３次元関心領域設定方法，画像取得装置およびプログラム
【課題】 表示された３次元画像に、容易で、しかも目的とする関心領域に適合した３次元関心領域の設定を行う３次元関心領域設定方法，画像取得装置およびプログラムを実現する。
【解決手段】 ステップＳ１では３次元画像を取得し、ステップＳ２では３次元画像を上限値および下限値を有する閾値により２値化処理して３次元２値画像を作成し、ステップＳ３〜１０では必要に応じてこの３次元２値画像を画像処理して、３次元関心領域に適合した最適な３次元連続領域の形成および設定を行い、この３次元連続領域で３次元画像計測を行うこととしているので、３次元関心領域に適合した３次元連続領域を、容易に取得することができ、ひいては精度の高い画像計測を行うことを実現させる。
【解決手段】 ステップＳ１では３次元画像を取得し、ステップＳ２では３次元画像を上限値および下限値を有する閾値により２値化処理して３次元２値画像を作成し、ステップＳ３〜１０では必要に応じてこの３次元２値画像を画像処理して、３次元関心領域に適合した最適な３次元連続領域の形成および設定を行い、この３次元連続領域で３次元画像計測を行うこととしているので、３次元関心領域に適合した３次元連続領域を、容易に取得することができ、ひいては精度の高い画像計測を行うことを実現させる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、３次元関心領域設定方法，画像取得装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、Ｘ線ＣＴ装置等の断層像イメージング（ｉｍａｇｉｎｇ）装置では、２次元断層像に加え、連続した撮影位置のこれら２次元断層像から立体的な３次元画像を形成および表示し診断に用いる。操作者は、この立体的な３次元画像を用いることにより、奥行き情報を含む幅広い知見を取得することができる。ここで、操作者は、２次元断層像と同様に、３次元画像中に３次元関心領域を設定し、画像計測あるいは画像抽出等を行う。
【０００３】
一方、この３次元関心領域の設定は、球、直方体あるいは楕円体等の立体の領域を、３次元画像の関心領域にフィッティング（ｆｉｔｔｉｎｇ）して形成するか、あるいは別の方法として、２次元断層像中に設定された複数の点を結んで求められる多角形状の領域（トレース（ｔｒａｃｅ）図形）を、この２次元断層像面と直交する方向に連続する複数の２次元断層像中に設定し、これら複数の多角形を重ねたものとして形成する（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００２―２８２２３５号公報、（第１頁、第１図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記背景技術によれば、３次元関心領域の設定は、容易でないと同時に、目的とする関心領域に適合したものとならない。すなわち、目的とする関心領域が複雑な形状を有する際に、立体図形を用いて３次元関心領域を設定すると、目的とする関心領域との一致は良いものとはならず、また、複数の多角形状の領域を重ねて３次元関心領域を設定すると、多くの時間および工数が必要となる。
【０００５】
これらのことから、表示された３次元画像に、容易で、しかも目的とする関心領域に適合した３次元関心領域の設定を行う３次元関心領域設定方法，画像取得装置およびプログラムをいかに実現するかが重要となる。
【０００６】
この発明は、上述した背景技術による課題を解決するためになされたものであり、表示された３次元画像に、容易で、しかも目的とする関心領域に適合した３次元関心領域の設定を行う３次元関心領域設定方法，画像取得装置およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、第１の観点の発明にかかる３次元関心領域設定方法は、３次元画像を取得し、濃淡画素から構成される前記３次元画像を、閾値に基づいて２値化処理した３次元２値画像を作成し、前記閾値および前記２値化処理を調整しつつ、前記３次元２値画像を繰り返し作成および表示して前記３次元２値画像の２値領域を最適化し、前記最適化された２値領域を用いて３次元関心領域を領域抽出し、前記３次元関心領域を、前記３次元画像の関心領域として領域設定する。
【０００８】
この第１の観点による発明では、３次元画像の画素を２値化処理し、この３次元２値画像の２値領域を最適化し、この最適化された２値領域を用いて３次元関心領域の領域抽出を行ってから関心領域の領域設定を行う。
【０００９】
また、第２の観点の発明にかかる３次元関心領域設定方法は、第１の観点において、前記閾値が、上限値および下限値を備えることを特徴とする。
この第２の観点の発明では、３次元画像の中間値を有する画素値領域を、３次元２値画像として作成する。
【００１０】
また、第３の観点の発明にかかる３次元関心領域設定方法は、第１または２の観点において、前記最適化が、前記閾値を入力し、前記閾値により分類される濃淡画素値領域に２値を割り当てることを特徴とする。
【００１１】
この第３の観点の発明では、３次元２値画像を作成する際の画素値の閾値を、操作者が自由に決定し、また２値の割り当ても操作者が自由に決定する。
また、第４の観点の発明にかかる３次元関心領域設定方法は、第１ないし３のいずれか１つの観点において、前記最適化が、前記２値領域を、前記３次元画像に重ねて表示することを特徴とする。
【００１２】
この第４の観点の発明では、３次元画像の目的とする関心領域を、適格に２値領域に反映する。
また、第５の観点の発明にかかる３次元関心領域設定方法は、第１ないし４のいずれか１つの観点において、前記領域抽出が、前記２値領域に画像処理を施すことを特徴とする。
【００１３】
この第５の観点の発明では、領域抽出により、２値領域を一層目的とする関心領域に適合させる。
また、第６の観点の発明にかかる３次元関心領域設定方法は、第５の観点において、前記画像処理が、論理フィルタ処理、モフォロジフィルタ処理、空間フィルタ処理、アフィン変換処理および多次座標変換処理の少なくとも１つを行うことを特徴とする。
【００１４】
この第６の観点の発明では、画像処理により、３次元２値画像の位置、形状、大きさあるいは滑らかさ等の表面形状を変化させ、目的とする関心領域に適合したものあるいは画像計測等の後処理を精度良く行えるものとする。
【００１５】
また、第７の観点の発明にかかる３次元関心領域設定方法は、第１ないし６のいずれか１つの観点において、前記領域抽出が、前記３次元関心領域を、手動で変形あるいは編集することを特徴とする。
【００１６】
この第７の観点の発明では、領域抽出により、画像処理では上手く行うことができない３次元２値画像と目的とする関心領域の適合を行う。
また、第８の観点の発明にかかる３次元関心領域設定方法は、第１ないし７のいずれか１つの観点において、前記領域設定が、前記２値領域のいずれか一方の画素値領域を関心領域とすることを特徴とする。
【００１７】
この第８の観点の発明では、領域設定により、２値領域が例えば閉領域からなる際に、この閉領域の内側あるいは外側のいずれか１つを自由に関心領域とする。
また、第９の観点の発明にかかる画像取得装置は、３次元画像を取得する３次元画像取得手段と、濃淡画素から構成される前記３次元画像を、閾値に基づいて２値化処理し、３次元２値画像を作成する３次元２値画像作成手段と、前記閾値および前記２値化処理を調整しつつ、前記３次元２値画像を繰り返し作成および表示し、前記３次元２値画像の２値領域を最適化する２値領域最適化手段と、前記最適化された２値領域を用いて３次元関心領域を領域抽出する領域抽出手段と、前記３次元関心領域を、前記３次元画像の関心領域として設定する領域設定手段と、を備える。
【００１８】
また、第１０の観点の発明にかかる画像取得装置は、第９の観点において、前記閾値が、上限値および下限値を備えることを特徴とする。
また、第１１の観点の発明にかかる画像取得装置は、第９または１０の観点において、前記２値領域最適化手段が、前記閾値を入力する入力手段および前記閾値により分類される濃淡画素値領域に２値を割り当てる割当手段を備えることを特徴とする。
【００１９】
また、第１２の観点の発明にかかる画像取得装置は、第９ないし１１のいずれか１つの観点において、前記２値領域最適化手段が、前記２値領域を、前記３次元画像に重ねて表示することを特徴とする。
【００２０】
また、第１３の観点の発明にかかる画像取得装置は、第９ないし１２のいずれか１つの観点において、前記領域抽出手段が、前記２値領域に画像処理を施す画像処理手段を備えることを特徴とする。
【００２１】
また、第１４の観点の発明にかかる画像取得装置は、第１３の観点において、前記画像処理手段が、前記３次元２値画像に、論理フィルタ処理を行う３次元論理フィルタ、モフォロジフィルタ処理を行う３次元モフォロジフィルタ、空間フィルタ処理を行う３次元空間フィルタ、アフィン変換処理を行う３次元アフィン変換および多次座標変換処理を行う多次座標変換の少なくとも１つを備えることを特徴とする。
【００２２】
また、第１５の観点の発明にかかる画像取得装置は、第９ないし１４のいずれか１つの観点において、前記領域抽出手段が、前記３次元関心領域を、手動で変形あるいは編集する手動領域抽出手段を備えることを特徴とする。
【００２３】
また、第１６の観点の発明にかかる画像取得装置は、第９ないし１５のいずれか１つの観点において、前記領域設定手段が、前記設定の際に、前記２値領域の２値のいずれか一方の値を関心領域とする関心領域選択手段を備えることを特徴とする。
【００２４】
また、第１７の観点の発明にかかる画像取得装置は、第９ないし１６のいずれか１つの観点において、前記画像取得装置が、断層像イメージング装置あるいは超音波探傷装置であることを特徴とする。
【００２５】
また、第１８の観点の発明にかかる画像取得装置は、第９ないし１７のいずれか１つの観点において、前記画像取得装置が、通信回線を介して接続される画像処理装置を有する際に、前記画像処理装置に前記３次元画像取得手段、前記３次元２値画像作成手段、前記２値領域最適化手段、前記領域抽出手段および前記領域設定手段を備えることを特徴とする。
【００２６】
また、第１９の観点の発明にかかるプログラムは、画像取得装置あるいは画像処理装置のコンピュータを、３次元画像を取得する３次元画像取得手段、濃淡画素から構成される前記３次元画像を、閾値に基づいて２値化処理し、３次元２値画像を作成する３次元２値画像作成手段、前記閾値および前記２値化処理を調整しつつ、前記３次元２値画像を繰り返し作成および表示し、前記３次元２値画像の２値領域を最適化する２値領域最適化手段、前記最適化された２値領域を用いて３次元関心領域を領域抽出する領域抽出手段、前記３次元関心領域を、前記３次元画像の関心領域として領域設定する領域設定手段、として機能させる。
【発明の効果】
【００２７】
以上説明したように、本発明によれば、３次元画像の画素値を２値化処理し、この３次元２値画像の２値領域を最適化し、この最適化された２値領域を用いて３次元関心領域の領域抽出を行ってから関心領域の領域設定を行うこととしているので、３次元関心領域の領域設定を、容易に、しかも目的とする関心領域に適合したものにすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる３次元関心領域設定方法および画像取得装置を実施するための最良の形態について説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
【００２９】
図１は、本発明の実施の形態にかかる画像取得装置であるＸ線ＣＴ装置１００のブロック（ｂｌｏｃｋ）図である。このＸ線ＣＴ装置１００は、操作コンソール（ｃｏｎｓｏｌｅ）１、撮影テーブル（ｔａｂｌｅ）１０、走査ガントリ（ｇａｎｔｒｙ）２０とを含む。
【００３０】
操作コンソール１は、操作者の入力を受け付ける入力装置２と、画像再構成処理などを行う中央処理装置３と、走査ガントリ２０で取得した投影データ（ｄａｔａ）を収集するデータ収集バッファ（ｂｕｆｆｅｒ）５と、投影データから再構成したＣＴ画像を表示するモニタ（ｍｏｎｉｔｏｒ）６と、プログラム（ｐｒｏｇｒａｍ）、データあるいはＸ線ＣＴ画像を記憶する記憶装置７とを有する。
【００３１】
撮影テーブル１０は、被検体を乗せて走査ガントリ２０の空洞部に出し入れするクレードル（ｃｒａｄｌｅ）１２を有する。クレードル１２は、撮影テーブル１０に内臓するモータで昇降およびテーブル直線移動が行われる。
【００３２】
走査ガントリ２０は、Ｘ線管２１と、Ｘ線コントローラ（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）２２と、コリメータ（ｃｏｌｌｉｍａｔｏｒ）２３と、多列Ｘ線検出器２４と、データ収集装置ＤＡＳ（Data Acquisition System）２５と、被検体の体軸の回りにＸ線管２１などを回転させる回転部コントローラ２６と、制御信号などを前記操作コンソール１や投影テーブル１０とやり取りする制御コントローラ２９とを有する。また、チルトコントローラ（ｔｉｌｔｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）２７により、走査ガントリ２０はｚ方向の前方および後方に約±３0度ほど傾斜できる。
【００３３】
実施の形態におけるＸ線ＣＴシステム（ｓｙｓｔｅｍ）の構成は概ね上記のとおりである。この構成のＸ線ＣＴ装置１００において、投影データの収集は例えば次のように行われる。
【００３４】
まず、被検体を走査ガントリ２０の回転部１５の空洞部に位置させた状態でｚ軸方向の位置を固定し、Ｘ線管２１からのＸ線ビーム（ｂｅａｍ）を被検体に照射し（Ｘ線の投影）、その透過Ｘ線を多列Ｘ線検出器２４で検出する。そして、この透過Ｘ線の検出を、Ｘ線管２１と多列Ｘ線検出器２４を被検体の周囲を回転させながら（すなわち、投影角度であるビュー（ｖｉｅｗ）角度を変化させながら）複数N（例えば、Ｎ＝１０００）のビュー方向で、３６0度分データ収集を行う。
【００３５】
検出された各透過Ｘ線は、ＤＡＳ（データ収集部）２５でディジタル（ｄｉｇｉｔａｌ）値に変換されて投影データとしてデータ収集バッファ５を介して操作コンソール１に転送される。この動作を１スキャン（ｓｃａｎ）とよぶ。そして、順次ｚ軸方向にスキャン位置を所定量だけ移動して、次のスキャンを行っていく。このようなスキャン方式はコンベンショナルスキャン（ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｓｃａｎ）方式またはアキシャルスキャン（ａｘｉａｌｓｃａｎ）方式とよばれる。なお、投影角度の変化に同期して撮影テーブル１０を所定速度で移動させ、スキャン位置を移動させながら、すなわちＸ線管２１と多列Ｘ線検出器２４とが被検体の周囲をらせん状に周回しながら、投影データを収集する方式を、ヘリカルスキャン（ｈｅｌｉｃａｌｓｃａｎ）方式とよぶ。本発明は、コンベンショナルスキャン方式およびヘリカルスキャン方式のいずれにも適用できる。
【００３６】
操作コンソール１は、走査ガントリ２０から転送されてくる投影データを中央処理装置３のハードディスク（ｈａｒｄｄｉｓｋ）に格納するとともに、例えば、所定の再構成関数と重畳演算を行い、逆投影処理により断層画像を再構成する。ここで、操作コンソール１は、スキャン処理中に走査ガントリ２０から順次転送されてくる投影データからリアルタイムに断層画像を再構成し、常に最新の断層画像をモニタ６に表示させることが可能である。さらに、ハードディスクに格納されている投影データを呼び出して改めて画像再構成を行わせることも可能である。
【００３７】
また、操作コンソール１は、複数の連続する２次元断層像を重ねて３次元画像を作成する３次元画像取得手段、この濃度画素から構成される３次元画像を、入力装置２から入力される閾値に基づいて２値化処理し、３次元２値画像を作成する３次元２値画像作成手段、さらにこの閾値および２値化処理を調整しつつ、３次元２値画像を繰り返し作成および表示し、この３次元２値画像の２値領域を最適化する２値領域最適化手段、この最適化された２値領域を用いて３次元関心領域を領域抽出する領域抽出手段、この抽出された３次元関心領域を、表示される３次元画像の３次元画像に関心領域として領域設定する領域設定手段およびこの３次元関心領域で面積計算等の画像計測を行う画像計測手段を有する。
【００３８】
以下、本実施の形態における操作コンソール１の３次元画像取得手段、３次元２値画像作成手段、２値領域最適化手段、領域抽出手段、領域設定手段および画像計測手段の処理内容を、実施の形態１では処理内容を中心に説明し、また実施の形態２および３ではこれら処理を具体的な３次元画像に適用した場合について説明する。
（実施の形態１）
図２は、実施の形態１の操作コンソール１の処理動作を示すフローチャート（ｆｌｏｗｃｈａｒｔ）である。
【００３９】
本実施の形態１では、操作コンソール１は、３次元画像を３次元画像取得手段から取得し、３次元関心領域を適切に切り出す基となる、２値化処理のための閾値である上限値および下限値を決めて３次元２値画像を作成する。なお、これら閾値は、２値領域最適化手段により、３次元２値画像を３次元表示して形状などを確認しながら、２値領域を調節して最適化する。また、操作コンソール１は、この３次元２値画像に、必要に応じて画像処理を施し３次元関心領域とする。
【００４０】
ステップＳ１では、操作者は、Ｘ線ＣＴ装置１００を用いて被検体の関心部位を撮影し、３次元画像取得手段により、３次元画像を取得する。なお、取得される３次元画像は、Ｘ線ＣＴ装置１００のコンベンショナルスキャンあるいはアキシャルスキャンを用いて、ｚ方向に位置をずらしながら収集した２次元断層像を、ｚ方向に積重ねた３次元画像でも良いし、ヘリカルスキャンでｚ方向に連続して収集した断層像情報を、ｚ方向に積重ねた３次元画像でも良いし、シネスキャン（ｃｉｎｅｓｃａｎ）で取得された断層像を時系列に並べてＸｙ軸および時間軸をなすt軸からなる３次元画像を用いても良い。
【００４１】
ステップＳ２では、操作者は、２値領域最適化手段により、３次元画像を３次元表示し、３次元関心領域が正しく抽出されるように閾値の下限値である下限ＣＴ値、閾値の上限値である上限ＣＴ値を設定し、表示確認を繰り返し、最適な３次元２値画像の取得を行う。
【００４２】
ここで、２値領域最適化手段は、閾値により分類される多値からなる画素値の各濃淡画素値領域に、２値、例えば０あるいは１を割り当てる割当手段を有する。一例として、操作者は、割当手段により、上限ＣＴ値および下限ＣＴ値に挟まれる濃淡画素値領域に１を割り当て、上限ＣＴ値を越える濃淡画素値領域および下限ＣＴ値を越えない濃淡画素値領域に０を割り当てる。
【００４３】
また、２値領域最適化手段は、モニタ６に３次元表示された３次元２値画像を表示すると共に、原画像である３次元画像を重ねて３次元表示することで、原画像を確認しつつ、閾値が適正か否かを確認して最適値を決定することができる。
【００４４】
ステップＳ３では、操作者は、領域抽出手段により、３次元ラベリング（ｌａｂｅｌｉｎｇ）を行い、同一の画素値が連続する位置に存在する領域である３次元連続領域を、３次元連続領域ごとに番号付け、色付けなどで分類・表示し、３次元関心領域を設定する際の基になる３次元連続領域を選択する。
【００４５】
領域抽出手段は、２値化処理された３次元画像に３次元ラベリングを行うことにより、この３次元画像を、同一の画素値からなる複数の３次元連続領域に分類されたものとする。ここで、３次元表示する際に、番号付け・色付け等を行うことにより、操作者は、３次元連続領域の表示を視覚的に分類しながら見ることができ、関心のある３次元連続領域のみを選択し易くすることができる。なお、この３次元ラベリングは、３次元ラベリング用近傍フィルタを、３次元２値画像に対して処理することによりなされる。
【００４６】
ステップＳ４では、操作者は、関心のある３次元関心領域が他の関心のない３次元領域とつながっているかどうかを判定する。ここで、操作者は、３次元関心領域が他の関心のない３次元領域とつながっている場合には（ステップＳ４肯定）、画像処理を行い関心のない３次元領域を切り離し（ステップＳ５）、３次元関心領域が他の関心のない３次元領域とつながっていない場合には（ステップＳ４否定）、つぎのステップに移行する。
【００４７】
なお、領域抽出手段は、３次元２値画像に画像処理を行う画像処理手段を有し、この画像処理手段は、３次元論理フィルタ（ｆｉｌｔｅｒ）、３次元モフォロジフィルタ、３次元空間フィルタ、３次元アフィン（Ａｆｆｉｎｅ）変換および多次座標変換等を有する。また、領域抽出手段は、手動で３次元２値画像を、変形あるいは編集する手動領域抽出手段を有する。この手動領域抽出手段は、例えば、モニタ６に表示されるカーソル等を用いて、表示された３次元２値画像の３次元連続領域に、後述する切り離し処理、穴埋め処理、外部領域抽出処理あるいは３次元殻域抽出処理等の各処理を行う。
【００４８】
ステップＳ５では、操作者は、３次元論理フィルタ等の画像処理手段を用いて、関心のない３次元領域を切断するか、もしくは手動領域抽出手段により、手動で関心のない３次元領域を切断する。その後、操作者は、ステップＳ３に移行し、ステップＳ５で作成された３次元関心領域を用いてステップＳ３の処理を行う。
【００４９】
図４は、ステップＳ５で行われる、画像処理手段を用いて関心のない３次元領域を切断する切り離し処理の動作を示すフローチャートである。まず、操作者は、ステップＳ２で作成された３次元２値画像を表示する（ステップＳ３１）。図５（ａ）は、３次元関心領域および関心のない３次元領域がつながって存在する例を示す画像である。図５（ａ）では、左右の球体状の３次元領域は、つながって存在し同一の３次元連続領域をなし、この３次元連続領域内部は画素値１を有し、この３次元連続領域外部は画素値０を有する。そして、左右の球体状の３次元連続領域の一方は、関心のない３次元領域であるとする。なお、この図は、２次元画像を用いて示しているが３次元画像でも全く同様である。
【００５０】
その後、操作者は、画像処理手段の３次元論理フィルタを用いて、図５（ａ）に示す３次元連続領域が２つの３次元領域に切り離される迄Ｎ画素分の画像収縮を行う（ステップＳ３２）。なお、この画像収縮は、対象となる３次元領域の境界画素を１層分ずつ繰り返し取り省く処理であり、Ｎは、繰り返し行われる画像収縮の回数である。図５（ｂ）は、３次元関心領域および関心のない３次元領域が切り離された例を示す画像である。
【００５１】
その後、操作者は、画像処理手段はの３次元論理フィルタを用いて、切り離された３次元領域の画素の排他的膨張を、繰り返し行われた画像収縮の回数、すなわちＮ回分行う（ステップＳ３３）。図５（ｃ）は、３次元関心領域および関心のない３次元領域が切り離された状態で、図５（ａ）に示す左右に存在する球体状の個別の３次元領域とほぼ同じ大きさになった状態を示す画像である。
【００５２】
図２に戻りステップＳ６では、操作者は、３次元関心領域の境界，表面が充分滑らかかどうかを判定する。ここで、操作者は、３次元関心領域の境界，表面が充分滑らかでない場合には（ステップＳ６否定）、画像処理を行い３次元関心領域の境界，表面を充分滑らかにし（ステップＳ７）、３次元関心領域の境界画素，表面が充分滑らかである場合には（ステップＳ６肯定）、つぎのステップに移行する。
【００５３】
なお、２値領域最適化手段が、２値化処理のための最適化を、ステップＳ１で取得した３次元画像のＳ／Ｎがあまり良くない状態で行った場合には、３次元関心領域の表面は凸凹しており、滑らかではなくなる。この場合、後述する３次元画像計測を行う際の精度が悪くなる可能性がある。このため、３次元関心領域の表面はある程度滑らかである必要がある。
【００５４】
ステップＳ７では、操作者は、画像処理手段の３次元論理フィルタまたは３次元モフォロジフィルタ等を用いて、３次元関心領域の境界，表面を滑らかにする。例えば、３次元論理フィルタで（１）突起除去フィルタをかける。（２）膨張フィルタをＭ回かけた後、収縮フィルタをＭ回かける。（３）収縮フィルタをＭ回かける。（４）拡大フィルタをＭ回かける等の方法がある。その後、操作者は、ステップＳ６に移行し、ステップＳ７で作成された３次元関心領域情報を用いてステップＳ６の処理を行う。
【００５５】
ステップＳ８では、操作者は、３次元関心領域の大きさが適切かどうかを判定する。ここで、操作者は、３次元関心領域の大きさが適切でない場合には（ステップＳ８否定）、画像処理により大きさを調整し（ステップＳ９）、３次元関心領域の大きさが適切である場合には（ステップＳ８肯定）、次のステップに移行する。
【００５６】
なお、３次元関心領域が大きすぎたり、小さすぎたりした場合には、後述する３次元画像計測で余計な領域まで測定してしまったり、測定すべき領域が欠けてしまったりする可能性がある。このため、３次元関心領域の大きさはある程度調整しておく必要がある。
【００５７】
ステップＳ９では、操作者は、画像処理手段の３次元論理フィルタまたは３次元モフォロジフィルタ等を用いて、３次元関心領域の膨張，収縮を行い、大きさを調節する。その後、操作者は、ステップＳ８に移行し、ステップＳ９で作成された３次元関心領域情報を用いてステップＳ８の処理を行う。
【００５８】
なお、３次元関心領域が大きすぎたり、小さすぎたりした場合には、例えば３次元論理フィルタまたは３次元モフォロジフィルタの膨張フィルタまたは収縮フィルタで調整を行うことができる。この際、原画像であるステップＳ１で取得した３次元画像と重ねて表示しながら３次元関心領域の膨張，収縮などを行うと調整が容易となる。
【００５９】
ステップＳ１０では、操作者は、関心領域が、殻状の３次元関心領域の境界の内部領域または外部領域かどうかを判定する。ここで、操作者は、関心領域が、殻状の３次元関心領域の内壁あるいは外壁の内部領域または外部領域である場合には（ステップＳ１０肯定）、画像処理により、穴埋め処理や外部領域抽出処理等を行い（ステップＳ１１）、関心領域が、殻状の３次元関心領域の境界の内部領域または外部領域でない場合には（ステップＳ１０否定）、次のステップに移行する。
【００６０】
なお、肺野の境界の殻領域、あるいは頭部頭蓋骨の境界の殻領域等を測定したい場合には、殻状の３次元関心領域の境界の内部領域または外部領域を指定する必要が生じる。
ステップＳ１１では、操作者は、画像処理手段により、穴埋め処理や外部領域抽出処理などを、２値反転および３次元ラベリングを用いて行う。図５は、操作者が、画像処理手段を用いて、３次元関心領域である殻状の３次元連続領域の内壁の内部領域のみを抽出する穴埋め処理の動作を示すフローチャートである。まず、操作者は、ステップＳ８で作成された３次元２値画像を表示する（ステップＳ４１）。図７（ａ）は、３次元関心領域が、殻状の３次元連続領域の内部領域である例を示す画像である。図７（ａ）では、殻状の３次元連続領域は画素値が１、殻状の３次元連続領域の内側および外側の３次元連続領域は画素値が０となっている。なお、この図は、２次元画像を用いて示しているが３次元画像でも全く同様である。
【００６１】
その後、操作者は、画像処理手段により、３次元連続領域の２値反転を行う（ステップＳ４２）。図７（ｂ）は、図７（ａ）に２値反転処理を行った画像である。殻状の３次元連続領域は画素値が０、殻状の３次元連続領域の内側および外側の３次元連続領域は画素値が１となる。
【００６２】
その後、操作者は、画像処理手段により、２値反転処理を行った３次元連続領域に３次元ラベリングを行い（ステップＳ４３）、３次元連続領域ごとの番号付けを行う。図７（ｃ）は、図７（ｂ）の２値の反転処理を行った３次元連続領域に番号付けを行った画像である。殻状の３次元連続領域は領域番号が“０”、殻状の３次元連続領域の外側の３次元連続領域は領域番号が“１”、殻状の３次元連続領域の内側の３次元連続領域は領域番号が“２”となる。
【００６３】
その後、操作者は、画像処理手段により、領域番号“２”の３次元連続領域の画素値を１とし、領域番号“１”の３次元連続領域の画素値を０とする（ステップＳ４４）。図７（ｄ）は、領域番号“２”の３次元連続領域に画素値１を、領域番号“１”の３次元連続領域に画素値０を代入した３次元２値画像を示している。
【００６４】
その後、操作者は、画像処理手段により、ステップ４４で求めた３次元２値画像と、ステップ４２で取得した２値反転処理した３次元２値画像との画素値の論理積を行い（ステップＳ４５）、穴埋めした３次元２値画像を取得して本処理を終了する。ここで、この３次元２値画像は、殻状の３次元連続領域の内壁を境界とする２つの３次元連続領域、すなわち３次元関心領域と関心のない３次元領域とからなる３次元２値画像となっている。図７（ｅ）は、殻状の３次元連続領域が図７（ａ）に示される場合に、ステップＳ４５で取得される殻状の３次元連続領域の内壁で区別される２つの３次元連続領域を示している。
【００６５】
図８は、操作者が、画像処理手段により、３次元関心領域である殻状の３次元連続領域の外壁の外部領域のみを抽出する外部領域抽出処理を行う例を示すフローチャートである。まず、操作者は、ステップＳ８で作成された３次元２値画像を表示する（ステップＳ５１）。図９（ａ）は、殻状の３次元連続領域が存在する例を示す画像である。殻状の３次元連続領域は画素値が１、殻状の３次元連続領域の内側および外側の３次元連続領域は画素値が０となっている。なお、この図は、２次元画像を用いて示しているが３次元画像でも全く同様である。
【００６６】
その後、操作者は、画像処理手段により、３次元連続領域の２値反転を用いて２値の反転処理を行う（ステップＳ５２）。図９（ｂ）は、図９（ａ）に２値反転処理を行った画像である。殻状の３次元連続領域は画素値が０、殻状の３次元連続領域の内側および外側の３次元連続領域は画素値が１となる。
【００６７】
その後、操作者は、画像処理手段により、２値反転処理を行った３次元連続領域に３次元ラベリングを行い（ステップＳ５３）、３次元連続領域ごとに番号付けを行う。図９（ｃ）は、図９（ｂ）の２値の反転処理を行った３次元連続領域の番号付けを行った画像である。殻状の３次元連続領域は領域番号が“０”、殻状の３次元連続領域の外側の３次元連続領域は領域番号が“１”、殻状の３次元連続領域の内側の３次元連続領域は領域番号が“２”となる。
【００６８】
その後、操作者は、画像処理手段により、領域番号“２”の３次元連続領域の画素値を０とし、領域番号“１”の３次元連続領域の画素値を１とし（ステップＳ５４）、本処理を終了する。図９（ｄ）は、領域番号“２”の３次元連続領域に画素値０を、領域番号“１”の３次元連続領域に画素値１を代入した３次元２値画像を示している。ここで、この３次元２値画像は、殻状の３次元連続領域の外壁で区別される２つの３次元連続領域からなる３次元２値画像となっている。
【００６９】
ここで、図６に示すような穴埋め処理を行ったり、図８に示すような外部領域抽出処理を行ったりすることにより、殻状の３次元連続領域の境界の内部領域または外部領域を３次元関心領域にすることができる。
【００７０】
図３に移りステップＳ１２では、操作者は、３次元関心領域が、殻状の３次元連続領域かどうかを判定する。ここで、操作者は、３次元関心領域が、殻状の３次元連続領域である場合には（ステップＳ１２肯定）、画像処理により、殻状の３次元連続領域の抽出を行い（ステップＳ１３）、３次元関心領域が、殻状の３次元連続領域でない場合には（ステップＳ１３否定）、次のステップに移行する。
【００７１】
なお、３次元連続領域の外部領域を３次元関心領域としたい場合には、多くの場合に、この３次元連続領域の外壁から決まった距離までの領域である殻状の３次元連続領域としたいことがある。
【００７２】
ステップＳ１３では、操作者は、画像処理手段により、３次元連続領域を３次元論理フィルタ等を用いて殻状の３次元連続領域とする。図１０は、３次元連続領域から殻状の３次元連続領域を抽出する３次元殻領域抽出処理を示すフローチャートである。まず、操作者は、ステップＳ１０で作成された３次元２値画像を表示する（ステップＳ６１）。図１１（ａ）は、球体状の３次元連続領域が存在する例を示す画像である。図１１（ａ）では、球体状の３次元連続領域は画素値が０、球体状の３次元連続領域の外部領域に当たる３次元連続領域は画素値が１となっている。なお、この図では、２次元画像を用いて示しているが３次元画像でも全く同様である。
【００７３】
その後、操作者は、画像処理手段により、球体状の３次元連続領域に３次元論理フィルタを用いて、画素値が１の領域に画像収縮を行う（ステップＳ６２）。図１１（ｂ）は、図１１（ａ）に示す球体状の３次元連続領域に画像収縮を行った例である。３次元論理フィルタは、画素値が１である球体状の３次元連続領域の外側辺縁部を、目的とする殻状の３次元連続領域の画素数の厚さだけ減縮する。なお、図１１（ｂ）では、収縮された球体状の３次元連続領域の外側辺縁部を実線で示し、元となる球体状の３次元連続領域を点線で示してある。
【００７４】
その後、操作者は、画像処理手段により、画像収縮を行った球体状の３次元連続領域と、ステップＳ６１で取得した原画像にある球体状の３次元連続領域との画素値の排他的論理和および２値の反転処理を行い（ステップＳ６３）、本処理を終了する。図１１（ｃ）は、画素値の排他的論理和および２値の反転処理を行った３次元連続領域を示す図である。画素値が１である３次元連続領域は、目的とする厚さの殻状の３次元関心領域を形成している。
【００７５】
ステップＳ１４では、操作者は、ステップＳ４〜１３で行われた画像処理の結果として取得された３次元連続領域を表示し、同時に原画像の３次元画像を重ねて表示し、３次元画像中の関心となる領域が、この３次元連続領域と一致することを確認し、この３次元連続領域を３次元関心領域と決定する。
【００７６】
ステップＳ１５では、操作者は、この３次元関心領域で３次元画像計測を行う。この３次元画像計測では、３次元関心領域の体積、形状等の計測が行われる。ここで、３次元関心領域に適合された３次元連続領域のみを画像計測することで、３次元関心領域の画像特性を正確に把握することができる。
【００７７】
上述してきたように本実施の形態１では、３次元画像を取得し、３次元画像を上限値および下限値を有する閾値により２値化処理して３次元２値画像を作成し、必要に応じてこの３次元２値画像を画像処理して、３次元関心領域に適合した最適な３次元連続領域の形成および設定を行い、この３次元連続領域で３次元画像計測を行うこととしているので、３次元関心領域に適合した３次元連続領域を、容易に取得することができ、ひいては精度の高い画像計測を行うことができる。
（実施の形態２）
ところで、上記実施の形態１では、３次元関心領域設定処理を、３次元画像に含まれる画像を限定せず説明を行ったが、本実施の形態２では、具体的に肺野部を３次元関心領域として設定する場合について説明する。
【００７８】
なお、ハードウェア（ｈａｒｄｗａｒｅ）の構成は、図１に示したものと全く同様であるので詳しい説明を省略する。
図１２は、肺野部の３次元関心領域設定処理の流れを示すフローチャートである。
【００７９】
ステップＳ７１では、操作者は、２次元連続断層像情報を、中央処理装置３に入力する（ステップＳ７１）。ここで、操作者は、Ｘ線ＣＴ装置１００のヘリカルスキャンを用いて取得されるｚ方向に連続な連続断層像またはコンベンショナルスキャンを用いて取得されるｚ方向に連続な連続断層像を入力し、これらｚ方向に連続な連続断層像を重ね合わせて３次元画像とする。図１３（ａ）は、肺野内部のｚ方向に連続な連続断層像およびこれらを重ね合わせた３次元画像を模式的に示した図である。この図では、３次元画像を構成する各２次元断層像がＡｉ（ｉ＝１，２‥）で示され、この３次元画像に描出される左右の肺、血管（大文字のＶで示される）および肺野内部の血管分枝（小文字のｖで示される）が模式的に示されている。なお、図中に示される血管候補領域Ｖａは、後述する病変部領域検出処理において説明される。
【００８０】
ステップＳ７２では、操作者は、２値領域最適化手段により、ステップＳ７１で入力した原画像である３次元画像から３次元２値画像を作成し、この３次元２値画像を原画像に重ねて３次元表示し、２値化処理の閾値の調整を、原画像との比較および確認をしながら行う。なお、操作者は、閾値の調整を、入力装置２からキーボード（ｋｅｙｂｏａｒｄ）等の変更しやすいユーザインターフェース（ｕｓｅｒｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を用いて行う。図１３（ｂ）は、２値化処理された左右の肺野および肺野に存在する血管の分枝の３次元２値画像を模式的に示したものである。
【００８１】
ステップＳ７３では、操作者は、領域抽出手段により、この３次元２値画像を、３次元ラベリングして複数の３次元連続領域に分ける。図１３（ｃ）は、肺野を含む３次元２値画像に３次元ラベリングを行った例である。図１３（ｃ）では、左右の肺野に領域番号“１”および“２”が割り当てられ、背景部分には領域番号“０”が割り当てられている。
【００８２】
ステップＳ７４では、操作者は、手動領域抽出手段により、複数の３次元連続領域から３次元関心領域の領域番号を手動で選択する。図１３（ｄ）は、領域番号“１”の肺野が選択された例である。ここでは、領域番号“１”の左の肺野部分のみが３次元２値画像として表示される。
【００８３】
なお、この選択の際に、操作者は画像計測手段によりラベリングされた各３次元連続領域の体積を求め、これら体積から決定されるある規準値より小さな体積の領域はノイズ（ｎｏｉｓｅ）として除去することもできる。また、この規準値を、キーボード等の変更しやすいユーザインターフェースを用いて変更可能とし、操作者による調整を容易なものとすることもできる。
【００８４】
ステップＳ７５では、操作者は、３次元論理フィルタ等の画像処理手段を用いて、選択された３次元連続領域の膨張，収縮を行い３次元２値画像の表面を滑らかにする。なお、後述する病変部領域検出処理により、肺の太い血管の除去処理などを行うことにより、より効果的なものにすることもできる。
【００８５】
ステップＳ７６では、表面が滑らかにされた３次元連続領域を、３次元関心領域として設定し、本処理を終了する。
図１４は、図１２の肺野部の３次元関心領域設定処理のうち、ステップＳ７５で行われる３次元関心領域を滑らかにする処理の一例である病変部領域検出処理の詳細を示すフローチャートである。
【００８６】
ステップＳ８１では、操作者は、Ｘ線ＣＴ装置１００のスキャンにより取得された、被検体の体軸方向に連続した２次元連続断層像情報を、中央処理装置３に入力する。
ステップＳ８２では、閾値および２値化処理の設定を行い、肺の全体を抽出できるようなＣＴ値範囲(例えば−２００以下)の画素値を１とし、それ以外の画素値を0とするような２値化処理を行なう。これにより、肺内部および背景(空気)の領域が画素値１となり、それ以外が画素値0となる。ここで、図１５は、２値化処理を行った３次元画像を構成する１つの２次元断層像（図１３（ａ）に示すＡｉ）の例である。図１５は、画素値１を有する肺および背景(空気)以外の画素値０を有する領域がハッチング（ｈａｔｃｈｉｎｇ）で示されている２値断層像情報である。図１５で、“入り江”状血管領域Laというのは肺へ入る肺動脈などの太い血管の部分である。
【００８７】
なお、図１６は、図１５に示す２値断層像情報をそのまま用いて、２値化処理された３次元関心領域の抽出を行った場合の例である。図１６の“入り江”状血管領域Ｌａに示される様に、この３次元関心領域の抽出では、“入り江”状血管領域Ｌａ、細かい血管領域ｖおよび病変部候補領域等が２値化処理で抽出されてしまう。このため以下の処理では、まず“入り江”状血管領域Ｌａを３次元論理フィルタなどにより埋めて細かい血管領域ｖと病変部候補領域を取り出す。
【００８８】
図１４に戻りステップＳ８３では、操作者は、図１５の画素値１の領域に対し３次元論理フィルタによりＮ画素膨張処理およびＮ画素収縮処理を行ない、ノイズとなる微小領域を取り除く（例えば、細かい血管の直径が５画素程度であれば、Ｎ＝５。但し、Ｎの値は、１画素サイズに依存して変化させる）。次に、操作者は、３次元ラベリング処理により各３次元連続領域に領域番号をつける。これにより、背景（空気部分）と推定できる３次元連続領域を除去し、図１５に示す肺野部だけが画素値１の領域とする。
【００８９】
ステップＳ８４では、画素値１の領域に対し３次元論理フィルタによりＭ画素拡大処理およびＭ画素収縮処理を行ない、肺野領域にしたい“入り江”状血管領域Ｌａを埋める（例えば、太い血管の直径が１５画像程度であれば、Ｍ＝１０。但し、Ｍの値は、１画素サイズに依存して変化させる）。図１７に示すように、肺から“入り江”状血管領域Ｌａがなくなる。これにより、３次元関心領域が求められる。更にこの３次元関心領域において３次元画像計測を行う。
【００９０】
ステップＳ８５では、上記ステップＳ８４で画素値１になった領域を各断層像から画素間演算の論理積ＡＮＤ処理で切り出し、その切り出した領域（マスク領域）について血管を抽出できるようなＣＴ値範囲、すなわち造影された血管のＣＴ値はおよそ１００〜２００、造影されてない血管のＣＴ値はおよそ４０〜５０なので、例えば−５００〜＋１０００、を画素値１とし、それ以外を画素値０とするような２値化処理を行なう。これにより、図１３（ａ）に示すように、肺の血管候補領域Ｖａが画素値１となり、それ以外が画素値０となる。ここで、肺の血管候補領域Ｖａを３次元モデル（ｍｏｄｅｌ）化する。
【００９１】
ステップＳ８６では、操作者は、肺の血管候補領域Vaに対し３次元論理フィルタにより、Ｌ画素膨張処理およびＬ画素収縮処理を行ない、データ上では切れていた複数の血管候補領域、例えばｖ１,ｖ２,ｖ３,・・・を接続修復する（例えば、Ｌ＝１〜３とする。但し、Ｌの値は、１画素サイズ（Ｓｉｚｅ）に依存して変化させる。）。
【００９２】
ステップＳ８７では、操作者は、３次元ラベリング処理により、血管候補領域Ｖａを血管候補Ｖｂに区分する。図１８は、複数の血管候補Ｖｂに区分された血管候補領域Ｖａを示す図である。ここで、操作者は、各血管候補Ｖｂを含む血管候補領域Ｖａの全画素を被う直方体の領域である外接直方体Ｂの体積を計算し、最も体積の大きい血管候補Ｖｂを血管Ｖと判定する。他のラベル領域は、ノイズ領域として除去する。図１９は、血管Ｖと判定された最も体積の大きい血管候補Ｖｂを示す図である。なお、図１８には、後述する病変部候補領域Ｃａも図示されている。
【００９３】
また、操作者は、血管Ｖに対して３次元論理フィルタによりＰ画素収縮処理を行ない、末梢部の血管を消去する。Ｐは、末梢部の血管の太さに１〜２画素を加えた値とする。（例えば、Ｐ＝４〜５。但し、Ｐの値は、１画素サイズに依存して変化させる）。これにより、図２０に示すように、血管Ｖの末梢部に孤立した病変部候補領域Ｃａが残る。なお、図２０では、消去された末梢部の血管を点線で示している。
【００９４】
つづいて、操作者は、その病変部候補領域Ｃａの球体度βを計算する。また、病変部候補領域Ｃａと複数の２次元断層像情報Ａｉとを基に病変部候補領域Ｃａの３次元データを抽出し、その平均ＣＴ値を計算する。そして、病変部候補領域Ｃａの球体度βと平均ＣＴ値とを基に末梢部病変部領域を検出する。
【００９５】
ここで、図２１（ａ）に示すように病変部Ｃは、略球形状であり、図２１（ｂ）に示すように血管Vは、ほぼ円柱状である事が多い。そこで、例えば、球体度βが０．８より大きく且つ平均ＣＴ値が０〜＋２００ならば病変部領域と判断し、そうでないなら病変部領域でない判断する。
【００９６】
なお、球体度βは下記のように定める。病変部領域検出方法では、３次元形状特徴パラメータ（ｐａｒａｍｅｔｅｒ）として、球体度を用いることができる。ここで、球体度βまたはβ'は、表面積をＳとし、体積をＶとするとき、
β＝６×π1/2×（Ｖ／Ｓ3/2）
β'＝β2＝３６×π×（Ｖ2／Ｓ3）
である。球体度βまたはβ'が１に近いほど病変部である確率が高い。
【００９７】
上記の処理の後に収縮処理して残った血管Ｖに対して、操作者は３次元論理フィルタによりＱ画素収縮処理を行ない、主幹部の血管を消去する。Ｑは、主幹部の血管の太さに１〜２画素を加えＰを減算した値とする（例えば、Ｑ＝７〜８。但し、Ｑの値は、１画素サイズに依存して変化させる）。これにより、図１８に示すように、血管Ｖの主幹部に孤立した病変部候補領域Ｃｂが残る。次に、その病変部候補領域Ｃｂの球体度βを計算する。また、病変部候補領域Ｃｂと複数の２次元断層像情報Ａｉとを基に病変部候補領域Ｃｂの３次元画像を抽出し、その平均ＣＴ値を計算する。そして、病変部候補領域Ｃｂの球体度βと平均ＣＴ値とを基に主幹部病変部領域を検出する。
【００９８】
上述してきたように本実施の形態２では、肺野部の３次元関心領域に基づき、３次元画像計測、領域分類することができる。
（実施の形態３）
ところで、上記実施の形態２では、肺野部の例を用いて３次元関心領域設定処理を示したが、実施の形態３では頭部の頭蓋骨内側に存在する薄殻領域の３次元関心領域設定処理について説明する。
【００９９】
図２２は、頭部の頭蓋骨内側に存在する薄殻領域の３次元関心領域設定処理の流れを示すフローチャートである。
ステップＳ１６１では、操作者は、２次元連続断層像情報を、中央処理装置３に入力する。ここで、操作者は、Ｘ線ＣＴ装置１００のヘリカルスキャンを用いて取得される２次元連続断層像情報またはコンベンショナルスキャンを用いて取得される２次元連続断層像情報を入力し、これら２次元連続断層像を重ね合わせて３次元画像とする。
【０１００】
ステップＳ１６２では、操作者は、２値領域最適化手段により、原画像である３次元画像から３次元２値画像を作成し、この３次元２値画像を原画像に重ねて３次元表示し、２値化処理の閾値の調整を、原画像との比較および確認をしながら行う。図２３（ａ）は、頭蓋骨の３次元画像から作成された３次元２値画像の例である。この３次元２値画像では、画素値１を有する頭蓋骨部分および画素値０を有する頭蓋骨内外部を含んでいる。
【０１０１】
ステップＳ１６２では、操作者は、頭蓋骨の内部を埋める処理を行う。これは、図６に示した穴埋め処理と全く同様の方法により行われ、頭蓋骨の内部領域を抽出する。図２３（ｂ）は、図２３（ａ）に示す３次元２値画像から、画素値１を有する頭蓋骨の内部領域を抽出した図である。なお、図中の点線は、頭蓋骨の外部形状を示している。
【０１０２】
ステップＳ１６４では、操作者は、頭蓋骨内部領域の境界部分に位置する薄殻を抽出する薄殻領域抽出処理を行う。これは、図１０に示した３次元殻領域抽出処理と全く同様の方法により、例えば頭蓋骨の内側約３mm幅の薄殻領域を抽出する。図２３（ｃ）は、図２３（ｂ）に示す画素値１を有する頭蓋骨の内部領域から、画素値１を有する３次元殻領域を抽出した図である。
【０１０３】
ステップＳ１６５では、操作者は、この薄殻領域を、３次元関心領域として原画像である３次元画像に設定する。
ステップＳ１６６では、操作者は、画像計測手段により、この３次元関心領域の３次元画像計測を行い、本処理を終了する。ここで、原画像である３次元画像に３次元関心領域を設定し、例えば、操作者は、出血の可能性のあるＣＴ値範囲を設定し、その領域を２値化表示したり、体積測定、平均ＣＴ値などの計測を行う。
【０１０４】
上述してきたように本実施の形態３では、頭部の３次元関心領域に基き、３次元画像計測、関心領域内の条件をみたす領域表示などが行える。
また、本実施の形態１〜３では、画像取得装置としてＸ線ＣＴ装置１００を用いた例を示したが、画像取得装置は、Ｘ線ＣＴ装置に限定されず、断層像イメージング装置である磁気共鳴イメージング装置あるいは超音波イメージング装置等、さらに超音波探傷装置等を用いることもできる。
【０１０５】
また、本実施の形態１〜３では、３次元画像としてＸ線ＣＴ装置１００で取得される２次元連続断層像情報を重ねた例を示したが、３次元画像は、リモートセンシングによる多次元画像、シミュレーション画像による多次元画像等を用いることもできる。
【０１０６】
また、本実施の形態１〜３では、Ｘ線ＣＴ装置１００の操作コンソール１において、３次元画像取得手段、３次元２値画像作成手段、２値領域最適化手段、領域抽出手段および領域設定手段を機能させることとしたが、Ｘ線ＣＴ装置１００が通信回線を介して接続される画像処理装置を有する際に、この画像処理装置において、前記３次元画像取得手段、前記３次元２値画像作成手段、前記２値領域最適化手段、前記領域抽出手段および前記領域設定手段を機能させることもできる。
【０１０７】
また、本実施の形態１〜３では、領域抽出手段の画像処理手段で主として３次元論理フィルタを用いた例を示したが、他の画像処理手段、例えば３次元空間フィルタ、３次元アフィン変換あるいは多次座標変換を用いることもできる。
【０１０８】
また、本実施の形態１〜３では、領域抽出手段の画像処理手段で３次元論理フィルタを用いたが、同様に３次元モフォロジフィルタを用いることもできる。
【図面の簡単な説明】
【０１０９】
【図１】画像取得装置であるＸ線ＣＴ装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１にかかる３次元関心領域設定処理の動作を示すフローチャートである（その１）。
【図３】実施の形態１にかかる３次元関心領域設定処理の動作を示すフローチャートである（その２）。
【図４】実施の形態１にかかる切り離し処理の動作を示すフローチャートである。
【図５】実施の形態１にかかる切り離し処理の３次元２値画像を示す説明図である。
【図６】実施の形態１にかかる穴埋め処理の動作を示すフローチャートである。
【図７】実施の形態１にかかる穴埋め処理の３次元２値画像を示す説明図である。
【図８】実施の形態１にかかる外部領域抽出処理の動作を示すフローチャートである。
【図９】実施の形態１にかかる外部領域抽出処理の３次元２値画像を示す説明図である。
【図１０】実施の形態１にかかる３次元殻領域抽出処理の動作を示すフローチャートである。
【図１１】実施の形態１にかかる３次元殻領域抽出処理の３次元２値画像を示す説明図である。
【図１２】実施の形態２にかかる肺野部の３次元関心領域設定処理の動作を示すフローチャートである。
【図１３】実施の形態２にかかる３次元関心領域設定処理の３次元２値画像を示す説明図である。
【図１４】実施の形態２にかかる３次元関心領域設定処理の一部をなす病変部領域検出処理の動作を示すフローチャートである。
【図１５】実施の形態２にかかる病変部領域検出処理の肺野部の全体を描出する２値化断層画像の説明図である。
【図１６】実施の形態２にかかる病変部領域検出処理の肺野部の背景を削除した２値化断層画像の説明図である。
【図１７】実施の形態２にかかる病変部領域検出処理の肺野部の不要領域を埋めた２値化断層画像の説明図である。
【図１８】実施の形態２にかかる病変部領域検出処理の肺野部の血管候補領域に外接する直方体を示す説明図である。
【図１９】実施の形態２にかかる病変部領域検出処理の肺野部から抽出した血管の説明図である。
【図２０】実施の形態２にかかる病変部領域検出処理の肺野部の末梢部に存在する病変部候補領域の説明図である。
【図２１】実施の形態２にかかる病変部領域検出処理の病変部と血管の形状の違いを示す説明図である。
【図２２】実施の形態３にかかる頭部の３次元関心領域設定処理の動作を示すフローチャートである。
【図２３】実施の形態３にかかる３次元関心領域設定処理の３次元２値画像を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１１０】
１ 操作コンソール
２ 入力装置
３ 中央処理装置
５ データ収集バッファ
６ モニタ
１０ 撮影テーブル
１２ クレードル
１５ 回転部
２０ 走査ガントリ
２１ Ｘ線管
２２ Ｘ線コントローラ
２３ コリメータ
２４ Ｘ線検出器
２６ 回転部コントローラ
２７ チルトコントローラ
２９ 制御コントローラ
１００ Ｘ線ＣＴ装置
【技術分野】
【０００１】
この発明は、３次元関心領域設定方法，画像取得装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、Ｘ線ＣＴ装置等の断層像イメージング（ｉｍａｇｉｎｇ）装置では、２次元断層像に加え、連続した撮影位置のこれら２次元断層像から立体的な３次元画像を形成および表示し診断に用いる。操作者は、この立体的な３次元画像を用いることにより、奥行き情報を含む幅広い知見を取得することができる。ここで、操作者は、２次元断層像と同様に、３次元画像中に３次元関心領域を設定し、画像計測あるいは画像抽出等を行う。
【０００３】
一方、この３次元関心領域の設定は、球、直方体あるいは楕円体等の立体の領域を、３次元画像の関心領域にフィッティング（ｆｉｔｔｉｎｇ）して形成するか、あるいは別の方法として、２次元断層像中に設定された複数の点を結んで求められる多角形状の領域（トレース（ｔｒａｃｅ）図形）を、この２次元断層像面と直交する方向に連続する複数の２次元断層像中に設定し、これら複数の多角形を重ねたものとして形成する（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００２―２８２２３５号公報、（第１頁、第１図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記背景技術によれば、３次元関心領域の設定は、容易でないと同時に、目的とする関心領域に適合したものとならない。すなわち、目的とする関心領域が複雑な形状を有する際に、立体図形を用いて３次元関心領域を設定すると、目的とする関心領域との一致は良いものとはならず、また、複数の多角形状の領域を重ねて３次元関心領域を設定すると、多くの時間および工数が必要となる。
【０００５】
これらのことから、表示された３次元画像に、容易で、しかも目的とする関心領域に適合した３次元関心領域の設定を行う３次元関心領域設定方法，画像取得装置およびプログラムをいかに実現するかが重要となる。
【０００６】
この発明は、上述した背景技術による課題を解決するためになされたものであり、表示された３次元画像に、容易で、しかも目的とする関心領域に適合した３次元関心領域の設定を行う３次元関心領域設定方法，画像取得装置およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、第１の観点の発明にかかる３次元関心領域設定方法は、３次元画像を取得し、濃淡画素から構成される前記３次元画像を、閾値に基づいて２値化処理した３次元２値画像を作成し、前記閾値および前記２値化処理を調整しつつ、前記３次元２値画像を繰り返し作成および表示して前記３次元２値画像の２値領域を最適化し、前記最適化された２値領域を用いて３次元関心領域を領域抽出し、前記３次元関心領域を、前記３次元画像の関心領域として領域設定する。
【０００８】
この第１の観点による発明では、３次元画像の画素を２値化処理し、この３次元２値画像の２値領域を最適化し、この最適化された２値領域を用いて３次元関心領域の領域抽出を行ってから関心領域の領域設定を行う。
【０００９】
また、第２の観点の発明にかかる３次元関心領域設定方法は、第１の観点において、前記閾値が、上限値および下限値を備えることを特徴とする。
この第２の観点の発明では、３次元画像の中間値を有する画素値領域を、３次元２値画像として作成する。
【００１０】
また、第３の観点の発明にかかる３次元関心領域設定方法は、第１または２の観点において、前記最適化が、前記閾値を入力し、前記閾値により分類される濃淡画素値領域に２値を割り当てることを特徴とする。
【００１１】
この第３の観点の発明では、３次元２値画像を作成する際の画素値の閾値を、操作者が自由に決定し、また２値の割り当ても操作者が自由に決定する。
また、第４の観点の発明にかかる３次元関心領域設定方法は、第１ないし３のいずれか１つの観点において、前記最適化が、前記２値領域を、前記３次元画像に重ねて表示することを特徴とする。
【００１２】
この第４の観点の発明では、３次元画像の目的とする関心領域を、適格に２値領域に反映する。
また、第５の観点の発明にかかる３次元関心領域設定方法は、第１ないし４のいずれか１つの観点において、前記領域抽出が、前記２値領域に画像処理を施すことを特徴とする。
【００１３】
この第５の観点の発明では、領域抽出により、２値領域を一層目的とする関心領域に適合させる。
また、第６の観点の発明にかかる３次元関心領域設定方法は、第５の観点において、前記画像処理が、論理フィルタ処理、モフォロジフィルタ処理、空間フィルタ処理、アフィン変換処理および多次座標変換処理の少なくとも１つを行うことを特徴とする。
【００１４】
この第６の観点の発明では、画像処理により、３次元２値画像の位置、形状、大きさあるいは滑らかさ等の表面形状を変化させ、目的とする関心領域に適合したものあるいは画像計測等の後処理を精度良く行えるものとする。
【００１５】
また、第７の観点の発明にかかる３次元関心領域設定方法は、第１ないし６のいずれか１つの観点において、前記領域抽出が、前記３次元関心領域を、手動で変形あるいは編集することを特徴とする。
【００１６】
この第７の観点の発明では、領域抽出により、画像処理では上手く行うことができない３次元２値画像と目的とする関心領域の適合を行う。
また、第８の観点の発明にかかる３次元関心領域設定方法は、第１ないし７のいずれか１つの観点において、前記領域設定が、前記２値領域のいずれか一方の画素値領域を関心領域とすることを特徴とする。
【００１７】
この第８の観点の発明では、領域設定により、２値領域が例えば閉領域からなる際に、この閉領域の内側あるいは外側のいずれか１つを自由に関心領域とする。
また、第９の観点の発明にかかる画像取得装置は、３次元画像を取得する３次元画像取得手段と、濃淡画素から構成される前記３次元画像を、閾値に基づいて２値化処理し、３次元２値画像を作成する３次元２値画像作成手段と、前記閾値および前記２値化処理を調整しつつ、前記３次元２値画像を繰り返し作成および表示し、前記３次元２値画像の２値領域を最適化する２値領域最適化手段と、前記最適化された２値領域を用いて３次元関心領域を領域抽出する領域抽出手段と、前記３次元関心領域を、前記３次元画像の関心領域として設定する領域設定手段と、を備える。
【００１８】
また、第１０の観点の発明にかかる画像取得装置は、第９の観点において、前記閾値が、上限値および下限値を備えることを特徴とする。
また、第１１の観点の発明にかかる画像取得装置は、第９または１０の観点において、前記２値領域最適化手段が、前記閾値を入力する入力手段および前記閾値により分類される濃淡画素値領域に２値を割り当てる割当手段を備えることを特徴とする。
【００１９】
また、第１２の観点の発明にかかる画像取得装置は、第９ないし１１のいずれか１つの観点において、前記２値領域最適化手段が、前記２値領域を、前記３次元画像に重ねて表示することを特徴とする。
【００２０】
また、第１３の観点の発明にかかる画像取得装置は、第９ないし１２のいずれか１つの観点において、前記領域抽出手段が、前記２値領域に画像処理を施す画像処理手段を備えることを特徴とする。
【００２１】
また、第１４の観点の発明にかかる画像取得装置は、第１３の観点において、前記画像処理手段が、前記３次元２値画像に、論理フィルタ処理を行う３次元論理フィルタ、モフォロジフィルタ処理を行う３次元モフォロジフィルタ、空間フィルタ処理を行う３次元空間フィルタ、アフィン変換処理を行う３次元アフィン変換および多次座標変換処理を行う多次座標変換の少なくとも１つを備えることを特徴とする。
【００２２】
また、第１５の観点の発明にかかる画像取得装置は、第９ないし１４のいずれか１つの観点において、前記領域抽出手段が、前記３次元関心領域を、手動で変形あるいは編集する手動領域抽出手段を備えることを特徴とする。
【００２３】
また、第１６の観点の発明にかかる画像取得装置は、第９ないし１５のいずれか１つの観点において、前記領域設定手段が、前記設定の際に、前記２値領域の２値のいずれか一方の値を関心領域とする関心領域選択手段を備えることを特徴とする。
【００２４】
また、第１７の観点の発明にかかる画像取得装置は、第９ないし１６のいずれか１つの観点において、前記画像取得装置が、断層像イメージング装置あるいは超音波探傷装置であることを特徴とする。
【００２５】
また、第１８の観点の発明にかかる画像取得装置は、第９ないし１７のいずれか１つの観点において、前記画像取得装置が、通信回線を介して接続される画像処理装置を有する際に、前記画像処理装置に前記３次元画像取得手段、前記３次元２値画像作成手段、前記２値領域最適化手段、前記領域抽出手段および前記領域設定手段を備えることを特徴とする。
【００２６】
また、第１９の観点の発明にかかるプログラムは、画像取得装置あるいは画像処理装置のコンピュータを、３次元画像を取得する３次元画像取得手段、濃淡画素から構成される前記３次元画像を、閾値に基づいて２値化処理し、３次元２値画像を作成する３次元２値画像作成手段、前記閾値および前記２値化処理を調整しつつ、前記３次元２値画像を繰り返し作成および表示し、前記３次元２値画像の２値領域を最適化する２値領域最適化手段、前記最適化された２値領域を用いて３次元関心領域を領域抽出する領域抽出手段、前記３次元関心領域を、前記３次元画像の関心領域として領域設定する領域設定手段、として機能させる。
【発明の効果】
【００２７】
以上説明したように、本発明によれば、３次元画像の画素値を２値化処理し、この３次元２値画像の２値領域を最適化し、この最適化された２値領域を用いて３次元関心領域の領域抽出を行ってから関心領域の領域設定を行うこととしているので、３次元関心領域の領域設定を、容易に、しかも目的とする関心領域に適合したものにすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる３次元関心領域設定方法および画像取得装置を実施するための最良の形態について説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
【００２９】
図１は、本発明の実施の形態にかかる画像取得装置であるＸ線ＣＴ装置１００のブロック（ｂｌｏｃｋ）図である。このＸ線ＣＴ装置１００は、操作コンソール（ｃｏｎｓｏｌｅ）１、撮影テーブル（ｔａｂｌｅ）１０、走査ガントリ（ｇａｎｔｒｙ）２０とを含む。
【００３０】
操作コンソール１は、操作者の入力を受け付ける入力装置２と、画像再構成処理などを行う中央処理装置３と、走査ガントリ２０で取得した投影データ（ｄａｔａ）を収集するデータ収集バッファ（ｂｕｆｆｅｒ）５と、投影データから再構成したＣＴ画像を表示するモニタ（ｍｏｎｉｔｏｒ）６と、プログラム（ｐｒｏｇｒａｍ）、データあるいはＸ線ＣＴ画像を記憶する記憶装置７とを有する。
【００３１】
撮影テーブル１０は、被検体を乗せて走査ガントリ２０の空洞部に出し入れするクレードル（ｃｒａｄｌｅ）１２を有する。クレードル１２は、撮影テーブル１０に内臓するモータで昇降およびテーブル直線移動が行われる。
【００３２】
走査ガントリ２０は、Ｘ線管２１と、Ｘ線コントローラ（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）２２と、コリメータ（ｃｏｌｌｉｍａｔｏｒ）２３と、多列Ｘ線検出器２４と、データ収集装置ＤＡＳ（Data Acquisition System）２５と、被検体の体軸の回りにＸ線管２１などを回転させる回転部コントローラ２６と、制御信号などを前記操作コンソール１や投影テーブル１０とやり取りする制御コントローラ２９とを有する。また、チルトコントローラ（ｔｉｌｔｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）２７により、走査ガントリ２０はｚ方向の前方および後方に約±３0度ほど傾斜できる。
【００３３】
実施の形態におけるＸ線ＣＴシステム（ｓｙｓｔｅｍ）の構成は概ね上記のとおりである。この構成のＸ線ＣＴ装置１００において、投影データの収集は例えば次のように行われる。
【００３４】
まず、被検体を走査ガントリ２０の回転部１５の空洞部に位置させた状態でｚ軸方向の位置を固定し、Ｘ線管２１からのＸ線ビーム（ｂｅａｍ）を被検体に照射し（Ｘ線の投影）、その透過Ｘ線を多列Ｘ線検出器２４で検出する。そして、この透過Ｘ線の検出を、Ｘ線管２１と多列Ｘ線検出器２４を被検体の周囲を回転させながら（すなわち、投影角度であるビュー（ｖｉｅｗ）角度を変化させながら）複数N（例えば、Ｎ＝１０００）のビュー方向で、３６0度分データ収集を行う。
【００３５】
検出された各透過Ｘ線は、ＤＡＳ（データ収集部）２５でディジタル（ｄｉｇｉｔａｌ）値に変換されて投影データとしてデータ収集バッファ５を介して操作コンソール１に転送される。この動作を１スキャン（ｓｃａｎ）とよぶ。そして、順次ｚ軸方向にスキャン位置を所定量だけ移動して、次のスキャンを行っていく。このようなスキャン方式はコンベンショナルスキャン（ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｓｃａｎ）方式またはアキシャルスキャン（ａｘｉａｌｓｃａｎ）方式とよばれる。なお、投影角度の変化に同期して撮影テーブル１０を所定速度で移動させ、スキャン位置を移動させながら、すなわちＸ線管２１と多列Ｘ線検出器２４とが被検体の周囲をらせん状に周回しながら、投影データを収集する方式を、ヘリカルスキャン（ｈｅｌｉｃａｌｓｃａｎ）方式とよぶ。本発明は、コンベンショナルスキャン方式およびヘリカルスキャン方式のいずれにも適用できる。
【００３６】
操作コンソール１は、走査ガントリ２０から転送されてくる投影データを中央処理装置３のハードディスク（ｈａｒｄｄｉｓｋ）に格納するとともに、例えば、所定の再構成関数と重畳演算を行い、逆投影処理により断層画像を再構成する。ここで、操作コンソール１は、スキャン処理中に走査ガントリ２０から順次転送されてくる投影データからリアルタイムに断層画像を再構成し、常に最新の断層画像をモニタ６に表示させることが可能である。さらに、ハードディスクに格納されている投影データを呼び出して改めて画像再構成を行わせることも可能である。
【００３７】
また、操作コンソール１は、複数の連続する２次元断層像を重ねて３次元画像を作成する３次元画像取得手段、この濃度画素から構成される３次元画像を、入力装置２から入力される閾値に基づいて２値化処理し、３次元２値画像を作成する３次元２値画像作成手段、さらにこの閾値および２値化処理を調整しつつ、３次元２値画像を繰り返し作成および表示し、この３次元２値画像の２値領域を最適化する２値領域最適化手段、この最適化された２値領域を用いて３次元関心領域を領域抽出する領域抽出手段、この抽出された３次元関心領域を、表示される３次元画像の３次元画像に関心領域として領域設定する領域設定手段およびこの３次元関心領域で面積計算等の画像計測を行う画像計測手段を有する。
【００３８】
以下、本実施の形態における操作コンソール１の３次元画像取得手段、３次元２値画像作成手段、２値領域最適化手段、領域抽出手段、領域設定手段および画像計測手段の処理内容を、実施の形態１では処理内容を中心に説明し、また実施の形態２および３ではこれら処理を具体的な３次元画像に適用した場合について説明する。
（実施の形態１）
図２は、実施の形態１の操作コンソール１の処理動作を示すフローチャート（ｆｌｏｗｃｈａｒｔ）である。
【００３９】
本実施の形態１では、操作コンソール１は、３次元画像を３次元画像取得手段から取得し、３次元関心領域を適切に切り出す基となる、２値化処理のための閾値である上限値および下限値を決めて３次元２値画像を作成する。なお、これら閾値は、２値領域最適化手段により、３次元２値画像を３次元表示して形状などを確認しながら、２値領域を調節して最適化する。また、操作コンソール１は、この３次元２値画像に、必要に応じて画像処理を施し３次元関心領域とする。
【００４０】
ステップＳ１では、操作者は、Ｘ線ＣＴ装置１００を用いて被検体の関心部位を撮影し、３次元画像取得手段により、３次元画像を取得する。なお、取得される３次元画像は、Ｘ線ＣＴ装置１００のコンベンショナルスキャンあるいはアキシャルスキャンを用いて、ｚ方向に位置をずらしながら収集した２次元断層像を、ｚ方向に積重ねた３次元画像でも良いし、ヘリカルスキャンでｚ方向に連続して収集した断層像情報を、ｚ方向に積重ねた３次元画像でも良いし、シネスキャン（ｃｉｎｅｓｃａｎ）で取得された断層像を時系列に並べてＸｙ軸および時間軸をなすt軸からなる３次元画像を用いても良い。
【００４１】
ステップＳ２では、操作者は、２値領域最適化手段により、３次元画像を３次元表示し、３次元関心領域が正しく抽出されるように閾値の下限値である下限ＣＴ値、閾値の上限値である上限ＣＴ値を設定し、表示確認を繰り返し、最適な３次元２値画像の取得を行う。
【００４２】
ここで、２値領域最適化手段は、閾値により分類される多値からなる画素値の各濃淡画素値領域に、２値、例えば０あるいは１を割り当てる割当手段を有する。一例として、操作者は、割当手段により、上限ＣＴ値および下限ＣＴ値に挟まれる濃淡画素値領域に１を割り当て、上限ＣＴ値を越える濃淡画素値領域および下限ＣＴ値を越えない濃淡画素値領域に０を割り当てる。
【００４３】
また、２値領域最適化手段は、モニタ６に３次元表示された３次元２値画像を表示すると共に、原画像である３次元画像を重ねて３次元表示することで、原画像を確認しつつ、閾値が適正か否かを確認して最適値を決定することができる。
【００４４】
ステップＳ３では、操作者は、領域抽出手段により、３次元ラベリング（ｌａｂｅｌｉｎｇ）を行い、同一の画素値が連続する位置に存在する領域である３次元連続領域を、３次元連続領域ごとに番号付け、色付けなどで分類・表示し、３次元関心領域を設定する際の基になる３次元連続領域を選択する。
【００４５】
領域抽出手段は、２値化処理された３次元画像に３次元ラベリングを行うことにより、この３次元画像を、同一の画素値からなる複数の３次元連続領域に分類されたものとする。ここで、３次元表示する際に、番号付け・色付け等を行うことにより、操作者は、３次元連続領域の表示を視覚的に分類しながら見ることができ、関心のある３次元連続領域のみを選択し易くすることができる。なお、この３次元ラベリングは、３次元ラベリング用近傍フィルタを、３次元２値画像に対して処理することによりなされる。
【００４６】
ステップＳ４では、操作者は、関心のある３次元関心領域が他の関心のない３次元領域とつながっているかどうかを判定する。ここで、操作者は、３次元関心領域が他の関心のない３次元領域とつながっている場合には（ステップＳ４肯定）、画像処理を行い関心のない３次元領域を切り離し（ステップＳ５）、３次元関心領域が他の関心のない３次元領域とつながっていない場合には（ステップＳ４否定）、つぎのステップに移行する。
【００４７】
なお、領域抽出手段は、３次元２値画像に画像処理を行う画像処理手段を有し、この画像処理手段は、３次元論理フィルタ（ｆｉｌｔｅｒ）、３次元モフォロジフィルタ、３次元空間フィルタ、３次元アフィン（Ａｆｆｉｎｅ）変換および多次座標変換等を有する。また、領域抽出手段は、手動で３次元２値画像を、変形あるいは編集する手動領域抽出手段を有する。この手動領域抽出手段は、例えば、モニタ６に表示されるカーソル等を用いて、表示された３次元２値画像の３次元連続領域に、後述する切り離し処理、穴埋め処理、外部領域抽出処理あるいは３次元殻域抽出処理等の各処理を行う。
【００４８】
ステップＳ５では、操作者は、３次元論理フィルタ等の画像処理手段を用いて、関心のない３次元領域を切断するか、もしくは手動領域抽出手段により、手動で関心のない３次元領域を切断する。その後、操作者は、ステップＳ３に移行し、ステップＳ５で作成された３次元関心領域を用いてステップＳ３の処理を行う。
【００４９】
図４は、ステップＳ５で行われる、画像処理手段を用いて関心のない３次元領域を切断する切り離し処理の動作を示すフローチャートである。まず、操作者は、ステップＳ２で作成された３次元２値画像を表示する（ステップＳ３１）。図５（ａ）は、３次元関心領域および関心のない３次元領域がつながって存在する例を示す画像である。図５（ａ）では、左右の球体状の３次元領域は、つながって存在し同一の３次元連続領域をなし、この３次元連続領域内部は画素値１を有し、この３次元連続領域外部は画素値０を有する。そして、左右の球体状の３次元連続領域の一方は、関心のない３次元領域であるとする。なお、この図は、２次元画像を用いて示しているが３次元画像でも全く同様である。
【００５０】
その後、操作者は、画像処理手段の３次元論理フィルタを用いて、図５（ａ）に示す３次元連続領域が２つの３次元領域に切り離される迄Ｎ画素分の画像収縮を行う（ステップＳ３２）。なお、この画像収縮は、対象となる３次元領域の境界画素を１層分ずつ繰り返し取り省く処理であり、Ｎは、繰り返し行われる画像収縮の回数である。図５（ｂ）は、３次元関心領域および関心のない３次元領域が切り離された例を示す画像である。
【００５１】
その後、操作者は、画像処理手段はの３次元論理フィルタを用いて、切り離された３次元領域の画素の排他的膨張を、繰り返し行われた画像収縮の回数、すなわちＮ回分行う（ステップＳ３３）。図５（ｃ）は、３次元関心領域および関心のない３次元領域が切り離された状態で、図５（ａ）に示す左右に存在する球体状の個別の３次元領域とほぼ同じ大きさになった状態を示す画像である。
【００５２】
図２に戻りステップＳ６では、操作者は、３次元関心領域の境界，表面が充分滑らかかどうかを判定する。ここで、操作者は、３次元関心領域の境界，表面が充分滑らかでない場合には（ステップＳ６否定）、画像処理を行い３次元関心領域の境界，表面を充分滑らかにし（ステップＳ７）、３次元関心領域の境界画素，表面が充分滑らかである場合には（ステップＳ６肯定）、つぎのステップに移行する。
【００５３】
なお、２値領域最適化手段が、２値化処理のための最適化を、ステップＳ１で取得した３次元画像のＳ／Ｎがあまり良くない状態で行った場合には、３次元関心領域の表面は凸凹しており、滑らかではなくなる。この場合、後述する３次元画像計測を行う際の精度が悪くなる可能性がある。このため、３次元関心領域の表面はある程度滑らかである必要がある。
【００５４】
ステップＳ７では、操作者は、画像処理手段の３次元論理フィルタまたは３次元モフォロジフィルタ等を用いて、３次元関心領域の境界，表面を滑らかにする。例えば、３次元論理フィルタで（１）突起除去フィルタをかける。（２）膨張フィルタをＭ回かけた後、収縮フィルタをＭ回かける。（３）収縮フィルタをＭ回かける。（４）拡大フィルタをＭ回かける等の方法がある。その後、操作者は、ステップＳ６に移行し、ステップＳ７で作成された３次元関心領域情報を用いてステップＳ６の処理を行う。
【００５５】
ステップＳ８では、操作者は、３次元関心領域の大きさが適切かどうかを判定する。ここで、操作者は、３次元関心領域の大きさが適切でない場合には（ステップＳ８否定）、画像処理により大きさを調整し（ステップＳ９）、３次元関心領域の大きさが適切である場合には（ステップＳ８肯定）、次のステップに移行する。
【００５６】
なお、３次元関心領域が大きすぎたり、小さすぎたりした場合には、後述する３次元画像計測で余計な領域まで測定してしまったり、測定すべき領域が欠けてしまったりする可能性がある。このため、３次元関心領域の大きさはある程度調整しておく必要がある。
【００５７】
ステップＳ９では、操作者は、画像処理手段の３次元論理フィルタまたは３次元モフォロジフィルタ等を用いて、３次元関心領域の膨張，収縮を行い、大きさを調節する。その後、操作者は、ステップＳ８に移行し、ステップＳ９で作成された３次元関心領域情報を用いてステップＳ８の処理を行う。
【００５８】
なお、３次元関心領域が大きすぎたり、小さすぎたりした場合には、例えば３次元論理フィルタまたは３次元モフォロジフィルタの膨張フィルタまたは収縮フィルタで調整を行うことができる。この際、原画像であるステップＳ１で取得した３次元画像と重ねて表示しながら３次元関心領域の膨張，収縮などを行うと調整が容易となる。
【００５９】
ステップＳ１０では、操作者は、関心領域が、殻状の３次元関心領域の境界の内部領域または外部領域かどうかを判定する。ここで、操作者は、関心領域が、殻状の３次元関心領域の内壁あるいは外壁の内部領域または外部領域である場合には（ステップＳ１０肯定）、画像処理により、穴埋め処理や外部領域抽出処理等を行い（ステップＳ１１）、関心領域が、殻状の３次元関心領域の境界の内部領域または外部領域でない場合には（ステップＳ１０否定）、次のステップに移行する。
【００６０】
なお、肺野の境界の殻領域、あるいは頭部頭蓋骨の境界の殻領域等を測定したい場合には、殻状の３次元関心領域の境界の内部領域または外部領域を指定する必要が生じる。
ステップＳ１１では、操作者は、画像処理手段により、穴埋め処理や外部領域抽出処理などを、２値反転および３次元ラベリングを用いて行う。図５は、操作者が、画像処理手段を用いて、３次元関心領域である殻状の３次元連続領域の内壁の内部領域のみを抽出する穴埋め処理の動作を示すフローチャートである。まず、操作者は、ステップＳ８で作成された３次元２値画像を表示する（ステップＳ４１）。図７（ａ）は、３次元関心領域が、殻状の３次元連続領域の内部領域である例を示す画像である。図７（ａ）では、殻状の３次元連続領域は画素値が１、殻状の３次元連続領域の内側および外側の３次元連続領域は画素値が０となっている。なお、この図は、２次元画像を用いて示しているが３次元画像でも全く同様である。
【００６１】
その後、操作者は、画像処理手段により、３次元連続領域の２値反転を行う（ステップＳ４２）。図７（ｂ）は、図７（ａ）に２値反転処理を行った画像である。殻状の３次元連続領域は画素値が０、殻状の３次元連続領域の内側および外側の３次元連続領域は画素値が１となる。
【００６２】
その後、操作者は、画像処理手段により、２値反転処理を行った３次元連続領域に３次元ラベリングを行い（ステップＳ４３）、３次元連続領域ごとの番号付けを行う。図７（ｃ）は、図７（ｂ）の２値の反転処理を行った３次元連続領域に番号付けを行った画像である。殻状の３次元連続領域は領域番号が“０”、殻状の３次元連続領域の外側の３次元連続領域は領域番号が“１”、殻状の３次元連続領域の内側の３次元連続領域は領域番号が“２”となる。
【００６３】
その後、操作者は、画像処理手段により、領域番号“２”の３次元連続領域の画素値を１とし、領域番号“１”の３次元連続領域の画素値を０とする（ステップＳ４４）。図７（ｄ）は、領域番号“２”の３次元連続領域に画素値１を、領域番号“１”の３次元連続領域に画素値０を代入した３次元２値画像を示している。
【００６４】
その後、操作者は、画像処理手段により、ステップ４４で求めた３次元２値画像と、ステップ４２で取得した２値反転処理した３次元２値画像との画素値の論理積を行い（ステップＳ４５）、穴埋めした３次元２値画像を取得して本処理を終了する。ここで、この３次元２値画像は、殻状の３次元連続領域の内壁を境界とする２つの３次元連続領域、すなわち３次元関心領域と関心のない３次元領域とからなる３次元２値画像となっている。図７（ｅ）は、殻状の３次元連続領域が図７（ａ）に示される場合に、ステップＳ４５で取得される殻状の３次元連続領域の内壁で区別される２つの３次元連続領域を示している。
【００６５】
図８は、操作者が、画像処理手段により、３次元関心領域である殻状の３次元連続領域の外壁の外部領域のみを抽出する外部領域抽出処理を行う例を示すフローチャートである。まず、操作者は、ステップＳ８で作成された３次元２値画像を表示する（ステップＳ５１）。図９（ａ）は、殻状の３次元連続領域が存在する例を示す画像である。殻状の３次元連続領域は画素値が１、殻状の３次元連続領域の内側および外側の３次元連続領域は画素値が０となっている。なお、この図は、２次元画像を用いて示しているが３次元画像でも全く同様である。
【００６６】
その後、操作者は、画像処理手段により、３次元連続領域の２値反転を用いて２値の反転処理を行う（ステップＳ５２）。図９（ｂ）は、図９（ａ）に２値反転処理を行った画像である。殻状の３次元連続領域は画素値が０、殻状の３次元連続領域の内側および外側の３次元連続領域は画素値が１となる。
【００６７】
その後、操作者は、画像処理手段により、２値反転処理を行った３次元連続領域に３次元ラベリングを行い（ステップＳ５３）、３次元連続領域ごとに番号付けを行う。図９（ｃ）は、図９（ｂ）の２値の反転処理を行った３次元連続領域の番号付けを行った画像である。殻状の３次元連続領域は領域番号が“０”、殻状の３次元連続領域の外側の３次元連続領域は領域番号が“１”、殻状の３次元連続領域の内側の３次元連続領域は領域番号が“２”となる。
【００６８】
その後、操作者は、画像処理手段により、領域番号“２”の３次元連続領域の画素値を０とし、領域番号“１”の３次元連続領域の画素値を１とし（ステップＳ５４）、本処理を終了する。図９（ｄ）は、領域番号“２”の３次元連続領域に画素値０を、領域番号“１”の３次元連続領域に画素値１を代入した３次元２値画像を示している。ここで、この３次元２値画像は、殻状の３次元連続領域の外壁で区別される２つの３次元連続領域からなる３次元２値画像となっている。
【００６９】
ここで、図６に示すような穴埋め処理を行ったり、図８に示すような外部領域抽出処理を行ったりすることにより、殻状の３次元連続領域の境界の内部領域または外部領域を３次元関心領域にすることができる。
【００７０】
図３に移りステップＳ１２では、操作者は、３次元関心領域が、殻状の３次元連続領域かどうかを判定する。ここで、操作者は、３次元関心領域が、殻状の３次元連続領域である場合には（ステップＳ１２肯定）、画像処理により、殻状の３次元連続領域の抽出を行い（ステップＳ１３）、３次元関心領域が、殻状の３次元連続領域でない場合には（ステップＳ１３否定）、次のステップに移行する。
【００７１】
なお、３次元連続領域の外部領域を３次元関心領域としたい場合には、多くの場合に、この３次元連続領域の外壁から決まった距離までの領域である殻状の３次元連続領域としたいことがある。
【００７２】
ステップＳ１３では、操作者は、画像処理手段により、３次元連続領域を３次元論理フィルタ等を用いて殻状の３次元連続領域とする。図１０は、３次元連続領域から殻状の３次元連続領域を抽出する３次元殻領域抽出処理を示すフローチャートである。まず、操作者は、ステップＳ１０で作成された３次元２値画像を表示する（ステップＳ６１）。図１１（ａ）は、球体状の３次元連続領域が存在する例を示す画像である。図１１（ａ）では、球体状の３次元連続領域は画素値が０、球体状の３次元連続領域の外部領域に当たる３次元連続領域は画素値が１となっている。なお、この図では、２次元画像を用いて示しているが３次元画像でも全く同様である。
【００７３】
その後、操作者は、画像処理手段により、球体状の３次元連続領域に３次元論理フィルタを用いて、画素値が１の領域に画像収縮を行う（ステップＳ６２）。図１１（ｂ）は、図１１（ａ）に示す球体状の３次元連続領域に画像収縮を行った例である。３次元論理フィルタは、画素値が１である球体状の３次元連続領域の外側辺縁部を、目的とする殻状の３次元連続領域の画素数の厚さだけ減縮する。なお、図１１（ｂ）では、収縮された球体状の３次元連続領域の外側辺縁部を実線で示し、元となる球体状の３次元連続領域を点線で示してある。
【００７４】
その後、操作者は、画像処理手段により、画像収縮を行った球体状の３次元連続領域と、ステップＳ６１で取得した原画像にある球体状の３次元連続領域との画素値の排他的論理和および２値の反転処理を行い（ステップＳ６３）、本処理を終了する。図１１（ｃ）は、画素値の排他的論理和および２値の反転処理を行った３次元連続領域を示す図である。画素値が１である３次元連続領域は、目的とする厚さの殻状の３次元関心領域を形成している。
【００７５】
ステップＳ１４では、操作者は、ステップＳ４〜１３で行われた画像処理の結果として取得された３次元連続領域を表示し、同時に原画像の３次元画像を重ねて表示し、３次元画像中の関心となる領域が、この３次元連続領域と一致することを確認し、この３次元連続領域を３次元関心領域と決定する。
【００７６】
ステップＳ１５では、操作者は、この３次元関心領域で３次元画像計測を行う。この３次元画像計測では、３次元関心領域の体積、形状等の計測が行われる。ここで、３次元関心領域に適合された３次元連続領域のみを画像計測することで、３次元関心領域の画像特性を正確に把握することができる。
【００７７】
上述してきたように本実施の形態１では、３次元画像を取得し、３次元画像を上限値および下限値を有する閾値により２値化処理して３次元２値画像を作成し、必要に応じてこの３次元２値画像を画像処理して、３次元関心領域に適合した最適な３次元連続領域の形成および設定を行い、この３次元連続領域で３次元画像計測を行うこととしているので、３次元関心領域に適合した３次元連続領域を、容易に取得することができ、ひいては精度の高い画像計測を行うことができる。
（実施の形態２）
ところで、上記実施の形態１では、３次元関心領域設定処理を、３次元画像に含まれる画像を限定せず説明を行ったが、本実施の形態２では、具体的に肺野部を３次元関心領域として設定する場合について説明する。
【００７８】
なお、ハードウェア（ｈａｒｄｗａｒｅ）の構成は、図１に示したものと全く同様であるので詳しい説明を省略する。
図１２は、肺野部の３次元関心領域設定処理の流れを示すフローチャートである。
【００７９】
ステップＳ７１では、操作者は、２次元連続断層像情報を、中央処理装置３に入力する（ステップＳ７１）。ここで、操作者は、Ｘ線ＣＴ装置１００のヘリカルスキャンを用いて取得されるｚ方向に連続な連続断層像またはコンベンショナルスキャンを用いて取得されるｚ方向に連続な連続断層像を入力し、これらｚ方向に連続な連続断層像を重ね合わせて３次元画像とする。図１３（ａ）は、肺野内部のｚ方向に連続な連続断層像およびこれらを重ね合わせた３次元画像を模式的に示した図である。この図では、３次元画像を構成する各２次元断層像がＡｉ（ｉ＝１，２‥）で示され、この３次元画像に描出される左右の肺、血管（大文字のＶで示される）および肺野内部の血管分枝（小文字のｖで示される）が模式的に示されている。なお、図中に示される血管候補領域Ｖａは、後述する病変部領域検出処理において説明される。
【００８０】
ステップＳ７２では、操作者は、２値領域最適化手段により、ステップＳ７１で入力した原画像である３次元画像から３次元２値画像を作成し、この３次元２値画像を原画像に重ねて３次元表示し、２値化処理の閾値の調整を、原画像との比較および確認をしながら行う。なお、操作者は、閾値の調整を、入力装置２からキーボード（ｋｅｙｂｏａｒｄ）等の変更しやすいユーザインターフェース（ｕｓｅｒｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を用いて行う。図１３（ｂ）は、２値化処理された左右の肺野および肺野に存在する血管の分枝の３次元２値画像を模式的に示したものである。
【００８１】
ステップＳ７３では、操作者は、領域抽出手段により、この３次元２値画像を、３次元ラベリングして複数の３次元連続領域に分ける。図１３（ｃ）は、肺野を含む３次元２値画像に３次元ラベリングを行った例である。図１３（ｃ）では、左右の肺野に領域番号“１”および“２”が割り当てられ、背景部分には領域番号“０”が割り当てられている。
【００８２】
ステップＳ７４では、操作者は、手動領域抽出手段により、複数の３次元連続領域から３次元関心領域の領域番号を手動で選択する。図１３（ｄ）は、領域番号“１”の肺野が選択された例である。ここでは、領域番号“１”の左の肺野部分のみが３次元２値画像として表示される。
【００８３】
なお、この選択の際に、操作者は画像計測手段によりラベリングされた各３次元連続領域の体積を求め、これら体積から決定されるある規準値より小さな体積の領域はノイズ（ｎｏｉｓｅ）として除去することもできる。また、この規準値を、キーボード等の変更しやすいユーザインターフェースを用いて変更可能とし、操作者による調整を容易なものとすることもできる。
【００８４】
ステップＳ７５では、操作者は、３次元論理フィルタ等の画像処理手段を用いて、選択された３次元連続領域の膨張，収縮を行い３次元２値画像の表面を滑らかにする。なお、後述する病変部領域検出処理により、肺の太い血管の除去処理などを行うことにより、より効果的なものにすることもできる。
【００８５】
ステップＳ７６では、表面が滑らかにされた３次元連続領域を、３次元関心領域として設定し、本処理を終了する。
図１４は、図１２の肺野部の３次元関心領域設定処理のうち、ステップＳ７５で行われる３次元関心領域を滑らかにする処理の一例である病変部領域検出処理の詳細を示すフローチャートである。
【００８６】
ステップＳ８１では、操作者は、Ｘ線ＣＴ装置１００のスキャンにより取得された、被検体の体軸方向に連続した２次元連続断層像情報を、中央処理装置３に入力する。
ステップＳ８２では、閾値および２値化処理の設定を行い、肺の全体を抽出できるようなＣＴ値範囲(例えば−２００以下)の画素値を１とし、それ以外の画素値を0とするような２値化処理を行なう。これにより、肺内部および背景(空気)の領域が画素値１となり、それ以外が画素値0となる。ここで、図１５は、２値化処理を行った３次元画像を構成する１つの２次元断層像（図１３（ａ）に示すＡｉ）の例である。図１５は、画素値１を有する肺および背景(空気)以外の画素値０を有する領域がハッチング（ｈａｔｃｈｉｎｇ）で示されている２値断層像情報である。図１５で、“入り江”状血管領域Laというのは肺へ入る肺動脈などの太い血管の部分である。
【００８７】
なお、図１６は、図１５に示す２値断層像情報をそのまま用いて、２値化処理された３次元関心領域の抽出を行った場合の例である。図１６の“入り江”状血管領域Ｌａに示される様に、この３次元関心領域の抽出では、“入り江”状血管領域Ｌａ、細かい血管領域ｖおよび病変部候補領域等が２値化処理で抽出されてしまう。このため以下の処理では、まず“入り江”状血管領域Ｌａを３次元論理フィルタなどにより埋めて細かい血管領域ｖと病変部候補領域を取り出す。
【００８８】
図１４に戻りステップＳ８３では、操作者は、図１５の画素値１の領域に対し３次元論理フィルタによりＮ画素膨張処理およびＮ画素収縮処理を行ない、ノイズとなる微小領域を取り除く（例えば、細かい血管の直径が５画素程度であれば、Ｎ＝５。但し、Ｎの値は、１画素サイズに依存して変化させる）。次に、操作者は、３次元ラベリング処理により各３次元連続領域に領域番号をつける。これにより、背景（空気部分）と推定できる３次元連続領域を除去し、図１５に示す肺野部だけが画素値１の領域とする。
【００８９】
ステップＳ８４では、画素値１の領域に対し３次元論理フィルタによりＭ画素拡大処理およびＭ画素収縮処理を行ない、肺野領域にしたい“入り江”状血管領域Ｌａを埋める（例えば、太い血管の直径が１５画像程度であれば、Ｍ＝１０。但し、Ｍの値は、１画素サイズに依存して変化させる）。図１７に示すように、肺から“入り江”状血管領域Ｌａがなくなる。これにより、３次元関心領域が求められる。更にこの３次元関心領域において３次元画像計測を行う。
【００９０】
ステップＳ８５では、上記ステップＳ８４で画素値１になった領域を各断層像から画素間演算の論理積ＡＮＤ処理で切り出し、その切り出した領域（マスク領域）について血管を抽出できるようなＣＴ値範囲、すなわち造影された血管のＣＴ値はおよそ１００〜２００、造影されてない血管のＣＴ値はおよそ４０〜５０なので、例えば−５００〜＋１０００、を画素値１とし、それ以外を画素値０とするような２値化処理を行なう。これにより、図１３（ａ）に示すように、肺の血管候補領域Ｖａが画素値１となり、それ以外が画素値０となる。ここで、肺の血管候補領域Ｖａを３次元モデル（ｍｏｄｅｌ）化する。
【００９１】
ステップＳ８６では、操作者は、肺の血管候補領域Vaに対し３次元論理フィルタにより、Ｌ画素膨張処理およびＬ画素収縮処理を行ない、データ上では切れていた複数の血管候補領域、例えばｖ１,ｖ２,ｖ３,・・・を接続修復する（例えば、Ｌ＝１〜３とする。但し、Ｌの値は、１画素サイズ（Ｓｉｚｅ）に依存して変化させる。）。
【００９２】
ステップＳ８７では、操作者は、３次元ラベリング処理により、血管候補領域Ｖａを血管候補Ｖｂに区分する。図１８は、複数の血管候補Ｖｂに区分された血管候補領域Ｖａを示す図である。ここで、操作者は、各血管候補Ｖｂを含む血管候補領域Ｖａの全画素を被う直方体の領域である外接直方体Ｂの体積を計算し、最も体積の大きい血管候補Ｖｂを血管Ｖと判定する。他のラベル領域は、ノイズ領域として除去する。図１９は、血管Ｖと判定された最も体積の大きい血管候補Ｖｂを示す図である。なお、図１８には、後述する病変部候補領域Ｃａも図示されている。
【００９３】
また、操作者は、血管Ｖに対して３次元論理フィルタによりＰ画素収縮処理を行ない、末梢部の血管を消去する。Ｐは、末梢部の血管の太さに１〜２画素を加えた値とする。（例えば、Ｐ＝４〜５。但し、Ｐの値は、１画素サイズに依存して変化させる）。これにより、図２０に示すように、血管Ｖの末梢部に孤立した病変部候補領域Ｃａが残る。なお、図２０では、消去された末梢部の血管を点線で示している。
【００９４】
つづいて、操作者は、その病変部候補領域Ｃａの球体度βを計算する。また、病変部候補領域Ｃａと複数の２次元断層像情報Ａｉとを基に病変部候補領域Ｃａの３次元データを抽出し、その平均ＣＴ値を計算する。そして、病変部候補領域Ｃａの球体度βと平均ＣＴ値とを基に末梢部病変部領域を検出する。
【００９５】
ここで、図２１（ａ）に示すように病変部Ｃは、略球形状であり、図２１（ｂ）に示すように血管Vは、ほぼ円柱状である事が多い。そこで、例えば、球体度βが０．８より大きく且つ平均ＣＴ値が０〜＋２００ならば病変部領域と判断し、そうでないなら病変部領域でない判断する。
【００９６】
なお、球体度βは下記のように定める。病変部領域検出方法では、３次元形状特徴パラメータ（ｐａｒａｍｅｔｅｒ）として、球体度を用いることができる。ここで、球体度βまたはβ'は、表面積をＳとし、体積をＶとするとき、
β＝６×π1/2×（Ｖ／Ｓ3/2）
β'＝β2＝３６×π×（Ｖ2／Ｓ3）
である。球体度βまたはβ'が１に近いほど病変部である確率が高い。
【００９７】
上記の処理の後に収縮処理して残った血管Ｖに対して、操作者は３次元論理フィルタによりＱ画素収縮処理を行ない、主幹部の血管を消去する。Ｑは、主幹部の血管の太さに１〜２画素を加えＰを減算した値とする（例えば、Ｑ＝７〜８。但し、Ｑの値は、１画素サイズに依存して変化させる）。これにより、図１８に示すように、血管Ｖの主幹部に孤立した病変部候補領域Ｃｂが残る。次に、その病変部候補領域Ｃｂの球体度βを計算する。また、病変部候補領域Ｃｂと複数の２次元断層像情報Ａｉとを基に病変部候補領域Ｃｂの３次元画像を抽出し、その平均ＣＴ値を計算する。そして、病変部候補領域Ｃｂの球体度βと平均ＣＴ値とを基に主幹部病変部領域を検出する。
【００９８】
上述してきたように本実施の形態２では、肺野部の３次元関心領域に基づき、３次元画像計測、領域分類することができる。
（実施の形態３）
ところで、上記実施の形態２では、肺野部の例を用いて３次元関心領域設定処理を示したが、実施の形態３では頭部の頭蓋骨内側に存在する薄殻領域の３次元関心領域設定処理について説明する。
【００９９】
図２２は、頭部の頭蓋骨内側に存在する薄殻領域の３次元関心領域設定処理の流れを示すフローチャートである。
ステップＳ１６１では、操作者は、２次元連続断層像情報を、中央処理装置３に入力する。ここで、操作者は、Ｘ線ＣＴ装置１００のヘリカルスキャンを用いて取得される２次元連続断層像情報またはコンベンショナルスキャンを用いて取得される２次元連続断層像情報を入力し、これら２次元連続断層像を重ね合わせて３次元画像とする。
【０１００】
ステップＳ１６２では、操作者は、２値領域最適化手段により、原画像である３次元画像から３次元２値画像を作成し、この３次元２値画像を原画像に重ねて３次元表示し、２値化処理の閾値の調整を、原画像との比較および確認をしながら行う。図２３（ａ）は、頭蓋骨の３次元画像から作成された３次元２値画像の例である。この３次元２値画像では、画素値１を有する頭蓋骨部分および画素値０を有する頭蓋骨内外部を含んでいる。
【０１０１】
ステップＳ１６２では、操作者は、頭蓋骨の内部を埋める処理を行う。これは、図６に示した穴埋め処理と全く同様の方法により行われ、頭蓋骨の内部領域を抽出する。図２３（ｂ）は、図２３（ａ）に示す３次元２値画像から、画素値１を有する頭蓋骨の内部領域を抽出した図である。なお、図中の点線は、頭蓋骨の外部形状を示している。
【０１０２】
ステップＳ１６４では、操作者は、頭蓋骨内部領域の境界部分に位置する薄殻を抽出する薄殻領域抽出処理を行う。これは、図１０に示した３次元殻領域抽出処理と全く同様の方法により、例えば頭蓋骨の内側約３mm幅の薄殻領域を抽出する。図２３（ｃ）は、図２３（ｂ）に示す画素値１を有する頭蓋骨の内部領域から、画素値１を有する３次元殻領域を抽出した図である。
【０１０３】
ステップＳ１６５では、操作者は、この薄殻領域を、３次元関心領域として原画像である３次元画像に設定する。
ステップＳ１６６では、操作者は、画像計測手段により、この３次元関心領域の３次元画像計測を行い、本処理を終了する。ここで、原画像である３次元画像に３次元関心領域を設定し、例えば、操作者は、出血の可能性のあるＣＴ値範囲を設定し、その領域を２値化表示したり、体積測定、平均ＣＴ値などの計測を行う。
【０１０４】
上述してきたように本実施の形態３では、頭部の３次元関心領域に基き、３次元画像計測、関心領域内の条件をみたす領域表示などが行える。
また、本実施の形態１〜３では、画像取得装置としてＸ線ＣＴ装置１００を用いた例を示したが、画像取得装置は、Ｘ線ＣＴ装置に限定されず、断層像イメージング装置である磁気共鳴イメージング装置あるいは超音波イメージング装置等、さらに超音波探傷装置等を用いることもできる。
【０１０５】
また、本実施の形態１〜３では、３次元画像としてＸ線ＣＴ装置１００で取得される２次元連続断層像情報を重ねた例を示したが、３次元画像は、リモートセンシングによる多次元画像、シミュレーション画像による多次元画像等を用いることもできる。
【０１０６】
また、本実施の形態１〜３では、Ｘ線ＣＴ装置１００の操作コンソール１において、３次元画像取得手段、３次元２値画像作成手段、２値領域最適化手段、領域抽出手段および領域設定手段を機能させることとしたが、Ｘ線ＣＴ装置１００が通信回線を介して接続される画像処理装置を有する際に、この画像処理装置において、前記３次元画像取得手段、前記３次元２値画像作成手段、前記２値領域最適化手段、前記領域抽出手段および前記領域設定手段を機能させることもできる。
【０１０７】
また、本実施の形態１〜３では、領域抽出手段の画像処理手段で主として３次元論理フィルタを用いた例を示したが、他の画像処理手段、例えば３次元空間フィルタ、３次元アフィン変換あるいは多次座標変換を用いることもできる。
【０１０８】
また、本実施の形態１〜３では、領域抽出手段の画像処理手段で３次元論理フィルタを用いたが、同様に３次元モフォロジフィルタを用いることもできる。
【図面の簡単な説明】
【０１０９】
【図１】画像取得装置であるＸ線ＣＴ装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１にかかる３次元関心領域設定処理の動作を示すフローチャートである（その１）。
【図３】実施の形態１にかかる３次元関心領域設定処理の動作を示すフローチャートである（その２）。
【図４】実施の形態１にかかる切り離し処理の動作を示すフローチャートである。
【図５】実施の形態１にかかる切り離し処理の３次元２値画像を示す説明図である。
【図６】実施の形態１にかかる穴埋め処理の動作を示すフローチャートである。
【図７】実施の形態１にかかる穴埋め処理の３次元２値画像を示す説明図である。
【図８】実施の形態１にかかる外部領域抽出処理の動作を示すフローチャートである。
【図９】実施の形態１にかかる外部領域抽出処理の３次元２値画像を示す説明図である。
【図１０】実施の形態１にかかる３次元殻領域抽出処理の動作を示すフローチャートである。
【図１１】実施の形態１にかかる３次元殻領域抽出処理の３次元２値画像を示す説明図である。
【図１２】実施の形態２にかかる肺野部の３次元関心領域設定処理の動作を示すフローチャートである。
【図１３】実施の形態２にかかる３次元関心領域設定処理の３次元２値画像を示す説明図である。
【図１４】実施の形態２にかかる３次元関心領域設定処理の一部をなす病変部領域検出処理の動作を示すフローチャートである。
【図１５】実施の形態２にかかる病変部領域検出処理の肺野部の全体を描出する２値化断層画像の説明図である。
【図１６】実施の形態２にかかる病変部領域検出処理の肺野部の背景を削除した２値化断層画像の説明図である。
【図１７】実施の形態２にかかる病変部領域検出処理の肺野部の不要領域を埋めた２値化断層画像の説明図である。
【図１８】実施の形態２にかかる病変部領域検出処理の肺野部の血管候補領域に外接する直方体を示す説明図である。
【図１９】実施の形態２にかかる病変部領域検出処理の肺野部から抽出した血管の説明図である。
【図２０】実施の形態２にかかる病変部領域検出処理の肺野部の末梢部に存在する病変部候補領域の説明図である。
【図２１】実施の形態２にかかる病変部領域検出処理の病変部と血管の形状の違いを示す説明図である。
【図２２】実施の形態３にかかる頭部の３次元関心領域設定処理の動作を示すフローチャートである。
【図２３】実施の形態３にかかる３次元関心領域設定処理の３次元２値画像を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１１０】
１ 操作コンソール
２ 入力装置
３ 中央処理装置
５ データ収集バッファ
６ モニタ
１０ 撮影テーブル
１２ クレードル
１５ 回転部
２０ 走査ガントリ
２１ Ｘ線管
２２ Ｘ線コントローラ
２３ コリメータ
２４ Ｘ線検出器
２６ 回転部コントローラ
２７ チルトコントローラ
２９ 制御コントローラ
１００ Ｘ線ＣＴ装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】
３次元画像を取得し、
濃淡画素から構成される前記３次元画像を、閾値に基づいて２値化処理した３次元２値画像を作成し、
前記閾値および前記２値化処理を調整しつつ、前記３次元２値画像を繰り返し作成および表示して前記３次元２値画像の２値領域を最適化し、
前記最適化された２値領域を用いて３次元関心領域を領域抽出し、
前記３次元関心領域を、前記３次元画像の関心領域として領域設定する３次元関心領域設定方法。
【請求項２】
前記閾値は、上限値および下限値を備えることを特徴とする請求項１に記載の３次元関心領域設定方法。
【請求項３】
前記最適化は、前記閾値を入力し、前記閾値により分類される濃淡画素値領域に２値を割り当てることを特徴とする請求項１または２に記載の３次元関心領域設定方法。
【請求項４】
前記最適化は、前記２値領域を、前記３次元画像に重ねて表示することを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１つに記載の３次元関心領域設定方法。
【請求項５】
前記領域抽出は、前記２値領域に画像処理を施すことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１つに記載の３次元関心領域設定方法。
【請求項６】
前記画像処理は、論理フィルタ処理、モフォロジフィルタ処理、空間フィルタ処理、アフィン変換処理および多次座標変換処理の少なくとも１つを行うことを特徴とする請求項５に記載の３次元関心領域設定方法。
【請求項７】
前記領域抽出は、前記３次元関心領域を、手動で変形あるいは編集することを特徴とする請求項１ないし６のいずれか１つに記載の３次元関心領域設定方法。
【請求項８】
前記領域設定は、前記２値領域のいずれか一方の画素値領域を関心領域とすることを特徴とする請求項１ないし７のいずれか１つに記載の３次元関心領域設定方法。
【請求項９】
３次元画像を取得する３次元画像取得手段と、
濃淡画素から構成される前記３次元画像を、閾値に基づいて２値化処理し、３次元２値画像を作成する３次元２値画像作成手段と、
前記閾値および前記２値化処理を調整しつつ、前記３次元２値画像を繰り返し作成および表示し、前記３次元２値画像の２値領域を最適化する２値領域最適化手段と、
前記最適化された２値領域を用いて３次元関心領域を領域抽出する領域抽出手段と、
前記３次元関心領域を、前記３次元画像の関心領域として領域設定する領域設定手段と、
を備える画像取得装置。
【請求項１０】
前記閾値は、上限値および下限値を備えることを特徴とする請求項９に記載の画像取得装置。
【請求項１１】
前記２値領域最適化手段は、前記閾値を入力する入力手段および前記閾値により分類される濃淡画素値領域に２値を割り当てる割当手段を備えることを特徴とする請求項９または１０に記載の画像取得装置。
【請求項１２】
前記２値領域最適化手段は、前記２値領域を、前記３次元画像に重ねて表示することを特徴とする請求項９ないし１１のいずれか１つに記載の画像取得装置。
【請求項１３】
前記領域抽出手段は、前記２値領域に画像処理を施す画像処理手段を備えることを特徴とする請求項９ないし１２のいずれか１つに記載の画像取得装置。
【請求項１４】
前記画像処理手段は、前記２値領域に、論理フィルタ処理を行う３次元論理フィルタ、モフォロジフィルタ処理を行う３次元モフォロジフィルタ、空間フィルタ処理を行う３次元空間フィルタ、アフィン変換処理を行う３次元アフィン変換および多次座標変換処理を行う多次座標変換の少なくとも１つを備えることを特徴とする請求項１３に記載の画像取得装置。
【請求項１５】
前記領域抽出手段は、前記３次元関心領域を、手動で変形あるいは編集する手動領域抽出手段を備えることを特徴とする請求項９ないし１４のいずれか１つに記載の画像取得装置。
【請求項１６】
前記領域設定手段は、前記領域設定の際に、前記２値領域の２値のいずれか一方の値を関心領域とする関心領域選択手段を備えることを特徴とする請求項９ないし１５のいずれか１つに記載の画像取得装置。
【請求項１７】
前記画像取得装置は、断層像イメージング装置あるいは超音波探傷装置であることを特徴とする請求項９ないし１６のいずれか１つに記載の画像取得装置。
【請求項１８】
前記画像取得装置は、通信回線を介して接続される画像処理装置を有する際に、前記画像処理装置に前記３次元画像取得手段、前記３次元２値画像作成手段、前記２値領域最適化手段、前記領域抽出手段および前記領域設定手段を備えることを特徴とする請求項９ないし１７のいずれか１つに記載の画像取得装置。
【請求項１９】
画像取得装置あるいは画像処理装置のコンピュータを、
３次元画像を取得する３次元画像取得手段、
濃淡画素から構成される前記３次元画像を、閾値に基づいて２値化処理し、３次元２値画像を作成する３次元２値画像作成手段、
前記閾値および前記２値化処理を調整しつつ、前記３次元２値画像を繰り返し作成および表示し、前記３次元２値画像の２値領域を最適化する２値領域最適化手段、
前記最適化された２値領域を用いて３次元関心領域を領域抽出する領域抽出手段、
前記３次元関心領域を、前記３次元画像の関心領域として領域設定する領域設定手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項１】
３次元画像を取得し、
濃淡画素から構成される前記３次元画像を、閾値に基づいて２値化処理した３次元２値画像を作成し、
前記閾値および前記２値化処理を調整しつつ、前記３次元２値画像を繰り返し作成および表示して前記３次元２値画像の２値領域を最適化し、
前記最適化された２値領域を用いて３次元関心領域を領域抽出し、
前記３次元関心領域を、前記３次元画像の関心領域として領域設定する３次元関心領域設定方法。
【請求項２】
前記閾値は、上限値および下限値を備えることを特徴とする請求項１に記載の３次元関心領域設定方法。
【請求項３】
前記最適化は、前記閾値を入力し、前記閾値により分類される濃淡画素値領域に２値を割り当てることを特徴とする請求項１または２に記載の３次元関心領域設定方法。
【請求項４】
前記最適化は、前記２値領域を、前記３次元画像に重ねて表示することを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１つに記載の３次元関心領域設定方法。
【請求項５】
前記領域抽出は、前記２値領域に画像処理を施すことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１つに記載の３次元関心領域設定方法。
【請求項６】
前記画像処理は、論理フィルタ処理、モフォロジフィルタ処理、空間フィルタ処理、アフィン変換処理および多次座標変換処理の少なくとも１つを行うことを特徴とする請求項５に記載の３次元関心領域設定方法。
【請求項７】
前記領域抽出は、前記３次元関心領域を、手動で変形あるいは編集することを特徴とする請求項１ないし６のいずれか１つに記載の３次元関心領域設定方法。
【請求項８】
前記領域設定は、前記２値領域のいずれか一方の画素値領域を関心領域とすることを特徴とする請求項１ないし７のいずれか１つに記載の３次元関心領域設定方法。
【請求項９】
３次元画像を取得する３次元画像取得手段と、
濃淡画素から構成される前記３次元画像を、閾値に基づいて２値化処理し、３次元２値画像を作成する３次元２値画像作成手段と、
前記閾値および前記２値化処理を調整しつつ、前記３次元２値画像を繰り返し作成および表示し、前記３次元２値画像の２値領域を最適化する２値領域最適化手段と、
前記最適化された２値領域を用いて３次元関心領域を領域抽出する領域抽出手段と、
前記３次元関心領域を、前記３次元画像の関心領域として領域設定する領域設定手段と、
を備える画像取得装置。
【請求項１０】
前記閾値は、上限値および下限値を備えることを特徴とする請求項９に記載の画像取得装置。
【請求項１１】
前記２値領域最適化手段は、前記閾値を入力する入力手段および前記閾値により分類される濃淡画素値領域に２値を割り当てる割当手段を備えることを特徴とする請求項９または１０に記載の画像取得装置。
【請求項１２】
前記２値領域最適化手段は、前記２値領域を、前記３次元画像に重ねて表示することを特徴とする請求項９ないし１１のいずれか１つに記載の画像取得装置。
【請求項１３】
前記領域抽出手段は、前記２値領域に画像処理を施す画像処理手段を備えることを特徴とする請求項９ないし１２のいずれか１つに記載の画像取得装置。
【請求項１４】
前記画像処理手段は、前記２値領域に、論理フィルタ処理を行う３次元論理フィルタ、モフォロジフィルタ処理を行う３次元モフォロジフィルタ、空間フィルタ処理を行う３次元空間フィルタ、アフィン変換処理を行う３次元アフィン変換および多次座標変換処理を行う多次座標変換の少なくとも１つを備えることを特徴とする請求項１３に記載の画像取得装置。
【請求項１５】
前記領域抽出手段は、前記３次元関心領域を、手動で変形あるいは編集する手動領域抽出手段を備えることを特徴とする請求項９ないし１４のいずれか１つに記載の画像取得装置。
【請求項１６】
前記領域設定手段は、前記領域設定の際に、前記２値領域の２値のいずれか一方の値を関心領域とする関心領域選択手段を備えることを特徴とする請求項９ないし１５のいずれか１つに記載の画像取得装置。
【請求項１７】
前記画像取得装置は、断層像イメージング装置あるいは超音波探傷装置であることを特徴とする請求項９ないし１６のいずれか１つに記載の画像取得装置。
【請求項１８】
前記画像取得装置は、通信回線を介して接続される画像処理装置を有する際に、前記画像処理装置に前記３次元画像取得手段、前記３次元２値画像作成手段、前記２値領域最適化手段、前記領域抽出手段および前記領域設定手段を備えることを特徴とする請求項９ないし１７のいずれか１つに記載の画像取得装置。
【請求項１９】
画像取得装置あるいは画像処理装置のコンピュータを、
３次元画像を取得する３次元画像取得手段、
濃淡画素から構成される前記３次元画像を、閾値に基づいて２値化処理し、３次元２値画像を作成する３次元２値画像作成手段、
前記閾値および前記２値化処理を調整しつつ、前記３次元２値画像を繰り返し作成および表示し、前記３次元２値画像の２値領域を最適化する２値領域最適化手段、
前記最適化された２値領域を用いて３次元関心領域を領域抽出する領域抽出手段、
前記３次元関心領域を、前記３次元画像の関心領域として領域設定する領域設定手段、
として機能させるためのプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【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１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２】
【図３】
【図４】
【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１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【公開番号】特開２００６−３２５６２９（Ｐ２００６−３２５６２９Ａ）
【公開日】平成１８年１２月７日（２００６．１２．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−１４９１７１（Ｐ２００５−１４９１７１）
【出願日】平成１７年５月２３日（２００５．５．２３）
【出願人】（３０００１９２３８）ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー (1,125)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１８年１２月７日（２００６．１２．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年５月２３日（２００５．５．２３）
【出願人】（３０００１９２３８）ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー (1,125)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]