JPH08336524A - X線画像処理装置 - Google Patents
X線画像処理装置Info
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- JPH08336524A JPH08336524A JP17150895A JP17150895A JPH08336524A JP H08336524 A JPH08336524 A JP H08336524A JP 17150895 A JP17150895 A JP 17150895A JP 17150895 A JP17150895 A JP 17150895A JP H08336524 A JPH08336524 A JP H08336524A
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Landscapes
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- Image Analysis (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 X線CT画像から病変部を自動で特定して医
師の診断を容易にする。 【構成】 原画像記憶メモリ2にはX線CT装置1で得
られた画像が記憶され、血管抽出部12はその画像から
血管を抽出し、画素数特定部14はその血管に沿って血
管を微小領域に区分し、各微小領域内の血管を構成する
画素数を求め、病変部特定部15は血管に沿った各微小
領域の並びに対して各微小領域内の画素数の変化を調べ
て病変部を特定する。正常な血管は基端から末端にいく
と細くなるので、その方向に並ぶ各微小領域の画素数の
変化は徐々に少なくなるが、血管にできる腫瘍部は球状
に膨らんでおり、正常な血管から腫瘍部にかけての画素
数の変化は徐々に減少せず増加する。この画素数の変化
に着目して病変部を特定する。特定された病変部はモニ
タ6に表示される。
師の診断を容易にする。 【構成】 原画像記憶メモリ2にはX線CT装置1で得
られた画像が記憶され、血管抽出部12はその画像から
血管を抽出し、画素数特定部14はその血管に沿って血
管を微小領域に区分し、各微小領域内の血管を構成する
画素数を求め、病変部特定部15は血管に沿った各微小
領域の並びに対して各微小領域内の画素数の変化を調べ
て病変部を特定する。正常な血管は基端から末端にいく
と細くなるので、その方向に並ぶ各微小領域の画素数の
変化は徐々に少なくなるが、血管にできる腫瘍部は球状
に膨らんでおり、正常な血管から腫瘍部にかけての画素
数の変化は徐々に減少せず増加する。この画素数の変化
に着目して病変部を特定する。特定された病変部はモニ
タ6に表示される。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】この発明は、X線CT装置で得ら
れる画像を処理するX線画像処理装置に係り、特に、X
線CT画像から病変部を特定し、診断支援に供するX線
画像処理装置に関する。
れる画像を処理するX線画像処理装置に係り、特に、X
線CT画像から病変部を特定し、診断支援に供するX線
画像処理装置に関する。
【0002】
【従来の技術】最近、医療機関においては、肺がんの早
期発見等のために、多数の患者に対してX線CT装置で
CT像を撮像し、得られた各CT像を医師が順次診断し
て、肺がんの患者を見つける、集団検診の導入が図られ
ている。しかし、この集団検診は、医師が大量の画像
(CT像)を診断するので、その労力が大きく、医師の
診断を支援するシステムが望まれている。
期発見等のために、多数の患者に対してX線CT装置で
CT像を撮像し、得られた各CT像を医師が順次診断し
て、肺がんの患者を見つける、集団検診の導入が図られ
ている。しかし、この集団検診は、医師が大量の画像
(CT像)を診断するので、その労力が大きく、医師の
診断を支援するシステムが望まれている。
【0003】従来のこの種の診断支援システムは、現在
研究段階であり確立した手法はまだないが、いくつかの
試作段階のシステムとしては、例えば、胸部に対してヘ
リカルスキャンして得られたX線CT画像から血管を抽
出し、抽出した血管を3次元表示して、肺癌を発見し易
くした支援装置がある。
研究段階であり確立した手法はまだないが、いくつかの
試作段階のシステムとしては、例えば、胸部に対してヘ
リカルスキャンして得られたX線CT画像から血管を抽
出し、抽出した血管を3次元表示して、肺癌を発見し易
くした支援装置がある。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな構成を有する従来例の場合には、次のような問題が
ある。上記従来例に係る支援装置では、血管を3次元表
示して病変部の発見を容易にするが、結局、多方向から
の画像に対する医師の読診を要するので、医師の労力の
軽減にはならない。
うな構成を有する従来例の場合には、次のような問題が
ある。上記従来例に係る支援装置では、血管を3次元表
示して病変部の発見を容易にするが、結局、多方向から
の画像に対する医師の読診を要するので、医師の労力の
軽減にはならない。
【0005】この発明は、このような事情に鑑みてなさ
れたものであって、X線CT画像から病変部を自動的に
特定し、医師の診断を容易にすることができるX線画像
処理装置を提供することを目的とする。
れたものであって、X線CT画像から病変部を自動的に
特定し、医師の診断を容易にすることができるX線画像
処理装置を提供することを目的とする。
【0006】
【課題を解決するための手段】この発明は、このような
目的を達成するために、次のような構成をとる。すなわ
ち、この発明は、X線CT装置で得られた画像から病変
部を特定するための画像処理を行うX線画像処理装置で
あって、(a)前記X線CT装置で得られた画像から血
管を抽出する血管抽出手段と、(b)前記血管抽出手段
で抽出された血管に沿って前記血管を微小領域に区分
し、各微小領域内の前記血管を構成する画素の数を求め
る画素数特定手段と、(c)前記血管に沿った前記各微
小領域の並びに対して前記各微小領域内の画素数の変化
を調べ、前記変化が予め決められた条件と異なる部分の
微小領域を病変部として特定する病変部特定手段と、
(d)前記病変部特定部で特定された病変部を出力する
病変部出力手段とを備えたものである。
目的を達成するために、次のような構成をとる。すなわ
ち、この発明は、X線CT装置で得られた画像から病変
部を特定するための画像処理を行うX線画像処理装置で
あって、(a)前記X線CT装置で得られた画像から血
管を抽出する血管抽出手段と、(b)前記血管抽出手段
で抽出された血管に沿って前記血管を微小領域に区分
し、各微小領域内の前記血管を構成する画素の数を求め
る画素数特定手段と、(c)前記血管に沿った前記各微
小領域の並びに対して前記各微小領域内の画素数の変化
を調べ、前記変化が予め決められた条件と異なる部分の
微小領域を病変部として特定する病変部特定手段と、
(d)前記病変部特定部で特定された病変部を出力する
病変部出力手段とを備えたものである。
【0007】
【作用】この発明の作用は次のとおりである。血管抽出
手段では、X線CT装置で得られた画像から血管を抽出
する。次に、画素数特定手段では、その血管に沿って血
管を微小領域に区分し、各微小領域内の血管を構成する
画素の数を求める。そして、病変部特定手段は、血管に
沿った各微小領域の並びに対して各微小領域内の画素数
の変化を調べ、その変化が予め決められた条件と異なる
部分の微小領域を病変部として特定する。正常な血管で
あれば、その基端から末端にいくに従って細くなってい
く。従って、例えば、血管の基端から末端に向かって各
微小領域の画素数の変化を調べると、正常な血管であれ
ば画素数は徐々に少なくなる。これに対して、血管にで
きる腫瘍部は、球状に膨らんでおり、上記手順で画素数
の変化を調べていくと、正常な血管から腫瘍部にかけて
の画素数の変化は徐々に減少せず増加する。この画素数
の変化に着目して、腫瘍部、すなわち、病変部を特定す
る。病変部出力手段は、特定された病変部を出力して医
師に知らせる。
手段では、X線CT装置で得られた画像から血管を抽出
する。次に、画素数特定手段では、その血管に沿って血
管を微小領域に区分し、各微小領域内の血管を構成する
画素の数を求める。そして、病変部特定手段は、血管に
沿った各微小領域の並びに対して各微小領域内の画素数
の変化を調べ、その変化が予め決められた条件と異なる
部分の微小領域を病変部として特定する。正常な血管で
あれば、その基端から末端にいくに従って細くなってい
く。従って、例えば、血管の基端から末端に向かって各
微小領域の画素数の変化を調べると、正常な血管であれ
ば画素数は徐々に少なくなる。これに対して、血管にで
きる腫瘍部は、球状に膨らんでおり、上記手順で画素数
の変化を調べていくと、正常な血管から腫瘍部にかけて
の画素数の変化は徐々に減少せず増加する。この画素数
の変化に着目して、腫瘍部、すなわち、病変部を特定す
る。病変部出力手段は、特定された病変部を出力して医
師に知らせる。
【0008】
【実施例】以下、図面を参照してこの発明の一実施例を
説明する。図1は、この発明の実施例に係るX線画像処
理装置の概略構成を示すブロック図である。なお、この
実施例では、肺野のX線CT画像に基づき肺癌を特定す
る。
説明する。図1は、この発明の実施例に係るX線画像処
理装置の概略構成を示すブロック図である。なお、この
実施例では、肺野のX線CT画像に基づき肺癌を特定す
る。
【0009】X線CT装置1は、図示しない患者の胸部
をヘリカルスキャン方式で撮影し、肺野のCT画像を再
構成して原画像記憶メモリ2に記憶する。再構成された
肺野のX線CT画像を図2に示す。この画像を構成する
各画素は、体内の内部組織に応じたCT値(−1000
〜+1000)を持っている。なお、各画素はXY座標
値でその位置が特定される。
をヘリカルスキャン方式で撮影し、肺野のCT画像を再
構成して原画像記憶メモリ2に記憶する。再構成された
肺野のX線CT画像を図2に示す。この画像を構成する
各画素は、体内の内部組織に応じたCT値(−1000
〜+1000)を持っている。なお、各画素はXY座標
値でその位置が特定される。
【0010】集団検診においては、多数の患者に対する
撮影が順次行われ、得られた画像は原画像記憶メモリ2
に撮影順に全て記憶される。原画像記憶メモリ2に記憶
された画像は、原画像表示制御部3に制御されてモニタ
4に表示される。原画像表示制御部3は、医師により操
作盤5から行われた指示により、原画像記憶メモリ2に
記憶された画像から指示された画像を読み出しモニタ4
に表示する。なお、原画像記憶メモリ2には、患者に関
する情報(例えば、患者のID番号等)が画像とともに
記憶され、モニタ4にはその情報が画像とともに表示さ
れ、モニタ4に表示されている画像がどの患者のもので
あるかを医師に知らせるように構成されている。
撮影が順次行われ、得られた画像は原画像記憶メモリ2
に撮影順に全て記憶される。原画像記憶メモリ2に記憶
された画像は、原画像表示制御部3に制御されてモニタ
4に表示される。原画像表示制御部3は、医師により操
作盤5から行われた指示により、原画像記憶メモリ2に
記憶された画像から指示された画像を読み出しモニタ4
に表示する。なお、原画像記憶メモリ2には、患者に関
する情報(例えば、患者のID番号等)が画像とともに
記憶され、モニタ4にはその情報が画像とともに表示さ
れ、モニタ4に表示されている画像がどの患者のもので
あるかを医師に知らせるように構成されている。
【0011】この原画像記憶メモリ2に記憶された画像
に基づき、この発明の要部であるX線画像処理装置10
で肺癌の特定を行い、肺癌が見つかるとその画像がモニ
タ6に表示される。
に基づき、この発明の要部であるX線画像処理装置10
で肺癌の特定を行い、肺癌が見つかるとその画像がモニ
タ6に表示される。
【0012】このX線画像処理装置10は、血管基端特
定部11、血管抽出部12、血管記憶メモリ13、画素
数特定部14、病変部特定部15、病変部表示データ編
集部16、病変部表示メモリ17、病変部表示制御部1
8で構成されている。各部の詳細構成を、この実施例装
置の動作に従い、図3、図4に示すフローチャートを参
照して以下に説明する。
定部11、血管抽出部12、血管記憶メモリ13、画素
数特定部14、病変部特定部15、病変部表示データ編
集部16、病変部表示メモリ17、病変部表示制御部1
8で構成されている。各部の詳細構成を、この実施例装
置の動作に従い、図3、図4に示すフローチャートを参
照して以下に説明する。
【0013】まず、この装置の動作の概要を図3に示す
フローチャートを参照して説明する。なお、以下の動作
を開始するに先立ち、原画像記憶メモリ2には、集団検
診を行った全患者の肺野のCT画像が既に記憶されてお
り、また、以下の動作では、医師による操作盤5からの
指示により、原画像記憶メモリ2に記憶されている画像
が順次モニタ4に表示されるとともに、モニタ4に表示
されている画像に病変部があるか否かを調べ、病変部が
見つかるとモニタ6に表示されるように構成している。
フローチャートを参照して説明する。なお、以下の動作
を開始するに先立ち、原画像記憶メモリ2には、集団検
診を行った全患者の肺野のCT画像が既に記憶されてお
り、また、以下の動作では、医師による操作盤5からの
指示により、原画像記憶メモリ2に記憶されている画像
が順次モニタ4に表示されるとともに、モニタ4に表示
されている画像に病変部があるか否かを調べ、病変部が
見つかるとモニタ6に表示されるように構成している。
【0014】すなわち、まず、医師による操作盤5から
の指示があるのを待ち、指示があるとステップS2の処
理を実行する(ステップS1)。
の指示があるのを待ち、指示があるとステップS2の処
理を実行する(ステップS1)。
【0015】ステップS2では、病変部表示制御部18
がモニタ6の画面を消去する。そして、原画像表示制御
部3は、現在モニタ4に表示されている画像の次の画像
(ただし、最初の処理では、原画像記憶メモリ2の先頭
に記憶されている画像)を原画像記憶メモリ2から読み
出し、モニタ4に表示する(ステップS3)。
がモニタ6の画面を消去する。そして、原画像表示制御
部3は、現在モニタ4に表示されている画像の次の画像
(ただし、最初の処理では、原画像記憶メモリ2の先頭
に記憶されている画像)を原画像記憶メモリ2から読み
出し、モニタ4に表示する(ステップS3)。
【0016】次に、モニタ4に表示された画像の病変部
(肺癌)の特定処理を実行する(ステップS4)が、こ
の病変部特定処理については後述する。そして、その画
像に病変部がなければステップS6の処理を、病変部が
あればステップS7の処理を実行させるように分岐する
(ステップS5)。
(肺癌)の特定処理を実行する(ステップS4)が、こ
の病変部特定処理については後述する。そして、その画
像に病変部がなければステップS6の処理を、病変部が
あればステップS7の処理を実行させるように分岐する
(ステップS5)。
【0017】ステップS6では、病変部特定処理が終了
したとともに、病変部がなかったことを医師に知らせる
ために、例えば、ブザー7を1回鳴動させる。そして、
ステップS10の処理に進む。
したとともに、病変部がなかったことを医師に知らせる
ために、例えば、ブザー7を1回鳴動させる。そして、
ステップS10の処理に進む。
【0018】また、ステップS7では、病変部特定処理
が終了したとともに、病変部があったことを医師に知ら
せるために、例えば、ブザー7を2回鳴動させる。そし
て、病変部表示データ編集部16は発見した病変部をモ
ニタ6に表示させるための表示データを編集して病変部
表示メモリ17に記憶し(ステップS8)、病変部表示
制御部18は、病変部表示メモリ17に記憶された表示
データに基づき、モニタ6に病変部の表示を行い(ステ
ップS9)、ステップS10に進む。
が終了したとともに、病変部があったことを医師に知ら
せるために、例えば、ブザー7を2回鳴動させる。そし
て、病変部表示データ編集部16は発見した病変部をモ
ニタ6に表示させるための表示データを編集して病変部
表示メモリ17に記憶し(ステップS8)、病変部表示
制御部18は、病変部表示メモリ17に記憶された表示
データに基づき、モニタ6に病変部の表示を行い(ステ
ップS9)、ステップS10に進む。
【0019】モニタ6には血管像上に病変部を示した画
像が表示される。病変部表示データ編集部16は、後述
する血管記憶メモリ13に記憶された血管像と、病変部
特定部15から与えられる病変部の位置情報と、現在処
理中の画像に付けられた患者の情報(原画像記憶メモリ
2から読み出す)とに基づき表示データを編集する。血
管記憶メモリ13に記憶されている血管像は、血管を構
成する画素に「1」、背景を構成する画素に「0」を付
けた2値画像(後述する血管抽出部12が作成する)で
ある。病変部表示データ編集部16では、この2値画像
に対して、病変部の位置情報に基づき病変部の画素を特
定し、前記2値画像内の病変部の画素に例えば「2」を
付け、患者の情報を付加して病変部表示メモリ17に記
憶する。
像が表示される。病変部表示データ編集部16は、後述
する血管記憶メモリ13に記憶された血管像と、病変部
特定部15から与えられる病変部の位置情報と、現在処
理中の画像に付けられた患者の情報(原画像記憶メモリ
2から読み出す)とに基づき表示データを編集する。血
管記憶メモリ13に記憶されている血管像は、血管を構
成する画素に「1」、背景を構成する画素に「0」を付
けた2値画像(後述する血管抽出部12が作成する)で
ある。病変部表示データ編集部16では、この2値画像
に対して、病変部の位置情報に基づき病変部の画素を特
定し、前記2値画像内の病変部の画素に例えば「2」を
付け、患者の情報を付加して病変部表示メモリ17に記
憶する。
【0020】病変部表示制御部18は、病変部表示デー
タ編集部16からの指示(編集した表示データを病変部
表示メモリ17に記憶したことを通知する指示)がある
と、病変部表示メモリ17に記憶された3値画像(背景
「0」、血管「1」、病変部「2」)に基づき、例え
ば、背景を白、血管を黒、病変部を点滅させたり、背景
と血管と病変部の表示濃度を違えたり、あるいは、モニ
タ6がカラーモニタであれば、背景と血管と病変部との
色を違えて表示するなどして病変部を示して表示する。
また、モニタ6には、患者の情報が表示され、医師に患
者の情報を知らせる。
タ編集部16からの指示(編集した表示データを病変部
表示メモリ17に記憶したことを通知する指示)がある
と、病変部表示メモリ17に記憶された3値画像(背景
「0」、血管「1」、病変部「2」)に基づき、例え
ば、背景を白、血管を黒、病変部を点滅させたり、背景
と血管と病変部の表示濃度を違えたり、あるいは、モニ
タ6がカラーモニタであれば、背景と血管と病変部との
色を違えて表示するなどして病変部を示して表示する。
また、モニタ6には、患者の情報が表示され、医師に患
者の情報を知らせる。
【0021】なお、病変部表示データ編集部16、病変
部表示メモリ17、病変部表示制御部18、モニタ6
は、この発明における病変部出力手段に相当する。
部表示メモリ17、病変部表示制御部18、モニタ6
は、この発明における病変部出力手段に相当する。
【0022】ステップS10では、原画像記憶メモリ2
に記憶されている全画像について、上記ステップS2〜
S9の処理が終了したか否かを判定し、終了したのであ
れば動作を終了し、一方、未処理の画像があれば、ステ
ップS1に戻り医師からの指示を待つ。例えば、前画像
に病変部がなければ、医師はブザー7が1回鳴動したこ
とにより前画像の処理が終了したことを知り、次の画像
の処理を行うために操作盤5から指示する。また、前画
像に病変部があれば、医師はブザー7が2回鳴動したこ
とにより前画像の処理が終了したことを知り、モニタ6
に表示された病変部の表示データとモニタ4に表示され
た原画像とを観察し、それが終わると操作盤5から指示
する。操作盤5から指示されると、次の画像に対して上
記と同様の処理が行われる。
に記憶されている全画像について、上記ステップS2〜
S9の処理が終了したか否かを判定し、終了したのであ
れば動作を終了し、一方、未処理の画像があれば、ステ
ップS1に戻り医師からの指示を待つ。例えば、前画像
に病変部がなければ、医師はブザー7が1回鳴動したこ
とにより前画像の処理が終了したことを知り、次の画像
の処理を行うために操作盤5から指示する。また、前画
像に病変部があれば、医師はブザー7が2回鳴動したこ
とにより前画像の処理が終了したことを知り、モニタ6
に表示された病変部の表示データとモニタ4に表示され
た原画像とを観察し、それが終わると操作盤5から指示
する。操作盤5から指示されると、次の画像に対して上
記と同様の処理が行われる。
【0023】次に、上記ステップS4の病変部特定処理
の詳細を、図4に示すフローチャート等を参照して説明
する。まず、血管基端特定部11は、原画像表示制御部
3からの指示(原画像をモニタ4に表示したことを通知
する指示)があると、原画像記憶メモリ2に記憶されて
いる画像のうち、モニタ4に表示された画像と同じ画像
(この画像を処理画像と称する)を読み出し、その処理
画像に基づき、血管の基端を特定する(ステップS1
1)。具体的には、処理画像から筋肉や骨等を除去して
肺領域を抽出し、肺領域内の重心を求めて体の中心を特
定する。この体の中心がほぼ血管の基端部と一致する。
肺領域を抽出するためには、例えば、処理画像の各画素
のCT値を所定のしきい値(筋肉や骨等を除去するため
のしきい値)で2分し((「0」以上か「0」未満かで
2分し)、「0」以上の画素に「1」を付け、「0」未
満の画素に「0」を付けた2値画像を作成する。これを
図5に示す。そして、「0」と「1」との境界を調べ
て、肺領域HAの輪郭RLを抽出する。そして、この輪
郭RL内(肺領域に相当する)の重心を特定する。特定
された血管の基端の位置情報(XY座標値)は、画素数
特定部14に与えられる。
の詳細を、図4に示すフローチャート等を参照して説明
する。まず、血管基端特定部11は、原画像表示制御部
3からの指示(原画像をモニタ4に表示したことを通知
する指示)があると、原画像記憶メモリ2に記憶されて
いる画像のうち、モニタ4に表示された画像と同じ画像
(この画像を処理画像と称する)を読み出し、その処理
画像に基づき、血管の基端を特定する(ステップS1
1)。具体的には、処理画像から筋肉や骨等を除去して
肺領域を抽出し、肺領域内の重心を求めて体の中心を特
定する。この体の中心がほぼ血管の基端部と一致する。
肺領域を抽出するためには、例えば、処理画像の各画素
のCT値を所定のしきい値(筋肉や骨等を除去するため
のしきい値)で2分し((「0」以上か「0」未満かで
2分し)、「0」以上の画素に「1」を付け、「0」未
満の画素に「0」を付けた2値画像を作成する。これを
図5に示す。そして、「0」と「1」との境界を調べ
て、肺領域HAの輪郭RLを抽出する。そして、この輪
郭RL内(肺領域に相当する)の重心を特定する。特定
された血管の基端の位置情報(XY座標値)は、画素数
特定部14に与えられる。
【0024】一方、血管抽出部12は、原画像表示制御
部3からの指示があると、原画像記憶メモリ2から処理
画像を読み出して処理画像中の血管を抽出し、血管に
「1」、背景に「0」を付けた2値画像にし、血管記憶
メモリ13に記憶する(ステップS12)。具体的は、
処理画像の各画素のCT値が「−900」以上で「0」
未満の画素を血管として、それら画素に「1」を付け、
それ以外のCT値の画素に「0」を付けて、血管を抽出
した2値画像を作成する。作成した血管の2値画像は、
血管記憶メモリ13に記憶され、また、処理終了は画素
数特定部14に通知される。なお、この血管抽出部12
は、この発明における血管抽出手段に相当する。
部3からの指示があると、原画像記憶メモリ2から処理
画像を読み出して処理画像中の血管を抽出し、血管に
「1」、背景に「0」を付けた2値画像にし、血管記憶
メモリ13に記憶する(ステップS12)。具体的は、
処理画像の各画素のCT値が「−900」以上で「0」
未満の画素を血管として、それら画素に「1」を付け、
それ以外のCT値の画素に「0」を付けて、血管を抽出
した2値画像を作成する。作成した血管の2値画像は、
血管記憶メモリ13に記憶され、また、処理終了は画素
数特定部14に通知される。なお、この血管抽出部12
は、この発明における血管抽出手段に相当する。
【0025】次に、画素数特定部14は、血管記憶メモ
リ13に記憶された血管像に沿って(血管の基端から末
端へと)、その血管像を微小領域に区分し、各微小領域
内の前記血管を構成する画素の数を求める(ステップS
13)。血管像を微小領域に区分する処理では、図6に
示すように、血管像KZを細線化し、その細線SLに沿
って、所定間隔wごとに微小領域…、S1 、S2 、…、
SK 、…を区分する。そして、これら各微小領域…、S
1 、S2 、…、SK 、…内の、前記血管を構成する画素
(「1」を持つ画素)の画素数(各微小領域の面積に相
当する)を求める。各微小領域…、S1 、S2 、…、S
K 、…内の画素数を…、G1 、G2 、…、GK 、…とす
る。この結果は、病変部特定部15に与えられる。な
お、この画素数特定部14は、この発明における画素数
特定手段に相当する。
リ13に記憶された血管像に沿って(血管の基端から末
端へと)、その血管像を微小領域に区分し、各微小領域
内の前記血管を構成する画素の数を求める(ステップS
13)。血管像を微小領域に区分する処理では、図6に
示すように、血管像KZを細線化し、その細線SLに沿
って、所定間隔wごとに微小領域…、S1 、S2 、…、
SK 、…を区分する。そして、これら各微小領域…、S
1 、S2 、…、SK 、…内の、前記血管を構成する画素
(「1」を持つ画素)の画素数(各微小領域の面積に相
当する)を求める。各微小領域…、S1 、S2 、…、S
K 、…内の画素数を…、G1 、G2 、…、GK 、…とす
る。この結果は、病変部特定部15に与えられる。な
お、この画素数特定部14は、この発明における画素数
特定手段に相当する。
【0026】そして、病変部特定部15は、与えられた
各微小領域内の画素数の変化によって病変部の位置(X
Y座標値)を特定する(ステップS14)。正常な血管
であれば、血管は基端から末端にいくに従って細くなっ
ていく。従って、例えば、血管像の基端から末端に向か
って上記各微小領域…、S1 、S2 、…、SK 、…の画
素数…、G1 、G2 、…、GK 、…の変化を調べると、
正常な血管であれば画素数は徐々に少なくなる。すなわ
ち、…>G1 >G2 >…>GK >…の条件に従う。これ
に対して、血管にできる腫瘍部は、図7に示すように、
球状に膨らんでおり、上記手順で画素数の変化を調べて
いくと、正常な血管KZから腫瘍部CSにかけての画素
数の変化は徐々に減少せず増加する。すなわち、…>G
S1>GS2<GC1<GC2<…となる。なお、…、GS1、G
S2、GC1、GC2、…は、図7の微小領域…、SS1、
SS2、SC1、SC2、…内の画素数である。この画素数の
変化に着目して、腫瘍部、すなわち、病変部を特定し、
その病変部の微小領域のXY座標値を病変部の位置とし
て病変部表示データ編集部16に与える。なお、この病
変部特定部15は、この発明における病変部特定手段に
相当する。
各微小領域内の画素数の変化によって病変部の位置(X
Y座標値)を特定する(ステップS14)。正常な血管
であれば、血管は基端から末端にいくに従って細くなっ
ていく。従って、例えば、血管像の基端から末端に向か
って上記各微小領域…、S1 、S2 、…、SK 、…の画
素数…、G1 、G2 、…、GK 、…の変化を調べると、
正常な血管であれば画素数は徐々に少なくなる。すなわ
ち、…>G1 >G2 >…>GK >…の条件に従う。これ
に対して、血管にできる腫瘍部は、図7に示すように、
球状に膨らんでおり、上記手順で画素数の変化を調べて
いくと、正常な血管KZから腫瘍部CSにかけての画素
数の変化は徐々に減少せず増加する。すなわち、…>G
S1>GS2<GC1<GC2<…となる。なお、…、GS1、G
S2、GC1、GC2、…は、図7の微小領域…、SS1、
SS2、SC1、SC2、…内の画素数である。この画素数の
変化に着目して、腫瘍部、すなわち、病変部を特定し、
その病変部の微小領域のXY座標値を病変部の位置とし
て病変部表示データ編集部16に与える。なお、この病
変部特定部15は、この発明における病変部特定手段に
相当する。
【0027】上述したように、この実施例では、X線C
T装置1で得られた画像に基づき、自動的に病変部(肺
癌)を見つけて医師に知らせるので、医師の負担を大幅
に軽減することができる。
T装置1で得られた画像に基づき、自動的に病変部(肺
癌)を見つけて医師に知らせるので、医師の負担を大幅
に軽減することができる。
【0028】ところで、血管は樹状に分岐しているが、
上記装置ではこの分岐部を病変部であると誤検出する。
そこで、この分岐部を検出し、検出した分岐部を病変部
特定処理に反映させることが好ましい。このような血管
の分岐部を検出し、検出した分岐部を病変部特定処理に
反映させる装置を図8に示し、その構成を以下に説明す
る。なお、図1と同一符号で示す部分は、上述した実施
例装置の構成を同じであるので、ここでの詳述は省略す
る。
上記装置ではこの分岐部を病変部であると誤検出する。
そこで、この分岐部を検出し、検出した分岐部を病変部
特定処理に反映させることが好ましい。このような血管
の分岐部を検出し、検出した分岐部を病変部特定処理に
反映させる装置を図8に示し、その構成を以下に説明す
る。なお、図1と同一符号で示す部分は、上述した実施
例装置の構成を同じであるので、ここでの詳述は省略す
る。
【0029】この変形例では、分岐部検出部21を設
け、病変部特定部22による病変部の特定に、分岐部検
出部21で検出された分岐部を反映させたことを特徴と
する。
け、病変部特定部22による病変部の特定に、分岐部検
出部21で検出された分岐部を反映させたことを特徴と
する。
【0030】分岐部特定部21では、図9に示すよう
に、血管記憶メモリ13に記憶された血管像を細線化し
て、分岐部の交点CPの位置を求める。そして、その近
辺の血管の太さ等を応じて分岐部領域BAを設定する。
また、この分岐部領域BAは、分岐点(図9では、BP
1、BP2の2点)が含まれるように設定する。なお、
この分岐部検出部21による分岐部の検出処理は、上記
図4のフローチャートのステップS13とS14との間
で行われる。
に、血管記憶メモリ13に記憶された血管像を細線化し
て、分岐部の交点CPの位置を求める。そして、その近
辺の血管の太さ等を応じて分岐部領域BAを設定する。
また、この分岐部領域BAは、分岐点(図9では、BP
1、BP2の2点)が含まれるように設定する。なお、
この分岐部検出部21による分岐部の検出処理は、上記
図4のフローチャートのステップS13とS14との間
で行われる。
【0031】病変部特定部22では、分岐部検出部21
で検出された分岐部領域BAに含まれる微小領域また
は、分岐部領域BAに1部が含まれる微小領域を、上述
した画素数の大小比較による画素数の変化を調べる処理
から外すことにより、分岐部を病変部と誤検出するのを
防止する。例えば、図10に示す場合であれば、分岐部
領域BAに1部が含まれる微小領域SB1と、分岐部領域
BAに含まれる微小領域SB2、…、SBK以外の微小領域
…、ST1、ST2、…、ST3、…、ST4、ST5、…、
ST6、…の画素数の変化を調べる。また、分岐した血管
BKについては、分岐部領域BAを基端とした、上記と
同様の分岐部特定処理を別途行う。なお、この病変部特
定部22による処理は、上記図4のフローチャートのス
テップS14で行われる。
で検出された分岐部領域BAに含まれる微小領域また
は、分岐部領域BAに1部が含まれる微小領域を、上述
した画素数の大小比較による画素数の変化を調べる処理
から外すことにより、分岐部を病変部と誤検出するのを
防止する。例えば、図10に示す場合であれば、分岐部
領域BAに1部が含まれる微小領域SB1と、分岐部領域
BAに含まれる微小領域SB2、…、SBK以外の微小領域
…、ST1、ST2、…、ST3、…、ST4、ST5、…、
ST6、…の画素数の変化を調べる。また、分岐した血管
BKについては、分岐部領域BAを基端とした、上記と
同様の分岐部特定処理を別途行う。なお、この病変部特
定部22による処理は、上記図4のフローチャートのス
テップS14で行われる。
【0032】このように構成することにより、分岐部を
病変部と誤検出することが防止できる。
病変部と誤検出することが防止できる。
【0033】なお、上述の実施例、およびその変形例で
は、血管の基端から末端に向かって微小領域の画素数の
変化を調べたが、血管の末端から基端に向かって微小領
域の画素数の変化を調べても、病変部の画素数の変化
は、正常な血管の画素数の変化(この場合は除去に増加
する)の条件と異なるので、上記実施例や変形例と同様
に病変部の特定が行なえる。
は、血管の基端から末端に向かって微小領域の画素数の
変化を調べたが、血管の末端から基端に向かって微小領
域の画素数の変化を調べても、病変部の画素数の変化
は、正常な血管の画素数の変化(この場合は除去に増加
する)の条件と異なるので、上記実施例や変形例と同様
に病変部の特定が行なえる。
【0034】また、上記実施例、およびその変形例で
は、2次元画像から病変部を特定する場合について説明
したが、例えば、ヘリカルスキャンで得られたデータに
基づき、3次元画像を再構成し、その3次元画像に基づ
き、立体的に血管を微小領域(微小空間)に区分して、
その微小空間内の画素数(微小空間内の体積に相当す
る)の変化を調べ、血管が基端から末端に向かうに従っ
て微小空間内の画素数が徐々に減少する性質(血管が末
端から基端に向かうに従って微小空間内の画素数が徐々
に増加する性質)を利用して病変部を特定するように装
置を構成してもよい。
は、2次元画像から病変部を特定する場合について説明
したが、例えば、ヘリカルスキャンで得られたデータに
基づき、3次元画像を再構成し、その3次元画像に基づ
き、立体的に血管を微小領域(微小空間)に区分して、
その微小空間内の画素数(微小空間内の体積に相当す
る)の変化を調べ、血管が基端から末端に向かうに従っ
て微小空間内の画素数が徐々に減少する性質(血管が末
端から基端に向かうに従って微小空間内の画素数が徐々
に増加する性質)を利用して病変部を特定するように装
置を構成してもよい。
【0035】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、この発
明によれば、X線CT画像から血管を抽出し、その血管
を微小領域に区分して、各微小領域内の画素数の変化を
血管に沿って調べて病変部を特定するための各手段を備
えたので、X線CT画像から病変部を自動で特定するこ
とができる。従って、集団検診等において、大量の画像
に対して順次病変部を特定する際、医師の負担を軽減す
ることができる。
明によれば、X線CT画像から血管を抽出し、その血管
を微小領域に区分して、各微小領域内の画素数の変化を
血管に沿って調べて病変部を特定するための各手段を備
えたので、X線CT画像から病変部を自動で特定するこ
とができる。従って、集団検診等において、大量の画像
に対して順次病変部を特定する際、医師の負担を軽減す
ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】この発明の実施例に係るX線画像処理装置の概
略構成を示すブロック図である。
略構成を示すブロック図である。
【図2】再構成された肺野のX線CT画像を示す図であ
る。
る。
【図3】実施例装置の動作を示すフローチャートであ
る。
る。
【図4】実施例装置の病変部特定処理を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図5】X線CT画像から肺領域を抽出する処理を説明
するための図である。
するための図である。
【図6】血管像を微小領域に区分する処理を説明するた
めの図である。
めの図である。
【図7】病変部を特定する原理を説明するための図であ
る。
る。
【図8】実施例装置の変形例の概略構成を示すブロック
図である。
図である。
【図9】分岐部を検出する処理を説明するための図であ
る。
る。
【図10】変形例の病変部特定部の処理を説明するため
の図である。
の図である。
1 … X線CT装置 4、6 … モニタ 10 … X線画像処理装置 11 … 血管基端特定部 12 … 血管抽出部 13 … 血管記憶メモリ 14 … 画素数特定部 15 … 病変部特定部 16 … 病変部表示データ編集部 17 … 病変部表示メモリ 18 … 病変部表示制御部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 佐藤 行雄 京都市中京区西ノ京桑原町1番地 株式会 社島津製作所三条工場内 (72)発明者 加藤 治文 東京都新宿区北新宿1−30−15−305 (72)発明者 斎藤 誠 東京都武蔵市吉祥寺本町1−33−18センチ ュリーマンション504
Claims (1)
- 【請求項1】 X線CT装置で得られた画像から病変部
を特定するための画像処理を行うX線画像処理装置であ
って、(a)前記X線CT装置で得られた画像から血管
を抽出する血管抽出手段と、(b)前記血管抽出手段で
抽出された血管に沿って前記血管を微小領域に区分し、
各微小領域内の前記血管を構成する画素の数を求める画
素数特定手段と、(c)前記血管に沿った前記各微小領
域の並びに対して前記各微小領域内の画素数の変化を調
べ、前記変化が予め決められた条件と異なる部分の微小
領域を病変部として特定する病変部特定手段と、(d)
前記病変部特定部で特定された病変部を出力する病変部
出力手段とを備えたことを特徴とするX線画像処理装
置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP17150895A JPH08336524A (ja) | 1995-06-13 | 1995-06-13 | X線画像処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP17150895A JPH08336524A (ja) | 1995-06-13 | 1995-06-13 | X線画像処理装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH08336524A true JPH08336524A (ja) | 1996-12-24 |
Family
ID=15924420
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP17150895A Pending JPH08336524A (ja) | 1995-06-13 | 1995-06-13 | X線画像処理装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH08336524A (ja) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003305028A (ja) * | 2002-04-15 | 2003-10-28 | General Electric Co <Ge> | 医師にマンモグラフィ画像の計量を提供する方法及び装置 |
WO2005011501A1 (ja) * | 2003-08-01 | 2005-02-10 | Hitachi Medical Corporation | 医用画像診断支援装置及び方法 |
JP2007007256A (ja) * | 2005-07-01 | 2007-01-18 | Hitachi Medical Corp | 医用画像診断支援装置及び画像処理プログラム |
JP2008529640A (ja) * | 2005-02-11 | 2008-08-07 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | コンピュータ断層撮影のためのイメージング方法及びコンピュータ断層撮影装置 |
JP2008529641A (ja) * | 2005-02-11 | 2008-08-07 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 3次元医療画像からの肺動脈樹の自動抽出の方法 |
-
1995
- 1995-06-13 JP JP17150895A patent/JPH08336524A/ja active Pending
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003305028A (ja) * | 2002-04-15 | 2003-10-28 | General Electric Co <Ge> | 医師にマンモグラフィ画像の計量を提供する方法及び装置 |
US7783089B2 (en) | 2002-04-15 | 2010-08-24 | General Electric Company | Method and apparatus for providing mammographic image metrics to a clinician |
WO2005011501A1 (ja) * | 2003-08-01 | 2005-02-10 | Hitachi Medical Corporation | 医用画像診断支援装置及び方法 |
US7894646B2 (en) | 2003-08-01 | 2011-02-22 | Hitachi Medical Corporation | Medical image diagnosis support device and method for calculating degree of deformation from normal shapes of organ regions |
JP2008529640A (ja) * | 2005-02-11 | 2008-08-07 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | コンピュータ断層撮影のためのイメージング方法及びコンピュータ断層撮影装置 |
JP2008529641A (ja) * | 2005-02-11 | 2008-08-07 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 3次元医療画像からの肺動脈樹の自動抽出の方法 |
US8892188B2 (en) | 2005-02-11 | 2014-11-18 | Koninklijke Philips N.V. | Identifying abnormal tissue in images of computed tomography |
US10430941B2 (en) | 2005-02-11 | 2019-10-01 | Koninklijke Philips N.V. | Identifying abnormal tissue in images of computed tomography |
JP2007007256A (ja) * | 2005-07-01 | 2007-01-18 | Hitachi Medical Corp | 医用画像診断支援装置及び画像処理プログラム |
JP4672465B2 (ja) * | 2005-07-01 | 2011-04-20 | 株式会社日立メディコ | 医用画像診断支援装置及び画像処理プログラム |
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