JP2012005729A - Thoracic part diagnostic support system and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、胸部診断支援システム及びプログラムに関する。 The present invention relates to a chest diagnosis support system and program.
従来のフィルム／スクリーンや輝尽性蛍光体プレートを用いた胸部の放射線による静止画撮影及び診断に対し、ＦＰＤ（flat panel detector）等の半導体イメージセンサを利
用して胸部の動態画像を撮影し、診断に応用する試みがなされるようになってきている。具体的には、半導体イメージセンサの画像データの読取・消去の応答性の早さを利用し、半導体イメージセンサの読取・消去のタイミングと合わせて放射源からパルス状の放射線を連続照射し、１秒間に複数回の撮影を行って、胸部の動態を撮影する。撮影により取得された一連の複数枚の画像を順次表示することにより、医師は呼吸運動や心臓の拍動等に伴う胸部の一連の動きを観察することが可能となる。
In contrast to still image photography and diagnosis by chest radiation using conventional film / screen or photostimulable phosphor plate, a dynamic image of the chest is taken using a semiconductor image sensor such as FPD (flat panel detector), Attempts have been made to apply it to diagnosis. Specifically, by utilizing the responsiveness of reading / erasing of image data of the semiconductor image sensor, pulsed radiation is continuously irradiated from the radiation source in accordance with the reading / erasing timing of the semiconductor image sensor. Take multiple shots per second to capture the dynamics of the chest. By sequentially displaying a series of a plurality of images acquired by imaging, a doctor can observe a series of movements of the chest accompanying respiratory motion, heart beats, and the like.
胸部の動態画像から診断に有用な情報を抽出するための各種技術も提案されている。例えば、特許文献１には、動態画像を構成するフレーム画像毎に所定範囲内のピクセル値を算出し、算出したピクセル値の時間的変化量を血流情報として生成する技術が記載されている。 Various techniques for extracting information useful for diagnosis from dynamic images of the chest have also been proposed. For example, Patent Document 1 describes a technique for calculating a pixel value within a predetermined range for each frame image constituting a dynamic image and generating a temporal change amount of the calculated pixel value as blood flow information.
しかしながら、特許文献１においては、血流に異常があった場合、肺動脈と肺静脈のどちらに異常があるのかを判断することが困難であった。 However, in Patent Document 1, when there is an abnormality in blood flow, it is difficult to determine which of the pulmonary artery and pulmonary vein is abnormal.
本発明の課題は、肺動脈の血流に係る情報と肺静脈の血流に係る情報を分離することで、病態の把握を容易にし、診断に有利となる情報を医師に提供できるようにすることである。 An object of the present invention is to separate information related to blood flow in the pulmonary artery and information related to blood flow in the pulmonary vein, thereby facilitating understanding of the pathological condition and providing information that is advantageous for diagnosis to a doctor. It is.
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明の胸部診断支援システムは、
少なくとも１サイクルの心拍周期を含む胸部の動態を撮影し、連続する複数のフレーム画像を生成する撮影部と、
前記生成された複数のフレーム画像の中から心臓から肺への血液吐出に相当する吐出フレーム画像及び肺から心臓への血液吐入に相当する吐入フレーム画像を抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された吐出フレーム画像及び吐入フレーム画像を出力する出力部と、
を備える。
In order to solve the above-mentioned problem, the chest diagnosis support system according to the invention described in claim 1
An imaging unit that captures the dynamics of the chest including at least one heartbeat cycle and generates a plurality of continuous frame images;
An extraction unit for extracting a discharge frame image corresponding to blood discharge from the heart to the lungs and an exhalation frame image corresponding to blood discharge from the lungs to the heart from the generated plurality of frame images;
An output unit that outputs the discharge frame image and the discharge frame image extracted by the extraction unit;
Is provided.
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記複数のフレーム画像における右心室領域又は左心房領域にＲＯＩを設定するための設定部を備え、
前記抽出部は、前記複数のフレーム画像のそれぞれにおける前記設定されたＲＯＩ内の信号値を取得し、当該取得した信号値に基づいて、前記吐出フレーム画像及び前記吐入フレーム画像を抽出する。
The invention according to claim 2 is the invention according to claim 1,
A setting unit for setting an ROI in a right ventricular region or a left atrial region in the plurality of frame images;
The extraction unit acquires a signal value in the set ROI in each of the plurality of frame images, and extracts the discharge frame image and the discharge frame image based on the acquired signal value.
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の発明において、
前記抽出部は、前記複数のフレーム画像のそれぞれから心臓領域の輪郭を認識し、当該認識した心臓領域の形状の特徴量を算出し、当該算出された特徴量に基づいて、前記吐出フレーム画像及び前記吐入フレーム画像を抽出する。
The invention according to claim 3 is the invention according to claim 1 or 2,
The extraction unit recognizes a contour of a heart region from each of the plurality of frame images, calculates a feature amount of the shape of the recognized heart region, and based on the calculated feature amount, the ejection frame image and The discharge frame image is extracted.
請求項４に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記複数のフレーム画像における右心室領域及び左心房領域にＲＯＩを設定するための設定部を備え、
前記抽出部は、前記複数のフレーム画像のそれぞれにおける前記右心室領域のＲＯＩ内の信号値を取得し、当該取得した信号値に基づいて前記吐出フレーム画像を抽出するとともに、前記複数のフレーム画像のそれぞれにおける前記左心房領域のＲＯＩ内の信号値を取得し、当該取得したＲＯＩの信号値に基づいて前記吐入フレーム画像を抽出する。
The invention according to claim 4 is the invention according to claim 1,
A setting unit for setting an ROI in a right ventricular region and a left atrial region in the plurality of frame images;
The extraction unit acquires a signal value in the ROI of the right ventricular region in each of the plurality of frame images, extracts the discharge frame image based on the acquired signal value, and extracts the plurality of frame images. The signal value in the ROI of the left atrial region in each is acquired, and the discharge frame image is extracted based on the acquired ROI signal value.
請求項５に記載の発明は、請求項１〜３の何れか一項に記載の発明において、
前記撮影部は、複数サイクルの心拍周期を含む胸部の動態を撮影し、
前記抽出部は、心拍周期毎に前記吐出フレーム画像及び前記吐入フレーム画像を抽出し、当該抽出された複数の心拍周期の吐出フレーム画像及び吐入フレーム画像のそれぞれを積算処理し、
前記出力部は、前記積算処理された吐出フレーム画像及び吐入フレーム画像を出力する。
The invention according to claim 5 is the invention according to any one of claims 1 to 3,
The imaging unit images the dynamics of the chest including a plurality of cycles of heartbeat cycles,
The extraction unit extracts the discharge frame image and the discharge frame image for each heartbeat cycle, integrates each of the extracted discharge frame images and discharge frame images of a plurality of heartbeat cycles,
The output unit outputs the discharge frame image and the discharge frame image subjected to the integration process.
請求項６に記載の発明の胸部診断支援システムは、
少なくとも１サイクルの心拍周期を含む胸部の動態を撮影し、連続する複数のフレーム画像を生成する撮影部と、
前記生成された複数のフレーム画像の中から心臓から肺への血液吐出に相当する吐出フレーム画像群及び肺から心臓への血液吐入に相当する吐入フレーム画像群を抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された吐出フレーム画像群及び吐入フレーム画像群のそれぞれについて、時間的に隣接するフレーム画像間で信号値の差分をとることによりフレーム間差分画像を生成するフレーム間差分画像作成部と、
前記吐出フレーム画像群から作成されたフレーム間差分画像を加算して肺動脈血流静止画像を生成するとともに、前記吐入フレーム画像群から作成されたフレーム間差分画像を加算して肺静脈血流静止画像を生成する血流静止画像作成部と、
前記作成された肺動脈血流静止画像及び肺静脈血流静止画像を出力する出力部と、
を備える。
The chest diagnosis support system of the invention according to claim 6,
An imaging unit that captures the dynamics of the chest including at least one heartbeat cycle and generates a plurality of continuous frame images;
An extraction unit for extracting a discharge frame image group corresponding to blood discharge from the heart to the lungs and an exhalation frame image group corresponding to blood discharge from the lungs to the heart from the plurality of generated frame images;
For each of the ejection frame image group and the ejection frame image group extracted by the extraction unit, an inter-frame difference image creation that generates an inter-frame difference image by taking a difference in signal value between temporally adjacent frame images And
The inter-frame difference image created from the ejection frame image group is added to generate a pulmonary artery blood flow stationary image, and the inter-frame difference image created from the exhalation frame image group is added to pulmonary vein blood flow rest A blood flow static image creation unit for generating an image;
An output unit for outputting the created pulmonary artery blood flow static image and pulmonary vein blood flow static image;
Is provided.
請求項７に記載の発明は、請求項６に記載の発明において、
前記フレーム間差分画像作成部は、前記複数の各フレーム画像の肺野領域を抽出して複数の小領域に分割し、前記小領域毎の平均信号値を算出し、前記時間的に隣接するフレーム画像間の対応する小領域毎に平均信号値の差分をとることによりフレーム間差分画像を生成する。
The invention according to claim 7 is the invention according to claim 6,
The inter-frame difference image creation unit extracts a lung field region of each of the plurality of frame images, divides the lung field region into a plurality of small regions, calculates an average signal value for each of the small regions, and temporally adjacent frames An inter-frame difference image is generated by taking a difference of average signal values for each corresponding small region between images.
請求項８に記載の発明は、請求項６に記載の発明において、
前記抽出部は、前記複数の各フレーム画像の肺野領域を抽出して複数の小領域に分割し、分割された各小領域毎に前記ＲＯＩからの距離に応じて吐出フレーム画像群及び吐入フレーム画像群を抽出し、
前記血流静止画像作成部は、前記各小領域毎の前記吐出フレーム画像群から作成されたフレーム間差分画像を加算して肺動脈血流静止画像を生成するとともに、前記小領域毎の吐入フレーム画像群から作成されたフレーム間差分画像を加算して肺静脈血流静止画像を生成する。
The invention according to claim 8 is the invention according to claim 6,
The extraction unit extracts a lung field region of each of the plurality of frame images and divides the lung field region into a plurality of small regions, and discharge frame image groups and discharges for each of the divided small regions according to a distance from the ROI. Extract frame images,
The blood flow still image creation unit adds an inter-frame difference image created from the ejection frame image group for each small region to generate a pulmonary artery blood flow static image, and discharge frames for each small region A pulmonary vein blood flow static image is generated by adding the inter-frame difference images created from the image group.
請求項９に記載の発明のプログラムは、
コンピュータを、
少なくとも１サイクルの心拍周期を含む胸部の動態を示す複数のフレーム画像の中から、心臓から肺への血液吐出に相当する吐出フレーム画像及び肺から心臓への血液吐入に相当する吐入フレーム画像を抽出する抽出部、
前記抽出部により抽出された吐出フレーム画像及び吐入フレーム画像を出力する出力部、
として機能させる。
The program of the invention according to claim 9 is:
Computer
An ejection frame image corresponding to blood ejection from the heart to the lung and an ejection frame image corresponding to blood ejection from the lung to the heart from among a plurality of frame images showing the dynamics of the chest including at least one heartbeat cycle Extractor for extracting,
An output unit that outputs the discharge frame image and the discharge frame image extracted by the extraction unit;
To function as.
請求項１０に記載の発明のプログラムは、
コンピュータを、
少なくとも１サイクルの心拍周期を含む胸部の動態を示す複数のフレーム画像の中から、心臓から肺への血液吐出に相当する吐出フレーム画像群及び肺から心臓への血液吐入に相当する吐入フレーム画像群を抽出する抽出部、
前記抽出部により抽出された吐出フレーム画像群及び吐入フレーム画像群のそれぞれについて、時間的に隣接するフレーム画像間で信号値の差分をとることによりフレーム間差分画像を生成するフレーム間差分画像作成部、
前記吐出フレーム画像群から作成されたフレーム間差分画像を加算して肺動脈血流静止画像を生成するとともに、前記吐入フレーム画像群から作成されたフレーム間差分画像を加算して肺静脈血流静止画像を生成する血流静止画像作成部、
前記作成された肺動脈血流静止画像及び肺静脈血流静止画像を出力する出力部、
として機能させる。
The program of the invention according to claim 10 is:
Computer
An ejection frame image group corresponding to blood ejection from the heart to the lung and an ejection frame corresponding to blood ejection from the lung to the heart from among a plurality of frame images showing the dynamics of the chest including at least one heartbeat cycle An extraction unit for extracting an image group;
For each of the ejection frame image group and the ejection frame image group extracted by the extraction unit, an inter-frame difference image creation that generates an inter-frame difference image by taking a difference in signal value between temporally adjacent frame images Part,
The inter-frame difference image created from the ejection frame image group is added to generate a pulmonary artery blood flow stationary image, and the inter-frame difference image created from the exhalation frame image group is added to pulmonary vein blood flow rest A blood flow static image creation unit for generating an image,
An output unit for outputting the created pulmonary artery blood flow static image and pulmonary vein blood flow static image;
To function as.
本発明によれば、肺動脈の血流に係る情報と肺静脈の血流に係る情報を分離して医師に提供することが可能となる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, it becomes possible to isolate | separate and provide the doctor the information which concerns on the blood flow of a pulmonary artery, and the information which concerns on the blood flow of a pulmonary vein.
［第１の実施の形態］
以下、図面を参照して本発明の第１の実施の形態を詳細に説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。
[First Embodiment]
Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. However, the scope of the invention is not limited to the illustrated examples.
〔胸部診断支援システム１００の構成 〕
まず、構成を説明する。
図１に、本実施の形態における胸部診断支援システム１００の全体構成を示す。
図１に示すように、胸部診断支援システム１００は、撮影装置１と、撮影用コンソール２とが通信ケーブル等により接続され、撮影用コンソール２と、診断用コンソール３とがＬＡＮ（Local Area Network）等の通信ネットワークＮＴを介して接続されて構成されている。胸部診断支援システム１００を構成する各装置は、ＤＩＣＯＭ（Digital Image and Communications in Medicine）規格に準じており、各装置間の通信は、ＤＩＣＯＭに則って行われる。
[Configuration of the chest diagnosis support system 100]
First, the configuration will be described.
FIG. 1 shows the overall configuration of a chest diagnosis support system 100 in the present embodiment.
As shown in FIG. 1, in the chest diagnosis support system 100, an imaging device 1 and an imaging console 2 are connected by a communication cable or the like, and the imaging console 2 and the diagnostic console 3 are connected to a LAN (Local Area Network). Etc., and connected via a communication network NT. Each device constituting the chest diagnosis support system 100 conforms to the DICOM (Digital Image and Communications in Medicine) standard, and communication between the devices is performed in accordance with DICOM.
〔撮影装置１の構成〕
撮影装置１は、例えば、呼吸運動に伴う肺の膨張及び収縮の形態変化、心臓の拍動等の、周期性（サイクル）を持つ胸部の動態を撮影する装置である。動態撮影は、人体の胸部に対し、Ｘ線等の放射線を連続照射して複数の画像を取得（即ち、連続撮影）することにより行う。この連続撮影により得られた一連の画像を動態画像と呼ぶ。また、動態画像を構成する複数の画像のそれぞれをフレーム画像と呼ぶ。
撮影装置１は、図１に示すように、放射線源１１、放射線照射制御装置１２、放射線検出部１３、読取制御装置１４等を備えて構成されている。
[Configuration of the photographing apparatus 1]
The imaging apparatus 1 is an apparatus that images the dynamics of the chest with periodicity (cycle), such as pulmonary expansion and contraction morphological changes, heart pulsation, and the like accompanying respiratory motion. Dynamic imaging is performed by continuously irradiating a human chest with radiation such as X-rays to acquire a plurality of images (that is, continuous imaging). A series of images obtained by this continuous shooting is called a dynamic image. Each of the plurality of images constituting the dynamic image is called a frame image.
As shown in FIG. 1, the imaging apparatus 1 includes a radiation source 11, a radiation irradiation control device 12, a radiation detection unit 13, a reading control device 14, and the like.
放射線源１１は、被写体Ｍを挟んで放射線検出部１３と対向する位置に配置され、放射線照射制御装置１２の制御に従って、被写体Ｍに対し放射線（Ｘ線）を照射する。
放射線照射制御装置１２は、撮影用コンソール２に接続されており、撮影用コンソール２から入力された放射線照射条件に基づいて放射線源１１を制御して放射線撮影を行う。撮影用コンソール２から入力される放射線照射条件は、例えば、連続照射時のパルスレート、パルス幅、パルス間隔、１撮影あたりの撮影フレーム数、Ｘ線管電流の値、Ｘ線管電圧の値、フィルタ種等である。パルスレートは、１秒あたりの放射線照射回数であり、後述するフレームレートと一致している。パルス幅は、放射線照射１回当たりの放射線照射時間である。パルス間隔は、連続撮影において、１回の放射線照射開始から次の放射線照射開始までの時間であり、後述するフレーム間隔と一致している。
The radiation source 11 is disposed at a position facing the radiation detection unit 13 across the subject M, and irradiates the subject M with radiation (X-rays) according to the control of the radiation irradiation control device 12.
The radiation irradiation control device 12 is connected to the imaging console 2 and controls the radiation source 11 based on the radiation irradiation conditions input from the imaging console 2 to perform radiation imaging. The radiation irradiation conditions input from the imaging console 2 are, for example, pulse rate, pulse width, pulse interval during continuous irradiation, number of imaging frames per imaging, X-ray tube current value, X-ray tube voltage value, Filter type and the like. The pulse rate is the number of times of radiation irradiation per second, and matches the frame rate described later. The pulse width is a radiation irradiation time per one irradiation. The pulse interval is the time from the start of one radiation irradiation to the start of the next radiation irradiation in continuous imaging, and coincides with a frame interval described later.
放射線検出部１３は、ＦＰＤ等の半導体イメージセンサにより構成される。ＦＰＤは、例えば、ガラス基板等を有しており、基板上の所定位置に、放射線源１１から照射されて少なくとも被写体Ｍを透過した放射線をその強度に応じて検出し、検出した放射線を電気信号に変換して蓄積する複数の画素がマトリックス状に配列されている。各画素は、例えばＴＦＴ（Thin Film Transistor）等のスイッチング部により構成されている。 The radiation detection unit 13 is configured by a semiconductor image sensor such as an FPD. The FPD has, for example, a glass substrate or the like, detects radiation that has been irradiated from the radiation source 11 and transmitted through at least the subject M at a predetermined position on the substrate according to its intensity, and detects the detected radiation as an electrical signal. A plurality of pixels to be converted and stored are arranged in a matrix. Each pixel includes a switching unit such as a TFT (Thin Film Transistor).
読取制御装置１４は、撮影用コンソール２に接続されている。読取制御装置１４は、撮影用コンソール２から入力された画像読取条件に基づいて放射線検出部１３の各画素のスイッチング部を制御して、当該各画素に蓄積された電気信号の読み取りをスイッチングしていき、放射線検出部１３に蓄積された電気信号を読み取ることにより、画像データを取得する。この画像データがフレーム画像である。そして、読取制御装置１４は、取得したフレーム画像を撮影用コンソール２に出力する。画像読取条件は、例えば、フレームレート、フレーム間隔、画素サイズ、画像サイズ（マトリックスサイズ）等である。フレームレートは、１秒あたりに取得するフレーム画像数であり、パルスレートと一致している。フレーム間隔は、連続撮影において、１回のフレーム画像の取得動作開始から次のフレーム画像の取得動作開始までの時間であり、パルス間隔と一致している。 The reading control device 14 is connected to the imaging console 2. The reading control device 14 controls the switching unit of each pixel of the radiation detection unit 13 based on the image reading condition input from the imaging console 2 to switch the reading of the electrical signal accumulated in each pixel. Then, the image data is acquired by reading the electrical signal accumulated in the radiation detection unit 13. This image data is a frame image. Then, the reading control device 14 outputs the acquired frame image to the photographing console 2. The image reading conditions are, for example, a frame rate, a frame interval, a pixel size, an image size (matrix size), and the like. The frame rate is the number of frame images acquired per second and matches the pulse rate. The frame interval is the time from the start of one frame image acquisition operation to the start of the next frame image acquisition operation in continuous shooting, and coincides with the pulse interval.
ここで、放射線照射制御装置１２と読取制御装置１４は互いに接続され、互いに同期信号をやりとりして放射線照射動作と画像の読み取りの動作を同調させるようになっている。 Here, the radiation irradiation control device 12 and the reading control device 14 are connected to each other, and exchange synchronization signals to synchronize the radiation irradiation operation and the image reading operation.
〔撮影用コンソール２の構成〕
撮影用コンソール２は、放射線照射条件や画像読取条件を撮影装置１に出力して撮影装置１による放射線撮影及び放射線画像の読み取り動作を制御するとともに、撮影装置１により取得された動態画像を撮影技師によるポジショニングの確認や診断に適した画像であるか否かの確認用に表示する。
撮影用コンソール２は、図１に示すように、制御部２１、記憶部２２、操作部２３、表示部２４、通信部２５を備えて構成され、各部はバス２６により接続されている。
[Configuration of the shooting console 2]
The imaging console 2 outputs radiation irradiation conditions and image reading conditions to the imaging apparatus 1 to control radiation imaging and radiographic image reading operations by the imaging apparatus 1, and also captures dynamic images acquired by the imaging apparatus 1. Displayed for confirmation of whether the image is suitable for confirmation of positioning or diagnosis.
As shown in FIG. 1, the imaging console 2 includes a control unit 21, a storage unit 22, an operation unit 23, a display unit 24, and a communication unit 25, and each unit is connected by a bus 26.
制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory
）等により構成される。制御部２１のＣＰＵは、操作部２３の操作に応じて、記憶部２２に記憶されているシステムプログラムや各種処理プログラムを読み出してＲＡＭ内に展開し、展開されたプログラムに従って後述する撮影制御処理を始めとする各種処理を実行し、撮影用コンソール２各部の動作や、撮影装置１の放射線照射動作及び読み取り動作を集中制御する。
The control unit 21 includes a CPU (Central Processing Unit) and a RAM (Random Access Memory).
) Etc. The CPU of the control unit 21 reads the system program and various processing programs stored in the storage unit 22 in accordance with the operation of the operation unit 23, expands them in the RAM, and performs shooting control processing described later according to the expanded programs. Various processes including the beginning are executed to centrally control the operation of each part of the imaging console 2 and the radiation irradiation operation and the reading operation of the imaging apparatus 1.
記憶部２２は、不揮発性の半導体メモリやハードディスク等により構成される。記憶部２２は、制御部２１で実行される各種プログラムやプログラムにより処理の実行に必要なパラメータ、或いは処理結果等のデータを記憶する。例えば、記憶部２２は、図２に示す撮影制御処理を実行するための撮影制御処理プログラムを記憶している。また、記憶部２２は、検査対象部位に対応付けて放射線照射条件及び画像読取条件を記憶している。各種プログラムは、読取可能なプログラムコードの形態で格納され、制御部２１は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。 The storage unit 22 is configured by a nonvolatile semiconductor memory, a hard disk, or the like. The storage unit 22 stores various programs executed by the control unit 21 and data such as parameters necessary for execution of processing by the programs or processing results. For example, the storage unit 22 stores a shooting control processing program for executing the shooting control process shown in FIG. In addition, the storage unit 22 stores radiation irradiation conditions and image reading conditions in association with the examination target region. Various programs are stored in the form of readable program code, and the control unit 21 sequentially executes operations according to the program code.
操作部２３は、カーソルキー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードに対するキー操作やマウス操作により入力された指示信号を制御部２１に出力する。また、操作部２３は、表示部２４の表示画面にタッチパネルを備えても良く、この場合、タッチパネルを介して入力された指示信号を制御部２１に出力する。 The operation unit 23 includes a keyboard having a cursor key, numeric input keys, various function keys, and the like, and a pointing device such as a mouse. The control unit 23 controls an instruction signal input by key operation or mouse operation on the keyboard. To 21. In addition, the operation unit 23 may include a touch panel on the display screen of the display unit 24. In this case, the operation unit 23 outputs an instruction signal input via the touch panel to the control unit 21.
表示部２４は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等のモニタにより構成され、制御部２１から入力される表示信号の指示に従って、操作部２３からの入力指示やデータ等を表示する。 The display unit 24 is configured by a monitor such as an LCD (Liquid Crystal Display) or a CRT (Cathode Ray Tube), and displays an input instruction, data, or the like from the operation unit 23 in accordance with an instruction of a display signal input from the control unit 21. To do.
通信部２５は、ＬＡＮアダプタやモデムやＴＡ（Terminal Adapter）等を備え、通信ネットワークＮＴに接続された各装置との間のデータ送受信を制御する。 The communication unit 25 includes a LAN adapter, a modem, a TA (Terminal Adapter), and the like, and controls data transmission / reception with each device connected to the communication network NT.
〔診断用コンソール３の構成〕
診断用コンソール３は、撮影用コンソール２から動態画像を取得し、取得した動態画像を表示して医師が読影診断するための動画像処理装置である。
診断用コンソール３は、図１に示すように、制御部３１、記憶部３２、操作部３３、表示部３４、通信部３５を備えて構成され、各部はバス３６により接続されている。
[Configuration of diagnostic console 3]
The diagnosis console 3 is a moving image processing apparatus that acquires a dynamic image from the imaging console 2, displays the acquired dynamic image, and makes a diagnostic interpretation by a doctor.
As shown in FIG. 1, the diagnostic console 3 includes a control unit 31, a storage unit 32, an operation unit 33, a display unit 34, and a communication unit 35, and each unit is connected by a bus 36.
制御部３１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等により構成される。制御部３１のＣＰＵは、操作部３３の操作に応じて、記憶部３２に記憶されているシステムプログラムや、各種処理プログラムを読み出してＲＡＭ内に展開し、展開されたプログラムに従って、後述する画像解析処理を始めとする各種処理を実行し、診断用コンソール３各部の動作を集中制御する。制御部３１は、後述する画像解析処理（画像解析処理Ｂ、画像解析処理Ｃ）を実行することにより、抽出部、フレーム間差分画像作成部、及び血流静止画像作成部としての機能を実現する。 The control unit 31 includes a CPU, a RAM, and the like. The CPU of the control unit 31 reads out the system program and various processing programs stored in the storage unit 32 in accordance with the operation of the operation unit 33 and expands them in the RAM, and performs image analysis described later according to the expanded programs. Various processes including the process are executed to centrally control the operation of each part of the diagnostic console 3. The control unit 31 implements functions as an extraction unit, an inter-frame difference image creation unit, and a blood flow still image creation unit by executing image analysis processing (image analysis processing B and image analysis processing C) described later. .
記憶部３２は、不揮発性の半導体メモリやハードディスク等により構成される。記憶部３２は、制御部３１で画像解析処理を実行するための画像解析処理プログラムを始めとする各種プログラムやプログラムにより処理の実行に必要なパラメータ、或いは処理結果等のデータを記憶する。これらの各種プログラムは、読取可能なプログラムコードの形態で格納され、制御部３１は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。 The storage unit 32 is configured by a nonvolatile semiconductor memory, a hard disk, or the like. The storage unit 32 stores data such as parameters necessary for execution of processing or data such as processing results by various programs and programs including an image analysis processing program for executing image analysis processing by the control unit 31. These various programs are stored in the form of readable program codes, and the control unit 31 sequentially executes operations according to the program codes.
操作部３３は、カーソルキー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードに対するキー操作やマウス操作により入力された指示信号を制御部３１に出力する。また、操作部３３は、表示部３４の表示画面にタッチパネルを備えても良く、この場合、タッチパネルを介して入力された指示信号を制御部３１に出力する。
本実施の形態において、操作部３３は、制御部３１の制御下においてＲＯＩ（関心領域）を設定する設定部として機能する。
The operation unit 33 includes a keyboard having cursor keys, numeric input keys, various function keys, and the like, and a pointing device such as a mouse. The control unit 33 controls an instruction signal input by key operation or mouse operation on the keyboard. To 31. The operation unit 33 may include a touch panel on the display screen of the display unit 34, and in this case, an instruction signal input via the touch panel is output to the control unit 31.
In the present embodiment, the operation unit 33 functions as a setting unit that sets an ROI (region of interest) under the control of the control unit 31.
出力部としての表示部３４は、ＬＣＤやＣＲＴ等のモニタにより構成され、制御部３１から入力される表示信号の指示に従って、操作部３３からの入力指示やデータ等を表示する。 The display unit 34 as an output unit is configured by a monitor such as an LCD or a CRT, and displays an input instruction, data, or the like from the operation unit 33 in accordance with an instruction of a display signal input from the control unit 31.
通信部３５は、ＬＡＮアダプタやモデムやＴＡ等を備え、通信ネットワークＮＴに接続された各装置との間のデータ送受信を制御する。 The communication unit 35 includes a LAN adapter, a modem, a TA, and the like, and controls data transmission / reception with each device connected to the communication network NT.
〔胸部診断支援システム１００の動作〕
次に、上記胸部診断支援システム１００における動作について説明する。
[Operation of Chest Diagnosis Support System 100]
Next, the operation in the chest diagnosis support system 100 will be described.
（撮影装置１、撮影用コンソール２の動作）
まず、撮影装置１、撮影用コンソール２による撮影動作について説明する。
図２に、撮影用コンソール２の制御部２１において実行される撮影制御処理を示す。撮影制御処理は、制御部２１と記憶部２２に記憶されている撮影制御処理プログラムとの協働により実行される。
(Operation of the photographing apparatus 1 and the photographing console 2)
First, the photographing operation by the photographing apparatus 1 and the photographing console 2 will be described.
FIG. 2 shows photographing control processing executed in the control unit 21 of the photographing console 2. The photographing control process is executed in cooperation with the photographing control processing program stored in the control unit 21 and the storage unit 22.
まず、撮影技師により撮影用コンソール２の操作部２３が操作され、撮影対象（被写体Ｍ）の患者情報（患者の氏名、身長、体重、年齢、性別等）の入力が行われる（ステップＳ１）。 First, the operation unit 23 of the imaging console 2 is operated by the imaging engineer, and patient information (patient name, height, weight, age, sex, etc.) of the imaging target (subject M) is input (step S1).
次いで、放射線照射条件が記憶部２２から読み出されて放射線照射制御装置１２に設定されるとともに、画像読取条件が記憶部２２から読み出されて読取制御装置１４に設定される（ステップＳ２）。ここで、フレームレート（パルスレート）としては、人間の心拍周期を考慮して７．５フレーム／秒以上とすることが好ましい。また、撮影するフレーム数としては、心拍一周期以上のフレーム数、例えば、９フレーム以上とすることが好ましい。 Next, the radiation irradiation conditions are read from the storage unit 22 and set in the radiation irradiation control device 12, and the image reading conditions are read from the storage unit 22 and set in the reading control device 14 (step S2). Here, the frame rate (pulse rate) is preferably set to 7.5 frames / second or more in consideration of a human heartbeat cycle. Further, the number of frames to be photographed is preferably the number of frames equal to or greater than one heartbeat period, for example, 9 frames or more.
次いで、操作部２３の操作による放射線照射の指示が待機される（ステップＳ３）。 操作部２３により放射線照射指示が入力されると（ステップＳ３；ＹＥＳ）、放射線照射制御装置１２及び読取制御装置１４に撮影開始指示が出力され、動態撮影が開始される（ステップＳ４）。即ち、放射線照射制御装置１２に設定されたパルス間隔で放射線源１１により放射線が照射され、放射線検出部１３によりフレーム画像が取得される。予め定められたフレーム数の撮影が終了すると、制御部２１により放射線照射制御装置１２及び読取制御装置１４に撮影終了の指示が出力され、撮影動作が停止される。 Next, a radiation irradiation instruction by the operation of the operation unit 23 is waited (step S3). When a radiation irradiation instruction is input by the operation unit 23 (step S3; YES), a photographing start instruction is output to the radiation irradiation control device 12 and the reading control device 14, and dynamic photographing is started (step S4). That is, radiation is emitted from the radiation source 11 at a pulse interval set in the radiation irradiation control device 12, and a frame image is acquired by the radiation detection unit 13. When photographing of a predetermined number of frames is completed, the control unit 21 outputs a photographing end instruction to the radiation irradiation control device 12 and the reading control device 14, and the photographing operation is stopped.
撮影により取得されたフレーム画像は順次撮影用コンソール２に入力され、撮影順を示す番号と対応付けて記憶部２２に記憶されるとともに（ステップＳ５）、表示部２４に表示される（ステップＳ６）。撮影技師は、表示された動態画像によりポジショニング等を確認し、撮影により診断に適した画像が取得された（撮影ＯＫ）か、再撮影が必要（撮影ＮＧ）か、を判断する。そして、操作部２３を操作して、判断結果を入力する。 Frame images acquired by shooting are sequentially input to the shooting console 2, stored in the storage unit 22 in association with numbers indicating the shooting order (step S5), and displayed on the display unit 24 (step S6). . The imaging engineer confirms the positioning and the like based on the displayed dynamic image, and determines whether an image suitable for diagnosis is acquired by imaging (imaging OK) or re-imaging is necessary (imaging NG). Then, the operation unit 23 is operated to input a determination result.
操作部２３の所定の操作により撮影ＯＫを示す判断結果が入力されると（ステップＳ７；ＹＥＳ）、動態撮影で取得された一連のフレーム画像のそれぞれに、動態画像を識別するための識別ＩＤや、患者情報、検査対象部位、放射線照射条件、画像読取条件、撮影順を示す番号等の情報が付帯され（例えば、ＤＩＣＯＭ形式で画像データのヘッダ領域に書き込まれ）、通信部２５を介して診断用コンソール３に送信される（ステップＳ８）。そして、本処理は終了する。一方、操作部２３の所定の操作により撮影ＮＧを示す判断結果が入力されると（ステップＳ７；ＮＯ）、記憶部２２に記憶された一連のフレーム画像が削除され（ステップＳ９）、本処理は終了する。 When a determination result indicating photographing OK is input by a predetermined operation of the operation unit 23 (step S7; YES), an identification ID for identifying a dynamic image or each of a series of frame images acquired by dynamic photographing is displayed. Information such as patient information, examination target region, radiation irradiation condition, image reading condition, number indicating the imaging order is attached (for example, written in the header area of the image data in DICOM format) and diagnosed via the communication unit 25 Is transmitted to the console 3 (step S8). Then, this process ends. On the other hand, when a determination result indicating photographing NG is input by a predetermined operation of the operation unit 23 (step S7; NO), a series of frame images stored in the storage unit 22 is deleted (step S9), and this processing is performed. finish.
（診断用コンソール３の動作）
次に、診断用コンソール３における動作について説明する。
診断用コンソール３においては、通信部３５を介して撮影用コンソール２から動態画像の一連のフレーム画像が受信されると、制御部３１と記憶部３２に記憶されている画像解析処理プログラムとの協働により図３に示す画像解析処理が実行される。
(Operation of diagnostic console 3)
Next, the operation in the diagnostic console 3 will be described.
When the diagnostic console 3 receives a series of frame images of the dynamic image from the imaging console 2 via the communication unit 35, it cooperates with the control unit 31 and the image analysis processing program stored in the storage unit 32. As a result, the image analysis processing shown in FIG. 3 is executed.
第１の実施の形態における画像解析処理は、胸部の動態画像における心臓領域の信号値又は形状の特徴量の時間変化を使用して、一連のフレーム画像の中から心臓から肺への血液の吐出に相当する吐出フレーム画像、及び肺から心臓への血液の吐入に相当する吐入フレーム画像を抽出し、出力する処理である。 In the image analysis processing in the first embodiment, blood is discharged from the heart to the lungs from a series of frame images using temporal changes in signal values or shape features of the heart region in the dynamic image of the chest. And a discharge frame image corresponding to blood discharge from the lungs to the heart, and a process for outputting the same.
ここで、心臓と肺における血液の流れについて説明する。図４は、心臓と肺における血液の流れを示す図である。図４に示すように、全身を通り上下の大静脈から戻ってきた血液は、右心房に入った後に右心室に入る。右心室に入った血液は、その収縮により肺動脈を経由して肺に送られ、ガス交換される。肺でガス交換された血液は肺静脈を経由して左心房に入り、その壁の収縮により左心室へ送られ、更に左心室の壁の収縮によって大動脈に送られて全身に循環される。
そこで、本実施の形態においては、右心室から肺に血液が吐出されている間のフレーム画像群のうちの代表的な一つを吐出フレーム画像として抽出する。この吐出フレーム画像は、図４に示す血液の流れから、肺動脈における血液の流れを示す肺動脈情報画像といえる。同様に、肺から左心房に血液が吐入されている間のフレーム画像群のうちの一つを吐入フレーム画像として抽出する。この吐入フレーム画像は、図４に示す血液の流れから、肺静脈における血液の流れの情報を含む肺静脈情報画像といえる。
Here, the flow of blood in the heart and lungs will be described. FIG. 4 is a diagram showing blood flow in the heart and lungs. As shown in FIG. 4, blood that has passed through the whole body and returned from the upper and lower vena cava enters the right ventricle after entering the right atrium. The blood that has entered the right ventricle is sent to the lungs via the pulmonary artery due to the contraction, and gas exchange is performed. The blood gas exchanged in the lungs enters the left atrium via the pulmonary veins, and is sent to the left ventricle by the contraction of the wall, and further sent to the aorta by the contraction of the wall of the left ventricle and circulated throughout the body.
Therefore, in the present embodiment, a representative one of the frame image groups while blood is being discharged from the right ventricle into the lung is extracted as an ejection frame image. This discharge frame image can be said to be a pulmonary artery information image showing the blood flow in the pulmonary artery from the blood flow shown in FIG. Similarly, one of the frame image groups while blood is being exhaled from the lung to the left atrium is extracted as an exhalation frame image. This exhalation frame image can be said to be a pulmonary vein information image including blood flow information in the pulmonary veins from the blood flow shown in FIG.
以下、図３を参照して画像解析処理の流れについて説明する。
まず、吐出／吐入フレーム画像抽出処理が実行される（ステップＳ１１）。
Hereinafter, the flow of image analysis processing will be described with reference to FIG.
First, a discharge / discharge frame image extraction process is executed (step S11).
図５に、吐出／吐入フレーム画像抽出処理のフローチャートを示す。
吐出／吐入フレーム画像抽出処理においては、まず、血流の吐出／吐入フレーム画像の抽出に心臓の信号情報を使用するか又は心臓の形状情報を使用するかが判断される（ステップＳ１０１）。ここで、血流の吐出／吐入フレーム画像の抽出に心臓の信号情報を使用するか又は心臓の形状情報を使用するかは、例えば、動態画像撮影時のフレーム間隔により判断される。フレーム間隔が予め定められた時間（例えば、0.1秒以下）である場合、心臓の形状情報を使用すると判断される。フレーム間隔が予め定められた時間を超える場合、心臓の信号情報を使用すると判断される。尚、フレーム間隔が予め定められた時間（例えば、0.1秒以下）の場合には、心臓の信号情報を使用することも可能であるので、どちらを使用するかを選択可能に構成することも出来る。
FIG. 5 shows a flowchart of the discharge / discharge frame image extraction process.
In the discharge / discharge frame image extraction process, first, it is determined whether the heart signal information or the heart shape information is used to extract the blood flow discharge / discharge frame image (step S101). . Here, whether the heart signal information or the heart shape information is used for the extraction of the blood flow ejection / discharge frame image is determined by, for example, the frame interval at the time of capturing the dynamic image. When the frame interval is a predetermined time (for example, 0.1 second or less), it is determined that the heart shape information is used. When the frame interval exceeds a predetermined time, it is determined that the cardiac signal information is used. In addition, when the frame interval is a predetermined time (for example, 0.1 second or less), it is also possible to use cardiac signal information, so that it is possible to select which one to use. .
血流の吐出／吐入フレーム画像の抽出に心臓の信号情報を使用すると判断されると（ステップＳ１０１；ＹＥＳ）、信号情報使用処理が実行される（ステップＳ１０２）。血流の吐出／吐入フレーム画像の抽出に心臓の形状情報を使用すると判断されると（ステップＳ１０１；ＮＯ）、形状情報使用処理が実行される（ステップＳ１０３）。 When it is determined that the cardiac signal information is used for extraction of the blood flow ejection / discharge frame image (step S101; YES), a signal information use process is executed (step S102). When it is determined that the heart shape information is used to extract the blood flow ejection / discharge frame image (step S101; NO), the shape information use process is executed (step S103).
以下、信号情報使用処理及び形状情報使用処理について説明する。
まず、信号情報使用処理について説明する。図６に、信号情報使用処理のフローチャートを示す。
Hereinafter, the signal information use process and the shape information use process will be described.
First, the signal information use process will be described. FIG. 6 shows a flowchart of the signal information use process.
信号情報使用処理においては、まず、表示部３４にフレーム画像が表示され、操作部３３からのＲＯＩ（関心領域）の設定入力が受け付けられる（ステップＴ１）。ここで、表示部３４には、例えば、右心室の領域、左心房の領域、右心室及び左心室の両方の領域、の何れをＲＯＩとして設定するかを選択するための選択ボタンが併せて表示され、何れかの選択ボタンを押下してフレーム画像上の領域を指定することで、ＲＯＩを設定することができる。なお、表示部３４には何れか１枚のフレーム画像を表示し、表示されたフレーム画像において設定されたＲＯＩ領域に対応する検出器領域を、他のフレーム画像に於いてもＲＯＩと見なしてもよいし、全フレーム画像を表示部３４に表示して、オペレータが操作部３３によりそれぞれのフレーム画像にＲＯＩを設定するようにしてもよい。 In the signal information use process, first, a frame image is displayed on the display unit 34, and an ROI (region of interest) setting input from the operation unit 33 is accepted (step T1). Here, the display unit 34 also displays, for example, a selection button for selecting which of the right ventricle region, the left atrial region, and both the right and left ventricular regions to be set as the ROI. The ROI can be set by depressing one of the selection buttons and designating an area on the frame image. Note that any one frame image is displayed on the display unit 34, and the detector region corresponding to the ROI region set in the displayed frame image is regarded as an ROI in other frame images. Alternatively, all the frame images may be displayed on the display unit 34, and the operator may set the ROI for each frame image by the operation unit 33.
操作部３３によりＲＯＩが設定されると、右心室の領域がＲＯＩとして設定されたか、左心房の領域がＲＯＩとして設定されたか、又は両方がＲＯＩとして設定されたかが判断される（ステップＴ２）。右心室の領域がＲＯＩとして設定されたと判断されると（ステップＴ２；右心室）、第１の抽出処理が実行される（ステップＴ３）。左心房の領域がＲＯＩとして設定されたと判断されると（ステップＴ２；左心房）、第２の抽出処理が実行される（ステップＴ４）。右心室及び左心房の両方の領域がＲＯＩとして設定されたと判断されると（ステップＴ２；右心室及び左心房）、第３の抽出処理が実行される（ステップＴ５）。 When the ROI is set by the operation unit 33, it is determined whether the right ventricular region is set as the ROI, the left atrial region is set as the ROI, or both are set as the ROI (step T2). When it is determined that the region of the right ventricle is set as the ROI (step T2; right ventricle), the first extraction process is executed (step T3). When it is determined that the region of the left atrium has been set as the ROI (step T2; left atrium), the second extraction process is executed (step T4). When it is determined that both the right ventricle and left atrium regions have been set as ROIs (step T2; right ventricle and left atrium), a third extraction process is executed (step T5).
図７は、図６のステップＴ３において実行される第１の抽出処理を示すフローチャートである。
第１の抽出処理では、まず、各フレーム画像において右心室に設定されたＲＯＩ内の信号値が加算され、ＲＯＩ内の信号値の積算値（信号積算値）が算出される（ステップＴ１０１）。
FIG. 7 is a flowchart showing the first extraction process executed in step T3 of FIG.
In the first extraction process, first, signal values in the ROI set in the right ventricle in each frame image are added, and an integrated value (signal integrated value) of the signal values in the ROI is calculated (step T101).
次いで、縦軸をＲＯＩ内の信号積算値、横軸を時間として時間の経過に対する信号積算値をプロットした場合に、信号積算値が極小（信号値ｍｉｎ）となるフレーム画像が抽出される（ステップＴ１０２）。次いで、信号値ｍｉｎのフレーム画像を基準としてそれよりも時間的に（撮影順が）後ろにあるフレーム画像であって、信号積算値がその信号値ｍｉｎの後最初に極大（信号値ｍａｘ）となるフレーム画像が吐出フレーム画像として抽出される（ステップＴ１０３）。 Next, when the signal integrated value in the ROI is plotted on the vertical axis and the signal integrated value with respect to the passage of time is plotted with the horizontal axis as time, a frame image in which the signal integrated value is minimal (signal value min) is extracted (step T102). Next, it is a frame image that is temporally (in the shooting order) later than the frame image of the signal value min as a reference, and the signal integrated value becomes the maximum (signal value max) first after the signal value min. A frame image is extracted as an ejection frame image (step T103).
次いで、抽出された信号値ｍａｘのフレーム画像からその次に信号値ｍｉｎとなるフレーム画像までの間のフレーム画像群（信号値ｍａｘ及び信号値ｍｉｎのフレーム画像は含まない）のうちの予め定められたタイミングのフレーム画像が吐入フレーム画像として抽出され（ステップＴ１０４）、処理は図３のステップＳ１２に移行する。 Next, a frame image group between the extracted frame image of the signal value max and the next frame image of the signal value min (not including the frame images of the signal value max and the signal value min) is determined in advance. The frame image at the same timing is extracted as the discharge frame image (step T104), and the process proceeds to step S12 in FIG.
図８は、右心室をＲＯＩとして設定した場合のＲＯＩ内の信号積算値の時間変化の一例を示す図である。図８の縦軸はＲＯＩ内の信号積算値を示し、横軸は時間を示す。ここでは、心拍一周期を９フレームで撮影した場合の信号積算値の時間変化を示している。 FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a time change of the integrated signal value in the ROI when the right ventricle is set as the ROI. The vertical axis in FIG. 8 indicates the signal integrated value in the ROI, and the horizontal axis indicates time. Here, the time change of the signal integration value when one heartbeat period is captured with 9 frames is shown.
ＲＯＩ内に血液が多いとＸ線透過率は下がるので、ＲＯＩ内の信号値は低くなる。ＲＯＩ内に血液が少なくなるとＸ線透過率は上がるので、ＲＯＩ内の信号値は高くなる。
よって、ＲＯＩ内での信号値ｍｉｎのフレーム画像（図８のＦ１、Ｆ９、Ｆ１７）は、右心室に血液が充満している状態を示しているといえる。ＲＯＩ内での信号値ｍａｘのフレーム画像（Ｆ５、Ｆ１３）は、右心室から血液が出て純空の状態を示しているといえる。そして、信号値ｍｉｎから次の信号値ｍａｘまでの一連のフレーム画像群（Ｆ１〜Ｆ５、Ｆ９〜Ｆ１３）は、右心室から吐出され、肺動脈を通って肺に流れる血液の流れを示す吐出フレーム画像群（肺動脈情報画像群）であるとみなすことができる。そこで、本実施の形態においては、吐出フレーム画像群のうちの一枚である、信号値ｍａｘのフレーム画像を肺動脈への血液の吐出の状態を示す吐出フレーム画像として抽出する。
また、上記吐出フレーム画像群以外のフレーム画像（Ｆ６〜Ｆ８、Ｆ１４〜Ｆ１６）を肺から心臓への血液の吐入を示す吐入フレーム画像群（肺静脈情報画像群）とみなして、そのうちの予め定められたタイミングの一枚を肺静脈から心臓への血液の吐入の状態を示す吐入フレーム画像として抽出する。ここで、吐入フレーム画像群の撮影タイミングには心房から心室へ血液が流れ込む期間も含んでしまうため、必ずしも正確に肺から肺静脈を介した心臓への血液の吐入の状態を示したフレーム画像とはいえないが、大まかな静脈情報を示すものとして取得される。
If there is a lot of blood in the ROI, the X-ray transmittance decreases, so the signal value in the ROI becomes low. When the blood in the ROI decreases, the X-ray transmittance increases, so that the signal value in the ROI increases.
Therefore, it can be said that the frame images (F1, F9, F17 in FIG. 8) of the signal value min in the ROI show a state where the right ventricle is full of blood. It can be said that the frame images (F5, F13) of the signal value max in the ROI show a state of pure empty with blood coming out of the right ventricle. Then, a series of frame image groups (F1 to F5, F9 to F13) from the signal value min to the next signal value max are discharged from the right ventricle, and an discharge frame image showing the flow of blood flowing through the pulmonary artery to the lungs. Group (pulmonary artery information image group). Therefore, in the present embodiment, a frame image having a signal value max, which is one of the ejection frame image groups, is extracted as an ejection frame image indicating the state of blood ejection to the pulmonary artery.
Further, frame images (F6 to F8, F14 to F16) other than the discharge frame image group are regarded as an exhalation frame image group (pulmonary vein information image group) indicating the exhalation of blood from the lung to the heart, of which One predetermined timing is extracted as an exhalation frame image indicating the state of exhalation of blood from the pulmonary veins to the heart. Here, since the imaging timing of the exhalation frame image group includes a period during which blood flows from the atria to the ventricles, the frame does not necessarily indicate the state of exhalation of blood from the lungs to the heart via the pulmonary veins. Although it is not an image, it is acquired as indicating rough vein information.
なお、図８に示すように、一連のフレーム画像に複数の心拍周期のフレーム画像が含まれている場合、吐出フレーム画像、吐入フレーム画像は心拍周期毎に複数存在することとなる。上述のステップＴ１０３、Ｔ１０４においては、複数の心拍周期のうち、予め定められた周期（例えば、最初の１周期）の吐出フレーム画像、吐入フレーム画像を抽出することとしてもよいし、複数の周期の吐出フレーム画像、吐入フレーム画像をそれぞれ加算してその平均値を算出し、算出して得られた画像を吐出フレーム画像、吐入フレーム画像としてもよい。このようにすれば、１枚の吐出フレーム画像又は吐入フレーム画像に突発的なノイズが重畳しても、そのノイズ影響を低減することができるので好ましい。 As shown in FIG. 8, when a series of frame images includes a plurality of heartbeat period frame images, a plurality of discharge frame images and discharge frame images exist for each heartbeat period. In steps T103 and T104 described above, an ejection frame image and an ejection frame image having a predetermined period (for example, the first one period) out of a plurality of heartbeat periods may be extracted. The discharge frame image and the discharge frame image may be added to calculate an average value, and the calculated image may be used as the discharge frame image and the discharge frame image. In this way, even if sudden noise is superimposed on one ejection frame image or ejection frame image, the noise effect can be reduced, which is preferable.
図９は、図６のステップＴ４において実行される第２の抽出処理を示すフローチャートである。
第２の抽出処理では、まず、各フレーム画像において左心房に設定されたＲＯＩ内の信号値が加算され、ＲＯＩ内の信号値の積算値が算出される（ステップＴ２０１）。
FIG. 9 is a flowchart showing the second extraction process executed in step T4 of FIG.
In the second extraction process, first, signal values in the ROI set in the left atrium in each frame image are added, and an integrated value of the signal values in the ROI is calculated (step T201).
次いで、縦軸をＲＯＩ内の信号積算値、横軸を時間として時間の経過に対する信号積算値をプロットした場合に、信号積算値が極小（信号値ｍｉｎ）となるフレーム画像が抽出される（ステップＴ２０２）。次いで、信号値ｍｉｎのフレーム画像を基準としてそれよりも時間的に（撮影順が）前にあるフレーム画像であって、信号積算値がその信号値ｍｉｎの直前に極大（信号値ｍａｘ）となっているフレーム画像が吐入フレーム画像として抽出される（ステップＴ２０３）。次いで、抽出された信号値ｍｉｎのフレーム画像から次に信号値ｍａｘとなるフレーム画像までの間のフレーム画像群（信号値ｍａｘ及び信号値ｍｉｎのフレーム画像は含まない）のうち、予め定められたタイミングのフレーム画像が吐出フレーム画像として抽出され（ステップＴ２０４）、処理は図３のステップＳ１２に移行する。 Next, when the signal integrated value in the ROI is plotted on the vertical axis and the signal integrated value with respect to the passage of time is plotted with the horizontal axis as time, a frame image in which the signal integrated value is minimal (signal value min) is extracted (step T202). Next, it is a frame image that is temporally (in the order of photographing) with respect to the frame image of the signal value min, and the signal integrated value becomes maximum (signal value max) immediately before the signal value min. The extracted frame image is extracted as the discharge frame image (step T203). Next, a frame image group between the extracted frame image of the signal value min and the next frame image of the signal value max (not including the frame images of the signal value max and the signal value min) is determined in advance. The timing frame image is extracted as the ejection frame image (step T204), and the process proceeds to step S12 in FIG.
図１０は、左心房をＲＯＩとして設定した場合のＲＯＩ内の信号積算値の時間変化を示す図である。図１０の縦軸はＲＯＩ内の信号積算値を示し、横軸は時間を示す。ここでは、心拍一周期を９フレームで撮影した場合の信号積算値の時間変化を示している。なお、図８と図１０のフレーム番号は対応していない。 FIG. 10 is a diagram showing a time change of the signal integrated value in the ROI when the left atrium is set as the ROI. The vertical axis in FIG. 10 indicates the signal integrated value in the ROI, and the horizontal axis indicates time. Here, the time change of the signal integration value when one heartbeat period is captured with 9 frames is shown. Note that the frame numbers in FIGS. 8 and 10 do not correspond.
上述のようにＲＯＩ内に血液が多いとＸ線透過率は下がるので、ＲＯＩ内の信号値は低くなる。ＲＯＩ内に血液が少なくなるとＸ線透過率は上がるので、ＲＯＩ内の信号値は高くなる。よって、ＲＯＩ内での信号値ｍａｘのフレーム画像（図１０のＦ１、Ｆ９、Ｆ１７）は、左心房から血液が出て純空の状態を示しているといえる。また、ＲＯＩ内での信号値ｍｉｎのフレーム画像（図１０のＦ５、Ｆ１３、Ｆ２１）は、左心房に血液が戻って充満している状態を示しているといえる。そして、信号値ｍｉｎの直前の信号値ｍａｘから信号値ｍｉｎまでの一連のフレーム画像群（図１０のＦ１〜Ｆ５、Ｆ９〜Ｆ１３、Ｆ１７〜Ｆ２１）は、肺から肺静脈を通って心臓に流れる血液の流れを示す吐入フレーム画像群（肺静脈情報画像群）であるとみなすことができる。そこで、本実施の形態においては、吐入フレーム画像群のうちの一枚である、信号値ｍａｘのフレーム画像を肺静脈から心臓への血液の吐入の状態を示す吐入フレーム画像として抽出する。
また、本実施の形態では、上記吐入フレーム画像群以外のフレーム画像（図１０のＦ６〜Ｆ８、Ｆ１４〜Ｆ１６）を心臓から肺への血液の吐出を示す吐出フレーム画像群（肺動脈情報画像群）とみなして、そのうちの予め定められたタイミングの一枚を心臓から肺への血液の吐出の状態を示す吐出フレーム画像として抽出する。なお、吐出フレーム画像群の撮影タイミングには心房から心室へ血液が流れ込む期間も含んでしまうため、必ずしも正確に心臓から肺動脈を介した肺への血液の吐出の状態を示したフレームであるとはいえないが、大まかな動脈情報を示すものとして取得される。
As described above, if there is a lot of blood in the ROI, the X-ray transmittance is lowered, so that the signal value in the ROI becomes low. When the blood in the ROI decreases, the X-ray transmittance increases, so that the signal value in the ROI increases. Therefore, it can be said that the frame image (F1, F9, F17 in FIG. 10) of the signal value max in the ROI shows a state of pure empty with blood coming out from the left atrium. Further, it can be said that the frame images (F5, F13, and F21 in FIG. 10) of the signal value min in the ROI show a state in which blood returns to the left atrium and is full. A series of frame image groups (F1 to F5, F9 to F13, and F17 to F21 in FIG. 10) from the signal value max immediately before the signal value min to the signal value min flow from the lungs to the heart through the pulmonary veins. It can be regarded as an exhalation frame image group (pulmonary vein information image group) showing a blood flow. Therefore, in the present embodiment, a frame image having a signal value max, which is one of the group of exhalation frame images, is extracted as an exhalation frame image indicating the state of exhalation of blood from the pulmonary veins to the heart. .
In the present embodiment, a frame image (F6 to F8, F14 to F16 in FIG. 10) other than the exhalation frame image group is used as an ejection frame image group (pulmonary artery information image group) indicating the discharge of blood from the heart to the lungs. ) And one of the predetermined timings is extracted as an ejection frame image indicating the state of blood ejection from the heart to the lungs. In addition, since the imaging timing of the discharge frame image group includes a period during which blood flows from the atrium to the ventricle, it is not necessarily a frame that accurately indicates the state of blood discharge from the heart to the lungs via the pulmonary artery. Although it cannot be said, it is acquired as indicating rough artery information.
なお、図１０に示すように、一連のフレーム画像に複数の心拍周期のフレーム画像が含まれている場合、吐出フレーム画像、吐入フレーム画像は心拍周期毎に複数存在することとなる。上述のステップＴ２０３、Ｔ２０４においては、複数の心拍周期のうち、予め定められた周期（例えば、最初の１周期）の吐出フレーム画像、吐入フレーム画像を抽出することとしてもよいし、複数の周期の吐出フレーム画像、吐入フレーム画像をそれぞれ加算してその平均値を算出し、算出して得られた画像を吐出フレーム画像、吐入フレーム画像としてもよい。このようにすれば、１枚の吐出フレーム画像又は吐入フレーム画像に突発的なノイズが重畳しても、そのノイズ影響を低減することができるので好ましい。 As shown in FIG. 10, when a series of frame images includes a plurality of heartbeat period frame images, a plurality of discharge frame images and discharge frame images exist for each heartbeat period. In steps T203 and T204 described above, an ejection frame image and an ejection frame image having a predetermined period (for example, the first one period) among a plurality of heartbeat periods may be extracted. The discharge frame image and the discharge frame image may be added to calculate an average value, and the calculated image may be used as the discharge frame image and the discharge frame image. In this way, even if sudden noise is superimposed on one ejection frame image or ejection frame image, the noise effect can be reduced, which is preferable.
図１１は、図６のステップＴ５において実行される第３の抽出処理を示すフローチャートである。
第１及び第２の抽出処理では、ＲＯＩで設定された右心室又は左心房の領域内の血液の流れを示す信号値の変化が正弦波的な変化を示すとして説明を行った。しかし、実際には心臓から肺への吐出を示すフレーム画像、肺から心臓への吐入を示すフレーム画像のほか、吐出/吐入が混ざり合ったフレーム画像、吐出/吐入が無いフレーム画像等が存在すると考えられ、ＲＯＩ内の信号値の時間変化が正弦波を示さないことのほうが多いと考えられる。そこで、第３の抽出処理では、右心室のＲＯＩを使用して吐出フレーム画像を抽出し、左心房のＲＯＩを使用して吐入フレーム画像を抽出する。この第３の処理は、第１及び第２の処理に比べて処理時間がかかるが、精度よく吐出フレーム画像及び吐入フレーム画像を抽出することができる。
FIG. 11 is a flowchart showing the third extraction process executed in step T5 of FIG.
In the first and second extraction processes, description has been made on the assumption that the change in the signal value indicating the blood flow in the region of the right ventricle or the left atrium set by the ROI indicates a sinusoidal change. However, in practice, a frame image showing discharge from the heart to the lungs, a frame image showing discharge from the lungs to the heart, a frame image with mixed discharge / discharge, a frame image without discharge / discharge, etc. It is thought that there is more that the time change of the signal value in the ROI does not show a sine wave. Therefore, in the third extraction process, the discharge frame image is extracted using the ROI of the right ventricle, and the discharge frame image is extracted using the ROI of the left atrium. This third process takes more processing time than the first and second processes, but can accurately extract the discharge frame image and the discharge frame image.
第３の抽出処理では、まず、各フレーム画像において右心室のＲＯＩ内の信号値が加算され、ＲＯＩ内の信号値の積算値が算出される（ステップＴ３０１）。 In the third extraction process, first, signal values in the ROI of the right ventricle are added in each frame image, and an integrated value of the signal values in the ROI is calculated (step T301).
次いで、縦軸をＲＯＩ内の信号積算値、横軸を時間として時間の経過に対する信号積算値をプロットした場合に、信号積算値が極小（信号値ｍｉｎ）となるフレーム画像が抽出される（ステップＴ３０２）。次いで、信号値ｍｉｎのフレーム画像を基準としてそれよりも時間的に（撮影順が）後ろにあるフレーム画像であって、信号積算値がその信号値ｍｉｎの後最初に極大となるフレーム画像が吐出フレーム画像として抽出される（ステップＴ３０３）。 Next, when the signal integrated value in the ROI is plotted on the vertical axis and the signal integrated value with respect to the passage of time is plotted with the horizontal axis as time, a frame image in which the signal integrated value is minimal (signal value min) is extracted (step T302). Next, a frame image that is temporally (in the shooting order) behind the frame image of the signal value min and whose signal integrated value becomes the maximum after the signal value min is discharged first. A frame image is extracted (step T303).
次いで、各フレーム画像において左心房のＲＯＩ内の信号値が加算され、ＲＯＩ内の信号値の積算値が算出される（ステップＴ３０４）。
次いで、縦軸をＲＯＩ内の信号積算値、横軸を時間として時間の経過に対する信号積算値をプロットした場合に、信号積算値が極小（信号値ｍｉｎ）となるフレーム画像が抽出される（ステップＴ３０５）。次いで、信号値ｍｉｎのフレーム画像を基準としてそれよりも時間的に（撮影順が）前にあるフレーム画像であって、信号積算値がその信号値ｍｉｎの直前に極大となっているフレーム画像が吐入フレーム画像として抽出される（ステップＴ３０６）。そして、処理は図３のステップＳ１２に移行する。
Next, signal values in the ROI of the left atrium are added in each frame image, and an integrated value of the signal values in the ROI is calculated (step T304).
Next, when the signal integrated value in the ROI is plotted on the vertical axis and the signal integrated value with respect to the passage of time is plotted with the horizontal axis as time, a frame image in which the signal integrated value is minimal (signal value min) is extracted (step T305). Next, a frame image that is temporally (in the order of photographing) before the frame value of the signal value min and has a maximum integrated signal value immediately before the signal value min. It is extracted as a discharge frame image (step T306). And a process transfers to step S12 of FIG.
図１２（ａ）は、右心室をＲＯＩとして設定した場合のＲＯＩ内の信号積算値の時間変化を示す図である。図１２（ｂ）は、左心房をＲＯＩとして設定した場合のＲＯＩ内の信号積算値の時間変化を示す図である。図１２（ａ）、（ｂ）の縦軸はＲＯＩ内の信号積算値を示し、横軸は時間を示す。ここでは、心拍一周期を９フレームで撮影した場合の信号積算値の時間変化を示している。 FIG. 12A is a diagram showing a change over time of the integrated signal value in the ROI when the right ventricle is set as the ROI. FIG. 12B is a diagram illustrating a change over time in the signal integrated value in the ROI when the left atrium is set as the ROI. 12A and 12B, the vertical axis indicates the signal integrated value in the ROI, and the horizontal axis indicates time. Here, the time change of the signal integration value when one heartbeat period is captured with 9 frames is shown.
右心室に設定したＲＯＩでは、上述のように信号値ｍｉｎから信号値ｍａｘまでの吐出フレーム画像において肺への血液の吐出による血液の流れを正確に示しているが、それ以外は正確な情報とはいえない。そのため図１２（ａ）に示すように、ＲＯＩ内の信号値が正弦波的な変化を示さないことも多い。一方、左心房に設定したＲＯＩでは、上述のように信号値ｍａｘから信号値ｍｉｎまでの吐入フレーム画像において肺からの血液の吐入による血液の流れを正確に示しているが、それ以外は正確な情報とはいえない。そのため図１２（ｂ）に示すように、ＲＯＩ内の信号値が正弦波的な変化を示さないことも多い。 In the ROI set in the right ventricle, the flow of blood due to the discharge of blood to the lung is accurately shown in the discharge frame image from the signal value min to the signal value max as described above. I can't say that. Therefore, as shown in FIG. 12A, the signal value in the ROI often does not show a sinusoidal change. On the other hand, in the ROI set for the left atrium, the flow of blood due to the exhalation of blood from the lung is accurately shown in the exhalation frame image from the signal value max to the signal value min as described above. It is not accurate information. Therefore, as shown in FIG. 12B, the signal value in the ROI often does not show a sinusoidal change.
そこで、第３の抽出処理では、図１２（ａ）に示すように、右心室に設定したＲＯＩの領域内における信号値ｍｉｎ〜信号値ｍａｘまでを吐出フレーム画像群とみなし、そのうちの一枚の画像、具体的には、信号値ｍｉｎのフレーム画像を基準としてそれよりも時間的に（撮影順が）後ろにあるフレーム画像であって、信号積算値がその信号値ｍｉｎの後最初に極大（信号値ｍａｘ）となるフレーム画像（図１２（ａ）のＦ４）を吐出フレーム画像として抽出する。また、図１２（ｂ）に示すように、信号値ｍｉｎのフレーム画像を基準としてその直前の信号値ｍａｘから信号値ｍｉｎのフレーム画像までを吐入フレーム画像群とみなし、そのうちの一枚の画像、例えば、信号値ｍａｘのフレーム画像を吐入フレーム画像（図１２（ｂ）のＦ４）として抽出する。
よって、第３の抽出処理では、吐出フレーム画像及び吐入フレーム画像を精度よく抽出することができる。
Therefore, in the third extraction process, as shown in FIG. 12A, the signal value min to the signal value max within the ROI region set in the right ventricle are regarded as the ejection frame image group, and one of them is selected. An image, specifically, a frame image that is later in time (imaging order) with respect to a frame image of the signal value min, and the signal integrated value is first maximized after the signal value min ( A frame image (F4 in FIG. 12A) that is a signal value max) is extracted as an ejection frame image. Also, as shown in FIG. 12B, the frame image of the signal value min is regarded as a discharge frame image group from the immediately preceding signal value max to the frame image of the signal value min with reference to the frame image of the signal value min. For example, the frame image having the signal value max is extracted as the discharge frame image (F4 in FIG. 12B).
Therefore, in the third extraction process, the ejection frame image and the discharge frame image can be extracted with high accuracy.
図１３は、図５のステップＳ１０３において実行される形状情報使用処理を示すフローチャートである FIG. 13 is a flowchart showing the shape information use process executed in step S103 of FIG.
形状情報使用処理においては、まず、隣接するフレーム画像間でフレーム間差分処理が行われることにより、心臓領域の輪郭が抽出される（ステップＴ４０１）。
ここで、心拍の動きは胸部の他の部分の動きと比較して非常に早い。そこで、撮影タイミングの異なる２枚のフレーム画像を短時間で収集すれば、その画像間には心拍以外の動き成分はほぼ存在していないと考えられる。そのため、例えばフレーム間隔０．１秒以下の短時間で撮影された２枚のフレーム画像の差分を取ることにより、心臓が拍動により変形した部分、即ち、心臓領域の輪郭を抽出することができる。この手法を用いれば、心尖部が横隔膜や左側胸郭辺縁と重なり、１枚の画像では的確に心臓の形状を認識できない場合でも、その辺縁を容易に認識することができる。また、大きめの心膜外脂肪塊が形成され、心臓横隔膜角が判別しにくい場合でも、容易に認識することができる。
In the shape information use process, first, an outline of a heart region is extracted by performing an inter-frame difference process between adjacent frame images (step T401).
Here, the movement of the heartbeat is very fast compared to the movement of other parts of the chest. Therefore, if two frame images with different shooting timings are collected in a short time, it is considered that there are almost no motion components other than the heartbeat between the images. Therefore, for example, by taking a difference between two frame images taken in a short time of a frame interval of 0.1 seconds or less, it is possible to extract a portion where the heart is deformed by pulsation, that is, the outline of the heart region. . If this method is used, the apex portion overlaps with the diaphragm and the left thoracic margin, and even when the shape of the heart cannot be accurately recognized with one image, the margin can be easily recognized. Further, even when a large extra-pericardial fat mass is formed and the cardiac diaphragm angle is difficult to discriminate, it can be easily recognized.
次いで、ステップＴ４０１で生成されたフレーム間差分画像のうち、心臓領域の横寸法が最大のフレーム間差分画像に対応するフレーム画像が特定され、吐出フレーム画像として抽出される（ステップＴ４０２）。心臓の横寸法が最大のフレーム画像は、心臓から肺へ血液が吐出されるタイミングの画像である。次いで、ステップＴ４０１で生成されたフレーム間差分画像のうち、心臓領域の横寸法が最小のフレーム間差分画像に対応するフレーム画像が特定され、吐入フレーム画像として抽出され（ステップＴ４０３）、処理は図３のステップＳ１２に移行する。心臓の横寸法が最小のフレーム画像は、肺から心臓への血液の吐入が開始されるタイミングの画像である。 Next, among the inter-frame difference images generated in step T401, a frame image corresponding to the inter-frame difference image having the maximum lateral dimension of the heart region is specified and extracted as an ejection frame image (step T402). The frame image having the largest lateral dimension of the heart is an image at the timing when blood is discharged from the heart to the lungs. Next, among the inter-frame difference images generated in step T401, a frame image corresponding to the inter-frame difference image having the smallest horizontal dimension of the heart region is specified and extracted as an exhalation frame image (step T403). The process proceeds to step S12 in FIG. The frame image having the smallest lateral dimension of the heart is an image at the timing when blood exhalation from the lung to the heart is started.
図３に戻り、ステップＳ１２においては、信号情報使用処理又は形状情報使用処理によって抽出された吐出フレーム画像及び吐入フレーム画像が表示部３４に並べて表示され（ステップＳ１２）、画像解析処理は終了する。 Returning to FIG. 3, in step S12, the discharge frame image and the discharge frame image extracted by the signal information use process or the shape information use process are displayed side by side on the display unit 34 (step S12), and the image analysis process ends. .
第１の実施の形態の画像解析処理においては、心臓から肺への血液の吐出に相当する吐出フレーム画像のうちの一枚と、肺から心臓への血液の吐入に相当する吐入フレーム画像のうちの一枚を表示出力する。従って、肺動脈の血流を示す特徴的な画像、及び肺静脈の血流を示す特徴的な画像を分けて医師に提供することができるので、医師が肺動脈の血流の異常、肺静脈の血流の異常を診断する際の有用な支援情報を提供することが可能となる。 In the image analysis processing according to the first embodiment, one of the discharge frame images corresponding to the discharge of blood from the heart to the lungs and the discharge frame image corresponding to the discharge of blood from the lungs to the heart One of the images is displayed and output. Therefore, a characteristic image showing the blood flow in the pulmonary artery and a characteristic image showing the blood flow in the pulmonary vein can be separately provided to the doctor. It is possible to provide useful support information for diagnosing flow abnormalities.
［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。
第２の実施の形態の構成及び撮影用コンソール２の動作は、第１の実施の形態において説明したものと同様であるので説明を援用する。第２の実施の形態では、画像解析処理の動作が第１の実施の形態と異なるので、以下に説明する。
[Second Embodiment]
Next, a second embodiment of the present invention will be described.
Since the configuration of the second embodiment and the operation of the imaging console 2 are the same as those described in the first embodiment, the description is incorporated herein. In the second embodiment, the operation of image analysis processing is different from that of the first embodiment, and will be described below.
図１４は、第２の実施の形態における画像解析処理（区別のため画像解析処理Ｂとする）を示すフローチャートである。画像解析処理Ｂは、制御部３１と記憶部３２に記憶されている画像解析処理Ｂプログラムとの協働により実行される。 FIG. 14 is a flowchart showing image analysis processing (referred to as image analysis processing B for distinction) in the second embodiment. The image analysis process B is executed in cooperation with the control unit 31 and the image analysis process B program stored in the storage unit 32.
まず、吐出／吐入フレーム画像抽出処理が実行される（ステップＳ２１）。吐出／吐入フレーム画像抽出処理のメインフローは、第１の実施の形態において図５を用いて説明したものと同様であるが、ステップＳ１０２における信号情報使用処理、ステップＳ１０３における形状情報使用処理が異なるので、以下に説明する。 First, a discharge / discharge frame image extraction process is executed (step S21). The main flow of the discharge / discharge frame image extraction process is the same as that described with reference to FIG. 5 in the first embodiment, but the signal information use process in step S102 and the shape information use process in step S103 are performed. Since it differs, it demonstrates below.
図１５は、第２の実施の形態における信号情報使用処理（区別のため、信号情報使用処理Ｂとする）を示すフローチャートである。 FIG. 15 is a flowchart showing signal information use processing (referred to as signal information use processing B for distinction) in the second embodiment.
信号情報使用処理Ｂにおいては、まず、表示部３４に所定のフレーム画像が表示され、操作部３３からのＲＯＩ（関心領域）の設定入力が受け付けられる（ステップＴ１１）。ここで、表示部３４には、例えば、右心室の領域、左心房の領域、右心室及び左心房の両方の領域、の何れをＲＯＩとして設定するかを選択するための選択ボタンが併せて表示され、何れかの選択ボタンを押下してフレーム画像上の領域を指定することで、ＲＯＩを設定することができる。 In the signal information use process B, first, a predetermined frame image is displayed on the display unit 34, and an ROI (region of interest) setting input from the operation unit 33 is accepted (step T11). Here, the display unit 34 also displays, for example, a selection button for selecting which of the right ventricular region, the left atrial region, and both the right ventricular region and the left atrial region is set as the ROI. The ROI can be set by depressing one of the selection buttons and designating an area on the frame image.
操作部３３によりＲＯＩが設定されると、右心室の領域がＲＯＩとして設定されたか、左心房の領域がＲＯＩとして設定されたか、又は両方がＲＯＩとして設定されたかが判断される（ステップＴ１２）。右心室の領域がＲＯＩとして設定されたと判断されると（ステップＴ１２；右心室）、第４の抽出処理が実行される（ステップＴ１３）。左心房の領域がＲＯＩとして設定されたと判断されると（ステップＴ１２；左心室）、第５の抽出処理が実行される（ステップＴ１４）。右心室及び左心房の両方の領域がＲＯＩとして設定されたと判断されると（ステップＴ１２；右心室及び左心房）、第６の抽出処理が実行される（ステップＴ５）。 When the ROI is set by the operation unit 33, it is determined whether the right ventricular region is set as the ROI, the left atrial region is set as the ROI, or both are set as the ROI (step T12). If it is determined that the region of the right ventricle is set as the ROI (step T12; right ventricle), the fourth extraction process is executed (step T13). When it is determined that the region of the left atrium has been set as the ROI (step T12; left ventricle), the fifth extraction process is executed (step T14). If it is determined that both the right ventricle and left atrium regions have been set as ROIs (step T12; right ventricle and left atrium), a sixth extraction process is executed (step T5).
図１６は、ステップＴ１３において実行される第４の抽出処理を示すフローチャートである。
第４の抽出処理では、まず、各フレーム画像においてＲＯＩ内の信号値が加算され、ＲＯＩ内の信号値の積算値が算出される（ステップＴ５０１）。
FIG. 16 is a flowchart showing the fourth extraction process executed in step T13.
In the fourth extraction process, first, signal values in the ROI are added to each frame image, and an integrated value of the signal values in the ROI is calculated (step T501).
次いで、縦軸をＲＯＩ内の信号積算値、横軸を時間として時間の経過に対する信号積算値をプロットした場合に、信号積算値が極小（信号値ｍｉｎ）となるフレーム画像と、信号積算値が極大（信号値ｍｉｎ）のフレーム画像が抽出される（ステップＴ５０２）。そして、信号値ｍｉｎのフレーム画像から次の信号値ｍａｘまでのフレーム画像群が吐出フレーム画像群（肺動脈情報画像群）として制御部３１のＲＡＭに記憶される（ステップＴ５０３）。また、上記吐出フレーム画像群以外、即ち、信号値ｍａｘのフレーム画像からその次の信号値ｍｉｎのフレーム画像までの間のフレーム画像群（信号値ｍａｘ及び信号値ｍｉｎのフレーム画像は含まない）が吐入フレーム画像群（肺静脈情報画像群）として制御部３１のＲＡＭに記憶され（ステップＴ５０４）、処理は図１４のステップＳ２２に移行する。 Next, when the signal integrated value in the ROI is plotted on the vertical axis and the signal integrated value with respect to the passage of time is plotted with the horizontal axis as time, the frame image in which the signal integrated value is minimal (signal value min) and the signal integrated value are A maximum (signal value min) frame image is extracted (step T502). Then, a frame image group from the frame image of the signal value min to the next signal value max is stored in the RAM of the control unit 31 as an ejection frame image group (pulmonary artery information image group) (step T503). Further, other than the ejection frame image group, that is, a frame image group between the frame image of the signal value max and the frame image of the next signal value min (not including the frame image of the signal value max and the signal value min). It is memorize | stored in RAM of the control part 31 as a discharge frame image group (pulmonary vein information image group) (step T504), and a process transfers to step S22 of FIG.
ＲＯＩ内に血液が多いとＸ線透過率は下がるので、ＲＯＩ内の信号値は低くなる。ＲＯＩ内に血液が少なくなるとＸ線透過率は上がるので、ＲＯＩ内の信号値は高くなる。
よって、ＲＯＩ内での信号値ｍｉｎのフレーム画像（図８のＦ１、Ｆ９、Ｆ１７）は、右心室に血液が充満している状態を示しているといえる。ＲＯＩ内での信号値ｍａｘのフレーム画像（Ｆ５、Ｆ１３）は、右心室から血液が出て純空となった状態を示しているといえる。よって、この信号値ｍｉｎから次の信号値ｍａｘまでの一連のフレーム画像群（Ｆ１〜Ｆ５、Ｆ９〜Ｆ１３）は、右心室から肺に血液が吐出され始めてから吐出が終了するまでの期間の肺の様子を表す画像であるといえる。即ち、この間のフレーム画像は、右心室から吐出される血液が肺動脈を通って肺に流れる血液の流れを表す吐出フレーム画像群（肺動脈情報画像群）であるとみなすことができる。そこで、本実施の形態においては、信号値ｍｉｎから信号値ｍａｘの間のフレーム画像群を肺動脈への血液の吐出の状態を示す吐出フレーム画像群として抽出する。
また、上記吐出フレーム画像群以外のフレーム画像、即ち、肺への血液吐出が終了した信号値ｍａｘのフレーム画像からその次の信号値ｍｉｎのフレーム画像までの間の一連のフレーム画像（Ｆ６〜Ｆ８、Ｆ１４〜Ｆ１６）を肺から心臓への血液の吐入を示す吐入フレーム画像群（肺静脈情報画像群）とみなして抽出する。なお、吐入フレーム画像群の撮影タイミングには心房から心室へ血液が流れ込む期間も含んでしまうため、必ずしも正確に肺から肺静脈を介した心臓への血液の吐入の状態を示したフレーム画像とはいえないが、大まかな静脈情報を示すものとして取得される。
If there is a lot of blood in the ROI, the X-ray transmittance decreases, so the signal value in the ROI becomes low. When the blood in the ROI decreases, the X-ray transmittance increases, so that the signal value in the ROI increases.
Therefore, it can be said that the frame images (F1, F9, F17 in FIG. 8) of the signal value min in the ROI show a state where the right ventricle is full of blood. It can be said that the frame images (F5, F13) of the signal value max in the ROI show a state in which blood comes out from the right ventricle and becomes pure empty. Therefore, a series of frame image groups (F1 to F5, F9 to F13) from the signal value min to the next signal value max is a lung during a period from when blood starts to be discharged from the right ventricle to the lung. It can be said that this is an image representing the state of That is, the frame image during this period can be regarded as an ejection frame image group (pulmonary artery information image group) representing the flow of blood flowing from the right ventricle through the pulmonary artery to the lung. Therefore, in the present embodiment, a frame image group between the signal value min and the signal value max is extracted as an ejection frame image group indicating the state of blood ejection to the pulmonary artery.
In addition, a series of frame images (F6 to F8) between a frame image other than the discharge frame image group, that is, a frame image having a signal value max after blood discharge to the lung is completed and a frame image having the next signal value min. , F14 to F16) are extracted as an exhalation frame image group (pulmonary vein information image group) indicating exhalation of blood from the lung to the heart. The imaging timing of the exhalation frame image group also includes a period during which blood flows from the atria to the ventricles, so that the frame image does not necessarily indicate the state of exhalation of blood from the lungs to the heart via the pulmonary veins. However, it is acquired as indicating rough vein information.
図１７は、ステップＴ１４において実行される第５の抽出処理を示すフローチャートである。
第５の抽出処理では、まず、各フレーム画像においてＲＯＩ内の信号値が加算され、ＲＯＩ内の信号値の積算値が算出される（ステップＴ６０１）。
FIG. 17 is a flowchart showing the fifth extraction process executed in step T14.
In the fifth extraction process, first, signal values in the ROI are added to each frame image, and an integrated value of the signal values in the ROI is calculated (step T601).
次いで、縦軸をＲＯＩ内の信号積算値、横軸を時間として時間の経過に対する信号積算値をプロットした場合に、信号積算値が極小（信号値ｍｉｎ）となるフレーム画像と、信号積算値が極大（信号値ｍｉｎ）のフレーム画像が抽出される（ステップＴ６０２）。そして、信号値ｍａｘのフレーム画像から次の信号値ｍｉｎまでのフレーム画像群が吐入フレーム画像群（肺静脈情報画像群）として制御部３１のＲＡＭに記憶される（ステップＴ６０３）。また、上記吐入フレーム画像群以外、即ち、信号値ｍｉｎのフレーム画像から次の信号値ｍａｘのフレーム画像までの間のフレーム画像（信号値ｍａｘ、信号値ｍｉｎは含まない）が吐出フレーム画像群（肺静脈情報画像群）として制御部３１のＲＡＭに記憶され（ステップＴ６０４）、処理は図１４のステップＳ２２に移行する。 Next, when the signal integrated value in the ROI is plotted on the vertical axis and the signal integrated value with respect to the passage of time is plotted with the horizontal axis as time, the frame image in which the signal integrated value is minimal (signal value min) and the signal integrated value are A maximum (signal value min) frame image is extracted (step T602). Then, a frame image group from the frame image of the signal value max to the next signal value min is stored in the RAM of the control unit 31 as an exhalation frame image group (pulmonary vein information image group) (step T603). Further, other than the discharge frame image group, that is, a frame image between the frame image of the signal value min and the frame image of the next signal value max (not including the signal value max and the signal value min) is the ejection frame image group. It is stored in the RAM of the control unit 31 as (pulmonary vein information image group) (step T604), and the process proceeds to step S22 in FIG.
ＲＯＩ内に血液が多いとＸ線透過率は下がるので、ＲＯＩ内の信号値は低くなる。ＲＯＩ内に血液が少なくなるとＸ線透過率は上がるので、ＲＯＩ内の信号値は高くなる。よって、ＲＯＩ内での信号値ｍａｘのフレーム画像（図１０のＦ１、Ｆ９、Ｆ１７）は、左心房から血液が出て純空の状態を示しているといえる。また、ＲＯＩ内での信号値ｍｉｎのフレーム画像（図１０のＦ５、Ｆ１３、Ｆ２１）は、左心房に血液が戻って充満している状態を示しているといえる。よって、この信号値ｍａｘから次の信号値ｍｉｎまでの一連のフレーム画像群（Ｆ１〜Ｆ５、Ｆ９〜Ｆ１３、Ｆ１７〜Ｆ２１）は、肺から左心房への血液の吐入が開始されるタイミングから左心房への血液の吐入が終了するまでの期間の肺の様子を表す画像であるといえる。即ち、この間のフレーム画像は、肺から肺静脈を通って左心房に吐入される血液の流れを表す吐入フレーム画像群（肺静脈情報画像群）であるとみなすことができる。そこで、本実施の形態においては、信号値ｍａｘから信号値ｍｉｎの間のフレーム画像群を肺静脈からの血液の吐入の状態を示す吐入フレーム画像群として抽出する。
また、上記吐入フレーム画像群以外、即ち、肺への血液吐出が終了した信号値ｍｉｎのフレーム画像から次の信号値ｍａｘのフレーム画像までの間の一連のフレーム画像（Ｆ６〜Ｆ８、Ｆ１４〜Ｆ１６）を肺から心臓への血液の吐出を示す吐出フレーム画像群（肺動脈情報画像群）とみなして抽出する。なお、吐出フレーム画像群の撮影タイミングには心房から心室へ血液が流れ込む期間も含んでしまうため、必ずしも正確に心臓から肺動脈を介した肺への血液の吐出の状態を示したフレーム画像とはいえないが、大まかな動脈情報を示すものとして取得される。
If there is a lot of blood in the ROI, the X-ray transmittance decreases, so the signal value in the ROI becomes low. When the blood in the ROI decreases, the X-ray transmittance increases, so that the signal value in the ROI increases. Therefore, it can be said that the frame image (F1, F9, F17 in FIG. 10) of the signal value max in the ROI shows a state of pure empty with blood coming out from the left atrium. Further, it can be said that the frame images (F5, F13, and F21 in FIG. 10) of the signal value min in the ROI show a state in which blood returns to the left atrium and is full. Therefore, a series of frame image groups (F1 to F5, F9 to F13, and F17 to F21) from the signal value max to the next signal value min are from the timing at which blood starts to be discharged from the lung to the left atrium. It can be said that it is an image showing the state of the lungs during the period until blood discharge to the left atrium ends. That is, the frame image during this period can be regarded as an exhalation frame image group (pulmonary vein information image group) representing the flow of blood exhaled from the lungs through the pulmonary veins into the left atrium. Therefore, in the present embodiment, a frame image group between the signal value max and the signal value min is extracted as an exhalation frame image group indicating the state of exhalation of blood from the pulmonary vein.
In addition, a series of frame images (F6 to F8, F14 to F8 to F8, F14 to F8), other than the exhalation frame image group, that is, a frame image having a signal value min after blood discharge to the lungs is completed. F16) is extracted as a discharge frame image group (pulmonary artery information image group) indicating discharge of blood from the lung to the heart. Note that the timing of shooting the discharge frame image group includes a period during which blood flows from the atria to the ventricles, so it is not necessarily a frame image that accurately shows the state of blood discharge from the heart to the lungs via the pulmonary artery. There is no, but it is acquired as an indication of rough arterial information.
図１８は、ステップＴ１５において実行される第６の抽出処理を示すフローチャートである。
第４及び第５の抽出処理では、ＲＯＩで設定された右心室又は左心房の領域内の血液の流れを示す信号値の変化が正弦波的な変化を示すとして説明を行った。しかし、実際には心臓から肺への吐出を示すフレーム画像、肺から心臓への吐入を示すフレーム画像のほか、吐出/吐入が混ざり合ったフレーム画像、吐出/吐入が無いフレーム画像等が存在すると考えられ、ＲＯＩ内の信号値の時間変化が正弦波を示さないことのほうが多いと考えられる。そこで、第６の抽出処理では、右心室のＲＯＩを使用して吐出フレーム画像を抽出し、左心房のＲＯＩを使用して吐入フレーム画像を抽出する。この第６の処理は、第１及び第２の抽出処理に比べて処理時間がかかるが、精度よく吐出フレーム画像及び吐入フレーム画像を抽出することができる。
FIG. 18 is a flowchart showing the sixth extraction process executed in step T15.
In the fourth and fifth extraction processes, the description has been made on the assumption that the change in the signal value indicating the blood flow in the region of the right ventricle or the left atrium set by the ROI indicates a sinusoidal change. However, in practice, a frame image showing discharge from the heart to the lungs, a frame image showing discharge from the lungs to the heart, a frame image with mixed discharge / discharge, a frame image without discharge / discharge, etc. It is thought that there is more that the time change of the signal value in the ROI does not show a sine wave. Therefore, in the sixth extraction process, the discharge frame image is extracted using the ROI of the right ventricle, and the discharge frame image is extracted using the ROI of the left atrium. This sixth process takes more processing time than the first and second extraction processes, but can accurately extract the discharge frame image and the discharge frame image.
第６の抽出処理では、まず、各フレーム画像において右心室のＲＯＩ内の信号値が加算され、ＲＯＩ内の信号値の積算値が算出される（ステップＴ７０１）。 In the sixth extraction process, first, signal values in the ROI of the right ventricle are added in each frame image, and an integrated value of the signal values in the ROI is calculated (step T701).
次いで、縦軸をＲＯＩ内の信号積算値、横軸を時間として時間の経過に対する信号積算値をプロットした場合に、信号積算値が極小（信号値ｍｉｎ）となるフレーム画像と、信号積算値が極大（信号値ｍｉｎ）のフレーム画像が抽出される（ステップＴ７０２）。そして、信号値ｍｉｎのフレーム画像から次の信号値ｍａｘまでのフレーム画像群が吐出フレーム画像群（肺動脈情報画像群）として制御部３１のＲＡＭに記憶される（ステップＴ７０３）。 Next, when the signal integrated value in the ROI is plotted on the vertical axis and the signal integrated value with respect to the passage of time is plotted with the horizontal axis as time, the frame image in which the signal integrated value is minimal (signal value min) and the signal integrated value are A maximum (signal value min) frame image is extracted (step T702). Then, a frame image group from the frame image of the signal value min to the next signal value max is stored in the RAM of the control unit 31 as an ejection frame image group (pulmonary artery information image group) (step T703).
次いで、各フレーム画像において左心房のＲＯＩ内の信号値が加算され、ＲＯＩ内の信号値の積算値が算出される（ステップＴ７０４）。
次いで、縦軸をＲＯＩ内の信号積算値、横軸を時間として時間の経過に対する信号積算値をプロットした場合に、信号積算値が極小（信号値ｍｉｎ）となるフレーム画像と、信号積算値が極大（信号値ｍｉｎ）のフレーム画像が抽出される（ステップＴ７０５）。そして、信号値ｍａｘのフレーム画像から次の信号値ｍｉｎまでのフレーム画像群が吐入フレーム画像群（肺静脈情報画像群）として制御部３１のＲＡＭに記憶され（ステップＴ７０６）、処理は図１４のステップＳ２２に移行する。
Next, the signal value in the ROI of the left atrium is added in each frame image, and the integrated value of the signal value in the ROI is calculated (step T704).
Next, when the signal integrated value in the ROI is plotted on the vertical axis and the signal integrated value with respect to the passage of time is plotted with the horizontal axis as time, the frame image in which the signal integrated value is minimal (signal value min) and the signal integrated value are A maximum (signal value min) frame image is extracted (step T705). Then, a frame image group from the frame image of the signal value max to the next signal value min is stored in the RAM of the control unit 31 as an inhalation frame image group (pulmonary vein information image group) (step T706), and the processing is as shown in FIG. The process proceeds to step S22.
右心室に設定したＲＯＩでは、上述のように信号値ｍｉｎから信号値ｍａｘまでの吐出フレーム画像群において肺への血液の吐出による血液の流れを正確に示しているが、それ以外は正確な情報とはいえない。そのため図１２（ａ）に示すように、ＲＯＩ内の信号値が正弦波的な変化を示さないことも多い。一方、左心房に設定したＲＯＩでは、上述のように信号値ｍａｘから信号値ｍｉｎまでの吐入フレーム画像群において肺からの血液の吐入による血液の流れを正確に示しているが、それ以外は正確な情報とはいえない。そのため図１２（ｂ）に示すように、ＲＯＩ内の信号値が正弦波的な変化を示さないことも多い。 In the ROI set in the right ventricle, the flow of blood due to the discharge of blood into the lung is accurately shown in the discharge frame image group from the signal value min to the signal value max as described above, but accurate information is obtained otherwise. That's not true. Therefore, as shown in FIG. 12A, the signal value in the ROI often does not show a sinusoidal change. On the other hand, in the ROI set in the left atrium, the blood flow due to the exhalation of blood from the lung is accurately shown in the exhalation frame image group from the signal value max to the signal value min as described above. Is not accurate information. Therefore, as shown in FIG. 12B, the signal value in the ROI often does not show a sinusoidal change.
そこで、第６の抽出処理では、図１２（ａ）に示すように、右心室に設定したＲＯＩの領域内における信号値ｍｉｎ〜信号値ｍａｘまでを吐出フレーム画像群とみなして抽出する。また、図１２（ｂ）に示すように、信号値ｍｉｎのフレーム画像を基準としてその直前の信号値ｍａｘから信号値ｍｉｎのフレーム画像までを吐入フレーム画像群とみなして抽出する。
よって、第６の抽出処理では、吐出フレーム画像群及び吐入フレーム画像群を精度よく抽出することができる。
Therefore, in the sixth extraction process, as shown in FIG. 12A, the signal value min to the signal value max within the ROI region set in the right ventricle are extracted as the ejection frame image group. Also, as shown in FIG. 12B, the frame image having the signal value min is extracted with the frame value having the signal value max to the frame image having the signal value min being regarded as the discharge frame image group with reference to the frame image having the signal value min.
Therefore, in the sixth extraction process, the ejection frame image group and the discharge frame image group can be extracted with high accuracy.
図１９は、第２の実施の形態における形状情報使用処理（区別のため、形状情報使用処理Ｂとする）を示すフローチャートである。 FIG. 19 is a flowchart showing shape information use processing (referred to as shape information use processing B for distinction) in the second embodiment.
形状情報使用処理Ｂにおいては、まず、隣接するフレーム画像間でフレーム間差分処理が行われることにより、心臓領域の輪郭が抽出される（ステップＴ８０１）。
ここで、心拍の動きは胸部の他の部分の動きと比較して非常に速い。そこで、撮影タイミングの異なる２枚のフレーム画像を短時間で収集すれば、その画像間には心拍以外の動き成分はほぼ存在していないと考えられる。そのため、例えばフレーム間隔が予め定められた時間（０．１秒）以下の短時間内で連続撮影された２枚のフレーム画像の差分を取ることにより、心臓が拍動により変形した部分、即ち、心臓領域の輪郭を抽出することができる。この手法を用いれば、心尖部が横隔膜や左側胸郭辺縁と重なり、１枚の画像では的確に心臓の形状を認識できない場合でも、その辺縁を容易に認識することができる。また、大きめの心膜外脂肪塊が形成され、心臓横隔膜角が判別しにくい場合でも、容易に認識することができる。
In the shape information use process B, first, an outline of a heart region is extracted by performing an inter-frame difference process between adjacent frame images (step T801).
Here, the movement of the heartbeat is very fast compared to the movement of other parts of the chest. Therefore, if two frame images with different shooting timings are collected in a short time, it is considered that there are almost no motion components other than the heartbeat between the images. For this reason, for example, by taking a difference between two frame images continuously shot within a short time of a predetermined time (0.1 seconds) or less, a portion where the heart is deformed by pulsation, that is, The contour of the heart region can be extracted. If this method is used, the apex portion overlaps with the diaphragm and the left thoracic margin, and even when the shape of the heart cannot be accurately recognized with one image, the margin can be easily recognized. Further, even when a large extra-pericardial fat mass is formed and the cardiac diaphragm angle is difficult to discriminate, it can be easily recognized.
次いで、ステップＴ８０１で生成されたフレーム間差分画像のうち、心臓領域の横寸法が減少していくフレーム画像群が抽出され（ステップＴ８０２）、抽出されたフレーム画像群が吐出フレーム画像群として制御部３１のＲＡＭに記憶される（ステップＴ８０３）。 Next, among the inter-frame difference images generated in step T801, a frame image group in which the lateral dimension of the heart region decreases is extracted (step T802), and the extracted frame image group is set as a discharge frame image group as a control unit. 31 is stored in the RAM 31 (step T803).
次いで、テップＴ８０１で生成されたフレーム間差分画像のうち、心臓領域の横寸法が増加していくフレーム画像群が抽出され（ステップＴ８０４）、抽出されたフレーム画像群が吐入フレーム画像群として制御部３１のＲＡＭに記憶される（ステップＴ８０５）。そして、処理は図１４のステップＳ２２に移行する。 Next, among the inter-frame difference images generated in step T801, a frame image group in which the lateral dimension of the heart region increases is extracted (step T804), and the extracted frame image group is controlled as an injecting frame image group. It is stored in the RAM of the unit 31 (step T805). And a process transfers to step S22 of FIG.
図１４のステップＳ２２においては、血流情報抽出処理が実行される（ステップＳ２２）。 In step S22 of FIG. 14, blood flow information extraction processing is executed (step S22).
図２０は、ステップＳ２２において実行される血流情報抽出処理を示すフローチャートである。
血流情報抽出処理においては、まず、肺野領域が抽出される（ステップＳ２０１）。肺野領域の抽出方法は何れの方法であってもよい。例えば、一連のフレーム画像中の任意のフレーム画像（ここでは、撮影順が一番のフレーム画像とする。基準画像と呼ぶ。）の各画素の信号値のヒストグラムから判別分析によって閾値を求め、この閾値より高信号の領域を肺野領域候補として１次抽出する。次いで、１次抽出された肺野領域候補の境界付近でエッジ検出を行い、境界付近の小領域でエッジが最大となる点を境界に沿って抽出すれば肺野領域の境界を抽出することができる。
FIG. 20 is a flowchart showing blood flow information extraction processing executed in step S22.
In the blood flow information extraction process, first, a lung field region is extracted (step S201). Any method may be used to extract the lung field region. For example, a threshold value is obtained by discriminant analysis from a histogram of signal values of each pixel of an arbitrary frame image in a series of frame images (here, the first frame image in the shooting order is referred to as a reference image). A region having a signal higher than the threshold is first extracted as a lung field region candidate. Next, edge detection is performed in the vicinity of the boundary of the first extracted lung field region candidate, and the boundary of the lung field region can be extracted by extracting along the boundary the point where the edge is maximum in a small region near the boundary. it can.
次いで、各フレーム画像にワーピング処理が施され、フレーム画像間の肺野領域の位置合わせ（一のフレーム画像で規定した小領域を各フレーム画像にわたり対応付ける）が行われる（ステップＳ２０２）。 Next, warping processing is performed on each frame image, and alignment of lung field regions between frame images (corresponding to a small region defined by one frame image over each frame image) is performed (step S202).
ステップＳ２０２においては、まず、ローカルマッチング処理が実行され、各フレーム 画像の肺野領域の対応位置が抽出される。
ローカルマッチング処理では、まず、基準画像から抽出した肺野領域を、例えば、縦方向0.4〜0.6cm、横方向0.4〜2cmの矩形からなる小領域に分割する。
次いで、撮影順が１番のフレーム画像をＰ１、これと隣接するフレーム画像（撮影順が隣接するフレーム画像（即ち、時間的に隣接するフレーム画像。以下同様。））をＰ２とし、Ｐ２に、Ｐ１の各小領域の探索領域を設定する。ここで、Ｐ２の探索領域は、各小領域における中心点の座標を（ｘ，ｙ）とすると、同一の中心点（ｘ，ｙ）をもち、Ｐ１の小領域よりも縦横の幅が大きくなるように設定する（例えば、１．５倍）。そして、Ｐ１の各領域毎に、Ｐ２の探索範囲で最もマッチング度合いが高くなる位置を求めることで、Ｐ１の各小領域に対するＰ２上での対応位置を算出する。マッチング度合いとしては、最小二乗法や相互相関係数を指標に用いる。
次いで、Ｐ２を、新たにＰ１とみなし、撮影順がＰ２の次のフレーム画像を新たなＰ２とみなして、Ｐ１の各小領域におけるＰ２の対応位置を算出する。以上の処理を繰り返すことで、各フレーム画像の各小領域が隣接するフレーム画像のどの位置に対応するかが求まる。求めた処理結果は、制御部３１のＲＡＭに記憶される。
In step S202, first, local matching processing is executed, and the corresponding position of the lung field region of each frame image is extracted.
In the local matching processing, first, the lung field region extracted from the reference image is divided into small regions made up of rectangles of, for example, a vertical direction of 0.4 to 0.6 cm and a horizontal direction of 0.4 to 2 cm.
Next, P1 is a frame image having the first shooting order, and P2 is a frame image adjacent to the frame image (a frame image having a shooting order is adjacent (that is, a temporally adjacent frame image; the same applies hereinafter)). A search area for each small area of P1 is set. Here, the search area of P2 has the same center point (x, y) and the horizontal and vertical widths are larger than those of the small area of P1, where the coordinates of the center point in each small area are (x, y). (For example, 1.5 times). Then, for each area of P1, a position having the highest matching degree in the search range of P2 is obtained, thereby calculating a corresponding position on P2 for each of the small areas of P1. As the matching degree, the least square method or the cross correlation coefficient is used as an index.
Next, P2 is newly regarded as P1, and the next frame image whose shooting order is P2 is regarded as new P2, and the corresponding position of P2 in each small region of P1 is calculated. By repeating the above processing, it is possible to determine which position in each adjacent frame image each small region of each frame image corresponds to. The obtained processing result is stored in the RAM of the control unit 31.
次いで、ワーピング処理が行われる。具体的には、撮影順が１番のフレーム画像をＰ１、これと撮影順が隣接するフレーム画像をＰ２とし、上記ローカルマッチング処理で算出された隣接するフレーム画像間の各小領域の対応位置に基づいて、各小領域毎にＰ１からＰ２へのシフトベクトルを算出する。次いで、算出されたシフトベクトルを多項式でフィッティングして、この多項式を用いて各小領域における各画素のシフトベクトルを算出する。そして、算出された各画素のシフトベクトルに基づいて、ワーピング処理を行い、Ｐ２の各小領域内の各画素の位置をＰ１のフレーム画像の対応する画素の位置にシフトする。次いで、ワーピング処理されたＰ２を、新たにＰ１とみなし、撮影順がＰ２の次のフレーム画像を新たなＰ２とみなして、上記処理を行う。以上の処理を撮影順の早い隣接フレーム画像間から順次繰り返すことで、全てのフレーム画像の各小領域の位置を基準画像に略一致させることが可能となる。 Next, a warping process is performed. Specifically, P1 is the frame image with the first shooting order, and P2 is the frame image adjacent to the shooting order, and the corresponding position of each small region between the adjacent frame images calculated by the local matching process is set. Based on this, a shift vector from P1 to P2 is calculated for each small region. Next, the calculated shift vector is fitted with a polynomial, and the shift vector of each pixel in each small region is calculated using this polynomial. Then, warping processing is performed based on the calculated shift vector of each pixel, and the position of each pixel in each small area of P2 is shifted to the position of the corresponding pixel in the frame image of P1. Next, the warping process P2 is newly regarded as P1, and the next frame image whose shooting order is P2 is regarded as a new P2, and the above process is performed. By sequentially repeating the above processing from adjacent frame images in the early shooting order, the positions of the small areas of all the frame images can be made to substantially coincide with the reference image.
次いで、ワーピング処理後の各フレーム画像に対しハイパスフィルタリング処理が実行され、高周波成分のみが抽出される（ステップＳ２０３）。例えば、カットオフ周波数を１Ｈｚとし、人間の心拍周期に相当する、１Ｈｚ以上の高周波成分のみを抽出する。 Next, a high-pass filtering process is performed on each frame image after the warping process, and only high-frequency components are extracted (step S203). For example, the cut-off frequency is set to 1 Hz, and only high frequency components of 1 Hz or higher corresponding to the human heartbeat cycle are extracted.
次いで、各フレーム画像の各小領域内の画素の平均信号値（濃度平均値）が算出される（ステップＳ２０４）。 Next, an average signal value (density average value) of pixels in each small region of each frame image is calculated (step S204).
次いで、吐出フレーム画像群、吐入フレーム画像群毎に、隣接するフレーム画像間で各小領域の平均信号値の差分をとるフレーム間差分処理が行われ、フレーム間差分画像が生成される（ステップＳ２０５）。ここでは、フレーム番号ＮとＮ＋１（Ｎは１、２、３・・・）のフレーム画像について、Ｎ−Ｎ＋１の差分値が算出される。フレーム間差分画像は、隣接するフレーム間の小領域毎の信号変化を示す画像である。肺野領域の信号変化としては、血流による変化が大きい。即ち、フレーム間差分画像は、隣接するフレーム間の小領域毎の血流を示す画像であるといえる。血流が増えた領域はＸ線透過線量が減るので、信号値は減る（Ｎ−Ｎ＋１のフレーム間差分信号の符合は正となる）。血流が減った領域はＸ線透過線量が増えるので、信号値は増える（Ｎ−Ｎ＋１のフレーム間差分信号の符合は負となる）。フレーム間差分画像が終了すると、処理は図１４のステップＳ２３に移行する。 Next, for each ejection frame image group and ejection frame image group, an inter-frame difference process is performed to take the difference of the average signal value of each small region between adjacent frame images, and an inter-frame difference image is generated (step) S205). Here, a difference value of N−N + 1 is calculated for frame images of frame numbers N and N + 1 (N is 1, 2, 3,...). The inter-frame difference image is an image showing a signal change for each small area between adjacent frames. As a signal change in the lung field region, a change due to blood flow is large. That is, it can be said that the inter-frame difference image is an image showing blood flow for each small region between adjacent frames. Since the X-ray transmission dose decreases in the region where the blood flow has increased, the signal value decreases (the sign of the N−N + 1 inter-frame difference signal is positive). Since the X-ray transmission dose increases in the region where the blood flow has decreased, the signal value increases (the sign of the N−N + 1 inter-frame difference signal is negative). When the inter-frame difference image ends, the process proceeds to step S23 in FIG.
図１４のステップＳ２３においては、肺動脈と肺静脈の血流静止画像作成処理が実行される（ステップＳ２３）。 In step S23 of FIG. 14, blood flow still image creation processing of the pulmonary artery and pulmonary vein is executed (step S23).
図２１は、図１４のステップＳ２３において実行される肺動脈と肺静脈の血流静止画像作成処理を示すフローチャートである。
まず、制御部３１のＲＡＭに肺動脈用血流静止画像Ａの領域と、肺静脈用血流静止画像Ｖの領域が確保され、０で初期化される（ステップＳ３０１）。
FIG. 21 is a flowchart showing blood flow still image creation processing of the pulmonary artery and pulmonary vein executed in step S23 of FIG.
First, the region of the pulmonary artery blood flow static image A and the region of the pulmonary vein blood flow static image V are secured in the RAM of the control unit 31 and initialized to 0 (step S301).
次いで、変数フレームナンバーＮに１が設定される（ステップＳ３０２）。
次いで、撮影順がＮ番目のフレーム画像が吐出フレーム画像であるか否かが判断される（ステップＳ３０３）。ここでは、吐出／吐入フレーム画像抽出処理における抽出結果に基づいて判断が行われる。Ｎ番目のフレーム画像が吐出フレーム画像であると判断されると（ステップＳ３０３；ＹＥＳ）、肺動脈用血流静止画像ＡにＮ番目のフレーム画像に対応するフレーム間差分画像（ここでは、ＮとＮ＋１とのフレーム間差分画像）が加算され（ステップＳ３０４）、処理はステップＳ３０７に移行する。Ｎ番目のフレーム画像が吐入フレーム画像であると判断されると（ステップＳ３０３；ＮＯ、ステップＳ３０５；ＹＥＳ）、肺静脈用血流静止画像ＶにＮ番目のフレーム画像に対応するフレーム間差分画像が加算され（ステップＳ３０６）、処理はステップＳ３０７に移行する。
Next, 1 is set to the variable frame number N (step S302).
Next, it is determined whether or not the Nth frame image in the shooting order is an ejection frame image (step S303). Here, the determination is made based on the extraction result in the discharge / discharge frame image extraction process. If it is determined that the Nth frame image is an ejection frame image (step S303; YES), an inter-frame difference image corresponding to the Nth frame image (here, N and N + 1) is added to the pulmonary artery bloodstream static image A. Are added (step S304), and the process proceeds to step S307. If it is determined that the Nth frame image is an exhalation frame image (step S303; NO, step S305; YES), the inter-frame difference image corresponding to the Nth frame image in the pulmonary vein bloodstream still image V Are added (step S306), and the process proceeds to step S307.
ステップＳ３０７においては、フレームナンバーＮが１インクリメントされる。そして、「Ｎ＞フレーム間差分画像数」であるか否かが判断され、「Ｎ＞フレーム間差分画像数」ではないではないと判断されると（ステップＳ３０８；ＮＯ）、処理はステップＳ３０３に戻り、ステップＳ３０３〜Ｓ３０８の処理が繰り返し実行される。 In step S307, the frame number N is incremented by one. Then, whether or not “N> number of inter-frame difference images” is determined, and if it is determined that “N> number of inter-frame difference images” is not satisfied (step S308; NO), the process proceeds to step S303. Returning, the processing of steps S303 to S308 is repeatedly executed.
「Ｎ＞フレーム間差分画像数」であると判断されると（ステップＳ３０８；ＹＥＳ）、肺動脈用血流静止画像Ａから各画素の一心拍周期の血流信号値が算出される（ステップＳ３０９）。具体的には、肺動脈用血流静止画像Ａの各画素の信号値が一連のフレーム画像に含まれる心拍周期の数で除算されることにより一心拍周期の血流信号値として算出される。次いで、算出された各画素の一心拍周期の血流信号値に応じた輝度値が割り付けられ、基準画像に重畳されることにより肺動脈血流静止画像が作成される（ステップＳ３１０）。この一心拍周期の血流信号値への正規化処理を行うことで、他患者間での肺動脈血流情報の比較が容易となる。 If it is determined that “N> the number of inter-frame difference images” (step S308; YES), a blood flow signal value for one heartbeat period of each pixel is calculated from the pulmonary artery blood flow static image A (step S309). . Specifically, the signal value of each pixel of the blood flow still image A for pulmonary artery is divided by the number of heartbeat cycles included in a series of frame images, thereby calculating a blood flow signal value of one heartbeat cycle. Next, a luminance value corresponding to the calculated blood flow signal value for each heartbeat period of each pixel is assigned and superimposed on the reference image to create a pulmonary artery blood flow static image (step S310). By performing the normalization process to the blood flow signal value of one heartbeat period, it becomes easy to compare the pulmonary artery blood flow information between other patients.
次いで、肺静脈用血流静止画像Ｖから各画素の一心拍周期の血流信号値が抽出される（ステップＳ３１１）。具体的には、肺静脈用血流静止画像Ｖの各画素の信号値が一連のフレーム画像に含まれる心拍周期の数で除算されることにより各画素の一心拍周期の血流信号値が抽出される。次いで、抽出された各画素の血流信号値に応じた輝度値が割り付けられ、基準画像に重畳されることにより肺静脈血流静止画像が作成され（ステップＳ３１２）、処理は図１４のステップＳ２４に移行する。この一心拍周期の血流信号値への正規化処理を行うことで、他患者間での肺静脈血流情報の比較が容易となる。 Next, a blood flow signal value of one heartbeat cycle of each pixel is extracted from the pulmonary vein blood flow static image V (step S311). Specifically, the signal value of each pixel of the blood flow still image V for pulmonary veins is divided by the number of heartbeat periods included in the series of frame images, thereby extracting the blood flow signal value of one heartbeat period of each pixel. Is done. Next, a luminance value corresponding to the extracted blood flow signal value of each pixel is assigned and superimposed on the reference image to create a pulmonary vein blood flow static image (step S312), and the processing is performed in step S24 of FIG. Migrate to By performing the normalization process to the blood flow signal value of one heartbeat cycle, it becomes easy to compare the pulmonary vein blood flow information between other patients.
図２２に、肺動脈と肺静脈の血流静止画像作成処理における血流静止画像の作成過程を模式的に示す。図２２の左側に示す画像群は、吐出フレーム画像群又は吐入フレーム画像群である。なお、図２２においては、フレーム間の差分信号を見やすくするため胸部の静止画像上にフレーム間差分画像を重畳して示している。図２２に示すように、血流静止画像は、フレーム間差分画像の各画素の信号値を加算したものであるので、心拍周期を通して信号変化が欠損している箇所があればその箇所が強調される。よって、血流が欠損している箇所を医師が容易に把握することができる。 FIG. 22 schematically shows a process of creating a blood flow still image in the blood flow still image creation processing of the pulmonary artery and pulmonary vein. The image group shown on the left side of FIG. 22 is a discharge frame image group or a discharge frame image group. In FIG. 22, an inter-frame difference image is superimposed on a chest still image to make it easy to see the difference signal between frames. As shown in FIG. 22, the blood flow still image is obtained by adding the signal values of each pixel of the inter-frame difference image. Therefore, if there is a portion where the signal change is lost throughout the heartbeat cycle, that portion is emphasized. The Therefore, the doctor can easily grasp the location where the blood flow is lost.
図２３は、肺に疾患のない正常者及び疾患患者の肺動脈血流静止画像の一例を示す図である。図２３に示すように、正常者の肺動脈血流静止画像においては、肺野領域の信号値が一様であり、肺動脈の血流が一様に分布していることが確認できる。疾患患者の肺動脈血流静止画像においては、肺野領域の信号値が少ない箇所（図２３中○で囲んだ箇所）が存在しており、血流の少ない箇所が確認できる。 FIG. 23 is a diagram illustrating an example of a pulmonary artery blood flow static image of a normal person having no lung disease and a disease patient. As shown in FIG. 23, in the normal pulmonary artery blood flow static image, it can be confirmed that the signal values of the lung field region are uniform and the blood flow of the pulmonary artery is uniformly distributed. In the pulmonary artery blood flow static image of the diseased patient, there are locations where the signal value of the lung field region is small (portions surrounded by circles in FIG. 23), and a location where the blood flow is low can be confirmed.
図１４のステップＳ２４においては、肺動脈血流静止画像及び肺静脈血流静止画像を含む診断用画面３４１が表示部３４に表示され（ステップＳ２４）、画像解析処理Ｂは終了する。 In step S24 of FIG. 14, a diagnostic screen 341 including a pulmonary artery blood flow static image and a pulmonary vein blood flow static image is displayed on the display unit 34 (step S24), and the image analysis process B ends.
図２４は、ステップＳ２４において表示部３４に表示される診断用画面３４１の一例を示す図である。図２４に示すように、診断用画面３４１は、撮影動画像領域３４１ａ、血流動画像領域３４１ｂ、肺動脈血流静止画像領域３４１ｃ、肺静脈血流静止画領域３４１ｄを有している。撮影動画像領域３４１ａは、動態画像（撮影画像）が動画表示される領域である。血流動画像領域３４１ｂは、基本画像に個々のフレーム間差分画像を順次重畳して動画表示する領域である。この動画像は、血流による信号変化をよく表す動画像であることから血流動画像と呼ぶ。肺動脈血流静止画像領域３４１ｃは、ステップＳ２３で作成された肺動脈血流静止画像を表示する領域である。肺静脈血流静止画領域３４１ｄは、ステップＳ２３で作成された生成された肺静脈血流静止画像を表示する領域である。 FIG. 24 is a diagram illustrating an example of the diagnostic screen 341 displayed on the display unit 34 in step S24. As shown in FIG. 24, the diagnostic screen 341 includes a captured moving image area 341a, a blood flow image area 341b, a pulmonary artery blood flow static image area 341c, and a pulmonary vein blood flow static image area 341d. The captured moving image area 341a is an area where a dynamic image (captured image) is displayed as a moving image. The blood flow image region 341b is a region for displaying moving images by sequentially superimposing individual inter-frame difference images on the basic image. This moving image is called a blood flow image because it is a moving image that well represents signal changes due to blood flow. The pulmonary artery blood flow static image region 341c is a region for displaying the pulmonary artery blood flow static image created in step S23. The pulmonary vein blood flow still image region 341d is a region for displaying the generated pulmonary vein blood flow still image created in step S23.
診断用画面３４１では、血流動画像と、肺動脈血流静止画像と、肺静脈血流静止画像とを並べて表示している。血流動画像では血液がどのように流れているかという全体像を把握することができる。また、この際に動脈系情報と静脈系情報とを色分け（例えば、赤と青等）して動画表示するとそれぞれを個別に認知でき好ましい。しかし、この血流動画像を見ても局所的にどの箇所に血流の欠損があるのかという判断を下すのは難しい。一方、肺動脈血流静止画像、肺静脈血流静止画像では、それぞれ局所的にどの箇所に血流の欠損部分があるのかという判断を用いるのに優れているが、血流の動きを把握することはできない。そこで、診断用画面３４１においては、血流動画像と、肺動脈血流静止画像及び肺静脈血流静止画像とを並べて表示することによって、医師が血流の全体的な流れを把握しつつ、局所的な血流の欠損箇所を把握することが可能となる。 On the diagnosis screen 341, the blood flow image, the pulmonary artery blood flow static image, and the pulmonary vein blood flow static image are displayed side by side. A blood flow image can grasp the whole picture of how blood flows. At this time, it is preferable that the arterial system information and the venous system information are color-coded (for example, red and blue) and displayed as a moving image because each can be individually recognized. However, even if this blood flow image is viewed, it is difficult to make a judgment as to which part has a blood flow defect locally. On the other hand, in pulmonary artery blood flow static images and pulmonary vein blood flow static images, it is excellent to use the judgment of where there is a blood flow defect part locally, but to grasp the movement of blood flow I can't. Therefore, on the diagnostic screen 341, the blood flow image, the pulmonary artery blood flow static image, and the pulmonary vein blood flow static image are displayed side by side so that the doctor can grasp the overall flow of the blood flow and It is possible to grasp a defective part of blood flow.
［第３の実施の形態］
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。
第３の実施の形態の構成及び撮影用コンソール２の動作は、第１の実施の形態において説明したものと同様であるので説明を援用する。第３の実施の形態では、画像解析処理の動作が第１の実施の形態と異なるので、以下に説明する。
[Third Embodiment]
Next, a third embodiment of the present invention will be described.
Since the configuration of the third embodiment and the operation of the imaging console 2 are the same as those described in the first embodiment, the description is incorporated herein. In the third embodiment, the operation of image analysis processing is different from that of the first embodiment, and will be described below.
第３の実施の形態の画像解析処理（区別のため画像解析処理Ｃとする）では、ＲＯＩの設定に基づいた吐出フレーム画像群と吐入フレーム画像群の分類を行わず、肺野領域のフレーム間差分画像の信号値の符号によって両者の分類を行うものである。 In the image analysis processing of the third embodiment (image analysis processing C for distinction), the discharge frame image group and the discharge frame image group are not classified based on the setting of the ROI, and the lung field region frame is not classified. Both are classified by the sign of the signal value of the inter-difference image.
図２５は、第３の実施の形態における画像解析処理Ｃを示すフローチャートである。画像解析処理Ｃは、制御部３１と記憶部３２に記憶されている画像解析処理Ｃプログラムとの協働により実行される。 FIG. 25 is a flowchart showing image analysis processing C in the third embodiment. The image analysis process C is executed in cooperation with the control unit 31 and the image analysis process C program stored in the storage unit 32.
画像解析処理Ｃにおいては、まず、血流情報抽出処理が実行される（ステップＳ３１）。血流情報抽出処理は、第２の実施の形態において図２０を用いて説明したものと同様であるので説明を援用する。 In the image analysis process C, a blood flow information extraction process is first executed (step S31). Since the blood flow information extraction process is the same as that described with reference to FIG. 20 in the second embodiment, the description is used.
次いで、肺動脈と肺静脈の血流静止画像作成処理（区別のため、肺動脈と肺静脈の血流静止画像作成処理Ｂとする）が実行される（ステップＳ３２）。
図２６は、肺動脈と肺静脈の血流静止画像作成処理Ｂを示すフローチャートである。
Next, blood flow still image creation processing of the pulmonary artery and pulmonary vein (for the purpose of differentiation, blood flow still image creation processing B of the pulmonary artery and pulmonary vein is performed) is executed (step S32).
FIG. 26 is a flowchart showing blood flow still image creation processing B of the pulmonary artery and pulmonary vein.
まず、制御部３１のＲＡＭに肺動脈用血流静止画像Ａの領域と、肺静脈用血流静止画像Ｖの領域が確保され、０で初期化される（ステップＳ４０１）。 First, the region of the pulmonary artery blood flow static image A and the region of the pulmonary vein blood flow static image V are secured in the RAM of the control unit 31 and initialized to 0 (step S401).
次いで、変数フレーム間差分ナンバーＮに１が設定される（ステップＳ４０２）。
次いで、Ｎ番目のフレーム間差分画像の差分信号値の符号が正であるか否かが判断される（ステップＳ４０３）。ステップＳ４０３においては、例えば、Ｎ番目のフレーム画像における各小領域の差分信号値の平均値をとり、平均値の符号が正であるか否かを判断する。ここで、Ｎ番目のフレーム間差分画像は、上述のように、撮影順がＮのフレーム画像からＮ＋１のフレーム画像を差し引いて作成したものである。心臓から肺へ血液が吐出された場合、肺野には血液が吐入され、肺野の信号値は低くなっていく。よって、Ｎ番目のフレーム間差分画像の信号値の符号（平均値の符号）が正のフレーム画像Ｎは、肺動脈の血液の流れを示す肺動脈情報画像ということができる。肺から心臓へ血液が吐入された場合、肺野中の血液が減っていくため肺野の信号値は高くなっていく。よって、Ｎ番目のフレーム間差分画像の信号値の符号（平均値の符号）が負のフレーム画像Ｎは、肺静脈の血液の流れを示す肺静脈情報画像ということができる。
なお、Ｎ番目のフレーム間差分画像はＮ＋１−Ｎにより作成してもよく、この場合、信号値の符号が正のフレーム画像Ｎは肺静脈情報画像となり、負のフレーム画像Ｎは肺動脈情報画像となるので、ステップＳ４０３の判断のＹＥＳの場合とＮＯの場合の行き先は逆となる。
Next, 1 is set to the variable frame difference number N (step S402).
Next, it is determined whether or not the sign of the difference signal value of the Nth inter-frame difference image is positive (step S403). In step S403, for example, the average value of the difference signal values of each small region in the Nth frame image is taken, and it is determined whether or not the sign of the average value is positive. Here, as described above, the Nth inter-frame difference image is created by subtracting the N + 1 frame image from the N frame image. When blood is discharged from the heart to the lungs, blood is exhaled into the lung field, and the signal value of the lung field decreases. Therefore, the frame image N in which the sign of the signal value of the Nth inter-frame difference image (the sign of the average value) is positive can be said to be a pulmonary artery information image showing the blood flow of the pulmonary artery. When blood is exhaled from the lungs to the heart, the blood signal in the lung field increases because the blood in the lung field decreases. Therefore, the frame image N in which the sign of the signal value of the Nth inter-frame difference image (the sign of the average value) is negative can be said to be a pulmonary vein information image indicating the blood flow in the pulmonary veins.
The Nth inter-frame difference image may be created by N + 1−N. In this case, the frame image N with a positive sign of the signal value is a pulmonary vein information image, and the negative frame image N is a pulmonary artery information image. Therefore, the destination in the case of YES in the determination in step S403 is opposite to that in the case of NO.
Ｎ番目のフレーム間差分画像の差分信号値の符号が正であると判断されると（ステップＳ４０３；ＹＥＳ）、肺動脈用血流静止画像ＡにＮ番目のフレーム画像に対応するフレーム間差分画像（例えば、フレーム画像Ｎとフレーム画像Ｎ＋１との差分画像）が加算され（ステップＳ４０４）、処理はステップＳ４０７に移行する。Ｎ番目のフレーム間差分画像の差分信号値の符号が負であると判断されると（ステップＳ４０３；ＮＯ、ステップＳ４０５；ＹＥＳ）、肺静脈用血流静止画像ＶにＮ番目のフレーム画像に対応するフレーム間差分画像が加算され（ステップＳ４０６）、処理はステップＳ４０７に移行する。 If it is determined that the sign of the difference signal value of the N-th inter-frame difference image is positive (step S403; YES), the inter-frame difference image corresponding to the N-th frame image in the pulmonary artery bloodstream still image A ( For example, the difference image between the frame image N and the frame image N + 1) is added (step S404), and the process proceeds to step S407. If it is determined that the sign of the difference signal value of the Nth inter-frame difference image is negative (step S403; NO, step S405; YES), the pulmonary vein blood flow still image V corresponds to the Nth frame image. The inter-frame difference images to be added are added (step S406), and the process proceeds to step S407.
ステップＳ４０７においては、フレーム間差分ナンバーＮがインクリメントされる。そして、「Ｎ＞フレーム間差分画像数」であるか否かが判断され、「Ｎ＞フレーム間差分画像数」ではないではないと判断されると（ステップＳ４０８；ＮＯ）、処理はステップＳ４０３に戻り、ステップＳ４０３〜Ｓ４０８の処理が繰り返し実行される。 In step S407, the interframe difference number N is incremented. Then, whether or not “N> number of inter-frame difference images” is determined, and if it is determined that “N> number of inter-frame difference images” is not satisfied (step S408; NO), the process proceeds to step S403. Returning, the processing of steps S403 to S408 is repeatedly executed.
「Ｎ＞フレーム間差分画像数」であると判断されると（ステップＳ４０８；ＹＥＳ）、肺動脈用血流静止画像Ａから各画素の一心拍周期の血流信号値が算出される（ステップＳ４０９）。具体的には、肺動脈用血流静止画像Ａの各画素の信号値が一連のフレーム画像に含まれる心拍周期の数で除算されることにより一心拍周期の血流信号値が抽出される。次いで、抽出された各画素の血流信号値に応じた輝度値が割り付けられ、基準画像に重畳肺動脈血流静止画像が作成される（ステップＳ４１０）。この一心拍周期の血流信号値への正規化処理を行うことで、他患者間での肺動脈血流情報の比較が容易となる。 If it is determined that “N> number of inter-frame difference images” (step S408; YES), a blood flow signal value for one heartbeat period of each pixel is calculated from the pulmonary artery blood flow still image A (step S409). . Specifically, the blood flow signal value of one heartbeat cycle is extracted by dividing the signal value of each pixel of the blood flow still image A for pulmonary artery by the number of heartbeat cycles included in the series of frame images. Next, a luminance value corresponding to the extracted blood flow signal value of each pixel is assigned, and a superimposed pulmonary artery blood flow static image is created on the reference image (step S410). By performing the normalization process to the blood flow signal value of one heartbeat period, it becomes easy to compare the pulmonary artery blood flow information between other patients.
次いで、肺静脈用血流静止画像Ｖから各画素の一心拍周期の血流信号値が算出される（ステップＳ４１１）。具体的には、肺静脈用血流静止画像Ｖの各画素の信号値が一連のフレーム画像に含まれる心拍周期の数で除算されることにより各画素の一心拍周期の血流信号値が算出される。次いで、抽出された各画素の血流信号値に応じた輝度値が割り付けられ、基準画像に重畳されることにより肺静脈血流静止画像が作成され（ステップＳ４１２）、処理は図２４のステップＳ３３に移行する。この一心拍周期の血流信号値への正規化処理を行うことで、他患者間での肺静脈血流情報の比較が容易となる。 Next, a blood flow signal value for one heartbeat period of each pixel is calculated from the pulmonary vein blood flow static image V (step S411). Specifically, the signal value of each pixel of the pulmonary vein blood flow still image V is divided by the number of heartbeat periods included in a series of frame images, thereby calculating the blood flow signal value of one heartbeat period of each pixel. Is done. Next, a luminance value corresponding to the extracted blood flow signal value of each pixel is assigned and superimposed on the reference image to create a pulmonary vein blood flow static image (step S412), and the process is step S33 of FIG. Migrate to By performing the normalization process to the blood flow signal value of one heartbeat cycle, it becomes easy to compare the pulmonary vein blood flow information between other patients.
図２５のステップＳ３３においては、肺動脈血流静止画像及び肺静脈血流静止画像を含む診断用画面３４１が表示部３４に表示され（ステップＳ３３）、画像解析処理Ｃは終了する。 In step S33 of FIG. 25, a diagnostic screen 341 including a pulmonary artery blood flow static image and a pulmonary vein blood flow static image is displayed on the display unit 34 (step S33), and the image analysis process C ends.
ステップＳ３３で表示される診断用画面３４１は、第２の実施の形態において図２３を用いて説明したものと同様であり、同様の効果を奏する。 The diagnosis screen 341 displayed in step S33 is the same as that described with reference to FIG. 23 in the second embodiment, and has the same effect.
以上説明したように、第１の実施の形態における診断用コンソール３によれば、制御部３１は、少なくとも１サイクルの胸部の動態を示す複数のフレーム画像の中から、心臓から肺への血液吐出に相当する吐出フレーム画像及び肺から心臓への血液吐入に相当する吐入フレーム画像を抽出し、抽出された吐出フレーム画像及び吐入フレーム画像を表示部３４に表示出力する。 As described above, according to the diagnostic console 3 in the first embodiment, the control unit 31 discharges blood from the heart to the lungs from a plurality of frame images indicating the dynamics of the chest in at least one cycle. And the discharge frame image corresponding to blood discharge from the lung to the heart are extracted, and the extracted discharge frame image and discharge frame image are displayed and output on the display unit 34.
従って、肺動脈の血流に係る情報である吐出フレーム画像と、肺静脈の血流に係る情報である吐入フレーム画像のそれぞれを医師に提供することが可能となる。即ち、肺動脈の血流に係る情報と肺静脈の血流に係る情報を分離して医師に提供することが可能となる。 Accordingly, it is possible to provide a doctor with an ejection frame image that is information related to blood flow in the pulmonary artery and an ejection frame image that is information related to blood flow in the pulmonary vein. In other words, it is possible to separate and provide information regarding the blood flow of the pulmonary artery and information regarding the blood flow of the pulmonary vein to the doctor.
吐出フレーム画像と吐入フレーム画像の抽出手法としては、例えば、右心室領域又は左心房領域設定されたＲＯＩ内の信号値の時間変化に基づいて、吐出フレーム画像及び吐入フレーム画像を抽出することができる。 As a method for extracting the discharge frame image and the discharge frame image, for example, the discharge frame image and the discharge frame image are extracted based on the time change of the signal value in the ROI set in the right ventricular region or the left atrial region. Can do.
また、右心室領域及び左心房領域の両方にＲＯＩを設定し、右心室領域のＲＯＩ内の信号値の時間変化に基づいて吐出フレーム画像を抽出し、左心房領域のＲＯＩ内の信号値の時間変化に基づいて吐入フレーム画像を抽出することもできる。このようにすれば、ＲＯＩ内の信号値が正弦波的な変化を示さない場合であっても精度よく吐出フレーム画像及び吐入フレーム画像の双方を抽出することが可能となる。 In addition, ROI is set in both the right ventricular region and the left atrial region, an ejection frame image is extracted based on the time change of the signal value in the ROI of the right ventricular region, and the time of the signal value in the ROI of the left atrial region The discharge frame image can also be extracted based on the change. In this way, it is possible to accurately extract both the discharge frame image and the discharge frame image even if the signal value in the ROI does not show a sinusoidal change.
また、予め定められた時間内に連続撮影された複数のフレーム画像のそれぞれから心臓領域の輪郭を認識し、当該認識した心臓領域の形状の特徴量を算出し、当該算出された特徴量に基づいて、吐出フレーム画像及び前記吐入フレーム画像を抽出することもできる。この手法によれば、心拍以外の動き成分はほぼ存在していないフレーム間差分画像を得ることができるので、心尖部が横隔膜や左側胸郭辺縁と重なり、１枚の画像では的確に心臓の形状を認識できない場合でも、その辺縁を容易に抽出することができる。また、大きめの心膜外脂肪塊が形成され、心臓横隔膜角が判別しにくい場合でも、心臓領域の辺縁を容易に抽出することができる。 In addition, the outline of the heart region is recognized from each of a plurality of frame images continuously shot within a predetermined time, the feature amount of the shape of the recognized heart region is calculated, and based on the calculated feature amount Thus, the discharge frame image and the discharge frame image can be extracted. According to this method, an inter-frame difference image can be obtained in which motion components other than the heartbeat are not substantially present. Therefore, the apex portion overlaps with the diaphragm and the left ribcage margin, and the shape of the heart is accurately obtained with one image. Even if it cannot be recognized, the edge can be easily extracted. Further, even when a large extra-pericardial fat mass is formed and it is difficult to discriminate the heart diaphragm angle, the margin of the heart region can be easily extracted.
また、複数の心拍周期の吐出フレーム画像及び吐入フレーム画像のそれぞれを積算処理し、積算処理された吐出フレーム画像、吐入フレーム画像を表示部３４に表示出力することで、１周期分のフレーム画像から抽出された吐出フレーム画像又は吐入フレーム画像にノイズがあったとしても、そのノイズを低減することが可能となる。 Further, each of the discharge frame images and the discharge frame images of a plurality of heartbeat cycles is integrated, and the discharge frame images and discharge frame images subjected to the integration processing are displayed and output on the display unit 34, so that a frame for one cycle is obtained. Even if there is noise in the discharge frame image or the discharge frame image extracted from the image, the noise can be reduced.
第２の実施の形態における診断用コンソール３によれば、制御部３１は、複数のフレーム画像の中から、心臓から肺への血液吐出に相当する吐出フレーム画像群及び肺から心臓への血液吐入に相当する吐入フレーム画像群を抽出し、抽出された吐出フレーム画像群及び吐入フレーム画像群のそれぞれについて、時間的に隣接するフレーム画像間で信号値の差分をとることによりフレーム間差分画像を生成し、吐出フレーム画像群から作成されたフレーム間差分画像を加算して肺動脈血流静止画像を生成するとともに、吐入フレーム画像群から作成されたフレーム間差分画像を加算して肺静脈血流静止画像を生成し、作成された肺動脈血流静止画像及び肺静脈血流静止画像を表示部３４により表示出力する。 According to the diagnostic console 3 in the second embodiment, the control unit 31 includes a discharge frame image group corresponding to blood discharge from the heart to the lungs and a blood discharge from the lungs to the heart among the plurality of frame images. A discharge frame image group corresponding to the input is extracted, and for each of the extracted discharge frame image group and the discharge frame image group, a difference in signal value is obtained between temporally adjacent frame images. Generate an image, add the inter-frame difference image created from the discharge frame image group to generate a pulmonary artery blood flow static image, and add the inter-frame difference image created from the exhalation frame image group to add the pulmonary vein A blood flow static image is generated, and the created pulmonary artery blood flow static image and pulmonary vein blood flow static image are displayed and output by the display unit 34.
従って、肺動脈で血流が欠損している箇所、肺静脈で血流が欠損している箇所のそれぞれを医師が容易に把握すること可能な診断支援情報を提供することが可能となる。特に、肺動脈系と肺静脈系とを色を変えて表示するので、医師が容易に動脈系／静脈系のそれぞれの状況を容易に視認可能となる。 Therefore, it is possible to provide diagnosis support information that allows a doctor to easily grasp each of the places where blood flow is lost in the pulmonary artery and the places where blood flow is lost in the pulmonary veins. In particular, since the pulmonary artery system and the pulmonary vein system are displayed in different colors, the doctor can easily visually recognize the status of the arterial system / venous system.
複数の各フレーム画像の肺野領域を抽出して複数の小領域に分割し、小領域毎の平均信号値を算出し、時間的に隣接するフレーム画像間の対応する小領域毎に平均信号値の差分をとることによりフレーム間差分画像を生成することで、小領域毎の血流の変化を取得することができる。 Extract lung field regions of multiple frame images and divide them into multiple small regions, calculate the average signal value for each small region, and average signal value for each corresponding small region between temporally adjacent frame images By generating an inter-frame difference image by taking the difference, it is possible to acquire a change in blood flow for each small region.
なお、上述した本実施の形態における記述は、本発明に係る好適な胸部診断支援システムの一例であり、これに限定されるものではない。 In addition, the description in this Embodiment mentioned above is an example of the suitable chest diagnosis assistance system which concerns on this invention, and is not limited to this.
例えば、上記第１及び第２の実施の形態において、心臓の形状の特徴量を心臓の横寸法としたが、これに限定されず、例えば、心臓の縦寸法や面積等を用いることとしてもよい。 For example, in the first and second embodiments, the feature amount of the heart shape is the horizontal dimension of the heart, but is not limited thereto, and for example, the vertical dimension or area of the heart may be used. .
また、上記各実施の形態では、吐出フレーム画像、吐入フレーム画像、肺動脈血流静止画像、肺静脈血流静止画像を表示部３４に表示出力する場合を例にとり説明したが、これに限定されず、例えば、フィルムや紙等の記録媒体上に印刷出力することとしてもよい。 Further, in each of the above-described embodiments, the case where the discharge frame image, the discharge frame image, the pulmonary artery blood flow static image, and the pulmonary vein blood flow static image are displayed and output on the display unit 34 has been described as an example. For example, it is good also as printing output on recording media, such as a film and paper.
また、例えば、上記第２及び第３の実施の形態においては、好ましい実施の形態として肺動脈血流静止画像と肺静脈血流静止画像を表示部３４に表示する際、撮影動画像及び血流動画像とともに表示することとして説明したが、これらは単独で表示することも可能である。 Further, for example, in the second and third embodiments, when displaying a pulmonary artery blood flow static image and a pulmonary vein blood flow static image on the display unit 34 as a preferred embodiment, a captured moving image and a blood flow image are displayed. Although described as being displayed together, it is also possible to display these alone.
また、上記第２及び第３の実施の形態は、本発明の好ましい態様として、肺動脈血流静止画像及び肺静脈血流静止画像の静止画像への重畳を行ったが、静止画像へ重畳することなく表示することも可能である。 In the second and third embodiments, as a preferred aspect of the present invention, the pulmonary artery blood flow static image and the pulmonary venous blood flow static image are superimposed on the still image, but are superimposed on the still image. It is also possible to display without.
また、第２の実施の形態において、ＲＯＩ内の信号値に基づいて吐出フレーム画像及び吐入フレーム画像を抽出したが、肺野の各部においては、ＲＯＩからの距離に応じて各部への血液の吐出開始、吐入開始に遅延が生じる。そこで、各フレーム画像の肺野領域を複数の小領域に分割し、分割された各小領域毎にＲＯＩからの距離に応じて吐出フレーム画像群及び吐入フレーム画像群を抽出し（領域の大きさ設定によっては、各小領域毎に抽出されるフレーム画像群は、一部、または、全部のフレーム画像が異なる結果となる）、各小領域毎の前記吐出フレーム画像群から作成されたフレーム間差分画像を加算して肺動脈血流静止画像を生成するとともに、小領域毎の吐入フレーム画像群から作成されたフレーム間差分画像を加算して肺静脈血流静止画像を生成することとしてもよい。この加算表示方式によれば、一心拍周期の血流信号値への正規化処理（加算値の除算）を行って表示する方式にくらべ、血流欠損部の加算信号値＜＜正常部の加算信号値となり、表示される輝度差（コントラスト差）が大きくなり、表示画面上で血流欠損を生じている小領域を視認しやすくなる。また、一の患者の各胸部小領域に於ける血流欠損部有無の視認性を向上させる場合には、信号値は正規化処理済信号値を用い、信号値と表示輝度値との関係を定めるＬＵＴ（ルックアップテーブル）を可変することとしても良い。また、操作部３３から指定された小領域にのみ、ＲＯＩからの距離に応じた遅延分（例えば、ＲＯＩで抽出されたフレーム画像群に対し全体的に２フレームぶんシフトさせる等、或いはシフト量そのものも設定する等）を考慮した肺動脈血流静止画像及び肺静脈血流静止画像を生成することとしてもよい。 In the second embodiment, the discharge frame image and the discharge frame image are extracted based on the signal value in the ROI. In each part of the lung field, the blood flow to each part is determined according to the distance from the ROI. There is a delay in the discharge start and discharge start. Therefore, the lung field region of each frame image is divided into a plurality of small regions, and the discharge frame image group and the discharge frame image group are extracted for each of the divided small regions according to the distance from the ROI (region size). Depending on the setting, the frame image group extracted for each small area may result in a difference in part or all of the frame images), and between the frames created from the ejection frame image group for each small area The difference images may be added to generate a pulmonary artery blood flow static image, and the pulmonary vein blood flow static image may be generated by adding inter-frame difference images created from the discharge frame image group for each small region. . According to this addition display method, compared to a method of performing normalization (dividing the addition value) and displaying the blood flow signal value in one heartbeat cycle, the addition signal value of the blood flow defect portion << the addition of the normal portion It becomes a signal value, and the displayed luminance difference (contrast difference) becomes large, and it becomes easy to visually recognize a small region where a blood flow defect occurs on the display screen. In addition, when improving the visibility of the presence or absence of a blood flow defect in each chest small region of one patient, the signal value is a normalized signal value, and the relationship between the signal value and the display luminance value is The LUT (lookup table) to be defined may be variable. Further, only in a small area designated by the operation unit 33, a delay corresponding to the distance from the ROI (for example, shifting the entire frame image group extracted by the ROI by 2 frames or the like, or the shift amount itself) The pulmonary artery blood flow static image and the pulmonary vein blood flow static image may be generated taking into consideration
また、例えば、上記の説明では、本発明に係るプログラムのコンピュータ読み取り可能な媒体としてハードディスクや半導体の不揮発性メモリ等を使用した例を開示したが、この例に限定されない。その他のコンピュータ読み取り可能な媒体として、ＣＤ-ＲＯＭ等
の可搬型記録媒体を適用することが可能である。また、本発明に係るプログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウエーブ(搬送波)も適用される。
For example, in the above description, an example in which a hard disk, a semiconductor non-volatile memory, or the like is used as a computer-readable medium of the program according to the present invention is disclosed, but the present invention is not limited to this example. As another computer-readable medium, a portable recording medium such as a CD-ROM can be applied. Further, a carrier wave is also applied as a medium for providing program data according to the present invention via a communication line.
その他、胸部診断支援システム１００を構成する各装置の細部構成及び細部動作に関しても、本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。 In addition, the detailed configuration and detailed operation of each device constituting the chest diagnosis support system 100 can be changed as appropriate without departing from the spirit of the present invention.
１００ 胸部診断支援システム
１ 撮影装置
１１ 放射線源
１２ 放射線照射制御装置
１３ 放射線検出部
１４ 読取制御装置
２ 撮影用コンソール
２１ 制御部
２２ 記憶部
２３ 操作部
２４ 表示部
２５ 通信部
２６ バス
３ 診断用コンソール
３１ 制御部
３２ 記憶部
３３ 操作部
３４ 表示部
３５ 通信部
３６ バス
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Chest diagnosis support system 1 Imaging device 11 Radiation source 12 Radiation irradiation control device 13 Radiation detection unit 14 Reading control device 2 Imaging console 21 Control unit 22 Storage unit 23 Operation unit 24 Display unit 25 Communication unit 26 Bus 3 Diagnosis console 31 Control unit 32 Storage unit 33 Operation unit 34 Display unit 35 Communication unit 36 Bus
Claims (10)
前記生成された複数のフレーム画像の中から心臓から肺への血液吐出に相当する吐出フレーム画像及び肺から心臓への血液吐入に相当する吐入フレーム画像を抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された吐出フレーム画像及び吐入フレーム画像を出力する出力部と、
を備える胸部診断支援システム。 An imaging unit that captures the dynamics of the chest including at least one heartbeat cycle and generates a plurality of continuous frame images;
An extraction unit for extracting a discharge frame image corresponding to blood discharge from the heart to the lungs and an exhalation frame image corresponding to blood discharge from the lungs to the heart from the generated plurality of frame images;
An output unit that outputs the discharge frame image and the discharge frame image extracted by the extraction unit;
A chest diagnosis support system.
前記抽出部は、前記複数のフレーム画像のそれぞれにおける前記設定されたＲＯＩ内の信号値を取得し、当該取得した信号値に基づいて、前記吐出フレーム画像及び前記吐入フレーム画像を抽出する請求項１に記載の胸部診断支援システム。 A setting unit for setting an ROI in a right ventricular region or a left atrial region in the plurality of frame images;
The extraction unit acquires a signal value in the set ROI in each of the plurality of frame images, and extracts the discharge frame image and the discharge frame image based on the acquired signal value. The chest diagnosis support system according to 1.
前記抽出部は、前記複数のフレーム画像のそれぞれにおける前記右心室領域のＲＯＩ内の信号値を取得し、当該取得した信号値に基づいて前記吐出フレーム画像を抽出するとともに、前記複数のフレーム画像のそれぞれにおける前記左心房領域のＲＯＩ内の信号値を取得し、当該取得したＲＯＩの信号値に基づいて前記吐入フレーム画像を抽出する請求項１に記載の胸部診断支援システム。 A setting unit for setting an ROI in a right ventricular region and a left atrial region in the plurality of frame images;
The extraction unit acquires a signal value in the ROI of the right ventricular region in each of the plurality of frame images, extracts the discharge frame image based on the acquired signal value, and extracts the plurality of frame images. The chest diagnosis support system according to claim 1, wherein a signal value within the ROI of the left atrial region in each is acquired, and the exhalation frame image is extracted based on the acquired signal value of the ROI.
前記抽出部は、心拍周期毎に前記吐出フレーム画像及び前記吐入フレーム画像を抽出し、当該抽出された複数の心拍周期の吐出フレーム画像及び吐入フレーム画像のそれぞれを積算処理し、
前記出力部は、前記積算処理された吐出フレーム画像及び吐入フレーム画像を出力する請求項１〜３の何れか一項に記載の胸部診断支援システム。 The imaging unit images the dynamics of the chest including a plurality of cycles of heartbeat cycles,
The extraction unit extracts the discharge frame image and the discharge frame image for each heartbeat cycle, integrates each of the extracted discharge frame images and discharge frame images of a plurality of heartbeat cycles,
The chest diagnosis support system according to any one of claims 1 to 3, wherein the output unit outputs the discharge frame image and the discharge frame image subjected to the integration process.
前記生成された複数のフレーム画像の中から心臓から肺への血液吐出に相当する吐出フレーム画像群及び肺から心臓への血液吐入に相当する吐入フレーム画像群を抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された吐出フレーム画像群及び吐入フレーム画像群のそれぞれについて、時間的に隣接するフレーム画像間で信号値の差分をとることによりフレーム間差分画像を生成するフレーム間差分画像作成部と、
前記吐出フレーム画像群から作成されたフレーム間差分画像を加算して肺動脈血流静止画像を生成するとともに、前記吐入フレーム画像群から作成されたフレーム間差分画像を加算して肺静脈血流静止画像を生成する血流静止画像作成部と、
前記作成された肺動脈血流静止画像及び肺静脈血流静止画像を出力する出力部と、
を備える胸部診断支援システム。 An imaging unit that captures the dynamics of the chest including at least one heartbeat cycle and generates a plurality of continuous frame images;
An extraction unit for extracting a discharge frame image group corresponding to blood discharge from the heart to the lungs and an exhalation frame image group corresponding to blood discharge from the lungs to the heart from the plurality of generated frame images;
For each of the ejection frame image group and the ejection frame image group extracted by the extraction unit, an inter-frame difference image creation that generates an inter-frame difference image by taking a difference in signal value between temporally adjacent frame images And
The inter-frame difference image created from the ejection frame image group is added to generate a pulmonary artery blood flow stationary image, and the inter-frame difference image created from the exhalation frame image group is added to pulmonary vein blood flow rest A blood flow static image creation unit for generating an image;
An output unit for outputting the created pulmonary artery blood flow static image and pulmonary vein blood flow static image;
A chest diagnosis support system.
前記血流静止画像作成部は、前記各小領域毎の前記吐出フレーム画像群から作成されたフレーム間差分画像を加算して肺動脈血流静止画像を生成するとともに、前記小領域毎の吐入フレーム画像群から作成されたフレーム間差分画像を加算して肺静脈血流静止画像を生成する請求項６に記載の胸部診断支援システム。 The extraction unit extracts a lung field region of each of the plurality of frame images and divides the lung field region into a plurality of small regions, and discharge frame image groups and discharges for each of the divided small regions according to a distance from the ROI. Extract frame images,
The blood flow still image creation unit adds an inter-frame difference image created from the ejection frame image group for each small region to generate a pulmonary artery blood flow static image, and discharge frames for each small region The chest diagnosis support system according to claim 6, wherein the pulmonary vein blood flow static image is generated by adding the inter-frame difference images created from the image group.
少なくとも１サイクルの心拍周期を含む胸部の動態を示す複数のフレーム画像の中から、心臓から肺への血液吐出に相当する吐出フレーム画像及び肺から心臓への血液吐入に相当する吐入フレーム画像を抽出する抽出部、
前記抽出部により抽出された吐出フレーム画像及び吐入フレーム画像を出力する出力部、
として機能させるためのプログラム。 Computer
An ejection frame image corresponding to blood ejection from the heart to the lung and an ejection frame image corresponding to blood ejection from the lung to the heart from among a plurality of frame images showing the dynamics of the chest including at least one heartbeat cycle Extractor for extracting,
An output unit that outputs the discharge frame image and the discharge frame image extracted by the extraction unit;
Program to function as.
少なくとも１サイクルの心拍周期を含む胸部の動態を示す複数のフレーム画像の中から、心臓から肺への血液吐出に相当する吐出フレーム画像群及び肺から心臓への血液吐入に相当する吐入フレーム画像群を抽出する抽出部、
前記抽出部により抽出された吐出フレーム画像群及び吐入フレーム画像群のそれぞれについて、時間的に隣接するフレーム画像間で信号値の差分をとることによりフレーム間差分画像を生成するフレーム間差分画像作成部、
前記吐出フレーム画像群から作成されたフレーム間差分画像を加算して肺動脈血流静止画像を生成するとともに、前記吐入フレーム画像群から作成されたフレーム間差分画像を加算して肺静脈血流静止画像を生成する血流静止画像作成部、
前記作成された肺動脈血流静止画像及び肺静脈血流静止画像を出力する出力部、
として機能させるためのプログラム。 Computer
An ejection frame image group corresponding to blood ejection from the heart to the lung and an ejection frame corresponding to blood ejection from the lung to the heart from among a plurality of frame images showing the dynamics of the chest including at least one heartbeat cycle An extraction unit for extracting an image group;
For each of the ejection frame image group and the ejection frame image group extracted by the extraction unit, an inter-frame difference image creation that generates an inter-frame difference image by taking a difference in signal value between temporally adjacent frame images Part,
The inter-frame difference image created from the ejection frame image group is added to generate a pulmonary artery blood flow stationary image, and the inter-frame difference image created from the exhalation frame image group is added to pulmonary vein blood flow rest A blood flow static image creation unit for generating an image,
An output unit for outputting the created pulmonary artery blood flow static image and pulmonary vein blood flow static image;
Program to function as.
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2014192504A1 (en) * | 2013-05-31 | 2014-12-04 | コニカミノルタ株式会社 | Image processing device and program |
| JPWO2017170825A1 (en) * | 2016-03-31 | 2019-01-31 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 | Observation device, observation system, data processing device, and program |
| JP2020530797A (en) * | 2017-08-14 | 2020-10-29 | レイセオン カンパニー | Subtraction algorithm for tumor detection |
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2010
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Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2014192504A1 (en) * | 2013-05-31 | 2014-12-04 | コニカミノルタ株式会社 | Image processing device and program |
| US9901317B2 (en) | 2013-05-31 | 2018-02-27 | Konica Minolta, Inc. | Image processing apparatus for acquiring a dynamic image and storage medium |
| JPWO2017170825A1 (en) * | 2016-03-31 | 2019-01-31 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 | Observation device, observation system, data processing device, and program |
| US10551300B2 (en) | 2016-03-31 | 2020-02-04 | National Institute Of Advanced Industrial Science And Technology | Observation apparatus, observation system, data processing apparatus, and program |
| JP2020530797A (en) * | 2017-08-14 | 2020-10-29 | レイセオン カンパニー | Subtraction algorithm for tumor detection |
| JP7019028B2 (en) | 2017-08-14 | 2022-02-14 | レイセオン カンパニー | Subtraction algorithm for tumor detection |
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