JP5874636B2 - 診断支援システム及びプログラム - Google Patents
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Description
診断支援システムは、
被写体の胸部の動態撮影を行い、連続する複数のフレーム画像を生成する撮影手段と、
前記生成された複数のフレーム画像のそれぞれから被写体領域を抽出し、当該抽出された被写体領域を複数の領域に分割し、前記複数のフレーム画像間において前記分割された領域を互いに対応付けて解析することにより、前記分割された領域の動きを示す特徴量を算出する第1の解析手段と、
前記被写体領域の肋骨、鎖骨、及び肩のうち少なくとも1つの動きに基づいて、前記被写体領域全体の動きを示す特徴量を算出する第2の解析手段と、
前記第1の解析手段及び前記第2の解析手段により算出された特徴量を同時に表示する表示手段と、
を備える。
前記表示手段は、前記平均信号値の時間変化を波形として表示することが好ましい。
前記第1の解析手段は、前記操作手段により選択された領域の動きを示す特徴量を算出し、
前記表示手段は、前記選択された領域の動きを示す特徴量を表示することが好ましい。
プログラムは、
コンピュータを、
被写体の胸部の動態を示す複数のフレーム画像のそれぞれから被写体領域を抽出し、当該抽出された被写体領域を複数の領域に分割し、前記複数のフレーム画像間において前記分割された領域を互いに対応付けて解析することにより、前記分割された領域の動きを示す特徴量を算出する第1の解析手段、
前記被写体領域の肋骨、鎖骨、及び肩のうち少なくとも1つの動きに基づいて、前記被写体領域全体の動きを示す特徴量を算出する第2の解析手段、
前記第1の解析手段及び前記第2の解析手段により算出された特徴量を同時に表示する表示手段、
として機能させる。
〔診断支援システム100の構成〕
まず、構成を説明する。
図1に、本実施の形態における診断支援システム100の全体構成を示す。
図1に示すように、診断支援システム100は、撮影装置1と、撮影用コンソール2とが通信ケーブル等により接続され、撮影用コンソール2と、診断用コンソール3とがLAN(Local Area Network)等の通信ネットワークNTを介して接続されて構成されている。診断支援システム100を構成する各装置は、DICOM(Digital Image and Communications in Medicine)規格に準じており、各装置間の通信は、DICOMに則って行われる。
撮影装置1は、例えば、呼吸運動に伴う肺の膨張及び収縮の形態変化、心臓の拍動等の、周期性(サイクル)を持つ胸部の動態を撮影する装置である。動態撮影は、人体の胸部に対し、X線等の放射線を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)することにより行う。この連続撮影により得られた一連の画像を動態画像と呼ぶ。また、動態画像を構成する複数の画像のそれぞれをフレーム画像と呼ぶ。
撮影装置1は、図1に示すように、放射線発生装置11、放射線照射制御装置12、放射線検出部13、読取制御装置14等を備えて構成されている。
放射線源111は、被写体Mを挟んで放射線検出器131と対向する位置に配置され、放射線照射制御装置12の制御に従って、被写体Mに対し放射線(X線)を照射する。放射線源111は、放射線源保持部112により支持基軸113に沿って昇降可能に保持されており、撮影時には、放射線照射制御装置12からの制御に基づいて、床〜放射線源111の焦点位置までの高さ(距離)が床〜放射線検出器131の中央までの高さと同じになるように、図示しない駆動機構により調整される。放射線源111と放射線検出器131との間の距離は、2m以上が好ましい。
また、放射線照射制御装置12は、床〜放射線源111の焦点位置までの高さが読取制御装置14から出力される床〜放射線検出器131の中央までの高さと同じ高さとなるように放射線発生装置11各部の制御を行う。
放射線検出器131は、FPD等の半導体イメージセンサにより構成される。FPDは、例えば、ガラス基板等を有しており、基板上の所定位置に、放射線源111から照射されて少なくとも被写体Mを透過した放射線をその強度に応じて検出し、検出した放射線を電気信号に変換して蓄積する複数の画素がマトリックス状に配列されている。各画素は、例えばTFT(Thin Film Transistor)等のスイッチング部により構成されている。
放射線検出器131は、図2に示すように、検出器保持部132により支持基軸133に沿って昇降可能に保持されており、撮影時には、撮影技師による図示しないフットスイッチ等の操作により被写体Mの高さに応じて検出器保持部132の位置(床面からの高さ)を調整可能となっている。
撮影用コンソール2は、放射線照射条件や画像読取条件を撮影装置1に出力して撮影装置1による放射線撮影及び放射線画像の読み取り動作を制御するとともに、撮影装置1により取得された動態画像を撮影技師によるポジショニングの確認や診断に適した画像であるか否か(所望とする呼吸サイクル以上の動態画像が取得できたかどうか、放射線照射線量の不足により粒状性の悪い画像となっていないかなど)の確認用に表示する。
撮影用コンソール2は、図1に示すように、制御部21、記憶部22、操作部23、表示部24、通信部25を備えて構成され、各部はバス26により接続されている。
診断用コンソール3は、撮影用コンソール2から動態画像を取得し、取得した動態画像を表示して医師が読影診断するための動態画像処理装置である。
診断用コンソール3は、図1に示すように、制御部31、記憶部32、操作部33、表示部34、通信部35を備えて構成され、各部はバス36により接続されている。
次に、上記診断支援システム100における動作について説明する。
まず、撮影装置1、撮影用コンソール2による撮影動作について説明する。
図3に、撮影用コンソール2の制御部21において実行される撮影制御処理を示す。撮影制御処理は、制御部21と記憶部22に記憶されている撮影制御処理プログラムとの協働により実行される。
撮影技師は、撮影装置1において患者のポジショニング等の撮影準備を行う。具体的には、被写体M(患者)の背丈に応じて、図示しないフットスイッチにより、放射線検出器131が装着された検出器保持部132の高さを調整する。また、被写体Mに体動補正用のX線非透過マーカを2箇所以上(ここでは、マーカM1、マーカM2の2箇所)貼付する。また、安静呼吸時の動態画像を得るため、患者に楽にするよう指示する。
被写体Mのポジショニングが終了すると、撮影技師は、撮影用コンソール2の操作部23により放射線照射指示を入力する。
次に、診断用コンソール3における動作について説明する。
診断用コンソール3においては、通信部35を介して撮影用コンソール2から動態画像の一連のフレーム画像が受信されると、制御部31と記憶部32に記憶されている画像解析処理プログラムとの協働により図4に示す画像解析処理が実行される。
前処理においては、まず、対数変換処理が行われ、動態画像の各フレーム画像の各画素の信号値が真数から対数に変換される(ステップS101)。尚、対数変換済の信号が放射線検出器131や撮影用コンソール2から出力される場合には、当該ステップは省略される。
ステップS102においては、まず、撮影用コンソール2から入力された一連のフレーム画像の中から任意の基準フレーム画像を選択し、以下の(式1)により各フレーム画像の補正値を算出する。
(式1)各フレーム画像の補正値=(各フレーム画像の直接X線領域の平均信号値)−(基準フレーム画像の直接X線領域の平均信号値)
次いで、各フレーム画像において、画素毎に、信号値から(式1)により算出された補正値が減算される。
図6は、図4のステップS12において実行される画像解析・表示処理を示すフローチャートである。画像解析・表示処理は、制御部31と記憶部32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。なお、第2の実施の形態との区別のため、第1の実施の形態における画像解析・表示処理を画像解析・表示処理Aとする。
横隔膜は、その上下運動によって肺の呼吸運動を促すものである。図7に、1つの呼吸サイクル(深呼吸時)において撮影された複数の時間位相T(T=t0〜t6)のフレーム画像を示す。図7に示すように、呼吸サイクルは、呼気期と吸気期により構成される。呼気期は、横隔膜が上がることによって肺から空気が排出され、図7に示すように肺野の領域(肺野領域の面積)が小さくなる。最大呼気位では、横隔膜の位置が最も高い状態となる。吸気期は、横隔膜が下がることにより肺に空気が取り込まれ、図7に示すように胸郭中の肺野の領域(肺野領域の面積)が大きくなる。最大吸気位では、横隔膜の位置が最も下がった状態となる。安静呼吸時においては肺野の面積の変化は図7に示す深呼吸時より小さいが、同様の動きとなる。安静呼気位(安静呼吸時における呼気から吸気への変換点)にて、横隔膜の位置が最も高い状態となり、安静吸気位(吸気から呼気への変換点)にて、横隔膜の位置が最も低い状態となる。
左右それぞれの肺野領域(図8のR)から肺尖及び横隔膜の基準位置P1、P2が特定される。例えば、肺尖の基準位置P1を肺野領域Rの最上端の位置と予め定義しておき、肺野領域Rにおける垂直方向の最も上方にある位置を抽出することによって肺尖の基準位置P1を特定する。また、横隔膜の基準位置P2を横隔膜のカーブC(図8に点線で示す)の垂直方向の平均位置と予め定義しておき、肺野領域Rから横隔膜のカーブCを抽出し、その垂直方向の平均位置を求め、求めた位置を横隔膜の基準位置P2として特定する。そして、特定された肺尖の基準位置P1と横隔膜の基準位置P2の垂直方向の位置(Y座標)の間の距離Dを算出する。算出された距離Dが横隔膜の位置を示す情報として取得され、制御部31のRAMに記憶される。
胸郭は、上部胸郭(第2〜第6肋骨(上肋骨))と下部胸郭(第7〜第10肋骨(下肋骨))により構成される。図9に示すように、上部胸郭は、吸気期に肋骨と胸骨を上方に引き上げ、胸郭の前後径を増す動きをする。下部胸郭は、吸気期に肋骨を外上方に引き上げ、胸郭の左右系を増す動きをする。呼気期は、これと逆の動きをする。ステップS203においては、各フレーム画像の上部胸郭と下部胸郭のそれぞれの幅を算出する。
また、上肋骨、下肋骨の肺尖からの距離は、性別、年齢、身長、体重等の患者情報にも依存するので、患者情報(性別、年齢、身長、体重の何れか又は組み合わせ)と、上肋骨、下肋骨の肺尖からの距離とを対応付けて予め記憶部にテーブルとして記憶しておき、患者情報をもとに記憶部32から上肋骨、下肋骨の肺尖からの距離を読み出し、読み出した肺尖からの距離に対して、胸郭の幅を算出しても良い。
また、肋骨を認識し、所定の肋骨 (例えば、上肋骨として第4肋骨、下肋骨として第8肋骨)の位置における胸郭の幅を算出することとしても良い。所定の肋骨を認識する方法としては、例えば、以下の公知文献に記載の手法により、安静吸気位もしくは安静呼気位のフレーム画像に対して、まずRobinsonオペレータ等のエッジ抽出フィルタを用いてエッジ画像を生成し、次にエッジ画像から円弧形状を検出するハフ変換などを用いて肋骨らしい円弧形状線成分を見つけることで肋骨形状を抽出し、この抽出した肋骨を上から数えていくことにより、所定の肋骨を認識することができる。(「ハフ変換および線形状性を利用した胸部X線像の主要陰影の辺縁抽出」電子情報通信学会論文誌 D-II Vol.J77-D-II No.7 pp1375-1381)。
算出された胸郭の幅の情報は、制御部31のRAMに記憶される。
基準画像としては、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、基準画像の小領域を他のフレーム画像に対応付けたときに、小領域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。
これに対し、処理時間を要するものの解析精度をより高める方式として、いわゆるローカルマッチング処理及びワーピング処理を用い、一連のフレーム画像にわたる実際の肺野領域の精確な対応付けをはかることも可能である。
次いで、撮影順が1番のフレーム画像をF1、これと隣接するフレーム画像(撮影順が隣接するフレーム画像(即ち、時間的に隣接するフレーム画像。以下同様。))をF2とし、F2に、F1の各小領域の探索領域を設定する。ここで、F2の探索領域は、F1における各小領域における中心点の座標を(x,y)とすると、同一の中心点(x,y)をもち、F1の小領域よりも縦横の幅が大きくなるように設定する(例えば、1.5倍)。そして、F1の各領域毎に、F2の探索範囲で最もマッチング度合いが高くなる領域を求めることで、F1の各小領域に対するF2上での対応位置を算出する。マッチング度合いとしては、最小二乗法や相互相関係数を指標に用いる。そして、F2の肺野領域をF1の各小領域の対応位置で分割する。
次いで、F2を、新たにF1とみなし、撮影順がF2の次のフレーム画像を新たなF2とみなして、F1の各小領域におけるF2の対応位置を算出する。以上の処理を繰り返すことで、各フレーム画像の各小領域が隣接するフレーム画像のどの位置に対応するかが求まる。求めた処理結果は、制御部31のRAMに記憶される。
なお、呼吸1サイクルは、ここでは縦軸の値が極小値となるタイミングから次の極小値となるタイミングまでをさす。吸気期(吸気時)は、縦軸の値が極小から次に極大になるまでの期間をさす。呼気期(呼気時)は、縦軸の値が極大から次に極小になるまでの期間をさす。波形に複数の呼吸サイクルが含まれている場合は、何れか一つについての特徴量を算出してもよいし、複数サイクルのそれぞれにおいて特徴量を算出して平均化してもよい。
換気量の振幅(図13のA〜CにAnで示す)は、各小領域の換気量を示す指標である。
換気量の振幅は、各小領域の上記換気量を示す信号値の時間変化を示す波形の、呼吸1サイクルにおける最大信号値−最小信号値を算出することにより求めることができる。
各小領域の換気量の振幅を算出することによって、局所的に換気機能が低下し、換気量が小さい(換気が十分に行われていない)部分を特定することが可能となる。例えば、図13のB、Cに示す波形を有する小領域のように、換気量の振幅が予め定められた閾値より小さい小領域は、局所的に換気機能が低下していると判断することができる。
また、肺野全体において、各小領域の換気量の振幅のばらつきが大きい場合、局所的な換気機能低下部分が散在していると考えられる。この場合、例えば、ブラ、気腫化、気胸、無気肺、肺炎、肺水腫等の局所的換気障害の疑いがあると判断することができる。
一方、肺野全体において、各小領域の換気量の振幅のばらつきが小さい場合であって、全体的に換気量の振幅が小さい場合には、一様に換気機能が低下していると考えることができる。この場合、間質性肺炎等の拘束性肺疾患の疑いがあると判断することができる。
吸気時間に対する呼気時間の延長度合い(図13のCのt1/t2)は、各小領域の呼気時の動きを示す指標である。
吸気時間に対する呼気時間の延長度合いは、「呼気時間/吸気時間」によって算出することができる。呼気時間は、上記換気量を示す信号値の時間変化を示す波形の、呼吸1サイクルにおいて信号値が最大値となった時点から最小値となった時点までの時間t2を算出することにより求めることができる。吸気時間は、上記換気量を示す信号値の時間変化を示す波形の、呼吸1サイクルにおいて信号値が最小値となった時点から最大値となった時点までの時間t1を算出することにより求めることができる。または、吸気時間に対する呼気時間の延長度合いは、「吸気の最大微分値/呼気の最大微分値」によっても算出することができる。吸気、呼気の最大微分値は、呼吸1サイクルにおいて、隣接するフレーム画像間(撮影順が(時間的に)隣接するフレーム画像間。以下同様)の対応する小領域毎に換気量を示す信号値の差分値を求め、吸気期、呼気期のそれぞれにおいてフレーム間差分値の絶対値が最大となる値を求めることにより得られる。
閉塞性肺疾患では、特に呼気における末梢気道抵抗(粘性抵抗)が増加し、吸気時間に対して呼気時間が増大する。そのため、肺野全体的に、吸気時間に対する呼気時間の延長度合いの値が大きくなる。
一方、肺野全体において、吸気時間に対する呼気時間の延長度合いのばらつきが大きい場合は、混合性肺疾患の疑いがあると考えられる。
吸気開始遅延時間(図13のA〜CにTで示す)は、小領域毎の肺の硬さを示す指標である。
吸気開始遅延時間は、次のように求めることができる。まず、横隔膜の位置(肺尖から横隔膜までの距離)の時間変化を示す波形から、肺尖から横隔膜までの距離が極小値となる安静呼気位のタイミング(時刻)を取得する。次いで、上記各小領域の換気量を示す信号値の時間変化を示す波形において、上記取得したタイミングと略同タイミングに得られる極小値を基準として、信号値とその基準との差分が予め定められた閾値th以上となったタイミング(時刻)を取得する。そして、上記取得した2つのタイミング間の時間を、吸気開始遅延時間Tとして算出する。閾値thは、小領域での平均信号値に対するノイズレベルをもとに一意に定められた信号値であり、ノイズによる信号変化が吸気開始時間と誤認識されない程度の大きさをもった信号値である。この閾値thは、信号値ではなく微分値(傾き)で定義してもよい。このとき、各小領域に対して、撮影順が隣接するフレーム画像間でのフレーム間差分値を微分値として算出し、肺尖から横隔膜までの距離が極小値となるタイミングから対象とする小領域の平均信号値の微分値がこの閾値を超えたタイミングまでの時間を吸気遅延時間として算出する。
肺が硬いと、吸気遅延時間Tが増大するので、吸気の開始の遅延時間Tを求めることによって弾性抵抗が増加し、局所的に肺が硬くなっている部分を特定することができる。吸気開始遅延時間が全体的に大きいと、間質性肺炎などの拘束性肺疾患の疑いがあると判断することができる。吸気開始遅延時間が全体的に小さいと、肺が柔らかくなる閉塞性肺疾患の疑いがあると判断することができる。
なお、呼気遅延算出時間を算出することとしてもよい。
吸気気流速度は、各小領域の肺のやわらかさ(肺コンプライアンス)を示す指標である。
吸気気流速度は、各小領域の上記換気量を示す信号値の時間変化を示す波形から吸気時の微分値の代表値を算出することにより求めることができる。具体的には、各小領域において、隣接するフレーム画像間の差分値を求め、吸気時における差分値の代表値を吸気気流速度として算出する。代表値としては、吸気時の微分値の最大値、又は、吸気時の微分値の平均値とすることができる。または、吸気開始直後の気流速度に焦点をあてて、肺尖から横隔膜までの距離が極小値となる安静呼気位のタイミングから所定時間経過後の微分値を吸気気流速度としてもよい。
肺が硬いと吸気時の気流速度が低下するので、吸気時の気流速度を求めることによって、弾性抵抗が増加し局所的に肺が硬くなっている部分を特定することができる。吸気時の気流速度が小さい部分は肺が硬い(拘束性)部分である。吸気時の気流速度が大きい部分は、肺がやわらかい(閉塞性)部分である。全体的に吸気時気流速度が小さいと、拘束性肺疾患の疑いがあると判断することができる。全体的に吸気時気流速度が大きいと、閉塞性肺疾患の疑いがあると判断することができる。
血流の振幅は、各小領域の血流量を示す指標である。
血流量の振幅は、各小領域の上記血流量を示す信号値の時間変化を示す波形の、心拍1サイクルにおける最大信号値−最小信号値を算出することにより求めることができる。
各小領域の血流量の振幅を算出することによって、肺血流量が小さい部分を特定することが可能となる。
(6)肋骨位置(上肋骨、下肋骨)・横隔膜位置の移動量
肋骨位置・横隔膜位置の移動量は、胸式呼吸の度合い、胸郭の動きの制限度合いを示す指標である。
上肋骨の移動量は、胸郭の幅の時間変化を示す波形から、呼吸1サイクルにおける上肋骨の幅の最大値及び最小値を取得し、「最大値−最小値」(差分)を算出することにより求めることができる。同様に、下肋骨の移動量は、胸郭の幅の時間変化を示す波形から、呼吸1サイクルにおける下肋骨の幅の最大値及び最小値を取得し、「最大値−最小値」(差分)を算出することにより求めることができる。横隔膜の移動量は、上記肺尖から横隔膜までの距離の時間変化を示す波形から、呼吸1サイクルにおける最大距離と最小距離を取得し、「最大距離−最小距離」を算出することにより求めることができる。
「上肋骨の移動量/横隔膜の移動量」が大きい場合、即ち、横隔膜位置の移動量が少なく、上部胸式呼吸が優位である場合、横隔膜を使わずに呼吸をしている、即ち、重症な慢性換気障害の疑いがあると判断することができる。下肋骨の移動量が少ない場合には、慢性閉塞性肺疾患(COPD)の疑いがあると判断することができる。
呼吸周期は、換気障害があるか否かを示す指標である。
呼吸周期は、上記肺尖から横隔膜までの距離の時間変化を示す波形から呼吸周期を求め、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ことができる。具体的には、上記肺尖から横隔膜までの距離の時間変化を示す波形における極小値から次の極小値までの時間間隔を呼吸周期として算出することができる。または、肺野全体の信号値を平均化し、肺野全体の信号値の時間変化を示す波形を求め、求めた波形における極小値から次の極小値までの時間間隔を呼吸周期として算出することができる。
呼吸運動が正常であれば、呼吸数は15回前後(12〜18回)/分である。この範囲を超えている場合、換気障害があると判断することができる。
鎖骨の移動量は、呼吸補助筋の動きを示す指標である。
鎖骨の移動量は、各フレーム画像から鎖骨領域を認識し、認識した鎖骨領域に基準点を設定し、その基準点の位置を追跡することで、鎖骨の移動量を算出することができる。鎖骨領域の認識は、例えば、まず、各フレーム画像に対して、Robinsonオペレータ等のエッジ抽出フィルタを用いてエッジ画像を生成し、エッジ画像から円弧形状を検出するハフ変換などを用いて肋骨らしい円弧形状線をみつけて肋骨形状を検出する。また、直線を検出するハフ変換などを用いて鎖骨らしい直線部分を見つけて鎖骨形状を検出する。この検出した鎖骨形状をもとに鎖骨領域を特定する(「ハフ変換および線形状性を利用した胸部X線像の主要陰影の辺縁抽出」電子情報通信学会論文誌D-II Vol.J77-D-II No.7 pp1375-1381参照)。
同様に、肩の移動量についても、呼吸補助筋の動きを示す指標として用いることができる。
横隔膜の運動が十分でない場合、呼吸補助筋を使ってその動きを補おうとする。呼吸補助筋を使った呼吸の場合、鎖骨位置、肩位置の移動量が大きくなる。したがって、安静呼吸時に鎖骨位置、肩位置の移動量が大きい場合、呼吸補助筋を使って安静呼吸をしていると判断でき、重症な慢性換気障害の疑いがある判断することができる。
表示画面341において、基準画像341aの肺野領域内の一又は複数の小領域が操作部33のマウス等により選択されると、選択された領域における換気量を示す信号値の時間変化を示す波形341d、及び予め設定された特徴量の数値341eが表示される。なお、図14におけるXXは、何らかの数値が入っていることを示す(図16、図17、図18についても同様)。波形341d、特徴量の数値341eは、選択された領域についてのみ表示してもよいし、図14に示すように、選択された領域及びその領域と体軸対称の領域(右が選択されたら左、左が選択されたら右)の双方について表示してもよい。選択された領域についての波形341dを観察することにより、医師は局所的な換気機能の低下等があるか否かを把握することができる。また、この波形341dから算出された特徴量の数値341eを確認することで、波形から判定した換気障害についての確認を行うことが可能となる。また、選択された領域の波形を左右対称の領域の波形と比較して診断を行うことが可能となる。
なお、医師による波形観察での換気障害の判定を容易にするために、記憶部32に正常な換気量の変化を示す波形(正常例)を予め記憶しておき、図15Aに示すように、正常例の波形を波形341dに並列表示させてもよい。また、正常例の波形との比較を行いやすくするために、図15Bに示すように正常例の波形の周期を患者の波形の周期に一致するよう時間軸方向に伸縮させて表示してもよい(図16、図17、図18、図19、図21についても同様)。また、上記の正常例の波形の代わりに、同一患者が過去に撮影した画像における、同じ領域に対する信号値の時間変化の波形を表示してもよい。
基準画像343aの肺野領域内の一又は複数の小領域が操作部33のマウス等により選択されると、選択された小領域についての、換気量を示す信号値の時間変化を示す波形343i、血流量を示す信号値の時間変化を示す波形343j、及び特徴量の数値343kが表示される。医師は、上述の静止画343d〜343hを観察し、局所的に異常のある小領域が発見された場合、その小領域を基準画像343aにおいて選択することで、局所的に異常のある小領域の波形や特徴量の数値を確認することが可能となる。
動画像344aの肺野領域内の一又は複数の小領域が操作部33のマウス等により選択されると、選択された小領域についての、換気量を示す信号値の時間変化を示す波形344h、血流量を示す信号値の時間変化を示す波形344i、及び特徴量の数値344jが表示される。医師は、上述の動画像344b、344c等を観察し、異常と思われる挙動をする領域が発見された場合、その小領域を動画像344aにおいて選択することで、局所的に異常な挙動の見られる小領域の波形や特徴量の数値を確認し、診断の参考にすることが可能となる。
図19に、ステップS213において表示部34に表示される表示画面345の一例を示す。図19に示すように、表示画面345には、上肺野、中肺野、下肺野の各領域の位置を示すフレーム画像(基準画像)345aと、肺野全体の動きを示す指標となる、横隔膜位置の時間変化を示す波形345bと、胸郭の幅の時間変化を示す波形345cと、上肺野、中肺野、下肺野のそれぞれの換気量を示す信号値の時間変化を示す波形345d〜345fと、が表示される。波形345d〜345fについては、それぞれ左右の肺野の波形が同じ座標空間上に表示される。横隔膜位置の時間変化を示す波形345b及び胸郭の幅の時間変化を示す波形345cを観察することにより、医師は胸式呼吸の度合い、胸郭の動きの制限度合いを把握し、例えば、胸式呼吸優位、COPD等の肺野全体にわたる換気障害があるか否かを診断することができる。また、左右の上肺野、中肺野、下肺野のそれぞれについて、換気量を示す信号値の時間変化を示す波形345d〜345fを観察することにより、局所的な換気機能の低下等があるか否かを把握することができる。
また、肺野内小領域の吸気遅延時間の平均値が所定閾値より大きい場合、間質性肺炎等の拘束性疾患であると判定する。
肺野内小領域の吸気気流速度の平均値が所定閾値より小さい場合、間質性肺炎等の拘束性疾患であると判定する。
上記の各所定の閾値は、上記の各所定閾値は、性別、年齢、身長、体重 に依存するため、性別、年齢、身長、体重 に応じた閾値を予めテーブルとして記憶部32に記憶しておき、図2のステップS1で入力された患者情報(性別、年齢、身長、体重)をもとに、対応する閾値を読み出し、病態判定に用いる。
次に、本発明の第2の実施の形態について説明する。第2の実施の形態においては、図4のステップS12で実行される画像解析・表示処理の内容が第1の実施の形態と異なるので、以下、第2の実施の形態における画像解析・表示処理(画像解析・表示処理B)について説明する。
換気量(振幅):小、呼気時間の延長度合い:小、吸気開始遅延時間:大(吸気時気流速度:小)、血流量:小 →拘束性部分
(例2)
換気量(振幅):小、呼気時間の延長度合い:大、吸気開始遅延時間:小(吸気時気流速度:大)、血流量:小 →閉塞性部分
各小領域における振幅(換気量)、遅延時間、(吸気)気流速度、血流量は、正常な場合、肺底から上肺野に向かってトレンドがあり、上肺野ほど、振幅は小さく、遅延時間は大きく、(吸気)気流速度は小さく、血流量は小さくなる。
そこで、上記各特徴量に対して、肺底からの垂直位置tr(安静吸気位の肺野の長さに対する、対象とする局所領域の肺底を基準とした垂直位置 の割合[%]として定義)に応じた各特徴量の正常値(標準値)を予め記憶しておく。また、ここでの正常値は、肺底からの垂直位置が略同じ複数の小領域の特徴量を水平方向に平均化した、平均値に対する正常値とする。さらに、各特徴量は、性別、年齢、身長、体重 に依存するため、性別、年齢、身長、体重に応じて、肺底からの垂直位置に対する各特徴量の正常値を、予めテーブルとして記憶部32に記憶しておく。そして、図2のステップS1で入力された患者情報(性別、年齢、身長、体重)と、対象とする小領域の肺底からの垂直位置をもとに、対応する正常値を読み出し、例えば、対応する正常値±20%(下限と比較する場合は−20%、上限と比較する場合は+20%)の値を、異常判定の閾値として用いる。
この性別、年齢、身長、体重に応じた正常値は、例えば、性別、年齢、身長、体重が異なる各グループに対して、複数の健常者のデータから、肺底からの垂直位置に対する各特徴量の平均値を算出し、この平均値を正常値として用いることができる。
例えば、上記実施の形態において、各小領域毎の換気量を示す波形として、縦軸を換気量を示す信号値、横軸を時間としてプロットしたグラフを表示したが、波形の表示方法はこれに限定されない。例えば、縦軸を気流速度に相当する信号値の微分値(信号値/S)、横軸を換気量を示す信号値としてプロットしたグラフを表示してもよい。これは、スパイロのフローボリューム曲線に相当するグラフであるため、医師はスパイロと同様な感覚で診断情報を読み取ることが可能となる。
1 撮影装置
11 放射線発生装置
111 放射線源
112 放射線源保持部
113 支持基軸
12 放射線照射制御装置
13 放射線検出部
131 放射線検出器
132 検出器保持部
133 支持基軸
14 読取制御装置
2 撮影用コンソール
21 制御部
22 記憶部
23 操作部
24 表示部
25 通信部
26 バス
3 診断用コンソール
31 制御部
32 記憶部
33 操作部
34 表示部
35 通信部
36 バス
Claims (8)
- 被写体の胸部の動態撮影を行い、連続する複数のフレーム画像を生成する撮影手段と、
前記生成された複数のフレーム画像のそれぞれから被写体領域を抽出し、当該抽出された被写体領域を複数の領域に分割し、前記複数のフレーム画像間において前記分割された領域を互いに対応付けて解析することにより、前記分割された領域の動きを示す特徴量を算出する第1の解析手段と、
前記被写体領域の肋骨、鎖骨、及び肩のうち少なくとも1つの動きに基づいて、前記被写体領域全体の動きを示す特徴量を算出する第2の解析手段と、
前記第1の解析手段及び前記第2の解析手段により算出された特徴量を同時に表示する表示手段と、
を備える診断支援システム。 - 前記第2の解析手段は、肋骨の動きに基づいて、胸式呼吸の度合い又は胸郭の動きの制限度合いを示す特徴量を算出する請求項1に記載の診断支援システム。
- 前記第2の解析手段は、鎖骨又は肩の動きに基づいて、呼吸補助筋の動きの制限度合いを示す特徴量を算出する請求項1に記載の診断支援システム。
- 前記分割された領域の動きを示す特徴量は、当該領域の換気又は血流を示す特徴量である請求項1〜3の何れか一項に記載の診断支援システム。
- 前記第1の解析手段は、前記複数のフレーム画像の前記分割された領域内の画素信号値の平均値を算出し、当該算出された平均信号値の時間変化をその領域の動きを示す特徴量として算出し、
前記表示手段は、前記平均信号値の時間変化を波形として表示する請求項1〜4の何れか一項に記載の診断支援システム。 - 前記第1の解析手段による解析結果の表示対象となる領域をユーザが選択するための操作手段を有し、
前記第1の解析手段は、前記操作手段により選択された領域の動きを示す特徴量を算出し、
前記表示手段は、前記選択された領域の動きを示す特徴量を表示する請求項1〜5の何れか一項に記載の診断支援システム。 - 前記表示手段は、前記操作手段により肺野領域の一方の領域が選択された場合に、前記選択された領域の特徴量とともに、前記選択された領域と体軸対称の他方の肺野の領域の特徴量を同時に表示する請求項6に記載の診断支援システム。
- コンピュータを、
被写体の胸部の動態を示す複数のフレーム画像のそれぞれから被写体領域を抽出し、当該抽出された被写体領域を複数の領域に分割し、前記複数のフレーム画像間において前記分割された領域を互いに対応付けて解析することにより、前記分割された領域の動きを示す特徴量を算出する第1の解析手段、
前記被写体領域の肋骨、鎖骨、及び肩のうち少なくとも1つの動きに基づいて、前記被写体領域全体の動きを示す特徴量を算出する第2の解析手段、
前記第1の解析手段及び前記第2の解析手段により算出された特徴量を同時に表示する表示手段、
として機能させるためのプログラム。
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