JPH08336524A

JPH08336524A - Ｘ線画像処理装置

Info

Publication number: JPH08336524A
Application number: JP17150895A
Authority: JP
Inventors: Yukio Sato; 行雄佐藤; Harufumi Kato; 治文加藤; Makoto Saito; 斎藤　　誠
Original assignee: Shimadzu Corp
Current assignee: Shimadzu Corp
Priority date: 1995-06-13
Filing date: 1995-06-13
Publication date: 1996-12-24

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。

Description

【発明の詳細な説明】

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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）。

【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）。

【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）。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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、…、
Ｓ_K、…を区分する。そして、これら各微小領域…、Ｓ
₁、Ｓ₂、…、Ｓ_K、…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、…、Ｇ_K、…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、…、Ｓ_K、…の画
素数…、Ｇ₁、Ｇ₂、…、Ｇ_K、…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＞…＞Ｇ_K＞…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＞Ｇ_S2＜Ｇ_C1＜Ｇ_C2＜…となる。なお、…、Ｇ_S1、Ｇ
_S2、Ｇ_C1、Ｇ_C2、…は、図７の微小領域…、Ｓ_S1、
Ｓ_S2、Ｓ_C1、Ｓ_C2、…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。

【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。

【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。

【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。

【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Ｓ_B1と、分岐部領域
ＢＡに含まれる微小領域Ｓ_B2、…、Ｓ_BK以外の微小領域
…、Ｓ_T1、Ｓ_T2、…、Ｓ_T3、…、Ｓ_T4、Ｓ_T5、…、
Ｓ_T6、…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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【図２】再構成された肺野のＸ線ＣＴ画像を示す図であ
る。

【図３】実施例装置の動作を示すフローチャートであ
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。

【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。

【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。

【図７】病変部を特定する原理を説明するための図であ
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９】分岐部を検出する処理を説明するための図であ
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。

【符号の説明】

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

【特許請求の範囲】

【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。