JP2005034473A - Irregular shadow detecting apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は異常陰影検出装置に係り、特に全身に適用可能な異常陰影検出装置に関するものである。 The present invention relates to an abnormal shadow detection apparatus, and more particularly to an abnormal shadow detection apparatus applicable to the whole body.
コンピュータ支援診断装置(以下、CADという)を用いて患者の異常陰影を検出することが行われている。異常陰影の検出では、胸部、肝臓、大腸等の部位によって異なるCADが用いられている(例えば、非特許文献1参照)。
しかしながら、上述のような従来の異常陰影検出では、患者の全身を診断するためには部位によって異なるCADを用いなければならず、また時間の経過による陰影の変化を捕らえにくいものであった。 However, in the conventional abnormal shadow detection as described above, it is necessary to use different CADs for different parts in order to diagnose the whole body of the patient, and it is difficult to capture changes in the shadow over time.
本発明は上記事情を鑑みてなされたもので、患者の全身に適用可能で陰影の経時変化を容易に確認できる異常陰影検出装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide an abnormal shadow detection apparatus that can be applied to the whole body of a patient and can easily confirm a change with time of the shadow.
上記目的を達成するために、請求項1に係る異常陰影検出装置は、異なる日時に取得された同一被検体の頭部、頸部、胸部、腹部、及び脚部を含む部位の医用画像を、取得日時と関連付けて格納する画像格納手段と、被検体の部位ごとの異常陰影検出アルゴリズムを記憶する記憶手段と、前記画像格納手段に格納された医用画像に基づいて異常陰影を検出する際に、該医用画像の部位を識別する識別手段と、前記記憶手段に記憶された異常陰影検出アルゴリズムから、前記識別した医用画像の部位に対する異常陰影検出アルゴリズムを選択する選択手段と、前記画像格納手段に記憶された取得日時の異なる医用画像と、該医用画像の部位に基づいて選択された異常陰影検出アルゴリズムとを用いて異常陰影の検出を行う検出手段と、前記検出結果を表示する表示手段と、を備えている。 In order to achieve the above object, the abnormal shadow detection apparatus according to claim 1 is a medical image of a part including the head, neck, chest, abdomen, and legs of the same subject acquired at different dates and times. When detecting an abnormal shadow based on the medical image stored in the image storage means, the storage means for storing the abnormal shadow detection algorithm for each part of the subject, and the medical image stored in the image storage means. Identification means for identifying a part of the medical image, selection means for selecting an abnormal shadow detection algorithm for the identified part of the medical image from the abnormal shadow detection algorithm stored in the storage means, and storage in the image storage means Detecting means for detecting an abnormal shadow using the obtained medical images having different acquisition dates and times and an abnormal shadow detection algorithm selected based on a part of the medical image, and the detection And display means for displaying the result, the.
請求項1に係る異常陰影検出装置は、異なる日時に取得された医用画像と、医用画像の部位に応じた異常陰影検出アルゴリズムを用いて異常陰影の検出を行うので、患者の全身に適用可能で陰影の経時変化を容易に確認できる。 Since the abnormal shadow detection apparatus according to claim 1 detects an abnormal shadow using a medical image acquired at different dates and times and an abnormal shadow detection algorithm corresponding to a part of the medical image, it can be applied to the whole body of a patient. The change with time of shadow can be easily confirmed.
請求項2に係る異常陰影検出装置は、請求項1に記載の異常陰影検出装置において、前記医用画像は所定のスライス間隔で取得された断層像であって、前記画像格納手段には該断層像が格納されていることを特徴としている。 The abnormal shadow detecting apparatus according to claim 2 is the abnormal shadow detecting apparatus according to claim 1, wherein the medical image is a tomographic image acquired at a predetermined slice interval, and the tomographic image is stored in the image storage means. Is stored.
請求項3に係る異常陰影検出装置は、請求項2に記載の異常陰影検出装置において、前記検出手段は、異常陰影を検出する際に、前記断層像を前記スライス間隔以下の間隔で補間した断層像を作成することを特徴としている。 The abnormal shadow detection apparatus according to claim 3 is the abnormal shadow detection apparatus according to claim 2, wherein the detection means interpolates the tomographic image at an interval equal to or less than the slice interval when detecting the abnormal shadow. It is characterized by creating an image.
請求項3に係る異常陰影検出装置では、断層像のスライス厚以下の間隔で異常陰影の検出を行うことができる。また、多数の断層像をあらかじめ格納しておく必要がなく、必要な部位の断層像を異常陰影検出の際に作成すればよいので、記憶容量を削減できる。 In the abnormal shadow detecting apparatus according to the third aspect, the abnormal shadow can be detected at intervals equal to or smaller than the slice thickness of the tomographic image. In addition, it is not necessary to store a large number of tomographic images in advance, and a tomographic image of a necessary part may be created when detecting an abnormal shadow, so that the storage capacity can be reduced.
請求項4に係る異常陰影検出装置は、請求項3に記載の異常陰影検出装置において、前記検出手段は、異常陰影を検出する際に、前記作成した断層像から取得日時の異なる同一位置の断層像を選択し、該選択した断層像を差分演算することを特徴としている。 The abnormal shadow detection apparatus according to claim 4 is the abnormal shadow detection apparatus according to claim 3, wherein when the detection unit detects the abnormal shadow, the tomograms at the same position having different acquisition dates and times from the created tomographic image An image is selected, and the selected tomographic image is subjected to a difference calculation.
請求項4に係る異常陰影検出装置では、取得日時の異なる同一位置の断層像を選択して差分演算を行うので、異常陰影の計時変化をいっそう容易に確認することができる。 In the abnormal shadow detection apparatus according to the fourth aspect, the difference calculation is performed by selecting the tomographic images at the same position with different acquisition dates and times, so that it is possible to more easily check the time variation of the abnormal shadow.
本発明に係る異常陰影検出装置は患者の全身に適用でき、陰影の経時変化を容易に確認することができる。 The abnormal shadow detection apparatus according to the present invention can be applied to the whole body of a patient, and the change with time of the shadow can be easily confirmed.
以下、添付図面に従って、本発明に係る異常陰影検出装置の好ましい実施の形態について詳説する。 Hereinafter, preferred embodiments of an abnormal shadow detection apparatus according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
図1に、本実施の形態が適用された異常陰影検出システム10の構成を示す。異常陰影検出システム10は、異常陰影検出装置20、CT装置40、及びMRI装置50を含み、これらの装置がLAN60を介して接続されている。
FIG. 1 shows a configuration of an abnormal
異常陰影検出装置20は本発明の異常陰影検出装置に係るもので、中央処理装置(以下、CPUという)22、主メモリ24、磁気ディスク26、表示メモリ28、CRT30、コントローラ32、マウス34、キーボード36を備えており、これらは共通バス38を介して接続されている。
The abnormal
磁気ディスク26には、CT装置40やMRI装置50で撮影した画像のデータが保存されたデータベース100や異常陰影検出プログラム200が格納されており、CPU22はこのプログラムに従って所定の処理を行う。処理に際しては、主メモリ24が画像やデータの一時記憶、処理用の領域として用いられる。処理結果は表示メモリ28を介してCRT30に表示されるとともに磁気ディスク26に格納され、再表示や結果参照に利用される。
The
CT装置40やMRI装置50は、断層像やDR画像等、患者の医用画像を撮影するもので、撮影した画像のデータは、LAN60を介して磁気ディスク26に格納されたデータベース100に保存できるようになっている。
The
次に、異常陰影検出システム10での異常陰影検出手順を図3に基づいて説明する。なお、以下では、断層像に対する異常陰影検出を行う場合について説明している。
Next, the abnormal shadow detection procedure in the abnormal
まず、図2に示すように、CT装置40やMRI装置50を用いてN1才時に全身の断層像を撮影し、画像データを異常陰影検出装置20のデータベース100に保存する(ステップ30)。
First, as shown in FIG. 2, a tomographic image of the whole body is taken at the age of N1 using the
次に、CT装置40やMRI装置50を用いてN2才時に全身の断層像を撮影し、画像データをセットにしてデータベース100に保存する(ステップ31)。その後も、定期的あるいは不定期的に(Nx才時に)、CT装置40やMRI装置50を用いて全身を撮影した断層像のデータをセットにして保存する。これらのデータを用いて、異常陰影検出装置20が異常陰影の検出を行う。
Next, a tomographic image of the whole body is taken at the age of N2 using the
異常陰影検出の際には、経時的に保存しておいた複数セットの断層像を用いて各セットの対応する断層像間で引き算をするが、断層像のスライス間隔(例えば5mmから10mm程度)は各セットの間で異なっている場合もあるので、断層像の引き算を行う前に、撮影時のスライス間隔以下で断層像を補間する(ステップ32)。補間により作成する断層像の間隔(例えば、1mm)は、引き算を行うセットの間でそろえておく。 When detecting an abnormal shadow, a plurality of sets of tomographic images stored over time are used to perform subtraction between the corresponding tomographic images of each set. The slice interval of the tomographic images (for example, about 5 mm to 10 mm). May differ between the sets, so before subtraction of tomographic images, the tomographic images are interpolated within the slice interval at the time of imaging (step 32). The interval (for example, 1 mm) between the tomographic images created by interpolation is set between the sets to be subtracted.
ここで、図3の例に示すように、肩峰と肋骨端の間、肋骨端と骨盤の上端、骨盤の上端と尾骨の間、尾骨からつま先までという具合に、区間や年齢により成長の割合が異なるため、補間により作成する断層像の枚数は異なる。例えば図3では、頭部なら断層像の枚数が1.03倍になり、脚部では1.07倍になる。またこの際、例えば胸部用アルゴリズムは図7の肩峰から肋骨端まで有効であることを予め調べておく。 Here, as shown in the example of FIG. 3, the rate of growth depending on the section and age, such as between the acromion and the radius edge, between the radius edge and the upper pelvis, between the upper edge of the pelvis and the tailbone, and from the coccyx to the toe Therefore, the number of tomographic images created by interpolation differs. For example, in FIG. 3, the number of tomographic images is 1.03 times for the head and 1.07 times for the legs. At this time, for example, it is checked in advance that the chest algorithm is effective from the acromion to the radius end in FIG.
補間演算後、断層像間で引き算をする(ステップ33)。断層像の引き算は、解剖学的に同位置の断層像同士で行う。引き算後、断層像の部位に応じたアルゴリズムで異常陰影検出を行って(ステップ34)、結果をCRT30に表示する(ステップ35)。ステップ34では、部位に応じて円形度等の特徴量を用いて異常陰影を検出してもよいし、各部位用のCADと同様の方法により異常陰影を検出してもよい。
After interpolation calculation, subtraction is performed between tomographic images (step 33). Subtraction of tomographic images is performed between tomographic images at the same anatomical position. After the subtraction, abnormal shadow detection is performed with an algorithm corresponding to the site of the tomographic image (step 34), and the result is displayed on the CRT 30 (step 35). In
なお、解剖学的に同位置であっても、撮影時期や撮影条件の違いによって、断層像中の被検体の位置や大きさが異なる場合がある。このため、画像の引き算の際に、位置合わせ(移動、回転)や大きさ合わせ(拡大、縮小)を行うようにしてもよい。 Even if the position is anatomically the same, the position and size of the subject in the tomographic image may differ depending on the imaging time and imaging conditions. For this reason, position adjustment (movement, rotation) and size adjustment (enlargement, reduction) may be performed when subtracting images.
このように、異常陰影検出装置20では、補間演算により作成した断層像間の引き算を行うので、異常陰影の経時変化を容易に確認することができる。
As described above, the abnormal
以上は各部位ごとの異常陰影検出の説明である。次に、全身データを連続的に処理する手順を、図6を用いて説明する。 The above is the description of the abnormal shadow detection for each part. Next, a procedure for continuously processing whole body data will be described with reference to FIG.
まず、異なる日時(例えば、N1歳とN2歳)に撮影した断層像のセットを入力する(ステップ47)。次に、それぞれの断層像を、スライス間隔以下の間隔(例えば1mm)で補間して断層像を作成する(ステップ48)。この補間間隔は、セット間でそろえておく。 First, a set of tomographic images taken at different dates (for example, N1 years old and N2 years old) is input (step 47). Next, each tomographic image is interpolated at intervals (for example, 1 mm) that are equal to or less than the slice interval to create a tomographic image (step 48). This interpolation interval is set between the sets.
このように、異常陰影検出装置20では多数の断層像をあらかじめ格納しておく必要がなく、必要な部位の断層像を異常陰影検出の際に作成すればよいので、記憶容量を削減することができる。また、補間により間隔をそろえればよいので、セット間で断層像のスライス間隔が異なる場合でも異常陰影の検出を行うことができる。
As described above, the abnormal
各セットについて作成した断層像の中から、解剖学的に同位置となる断層像を選択する(ステップ49)。この際、各セットの断層像同士で相関をとり、最も相関が高くなる2つの画像を同位置とすることができる。ステップ49で選択した断層像について、以下の処理を行う。
From the tomographic images created for each set, a tomographic image having the same anatomical position is selected (step 49). At this time, the correlation between the tomographic images of each set is obtained, and two images having the highest correlation can be set at the same position. The following processing is performed on the tomographic image selected in
画像を頭部用に分類するか否かを判断する(ステップ50)。頭蓋骨に対応するCT値の高い楕円状の領域が画像に存在する間は頭部と判断するようにしてもよいし、頭蓋骨の端が写っている画像から調べていき、目が画像に現れたのを認識できるまで頭部と判断するようにしてもよい。 It is determined whether or not the image is classified for the head (step 50). While an oval region with a high CT value corresponding to the skull is present in the image, it may be determined as the head, or the eye appears in the image after examining from the image showing the end of the skull The head may be determined until it can be recognized.
どのような画像を頭部と判断するかは、医学的区別ではなく、用いるアルゴリズムの性質に依存する。具体的には、頭部か否かの判断を、頭蓋骨に相当するCT値1000以上で中空の閉領域が存在するか否かにより行うこともできる。 Which image is determined to be the head depends not on medical distinction but on the nature of the algorithm used. Specifically, it is possible to determine whether or not the head is a head based on whether or not a hollow closed region exists with a CT value of 1000 or more corresponding to the skull.
判断が肯定されると、ステップ55へ進んで頭部用アルゴリズムで演算をした後にステップ60へ進む。ステップ55の演算では、上述のステップ30から34で説明したように、異なる時期に撮影した断層像を補間して解剖学的に同位置となる断層像を作成し、それらの断層像間で引き算をした後に頭部用アルゴリズムで異常陰影の検出を行う。一方、判断が否定されると次のステップ51へ進む。
If the determination is affirmative, the routine proceeds to step 55, where calculation is performed using the head algorithm, and then the routine proceeds to step 60. In the calculation in
ステップ51では、画像が頸部か否かを判断する。頸部領域であることは、頭部スライスから連続的な領域になっているので分かる。例えば、図7の肩峰が画像中に認識できるまで頸部と判断する。判断が肯定されると、ステップ56へ進んで頸部用アルゴリズムで演算をした後にステップ60へ進む。ステップ56の演算では、異なる時期に撮影した断層像を補間して解剖学的に同位置となる断層像を作成し、それらの断層像間で引き算をした後に頸部用アルゴリズムで異常陰影の検出を行う。一方、ステップ51で判断が否定されると次のステップ52へ進む。
In
ステップ52では、画像が胸部か否かを判断する。胸部か否かの判断は、CT値がマイナス900以下で中空の閉領域が存在するか否かで行うことができる。判断が肯定されると、ステップ57へ進んで胸部・腹部用アルゴリズムで演算した後にステップ60へ進む。ステップ57の演算では、異なる時期に撮影した断層像を胸部・腹部に適用される補間して解剖学的に同位置となる断層像を作成し、それらの断層像間で引き算をした後に胸部・腹部用アルゴリズムで異常陰影の検出を行う。一方、ステップ52で判断が否定されると次のステップ53に進む。
In
ステップ53では、画像が腹部か否かを判断する。腹部領域であることは、胸部スライスから連続的な領域になっているので分かる。判断が肯定されると、ステップ58へ進んで胸部・腹部用アルゴリズムで演算した後にステップ60へ進む。ステップ58の演算では、異なる時期に撮影した断層像を補間して解剖学的に同位置となる断層像を作成し、それらの断層像間で引き算をした後に腹部用アルゴリズムで異常陰影の検出を行う。一方、ステップ53で判断が否定されると次のステップ54へ進む。
In
ステップ54では、画像が脚部か否かを判断する。脚部であることは、足の骨に相当するCT値1000以上の領域の周りに筋肉に相当する低いCT値を持つ領域が取り囲んでいるのを認識して判断する。判断が肯定されると、ステップ59へ進んで脚部用アルゴリズムで演算した後にステップ60へ進む。ステップ59の演算では、撮影時期の異なる断層像を補間して解剖学的に同位置となる断層像を作成し、それらの断層像間で引き算をした後に脚部用アルゴリズムで異常陰影の検出を行う。一方、ステップ54で判断が否定されると次のステップ60へ進む。
In
上記ステップ55からステップ59における異常陰影検出は、部位に応じて円形度などの特徴量を用いて行ってもよいし、各部位用のCADと同様の方法で行ってもよい。
The abnormal shadow detection from
ステップ60では、全身データの処理を終了したか否かを判断する。肯定されるとステップ61へ進んで異常陰影の検出結果を表示した後に本処理ルーチンを終了し、否定されるとステップ49へ戻って断層像の選択と異常陰影検出処理を繰り返す。
In
このように、異常陰影検出装置20は、異なる日時に取得された断層像について、撮影部位を識別し、その結果に基づいて選択したアルゴリズムを用いて異常陰影の検出を行うので、患者の全身に適用可能で異常陰影の経時変化を容易に確認することができる。
As described above, the abnormal
なお、本実施例では断層像に対する異常陰影検出を行う場合について説明しているが、本発明に係る異常陰影検出方法及び装置は断層像だけでなく、DR画像などのレントゲン画像等、他の医用画像にも適用可能である。 Although the present embodiment describes the case where abnormal shadow detection is performed on a tomographic image, the abnormal shadow detection method and apparatus according to the present invention is not only a tomographic image but also other medical devices such as an X-ray image such as a DR image. It can also be applied to images.
10…異常陰影検出システム、20…異常陰影検出装置、40…CT装置、50…MRI装置、60…LAN、100…データベース
DESCRIPTION OF
Claims (4)
被検体の部位ごとの異常陰影検出アルゴリズムを記憶する記憶手段と、
前記画像格納手段に格納された医用画像に基づいて異常陰影を検出する際に、該医用画像の部位を識別する識別手段と、
前記記憶手段に記憶された異常陰影検出アルゴリズムから、前記識別した医用画像の部位に対する異常陰影検出アルゴリズムを選択する選択手段と、
前記画像格納手段に記憶された取得日時の異なる医用画像と、該医用画像の部位に基づいて選択された異常陰影検出アルゴリズムとを用いて異常陰影の検出を行う検出手段と、
前記検出結果を表示する表示手段と、
を備える異常陰影検出装置。 Image storage means for storing medical images of parts including the head, neck, chest, abdomen, and legs of the same subject acquired at different dates and times in association with the acquisition date and time;
Storage means for storing an abnormal shadow detection algorithm for each part of the subject;
Identification means for identifying a part of the medical image when detecting an abnormal shadow based on the medical image stored in the image storage means;
Selection means for selecting an abnormal shadow detection algorithm for a part of the identified medical image from the abnormal shadow detection algorithm stored in the storage means;
Detecting means for detecting an abnormal shadow using a medical image having a different acquisition date and time stored in the image storage means and an abnormal shadow detection algorithm selected based on a part of the medical image;
Display means for displaying the detection result;
An abnormal shadow detection apparatus comprising:
4. The detection unit according to claim 3, wherein when detecting an abnormal shadow, the detection unit selects a tomographic image at the same position having a different acquisition date and time from the created tomographic image, and calculates a difference between the selected tomographic images. The abnormal shadow detection apparatus described.
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Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006255412A (en) * | 2005-03-14 | 2006-09-28 | General Electric Co <Ge> | Method and system for monitoring tumor burden |
JP2007307205A (en) * | 2006-05-19 | 2007-11-29 | Fujifilm Corp | Apparatus and program of recognizing medical image section |
JP2008067851A (en) * | 2006-09-13 | 2008-03-27 | Toshiba Corp | Computer-aided diagnosis apparatus, x-ray ct equipment and image processor |
WO2008038581A1 (en) * | 2006-09-27 | 2008-04-03 | Fujifilm Corporation | Image compressing method, image compressing device, and medical network system |
JP2009232981A (en) * | 2008-03-26 | 2009-10-15 | Fujifilm Corp | Image display apparatus and program for the same |
JP2010170311A (en) * | 2009-01-22 | 2010-08-05 | Toshiba Corp | Medical image processing apparatus |
WO2010113479A1 (en) * | 2009-03-31 | 2010-10-07 | 富士フイルム株式会社 | Image processing apparatus and method and program |
US8897533B2 (en) | 2010-10-29 | 2014-11-25 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Medical image processing apparatus |
JPWO2017037904A1 (en) * | 2015-09-02 | 2018-07-12 | 富士通株式会社 | Interpretation support program, cross-sectional image generation apparatus, and cross-sectional image generation method |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH04333972A (en) * | 1991-05-10 | 1992-11-20 | Toshiba Corp | Medical diagnosis supporting system |
JPH096870A (en) * | 1995-06-16 | 1997-01-10 | Toshiba Medical Eng Co Ltd | Automatic detecting device for abnormal shade |
JP2001137230A (en) * | 1999-11-10 | 2001-05-22 | Toshiba Corp | Computer aided diagnostic system |
JP2001190546A (en) * | 2000-01-17 | 2001-07-17 | Hitachi Medical Corp | Image processing device for x-ray ct apparatus |
JP2002325761A (en) * | 2000-06-30 | 2002-11-12 | Hitachi Medical Corp | Image diagnosis supporting device |
JP2003038476A (en) * | 2001-08-03 | 2003-02-12 | Konica Corp | Computer-aided diagnostic system |
-
2003
- 2003-07-17 JP JP2003275883A patent/JP4401121B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH04333972A (en) * | 1991-05-10 | 1992-11-20 | Toshiba Corp | Medical diagnosis supporting system |
JPH096870A (en) * | 1995-06-16 | 1997-01-10 | Toshiba Medical Eng Co Ltd | Automatic detecting device for abnormal shade |
JP2001137230A (en) * | 1999-11-10 | 2001-05-22 | Toshiba Corp | Computer aided diagnostic system |
JP2001190546A (en) * | 2000-01-17 | 2001-07-17 | Hitachi Medical Corp | Image processing device for x-ray ct apparatus |
JP2002325761A (en) * | 2000-06-30 | 2002-11-12 | Hitachi Medical Corp | Image diagnosis supporting device |
JP2003038476A (en) * | 2001-08-03 | 2003-02-12 | Konica Corp | Computer-aided diagnostic system |
Cited By (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006255412A (en) * | 2005-03-14 | 2006-09-28 | General Electric Co <Ge> | Method and system for monitoring tumor burden |
US8229200B2 (en) | 2005-03-14 | 2012-07-24 | General Electric Company | Methods and systems for monitoring tumor burden |
US8194959B2 (en) | 2006-05-19 | 2012-06-05 | Fujifilm Corporation | Medical image part recognition apparatus and medical image part recognition program |
JP2007307205A (en) * | 2006-05-19 | 2007-11-29 | Fujifilm Corp | Apparatus and program of recognizing medical image section |
JP2008067851A (en) * | 2006-09-13 | 2008-03-27 | Toshiba Corp | Computer-aided diagnosis apparatus, x-ray ct equipment and image processor |
US8520915B2 (en) | 2006-09-13 | 2013-08-27 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Medical image diagnosis apparatus specifying a spot on a projection image for subsequent 3D imaging |
WO2008038581A1 (en) * | 2006-09-27 | 2008-04-03 | Fujifilm Corporation | Image compressing method, image compressing device, and medical network system |
US8218883B2 (en) | 2006-09-27 | 2012-07-10 | Fujifilm Corporation | Image compression method, image compression device, and medical network system |
JP2009232981A (en) * | 2008-03-26 | 2009-10-15 | Fujifilm Corp | Image display apparatus and program for the same |
JP2010170311A (en) * | 2009-01-22 | 2010-08-05 | Toshiba Corp | Medical image processing apparatus |
JP4634539B2 (en) * | 2009-03-31 | 2011-02-16 | 富士フイルム株式会社 | Image processing apparatus and method, and program |
JP4694651B2 (en) * | 2009-03-31 | 2011-06-08 | 富士フイルム株式会社 | Image processing apparatus and method, and program |
CN102164543A (en) * | 2009-03-31 | 2011-08-24 | 富士胶片株式会社 | Image processing apparatus and method and program |
JP2011025056A (en) * | 2009-03-31 | 2011-02-10 | Fujifilm Corp | Image processing apparatus and method and program |
JP2011011069A (en) * | 2009-03-31 | 2011-01-20 | Fujifilm Corp | Image processing apparatus and method and program |
JP4596437B2 (en) * | 2009-03-31 | 2010-12-08 | 富士フイルム株式会社 | Image processing apparatus and method, and program |
JPWO2010113479A1 (en) * | 2009-03-31 | 2012-10-04 | 富士フイルム株式会社 | Image processing apparatus and method, and program |
WO2010113479A1 (en) * | 2009-03-31 | 2010-10-07 | 富士フイルム株式会社 | Image processing apparatus and method and program |
US9144407B2 (en) | 2009-03-31 | 2015-09-29 | Fujifilm Corporation | Image processing device and method, and program |
US8897533B2 (en) | 2010-10-29 | 2014-11-25 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Medical image processing apparatus |
JPWO2017037904A1 (en) * | 2015-09-02 | 2018-07-12 | 富士通株式会社 | Interpretation support program, cross-sectional image generation apparatus, and cross-sectional image generation method |
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Publication number | Publication date |
---|---|
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