JP2007307205A - 医用画像部位認識装置、及び、医用画像部位認識プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】複数の軸位断画像の各々に表された体部の部位を認識する装置であって、各軸位断画像に表された体部の部位を暫定的に決定する特徴量計算部21〜部位決定処理部23と、複数の軸位断画像に関する情報に基づいて、部位決定処理部23により少なくとも1つの軸位断画像について暫定的に決定された部位を修正する部位修正処理部25とを含む。
【選択図】図1
Description
しかしながら、特許文献2においても、1つの画像に対する部位認識しか行われていない。
図1は、本発明の第1の実施形態に係る医用画像部位認識装置を含む医用画像撮影システムの構成を示すブロック図である。この医用画像撮影システムは、被検体について医用画像の撮像検査を行うモダリティ1と、画像サーバ2と、画像表示端末3と、読影用端末4とを含んでいる。これらの装置1〜4は、DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)規格に準拠している。
読影用端末4は、ユーザ(読影医)が、画像表示端末3に表示された検査画像を参照しながら読影レポート等を作成するために用いられる装置であり、読影レポート等を表示する画面4aや、キーボード等の入力デバイス4b等を備えている。
図2は、図1に示す部位認識部12の機能を示すブロック図である。図2に示すように、部位認識部12は、特徴量計算部21と、部位確信度計算部22と、スコアテーブル記憶部22aと、部位決定処理部23と、部位情報記憶部24と、部位修正処理部25とを含んでいる。この内の特徴量計算部21〜部位決定処理部23は、各スライス画像について、そこに表された部位を暫定的に決定するように動作し、部位修正処理部25は、複数のスライス画像の部位情報に基づいて、各スライス画像について暫定的に決定された部位を修正するように動作する。なお、スライス画像の部位情報については後述する。
ステップS1において、画像データ及びその画像付帯情報は、1スライス分ごとに、特徴量計算部21に入力される。ここで、画像付帯情報には、画像の方向を表す情報((0020,0037):Image Orientation(Patient)、又は、(0020,0020):Patient Orientation)や、1画素のピッチを表す情報((0028,0030):Pixel Spacing)や、スライスの厚さを表す情報((0018,0050):Slice Thickness)や、1行及び1列に含まれる画素数を表す情報((0028,0010):Raws、及び、(0028,0011):Columns)や、画像の左上位置の3次元座標を表す情報((0020,0032):Image Position(Patient))等が含まれる。ここで、括弧内は、各情報のDICOMタグ及び属性名を示している。
円形度ρは、対象領域の面積S及びその周囲の長さLを用いて、次式(1)によって算出される。
ρ=4πS/L2 …(1)
円形度ρは、対象領域の形状が真円に近づくほど1.0に近づき、形状が真円から離れるほど(例えば、楕円率が1から離れるほど)小さくなる。例えば、対象領域が頭部である場合には、円形度は比較的高くなる。反対に、対象領域が胸部や腹部である場合には、円形度は比較的低くなる。
(b)空気領域特徴量:(空気領域を示すCT値の画素数)/(体部全体の画素数)
例えば、対象領域が胸部である場合には、肺が存在しているために空気領域は比較的広くなる。反対に、対象領域が頭部である場合には、空気領域はほぼゼロとなる。
(c)骨領域特徴量:(骨領域を示すCT値の画素数)/(体部全体の画素数)
例えば、対象領域が腹部である場合には、体部全体に対する骨部の領域は比較的狭い範囲となる。反対に、対象領域が脚部である場合には、体部全体に対して骨部が多くの割合を占める。
このようなスコアテーブルは、特徴量ごとに作成され、スコアテーブル記憶部22aに記憶されている。スコアテーブルは、統計に基づいて作成されても良いし、ユーザ(医師等)の経験等に基づいて意図的に作成されても良い。
このようなステップS1〜S5の動作は、1シリーズに含まれる全てのスライス画像について行われる(ステップS6)。
(1)隣接スライスの部位情報を用いる方法
この方法は、隣接スライスの位置関係に基づいて、あるスライス画像について仮決定された部位を修正する方法である。
仮決定された部位が、例えば、第1〜第5スライスにおいて頸部(neck)、第6スライスにおいて頭部(head)、第7〜第10スライスにおいて頸部(neck)、第11〜第15スライスにおいて胸部(chest)、第16スライスにおいて脚部(leg)、第17〜第20スライスにおいて胸部(chest)、第21〜第30スライスにおいて腹部(abdomen)となっている場合について検討する。この場合に、第6スライスの前後のスライスにおいて頸部となっているので、第6スライスが頭部であるというのは認識誤りであり、正しくは頸部である。また、第16スライスの前後のスライスにおいては胸部となっているので、第16スライスが脚部であるというのは認識誤りであり、正しくは胸部である。このように、あるスライス画像について仮決定された部位が前後のスライス画像の部位と異なっている場合には、前後のスライス画像を参照することにより、そのスライス画像の部位が修正される。
この方法は、体軸方向における特徴量の変化に基づいて、あるスライス画像について仮決定された部位を修正する方法である。
図5の(a)は、空気領域特徴量をスライス位置(体軸方向)順に示す図であり、図5の(b)は、空気領域特徴量の微分値を示す図である。図5の(b)に示すように、空気領域特徴量の変化を被検体の上部(頭部側)から下部(脚部側)に向けて観察すると、空気領域特徴量が突然増加し始める部分が存在する。この部分を胸部の開始位置とする。また、さらに脚部側に向けて観察すると、空気領域特徴量が減少から増加に転じる部分が存在する。この部分を胸部と腹部の境界とする。そして、胸部の開始位置から胸部と腹部との境界との間に、胸部以外の部位が仮決定されているスライス画像が存在する場合には、そのスライス画像の部位が胸部に修正される。
この方法は、被検体(例えば、人体)における部位の通常の配置を参照することにより、各スライス画像について仮決定された部位を修正する方法である。
まず、図6に示すように、各スライス画像について仮決定された部位を、被検体の上部(頭部側)から下部(脚部側)に向けてスライス順に配置する。図6に示すとおり、この部位認識結果には、頭部(Head)と頸部(Neck)とが交互に現れている領域や、胸部(Chest)の間に頸部が現れている領域が見られることから、仮決定された部位には多くの認識誤りが含まれるものと考えられる。
(1,1):重みマップにおける(1,1)の値(図8参照)
(n,1):重みマップにおける(n−1,1)の値+所定の値
(1,m):重みマップにおける(1,m−1)の値+所定の値
(n,m):次の(i)〜(iii)の内の最小値
(i)コストマップにおける(n−1,m−1)の値
+重みマップにおける(n,m)の値
(ii)コストマップにおける(n,m−1)の値
+重みマップにおける(n,m)の値+所定の値
(iii)コストマップにおける(n−1,m)の値
+重みマップにおける(n,m)の値+所定の値
図7に示すように、そのようにして得られたマッチングカーブに基づいて、仮決定された部位を参照部位における対応部位に置き換えることにより、部位の修正が行われる。
また、このような部位認識処理によって得られた部位情報に基づいて、画像表示端末3(図1)に表示させる際の表示プロトコルを切り替えるようにしても良い。
ここで、ニューラルネットワークを利用して部位を仮決定する方法を説明する。
図10に示すように、スライス画像に表された体部の特徴量(例えば、ステップS2において説明した特徴量(a)〜(c))を、ニューラルネットに入力する。そして、そのスライス画像に表された部位に一致する部位に対して1を出力し、それ以外の部位に対してゼロを出力するように、ニューラルネットを学習させる。例えば、スライス画像に頭部が表されている場合には、「Head」の出力を1とし、「Neck」、「Chest」及び「Abdomen」の出力をゼロとする。このように学習させたニューラルネットを利用することにより、入力された特徴量に対応する部位が取得される。
図11に示すように、このシステムは、図1に示す画像サーバ2の替わりに、画像サーバ5と、画像格納装置6と、部位認識装置7とを含んでいる。これらの装置5〜7は、DICOM規格に準拠している。その他の構成については、図1に示すシステムにおけるものと同様である。
なお、本実施形態において、部位認識装置7は、生成された部位情報を出力して画像格納装置6に格納させているが、部位認識装置7に内蔵されている格納装置(例えば、ハードディスク)に部位情報を格納するようにしても良い。
1a コンピュータ断層撮影(CT)装置
1b コンピュータ放射線撮影(CR)装置
1c 磁気共鳴撮像(MRI)装置
1d ポジトロン断層撮影(PET)装置
1e 超音波撮像(US)装置
2、5 画像サーバ
3 画像表示端末
3a、4a 画面
4 読影用端末
4b 入力デバイス
6 画像格納装置
7 部位認識装置
11 制御部
12 部位認識部
13 格納部
21 特徴量計算部
22 部位確信度計算部
22a スコアテーブル記憶部
23 部位決定処理部
24 部位情報記憶部
25 部位修正処理部
30 診療科端末
40 放射線科情報管理システム(RIS)
50 病院情報システム(HIS)
Claims (18)
- 被検体を撮像検査することによって得られた1シリーズの軸位断画像を表す画像データに基づいて、複数の軸位断画像の各々に表された体部の部位を認識する装置であって、
各軸位断画像に表された体部の部位を暫定的に決定する部位決定手段と、
複数の軸位断画像に関する情報に基づいて、前記部位決定手段により少なくとも1つの軸位断画像について暫定的に決定された部位を修正する部位修正手段と、
を具備する医用画像部位認識装置。 - 前記部位決定手段が、軸位断画像に表された体部の特徴を表す特徴量を算出し、該特徴量に基づいて、前記軸位断画像に表された体部の部位を暫定的に決定する、請求項1記載の医用画像部位認識装置。
- 前記部位決定手段が、特徴量の値に応じた部位らしさを数値化したスコアテーブルを用いることにより、前記軸位断画像に表された体部の部位を暫定的に決定する、請求項2記載の医用画像部位認識装置。
- 前記部位決定手段が、算出された特徴量に基づいて、ニューラルネットワークを含む機械学習法を用いることにより、前記軸位断画像に表された体部の部位を暫定的に決定する、請求項2記載の医用画像部位認識装置。
- 前記部位修正手段が、前記部位決定手段により複数の軸位断画像についてそれぞれ暫定的に決定された部位に基づいて、少なくとも1つの軸位断画像について暫定的に決定された部位を修正する、請求項1〜4のいずれか1項記載の医用画像部位認識装置。
- 前記部位修正手段が、前記部位決定手段により複数の軸位断画像についてそれぞれ暫定的に決定された部位の体軸方向に関する位置関係に基づいて、少なくとも1つの軸位断画像について暫定的に決定された部位を修正する、請求項5記載医用画像部位認識装置。
- 前記部位修正手段が、前記部位決定手段により複数の軸位断画像についてそれぞれ暫定的に決定された複数の部位と、前記被検体に関する参照用の複数の部位とのマッチングを取ることにより、少なくとも1つの軸位断画像について暫定的に決定された部位を修正する、請求項5記載の医用画像部位認識装置。
- 前記部位修正手段が、前記部位決定手段により複数の軸位断画像についてそれぞれ算出された特徴量に基づいて、少なくとも1つの軸位断画像について暫定的に決定された部位を修正する、請求項2〜4のいずれか1項記載の医用画像部位認識装置。
- 被検体が人体である場合に、前記部位が、頭部と、頸部と、胸部と、腹部と、骨盤部と、脚部と、それらの部位の境界領域又はそれらの内の複数の領域の重複領域との内の2つ以上を含む、請求項1〜8のいずれか1項記載の医用画像部位認識装置。
- 被検体を撮像検査することによって得られた1シリーズの軸位断画像を表す画像データに基づいて、複数の軸位断画像の各々に表された体部の部位を認識する装置において用いられるプログラムであって、
各軸位断画像に表された体部の部位を暫定的に決定する手順(a)と、
複数の軸位断画像に関する情報に基づいて、手順(a)において少なくとも1つの軸位断画像について暫定的に決定された部位を修正する手順(b)と、
をCPUに実行させる医用画像部位認識プログラム。 - 手順(a)が、軸位断画像に表された体部の特徴を表す特徴量を算出し、該特徴量に基づいて、前記軸位断画像に表された体部の部位を暫定的に決定することを含む、請求項10記載の医用画像部位認識プログラム。
- 手順(a)が、特徴量の値に応じた部位らしさを数値化したスコアテーブルを用いることにより、前記軸位断画像に表された体部の部位を暫定的に決定することを含む、請求項11記載の医用画像部位認識プログラム。
- 手順(a)が、算出された特徴量に基づいて、ニューラルネットワークを含む機械学習法を用いることにより、前記軸位断画像に表された体部の部位を暫定的に決定することを含む、請求項11記載の医用画像部位認識プログラム。
- 手順(b)が、手順(a)において複数の軸位断画像についてそれぞれ暫定的に決定された部位に基づいて、少なくとも1つの軸位断画像について暫定的に決定された部位を修正することを含む、請求項10〜13のいずれか1項記載の医用画像部位認識プログラム。
- 手順(b)が、手順(a)において複数の軸位断画像についてそれぞれ暫定的に決定された部位の体軸方向に関する位置関係に基づいて、少なくとも1つの軸位断画像について暫定的に決定された部位を修正することを含む、請求項14記載医用画像部位認識プログラム。
- 手順(b)が、手順(a)において複数の軸位断画像についてそれぞれ暫定的に決定された複数の部位と、前記被検体に関する参照用の複数の部位とのマッチングを取ることにより、少なくとも1つの軸位断画像について暫定的に決定された部位を修正することを含む、請求項14記載の医用画像部位認識プログラム。
- 手順(b)が、手順(a)において複数の軸位断画像についてそれぞれ算出された特徴量に基づいて、少なくとも1つの軸位断画像について暫定的に決定された部位を修正する、請求項11〜13のいずれか1項記載の医用画像部位認識プログラム。
- 被検体が人体である場合に、前記部位が、頭部と、頸部と、胸部と、腹部と、骨盤部と、脚部と、それらの部位の境界領域又はそれらの内の複数の領域の重複領域との内の2つ以上を含む、請求項10〜17のいずれか1項記載の医用画像部位認識プログラム。
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