JP2022107639A - 画像処理装置 - Google Patents
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Abstract
Description
尤度取得機能111は、医用画像に含まれる要素が所定の構成に対応する分類項目に分類される尤もらしさを表す尤度を取得する機能である。例えば、尤度取得機能111を実行すると、処理回路11は、医用画像の各画素についてN個の尤度値を取得することで、多チャンネルの画像を生成する。図3は、本実施形態に係わる処理回路11の動作を模式的に説明する図である。図3によれば、処理回路11は、医用画像の各画素について尤度値を取得することで、尤度1~尤度Nの尤度画像を発生する。
Claims (14)
- 医用画像データを取得する画像取得部と、
前記医用画像データに基づく医用画像に含まれる要素が体内の物質及び構造に対応する分類項目のうち少なくともいずれかに分類される尤もらしさを表す複数の尤度値を、前記医用画像の画素毎に取得する尤度取得部と、
前記複数の尤度値を用いて複数の特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記複数の特徴量を用いて病変、体組織又は臓器の領域を識別する識別部と、
を具備し、
前記識別部は、前記複数の特徴量を用いて、病変、体組織、又は臓器に対応するテクスチャパターンを識別し、
前記体内の物質又は構造は、識別したいテクスチャパターンに含まれる物質又は構造である、
画像処理装置。 - 前記尤度取得部は、前記画素の画素値に応じて前記尤度値を取得する請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記尤度取得部は、各画素、及びその画素の周囲の画素の画素値に応じて前記尤度値を取得する請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記尤度取得部は、前記各画素と、その画素の周囲の画素との間の距離を複数設定し、前記距離毎に、前記各画素と、その画素の周囲の画素の画素値に応じて前記尤度値を取得する請求項3に記載の画像処理装置。
- 前記特徴量算出部は、前記複数の尤度値と予め設定した重み係数を掛け合わせることで前記複数の特徴量を算出する請求項1乃至4のいずれかに記載の画像処理装置。
- 前記尤度取得部は、前記画素値と対応している、体内の物質及び構造の頻度分布に基づいて前記尤度値を取得する請求項2乃至4のいずれかに記載の画像処理装置。
- 前記頻度分布は、一次元ヒストグラム、又は多次元共起ヒストグラムを含む請求項6記載の画像処理装置。
- 前記医用画像は、CT画像を含む請求項1乃至7のいずれかに記載の画像処理装置。
- 前記体内の物質は、CT画像の画素値に基づいて分類可能な、空気、ガス、脂肪組織、水、軟組織、及び石灰化組織のうち少なくともいずれかを含む請求項8に記載の画像処理装置。
- 前記体内の構造は、体組織の塊構造、管又は線構造、及び、板又は膜構造のうち少なくともいずれかを含む請求項1乃至9のいずれかに記載の画像処理装置。
- 前記医用画像は、肺を撮像した画像を含む請求項8記載の画像処理装置。
- 前記体内の物質は、空気、肺実質、すりガラス陰影、充実性陰影、血管、及び結節のうち少なくともいずれかを含む請求項11記載の画像処理装置。
- 医用画像データを取得する撮影部と、
前記医用画像データに基づく医用画像に含まれる要素が体内の物質及び構造に対応する分類項目のうち少なくともいずれかに分類される尤もらしさを表す複数の尤度値を、前記医用画像の画素毎に取得する尤度取得部と、
前記複数の尤度値を用いて複数の特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記複数の特徴量を用いて病変、体組織又は臓器の領域を識別する識別部と、
を具備し、
前記識別部は、前記複数の特徴量を用いて、病変、体組織、又は臓器に対応するテクスチャパターンを識別し、
前記体内の物質又は構造は、識別したいテクスチャパターンに含まれる物質又は構造である、
医用画像診断装置。 - 医用画像データを取得する処理と、
前記医用画像データに基づく医用画像に含まれる要素が体内の物質及び構造に対応する分類項目のうち少なくともいずれかに分類される尤もらしさを表す複数の尤度値を、前記医用画像の画素毎に取得する処理と、
前記複数の尤度値を用いて複数の特徴量を算出する処理と、
前記複数の特徴量を用いて、病変、体組織、又は臓器に対応するテクスチャパターンを識別することにより、病変、体組織又は臓器の領域を識別する処理と、
をプロセッサに実行させるプログラムであって、
前記体内の物質又は構造は、識別したいテクスチャパターンに含まれる物質又は構造である、プログラム。
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