessels in the chest and abdomen are extracted as target portions has been described. However, other organs, tumors, and the like may be used as target portions. Moreover, although the said embodiment demonstrated the case where a process area | region was set based on the cyclic | annular structure obtained by a bone area | region, it is not limited to this. If the rough positional relationship between the bone region and the target region is known, the processing region can be set based on this. For example, for arms and legs, a predetermined range centered on the bone region can be set as the processing region.
また、上記実施の形態では、透過関数により、ＷＩＤＥ範囲内の画素を高輝度側へシフトする場合について説明したが、対象部位以外の画素との差別化を図ることができればよいため、低輝度側へシフトしてもよい。 In the above embodiment, the case where the pixels within the WIDE range are shifted to the high luminance side by the transmission function has been described. However, since it is only necessary to be able to differentiate from the pixels other than the target region, the low luminance side You may shift to.
また、上記実施の形態では、画素値のヒストグラムにおける所定範囲の画素値を補正する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、生成した３次元画像における対象部位を示す画素の分布パターンを先見情報として求めておき、パターンが適合する箇所の画素を補正対象の画素としてもよい。 Moreover, although the said embodiment demonstrated the case where the pixel value of the predetermined range in the histogram of a pixel value was demonstrated, it is not limited to this. For example, a distribution pattern of pixels indicating a target part in the generated three-dimensional image may be obtained as foreseeing information, and a pixel at a position that matches the pattern may be set as a correction target pixel.
また、上記実施の形態では、プログラムが予め装置にインストールされている場合について説明したが、本実施の形態の医療画像処理プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供してもよいし、ネットワークを介して提供してもよい。 In the above-described embodiment, the case where the program is preinstalled in the apparatus has been described. However, the medical image processing program of the present embodiment may be stored in a computer-readable recording medium and provided. It may be provided via a network.
１０、２１０ 医療画像処理装置
１２、２１２ コンピュータ
１４ 表示装置
２０ ３次元画像生成部
２２ 処理領域設定部
２４ 画素値補正部
２６ ラベリング処理部
２８、２２８ 表示制御部
３０ 他部位抽出部
10, 210 Medical image processing device 12, 212 Computer 14 Display device 20 3D image generation unit 22 Processing region setting unit 24 Pixel value correction unit 26 Labeling processing unit 28, 228 Display control unit 30 Other part extraction unit
Claims (6)
前記生成手段により生成された３次元画像から画素値が所定値以上の領域を骨領域として抽出し、前記複数の非造影断層画像内の連続する所定枚数に対応する前記骨領域を積層方向に投影した際に投影線上で最大となる画素値により構成される骨領域投影画像に基づいて、前記所定枚数毎に前記対象部位を含む処理領域を設定する設定手段と、
前記３次元画像において前記設定手段により設定された処理領域内の画素値の分布、及び予め求めた対象部位と画素値の分布との関係に基づいて、前記対象部位を示す画素値の所定範囲を設定し、該所定範囲に含まれる画素値をシフトさせると共に、該所定範囲の幅が拡大するように補正する補正手段と、
前記補正手段により画素値が補正された前記３次元画像において、前記対象部位を示す補正後の画素値を有する画素を連結した領域であって、該領域内の画素数が最大となる領域を抽出する対象部位抽出手段と、
前記対象部位抽出手段により抽出された領域が３次元画像として表示されるように表示手段を制御する表示制御手段と、
を含む医療画像処理装置。 Generating means for generating a three-dimensional image by stacking a plurality of non-contrast tomographic images obtained by imaging a body including a target region without using a contrast agent;
A region having a pixel value greater than or equal to a predetermined value is extracted as a bone region from the three-dimensional image generated by the generating unit, and the bone regions corresponding to a predetermined number of consecutive images in the plurality of non-contrast tomographic images are projected in the stacking direction. Setting means for setting a processing region including the target part for each of the predetermined number based on a bone region projection image configured by a pixel value that is maximum on the projection line when
Based on the distribution of pixel values in the processing area set by the setting means in the three-dimensional image and the relationship between the target part and the distribution of pixel values obtained in advance, a predetermined range of pixel values indicating the target part is obtained. Correction means for setting and shifting the pixel values included in the predetermined range and correcting the width of the predetermined range to expand;
In the three-dimensional image in which the pixel value is corrected by the correction unit, an area where pixels having corrected pixel values indicating the target portion are connected and the number of pixels in the area is maximized is extracted. Target part extraction means to perform,
Display control means for controlling the display means so that the region extracted by the target part extraction means is displayed as a three-dimensional image;
A medical image processing apparatus.
前記表示制御手段は、前記対象部位抽出手段により抽出された領域と、前記他部位抽出手段により抽出された領域との差分領域が３次元画像として表示されるように表示手段を制御する
請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の医療画像処理装置。 A region expanded by a region expansion method is extracted from the three-dimensional image, and pixel values of pixels included in the expanded region are converted into distance values indicating the shortest distance between the expanded region and the background. , Based on the distance value, the expanded region is separated at a constricted portion of the region, and based on at least one of the size and shape of each separated region, a region indicating another part different from the target part Including other part extracting means for extracting
The display control means controls the display means so that a difference area between the area extracted by the target part extracting means and the area extracted by the other part extracting means is displayed as a three-dimensional image. The medical image processing apparatus according to any one of claims 3 to 4.
造影剤を用いずに対象部位を含む身体を撮影した複数の非造影断層画像を積層して３次元画像を生成し、
生成された３次元画像から画素値が所定値以上の領域を骨領域として抽出し、前記複数の非造影断層画像内の連続する所定枚数に対応する前記骨領域を積層方向に投影した際に投影線上で最大となる画素値により構成される骨領域投影画像に基づいて、前記所定枚数毎に前記対象部位を含む処理領域を設定し、
前記３次元画像において設定された処理領域内の画素値の分布、及び予め求めた対象部位と画素値の分布との関係に基づいて、前記対象部位を示す画素値の所定範囲を設定し、該所定範囲に含まれる画素値をシフトさせると共に、該所定範囲の幅が拡大するように補正し、
画素値が補正された前記３次元画像において、前記対象部位を示す補正後の画素値を有する画素を連結した領域であって、該領域内の画素数が最大となる領域を抽出し、
抽出された領域が３次元画像として表示されるように表示手段を制御する
医療画像処理方法。 Computer
Laminating a plurality of non-contrast tomographic images of the body including the target region without using a contrast agent to generate a three-dimensional image,
Projected when a region having a pixel value equal to or greater than a predetermined value is extracted from the generated three-dimensional image as a bone region, and the bone regions corresponding to a predetermined number of consecutive non-contrast tomographic images are projected in the stacking direction Based on a bone region projection image composed of pixel values that are maximum on a line, a processing region including the target part is set for each predetermined number of images,
Based on the distribution of pixel values in the processing region set in the three-dimensional image and the relationship between the target portion and the distribution of pixel values obtained in advance, a predetermined range of pixel values indicating the target portion is set, The pixel value included in the predetermined range is shifted and corrected so that the width of the predetermined range is expanded.
In the three-dimensional image in which the pixel value is corrected, an area where pixels having a corrected pixel value indicating the target portion are connected and the number of pixels in the area is maximized is extracted,
A medical image processing method for controlling display means so that an extracted region is displayed as a three-dimensional image.
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