JP7310048B2 - 診断支援プログラム - Google Patents
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Description
(ある大雑把な範囲の「density」変化の平均)≒(胸郭の変化)≒(横隔膜の動き)≒(肺機能検査)≒(胸腹呼吸センサ)
本明細書では、画像変化の傾向を、同調一致率として説明する。例えば、肺野を検出し、複数のブロック領域に分割し、各フレーム画像におけるブロック領域の「平均density(画素値x)」を算出する。そして、「平均density(画素値x)」の最小値から最大値の変化幅(0%~100%)に対する各フレーム画像におけるブロック領域の平均画素値の割合(x’)を算出する。一方、横隔膜の最小位置から最大位置の変化幅(0%~100%)に対する各フレーム画像の横隔膜の変化(y)の割合(y’)との比の値(x’/y’)を用いて、比の値(x’/y’)が予め定められた一定の範囲内にあるブロック領域のみを抽出する。
本実施形態では、以下の指標に基づいて呼吸要素の周期を解析する。「呼吸要素」とは、上述したように、呼気または吸気の全部または一部を含む概念である。すなわち、肺野内のある一定領域における「density」/「intensity」、横隔膜の動き、胸郭の動きの少なくとも一つを用いて呼吸要素の少なくとも一つの周波数を解析する。この「呼吸要素の少なくとも一つの周波数」において、呼吸要素が示す周波数スペクトルは一つ以上であり、一定の帯域幅を有する場合を含む概念である。肺野をブロックの集合体と考え、各ブロックから複数の周波数が抽出されることから、本実施形態では、これらを周波数群として処理する。なお、前述したように、ベースデータは、「波の形態自体」、および、「波の間隔(周波数:Hz)」の両方の概念を有するため、波の形態として処理することも可能である。また、X線(その他CT、MRIなどの複数種類のモダリティ)の透過性が高い部位で測定されるある一定のvolume 「density」/「intensity」で構成される範囲、スパイログラムなどの他の測定方法から得られるデータや外部入力情報を用いても良い。
呼吸要素の波形から、波形の周波数の構成要素を算出することができる。これにより、上述した「波形同調性画像」を取得する。具体的には、解析範囲内のいずれかの部位の波形を特定し、前記特定した波形の周波数の構成要素を抽出し、前記波形の周波数の構成要素に対応する画像を出力する。
本実施形態では、以下の指標に基づいて心血管拍解析および血管拍を解析する。すなわち、心電図や脈拍計等の他のモダリティの計測結果、または肺輪郭から心臓・肺門位置・主要血管を特定し、各部位の「density」/「intensity」の変化を用いて血管拍を解析する。また、マニュアルで画像上にプロットし、対象部位の「density」/「intensity」の変化を解析しても良い。そして、心拍または血管拍から得られる心血管拍要素の少なくとも一つの周波数(波形)を特定する。なお、一拍毎の解析結果を比較し、複数のデータから傾向を解析して、データの確度を高めることが望ましい。また、各部位の「density」/「intensity」の抽出は、複数回実施したり、一定の範囲に対して行なうことで精度を高めることが可能となる。また、心血管拍周波数もしくは周波数帯を入力する方法もある。
データベース(DICOM)から画像を抽出し、上記の呼吸要素の周期解析結果を用いて、肺輪郭を自動検出する。この肺輪郭の自動検出については、従来から知られている技術を用いることができる。例えば、特開昭63-240832号公報、または特開平2-250180号公報に開示されている技術を用いることが可能である。次に、肺野を複数のブロック領域に分けて、各ブロック領域の変化を計算する。ここで、撮影速度に応じてブロック領域の大きさを定めても良い。撮影速度が遅い場合は、あるフレーム画像の次のフレーム画像で対応する部位が特定しにくくなるため、ブロック領域を大きくする。一方、撮影速度が速い場合は、単位時間当たりのフレーム画像数が多いため、ブロック領域が小さくても追従することが可能となる。また、呼吸要素の周期のうちどのタイミングを選ぶかに応じて、ブロック領域の大きさを計算しても良い。ここで、肺野領域のずれを補正することが必要になる場合がある。その際には、胸郭の動き、横隔膜の動き、肺野全体の血管の位置関係を同定し、また、肺輪郭の相対位置を把握し、その動きに基づいて相対的に評価する。なお、ブロック領域が小さすぎると、画像のちらつきが発生する場合がある。これを防止するため、ブロック領域は一定の大きさを有する必要がある。
本発明は肺の辺縁を検出し、その辺縁を評価することが可能である。例えば、前述の方法で肺野を算出した後、辺縁の位置および形状を、改めて精度高く検出することができる。算出された肺野内の任意の位置に点をプロットして、そこから四方八方に線を延伸し、各線において画素値の変化を評価する。例えば、図14に示すように、肺を切断する線分Sに沿って画素値を算出すると、辺縁で画素が大きく変動することがわかるが、その変動の絶対値は異なる。例えば、左側の辺縁と右側の辺縁検出時の閾値を調整することで、辺縁検出の精度が高まる。また、領域ごとの画素値変動の特性を利用することもできる。図14に示すように、S2領域とS3領域の縁の差分が小さかったとしても、画素値の変動の分散からS2領域とS3領域の縁を特定することができる。ここでは分散に着目したが、本発明はこれに限定されるわけではない。
肺野を複数のブロック領域に分ける手法について説明する。図1Bは、肺野を肺門から放射状に分割する手法を示す図である。肺は、肺尖側よりも横隔膜側の方が大きく動くため、横隔膜側に近いほど粗く分割した点をプロットするようにしても良い。なお、図1Bにおいて、縦方向の線(点線)を追加的に描画し、複数の矩形(正方形)のブロック領域に分けてもよい。これにより、肺の動作をより正確に表すことが可能となる。なお、「肺の縦方向に点をプロットし、肺を横断的に分ける手法」、「肺の横方向に点をプロットし、肺を縦断的に分ける手法」、「肺尖部における接線と横隔膜における接線を引き、その接線が交わる点を中心点として定め、その点を含む直線(例えば、鉛直線)からある一定の角度で引いた線分で肺を分割する手法」、「肺を肺尖(または肺門)から横隔膜端部を結ぶ直線と直交する複数の平面で切断する手法」などの手法で、肺野を分割することも可能である。なお、これらの手法は、三次元立体画像にも適用可能である。3Dの場合は、複数の曲面または平面で囲まれた空間として、各臓器を捉える。臓器をさらに細かく分けることもできる。例えば、右肺の3Dモデルを考えた場合、上葉、中葉、下葉に分けて取り扱うこともできる。
上記のように肺野を同定すると、横隔膜の動きや胸郭についても把握することが可能となる。すなわち、認識した横隔膜のXp上(2D画像)の横隔膜による曲線や胸郭の曲線を細かな座標の集まりとして計算し、その平均や曲線の局部における下方への変化率や変化量、また横隔膜を曲線として「curve fitting」してその変形率を数値化することにより画像からの機能評価の位置づけを行なうことができる。また、横隔膜面以外の胸部で描いた辺縁の曲線についても、同様に細かな座標の集まりとして計算し、その平均や曲線の変化率を数値化することにより画像からの機能評価を行なうことができる。上記の2つの変化率、変化を、相対的・相互連動として評価し、変化率が異なる(同じように連動して動かない部位など)を数値化、画像化することによりmovementの機能評価を行なう。
上記のように解析した呼吸要素の周期および血管拍周期に基づいて、各ブロック領域の「density」/「intensity」の値や、また、その変化量について、フーリエ解析を実施する。図2Aは、特定ブロックの「intensity」変化と、それをフーリエ解析した結果を示す図である。図2Bは、心拍に近い周波数成分を抜き出したフーリエ変換結果と、これを逆フーリエ変換して心拍に近い周波数成分の「intensity」変化を示す図である。例えば、特定ブロックの「intensity」変化をフーリエ変換(フーリエ解析)すると、図2Aに示すような結果が得られる。そして、図2Aに示した周波数成分から、心拍に近い周波数成分を抜き出すと、図2Bの紙面に対して右側に示すような結果が得られる。これを逆フーリエ変換することによって、図2Bの紙面に対して左側に示すように、心拍の変化に同調した「intensity」変化を得ることができる。
(2)呼吸/血流に対応するスペクトルのピークとその近辺の複数の合成波のピークの中間で区切り、スペクトルを抽出する。
(3)呼吸/血流に対応するスペクトルのピークとその近辺の複数の合成波のスペクトルの谷の部分で区切り、スペクトルを抽出する。
上記のように解析した結果を、視覚化および数値化する。視覚化および数値化をする際に、本明細書では、「モデル化した肺」を定義する。肺を動画像で表示する際、位置関係が動いてしまうため、相対的判断が容易ではない。このため、位置関係のずれを、空間的に統一化・平均化する。例えば、肺の形状を扇形などの図形に当てはめ、形を整えた状態で表示する。そして、リコンストラクションの概念を用いて時間的に統一化する。例えば、「複数の呼吸のうち、20%の肺の状況」を抽出し、それを「一呼吸の20%の肺の状況」として定めることができる。このように、空間的、時間的に統一化した肺を「モデル化した肺」とする。これにより、異なる患者同士を比較したり、一人の患者の現在と過去とを比較したりする際に、相対的判断が容易となる。
(画面の右上の空気の領域)>(画面の左上の空気の領域)である場合は、左肺と認識する。これは、肩周りは人体外の空気の領域が撮影上広くなるからである。
(画面の左上の空気の領域)>(画面の右上の空気の領域)である場合は、右肺と認識する。これも、上記と同様に、肩周りは人体外の空気の領域が撮影上広くなるからである。
次に、(画面の右上の空気の領域)≒(画面の左上の空気の領域)である場合は、両肺と認識する。これは、空気の領域が左右同程度であるからである。
「https://jp.mathworks.com/help/images/examples/block-processing-large-images_ja_JP.html」に開示されている技術を用いることも可能である。
一般的に、肺野には透過性の低い肋骨が含まれるため、「density」のみを指標として肺の輪郭を機械的に同定することは難しい。そこで、本明細書では、ベジエ曲線および直線の組み合わせを用いて肺野の輪郭を仮に描画し、合致性が高くなるように、肺輪郭を調整する手法を採用する。
連続撮影された画像において、横隔膜または呼吸と連動する動的部位の動きを検出することが可能である。連続撮影された画像において、任意の間隔で画像を選択し、画像間の差分を計算すると、特にコントラストの大きい領域について、差分が大きくなる。この差分を適切に可視化することによって、動きのあった領域を検出することができる。可視化の際には、閾値によるノイズ除去や、最小二乗法などを活用したカーブフィッティング等で差分の絶対値が大きいエリアの連続性を強調することもできる。
本手法では、対象画像間において、横隔膜が動いている場合は横隔膜位置を検出可能であるが、横隔膜の動きが緩やかになる箇所の検出は困難となる。すなわち、呼気吸気が切り替わるタイミングや、呼吸を止めている間、撮影の開始直後や終了直前では検出が難しい。本手法においては、任意の補完方法を用いて、横隔膜の動きを推定する。
動的部位のコントラストはラインに沿って一様でない場合がある。その場合はノイズ除去に使用する閾値を変更して、複数回検出処理を行なうことによって、動的部位の形状をより正確に検出することができる。例えば、左肺において、横隔膜のラインのコントラストは、人体内部にいくに従って弱くなる傾向がある。図4Bにおいては、横隔膜の右半分しか検出できていない。このとき、ノイズ除去に利用した閾値の設定を変えることによって、横隔膜の左半分の残りの部分を検出することもできる。この処理を複数回繰り返すことによって、横隔膜全体の形状を検出することが可能となる。本手法によって、横隔膜の位置だけでなく、形状について線や面の変化率や変化量を数値化することも可能となり、新たな診断に役立てることができる。
まず、呼吸機能解析について説明する。図6Aは、本実施形態に係る呼吸機能解析の概要を示すフローチャートである。基本モジュール1がデータベース15からDICOMの画像を抽出する(ステップS1)。ここでは、少なくとも、一呼吸周期内に含まれる複数のフレーム画像を取得する。次に、取得した各フレーム画像において、少なくとも肺野内のある一定領域における密度(density/intensity)を用いて、呼吸要素の周期を特定する(ステップS2)。なお、特定した呼吸周期やこの呼吸周期から特定される波形については、以下の各ステップで用いることが可能である。
(1)いくつかの周波数帯を複数提示し、人的に選択する方法
(2)いくつかの周波数帯を複数提示し、AI技術によりパターン認識でよい画像を抽出する方法
(3)HISTGRAMの傾向、形態から選択する。すなわち、結果の信号における「Histgram」の中心部の値が高くなる傾向があり、また、動きに応じて「histgram」の値が変動するため、HISTGRAMの傾向、形態から選択しても良い。
次に、肺血流解析について説明する。図7は、本実施形態に係る肺血流解析の概要を示すフローチャートである。基本モジュール1がデータベース15からDICOMの画像を抽出する(ステップT1)。ここでは、少なくとも、一心拍周期内に含まれる複数のフレーム画像を取得する。次に、取得した各フレーム画像に基づいて、血管拍周期を特定する(ステップT2)。なお、特定した血管拍周期やこの血管拍周期から特定される波形については、以下の各ステップで用いることが可能である。血管拍周期は、上述したように、例えば、心電図や脈拍計等の他のモダリティの計測結果、心臓・肺門・主要血管など、任意の部位の「density」/「intensity」の変化を用いて血管拍を解析する。なお、予め各臓器(ここでは肺血流)が有する周波数を特定しておき、その特定した周波数に対応する「density」/「intensity」を抽出しても良い。
(1)いくつかの周波数帯を複数提示し、人的に選択する方法
(2)いくつかの周波数帯を複数提示し、AI技術によりパターン認識でよい画像を抽出する方法
(3)HISTGRAMの傾向、形態から選択する。すなわち、結果の信号における「Histgram」の中心部の値が高くなる傾向があり、また、動きに応じて「histgram」の値が変動するため、HISTGRAMの傾向、形態から選択しても良い。
次に、その他の血流解析について説明する。本発明の一態様は、図15に示すように、心臓、大動脈、肺血管、上腕動脈、頸部血管などの血流解析についても適用可能である。さらに、図示しない腹部血管や、末梢の血管などについても、同様に血流解析が可能である。図8は、本実施形態に係るその他の血流解析の概要を示すフローチャートである。基本モジュール1がデータベース15からDICOMの画像を抽出する(ステップR1)。ここでは、少なくとも、一心拍周期内に含まれる複数のフレーム画像を取得する。次に、取得した各フレーム画像に基づいて、血管拍周期を特定する(ステップR2)。なお、特定した血管拍周期やこの血管拍周期から特定される波形については、以下の各ステップで用いることが可能である。血管拍周期は、上述したように、例えば、心電図や脈拍計等の他のモダリティの計測結果、心臓・肺門・主要血管など、任意の部位の「density」/「intensity」の変化を用いて血管拍を解析する。なお、予め各臓器(例えば、主要血管)が有する周波数を特定しておき、その特定した周波数に対応する「density」/「intensity」を抽出しても良い。
(1)いくつかの周波数帯を複数提示し、人的に選択する方法
(2)いくつかの周波数帯を複数提示し、AI技術によりパターン認識でよい画像を抽出する方法
(3)HISTGRAMの傾向、形態から選択する。すなわち、結果の信号における「Histgram」の中心部の値が高くなる傾向があり、また、動きに応じて「histgram」の値が変動するため、HISTGRAMの傾向、形態から選択しても良い。
なお、X線画像を撮影する際に、例えば、AR法(Autoregressive Moving average model)などの予測アルゴリズムを用いることができる。呼吸要素の少なくとも一つの周波数が特定できると、この周波数に応じて、X線の照射間隔を調整するよう、X線撮影装置を制御することも可能である。例えば、呼吸要素の周波数が小さい場合(周期が長い場合)、X線撮影の回数を減らすことができる。これにより、人体の被ばく量を減らすことが可能となる。なお、頻呼吸や頻脈など、呼吸要素や心血管拍要素の周波数が大きい場合(周期が短い場合)は、照射頻度を高めて最適な画像作成を行なっても良い。
3 呼吸機能解析部
5 肺血流解析部
7 その他の血流解析部
9 フーリエ解析部
10 波形解析部
11 視覚化・数値化部
13 入力インタフェース
15 データベース
17 出力インタフェース
19 ディスプレイ
Claims (24)
- 人体の画像を解析し、解析結果を表示する診断支援プログラムであって、
複数のフレーム画像を取得する処理と、
前記取得した複数のフレーム画像から臓器を検出する処理と、
前記各フレーム画像の変化をフーリエ変換する処理と、
前記フーリエ変換後に得られるスペクトルのうち、臓器特有の周期的な変化のスペクトル構成比に基づいて、逆フーリエ変換を行なう際の少なくとも一つの周波数を選択し、または特定のスペクトルに係数をかけて重み付けをする処理と、
前記選択した周波数に対応するスペクトルを含む一定の帯域内のスペクトルを抽出する処理と、
前記一定の帯域から抽出したスペクトルに対して逆フーリエ変換する処理と、を含むことを特徴とする診断支援プログラム。 - 人体の画像を解析し、解析結果を表示する診断支援プログラムであって、
複数のフレーム画像を取得する処理と、
前記各フレーム画像の特定領域の画素に基づいて、呼気若しくは吸気の全部、または呼気若しくは吸気の一部を含む呼吸要素の少なくとも一つの周波数を特定する処理と、
前記取得した複数のフレーム画像から肺野を検出する処理と、
前記検出した肺野の全部または一部を複数のブロック領域に分割し、前記各フレーム画像におけるブロック領域の画像の変化を計算する処理と、
前記各フレーム画像における各ブロック領域の画像の変化をフーリエ変換する処理と、
前記フーリエ変換後に得られるスペクトルのうち、前記呼吸要素の少なくとも一つの周波数に対応するスペクトルを含む一定の帯域内のスペクトルを抽出し、または特定のスペクトルに係数をかけて重み付けをする処理と、
前記一定の帯域から抽出したスペクトルに対して逆フーリエ変換する処理と、
前記呼吸要素の周波数および前記各フレーム画像に基づいて、前記フレーム間の画像を生成する処理と、を含むことを特徴とする診断支援プログラム。 - 前記フーリエ変換後に得られるスペクトルのうち、ノイズの周波数を含み、前記フレーム画像から得られる呼吸要素の周波数以外の周波数、または入力された周波数若しくは周波数帯域に対応するスペクトルを含む一定の帯域内のスペクトルを、フィルタを用いて抽出する処理をさらに含むことを特徴とする請求項2記載の診断支援プログラム。
- 人体の画像を解析し、解析結果を表示する診断支援プログラムであって、
複数のフレーム画像を取得する処理と、
被写体の心拍または血管拍から抽出される心血管拍要素の少なくとも一つの周波数を特定する処理と、
前記各フレーム画像の特定領域の画素に基づいて、呼気若しくは吸気の全部、または呼気若しくは吸気の一部を含む呼吸要素の少なくとも一つの周波数を特定する処理と、
前記取得した複数のフレーム画像から肺野を検出する処理と、
前記検出した肺野の全部または一部を複数のブロック領域に分割し、前記各フレーム画像におけるブロック領域の画像の変化を計算する処理と、
前記各フレーム画像における各ブロック領域の画像の変化をフーリエ変換する処理と、
前記フーリエ変換後に得られるスペクトルのうち、前記心血管拍要素の少なくとも一つの周波数に対応するスペクトルを含む一定の帯域内のスペクトルを抽出し、または特定のスペクトルに係数をかけて重み付けをする処理と、
前記一定の帯域から抽出したスペクトルに対して逆フーリエ変換する処理と、
前記特定した心血管拍要素の周波数および前記各フレーム画像に基づいて、前記フレーム間の画像を生成する処理と、を含むことを特徴とする診断支援プログラム。 - 人体の画像を解析し、解析結果を表示する診断支援プログラムであって、
複数のフレーム画像を取得する処理と、
被写体の心拍または血管拍から抽出される心血管拍要素の少なくとも一つの周波数を特定する処理と、
前記取得した複数のフレーム画像から肺野を検出する処理と、
前記検出した肺野の全部または一部を複数のブロック領域に分割し、前記各フレーム画像におけるブロック領域の画像の変化を計算する処理と、
前記各フレーム画像における各ブロック領域の画像の変化をフーリエ変換する処理と、
前記フーリエ変換後に得られるスペクトルのうち、前記心血管拍要素の少なくとも一つの周波数に対応するスペクトルを含む一定の帯域内のスペクトルを抽出し、または特定のスペクトルに係数をかけて重み付けをする処理と、
前記一定の帯域から抽出したスペクトルに対して逆フーリエ変換する処理と、
前記特定した心血管拍要素の周波数および前記各フレーム画像に基づいて、前記フレーム間の画像を生成する処理と、を含むことを特徴とする診断支援プログラム。 - 前記フーリエ変換後に得られるスペクトルのうち、ノイズの周波数を含み、前記フレーム画像から得られる心血管拍要素の周波数以外の周波数、または入力された周波数若しくは周波数帯域に対応するスペクトルを含む一定の帯域内のスペクトルを、フィルタを用いて抽出する処理をさらに含むことを特徴とする請求項4または請求項5記載の診断支援プログラム。
- 人体の画像を解析し、解析結果を表示する診断支援プログラムであって、
複数のフレーム画像を取得する処理と、
被写体の血管拍から抽出される血管拍要素の少なくとも一つの周波数を特定する処理と、
前記各フレーム画像について設定された解析範囲を複数のブロック領域に分割し、前記各フレーム画像におけるブロック領域の画像の変化を計算する処理と、
前記各フレーム画像における各ブロック領域の画像の変化をフーリエ変換する処理と、
前記フーリエ変換後に得られるスペクトルのうち、前記血管拍要素の少なくとも一つの周波数に対応するスペクトルを含む一定の帯域内のスペクトルを抽出し、または特定のスペクトルに係数をかけて重み付けをする処理と、
前記一定の帯域から抽出したスペクトルに対して逆フーリエ変換する処理と、
前記特定した心血管拍要素の周波数および前記各フレーム画像に基づいて、前記フレーム間の画像を生成する処理と、を含むことを特徴とする診断支援プログラム。 - 前記フーリエ変換後に得られるスペクトルのうち、ノイズの周波数を含み、前記フレーム画像から得られる血管拍要素の周波数以外の周波数、または入力された周波数若しくは周波数帯域に対応するスペクトルを含む一定の帯域内のスペクトルを、フィルタを用いて抽出する処理をさらに含むことを特徴とする請求項7記載の診断支援プログラム。
- 人体の画像を解析し、解析結果を表示する診断支援プログラムであって、
複数のフレーム画像を取得する処理と、
前記各フレーム画像の特定領域の画素に基づいて、呼気若しくは吸気の全部、または呼気若しくは吸気の一部を含む呼吸要素の少なくとも一つの周波数を特定する処理と、
前記取得した複数のフレーム画像から肺野を検出する処理と、
前記検出した肺野の全部または一部を複数のブロック領域に分割し、前記各フレーム画像におけるブロック領域の画像の変化を計算する処理と、
前記各フレーム画像における各ブロック領域の画像の変化をフーリエ変換する処理と、
前記フーリエ変換後に得られるスペクトルのうち、前記呼吸要素の少なくとも一つの周波数に対応するスペクトルを含む一定の帯域内のスペクトルを抽出し、または特定のスペクトルに係数をかけて重み付けをする処理と、
前記一定の帯域から抽出したスペクトルに対して逆フーリエ変換する処理と、を含み、
前記検出した肺野内に内部制御点を選定し、前記肺野内の内部制御点を通る曲線または直線によって前記肺野を分割することを特徴とする診断支援プログラム。 - 前記検出した肺野の外延およびその近傍における制御点の間隔を相対的に大きくし、前記検出した肺野内における部位毎の膨張比率に応じて、前記内部制御点の間隔を相対的に小さくすることを特徴とする請求項9記載の診断支援プログラム。
- 前記検出した肺野において、制御点の間隔を、人体に対して頭尾方向に進むに従って相対的に大きくし、または特定のベクトル方向に従って相対的に大きくすることを特徴とする請求項9記載の診断支援プログラム。
- 人体の画像を解析し、解析結果を表示する診断支援プログラムであって、
複数のフレーム画像を取得する処理と、
被写体の心拍または血管拍から抽出される心血管拍要素の少なくとも一つの周波数を特定する処理と、
前記各フレーム画像の特定領域の画素に基づいて、呼気若しくは吸気の全部、または呼気若しくは吸気の一部を含む呼吸要素の少なくとも一つの周波数を特定する処理と、
前記取得した複数のフレーム画像から肺野を検出する処理と、
前記検出した肺野の全部または一部を複数のブロック領域に分割し、前記各フレーム画像におけるブロック領域の画像の変化を計算する処理と、
前記各フレーム画像における各ブロック領域の画像の変化をフーリエ変換する処理と、
前記フーリエ変換後に得られるスペクトルのうち、前記心血管拍要素の少なくとも一つの周波数に対応するスペクトルを含む一定の帯域内のスペクトルを抽出し、または特定のスペクトルに係数をかけて重み付けをする処理と、
前記一定の帯域から抽出したスペクトルに対して逆フーリエ変換する処理と、を含み、
前記検出した肺野内に内部制御点を選定し、前記肺野内の内部制御点を通る曲線または直線によって前記肺野を分割することを特徴とする診断支援プログラム。 - 前記検出した肺野の外延およびその近傍における制御点の間隔を相対的に大きくし、前記検出した肺野内における部位毎の膨張比率に応じて、前記内部制御点の間隔を相対的に小さくすることを特徴とする請求項12記載の診断支援プログラム。
- 前記検出した肺野において、制御点の間隔を、人体に対して頭尾方向に進むに従って相対的に大きくし、または特定のベクトル方向に従って相対的に大きくすることを特徴とする請求項12記載の診断支援プログラム。
- 人体の画像を解析し、解析結果を表示する診断支援プログラムであって、
複数のフレーム画像を取得する処理と、
被写体の心拍または血管拍から抽出される心血管拍要素の少なくとも一つの周波数を特定する処理と、
前記取得した複数のフレーム画像から肺野を検出する処理と、
前記検出した肺野の全部または一部を複数のブロック領域に分割し、前記各フレーム画像におけるブロック領域の画像の変化を計算する処理と、
前記各フレーム画像における各ブロック領域の画像の変化をフーリエ変換する処理と、
前記フーリエ変換後に得られるスペクトルのうち、前記心血管拍要素の少なくとも一つの周波数に対応するスペクトルを含む一定の帯域内のスペクトルを抽出し、または特定のスペクトルに係数をかけて重み付けをする処理と、
前記一定の帯域から抽出したスペクトルに対して逆フーリエ変換する処理と、を含み、
前記検出した肺野内に内部制御点を選定し、前記肺野内の内部制御点を通る曲線または直線によって前記肺野を分割することを特徴とする診断支援プログラム。 - 前記検出した肺野の外延およびその近傍における制御点の間隔を相対的に大きくし、前記検出した肺野内における部位毎の膨張比率に応じて、前記内部制御点の間隔を相対的に小さくすることを特徴とする請求項15記載の診断支援プログラム。
- 前記検出した肺野において、制御点の間隔を、人体に対して頭尾方向に進むに従って相対的に大きくし、または特定のベクトル方向に従って相対的に大きくすることを特徴とする請求項15記載の診断支援プログラム。
- 人体の画像を解析し、解析結果を表示する診断支援プログラムであって、
複数のフレーム画像を取得する処理と、
前記各フレーム画像の特定領域の画素に基づいて、呼気若しくは吸気の全部、または呼気若しくは吸気の一部を含む呼吸要素の少なくとも一つの周波数を特定する処理と、
前記取得した複数のフレーム画像から肺野を検出する処理と、
前記検出した肺野の全部または一部を複数のブロック領域に分割し、前記各フレーム画像におけるブロック領域の画像の変化を計算する処理と、
前記各フレーム画像における各ブロック領域の画像の変化をフーリエ変換する処理と、
前記フーリエ変換後に得られるスペクトルのうち、前記呼吸要素の少なくとも一つの周波数に対応するスペクトルを含む一定の帯域内のスペクトルを抽出し、または特定のスペクトルに係数をかけて重み付けをする処理と、
前記一定の帯域から抽出したスペクトルに対して逆フーリエ変換する処理と、を含み、
前記呼吸要素の少なくとも一つの周波数の位相を変化させ、または呼吸要素の波形を円滑化させることで、呼吸要素を補正することを特徴とする診断支援プログラム。 - 人体の画像を解析し、解析結果を表示する診断支援プログラムであって、
複数のフレーム画像を取得する処理と、
被写体の心拍または血管拍から抽出される心血管拍要素の少なくとも一つの周波数を特定する処理と、
前記各フレーム画像の特定領域の画素に基づいて、呼気若しくは吸気の全部、または呼気若しくは吸気の一部を含む呼吸要素の少なくとも一つの周波数を特定する処理と、
前記取得した複数のフレーム画像から肺野を検出する処理と、
前記検出した肺野の全部または一部を複数のブロック領域に分割し、前記各フレーム画像におけるブロック領域の画像の変化を計算する処理と、
前記各フレーム画像における各ブロック領域の画像の変化をフーリエ変換する処理と、
前記フーリエ変換後に得られるスペクトルのうち、前記心血管拍要素の少なくとも一つの周波数に対応するスペクトルを含む一定の帯域内のスペクトルを抽出し、または特定のスペクトルに係数をかけて重み付けをする処理と、
前記一定の帯域から抽出したスペクトルに対して逆フーリエ変換する処理と、を含み
前記呼吸要素の少なくとも一つの周波数の位相を変化させ、または呼吸要素の波形を円滑化させることで、呼吸要素を補正することを特徴とする診断支援プログラム。 - 人体の画像を解析し、解析結果を表示する診断支援プログラムであって、
複数のフレーム画像を取得する処理と、
前記取得した複数のフレーム画像から臓器を検出する処理と、
前記各フレーム画像の変化をフーリエ変換する処理と、
前記フーリエ変換後に得られるスペクトルのうち、臓器特有の周期的な変化のスペクトル構成比に基づいて、逆フーリエ変換を行なう際の少なくとも一つの周波数を選択し、または特定のスペクトルに係数をかけて重み付けをする処理と、
前記選択した周波数に対応するスペクトルを含む一定の帯域内のスペクトルを抽出する処理と、
前記一定の帯域から抽出したスペクトルに対して逆フーリエ変換する処理と、
前記フーリエ変換後に得られるスペクトルから、臓器特有の周期的な変化のスペクトル構成比に基づいて、逆フーリエ変換を行なう際の少なくとも一つの周波数を選択する処理と、を含むことを特徴とする診断支援プログラム。 - 人体の画像を解析し、解析結果を表示する診断支援プログラムであって、
複数のフレーム画像を取得する処理と、
前記各フレーム画像の特定領域の画素に基づいて、呼気若しくは吸気の全部、または呼気若しくは吸気の一部を含む呼吸要素の少なくとも一つの周波数を特定する処理と、
前記取得した複数のフレーム画像から肺野を検出する処理と、
前記検出した肺野の全部または一部を複数のブロック領域に分割し、前記各フレーム画像におけるブロック領域の画像の変化を計算する処理と、
前記各フレーム画像における各ブロック領域の画像の変化をフーリエ変換する処理と、
前記フーリエ変換後に得られるスペクトルのうち、前記呼吸要素の少なくとも一つの周波数に対応するスペクトルを含む一定の帯域内のスペクトルを抽出し、または特定のスペクトルに係数をかけて重み付けをする処理と、
前記一定の帯域から抽出したスペクトルに対して逆フーリエ変換する処理と、
前記フーリエ変換後に得られるスペクトルから、臓器特有の周期的な変化のスペクトル構成比に基づいて、逆フーリエ変換を行なう際の少なくとも一つの周波数を選択する処理と、を含むことを特徴とする診断支援プログラム。 - 人体の画像を解析し、解析結果を表示する診断支援プログラムであって、
複数のフレーム画像を取得する処理と、
被写体の心拍または血管拍から抽出される心血管拍要素の少なくとも一つの周波数を特定する処理と、
前記各フレーム画像の特定領域の画素に基づいて、呼気若しくは吸気の全部、または呼気若しくは吸気の一部を含む呼吸要素の少なくとも一つの周波数を特定する処理と、
前記取得した複数のフレーム画像から肺野を検出する処理と、
前記検出した肺野の全部または一部を複数のブロック領域に分割し、前記各フレーム画像におけるブロック領域の画像の変化を計算する処理と、
前記各フレーム画像における各ブロック領域の画像の変化をフーリエ変換する処理と、
前記フーリエ変換後に得られるスペクトルのうち、前記心血管拍要素の少なくとも一つの周波数に対応するスペクトルを含む一定の帯域内のスペクトルを抽出し、または特定のスペクトルに係数をかけて重み付けをする処理と、
前記一定の帯域から抽出したスペクトルに対して逆フーリエ変換する処理と、
前記フーリエ変換後に得られるスペクトルから、臓器特有の周期的な変化のスペクトル構成比に基づいて、逆フーリエ変換を行なう際の少なくとも一つの周波数を選択する処理と、を含むことを特徴とする診断支援プログラム。 - 人体の画像を解析し、解析結果を表示する診断支援プログラムであって、
複数のフレーム画像を取得する処理と、
被写体の心拍または血管拍から抽出される心血管拍要素の少なくとも一つの周波数を特定する処理と、
前記取得した複数のフレーム画像から肺野を検出する処理と、
前記検出した肺野の全部または一部を複数のブロック領域に分割し、前記各フレーム画像におけるブロック領域の画像の変化を計算する処理と、
前記各フレーム画像における各ブロック領域の画像の変化をフーリエ変換する処理と、
前記フーリエ変換後に得られるスペクトルのうち、前記心血管拍要素の少なくとも一つの周波数に対応するスペクトルを含む一定の帯域内のスペクトルを抽出し、または特定のスペクトルに係数をかけて重み付けをする処理と、
前記一定の帯域から抽出したスペクトルに対して逆フーリエ変換する処理と、
前記フーリエ変換後に得られるスペクトルから、臓器特有の周期的な変化のスペクトル構成比に基づいて、逆フーリエ変換を行なう際の少なくとも一つの周波数を選択する処理と、を含むことを特徴とする診断支援プログラム。 - 人体の画像を解析し、解析結果を表示する診断支援プログラムであって、
複数のフレーム画像を取得する処理と、
被写体の血管拍から抽出される血管拍要素の少なくとも一つの周波数を特定する処理と、
前記各フレーム画像について設定された解析範囲を複数のブロック領域に分割し、前記各フレーム画像におけるブロック領域の画像の変化を計算する処理と、
前記各フレーム画像における各ブロック領域の画像の変化をフーリエ変換する処理と、
前記フーリエ変換後に得られるスペクトルのうち、前記血管拍要素の少なくとも一つの周波数に対応するスペクトルを含む一定の帯域内のスペクトルを抽出し、または特定のスペクトルに係数をかけて重み付けをする処理と、
前記一定の帯域から抽出したスペクトルに対して逆フーリエ変換する処理と、
前記フーリエ変換後に得られるスペクトルから、臓器特有の周期的な変化のスペクトル構成比に基づいて、逆フーリエ変換を行なう際の少なくとも一つの周波数を選択する処理と、を含むことを特徴とする診断支援プログラム。
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