JP2005512372A - ノイズの多い画像中で構造を空間的に強調する医用ビューイングシステム及び方法 - Google Patents

ノイズの多い画像中で構造を空間的に強調する医用ビューイングシステム及び方法 Download PDF

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Abstract

ノイズの多い画像のシーケンス中の背景に表わされた関心対象を強調し、強調された画像のシーケンスを表示するビューイングシステム及び方法は、画像のシーケンスを取得する取得手段と、画像を処理する処理手段とを含み、シーケンスの1つの画像中の関心対象に関連する点特徴を抽出し、点特徴の位置から対象の位置を求める、抽出手段と、背景の特徴を除去する一方で関心対象のリッジ特徴を強調する空間フィルタリング手段と、フィルタリングされた背景上に強調された関心対象の処理された画像を表示する表示手段とを有する。

Description

発明の詳細な説明
本発明は、ノイズの多い画像のシーケンス中に表わされる関心対象を強調し、強調された画像のシーケンスを表示する空間強調手段を有するビューイングシステムに関連する。本発明はまた、かかる方法において使用されるべきコンピュータ実行可能な画像処理方法に関連する。本発明は更に、かかるシステムに結合された医用検査装置に関連する、本発明は、例えば、医用撮像システムにおいて、血管造影図中のステント及び動脈壁といった細い関心対象を強調することに適用されうる。
医用画像中のステントを抽出する方法は、イオアニス・コンパトシアリス(Ioannis Kompatsiaris)外による文献、「血管造影図中のステントの変形可能な境界の検出(Deformable Boundary Detection of Stents in Angiographic Images)」、IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING, VOL.19, No.6, p.652-662、2000年6月から公知である。この文献は、血管造影画像中のステントと称される医用器具の変形可能な境界の検出のための画像処理方法について記載している。ステントは、狭窄が現れた領域における血液循環を改善させるために動脈中に配置される外科用ステンレス鋼のコイルである。最初にステントの3次元(3D)モデルの集合があると想定し、ステントの3Dモデルの様々な変形の透視投影を用いると、ステントの2次元(2D)画像の大きい集合が作られる。これらの合成画像は、自動対象認識のための初期の粗い推定値に到達するために、固有空間分解に基づき多変量密度推定値を導出し最尤推定の枠組みを作るための訓練集合として用いられる。検出されたステントのシルエットは、ステントの幾何学形状を考慮に入れる反復的初期化技術と統合された2Dアクティブ輪郭(スネーク)アルゴリズムによって精度が高められる。
上記の引用された文献に開示されているように、患者の冠動脈中に狭窄と称される狭くなった部位が認められると、閉塞を開くことにより心筋への血流を改善するよう血管形成法と称される処置が施されることがある。近年では、血管形成法は、ステント挿入(stent implantation)技術を用いることが多くなっている。このステント挿入技術は、引用された文献の図2に示されるように、罹病血管を効率的に開いておくために、検出された狭窄の位置でのステント留置の作業を含む。ステント留置は、多くの患者が緊急の心臓バイパス手術及び/又は心臓発作(心筋梗塞)を回避することを助ける。引用された文献の図1に示すステントは、コイルを形成するよう精密レーザで切られた小さいスロットのあるステンレス鋼の管である。これは、カテーテル及びガイドワイヤによって導入されるモノレールに取り付けられたバルーンの周りにきつく巻き付けられ、バルーンカテーテル(balloon-tipped catheter)と称される装置を形成する。このバルーンカテーテルは、小さい切開を通じて動脈の中に入れられる。適当な位置に置かれると、コイルを広げるためにバルーンが膨張される。膨張されると、永久的な埋め込み物と考えられうるステントは、動脈壁を開いたままに保つ足場のように作用する。これは、より多くの血液が心筋へ流れることを可能とする。
動脈、バルーン、ステント、モノレール、及び細いガイドワイヤは、ノイズの多い蛍光透視画像中に観察される。これらは、低いX線撮影コントラストを示し、正確な位置におけるステントの留置及び拡張の評価を非常に困難とする。また、ステント挿入の作業中、モノレールは、バルーン及びそれに巻き付けられたステントとともに、動脈に対して動き、動脈は心拍の影響下で動いており、動脈は患者の呼吸の影響下で動く背景上で見られる。これらの動きは、蛍光透視撮像の下でのステント挿入の追跡の視覚化を更に困難とする。特に、これらの動きはズーム処理を効率の悪いものとし、なぜならばズームされた画像フレームから関心対象が出てしまうからである。臨床上の問題は、ステントの不適当な膨張、ステントの不適当な配置、並びに幾つかのステントの間の隙間又は重なり合いに関連する。研究により、明らかに血管造影上は展開が成功したときであっても80パーセントのステントで拡張が不十分であることが分かっている。不適切に配置されたステントは、血流を局所的に妨げ、血栓症を生じさせうる。
引用された文献に開示された方法は、血管造影画像中のステントの同定に大きく頼っている。この公知の方法は、ステントの3Dモデルの集合を形成する段階、3Dモデルから2D画像を形成する段階、及び心拍曲線中のステントの2D画像に2Dモデルを一致させる段階とを有する。この方法は、ステント留置のインターベンション段階において必要な画像のシーケンスのリアルタイム処理に対しては実際にはあまりにも重い計算負荷を与える。また、術者は画像の解像度に関してますます多くの要求をもつようになっている。従って、提案される方法は、インターベンション後の段階にのみ用いられることが望ましいものでありうる。
その代わりに、本発明は、例えばインターベンション段階中に使用されるためにリアルタイムで画像を処理するよう空間フィルタリング手段を有するビューイングシステムを提案することを目的とする。インターベンションを視覚化するために、このシステムは、関心対象に関連するマーカと称される特定の特徴を抽出する問題を解決する手段を有し、これは、マーカの位置を正確に見つけ、関心対象の位置を導出することを可能とする。例えば、ステント留置のインターベンションでは、システムは、モノレールに取り付けられたバルーンマーカを抽出する手段を有し、これは、その周りにステントが巻き付けられた又は巻き付けられていないバルーンの位置を検出することを可能とする。このリアルタイムで画像を処理する手段を有するシステムは、例えば動脈のルーメンを広げるようバルーンを膨張させるため、又はバルーンを膨張させその周りに巻き付けられたステントを展開させるために、動脈の狭窄領域に対するバルーンの位置決めを更に可能とする。
本発明によれば、関心対象の位置の検出の問題は、この関心対象を純粋に直接的に抽出することによっては解決されない。例えば、心臓学では、この問題は、ステント又は動脈壁を単に直接的に抽出することでは解決されない。代わりに、これらの問題は、ステント又は動脈壁といった術者にとって実際に最終的に関心となる対象に関連しない特徴を抽出することによって解決される。実際に、上述のように、この対象は、もともと悪いコントラストであり、既にノイズの多い背景上に表わされ、動きを受ける。本発明によれば、ビューイングシステムは、関心対象及びマーカと称される関連する特定の特徴を表わす画像のシーケンスを取得し、関連する関心対象の位置を導出するためにマーカを先ず抽出する手段を含む。システムは更に、マーカに関連する局所化された関心対象を強調する手段を有する。例えば、心臓学では、関心対象は、動脈又は一対のバルーンマーカに関連するステントである。システムはまた、インターベンションをリアルタイムで表示する表示手段を有する。これはユーザにより作動可能であってもよい。
かかるシステムは、請求項1及び従属項に記載されている。特許請求の範囲には、システムにおいて使用されるべき画像処理方法、本発明の方法の段階を実施するためのプログラムプロダクト、及び、かかるシステムに関連する検査装置が更に記載されている。
以下、本発明の実施例について、図面を参照して詳述する。
本発明は、ノイズの多い画像のシーケンス中の関心対象を強調し、強調された画像のシーケンスを表示するビューイングシステム、並びに、ビューイングシステムにおいて用いられるコンピュータ実行可能な画像処理方法に関する。ビューイングシステム及び方法は、リアルタイムで画像を取得し、処理し、表示する手段を有する。本発明のビューイングシステム及び画像処理方法について、以下、心臓医療分野に対する適用における例に関して説明する。この適用では、関心対象は、動脈といった器官、並びに、バルーン又はステントといったツールである。これらの対象は、血管形成法と称される医療インターベンション中、血管造影図と称されるX線蛍光透視画像のシーケンス中に観察される。システム及び方法は、血管造影図以外の画像中のステント及び血管以外の関心対象に対して適用されうる。関心対象は、画像参照に対して動いてもよいが、必ずしも動く必要はなく、背景は対象又は画像参照に対して動いてもよい。
図2A乃至図2Cを参照するに、以下説明する適用では、ステント留置は、通常は狭窄と称される病変の位置において動脈を広げる幾つかの段階を有する医療インターベンションである。予備段階では、術者は患者の動脈81中の狭窄80aの位置を医用画像中で可能な限りよい位置となるようにみつける。次に、医療インターベンションは以下の段階を含む。
(A)図2Bを参照するに、カテーテル69及び細いガイドワイヤ65を用いて、端部にバルーン74aが巻き付けられ、バルーン74aにステント75aが巻き付けられたモノレール70が導入され、バルーンをステントと共に、バルーンマーカ71、72を用いて動脈81のルーメン80b中の狭窄の位置に位置決めする。
(B)図2Cを参照するに、ステント75aを形成するコイルを広げるために膨張されたバルーン74aとなるようにバルーン74bを膨張させ、ステント75aは動脈壁中に埋め込まれた広げられたステント75bとなる。次に、広げられたステント75bを永久的な埋込物と考え、バルーン75b、モノレール70、ガイドワイヤ65及びカテーテルを除去する。
これらのステップ(A)及び(B)の前に、狭窄のある領域で動脈を予め広げる2つの段階が先行してもよい。
(a)図2Aを参照するに、カテーテル69を用いて、カテーテル69の端部を越えて延び、狭窄の位置において動脈の小さいルーメン80aを通過する細いガイドワイヤ65を導入する。ガイドワイヤ65によって案内され、端部にステントのない第1のバルーン64が巻き付けられた第1のモノレール60を導入する。バルーンマーカ64を用いて、狭窄80aの位置において第1のバルーン64を位置決めする。
(b)図2A及び図2Bを参照するに、狭窄の位置における動脈81の狭いルーメン80aを、動脈の広げられた部分80bとなるように広げるために、この第1のバルーン64を膨張させる。次に、第1のバルーン64を第1のモノレール60と共に除去する。
血管形成法と称される医療インターベンションは、ステントと動脈壁がノイズの多い背景上ではほとんど区別することができず、更に動きを受ける、コントラストの悪い医用画像により、実行が困難である。本発明によれば、ビューイングシステムは、インターベンション中に画像のシーケンスを取得し、インターベンション中にリアルタイムで画像を自動的に処理し表示する手段を有する。このシステムは、通常は画像の参照に対して動いているが必ずしも動いている必要はない関心対象を抽出し位置を見つけるために元の画像に対して適用される第1の手段を有し、背景は参照及び対象のいずれに対しても動いている。対象はほとんど放射線を通さないため、望ましくは関連するマーカを位置決定することによって間接的に位置決定される。抽出手段は、まず、マーカを抽出するために適用される。このシステムは更に、空間フィルタリングを実行する少なくとも1つの処理手段を含む。この技術は、対象が前にマーカに対して位置が見つけられているため、関心対象を強調するのに有効である。空間強調手段は、背景の特徴又は他の望まれていない特徴を強調することなく関心対象の鮮鋭な細部の強調を与えるために関心対象に特に適応される。
心臓学上の適用についての本例では、ユーザは、医療インターベンションを行う者であり、例えば1つ又は複数のツールを動かさない間に、画像処理段階中に介在する可能性を有する。まず、ユーザは、画像中の関心領域を選択しうる。加えて、ユーザは、画像処理手段を作動させ制御するために、図4に示す制御手段58を自由に用いることができる。これらの制御手段は、ユーザが処理動作を開始させるため、処理動作の持続時間を制御するため、及び処理動作を終わらせるための開始手段及び停止手段を有する。特に、ユーザは、最終的な処理された画像が、対象の動きが診断上重要であるか否かに依存して、位置合わせされるか否かを選択しうる。
関心対象は、バルーンマーカ61、62又は71、72といった特定の特徴を位置決定することによって間接的に位置決定されることが望ましい。モノレール60上にバルーン64に対して所定の位置に配置されたバルーンマーカ61、62は、動脈のルーメン中でバルーンを拡張させる前に狭窄領域に対する第1のバルーンの位置を決定することを可能とする。モノレール70上にバルーン74aに対して所定の位置で配置され、バルーンマーカ71、72は、ステント拡張前に第2のバルーンの周りに巻き付けられたステント75aの位置を決定し、拡張されたステント75bを最終的に調べることを可能とする。
図1A及び図1Cを参照するに、マーカと称されるこれらの特定の特徴は、ステント又は血管壁よりもはるかによいコントラストを示す。抽出手段1は、マーカを元の画像Iから正確に抽出するのに適している。これらのマーカは特定の容易に認識可能な形状を有し、画像中で高いコントラストを有する材料から形成される。従って、これらは抽出が容易である。尚、これらの特定の特徴は、術者にとって実際に最終的に関心となる対象であるコントラストの悪いバルーン、ステント又は血管壁に関するものではない。バルーンマーカ61、62、又は71、72は、モノレール60又は70に関するものであるため、血管壁81又はステント75aのいずれにも関するものではない。バルーンマーカは、バルーンに対して特定の位置を有するため、システム抽出手段1はバルーン64,74a,74bの位置を正確に導出することを可能とする。また、ステント75a、75bは、バルーンマーカに取り付けられてはいないがバルーンマーカに対して特定の位置を有するため、正確に位置決定されうる。
マーカ抽出のための抽出手段1は、同じ関心対象に関連する少なくとも2つのマーカが抽出されるべきであるとき、はるかに効率がよい。このことは、バルーン及びその周りに巻き付けられるステントを支持するモノレールは、バルーンの各端部に配置された2つのマーカを具備するため、特に興味深いものである。バルーンマーカは、実際には蛍光透視画像中の黒い又は少なくとも暗い領域である点の(punctual)ゾーンを構成するため、特に認識可能である。これらはまた、非常に形状が似ている。抽出手段は、各測定(measure)がマーカ又は一対のマーカの所与の特性を表わす一連の基本測定を操作する手段と、同定及び抽出の決定を与えるためのデシジョン・テーブルの規準(criterion)を構築するために基本測定を更に組み合わせる手段を有する。
心臓学の分野では、マーカは冠動脈である。X線画像は、冠動脈に対して平行に十分に容易に形成されうる2D投影である。従って、マーカ間の距離は、画像のシーケンスに亘って約20%の最大変化を有して略一定のままである。実施の前のマーカ間の実際の距離は、製造者の印から正確にわかる。従って、実際の距離及び最大変化を知っていれば、インターベンション中のマーカ間の距離IMが推定されうる。ビューイングシステムは、この推定された距離IMを画素の数へ変換する手段を有する。
図1Aを参照するに、抽出手段1はまず、マーカ対の候補を決定するためにマーカの候補を抽出することを可能とするよう実行される基本測定10を有する。抽出手段1は更に、最善のマーカ対を抽出する対抽出手段20を更に有する。
図1Bを参照するに、マーカ抽出手段10では、マーカの候補を特徴付ける基本測定手段は以下のものを有する。
第1の測定手段11は、より明るい背景に対してコントラストを与える点の暗いゾーンを選択するものである。この測定は、F0で示されるフィルタ手段によって与えられる。望ましい例では、図1Cを参照するに、適切なフィルタは、中央ゾーンCZ、デッドゾーンDZ、及び周辺ゾーンPZを含む3つの円形の同心ゾーンを有する。F0は、360°に亘り1乃至nの番号が付されたn個の扇形ゾーンSZへ更に分割される。現在の扇形ゾーンZkは、kで番号が付され、1≦k≦nである。第1の測定は、点の暗いゾーンを探すためにn画像のシーケンスの現在画像をスキャンすることを含む。点の暗いゾーンは、点の暗いゾーンがフィルタの中心に合わされたときに検出されうる。点の暗いゾーンは、中心が合わされると、フィルタの中心ゾーンCZを占め、おそらくはデッドゾーンDZの部分も占める。第1の測定は、中央ゾーンCZと周辺ゾーンPZの間の強度のコントラストの推定値に基づく。このコントラストの推定値は、中央ゾーンCZと周辺ゾーンPZとの間の強度の平均の差を推定することによって行われうる。この簡単な測定は、コントラストの線形推定へと導くこととなる。この推定の結果をより改善するため、第1の測定は、実際にはn個の周辺扇形ゾーンにおいて別々に決定された強度のn平均の最小を計算することによって行われる。これらの強度の最小は、
Pk=kの番号が付された周辺扇形ゾーン中の強度の平均、及び、
CZ=中央ゾーンCZ中の強度の平均
と示される。
フィルタF0によって与えられる最終的な測定値は、
Figure 2005512372
である。この測定値FF0は、フィルタF0により元の画像I0の各画素をスキャンすることによって決定される。これは、Zで示される点の暗いゾーンの強調された画像IZ1を与え、強調された画像IZ1では、マーカを構成する候補となる点の暗いゾーンを除き、全ての他の構造が消えている。
第2の測定手段12は、Hで示されるヒストグラム手段である。この画像IZ1中、各画素はグレーレベルを有する。画像IZ1から、各グレーレベル値Gに対応する異なる数Hの画素を表わすヒストグラムが形成される。図1Bの軸G上、右に向かって高いグレーレベル値となり、軸G上の左に向かって低いグレーレベル値となる。各グレーレベル値Gに対して、ボックスの高さHは当該のグレーレベル値を有することが見いだされた画素の数を表わす。点の暗いゾーンZの平均的な大きさはフィルタF0の特徴によって決定されるため、画素中の点のゾーンの大きさを推定することが可能である。点のゾーンのサイズがp画素であると想定し、例えば画像IZ1の中にz個のゾーンが見いだされるとすると、最も高いグレーレベルを有するp.z(p×z)個の画素が探される。図1Bに示されるようなヒストグラムHは、軸Gの右から始めて、最も高いグレー値を有するp.z画素、即ちG軸の右にあるボックス中の画素、を選択しつつ、画像について推定された数p.z画素、即ち各p画素のz個のゾーン、に達するまで、隣接するボックス中の画素の数を累積することを可能とする。ヒストグラムHは、p.z画素を生じさせるグレーレベルGHを決定することを可能とする。
第3の測定手段13は、T1によって示される閾値手段である。第1の強度閾値T1が画像IZ1に印加される。閾値T1は、以前に決定されたグレーレベルGHに等しいよう選択される。これは、画像IZ1の中で、少なくともGHに等しいグレーレベルを有するp.z個の画素を選択することを可能とする。画素の強度及び座標がわかっている新しい画像が形成され、点の画像IZ2を形成する。
第4の測定手段14は、ラベル手段と称され、同じ点の暗いゾーンZに関する画素を接続するために画像IZ2に対して以前に選択された画素に対して連結性(connexity)解析を行うものである。ラベル付け手段14は、新しい画像IZ3中に多数のラベル付けされた点の暗いゾーンを与える。
第5の測定手段15は、第2の閾値手段T2である。この第2のT2は、例えば、ラベル付けされたゾーンの画像IZ3の画素の強度に対して、また、最善のラベル付けされたゾーンを選択するためにゾーンの直径に対して適用される。例えば、T2は、最も高い強度を有する多数の残る点のゾーン及び構成するマーカについての最善の形状を選択するため、所与の強度と所与の直径の積であり、マーカの像IZ4を生じさせる。
第5の測定手段16は、CTで示されるテーブルである。選択された点の暗い領域の可能な対C1,C2のテーブルCTは、マーカ間の事前にわかっている距離IMに基づいて構築され、不確実性は例えば20%である。テーブルCTは、可能なマーカ対C1,C2の画像ICを与える。
図1Aを参照し、可能なマーカ対の画像ICに基づいて、抽出手段1は更に、以下の規準に基づいて最善のマーカ対を抽出する対抽出手段20を有する。
距離の規準。最善の対のマーカ間の距離は、所与の不確実性を伴って、事前に分かっている距離IMに非常に近くなくてはならない。
強さの規準。最善の対の強さは、他の対の強さよりも大きくなくてはならない。所与の対の強さは、フィルタF0によって生ずる強調された強度の平均として決定されうる。
類似性の規準。最善の対のマーカは、非常に類似した構造でなくてはならない。可能な対のマーカの類似性が決定される。p画素の点の暗いゾーンZが決定されると、それらの重心が計算される。図3B中に白い四角形で示されるように、各重心の周りに、ROIとして示される小さい関心領域が画成される。各可能な対に値して、対応するROIの間の相関が計算される。強い相関は、2つの強い相関を示すROIがマーカ対のマーカに対応することを示す。
連続的な軌跡の規準。対のマーカは、ガイドワイヤによって案内されるモノレールによって担持される。ガイドワイヤは、多少は可視である。しかしながら、これはリッジフィルタによって検出されうる。従って、可能な対のマーカがそれらをつなぐリッジに対応する軌跡上に位置する場合は、これは、連続的な軌跡の端部に位置する2つのゾーンが一対のマーカに対応することの他の指標となる。このような連続的な軌跡は、2つのゾーンをつなぐ経路に沿って平均的なリッジ性を推定することによって認定さえうる。平均的なリッジ性の測定は、セグメントの形又は出来るだけ双曲線に近い形を有する軌跡を与えねばならない。連続的な軌跡の評価は、交互に、高速マーチング技術を用いて行われうる。
動きの規準。冠動脈の中にあるマーカは、心拍に対して高速に動いている。誤ったアラーム、即ち、背景に関連する暗い点のゾーンは、患者の呼吸とともにもっとゆっくりと動いている。これらの可能な誤ったアラームを排除するために、シーケンスの2つの連続する画像間で時間的な差が行われる。この差は、時間的なコントラストの測定を与える。時間的なコントラストの測定は、重要な時間的なコントラストを示す暗い点のゾーンを検出することを可能とする。この測定はまた、誤ったアラームはより弱い時間的なコントラストを有するため、可能なマーカ対の標識である。上述の全ての規準は、複合的な測定値を導出するためにファジー論理技術を用いて組み合わされる。複合的な測定値が高ければ高いほど、一対のマーカの存在の確率は高くなる。最も高い複合測定値は、マーカ抽出手段1から生じた対の画像ICから最善のマーカ対を選択することを可能とする。このマーカの座標が決定される。元の画像I0の強度と最善の対のマーカの座標とを含む、結果して得られた情報は、IF1と示され、空間フィルタリング手段を有する強調手段2における更なる処理に用いられる。
図1Aを参照するに、空間フィルタリング手段2は、マーカ座標情報を伴う元の画像の強度IF1に適用される。空間フィルタリング手段2は、背景の特徴を除去すると同時に、狭窄のある動脈の壁といった関心対象の境界及び/又はステントの境界を強調することを目的とする。これらの関心対象は、既に検出されているバルーンマーカの間に略配置される。上述のように、バルーンマーカの間の実際の距離は、ステントの参照に従ってステント製造者によって与えられる製造者から、センチメートル又は画素単位で近似されうる。医師は、ステント径について知っており、これはやはりステント製造者によって与えられ、バルーンマーカ間の近似された距離の分数として推定されうる狭窄のある動脈の径の仮定をもっている。図3Bを参照するに、以前にマーカが検出されている元の画像のなかで関心領域が定義されている。図3B中、この領域は破線によって境界が引かれている。セグメントIMは、図1Dに示すように2つのマーカをつなぐ。動脈壁又はステントの境界は、例えばX線画像中の明るい背景上の濃い線で表わされるリッジ構造である。図1Aを参照するに、これらのリッジ構造は、Rで示されるリッジフィルタ31といった従来のリッジ強調手段を用いて強調される。しかしながら、従来のリッジフィルタRはまた、関心対象に加えて背景の多数の寄生特徴を強調する。このような寄生特徴を排除するため、本発明によれば、従来のフィルタRは多数の重み係数で調節される。従って、候補点Qはまず従来のリッジフィルタRで検出され、次に、点Qの強度は以下に説明する幾つかの重み係数を受ける。
第1の重み係数αDは、強調されるべき候補と見なされる検出されたリッジ構造AB上に位置するリッジ点Qから、マーカをつなぐ以前に定義されたセグメントIMへの距離に基づくものである。図1Dに示すように、この距離は、D(Q,IM)によって示される。図1Aの32で示す重み関すf(D)は、値D(Q,IM)がステント半径又は動脈の半径の値に略等しいときにこの関数の値が1に近づき、値D(Q,IM)がステント又は動脈の半径の値から遠ざかれば遠ざかるほどこの関数の値が小さくなるよう定義される。従って、第1の重み係数は、
αD=f[D(Q,IM)]
で与えられる。この重み係数は、セグメントIMの周りの点を有利に扱い、背景の点を不利に扱うことを可能とする。
第2の重み係数αθは、強調されるべき候補である検出されたリッジABの方向に基づく。従来のリッジフィルタRは、候補リッジ構造の方向を与える傾向がある。図1Dに示すように、セグメントIMの中心Oを通る、候補リッジ構造ABの平行線A’B’と、以前に定義されたセグメントIMとの間の角度が測定される。この角度はΔ(θQ,θIM)で示される。図1A中、参照番号33で示される重み関数g(Δθ)は、角度値Δ(θQ,θIM)が略ゼロであるときこの関数の値が1に近づき、角度値Δ(θQ,θIM)が値π/2に向かって増えるにつれてこの関数の値が増えるよう定義される。従って、第2の重み係数は、
αθ=g[Δ(θQ,θIM)]
で与えられる。この重み係数は、セグメントIMに平行なリッジ構造上に位置する点を有利に扱い、背景の点を不利に扱うことを可能とする。
第3の重み係数αCは、図1A中に参照番号34で示されるように、単に定数Cから定義される。他の重み係数は、抽出されるべき構造の強度、形状、他の特徴に従って定義されうる。
これらの重み係数を定義すると、強調手段2は、これらの係数を、従来のリッジフィルタRによってフィルタリングされた現在画素の強度IRに適用し、
αCαθαDR
の形の重み付けされた係数を生じさせる乗算手段41を有する。次に、強調手段2は、式に従って、元の画像I0を強調するために重み付け強度を用い、ここで、IRは従来のリッジフィルタRによってフィルタリングされた現在画素の強度であり、42はI0と重み付けされた強度αCαθαDRとの間の差を与える差分手段であり、IF2は、
F2=I0−αCαθαDR
となるような、本発明による空間強調手段2の出口における現在画素の強度である。当業者によれば、強調されるべき関心対象及び除去すべき特徴に対して、他の式が使用されうる。
本発明によれば、上述の形の式で定義されるような空間強調手段2は、心臓学での適用において、又は、関心対象内に似た構造が見つけられるべき任意の適用において、強調されるべき特定の構造に安全に適応される新しいリッジフィルタ手段F2を構成する。この新しいリッジフィルタは、セグメントIMの周りの点を強調し、同時に、背景の点及び背景のリッジ特徴を除去する。血管形成法への適用では、この完全に適応されたリッジフィルタF2は、例えば、バルーンの膨張の後に動脈のルーメンの正しい広がりを調べることを可能とし、又は、正しいステントの広がりを調べることを可能とする。
図3Aは、カテーテル、ガイドワイヤ、バルーンマーカ(2つの小さい暗い点)を有するバルーン、及び、他の器官の背景上の動脈を表わす医用シーケンスの元の画像を示す。関心対象(バルーン及び動脈)の視覚化は非常に困難である。バルーンマーカでさえも殆ど可視でない。図4Bは、点の暗いゾーンの決定のために白で境界が付けられたゾーンを有する元の画像を示す。破線は、候補リッジを強調するための関心領域の枠を表わす。図3C中、画像は、本発明に従って処理されており、従って、関心対象は強調され背景はフィルタリングされる。
インターベンション中の医師の使い心地のため、マーカは、現在画像の対応するマーカと画像のシーケンス中の参照画像の対応するマーカとを一致させることにより、画像のフレームに対して時間的に位置合わせされうる。マーカ位置合わせは、マーカに対して実質的に動かない関心対象の更なる位置合わせを可能とする。従って、図3Cに示すように、関心対象は、移動して画像の枠から出ることなくズームされうる。また、時間的なフィルタリング手段は、シーケンスの画像を更に改善するために本発明の手段と共に使用されうる。
本発明はまた、体の器官の中で器具を動かすこと及び/位置決めすることを含む医療インターベンションをリアルタイムで視覚化するために上述のようにシステムにおいて使用されるべきコンピュータ実行可能な画像処理方法に関連し、この方法は、画像のシーケンスを取得する段階と、これらの画像を処理する段階と、ユーザが器官の中の所定の位置に器具を位置決めし、医療インターベンションの段階がうまく実行されたかを調べるために画像を表示する段階とを有する。この方法は、関心対象の位置を導出するためにマーカ位置を決定する段階を含む。この方法は、本発明の適応リッジフィルタを用いて背景の特徴を除去する一方で関心対象を強調する更なる段階を有する。
図4は、医療検査装置50を示す図である。装置は、画像のシーケンスのディジタル画像データを取得する手段51を有し、上述の処理方法に従ってこれらのデータを処理するために上述のように医療ビューイングシステム42に結合される。医療ビューイングシステムは、一般的には、リアルタイム画像を処理するために手術室又は手術室の近くで用いられる。本発明の方法の段階が、例えば医療パラメータを推定するために、記憶された医療画像に適用されるとき、記憶された画像のデータを処理するシステムは、医療ビューイングステーションと称される。医療検査装置は、システム53への接続57により画像データを与える。システムは、処理された画像データを、ディスプレイ及び/又は記憶手段へ与える。ディスプレイ手段54は、画面でありうる。記憶手段は、システム53のメモリMEMでありうる。この記憶手段は、或いは外部記憶手段であってもよい。この画像ビューイングシステム53は、適切にプログラムされたコンピュータ、又は、本発明による方法の段階の機能を実行するようにされたLUT、メモリ、フィルタ、論理オペレータ等の回路手段を有する専用プロセッサを含みうる。システム53はまた、キーボード55及びマウス56を含みうる。ユーザが、選択された段階においてシステムの処理手段を開始し、持続時間を制御し、停止させるための制御手段58を構成するよう、マウスのクリックによって作動されるべきアイコンが画面上に与えられてもよく、又は、システム上に特別なプッシュボタンが設けられてもよい。
システム手段の機能ブロック図である。 システム手段の機能ブロック図である。 システム手段の機能ブロック図である。 システム手段の機能ブロック図である。 カテーテル、ガイドワイヤ、及びバルーンを有するモノレール、又は、カテーテル、ガイドワイヤ、及び、バルーンを有するモノレール、並びに、それに巻き付けられたステントにより構成される装置による血管形成のインターベンション段階を示す図である。 カテーテル、ガイドワイヤ、及びバルーンを有するモノレール、又は、カテーテル、ガイドワイヤ、及び、バルーンを有するモノレール、並びに、それに巻き付けられたステントにより構成される装置による血管形成のインターベンション段階を示す図である。 カテーテル、ガイドワイヤ、及びバルーンを有するモノレール、又は、カテーテル、ガイドワイヤ、及び、バルーンを有するモノレール、並びに、それに巻き付けられたステントにより構成される装置による血管形成のインターベンション段階を示す図である。 元の血管造影図を示す図である。 検出されたマーカの2つのゾーン及び1つの関心領域を示す図である。 フィルタリングされた背景上で強調された関心対象に対するズームを伴う処理された画像を示す図である。 本発明のシステムを用いた医用検査装置を示す機能ブロック図である。

Claims (16)

  1. ノイズの多い画像のシーケンス中の背景に表わされた関心対象を強調し、前記強調された画像のシーケンスを表示するビューイングシステムであって、
    前記画像のシーケンスを取得する取得手段と、前記画像を処理する処理手段とを含み、
    前記シーケンスの1つの画像中の関心対象に関連する点特徴を抽出し、前記点特徴の位置から前記対象の位置を求める、抽出手段と、
    前記背景の前記特徴を除去する一方で前記関心対象のリッジ特徴を強調する空間フィルタリング手段と、
    前記フィルタリングされた背景上に前記強調された関心対象の処理された画像を表示する表示手段とを有する、ビューイングシステム。
  2. 前記画像のシーケンスの選択された段階においてユーザが前記処理手段を作動させ、持続時間を制御し、停止させるための制御手段を有する、請求項1記載のシステム。
  3. 前記空間フィルタリング手段は、
    前記画像中のリッジを抽出するリッジフィルタリング手段と、
    前記関心対象に特有なリッジ特徴を強調し、前記背景に特有なリッジ特徴を排除するよう前記リッジフィルタリング手段を調節する調節手段とを有する、請求項1又は2記載のシステム。
  4. 前記調節手段は、
    前記関心対象に特有なリッジ特徴を有利に扱い、前記背景に特有なリッジ特徴を不利に扱う重み係数手段と、
    前記リッジフィルタ手段に前記調節手段を適用する組合せ手段とを有する、請求項3記載のシステム。
  5. 前記フィルタリングされた画像は、元の画像と、前記調節されたリッジフィルタから得られる結果との間の差である、請求項4記載のシステム。
  6. マーカ対と称される一対の点特徴は前記関心対象に関連付けられ、前記抽出手段は、
    点の暗いゾーンをマーカを形成する候補としてフィルタリングし強調するマーカ抽出手段と、前記関心対象に関連する最善のマーカ対を形成するマーカを決定する規準手段に基づいて決定を行う対抽出手段とを有する、請求項1乃至5のうちいずれか一項記載のシステム。
  7. 前記決定規準は、前記マーカの距離、前記対の強さ、前記対の中のマーカの類似性、前記マーカ間の軌跡の連続性、前記背景中の特徴の動きとは実質的に異なる前記マーカの動きの類似性に関する幾つかの規準の組合せである、請求項6記載のシステム。
  8. 前記マーカ抽出手段は、点の暗いゾーンをマーカを形成するための候補としてフィルタリング及び強調するフィルタを有し、前記フィルタは扇形のゾーンへ分割された3つの円形同心ゾーンを有し、前記フィルタは、前記点の暗いゾーンが強調され、一方で他の構造が除去された画像を与えるために、中央ゾーンと、各外周扇形ゾーンの中で推定された画素の平均強度のうちの最小との間のコントラストを評価する、請求項7記載のシステム。
  9. 前記マーカ抽出手段は更に、画素強度、ゾーン当たりの画素数、及びゾーンの数に基づいて前記マーカに対する画素候補を選択する第1の閾値手段と、前記画素候補からゾーン候補を形成するラベリング手段と、前記ゾーン候補の強度及び形状に基づいて最善のマーカ候補を選択する第2の閾値手段と、それらの距離に基づいて最善のマーカ候補から候補対を形成する手段とを更に有する、請求項8記載のシステム。
  10. 前記リッジフィルタリング手段を調節する前記重み係数手段は、
    候補リッジの点から対のマーカをつなぐセグメントへの距離に基づき、前記セグメントの周りに配置された点を有利に扱う重み係数手段と、
    前記マーカ対をつなぐセグメントと候補リッジの角度に基づいて、前記対をつなぐセグメントに平行なリッジを有利に扱う重み係数手段と、
    時々は、定数である係数とを有し、
    これらの係数は、乗算手段によって、前記リッジフィルタ強度を調節するリッジフィルタから生ずる強度に掛け合わされる、請求項4乃至9のうちいずれか一項記載のシステム。
  11. 前記マーカを前記画像の参照に対して時間的に位置合わせし、それにより前記マーカに関連する前記関心対象を位置合わせする、位置合わせ手段を更に有する、請求項1乃至10のうちいずれか一項記載のシステム。
  12. 動脈内で、ステントが巻き付けられた又は巻き付けられていないバルーンと称される器具を動かすこと及び/又は位置決めすることを含む医療インターベンションの医用画像のシーケンスを表示し、前記バルーン、ステント、及び動脈は関心対象であると考えられ、前記バルーンは、前記バルーンの端部に対応してバルーンマーカと称される2つの位置決定特徴が取り付けられ配置されたモノレールと称される支持部によって担持される、請求項1乃至11のうちいずれか一項記載のビューイングシステムであって、
    前記抽出手段は、前記関心対象に関連する特徴と考えられる一対のバルーンマーカを自動的に抽出し、前記バルーンマーカは前記バルーンにも前記動脈にも関連せず、
    前記位置合わせ手段は、前記画像中で、前記バルーンマーカと、関連するバルーン、ステント及びステントとを時折位置合わせし、
    前記調節されたリッジフィルタ手段は、背景特徴をフィルタリングする一方でバルーン、ステント、又は動脈の境界を強調し、
    前記表示手段は、ユーザが動脈中でステントのある又はステントなしのバルーンを、バルーンマーカ位置情報を用いて動脈の一部の特定の位置に位置決めするようインターベンション中に画像を表示し、前記インターベンションは、バルーン膨張及びおそらくはステントの展開の段階を有する、システム。
  13. 画像のシーケンスを取得する段階と、前記画像を処理する段階と、前記画像をユーザのためにリアルタイムで表示する段階とを有する、請求項1乃至12のうちいずれか一項記載のシステムにおいて用いられるコンピュータ実行可能な画像処理方法。
  14. 請求項1乃至12のうちいずれか一項記載のシステムにおいて使用されるよう、画像を処理するようにされた、回路手段を有する適切にプログラムされたコンピュータ又は専用プロセッサを有する装置。
  15. 請求項1乃至12のうちいずれか一項記載のシステムにおいて用いられる画像処理を実行する一組の命令を有するコンピュータプログラムプロダクト。
  16. 医用画像のシーケンスを取得する手段を有し、請求項1乃至12のうちいずれか一項記載の画像シーケンスを処理し表示するビューイングシステムを有する、医用検査撮像装置。
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010540065A (ja) * 2007-10-01 2010-12-24 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 介入器具の検出及び追跡
WO2012046844A1 (ja) * 2010-10-08 2012-04-12 株式会社東芝 医用画像処理装置
JP2013521969A (ja) * 2010-03-24 2013-06-13 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 物理的対象物の画像を生成するシステム及び方法
JP2014000287A (ja) * 2012-06-20 2014-01-09 Shimadzu Corp X線透視撮影装置
JP2015530207A (ja) * 2012-10-05 2015-10-15 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ Roiのペイント
JP2016140610A (ja) * 2015-02-03 2016-08-08 東芝メディカルシステムズ株式会社 画像処理装置及びx線診断装置
JP7341679B2 (ja) 2019-03-05 2023-09-11 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置、x線診断装置及び医用画像処理プログラム
JP7373980B2 (ja) 2019-11-29 2023-11-06 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 X線診断装置、およびマーカ検出プログラム

Families Citing this family (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7991453B2 (en) * 2002-11-13 2011-08-02 Koninklijke Philips Electronics N.V Medical viewing system and method for detecting boundary structures
JP4988557B2 (ja) * 2004-04-29 2012-08-01 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ Ptca血管造影図の制御に対するビューイング装置
EP1817743B1 (en) 2004-11-24 2008-05-14 Koninklijke Philips Electronics N.V. Multi-feature time filtering for enhancing structures in noisy images
EP1956975A2 (en) 2005-11-29 2008-08-20 Surgi-Vision, Inc. Mri-guided localization and/or lead placement systems, related methods, devices and computer program products
US20080127006A1 (en) * 2006-10-27 2008-05-29 International Business Machines Corporation Real-Time Data Stream Decompressor
US8175677B2 (en) * 2007-06-07 2012-05-08 MRI Interventions, Inc. MRI-guided medical interventional systems and methods
US8374677B2 (en) 2007-06-07 2013-02-12 MRI Interventions, Inc. MRI-guided medical interventional systems and methods
US20100209012A1 (en) * 2007-09-21 2010-08-19 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method of enhancement of moving structure using double-warping
US8315689B2 (en) 2007-09-24 2012-11-20 MRI Interventions, Inc. MRI surgical systems for real-time visualizations using MRI image data and predefined data of surgical tools
JP5795540B2 (ja) 2009-03-06 2015-10-14 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 関心領域を医療画像上に表示するための医療画像観察システム
US9082182B2 (en) * 2009-11-25 2015-07-14 Dental Imaging Technologies Corporation Extracting patient motion vectors from marker positions in x-ray images
US9826942B2 (en) 2009-11-25 2017-11-28 Dental Imaging Technologies Corporation Correcting and reconstructing x-ray images using patient motion vectors extracted from marker positions in x-ray images
US9082036B2 (en) * 2009-11-25 2015-07-14 Dental Imaging Technologies Corporation Method for accurate sub-pixel localization of markers on X-ray images
US9082177B2 (en) * 2009-11-25 2015-07-14 Dental Imaging Technologies Corporation Method for tracking X-ray markers in serial CT projection images
US8363919B2 (en) * 2009-11-25 2013-01-29 Imaging Sciences International Llc Marker identification and processing in x-ray images
JP2016019724A (ja) 2014-06-19 2016-02-04 株式会社東芝 X線診断装置
US10325380B2 (en) * 2016-01-12 2019-06-18 University Of Iowa Research Foundation Precise, low-cost orthopaedic surgical simulator
US11504191B2 (en) * 2016-01-19 2022-11-22 Titan Medical Inc. Graphical user interface for a robotic surgical system
US9760978B1 (en) * 2016-05-09 2017-09-12 Adobe Systems Incorporated Missing region prediction
US9911201B2 (en) 2016-06-23 2018-03-06 Adobe Systems Incorporated Imaging process initialization techniques
KR101887760B1 (ko) * 2016-10-10 2018-08-10 순천향대학교 산학협력단 열화상카메라를 이용한 유방암 진단 장치 및 방법
DE102017201162B4 (de) * 2017-01-25 2020-09-17 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zum Betreiben eines Röntgengerätes mit verbesserter Darstellung einer medizinischen Komponente
US10467786B2 (en) * 2017-02-28 2019-11-05 General Electric Company Systems and methods of stent image enhancement
US10905497B2 (en) 2017-04-21 2021-02-02 Clearpoint Neuro, Inc. Surgical navigation systems
US11403966B2 (en) 2018-04-07 2022-08-02 University Of Iowa Research Foundation Fracture reduction simulator
JP7091919B2 (ja) * 2018-08-02 2022-06-28 株式会社島津製作所 放射線撮影装置
DE102018222595A1 (de) * 2018-12-20 2020-06-25 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zur Bildbearbeitung eines Bilddatensatzes eines Patienten, medizinische Bildgebungseinrichtung, Computerprogramm und elektronisch lesbarer Datenträger
CN113723406B (zh) * 2021-09-03 2023-07-18 乐普(北京)医疗器械股份有限公司 一种对冠脉造影图像进行支架定位的处理方法和装置
CN113689355B (zh) * 2021-09-10 2022-07-08 数坤(北京)网络科技股份有限公司 图像处理方法、装置、存储介质及计算机设备

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4054402B2 (ja) * 1997-04-25 2008-02-27 株式会社東芝 X線断層撮影装置
IL70213A (en) * 1983-11-13 1988-02-29 Paul Fenster Digital fluorographic image enhancement system
DE3442736A1 (de) * 1984-11-23 1986-06-05 Tassilo Dr.med. 7800 Freiburg Bonzel Dilatationskatheter
US5209728B1 (en) * 1989-11-02 1998-04-14 Danforth Biomedical Inc Low profile high performance interventional catheters
US5490516A (en) * 1990-12-14 1996-02-13 Hutson; William H. Method and system to enhance medical signals for real-time analysis and high-resolution display
US5343390A (en) * 1992-02-28 1994-08-30 Arch Development Corporation Method and system for automated selection of regions of interest and detection of septal lines in digital chest radiographs
DE69322444T2 (de) * 1992-07-10 1999-06-24 Koninkl Philips Electronics Nv Röntgendurchleuchtungsgerät mit Mitteln zur Rauschreduktion
EP0610916A3 (en) 1993-02-09 1994-10-12 Cedars Sinai Medical Center Method and device for generating preferred segmented numerical images.
US5771895A (en) * 1996-02-12 1998-06-30 Slager; Cornelis J. Catheter for obtaining three-dimensional reconstruction of a vascular lumen and wall
US5784431A (en) * 1996-10-29 1998-07-21 University Of Pittsburgh Of The Commonwealth System Of Higher Education Apparatus for matching X-ray images with reference images
US5779731A (en) 1996-12-20 1998-07-14 Cordis Corporation Balloon catheter having dual markers and method
US5982915A (en) * 1997-07-25 1999-11-09 Arch Development Corporation Method of detecting interval changes in chest radiographs utilizing temporal subtraction combined with automated initial matching of blurred low resolution images
CA2310550A1 (en) 1999-06-04 2000-12-04 Eclipse Surgical Technologies, Inc. Enhanced surgical device tracking system
US6941323B1 (en) * 1999-08-09 2005-09-06 Almen Laboratories, Inc. System and method for image comparison and retrieval by enhancing, defining, and parameterizing objects in images
DE60018430T2 (de) 1999-10-26 2006-02-16 Koninklijke Philips Electronics N.V. Bildverarbeitungsverfahren, -system und-vorrichtung zur rauschverminderung in einer fadenförmigen struktur darstellenden bildsequenz
WO2001034026A1 (en) 1999-11-05 2001-05-17 Zynergy Cardiovascular (Zvc) Inc. Cardiac mapping systems
US6532380B1 (en) * 2000-06-30 2003-03-11 Cedars Sinai Medical Center Image guidance for coronary stent deployment

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010540065A (ja) * 2007-10-01 2010-12-24 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 介入器具の検出及び追跡
JP2013521969A (ja) * 2010-03-24 2013-06-13 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 物理的対象物の画像を生成するシステム及び方法
WO2012046844A1 (ja) * 2010-10-08 2012-04-12 株式会社東芝 医用画像処理装置
US9466131B2 (en) 2010-10-08 2016-10-11 Toshiba Medical Systems Corporation Medical image processing device
JP2014000287A (ja) * 2012-06-20 2014-01-09 Shimadzu Corp X線透視撮影装置
JP2015530207A (ja) * 2012-10-05 2015-10-15 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ Roiのペイント
JP2016140610A (ja) * 2015-02-03 2016-08-08 東芝メディカルシステムズ株式会社 画像処理装置及びx線診断装置
JP7341679B2 (ja) 2019-03-05 2023-09-11 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置、x線診断装置及び医用画像処理プログラム
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