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WO2007145093A1 - 画像診断支援装置及び画像診断支援プログラム - Google Patents

画像診断支援装置及び画像診断支援プログラム Download PDF

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WO2007145093A1
WO2007145093A1 PCT/JP2007/061264 JP2007061264W WO2007145093A1 WO 2007145093 A1 WO2007145093 A1 WO 2007145093A1 JP 2007061264 W JP2007061264 W JP 2007061264W WO 2007145093 A1 WO2007145093 A1 WO 2007145093A1
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WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
organ
region
image
chest wall
extracting
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/JP2007/061264
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Yoshihiro Goto
Suzushi Kusano
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Healthcare Manufacturing Ltd
Original Assignee
Hitachi Medical Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Medical Corp filed Critical Hitachi Medical Corp
Priority to JP2008521153A priority Critical patent/JP5188966B2/ja
Priority to CN2007800217717A priority patent/CN101466312B/zh
Priority to US12/304,051 priority patent/US8208992B2/en
Priority to EP07744649.0A priority patent/EP2030569B1/en
Publication of WO2007145093A1 publication Critical patent/WO2007145093A1/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Measuring devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
    • A61B5/1075—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof for measuring dimensions by non-invasive methods, e.g. for determining thickness of tissue layer
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/46—Arrangements for interfacing with the operator or the patient
    • A61B6/461—Displaying means of special interest
    • A61B6/463—Displaying means of special interest characterised by displaying multiple images or images and diagnostic data on one display
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    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves
    • A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
    • A—HUMAN NECESSITIES
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    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03—Computed tomography [CT]
    • A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30061—Lung

Definitions

  • the present invention relates to an image diagnosis support apparatus, and more particularly to an image diagnosis support apparatus and an image diagnosis support program for detecting a deformed state of a specific organ such as a portion where a chest wall is thick.
  • Patent Document 1 Japanese Patent Application Laid-Open No. 2005-65845
  • An object of the present invention is to provide an image diagnosis support apparatus and an image diagnosis support program that make it easy for a doctor to find an abnormal site.
  • An image diagnosis support apparatus includes an image acquisition unit that acquires a tomographic image including a desired organ of a subject, and a reference in the desired organ from the tomographic image acquired by the image acquisition unit.
  • a reference region extracting unit that extracts a reference region that indicates a desired organ region from a tomographic image acquired by the image acquiring unit, and a reference region extracting unit.
  • Organ form information calculating means for calculating organ form information relating to the form of the desired organ from the organ area extracted by the reference area extracted by the organ area extracting means, and the organ form Display control means for displaying the calculation result of the organ morphology information by the information calculation means on a display device.
  • an image diagnosis support program includes an image acquisition step of acquiring a tomographic image including a desired organ of a subject, and the desired organ from the tomographic image acquired by the image acquisition means.
  • a reference area extracting step for extracting a reference area indicating a reference; a tomographic image force acquired by the image acquiring means; an organ area extracting step for extracting an organ area indicating a desired organ area; and the reference area extracting means
  • An organ shape information calculating step for calculating organ shape information relating to the shape of the desired organ, and the organ shape information calculating means;
  • a display control step for displaying the calculation result of the organ morphology information by the display device on a display device.
  • an image diagnosis support apparatus and an image diagnosis support program that make it easy for a doctor to find an abnormal site are provided. Can be provided.
  • FIG. 1 is a hardware configuration diagram showing the configuration of an image diagnosis support apparatus.
  • FIG. 2 is a flowchart showing processing of the diagnostic imaging support apparatus.
  • FIG. 3 Explanatory drawing showing the method of obtaining the reference line when calculating the thickness of the chest wall
  • FIG. 8 is an explanatory diagram showing a method for calculating the thickness of the chest wall in the second embodiment.
  • FIG. 9 is an explanatory view showing a method for calculating the thickness of the chest wall in the third embodiment.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram showing a method for calculating the area of the chest wall in the fourth embodiment.
  • FIG. 11 is an explanatory view showing a method for calculating the chest wall volume in the fifth embodiment. Explanation of symbols
  • 10 diagnostic imaging support device
  • 11 CPU
  • 12 main memory
  • 13 magnetic disk
  • 14 display memory
  • 15 monitor
  • 16 controller
  • 17 mouse
  • 18 keyboard
  • 19 common bus
  • 20A and 20B ribs
  • 22A and 22B radial ends
  • 30A and 30B lung field
  • 32A and 32B center of gravity of lung field
  • 34A and 34B reference line
  • 71 and 72 axial image
  • 73 3D image BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
  • FIG. 1 is a nodeware configuration diagram showing the configuration of the diagnostic imaging support apparatus 1.
  • the diagnostic imaging support apparatus 10 is connected to a medical imaging apparatus 2 that captures an image of a subject via a network such as LAN3.
  • the medical image capturing apparatus 2 captures a medical image of a subject.
  • the medical imaging apparatus 2 is, for example, an X-ray CT apparatus, an MR apparatus, and an ultrasonic imaging apparatus, but is not limited to these examples as long as a medical image of a subject can be captured.
  • the diagnostic imaging support device 10 has a CPU (central processing unit) 11, a main memory 12, a magnetic disk 13, a display memory 14, a monitor (display) 15, a controller 16, a mouse 17, and a keyboard 18 as a common bus. 19 connected and configured.
  • the CPU 11 is a control device that controls the operation of each component.
  • the main memory 12 stores a control program for the apparatus and serves as a work area when the program is executed.
  • the magnetic disk 13 is an operating system (OS), a device drive for peripheral devices, a variety of application software including programs for processing such as organ wall thickness measurement, and a medical image taken by the medical imaging device 2.
  • OS operating system
  • the CPU 11 reads the program from the magnetic disk 13, loads it into the main memory 12, and executes it.
  • the display memory 14 temporarily stores display data.
  • the monitor 15 is a CRT monitor or a liquid crystal monitor that displays an image based on data from the display memory 14.
  • a mouse 17 is connected to the controller 16.
  • the controller 16 receives information input to the mouse 17 from the operator. Information is transmitted to the CPU 11 via the common bus 19.
  • the mouse 17 is a device for inputting position information desired by an operator on the screen of the monitor 15 and an input command existing at the desired position.
  • the keyboard 18 can input desired position information on the screen of the monitor 15 as well as the mouse 17 and can input display conditions such as an image of the monitor 15.
  • the common bus 19 connects the above constituent elements so that data can be transferred between them.
  • the CPU 11 of the diagnostic imaging support apparatus 10 includes an image acquisition unit 61, a reference region extraction unit 62 and an organ region extraction unit 63 connected to the image acquisition unit 61, a reference region extraction unit 62, and an organ region extraction unit 63. And an organ morphology information calculation unit 64 connected to.
  • the image acquisition unit 61 is connected to the mouse 17 and the keyboard 18 via the common bus 19.
  • the reference region extracting unit 62, the organ region extracting unit 63, and the organ morphology information calculating unit 64 are connected to the display memory 14 via the common bus 19.
  • the image acquisition unit 61 acquires a medical image from the medical image photographing device 2 via the LAN 3 and stores it in the magnetic disk 13.
  • the above-described medical image includes a secondary medical image obtained by image processing of a medical image, such as a pseudo 3D image and a developed image. Shall be included.
  • the reference area extraction unit 62 extracts a reference area.
  • the reference region is a region that serves as a reference for organ morphology information to be measured. As the reference region, normal organ morphology information may be used.
  • the reference area extraction unit 62 may extract the reference area by performing threshold processing on the medical image acquired by the image acquisition unit 61 based on the pixel value, CT value, and density value! For example, when measuring the thickness of the chest wall as organ form information, the reference region extraction unit 62 may extract the reference region by detecting the rib region.
  • the area of the rib itself may be used as the reference area, or the area near the rib (for example, an area for several pixels) may be used as the reference area. Alternatively, connect the end of the rib, including the thin film that wraps the rib, or points near the end to serve as the reference line.
  • the organ region extraction unit 63 performs threshold processing on the medical image acquired by the image acquisition unit 61 based on the pixel value, CT value, and density value, and extracts the region of the organ to be measured. In addition, the organ region extraction unit 63 partially calculates information on the shape of the organ (thickness, length, area, volume, etc.). Based on the threshold used in the bone region extraction process, It is also possible to appropriately determine the threshold value used in the extraction process of regions and organ regions.
  • the organ morphology information calculation unit 64 calculates organ morphology information for the entire measurement target organ.
  • the organ morphology information is information relating to the organ morphology, and may be of any type and dimension, such as thickness, length, area, and volume.
  • the organ morphology information is, for example, the thickness of the chest wall.
  • the organ form information calculation unit 64 calculates external information such as the thickness of the chest wall by calculating difference information between the external shape of the chest region and the external shape of the reference region.
  • an axial image including a lung region is used as a medical image including an organ region, and a case where the thickness of the chest wall is measured will be described as an example.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the processing of the image diagnosis support apparatus.
  • the CPU 11 acquires a medical image (axial image, three-dimensional image, etc.) obtained by imaging the lungs of the subject from the medical image imaging device 2 or the magnetic disk 13 and develops it in the main memory 12.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram showing a method for obtaining a reference line when calculating the thickness of the chest wall.
  • the CPU 11 (reference area extraction unit 62) performs threshold processing on the axial image 71 developed in the main memory 12, and extracts the left and right ribs 20A and ribs 20B.
  • the CPU 11 (organ region extraction unit 63) performs threshold processing on the axial image 71 developed in the main memory 12, and extracts the lung field 30A and the lung field 30B.
  • region extraction is performed by setting threshold values for CT values, density values, and pixel values for the axial image 71.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing a method for calculating the thickness of the chest wall.
  • the CPU 11 calculates the centroid 32A and centroid 32B of the lung field 30A and lung field 30B.
  • CPU11 reference area extraction unit 62
  • the points closest to the centroid 32A and centroid 32B of lung field 30A and lung field 30B are calculated as radius edge 22A and radius edge 22B.
  • the CPU 11 (the reference area extracting unit 62) connects the radius end 22A and the radius end 22B with an interpolation curve such as a spline curve, and calculates the reference line 34A and the reference line 34B.
  • the reference line 34A and the reference line 34B correspond to the reference region in the chest wall thickness measurement.
  • the CPU 11 (organ region extraction unit 63) connects the centroid 32A and the centroid 32B of the lung field 30A and the lung field 30B to the backside point 36A and the point 36B on the reference line 34A and the reference line 34B as a straight line 40A and a straight line 40B. tie.
  • the CPU 11 (organ region extraction unit 63) calculates the chest wall thickness W at the dorsal points 36A and 36B by performing threshold processing along the straight lines 40A and 40B.
  • CPU11 (organ morphological information calculation unit 64) performs the above processing along the reference line 34A and reference line 34B from the dorsal points 36A and 36B to the ventral points 38A and 38B. On the other hand, the thickness W of the chest wall is calculated.
  • the CPU 11 calculates chest wall information related to the outer shape of the chest wall based on the thickness W of the chest wall.
  • the chest wall thickness W itself is treated as chest wall information.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing a method for calculating the thickness of the chest wall.
  • the CPU 11 determines whether the chest wall information satisfies a predetermined condition. In the first embodiment, the CPU 11 determines whether or not (the maximum value WA and the maximum value WB of the chest wall thickness W) ⁇ (predetermined value W ′).
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of an image display screen.
  • the CPU 11 determines that the chest wall information satisfies the predetermined condition, the CPU 11 ends the process (Yes in step S106).
  • CPUl l determines that the chest wall information does not satisfy the predetermined condition, it performs warning processing (No in step S106).
  • CPUl l is displayed on monitor 15 Along with the image 72, a warning display 50 surrounding the abnormal part with a solid line is displayed.
  • the warning process is not limited to the above warning display 50 as long as the abnormal part can be identified.
  • the abnormal location may be clarified by displaying an abnormal color such as red at the abnormal location.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of an image display screen.
  • warning display 50 is displayed together with the axial image 72, but in FIG. 7, the warning display 50 ′ is displayed on the three-dimensional image 73.
  • a sentence such as “I suspect mesothelioma” may be displayed on the display screen.
  • Warning display 50 'in Fig. 7 displays a red abnormal color, but the abnormal color may not be red, and the abnormal part may be surrounded by a solid line as in Fig. 6.
  • an abnormality of the chest wall can be detected by detecting a portion where the chest wall is thick, and a doctor can be alerted.
  • the morphological information of the extracted organ region is displayed on the screen, so that it is easy for a doctor to find an abnormal site.
  • the unique effect of the first embodiment is that the chest wall thickness can be automatically calculated, which reduces the operational burden and improves measurement accuracy by suppressing variations in measurement results. Can do.
  • the medical image (axial image, three-dimensional image, etc.) obtained by photographing the lungs of the subject is read from the medical image photographing device 2 to the image diagnosis support device 10 and processed.
  • the projection data obtained by imaging the lungs of the subject using an X-ray CT device is read from the medical imaging device 2 to the diagnostic imaging support device 10, and the diagnostic imaging support device 10 reconstructs 3D images, axial images, etc. Also good.
  • a tomographic image such as an MPR (Multi Planar Reconstruction) image or the like may be used instead of the force axial image in which the thickness of the chest wall is calculated using the axial image.
  • the radius end 22A and the radius end 22B are connected by a smooth interpolation curve by spline interpolation, but other known interpolation methods may be used.
  • the chest wall thickness W is calculated from the dorsal points 36A and 36B to the ventral points 38A and 38B. Calculations may be performed in any order.
  • the threshold value of the normal chest wall is used using a density histogram near the ribs. A value may be obtained, a value slightly smaller than this threshold value may be reset as a threshold value for the abnormal chest wall, and normal or abnormal chest wall may be distinguished by threshold processing using the reset threshold value.
  • the pixels around the ribs are extracted from the normal chest wall, smaller than the extracted normal chest wall! /, The value (experience value) is reset to the threshold value, and this reset threshold value is used. Find the abnormal chest wall by threshold processing.
  • FIG. 8 is an explanatory diagram showing a method of calculating the thickness of the chest wall in the second embodiment. Since the processes in steps S101 to S103 and steps S105 to S107 are the same as those in the first embodiment. Description is omitted.
  • step S104 the following processing is performed to calculate the thickness W of the chest wall on the lung field 30A and lung field 30B side from the reference line 34A and the reference line 34B.
  • CPU11 organ region extraction unit 63
  • the area 42A and the area 42B surrounded by are calculated. That is, the region 42A and the region 42B are passage regions when the reference line 34A and the reference line 34B are translated.
  • the CPU 11 (organ morphology information calculation unit 64) calculates the thickness W of the chest wall for the entire chest wall by performing threshold processing on these regions 42A and 42B.
  • an abnormality of the chest wall can be detected by detecting a portion where the chest wall is thick, and a doctor can be alerted.
  • the morphological information of the extracted organ region is displayed on the screen, so that it is easy for a doctor to find an abnormal site.
  • a unique effect of the second embodiment is that the thickness of the chest wall can be calculated without calculating the center of gravity of the lung field.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram showing a method for calculating the thickness of the chest wall in the third embodiment. Since the processing of step S101 to step S103 and step S105 to step S107 is the same as that of the first embodiment, description thereof is omitted.
  • step S104 the following processing is performed to calculate the thickness W of the chest wall on the lung field 30A and lung field 30B side from the reference line 34A and the reference line 34B.
  • CPU11 organ region extraction unit 63
  • the chest wall thickness W at the dorsal points 36A and 36B is calculated by thresholding along the straight lines 48A and 48B with length 1 on the side.
  • the CPU 11 (organ morphology information calculation unit 64) performs the above processing along the reference line 34A and the reference line 34B, and the dorsal points 36A and 36B are also applied to the ventral points 38A and 38B.
  • the chest wall thickness W is calculated for the whole.
  • an abnormality of the chest wall can be detected by detecting a portion where the chest wall is thick, and the doctor can be alerted.
  • the morphological information of the extracted organ region is displayed on the screen, so that it is easy for a doctor to find an abnormal site.
  • a unique effect of the third embodiment is that the thickness of the chest wall can be calculated without performing calculation of the center of gravity of the lung field or threshold processing in a predetermined region.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram showing a method for calculating the area of the chest wall in the fourth embodiment.
  • step S101 to step S104 and step S107 Since the processing from step S101 to step S104 and step S107 is the same as that of the first embodiment, description thereof is omitted.
  • step S105 the CPU 11 (organ morphology information calculation unit 64) calculates an area S of the chest wall based on the thickness W of the chest wall.
  • this chest wall area S is treated as chest wall information.
  • CPU11 organ morphology information calculation unit 64
  • CPU11 sums the thickness W of the chest wall along the reference line 34A and the reference line 34B to the points 36A and 36B on the dorsal side to the points 38A and 38B on the ventral side, Calculated as chest wall area SA and area SB.
  • step 106 the CPU 11 determines whether or not the chest wall information satisfies a predetermined condition. In the fourth embodiment, the CPU 11 determines whether or not (the chest wall area S (SA + SB)) ⁇ (predetermined value S,) is satisfied.
  • an abnormality of the chest wall can be detected by detecting a portion where the chest wall becomes thick, and the doctor can be alerted.
  • the morphological information of the extracted organ region is displayed on the screen, so that it is easy for a doctor to find an abnormal site.
  • the unique effect of the fourth embodiment is that by finding the chest wall area, abnormalities in the chest wall can be found and alerted to the doctor.
  • a characteristic of the disease caused by asbestos inhalation is that the thick part of the chest wall may be long or thin and there may be multiple.
  • an abnormality of the chest wall is detected based on the area of the chest wall, it is particularly effective when there are a plurality of thicknesses and portions of the chest wall.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram showing a method for calculating the volume of the chest wall in the fifth embodiment.
  • step S101 to step S104 and step S107 Since the processing from step S101 to step S104 and step S107 is the same as that of the first embodiment, description thereof is omitted.
  • step S105 the CPU 11 (organ form information calculation unit 64) calculates the chest wall volume V based on the chest wall area S.
  • the chest wall volume V is treated as chest wall information.
  • the area of the chest wall in the first image is S and S
  • the area of the chest wall in the second image is S.
  • the area of the chest wall in the image taken on the first image is S and S
  • VA (S + S + ... + S) ⁇ ⁇ ⁇
  • the volume V of the entire chest wall is calculated from the area S of the chest wall calculated in the fourth embodiment.
  • the CPU 11 determines whether or not the chest wall information satisfies a predetermined condition.
  • the CPU 11 satisfies (volume of the chest wall V (VA + VB)) ⁇ (predetermined value V,). Judge whether to add.
  • an abnormality of the chest wall can be detected by detecting a portion where the chest wall is thick, and a doctor can be alerted.
  • the morphological information of the extracted organ region is displayed on the screen, so that it is easy for a doctor to find an abnormal site.
  • a unique effect of the fifth embodiment is that an abnormality of the chest wall can be found by obtaining the volume of the chest wall and alert the doctor.
  • a characteristic of the disease caused by asbestos inhalation is that the thick part of the chest wall may be long or thin and there may be multiple.
  • the fifth embodiment in which an abnormality of the chest wall is detected by the volume of the chest wall is effective in the above case.
  • the CPU 11 (the reference region extracting unit 62) connects the radius end 22A and the radius end 22B with an interpolation curve such as a spline curve, and uses the reference line 34A and the reference line as reference regions in the measurement of chest wall information.
  • the CPU 11 (reference area extraction unit 62) calculates the reference area without performing interpolation processing.
  • the CPU 11 extracts a reference area by setting a threshold for extracting a reference area for the axial image 71 and performing threshold processing.
  • the CPU 11 extracts an organ region by setting a threshold for organ region extraction on the axial image 71 and performing threshold processing.
  • an abnormality of the chest wall can be detected by detecting a portion where the chest wall is thick, and a doctor can be alerted.
  • the morphological information of the extracted organ region is displayed on the screen, so that it is easy for a doctor to find an abnormal site.
  • the special effect of the sixth embodiment is that the reference region is extracted without performing the interpolation process, so that the measurement accuracy of the organ morphology information can be improved.
  • rib wall thickness measurement it is not always necessary to extract the rib area.
  • the CPU 11 (the reference region extraction unit 62 and the organ region extraction unit 63) has been described as automatically extracting the reference region and the organ region by performing threshold processing and interpolation processing.
  • the CPU 11 (the reference region extracting unit 62 and the organ region extracting unit 63) extracts the reference region and the organ region through the manual operation of the operator.
  • the CPU 11 (the reference region extracting unit 62 and the organ region extracting unit 63) closes to the designated point.
  • the reference region or organ region is extracted by performing region extraction processing based on the CT value, pixel value, or density value near the specified region.
  • the region extraction process for example, a region growing method or the like can be used.
  • an abnormality of the chest wall can be detected by detecting a portion where the chest wall becomes thick, and the doctor can be alerted.
  • the morphological information of the extracted organ region is displayed on the screen, so that it is easy for a doctor to find an abnormal site.
  • the unique effect of the seventh embodiment is that even if there is noise or the like in the axial image 71 and it is difficult to automatically extract the reference region or the organ region, it is determined by the operator's judgment.
  • the reference region and the organ region can be extracted through manual operation.

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Abstract

本発明の画像診断支援装置１０は、被検体の所望の臓器を含む断層像を医用画像撮影装置２や磁気ディスク１３から取得する画像取得部６１と、前記画像取得部６１によって取得された断層像から前記所望の臓器における基準を示す基準領域を抽出する基準領域抽出部６２と、前記画像取得部６１によって取得された断層像から前記所望の臓器の領域を示す臓器領域を抽出する臓器領域抽出部６３と、前記基準領域抽出部６２によって抽出された前記基準領域及び前記臓器領域抽出部６３によって抽出された前記臓器領域から前記所望の臓器の形態に関する臓器形態情報を算出する臓器形態情報算出部６４と、前記臓器形態情報算出部６４による前記臓器形態情報の算出結果を表示装置であるモニタ１５に表示する表示制御手段１１と、を備える。

Description

明 細 書
画像診断支援装置及び画像診断支援プログラム
技術分野
[0001] 本発明は、画像診断支援装置に係り、特に胸壁が厚くなつた箇所など特定の臓器 の変形状態を検出する画像診断支援装置及び画像診断支援プログラムに関する。 背景技術
[0002] 従来、画像診断支援装置では、操作者が医用画像上で点や領域を手動で指定す ることにより、距離や面積の計測が行われる (例えば、 [特許文献 1]参照。 ) o
[0003] 特許文献 1 :特開 2005— 65845号公報
発明の開示
発明が解決しょうとする課題
[0004] 近年、アスベスト吸入に起因する疾患が社会問題となっている。アスベストを大量に 吸い込んだ人の胸壁は厚くなる傾向がある。胸壁の厚さの異常は医師が目視によつ て発見して 、るが、目視による検査では異常を見落とす虞がある。
[0005] つまり、従来の画像診断支援装置では、必ずしも全ての断層像において異常が顕 在化している訳ではない状況で、一部の断層像についてのみ計測した場合には、医 師による異常部位の発見が難しくなるという未解決の問題が残されている。
[0006] 本発明の目的は、医師による異常部位の発見を容易にすることを可能とする画像 診断支援装置及び画像診断支援プログラムを提供することにある。
課題を解決するための手段
[0007] 本発明に係る画像診断支援装置は、被検体の所望の臓器を含む断層像を取得す る画像取得手段と、前記画像取得手段によって取得された断層像から前記所望の臓 器における基準を示す基準領域を抽出する基準領域抽出手段と、前記画像取得手 段によって取得された断層像から前記所望の臓器の領域を示す臓器領域を抽出す る臓器領域抽出手段と、前記基準領域抽出手段によって抽出された前記基準領域 及び前記臓器領域抽出手段によって抽出された前記臓器領域カゝら前記所望の臓器 の形態に関する臓器形態情報を算出する臓器形態情報算出手段と、前記臓器形態 情報算出手段による前記臓器形態情報の算出結果を表示装置に表示する表示制 御手段と、を具備することを特徴とする。
[0008] また、本発明に係る画像診断支援プログラムは、被検体の所望の臓器を含む断層 像を取得する画像取得ステップと、前記画像取得手段によって取得された断層像か ら前記所望の臓器における基準を示す基準領域を抽出する基準領域抽出ステップ と、前記画像取得手段によって取得された断層像力 前記所望の臓器の領域を示 す臓器領域を抽出する臓器領域抽出ステップと、前記基準領域抽出手段によって抽 出された前記基準領域及び前記臓器領域抽出手段によって抽出された前記臓器領 域力 前記所望の臓器の形態に関する臓器形態情報を算出する臓器形態情報算 出ステップと、前記臓器形態情報算出手段による前記臓器形態情報の算出結果を 表示装置に表示する表示制御ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とす る。
発明の効果
[0009] 本発明によれば、前記抽出された臓器領域の形態情報を画面表示するので、医師 による異常部位の発見を容易にすることを可能とする画像診断支援装置及び画像診 断支援プログラムを提供することができる。
図面の簡単な説明
[0010] [図 1]画像診断支援装置の構成を示すハードウェア構成図
[図 2]画像診断支援装置の処理を示すフローチャート
[図 3]胸壁の厚さを算出する時の基準線を求める方法を示した説明図
[図 4]胸壁の厚さを算出する方法を示した説明図
[図 5]胸壁の厚さを算出する方法を示した説明図
[図 6]画像表示画面の一例を示す図
[図 7]画像表示画面の一例を示す図
[図 8]第 2の実施形態における胸壁の厚さを算出する方法を示した説明図
[図 9]第 3の実施形態における胸壁の厚さを算出する方法を示した説明図
[図 10]第 4の実施形態における胸壁の面積を算出する方法を示した説明図
[図 11]第 5の実施形態における胸壁の体積を算出する方法を示した説明図 符号の説明
[0011] 10 :画像診断支援装置、 11 : CPU、 12 :主メモリ、 13 :磁気ディスク、 14 :表示メモ リ、 15 :モニタ、 16 :コントローラ、 17 :マウス、 18 :キーボード、 19 :共通バス、 20A及 び 20B:肋骨、 22A及び 22B :肋骨端、 30A及び 30B :肺野、 32A及び 32B:肺野の 重心、 34A及び 34B :基準線、 71及び 72 :アキシャル画像、 73 : 3次元画像 発明を実施するための最良の形態
[0012] 以下、添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明す る。尚、以下の説明及び添付図面において、同一の機能構成を有する構成要素に ついては、同一の符号を付することにより重複説明を省略することにする。
[0013] 図 1は、画像診断支援装置 1の構成を示すノヽードウエア構成図である。
画像診断支援装置 10は、被検体の画像を撮影する医用画像撮影装置 2と LAN3 等のネットワークによって接続される。
医用画像撮影装置 2は、被検体の医用画像を撮影するものである。医用画像撮影 装置 2は、例えば、 X線 CT装置と MR装置と超音波撮影装置であるが、被検体の医 用画像が撮影できればよくこれらの例示に限定されない。
[0014] 画像診断支援装置 10は、 CPU (中央演算処理装置） 11、主メモリ 12、磁気ディス ク 13、表示メモリ 14、モニタ（ディスプレイ） 15、コントローラ 16、マウス 17、キーボー ド 18が共通バス 19を介して接続されて構成される。
CPU11は、各構成要素の動作を制御する制御装置である。主メモリ 12は、装置の 制御プログラムが格納されたり、プログラム実行時の作業領域となったりする。磁気デ イスク 13は、オペレーティングシステム（OS)、周辺機器のデバイスドライブ、臓器壁 の厚さの計測等の処理を行うためのプログラムを含む各種アプリケーションソフトや、 医用画像撮影装置 2によって撮影された医用画像を LAN3などのネットワークを介し て受け取り記憶する。尚、 CPU11は、上記プログラムを磁気ディスク 13から読み出し て主メモリ 12にロードし、実行する。
表示メモリ 14は、表示用データを一時記憶する。モニタ 15は、表示メモリ 14からの データに基づいて画像を表示する CRTモニタや液晶モニタ等である。コントローラ 1 6にはマウス 17が接続される。コントローラ 16は、操作者からのマウス 17への入力情 報を共通バス 19を介して CPU11へ伝達する。マウス 17は、モニタ 15の画面上の操 作者が所望する位置情報とその所望位置に存在する入力コマンドとを入力するデバ イスである。キーボード 18は、マウス 17と同様にモニタ 15の画面上の所望の位置情 報も入力できる他、モニタ 15の画像等の表示条件を入力可能である。共通バス 19は 、上記各構成要素を相互にデータ転送可能に接続する。
[0015] 画像診断支援装置 10の CPU11は、画像取得部 61と、画像取得部 61に接続され る基準領域抽出部 62及び臓器領域抽出部 63と、基準領域抽出部 62及び臓器領域 抽出部 63に接続される臓器形態情報算出部 64と、を有する。
画像取得部 61は、共通バス 19を介してマウス 17及びキーボード 18と接続される。 基準領域抽出部 62、臓器領域抽出部 63、臓器形態情報算出部 64は、共通バス 19 を介して表示メモリ 14と接続される。
[0016] 画像取得部 61は、 LAN3を介して医用画像撮影装置 2から医用画像を取得し磁 気ディスク 13に格納する。尚、上記の医用画像には、医用画像撮影装置 2によって 撮影された医用画像に加えて、医用画像を画像処理した二次的な医用画像、例え ば、擬似 3次元画像や展開画像等も広義として含むものとする。
基準領域抽出部 62は、基準領域を抽出する。基準領域は、計測対象の臓器形態 情報の基準となる領域である。基準領域としては正常時の臓器形態情報を用いても よい。基準領域抽出部 62は、画像取得部 61によって取得された医用画像に対して 画素値や CT値や濃度値に基づ 、て閾値処理を行って基準領域を抽出してもよ!/ヽ。 基準領域抽出部 62は、例えば、臓器形態情報として胸壁の厚さを計測する場合に は、肋骨の領域を検出することによって基準領域を抽出するようにしてもよい。肋骨の 領域そのものを基準領域としてもよいし、肋骨の近傍の領域 (例えば、数画素分の領 域)を含めて基準領域としてもよい。あるいは、肋骨を包む薄膜を含めた肋骨の端部 や端部近傍の点を連結して基準線としてもょ ヽ。
臓器領域抽出部 63は、画像取得部 61によって取得された医用画像に対して画素 値や CT値や濃度値に基づいて閾値処理を行って計測対象の臓器の領域を抽出す る。また、臓器領域抽出部 63は、部分的に臓器の形態に関する情報 (厚さ、長さ、面 積、体積等)を算出する。尚、骨領域の抽出処理で用いた閾値に基づいて、基準領 域や臓器領域の抽出処理で用いる閾値を適宜決定するようにしてもょ ヽ。
臓器形態情報算出部 64は、基準領域抽出部 62によって抽出された基準領域と臓 器領域抽出部 63によって抽出された臓器領域とに基づいて、計測対象の臓器全体 について臓器形態情報を算出する。臓器形態情報は、臓器の形態に関する情報で あり、厚さ、長さ、面積、体積等、種類や次元を問わない。臓器形態情報は、例えば、 胸壁の厚さである。臓器形態情報算出部 64は、胸領域の外形と基準領域の外形と の差分情報を算出することにより、胸壁の厚さ等の外形情報を算出する。
[0017] 以下に各実施形態について図面を用いて説明する。ここでは、臓器領域を含む医 用画像として肺領域を含むアキシャル画像を用いるものとし、胸壁の厚さを計測する 場合を例として説明する。
[0018] <第 1の実施形態 >
図 2乃至図 7を参照しながら第 1の実施形態について説明する。
図 2は、画像診断支援装置の処理を示すフローチャートである。
CPU11 (画像取得部 61)は、被検体の肺を撮影した医用画像 (アキシャル画像や 3次元画像等）を医用画像撮影装置 2あるいは磁気ディスク 13から取得して主メモリ 1 2に展開する。
(ステップ S 101)
図 3は、胸壁の厚さを算出する時の基準線を求める方法を示した説明図である。 CPU11 (基準領域抽出部 62)は、主メモリ 12に展開されたアキシャル画像 71に対 して閾値処理を行い、左右それぞれの肋骨 20A及び肋骨 20Bを抽出する。 CPU 11 (臓器領域抽出部 63)は、主メモリ 12に展開されたアキシャル画像 71に対して閾値 処理を行い、肺野 30A及び肺野 30Bを抽出する。閾値処理では、アキシャル画像 7 1に対して CT値や濃度値や画素値に関する閾値を設定することにより領域抽出が行 われる。
(ステップ S 102)
図 4は、胸壁の厚さを算出する方法を示した説明図である。
CPU11 (臓器領域抽出部 63)は、肺野 30A及び肺野 30Bの重心 32A及び重心 3 2Bを算出する。 CPU11 (基準領域抽出部 62)は、肋骨 20A及び肋骨 20Bの外周の うち、肺野 30A及び肺野 30Bの重心 32A及び重心 32Bに最も近い点を肋骨端 22A 及び肋骨端 22Bとして算出する。
(ステップ S 103)
CPU11 (基準領域抽出部 62)は、肋骨端 22A及び肋骨端 22Bをスプライン曲線 等の補間曲線で連結し、基準線 34A及び基準線 34Bとして算出する。基準線 34A 及び基準線 34Bは、胸壁の厚さ計測における基準領域に相当する。
[0019] (ステップ S 104)
CPU11 (臓器領域抽出部 63)は、肺野 30A及び肺野 30Bの重心 32A及び重心 3 2Bと基準線 34A及び基準線 34B上の背側の点 36A及び点 36Bとを直線 40A及び 直線 40Bで結ぶ。 CPU11 (臓器領域抽出部 63)は、直線 40A及び直線 40Bに沿つ て閾値処理を行うことによって、背側の点 36A及び点 36Bでの胸壁の厚さ Wを算出 する。 CPU11 (臓器形態情報算出部 64)は、上記の処理を基準線 34A及び基準線 34Bに沿って背側の点 36A及び点 36Bから腹側の点 38A及び点 38Bまで行うこと によって、胸壁全体に対して胸壁の厚さ Wを算出する。
[0020] (ステップ S 105)
CPU11 (臓器形態情報算出部 64)は、胸壁の厚さ Wに基づいて、胸壁の外形に 関する胸壁情報を算出する。尚、第 1の実施形態では、胸壁の厚さ W自体を胸壁情 報として扱う。
(ステップ S 106)
図 5は、胸壁の厚さを算出する方法を示した説明図である。
CPU11は、胸壁情報が所定条件を満たすか否かを判断する。第 1の実施形態で は、 CPU11は、（胸壁の厚さ Wの最大値 WA及び最大値 WB) < (所定値 W' )、を満 たすか否かを判断する。
[0021] (ステップ S107)
図 6は、画像表示画面の一例を示す図である。
CPU11は、胸壁情報が所定条件を満たすと判断した場合には処理を終了する (ス テツプ S106の Yes)。 CPUl lは、胸壁情報が所定条件を満たさないと判断した場合 には、警告処理を行う（ステップ S 106の No)。 CPUl lは、モニタ 15にアキシャル画 像 72と共に、異常個所を実線で囲む警告表示 50を表示する。尚、警告処理は、異 常箇所を識別可能であればよぐ上記の警告表示 50に限られない。例えば、異常箇 所に赤色等の異常色の表示を行うことによって異常箇所を明確にしてもよい。
[0022] 図 7は、画像表示画面の一例を示す図である。
図 6では、アキシャル画像 72と共に警告表示 50が表示されたが、図 7では、 3次元 画像 73に警告表示 50'が表示される。また、表示画面上に「中皮腫の疑いがありま す」等の文章を表示してもよい。図 7の警告表示 50'は赤色の異常色の表示を行って いるが、異常色は赤色でなくてもよいし、図 6と同様に異常箇所を実線で囲んでもよ い。
[0023] 第 1の実施形態によれば、胸壁が厚くなつた箇所を検出することで胸壁の異常を発 見し、医師に注意を喚起することができる。これにより、前記抽出された臓器領域の 形態情報を画面表示するので、医師による異常部位の発見を容易にすることができ る。また、第 1の実施形態の特有の効果は、胸壁の厚さを自動的に算出することがで きるので、操作負担を軽減すると共に計測結果のばらつきを抑制して計測精度を向 上させることができる。
尚、上述の実施形態では、被検体の肺を撮影した医用画像 (アキシャル画像や 3次 元画像等)を医用画像撮影装置 2から画像診断支援装置 10へ読み込んで処理を行 うものとして説明したが、 X線 CT装置等によって被検体の肺を撮影した投影データを 医用画像撮影装置 2から画像診断支援装置 10へ読み込み、画像診断支援装置 10 で 3次元画像やアキシャル画像等を再構成してもよい。また、上述の実施形態では、 アキシャル画像を用いて胸壁の厚さを算出した力 アキシャル画像に限らず、 MPR( Multi Planar Reconstruction)画像等の断層画像であってもよい。また、上述の 実施形態では、スプライン補間によって肋骨端 22A及び肋骨端 22Bを滑らかな補間 曲線で連結したが、他の公知の補間法を用いてもよい。また、上述の実施形態では、 背側の点 36A及び点 36Bから腹側の点 38A及び点 38Bに向かって胸壁の厚さ Wの 算出を行うものとして説明したが、胸壁全体を網羅できればどのような順で算出を行 つてもよい。
例えば、補間処理を行わずに、肋骨付近の濃度ヒストグラムを用いて正常胸壁の閾 値を求め、この閾値より少し小さい値を異常胸壁の閾値として再設定し、この再設定 された閾値を用いた閾値処理により胸壁の正常又は異常を区別してもよい。
また、肋骨の周りの領域の画素は、正常胸壁を抽出し、その抽出された正常胸壁よ りも小さ!/、値 (経験値)を閾値に再設定し、この再設定された閾値を用いた閾値処理 により異常胸壁を求めてもょ 、。
[0024] <第 2の実施の形態 >
次に、図 8を参照しながら第 2の実施形態について説明する。
図 8は、第 2の実施形態における胸壁の厚さを算出する方法を示した説明図である ステップ S101〜ステップ S103及びステップ S105〜ステップ S107の処理は、第 1 の実施形態と同様であるので説明を省略する。
[0025] ステップ S104では、以下の処理を行って基準線 34A及び基準線 34Bより肺野 30 A及び肺野 30B側の胸壁の厚さ Wが算出される。 CPU11 (臓器領域抽出部 63)は、 基準線 34A及び基準線 34Bと、基準線 34A及び基準線 34Bを肺野 30A及び肺野 3 OB側に距離 tだけ平行移動させた線 44A及び線 44Bとで囲まれた領域 42A及び領 域 42Bを算出する。すなわち、領域 42A及び領域 42Bは、基準線 34A及び基準線 34Bを平行移動させた時の通過領域である。 CPU11 (臓器形態情報算出部 64)は 、これらの領域 42A及び領域 42Bに対して閾値処理を行うことによって、胸壁全体に 対して胸壁の厚さ Wを算出する。
[0026] 第 2の実施形態によれば、胸壁が厚くなつた箇所を検出することで胸壁の異常を発 見し、医師に注意を喚起することができる。これにより、前記抽出された臓器領域の 形態情報を画面表示するので、医師による異常部位の発見を容易にすることができ る。また、第 2の実施形態の特有の効果は、肺野の重心を算出することなく胸壁の厚 さを算出することができる。
[0027] <第 3の実施の形態 >
次に、図 9を参照しながら第 3の実施形態について説明する。
図 9は、第 3の実施形態における胸壁の厚さを算出する方法を示した説明図である ステップ S101〜ステップ S103及びステップ S105〜ステップ S107の処理は、第 1 の実施形態と同様であるので説明を省略する。
[0028] ステップ S104では、以下の処理を行って基準線 34A及び基準線 34Bより肺野 30 A及び肺野 30B側の胸壁の厚さ Wが算出される。 CPU11 (臓器領域抽出部 63)は、 基準線 34A及び基準線 34Bの背側の点 36A及び点 36Bにお 、て、基準線 34A及 び基準線 34Bの法線上の肺野 30A及び肺野 30B側に長さ 1をもった直線 48A及び 直線 48Bに沿って閾値処理することによって、背側の点 36A及び点 36Bでの胸壁の 厚さ Wを算出する。 CPU11 (臓器形態情報算出部 64)は、上記の処理を基準線 34 A及び基準線 34Bに沿って背側の点 36A及び点 36B力も腹側の点 38A及び点 38 Bまで行うことによって、胸壁全体に対して胸壁の厚さ Wを算出する。
[0029] 第 3の実施形態によれば、胸壁が厚くなつた箇所を検出することで胸壁の異常を発 見し、医師に注意を喚起することができる。これにより、前記抽出された臓器領域の 形態情報を画面表示するので、医師による異常部位の発見を容易にすることができ る。また、第 3の実施形態の特有の効果は、肺野の重心の算出や所定領域における 閾値処理を行うことなく胸壁の厚さを算出することができる。
[0030] <第 4の実施の形態 >
次に、図 10を参照しながら第 4の実施形態について説明する。
図 10は、第 4の実施形態における胸壁の面積を算出する方法を示した説明図であ る。
ステップ S101〜ステップ S104及びステップ S107の処理は、第 1の実施形態と同 様であるので説明を省略する。
[0031] ステップ S105では、 CPU 11 (臓器形態情報算出部 64)は、胸壁の厚さ Wに基づ いて、胸壁の面積 Sを算出する。第 4の実施形態では、この胸壁の面積 Sを胸壁情報 として扱う。
CPU11 (臓器形態情報算出部 64)は、胸壁の厚さ Wを、基準線 34A及び基準線 3 4Bに沿って背側の点 36A及び点 36B力も腹側の点 38A及び点 38Bまで総和し、胸 壁の面積 SA及び面積 SBとして算出する。
ステップ 106では、 CPU11は、胸壁情報が所定条件を満たすか否かを判断する。 第 4の実施形態では、 CPU11は、（胸壁の面積 S (SA+SB) ) < (所定値 S，）、を満 たすか否かを判断する。
[0032] 第 4の実施形態によれば、胸壁が厚くなつた箇所を検出することで胸壁の異常を発 見し、医師に注意を喚起することができる。これにより、前記抽出された臓器領域の 形態情報を画面表示するので、医師による異常部位の発見を容易にすることができ る。また、第 4の実施形態の特有の効果は、胸壁の面積を求めることで胸壁の異常を 発見し、医師に注意を喚起することができる。アスベスト吸入による疾患の特徴として 、胸壁の厚い部分が長細い場合や複数存在する場合がある。胸壁の面積によって 胸壁の異常を発見する第 4の実施形態では特に、胸壁の厚 、部分が複数存在する 場合に有効である。
[0033] <第 5の実施の形態 >
次に、図 11を参照しながら第 5の実施形態について説明する。
図 11は、第 5の実施形態における胸壁の体積を算出する方法を示した説明図であ る。
ステップ S101〜ステップ S104及びステップ S107の処理は、第 1の実施形態と同 様であるので説明を省略する。
[0034] ステップ S105では、 CPU 11 (臓器形態情報算出部 64)は、胸壁の面積 Sに基づ いて、胸壁の体積 Vを算出する。第 5の実施形態では、この胸壁の体積 Vを胸壁情 報として扱う。
胸壁が撮影されている画像が n枚ある場合には、 1枚目に撮影されている画像中の 胸壁の面積を S 及び S 、 2枚目に撮影されている画像中の胸壁の面積を S 及び
1A IB 2A
S 、 ···、！!枚目に撮影されている画像中の胸壁の面積を S 及び S 、各画像間の
2B nA nB
間隔を Δ χとすると、 CPU11 (臓器形態情報算出部 64)は、
VA= (S +S + · · · +S ) Χ Δ χ、
1A 2Α nA
VB= (S +S + · · · +S ) Χ Δ χ、
IB 2B nB
として、第 4の実施形態で算出した胸壁の面積 Sから胸壁全体の体積 Vを算出する。 ステップ 106では、 CPU11は、胸壁情報が所定条件を満たすか否かを判断する。 第 5の実施形態では、 CPU11は、（胸壁の体積 V(VA+VB) ) < (所定値 V，）、を満 たすか否かを判断する。
[0035] 第 5の実施形態によれば、胸壁が厚くなつた箇所を検出することで胸壁の異常を発 見し、医師に注意を喚起することができる。これにより、前記抽出された臓器領域の 形態情報を画面表示するので、医師による異常部位の発見を容易にすることができ る。また、第 5の実施形態の特有の効果は、胸壁の体積を求めることで胸壁の異常を 発見し、医師に注意を喚起することができる。アスベスト吸入による疾患の特徴として 、胸壁の厚い部分が長細い場合や複数存在する場合がある。胸壁の体積によって 胸壁の異常を発見する第 5の実施形態では、上記の場合に有効である。
[0036] <第 6の実施形態 >
次に、第 6の実施形態について説明する。
上述の実施形態では、 CPU11 (基準領域抽出部 62)は、肋骨端 22A及び肋骨端 22Bをスプライン曲線等の補間曲線で連結し、胸壁情報の計測における基準領域と して基準線 34A及び基準線 34Bを算出するものとして説明したが、第 6の実施形態 では、 CPU11 (基準領域抽出部 62)は、補間処理を行うことなく基準領域を算出す る。
[0037] CPU11 (基準領域抽出部 62)は、アキシャル画像 71に対して基準領域抽出用の 閾値を設定して閾値処理を行うことにより、基準領域を抽出する。 CPU11 (臓器領域 抽出部 63)は、アキシャル画像 71に対して臓器領域抽出用の閾値を設定して閾値 処理を行うことにより、臓器領域を抽出する。
胸壁の厚さ計測に関する処理の場合、基準領域抽出用の閾値及び臓器領域抽出 用の閾値は、肋骨抽出用の閾値に基づいて設定することが望ましい。
[0038] 第 6の実施形態によれば、胸壁が厚くなつた箇所を検出することで胸壁の異常を発 見し、医師に注意を喚起することができる。これにより、前記抽出された臓器領域の 形態情報を画面表示するので、医師による異常部位の発見を容易にすることができ る。また、第 6の実施形態の特有の効果は、補間処理を行うことなく基準領域を抽出 するので、臓器形態情報の計測精度を向上させることができる。また、胸壁の厚さ計 測に関しては、必ずしも肋骨領域を抽出する必要がない。
[0039] <第 7の実施形態 > 次に、第 7の実施形態について説明する。
上述の実施形態では、 CPU11 (基準領域抽出部 62及び臓器領域抽出部 63)は、 閾値処理や補間処理を行うことにより、自動的に基準領域や臓器領域を抽出するも のとして説明したが、第 7の実施形態では、 CPU11 (基準領域抽出部 62及び臓器 領域抽出部 63)は、操作者の手動操作を介して基準領域や臓器領域を抽出する。 操作者がマウス 17やキーボード 18を用 、てアキシャル画像 71上の 1つあるいは複 数の点や領域を指定すると、 CPU11 (基準領域抽出部 62及び臓器領域抽出部 63 )は、指定点近傍あるいは指定領域近傍の CT値や画素値や濃度値に基づいて領域 抽出処理を行って基準領域や臓器領域を抽出する。領域抽出処理としては、例えば 、リージヨングローイング法等を用いることができる。
[0040] 第 7の実施形態によれば、胸壁が厚くなつた箇所を検出することで胸壁の異常を発 見し、医師に注意を喚起することができる。これにより、前記抽出された臓器領域の 形態情報を画面表示するので、医師による異常部位の発見を容易にすることができ る。また、第 7の実施形態の特有の効果は、アキシャル画像 71にノイズ等が存在し、 自動的に基準領域や臓器領域を抽出することが困難な場合であっても、操作者の判 断によって手動操作を介して基準領域や臓器領域の抽出を行うことができる。
[0041] 以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る画像診断支援装置の好適な実施形 態について説明したが、本発明は力かる例に限定されない。当業者であれば、本願 で開示した技術的思想の範疇内にぉ 、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発明の技術的範囲に属するものと 了解される。

Claims

請求の範囲
[1] 被検体の所望の臓器を含む断層像を取得する画像取得手段と、
前記画像取得手段によって取得された断層像力 前記所望の臓器における基準 を示す基準領域を抽出する基準領域抽出手段と、
前記画像取得手段によって取得された断層像力 前記所望の臓器の領域を示す 臓器領域を抽出する臓器領域抽出手段と、
前記基準領域抽出手段によって抽出された前記基準領域及び前記臓器領域抽出 手段によって抽出された前記臓器領域力 前記所望の臓器の形態に関する臓器形 態情報を算出する臓器形態情報算出手段と、
前記臓器形態情報算出手段による前記臓器形態情報の算出結果を表示装置に表 示する表示制御手段と、
を具備することを特徴とする画像診断支援装置。
[2] 前記基準領域抽出手段は、前記断層像に対して閾値処理を行って肋骨領域を抽 出し、前記肋骨領域の端部または端部近傍の点を連結して基準線を抽出し、 前記臓器形態情報算出手段は、前記肋骨領域の端部あるいは端部近傍の点が連 結された前記基準線を基準として胸壁に関する形態情報を算出することを特徴とす る請求項 1に記載の画像診断支援装置。
[3] 前記臓器領域抽出手段は、肺野の重心と前記基準線上の各点とを結ぶ線上にお いて閾値処理を行って胸壁を抽出し、
前記臓器形態情報算出手段は、前記抽出された基準線と前記抽出された胸壁とに 基づいて前記胸壁に関する形態情報を算出することを特徴とする請求項 2に記載の 画像診断支援装置。
[4] 前記臓器領域抽出手段は、前記抽出された基準線を平行移動させた通過領域に おいて閾値処理を行って胸壁を抽出し、
前記臓器形態情報算出手段は、前記抽出された基準線と前記抽出された胸壁とに 基づいて前記胸壁に関する形態情報を算出することを特徴とする請求項 2に記載の 画像診断支援装置。
[5] 前記臓器領域抽出手段は、前記基準線の肺野側法線上にお!、て閾値処理を行つ て胸壁の領域を抽出し、
前記臓器形態情報算出手段は、前記抽出された基準線と前記抽出された胸壁とに 基づいて前記胸壁に関する形態情報を算出することを特徴とする請求項 2に記載の 画像診断支援装置。
[6] 前記胸壁に関する形態情報は、前記胸壁の厚さまたは面積または体積の少なくと もいずれかを含むことを特徴とする請求項 2に記載の画像診断支援装置。
[7] 前記基準領域抽出手段は、補間処理によって前記肋骨領域の端部または端部近 傍の点を連結することによって前記基準線を抽出することを特徴とする請求項 2に記 載の画像診断支援装置。
[8] 前記臓器形態情報算出手段によって算出された前記臓器形態情報が所定条件を 満たさない場合には警告処理を行う警告手段を具備することを特徴とする請求項 1に 記載の画像診断支援装置。
[9] 前記警告手段は、前記表示装置に表示された前記被検体の医用画像上において
、前記臓器形態情報算出手段によって算出された前記臓器形態情報が所定条件を 満たさない領域を異常箇所として識別可能に表示することを特徴とする請求項 8に記 載の画像診断支援装置。
[10] 前記基準領域抽出手段は、前記断層像に対して閾値処理を行って前記基準領域 を抽出することを特徴とする請求項 1に記載の画像診断支援装置。
[11] 前記臓器領域抽出手段は、前記断層像に対して閾値処理を行って前記臓器領域 を抽出することを特徴とする請求項 1に記載の画像診断支援装置。
[12] 前記断層像から前記基準領域を抽出するための閾値は、前記断層像から骨領域 を抽出するための閾値に基づいて設定されることを特徴とする請求項 10に記載の画 像診断支援装置。
[13] 前記断層像から前記臓器領域を抽出するための閾値は、前記断層像から骨領域 を抽出するための閾値に基づいて設定されることを特徴とする請求項 11に記載の画 像診断支援装置。
[14] 前記断層像上にぉ 、て前記基準領域または前記臓器領域の少なくとも 、ずれかに 属する指定点または指定領域を指定する指定手段を具備し、 前記基準領域抽出手段または前記臓器領域抽出手段の少なくともいずれかは、前 記指定手段によって指定された指定点近傍または指定領域近傍の画素値に基づい て前記基準領域または前記臓器領域の少なくともいずれかを抽出することを特徴と する請求項 1に記載の画像診断支援装置。
被検体の所望の臓器を含む断層像を取得する画像取得ステップと、
前記画像取得手段によって取得された断層像力 前記所望の臓器における基準 を示す基準領域を抽出する基準領域抽出ステップと、
前記画像取得手段によって取得された断層像力 前記所望の臓器の領域を示す 臓器領域を抽出する臓器領域抽出ステップと、
前記基準領域抽出手段によって抽出された前記基準領域及び前記臓器領域抽出 手段によって抽出された前記臓器領域力 前記所望の臓器の形態に関する臓器形 態情報を算出する臓器形態情報算出ステップと、
前記臓器形態情報算出手段による前記臓器形態情報の算出結果を表示装置に表 示する表示制御ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像診断支援プログラム。
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