画像処理装置
【課題】各断面画像からの対象物の輪郭抽出を精度良く行う。
【解決手段】一つの断面画像内の人体の骨部に対する粗領域を抽出する粗領域抽出部１１１と、粗領域抽出部１１１で抽出された粗領域の最外周のボクセルの直ぐ内側のボクセルを各断面画像毎に抽出する内ボクセル抽出部１１２と、内ボクセル抽出部１１２で抽出された各ボクセルの濃度値から対象物の濃度値を算出する濃度算出部１１３と、算出された対象物濃度値から対象物の輪郭を抽出するための閾値を算出する閾値決定部１１４とを備えたことを特徴とする画像処理装置である。
【解決手段】一つの断面画像内の人体の骨部に対する粗領域を抽出する粗領域抽出部１１１と、粗領域抽出部１１１で抽出された粗領域の最外周のボクセルの直ぐ内側のボクセルを各断面画像毎に抽出する内ボクセル抽出部１１２と、内ボクセル抽出部１１２で抽出された各ボクセルの濃度値から対象物の濃度値を算出する濃度算出部１１３と、算出された対象物濃度値から対象物の輪郭を抽出するための閾値を算出する閾値決定部１１４とを備えたことを特徴とする画像処理装置である。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、記憶部にボクセル単位で記憶された、対象物を含む連続する断面の断面画像から前記対象物の三次元画像を作成するための画像処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、CT（Computed Tomography）画像やMRI（magnetic resonance imaging ）画像で撮像された多数枚のデジタル断面画像から三次元画像を構築する場合、まず閾値を決定し、決定された閾値で各デジタル断面画像を二値化して輪郭線を抽出し、その輪郭線を積み上げるという作業が行われている。かかる作業においては、閾値の決定方法が必ずしも明確ではなく、かつ輪郭線がデジタル画像から作成されているため、正確な三次元画像を構築することに限界がある。最近では、三次元画像の構築にボリュームレンダリング法やサーフェスレンダリング法が開発されてきた。この２つの手法のうち、ボリュームレンダリング法は、CT値（濃度値：density）をそのまま表現することによって三次元画像が容易に構築できるものの、表面のデータを持たないため、形態を計測することができない。一方、サーフェスレンダリング法は、作成された点群を三角形のパッチで覆うことによって可視化されたモデルを作成する手法である。これらの手法を適用すれば、作業工程を全て自動化できるため、比較的容易に三次元画像を構築することができ、かつ表面データを持っていることから形態を表現することも可能である。しかし、これらの手法においても、可視化する際には輪郭抽出のための閾値を決定する必要がある。この閾値の決定は、通常、施術者が経験的に行っているため、施術者が変われば、同じ物、同じ患者であっても構築された画像が異なる虞があった。特に経時的な変化を見るために経過観察を行ったりする際には、画像を同一条件で抽出し、観察する必要があるものの、実際には、画像抽出のための条件を一定で扱う手段がないため、経時的な変化を正確に見ることができていない。
【０００３】
ＣＴ画像で得られた断面画像から物体の輪郭抽出を行う技術として、種々の方法が提案されている。すなわち、特許文献１には、段落００３７に、「（３）肝臓輪郭抽出処理 次に、上記処理によって得られた肝臓領域から肝臓輪郭を抽出する。例えば、Ａｃｔｉｖｅ Ｎｅｔを用いて肝臓輪郭を抽出する。例えば、画像内の肝臓領域を複数の格子点から形成されるＡｃｔｉｖｅ Ｎｅｔで被覆し、各格子点をＡｃｔｉｖｅ Ｎｅｔの有するエネルギーが小さくなる方向へ移動させることによって、肝臓輪郭を抽出する。なお、肝臓領域から肝臓輪郭抽出処理は、上記方法に限定されるものではなく、例えば、Ｐｒｅｗｉｔｔオペレータ等を用いて行ってもよい。」との記載がある。
【０００４】
特許文献２には、段落００２６に、「（２）心臓の輪郭抽出処理 次に、取得した心臓画像から、例えば、エッジ情報を取得し、取得したエッジ情報に基づいて心臓輪郭を抽出する。ここで、エッジ情報の取得には、例えば、Ｓｏｂｅｌオペレータ及び動的ネットを用いる。より具体的には、Ｓｏｂｅｌオペレータを用いて心臓輪郭に関するエッジ情報を抽出後、複数の格子点から構成される動的ネットを用いて、心臓画像から濃淡情報を取得して、取得した濃淡情報に基づいて動的ネットの格子点を所定位置まで移動させ、停止した各格子点同士を結ぶことによって、心臓輪郭画像を得る。」ものが記載されている。
【０００５】
特許文献３には、段落００１０に「単純にＰＥＴ装置画像とエックス線ＣＴ画像を比較して、自動的に数値計算により両者の画像を重ね合わせることは難しい。しかし、ＰＥＴ装置画像をよく観察すると、鮮明ではないが、体表の輪郭及び臓器の輪郭が判断できる。これは、静脈を通して注入された放射性薬剤が毛細血管を通り全身へ巡るためで、表皮付近の毛細血管が体表面として画像に写るためである。一方で、腫瘍や活発な代謝をしている臓器には薬剤が高濃度に集積するため、ＰＥＴ装置画像とエックス線ＣＴ画像とを重ね合わせようとして比較すると、薬剤が高濃度に集積した部分が特異値的な画素値となって数値計算が巧くいかない。そこで、ＰＥＴ装置画像に微分フィルタ処理等の輪郭抽出処理を施して表皮等の形態の情報を強調、変換又は付加すると共に、特異的に薬剤が集積している画素を均すような処理をして形態付きＰＥＴ装置画像を作成する。この形態付きＰＥＴ装置画像は、ＰＥＴ装置画像が有する情報に前記微分フィルタ処理等の輪郭抽出処理を施すことにより自動的に計算で作成できる」としたものがある。
【０００６】
特許文献４には、段落０００３に「図１８は、複数のアキシャル画像を基に心臓の容積を算出する従来の医用解析装置における処理のフロー図である。ステップＪ１では、心臓を含む連続したスライスの複数のアキシャル画像中からユーザに数枚を選択させ、それらを表示し、それらのアキシャル画像上で心臓の輪郭をユーザにトレースさせる。例えば、図１９に示すように、ユーザがアキシャル画像Ｓ１，Ｓ３，Ｓ４，Ｓ６を選択すると、それらのアキシャル画像Ｓ１，Ｓ３，Ｓ４，Ｓ６を表示して、ユーザに輪郭Ｔをトレースさせる。ステップＪ２では、上記ステップＪ１でユーザがトレースした輪郭Ｔを参照し、残りのアキシャル画像の各々において、心臓の輪郭を抽出する。例えば、図１９に示すアキシャル画像Ｓ１，Ｓ３，Ｓ４，Ｓ６上の輪郭を参照して、アキシャル画像Ｓ２，Ｓ５において輪郭を抽出する。」との記載があるが、この特許文献４は、ユーザの操作に基づくものである。
【０００７】
特許文献５には、請求項１に「前記濃度分布から病変部を抽出する手段と、前記マルチスライスの濃度分布各々から体表面の輪郭を抽出し、」、及び段落００１９に「マルチスライスの濃度分布から３次元の半透明画像を作成する方法としては現在様々な手法が開発されていて、その任意の手法を採用すればよく、その一般的な手法としては、マルチスライスの濃度分布各々からＲＩ濃度勾配（微分）等のパラメータに従って被検体の体表面の輪郭を抽出し、これをメッシュ状につなぎ合わせてワイヤフレームを生成し、そしてこのメッシュ表面を半透明の状態で滑らかに陰影を付けるという手順である。」としたものがある。
【０００８】
特許文献６には、段落０００８に「…食用動物の子から親まで生体のままで継続して肉質を検査する…を目的とする。」、請求項５に「前記画像評価手段は前記再構成手段からの断面像より２値化および交雑脂肪の輪郭抽出を用いて」、及び段落０１４５に「（Ｓ１６）：論理フィルターをかけることで交雑脂肪の輪郭を抽出する。」としたものがある。
【０００９】
特許文献７には、要約に「コンピュータトモグラフィ（computed tomography, CT）の画像スキャンにおいて肺小結節を自動的に検出するための斬新な方法、…であって：ＣＴの画像スキャンから求められた複数の二次元のＣＴ画像断面をセグメント化することによって二次元のセグメント化された肺画像を生成すること」、請求項２に 「前記セグメント化された肺画像を生成する前記ステップが、 前記ＣＴの画像断面に濃度閾値を適用して、画像内の胸部輪郭を判断する」、請求項９に「二次元のラジアル グラディエント インデックスの解析を適用する前記ステップが、 複数の濃度のインクリメントに対して前記セグメント化された肺画像内の輪郭を得る」、及び段落００３４〜００３５に「図１（ａ）および１（ｂ）において、本発明の方法はＣＴの画像データ（図示されていない）を最初に獲得することを含む。ステップ102では、各断面画像に濃度閾値を適用して、二値画像を生成する。輪郭検出アルゴリズムを使用して、二値画像内の最大の“オン”領域の外縁を識別し、この輪郭内にある全ての画素の組はセグメント化された胸部であると考えられる。ステップ104では、気管および主気管支が全ての断面においてセグメント化されて、セグメント化された肺部内に重複して含まれないようにされていると考えられる。濃度のヒストグラムは、セグメント化された胸部内の残りの画素から構成されて、第２の濃度閾値を識別し、これをセグメント化された胸部に適用して、二値画像を生成する。前接合部線（anterior junction line）があるときは、肺はそこで自動的にセグメント化される。輪郭検出アルゴリズムを使用して、二値画像内の最も大きい“オン”領域の外縁を識別し、（横隔膜として識別される画素を含む）これらの輪郭内にある全ての画素の組は、セグメント化された肺部として考えられる。」としたものがある。
【００１０】
特許文献８には、互いに一部で接触する２つの物体を三次元的に構築する場合の接触部に対する評価に関するものが記載されている。
【特許文献１】特開２００５−２４５８３０号公報
【特許文献２】特開２００５−２３７５５５号公報
【特許文献３】特開２００５−１０６５０７号公報
【特許文献４】特開平０６−２０３１５８号公報
【特許文献５】特開２０００−５６０２２号公報
【特許文献６】特開平０９−８９８０８号公報
【特許文献７】特表２００３−５２４４８９号公報
【特許文献８】特開２００４−１８０８６９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、特許文献１〜６には、高度な手法を採用したもの、微分方式によるものなど種々の輪郭抽出方法が記載され、また特許文献７には輪郭閾値を用いるものが記載されているが、対象物体の表面の画像濃度は、この物体と接する非対象物の画像濃度に左右される点が考慮されているものではない。また、特許文献８は、２つの物体の接触態様によって精度的に一定の限界が存する。
【００１２】
本発明は上記に鑑みてなされたもので、対象物の画像濃度を的確に検出すると共に、検出した対象物の画像濃度に対応させて対象物の輪郭抽出に供する閾値を適正に決定することのできる画像処理技術を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
請求項１記載の発明は、記憶部にボクセル単位で記憶された、対象物を含む連続する断面の断面画像から前記対象物の三次元画像を作成するための画像処理装置において、一つの断面画像内の前記対象物に対する粗領域を抽出する粗領域抽出手段と、前記粗領域抽出手段で抽出された前記粗領域の最外周のボクセルの直ぐ内側のボクセルを各断面画像毎に抽出する内ボクセル抽出手段と、前記内ボクセル抽出手段で抽出された各ボクセルの濃度値から対象物の濃度値を算出する濃度算出手段と、算出された対象物濃度値から前記対象物の輪郭を抽出するための閾値を算出する閾値決定手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１４】
本発明によれば、対象物を含むスライス方向に連続した複数枚の断面画像が撮影され、各断面画像が所定サイズのボクセル単位で記憶部に記憶される。そして、記憶部に記憶された複数枚の断面画像を利用して前記対象物の三次元画像が作成、すなわち構築される。構築された三次元画像は必要に応じて表示部に表示される。一つの断面画像において、その中の前記対象物に対する粗領域が粗領域抽出手段で抽出され、次いで、この粗領域抽出手段で抽出された前記粗領域の最外周のボクセルの直ぐ内側のボクセルが内ボクセル抽出手段によって各断面画像毎に抽出される。前記内ボクセル抽出手段で抽出された各ボクセルの濃度値から対象物の濃度値が濃度算出手段で算出され、算出された対象物濃度値から前記対象物の輪郭を抽出するための閾値が閾値決定手段によって求められる。得られた閾値は、元の各断面画像から三次元画像を構築する際の、該対象物の抽出に用いられる。これにより、各断面画像からの対象物の輪郭抽出が精度良く行われる。
【００１５】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、前記粗領域抽出手段が、処理対象の断面画像の前後の断面画像を含めた実質的な論理積から前記粗領域を抽出するものであることを特徴とする。この構成によれば、粗領域抽出手段によって、処理対象の断面画像の前後の、すなわち処理対象の断面画像に隣接する断面画像を含めた実質的な論理積から前記粗領域が抽出される。これにより、対象物の濃度の決定に供される濃度値の算出において、該対象物に隣接する３次元方向の組織による影響が抑制される。
【００１６】
請求項３記載の発明は、請求項１又は２に記載の画像処理装置において、前記閾値決定手段が、前記対象物濃度値と前記閾値との関係を予めルックアップテーブルに作成しているものである。この構成によれば、閾値決定手段として対象物濃度値と前記閾値との関係が予めルックアップテーブルに作成されているので、対象物濃度値から閾値への変換が高速で行われる。
【００１７】
請求項４記載の発明は、請求項１〜３のいずれかに記載の画像処理装置において、前記対象物濃度値と前記閾値との関係が、一次関数であることを特徴とする。この構成によれば、対象物濃度値と前記閾値との関係として一次関数を採用したので、実測に基づく再現性と整合し、精度良い、輪郭抽出が可能となる。
【００１８】
請求項５記載の発明は、請求項１〜４のいずれかに記載の画像処理装置において、前記断面画像が人体の画像であり、前記対象物が人体の骨部であることを特徴とする。この構成によれば、人体の骨部の輪郭抽出が精度良く行われる。
【００１９】
請求項６記載の発明は、請求項５記載の画像処理装置において、前記閾値決定手段が、人体の骨部分の濃度値に近い複数の濃度値を有する棒状のサンプル材の各濃度画像に基づいて前記対象物濃度値と閾値との関係を得たものであることを特徴とする。この構成によれば、閾値決定手段によって、人体の骨部分の濃度値に近い複数の濃度値を有する棒状のサンプル材の各濃度画像に基づいて前記対象物濃度値と閾値との関係が予め取得され、この関係を利用して、実際の閾値決定に供される。
【発明の効果】
【００２０】
請求項１記載の発明によれば、各断面画像からの対象物の輪郭抽出を精度良く行うことができる。
【００２１】
請求項２記載の発明によれば、対象物の濃度の決定に供される濃度値の算出において、該対象物に隣接する３次元方向の組織による影響を抑制できる。
【００２２】
請求項３記載の発明によれば、閾値決定手段として対象物濃度値と前記閾値との関係が予めルックアップテーブルに作成されているので、対象物濃度値から閾値への変換を高速で行うことができる。
【００２３】
請求項４記載の発明によれば、対象物濃度値と前記閾値との関係として一次関数を採用したので、実測に基づく再現性と整合し、精度良い、輪郭抽出が可能となる。
【００２４】
請求項５記載の発明によれば、人体の骨部の輪郭抽出を精度良く行うことができる。
【００２５】
請求項６記載の発明によれば、閾値決定手段によって、人体の骨部分の濃度値に近い複数の濃度値を有する棒状のサンプル材の各濃度画像に基づいて前記対象物濃度値と閾値との関係を予め取得しておくことで、この関係を利用して、実際の閾値決定を精度良く行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
図１は、本発明に係る画像処理装置が適用されるＣＴ画像を得るためのＣＴ装置の全体斜視図である。ＣＴ装置１は、エックス線源から放射されたエックス線を特定の方向に所定時間だけ被検体２に照射し、体内を透過したエックス線を図略の放射線検出器により検出（スキャン）するもので、公知の装置である。
【００２７】
図２は、制御装置の構成を示すブロック図である。ＣＴ装置１には、マイクロコンピュータ等を含んで構成される制御装置１０が接続されている。制御装置１０は、ＣＴ画像の撮影を行うための撮影プログラムを作動させて撮影動作を断面方向に対して行わせる制御部１１、ＣＴ装置１に動作指示や処理内容に対する指示を与える、キーボードやマウス等からなる入力部１２、確認用として指示内容を表示したり、複数の放射線検出器で検出されたエックス線の強度に基づいて被検体２の形態画像を表示する液晶表示器等の表示部１３を備えている。また、制御部１１には、撮影プログラムや本発明に係る画像処理プログラム及び係るプログラムの実行に必要な種々のデータを格納するＲＯＭ１０１、処理途中のデータを一時的に記憶するＲＡＭ１０２が接続されている。ＲＡＭ１０２は、ＣＴ装置１で検出される人体の複数枚の断層（断面）データ（２次元画像データ）が２次元のボクセル単位で記憶されるものである。
【００２８】
制御部１１は、ＲＡＭ１０２内の各アドレスメモリにボクセル単位で記憶された、対象物を含む連続する断面の断面画像から対象物の三次元画像を作成するために必要な対象物を正確に抽出する画像処理機能、及び複数の断面画像から該対象物の三次元画像を作成する三次元モデル作成プログラム、例えばＣＧ（コンピュータグラフィックス）機能を有するものである。制御部１１は、粗領域抽出部１１１と、内ボクセル抽出部１１２と、濃度算出部１１３と、閾値算出部１１４と、三次元画像作成部１１５とを備えている。
【００２９】
粗領域抽出部１１１は、被検体２が撮影された各断面画像内から対象物に対する粗領域を抽出するものである。本実施形態では、被検体２として人体を想定し、対象物として骨部を想定している。粗領域抽出部１１１は、表示部１３に表示された断面画像に対して、作業者（施術者）による入力部１２からの領域指定内容（ＣＴ値、すなわち画像濃度値）を受け付けて、断面画像に指示内容に応じた画像濃度値で囲まれる骨部の領域を取り出すものである。すなわち、粗領域抽出部１１１は、指定された画像濃度値との大小比較（２値化処理）を各ボクセル（に対応するメモリアドレス）に対して行うことで、指定画像濃度より大きな領域と小さい領域との区分けする、公知の領域区分け機能を採用したものである。また、粗領域抽出部１１１は、一つの断面画像に対して、上記のような領域区分け処理が終了すると、他の断面画像に対しても同様の処理を実行するものである。
【００３０】
図３は、断面画像の一例を示すもので，（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、連続する３つの断面画像を示す図であり、（ｄ）は（ａ）〜（ｃ）の論理積を示す図である。なお、図のマス目で示される各ボクセルは、本実施形態では、０．４ｍｍ×０．４ｍｍの寸法であり、図面の奥行き方向である断層スライス方向には１．２５ｍｍずつとなっている。また、グレイ領域Ｂは骨部を示し、その外側は例えば脂肪や臓器の部分と想定している。本実施形態では、連続する所定数、ここでは３つの断面画像を利用して、その中央の対象断面画像である（ｂ）の画像（処理対象の断面画像）に対し、（ｄ）に示すような新たな論理積画像を、粗領域として抽出するようにしている。なお、（ａ）〜（ｃ）は各骨部Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３の断面画像で、各実線は、該骨部の輪郭を表している。（ｄ）は論理積の骨部Ｂ20である。
【００３１】
ＣＴスキャンにおいては、1断面毎にボクセルが構築され、複数断面の断面画像を用いて三次元的に積み重ね、骨の全体像として構築する。ところで、各断面での骨部の画像濃度は該骨部の周囲にある組織からの影響を受けてしまう。本発明では、実際には、1断面毎に断面のボクセルが構築され、それが三次元的に積み重なって骨として構築されるため、骨部の周囲にある組織による影響は、二次元的ではなく、三次元的に受けていることを考慮し、これによって、粗領域とはいえ、より精度の高い領域を処理領域として抽出している。従って、粗領域の抽出において用いる断面の数は、対象断面の前後の断面の３つの断面画像に限定されず、隣接する２つずつの計５つの断面画像でもよい。また、厳粛な論理積に限定されず、多数決による、いわゆる実質的な論理積処理を含めてもよい。
【００３２】
内ボクセル抽出部１１２は、粗領域抽出部１１１で抽出された骨部領域の最外周のボクセルの直ぐ内側のボクセルを各断面画像毎に抽出するものである。すなわち、内ボクセル抽出部１１２は、最外周のボクセルを処理対象から除くと共に、ＲＡＭ１０２のアドレスを管理することで、その直ぐ内側のボクセルを骨部の濃度値算出用として利用するべく、抽出するものである。
【００３３】
図４は、内ボクセル抽出処理を説明するための図で、（ａ）は図３（ｄ）に対応し、（ｂ）は骨部Ｂ20の最外周のボクセル部201を示し、（ｃ）は最外周の直ぐ内側のボクセル部Ｂ203を示す図である。具体的には、内ボクセル抽出部１１２は、２値化された骨部側の領域の内、他の領域と境界を接するボクセルを、図４（ｂ）の最外周ボクセル部Ｂ201，Ｂ202のように、ボクセル（ＲＡＭ１０２のアドレス）の前後左右方向、及び斜め方向で決定する。斜め方向を除去対象に含めることで精度向上が図れる。このようにすることで、図４（ｃ）の、直ぐ内側のボクセル部Ｂ203のように、粗領域で抽出された粗領域の最外周のボクセルが除去され（対象から外され）、その直ぐ内側にあるボクセル（画像で濃い網掛け部）の抽出が実行される。
【００３４】
濃度算出部１１３は、内ボクセル抽出部１１２で抽出された骨部と見なされる各ボクセル部Ｂ203の濃度値から骨部の濃度値を算出するものであり、具体的には、図４（ｃ）の濃いボクセル部Ｂ203の各濃度値を合計すると共に、合計値をボクセル数で除算して平均値を算出する。また、濃度算出部１１３は、各ボクセルの濃度値に関してヒストグラムを作成するなどして、濃度値の分布、すなわち中央値（median）、あるいは最頻値（mode）を求め、これらの値と平均値とを比較し、平均値がこれらの値に比して所定値以上の、大きくずれていると判断した場合には、中央値（median）、あるいは最頻値（mode）を求める骨部濃度値として算定するようにして、精度を高めるようにしている。
【００３５】
人体の組織、たとえば骨は、濃度値が一定ではなく、例えば表面の皮質骨の部分は高濃度値である一方、中心部の海綿骨部は低濃度値であり、また、骨全体の中央部は硬くなっていて高濃度値である一方、端部は軟らかいため低濃度値である。さらに、断面毎のボクセルの濃度値に関しては、骨の表面の濃度値が、その周囲の組織の濃度値による影響を受けており、濃度値が低めに抑えられている。そこで、濃度算出部１１３によって、周囲の組織の濃度値による影響を受けていないボクセルで最も表面に近いボクセルの濃度値を選択し、その平均値等を採用するようにしたので、骨の表面に近い部分での正確な濃度値を取得できる。
【００３６】
閾値決定部１１４は、算出された骨部濃度値から該骨部の輪郭を抽出するための閾値を算出するものである。閾値決定部１１４は、前記骨部濃度値と閾値との関係を予め求めて、関係式の形で格納しておいてもよいし、望ましい高速処理を考慮して、骨部濃度値と閾値との関係を予めルックアップテーブルで作成しているものであってもよい。また、閾値決定部１１４は、骨部の濃度値に近い複数の濃度値を有する棒状のサンプル材（ファントム）の各濃度画像から得られた骨部濃度値と閾値との関係を予め求めておいたものを適用することが好ましい。
【００３７】
三次元画像作成部１１５は、二次元である複数の断面画像から立体的な三次元画像を構築する機能を有するもので、例えば、断面に対して垂直な方向の各断面画像から対象物の各部位について、いずれかの断面画像を基準とした三次元位置情報（ＸＹＺ値）に変換すると共に、対象物の各部位の全てについての三次元座標情報を用いてレンダリング処理を施すものである。三次元グラフィックスのレンダリングとしては、公知のコンピュータグラフィックス技術が採用可能であり、視点の位置や、光源の数や位置、種類、物体の形状や頂点の座標等を考慮して陰面消去や陰影付けなどを行って画像を作成するものである。
【００３８】
図５〜図７は、かかる骨部濃度値と閾値との関係を得る手順を説明するための図で、図５は、密度の異なるサンプル（ファントム）を接合した状態を示す外観図、図６は、ＣＴ装置で撮影された図５のサンプルの複数の断面画像から構築された三次元画像の図、図７は、骨部濃度値と閾値との関係を示す図表である。
【００３９】
図５に示すファントムＳは、好ましくは円柱形状、ここでは直径１０mmで長さ５０mmの円柱形状を有するものを、それぞれ２本ずつの３種類（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３）を作製した。３種類とは、市販のアクリル樹脂Ｓ１と、温度１３００℃で焼成された高密度のアパタイトＳ３と、未焼成の低密度のアパタイトＳ２とである。
【００４０】
それらを図５のように、同種のファントム同士を互いに平行でかつ接触させて配置すると共に、３種類を直列に並べて固定し、この状態でCT装置１により撮影を行った。得られた断面画像に対して、三次元構築ソフトウェア「RapidForm」（INUSテクノロジー社製）を用いて、図６に示す三次元画像を作成した。
【００４１】
前記三次元構築ソフトウェアを利用して、先ず、作製した3種類のファントムの濃度値（アクリル樹脂Ｓ１の濃度値：Ad、低密度アパタイトＳ２の濃度値：Ld、高密度アパタイトＳ３の濃度値：Hd）を測定した。次に前記三次元構築ソフトウェア上で表示部１３の画面を見ながら、アクリル樹脂の三次元構築を行った。三次元構築を行うに際しては、閾値の決定が必要であるが、アクリル樹脂の大きさは直径が１０mmであると既に決定しており、かつ各々が互いに接しているため、三次元構築は、３種類のそれぞれにおいて、互いのファントムと接する状態となるように、順次閾値の指令値を変更しながら、最終的な閾値（At）を求めることによって決定した。すなわち、閾値を順次変更しながら、２個合わせたファントムの最大外径が２０mmになるときの閾値を取得した。同様な操作手順を低密度アパタイトＳ２と高密度アパタイトＳ３についても実行して、閾値（Lt）、閾値（Ht）を取得した。なお、低密度アパタイトＳ２の構築を行う操作時においては、高精度での閾値の決定までには至らなかった。低密度アパタイトＳ２が、アパタイトを焼成したものではなく、プレスしただけのものであったために円柱内の密度が一定でなかったことが原因と考えられた。
【００４２】
続いて、それぞれの濃度値と閾値とがどのような関係にあるのかを、図７のようにグラフを用いて調べた。グラフ上に低密度アパタイトＳ２の濃度値Ld及び閾値（Lt）を含めると、ほぼ直線状（一次関数）であることが判り、そこで直線式を求めて、今後の濃度値からの閾値の決定手段とした。図７からは、次の関係式が導かれる。ここで、閾値をＸ、ＣＴ値（濃度値）をＹとすると、
Ｙ＝ＭＸ＋Ｎ
Ｍ＝（Ｈｄ−Ａｄ）／（Ｈｔ−Ａｔ）
Ｎ＝（Ｈｔ・Ａｄ―Ｈｄ・Ａｔ）／（Ｈｔ−Ａｔ）
但し、Ａｄ＝３１３０．５、Ａｔ＝２５０９、Ｈｄ＝６０９４、Ｈｔ＝４３９７、
Ｍ＝２９６３．５／１８８８＝１．５６９６５、
Ｎ＝（１３７６４８０８−１５２８９８４６）／１８８８＝−８０７．７５
すなわち、関係式の取得手順は、以下の通りである。まず、作製された３種類のファントムをＣＴ装置１で撮影し、ＣＴ撮影によって得られた各断面画像ファイルを前記三次元構築ソフトウェアに認識させ、それぞれ3種類のファントムの濃度値を求め、さらに図６のように、ファントムが接するときの閾値および直線式を、図７から、数１のように求めた。
【００４３】
以下、取得した関係式の適合性を検証する。図８〜図１６は、図７の直線式の適合性を検証するための図である。検証には豚乾燥大腿骨を用いた。この豚乾燥大腿骨の中央部の前記三次元構築ソフトウェア上での濃度値の平均値Ｙ＝５１３０．５より、閾値Ｘ＝３７８３．１６８となり、この値で、三次元構築を行った。
【００４４】
図８は、ＣＴ撮影用としての、豚乾燥大腿骨と図６の円柱の各ファントムとを隣接して、例えば直線状に並べた状態の外観図である。
【００４５】
先ず、豚乾燥大腿骨３０の皮質骨（Cortical Bone）の濃度値（以下、CBdという）を求めた。豚乾燥大腿骨３０の骨中央部３１（Center）は、骨の密度が高くなっており、骨端部３２（Edge）は、骨中央部３１に比べて骨密度が低くなっているので、骨中央部３１と骨端部３２の閾値を別々に設定した。骨中央部３１については、大腿骨の中央部付近の外側に近い部分を数箇所測定し、その平均値を濃度値（CBcd）とした。骨端部３２については、骨の最外側が骨周辺の濃度値によって著しく影響を受けるため、最外側の濃度値は無視し、骨中央部３１と同様、複数箇所測定し、その平均値を濃度値（CBed）とした。算出した直線式に濃度値を代入し、それぞれの閾値（骨中央部の閾値CBct、および骨端部の閾値CBet）を算出した。なお、算出した閾値（CBctおよびCBet）を元に豚大腿骨３０を、前記三次元構築ソフトウェア上で三次元構築（以下、閾値がCBct の場合をRFC-model、閾値がCBet の場合をRFE-modelと略す。）し、図９、図１０のように、その表面データを得た。
【００４６】
図９は、RFC-modelの豚大腿骨三次元モデル３０１であり、図１０は、RFE-modelの豚大腿骨三次元モデル３０２である。なお、閾値よりも濃度値が低いところは、欠損として表現されることとなるが、図９では、骨画像３０１の端部では、一部が欠損していることが認められる。
【００４７】
次に、非接触三次元デジタイザー「OptoTOP」（Breuckmann 社製）を用いて、前記豚大腿骨３０をスキャニングし、それらを繋ぎ合わせて三次元モデル（以下、Op-modelという）を構築した。図１１は、Op-modelの豚大腿骨三次元モデル３００Ｓである。前記非接触三次元デジタイザーは、得られた表面データに対し、６μm以下の誤差で表面データを点群で表現できる能力を有しているものである。
【００４８】
続いて、Op-modelの豚大腿骨三次元モデル３００Ｓ（図１１）を、前記三次元構築ソフトウェア上で構築した豚大腿骨三次元モデル３０１（図９）と、また、同様に豚大腿骨三次元モデル３０２（図１０）と比較した。すなわち、前記三次元構築ソフトウェアは、２つの近似したモデル３００Ｓとモデル３０１とを、またモデル３００Ｓとモデル３０２とを比較することが可能で、それぞれを最も表面の距離の差のない位置に配置させ、それぞれの距離を計測することができる（前記三次元構築ソフトウェアでは、“ベストフィット”と呼んでいる）機能を備えている。なお、ここで言う距離とは、一方のモデルの構築の際に作製される三角形のパッチともう一方のモデルの点群の点との距離のことである。この機能を用いて、距離の差（すなわち表面形状の差）を計測した。
【００４９】
図１２は、モデル３０１を図１１のモデル３００Ｓと比べて、距離の差を表現した画像３０１Ａで、モデル３００Ｓより外側に位置している部位は赤く表示（図中の網掛け部分）され、内側に位置している部位は、青く表示される（図中の、ほぼ網掛け以外の部分）状態を示している。図１２では、豚乾燥骨３０の中央部３１は、０．１mm以下の誤差で構築されているのが認められた。
【００５０】
図１３は、モデル３０２を図１１のモデル３００Ｓと比べて、距離の差を表現した画像３０２Ａで、モデル３００Ｓより外側に位置している部位は赤く表示され（図中の網掛け部分）、内側に位置している部位は、青く表示される（図中の、ほぼ網掛け以外の部分であって、ほぼ骨端部３２）状態を示している。図１３では、豚乾燥骨３０の骨端部３２は、０．２mm以下の誤差で構築されている（骨端部３２については、図１２の場合に比して距離の差は小さい）のが認められた。
【００５１】
すなわち、皮質骨中央部付近では、ほぼ０．１mmの誤差で構築されていたのが確認され（図１２）、皮質骨端部では、ほぼ０．２mmの誤差で構築されているのが確認された（図１３）。この結果から、豚乾燥大腿骨３０を、骨中央部３１と骨端部３２とに分けて閾値を決定して構築を行い、それらを合体させて、三次元構築することにより、より精度の高い骨全体の三次元構築が可能になると思われ、今回提案した手法が大変有用であることが検証できた。本手法は骨に限定されず、血管などにも適用でき、誤差をより小さくできる関係式が構築可能である。さらに、部位に応じて異なる閾値を採用する態様の場合、一層誤差の少ない三次元画像が再現できる。
【００５２】
図１４は、骨の中央部３１のみをピックアップした画像３１０Ａで、その表面の骨の濃度値を求め、その値から、骨の形態を構築し、前記非接触三次元デジタイザー「OptoTOP」を用いて、前記豚大腿骨３０の中央部３１をスキャニングして構築した三次元モデルとの大きさを比較した結果の（すなわち、前記したような図１２、図１３の場合と同様に算出した距離の差を表現した）図である。
【００５３】
図１５は、骨の両端部３２，３２のみを左右それぞれについてピックアップした画像３２０Ａ，３２０Ａで、その表面の骨の濃度値を求め、その値から、骨の形態を構築し、前記非接触三次元デジタイザー「OptoTOP」を用いて、前記豚大腿骨３０の中央部３１をスキャニングして構築した三次元モデルとの大きさを比較した結果の、前記同様に算出された距離の差を表現した図である。図１４、図１５において、網掛け部分、及びそれ以外の部分は、図１２、図１３と同様の距離の差の大小を示すものである。
【００５４】
図1６は、図１４の各ポイント同士の距離を分布（ヒストグラム）で表したもので、―０．１mmをピークにして、＋０．１mmから、―０．２mmの間にほとんどが分布しているのが認められる。
【００５５】
図1７は、図１５の各ポイント同士の距離を分布（ヒストグラム）で表したもので、図１６に比べて、分布が広がっているのがわかる。これは、図１６では、骨の中央部３１で、皮質骨の硬い部分が表面を占めており、皮質骨の濃度値が、全体の表面で大きな差がないことを示しており、一方、図１７では、骨の端部３２の構築であり、骨の端部３２に寄るにつれて、濃度値が小さくなっていく度合いが大きいために誤差として表示され、分布が広がってしまうと考えられる。従って、各断面毎に濃度値を計測することによって、さらに正確な形態で三次元構築が可能であることが判った。
【００５６】
このように、本実験は、今回提案の閾値決定方法の効果確認試験である。閾値を決定する際には、密度の違う２つの試料（ファントム）を作製して、それらを互いに接触させて撮影した画像から閾値を求めることによって、かつ求めた濃度値とを用いて、傾きを含む関係式を求めることで、構築する対象とする物体（骨など）を、高い精度で閾値との関係（関係式）を構築することができる。
【００５７】
そして、試料の円柱の最大径を計測する方法で試験を行った結果、骨の骨中央部３１は、比較的、濃度値が一定であるため、誤差は少なかったが、骨端部３２は、骨中央部３１ほど濃度値が一定でないため、相対的に大きな誤差として現れた。しかし、その誤差も僅かであった。その結果、ＣＴ撮影し、得られた各断面画像ファイルから三次元構築されたモデルは、精度良く構築されているのが確認され、本閾値決定方法が極めて有用であることが検証された。このことは、今後の医療画像の分野において骨のモデリングのみならず、比較的濃度値が一定である血管などのモデリングへの応用が可能と思われ、好適な効果をもたらすことが十分に期待できる。
【００５８】
なお、本発明は、以下の変形態様が採用可能である。
（１）本実施形態では、粗領域抽出部１１１での粗領域の抽出において、入力部１２から指定濃度値を入力する態様としたが、これに限定されず、断面画像内の粗領域抽出予定部位を指定することで、周囲の部位の濃度差や濃度変化率などを利用して自動的に粗領域を抽出する態様としてもよい。
【００５９】
（２）対象濃度値と閾値との関係を一次式としたが、対象となる部位の濃度特性を予めサンプル材を用いる等してより高精度で関係式を求めるようにしてもよい。この場合、必ずしも一次式に限定されるものではない。
【００６０】
（３）スライス方向に連続する複数枚の断層画像を取得する撮影装置であれば、ＣＴ装置に限定されることなく、種々の断面撮影装置に適用可能である。
【００６１】
（４）サンプル材（ファントム）としては、密度の異なる３種類の円柱状のものに限定されず、種々の形状が採用可能である。例えば表面が滑らかなもの、好ましくは表面を関数で表すことのできるものがよい。また、密度が均一で、かつ少なくとも２種類の密度の違うものがあればよい。
【００６２】
（５）また、本実施形態では、閾値から輪郭の決定において、三次元構築処理に際して行われるスムージング処理を考慮に入れている。このスムージング処理はＣＧにおいて、画像表面に凸凹などの段差がある場合に、その間を補完して乃至は積分してなだらかに補正する公知の技術である。スムージング処理に当たって、一旦算出した閾値を適宜修正して輪郭を少しずつ変更することで、より現物に近似させることが可能となることから、前記三次元構築ソフトウェアに内蔵されるスムージング処理のソフトウエアの特性から、一旦算出した閾値を所定の大又は小方向に所定値だけ変更する閾値変更処理部を採用している。なお、対象によっては、スムージング処理を省略することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本発明に係るＣＴ画像処理装置が適用されるＣＴ画像を得るためのＣＴ診断装置の全体斜視図である。
【図２】制御装置の構成を示すブロック図である。
【図３】断面画像の一例を示すもので，（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、連続する３つの断面画像を示す図であり、（ｄ）は（ａ）〜（ｃ）の論理積を示す図である。
【図４】内ボクセル抽出処理を説明するための図で、（ａ）は図３（ｄ）に対応し、（ｂ）は最外周のボクセルを示し、（ｃ）は最外周の直ぐ内側のボクセルを示す図である。
【図５】骨部濃度値と閾値との関係を得る手順を説明するための図で、密度の異なるサンプル（ファントム）を接合した状態を示す外観図である。
【図６】骨部濃度値と閾値との関係を得る手順を説明するための図で、ＣＴ装置で撮影された図５のサンプルの複数の断面画像から構築された三次元画像の図である。
【図７】骨部濃度値と閾値との関係を得る手順を説明するための図で、骨部濃度値と閾値との関係を示す図表である。
【図８】ＣＴ撮影用としての、豚乾燥大腿骨と図６の円柱の各ファントムを直線状に並べた状態の外観図である。
【図９】RFC-modelの豚大腿骨三次元モデル３０１を示す画像図である。
【図１０】RFE-modelの豚大腿骨三次元モデル３０２を示す画像図である。
【図１１】Op-modelの豚大腿骨三次元モデル３００Ｓを示す画像図である。
【図１２】モデル３０１を図１１のモデル３００Ｓと比べて、距離の差を表現した画像図である。
【図１３】モデル３０２を図１１のモデル３００Ｓと比べて、距離の差を表現した画像図である。
【図１４】骨の中央部３１のみをピックアップした画像３１０Ａで、距離の差を表現した画像図である。
【図１５】図１５は、骨の両端部３２，３２のみを左右それぞれについてピックアップした画像３２０Ａ，３２０Ａで、距離の差を表現した画像図である。
【図１６】図１４の各ポイント同士の距離を分布で表した図表である。
【図１７】図1５の各ポイント同士の距離を分布で表した図表である。
【符号の説明】
【００６４】
１ ＣＴ装置
１０ 制御装置
１１ 制御部
１２ 入力部
１３ 表示部
１０１ ＲＯＭ
１０２ ＲＡＭ
１１１ 粗領域抽出部
１１２ 内ボクセル抽出部
１１３ 濃度算出部
１１４ 閾値決定部
１１５ 三次元画像作成部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、記憶部にボクセル単位で記憶された、対象物を含む連続する断面の断面画像から前記対象物の三次元画像を作成するための画像処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、CT（Computed Tomography）画像やMRI（magnetic resonance imaging ）画像で撮像された多数枚のデジタル断面画像から三次元画像を構築する場合、まず閾値を決定し、決定された閾値で各デジタル断面画像を二値化して輪郭線を抽出し、その輪郭線を積み上げるという作業が行われている。かかる作業においては、閾値の決定方法が必ずしも明確ではなく、かつ輪郭線がデジタル画像から作成されているため、正確な三次元画像を構築することに限界がある。最近では、三次元画像の構築にボリュームレンダリング法やサーフェスレンダリング法が開発されてきた。この２つの手法のうち、ボリュームレンダリング法は、CT値（濃度値：density）をそのまま表現することによって三次元画像が容易に構築できるものの、表面のデータを持たないため、形態を計測することができない。一方、サーフェスレンダリング法は、作成された点群を三角形のパッチで覆うことによって可視化されたモデルを作成する手法である。これらの手法を適用すれば、作業工程を全て自動化できるため、比較的容易に三次元画像を構築することができ、かつ表面データを持っていることから形態を表現することも可能である。しかし、これらの手法においても、可視化する際には輪郭抽出のための閾値を決定する必要がある。この閾値の決定は、通常、施術者が経験的に行っているため、施術者が変われば、同じ物、同じ患者であっても構築された画像が異なる虞があった。特に経時的な変化を見るために経過観察を行ったりする際には、画像を同一条件で抽出し、観察する必要があるものの、実際には、画像抽出のための条件を一定で扱う手段がないため、経時的な変化を正確に見ることができていない。
【０００３】
ＣＴ画像で得られた断面画像から物体の輪郭抽出を行う技術として、種々の方法が提案されている。すなわち、特許文献１には、段落００３７に、「（３）肝臓輪郭抽出処理 次に、上記処理によって得られた肝臓領域から肝臓輪郭を抽出する。例えば、Ａｃｔｉｖｅ Ｎｅｔを用いて肝臓輪郭を抽出する。例えば、画像内の肝臓領域を複数の格子点から形成されるＡｃｔｉｖｅ Ｎｅｔで被覆し、各格子点をＡｃｔｉｖｅ Ｎｅｔの有するエネルギーが小さくなる方向へ移動させることによって、肝臓輪郭を抽出する。なお、肝臓領域から肝臓輪郭抽出処理は、上記方法に限定されるものではなく、例えば、Ｐｒｅｗｉｔｔオペレータ等を用いて行ってもよい。」との記載がある。
【０００４】
特許文献２には、段落００２６に、「（２）心臓の輪郭抽出処理 次に、取得した心臓画像から、例えば、エッジ情報を取得し、取得したエッジ情報に基づいて心臓輪郭を抽出する。ここで、エッジ情報の取得には、例えば、Ｓｏｂｅｌオペレータ及び動的ネットを用いる。より具体的には、Ｓｏｂｅｌオペレータを用いて心臓輪郭に関するエッジ情報を抽出後、複数の格子点から構成される動的ネットを用いて、心臓画像から濃淡情報を取得して、取得した濃淡情報に基づいて動的ネットの格子点を所定位置まで移動させ、停止した各格子点同士を結ぶことによって、心臓輪郭画像を得る。」ものが記載されている。
【０００５】
特許文献３には、段落００１０に「単純にＰＥＴ装置画像とエックス線ＣＴ画像を比較して、自動的に数値計算により両者の画像を重ね合わせることは難しい。しかし、ＰＥＴ装置画像をよく観察すると、鮮明ではないが、体表の輪郭及び臓器の輪郭が判断できる。これは、静脈を通して注入された放射性薬剤が毛細血管を通り全身へ巡るためで、表皮付近の毛細血管が体表面として画像に写るためである。一方で、腫瘍や活発な代謝をしている臓器には薬剤が高濃度に集積するため、ＰＥＴ装置画像とエックス線ＣＴ画像とを重ね合わせようとして比較すると、薬剤が高濃度に集積した部分が特異値的な画素値となって数値計算が巧くいかない。そこで、ＰＥＴ装置画像に微分フィルタ処理等の輪郭抽出処理を施して表皮等の形態の情報を強調、変換又は付加すると共に、特異的に薬剤が集積している画素を均すような処理をして形態付きＰＥＴ装置画像を作成する。この形態付きＰＥＴ装置画像は、ＰＥＴ装置画像が有する情報に前記微分フィルタ処理等の輪郭抽出処理を施すことにより自動的に計算で作成できる」としたものがある。
【０００６】
特許文献４には、段落０００３に「図１８は、複数のアキシャル画像を基に心臓の容積を算出する従来の医用解析装置における処理のフロー図である。ステップＪ１では、心臓を含む連続したスライスの複数のアキシャル画像中からユーザに数枚を選択させ、それらを表示し、それらのアキシャル画像上で心臓の輪郭をユーザにトレースさせる。例えば、図１９に示すように、ユーザがアキシャル画像Ｓ１，Ｓ３，Ｓ４，Ｓ６を選択すると、それらのアキシャル画像Ｓ１，Ｓ３，Ｓ４，Ｓ６を表示して、ユーザに輪郭Ｔをトレースさせる。ステップＪ２では、上記ステップＪ１でユーザがトレースした輪郭Ｔを参照し、残りのアキシャル画像の各々において、心臓の輪郭を抽出する。例えば、図１９に示すアキシャル画像Ｓ１，Ｓ３，Ｓ４，Ｓ６上の輪郭を参照して、アキシャル画像Ｓ２，Ｓ５において輪郭を抽出する。」との記載があるが、この特許文献４は、ユーザの操作に基づくものである。
【０００７】
特許文献５には、請求項１に「前記濃度分布から病変部を抽出する手段と、前記マルチスライスの濃度分布各々から体表面の輪郭を抽出し、」、及び段落００１９に「マルチスライスの濃度分布から３次元の半透明画像を作成する方法としては現在様々な手法が開発されていて、その任意の手法を採用すればよく、その一般的な手法としては、マルチスライスの濃度分布各々からＲＩ濃度勾配（微分）等のパラメータに従って被検体の体表面の輪郭を抽出し、これをメッシュ状につなぎ合わせてワイヤフレームを生成し、そしてこのメッシュ表面を半透明の状態で滑らかに陰影を付けるという手順である。」としたものがある。
【０００８】
特許文献６には、段落０００８に「…食用動物の子から親まで生体のままで継続して肉質を検査する…を目的とする。」、請求項５に「前記画像評価手段は前記再構成手段からの断面像より２値化および交雑脂肪の輪郭抽出を用いて」、及び段落０１４５に「（Ｓ１６）：論理フィルターをかけることで交雑脂肪の輪郭を抽出する。」としたものがある。
【０００９】
特許文献７には、要約に「コンピュータトモグラフィ（computed tomography, CT）の画像スキャンにおいて肺小結節を自動的に検出するための斬新な方法、…であって：ＣＴの画像スキャンから求められた複数の二次元のＣＴ画像断面をセグメント化することによって二次元のセグメント化された肺画像を生成すること」、請求項２に 「前記セグメント化された肺画像を生成する前記ステップが、 前記ＣＴの画像断面に濃度閾値を適用して、画像内の胸部輪郭を判断する」、請求項９に「二次元のラジアル グラディエント インデックスの解析を適用する前記ステップが、 複数の濃度のインクリメントに対して前記セグメント化された肺画像内の輪郭を得る」、及び段落００３４〜００３５に「図１（ａ）および１（ｂ）において、本発明の方法はＣＴの画像データ（図示されていない）を最初に獲得することを含む。ステップ102では、各断面画像に濃度閾値を適用して、二値画像を生成する。輪郭検出アルゴリズムを使用して、二値画像内の最大の“オン”領域の外縁を識別し、この輪郭内にある全ての画素の組はセグメント化された胸部であると考えられる。ステップ104では、気管および主気管支が全ての断面においてセグメント化されて、セグメント化された肺部内に重複して含まれないようにされていると考えられる。濃度のヒストグラムは、セグメント化された胸部内の残りの画素から構成されて、第２の濃度閾値を識別し、これをセグメント化された胸部に適用して、二値画像を生成する。前接合部線（anterior junction line）があるときは、肺はそこで自動的にセグメント化される。輪郭検出アルゴリズムを使用して、二値画像内の最も大きい“オン”領域の外縁を識別し、（横隔膜として識別される画素を含む）これらの輪郭内にある全ての画素の組は、セグメント化された肺部として考えられる。」としたものがある。
【００１０】
特許文献８には、互いに一部で接触する２つの物体を三次元的に構築する場合の接触部に対する評価に関するものが記載されている。
【特許文献１】特開２００５−２４５８３０号公報
【特許文献２】特開２００５−２３７５５５号公報
【特許文献３】特開２００５−１０６５０７号公報
【特許文献４】特開平０６−２０３１５８号公報
【特許文献５】特開２０００−５６０２２号公報
【特許文献６】特開平０９−８９８０８号公報
【特許文献７】特表２００３−５２４４８９号公報
【特許文献８】特開２００４−１８０８６９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、特許文献１〜６には、高度な手法を採用したもの、微分方式によるものなど種々の輪郭抽出方法が記載され、また特許文献７には輪郭閾値を用いるものが記載されているが、対象物体の表面の画像濃度は、この物体と接する非対象物の画像濃度に左右される点が考慮されているものではない。また、特許文献８は、２つの物体の接触態様によって精度的に一定の限界が存する。
【００１２】
本発明は上記に鑑みてなされたもので、対象物の画像濃度を的確に検出すると共に、検出した対象物の画像濃度に対応させて対象物の輪郭抽出に供する閾値を適正に決定することのできる画像処理技術を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
請求項１記載の発明は、記憶部にボクセル単位で記憶された、対象物を含む連続する断面の断面画像から前記対象物の三次元画像を作成するための画像処理装置において、一つの断面画像内の前記対象物に対する粗領域を抽出する粗領域抽出手段と、前記粗領域抽出手段で抽出された前記粗領域の最外周のボクセルの直ぐ内側のボクセルを各断面画像毎に抽出する内ボクセル抽出手段と、前記内ボクセル抽出手段で抽出された各ボクセルの濃度値から対象物の濃度値を算出する濃度算出手段と、算出された対象物濃度値から前記対象物の輪郭を抽出するための閾値を算出する閾値決定手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１４】
本発明によれば、対象物を含むスライス方向に連続した複数枚の断面画像が撮影され、各断面画像が所定サイズのボクセル単位で記憶部に記憶される。そして、記憶部に記憶された複数枚の断面画像を利用して前記対象物の三次元画像が作成、すなわち構築される。構築された三次元画像は必要に応じて表示部に表示される。一つの断面画像において、その中の前記対象物に対する粗領域が粗領域抽出手段で抽出され、次いで、この粗領域抽出手段で抽出された前記粗領域の最外周のボクセルの直ぐ内側のボクセルが内ボクセル抽出手段によって各断面画像毎に抽出される。前記内ボクセル抽出手段で抽出された各ボクセルの濃度値から対象物の濃度値が濃度算出手段で算出され、算出された対象物濃度値から前記対象物の輪郭を抽出するための閾値が閾値決定手段によって求められる。得られた閾値は、元の各断面画像から三次元画像を構築する際の、該対象物の抽出に用いられる。これにより、各断面画像からの対象物の輪郭抽出が精度良く行われる。
【００１５】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、前記粗領域抽出手段が、処理対象の断面画像の前後の断面画像を含めた実質的な論理積から前記粗領域を抽出するものであることを特徴とする。この構成によれば、粗領域抽出手段によって、処理対象の断面画像の前後の、すなわち処理対象の断面画像に隣接する断面画像を含めた実質的な論理積から前記粗領域が抽出される。これにより、対象物の濃度の決定に供される濃度値の算出において、該対象物に隣接する３次元方向の組織による影響が抑制される。
【００１６】
請求項３記載の発明は、請求項１又は２に記載の画像処理装置において、前記閾値決定手段が、前記対象物濃度値と前記閾値との関係を予めルックアップテーブルに作成しているものである。この構成によれば、閾値決定手段として対象物濃度値と前記閾値との関係が予めルックアップテーブルに作成されているので、対象物濃度値から閾値への変換が高速で行われる。
【００１７】
請求項４記載の発明は、請求項１〜３のいずれかに記載の画像処理装置において、前記対象物濃度値と前記閾値との関係が、一次関数であることを特徴とする。この構成によれば、対象物濃度値と前記閾値との関係として一次関数を採用したので、実測に基づく再現性と整合し、精度良い、輪郭抽出が可能となる。
【００１８】
請求項５記載の発明は、請求項１〜４のいずれかに記載の画像処理装置において、前記断面画像が人体の画像であり、前記対象物が人体の骨部であることを特徴とする。この構成によれば、人体の骨部の輪郭抽出が精度良く行われる。
【００１９】
請求項６記載の発明は、請求項５記載の画像処理装置において、前記閾値決定手段が、人体の骨部分の濃度値に近い複数の濃度値を有する棒状のサンプル材の各濃度画像に基づいて前記対象物濃度値と閾値との関係を得たものであることを特徴とする。この構成によれば、閾値決定手段によって、人体の骨部分の濃度値に近い複数の濃度値を有する棒状のサンプル材の各濃度画像に基づいて前記対象物濃度値と閾値との関係が予め取得され、この関係を利用して、実際の閾値決定に供される。
【発明の効果】
【００２０】
請求項１記載の発明によれば、各断面画像からの対象物の輪郭抽出を精度良く行うことができる。
【００２１】
請求項２記載の発明によれば、対象物の濃度の決定に供される濃度値の算出において、該対象物に隣接する３次元方向の組織による影響を抑制できる。
【００２２】
請求項３記載の発明によれば、閾値決定手段として対象物濃度値と前記閾値との関係が予めルックアップテーブルに作成されているので、対象物濃度値から閾値への変換を高速で行うことができる。
【００２３】
請求項４記載の発明によれば、対象物濃度値と前記閾値との関係として一次関数を採用したので、実測に基づく再現性と整合し、精度良い、輪郭抽出が可能となる。
【００２４】
請求項５記載の発明によれば、人体の骨部の輪郭抽出を精度良く行うことができる。
【００２５】
請求項６記載の発明によれば、閾値決定手段によって、人体の骨部分の濃度値に近い複数の濃度値を有する棒状のサンプル材の各濃度画像に基づいて前記対象物濃度値と閾値との関係を予め取得しておくことで、この関係を利用して、実際の閾値決定を精度良く行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
図１は、本発明に係る画像処理装置が適用されるＣＴ画像を得るためのＣＴ装置の全体斜視図である。ＣＴ装置１は、エックス線源から放射されたエックス線を特定の方向に所定時間だけ被検体２に照射し、体内を透過したエックス線を図略の放射線検出器により検出（スキャン）するもので、公知の装置である。
【００２７】
図２は、制御装置の構成を示すブロック図である。ＣＴ装置１には、マイクロコンピュータ等を含んで構成される制御装置１０が接続されている。制御装置１０は、ＣＴ画像の撮影を行うための撮影プログラムを作動させて撮影動作を断面方向に対して行わせる制御部１１、ＣＴ装置１に動作指示や処理内容に対する指示を与える、キーボードやマウス等からなる入力部１２、確認用として指示内容を表示したり、複数の放射線検出器で検出されたエックス線の強度に基づいて被検体２の形態画像を表示する液晶表示器等の表示部１３を備えている。また、制御部１１には、撮影プログラムや本発明に係る画像処理プログラム及び係るプログラムの実行に必要な種々のデータを格納するＲＯＭ１０１、処理途中のデータを一時的に記憶するＲＡＭ１０２が接続されている。ＲＡＭ１０２は、ＣＴ装置１で検出される人体の複数枚の断層（断面）データ（２次元画像データ）が２次元のボクセル単位で記憶されるものである。
【００２８】
制御部１１は、ＲＡＭ１０２内の各アドレスメモリにボクセル単位で記憶された、対象物を含む連続する断面の断面画像から対象物の三次元画像を作成するために必要な対象物を正確に抽出する画像処理機能、及び複数の断面画像から該対象物の三次元画像を作成する三次元モデル作成プログラム、例えばＣＧ（コンピュータグラフィックス）機能を有するものである。制御部１１は、粗領域抽出部１１１と、内ボクセル抽出部１１２と、濃度算出部１１３と、閾値算出部１１４と、三次元画像作成部１１５とを備えている。
【００２９】
粗領域抽出部１１１は、被検体２が撮影された各断面画像内から対象物に対する粗領域を抽出するものである。本実施形態では、被検体２として人体を想定し、対象物として骨部を想定している。粗領域抽出部１１１は、表示部１３に表示された断面画像に対して、作業者（施術者）による入力部１２からの領域指定内容（ＣＴ値、すなわち画像濃度値）を受け付けて、断面画像に指示内容に応じた画像濃度値で囲まれる骨部の領域を取り出すものである。すなわち、粗領域抽出部１１１は、指定された画像濃度値との大小比較（２値化処理）を各ボクセル（に対応するメモリアドレス）に対して行うことで、指定画像濃度より大きな領域と小さい領域との区分けする、公知の領域区分け機能を採用したものである。また、粗領域抽出部１１１は、一つの断面画像に対して、上記のような領域区分け処理が終了すると、他の断面画像に対しても同様の処理を実行するものである。
【００３０】
図３は、断面画像の一例を示すもので，（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、連続する３つの断面画像を示す図であり、（ｄ）は（ａ）〜（ｃ）の論理積を示す図である。なお、図のマス目で示される各ボクセルは、本実施形態では、０．４ｍｍ×０．４ｍｍの寸法であり、図面の奥行き方向である断層スライス方向には１．２５ｍｍずつとなっている。また、グレイ領域Ｂは骨部を示し、その外側は例えば脂肪や臓器の部分と想定している。本実施形態では、連続する所定数、ここでは３つの断面画像を利用して、その中央の対象断面画像である（ｂ）の画像（処理対象の断面画像）に対し、（ｄ）に示すような新たな論理積画像を、粗領域として抽出するようにしている。なお、（ａ）〜（ｃ）は各骨部Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３の断面画像で、各実線は、該骨部の輪郭を表している。（ｄ）は論理積の骨部Ｂ20である。
【００３１】
ＣＴスキャンにおいては、1断面毎にボクセルが構築され、複数断面の断面画像を用いて三次元的に積み重ね、骨の全体像として構築する。ところで、各断面での骨部の画像濃度は該骨部の周囲にある組織からの影響を受けてしまう。本発明では、実際には、1断面毎に断面のボクセルが構築され、それが三次元的に積み重なって骨として構築されるため、骨部の周囲にある組織による影響は、二次元的ではなく、三次元的に受けていることを考慮し、これによって、粗領域とはいえ、より精度の高い領域を処理領域として抽出している。従って、粗領域の抽出において用いる断面の数は、対象断面の前後の断面の３つの断面画像に限定されず、隣接する２つずつの計５つの断面画像でもよい。また、厳粛な論理積に限定されず、多数決による、いわゆる実質的な論理積処理を含めてもよい。
【００３２】
内ボクセル抽出部１１２は、粗領域抽出部１１１で抽出された骨部領域の最外周のボクセルの直ぐ内側のボクセルを各断面画像毎に抽出するものである。すなわち、内ボクセル抽出部１１２は、最外周のボクセルを処理対象から除くと共に、ＲＡＭ１０２のアドレスを管理することで、その直ぐ内側のボクセルを骨部の濃度値算出用として利用するべく、抽出するものである。
【００３３】
図４は、内ボクセル抽出処理を説明するための図で、（ａ）は図３（ｄ）に対応し、（ｂ）は骨部Ｂ20の最外周のボクセル部201を示し、（ｃ）は最外周の直ぐ内側のボクセル部Ｂ203を示す図である。具体的には、内ボクセル抽出部１１２は、２値化された骨部側の領域の内、他の領域と境界を接するボクセルを、図４（ｂ）の最外周ボクセル部Ｂ201，Ｂ202のように、ボクセル（ＲＡＭ１０２のアドレス）の前後左右方向、及び斜め方向で決定する。斜め方向を除去対象に含めることで精度向上が図れる。このようにすることで、図４（ｃ）の、直ぐ内側のボクセル部Ｂ203のように、粗領域で抽出された粗領域の最外周のボクセルが除去され（対象から外され）、その直ぐ内側にあるボクセル（画像で濃い網掛け部）の抽出が実行される。
【００３４】
濃度算出部１１３は、内ボクセル抽出部１１２で抽出された骨部と見なされる各ボクセル部Ｂ203の濃度値から骨部の濃度値を算出するものであり、具体的には、図４（ｃ）の濃いボクセル部Ｂ203の各濃度値を合計すると共に、合計値をボクセル数で除算して平均値を算出する。また、濃度算出部１１３は、各ボクセルの濃度値に関してヒストグラムを作成するなどして、濃度値の分布、すなわち中央値（median）、あるいは最頻値（mode）を求め、これらの値と平均値とを比較し、平均値がこれらの値に比して所定値以上の、大きくずれていると判断した場合には、中央値（median）、あるいは最頻値（mode）を求める骨部濃度値として算定するようにして、精度を高めるようにしている。
【００３５】
人体の組織、たとえば骨は、濃度値が一定ではなく、例えば表面の皮質骨の部分は高濃度値である一方、中心部の海綿骨部は低濃度値であり、また、骨全体の中央部は硬くなっていて高濃度値である一方、端部は軟らかいため低濃度値である。さらに、断面毎のボクセルの濃度値に関しては、骨の表面の濃度値が、その周囲の組織の濃度値による影響を受けており、濃度値が低めに抑えられている。そこで、濃度算出部１１３によって、周囲の組織の濃度値による影響を受けていないボクセルで最も表面に近いボクセルの濃度値を選択し、その平均値等を採用するようにしたので、骨の表面に近い部分での正確な濃度値を取得できる。
【００３６】
閾値決定部１１４は、算出された骨部濃度値から該骨部の輪郭を抽出するための閾値を算出するものである。閾値決定部１１４は、前記骨部濃度値と閾値との関係を予め求めて、関係式の形で格納しておいてもよいし、望ましい高速処理を考慮して、骨部濃度値と閾値との関係を予めルックアップテーブルで作成しているものであってもよい。また、閾値決定部１１４は、骨部の濃度値に近い複数の濃度値を有する棒状のサンプル材（ファントム）の各濃度画像から得られた骨部濃度値と閾値との関係を予め求めておいたものを適用することが好ましい。
【００３７】
三次元画像作成部１１５は、二次元である複数の断面画像から立体的な三次元画像を構築する機能を有するもので、例えば、断面に対して垂直な方向の各断面画像から対象物の各部位について、いずれかの断面画像を基準とした三次元位置情報（ＸＹＺ値）に変換すると共に、対象物の各部位の全てについての三次元座標情報を用いてレンダリング処理を施すものである。三次元グラフィックスのレンダリングとしては、公知のコンピュータグラフィックス技術が採用可能であり、視点の位置や、光源の数や位置、種類、物体の形状や頂点の座標等を考慮して陰面消去や陰影付けなどを行って画像を作成するものである。
【００３８】
図５〜図７は、かかる骨部濃度値と閾値との関係を得る手順を説明するための図で、図５は、密度の異なるサンプル（ファントム）を接合した状態を示す外観図、図６は、ＣＴ装置で撮影された図５のサンプルの複数の断面画像から構築された三次元画像の図、図７は、骨部濃度値と閾値との関係を示す図表である。
【００３９】
図５に示すファントムＳは、好ましくは円柱形状、ここでは直径１０mmで長さ５０mmの円柱形状を有するものを、それぞれ２本ずつの３種類（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３）を作製した。３種類とは、市販のアクリル樹脂Ｓ１と、温度１３００℃で焼成された高密度のアパタイトＳ３と、未焼成の低密度のアパタイトＳ２とである。
【００４０】
それらを図５のように、同種のファントム同士を互いに平行でかつ接触させて配置すると共に、３種類を直列に並べて固定し、この状態でCT装置１により撮影を行った。得られた断面画像に対して、三次元構築ソフトウェア「RapidForm」（INUSテクノロジー社製）を用いて、図６に示す三次元画像を作成した。
【００４１】
前記三次元構築ソフトウェアを利用して、先ず、作製した3種類のファントムの濃度値（アクリル樹脂Ｓ１の濃度値：Ad、低密度アパタイトＳ２の濃度値：Ld、高密度アパタイトＳ３の濃度値：Hd）を測定した。次に前記三次元構築ソフトウェア上で表示部１３の画面を見ながら、アクリル樹脂の三次元構築を行った。三次元構築を行うに際しては、閾値の決定が必要であるが、アクリル樹脂の大きさは直径が１０mmであると既に決定しており、かつ各々が互いに接しているため、三次元構築は、３種類のそれぞれにおいて、互いのファントムと接する状態となるように、順次閾値の指令値を変更しながら、最終的な閾値（At）を求めることによって決定した。すなわち、閾値を順次変更しながら、２個合わせたファントムの最大外径が２０mmになるときの閾値を取得した。同様な操作手順を低密度アパタイトＳ２と高密度アパタイトＳ３についても実行して、閾値（Lt）、閾値（Ht）を取得した。なお、低密度アパタイトＳ２の構築を行う操作時においては、高精度での閾値の決定までには至らなかった。低密度アパタイトＳ２が、アパタイトを焼成したものではなく、プレスしただけのものであったために円柱内の密度が一定でなかったことが原因と考えられた。
【００４２】
続いて、それぞれの濃度値と閾値とがどのような関係にあるのかを、図７のようにグラフを用いて調べた。グラフ上に低密度アパタイトＳ２の濃度値Ld及び閾値（Lt）を含めると、ほぼ直線状（一次関数）であることが判り、そこで直線式を求めて、今後の濃度値からの閾値の決定手段とした。図７からは、次の関係式が導かれる。ここで、閾値をＸ、ＣＴ値（濃度値）をＹとすると、
Ｙ＝ＭＸ＋Ｎ
Ｍ＝（Ｈｄ−Ａｄ）／（Ｈｔ−Ａｔ）
Ｎ＝（Ｈｔ・Ａｄ―Ｈｄ・Ａｔ）／（Ｈｔ−Ａｔ）
但し、Ａｄ＝３１３０．５、Ａｔ＝２５０９、Ｈｄ＝６０９４、Ｈｔ＝４３９７、
Ｍ＝２９６３．５／１８８８＝１．５６９６５、
Ｎ＝（１３７６４８０８−１５２８９８４６）／１８８８＝−８０７．７５
すなわち、関係式の取得手順は、以下の通りである。まず、作製された３種類のファントムをＣＴ装置１で撮影し、ＣＴ撮影によって得られた各断面画像ファイルを前記三次元構築ソフトウェアに認識させ、それぞれ3種類のファントムの濃度値を求め、さらに図６のように、ファントムが接するときの閾値および直線式を、図７から、数１のように求めた。
【００４３】
以下、取得した関係式の適合性を検証する。図８〜図１６は、図７の直線式の適合性を検証するための図である。検証には豚乾燥大腿骨を用いた。この豚乾燥大腿骨の中央部の前記三次元構築ソフトウェア上での濃度値の平均値Ｙ＝５１３０．５より、閾値Ｘ＝３７８３．１６８となり、この値で、三次元構築を行った。
【００４４】
図８は、ＣＴ撮影用としての、豚乾燥大腿骨と図６の円柱の各ファントムとを隣接して、例えば直線状に並べた状態の外観図である。
【００４５】
先ず、豚乾燥大腿骨３０の皮質骨（Cortical Bone）の濃度値（以下、CBdという）を求めた。豚乾燥大腿骨３０の骨中央部３１（Center）は、骨の密度が高くなっており、骨端部３２（Edge）は、骨中央部３１に比べて骨密度が低くなっているので、骨中央部３１と骨端部３２の閾値を別々に設定した。骨中央部３１については、大腿骨の中央部付近の外側に近い部分を数箇所測定し、その平均値を濃度値（CBcd）とした。骨端部３２については、骨の最外側が骨周辺の濃度値によって著しく影響を受けるため、最外側の濃度値は無視し、骨中央部３１と同様、複数箇所測定し、その平均値を濃度値（CBed）とした。算出した直線式に濃度値を代入し、それぞれの閾値（骨中央部の閾値CBct、および骨端部の閾値CBet）を算出した。なお、算出した閾値（CBctおよびCBet）を元に豚大腿骨３０を、前記三次元構築ソフトウェア上で三次元構築（以下、閾値がCBct の場合をRFC-model、閾値がCBet の場合をRFE-modelと略す。）し、図９、図１０のように、その表面データを得た。
【００４６】
図９は、RFC-modelの豚大腿骨三次元モデル３０１であり、図１０は、RFE-modelの豚大腿骨三次元モデル３０２である。なお、閾値よりも濃度値が低いところは、欠損として表現されることとなるが、図９では、骨画像３０１の端部では、一部が欠損していることが認められる。
【００４７】
次に、非接触三次元デジタイザー「OptoTOP」（Breuckmann 社製）を用いて、前記豚大腿骨３０をスキャニングし、それらを繋ぎ合わせて三次元モデル（以下、Op-modelという）を構築した。図１１は、Op-modelの豚大腿骨三次元モデル３００Ｓである。前記非接触三次元デジタイザーは、得られた表面データに対し、６μm以下の誤差で表面データを点群で表現できる能力を有しているものである。
【００４８】
続いて、Op-modelの豚大腿骨三次元モデル３００Ｓ（図１１）を、前記三次元構築ソフトウェア上で構築した豚大腿骨三次元モデル３０１（図９）と、また、同様に豚大腿骨三次元モデル３０２（図１０）と比較した。すなわち、前記三次元構築ソフトウェアは、２つの近似したモデル３００Ｓとモデル３０１とを、またモデル３００Ｓとモデル３０２とを比較することが可能で、それぞれを最も表面の距離の差のない位置に配置させ、それぞれの距離を計測することができる（前記三次元構築ソフトウェアでは、“ベストフィット”と呼んでいる）機能を備えている。なお、ここで言う距離とは、一方のモデルの構築の際に作製される三角形のパッチともう一方のモデルの点群の点との距離のことである。この機能を用いて、距離の差（すなわち表面形状の差）を計測した。
【００４９】
図１２は、モデル３０１を図１１のモデル３００Ｓと比べて、距離の差を表現した画像３０１Ａで、モデル３００Ｓより外側に位置している部位は赤く表示（図中の網掛け部分）され、内側に位置している部位は、青く表示される（図中の、ほぼ網掛け以外の部分）状態を示している。図１２では、豚乾燥骨３０の中央部３１は、０．１mm以下の誤差で構築されているのが認められた。
【００５０】
図１３は、モデル３０２を図１１のモデル３００Ｓと比べて、距離の差を表現した画像３０２Ａで、モデル３００Ｓより外側に位置している部位は赤く表示され（図中の網掛け部分）、内側に位置している部位は、青く表示される（図中の、ほぼ網掛け以外の部分であって、ほぼ骨端部３２）状態を示している。図１３では、豚乾燥骨３０の骨端部３２は、０．２mm以下の誤差で構築されている（骨端部３２については、図１２の場合に比して距離の差は小さい）のが認められた。
【００５１】
すなわち、皮質骨中央部付近では、ほぼ０．１mmの誤差で構築されていたのが確認され（図１２）、皮質骨端部では、ほぼ０．２mmの誤差で構築されているのが確認された（図１３）。この結果から、豚乾燥大腿骨３０を、骨中央部３１と骨端部３２とに分けて閾値を決定して構築を行い、それらを合体させて、三次元構築することにより、より精度の高い骨全体の三次元構築が可能になると思われ、今回提案した手法が大変有用であることが検証できた。本手法は骨に限定されず、血管などにも適用でき、誤差をより小さくできる関係式が構築可能である。さらに、部位に応じて異なる閾値を採用する態様の場合、一層誤差の少ない三次元画像が再現できる。
【００５２】
図１４は、骨の中央部３１のみをピックアップした画像３１０Ａで、その表面の骨の濃度値を求め、その値から、骨の形態を構築し、前記非接触三次元デジタイザー「OptoTOP」を用いて、前記豚大腿骨３０の中央部３１をスキャニングして構築した三次元モデルとの大きさを比較した結果の（すなわち、前記したような図１２、図１３の場合と同様に算出した距離の差を表現した）図である。
【００５３】
図１５は、骨の両端部３２，３２のみを左右それぞれについてピックアップした画像３２０Ａ，３２０Ａで、その表面の骨の濃度値を求め、その値から、骨の形態を構築し、前記非接触三次元デジタイザー「OptoTOP」を用いて、前記豚大腿骨３０の中央部３１をスキャニングして構築した三次元モデルとの大きさを比較した結果の、前記同様に算出された距離の差を表現した図である。図１４、図１５において、網掛け部分、及びそれ以外の部分は、図１２、図１３と同様の距離の差の大小を示すものである。
【００５４】
図1６は、図１４の各ポイント同士の距離を分布（ヒストグラム）で表したもので、―０．１mmをピークにして、＋０．１mmから、―０．２mmの間にほとんどが分布しているのが認められる。
【００５５】
図1７は、図１５の各ポイント同士の距離を分布（ヒストグラム）で表したもので、図１６に比べて、分布が広がっているのがわかる。これは、図１６では、骨の中央部３１で、皮質骨の硬い部分が表面を占めており、皮質骨の濃度値が、全体の表面で大きな差がないことを示しており、一方、図１７では、骨の端部３２の構築であり、骨の端部３２に寄るにつれて、濃度値が小さくなっていく度合いが大きいために誤差として表示され、分布が広がってしまうと考えられる。従って、各断面毎に濃度値を計測することによって、さらに正確な形態で三次元構築が可能であることが判った。
【００５６】
このように、本実験は、今回提案の閾値決定方法の効果確認試験である。閾値を決定する際には、密度の違う２つの試料（ファントム）を作製して、それらを互いに接触させて撮影した画像から閾値を求めることによって、かつ求めた濃度値とを用いて、傾きを含む関係式を求めることで、構築する対象とする物体（骨など）を、高い精度で閾値との関係（関係式）を構築することができる。
【００５７】
そして、試料の円柱の最大径を計測する方法で試験を行った結果、骨の骨中央部３１は、比較的、濃度値が一定であるため、誤差は少なかったが、骨端部３２は、骨中央部３１ほど濃度値が一定でないため、相対的に大きな誤差として現れた。しかし、その誤差も僅かであった。その結果、ＣＴ撮影し、得られた各断面画像ファイルから三次元構築されたモデルは、精度良く構築されているのが確認され、本閾値決定方法が極めて有用であることが検証された。このことは、今後の医療画像の分野において骨のモデリングのみならず、比較的濃度値が一定である血管などのモデリングへの応用が可能と思われ、好適な効果をもたらすことが十分に期待できる。
【００５８】
なお、本発明は、以下の変形態様が採用可能である。
（１）本実施形態では、粗領域抽出部１１１での粗領域の抽出において、入力部１２から指定濃度値を入力する態様としたが、これに限定されず、断面画像内の粗領域抽出予定部位を指定することで、周囲の部位の濃度差や濃度変化率などを利用して自動的に粗領域を抽出する態様としてもよい。
【００５９】
（２）対象濃度値と閾値との関係を一次式としたが、対象となる部位の濃度特性を予めサンプル材を用いる等してより高精度で関係式を求めるようにしてもよい。この場合、必ずしも一次式に限定されるものではない。
【００６０】
（３）スライス方向に連続する複数枚の断層画像を取得する撮影装置であれば、ＣＴ装置に限定されることなく、種々の断面撮影装置に適用可能である。
【００６１】
（４）サンプル材（ファントム）としては、密度の異なる３種類の円柱状のものに限定されず、種々の形状が採用可能である。例えば表面が滑らかなもの、好ましくは表面を関数で表すことのできるものがよい。また、密度が均一で、かつ少なくとも２種類の密度の違うものがあればよい。
【００６２】
（５）また、本実施形態では、閾値から輪郭の決定において、三次元構築処理に際して行われるスムージング処理を考慮に入れている。このスムージング処理はＣＧにおいて、画像表面に凸凹などの段差がある場合に、その間を補完して乃至は積分してなだらかに補正する公知の技術である。スムージング処理に当たって、一旦算出した閾値を適宜修正して輪郭を少しずつ変更することで、より現物に近似させることが可能となることから、前記三次元構築ソフトウェアに内蔵されるスムージング処理のソフトウエアの特性から、一旦算出した閾値を所定の大又は小方向に所定値だけ変更する閾値変更処理部を採用している。なお、対象によっては、スムージング処理を省略することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本発明に係るＣＴ画像処理装置が適用されるＣＴ画像を得るためのＣＴ診断装置の全体斜視図である。
【図２】制御装置の構成を示すブロック図である。
【図３】断面画像の一例を示すもので，（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、連続する３つの断面画像を示す図であり、（ｄ）は（ａ）〜（ｃ）の論理積を示す図である。
【図４】内ボクセル抽出処理を説明するための図で、（ａ）は図３（ｄ）に対応し、（ｂ）は最外周のボクセルを示し、（ｃ）は最外周の直ぐ内側のボクセルを示す図である。
【図５】骨部濃度値と閾値との関係を得る手順を説明するための図で、密度の異なるサンプル（ファントム）を接合した状態を示す外観図である。
【図６】骨部濃度値と閾値との関係を得る手順を説明するための図で、ＣＴ装置で撮影された図５のサンプルの複数の断面画像から構築された三次元画像の図である。
【図７】骨部濃度値と閾値との関係を得る手順を説明するための図で、骨部濃度値と閾値との関係を示す図表である。
【図８】ＣＴ撮影用としての、豚乾燥大腿骨と図６の円柱の各ファントムを直線状に並べた状態の外観図である。
【図９】RFC-modelの豚大腿骨三次元モデル３０１を示す画像図である。
【図１０】RFE-modelの豚大腿骨三次元モデル３０２を示す画像図である。
【図１１】Op-modelの豚大腿骨三次元モデル３００Ｓを示す画像図である。
【図１２】モデル３０１を図１１のモデル３００Ｓと比べて、距離の差を表現した画像図である。
【図１３】モデル３０２を図１１のモデル３００Ｓと比べて、距離の差を表現した画像図である。
【図１４】骨の中央部３１のみをピックアップした画像３１０Ａで、距離の差を表現した画像図である。
【図１５】図１５は、骨の両端部３２，３２のみを左右それぞれについてピックアップした画像３２０Ａ，３２０Ａで、距離の差を表現した画像図である。
【図１６】図１４の各ポイント同士の距離を分布で表した図表である。
【図１７】図1５の各ポイント同士の距離を分布で表した図表である。
【符号の説明】
【００６４】
１ ＣＴ装置
１０ 制御装置
１１ 制御部
１２ 入力部
１３ 表示部
１０１ ＲＯＭ
１０２ ＲＡＭ
１１１ 粗領域抽出部
１１２ 内ボクセル抽出部
１１３ 濃度算出部
１１４ 閾値決定部
１１５ 三次元画像作成部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
記憶部にボクセル単位で記憶された、対象物を含む連続する断面の断面画像から前記対象物の三次元画像を作成するための画像処理装置において、
一つの断面画像内の前記対象物に対する粗領域を抽出する粗領域抽出手段と、
前記粗領域抽出手段で抽出された前記粗領域の最外周のボクセルの直ぐ内側のボクセルを各断面画像毎に抽出する内ボクセル抽出手段と、
前記内ボクセル抽出手段で抽出された各ボクセルの濃度値から対象物の濃度値を算出する濃度算出手段と、
算出された対象物濃度値から前記対象物の輪郭を抽出するための閾値を算出する閾値決定手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記粗領域抽出手段は、処理対象の断面画像の前後の断面画像を含めた実質的な論理積から前記粗領域を抽出するものである請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記閾値決定手段は、前記対象物濃度値と前記閾値との関係を予めルックアップテーブルに作成しているものである請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記対象物濃度値と前記閾値との関係は、一次関数であることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記断面画像は人体の画像であり、前記対象物は人体の骨部であることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記閾値決定手段は、人体の骨部分の濃度値に近い複数の濃度値を有する棒状のサンプル材の各濃度画像に基づいて前記対象物濃度値と閾値との関係を得たものであることを特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
【請求項１】
記憶部にボクセル単位で記憶された、対象物を含む連続する断面の断面画像から前記対象物の三次元画像を作成するための画像処理装置において、
一つの断面画像内の前記対象物に対する粗領域を抽出する粗領域抽出手段と、
前記粗領域抽出手段で抽出された前記粗領域の最外周のボクセルの直ぐ内側のボクセルを各断面画像毎に抽出する内ボクセル抽出手段と、
前記内ボクセル抽出手段で抽出された各ボクセルの濃度値から対象物の濃度値を算出する濃度算出手段と、
算出された対象物濃度値から前記対象物の輪郭を抽出するための閾値を算出する閾値決定手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記粗領域抽出手段は、処理対象の断面画像の前後の断面画像を含めた実質的な論理積から前記粗領域を抽出するものである請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記閾値決定手段は、前記対象物濃度値と前記閾値との関係を予めルックアップテーブルに作成しているものである請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記対象物濃度値と前記閾値との関係は、一次関数であることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記断面画像は人体の画像であり、前記対象物は人体の骨部であることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記閾値決定手段は、人体の骨部分の濃度値に近い複数の濃度値を有する棒状のサンプル材の各濃度画像に基づいて前記対象物濃度値と閾値との関係を得たものであることを特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
【図１】
【図２】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図３】
【図４】
【図２】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図３】
【図４】
【公開番号】特開２００８−２８４２９１（Ｐ２００８−２８４２９１Ａ）
【公開日】平成２０年１１月２７日（２００８．１１．２７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−１３４４５０（Ｐ２００７−１３４４５０）
【出願日】平成１９年５月２１日（２００７．５．２１）
【出願人】（５０４１４７２４３）国立大学法人 岡山大学 (444)
【出願人】（５９４０５０７８４）第一セラモ株式会社 (2)
【出願人】（５０２３６０３６３）株式会社ホソカワ粉体技術研究所 (59)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年１１月２７日（２００８．１１．２７）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年５月２１日（２００７．５．２１）
【出願人】（５０４１４７２４３）国立大学法人 岡山大学 (444)
【出願人】（５９４０５０７８４）第一セラモ株式会社 (2)
【出願人】（５０２３６０３６３）株式会社ホソカワ粉体技術研究所 (59)
【Ｆターム（参考）】
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