JP2008161266A - 画像処理装置、コンピュータプログラム、及び画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】オープンＭＲ画像のように術中に得られる画像の画質が低くても、患部の視認性を向上させるための新たな技術を提供する。
【解決手段】画像処理装置１は、患部画像を含む高画質画像と患部画像を含む低画質画像とを剛体位置合わせ法によって位置合わせする手段と、高画質画像における患部Ｌ２と低画質画像における患部Ｌ１とを変形変換する手段と、を備えて、高画質画像と低画質画像との変形位置合わせを行う。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像処理装置、コンピュータプログラム、及び画像処理方法に関するものであり、特に、見えない患部の可視化を行って手術を支援するための技術に関するものである。

近年、医療機器及びコンピュータ技術の著しい進展により、人体内部構造に関する高精細画像が得られるようになった。特に、画像誘導ナビゲーションによって、視覚機能を拡大し、見えないところを可視化・計測・判断することができるようになっている。この結果、医師の診断・治療精度を向上させるとともに、患者の負担も軽減することが可能となりつつある。

例えば、縦型オープンＭＲ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）を用いた肝腫瘍マイクロ波凝固療法では、オープンＭＲから得られる画像にてリアルタイムで腫瘍を観察しながら、治療・手術を行う低侵襲外科治療が可能である。
つまり、肝腫瘍マイクロ波凝固療法では、超音波ガイド下治療とは異なり、空気や骨などに影響されることなく、刻々と変化する腫瘍の形態や温度を観察しながら、針を腫瘍まで差し込んでマイクロ波で温熱凝固治療を行うことができる。
A. Carrillo., J.L Duerk., J.S. Lewin and D.L. Wilson, Semiautomatic 3-D Image Registration as Applied to Interventional MRI Liver Cancer Treatment. IEEE Trans. on Med. Img. Vol.19, No.3.pp:175-185,2000

しかし、オープンＭＲ装置は、一般のＭＲ装置に比べると、磁場が低いため、撮影されたＭＲ画像のＳＮ比が低く、低画質画像しか得られない。しかも、オープンＭＲ画像が低画質であることから、腫瘍部分がはっきり見えない場合もある。
また、上記非特許文献１では、単純な剛体（変形しない）位置合わせを行っているが、肝臓のように柔らかい臓器では、変形があるため、位置合わせの精度が十分でない。

そこで、本発明は、オープンＭＲ画像のように術中に得られる画像の画質が低くても、患部の視認性を向上させるための新たな技術を提供することを目的とする。

［画像処理装置］
本発明に係る画像処理装置は、患部画像を含む高画質画像と患部画像を含む低画質画像とを剛体位置合わせ法によって位置合わせする手段と、高画質画像における患部と低画質画像における患部とを変形変換する手段と、を備えて、高画質画像と低画質画像との変形位置合わせするものである。
上記本発明によれば、患部を変形変換する手段を備えているので、肝臓のように柔らかい患部であっても、高画質画像と低画質画像とを正確に対応づけることができる。

剛体位置合わせ法によって位置合わせする手段は、低い画像解像度での位置合わせから高い解像度での位置合わせまでを、画像解像度を徐々に上げていって行うのが好ましい。
また、変形変換する手段は、低い画像解像度での変形変換から高い解像度での変形変換までを、画像解像度を徐々に上げていって行うのが好ましい。
さらに、前記変形変換する手段は、低い変形格子解像度での変形変換から高い変形格子解像度での変形変換までを、格子解像度を徐々に上げていって行うのが好ましい。
上記のように、解像度を徐々に上げることで、効率的に演算を行うことができる。

変形変換する手段は、剛体位置合わせ法によって位置合わせする手段によって求めた剛体位置合わせのためのパラメータを用いて変形変換のためのパラメータを求めるのが好ましい。剛体位置合わせ法によって全体的な位置合わせを行った後に、変形変換を行うことで、高画質画像と低画質画像を確実に対応付けることができる。

［コンピュータプログラム］
本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、上記画像処理装置として機能させるためのものである。

［画像処理方法］
本発明に係る画像処理方法では、画像処理装置が、術前に撮影された患部画像を含む高画質画像と術中に撮影された患部画像を含む低画質画像とを剛体位置合わせ法によって位置合わせし、高画質画像における患部と低画質画像における患部とを変形変換して、高画質画像と低画質画像との変形位置合わせを行う。

本発明によれば、変形位置合わせを行うので、肝臓等の変形しやすい患部にも対応できる。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
図１は、本発明の画像処理装置１を有する手術支援システムを示している。このシステムは、肝腫瘍の手術を支援（ナビゲーション）するシステムであり、前記画像処理装置１の他、オープンＭＲ装置２及び手術ナビゲーション画像を表示する表示装置３を有している。

画像処理装置１は、コンピュータに画像処理コンピュータプログラムをインストールすることによって構成されている。以下に説明する画像処理装置１の各機能は、当該コンピュータプログラムがコンピュータによって実行されることで実現される。

オープンＭＲ装置２は、手術中に人体内部の患部をリアルタイム撮影することができるが、磁場が低いため、通常のＭＲ装置に比べて、低画質の画像しか得られないものである。術中にオープンＭＲ装置２によって撮影されたＭＲ画像は、画像処理装置１へ与えられる。
画像処理装置１では、当該ＭＲ画像と術前に撮影されたＣＴ画像とを組み合わせてナビゲーション画像を生成する。そのナビゲーション画像は表示装置３に表示される。
医師は、そのナビゲーション画像を見て、腫瘍の形態を観察しながら、体内に針などの手術器具を差し込んで、開腹せずに、肝腫瘍マイクロ波凝固療法などの治療を行う。

［ナビゲーション画像（位置合わせ画像）の生成］
図２は、術中にリアルタイムで行われるナビゲーション画像の生成処理工程を示している。術中にオープンＭＲ装置２からＭＲ画像（ＭＲボリュームデータ）が画像処理装置１へ入力されると（ステップＳ１０１）、画像処理装置１は、当該ＭＲ画像と画像処理装置１の記憶装置（図示省略）に保存されているＣＴ画像（ＣＴボリュームデータ）とから、ＭＲ画像とＣＴ画像の変形位置合わせのための変換パラメータをリアルタイムに生成する（ステップＳ１０２）。

続いて、画像処理装置１は、生成されたパラメータに基づいて、ＣＴ画像中の患部（肝臓）の形態がＭＲ画像の患部（肝臓）の形態と一致するように、ＣＴ画像中の患部画像の変形位置合わせをリアルタイムで行う（ステップＳ１０３）。つまり、変形位置合わせしたＣＴ画像の患部（肝臓）画像がＭＲ画像に合成されたナビゲーション画像が、術中にリアルタイムで表示される（ステップＳ１０４）。

このナビゲーション画像には、高画質であるＣＴ画像中の患部画像における肝臓及びそこに含まれる肝腫瘍が、ＭＲ画像中の対応した位置へ、必要な変形が施された状態で現れる。したがって、仮に、低画質であるＭＲ画像に肝腫瘍が写っていない場合であっても、医師は、ナビゲーション画像上の肝腫瘍を確認しつつ、肝腫瘍マイクロ波凝固療法など低侵襲外科治療を行うことができる。

図３（ａ）は、ＭＲ画像は、肝臓Ｌ１部分を含む人体ＨのＭＲ画像（断面）の例を示している。また、図４は、同一人体Ｈについての同一断面のＣＴ画像（断面）の例を示している。ＭＲ画像（低画質画像）は、ＣＴ画像（高画質画像）に比べて画質が低く、高画質のＣＴ画像では現れている肝腫瘍ＬＣが、ＭＲ画像では現れていない。

肝臓Ｌ１，Ｌ２部分だけ抜き出した図４からも明らかなように、ＭＲ画像とＣＴ画像とでは、肝臓の位置だけでなく、肝臓の形も異なる。肝臓は、柔らかく変形しやすいためである。したがって、時と場所を異にして撮影された画像間では、同じ肝臓（患部；臓器）を対象としていても、単純な剛体位置合わせ手法では、うまく位置合わせを行うことができない。

例えば、脳のようにマーカとなる部位が多く変形があまりない場合には、マーカ同士の位置対応による位置合わせで対応し易い。
しかし、肝臓は、シンプルな形態を持つ臓器であるため位置合わせのためのマーカとなり得る部位に乏しく、変形しやすいので、マーカ同士の位置対応をとって位置合わせを行う手法の採用は困難である。

［変形位置合わせのための変換パラメータ生成処理］
以下、肝臓のような変形しやすい患部を対象とした変形位置合わせのための変換パラメータ生成処理を、図５に基づいて説明する。

まず、画像処理装置１は、人体内部を撮影したＣＴ画像（ＣＴボリュームデータ）及びＭＲ画像（ＭＲボリュームデータ）から、位置合わせの対象となる患部である肝臓部分Ｌ１，Ｌ２を、それぞれ抽出する（ステップＳ１ａ，Ｓ１ｂ）。すなわち、図３（ａ）（ｂ）の画像Ｈ１，Ｈ２から、図４（ａ）（ｂ）の肝臓部分Ｌ１，Ｌ２画像（ボリュームデータ）を抽出する。
また、画像処理装置１は、切り出された肝臓部分の形状から、位置合わせに用いるための重力中心を算出する（ステップＳ１ｃ）。

続いて、画像処理装置１は、抽出された肝臓部分ボリュームデータＬ１，Ｌ２から、ガウシアンピラミッドによって、低解像度の縮小画像を生成する（ステップＳ２ａ，Ｓ２ｂ）。
また、画像処理装置１は、ステップＳ１ｃで重力中心を求めた後、位置合わせのための回転中心と、位置合わせにおける初期変換のための計算を行う（ステップＳ２ｃ）。

続いて、画像処理装置１は、肝臓部分Ｌ１，Ｌ２同士の全体的な位置合わせが必要か否かを判定し（ステップＳ３）、肝臓部分Ｌ１，Ｌ２同士の位置がずれていれば、ステップＳ４〜ステップＳ８までの位置合わせ処理（剛体位置合わせ）を行う。なお、剛体位置合わせが不要である場合には、直ちに、ステップＳ１０以降の変形変換処理へ移行する。

［ステップＳ４〜Ｓ８：剛体位置合わせ処理］
剛体位置合わせ処理は、ステップＳ２ａ，Ｓ２ｂで生成された低解像度画像から始めて、徐々に解像度を上げて行き、元の画像の解像度（Ｆｉｎｅｓｔ Ｉｍａｇｅ Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ）になるまで、繰り返し行われる（ステップＳ４）。低解像度から処理を行うことで、効率的に演算を行うことができる。

剛体位置合わせ処理では、対象物（肝臓部分Ｌ１，Ｌ２）の回転、平行移動、及びスケール変換（拡大・縮小）を行う剛体変換処理が行われる（ステップＳ５）。剛体変換では、変換対象物が剛体（変形しない物体）であると仮定し、位置合わせを行う。剛体変換は、剛体変換関数Ｔ_{Ｇｌｏｂａｌ}と、この関数に与えられる剛体変換パラメータ（回転量・平行移動量・拡大縮小量）Ｕ_{Ｇｌｏｂａｌ}とから表される。位置合わせは、前記剛体変換パラメータＵ_{Ｇｌｏｂａｌ}を最適化することによって行われる。

具体的には、画像処理装置１は、ＭＲ画像の肝臓部分Ｌ１と、ＣＴ画像の肝臓部分Ｌ２画像を現在の剛体変換パラメータＵ_{Ｇｌｏｂａｌ}で剛体変換したときの変換画像と、の間の相互情報量（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｍｕｔｕａｌ Ｉｎｆｏｍａｔｉｏｎ）を算出して、位置合わせの評価及び位置合わせを行う（ステップＳ６）。また、剛体変換パラメータＵ_{Ｇｌｏｂａｌｎ}の最適化は、勾配法（Ｇｒａｄｉｅｎｔ Ｄｅｓｃｅｎｔ Ｏｐｔｉｍｉｚｅｒ）によって行われる（ステップＳ７）。

ある解像度について、以上のステップＳ５〜Ｓ７を何度か繰り返し（ステップＳ８）、剛体変換パラメータＵ_{Ｇｌｏｂａｌ}の値が収束すれば、その解像度でのパラメータ算出処理のループが終了する（ステップＳ８）。
すると、画像処理装置１は、画像の解像度を上げ（ステップＳ４）、ステップＳ５〜Ｓ８の処理ループを再び繰り返す。解像度が上げられたときの最初の剛体変換パラメータＵ_{Ｇｌｏｂａｌ}は、直前の解像度（低い解像度）で求めた剛体変換パラメータＵ_{Ｇｌｏｂａｌ}が用いられる。
解像度が元の画像の解像度（Ｆｉｎｅｓｔ Ｉｍａｇｅ Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ）になるまで上げられると、剛体位置合わせ処理（Ｇｌｏｂａｌ Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）が終了する（ステップＳ４）。

［ステップＳ１０〜Ｓ１６：肝臓の変形変換処理］
剛体位置合わせが終了すると、求まった剛体変換パラメータＵ_{Ｇｌｏｂａｌ}は、肝臓の変形変換処理へ与えられる（ステップＳ９）。
変形変換処理においても、ステップＳ２ａ，Ｓ２ｂで生成された低解像度画像を剛体変換パラメータＵ_{Ｇｌｏｂａｌ}で変換した画像から始めて、徐々に解像度を上げて行き、元の画像の解像度（Ｆｉｎｅｓｔ Ｉｍａｇｅ Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ）になるまで、繰り返し行われる（ステップＳ１０）。

変形変換処理では、対象物（肝臓部分Ｌ１，Ｌ２）をＦＦＤ（Ｆｒｅｅ−Ｆｏｒｍ Ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ）手法で変形させる（ステップＳ１２）。ＦＦＤでは、Ｂ−Ｓｐｌｉｎｅ曲線で表させる制御曲線を、制御点において操作することによって変形操作が行われる。変形変換は、変形変換関数Ｔ_{Ｌｏｃａｌ}と、この関数に与えられる変形変換パラメータＵ_{Ｌｏｃａｌ}とから表される。ここでの変形変換パラメータＵ_{Ｌｏｃａｌ}は、ＦＤＤモデルで表される肝臓部分の変形後の制御点の位置である。
変形変換は、変形変換パラメータＵ_{Ｌｏｃａｌ}を最適化することによって行われる。

具体的には、画像処理装置１は、ＭＲ画像の肝臓部分Ｌ１と、ＣＴ画像の肝臓部分Ｌ２画像を現在の変形変換パラメータＵ_{Ｌｏｃａｌ}でＦＦＤ変換したときの変換画像と、の間の相互情報量（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｍｕｔｕａｌ Ｉｎｆｏｍａｔｉｏｎ）を算出して、変形位置合わせの評価及び変形位置合わせを行う（ステップＳ１３）。また、変形変換パラメータＵ_{Ｌｏｃａｌ}の最適化は、Ｌ−ＢＦＧＳ−Ｂ法によって行われる（ステップＳ１４）。

本実施形態では、ある解像度の画像について、ＦＦＤ変形格子解像度が低いものから高いものまで複数の格子解像度について変形変換パラメータＵ_{Ｌｏｃａｌ}の最適化を繰り返し行う（ステップＳ１１）。
つまり、ある解像度の画像について、低い格子解像度から始めて、ステップＳ１２〜１５を繰り返し行い、変形変換パラメータＵ_{Ｌｏｃａｌ}の値が収束すれば、その格子解像度でのパラメータ算出処理（ステップＳ１２〜Ｓ１４）を終了する（ステップＳ１５）。
すると、画像処理装置１は、格子解像度を上げ（ステップＳ１１）、ステップＳ１２〜Ｓ１５）を再び繰り返す。格子解像度が上げられたときの最初の変形変換パラメータＵ_{Ｌｏｃａｌ}は、直線の格子解像度（低い格子解像度）で求めた変形変換パラメータＵ_{Ｌｏｃａｌ}が用いられる。
格子解像度が十分に高いもの（Ｆｉｎｅｓｔ ＦＦＤ Ｇｒｉｄ Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ）になると、その画像解像度でパラメータ算出処理のループが終了する（ステップＳ１１）。

ある画像解像度でのパラメータ算出処理が終了すると、画像処理装置１は、画像解像度を上げ（ステップＳ１０）、ステップＳ１１〜Ｓ１５を再び繰り返す。画像解像度が上げられたときの最初の変形変換パラメータＵ_{Ｌｏｃａｌ}は、直前の解像度（低い解像度）で求めた変形変換パラメータＵ_{Ｌｏｃａｌ}が用いられる。
画像解像度が元の画像の解像度（Ｆｉｎｅｓｔ Ｉｍａｇｅ Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ）になるまで上げられると、変形変換処理（Ｌｏｃａｌ Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）が終了し（ステップＳ１０）、変形変換パラメータＵ_{Ｌｏｃａｌ}が求まる（ステップＳ１６）。

以上のようにして求められたパラメータＵ_{Ｇｌｏｂａｌ}、Ｕ_{Ｌｏｃａｌ}を用いて、ＭＲ画像及びＣＴ画像からナビゲーション画像が生成される。

図６は、ＭＲ画像に変形位置合わせを行ったＣＴ画像を合成したナビゲーション画像を示している。ＭＲ画像では視認できなかった肝腫瘍ＬＣが、図６のナビゲーション画像では、視認可能である。
上記のように肝臓のオープンＭＲ画像とＣＴ画像のボリューム変形位置合わせを行うと、１．５ｍｍの位置合わせ精度で位置合わせが行えた。１．５ｍｍの精度は手術支援システムとしての実用化に十分な精度であった。
これに対し、剛体位置合わせだけをおこなった場合、３．５ｍｍの精度であり、実用化には十分でなかった。

なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。

手術支援システムの全体構成を示す図である。 ナビゲーション画像生成処理を示すフローチャートである。 （ａ）はオープンＭＲ画像を、（ｂ）はＣＴ画像を示している。 （ａ）は図３（ａ）の画像から切り出した肝臓部分の画像を、（ｂ）は図３（ｂ）の画像から切り出した肝臓部分の画像を示している。 変換パラメータ生成処理を示すフローチャートである。

符号の説明

１ 画像処理装置

Claims (7)

1. 患部画像を含む高画質画像と患部画像を含む低画質画像とを剛体位置合わせ法によって位置合わせする手段と、
   高画質画像における患部と低画質画像における患部とを変形変換する手段と、
   を備えて、
   高画質画像と低画質画像との変形位置合わせすることを特徴とする画像処理装置。
2. 剛体位置合わせ法によって位置合わせする手段は、低い画像解像度での位置合わせから高い解像度での位置合わせまでを、画像解像度を徐々に上げていって行うことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 変形変換する手段は、低い画像解像度での変形変換から高い解像度での変形変換までを、画像解像度を徐々に上げていって行うことを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
4. 前記変形変換する手段は、低い変形格子解像度での変形変換から高い変形格子解像度での変形変換までを、格子解像度を徐々に上げていって行うことを特徴とする請求項２又は３記載の画像処理装置。
5. 変形変換する手段は、剛体位置合わせ法によって位置合わせする手段によって求めた剛体位置合わせのためのパラメータを用いて変形変換のためのパラメータを求めることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の画像処理装置。
6. コンピュータを、請求項１〜５のいずれかに記載の画像処理装置として機能させるためのコンピュータプログラム。
7. 画像処理装置が、術前に撮影された患部画像を含む高画質画と術中に撮影された患部画像を含む低画質画像とを剛体位置合わせ法によって位置合わせし、高画質画像における患部と低画質画像における患部とを変形変換して、高画質画像と低画質画像との変形位置合わせを行うことを特徴とする画像処理方法。

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