JP2009090022A - 医用画像診断装置及び医用画像診断用プログラム並びにx線撮像装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】関心部位の経年変化を視覚的に容易に判断することができる医用画像診断装置を提供する。
【解決手段】被検体Mを時系列に撮影して得られた複数枚の長尺X線画像を記憶する画像メモリ15と、各長尺X線画像から関心部位である脊柱の形態的特徴をそれぞれ抽出する画像抽出部16と、抽出された複数枚の関心部位の形態的特徴画像を対比可能に合成する画像合成部17と、合成画像を表示する表示部19を備える。抽出された複数枚の関心部位の形態的特徴画像を、例えば時系列に色分けして重ね合わせ表示した合成画像を見ることにより、術者は、関心部位の経年変化を視覚的に容易に判断することができる。
【選択図】図1
【解決手段】被検体Mを時系列に撮影して得られた複数枚の長尺X線画像を記憶する画像メモリ15と、各長尺X線画像から関心部位である脊柱の形態的特徴をそれぞれ抽出する画像抽出部16と、抽出された複数枚の関心部位の形態的特徴画像を対比可能に合成する画像合成部17と、合成画像を表示する表示部19を備える。抽出された複数枚の関心部位の形態的特徴画像を、例えば時系列に色分けして重ね合わせ表示した合成画像を見ることにより、術者は、関心部位の経年変化を視覚的に容易に判断することができる。
【選択図】図1
Description
本発明は、複数枚のスロット状X線画像を長辺側で結合して得られた長尺X線画像を用いて診断を行なう医用画像診断装置及び医用画像診断用プログラム並びにX線撮像装置に係り、特に、脊柱などの関心部位の経年変化を容易に診断するための技術に関する。
従来、脊柱や下肢全域などの広い範囲のX線画像を得る手法としてスロットラジオグラフィーが知られている(例えば、特許文献1を参照)。この手法について図11を参照して説明する。被検体Mを挟んでスロット状のX線ビームを照射するX線管1と、被検体Mを透過したX線を検出するフラットパネル型X線検出器(以下、「FPD」という)2とが対向配置される。両者の位置関係を保持した状態でX線管1とFPD2を被検体Mの体軸方向にスライド移動させながら連続撮影をする。撮影された複数枚のスロット状X線画像を長辺側で結合して一枚の長尺X線画像を得る。
上記のようなスロットラジオグラフィーを用いた医用画像診断装置は、例えば脊柱側弯症の診断に供される。脊柱側弯症は、脊柱の湾曲であり一般的に椎骨がS字状または螺旋状にねじれていく症状である。被検体(患者)の年齢と、図12に符号aで示したCOBB(コブ)角とから治療方針が決められる。ここでCOBB(コブ)角は、頂椎Iaを挟んだ上下の終椎Ib、Ic、即ち、脊柱の曲がり始めと曲がり終わりにそれぞれ位置する2つの終椎Ib、Icを直角に横切るように線分L1、L2を引き、これらの線分L1、L2にそれぞれ直交する線分L3及びL4の交わる角度として定義されている。従来、椎骨間のCOBB角の経年変化を診断するにあたり、術者が長尺フィルム上で定規を使用して角度を計測している。
しかしながら、このような構成を有する従来例の場合には、次のような問題がある。
すなわち、角度計測によってCOBB角の経年変化を知り得たとしても、診断にあたっては、どの部位がどの程度変化しているかを視覚的に判断したい場合がある。このような場合に、従来装置によれば、撮影時期の異なる複数枚の長尺X線画像を術者が個別に見比べて判断している。しかし、この作業は煩雑であり、関心部位の経年変化を視覚的に判断するのに困難を伴っている。
すなわち、角度計測によってCOBB角の経年変化を知り得たとしても、診断にあたっては、どの部位がどの程度変化しているかを視覚的に判断したい場合がある。このような場合に、従来装置によれば、撮影時期の異なる複数枚の長尺X線画像を術者が個別に見比べて判断している。しかし、この作業は煩雑であり、関心部位の経年変化を視覚的に判断するのに困難を伴っている。
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、関心部位の経年変化を視覚的に容易に判断することができる医用画像診断装置及び医用画像診断プログラム並びにX線撮像装置を提供することを目的とする。
本発明は、このような目的を達成するために、次のような構成をとる。
すなわち、請求項1記載の発明に係る医用画像診断装置は、(a)被検体を時系列に撮影して得られた複数枚のX線画像を記憶する画像記憶手段と、(b)前記画像記憶手段に記憶された複数枚のX線画像から関心部位の形態的特徴画像をそれぞれ抽出する画像抽出手段と、(c)前記画像抽出手段によって抽出された複数枚の関心部位の形態的特徴画像を対比可能に合成する画像合成手段と、(d)前記画像合成手段で得られた合成画像を表示する表示手段とを備えたことを特徴とする。なお、本発明において、関心部位の形態的特徴画像とは、関心部位の形態に関する特徴を視認することができる画像であり、例えば、関心部位の濃淡画像、エッジ抽出画像、輪郭線を連結してモデル化した画像などを含む。
すなわち、請求項1記載の発明に係る医用画像診断装置は、(a)被検体を時系列に撮影して得られた複数枚のX線画像を記憶する画像記憶手段と、(b)前記画像記憶手段に記憶された複数枚のX線画像から関心部位の形態的特徴画像をそれぞれ抽出する画像抽出手段と、(c)前記画像抽出手段によって抽出された複数枚の関心部位の形態的特徴画像を対比可能に合成する画像合成手段と、(d)前記画像合成手段で得られた合成画像を表示する表示手段とを備えたことを特徴とする。なお、本発明において、関心部位の形態的特徴画像とは、関心部位の形態に関する特徴を視認することができる画像であり、例えば、関心部位の濃淡画像、エッジ抽出画像、輪郭線を連結してモデル化した画像などを含む。
請求項1記載の発明によれば、画像抽出手段は、被検体を時系列に撮影して得られた複数枚のX線画像を画像記憶手段から読み出し、各X線画像から関心部位の形態的特徴画像をそれぞれ抽出する。画像合成手段は、抽出された複数枚の関心部位の形態的特徴画像を対比可能に合成する。この合成画像が表示手段に表示される。術者は、表示手段に映し出された合成画像を見ることにより、関心部位の経年変化を視覚的に容易に判断することができる。
本発明において、前記画像合成手段は、前記複数枚の関心部位の形態的特徴画像を撮影時期に対応して色分けするとともに、これらの画像を重ね合わせることにより、前記複数枚の関心部位の形態的特徴画像を対比可能に合成するのが好ましい(請求項2記載の発明)。この構成によれば、複数枚の関心部位の形態的特徴画像が撮影時期に対応して色分けされた状態で重ね合わせ表示されるので、術者は、関心部位の経年変化を視覚的に容易に判断することができる。
また、本発明において、前記画像合成手段は、前記複数枚の関心部位の形態的特徴画像を三次元のモデルに変換するとともに、これらの三次元のモデルを時系列に時間軸上に配置することにより、前記複数枚の関心部位の形態的特徴画像を対比可能に合成するのが好ましい(請求項3記載の発明)。この構成によれば、複数枚の関心部位の形態的特徴画像が三次元のモデルに変換され、これらの三次元のモデルが時系列に時間軸上に配置されて表示されるので、術者は、関心部位の経年変化を視覚的に容易に判断することができる。
さらに、本発明において、前記画像合成手段は、前記複数枚の関心部位の形態的特徴画像をフレーム画像として時系列に連結して動画像を作成することにより、前記複数枚の関心部位の形態的特徴画像を対比可能に合成するのが好ましい(請求項4記載の発明)。この構成によれば、複数枚の関心部位の形態的特徴画像がフレーム画像として時系列に連結されて動画像として表示されるので、術者は、関心部位の経年変化を視覚的に容易に判断することができる。
また、本発明は、コンピュータを、(a)被検体を時系列に撮影して得られた複数枚のX線画像を記憶する画像記憶手段と、(b)前記画像記憶手段に記憶された複数枚のX線画像から関心部位の形態的特徴画像をそれぞれ抽出する画像抽出手段と、(c)前記画像抽出手段によって抽出された複数枚の関心部位の形態的特徴画像を対比可能に合成する画像合成手段と、(d)前記画像合成手段で得られた合成画像を表示する表示手段として機能させるための医用画像診断用プログラムである(請求項5記載の発明)。本発明によれば、関心部位の経年変化を視覚的に容易に判断することができる装置をコピュータによって好適に実現することができる。
さらに、本発明は、(A)被検体に向けてスロット状のX線ビームを照射するX線照射手段と、(B)被検体を透過したX線を検出するX線検出手段と、(C)前記X線照射手段と前記X線検出手段とを被検体の体軸方向に相対的にスライド移動させながら連続撮影して得られた複数枚のスロット状X線画像を長辺側で結合して一枚の長尺X線画像を得る画像収集手段と、(D)前記X線照射手段と前記X線検出手段と前記画像収集手段とによって、被検体を時系列に撮影して得られた複数枚の長尺X線画像を記憶する画像記憶手段と、(E)前記画像記憶手段に記憶された複数枚の長尺X線画像から関心部位の形態的特徴画像をそれぞれ抽出する画像抽出手段と、(F)前記画像抽出手段によって抽出された複数枚の関心部位の形態的特徴画像を対比可能に合成する画像合成手段と、(G)前記画像合成手段で得られた合成画像を表示する表示手段とを備えたことを特徴とするX線撮像装置である(請求項6記載の発明)。本発明によれば、被検体の広い範囲にわたる関心部位の経年変化を視覚的に容易に判断することができる。
本発明によれば、被検体を時系列に撮影して得られた複数枚のX線画像から関心部位の形態的特徴画像をそれぞれ抽出し、抽出した複数枚の関心部位の形態的特徴画像を対比可能に合成して表示しているので、術者は、表示手段に映し出された合成画像を見ることにより、関心部位の経年変化を視覚的に容易に判断することができる。
以下、図面を参照して本発明の実施例を説明する。
図1は、本発明に係るX線撮像装置の第1実施例の概略構成を示したブロック図である。
図1は、本発明に係るX線撮像装置の第1実施例の概略構成を示したブロック図である。
本実施例に係るX線撮像装置は、被検体Mに向けてスロット状のX線ビームを照射するX線照射器10と、被検体Mを透過したX線を検出するX線検出器11と、X線照射器10とX線検出器11とを被検体Mの体軸方向に相対的にスライドさせながら連続撮影して得られた複数枚のスロット状X線画像を長辺側で結合して一枚の長尺X線画像を得る画像収集部12と、時系列に得られた複数枚の長尺X線画像を合成処理する画像処理部13とを備えている。
X線照射器10は、X線管10a及び、X線管10aから照射されたコーン状のX線ビームをスロット状に整形するコリメータ10bを含む。X線検出器11としては、好ましくはフラットパネル検出器(FPD)が用いられるが、イメージインテンシファイア(I.I)であってもよい。X線照射器10とX線検出器11とを対向状態を維持して被検体Mの体軸方向に相対的にスライド移動させる機構は、被検体Mが載置された天板14を水平移動させる機構で構成するか、あるいはX線照射器10とX線検出器11とを対向して支持するCの字状のアーム(図示せず)を水平移動させる機構で構成してもよい。
画像収集部12は、コンピュータで構成されている。画像収集部12は、映像系(X線照射器10及びX線検出器11)の移動速度から隣接する2つのスロット状X線画像間の移動距離を算出し、その移動距離に相当する分だけ、画像メモリ上で隣接する2つのスロット状X線画像間をシフトすることにより、複数枚のスロット状X線画像を長辺側で順に結合する。
画像処理部13は、別のコンピュータで構成されており、本発明の医用画像診断装置に相当する構成部分である。具体的には、画像処理部13は、被検体を時系列に撮影して得られた複数枚の長尺X線画像を記憶する画像メモリ15と、これらの画像メモリ15に記憶された複数枚の長尺X線画像から関心部位の形態的特徴画像をそれぞれ抽出する画像抽出部16と、この画像抽出部16によって抽出された複数枚の関心部位の形態的特徴画像を対比可能に合成する画像合成部17と、画像表示を制御する表示制御部18と、画像を表示する表示部18と、マウスやキーボードなどの操作部20と、COBB角を算出するCOBB角算出部21とを備えている。なお、画像メモリ15は本発明の画像記憶手段に、画像抽出部16は本発明の画像抽出手段に、画像合成部17は本発明の画像合成手段に、表示部18は本発明の表示手段に、それぞれ相当する。
画像処理部13を構成しているコンピュータを、上述した画像メモリ15、画像抽出部16、画像合成部17、及び表示部18等として機能させるための医用画像診断用プログラムが、当該コンピュータのプログラム記憶メモリ(図示せず)に格納されている。画像抽出部16及び画像合成部17は、この医用画像診断用プログラを実行するコンピュータの中央演算処理装置(CPU)で構成されている。
次に上述した実施例装置の動作を、図2を参照して説明する。図2は、実施例装置の動作順序を示したフローチャートである。ここでは、本実施例装置が被検体の脊柱側弯症の診断に用いられる場合を例に採って説明する。
ステップS1(長尺X線画像の時系列収集及び記憶):
被検体Mの適宜の箇所にX線非透過のマーカーを貼り付ける。このマーカーは、後に時系列の関心部位の形態的特徴画像を重ね合わせるときの位置合わせの基準となる。X線照射器10とX線検出器11とを対向させた状態で被検体Mの体軸方向に相対的にスライド移動させる。このときX線照射器10から被検体Mに向けてスロット状のX線ビームを照射する。被検体Mを透過したX線ビームはX線検出器11で検出されて、一つのスロット状X線画像が得られる。スロット状のX線ビームを連続照射することにより、スロット状X線画像を被検体Mの撮影領域(脊柱)の全体について得る。これらのスロット状X線画像が画像収集部12に与えられる。画像収集部12は、連続撮影で得られた複数枚のスロット状X線画像を長辺側で結合して一枚の長尺X線画像を得る。この長尺X線画像のデータは画像処理部13に送られて画像メモリ15に記憶される。同様に被検体Mの関心部位(脊柱)の長尺X線画像を時系列(例えば、1ヶ月間隔)に撮影する。これらの時系列の長尺X線画像は画像処理部13の画像メモリ15に記憶される。図3は、画像メモリ15に記憶された時系列の長尺X線画像P1、P2、P3を模式的に示している。
被検体Mの適宜の箇所にX線非透過のマーカーを貼り付ける。このマーカーは、後に時系列の関心部位の形態的特徴画像を重ね合わせるときの位置合わせの基準となる。X線照射器10とX線検出器11とを対向させた状態で被検体Mの体軸方向に相対的にスライド移動させる。このときX線照射器10から被検体Mに向けてスロット状のX線ビームを照射する。被検体Mを透過したX線ビームはX線検出器11で検出されて、一つのスロット状X線画像が得られる。スロット状のX線ビームを連続照射することにより、スロット状X線画像を被検体Mの撮影領域(脊柱)の全体について得る。これらのスロット状X線画像が画像収集部12に与えられる。画像収集部12は、連続撮影で得られた複数枚のスロット状X線画像を長辺側で結合して一枚の長尺X線画像を得る。この長尺X線画像のデータは画像処理部13に送られて画像メモリ15に記憶される。同様に被検体Mの関心部位(脊柱)の長尺X線画像を時系列(例えば、1ヶ月間隔)に撮影する。これらの時系列の長尺X線画像は画像処理部13の画像メモリ15に記憶される。図3は、画像メモリ15に記憶された時系列の長尺X線画像P1、P2、P3を模式的に示している。
ステップS2(関心部位のエッジ抽出処理):
画像抽出部16は、画像メモリ15に記憶された時系列の長尺X線画像を読み出し、各長尺X線画像から関心部位(ここでは、脊柱である)のエッジ画像を抽出する。具体的には、画像メモリ15から読み出された時系列の長尺X線画像を表示部19に順に表示する。術者は、表示部19に映し出された長尺X線画像を見ながら操作部20を操作することにより、関心部位である脊椎Cの細長い領域を表示部19の画面上で閉曲線Lによって囲う(図2参照)。画像抽出部16は、閉曲線で囲われた画像領域について、水平及び垂直方向に微分処理を施すことにより、指定された画像領域から脊柱のエッジを抽出する。図4は、抽出された脊柱の画像Q1、Q2、Q3を模式的に示している。また、図4中の符号C´は、抽出された脊柱を示している。
画像抽出部16は、画像メモリ15に記憶された時系列の長尺X線画像を読み出し、各長尺X線画像から関心部位(ここでは、脊柱である)のエッジ画像を抽出する。具体的には、画像メモリ15から読み出された時系列の長尺X線画像を表示部19に順に表示する。術者は、表示部19に映し出された長尺X線画像を見ながら操作部20を操作することにより、関心部位である脊椎Cの細長い領域を表示部19の画面上で閉曲線Lによって囲う(図2参照)。画像抽出部16は、閉曲線で囲われた画像領域について、水平及び垂直方向に微分処理を施すことにより、指定された画像領域から脊柱のエッジを抽出する。図4は、抽出された脊柱の画像Q1、Q2、Q3を模式的に示している。また、図4中の符号C´は、抽出された脊柱を示している。
ステップS3(関心部位のモデル化処理):
さらに、本実施例において、画像抽出処理部16は、脊柱の形態を見やすくするために、抽出された脊柱の画像C´をモデル化する処理を行っている。具体的には、抽出された脊柱の画像Q1、Q2、Q3について、脊柱の構成している椎体(椎骨の中央にある円筒状の部分)間を線分で連結して、脊柱を連続した長い線分で表示する。このような処理は、術者が脊柱の画像Q1、Q2、Q3を見ながら、操作部20を使って連結する箇所を画面上で指定することによって行われる。図5は、モデル化された脊柱の画像R1、R2、R3を模式的に示している。図5中に符号C”はモデル化された脊柱を示している。
さらに、本実施例において、画像抽出処理部16は、脊柱の形態を見やすくするために、抽出された脊柱の画像C´をモデル化する処理を行っている。具体的には、抽出された脊柱の画像Q1、Q2、Q3について、脊柱の構成している椎体(椎骨の中央にある円筒状の部分)間を線分で連結して、脊柱を連続した長い線分で表示する。このような処理は、術者が脊柱の画像Q1、Q2、Q3を見ながら、操作部20を使って連結する箇所を画面上で指定することによって行われる。図5は、モデル化された脊柱の画像R1、R2、R3を模式的に示している。図5中に符号C”はモデル化された脊柱を示している。
上記ステップS2における関心部位のエッジ抽出処理及びステップS3のモデル化処理は、本発明における関心部位の形態的特徴画像の抽出処理に相当する。
ステップS4(画像合成処理):
画像合成部17は、画像抽出部16から時系列の関心部位の形態的特徴画像を与えられると、各形態的特徴画像に撮影時期に対応した色データを付与する。そして、色分けされた時系列の形態的特徴画像を、被検体に貼り付けたマーカーを基準に重ね合わせ表示する。
図6は、色分けされて表示部19に重ね合わせ表示された時系列の形態的特徴画像C1、C2、C3を模式的に示している。術者は、色分け重畳表示された形態的特徴画像C1、C2、C3を見ることにより、関心部位(脊柱)の経年変化を視覚的に容易に判断することができる。
画像合成部17は、画像抽出部16から時系列の関心部位の形態的特徴画像を与えられると、各形態的特徴画像に撮影時期に対応した色データを付与する。そして、色分けされた時系列の形態的特徴画像を、被検体に貼り付けたマーカーを基準に重ね合わせ表示する。
図6は、色分けされて表示部19に重ね合わせ表示された時系列の形態的特徴画像C1、C2、C3を模式的に示している。術者は、色分け重畳表示された形態的特徴画像C1、C2、C3を見ることにより、関心部位(脊柱)の経年変化を視覚的に容易に判断することができる。
また、術者が表示部19に映し出された長尺X線画像P1〜P3、抽出された脊柱の画像Q1〜Q3、及びモデル化された脊柱の画像R1〜R3のいずれかの画像上で、頂椎を挟む上下の終椎を指定することにより、COBB角算出部21がCOBB角を算出する。算出された時系列のCOBB角は、色分け重畳表示された形態的特徴画像C1、C2、C3に対応付けられて表示部19に表示される。術者は、色分け重畳表示された形態的特徴画像C1、C2、C3とともに、時系列のCOBB角も参照して脊柱側弯症の診断を的確に行なうことができる。
第2実施例について説明する。本実施例の特徴は、画像合成部17が、複数枚の関心部位(脊柱)の形態的特徴画像を三次元のモデルに変換するとともに、これらの三次元のモデルを時系列に時間軸上に配置することにより、複数枚の関心部位の形態的特徴画像を対比可能に合成した点にある。以下、図7〜図9を参照して具体的に説明する。
まず、脊柱の時系列の長尺X線画像として、図7(a)に示すように、被検体Mを正面から撮影した長尺X線画像Paと、図7(b)に示すように、被検体Mを側面から撮影した長尺X線画像Pbとを得る。個々の長尺X線画像を得る手法は、第1実施例のステップS1の場合と同様であるので、ここでの説明は省略する。
時系列の正面及び側面の長尺X線画像について、画像抽出処理部16が、第1実施例のステップS2と同様に脊柱のエッジを抽出し、続いて第1実施例のステップS3と同様に脊柱のモデル化処理を行う。そして、モデル化された脊柱の正面画像と側面画像とから、画像合成部17が、脊柱の中心線に沿って適宜の間隔で定めた複数の点n1、n2、n3、…の三次元座標を求める(図8参照)。三次元座標は被検体に貼り付けられたマーカーを基準にしている。そして、点n1、n2、n3、…を中心点とした円筒形の三次元モデルmを作成する。このように時系列のモデル化された脊柱の正面画像と側面画像とを時系列の円筒形の三次元モデルm1、m2、m3に変換する。これらの三次元モデルm1、m2、m3を、図9に示すように、表示部19に映し出された時間軸t上に時系列に配置する。術者は、時系列に配置された三次元のモデルを見ることにより、関心部位(脊柱)の経年変化を視覚的に容易に判断することができる。また、正面から見た脊柱のCOBB角と、側面から見た脊柱のCOBB角をそれぞれ算出して、時系列の三次元のモデルに対応付けて表示すれば、脊柱側弯症の診断を一層的確に行なうことができる。
第3実施例について説明する。本実施例の特徴は、画像合成部17が、複数枚の関心部位の形態的特徴画像をフレーム画像として時系列に連結して動画像を作成することにより、複数枚の関心部位の形態的特徴画像を対比可能に合成する点にある。
モデル化された脊柱の画像R1、R2、…を得るまでの処理(スッテプS3まで)は、第1実施例の場合と同じであるので、ここでの説明は省略する。本実施例の画像合成部17は、図10に示すように、モデル化された脊柱の画像R1、R2、…をフレーム画像として時系列に連結して動画像を作成する。術者は、表示部19に映し出された動画を見ることにより、関心部位の経年変化を視覚的に容易に判断することができる。この場合も、各フレーム画像にCOBB角を表示するようにすれば、脊柱側弯症の診断を一層的確に行なうことができる。
本発明は、上記実施形態に限られることはなく、下記のように変形実施することができる。
上記実施例では、本発明をX線撮影装置に適用した例を説明したが、本発明は、実施例で説明した画像処理部13を独立させた医用画像診断装置として構成することも可能である。
実施例では、時系列に撮影された長尺X線画像を例に採ったが、本発明は、長尺X線画像に限らず、時系列に撮影された一般的なサイズのX線画像にも適用することができる。
M … 被検体
10 … X線照射器(X線検出手段)
11 … X線検出器(X線検出手段)
12 … 画像収集部(画像収集手段)
13 … 画像処理部(医用画像診断装置)
15 … 画像メモリ(画像記憶手段)
10 … X線照射器(X線検出手段)
11 … X線検出器(X線検出手段)
12 … 画像収集部(画像収集手段)
13 … 画像処理部(医用画像診断装置)
15 … 画像メモリ(画像記憶手段)
Claims (6)
- (a)被検体を時系列に撮影して得られた複数枚のX線画像を記憶する画像記憶手段と、(b)前記画像記憶手段に記憶された複数枚のX線画像から関心部位の形態的特徴画像をそれぞれ抽出する画像抽出手段と、(c)前記画像抽出手段によって抽出された複数枚の関心部位の形態的特徴画像を対比可能に合成する画像合成手段と、(d)前記画像合成手段で得られた合成画像を表示する表示手段とを備えたことを特徴とする医用画像診断装置。
- 請求項1記載の医用画像診断装置において、前記画像合成手段は、前記複数枚の関心部位の形態的特徴画像を撮影時期に対応して色分けするとともに、これらの画像を重ね合わせることにより、前記複数枚の関心部位の形態的特徴画像を対比可能に合成する医用画像診断装置。
- 請求項1記載の医用画像診断装置において、前記画像合成手段は、前記複数枚の関心部位の形態的特徴画像を三次元のモデルに変換するとともに、これらの三次元のモデルを時系列に時間軸上に配置することにより、前記複数枚の関心部位の形態的特徴画像を対比可能に合成する医用画像診断装置。
- 請求項1記載の医用画像診断装置において、前記画像合成手段は、前記複数枚の関心部位の形態的特徴画像をフレーム画像として時系列に連結して動画像を作成することにより、前記複数枚の関心部位の形態的特徴画像を対比可能に合成する医用画像診断装置。
- コンピュータを、(a)被検体を時系列に撮影して得られた複数枚のX線画像を記憶する画像記憶手段と、(b)前記画像記憶手段に記憶された複数枚のX線画像から関心部位の形態的特徴画像をそれぞれ抽出する画像抽出手段と、(c)前記画像抽出手段によって抽出された複数枚の関心部位の形態的特徴画像を対比可能に合成する画像合成手段と、(d)前記画像合成手段で得られた合成画像を表示する表示手段として機能させるための医用画像診断用プログラム。
- (A)被検体に向けてスロット状のX線ビームを照射するX線照射手段と、(B)被検体を透過したX線を検出するX線検出手段と、(C)前記X線照射手段と前記X線検出手段とを被検体の体軸方向に相対的にスライド移動させながら連続撮影して得られた複数枚のスロット状X線画像を長辺側で結合して一枚の長尺X線画像を得る画像収集手段と、(D)前記X線照射手段と前記X線検出手段と前記画像収集手段とによって、被検体を時系列に撮影して得られた複数枚の長尺X線画像を記憶する画像記憶手段と、(E)前記画像記憶手段に記憶された複数枚の長尺X線画像から関心部位の形態的特徴画像をそれぞれ抽出する画像抽出手段と、(F)前記画像抽出手段によって抽出された複数枚の関心部位の形態的特徴画像を対比可能に合成する画像合成手段と、(G)前記画像合成手段で得られた合成画像を表示する表示手段とを備えたことを特徴とするX線撮像装置。
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