JP6792340B2 - 医用画像処理装置、医用画像処理方法、及び医用画像処理プログラム - Google Patents

Description

本開示は、医用画像処理装置、医用画像処理方法、及び医用画像処理プログラムに関する。

従来、医用画像処理の分野では、組織や病変（組織等という）の長径、あるいは長径及び短径を用いて、組織等の大きさや状態を診断することがある。また、組織等の短径を用いて、所定の医療器具が管状組織内を通過可能か否か判断することがある。

組織等の長径及び短径を導出する装置として、３次元画像の所定の断面において、その輪郭に対し、最長の径を長径とし、長径に垂直に引ける線分のうち最長のものを短径とする医用画像処理装置が知られている（特許文献１参照）。また、組織等を楕円体近似して、その長径及び短径を算出することが知られている。

特開２０１１−２４８２６号公報（段落００７５、図１１）

特許文献１では、断面において長径と短径とが直交するが、３次元画像の断面の決め方によって長径と短径の長さが変化する。そのため、導出された長径及び短径は、客観性が不十分である。また、実際の組織等は、３次元に歪曲し、楕円体からかけ離れた形状を有することも多い。そのため、楕円体近似では、実際の組織等の形状に対し、誤差が生じることがある。この結果、ユーザが直感的に組織等の形状を認識し難いことがある。また、楕円体は一般的に長さの異なる３つの径があり、最長のものを長径としても、他の２つの径のうちのいずれを短径として良いかは定まらない。

本開示は、上記事情に鑑みてなされたものであり、ユーザが組織等の実際の形状を認識し易い医用画像処理装置、医用画像処理方法、及び医用画像処理プログラムを提供する。

本開示の医用画像処理装置は、被検体を含むボリュームデータを取得するポートと、前記被検体の大きさを示す長径及び前記被検体の短径を計算するプロセッサと、前記長径及び前記短径を表示するディスプレイと、を備え、前記長径を表現する線分と、前記短径を表現する線分とは、ねじれの位置にあり、前記被検体の前記長径と直交する断面と、前記短径が交わり、前記長径を表現する線分の端点と前記短径を表現する線分の端点とは、前記被検体の表面上に位置し、前記長径は、歪曲又は湾曲した形状の前記被検体の３次元領域の２つの端点を結び、最も距離が長い線分である。

本開示の医用画像処理方法は、医用画像処理装置における画像処理方法であって、被検体を含むボリュームデータを取得し、前記被検体の大きさを示す長径及び前記被検体の短径を計算し、前記長径及び前記短径をディスプレイに表示し、前記長径を表現する線分と、前記短径を表現する線分とは、ねじれの位置にあり、前記被検体の前記長径と直交する断面と、前記短径が交わり、前記長径を表現する線分の端点と前記短径を表現する線分の端点とは、前記被検体の表面上に位置し、前記長径は、歪曲又は湾曲した形状の前記被検体の３次元領域の２つの端点を結び、最も距離が長い線分である。

本開示の医用画像処理プログラムは、上記医用画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

本開示によれば、ユーザが組織等の実際の形状を認識し易い。

第１の実施形態における医用画像処理装置の構成例を示すブロック図 組織等の長径と短径を導出する動作の全体処理手順を示すフローチャート 長径の第１導出方法による長径の設定手順を示すフローチャート 長径の第２導出方法を説明するための模式図 長径の第２導出方法による長径の設定手順を示すフローチャート 短径の第１導出方法による短径の設定手順を示すフローチャート 短径の第１導出方法を説明するための模式図 短径の第２導出方法による短径の設定手順を示すフローチャート 短径の第２導出方法を説明するための模式図 比較例として長径と短径が直交する場合の模式図 長径とねじれの位置にある短径が長径との直交断面に含まれる場合の模式図 直径とねじれの位置にある短径が長径との直交断面と交わる場合の模式図

以下、本開示の実施形態について、図面を用いて説明する。

（第１の実施形態）
本実施形態の医用画像処理装置は、組織等の被検体を撮像した３次元画像（３Ｄ画像）において、長径及び短径を導出する。組織等は、骨、血管等の臓器や、肺葉、心室などの臓器の一部、腫瘍、嚢胞などの病変組織を含む。また、組織等には左右の肺のような複数の臓器の組み合わせを含む。長径及び短径は、組織等の形状や大きさを認識するために用いられるパラメータの１つである。

長径とは、組織等の大きさを示す代表的な線分であり、たいていは組織等を含む３次元領域の２つの端点を結び、最も距離が長い線分である。短径とは、長径と組み合わせて組織等の扁平の度合いや組織の体積を示唆するための長径よりも短い線分で、たいていは組織等を含む３次元領域の２つの端点を結び、長径よりも短い線分である。

図１は、第１の実施形態における医用画像処理装置１００の構成例を示すブロック図である。医用画像処理装置１００は、ポート１１０、ユーザインターフェース（ＵＩ：Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１２０、ディスプレイ１３０、プロセッサ１４０、及びメモリ１５０を備える。

医用画像処理装置１００には、ＣＴ装置２００が接続される。医用画像処理装置１００は、ＣＴ装置２００からボリュームデータを取得し、取得されたボリュームデータに対して処理を行う。医用画像処理装置１００は、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）とＰＣに搭載されたソフトウェアにより構成されてもよい。また、医用画像処理装置１００は、ＣＴ装置２００の付属装置として提供されてもよい。

ＣＴ装置２００は、生体へＸ線を照射し、体内の組織によるＸ線の吸収の違いを利用して、画像（ＣＴ画像）を撮像する。生体としては人体等が挙げられる。生体は、被写体の一例である。

ＣＴ画像は、時系列に複数撮像されてもよい。ＣＴ装置２００は、生体内部の任意の箇所の情報を含むボリュームデータを生成する。生体内部の任意の箇所は、各種臓器（例えば心臓、腎臓）を含んでもよい。ＣＴ画像が撮像されることにより、ＣＴ画像における各画素（ボクセル）の画素値（ＣＴ値）が得られる。ＣＴ装置２００は、ＣＴ画像としてのボリュームデータを医用画像処理装置１００へ、有線回線又は無線回線を介して送信する。

ＣＴ装置２００は、連続的に撮像することで３次元のボリュームデータを複数取得し、動画を生成することも可能である。複数の３次元画像による動画のデータは、４Ｄ（４次元）データとも称される。

医用画像処理装置１００内のポート１１０は、通信ポートや外部装置接続ポートを含み、ＣＴ画像から得られたボリュームデータを取得する。取得されたボリュームデータは、直ぐにプロセッサ１４０に送られて各種処理されてもよいし、メモリ１５０において保管された後、必要時にプロセッサ１４０へ送られて各種処理されてもよい。

ＵＩ１２０は、タッチパネル、ポインティングデバイス、キーボード、又はマイクロホンを含んでもよい。ＵＩ１２０は、医用画像処理装置１００のユーザから、任意の入力操作を受け付ける。ユーザは、医師、放射線技師、又はその他医療従事者（Ｐａｒａｍｅｄｉｃ Ｓｔａｆｆ）を含んでもよい。

ＵＩ１２０は、ボリュームデータにおける関心領域（ＲＯＩ：Ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）の指定や輝度条件の設定等の操作を受け付ける。関心領域は、病変や組織（例えば、血管、臓器、骨）の領域を含んでもよい。

ディスプレイ１３０は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）を含んでもよく、各種情報を表示する。各種情報は、ボリュームデータから得られる３次元画像を含む。３次元画像は、ボリュームレンダリング画像、サーフェスレンダリング画像、及びＭＰＲ（Ｍｕｔｉ Ｐｌａｎａｒ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）画像を含んでもよい。ディスプレイ１３０は、組織等の３次元画像に重畳されるように、後述する組織等の長径及び短径を表示する。

メモリ１５０は、各種ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）の一次記憶装置を含む。メモリ１５０は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）の二次記憶装置を含んでもよい。メモリ１５０は、各種情報やプログラムを記憶する。各種情報は、ポート１１０により取得されたボリュームデータ、プロセッサ１４０により生成された画像、プロセッサ１４０により設定された設定情報、を含んでもよい。

プロセッサ１４０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、又はＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を含んでもよい。

プロセッサ１４０は、メモリ１５０に記憶された医用画像処理プログラムを実行することにより、各種処理や制御を行う。また、プロセッサ１４０は、医用画像処理装置１００の各部を統括する。

プロセッサ１４０は、ボリュームデータにおいて、セグメンテーション処理を行ってよい。この場合、ＵＩ１２０がユーザからの指示を受け付け、指示の情報がプロセッサ１４０に送られる。プロセッサ１４０は、指示の情報に基づいて、公知の方法により、ボリュームデータから、セグメンテーション処理を行い、関心領域を抽出（ｓｅｇｍｅｎｔ）してもよい。また、ユーザからの詳細な指示により、手動で関心領域を設定（ｓｅｔ）しても良い。また、観察対象の組織等が予め定められている場合、プロセッサ１４０は、ユーザ指示なしでボリュームデータから、セグメンテーション処理を行い、観察対象の組織等を含む関心領域を抽出してもよい。

プロセッサ１４０は、ポート１１０により取得されたボリュームデータに基づいて、３次元画像を生成する。プロセッサ１４０は、ポート１１０により取得されたボリュームデータから、指定された領域に基づいて、３次元画像を生成してもよい。３次元画像は、ボリュームレンダリング画像である場合、レイサム（ＲａｙＳｕｍ）画像、ＭＩＰ(Ｍａｘｉｍｕｍ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ)画像、又はレイキャスト（Ｒａｙｃａｓｔ）画像を含んでもよい。

次に、医用画像処理装置１００による動作について説明する。

図２は、組織等の長径及び短径を導出する動作の全体処理手順を示すフローチャートである。

プロセッサ１４０は、ＣＴ装置２００から送信されたボリュームデータを取得する（Ｓ１）。

プロセッサ１４０は、既知のセグメンテーション処理によって、ボリュームデータに含まれる組織等の領域を設定する（Ｓ２）。この場合、例えば、ユーザがＵＩ１２０を介して大まかに領域を指定して抽出した後、プロセッサ１４０が正確に領域を抽出してもよい。

プロセッサ１４０は、設定された組織等の領域に対して、組織等の長径を設定する（Ｓ３）。

プロセッサ１４０は、設定された長径を用いて、この組織等の短径を設定する（Ｓ４）。この後、プロセッサ１４０は、本動作を終了する。

組織等の長径は、組織等の短径よりも重要であることが多く、直感的に１つの結果（長径）に落ち着き易い。一方、短径は、組織等の種別やユーザの主観によって望ましい結果（短径）が変わる。そのため、プロセッサ１４０は、長径の導出後に短径を導出することで、組織等の形状や大きさを認識し易くなる。尚、プロセッサ１４０は、長径を用いずに短径を導出してもよいし、長径と短径とを同時に取得してもよい。つまり、組織等の長径及び短径の導出方法や導出順序は、特に限定されない。

次に、長径の導出方法について説明する。

［長径の第１導出方法］
図３は、図２のＳ３における長径Ｌｋの第１導出方法による長径Ｌｋの設定手順を示すフローチャートである。

プロセッサ１４０は、組織等の領域を示す領域Ｒに対して、領域Ｒの表面に位置する表面領域ＳＲを取得する（Ｓ１１）。表面領域ＳＲは、領域Ｒから１ボクセル縮小した領域を減算することによって得られる。つまり、領域Ｒの輪郭を表現する薄い表面領域ＳＲが抽出される。

プロセッサ１４０は、表面領域ＳＲを構成する全ボクセルの座標Ｓｉ（ｉ：０〜Ｎ−１）の集合において、直積集合｛Ｓｉ１｝×｛Ｓｉ２｝を算出し、算出結果を（Ｓｉ１，Ｓｉ２）とする（Ｓ１２）。

Ｓｉ１は第１の座標Ｓｉを表し、Ｓｉ２は第２の座標Ｓｉを表す。直積集合（Ｓｉ１，Ｓｉ２）には、直積集合の総数は、全ボクセルの座標Ｓｉの中から２つの座標Ｓｉ１，Ｓｉ２の組み合わせ総数に等しく、つまり_ｎＣ_２に相当する数となる。「ｉ：０〜Ｎ−１」とは、変数ｉに「０」〜「Ｎ−１」の間の値が順に設定されることを示す。

プロセッサ１４０は、それぞれの（Ｓｉ１，Ｓｉ２）について、座標Ｓｉ１と座標Ｓｉ２との間の距離（｜Ｓｉ１−Ｓｉ２｜）を算出し、最長距離ｍａｘ（｜Ｓｉ１−Ｓｉ２｜）を算出する（Ｓ３）。

プロセッサ１４０は、最長距離ｍａｘ（｜Ｓｉ１−Ｓｉ２｜）の座標Ｓｉ１，Ｓｉ２を端点とする線分を、長径Ｌｋとする（Ｓ４）。この後、プロセッサ１４０は、本処理を終了し、メインの処理（図３の処理）に復帰する。

長径Ｌｋの第１導出方法によれば、領域Ｒに含まれる全点の中で最も離れている点のペアを探し出すので、長径Ｌｋが直感的となる。また、医用画像処理装置１００は、組織等における最長の径を長径Ｌｋとして正確に設定可能である。

[長径の第２導出方法]
長径Ｌｋの第２導出方法では、医用画像処理装置１００は、組織等の立体形状を主成分分析して、組織等の主軸Ｖ１を用いて組織等の長径Ｌｋを導出する。これは、立体形状のバウンディングボックスを取得するときに、よく使われる手法である。

図４は長径Ｌｋの第２導出方法を説明するための模式図である。例えば以下のような手法によって、領域Ｒの主軸Ｖ１を含む固有ベクトルＶ１，Ｖ２，Ｖ３を算出する。

プロセッサ１４０は、領域Ｒを構成する全ボクセルの座標について、主成分分析（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ）を行う。

まず、プロセッサ１４０は、領域Ｒを構成する全ボクセルの座標Ｐｉ（ｉ：０〜Ｎ−１）について、（式１）に従い、重心ｍを算出する。
ｍ ＝ １／Ｎ ＊ ΣＰｉ ……（式１）
尚、アスタリスク「＊」は、乗算符号を示す。「Ｎ」は、領域Ｒを構成する全ボクセルの数を示す。

プロセッサ１４０は、（式２）に従い、共分散行列Ｃを算出する。
Ｃ ＝ １／Ｎ ＊ Σ（Ｐｉ−ｍ）（Ｐｉ−ｍ）^Ｔ ……（式２）

続いて、プロセッサ１４０は、（Ｃ−λｊＩ）Ｖｊ＝０（Ｉ：単位行列）を計算し、固有値λ１，λ２，λ３及び固有ベクトルＶ１，Ｖ２，Ｖ３を取得する。尚、｜λ１｜＞｜λ２｜＞｜λ３｜とすると、λ１に対応するＶ１が領域Ｒの主軸となる。

尚、医用画像処理装置１００は、参考非特許文献１に記載されたポリゴンの集合のバウンディングボックスを導出するアルゴリズムを、ボリュームデータに適用してもよい。バウンディングボックスを構成する各面の法線ベクトルがＶ１，Ｖ２，Ｖ３に対応し、バウンディングボックスの直方体の最長辺が主軸Ｖ１を示すからである。
（参考非特許文献１：Ｅｒｉｃ Ｌｅｎｇｙｅｌ，“Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ ｆｏｒ ３Ｄ Ｇａｍｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ ＆ ａｎｄ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇｒａｐｈｉｃｓ”，ＣＯＵＲＳＥ ＴＥＣＨＯＮＯＬＯＧＹ，２０１１年）

図５は、図２のＳ３における長径Ｌｋの第２導出方法による長径Ｌｋの設定手順を示すフローチャートである。

プロセッサ１４０は、領域Ｒに対し、前述した主成分分析により、主軸Ｖ１を取得（例えば算出）する（Ｓ２１）。

プロセッサ１４０は、（Ｐｉ・Ｖ１）を最大とするＰｉ＿ｍａｘを取得する（Ｓ２２）。尚、「・」は、内積演算であることを示す。

プロセッサ１４０は、（Ｐｉ・Ｖ１）を最小とするＰｉ＿ｍｉｎを取得する（Ｓ２３）。

プロセッサ１４０は、Ｐｉ＿ｍａｘ及びＰｉ＿ｍｉｎを端点とする線分を、長径Ｌｋとする（Ｓ２４）。尚、長径Ｌｋは、固有ベクトルＶ１が示す主軸と平行でなくてもよい。この後、プロセッサ１４０は、本処理を終了し、メインの処理に復帰する。

長径Ｌｋの第２導出方法によれば、スパイク状の突起を有する領域があっても、第１導出方法のように突起の先端を長径Ｌｋの端点とすることが抑制されるので、医用画像処理装置１００は、適切な長径Ｌｋを導出できる。

次に、短径の導出方法について説明する。

[短径の第１導出方法]
図６は、図２のＳ４における短径Ｓｋの第１導出方法による短径Ｓｋの設定手順を示すフローチャートである。図７は、短径Ｓｋの第１導出方法を説明するための模式図である。

プロセッサ１４０は、長径Ｌｋとの直交断面（長径Ｌｋと直交する断面）について、Ｐ０〜Ｐ１を含む範囲で順次、直交断面Ｍｉ（ｉ：０〜ｎ−１）を取得する（Ｓ３１）。図７では、長径Ｌｋは、Ｐ０，Ｐ１を端点とする線分である。Ｐ０，Ｐ１は、長径Ｌｋの第１導出方法ではＳｉ１，Ｓｉ２、長径Ｌｋの第２導出方法では、Ｐｉ＿ｍａｘ，Ｐ１＿ｍｉｎに相当する。

プロセッサ１４０は、直交断面Ｍｉに含まれる領域Ｒである平面領域ＲＳｉを順次取得する（Ｓ３２）。

プロセッサ１４０は、平面領域ＲＳｉの面積Ａｉを順次取得する（Ｓ３３）。

プロセッサ１４０は、順次取得した面積Ａｉのうち、最も面積の大きい面積Ａｉ＿ｍａｘに対応する平面領域ＲＳｉ＿ｍａｘを取得する（Ｓ３４）。

プロセッサ１４０は、平面領域ＲＳｉ＿ｍａｘに含まれる最長の線分を、短径Ｓｋとする（Ｓ３５）。尚、短径Ｓｋは、平面領域ＲＳｉ＿ｍａｘの重心を通るように設定されてもよい。この後、プロセッサ１４０は、本処理を終了し、メインの処理に復帰する。

短径Ｓｋの第１導出方法によれば、長径Ｌｋとの直交断面に短径Ｓｋが含まれるので、ユーザが短径Ｓｋを視認し易くなる。特に、長径Ｌｋに沿って、長径Ｌｋの直交断面画像を順送りに表示して組織等の観察を行うときに、短径Ｓｋが直交断面画像に含まれる。従って、ユーザは、短径Ｓｋを含む断面を観察するときに、その直交断面画像の意義を直感しやすい。

[短径の第２導出方法]
図８は、図２のＳ４における短径Ｓｋの第２導出方法による短径Ｓｋの設定手順を示すフローチャートである。図９は、短径Ｓｋの第２導出方法を説明するための模式図である。

プロセッサ１４０は、短径Ｓｋの第１導出方法と同様に、長径Ｌｋとの直交断面について、Ｐ０〜Ｐ１を含む範囲で順次、直交断面Ｍｉ（ｉ：０〜ｎ−１）を取得する（Ｓ４１）。

プロセッサ１４０は、直交断面Ｍｉに含まれる領域Ｒである平面領域ＲＳｉを順次取得する（Ｓ４２）。

プロセッサ１４０は、平面領域ＲＳｉの重心ＧＣｉを順次取得する（Ｓ４３）。

プロセッサ１４０は、重心ＧＣｉの点列に一致する曲線Ｌを取得する（Ｓ４４）。一例として組織等が肋骨である場合、曲線Ｌは、肋骨の中心線をおおよそ示す。尚、プロセッサ１４０は、重心ＧＣｉの点列をスプライン曲線に近似して曲線Ｌを取得してもよい。近似はより滑らかになる。

プロセッサ１４０は、曲線Ｌとの直交断面（曲線Ｌと交点において直交する断面）について、順次、直交断面Ｍ２ｉ（ｉ：０〜ｎ−１）を取得する（Ｓ４５）。

プロセッサ１４０は、直交断面Ｍ２ｉに含まれる領域Ｒである平面領域ＲＳ２ｉ（ｉ：０〜ｎ−１）を順次取得する（Ｓ４６）。

プロセッサ１４０は、平面領域ＲＳ２ｉの面積Ａ２ｉ（ｉ：０〜ｎ−１）を順次取得する（Ｓ４７）。

プロセッサ１４０は、順次取得した面積Ａ２ｉのうち、最も面積の大きい面積Ａ２ｉ＿ｍａｘに対応する平面領域ＲＳ２ｉ＿ｍａｘを取得する（Ｓ４８）。

プロセッサ１４０は、平面領域ＲＳ２ｉ＿ｍａｘに含まれる最長の線分を、短径Ｓｋとする（Ｓ４９）。尚、短径Ｓｋは、平面領域ＲＳ２ｉ＿ｍａｘの重心を通るように設定されてもよい。この後、プロセッサ１４０は、本処理を終了し、メインの処理に復帰する。

短径Ｓｋの第２導出方法では、長径Ｌｋとの直交断面に、短径Ｓｋが含まれなくてよい。よって、医用画像処理装置１００は、肋骨や腎臓のような歪曲又は湾曲した組織等でも、歪曲又は湾曲に即した短径Ｓｋを導出できる。この場合は、曲線Ｌに沿って、曲線Ｌとの直交断面画像を順送りに表示して組織等の観察を行うときに、短径Ｓｋが直交断面画像に含まれることになる。このようにすると、ユーザは、短径Ｓｋを含む断面を観察するときに、その直交断面画像の意義を直感しやすい。

このように、医用画像処理装置１００は、組織等の長径Ｌｋを導出後に、長径Ｌｋとの直交断面や曲線Ｌとの直交断面に対して短径Ｓｋを導出する。また、組織等は、規則的な形状を有していることは少ない。この場合、医用画像処理装置１００は、基本的には、長径Ｌｋと短径Ｓｋとは直交せず、長径Ｌｋと短径Ｓｋとがねじれの位置にある。

組織等の形状は、実際には、長径Ｌｋと短径Ｓｋとが交わらないような不規則な形状が多い。また、組織等に穴が開いていると、組織等の正確な形状を把握することが困難となる。例えば、組織の内部が壊死すると、組織内部が空洞となる。また、組織内に異なる無関係の組織が含まれると、組織等の正確な形状を把握することが困難となる。例えば、腎臓には血管の領域が多くあり、腎臓単体の正確な形状の把握は困難である。

ねじれの位置にある長径Ｌｋ及び短径Ｓｋにより、医用画像処理装置１００は、楕円近似では表現困難な特異な形状（例えば歪曲又は湾曲した形状）を有する組織等であっても、長径Ｌｋ及び短径Ｓｋを高精度に導出できる。これにより、医用画像処理装置１００は、組織等である被検体の形状や大きさをイメージし易くでき、ユーザが被検体（組織等）の実際の形状を認識し易くなる。

図１０は、比較例であり、長径Ｌｋ０と短径Ｓｋ０が直交する場合を示す模式図である。この場合、長径Ｌｋ０と短径Ｓｋ０とは、平面領域ＲＳｉ０において、交差している。なお、短径が長径と非直角で交わる場合には、短径は直交断面に含まれない。

図１１は、長径Ｌｋとねじれの位置にある短径Ｓｋが、長径Ｌｋとの直交断面Ｍｉに含まれる場合を示す模式図である。この場合、長径Ｌｋとの直交断面ＭｉとしてのＭＰＲ断面を順に表示すると、いずれかのＭＰＲ断面に短径Ｓｋが必ず平面領域ＲＳｉに含まれるので、ユーザが短径Ｓｋを把握し易い。図１１の短径Ｓｋは、短径Ｓｋの第１導出方法により導出可能である。

図１２は、長径Ｌｋとねじれの位置にある短径Ｓｋが、長径Ｌｋとの直交断面Ｍｉと交わる場合を示す模式図である。この場合、短径Ｓｋは平面領域ＲＳｉと交わり、組織等の形状に即した短径Ｓｋを設定することが可能である。図１２の短径Ｓｋは、短径Ｓｋの第２導出方法により導出可能である。

本実施形態の医用画像処理装置１００では、ポート１１０は、ＣＴ装置２００から被検体を含むボリュームデータを取得する。プロセッサ１４０は、被検体の長径Ｌｋ及び短径Ｓｋを計算する。ディスプレイ１３０は、長径Ｌｋ及び短径Ｓｋを表示する。この長径Ｌｋを表現する線分と、短径Ｓｋを表現する線分とは、ねじれの位置にある。

これにより、医用画像処理装置１００は、組織等である領域Ｒの長径Ｌｋ及び短径Ｓｋを高精度に導出できる。つまり、楕円近似等の他の近似法と比較して、組織等としての被検体の形状の誤差が小さくなり、長径Ｌｋ及び短径Ｓｋが実体に近くなる。よって、医用画像処理装置１００は、塊状の不規則な組織等の長径Ｌｋ及び短径Ｓｋも好適に導出できる。従って、ユーザは、被検体の長径Ｌｋ及び短径Ｓｋを確認することで、被検体の実際の形状を容易に認識できる。

また、医用画像処理装置１００は、長径Ｌｋ及び短径Ｓｋの導出精度が向上することで、３次元画像の２次元投影面に依存して医師等による診断結果が変化するという事態を抑制できる。

また、医用画像処理装置１００は、長径Ｌｋ及び短径Ｓｋの導出精度が向上することで、長径Ｌｋ及び短径Ｓｋに基づいて導出される被検体の体積の導出精度も向上できる。よって、医用画像処理装置１００は、回転楕円体近似によって体積を求めるよりも、体積の導出精度を向上できる。

また、医用画像処理装置１００は、与えられた立体形状に対して長径Ｌｋ及び短径Ｓｋを一意に求めることが出来るので、数値の再現性が確保され、客観性が担保される。

また、長径Ｌｋを表現する線分の端点と、短径Ｓｋを表現する線分の端点とが、被検体の３次元領域に含まれてもよい。

これにより、領域Ｒに被検体の長径Ｌｋと短径Ｓｋとが収まり、長径Ｌｋと短径Ｓｋを表示した場合にユーザが見易く理解し易くなる。

また、被検体の長径Ｌｋと直交する断面に、短径Ｓｋが含まれてもよい。

これにより、短径Ｓｋが長径Ｌｋとの直交断面ＭｉとしてのＭＰＲ断面に含まれる。つまり、直交断面内に短径Ｓｋが存在するので、ユーザが短径Ｓｋを見易く、イメージし易くなる。

また、被検体の長径Ｌｋと直交する断面に、短径Ｓｋが交わってもよい。

これにより、医用画像処理装置１００は、より組織等の形状に即した短径Ｓｋを設定できる。例えば、医用画像処理装置１００は、歪曲又は湾曲した形状を有する臓器等でも、実態に即した短径Ｓｋを導出できる。

以上、図面を参照しながら実施形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

上記実施形態では、組織等の長径Ｌｋ及び短径Ｓｋが、ねじれの位置にある場合を想定したが、ねじれの位置になくてもよい。この場合でも、医用画像処理装置１００は、長径Ｌｋ及び短径Ｓｋを高精度に導出される。

上記実施形態では、長径Ｌｋ及び短径Ｓｋの２つの径が導出されることを例示したが、被検体における３つ以上の径が導出されてもよい。これにより、医用画像処理装置１００は、被検体の形状をより認識し易くできる。

上記実施形態では、長径Ｌｋを用いて短径Ｓｋを導出することを例示したが、長径Ｌｋを用いずに、何らかの基準線を用いて短径Ｓｋを導出してもよい。この場合、基準線が曲線Ｌ以外であってもよい。固有ベクトルＶ２、Ｖ３に基づいて、短径Ｓｋが導出されてもよい。

上記実施形態では、短径Ｓｋを、最も面積の大きい断面の中での、断面の重心を通る最長の線分としたが、断面の重心を通る最短の線分としてもよい。組織の扁平の度合いを確認するには、この方が都合が良い場合があるからである。

上記実施形態では、プロセッサ１４０は、長径Ｌｋとの直交断面の中から短径Ｓｋの含まれる面を求めたが、長径Ｌｋのうちの一部との直交断面の中から短径Ｓｋの含まれる面を求めても（例えば算出しても）よい。例えば、プロセッサ１４０は、長径Ｌｋのうちの両端の１／４をそれぞれ除外し、中央の１／２の線分との直交断面の中から短径Ｓｋの含まれる面を求めてもよい。これにより、医用画像処理装置１００は、直感的に短径Ｓｋにふさわしくないと思われる組織等の端に短径が設置されることを回避できる。

また、上記実施形態では、プロセッサ１４０は、曲線Ｌとの直交断面の中から短径Ｓｋの含まれる面を求めたが、曲線Ｌのうちの一部との直交断面の中から短径Ｓｋの含まれる面を求めてもよい。

上記実施形態では、プロセッサ１４０は、短径Ｓｋを、最も面積の大きい断面の中から求めたが、最も面積の小さい面の中から求めてもよい。この場合は、プロセッサ１４０は、長径Ｌｋのうちの一部との直交断面の中から、短径Ｓｋの含まれる面を求めてもよい。

上記実施形態では、長径Ｌｋ及び短径Ｓｋが領域Ｒに含まれるが、長径Ｌｋ及び短径Ｓｋは領域Ｒに含まれなくても良い。例えば、重心ｍを通りベクトルＶ１を向いた直線ＬＬを考え、直線ＬＬのうちバウンディングボックスに含まれる範囲を長径Ｌｋとしても良い。

上記実施形態では、プロセッサ１４０は、関心領域を抽出することによってボリュームデータに含まれる組織等の領域Ｒを設定したが、単に、組織等をボリュームデータに含まれる高輝度ボクセルに対して主成分分析を行って、長径Ｌｋ及び短径Ｓｋを求めてもよい。

上記実施形態では、プロセッサ１４０は、領域Ｒに含まれる最長の線分を長径Ｌｋとしたが、領域Ｒの境界において、線分を含む直線に対して半値幅を計測し、長径Ｌｋを調整し、そのことにより領域Ｒから逸脱した線分を長径Ｌｋとしてもよい。これは、領域Ｒを調整したと見なすことも出来る。短径Ｓｋについても半値幅を利用して調整してよい。

上記実施形態では、プロセッサ１４０は、領域Ｒに含まれるボクセルの座標について主成分分析を行ったが、ボクセルの座標についてボクセル値を利用して重み付けをして主成分分析を行ってもよい。そして、プロセッサ１４０は、重み付けをした主成分分析の結果を用いて、長径Ｌｋ及び短径Ｓｋを求めてもよい。

上記実施形態では、領域Ｒについて、中空の領域であるかは明示していないが、領域Ｒは中空の領域であってもよい。また、領域Ｒが中空の領域であったときに、その中空を埋めて、充実した領域を領域Ｒとしてもよい。

上記実施形態では、領域Ｒが貫通穴を有する領域であるかは明示していないが、領域Ｒは貫通穴を有する領域であってもよい。また、領域Ｒが貫通穴を有する領域であったときに、その穴を埋めて、充実した領域を領域Ｒとしてもよい。また、領域Ｒが未貫通の穴を有する領域であったときに、その穴を埋めた領域を領域Ｒとしてもよい。

上記実施形態では、長径Ｌｋ及び短径Ｓｋは領域Ｒに含まれるが、長径Ｌｋ及び短径Ｓｋの端点が領域Ｒに含まれ、長径Ｌｋ及び短径Ｓｋの一部が領域Ｒから逸脱してもよい。これは、肋骨のような歪曲した組織等や、中央部が欠落した腫瘍のような組織等にたいしては、効果的である。

上記実施形態では、プロセッサ１４０は、領域Ｒをボリュームデータから抽出してから、各種処理を行ってもよいし、領域Ｒをボリュームデータから抽出せずに各種処理を行ってもよい。

上記実施形態では、プロセッサ１４０は、ボリュームデータから抽出された領域Ｒが不連続であり、つまりボリュームデータが複数の組織等を含む場合や一つの組織等が複数の部分に分割されている場合がある。このとき、複数の組織等の中から１つの組織等を選択し、領域Ｒを連続領域としてもよい。また、組織等を構成する複数の領域Ｒの中から１つの領域Ｒを選択し、領域Ｒを連続領域としてもよい。

よって、被検体は、空間的に連続した領域で形成されてもよい。これにより、被検体の領域が飛び地のように離れていないので、ユーザは、観察対象となる被検体を観察し易くなる。

上記実施形態では、プロセッサ１４０は、ボリュームデータから抽出された領域Ｒが不連続であり、つまりボリュームデータが複数の組織等を含む場合や一つの組織等が複数の部分に分割されている場合があってよい。例えば、ボリュームデータから抽出された領域Ｒは、中心部分の比較的大きめのブロブと、周辺に散乱する小領域から構成されることがある。このとき、中心部分の比較的大きめのブロブと、周辺に散乱する小領域を含めて領域Ｒとしてもよい。

よって、被検体は、空間的に不連続な領域で形成されてもよい。これにより、被検体の領域が飛び地のように離れていて、ユーザは、観察対象となる被検体を全体として観察し易くなる。

上記実施形態では、撮像されたＣＴ画像としてのボリュームデータは、ＣＴ装置２００から医用画像処理装置１００へ送信されることを例示した。この代わりに、ボリュームデータが一旦蓄積されるように、ネットワーク上のサーバ等へ送信され、サーバ等に保管されてもよい。この場合、必要時に医用画像処理装置１００のポート１１０が、ボリュームデータを、有線回線又は無線回線を介してサーバ等から取得してもよいし、任意の記憶媒体（不図示）を介して取得してもよい。

上記実施形態では、撮像されたＣＴ画像としてのボリュームデータは、ＣＴ装置２００から医用画像処理装置１００へポート１１０を経由して送信されることを例示した。これは、実質的にＣＴ装置２００と医用画像処理装置１００とを併せて一製品として成立している場合も含まれるものとする。また、医用画像処理装置１００がＣＴ装置２００のコンソールとして扱われている場合も含む。

上記実施形態では、ＣＴ装置２００により画像を撮像し、生体内部の情報を含むボリュームデータを生成することを例示したが、他の装置により画像を撮像し、ボリュームデータを生成してもよい。他の装置は、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）装置、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、血管造影装置（Ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ装置）、又はその他のモダリティ装置を含む。また、ＰＥＴ装置は、他のモダリティ装置と組み合わせて用いられてもよい。

また、上記実施形態では、生体として人体を例示したが、動物の体でもよい。

また、本開示は、医用画像処理装置の動作を規定した医用画像処理方法として表現することも可能である。さらに、本開示は、上記実施形態の医用画像処理装置の機能を実現するプログラムを、ネットワークあるいは各種記憶媒体を介して医用画像処理装置に供給し、この医用画像処理装置内のコンピュータが読み出して実行するプログラムも適用範囲である。

本開示は、ユーザが組織等の実際の形状を認識し易い医用画像処理装置、医用画像処理方法、及び医用画像処理プログラム等に有用である。

１００ 医用画像処理装置
１１０ ポート
１２０ ユーザインターフェース（ＵＩ）
１３０ ディスプレイ
１４０ プロセッサ
１５０ メモリ
２００ ＣＴ装置
ＧＣｉ 重心
Ｌ 曲線
Ｌｋ，Ｌｋ０ 長径
Ｍｉ，Ｍ２ｉ，Ｍｉ０ 直交断面
Ｐｉ 座標
Ｒ 領域
ＲＳｉ，ＲＳ２ｉ，ＲＳｉ０ 平面領域
Ｓｋ，Ｓｋ０ 短径
Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３ 固有ベクトル

Claims (4)

1. 被検体を含むボリュームデータを取得するポートと、
   前記被検体の大きさを示す長径及び前記被検体の短径を計算するプロセッサと、
   前記長径及び前記短径を表示するディスプレイと、
   を備え、
   前記長径を表現する線分と、前記短径を表現する線分とは、ねじれの位置にあり、
   前記被検体の前記長径と直交する断面と、前記短径が交わり、
   前記長径を表現する線分の端点と前記短径を表現する線分の端点とは、前記被検体の表面上に位置し、
   前記長径は、歪曲又は湾曲した形状の前記被検体の３次元領域の２つの端点を結び、最も距離が長い線分である、
   医用画像処理装置。
2. 請求項１に記載の医用画像処理装置であって、
   前記被検体は、空間的に連続した領域で形成される、医用画像処理装置。
3. 医用画像処理装置における画像処理方法であって、
   被検体を含むボリュームデータを取得し、
   前記被検体の大きさを示す長径及び前記被検体の短径を計算し、
   前記長径及び前記短径をディスプレイに表示し、
   前記長径を表現する線分と、前記短径を表現する線分とは、ねじれの位置にあり、
   前記被検体の前記長径と直交する断面と、前記短径が交わり、
   前記長径を表現する線分の端点と前記短径を表現する線分の端点とは、前記被検体の表面上に位置し、
   前記長径は、歪曲又は湾曲した形状の前記被検体の３次元領域の２つの端点を結び、最も距離が長い線分である、
   医用画像処理方法。
4. 請求項３に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるための医用画像処理プログラム。

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