JP2020175227A5 - 動態画像処理装置、動態画像処理プログラム及び動態画像処理方法 - Google Patents

動態画像処理装置、動態画像処理プログラム及び動態画像処理方法 Download PDF

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Description

本発明は、動態画像処理装置、動態画像処理プログラム及び動態画像処理方法に関する。
上記課題を解決するため、本発明の動態画像処理装置は、
被写体に対して放射線をパルス照射又は連続照射する動態撮影を行うことで得られた第1の動態画像に解析を施して第1の解析結果画像を生成し、前記被写体に対して前記第1の動態画像とは経時的に異なる時点で動態撮影を行うことで得られた第2の動態画像に解析を施して第2の解析結果画像を生成する解析手段と、
前記第1の動態画像に関する画像特徴の情報に基づいて、前記第1の解析結果画像と前記第2の解析結果画像とを比較表示する際の前記第2の解析結果画像のフレーム画像を決定する決定手段と、
を備えることを特徴とする。
また、本発明の動態画像処理プログラムは、
コンピューターに、
被写体に対して放射線をパルス照射又は連続照射する動態撮影を行うことで得られた第1の動態画像に解析を施して第1の解析結果画像を生成し、前記被写体に対して前記第1の動態画像とは経時的に異なる時点で動態撮影を行うことで得られた第2の動態画像に解析を施して第2の解析結果画像を生成する処理と、
前記第1の動態画像に関する画像特徴の情報に基づいて、前記第1の解析結果画像と前記第2の解析結果画像とを比較表示する際の前記第2の解析結果画像のフレーム画像を決定する処理と、
を実行させることを特徴とする。
また、本発明の動態画像処理方法は、
被写体に対して放射線をパルス照射又は連続照射する動態撮影を行うことで得られた第1の動態画像に解析を施して第1の解析結果画像を生成し、前記被写体に対して前記第1の動態画像とは経時的に異なる時点で動態撮影を行うことで得られた第2の動態画像に解析を施して第2の解析結果画像を生成する工程と、
前記第1の動態画像に関する画像特徴の情報に基づいて、前記第1の解析結果画像と前記第2の解析結果画像とを比較表示する際の前記第2の解析結果画像のフレーム画像を決定する工程と、
を備えることを特徴とする。

Claims (8)

  1. 被写体に対して放射線をパルス照射又は連続照射する動態撮影を行うことで得られた第1の動態画像に解析を施して第1の解析結果画像を生成し、前記被写体に対して前記第1の動態画像とは経時的に異なる時点で動態撮影を行うことで得られた第2の動態画像に解析を施して第2の解析結果画像を生成する解析手段と、
    前記第1の動態画像に関する画像特徴の情報に基づいて、前記第1の解析結果画像と前記第2の解析結果画像とを比較表示する際の前記第2の解析結果画像のフレーム画像を決定する決定手段と、
    を備えることを特徴とする動態画像処理装置。
  2. 前記第1の解析結果画像と前記第2の解析結果画像は、換気に関する解析結果画像及び肺血流に関する解析結果画像の少なくとも1つであることを特徴とする請求項1に記載動態画像処理装置。
  3. 前記第1の動態画像に関する画像特徴の情報は、前記第1の動態画像に含まれる第1の動態画像のフレーム画像に関する特徴の情報であり、
    前記第1の動態画像のフレーム画像に関する前記第1の解析結果画像と、前記第2の解析結果画像とを比較表示する表示制御部を備えることを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の動態画像処理装置。
  4. 前記表示制御部は、前記第1の解析結果画像と前記第2の解析結果画像とを並べて動画再生することを特徴とする請求項3に記載の動態画像処理装置。
  5. 前記第1の解析結果画像は、複数フレームを有し、
    前記第2の解析結果画像は、複数フレームを有し、
    前記解析手段は、前記第1の解析結果画像の複数フレームに基づき第3の解析結果画像フレームを生成し、前記第2の解析結果画像の複数フレームに基づき第4の解析結果画像フレームを生成することを特徴とする請求項1〜請求項3のいずれか一項に記載の動態画像処理装置。
  6. 前記第3の解析結果画像フレームは、前記第1の解析結果画像における時間軸方向の代表値に基づいて生成されたフレームであり、且つ、前記第4の解析結果画像フレームは、前記第2の解析結果画像における時間軸方向の代表値に基づいて生成されたフレームであることを特徴とする請求項5に記載の動態画像処理装置。
  7. コンピューターに、
    被写体に対して放射線をパルス照射又は連続照射する動態撮影を行うことで得られた第1の動態画像に解析を施して第1の解析結果画像を生成し、前記被写体に対して前記第1の動態画像とは経時的に異なる時点で動態撮影を行うことで得られた第2の動態画像に解析を施して第2の解析結果画像を生成する処理と、
    前記第1の動態画像に関する画像特徴の情報に基づいて、前記第1の解析結果画像と前記第2の解析結果画像とを比較表示する際の前記第2の解析結果画像のフレーム画像を決定する処理と、
    を実行させることを特徴とする動態画像処理プログラム。
  8. 被写体に対して放射線をパルス照射又は連続照射する動態撮影を行うことで得られた第1の動態画像に解析を施して第1の解析結果画像を生成し、前記被写体に対して前記第1の動態画像とは経時的に異なる時点で動態撮影を行うことで得られた第2の動態画像に解析を施して第2の解析結果画像を生成する工程と、
    前記第1の動態画像に関する画像特徴の情報に基づいて、前記第1の解析結果画像と前記第2の解析結果画像とを比較表示する際の前記第2の解析結果画像のフレーム画像を決定する工程と、
    を備えることを特徴とする動態画像処理方法。
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JP2014079312A (ja) * 2012-10-15 2014-05-08 Konica Minolta Inc 画像処理装置及びプログラム
CN105246406A (zh) * 2013-05-31 2016-01-13 柯尼卡美能达株式会社 图像处理装置以及程序

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