JP2008132019A - ボリュームデータ処理装置およびボリュームデータ処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】計測範囲の特定について再現性を高め、特徴量の算出を客観的かつ簡易に行なうことができるボリュームデータ処理装置およびボリュームデータ処理プログラムを提供する。
【解決手段】本発明に係るボリュームデータ処理装置は、ボリュームデータに基づいて、被検体の体軸に平行な特定の平面上で、骨を表す数値範囲に含まれる測定値のラインプロファイルを算出するプロファイル算出部と、前記ラインプロファイルの極大または極小位置を基準にして関心領域を設定する領域設定部と、前記関心領域について特徴量を算出する特徴量算出部と、を備える。このようにプロファイルの極大値または極小値をとる位置を基準に、関心領域を設定するため、一つの被検体について再現性よく関心領域を設定することができる。すなわち、同じ被検体に対して前回の処理のときの位置と同じ位置に領域を設定することができる。
【選択図】図３

Description

本発明は、被検体について得られたボリュームデータを処理するボリュームデータ処理装置およびボリュームデータ処理プログラムに関する。

従来、ＣＴ、ＭＲ、ＰＥＴ等のボリュームデータを用いて被検体の内蔵の位置を特定する技術が知られている。そのような内蔵の位置の特定は、撮影時に被検体の外形から明らかな身体的特徴を捉えて、マーキングすることにより行われている。特に、被検体が人間の場合には、蝶骨、秘骨の骨端、剣状突起等がマーキングの対象となることが多い。

このような被検体が人間の場合の位置決め技術において、ＣＴ撮影により得られた骨の画像を基準にする技術について開発がなされている（たとえば、非特許文献１）。非特許文献１の位置決め支援システムは、骨領域を抽出するため、骨のＣＴ値をスレッショルドに設定して特徴量抽出処理を行い、得られた体軸に垂直な断層データを基準画像データとして対象画像データとのずれ量を相関関数により算出している。

一方、近年は実験動物のＸ線ＣＴ撮影等の需要が高まっている。このような実験動物に対しては、内蔵や脂肪の変化を経時的に観察する場合があり、その場合には同じ領域について観察を続ける必要が生じる。したがって、内蔵等の位置の特定技術は重要となる。実験動物用のＸ線ＣＴ装置には、わずか数十秒で撮影を完了できるものも開発され撮影による実験動物への負担が著しく軽減されている。その結果、特定の個体を何度もＣＴ撮影することが可能となり、用途が拡大している。
横濱，「放射線治療におけるＣＴ画像を用いた位置決め支援システムの開発と検討」，日本放射線技術学会雑誌，２００５年４月，第６１巻，第４号，５２１ページ

しかしながら、実験動物は体長が小さかったり、体毛に覆われて外形が分かり難かったりする場合があり、あらかじめ外観から臓器等の位置を特定することは困難である。また、表皮にマーキングペン等でマーキングしても、体毛が邪魔したり、皮膚が伸縮したりすることにより、位置の特定については再現性が損なわれる。その結果、算出される体脂量等の特徴量について信頼性が低下する。

また、骨のＣＴ値を位置決めの基準として利用するとしても、ユーザが画像を見ながら関心領域を決定するのは、時間や労力がかかり大きな負担となる。また、上記の非特許文献１に記載されるシステムを用いた場合には、処理の負担が大きく、結果を得るまでに時間がかかってしまうため、動物実験のように多くの被検体を一度に処理したい場合には不向きである。また、上記のシステムは、体軸に垂直な平面の画像データを利用するため、あらかじめユーザが体軸方向の位置を絞っておく必要がある。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、計測範囲の特定について再現性を高め、特徴量の算出を客観的かつ簡易に行なうことができるボリュームデータ処理装置およびボリュームデータ処理プログラムを提供することを目的とする。

（１）上記の目的を達成するため、本発明に係るボリュームデータ処理装置は、ボリュームデータに基づいて、被検体の体軸に平行な特定の平面上で、骨を表す数値範囲に含まれる測定値のラインプロファイルを算出するプロファイル算出部と、前記ラインプロファイルの極大または極小位置を基準にして関心領域を設定する領域設定部と、前記関心領域について特徴量を算出する特徴量算出部と、を備えることを特徴としている。ここでいう測定値とは、各位置で組織の性質を表す値であり、たとえばＣＴ値またはＭＲ濃度値などである。

本発明のボリュームデータ処理装置は、ラインプロファイルの極大値または極小値をとる位置を基準に、関心領域を設定するため、一つの被検体について再現性よく関心領域を設定することができる。すなわち、同じ被検体に対して前回の処理のときの位置と同じ位置に領域を設定することができる。また、関心領域を手動で設定する煩雑さを解消し、ユーザの主観を排除することができる。その結果、実験動物に対し継続的に測定を行う場合等には、特徴量について客観性のある算出結果を得ることができる。また、骨により位置を特定するため、皮膚や外観により位置を特定する場合に比べて、位置の特定が客観的になり、領域設定の再現性が高まる。なお、ラインプロファイルとは、体軸に平行な平面状の脊柱に沿った線上の位置と測定値との関係を表すものである。

（２）また、本発明に係るボリュームデータ処理装置は、前記関心領域の概略位置の入力を受付ける入力部を更に備え、前記領域設定部は、前記ラインプロファイルの極大または極小位置のうち、前記概略位置から最も近い位置を基準にして前記関心領域を設定することを特徴としている。

これにより、概略位置を指定すれば関心領域がオートフィッティングされるため、ユーザは簡易に測定を行うことができ、その労力が軽減される。

（３）また、本発明に係るボリュームデータ処理装置は、前記特定の平面上で、前記被検体の骨格により固有に決まる固有位置を特定する固有位置特定部と、前記固有位置および前記ラインプロファイルに対応させて位置を決める位置決定情報を記憶する記憶部と、を更に備え、前記領域設定部は、前記位置決定情報を用いて前記関心領域を設定することを特徴としている。

被検体に固有の位置から、自動で関心領域の位置を設定するため、測定の労力が軽減される。また、前回測定した関心領域の位置が領域設定情報として記憶されていれば、ユーザが関心領域の位置を忘れていても自動で領域が設定されるため、利便性が向上する。このように特徴量について簡易に客観的な算出結果を得ることができる。

（４）また、本発明に係るボリュームデータ処理装置は、前記固有位置特定部は、胸椎の位置を固有位置として特定し、前記領域設定部は、前記位置決定情報を用い前記胸椎の位置に基づいて前記関心領域を設定することを特徴としている。

各被検体について必ず骨格から決まる個体ごとの固有位置が存在する。上記のように本発明の胸椎を特定し、さらに位置決定情報により関心領域を設定するため、客観的かつ確実に関心領域の位置を設定できる。

（５）また、本発明に係るボリュームデータ処理装置は、前記被検体の体軸に垂直で、前記特定の平面の決定のために利用するのに適した平面の位置を決定し、前記体軸に垂直な平面上で脊柱の中心を算出する脊柱中心算出部と、を更に備え、前記プロファイル算出部は、前記脊柱中心を通る平面上で、ラインプロファイルを算出することを特徴としている。

このように本発明のボリュームデータ処理装置は、自動的に体軸に垂直な平面上で脊柱の中心を算出し、ラインプロファイルを求める平面を決定する。これにより、ラインプロファイルの決定を自動化することができ、労力を省くことができる。なお、自動的に決定されたラインプロファイルを候補としてユーザに提示し、必要があればユーザが修正する態様としてもよい。

（６）また、本発明に係るボリュームデータ処理プログラムは、ボリュームデータに基づいて、被検体の体軸に平行な特定の平面上で、骨を表す数値範囲に含まれる測定値のラインプロファイルを算出するプロファイル算出処理と、前記ラインプロファイルの極大または極小位置を基準にして前記関心領域を設定する領域設定処理と、前記設定された関心領域について前記特徴量を算出する特徴量算出処理と、をコンピュータに実行させることを特徴としている。

本発明のボリュームデータ処理プログラムは、ラインプロファイルの極大値または極小値をとる位置を基準に、関心領域を設定するため、一つの被検体について再現性よく関心領域を設定することができる。すなわち、同じ被検体に対して前回の処理のときの位置と同じ位置に領域を設定することができる。また、関心領域を手動で設定する煩雑さを解消し、ユーザの主観を排除することができる。その結果、実験動物に対し継続的に測定を行う場合等には、特徴量について客観性のある算出結果を得ることができる。また、骨により位置を特定するため、皮膚や外観により位置を特定する場合に比べて、位置の特定が客観的になり、領域設定の再現性が高まる。

本発明によれば、一つの被検体について再現性よく関心領域を設定することができる。すなわち、同じ被検体に対して前回の処理のときの位置と同じ位置に領域を設定することができる。また、関心領域を手動で設定する煩雑さを解消し、ユーザの主観を排除することができる。その結果、実験動物に対し継続的に測定を行う場合等には、特徴量について客観性のある算出結果を得ることができる。また、骨により位置を特定するため、皮膚や外観により位置を特定する場合に比べて、位置の特定が客観的になり、領域設定の再現性が高まる。

次に、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては同一の参照番号を付し、重複する説明は省略する。

（装置の構成）
図１は、Ｘ線ＣＴ装置５およびボリュームデータ処理装置１０の構成を示す概念図である。Ｘ線ＣＴ装置５は、Ｘ線の焦点サイズがミクロン単位のマイクロフォーカスＸ線源、２次元Ｘ線検出器を有し、面で受光したＸ線を電気信号に変換して画像化する。検出において、断層データのピクセルサイズは、たとえば２０μｍ〜１３５μｍで設定可能である。Ｘ線源および検出器は、回転アームに設置され、所定の回転軸のまわりを３６０°回転する。Ｘ線ＣＴ装置５は、ラット、マウス等の被検体を載せる支持台を有し、支持台はスライドさせることでガントリ孔からＸ線ＣＴ装置５の内部に入れられる。Ｘ線ＣＴ装置５により被検体の３次元ＣＴデータが測定される。

ボリュームデータ処理装置１０は、Ｘ線ＣＴ装置５に接続され、３次元ＣＴデータ（以下、ボリュームデータ）を受信する。ボリュームデータ処理装置１０は、ボリュームデータを処理し、特徴量を算出する。特徴量とは、たとえば脂肪量や脂肪率を指す。なお、上記の構成は一例であり、本発明が対象とするボリュームデータには、Ｘ線ＣＴデータ以外にＭＲＩデータ、ＰＥＴデータ等も含まれる。次に、ボリュームデータ処理装置１０の各部について詳細に説明する。

図２は、ボリュームデータ処理装置１０の機能的構成を示すブロック図である。図２に示すように、ボリュームデータ処理装置１０は、送受信部１１、記憶部１２、制御部１３、断面データ形成部１４、表示部１５、入力部１６、プロファイル算出部１７、領域設定部１８、特徴量算出部１９、固有位置特定部２０、最大値投影部２１、脊柱中心算出部２２および制御バスＮを備えている。制御バスＮは、各部間の信号やデータの送受に用いられる幹線を概念的に示したものである。送受信部１１は、データ送受信のインタフェースであり、Ｘ線ＣＴ装置５からボリュームデータを受信する。

記憶部１２は、主記憶装置または外部記憶装置により構成され、受信したボリュームデータを記憶する。また、記憶部１２は、被検体の特定情報に対応付けて位置決定情報を記憶する。被検体の特定情報とは、被検体を特定する試料番号のようなものである。位置決定情報とは、固有位置およびラインプロファイルを用いて関心領域の設定位置を決定するための情報である。たとえば、位置決定情報には、固有位置から何番目のピーク位置と何番目のピーク位置の間を関心領域として設定すべきという情報が含まれている。ピーク位置とは、極大または極小位置を指す。

また、記憶部１２は、デフォルトの位置決定情報として、推奨される位置決定情報を記憶している。これにより、ある被検体について最初の処理を行う際にも、ユーザには関心領域設定の候補が提示されるため、領域設定の判断が容易となる。制御部１３は、ＣＰＵにより構成され、各部の制御を行う。たとえば、制御部１３は、特徴量算出の対象となるボリュームデータを記憶部１２から読み出す。

断面データ形成部１４は、ボリュームデータについて指定された位置で、断面のデータを形成する。断面には、たとえば、アキシャル面（ａｘｉａｌ ｐｌａｎｅ）、サジタル面（ｓａｇｉｔｔａｌ ｐｌａｎｅ）、コロナル面（ｃｏｒｏｎａｌ ｐｌａｎｅ）がある。アキシャル面とは、被検体の体軸方向に垂直な面である。サジタル面とは、被検体の体幅方向に垂直な面である。コロナル面とは、被検体の体厚方向に垂直な面である。体軸方向、コロナル面、サジタル面は、Ｘ線ＣＴ装置５の構成においてあらかじめ決めておき、撮影時に被検体を決められた軸に合わせて設置することが好ましい。その場合、あらかじめ体軸方向が決まっているボリュームデータが得られる。

断面データ形成部１４は、ボリュームデータ処理装置１０の起動後最初の処理の際には、デフォルト位置または前回使用した位置の断面データを形成する。断面データ形成部１４は、入力部１６を介しユーザからの指示があった場合には、指示された位置の断面データを形成する。また、ラインプロファイル生成のための断面を自動設定する場合には、断面データ形成部１４は、脊柱中心にサジタル面およびコロナル面等の体軸に平行な面を設定する。断面データ形成部１４は、ＣＰＵにより構成される。

表示部１５は、各断面のボリュームデータを表示する。測定値に応じて色分けして表示することが可能であり、測定値に閾値が設定されている場合には、閾値の範囲に入っている測定値のみ色分けして表示することも可能である。測定値とは、たとえばＣＴ値のように各位置で組織の性質を表す値である。また、表示部１５は、各断面の所定線上のラインプロファイルを表示する。たとえば、サジタル面上でコロナル面を示す線上の測定値をラインプロファイルとして表示する。体軸または任意のアキシャル面における脊柱中心に沿ってラインプロファイルを表示することが好ましい。なお、コロナル面を示す線のような直線だけでなく脊柱に沿った曲線上のラインプロファイルを表示してもよい。表示部１５は、液晶ディスプレイ、ＣＲＴ等により構成される。

入力部１６は、たとえばポインティングデバイスやキーボード等である。入力部１６は、断面位置の指定用のカーソルの移動や確定の入力を受付ける。また、入力部１６は、関心領域の概略位置の入力を受付ける。たとえば、マウスによりユーザが適当と判断した位置にポインタを移動させ、ダブルクリックすることにより関心領域の概略位置が入力される。

プロファイル算出部１７は、被検体の体軸に平行な特定の平面上で、骨を表す数値範囲に含まれる測定値のラインプロファイルを算出する。具体的には、ボリュームデータに基づいて、被検体の体軸に平行な特定の平面上の体軸に沿った線上で、骨を表す数値範囲の測定値を算出する。算出の結果、体軸方向の各位置と測定値との関係、すなわちラインプロファイルが算出される。生物の脊柱は、通常、正面または背面向きに湾曲している。この湾曲の影響を受けないように、上記の「被検体の体軸に平行な特定の平面」は、サジタル面とすることが好ましい。また、特定の平面において、ラインプロファイルを算出する線としては、脊柱の中心軸が好ましいが、開始面付近で脊柱を横切る線であればよい。たとえば、コロナル面を示す線を、プロファイルを算出する線とすることができる。なお、断面を自動で設定する場合には、プロファイル算出部１７は、脊柱中心を通る平面上で、ラインプロファイルを算出する。

領域設定部１８は、ラインプロファイル上の測定値の極大または極小位置のうち、ユーザにより指定された概略位置から最も近い位置を基準にして関心領域を設定する。たとえば、ユーザにより指定された概略位置に最も近い極大または極小位置に関心領域の開始面を設定し、あらかじめ指定されている領域の大きさから関心領域の終了面を設定する。このように、プロファイルの極大値または極小値をとる位置を基準に、関心領域を設定するため、一つの被検体について再現性よく関心領域を設定することができる。すなわち、同じ被検体に対して前回と同じ位置に領域を設定することができる。なお、終了面は、開始面から所定距離の位置に設定してもよい。長い期間の実験でない限り、脊柱の相対位置は大きく変わらないため、開始面から所定位置に終了面を設定しても問題ない。

開始面および終了面は、関心領域の端面であり、両者の間が関心領域である。特徴量の算出は、開始面から開始され、終了面で終了される。なお、自動で領域設定を行う場合には、領域設定部１８は、胸椎位置等の固有位置およびプロファイルに基づき位置決定情報を用いて関心領域を設定する。例えば胸椎位置から何番目のプロファイルの山または谷であることが位置決定情報として用いられ、関心領域の設定すべき位置が特定される。このように、例として挙げた関心領域は３次元の領域であるが、２次元の領域であってもよい。２次元の場合には、決定された面において開始線から終了線までの領域で特徴量を算出する。

特徴量算出部１９は、関心領域について特徴量を算出する。たとえば、領域内の脂肪量を算出する場合には、関心領域の開始面から終了面まで脂肪領域を積算して脂肪領域全体の体積を算出する。また、領域内の胴体の体積を算出して、脂肪量を割ることにより体脂肪率を算出することもできる。サジタル面上の線を決めることで開始面を決める。

固有位置特定部２０は、サジタル面等の特定の平面上で、被検体の骨格により固有に決まる固有位置を特定する。固有位置とは、被検体に対して唯一の位置として決まる固有の位置をいう。固有位置には、たとえば最も腰に近い胸椎の位置が好適である。胸椎は肋骨に繋がっており、サジタル面への最大値投影データにおいて胸椎が肋骨と繋がっていることがわかるため、被検体の固有の位置として識別が可能である。

最大値投影部２１は、被検体の体軸に平行な平面上に、投影経路中の最大の測定値を投影する。これにより、肋骨の位置およびその肋骨が繋がっている胸椎がわかる。また、体軸に平行な平面上に脊柱のシルエットが得られるため、特定の平面の決定のために利用するアキシャル面を容易に決定することができる。

脊柱中心算出部２２は、平面上に投影された最大の測定値に基づいて、アキシャル面の位置を決定し、そのアキシャル面上で脊柱の中心を算出する。アキシャル面の位置を決定する基準は、厳密である必要はなく、たとえば骨の位置の平均値から決定することとしてもよいし、肋骨が検知される位置に決定することとしてもよい。厳密に決定する必要がないのは、サジタル面をプロファイル算出の面とすれば、脊柱の湾曲の影響を受けないためである。アキシャル面において脊柱の中心を算出する方法としては、たとえば、アキシャル面の脊柱領域に接する楕円を仮定し、その中心を算出する方法がある。なお、脊柱中心算出部２２は、平面上に投影された最大の測定値を参照することなく、もっと簡易な方法で特定の平面の決定のために利用するアキシャル面の位置を決定してもよい。これらのプロファイル算出部１７、領域設定部１８、特徴量算出部１９、固有位置特定部２０、最大値投影部２１、脊柱中心算出部２２は、ＣＰＵにより機能する。

なお、Ｘ線ＣＴ装置５の構成において、体軸方向、コロナル面、サジタル面をあらかじめ決めておき、撮影時に被検体を決められた軸に合わせて設置することが好ましいが、撮影後にボリュームデータ上で体軸を決定することとしてもよい。これは、Ｘ線ＣＴ装置に限らず、ＭＲＩ装置等であっても同様である。

（装置の動作）
次に、このように構成されているボリュームデータ処理装置１０の動作について説明する。図３は、手動で関心領域の概略位置を指定する場合のボリュームデータ処理装置１０の動作を示すフローチャートである。

まず、ボリュームデータ処理装置１０は、対象とするボリュームデータについて骨の閾値に設定した被検体のアキシャル面、サジタル面、コロナル面の断面画像およびそのラインプロファイルを画面に表示する（ステップＳ１）。ユーザは、サジタル面またはコロナル面の断層画像を参照し、適当なアキシャル面を決定し、ボリュームデータ処理装置１０は、その決定操作を受付ける（ステップＳ２）。次いで、ボリュームデータ処理装置１０は、サジタル面およびラインプロファイルを算出する線の決定操作を受付ける（ステップＳ３）。具体的には、ユーザは、アキシャル面画像で、脊柱中心に十字カーソルを合わせて決定操作を行う。ボリュームデータ処理装置１０は、決定されたサジタル面上で、骨を表す数値範囲の測定値を抽出し、体軸方向の線上でラインプロファイルを算出する（ステップＳ４）。

そして、ボリュームデータ処理装置１０は、ガイド機能の選択をユーザに提示し、ユーザの選択を判定する（ステップＳ５）。ボリュームデータ処理装置１０は、ユーザがガイド機能を選択しなかったと判定した場合には、完全な手動操作により関心領域の指定を受付け（ステップＳ６）ステップＳ９へ進む。一方、ユーザがガイド機能を選択したと判定した場合には、ボリュームデータ処理装置１０は、ユーザによる概略位置の指定を受付ける（ステップＳ７）。概略位置の指定は、たとえばユーザがポインタをおよその位置に合わせ、マウスをダブルクリックすることで行われる。

そして、ボリュームデータ処理装置１０は、上記の概略位置に最も近いラインプロファイルの極大または極小位置に基づいて関心領域を設定する（ステップＳ８）。たとえば、その極大または極小の位置に関心領域の端面を一致させる。これにより、関心領域を手動で細かいところまで設定する煩雑さを解消し、ユーザの主観を排除することができる。その結果、実験動物に対し継続的に測定を行う場合等には、特徴量について客観性のある算出結果を得ることができる。

なお、極大または極小の位置に関心領域の端面を完全に一致させなくても、極大または極小の位置に基づいて決まる位置に関心領域を設定することとしてもよい。このようにして関心領域を設定したら、関心領域内について脂肪量等の特徴量を算出し（ステップＳ９）、処理を終了する。このようにボリュームデータ処理装置１０は、骨により位置を特定するため、皮膚や外観により位置を特定する場合に比べて、位置の特定が客観的になり、領域設定の再現性が高まる。

サジタル面の設定および関心領域の設定についてユーザインタフェースの視点から説明する。図４は、各断面およびプロファイルを表示する表示画面を示す図である。ボリュームデータ処理装置１０は、対象となる被検体のボリュームデータを読み込むと、画面（表示部１５）上のウインドウ３０にアキシャル面画像３１、コロナル面画像３２、サジタル面画像３３を表示する。ウインドウ３０の左側の領域は操作領域である。最初は、所定の設定で３つの断層面の画像が表示される。

ユーザは、コロナル面画像３２またはサジタル面画像３３のアキシャル面カーソル３１ａを調整することにより、適当なアキシャル面を決定することができる。決定されたアキシャル面は、アキシャル面画像３１としてウインドウ３０に新たに表示される。アキシャル面画像３１において、十字カーソルを脊柱領域４１の中心に合わせるとコロナル面カーソル３２ａおよびサジタル面カーソル３３ａが脊柱領域４１の中心を通る位置に設定される。なお、サジタル面を特定できれば十分であるため、サジタル面カーソル３３ａのみ合わせることとしてもよい。このようにして、サジタル面が決定される。

このようにして、決定されたサジタル面画像３３において、たとえば、コロナル面カーソル３２ａの直線上の測定値がラインプロファイル４８として表示される。ユーザは、サジタル面画像３３の画面上の一点でダブルクリックすることで関心領域の開始面カーソル５０の概略位置を指定する。ボリュームデータ処理装置１０は、指定があった位置に最も近いラインプロファイル４８の極大または極小位置に開始面カーソル５０の位置を修正する。終了面についても、所定の極大または極小位置に修正される。なお、あらかじめ関心領域の大きさが設定されており、開始面カーソル５０の設定に連動して終了面カーソル５１も決定されることとしてもよい。このようにして、関心領域が設定される。

図５は、ラインプロファイル４８を用いた関心領域の設定動作の一例を示す図である。たとえば、ユーザが開始面カーソル５０の位置として位置５０ａをダブルクリックして指定すると、関心領域の開始面は、最も近い極大位置５０ｂに自動的に設定される。また、ユーザが開始面カーソル５０の位置として位置５０ｃをダブルクリックにより指定すると、関心領域の開始面は、最も近い極小位置５０ｄに自動的に設定される。なお、あらかじめ極大位置か極小位置のいずれか一方のみにカーソルが移動するように設定しておいてもよい。

上記の動作例では、ユーザが手動で関心領域の概略位置を指定するが、ユーザの指定なしに関心領域を設定することも可能である。図６は、自動で関心領域を設定する場合のボリュームデータ処理装置１０の動作の一例を示すフローチャートである。この他にラベリング処理技術を応用する方法もあるが、ここでは例示した図に従って説明する。まず、ボリュームデータ処理装置１０は、ユーザが入力する被検体を特定するための情報を入力する（ステップＴ１）。被検体を特定するための情報とは、たとえば試料番号である。このように、被検体を特定するための情報が決まることで、被検体の特定情報に対応付けて記憶されている位置決定情報を読み出すことができ、前回と同じ領域を設定することが可能となる。

ボリュームデータ処理装置１０は、対象とするボリュームデータについて被検体の骨の閾値のアキシャル面、サジタル面、コロナル面の断面画像を画面に表示する（ステップＴ２）。ユーザは、サジタル面またはコロナル面の断層画像を参照し、サジタル面を決めるのに適したアキシャル面を決定し、ボリュームデータ処理装置１０は、その決定操作を受付ける（ステップＴ３）。次いで、ボリュームデータ処理装置１０は、サジタル面の決定操作を受付ける（ステップＴ４）。

ボリュームデータ処理装置１０は、決定されたサジタル面上で、骨を表す数値範囲の測定値を抽出し、コロナル面を示す線についてラインプロファイルを算出する（ステップＴ５）。ラインプロファイルを算出する線は、必ずしもコロナル面を示す線でなくてもよく、体軸方向に沿った線であって、脊柱中心付近のものであることが好ましい。少なくとも胸椎から関心領域まで骨のプロファイルが得られる範囲の線である必要がある。次いで、ボリュームデータについてサジタル面への最大値投影処理を行う（ステップＴ６）。最大値投影処理されたデータでは、骨の範囲内の測定値を抽出すると、胸椎が肋骨に繋がっていることがわかる。そして、肋骨を横切る範囲で体軸方向の２本の直線を設定し、その直線上のラインプロファイルを算出する。ラインプロファイルは、肋骨の位置で極大となる。そのラインプロファイルの極大値のうち、最も腰に近い極大位置をそれぞれの直線について算出し（ステップＴ７）、その２つの極大位置を結んだ直線とコロナル面を示す線との交点の位置を算出する。肋骨は、胸椎から直線状に伸びているため、上記の交点の位置は推定の胸椎の位置となっている（ステップＴ８）。そして、コロナル面を示す線上でのラインプロファイルにおいて、上記の交点の位置からもっとも近い極大位置を算出する。この極大位置が固有位置である（ステップＴ９）。固有位置とは、このように最も腰に近い胸椎の位置であってもよいが、被検体に固有の位置であれば、その他の位置であってもよい。

次いで、ボリュームデータ処理装置１０は、特定情報により特定される被検体についての処理が２度目以降であるか否かを判定する（ステップＴ１０）。処理が最初であると判定したときには、ボリュームデータ処理装置１０は、デフォルトの領域設定を行う（ステップＴ１１）。たとえば、被検体特定情報を入力したときに、被検体特定情報に対応させて位置決定情報として推奨される情報対応付けて記憶させる。そして、位置決定情報に従い、固有位置とプロファイルから関心領域を自動的に設定する（ステップＴ１２）。

ボリュームデータ処理装置１０は、デフォルト設定により、設定された関心領域でよいか否かをユーザに確認する（ステップＴ１３）。設定されたものに満足できないという回答があった場合には、ユーザによる関心領域の概略位置の指定を受付ける（ステップＴ１４）。そして、ボリュームデータ処理装置１０は、上記の概略位置に最も近いラインプロファイルの極大または極小位置に基づいて関心領域を設定する（ステップＴ１５）。ボリュームデータ処理装置１０は、設定された関心領域の位置決定情報を記憶し（ステップＴ１６）、ステップＴ１９に進む。一方、ユーザからデフォルトで設定された関心領域に満足できるという回答があった場合には、そのままステップＴ１９に進む。

ステップＴ１０において、２度目以降の処理であると判定したときには、被検体の特定情報に基づいて位置決定情報を読み出し（ステップＴ１７）、その位置決定情報にしたがって、固有位置およびプロファイルを用いて、関心領域を設定する（ステップＴ１８）。このように被検体に固有の位置から、自動で関心領域の位置を設定するため、測定の労力が軽減される。また、前回測定した関心領域の位置が領域設定情報として記憶されていれば、測定者が関心領域の位置を忘れていても自動で領域が設定されるため、ユーザの利便性が向上する。最後に、関心領域内の特徴量を算出して（ステップＴ１９）、処理を終了する。

上記の固有位置、ラインプロファイルおよび位置決定情報を用いて関心領域を自動的に決定する方法について具体的に説明する。図７は、ボリュームデータを最大値投影処理したサジタル画面像を示す図である。図７に示すように、各頚椎７０〜８４のうち頚椎７０〜７８には、肋骨９０〜９８が繋がっている。このような骨格上の特徴から、頚椎７０〜７８は胸椎であると分かり、頚椎７９〜８４とは区別できる。胸椎位置を決定するためには、まず、肋骨９０〜９８を横断するように対軸方向の直線１００、１０１をとる。そして、その直線１００、１０１についてラインプロファイル１０３、１０４を算出し、最も腰に近い極大位置１０６、１０７を算出する。そして、２つの極大位置を結んだ直線と、別途脊柱のラインプロファイルを算出するためにとった直線（たとえばコロナル面を示す線）との交点１０８を算出する。そして、その交点１０８の対軸方向の位置Ａ０を、最も腰に近い胸椎の位置と推定することができる。次に、この推定された胸椎の位置Ａ０を用いて関心領域の位置を設定する方法を説明する。

図８は、骨の閾値で表示したサジタル面画像を示す図である。図８に示すように、各頚椎７０〜８４には、コロナル面を示すラインについてのラインプロファイル４８の極大位置が対応している。極大位置には、位置Ｂ０〜Ｂ６が含まれている。位置ラインプロファイル４８において、上記の過程で推定された胸椎の位置Ａ０に最も近い極大位置Ｂ０を抽出し、固有位置とする。この固有位置Ｂ０は、最も腰に近い胸椎の位置となっている。

たとえば、以前に特徴量を算出した関心領域が頚椎８３と頚椎８４との間であった場合には、その関心領域は、固有位置Ｂ０から５番目と６番目のピークに挟まれた領域であるという情報が位置決定情報として記憶部１２に記憶されている。同じ被検体について再度同じ領域について特徴量を算出する場合には、ボリュームデータ処理装置１０は記憶部１２から位置決定情報を読み出し、固有位置Ｂ０とプロファイル４８から算出された極大位置Ｂ５と極大位置Ｂ６との間の領域を関心領域１１０に設定することができる。このようにして特定された領域に関心領域を設定することにより、自動的に再現性よく関心領域を設定することができる。また、骨の位置を基準としているため、時間が経過してもプロファイルの特徴はほとんど変わらない。したがって、脂肪量の変化を追って実験している場合等には、信頼性の高い結果を得ることができる。

なお、固有位置の算出方法には、上記の例以外にラベリング処理を用いる方法がある。その方法では、まず、サジタル面へボリュームデータの最大値を投影したデータにおいて、肋骨を横断するラインプロファイルから、最も腰椎に近い肋骨を識別する。そして、上記の最大値投影されたデータをラベリング処理する。ラベリング処理により、肋骨およびその肋骨に繋がっている胸椎をそれぞれ識別することができる。その結果、最も腰椎に近い肋骨に繋がっている胸椎の領域を特定することができる。一方で、サジタル面の断面データにおいて、脊柱に沿ったラインプロファイルを算出し、上記のようにして特定された最も腰に近い胸椎の領域内でラインプロファイルの極大位置を算出する。この極大位置を固有位置とすることができる。このように、胸椎を特定する方法、あるいは被検体に特有な固有位置を特定する方法は多様であり、本発明はプロファイルのみを用いる方法に限定されるものではない。

また、上記の動作例では、サジタル面の決定を手動で行っているが、これを自動で行なってもよい。その場合、まず、ボリュームデータ処理装置１０は、被検体の体軸に平行な平面上に、投影経路中の最大の測定値を投影する。そして、平面上に投影された最大の測定値に基づいて、特定の平面の決定のために利用するアキシャル面の位置を決定し、そのアキシャル面上で脊柱の中心を算出する。なお、平面上に投影された最大の測定値を参照することなく、もっと簡易な方法で特定の平面の決定のために利用するアキシャル面の位置を決定してもよい。

Ｘ線ＣＴ装置およびボリュームデータ処理装置の構成を示す概念図である。 本発明に係るボリュームデータ処理装置の機能的構成を示すブロック図である。 本発明に係るボリュームデータ処理装置の動作を示すフローチャートである。 各断面およびプロファイルを表示する表示画面を示す図である。 ラインプロファイルを用いた関心領域の設定動作の一例を示す図である。 本発明に係るボリュームデータ処理装置の動作を示すフローチャートである。 ボリュームデータを最大値投影処理したサジタル画面像を示す図である。 骨の閾値で表示したサジタル面画像を示す図である。

符号の説明

５ Ｘ線ＣＴ装置
１０ ボリュームデータ処理装置
１１ 送受信部
１２ 記憶部
１３ 制御部
１４ 断面データ形成部
１５ 表示部
１６ 入力部
１７ プロファイル算出部
１８ 領域設定部
１９ 特徴量算出部
２０ 固有位置特定部
２１ 最大値投影部
２２ 脊柱中心算出部
３０ ウインドウ
３１ アキシャル面画像
３１ａ アキシャル面カーソル
３２ コロナル面画像
３２ａ コロナル面カーソル
３３ サジタル面画像
３３ａ サジタル面カーソル
Ｂ０ 胸椎位置（固有位置）
１１０ 関心領域

Claims (6)

1. ボリュームデータに基づいて、被検体の体軸に平行な特定の平面上で、骨を表す数値範囲に含まれる測定値のラインプロファイルを算出するプロファイル算出部と、
   前記ラインプロファイルの極大または極小位置を基準にして関心領域を設定する領域設定部と、
   前記関心領域について特徴量を算出する特徴量算出部と、を備えることを特徴とするボリュームデータ処理装置。
2. 前記関心領域の概略位置の入力を受付ける入力部を更に備え、
   前記領域設定部は、前記ラインプロファイルの極大または極小位置のうち、前記概略位置から最も近い位置を基準にして前記関心領域を設定することを特徴とする請求項１記載のボリュームデータ処理装置。
3. 前記特定の平面上で、前記被検体の骨格により固有に決まる固有位置を特定する固有位置特定部と、
   前記固有位置および前記ラインプロファイルに対応させて位置を決める位置決定情報を記憶する記憶部と、を更に備え、
   前記領域設定部は、前記位置決定情報を用いて前記関心領域を設定することを特徴とする請求項１記載のボリュームデータ処理装置。
4. 前記固有位置特定部は、胸椎の位置を固有位置として特定し、
   前記領域設定部は、前記位置決定情報を用い前記胸椎の位置に基づいて前記関心領域を設定することを特徴とする請求項３記載のボリュームデータ処理装置。
5. 前記被検体の体軸に垂直で、前記特定の平面の決定のために利用するのに適した平面の位置を決定し、前記体軸に垂直な平面上で脊柱の中心を算出する脊柱中心算出部と、を更に備え、
   前記プロファイル算出部は、前記脊柱中心を通る平面上で、ラインプロファイルを算出することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかにボリュームデータ処理装置。
6. ボリュームデータに基づいて、被検体の体軸に平行な特定の平面上で、骨を表す数値範囲に含まれる測定値のラインプロファイルを算出するプロファイル算出処理と、
   前記ラインプロファイルの極大または極小位置を基準にして前記関心領域を設定する領域設定処理と、
   前記設定された関心領域について前記特徴量を算出する特徴量算出処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とするボリュームデータ処理プログラム。