JP6701880B2 - 動態解析装置、動態解析システム、動態解析方法及びプログラム - Google Patents
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Description
検査対象部位に放射線を照射して動態撮影することにより得られた動態画像に対して2軸以上の特徴量空間でそれぞれの軸の特徴量でフィルタリングを施すためのパラメーターを設定するパラメーター設定手段と、
前記パラメーター設定手段により設定されたパラメーターを用いて、前記動態画像に対して2軸以上の特徴量空間でそれぞれの軸の特徴量でフィルタリングを施すフィルタリング手段と、
前記フィルタリング手段においてフィルタリングが施された動態画像に基づいて、前記検査対象部位に関する特徴量を算出する特徴量算出手段と、
を備え、
前記パラメーター設定手段は、前記2軸以上の特徴量空間のグラフを表示するグラフ表示手段を備え、前記グラフ表示手段により表示されたグラフ上におけるユーザー操作に基づいて、前記パラメーターを設定する。
前記フィルタリング手段は、互いに異なる特性を持つ2軸以上の特徴量空間でフィルタリングを施す。
前記フィルタリングに用いられる特徴量は、少なくとも一の前記動態画像の画素信号値の時間変化に関する特徴量を含む。
前記動態画像の画素信号値の時間変化に関する特徴量は、前記動態画像の画素信号値の時間周波数、前記動態画像の画素信号値の時間方向のプロファイル形状に関する特徴量の何れか一以上である。
前記画素信号値の時間方向のプロファイル形状に関する特徴量は、前記プロファイル形状に基づいて算出されるピーク間積分、ピーク間距離、歪度、速度比、加速度比、又は前記プロファイル形状を機械学習の識別器に入力したときの出力結果である。
前記フィルタリングに用いられる特徴量は、少なくとも一の前記動態画像の画素信号値の時間変化に関する特徴量及び少なくとも一の前記動態画像の画素信号値の空間的変化に関する特徴量を含む。
前記動態画像の画素信号値の空間的変化に関する特徴量は、前記動態画像の空間周波数、前記動態画像の各フレーム画像における画素信号値の分布を示す曲面の形状を表す曲率特徴量の何れか一以上である。
前記グラフ表示手段は、前記動態画像に含まれる信号成分を前記2軸以上の特徴量空間のグラフ上で分類したガイド情報を併せて表示する。
前記特徴量算出手段は、前記フィルタリング手段によりフィルタリングが施された前記動態画像の各フレーム画像を複数の小領域に分割し、複数のフレーム画像の対応する小領域間における下記の(1)〜(7)の何れか一以上を前記検査対象部位の動態に関する特徴量として算出する。
(1)時間的に隣接する2つのフレーム画像間の画素信号値の差分
(2)最大画素信号値と最小画素信号値の差分
(3)各フレーム画像の画素信号値の最小画素信号値からの差分
(4)各フレーム画像の画素信号値の最大画素信号値からの差分
(5)画素信号値の時間方向のプロファイル形状に基づいて算出されるピーク間積分
(6)画素信号値の時間方向のプロファイル形状に基づいて算出されるピーク間距離
(7)画素信号値の時間方向のプロファイル形状に基づいて算出される速度比
(8)画素信号値の時間方向のプロファイル形状に基づいて算出される加速度比
前記特徴量算出手段による算出結果を表示する結果表示手段を備える。
前記動態画像に含まれる特定の構造物による画像信号成分を減弱する減弱手段を備える。
検査対象部位に放射線を照射して動態撮影することにより動態画像を取得する撮影手段と、
請求項1〜11の何れか一項に記載の動態解析装置と、
を備える。
検査対象部位に放射線を照射して動態撮影することにより得られた動態画像に対して2軸以上の特徴量空間でそれぞれの軸の特徴量でフィルタリングを施すためのパラメーターを設定するパラメーター設定工程と、
前記パラメーター設定工程において設定されたパラメーターを用いて、前記動態画像に対して2軸以上の特徴量空間でそれぞれの軸の特徴量でフィルタリングを施すフィルタリング工程と、
前記フィルタリング工程においてフィルタリングが施された動態画像に基づいて、前記検査対象部位に関する特徴量を算出する特徴量算出工程と、
を含み、
前記パラメーター設定工程は、前記2軸以上の特徴量空間のグラフを表示手段に表示させ、前記表示手段に表示されたグラフ上におけるユーザー操作に基づいて、前記パラメーターを設定する。
コンピューターを、
検査対象部位に放射線を照射して動態撮影することにより得られた動態画像に対して2軸以上の特徴量空間でそれぞれの軸の特徴量でフィルタリングを施すためのパラメーターを設定するパラメーター設定手段、
前記パラメーター設定手段により設定されたパラメーターを用いて、前記動態画像に対して2軸以上の特徴量空間でそれぞれの軸の特徴量でフィルタリングを施すフィルタリング手段、
前記フィルタリング手段においてフィルタリングが施された動態画像に基づいて、前記検査対象部位に関する特徴量を算出する特徴量算出手段、
として機能させ、
前記パラメーター設定手段は、前記2軸以上の特徴量空間のグラフを表示手段に表示させ、前記表示手段に表示されたグラフ上におけるユーザー操作に基づいて、前記パラメーターを設定する。
まず、構成を説明する。
図1に、本実施形態における動態解析システム100の全体構成を示す。
図1に示すように、動態解析システム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。なお、本実施形態においては、撮影用コンソール2及び診断用コンソール3が通信ネットワークNTに有線により接続されている場合を例にとり説明するが、無線により接続されていることとしてもよい。
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)を持つ人体の動態を撮影する撮影手段である。動態撮影とは、被写体Mに対し、X線等の放射線をパルス状にして所定時間間隔で繰り返し照射するか(パルス照射)、もしくは、低線量率にして途切れなく継続して照射する(連続照射)ことで、動態を示す複数の画像を取得することをいう。動態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。なお、以下の実施形態では、パルス照射により動態撮影を行う場合を例にとり説明する。
放射線照射制御装置12は、撮影用コンソール2に接続されており、撮影用コンソール2から入力された放射線照射条件に基づいて放射線源11を制御して放射線撮影を行う。撮影用コンソール2から入力される放射線照射条件は、例えば、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、グリッドの種類、付加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、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。
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等の撮影実施者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。
)等により構成される。制御部21のCPUは、操作部23の操作に応じて、記憶部22に記憶されているシステムプログラムや各種処理プログラムを読み出してRAM内に展開し、展開されたプログラムに従って後述する撮影制御処理を始めとする各種処理を実行し、撮影用コンソール2各部の動作や、撮影装置1の放射線照射動作及び読み取り動作を集中制御する。
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解析し、その解析結果を表示して医師の診断を支援するための動態解析装置である。
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、上記動態解析システム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2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に記憶されているプログラムとの協働により実行される。
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に記憶されているプログラムとの協働により図3に示す画像解析処理が実行される。
まず、ノイズ除去のためのフィルタリングに用いられる特徴量が設定される(ステップS11)。
Σ Sdownj / Σ Supj (式1)
MAX(Sdownj)/ MAX(Supj) (式2)
MED(Sdownj)/ MED(Supj) (式3)
Σ Bdownj / Σ Bupj (式4)
MAX (Bdownj)/ MAX(Bupj) (式5)
MED (Bdownj)/ MED(Bupj) (式6)
Σ ABS(Vmaxj) / Σ ABS(Vminj) (式7)
MAX( ABS(Vmaxj)) / MAX( ABS(Vminj)) (式8)
MED( ABS(Vmaxj)) / MED( ABS(Vminj)) (式9)
上記の速度比、ピーク間積分、ピーク間差分は、血流信号では高値となり、ノイズは低値となる。
Σ ABS(Amaxj) / Σ ABS(Aminj) (式10)
MAX( ABS(Amaxj) / MAX(ABS(Aminj)) (式11)
MED( ABS(Amaxj) / MED(ABS(Aminj)) (式12)
曲率特徴量としては、例えば、特開2006−230904号公報に記載のShapeIndex値SI(x,y)を用いることができる。また、特開2005−80758号公報に記載のガウス曲率や平均曲率を用いることとしてもよい。例えば、曲率特徴量としてShapeIndex値SI(x,y)を用いる場合、SI(x,y)のフィルタリングパラメーターを0.25未満に自動設定し、下記の数式によりフィルタリングを実施することができる。
・SI(x,y)<0.25のとき、f(x,y)=f(x,y)
・SI(x,y)≧0.25のとき、f(x,y)=0
以下の説明では、時間周波数と空間周波数がフィルタリングに用いられる特徴量として設定された場合を例にとり説明する。
例えば、図9に示すような各特徴量の上限値及び下限値の入力欄が設けられた入力ウィンドウ341が表示部34に表示され、ユーザーによる操作部33の操作により入力された数値がフィルタリングパラメーターとして設定される。
また、図11に示すように、入力ウィンドウ342において、検査対象部位の動態画像に含まれ得る信号成分を2軸以上の特徴量空間のグラフ上で分類したガイド情報Gを併せて表示することとしてもよい。これにより、ユーザーは特徴量の持つ意味合いを直感的に理解することができ、容易にフィルタリングパラメーターの値を設定することが可能となる。
なお、図9〜図11では、フィルタリングパラメーターの設定範囲が1箇所である場合を例示したが、2箇所以上に設定可能な構成としてもよい。
例えば、同一被検者の過去検査において設定されたフィルタリングパラメーター(今回の動態画像に付帯されている付帯情報と同じ被検者ID、同じ解析対象の種類に対応付けて記憶部32に記憶されている、ステップS11で設定された各特徴量に対するフィルタリングパラメーター)が記憶部32から検索され、検索されたフィルタリングパラメーターの値が今回のフィルタリングパラメーターとして設定される。
また、撮影条件と過去実績とを対応付けた対応表を被検者背景情報(例えば、年齢、性別等)毎に記憶部32に記憶しておき、記憶部32に記憶されている、動態画像に付帯されている付帯情報の被検者背景情報に対応する対応表において、動態画像に付帯されている付帯情報の撮影条件と同じ条件に対応付けられている、設定された特徴量のフィルタリングパラメーターの値が今回のフィルタリングパラメーターとして設定されるようにしてもよい。或いは、記憶部32に記憶されている、付帯情報の被検者背景情報(年齢、性別等)に対応する対応表を表示部34に表示し、ユーザーによる操作部33の操作によって選択されたフィルタリングパラメーターを設定することとしてもよい。即ち、表示部34に表示するフィルタリングパラメーター候補を被検者背景情報により絞り込めるようにしてもよい。例えば、40代の女性が被検者である場合、40代の女性に限った対応表を表示部34に表示することとしてもよい。これにより、被検者の背景が略同一の集団での過去実績を鑑みて撮影条件を選択することができるため、より精度良くフィルタリングパラメーターを設定することができる。
例えば、心壁の動作及び肺血流は、心臓の拍動によって生じるものであるため、心壁の動作周波数は、動態画像における肺血流による信号成分の時間周波数と略一致しているとみなすことができる。また、横隔膜の移動や、胸郭や体表皮膚境界面の移動は、肺の呼吸運動(換気)により生じるものであるため、横隔膜、胸郭、体表皮膚境界面の動作周波数は、動態画像における換気による信号成分の時間周波数と略一致しているとみなすことができる。また、縦隔主軸は、体動があると動くため、縦隔主軸の動作周波数は、動態画像における体動による信号成分の時間周波数と略一致しているとみなすことができる。
そこで、ステップS12においては、例えば、動態画像を解析して心壁、横隔膜(又は、胸郭、体表皮膚境界面)、縦隔主軸のそれぞれの動作周期λを求め、求めた動作周期λに基づいて動作周波数fを求め、求めた動作周波数fに基づいて、動態画像の画素信号値の時間周波数のフィルタリングパラメーターが設定される。
また、抽出された心臓輪郭の横断面の直径Dを時系列にプロットすることにより得られる波形の隣り合う頂点の時刻差から周期λを求め、周波数f=1/λより、心壁の動作周波数fを求めることとしてもよい。
また、体動の代表ケースは主に左右の揺らぎであることから、前記重心に代わり、計算対象となった線分の各点のx座標の代表値(平均値、中央値、最頻値、など)を求めて時間プロファイル(時間変化を示すグラフ)を作成し、振幅が所定以上の波が検出された場合、その波のピーク間の時間を体動による揺らぎの周期λとし、周波数f=1/λより、縦隔主軸の動作周波数f(体動の周波数f)を算出することができる。
なお、本実施形態においては、安静呼吸時に撮影を行っているが、安静呼吸時においては呼吸運動による肺野領域の位置ずれはわずかである。そのため、ステップS13は省略することとしてもよい。
まず、各フレーム画像から肋骨の抽出が行われる。肋骨の抽出は、公知の画像処理技術を適用することができる。例えば、予め用意した肋骨テンプレートとのテンプレートマッチングや、エッジ検出、エッジ検出後にカーブフィッティング関数を当てはめる等の手法を適用することができる。また、特開2005−20338号公報に提案されているように、エッジ検出(放物線近似形状検出)により検出された肋骨の初期形状を肋骨形状モデル(教師データから得られた平均形状と、教師データの主成分分析により得られた複数の主成分形状との線形和として任意の肋骨形状を生成する)に投影して、肋骨のモデル投影形状を求める手法を適用することとしてもよい。
各フレーム画像から肋骨が抽出されると、各フレーム画像毎に、抽出された各肋骨領域断面の画素値プロファイル(横軸をフレーム画像における垂直方向の位置、縦軸を画素信号値としてプロットしたもの)が作成され、作成されたプロファイルにローパスフィルタを適用することによりノイズ等の空間的な高周波成分が除去された後、ノイズ等が除去された画素値プロファイルの値がもとのフレーム画像から減算される。これにより、肋骨による画像信号成分を減弱したフレーム画像を得ることができる。
なお、本実施形態においては、各フレーム画像から肋骨を減弱する場合を例にとり説明したが、例えば、心臓、縦隔、横隔膜等を減弱することとしてもよい。また、ステップS15のフィルタリング処理後に構造物の減弱処理を行うこととしてもよい。
(1)時間的に隣接する2つのフレーム画像間の画素信号値の差分(フレーム間差分)
(2)最大画素信号値と最小画素信号値の差分、
(3)各フレーム画像の画素信号値の最小画素信号値からの差分
(4)各フレーム画像の画素信号値の最大画素信号値からの差分
(5)画素信号値の時間方向のプロファイル形状に基づいて算出されるピーク間積分
(6)画素信号値の時間方向のプロファイル形状に基づいて算出されるピーク間距離
(7)画素信号値の時間方向のプロファイル形状に基づいて算出される速度比
(8)画素信号値の時間方向のプロファイル形状に基づいて算出される加速度比
例えば、ステップS17において、フレーム間差分、各フレーム画像の画素信号値の最小画素信号値からの差分、各フレーム画像の画素信号値の最大画素信号値からの差分の何れかが算出された場合は、各フレーム画像の各小領域を特徴量の値に応じた輝度若しくは色で示して、一連のフレーム画像を表示部34に動画表示又は並べて表示する。ステップS17において最大画素信号値と最小画素信号値の差分、ピーク間積分、ピーク間距離、速度比、加速度比の何れかが算出された場合は、各小領域を特徴量の値に応じた輝度若しくは色で示して、表示部34に表示することとしてもよい。または、ステップS17において、上述の(式1)〜(式12)の統計記号(Σ、MAX、MED)を抜いた式により周期毎に算出される値を特徴量として算出し、各周期毎の各小領域を特徴量に応じた輝度若しくは色で示した周期毎の画像を表示部34に動画表示することとしてもよい。
従って、動態画像毎に個別に複数軸の特徴量空間のフィルタリングパラメーターを設定するため、複数の特徴量に対する個体差に応じたパラメーター設定が可能となり、動態画像におけるノイズ除去精度を向上させることができる。特に、呼吸状態下の胸部動態画像にはノイズが息止め時よりも多く混在するため、その効果はより顕著である。また、動態画像から精度良くノイズ除去を行うことができるため、その後の解析が失敗してやり直しとなることを防止することができ、医療現場における作業効率を向上させることができる。また、解析の精度も向上させることができる。
1 撮影装置
11 放射線源
12 放射線照射制御装置
13 放射線検出部
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 (14)
- 検査対象部位に放射線を照射して動態撮影することにより得られた動態画像に対して2軸以上の特徴量空間でそれぞれの軸の特徴量でフィルタリングを施すためのパラメーターを設定するパラメーター設定手段と、
前記パラメーター設定手段により設定されたパラメーターを用いて、前記動態画像に対して2軸以上の特徴量空間でそれぞれの軸の特徴量でフィルタリングを施すフィルタリング手段と、
前記フィルタリング手段においてフィルタリングが施された動態画像に基づいて、前記検査対象部位に関する特徴量を算出する特徴量算出手段と、
を備え、
前記パラメーター設定手段は、前記2軸以上の特徴量空間のグラフを表示するグラフ表示手段を備え、前記グラフ表示手段により表示されたグラフ上におけるユーザー操作に基づいて、前記パラメーターを設定する動態解析装置。 - 前記フィルタリング手段は、互いに異なる特性を持つ2軸以上の特徴量空間でフィルタリングを施す請求項1に記載の動態解析装置。
- 前記フィルタリングに用いられる特徴量は、少なくとも一の前記動態画像の画素信号値の時間変化に関する特徴量を含む請求項1又は2に記載の動態解析装置。
- 前記動態画像の画素信号値の時間変化に関する特徴量は、前記動態画像の画素信号値の時間周波数、前記動態画像の画素信号値の時間方向のプロファイル形状に関する特徴量の何れか一以上である請求項3に記載の動態解析装置。
- 前記画素信号値の時間方向のプロファイル形状に関する特徴量は、前記プロファイル形状に基づいて算出されるピーク間積分、ピーク間距離、歪度、速度比、加速度比、又は前記プロファイル形状を機械学習の識別器に入力したときの出力結果である請求項4に記載の動態解析装置。
- 前記フィルタリングに用いられる特徴量は、少なくとも一の前記動態画像の画素信号値の時間変化に関する特徴量及び少なくとも一の前記動態画像の画素信号値の空間的変化に関する特徴量を含む請求項1〜5の何れか一項に記載の動態解析装置。
- 前記動態画像の画素信号値の空間的変化に関する特徴量は、前記動態画像の空間周波数、前記動態画像の各フレーム画像における画素信号値の分布を示す曲面の形状を表す曲率特徴量の何れか一以上である請求項6に記載の動態解析装置。
- 前記グラフ表示手段は、前記動態画像に含まれる信号成分を前記2軸以上の特徴量空間のグラフ上で分類したガイド情報を併せて表示する請求項1〜7の何れか一項に記載の動態解析装置。
- 前記特徴量算出手段は、前記フィルタリング手段によりフィルタリングが施された前記動態画像の各フレーム画像を複数の小領域に分割し、複数のフレーム画像の対応する小領域間における下記の(1)〜(7)の何れか一以上を前記検査対象部位の動態に関する特徴量として算出する請求項1〜8の何れか一項に記載の動態解析装置。
(1)時間的に隣接する2つのフレーム画像間の画素信号値の差分
(2)最大画素信号値と最小画素信号値の差分
(3)各フレーム画像の画素信号値の最小画素信号値からの差分
(4)各フレーム画像の画素信号値の最大画素信号値からの差分
(5)画素信号値の時間方向のプロファイル形状に基づいて算出されるピーク間積分
(6)画素信号値の時間方向のプロファイル形状に基づいて算出されるピーク間距離
(7)画素信号値の時間方向のプロファイル形状に基づいて算出される速度比
(8)画素信号値の時間方向のプロファイル形状に基づいて算出される加速度比 - 前記特徴量算出手段による算出結果を表示する結果表示手段を備える請求項1〜9の何れか一項に記載の動態解析装置。
- 前記動態画像に含まれる特定の構造物による画像信号成分を減弱する減弱手段を備える請求項1〜10の何れか一項に記載の動態解析装置。
- 検査対象部位に放射線を照射して動態撮影することにより動態画像を取得する撮影手段と、
請求項1〜11の何れか一項に記載の動態解析装置と、
を備える動態解析システム。 - 検査対象部位に放射線を照射して動態撮影することにより得られた動態画像に対して2軸以上の特徴量空間でそれぞれの軸の特徴量でフィルタリングを施すためのパラメーターを設定するパラメーター設定工程と、
前記パラメーター設定工程において設定されたパラメーターを用いて、前記動態画像に対して2軸以上の特徴量空間でそれぞれの軸の特徴量でフィルタリングを施すフィルタリング工程と、
前記フィルタリング工程においてフィルタリングが施された動態画像に基づいて、前記検査対象部位に関する特徴量を算出する特徴量算出工程と、
を含み、
前記パラメーター設定工程は、前記2軸以上の特徴量空間のグラフを表示手段に表示させ、前記表示手段に表示されたグラフ上におけるユーザー操作に基づいて、前記パラメーターを設定する動態解析方法。 - コンピューターを、
検査対象部位に放射線を照射して動態撮影することにより得られた動態画像に対して2軸以上の特徴量空間でそれぞれの軸の特徴量でフィルタリングを施すためのパラメーターを設定するパラメーター設定手段、
前記パラメーター設定手段により設定されたパラメーターを用いて、前記動態画像に対して2軸以上の特徴量空間でそれぞれの軸の特徴量でフィルタリングを施すフィルタリング手段、
前記フィルタリング手段においてフィルタリングが施された動態画像に基づいて、前記検査対象部位に関する特徴量を算出する特徴量算出手段、
として機能させ、
前記パラメーター設定手段は、前記2軸以上の特徴量空間のグラフを表示手段に表示させ、前記表示手段に表示されたグラフ上におけるユーザー操作に基づいて、前記パラメーターを設定するプログラム。
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