专利名称：图像处理方法、图像处理程序及图像处理装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种用于通过重合一对三维断层图像而产生融合图像 的图像处理方法、图像处理程序以及图像处理装置。
背景技术：
图像诊断经常利用单光子放射型断层摄影(以下称为"SPECT")、 正电子放射型断层摄影(以下称为"PET")、磁共振断层摄影(以下称为" MRI")以及X射线断层摄影(以下称为"CT")等图像，通过这些图像 即可非破坏地取得存在于受检者体内的病变部的信息。因此，图像诊 断在现在的诊断医疗中不可或缺。至今已进行了图像诊断技术相关的各种研究，近年来，不仅是活 体内的部位的形态信息，还发展出将活体机能信息图像化的技术，并 临床应用。例如，利用核磁共振技术，将脑内局部的血流量的变化图 像化的机能性磁共振断层摄影(以下称为"fMRI" )、 SPECT及PET等 核医学检查的开发，临床上的应用。如此的机能图像是将活体及病变时机能性的变化图像化，因此， 机能图像具有病变部检测的特异度高的优点。但另一方面，机能图像 却有缺乏病变部的解剖学上的位置信息的缺点。而融合图像是可弥补机能图像的缺点。融合图像是机能图像与形 态图像重合的图像。通过融合图像即可于形态图像上确认机能图像检 测出的病变部位的解剖学上的位置。因此，融合图像有助于确定诊断、 治疗方针等的决定。另外，不仅是来自不同模态的图像，即，不仅是不同装置所取得 的图像，融合图像也可由相同模态的图像来制作。例如，基于实施多 次相同检查所得的多个核医学图像所制作的融合图像，也可得到相同 部位的数变化、相同部位的不同血流信息或受体分布等。对于融合图像的需求的提高，至此已提案开发各种自动制作融合图像的方法。例如已开发、实用化的Automatic Mulitmodality Image Registration法(以下称为AMIR法)(参考非专利文献1)、 AC-PC线对位法(参考非专利文献2)、相互信息量最大化法(参考非专利文献3)等。非专禾ll文献 1: Babak A. Ardekani et al.， "A Fully Automatic Multimodality Image Registration Algorithm.", Journal of Computer Assisted Tomography,(USA), 1995， 19, 4， p615-623非专利文献2: " Dr.View/LINUX使用手册(第3版)"旭化成信息 系统株式会社，p466-470非专禾ll文献3: F.Maes et al., "Multimodality Image Registration by Maximization of Mutual Information.", IEEE Transactions on Medical Imaging,(USA)， 1997, 16， 2, pl87-198发明内容发明要解决的问题如上所述，图像诊断的领域中，融合图像非常有用，至今已开发、 实用化很多融合图像制作法。AMIR法是将抽出轮廓的图像分段，求取评价函数为最小值的条 件以制作融合图像的方法。此方法对于可分段的图像可有效地制作融 合图像，但不适用于如以软组织为对象的图像一般的轮廓不鲜明难以 分段的图像。AC-PC线对位法是在正中的矢状面内，通过重合决定的AC-PC线以制作融合图像的方法。通过此方法，只要能决定进行重合的各图像 的AC-PC线即可容易地制作融合图像。但前提是必须制作正中的矢状面的图像，手动地决定AC-PC线，然而此AC-PC线的决定操作繁杂， 另外，此方法也无法应用于头部以外的图像。另一方面，相互信息量最大化法是利用各图像具有的信息量进行 对位的方法。即，此方法不需进行分段、AC-PC线的确定等的操作。 因此，相互信息量最大化法为现今最佳的对位方法之一。但以相互信息量最大化法自动产生的融合图像的重合精度并非必 定是高精度而时常必须手动再调整。特别是，以来自不同模态图像组 合的融合图像，例如以SPECT图像与CT图像组合的融合图像经常发 生此问题。因此，本发明的目的在于提供一种图像处理方法、图像处理程序 以及图像处理装置，用于自动且重合精度高地制作融合图像。用于解决问题的手段本申请发明人进行了认真研究，结果获得了可高精度地制作融合 图像的技术。即，本发明人发现，使一对的三维图像各自的三维像素 大小、三维像素数相等之后，再求取一对三维图像的相对位置，由此 可得到精度良好的融合图像。然而，现有技术却直接将三维像素大小、 三维像素数不同的一对的三维图像，输入至用于导出两者的相对位置 的运算处理。相对于此，在相互信息量最大化法等中导入重调尺寸处 理，以导出各自的三维像素大小、三维像素数不同的一对三维图像的 相对位置，而现有技术中并未任认定一对三维图像各自的三维像素大 小、三维像素数有相等的必要性。基于上述认知，本发明的图像处理方法包含(a)三维像素正规化 步骤，通过使第一三维图像及第二三维图像各自的有效视野内的三维像素大小及三维像素数相等，而产生与上述第一三维图像对应的第一 正规化三维图像、及与上述第二三维图像对应的第二正规化三维图像， 其中上述第一三维图像基于从受检者的任意的部位获得的多个第一断 层图像，上述第二三维图像基于从上述部位获得的多个第二断层图像； 以及(b)融合图像产生步骤，利用上述第一正规化三维图像及上述第二 正规化三维图像产生融合图像。本发明的图像处理方法优选还包含三维像素形状变换步骤，将由 上述多个第一断层图像构成的第一三维原图像及由上述多个第二断层图像构成的第二三维原图像各自的三维像素，变换为立方体形状的三 维像素，从而产生上述第一三维图像及上述第二三维图像。另外，本发明的图像处理程序使计算机执行上述三维像素正规化 步骤以及融合图像产生步骤。另外，本发明的图像处理程序优选还使 计算机执行上述三维像素形状变换步骤。此外，本发明的图像处理装置包含(a)三维像素正规化单元，通过使第一三维图像及第二三维图像各自的有效视野内的三维像素大小 及三维像素数相等，而产生与上述第一三维图像对应的第一正规化三 维图像、及与上述第二三维图像对应的第二正规化三维图像，其中上 述第一三维图像基于从受检者的任意的部位获得的多个第一断层图像，上述第二三维图像基于从上述部位获得的多个第二断层图像；以 及(b)融合图像产生单元，利用上述第一正规化三维图像及上述第二正 规化三维图像产生融合图像。另外，图像处理装置优选还包含三维像素形状变换单元，将由上 述多个第一断层图像构成的第一三维原图像及由上述多个第二断层图 像构成的第二三维原图像各自的三维像素，变换为立方体形状的三维 像素，从而产生上述第一三维图像及上述第二三维图像。第一正规化三维图像及第二正规化三维图像优选通过线性内插法 而产生。另外，第一三维图像及第二三维图像，也优选通过线性内插 法而产生。融合图像优选通过相互信息量最大化法而产生。发明效果通过本发明，可提供一种图像处理方法、图像处理程序以及图像 处理装置，可以自动且重合精度高地制作融合图像。
图1是本发明的实施方式的图像处理方法的流程图；图2是图1的三维像素形状变换步骤的处理的一例的流程图；图3是图1的三维像素正规化步骤的处理的一例的流程图；图4是图1的融合图像产生步骤的处理的一例的流程图；图5是本发明的实施方式的图像处理程序的构成与记录介质的示图；图6是执行存储于记录介质中的程序的计算机硬件构成示图； 图7是执行存储于记录介质中的程序的计算机立体图； 图8是本发明的实施方式的图像处理装置构成示图； 图9是头部SPECT图像的例示图；图10是图9的受检者的头部CT图像的例示图；图11是利用图9、图10的图像，仅以相互信息量最大化法产生的融合图像的示图；图12是利用图9、图IO的图像，以本发明的图像处理方法产生的融合图像的示图；图13是胸部SPECT图像的例示图；图14是图13的受检者的胸部MRI图像的例示图；图15是利用图13、图14的图像，仅以相互信息量最大化法产生的融合图像的示图；图16是利用图13、图14的图像，以本发明的图像处理方法产生20 附图标号说明10:图像处理程序11:主模块12:三维原图像取得模块14:三维像素形状变换模16:三维像素正规化模块18:融合图像产生模块20:输出模块30:图像处理装置32:三维原图像取得部34:三维像素形状变换部36:三维像素正规化部38:融合图像产生部40:输出部100:记录介质110:计算机112:读取装置114:作业用存储器116存储器118显示装置120鼠标122键盘124通"(曰装置126CPU具体实施方式
以下，参照
本发明的实施方式的图像处理方法。图1是 本发明的实施方式的图像处理方法的流程图。图1所示的图像处理方 法，例如可通过向计算机施加以下说明的各步骤的指令来执行。如图1所示，此图像处理方法中，首先，取得用于制作融合图像 的第一三维原图像及第二三维原图像(步骤SOl)。第一三维原图像由从 受检者的任意部位取得的多个切面的第一断层图像构成。相同地，第 二三维原图像由从相同部位所得的多个切面的第二断层图像构成。本实施方式中，第一断层图像与第二断层图像是通过不同模态取得的图像。详细地，第一断层图像是SPECT图像与PET图像等机能图 像，第二断层图像是MRI图像与CT图像等形态图像。以下，以形态 图像采用CT图像、机能图像采用SPECT图像为例进行说明。第一断层图像与第二断层图像也可为通过相同模态所取得的图 像。例如，第一断层图像与第二断层图像可为摄影时间、施予的放射 性医药品不同的对相同部位的PET图像或SPECT图像，或者，也可采 用摄影条件不同的MRI图像。多个第一断层图像与多个第二断层图像，是从几乎垂直于身体轴 向、且在身体轴向上连续的多个剖面取得的断层图像。这些图像可分 别以公知的方法取得。以下的说明中，从身体的正面来看时，横向定 义为x轴方向，深度方向定义为y轴方向，身体轴向定义为z轴方向。第一三维原图像及第二三维原图像各自的图像数据，可用计算机 可读取的数据形式保存，例如，可采用DICOM形式的数据。这些图像 数据，例如，以记录于光盘等计算机可读取的存储介质的方式提供。 将记录图像数据的存储介质插入设于计算机上的数据读取装置中，将 图像数据读入到计算机中，并在计算机上利用这些图像进行以下的图 像处理。另外，也可通过网络作为重叠于载波上的计算机数据信号直 接取得该数据。接着，在本实施方式的图像处理方法中进行三维像素形状变换步骤(步骤S02)。第一三维原图像与第二三维原图像，即，由多个断层图 像构成的三维原图像中，各三维像素是成为向Z轴方向延伸的长方体形 状。在三维像素形状变换步骤中，将第一三维原图像与第二三维原图 像各自的三维像素变换为立方体形状的三维像素。第一三维原图像与第二三维原图像各自的三维像素为立方体形状 时不执行本步骤，而将第一三维原图像设为第一三维图像，将第二三 维原图像设为第二三维图像。另外，第一三维原图像与第二三维原图 像中的一个三维原图像的三维像素为长方体形状时，将该一个三维原图像的三维像素变换为立方体形状的三维像素。以下，更详细地说明三维像素形状变换步骤(步骤S02)。此步骤的 处理是通过例如双线性法、双立方法等公知的线性内插法，调整身体轴向的像素大小。以下，以双线性法的线性内插为例说明本步骤。图2是图1的三 维像素形状变换步骤的处理的一例的流程图。图2所示的三维像素形 状变换步骤是采用基于双线性法的处理。此三维像素形状变换步骤中， 以下说明的步骤Sll 步骤S13的处理适用于第一三维原图像及第二 三维原图像双方，而产生第一三维图像及第二三维图像。为简化说明， 以下将第一三维原图像及第二三维原图像称为"三维原图像"。另外， 将通过三维像素形状变换而产生的第一三维图像及第二三维图像称 为"三维图像"。如图2所示，首先，此三维像素形状变换步骤中，为了仅对于z 轴方向的三维像素数进行调整而计算有效视野内的三维像素形状变换 后的z轴方向的三维像素数(步骤Sll)。具体地，通过数式(l)的运算，计算出z轴方向的三维像素数。数式1:<formula>formula see original document page 13</formula> ……(1)数式(1)中，Mz2是三维像素形状变换后的Z轴方向的三维像素数，FOVz是z轴方向的有效视野，P！是三维像素的x轴与y轴方向中一边 的长度。从而，计算一边的长度为Pi的立方体形状的三维像素的z轴 方向的数。接着，在存储器上制作三维像素形状变换后的三维图像用的新的 图像空间(步骤S12)。此图像空间是用于存储三维原图像的x轴方向的 三维像素数、y轴方向的三维像素数及Mz2的乘积，以及同数的三维像 素各自的像素值的空间。接着，对步骤S12中制作的图像空间内的各三维像素附加像素值， 制作新的三维图像(步骤S13)。此步骤中，利用三维原图像中的冠状切 面或矢状切面，在z轴方向以双线性法的线性内插法制作三维图像。以 下，以利用冠状切面进行线性内插的情况为例进行说明。步骤S13中，从将三维像素形状变换后的三维图像g中的任意三 维像素的中心点(x,z)包围的附近的四个格点(^，k)、(ji+l乂)、 Ch,lq+1) 以及(h+l，ld+l)各自的三维原图像f的像素值，通过数式(2)的运算，计 算出点(x，z)的像素值g(x，z)。数式2:<formula>formula see original document page 13</formula>2)其中，f(j,，ld)、 f(h+l,kj)、 f(h,k!+l)以及f(h+l,ki+l)分别是包围点 (x，z)的三维原图像的冠状切面的格点(^，k,)、 (j、+l,kO、 (ih、+l)及 (ji+l,k, + l)的像素值(像素的浓度值)，j「[x]、 r「x-j,、 k=[z]、 Sl=z-k10全部的冠状切面的全部的三维像素依次进行此操作，由此，形成将三 维像素形状变更为立方体的新图像，即三维图像g，完成三维像素形状 变更处理。回到图1，本实施方式的图像处理方法中，接着进行三维像素正规 化步骤(步骤S03)。三维像素正规化步骤中，分别将第一三维图像与第 二三维图像各自在有效视野内的三维像素大小与三维像素数，处理成 为相同值。最佳的型态下，三维像素正规化步骤是将有效视野较小的图像的 三维像素大小与三维像素数，变换成与有效视野较大的图像的三维像 素大小与三维像素数相同。例如，第一三维图像的有效视野小于第二三维图像的有效视野时， 使第一三维图像的三维像素大小及三维像素数，与第二三维图像的三 维像素大小及三维像素数一致。另外，在第一三维图像有效视野外附加空码(Nullcode，即0值)。在三维像素正规化步骤中，也可采用双线性法、双立方法等公知 的线性内插处理方法。图3是图1的三维像素正规化步骤的处理的一 例的流程图。以下，假设第二三维图像具有大于第一三维图像的有效 视野，参照图3说明基于双线性法的三维像素正规化步骤。如图3所示，正规化三维像素大小等的步骤中，首先，在计算机 的存储器上准备三维图像空间，此三维图像空间具有与第二三维图像 相同的三维像素大小及三维像素数(步骤S21)。接着，将通过线性内插处理第一三维图像所求取的像素值，附加 于图像空间的各三维像素中，从而产生第一三维正规化图像。本实施 方式中，第二三维图像即为第二三维正规化图像。更具体地，首先，利用第一三维图像的横切面，以双线性法进行 线性内插处理，计算出假定的像素值，附加于上述图像空间的各三维像素上(步骤S22)。以下，将步骤S22的内插处理称为"第一次内插处 理"。具体地，第一次内插处理中，在横切面上设定xy坐标。之后，在 图像空间上假设格点，从将第一次内插处理后的三维图像h,的点(x,y)包围的四个格点(]'2，k2)、 (j2+l,k2)、 (J2，k2+l)以及(J2+l,k2+l)各自的第一三维图像g的像素值，通过数式(3)的运算，计算出点(x，y)的像素值h,(x,y)。 数式3:h!(x，y;Kl-r2)-(l-S2)-hiCJ2,k2)+r2-(l-S2)-g(J2+l，k2)+(l-r2)'s2.g(j2，k2+l)+r2.s2'g(j2+l，k2+l) ……(3)其中，g(j2，k2)、 g(J2+U2)、 g(J2，k2+l)以及g(J2+U2+l)是包围点(X，y) 的各格点(J2，k2)、 (j2+l,k2)、 (J2,k2+l)以及CJ2+l,k2+l)的第一三维图像g的像素值，j2=[x]、 r2=x-j2、 k2=[y]、 s2=y-k2。全部的横切面的全部的三 维像素依次进行此操作，将所得的像素值附加于各自的三维像素上， 完成第一次内插处理。接着，在矢状切面或冠状切面进行相同的内插处理(步骤S23)。以 下，将步骤S23的内插处理称为第二次内插处理。另外，以下以冠状 切面进行内插处理为例说明第二次内插处理。第二次内插处理中，首先，在冠状切面上设定xz坐标。之后，在 此坐标上假设格点，从第一次内插处理付加而成的三维图像h,的四个像素值，即包围任意三维像素的中心点(X,Z)的四个格点(J3，k3)、(J3+l,k3)、 (J3,k3+l)以及(J3+l，k3+l)各自的像素值，通过数式(4)的运算，计算出点 (X，Z)的像素值h2(X,Z)。数式4:h2(X,Z)^l-r3)'(l-S3)'ln(J3，k3)+tV(l陽S3)'h!(J3+l，k3)+(l-r3).s3'h1(j3，k3+l)+r3.s3.h1(j3+l,k3+l)……(4)其中，h^3，k3)、 h晶+l,k3)、 h晶，k3+l)以及ln(J3+l,k3+l)分别是包 围点(X，Z)的各格点(J3，k3)、 (j3+l，k3)、 (J3，k3+l)以及(J3+l，k3+l)的像素值， j3=[X]、 r3=x-j3、 k3=[Z]、 S3=Z-k3。全部的三维像素依次进行此操作，将 所得的像素值附加于各自的三维像素，得到第一正规化三维图像h2。 由此，完成第二次内插处理，完成正规化三维像素大小等的处理。第一三维图像的有效视野大于第二三维图像时，对于第二三维图像进行上述步骤S21 步骤S23的相同处理即可。另外，三维像素正规 化步骤中，也可进行使有效视野较大的图像的三维像素数与有效视野 较小的图像一致的处理。例如，第一三维图像的有效视野小于第二三 维图像的有效视野时，也可进行使第二三维图像的三维像素大小及三 维像素数与第一三维图像的三维像素大小及三维像素数一致的处理。 此时，需要变换第二三维图像，使变换后的第二三维图像的有效视野 内包含的部位，与第一三维图像的有效视野包含的部位，实质上是相 同部位。具体地，利用鼠标等外部输入单元，在第二三维图像内选择 对象部位、即三维关注区域，可以通过对所选择的对象部位进行线性 内插处理，来进行正规化处理，可高速地产生对象部位的融合图像。再次参照图1，本实施方式的图像处理方法中，三维像素正规化步 骤之后，接着进行融合图像产生步骤(步骤S04)。此融合图像产生步骤 中，将第一正规化三维图像与第二正规化三维图像进行重合处理以制 成融合图像。此重合处理是采用相互信息量最大化法(Maes F. et al., IEEE Trans. Med. Imaging, (1997)， 16(2)， pl87-198)而进行。以下对相互信息量最大化法中的图像重合处理进行说明。相互信息量最大化法是指在图像间 的相互信息量为最大的条件下制作重合图像的方法。图4是图1的融 合图像产生步骤的处理的一例的流程图。具体地，相互信息量最大化法中，如图4所示，首先，以所赋予的坐标变换参数进行第一正规化三维图像的坐标变换(步骤S31)。此坐 标变换参数采用用于进行图像平行移动的参数(Tx，Ty，Tz)以及用于进行图像旋转的参数(e x， e y， e z)合计六个参数。坐标变换参数的初始值可利用任意选择的值，例如，作为初始值可设定所有的坐标变换参数为o。接着，使用第二正规化三维图像与变换坐标后的第一正规化三维图像，计算出融合图像的相互信息量(步骤S32)。此相互信息量I(A，Bnew) 的值是通过数式(5) (8)来计算。数式5:I( A，Bnew)=H(A)+H(Bnew)-H( A,Bnew) ……(5) 数式6:H(A)= i: (NAi/MA)log2(NAi/MA) ……(6) 数式7:乖丽)=2 (NBi/MB)log2(NBl/MB) …...(7)数式8:H(A,Bnew)= 2 (NAlBi/MAB)log2(NAlBl/MAB) ……(8)其中，I(A，B,)是相互信息量，H(A)、 H(B,)以及H(A,B,)分别为第二正规化三维图像的熵、变换坐标后的第一正规化三维图像的熵、 以及第二正规化三维图像与变换坐标后的第一正规化三维图像的结合熵。NA,是第二正规化三维图像中具有像素值Ai的三维像素的数，NBi 是变换坐标后的第一正规化三维图像中具有像素值Bi的三维像素的 数。NAiBi是融合图像中像素值Ai与Bi同时存在的三维像素的数。MA、Mb以及MAB分别为第二正规化三维图像的三维像素数(矩阵大小)、变换坐标后的第一正规化三维图像的三维像素数(矩阵大小)以及融合图 像的三维像素数(矩阵大小)。融合图像产生步骤中，更新与第一正规化三维图像对应的坐标变 换参数，反复地执行相互信息量的计算(步骤S34)，以提取相互信息量 成为最大的条件(步骤S33)。之后，通过使相互信息量最大的坐标变换 参数，产生变换坐标的第一正规化三维图像和第二正规化三维图像的 融合图像(步骤S35)。坐标变换参数的更新与最佳化可采用各种公知的算法。例如，可 以使用以单体法、包威尔(Powell)法为代表的直接搜寻法，以最快 下降法(最大梯度法)、共轭梯度法为代表的梯度法(登山法)(长尾智晴 著，"最佳化算法"，初版，株式会社昭晃堂，2000， Fred erik Maes et al,， IEEE Transactions on Medical Imaging, 1997, 16, 2, pi87-198)。以最 佳化算法一例的最快下降法进行以下的说明。最快下降法中，首先， 利用任意的坐标变换参数(Tx、 Ty、 Tz、 ex、 ey、 ez)，进行第一正规化三维图像的坐标变换，求取利用变换前的第一正规化三维图像计 算出的相互信息量，以及利用变换后的第一正规化三维图像计算出的 相互信息量之间的变化率。使坐标变换参数进行各种变化的同时反复 进行此计算，提取相互信息量的变化率最大的变换参数的组合。接着，求取利用通过提取出的坐标变换参数变换了的第一正规化 三维图像计算出的相互信息量、以及利用通过不同的任意坐标变换参 数变换了的第一正规化三维图像计算出的相互信息量之间的变化率。 进行与上述相同的操作，提取相互信息量的变化率为最大值的变换参 数，进行第一正规化三维图像的再变换。反复进行此操作，使最终的相互信息量的变化率收敛于零。使相互信息量的变化率收敛于零的条 件相当于使相互信息量最大的变换条件(坐标变换参数)。以此条件，利 用进行位置及方向的变换的第一正规化三维图像、和第二正规化三维 图像，制作融合图像。接着说明本发明的实施方式的图像处理程序。图5是本发明的实 施方式的图像处理程序的构成与记录介质的示图。图5所示的图像处理程序IO是以记录于记录介质100中的方式来提供。记录介质100可 举例如软盘、CD-ROM、 DVD或ROM等的记录介质，或者半导体存储器等。图6是用于执行存储于记录介质中的程序的计算机的硬件构成示 图。图7是执行存储于记录介质中的程序的计算机立体图。如图6所 示，计算机110包含软盘驱动装置、CD-ROM驱动装置、DVD驱动 装置等读取装置112;使操作系统常驻的作业用存储器(RAM)114;将 存储于记录介质100的程序存储下来的存储器116;显示器等显示装置 118;作为输入装置的鼠标120及键盘122;进行数据等的收发的通信 装置124;以及控制程序执行的CPU 126。将记录介质100插入读取装 置112之后，读取装置112即可存取存储于记录介质100中的图像处 理程序10，计算机110通过该图像处理程序10即可作为本发明的实施 方式的图像处理装置动作。如图7所示，图像处理程序10也可通过网络以重叠于载波上的计 算机数据信号130来提供。此时，计算机110将由通信装置124接收 到的图像处理程序10存储于存储器116中，并可以执行此图像处理程 序10。如图5所示，图像处理程序10包含统合处理的主模块11、三维原 图像取得模块12、三维像素形状变换模块14、三维像素正规化模块16、 融合图像产生模块18以及输出模块20。三维原图像取得模块12使计算机执行上述步骤SOI的处理，三维像素形状变换模块14使计算机执行上述步骤S02的处理，三维像素正 规化模块16使计算机执行上述步骤S03的处理，融合图像产生模块18 使计算机执行上述步骤S04的处理。另外，输出模块20将所得的融合 图像输出到显示器等显示装置。优选实施方式中，对不同切面的图像， 利用多个窗口同时显示融合图像。此时，如在一个窗口显示冠状切面 而在另一窗口显示横切面，则更可反映病变部位的位置信息，因而优 选。接着，说明本发明的实施方式的图像处理装置，图8是本发明的 实施方式的图像处理装置构成示图。图8所示的图像处理装置30机能 上包含三维原图像取得部32、三维像素形状变换部34、三维像素正规 化部36、融合图像产生部38以及输出部40。三维原图像取得部32是执行上述步骤S01处理的部分，三维像素 形状变换部34是执行上述步骤S02处理的部分，三维像素正规化部36 是执行上述步骤S03处理的部分，融合图像产生部38是执行上述步骤 S04处理的部分。另外，输出部40是将所得的融合图像输出至显示器 等显示装置的部分。图像处理装置30可为按照上述图像处理程序10而动作的计算机。 另外，图像处理装置30也可为由执行三维原图像取得部32、三维像素 形状变换部34、三维像素正规化部36、融合图像产生部38以及输出 部40各自处理的专用电路所构成的装置。实施例以下，基于实施例与比较例，更具体说明本发明，但以下的实施 例并未对于本发明进行任何限定。比较例1以头部FDGPET图像(图9，矩阵128X128，断层数14断层， 三维像素大小2.00mmX2.00mmX6.50mm)为第一三维原图像，以头 部MRI图像(图10，矩阵256X256，断层数99断层，三维像素大小 0.879mm X 0.879mm X 1.500mm)为第二三维原图像，使用搭载于 NEUROSTAT(由华盛顿大学医学院蓑岛聪教授提供)上的Corege.exe ver.5程序，利用相互信息量最大化法(Cost Function 5)制作融合图像。 即，不进行三维像素形状变换、三维像素正规化，仅通过相互信息量 最大化法产生融合图像。Corege.exe ver.5程序的各种设定参数是采用 以下值。Cost Function: =5 Cortical Threshold(%): 0.100000 Offset in Iteration(Phasel): 20.000000 MI Bins: =16Create Realigned image(0=no，l=yes): =1 Create Subtraction image(0=no,l=yes): =0 Normalization Mode(0-2): =0Pixel Scaling Factor for binary output(O.O-normalized to max; 1.0=fixed; or exact): =1.000000Pixel Value to Indicate Out of Field-of-View: 0.000000制成的融合图像如图11所示，图11中利用多个窗口显示融合图 像的多个切面的图像。如图11所示，制成的融合图像是各切面中的一 对图像互相偏移而重合的图像，其重合精度并非良好。实施例1利用比较例1中采用的第一三维原图像与第二三维原图像，按照 以下要领制作融合图像。首先，对于第二三维原图像(MRI图像)，沿着断层方向(即Z轴方向)进行内插处理，变换为矩阵256X256，断层数167断层，三维 像素大小0.879mmX0.879mmX0.879mm的图像，得到第二三维图像。 此外使第一三维原图像即为第一三维图像。接着，对于第一三维图像(PET图像)的横切面进行内插处理，变换 为矩阵256X256，像素大小0.879mmX0.879mm。接着，沿着z轴方 向进行内插处理，变换为矩阵256X256，断层数167断层，三维像 素大小0.879mmX0.879mmX0.879mm的图像，得到第一正规化三维图像。此外使第二三维图像即为第二正规化三维图像。利用第一正规化三维图像与第二正规化三维图像，使用搭载于 NEUROSTAT(由华盛顿大学医学院蓑岛聪教授提供)的Corege.exe ver.5程序，利用相互信息量最大化法(Cost Function 5)制作融合图像。 Corege.exe ver.5程序的各种设定参数采用与比较例1相同的值。制成的融合图像是如图12所示，图12中利用多个窗口显示融合 图像的多个切面图像。如图12所示，制成的融合图像重合精度良好， 确认了通过本发明的处理即可自动地制作良好的融合图像。比较例2以胸部FDG PET图像(图13，矩阵128X 128,断层数136断 层，三维像素大小4.29mmX4.29mmX4.29mm)为第一三维原图像， 以胸部CT图像(图14，矩阵256X256，断层数81断层，三维像素大 小1.875mmX 1.875mmX5.000mm)为第二三维原图像，使用搭载于 NEUROSTAT(由华盛顿大学医学院蓑岛聪教授提供)的Corege.exe ver.5程序，以相互信息量最大化法(Cost Function 5)制作融合图像。艮卩， 不进行三维像素形状变换、三维像素正规化，仅通过相互信息量最大 化法产生融合图像。Corege.exe ver.5程序的各种设定参数采用与比较 例1相同的值。制成的融合图像是如图15所示，图15中利用多个窗口显示融合 图像的多个切面图像。如图15所示，制成的融合图像是各切面中的一 对图像互相偏移而重合的图像，其重合精度并非良好。实施例2使用比较例2中采用的第一三维原图像与第二三维原图像，按照以下要领制作融合图像。首先，对于第二三维原图像(CT图像)，沿着断层方向(即z轴方向) 进行内插处理，变换为矩阵256X256,断层数312断层，三维像素 大小1.875mmX 1.875mmX 1.875mm的图像，得到第二三维图像。此 外使第一三维原图像即为第一三维图像。接着，对于第一三维图像(PET图像)的横切面进行内插处理，变换 为矩阵256X256，像素大小1.875mmX 1.875mm。接着，沿着z轴方 向进行内插处理，变换为矩阵256X256，断层数312断层，三维像 素大小1.875mmX 1.875mmX 1.875mm的图像，得到第一正规化三维 图像。此外使第二三维图像即为第二正规化三维图像。利用第一正规化三维图像与第二正规化三维图像，使用搭载于 NEUROSTAT(由华盛顿大学医学院蓑岛聪教授提供)的Corege.exe ver.5程序，以相互信息量最大化法(Cost Function 5)制作融合图像。 Corege.exe ver.5程序的各种设定参数采用与比较例1相同的值。制成的融合图像如图16所示，图16中利用多个窗口显示融合图 像的多个切面图像。如图16所示，制成的融合图像重合精度良好，确 认了通过本发明的处理即可自动地制作良好的融合图像。工业利用性本发明可利用于图像诊断装置的领域，有助于自动且精度良好地 制作融合图像。
权利要求
1.一种图像处理方法，包含三维像素正规化步骤，通过使第一三维图像及第二三维图像各自的有效视野内的三维像素大小及三维像素数相等，而产生与上述第一三维图像对应的第一正规化三维图像、及与上述第二三维图像对应的第二正规化三维图像，其中上述第一三维图像基于从受检者的任意的部位获得的多个第一断层图像，上述第二三维图像基于从上述部位获得的多个第二断层图像；以及融合图像产生步骤，利用上述第一正规化三维图像及上述第二正规化三维图像产生融合图像。
2. 如权利要求l所述的图像处理方法，其中，在上述三维像素正规化步骤中，通过线性内插法产生上述第一正规化三维图像及上述第 二正规化三维图像。
3. 如权利要求1或2所述的图像处理方法，其中，还包含三维像 素形状变换步骤，将由上述多个第一断层图像构成的第一三维原图像 及由上述多个第二断层图像构成的第二三维原图像各自的三维像素， 变换为立方体形状的三维像素，从而产生上述第一三维图像及上述第 二三维图像。
4. 如权利要求3所述的图像处理方法，其中，在上述三维像素形 状变换步骤中，通过线性内插法产生上述第一三维图像及上述第二三 维图像。
5. 如权利要求1至4的任一项所述的图像处理方法，其中，在上 述融合图像产生步骤中，通过相互信息量最大化法产生上述融合图像。
6. —种图像处理程序，使计算机执行以下步骤三维像素正规化步骤，通过使第一三维图像及第二三维图像各自 的有效视野内的三维像素大小及三维像素数相等，而产生与上述第一 三维图像对应的第一正规化三维图像、及与上述第二三维图像对应的 第二正规化三维图像，其中上述第一三维图像基于从受检者的任意的 部位获得的多个第一断层图像，上述第二三维图像基于从上述部位获 得的多个第二断层图像；以及融合图像产生步骤，利用上述第一正规化三维图像及上述第二正 规化三维图像产生融合图像。
7. 如权利要求6所述的图像处理程序，其中，在上述三维像素正 规化步骤中，在计算机中通过线性内插法产生上述第一正规化三维图 像及上述第二正规化三维图像。
8. 如权利要求6或7所述的图像处理程序，其中，还使计算机执 行三维像素形状变换步骤，将由上述多个第一断层图像构成的第一三 维原图像及由上述多个第二断层图像构成的第二三维原图像各自的三 维像素，变换为立方体形状的三维像素，从而产生上述第一三维图像 及上述第二三维图像。
9. 如权利要求8所述的图像处理程序，其中，在上述三维像素形状变换步骤中，在计算机中通过线性内插法产生上述第一三维图像及 上述第二三维图像。
10. 如权利要求6至9的任一项所述的图像处理程序，其中，在 上述融合图像产生步骤中，在计算机中通过相互信息量最大化法产生 上述融合图像。
11. 一种图像处理装置，包含三维像素正规化单元，通过使第一三维图像及第二三维图像各自 的有效视野内的三维像素大小及三维像素数相等，而产生与上述第一三维图像对应的第一正规化三维图像、及与上述第二三维图像对应的 第二正规化三维图像，其中上述第一三维图像基于从受检者的任意的 部位获得的多个第一断层图像，上述第二三维图像基于从上述部位获 得的多个第二断层图像；以及融合图像产生单元，利用上述第一正规化三维图像及上述第二正 规化三维图像产生融合图像。
12. 如权利要求ll所述的图像处理装置，其中，上述三维像素正规化单元，通过线性内插法产生上述第一正规化三维图像及上述第二正规化三维图像。
13. 如权利要求11或12所述的图像处理装置，其中，还包含三 维像素形状变换单元，将由上述多个第一断层图像构成的第一三维原 图像及由上述多个第二断层图像构成的第二三维原图像各自的三维像 素，变换为立方体形状的三维像素，从而产生上述第一三维图像及上 述第二三维图像。
14. 如权利要求13所述的图像处理装置，其中，上述三维像素形 状变换单元，通过线性内插法产生上述第一三维图像及上述第二三维 图像。
15. 如权利要求11至14的任一项所述的图像处理装置，其中， 上述融合图像产生单元通过相互信息量最大化法产生上述融合图像。
全文摘要
本发明提供一种图像处理方法、图像处理程序以及图像处理装置，用于自动且重合精度高地制作融合图像。本发明的图像处理方法包含(a)三维像素正规化步骤，通过使第一三维图像及第二三维图像各自的有效视野内的三维像素大小及三维像素数相等，而产生与第一三维图像对应的第一正规化三维图像、及与第二三维图像对应的第二正规化三维图像，其中第一三维图像基于从受检者的任意的部位获得的多个第一断层图像，第二三维图像基于从上述部位获得的多个第二断层图像；以及(b)融合图像产生步骤，利用第一正规化三维图像及第二正规化三维图像产生融合图像。
文档编号A61B5/055GK101248461SQ20068003108
公开日2008年8月20日 申请日期2006年8月17日 优先权日2005年8月23日
发明者浜田一男, 西川和宏 申请人:日本医事物理股份有限公司