Automatic segmentation method for lung and heart region based on 3D region growing and template matching technique

摘要

近年、MDCT装置の普及、機能向上に伴い、より高精細な CT画像が日常的に用いられるようになった。一方で一度の撮影で得られる画像枚数は膨大な量となり、読影にあたる医師への負担は増加している。そのため計算機を用いた多臓器・多疾病に対する診断支援(CAD)システムの開発への要望が高まっている。多臓器・多疾病に対するCADシステムの構築にあたり、3 次元CT像上の病変の特徴は臓器ごとに異なっている。そのため病変の検出を行うには、あらかじめ各臓器を正確に抽出する必要がある。特に心臓領域の抽出分野においては造影画像を対象とした研究が報告されているが、非造影画像を対象とした手法は抽出手法に関する報告は少ないのが現状である。本稿では、胸部非造影CT画像を用いた複数臓器の自動抽出手法の開発を行う。手法としては、閾値処理と3次元リージョングローイング法により肺臓領域の抽出を行い、濃度値に依存した抽出が困難な心臓領域に対してはテンプレート・マッチング法を用いた抽出を試みた。提案手法を6症例の実CT画像に適用し、肺臓領域抽出において一致度96%、心臓領域抽出において一致度75%を得た。Recently, various imaging equipment have been introduced into medical imaging fields. Especially, MDCT is one of the most useful diagnosis systems because it provides a high resolution image to medical doctors. Accordingly, many related image processing techniques are proposed into medical fields for extraction of abnormal area. In the medical image processing field, segmentation is one of the most important problems for analyzing abnormalities. Many related segmentation techniques have been developed for automatic extraction of ROI. In this paper, we propose a new technique for automatic extraction of the multi organs on the breast MDCT images employing the 3D region growing and template matching technique. We apply the proposed technique for extraction of lung and heart region to six CT Cases and satisfactory results are achieved.