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 PDF

Info

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
Application number
JP2020523652A
Other languages
English (en)
Other versions
JPWO2019235298A1 (ja
Inventor
悠 長谷川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujifilm Corp
Original Assignee
Fujifilm Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujifilm Corp filed Critical Fujifilm Corp
Publication of JPWO2019235298A1 publication Critical patent/JPWO2019235298A1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7309703B2 publication Critical patent/JP7309703B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

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。

特開２０１４-６４９５７号公報

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。

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 画像診断支援装置の概略構成を示す図 重畳画像上での位置の指定を説明するための図 本開示の一実施形態において行われる処理を示すフローチャート 本開示の一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 画像の選択を説明するための図 勾配の大きさ情報を説明するための図 輪郭の抽出及び輪郭の作成を説明するための図

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)

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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。
  7. 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。
  8. 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。
  9. 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。
  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。
JP2020523652A 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 Active JP7309703B2 (ja)

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)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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