JP7446410B2 - 画像処理装置、方法およびプログラム - Google Patents
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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、関心構造の種類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、関心構造の種類および周波数帯域に応じて複数の帯域断層画像から選択し、
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。
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、関心構造の種類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
4,4A 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
31 画像取得部
32 関心構造検出部
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 (18)
- 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、
前記複数の断層画像のそれぞれを周波数分解することにより、前記複数の断層画像のそれぞれについて、少なくとも第1の周波数帯域と前記第1の周波数帯域よりも低い第2の周波数帯域とからなる複数の周波数帯域のそれぞれの周波数成分を表す複数の帯域断層画像を導出し、
前記帯域断層画像を用いて合成2次元画像を生成するに際し、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、前記関心構造の種類および前記関心構造の種類に対応付けられた周波数帯域に応じて前記複数の帯域断層画像から選択し、
前記関心構造に対応する前記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、前記関心構造に対応しない前記断層画像の画素においては予め定めら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、前記関心構造の種類毎に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1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1または2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1から3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1から4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、前記第1の周波数帯域および前記第2の周波数帯域のそれぞれにおいて、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1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5または6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1から7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1から7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9に記載の画像処理装置。
- 前記プロセッサは、前記複数の第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10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1から7のいずれか1項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12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12または13に記載の画像処理装置。
- 前記プロセッサは、前記複数の第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14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12から15のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 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、
前記複数の断層画像のそれぞれを周波数分解することにより、前記複数の断層画像のそれぞれについて、少なくとも第1の周波数帯域と前記第1の周波数帯域よりも低い第2の周波数帯域とからなる複数の周波数帯域のそれぞれの周波数成分を表す複数の帯域断層画像を導出し、
前記帯域断層画像を用いて合成2次元画像を生成するに際し、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、前記関心構造の種類および前記関心構造の種類に対応付けられた周波数帯域に応じて前記複数の帯域断層画像から選択し、
前記関心構造に対応する前記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、前記関心構造に対応しない前記断層画像の画素においては予め定めら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、
前記複数の断層画像のそれぞれを周波数分解することにより、前記複数の断層画像のそれぞれについて、少なくとも第1の周波数帯域と前記第1の周波数帯域よりも低い第2の周波数帯域とからなる複数の周波数帯域のそれぞれの周波数成分を表す複数の帯域断層画像を導出する手順と、
前記帯域断層画像を用いて合成2次元画像を生成するに際し、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、前記関心構造の種類および前記関心構造の種類に対応付けられた周波数帯域に応じて前記複数の帯域断層画像から選択する手順と、
前記関心構造に対応する前記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、前記関心構造に対応しない前記断層画像の画素においては予め定めら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。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016522071A (ja) | 2013-06-28 | 2016-07-28 | 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エッジ保存合成マンモグラムを生成するための方法 |
JP2017055973A (ja) | 2015-09-16 | 2017-03-23 | 富士フイルム株式会社 | 断層画像生成装置、方法およびプログラム |
WO2017192160A1 (en) | 2016-05-06 | 2017-11-09 | L-3 Communications Security & Detection Systems, Inc. | Systems and methods for generating projection images |
JP2018029746A (ja) | 2016-08-24 | 2018-03-01 | 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 |
WO2018183549A1 (en) | 2017-03-30 | 2018-10-04 | Hologic, Inc. | System and method for synthesizing low-dimensional image data from high-dimensional image data using an object grid enhancement |
JP2019122817A (ja) | 2014-02-28 | 2019-07-25 | ホロジック, インコーポレイテッドHologic, Inc. | トモシンセシス画像スラブを生成し表示するためのシステムおよび方法 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3639030B2 (ja) * | 1995-02-28 | 2005-04-13 | 株式会社東芝 | 画像表示システム及びそのシステムを用いた画像表示方法 |
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 |
US10255697B2 (en) * | 2014-11-20 | 2019-04-09 | Koninklijke Philips N.V. | Method for generation of synthetic mammograms from tomosynthesis data |
US9792703B2 (en) * | 2015-07-06 | 2017-10-17 | Siemens Healthcare Gmbh | Generating a synthetic two-dimensional mammogram |
-
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2022
- 2022-08-24 US US17/821,799 patent/US20220398726A1/en active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016522071A (ja) | 2013-06-28 | 2016-07-28 | 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エッジ保存合成マンモグラムを生成するための方法 |
JP2019122817A (ja) | 2014-02-28 | 2019-07-25 | ホロジック, インコーポレイテッドHologic, Inc. | トモシンセシス画像スラブを生成し表示するためのシステムおよび方法 |
JP2017055973A (ja) | 2015-09-16 | 2017-03-23 | 富士フイルム株式会社 | 断層画像生成装置、方法およびプログラム |
WO2017192160A1 (en) | 2016-05-06 | 2017-11-09 | L-3 Communications Security & Detection Systems, Inc. | Systems and methods for generating projection images |
JP2018029746A (ja) | 2016-08-24 | 2018-03-01 | 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 |
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