JP7047806B2 - 動態解析装置、動態解析システム、動態解析プログラム及び動態解析方法 - Google Patents
動態解析装置、動態解析システム、動態解析プログラム及び動態解析方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7047806B2 JP7047806B2 JP2019070994A JP2019070994A JP7047806B2 JP 7047806 B2 JP7047806 B2 JP 7047806B2 JP 2019070994 A JP2019070994 A JP 2019070994A JP 2019070994 A JP2019070994 A JP 2019070994A JP 7047806 B2 JP7047806 B2 JP 7047806B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- measurement target
- target point
- time
- series data
- dynamic analysis
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims description 36
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 145
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 142
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 41
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 38
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 32
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 29
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 28
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 23
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 claims description 6
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 claims description 5
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims description 2
- 238000007906 compression Methods 0.000 claims description 2
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 2
- 210000000038 chest Anatomy 0.000 description 43
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 description 27
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 22
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 16
- 208000023504 respiratory system disease Diseases 0.000 description 16
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 15
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 14
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 9
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 8
- 230000004202 respiratory function Effects 0.000 description 8
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 4
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 4
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 3
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 3
- 238000002601 radiography Methods 0.000 description 3
- 210000000115 thoracic cavity Anatomy 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 2
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 1
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 230000003434 inspiratory effect Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 230000004660 morphological change Effects 0.000 description 1
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000002285 radioactive effect Effects 0.000 description 1
- 230000000284 resting effect Effects 0.000 description 1
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 1
- 239000010409 thin film Substances 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Description
被検者に放射線を照射することで取得された動態画像を構成する複数のフレーム画像の中の1のフレーム画像における前記被検者の一の構造物上に、第1の計測対象点及び第2の計測対象点を設定する設定手段と、
前記複数のフレーム画像の時間方向における所定区間において前記第1の計測対象点に対応する複数の追跡対象点を取得し、当該複数の追跡対象点と前記第1の計測対象点とに基づいて前記第1の計測対象点の時間方向における移動量と移動方向との少なくとも1つを含む第1の時系列データを算出し、且つ、前記複数のフレーム画像の前記所定区間において前記第2の計測対象点に対応する複数の追跡対象点を取得し、当該複数の追跡対象点と前記第2の計測対象点とに基づいて前記第2の計測対象点の時間方向における移動量と移動方向との少なくとも1つを含む第2の時系列データを算出する算出手段と、
前記第1の時系列データに基づく第1のグラフと、前記第2の時系列データに基づく第2のグラフとを比較可能に表示する表示手段と、
を備える。
前記動態画像を取得する撮影装置と、
請求項1~7のいずれか一項に記載の動態解析装置と、
を備える。
コンピュータに、
被検者に放射線を照射することで取得された動態画像を構成する複数のフレーム画像の中の1のフレーム画像における前記被検者の一の構造物上に、第1の計測対象点及び第2の計測対象点を設定する第1の処理と、
前記複数のフレーム画像の時間方向における所定区間において前記第1の計測対象点に対応する複数の追跡対象点を取得し、当該複数の追跡対象点と前記第1の計測対象点とに基づいて前記第1の計測対象点の時間方向における移動量と移動方向との少なくとも1つを含む第1の時系列データを算出し、且つ、前記複数のフレーム画像の前記所定区間において前記第2の計測対象点に対応する複数の追跡対象点を取得し、当該複数の追跡対象点と前記第2の計測対象点とに基づいて前記第2の計測対象点の時間方向における移動量と移動方向との少なくとも1つを含む第2の時系列データを算出する第2の処理と、
前記第1の時系列データに基づく第1のグラフと、前記第2の時系列データに基づく第2のグラフとを比較可能に前記コンピュータに表示する第3の処理と、
を実行させる。
被検者に放射線を照射することで取得された動態画像を構成する複数のフレーム画像の中の1のフレーム画像における前記被検者の一の構造物上に、第1の計測対象点及び第2の計測対象点を設定する第1の工程と、
前記複数のフレーム画像の時間方向における所定区間において前記第1の計測対象点に対応する複数の追跡対象点を取得し、当該複数の追跡対象点と前記第1の計測対象点とに基づいて前記第1の計測対象点の時間方向における移動量と移動方向との少なくとも1つを含む第1の時系列データを算出し、且つ、前記複数のフレーム画像の前記所定区間において前記第2の計測対象点に対応する複数の追跡対象点を取得し、当該複数の追跡対象点と前記第2の計測対象点とに基づいて前記第2の計測対象点の時間方向における移動量と移動方向との少なくとも1つを含む第2の時系列データを算出する第2の工程と、
前記第1の時系列データに基づく第1のグラフと、前記第2の時系列データに基づく第2のグラフとを比較可能に表示手段に表示する第3の工程と、
を備える。
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。動態解析システム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撮影手段である。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、パルス照射により胸部の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、付加フィルター種等である。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。
放射線検出部13は、被写体Mを挟んで放射線源11と対向するように設けられている。
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、取得した動態画像や動態画像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、変数nに1が設定される(ステップS11)。
ステップS12においては、表示部34に1枚目のフレーム画像を表示し、ユーザーによる操作部33の操作により複数の計測点を設定してもよい。
または、制御部31が自動的に予め定められた一又は複数の構造物を抽出し、抽出した一又は複数の構造物上の、予め定められた複数の特徴点に計測点を設定してもよい。構造物の抽出は、公知のいずれの手法を用いてもよい。例えば、テンプレートマッチング、グラフカット等の領域分割アルゴリズムや、ニューラルネットワーク、特徴量抽出とクラスタリング等の機械学習を用いて行うことができる。
例えば、n番目のフレーム画像において、n-1番目のフレーム画像で追跡点として抽出された画素(n=2の場合は、n-1番目のフレーム画像で計測点として設定された画素)を中心とするM×N画素(M、Nは正の整数、例えば、3×3)からなるエリアに探索エリアが設定され、探索エリア内で画素値がn-1番目のフレーム画像で追跡点として抽出された画素の画素値に最も近い画素が追跡点として抽出される。
例えば、図5に示すように、追跡点がAtからAt+1に移動した場合、AtからAt+1までの距離が移動量、AtとAt+1を結ぶ線とx軸方向とのなす角度θが移動方向として算出される。これにより、各計測点のフレーム画像間の移動量及び/又は移動方向が算出される。
2つの計測点の動きの同期性を示す指標値とは、2つの計測点の動き(移動量や移動方向)がどれだけ類似しているかを示す指標値であり、例えば、2つの計測点の時系列データの相互相関係数、コサイン類似度が挙げられる。
呼吸位相の特定は、例えば、以下の(1)~(5)の手順により行うことができる。なお、以下の説明では、画像の左上の座標を(0、0)とし、画像の右側、下側へいくほど座標値が増えることとして説明する。
(1)まず、動態画像の各フレーム画像から横隔膜の位置を算出する(図8(a)参照)。
例えば、各フレーム画像の肺野領域の下側のエッジ部分を横隔膜境界部として抽出し、横隔膜境界部の或るx座標の位置に基準点を設定し、設定した基準点のy座標を横隔膜の位置として求めることができる。肺野領域は、公知のいずれの方法を用いて抽出してもよい。例えば、各画素の画素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、境界付近の小領域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。
(2)横隔膜の位置の最高位、最低位を算出する。
(3)(1)の微分値を算出する(図8(b)参照)。
(4)呼気相については、最高位のフレーム画像以降に微分値が“+”→”-”となる最初の変曲点(微分値0の点)を”呼気相開始”とし、呼気相開始後に最初に“-”→”+”となる変曲点を”呼気相終了”とする。ノイズの影響を考慮し、開始/終了条件に「連続してiフレーム(iは正の整数)微分値0が続く」ことを加えてもよい。
(5)吸気相については、最低位のフレーム画像以降に微分値が“-”→”+”となる最初の変曲点を”吸気相開始”とし、吸気相開始後に最初に“+”→”-”となる変曲点を”吸気相終了”とする。ノイズの影響を考慮し、開始/終了条件に「連続してiフレーム微分値0が続く」ことを加えてもよい。
したがって、医師等のユーザーは、胸部動態画像における呼吸に伴って動く一の構造物の異なる複数の位置の動きの関係又は複数の構造物間の動きの関係を時系列に捉えることができるので、胸部動態画像から呼吸機能の状態(正常/異常や疾患の程度等)を把握することが可能となる。そのため、呼吸検査による患者の負担を軽減することが可能となる。また、時系列データは、治療効果の効果確認にも使用することができ、治療計画の立案を支援することができる。
呼吸正常者は、横隔膜の外側と内側の移動量が同期するという傾向がある。呼吸疾患患者は、横隔膜の外側と内側の移動量が同期しないという傾向がある。
図9(a)は、或る呼吸正常者の胸部動態画像に対して、図4(a)に示す横隔膜の外側と内側の2点に計測点を設定した場合に、図3の画像解析処理により算出される各計測点の移動量を時系列に並べて示したグラフ及び同期性を示す指標値の算出結果を示す図である。図9(b)は、或る呼吸器疾患患者の胸部動態画像に対して、図4(a)に示す横隔膜の外側と内側の2点に計測点を設定した場合に、図3の画像解析処理により算出される各計測点の移動量を時系列に並べて示したグラフ及び同期性を示す指標値の算出結果を示す図である。図9(a)、(b)に示すように、上記画像解析処理により呼吸正常者の横隔膜の外側と内側の移動量を解析すると、呼吸正常者の同期性は高く、呼吸器疾患患者の同期性はそれよりも低いという結果が得られる。
呼吸正常者は、外胸郭の上、下の移動量が同期するという傾向がある。呼吸疾患患者は、外胸郭の上、下の移動量が同期しないという傾向がある。
図10(a)は、或る呼吸正常者の胸部動態画像に対して、図4(b)に示す外胸郭の上、下の2点に計測点を設定した場合に、図3の画像解析処理により算出される各計測点の移動量を時系列に並べて示したグラフ及び同期性を示す指標値の算出結果を示す図である。図10(b)は、或る呼吸器疾患患者の胸部動態画像に対して、図4(b)に示す外胸郭の上、下の2点に計測点を設定した場合に、図3の画像解析処理により算出される各計測点の移動量を時系列に並べて示したグラフ及び同期性を示す指標値の算出結果を示す図である。図10(a)、(b)に示すように、上記画像解析処理により呼吸正常者の外胸郭の上、下の移動量を解析すると、呼吸正常者の同期性は高く、呼吸器疾患患者の同期性はそれよりも低いという結果が得られる。
呼吸正常者は、肋骨と横隔膜の移動方向が同期するという傾向がある。呼吸疾患患者は、肋骨と横隔膜の移動方向が同期しないという傾向がある。
図11(a)は、或る呼吸正常者の胸部動態画像に対して、図4(c)に示す肋骨上と横隔膜上の2点に計測点を設定した場合に、図3の画像解析処理により算出される各計測点の移動方向(角度)を時系列に並べて示したグラフ及び同期性を示す指標値の算出結果を示す図である。図11(b)は、或る呼吸器疾患患者の胸部動態画像に対して、図4(c)に示す肋骨上と横隔膜上の2点に計測点を設定した場合に、図3の画像解析処理により算出される各計測点の移動方向(角度)を時系列に並べて示したグラフ及び同期性を示す指標値の算出結果を示す図である。図11(a)、(b)に示すように、上記画像解析処理により呼吸正常者の肋骨と横隔膜の移動方向を解析すると、呼吸正常者の同期性は高く、呼吸器疾患患者の同期性はそれよりも低いという結果が得られる。
呼吸正常者は、肋骨と横隔膜の移動量が同期するという傾向がある。呼吸疾患患者は、肋骨と横隔膜の移動量が同期しないという傾向がある。
図12(a)は、或る呼吸正常者の胸部動態画像に対して、図4(c)に示す肋骨上と横隔膜上の2点に計測点を設定した場合に、図3の画像解析処理により算出される各計測点の移動量を時系列に並べて示したグラフ及び同期性を示す指標値の算出結果を示す図である。図12(b)は、或る呼吸器疾患患者の胸部動態画像に対して、図4(c)に示す肋骨上と横隔膜上の2点に計測点を設定した場合に、図3の画像解析処理により算出される各計測点の移動量を時系列に並べて示したグラフ及び同期性を示す指標値の算出結果を示す図である。図12(a)、(b)に示すように、上記画像解析処理により呼吸正常者の肋骨と横隔膜の移動量を解析すると、呼吸正常者の同期性は高く、呼吸器疾患患者の同期性はそれよりも低いという結果が得られる。
呼吸正常者は、肺野領域重心と横隔膜の移動量及び移動方向が同期するという傾向がある。呼吸疾患患者は、肺野領域重心と横隔膜の移動量及び移動方向が同期しないという傾向がある。
図13(a)は、或る呼吸正常者の胸部動態画像に対して、図4(d)に示す肺野領域重心と横隔膜上の2点に計測点を設定した場合に、図3の画像解析処理により算出される各計測点の移動量を時系列に並べて示したグラフ及び同期性を示す指標値の算出結果を示す図である。図13(b)は、或る呼吸器疾患患者の胸部動態画像に対して、図4(d)に示す肺野領域重心と横隔膜上の2点に計測点を設定した場合に、図3の画像解析処理により算出される各計測点の移動量を時系列に並べて示したグラフ及び同期性を示す指標値の算出結果を示す図である。図13(a)、(b)に示すように、上記画像解析処理により呼吸正常者の肺野領域重心と横隔膜の移動量を解析すると、呼吸正常者の同期性は高く、呼吸器疾患患者の同期性はそれよりも低いという結果が得られる。
例えば、上記実施形態においては、胸部動態画像の全区間のフレーム画像から複数の計測点をトラッキングして時系列データを取得することとしたが、これに限定されず、胸部動態画像の一部の区間のフレーム画像から複数の計測点をトラッキングして時系列データを取得することしてもよい。この場合、複数の計測点のトラッキングは胸部動態画像の同一区間にて行い、同一区間の時系列データを取得する。なお、本発明では、設定された複数の計測点で同一区間にてトラッキングや時系列データの取得を行えばよく、これに加えて、一部の計測点において他の区間でトラッキングや時系列データを取得することを妨げるものではない。
なお、計測点の移動量及び/又は移動方向を算出するフレーム画像の間隔は、ユーザーの操作部33の操作により任意に設定可能とすることが好ましい。
三次元画像である場合のトラッキングの手法は、二次元画像である場合と略同様である。例えば、n番目のフレーム画像において、n-1番目のフレーム画像で追跡点として抽出されたボクセル(n=2の場合は、n-1番目のフレーム画像で計測点として設定されたボクセル)を中心とするM×N×O画素(M、N、Oは正の整数、例えば、3×3×3)からなるエリアに探索エリアが設定され、探索エリア内でボクセル値がn-1番目のフレーム画像で追跡点として抽出されたボクセルのボクセル値に最も近いボクセルが追跡点として抽出される。
三次元空間上での計測点の移動量及び/又は移動方向をグラフ表示する際には、図15(a)~(c)に示すように、各計測点の移動量及び/又は移動方向の時系列変化(図15においてA、Bで示す)をxy平面上、yz平面上、xz平面上の2次元に射影してグラフ表示すればよい。
領域を指定した場合は、図16に示すように、設定された領域の輪郭上の各点において移動量及び/又は移動方向を算出すればよい。算出手法は、上述の計測点の場合と同様である。また、領域を設定した場合のグラフは、図17(a)に示すように、各領域に設定した全点の移動量又は移動方向の時系列データ(例えば、領域Aの点1~3、領域Bの点1~3)を1つのグラフ上に表してもよいし、図17(b)に示すように、フレーム画像ごとに、各領域に設定した全点の移動量又は移動方向の代表値を求め、領域ごとに代表値の時系列データをグラフ化してもよい。また、複数の領域の移動量や移動方向の同期性を示す指標値は、例えば、2つの領域ごとに、上記代表値の時系列データに基づいて算出すればよい。また、胸部動態画像の各フレーム画像において、計測対象として設定された領域の各点に色をつけて各点の追跡結果を動画表示してもよい。
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)
- 被検者に放射線を照射することで取得された動態画像を構成する複数のフレーム画像の中の1のフレーム画像における前記被検者の一の構造物上に、第1の計測対象点及び第2の計測対象点を設定する設定手段と、
前記複数のフレーム画像の時間方向における所定区間において前記第1の計測対象点に対応する複数の追跡対象点を取得し、当該複数の追跡対象点と前記第1の計測対象点とに基づいて前記第1の計測対象点の時間方向における移動量と移動方向との少なくとも1つを含む第1の時系列データを算出し、且つ、前記複数のフレーム画像の前記所定区間において前記第2の計測対象点に対応する複数の追跡対象点を取得し、当該複数の追跡対象点と前記第2の計測対象点とに基づいて前記第2の計測対象点の時間方向における移動量と移動方向との少なくとも1つを含む第2の時系列データを算出する算出手段と、
前記第1の時系列データに基づく第1のグラフと、前記第2の時系列データに基づく第2のグラフとを比較可能に表示する表示手段と、
を備える動態解析装置。 - 前記算出手段は、前記第1の時系列データ及び前記第2の時系列データに基づいて、前記第1の計測対象点と前記第2の計測対象点の同期性を示す指標値を算出し、
前記表示手段は、前記指標値を表示する請求項1に記載の動態解析装置。 - 前記構造物は、横隔膜又は骨であること、を特徴とする請求項1又は2に記載の動態解析装置。
- 前記表示手段は、前記第1のグラフと、前記第2のグラフとを同一座標平面上に表示する請求項1~3のいずれか一項に記載の動態解析装置。
- 前記表示手段は、前記動態画像を表示する請求項1~4のいずれか一項に記載の動態解析装置。
- 前記算出手段が算出結果を算出する際のフレーム画像の時間方向における間隔が任意に設定可能に構成されている請求項1~4のいずれか一項に記載の動態解析装置。
- 前記所定区間に対応するフレーム画像に、事前に、鮮鋭化処理、平滑化処理、ダイナミックレンジ圧縮処理の少なくとも1つを施す処理手段を備える請求項1~6のいずれか一項に記載の動態解析装置。
- 前記動態画像を取得する撮影装置と、
請求項1~7のいず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。 - コンピュータに、
被検者に放射線を照射することで取得された動態画像を構成する複数のフレーム画像の中の1のフレーム画像における前記被検者の一の構造物上に、第1の計測対象点及び第2の計測対象点を設定する第1の処理と、
前記複数のフレーム画像の時間方向における所定区間において前記第1の計測対象点に対応する複数の追跡対象点を取得し、当該複数の追跡対象点と前記第1の計測対象点とに基づいて前記第1の計測対象点の時間方向における移動量と移動方向との少なくとも1つを含む第1の時系列データを算出し、且つ、前記複数のフレーム画像の前記所定区間において前記第2の計測対象点に対応する複数の追跡対象点を取得し、当該複数の追跡対象点と前記第2の計測対象点とに基づいて前記第2の計測対象点の時間方向における移動量と移動方向との少なくとも1つを含む第2の時系列データを算出する第2の処理と、
前記第1の時系列データに基づく第1のグラフと、前記第2の時系列データに基づく第2のグラフとを比較可能に前記コンピュータに表示する第3の処理と、
を実行させる動態解析プログラム。 - 前記第2の処理は、前記第1の時系列データ及び前記第2の時系列データに基づいて、前記第1の計測対象点と前記第2の計測対象点の同期性を示す指標値を算出し、
前記第3の処理は、前記指標値を前記コンピュータに表示する請求項9に記載の動態解析プログラム。 - 前記構造物は、横隔膜又は骨であること、を特徴とする請求項9又は10に記載の動態解析プログラム。
- 前記第3の処理は、前記第1のグラフと、前記第2のグラフとを同一座標平面上に表示する請求項9~11のいずれか一項に記載の動態解析プログラム。
- 前記第3の処理は、前記動態画像を前記コンピュータに表示する請求項9~12のいずれか一項に記載の動態解析プログラム。
- 被検者に放射線を照射することで取得された動態画像を構成する複数のフレーム画像の中の1のフレーム画像における前記被検者の一の構造物上に、第1の計測対象点及び第2の計測対象点を設定する第1の工程と、
前記複数のフレーム画像の時間方向における所定区間において前記第1の計測対象点に対応する複数の追跡対象点を取得し、当該複数の追跡対象点と前記第1の計測対象点とに基づいて前記第1の計測対象点の時間方向における移動量と移動方向との少なくとも1つを含む第1の時系列データを算出し、且つ、前記複数のフレーム画像の前記所定区間において前記第2の計測対象点に対応する複数の追跡対象点を取得し、当該複数の追跡対象点と前記第2の計測対象点とに基づいて前記第2の計測対象点の時間方向における移動量と移動方向との少なくとも1つを含む第2の時系列データを算出する第2の工程と、
前記第1の時系列データに基づく第1のグラフと、前記第2の時系列データに基づく第2のグラフとを比較可能に表示手段に表示する第3の工程と、
を備える動態解析方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019070994A JP7047806B2 (ja) | 2019-04-03 | 2019-04-03 | 動態解析装置、動態解析システム、動態解析プログラム及び動態解析方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019070994A JP7047806B2 (ja) | 2019-04-03 | 2019-04-03 | 動態解析装置、動態解析システム、動態解析プログラム及び動態解析方法 |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020168173A JP2020168173A (ja) | 2020-10-15 |
JP2020168173A5 JP2020168173A5 (ja) | 2021-06-17 |
JP7047806B2 true JP7047806B2 (ja) | 2022-04-05 |
Family
ID=72745456
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019070994A Active JP7047806B2 (ja) | 2019-04-03 | 2019-04-03 | 動態解析装置、動態解析システム、動態解析プログラム及び動態解析方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7047806B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7255319B2 (ja) * | 2019-04-03 | 2023-04-11 | コニカミノルタ株式会社 | 動態解析装置、動態解析システム及びプログラム |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005087594A (ja) | 2003-09-19 | 2005-04-07 | Hitachi Medical Corp | 画像診断装置 |
JP2012192255A (ja) | 2012-07-13 | 2012-10-11 | Konica Minolta Holdings Inc | 画像表示装置およびプログラム |
JP2017018681A (ja) | 2016-10-17 | 2017-01-26 | コニカミノルタ株式会社 | 動態解析システム |
JP2017176202A (ja) | 2016-03-28 | 2017-10-05 | コニカミノルタ株式会社 | 動態解析システム |
JP2018000926A (ja) | 2016-06-29 | 2018-01-11 | コニカミノルタ株式会社 | 動態解析システム |
JP2019024619A (ja) | 2017-07-26 | 2019-02-21 | コニカミノルタ株式会社 | X線動画像解析装置及びx線動画像解析方法 |
-
2019
- 2019-04-03 JP JP2019070994A patent/JP7047806B2/ja active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005087594A (ja) | 2003-09-19 | 2005-04-07 | Hitachi Medical Corp | 画像診断装置 |
JP2012192255A (ja) | 2012-07-13 | 2012-10-11 | Konica Minolta Holdings Inc | 画像表示装置およびプログラム |
JP2017176202A (ja) | 2016-03-28 | 2017-10-05 | コニカミノルタ株式会社 | 動態解析システム |
JP2018000926A (ja) | 2016-06-29 | 2018-01-11 | コニカミノルタ株式会社 | 動態解析システム |
JP2017018681A (ja) | 2016-10-17 | 2017-01-26 | コニカミノルタ株式会社 | 動態解析システム |
JP2019024619A (ja) | 2017-07-26 | 2019-02-21 | コニカミノルタ株式会社 | X線動画像解析装置及びx線動画像解析方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2020168173A (ja) | 2020-10-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6436182B2 (ja) | 動態画像解析装置 | |
JP6958202B2 (ja) | 動態画像処理装置及びプログラム | |
JP6772873B2 (ja) | 動態解析装置及び動態解析システム | |
JP6743662B2 (ja) | 動態画像処理システム | |
JP6217241B2 (ja) | 胸部診断支援システム | |
JP6772908B2 (ja) | 動態解析システム及びプログラム | |
JP6701880B2 (ja) | 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 | |
JP2010268979A (ja) | 動画像処理装置及びプログラム | |
JP6740910B2 (ja) | 動態画像処理システム | |
JP7020125B2 (ja) | 動態画像解析装置及びプログラム | |
JP2017169830A (ja) | 動態解析装置 | |
JP6690774B2 (ja) | 動態解析システム、プログラム及び動態解析装置 | |
JP2016209267A (ja) | 医用画像処理装置及びプログラム | |
JP7047806B2 (ja) | 動態解析装置、動態解析システム、動態解析プログラム及び動態解析方法 | |
JP7099086B2 (ja) | 動態画像処理装置及びプログラム | |
JP5315686B2 (ja) | 動態画像診断支援システム | |
JP5910646B2 (ja) | 放射線画像撮影システム | |
JP2019111006A (ja) | 動態画像処理方法及び動態画像処理装置 | |
JP6962030B2 (ja) | 動態解析装置、動態解析システム、動態解析プログラム及び動態解析方法 | |
JP7255319B2 (ja) | 動態解析装置、動態解析システム及びプログラム | |
JP6790537B2 (ja) | 動態解析装置 | |
JP6888721B2 (ja) | 動態画像処理装置、動態画像処理プログラム及び動態画像処理方法 | |
JP2017217047A (ja) | 画像表示システム | |
JP6874484B2 (ja) | 動態画像処理システム | |
JP2020203191A (ja) | 動態解析システム及びプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20201022 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210428 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20211005 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20211203 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220222 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220307 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7047806 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |