JP6922971B2 - コンソール及びプログラム - Google Patents
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Description
ユーザーが操作可能な操作手段と、
放射線を用いて撮影され複数のフレーム画像からなる動態画像であって、前記操作手段に操作が行われたときに表示された動態画像の特徴を、前記動態画像における、ユーザーが関心を示す特徴として学習する学習手段と、
を備え、
前記動態画像の特徴は、検査対象部位の動態に関する指標の値と、前記指標の値の時間変化のパターンと、の少なくとも一方に基づくものであり、
前記指標の値は、関節部分の曲げ伸ばしの動き、関節部分の角度、横隔膜の幾何学的情報、心臓壁の幾何学的情報、撮影時の被撮影者の身体の動きを検出するセンサー値、及び肺野の信号値のうちのいずれか一つ以上に基づくものである。
また、本発明のプログラムは、
ユーザーが操作可能な操作手段を備えるコンピューターに、
放射線を用いて撮影され複数のフレーム画像からなる動態画像であって、前記操作手段に操作が行われたときに表示された動態画像の特徴を、前記動態画像における、ユーザーが関心を示す特徴として学習する学習処理を実行させ、
前記動態画像の特徴は、検査対象部位の動態に関する指標の値と、前記指標の値の時間変化のパターンと、の少なくとも一方に基づくものであり、
前記指標の値は、関節部分の曲げ伸ばしの動き、関節部分の角度、横隔膜の幾何学的情報、心臓壁の幾何学的情報、撮影時の被撮影者の身体の動きを検出するセンサー値、及び肺野の信号値のうちのいずれか一つ以上に基づくものである。
本実施形態に係る動態画像撮影診断システムの構成について説明する。図1に、本実施の形態における動態画像撮影診断システム100の全体構成を示す。図1に示すように、動態画像撮影診断システム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。動態画像撮影診断システム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の確認用に表示する。
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表示して医師が読影診断するための動画像処理装置である。なお、撮影用コンソール2から動態画像が一旦PACS(Picture Archiving and Communication System)等の外部システムに送られた後で診断用コンソール3が外部システムから動態画像を取得するような場合もある。また、撮影用コンソール2と診断用コンソール3が一体化されている、すなわち1台の装置が撮影用コンソール2も診断用コンソール3も兼ねるように構成される場合もある。
次に、上記動態画像撮影診断システム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に記憶されている撮影制御処理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に記憶されている画像解析処理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。
次に、本実施形態に係るコンソールの構成について説明する。また、本実施形態に係るコンソールの作用についてもあわせて説明する。なお、以下では、本実施形態に係るコンソールが上記の診断用コンソール3である場合について説明し、単にコンソール3と表すが、後述するように、本実施形態に係るコンソールには上記の撮影用コンソール2も含まれ得る。
コンソール3(この場合は診断用コンソール3)は、表示手段34上に、例えば図10Bに示すような診断画面を表示するようになっている。この例では、診断画面の左上の部分に、動態画像の各フレーム画像を表示する動態画像表示部40が設けられている。なお、図10Bでは、動態画像表示部40に図4や図6に示したように肺野領域Rが小ブロックA1に分割された状態の動態画像が表示されている場合がしめされているが、動態画像そのものを表示することも可能であり、動態画像表示部40には動態画像を種々の状態で表示することができる。
前述したように、本実施形態では、コンソール3の学習手段31は、動態画像の再生時に、操作者(この場合は医師)により関心を示す操作(関心を示す可能性がある操作)が行われたことを検知すると、その時点で表示手段34(すなわち診断画面の動態画像表示部40)に表示されているフレーム画像における、検査対象部位の動態に関する指標値に対して統計処理を行って、指標値の出現頻度を学習するようになっている。
一方、本実施形態では、コンソール3の学習手段31は、上記のようにして、操作者によって関心を示す操作が行われたことを検知すると、その時点で表示手段34に表示されているフレーム画像における、検査対象部位の動態に関する指標値に対して統計処理を行って、前記指標の値及び/又は前記指標の値の時間変化のパターンの出現頻度を学習するようになっている。
以上のように、本実施形態に係るコンソール3によれば、学習手段31が、動態画像の再生時に、操作者により関心を示す操作(関心を示す可能性がある操作)が行われたことを検知すると、その時点で表示手段34に表示されているフレーム画像における、の検査対象部位の動態に関する指標の指標値v(i)や指標値v(i)の時間変化dv(i)/dtのパターンに対して統計処理を行って、指標値v(i)や指標値v(i)の時間変化dv(i)/dtのパターンの出現頻度を学習するように構成した。
なお、上記の実施形態では、指標の種類として、横隔膜の上下方向の高さDや心臓壁位置X、関節部分の角度等を挙げたが、これらに限定されるものではない。
一方、上記の実施形態では、操作者(医師等)が関心を示す操作(関心を示す可能性がある操作)として、例えば動態解析に用いたパラメーターを変更する操作や、一時停止や巻き戻し、スロー再生等の操作が予めコンソール3に設定されており、コンソール3は、設定された操作のいずれかが行われた場合に、操作者により関心を示す操作が行われたことを検知するように構成されていることを前提として説明した。
一方、上記のようにしてコンソール3で学習された結果を、例えば、以下のように活用するように構成することが可能である。
例えば、ヒストグラムH(i)(図11参照)や投票用ボックスB(i)(図12B参照)への投票結果、すなわちヒストグラムH(i)の各階級の度数Fや投票用ボックスB(i)の各ボックスへの投票数(すなわち出現頻度)を、特許文献2に示されているマーカー(栞)と同様に用いることが可能である。具体的には、例えば以下のように構成することが可能である。
γ=100−(I−1)×10 …(1)
また、上記のようにして行われた診断用コンソール3の学習手段31による学習の結果(すなわちヒストグラムH(i)や仮想的な投票用ボックスB(i)及び各階級や各ボックスの出現頻度)を撮影用コンソール2(図1参照)に送信して、撮影用コンソール2で学習結果を応用するように構成することも可能である。
なお、上記の活用例2では、診断用コンソール3で得られた学習結果を撮影用コンソール2に送信して撮影用コンソール2で応用することについて説明したが、診断用コンソール3とは関係なく、撮影用コンソール2自体で学習を行うように構成することも可能である。
なお、本実施形態に係るコンソール2、3で得られる学習結果は、将来的には医師による診断のルーチン(診断用コンソール3)や撮影技師による撮影のルーチン(撮影用コンソール2)の確立のために利用されることが考えられるため、病名ごと或いは診療科ごとにヒストグラムH(i)等を設けるように構成して病名や診療科ごとに学習を分けて行うように構成することが可能である。
3 診断用コンソール(コンソール)
21、31 制御部(学習手段)
23、33 操作部(選択手段)
24、34 表示部(表示手段)
61 注目度選択ボタン(入力手段)
100 動態画像撮影診断システム
dv(i)/dt 指標の値の時間変化のパターン
H(i) ヒストグラム
I 注目度
i 指標の種類
B(i) 投票用ボックス
v(i) 指標値(指標の値)
γ 割合
Claims (8)
- ユーザーが操作可能な操作手段と、
放射線を用いて撮影された複数のフレーム画像からなる動態画像であって、前記操作手段に操作が行われたときに表示された動態画像の特徴を、前記動態画像における、ユーザーが関心を示す特徴として学習する学習手段と、
を備え、
前記動態画像の特徴は、検査対象部位の動態に関する指標の値と、前記指標の値の時間変化のパターンと、の少なくとも一方に基づくものであり、
前記指標の値は、関節部分の曲げ伸ばしの動き、関節部分の角度、横隔膜の幾何学的情報、心臓壁の幾何学的情報、撮影時の被撮影者の身体の動きを検出するセンサー値、及び肺野の信号値のうちのいずれか一つ以上に基づくものであるコンソール。 - ユーザーによる操作を契機として動態画像を再生する再生手段を備え、
前記再生手段は、前記学習手段が学習した結果に基づいて、当該動態画像の再生を制御する請求項1に記載のコンソール。 - 前記動態画像の特徴は、前記指標の値と、前記指標の値の時間変化のパターンの出現頻度と、の少なくとも一方に基づくものである請求項1又は請求項2に記載のコンソール。
- 前記再生手段は、前記学習手段が学習した結果に基づいて、前記動態画像の再生開始位置又は再開位置を制御する請求項2に記載のコンソール。
- 前記再生手段は、前記学習手段が学習した結果に基づいて、前記動態画像の再生速度を制御する請求項2に記載のコンソール。
- 前記再生手段は、前記動態画像における前記ユーザーが相対的に低い関心を示す特徴を有する部分の再生速度を、前記ユーザーが相対的に高い関心を示す特徴を有する部分の再生速度よりも速くする請求項5に記載のコンソール。
- ユーザーが操作可能な操作手段を備えるコンピューターに、
放射線を用いて撮影された複数のフレーム画像からなる動態画像であって、前記操作手段に操作が行われたときに表示された動態画像の特徴を、前記動態画像における、ユーザ
ーが関心を示す特徴として学習する学習処理を実行させ、
前記動態画像の特徴は、検査対象部位の動態に関する指標の値と、前記指標の値の時間変化のパターンと、の少なくとも一方に基づくものであり、
前記指標の値は、関節部分の曲げ伸ばしの動き、関節部分の角度、横隔膜の幾何学的情報、心臓壁の幾何学的情報、撮影時の被撮影者の身体の動きを検出するセンサー値、及び肺野の信号値のうちのいずれか一つ以上に基づくものであるプログラム。 - 前記コンピューターに、
ユーザーによる操作を契機として動態画像を再生する再生処理を実行させ、
前記再生処理において、前記学習処理で学習した結果に基づいて、当該動態画像の再生を制御する処理を更に実行させる請求項7に記載のプログラム。
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