JP7321359B2 - 画像処理装置、方法およびプログラム - Google Patents
画像処理装置、方法およびプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7321359B2 JP7321359B2 JP2022508132A JP2022508132A JP7321359B2 JP 7321359 B2 JP7321359 B2 JP 7321359B2 JP 2022508132 A JP2022508132 A JP 2022508132A JP 2022508132 A JP2022508132 A JP 2022508132A JP 7321359 B2 JP7321359 B2 JP 7321359B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- band
- image
- interest
- dimensional image
- tomographic
- 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
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims description 101
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 49
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims description 123
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 claims description 75
- 208000004434 Calcinosis Diseases 0.000 claims description 56
- 230000002308 calcification Effects 0.000 claims description 56
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 4
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 88
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 57
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 53
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 48
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 36
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 34
- 210000000481 breast Anatomy 0.000 description 25
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 20
- 101000835634 Homo sapiens Tubulin-folding cofactor B Proteins 0.000 description 18
- 102100026482 Tubulin-folding cofactor B Human genes 0.000 description 18
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 16
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 16
- 101100331658 Arabidopsis thaliana DML3 gene Proteins 0.000 description 14
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 13
- 101100331657 Arabidopsis thaliana DML2 gene Proteins 0.000 description 10
- 238000009607 mammography Methods 0.000 description 10
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 5
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 5
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 101100091498 Arabidopsis thaliana ROS1 gene Proteins 0.000 description 4
- 101150064551 DML1 gene Proteins 0.000 description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 2
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 description 2
- 230000036210 malignancy Effects 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 206010006187 Breast cancer Diseases 0.000 description 1
- 208000026310 Breast neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 102100036848 C-C motif chemokine 20 Human genes 0.000 description 1
- 101001139126 Homo sapiens Krueppel-like factor 6 Proteins 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000004195 computer-aided diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000000105 evaporative light scattering detection Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- 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
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
- G06T11/008—Specific post-processing after tomographic reconstruction, e.g. voxelisation, metal artifact correction
-
- 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
- A61B6/025—Tomosynthesis
-
- 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
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5205—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of raw data to produce diagnostic data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T1/00—General purpose image data processing
-
- 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
- A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
- A61B6/502—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of breast, i.e. mammography
-
- 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
- G06T2207/10112—Digital tomosynthesis [DTS]
-
- 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
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2211/00—Image generation
- G06T2211/40—Computed tomography
- G06T2211/436—Limited angle
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Description
プロセッサは、
被写体の複数の断層面を表す複数の断層画像から関心構造を検出し、
関心構造が検出された領域においては、周波数帯域に応じて複数の断層画像から断層画像を選択し、
関心構造が検出された領域においては選択された断層画像を用いて、関心構造が検出されなかった領域においては予め定められた断層画像を用いて合成2次元画像を生成するように構成される。
複数の帯域断層画像における合成2次元画像の画素と対応する画素毎に、関心構造が検出された断層画像に対応する帯域断層画像を、周波数帯域に応じて選択し、
関心構造が検出された領域においては、選択された帯域断層画像を用いて合成2次元画像を生成するように構成されるものであってもよい。
プロセッサは、第1の周波数帯域においては、第2の周波数帯域よりも少ない数の帯域断層画像を選択するように構成されるものであってもよい。
関心構造に対応する帯域断層画像の画素においては、関心構造の種類毎に選択された帯域断層画像を用いて周波数帯域毎に合成帯域2次元画像を生成し、合成帯域2次元画像を周波数合成して関心構造の種類毎に第2の合成2次元画像を生成し、関心構造の種類毎に生成した第2の合成2次元画像を第1の合成2次元画像に合成することにより、合成2次元画像を生成するように構成されるものであってもよい。
第1の合成2次元画像から、予め定められた特定の種類の関心構造の領域を抽出し、
特定の種類の関心構造以外の他の関心構造について、他の関心構造に対応する帯域断層画像の画素においては、他の関心構造の種類毎に選択された帯域断層画像を用いて周波数帯域毎に合成帯域2次元画像を生成し、合成帯域2次元画像を周波数合成して他の関心構造の種類毎に第2の合成2次元画像を生成し、他の関心構造についての第2の合成2次元画像を第1の合成2次元画像に合成し、かつ第2の合成2次元画像が合成された第1の合成2次元画像に特定の種類の関心構造の領域を合成することにより、合成2次元画像を生成するように構成されるものであってもよい。
関心構造が検出された領域においては、周波数帯域に応じて複数の断層画像から断層画像を選択し、
関心構造が検出された領域においては選択された断層画像を用いて、関心構造が検出されなかった領域においては予め定められた断層画像を用いて合成2次元画像を生成する。
2 コンソール
3 画像保存システム
4 画像処理装置
11 回転軸
12 アーム部
13 撮影台
14 放射線照射部
15 放射線検出器
15A 検出面
16 放射線源
17 圧迫板
21 CPU
22 画像処理プログラム
23 ストレージ
24 ディスプレイ
25 入力デバイス
26 メモリ
27 ネットワークI/F
28 バス
30 画像取得部
31 関心構造検出部
32 周波数分解部
33 選択部
34 合成部
35 表示制御部
36 周波数分解部
40 指標
42A,42B 石灰化領域
50 表示画面
100 放射線撮影システム
CG0 合成2次元画像
CG1 第1の合成2次元画像
CG11,CG12 中間合成2次元画像
CGML0 中低周波数帯域の合成帯域2次元画像
CGML21 腫瘤についての中低周波数帯域の第2の合成帯域2次元画像
CGH0 高周波数帯域の合成帯域2次元画像
CGH21 腫瘤についての高周波数帯域の第2の合成帯域2次元画像
CGH22 スピキュラについての高周波数帯域の第2の合成帯域2次元画像
CGH23 石灰化についての高周波数帯域の第2の合成帯域2次元画像
Dj(j=1~m) 断層画像
DMLj 中低周波数帯域の帯域断層画像
DHj 高周波数帯域の帯域断層画像
Gi(i=1~n) 投影画像
Hf 高周波数帯域
K13,K21,K31,K32,K41a,K41b,K42,K52,K63 関心構造
M ***
MLf 中低周波数帯域
P1~P15,P100~P102 画素
R1~R3 検出結果
Si(i=1~n) 線源位置
Sc 基準線源位置
X0 光軸
Claims (22)
- 少なくとも1つのプロセッサを備え、
前記プロセッサは、
被写体の複数の断層面を表す複数の断層画像から関心構造を検出し、
前記関心構造が検出された領域においては、周波数帯域に応じて前記複数の断層画像から断層画像を選択し、
前記関心構造が検出された領域においては前記選択された断層画像を用いて、前記関心構造が検出されなかった領域においては予め定められた断層画像を用いて合成2次元画像を生成するように構成される画像処理装置。 - 前記プロセッサは、前記複数の断層画像を周波数分解することにより、複数の周波数帯域毎に複数の帯域断層画像を導出し、
前記複数の帯域断層画像における前記合成2次元画像の画素と対応する画素毎に、前記関心構造が検出された断層画像に対応する帯域断層画像を、前記周波数帯域に応じて選択し、
前記関心構造が検出された領域においては、前記選択された帯域断層画像を用いて前記合成2次元画像を生成するように構成される請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記プロセッサは、前記周波数帯域に応じて異なる数の、前記関心構造が検出された断層画像に対応する帯域断層画像を、前記複数の帯域断層画像から選択するように構成される請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記複数の周波数帯域は、第1の周波数帯域および前記第1の周波数帯域よりも低い第2の周波数帯域を含み、
前記プロセッサは、前記第1の周波数帯域においては、前記第2の周波数帯域よりも少ない数の前記帯域断層画像を選択するように構成される請求項2または3に記載の画像処理装置。 - 前記プロセッサは、前記第2の周波数帯域においては、前記複数の帯域断層画像における前記合成2次元画像の画素と対応する画素毎に、前記関心構造を含むすべての前記帯域断層画像を選択するように構成される請求項4に記載の画像処理装置。
- 前記プロセッサは、前記第2の周波数帯域においては、前記複数の帯域断層画像における前記合成2次元画像の画素と対応する画素毎に、前記関心構造を最もよく表す1つの前記帯域断層画像を選択するように構成される請求項4に記載の画像処理装置。
- 前記プロセッサは、前記第1の周波数帯域においては、前記複数の帯域断層画像における前記合成2次元画像の画素位置と対応する画素位置毎に、前記関心構造を最もよく表す1つの前記帯域断層画像を選択するように構成される請求項4から6のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記関心構造を最もよく表す1つの帯域断層画像は、前記関心構造が最も大きい帯域断層画像または前記関心構造を検出した際の尤度が最も大きい帯域断層画像である請求項6または7に記載の画像処理装置。
- 前記プロセッサは、さらに前記関心構造の種類に応じて前記帯域断層画像を選択する請求項2から8のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記関心構造は腫瘤、スピキュラおよび石灰化である請求項9に記載の画像処理装置。
- 前記プロセッサは、前記関心構造に対応する前記帯域断層画像の画素においては、前記選択された帯域断層画像を用いて前記周波数帯域毎に合成帯域2次元画像を生成し、前記合成帯域2次元画像を周波数合成して前記合成2次元画像を生成するように構成される請求項2から10のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記プロセッサは、前記複数の帯域断層画像における前記合成帯域2次元画像の画素と対応する画素において、複数の前記帯域断層画像が選択されている場合、予め定められた関心構造の優先度に基づいて決定された帯域断層画像の画素値を有する前記合成帯域2次元画像を生成するように構成される請求項11に記載の画像処理装置。
- 前記プロセッサは、前記複数の断層画像を合成することにより第1の合成2次元画像を生成し、
前記関心構造に対応する前記帯域断層画像の画素においては、前記関心構造の種類毎に前記選択された帯域断層画像を用いて前記周波数帯域毎に合成帯域2次元画像を生成し、前記合成帯域2次元画像を周波数合成して前記関心構造の種類毎に第2の合成2次元画像を生成し、前記関心構造の種類毎に生成した前記第2の合成2次元画像を前記第1の合成2次元画像に合成することにより、前記合成2次元画像を生成するように構成される請求項9または10に記載の画像処理装置。 - 前記プロセッサは、前記第1の合成2次元画像における前記関心構造の画素値を、前記第2の合成2次元画像における前記関心構造の画素値と置換することにより、前記第2の合成2次元画像を前記第1の合成2次元画像に合成するように構成される請求項13に記載の画像処理装置。
- 前記プロセッサは、前記関心構造の種類が複数であり、前記関心構造の種類毎の複数の前記第2の合成2次元画像間の対応する画素において、複数種類の前記関心構造が含まれる場合、予め定められた関心構造の優先度に基づいて決定された第2の合成2次元画像の画素値を有する前記合成2次元画像を生成するように構成される請求項14に記載の画像処理装置。
- 前記プロセッサは、前記複数の断層画像を合成することにより第1の合成2次元画像を生成し、
前記第1の合成2次元画像から、予め定められた特定の種類の関心構造の領域を抽出し、
前記特定の種類の関心構造以外の他の関心構造について、前記他の関心構造に対応する前記帯域断層画像の画素においては、前記他の関心構造の種類毎に前記選択された帯域断層画像を用いて前記周波数帯域毎に合成帯域2次元画像を生成し、前記合成帯域2次元画像を周波数合成して前記他の関心構造の種類毎に第2の合成2次元画像を生成し、前記他の関心構造についての前記第2の合成2次元画像を前記第1の合成2次元画像に合成し、かつ前記第2の合成2次元画像が合成された前記第1の合成2次元画像に前記特定の種類の関心構造の領域を合成することにより、前記合成2次元画像を生成するように構成される請求項9または10に記載の画像処理装置。 - 前記特定の種類の関心構造は石灰化であり、前記他の関心構造は腫瘤およびスピキュラである請求項16に記載の画像処理装置。
- 前記プロセッサは、前記第1の合成2次元画像における前記関心構造の画素値を、前記第2の合成2次元画像における前記関心構造の画素値と置換することにより、前記第2の合成2次元画像を前記第1の合成2次元画像に合成するように構成される請求項16または17に記載の画像処理装置。
- 前記プロセッサは、前記他の関心構造の種類が複数であり、前記他の関心構造の種類毎の複数の前記第2の合成2次元画像間の対応する画素において、複数種類の前記他の関心構造が含まれる場合、予め定められた関心構造の優先度に基づいて決定された第2の合成2次元画像の画素値を有する前記合成2次元画像を生成するように構成される請求項18に記載の画像処理装置。
- 前記プロセッサは、前記第2の合成2次元画像が合成された前記第1の合成2次元画像における前記関心構造の画素値を、前記特定の種類の関心構造の領域の画素値と置換することにより、前記第2の合成2次元画像が合成された前記第1の合成2次元画像に前記特定の種類の関心構造の領域を合成するように構成される請求項16から19のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- コンピュータが、
被写体の複数の断層面を表す複数の断層画像から関心構造を検出し、
前記関心構造が検出された領域においては、周波数帯域に応じて前記複数の断層画像から断層画像を選択し、
前記関心構造が検出された領域においては前記選択された断層画像を用いて、前記関心構造が検出されなかった領域においては予め定められた断層画像を用いて合成2次元画像を生成する画像処理方法。 - 被写体の複数の断層面を表す複数の断層画像から関心構造を検出する手順と、
前記関心構造が検出された領域においては、周波数帯域に応じて前記複数の断層画像から断層画像を選択する手順と、
前記関心構造が検出された領域においては前記選択された断層画像を用いて、前記関心構造が検出されなかった領域においては予め定められた断層画像を用いて合成2次元画像を生成する手順とをコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020047342 | 2020-03-18 | ||
JP2020047342 | 2020-03-18 | ||
PCT/JP2021/004848 WO2021186956A1 (ja) | 2020-03-18 | 2021-02-09 | 画像処理装置、方法およびプログラム |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2021186956A1 JPWO2021186956A1 (ja) | 2021-09-23 |
JPWO2021186956A5 JPWO2021186956A5 (ja) | 2022-10-14 |
JP7321359B2 true JP7321359B2 (ja) | 2023-08-04 |
Family
ID=77770838
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022508132A Active JP7321359B2 (ja) | 2020-03-18 | 2021-02-09 | 画像処理装置、方法およびプログラム |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20220392064A1 (ja) |
EP (1) | EP4122396A4 (ja) |
JP (1) | JP7321359B2 (ja) |
CN (1) | CN115297778A (ja) |
WO (1) | WO2021186956A1 (ja) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015506794A (ja) | 2012-02-13 | 2015-03-05 | ホロジック インコーポレイティッド | 合成画像データを使用してトモシンセシススタックをナビゲートするシステムおよび方法 |
JP2017535344A (ja) | 2014-11-20 | 2017-11-30 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | トモシンセシスデータから合成マンモグラムを生成する方法 |
JP2019520885A (ja) | 2016-06-07 | 2019-07-25 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | スペクトル及び非スペクトル物質分解を組み合わせることによる定量的撮像の精度及び分解能の向上 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7760924B2 (en) | 2002-11-27 | 2010-07-20 | Hologic, Inc. | System and method for generating a 2D image from a tomosynthesis data set |
US8983156B2 (en) | 2012-11-23 | 2015-03-17 | Icad, Inc. | System and method for improving workflow efficiences in reading tomosynthesis medical image data |
US9792703B2 (en) * | 2015-07-06 | 2017-10-17 | Siemens Healthcare Gmbh | Generating a synthetic two-dimensional mammogram |
JP6639357B2 (ja) * | 2016-08-24 | 2020-02-05 | 富士フイルム株式会社 | 画像処理装置、方法およびプログラム |
-
2021
- 2021-02-09 EP EP21771277.7A patent/EP4122396A4/en active Pending
- 2021-02-09 WO PCT/JP2021/004848 patent/WO2021186956A1/ja unknown
- 2021-02-09 JP JP2022508132A patent/JP7321359B2/ja active Active
- 2021-02-09 CN CN202180021255.4A patent/CN115297778A/zh active Pending
-
2022
- 2022-08-17 US US17/820,247 patent/US20220392064A1/en active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015506794A (ja) | 2012-02-13 | 2015-03-05 | ホロジック インコーポレイティッド | 合成画像データを使用してトモシンセシススタックをナビゲートするシステムおよび方法 |
JP2017535344A (ja) | 2014-11-20 | 2017-11-30 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | トモシンセシスデータから合成マンモグラムを生成する方法 |
JP2019520885A (ja) | 2016-06-07 | 2019-07-25 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | スペクトル及び非スペクトル物質分解を組み合わせることによる定量的撮像の精度及び分解能の向上 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP4122396A4 (en) | 2023-08-23 |
US20220392064A1 (en) | 2022-12-08 |
CN115297778A (zh) | 2022-11-04 |
JPWO2021186956A1 (ja) | 2021-09-23 |
EP4122396A1 (en) | 2023-01-25 |
WO2021186956A1 (ja) | 2021-09-23 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2017535344A (ja) | トモシンセシスデータから合成マンモグラムを生成する方法 | |
JP6639357B2 (ja) | 画像処理装置、方法およびプログラム | |
US20210393226A1 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and image processing program | |
JP7321359B2 (ja) | 画像処理装置、方法およびプログラム | |
JP7270781B2 (ja) | 画像設定装置、画像設定装置の作動方法および画像設定プログラム | |
JP7446410B2 (ja) | 画像処理装置、方法およびプログラム | |
JP7203705B2 (ja) | 画像処理装置、方法およびプログラム、並びに画像表示装置、方法およびプログラム | |
JP7113790B2 (ja) | 画像処理装置、方法およびプログラム | |
JP7479494B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理装置の作動方法、画像処理装置の作動プログラム | |
WO2022018943A1 (ja) | 画像処理装置、方法およびプログラム | |
JP7209599B2 (ja) | 画像処理装置、方法およびプログラム | |
JP7208874B2 (ja) | 撮影制御装置、方法およびプログラム | |
JP7430814B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム | |
JP7270782B2 (ja) | 画像設定装置、画像設定装置の作動方法および画像設定プログラム | |
JP7321299B2 (ja) | 画像設定装置、画像設定装置の作動方法および画像設定プログラム | |
JP7451748B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理装置の作動方法、画像処理装置の作動プログラム | |
US20220309671A1 (en) | Image processing device, image processing method, and image processing program | |
JP2022153114A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム | |
CN118177852A (zh) | 用于2d合成图像生成的投影增强的***和方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220818 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220818 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230509 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230619 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230704 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230725 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7321359 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |