JP2017532996A - 肝臓境界の識別方法及びシステム - Google Patents

Abstract

本発明の実施例は医用画像処理技術の分野に関し、特に肝臓境界の識別方法及びシステムに関する。この方法は、識別される肝臓組織情報を取得することと、画像処理技術又は信号処理技術を用い、前記肝臓組織情報に対応する肝臓組織の特徴及び肝臓組織境界の特徴に基づいて、前記肝臓組織情報における肝臓組織境界を識別することと、識別された肝臓組織境界の位置情報を出力することと、を含む。この方法により、肝臓組織境界を自動的に識別することができ、肝臓境界の識別効率を向上させることもできるため、肝臓境界の自動位置決めが実現される。

Description

本発明の実施例は医用画像処理技術の分野に関し、特に肝臓境界の識別方法及びシステムに関する。

多くの臨床応用では、超音波画像法、磁気共鳴画像法（ＭＲＩ、Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）、コンピュータ断層撮影（ＣＴ、Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）などを含む従来の医用画像から、肝臓組織境界を識別することによって、肝臓検査領域の位置決めを実現する。例えば、肝臓弾性検出や肝臓カラードプラ超音波検査などがある。

現在、肝臓組織の境界は主に人為的に識別される。肝臓組織の情報に基づいて、肝臓境界を人為的に手動で選択する方法は、操作者が肝臓組織の境界を正確に選択するために、肝臓組織構造と画像情報を精通することが必要であるので、操作者に対する要求が高い。同時に、識別過程では、識別が人工的に行われて、識別の時間が長いため、肝臓境界の識別効率が低い。

本発明の目的は、肝臓境界の識別効率を向上させるために、肝臓境界の識別方法及びシステムを提供することである。

一態様によれば、本発明は肝臓境界の識別方法を提供する。この識別方法は、
識別される肝臓組織情報を取得することと、
画像処理技術又は信号処理技術を用い、前記肝臓組織情報に対応する肝臓組織の特徴及び肝臓組織境界の特徴に基づいて、前記肝臓組織情報における肝臓組織境界を識別することと、
識別された肝臓組織境界の位置情報を出力することと、を含む。

別の態様によれば、本発明は肝臓境界の識別システムを提供する。このシステムは、情報取得装置、肝臓境界識別装置及び肝臓境界表示装置を備え、前記情報取得装置は、識別される肝臓組織情報を取得するために用いられ、前記肝臓境界識別装置は、画像処理技術又は信号処理技術を用い、前記肝臓組織情報に対応する肝臓組織の特徴及び肝臓組織境界の特徴に基づいて、前記肝臓組織情報における肝臓組織境界を識別するために用いられ、前記肝臓境界表示装置は、識別された肝臓組織境界の位置情報を出力するために用いられる。

本発明の実施例による肝臓境界の識別方法及びシステムは、肝臓境界領域を効率的に識別することができる。本発明の実施例による肝臓境界の識別方法は、識別される肝臓組織情報を取得した後、画像処理技術又は信号処理技術を用い、前記肝臓組織及び境界の信号特徴に基づいて、前記肝臓組織境界を識別する。この方法により、肝臓組織境界を自動的に識別することができ、肝臓組織境界の識別効率を向上させることもできる。

ここで説明される図面は、本発明の実施例をさらに理解させるために、本発明の実施例の一部を構成するためのものであり、本発明の実施例を限定するものではない。

本発明の第１実施例による肝臓境界の識別方法の実現フローチャートである。 本発明の第２実施例による肝臓境界の識別方法の実現フローチャートである。 本発明の第２実施例における肝臓組織のＭモード超音波信号に基づく境界識別の効果図である。 本発明の第３実施例による肝臓境界の識別方法の実現フローチャートである。 本発明の第３実施例における肝臓組織のＢモード超音波画像に基づく境界識別の効果図である。 本発明の第４実施例による肝臓境界の識別方法の実現フローチャートである。 本発明の第４実施例による肝臓組織のＣＴ画像に基づく境界識別の効果図である。 本発明の第５実施例による肝臓境界の識別システムの構造模式図である。

以下、添付の図面及び具体的な実施例を参照しながら、本発明の実施例をより詳細かつ完全に説明する。ここで記述する具体的な実施例は、本発明の実施例を説明するために用いられ、本発明の実施例を限定するものではないことを理解するべきである。なお、説明を簡単にするために、図面では、本発明の実施例に関連する内容の全部でなく一部のみが示されている。
〈第１実施例〉

図１は、本発明の第１実施例による肝臓境界の識別方法の実現フローチャートである。この方法は、肝臓境界の識別システムにより実行することができる。図１に示されるように、該実現フローチャートはステップ１１〜ステップ１３を含む。

ステップ１１では、識別される肝臓組織情報を取得する。

ここで、前記肝臓組織情報は、肝臓組織のＡモード超音波信号、肝臓組織のＭモード超音波信号、肝臓組織のＢモード超音波画像、肝臓組織のＣＴ画像又は肝臓組織のＭＲＩ画像とすることができる。

肝臓組織情報に基づいて、肝臓組織情報の種類を取得することができる。即ち、肝臓組織情報の種類は、超音波信号例えば肝臓組織のＡモード超音波信号や肝臓組織のＭモード超音波信号であってもよく、２次元超音波画像例えば肝臓組織のＢモード超音波画像であってもよく、さらに、３次元画像例えば肝臓組織のＣＴ画像や肝臓組織のＭＲＩ画像であってもよい。

ステップ１２では、画像処理技術又は信号処理技術を用い、前記肝臓組織情報に対応する肝臓組織の特徴及び肝臓組織境界の特徴に基づいて、前記肝臓組織情報における肝臓組織境界を識別する。

前記肝臓組織情報が肝臓組織の超音波信号である場合、信号処理技術を用い、前記肝臓組織の超音波信号に対応する肝臓組織の特徴及び肝臓組織境界の特徴に基づいて、前記肝臓組織境界を識別する。前記肝臓組織情報が２次元超音波画像又は３次元画像である場合、画像処理技術を用い、前記肝臓組織の２次元超音波画像又は３次元超音波画像に対応する肝臓組織の特徴及び肝臓組織境界の特徴に基づいて、前記肝臓組織境界を識別する。

ここで、前記肝臓組織情報が肝臓組織の１次元超音波信号、肝臓組織の２次元超音波画像又は肝臓組織の３次元超音波画像である場合、画像処理技術又は信号処理技術を用い、前記肝臓組織情報に対応する肝臓組織の特徴及び肝臓組織境界の特徴に基づいて、前記肝臓組織情報における肝臓組織境界を識別することは、具体的に、前記肝臓組織情報を複数の検出サブ領域に区画することと、各検出サブ領域内の肝臓組織情報の特徴値を計算し、検出サブ領域内の肝臓組織情報の特徴値に基づいて、前記肝臓組織境界を確定することと、を含む。

ステップ１３では、識別された肝臓組織境界の位置情報を出力する。

識別された肝臓組織境界の位置情報を出力することとは、識別された肝臓組織境界の座標位置を出力することと、及び／又は、識別された肝臓組織境界の画像を表示することと、を含む。即ち、識別された肝臓組織境界の位置情報を出力するとき、単に肝臓組織境界の座標位置を出力してもよく、単に肝臓組織境界の画像を表示してもよく、肝臓組織境界の座標位置を出力するとともに、肝臓組織境界の画像を表示してもよい。

本発明の第１実施例による肝臓組織境界の識別方法は、肝臓組織情報に対応する肝臓組織の特徴及び肝臓組織境界の特徴に基づいて、前記肝臓組織境界を自動的且つ効率的に識別することができる。ここで、前記肝臓組織情報は、肝臓組織の１次元構造の情報を反映するＡモード超音波信号又は組織の１次元構造の動的情報を反映するＭモード超音波信号であってもよく、肝臓組織の２次元構造を反映するＢモード超音波画像であってもよく、肝臓組織の３次元構造を反映するＣＴ又はＭＲＩ画像であってもよい。
〈第２実施例〉

第２実施例は、本発明の第１実施例のステップ１２を具体的に最適化するものである。この方法は肝臓組織の１次元超音波信号に適する。図２は本発明の第２実施例による肝臓境界の識別方法の実現フローチャートであり、図３は本発明の第２実施例における肝臓組織のＭモード超音波信号に基づく境界識別の効果図である。図２と図３から、この方法はステップ２１〜ステップ２３を含む。

ステップ２１では、肝臓組織の１次元超音波信号を複数の検出サブ領域Ｓ_ｉに区画する。

前記肝臓組織の１次元超音波信号は、肝臓組織のＡモード超音波信号又は肝臓組織のＭモード超音波信号とすることができる。１つの超音波信号がｎ個のサンプリング点を含み、これに対応する肝臓組織の超音波信号の走査深さがｄ（単位がｍｍ）であると仮定すると、深さ１ｍｍあたりｎ／ｄ個の点を含む。ｎ個のサンプリング点を多段の検出サブ領域Ｓ_ｉに区画し、検出サブ領域Ｓ_ｉに対応する走査深さはｄ_ｉであり、ｉが整数である。走査深さｄ_ｉは、検出サブ領域Ｓ_ｉの深さの平均値又は端値とすることができ、ここでは端値にされる。

例えば、ｚを間隔距離としてｎ個のサンプリング点を多段の検出サブ領域Ｓ_ｉに区画する。超音波画像法において、画像の最底部（走査深さの最も深いところに対応する）には一般的に検出対象が含まれないため、画像の最底部の情報は無視されてもよい。このとき、ｉ＝１，２，…，［ｄ／ｚ］−１であり、ｚが検出サブ領域の区間の長さ（単位がｍｍ）であり、［］は整数に切り上げる計算である。各段の検出サブ領域にはそれぞれ［ｚｎ／ｄ］個のサンプリング点が含まれている。例えば、超音波信号の走査深さｄが２０ｍｍとなり、間隔距離ｚが３ｍｍにされる場合、ｎ個のサンプリング点は［ｄ／ｚ］−１＝６段の検出サブ領域Ｓ_１〜Ｓ_６に区画される。Ｓ_１が０〜３ｍｍ区間に対応し、Ｓ_２が３〜６ｍｍ区間に対応し、…、Ｓ_６が１５〜１８ｍｍ区間に対応する。一般的に検出対象が含まれないため、画像の最底部（１８〜２０ｍｍ区間に対応する）は無視される。

ステップ２２では、各検出サブ領域Ｓ_ｉ内の肝臓組織の超音波信号Ｒ_ｉのＮａｋａｇａｍｉ分布値ｍ_ｉを計算する。

Ｎａｋａｇａｍｉ統計モデルは、超音波組織性状診断技術の１つである。具体的に、以下の式に基づいて、各検出サブ領域Ｓ_ｉ内の肝臓組織の画像に対応する超音波信号Ｒ_ｉのＮａｋａｇａｍｉ分布値ｍ_ｉを計算する。


Ｎａｋａｇａｍｉ分布の確率密度関数は、


である。Ｅ（．）が平均値関数、Г（．）がガンマ関数、Ω＝Ｅ（ｒ^２）、Ｕ（．）が単位ステップ関数、ｍがＮａｋａｇａｍｉ分布値、ｒが確率分布関数ｆ（ｒ）の従属変数であり、ｒ≧０、ｍ≧０。各検出サブ領域Ｓ_ｉにとっては、ｍ_ｉがＳ_ｉ領域内のｍ値であり、Ｒ_ｉが超音波信号のエンベロープ値である。

ｍ値が（０，１）範囲内にある場合、肝臓組織の超音波信号はプレレイリー（ｐｒｅ−Ｒａｙｌｅｉｇｈ）分布に従う。ｍ値が１に等しい場合、超音波エコー信号はレイリー（Ｒａｙｌｅｉｇｈ）分布に従う。ｍ値が１より大きい場合、超音波エコー信号はポストレイリー（ｐｏｓｔ−Ｒａｙｌｅｉｇｈ）分布に従う。

ステップ２３では、以下の式に基づいて各検出サブ領域Ｓ_ｉの重みＷ_ｉを計算し、最大重み値に対応する検出サブ領域を肝臓組織の境界領域として確定する。


ｄ_ｉは、検出サブ領域Ｓ_ｉに対応する走査深さであり、検出サブ領域Ｓ_ｉの深さの平均値又は端値にすることもできる。各検出サブ領域の重みＷ_ｉをトラバーサルして、最大重み値に対応する検出サブ領域を選択し、肝臓組織の境界領域とすると、肝臓組織境界の自動的な位置決めを完了する。

本発明の第２実施例による肝臓境界の識別方法は、肝臓組織のＡモード超音波又はＭモード超音波の超音波信号により、肝臓組織境界をリアルタイムかつ自動的に位置決めすることができる。また、本算出法は、複雑度が低いため、より高い肝臓組織境界の識別効率を有することにより、肝臓組織境界をリアルタイムかつ自動的に位置決めすることができる。
〈第３実施例〉

第３実施例は、本発明の第１実施例のステップ１２を具体的に最適化するものである。この方法は肝臓組織の２次元超音波信号に適する。図４は本発明の第３実施例による肝臓境界の識別方法の実現フローチャートであり、図５は本発明の第３実施例における肝臓組織のＢモード超音波画像に基づく境界識別の効果図である。図４と図５から、この方法はステップ３１〜ステップ３２を含む。

ステップ３１では、前記肝臓組織の２次元超音波画像を複数の矩形の検出サブ領域Ｒ_ｉｊに区画し、ｉ、ｊが自然数であり、それぞれ各検出サブ領域の行、列の順序番号を示すために用いられる。

前記肝臓組織の２次元超音波画像は、肝臓組織のＢモード超音波画像であってもよい。Ｂモード超音波画像のサイズはｗ＊ｈであり、ｗが肝臓組織の２次元超音波画像の幅、ｈが肝臓組織の２次元超音波画像の高さ（ｗとｈの単位がいずれも画素である）、対応する走査深さがｄ（単位がｍｍ）であると仮定すると、深さ方向への走査線において、１ｍｍ深さにはｈ／ｄ個の画素点が含まれる。サイズがｗ＊ｈであるＢモード超音波画像は、複数の矩形の検出サブ領域Ｒ_ｉｊに区画される。

例えば、サイズがｗ＊ｈであるＢモード超音波画像は、ｚを辺長として複数の正方形の検出サブ領域Ｒ_ｉｊに区画される。第１実施例と同様に、超音波画像法において、画像の最底部（走査深さの最も深いところに対応する）及び幅方向の最も端には一般的に検出対象が含まれないため、画像の最底部及び幅方向の最も端における情報が無視されてもよい。このとき、
であり、ｚが正方形の検出サブ領域の辺長（単位がｍｍ）である。［］は、整数に切り上げる計算である。このとき、各正方形の検出サブ領域Ｒ_ｉｊの幅と高さはいずれも［ｚｈ／ｄ］個の画素である。

ステップ３２では、各検出サブ領域Ｒ_ｉｊの重みＷ_ｉｊを計算し、最大重み値に対応する検出サブ領域を肝臓組織の境界領域として確定する。ここで、計算量を減少するために、半数の検出サブ領域の重み値のみを計算してもよい。例えば、２次元超音波画像を中線に沿って両分し、中線以上の半画面の２次元超音波画像における各検出サブ領域Ｒ_ｋｊの重みＷ_ｋｊ（ｋ＝ｉ_ｍａｘ／２）のみを計算して中線以上の境界サブ領域を求める。そして、この境界サブ領域を幅方向（側方向）に沿って伸ばすと、全境界領域を得ることができる。重みＷ_ｋｊは、以下の式に基づいて計算することができる。


ここで、Ｍ_ｋｊが検出サブ領域Ｒ_ｋｊ内の肝臓組織の２次元超音波画像のグレースケール平均値であり、ＳＤ_ｋｊが検出サブ領域Ｒ_ｋｊ内の肝臓組織の２次元超音波画像のグレースケール標準偏差であり、ｄ_ｋｊが検出サブ領域Ｒ_ｋｊに対応する走査深さである。ｋ＝ｉ_ｍａｘ／２によれば，辺長がｚである矩形の領域に肝臓組織の２次元超音波画像を区画する場合，
、且つｋが整数にされ、ｉ_ｍａｘがｉ値範囲内の最大値である。

肝臓被膜領域がＢモード超音波画像において均一のハイエコーであるため、肝臓境界領域のグレースケール平均値が大きい。また、肝臓被膜領域がＢモード超音波画像において均一性を有するため、グレースケール標準偏差が小さい。コンベックスアレイプローブが走査する際の扇形のＢモード超音波画像の両側の黒い背景領域を回避するために、Ｂモード超音波画像の中線での検出サブ領域に捜索を行う。一連の検出サブ領域Ｒ_ｋｊの中に検出サブ領域Ｒ_ｋ１が最大の重みを有するものとなると、該検出サブ領域Ｒ_ｋ１を肝臓組織の境界として確定する。

第３実施例による肝臓境界の識別方法は、肝臓組織のＢモード超音波の画像により、肝臓組織境界をリアルタイムかつ自動的に位置決めすることができる。本算出法は、複雑度が低いため、より高い肝臓組織境界の識別効率を有することにより、肝臓組織境界をリアルタイムかつ自動的に位置決めすることができる。
〈第４実施例〉

第４実施例は、本発明の第１実施例のステップ１２を具体的に最適化するものである。この方法は肝臓組織の３次元超音波信号に適する。図６は本発明の第４実施例による肝臓境界の識別方法の実現フローチャートであり、図７は本発明の第４実施例における肝臓組織のＣＴ画像に基づく境界識別の効果図である。図６と図７から、この方法はステップ４１〜ステップ４５を含む。

ステップ４１では、画像分割方法を用いて、前記肝臓組織のＣＴ画像又は前記肝臓組織のＭＲＩ画像から、皮膚の２値画像と骨骼の２値画像を抽出する。

まず、皮膚の２値画像を抽出する。画像座標が（０，０）である画素をシード点として、画像分割方法（例えば、領域成長分割法）を用いて、皮膚の２値画像を抽出する。ここで、空気のＣＴ値に対応する領域成長の基準が［−１０２４、−５００］ＨＵ（Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ ｕｎｉｔ、ハウンスフィールド単位）である。

次に、脊椎骨の２値画像と肋骨の２値画像を含む骨骼の２値画像を抽出する。画像全体に対して、閾値範囲が［３５０、１０２４］ＨＵである閾値分割を実行して、骨骼の２値画像を抽出する。

ステップ４２では、前記骨骼の２値画像の質量中心を計算し、前記皮膚の２値画像の前記質量中心に最も近い点を計算する。

骨骼の２値画像の質量中心Ｐ_Ｃを計算する。一般的に肋骨が脊椎骨に沿って左右対称であり、且つ脊椎骨の骨骼画像に占める比率が大きいため、骨骼画像の質量中心は脊椎骨の質量中心Ｐ_Ｃとなる。

脊椎骨の質量中心Ｐ_Ｃを起点として、皮膚の２値画像の前記質量中心Ｐ_Ｃに最も近い点を検索して、Ｐ_Ｎと記録する。

ステップ４３では、前記質量中心及び前記質量中心に最も近い点に基づいて、前記肝臓組織の画像を４つの象限に区画する。

質量中心Ｐ_Ｃと質量中心に最も近い点Ｐ_ＮによりＣＴ画像を４つの象限に区画し、即ち、質量中心Ｐ_Ｃと質量中心に最も近い点Ｐ_Ｎの両点が位置する直線を縦方向座標軸とし、質量中心Ｐ_Ｃを通過し且つ縦方向座標軸に直交する直線を横方向座標軸とする。肝臓領域の大部分は第２象限内に位置する。

ステップ４４では、肋骨フィッティング曲線を得るように、第２象限内の各肋骨点をフィッティングする。

Ｂスプライン曲線又は皮膚曲線により第２象限内の肋骨の各点をフィッティングして、肋骨フィッティング曲線を得る。

ステップ４５では、前記肋骨フィッティング曲線を第１象限に向かって所定値移動して境界曲線とし、前記境界曲線と前記肋骨フィッティング曲線との間の領域を肝臓組織の境界領域として確定する。

肋骨曲線が肝臓被膜に近接するため、肋骨曲線を内向きに所定値移動して境界曲線とし、境界曲線と肋骨フィッティング曲線との間の領域を肝臓組織の境界領域として確定する。

ここで、前記所定値は５ｍｍであってもよい。

本発明の第４実施例による肝臓境界の識別方法は、肝臓組織のＣＴ画像又はＭＲＩ画像により、肝臓組織境界をリアルタイムかつ自動的に位置決めすることができる。また、本算出法は、複雑度が低いため、より高い肝臓組織境界の識別効率を有することにより、肝臓組織境界をリアルタイムかつ自動的に位置決めすることができる。
〈第５実施例〉

図８は、本発明の第５実施例による肝臓境界の識別システムの構造模式図である。図８に示されるように、本実施例に記載の肝臓境界の識別システムは、情報取得装置５１、肝臓境界識別装置５２及び肝臓境界表示装置５３を備えることができる。前記情報取得装置５１は、識別される肝臓組織情報を取得するために用いられる。前記肝臓境界識別装置５２は、画像処理技術又は信号処理技術を用い、前記肝臓組織情報に対応する肝臓組織の特徴及び肝臓組織境界の特徴に基づいて、前記肝臓組織情報における肝臓組織境界を識別するために用いられる。前記肝臓境界表示装置５３は、識別された肝臓組織境界の位置情報を出力するために用いられる。

ここで、前記肝臓組織情報が肝臓組織の１次元超音波信号、肝臓組織の２次元超音波画像又は肝臓組織の３次元超音波画像である場合に、前記肝臓境界識別装置５２は、前記肝臓組織情報を複数の検出サブ領域に区画するための領域区画ユニットと、各検出サブ領域内の肝臓組織情報の特徴値を計算し、検出サブ領域内の肝臓組織情報の特徴値に基づいて、前記肝臓組織境界を確定するための境界確定ユニットとを含むことができる。

ここで、前記肝臓組織情報が肝臓組織の１次元超音波信号である場合、前記境界確定ユニットは、各検出サブ領域Ｓ_ｉ内の肝臓組織の１次元超音波信号Ｒ_ｉのＮａｋａｇａｍｉ分布値ｍ_ｉを計算するための第１特徴値計算サブユニットと、以下の式に基づいて各検出サブ領域Ｓ_ｉの重みＷ_ｉを計算し、最大重み値に対応する検出サブ領域を肝臓組織の境界領域として確定するための第１境界確定サブユニットとを含むことができる。


ｄ_ｉが検出サブ領域Ｓ_ｉに対応する走査深さである。

ここで、前記肝臓組織情報が肝臓組織の２次元超音波画像である場合、前記領域区画ユニットは具体的に、前記肝臓組織の２次元超音波画像を複数の矩形の検出サブ領域Ｒ_ｉｊに区画するために用いられることができる。前記境界確定ユニットは具体的に、以下の式に基づいて各検出サブ領域Ｒ_ｋｊの重みＷ_ｋｊを計算し、最大重み値に対応する検出サブ領域を肝臓組織の境界領域として確定するために用いられることができる。


Ｍ_ｋｊが検出サブ領域Ｒ_ｋｊ内の肝臓組織の２次元超音波画像のグレースケール平均値であり、ＳＤ_ｋｊが検出サブ領域Ｒ_ｋｊ内の肝臓組織の２次元超音波画像のグレースケール標準偏差であり、ｄ_ｋｊが検出サブ領域Ｒ_ｋｊに対応する走査深さであり、ｋ＝ｉ_ｍａｘ／２。

ここで、前記肝臓組織情報が肝臓組織のＣＴ画像又は肝臓組織のＭＲＩ画像である場合、前記肝臓境界識別装置５２は具体的に、画像分割方法を用いて、前記肝臓組織のＣＴ画像又は前記肝臓組織のＭＲＩ画像から、皮膚の２値画像と骨骼の２値画像を抽出するための２値画像取得ユニットと、前記骨骼の２値画像の質量中心を計算し、前記皮膚の２値画像の前記質量中心に最も近い点を計算するための特徴点確定ユニットと、前記質量中心と前記質量中心に最も近い点に基づいて、前記肝臓組織の画像を４つの象限に区画するための画像区画ユニットと、肋骨フィッティング曲線を得るように、第２象限内の各肋骨点をフィッティングするための曲線フィッティングユニットと、前記肋骨フィッティング曲線を第１象限に向かって所定値移動して境界領域曲線とし、前記境界領域曲線と前記肋骨フィッティング曲線との間の領域を肝臓組織の境界領域として確定するための境界領域確定ユニットとを備える。

本発明の第５実施例による肝臓境界の識別システムは、肝臓組織情報に対応する肝臓組織境界の特徴に基づいて、前記肝臓組織境界を自動的且つ効率的に識別することができる。ここで、前記肝臓組織情報は、肝臓組織の１次元構造の情報を反映するＡモード超音波信号又は組織の１次元構造の動的情報を反映するＭ型超音波画像又はＭモード超音波信号であってもよく、組織の２次元構造を反映するＢモード超音波画像であってもよく、肝臓組織の３次元構造を反映するＣＴ又はＭＲＩ画像であってもよい。

上述は、単に本発明の好ましい実施形態であり、本発明の実施形態を限定するものではなく、種々の変形及び変更が当業者になされ得る。本発明の実施形態の精神と原則内で行われるすべての修正、同等置換、改善などは、いずれも本発明の実施形態の保護範囲内に含まれるべきである。

Claims (12)

1. 肝臓境界の識別方法であって、
   識別される肝臓組織情報を取得することと、
   画像処理技術又は信号処理技術を用い、前記肝臓組織情報に対応する肝臓組織の特徴及び肝臓組織境界の特徴に基づいて、前記肝臓組織情報における肝臓組織境界を識別することと、
   識別された肝臓組織境界の位置情報を出力することと、を含む肝臓境界を識別する方法。
2. 前記肝臓組織情報が肝臓組織の１次元超音波信号、肝臓組織の２次元超音波画像又は肝臓組織の３次元超音波画像である場合、
   画像処理技術又は信号処理技術を用い、前記肝臓組織情報に対応する肝臓組織の特徴及び肝臓組織境界の特徴に基づいて、前記肝臓組織情報における肝臓組織境界を識別することは、
   前記肝臓組織情報を複数の検出サブ領域に区画することと、
   各検出サブ領域内の肝臓組織情報の特徴値を計算し、検出サブ領域内の肝臓組織情報の特徴値に基づいて前記肝臓組織境界を確定することと、を含む請求項１に記載の方法。
3. 前記肝臓組織情報が肝臓組織の１次元超音波信号である場合、前記各検出サブ領域内の肝臓組織情報の特徴値を計算し、検出サブ領域内の肝臓組織情報の特徴値に基づいて前記肝臓組織境界を確定することは、
   各検出サブ領域Ｓ_ｉ内の肝臓組織の１次元超音波信号Ｒ_ｉのＮａｋａｇａｍｉ分布値ｍ_ｉを計算することと、
   以下の式に基づいて各検出サブ領域Ｓ_ｉの重みＷ_ｉを計算し、最大重みに対応する検出サブ領域を肝臓組織の境界領域として確定することとを含み、
   
   
   ｄ_ｉが検出サブ領域Ｓ_ｉに対応する走査深さであり、ｉが自然数である、請求項２に記載の方法。
4. 前記肝臓組織情報が肝臓組織の２次元超音波画像である場合、
   前記肝臓組織情報を複数の検出サブ領域に区画することは、前記肝臓組織の２次元超音波画像を複数の矩形の検出サブ領域Ｒ_ｉｊに区画し、ｉ、ｊが自然数であることを含み、
   前記各検出サブ領域内の肝臓組織情報の特徴値を計算し、検出サブ領域内の肝臓組織情報の特徴値に基づいて、前記肝臓組織境界を確定することは、
   以下の式に基づいて、各検出サブ領域Ｒ_ｋｊの重みＷ_ｋｊを計算し、最大重みに対応する検出サブ領域を肝臓組織の境界領域として確定することを含み、
   
   
   Ｍ_ｋｊが検出サブ領域Ｒ_ｋｊ内の肝臓組織の２次元超音波画像のグレースケール平均値であり、
   ＳＤ_ｋｊが検出サブ領域Ｒ_ｋｊ内の肝臓組織の２次元超音波画像のグレースケール標準偏差であり、ｄ_ｋｊ が検出サブ領域Ｒ_ｋｊに対応する走査深さであり、ｋ＝ｉ_ｍａｘ／２且つｋが自然数であり、ｉ_ｍａｘがｉ値範囲内の最大値である、請求項２に記載の方法。
5. 前記肝臓組織情報が肝臓組織のＣＴ画像又は肝臓組織のＭＲＩ画像である場合、
   画像処理技術又は信号処理技術を用い、前記肝臓組織情報に対応する肝臓組織の特徴及び肝臓組織境界の特徴に基づいて、前記肝臓組織情報における肝臓組織境界を識別することは、
   画像分割方法を用いて、前記肝臓組織のＣＴ画像又は前記肝臓組織のＭＲＩ画像から、皮膚の２値画像と骨骼の２値画像を抽出することと、
   前記骨骼の２値画像の質量中心を計算し、前記皮膚の２値画像の前記質量中心に最も近い点を計算することと、
   前記質量中心と前記質量中心に最も近い点に基づいて、前記肝臓組織のＣＴ画像又は前記肝臓組織のＭＲＩ画像を４つの象限に区画することと、
   肋骨フィッティング曲線を得るように、第２象限内の各肋骨点をフィッティングすることと、
   前記肋骨フィッティング曲線を境界曲線として第１象限に向かって所定値移動し、前記境界曲線と前記肋骨フィッティング曲線との間の領域を肝臓組織の境界領域として確定することとを含む、請求項１に記載の方法。
6. 識別された肝臓組織境界の位置情報を出力することとは、
   識別された肝臓組織境界の座標位置を出力すること、及び／又は
   識別された肝臓組織境界の画像を表示することを含む、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
7. 肝臓境界の識別システムであって、情報取得装置、肝臓境界識別装置及び肝臓境界表示装置を備え、
   前記情報取得装置は、識別される肝臓組織情報を取得するために用いられ、
   前記肝臓境界識別装置は、画像処理技術又は信号処理技術を用い、前記肝臓組織情報に対応する肝臓組織の特徴及び肝臓組織境界の特徴に基づいて、前記肝臓組織情報における肝臓組織境界を識別するために用いられ、
   前記肝臓境界表示装置は、識別された肝臓組織境界の位置情報を出力するために用いられる、肝臓境界の識別システム。
8. 前記肝臓組織情報が肝臓組織の１次元超音波信号、肝臓組織の２次元超音波画像又は肝臓組織の３次元超音波画像である場合、
   前記肝臓境界識別装置は、
   前記肝臓組織情報を複数の検出サブ領域に区画するための領域区画ユニットと、
   各検出サブ領域内の肝臓組織情報の特徴値を計算し、検出サブ領域内の肝臓組織情報の特徴値に基づいて、前記肝臓組織境界を確定するための境界確定ユニットとを含む、請求項７に記載のシステム。
9. 前記肝臓組織情報が肝臓組織の１次元超音波信号である場合、前記境界確定ユニットは、
   各検出サブ領域Ｓ_ｉ内の肝臓組織の１次元超音波信号Ｒ_ｉのＮａｋａｇａｍｉ分布値ｍ_ｉを計算するための第１特徴値計算サブユニットと、
   以下の式に基づいて各検出サブ領域Ｓ_ｉの重みｗ_ｉを計算し、最大重み値に対応する検出サブ領域を肝臓組織の境界領域として確定するための第１境界確定サブユニットとを含み、
   
   
   ｄ_ｉが検出サブ領域Ｓ_ｉに対応する走査深さであり、ｉが自然数である、請求項８に記載のシステム。
10. 前記肝臓組織情報が肝臓組織の２次元超音波画像である場合、
    前記領域区画ユニットは、前記肝臓組織の２次元超音波画像を複数の矩形の検出サブ領域Ｒ_ｉｊに区画し、ｉ、ｊが自然数であり、
    前記境界確定ユニットは、以下の式に基づいて各検出サブ領域Ｒ_ｋｊの重みＷ_ｋｊを計算し、最大重み値に対応する検出サブ領域を肝臓組織の境界領域として確定するために用いられ、
    
    
    Ｍ_ｋｊが検出サブ領域Ｒ_ｋｊ内の肝臓組織の２次元超音波画像のグレースケール平均値であり、ＳＤ_ｋｊが検出サブ領域Ｒ_ｋｊ 内の肝臓組織の２次元超音波画像のグレースケール標準偏差であり、ｄ_ｋｊが検出サブ領域Ｒ_ｋｊに対応する走査深さであり、ｋ＝ｉ_ｍａｘ／２且つｋが自然数であり、ｉ_ｍａｘがｉ値範囲内の最大値である、請求項８に記載のシステム。
11. 前記肝臓組織情報が肝臓組織のＣＴ画像又は肝臓組織のＭＲＩ画像である場合、
    前記肝臓境界識別装置は、
    画像分割方法を用いて、前記肝臓組織のＣＴ画像又は前記肝臓組織のＭＲＩ画像から、皮膚の２値画像と骨骼の２値画像を抽出するための２値画像取得ユニットと、
    前記骨骼の２値画像の質量中心を計算し、前記皮膚の２値画像の前記質量中心に最も近い点を計算するための特徴点確定ユニットと、
    前記質量中心と前記質量中心に最も近い点に基づいて、前記肝臓組織のＣＴ画像又は前記肝臓組織のＭＲＩ画像を４つの象限に区画するための画像区画ユニットと、
    肋骨フィッティング曲線を得るように、第２象限内の各肋骨点をフィッティングするための曲線フィッティングユニットと、
    前記肋骨フィッティング曲線を第１象限に向かって所定値移動して境界領域曲線とし、前記境界領域曲線と前記肋骨フィッティング曲線との間の領域を肝臓組織の境界領域として確定するための境界領域確定ユニットとを備える、請求項７に記載のシステム。
12. 前記肝臓境界表示装置は、
    識別された肝臓組織境界の座標位置を出力するための位置出力ユニットと、及び／又は
    識別された肝臓組織境界の画像を表示するための画像表示ユニットとを備える、請求項７〜１１のいずれか一項に記載のシステム。