JP7309703B2 - 画像診断支援装置、画像診断支援方法、及び画像診断支援プログラム - Google Patents
画像診断支援装置、画像診断支援方法、及び画像診断支援プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7309703B2 JP7309703B2 JP2020523652A JP2020523652A JP7309703B2 JP 7309703 B2 JP7309703 B2 JP 7309703B2 JP 2020523652 A JP2020523652 A JP 2020523652A JP 2020523652 A JP2020523652 A JP 2020523652A JP 7309703 B2 JP7309703 B2 JP 7309703B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- images
- contour
- different types
- imaging
- 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
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 title claims description 31
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 20
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 36
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 21
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 claims description 20
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 8
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 62
- 238000002600 positron emission tomography Methods 0.000 description 33
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 19
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 10
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 8
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 238000001959 radiotherapy Methods 0.000 description 6
- 239000002872 contrast media Substances 0.000 description 5
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 description 2
- PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 16-Epiaffinine Natural products C1C(C2=CC=CC=C2N2)=C2C(=O)CC2C(=CC)CN(C)C1C2CO PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000012879 PET imaging Methods 0.000 description 1
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 1
- 238000013170 computed tomography imaging Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/46—Arrangements for interfacing with the operator or the patient
- A61B6/467—Arrangements for interfacing with the operator or the patient characterised by special input means
- A61B6/469—Arrangements for interfacing with the operator or the patient characterised by special input means for selecting a region of interest [ROI]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
- G06T7/64—Analysis of geometric attributes of convexity or concavity
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves
- A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4887—Locating particular structures in or on the body
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
- A61B6/5217—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
- A61B6/5223—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data generating planar views from image data, e.g. extracting a coronal view from a 3D image
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
- A61B6/5229—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data combining image data of a patient, e.g. combining a functional image with an anatomical image
- A61B6/5235—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data combining image data of a patient, e.g. combining a functional image with an anatomical image combining images from the same or different ionising radiation imaging techniques, e.g. PET and CT
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
- A61B6/5229—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data combining image data of a patient, e.g. combining a functional image with an anatomical image
- A61B6/5235—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data combining image data of a patient, e.g. combining a functional image with an anatomical image combining images from the same or different ionising radiation imaging techniques, e.g. PET and CT
- A61B6/5241—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data combining image data of a patient, e.g. combining a functional image with an anatomical image combining images from the same or different ionising radiation imaging techniques, e.g. PET and CT combining overlapping images of the same imaging modality, e.g. by stitching
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
- A61B6/5229—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data combining image data of a patient, e.g. combining a functional image with an anatomical image
- A61B6/5247—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data combining image data of a patient, e.g. combining a functional image with an anatomical image combining images from an ionising-radiation diagnostic technique and a non-ionising radiation diagnostic technique, e.g. X-ray and ultrasound
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01T—MEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
- G01T1/00—Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
- G01T1/16—Measuring radiation intensity
- G01T1/161—Applications in the field of nuclear medicine, e.g. in vivo counting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/13—Edge detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/174—Segmentation; Edge detection involving the use of two or more images
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2576/00—Medical imaging apparatus involving image processing or analysis
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0033—Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room
- A61B5/0037—Performing a preliminary scan, e.g. a prescan for identifying a region of interest
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
- A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
- A61B6/037—Emission tomography
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
- G06T2200/04—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving 3D image data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10088—Magnetic resonance imaging [MRI]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10104—Positron emission tomography [PET]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20212—Image combination
- G06T2207/20221—Image fusion; Image merging
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30096—Tumor; Lesion
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Pathology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physiology (AREA)
- Geometry (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
Description
本開示は、画像診断支援装置、画像診断支援方法、及び画像診断支援プログラムに関する。
従来から、癌等の治療方法として放射線治療が知られている。放射線治療においては、正常な臓器には放射線をできるだけ少なく照射し、標的となる腫瘍及びリスク臓器には放射線を多く照射することが望まれている。そのために、始めにCT(Computed Tomography)画像等の放射線画像を取得し、医師及び放射線技師等が、取得した放射線画像上で放射線を照射する方向及び照射線量を決定する治療計画を立てた上で、患部に対する放射線治療を行っている。治療計画を立てる際には、コンピュータ上でシュミュレーション行う必要があり、そのために放射線画像上において、標的となる腫瘍及びリスク臓器の各領域の輪郭を囲う必要がある。一般的に、放射線治療において患部に照射される放射線量は、診断用の放射線画像を取得するための撮影の際に使用される放射線量よりも多い。そのため放射線治療において照射する放射線量を適切に制御するために、上記輪郭を精度よく作成する必要がある。
例えばCT画像上の腫瘍領域に対して輪郭作成したい場合には、CT画像上に、標的となる領域の抽出が行い易いMR(Magnetic Resonance)画像、及びPET(Positron Emission Tomography)画像等、それぞれ異なった特性を持つ画像を位置合わせして重畳することにより、標的となる領域の輪郭を明確にした上で輪郭を抽出することが行われている。
特許文献1には、生体の同一対象を撮像してCT画像とMR画像を取得し、その一方の画像において輪郭を抽出し、組織画像用として他方の画像を、一方の画像において抽出した輪郭内に再配置する態様が記載されている。
異なる種類の複数の画像を位置合わせした重畳画像において、標的となる領域の輪郭を抽出する際に、従来は放射線技師等の操作者が、標的となる腫瘍及びリスク臓器に応じて輪郭を抽出する画像を手動で選択しており、操作者によって選択する画像にバラつきが生じたり手間がかかったりしていた。上記特許文献1に記載された方法は、異なる種類の複数の画像においてどの画像が輪郭作成に適した画像であるのかを自動的に選択することは開示されていない。
本開示は上記事情に鑑みなされたものであり、異なる種類の複数の画像が重畳された重畳画像の中から輪郭の抽出するために最適な画像を自動で選択することができるようにすることを目的とする。
本開示の画像診断支援装置は、輪郭を作成する対象となる対象画像を含む異なる種類の複数の画像が重畳された重畳画像において、予め定められた規定領域の位置指定を受け付ける受付部と、
受付部により受け付けられた規定領域に各々対応する異なる種類の複数の画像内の各領域における画像情報に基づいて、輪郭を抽出するための画像を選択する選択部と、
選択部により選択された画像において輪郭を抽出する輪郭抽出部と、
を含む。
ここで、本開示においては、例えば同じCT画像であっても、被検体に造影剤が投与されて取得されたCT画像と被検体に造影剤が投与されずに取得されたCT画像とでは「異なる種類の画像」とする。すなわち、少しでも異なる撮影条件で撮影されて取得された画像であれば「異なる種類の画像」とする。また、CT画像、MR画像、及びPET画像等、異なる撮影原理により取得された画像も「異なる種類の画像」とする。
また、本開示の画像診断支援装置においては、輪郭抽出部により抽出された輪郭の輪郭情報を対象画像上に反映させて輪郭を作成する画像処理部を更に含んでいてもよい。
また、本開示の画像診断支援装置においては、選択部は、画像情報から取得した勾配の大きさ情報に基づいて勾配が最も大きい画像を選択してもよい。
また、本開示の画像診断支援装置においては、選択部は、規定領域の各々に対応する異なる種類の複数の画像内の各領域の各ピクセルの画像情報から勾配の大きさ情報を取得し、異なる種類の複数の画像の各々において、各ピクセルの勾配の大きさ情報から最大値を取得し、複数の画像の中から、各々取得した最大値が最も大きい画像を選択してもよい。
また、本開示の画像診断支援装置においては、受付部は、規定領域の大きさを異なる種類の複数の画像内の撮影対象の種類に基づいて変更してもよい。
また、本開示の画像診断支援装置においては、異なる種類の複数の画像は、撮影条件が異なる複数の画像であってもよい。この場合、異なる種類の複数の画像は、CT画像、MR画像、及びPET画像のうちのいずれか1種類の画像とすることができる。
ここで、本開示において「撮影条件」は、被検体に造影剤が投与されているか否か、X線照射条件、スライス幅等、撮影時の各種条件を意味する。
また、本開示の画像診断支援装置においては、異なる種類の複数の画像は、撮影原理が異なる複数の画像であってもよい。この場合、異なる種類の複数の画像は、CT画像、MR画像、及びPET画像のうちの2種類以上の画像とすることができる。
また、本開示の画像診断支援装置においては、異なる種類の複数の画像は、撮影条件が異なる複数の画像及び撮影原理が異なる複数の画像であってもよい。この場合、異なる種類の複数の画像は、CT画像、MR画像、及びPET画像のうちの2種類以上の画像とすることができる。
ここで、本開示において「撮影原理」は、CT撮影、MR撮影、及びPET撮影等の撮影行う際の撮影方法を意味する。
また、本開示の画像診断支援装置においては、対象画像はCT画像であってもよい。
また、本開示の画像診断支援装置においては、異なる種類の複数の画像は、同一方向における断面画像であってもよい。
ここで、本開示において「同一方向」は、完全に一致する方向に限定されず、許容される範囲内の誤差を含めた意味合いでの方向を指す。
本開示の画像診断支援方法は、輪郭を作成する対象となる対象画像を含む異なる種類の複数の画像が重畳された重畳画像において、予め定められた規定領域の位置指定を受け付け、
受け付けられた規定領域に各々対応する異なる種類の複数の画像内の各領域における画像情報に基づいて、輪郭を抽出するための画像を選択し、
選択された画像において輪郭を抽出する。
本開示の画像診断支援プログラムは、輪郭を作成する対象となる対象画像を含む異なる種類の複数の画像が重畳された重畳画像において、予め定められた規定領域の位置指定を受け付ける手順と、
受け付けられた規定領域に各々対応する異なる種類の複数の画像内の各領域における画像情報に基づいて、輪郭を抽出するための画像を選択する手順と、
選択された画像において輪郭を抽出する手順とをコンピュータに実行させる。
本開示による他の画像診断支援装置は、コンピュータに実行させるための命令を記憶するメモリと、
記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサとを備え、プロセッサは、
輪郭を作成する対象となる対象画像を含む異なる種類の複数の画像が重畳された重畳画像において、予め定められた規定領域の位置指定を受け付け、
受け付けられた規定領域に各々対応する異なる種類の複数の画像内の各領域における画像情報に基づいて、輪郭を抽出するための画像を選択し、
選択された画像において輪郭を抽出する処理を実行する。
本開示では、輪郭を作成する対象となる対象画像を含む異なる種類の複数の画像が重畳された重畳画像において、予め定められた規定領域の位置指定を受け付け、受け付けられた規定領域に各々対応する異なる種類の複数の画像内の各領域における画像情報に基づいて、輪郭を抽出するための画像を選択し、選択された画像において輪郭を抽出する処理を行う。これにより、複数の画像が重畳された重畳画像の中から輪郭の抽出するために最適な画像を自動で選択することができる。これにより、それぞれの画像の特徴に基づいて輪郭を精度よく、かつ効率的に作成することができる。
以下、図面を参照して本開示の一実施形態について説明する。図1は、本開示の一実施形態による画像診断支援装置を適用した、診断支援システムの概要を示すハードウェア構成図である。図1に示すように、診断支援システムでは、本実施形態による画像診断支援装置1、3次元画像撮影装置2、および画像保管サーバ3が、ネットワーク4を経由して通信可能な状態で接続されている。そして、診断支援システムにおいては、放射線治療計画を立てる対象となる患者が撮像されて取得された、輪郭を作成する対象となる対象画像を含む複数の画像を取得し、取得した複数の画像から輪郭を抽出するための画像を選択する処理を行う。
3次元画像撮影装置2は、被検体の診断対象となる部位を撮影することにより、その部位を表す3次元画像を生成する装置であり、具体的には、CT装置、MR装置、およびPET装置等である。3次元画像撮影装置2により生成された3次元画像は画像保管サーバ3に送信され、保存される。なお、本実施形態においては、3次元画像撮影装置2はCT装置であり、被検体についての複数の断層画像からなる3次元画像が生成されるものとする。なお、本実施形態においては上記断層画像が対象画像に対応する。
画像保管サーバ3は、各種データを保存して管理するコンピュータであり、大容量外部記憶装置およびデータベース管理用ソフトウェアを備えている。画像保管サーバ3は、有線あるいは無線のネットワーク4を介して他の装置と通信を行い、画像データ等を送受信する。具体的には3次元画像撮影装置2で生成された3次元画像等の画像データをネットワーク経由で取得し、大容量外部記憶装置等の記録媒体に保存して管理する。なお、画像データの格納形式およびネットワーク4経由での各装置間の通信は、DICOM(Digital Imaging and COmmunication in Medicine)等のプロトコルに基づいている。また、本実施形態においては、同一被検体についてのCT画像、MR画像、及びPET画像等、異なる種類の複数の3次元画像及び、この3次元画像を構成する断面画像が、画像保管サーバ3に保存されている。
画像診断支援装置1は、1台のコンピュータに、本開示の画像診断支援プログラムをインストールしたものである。コンピュータは、診断を行う医師が直接操作するワークステーションまたはパーソナルコンピュータでもよいし、それらとネットワークを介して接続されたサーバコンピュータでもよい。画像診断支援プログラムは、DVD(Digital Versatile Disc)あるいはCD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)等の記録媒体に記録されて配布され、その記録媒体からコンピュータにインストールされる。または、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、もしくはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、要求に応じて医師が使用するコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。
図2は、コンピュータに画像診断支援プログラムをインストールすることにより実現される画像診断支援装置1の概略構成を示す図である。図2に示すように、画像診断支援装置1は、標準的なワークステーションの構成として、CPU(Central Processing Unit)11、メモリ12およびストレージ13を備えている。また、画像診断支援装置1には、液晶ディスプレイ等のディスプレイ14、並びにキーボードおよびマウス等の入力部15が接続されている。
ストレージ13は、ハードディスクまたはSSD(Solid State Drive)等のストレージデバイスからなる。ストレージ13には、ネットワーク4を経由して画像保管サーバ3から取得した、被検体の3次元画像および処理に必要な情報を含む各種情報が記憶されている。
また、メモリ12には、画像診断支援プログラムが記憶されている。画像診断支援プログラムは、CPU11に実行させる処理として、輪郭を作成する対象となる対象画像を含む異なる種類の複数の画像を画像保管サーバ3から取得する取得処理と、輪郭を作成する対象となる対象画像を含む異なる種類の複数の画像が重畳された重畳画像において、予め定められた規定領域の位置指定を受け付ける受付処理と、受け付けられた規定領域に各々対応する複数の画像内の各領域における画像情報に基づいて、輪郭を抽出するための画像を選択する選択処理と、選択された画像において輪郭を抽出する輪郭抽出処理と、抽出された輪郭の輪郭情報を対象画像上に反映させて輪郭を作成する画像処理とを規定する。
そして、CPU11がプログラムに従いこれらの処理を実行することで、コンピュータは、画像取得部21、受付部22、選択部23、輪郭抽出部24及び画像処理部25として機能する。なお、本実施形態においては、画像診断支援プログラムによって、各部の機能を実行するようにしたが、これに限らず、例えば複数のIC(Integrated Circuit)、プロセッサ、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、およびメモリ等を適宜組み合わせることによって各部の機能を実行するようにしてもよい。
画像取得部21は、輪郭を作成する対象となる対象画像を含む異なる種類の複数の画像を画像保管サーバ3から取得する。ここで、画像取得部21が取得する画像はそれぞれの3次元画像を構成する断面画像とする。また、これらの断面画像は、同一方向における断面画像とする。なお、上記異なる種類の複数の画像が既にストレージ13に記憶されている場合には、ストレージ13から上記複数の画像を取得するようにしてもよい。
なお、上記異なる種類の複数の画像は、例えば同じCT画像であっても、被検体に造影剤が投与されて取得されたCT画像と被検体に造影剤が投与されずに取得されたCT画像とでは「異なる種類の画像」とする。すなわち、少しでも異なる撮影条件で撮影されて取得された画像であれば「異なる種類の画像」とする。また、CT画像、MR画像、及びPET画像等、異なる撮影原理により取得された画像も「異なる種類の画像」とする。
異なる種類の画像は、対象画像がCT画像であり、異なる種類の画像がCT画像、MR画像、及びPET画像のうちのいずれか1種類の画像としてもよい。例えば、異なる種類の画像がCT画像である場合には、複数の画像は、対象画像となるCT画像とは異なる撮影条件1及び撮影条件2でそれぞれ取得された2枚のCT画像に、対象画像であるCT画像を合わせた3枚のCT画像となる。また、異なる種類の画像がMR画像である場合には、複数の画像は、異なる撮影条件1及び撮影条件2でそれぞれ取得された2枚のMR画像に、対象画像であるCT画像を合わせた3枚の画像となる。また、異なる種類の画像がPET画像である場合には、複数の画像は、異なる撮影条件1及び撮影条件2でそれぞれ取得された2枚のPET画像に、対象画像であるCT画像を合わせた3枚の画像となる。なお、複数の画像は3枚に限られるものではなく、適宜枚数は変更可能である。
また、異なる種類の画像は、対象画像がCT画像であり、異なる種類の画像がCT画像、MR画像、及びPET画像のうちの2種類以上の画像であってもよい。例えば、異なる種類の画像がCT画像及びMR画像である場合には、複数の画像は、対象画像となるCT画像とは異なる撮影条件で取得されたCT画像及びMR画像に、対象画像であるCT画像を合わせた3枚の画像となる。また、異なる種類の画像がCT画像及びPET画像である場合には、複数の画像は、対象画像となるCT画像とは異なる撮影条件で取得されたCT画像及びPET画像に、対象画像であるCT画像を合わせた3枚の画像となる。また、異なる種類の画像がMR画像及びPET画像である場合には、複数の画像は、MR画像及びPET画像に、対象画像であるCT画像を合わせた3枚の画像となる。なお、複数の画像は3枚に限られるものではなく、適宜枚数は変更可能である。
本実施形態においては、一例として、異なる種類の画像は、同一被検体についての異なる種類の画像とし、具体的には、画像取得部21は、輪郭を作成する対象となる対象画像であるCT画像G0、及びMR画像G1とPET画像G2を画像保管サーバ3から取得する。ここで、画像取得部21が取得する画像はそれぞれの3次元画像を構成する断面画像とする。また、これらの断面画像は、同一方向における断面画像とする。なお、CT画像G0、MR画像G1、及びPET画像G2が既にストレージ13に記憶されている場合には、ストレージ13からCT画像G0、MR画像G1、及びPET画像G2を取得するようにしてもよい。
受付部22は、対象画像を含む画像取得部21が取得した異なる種類の複数の画像が重畳された重畳画像Gにおいて、予め定められた規定領域Rの位置指定を受け付ける。なお、重畳画像Gは、CT画像G0、MR画像G1、及びPET画像G2が位置合わせされて重畳された画像である。
図3は、重畳画像上での位置の指定を説明するための図である。具体的には、ディスプレイ14に表示された重畳画像G上において、操作者が入力部15を用いてディスプレイ14に表示されたカーソルAを操作者が所望する位置、すなわち抽出したい対象領域の輪郭付近に移動させて、カーソルAの位置を決定する。ストレージ13には、予め定められた大きさの規定領域Rが記憶されており、受付部22は、カーソルAの位置を規定領域Rの中心としてカーソルAを囲む領域を規定領域Rとして受け付ける。本実施形態においては、規定領域Rは5×5ピクセルの領域とする。なお、規定領域Rの大きさ及び/又は形状は、操作者によって任意に変更可能とする。
選択部23は、受付部22により受け付けられた規定領域Rに各々対応する異なる種類の複数の画像内の各領域における画像情報に基づいて、輪郭を抽出するための画像を選択する。なお、選択部23による画像の選択方法については、後で詳細に説明する。
輪郭抽出部24は、選択部23により選択された画像において輪郭を抽出する。なお、輪郭抽出部24による輪郭の抽出方法については、後で詳細に説明する。
画像処理部25は、輪郭抽出部24により抽出された輪郭の輪郭情報を対象画像であるCT画像G0上に反映させて輪郭を作成する。なお、輪郭の作成方法については、後で詳細に説明する。また、本実施形態において、画像処理部25は、CT画像G0、MR画像G1、及びPET画像G2を位置合わせして重畳させた重畳画像Gを生成する処理部としても機能する。なお、各画像の位置合わせについては、例えばアファイン変換等の周知の位置合わせ手法を使用することができる。また、位置合わせは操作者が手動により行ってもよいし、画像処理部25により自動的に行われてもよい。画像処理部25は、重畳画像Gにおいて、CT画像G0、MR画像G1、及びPET画像G2を、各々の画像に対して予め定められた透過率で重畳させる。なお、透過率は、各画像の種類毎にストレージ13に予め保存されており、操作者が任意に変更可能である。
次いで、本実施形態において行われる処理について説明する。図4は本実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。
まず、画像取得部21が異なる種類の複数の画像として、CT画像G0、MR画像G1、及びPET画像G2を取得する(ステップST1)。次いで、画像処理部25が、CT画像G0、MR画像G1、及びPET画像G2を重畳させた重畳画像Gを生成し、表示制御部(図示せず)は重畳画像Gをディスプレイ14に表示する(ステップST2)。
次に、受付部22が、上述したようにして、規定領域Rの位置指定を受け付け(ステップST3)、選択部23が、輪郭を抽出するための画像を選択する選択処理を行う(ステップST4)。図5は本実施形態において行われる画像選択処理を示すフローチャートである。
図5に示すように、選択部23は、まず、画像を選択するために計算対象となる計算対象領域を決定する(ステップST11)。図6は画像の選択を説明するための図である。
画像取得部21が取得したCT画像G0、MR画像G1、及びPET画像G2において、受付部22が受け付けた規定領域Rに各々対応する領域を計算対象領域として決定する。
図6に示すように、CT画像G0においては、重畳画像Gにおいて指定されたカーソルAの位置に対応する位置を指定位置A0、重畳画像Gにおいて設定された規定領域Rに対応する領域を計算対象領域R0とする。なお、CT画像G0内の領域T0が放射線照射の標的となる腫瘍及びリスク臓器を表す領域T0である。
MR画像G1及びPET画像G2においても、CT画像G0と同様にして、図6に示す様に、指定位置A1、指定位置A2、計算対象領域R1、及び計算対象領域R2を設定する。なお、MR画像G1及びPET画像G2内の領域T1,T2が放射線照射の標的となる腫瘍及びリスク臓器を表す領域T1,T2である。なお、本実施形態においては、指定位置A0,A1,A2及び計算対象領域R0,R1,R2を上記のように設定したが、本開示はこれに限られず、計算対象領域R0,R1,R2のみを設定してもよい。
次に、選択部23は、計算対象領域R0,R1,R2の画像情報を取得する(ステップS12)。具体的には、選択部23は、計算対象領域R0,R1,R2内の各ピクセルにおいて画像情報として画素値を取得する。次いで、選択部23は、取得した各ピクセルの画素値から勾配の大きさ情報を取得する(ステップST13)。
図7は勾配の大きさ情報の取得を説明するための図である。図7に示すように、計算対象領域R0,R1,R2は規定領域Rに対応しているので、計算対象領域R0,R1,R2は規定領域Rと同様に5×5ピクセルの領域である。図7において水平方向をx軸、垂直方向をy軸とし、各計算対象領域R0,R1,R2における各ピクセルをそれぞれrxyで示す。
選択部23は、一例としてまず、CT画像G0の計算対象領域R0内の各ピクセルrxyにおいて、勾配の大きさ情報を取得する。具体的には、まず、下記式(1)に基づいて、ピクセルrxy毎に勾配ベクトルを計算する。
上記式(1)においてI(x、y)は勾配の大きさ情報を取得する対象となる注目画素の関数を示しており、関数I(x、y)の1次微分はベクトル量を示す。また、G(x,y)は勾配ベクトルであり、上記式(1)に示すように、関数I(x、y)のx方向の微分、すなわち∂I(x、y)/∂xとy方向の微分、すなわち∂I(x、y)/∂xの和により取得できる。
次に、上記式(1)により取得した勾配ベクトルG(x,y)に基づいて、勾配ベクトルG(x,y)の絶対値である||G(x,y)||を勾配の大きさ情報として取得する。選択部23は、上記と同様にして、MR画像G1及びPET画像G2の計算対象領域R1,R2内の各ピクセルrxyにおいても、勾配の大きさ情報を取得する。
次に、選択部23は、CT画像G0、MR画像G1及びPET画像G2の計算対象領域R0,R1,R2内の各ピクセル毎に取得した勾配の大きさ情報に基づいて、計算対象領域R0,R1,R2において各々勾配の大きさの最大値を取得する(ステップST14)。
次に、選択部23は、CT画像G0、MR画像G1及びPET画像G2の中から、各々取得した勾配の大きさの最大値が最も大きい画像を、輪郭を抽出するための画像として選択する(ステップST15)。本実施形態においては、選択部23は、CT画像G0、MR画像G1及びPET画像G2のうち、MR画像G1の計算対象領域R1において取得された勾配の大きさの最大値が最も大きいとして、輪郭を抽出するための画像としてMR画像G1を選択する。
なお、勾配の大きさは、エッジの強調度を示しており、エッジの強調度が大きい画像ほど濃淡が強いので、輪郭を抽出し易い。つまり勾配の大きさの最大値が最も大きい画像が、最もエッジの強調度が大きい画像であり輪郭が抽出し易い画像となる。
図4に戻り、ステップST4にて選択部23による画像の選択処理が終了すると、次に輪郭抽出部24が、選択部23により選択された選択画像、すなわちMR画像G1において輪郭を抽出する(ステップST5)。
図8は輪郭の抽出及び輪郭の作成を説明するための図である。輪郭の抽出は、具体的には、図8の上図に示すように、操作者がMR画像G1上で、放射線照射の標的となる腫瘍及びリスク臓器を表す領域T1の周縁付近に、入力部15を操作することによって複数の制御点B1,B2,B3,B4,・・・を設置する。輪郭抽出部24は、設置された複数の制御点B1,B2,B3,B4,・・・に基づいて、制御点間を腫瘍及びリスク臓器を表す領域の周縁に沿って繋ぐことにより輪郭C1を抽出する。
なお、図8においては、説明を分かり易くするために、輪郭C1は領域T1の一部の輪郭のみを示しているが、実際には輪郭C1は領域T1の閉鎖した輪郭である。輪郭抽出部24は、MR画像G0において抽出した輪郭の位置情報を輪郭情報としてストレージ13に保存させる。
なお、本実施形態においては、輪郭の抽出は操作者の手動による方法を用いたが、本開示はこれに限定されるものではなく、輪郭の抽出方法については、自動的に輪郭を抽出する方法を用いても良いし、公知の技術を使用することができる。
次に、画像処理部25は、輪郭抽出部24によりMR画像G1において抽出された輪郭の輪郭情報を、ストレージ13から取得した後、CT画像G0上に反映させて、図8の下図に示すようにCT画像G0上に輪郭C0を生成する(ステップST6)。以上のようにして一連の処理が終了する。
以上のように、本実施形態によれば、輪郭を作成する対象となるCT画像G0を含む異なる種類の複数の画像が重畳された重畳画像Gにおいて、予め定められた規定領域Rの位置指定を受け付け、受け付けられた規定領域Rに各々対応する異なる種類の複数の画像内の各領域R0、R1、R2における画像情報に基づいて、輪郭を抽出するための画像を選択し、選択された画像において輪郭を抽出する処理を行う。これにより、複数の画像が重畳された重畳画像Gの中から輪郭の抽出するために最適な画像を自動で選択することができる。従って、それぞれの画像の特徴に基づいて輪郭を精度よく、かつ効率的に作成することができる。
なお、上記実施形態においては、受付部22が位置の指定を受け付ける規定領域は、予め定められた大きさとしたが、本開示はこれに限られるものではない。受付部22は、対象画像G0を含む複数の画像内の撮影対象の種類に基づいて規定領域の大きさを変更してもよい。例えば、画像内の臓器が大きい臓器であるほど規定領域を大きく、小さい臓器であるほど規定領域を小さく設定する。これにより、選択部23による画像選択の精度を向上させることができる。なお、臓器の種類については、受付部22が受け付けた画像に付記された情報から取得することができる。
また、上記実施形態においては、受付部22は、1つの規定領域Rを受け付けたが、本開示はこれに限られず、複数の規定領域Rを受け付けても良い。この場合、複数の規定領域Rは異なる位置に設定されることが好ましい。そして、複数の規定領域Rの各々について上記実施形態と同様に、選択部23が輪郭を抽出するための画像を選択し、選択部23は複数の規定領域Rにおいて最も選択された回数の多い画像を、輪郭を抽出するための画像として選択する。
また、上記実施形態においては、対象画像はCT画像G0であり、複数の画像はCT画像G0、MR画像G1及びPET画像G2としたが、本開示はこれに限られず、例えばCT画像G0とMR画像G1のみであってもよい。異なる種類の複数の画像は、少なくとも対象画像を含んでいればよく、何れの画像の組み合わせであってもよい。また、対象画像は、CT画像G0に限られず、他の撮影原理で撮影されて取得した画像であってもよい。
また、上記実施形態においては、選択部23は、勾配の大きさ情報に基づいて、具体的には上記式(1)を使用して、輪郭を抽出するための画像を選択したが、本開示はこれに限られず、公知の微分フィルタを使用してもよいし、エッジの強調度を算出するための公知の式を使用することができる。
本開示は上記実施形態に限られず、本開示の趣旨を逸脱しない範囲において適宜変更可能である。
1 画像診断支援装置
2 3次元画像撮影装置
3 画像保管サーバ
4 ネットワーク
11 CPU
12 メモリ
13 ストレージ
14 ディスプレイ
15 入力部
21 画像取得部
22 受付部
23 選択部
24 輪郭抽出部
25 画像処理部
G 重畳画像
G0 CT画像(対象画像)
G1 MR画像
G2 PET画像
A カーソル
A0,A1,A2 指定位置
R 規定領域
R0,R1,R2 計算対象領域
T0,T1,T2 領域
rxy ピクセル
B1,B2,B3,B4 制御点
C0,C1 輪郭
Claims (10)
- 輪郭を作成する対象となる対象画像を含む異なる種類の複数の画像が重畳された重畳画像において、規定領域の位置指定を受け付ける受付部と、
前記受付部により受け付けられた前記規定領域に各々対応する前記異なる種類の複数の画像内の各領域における画像情報から取得した勾配の大きさ情報に基づいて、前記勾配が最も大きい画像を輪郭を抽出するための画像として選択する選択部と、
前記選択部により選択された前記画像において輪郭を抽出する輪郭抽出部と、
前記輪郭抽出部により抽出された前記輪郭の輪郭情報を前記対象画像上に反映させて輪郭を作成する画像処理部とを含み、
前記異なる種類の複数の画像は、撮影原理が1種類の画像であり、かつ、撮影条件が異なる複数の画像であるか、又は、
前記異なる種類の複数の画像は、撮影原理が2種類以上の画像である画像診断支援装置。 - 前記選択部は、前記規定領域の各々に対応する前記異なる種類の複数の画像内の各領域の各ピクセルの画像情報から前記勾配の大きさ情報を取得し、前記異なる種類の複数の画像の各々において、前記各ピクセルの前記勾配の大きさ情報から最大値を取得し、前記複数の画像の中から、各々取得した前記最大値が最も大きい画像を選択する請求項1に記載の画像診断支援装置。
- 前記受付部は、撮影対象の大きさが大きいときは前記規定領域を大きい領域とし、前記撮影対象が小さくなるほど小さくした領域を前記規定領域として、前記規定領域の前記位置指定を受け付ける請求項1又は請求項2に記載の画像診断支援装置。
- 前記異なる種類の複数の画像は、撮影条件が異なる複数の画像である請求項1から3の何れか1項に記載の画像診断支援装置。
- 前記撮影原理が1種類の画像は、CT画像、MR画像、及びPET画像のうちのいずれか1種類の画像である請求項1に記載の画像診断支援装置。
- 前記撮影原理が2種類以上の画像は、CT画像、MR画像、及びPET画像のうちの2種類以上の画像である請求項1項に記載の画像診断支援装置。
- 前記対象画像はCT画像である請求項1から6の何れか1項に記載の画像診断支援装置。
- 前記異なる種類の複数の画像は、同一方向における断面画像である請求項1から7の何れか1項に記載の画像診断支援装置。
- 輪郭を作成する対象となる対象画像を含む異なる種類の複数の画像が重畳された重畳画像において、規定領域の位置指定を受け付け、
受け付けられた前記規定領域に各々対応する前記異なる種類の複数の画像内の各領域における画像情報から取得した勾配の大きさ情報に基づいて、前記勾配が最も大きい画像を輪郭を抽出するための画像として選択し、
選択された前記画像において輪郭を抽出し、
抽出された前記輪郭の輪郭情報を前記対象画像上に反映させて輪郭を作成する画像診断支援方法であって、
前記異なる種類の複数の画像は、撮影原理が1種類の画像であり、かつ、撮影条件が異なる複数の画像であるか、又は、
前記異なる種類の複数の画像は、撮影原理が2種類以上の画像である画像診断支援方法。 - 輪郭を作成する対象となる対象画像を含む異なる種類の複数の画像が重畳された重畳画像において、規定領域の位置指定を受け付ける手順と、
受け付けられた前記規定領域に各々対応する前記異なる種類の複数の画像内の各領域における画像情報から取得した勾配の大きさ情報に基づいて、前記勾配が最も大きい画像を輪郭を抽出するための画像として選択する手順と、
選択された前記画像において輪郭を抽出する手順と、
抽出された前記輪郭の輪郭情報を前記対象画像上に反映させて輪郭を作成する手順とをコンピュータに実行させるための画像診断支援プログラムであって、
前記異なる種類の複数の画像は、撮影原理が1種類の画像であり、かつ、撮影条件が異なる複数の画像であるか、又は、
前記異なる種類の複数の画像は、撮影原理が2種類以上の画像である画像診断支援プログラム。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018109652 | 2018-06-07 | ||
JP2018109652 | 2018-06-07 | ||
PCT/JP2019/021081 WO2019235298A1 (ja) | 2018-06-07 | 2019-05-28 | 画像診断支援装置、画像診断支援方法、及び画像診断支援プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2019235298A1 JPWO2019235298A1 (ja) | 2021-04-22 |
JP7309703B2 true JP7309703B2 (ja) | 2023-07-18 |
Family
ID=68770146
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020523652A Active JP7309703B2 (ja) | 2018-06-07 | 2019-05-28 | 画像診断支援装置、画像診断支援方法、及び画像診断支援プログラム |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11704826B2 (ja) |
JP (1) | JP7309703B2 (ja) |
WO (1) | WO2019235298A1 (ja) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112330688A (zh) * | 2020-11-02 | 2021-02-05 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 基于人工智能的图像处理方法、装置和计算机设备 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5683888B2 (ja) | 2010-09-29 | 2015-03-11 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH1128252A (ja) * | 1997-07-11 | 1999-02-02 | Mitsubishi Electric Corp | 照射野の形成方法及び形成装置 |
JP4317412B2 (ja) * | 2003-09-29 | 2009-08-19 | 株式会社日立製作所 | 画像処理方法 |
EP1643453B1 (en) * | 2004-09-30 | 2017-04-05 | Toshiba Medical Systems Corporation | Image processing apparatus and method for curved multi-planar reformatting |
JP2012192137A (ja) * | 2011-03-18 | 2012-10-11 | Fujifilm Corp | 放射線画像表示装置および方法 |
WO2014125789A1 (en) | 2013-02-14 | 2014-08-21 | Seiko Epson Corporation | Head mounted display and control method for head mounted display |
JP6299067B2 (ja) * | 2013-02-14 | 2018-03-28 | セイコーエプソン株式会社 | 頭部装着型表示装置および頭部装着型表示装置の制御方法 |
US20140303486A1 (en) * | 2013-03-07 | 2014-10-09 | Adventist Health System/Sunbelt, Inc. | Surgical Navigation Planning System and Associated Methods |
CN105530851A (zh) * | 2013-09-13 | 2016-04-27 | 奥林巴斯株式会社 | 图像处理装置、图像处理方法以及图像处理程序 |
JP5800039B2 (ja) * | 2014-01-22 | 2015-10-28 | 三菱プレシジョン株式会社 | 生体データモデル作成方法及びその装置 |
-
2019
- 2019-05-28 WO PCT/JP2019/021081 patent/WO2019235298A1/ja active Application Filing
- 2019-05-28 JP JP2020523652A patent/JP7309703B2/ja active Active
-
2020
- 2020-11-25 US US17/103,964 patent/US11704826B2/en active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5683888B2 (ja) | 2010-09-29 | 2015-03-11 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US11704826B2 (en) | 2023-07-18 |
US20210082139A1 (en) | 2021-03-18 |
WO2019235298A1 (ja) | 2019-12-12 |
JPWO2019235298A1 (ja) | 2021-04-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5759446B2 (ja) | 解剖学的特徴を輪郭抽出するシステム、作動方法及びコンピュータ可読媒体 | |
JP6316671B2 (ja) | 医療画像処理装置および医用画像処理プログラム | |
US20060052690A1 (en) | Contrast agent imaging-driven health care system and method | |
JP5684382B2 (ja) | 画像診断支援装置、及び方法 | |
EP3447733A1 (en) | Selective image reconstruction | |
WO2013141974A1 (en) | System and method for using medical image fusion | |
CN108475443B (zh) | 血管结构的合成表示 | |
JP7055872B2 (ja) | 二次元/三次元画像コレジストレーションのためにコンピュータによって実現される情報処理方法、プログラム、医用画像分析システム、および、放射線療法治療システム | |
CN103635936B (zh) | 显示多个配准图像 | |
JP2019511268A (ja) | 脳深部刺激療法の電極の三次元画像における回転配向の決定 | |
EP3367906B1 (en) | Improved consistency between sessions in hybrid imaging studies | |
US9492124B2 (en) | System and method for treatment planning of organ disease at the functional and anatomical levels | |
WO2023205212A1 (en) | Co-registraton, display, and visualization of volumetric specimen imaging data with pre-surgical imaging data | |
CN115311191A (zh) | 使用深度学习估计的扫描方案遮罩来生成三维解剖结构扫描的重新格式化视图 | |
JP7309703B2 (ja) | 画像診断支援装置、画像診断支援方法、及び画像診断支援プログラム | |
US20200188027A1 (en) | Virtual stent placement apparatus, virtual stent placement method, and virtual stent placement program | |
JP5750381B2 (ja) | 領域抽出処理システム | |
US11723616B2 (en) | Method of verifying a position of an interventional device | |
WO2020217807A1 (ja) | 画像の向き設定装置、方法およびプログラム | |
JP6956514B2 (ja) | X線ct装置及び医用情報管理装置 | |
JP7432437B2 (ja) | 治療支援装置及び治療支援プログラム | |
JP7170850B2 (ja) | 疑似アンギオ画像生成装置、方法およびプログラム | |
JP7376715B2 (ja) | 経過予測装置、経過予測装置の作動方法および経過予測プログラム | |
JP7436698B2 (ja) | 医用画像処理装置、方法およびプログラム | |
JP7304150B2 (ja) | 画像解析装置、画像診断装置、及びroi設定プログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20201021 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20211012 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20211115 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20220222 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220519 |
|
C60 | Trial request (containing other claim documents, opposition documents) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C60 Effective date: 20220519 |
|
A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20220530 |
|
C21 | Notice of transfer of a case for reconsideration by examiners before appeal proceedings |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C21 Effective date: 20220531 |
|
A912 | Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912 Effective date: 20220624 |
|
C211 | Notice of termination of reconsideration by examiners before appeal proceedings |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C211 Effective date: 20220628 |
|
C22 | Notice of designation (change) of administrative judge |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C22 Effective date: 20221101 |
|
C13 | Notice of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C13 Effective date: 20230214 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230412 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230705 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7309703 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |