画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
【課題】医療機器から得られた３次元画像群のデータに対して、複数の局所的なＶＯＩを設定して位置あわせを行うことで、処理時間を大幅に短縮しつつ、精度よく位置あわせを行う画像処理装置等を提供する。
【解決手段】医療機器により得られる３次元画像群の間で位置合わせを行う画像処理装置１０において、３次元画像群における複数の局所的な３次元関心領域を設定するＶＯＩ設定部３４２と、設定した３次元関心領域における特徴部を抽出する特徴点抽出部３４２と、抽出した特徴部について、異なる３次元画像群の間で対応する対応点を決定する対応点決定部３４３と、異なる３次元画像群の間のそれぞれの対応点が合致するように、対応点の位置を特定して最適なパラメータを決定するパラメータ決定部３４４と、決定したパラメータに基づいて、３次元画像群の位置あわせを行う最適位置あわせ部３４５とを備える。
【解決手段】医療機器により得られる３次元画像群の間で位置合わせを行う画像処理装置１０において、３次元画像群における複数の局所的な３次元関心領域を設定するＶＯＩ設定部３４２と、設定した３次元関心領域における特徴部を抽出する特徴点抽出部３４２と、抽出した特徴部について、異なる３次元画像群の間で対応する対応点を決定する対応点決定部３４３と、異なる３次元画像群の間のそれぞれの対応点が合致するように、対応点の位置を特定して最適なパラメータを決定するパラメータ決定部３４４と、決定したパラメータに基づいて、３次元画像群の位置あわせを行う最適位置あわせ部３４５とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療機器により得られた画像群の位置合わせを行う画像処理装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
身体にメスを入れることなく体の断面画像を得る、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：コンピュータ断層撮影）やＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ：核磁気共鳴画像法）等の画像診断機器が広く普及している。特に、３次元画像は、コンピュータ上での手術シミュレーションや放射線治療ロボット（サイバーナイフ）での治療に不可欠なものであり、病変部の位置を精度よく特定できる画像処理技術が強く望まれている。
【０００３】
しかし、ＣＴやＭＲＩ等は、モダリティごとにそれぞれ異なる性質を有しているため、鮮明に撮像される情報も異なり、脳手術や脳研究の際には比較読影が必要となる。異なるモダリティごとの画像を並べて比較読影する場合には、内部の正確な位置を判断することが困難になると共に、比較読影に多くの時間を要する。また、比較読影する人の個人差により精度にバラつきが見られる場合も多々ある。
【０００４】
同じモダリティにより得られた画像であっても、撮像したタイミングの違いにより、撮像時の体の角度や撮像環境が異なるため、内部の位置関係がずれてしまうことが多く、前記と同様に内部の正確な位置を判断することが困難になると共に、比較読影に多くの時間を要する。そこで、医療機器より得られた、異なる画像群の位置合わせを行ってフュージョン画像を生成する技術が開示されている（非特許文献１、２を参照）。
【０００５】
非特許文献１は、３次元画像データに対して相互情報量が最大となるように位置あわせを行う技術であり、画像の読込処理、前処理後にパウエル法によるパラメータの変動と相互情報量の算出を繰り返して行い、最終的に相互情報量が最大となるときのパラメータ（移動量、回転量）を最適解として決定するものである。
【０００６】
非特許文献２は、アキシャル面、サジタル面のそれぞれの２次元画像データに対して、ＩＣＰ法（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｃｌｏｓｅｓｔ Ｐｏｉｎｔ）により位置あわせを行う技術であり、ランドマークとして眼部を抽出し、対応するスライス画像をおおまかに決定する。そして、頭部の輪郭画像を用いてアキシャル面、サジタル面のそれぞれの２次元画像データについてＩＣＰ法により位置あわせを行うものである。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】F.MASE, A.Collignon, D.Vandermeulen, G.Marchal and P.Suetens, "Multimodality Image Registration by Maximization of Mutual Information", IEEE Trans. on Medical Imaging, vol.16, no.2, pp.187-198, 1997
【非特許文献２】原田康平，金亨燮，タン ジュークイ，石川聖二，山村雄太郎，山本晃義、“ＩＣＰ法を用いた頭部ＣＴ・ＭＲ画像の最適な位置合わせ法”、ＭＥＤＩＣＡＬ ＩＭＡＧＩＮＧ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ、日本、２００８年９月、Ｖｏｌ．２６ Ｎｏ．４、ｐｐ．２４６−２５０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、非特許文献１に示す技術は、数百枚に及ぶ画像群に対して、３次元画像データでの位置あわせを行うため、演算量が非常に多くなり、処理時間に多くの時間を費やしてしまう（実験値ではＣＴ画像、ＭＲ画像各々約３５０枚に対して約６０００秒）という課題を有する。特に、頭部の撮像後、直ちにサイバーナイフ等を用いた治療を行う場合には、撮像から治療までの時間を短縮することは非常に重要であり、非特許文献１に示す技術では、実用性に欠けてしまう。
【０００９】
非特許文献２に示す技術は、２次元画像データに対してアキシャル面、サジタル面のそれぞれで位置あわせを行うことで、非特許文献１と比較して処理時間が格段に速くなっている（実験値ではＣＴ画像、ＭＲ画像各々約３５０枚に対して約７０秒）が、アキシャル面とサジタル面の２軸のみで位置あわせを行っているため、３次元画像データに対する位置あわせに比べて精度の面で不十分な技術であるという課題を有する。また、アキシャル面、サジタル面のそれぞれで位置あわせを行った後に３次元画像データを剛体変換する必要があるため、処理に多少の時間が掛かってしまうという課題を有する。
【００１０】
そこで、医療機器から得られた３次元画像群のデータに対して、複数の局所的なＶＯＩ（Ｖｏｌｕｍｅ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）を設定して位置あわせを行うことで、処理時間を大幅に短縮しつつ、精度よく位置あわせを行う画像処理装置等を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
（１）本願に開示する画像処理装置は、医療機器により得られる３次元画像群の間で位置合わせを行う画像処理装置において、前記３次元画像群における複数の局所的な３次元関心領域を設定する関心領域設定手段と、当該関心領域設定手段が設定した３次元関心領域における特徴部を抽出する特徴抽出手段と、当該特徴抽出手段が抽出した特徴部について、異なる３次元画像群の間で対応する対応点を決定する対応点決定手段と、当該対応点決定手段が決定した、異なる３次元画像群の間のそれぞれの対応点が合致するように、前記対応点の位置を特定して最適なパラメータを決定するパラメータ決定手段と、当該パラメータ決定手段が決定したパラメータに基づいて、前記３次元画像群の位置あわせを行う位置あわせ手段とを備えることを特徴とするものである。
【００１２】
このように、本願に開示する画像処理装置においては、３次元画像群における複数の局所的な３次元関心領域を設定し、設定された３次元関心領域における異なる３次元画像群の間の対応点を合致させて最適化することで、異なる３次元画像群の間の画像の位置合わせ処理時間を大幅に短縮しつつ、精度よく位置合わせを行うことができるという効果を奏する。
【００１３】
（２）本願に開示する画像処理装置は、前記３次元画像群のアキシャル面について投影画像を生成し、当該生成された投影画像の重心を算出する重心算出手段と、前記３次元画像群のサジタル面について頭頂部の高さの差異を算出する差異算出手段とを備え、前記重心算出手段が算出した重心、及び前記差異算出手段が算出した頭頂部の高さの差異に基づいて、前記異なる３次元画像群の間の仮の位置あわせを行う初期位置あわせ手段とを備えることを特徴とするものである。
【００１４】
このように、本願に開示する画像処理装置においては、アキシャル面の投影画像での重心を算出し、サジタル面の高さ方向のずれを算出し、算出した重心を一致させると共に高さのずれを解消して位置あわせを行うことで、大まかな初期位置合わせを行うことができるため、以降の厳密な位置あわせ処理における処理範囲を限定して処理時間を短縮することができるという効果を奏する。
【００１５】
（３）本願に開示する画像処理装置は、前記重心算出手段が行う処理を、異なる３次元画像群ごとに並列処理で行うことを特徴とするものである。
このように、本願に開示する画像処理装置においては、重心を算出する処理を異なる３次元画像群ごとに並列処理で行うことで、処理時間を短縮することができるという効果を奏する。
【００１６】
（４）本願に開示する画像処理装置は、前記３次元画像群が人間の頭部を撮像した画像であり、前記関心領域設定手段が、頭部の方向を特定できる少なくとも３箇所の局所領域を関心領域として設定することを特徴とするものである。
このように、本願に開示する画像処理装置においては、３次元画像群が人間の頭部を撮像した画像である場合に、頭部の方向を特定できる少なくとも３箇所の局所領域を関心領域として設定するため、対称性のある頭部の３次元画像群であっても、正確に方向を特定し、精度よく位置合わせを行うことができるという効果を奏する。
【００１７】
（５）本願に開示する画像処理装置は、前記設定された関心領域に、少なくとも鼻領域を含むと共に、歯領域を含まないことを特徴とするものである。
このように、本願に開示する画像処理装置においては、関心領域に、少なくとも鼻領域を含むことで特徴的な領域を捉えやすくなると共に、歯領域を含まないことでＣＴ画像における歯領域の画像の乱れを除外して、正確な位置合わせを行うことができるという効果を奏する。
【００１８】
（６）本願に開示する画像処理装置は、前記３次元画像群が、ＣＴ、及び／又はＭＲＩで撮像された画像群であり、前記位置あわせ手段により位置あわせが行われた前記ＣＴ画像群から頭蓋骨領域を抽出すると共に、当該ＣＴ画像群から抽出した頭蓋骨領域に基づいて、前記位置あわせ手段により位置あわせが行われた前記ＭＲＩ画像群から頭蓋骨領域を抽出する頭蓋骨領域抽出手段と、当該頭蓋骨領域抽出手段が抽出した、前記ＣＴ画像群からの頭蓋骨領域と前記ＭＲＩ画像群からの頭蓋骨領域との位置が合致する最適なパラメータを決定する頭蓋骨パラメータ決定手段と、前記位置あわせ手段により位置あわせが行われた前記ＭＲＩ画像群から脳領域を抽出すると共に、当該ＭＲＩ画像群から抽出した脳領域に基づいて、前記位置あわせ手段により位置あわせが行われた前記ＣＴ画像群から脳領域を抽出する脳領域抽出手段と、当該脳領域抽出手段が抽出した、前記ＭＲＩ画像群からの脳領域と前記ＣＴ画像群からの脳領域との位置が合致する最適なパラメータを決定する脳パラメータ決定手段とを備え、前記位置あわせ手段が、前記頭蓋骨パラメータ決定手段が決定したパラメータ、及び脳パラメータ決定手段が決定したパラメータに基づいて、再度前記３次元画像群の位置あわせを行うことを特徴とするものである。
【００１９】
このように、本願に開示する画像処理装置においては、既に位置あわせを行ったＣＴ画像から抽出した頭蓋骨領域に基づいて、ＭＲＩから頭蓋骨領域を抽出し、それぞれの領域の位置あわせを行い、また、既に位置あわせを行ったＭＲＩ画像から抽出した脳領域に基づいて、ＣＴ画像から脳領域を抽出し、それぞれの領域の位置あわせを行い、それぞれの位置あわせで算出された最適パラメータで再度元画像群の位置あわせを行うため、モダリティごとの長所を活かした処理画像を生成することができるという効果を奏する。
【００２０】
また、剛体である頭蓋骨領域と非剛体である脳領域とを別々に位置あわせすることで、頭蓋骨領域は、脳領域の変形や移動等に左右されずに正確な位置あわせを行うことができると共に、脳領域は、頭蓋骨領域との位置関係等に左右されずに正確な位置あわせを行うことができ、最終的により精度の高い位置あわせを行うことができるという効果を奏する。
【００２１】
（７）本願に開示する画像処理装置は、前記位置あわせ手段により位置合わせが行われた処理画像における任意の基準点を決定し、当該基準点を中心に前記処理画像を複数領域に分割し、当該分割された複数領域における隣接領域を、それぞれ異なる３次元画像群の画像で表示するものである。
このように、本願に開示する画像処理装置においては、位置合わせが行われた処理画像における任意の基準点を決定し、基準点を中心に処理画像を複数領域に分割し、分割された複数領域における隣接領域を、それぞれ異なる３次元画像群の画像で表示することで、一つの画像上で異なる３次元画像群の画像を比較読影することができ、医師による画像の確認作業を簡略化することができると共に、位置合わせの正確性の評価を容易に行うことができるという効果を奏する。
【００２２】
これまで、本発明を装置として示したが、所謂当業者であれば明らかであるように本発明を方法、及び、プログラムとして捉えることもできる。これら前記の発明の概要は、本発明に必須となる特徴を列挙したものではなく、これら複数の特徴のサブコンビネーションも発明となり得る。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】第１の実施形態に係る画像処理装置を用いたシステムの一例を示す図である。
【図２】第１の実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成図である。
【図３】第１の実施形態に係る画像処理装置の機能ブロック図である。
【図４】第１の実施形態に係る画像処理装置で処理されるＣＴ画像、ＭＲＩ画像の一例を示す図である。
【図５】第１の実施形態に係る画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】第１の実施形態に係る画像処理装置におけるＩＣＰ法による位置あわせ処理を示すフローチャートである。
【図７】第１の実施形態に係る画像処理装置においてＶＯＩを設定する処理を示す図である。
【図８】第１の実施形態に係る画像処理装置においてＶＯＩの特徴点を抽出した模式図である。
【図９】第２の実施形態に係る画像処理装置の機能ブロック図である。
【図１０】第２の実施形態に係る画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図１１】第２の実施形態に係る画像処理装置の処理結果の一例を示す第１の図である。
【図１２】第２の実施形態に係る画像処理装置の処理結果の一例を示す第２の図である。
【図１３】第３の実施形態に係る画像処理装置における処理画像の表示態様の一例を示す図である。
【図１４】本発明に係る画像処理装置により融合されたフュージョン画像である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の実施の形態を説明する。本発明は多くの異なる形態で実施可能である。従って、本実施形態の記載内容のみで本発明を解釈すべきではない。また、本実施形態の全体を通して同じ要素には同じ符号を付けている。
【００２５】
以下の実施の形態では、主に装置について説明するが、所謂当業者であれば明らかな通り、本発明は方法、及び、コンピュータを動作させるためのプログラムとしても実施できる。また、本発明はハードウェア、ソフトウェア、または、ハードウェア及びソフトウェアの実施形態で実施可能である。プログラムは、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、光記憶装置、または、磁気記憶装置等の任意のコンピュータ可読媒体に記録できる。さらに、プログラムはネットワークを介した他のコンピュータに記録することができる。
【００２６】
なお、以下の各実施形態においては、ＣＴとＭＲＩの頭部の３次元画像群について画像処理を行うものとするが、ＣＴＡ（ＣＴ ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）、ＭＲＡ（ＭＲ ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）等の画像郡を用いて画像処理を行ってもよい。また、同じモダリティにより得られた画像群に対して画像処理を行ってもよい。
【００２７】
（本発明の第１の実施形態）
本実施形態に係る画像処理装置について、図１ないし図８を用いて説明する。図１は、本実施形態に係る画像処理装置を用いたシステムの一例を示す図である。システム１は、画像処理装置１０とＣＴ１１とＭＲＩ１２とを備える。患者２は、ＣＴ１１やＭＲＩ１２により体の３次元画像を撮像され、撮像された３次元画像群が画像処理装置１０に入力される。画像処理装置１０は、ＣＴ１１で撮像された３次元画像群とＭＲＩ１２で撮像された３次元画像群との位置合わせを行い、それらをフュージョンした処理画像を生成する。医師３は、フュージョンされた処理画像を、サイバーナイフでの治療や脳手術のシミュレーションや脳研究を行うために利用する。
【００２８】
図２は、本実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成図である。画像処理装置１０は、ＣＰＵ２１、ＲＡＭ２２、ＲＯＭ２３、ハードディスク（ＨＤとする）２４、通信Ｉ／Ｆ２５、及び入出力Ｉ／Ｆ２６を備える。ＲＯＭ２３やＨＤ２４には、オペレーティングシステムや各種プログラム（例えば、画像処理プログラム等）が格納されており、必要に応じてＲＡＭ２２に読み出され、ＣＰＵ２１により各プログラムが実行される。通信Ｉ／Ｆ２５は、他の装置（例えば、各モダリティ、管理サーバ等）と通信を行うためのインタフェースである。入出力Ｉ／Ｆ２６は、キーボードやマウス等の入力機器からの入力を受け付けたり、プリンタやディスプレイ等にデータを出力するためのインタフェースである。この入出力Ｉ／Ｆ２６としてＵＳＢやＲＳ２３２Ｃ等が用いられる。また、必要に応じて、光磁気ディスク、フロッピーディスク（登録商標）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−Ｒ等のリムーバブルディスクに対応したドライブを接続することができる。
【００２９】
図３は、本実施形態に係る画像処理装置の機能ブロック図である。画像処理装置１０は、画像入力部３１０と前処理部３２０と初期処理部３３０と位置あわせ部３４０と処理画像生成部３５０と表示制御部３６０とを備える。また、初期処理部３３０は、重心算出部３３１と頭頂部差異算出部３３２と初期位置あわせ部３３３とを備え、位置あわせ部３４０は、ＶＯＩ設定部３４１と特徴点抽出部３４２と対応点決定部３４３とパラメータ決定部３４４と最適位置あわせ部３４５とを備える。
【００３０】
画像入力部３１０は、入力情報であるＣＴ１１で撮像された３次元画像群（以下、ＣＴ画像とする）、及びＭＲＩ１２で撮像された３次元画像群（以下、ＭＲＩ画像とする）を画像情報３０１として入力する。前処理部３２０は、画像入力部３１０が入力した画像情報３０１について、位置あわせを行う前の準備として前処理を行う。前処理は、例えば等法ボクセル処理（ＣＴ画像のボクセルサイズとＭＲＩ画像のボクセルサイズとの統一化）、診察台の除去、画像の平滑化等の処理である。
【００３１】
ここで、ＣＴ画像、ＭＲＩ画像について説明する。図４は、本実施形態に係る画像処理装置で処理されるＣＴ画像、ＭＲＩ画像の一例を示す図である。図４（Ａ）がＣＴ画像であり、図４（Ｂ）がＭＲＩ画像である。ＣＴ画像は、Ｘ線が吸収された度合いを示すものであり、骨、出血、組織の浮腫等を観察することができる。ＭＲＩ画像は、核磁気共鳴（ＮＭＲ：Ｎｕｃｌｅａｒ Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）を利用したものであり、軟骨、筋肉、脳等の軟部組織を観察することができる。これらの画像が、画像情報３０１として画像入力部３１０に入力される。
【００３２】
図３に戻って、重心算出部３３１は、３次元画像群のアキシャル面について投影画像を生成し、生成された投影画像の重心を算出する。頭頂部差異算出部３３２は、３次元画像群のサジタル面について、頭頂部の位置のずれを算出する。初期位置あわせ部３３３は、重心算出部３３１が算出した重心が一致するようにアキシャル面の投影画像を平行移動すると共に、頭頂部差異算出部３３２が算出したずれがなくなるように（頭頂部の位置が一致するように）サジタル面の画像を平行移動して、仮の位置あわせを行う。アキシャル面とサジタル面のそれぞれで位置あわせを行うことで、３次元におけるｘｙｚの全ての方向について仮の位置あわせを行うことができる。
【００３３】
ＶＯＩ設定部３４１は、３次元画像群における複数の局所的な関心領域を設定する。頭部の３次元画像の場合は、頭部の対称性を考慮して、少なくとも３箇所（例えば、前後頭部と左右側頭部のいずれか一、左右側頭部と前後頭部のいずれか一等）の局所領域を関心領域として設定する。
【００３４】
なお、関心領域を設定する数と位置は、利用者が任意に設定できるようにしてもよいが、前頭部、後頭部、左右の側頭部、及び頭頂部の５箇所を関心領域として設定することが、位置あわせの精度の観点から望ましい。また、特に特徴的な領域である鼻領域を関心領域として設定し、ＣＴ画像における画像の乱れが大きい歯領域を関心領域から除外することがさらに望ましい。
【００３５】
特徴点抽出部３４２は、ＶＯＩの中の特徴点を抽出する。具体的には輪郭部を特徴点として抽出する。対応点決定部３４３は、ＣＴ画像とＭＲＩ画像との対応する対応点を決定する。つまり、特徴点抽出部３４２が抽出したＣＴ画像、及びＭＲＩ画像の特徴点の点群に対して、評価関数が最小となるように対応点を決定する。パラメータ決定部３４４は、対応点決定部３４３が決定した対応点について、評価関数が最小となるように最適化を行うためのパラメータを決定する。最適位置あわせ部３４５は、ＶＯＩ以外の領域における３次元画像群のデータについて、パラメータ決定部３４４が決定したパラメータに基づいて最適な位置あわせを行う。
【００３６】
処理画像生成部３５０は、位置あわせが行われたＣＴ画像とＭＲＩ画像を融合してフュージョン画像を生成する。表示制御部３６０は、処理画像生成部３５０が生成したフュージョン画像をディスプレイ３０２に表示する。
【００３７】
次に、本実施形態に係る画像処理装置の動作について説明する。図５は、本実施形態に係る画像処理装置の動作を示すフローチャートである。まず、画像入力部３１０が入力したＣＴ画像、及びＭＲＩ画像に対して前処理部３２０が前処理を行う（Ｓ５１）。ここで、前処理について説明する。前処理は、具体的には等法ボクセル処理、診察台を除去、画像の平滑化である。
【００３８】
等法ボクセル処理は、ＣＴ画像とＭＲＩ画像のピクセルを一致させる処理である。ＣＴ画像の１ピクセルは０．６８３×０．６８３ｍｍであり、スライス間の幅（高さ方向）が２ｍｍとなっているため、３次元では高さ方向に長い直方体となっている。これを線形補間により立方体（０．６８３×０．６８３×０．６８３ｍｍ）に変換する。一方、ＭＲＩ画像の１ピクセルは０．６８３６×０．６８３６ｍｍであり、スライス間の幅（高さ方向）が２ｍｍとなっているため、ＭＲＩ画像についても同様に、立方体（０．６８３６×０．６８３６×０．６８３６ｍｍ）に変換し、さらにＣＴ画像のピクセルと一致させるために、ＭＲＩ画像を縮小してＣＴ画像のピクセルと一致させる。
なお、本実施形態に係る画像処理装置においては、ＣＴ画像を基準としてＭＲＩ画像を変換して位置あわせを行うものとするが、どちらを基準の画像にしてもよい。
【００３９】
診察台の除去は、図４（Ａ）に示すように、画像中に診察台が撮像されている場合に、誤差として検出されることを防止するために診察台を除去する。診察台は毎回固定された位置に撮像されるため、その位置に撮像された物体を除去することで、診察台を除去することができる。画像の平滑化は、画素値が極端に変化するようなノイズが含まれている場合に、加重平均によりそのノイズを除去して画像を平滑化する。
【００４０】
図５に戻って、Ｓ５１の前処理が完了すると、初期処理部３３０が初期位置あわせを行う（Ｓ５２）。初期位置あわせは、後の処理で行う厳密な位置あわせの処理範囲を限定し、処理時間を短縮するための仮の大まかな位置あわせである。まず重心算出部３３１が、アキシャル面について投影画像を生成し、生成した投影画像の重心を算出する。また、頭頂部差異算出部３３２が、サジタル面について頭頂部の高さの相違を算出する。そして、初期位置あわせ部３３３が、算出した重心が一致するようにｘ−ｙ方向の平行移動を行うと共に、頭頂部の高さが一致するようにｚ方向の平行移動を行う。それぞれの方向に平行移動を行うことで、３次元画像データとして重心を一致させて、仮の位置あわせを行うことができる。
【００４１】
なお、上記Ｓ５１、Ｓ５２は、処理の迅速化のために並列で実行されることが望ましい。例えば、複数の画像処理装置を用いて並列処理を行ってもよいし、複数のＣＰＵを有する１つの画像処理装置で並列処理を実現してもよい。
【００４２】
初期位置あわせが完了すると、位置あわせ部３４０が、ＩＣＰ法による厳密な位置あわせ処理を行う（Ｓ５３）。ここで、ＩＣＰ法による位置あわせ処理について詳細に説明する。図６は、本実施形態に係る画像処理装置におけるＩＣＰ法による位置あわせ処理を示すフローチャートである。
【００４３】
まず、ＶＯＩ設定部３４１が３次元画像群におけるＶＯＩを設定する（Ｓ６１）。ＶＯＩは、上述したように、頭部の対称性を考慮して、少なくとも３箇所（例えば、前後頭部と左右側頭部のいずれか一、左右側頭部と前後頭部のいずれか一等）の局所領域を関心領域として設定する。
【００４４】
図７は、本実施形態に係る画像処理装置においてＶＯＩを設定する処理を示す図である。ここでは、位置あわせの精度をよくするために、前頭部、後頭部、左右の側頭部、及び頭頂部の５箇所を関心領域として設定している。また、特に特徴的な領域である鼻領域を関心領域として設定し、ＣＴ画像における画像の乱れが大きい歯領域を関心領域から除外している。
【００４５】
図６に戻って、Ｓ６１でＶＯＩが設定されると、特徴点抽出部３４２が、設定されたＶＯＩにおける特徴点を抽出する（Ｓ６２）。図８は、本実施形態に係る画像処理装置においてＶＯＩの特徴点を抽出した模式図である。図８（Ａ）は、ＣＴ画像におけるＶＯＩの特徴抽出を示し、図８（Ｂ）は、ＭＲＩ画像におけるＶＯＩの特徴抽出を示している。上段の２図は正面から見た場合の特徴抽出であり、下段の２図は側面から見た場合の特徴抽出である。
【００４６】
ここで、ＣＴ画像においては１８×１８ピクセルを抽出し、ＭＲＩ画像においては６×６ピクセルを抽出している。これは、本実施形態においては、ＣＴ画像を基準の画像データとして固定し、ＭＲＩ画像の変換を行うことで位置あわせをするためであり、発明者らによる繰り返しの実験の結果、このサイズを最適なサイズとして設定している。
【００４７】
図６に戻って、各ＶＯＩにおける特徴点を抽出すると、対応点決定部３４３がＩＣＰ法によりＣＴ画像とＭＲＩ画像の対応点を決定し（Ｓ６３）、パラメータ決定部３４４が評価関数の最適化を行う（Ｓ６４）。評価関数が最適値であるかどうかを判定し（Ｓ６５）、最適値でなければ、最適値になるまでＳ６３、Ｓ６４の処理を繰り返して行う。最適値になれば、ＩＣＰ法による位置あわせ処理を終了する。
【００４８】
ここで、ＩＣＰ法によるＳ６３、Ｓ６４の処理のアルゴリズムを説明する。ＩＣＰ法は、２つの画像データが最も一致するように変換を行う手法の一つである。本実施形態においては、ＶＯＩの特徴点から得られるＣＴ画像の点群とＭＲＩの画像の点群が最も一致するようにＭＲＩ画像の変換を行う。２つの点群をそれぞれ
【００４９】
【数１】
とし、次式で示す点群間の平均距離ｄが最小となるように対応点を決定する。
【００５０】
【数２】
次にパウエル法を用いて、Ｆを逐次変換し、Ｇに一致させる最適値を求める。逐次位置決め計算のｍ回目のステップにおける変換された点群を
【００５１】
【数３】
とする。このときｆi(m)に対応する点群Ｇの点をｇkiとし、残差ベクトルｅi(m)を次式で定義する。
【００５２】
【数４】
位置決めにおける評価関数として残差二乗和関数Ｊを次式により求める。
【００５３】
【数５】
終了条件としては、反復回数が所定回数以上になった場合、又は平均距離が所定の値以下になった場合とする。
【００５４】
図５に戻って、最適位置あわせ部３４５が、Ｓ５３で求めた最適解におけるパラメータの変動量（平行移動量、回転量）を用いて、ＶＯＩ以外の領域についてＭＲＩ画像の変換処理を行う（Ｓ５４）。処理画像生成部３５０が、ＣＴ画像とＭＲＩ画像を融合したフュージョン画像を生成して（Ｓ５５）、処理を終了する。
【００５５】
このように、本実施形態に係る画像処理装置によれば、３次元画像群における複数の局所的な３次元関心領域を設定し、設定された３次元関心領域における異なる３次元画像群の間の対応点を合致させて最適化することで、異なる３次元画像群の間の画像の位置合わせ処理時間を大幅に短縮しつつ、精度よく位置合わせを行うことができる。
【００５６】
また、アキシャル面の投影画像での重心を算出し、サジタル面の高さ方向のずれを算出し、算出した重心を一致させると共に高さのずれを解消して位置あわせを行うことで、大まかな初期位置合わせを行うことができるため、処理範囲を限定して処理時間を短縮することができる。
さらに、重心を算出する処理を異なる３次元画像群ごとに並列処理で行うことで、処理時間を短縮することができる。
【００５７】
さらにまた、３次元画像群が人間の頭部を撮像した画像である場合に、頭部の方向を特定できる少なくとも３箇所の局所領域を関心領域として設定することで、対称性のある頭部の３次元画像群であっても、正確に方向を特定し、精度よく位置合わせを行うことができる。
さらにまた、関心領域に、少なくとも鼻領域が含まれることで、特徴部を捉えやすくなると共に、正確な位置合わせを行うことができる。
【００５８】
（本発明の第２の実施形態）
本実施形態に係る画像処理装置について、図９ないし図１２を用いて説明する。本実施形態に係る画像処理装置は、ＣＴが頭蓋骨を容易に抽出でき、脳領域を抽出しにくく、ＭＲＩが脳領域を容易に抽出でき、頭蓋骨領域を抽出しにくいという性質を利用して、より精度の高い位置あわせを実現している。
なお、本実施形態においては、前記第１の実施形態と重複する説明については省略する。
【００５９】
図９は、本実施形態に係る画像処理装置の機能ブロック図である。前記第１の実施形態と異なるのは、脳領域抽出部３７０と頭蓋骨領域抽出部３８０と非剛体位置あわせ部３９０とを新たに備えることである。脳領域抽出部３７０は、既に位置あわせが行われているＭＲＩ画像から脳領域を抽出すると共に、抽出した脳領域に基づいて、既に位置あわせが行われているＣＴ画像から脳領域を抽出する。頭蓋骨領域抽出部３８０は、既に位置あわせが行われているＣＴ画像から頭蓋骨領域を抽出すると共に、抽出した頭蓋骨領域に基づいて、既に位置あわせが行われているＭＲＩ画像から頭蓋骨領域を抽出する。
【００６０】
非剛体位置あわせ部３９０は、脳領域抽出部３７０が抽出したＭＲＩ画像からの脳領域とＣＴ画像からの脳領域とを位置あわせして、最適なパラメータの変動量を算出し、元の入力画像に対して変換する処理を行う。ここでの脳領域の位置あわせは、非剛体の位置あわせとなるため、ＩＣＰ法による位置あわせを行うことが困難となる。そのため、最適なパラメータの変動量を算出する際には、例えば相互情報量を算出し、相互情報量が最大となる時のパラメータを最適解として算出する。
【００６１】
一方、頭蓋骨領域の位置あわせについては、位置あわせ部３４０で行うＩＣＰ法を用いた位置あわせが可能であるため、位置あわせ部３４０が、頭蓋骨領域抽出部３８０が抽出したＣＴ画像からの頭蓋骨領域とＭＲＩ画像からの頭蓋骨領域とを位置あわせして、最適なパラメータを算出し、元の入力画像に対して変換する処理を行う。
【００６２】
処理画像生成部３５０は、位置あわせ部３４０にて頭蓋骨領域を用いて変換された画像と、非剛体位置あわせ部３９０にて脳領域を用いて変換された画像とを融合してフュージョン画像を生成する。
【００６３】
次に、本実施形態に係る画像処理装置の動作について説明する。図１０は、本実施形態に係る画像処理装置の動作を示すフローチャートである。Ｓ１０１からＳ１０４までの処理は、前記第１の実施形態における図５に示す、Ｓ５１からＳ５４までの処理と同じであるため、説明は省略する。
【００６４】
Ｓ１０４で画像の変換が行われると、頭蓋骨領域に関する処理と脳領域に関する処理が並列で行われる（Ｓ１０５）。頭蓋骨領域に関する処理は、まず頭蓋骨領域抽出部３８０が、ＣＴ画像から頭蓋骨領域を抽出する（Ｓ１０６）。頭蓋骨領域を抽出する際には、多重閾値処理により抽出する。つまり、頭蓋骨を示す画素値の範囲を閾値で設定し、その範囲内の画素を頭蓋骨領域として抽出する。
【００６５】
抽出した頭蓋骨領域に基づいて、ＭＲＩ画像から頭蓋骨領域を抽出する（Ｓ１０７）。このとき、既に位置あわせが行われているＭＲＩ画像から、ＣＴ画像における頭蓋骨領域と同一の領域を抽出することで、ＭＲＩ画像から頭蓋骨領域を抽出することができる。位置あわせ部３４０が、Ｓ１０６、及びＳ１０７で抽出した頭蓋骨領域について、剛体として位置あわせして、最適なパラメータの変動量を決定する（Ｓ１０８）。このＳ１０８の処理は、図６に示す、ＩＣＰ法による位置あわせと同じ処理で行う。
【００６６】
一方、脳領域に関する処理は、まず脳領域抽出部３７０が、ＭＲＩ画像から脳領域を抽出する（Ｓ１０９）。脳領域を抽出する際には、領域拡張法により抽出する。つまり、同じ特徴を持つ領域（画素）を１つの領域に統合していき、最終的に脳領域として抽出する。このとき、既に位置あわせが行われているＭＲＩ画像から脳領域を抽出する。
【００６７】
抽出した脳領域に基づいて、ＣＴ画像から脳領域を抽出する（Ｓ１１０）。既に位置あわせが行われているＭＲＩ画像から抽出した脳領域と同一の領域を抽出することで、ＣＴ画像から脳領域を抽出することができる。非剛体位置あわせ部３９０が、Ｓ１０９、及びＳ１１０で抽出した脳領域を、非剛体として位置あわせして、最適なパラメータの変動量を決定する（Ｓ１１１）。このＳ１１１の処理は、非剛体に対して行う処理であるため、ＩＣＰ法による位置あわせを行わず、相互情報量を用いた位置あわせにより行う。つまり、相互情報量が最大となるように最適なパラメータの変動量を決定する。
【００６８】
Ｓ１０８、及びＳ１１１で決定した最適なパラメータの変動量を用いて、元の画像群に対して再変換を行う（Ｓ１１２）。処理画像生成部３５０が、再変換された画像群を融合してフュージョン画像を生成し（Ｓ１１３）、処理を終了する。
【００６９】
上記図１０に示す処理の結果について図１１、及び図１２を用いて説明する。図１１は、本実施形態に係る画像処理装置の処理結果の一例を示す第１の図、図１２は、本実施形態に係る画像処理装置の処理結果の一例を示す第２の図である。図１１（Ａ）はＣＴ画像から抽出した頭蓋骨領域を示す図であり、図１１（Ｂ）はＭＲＩ画像から抽出した脳領域を示す図である。図１１で抽出された、頭蓋骨領域、及び脳領域ごとにそれぞれＣＴ画像とＭＲＩ画像の位置あわせを行い、融合したフュージョン画像が図１２である。図１２において、左から順に頭部前面図、頭部上面図、頭部側面図を示しており、各画像から頭蓋骨に脳がぴったり収まり、正確に位置あわせが行われていることがわかる。
【００７０】
このように、本実施形態に係る画像処理装置によれば、既に位置あわせを行ったＣＴ画像から抽出した頭蓋骨領域に基づいて、ＭＲＩから頭蓋骨領域を抽出し、それぞれの領域の位置あわせを行い、また、既に位置あわせを行ったＭＲＩ画像から抽出した脳領域に基づいて、ＣＴ画像から脳領域を抽出し、それぞれの領域の位置あわせを行い、それぞれの位置あわせで算出された最適パラメータで再度元画像群の位置あわせを行うため、モダリティごとの長所を活かした処理画像を生成することができる。
【００７１】
また、剛体である頭蓋骨領域と非剛体である脳領域とを別々に位置あわせすることで、頭蓋骨領域は、脳領域の変形や移動等に左右されずに正確な位置あわせを行うことができると共に、脳領域は、頭蓋骨領域との位置関係等に左右されずに正確な位置あわせを行うことができ、最終的により精度の高い位置あわせを行うことができる。
【００７２】
（本発明の第３の実施形態）
本実施形態に係る画像処理装置について、図１３を用いて説明する。本実施形態に係る画像処理装置は、位置あわせの処理が施された処理画像について、位置あわせが正確であるかどうかを視認により判定する際に、その表示制御を工夫することで、視認しやすくするものである。
【００７３】
具体的には、表示制御部３６０が、処理画像生成部３５０にて生成された処理画像における任意の基準点を決定し、その基準点を中心に処理画像を複数領域（例えば、２分割、４分割、８分割等）に分割する。そして、分割された各領域において、ＣＴ画像とＭＲＩ画像が隣接するように表示制御する。
【００７４】
図１３は、本実施形態に係る画像処理装置における処理画像の表示態様の一例を示す図である。図１３において、領域１３０には、位置あわせ前の元ＣＴ画像１３２と元ＭＲＩ画像１３３が表示されており、領域１３１には、位置あわせを行った処理画像１３５が表示されている。基準点１３４は、利用者により任意に選択された位置であり、カーソルの位置が基準点１３４となっている。利用者は必要に応じてマウスや十字キーを使ってカーソルを移動させ、基準点１３４の位置を変更することができる。
【００７５】
また、ここでは処理画像１３５を、基準点１３４を中心に４分割に分割しており、分割領域ごとに元ＣＴ画像１３２と元ＭＲＩ画像１３３とが隣接して表示されている。領域１３１において、左上と右下の領域が元ＣＴ画像であり、右上と左下の領域が元ＭＲＩ画像である。このように、分割された領域の隣接領域間で元ＣＴ画像１３２と元ＭＲＩ画像１３３とを表示することで、それぞれの境界領域において、位置あわせの精度を視認することが可能となる。また、カーソルの位置を自由に変更できるため、位置あわせの確認が必要な箇所をカーソルの移動のみ簡単に確認することが可能となる。
なお、上述したように、処理画像１３５の分割数は、２分割、４分割、６分割、８分割等偶数個であればいくつでもよい。
【００７６】
このように、本実施形態に係る画像処理装置によれば、位置合わせが行われた処理画像における任意の基準点を決定し、基準点を中心に処理画像を複数領域に分割し、分割された複数領域における隣接領域を、それぞれ異なる３次元画像群の画像で表示することで、一つの画像上で異なる３次元画像群の画像を比較読影することができ、医師による画像の確認作業を簡略化することができると共に、位置合わせの正確性の評価を容易に行うことができる。
【００７７】
以上の前記各実施形態により本発明を説明したが、本発明の技術的範囲は実施形態に記載の範囲には限定されず、これら各実施形態に多様な変更又は改良を加えることが可能である。そして、かような変更又は改良を加えた実施の形態も本発明の技術的範囲に含まれる。このことは、特許請求の範囲及び課題を解決する手段からも明らかなことである。
【実施例】
【００７８】
前記第１の実施形態に係る画像処理装置を用いて、３次元画像群の位置あわせの実験を行った。
（条件）
３次元画像群としてＣＴ画像とＭＲＩ画像を５セット用意し、ＣＴ画像を基準とし、ＭＲＩ画像を移動させて位置あわせを行うものとする。ＣＴ画像は、５１２×５１２ピクセル、ピクセルサイズ０．６８３ｍｍ、スライス厚２ｍｍの画像１２０枚を用い、ＭＲＩ画像は、５１２×５１２ピクセル、ピクセルサイズ０．６８３６ｍｍ、スライス厚２ｍｍの画像１２０枚を用いる。
【００７９】
本実験において、それぞれの画像が正しく重なっているかどうかの評価の尺度として、処理時間と相互情報量を用いる。ここで、相互情報量について説明する。相互情報量は、２つの事柄のうち、一方を知ることによってもたらされた他方に関する情報量である。相互情報量Ｉ（Ａ，Ｂ）は次式で定義される。
【００８０】
【数６】
ｐA（ａ）、ｐB（ｂ）は確率変数Ａ、Ｂの確率分布、ｐA,B（ａ，ｂ）は結合確率分布を表す。
【００８１】
画像で相互情報量を求める際には、２つの画像の対応する画素の画素値ａとｂとを用いて作成したヒストグラムｈ（ａ，ｂ）を画素数Ｎで割ることにより、確率分布関数と考えることができる。よって、
【００８２】
【数７】
を用いて相互情報量を求める。
【００８３】
（結果）
上記条件で実験を行った結果を下記の表に示す。表１は相互情報量の結果を示したものであり、表２は処理時間（ｓ）の結果を示したものである。
【００８４】
【表１】
【００８５】
【表２】
【００８６】
表１からわかる通り、相互情報量は、先行技術文献に示す非特許文献１、２とほぼ同じ値であることから、位置あわせの精度については、従来技術と遜色なく行われている。一方、表２の処理時間については、非特許文献１に示す技術と比較して、約１／３６０にまで短くなり、非特許文献２に示す技術と比較しても約１／４以下にまで短くなっている。さらに、並列処理を採用した場合には、採用していない場合と比較して、３／５程度短くなっている。
【００８７】
また、図１４に本発明に係る画像処理装置により融合されたフュージョン画像を示す。図面の都合上わかりにくいが、図１４（Ｂ）、（Ｅ）では、２次元画像について２軸により位置あわせを行っているため、一部脳と頭蓋骨が重なっている領域が存在しているが、図１４（Ｃ）、（Ｆ）では、３次元データでの位置あわせを行っているため、それが改善されてＣＴ画像とＭＲＩ画像の正確な位置あわせが行われている。
【００８８】
つまり、本発明に係る画像処理装置は、高い精度を保ちつつ処理時間を格段に短縮することができるため、今後は実用的な使い方が可能となり、医療の発達に大きく貢献することができるものである。
【符号の説明】
【００８９】
１ システム
２ 患者
３ 医師
１０ 画像処理装置
１１ ＣＴ
１２ ＭＲＩ
２１ ＣＰＵ
２２ ＲＡＭ
２３ ＲＯＭ
２４ ＨＤ
２５ 通信Ｉ／Ｆ
２６ 入出力Ｉ／Ｆ
３０１ 画像情報
３０２ ディスプレイ
３１０ 画像入力部
３２０ 前処理部
３３０ 初期処理部
３３１ 重心算出部
３３２ 頭頂部差異算出部
３３３ 初期位置あわせ部
３４０ 位置あわせ部
３４１ ＶＯＩ設定部
３４２ 特徴点抽出部
３４３ 対応点決定部
３４４ パラメータ決定部
３４５ 最適位置あわせ部
３５０ 処理画像生成部
３６０ 表示制御部
３７０ 脳領域抽出部
３８０ 頭蓋骨領域抽出部
３９０ 非剛体位置あわせ部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療機器により得られた画像群の位置合わせを行う画像処理装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
身体にメスを入れることなく体の断面画像を得る、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：コンピュータ断層撮影）やＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ：核磁気共鳴画像法）等の画像診断機器が広く普及している。特に、３次元画像は、コンピュータ上での手術シミュレーションや放射線治療ロボット（サイバーナイフ）での治療に不可欠なものであり、病変部の位置を精度よく特定できる画像処理技術が強く望まれている。
【０００３】
しかし、ＣＴやＭＲＩ等は、モダリティごとにそれぞれ異なる性質を有しているため、鮮明に撮像される情報も異なり、脳手術や脳研究の際には比較読影が必要となる。異なるモダリティごとの画像を並べて比較読影する場合には、内部の正確な位置を判断することが困難になると共に、比較読影に多くの時間を要する。また、比較読影する人の個人差により精度にバラつきが見られる場合も多々ある。
【０００４】
同じモダリティにより得られた画像であっても、撮像したタイミングの違いにより、撮像時の体の角度や撮像環境が異なるため、内部の位置関係がずれてしまうことが多く、前記と同様に内部の正確な位置を判断することが困難になると共に、比較読影に多くの時間を要する。そこで、医療機器より得られた、異なる画像群の位置合わせを行ってフュージョン画像を生成する技術が開示されている（非特許文献１、２を参照）。
【０００５】
非特許文献１は、３次元画像データに対して相互情報量が最大となるように位置あわせを行う技術であり、画像の読込処理、前処理後にパウエル法によるパラメータの変動と相互情報量の算出を繰り返して行い、最終的に相互情報量が最大となるときのパラメータ（移動量、回転量）を最適解として決定するものである。
【０００６】
非特許文献２は、アキシャル面、サジタル面のそれぞれの２次元画像データに対して、ＩＣＰ法（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｃｌｏｓｅｓｔ Ｐｏｉｎｔ）により位置あわせを行う技術であり、ランドマークとして眼部を抽出し、対応するスライス画像をおおまかに決定する。そして、頭部の輪郭画像を用いてアキシャル面、サジタル面のそれぞれの２次元画像データについてＩＣＰ法により位置あわせを行うものである。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】F.MASE, A.Collignon, D.Vandermeulen, G.Marchal and P.Suetens, "Multimodality Image Registration by Maximization of Mutual Information", IEEE Trans. on Medical Imaging, vol.16, no.2, pp.187-198, 1997
【非特許文献２】原田康平，金亨燮，タン ジュークイ，石川聖二，山村雄太郎，山本晃義、“ＩＣＰ法を用いた頭部ＣＴ・ＭＲ画像の最適な位置合わせ法”、ＭＥＤＩＣＡＬ ＩＭＡＧＩＮＧ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ、日本、２００８年９月、Ｖｏｌ．２６ Ｎｏ．４、ｐｐ．２４６−２５０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、非特許文献１に示す技術は、数百枚に及ぶ画像群に対して、３次元画像データでの位置あわせを行うため、演算量が非常に多くなり、処理時間に多くの時間を費やしてしまう（実験値ではＣＴ画像、ＭＲ画像各々約３５０枚に対して約６０００秒）という課題を有する。特に、頭部の撮像後、直ちにサイバーナイフ等を用いた治療を行う場合には、撮像から治療までの時間を短縮することは非常に重要であり、非特許文献１に示す技術では、実用性に欠けてしまう。
【０００９】
非特許文献２に示す技術は、２次元画像データに対してアキシャル面、サジタル面のそれぞれで位置あわせを行うことで、非特許文献１と比較して処理時間が格段に速くなっている（実験値ではＣＴ画像、ＭＲ画像各々約３５０枚に対して約７０秒）が、アキシャル面とサジタル面の２軸のみで位置あわせを行っているため、３次元画像データに対する位置あわせに比べて精度の面で不十分な技術であるという課題を有する。また、アキシャル面、サジタル面のそれぞれで位置あわせを行った後に３次元画像データを剛体変換する必要があるため、処理に多少の時間が掛かってしまうという課題を有する。
【００１０】
そこで、医療機器から得られた３次元画像群のデータに対して、複数の局所的なＶＯＩ（Ｖｏｌｕｍｅ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）を設定して位置あわせを行うことで、処理時間を大幅に短縮しつつ、精度よく位置あわせを行う画像処理装置等を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
（１）本願に開示する画像処理装置は、医療機器により得られる３次元画像群の間で位置合わせを行う画像処理装置において、前記３次元画像群における複数の局所的な３次元関心領域を設定する関心領域設定手段と、当該関心領域設定手段が設定した３次元関心領域における特徴部を抽出する特徴抽出手段と、当該特徴抽出手段が抽出した特徴部について、異なる３次元画像群の間で対応する対応点を決定する対応点決定手段と、当該対応点決定手段が決定した、異なる３次元画像群の間のそれぞれの対応点が合致するように、前記対応点の位置を特定して最適なパラメータを決定するパラメータ決定手段と、当該パラメータ決定手段が決定したパラメータに基づいて、前記３次元画像群の位置あわせを行う位置あわせ手段とを備えることを特徴とするものである。
【００１２】
このように、本願に開示する画像処理装置においては、３次元画像群における複数の局所的な３次元関心領域を設定し、設定された３次元関心領域における異なる３次元画像群の間の対応点を合致させて最適化することで、異なる３次元画像群の間の画像の位置合わせ処理時間を大幅に短縮しつつ、精度よく位置合わせを行うことができるという効果を奏する。
【００１３】
（２）本願に開示する画像処理装置は、前記３次元画像群のアキシャル面について投影画像を生成し、当該生成された投影画像の重心を算出する重心算出手段と、前記３次元画像群のサジタル面について頭頂部の高さの差異を算出する差異算出手段とを備え、前記重心算出手段が算出した重心、及び前記差異算出手段が算出した頭頂部の高さの差異に基づいて、前記異なる３次元画像群の間の仮の位置あわせを行う初期位置あわせ手段とを備えることを特徴とするものである。
【００１４】
このように、本願に開示する画像処理装置においては、アキシャル面の投影画像での重心を算出し、サジタル面の高さ方向のずれを算出し、算出した重心を一致させると共に高さのずれを解消して位置あわせを行うことで、大まかな初期位置合わせを行うことができるため、以降の厳密な位置あわせ処理における処理範囲を限定して処理時間を短縮することができるという効果を奏する。
【００１５】
（３）本願に開示する画像処理装置は、前記重心算出手段が行う処理を、異なる３次元画像群ごとに並列処理で行うことを特徴とするものである。
このように、本願に開示する画像処理装置においては、重心を算出する処理を異なる３次元画像群ごとに並列処理で行うことで、処理時間を短縮することができるという効果を奏する。
【００１６】
（４）本願に開示する画像処理装置は、前記３次元画像群が人間の頭部を撮像した画像であり、前記関心領域設定手段が、頭部の方向を特定できる少なくとも３箇所の局所領域を関心領域として設定することを特徴とするものである。
このように、本願に開示する画像処理装置においては、３次元画像群が人間の頭部を撮像した画像である場合に、頭部の方向を特定できる少なくとも３箇所の局所領域を関心領域として設定するため、対称性のある頭部の３次元画像群であっても、正確に方向を特定し、精度よく位置合わせを行うことができるという効果を奏する。
【００１７】
（５）本願に開示する画像処理装置は、前記設定された関心領域に、少なくとも鼻領域を含むと共に、歯領域を含まないことを特徴とするものである。
このように、本願に開示する画像処理装置においては、関心領域に、少なくとも鼻領域を含むことで特徴的な領域を捉えやすくなると共に、歯領域を含まないことでＣＴ画像における歯領域の画像の乱れを除外して、正確な位置合わせを行うことができるという効果を奏する。
【００１８】
（６）本願に開示する画像処理装置は、前記３次元画像群が、ＣＴ、及び／又はＭＲＩで撮像された画像群であり、前記位置あわせ手段により位置あわせが行われた前記ＣＴ画像群から頭蓋骨領域を抽出すると共に、当該ＣＴ画像群から抽出した頭蓋骨領域に基づいて、前記位置あわせ手段により位置あわせが行われた前記ＭＲＩ画像群から頭蓋骨領域を抽出する頭蓋骨領域抽出手段と、当該頭蓋骨領域抽出手段が抽出した、前記ＣＴ画像群からの頭蓋骨領域と前記ＭＲＩ画像群からの頭蓋骨領域との位置が合致する最適なパラメータを決定する頭蓋骨パラメータ決定手段と、前記位置あわせ手段により位置あわせが行われた前記ＭＲＩ画像群から脳領域を抽出すると共に、当該ＭＲＩ画像群から抽出した脳領域に基づいて、前記位置あわせ手段により位置あわせが行われた前記ＣＴ画像群から脳領域を抽出する脳領域抽出手段と、当該脳領域抽出手段が抽出した、前記ＭＲＩ画像群からの脳領域と前記ＣＴ画像群からの脳領域との位置が合致する最適なパラメータを決定する脳パラメータ決定手段とを備え、前記位置あわせ手段が、前記頭蓋骨パラメータ決定手段が決定したパラメータ、及び脳パラメータ決定手段が決定したパラメータに基づいて、再度前記３次元画像群の位置あわせを行うことを特徴とするものである。
【００１９】
このように、本願に開示する画像処理装置においては、既に位置あわせを行ったＣＴ画像から抽出した頭蓋骨領域に基づいて、ＭＲＩから頭蓋骨領域を抽出し、それぞれの領域の位置あわせを行い、また、既に位置あわせを行ったＭＲＩ画像から抽出した脳領域に基づいて、ＣＴ画像から脳領域を抽出し、それぞれの領域の位置あわせを行い、それぞれの位置あわせで算出された最適パラメータで再度元画像群の位置あわせを行うため、モダリティごとの長所を活かした処理画像を生成することができるという効果を奏する。
【００２０】
また、剛体である頭蓋骨領域と非剛体である脳領域とを別々に位置あわせすることで、頭蓋骨領域は、脳領域の変形や移動等に左右されずに正確な位置あわせを行うことができると共に、脳領域は、頭蓋骨領域との位置関係等に左右されずに正確な位置あわせを行うことができ、最終的により精度の高い位置あわせを行うことができるという効果を奏する。
【００２１】
（７）本願に開示する画像処理装置は、前記位置あわせ手段により位置合わせが行われた処理画像における任意の基準点を決定し、当該基準点を中心に前記処理画像を複数領域に分割し、当該分割された複数領域における隣接領域を、それぞれ異なる３次元画像群の画像で表示するものである。
このように、本願に開示する画像処理装置においては、位置合わせが行われた処理画像における任意の基準点を決定し、基準点を中心に処理画像を複数領域に分割し、分割された複数領域における隣接領域を、それぞれ異なる３次元画像群の画像で表示することで、一つの画像上で異なる３次元画像群の画像を比較読影することができ、医師による画像の確認作業を簡略化することができると共に、位置合わせの正確性の評価を容易に行うことができるという効果を奏する。
【００２２】
これまで、本発明を装置として示したが、所謂当業者であれば明らかであるように本発明を方法、及び、プログラムとして捉えることもできる。これら前記の発明の概要は、本発明に必須となる特徴を列挙したものではなく、これら複数の特徴のサブコンビネーションも発明となり得る。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】第１の実施形態に係る画像処理装置を用いたシステムの一例を示す図である。
【図２】第１の実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成図である。
【図３】第１の実施形態に係る画像処理装置の機能ブロック図である。
【図４】第１の実施形態に係る画像処理装置で処理されるＣＴ画像、ＭＲＩ画像の一例を示す図である。
【図５】第１の実施形態に係る画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】第１の実施形態に係る画像処理装置におけるＩＣＰ法による位置あわせ処理を示すフローチャートである。
【図７】第１の実施形態に係る画像処理装置においてＶＯＩを設定する処理を示す図である。
【図８】第１の実施形態に係る画像処理装置においてＶＯＩの特徴点を抽出した模式図である。
【図９】第２の実施形態に係る画像処理装置の機能ブロック図である。
【図１０】第２の実施形態に係る画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図１１】第２の実施形態に係る画像処理装置の処理結果の一例を示す第１の図である。
【図１２】第２の実施形態に係る画像処理装置の処理結果の一例を示す第２の図である。
【図１３】第３の実施形態に係る画像処理装置における処理画像の表示態様の一例を示す図である。
【図１４】本発明に係る画像処理装置により融合されたフュージョン画像である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の実施の形態を説明する。本発明は多くの異なる形態で実施可能である。従って、本実施形態の記載内容のみで本発明を解釈すべきではない。また、本実施形態の全体を通して同じ要素には同じ符号を付けている。
【００２５】
以下の実施の形態では、主に装置について説明するが、所謂当業者であれば明らかな通り、本発明は方法、及び、コンピュータを動作させるためのプログラムとしても実施できる。また、本発明はハードウェア、ソフトウェア、または、ハードウェア及びソフトウェアの実施形態で実施可能である。プログラムは、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、光記憶装置、または、磁気記憶装置等の任意のコンピュータ可読媒体に記録できる。さらに、プログラムはネットワークを介した他のコンピュータに記録することができる。
【００２６】
なお、以下の各実施形態においては、ＣＴとＭＲＩの頭部の３次元画像群について画像処理を行うものとするが、ＣＴＡ（ＣＴ ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）、ＭＲＡ（ＭＲ ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）等の画像郡を用いて画像処理を行ってもよい。また、同じモダリティにより得られた画像群に対して画像処理を行ってもよい。
【００２７】
（本発明の第１の実施形態）
本実施形態に係る画像処理装置について、図１ないし図８を用いて説明する。図１は、本実施形態に係る画像処理装置を用いたシステムの一例を示す図である。システム１は、画像処理装置１０とＣＴ１１とＭＲＩ１２とを備える。患者２は、ＣＴ１１やＭＲＩ１２により体の３次元画像を撮像され、撮像された３次元画像群が画像処理装置１０に入力される。画像処理装置１０は、ＣＴ１１で撮像された３次元画像群とＭＲＩ１２で撮像された３次元画像群との位置合わせを行い、それらをフュージョンした処理画像を生成する。医師３は、フュージョンされた処理画像を、サイバーナイフでの治療や脳手術のシミュレーションや脳研究を行うために利用する。
【００２８】
図２は、本実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成図である。画像処理装置１０は、ＣＰＵ２１、ＲＡＭ２２、ＲＯＭ２３、ハードディスク（ＨＤとする）２４、通信Ｉ／Ｆ２５、及び入出力Ｉ／Ｆ２６を備える。ＲＯＭ２３やＨＤ２４には、オペレーティングシステムや各種プログラム（例えば、画像処理プログラム等）が格納されており、必要に応じてＲＡＭ２２に読み出され、ＣＰＵ２１により各プログラムが実行される。通信Ｉ／Ｆ２５は、他の装置（例えば、各モダリティ、管理サーバ等）と通信を行うためのインタフェースである。入出力Ｉ／Ｆ２６は、キーボードやマウス等の入力機器からの入力を受け付けたり、プリンタやディスプレイ等にデータを出力するためのインタフェースである。この入出力Ｉ／Ｆ２６としてＵＳＢやＲＳ２３２Ｃ等が用いられる。また、必要に応じて、光磁気ディスク、フロッピーディスク（登録商標）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−Ｒ等のリムーバブルディスクに対応したドライブを接続することができる。
【００２９】
図３は、本実施形態に係る画像処理装置の機能ブロック図である。画像処理装置１０は、画像入力部３１０と前処理部３２０と初期処理部３３０と位置あわせ部３４０と処理画像生成部３５０と表示制御部３６０とを備える。また、初期処理部３３０は、重心算出部３３１と頭頂部差異算出部３３２と初期位置あわせ部３３３とを備え、位置あわせ部３４０は、ＶＯＩ設定部３４１と特徴点抽出部３４２と対応点決定部３４３とパラメータ決定部３４４と最適位置あわせ部３４５とを備える。
【００３０】
画像入力部３１０は、入力情報であるＣＴ１１で撮像された３次元画像群（以下、ＣＴ画像とする）、及びＭＲＩ１２で撮像された３次元画像群（以下、ＭＲＩ画像とする）を画像情報３０１として入力する。前処理部３２０は、画像入力部３１０が入力した画像情報３０１について、位置あわせを行う前の準備として前処理を行う。前処理は、例えば等法ボクセル処理（ＣＴ画像のボクセルサイズとＭＲＩ画像のボクセルサイズとの統一化）、診察台の除去、画像の平滑化等の処理である。
【００３１】
ここで、ＣＴ画像、ＭＲＩ画像について説明する。図４は、本実施形態に係る画像処理装置で処理されるＣＴ画像、ＭＲＩ画像の一例を示す図である。図４（Ａ）がＣＴ画像であり、図４（Ｂ）がＭＲＩ画像である。ＣＴ画像は、Ｘ線が吸収された度合いを示すものであり、骨、出血、組織の浮腫等を観察することができる。ＭＲＩ画像は、核磁気共鳴（ＮＭＲ：Ｎｕｃｌｅａｒ Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）を利用したものであり、軟骨、筋肉、脳等の軟部組織を観察することができる。これらの画像が、画像情報３０１として画像入力部３１０に入力される。
【００３２】
図３に戻って、重心算出部３３１は、３次元画像群のアキシャル面について投影画像を生成し、生成された投影画像の重心を算出する。頭頂部差異算出部３３２は、３次元画像群のサジタル面について、頭頂部の位置のずれを算出する。初期位置あわせ部３３３は、重心算出部３３１が算出した重心が一致するようにアキシャル面の投影画像を平行移動すると共に、頭頂部差異算出部３３２が算出したずれがなくなるように（頭頂部の位置が一致するように）サジタル面の画像を平行移動して、仮の位置あわせを行う。アキシャル面とサジタル面のそれぞれで位置あわせを行うことで、３次元におけるｘｙｚの全ての方向について仮の位置あわせを行うことができる。
【００３３】
ＶＯＩ設定部３４１は、３次元画像群における複数の局所的な関心領域を設定する。頭部の３次元画像の場合は、頭部の対称性を考慮して、少なくとも３箇所（例えば、前後頭部と左右側頭部のいずれか一、左右側頭部と前後頭部のいずれか一等）の局所領域を関心領域として設定する。
【００３４】
なお、関心領域を設定する数と位置は、利用者が任意に設定できるようにしてもよいが、前頭部、後頭部、左右の側頭部、及び頭頂部の５箇所を関心領域として設定することが、位置あわせの精度の観点から望ましい。また、特に特徴的な領域である鼻領域を関心領域として設定し、ＣＴ画像における画像の乱れが大きい歯領域を関心領域から除外することがさらに望ましい。
【００３５】
特徴点抽出部３４２は、ＶＯＩの中の特徴点を抽出する。具体的には輪郭部を特徴点として抽出する。対応点決定部３４３は、ＣＴ画像とＭＲＩ画像との対応する対応点を決定する。つまり、特徴点抽出部３４２が抽出したＣＴ画像、及びＭＲＩ画像の特徴点の点群に対して、評価関数が最小となるように対応点を決定する。パラメータ決定部３４４は、対応点決定部３４３が決定した対応点について、評価関数が最小となるように最適化を行うためのパラメータを決定する。最適位置あわせ部３４５は、ＶＯＩ以外の領域における３次元画像群のデータについて、パラメータ決定部３４４が決定したパラメータに基づいて最適な位置あわせを行う。
【００３６】
処理画像生成部３５０は、位置あわせが行われたＣＴ画像とＭＲＩ画像を融合してフュージョン画像を生成する。表示制御部３６０は、処理画像生成部３５０が生成したフュージョン画像をディスプレイ３０２に表示する。
【００３７】
次に、本実施形態に係る画像処理装置の動作について説明する。図５は、本実施形態に係る画像処理装置の動作を示すフローチャートである。まず、画像入力部３１０が入力したＣＴ画像、及びＭＲＩ画像に対して前処理部３２０が前処理を行う（Ｓ５１）。ここで、前処理について説明する。前処理は、具体的には等法ボクセル処理、診察台を除去、画像の平滑化である。
【００３８】
等法ボクセル処理は、ＣＴ画像とＭＲＩ画像のピクセルを一致させる処理である。ＣＴ画像の１ピクセルは０．６８３×０．６８３ｍｍであり、スライス間の幅（高さ方向）が２ｍｍとなっているため、３次元では高さ方向に長い直方体となっている。これを線形補間により立方体（０．６８３×０．６８３×０．６８３ｍｍ）に変換する。一方、ＭＲＩ画像の１ピクセルは０．６８３６×０．６８３６ｍｍであり、スライス間の幅（高さ方向）が２ｍｍとなっているため、ＭＲＩ画像についても同様に、立方体（０．６８３６×０．６８３６×０．６８３６ｍｍ）に変換し、さらにＣＴ画像のピクセルと一致させるために、ＭＲＩ画像を縮小してＣＴ画像のピクセルと一致させる。
なお、本実施形態に係る画像処理装置においては、ＣＴ画像を基準としてＭＲＩ画像を変換して位置あわせを行うものとするが、どちらを基準の画像にしてもよい。
【００３９】
診察台の除去は、図４（Ａ）に示すように、画像中に診察台が撮像されている場合に、誤差として検出されることを防止するために診察台を除去する。診察台は毎回固定された位置に撮像されるため、その位置に撮像された物体を除去することで、診察台を除去することができる。画像の平滑化は、画素値が極端に変化するようなノイズが含まれている場合に、加重平均によりそのノイズを除去して画像を平滑化する。
【００４０】
図５に戻って、Ｓ５１の前処理が完了すると、初期処理部３３０が初期位置あわせを行う（Ｓ５２）。初期位置あわせは、後の処理で行う厳密な位置あわせの処理範囲を限定し、処理時間を短縮するための仮の大まかな位置あわせである。まず重心算出部３３１が、アキシャル面について投影画像を生成し、生成した投影画像の重心を算出する。また、頭頂部差異算出部３３２が、サジタル面について頭頂部の高さの相違を算出する。そして、初期位置あわせ部３３３が、算出した重心が一致するようにｘ−ｙ方向の平行移動を行うと共に、頭頂部の高さが一致するようにｚ方向の平行移動を行う。それぞれの方向に平行移動を行うことで、３次元画像データとして重心を一致させて、仮の位置あわせを行うことができる。
【００４１】
なお、上記Ｓ５１、Ｓ５２は、処理の迅速化のために並列で実行されることが望ましい。例えば、複数の画像処理装置を用いて並列処理を行ってもよいし、複数のＣＰＵを有する１つの画像処理装置で並列処理を実現してもよい。
【００４２】
初期位置あわせが完了すると、位置あわせ部３４０が、ＩＣＰ法による厳密な位置あわせ処理を行う（Ｓ５３）。ここで、ＩＣＰ法による位置あわせ処理について詳細に説明する。図６は、本実施形態に係る画像処理装置におけるＩＣＰ法による位置あわせ処理を示すフローチャートである。
【００４３】
まず、ＶＯＩ設定部３４１が３次元画像群におけるＶＯＩを設定する（Ｓ６１）。ＶＯＩは、上述したように、頭部の対称性を考慮して、少なくとも３箇所（例えば、前後頭部と左右側頭部のいずれか一、左右側頭部と前後頭部のいずれか一等）の局所領域を関心領域として設定する。
【００４４】
図７は、本実施形態に係る画像処理装置においてＶＯＩを設定する処理を示す図である。ここでは、位置あわせの精度をよくするために、前頭部、後頭部、左右の側頭部、及び頭頂部の５箇所を関心領域として設定している。また、特に特徴的な領域である鼻領域を関心領域として設定し、ＣＴ画像における画像の乱れが大きい歯領域を関心領域から除外している。
【００４５】
図６に戻って、Ｓ６１でＶＯＩが設定されると、特徴点抽出部３４２が、設定されたＶＯＩにおける特徴点を抽出する（Ｓ６２）。図８は、本実施形態に係る画像処理装置においてＶＯＩの特徴点を抽出した模式図である。図８（Ａ）は、ＣＴ画像におけるＶＯＩの特徴抽出を示し、図８（Ｂ）は、ＭＲＩ画像におけるＶＯＩの特徴抽出を示している。上段の２図は正面から見た場合の特徴抽出であり、下段の２図は側面から見た場合の特徴抽出である。
【００４６】
ここで、ＣＴ画像においては１８×１８ピクセルを抽出し、ＭＲＩ画像においては６×６ピクセルを抽出している。これは、本実施形態においては、ＣＴ画像を基準の画像データとして固定し、ＭＲＩ画像の変換を行うことで位置あわせをするためであり、発明者らによる繰り返しの実験の結果、このサイズを最適なサイズとして設定している。
【００４７】
図６に戻って、各ＶＯＩにおける特徴点を抽出すると、対応点決定部３４３がＩＣＰ法によりＣＴ画像とＭＲＩ画像の対応点を決定し（Ｓ６３）、パラメータ決定部３４４が評価関数の最適化を行う（Ｓ６４）。評価関数が最適値であるかどうかを判定し（Ｓ６５）、最適値でなければ、最適値になるまでＳ６３、Ｓ６４の処理を繰り返して行う。最適値になれば、ＩＣＰ法による位置あわせ処理を終了する。
【００４８】
ここで、ＩＣＰ法によるＳ６３、Ｓ６４の処理のアルゴリズムを説明する。ＩＣＰ法は、２つの画像データが最も一致するように変換を行う手法の一つである。本実施形態においては、ＶＯＩの特徴点から得られるＣＴ画像の点群とＭＲＩの画像の点群が最も一致するようにＭＲＩ画像の変換を行う。２つの点群をそれぞれ
【００４９】
【数１】
とし、次式で示す点群間の平均距離ｄが最小となるように対応点を決定する。
【００５０】
【数２】
次にパウエル法を用いて、Ｆを逐次変換し、Ｇに一致させる最適値を求める。逐次位置決め計算のｍ回目のステップにおける変換された点群を
【００５１】
【数３】
とする。このときｆi(m)に対応する点群Ｇの点をｇkiとし、残差ベクトルｅi(m)を次式で定義する。
【００５２】
【数４】
位置決めにおける評価関数として残差二乗和関数Ｊを次式により求める。
【００５３】
【数５】
終了条件としては、反復回数が所定回数以上になった場合、又は平均距離が所定の値以下になった場合とする。
【００５４】
図５に戻って、最適位置あわせ部３４５が、Ｓ５３で求めた最適解におけるパラメータの変動量（平行移動量、回転量）を用いて、ＶＯＩ以外の領域についてＭＲＩ画像の変換処理を行う（Ｓ５４）。処理画像生成部３５０が、ＣＴ画像とＭＲＩ画像を融合したフュージョン画像を生成して（Ｓ５５）、処理を終了する。
【００５５】
このように、本実施形態に係る画像処理装置によれば、３次元画像群における複数の局所的な３次元関心領域を設定し、設定された３次元関心領域における異なる３次元画像群の間の対応点を合致させて最適化することで、異なる３次元画像群の間の画像の位置合わせ処理時間を大幅に短縮しつつ、精度よく位置合わせを行うことができる。
【００５６】
また、アキシャル面の投影画像での重心を算出し、サジタル面の高さ方向のずれを算出し、算出した重心を一致させると共に高さのずれを解消して位置あわせを行うことで、大まかな初期位置合わせを行うことができるため、処理範囲を限定して処理時間を短縮することができる。
さらに、重心を算出する処理を異なる３次元画像群ごとに並列処理で行うことで、処理時間を短縮することができる。
【００５７】
さらにまた、３次元画像群が人間の頭部を撮像した画像である場合に、頭部の方向を特定できる少なくとも３箇所の局所領域を関心領域として設定することで、対称性のある頭部の３次元画像群であっても、正確に方向を特定し、精度よく位置合わせを行うことができる。
さらにまた、関心領域に、少なくとも鼻領域が含まれることで、特徴部を捉えやすくなると共に、正確な位置合わせを行うことができる。
【００５８】
（本発明の第２の実施形態）
本実施形態に係る画像処理装置について、図９ないし図１２を用いて説明する。本実施形態に係る画像処理装置は、ＣＴが頭蓋骨を容易に抽出でき、脳領域を抽出しにくく、ＭＲＩが脳領域を容易に抽出でき、頭蓋骨領域を抽出しにくいという性質を利用して、より精度の高い位置あわせを実現している。
なお、本実施形態においては、前記第１の実施形態と重複する説明については省略する。
【００５９】
図９は、本実施形態に係る画像処理装置の機能ブロック図である。前記第１の実施形態と異なるのは、脳領域抽出部３７０と頭蓋骨領域抽出部３８０と非剛体位置あわせ部３９０とを新たに備えることである。脳領域抽出部３７０は、既に位置あわせが行われているＭＲＩ画像から脳領域を抽出すると共に、抽出した脳領域に基づいて、既に位置あわせが行われているＣＴ画像から脳領域を抽出する。頭蓋骨領域抽出部３８０は、既に位置あわせが行われているＣＴ画像から頭蓋骨領域を抽出すると共に、抽出した頭蓋骨領域に基づいて、既に位置あわせが行われているＭＲＩ画像から頭蓋骨領域を抽出する。
【００６０】
非剛体位置あわせ部３９０は、脳領域抽出部３７０が抽出したＭＲＩ画像からの脳領域とＣＴ画像からの脳領域とを位置あわせして、最適なパラメータの変動量を算出し、元の入力画像に対して変換する処理を行う。ここでの脳領域の位置あわせは、非剛体の位置あわせとなるため、ＩＣＰ法による位置あわせを行うことが困難となる。そのため、最適なパラメータの変動量を算出する際には、例えば相互情報量を算出し、相互情報量が最大となる時のパラメータを最適解として算出する。
【００６１】
一方、頭蓋骨領域の位置あわせについては、位置あわせ部３４０で行うＩＣＰ法を用いた位置あわせが可能であるため、位置あわせ部３４０が、頭蓋骨領域抽出部３８０が抽出したＣＴ画像からの頭蓋骨領域とＭＲＩ画像からの頭蓋骨領域とを位置あわせして、最適なパラメータを算出し、元の入力画像に対して変換する処理を行う。
【００６２】
処理画像生成部３５０は、位置あわせ部３４０にて頭蓋骨領域を用いて変換された画像と、非剛体位置あわせ部３９０にて脳領域を用いて変換された画像とを融合してフュージョン画像を生成する。
【００６３】
次に、本実施形態に係る画像処理装置の動作について説明する。図１０は、本実施形態に係る画像処理装置の動作を示すフローチャートである。Ｓ１０１からＳ１０４までの処理は、前記第１の実施形態における図５に示す、Ｓ５１からＳ５４までの処理と同じであるため、説明は省略する。
【００６４】
Ｓ１０４で画像の変換が行われると、頭蓋骨領域に関する処理と脳領域に関する処理が並列で行われる（Ｓ１０５）。頭蓋骨領域に関する処理は、まず頭蓋骨領域抽出部３８０が、ＣＴ画像から頭蓋骨領域を抽出する（Ｓ１０６）。頭蓋骨領域を抽出する際には、多重閾値処理により抽出する。つまり、頭蓋骨を示す画素値の範囲を閾値で設定し、その範囲内の画素を頭蓋骨領域として抽出する。
【００６５】
抽出した頭蓋骨領域に基づいて、ＭＲＩ画像から頭蓋骨領域を抽出する（Ｓ１０７）。このとき、既に位置あわせが行われているＭＲＩ画像から、ＣＴ画像における頭蓋骨領域と同一の領域を抽出することで、ＭＲＩ画像から頭蓋骨領域を抽出することができる。位置あわせ部３４０が、Ｓ１０６、及びＳ１０７で抽出した頭蓋骨領域について、剛体として位置あわせして、最適なパラメータの変動量を決定する（Ｓ１０８）。このＳ１０８の処理は、図６に示す、ＩＣＰ法による位置あわせと同じ処理で行う。
【００６６】
一方、脳領域に関する処理は、まず脳領域抽出部３７０が、ＭＲＩ画像から脳領域を抽出する（Ｓ１０９）。脳領域を抽出する際には、領域拡張法により抽出する。つまり、同じ特徴を持つ領域（画素）を１つの領域に統合していき、最終的に脳領域として抽出する。このとき、既に位置あわせが行われているＭＲＩ画像から脳領域を抽出する。
【００６７】
抽出した脳領域に基づいて、ＣＴ画像から脳領域を抽出する（Ｓ１１０）。既に位置あわせが行われているＭＲＩ画像から抽出した脳領域と同一の領域を抽出することで、ＣＴ画像から脳領域を抽出することができる。非剛体位置あわせ部３９０が、Ｓ１０９、及びＳ１１０で抽出した脳領域を、非剛体として位置あわせして、最適なパラメータの変動量を決定する（Ｓ１１１）。このＳ１１１の処理は、非剛体に対して行う処理であるため、ＩＣＰ法による位置あわせを行わず、相互情報量を用いた位置あわせにより行う。つまり、相互情報量が最大となるように最適なパラメータの変動量を決定する。
【００６８】
Ｓ１０８、及びＳ１１１で決定した最適なパラメータの変動量を用いて、元の画像群に対して再変換を行う（Ｓ１１２）。処理画像生成部３５０が、再変換された画像群を融合してフュージョン画像を生成し（Ｓ１１３）、処理を終了する。
【００６９】
上記図１０に示す処理の結果について図１１、及び図１２を用いて説明する。図１１は、本実施形態に係る画像処理装置の処理結果の一例を示す第１の図、図１２は、本実施形態に係る画像処理装置の処理結果の一例を示す第２の図である。図１１（Ａ）はＣＴ画像から抽出した頭蓋骨領域を示す図であり、図１１（Ｂ）はＭＲＩ画像から抽出した脳領域を示す図である。図１１で抽出された、頭蓋骨領域、及び脳領域ごとにそれぞれＣＴ画像とＭＲＩ画像の位置あわせを行い、融合したフュージョン画像が図１２である。図１２において、左から順に頭部前面図、頭部上面図、頭部側面図を示しており、各画像から頭蓋骨に脳がぴったり収まり、正確に位置あわせが行われていることがわかる。
【００７０】
このように、本実施形態に係る画像処理装置によれば、既に位置あわせを行ったＣＴ画像から抽出した頭蓋骨領域に基づいて、ＭＲＩから頭蓋骨領域を抽出し、それぞれの領域の位置あわせを行い、また、既に位置あわせを行ったＭＲＩ画像から抽出した脳領域に基づいて、ＣＴ画像から脳領域を抽出し、それぞれの領域の位置あわせを行い、それぞれの位置あわせで算出された最適パラメータで再度元画像群の位置あわせを行うため、モダリティごとの長所を活かした処理画像を生成することができる。
【００７１】
また、剛体である頭蓋骨領域と非剛体である脳領域とを別々に位置あわせすることで、頭蓋骨領域は、脳領域の変形や移動等に左右されずに正確な位置あわせを行うことができると共に、脳領域は、頭蓋骨領域との位置関係等に左右されずに正確な位置あわせを行うことができ、最終的により精度の高い位置あわせを行うことができる。
【００７２】
（本発明の第３の実施形態）
本実施形態に係る画像処理装置について、図１３を用いて説明する。本実施形態に係る画像処理装置は、位置あわせの処理が施された処理画像について、位置あわせが正確であるかどうかを視認により判定する際に、その表示制御を工夫することで、視認しやすくするものである。
【００７３】
具体的には、表示制御部３６０が、処理画像生成部３５０にて生成された処理画像における任意の基準点を決定し、その基準点を中心に処理画像を複数領域（例えば、２分割、４分割、８分割等）に分割する。そして、分割された各領域において、ＣＴ画像とＭＲＩ画像が隣接するように表示制御する。
【００７４】
図１３は、本実施形態に係る画像処理装置における処理画像の表示態様の一例を示す図である。図１３において、領域１３０には、位置あわせ前の元ＣＴ画像１３２と元ＭＲＩ画像１３３が表示されており、領域１３１には、位置あわせを行った処理画像１３５が表示されている。基準点１３４は、利用者により任意に選択された位置であり、カーソルの位置が基準点１３４となっている。利用者は必要に応じてマウスや十字キーを使ってカーソルを移動させ、基準点１３４の位置を変更することができる。
【００７５】
また、ここでは処理画像１３５を、基準点１３４を中心に４分割に分割しており、分割領域ごとに元ＣＴ画像１３２と元ＭＲＩ画像１３３とが隣接して表示されている。領域１３１において、左上と右下の領域が元ＣＴ画像であり、右上と左下の領域が元ＭＲＩ画像である。このように、分割された領域の隣接領域間で元ＣＴ画像１３２と元ＭＲＩ画像１３３とを表示することで、それぞれの境界領域において、位置あわせの精度を視認することが可能となる。また、カーソルの位置を自由に変更できるため、位置あわせの確認が必要な箇所をカーソルの移動のみ簡単に確認することが可能となる。
なお、上述したように、処理画像１３５の分割数は、２分割、４分割、６分割、８分割等偶数個であればいくつでもよい。
【００７６】
このように、本実施形態に係る画像処理装置によれば、位置合わせが行われた処理画像における任意の基準点を決定し、基準点を中心に処理画像を複数領域に分割し、分割された複数領域における隣接領域を、それぞれ異なる３次元画像群の画像で表示することで、一つの画像上で異なる３次元画像群の画像を比較読影することができ、医師による画像の確認作業を簡略化することができると共に、位置合わせの正確性の評価を容易に行うことができる。
【００７７】
以上の前記各実施形態により本発明を説明したが、本発明の技術的範囲は実施形態に記載の範囲には限定されず、これら各実施形態に多様な変更又は改良を加えることが可能である。そして、かような変更又は改良を加えた実施の形態も本発明の技術的範囲に含まれる。このことは、特許請求の範囲及び課題を解決する手段からも明らかなことである。
【実施例】
【００７８】
前記第１の実施形態に係る画像処理装置を用いて、３次元画像群の位置あわせの実験を行った。
（条件）
３次元画像群としてＣＴ画像とＭＲＩ画像を５セット用意し、ＣＴ画像を基準とし、ＭＲＩ画像を移動させて位置あわせを行うものとする。ＣＴ画像は、５１２×５１２ピクセル、ピクセルサイズ０．６８３ｍｍ、スライス厚２ｍｍの画像１２０枚を用い、ＭＲＩ画像は、５１２×５１２ピクセル、ピクセルサイズ０．６８３６ｍｍ、スライス厚２ｍｍの画像１２０枚を用いる。
【００７９】
本実験において、それぞれの画像が正しく重なっているかどうかの評価の尺度として、処理時間と相互情報量を用いる。ここで、相互情報量について説明する。相互情報量は、２つの事柄のうち、一方を知ることによってもたらされた他方に関する情報量である。相互情報量Ｉ（Ａ，Ｂ）は次式で定義される。
【００８０】
【数６】
ｐA（ａ）、ｐB（ｂ）は確率変数Ａ、Ｂの確率分布、ｐA,B（ａ，ｂ）は結合確率分布を表す。
【００８１】
画像で相互情報量を求める際には、２つの画像の対応する画素の画素値ａとｂとを用いて作成したヒストグラムｈ（ａ，ｂ）を画素数Ｎで割ることにより、確率分布関数と考えることができる。よって、
【００８２】
【数７】
を用いて相互情報量を求める。
【００８３】
（結果）
上記条件で実験を行った結果を下記の表に示す。表１は相互情報量の結果を示したものであり、表２は処理時間（ｓ）の結果を示したものである。
【００８４】
【表１】
【００８５】
【表２】
【００８６】
表１からわかる通り、相互情報量は、先行技術文献に示す非特許文献１、２とほぼ同じ値であることから、位置あわせの精度については、従来技術と遜色なく行われている。一方、表２の処理時間については、非特許文献１に示す技術と比較して、約１／３６０にまで短くなり、非特許文献２に示す技術と比較しても約１／４以下にまで短くなっている。さらに、並列処理を採用した場合には、採用していない場合と比較して、３／５程度短くなっている。
【００８７】
また、図１４に本発明に係る画像処理装置により融合されたフュージョン画像を示す。図面の都合上わかりにくいが、図１４（Ｂ）、（Ｅ）では、２次元画像について２軸により位置あわせを行っているため、一部脳と頭蓋骨が重なっている領域が存在しているが、図１４（Ｃ）、（Ｆ）では、３次元データでの位置あわせを行っているため、それが改善されてＣＴ画像とＭＲＩ画像の正確な位置あわせが行われている。
【００８８】
つまり、本発明に係る画像処理装置は、高い精度を保ちつつ処理時間を格段に短縮することができるため、今後は実用的な使い方が可能となり、医療の発達に大きく貢献することができるものである。
【符号の説明】
【００８９】
１ システム
２ 患者
３ 医師
１０ 画像処理装置
１１ ＣＴ
１２ ＭＲＩ
２１ ＣＰＵ
２２ ＲＡＭ
２３ ＲＯＭ
２４ ＨＤ
２５ 通信Ｉ／Ｆ
２６ 入出力Ｉ／Ｆ
３０１ 画像情報
３０２ ディスプレイ
３１０ 画像入力部
３２０ 前処理部
３３０ 初期処理部
３３１ 重心算出部
３３２ 頭頂部差異算出部
３３３ 初期位置あわせ部
３４０ 位置あわせ部
３４１ ＶＯＩ設定部
３４２ 特徴点抽出部
３４３ 対応点決定部
３４４ パラメータ決定部
３４５ 最適位置あわせ部
３５０ 処理画像生成部
３６０ 表示制御部
３７０ 脳領域抽出部
３８０ 頭蓋骨領域抽出部
３９０ 非剛体位置あわせ部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療機器により得られる３次元画像群の間で位置合わせを行う画像処理装置において、
前記３次元画像群における複数の局所的な３次元関心領域を設定する関心領域設定手段と、
当該関心領域設定手段が設定した３次元関心領域における特徴部を抽出する特徴抽出手段と、
当該特徴抽出手段が抽出した特徴部について、異なる３次元画像群の間で対応する対応点を決定する対応点決定手段と、
当該対応点決定手段が決定した、異なる３次元画像群の間のそれぞれの対応点が合致するように、前記対応点の位置を特定して最適なパラメータを決定するパラメータ決定手段と、
当該パラメータ決定手段が決定したパラメータに基づいて、前記３次元画像群の位置あわせを行う位置あわせ手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記３次元画像群のアキシャル面について投影画像を生成し、当該生成された投影画像の重心を算出する重心算出手段と、
前記３次元画像群のサジタル面について頭頂部の高さの差異を算出する差異算出手段とを備え、
前記重心算出手段が算出した重心、及び前記差異算出手段が算出した頭頂部の高さの差異に基づいて、前記異なる３次元画像群の間の仮の位置あわせを行う初期位置あわせ手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置において、
前記重心算出手段、及び前記差異算出手段が行う処理を、異なる３次元画像群ごとに並列処理で行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記３次元画像群が人間の頭部を撮像した画像であり、
前記関心領域設定手段が、頭部の方向を特定できる少なくとも３箇所の局所領域を関心領域として設定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理装置において、
前記設定された関心領域に、少なくとも鼻領域を含むと共に、歯領域を含まないことを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記３次元画像群が、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、及びＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）で撮像された画像群であり、
前記位置あわせ手段により位置あわせが行われた前記ＣＴ画像群から頭蓋骨領域を抽出すると共に、当該ＣＴ画像群から抽出した頭蓋骨領域に基づいて、前記位置あわせ手段により位置あわせが行われた前記ＭＲＩ画像群から頭蓋骨領域を抽出する頭蓋骨領域抽出手段と、
当該頭蓋骨領域抽出手段が抽出した、前記ＣＴ画像群からの頭蓋骨領域と前記ＭＲＩ画像群からの頭蓋骨領域との位置が合致する最適なパラメータを決定する頭蓋骨パラメータ決定手段と、
前記位置あわせ手段により位置あわせが行われた前記ＭＲＩ画像群から脳領域を抽出すると共に、当該ＭＲＩ画像群から抽出した脳領域に基づいて、前記位置あわせ手段により位置あわせが行われた前記ＣＴ画像群から脳領域を抽出する脳領域抽出手段と、
当該脳領域抽出手段が抽出した、前記ＭＲＩ画像群からの脳領域と前記ＣＴ画像群からの脳領域との位置が合致する最適なパラメータを決定する脳パラメータ決定手段とを備え、
前記位置あわせ手段が、前記頭蓋骨パラメータ決定手段が決定したパラメータ、及び脳パラメータ決定手段が決定したパラメータに基づいて、再度前記３次元画像群の位置あわせを行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項１ないし６のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記位置あわせ手段により位置合わせが行われた処理画像における任意の基準点を決定し、当該基準点を中心に前記処理画像を複数領域に分割し、当該分割された複数領域における隣接領域を、それぞれ異なる３次元画像群の画像で表示する画像処理装置。
【請求項８】
医療機器により得られる３次元画像群の位置合わせを行う画像処理方法において、
前記３次元画像群における複数の局所的な３次元関心領域を設定する関心領域設定ステップと、
当該関心領域設定ステップが設定した３次元関心領域における特徴部を抽出する特徴抽出ステップと、
当該特徴抽出ステップが抽出した特徴部について、前記異なる３次元画像群の間で対応する対応点を決定する対応点決定ステップと、
当該対応点決定ステップが決定した、異なる３次元画像群の間のそれぞれの対応点が合致するように、前記対応点の位置を特定して最適なパラメータを決定するパラメータ決定ステップと、
当該パラメータ決定ステップが決定したパラメータに基づいて、前記３次元画像群の位置あわせ行う位置あわせステップとを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
医療機器により得られる３次元画像群の位置合わせを行うようにコンピュータを機能させる画像処理プログラムにおいて、
前記３次元画像群における複数の局所的な３次元関心領域を設定する関心領域設定手段、
当該関心領域設定手段が設定した３次元関心領域における特徴部を抽出する特徴抽出手段、
当該特徴抽出手段が抽出した特徴部について、前記異なる３次元画像群の間で対応する対応点を決定する対応点決定手段、
当該対応点決定手段が決定した、異なる３次元画像群の間のそれぞれの対応点が合致するように、前記対応点の位置を特定して最適なパラメータを決定するパラメータ決定手段、
当該パラメータ決定手段が決定したパラメータに基づいて、前記３次元画像の位置あわせ行う位置あわせ手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１】
医療機器により得られる３次元画像群の間で位置合わせを行う画像処理装置において、
前記３次元画像群における複数の局所的な３次元関心領域を設定する関心領域設定手段と、
当該関心領域設定手段が設定した３次元関心領域における特徴部を抽出する特徴抽出手段と、
当該特徴抽出手段が抽出した特徴部について、異なる３次元画像群の間で対応する対応点を決定する対応点決定手段と、
当該対応点決定手段が決定した、異なる３次元画像群の間のそれぞれの対応点が合致するように、前記対応点の位置を特定して最適なパラメータを決定するパラメータ決定手段と、
当該パラメータ決定手段が決定したパラメータに基づいて、前記３次元画像群の位置あわせを行う位置あわせ手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記３次元画像群のアキシャル面について投影画像を生成し、当該生成された投影画像の重心を算出する重心算出手段と、
前記３次元画像群のサジタル面について頭頂部の高さの差異を算出する差異算出手段とを備え、
前記重心算出手段が算出した重心、及び前記差異算出手段が算出した頭頂部の高さの差異に基づいて、前記異なる３次元画像群の間の仮の位置あわせを行う初期位置あわせ手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置において、
前記重心算出手段、及び前記差異算出手段が行う処理を、異なる３次元画像群ごとに並列処理で行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記３次元画像群が人間の頭部を撮像した画像であり、
前記関心領域設定手段が、頭部の方向を特定できる少なくとも３箇所の局所領域を関心領域として設定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理装置において、
前記設定された関心領域に、少なくとも鼻領域を含むと共に、歯領域を含まないことを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記３次元画像群が、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、及びＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）で撮像された画像群であり、
前記位置あわせ手段により位置あわせが行われた前記ＣＴ画像群から頭蓋骨領域を抽出すると共に、当該ＣＴ画像群から抽出した頭蓋骨領域に基づいて、前記位置あわせ手段により位置あわせが行われた前記ＭＲＩ画像群から頭蓋骨領域を抽出する頭蓋骨領域抽出手段と、
当該頭蓋骨領域抽出手段が抽出した、前記ＣＴ画像群からの頭蓋骨領域と前記ＭＲＩ画像群からの頭蓋骨領域との位置が合致する最適なパラメータを決定する頭蓋骨パラメータ決定手段と、
前記位置あわせ手段により位置あわせが行われた前記ＭＲＩ画像群から脳領域を抽出すると共に、当該ＭＲＩ画像群から抽出した脳領域に基づいて、前記位置あわせ手段により位置あわせが行われた前記ＣＴ画像群から脳領域を抽出する脳領域抽出手段と、
当該脳領域抽出手段が抽出した、前記ＭＲＩ画像群からの脳領域と前記ＣＴ画像群からの脳領域との位置が合致する最適なパラメータを決定する脳パラメータ決定手段とを備え、
前記位置あわせ手段が、前記頭蓋骨パラメータ決定手段が決定したパラメータ、及び脳パラメータ決定手段が決定したパラメータに基づいて、再度前記３次元画像群の位置あわせを行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項１ないし６のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記位置あわせ手段により位置合わせが行われた処理画像における任意の基準点を決定し、当該基準点を中心に前記処理画像を複数領域に分割し、当該分割された複数領域における隣接領域を、それぞれ異なる３次元画像群の画像で表示する画像処理装置。
【請求項８】
医療機器により得られる３次元画像群の位置合わせを行う画像処理方法において、
前記３次元画像群における複数の局所的な３次元関心領域を設定する関心領域設定ステップと、
当該関心領域設定ステップが設定した３次元関心領域における特徴部を抽出する特徴抽出ステップと、
当該特徴抽出ステップが抽出した特徴部について、前記異なる３次元画像群の間で対応する対応点を決定する対応点決定ステップと、
当該対応点決定ステップが決定した、異なる３次元画像群の間のそれぞれの対応点が合致するように、前記対応点の位置を特定して最適なパラメータを決定するパラメータ決定ステップと、
当該パラメータ決定ステップが決定したパラメータに基づいて、前記３次元画像群の位置あわせ行う位置あわせステップとを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
医療機器により得られる３次元画像群の位置合わせを行うようにコンピュータを機能させる画像処理プログラムにおいて、
前記３次元画像群における複数の局所的な３次元関心領域を設定する関心領域設定手段、
当該関心領域設定手段が設定した３次元関心領域における特徴部を抽出する特徴抽出手段、
当該特徴抽出手段が抽出した特徴部について、前記異なる３次元画像群の間で対応する対応点を決定する対応点決定手段、
当該対応点決定手段が決定した、異なる３次元画像群の間のそれぞれの対応点が合致するように、前記対応点の位置を特定して最適なパラメータを決定するパラメータ決定手段、
当該パラメータ決定手段が決定したパラメータに基づいて、前記３次元画像の位置あわせ行う位置あわせ手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする画像処理プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図４】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図２】
【図３】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図４】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【公開番号】特開２０１１−１９７６８（Ｐ２０１１−１９７６８Ａ）
【公開日】平成２３年２月３日（２０１１．２．３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−１６８１９８（Ｐ２００９−１６８１９８）
【出願日】平成２１年７月１６日（２００９．７．１６）
【出願人】（５０４１７４１３５）国立大学法人九州工業大学 (489)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年２月３日（２０１１．２．３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年７月１６日（２００９．７．１６）
【出願人】（５０４１７４１３５）国立大学法人九州工業大学 (489)
【Ｆターム（参考）】
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