JP2007275318A - Image display device, image display method, and its program - Google Patents

Image display device, image display method, and its program Download PDF

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JP2007275318A JP2006105837A JP2006105837A JP2007275318A JP 2007275318 A JP2007275318 A JP 2007275318A JP 2006105837 A JP2006105837 A JP 2006105837A JP 2006105837 A JP2006105837 A JP 2006105837A JP 2007275318 A JP2007275318 A JP 2007275318A
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禎之 守屋
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To display a medical image processed so as to be suitable for the diagnosis of a medical doctor. <P>SOLUTION: A candidate area of an abnormal site is detected from the medical image 11 with a CAD program 20 and a disease type of the abnormal site estimated from the candidate site is determined with a disease type determining means 30. The disease type of the abnormal site of the candidate area, an anatomical structure where the candidate area is present, and the medical 11 by processing the same by using the processing program 50 according to the kind of a modality used for photographing the medical image is displayed in a process and display means 60. <P>COPYRIGHT: (C)2008,JPO&INPIT

Description

本発明は、医用画像の診断性能を向上させるように医用画像を表示する画像表示装置、画像表示方法およびそのプログラムに関するものである。   The present invention relates to an image display device that displays a medical image so as to improve the diagnostic performance of the medical image, an image display method, and a program thereof.

従来、医療分野においては、被写体の放射線画像を読影して病変部を発見し、またその病変部の状態を観察して、疾病の有無や進行状況の診断を行うことが一般的に行なわれている。しかしながら、X線画像の読影は読影者の経験や画像読影能力の高低によって左右され、必ずしも客観的なものとはいえなかった。   Conventionally, in the medical field, it is common practice to detect a diseased part by diagnosing the presence or absence of a disease by observing the radiographic image of a subject to find a lesioned part and observing the state of the affected part. Yes. However, interpretation of X-ray images depends on the experience of the interpreter and the level of image interpretation ability, and is not necessarily objective.

そこで、この要望に応えるものとして、診断用画像として取得された被写体の画像データに基づき、その画像データが表す画像中の異常陰影の候補を計算機を用いて自動的に検出する種々のコンピュータ診断支援システム(CAD:Computer Aided Diagnose)が提案されている。   Therefore, in response to this demand, various computer diagnosis support that automatically detects a candidate for an abnormal shadow in an image represented by the image data based on the image data of the subject acquired as a diagnostic image. A system (CAD: Computer Aided Diagnose) has been proposed.

コンピュータ診断支援システムは、画像データに基づいて異常陰影の候補を検出し、その検出した部位にマーキングを表示して放射線画像の読影者に注意を喚起したり、あるいは読影者の客観的判断に役立つ材料として検出した異常陰影候補に注目出来るように、全体画像から、異常陰影の候補が検出された部分を含む局所領域の画像を抽出して表示し、画像読影者の観察意識を集中できるようにすることで、上述のような読影者による見落としや思い違い等を未然に防止して診断性能の向上を図っている(例えば、特許文献1など)。   Computer diagnosis support system detects abnormal shadow candidates based on image data and displays markings on the detected parts to alert the radiographer or to make an objective judgment In order to be able to focus on the abnormal shadow candidates detected as material, the image of the local area including the part where the abnormal shadow candidates are detected is extracted from the whole image and displayed so that the image reader's observation consciousness can be concentrated. By doing so, it is possible to prevent oversight or misunderstanding by the interpreter as described above and improve diagnostic performance (for example, Patent Document 1).

また、近年、CT(Computed Tomography;コンピュータ断層撮影)やMRI(Magnetic Resonance Imaging;磁気共鳴画像)等を用いて複数のスライス画像データの集合体として構成される3次元画像データ(3次元ボクセルデータ)が得られるようになってきた。このような3次元画像データは情報量が多く、3次元画像データに基づいて生成される断面画像や3次元表示を行い、病変部の状態を観察して、疾病の有無や進行状況が正確に診断することができるが、読影量が膨大になり、画像を観察して診断を行なう医師の負担が非常に大きく、断層画像独自の問題も存在する。   In recent years, three-dimensional image data (three-dimensional voxel data) configured as an aggregate of a plurality of slice image data using CT (Computed Tomography), MRI (Magnetic Resonance Imaging), or the like. Has come to be obtained. Such three-dimensional image data has a large amount of information, and a cross-sectional image generated based on the three-dimensional image data and a three-dimensional display are performed. Although the diagnosis can be performed, the amount of interpretation is enormous, the burden on the doctor who observes the image and makes the diagnosis is very large, and there are problems unique to the tomographic image.

例えば、検出された異常陰影候補をみて医師が実際に診断を行なう際には、検出された異常陰影候補の位置やその周辺の組織の状態を観察することが重要であるが、多くの断層画像を観察しているうちに、今観察しているのはどのスライス位置であるかがわからなくなる場合がある。そこで、異常陰影の候補を検出すると、この断層画像上に検出された候補の位置を表す円形のマーカーで印をつけて表示するとともに、肺野を正面から見た画像とスライス位置との関係を表わす胸部正面画像上に病巣候補点位置を示すマーカーを表示して、3次元的な位置をわかりやすくしたものがある(例えば、特許文献2など)。   For example, when a doctor actually makes a diagnosis by looking at the detected abnormal shadow candidates, it is important to observe the position of the detected abnormal shadow candidates and the surrounding tissue state. In some cases, it is not possible to know which slice position is being observed. Therefore, when an abnormal shadow candidate is detected, a circular marker indicating the position of the detected candidate is marked on the tomographic image and displayed, and the relationship between the image of the lung field viewed from the front and the slice position is shown. There are some which display a marker indicating the position of a lesion candidate point on the chest front image to make it easier to understand a three-dimensional position (for example, Patent Document 2).

一方、CTやMRIなどで得られる3次元ボクセルデータは3次元の情報を有しているので、血管や肝臓などの臓器を立体的に抽出して表示しり、血管の断面に沿って画像を表示し、疾患の部位を詳細に観察することもできる。
特開平8−294479号公報 特開2001−87228公報
On the other hand, since 3D voxel data obtained by CT, MRI, etc. has 3D information, organs such as blood vessels and livers are extracted and displayed three-dimensionally, and images are displayed along the cross section of the blood vessels. In addition, the site of the disease can be observed in detail.
JP-A-8-294479 JP 2001-87228 A

上述のように、近年、CADが多く利用されるようになり、それによって被写体を撮影した様々な医用画像から異常陰影らしい部位を自動検出することが出来るようになってきている。   As described above, in recent years, CAD has been frequently used, and as a result, it has become possible to automatically detect a part that appears to be an abnormal shadow from various medical images obtained by photographing a subject.

しかしながら、自動検出された部位は単に異常陰影の候補となる領域であって、真の病変部位であるか否かは、その部位を読影医師などが撮影された医用画像を観察して診断を行なう必要がある。また、従来のように局所領域の画像を表示したり、病変部の3次元的な位置をわかり易くしただけでは診断を行なうことが難しい場合もあり、診断をおこなう際には、疾患や観察する部位に応じて適当と思われる加工方法を用いて画像を加工して診断を行なったほうが有効な場合も多い。例えば、肝臓ガンでは、腹部を撮影した3次元ボクセルデータから血管や肝臓など特定の組織のみを観察できるように血管や肝臓を抽出した画像を生成して表示したり、胸部を撮影した画像から軟部のみを観察しやすくするような階調にして診断に適した画像となるように加工して表示して観察するのが有効である。   However, the automatically detected site is simply a region that is a candidate for an abnormal shadow, and whether or not it is a true lesion site is diagnosed by observing a medical image taken by an interpreting doctor or the like. There is a need. In addition, it may be difficult to make a diagnosis simply by displaying an image of a local area or making the three-dimensional position of a lesion easy to understand, as in the past. In many cases, it is more effective to perform diagnosis by processing an image using a processing method that seems appropriate. For example, in liver cancer, an image obtained by extracting a blood vessel or liver so that only a specific tissue such as a blood vessel or liver can be observed from 3D voxel data obtained by photographing the abdomen, or a soft part from an image obtained by photographing the chest It is effective to process and display an image suitable for diagnosis with a gradation that makes it easy to observe only the image.

そこで、本発明は、上記事情に鑑み、診断に適した画像になるように自動的に医用画像を加工して表示する画像表示装置、画像表示方法、および、そのプログラムを提供することを目的とするものである。   Therefore, in view of the above circumstances, an object of the present invention is to provide an image display apparatus, an image display method, and a program for automatically processing and displaying a medical image so as to obtain an image suitable for diagnosis. To do.

本発明の画像表示装置は、被写体を撮影した医用画像を記憶する画像記憶手段と、
前記医用画像より異常部位の候補領域を検出する候補領域検出手段と、
前記候補領域から推定される異常部位の疾患タイプを判定する疾患タイプ判定手段と、
異常部位の疾患タイプ、および、異常部位が存在する解剖学的構造物、および、撮影に用いたモダリティの種類に対応した表示方法を予め定めたテーブルを記憶する表示方法記憶手段と、
前記表示方法に対応して前記医用画像を加工処理する加工処理手段と、
前記候補領域の異常部位の疾患タイプ、前記候補領域が存在する解剖学的構造物、および、前記医用画像の撮影に用いられたモダリティの種類に応じた表示方法を前記テーブルから取得して、該表示方法に対応する加工処理手段を用いて前記医用画像を加工して表示する加工表示手段とを備えたことを特徴とするものである。
An image display device of the present invention includes an image storage unit that stores a medical image obtained by photographing a subject,
Candidate area detecting means for detecting a candidate area of an abnormal part from the medical image;
Disease type determination means for determining a disease type of an abnormal site estimated from the candidate region;
A display method storage means for storing a table that predetermines a display method corresponding to a disease type of an abnormal part, an anatomical structure in which the abnormal part exists, and a type of modality used for imaging;
Processing means for processing the medical image corresponding to the display method;
A display method according to the disease type of the abnormal region of the candidate region, the anatomical structure in which the candidate region exists, and the type of modality used to capture the medical image is acquired from the table, The image processing apparatus includes a processing display unit that processes and displays the medical image using a processing unit corresponding to a display method.

また、本発明の画像表示方法は、被写体を撮影した医用画像より異常部位の候補領域を検出する候補領域検出ステップと、
前記候補領域から推定される異常部位の疾患タイプを判定する疾患タイプ判定ステップと、
前記候補領域の異常部位の疾患タイプ、前記候補領域が存在する解剖学的構造物、および、前記医用画像の撮影に用いられたモダリティの種類に応じた表示方法を、異常部位の疾患タイプ、および、異常部位が存在する解剖学的構造物、および、撮影に用いたモダリティの種類に対応した表示方法を予め定めたテーブルから取得して、該表示方法に対応する加工処理手段を用いて前記医用画像を加工して表示する加工表示ステップとを備えたことを特徴とするものである。
The image display method of the present invention includes a candidate region detection step of detecting a candidate region of an abnormal part from a medical image obtained by photographing a subject,
A disease type determination step of determining a disease type of an abnormal site estimated from the candidate region;
The disease type of the abnormal part of the candidate area, the anatomical structure in which the candidate area exists, and the display method according to the type of modality used for photographing the medical image, the disease type of the abnormal part, and And obtaining the display method corresponding to the anatomical structure in which the abnormal site exists and the type of modality used for imaging from a predetermined table, and using the processing means corresponding to the display method, the medical device And a processing display step for processing and displaying the image.

また、本発明のプログラムは、コンピュータを、
被写体を撮影した医用画像を記憶する画像記憶手段と、
前記医用画像より異常部位の候補領域を検出する候補領域検出手段と、
前記候補領域から推定される異常部位の疾患タイプを判定する疾患タイプ判定手段と、
異常部位の疾患タイプ、および、異常部位が存在する解剖学的構造物、および、撮影に用いたモダリティの種類に対応した表示方法を予め定めたテーブルを記憶する表示方法記憶手段と、
前記表示方法に対応して前記医用画像を加工処理する加工処理手段と、
前記候補領域の異常部位の疾患タイプ、前記候補領域が存在する解剖学的構造物、および、前記医用画像の撮影に用いられたモダリティの種類に応じた表示方法を前記テーブルから取得して、該表示方法に対応する加工処理手段を用いて前記医用画像を加工して表示する加工表示手段として機能させるものである。
The program of the present invention is a computer,
Image storage means for storing a medical image obtained by photographing a subject;
Candidate area detecting means for detecting a candidate area of an abnormal part from the medical image;
Disease type determination means for determining a disease type of an abnormal site estimated from the candidate region;
A display method storage means for storing a table that predetermines a display method corresponding to a disease type of an abnormal part, an anatomical structure in which the abnormal part exists, and a type of modality used for imaging;
Processing means for processing the medical image corresponding to the display method;
A display method according to the disease type of the abnormal region of the candidate region, the anatomical structure in which the candidate region exists, and the type of modality used to capture the medical image is acquired from the table, The processing means corresponding to the display method is used as a processing display means for processing and displaying the medical image.

「異常部位」とは、被写体を撮影した画像上に疾患などに起因して阿多割れたものであり正常な組織には現れない陰影が現れた部位をいう。また、「異常部位」には疾患などによって夫々異なる特徴が表れる。   The “abnormal part” refers to a part in which a shadow that does not appear in normal tissue appears due to a disease or the like on an image obtained by photographing a subject. Further, different characteristics appear in the “abnormal part” depending on the disease or the like.

「異常部位の候補領域」とは、被写体を撮影した画像上に、異常陰影らしい特徴を持って現れた領域をいい、正常な組織を撮影したものであっても異常陰影に近い特徴をもつ領域を含む。   “Abnormal site candidate area” refers to an area that appears on the image of the subject with features that appear to be abnormal shadows, and is an area that has characteristics close to abnormal shadows even if it is a normal tissue image. including.

「候補領域が現れた領域」には、異常部位の候補領域内だけでなくその候補領域の近傍を含む。また、「候補領域が現れた領域に存在する解剖学的構造物」は、候補領域が現れた領域に存在する臓器や骨などをいう。   The “region where the candidate region appears” includes not only the candidate region of the abnormal part but also the vicinity of the candidate region. The “anatomical structure existing in the area where the candidate area appears” refers to an organ or bone existing in the area where the candidate area appears.

「異常部位の疾患タイプ、胃所部位が存在する解剖学的構造物、および、撮影に用いられたモダリティの種類に応じた表示方法を予め定めたテーブル」は、「異常部位の疾患タイプ、胃所部位が存在する解剖学的構造物、および、撮影に用いられたモダリティの種類」に応じて、種々の表示機能の中から適切な表示方法で表示するために、表示対象の医用画像を加工する加工処理やそのパラメータなどが設定されたテーブルをいう。   “A table of predetermined display methods according to the disease type of the abnormal part, the anatomical structure where the stomach part exists, and the type of modality used for imaging” is “the disease type of the abnormal part, stomach Depending on the anatomical structure where the site exists and the type of modality used for imaging, the medical image to be displayed is processed in order to display it with an appropriate display method from among various display functions. This is a table in which the processing to be performed and its parameters are set.

本発明によれば、複数のCADと複数の表示機能を備えるようにし、CADを用いて検出された異常部位の疾患タイプ、および、異常部位が存在する解剖学的構造物、および、撮影に用いたモダリティの種類に対応した適切な表示機能を用いた表示方法を予め設定しておき、自動的に医用画像を加工して表示させることにより、医師などの観察者の診断性能を向上させることができる。   According to the present invention, a plurality of CADs and a plurality of display functions are provided, and the disease type of the abnormal part detected using CAD, the anatomical structure in which the abnormal part exists, and the imaging are used. It is possible to improve the diagnostic performance of an observer such as a doctor by setting a display method using an appropriate display function corresponding to the type of modality that has been used and automatically processing and displaying the medical image. it can.

以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。図1は本実施の形態の画像表示装置の概略構成を示す図である。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of an image display apparatus according to the present embodiment.

画像表示装置1は、検査対象となる被写体を所定の部位を撮影した医用画像11を記憶する画像記憶手段10と、医用画像11から異常部位の候補領域を検出するCADプログラム20を複数と、CAD20の検出した候補領域から推定される異常部位の疾患タイプを判定する疾患タイプ判定手段30と、異常陰影のタイプ、および、異常陰影が現れた領域に存在する解剖学的構造物、および、撮影に用いたモダリティの種類に対応した表示方法を予め設定したテーブル41を記憶する表示方法記憶手段40と、表示方法に対応して医用画像11を加工処理する複数の加工処理手段50と、候補領域の異常部位の疾患タイプ、候補領域が存在する解剖学的構造物、および、医用画像11の撮影に用いられたモダリティの種類に応じた表示方法をテーブル41から取得して、その表示方法に対応する加工処理手段40を用いて医用画像11を加工して表示する加工表示手段60と、CRTなどの表示手段70を備える。   The image display device 1 includes an image storage unit 10 that stores a medical image 11 obtained by photographing a predetermined part of a subject to be inspected, a plurality of CAD programs 20 that detect candidate regions of abnormal parts from the medical image 11, and a CAD 20 The disease type determination means 30 for determining the disease type of the abnormal part estimated from the detected candidate region, the type of abnormal shadow, the anatomical structure existing in the region where the abnormal shadow appears, and the imaging Display method storage means 40 for storing a table 41 in which a display method corresponding to the type of modality used is set in advance, a plurality of processing means 50 for processing the medical image 11 corresponding to the display method, and candidate regions Abnormal site disease type, anatomical structure in which candidate region exists, and display method according to the type of modality used for imaging medical image 11 Obtains from the table 41 includes a processing display means 60 for displaying by processing the medical image 11, display means 70 such as a CRT using a processing means 40 corresponding to the display method.

画像記憶手段10は、インターフェース(不図示)を介して入力された医用画像11を記憶するメモリなどである。   The image storage means 10 is a memory that stores a medical image 11 input via an interface (not shown).

CAD処理を行なうプログラム(以下、単にCADという)20は、医用画像11より異常部位の候補領域を検出する候補領域検出手段21を備える。各CAD20は、それぞれ一つの疾患に応じて、候補領域検出手段21で各疾患に関連する異常部位の候補領域の検出し、さらに、その候補領域の疾患らしさや悪性度を算出する機能を備える。例えば、CAD20として、胸部を撮影した医用画像11から肺ガンや肺気腫を検出するCAD、血管の異常として血管の動脈瘤や狭窄を検索するCADや血管の石灰化を抽出するCAD、腹部を撮影した医用画像11から肝臓がんなどを検出するCADなどがある。また、複数のCAD20が画像表示装置1に設けられ、医用画像11に撮影されている被写体の各部位に応じて解析に適したCAD20が選択される。具体的には、以下に挙げる手法のCAD20を用いることができる。   A program (hereinafter simply referred to as CAD) 20 that performs CAD processing includes candidate area detection means 21 that detects a candidate area of an abnormal region from the medical image 11. Each CAD 20 has a function of detecting a candidate region of an abnormal site related to each disease by the candidate region detection means 21 according to one disease, and further calculating the disease likelihood and malignancy of the candidate region. For example, as CAD 20, CAD for detecting lung cancer or emphysema from medical image 11 obtained by imaging the chest, CAD for searching for aneurysm or stenosis of blood vessels as abnormal blood vessels, CAD for extracting calcification of blood vessels, and abdomen There is a CAD for detecting liver cancer or the like from the medical image 11. A plurality of CADs 20 are provided in the image display device 1, and the CAD 20 suitable for analysis is selected according to each part of the subject imaged in the medical image 11. Specifically, CAD 20 of the following method can be used.

例えば、肺ガンを検出するCAD20は、胸部を撮影した単純X線撮影画像上に肺がん白く高輝度な領域として現れることに基づいて肺ガンを検出する。候補領域検出手段21は、画素値の濃度勾配ベクトルが集中する領域を強調処理し、強調処理した画像から白く高輝度な領域を抽出し、その領域の形状、大きさ、領域内の画素値などの統計量を用いて肺がんと思われる部位を候補領域とし、さらに、候補領域の悪性度などを算出して悪性度が高いか否かに応じて肺ガンであるか否かを判定する(詳細は、例えば、特開2005−198890を参照)。   For example, the CAD 20 that detects lung cancer detects lung cancer based on the appearance of a white area and white area of lung cancer on a simple X-ray image obtained by imaging the chest. The candidate area detection unit 21 performs enhancement processing on a region where density gradient vectors of pixel values are concentrated, extracts a white and high-brightness region from the enhanced image, the shape, size, pixel value in the region, and the like. Using the statistic of, the region considered to be lung cancer is taken as a candidate region, and the malignancy of the candidate region is calculated to determine whether the cancer is lung cancer according to whether the malignancy is high (details) Is disclosed in, for example, JP-A-2005-198890).

また、乳房ガンを検出するCAD20は、乳房や肝臓の腫瘤なども周囲の正常な組織とは異なった濃度で現れることに基づいて乳ガンを検出する。候補領域検出手段21は、画素値の濃度勾配を利用してガンらしい候補領域を検出して、候補領域の悪性度などを算出して悪性度が高いか否かに応じて乳ガンであるか否かを判定する(詳細は、例えば、特開平8−294479号公報参照)。   Further, the CAD 20 for detecting breast cancer detects breast cancer based on the fact that a breast or liver mass appears at a concentration different from that of surrounding normal tissue. Candidate area detection means 21 detects a candidate area that is likely to be cancer using the density gradient of the pixel value, calculates the malignancy of the candidate area, etc., and determines whether the cancer is breast cancer depending on whether the malignancy is high. (For details, see, for example, JP-A-8-294479).

上述の特開平8−294479号公報、特開2005−198890公報では、CR装置などの単純X線撮影装置によって撮影したものについて説明しているが、CTで撮影されたCT画像(断層画像)上にも、ガンのような異常部位は周囲の濃度とは異なった濃度で現れることから、候補領域検出手段21で、濃度勾配や濃度のプロファイルの変化から異常部位の候補領域を検出して、悪性度などからガンであるか否かを判定することができる。   In the above-mentioned JP-A-8-294479 and JP-A-2005-198890, what has been imaged by a simple X-ray imaging apparatus such as a CR apparatus is described, but on a CT image (tomographic image) imaged by CT. In addition, since an abnormal part such as cancer appears at a concentration different from the surrounding concentration, the candidate region detecting means 21 detects the candidate region of the abnormal region from the change in the concentration gradient and the concentration profile, and the malignant region is detected. Whether it is cancer or not can be determined from the degree.

あるいは、肺気腫を検出するCAD20は、肺気腫を撮影したCT画像上に正常な肺野に比べて低濃度な領域として現れることに基づいて肺気腫を検出することができる。候補領域検出手段21は、CT画像上に現れた低濃度吸収値領域(Low Attenuation Area 、以下LAAという)を検出して、LAAを異常部位の候補領域として検出する。LAAは正常な肺野に比べて低濃度な領域として現れるが、単に閾値を用いた処理では、バイアス成分や気管支内空気領域を誤抽出するので、バイアス成分を除去し、さらに、濃度強調処理を施した後に閾値を用いて検出された領域を異常部位の候補領域として検出する(詳細は、電子情報通信学会技術研究報告 vol.104,no.580,pp145-149,2005(徳島大学) “検診用マルチスライスを用いた肺気腫解析アルゴリズム”を参照)。   Alternatively, the CAD 20 that detects emphysema can detect pulmonary emphysema on the basis of the fact that it appears as a low-concentration area on a CT image in which pulmonary emphysema is imaged as compared to a normal lung field. The candidate area detection means 21 detects a low concentration absorption value area (hereinafter referred to as LAA) appearing on the CT image, and detects LAA as a candidate area of an abnormal part. LAA appears as a low-concentration area compared to normal lung fields, but the bias component and the intrabronchial air area are erroneously extracted in the processing using the threshold, so the bias component is removed and the concentration enhancement processing is performed. After detection, the area detected using the threshold is detected as a candidate area for the abnormal part (For details, refer to IEICE Technical Report vol.104, no.580, pp145-149,2005 (Tokushima University) ("Pulmonary emphysema analysis algorithm using multi-slice").

血管の動脈瘤や狭窄を検出するCAD20は、MRIやCTなどで撮影された血管構造物を含む3Dボリュームデータ(MRI画像、CT画像など)を用い、動脈瘤および狭窄症の自動検出のために必要な特徴量を決定して、その特徴量を用いて血管狭窄を検出する。まず、候補領域検出手段21で、血管構造物が3Dボリュームデータ内において、血管構造物内の中心を通る血管軸線が求められ、血管の全体の構造が検出される。また、血管はデータ内において特徴的な濃度値を有しているので、濃度値から血管を抽出し、さらに、必要に応じて、血管が検出されないで欠落している部分を埋めるために検出された血管を補間して血管構造物の表面の形状を求めた後に、血管と垂直に交差する面における血管重心の決定を介して骨格となる血管の経路を求める。さらに、その血管の経路に沿って、動脈瘤や狭窄症などの異常を識別のための特徴量を求める。具体的に特徴量として、血管の経路に対して直交する最小および最大の血管直径、骨格化経路の局部的曲率、血管壁周囲長さ、血管壁周囲長さの曲率、並びに経路長と血管直径または血管壁周囲長さとの比を用い、これらの特性量を用いて学習された判別器を生成して、この判別器を用いて3Dボリュームデータ内の血管の異常(動脈瘤や狭窄症など)と思われる箇所を異常部位の候補領域として検出する。また、このような異常部位の形状から動脈瘤であるか狭窄症であるか否かを判定する(詳細は、例えば、特開2004−329929を参照)。   The CAD 20 for detecting aneurysms and stenosis of blood vessels uses 3D volume data (MRI images, CT images, etc.) including vascular structures taken by MRI or CT, for automatic detection of aneurysms and stenosis. A necessary feature amount is determined, and vascular stenosis is detected using the feature amount. First, the candidate region detection means 21 obtains a blood vessel axis passing through the center of the blood vessel structure in the 3D volume data of the blood vessel structure, and detects the entire structure of the blood vessel. In addition, since blood vessels have characteristic density values in the data, blood vessels are extracted from the density values and, if necessary, are detected to fill in missing parts without detecting blood vessels. After determining the shape of the surface of the blood vessel structure by interpolating the obtained blood vessels, the path of the blood vessel serving as the skeleton is obtained through determination of the center of gravity of the blood vessel in the plane perpendicular to the blood vessel. Further, along the blood vessel path, a feature amount for identifying an abnormality such as an aneurysm or stenosis is obtained. Specifically, as feature quantities, the minimum and maximum blood vessel diameters orthogonal to the blood vessel path, the local curvature of the skeletal path, the blood vessel wall perimeter, the blood vessel wall perimeter curvature, and the path length and blood vessel diameter Alternatively, a discriminator learned using these characteristic quantities is generated using a ratio with the circumference of the blood vessel wall, and a blood vessel abnormality (aneurysm, stenosis, etc.) in the 3D volume data is generated using this discriminator. This is detected as a candidate region for an abnormal part. Further, it is determined whether or not the aneurysm or stenosis is based on the shape of such an abnormal site (for details, see, for example, JP-A-2004-329929).

また、血管の疾患でも特に冠動脈の動脈硬化を検出するCAD20は、動脈硬化はCT画像上で石灰化像として現れることに基づいて、冠動脈上に現れた石灰化(冠動脈石灰化)を検出する。そこで、候補領域検出手段21は、CT画像は肺野や心臓や血管は特徴的な濃度値を有していることを利用して、胸郭領域から左右肺野を除いて従隔領域を抽出し、さらに、従隔領域から心臓や大動脈などの血管を含む心血管領域を除いた領域を心脂肪領域として抽出して、この心脂肪領域を冠動脈の検出対象領域とし、閾値処理を用いて白く高輝度な箇所が現れたところを異常部位の候補領域として検出し、動脈硬化であるか否かを判定する(詳細は、電子情報通信学会技術研究報告 vol.104,no.579,pp127-131,2004(徳島大学) “マルチスライスCT画像を用いた冠動脈石灰化検出アルゴリズムの構築”参照)。   Further, the CAD 20 that detects arteriosclerosis of the coronary artery particularly in vascular diseases detects calcification (coronary artery calcification) that appears on the coronary artery based on the fact that the arteriosclerosis appears as a calcification image on the CT image. Therefore, the candidate region detection means 21 extracts the isolated region by removing the left and right lung fields from the thorax region by using the CT image having characteristic density values in the lung field, heart, and blood vessels. Further, a region obtained by removing a cardiovascular region including blood vessels such as the heart and the aorta from the follower region is extracted as a cardiac fat region, and this cardiac fat region is set as a detection target region of the coronary artery, and is increased white using threshold processing. The place where the bright spot appears is detected as a candidate region of the abnormal part, and it is determined whether or not it is arteriosclerosis (for details, refer to IEICE Technical Report vol.104, no.579, pp127-131, 2004 (Tokushima University) "Construction of coronary artery calcification detection algorithm using multi-slice CT images").

以上、説明したCADは一例であり、種々のCADを画像表示装置1に設けるようにするのが望ましい。同じ肺がんを検出するものであっっても、別のアルゴリズムのCADを設けるようにしてもよい。   The CAD described above is an example, and it is desirable to provide various CAD in the image display device 1. Even if the same lung cancer is detected, CAD of another algorithm may be provided.

疾患タイプ判定手段30は、上述の種々のCAD20を用いて検出された異常部位の候補領域とその判定結果から疾患タイプを判定する。例えば、肺の疾患の診断を行う場合には、複数の肺疾患のCAD20を医用画像11に施し、各肺疾患のCAD20から得られた各疾患の疾患らしさや悪性度に基づいて、異常部位の候補領域の疾患名を特定する。   The disease type determination means 30 determines the disease type from the candidate region of the abnormal part detected using the above-described various CAD 20 and the determination result. For example, when diagnosing pulmonary diseases, CAD 20 for a plurality of pulmonary diseases is applied to the medical image 11, and based on the disease likelihood and malignancy of each disease obtained from the CAD 20 for each pulmonary disease, Identify disease names in the candidate area.

加工処理手段(加工処理プログラム)50は、撮影画像の階調を変える階調処理プログラムや、濃度処理プログラム、周波数帯域強調プログラム、あるいは、撮影画像がCT装置などを用いて撮影した3次元ボクセルデータの場合には、MIP処理プログラム、CPR表示処理プログラムや濃度値に基づいて特定の臓器を抽出するプログラムなどである。   The processing means (processing program) 50 is a gradation processing program for changing the gradation of a photographed image, a density processing program, a frequency band enhancement program, or three-dimensional voxel data obtained by photographing a photographed image using a CT apparatus or the like. In this case, there are a MIP processing program, a CPR display processing program, a program for extracting a specific organ based on the concentration value, and the like.

表示方法記憶手段40には、異常陰影の疾患タイプ、および、異常陰影が現れた領域に存在する解剖学的構造物、および、撮影に用いたモダリティの種類に対応する表示方法を予め設定したテーブル41を記憶する。具体的には、図2に示すように、異常陰影の疾患タイプ、異常陰影が現れた領域に存在する解剖学的構造物、撮影に用いたモダリティの種類と、さらに、これらに対応する表示方法として、画像の加工に用いられる加工処理のプログラムと、加工処理プログラム50に用いられるパラメータ等をテーブル41に予め設定する。例えば、疾患タイプが肺ガンで、異常陰影の現れた領域の解剖学的構造物が軟部であれば、軟部が観察し易い階調に変えること好ましい。また、撮影したモダリティによって、医用画像11上に現れる解剖学的構造物の濃度は異なるため、各モダリティに対応した階調にする必要がある。そこで、テーブル41の加工処理プログラムには、階調変換のプログラムが設定され、軟部が観察し易い階調のパラメータが撮影したモダリティに応じて予め設定される。   The display method storage means 40 is a table in which the disease type of the abnormal shadow, the anatomical structure existing in the region where the abnormal shadow appears, and the display method corresponding to the type of modality used for imaging are set in advance. 41 is stored. Specifically, as shown in FIG. 2, the disease type of the abnormal shadow, the anatomical structure existing in the region where the abnormal shadow appears, the type of modality used for imaging, and the display method corresponding to these As described above, a processing program used for processing an image, parameters used for the processing program 50, and the like are set in the table 41 in advance. For example, if the disease type is lung cancer and the anatomical structure in the region where the abnormal shadow appears is a soft part, it is preferable to change the gradation so that the soft part is easy to observe. In addition, since the density of the anatomical structure that appears on the medical image 11 differs depending on the captured modality, it is necessary to have a gradation corresponding to each modality. Therefore, a gradation conversion program is set in the processing program of the table 41, and gradation parameters that allow easy observation of the soft part are set in advance according to the captured modality.

また、1つの医用画像11に対して1つの加工処理を施して診断に適した画像にするのでは、複数の種類の加工処理を施して診断に適した画像にする場合には、1つの疾患目に対して、複数の加工処理プログラムとそのパラメータをテーブル41に設定しておいてもよい。   In addition, when one medical image 11 is processed into an image suitable for diagnosis, when a plurality of types of processing are performed to make an image suitable for diagnosis, one disease A plurality of processing programs and parameters thereof may be set in the table 41 for the eyes.

加工表示手段60は、CAD20によって検出された候補領域の異常部位の疾患タイプ、候補領域が存在する解剖学的構造物、および、医用画像11の撮影に用いられたモダリティの種類に応じた表示方法をテーブル41から取得して、その表示方法に対応する加工処理手段40を用いて医用画像11を加工して表示手段70の画面上に表示する。   The processing display means 60 is a display method according to the disease type of the abnormal part of the candidate area detected by the CAD 20, the anatomical structure in which the candidate area exists, and the type of modality used for photographing the medical image 11. Is obtained from the table 41, and the medical image 11 is processed using the processing means 40 corresponding to the display method and displayed on the screen of the display means 70.

次に、本願発明の画像表示装置1の動作につい図3のフローチャートに従って説明する。   Next, the operation of the image display apparatus 1 of the present invention will be described with reference to the flowchart of FIG.

まず、肺疾患を判定する場合について具体的に説明する。インターフェースを介して胸部を撮影したCT画像(医用画像11)を入力して画像記憶手段10に記憶し(S100)、肺ガン用のCADや肺気腫用のCADを用いて、CT画像から異常部位の候補領域を検出する(S101)。疾患タイプ判定手段30で、各CADから得られた候補領域の悪性度などに基づいて疾患のタイプを判定する(S102)。判定結果から肺野領域に存在する候補領域が肺ガンであると判定された場合には、加工表示手段60は、疾患タイプが肺がんで、解剖学手構造物が肺野軟部であり、モダリティがCTのときの加工処理プログラム50とそのパラメータをテーブル41から取り出し(S103)、テーブル41に設定されている階調処理プログラム(加工処理プログラム50)とパラメータ(A1,A2,A3,・・・)を用いて(図2参照)CT画像の階調を変えて(S104)、表示手段70の画面上に表示する(S105)。   First, the case where lung disease is determined will be specifically described. A CT image (medical image 11) obtained by imaging the chest through the interface is input and stored in the image storage means 10 (S100), and an abnormal region is detected from the CT image using CAD for lung cancer or CAD for emphysema. A candidate area is detected (S101). The disease type determination means 30 determines the disease type based on the malignancy of the candidate area obtained from each CAD (S102). If it is determined from the determination result that the candidate area existing in the lung field area is lung cancer, the processing display means 60 indicates that the disease type is lung cancer, the anatomical hand structure is the lung soft area, and the modality is The processing program 50 and its parameters for CT are extracted from the table 41 (S103), and the gradation processing program (processing program 50) and parameters (A1, A2, A3,...) Set in the table 41 are obtained. (See FIG. 2), the gradation of the CT image is changed (S104) and displayed on the screen of the display means 70 (S105).

血管の疾患を検出する場合には、胸部のCT画像(医用画像11)を入力して画像記憶手段10に記憶し(S100)、血管の動脈瘤や狭窄を検出するCAD20など血管の疾患を検出するCAD20を複数用いて、胸部のCT画像から異常部位の候補領域を検出する(S101)。疾患タイプ判定手段30で、疾患タイプを判定し(S102)、動脈瘤(あるいは、狭窄)と判定された場合には、テーブル41に設定されているCPR処理プログラム(加工処理プログラム50)を用いて(S103)、加工表示手段60で、異常部位の候補領域に存在する血管に対して、血管の中心を通る軸に沿ったCPR処理(例えば、特開2002−92621に開示されている手法を用いることができる。)を施して(S104)、表示手段70の画面上にCPR表示する(S105)。   When detecting a vascular disease, a chest CT image (medical image 11) is input and stored in the image storage means 10 (S100), and a vascular disease such as CAD 20 for detecting a vascular aneurysm or stenosis is detected. A candidate region of an abnormal part is detected from a CT image of the chest using a plurality of CAD 20 (S101). The disease type determination means 30 determines the disease type (S102), and if it is determined as an aneurysm (or stenosis), the CPR processing program (processing program 50) set in the table 41 is used. (S103) The processing display means 60 uses a CPR process (for example, a technique disclosed in JP-A-2002-92621) along an axis passing through the center of the blood vessel for a blood vessel existing in the candidate region of the abnormal part. (S104), and CPR is displayed on the screen of the display means 70 (S105).

あるいは、血管の疾患を検出する場合でも、動脈硬化を検出するCAD20で胸部のCT画像から動脈硬化の候補領域が検出され(S101)、疾患タイプ判定手段30で、動脈硬化と判定された場合には(S102)、テーブル41に設定されているMIP処理プログラム(加工処理プログラム50)を用いて、加工表示手段60で異常部位の候補領域に存在する血管にMIP処理(例えば、特開平7−303647に開示されている手法を用いることができる。)を施して(S104)、表示手段70の画面上にMIP表示する(S105)。   Alternatively, even when a vascular disease is detected, a candidate region for arteriosclerosis is detected from the chest CT image by the CAD 20 that detects arteriosclerosis (S101), and the disease type determination means 30 determines that the disease is arteriosclerosis. (S102), using the MIP processing program (processing program 50) set in the table 41, the processing display means 60 applies MIP processing (for example, Japanese Patent Laid-Open No. 7-303647) to blood vessels existing in the candidate region of the abnormal region. (S104) and MIP display on the screen of the display means 70 (S105).

また、肝臓ガンでは、ガンの存在する肝臓のみでなくガンの存在する周囲にどのような血管が存在しているかを観察することが、治療法方針を決める上で重要である。そこで、腹部のCT画像(医用画像11)を入力して画像記憶手段10に記憶し(S100)、肝臓ガンを検出するCAD20を用いてCT画像から肝臓ガンの候補領域が検出する(S101)。疾患タイプ判定手段30でその悪性度から肝臓ガンであると判定された場合には(S102)、テーブル41に設定されているボリュームレンダリング処理プログラム(加工処理プログラム50)を用いて(S103)、加工表示手段60で、CT画像にボリュームレンダリング処理(特開2004−33757に開示されている手法を用いることができる。)を施して、候補領域が存在す肝臓付近の肝臓と血管とを抽出したボリュームレンダリング画像を生成して(S104)、表示手段70の画面上に表示する(S105)。   In liver cancer, it is important to determine what kind of blood vessels exist not only in the liver where the cancer exists but also in the surroundings where the cancer exists. Accordingly, an abdominal CT image (medical image 11) is input and stored in the image storage means 10 (S100), and a candidate region for liver cancer is detected from the CT image using the CAD 20 for detecting liver cancer (S101). When the disease type determination means 30 determines that the cancer is liver cancer based on its malignancy (S102), the volume rendering processing program (processing processing program 50) set in the table 41 is used (S103) to process Volume obtained by performing volume rendering processing (a method disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-33757) on the CT image by the display unit 60 and extracting the liver and blood vessels near the liver where the candidate area exists. A rendering image is generated (S104) and displayed on the screen of the display means 70 (S105).

以上、詳細に説明したように、CADを用いて検出した疾患のタイプと疾患が存在している臓器などに応じて、表示方法を変えることによって診断を行いやすくすることが可能である。   As described above in detail, it is possible to facilitate diagnosis by changing the display method according to the type of disease detected using CAD and the organ in which the disease exists.

表示装置の概略構成Schematic configuration of display device 疾患タイプ、異常部位が存在する解剖学的構造物、撮影に用いたモダリティの種類に対応する加工処理プログラムを設定したテーブルの一例An example of a table in which a processing program corresponding to a disease type, an anatomical structure in which an abnormal site exists, and a type of modality used for imaging is set 画像表示装置の動作を表すフローチャートFlow chart representing operation of image display device

符号の説明Explanation of symbols

1 画像表示装置
10 画像記憶手段
11 医用画像
20 CADプログラム
21 候補領域検出手段
30 疾患タイプ判定手段
40 表示方法記憶手段
41 テーブル
50 加工処理手段
60 加工表示手段
70 表示手段
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Image display apparatus 10 Image memory | storage means 11 Medical image 20 CAD program 21 Candidate area | region detection means 30 Disease type determination means 40 Display method memory | storage means 41 Table 50 Processing processing means 60 Processing display means 70 Display means

Claims (3)

被写体を撮影した医用画像を記憶する画像記憶手段と、
前記医用画像より異常部位の候補領域を検出する候補領域検出手段と、
前記候補領域から推定される異常部位の疾患タイプを判定する疾患タイプ判定手段と、
異常部位の疾患タイプ、および、異常部位が存在する解剖学的構造物、および、撮影に用いたモダリティの種類に対応した表示方法を予め定めたテーブルを記憶する表示方法記憶手段と、
前記表示方法に対応して前記医用画像を加工処理する加工処理手段と、
前記候補領域の異常部位の疾患タイプ、前記候補領域が存在する解剖学的構造物、および、前記医用画像の撮影に用いられたモダリティの種類に応じた表示方法を前記テーブルから取得して、該表示方法に対応する加工処理手段を用いて前記医用画像を加工して表示する加工表示手段とを備えたことを特徴とする画像表示装置。
Image storage means for storing a medical image obtained by photographing a subject;
Candidate area detecting means for detecting a candidate area of an abnormal part from the medical image;
Disease type determination means for determining a disease type of an abnormal site estimated from the candidate region;
A display method storage means for storing a table that predetermines a display method corresponding to a disease type of an abnormal part, an anatomical structure in which the abnormal part exists, and a type of modality used for imaging;
Processing means for processing the medical image corresponding to the display method;
A display method according to the disease type of the abnormal region of the candidate region, the anatomical structure in which the candidate region exists, and the type of modality used to capture the medical image is acquired from the table, An image display apparatus comprising: a processing display unit that processes and displays the medical image using a processing unit corresponding to a display method.
被写体を撮影した医用画像より異常部位の候補領域を検出する候補領域検出ステップと、
前記候補領域から推定される異常部位の疾患タイプを判定する疾患タイプ判定ステップと、
前記候補領域の異常部位の疾患タイプ、前記候補領域が存在する解剖学的構造物、および、前記医用画像の撮影に用いられたモダリティの種類に応じた表示方法を、異常部位の疾患タイプ、および、異常部位が存在する解剖学的構造物、および、撮影に用いたモダリティの種類に対応した表示方法を予め定めたテーブルから取得して、該表示方法に対応する加工処理手段を用いて前記医用画像を加工して表示する加工表示ステップとを備えたことを特徴とする画像表示方法。
A candidate region detection step of detecting a candidate region of an abnormal region from a medical image obtained by photographing a subject;
A disease type determination step of determining a disease type of an abnormal site estimated from the candidate region;
The disease type of the abnormal part of the candidate area, the anatomical structure in which the candidate area exists, and the display method according to the type of modality used for photographing the medical image, the disease type of the abnormal part, and And obtaining the display method corresponding to the anatomical structure in which the abnormal site exists and the type of modality used for imaging from a predetermined table, and using the processing means corresponding to the display method, the medical device An image display method comprising: a processing display step for processing and displaying an image.
コンピュータを、
被写体を撮影した医用画像を記憶する画像記憶手段と、
前記医用画像より異常部位の候補領域を検出する候補領域検出手段と、
前記候補領域から推定される異常部位の疾患タイプを判定する疾患タイプ判定手段と、
異常部位の疾患タイプ、および、異常部位が存在する解剖学的構造物、および、撮影に用いたモダリティの種類に対応した表示方法を予め定めたテーブルを記憶する表示方法記憶手段と、
前記表示方法に対応して前記医用画像を加工処理する加工処理手段と、
前記候補領域の異常部位の疾患タイプ、前記候補領域が存在する解剖学的構造物、および、前記医用画像の撮影に用いられたモダリティの種類に応じた表示方法を前記テーブルから取得して、該表示方法に対応する加工処理手段を用いて前記医用画像を加工して表示する加工表示手段として機能させるプログラム。
Computer
Image storage means for storing a medical image obtained by photographing a subject;
Candidate area detecting means for detecting a candidate area of an abnormal part from the medical image;
Disease type determination means for determining a disease type of an abnormal site estimated from the candidate region;
A display method storage means for storing a table that predetermines a display method corresponding to a disease type of an abnormal part, an anatomical structure in which the abnormal part exists, and a type of modality used for imaging;
Processing means for processing the medical image corresponding to the display method;
A display method according to the disease type of the abnormal region of the candidate region, the anatomical structure in which the candidate region exists, and the type of modality used to capture the medical image is acquired from the table, A program that functions as a processing display unit that processes and displays the medical image using a processing unit corresponding to a display method.
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Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009261651A (en) * 2008-04-25 2009-11-12 Johns Hopkins Univ Image processing apparatus and program
JP2009268741A (en) * 2008-05-08 2009-11-19 Toshiba Corp Mri image diagnostic apparatus and mr image forming method
WO2010044184A1 (en) 2008-10-17 2010-04-22 キヤノン株式会社 Image processing apparatus for ophthalmic tomogram, and image processing method
JP2011218235A (en) * 2011-08-12 2011-11-04 Canon Inc Apparatus and method for image processing
CN103892855A (en) * 2012-12-28 2014-07-02 上海联影医疗科技有限公司 Digital medical image processing method and device
JP2014124333A (en) * 2012-12-26 2014-07-07 Olympus Medical Systems Corp Medical image processor
KR20140108371A (en) * 2013-02-25 2014-09-11 삼성전자주식회사 Lesion segmentation apparatus and method in medical image
JP2017142553A (en) * 2016-02-08 2017-08-17 コニカミノルタ株式会社 Display control device, medical image adjustment method, program, and medical image management system
JP2020054579A (en) * 2018-10-01 2020-04-09 富士フイルム株式会社 Disease region extraction device, method, and program
CN112950573A (en) * 2021-02-26 2021-06-11 上海商汤智能科技有限公司 Medical image detection method and related device, equipment and storage medium

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009261651A (en) * 2008-04-25 2009-11-12 Johns Hopkins Univ Image processing apparatus and program
US8498462B2 (en) 2008-04-25 2013-07-30 Toshiba Medical Systems Corporation Image processing apparatus and program
JP2009268741A (en) * 2008-05-08 2009-11-19 Toshiba Corp Mri image diagnostic apparatus and mr image forming method
WO2010044184A1 (en) 2008-10-17 2010-04-22 キヤノン株式会社 Image processing apparatus for ophthalmic tomogram, and image processing method
JP2010094381A (en) * 2008-10-17 2010-04-30 Canon Inc Image processor and image processing method
US8442286B2 (en) 2008-10-17 2013-05-14 Canon Kabushiki Kaisha Image processing apparatus and image processing method for a tomogram of an eye region
US9053536B2 (en) 2008-10-17 2015-06-09 Canon Kabushiki Kaisha Image processing apparatus and image processing method for a tomogram of an eye region
JP2011218235A (en) * 2011-08-12 2011-11-04 Canon Inc Apparatus and method for image processing
JP2014124333A (en) * 2012-12-26 2014-07-07 Olympus Medical Systems Corp Medical image processor
CN103892855A (en) * 2012-12-28 2014-07-02 上海联影医疗科技有限公司 Digital medical image processing method and device
KR20140108371A (en) * 2013-02-25 2014-09-11 삼성전자주식회사 Lesion segmentation apparatus and method in medical image
KR102042202B1 (en) * 2013-02-25 2019-11-08 삼성전자주식회사 Lesion segmentation apparatus and method in medical image
JP2017142553A (en) * 2016-02-08 2017-08-17 コニカミノルタ株式会社 Display control device, medical image adjustment method, program, and medical image management system
JP2020054579A (en) * 2018-10-01 2020-04-09 富士フイルム株式会社 Disease region extraction device, method, and program
JP7129869B2 (en) 2018-10-01 2022-09-02 富士フイルム株式会社 Disease area extraction device, method and program
CN112950573A (en) * 2021-02-26 2021-06-11 上海商汤智能科技有限公司 Medical image detection method and related device, equipment and storage medium

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