JP3685544B2 - 画像の対応付け方法および医用画像診断装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】
この発明は、画像の対応付け方法および医用画像診断装置に関し、さらに詳しくは、第１の一連の画像と第２の一連の画像とを対応付けるための画像の対応付け方法およびその画像の対応付け方法を実施する医用画像診断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば頭部疾患を診断するために、予め手本となる患者の頭部について撮像した第１の一連の断層画像と，診断対象の患者の頭部について撮像した第２の一連の断層画像とを比較観察することが行われる。かかる断層画像は、例えばＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置やＣＴ（Computed Tomography）装置などで撮像される。
【０００３】
図２４の（ａ）は、手本となる患者Ｋ１の頭部について撮像した第１の一連の断層画像Ｇ1iのスライス位置を示している。また、図２４の（ｂ）は、診断対象の患者Ｋ２の頭部について撮像した第２の一連の断層画像Ｇ2iのスライス位置を示している。
図２４から判るように、患者もスライス位置も異なるため、第１の一連の断層画像Ｇ1iのどれと第２の一連の断層画像Ｇ2iのどれとを対応させるかは客観的に明白ではない。このため、従来は医師の主観に頼って対応させていた。
【０００４】
また、図２５の（ａ）は、画像の表示パラメータであるＷＷ（Ｗindow Ｗidth）値＝１５００，ＷＬ（Ｗindow Ｌevel）値＝３５０の場合の画像表示例を示している。この画像表示例では、頭骨ｃは詳細に表現されているが、脳ｎは詳細に表現されていない。一方、図２５の（ｂ）は、ＷＷ値＝４００，ＷＬ値＝２５０の場合の画像表示例を示している。この画像表示例では、頭骨ｃは詳細に表現されていないが、脳ｎは詳細に表現されている。
図２５から判るように、ＷＷ値やＷＬ値の設定によって画像の見え方が全く異なる。このため、従来は画像を表示させる度に医師が適正なＷＷ値やＷＬ値の設定を行っていた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記のように、従来は、第１の一連の断層画像Ｇ1iのどれと第２の一連の断層画像Ｇ2iのどれとを対応させるかを医師の主観に頼って決めている。
しかし、これでは医師によって対応のさせ方が異なることになりかねない問題点がある。
また、従来は、画像を表示させる度に医師が適正なＷＷ値やＷＬ値の設定を行っている。
しかし、画像ごとに設定を行うのは作業負担が大きい問題点がある。
【０００６】
そこで、この発明の第１の目的は、医師の主観に頼らず、客観的に第１の一連の画像と第２の一連の画像とを対応付けることが出来る画像の対応付け方法を提供することにある。また、この発明の第２の目的は、その画像の対応付け方法を好適に実施することが出来る医用画像診断装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
第１の観点では、この発明は、撮像対象が頭部である第１の一連の断層画像と第２の一連の断層画像とを対応付ける画像の対応付け方法であって、第１の一連の断層画像を構成する各断層画像の頭部像面積および関心領域内平均画素値を算出すると共に、第２の一連の断層画像を構成する各断層画像の頭部像面積および関心領域内平均画素値を算出し、前記頭部像面積をその最大値で正規化し、前記関心領域内平均画素値をその変化率で正規化し、前記正規化した頭部像面積および前記正規化した関心領域内平均画素値を指標として、第１の一連の断層画像と第２の断層画像とを対応付けることを特徴とする画像の対応付け方法を提供する。
本願発明者の研究によれば、頭部断面積および関心領域内平均画素値を基にして、頭部の断層画像のスライス位置を正規化できることが判った。そこで、上記第１の観点による画像の対応付け方法では、第１の一連の断層画像を構成する各断層画像と第２の一連の断層画像を構成する各断層画像における特徴量として頭部像面積および関心領域内平均画素値を算出し、それら頭部像面積および関心領域内平均画素値を正規化する。そして、正規化した頭部像面積および関心領域内平均画素値を指標として、第１の一連の断層画像と第２の一連の断層画像とを対応付ける。これにより、医師の主観に頼らず、客観的に第１の一連の頭部断層画像と第２の一連の頭部断層画像とを対応付けることが出来る。
【０００９】
第２の観点では、この発明は、撮像対象が頭部である第１の一連の断層画像を構成する各断層画像の頭部像面積と撮像対象が頭部である第２の一連の断層画像を構成する各断層画像の頭部像面積とを算出する頭部像面積算出手段と、前記第１の一連の断層画像を構成する各断層画像の関心領域内平均画素値と前記第２の一連の断層画像を構成する各断層画像の関心領域内平均画素値とを算出する関心領域内平均画素値算出手段と、前記頭部像面積算出手段で算出した第１および第２の一連の断層画像を構成する各断層画像の頭部像面積をそれぞれその最大値で正規化する頭部像面積正規化手段と、前記関心領域内平均画素値算出手段で算出した第１および第２の一連の断層画像を構成する各断層画像の前記関心領域内平均画素値をそれぞれその変化率で正規化する関心領域内平均画素値正規化手段と、前記頭部像面積正規化手段でそれぞれ正規化した頭部像面積および前記関心領域内平均画素値正規化手段でそれぞれ正規化した関心領域内平均画素値を指標として、第１の一連の断層画像と第２の断層画像とを対応付ける対応付け処理手段とを具備したことを特徴とする医用画像診断装置を提供する。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、図に示す実施形態に基づいてこの発明をさらに詳しく説明する。なお、これによりこの発明が限定されるものではない。
【００１８】
−第１の実施形態−
図１は、この発明の第１の実施形態にかかるＭＲＩ装置１００の構成を示すブロック図である（但し、第１の実施形態の説明に関連する要部構成のみを示す）。
このＭＲＩ装置１００は、撮像装置１と、処理装置２と、記憶装置３と、表示装置４と、入力装置５とを具備している。
前記撮像装置１は、被検体Ｋをスキャンし、得られたスキャンデータを処理装置２に渡す。
前記処理装置２は、前記撮像装置１からスキャンデータを取得するデータ取得部２ａと、スキャンデータから断層画像の画像データを生成する画像データ生成部２ｂと、一連の画像の特徴量を算出しその特徴量を正規化しその正規化した特徴量に基づいて各画像を領域分けする領域分け処理部２ｃと、各画像の正規化した特徴量に基づいて第１の一連の画像と第２の一連の画像とを対応付けする対応付け処理部２ｄとを含んでいる。
前記記憶装置３は、前記スキャンデータや前記画像データを記憶する。
前記表示装置４は、前記断層画像や各種の情報を表示する。
前記入力装置５は、操作者が入力する情報を受け付ける。
【００１９】
図２は、前記領域分け処理部２ｃで一連の頭部断層画像の領域分けを行う場合のフローチャートである。
ステップＣ１では、一連の頭部断層画像Ｇｉを読み込む。例えば、図３に示すごとき各スライス位置での断層画像から構成される一連の頭部断層画像Ｇｉを読み込む。
ステップＣ２では、各頭部断層画像Ｇｉの像輪郭を抽出する。例えば、図４の（ａ）に示す頭部断層画像では、図４の（ｂ）に太破線で示す如き像輪郭が抽出される。
【００２０】
ステップＣ３では、各頭部断層画像Ｇｉの像輪郭内の面積Ｓｉを求める。
ステップＣ４では、最大面積Ｓmxをもつ頭部断層画像Ｇmxのスライス位置をＬoc１とする。なお、最大面積ＳmxとなるＬoc１は、大脳基底核レベルに相当する。
ステップＣ５では、最大面積Ｓmxで各面積Ｓｉを正規化し、正規化値Ｎｉを求める。
ステップＣ６では、正規化値Ｎｉの近似曲線がＬoc１より上で初めて閾値αを切る位置をＰos２とする。
ステップＣ７では、Ｐos２よりスライス位置が上の頭部断層画像を頭上部の画像とする。
図５に、各頭部断層画像Ｇｉのスライス位置と，正規化値Ｎｉと，近似曲線と，閾値αと，Ｌoc１と，Ｐos２とを例示する。近似曲線は、簡単のため、折れ線としている。閾値αは“８０％”としている。
【００２１】
ステップＣ８では、各頭部断層画像Ｇｉの像輪郭を円で近似し、その円の半径をＤ（例えば２０ｍｍ）だけ縮めた円の後ろ半分を関心領域とし、その関心領域内の画素値の平均値Ｍｉを求める。例えば、図６に示す頭部断層画像では、Ａが像輪郭を近似した円であり、ＲＯＩが関心領域である。
ステップＣ９では、Ｌoc１よりスライス位置が下で平均値Ｍｉが極小（極小がなければ最小）となる頭部断層画像Ｇacのスライス位置をＬoc３とする。なお、平均値Ｍｉが極小（最小）となるＬoc３は、蝶形骨洞レベルに相当する。
ステップＣ１０では、Ｌoc１とＬoc３の中点の位置をＰos４とする。
ステップＣ１１では、Ｐos４からスライス位置が下の頭部断層画像を頭下部の画像とする。
ステップＣ１２では、残りの頭部断層画像を頭中部の画像とする。
図７に、各頭部断層画像Ｇｉのスライス位置と，平均値Ｍｉと，近似曲線と，Ｌoc１と，Ｐos２と，Ｌoc３と，Ｐos４とを例示する。近似曲線は、簡単のため、折れ線としている。
【００２２】
以上により、図８に示すように、一連の頭部断層画像Ｇｉを、頭上部，頭中部，頭下部に領域分けできる。
図９に、頭上部の典型的な断層画像を示す。この頭上部は、大脳基底核レベルの断面積からα％だけ断面積が小さくなる位置Ｐos２から上の部分である。
図１０に、頭中部の典型的な断層画像を示す。この頭中部は、Ｐos２から大脳基底核レベルと蝶形骨洞レベルの中点の位置Ｐos４までの部分である。
図１１に、頭下部の典型的な断層画像を示す。この頭下部は、Ｐos４から下の部分である。
【００２３】
図１２は、前記対応付け処理部２ｄで第１の一連の頭部断層画像と第２の一連の頭部断層画像の対応付けを行う場合のフローチャートである。
ステップＱ１では、領域分け処理済の第１および第２の一連の頭部断層画像Ｇ1i，Ｇ2iを読み込む。例えば、図２４の（ａ）に示すごとき各スライス位置での断層画像から構成される第１の一連の頭部断層画像Ｇ1iと、図２４の（ｂ）に示すごとき各スライス位置での断層画像から構成される第２の一連の頭部断層画像Ｇ2iとを読み込む。ここで、第１の一連の頭部断層画像Ｇ1iについては図５および図７の正規化された特徴量が得られており、第２の一連の頭部断層画像Ｇ2iについては図１３および図１４の正規化された特徴量が得られているとする。
【００２４】
ステップＱ２では、頭部断層画像Ｇ1iの頭上部の各断層画像におけるスライス位置に対する正規化値Ｎｉの変化率ｋ1iおよび頭部断層画像Ｇ2iの頭上部の各断層画像におけるスライス位置に対する正規化値Ｎｉの変化率ｋ2iを、正規化値Ｎｉの近似曲線から求める。例えば、近似曲線が折れ線の場合、上下の連結線の傾きの平均（下の連結線しかない場合はその傾き）を変化率ｋとする。
ステップＱ３では、正規化値Ｎｉの変化率ｋ1i，ｋ2iを指標として、頭部断層画像Ｇ1iの頭上部の各断層画像におけるスライス位置と頭部断層画像Ｇ2iの頭上部の各断層画像におけるスライス位置とを対応付ける。正規化値Ｎｉの変化率ｋ1i，ｋ2iを指標とするのは、頭頂部を対応させるためである。図１５に、頭上部の対応付け結果を例示する。
【００２５】
ステップＱ４では、図１５に示すように、Ｌoc１の断層画像のスライス位置を対応付ける。これは大脳基底核レベルを対応付けることを意味する。また、Ｌoc１とＰos２の距離を等しくしたときの相対位置を指標として、Ｌoc１よりスライス位置が上の頭中部の断層画像のスライス位置を対応付ける。また、Ｌoc１とＰos４の距離を等しくしたときの相対位置を指標として、Ｌoc１よりスライス位置が下の頭中部の断層画像のスライス位置を対応付ける。
【００２６】
ステップＱ５では、図１５に示すように、Ｌoc３の断層画像のスライス位置を対応付ける。これは蝶形骨洞レベルを対応付けることを意味する。また、Ｌoc３とＰos４の距離を等しくしたときの相対位置を指標として、頭下部の断層画像のスライス位置を対応付ける。
【００２７】
上記ＭＲＩ装置１００によれば、医師の主観に頼らず、客観的に第１の一連の頭部断層画像Ｇ1iと第２の一連の頭部断層画像Ｇ2iとを対応付けることが出来る。
【００２８】
−第２の実施形態−
図１６は、この発明の第２の実施形態にかかるＭＲＩ装置２００の構成を示すブロック図である（但し、第２の実施形態の説明に関連する要部構成のみを示す）。
このＭＲＩ装置２００は、撮像装置１と、処理装置２Ａと、記憶装置３と、表示装置４と、入力装置５とを具備している。処理装置２Ａ以外は第１の実施形態における構成要素と同じである。
前記処理装置２Ａは、第１の実施形態と同じデータ取得部２ａと画像データ生成部２ｂと領域分け処理部２ｃと対応付け処理部２ｄとを含むと共に、第１の一連の画像を構成する各画像に対して処理パラメータ値を操作者が設定するためのトレーニング処理部２ｆと、前記第１の一連の画像に第２の一連の画像を対応付けその対応付けと前記処理パラメータ値とに基づいて前記第２の一連の画像を構成する各画像に対する処理パラメータ値を自動設定する自動設定処理部２ｇとを含んでいる。
【００２９】
図１７は、前記トレーニング処理部２ｆで、第１の一連の頭部断層画像を構成する各断層画像に対して、ＷＷ値，ＷＬ値を操作者が設定する場合のフローチャートである。
ステップＴ１では、第１の一連の頭部断層画像（これをトレーニングシリーズの頭部断層画像という）ＧTiを読み込む。
ステップＴ２では、各頭部断層画像ＧTiに対してＷＷTi値およびＷＬTi値を操作者が設定する。
ステップＴ３では、図１８に示すように、各頭部断層画像ＧTiのスライス位置ｘｉに対して設定されたＷＷTi値を滑らかに結ぶ近似曲線を求めて、それをトレーニングＷＷテーブル曲線ＷＷT(X)とする。
ステップＴ４では、図１９に示すように、各頭部断層画像ＧTiのスライス位置ｘｉに対して設定されたＷＬTi値を滑らかに結ぶ近似曲線を求めて、それをトレーニングＷＬテーブル曲線ＷＬT(X)とする。
【００３０】
ステップＴ５では、トレーニングシリーズの頭部断層画像ＧTiに対して図２の領域分け処理を実行する。但し、トレーニングシリーズの頭部断層画像ＧTiを既に読み込んでいるので、ステップＣ１は省略する。
ステップＴ６では、断層画像ＧTi中の関心領域ＲＯＩ内の画素値の各領域ｊごとの平均値ＭＮTjおよび標準偏差ＳＤTjを求める。
ステップＴ７では、図２０に示すように、各領域ｊごとに重み関数ωj(X)を設定する。
【００３１】
図２１は、前記自動設定処理部２ｇで、第２の一連の頭部断層画像を構成する各断層画像に対して、ＷＷ値，ＷＬ値を自動設定する場合のフローチャートである。
ステップＨ１では、第２の一連の頭部断層画像（これを設定対象シリーズの頭部断層画像という）ＧAiを読み込む。
ステップＨ２では、設定対象シリーズの頭部断層画像ＧAiに対して図２の領域分け処理を実行する。但し、設定対象シリーズの頭部断層画像ＧAiを前記ステップＨ１で読み込んでいるので、ステップＣ１は省略する。
ステップＨ３では、断層画像ＧAi中の関心領域ＲＯＩ内の画素値の各領域ｊごとの平均値ＭＮAjおよび標準偏差ＳＤAjを求める。
ステップＨ４では、トレーニング処理済のトレーニングシリーズの頭部断層画像ＧTiを読み込む。
ステップＨ５では、トレーニングシリーズの頭部断層画像ＧTiと設定対象シリーズの頭部断層画像ＧAiに対して図１２の対応付け処理を実行する。但し、両シリーズの頭部断層画像ＧTi，ＧAiを既に読み込んでいるので、ステップＱ１は省略する。
ステップＨ６では、トレーニングシリーズの頭部断層画像ＧTiと設定対象シリーズの頭部断層画像ＧAiの対応付けに応じて、トレーニングＷＷテーブル曲線ＷＷT(X)から出力ＷＷテーブル曲線ＷＷ(X')を求めると共に、トレーニングＷＬテーブル曲線ＷＬT(X)から出力ＷＬテーブル曲線ＷＬ(X')を求める。ここで、Ｘ’は、対応付けされたスライス位置を表わす。
【００３２】
ステップＨ７では、トレーニングシリーズの頭部断層画像ＧTiと設定対象シリーズの頭部断層画像ＧAiの対応付けに応じて、重み関数ωj(X)から重み関数ωj(X’)を求める。
ステップＨ８では、各領域ｊごとに、標準偏差ＳＤAj，ＳＤTjを用いて、ＷＷオフセット基準量ΔＷＷAjを求める。また、平均値ＭＮAj，ＭＮTjを用いて、ＷＬオフセット基準量ΔＷＬAjを求める。
ΔＷＷAj＝２（ＳＤAj−ＳＤTj）
ΔＷＬAj＝ＭＮAj−ＭＮTj
ステップＨ９では、図２２に示すように、重み関数ωj(X’)を用いて各領域ｊのＷＷオフセット基準量ΔＷＷAjを滑らかに連結して得られたＷＷオフセット量を、前記出力ＷＷテーブル曲線ＷＷ(X’)に加えて、出力ＷＷテーブル曲線ＷＷA(X’)を求める。
ＷＷA(X')＝ＷＷ(X')＋｛Σ（ωj(X')・ΔＷＷAj）｝／Σ（ωj(X')）
ステップＨ１０では、図２３に示すように、重み関数ωj(X’)を用いて各領域ｊのＷＬオフセット基準量ΔＷＬAjを滑らかに連結して得られたＷＬオフセット量を、前記出力ＷＬテーブル曲線ＷＬ(X')に加えて、出力ＷＬテーブル曲線ＷＬA(X’)を求める。
ＷＬA(X')＝ＷＬ(X')＋｛Σ（ωj(X')・ΔＷＬAj）｝／Σ（ωj(X')）
以上により得られた出力ＷＷテーブル曲線ＷＷA(X’)および出力ＷＬテーブル曲線ＷＬA(X’)に基づいて設定対象シリーズの各断層画像ＧAiのＷＷAi値およびＷＬAi値を求め、そのＷＷAi値およびＷＬAi値を用いて断層画像ＧAiを表示すればよい。
【００３３】
上記第２の実施形態にかかるＭＲＩ装置２００によれば、医師が１回だけＷＷ／ＷＬ値を設定しておけば、その後は断層画像ごとにＷＷ／ＷＬ値を設定しなくても、先に設定したＷＷ／ＷＬ値の傾向を反映させて別の一連の断層画像を構成する各断層画像を表示することが出来る。
【００３４】
【発明の効果】
この発明の画像の対応付け方法によれば、人の主観に頼らず、客観的に、第１の一連の画像と第２の一連の画像とを対応付けることが出来る。また、この発明の医用画像診断装置によれば、上記画像の対応付け方法を好適に実施することが出来るため、診断に好適である。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の第１の実施形態にかかるＭＲＩ装置の構成ブロック図である。
【図２】領域分け処理のフローチャートである。
【図３】スライス位置の説明図である。
【図４】像輪郭の説明図である。
【図５】第１の一連の断層画像のスライス位置と正規化値のグラフである。
【図６】関心領域の説明図である。
【図７】第１の一連の断層画像のスライス位置と平均値のグラフである。
【図８】各領域の説明図である。
【図９】頭上部の典型的な断層画像の例示図である。
【図１０】頭中部の典型的な断層画像の例示図である。
【図１１】頭下部の典型的な断層画像の例示図である。
【図１２】対応付け処理のフローチャートである。
【図１３】第２の一連の断層画像のスライス位置と正規化値のグラフである。
【図１４】第２の一連の断層画像のスライス位置と平均値のグラフである。
【図１５】第１の一連の断層画像と第２の一連の断層画像を対応付けした結果の説明図である。
【図１６】この発明の第２の実施形態にかかるＭＲＩ装置の構成ブロック図である。
【図１７】トレーニング処理のフローチャートである。
【図１８】トレーニングＷＷテーブル曲線の説明図である。
【図１９】トレーニングＷＬテーブル曲線の説明図である。
【図２０】重み関数の説明図である。
【図２１】自動設定処理のフローチャートである。
【図２２】出力ＷＷテーブル曲線の説明図である。
【図２３】出力ＷＬテーブル曲線の説明図である。
【図２４】第１の一連の断層画像のスライス位置と第２の一連の断層画像のスライス位置の説明図である。
【図２５】ＷＷ／ＷＬ値による画像の現れかたの違いの説明図である。
【符号の説明】
１００，２００ ＭＲＩ装置
１ 撮像装置
２ 処理装置
２ａ データ取得部
２ｂ 画像データ生成部
２ｃ 領域分け処理部
２ｄ 対応付け処理部
２ｆ トレーニング処理部
２ｇ 自動設定処理部
ＲＯＩ 関心領域
【産業上の利用分野】
この発明は、画像の対応付け方法および医用画像診断装置に関し、さらに詳しくは、第１の一連の画像と第２の一連の画像とを対応付けるための画像の対応付け方法およびその画像の対応付け方法を実施する医用画像診断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば頭部疾患を診断するために、予め手本となる患者の頭部について撮像した第１の一連の断層画像と，診断対象の患者の頭部について撮像した第２の一連の断層画像とを比較観察することが行われる。かかる断層画像は、例えばＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置やＣＴ（Computed Tomography）装置などで撮像される。
【０００３】
図２４の（ａ）は、手本となる患者Ｋ１の頭部について撮像した第１の一連の断層画像Ｇ1iのスライス位置を示している。また、図２４の（ｂ）は、診断対象の患者Ｋ２の頭部について撮像した第２の一連の断層画像Ｇ2iのスライス位置を示している。
図２４から判るように、患者もスライス位置も異なるため、第１の一連の断層画像Ｇ1iのどれと第２の一連の断層画像Ｇ2iのどれとを対応させるかは客観的に明白ではない。このため、従来は医師の主観に頼って対応させていた。
【０００４】
また、図２５の（ａ）は、画像の表示パラメータであるＷＷ（Ｗindow Ｗidth）値＝１５００，ＷＬ（Ｗindow Ｌevel）値＝３５０の場合の画像表示例を示している。この画像表示例では、頭骨ｃは詳細に表現されているが、脳ｎは詳細に表現されていない。一方、図２５の（ｂ）は、ＷＷ値＝４００，ＷＬ値＝２５０の場合の画像表示例を示している。この画像表示例では、頭骨ｃは詳細に表現されていないが、脳ｎは詳細に表現されている。
図２５から判るように、ＷＷ値やＷＬ値の設定によって画像の見え方が全く異なる。このため、従来は画像を表示させる度に医師が適正なＷＷ値やＷＬ値の設定を行っていた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記のように、従来は、第１の一連の断層画像Ｇ1iのどれと第２の一連の断層画像Ｇ2iのどれとを対応させるかを医師の主観に頼って決めている。
しかし、これでは医師によって対応のさせ方が異なることになりかねない問題点がある。
また、従来は、画像を表示させる度に医師が適正なＷＷ値やＷＬ値の設定を行っている。
しかし、画像ごとに設定を行うのは作業負担が大きい問題点がある。
【０００６】
そこで、この発明の第１の目的は、医師の主観に頼らず、客観的に第１の一連の画像と第２の一連の画像とを対応付けることが出来る画像の対応付け方法を提供することにある。また、この発明の第２の目的は、その画像の対応付け方法を好適に実施することが出来る医用画像診断装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
第１の観点では、この発明は、撮像対象が頭部である第１の一連の断層画像と第２の一連の断層画像とを対応付ける画像の対応付け方法であって、第１の一連の断層画像を構成する各断層画像の頭部像面積および関心領域内平均画素値を算出すると共に、第２の一連の断層画像を構成する各断層画像の頭部像面積および関心領域内平均画素値を算出し、前記頭部像面積をその最大値で正規化し、前記関心領域内平均画素値をその変化率で正規化し、前記正規化した頭部像面積および前記正規化した関心領域内平均画素値を指標として、第１の一連の断層画像と第２の断層画像とを対応付けることを特徴とする画像の対応付け方法を提供する。
本願発明者の研究によれば、頭部断面積および関心領域内平均画素値を基にして、頭部の断層画像のスライス位置を正規化できることが判った。そこで、上記第１の観点による画像の対応付け方法では、第１の一連の断層画像を構成する各断層画像と第２の一連の断層画像を構成する各断層画像における特徴量として頭部像面積および関心領域内平均画素値を算出し、それら頭部像面積および関心領域内平均画素値を正規化する。そして、正規化した頭部像面積および関心領域内平均画素値を指標として、第１の一連の断層画像と第２の一連の断層画像とを対応付ける。これにより、医師の主観に頼らず、客観的に第１の一連の頭部断層画像と第２の一連の頭部断層画像とを対応付けることが出来る。
【０００９】
第２の観点では、この発明は、撮像対象が頭部である第１の一連の断層画像を構成する各断層画像の頭部像面積と撮像対象が頭部である第２の一連の断層画像を構成する各断層画像の頭部像面積とを算出する頭部像面積算出手段と、前記第１の一連の断層画像を構成する各断層画像の関心領域内平均画素値と前記第２の一連の断層画像を構成する各断層画像の関心領域内平均画素値とを算出する関心領域内平均画素値算出手段と、前記頭部像面積算出手段で算出した第１および第２の一連の断層画像を構成する各断層画像の頭部像面積をそれぞれその最大値で正規化する頭部像面積正規化手段と、前記関心領域内平均画素値算出手段で算出した第１および第２の一連の断層画像を構成する各断層画像の前記関心領域内平均画素値をそれぞれその変化率で正規化する関心領域内平均画素値正規化手段と、前記頭部像面積正規化手段でそれぞれ正規化した頭部像面積および前記関心領域内平均画素値正規化手段でそれぞれ正規化した関心領域内平均画素値を指標として、第１の一連の断層画像と第２の断層画像とを対応付ける対応付け処理手段とを具備したことを特徴とする医用画像診断装置を提供する。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、図に示す実施形態に基づいてこの発明をさらに詳しく説明する。なお、これによりこの発明が限定されるものではない。
【００１８】
−第１の実施形態−
図１は、この発明の第１の実施形態にかかるＭＲＩ装置１００の構成を示すブロック図である（但し、第１の実施形態の説明に関連する要部構成のみを示す）。
このＭＲＩ装置１００は、撮像装置１と、処理装置２と、記憶装置３と、表示装置４と、入力装置５とを具備している。
前記撮像装置１は、被検体Ｋをスキャンし、得られたスキャンデータを処理装置２に渡す。
前記処理装置２は、前記撮像装置１からスキャンデータを取得するデータ取得部２ａと、スキャンデータから断層画像の画像データを生成する画像データ生成部２ｂと、一連の画像の特徴量を算出しその特徴量を正規化しその正規化した特徴量に基づいて各画像を領域分けする領域分け処理部２ｃと、各画像の正規化した特徴量に基づいて第１の一連の画像と第２の一連の画像とを対応付けする対応付け処理部２ｄとを含んでいる。
前記記憶装置３は、前記スキャンデータや前記画像データを記憶する。
前記表示装置４は、前記断層画像や各種の情報を表示する。
前記入力装置５は、操作者が入力する情報を受け付ける。
【００１９】
図２は、前記領域分け処理部２ｃで一連の頭部断層画像の領域分けを行う場合のフローチャートである。
ステップＣ１では、一連の頭部断層画像Ｇｉを読み込む。例えば、図３に示すごとき各スライス位置での断層画像から構成される一連の頭部断層画像Ｇｉを読み込む。
ステップＣ２では、各頭部断層画像Ｇｉの像輪郭を抽出する。例えば、図４の（ａ）に示す頭部断層画像では、図４の（ｂ）に太破線で示す如き像輪郭が抽出される。
【００２０】
ステップＣ３では、各頭部断層画像Ｇｉの像輪郭内の面積Ｓｉを求める。
ステップＣ４では、最大面積Ｓmxをもつ頭部断層画像Ｇmxのスライス位置をＬoc１とする。なお、最大面積ＳmxとなるＬoc１は、大脳基底核レベルに相当する。
ステップＣ５では、最大面積Ｓmxで各面積Ｓｉを正規化し、正規化値Ｎｉを求める。
ステップＣ６では、正規化値Ｎｉの近似曲線がＬoc１より上で初めて閾値αを切る位置をＰos２とする。
ステップＣ７では、Ｐos２よりスライス位置が上の頭部断層画像を頭上部の画像とする。
図５に、各頭部断層画像Ｇｉのスライス位置と，正規化値Ｎｉと，近似曲線と，閾値αと，Ｌoc１と，Ｐos２とを例示する。近似曲線は、簡単のため、折れ線としている。閾値αは“８０％”としている。
【００２１】
ステップＣ８では、各頭部断層画像Ｇｉの像輪郭を円で近似し、その円の半径をＤ（例えば２０ｍｍ）だけ縮めた円の後ろ半分を関心領域とし、その関心領域内の画素値の平均値Ｍｉを求める。例えば、図６に示す頭部断層画像では、Ａが像輪郭を近似した円であり、ＲＯＩが関心領域である。
ステップＣ９では、Ｌoc１よりスライス位置が下で平均値Ｍｉが極小（極小がなければ最小）となる頭部断層画像Ｇacのスライス位置をＬoc３とする。なお、平均値Ｍｉが極小（最小）となるＬoc３は、蝶形骨洞レベルに相当する。
ステップＣ１０では、Ｌoc１とＬoc３の中点の位置をＰos４とする。
ステップＣ１１では、Ｐos４からスライス位置が下の頭部断層画像を頭下部の画像とする。
ステップＣ１２では、残りの頭部断層画像を頭中部の画像とする。
図７に、各頭部断層画像Ｇｉのスライス位置と，平均値Ｍｉと，近似曲線と，Ｌoc１と，Ｐos２と，Ｌoc３と，Ｐos４とを例示する。近似曲線は、簡単のため、折れ線としている。
【００２２】
以上により、図８に示すように、一連の頭部断層画像Ｇｉを、頭上部，頭中部，頭下部に領域分けできる。
図９に、頭上部の典型的な断層画像を示す。この頭上部は、大脳基底核レベルの断面積からα％だけ断面積が小さくなる位置Ｐos２から上の部分である。
図１０に、頭中部の典型的な断層画像を示す。この頭中部は、Ｐos２から大脳基底核レベルと蝶形骨洞レベルの中点の位置Ｐos４までの部分である。
図１１に、頭下部の典型的な断層画像を示す。この頭下部は、Ｐos４から下の部分である。
【００２３】
図１２は、前記対応付け処理部２ｄで第１の一連の頭部断層画像と第２の一連の頭部断層画像の対応付けを行う場合のフローチャートである。
ステップＱ１では、領域分け処理済の第１および第２の一連の頭部断層画像Ｇ1i，Ｇ2iを読み込む。例えば、図２４の（ａ）に示すごとき各スライス位置での断層画像から構成される第１の一連の頭部断層画像Ｇ1iと、図２４の（ｂ）に示すごとき各スライス位置での断層画像から構成される第２の一連の頭部断層画像Ｇ2iとを読み込む。ここで、第１の一連の頭部断層画像Ｇ1iについては図５および図７の正規化された特徴量が得られており、第２の一連の頭部断層画像Ｇ2iについては図１３および図１４の正規化された特徴量が得られているとする。
【００２４】
ステップＱ２では、頭部断層画像Ｇ1iの頭上部の各断層画像におけるスライス位置に対する正規化値Ｎｉの変化率ｋ1iおよび頭部断層画像Ｇ2iの頭上部の各断層画像におけるスライス位置に対する正規化値Ｎｉの変化率ｋ2iを、正規化値Ｎｉの近似曲線から求める。例えば、近似曲線が折れ線の場合、上下の連結線の傾きの平均（下の連結線しかない場合はその傾き）を変化率ｋとする。
ステップＱ３では、正規化値Ｎｉの変化率ｋ1i，ｋ2iを指標として、頭部断層画像Ｇ1iの頭上部の各断層画像におけるスライス位置と頭部断層画像Ｇ2iの頭上部の各断層画像におけるスライス位置とを対応付ける。正規化値Ｎｉの変化率ｋ1i，ｋ2iを指標とするのは、頭頂部を対応させるためである。図１５に、頭上部の対応付け結果を例示する。
【００２５】
ステップＱ４では、図１５に示すように、Ｌoc１の断層画像のスライス位置を対応付ける。これは大脳基底核レベルを対応付けることを意味する。また、Ｌoc１とＰos２の距離を等しくしたときの相対位置を指標として、Ｌoc１よりスライス位置が上の頭中部の断層画像のスライス位置を対応付ける。また、Ｌoc１とＰos４の距離を等しくしたときの相対位置を指標として、Ｌoc１よりスライス位置が下の頭中部の断層画像のスライス位置を対応付ける。
【００２６】
ステップＱ５では、図１５に示すように、Ｌoc３の断層画像のスライス位置を対応付ける。これは蝶形骨洞レベルを対応付けることを意味する。また、Ｌoc３とＰos４の距離を等しくしたときの相対位置を指標として、頭下部の断層画像のスライス位置を対応付ける。
【００２７】
上記ＭＲＩ装置１００によれば、医師の主観に頼らず、客観的に第１の一連の頭部断層画像Ｇ1iと第２の一連の頭部断層画像Ｇ2iとを対応付けることが出来る。
【００２８】
−第２の実施形態−
図１６は、この発明の第２の実施形態にかかるＭＲＩ装置２００の構成を示すブロック図である（但し、第２の実施形態の説明に関連する要部構成のみを示す）。
このＭＲＩ装置２００は、撮像装置１と、処理装置２Ａと、記憶装置３と、表示装置４と、入力装置５とを具備している。処理装置２Ａ以外は第１の実施形態における構成要素と同じである。
前記処理装置２Ａは、第１の実施形態と同じデータ取得部２ａと画像データ生成部２ｂと領域分け処理部２ｃと対応付け処理部２ｄとを含むと共に、第１の一連の画像を構成する各画像に対して処理パラメータ値を操作者が設定するためのトレーニング処理部２ｆと、前記第１の一連の画像に第２の一連の画像を対応付けその対応付けと前記処理パラメータ値とに基づいて前記第２の一連の画像を構成する各画像に対する処理パラメータ値を自動設定する自動設定処理部２ｇとを含んでいる。
【００２９】
図１７は、前記トレーニング処理部２ｆで、第１の一連の頭部断層画像を構成する各断層画像に対して、ＷＷ値，ＷＬ値を操作者が設定する場合のフローチャートである。
ステップＴ１では、第１の一連の頭部断層画像（これをトレーニングシリーズの頭部断層画像という）ＧTiを読み込む。
ステップＴ２では、各頭部断層画像ＧTiに対してＷＷTi値およびＷＬTi値を操作者が設定する。
ステップＴ３では、図１８に示すように、各頭部断層画像ＧTiのスライス位置ｘｉに対して設定されたＷＷTi値を滑らかに結ぶ近似曲線を求めて、それをトレーニングＷＷテーブル曲線ＷＷT(X)とする。
ステップＴ４では、図１９に示すように、各頭部断層画像ＧTiのスライス位置ｘｉに対して設定されたＷＬTi値を滑らかに結ぶ近似曲線を求めて、それをトレーニングＷＬテーブル曲線ＷＬT(X)とする。
【００３０】
ステップＴ５では、トレーニングシリーズの頭部断層画像ＧTiに対して図２の領域分け処理を実行する。但し、トレーニングシリーズの頭部断層画像ＧTiを既に読み込んでいるので、ステップＣ１は省略する。
ステップＴ６では、断層画像ＧTi中の関心領域ＲＯＩ内の画素値の各領域ｊごとの平均値ＭＮTjおよび標準偏差ＳＤTjを求める。
ステップＴ７では、図２０に示すように、各領域ｊごとに重み関数ωj(X)を設定する。
【００３１】
図２１は、前記自動設定処理部２ｇで、第２の一連の頭部断層画像を構成する各断層画像に対して、ＷＷ値，ＷＬ値を自動設定する場合のフローチャートである。
ステップＨ１では、第２の一連の頭部断層画像（これを設定対象シリーズの頭部断層画像という）ＧAiを読み込む。
ステップＨ２では、設定対象シリーズの頭部断層画像ＧAiに対して図２の領域分け処理を実行する。但し、設定対象シリーズの頭部断層画像ＧAiを前記ステップＨ１で読み込んでいるので、ステップＣ１は省略する。
ステップＨ３では、断層画像ＧAi中の関心領域ＲＯＩ内の画素値の各領域ｊごとの平均値ＭＮAjおよび標準偏差ＳＤAjを求める。
ステップＨ４では、トレーニング処理済のトレーニングシリーズの頭部断層画像ＧTiを読み込む。
ステップＨ５では、トレーニングシリーズの頭部断層画像ＧTiと設定対象シリーズの頭部断層画像ＧAiに対して図１２の対応付け処理を実行する。但し、両シリーズの頭部断層画像ＧTi，ＧAiを既に読み込んでいるので、ステップＱ１は省略する。
ステップＨ６では、トレーニングシリーズの頭部断層画像ＧTiと設定対象シリーズの頭部断層画像ＧAiの対応付けに応じて、トレーニングＷＷテーブル曲線ＷＷT(X)から出力ＷＷテーブル曲線ＷＷ(X')を求めると共に、トレーニングＷＬテーブル曲線ＷＬT(X)から出力ＷＬテーブル曲線ＷＬ(X')を求める。ここで、Ｘ’は、対応付けされたスライス位置を表わす。
【００３２】
ステップＨ７では、トレーニングシリーズの頭部断層画像ＧTiと設定対象シリーズの頭部断層画像ＧAiの対応付けに応じて、重み関数ωj(X)から重み関数ωj(X’)を求める。
ステップＨ８では、各領域ｊごとに、標準偏差ＳＤAj，ＳＤTjを用いて、ＷＷオフセット基準量ΔＷＷAjを求める。また、平均値ＭＮAj，ＭＮTjを用いて、ＷＬオフセット基準量ΔＷＬAjを求める。
ΔＷＷAj＝２（ＳＤAj−ＳＤTj）
ΔＷＬAj＝ＭＮAj−ＭＮTj
ステップＨ９では、図２２に示すように、重み関数ωj(X’)を用いて各領域ｊのＷＷオフセット基準量ΔＷＷAjを滑らかに連結して得られたＷＷオフセット量を、前記出力ＷＷテーブル曲線ＷＷ(X’)に加えて、出力ＷＷテーブル曲線ＷＷA(X’)を求める。
ＷＷA(X')＝ＷＷ(X')＋｛Σ（ωj(X')・ΔＷＷAj）｝／Σ（ωj(X')）
ステップＨ１０では、図２３に示すように、重み関数ωj(X’)を用いて各領域ｊのＷＬオフセット基準量ΔＷＬAjを滑らかに連結して得られたＷＬオフセット量を、前記出力ＷＬテーブル曲線ＷＬ(X')に加えて、出力ＷＬテーブル曲線ＷＬA(X’)を求める。
ＷＬA(X')＝ＷＬ(X')＋｛Σ（ωj(X')・ΔＷＬAj）｝／Σ（ωj(X')）
以上により得られた出力ＷＷテーブル曲線ＷＷA(X’)および出力ＷＬテーブル曲線ＷＬA(X’)に基づいて設定対象シリーズの各断層画像ＧAiのＷＷAi値およびＷＬAi値を求め、そのＷＷAi値およびＷＬAi値を用いて断層画像ＧAiを表示すればよい。
【００３３】
上記第２の実施形態にかかるＭＲＩ装置２００によれば、医師が１回だけＷＷ／ＷＬ値を設定しておけば、その後は断層画像ごとにＷＷ／ＷＬ値を設定しなくても、先に設定したＷＷ／ＷＬ値の傾向を反映させて別の一連の断層画像を構成する各断層画像を表示することが出来る。
【００３４】
【発明の効果】
この発明の画像の対応付け方法によれば、人の主観に頼らず、客観的に、第１の一連の画像と第２の一連の画像とを対応付けることが出来る。また、この発明の医用画像診断装置によれば、上記画像の対応付け方法を好適に実施することが出来るため、診断に好適である。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の第１の実施形態にかかるＭＲＩ装置の構成ブロック図である。
【図２】領域分け処理のフローチャートである。
【図３】スライス位置の説明図である。
【図４】像輪郭の説明図である。
【図５】第１の一連の断層画像のスライス位置と正規化値のグラフである。
【図６】関心領域の説明図である。
【図７】第１の一連の断層画像のスライス位置と平均値のグラフである。
【図８】各領域の説明図である。
【図９】頭上部の典型的な断層画像の例示図である。
【図１０】頭中部の典型的な断層画像の例示図である。
【図１１】頭下部の典型的な断層画像の例示図である。
【図１２】対応付け処理のフローチャートである。
【図１３】第２の一連の断層画像のスライス位置と正規化値のグラフである。
【図１４】第２の一連の断層画像のスライス位置と平均値のグラフである。
【図１５】第１の一連の断層画像と第２の一連の断層画像を対応付けした結果の説明図である。
【図１６】この発明の第２の実施形態にかかるＭＲＩ装置の構成ブロック図である。
【図１７】トレーニング処理のフローチャートである。
【図１８】トレーニングＷＷテーブル曲線の説明図である。
【図１９】トレーニングＷＬテーブル曲線の説明図である。
【図２０】重み関数の説明図である。
【図２１】自動設定処理のフローチャートである。
【図２２】出力ＷＷテーブル曲線の説明図である。
【図２３】出力ＷＬテーブル曲線の説明図である。
【図２４】第１の一連の断層画像のスライス位置と第２の一連の断層画像のスライス位置の説明図である。
【図２５】ＷＷ／ＷＬ値による画像の現れかたの違いの説明図である。
【符号の説明】
１００，２００ ＭＲＩ装置
１ 撮像装置
２ 処理装置
２ａ データ取得部
２ｂ 画像データ生成部
２ｃ 領域分け処理部
２ｄ 対応付け処理部
２ｆ トレーニング処理部
２ｇ 自動設定処理部
ＲＯＩ 関心領域
Claims (6)
- 撮像対象が頭部である第１の一連の断層画像と第２の一連の断層画像とを対応付ける画像の対応付け方法であって、
第１の一連の断層画像を構成する各断層画像の頭部像面積および関心領域内平均画素値を算出すると共に、第２の一連の断層画像を構成する各断層画像の頭部像面積および関心領域内平均画素値を算出し、
前記頭部像面積をその最大値で正規化し、
前記関心領域内平均画素値をその変化率で正規化し、
前記正規化した頭部像面積および前記正規化した関心領域内平均画素値を指標として、第１の一連の断層画像と第２の断層画像とを対応付けることを特徴とする画像の対応付け方法。 - 請求項１に記載の画像の対応付け方法であって、
前記第１の一連の断層画像は、各断層画像に対して操作者が処理パラメータ値を設定したものであり、
前記第２の一連の断層画像は、前記設定された処理パラメータ値に基づいて各断層画像に対する処理パラメータ値を自動設定するものであることを特徴とする画像の対応付け方法。 - 請求項２に記載の画像の対応付け方法であって、
前記処理パラメータ値は、ウィンドウ幅値（ＷＷ値）及びウィンドウレベル値（ＷＬ値）であることを特徴とする画像の対応付け方法。 - 撮像対象が頭部である第１の一連の断層画像を構成する各断層画像の頭部像面積と撮像対象が頭部である第２の一連の断層画像を構成する各断層画像の頭部像面積とを算出する頭部像面積算出手段と、
前記第１の一連の断層画像を構成する各断層画像の関心領域内平均画素値と前記第２の一連の断層画像を構成する各断層画像の関心領域内平均画素値とを算出する関心領域内平均画素値算出手段と、
前記頭部像面積算出手段で算出した第１および第２の一連の断層画像を構成する各断層画像の頭部像面積をそれぞれその最大値で正規化する頭部像面積正規化手段と、
前記関心領域内平均画素値算出手段で算出した第１および第２の一連の断層画像を構成する各断層画像の前記関心領域内平均画素値をそれぞれその変化率で正規化する関心領域内平均画素値正規化手段と、
前記頭部像面積正規化手段でそれぞれ正規化した頭部像面積および前記関心領域内平均画素値正規化手段でそれぞれ正規化した関心領域内平均画素値を指標として、第１の一連の断層画像と第２の断層画像とを対応付ける対応付け処理手段とを具備したことを特徴とする医用画像診断装置。 - 請求項４に記載の医用画像診断装置であって、
前記第１の一連の断層画像は、各断層画像に対して操作者が処理パラメータ値を設定したものであり、
前記第２の一連の断層画像は、前記設定された処理パラメータ値に基づいて各断層画像に対する処理パラメータ値を自動設定するものであることを特徴とする医用画像診断装置。 - 請求項５に記載の医用画像診断装置であって、
前記処理パラメータ値は、ウィンドウ幅値（ＷＷ値）及びウィンドウレベル値（ＷＬ値）であることを特徴とする医用画像診断装置。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2015167680A (ja) * | 2014-03-06 | 2015-09-28 | 株式会社Ａｚｅ | 医用画像生成装置、医用画像生成プログラムおよび医用画像生成方法 |
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