JP5772653B2 - Dynamic diagnosis support information generation system, dynamic diagnosis support information generation method, and dynamic analysis device - Google Patents
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Description
本発明は、動態診断支援情報生成システム、動態診断支援情報生成方法及び動態解析装置に関する。 The present invention relates to a dynamic diagnosis support information generation system, a dynamic diagnosis support information generation method, and a dynamic analysis device.
従来の胸部の集団検診においては、間接撮影による最大吸気位（深呼吸をして息止め）のＸ線画像で被検者のスクリーニング（弁別）を行い、疾病疑いのある被検者に対しては、後日、最大吸気位（深呼吸をして息止め）で直接撮影を行って、最終的な診断を行っていた。従って、集団検診受診日には、集団検診の一工程として設けられた問診時に画像が間に合わず、医師自身による聴診器の音情報のみが利用可能な状況で、早期の診断結果提示という観点から好ましいものではなかった。ここで、間接撮影とは、ロール状のフィルムにライフサイズよりかなり小さい縮小画像を順次撮影する簡易な方式である。直接撮影とは、ライフサイズのＸ線画像を撮影する方式である。 In conventional chest screening, subjects are screened (discriminated) with X-ray images of the maximum inspiratory position (deep breathing and breath-holding) by indirect imaging. Later, the final diagnosis was made by taking a picture directly at the maximum inspiratory position (deep breathing and holding the breath). Therefore, it is preferable from the viewpoint of presenting early diagnosis results in a situation where images are not in time at the time of an inquiry provided as a step of group screening, and only sound information of the stethoscope by the doctor himself / herself can be used on the group screening reception day. It was not a thing. Here, indirect shooting is a simple method of sequentially shooting reduced images that are considerably smaller than the life size on a roll-shaped film. Direct imaging is a system for capturing life-size X-ray images.
ところで、近年、被検者の胸部の静止画像ではなく、安静呼吸状態をＦＰＤを用いて動画撮影し、得られた一連のフレーム画像を用いて、例えば、換気機能や血液循環機能等の、被検者の通常生活状態に近い動態機能に関する診断支援情報を提供する方法が特許文献１等で公知である。動態画像の解析にあたっては、特許文献１や特許文献２に開示されているように、フレーム画像間で肺野の位置を揃えるためのローカルマッチング処理やワーピング処理等の複雑な画像処理が必要で、短時間には行えず、集団検診への適用は費用的に或いは時間的に不可能であった。 By the way, in recent years, not a still image of a subject's chest, but a resting breathing state is photographed using an FPD, and a series of frame images obtained are used, for example, a ventilation function, a blood circulation function, etc. A method for providing diagnosis support information related to a dynamic function close to the examiner's normal living state is known in Patent Document 1 and the like. In analyzing dynamic images, as disclosed in Patent Document 1 and Patent Document 2, complicated image processing such as local matching processing and warping processing for aligning the positions of lung fields between frame images is necessary. It could not be done in a short time, and application to mass screening was not possible in terms of cost or time.
これに対し、本願発明者等は、ローカルマッチング処理やワーピング処理を行わずとも、被検者の肺の換気や血流にかかる特徴量情報を抽出可能であることを見出した。そして、この知見を集団検診に適用して、短時間でより多くの被検者を早期に診断可能にする手法を見出した。 On the other hand, the inventors of the present application have found that it is possible to extract feature amount information concerning ventilation and blood flow of the subject's lungs without performing local matching processing or warping processing. And the technique which applied this knowledge to a mass screening and made it possible to diagnose more subjects early in a short time was discovered.
本発明の課題は、一度に多数の被検者の検査・診断を行う集団検診において、動態撮影により得られた一連のフレーム画像を利用して短時間でより多くの被検者を診断可能にすることである。
また、従来の要精査と判断された被検者に対しては、再撮影すること無く被検者の動態機能に係る特徴量情報を診断支援情報として算出提供可能とし、早期診断を可能とするものである。
It is an object of the present invention to make it possible to diagnose a larger number of subjects in a short time using a series of frame images obtained by dynamic imaging in a mass screening for examining and diagnosing a large number of subjects at once. It is to be.
In addition, it is possible to calculate and provide feature amount information related to the subject's dynamic function as diagnosis support information without re-imaging for the subject who has been determined to require conventional scrutiny, enabling early diagnosis Is.
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、
被写体に連続的に放射線を照射可能な放射線源と、２次元状に配置された複数の検出素子を有し前記複数の検出素子のそれぞれにおいて前記放射線源により連続的に照射され被写体を透過した放射線を順次検出することにより前記被写体の動態を示す複数のフレーム画像を生成する放射線検出器と、を有する撮影手段と、
前記複数のフレーム画像に基づいて前記被写体の動態を解析して診断支援情報を生成する解析手段と、
を備える動態診断支援情報生成システムであって、
前記解析手段は、
前記複数のフレーム画像のそれぞれの解析対象領域を互いに対応する同一位置の複数画素からなる複数の画素ブロックに分割し、前記複数のフレーム画像における各画素ブロックの画素の信号値に基づいて前記各画素ブロックにおける前記被写体の動態に係る特徴量を算出し、算出された特徴量に基づいて前記各画素ブロックにおける前記被写体の動態が正常であるか又は異常の疑いがあるかを弁別する弁別手段と、
前記弁別手段により前記異常の疑いがあると弁別された画素ブロックを当該画素ブロックに含まれている画素数より少ない画素数からなる複数の小ブロックに再分割し、この再分割された各小ブロック内の画素の信号値に基づいて、前記各小ブロックにおける前記被写体の動態に係る特徴量を算出して診断支援情報を生成する診断支援情報生成手段と、
を備える。
In order to solve the above-mentioned problem, the invention described in claim 1
A radiation source capable of continuously irradiating a subject with radiation and a plurality of detection elements arranged two-dimensionally, and radiation that is continuously irradiated by the radiation source and transmitted through the subject in each of the plurality of detection elements A radiation detector that generates a plurality of frame images indicating the dynamics of the subject by sequentially detecting
Analyzing means for analyzing the dynamics of the subject based on the plurality of frame images and generating diagnosis support information;
A dynamic diagnosis support information generation system comprising:
The analysis means includes
Each analysis target area of the plurality of frame images is divided into a plurality of pixel blocks each consisting of a plurality of corresponding pixels at the same position, and each pixel is determined based on a signal value of a pixel of each pixel block in the plurality of frame images. Discriminating means for calculating a feature amount related to the dynamics of the subject in a block and discriminating whether the dynamics of the subject in each pixel block is normal or suspected of being abnormal based on the calculated feature amounts;
The pixel block discriminated as suspected of being abnormal by the discriminating means is subdivided into a plurality of small blocks having a number of pixels smaller than the number of pixels included in the pixel block, and each of the subdivided small blocks Diagnosis support information generating means for generating a diagnosis support information by calculating a feature amount related to the dynamics of the subject in each of the small blocks based on a signal value of a pixel in the block;
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、
前記弁別手段は、前記複数のフレーム画像のそれぞれにおいて、前記各画素ブロック毎に画素の信号値の代表値を算出して画素ブロック内の画素の信号値を当該算出された代表値に置き換え、撮影順が隣接するフレーム画像間において前記各画素ブロックの信号値の差分値を算出し、前記算出された差分値に基づいて、前記各画素ブロックにおける前記被写体の動態が正常であるか又は異常の疑いがあるかを弁別する。
The invention according to claim 2 is the invention according to claim 1,
The discriminating means calculates a representative value of the pixel signal value for each pixel block in each of the plurality of frame images, and replaces the signal value of the pixel in the pixel block with the calculated representative value. The difference value of the signal value of each pixel block is calculated between adjacent frame images in order, and based on the calculated difference value, the dynamics of the subject in each pixel block are normal or suspected of being abnormal Discriminate whether there is.
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
前記撮影手段は、前記被写体の胸部の安静呼吸の動態を撮影し、
前記診断支援情報生成手段は、前記被写体の胸部の安静呼吸の動態に係る診断支援情報を生成する。
The invention according to claim 3 is the invention according to claim 1 or 2, wherein the photographing means photographs the dynamics of rest breathing of the chest of the subject,
The diagnosis support information generation means generates diagnosis support information related to the dynamics of resting breathing on the chest of the subject.
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の発明において、
前記弁別手段は、前記複数のフレーム画像のうち、肺野領域の面積が最小のフレーム画像において、その肺野領域を複数の画素からなる複数の画素ブロックに分割し、他のフレーム画像を前記各画素ブロックと同一位置の複数画素からなる複数の画素ブロックに分割する。
The invention according to claim 4 is the invention according to claim 3,
The discriminating means divides the lung field region into a plurality of pixel blocks composed of a plurality of pixels in the frame image having the smallest area of the lung field region among the plurality of frame images, and separates the other frame images into the respective frame images. The pixel block is divided into a plurality of pixel blocks composed of a plurality of pixels at the same position.
請求項５に記載の発明は、請求項１〜４の何れか一項に記載の発明において、
前記撮影手段は、放射線の散乱を防止するためのグリッドが装着されてない状態で撮影を行う。
The invention according to claim 5 is the invention according to any one of claims 1 to 4,
The imaging means performs imaging in a state where a grid for preventing radiation scattering is not attached.
請求項６に記載の発明は、
被写体に連続的に放射線を照射可能な放射線源と、２次元状に配置された複数の検出素子を有し前記複数の検出素子のそれぞれにおいて前記放射線源により連続的に照射され被写体を透過した放射線を順次検出することにより前記被写体の動態を示す複数のフレーム画像を生成する放射線検出器と、を有する撮影手段と、
前記複数のフレーム画像に基づいて前記被写体の動態を解析して診断支援情報を生成する解析手段と、
を備える動態診断支援情報生成システムであって、
前記被写体の動態について算出すべき特徴量を指定するための指定手段を備え、
前記解析手段は、前記指定手段により指定された特徴量に応じて、特徴量算出の単位となる小ブロックに含まれる画素数を決定し、前記複数のフレーム画像のそれぞれを前記指定手段により指定された画素数の画素からなる複数の小ブロックに分割し、前記複数のフレーム画像における解析対象領域内の各小ブロックの画素の信号値に基づいて前記各小ブロックにおける前記被写体の動態に係る前記指定された特徴量を算出して診断支援情報を生成する。
The invention described in claim 6
A radiation source capable of continuously irradiating a subject with radiation and a plurality of detection elements arranged two-dimensionally, and radiation that is continuously irradiated by the radiation source and transmitted through the subject in each of the plurality of detection elements A radiation detector that generates a plurality of frame images indicating the dynamics of the subject by sequentially detecting
Analyzing means for analyzing the dynamics of the subject based on the plurality of frame images and generating diagnosis support information;
A dynamic diagnosis support information generation system comprising:
A specifying means for specifying a feature amount to be calculated for the dynamics of the subject,
The analysis unit determines the number of pixels included in a small block serving as a unit for calculating a feature amount according to the feature amount specified by the specification unit, and each of the plurality of frame images is specified by the specification unit. Dividing the image into a plurality of small blocks each including a number of pixels, and specifying the dynamics of the subject in each small block based on a signal value of a pixel of each small block in the analysis target region in the plurality of frame images The calculated feature amount is calculated to generate diagnosis support information.
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、
前記解析手段は、前記指定手段により複数の特徴量が指定された場合、前記指定された複数の特徴量のそれぞれに応じた画素数のうち、最も小さい画素数を前記小ブロックの画素数として決定する。
The invention according to claim 7 is the invention according to claim 6,
The analysis unit determines the smallest number of pixels as the number of pixels of the small block among the number of pixels corresponding to each of the specified plurality of feature amounts when a plurality of feature amounts are specified by the specifying unit. To do.
請求項８に記載の発明は、
被写体に連続的に放射線を照射可能な放射線源と、２次元状に配置された複数の検出素子を有し前記複数の検出素子のそれぞれにおいて前記放射線源により連続的に照射され被写体を透過した放射線を順次検出することにより前記被写体の動態を示す複数のフレーム画像を生成する放射線検出器と、を有する撮影手段と、
前記複数のフレーム画像に基づいて前記被写体の動態を解析して診断支援情報を生成する解析手段と、
を備える動態診断支援情報生成システムにおける動態診断支援情報生成方法であって、
前記撮影手段により、前記被写体の動態を一周期以上撮影して複数のフレーム画像を取得する工程と、
前記解析手段により、前記複数のフレーム画像のそれぞれの解析対象領域を互いに対応する同一位置の複数画素からなる複数の画素ブロックに分割し、前記複数のフレーム画像における各画素ブロックの画素の信号値に基づいて前記各画素ブロックにおける前記被写体の動態に係る特徴量を算出し、算出された特徴量に基づいて前記各画素ブロックにおける前記被写体の動態が正常であるか又は異常の疑いがあるかを弁別する工程と、
前記異常の疑いがあると弁別された画素ブロックを当該画素ブロックに含まれている画素数より少ない画素数からなる複数の小ブロックに再分割し、この再分割された各小ブロック内の画素の信号値に基づいて、前記各小ブロックにおける前記被写体の動態に係る特徴量を算出して診断支援情報を生成する工程と、
を含む。
The invention according to claim 8 provides:
A radiation source capable of continuously irradiating a subject with radiation and a plurality of detection elements arranged two-dimensionally, and radiation that is continuously irradiated by the radiation source and transmitted through the subject in each of the plurality of detection elements A radiation detector that generates a plurality of frame images indicating the dynamics of the subject by sequentially detecting
Analyzing means for analyzing the dynamics of the subject based on the plurality of frame images and generating diagnosis support information;
A dynamic diagnosis support information generation method in a dynamic diagnosis support information generation system comprising:
Capturing a plurality of frame images by capturing the dynamics of the subject for one cycle or more by the photographing means;
The analysis means divides each analysis target area of the plurality of frame images into a plurality of pixel blocks composed of a plurality of pixels at the same position corresponding to each other, and the signal values of the pixels of each pixel block in the plurality of frame images are obtained. Based on the calculated feature value, a feature amount related to the subject dynamics in each pixel block is calculated, and based on the calculated feature amount, whether the subject dynamics in each pixel block is normal or suspected of being abnormal is discriminated And a process of
The pixel block discriminated as suspected of being abnormal is subdivided into a plurality of small blocks having a number of pixels smaller than the number of pixels included in the pixel block, and the pixels in the subdivided subblocks are subdivided. Calculating a feature amount related to the dynamics of the subject in each small block based on a signal value and generating diagnosis support information;
including.
請求項９に記載の発明は、
被写体の動態を示す複数のフレーム画像に基づいて前記被写体の動態を解析して診断支援情報を生成する動態解析装置であって、
前記複数のフレーム画像のそれぞれの解析対象領域を互いに対応する同一位置の複数画素からなる複数の画素ブロックに分割し、前記複数のフレーム画像における各画素ブロックの画素の信号値に基づいて前記各画素ブロックにおける前記被写体の動態に係る特徴量を算出し、算出された特徴量に基づいて前記各画素ブロックにおける前記被写体の動態が正常であるか又は異常の疑いがあるかを弁別する弁別手段と、
前記弁別手段により前記異常の疑いがあると弁別された画素ブロックを当該画素ブロックに含まれている画素数より少ない画素数からなる複数の小ブロックに再分割し、この再分割された各小ブロック内の画素の信号値に基づいて、前記各小ブロックにおける前記被写体の動態に係る特徴量を算出して診断支援情報を生成する診断支援情報生成手段と、
を備える。
The invention according to claim 9 is:
A dynamic analysis device that analyzes the dynamics of the subject based on a plurality of frame images showing the dynamics of the subject to generate diagnosis support information,
Each analysis target area of the plurality of frame images is divided into a plurality of pixel blocks each consisting of a plurality of corresponding pixels at the same position, and each pixel is determined based on a signal value of a pixel of each pixel block in the plurality of frame images. Discriminating means for calculating a feature amount related to the dynamics of the subject in a block and discriminating whether the dynamics of the subject in each pixel block is normal or suspected of being abnormal based on the calculated feature amounts;
The pixel block discriminated as suspected of being abnormal by the discriminating means is subdivided into a plurality of small blocks having a number of pixels smaller than the number of pixels included in the pixel block, and each of the subdivided small blocks Diagnosis support information generating means for generating a diagnosis support information by calculating a feature amount related to the dynamics of the subject in each of the small blocks based on a signal value of a pixel in the block;
Is provided.
本発明によれば、一度に多数の被検者の検査・診断を行う集団検診において、動態撮影により得られた一連のフレーム画像を利用して短時間でより多くの被検者を診断可能になる。
また、従来の要精査と判断された被検者に対しては、再撮影すること無く被検者の動態機能に係る特徴量情報を診断支援情報として算出提供可能となり、早期診断が可能となる。
According to the present invention, it is possible to diagnose a larger number of subjects in a short time by using a series of frame images obtained by dynamic imaging in a mass screening for examining and diagnosing a large number of subjects at once. Become.
In addition, it is possible to calculate and provide the feature amount information related to the dynamic function of the subject as diagnosis support information without re-imaging for the subject who has been determined to require conventional examination, thereby enabling early diagnosis. .
以下、本発明に係る診断支援情報生成システムの実施の形態について、図面を参照して説明する。ただし、本発明は以下の図示例のものに限定されるものではない。 Hereinafter, embodiments of a diagnosis support information generation system according to the present invention will be described with reference to the drawings. However, the present invention is not limited to the following illustrated examples.
［第１の実施の形態］
図１は、本発明の第１の実施形態に係る診断支援情報生成システム１００の全体構成例を示す図である。
図１に示す撮影室Ｒ１〜Ｒ３は、被検者の身体の一部である被写体（すなわち被検者の撮影部位）に放射線を照射して被写体の動態撮影又は静止画撮影を行うための室である。
動態撮影とは、被写体に対し、Ｘ線等の放射線をパルス的に連続照射して複数の画像を取得（即ち、連続撮影）することをいう。動態撮影では、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）を持つ被写体の動態を撮影する。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。
静止画撮影とは、従来のフィルム方式やＣＲ方式と同様に撮影部位の濃度分解能に基づく診断に使用されるもので、被写体に対し、Ｘ線等の放射線を１回照射して一枚の静止画像を取得することをいう。
[First Embodiment]
FIG. 1 is a diagram showing an example of the overall configuration of a diagnosis support information generation system 100 according to the first embodiment of the present invention.
The imaging rooms R1 to R3 shown in FIG. 1 are rooms for performing dynamic imaging or still image imaging of a subject by irradiating a subject that is a part of the subject's body (that is, the subject's imaging region) with radiation. It is.
Dynamic imaging refers to acquiring a plurality of images (ie, continuous imaging) by continuously irradiating a subject with radiation such as X-rays in a pulsed manner. In dynamic imaging, for example, the dynamics of a subject having a periodicity (cycle), such as changes in the shape of lung expansion and contraction associated with respiratory motion, heart pulsation, and the like are captured. 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.
Still image photography is used for diagnosis based on the density resolution of the imaged part in the same way as in the conventional film method and CR method. A single piece of still image is irradiated by irradiating the subject with radiation such as X-rays once. It means acquiring an image.
撮影室Ｒ１は、単射及び連射が可能な放射線源３ａが設けられた、被写体の動態撮影又は静止画撮影をするための室である。
撮影室Ｒ１には、例えば、立位撮影用のブッキー装置１と、臥位撮影用のブッキー装置２と、放射線源３ａと、クレードル４と、コンソール５と、操作卓６と、アクセスポイントＡＰと、が備えられている。
The imaging room R1 is a room for performing dynamic imaging or still image imaging of a subject provided with a radiation source 3a capable of single shot and continuous shot.
In the radiographing room R1, for example, a bucky device 1 for standing photography, a bucky device 2 for standing photography, a radiation source 3a, a cradle 4, a console 5, an operation console 6, and an access point AP are provided. , Is provided.
撮影室Ｒ２は、単射のみが可能な放射線源３ｂ及びポータブル撮影用の放射線源３ｃが設けられた、被写体の静止画撮影をするための室である。
撮影室Ｒ２には、例えば、立位撮影用のブッキー装置１と、臥位撮影用のブッキー装置２と、放射線源３ｂ、３ｃと、クレードル４と、コンソール５と、操作卓６と、アクセスポイントＡＰと、が設けられている。
The imaging room R2 is a room for taking a still image of a subject, provided with a radiation source 3b capable of only a single shot and a radiation source 3c for portable imaging.
In the radiographing room R2, for example, a bucky device 1 for standing photography, a bucky device 2 for standing photography, radiation sources 3b and 3c, a cradle 4, a console 5, a console 6, and an access point are provided. AP is provided.
撮影室Ｒ３は、放射線源３ｂが設けられた、被写体の静止画撮影をするための室である。
撮影室Ｒ３には、例えば、立位撮影用のブッキー装置１と、臥位撮影用のブッキー装置２と、放射線源３ｂと、クレードル４と、コンソール５と、操作卓６と、アクセスポイントＡＰと、が設けられている。
The imaging room R3 is a room in which a radiation source 3b is provided for taking a still image of a subject.
In the photographing room R3, for example, a bucky device 1 for standing position photographing, a bucky device 2 for standing position photographing, a radiation source 3b, a cradle 4, a console 5, a console 6, and an access point AP are provided. , Is provided.
なお、各撮影室Ｒ１〜Ｒ３には前室Ｒａと撮影実施室Ｒｂが設けられ、前室Ｒａにコンソール５及び操作卓６が備えられることで、撮影技師等の操作者の被曝を防止するようになっている。 Each of the photographing rooms R1 to R3 is provided with a front room Ra and a photographing room Rb, and the front room Ra is provided with a console 5 and a console 6 so as to prevent exposure of an operator such as a photographing engineer. It has become.
ブッキー装置１は、立位での撮影時に、ＦＰＤ９ａ又は９ｂを保持して撮影を行うための装置である。
図２に、ブッキー装置１の機能構成例を示す。図２に示すように、ブッキー装置１は、制御部１１と、検出器装着部１２と、通信Ｉ／Ｆ１３と、駆動部１４とを備えて構成されている。
The bucky device 1 is a device for holding the FPD 9a or 9b and performing shooting when shooting in a standing position.
FIG. 2 shows a functional configuration example of the bucky device 1. As shown in FIG. 2, the bucky device 1 includes a control unit 11, a detector mounting unit 12, a communication I / F 13, and a drive unit 14.
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＲＡＭ（Random Access Memory）により構成される。制御部１１のＲＯＭには、ブッキー装置１の各部を制御するための各種処理プログラムや処理に必要なデータ、当該ブッキー装置１の識別情報であるブッキーＩＤ等が記憶されている。ＣＰＵは、ＲＯＭに記憶されているプログラムとの協働によりブッキー装置１各部の動作を統括的に制御する。
例えば、制御部１１は、検出器装着部１２にＦＰＤ９ａ又は９ｂが装着されると、装着されたＦＰＤにコネクタ１２ｂを介してＦＰＤＩＤ（ＦＰＤの識別情報）の送信要求を行い、ＦＰＤＩＤが受信されると、自己の識別番号であるブッキーＩＤをＦＰＤＩＤに対応付けて通信Ｉ／Ｆ１３を介してコンソール５に送信する。また、受信されたＦＰＤＩＤを一時的にＲＡＭに記憶する。
また、例えば、制御部１１は、検出器装着部１２からＦＰＤが抜き取られると、通信Ｉ／Ｆ１３を介してコンソール５にＦＰＤＩＤを送信し、当該ＦＰＤＩＤの（撮影管理テーブル５２１からの）消去要求を行う。
The control unit 11 includes a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), and a RAM (Random Access Memory). The ROM of the control unit 11 stores various processing programs for controlling each unit of the bucky device 1, data necessary for the processing, a bucky ID that is identification information of the bucky device 1, and the like. The CPU comprehensively controls the operation of each part of the bucky device 1 in cooperation with a program stored in the ROM.
For example, when the FPD 9a or 9b is attached to the detector attachment unit 12, the control unit 11 sends an FPDID (FPD identification information) transmission request to the attached FPD via the connector 12b, and the FPDID is received. Then, the Bucky ID which is its own identification number is associated with the FPDID and transmitted to the console 5 via the communication I / F 13. Also, the received FPDID is temporarily stored in the RAM.
Further, for example, when the FPD is extracted from the detector mounting unit 12, the control unit 11 transmits the FPDID to the console 5 via the communication I / F 13, and issues a request for deleting the FPDID (from the imaging management table 521). Do.
検出器装着部１２は、ＦＰＤ（ＦＰＤ９ａ又はＦＰＤ９ｂ）を保持するための保持部１２ａと、保持部１２ａに装着されたＦＰＤのコネクタ９４を接続するためのコネクタ１２ｂとを有する。コネクタ１２ｂは、保持部１２ａに装着されたＦＰＤとの間でデータ送受信を行ったり、ＦＰＤに電力を供給したりする。 The detector mounting unit 12 includes a holding unit 12a for holding an FPD (FPD 9a or FPD 9b) and a connector 12b for connecting a connector 94 of the FPD mounted on the holding unit 12a. The connector 12b transmits / receives data to / from the FPD attached to the holding unit 12a and supplies power to the FPD.
通信Ｉ／Ｆ１３は、アクセスポイントＡＰを介してコンソール５等の外部機器と通信ケールを介してデータ送受信を行うためのインターフェースである。 The communication I / F 13 is an interface for performing data transmission / reception via an access point AP and an external device such as the console 5 via a communication cable.
駆動部１４は、図示しないフットスイッチ等の操作に応じて検出器装着部１２を垂直方向又は水平方向に移動させる。 The drive unit 14 moves the detector mounting unit 12 in the vertical direction or the horizontal direction in accordance with an operation of a foot switch or the like (not shown).
ブッキー装置２は、臥位での撮影時にＦＰＤ９ａ又は９ｂを保持して撮影を行うための装置である。
ブッキー装置２は、制御部２１と、検出器装着部２２と、通信Ｉ／Ｆ２３と、駆動部２４とを備えて構成されている。制御部２１、検出器装着部２２、通信Ｉ／Ｆ２３、駆動部２４は、それぞれ上述の制御部１１、検出器装着部１２、通信Ｉ／Ｆ１３、駆動部１４と同様の構成であるので説明を援用する。更に、ブッキー装置２は、被写体を載置するための被写体台２６を備える。
The bucky device 2 is a device for holding the FPD 9a or 9b during shooting in the supine position.
The bucky device 2 includes a control unit 21, a detector mounting unit 22, a communication I / F 23, and a drive unit 24. The control unit 21, the detector mounting unit 22, the communication I / F 23, and the driving unit 24 have the same configurations as the control unit 11, the detector mounting unit 12, the communication I / F 13, and the driving unit 14, respectively. Incorporate. Further, the bucky device 2 includes a subject table 26 for placing a subject.
放射線源３ａは、単射及び連射（パルス照射）が可能な放射線発生装置である。放射線源３ａは、例えば、撮影室Ｒ１、Ｒ３の天井から吊り下げられており、撮影時にはコンソール５からの指示に基づいて起動され、図示しない駆動機構によりにより所定の位置、向きに調整されるようになっている。そして、放射線の照射方向を変えることで、立位用のブッキー装置１又は臥位用のブッキー装置２に装着されたＦＰＤ９ａ又は９ｂに対して放射線を照射することができるようになっている。また、放射線源３ａは、コンソール５からの指示に従って放射線を１回又は連続して照射し、静止画撮影又は動態撮影を行う。 The radiation source 3a is a radiation generator capable of single shot and continuous shot (pulse irradiation). The radiation source 3a is suspended from the ceilings of the imaging rooms R1 and R3, for example, and is activated based on an instruction from the console 5 at the time of imaging, and is adjusted to a predetermined position and orientation by a driving mechanism (not shown). It has become. Then, by changing the irradiation direction of the radiation, the FPD 9a or 9b mounted on the standing-side bucky device 1 or the recumbent bucky device 2 can be irradiated with the radiation. The radiation source 3a irradiates the radiation once or continuously in accordance with an instruction from the console 5 to perform still image capturing or dynamic image capturing.
放射線源３ｂは、単射のみが可能な放射線発生装置である。放射線源３ｂは、例えば、撮影室Ｒ２の天井から吊り下げられており、撮影時にはコンソール５からの指示に基づいて起動され、図示しない駆動機構によりにより所定の位置、向きに調整されるようになっている。そして、放射線の照射方向を変えることで、立位用のブッキー装置１又は臥位用のブッキー装置２に装着されたＦＰＤ９ａ又は９ｂに対して放射線を照射することができるようになっている。また、放射線源３ｂは、コンソール５からの指示に従って放射線を１回照射し、静止画撮影を行う。 The radiation source 3b is a radiation generating device capable of only a single shot. For example, the radiation source 3b is suspended from the ceiling of the imaging room R2, and is activated based on an instruction from the console 5 at the time of imaging, and is adjusted to a predetermined position and orientation by a drive mechanism (not shown). ing. Then, by changing the irradiation direction of the radiation, the FPD 9a or 9b mounted on the standing-side bucky device 1 or the recumbent bucky device 2 can be irradiated with the radiation. The radiation source 3b emits radiation once in accordance with an instruction from the console 5 and performs still image shooting.
放射線源３ｃは、移動可能なポータブル撮影用の放射線源である。放射線源３ｃは、単射のみが可能である。 The radiation source 3c is a movable portable radiation source. The radiation source 3c can only be a single shot.
クレードル４は、装着されたＦＰＤと接続するための図示しないコネクタを有し、ＦＰＤが装着されると、コネクタを介して装着されたＦＰＤからＦＰＤＩＤを取得して、コンソール５に通知する。
コンソール５は、当該ＦＰＤＩＤを取得すると、以後、当該ＦＰＤを自己の制御下におき、起動やスリープ遷移等を制御する。
なお、本実施の形態においては、ＦＰＤを撮影室内に持ち込んだ際及び持ち出す際にクレードル４に装着することで、ＦＰＤの撮影室への侵入及び持ち出しをクレードル４を介してコンソール５で検知できるようになっている。
なお、ＦＰＤの撮影室への侵入及び持ち出しは、上記のクレードル方式以外も採用可能で、例えば、ＷＯ２００８／１１１３５５号公報に開示されているＲＦＩＤ方式等を用いることができる。
The cradle 4 has a connector (not shown) for connecting to the mounted FPD. When the FPD is mounted, the cradle 4 acquires the FPDID from the FPD mounted via the connector and notifies the console 5 of the FPDID.
After acquiring the FPDID, the console 5 thereafter puts the FPD under its own control, and controls activation, sleep transition, and the like.
In the present embodiment, the FPD can be detected by the console 5 via the cradle 4 by attaching the FPD to the cradle 4 when the FPD is brought into or taken out of the photographic room. It has become.
In addition, the FPD can be entered and taken out of the photographic room other than the above cradle method, and for example, the RFID method disclosed in WO2008 / 111355 can be used.
コンソール５は、放射線源３ａ、３ｂやＦＰＤ９ａ、９ｂを制御することにより撮影を制御するための装置である。コンソール５は、ＬＡＮ（Local Area Network）を介してＨＩＳ／ＲＩＳ（Hospital Information System/ Radiology Information System）７、解
析用ＷＳ８、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）１０等に接続されており、ＨＩＳ／ＲＩＳ７から送信された撮影オーダー情報に基づいて、コンソール５が対応つけられている（設置されている）撮影室でそのオーダーの撮影が可能であるか否かを判断し、判断結果を表示する。そして、撮影が可能である場合、コンソール５は撮影に用いられる放射線源及びＦＰＤを起動させる等の制御をして撮影を行わせる。
The console 5 is a device for controlling imaging by controlling the radiation sources 3a and 3b and the FPDs 9a and 9b. The console 5 is connected to a HIS / RIS (Hospital Information System / Radiology Information System) 7, an analysis WS 8, a PACS (Picture Archiving and Communication System) 10 and the like via a LAN (Local Area Network). Based on the shooting order information transmitted from the camera, it is determined whether or not shooting of the order is possible in the shooting room to which the console 5 is associated (installed), and the determination result is displayed. If imaging is possible, the console 5 controls the radiation source and FPD used for imaging to perform imaging.
図３に、コンソール５の要部構成例を示す。図３に示すように、コンソール５は、制御部５１、記憶部５２、入力部５３、表示部５４、通信Ｉ／Ｆ５５、ネットワーク通信部５６等を備えて構成されており、各部はバス５７により接続されている。 In FIG. 3, the example of a principal part structure of the console 5 is shown. As shown in FIG. 3, the console 5 includes a control unit 51, a storage unit 52, an input unit 53, a display unit 54, a communication I / F 55, a network communication unit 56, and the like. It is connected.
制御部５１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等により構成される。制御部５１のＣＰＵは、記憶部５２に記憶されているシステムプログラムや処理プログラム等の各種プログラムを読み出してＲＡＭに展開し、展開されたプログラムに従って各種処理を実行する。
例えば、制御部５１は、通信Ｉ／Ｆ５５を介してＦＰＤＩＤ及びブッキーＩＤが受信されると、記憶部５２の撮影管理テーブル５２１（図４参照）の受信されたブッキーＩＤに対応する領域にＦＰＤＩＤを書き込む。また、制御部５１は、通信Ｉ／Ｆ５５を介してクレードル４からＦＰＤＩＤが受信されると、記憶部５２の撮影管理テーブル５２１のブッキーＩＤが対応付けられていない領域にＦＰＤＩＤを書き込む。また、制御部５１は、ブッキー装置１又は２を介して画像データが受信されると、画像受信時刻を撮影管理テーブル５２１の送信元のブッキー装置のブッキーＩＤに対応する領域に記憶させる。
The control unit 51 includes a CPU, a RAM, and the like. The CPU of the control unit 51 reads out various programs such as system programs and processing programs stored in the storage unit 52, expands them in the RAM, and executes various processes according to the expanded programs.
For example, when the FPDID and the Bucky ID are received via the communication I / F 55, the control unit 51 assigns the FPDID to an area corresponding to the received Bucky ID in the shooting management table 521 (see FIG. 4) of the storage unit 52. Write. In addition, when the FPDID is received from the cradle 4 via the communication I / F 55, the control unit 51 writes the FPDID in an area in the imaging management table 521 of the storage unit 52 that is not associated with a bucky ID. Further, when the image data is received via the bucky device 1 or 2, the control unit 51 stores the image reception time in an area corresponding to the bucky ID of the source bucky device in the photographing management table 521.
また、例えば、制御部５１は、所定時間毎にネットワーク通信部５６を介してＨＩＳ／ＲＩＳ７に問い合わせを行い、新たにＨＩＳ／ＲＩＳ７で登録された撮影オーダー情報を取得する。
また、例えば、制御部５１は、後述する撮影・解析処理を実行し、ＨＩＳ／ＲＩＳ７から取得した撮影オーダー情報に基づいて、このコンソール５が設置されている撮影室でそのオーダーの撮影が可能であるか否かを判断し、判断結果を表示する。そして、撮影が可能である場合、コンソール５は撮影に用いられる放射線源及び撮影に用いられるＦＰＤを制御して撮影を行わせる。
For example, the control unit 51 makes an inquiry to the HIS / RIS 7 via the network communication unit 56 every predetermined time, and acquires the imaging order information newly registered in the HIS / RIS 7.
In addition, for example, the control unit 51 performs imaging / analysis processing described later, and based on the imaging order information acquired from the HIS / RIS 7, the imaging of the order can be performed in the imaging room in which the console 5 is installed. It is determined whether or not there is, and the determination result is displayed. And when imaging | photography is possible, the console 5 controls the radiation source used for imaging | photography, and FPD used for imaging | photography, and performs imaging | photography.
記憶部５２は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）や半導体の不揮発性メモリ等で構成されている。 The storage unit 52 includes, for example, an HDD (Hard Disk Drive), a semiconductor nonvolatile memory, or the like.
記憶部５２には、各種のプログラム及びデータが記憶されている。
例えば、記憶部５２には、各撮影室における撮影を管理するための撮影管理テーブル５２１が記憶されている。
図４に、撮影管理テーブル５２１のデータ格納例を示す。図４に示すように、撮影管理テーブル５２１には、「ブッキーＩＤ」、「管球タイプ」、「ＦＰＤＩＤ」、「画像受信時刻」等の項目が設けられている。「ブッキーＩＤ」、「管球タイプ」の領域には、当該コンソール５が設置されている撮影室に設けられているブッキー装置及び放射線源のタイプの情報が予め設定されている。ブッキーＩＤに対応付けられている「ＦＰＤＩＤ」の領域は、そのブッキーＩＤに装着されているＦＰＤを管理するための領域であり、ブッキー装置からＦＰＤＩＤ及びブッキーＩＤが受信された際に、受信されたＦＰＤＩＤがブッキーＩＤに対応付けて格納される。また、ブッキーＩＤが対応付けられていない「ＦＰＤＩＤ」の領域は、撮影室に存在するＦＰＤを管理するための領域であり、クレードル４からＦＰＤＩＤが受信された際に、受信されたＦＰＤＩＤが格納される。なお、ブッキー装置からＦＰＤが抜き取られてＦＰＤＩＤの消去要求が受信された場合には、制御部５１により消去要求されたＦＰＤＩＤのうち当該ブッキーＩＤに対応して格納されているＦＰＤＩＤは消去される。また、ブッキーＩＤが対応付けられていない「ＦＰＤＩＤ」の領域に格納されているＦＰＤＩＤがクレードル４から受信されると、制御部５１によりそのＦＰＤＩＤのＦＰＤは撮影室から持ち出された（即ち、撮影室に存在しなくなった）と判断され、そのＦＰＤＩＤは撮影管理テーブル５２１から消去される。また、「画像受信時刻」には、通信Ｉ／Ｆ５５から画像データが受信された際に、その時刻が格納される。
The storage unit 52 stores various programs and data.
For example, the storage unit 52 stores a shooting management table 521 for managing shooting in each shooting room.
FIG. 4 shows a data storage example of the imaging management table 521. As shown in FIG. 4, the shooting management table 521 includes items such as “Bucky ID”, “tube type”, “FPDID”, and “image reception time”. In the “Bucky ID” and “tube type” areas, information on the type of the Bucky device and the radiation source provided in the radiographing room in which the console 5 is installed is set in advance. The “FPDID” area associated with the Bucky ID is an area for managing the FPD attached to the Bucky ID, and is received when the FPDID and the Bucky ID are received from the Bucky device. The FPDID is stored in association with the Bucky ID. The “FPDID” area not associated with the Bucky ID is an area for managing the FPD existing in the photographing room, and when the FPDID is received from the cradle 4, the received FPDID is stored. The When an FPDID is deleted from the Bucky device and an FPDID deletion request is received, the FPDID stored in correspondence with the Bucky ID among the FPDIDs requested to be deleted by the control unit 51 is deleted. When an FPDID stored in the “FPDID” area not associated with a Bucky ID is received from the cradle 4, the FPDID of the FPDID is taken out of the shooting room by the control unit 51 (that is, the shooting room). The FPDID is deleted from the imaging management table 521. The “image reception time” stores the time when image data is received from the communication I / F 55.
また、記憶部５２には、画像データから患部を検出するための自動部位認識に基づく階調処理・周波数処理等の画像処理を行うためのプログラム等、各種のプログラムが記憶されているほか、撮影画像の画像データを部位毎の診断に適した画質に調整するための画像処理パラメータ（階調処理に用いる階調曲線を定義したルックアップテーブル、周波数処理の強調度等）等が記憶されている。 In addition, the storage unit 52 stores various programs such as a program for performing image processing such as gradation processing and frequency processing based on automatic part recognition for detecting an affected part from image data. Stores image processing parameters (look-up table defining tone curve used for tone processing, enhancement degree of frequency processing, etc.) for adjusting image data of image to image quality suitable for diagnosis for each part .
また、記憶部５２には、撮影の種類（動態又は静止画）と撮影部位との組み合わせに対応付けて放射線照射条件及び画像読取条件が記憶されている。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。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 storage unit 52 stores radiation irradiation conditions and image reading conditions in association with combinations of imaging types (dynamics or still images) and imaging regions. The radiation irradiation conditions are, for example, pulse rate, pulse width, pulse interval during continuous irradiation, the 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. 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.
また、記憶部５２には、診断支援情報生成システム１００に登録されている各ＦＰＤ９ａ、９ｂのＦＰＤＩＤと、そのＦＰＤで撮影可能な撮影の種類（動態、静止画）と、それぞれの画素サイズ（本実施の形態では、動画用及び静止画用いずれも２００μｍ（ミクロン））とが対応つけて記憶されている。また、記憶部５２には、診断支援情報生成システム１００に登録されている各ブッキー装置１、２のブッキーＩＤと、そのブッキー装置で撮影可能な***（立位又は臥位）とが対応付けて記憶されている。この画素サイズ情報は後述するブロック化（ビニング）処理時に使用される。 The storage unit 52 also stores the FPDID of each of the FPDs 9a and 9b registered in the diagnosis support information generation system 100, the type of shooting (dynamic and still image) that can be shot with the FPD, and the respective pixel size (this book In the embodiment, 200 μm (micron)) is stored in association with each other for moving images and still images. Further, the storage unit 52 associates the bucky ID of each of the bucky devices 1 and 2 registered in the diagnosis support information generation system 100 with the body posture (standing or standing) that can be photographed by the bucky device. It is remembered. This pixel size information is used during block processing (binning) described later.
また、記憶部５２は、所定時間毎にＨＩＳ／ＲＩＳ７から送信される撮影オーダー情報を記憶する。 Further, the storage unit 52 stores imaging order information transmitted from the HIS / RIS 7 every predetermined time.
入力部５３は、文字入力キー、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、キーボードで押下操作されたキーの押下信号とマウスによる操作信号とを、入力信号として制御部５１に出力する。 The input unit 53 includes a keyboard having character input keys, numeric input keys, various function keys, and the like, and a pointing device such as a mouse, and a key pressing signal pressed by the keyboard and an operation signal by the mouse. Are output to the control unit 51 as an input signal.
表示部５４は、例えば、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等のモニタを備えて構成されており、制御部５１から入力される表示信号の指示に従って、各種画面を表示する。
なお、表示部５４の画面上に、透明電極を格子状に配置した感圧式（抵抗膜圧式）のタッチパネル（図示せず）を形成し、表示部５４と入力部５３とが一体に構成されるタッチスクリーンとしてもよい。この場合、タッチパネルは、手指やタッチペン等で押下された力点のＸＹ座標を電圧値で検出し、検出された位置信号が操作信号として制御部５１に出力されるように構成される。なお、表示部５４は、一般的なＰＣ（Personal Computer）に用いられるモニタよりも高精細のものであってもよい。
The display unit 54 includes a monitor such as a CRT (Cathode Ray Tube) or an LCD (Liquid Crystal Display), for example, and displays various screens according to instructions of display signals input from the control unit 51.
A pressure-sensitive (resistive film pressure type) touch panel (not shown) in which transparent electrodes are arranged in a grid pattern is formed on the screen of the display unit 54, and the display unit 54 and the input unit 53 are configured integrally. It may be a touch screen. In this case, the touch panel is configured to detect the XY coordinates of the power point pressed by a finger, a touch pen, or the like as a voltage value, and output the detected position signal to the control unit 51 as an operation signal. The display unit 54 may have a higher definition than a monitor used in a general PC (Personal Computer).
通信Ｉ／Ｆ５５は、ブッキー装置１、ブッキー装置２、放射線源３ａ〜３ｃ、ＦＰＤ９ａ又は９ｂとアクセスポイントＡＰを介して接続し、無線、または有線によりデータ送受信を行うためのインターフェースである。本実施形態において、通信Ｉ／Ｆ５５はアクセスポイントＡＰを介して必要に応じてＦＰＤ９ａ、９ｂに対してポーリング信号を送信する。 The communication I / F 55 is an interface for connecting to the Bucky device 1, the Bucky device 2, the radiation sources 3a to 3c, the FPD 9a or 9b via the access point AP, and performing data transmission / reception wirelessly or by wire. In the present embodiment, the communication I / F 55 transmits a polling signal to the FPDs 9a and 9b as necessary via the access point AP.
ネットワーク通信部５６は、ネットワークインターフェース等により構成され、スイッチングハブを介して通信ネットワークＮに接続された外部機器との間でデータの送受信を行う。 The network communication unit 56 includes a network interface or the like, and transmits / receives data to / from an external device connected to the communication network N via a switching hub.
操作卓６は、撮影室内の放射線源に接続され、放射線照射指示を入力するための入力装置である。 The console 6 is an input device that is connected to a radiation source in the imaging room and inputs a radiation irradiation instruction.
ＨＩＳ／ＲＩＳ７は、問診結果等に基づくオペレータによる登録操作に応じて撮影オーダー情報を生成する。撮影オーダー情報は、例えば被写体となる患者（検査、検診を受ける被検者も含む）の氏名等の患者情報や、撮影部位、撮影方向、***（立位、臥位）、撮影方法、解析要否、解析項目（動態画像から算出すべき特徴量）等の撮影予約に関する情報等を含んでいる。即ち、ＨＩＳ／ＲＩＳ７は、算出すべき特徴量を指定する指定手段として機能する。なお、撮影オーダー情報はここに例示したものに限定されず、これ以外の情報を含んでいてもよいし、上記に例示した情報のうちの一部でもよい。 The HIS / RIS 7 generates imaging order information in response to a registration operation by an operator based on an inquiry result or the like. The imaging order information includes, for example, patient information such as the name of the subject patient (including the subject undergoing the examination and examination), the imaging site, imaging direction, body position (standing position, standing position), imaging method, analysis required It includes information related to shooting reservations such as NO and analysis items (features to be calculated from dynamic images). That is, the HIS / RIS 7 functions as a designation unit that designates a feature amount to be calculated. Note that the shooting order information is not limited to the information exemplified here, but may include other information, or may be a part of the information exemplified above.
解析用ＷＳ８は、図５に示すように、ＣＰＵ、ＲＡＭ等により構成される制御部８１と、解析用プログラムを記憶する記憶部８２と、入力部８３と、表示部８４と、通信ネットワークＮを介してコンソール５等の外部機器とデータ送受信を行うための通信部８５とを備えて構成される動態用解析装置である。解析用ＷＳ８は、制御部８１と記憶部８２に記憶されている解析用プログラムとの協働により、コンソール５から送信された一連のフレーム画像に基づいて解析処理を行い、解析結果をコンソール５に送信する。 As shown in FIG. 5, the analysis WS 8 includes a control unit 81 including a CPU, a RAM, a storage unit 82 for storing an analysis program, an input unit 83, a display unit 84, and a communication network N. Via a communication unit 85 for transmitting / receiving data to / from an external device such as the console 5. The analysis WS 8 performs analysis processing based on a series of frame images transmitted from the console 5 in cooperation with the control program stored in the control unit 81 and the storage unit 82, and the analysis result is sent to the console 5. Send.
ＦＰＤ９ａは、パルス照射撮影可能な動態撮影及び静止画撮影対応の放射線検出器である。
図６に、ＦＰＤ９ａの機能構成例を示す。図６に示すように、ＦＰＤ９ａは、制御部９１、検出部９２、記憶部９３、コネクタ９４、バッテリ９５、無線通信部９６等を備えて構成され、各部はバス９７により接続されている。
The FPD 9a is a radiation detector compatible with dynamic imaging and still image imaging capable of pulse irradiation imaging.
FIG. 6 shows a functional configuration example of the FPD 9a. As shown in FIG. 6, the FPD 9 a includes a control unit 91, a detection unit 92, a storage unit 93, a connector 94, a battery 95, a wireless communication unit 96, and the like, and each unit is connected by a bus 97.
制御部９１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等により構成される。制御部９１のＣＰＵは、記憶部９３に記憶されているシステムプログラムや処理プログラム等の各種プログラムを読み出してＲＡＭに展開し、展開されたプログラムに従って各種処理を実行する。
例えば、制御部９１は、コネクタ９４を介して接続されたブッキー装置１又は２からの要求に応じてＦＰＤ９ａの識別情報であるＦＰＤＩＤを記憶部９３から読み出して要求元のブッキー装置に送信する。
また、例えば、制御部９１は、コンソール５から入力された画像読取条件に基づいて検出部９２のスイッチング部を制御して、各放射線検出素子（以下、検出素子）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、検出部９２に蓄積された電気信号を順次読み取ることにより、順次画像データ（静止画像又はフレーム画像）を生成する。そして、制御部９１は、生成した画像データを、順次コネクタ９４及びブッキー装置１又は２を介してコンソール５に出力する。尚、撮影により取得された各フレーム画像は、一旦ＦＰＤ９ａの記憶部９３に記憶され、全撮影終了後に、纏めてＦＰＤ９ａからコンソール５に出力することとしても良い。
なお、ＦＰＤ９aは、ブッキーに装填されない単体使用時には、バッテリ駆動及び無線通信する構成であるが、動態撮影の場合には、登録第４，５６１，７３０号公報に開示されているように、ブッキーを介した外部電力供給及び有線通信する構成に変更することが好ましい。これは、静止画撮影に比べ、データ転送容量や転送時間が圧倒的に増えるので、一のフレーム画像の転送中に他のフレーム画像の撮影（読取り）に対しノイズを与えないため、且つ、転送時間自体を短くするためであり、さらに、一連の撮影途中のバッテリ切れを防止するためである。
The control unit 91 is configured by a CPU, a RAM, and the like. The CPU of the control unit 91 reads out various programs such as system programs and processing programs stored in the storage unit 93, expands them in the RAM, and executes various processes according to the expanded programs.
For example, the control unit 91 reads FPDID, which is identification information of the FPD 9a, from the storage unit 93 in response to a request from the bucky device 1 or 2 connected via the connector 94, and transmits the FPDID to the requesting bucky device.
Further, for example, the control unit 91 controls the switching unit of the detection unit 92 based on the image reading condition input from the console 5 to read the electrical signal accumulated in each radiation detection element (hereinafter, detection element). The image data (still image or frame image) is sequentially generated by sequentially switching the electric signals and sequentially reading the electric signals accumulated in the detection unit 92. Then, the control unit 91 sequentially outputs the generated image data to the console 5 via the connector 94 and the bucky device 1 or 2. Each frame image acquired by shooting may be temporarily stored in the storage unit 93 of the FPD 9a, and may be output from the FPD 9a to the console 5 after completion of all shooting.
Note that the FPD 9a is configured to be battery-driven and wirelessly communicated when used alone without being attached to the bucky, but in the case of dynamic shooting, as disclosed in Japanese Patent No. 4,561,730, It is preferable to change to a configuration for external power supply and wired communication. This is because data transfer capacity and transfer time are overwhelmingly increased compared to still image shooting, so that no noise is given to the shooting (reading) of another frame image during transfer of one frame image and transfer. This is to shorten the time itself, and to prevent the battery from running out during a series of photographing.
検出部９２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３ａ〜３ｃの何れかから照射されて少なくとも被写体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検出素子が二次元状に配列されている。検出素子は、フォトダイオード等の半導体イメージセンサにより構成される。各検出素子は、例えばＴＦＴ（Thin Film Transistor）等のスイッチング部に接続され、スイッチング部により電気信号の蓄積及び読み出しが制御される。
なお、生成された静止画像又はフレーム画像を構成する各画素は、検出部９２の各検出素子のそれぞれから出力された信号値（ここでは、濃度値と呼称する）を示す。
The detection unit 92 includes, for example, a glass substrate, and detects radiation that has been irradiated from any of the radiation sources 3a to 3c and transmitted through at least the subject at a predetermined position on the substrate according to the intensity thereof. A plurality of detection elements that convert detected radiation into electrical signals and store them are two-dimensionally arranged. The detection element is configured by a semiconductor image sensor such as a photodiode. Each detection element is connected to a switching unit such as a TFT (Thin Film Transistor), for example, and the switching unit controls the accumulation and reading of electric signals.
Each pixel constituting the generated still image or frame image indicates a signal value (referred to herein as a density value) output from each detection element of the detection unit 92.
記憶部９３は、例えば半導体の不揮発性メモリ等で構成されている。記憶部９３には、検出部９２を制御するための各種プログラムや自己の識別情報であるＦＰＤＩＤ等が記憶されている。また、記憶部９３には、検出部９２から出力された画像データが一時的に記憶される。 The storage unit 93 is configured by, for example, a semiconductor nonvolatile memory. The storage unit 93 stores various programs for controlling the detection unit 92, FPDID that is identification information of itself, and the like. The storage unit 93 temporarily stores the image data output from the detection unit 92.
コネクタ９４は、ブッキー装置１、２側のコネクタと接続し、ブッキー装置１又は２とのデータ送受信を行う。また、コネクタ９４は、ブッキー装置１又は２のコネクタから供給される電力を各機能部へ供給する。なお、バッテリ９５を充電する構成としても良い。 The connector 94 is connected to the connector on the Bucky device 1 or 2 side and performs data transmission / reception with the Bucky device 1 or 2. The connector 94 supplies power supplied from the connector of the bucky device 1 or 2 to each function unit. Note that the battery 95 may be charged.
バッテリ９５は、制御部９１の制御に基づいて、ＦＰＤ９ａの各部に電力を供給する。バッテリ９５としては、例えばニッカド電池、ニッケル水素電池、リチウムイオン電池等の充電自在な電池等を適用することができる。 The battery 95 supplies power to each unit of the FPD 9a based on the control of the control unit 91. As the battery 95, for example, a rechargeable battery such as a nickel cadmium battery, a nickel metal hydride battery, or a lithium ion battery can be used.
ＦＰＤ９ｂは、ＦＰＤ９ａと同様に、制御部９１、検出部９２、記憶部９３、コネクタ９４、バッテリ９５を備えて構成されるが、フレームレートの設定はできない。即ち、ＦＰＤ９ｂは、静止画撮影のみが可能である。
また、単体での使用は勿論のこと、ブッキー装置に装填しても使用可能で、ブッキー装置に装填時には、コネクタ接続により、バッテリ／無線方式から、有線／電力供給方式に切り替えることができる。従い、複数の被写体を連続的に静止画撮影する場合に於いても、バッテリ切れを気にする必要がなくなる。
Like the FPD 9a, the FPD 9b includes a control unit 91, a detection unit 92, a storage unit 93, a connector 94, and a battery 95, but the frame rate cannot be set. That is, the FPD 9b can only take still images.
In addition, it can be used as a stand-alone unit, or can be used by being loaded into a Bucky device. When the Bucky device is loaded, it can be switched from a battery / wireless system to a wired / power supply system by connecting a connector. Accordingly, even when a plurality of subjects are continuously photographed, it is not necessary to worry about running out of the battery.
ＰＡＣＳ１０は、画像データ等を保存するサーバー装置と、当該サーバー装置から診断用の画像を取得して表示するための読影端末とを備えて構成される。ＰＡＣＳ１０のサーバー装置は、コンソール５から送信された画像データや解析結果のデータを撮影オーダー情報に対応付けて記憶する。 The PACS 10 includes a server device that stores image data and the like, and an interpretation terminal that acquires and displays a diagnostic image from the server device. The server device of the PACS 10 stores the image data and analysis result data transmitted from the console 5 in association with the imaging order information.
次に、診断支援情報生成システム１００における撮影動作について説明する。
図７に、診断支援情報生成システム１００において実行される撮影・解析処理の流れを示す。図７のコンソール５側の処理は、コンソール５の制御部５１と記憶部５２に記憶されているプログラムとの協働により実行される。解析用ＷＳ８側の処理は、解析用ＷＳ８の制御部８１と記憶部８２に記憶されている解析プログラムとの協働により実行される。
Next, the imaging operation in the diagnosis support information generation system 100 will be described.
FIG. 7 shows a flow of imaging / analysis processing executed in the diagnostic support information generation system 100. The processing on the console 5 side in FIG. 7 is executed in cooperation with the control unit 51 of the console 5 and the program stored in the storage unit 52. The processing on the analysis WS 8 side is executed in cooperation with the control unit 81 of the analysis WS 8 and the analysis program stored in the storage unit 82.
まず、撮影技師等の操作者は、何れかの撮影室のコンソール５の入力部５３を操作して撮影オーダー情報の一覧を表示する撮影オーダーリスト画面を表示部５４に表示させる。そして、入力部５３を操作することにより撮影オーダーリスト画面から撮影対象の撮影オーダー情報を指定する。 First, an operator such as a photographing engineer causes the display unit 54 to display a photographing order list screen for displaying a list of photographing order information by operating the input unit 53 of the console 5 in any photographing room. Then, by operating the input unit 53, the shooting order information of the shooting target is designated from the shooting order list screen.
コンソール５においては、入力部５３により撮影対象の撮影オーダー情報が指定されると（ステップＳ１）、記憶部５２の撮影管理テーブル５２１が参照され、当該コンソール５が設置されている撮影室で選択された撮影オーダー情報に基づく撮影が可能であるか否かが判断される（ステップＳ２）。例えば、撮影オーダー情報により動態撮影が指示されていた場合、撮影管理テーブル５２１が参照され、その撮影室に、連射が可能な管球タイプの放射線源及び動態撮影対応のＦＰＤが存在し、かつ、そのＦＰＤが使用中ではない場合（画像受信時刻から予め定められた時間経過している場合）に、動態撮影が可能であると判断される。 In the console 5, when shooting order information to be shot is specified by the input unit 53 (step S1), the shooting management table 521 of the storage unit 52 is referred to and selected in the shooting room in which the console 5 is installed. It is determined whether or not shooting based on the shooting order information is possible (step S2). For example, when dynamic imaging is instructed by the imaging order information, the imaging management table 521 is referred to, and a tube-type radiation source capable of continuous shooting and an FPD corresponding to dynamic imaging exist in the imaging room, and When the FPD is not in use (when a predetermined time has elapsed from the image reception time), it is determined that dynamic imaging is possible.
当該コンソール５が設置されている撮影室において、選択された撮影オーダー情報に基づく撮影が可能であると判断されると（ステップＳ２；ＹＥＳ）、処理はステップＳ４に移行する。 If it is determined that shooting based on the selected shooting order information is possible in the shooting room in which the console 5 is installed (step S2; YES), the process proceeds to step S4.
当該撮影室では選択された撮影オーダー情報に基づく撮影が不可能であると判断されると（ステップＳ２：ＮＯ）、表示部５４に警告が表示される（ステップＳ３）。例えば、撮影オーダー情報により動態撮影が指示されているにもかかわらず、連射可能な管球が撮影室に存在していないと判断されると（図１の撮影室Ｒ２のような場合）、「この撮影室では撮影できません」等の警告が表示される。また、例えば、撮影オーダー情報により指定された***を動態撮影するためのブッキー装置に動態撮影対応のＦＰＤ９ａが装着されていないと判断されると、「立位（臥位）用のブッキー装置にＦＰＤ９ａを装着してください」等の警告が表示される。そして、撮影・解析処理は終了する。なお、撮影オーダー情報により指定された***を動態撮影するためのブッキー装置に動態撮影対応のＦＰＤ９ａが装着されていない場合、動態撮影対応のＦＰＤを該当するブッキー装置に装着すれば、撮影管理テーブル５２１の内容は更新される。従って、撮影可能と判断され、処理はステップＳ４に移行する。
なお、この場合、一旦、撮影室内でＦＰＤの入替操作を行って、再度コンソールまで戻り、再度ステップＳ１の処理から行わせ、確実性を高めるフローとしても良い。
If it is determined in the photographing room that photographing based on the selected photographing order information is impossible (step S2: NO), a warning is displayed on the display unit 54 (step S3). For example, if dynamic shooting is instructed by the shooting order information but it is determined that there is no continuous shooting tube in the shooting room (such as the shooting room R2 in FIG. 1), “ A warning such as “Cannot shoot in this room” is displayed. Further, for example, if it is determined that the FPD 9a corresponding to dynamic imaging is not attached to the Bucky device for performing dynamic imaging of the body position specified by the imaging order information, the FPD 9a Please put on "warning. Then, the photographing / analysis process ends. If the FPD 9a corresponding to dynamic imaging is not attached to the Bucky device for dynamic imaging of the posture specified by the imaging order information, the imaging management table 521 can be provided by attaching the FPD corresponding to dynamic imaging to the corresponding Bucky device. The contents of are updated. Therefore, it is determined that photographing is possible, and the process proceeds to step S4.
In this case, the FPD replacement operation may be performed once in the photographing room, and the process may return to the console again, and the process may be performed again from step S1 to increase the certainty.
ステップＳ４においては、指定された撮影オーダー情報の撮影が可能な放射線源及びＦＰＤが起動され、使用されるブッキー装置に応じて放射線源の向き及び位置が調整される。撮影技師により被写体に応じてＦＰＤやブッキー装置の位置等が調整されると、それに応じて放射線源の向き及び位置が調整される（ステップＳ４）。また、記憶部５２から撮影する部位や動態撮影か静止画撮影かの別に応じた放射線照射条件及び画像読取条件が読み出され、放射線源に放射線照射条件が設定されるとともに、ブッキー装置を介してＦＰＤに画像読取条件が設定される（ステップＳ５）。動態撮影の結果を用いて解析を行う場合は、診断に使用し得る解析精度を確保するため、フレームレートが３．７５枚／秒以上に設定される。ここで、操作者は、肺野の動態撮影の場合、安静呼吸の動態を撮影するために被検者に楽にするように指示し、安静呼吸を続けるよう促す。撮影準備が整った時点で、技師は前室へ移動し、操作卓６を操作して放射線照射指示を入力する。 In step S4, the radiation source and FPD that can capture the specified imaging order information are activated, and the orientation and position of the radiation source are adjusted according to the bucky device used. When the position of the FPD or the bucky device is adjusted according to the subject by the imaging engineer, the direction and position of the radiation source are adjusted accordingly (step S4). In addition, the radiation irradiation condition and the image reading condition corresponding to the part to be imaged, dynamic imaging or still image imaging are read out from the storage unit 52, the radiation irradiation condition is set in the radiation source, and via the Bucky device Image reading conditions are set in the FPD (step S5). When analysis is performed using the result of dynamic imaging, the frame rate is set to 3.75 frames / second or more in order to ensure analysis accuracy that can be used for diagnosis. Here, in the case of dynamic imaging of the lung field, the operator instructs the subject to make it easier to capture the dynamics of resting breathing, and urges the patient to continue resting breathing. When preparation for imaging is completed, the technician moves to the front room and operates the console 6 to input a radiation irradiation instruction.
操作卓６からの放射線照射指示が入力されると（ステップＳ６；ＹＥＳ）、撮影に使用される放射線源及びＦＰＤが制御され、撮影が行われる（ステップＳ７）。
動態撮影の場合は、ステップＳ５で設定されたパルス間隔で放射線源３ａにより放射線が照射され、ステップＳ５で設定されたフレームレートでＦＰＤ９ａ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画像数の撮影が終了すると、制御部５１により放射線源３ａ及びＦＰＤ９ａに撮影終了の指示が出力され、撮影動作が停止される。撮影されるフレーム画像数は、少なくとも動態１サイクルが撮影できる枚数である。撮影により取得されたフレーム画像はＦＰＤ９ａからブッキー装置を介して順次コンソール５に入力される。
なお、撮影オーダー情報により解析が指示されていない場合には、オフセット補正用のダーク画像を読取り、コンソール５に入力することとしても良い。
静止画撮影の場合は、ステップＳ５で設定された条件で被写体の１枚の静止画像及びオフセット補正用の１または数枚のダーク画像が撮影される。撮影により取得された静止画像及びダーク画像は、ＦＰＤからブッキー装置を介してコンソール５に入力される。
When a radiation irradiation instruction is input from the console 6 (step S6; YES), the radiation source and FPD used for imaging are controlled and imaging is performed (step S7).
In the case of dynamic imaging, radiation is emitted from the radiation source 3a at the pulse interval set in step S5, and a frame image is acquired by the FPD 9a at the frame rate set in step S5. When photographing of a predetermined number of frame images is completed, the control unit 51 outputs a photographing end instruction to the radiation source 3a and the FPD 9a, and the photographing operation is stopped. The number of frame images to be photographed is the number that can be photographed in at least one dynamic cycle. Frame images obtained by photographing are sequentially input from the FPD 9a to the console 5 via the bucky device.
When analysis is not instructed by the shooting order information, a dark image for offset correction may be read and input to the console 5.
In the case of still image shooting, one still image of the subject and one or several dark images for offset correction are shot under the conditions set in step S5. The still image and the dark image acquired by photographing are input to the console 5 from the FPD via the bucky device.
次いで、解析用ＷＳ８で解析を行うか否かが判断される（ステップＳ８）。ここで、解析用ＷＳ８において解析を行うか否かの判断は、例えば、ステップＳ１で指定された撮影オーダー情報に基づいて判断される。撮影オーダー情報により静止画撮影がオーダーされていれば、解析は行わないと判断される。動態撮影がオーダーされている場合は、撮影オーダー情報により解析が必要である旨を示す情報が含まれている場合に、解析が必要であると判断される。 Next, it is determined whether or not the analysis is performed by the analysis WS 8 (step S8). Here, the determination as to whether or not to perform analysis in the analysis WS 8 is made based on, for example, the shooting order information specified in step S1. If still image shooting is ordered according to the shooting order information, it is determined that analysis is not performed. When dynamic imaging is ordered, it is determined that analysis is necessary when the imaging order information includes information indicating that analysis is necessary.
解析用ＷＳ８で解析を行わないと判断されると（ステップＳ８；ＮＯ）、撮影により得られた画像に対して補正処理が行われ（ステップＳ９）、処理はステップＳ１０に移行する。ステップＳ９の補正処理においては、上述のダーク画像を用いたオフセット補正処理、ゲイン補正処理、欠陥画素補正処理、ラグ（残像）補正処理等の補正処理が必要に応じて行われる。解析を行う場合は、処理時間の短縮化優先するためにこれらの補正処理を省略しても良く、処理はステップＳ１０に移行する。
本件発明者等は、動態解析においては、静止画のような個々の画素の絶対的出力値はあまり重要ではなく、個々の画素におけるフレーム間の相対的出力値（変動成分）に基づく特徴量の算出が基本となっているため、上記の補正処理の一部或いは全部を省略しても、補正処理を行った場合と略同等の解析結果を得ることが可能である知見を得た。従い、解析結果を得るまでの時間を短縮するため、一部或いは全部の補正処理を省略することできる。
If it is determined that analysis is not performed by the analysis WS 8 (step S8; NO), a correction process is performed on the image obtained by photographing (step S9), and the process proceeds to step S10. In the correction process in step S9, correction processes such as the offset correction process using the dark image, the gain correction process, the defective pixel correction process, and the lag (afterimage) correction process are performed as necessary. When performing analysis, these correction processes may be omitted in order to give priority to shortening the processing time, and the process proceeds to step S10.
In the dynamic analysis, the inventors of the present invention are not so important in the absolute output value of each pixel such as a still image, and the feature amount based on the relative output value (variation component) between frames in each pixel. Since the calculation is fundamental, it has been found that even if a part or all of the correction process is omitted, an analysis result substantially equivalent to that obtained when the correction process is performed can be obtained. Accordingly, some or all of the correction processing can be omitted in order to shorten the time until the analysis result is obtained.
ステップＳ１０においては、撮影により得られたフレーム画像又は静止画像が撮影オーダー情報と対応付けて記憶部５２に記憶される（ステップＳ１０）。なお、撮影に得られたフレーム画像には、撮影順を示す番号が付与され、各画像のヘッダ情報等に記憶される。 In step S10, the frame image or still image obtained by shooting is stored in the storage unit 52 in association with the shooting order information (step S10). It should be noted that the frame image obtained for shooting is given a number indicating the shooting order and stored in the header information of each image.
次いで、順次入力された画像が間引き処理される（ステップＳ１１）。ここでいう間引き処理は、各フレーム画像や静止画像の画素数を減らす処理を指す。例えば、所定の画素間隔毎の画素で構成された間引き画像を作成する処理（単純間引き処理と呼ぶ）と、フレーム画像を所定サイズの画素ブロック単位、例えば、０．２ｍｍ×０．２ｍｍ〜２ｍｍ×２ｍｍ角単位の小ブロック（１個〜１００個の画素集合体）に分割し、各小ブロック内の画素の信号値の代表値（ここでは、１〜１００個の画素出力の平均信号値とする）を算出して小ブロック内の画素の信号値を算出された代表値に置き換えるビニング処理が含まれる。ビニング処理では、各小ブロック単位を一つの画素とみなして取り扱うことで、処理対象の画素数を低減することができる。ビニング処理では、動態画像の場合、各フレーム画像間の対応する各小ブロックは検出素子の同じ位置の出力を示す画素群からなるように分割が行われる。例えば、フレーム画像上の同一画素位置（０、０）を基点として０．２ｍｍ×０．２ｍｍ〜２ｍｍ×２ｍｍ角で分割が行われる。なお、ビニング処理における各画素ブロックのサイズは、診断対象（即ち、解析対象）となる撮影部位に応じたサイズとすることが好ましい。また、後段で解析処理を行う場合には、解析により算出される特徴量に応じたサイズとすることが好ましい。 Next, the sequentially input images are thinned out (step S11). The thinning-out processing here refers to processing for reducing the number of pixels of each frame image or still image. For example, a process of creating a thinned image composed of pixels at predetermined pixel intervals (referred to as simple thinning process), and a frame image in units of pixel blocks of a predetermined size, for example, 0.2 mm × 0.2 mm to 2 mm × It is divided into small blocks (1 to 100 pixel aggregates) in units of 2 mm square, and the representative value of the signal values of the pixels in each small block (here, the average signal value of 1 to 100 pixel outputs) ) To replace the signal value of the pixel in the small block with the calculated representative value. In the binning process, each small block unit is treated as one pixel, and the number of pixels to be processed can be reduced. In the binning process, in the case of a dynamic image, division is performed so that each corresponding small block between each frame image is composed of a pixel group indicating an output at the same position of the detection element. For example, the division is performed at a square of 0.2 mm × 0.2 mm to 2 mm × 2 mm with the same pixel position (0, 0) on the frame image as a base point. In addition, it is preferable that the size of each pixel block in the binning process is a size corresponding to an imaging region that is a diagnosis target (that is, an analysis target). Moreover, when performing an analysis process in the latter stage, it is preferable to set the size according to the feature amount calculated by the analysis.
次いで、間引きされたフレーム画像が表示部５４に表示される（ステップＳ１２）。
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、入力部５３を操作して、判断結果を入力する。尚、撮影により取得された各フレーム画像は、一旦ＦＰＤ９ａの記憶部９３に記憶され、全撮影の終了後に纏めてＦＰＤ９ａからコンソール５へ出力されるようにしても良い。
Next, the thinned frame image is displayed on the display unit 54 (step S12).
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 input unit 53 is operated to input the determination result. Each frame image acquired by photographing may be temporarily stored in the storage unit 93 of the FPD 9a, and may be output from the FPD 9a to the console 5 after completion of all photographing.
入力部５３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Ｓ１３；ＮＯ）、記憶部５２に記憶された一連のフレーム画像が削除され（ステップＳ１４）、本処理は終了する。なお、この場合、再撮影が行われることとなる。
入力部５３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Ｓ１３；ＹＥＳ）、解析を行うか否かが判断される（ステップＳ１５）。解析を行うか否かの判断は、例えば、ステップＳ８で説明したのと同様の判断により行われる。解析を行わないと判断されると（ステップＳ１５；ＮＯ）、撮影された静止画像又はフレーム画像が必要に応じて画像処理され、ネットワーク通信部５６を介してＰＡＣＳ１０のサーバー装置に送信される（ステップＳ１６）。なお、ＰＡＣＳ１０のサーバー装置においては、受信された静止画像又はフレーム画像が撮影オーダー情報に対応付けて保存される。
When a determination result indicating imaging NG is input by a predetermined operation of the input unit 53 (step S13; NO), a series of frame images stored in the storage unit 52 is deleted (step S14), and this process ends. . In this case, re-photographing is performed.
When a determination result indicating photographing OK is input by a predetermined operation of the input unit 53 (step S13; YES), it is determined whether or not to perform analysis (step S15). The determination as to whether or not to perform the analysis is performed based on the same determination as described in step S8, for example. If it is determined not to perform analysis (step S15; NO), the captured still image or frame image is subjected to image processing as necessary and transmitted to the server device of the PACS 10 via the network communication unit 56 (step S15). S16). In the server device of PACS 10, the received still image or frame image is stored in association with the shooting order information.
一方、解析を行うと判断されると（ステップＳ１５；ＹＥＳ）、撮影により得られた一連のフレーム画像群から解析に使用するフレーム画像群を選択する処理が行われる（ステップＳ１７）。 On the other hand, if it is determined that analysis is to be performed (step S15; YES), a process of selecting a frame image group to be used for analysis from a series of frame image groups obtained by photographing is performed (step S17).
ここで、ステップＳ１７の処理について説明する。ステップＳ１７においては、まず、表示部５４に、撮影により得られた一連のフレーム画像のサムネイル画像が撮影順に並べて表示された選択用画面５４１が表示される。図８に、選択用画面５４１の一例を示す。図８に示すように、選択用画面５４１には、一連のフレーム画像が並べて表示されているとともに、選択枠５４１ａが表示されている。 Here, the process of step S17 will be described. In step S <b> 17, first, a selection screen 541 on which thumbnail images of a series of frame images obtained by shooting are arranged and displayed in the shooting order is displayed on the display unit 54. FIG. 8 shows an example of the selection screen 541. As shown in FIG. 8, the selection screen 541 displays a series of frame images side by side and a selection frame 541a.
解析に必要となる枚数以上のフレーム画像を用いて解析を行うと、データ転送時間や解析処理時間がかかり、好ましくない。処理時間短縮のためには、撮影された一連のフレーム画像の中から解析に使用する枚数のフレーム画像を選択することが必要となる。一方、動態画像の解析は、後述するように、主として動態周期や隣接するフレーム画像間での信号値の差分等に基づき行われるので、動態画像の解析結果を被写体の真の特徴量を表す結果とするには、被写体の動態一周期以上の枚数の、連続する一連のフレーム画像が必要である。そこで、ステップＳ１７においては、解析に必要な枚数分の連続するフレーム画像を操作者が正しく選択するためのＧＵＩとして選択用画面５４１を提供する。具体的には、選択枠５４１ａを用いて選択させるようにすることで、連続しない１コマ毎の画像選択や、一周期に満たない選択を防止する。 If analysis is performed using more frame images than necessary for analysis, it takes data transfer time and analysis processing time, which is not preferable. In order to shorten the processing time, it is necessary to select the number of frame images to be used for analysis from a series of photographed frame images. On the other hand, as will be described later, dynamic image analysis is performed mainly based on a dynamic cycle, a difference in signal values between adjacent frame images, and the like. In order to achieve this, a continuous series of frame images having a number equal to or greater than one cycle of the subject's dynamics is required. Therefore, in step S17, a selection screen 541 is provided as a GUI for the operator to correctly select the continuous frame images for the number of sheets necessary for analysis. Specifically, by using the selection frame 541a to select, it is possible to prevent image selection for each frame that is not continuous or selection that is less than one cycle.
選択枠５４１ａを表示するために、まず、解析に必要な画像枚数ｎが算出される。例えば、記憶部５２に平均的な成人等の動態周期を部位毎に記憶しておき、撮影に利用された画像読取条件に含まれるフレームレートと、被写体部位の動態周期とに基づいて、解析に必要な画像枚数ｎが算出される。例えば、肺の換気についての解析を行うのであれば、平均的な成人であれば１回の呼吸周期が３〜４秒前後であるので、フレームレートが５枚／秒であれば２０枚、フレームレートが７．５枚／秒であれば３０枚程度必要となる。解析に必要な枚数ｎが算出されると、連続するｎ枚のフレーム画像のサムネイル画像を囲う選択枠５４１ａが表示される。デフォルトでは、撮影順番が１番〜ｎ番までが選択枠５４１ａに囲まれて表示される。選択用画面５４１には、次ページボタン５４１ｂ、最終ページボタン５４１ｃ、確定ボタン５４１ｄ等が設けられている。次ページボタン５４１ｂが押下されると、次のページが表示される。最終ページボタン５４１ｃが押下されると、最終ページが表示される。操作者により一のサムネイル画像が選択されると、選択されたフレーム画像を先頭としてｎ枚の画像を囲った選択枠５４１ａが表示される。確定ボタン５４１ｄが押下されると、選択枠５４１ａで囲まれたサムネイル画像のフレーム画像群が解析に用いる画像として選択される。
なお、選択されたフレーム画像を先頭とすると必要な枚数が確保できない場合がある。このような場合は、選択用画面５４１上に警告をポップアップ表示する。このポップアップ画面でフレーム画像数不足のまま解析を行うか、選択しなおすかをユーザに選択させるようにしてもよい。また、本実施の形態においては、解析に使用する始点となるフレーム画像を選択させることとしているが、終点となるフレームをユーザに選択させる構成としてもよい。
In order to display the selection frame 541a, first, the number n of images necessary for analysis is calculated. For example, the dynamic cycle of an average adult or the like is stored for each region in the storage unit 52, and the analysis is performed based on the frame rate included in the image reading conditions used for imaging and the dynamic cycle of the subject region. The required number of images n is calculated. For example, when analyzing the ventilation of the lungs, the average adult adult has a breathing cycle of around 3-4 seconds, so if the frame rate is 5 frames / second, 20 frames, If the rate is 7.5 sheets / second, about 30 sheets are required. When the number n required for analysis is calculated, a selection frame 541a surrounding thumbnail images of consecutive n frame images is displayed. By default, shooting order numbers 1 to n are displayed surrounded by a selection frame 541a. The selection screen 541 is provided with a next page button 541b, a final page button 541c, a confirmation button 541d, and the like. When the next page button 541b is pressed, the next page is displayed. When the last page button 541c is pressed, the last page is displayed. When one thumbnail image is selected by the operator, a selection frame 541a surrounding n images starting from the selected frame image is displayed. When the confirm button 541d is pressed, a frame image group of thumbnail images surrounded by the selection frame 541a is selected as an image used for analysis.
If the selected frame image is the head, there may be a case where a necessary number cannot be secured. In such a case, a warning is displayed in a pop-up on the selection screen 541. On this pop-up screen, the user may be allowed to select whether to perform analysis while the number of frame images is insufficient or to select again. In the present embodiment, the frame image as the starting point used for the analysis is selected. However, the user may select the frame as the end point.
なお、解析項目によっては、連続する動態周期以上の一連のフレーム画像とともに、例えば肺野であれば安静呼気位（もしくは最大呼気位）、安静吸気位（もしくは最大吸気位）の画像が必要となる場合もある。このような場合には、選択枠５４１ａによる選択に加えて、単発でフレーム画像を選択することを可能とする。例えば、入力部５３のマウスによりフレーム画像のサムネイル画像をクリックすると、その画像が始点となるように選択枠５４１ａが移動し、ダブルクリックすると単発でフレーム画像が選択される。 Depending on the analysis item, together with a series of frame images having a continuous dynamic cycle or more, for example, in the case of a lung field, images of a resting expiratory position (or maximum expiratory position) and a resting inspiratory position (or maximum inspiratory position) are required. In some cases. In such a case, in addition to selection by the selection frame 541a, it is possible to select a frame image in a single shot. For example, when a thumbnail image of a frame image is clicked with the mouse of the input unit 53, the selection frame 541a is moved so that the image becomes the start point, and when a double-click is performed, the frame image is selected in a single shot.
一連のフレーム画像群から解析に使用するフレーム画像群が選択されると、選択されたフレーム画像の間引きデータが撮影オーダー情報と対応付けられ、ネットワーク通信部５６を介して解析用ＷＳ８に送信される（ステップＳ１８）。例えば、選択された一連のフレーム画像の間引きデータのそれぞれに、動態画像を識別するための識別ＩＤや、患者情報、撮影部位、放射線照射条件、画像読取条件（フレーム間隔等）、撮影順を示す番号、フレーム枚数、撮影日時等の情報が付帯され（例えば、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）マルチフォーマットのファイルフォーマットで画像データのヘッダ領域に書き込まれ）、ネットワーク通信部５６を介して解析用ＷＳ８に送信される。また、解析項目も併せて解析用ＷＳ８に通知される。 When a frame image group to be used for analysis is selected from a series of frame image groups, the thinned data of the selected frame image is associated with the shooting order information and transmitted to the analysis WS 8 via the network communication unit 56. (Step S18). For example, identification data for identifying a dynamic image, patient information, imaging region, radiation irradiation condition, image reading condition (frame interval, etc.), and imaging order are indicated for each of a series of selected frame image thinning data. Information such as the number, number of frames, shooting date and time is attached (for example, written in the header area of the image data in DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) multi-format file format), and for analysis via the network communication unit 56 Sent to WS8. The analysis items are also notified to the analysis WS 8.
解析用ＷＳ８においては、通信部８５により一連のフレーム画像が受信されると、受信したフレーム画像群に基づいて解析処理が行われる（ステップＳ１９）。 In the analysis WS 8, when a series of frame images is received by the communication unit 85, analysis processing is performed based on the received frame image group (step S 19).
ここで、ステップＳ１９において実行される解析処理について詳細に説明する。
図９に、解析処理のフローチャートを示す。解析処理は、制御部８１と記憶部８２に記憶されている解析プログラムとの協働により実行される。制御部８１は、解析処理の実行により、解析手段（弁別手段、診断支援情報生成手段）として機能する。
Here, the analysis process executed in step S19 will be described in detail.
FIG. 9 shows a flowchart of the analysis process. The analysis process is executed in cooperation with the control program 81 and the analysis program stored in the storage unit 82. The control unit 81 functions as analysis means (discrimination means, diagnosis support information generation means) by executing analysis processing.
解析処理では、まず、第１の領域分割処理が行われる（ステップＳ１０１）。
第１の領域分割処理においては、まず、一連のフレーム画像の中から一のフレーム画像が基準画像として設定される。次いで、基準画像における解析対象部位の領域が抽出され、この抽出された領域が複数の画素からなる複数の画素ブロック（後述する小ブロックに対して、１ブロック内の画素数が多い、大ブロックを指す。ここでは単にブロックと呼ぶ）に分割される。次いで、他のフレーム画像が基準画像の各ブロックと同じ画素位置のブロック（撮影に使用されたＦＰＤの検出部９２の同じ検出素子から出力される信号値の領域）に分割され、各フレーム画像間の同じ画素位置のブロックが互いに対応付けられる。これにより、一連のフレーム画像の解析対象部位の領域が複数画素からなる複数のブロックに分割される。
この解析処理は、基準画像の解析対象領域に対応する画素群が他のフレーム画像においても解析対象領域に係る画素群とみなして特徴量を算出する所謂見なし方式であり、ローカルマッチング処理やワーピング処理を行う場合に比べて一連のフレーム画像の領域分割及びフレーム画像間のブロックの対応付けを高速に行うことが可能となる。
In the analysis process, first, a first area division process is performed (step S101).
In the first region dividing process, first, one frame image is set as a reference image from a series of frame images. Next, the region of the analysis target part in the reference image is extracted, and the extracted region is a plurality of pixel blocks composed of a plurality of pixels (a large block having a larger number of pixels in one block than a small block described later). It is simply divided into blocks). Next, the other frame images are divided into blocks having the same pixel positions as the blocks of the reference image (regions of signal values output from the same detection elements of the detection unit 92 of the FPD used for shooting). Of the same pixel position are associated with each other. As a result, the region of the analysis target part of the series of frame images is divided into a plurality of blocks composed of a plurality of pixels.
This analysis process is a so-called disregard method in which a pixel group corresponding to an analysis target area of a reference image is regarded as a pixel group related to the analysis target area in other frame images, and a local matching process or a warping process is performed. Compared to the case of performing the above, it is possible to perform the region division of a series of frame images and the association of blocks between the frame images at high speed.
図１０に、肺野の換気を解析する場合の第１の領域分割の例を示す。図１０に示すように、例えば肺野の換気を解析する場合、例えば、各フレーム画像における肺野領域が左右の上、中、下の６つのブロック（Ｌ１〜Ｌ３、Ｒ１〜Ｒ３）に分割される。もともと集団検診では微妙な病変部の検出を目的とはしておらず、最初のスクリーニングとしては十分なブロック数である。なお、解析時間を短縮するため、左右の肺野領域をそれぞれ１ブロックとして、肺野領域を合計２ブロックに分割することとしてもよい。また、喫煙は肺野の換気機能に影響を及ぼす。そこで、例えば、喫煙履歴のある被検者の場合はブロック数を増やす等、被検者の喫煙履歴に応じてブロック数を設定してもよい。 FIG. 10 shows an example of a first region division when analyzing lung field ventilation. As shown in FIG. 10, for example, when analyzing lung field ventilation, for example, the lung field region in each frame image is divided into six blocks (L1 to L3, R1 to R3) on the left, right, top, middle, and bottom. The Originally, mass screening is not intended to detect subtle lesions, and the number of blocks is sufficient for initial screening. In order to shorten the analysis time, the left and right lung field regions may be divided into one block, and the lung field region may be divided into a total of two blocks. Smoking also affects lung field ventilation. Therefore, for example, in the case of a subject with a smoking history, the number of blocks may be set according to the smoking history of the subject, such as increasing the number of blocks.
基準画像としては、解析対象部位の領域の面積が最小となるフレーム画像とすることが好ましい。このようにすれば、基準画像の各ブロックを他のフレーム画像に対応付けたときに、各ブロックが他のフレーム画像の解析対象部位外の領域に対応付けられることがないためである。例えば、肺野を解析する場合であれば、基準画像は安静呼気位のフレーム画像とすることが好ましい。安静呼気位では、安静呼吸時において横隔膜の位置が最も高くなる、即ち、肺野領域の面積が最も小さくなるので、基準画像の各ブロックを他のフレーム画像に対応付けたときに、各ブロックが他のフレーム画像の肺野外の領域に対応付けられることがないためである。
安静呼気位の画像は、一連のフレーム画像の中から横隔膜の位置が最も高い位置にある画像を抽出することで取得することができる。また、各フレーム画像から肺野領域を抽出し、抽出された肺野領域の面積が最も小さい（肺野領域内の画素数が最も少ない）フレーム画像を安静呼気位の画像としてもよい。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、安静呼気位のフレーム画像とする。）の各画素の信号値（濃度値）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、境界付近の小ブロック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。
なお、コンソール５から送信された一連のフレーム画像は、第２の領域分割処理を行う際に使用するため、第１の領域分割処理を施す前にそのコピーがＲＡＭに保存される。
The reference image is preferably a frame image that minimizes the area of the region to be analyzed. This is because, when each block of the reference image is associated with another frame image, each block is not associated with a region outside the analysis target region of the other frame image. For example, in the case of analyzing the lung field, the reference image is preferably a frame image at a resting expiratory position. In the resting expiratory position, the position of the diaphragm is the highest during rest breathing, that is, the area of the lung field area is the smallest, so when each block of the reference image is associated with another frame image, This is because it is not associated with an area outside the lung field of another frame image.
An image of the resting breath position can be acquired by extracting an image having the highest diaphragm position from a series of frame images. Alternatively, a lung field region may be extracted from each frame image, and a frame image having the smallest area of the extracted lung field region (the smallest number of pixels in the lung field region) may be used as an image of a resting breath position. 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 (concentration values) of each pixel of an arbitrary frame image (here, a frame image at a resting expiratory position) in a series of frame images, and higher than this threshold value. The signal region is first extracted as a lung field region candidate. Next, edge detection is performed near 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 block near the boundary. it can.
Since a series of frame images transmitted from the console 5 are used when performing the second area division processing, a copy thereof is stored in the RAM before the first area division processing.
次いで、各フレーム画像において、分割された各ブロックの信号値の代表値が算出され、ブロック内の各画素の信号値が代表値に置き換えられる（ステップＳ１０２）。なお、代表値としては、ここでは、ブロック内の各画素の信号値の平均値とするが、これに限らず、中央値、最頻値としてもよい。 Next, in each frame image, the representative value of the signal value of each divided block is calculated, and the signal value of each pixel in the block is replaced with the representative value (step S102). Here, the representative value is the average value of the signal values of each pixel in the block, but is not limited thereto, and may be a median value or a mode value.
次いで、フレーム画像間で対応づけられた各ブロックに対して、時間軸方向のフィルタリング処理が施される（ステップＳ１０３）。ここでは、正常または異常疑いあり（正常／異常疑いあり）の弁別を行う対象となる動態以外の周波数の信号値の変化が除去される。この処理は、省略可能な場合もあるが、正常／異常疑いありの弁別の精度を向上させるためには実行することが好ましい。
例えば、胸部の動態画像においては、肺野領域に換気と血流の双方の動きによる信号値の変化が現れる。呼吸換気に伴う信号値の変化幅は、肺血流に伴う信号値変化幅の約１０倍となる。よって、呼吸換気の正常／異常疑いありを弁別する場合は、血流等に伴う高周波数な信号変化はノイズとなる。この血流等に伴う信号変化を除去するために、ブロック毎の信号値の時間変化に対して、安静呼吸画像群ではカットオフ周波数０．７Ｈｚ（深呼吸画像の場合はカットオフ周波数０．５Ｈｚ）でローパスフィルタ処理が行われる。
Next, a filtering process in the time axis direction is performed on each block associated between the frame images (step S103). Here, the change in the signal value of the frequency other than the dynamics to be discriminated for normal or suspected abnormality (normal / suspected abnormality) is removed. Although this process may be omitted, it is preferable to execute this process in order to improve the accuracy of discrimination of suspected normality / abnormality.
For example, in a dynamic image of the chest, a change in signal value due to movement of both ventilation and blood flow appears in the lung field region. The signal value change width associated with respiratory ventilation is approximately 10 times the signal value change width associated with pulmonary blood flow. Therefore, when discriminating whether there is normal / abnormal respiratory ventilation, a high-frequency signal change accompanying blood flow or the like becomes noise. In order to remove the signal change accompanying the blood flow etc., the cut-off frequency 0.7 Hz in the rest breathing image group (the cut-off frequency 0.5 Hz in the case of the deep breath image) with respect to the time change of the signal value for each block. A low-pass filter process is performed.
次いで、各ブロック毎にフレーム間差分処理が行われる（ステップＳ１０４）。フレーム間差分処理においては、一連のフレーム画像の、互いに対応付けられたブロック毎に、隣接するフレーム画像間で信号値の差分値が算出される（（Ｎ＋１番目のフレーム画像の信号値）−（Ｎ番目の信号値）が算出される）。 Next, inter-frame difference processing is performed for each block (step S104). In the inter-frame difference processing, the difference value of the signal value between adjacent frame images is calculated for each block of the series of frame images associated with each other ((the signal value of the (N + 1) th frame image) − ( Nth signal value) is calculated).
次いで、各ブロック毎に、算出されたフレーム差分値が予め定められた閾値と比較され、フレーム間差分値が予め定められた閾値以上であるか否かが判断される（ステップＳ１０５）。ここで、解析対象部位が正常に動作していれば、フレーム間差分値は一定の範囲をとるはずである。例えば、呼吸に伴う換気の場合、正常系では、息を吸い込むことにより肺胞領域が広がり、単位面積当たりのＸ線透過量が増え、ＦＰＤの出力値としては大きくなる（吸気期）。また、息を吐き出すことにより肺胞領域が小さくなり、単位面積当たりのＸ線透過量が減少し、ＦＰＤの出力値は小さくなる（呼気期）。このように、正常系では、一連の撮影に伴って、上記のような吸気期と呼気期の信号変化を繰り返すこととなるが、呼吸に伴う換気機能を喪失している領域は、ＦＰＤの各画素の出力値が変化しない、又は変化幅が所定の基準（閾値）より小さくなる。
そこで、本実施の形態においては、各ブロックのフレーム間差分値が予め定められた閾値以上である場合にそのブロックは正常と判断され、各ブロックのフレーム間差分値が予め定められた閾値より小さい場合にそのブロックは異常の疑いがあると判断される。
Next, for each block, the calculated frame difference value is compared with a predetermined threshold value, and it is determined whether or not the inter-frame difference value is greater than or equal to a predetermined threshold value (step S105). Here, if the part to be analyzed is operating normally, the inter-frame difference value should take a certain range. For example, in the case of ventilation accompanying breathing, in the normal system, the alveolar region is expanded by inhaling breath, the amount of X-ray transmission per unit area increases, and the output value of the FPD becomes large (inspiratory period). Moreover, by exhaling, the alveolar region becomes smaller, the amount of X-ray transmission per unit area decreases, and the output value of the FPD becomes smaller (expiratory period). Thus, in the normal system, the signal change in the inspiratory period and the expiratory period as described above is repeated with a series of imaging, but the region where the ventilation function associated with respiration is lost is each of the FPDs. The output value of the pixel does not change or the change width becomes smaller than a predetermined reference (threshold value).
Therefore, in the present embodiment, when the inter-frame difference value of each block is equal to or greater than a predetermined threshold value, the block is determined to be normal, and the inter-frame difference value of each block is smaller than the predetermined threshold value. If the block is determined to be suspected of being abnormal.
このように、本実施の形態における正常／異常疑いありの弁別は、基準画像の解析対象部位の領域を大まかな大ブロック（例えば、ここでは肺野領域全体を６つに分割したブロック）で行うので、詳細解析用の画素単位や小ブロック（例えば、０．２ｍｍ〜５ｍｍの矩形領域）で行う場合に比べて処理時間を飛躍的に短縮することができる。また、正常／異常疑いありの弁別は、各ブロック内の信号値を平均化し、各ブロック毎の信号値（平均値）のフレーム画像差分値に基づいて行うので、検出部９２の個々の検出素子の出力バラツキの影響をある程度緩和することができる。この出力バラツキの影響は、ブロック内で平均化することで丸められるため、ブロックに含まれる画素数を大きくするほど低減することができる。また、呼吸に伴い肋骨は移動するが、比較的大きな画素数のブロックであれば、ブロック内で信号値を平均化することにより、ブロック内での肋骨の移動による信号変化は相殺されるため、肋骨の移動による信号値の影響を抑えることができる。 As described above, the normal / suspected abnormal discrimination according to the present embodiment is performed by roughly dividing the region of the analysis target region of the reference image into roughly large blocks (for example, a block obtained by dividing the entire lung field region into six). Therefore, the processing time can be drastically shortened as compared with the case where the detailed analysis is performed in pixel units or small blocks (for example, a rectangular region of 0.2 mm to 5 mm). Further, the discrimination of suspected normality / abnormality is performed by averaging the signal values in each block and based on the frame image difference value of the signal value (average value) for each block. To some extent can be mitigated. Since the influence of this output variation is rounded by averaging within the block, it can be reduced as the number of pixels included in the block is increased. In addition, the rib moves with breathing, but if the block has a relatively large number of pixels, the signal value due to the movement of the rib within the block is canceled by averaging the signal value within the block, The influence of the signal value due to the movement of the ribs can be suppressed.
ステップＳ１０５において、各ブロックのフレーム間差分値が予め定められた閾値以上であると判断されると（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）、被写体の動態は正常に弁別され（ステップＳ１０６）、処理は図７のステップＳ２０に移行する。
フレーム間差分値が予め定められた閾値より小さいブロックがあると判断されると（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）、そのブロックにおける被写体の動態は異常の疑いありに弁別される（ステップＳ１０７）。そして、第２の領域分割処理（ビニング処理）が実行されることにより、異常の疑いありに弁別されたブロックがそのブロックよりも少ない画素数からなる画素ブロック（小ブロック）に再分割され（ステップＳ１０８）、異常の疑いありに弁別された領域の、再分割された小ブロック毎に、予め指定されている特徴量が算出され、診断支援情報が生成される（ステップＳ１０９）。診断支援情報は、特徴量そのものである場合もあるし、後述するフレーム間差分画像の静止画像や最大流速比のヒストグラムのように、算出された特徴量に基づいて作成された画像やグラフ等の場合もある。
また、胸部の場合、大ブロック化で動態（換気）機能に異常の疑いありと弁別された被検者に対しては、血流機能解析に相応しい小ブロックに再分割し、血流機能に係る特徴量情報も提供して、総合的な診断を行えるようにすることが好ましい。
If it is determined in step S105 that the inter-frame difference value of each block is equal to or greater than a predetermined threshold (step S105: YES), the dynamics of the subject are normally distinguished (step S106), and the process is as shown in FIG. The process proceeds to step S20.
If it is determined that there is a block whose inter-frame difference value is smaller than a predetermined threshold value (step S105: YES), the dynamics of the subject in that block is discriminated as suspected of being abnormal (step S107). Then, by executing the second area dividing process (binning process), the block discriminated as having a suspected abnormality is subdivided into pixel blocks (small blocks) having a smaller number of pixels than that block (step) S108), a pre-designated feature amount is calculated for each sub-divided small block of the area discriminated as suspected of abnormality, and diagnosis support information is generated (step S109). The diagnosis support information may be the feature amount itself, or an image or graph created based on the calculated feature amount, such as a still image of the inter-frame difference image and a histogram of the maximum flow velocity ratio, which will be described later. In some cases.
In the case of the chest, subjects who were identified as suspected to have abnormalities in dynamic (ventilation) function due to large blocks were subdivided into small blocks suitable for blood flow function analysis. It is preferable to provide feature amount information so that comprehensive diagnosis can be performed.
ここで、第２の領域分割処理（ビニング処理）においては、ＲＡＭに記憶されている（画素が平均化されていない）一連のフレーム画像が用いられる。第２の領域分割処理（ビニング処理）では、少なくとも各フレーム画像における異常疑いありに弁別された詳細解析の対象となるブロックがそれより少ない画素数からなる画素ブロック（小ブロック）に再分割される。具体的には、各フレーム画像全体が異常疑いありと弁別されたブロックの画素数よりも小さい画素数からなる矩形領域（小ブロック）に分割される。これにより、異常疑いありに弁別されたブロックも小ブロックに分割される。次いで、各フレーム画像において、小ブロック毎に画素の信号値の代表値（ここでは、平均値）が算出され、小ブロック内の画素の信号値が代表値に置き換えられる。フレーム画像間における同一位置の小ブロックは互いに対応付けられる。そして、異常疑いありに弁別されたブロックにおける各小ブロックのデータを用いて、特徴量が算出される。
小ブロックのサイズは、例えば、０．２ｍｍ〜５ｍｍの矩形領域であり、解析項目（算出すべきとして指定されている特徴量）に応じ各小ブロックあたりの画素数が決定される。解析項目とその項目の解析を行う際に最適な小ブロックの画素数は、予め記憶部８２に記憶されている。解析項目が複数ある場合は、最小の画素数が小ブロックの画素数として決定される。なお、特徴量に応じた小ブロック当たりの画素数がコンソール５から送信されたフレーム画像のビニングサイズと同じ場合には、既に第２の領域分割処理が行われているので、ステップＳ１０８の処理は省略される。
Here, in the second area dividing process (binning process), a series of frame images stored in the RAM (pixels are not averaged) are used. In the second area dividing process (binning process), at least a block to be subjected to detailed analysis in each frame image that is discriminated for suspected abnormality is subdivided into pixel blocks (small blocks) having a smaller number of pixels. . Specifically, each frame image is divided into rectangular regions (small blocks) each having a smaller number of pixels than the number of pixels of a block that is discriminated as suspected of being abnormal. Thereby, the block discriminated with suspected abnormality is also divided into small blocks. Next, in each frame image, a representative value (here, an average value) of pixel signal values is calculated for each small block, and the pixel signal values in the small block are replaced with the representative values. Small blocks at the same position between frame images are associated with each other. And the feature-value is calculated using the data of each small block in the block discriminated with suspected abnormality.
The size of the small block is, for example, a rectangular region of 0.2 mm to 5 mm, and the number of pixels per each small block is determined according to the analysis item (the feature amount designated as the calculation). The analysis item and the optimal number of pixels of the small block when analyzing the item are stored in the storage unit 82 in advance. When there are a plurality of analysis items, the minimum number of pixels is determined as the number of pixels in the small block. Note that if the number of pixels per small block corresponding to the feature amount is the same as the binning size of the frame image transmitted from the console 5, the second region division processing has already been performed, so the processing in step S108 is Omitted.
以下、ステップＳ１０９における解析の例として、胸部（肺野）を解析対象部位とした場合について説明する。
肺野の換気機能による局所的な信号変化を示す特徴量を算出する解析項目としては、例えば、下記の（１）〜（６）の項目が挙げられる。以下、各特徴量毎に、その算出方法の手順について簡単に説明する。なお、下記においては、解析に必要な処理を明確にするため、撮影されたフレーム画像の生データ（ＲＡＷデータ）から特徴量を算出する処理内容について説明するが、本実施の形態においては、すでに各フレーム画像に、ビニング処理が施されている（即ち、所定サイズの小ブロックに分割され、小ブロック毎に信号値の平均化が行われている）。
Hereinafter, as an example of the analysis in step S109, a case where the chest (lung field) is the analysis target part will be described.
Examples of analysis items for calculating a feature amount indicating a local signal change due to a lung field ventilation function include the following items (1) to (6). Hereinafter, the procedure of the calculation method for each feature amount will be briefly described. In the following, in order to clarify the processing necessary for the analysis, the processing content for calculating the feature amount from the raw data (RAW data) of the captured frame image will be described. Each frame image is binned (that is, divided into small blocks of a predetermined size, and signal values are averaged for each small block).
解析用ＷＳ８の解析処理においては、従来のようにワーピング処理を施してフレーム画像間の画素を対応付けて特徴量を算出するのではなく、ワーピング処理は施さずにＦＰＤ９ａにおける同一位置の検出素子の出力を示す画素（複数画素の小ブロック）を互いに対応付けて特徴量の算出を行い、特徴量の精度を維持したまま処理時間を大幅に短縮した点に特徴がある。 In the analysis process of the analysis WS 8, the warping process is not performed and the feature amount is calculated by associating the pixels between the frame images as in the related art, but the warping process is not performed, and the detection element at the same position in the FPD 9 a is not subjected to the warping process. A feature is that the feature amount is calculated by associating pixels indicating output (small blocks of a plurality of pixels) with each other, and the processing time is greatly reduced while maintaining the accuracy of the feature amount.
（１）換気−フレーム間差分画像
フレーム間差分画像は、一連のフレーム画像に以下の処理を施すことによって算出される。
ビニング処理→時間軸方向のローパスフィルタ処理→フレーム間差分処理→ノイズ除去処理
ビニング処理、時間軸方向のローパスフィルタ処理、フレーム間差分処理は上述のとおりである（以下同じ）。
なお、フレーム間差分画像の静止画像を作成する場合は、肺野全体の濃度変化又は横隔膜の位置の変化を解析することにより一連のフレーム画像における吸気期間と呼気期間を算出し、小ブロック毎に吸気期間については正のフレーム間差分値の絶対値を積算し、呼気期間については負のフレーム間差分値の絶対値を積算した画像を作成する。
(1) Ventilation-interframe difference image An interframe difference image is calculated by performing the following processing on a series of frame images.
Binning process → low-pass filter process in the time axis direction → difference process between frames → noise removal process The binning process, the low-pass filter process in the time axis direction, and the difference process between frames are as described above (the same applies hereinafter).
When creating a still image of the inter-frame difference image, the inspiratory period and expiratory period in a series of frame images are calculated by analyzing the change in the concentration of the entire lung field or the change in the position of the diaphragm. For the inhalation period, an absolute value of the positive inter-frame difference value is integrated, and for the expiration period, an image of the absolute value of the negative inter-frame difference value is integrated.
（２）換気−波形描画
換気−波形描画は、一連のフレーム画像に以下の処理を施すことによって算出される。
ビニング処理→時間軸方向のローパスフィルタ処理→波形描画
波形描画処理は、一連のフレーム画像の同じ画素位置の小ブロック（ＦＰＤの同一位置の検出素子から出力された画素ブロックの領域）を互いに対応付け、各小ブロック毎に、横軸を撮影開始からの経過時間、縦軸を画素の平均信号値とした座標平面を作成して、各フレーム画像の撮影開始からの経過時間とその小ブロックについて算出された平均信号値が交わる点をプロットすることより、換気量を示す信号値の時間変化を示す波形を描画する処理である。
(2) Ventilation-waveform drawing Ventilation-waveform drawing is calculated by performing the following processing on a series of frame images.
Binning processing → Low-pass filter processing in the time axis direction → Waveform drawing Waveform drawing processing associates small blocks at the same pixel position in a series of frame images (regions of pixel blocks output from detection elements at the same position in the FPD) with each other. For each small block, create a coordinate plane with the elapsed time from the start of shooting on the horizontal axis and the average signal value of the pixel on the vertical axis, and calculate the elapsed time from the start of shooting of each frame image and its small blocks. This is a process of drawing a waveform showing a time change of a signal value indicating a ventilation amount by plotting a point where the average signal values are intersected.
（３）換気−気流速度
気流速度は、各小ブロックの肺のやわらかさ（肺コンプライアンス）を示す特徴量である。気流速度は、一連のフレーム画像に、以下の処理を施すことによって算出される。
ビニング処理→時間軸方向のローパスフィルタ処理→フレーム間差分処理→フレーム間差分値の代表値（最大値もしくは平均値）を算出
(3) Ventilation-Airflow velocity The airflow velocity is a feature amount indicating the softness of the lungs (pulmonary compliance) of each small block. The air velocity is calculated by performing the following processing on a series of frame images.
Binning processing → Low-pass filter processing in the time axis direction → Difference processing between frames → Calculate the representative value (maximum value or average value) of difference values between frames
なお、最大値を代表値とする場合、各小ブロック毎に、呼気期間と吸気期間のそれぞれの期間における気流速度の最大値を表す指標として、呼気期間、吸気期間における信号変化(フレーム間差分値)の最大値をそれぞれ算出し、その比（最大流速比）の分布を示すヒストグラムを作成するとともに、何れか１つのフレーム画像上の各小ブロックを最大流速比に応じた輝度もしくは色で示す画像を作成し、両者を並べて解析結果として提供してもよい。この解析を最大流速比のヒストグラム解析と呼ぶ。
最大流速比のヒストグラム解析では、図１４Ａ〜図１４Ｃ等に示すように、各小ブロックの吸気気流速度の最大値（絶対値）と呼気気流速度の最大値（絶対値）との比の値がヒストグラム表示されるとともに、ＣＯＰＤであるか否かの指標となる肺野全体での平均値や標準偏差が表示された画像が生成される。また、併せて静止画像上の各小ブロックを比の値に応じた輝度もしくは色で示すことで、異常個所の分布を医師が容易に把握できるような診断情報提供する。
When the maximum value is used as a representative value, for each small block, a signal change (difference value between frames) is used as an index indicating the maximum value of the airflow velocity in each of the expiration period and the inspiration period. ), And a histogram showing the distribution of the ratio (maximum flow rate ratio) is created, and each small block on any one of the frame images is displayed in luminance or color according to the maximum flow rate ratio. May be prepared, and both may be arranged and provided as an analysis result. This analysis is called histogram analysis of the maximum flow rate ratio.
In the histogram analysis of the maximum flow rate ratio, as shown in FIGS. 14A to 14C and the like, the value of the ratio between the maximum value (absolute value) of the inspiratory airflow velocity and the maximum value (absolute value) of the expiratory airflow velocity of each small block is calculated. In addition to the histogram display, an image is generated in which the average value and standard deviation of the entire lung field, which is an indicator of whether or not the image is COPD, are displayed. In addition, by providing each small block on the still image with brightness or color according to the ratio value, diagnostic information is provided so that a doctor can easily grasp the distribution of abnormal parts.
（４）換気量の振幅
換気量の振幅は、一連のフレーム画像に以下の処理を施すことによって算出される。
ビニング処理→時間軸方向のローパスフィルタ処理→一連のフレーム画像の同じ画素位置の小ブロック（ＦＰＤの同一位置の検出素子から出力された画素ブロックの領域）を互いに対応付け、各小ブロック毎に、呼吸１サイクル中の最大信号値（極大値）−最小信号値（極小値）の算出
(4) Ventilation Amplitude The ventilation volume amplitude is calculated by performing the following processing on a series of frame images.
Binning processing → Low-pass filter processing in the time axis direction → Small blocks at the same pixel position in the series of frame images (regions of pixel blocks output from detection elements at the same position in the FPD) are associated with each other, and for each small block, Calculation of maximum signal value (maximum value)-minimum signal value (minimum value) during one breath cycle
（５）吸気遅延時間
吸気遅延時間は、一連のフレーム画像に以下の処理を施すことによって算出される。
ビニング処理→時間軸方向のローパスフィルタ処理→一連のフレーム画像の同じ画素位置の小ブロック（ＦＰＤの同一位置の検出素子から出力された画素ブロックの領域）を互いに対応付け、肺野全体の濃度変化又は横隔膜位置の変化を解析することにより安静呼気位のフレーム画像を抽出し、各小ブロック毎に、安静呼気位のフレーム画像から、吸気時において安静呼気位の信号値との差が所定の閾値以上となるまでの時間の算出
(5) Intake delay time The intake delay time is calculated by performing the following processing on a series of frame images.
Binning processing → Low-pass filter processing in the time axis direction → Small blocks at the same pixel position (regions of pixel blocks output from detection elements at the same position in the FPD) of a series of frame images are associated with each other to change the density of the entire lung field Alternatively, a frame image of the resting expiratory position is extracted by analyzing changes in the diaphragm position, and the difference between the signal value of the resting expiratory position at the time of inspiration from the frame image of the resting expiratory position for each small block is a predetermined threshold value. Calculation of time until
（６）吸気時間、呼気時間
吸気時間、呼気時間は、一連のフレーム画像に以下の処理を施すことによって算出される。
ビニング処理→時間軸方向のローパスフィルタ処理→一連のフレーム画像の同じ画素位置の小ブロック（ＦＰＤの同一位置の検出素子から出力された画素ブロックの領域）を互いに対応付け、各小ブロック毎に、呼吸１サイクル中の最大信号値（極大値）、最小信号値（極小値）の算出→最大信号値から最小信号値までの時間を呼気時間、最小信号値から最大信号値までの時間を呼気時間として算出
(6) Inspiration time and expiration time The inspiration time and expiration time are calculated by performing the following processing on a series of frame images.
Binning processing → Low-pass filter processing in the time axis direction → Small blocks at the same pixel position in the series of frame images (regions of pixel blocks output from detection elements at the same position in the FPD) are associated with each other, and for each small block, Calculation of maximum signal value (maximum value) and minimum signal value (minimum value) during one breath cycle → time from maximum signal value to minimum signal value is expiration time, time from minimum signal value to maximum signal value is expiration time Calculated as
血流の解析に於いては、肺血流の場合、正常系では、心臓の拍動に伴い、血液が拍動流として血管内を循環することになるので、単位面積当たりのＸ線透過量が低下し、ＦＰＤの出力値は低下する。このように、正常系では、一連の撮影に伴って、上記のような心臓の拍動に伴う信号変化を繰り返すこととなるが、血管が詰まり血流がない領域は、ＦＰＤの各画素の出力値が変化しない、又は変化幅が所定の基準（閾値）より小さくなる。
また、例えば、肺血流（血流）の解析を行う場合には、呼吸等に伴う低周波数な信号変化はノイズとなる。この呼吸等に伴う低周波数な信号変化を除去するために、異常領域の抽出前に、ブロック毎の信号値の時間変化に対して、安静呼吸画像群では低域カットオフ周波数０．７Ｈｚ、深呼吸画像群では低域カットオフ周波数０．５Ｈｚでハイパスフィルタ処理を行うことが好ましい。若しくは、さらに高周波数のノイズ成分を除去するために２．５Ｈｚの高域カットオフ周波数で高周波数も遮断するバンドパスフィルタによってフィルタリングを行っても良い。
小ブロックのサイズは、例えば、０．２ｍｍ〜５ｍｍの矩形領域であり、解析項目（算出すべきとして指定されている特徴量）に応じ各小ブロックあたりの画素数が決定される。
In the analysis of blood flow, in the case of pulmonary blood flow, in the normal system, blood circulates in the blood vessel as pulsatile flow as the heart beats, so the amount of X-ray permeation per unit area Decreases, and the output value of the FPD decreases. As described above, in the normal system, the signal change accompanying the pulsation of the heart as described above is repeated with a series of imaging, but the region where the blood vessel is clogged and there is no blood flow is the output of each pixel of the FPD. The value does not change or the change width becomes smaller than a predetermined reference (threshold value).
For example, when analyzing pulmonary blood flow (blood flow), a low-frequency signal change caused by breathing or the like becomes noise. In order to remove low-frequency signal changes accompanying this breathing, etc., the low-frequency cut-off frequency 0.7 Hz and deep breathing in the rest breathing image group with respect to the temporal change of the signal value for each block before extraction of the abnormal region In the image group, it is preferable to perform high-pass filter processing at a low-frequency cutoff frequency of 0.5 Hz. Alternatively, filtering may be performed by a band-pass filter that cuts off a high frequency at a high-frequency cutoff frequency of 2.5 Hz in order to remove a noise component at a higher frequency.
The size of the small block is, for example, a rectangular region of 0.2 mm to 5 mm, and the number of pixels per each small block is determined according to the analysis item (the feature amount designated as the calculation).
肺野内の血流による局所的な信号変化を示す特徴量を算出する解析としては、例えば、下記の（７）〜（１０）が挙げられる。以下、各特徴量毎に、その算出方法の手順について簡単に説明する。なお、下記においては、撮影されたフレーム画像の生データ（ＲＡＷデータ）から特徴量を算出する処理内容について説明するが、本実施の形態においては、すでに各画像にビニング処理が施されている（即ち、所定サイズの小ブロックに分割され、小ブロック毎に信号値の平均化が行われている）。 For example, the following (7) to (10) may be mentioned as the analysis for calculating the feature amount indicating the local signal change due to the blood flow in the lung field. Hereinafter, the procedure of the calculation method for each feature amount will be briefly described. In the following, the processing content for calculating the feature amount from the raw data (RAW data) of the captured frame image will be described. However, in this embodiment, binning processing has already been performed on each image ( That is, it is divided into small blocks of a predetermined size, and the signal values are averaged for each small block).
（７）血流−フレーム間差分画像
フレーム間差分画像は、一連のフレーム画像に以下の処理を施すことによって算出される。
ビニング処理→時間軸方向のハイパスフィルタ処理→フレーム間差分処理→ノイズ除去
時間軸方向のハイパスフィルタ処理は、血流による信号値の時間変化を抽出するための処理であり、例えば、カットオフ周波数０．７Ｈｚでフィルタリングする。その他は、上述の（１）換気−フレーム間差分画像で説明した処理と同様である。
(7) Blood flow-interframe difference image The interframe difference image is calculated by performing the following processing on a series of frame images.
Binning process → High-pass filter process in the time axis direction → Difference process between frames → Noise removal The high-pass filter process in the time axis direction is a process for extracting a temporal change in the signal value due to blood flow. Filter at 7 Hz. Others are the same as the processing described in the above (1) Ventilation-frame difference image.
（８）血流−波形描画
血流−波形描画は、一連のフレーム画像に以下の処理を施すことによって算出される。
ビニング処理→時間軸方向のハイパスフィルタ処理→各小ブロック毎の波形描画
ビニング処理及び時間軸方向のハイパスフィルタ処理は上述のとおりである（以下同じ）。
波形描画処理は、上述の（２）換気−波形描画で説明した処理と同様の処理である。
(8) Blood flow-waveform drawing Blood flow-waveform drawing is calculated by performing the following processing on a series of frame images.
Binning process → High-pass filter process in the time axis direction → Waveform drawing for each small block The binning process and the high-pass filter process in the time axis direction are as described above (the same applies hereinafter).
The waveform drawing process is the same as the process described in (2) Ventilation-waveform drawing described above.
（９）血流量の振幅
血流量の振幅は、一連のフレーム画像に以下の処理を施すことによって算出される。
ビニング処理→時間軸方向のハイパスフィルタ処理→一連のフレーム画像の同じ画素位置の小ブロック（ＦＰＤの同一位置の検出素子から出力された画素ブロックの領域）を互いに対応付け、各小ブロック毎に、心拍１サイクル中の最大信号値（極大値）−最小信号値（極小値）の算出
(9) Blood Flow Amplitude The blood flow amplitude is calculated by performing the following processing on a series of frame images.
Binning processing → High-pass filter processing in the time axis direction → Small blocks at the same pixel position in the series of frame images (regions of pixel blocks output from detection elements at the same position in the FPD) are associated with each other, and for each small block, Calculation of maximum signal value (maximum value)-minimum signal value (minimum value) during one heartbeat cycle
（１０）心室収縮遅延時間
吸気遅延時間は、一連のフレーム画像に以下の処理を施すことによって算出される。
ビニング処理→時間軸方向のハイパスフィルタ処理→一連のフレーム画像の同じ画素位置の小ブロック（ＦＰＤの同一位置の検出素子から出力された画素ブロックの領域）を互いに対応付け、心室領域の濃度変化又は心壁位置の変化を解析することにより心室拡張期の終わりに相当するフレーム画像を抽出し、各小ブロック毎に、心室拡張期の終わりに相当するフレーム画像から、心室収縮期において心室拡張期の終わりの信号値との差が所定の閾値以上となるまでの時間の算出
(10) Ventricular systolic delay time The inspiratory delay time is calculated by performing the following processing on a series of frame images.
Binning processing → High-pass filter processing in the time axis direction → Small blocks at the same pixel position (regions of pixel blocks output from detection elements at the same position in the FPD) of a series of frame images are associated with each other, A frame image corresponding to the end of the ventricular diastole is extracted by analyzing the change in the ventricular wall position, and for each small block, a frame image corresponding to the end of the ventricular diastole is extracted from the frame image corresponding to the end of the ventricular diastole. Calculating the time until the difference from the end signal value exceeds a predetermined threshold
なお、異常疑いありと弁別されたブロックがある場合、一連の複数のフレーム画像を用いて、例えば、下記の（１１）〜（１５）に示す肺野全体の動きを示す特徴量を算出することとしてもよい。以下、各特徴量毎に、その算出方法の手順について簡単に説明する。なお、本実施の形態においては、各フレーム画像にビニング処理が施されているが、ビニング処理を行っていても行わなくても下記特徴量は算出可能である。 In addition, when there is a block discriminated as suspected of abnormality, for example, a feature amount indicating the movement of the entire lung field shown in the following (11) to (15) is calculated using a series of a plurality of frame images. It is good. Hereinafter, the procedure of the calculation method for each feature amount will be briefly described. In the present embodiment, the binning process is performed on each frame image. However, the following feature amount can be calculated whether or not the binning process is performed.
（１１）横隔膜移動量解析
横隔膜移動量は、撮影された各フレーム画像に、以下の処理を施すことによって算出される。
画像解析により各フレーム画像から横隔膜の位置を抽出→各フレーム画像の横隔膜の位置を追跡し、移動量を算出
（１２）胸郭移動量解析
胸郭移動量は、撮影された各フレーム画像に、以下の処理を施すことによって算出される。
画像解析により各フレーム画像から上部胸郭（上肋骨（第２〜第６肋骨））、下部胸郭（下肋骨（第７〜第１０肋骨））の位置を抽出→各フレーム画像の上胸郭、下胸郭の位置を追跡し、移動量を算出する。
（１３）呼吸数、呼吸周期
呼吸数、呼吸周期は、撮影された各フレーム画像に、以下の処理を施すことによって算出される。
各フレーム画像から画像解析により求めた横隔膜位置（肺尖から横隔膜までの距離）の変化若しくはローパスフィルタ処理後の肺野全体の信号変化（信号値（平均信号値）の極大値から次の極小値までの時間間隔）より呼吸周期を求め、呼吸周期の逆数から単位時間当たりの呼吸数を算出する。
（１４）心拍数、心周期
心拍数、心周期は、撮影された各フレーム画像に、以下の処理を施すことによって算出される。
各フレーム画像から画像解析により求めた心壁位置の変化若しくはハイパスフィルタ処理後の肺野全体の信号変化（信号値（平均信号値）の極大値から次の極小値までの時間間隔）より心周期を求め、心周期の逆数から単位時間当たりの呼吸数を算出する。
（１５）スパイロ検査相当の値の算出
横隔膜位置の時間変化波形を算出し、ＦＥＶ１．０％（一秒率）相当の値を算出する。
胸郭と横隔膜位置の変化から肺野面積の変化量を算出し、別途測定した胸厚の変化量を乗ずることで、ＶＣ（肺活量）相当の値を算出する。
解析処理が終了すると、処理は図７のステップＳ２０に移行する。
(11) Diaphragm movement amount analysis The diaphragm movement amount is calculated by performing the following processing on each captured frame image.
Extract the position of the diaphragm from each frame image by image analysis → track the position of the diaphragm in each frame image and calculate the movement amount (12) Thoracic movement amount analysis The thoracic movement amount is Calculated by performing processing.
Extract the positions of the upper rib cage (upper ribs (second to sixth ribs)) and lower rib cage (lower ribs (seventh to tenth ribs)) from each frame image by image analysis → upper and lower rib cages of each frame image Is tracked and the amount of movement is calculated.
(13) Respiration rate and respiration cycle The respiration rate and respiration cycle are calculated by performing the following processing on each captured frame image.
Changes in the diaphragm position (distance from the apex to the diaphragm) determined by image analysis from each frame image, or the signal change (signal value (average signal value)) from the local maximum to the next local minimum after low-pass filtering The respiratory cycle is obtained from the time interval until the respiratory rate is obtained, and the respiratory rate per unit time is calculated from the reciprocal of the respiratory cycle.
(14) Heart rate and cardiac cycle The heart rate and cardiac cycle are calculated by performing the following processing on each captured frame image.
Cardiac cycle based on changes in heart wall position obtained by image analysis from each frame image or signal changes in the entire lung field after high-pass filter processing (time interval from the maximum value of the signal value (average signal value) to the next minimum value) And the respiration rate per unit time is calculated from the reciprocal of the cardiac cycle.
(15) Calculation of a value corresponding to a spiro test A time change waveform of the diaphragm position is calculated, and a value corresponding to FEV 1.0% (one second rate) is calculated.
A change in lung field area is calculated from changes in the rib cage and diaphragm positions, and a value corresponding to VC (pulmonary vital capacity) is calculated by multiplying the change in chest thickness measured separately.
When the analysis process ends, the process proceeds to step S20 in FIG.
図７のステップＳ２０においては、解析用ＷＳ８の通信部８５により、解析結果のデータがコンソール５に送信される（ステップＳ２０）。コンソール５においては、ネットワーク通信部５６により解析結果のデータが受信されると、受信された解析結果のデータが撮影オーダー情報と対応付けられてＰＡＣＳ１０に送信される（ステップＳ２１）。そして、撮影・解析処理は終了する。なお、特徴量の解析に使用した各フレーム画像データに関しては、静止画のような濃度諧調ベースの病変部読影には使用できないものであるので、保存データ容量削減の観点から、保存せず、算出された特徴量データのみを保存することが好ましい。
また、解析用ＷＳ８にて、解析結果のデータと、コンソール５から受信した撮影オーダー情報を対応付け、これらのデータを解析用ＷＳ８からＰＡＣＳ１０に送信する構成としても良い。
In step S20 of FIG. 7, the analysis result data is transmitted to the console 5 by the communication unit 85 of the analysis WS 8 (step S20). In the console 5, when the analysis result data is received by the network communication unit 56, the received analysis result data is transmitted to the PACS 10 in association with the imaging order information (step S21). Then, the photographing / analysis process ends. Note that each frame image data used for feature amount analysis cannot be used for density-gradation-based lesion interpretation like a still image, so it is calculated without saving from the viewpoint of saving data capacity. It is preferable to store only the feature amount data.
The analysis WS 8 may be configured to associate the analysis result data with the imaging order information received from the console 5 and transmit these data from the analysis WS 8 to the PACS 10.
ＰＡＣＳ１０においては、受信された解析結果データが撮影オーダー情報に対応付けてサーバー装置のＨＤＤ等に記憶される。そして、読影用端末からの要求に応じて読影用端末表示部に解析結果が表示される。 In the PACS 10, the received analysis result data is stored in the HDD or the like of the server device in association with the shooting order information. The analysis result is displayed on the interpretation terminal display unit in response to a request from the interpretation terminal.
ここで、従来、動態撮影で得られた一連のフレーム画像に基づき当該動態に関する特徴量を算出し、診断支援情報として提供するシステムにおいては、診断精度の向上のため、複数のフレーム画像において被写体の同一部分が描画された領域を互いに対応付ける、所謂ワーピング処理を行うことが必要であると考えられていた（例えば、特許文献１、特許文献２参照）。
このワーピング処理を行うには、一のフレーム画像を複数の小ブロックに分割し、当該一のフレーム画像の各小ブロックに描画された構造物の部分と同一の部分を描画した小ブロックを各フレーム画像毎に抽出しなければならない。ワーピング処理では、一般的には肺野内構造物による空間的な濃度変化をもとに位置合わせを行うため、各フレーム画像にわたり当該構造物の濃度が忠実に（均一に）再現される必要があり、従って、ＦＰＤの各画素の出力バラツキ等は極力抑える必要があり（従い、オフセット補正処理、ゲイン補正処理、欠陥画素補正処理、ラグ補正処理等の各種補正処理を行って、バラツキを補正する必要がある）、補正処理に時間を要し、更に、高精度のワーピング処理を行うには、それに従い分解能の細かい画像を必要とするので画素サイズの小さなＦＰＤが必要となり、各フレーム画像毎のデータ容量が増え、処理対象となる全体データ容量が大幅増加となる。そのため、大容量メモリや高速処理ＣＰＵ等のハードウエアが必要であり、かつ処理時間も必要となっていた。
Here, conventionally, in a system that calculates feature values related to dynamics based on a series of frame images obtained by dynamic imaging and provides them as diagnosis support information, in order to improve diagnosis accuracy, It has been thought that it is necessary to perform a so-called warping process in which areas where the same portion is drawn are associated with each other (see, for example, Patent Document 1 and Patent Document 2).
In order to perform this warping process, one frame image is divided into a plurality of small blocks, and a small block in which the same part of the structure drawn in each small block of the one frame image is rendered as each frame. It must be extracted for each image. In the warping process, alignment is generally performed based on spatial density changes caused by structures in the lung field, so the density of the structure must be faithfully (uniformly) reproduced over each frame image. Therefore, it is necessary to suppress the output variation of each pixel of the FPD as much as possible (accordingly, various correction processes such as an offset correction process, a gain correction process, a defective pixel correction process, and a lag correction process must be performed to correct the variation. Correction processing takes time, and in order to perform high-accuracy warping processing, an image with a fine resolution is required accordingly, so an FPD with a small pixel size is required, and data for each frame image The capacity increases, and the total data capacity to be processed greatly increases. For this reason, hardware such as a large-capacity memory and a high-speed processing CPU is required, and processing time is also required.
しかし、本願発明者等が鋭意検討を行った結果、ワーピング処理を行わずとも、ＦＰＤ個々の検出素子単位、又は複数画素をひとまとまりとした画素ブロック単位に動態撮影にかかる一連のフレーム画像間の差異を比較することで、同等の解析結果を得られることを見出した。 However, as a result of intensive studies by the inventors of the present application, even without performing warping processing, between FPD individual detection element units or a series of frame images related to dynamic imaging in a pixel block unit including a plurality of pixels as a group. It was found that equivalent analysis results can be obtained by comparing the differences.
以下、肺野を例にとり、ワーピング処理を行なわずとも同等の解析結果が得られる理由について説明する。
まず、体厚方向（ｚ方向；側面）における信号値の変化ついて説明する。
図１１は、安静呼気位である時刻Ｔ１における肺野の体厚方向（ｚ方向）を模式的に示す図、時刻Ｔ１から吸気していくことにより安静吸気位となった時刻Ｔ２における肺野の体厚方向を模式的に示す図、及びＦＰＤの検出素子位置（体軸方向（ｙ方向））を模式的に示す図である。図１１においては、吸気することにより肺胞ａ及び肺胞ｂのｙ方向の位置は下方へ移動し、時刻Ｔ１における肺胞ｂのｙ方向の位置と時刻Ｔ２における肺胞ａのｙ方向の位置が一致した例を示している。
Hereinafter, the reason why an equivalent analysis result can be obtained without performing the warping process will be described using the lung field as an example.
First, changes in the signal value in the body thickness direction (z direction; side surface) will be described.
FIG. 11 is a diagram schematically showing the body thickness direction (z direction) of the lung field at time T1 in the resting expiratory position. The lung field at time T2 at which the inspiratory position is reached by inhaling from time T1. It is a figure which shows a body thickness direction typically, and a figure which shows the detection element position (body-axis direction (y direction)) of FPD typically. In FIG. 11, the positions of alveoli a and b in the y direction move downward when inhaled, and the position of alveoli b in the y direction at time T <b> 1 and the position of alveolar a in the y direction at time T <b> 2. Shows an example of matching.
吸気によって肺野内における肺胞の位置は移動する。そこで、フレーム画像間で同一の肺胞に対して位置合わせを行い、ワーピングしてから信号値の差分をとると、肺野外の部分でのｚ方向のＸ線減衰量は肺野のｙ方向の位置によって異なるため、肺胞の位置合わせを行うことにより、逆に、呼吸による肺胞の密度変化による信号増加分に対し、肺野外部分でのＸ線減衰量の差が誤差因子として加わってしまうことになる。 The position of the alveoli in the lung field is moved by inspiration. Therefore, when the same alveoli between the frame images is aligned and the difference between the signal values is taken after warping, the X-ray attenuation amount in the z-direction in the portion outside the lung field is in the y-direction of the lung field. As the alveoli are aligned, the difference in X-ray attenuation in the lung field is added as an error factor to the signal increase due to the change in alveolar density due to respiration. It will be.
例えば、図１１において、時刻Ｔ１におけるフレーム画像とＴ２におけるフレーム画像とで、肺胞ｂを位置合わせ及びワーピングをしてから信号値の差分をとると、この差分値の中には、時刻Ｔ１の実線の矢印で示す肺野外でのＸ線減衰量と、時刻Ｔ２の点線矢印で示す肺野外でのＸ線減衰量との差分も含んでいることとなり、この肺野外でのＸ線減衰量の差分が、同一肺胞間での呼吸による密度変化による信号値の変化に、誤差として加わることとなる。これにより、肺胞の密度変化による信号変化量の計算精度が下がる。 For example, in FIG. 11, when the difference between the signal values is obtained after aligning and warping the alveoli b between the frame image at time T1 and the frame image at T2, the difference value includes the difference at the time T1. This also includes the difference between the X-ray attenuation outside the lung field indicated by the solid arrow and the X-ray attenuation outside the lung field indicated by the dotted arrow at time T2, and the X-ray attenuation outside the lung field is also included. The difference is added as an error to the change in the signal value due to the density change due to respiration between the same alveoli. Thereby, the calculation accuracy of the signal change amount due to the change in alveolar density is lowered.
ここで、肺胞の位置合わせ及びワーピングを行わず、時刻Ｔ１におけるフレーム画像の肺胞ｂと、時刻Ｔ２におけるフレーム画像の肺胞ａを描画した画素（画素ブロック）、つまり、ＦＰＤの同一位置の検出素子（検出素子群）から出力された信号値の差分を計算することとする。このとき、この画素（画素ブロック）に描画されている肺胞は異なるが、肺野の同一のｙ方向位置に対して差分値を計算しているため、図１１に示すように、肺野外におけるＸ線減衰量は変化しない。従って、異なる肺胞間で信号値の差分値を計算した場合、同一肺胞間での呼吸による密度変化の差による信号変化に対して、異なる肺胞間での密度の差による信号変化（図１１の同一タイミングにおけるａとｂの密度の差）が誤差として加わることとなる。 Here, without performing alignment and warping of the alveoli, pixels (pixel blocks) in which the alveoli b of the frame image at time T1 and the alveoli a of the frame image at time T2 are drawn, that is, at the same position of the FPD. The difference between the signal values output from the detection elements (detection element group) is calculated. At this time, alveoli drawn in this pixel (pixel block) are different, but since the difference value is calculated for the same y-direction position of the lung field, as shown in FIG. The amount of X-ray attenuation does not change. Therefore, when the difference value of the signal value between different alveoli is calculated, the signal change due to the difference in density between different alveoli (Fig. 11) (difference in density between a and b at the same timing) is added as an error.
「肺野内のｙ方向位置が異なる肺胞間での密度の違いによる信号変化」は「ｙ方向位置が異なる肺野外におけるＸ線減衰量の違いによる信号変化」と同等又はそれ以下である。そのため、フレーム画像間での肺胞の位置合わせ及びワーピング処理は行わず、そのままＦＰＤの画素単位で差分をとる方が、処理の手間が省け、同等レベルの誤差で肺胞の密度変化による信号変化量が算出できる。 “Signal change due to difference in density between alveoli having different y-direction positions in the lung field” is equal to or less than “signal change due to difference in X-ray attenuation in the outside of the lung field having different y-direction positions”. For this reason, the alveolar alignment and the warping process between frame images are not performed, and it is possible to save the processing effort by taking the difference for each pixel of the FPD as it is, and the signal change due to the alveolar density change with the same level of error. The amount can be calculated.
特に、個々の画素や小ブロック毎に内在する誤差成分は、肺野全体の換気量情報を算出する際に加算されて相殺されることになり、肺野全体の換気や血流に関する特徴量を算出する場合には、ワーピング処理を行うと、ワーピング処理による処理時間延長というマイナス効果しか得られないことになる。 In particular, the error component inherent in each pixel or small block is added and canceled when calculating the ventilation information of the entire lung field, and the characteristic quantity related to ventilation and blood flow of the entire lung field is calculated. In the case of calculation, if the warping process is performed, only a negative effect of extending the processing time by the warping process can be obtained.
次に、ｘ−ｙ方向について検討する。図１２に、肺野を正面（ｘ−ｙ方向）から見た図を示す。図１２における実線は、図１１における時刻Ｔ１のフレーム画像をｘ−ｙ方向（正面）から見た図を示し、図１２における点線は、図１１における時刻Ｔ２のフレーム画像をｘ−ｙ方向から見た図を示している。
図１２に示すように、通常、吸気においては、肺胞は左肺野の場合左下方向に、右肺野の場合右下方向に移動する。これを鉛直方向（ｙ方向）への移動と水平方向（ｘ方向）への移動に分解する。ｙ方向への肺胞の移動に対するワーピング処理は前述のとおりである。以下に、安静換気時の、肺胞のｘ方向への移動について説明する。
Next, the xy direction will be considered. FIG. 12 shows a view of the lung field as seen from the front (xy direction). The solid line in FIG. 12 shows a view of the frame image at time T1 in FIG. 11 from the xy direction (front), and the dotted line in FIG. 12 shows the frame image at time T2 in FIG. The figure is shown.
As shown in FIG. 12, normally, in inspiration, the alveoli move in the lower left direction in the case of the left lung field and in the lower right direction in the case of the right lung field. This is broken down into movement in the vertical direction (y direction) and movement in the horizontal direction (x direction). The warping process for the movement of the alveoli in the y direction is as described above. Hereinafter, the movement of the alveoli in the x direction during rest ventilation will be described.
安静換気時の場合、胸郭の変化幅は最大でも１０ｍｍ程度である。このとき、安静呼気位から安静吸気位に至る変化を考えた場合、ｘ方向の移動量は、胸郭すぐ内側に位置する肺胞が最も大きく、５ｍｍ程度である。３．７５枚／秒のフレームレートで動態画像を取得し、フレーム間差分値を算出する場合を考えると、隣接フレーム画像間での肺胞の移動量は更に小さくなり、無視しうる。安静換気時においてはｘ方向の移動量は小さく、ワーピング処理を施したときと施さないときの信号値の変化量は、ほぼ同等である。従って、ｘ−Ｙ方向においてもワーピング処理は不要である。 In the case of rest ventilation, the change width of the rib cage is about 10 mm at the maximum. At this time, when considering the change from the resting expiratory position to the resting inspiratory position, the amount of movement in the x direction is the largest in the alveoli located just inside the rib cage and is about 5 mm. Considering the case where dynamic images are acquired at a frame rate of 3.75 frames / second and the difference value between frames is calculated, the amount of movement of the alveoli between adjacent frame images is further reduced and can be ignored. During rest ventilation, the amount of movement in the x direction is small, and the amount of change in signal value when the warping process is performed and when the warping process is not performed is substantially the same. Accordingly, no warping process is required in the x-Y direction.
以上の知見によれば、ワーピング処理を施さず、ＦＰＤの個々の検出素子の出力を示す画素単位、或いは小ブロック単位の演算のみを行えばよいので、解析用ＷＳ８は、ＦＰＤからの出力信号形態に対する制約を行わず、各社の動態撮影対応のＦＰＤ９ａで生成されるフレーム画像、例えば、ビニング処理を施されたフレーム画像を処理することができ、いわばオープンシステム化を可能とする。 According to the above knowledge, since the warping process is not performed, it is only necessary to perform the calculation in units of pixels indicating the outputs of the individual detection elements of the FPD, or in units of small blocks. Therefore, it is possible to process a frame image generated by the FPD 9a corresponding to dynamic photographing of each company, for example, a frame image subjected to binning processing, which enables an open system.
ところで、動態撮影は、解析に使用するフレーム画像数が静止画に比べて飛躍的に増加し、処理時間が飛躍的に増大する難点を有している。本願発明者らは、この観点からも鋭意検討を行った。 By the way, dynamic imaging has a problem that the number of frame images used for analysis increases dramatically compared to still images, and the processing time increases dramatically. The inventors of the present application have also made extensive studies from this viewpoint.
従来の胸部や***の異常陰影候補を検出して医師へ診断支援情報として提供するシステム（ＣＡＤ）では、原画像データへ検出アルゴリズムを適用する方式であるので、アルゴリズムを適用する画像自体の濃度分解能や画素サイズが検出アルゴリズムにマッチすること（画素サイズや濃度分解能が高精細であること）が重要視されていた。
また、従来のシステムにおいて、原画像から間引き画像が作成されていたが、これは被写体の関心領域が解析可能な範囲内に収まっているかの確認や、検出アルゴリズムに適合する濃度範囲に検出対象画像の濃度範囲を収めるための階調処理条件の算出等、検出処理の前準備段階で使用されるだけであり、ＣＡＤによる検出処理においては使用されることなく、廃棄されるものであった。
In the conventional system (CAD) that detects abnormal shadow candidates of the breast and breast and provides them to the doctor as diagnosis support information, the detection algorithm is applied to the original image data, so the density resolution of the image itself to which the algorithm is applied And that the pixel size matches the detection algorithm (the pixel size and density resolution are high-definition) have been emphasized.
Also, in the conventional system, a thinned image is created from the original image. This is done by confirming that the region of interest of the subject is within the analyzable range, and detecting the target image within the density range that matches the detection algorithm. It is only used in the preparatory stage of detection processing, such as calculation of gradation processing conditions for keeping the density range, and is not used in the detection processing by CAD, but is discarded.
一方、上述のように、動態画像の特徴量解析においては、主として隣接するフレーム間での差分値処理を基本としている。そのため、動態画像の特徴量解析においては、各画素の絶対的出力値そのものを閾値と比較したり、微細な構造物を抽出したりする従来のＣＡＤにおける解析処理のようには各画素の厳密な出力値を必要とせず、また個々の画像の画素サイズに影響は受けないことを本願発明者らは見出した。 On the other hand, as described above, the feature value analysis of dynamic images is mainly based on the difference value processing between adjacent frames. Therefore, in the dynamic image feature quantity analysis, the absolute output value of each pixel itself is compared with a threshold value, or a strict analysis of each pixel is performed as in analysis processing in a conventional CAD in which a fine structure is extracted. The present inventors have found that no output value is required and the pixel size of each image is not affected.
また、本願発明者らは、更に鋭意検討を行った結果、画素単位の演算（解析）から、特定の画素ブロックサイズ（ブロックサイズ）の小ブロック単位の演算（各小ブロック内の一の画素値を使用した演算、小ブロック内の画素値の代表値（平均値等）を使用した演算）に変換しても同様の結果が得られることを見出した。そして、これにより、解析処理の演算に要するデータ量を大幅に削減し、処理時間を大幅に短縮可能であることを見出した。 In addition, as a result of further intensive studies, the inventors of the present application have calculated from a calculation (analysis) in units of pixels to a calculation in units of small blocks of a specific pixel block size (block size) (one pixel value in each small block). It has been found that the same result can be obtained even if the calculation is converted to a calculation using a representative value (average value etc.) of a pixel value in a small block. As a result, the present inventors have found that the amount of data required for the calculation of the analysis processing can be greatly reduced, and the processing time can be greatly shortened.
図１３は、小ブロックのブロックサイズを０．５ｍｍ角〜１０ｍｍ角の間で変化させたときの上記解析処理の代表的な項目の解析結果及び処理時間の評価結果を示す図である。
ここでは、換気量のフレーム間差分画像、最大流速比のヒストグラム解析、血流量のフレーム間差分画像を対象項目とした場合を例として示している。なお、各フレーム画像は、照射線量及びフレームレート等の放射線照射条件及び画像読取条件を一定として撮影された画像を用いている。図１３では、フレームレート７．５枚／秒、１０秒間での入射表面線量は０．２ｍＧｙ、ＦＰＤ９ａの画素サイズは２００μｍである。なお、図１３（及び後述する図１５Ａ及び図１５Ｂ）において、評価結果△以上は診断に使用できる精度で特徴量の算出が可能であることを示し、△→○→◎の順に解析精度が低い→高いとなっていることを示す。また、処理時間×は処理時間が長く、あまり実用化には向かないことを示し、△以上は処理時間が実用上許容できる範囲であることを示す。なお、この処理時間の場合、Ｘレベルであっても、全画素データを使う場合にくらべると、かなりの処理時間短縮は可能にはなっているので、使用不可というわけでは無い。
FIG. 13 is a diagram illustrating analysis results of representative items of the above analysis processing and evaluation results of processing time when the block size of the small block is changed between 0.5 mm square to 10 mm square.
Here, an example is shown in which a ventilation amount inter-frame difference image, a maximum flow rate ratio histogram analysis, and a blood flow amount inter-frame difference image are set as target items. Note that each frame image uses an image taken with radiation irradiation conditions such as an irradiation dose and a frame rate, and image reading conditions constant. In FIG. 13, the incident surface dose at a frame rate of 7.5 frames / second and 10 seconds is 0.2 mGy, and the pixel size of the FPD 9a is 200 μm. In FIG. 13 (and FIGS. 15A and 15B described later), the evaluation result Δ or higher indicates that the feature quantity can be calculated with accuracy that can be used for diagnosis, and the analysis accuracy is low in the order of Δ → ○ → ◎. → Indicates that the price is high. Further, the processing time x indicates that the processing time is long and is not suitable for practical use, and Δ or more indicates that the processing time is within a practically allowable range. In the case of this processing time, even at the X level, the processing time can be considerably reduced as compared with the case where all pixel data is used.
図１３に示すように、ブロックサイズ０．５ｍｍ角〜１ｍｍ角である場合、換気量のフレーム間差分値算出、最大流速比のヒストグラム解析、血流量のフレーム間差分値の全ての項目において解析結果は高い精度で得ることができた。ブロックサイズ２ｍｍ角では、ブロックサイズ０．５ｍｍ角〜１ｍｍ角より若干解析精度が落ちるものの、診断には十分な結果が得られた。ブロックサイズ５ｍｍ角では、各項目について解析精度に低下が見られた。ただし、診断に使用可能な解析精度は確保されている。ブロックサイズ１０ｍｍ角である場合、診断に使用可能な精度の特徴量を得ることができなかった。一方、処理時間は、図１３に示すように、ブロックサイズが小さいほど処理時間は長くなった。 As shown in FIG. 13, when the block size is 0.5 mm square to 1 mm square, the analysis results are obtained for all items of calculation of the difference value of the ventilation volume between frames, the histogram analysis of the maximum flow velocity ratio, and the difference value of the blood flow volume between frames. Could be obtained with high accuracy. With a block size of 2 mm square, the analysis accuracy was slightly lower than the block size of 0.5 mm square to 1 mm square, but sufficient results were obtained for diagnosis. When the block size was 5 mm square, the analysis accuracy decreased for each item. However, analysis accuracy that can be used for diagnosis is ensured. When the block size was 10 mm square, it was not possible to obtain feature quantities with accuracy that could be used for diagnosis. On the other hand, as shown in FIG. 13, the processing time is longer as the block size is smaller.
ここで解析結果の評価について一例を挙げて説明する。
図１４Ａ〜図１４Ｃに、ブロックサイズをそれぞれ２ｍｍ角、５ｍｍ角、１０ｍｍ角としたときの最大流速比のヒストグラム解析の解析結果の一例を示す。
なお、ブロックサイズを０．５ｍｍ角、１ｍｍ角とした場合は、図１４Ａに示すヒストグラムとほとんど変化はみられなかった。
図１４Ａに示すブロックサイズ２ｍｍ角の解析結果と図１４Ｂに示すブロックサイズ５ｍｍ角の解析結果を比較すると、若干ヒストグラムの形状に変化が見られる。図１４Ａに示すブロックサイズ２ｍｍ角の解析結果と図１４Ｃに示すブロックサイズ１０ｍｍ角の解析結果を比較すると、ヒストグラムの形状に大幅な変化が見られ、解析精度が大幅に低下することがわかる。よって、解析精度の点からいえば、ブロックサイズ５ｍｍ角以下、特に、２ｍｍ角以下であることが必要である。一方、処理時間の点からすると、上述の図１３に示すように、ブロックサイズが小さいほど処理時間は長くなる。
よって、解析精度の維持及び処理時間短縮化の観点から、肺野の換気の解析ではブロックサイズは２ｍｍ角から５ｍｍ角程度とすることが好ましい。
Here, an example of the analysis result evaluation will be described.
FIGS. 14A to 14C show examples of analysis results of histogram analysis of the maximum flow rate ratio when the block sizes are 2 mm square, 5 mm square, and 10 mm square, respectively.
When the block size was 0.5 mm square and 1 mm square, there was almost no change from the histogram shown in FIG. 14A.
When the analysis result of the block size 2 mm square shown in FIG. 14A and the analysis result of the block size 5 mm square shown in FIG. 14B are compared, a slight change is seen in the shape of the histogram. Comparing the analysis result of the block size 2 mm square shown in FIG. 14A with the analysis result of the block size 10 mm square shown in FIG. 14C shows that a significant change is seen in the shape of the histogram, and the analysis accuracy is greatly reduced. Therefore, in terms of analysis accuracy, the block size needs to be 5 mm square or less, particularly 2 mm square or less. On the other hand, from the viewpoint of processing time, as shown in FIG. 13 described above, the processing time increases as the block size decreases.
Therefore, from the viewpoint of maintaining the analysis accuracy and shortening the processing time, the block size is preferably about 2 mm square to 5 mm square in the analysis of lung field ventilation.
更に、肋骨の移動による信号変化の除去の観点からも、ブロックサイズは２ｍｍ程度が好ましい。例えば、肋骨の移動による信号変化の影響を除去すべく、複数の肋骨を含むようにブロックサイズを広げると、肋骨の太さが１０ｍｍ〜２０ｍｍなので、複数の肋骨が含まれるブロックサイズは５０ｍｍ角〜１００ｍｍ角である。これでは分解能が低すぎて、異常疑いありに弁別された詳細解析の対象となる領域での局所的な解析には不向きである。肋骨一本＋安静呼吸時の肋骨移動量が含まれるようにブロックサイズを広げると、肋骨の太さが上述のように１０ｍｍ〜２０ｍｍ、安静呼吸時の肋骨の移動量は数ｍｍであるので、ブロックサイズは１５ｍｍ角〜２０ｍｍ角となる。これでも分解能が低すぎて、局所的な解析には不向きである。また、他の肋骨が含まれないように小ブロックを区切るのは困難である。そこで、ある程度ブロックサイズを小さくして肋骨による信号変化が周囲より大きい領域を検出し、その部分を解析から省く、又は、周期の信号値により置き換える等を行うことで、肋骨による影響を除去する。この場合のブロックサイズは２ｍｍ角〜５ｍｍ角程度が好ましい。
以上の観点からも、異常疑いありに弁別された詳細解析の対象となる領域に対して、肺野の換気に関する解析処理を行う場合のブロックサイズは２ｍｍ角〜５ｍｍ角程度が好ましい。
また、異常疑いありに弁別された詳細解析の対象となる領域に対して、血流に関する解析処理を行う場合のブロックサイズは、細部の血管が視認しやすいよう、１ｍｍ角程度が好ましい。
Furthermore, the block size is preferably about 2 mm from the viewpoint of removing signal changes due to movement of the ribs. For example, when the block size is expanded to include a plurality of ribs in order to remove the influence of signal changes due to the movement of the ribs, the thickness of the ribs is 10 mm to 20 mm, so the block size including the plurality of ribs is 50 mm square to 100 mm square. In this case, the resolution is too low, and it is not suitable for a local analysis in a region to be subjected to a detailed analysis that is discriminated with suspected abnormality. When the block size is expanded to include one rib + the amount of rib movement at rest breathing, the rib thickness is 10 mm to 20 mm as described above, and the amount of rib movement at rest breathing is several mm, The block size is 15 mm square to 20 mm square. Even so, the resolution is too low to be suitable for local analysis. In addition, it is difficult to divide the small blocks so that other ribs are not included. Therefore, the influence of the ribs is removed by detecting a region where the signal change due to the rib is larger than the surroundings by reducing the block size to some extent and omitting that portion from the analysis or replacing it with a signal value of the period. In this case, the block size is preferably about 2 mm square to 5 mm square.
Also from the above viewpoint, it is preferable that the block size in the case where the analysis process related to the ventilation of the lung field is performed on the region to be subjected to the detailed analysis that is discriminated with suspected abnormality is about 2 mm square to 5 mm square.
In addition, the block size when blood flow analysis processing is performed on a region subjected to detailed analysis that is discriminated with suspected abnormality is preferably about 1 mm square so that detailed blood vessels can be easily seen.
また、本願発明者らは、ＦＰＤ９ａのフレームレートによる解析への影響についても検討を行った。
図１５Ａ〜図１５Ｂは、ＦＰＤ９ａのフレームレートを２枚／秒〜２０枚／秒と変化させたときの上記解析処理の代表的な項目の解析結果、処理時間、間引きによる影響、被写体の被曝の程度、の評価結果を示す図である。図１５Ａは、各フレーム画像における照射線量を一定にした場合の評価結果を示す。図１５Ｂは、一回の動態撮影のトータルの照射線量を一定（撮影１０秒間での入射照射線量０．２ｍＧｙ相当）にした場合の評価結果を示す。図１５Ａ、図１５Ｂとも画素サイズは２００μｍ、ブロックサイズは２ｍｍ角である。
In addition, the inventors of the present application also examined the influence on the analysis by the frame rate of the FPD 9a.
15A to 15B show analysis results of typical items of the above analysis processing, processing time, influence by thinning, and subject exposure when the frame rate of the FPD 9a is changed from 2 frames / second to 20 frames / second. It is a figure which shows the evaluation result of a grade. FIG. 15A shows the evaluation results when the irradiation dose in each frame image is constant. FIG. 15B shows the evaluation results when the total irradiation dose of one dynamic imaging is constant (equivalent to the incident irradiation dose of 0.2 mGy in 10 seconds of imaging). 15A and 15B both have a pixel size of 200 μm and a block size of 2 mm square.
各フレーム画像の照射線量を一定とした場合、図１５Ａに示すように、換気量、最大流速比のヒストグラム解析については３．７５枚／秒以上のフレームレートであれば診断に利用できる精度の特徴量を得ることができた。なお、換気遅延時間については診断に利用できる精度の特徴量を得るには１０枚／秒以上、血流遅延時間については３０フレーム以上が必要であった。一方、処理時間についてはフレームレートが高くなるほど長くなり、１５枚／秒以上は実用に耐えなかった。なお、画素間隔を１／８に間引いた場合は、処理時間は全てのフレームレートで良好であった。被写体の被曝線量については、フレームレートが高くなるほど増加し、３０枚／秒以上となると、静止画の胸部Ｘ線画像の撮影時の通常の入射表面線量の２倍以上となり、許容できる範囲を超えた。 Assuming that the irradiation dose of each frame image is constant, as shown in FIG. 15A, with respect to the histogram analysis of the ventilation volume and the maximum flow velocity ratio, the accuracy characteristics that can be used for diagnosis if the frame rate is 3.75 frames / second or more. I was able to get the amount. In addition, about the ventilation delay time, in order to obtain the feature quantity of the precision which can be used for a diagnosis, 10 sheets / second or more was required, and the blood flow delay time required 30 frames or more. On the other hand, the processing time was longer as the frame rate was higher, and the processing time of 15 sheets / second or more was not practical. When the pixel interval was thinned down to 1/8, the processing time was good at all frame rates. The exposure dose of the subject increases as the frame rate increases, and if it exceeds 30 frames / second, it exceeds the normal incident surface dose at the time of taking a still chest X-ray image and exceeds the allowable range. It was.
また、動態撮影においてトータルの照射線量を一定とし、フレームレートが増えるにつれて１フレーム画像あたりの照射線量が少なくなるようにした場合、図１５Ｂに示すように、各解析項目において、フレームレートが１５枚／秒以上では図１５Ａの評価結果に比べて低い評価となっている。これは、フレームレートが高くなるにつれて各フレーム画像のＳ／Ｎ比が悪くなり、画像が劣化したためである。 Further, when the total irradiation dose is constant in dynamic imaging and the irradiation dose per frame image decreases as the frame rate increases, as shown in FIG. 15B, the frame rate is 15 for each analysis item. / Second or more, the evaluation is lower than the evaluation result of FIG. 15A. This is because as the frame rate increases, the S / N ratio of each frame image deteriorates and the image deteriorates.
ここで、図１５Ｂの解析結果の評価について一例を挙げて説明する。
図１６Ａ〜図１６Ｅに、動態撮影においてトータルの照射線量を一定とし、フレームレートを２枚／秒〜３０枚／秒と変化させたときの最大流速比のヒストグラム解析の解析結果の一例を示す。
図１６Ａに示すように、フレームレート２枚／秒とした場合、フレームレート３．７５枚／秒とした場合に比べ、平均値は１．１５→１．３２（１５％増）、分散値は０．３８→０．５２（３７％増）と解析結果に差異が生じている。また、異常値となる小ブロックが増えており（図１６Ａ〜図１６Ｅの肺野領域の中で静止画上に最大流速比に応じた輝度が重畳されていない領域）、解析精度は低下している。ここで、吸気、呼気のそれぞれにおいてフレーム間差分値の最大値を算出する際、ノイズの影響を抑制する目的で、フレーム間差分値の最大値が所定閾値より小さい場合は異常値としてその小ブロックは解析対象から除外している。より具体的には、吸気時は信号値が増加するため、フレーム間差分値の最大値が正の所定閾値以上である場合を正常値、呼気時は信号値が減少するため、フレーム間差分値の最大値が負の所定閾値以下である場合を正常値、それ以外を異常値と判定している。
Here, an example of the evaluation of the analysis result of FIG. 15B will be described.
FIGS. 16A to 16E show examples of analysis results of histogram analysis of the maximum flow rate ratio when the total irradiation dose is constant in dynamic imaging and the frame rate is changed from 2 frames / second to 30 frames / second.
As shown in FIG. 16A, when the frame rate is 2 frames / second, the average value is 1.15 → 1.32 (15% increase) and the dispersion value is compared with the case where the frame rate is 3.75 frames / second. There is a difference in analysis results from 0.38 to 0.52 (37% increase). In addition, the number of small blocks that are abnormal values is increasing (the region in which the luminance corresponding to the maximum flow rate ratio is not superimposed on the still image in the lung field regions of FIGS. 16A to 16E), and the analysis accuracy decreases. Yes. Here, when calculating the maximum value of the inter-frame difference value in each of inspiration and expiration, if the maximum value of the inter-frame difference value is smaller than a predetermined threshold for the purpose of suppressing the influence of noise, the small block is regarded as an abnormal value. Are excluded from the analysis. More specifically, since the signal value increases during inspiration, the maximum value of the interframe difference value is equal to or greater than a predetermined positive threshold value, and the signal value decreases when exhalation. When the maximum value is equal to or less than a predetermined negative threshold value, it is determined as a normal value, and other values are determined as abnormal values.
フレームレート３．７５枚／秒以上の場合、図１６Ｂ〜図１６Ｅに示すように、平均的な呼吸数（安静時１５回〜２０回／分。１８回／分とすると呼吸周期は３．３３秒。）の成人の解析結果であれば略同じ解析結果が得られる。ただし、レアケースな頻呼吸者（単位時間当たりの呼吸数が多い人。２４回〜４０回／分。４０回／分とすると呼吸周期は１．５秒。）を考慮すると、７．５枚／秒以上がより好ましい。高フレームレートでは、１フレーム画像あたりの線量が減ったとしてもフレーム画像数が増えた分、時間軸方向のローパスフィルタに使用するタップ数（積算回数）を増やすことで、ノイズが低減され、解析結果の劣化を抑制することができる。 When the frame rate is 3.75 frames / second or more, as shown in FIGS. 16B to 16E, the average respiration rate (15 to 20 times / min at rest. If the rate is 18 times / min, the respiration cycle is 3.33. If it is the analysis result of an adult in seconds.), Almost the same analysis result is obtained. However, in consideration of rare cases of tachypnea (persons with high breathing rate per unit time. 24 to 40 times / minute. If 40 times / minute, breathing cycle is 1.5 seconds), 7.5 sheets / Second or more is more preferable. At high frame rates, even if the dose per frame image decreases, the number of frame images increases, so by increasing the number of taps (number of integrations) used for the low-pass filter in the time axis direction, noise is reduced and analysis is performed. The deterioration of the result can be suppressed.
しかし、高フレームレートを実現するには、ＦＰＤ９ａのデータ読み出し及び転送時間の高速化、短パルスを出力するためのＸ線発生装置の複雑化が必要となり、ハードウエアが高コストとなる。そのため、トータル線量を一定とする場合、換気機能の解析において高フレームレートとするメリットはあまりない。
例えば、ＳＩＤ＝２００ｃｍ（被写体厚を２０ｃｍと想定）、フレームレート７．５枚／秒における胸部動態撮影の撮影条件の一例としては、管電圧１００ｋＶ、管電流５０ｍＡ、パルス幅２ｍｓ、付加フィルタＡｌ０．５ｍｍ+Ｃｕ０．１ｍｍが挙げられる。この
とき、１フレーム画像あたりのＸ線パルスの照射線量は０．１ｍＡｓ（＝５０ｍＡ×０．００２ｓ）であり、トータル線量が一定となるようにフレームレートに応じて１フレーム画像あたりの照射線量を変えた場合、フレームレート１５枚／秒における１フレーム画像あたりのＸ線パルスの照射線量は０．０５ｍＡｓ、フレームレート３０枚／秒における１フレーム画像あたりのＸ線パルスの照射線量は０．０２５ｍＡｓとなる。しかし、Ｘ線パルス幅を１ｍｓに制御することは難しく、また、管電流を下げようとすると、Ｘ線管のアノード・カソード間に存在するコンデンサに蓄えられた電荷を放電する時定数が長くなり、その結果、管電圧の下降が穏やかになるため、上記電荷の放電を急峻に行うための回路が必要となり、装置コストが増大する。従って、Ｘ線パルスの制御の観点では、低フレームレートの方が有利となる。
また、一般的に、ＦＰＤにおける残像（ラグ）は、時間（撮影間隔）に対して指数関数的に減少するため、トータル線量が一定となるようにフレームレートに応じて１フレーム画像当たりの照射線量を変えた場合でも、即ち、フレームレートに反比例させて線量を減少させた場合でも、残像の視認性の観点では、フレームレートが小さいほうが有利となる。
従って、換気の解析では、フレームレートを３．７５枚／秒〜７．５枚／秒とすることが好ましい。
However, in order to realize a high frame rate, it is necessary to increase the data reading and transfer time of the FPD 9a and to make the X-ray generator complicated for outputting a short pulse, which increases the cost of hardware. Therefore, when the total dose is constant, there is not much merit in setting a high frame rate in the analysis of the ventilation function.
For example, as an example of imaging conditions for chest dynamic imaging at SID = 200 cm (assuming the subject thickness is 20 cm) and a frame rate of 7.5 frames / second, tube voltage 100 kV, tube current 50 mA, pulse width 2 ms, additional filter Al0. 5mm + Cu0.1mm is mentioned. At this time, the irradiation dose of the X-ray pulse per frame image is 0.1 mAs (= 50 mA × 0.002 s), and the irradiation dose per frame image is set according to the frame rate so that the total dose is constant. When changed, the irradiation dose of X-ray pulses per frame image at a frame rate of 15 frames / second is 0.05 mAs, and the irradiation dose of X-ray pulses per frame image at a frame rate of 30 frames / second is 0.025 mAs. Become. However, it is difficult to control the X-ray pulse width to 1 ms, and when trying to lower the tube current, the time constant for discharging the charge stored in the capacitor between the anode and cathode of the X-ray tube becomes longer. As a result, the decrease in the tube voltage becomes gentle, so that a circuit for sharply discharging the electric charge is required, which increases the device cost. Therefore, a low frame rate is more advantageous from the viewpoint of X-ray pulse control.
In general, the afterimage (lag) in the FPD decreases exponentially with respect to time (imaging interval), so that the irradiation dose per frame image according to the frame rate so that the total dose is constant. Even when the value is changed, that is, when the dose is decreased in inverse proportion to the frame rate, the smaller frame rate is advantageous from the viewpoint of the afterimage visibility.
Therefore, in the ventilation analysis, the frame rate is preferably 3.75 frames / second to 7.5 frames / second.
図１７Ａ〜図１７Ｄに、動態撮影においてトータルの照射線量を一定とし、フレームレートを３．７５枚／秒〜３０枚／秒と変化させたときのフレーム間差分画像（血液の拍出タイミング）の解析結果の一例を示す。
フレームレート３．７５枚／秒とした場合、フレーム画像間隔が離れすぎているため、場合によっては心臓からの拍出タイミングを捉えられない場合がある。フレームレート７．５枚／秒、１５枚／秒とした場合、図１７Ｂ、図１７Ｃに示すように、平均的な脈拍数（安静時５０回〜１００回／分。６０回／分とすると心拍周期は１．０秒。）の成人の画像であれば血液の拍出タイミングを捉えることができる。ただし、レアケースな頻脈者（単位時間当たりの脈拍数が多い人。１００回〜１２０回／分。１２０回／分とすると心拍周期は０．５秒。）の場合、１５枚／秒以上が好ましい。フレームレート３０枚／秒とした場合は、１フレーム画像当たりの線量が少ないためにノイズが多く、フレーム間差分画像の画質が低下している。
従って、血流の解析では、フレームレート７．５枚／秒〜１５枚／秒とすることが好ましい。
17A to 17D show the inter-frame difference images (blood pumping timing) when the total irradiation dose is constant in dynamic imaging and the frame rate is changed from 3.75 frames / second to 30 frames / second. An example of an analysis result is shown.
When the frame rate is 3.75 frames / second, the frame image interval is too far away, and in some cases, the timing of pulsing from the heart may not be captured. When the frame rate is 7.5 frames / second and 15 frames / second, as shown in FIGS. 17B and 17C, the average pulse rate (resting 50 to 100 times / minute. If it is an adult image with a period of 1.0 second, the blood ejection timing can be captured. However, in rare cases of tachycardia (persons with high pulse rate per unit time. 100 to 120 times / minute. If 120 times / minute, heart rate cycle is 0.5 seconds), 15 / second or more Is preferred. When the frame rate is 30 frames / second, the dose per frame image is small, so there is a lot of noise and the image quality of the inter-frame difference image is degraded.
Therefore, in the analysis of blood flow, it is preferable to set the frame rate to 7.5 / 15 to 15 / second.
次に、ビニングと単純間引きの解析への影響について検討する。ここでは、ビニング処理及び単純間引き処理を施した場合の最大流速比のヒストグラム解析、換気のフレーム間差分画像、血流フレーム間差分画像を比較して、両者の影響を検討する。 Next, the effect of binning and simple decimation on the analysis will be examined. Here, the histogram analysis of the maximum flow rate ratio when the binning process and the simple decimation process are performed, the difference image between ventilation frames, and the difference image between blood flow frames are compared, and the effects of both are examined.
図１８Ａ〜図１８Ｃに、ビニング処理及び単純間引き処理を施した場合の最大流速比のヒストグラム解析結果、換気フレーム間差分画像、血流フレーム間差分画像の一例を示す。図１８Ａに示す解析は、フレームレート７．５秒／枚、トータル線量（撮影１０秒間での入射表面線量）が０．２ｍＧｙ相当の動態画像を使用している。図１８Ａの上段は、２ｍｍ角でのビニング処理を施した場合、図１８Ａの下段は、２ｍｍ間隔での単純間引き処理を施した場合を示す。図１８Ｂの上段は、２ｍｍ角でのビニング処理を施した場合、図１８Ｂの下段は、２ｍｍ間隔での単純間引き処理を施した場合を示す。図１８Ｃの上段は、２ｍｍ角でのビニング処理を施した場合、図１８Ｃの下段は、２ｍｍ間隔での単純間引き処理を施した場合を示す。 FIG. 18A to FIG. 18C show examples of histogram analysis results of the maximum flow velocity ratio, ventilation frame difference image, and blood flow frame difference image when binning processing and simple thinning processing are performed. In the analysis shown in FIG. 18A, a dynamic image corresponding to a frame rate of 7.5 seconds / frame and a total dose (incident surface dose in 10 seconds of imaging) corresponding to 0.2 mGy is used. The upper part of FIG. 18A shows a case where binning processing is performed at 2 mm square, and the lower part of FIG. 18A shows a case where simple thinning processing is performed at intervals of 2 mm. The upper part of FIG. 18B shows a case where binning processing is performed at 2 mm square, and the lower part of FIG. 18B shows a case where simple thinning processing is performed at intervals of 2 mm. The upper part of FIG. 18C shows a case where binning processing is performed at 2 mm square, and the lower part of FIG. 18C shows a case where simple thinning processing is performed at intervals of 2 mm.
図１８Ａ、図１８Ｂに示すように、最大流速比のヒストグラム解析、換気フレーム間差分画像においては、解析結果に対するビニング処理と単純間引き処理は大差ない。即ち、換気の解析においては、ビニング処理と単純間引き処理の影響は大差ない。一方、図１８Ｃに示すように、血流フレーム間差分画像においては、単純間引き処理ではビニング処理に比べて画像上のノイズが大きく、血流情報が検出できなくなる小ブロック（図１８Ｃの肺野領域の中で静止画上にフレーム間差分値が加算されていない領域）が多くなる。よって、換気機能の解析の場合は、ビニング処理と単純間引きの何れを施してもよい（上記解析処理の個々の項目において、ビニング処理と単純間引きの何れを行ってもよい）が、血流機能の解析の場合は、ビニング処理を施すことが好ましい。 As shown in FIGS. 18A and 18B, in the histogram analysis of the maximum flow rate ratio and the difference image between ventilation frames, the binning process and the simple decimation process for the analysis result are not significantly different. That is, in the analysis of ventilation, the influence of the binning process and the simple thinning process is not much different. On the other hand, as shown in FIG. 18C, in the difference image between blood flow frames, the simple decimation process has a larger noise on the image than the binning process, and the small block where the blood flow information cannot be detected (the lung field region in FIG. 18C). In this case, there are many areas in which no inter-frame difference value is added on a still image. Therefore, in the case of analysis of the ventilation function, either binning processing or simple thinning may be performed (in each item of the above analysis processing, either binning processing or simple thinning may be performed). In the case of this analysis, it is preferable to perform a binning process.
また、ビニング処理を施せば、小ブロック内における信号値の平均化により個々の画素のバラツキ影響が緩和されるので、オフセット補正処理、ゲイン補正処理、欠陥画素補正処理等の補正処理を省略できる可能性が高くなり、処理時間を大幅に短縮化することができる。
また、ポジショニング確認用にビニング処理及び単純間引き処理された画像を解析用に再利用することができるので、処理時間を大幅に短縮化することができる。
これは、既存の動画撮影対応、例えば透視用のＦＰＤ等に於いては、ＦＰＤ自体が、例えば、２×２画素等のビニング処理を行ったデータを表示装置に出力してリアルタイム表示を行い、手術具等の位置確認等に使用するものがあるが、このような型式の出力信号を、そのまま特徴量の解析に使用することが可能となり、既存の撮影装置の出力信号を使用しても動態に係る特徴量の解析が行えることを示している。
Also, if binning processing is performed, the influence of individual pixel variations is mitigated by averaging signal values within a small block, so that correction processing such as offset correction processing, gain correction processing, and defective pixel correction processing can be omitted. And the processing time can be greatly shortened.
Further, since the image subjected to binning processing and simple thinning processing for positioning confirmation can be reused for analysis, processing time can be greatly shortened.
For example, in the case of existing video shooting support, for example, FPD for fluoroscopy, the FPD itself outputs data subjected to binning processing such as 2 × 2 pixels to a display device for real-time display, Some types are used for confirming the position of surgical tools, etc., but this type of output signal can be used as it is for analysis of features, and even if the output signal of an existing imaging device is used It is shown that the feature amount related to can be analyzed.
そして、本願発明者等は、上記の手法を更に発展させ、集団検診時の大量の被検者の画像データを一度に処理する場合への適用を考え、従来の集団検診時の胸部撮影方法（即ち、間接撮影（縮小画像）により正常又は要精密検査の弁別を行い、要細密検査者には、後日、直接撮影（ライフサイズ画像）を行うスタイル）と同様に、正常者と異常疑い者との弁別がより大きな画素ブロック（大ブロック：例えば、肺野を左右の上中下の６つに分割したブロック）を用いた解析で可能であることを見出した。即ち、大ブロック設定による弁別で、従来方法と同様の精度の弁別を行うことができることを見出したのである。また、小ブロックによる解析を追加実行すれば、従来のような後日の再撮影は不要で、言い換えると一度の撮影で、多くの特徴量（診断支援情報）を算出生成することも可能になる計り知れないメリットを秘めているのである。従って、異常疑い者にとっては、早期診断、早期治療に繋げることができる。 The inventors of the present application have further developed the above-described method, considering application to processing a large amount of subject image data at the time of group examination at one time, and a conventional chest imaging method at the time of group examination ( In other words, normal or precise inspection is discriminated by indirect imaging (reduced image), and for those who require detailed inspection, a normal person and a suspected abnormal person are identified as in the case of direct imaging (life size image) at a later date. Has been found to be possible by analysis using a larger pixel block (large block: for example, a block in which the lung field is divided into six upper, middle, and lower left and right). That is, it has been found that discrimination with the same accuracy as in the conventional method can be performed by discrimination based on the large block setting. In addition, if the analysis with small blocks is additionally executed, it will not be necessary to perform re-shooting at a later date as in the past, in other words, it will be possible to calculate and generate many feature quantities (diagnosis support information) with one shot. It has hidden merits. Therefore, it can lead to an early diagnosis and early treatment for a suspected abnormality.
具体的には、上記実施の形態で説明したように、大ブロックのフレーム間差分値が予め定められた閾値に到達しておらず異常の疑いがあると判断された場合、指定された特徴量に応じた画素数の小ブロックに再編して特徴量の算出を実施する。
例えば、画素サイズ１５０μｍの半切サイズのＦＰＤ（撮影可能領域：２３７０画素×２８６０画素）を用いて、胸部正面画像を７．５ｆｐｓで呼吸１周期を撮影した場合、仮に１周期２秒とすると１５ものフレーム画像が生成されるが、肺野領域を左右のそれぞれを上中下に分割（肺野を６つの大ブロックに分割）し、各大ブロック毎に画素の信号値を平均化してフレーム間差分値を予め定められた閾値と比較すれば、正常者と異常疑い者を短時間で弁別可能である。更に、異常疑い者に弁別された場合は、画素単位やビニング単位で解析処理を行うことにより、より詳細な特徴量を算出することができる。この場合、再撮影を行う必要はなく、演算アルゴリズムを変更するのみでよい。
従って、集団検診の比較的最初のステージで動態撮影を行い、最後の医師による問診のステージに到達するころには、弁別結果及び異常の疑いがある場合には高精細な特徴量（診断支援情報）を生成し終えることが可能で、医師は異常疑いのある検査者に対し、その異常のある箇所にのみ聴診器でダブルチェックを行うことも可能となる。
Specifically, as described in the above embodiment, when it is determined that the inter-frame difference value of the large block has not reached a predetermined threshold value and there is a suspicion of abnormality, the specified feature amount The feature amount is calculated by reorganizing the data into small blocks having the number of pixels corresponding to the number of pixels.
For example, using a half-cut FPD (photographable area: 2370 pixels × 2860 pixels) with a pixel size of 150 μm and taking a breathing period of 7.5 fps for a chest front image, if the period is 2 seconds, there are 15 A frame image is generated, but the lung field is divided into upper, middle, and lower left and right (the lung field is divided into six large blocks), and the pixel signal value is averaged for each large block, and the difference between frames is calculated. If the value is compared with a predetermined threshold value, a normal person and a suspected abnormality can be distinguished in a short time. Further, when the person is identified as a suspected abnormality, a more detailed feature amount can be calculated by performing an analysis process in pixel units or binning units. In this case, it is not necessary to perform re-shooting, and only the arithmetic algorithm needs to be changed.
Therefore, dynamic imaging is performed at the relatively first stage of group examination, and when the final doctor's inquiry stage is reached, if there is a discrimination result or an abnormality is suspected, high-definition features (diagnostic support information ) Can be completed, and the doctor can perform a double check with a stethoscope only on the part having the abnormality for an inspector suspected of having an abnormality.
また、放射線源からの散乱放射線を除去する散乱線除去グリッドを使用する場合、ＦＰＤの画素サイズとグリッドサイズ（グリッドピッチ）との関係によっては生成されるフレーム画像にモアレ（アーチファクト）が発生することが知られている。本実施の形態の解析処理では、複数画素からなるブロックや小ブロック内の画素の信号値の平均値をそのブロックや小ブロックの代表値とし、フレーム間差分値に基づき正常／異常疑いありを弁別したり特徴量を算出したりするので、モアレ影響を殆ど無視することが可能となる。よって、グリッドが固定されている場合にはそのまま利用して撮影可能となる。 In addition, when a scattered radiation removal grid that removes scattered radiation from a radiation source is used, moire (artifact) occurs in the generated frame image depending on the relationship between the pixel size of FPD and the grid size (grid pitch). It has been known. In the analysis processing of this embodiment, the average value of the signal values of the pixels in a plurality of pixels or in the small block is used as a representative value of the block or small block, and normal / abnormal suspicion is discriminated based on the inter-frame difference value. And the feature amount is calculated, it is possible to almost ignore the influence of moire. Therefore, if the grid is fixed, it can be used as it is.
また、グリッドは検出器９２への到達線量を照射線量の約半分に減衰させる。即ち、グリッドを使用しなければ、グリッドを使用した場合に比べて照射線量を約半分にすることができる。グリッドを使用しない場合、散乱線の影響が懸念されるが、本実施の形態における正常／異常疑いありの弁別や特徴量の算出においては、複数画素からなるブロックや小ブロック内の画素の信号値の平均値をそのブロックや小ブロックの代表値とし、フレーム間差分値に基づき正常／異常疑いありを弁別したり特徴量を算出したりするので、グリッドを使用しなくても散乱線の影響を殆ど無視することが可能となる。よって、本実施の形態の動態撮影では、被検者の被曝線量の低減のため、グリッドを使用せずに撮影を行うことが好ましい。
例えば、グリッドがブッキー装置に着脱可能である場合には、ブッキー装置にグリッドの装着を検知するグリッド検知センサを設け、このグリッド検知センサの出力をコンソール５の制御部５１に送信する構成としておき、動態撮影の場合、制御部５１は、グリッド検知センサによりグリッドの装着が検知されていない場合に放射線源から放射線を照射するように制御する構成としてもよい。
The grid also attenuates the arrival dose to the detector 92 to about half of the irradiation dose. That is, if the grid is not used, the irradiation dose can be reduced to about half compared to the case where the grid is used. When the grid is not used, there is a concern about the influence of scattered radiation. However, in the present embodiment, in the discrimination of suspected normality / abnormality and the calculation of the feature amount, the signal value of the pixel in the block composed of a plurality of pixels or in the small block The average value is the representative value of the block or small block, and based on the difference value between frames, normal / abnormal suspicion is discriminated and the feature value is calculated. Almost negligible. Therefore, in the dynamic imaging of the present embodiment, it is preferable to perform imaging without using a grid in order to reduce the exposure dose of the subject.
For example, when the grid is detachable from the Bucky device, the Bucky device is provided with a grid detection sensor that detects the mounting of the grid, and the output of the grid detection sensor is transmitted to the control unit 51 of the console 5. In the case of dynamic imaging, the control unit 51 may be configured to perform control so that radiation is emitted from the radiation source when the grid detection sensor does not detect the mounting of the grid.
なお、解析用ＷＳ８は、インターネット等を介して接続された外部の解析センターの解析用ＷＳ（解析サーバー）としてもよい。
また、上記第１の実施の形態においては、各撮影室にコンソール５を配置し、各撮影室のコンソール５で撮影室内における撮影を制御することとして説明したが、図１９に示す診断支援情報生成システム２００のように、撮影室の外に１又は複数のコンソール５を設置して各撮影室の操作卓６及びアクセスポイントＡＰと接続可能な構成とし、各コンソール５が撮影室Ｒ１〜Ｒ３の何れの撮影についても制御できるようにしてもよい。
The analysis WS 8 may be an analysis WS (analysis server) of an external analysis center connected via the Internet or the like.
In the first embodiment, the console 5 is arranged in each photographing room and the photographing in the photographing room is controlled by the console 5 in each photographing room. However, the diagnosis support information generation shown in FIG. As in the system 200, one or a plurality of consoles 5 are installed outside the shooting room so that the console 6 and the access point AP of each shooting room can be connected to each of the shooting rooms R1 to R3. It may be possible to control the shooting.
図１９に示す診断支援情報生成システム２００においては、例えば、各コンソール５の撮影管理テーブル５２１が「撮影室ＮＯ．」、「管球タイプ」、「ブッキーＩＤ」、「ＦＰＤＩＤ」、「画像受信時刻」等の項目を有し、各撮影室ＮＯ．に対応付けて当該撮影室ＮＯ．の撮影室に設けられている放射線源の管球タイプ及びブッキー装置のブッキーＩＤ、そのブッキー装置に現在装着されているＦＰＤのＦＰＤＩＤ、現在その撮影室に存在するＦＰＤのＦＰＤＩＤ、画像受信時刻等を記憶可能とする。各撮影室のブッキー装置においては、ＦＰＤが装着された際に、装着されたＦＰＤからＦＰＤＩＤを取得し、撮影室ＮＯ．、ＦＰＤＩＤ及び自己のブッキーＩＤを各コンソール５に送信する。同様に、各撮影室のクレードル４においては、ＦＰＤが装着された際に、装着されたＦＰＤからＦＰＤＩＤを取得し、撮影室ＮＯ．及びＦＰＤＩＤを各コンソール５に送信する。このように構成すれば、各コンソール５において各撮影室Ｒ１〜Ｒ３の状況を把握し、指定された撮影オーダー情報に基づく撮影が可能な撮影室を判断することが可能となる。
例えば、各コンソール５において、動態撮影を指示する撮影オーダー情報が指定された際に、制御部５１により撮影管理テーブル５２１に記憶されている情報、例えば、撮影室に存在する管球のタイプやＦＰＤの種類の情報に基づいて各撮影室で動態撮影が可能であるか否かを事前に判断し、撮影が可能な撮影室の選択画面を表示部５４に表示することが可能となる。又は、選択画面に各撮影室に設けられている放射線源の管球タイプ、ブッキー装置、ＦＰＤの種類等を表示し、操作者が撮影オーダー情報に基づく撮影が可能な撮影室を容易に選択できるようにしてもよい。或いは、操作者が撮影室を選択するための選択画面を表示部５４に表示し、選択された撮影室での撮影が可能か否かを判断して撮影が不可能な場合に警告を表示することとしてもよい。このような制御により、コンソール５と撮影室とが１：１対応でなくｍ：ｎであっても、操作者は、間違いなく撮影オーダー情報に応じた撮影を行うことができる。また、操作者が動態撮影が不可能な放射線源やＦＰＤで誤って撮影を開始してしまうことを防止することができる。撮影室が選択されると、制御部５１は選択された撮影室の放射線源及びＦＰＤを起動させる。
なお、診断支援情報生成システム２００におけるその他の動作については診断支援情報生成システム１００で説明したものと同様である。
In the diagnosis support information generation system 200 illustrated in FIG. 19, for example, the imaging management table 521 of each console 5 includes “imaging room No.”, “tube type”, “bookie ID”, “FPDID”, “image reception time”. ”And the like. In association with the shooting room NO. The tube type of the radiation source provided in the radiographing room, the bucky ID of the bucky device, the FPDID of the FPD currently installed in the bucky device, the FPDID of the FPD currently in the radiographing room, the image reception time, etc. Make memorable. When the FPD is installed in the shooting device in each shooting room, the FPDID is acquired from the mounted FPD, and the shooting room NO. , The FPDID and its own Bucky ID are transmitted to each console 5. Similarly, in the cradle 4 of each photographing room, when the FPD is attached, the FPDID is acquired from the attached FPD, and the photographing room NO. And FPDID are transmitted to each console 5. If comprised in this way, it will become possible to grasp | ascertain the condition of each imaging | photography room R1-R3 in each console 5, and to judge the imaging | photography room which can image | photograph based on the designated imaging | photography order information.
For example, when shooting order information for instructing dynamic shooting is specified in each console 5, information stored in the shooting management table 521 by the control unit 51, for example, the type of tube existing in the shooting room or FPD Based on this type of information, it is possible to determine in advance whether or not dynamic shooting is possible in each shooting room, and to display a selection screen for a shooting room in which shooting can be performed on the display unit 54. Or, the tube type of the radiation source provided in each imaging room, the bucky device, the type of FPD, etc. are displayed on the selection screen, and the operator can easily select an imaging room in which imaging can be performed based on imaging order information. You may do it. Alternatively, a selection screen for the operator to select a shooting room is displayed on the display unit 54, and it is determined whether or not shooting in the selected shooting room is possible, and a warning is displayed when shooting is impossible. It is good as well. By such control, even if the console 5 and the photographing room are not 1: 1 and m: n, the operator can definitely perform photographing according to the photographing order information. In addition, it is possible to prevent the operator from erroneously starting imaging with a radiation source or FPD for which dynamic imaging is impossible. When the imaging room is selected, the control unit 51 activates the radiation source and FPD of the selected imaging room.
Other operations in the diagnosis support information generation system 200 are the same as those described in the diagnosis support information generation system 100.
また、検診車にＸ線管球、ＦＰＤ、撮影用コンソール、及び解析用コンソールを搭載して、各地の集団検診場所（工場や学校等）に移動し、現地で、大ブロック解析、及び、必要に応じた小ブロック解析を行うことも可能であり、ネットワーク環境等に依存せず、検診効率を向上させることができる。また、被検者の生活習慣（喫煙履歴）に応じた多様な初期設定（非喫煙者は左右の２ブロックのみ、自身喫煙者及び家族喫煙者には左右それぞれ３ブロック（計６ブロック）とすることや、被検者自身の事前リクエストに応じた血流系機能も同時解析対象とすること等）も可能で、集団検診のレベルに応じた各種の解析フローを構成することができ、早期診断に貢献することができる。 In addition, X-ray tubes, FPDs, imaging consoles, and analysis consoles are installed in the examination car and moved to a group examination place (factory, school, etc.) in each area, where large block analysis is necessary. It is also possible to perform a small block analysis according to the condition, and the screening efficiency can be improved without depending on the network environment or the like. Various initial settings according to the lifestyle (smoking history) of the subject (non-smokers have only 2 blocks on the left and right, and 3 blocks each on their own and family smokers (6 blocks in total) And the blood flow system function according to the subject's own prior request is also possible for simultaneous analysis), and various analysis flows according to the level of group screening can be configured, and early diagnosis Can contribute.
［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。
まず、構成について説明する。
図２０に、第２の実施の形態における診断支援情報生成システム３００の全体構成を示す。診断支援情報生成システム３００は、開業医やクリニック等の小規模施設において撮影された動態画像を解析センターの解析サーバー３０で解析し、小規模施設に解析結果を提供するシステムである。第１の実施の形態で説明したように、ワーピング処理を施さなくてよい場合、解析処理を行う側でＦＰＤの画素サイズや個々の画素のダイナミックレンジ等を考慮する必要がない。そのため、各施設で使用しているＦＰＤの型式を問わず、以下に説明するようにオープンシステムで解析処理を提供することができる。
[Second Embodiment]
Next, a second embodiment of the present invention will be described.
First, the configuration will be described.
FIG. 20 shows the overall configuration of a diagnosis support information generation system 300 in the second embodiment. The diagnosis support information generation system 300 is a system that analyzes a dynamic image taken at a small-scale facility such as a medical practitioner or a clinic by the analysis server 30 of the analysis center and provides an analysis result to the small-scale facility. As described in the first embodiment, when it is not necessary to perform the warping process, it is not necessary to consider the pixel size of the FPD, the dynamic range of each pixel, or the like on the analysis process side. Therefore, regardless of the type of FPD used in each facility, analysis processing can be provided by an open system as described below.
図２０に示すように、小規模施設内の受付には受付装置２０が設けられ、診察室にはコンソール５０が設けられ、撮影室には第１の実施の形態で説明した撮影室内の装置（ブッキー装置１、２、放射線源３ａ、ＦＰＤ９ａ等）が設けられている。コンソール５０は、受付装置２０及びブッキー装置とＬＡＮ等を介して接続されている。また、コンソール５０は、インターネットＰＮ等を介して解析サーバー３０と接続可能に構成されている。 As shown in FIG. 20, a reception device 20 is provided for reception in a small-scale facility, a console 50 is provided in an examination room, and an apparatus (in the imaging room described in the first embodiment) ( Bucky devices 1 and 2, radiation source 3a, FPD 9a, etc.) are provided. The console 50 is connected to the accepting device 20 and the bucky device via a LAN or the like. The console 50 is configured to be connectable to the analysis server 30 via the Internet PN or the like.
受付装置２０は、来院した患者（被検者を含む）の受付登録、会計計算、保険点数計算等を行うためのコンピュータ装置である。受付装置２０は、受付番号、患者情報（「患者ＩＤ」、「氏名」、「生年月日」、「性別」、「年齢」、「住所」、「電話番号」、「被保険者番号」等）が入力されると、入力された受付番号及び患者情報をコンソール５０に送信する。 The reception device 20 is a computer device for performing reception registration, accounting calculation, insurance score calculation and the like of patients (including subjects) who have visited the hospital. The reception device 20 includes a reception number, patient information (“patient ID”, “name”, “birth date”, “gender”, “age”, “address”, “phone number”, “insured person number”, etc. ) Is input, the input reception number and patient information are transmitted to the console 50.
コンソール５０は、撮影室内の各装置を制御して撮影を行う。また、解析サーバー３０と通信接続し、動態画像の解析結果を取得し、表示する。
コンソール５０の構成は、図３に示すコンソール５と同様に、制御部５１、記憶部５２、入力部５３、表示部５４、通信Ｉ／Ｆ５５、ネットワーク通信部５６等を備えて構成され、各部はバス５７により接続されている。
コンソール５０の記憶部５２には、コンソール５０に対応する各種プログラムが記憶されており、制御部５１は、当該プログラムに従って後述する撮影・解析処理Ｂをはじめとする各種処理を実行する。なお、コンソール５０においては、撮影管理テーブル５２１は不要である。また、ネットワーク通信部５６は、スイッチングハブを介して接続された施設内の装置のほか、インターネットＰＮを介して解析サーバー３０等の外部機器と通信接続可能である。その他コンソール５０の各部の構成は、コンソール５と同様であるので説明を援用する。
The console 50 performs imaging by controlling each device in the imaging room. Further, the communication server 30 is connected to the analysis server 30 to acquire and display the dynamic image analysis result.
The configuration of the console 50 includes a control unit 51, a storage unit 52, an input unit 53, a display unit 54, a communication I / F 55, a network communication unit 56, etc., similar to the console 5 shown in FIG. They are connected by a bus 57.
Various programs corresponding to the console 50 are stored in the storage unit 52 of the console 50, and the control unit 51 executes various processes including an imaging / analysis process B described later according to the program. In the console 50, the imaging management table 521 is not necessary. The network communication unit 56 can be connected to an external device such as the analysis server 30 via the Internet PN in addition to the devices in the facility connected via the switching hub. The configuration of each part of the console 50 is the same as that of the console 5, so the description is cited.
撮影室内の各装置の構成は、第１の実施の形態で説明したものと同様であるので説明を援用する。 Since the configuration of each apparatus in the photographing room is the same as that described in the first embodiment, the description will be cited.
解析サーバー３０は、外部の解析センターに設けられたサーバー装置である。解析サーバー３０は、図５に示す解析用ＷＳ８と同様に、ＣＰＵ等により構成される制御部、解析用プログラムが記憶された記憶部、入力部、記憶部、通信部等を備えて構成されている。解析サーバー３０は、コンソール５０からの要求に応じて制御部と記憶部に記憶されている解析用プログラムとの協働により撮影・解析処理Ｂを行い、解析結果をコンソール５０に送信する。なお、解析サーバー３０は、上述の解析用ＷＳ８と同様に、ワーピング処理を施さない。ワーピング処理を施す場合、解析サーバー３０側で各社のＦＰＤの画素サイズや個々の画素のダイナミックレンジ、照射量等が必要となるが、ワーピング処理を省略するので各社のＦＰＤに対応することができる。また、解析処理の処理時間を大幅に低減することができる。 The analysis server 30 is a server device provided in an external analysis center. Similar to the analysis WS 8 shown in FIG. 5, the analysis server 30 includes a control unit configured by a CPU, a storage unit storing an analysis program, an input unit, a storage unit, a communication unit, and the like. Yes. In response to a request from the console 50, the analysis server 30 performs imaging / analysis processing B in cooperation with the control unit and the analysis program stored in the storage unit, and transmits the analysis result to the console 50. Note that the analysis server 30 does not perform the warping process, similar to the analysis WS 8 described above. When performing the warping process, the analysis server 30 side needs the pixel size of each company's FPD, the dynamic range of each pixel, the irradiation amount, etc., but the warping process is omitted, so that it can cope with the FPD of each company. Moreover, the processing time of the analysis process can be significantly reduced.
次に、診断支援情報生成システム３００における動作について説明する。
上述のように、患者が来院すると、受付担当により患者に受付番号が付与され、受付装置２０において受付番号、患者情報等が入力される。受付装置２０の制御部においては、患者の受付番号及び患者情報等が入力部により入力されると、入力された情報が記憶部に記憶されて受付登録が行われるとともに、入力された情報（受付リスト情報）が通信部によりコンソール５０に送信される。コンソール５０の制御部においては、受付装置２０からネットワーク通信部５６により受付リスト情報が受信されると、受信された受付リスト情報が記憶部５２に記憶される。また、入力部５３からの操作に応じて、本日の受付リスト情報の一覧が表示部５４に表示される。
Next, the operation in the diagnosis support information generation system 300 will be described.
As described above, when the patient comes to the hospital, a reception number is given to the patient by the receptionist, and the reception number, patient information, and the like are input in the reception device 20. In the control unit of the reception device 20, when the patient reception number, patient information, and the like are input by the input unit, the input information is stored in the storage unit, reception registration is performed, and the input information (reception List information) is transmitted to the console 50 by the communication unit. In the control unit of the console 50, when reception list information is received from the reception device 20 by the network communication unit 56, the received reception list information is stored in the storage unit 52. Further, according to an operation from the input unit 53, a list of today's reception list information is displayed on the display unit 54.
受付番号が付与された患者が診察室に移動すると、医師は、入力部５３を操作して、表示部５４に表示された受付リスト情報から診察対象の患者の受付リスト情報を選択する。コンソール５０においては、受付リスト情報から一の受付リストが選択されると、選択された受付リストに対応する患者の診断用画面が表示部５４に表示される。診断用画面は、例えば、当該患者について撮影された画像の表示欄、診療情報の入力欄等を有する画面である。次いで、医師は、患者に対し問診を行い、実施する撮影を決定する。問診により動態画像の撮影及び解析が必要であると判断した場合には、医師は入力部５３を操作して、コンソール５０に以下の撮影・解析処理Ｂを実行させる。 When the patient to whom the reception number is assigned moves to the examination room, the doctor operates the input unit 53 to select the reception list information of the patient to be examined from the reception list information displayed on the display unit 54. In the console 50, when one reception list is selected from the reception list information, a patient diagnosis screen corresponding to the selected reception list is displayed on the display unit 54. The diagnosis screen is, for example, a screen having a display field for images taken for the patient, an input field for medical information, and the like. Next, the doctor interrogates the patient and decides the imaging to be performed. When it is determined that the dynamic image needs to be captured and analyzed through the inquiry, the doctor operates the input unit 53 to cause the console 50 to execute the following imaging / analysis process B.
以下、撮影・解析処理Ｂについて説明する。
図２１に、診断支援情報生成システム３００において実行される動態解析処理の流れを示す。撮影・解析処理Ｂのコンソール５０側の処理は、コンソール５０の制御部５１と記憶部５２に記憶されているプログラムとの協働により実行される。解析サーバー３０側の処理は、解析サーバー３０の制御部と記憶部に記憶されているプログラムとの協働より実行される。
The imaging / analysis process B will be described below.
FIG. 21 shows a flow of dynamic analysis processing executed in the diagnosis support information generation system 300. The process on the console 50 side of the imaging / analysis process B is executed in cooperation with the control unit 51 of the console 50 and the program stored in the storage unit 52. The processing on the analysis server 30 side is executed by the cooperation of the control unit of the analysis server 30 and the program stored in the storage unit.
まず、コンソール５０において、ネットワーク通信部５６により解析サーバー３０へのアクセスが行われ、動態解析開始が要求される（ステップＴ１）。
解析サーバー３０においては、動態解析開始要求が受信されると、コンソール５０に対し、解析対象の部位、特徴量、及び使用するＦＰＤのフレームレートの問い合わせが行われる（ステップＴ２）。
コンソール５０においては、解析対象の部位、特徴量（解析対象項目）、及び使用するＦＰＤのフレームレートの情報が取得され、ネットワーク通信部５６により解析サーバー３０に送信される（ステップＴ３）。ステップＴ３では、解析サーバー３０からの問い合わせ内容が表示部５４に表示され、医師が解析対象の部位及び特徴量、使用するＦＰＤ９ａのフレームレートを入力部５３により入力すると、入力した情報がネットワーク通信部５６により解析サーバー３０に送信される。特徴量としては、例えば、解析対象が肺野である場合、第１の実施の形態の図７のステップＳ１９において説明した（１）〜（１５）の項目特徴量が挙げられる。
First, in the console 50, the network communication unit 56 accesses the analysis server 30, and a dynamic analysis start is requested (step T1).
In the analysis server 30, when a dynamic analysis start request is received, the console 50 is inquired about the part to be analyzed, the feature amount, and the frame rate of the FPD to be used (step T2).
In the console 50, information on the part to be analyzed, the feature amount (analysis target item), and the frame rate of the FPD to be used are acquired and transmitted to the analysis server 30 by the network communication unit 56 (step T3). In step T3, the content of the inquiry from the analysis server 30 is displayed on the display unit 54. When the doctor inputs the part to be analyzed and the feature amount and the frame rate of the FPD 9a to be used by the input unit 53, the input information is the network communication unit. 56 to the analysis server 30. As the feature amount, for example, when the analysis target is a lung field, the item feature amounts (1) to (15) described in step S19 of FIG. 7 of the first embodiment may be mentioned.
解析サーバー３０においては、コンソール５０から解析対象の部位、特徴量及びフレームレートが受信されると、解析に必要なフレーム画像数が算出され、コンソール５０に通知される（ステップＴ４）。解析に必要なフレーム画像数の算出については、例えば、図７のステップＳ１７で説明したのと同様である。即ち、解析サーバー３０の記憶部に平均的な成人等の動態周期を部位毎に記憶しておき、フレームレートと解析対象の部位の動態周期に基づいて解析に必要なフレーム画像数が算出される。 When the analysis server 30 receives the analysis target region, feature amount, and frame rate from the console 50, the number of frame images required for analysis is calculated and notified to the console 50 (step T4). The calculation of the number of frame images necessary for the analysis is the same as that described in step S17 of FIG. In other words, the dynamic cycle of an average adult or the like is stored for each region in the storage unit of the analysis server 30, and the number of frame images necessary for analysis is calculated based on the frame rate and the dynamic cycle of the region to be analyzed. .
コンソール５０においては、撮影に必要なフレーム画像数が通知されると、通知されたフレーム画像数、撮影部位、***等が入力部５３により入力される（ステップＴ５）。そして、入力された情報に基づいて、撮影処理が行われる（ステップＴ６）。
撮影処理は、図７のステップＳ４〜Ｓ１３（又はＳ１４）の処理と略同様の処理である。ここでは、医師や撮影技師等の撮影実施者は、患者を撮影室に連れて行き、撮影する***のブッキー装置（１又は２）にＦＰＤ９ａを装着する。コンソール５０においては、入力されたフレーム画像数、撮影部位、***に基づいて、放射線源３ａ及びブッキー装置（１又は２）が起動され、放射線源３ａの位置及び向きが調整される。また、入力されたフレーム画像数、撮影部位、***に基づいて、放射線源３ａに放射線照射条件が設定され、ＦＰＤ９ａに画像読取条件が設定される。動態撮影の結果を用いて解析を行う場合は、診断に使用し得る解析精度を確保するため、フレームレートが３．７５枚／秒以上に設定される。操作卓６から放射線照射指示が入力されると、コンソール５０により放射線源３ａ及びＦＰＤ９ａが制御され、動態撮影が行われる。入力されたフレーム画像数＋αの撮影が終了すると、撮影動作が停止される。
撮影により取得されたフレーム画像は順次ＦＰＤ９ａのコネクタ９４によりブッキー装置を介してコンソール５０に入力される。入力されたフレーム画像は、記憶部５２に記憶され、間引き処理が行われる。間引き処理は、ビニング処理及び／又は単純間引き処理である。何れの間引き処理を行うか、及び、ビニングする画素数(ブロックサイズ)もしくは単純間引きの画素間隔は、解析サーバー３０が受信した解析対象の部位及び特徴量に応じた値が、フレーム画像数と併せて、撮影前に解析サーバー３０からコンソール５０へ通知されるようにしてもよい。間引き後の画像は表示部５４に表示される。撮影実施者は、表示部５４に表示されたフレーム画像を見てポジショニング等の確認を行い、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）かの判断結果を入力部５３により入力する。尚、撮影により取得された各フレーム画像は、一旦ＦＰＤ９ａの記憶部９３に記憶され、全撮影の終了後に纏めてＦＰＤ９ａからコンソール５０へ出力されるようにしても良い。入力部５３により撮影ＮＧの判断結果が入力されると、入力されたフレーム画像が記憶部５２から削除される。この場合、再撮影が行われる。入力部５３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、処理はステップＴ７へ移行する。
In the console 50, when the number of frame images necessary for imaging is notified, the notified number of frame images, imaging region, body position, and the like are input by the input unit 53 (step T5). Then, a photographing process is performed based on the input information (step T6).
The photographing process is substantially the same as the process in steps S4 to S13 (or S14) in FIG. Here, an imaging operator such as a doctor or an imaging engineer takes the patient to the imaging room and attaches the FPD 9a to the bucky device (1 or 2) in a posture for imaging. In the console 50, the radiation source 3a and the bucky device (1 or 2) are activated based on the input number of frame images, imaging region, and body position, and the position and orientation of the radiation source 3a are adjusted. Further, based on the input number of frame images, imaging region, and body position, radiation irradiation conditions are set for the radiation source 3a, and image reading conditions are set for the FPD 9a. When analysis is performed using the result of dynamic imaging, the frame rate is set to 3.75 frames / second or more in order to ensure analysis accuracy that can be used for diagnosis. When a radiation irradiation instruction is input from the console 6, the radiation source 3a and the FPD 9a are controlled by the console 50, and dynamic imaging is performed. When shooting of the number of input frame images + α is completed, the shooting operation is stopped.
The frame images obtained by photographing are sequentially input to the console 50 via the bucky device by the connector 94 of the FPD 9a. The input frame image is stored in the storage unit 52, and a thinning process is performed. The thinning process is a binning process and / or a simple thinning process. Which decimation process is performed, and the number of pixels to be binned (block size) or the simple decimation pixel interval, the value according to the analysis target part and the feature quantity received by the analysis server 30 are combined with the number of frame images. Thus, the console may be notified from the analysis server 30 before shooting. The thinned image is displayed on the display unit 54. The photographer confirms positioning and the like by looking at the frame image displayed on the display unit 54, and whether an image suitable for diagnosis has been acquired by photographing (photographing OK) or re-photographing is necessary (photographing NG). The determination result is input by the input unit 53. Each frame image acquired by shooting may be temporarily stored in the storage unit 93 of the FPD 9a, and may be output from the FPD 9a to the console 50 after completion of all shooting. When the determination result of shooting NG is input by the input unit 53, the input frame image is deleted from the storage unit 52. In this case, re-photographing is performed. When a determination result indicating photographing OK is input by a predetermined operation of the input unit 53, the process proceeds to step T7.
図２１のステップＴ７においては、コンソール５０において、解析に使用するフレーム画像の選択が行われる（ステップＴ７）。ここで、上述のように解析に必要となる枚数以上のフレーム画像を用いて解析を行うと、データ転送時間や解析処理時間がかかり、好ましくない。処理時間短縮のためには、撮影された一連のフレーム画像の中から解析に使用する枚数のフレーム画像を選択することが必要となる。一方、動態画像の解析は、動態周期や隣接するフレーム画像間での信号値の差分等に基づき行われるので、動態画像の解析結果を被写体の真の特徴量を表す結果とするには、被写体の動態１サイクル以上の枚数の、連続する一連のフレーム画像が必要である。そこで、ステップＴ７においては、解析に必要な枚数分の連続するフレーム画像を操作者が正しく選択するためのＧＵＩとして選択用画面５４１を提供する。具体的には、選択枠５４１ａを用いて選択させるようにすることで、連続しない１コマ毎の画像選択や、一周期に満たない選択を防止する。選択用画面５４１及びその動作については、第１の実施形態で説明したものと同様であるので説明を援用する。 In step T7 of FIG. 21, the console 50 selects a frame image to be used for analysis (step T7). Here, if the analysis is performed using the frame images more than the number necessary for the analysis as described above, it takes a data transfer time and an analysis processing time, which is not preferable. In order to shorten the processing time, it is necessary to select the number of frame images to be used for analysis from a series of photographed frame images. On the other hand, analysis of dynamic images is performed based on a dynamic cycle, a difference in signal values between adjacent frame images, and the like. A continuous series of frame images of at least one cycle is required. Therefore, in step T7, a selection screen 541 is provided as a GUI for the operator to correctly select the continuous frame images as many as necessary for analysis. Specifically, by using the selection frame 541a to select, it is possible to prevent image selection for each frame that is not continuous or selection that is less than one cycle. Since the selection screen 541 and the operation thereof are the same as those described in the first embodiment, the description is incorporated.
解析に使用するフレーム画像群が選択されると、送信する画像数がネットワーク通信部５６により解析サーバー３０に通知される（ステップＴ８）。解析サーバー３０においては、通知された画像数の画像データの受信が可能な状態となると、送信許可通知がコンソール５０に送信される（ステップＴ９）。コンソール５０においては、ネットワーク通信部５６により解析サーバー３０から送信許可通知が受信されると、選択されたフレーム画像群の間引きデータが解析サーバー３０へ送信される（ステップＴ１０）。なお、選択された一連のフレーム画像群の間引きデータに、患者情報、撮影順を示す番号等の情報が付帯される（例えば、ＤＩＣＯＭマルチフォーマットのファイルフォーマットで画像データのヘッダ領域に書き込まれる）。 When the frame image group used for analysis is selected, the number of images to be transmitted is notified to the analysis server 30 by the network communication unit 56 (step T8). When the analysis server 30 is ready to receive image data for the notified number of images, a transmission permission notification is transmitted to the console 50 (step T9). In the console 50, when the transmission permission notification is received from the analysis server 30 by the network communication unit 56, the thinned data of the selected frame image group is transmitted to the analysis server 30 (step T10). In addition, information such as patient information and a number indicating the imaging order is attached to the thinned data of the selected series of frame image groups (for example, written in the header area of the image data in the DICOM multi-format file format).
解析サーバー３０においては、コンソール５０より通知された枚数の画像の取得が終了すると、取得完了通知がコンソール５０に送信される（ステップＴ１１）。そして、解析処理が実行される（ステップＴ１１）。解析処理においては、第１の実施の形態で説明したように、まず、大まかなブロック（大ブロック）で正常であるか異常の疑いがあるかを弁別し、異常の疑いがあると弁別されたブロックについてさらに小ブロックに再分割し、小ブロック毎に予め指定された特徴量を算出する。正常／異常の疑いありの弁別及び特徴量の算出においてはワーピング処理を行わないことが処理時間の短縮化の点から好ましい。解析処理の例は、第１の実施の形態において図７のステップＳ１９で説明したものと同様であるので説明を援用する。 In the analysis server 30, when the acquisition of the number of images notified from the console 50 is completed, an acquisition completion notification is transmitted to the console 50 (step T11). Then, analysis processing is executed (step T11). In the analysis process, as described in the first embodiment, first, a rough block (large block) is discriminated whether it is normal or suspected of being abnormal, and is discriminated as suspected of being abnormal. The block is further subdivided into small blocks, and a feature amount designated in advance for each small block is calculated. It is preferable from the viewpoint of shortening the processing time that the warping process is not performed in the discrimination of suspected normality / abnormality and the calculation of the feature amount. An example of the analysis processing is the same as that described in step S19 in FIG. 7 in the first embodiment, and thus description is incorporated.
解析が終了すると、解析結果のデータがコンソール５０に送信される。コンソール５０においては、解析結果のデータが診断対象として選択されている患者情報と対応付けて記憶部５２に記憶され、撮影・解析処理Ｂは終了する。 When the analysis is completed, the analysis result data is transmitted to the console 50. In the console 50, the analysis result data is stored in the storage unit 52 in association with the patient information selected as the diagnosis target, and the imaging / analysis process B ends.
第２の実施の形態によれば、外部の解析センターの解析サーバー３０で解析を行う場合においても、早期に医療施設側で解析結果を取得することができる。従って、施設内に解析サーバーを持たない小規模施設においても、短時間で被検者の検診を行うことが可能となる。
また、集団検診に於いては、第２の実施の形態に於ける動態撮影系及び撮影データの大ブロック化のみが、検診車により各地の集団検診場所（工場や学校等）で実施され、解析に必要なデータ（大ブロック化データ）はネットワークを通じて解析センターへ送付されることになる。この際に、受診者全員に適用される大ブロック化データ送信は短時間で終えることができ、精査必要な患者のデータは、小ブロック化で再送信する。尚、複数の特徴量解析を行う場合には、各特徴量の解析に必要なブロックサイズのうちの最小のブロックサイズで送信することで、送信を１回のみとすることができ好ましい。
According to the second embodiment, even when the analysis is performed by the analysis server 30 of the external analysis center, the analysis result can be acquired on the medical facility side at an early stage. Therefore, even in a small-scale facility that does not have an analysis server in the facility, it is possible to perform examination of the subject in a short time.
Also, in group screening, only the dynamic imaging system and the imaging data block in the second embodiment are implemented at the group screening sites (factories, schools, etc.) in various places by the examination car and analyzed. Data (large block data) required for the data is sent to the analysis center through the network. At this time, the transmission of the large block data applied to all the examinees can be completed in a short time, and the patient data that needs to be examined is retransmitted with the small block. In the case of performing a plurality of feature amount analysis, it is preferable that the transmission is performed only once by transmitting with the minimum block size of the block sizes necessary for the analysis of each feature amount.
以上説明したように、診断支援情報生成システム１００〜３００によれば、解析ＷＳ８８（解析サーバー３０）の制御部は、被写体の動態を撮影することにより得られた一連の複数のフレーム画像のそれぞれの解析対象領域を互いに対応する同一位置の複数画素からなる複数のブロック（大ブロック）に分割し、複数のフレーム画像における各ブロックの画素の信号値に基づいて各ブロックにおける被写体の動態に係る特徴量を算出し、算出された特徴量に基づいて各ブロックにおける被写体の動態が正常であるか又は異常の疑いがあるかを弁別する。そして、異常の疑いがあると弁別されたブロックを当該ブロックに含まれている画素数より少ない画素数からなる複数の小ブロックに再分割し、この再分割された各小ブロック内の画素の信号値に基づいて、各小ブロックにおける被写体の動態に係る特徴量を算出して診断支援情報を生成する。 As described above, according to the diagnosis support information generation systems 100 to 300, the control unit of the analysis WS 88 (analysis server 30) takes each of a series of frame images obtained by photographing the dynamics of the subject. The analysis target area is divided into a plurality of blocks (large blocks) consisting of a plurality of pixels at the same position corresponding to each other, and the feature amount relating to the dynamics of the subject in each block based on the signal value of the pixel of each block in the plurality of frame images And whether the dynamics of the subject in each block is normal or suspected of being abnormal is discriminated based on the calculated feature amount. Then, the block discriminated as suspected of being abnormal is subdivided into a plurality of small blocks having a smaller number of pixels than the number of pixels included in the block, and the signals of the pixels in each of the subdivided small blocks Based on the value, the feature amount related to the dynamics of the subject in each small block is calculated to generate diagnosis support information.
従って、正常者と異常疑い者を短時間で弁別可能となる。更に、異常疑い者に弁別された場合は、画素単位やビニング単位で解析処理を行うことにより、より詳細な特徴量を算出することができる。この場合、再撮影を行う必要はなく、演算アルゴリズムを変更するのみでよい。即ち、短時間で被検者の検診を行うことができる。また、集団検診の比較的最初のステージで動態撮影を行えば、最後の医師による問診のステージに到達するころには、弁別結果及び異常の疑いがある場合には高精細な特徴量（診断支援情報）を生成し終えることが可能で、医師は異常疑いのある被検者に対し、その異常のある箇所にのみ聴診器でダブルチェックを行うことも可能となる。 Therefore, a normal person and a suspected abnormality can be distinguished in a short time. Further, when the person is identified as a suspected abnormality, a more detailed feature amount can be calculated by performing an analysis process in pixel units or binning units. In this case, it is not necessary to perform re-shooting, and only the arithmetic algorithm needs to be changed. That is, the subject can be examined in a short time. Also, if dynamic imaging is performed at the relatively first stage of group screening, high-definition features (diagnostic support) can be obtained if there is a suspicion of discrimination results or abnormalities when the final doctor's inquiry stage is reached. Information) can be completed, and the doctor can perform a double check on a subject suspected of being abnormal with a stethoscope only at the abnormal location.
被写体の動態が正常であるか又は異常の疑いがあるかを弁別するには、複数のフレーム画像のそれぞれにおいて、各ブロック毎に画素の信号値の代表値を算出してブロック内の画素の信号値を当該算出された代表値に置き換え、撮影順が隣接するフレーム画像間において各ブロックの信号値の差分値を算出し、算出された差分値に基づいて、各ブロックにおける被写体の動態が正常であるか又は異常の疑いがあるかを弁別する。従って、ＦＰＤの検出部９２の画素の出力バラツキの影響や被写体の体動による影響を低減することができる。また、胸部の動態解析の場合は、肋骨の移動による信号変化の影響を低減することができる。 To discriminate whether the subject dynamics are normal or suspected of being abnormal, in each of a plurality of frame images, a representative value of the pixel signal value is calculated for each block, and the pixel signal in the block The value is replaced with the calculated representative value, and the difference value of the signal value of each block is calculated between adjacent frame images in the shooting order. Based on the calculated difference value, the subject dynamics in each block are normal. Discriminate whether there is a suspicion of abnormality. Accordingly, it is possible to reduce the influence of the output variation of the pixels of the FPD detection unit 92 and the influence of the body movement of the subject. In addition, in the case of dynamic analysis of the chest, it is possible to reduce the influence of signal changes due to movement of the ribs.
また、解析対象が肺野領域である場合、大ブロックへの分割は、複数のフレーム画像のうち、肺野領域の面積が最小のフレーム画像（基準画像）において、その肺野領域を複数の画素からなる複数のブロックに分割し、他のフレーム画像を基準画像の各画素ブロックと同一位置の複数画素からなる複数のブロックに分割する。従って、肺野外の領域が解析対象の領域となることはない。 Further, when the analysis target is a lung field region, the division into large blocks is performed by dividing the lung field region into a plurality of pixels in a frame image (reference image) having the smallest area of the lung field region among a plurality of frame images. And the other frame image is divided into a plurality of blocks each composed of a plurality of pixels at the same position as each pixel block of the reference image. Therefore, the region outside the lung field does not become a region to be analyzed.
また、放射線の散乱を防止するためのグリッドが装着されてない状態で撮影を行うようにすることで、被写体の被曝量を低減することができる。 Further, the exposure amount of the subject can be reduced by performing the photographing in a state where the grid for preventing the scattering of radiation is not attached.
また、小ブロックに分割する際には、指定された特徴量に応じて、特徴量算出の単位となる小ブロックに含まれる画素数を決定するので、算出すべき個々の特徴量に応じた小ブロックで高精細な解析を行うことができる。 In addition, when dividing into small blocks, the number of pixels included in the small block, which is a unit for calculating the feature amount, is determined according to the specified feature amount. High-definition analysis can be performed with blocks.
なお、上記実施の形態は本発明の好適な一例であり、これに限定されない。
例えば、上記実施の形態においては、コンソール５やコンソール５０において間引き処理を行うこととして説明したが、例えば、特許第４，５４６,１７４号公報のように、動
態画像を撮影する撮影装置側（本実施の形態ではＦＰＤ９ａ）でビニング処理や単純間引き処理を行い、処理済みのフレーム画像をコンソール５に送信することとしてもよい。このようにすれば、ＦＰＤとコンソールとの間での画像データの転送時間も短縮することができるので、更に好ましい。
また、上記実施の形態においては、解析処理は、解析用ＷＳ８上で行うこととしたが、コンソール５上が解析用ＷＳ８の機能を持ち、コンソール５にて解析処理を行うこととしても良い。もしくは、SaaS (Software as a Service)等、クラウド上のマルチテナントなサーバーリソースにて解析処理を実施し、その解析結果を、コンソール５もしくは、ＰＡＣＳ１０に返す構成としても良い。
In addition, the said embodiment is a suitable example of this invention, and is not limited to this.
For example, in the above-described embodiment, the thinning process is performed in the console 5 or the console 50. However, for example, as in Japanese Patent No. 4,546,174, the photographing apparatus side (this book) In the embodiment, binning processing or simple thinning processing may be performed by the FPD 9 a), and the processed frame image may be transmitted to the console 5. This is more preferable because the transfer time of the image data between the FPD and the console can be shortened.
In the above embodiment, the analysis process is performed on the analysis WS 8. However, the console 5 may have the function of the analysis WS 8 and the analysis process may be performed on the console 5. Alternatively, the analysis processing may be performed with a multi-tenant server resource on the cloud such as SaaS (Software as a Service), and the analysis result may be returned to the console 5 or the PACS 10.
また、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ＨＤＤ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。 In the above description, an example in which an HDD, a semiconductor nonvolatile memory, or the like is used as a computer-readable medium for 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、診断支援情報生成システムを構成する各装置の細部構成及び細部動作に関しても、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 diagnosis support information generation system can be changed as appropriate without departing from the spirit of the invention.
１００ 診断支援情報生成システム
１ ブッキー装置
１１ 制御部
１２ 検出器装着部
１３ 通信Ｉ／Ｆ
１４ 駆動部
１５ バス
２ ブッキー装置
２１ 制御部
２２ 検出器装着部
２３ 通信Ｉ／Ｆ
２４ 駆動部
２５ バス
３ａ 放射線源
３ｂ 放射線源
３ｃ 放射線源
４ クレードル
５ コンソール
５１ 制御部
５２ 記憶部
５２１ 撮影管理テーブル
５３ 入力部
５４ 表示部
５４１ 選択用画面
５５ 通信Ｉ／Ｆ
５６ ネットワーク通信部
５７ バス
９ａ ＦＰＤ
９ｂ ＦＰＤ
９１ 制御部
９２ 検出部
９３ 記憶部
９４ コネクタ
９５ バッテリ
９６ 無線通信部
９７ バス
６ 操作卓
７ ＨＩＳ／ＲＩＳ
８ 解析用ＷＳ
８１ 制御部
８２ 記憶部
８３ 入力部
８４ 表示部
８５ 通信部
８６ バス
１０ ＰＡＣＳ
２０ 受付装置
５０ コンソール
３０ 解析サーバー
２００ 診断支援情報生成システム
３００ 診断支援情報生成システム
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Diagnosis support information generation system 1 Bucky device 11 Control part 12 Detector mounting part 13 Communication I / F
14 Drive unit 15 Bus 2 Bucky device 21 Control unit 22 Detector mounting unit 23 Communication I / F
24 driving unit 25 bus 3a radiation source 3b radiation source 3c radiation source 4 cradle 5 console 51 control unit 52 storage unit 521 imaging management table 53 input unit 54 display unit 541 selection screen 55 communication I / F
56 Network communication unit 57 Bus 9a FPD
9b FPD
91 control unit 92 detection unit 93 storage unit 94 connector 95 battery 96 wireless communication unit 97 bus 6 console 7 HIS / RIS
8 WS for analysis
81 Control unit 82 Storage unit 83 Input unit 84 Display unit 85 Communication unit 86 Bus 10 PACS
20 reception device 50 console 30 analysis server 200 diagnosis support information generation system 300 diagnosis support information generation system
Claims (9)
前記複数のフレーム画像に基づいて前記被写体の動態を解析して診断支援情報を生成する解析手段と、
を備える動態診断支援情報生成システムであって、
前記解析手段は、
前記複数のフレーム画像のそれぞれの解析対象領域を互いに対応する同一位置の複数画素からなる複数の画素ブロックに分割し、前記複数のフレーム画像における各画素ブロックの画素の信号値に基づいて前記各画素ブロックにおける前記被写体の動態に係る特徴量を算出し、算出された特徴量に基づいて前記各画素ブロックにおける前記被写体の動態が正常であるか又は異常の疑いがあるかを弁別する弁別手段と、
前記弁別手段により前記異常の疑いがあると弁別された画素ブロックを当該画素ブロックに含まれている画素数より少ない画素数からなる複数の小ブロックに再分割し、この再分割された各小ブロック内の画素の信号値に基づいて、前記各小ブロックにおける前記被写体の動態に係る特徴量を算出して診断支援情報を生成する診断支援情報生成手段と、
を備える動態診断支援情報生成システム。 A radiation source capable of continuously irradiating a subject with radiation and a plurality of detection elements arranged two-dimensionally, and radiation that is continuously irradiated by the radiation source and transmitted through the subject in each of the plurality of detection elements A radiation detector that generates a plurality of frame images indicating the dynamics of the subject by sequentially detecting
Analyzing means for analyzing the dynamics of the subject based on the plurality of frame images and generating diagnosis support information;
A dynamic diagnosis support information generation system comprising:
The analysis means includes
Each analysis target area of the plurality of frame images is divided into a plurality of pixel blocks each consisting of a plurality of corresponding pixels at the same position, and each pixel is determined based on a signal value of a pixel of each pixel block in the plurality of frame images. Discriminating means for calculating a feature amount related to the dynamics of the subject in a block and discriminating whether the dynamics of the subject in each pixel block is normal or suspected of being abnormal based on the calculated feature amounts;
The pixel block discriminated as suspected of being abnormal by the discriminating means is subdivided into a plurality of small blocks having a number of pixels smaller than the number of pixels included in the pixel block, and each of the subdivided small blocks Diagnosis support information generating means for generating a diagnosis support information by calculating a feature amount related to the dynamics of the subject in each of the small blocks based on a signal value of a pixel in the block;
A dynamic diagnosis support information generation system comprising:
前記診断支援情報生成手段は、前記被写体の胸部の安静呼吸の動態に係る診断支援情報を生成する請求項１又は２に記載の動態診断支援情報生成システム。 The photographing means photographs the dynamics of rest breathing of the chest of the subject,
The dynamic diagnosis support information generation system according to claim 1, wherein the diagnosis support information generation unit generates diagnosis support information related to a dynamics of rest breathing of the chest of the subject.
前記複数のフレーム画像に基づいて前記被写体の動態を解析して診断支援情報を生成する解析手段と、
を備える動態診断支援情報生成システムであって、
前記被写体の動態について算出すべき特徴量を指定するための指定手段を備え、
前記解析手段は、前記指定手段により指定された特徴量に応じて、特徴量算出の単位となる小ブロックに含まれる画素数を決定し、前記複数のフレーム画像のそれぞれを前記指定手段により指定された画素数の画素からなる複数の小ブロックに分割し、前記複数のフレーム画像における解析対象領域内の各小ブロックの画素の信号値に基づいて前記各小ブロックにおける前記被写体の動態に係る前記指定された特徴量を算出して診断支援情報を生成する動態診断支援情報生成システム。 A radiation source capable of continuously irradiating a subject with radiation and a plurality of detection elements arranged two-dimensionally, and radiation that is continuously irradiated by the radiation source and transmitted through the subject in each of the plurality of detection elements A radiation detector that generates a plurality of frame images indicating the dynamics of the subject by sequentially detecting
Analyzing means for analyzing the dynamics of the subject based on the plurality of frame images and generating diagnosis support information;
A dynamic diagnosis support information generation system comprising:
A specifying means for specifying a feature amount to be calculated for the dynamics of the subject,
The analysis unit determines the number of pixels included in a small block serving as a unit for calculating a feature amount according to the feature amount specified by the specification unit, and each of the plurality of frame images is specified by the specification unit. Dividing the image into a plurality of small blocks each including a number of pixels, and specifying the dynamics of the subject in each small block based on a signal value of a pixel of each small block in the analysis target region in the plurality of frame images A dynamic diagnosis support information generation system that generates a diagnosis support information by calculating a feature amount.
前記複数のフレーム画像に基づいて前記被写体の動態を解析して診断支援情報を生成する解析手段と、
を備える動態診断支援情報生成システムにおける動態診断支援情報生成方法であって、
前記撮影手段により、前記被写体の動態を一周期以上撮影して複数のフレーム画像を取得する工程と、
前記解析手段により、前記複数のフレーム画像のそれぞれの解析対象領域を互いに対応する同一位置の複数画素からなる複数の画素ブロックに分割し、前記複数のフレーム画像における各画素ブロックの画素の信号値に基づいて前記各画素ブロックにおける前記被写体の動態に係る特徴量を算出し、算出された特徴量に基づいて前記各画素ブロックにおける前記被写体の動態が正常であるか又は異常の疑いがあるかを弁別する工程と、
前記異常の疑いがあると弁別された画素ブロックを当該画素ブロックに含まれている画素数より少ない画素数からなる複数の小ブロックに再分割し、この再分割された各小ブロック内の画素の信号値に基づいて、前記各小ブロックにおける前記被写体の動態に係る特徴量を算出して診断支援情報を生成する工程と、
を含む動態診断支援情報生成方法。 A radiation source capable of continuously irradiating a subject with radiation and a plurality of detection elements arranged two-dimensionally, and radiation that is continuously irradiated by the radiation source and transmitted through the subject in each of the plurality of detection elements A radiation detector that generates a plurality of frame images indicating the dynamics of the subject by sequentially detecting
Analyzing means for analyzing the dynamics of the subject based on the plurality of frame images and generating diagnosis support information;
A dynamic diagnosis support information generation method in a dynamic diagnosis support information generation system comprising:
Capturing a plurality of frame images by capturing the dynamics of the subject for one cycle or more by the photographing means;
The analysis means divides each analysis target area of the plurality of frame images into a plurality of pixel blocks composed of a plurality of pixels at the same position corresponding to each other, and the signal values of the pixels of each pixel block in the plurality of frame images are obtained. Based on the calculated feature value, a feature amount related to the subject dynamics in each pixel block is calculated, and based on the calculated feature amount, whether the subject dynamics in each pixel block is normal or suspected of being abnormal is discriminated And a process of
The pixel block discriminated as suspected of being abnormal is subdivided into a plurality of small blocks having a number of pixels smaller than the number of pixels included in the pixel block, and the pixels in the subdivided subblocks are subdivided. Calculating a feature amount related to the dynamics of the subject in each small block based on a signal value and generating diagnosis support information;
A dynamic diagnosis support information generation method including:
前記複数のフレーム画像のそれぞれの解析対象領域を互いに対応する同一位置の複数画素からなる複数の画素ブロックに分割し、前記複数のフレーム画像における各画素ブロックの画素の信号値に基づいて前記各画素ブロックにおける前記被写体の動態に係る特徴量を算出し、算出された特徴量に基づいて前記各画素ブロックにおける前記被写体の動態が正常であるか又は異常の疑いがあるかを弁別する弁別手段と、
前記弁別手段により前記異常の疑いがあると弁別された画素ブロックを当該画素ブロックに含まれている画素数より少ない画素数からなる複数の小ブロックに再分割し、この再分割された各小ブロック内の画素の信号値に基づいて、前記各小ブロックにおける前記被写体の動態に係る特徴量を算出して診断支援情報を生成する診断支援情報生成手段と、
を備える動態解析装置。 A dynamic analysis device that analyzes the dynamics of the subject based on a plurality of frame images showing the dynamics of the subject to generate diagnosis support information,
Each analysis target area of the plurality of frame images is divided into a plurality of pixel blocks each consisting of a plurality of corresponding pixels at the same position, and each pixel is determined based on a signal value of a pixel of each pixel block in the plurality of frame images. Discriminating means for calculating a feature amount related to the dynamics of the subject in a block and discriminating whether the dynamics of the subject in each pixel block is normal or suspected of being abnormal based on the calculated feature amounts;
The pixel block discriminated as suspected of being abnormal by the discriminating means is subdivided into a plurality of small blocks having a number of pixels smaller than the number of pixels included in the pixel block, and each of the subdivided small blocks Diagnosis support information generating means for generating a diagnosis support information by calculating a feature amount related to the dynamics of the subject in each of the small blocks based on a signal value of a pixel in the block;
A dynamic analysis device comprising:
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