JP2019000156A - X-ray CT apparatus, processing method, and program - Google Patents

X-ray CT apparatus, processing method, and program Download PDF

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Abstract

To provide an X-ray CT apparatus which prevents a contrast medium from overtaking and eliminates ineffective exposure caused by re-imaging.SOLUTION: A control part in the X-ray CT apparatus predicts the peak of a contrast effect based on an imaging condition and calculates and displays (steps S201-S202) a threshold prediction line, estimates (step S211) the measured value estimation line of a future CT value from a tomographic image of contrast imaging (steps S207-S208), compares (step S212) the threshold prediction line with the measured value estimation line, and changes (step S213) the imaging condition in accordance with a comparison result.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、X線CT(Computed Tomography)装置に係り、特にその医用画像撮影、作成、および管理技術に関する。   The present invention relates to an X-ray CT (Computed Tomography) apparatus, and more particularly to a medical image photographing, creation, and management technique thereof.

X線CT装置では、被検体にX線を照射するX線源と、被検体を透過したX線量を投影データとして検出するX線検出器と、を被検体の周囲で回転させることにより得られる複数角度からの投影データを用いて被検体の断層画像を再構成し、再構成された断層画像を表示するものである。X線CT装置で表示される画像は、被検体の中の臓器の形状を描写するものであり、画像診断に使用される。   An X-ray CT apparatus is obtained by rotating an X-ray source that irradiates a subject with X-rays and an X-ray detector that detects an X-ray amount transmitted through the subject as projection data around the subject. A tomographic image of a subject is reconstructed using projection data from a plurality of angles, and the reconstructed tomographic image is displayed. The image displayed by the X-ray CT apparatus describes the shape of an organ in the subject and is used for image diagnosis.

X線CT装置によるCT検査ではより正確な診断を行うために造影剤を被検体に注入しながら撮影を行う、造影CT検査が行われている。造影CT検査では、造影剤注入装置(インジェクター)を用いて造影剤を被検体に注入する。注入された造影剤は血流にのって全身に運ばれ、血中の造影剤濃度が高い時にCT撮影が実施される。   In a CT examination using an X-ray CT apparatus, a contrast CT examination is performed in which imaging is performed while injecting a contrast medium into a subject in order to perform a more accurate diagnosis. In contrast CT examination, a contrast medium injection device (injector) is used to inject a contrast medium into a subject. The injected contrast agent is carried to the whole body along the bloodstream, and CT imaging is performed when the concentration of the contrast agent in the blood is high.

しかし、胸部から下肢までの造影検査で、造影剤を撮影が追い越すことがある。追い越してしまった場合は、その領域を再撮影する必要があり、被ばくの増大や検査時間の延長となってしまう。造影剤追い越しに対応するために、特許文献1では、操作者が閾値と撮影中のCT値測定位置を設定して、計測したCT値が閾値を超えたらスキャナの回転速度とテーブル移動速度を調整する方法が提案されている。   However, in contrast examinations from the chest to the lower limb, imaging may overtake the contrast agent. When overtaking, it is necessary to re-image the area, resulting in increased exposure and extended inspection time. In order to cope with contrast agent overtaking, in Patent Document 1, an operator sets a threshold value and a CT value measurement position during imaging, and adjusts the rotation speed and table movement speed of the scanner when the measured CT value exceeds the threshold value. A method has been proposed.

特開2005−160784号公報JP 2005-160784 A

しかし、特許文献1の方法では閾値を超えた後の対策となるため、造影剤追い越し自体は回避できず、重要な造影効果のピークを保持することもできない。造影効果とは、造影剤を注入する前の断層画像に対する注入後の断層画像のコントラスト、すなわち注入前後のCT値の差を意味する。 本発明の目的は、造影剤の追い越しを防止し、再撮影による無効被ばくを無くすことが可能なX線CT装置、処理方法、及びプログラムを提供することにある。   However, since the method of Patent Document 1 is a countermeasure after the threshold value is exceeded, the overtaking of the contrast agent itself cannot be avoided, and an important contrast effect peak cannot be maintained. The contrast effect means the contrast of the tomographic image after the injection with respect to the tomographic image before the injection of the contrast agent, that is, the difference between the CT values before and after the injection. An object of the present invention is to provide an X-ray CT apparatus, a processing method, and a program capable of preventing overtaking of a contrast agent and eliminating invalid exposure due to re-imaging.

上記目的を達成するために、本発明においては、X線CT装置であって、撮影条件に基づいた撮影位置の造影効果のピークを予測して閾値予測線を算出する閾値予測線算出部と、被検体にX線を照射することにより投影データを収集する投影データ収集部と、収集した投影データを基に画像を再構成する画像再構成部と、画像から未来のCT値を実測値推定線として推定する推定部と、閾値予測線と実測値推定線とを比較し、比較結果に応じて撮影条件を変更する撮影条件変更部とを具備する構成のX線CT装置を提供する。   In order to achieve the above object, in the present invention, an X-ray CT apparatus, a threshold prediction line calculation unit that calculates a threshold prediction line by predicting a peak of a contrast effect at an imaging position based on imaging conditions; A projection data collection unit that collects projection data by irradiating the subject with X-rays, an image reconstruction unit that reconstructs an image based on the collected projection data, and an actual value estimation line for future CT values from the image An X-ray CT apparatus having a configuration including: an estimation unit that estimates a threshold value; and an imaging condition changing unit that compares a threshold prediction line and an actual measurement value estimation line and changes an imaging condition according to the comparison result.

また、上記の目的を達成するため、本発明においては、被検体にX線を照射することにより投影データを収集する投影データ収集部と、収集した投影データを基に画像を再構成する画像再構成部と、制御部とを備えるX線CT装置の処理方法であって、制御部は、撮影条件に基づいた造影効果のピークを予測して閾値予測線を算出し、画像から未来のCT値の実測値推定線を推定し、閾値予測線と実測値推定線とを比較し、比較結果に応じて撮影条件を変更する構成のX線CT装置の処理方法を提供する。   In order to achieve the above object, according to the present invention, a projection data collection unit that collects projection data by irradiating a subject with X-rays, and an image reconstruction that reconstructs an image based on the collected projection data. A processing method of an X-ray CT apparatus including a configuration unit and a control unit, wherein the control unit predicts a contrast effect peak based on imaging conditions, calculates a threshold prediction line, and calculates a future CT value from the image The X-ray CT apparatus is configured to estimate the actual measurement value estimation line, compare the threshold prediction line and the actual measurement value estimation line, and change the imaging conditions according to the comparison result.

さらに、上記の目的を達成するため、本発明においては、被検体にX線を照射することにより投影データを収集する投影データ収集部と、収集した前記投影データを基に画像を再構成する画像再構成部と、制御部とを備えるX線CT装置の処理プログラムであって、制御部が、撮影条件に基づいた造影効果のピークを予測して閾値予測線を算出し、画像から未来のCT値の実測値推定線を推定し、閾値予測線と実測値推定線とを比較し、比較結果に応じて撮影条件を変更するよう動作させる構成のX線CT装置の処理プログラムを提供する。   Furthermore, in order to achieve the above object, in the present invention, a projection data collection unit that collects projection data by irradiating a subject with X-rays, and an image that reconstructs an image based on the collected projection data A processing program for an X-ray CT apparatus including a reconstruction unit and a control unit, wherein the control unit predicts a contrast effect peak based on imaging conditions, calculates a threshold prediction line, and calculates a future CT from the image A processing program for an X-ray CT apparatus configured to operate by estimating a measured value estimation line of values, comparing a threshold prediction line and a measured value estimation line, and changing an imaging condition according to the comparison result is provided.

本発明によれば、造影剤の追い越しを防ぐことができ、再撮影による無効被ばくを無くすことができる。   According to the present invention, overtaking of a contrast agent can be prevented, and invalid exposure due to re-imaging can be eliminated.

各実施例に係るX線CT装置の全体構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the whole structure of the X-ray CT apparatus which concerns on each Example. 実施例1に係る、X線CT装置の動作処理フローの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the operation processing flow of the X-ray CT apparatus based on Example 1. FIG. 実施例1に係る、造影剤を注入した場合の各撮影位置でのHU(Hounsfield Unit)と時間の傾向の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the tendency of HU (Hounsfield Unit) and each time in each imaging position at the time of inject | pouring a contrast agent based on Example 1. FIG. 実施例1に係る、閾値予測線の算出の方法を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the calculation method of the threshold prediction line based on Example 1. FIG. 実施例1に係る、X線CT装置の操作卓表示画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the console display screen of the X-ray CT apparatus based on Example 1. FIG. 実施例1に係る、X線CT装置で撮影されるステントや狭窄画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the stent and stenosis image which are image | photographed with the X-ray CT apparatus based on Example 1. FIG. 実施例1に係る、X線CT装置のCT値の算出を説明するための図である。It is a figure for demonstrating calculation of CT value of the X-ray CT apparatus based on Example 1. FIG. 実施例1に係る、操作卓表示画面に表示した実測線と閾値予測線の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the actual measurement line and threshold value prediction line which were displayed on the console display screen based on Example 1. FIG. 実施例1に係る、操作卓表示画面に表示した判定用実測値線から推測する実測値推定線の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the actual value estimated line estimated from the actual value line for determination displayed on the console display screen based on Example 1. FIG. 実施例4に係る、ファジィ論理のメンバーシップ関数の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the membership function of fuzzy logic based on Example 4. FIG. 実施例4に係る、ファジィ論理の変更されたメンバーシップ関数の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the membership function by which the fuzzy logic was changed based on Example 4. FIG.

以下本発明の種々の実施形態を図面に従い説明する。まず、各実施例に共通に使用されるX線CT装置の全体構成の一例を説明する。   Hereinafter, various embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. First, an example of the entire configuration of an X-ray CT apparatus that is commonly used in each embodiment will be described.

図1はX線CT装置と造影剤注入装置の全体構成を示している。X線CT装置はX線データ取得部1と操作卓2とを備える。X線データ取得部1はスキャンガントリ部100とシステム制御部120とを備える。スキャンガントリ部100は、X線管101と、回転円盤102と、開口部104と、テーブル、即ち被検体が載置される寝台105と、X線検出器106と、データ収集装置107と、X線制御装置108と、寝台制御装置111と、ガントリ制御装置112を備えている。   FIG. 1 shows the overall configuration of an X-ray CT apparatus and a contrast medium injection apparatus. The X-ray CT apparatus includes an X-ray data acquisition unit 1 and a console 2. The X-ray data acquisition unit 1 includes a scan gantry unit 100 and a system control unit 120. The scan gantry unit 100 includes an X-ray tube 101, a rotating disk 102, an opening 104, a table, that is, a bed 105 on which a subject is placed, an X-ray detector 106, a data collection device 107, A line control device 108, a bed control device 111, and a gantry control device 112 are provided.

X線管101は寝台105上に載置された被検体103にX線を照射する装置である。回転円盤102は、寝台105上に載置された被検体103が入る開口部104を備えるとともに、X線管101とX線検出器106を搭載し、被検体103の周囲を回転するものである。X線検出器106は、X線管101と対向配置され被検体103を透過したX線を検出することにより透過X線の空間的な分布を計測する装置であり、多数のX線検出素子を回転円盤102の回転方向に配列したもの、若しくは回転円盤102の回転方向と回転軸方向との2次元に配列したものである。データ収集装置107は、X線検出器106で検出されたX線量をデジタルデータとして収集する装置である。X線制御装置108はX線管101に入力される電力を制御する装置である。寝台制御装置111は寝台105の前後左右上下の動作を制御する装置である。ガントリ制御装置112は回転円盤102の回転を制御する装置である。   The X-ray tube 101 is a device that irradiates a subject 103 placed on a bed 105 with X-rays. The rotating disk 102 includes an opening 104 into which a subject 103 placed on a bed 105 is inserted, and is mounted with an X-ray tube 101 and an X-ray detector 106 and rotates around the subject 103. . The X-ray detector 106 is a device that measures the spatial distribution of transmitted X-rays by detecting X-rays that are disposed opposite to the X-ray tube 101 and transmitted through the subject 103. The rotating disk 102 is arranged in the rotating direction, or the rotating disk 102 is arranged two-dimensionally in the rotating direction and the rotating shaft direction. The data collection device 107 is a device that collects the X-ray dose detected by the X-ray detector 106 as digital data. The X-ray control device 108 is a device that controls electric power input to the X-ray tube 101. The bed control device 111 is a device that controls the front, back, left, right, up and down movements of the bed 105. The gantry control device 112 is a device that controls the rotation of the rotary disk 102.

システム制御部120は、システム制御装置121と、画像演算装置122と、記憶装置123と、を備えている。記憶装置123は、データ収集装置107で収集した生データ(RawData)124を記憶する装置であり、具体的にはHDD(Hard Disk Drive)等である。画像演算装置122は、記憶装置123に記憶したRawData124を演算処理してCT画像再構成を行う装置である。システム制御装置121は、これらの装置及びX線制御装置108、寝台制御装置111、ガントリ制御装置112を制御する装置である。   The system control unit 120 includes a system control device 121, an image calculation device 122, and a storage device 123. The storage device 123 is a device that stores raw data (RawData) 124 collected by the data collection device 107, and is specifically an HDD (Hard Disk Drive) or the like. The image arithmetic device 122 is a device that performs arithmetic processing on RawData 124 stored in the storage device 123 to perform CT image reconstruction. The system control device 121 is a device that controls these devices and the X-ray control device 108, the bed control device 111, and the gantry control device 112.

操作卓2は、操作卓表示装置201と、操作卓入力装置202と、操作卓制御装置203と、操作卓記憶装置204と、を備えている。操作卓記憶装置204は、画像演算装置122で作成されたCT画像205やベースデータなどを記憶する記憶装置である。操作卓表示装置201は、CT画像205及び撮影計画画面を表示する装置であり、具体的には液晶ディスプレイ等である。操作卓入力装置202は、被検体氏名、検査日時、撮影条件、再構成条件などを入力するための装置であり、具体的にはキーボードやポインティングデバイスである。   The console 2 includes a console display device 201, a console input device 202, a console control device 203, and a console storage device 204. The console storage device 204 is a storage device that stores the CT image 205 and base data created by the image calculation device 122. The console display device 201 is a device that displays a CT image 205 and an imaging plan screen, and is specifically a liquid crystal display or the like. The console input device 202 is a device for inputting a subject's name, examination date and time, imaging conditions, reconstruction conditions, and the like, and specifically, a keyboard and a pointing device.

操作卓入力装置202から入力された撮影条件、特にX線管電圧やX線管電流などに基づきX線制御装置108がX線管101に入力される電力を制御することにより、X線管101は撮影条件に応じたX線を被検体103に照射する。X線検出器106がX線管101から照射され被検体103を透過したX線を多数のX線検出素子で検出し、データ収集装置107が透過X線の分布を計測する。   The X-ray control device 108 controls the power input to the X-ray tube 101 based on the imaging conditions input from the console input device 202, in particular, the X-ray tube voltage and the X-ray tube current. Irradiates the subject 103 with X-rays according to imaging conditions. The X-ray detector 106 detects X-rays irradiated from the X-ray tube 101 and transmitted through the subject 103 with a number of X-ray detection elements, and the data acquisition device 107 measures the distribution of transmitted X-rays.

X線管101からのX線照射とX線検出器106による透過X線分布の計測が回転円盤102の回転とともに繰り返されることにより、様々な角度からのX線量データが取得される。取得された様々な角度からのX線量データはRawData124として纏められ、画像演算装置122に送信される。画像演算装置122は送信されたRawData124を操作卓入力装置202で入力されていた再構成条件に依って逆投影処理することによりCT画像を再構成する。再構成して得られたCT画像は操作卓表示装置201に表示される。   X-ray irradiation from the X-ray tube 101 and measurement of the transmitted X-ray distribution by the X-ray detector 106 are repeated along with the rotation of the rotating disk 102, whereby X-ray dose data from various angles is acquired. The acquired X-ray dose data from various angles is collected as RawData 124 and transmitted to the image calculation device 122. The image calculation device 122 reconstructs the CT image by performing back projection processing on the transmitted RawData 124 according to the reconstruction condition input by the console input device 202. The CT image obtained by the reconstruction is displayed on the console display device 201.

X線CT装置に付設される造影剤を注入する注入装置3は、操作入力装置300と、ヘッド部310と、を備えている。操作入力装置300は、操作者が造影剤や生理食塩水の注入条件等を入力する装置である。ヘッド部310は、注入制御装置311と、薬液注入装置312と、を備えている。注入制御装置311は操作入力装置300に入力された条件に基づいて薬液注入装置312を制御するとともに、X線データ取得部1のシステム制御装置121と通信を行うための装置である。薬液注入装置312は被検体へ造影剤及び生理食塩水を注入する装置であり、造影剤、生理食塩水を充填するための各シリンダーを有している。   An injection device 3 for injecting a contrast agent attached to the X-ray CT apparatus includes an operation input device 300 and a head unit 310. The operation input device 300 is a device through which an operator inputs conditions for injecting contrast medium or physiological saline. The head unit 310 includes an injection control device 311 and a chemical solution injection device 312. The injection control device 311 is a device for controlling the chemical solution injection device 312 based on the conditions input to the operation input device 300 and communicating with the system control device 121 of the X-ray data acquisition unit 1. The chemical solution injection device 312 is a device for injecting a contrast medium and physiological saline into a subject, and has respective cylinders for filling the contrast medium and physiological saline.

注入制御装置311は、操作入力装置300から受けた注入条件に従って薬液注入装置312を制御する。薬液注入装置312は、予め設定された造影条件(造影剤の注入量、注入圧(注入速度)等)に従って、空気圧、モータ、又は油圧などの動力を用いて、シリンダー内の造影剤や生理食塩水を被検体に注入する。   The injection control device 311 controls the chemical solution injection device 312 according to the injection conditions received from the operation input device 300. The chemical injection device 312 uses power such as air pressure, motor, or hydraulic pressure according to preset contrast conditions (contrast medium injection amount, injection pressure (injection speed), etc.), and the contrast medium and physiological saline in the cylinder. Inject water into the subject.

実施例1は、撮影条件に基づいた造影効果のピークを予測して閾値予測線を算出する閾値予測線算出部と、被検体にX線を照射することにより投影データを収集する投影データ収集部と、収集した投影データを基に画像を再構成する画像再構成部と、画像から未来のCT値を実測値推定線として推定する推定部と、閾値予測線と実測値推定線とを比較し、比較結果に応じて撮影条件を変更する撮影条件変更部とを具備する構成のX線CT装置の実施例である。また、被検体にX線を照射することにより投影データを収集する投影データ収集部と、収集した投影データを基に画像を再構成する画像再構成部と、制御部とを備えるX線CT装置の処理方法であって、制御部は、撮影条件に基づいた造影効果のピークを予測して閾値予測線を算出し、画像から未来のCT値の実測値推定線を推定し、閾値予測線と実測値推定線とを比較し、比較結果に応じて撮影条件を変更する構成のX線CT装置の処理方法、並びに処理プログラムの実施例である。   The first embodiment predicts a peak of contrast effect based on imaging conditions and calculates a threshold prediction line, and a projection data collection unit that collects projection data by irradiating a subject with X-rays An image reconstruction unit that reconstructs an image based on the collected projection data, an estimation unit that estimates a future CT value from the image as an actual value estimation line, and a threshold prediction line and an actual value estimation line This is an embodiment of an X-ray CT apparatus configured to include an imaging condition changing unit that changes imaging conditions according to a comparison result. An X-ray CT apparatus comprising: a projection data collection unit that collects projection data by irradiating a subject with X-rays; an image reconstruction unit that reconstructs an image based on the collected projection data; and a control unit The control unit predicts the contrast effect peak based on the imaging condition, calculates a threshold prediction line, estimates an actual value estimation line of a future CT value from the image, It is the Example of the processing method of the X-ray CT apparatus of a structure which compares an actual value estimated line, and changes an imaging condition according to a comparison result, and a processing program.

図2に本実施例に係るX線CT装置の動作処理フローの一例を示した。本動作処理フローは、システム制御装置121、画像演算装置122、操作卓制御装置203、更には注入制御装置311等の制御装置のプログラム実行等で実現される。まず、ステップS201において、位置決め画像を撮影する位置決め撮影を行い、撮影した位置決め画像を操作卓表示装置201に表示する。位置決め画像とは、回転円盤102を停止させた状態で寝台105を被検体の体軸方向に移動させながら撮影して得られる画像であり、いわゆる透視画像である。次に閾値予測線算出部を構成するステップS202で、造影撮影範囲と閾値予測線を算出して表示する。本実施例においては、画像演算装置122のプログラム実行で実現されるこの閾値予測線算出部が、撮影した位置決め画像を基に、撮影条件に基づいた撮影位置の造影効果のピークを予測し、各撮影位置において予測されたピークの値を用いて閾値予測線を算出する。閾値予測線は、予測されたピークの値を結んだ線でも良いし、ピークの値に所定の係数を乗じた値を結んだ線でも良い。閾値予測線算出部における撮影した位置決め画像を基にした閾値予測線の予測方法について図3、図4を用いて説明する。   FIG. 2 shows an example of an operation processing flow of the X-ray CT apparatus according to the present embodiment. This operation processing flow is realized by executing a program of a control device such as the system control device 121, the image calculation device 122, the console control device 203, and the injection control device 311. First, in step S <b> 201, positioning photographing for photographing a positioning image is performed, and the photographed positioning image is displayed on the console display device 201. The positioning image is an image obtained by taking an image while moving the bed 105 in the body axis direction of the subject while the rotating disk 102 is stopped, and is a so-called fluoroscopic image. Next, in step S202 constituting the threshold prediction line calculation unit, the contrast imaging range and the threshold prediction line are calculated and displayed. In the present embodiment, the threshold prediction line calculation unit realized by executing the program of the image arithmetic device 122 predicts the peak of the contrast effect at the imaging position based on the imaging conditions based on the acquired positioning image, A threshold prediction line is calculated using the peak value predicted at the photographing position. The threshold prediction line may be a line connecting predicted peak values or a line connecting a peak value multiplied by a predetermined coefficient. A method for predicting a threshold prediction line based on a captured positioning image in the threshold prediction line calculation unit will be described with reference to FIGS.

図3に腕から造影剤を注入した場合の各撮影位置(a)、(b)、(c)でのHU(Hounsfield Unit)と時間の傾向を示した。同図からわかるように、注入箇所から離れるにつれHUの最大値、すなわち造影効果のピークが低くなる。このことから、胸部から下肢に向けて撮影する場合、最大HUは下降傾向となる。この各部位位置と最大HUの傾向をあらかじめ操作卓記憶装置204に格納しておく。また、身長が高いほど、或いは体重が軽く体積が小さいほど傾きが大きくなるため、基本の身長・体重値もベースデータとして操作卓記憶装置204に格納しておく。なお、必要に応じて、撮影条件や造影剤の注入条件の基本値をベースデータとして操作卓記憶装置204に格納しても良い。今回のステップS201で得た位置決め画像から胸部、腹部などの部位を認識し、閾値予測線算出部は、被検体の身長・体重値と合わせて操作卓記憶装置204に格納されたベースデータと比較し、閾値予測線を算出する。   FIG. 3 shows the trend of HU (Hounsfield Unit) and time at each imaging position (a), (b), and (c) when contrast medium is injected from the arm. As can be seen from the figure, the maximum value of HU, that is, the peak of the contrast effect decreases as the distance from the injection site increases. Therefore, when photographing from the chest toward the lower limbs, the maximum HU tends to decrease. The tendency of each part position and maximum HU is stored in the console storage device 204 in advance. Further, since the inclination increases as the height increases or the weight decreases and the volume decreases, the basic height and weight values are also stored in the console storage device 204 as base data. Note that the basic values of the imaging conditions and the contrast medium injection conditions may be stored in the console storage device 204 as base data as necessary. A part such as a chest and an abdomen is recognized from the positioning image obtained in step S201 this time, and the threshold prediction line calculation unit compares it with the base data stored in the console storage device 204 together with the height and weight values of the subject. Then, a threshold prediction line is calculated.

図4に本実施例における閾値予測線の算出の方法の一例を説明するための模式図として、標準体型モデル401と、それに応じた造影効果のピークである最大HU傾向である点線グラフ402と、位置決め画像403などを示す。標準体型モデル401の各部位区間の傾向である点線グラフ402をもとに、今回の位置決め画像403の閾値予測線404を算出する。算出後に操作卓表示装置201に表示される閾値予測線は、造影撮影範囲405に当たる閾値予測線404の太線部分となる。すなわち、本実施例の表示部である操作卓表示装置201は、閾値予測線404と共に、造影撮影範囲405が重畳された位置決め画像403を表示する。   As a schematic diagram for explaining an example of a method for calculating a threshold prediction line in the present embodiment in FIG. 4, a standard body model 401 and a dotted line graph 402 indicating the maximum HU tendency that is the peak of the contrast effect corresponding thereto, A positioning image 403 and the like are shown. Based on the dotted line graph 402 which is the tendency of each part section of the standard body model 401, a threshold prediction line 404 of the current positioning image 403 is calculated. The threshold prediction line displayed on the console display device 201 after the calculation is a thick line portion of the threshold prediction line 404 corresponding to the contrast imaging range 405. That is, the console display device 201 which is a display unit of the present embodiment displays the positioning image 403 on which the contrast imaging range 405 is superimposed together with the threshold prediction line 404.

図5に示すように、これらの位置決め画像403と閾値予測線404を操作卓表示装置201に表示する。なお、表示される閾値予測線404は操作卓入力装置202を使って、操作者が自由に変更できる。造影撮影を複数回実施する場合は、造影撮影毎に閾値予測線を表示する。また、閾値予測線を操作卓表示装置201に表示せずに、操作卓制御装置203で内部的に利用して、この後の処理ステップを進めても良い。造影撮影範囲405などの造影撮影位置・範囲やステップS203とS206の撮影位置は操作者が操作卓入力装置202で設定する。   As shown in FIG. 5, the positioning image 403 and the threshold prediction line 404 are displayed on the console display device 201. The displayed threshold prediction line 404 can be freely changed by the operator using the console input device 202. When contrast imaging is performed a plurality of times, a threshold prediction line is displayed for each contrast imaging. In addition, the threshold prediction line may be used internally by the console control device 203 without displaying the threshold prediction line on the console display device 201 to proceed with the subsequent processing steps. The operator sets the contrast imaging position / range such as the contrast imaging range 405 and the imaging positions in steps S203 and S206 with the console input device 202.

ステップS203において、造影剤到達を監視する位置の単純撮影を行う。これはステップS204において、監視位置を指定するために使用される断層画像の撮影であり、ステップS207の造影撮影とは別の体軸位置を指定することができる。また、最低一断面だけ断層画像があればいいので、広範囲を撮影する必要はない。撮影された断層画像は操作卓表示装置201に表示される。   In step S203, simple imaging of the position where the contrast medium arrival is monitored is performed. This is imaging of a tomographic image used for designating a monitoring position in step S204, and a body axis position different from contrast imaging in step S207 can be designated. In addition, since it is sufficient to have a tomographic image for at least one section, it is not necessary to photograph a wide area. The taken tomographic image is displayed on the console display device 201.

ステップS204において、操作者が、ステップS203で表示された断層画像上に造影剤が到達したか監視するためのROI(Region Of Interest:関心領域)と、到達したと判断するCT値の監視撮影の閾値、すなわち監視撮影閾値を設定する。   In step S204, the operator performs ROI (Region Of Interest) for monitoring whether the contrast agent has reached the tomographic image displayed in step S203, and CT imaging for CT imaging that is determined to have reached. A threshold, that is, a monitoring photographing threshold is set.

続いてステップS205において、監視撮影を開始する。ステップS206において、監視位置を撮影し、断層画像を再構成し、ROIのCT値を計測する。ROIのCT値がステップS204で設定した監視撮影閾値よりも高いか判定し、高い(Yes)の場合はステップS207へ、そうでない(No)場合はステップS206の監視撮影閾値との比較を繰り返す。   Subsequently, in step S205, monitoring shooting is started. In step S206, the monitoring position is imaged, the tomographic image is reconstructed, and the CT value of the ROI is measured. It is determined whether the CT value of the ROI is higher than the monitoring imaging threshold set in step S204. If it is higher (Yes), the process goes to step S207. If not (No), the comparison with the monitoring imaging threshold in step S206 is repeated.

ステップS207において、ステップS202で操作者が設定した造影撮影範囲の造影撮影を開始する。そして画像再構成部を構成するステップS208において、収集した投影データを基に断層画像を再構成する。この画像再構成部が、現在の撮影位置の断層画像をリアルタイムに再構成する。ステップS209において、ステップS208で作成した断層画像から血管を探し、血管内の平均CT値を算出する。すなわち、ステップS208で再構成された断層画像から、ステップS209で、各スライス位置の血管内の平均CT値を取得する。   In step S207, contrast imaging in the contrast imaging range set by the operator in step S202 is started. In step S208 constituting the image reconstruction unit, a tomographic image is reconstructed based on the collected projection data. This image reconstruction unit reconstructs a tomographic image at the current imaging position in real time. In step S209, a blood vessel is searched from the tomographic image created in step S208, and an average CT value in the blood vessel is calculated. That is, the average CT value in the blood vessel at each slice position is acquired from the tomographic image reconstructed in step S208 in step S209.

本実施例のステップS208では、血管を探すためにテンプレートマッチングを利用する。テンプレートマッチングを利用する場合は、予め操作卓記憶装置204に血管位置と血管径の特徴のパターンを保存しておく。まずステップS208で作成した断層画像から骨領域を抽出し、左右対称になるように断層画像を回転させる。回転後の断層画像に対して画像内の物体の位置認識に有効なガボールフィルタを適用し、血管の向きなどの各方向に対する特徴を抽出する。抽出した各方向に対する特徴にもっとも相似しているパターンを検索し、その血管位置を画像に適用する。その後、回転後の断層画像を逆回転し、血管位置とする。   In step S208 of this embodiment, template matching is used to search for blood vessels. When using template matching, a pattern of blood vessel position and blood vessel diameter features is stored in the console storage device 204 in advance. First, a bone region is extracted from the tomographic image created in step S208, and the tomographic image is rotated so as to be bilaterally symmetric. A Gabor filter effective for recognizing the position of an object in the image is applied to the rotated tomographic image, and features for each direction such as the direction of the blood vessel are extracted. A pattern most similar to the extracted feature for each direction is searched, and the blood vessel position is applied to the image. Thereafter, the rotated tomographic image is reversely rotated to obtain a blood vessel position.

すなわち、本実施例の推定部は、予め記憶した血管位置と画像の特徴のパターンを用いて、造影撮影で取得した断層画像から血管位置を抽出し、血管内の平均CT値を算出する。特に、推定部は、断層画像から各方向に対する特徴を抽出し、抽出した特徴に最も相似しているパターンを検索し、検索した前記パターンの血管位置を断層画像に適用している。   That is, the estimation unit of the present embodiment extracts a blood vessel position from a tomographic image acquired by contrast imaging using a previously stored blood vessel position and image feature pattern, and calculates an average CT value in the blood vessel. In particular, the estimation unit extracts a feature for each direction from the tomographic image, searches for a pattern most similar to the extracted feature, and applies the blood vessel position of the searched pattern to the tomographic image.

この血管位置は前の撮影位置の血管位置も考慮して、血管の繋がりも加味して抽出する。血管位置が前の撮影位置の血管位置から大きく変わらない場合は、前の撮影位置の血管位置のみ考慮しても良い。
血管にはステントや狭窄がある恐れがあるため、CT値はそこを除いて算出する。画像のステントや狭窄のパターンは例えば図6のようになる。
The blood vessel position is extracted in consideration of the blood vessel connection in consideration of the blood vessel position of the previous imaging position. If the blood vessel position does not change significantly from the blood vessel position at the previous imaging position, only the blood vessel position at the previous imaging position may be considered.
Since there is a possibility that the blood vessel has a stent or a stenosis, the CT value is calculated by excluding that. The image stent and stenosis pattern is, for example, as shown in FIG.

図7を用いて血管のCT値の算出方法について説明する。図7の(a)のように、血管内に図6に示したようなステントと狭窄がある血管があるとする。血管の外周からステント幅だけステントがあるか探索し、見つかれば図7の(b)に示すようにステント部分を除去する。そこから狭窄を原因とする非造影領域を除き、図7の(c)に示した残った領域の平均CT値を採用する。   A method for calculating the CT value of a blood vessel will be described with reference to FIG. Assume that a blood vessel having a stent and a stenosis as shown in FIG. A search is made for the presence of the stent by the stent width from the outer periphery of the blood vessel, and if it is found, the stent portion is removed as shown in FIG. Then, the non-contrast region caused by stenosis is excluded, and the average CT value of the remaining region shown in (c) of FIG. 7 is adopted.

ステップS207の造影撮影の最初の1スキャンを実施した時だけ、閾値予測線の調整を実施する。最初のスキャンは、ステップS206の監視撮影において造影効果のピークが保証されている。そのため、このピークの値を閾値予測線に反映するため、最初のスキャンの誤差を基準に閾値予測線全体をCT値方向に上下させる。これにより、個人差による予測の変動の影響を低減することができる。   The threshold prediction line is adjusted only when the first scan of contrast imaging in step S207 is performed. In the first scan, the peak of the contrast effect is guaranteed in the monitoring imaging in step S206. Therefore, in order to reflect this peak value on the threshold prediction line, the entire threshold prediction line is moved up and down in the CT value direction based on the error of the first scan. Thereby, the influence of the fluctuation | variation of the prediction by an individual difference can be reduced.

ステップS209で求められた平均CT値は、その撮影位置の実測値として操作卓表示装置201に表示される。図8にその表示の一例として、閾値予測線404と、造影撮影の開始位置から現撮影位置802までの実測値を結んだ線である実測値線803を示す。1画像内に血管が複数存在する場合は、各値と位置を操作卓記憶装置204に記憶して置き、最も高いCT値を表示する。複数血管があり、造影剤が来ていない血管がある場合は操作者へ伝えても良い。例えば、実測値線803の点の色を変えたり、実測値線803の横に文字で表示したりすることができる。これにより、造影撮影中に栓塞を判断できる。   The average CT value obtained in step S209 is displayed on the console display device 201 as an actual measurement value of the imaging position. As an example of the display, FIG. 8 shows a threshold prediction line 404 and an actual measurement value line 803 that is a line connecting actual measurement values from the contrast imaging start position to the current imaging position 802. When there are a plurality of blood vessels in one image, each value and position are stored in the console storage device 204, and the highest CT value is displayed. When there are a plurality of blood vessels and there is a blood vessel to which no contrast agent has come, it may be notified to the operator. For example, the color of a point on the actual measurement value line 803 can be changed, or a character can be displayed next to the actual measurement value line 803. Thereby, it is possible to determine the embolism during contrast imaging.

ステップS210において、現在の撮影位置で造影撮影が終了か判断する。最後の撮影位置の場合(Yes)は終了し、そうでない場合(No)は、引き続く未来の撮影でのCT値である実測値推定値を推定するステップS211を実施する。このステップS211は、造影撮影により得られた断層画像から未来のCT値を実測値推定線として推定する推定部を構成する。推定部を構成するステップS211では、まず各撮影位置での断層画像の血管平均CT値に含まれるノイズを除くために、加重移動平均をとる。ある撮影位置の値は数か所前までの実測値に重みづけした値となる。これを判定用実測値とする。なお、ある撮影位置に近い位置ほど重みづけを大きくする。ノイズはmAsやkVが低いと大きくなるため、その場合は平均する個数を多くしても良い。また、加重移動平均でなく、単純移動平均などの他の平滑化処理でも良い。   In step S210, it is determined whether contrast imaging is completed at the current imaging position. If it is the last imaging position (Yes), the process ends. If not (No), Step S211 is performed to estimate an actually measured value estimated value that is a CT value in the subsequent imaging. This step S211 constitutes an estimation unit that estimates a future CT value as a measured value estimation line from a tomographic image obtained by contrast imaging. In step S211, which constitutes the estimation unit, a weighted moving average is first taken to remove noise included in the blood vessel average CT value of the tomographic image at each imaging position. The value of a certain photographing position is a value weighted to the actual measurement values up to several places. This is used as an actually measured value for determination. Note that the weight is increased as the position is closer to a certain photographing position. Since noise increases when mAs or kV is low, the average number may be increased. Further, instead of the weighted moving average, another smoothing process such as a simple moving average may be used.

ステップS212において、未来の造影撮影において、判定用の実測値推定線が閾値予測線を下回るか判断する。図9のように撮影済みの判定用実測値線901を外挿して実測値推定線902を引く。すなわち、表示部である操作卓表示装置201は、閾値予測線404と共に、撮影済みの断層画像に基づき算出した判定用実測値線901と、実測値推定線902を表示する。この実測値推定線902が閾値予測線404を下回ることがある場合は、撮影条件を変更するステップS213を実施する。そうでない場合はステップS208を実施する。   In step S212, it is determined whether the actual measurement value estimation line for determination is below the threshold prediction line in future contrast imaging. As shown in FIG. 9, the measured actual measurement value line 901 is extrapolated and the actual measurement value estimation line 902 is drawn. That is, the console display device 201 as a display unit displays the determination actual measurement value line 901 and the actual measurement value estimation line 902 calculated based on the captured tomographic image, together with the threshold prediction line 404. When the actual measurement value estimation line 902 may fall below the threshold prediction line 404, step S213 for changing the imaging condition is performed. Otherwise, step S208 is performed.

ステップS213は、閾値予測線と実測値推定線とを比較した比較結果に応じて撮影条件を変更する撮影条件変更部を構成する。また、この撮影条件変更部は、CT値が低くなった場合、造影剤のピークより先を撮影してしまい低くなったのか、造影剤のピークが撮影位置よりも先にあり低くなったのか判断する。そのため、これまでのS213で変更した撮影条件と、その後の撮影のCT値挙動の関係から判断する。例えば、S213でピッチを小さくした直後の撮影で、CT値が前回撮影位置よりも小さければ、ピークが撮影位置よりも先にあると判断できる。なお、テーブル進行方向に対して、前方、中央、後方のように複数個所で再構成し、どこが最も高いCT値かという方法で判断しても良い。   Step S213 constitutes an imaging condition changing unit that changes the imaging condition in accordance with a comparison result obtained by comparing the threshold prediction line and the actual value estimation line. In addition, when the CT value becomes low, the imaging condition changing unit determines whether the imaging has been performed since the imaging of the peak of the contrast agent is low or the peak of the contrast agent is earlier than the imaging position. To do. Therefore, the determination is made based on the relationship between the imaging conditions changed in the previous S213 and the CT value behavior of the subsequent imaging. For example, if the CT value is smaller than the previous photographing position in the photographing immediately after the pitch is reduced in S213, it can be determined that the peak is ahead of the photographing position. Note that the table may be reconstructed at a plurality of locations such as the front, center, and rear with respect to the table traveling direction, and determination may be made by a method of which is the highest CT value.

ステップS213において、実測値推定線が閾値予測線を下回る可能性があり、ピークよりも先を撮影している場合、ピッチを小さくする。実測値推定線の傾きは変更後ピッチ/変更前ピッチ分だけ傾きがゆるくなるため、下回らない傾きまでピッチを小さくする。変更後ピッチ値は閾値予測線を下回る直前でなく、下回ると判断した時点で変更し、変更後の撮影条件でステップS208の造影撮影を続ける。これにより実測値が閾値予測線を下回ることなく造影撮影を実施することができる。   In step S213, there is a possibility that the actually measured value estimation line may fall below the threshold prediction line, and if the image is taken ahead of the peak, the pitch is reduced. Since the inclination of the actually measured value estimation line becomes gentler by the pitch after the change / the pitch before the change, the pitch is reduced to an inclination that does not fall below. The changed pitch value is changed not immediately before the threshold prediction line, but when it is determined to be lower, and the contrast imaging in step S208 is continued under the changed imaging conditions. As a result, contrast imaging can be performed without the actual measurement value falling below the threshold prediction line.

撮影条件を変更しても実測値が閾値予測線を下回ることになる場合は、再撮影するか一時停止するかなどの通知や選択肢操作者に提示しても良い。また、撮影位置毎に下回る確率を表示しても良い。一時停止する場合は、造影撮影を一時停止し、必要に応じて被検体が載置されたテーブルを寝台制御装置111で制御して戻し、しばらくした後に撮影を再開する。   If the actual measurement value falls below the threshold prediction line even if the shooting condition is changed, a notification such as whether to re-shoot or pause, or an option operator may be presented. Moreover, you may display the probability which falls for every imaging | photography position. In the case of temporary stop, the contrast imaging is temporarily stopped, and the table on which the subject is placed is controlled by the bed control device 111 as needed, and the imaging is resumed after a while.

なお、閾値予測線にマージンを持たせても良い。また、撮影条件を変更するきっかけとする警告線としての閾値予測線と、撮影停止となる最低線としての閾値予測線のように段階を持たせても良い。   Note that a margin may be given to the threshold prediction line. Further, steps may be provided such as a threshold prediction line as a warning line as a trigger for changing the shooting condition and a threshold prediction line as a lowest line for stopping shooting.

また、ピッチを下げるとその撮影位置の被ばくが増えてしまうため、線量を減らすために撮影条件を調整する。kVを下げると骨が多い領域では線量不足となるため、mAを下げる。ただし、mAを下げすぎるとノイズが増えるため、最終画像用にこの撮影位置のみ逐次近似再構成法などのノイズ低減処理を行っても良い。処理時間に問題が無ければ、造影撮影中に操作卓表示装置201に表示するための断層画像の再構成で処理しても良い。   Also, if the pitch is lowered, the exposure at the photographing position increases, so the photographing conditions are adjusted to reduce the dose. Lowering kV results in insufficient dose in bone-rich areas, so lower mA. However, since noise increases when mA is reduced too much, noise reduction processing such as successive approximation reconstruction may be performed only for the photographing position for the final image. If there is no problem in processing time, processing may be performed by reconstruction of tomographic images for display on the console display device 201 during contrast imaging.

また、閾値予測線を下回る可能性があり、ピークよりも後ろを撮影している場合はピッチを大きくする。ピッチに合わせてコリメータを狭くしても良い。ピッチ変更後のスキャンにて、閾値予測線よりも実測値推定線に余裕が出てきた場合はピッチを元の値に戻しても良い。また、ピッチ以外の撮影条件で、造影剤を追い越さないように撮影速度を遅くしても良い。ピッチを一定にするために、スキャナの回転速度とテーブル移動速度を変更するようにしても良い。   In addition, there is a possibility that the value falls below the threshold prediction line, and the pitch is increased when photographing behind the peak. The collimator may be narrowed according to the pitch. In the scan after the pitch change, if a margin appears on the actual value estimation line rather than the threshold prediction line, the pitch may be returned to the original value. Also, the imaging speed may be slowed so as not to overtake the contrast agent under imaging conditions other than the pitch. In order to make the pitch constant, the rotation speed of the scanner and the table moving speed may be changed.

更に、本実施例ではステップS208において、1スキャンにつき1枚の断層画像を再構成することを想定して説明しているが、テーブル進行方向に対して、前方、中央、後方のように複数個所再構成してその後の処理を実施しても良い。ピッチによっては1回転で広い幅を撮影することもあるため、実測値を計測するサンプリングを増やすことによって、後方では血管CT値が高いが、前方では低いなどの判定精度を高めることができる。   Furthermore, in the present embodiment, it is assumed that one tomographic image is reconstructed per scan in step S208, but there are a plurality of locations such as front, center, and rear with respect to the table traveling direction. Reconfiguration may be performed for subsequent processing. Depending on the pitch, a wide width may be imaged by one rotation, so that by increasing the sampling for measuring the actual measurement value, it is possible to improve the determination accuracy such that the blood vessel CT value is high in the rear but low in the front.

本実施例のX線CT装置にあっては、撮影中の投影データから取得されたCT値が撮影条件に基づいて設定された閾値予測線を超えないように撮影条件を再設定することにより、造影撮影時において造影剤の追い越しを防ぐことができ、再撮影による無効被ばくを無くすことができる。更に、造影効果のピークで撮影し続けることができるため、診断により効果的な画像を得ることができる。   In the X-ray CT apparatus of the present embodiment, by resetting the imaging conditions so that the CT value acquired from the projection data being imaged does not exceed the threshold prediction line set based on the imaging conditions, At the time of contrast imaging, it is possible to prevent overtaking of the contrast agent, and it is possible to eliminate invalid exposure due to re-imaging. Furthermore, since it is possible to continue photographing at the peak of the contrast effect, an effective image can be obtained by diagnosis.

実施例1のステップS211では移動平均で未来の、即ちそれ以降の実測値推定線を算出していたが、実施例2は、推定部において、ステップS208で再構成した断層画像から得られる情報も加味して実測値推定線を算出することにより、実測値推定線の推定精度を高くする構成の実施例である。   In step S211 of the first embodiment, the actual value estimation line of the future, that is, after that is calculated by the moving average. However, in the second embodiment, information obtained from the tomographic image reconstructed in step S208 in the estimation unit is also obtained. This is an example of a configuration in which the estimation accuracy of the actual value estimation line is increased by calculating the actual value estimation line in consideration.

血管の流速は血管径、分岐数などにより、さらに造影剤注入開始位置から遠ざかるほど造影効果のピークは低くなる。そのため、ステップS208で抽出した血管径が前回の撮影位置よりも細いほどS209で算出するCT値が低くなる。また、1画像内の血管数が多くなるほどCT値が低くなる。更に造影撮影の撮影開始位置から遠ざかるほどCT値は低くなる。以上の点から本実施例においては、ステップS208で再構成したこれらの断層画像から得られる血管の大きさや数の情報も加味して、未来の造影撮影のCT値を推定することで実施例1よりもCT値の推定精度を高くすることができる。   Depending on the blood vessel diameter, the number of branches, and the like, the blood flow velocity further decreases from the contrast agent injection start position, and the peak of the contrast effect becomes lower. Therefore, the CT value calculated in S209 decreases as the blood vessel diameter extracted in step S208 is thinner than the previous imaging position. In addition, the CT value decreases as the number of blood vessels in one image increases. Furthermore, the CT value decreases as the distance from the imaging start position of contrast imaging increases. From the above points, in the present embodiment, the CT value of the future contrast imaging is estimated by taking into account information on the size and number of blood vessels obtained from these tomographic images reconstructed in step S208. Therefore, it is possible to increase the estimation accuracy of the CT value.

実施例3は、推定部が、断層画像から血管経路を抽出し、抽出した血管経路と記憶された血管経路モデルとの比較結果に応じて、実測値推定線を推定する構成の実施例である。   Example 3 is an example of a configuration in which an estimation unit extracts a blood vessel route from a tomographic image and estimates an actual measurement value estimation line according to a comparison result between the extracted blood vessel route and a stored blood vessel route model. .

実施例1のステップS212では移動平均で以降の実測値推定線を算出していたが、実施例3ではステップS208でそれまでに再構成した全断層画像から得られる情報を加味して算出する。血管の流速は血管のカーブにも依るため、流速が低下する血管のカーブの箇所ではCT値が低くなると推定できる。そこで本実施例においては、再構成された全断層画像から血管のみの3Dモデルを作成し、これにより血管のカーブの箇所を特定し、カーブの箇所でのCT値を低く推定する。   In step S212 of the first embodiment, the subsequent actual measurement value estimation line is calculated by the moving average. However, in the third embodiment, the calculation is performed by adding information obtained from all the tomographic images reconstructed so far in step S208. Since the blood flow velocity depends on the blood vessel curve, it can be estimated that the CT value becomes low at the blood vessel curve portion where the flow velocity decreases. Therefore, in this embodiment, a 3D model of only a blood vessel is created from all the reconstructed tomographic images, thereby identifying a blood vessel curve location and estimating a CT value at the curve location low.

また、予め人体の一般的な血管モデルを操作卓記憶装置204に用意しておき、造影撮影中に作成した血管モデルとマッチングさせることによって、その先の血管モデルを想定することができる。その結果、そこから血流の変化を予測できるため、実施例1よりもCT値の推定精度を高くすることができる。なお、モデルは3Dモデルのみならず2Dモデルでも構わない。更に、実施例1〜3の構成を、閾値予測線の傾き値などによって使い分けて適用することも可能である。   In addition, by preparing a general blood vessel model of the human body in the console storage device 204 in advance and matching it with a blood vessel model created during contrast imaging, a blood vessel model ahead can be assumed. As a result, since a change in blood flow can be predicted therefrom, the CT value estimation accuracy can be made higher than that in the first embodiment. The model may be a 2D model as well as a 3D model. Furthermore, the configurations of the first to third embodiments can be applied depending on the inclination value of the threshold prediction line.

実施例1の閾値予測線と実測値推定線とを比較した比較結果に応じて撮影条件を変更する撮影条件変更部を構成するステップS213では、実測値推定線と閾値予測線を比較して撮影条件を変更している。実施例4では、撮影条件変更部は、その時の状況や撮影条件からファジィ論理を用いて撮影条件の変更値を決定する。そして、撮影条件変更部は、ファジィ論理のルールとして実測値推定線が閾値予測線を下回るまでのスキャン数、回転速度、変更前ピッチの大小を用い、メンバーシップ関数として図10の(a)のように実測値推定線が閾値予測線を下回るまでの余裕を定義する実施例である。   In step S213, which constitutes an imaging condition changing unit that changes the imaging condition in accordance with the comparison result obtained by comparing the threshold prediction line and the actual value estimation line in the first embodiment, the actual value estimation line and the threshold prediction line are compared and imaged. The condition has been changed. In the fourth embodiment, the shooting condition changing unit determines the change value of the shooting condition using fuzzy logic from the situation and shooting conditions at that time. Then, the imaging condition changing unit uses the number of scans until the measured value estimation line falls below the threshold prediction line, the rotation speed, and the magnitude of the pre-change pitch as fuzzy logic rules, and the membership function shown in FIG. In this way, the margin until the actually measured value estimation line falls below the threshold prediction line is defined.

撮影条件を変更するにあたって、閾値予測線を下回る直前で変更するのと余裕をもって変更するのとでは、その後の立て直しの余裕に差が出てくる。そのため、下回るまでのスキャン数によって変更値は変わってくる。また、スキャナの回転速度が速い場合はピッチを小さくしても閾値予測線を下回るまでの時間の延長が小さくなる。ピッチも、変更前のピッチがもともと小さい場合は変更しても時間の延長が小さい。   When changing the shooting conditions, there is a difference in the margin for subsequent re-establishment when changing just before the threshold prediction line is changed and when changing with a margin. For this reason, the change value varies depending on the number of scans until it falls below. Further, when the rotation speed of the scanner is high, even if the pitch is reduced, the extension of the time until it falls below the threshold prediction line is reduced. When the pitch before the change is originally small, the time extension is small even if the pitch is changed.

以上の条件から本実施例ではファジィ論理を用いるに当たり、メンバーシップ関数を図10の(a)のように定義する。また、上記の組み合わせのルールとして、実測値推定線が閾値予測線を下回るまでのスキャン数、回転速度、変更前ピッチの大小を使って、図10の(b)のように定義し、ルールの後件部のメンバーシップ関数を図10の(c)とした。後件部のメンバーシップ関数は、横軸を変更後のピッチを段階で表し、少しのピッチ変更はあまり変化がないとみなしてそのままに幅を持たせ、下げるにしても急激に下げることはあまりないので中央を起点に三角形にする。   Based on the above conditions, in this embodiment, the membership function is defined as shown in FIG. Further, as a rule for the above combination, the number of scans until the actual value estimation line falls below the threshold prediction line, the rotation speed, and the magnitude of the pitch before change are defined as shown in FIG. The membership function of the consequent part is shown in FIG. The membership function of the consequent part represents the pitch after changing the horizontal axis in stages, and it is considered that there is not much change in a little pitch change, so that it has a width as it is, and even if it is lowered, it will not drop rapidly Since there is no triangle, the center is the starting point.

図2のステップS212で下回ると判断した場合は、上記のメンバーシップ関数とルールを適用し、ファジィ推論をMIN-MAX重心法で行い、変更後のピッチを算出する。図11の他の例では、後件部のメンバーシップ関数の重心から2段階下げるようになる。なお、閾値予測線を下回ることが無い場合は、ルールと後件部のメンバーシップ関数を別途用意することで、ピッチを大きな値に変更することができる。   If it is determined in step S212 in FIG. 2, the membership function and rules are applied, fuzzy inference is performed by the MIN-MAX centroid method, and the changed pitch is calculated. In another example of FIG. 11, the membership function of the consequent part is lowered by two steps from the center of gravity. If the threshold prediction line is not exceeded, the pitch can be changed to a large value by separately preparing a rule and a membership function of the consequent part.

本実施例の構成により、ファジィ推論を利用し、閾値予測線と実測値推定線に応じて、直観的な制御ルールをもとにピッチを変更することができ、より状況に応じた撮影条件の変更を行うことができる。   With the configuration of this embodiment, fuzzy inference can be used, and the pitch can be changed based on an intuitive control rule according to the threshold prediction line and the actual measurement value estimation line. Changes can be made.

本実施例は、推定部が、単純撮影で取得しておいた断層画像と造影撮影で取得した断層画像との差分を取ることにより、各スライス位置のCT値を取得する構成の実施例である。すなわち、実施例1のステップS209では、血管のステントを解析して判断しているが、実施例5では、予め被検体の全身の単純撮影を造影撮影と同じ範囲で行っておき、ステップS209において、リアルタイムに単純撮影の断層画像と造影撮影の断層画像の差分をとることでステントや血管位置を判断する。   In this embodiment, the estimation unit acquires a CT value at each slice position by taking a difference between a tomographic image acquired by simple imaging and a tomographic image acquired by contrast imaging. . That is, in step S209 of the first embodiment, the blood vessel stent is analyzed and determined. However, in the fifth embodiment, simple imaging of the whole body of the subject is performed in the same range as the contrast imaging, and in step S209. The stent or blood vessel position is determined by taking the difference between the tomographic image of simple imaging and the tomographic image of contrast imaging in real time.

単純撮影の画像間隔等は造影撮影と合わせておき、体動の違いは非剛体レジストレーションで位置合わせし、管球の起動も合わせるようにする。ステップS209にて、画像上の人体の辺縁部を同じ位置の単純撮影画像と合わせることによって差分を取る。これにより、ステントや石灰化を除去してCT値を算出できる。また、石灰化が多い血管付近のCT値を実測値として利用しないという判断を行うこともできる。   The image interval of simple imaging is matched with contrast imaging, and the difference in body movement is aligned by non-rigid registration, and the activation of the tube is also adjusted. In step S209, a difference is obtained by matching the edge of the human body on the image with the simple captured image at the same position. Thereby, a CT value can be calculated by removing the stent and calcification. It can also be determined not to use CT values near blood vessels with much calcification as measured values.

実施例1でのステップS202では、位置決め画像の情報を主に利用して閾値予測線を算出しているが、本実施例では被検体情報と撮影条件のみを利用して機械学習を用いて算出する。本実施例の閾値予測線算出部は、被検体情報と撮影条件を利用して機械学習により閾値予測線を算出する。   In step S202 in the first embodiment, the threshold prediction line is calculated mainly using the information of the positioning image, but in this embodiment, the calculation is performed using machine learning using only the subject information and the imaging conditions. To do. The threshold prediction line calculation unit of the present embodiment calculates a threshold prediction line by machine learning using subject information and imaging conditions.

そのため、閾値予測線算出部は、予め身長、体重などの被検体情報と、造影効果に影響するkV、mA、ピッチなどの撮影条件と、その条件で撮影した場合の各撮影位置の血管CT値の傾向をもとに機械学習しておく。検査時には操作者が入力した被検体情報、撮影条件から当てはまるCT値の傾向線を呼び出し、操作卓表示装置201に表示する。これによって、位置決め画像の撮影を実施しなくとも予測線を算出することができる。   Therefore, the threshold prediction line calculation unit preliminarily includes subject information such as height and weight, imaging conditions such as kV, mA, and pitch that affect the contrast effect, and blood vessel CT values at each imaging position when imaging is performed under those conditions. Machine learning based on this tendency. At the time of examination, the trend line of the CT value applicable from the subject information and the imaging conditions input by the operator is called and displayed on the console display device 201. As a result, the prediction line can be calculated without taking a positioning image.

なお、操作者が入力した閾値予測線と被検体情報に合わせて、撮影条件を決定するような学習方法でも良い。この場合、撮影条件に応じて注入制御装置311へ注入条件を指示する。   Note that a learning method may be used in which imaging conditions are determined in accordance with a threshold prediction line input by an operator and subject information. In this case, the injection condition is instructed to the injection control device 311 according to the imaging condition.

実施例1でのステップ209では、血管位置の探索にパターンマッチングを利用しているが、本実施例では機械学習を利用する。すなわち、本実施例の推定部は、断層画像から血管位置を抽出し、血管内の平均CT値を算出するため、断層画像と血管位置の学習データを基に、断層画像上のどこに血管が存在するか機械学習した結果のネットワークを記憶しておき、ネットワークに画像を入力し、当該ネットワークの出力結果から血管位置を特定する構成の実施例である。   In step 209 in the first embodiment, pattern matching is used for searching for a blood vessel position. In this embodiment, machine learning is used. That is, since the estimation unit of the present embodiment extracts a blood vessel position from a tomographic image and calculates an average CT value in the blood vessel, where the blood vessel exists on the tomographic image based on the tomographic image and the learning data of the blood vessel position. In this embodiment, the network of machine learning results is stored, an image is input to the network, and the blood vessel position is specified from the output result of the network.

本実施例において、機械学習は予め実施しておく。学習データとして、造影撮影した断層画像とそれに対応した血管位置を用いる。断層画像上の血管位置を学習して出力する必要があり、1画像内に複数血管があるケースがあるため、出力層のノードは断層画像の画素数とする。各ノードから各画素内に血管が存在するかの確率が出力されるように学習する。   In this embodiment, machine learning is performed in advance. As learning data, a tomographic image obtained by contrast imaging and a blood vessel position corresponding thereto are used. Since it is necessary to learn and output the blood vessel position on the tomographic image and there are cases where there are a plurality of blood vessels in one image, the node of the output layer is the number of pixels of the tomographic image. Learning is performed so that the probability of whether a blood vessel exists in each pixel is output from each node.

ステップ209において、学習済みのネットワークにステップS208で作成した断層画像を入力することで断層画像内のどこに血管が存在するか確率で出力される。本実施例では、機械学習により断層画像内の血管位置を精度よく特定できる。   In step 209, the tomographic image created in step S208 is input to the learned network, so that the blood vessel is output with a probability in the tomographic image. In this embodiment, the blood vessel position in the tomographic image can be specified with high accuracy by machine learning.

なお、本発明は上記した種々の実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明のより良い理解のために詳細に説明したのであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。   The present invention is not limited to the various embodiments described above, and includes various modifications. For example, the above-described embodiments have been described in detail for better understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described. Further, a part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment. Further, it is possible to add, delete, and replace other configurations for a part of the configuration of each embodiment.

更に、上述した各構成、機能、システム制御部などの制御部は、それらの一部又は全部を実現するプログラムを作成する例を説明したが、それらの一部又は全部を例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現しても良いことは言うまでもない。すなわち、制御部の全部または一部の機能は、プログラムに代え、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field Programmable Gate Array)などの集積回路などにより実現してもよい。   Furthermore, the control units such as the above-described configurations, functions, and system control units have been described as examples of creating a program that realizes some or all of them. However, some or all of them are designed with, for example, an integrated circuit. Needless to say, it may be realized by hardware. That is, all or a part of the functions of the control unit may be realized by an integrated circuit such as an application specific integrated circuit (ASIC) or a field programmable gate array (FPGA) instead of the program.

1 X線データ取得部
100 スキャンガントリ部
101 X線管
102 回転円盤
103 被検体
104 開口部
105 寝台
106 X線検出器
107 データ収集装置
108 X線制御装置
111 寝台制御装置
112 ガントリ制御装置
120 システム制御部
121 システム制御装置
122 画像演算装置
123 記憶装置
124 RawData
2 操作卓
201 操作卓表示装置
202 操作卓入力装置
203 操作卓制御装置
204 操作卓記憶装置
205 CT画像
3 注入装置
300 操作入力装置
310 ヘッド部
311 注入制御装置
312 薬液注入装置
401 標準体型モデル
402 点線グラフ
403 位置決め画像
404 閾値予測線
405 造影撮影範囲
802 現撮影位置
803 実測値線
901 判定用実測値線
902 実測値推定線
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 X-ray data acquisition part 100 Scan gantry part 101 X-ray tube 102 Rotating disk 103 Subject 104 Opening part 105 Bed 106 X-ray detector 107 Data acquisition apparatus 108 X-ray control apparatus 111 Bed control apparatus 112 Gantry control apparatus 120 System control Unit 121 System control device 122 Image calculation device 123 Storage device 124 RawData
2 console 201 console display device 202 console input device 203 console control device 204 console storage device 205 CT image 3 injection device 300 operation input device 310 head unit 311 injection control device 312 chemical solution injection device 401 standard body model 402 dotted line Graph 403 Positioning image 404 Threshold prediction line 405 Contrast imaging range 802 Current imaging position 803 Actual value line 901 Determination actual value line 902 Actual value estimation line

Claims (15)

X線CT装置であって、
撮影条件に基づいた造影効果のピークを予測して閾値予測線を算出する閾値予測線算出部と、
被検体にX線を照射することにより投影データを収集する投影データ収集部と、
収集した前記投影データを基に断層画像を再構成する画像再構成部と、
前記断層画像から未来のCT値の実測値推定線を推定する推定部と、
前記閾値予測線と前記実測値推定線とを比較し、比較結果に応じて前記撮影条件を変更する撮影条件変更部と、を具備する、
ことを特徴とするX線CT装置。
An X-ray CT apparatus,
A threshold prediction line calculation unit that calculates a threshold prediction line by predicting the peak of the contrast effect based on the imaging conditions;
A projection data collection unit that collects projection data by irradiating the subject with X-rays;
An image reconstruction unit for reconstructing a tomographic image based on the collected projection data;
An estimation unit that estimates an actual value estimation line of a future CT value from the tomographic image;
An imaging condition changing unit that compares the threshold prediction line and the actual measurement value estimation line and changes the imaging condition according to a comparison result;
An X-ray CT apparatus characterized by that.
請求項1記載のX線CT装置であって、
前記閾値予測線を表示する表示部を更に備える、
ことを特徴とするX線CT装置。
The X-ray CT apparatus according to claim 1,
A display unit for displaying the threshold prediction line;
An X-ray CT apparatus characterized by that.
請求項1記載のX線CT装置であって、
前記閾値予測線算出部は、
撮影した位置決め画像を基に前記ピークを予測する、
ことを特徴とするX線CT装置。
The X-ray CT apparatus according to claim 1,
The threshold prediction line calculation unit
Predicting the peak based on the obtained positioning image;
An X-ray CT apparatus characterized by that.
請求項1記載のX線CT装置であって、
前記推定部は、
予め記憶した血管位置と断層画像の特徴のパターンを用いて、造影撮影で取得した前記断層画像から血管位置を抽出し、血管内の平均CT値を算出する、
ことを特徴とするX線CT装置。
The X-ray CT apparatus according to claim 1,
The estimation unit includes
Extracting the blood vessel position from the tomographic image acquired by contrast imaging using the previously stored blood vessel position and the tomographic image feature pattern, and calculating the average CT value in the blood vessel,
An X-ray CT apparatus characterized by that.
請求項4記載のX線CT装置であって、
前記推定部は、
前記断層画像から各方向に対する特徴を抽出し、抽出した前記特徴に最も相似している前記パターンを検索し、検索した前記パターンの血管位置を前記断層画像に適用する、
ことを特徴とするX線CT装置。
The X-ray CT apparatus according to claim 4,
The estimation unit includes
Extracting a feature for each direction from the tomographic image, searching for the pattern most similar to the extracted feature, and applying a blood vessel position of the searched pattern to the tomographic image;
An X-ray CT apparatus characterized by that.
請求項1記載のX線CT装置であって、
前記推定部は、
前記画像再構成部が再構成した断層画像を利用して、前記実測値推定線を推定する、
ことを特徴とするX線CT装置。
The X-ray CT apparatus according to claim 1,
The estimation unit includes
Using the tomographic image reconstructed by the image reconstruction unit, the actual measurement value estimation line is estimated,
An X-ray CT apparatus characterized by that.
請求項6記載のX線CT装置であって、
前記推定部は、
前記断層画像から血管経路を抽出し、抽出した前記血管経路と、記憶された血管経路モデルとの比較結果に応じて、前記実測値推定線を推定する、
ことを特徴とするX線CT装置。
The X-ray CT apparatus according to claim 6,
The estimation unit includes
Extracting a blood vessel route from the tomographic image, and estimating the measured value estimation line according to a comparison result between the extracted blood vessel route and a stored blood vessel route model,
An X-ray CT apparatus characterized by that.
請求項1記載のX線CT装置であって、
前記撮影条件変更部は、
ファジィ規則およびメンバーシップ関数に基づくファジィ論理を用いて前記撮影条件の変更値を決定する、
ことを特徴とするX線CT装置。
The X-ray CT apparatus according to claim 1,
The photographing condition changing unit
Determining a change value of the shooting condition using fuzzy logic based on a fuzzy rule and a membership function;
An X-ray CT apparatus characterized by that.
請求項8記載のX線CT装置であって、
前記撮影条件変更部は、
前記ファジィ論理のルールとして、前記実測値推定線が前記閾値予測線を下回るまでの余裕を用いる、
ことを特徴とするX線CT装置。
The X-ray CT apparatus according to claim 8,
The photographing condition changing unit
As a rule of the fuzzy logic, a margin until the measured value estimation line falls below the threshold prediction line is used.
An X-ray CT apparatus characterized by that.
請求項1記載のX線CT装置であって、
前記推定部は、
単純撮影で取得しておいた断層画像と、造影撮影で取得した断層画像との差分を取ることにより、各スライス位置のCT値を取得する、
ことを特徴とするX線CT装置。
The X-ray CT apparatus according to claim 1,
The estimation unit includes
Obtain the CT value of each slice position by taking the difference between the tomographic image acquired by simple imaging and the tomographic image acquired by contrast imaging,
An X-ray CT apparatus characterized by that.
請求項1記載のX線CT装置であって、
前記閾値予測線算出部は、
被検体情報と撮影条件を利用して前記閾値予測線を算出する、
ことを特徴とするX線CT装置。
The X-ray CT apparatus according to claim 1,
The threshold prediction line calculation unit
Calculating the threshold prediction line using subject information and imaging conditions;
An X-ray CT apparatus characterized by that.
請求項1記載のX線CT装置であって、
前記推定部は、
前記断層画像から血管位置を抽出し、
断層画像と血管位置の学習データを基に、断層画像上のどこに血管が存在するか機械学習した結果のネットワークを記憶し、
前記ネットワークに造影撮影の前記断層画像を入力し、前記ネットワークの出力結果から血管位置を特定する、
ことを特徴とするX線CT装置。
The X-ray CT apparatus according to claim 1,
The estimation unit includes
Extracting a blood vessel position from the tomographic image,
Based on the tomographic image and the learning data of the blood vessel position, memorize the network of the result of machine learning where the blood vessel exists on the tomographic image,
Input the tomographic image of contrast imaging to the network, and specify the blood vessel position from the output result of the network,
An X-ray CT apparatus characterized by that.
請求項2記載のX線CT装置であって、
前記表示部は、
前記閾値予測線と共に、造影撮影範囲が重畳された位置決め画像と、前記断層画像に基づき算出した判定用実測値線と前記実測値推定線を表示する、
ことを特徴とするX線CT装置。
The X-ray CT apparatus according to claim 2,
The display unit
Along with the threshold prediction line, a positioning image in which a contrast imaging range is superimposed, a determination actual value line calculated based on the tomographic image, and the actual value estimation line are displayed.
An X-ray CT apparatus characterized by that.
被検体にX線を照射することにより投影データを収集する投影データ収集部と、収集した前記投影データを基に断層画像を再構成する画像再構成部と、制御部とを備えるX線CT装置の処理方法であって、
前記制御部は、
撮影条件に基づいた造影効果のピークを予測して閾値予測線を算出し、
前記断層画像から未来のCT値の実測値推定線を推定し、
前記閾値予測線と前記実測値推定線とを比較し、比較結果に応じて前記撮影条件を変更する、
ことを特徴とする処理方法。
An X-ray CT apparatus comprising: a projection data collection unit that collects projection data by irradiating a subject with X-rays; an image reconstruction unit that reconstructs a tomographic image based on the collected projection data; and a control unit Processing method,
The controller is
Predict the contrast effect peak based on the imaging conditions and calculate the threshold prediction line;
Estimating the actual value estimation line of the future CT value from the tomographic image,
Compare the threshold prediction line and the measured value estimation line, and change the shooting conditions according to the comparison result,
A processing method characterized by the above.
被検体にX線を照射することにより投影データを収集する投影データ収集部と、収集した前記投影データを基に断層画像を再構成する画像再構成部と、制御部とを備えるX線CT装置の処理プログラムであって、
前記制御部が、
撮影条件に基づいた造影効果のピークを予測して閾値予測線を算出し、
前記断層画像から未来のCT値の実測値推定線を推定し、
前記閾値予測線と前記実測値推定線とを比較し、比較結果に応じて前記撮影条件を変更する、よう動作させる、
ことを特徴とする処理プログラム。
An X-ray CT apparatus comprising: a projection data collection unit that collects projection data by irradiating a subject with X-rays; an image reconstruction unit that reconstructs a tomographic image based on the collected projection data; and a control unit A processing program of
The control unit is
Predict the contrast effect peak based on the imaging conditions and calculate the threshold prediction line;
Estimating the actual value estimation line of the future CT value from the tomographic image,
Compare the threshold prediction line and the measured value estimation line, and change the shooting conditions according to the comparison result,
A processing program characterized by that.
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