JP7156142B2 - 画像解析装置、画像解析システム及びプログラム - Google Patents
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Description
気管及び/又は気管支を含む被写体を異なる2方向から動態撮影することにより得られた複数の二次元画像からなる複数の動態画像を解析して、前記気管及び/又は前記気管支の狭窄状態を表す特徴量を測定する測定手段と、
前記測定手段による測定結果に基づいて、前記気管及び/又は前記気管支の狭窄状態を推定する推定手段と、
を備える。
前記複数の動態画像は、前記被写体を正面及び側面の2方向から撮影した画像である。
前記測定手段は、前記特徴量として、前記2方向から撮影した動態画像の双方から、気管領域及び/又は気管支領域の径、面積、濃度の少なくとも一つを測定する。
前記推定手段は、前記測定手段による測定結果に基づいて、さらに、前記気管及び/又は前記気管支の疾患を推定する。
前記動態画像は、呼気を含むタイミングで撮影された動態画像である。
気管及び/又は気管支を含む被写体の動態を撮影して複数の二次元画像からなる動態画像を取得する撮影装置と、
請求項1~5のいずれか一項に記載の画像解析装置と、
を備える。
コンピューターを、
気管及び/又は気管支を含む被写体を異なる2方向から動態撮影することにより得られた複数の二次元画像からなる複数の動態画像を解析して、前記気管及び/又は前記気管支の狭窄状態を表す特徴量を測定する測定手段、
前記測定手段による測定結果に基づいて、前記気管及び/又は前記気管支の狭窄状態を推定する推定手段、
として機能させる。
まず、本実施形態の構成を説明する。
図1に、本実施形態における画像解析システム100の全体構成を示す。
図1に示すように、画像解析システム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。画像解析システム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、被写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、被写体の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、取得した動態画像に基づいて、気管及び/又は気管支(以下、気管・気管支と表記)の狭窄状態を表す特徴量を測定し、測定結果に基づいて気管・気管支の狭窄状態を推定する装置である。
次に、本実施形態における上記画像解析システム100の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。
ここで、撮影実施者は、被写体Mを放射線源11と放射線検出部13の間に配置してポジショニングを行う。また、被検者(被写体M)に対し、呼吸状態を指示する。具体的には、被検者(被写体M)に楽にするように指示し、安静呼吸を促す。深呼吸を指示してもよい。撮影準備が整った時点で、操作部23を操作して放射線照射指示を入力する。
撮影実施者は、少なくとも呼気位を含むタイミングで動態撮影が行われるように、放射線照射終了の指示を行う。気管・気管支の狭窄は、呼気の最中に発生するためである。
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から胸部の動態画像の一連のフレーム画像(胸部正面及び/又は胸部側面)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、以下に説明する狭窄状態推定処理A~Fのいずれかが実行される。
気管は、軟骨と筋肉により構成される。図3(b)に示すように、気管は、筒状をしており、前(腹)側が軟骨、後(背)側が筋肉となっている。気管支は、気管が枝分かれしたものであり、気管と同様に、筒状の形状であり、前(腹)側と後(背)側が共に軟骨となっている。気管・気管支が狭窄する疾患としては、気管・気管支の軟骨が縮む気管・気管支軟化症(Tracheobronchomalacia)と、気管の筋肉が縮む動的気道虚脱(Excessive Dynamic Airway Collapse)とがある。
放射線画像(動態画像)において、気管・気管支領域は奥行き方向の空気の量が多いほど高い濃度で(黒っぽく)描画され、奥行き方向の空気量が少ないほど低い濃度で(白っぽく)描画される。気管・気管支が奥行き方向に狭窄していない状態では、気管・気管支は十分な空気を含んでいるため気管・気管支領域は高濃度で描画されるが、気管・気管支が奥行き方向に狭窄した状態では、気管・気管支の空気が少ないため気管・気管支領域は低濃度で描画される。すなわち、動態画像における気管・気管支領域の濃度は、気管・気管支の奥行き方向の狭窄状態を示す情報となる。図4の「気管の見え方」の正面と側面の濃度は、呼気時における正面と側面の画像の濃度で示されている。また、放射線画像において、気管・気管支領域の径(面積)は、気管・気管支が画像の左右方向に狭窄した状態では小さく描画される。
気管・気管支軟化症のSaber-sheath typeは、気管・気管支の前側の軟骨が縮まり、気管・気管支が背面から前面に向かって剣先のように細くなり、奥行き方向が広がる疾患であり、図4に示すように、正面の動態画像では、狭窄すると気管・気管支領域の径(面積)が縮小し、濃度が増加する。側面の動態画像では、狭窄すると気管・気管支領域の径(面積)が拡大し、濃度が減少する。
気管・気管支軟化症のCrescent typeは、気管・気管支の軟骨の前後方向が縮まり、左右方向が広がる疾患であり、図4に示すように、正面の動態画像では、狭窄すると気管・気管支領域の径(面積)が拡大し、濃度が減少する。側面の動態画像では、狭窄すると気管・気管支領域の径(面積)が縮小し、濃度が増加する。
気管・気管支軟化症のCircumferential typeは、気管・気管支の軟骨が前後及び左右方向に縮まる疾患であり、図4に示すように、正面の動態画像では、狭窄すると気管・気管支領域の径(面積)が縮小し、濃度も減少する。側面の動態画像においても、狭窄すると気管・気管支領域の径(面積)が縮小し、濃度も減少する。
動的気道虚脱は、気管の筋肉が痛んで内側に湾曲してしまう疾患であり、図4に示すように、正面の動態画像では、狭窄しても気管領域の径(面積)は変化しないが、濃度が減少する。側面の動態画像においは、狭窄すると気管領域の径(面積)が縮小し、濃度は変化しない。
また、図4に示すように、正面または側面から見た気管・気管支の左右方向及び奥行き方向の情報が揃えば、気管・気管支の狭窄による疾患を推定することができる。例えば、正面又は側面のいずれか1方向から撮影した動態画像から気管・気管支領域の径又は面積、及び濃度を測定することにより、気管・気管支の左右方向及び奥行き方向の情報を取得することができ、気管・気管支の疾患を推定することができる。また、正面及び側面から撮影した動態画像の双方から、気管・気管支領域の径又は面積を測定するか、又は濃度を測定することにより、気管・気管支の左右方向及び奥行き方向の情報を取得することができ、気管・気管支の疾患を推定することができる。
撮影用コンソール2から受信した動態画像が側面の動態画像のみである場合、制御部31は、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5に示す狭窄状態推定処理A、又は図6に示す狭窄状態推定処理Bを実行する。いずれの処理を実行するかは、ユーザーが操作部33の操作により選択することができる。
まず、側面の動態画像の各フレーム画像から気管・気管支領域が抽出される(ステップS11)。
気管・気管支領域は、気管と気管が枝分かれした複数の気管支領域により構成されており(図12参照)、ステップS11においては、気管領域と複数の気管支領域のうち、狭窄状態の推定対象となる気管・気管支領域が抽出される。推定対象となる気管・気管支領域は、一つであってもよいし、複数であってもよい。
各フレーム画像からの気管・気管支領域の抽出は、制御部31が自動で行うこととしてもよいし、ユーザー操作により手動で行うこととしてもよい。
気管・気管支領域の抽出を自動で行う場合、推定対象となる気管・気管支領域は、予め設定されていてもよいし、ユーザーが操作部33により設定(選択)することとしてもよい。推定対象の気管・気管支領域は、例えば、パターンマッチング処理により抽出することができる。
気管・気管支領域の抽出を手動で行う場合、例えば、受信された動態画像の代表フレーム画像(例えば、1番目のフレーム画像)が表示部34に表示され、表示された代表フレーム画像からユーザーが操作部33により指定した(なぞった)領域が気管・気管支領域として抽出される。他のフレーム画像については、代表フレーム画像からユーザーにより指定された領域がトラッキングされ、気管・気管支領域として抽出される。または、ユーザーが操作部33により表示された代表フレーム画像にROI(関心領域)を設定する(例えば、四角等で囲む)と、その範囲内でパターンマッチング処理を行って推定対象の気管・気管支領域を抽出することとしてもよい。または、ユーザーが操作部33により表示された代表フレーム画像に推定対象としたい気管領域又は気管支領域の径に線や矢印を付加すると、その線や矢印の幅を径としてその位置から予め定められた範囲内を推定対象の気管・気管支領域として抽出することとしてもよい。
なお、後段のステップにおいて、狭窄状態を表す特徴量として径が使用される場合には、気管・気管支領域の抽出を行わず、操作部33により描画された線や矢印の位置を気管・気管支領域の径の測定位置として取得するだけであってもよい。
気管・気管支領域の径の変化率は、(式1)により算出することができる。
気管・気管支領域の径の変化率={(Dmax-Dmin)/Dmax}×100[%]・・・(式1)
ここで、Dmaxは、各フレーム画像から測定された径のうち最大径、Dminは最小径を指す。
また、一般的な診断では、気管(気管支)の断面積が50%以上変化した場合、狭窄あり(異常)と判断するため、気管(気管支)の断面を正円と仮定すると、気管(気管支)の断面積は「半径×半径×π」となることから、閾値TH1は29.3%とすることが好ましい。
気管・気管支領域の径の変化率が予め定められた閾値TH1以上であると判断された場合(ステップS13;YES)、狭窄ありと推定され(ステップS15)、ステップS16に移行する。
気管・気管支領域の径が拡大したと判断した場合(ステップS16;YES)、気管・気管支軟化症(Saber-sheath type)であると推定され(ステップS17)、ステップS19に移行する。
気管・気管支領域の径が縮小したと判断した場合(ステップS16;NO)、気管・気管支軟化症(Crescent typeもしくはCircumferential type)又は動的気道虚脱であると推定され(ステップS18)、ステップS19に移行する。
なお、推定対象の気管・気管支領域が複数抽出されている場合は、領域ごとに、ステップS12~ステップS18の処理が実行され、全ての領域についてステップS12~S18の処理が終了すると、ステップS19に移行する。
狭窄状態推定処理Aの終了後、測定された気管・気管支の狭窄率、狭窄の有無、及び疾患の推定結果が動態画像に対応付けて記憶部32に記憶される。ここで、狭窄率とは、上記狭窄状態推定処理A~Fで求めた径(面積)や濃度の変化率を指し、径(面積、濃度)が拡大(増加)している場合は正の符号を付し、径(面積、濃度)が縮小(減少)している場合は負の符号を付して表す。
まず、側面の動態画像の各フレーム画像から気管・気管支領域が抽出される(ステップS31)。
ステップ31の処理は、ステップS11で説明したものと同様であるので説明を援用する。
気管・気管支領域の径の変化率は、(式1)により算出することができる。
気管・気管支領域の径の変化率が予め定められた閾値TH1以上であると判断された場合(ステップS33;YES)、狭窄ありと推定され(ステップS35)、ステップS36に移行する。
気管・気管支領域の径が拡大したと判断した場合(ステップS36;YES)、気管・気管支軟化症(Saber-sheath type)であると推定され(ステップS37)、ステップS44に移行する。
気管・気管支領域の径が縮小したと判断した場合(ステップS36;NO)、受信した動態画像の各フレーム画像の気管・気管支領域において、気管・気管支の狭窄状態を表す特徴量として、気管・気管支領域の濃度が測定される(ステップS38)。
ステップS38においては、例えば、気管・気管支領域の予め定められた位置(例えば、中心)の画素の信号値を濃度として測定してもよいし、気管・気管支領域内の画素の信号値の代表値(例えば、平均値、中央値、最大値、最小値等)を濃度として測定してもよい。
気管・気管支領域の濃度の変化率は、(式1)のDmaxを最大濃度、Dminを最小濃度として、(式1)と同様の式により算出することができる。また、閾値TH2は、径の変化率の閾値TH1=29.3%に相当する濃度変化率とすることが好ましい。濃度は、撮影装置や撮影条件によって変動するため、実験にて調整することが好ましい。
気管・気管支領域の濃度が減少したと判断された場合(ステップS41;NO)、気管・気管支軟化症(Circumferential type)と推定され(ステップS43)、ステップS44に移行する。
なお、推定対象の気管・気管支領域が複数抽出されている場合は、領域ごとに、ステップS32~ステップS43の処理が実行され、全ての領域についてステップS32~S43の処理が終了すると、ステップS44に移行する。
撮影用コンソール2から受信した動態画像が正面の動態画像のみである場合、制御部31は、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7に示す狭窄状態推定処理C、又は図8に示す狭窄状態推定処理Dを実行する。いずれの処理を実行するかは、ユーザーが操作部33の操作により選択することができる。
まず、正面の動態画像の各フレーム画像から気管・気管支領域が抽出される(ステップS51)。
ステップS51の処理は、図5のステップS11で説明したものと同様であるので説明を援用する。
気管・気管支領域の濃度の変化率は、(式1)のDmaxを最大濃度、Dminを最小濃度として、(式1)と同様の式にて算出することができる。
気管・気管支領域の濃度の変化率が予め定められた閾値TH2以上であると判断された場合(ステップS54;YES)、狭窄ありと推定され(ステップS55)、ステップS56に移行する。
気管・気管支領域の濃度が増加したと判断した場合(ステップS56;YES)、気管・気管支軟化症(Saber-sheath type)であると推定され(ステップS57)、ステップS59に移行する。
なお、推定対象の気管・気管支領域が複数抽出されている場合は、領域ごとに、ステップS52~ステップS58の処理が実行され、全ての領域についてステップS52~S58の処理が終了すると、ステップS59に移行する。
まず、正面の動態画像の各フレーム画像から気管・気管支領域が抽出される(ステップS61)。
ステップ61の処理は、図5のステップS11で説明したものと同様であるので説明を援用する。
気管・気管支領域の濃度の変化率は、(式1)のDmaxを最大濃度、Dminを最小濃度として、(式1)により算出することができる。
気管・気管支領域の濃度の変化率が予め定められた閾値TH2以上であると判断された場合(ステップS63;YES)、狭窄ありと推定され(ステップS65)、ステップS66に移行する。
気管・気管支領域の濃度が増加したと判断した場合(ステップS66;YES)、気管・気管支軟化症(Saber-sheath type)であると推定され(ステップS67)、ステップS74に移行する。
気管・気管支領域の濃度が減少したと判断した場合(ステップS66;NO)、受信した動態画像の各フレーム画像の気管・気管支領域において、気管・気管支の狭窄状態を表す特徴量として、気管・気管支領域の径が測定される(ステップS68)。
ステップS68の処理は、図5のステップS12で説明したものと同様であるので説明を援用する。
気管・気管支領域の径の変化率は、(式1)により算出することができる。
気管・気管支領域の濃度の変化率が予め定められた閾値TH1以上であると判断された場合(ステップS69;YES)、各フレーム画像から算出された気管・気管支領域の径の時間変化に基づいて、気管・気管支領域の径が拡大したか縮小したかが判断される(ステップS71)。
ステップS71の処理は、図5のステップS16で説明したものと同様であるので説明を援用する。
気管・気管支領域の径が縮小したと判断された場合(ステップS71;NO)、気管・気管支軟化症(Circumferential type)と推定され(ステップS73)、ステップS74に移行する。
なお、推定対象の気管・気管支領域が複数抽出されている場合は、領域ごとに、ステップS62~ステップS73の処理が実行され、全ての領域についてステップS62~S73の処理が終了すると、ステップS74に移行する。
撮影用コンソール2から受信した動態画像が正面及び側面の動態画像である場合、制御部31は、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9に示す狭窄状態推定処理E、又は図10に示す狭窄状態推定処理Fを実行する。いずれの処理を実行するかは、ユーザーが操作部33の操作により選択することができる。
まず、正面及び側面の動態画像の各フレーム画像から気管・気管支領域が抽出される(ステップS81)。
ステップS81の処理は、図5のステップS11で説明したものと同様であるので説明を援用する。
なお、肋骨の位置情報に基づいて、正面の動態画像と側面の動態画像の対応するフレーム画像に(同じタイミングで撮影されたフレーム画像又は呼吸位相が最も近いフレーム画像)おける推定対象の気管・気管支領域の位置合わせを行う。
気管・気管支領域の径の変化率は、(式1)により算出することができる。
側面の気管・気管支領域の径の変化率が予め定められた閾値TH1以上であると判断された場合(ステップS83;YES)、狭窄ありと推定され(ステップS85)、ステップS86に移行する。
側面の気管・気管支領域の径が拡大したと判断した場合(ステップS86;YES)、気管・気管支軟化症(Saber-sheath type)であると推定され(ステップS87)、ステップS94に移行する。
気管・気管支領域の径の変化率は、(式1)により算出することができる。
正面の気管・気管支領域の径の変化率が予め定められた閾値TH1以上であると判断された場合(ステップS89;YES)、正面の動態画像の各フレーム画像から算出された気管・気管支領域の径の時間変化に基づいて、気管・気管支領域の径が拡大したか縮小したかが判断される(ステップS91)。ステップS91の処理は、図5のステップS16で説明したものと同様であるので説明を援用する。
正面の気管・気管支領域の径が拡大したと判断された場合(ステップS91;YES)、気管・気管支軟化症(Crescent type)と推定され(ステップS92)、ステップS94に移行する。
正面の気管・気管支領域の径が縮小したと判断された場合(ステップS91;NO)、気管・気管支軟化症(Circumferential type)と推定され(ステップS93)、ステップS94に移行する。
なお、推定対象の気管・気管支領域が複数抽出されている場合は、領域ごとに、ステップS82~ステップS93の処理が実行され、全ての領域についてステップS82~S93の処理が終了すると、ステップS94に移行する。
なお、上記狭窄状態推定処理Eは、正面と側面を入れ替えて、径を濃度に置き換えても、同様に狭窄の有無及び疾患を推定することができる。
まず、正面及び側面の動態画像の各フレーム画像から気管・気管支領域が抽出される(ステップS101)。
ステップS101の処理は、図5のステップS11で説明したものと同様であるので説明を援用する。
なお、肋骨の位置情報に基づいて、正面の動態画像と側面の動態画像の対応するフレーム画像(同じタイミングで撮影されたフレーム画像又は呼吸位相が最も近いフレーム画像)における推定対象の気管・気管支領域の位置合わせを行う。
気管・気管支領域の断面を楕円と仮定すると、気管・気管支領域の断面積は「短軸半径×長軸半径×π」となる。すなわち、(正面の径÷2)×(側面の径÷2)×πを算出することで、断面積を算出することができる。
気管・気管支領域の断面積の変化率は、(式1)のDmaxを最大断面積、Dmaxを最小断面積に置き換えることにより算出することができる。
また、一般的な診断では、気管(気管支)の断面積が50%以上変化した場合、狭窄あり(異常)と判断するため、閾値TH3は50%とすることが好ましい。
気管・気管支領域の断面積の変化率が予め定められた閾値TH3以上であると判断された場合(ステップS103;YES)、狭窄ありと推定され(ステップS105)、ステップS106に移行する。
側面の気管・気管支領域の径が拡大したと判断した場合(ステップS106;YES)、気管・気管支軟化症(Saber-sheath type)であると推定され(ステップS107)、ステップS113に移行する。
気管・気管支領域の径の変化率は、(式1)により算出することができる。
正面の気管・気管支領域の径の変化率が予め定められた閾値TH1以上であると判断された場合(ステップS108;YES)、正面の動態画像の各フレーム画像から算出された気管・気管支領域の径の時間変化に基づいて、気管・気管支領域の径が拡大したか縮小したかが判断される(ステップS110)。ステップS110の処理は、図5のステップS16で説明したものと同様であるので説明を援用する。
正面の気管・気管支領域の径が拡大したと判断された場合(ステップS110;YES)、気管・気管支軟化症(Crescent type)と推定され(ステップS111)、ステップS113に移行する。
正面の気管・気管支領域の径が縮小したと判断された場合(ステップS110;NO)、気管・気管支軟化症(Circumferential type)と推定され(ステップS112)、ステップS113に移行する。
なお、推定対象の気管・気管支領域が複数抽出されている場合は、領域ごとに、ステップS102~ステップS112の処理が実行され、全ての領域についてステップS102~S112の処理が終了すると、ステップS113に移行する。
狭窄状態の変化率=(nフレーム目のパラメーター値-1フレーム目のパラメーター値)/1フレーム目のパラメーター値 ・・・(式2)
または、パラメーター値の時間変化を表すグラフを表示部34に表示してもよい。その際、呼気位相がどこであるかを示す表示をすることが好ましい。呼気位相の区間は、肺野面積が最大から最小になるまでのフレーム画像の区間として特定することができる。これにより、気管・気管支の状態の時間変化をユーザーが把握することが可能となる。
したがって、4DCT検査のように被ばく量が多くコストも高い検査を行うことなく、より簡易的な検査手法により、気管・気管支の狭窄状態を推定することが可能となる。
例えば、動態画像が1方向から気管及び/又は気管支を含む被写体を動態撮影することにより得られた画像である場合、制御部31は、動態画像から気管領域及び/又は気管支領域の径又は面積、及び濃度を測定することにより気管及び/又は気管支の疾患を推定することができる。
また、例えば、動態画像が、例えば、異なる2方向から気管及び/又は気管支を含む被写体を動態撮影することにより得られた画像である場合、制御部31は、2方向から撮影した動態画像の双方から、気管領域及び/又は気管支領域の径又は面積を測定するか、又は濃度を測定することにより気管及び/又は気管支の疾患を推定することができる。2方向から撮影された動態画像が被写体を正面及び側面の2方向から撮影した画像である場合、精度よく気管及び/又は気管支の疾患を推定することができる。
気管及び/又は気管支の疾患がわかることで、疾患に合った適切な治療を行うことが可能となる。
例えば、上記実施形態においては、正面及び/又は側面の撮影方向の動態画像を用いて狭窄状態の推定を行う場合を例にとり説明したが、斜位方向の動態画像を加えて狭窄状態の推定を行ってもよい。これにより、変則的な縮まり方など、より情報量を増やして推定することができるので、精度よく推定を行うことが可能となる。
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 (7)
- 気管及び/又は気管支を含む被写体を異なる2方向から動態撮影することにより得られた複数の二次元画像からなる複数の動態画像を解析して、前記気管及び/又は前記気管支の狭窄状態を表す特徴量を測定する測定手段と、
前記測定手段による測定結果に基づいて、前記気管及び/又は前記気管支の狭窄状態を推定する推定手段と、
を備える画像解析装置。 - 前記複数の動態画像は、前記被写体を正面及び側面の2方向から撮影した画像である請求項1に記載の画像解析装置。
- 前記測定手段は、前記特徴量として、前記2方向から撮影した動態画像の双方から、気管領域及び/又は気管支領域の径、面積、濃度の少なくとも一つを測定する請求項1又は2に記載の画像解析装置。
- 前記推定手段は、前記測定手段による測定結果に基づいて、さらに、前記気管及び/又は前記気管支の疾患を推定する請求項1~3のいずれか一項に記載の画像解析装置。
- 前記動態画像は、呼気を含むタイミングで撮影された動態画像である請求項1~4のいずれか一項に記載の画像解析装置。
- 気管及び/又は気管支を含む被写体の動態を撮影して複数の二次元画像からなる動態画像を取得する撮影装置と、
請求項1~5のいずれか一項に記載の画像解析装置と、
を備える画像解析システム。 - コンピューターを、
気管及び/又は気管支を含む被写体を異なる2方向から動態撮影することにより得られた複数の二次元画像からなる複数の動態画像を解析して、前記気管及び/又は前記気管支の狭窄状態を表す特徴量を測定する測定手段、
前記測定手段による測定結果に基づいて、前記気管及び/又は前記気管支の狭窄状態を推定する推定手段、
として機能させるためのプログラム。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080009683A1 (en) | 2006-07-07 | 2008-01-10 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | System and Method For Automatic Detection and Measurement of Malacia In The Airways |
JP2009153678A (ja) | 2007-12-26 | 2009-07-16 | Konica Minolta Medical & Graphic Inc | 動態画像処理システム |
JP2011206155A (ja) | 2010-03-29 | 2011-10-20 | Fujifilm Corp | 診断支援システム、診断支援プログラムおよび診断支援方法 |
JP2015226710A (ja) | 2014-06-02 | 2015-12-17 | 株式会社東芝 | 医用画像処理装置及び医用画像処理方法 |
JP2018157968A (ja) | 2017-03-23 | 2018-10-11 | コニカミノルタ株式会社 | 放射線画像処理装置及び放射線画像撮影システム |
Family Cites Families (2)
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---|---|---|---|---|
JP3297725B2 (ja) * | 1991-12-09 | 2002-07-02 | 国立循環器病センター総長 | 造影血管高精度管径計測装置 |
US20170329927A1 (en) * | 2016-05-11 | 2017-11-16 | InFluidS LLC | System and method for analyzing airway-pulmonary response using computational fluid dynamics to diagnose and monitoring potential health anomalies |
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-
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- 2020-03-10 US US16/814,288 patent/US11730907B2/en active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080009683A1 (en) | 2006-07-07 | 2008-01-10 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | System and Method For Automatic Detection and Measurement of Malacia In The Airways |
JP2009153678A (ja) | 2007-12-26 | 2009-07-16 | Konica Minolta Medical & Graphic Inc | 動態画像処理システム |
JP2011206155A (ja) | 2010-03-29 | 2011-10-20 | Fujifilm Corp | 診断支援システム、診断支援プログラムおよび診断支援方法 |
JP2015226710A (ja) | 2014-06-02 | 2015-12-17 | 株式会社東芝 | 医用画像処理装置及び医用画像処理方法 |
JP2018157968A (ja) | 2017-03-23 | 2018-10-11 | コニカミノルタ株式会社 | 放射線画像処理装置及び放射線画像撮影システム |
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