JP2022160089A - 医用画像処理装置および医用画像処理方法 - Google Patents
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Abstract
Description
演算部2は、金属を含む被検体の断層画像I_ORGを取得する。被検体に金属が含まれるので断層画像I_ORGには金属アーチファクトが含まれる。図4に金属アーチファクトの一例を示す。図4は腹部ファントムを撮影した断層画像であり、肝臓内に存在する2か所の金属領域の間にダークバンドが発生するとともに、各金属領域を起点とするストリークアーファクトが発生している。
演算部2は、金属アーチファクトを低減することを機械学習した機械学習エンジン12に断層画像I_ORGが入力されたときに出力される機械学習出力画像I_MARを取得する。機械学習出力画像I_MARでは、金属アーチファクトが低減されるものの、金属アーチファクトの影響が小さい領域、例えば金属から離れた領域において、画質が低下する場合がある。
演算部2は、S302で取得された機械学習出力画像I_MARとS301で取得された断層画像I_ORGを合成する。機械学習出力画像I_MARでは金属アーチファクトの影響が小さい領域において画質が低下する場合があるのに対し、断層画像I_ORGでは金属アーチファクトの影響が小さい領域において画質が低下することはない。そこで機械学習出力画像I_MARと断層画像I_ORGの合成により、金属アーチファクトが低減されるとともに、金属アーチファクトの影響が小さい領域での画質が維持される合成画像を生成する。生成された合成画像は、表示装置7に表示されたり、記憶装置4に格納されたりする。
演算部2は、0以上1以下の実数である重み係数wがマッピングされた重みマップを取得する。重みマップI_wは、例えば次式によって生成される。
ここでI_BHCは断層画像I_ORGに対してビーム硬化補正法を適用して得られるビーム硬化補正画像である。
ここでI_LIは断層画像I_ORGに対して線形補間法を適用して得られる線形補間画像である。
演算部2は、S501で取得された重みマップI_wの重み係数wを用いて、機械学習出力画像I_MARと断層画像I_ORGを合成して合成画像I_CMPを生成する。合成画像I_CMPの生成には例えば次式が用いられる。
(式3)によれば、機械学習出力画像I_MARの各画素値に、重みマップI_wの各画素値である重み係数wが乗じられたものと、断層画像I_ORGの各画素値に(1-w)が乗じられたものが加算される。すなわち金属アーチファクトが多い領域では機械学習出力画像I_MARの比率が高められ、金属アーチファクトが少ない領域では断層画像I_ORGの比率が高められる。その結果、合成画像I_CMPでは金属アーチファクトが低減されるとともに、金属アーチファクトの影響が小さい領域において画質が維持される。
演算部2は、S301と同様に、金属を含む被検体の断層画像I_ORGを取得する。
演算部2は、金属アーチファクトの存在確率の分布を示すアーチファクトマップを取得する。アーチファクトマップは、例えば(式1)や(式2)を用いて生成されてもよい。
演算部2は、S702で取得されたアーチファクトマップとS701で取得された断層画像I_ORGを機械学習エンジン12に入力する。断層画像I_ORGとともにアーチファクトマップが入力された機械学習エンジン12は、金属アーチファクトが低減されるとともに、金属アーチファクトの影響が小さい領域において画質が維持される補正画像を出力する。
演算部2は、S703で機械学習エンジン12から出力される補正画像を取得する。取得された補正画像は、表示装置7に表示されたり、記憶装置4に格納されたりする。
Claims (11)
- 金属が含まれる被検体の投影データから断層画像を再構成する演算部を備える医用画像処理装置であって、
前記演算部は、金属アーチファクトを低減することを機械学習した機械学習エンジンに前記断層画像が入力されたときに出力される機械学習出力画像を取得し、前記機械学習出力画像と前記断層画像を合成して、合成画像を生成することを特徴とする医用画像処理装置。 - 請求項1に記載の医用画像処理装置であって、
前記演算部は、重み係数がマッピングされた重みマップを取得し、前記重みマップを用いて前記機械学習出力画像と前記断層画像を合成することを特徴とする医用画像処理装置。 - 請求項2に記載の医用画像処理装置であって、
前記重みマップは、前記断層画像に対してビーム硬化補正法を適用して得られるビーム硬化補正画像と前記断層画像との差分の絶対値の分布であることを特徴とする医用画像処理装置。 - 請求項2に記載の医用画像処理装置であって、
前記重みマップは、前記断層画像に対して線形補間法を適用して得られる線形補間画像と前記断層画像との差分の絶対値の分布であることを特徴とする医用画像処理装置。 - 請求項2に記載の医用画像処理装置であって、
前記重み係数は、前記断層画像から抽出される金属画素から離れるに連れて小さくなることを特徴とする医用画像処理装置。 - 請求項5に記載の医用画像処理装置であって、
前記重み係数は、前記金属画素の画素値が大きいほど大きくなることを特徴とする医用画像処理装置。 - 請求項2に記載の医用画像処理装置であって、
前記演算部は、調整係数設定部において設定された調整係数を前記重み係数に乗じて得られる値を用いて前記機械学習出力画像と前記断層画像を合成することを特徴とする医用画像処理装置。 - 請求項7に記載の医用画像処理装置であって、
前記合成画像は前記調整係数設定部と同一のウィンドウに表示され、前記調整係数設定部において前記調整係数が設定される毎に更新されることを特徴とする医用画像処理装置。 - 金属が含まれる被検体の投影データから断層画像を再構成する医用画像処理方法であって、
金属アーチファクトを低減することを機械学習した機械学習エンジンに前記断層画像が入力されたときに出力される機械学習出力画像を取得する取得ステップと、
前記機械学習出力画像と前記断層画像を合成して、合成画像を生成する生成ステップと、を備えることを特徴とする医用画像処理方法。 - 金属が含まれる被検体の投影データから断層画像を再構成する演算部を備える医用画像処理装置であって、
前記演算部は、金属アーチファクトを低減することを機械学習した機械学習エンジンに、前記金属アーチファクトの存在確率の分布を示すアーチファクトマップと前記断層画像を入力することにより、前記金属アーチファクトが低減された補正画像を取得することを特徴とする医用画像処理装置。 - 請求項10に記載の医用画像処理装置であって、
前記演算部は、前記断層画像に対してビーム硬化補正法を適用して得られるビーム硬化補正画像または前記断層画像に対して線形補間法を適用して得られる線形補間画像を前記機械学習エンジンにさらに入力することを特徴とする医用画像処理装置。
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