CN102283650B - 医用图像诊断装置及图像信息处理装置 - Google Patents

医用图像诊断装置及图像信息处理装置 Download PDF

Info

Publication number
CN102283650B
CN102283650B CN201110137482.1A CN201110137482A CN102283650B CN 102283650 B CN102283650 B CN 102283650B CN 201110137482 A CN201110137482 A CN 201110137482A CN 102283650 B CN102283650 B CN 102283650B
Authority
CN
China
Prior art keywords
mentioned
tumor
unit
volume data
vascular regions
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201110137482.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN102283650A (zh
Inventor
青柳康太
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Canon Medical Systems Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
Toshiba Medical Systems Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Corp, Toshiba Medical Systems Corp filed Critical Toshiba Corp
Publication of CN102283650A publication Critical patent/CN102283650A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102283650B publication Critical patent/CN102283650B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5211Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48NMR imaging systems
    • G01R33/54Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/5608Data processing and visualization specially adapted for MR, e.g. for feature analysis and pattern recognition on the basis of measured MR data, segmentation of measured MR data, edge contour detection on the basis of measured MR data, for enhancing measured MR data in terms of signal-to-noise ratio by means of noise filtering or apodization, for enhancing measured MR data in terms of resolution by means for deblurring, windowing, zero filling, or generation of gray-scaled images, colour-coded images or images displaying vectors instead of pixels

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

本发明提供一种能够有效地诊断肿瘤的脉管侵袭的状态、决定对肿瘤最合适的治疗方法的医用图像诊断装置及图像信息处理装置。装置基于覆盖整个治疗对象脏器的宽范围的体数据,分别抽取肿瘤候补区域和脉管区域,确定离肿瘤重心规定范围内的邻近脉管区域。同时在肿瘤候补区域和邻近脉管区域生成三维图像数据或MPR图像数据,并加上邻近脉管的分枝信息来提示推荐治疗方法。

Description

医用图像诊断装置及图像信息处理装置
根据美国专利法第119(a)条规定,本申请主张2010年5月25日提出的日本专利申请No.2010-118572号的优先权,该申请的全部内容通过引用清楚地并入本发明中。
技术领域
本发明的实施例涉及进行对肿瘤(癌)治疗有效的治疗支援数据的生成、显示的医用图像诊断装置及图像信息处理装置。
背景技术
近年来,随着生物体信息检测单元和运算处理单元的高速化及高性能化,用X射线CT装置或MRI装置等进行的医用图像诊断,在短时间内收集三维图像数据(体数据)已成为可能。这样的医用图像诊断使肝癌等恶性肿瘤的早期发现成为可能。恶性肿瘤的通过医用图像诊断进行的治疗方针(方法)根据用医用图像诊断装置收集到的三维图像数据中显示的肿瘤的数量、肿瘤的大小、和对靠近肿瘤的血管或淋巴管(以下称为“邻近脉管”)的有无脉管侵袭及其进展程度等决定。
即,肿瘤的鉴别诊断根据所谓“T因子”的肿瘤数量、肿瘤的大小及有无脉管侵袭来进行。例如,在肝癌的情况下,脉管侵袭被作为预后因子,尤其是门静脉侵袭的术前诊断在对肿瘤的治疗方针的决定中极其重要。
另一方面,近年来通过观察从被用了造影剂的患者收集到的图像数据,对肿瘤的鉴别诊断的精度大幅度提高。例如,使肝癌的强调显示成为可能的Sonazoid等超音波造影剂和EOB Primovist(Gd-EOB-DTPA)等MRI用造影剂正在新开发中。而且,还提出了抽取被这些造影剂染色过的肿瘤的三维图像数据,根据肿瘤的血流状态鉴别肿瘤的进展度和恶性度的方案。即,通过自动分析伴随造影剂的流入而在图像数据上的肿瘤区域出现的亮度变化(称为“染色(染影)”)的图案,支援对肿瘤的鉴别诊断的方法(日本特开2010-5263号公报)。
但是,以往提出的用造影剂进行的鉴别诊断为根据肿瘤本身的血流动态鉴别肿瘤的进展度和恶性度的诊断,不能够获得与作为预后因子的对邻近脉管的侵袭有关的信息。因此具有难以设定该肿瘤的最适合的治疗方法(推荐治疗方针)这样的问题。
发明内容
本发明的实施例就是鉴于上述问题,根据从患者的治疗对象脏器收集到的体数据自动抽取肿瘤候补和脉管。而且提供检索邻近肿瘤候补的脉管,通过显示容易诊断其位置关系的附近的3D图像以及通过肿瘤和脉管的Multi Planar Reconstruction(多维平面重建,简称MPR)图像,能够进行对肿瘤治疗有效的治疗支援数据的生成和显示的医用图像诊断装置及图像信息处理装置。
本发明的一个实施例的医用图像诊断装置,其特征在于,具备:
体数据生成单元,基于从治疗对象脏器收集到的图像信息,按时序地生成体数据;
脉管区域检测单元,基于从上述按时序地生成的体数据中选择出的脉管染色相的宽范围的体数据,检测上述治疗对象脏器中的脉管区域;
肿瘤候补区域检测单元,基于从上述按时序地生成的体数据中选择出的肿瘤染色相的宽范围的体数据,检测上述治疗对象脏器中的肿瘤候补区域;
肿瘤位置信息计测单元,检测上述肿瘤候补区域的肿瘤重心;
邻近脉管检测单元,检测离上述肿瘤重心在规定范围内的上述脉管区域作为邻近脉管区域;以及
图像数据生成单元,基于从上述宽范围的体数据中抽取的包含上述肿瘤候补区域及上述邻近脉管区域的窄范围的体数据,生成治疗支援数据;
还具备对上述脉管区域设定芯线的芯线设定单元以及对上述邻近脉管区域的狭窄率的计测单元。
本发明的另外的实施例的医用图像诊断装置,其特征在于,具备:
体数据生成单元,基于从治疗对象脏器收集到的图像信息,按时序地生成体数据;
脉管区域检测单元,基于从上述按时序地生成的体数据中选择的脉管染色相的体数据,检测上述治疗对象脏器中的脉管区域;
肿瘤候补区域检测单元,基于从上述按时序地生成的体数据中选择的肿瘤染色相的体数据,检测上述治疗对象脏器中的肿瘤候补区域;
肿瘤位置信息计测单元,检测上述肿瘤候补区域的肿瘤重心;
邻近脉管检测单元,检测离上述肿瘤重心在规定范围内的上述脉管区域作为邻近脉管区域;
肿瘤参数计算单元,基于上述肿瘤候补区域、上述脉管区域或上述邻近脉管区域中的至少任一个的信息,计算肿瘤参数;以及
治疗方法设定单元,基于上述计算出的肿瘤参数设定对上述肿瘤候补区域的治疗方法;
还具备对上述脉管区域设定芯线的芯线设定单元以及对上述邻近脉管区域的狭窄率的计测单元。
本发明一个实施例的图像信息处理装置,其特征在于,具备:
体数据保管单元,保管从治疗对象脏器收集到的按时序的体数据;
脉管区域检测单元,基于从上述按时序的体数据中选择的脉管染色相的宽范围的体数据,检测上述对象脏器中的脉管区域;
肿瘤候补区域检测单元,基于从上述按时序的体数据中选择的肿瘤染色相的宽范围的体数据,检测上述对象脏器中的肿瘤候补区域;
肿瘤位置信息计测单元,检测上述肿瘤候补区域的肿瘤重心;
邻近脉管检测单元,检测离上述肿瘤重心在规定范围内的上述脉管区域作为邻近脉管区域;以及
图像数据生成单元,基于从上述宽范围的体数据中抽取的包含上述肿瘤候补区域及上述邻近脉管区域的窄范围的体数据,生成治疗支援数据;
还具备对上述脉管区域设定芯线的芯线设定单元以及对上述邻近脉管区域的狭窄率的计测单元。
附图说明
下面的附图并入说明书中并构成说明书的一部分,用来举例说明本发明的各种实施形态和/或特征,结合叙述用来说明本发明的实施形态。相同的附图标记用来描述整个附图中相同的或类似的部件。图中:
图1为表示本发明一个实施例的医用图像诊断装置的整体结构的方框图;
图2为表示本实施例的医用图像诊断装置所具备的图像信息收集单元的结构的方框图;
图3为表示本实施例的医用图像诊断装置所具备的体数据生成单元的结构的方框图;
图4为表示本实施例的医用图像诊断装置所具备的图像数据生成单元的结构的方框图;
图5为表示本实施例的医用图像诊断装置所具备的数据处理单元的结构的方框图;
图6表示本实施例的被设定在实施例的芯线设定部中的芯线的坐标系;
图7表示本实施例的实施例中脉管区域及肿瘤候补区域的体素(voxel)值分布与以检测这些区域为目的而设定的临界值之间的关系;
图8模示地表示本实施例的用邻近脉管检测单元检测的邻近脉管;
图9说明本实施例的用分枝信息检测单元检测的邻近点的分枝信息;
图10说明本实施例的用狭窄率计测单元计测的邻近脉管区域的狭窄率;
图11为本实施例中用于推荐治疗方法的设定的治疗算法出的具体例子;
图12为表示本实施例中的治疗支援数据的生成/显示过程的流程图;
图13为表示本发明的图像信息处理装置的整体结构的方框图。
具体实施方式
本发明的一个实施例中的医用图像诊断装置,根据从通过对患者的治疗对象脏器进行MRI摄影而按时序地收集到的宽范围的体数据(以下仅称为“宽范围的体数据”)中选择的肿瘤染色相的体数据检测肿瘤候补区域,并且根据脉管染色相的体数据检测邻近肿瘤候补区域的脉管区域。而且,根据检测到的肿瘤候补区域的大小和检测到的脉管区域的位置信息等算出各种肿瘤参数。并且使用算出的肿瘤参数设定对该肿瘤适合的治疗方针(方法)。将与设定的治疗方法有关的信息以及从整个治疗对象脏器的宽范围的体数据中抽取的、以肿瘤候补区域和邻近脉管区域为中心的窄范围的体数据(以下仅称为“窄范围的体数据”),作为治疗支援数据显示在显示部。治疗支援数据被作为三维图像数据或者MPR(Multi-planar Reconstruction,多维平面重建)图像数据显示。
实施例叙述根据通过对治疗对象脏器进行MRI摄影收集到的宽范围的体数据进行治疗支援数据的生成和显示时的情况。当然,也可以根据通过X射线CT摄影等其他的摄影方式收集到的宽范围的体数据。
图1表示本实施例的医用图像诊断装置200的整体结构。医用图像诊断装置200具备图像信息收集单元100、体数据生成单元5、图像数据生成单元6、数据处理单元7、显示单元8、输入单元9和主控制单元10。图像信息收集单元100通过对被用了造影剂的患者的治疗对象脏器进行三维MRI摄影来收集作为图像信息的MR数据。体数据生成单元5根据时序获得的MR数据生成体数据。图像数据生成单元6处理体数据生成单元5生成的体数据,生成包含整个治疗对象脏器的宽范围的三维图像数据。而且,图像数据生成单元6像后述那样生成以治疗对象脏器内的肿瘤候补区域为中心的窄范围的三维图像数据和MPR图像数据。数据处理单元7处理以因造影剂的流入引起的图像亮度变化的定时从按时序地生成的体数据中选择的肿瘤染色相和脉管染色相的体数据,检测治疗对象脏器中的肿瘤候补区域和脉管区域。而且,数据处理单元7根据检测到的肿瘤候补区域和脉管区域的各种信息设定适合于该肿瘤的治疗的推荐治疗方法。数据处理单元7的详细情况后面叙述。显示单元8显示图像数据生成单元6中生成的三维图像数据和MPR图像数据或者与在数据处理单元7中设定的推荐治疗方法有关的信息作为对肿瘤治疗的治疗支援数据。输入单元9进行体数据收集条件和图像数据生成条件的设定等。主控制单元10统一控制上述各单元。
图2为说明图1的图像信息收集单元100的结构的方框图。图像信息收集单元100具备:对患者150的治疗对象脏器产生静磁场的静磁场产生单元1和产生倾斜磁场的倾斜磁场产生单元2,对上述治疗对象脏器照射PF脉冲、检测产生的MR信号的收发单元3,载置患者150的顶板141,使顶板141沿患者150的体轴方向(图2的z轴方向)移动的顶板移动机构142,控制MRI摄影中的脉冲序列或顶板141的移动的副控制单元4。
静磁场产生单元1具备由常导磁铁或超导磁铁构成的主磁铁11以及给该主磁铁11提供电流的静磁场电源12,对被配置在机架中央部(图中没有表示)的摄影区域内的患者150的治疗对象脏器形成强的静磁场。倾斜磁场产生单元2具备对患者150的体轴方向(z轴方向)以及与该体轴方向正交的x轴方向和y轴方向形成倾斜磁场的倾斜磁场线圈21,以及分别给各倾斜磁场线圈21提供脉冲电流的倾斜磁场电源22。
倾斜磁场线圈21和倾斜磁场电源22对放置了患者150的治疗对象脏器的机架中央部的摄影区域附加位置信息。即,倾斜磁场电源22通过根据从副控制单元4提供来的序列控制信号控制提供给x轴方向、y轴方向和z轴方向的倾斜磁场线圈21的脉冲电流,来对各个方向形成倾斜磁场。x轴方向、y轴方向和z轴方向的倾斜磁场被合成,在任意的方向上形成互相正交的切片选择倾斜磁场、相位编码倾斜磁场和频率编码(读出)倾斜磁场,这些倾斜磁场与由主磁铁11形成的静磁场叠加,施加给患者150的治疗对象脏器。
收发单元3具备收发线圈31和与收发线圈31连接的发送单元32、接收单元33,所述收发线圈31对患者150的治疗对象脏器照射RF脉冲并且检测治疗对象脏器中产生的MR信号。发送单元32具有给收发线圈31提供脉冲电流的功能,具有基准信号发生器、调制器和功率放大器等(都没有图示)。基准信号发生器产生频率与由主磁铁11的静磁场强度决定的磁共振频率(拉莫尔频率)相同的基准信号。调制器以规定的选择激励波形调制该基准信号生成脉冲电流。获得的脉冲电流通过功率放大器往收发线圈31提供,对患者150的治疗对象脏器照射RF脉冲。
接收单元33对被照射了RF脉冲的对象脏器中产生的、被收发线圈31检测到的MR信号进行中间频率变换、相位检波、低频增幅、滤波、A/D变换等信号处理,生成MR数据。副控制单元4具备序列控制单元41和顶板移动控制单元42。序列控制单元41具备CPU和存储电路(都没有图示),将从主控制单元10提供的体数据收集条件保存到存储电路中。然后根据这些信息生成MRI摄影的序列控制信号,控制倾斜磁场产生单元2的倾斜磁场电源22和收发单元3的发送单元32。顶板移动控制单元42根据从输入单元9通过主控制单元10提供的顶板移动指示信号生成顶板移动控制信号,提供给顶板移动机构142。
图3表示图1的体数据生成单元5的结构。体数据生成单元5具备图像信息存储单元51、高速运算处理单元52及插值处理单元53。通过依次更新切片选择倾斜磁场和相位编码倾斜磁场从治疗对象脏器按时序地收集的MR数据被作为三维图像信息依次保存到图像信息存储单元51中。高速运算处理单元52通过对从图像信息存储单元51中读出的三维频率空间(k空间)的MR数据进行二维傅立叶变换或三维傅立叶变换来进行重构处理,生成实际空间的三维数据。插值处理单元53根据必要插值处理由高速运算处理单元52生成的按时序的三维数据的体素,生成由各向同性的体素构成的体数据。获得的按时序的体数据提供给图像数据生成单元6和数据处理单元7。
图4表示图1的图像数据生成单元6的结构。图像数据生成单元6具备三维图像数据生成单元61、MPR图像数据生成单元62和图像数据存储单元63。三维图像数据生成单元61根据从体数据生成单元5提供的体数据生成三维图像数据。MPR图像数据生成单元62根据上述体数据生成MPR图像数据。图像数据存储单元63保存上述三维图像数据和MPR图像数据。
三维图像数据生成单元61具有体数据修正单元611、不透明度·色调设定单元612和绘制处理单元613。体数据修正单元611根据预先设定的三维显示用的视线矢量和对脏器边界面的法线矢量的内积值,修正从体数据生成单元5的插值处理单元53和数据处理单元7的体数据存储单元71(后述)提供的整个对象脏器的宽范围的体数据的体素值,以及从该宽范围的体数据中抽出的以对象脏器的肿瘤候补区域为中心的窄范围的体数据的体素值。不透明度·色调设定单元612根据修正后的体素值设定不透明度或色调。绘制处理单元613根据不透明度·色调设定单元612设定的不透明度和色调绘制处理治疗对象脏器的宽范围的体数据和以上述肿瘤候补区域为中心的窄范围的体数据,生成宽范围的三维图像数据和窄范围的三维图像数据。
MPR图像数据生成单元62具有MPR截面设定单元621和体素抽取单元622。MPR截面设定单元621接收从数据处理单元7所具备的肿瘤信息检测单元73(后述)提供的肿瘤候补区域的重心位置信息、以及从邻近脉管检测单元74提供的靠近肿瘤候补区域的脉管区域(以下仅称为“邻近脉管”区域)的芯线信息,设定包含肿瘤候补区域的重心和邻近脉管区域的芯线(邻近芯线)的平面形状或曲面形状的MPR截面。
MPR图像数据生成单元62的体素抽取单元622对从体数据生成单元5提供的整个治疗对象脏器的宽范围的体数据设定MPR截面,而且抽取存在于该MPR截面上的体数据的体素,生成以肿瘤候补区域为中心的窄范围的MPR图像数据。在三维图像数据生成单元61中生成的宽范围的三维图像数据和窄范围的三维图像数据以及在MPR图像数据生成单元62中生成的窄范围的MPR图像数据被保存在图像数据存储单元63中。这些图像数据作为对肿瘤治疗的第1治疗支援数据显示在显示单元8中。
图5至图11说明数据处理单元7的具体结构和功能。数据处理单元7具有检测治疗对象脏器的肿瘤候补区域的大小、位置及邻近该肿瘤候补区域的脉管区域的位置信息的功能,以及根据这些检测信息设定适合于肿瘤治疗的治疗方法的功能。肿瘤候补区域及邻近脉管区域的检测,根据从体数据生成单元5按时序地生成的体数据中选择的肿瘤候补区域由于造影剂而使图像亮度变化(被染色)的时间(タイミング)(称为“肿瘤染色相(腫瘍染影相)”)的体数据、以及脉管区域被染色的时相(称为“脉管染色相(脈管染影相)”)的体数据进行。
图5表示数据处理单元7的具体结构。数据处理单元7具备体数据存储单元71、脉管信息检测单元72、肿瘤信息检测单元73、邻近脉管检测单元74、治疗参数计测单元75以及治疗方法设定单元76。体数据存储单元71保存从体数据生成单元5生成的按时序的体数据中选择的肿瘤染色相的体数据和脉管染色相的体数据。具体为,根据从体数据生成单元5按时序地提供的体数据,依次将图像数据生成单元6生成的整个对象脏器的宽范围的三维图像数据显示在显示单元8中,依据在该三维图像数据的观察下从输入单元9提供的选择指示信号,分别将从按时序的体数据中选择的肿瘤染色相和脉管染色相的体数据保存到体数据存储单元71中。
脉管信息检测单元72具有脉管区域检测单元721和芯线设定单元722。脉管区域检测单元721根据脉管染色相的体数据检测治疗对象脏器内的脉管区域。芯线设定单元722对检测到的脉管区域设定芯线。脉管区域检测单元721将从体数据存储单元71读出的脉管染色相的体数据的体素值与从输入单元9通过主控制单元10提供的临界值α1进行比较,抽取具有由于造影剂的投入而比临界值α1大的体素值的体素,通过这样检测脉管区域。
芯线设定单元722将基准点配置到用脉管区域检测单元721检测到的脉管区域的内部,以该基准点作为始点设定脉管区域的芯线(中心线)。例如,从脉管区域内任意配置的基准点向三维全角度方向产生多个单位矢量,算出与从这些单位矢量中作为搜索矢量而选定的、到脉管区域的边界面的距离最大的方向的单位矢量正交的脉管截面的中心位置的坐标。接着,使方向被使搜索矢量与脉管截面相交的位置与其中心一致地修正了的搜索矢量在上述脉管截面的中心地重新设定,根据通过使用修正后的搜索矢量反复进行该过程获得的、脉管行走方向上的多个中心位置坐标,设定脉管区域的芯线。
图6为表示了芯线设定单元722对由三维配置的多个体素构成的脉管染色相的体数据Va设定的芯线Ca的坐标系的图。芯线Ca通过以体数据Va在脉管区域内任意设定的基准点F1(X1、Y1、Z1)为起点,连接脉管内腔的截面的中心点Fq(Xq、Yq、Zq)而设定。
回到图5,肿瘤信息检测单元73具有肿瘤候补区域检测单元731和肿瘤位置信息计测单元732。肿瘤候补区域检测单元731根据肿瘤染色相的体数据检测治疗对象脏器内的肿瘤候补区域。肿瘤位置信息计测单元732计测检测到的肿瘤候补区域的中心位置信息。肿瘤候补区域检测单元731将从体数据存储单元71提供来的肿瘤染色相的体数据所具有的体素值、与在输入单元9中预先设定的临界值α2和临界值α3(α2>α3)进行比较,抽出具有比投入了造影剂时周围的脉管区域或正常组织区域小的体素值的脉管区域,通过这样检测肿瘤候补区域。肿瘤位置信息计测单元732具有运算处理单元(图中没有表示),根据包含在被肿瘤候补区域检测单元731检测到的肿瘤候补区域内的体素的位置坐标计测肿瘤候补区域的中心位置信息。
参照图7说明将投入了EOB Primovist(商品名)(Gd-EOB-DTPA)作为造影剂的肝脏作为对象脏器进行MRI摄影时的它们的关系。此时,假设通过MRI摄影收集到的脉管染色相的体数据中脉管区域的体素值分布的平均体素值为β1,肿瘤染色相的体数据中正常组织区域的体素值分布的平均体素值为β2、肿瘤候补区域的体素值分布的平均体素值为β3。另一方面,假设以检测脉管区域和肿瘤候补区域为目的在输入单元9中设定的临界值α1至临界值α3。在用EOB Primovist作为造影剂的MRI摄影中,脉管染色相中脉管区域的平均体素值β1最大。接着,肿瘤染色相中正常组织区域的平均体素值β2、肿瘤染色相中肿瘤候补区域的平均体素值β3依次变小。因此如图7所示,通过使β1>α1>β2>α2>β3>α3地设定临界值α1至临界值α3,脉管信息检测单元72的脉管区域检测单元721检测具有比临界值α1大的体素值的脉管区域就成为可能。另一方面,肿瘤信息检测单元73的肿瘤候补区域检测单元731检测具有比脉管区域或正常组织区域小的体素值的肿瘤候补区域成为可能。另外,图7中临界值α3的设定是为了排除与脉管区域或肿瘤候补区域无直接关系、不需要的体素或者噪音等级的体素而进行的。
回到图5,邻近脉管检测单元74具备运算处理单元(没有图示),根据由肿瘤候补区域检测单元731检测到的至少1个肿瘤候补区域信息和由脉管区域检测单元721检测到的脉管区域信息,检测各肿瘤候补区域的邻近脉管区域。即,邻近脉管检测单元74的运算处理单元根据从脉管信息检测单元72的芯线设定单元722提供的芯线信息、和从肿瘤信息检测单元73的肿瘤位置信息计测单元732提供的肿瘤候补区域的重心位置信息,检测离肿瘤候补区域的重心的距离在规定范围内的芯线(邻近芯线)、和离肿瘤重心最近的邻近芯线上的邻近点。而且,运算处理单元检测与被检测到的邻近芯线相对应的邻近脉管区域。
图8为表示被邻近脉管检测单元74检测到的邻近脉管区域的模型图。邻近脉管检测单元74的运算处理单元以肿瘤候补区域Tm的肿瘤重心Pt为基准、设定具有规定半径d的球面Sm,检测存在于球面Sm内部的脉管区域Vs的芯线Ca作为邻近芯线Cax。接着,检测离肿瘤重心Pt最近的邻近芯线上的邻近点Pv。而且,检测以邻近芯线Cax为中心轴的邻近脉管区域Vsx。
再回到图5。肿瘤参数计算单元75例如具备分枝信息检测单元751、狭窄率计测单元752和肿瘤计测单元753。即,治疗参数计算单元75根据从邻近脉管检测单元74提供的邻近脉管信息、从脉管信息检测单元72提供的脉管区域信息和从肿瘤信息检测单元73提供的肿瘤候补区域信息,算出以设定推荐治疗方法为目的的各种肿瘤参数。
治疗参数计算单元75的分枝信息检测单元751像图9所示那样,根据从邻近脉管检测单元74提供的邻近芯线上的邻近点Pv、从脉管信息检测单元72的芯线设定单元722提供的芯线Ca,检测邻近点Pv所属的分枝。例如,在将到达芯线Ca的第1分枝点P1作为脉管区域Vs的主干Vs0、将从第1分枝点P1到第2分枝点P2作为1次分枝Vs1、将从第2分枝点P2到第3分枝点P3作为2次分枝Vs2、将从第3分枝点P3到第4分枝点P4作为3次分枝Vs31、……的情况下,分枝信息检测单元751接收从邻近脉管检测单元74提供的邻近点Pv的位置信息、和从脉管信息检测单元72的芯线设定单元722提供的芯线Ca的位置信息,以邻近点Pv为始点沿着芯线Ca检测邻近点Pv所属的3次分枝Vs3。
另一方面,狭窄率计测单元752接收从邻近脉管检测单元74提供的邻近芯线的位置信息、和从脉管区域检测单元721提供的脉管区域的轮廓数据,通过对脉管区域的轮廓数据设定与邻近芯线垂直的多个截面,计测邻近脉管区域的狭窄率。
即如图10所示,狭窄率计测单元752计测被邻近脉管检测单元74检测到的邻近脉管Vsx中由于邻近的肿瘤候补区域Tm的浸润而产生了狭窄的脉管部位的内径Da、和正常的脉管部位的内径Db,再根据这些计测结果计测邻近脉管Vsx的邻近点Pv或其附近的狭窄率。
再次回到图5。治疗参数计算单元75的肿瘤计测单元753根据从肿瘤信息检测单元73的肿瘤候补区域检测单元731提供的肿瘤候补区域的轮廓信息计测肿瘤数和肿瘤直径。治疗方法设定单元76具备治疗算法保管单元761和治疗方法选择单元762。治疗算法保管单元761中预先保管有根据过去的治疗经验等预先设定的治疗算法。根据治疗方法选择单元762、治疗参数计算单元75算出的各种肿瘤参数设定适合于该肿瘤的治疗的推荐治疗方法。
图11为设定对肝细胞癌的推荐治疗方法时有效的治疗算法的具体例。该例表示根据邻近点的分枝信息、肿瘤数和肿瘤直径设定推荐治疗方法的情况。即,通过图像诊断的治疗方法首先用分枝信息分为以下类:在肿瘤候补区域附近不存在邻近脉管区域(门脉)和邻近点的Vp0,在比门脉2次分枝靠末梢处存在邻近点的Vp1,在门脉2次分枝存在邻近点的Vp2,在门脉1次分枝存在邻近点的Vp3,以及在门脉主干存在邻近点的Vp4(没有图示)。在门脉分枝存在邻近点的Vp1和Vp2选择经导管肝动脉注入疗法(TAI法—Transcatheter Arterial Infusion,肝动脉灌注法),Vp3选择TAI法或全身化学疗法等。
另一方面,在肿瘤候补区域附近不存在邻近门脉或邻近点的Vp0中,治疗方法还根据肿瘤数或肿瘤直径进一步分类。在肿瘤数为4个以上的情况下,选择经导管肝动脉栓塞疗法(TAE法—Transcatheter ArterialEmbolization)。在肿瘤数为3个以下、肿瘤直径比3cm大的情况下,选择TAE法和射频灼融疗法(RFA法)等局部治疗。在肿瘤数为3个以下并且肿瘤直径为3cm以下的情况下,分别选择局部治疗。
治疗方法设定单元76的治疗方法选择单元762接收从肿瘤参数计算单元75提供的邻近点的分枝信息,以及与邻近脉管中的狭窄率、肿瘤候补区域的肿瘤数和肿瘤直径有关的信息,通过从预先保管在治疗算法保管单元761中的各种治疗方法中选择与这些信息相对应的治疗方法,来设定推荐治疗方法。与获得的推荐治疗方法有关的信息作为对肿瘤治疗的第2治疗支援数据在显示单元8中显示。
图1所示的医用图像诊断装置200的显示单元8具备显示数据生成单元、数据变换单元和监视器(都没有图示)。显示数据生成单元将患者的信息和肿瘤候补区域的轮廓数据等附带信息附加到从图像数据生成单元6提供的三维图像数据或MPR图像数据中,生成显示数据。数据变换单元对由显示数据生成单元生成的显示数据进行D/A变换或电视格式变换等变换处理,作为对该肿瘤治疗的第1治疗支援数据显示在监视器中。同样,显示数据生成单元将与从数据处理单元7的治疗方法设定单元76提供的推荐治疗方法有关的信息变换成规定的显示格式,作为对该肿瘤治疗的第2治疗支援数据显示在监视器中。
输入单元9在控制台上具备显示面板和开关、键盘、鼠标等输入设备,进行患者信息的输入、体数据收集条件的设定、图像数据生成条件的设定、肿瘤染色相及脉管染色相的指定、以脉管区域及肿瘤候补区域等的检测为目的的临界值的设定、以及各种指令信号的输入等。
主控制单元10具备CPU和存储电路(都没有图示),具有统一控制医用图像诊断装置200所具有的各单元的功能。主控制单元10的存储电路中保存由输入单元9输入的输入信息或设定信息。主控制单元10的CPU根据保存在存储电路中的输入信息和设定信息,处理由图像信息收集单元100收集到的图像信息,执行对患者的治疗对象脏器的宽范围的三维图像数据、上述治疗对象脏器的以肿瘤候补区域为中心的窄范围的三维图像数据以及MPR图像数据的生成和显示。而且,根据从肿瘤染色相和脉管染色相中的体数据中检测到的肿瘤候补区域、以及邻近该肿瘤候补区域的脉管区域的形状和位置信息等,执行适合于该肿瘤治疗的治疗方法的设定及其显示。
图12为说明本实施例中的基于通过MRI摄影收集到的体数据进行图像数据的生成和治疗方法的设定/显示过程的流程图。如上所述,体数据也可以是由X射线CT摄影等其他摄影方式收集的数据。对患者的体数据的收集之前,首先操作医用图像诊断装置200的医生或检查技师等医疗从事者(以下称为“操作者”)在输入单元9中进行患者信息的输入、体数据收集条件的设定、图像数据生成条件的设定、以检测脉管区域及肿瘤候补区域为目的的临界值的设定等的初始设定(图12中步骤S1)。
初始设定结束后,给患者150投入造影剂。经过规定的时间后,在输入单元9中输入MRI摄影的开始指令。通过主控制单元10接收到开始指令的图像信息收集单元100用体数据收集条件对患者150进行既定脉冲序列的MRI摄影,收集MR数据。体数据生成单元5用二维傅立叶变换或三维傅立叶变换对从图像信息收集单元100提供的三维频率空间(k空间)的MR数据进行重构处理或插值处理,生成实际空间的体数据(图12中步骤S2)。
接着,图像数据生成单元6的三维图像数据生成单元61对从体数据生成单元5按时序地提供的体数据的体素设定不透明度或色调等,然后进行绘制处理生成三维图像数据,显示在显示单元8的监视器中(图12中步骤S3)。
操作者在显示单元8中显示的三维图像数据的观察下,在输入单元9中指定造影剂使肿瘤区域亮度变化的时相(肿瘤染色相)和规定的脉管区域亮度变化的时相(脉管染色相)。即从由体数据生成单元5按时序地提供的多个体数据中选择肿瘤染色相和脉管染色相的体数据。被选择的各时相的体数据被保存到数据处理单元7的体数据存储单元71中(图12中步骤S4)。
肿瘤染色相和脉管染色相中的体数据的选择和保存结束后,脉管信息检测单元72的脉管区域检测单元721将从体数据存储单元71读出的脉管染色相的体数据所具有的体素值与从输入单元9通过主控制单元10提供的临界值α1进行比较,抽取由于造影剂的投入而具有比临界值α1大的体素值的体素,通过这样检测脉管区域(图12中步骤S5)。接着,芯线设定单元722在被脉管区域检测单元721检测到的脉管区域的内部配置基准点,以该基准点为始点设定脉管区域的芯线(图12中步骤S6)。
肿瘤信息检测单元73的肿瘤候补区域检测单元731将从体数据存储单元71提供的肿瘤染色相的体数据所具有的体素值与从输入单元9通过主控制单元10提供的临界值α2和临界值α3(α2>α3)进行比较,抽取具有比投入了造影剂时周围的脉管区域或正常组织区域小的体素值的体素,通过这样检测至少一个肿瘤候补区域。接收到该检测结果的显示单元8的显示数据生成单元根据从体数据存储单元71读出的肿瘤染色相的体数据,将例如表示肿瘤候补区域的轮廓的封闭曲线叠加到图像数据生成单元6的三维图像数据生成单元61所生成的整个治疗对象脏器的宽范围的三维图像数据上,并显示在监视器中(图12中步骤S7)。
肿瘤位置信息计测单元732根据被肿瘤候补区域检测单元731检测到的肿瘤候补区域中包含的体素的位置坐标,计测肿瘤候补区域的肿瘤重心位置信息(图12中步骤S8)。接着,操作者使用设置在输入单元9中的输入设备从在显示单元8中与肿瘤染色相的宽范围的三维图像数据一起被显示的多个肿瘤候补区域中,选择所希望的肿瘤候补区域(图12中步骤S9)。
通过主控制单元10接收了肿瘤候补区域的选择信号的数据处理单元7的邻近脉管检测单元74根据从脉管信息检测单元72的芯线设定单元722提供的芯线位置信息、和从肿瘤信息检测单元73的肿瘤位置信息计测单元732提供的与上述选择信号相对应的肿瘤候补区域的重心位置信息,检测离肿瘤重心的距离在规定范围内的邻近芯线以及离上述肿瘤中心最近的邻近芯线上的邻近点。而且,邻近脉管检测单元74检测与被检测到的邻近芯线相对应的脉管区域作为邻近脉管区域(图12中步骤S10)。
接着,图像数据生成单元6的MPR图像数据生成单元62接收从数据处理单元7的肿瘤信息检测单元73提供来的肿瘤候补区域的重心位置信息、和从邻近脉管检测单元74提供来的邻近肿瘤候补区域的邻近芯线的位置信息,对从体数据存储单元71读出的肿瘤染色相或者脉管染色相的体数据设定包含肿瘤重心和邻近芯线的平面形状或曲面形状的MPR截面。抽取该MPR截面上存在的上述体数据的体素,生成以肿瘤候补区域和邻近脉管区域为中心的窄范围的MPR图像数据。
图像数据生成单元6的三维图像数据生成单元61接收从数据处理单元7的肿瘤信息检测单元73提供来的肿瘤候补区域的重心位置信息或者从邻近脉管检测单元74提供来的邻近点的位置信息,对从体数据存储单元71读出的肿瘤染色相或者脉管染色相的体数据进行以肿瘤重心或者邻近点为基准的绘制处理,生成以肿瘤候补区域和邻近脉管区域为中心的窄范围的三维图像数据。获得的MPR图像数据和三维图像数据作为对肿瘤治疗的第1治疗支援数据被显示在显示单元8的监视器中(图12中步骤S11)。
肿瘤参数计算单元75的分枝信息检测单元751根据从邻近脉管检测单元74提供来的邻近点的位置信息、和包括从芯线设定单元722提供来的上述邻近点的宽范围的芯线的位置信息,检测邻近点所属的分枝。狭窄率计测单元752接收从邻近脉管检测单元74提供来的邻近芯线的位置信息和从血管区域检测单元721提供来的脉管区域的轮廓数据,对脉管区域的轮廓数据设定与邻近芯线垂直的多个截面。并且,通过计测由于肿瘤的浸润而发生了狭窄的脉管区域的内径和正常脉管区域的内径,由此算出邻近脉管区域的狭窄率。肿瘤计测单元753根据从肿瘤信息检测单元73的肿瘤候补区域检测单元731提供来的肿瘤候补区域的轮廓信息计测其数量和肿瘤直径(图12中步骤S12)。
治疗方法设定单元76接收在肿瘤参数计算单元75中算出的邻近点的分枝信息、邻近脉管中的狭窄率、肿瘤候补区域的数量及肿瘤直径等肿瘤参数,从被预先保管在自己的治疗算法保管单元761中的各种治疗方法中选择与这些肿瘤参数相对应了的治疗方法,通过这样设定适合于该肿瘤的治疗方法。与被设定的治疗方法有关的信息作为对肿瘤治疗的第2治疗支援数据,与在上述步骤S11中生成的窄范围的三维图像数据或MPR图像数据(第1治疗支援数据)一起被显示在显示单元8的监视器中(图12中步骤S13)。
如果以上述肿瘤候补区域和邻近脉管区域为中心的窄范围的三维图像数据或MPR图像数据的生成/显示、和对上述肿瘤候补区域的治疗方法的设定/显示结束了的话,则返回步骤S7的将肿瘤候补区域的轮廓数据叠加到治疗对象脏器的宽范围的三维图像数据中的显示模式,从由被显示的多个构成的肿瘤候补区域中依次选择新的肿瘤候补区域。对被选择的肿瘤候补区域的每一个进行窄范围的三维图像数据和MPR图像数据的生成/显示、和对肿瘤候补区域的治疗方法的设定/显示(图12中步骤S9至步骤S13)。
图13为表示本发明其他实施例的图像信息处理装置的结构的方框图。该实施例的图像信息处理装置使用由另外设置的医用图像诊断装置预先收集的体数据,对肿瘤候补区域的每一个进行窄范围的三维图像数据和MPR图像数据的生成/显示、和适合于上述肿瘤候补区域的治疗的推荐治疗方法的设定/显示。另外,为了省略冗长的详细说明,在图13的结构中对于具有与图1所示的医用图像诊断装置200相同的结构和功能的各单元附加相同的附图标记。
图像信息处理装置300具备体数据保管单元80、图像数据生成单元6、数据处理单元7、显示单元、输入单元9a、和控制单元90。
体数据保管单元80保管由被另外设置的MRI装置或X射线CT装置等医用图像诊断装置(没有图示)预先收集的、通过网络或大容量的存储媒体等提供的、被投入了造影剂的患者的时序体数据。图像数据生成单元6处理该体数据,生成对治疗对象脏器的宽范围的三维图像数据、或者上述治疗对象脏器的以肿瘤候补区域为中心的窄范围的三维图像数据和MPR(Multi Planar Reconstruction,多维平面重建)图像数据。数据处理单元7处理上述体数据,检测治疗对象脏器中的肿瘤候补区域和邻近该肿瘤候补区域的脉管区域,根据获得的肿瘤候补区域和脉管区域的各种信息设定推荐治疗方法。显示单元8将图像数据生成单元6中生成的三维图像数据和MPR图像数据、或者与在数据处理单元7中设定的推荐治疗方法有关的信息,作为对肿瘤治疗的治疗支援数据进行显示。输入单元9a具备各种输入设备,进行患者信息的输入、图像数据生成条件的设定、肿瘤染色相及脉管染色相的指定、以脉管区域及肿瘤候补区域等的检测为目的的临界值的设定、以及各种指令信号的输入等。控制单元90具备CPU和存储电路,具有统一控制图像信息处理装置300所具有的各单元的功能。
控制单元90的存储电路中保存在输入单元9a输入或者设定的上述信息。另一方面,控制单元90的CPU根据保存在存储电路中的输入信息和设定信息处理从体数据保管单元80读出的时序体数据,执行对治疗对象脏器的宽范围的三维图像数据、上述治疗对象脏器的以肿瘤候补区域为中心的窄范围的三维图像数据和MPR图像数据的生成和显示。而且,根据基于肿瘤染色相和脉管染色相中的体数据检测到的上述肿瘤候补区域、以及邻近该肿瘤候补区域的脉管区域的形状和位置信息等,执行推荐治疗方法的设定及其显示。由图像信息处理装置300生成治疗支援数据的生成过程与图12所示的步骤S3至步骤S13相同。
如果采用本实施例的图像信息处理装置,由于能够根据从患者的治疗对象脏器收集到的体数据生成对治疗对象脏器中产生的肿瘤的治疗有效的治疗支援数据,因此在短时间内决定适合于肿瘤治疗的治疗方法成为可能。即,进行高效率的术前诊断成为可能。由于通过观测以肿瘤候补区域为中心的窄范围的三维图像数据、和包含肿瘤候补区域的肿瘤重心以及邻近该肿瘤候补区域的邻近脉管区域的芯线的MPR截面中生成的窄范围的MPR图像数据,能够准确地掌握浸润到脉管内的肿瘤的状态,因此确切的治疗方法的选择变得容易。
如果采用本实施例的图像信息处理装置,还能够根据上述肿瘤候补区域及邻近该肿瘤候补区域的邻近脉管区域的形状和位置信息等算出各种肿瘤参数,根据这些肿瘤参数和预先设定的治疗算法在短时间内设定适合于肿瘤治疗的推荐治疗方法。因此,即使在该患者的治疗对象脏器中存在多个肿瘤候补区域的情况下,也能够高效率地对这些肿瘤候补区域的每一个设定最合适的推荐治疗方法。
通过观察基于上述窄范围的三维图像数据和MPR图像数据的第1治疗支援数据和基于推荐治疗方法的信息的第2治疗支援数据,与肿瘤治疗有关的操作者能够在短时间内决定对肿瘤治疗合适的治疗方法。
尤其是由于邻近脉管区域基于离肿瘤中心规定范围内的脉管区域的芯线而被检测,因此能够容易地判断有无对脉管具有浸润可能性的肿瘤。而且,通过根据肿瘤候补区域及邻近该肿瘤候补区域的邻近脉管区域的形状和位置信息等算出各种肿瘤参数,准确地掌握肿瘤对脉管的进展程度和恶性程度成为可能。
如果采用本实施例,由于能够使用从另外设置的医用图像诊断装置通过网络等提供来的该患者的体数据进行上述第1治疗支援数据和第2治疗支援数据的生成及其显示,因此医疗从业者能够不太受时间和场所的制约地决定对该患者的治疗方针或治疗方法。
本发明并不局限于上述实施例,能够变形来实施。例如,虽然实施例中叙述了基于通过对治疗对象脏器MPI摄影收集到的体数据进行治疗支援数据的生成及其显示时的情况,但体数据也可以是通过X射线CT摄影等其他摄影方式收集的数据。
上述实施例中叙述了在被显示在显示单元中的三维图像数据的观察下通过输入单元指定肿瘤染色相及脉管染色相,根据该指定信号按时序地从多个体数据中选择肿瘤染色相及脉管染色相的体数据时的情况。除此以外,也可以新设置体数据选择单元,使用该体数据选择单元从时序的体数据中自动选择规定的脉管区域和肿瘤候补区域的体素值最大或最小的体数据作为脉管染色相和肿瘤染色相的体数据。
虽然叙述了在显示单元8中同时显示基于以肿瘤候补区域为中心的窄范围的三维图像数据和MPR图像数据的第1治疗支援数据、以及包含推荐治疗方法的信息的第2治疗支援数据的情况,但第1治疗支援数据和第2治疗支援数据既可以使其独立显示,也可以只生成/显示任何一个治疗支援数据。而且,第1治疗支援数据也可以是上述三维图像数据或MPR图像数据中的某一个。
虽然上述实施例中叙述了凭借分枝信息检测单元751检测邻近芯线上的邻近点所属的分枝作为分枝信息时的情况,但也可以检测邻近芯线或邻近脉管区域所属的分枝作为分枝信息。
虽然叙述了肿瘤参数计算单元根据从邻近脉管检测单元提供的邻近脉管信息、从脉管信息检测单元提供的脉管区域信息、以及从肿瘤信息检测单元提供的肿瘤候补区域信息,算出邻近点的分枝信息、邻近脉管中的狭窄率、肿瘤候补区域的肿瘤数和肿瘤直径;治疗方法设定单元根据这些计测结果设定适合于肿瘤治疗的推荐方法时的情况。但是并不局限于此,也可以用其他的治疗参数进行治疗方法的设定。
虽然这里已经描述了某几个实施例,但这些实施例在这里只是作为例子出现,并没有意图用来限定本发明的范围。当然,这里描述的新颖的实施形态可以通过多种方式来表现。而且,在不超出本发明的意旨的前提下,所描述的方法在形式上可以做各种省略和改变。附加的权利要求及其相当的主旨覆盖本发明的范围和主旨内的方式或改进。

Claims (13)

1.一种医用图像诊断装置,具备:
体数据生成单元,基于从治疗对象脏器收集到的图像信息,按时序地生成体数据;
脉管区域检测单元,基于从上述按时序地生成的体数据中选择出的脉管染色相的宽范围的体数据,检测上述治疗对象脏器中的脉管区域;
其特征在于,还具备:
肿瘤候补区域检测单元,基于从上述按时序地生成的体数据中选择出的肿瘤染色相的宽范围的体数据,检测上述治疗对象脏器中的肿瘤候补区域;
肿瘤位置信息计测单元,检测上述肿瘤候补区域的肿瘤重心;
邻近脉管检测单元,检测离上述肿瘤重心在规定范围内的上述脉管区域作为邻近脉管区域;
图像数据生成单元,基于从上述宽范围的体数据中抽取的包含上述肿瘤候补区域及上述邻近脉管区域的窄范围的体数据,生成治疗支援数据;
对上述脉管区域设定芯线的芯线设定单元;以及
对上述邻近脉管区域的狭窄率的计测单元。
2.如权利要求1所述的医用图像诊断装置,其特征在于,上述图像数据生成单元至少为三维图像数据或者作为多维平面重建图像数据的MPR图像数据中的任一个。
3.如权利要求1所述的医用图像诊断装置,其特征在于,上述图像数据生成单元在包含上述邻近脉管区域中的上述芯线和上述肿瘤重心的MPR截面中生成MPR图像数据。
4.如权利要求1所述的医用图像诊断装置,其特征在于,还具备显示上述治疗支援数据的显示单元。
5.一种医用图像诊断装置,具备:
体数据生成单元,基于从治疗对象脏器收集到的图像信息,按时序地生成体数据;
脉管区域检测单元,基于从上述按时序地生成的体数据中选择的脉管染色相的体数据,检测上述治疗对象脏器中的脉管区域;
其特征在于,还具备:
肿瘤候补区域检测单元,基于从上述按时序地生成的体数据中选择的肿瘤染色相的体数据,检测上述治疗对象脏器中的肿瘤候补区域;
肿瘤位置信息计测单元,检测上述肿瘤候补区域的肿瘤重心;
邻近脉管检测单元,检测离上述肿瘤重心在规定范围内的上述脉管区域作为邻近脉管区域;
肿瘤参数计算单元,基于上述肿瘤候补区域、上述脉管区域或上述邻近脉管区域中的至少任一个的信息,计算肿瘤参数;
治疗方法设定单元,基于上述计算出的肿瘤参数设定对上述肿瘤候补区域的治疗方法;
对上述脉管区域设定芯线的芯线设定单元;以及
对上述邻近脉管区域的狭窄率的计测单元。
6.如权利要求5所述的医用图像诊断装置,其特征在于,上述肿瘤参数计算单元算出上述邻近脉管区域所属的上述脉管区域的分枝信息或上述邻近脉管区域的狭窄率作为上述肿瘤参数。
7.如权利要求5所述的医用图像诊断装置,其特征在于,上述肿瘤参数计算单元计测上述肿瘤候补区域的数量和肿瘤候补区域的大小,或者两者中的至少任一个,作为上述肿瘤参数。
8.如权利要求5所述的医用图像诊断装置,其特征在于,上述治疗方法设定单元基于由上述肿瘤参数计算单元算出的至少一个上述肿瘤参数、和预先设定的治疗算法,设定上述治疗方法。
9.如权利要求5所述的医用图像诊断装置,其特征在于,还具备显示与上述治疗方法有关的信息作为治疗支援数据的显示单元。
10.一种图像信息处理装置,具备:
体数据保管单元,保管从治疗对象脏器收集到的按时序的体数据;
脉管区域检测单元,基于从上述按时序的体数据中选择的脉管染色相的宽范围的体数据,检测上述对象脏器中的脉管区域;
其特征在于,还具备:
肿瘤候补区域检测单元,基于从上述按时序的体数据中选择的肿瘤染色相的宽范围的体数据,检测上述对象脏器中的肿瘤候补区域;
肿瘤位置信息计测单元,检测上述肿瘤候补区域的肿瘤重心;
邻近脉管检测单元,检测离上述肿瘤重心在规定范围内的上述脉管区域作为邻近脉管区域;
图像数据生成单元,基于从上述宽范围的体数据中抽取的包含上述肿瘤候补区域及上述邻近脉管区域的窄范围的体数据,生成治疗支援数据;
对上述脉管区域设定芯线的芯线设定单元;以及
对上述邻近脉管区域的狭窄率的计测单元。
11.如权利要求10所述的图像信息处理装置,其特征在于,上述图像数据生成单元生成三维图像数据或者作为多维平面重建图像数据的MPR图像数据中的至少任一个。
12.如权利要求10所述的图像信息处理装置,其特征在于,还具备:
肿瘤参数计算单元,基于上述肿瘤候补区域、上述脉管区域或上述邻近脉管区域中的至少任一个的信息,计算肿瘤参数;以及
治疗方法设定单元,基于上述肿瘤参数设定对上述肿瘤候补区域的治疗方法。
13.如权利要求12所述的图像信息处理装置,其特征在于,还具备:显示与上述治疗方法有关的信息作为治疗支援数据的显示单元。
CN201110137482.1A 2010-05-25 2011-05-25 医用图像诊断装置及图像信息处理装置 Active CN102283650B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP119572/2010 2010-05-25
JP2010119572A JP5537261B2 (ja) 2010-05-25 2010-05-25 医用画像診断装置、画像情報処理装置及び治療支援データ表示用制御プログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102283650A CN102283650A (zh) 2011-12-21
CN102283650B true CN102283650B (zh) 2014-07-23

Family

ID=45330616

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201110137482.1A Active CN102283650B (zh) 2010-05-25 2011-05-25 医用图像诊断装置及图像信息处理装置

Country Status (3)

Country Link
US (1) US9149243B2 (zh)
JP (1) JP5537261B2 (zh)
CN (1) CN102283650B (zh)

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5537261B2 (ja) * 2010-05-25 2014-07-02 株式会社東芝 医用画像診断装置、画像情報処理装置及び治療支援データ表示用制御プログラム
RU2530220C1 (ru) * 2013-03-18 2014-10-10 Корпорация "САМСУНГ ЭЛЕКТРОНИКС Ко., Лтд." Система и способ для автоматической регистрации анатомических точек в объемных медицинских изображениях
US10780298B2 (en) 2013-08-22 2020-09-22 The Regents Of The University Of Michigan Histotripsy using very short monopolar ultrasound pulses
JP6433190B2 (ja) * 2014-08-11 2018-12-05 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
JP6433189B2 (ja) * 2014-08-11 2018-12-05 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
JP6809851B2 (ja) * 2016-09-12 2021-01-06 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像診断装置及び医用画像処理装置
US20200129042A1 (en) * 2017-05-25 2020-04-30 Nec Corporation Information processing apparatus, control method, and program
KR102130963B1 (ko) * 2018-07-09 2020-07-08 라온피플 주식회사 두부이미지 분석 장치 및 이미지 분석 방법
US11813484B2 (en) 2018-11-28 2023-11-14 Histosonics, Inc. Histotripsy systems and methods
AU2021213168A1 (en) 2020-01-28 2022-09-01 The Regents Of The University Of Michigan Systems and methods for histotripsy immunosensitization
DE102021205077B4 (de) * 2021-05-19 2023-02-16 Siemens Healthcare Gmbh Druckkontrollsystem zum Bereitstellen eines auf einen Patienten während einer prä-interventionellen Bildgebung mit einem Bildgebungssystem auszuübenden Drucks
CN113870251B (zh) * 2021-10-19 2022-08-26 中南大学湘雅二医院 放疗精准定位的心脏图像处理方法

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007054147A (ja) * 2005-08-23 2007-03-08 Hitachi Medical Corp 画像診断・治療支援装置
JP2007117384A (ja) * 2005-10-27 2007-05-17 Toshiba Corp 画像診断・治療支援装置及び治療効果判定用画像データ生成方法
CN101152104A (zh) * 2006-04-21 2008-04-02 美国西门子医疗解决公司 半自动主动脉瘤分析用的系统和方法
WO2008042855A2 (en) * 2006-09-29 2008-04-10 The Trustees Of The University Of Pennsylvania Use of ultrasound as an antivascular agent
JP4545169B2 (ja) * 2007-04-12 2010-09-15 富士フイルム株式会社 画像表示方法、装置およびプログラム
JP5451621B2 (ja) * 2007-10-01 2014-03-26 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 介入器具の検出及び追跡
JP5478832B2 (ja) * 2008-03-21 2014-04-23 株式会社東芝 医用画像処理装置、及び医用画像処理プログラム
JP5305757B2 (ja) * 2008-06-30 2013-10-02 株式会社東芝 画像処理装置、超音波診断装置、および画像処理プログラム
JP2010075549A (ja) 2008-09-26 2010-04-08 Toshiba Corp 画像処理装置
JP5537261B2 (ja) * 2010-05-25 2014-07-02 株式会社東芝 医用画像診断装置、画像情報処理装置及び治療支援データ表示用制御プログラム

Also Published As

Publication number Publication date
US9149243B2 (en) 2015-10-06
JP2011244939A (ja) 2011-12-08
JP5537261B2 (ja) 2014-07-02
CN102283650A (zh) 2011-12-21
US20120029337A1 (en) 2012-02-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102283650B (zh) 医用图像诊断装置及图像信息处理装置
CN108460809B (zh) 用于前列腺癌检测和分类的深度卷积编码器-解码器
US20190223750A1 (en) Medical image diagnostic apparatus and medical image display apparatus for volume image correlations
US20070150239A1 (en) Apparatus for monitoring a system with time in space and method therefor
CN105142513A (zh) 医学图像提供设备及其医学图像处理方法
US8050475B2 (en) Detection and localization of vascular occlusion from angiography data
JP2010201154A (ja) 磁気共鳴イメージング装置
US10905352B2 (en) Magnetic resonance imaging apparatus and medical image processing method
JP2012110688A (ja) 磁気共鳴イメージング装置
JP6012931B2 (ja) 画像処理装置及び画像処理装置の制御プログラム
CN108351395A (zh) 来自磁共振图像的虚拟ct图像
JP2023139022A (ja) 医用画像処理方法、医用画像処理装置、医用画像処理システム及び医用画像処理プログラム
US20200187910A1 (en) Adaptive multifocus beamforming ultrasound methods and systems for improved penetration and target sensitivity at high frame-rates
JP2018075075A (ja) 磁気共鳴イメージング装置および酸素摂取率算出方法
Gering A system for surgical planning and guidance using image fusion and interventional MR
US20160058319A1 (en) Image processing apparatus and magnetic resonance imaging apparatus
Botha et al. From individual to population: Challenges in medical visualization
JP5588317B2 (ja) 医用画像診断装置、画像情報処理装置及び制御プログラム
CN109658377A (zh) 一种基于多维度信息融合的乳腺mri病变区域检测方法
JP5485001B2 (ja) Mri装置、自動鑑別ユニット及び自動鑑別用制御プログラム
CN108601553A (zh) 磁共振成像设备及使用该磁共振成像设备扫描磁共振图像的方法
CN106466183A (zh) 工作站、包括其的医学成像设备和对其的控制方法
Zhang et al. Multimodality neurological data visualization with multi-VOI-based DTI fiber dynamic integration
JP2012000189A (ja) 医用画像診断装置、画像情報処理装置及び治療支援データ表示用制御プログラム
CN106510707A (zh) 磁共振成像装置及图像处理装置

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
C41 Transfer of patent application or patent right or utility model
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20160805

Address after: Japan Tochigi

Patentee after: Toshiba Medical System Co., Ltd.

Address before: Tokyo, Japan, Japan

Patentee before: Toshiba Corp

Patentee before: Toshiba Medical System Co., Ltd.