JP2006181146A - Diagnosis assisting device, diagnosis assisting method and its program - Google Patents
Diagnosis assisting device, diagnosis assisting method and its program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2006181146A JP2006181146A JP2004378713A JP2004378713A JP2006181146A JP 2006181146 A JP2006181146 A JP 2006181146A JP 2004378713 A JP2004378713 A JP 2004378713A JP 2004378713 A JP2004378713 A JP 2004378713A JP 2006181146 A JP2006181146 A JP 2006181146A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- shape
- rib
- anatomical structure
- subject
- relative position
- 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.)
- Withdrawn
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 21
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 title claims description 17
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims abstract description 47
- 210000003484 anatomy Anatomy 0.000 claims description 35
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 claims description 9
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 abstract description 4
- 210000000038 chest Anatomy 0.000 description 49
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 17
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 8
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 6
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 3
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 2
- 238000012847 principal component analysis method Methods 0.000 description 2
- 206010019909 Hernia Diseases 0.000 description 1
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 101100129590 Schizosaccharomyces pombe (strain 972 / ATCC 24843) mcp5 gene Proteins 0.000 description 1
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 210000000481 breast Anatomy 0.000 description 1
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 1
- 230000001149 cognitive effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 210000000936 intestine Anatomy 0.000 description 1
- 210000004185 liver Anatomy 0.000 description 1
- 238000002601 radiography Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 210000002784 stomach Anatomy 0.000 description 1
Abstract
Description
本発明は、撮像装置により撮像した画像に基づいてシェーマ図を簡易に作成するための診断支援装置、方法およびそのプログラムに関するものである。 The present invention relates to a diagnosis support apparatus, method, and program for easily creating a schema diagram based on an image captured by an imaging apparatus.
従来より、放射線科の医師が読影時に作成する診断レポートを効率的に作成するために、コンピュータを用いた診断レポート作成支援装置が提案されている。例えば、診断レポートで必要なシェーマ図を作成する手法として、図７に示すような、テンプレートを予め用意する方法や、図８に示すような、対象とする部位の画像のエッジを強調した画像をシェーマ図として使用する方法などが用いられている。 Conventionally, a diagnostic report creation support apparatus using a computer has been proposed in order to efficiently create a diagnostic report created by a radiology doctor at the time of interpretation. For example, as a method for creating a schema diagram necessary for a diagnostic report, a method of preparing a template as shown in FIG. 7 or an image in which an edge of an image of a target part as shown in FIG. A method used as a schema diagram is used.
また、レポートを作成する際には、定型文から適した文を選択してレポートを作成することにより、レポート作成の効率向上を図るとともに、定型分に含まれる単語をキーワードとして用いて、レポート内から必要な単語を検索してレポートを再利用しやすくするようなレポート作成方法が提案されている。このとき診断に使用した画像を外部から読み込みレポートに貼り付けて、文書データとともに画像を記憶するようにしている（特許文献１など）。
しかしながら、従来のシェーマ図の作成方法は、個々の医師に委ねられ異常陰影が存在する場所に該当する解剖学的な位置をシェーマ図に人手で入力するため、非効率的であった。また、人手で位置を入力するために、入力する人によって実際の位置と多少ずれる場合もあった。 However, the conventional schema diagram generation method is inefficient because it is left to the individual doctor to manually input the anatomical position corresponding to the location where the abnormal shadow exists in the schema diagram. In addition, since the position is manually input, there are cases where the input position is slightly different from the actual position.
また、特許文献１では、レポート作成時に文章データとともに読影に用いた画像を記憶しているが、読影した画像だけではなく医師が注目している箇所を表したシェーマ図をレポートと一緒に記憶することが望まれる。 Further, in Patent Document 1, an image used for interpretation is stored together with text data when a report is created, but not only the image that has been interpreted but also a schema diagram that represents a spot that the doctor is paying attention with is stored together with the report. It is desirable.
そこで、本願発明では、撮影した画像に現れた異常陰影などの注目する箇所をシェーマ図上に正確にかつ簡単にマークする診断支援装置、診断支援方法およびそのプログラムを提供することを目的とするものである。 Accordingly, the present invention has an object to provide a diagnosis support apparatus, a diagnosis support method, and a program thereof for accurately and easily marking a spot of interest such as an abnormal shadow appearing in a photographed image on a schematic diagram. It is.
本願発明の診断支援装置は、被写体を撮影して得た医用画像から被写体の所定の解剖学的構造物の形状を推定する形状推定手段と、
前記医用画像上の位置を指定する指定位置入力手段と、
前記指定位置と推定された前記被写体の所定の解剖学的構造物の形状とを対比することによって、前記指定位置を前記所定の解剖学的構造物の形状からの相対的な位置で表した相対位置情報を出力する相対位置情報出力手段と、
所定の解剖学的構造物の形状のシェーマ図を記憶する記憶手段と、
前記シェーマ図の解剖学的構造物の形状と前記相対位置情報とから前記シェーマ図上の指定位置に対応する位置を出力する対応位置出力手段とを備えたことを特徴とするものである。
The diagnosis support device of the present invention comprises a shape estimation means for estimating the shape of a predetermined anatomical structure of a subject from a medical image obtained by photographing the subject,
Designated position input means for designating a position on the medical image;
By comparing the specified position with the estimated shape of the predetermined anatomical structure of the subject, the relative position represented by the relative position from the shape of the predetermined anatomical structure. Relative position information output means for outputting position information;
Storage means for storing a schema diagram of the shape of a predetermined anatomical structure;
Corresponding position output means for outputting a position corresponding to a designated position on the schema diagram from the shape of the anatomical structure of the schema diagram and the relative position information is provided.
本願発明の診断支援方法は、被写体を撮影して得た医用画像から被写体の所定の解剖学的構造物の形状を推定する形状推定ステップと、
前記医用画像上の位置を指定する指定位置入力ステップと、
前記指定位置と推定された前記被写体の所定の解剖学的構造物の形状とを対比することによって、前記指定位置を前記所定の解剖学的構造物の形状からの相対的な位置で表した相対位置情報を出力する相対位置情報出力ステップと、
予め記憶されているシェーマ図の解剖学的構造物の形状と前記相対位置情報とから前記シェーマ図上の指定位置に対応する位置を出力する対応位置出力ステップとを備えたことを特徴とするものである。
The diagnosis support method of the present invention includes a shape estimation step for estimating a shape of a predetermined anatomical structure of a subject from a medical image obtained by photographing the subject,
A designated position input step for designating a position on the medical image;
By comparing the specified position with the estimated shape of the predetermined anatomical structure of the subject, the relative position represented by the relative position from the shape of the predetermined anatomical structure. A relative position information output step for outputting position information;
And a corresponding position output step for outputting a position corresponding to a designated position on the schema diagram from the shape of the anatomical structure of the schema diagram stored in advance and the relative position information. It is.
また、本願発明のプログラムは、コンピュータを、
被写体を撮影して得た医用画像から被写体の所定の解剖学的構造物の形状を推定する形状推定手段と、
前記医用画像上の位置を指定する指定位置入力手段と、
前記指定位置と推定された前記被写体の所定の解剖学的構造物の形状とを対比することによって、前記指定位置を前記所定の解剖学的構造物の形状からの相対的な位置で表した相対位置情報を出力する相対位置情報出力手段と、
予め記憶されているシェーマ図の解剖学的構造物の形状と前記相対位置情報とから前記シェーマ図上の指定位置に対応する位置を出力する対応位置出力手段として機能させることを特徴とするものである。
Further, the program of the present invention provides a computer,
A shape estimating means for estimating the shape of a predetermined anatomical structure of the subject from a medical image obtained by photographing the subject;
Designated position input means for designating a position on the medical image;
By comparing the specified position with the estimated shape of the predetermined anatomical structure of the subject, the relative position represented by the relative position from the shape of the predetermined anatomical structure. Relative position information output means for outputting position information;
It functions as a corresponding position output means for outputting a position corresponding to a specified position on the schema diagram from the shape of the anatomical structure of the schema diagram stored in advance and the relative position information. is there.
「所定の解剖学的構造物の形状を推定する」とは、例えば、所定の解剖学的構造物が肋骨形状の場合、肋骨が撮影されている胸部撮影画像から肋骨の形状や肋骨の形状の特徴を表すと思われる情報をもとにあれこれ考えて肋骨形状を断定することを意味し、例えば、胸部撮影画像にエッジ強調処理などを施した画像から、標準的な肋骨形状の母集団から取り出された標本をもとに、統計的な手法を用いて胸部撮影画像に撮影されている肋骨らしい形状を求める。 “Estimating the shape of a predetermined anatomical structure” means that, for example, when the predetermined anatomical structure is a rib shape, the shape of the rib or the shape of the rib is determined from the chest image obtained by shooting the rib. This means that the rib shape is determined based on the information that seems to represent the feature.For example, it is extracted from a standard rib-shaped population from an image obtained by performing edge enhancement on a chest image. Based on the obtained specimens, the shape that seems to be a rib taken in the chest radiograph is obtained using a statistical method.
「所定の解剖学的構造物の形状からの相対的な位置で表した相対位置情報」とは、所定の解剖学的構造物の形状を基準にした相対的な位置関係を表すものであり、例えば、所定の解剖学的構造物が肋骨形状の場合であれば、左右の肺のどちらの肋骨であるかや、何番目の肋骨上にあるとか、何番目と何番目の肋骨の間にあるといったような情報を表わしたものである。あるいは、何番目の肋骨上で肋骨の右端から何％のところにあるかといったようなものでもよい。 “Relative position information represented by a relative position from the shape of the predetermined anatomical structure” represents a relative positional relationship based on the shape of the predetermined anatomical structure, For example, if a given anatomical structure is rib-shaped, it is between the ribs on the left and right lungs, on which rib, and between the number and ribs Such information is expressed. Or it may be what percentage of the rib on the right edge of the rib.
また、医用画像が胸部画像である場合には、前記所定の解剖学的構造物は肋骨である。 When the medical image is a chest image, the predetermined anatomical structure is a rib.
また、形状推定手段は、前記胸部画像より前記被写体の肋骨形状を表す肋骨形状候補を抽出する肋骨形状候補抽出手段と、
撮影して得られた複数の胸部画像の肋骨形状に基づいて生成した複数の肋骨モデル形状を記憶する肋骨形状記憶手段とを有し、
前記肋骨形状記憶手段に記憶された複数の肋骨モデル形状のうちから、前記抽出された肋骨形状候補と最も類似した肋骨モデル形状を探索し、該探索された肋骨モデル形状を前記被写体の肋骨形状として推定することをものであってもよい。
Further, the shape estimating means extracts rib shape candidate extracting means for extracting rib shape candidates representing the rib shape of the subject from the chest image;
Rib shape storage means for storing a plurality of rib model shapes generated based on rib shapes of a plurality of chest images obtained by photographing,
A rib model shape most similar to the extracted rib shape candidate is searched from among a plurality of rib model shapes stored in the rib shape storage means, and the searched rib model shape is used as the rib shape of the subject. It may be something to estimate.
「肋骨形状候補」とは、胸部画像から抽出した肋骨らしい形状であって、正しい肋骨形状を表す部分と肋骨形状に近いが肋骨形状を表すものでない部分を含むものである。 The “rib shape candidate” is a rib-like shape extracted from the chest image, and includes a portion representing the correct rib shape and a portion close to the rib shape but not representing the rib shape.
さらに、前記肋骨モデル形状は、前記複数の胸部画像の肋骨形状を主成分分析して得られた結果に基づいて生成したものが望ましい。 Further, the rib model shape is preferably generated based on a result obtained by principal component analysis of rib shapes of the plurality of chest images.
本発明によれば胸部画像などの医用画像から被写体の肋骨形状などの解剖学的構造物の形状を推定して、胸部画像上の指定された指定位置と推定された前記被写体の肋骨形状と対比することによって指定位置を肋骨形状からの相対的な位置で表し、この相対的な位置に基づいてシェーマ図上に指定位置を表示するようにすることによって、正確な位置を自動的にシェーマ図上にポイントすることができ、レポート作成を効率化することができる。 According to the present invention, the shape of an anatomical structure such as a rib shape of a subject is estimated from a medical image such as a chest image, and contrasted with the specified specified position on the chest image and the estimated rib shape of the subject. By displaying the specified position as a relative position from the rib shape and displaying the specified position on the schema diagram based on this relative position, the exact position is automatically displayed on the schema diagram. This makes it possible to improve reporting efficiency.
また、過去撮影された複数の胸部画像の肋骨形状に基づいて生成した複数の肋骨モデル形状のうちから、胸部画像から抽出された被写体の肋骨形状候補と最も類似した肋骨モデル形状を探索して、この探索された肋骨モデル形状を被写体の肋骨形状として推定するようにすれば、胸部画像上に肋骨の一部が上手く撮影されていない場合であっても肋骨形状を必ず推定することができる。 Further, from among a plurality of rib model shapes generated based on the rib shapes of a plurality of chest images taken in the past, a rib model shape that is most similar to the rib shape candidate of the subject extracted from the chest image is searched, If the searched rib model shape is estimated as the rib shape of the subject, the rib shape can always be estimated even when a part of the rib is not photographed well on the chest image.
さらに、肋骨モデル形状を、過去撮影された複数の胸部画像の肋骨形状を主成分分析して得られた結果に基づいて生成したものであれば、統計的に最も表れる可能性の高い肋骨形状を推定することができる。 Furthermore, if the rib model shape is generated based on the result obtained by principal component analysis of rib shapes of a plurality of chest images taken in the past, the rib shape that is most likely to appear statistically is selected. Can be estimated.
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。図１は本発明の診断支援装置の概略構成を示す図である。本実施の形態では、医用画像として被写体の胸部を撮影した胸部画像を用い、胸部画像から解剖学的構造物として肋骨形状を推定して、医師などの読影者が指示した箇所を推定した肋骨形状と比較して、自動的にシェーマ図上に表示する場合について説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of a diagnosis support apparatus of the present invention. In this embodiment, a rib image obtained by estimating a rib shape as an anatomical structure from a chest image obtained by photographing a chest of a subject as a medical image, and estimating a location instructed by an interpreter such as a doctor Compared with the above, the case of automatically displaying on a schema diagram will be described.
図１に示す本願発明の診断支援装置１は、被写体を撮影して得た胸部画像Ｐから被写体の肋骨形状を推定する形状推定手段（以下、肋骨形状推定手段という）１０と、胸部画像上の位置を指定する指定位置入力手段２０と、指定位置と推定された肋骨形状と対比することによって、指定位置を肋骨形状からの相対的な位置で表した相対位置情報を出力する相対位置情報出力手段３０と、肋骨形状のシェーマ図を記憶する記憶手段４０と、シェーマ図の肋骨形状と前記相対位置情報とから前記シェーマ図上の指定位置に対応する位置を表示装置２などに出力する対応位置出力手段５０とを備える。 The diagnosis support apparatus 1 of the present invention shown in FIG. 1 includes a shape estimation unit (hereinafter referred to as a rib shape estimation unit) 10 that estimates a rib shape of a subject from a chest image P obtained by photographing the subject, A designated position input means 20 for designating a position, and a relative position information output means for outputting relative position information representing the designated position as a relative position from the rib shape by comparing the designated position with the estimated rib shape. 30, a storage means 40 for storing a rib-shaped schema diagram, and a corresponding position output for outputting a position corresponding to a designated position on the schema diagram to the display device 2 or the like from the rib shape of the schema diagram and the relative position information Means 50.
また、肋骨形状推定手段１０は、図２に示すように、胸部画像より被写体の肋骨形状を表す肋骨形状候補を抽出する肋骨形状候補抽出手段１１と、撮影して得られた複数の胸部画像の肋骨形状を用いて統計的手法で肋骨のモデル形状を生成した肋骨モデル形状を記憶する肋骨形状記憶手段１２とを備え、被写体の肋骨形状と最も類似した肋骨モデル形状を肋骨形状記憶手段１２に記憶された肋骨モデル形状の中から探索し、この探索された肋骨モデル形状を被写体の肋骨形状として推定する。 Further, as shown in FIG. 2, the rib shape estimation means 10 includes a rib shape candidate extraction means 11 that extracts rib shape candidates representing the rib shape of the subject from the chest image, and a plurality of chest images obtained by photographing. A rib shape storage means 12 for storing a rib model shape generated by a statistical method using the rib shape is stored, and the rib model shape most similar to the rib shape of the subject is stored in the rib shape storage means 12. The searched rib model shape is searched, and the searched rib model shape is estimated as the rib shape of the subject.
肋骨形状記憶手段１２は、肋骨モデル形状を肋骨の外形を表す座標値のデータ（例えば、下式（１）参照）を記憶するものであっても、肋骨モデル形状を表す胸部画像を人口的に生成した肋骨モデル画像を記憶するようにしてもよい。 Even if the rib shape storage means 12 stores coordinate value data (for example, the following equation (1)) representing the outer shape of the rib as the rib model shape, the chest image representing the rib model shape is artificially stored. The generated rib model image may be stored.
本実施の形態では、胸部画像を人口的に生成した肋骨モデル画像Ｍとそれに対応する肋骨の外形を表す座標値のデータの両方を記憶する場合について以下説明する。また、被写体を撮影した胸部画像Ｐから抽出した被写体肋骨形状候補になるべく近似した形状を探索することができるようにするために、肋骨モデル画像Ｍは多数用意することが望まれる（例えば、１０００枚以上）。また、肋骨形状記憶手段１２には、検索を確実あるいは高速に処理するための構造を持つデータベースの管理用ソフトウェアを備えるように構成し、性別、年齢、人種等の情報と関連付けて肋骨モデル画像Ｍを管理し、多数に肋骨モデル画像Ｍの中から類似した肋骨形状が探索しやすいように記憶管理するものが望ましい。以下、肋骨形状記憶手段１２を単に肋骨データベースとして説明する。 In the present embodiment, a case will be described below where both the rib model image M in which the chest image is artificially generated and the coordinate value data representing the external shape of the rib corresponding thereto are stored. It is desirable to prepare a large number of rib model images M (for example, 1000 images) in order to be able to search for a shape that is as close as possible to the subject rib shape candidate extracted from the chest image P obtained by photographing the subject. more than). Further, the rib shape storage means 12 is configured to include database management software having a structure for processing the search reliably or at high speed, and the rib model image is associated with information such as sex, age, and race. It is desirable to manage M so that a large number of similar rib shapes can be easily searched from among the rib model images M. Hereinafter, the rib shape storage means 12 will be described simply as a rib database.
ここで、統計的手法を用いて肋骨モデル形状を生成する手法について具体的に説明する。統計的手法を用いて生成した肋骨モデル形状は、過去に撮影された多数の胸部画像から抽出した肋骨形状を統計的な手法を用いて、胸部画像に表れる肋骨形状の変化を分析し、分析結果に基づいて肋骨形状を徐々に変化させて生成する。本実施の形態では主成分分析の手法を用いて肋骨モデル形状を生成する場合について説明する。 Here, a method for generating a rib model shape using a statistical method will be specifically described. For the rib model shape generated using statistical methods, the rib shape extracted from many chest images taken in the past is analyzed using the statistical method to analyze changes in the rib shape appearing in the chest image. Based on the above, it is generated by gradually changing the rib shape. In this embodiment, a case where a rib model shape is generated using a principal component analysis method will be described.
まず、事前に、図３に示すように多くの正常な胸部を表す胸部画像Ｓから、肋骨の形状（同図(B)）を抽出する。肋骨の全体の形状は、肋骨の輪郭を形成する肋骨上の多数の点（特徴点、同図(B)の黒丸）を用いて表す。この肋骨の全体の形状を表す形状ベクトルＸは、例えば、文献［Peter de Souza, “Automatic Rib Detection in Chest Radiographs”, Computer Vision, Graphics and image Processing 23, 129-161 (1983)］に記載されているような手法を用いて肋骨上の１００個の点を抽出し、この１００個の点の座標（ｘ，ｙ）を順次並べて、式（１）のように表すことができる。
そこで、過去撮影された多数の正常な胸部を表す胸部画像Ｓから、上記式（１）で表される形状ベクトルを抽出する。胸部画像Ｓから抽出した多数の形状ベクトルに対して主成分分析（具体的には、文献［Matthew Turk，Alex Pentland，Eigenfaces for Recognition，Journal of Cognitive Neuroscience，vol.3，num1，1991］に記載されている主成分分析の手法を用いることができる。）を行なって主成分ベクトルを求めることにより、各胸部画像Ｓの肋骨形状は独立した少数のベクトル成分であらわすことができる。肋骨モデル形状も、主成分分析によって得られた第１〜第ｎの主成分Ａｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）を用いて（図３(C)参照）、式（２）のように表すことができる。
ここで、αｉは各主成分ベクトルに対する重み係数である。 Here, αi is a weighting coefficient for each principal component vector.
あるいは、本出願人が特願2004-009363で提案しているように、胸部画像から肋骨の平均形状を表す平均形状ベクトルＸｂを求め、正常な胸部を表す胸部画像における肋骨の形状ベクトルＸの平均形状ベクトルＸｂとの差分（つまり、標準形状からの変化）を表す差分ベクトルＸ−Ｘｂを求めて、この差分ベクトルを主成分分析して、標準形状からの変化を独立した少数の主成分で表すようにしてもよい。肋骨モデル形状Ｍは、差分ベクトルＸ−Ｘｂを主成分分析して得られた第１〜第ｎまでの主成分ベクトルＡｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）と、平均形状ベクトルＸｂを用いて、平均形状ベクトルＸｂを変形させた肋骨モデル形状Ｍは式（３）のように表すことができる。
ここで、αｉは各主成分ベクトルに対する重み係数である。この主成分ベクトルに対する重み係数を以下肋骨生成パラメーターという。 Here, αi is a weighting coefficient for each principal component vector. The weight coefficient for this principal component vector is hereinafter referred to as a rib generation parameter.
上記式（２）、あるいは式（３）における肋骨生成パラメーターαｉを様々に振って、肋骨モデル形状を含んだ肋骨モデル画像Ｍを多数生成する（図３(D)参照）。例えば、肋骨生成パラメーターαｉは、蓄積された画像の正常な肋骨形状から得られる肋骨生成パラメーターαｉの最大値と最小値の間で等間隔に割り振るようにしてもよい。 A large number of rib model images M including the rib model shape are generated by varying the rib generation parameter αi in the above formula (2) or (3) (see FIG. 3D). For example, the rib generation parameter αi may be allocated at equal intervals between the maximum value and the minimum value of the rib generation parameter αi obtained from the normal rib shape of the accumulated image.
このようにして、正常な肋骨形状に表れる、例えば、肋骨形状の肺野の大きさや肋骨間の幅などの特徴を徐々に変えた肋骨モデル形状を網羅的に生成して、この肋骨モデル形状に基づいて、例えば、骨部が白いテクスチャをもち、肺野軟部がグレーのテクスチャを持った画像を肋骨モデル画像Ｍとして肋骨データベース１２に記憶する。肋骨モデル画像Ｍは骨部と肺野軟部のテクスチャが異なる画像であれば白とグレーには限られない。また、肋骨モデル画像Ｍを過去撮影された胸部画像と比較することにより、肋骨モデル画像Ｍの対象となる被写体の性別、年齢、人種等と関連付けて肋骨データベース１２に記憶したものが好ましい。 In this way, a rib model shape that appears in a normal rib shape, for example, gradually changing characteristics such as the size of the lung field of the rib shape and the width between ribs, is comprehensively generated, and this rib model shape is converted into this rib model shape. Based on this, for example, an image in which the bone part has a white texture and the lung field soft part has a gray texture is stored in the rib database 12 as the rib model image M. The rib model image M is not limited to white and gray as long as the bone part and the lung soft part have different textures. In addition, it is preferable that the rib model image M is stored in the rib database 12 in association with the sex, age, race, and the like of the subject to be the subject of the rib model image M by comparing the rib model image M with a chest image taken in the past.
次に、肋骨形状推定手段１０を用いて肋骨形状を推定する方法について、図４のフローチャートに従って説明する。 Next, a method for estimating the rib shape using the rib shape estimating means 10 will be described with reference to the flowchart of FIG.
まず、肋骨形状抽出手段１１により、被写体を撮影した胸部画像Ｐに対して肋骨を強調するフィルタを用いて肋骨強調画像を作成して、肋骨形状を抽出する。肋骨を強調するフィルタとは、肋骨に適した太さと方向を持つ棒状のものを強調するようにフィルタ係数を調整した画像処理フィルタのことで、例えば、図５に示すようなフィルタ係数を持つものである。このフィルタの場合、横方向の棒状の構造に対しては値が大きくなり、縦方向の棒状構造に対しては感度を持たず、横方向の構造でも長い構造であるほど値が大きくなるものであるが、このフィルタを回転させ、色々な方向のフィルタを作成し、それらのフィルタ出力値の最大値を取って肋骨強調画像を作成する（Ｓ１００）。 First, the rib shape extraction unit 11 creates a rib emphasized image using a filter that emphasizes the ribs on the chest image P obtained by photographing the subject, and extracts the rib shape. The filter that emphasizes the rib is an image processing filter in which the filter coefficient is adjusted so as to emphasize a rod-shaped object having a thickness and direction suitable for the rib. For example, a filter having a filter coefficient as shown in FIG. It is. In the case of this filter, the value is large for the horizontal bar-shaped structure, has no sensitivity to the vertical bar-shaped structure, and the value increases as the structure in the horizontal direction is longer. However, the filter is rotated to create filters in various directions, and the maximum value of the filter output values is taken to create a rib-enhanced image (S100).
次に、肋骨データベース１２に記憶されている肋骨モデル画像Ｍに対しても、上記肋骨を強調するフィルタを用いた肋骨強調処理を施し、肋骨強調画像を作成する（Ｓ１０１）。 Next, the rib model image M stored in the rib database 12 is also subjected to rib emphasis processing using the filter for emphasizing the ribs to create a rib emphasis image (S101).
そこで、肋骨形状推定手段１０は、胸部画像Ｐの肋骨形状を強調した肋骨強調画像と肋骨データベース１２に記憶されている肋骨モデル画像Ｍの肋骨形状を強調した肋骨強調画像との相関を求め、相関が最大となる肋骨モデル画像Ｍの中から探索し、相関が最大となる肋骨モデル画像Ｍの肋骨形状を胸部画像Ｐに撮影された被写体の肋骨形状として推定する。 Therefore, the rib shape estimation means 10 obtains a correlation between the rib emphasized image in which the rib shape of the chest image P is emphasized and the rib emphasized image in which the rib shape of the rib model image M stored in the rib database 12 is emphasized. Is searched from the rib model image M having the maximum correlation, and the rib shape of the rib model image M having the maximum correlation is estimated as the rib shape of the subject photographed in the chest image P.
具体的には、胸部画像Ｐの肋骨強調画像と肋骨モデル画像Ｍの肋骨強調画像との相関は正規化相互相関を用いて求める（Ｓ１０２）。正規化相互相関は、胸部画像Ｐの肋骨強調画像に含まれる画素の画素値Ｉ１（ｘ、ｙ）と、肋骨モデル画像Ｍの肋骨強調画像に含まれる画素の画素値Ｉ２（ｘ、ｙ）とすると、式（４）のように表される。
この正規化相互相関を用いて、肋骨データベース１０に記憶されている肋骨モデル画像Ｍを探索して、相関が最も高い肋骨モデル画像Ｍの肋骨形状を胸部画像Ｐの肋骨形状として推定する（Ｓ１０３）。探索する際には、胸部画像Ｐに付帯された撮影した被写体の性別、年齢、人種等を参考にして探索を行うようにすることにより高速に探索を行うことが可能になる。さらに、バイナリーサーチなどの探索を高速に行うための様々な手法を併用するようにしてもよい。 Using this normalized cross-correlation, the rib model image M stored in the rib database 10 is searched, and the rib shape of the rib model image M having the highest correlation is estimated as the rib shape of the chest image P (S103). . When searching, it is possible to search at high speed by searching with reference to the sex, age, race, etc. of the photographed subject attached to the chest image P. Furthermore, various methods for performing a search such as binary search at high speed may be used in combination.
次に、上述の肋骨形状推定手段１０を用いて、医師などが読影時に指示した胸部画像上の位置を肋骨のシェーマ図上に表示する方法について図６のフローチャートに基づいて説明する。 Next, a method of displaying the position on the chest image instructed by a doctor or the like at the time of interpretation using the above-described rib shape estimation means 10 on the rib schematic diagram will be described based on the flowchart of FIG.
まず、CR（Computed Radiography)装置などで撮影した被写体の胸部画像Ｐをディスプレイ上に表示して医師は読影を行い、癌らしい陰影や注意すべき箇所を発見すると、図７(a)に示すようにポインティングデバイスなどを用いて矢印で指定すると（Ｓ２００）、指定された位置（以下、指定位置という）は指定位置入力手段２０より入力される。あるいは、陰影を線で囲んで指定位置を指定してもよい。 First, a chest image P of a subject photographed with a CR (Computed Radiography) device or the like is displayed on a display, and a doctor interprets the image. When a doctor looks for a shadow or a point that needs attention, as shown in FIG. If a pointing device or the like is used to specify with an arrow (S200), the specified position (hereinafter referred to as a specified position) is input from the specified position input means 20. Alternatively, the specified position may be specified by surrounding the shadow with a line.
一方、被写体の胸部画像Ｐから上述の肋骨形状推定手段１０を用いて、被写体の肋骨形状に最も類似した肋骨モデル画像Ｍ（図７(b)参照）を肋骨データベース１２から１つ選んで被写体の肋骨形状として推定する（Ｓ２０１）。選ばれた肋骨モデル画像Ｍに対応する肋骨の外形を表す座標値のデータを肋骨データベース１２から取り出し、相対位置情報出力手段３０は、指定位置の座標値と肋骨の外形を表す座標値とを対比して、指定位置は左右どちらの肺上にあるか、肋骨間にあるか肋骨上にあるかといった肋骨形状からの相対的な位置を求める。図７の例では、指定位置は右肺の第７肋骨上にあり、第７肋骨上の右端と左端の中央（５０％）の位置にあるというように肋骨形状からの相対的な位置関係を表す相対位置情報を求めることができる（Ｓ２０２）。 On the other hand, one of the rib model images M (see FIG. 7B) most similar to the rib shape of the subject is selected from the rib database 12 using the rib shape estimation means 10 described above from the subject's chest image P, and the subject's rib shape is estimated. Estimated as rib shape (S201). The coordinate value data representing the outer shape of the rib corresponding to the selected rib model image M is extracted from the rib database 12, and the relative position information output means 30 compares the coordinate value of the designated position with the coordinate value representing the outer shape of the rib. Then, the relative position from the rib shape such as whether the designated position is on the left or right lung, between the ribs or on the rib is obtained. In the example of FIG. 7, the specified position is on the seventh rib of the right lung, and is located at the center (50%) of the right end and the left end on the seventh rib. The relative position information to be expressed can be obtained (S202).
記憶手段４０には図８あるいは図９に示すような肋骨のシェーマ図が記憶されている。シェーマ図の肋骨形状は、肋骨の外形を表す座標値などで予め記憶されているものとする。そこで、まず、対応位置出力手段５０はディスプレイ上にシェーマ図を表示し、求めた相対位置とシェーマ図の肋骨形状の座標値とを比べて指定位置に対応するシェーマ図上の位置を求め、図１０に示すように、対応する位置に矢印や黒丸などのマークを表示する（Ｓ２０３）。あるいは、シェーマ図に対応位置のマークをつけた画像をプリンターなどから印刷するようにしてもよい。 The storage means 40 stores a schematic diagram of the ribs as shown in FIG. 8 or FIG. It is assumed that the rib shape in the schema is stored in advance as coordinate values representing the outer shape of the rib. Therefore, first, the corresponding position output means 50 displays a schema diagram on the display, compares the obtained relative position and the coordinate value of the rib shape of the schema diagram to obtain the position on the schema diagram corresponding to the designated position. As shown in FIG. 10, marks such as arrows and black circles are displayed at corresponding positions (S203). Alternatively, an image with a mark corresponding to the schema diagram may be printed from a printer or the like.
上述では、医師が指示した位置をシェーマ図上に表示する場合について説明したが、胸部画像に対して画像処理を行い異常陰影などの画像処理によって検出された位置を入力指示手段より指定位置として入力するようにしてもよい。 In the above description, the position instructed by the doctor is displayed on the schematic diagram. However, the position detected by the image processing such as abnormal shading is performed as the designated position from the input instruction unit. You may make it do.
また、上述では、CR装置によって撮影した単純Ｘ線撮影画像について説明したが、文献[Hong Shen, Lichen LIang, Min Shao, and Shuoing Qing, "Tacing Based Segmentation for the Labeling of Individual Rib Structures in Chest CT Volume Data",MICCAI2004, LNCS 3217, pp.967-974]に記載されているようなCT画像から肋骨を認識する方法を用いて、過去撮影された多数のCT画像から肋骨形状を抽出し、これらの抽出した肋骨形状から上述の主成分分析の手法を用いて予めモデル画像を生成しておき、診察する被写体の肋骨の形状を推定してCT画像からもシェーマ図を自動作成することが可能である。 In the above description, a simple X-ray image taken with a CR device has been described. However, the literature [Hong Shen, Lichen LIang, Min Shao, and Shuoing Qing, Data ", MICCAI2004, LNCS 3217, pp.967-974], using the method for recognizing the ribs from the CT images, the rib shape is extracted from a large number of CT images taken in the past, and these It is possible to generate a model image from the extracted rib shape in advance using the principal component analysis method described above, estimate the rib shape of the subject to be examined, and automatically create a schema diagram from the CT image. .
上述では、複数の肋骨モデル形状から胸部画像に撮影されている肋骨形状に最も類似した肋骨モデル形状を探索して胸部画像の肋骨形状を推定してする方法について説明したが、エッジ抽出フィルタを利用して、抽出が比較的簡単な肺野中央部の肋骨形状を抽出し、それを過去撮影された胸部撮影画像から得られた肋骨形状に基づいて主成分分析などの統計的手法を用いて作成された肋骨形状モデルに投影することによって、抽出された肺野中央部の肋骨形状以外の、検出が困難な箇所の肋骨形状を推定しようと方法をもちいることができる（本出願人より出願の特願2004−009363を参照）。 In the above description, the method for searching the rib model shape most similar to the rib shape captured in the chest image from a plurality of rib model shapes and estimating the rib shape of the chest image has been described. Then, the rib shape at the center of the lung field, which is relatively easy to extract, is extracted and created using statistical methods such as principal component analysis based on the rib shape obtained from chest radiographs taken in the past. By projecting onto the extracted rib shape model, it is possible to use a method for estimating the rib shape of a difficult-to-detect location other than the extracted rib shape in the central lung field (filed by the applicant). (See Japanese Patent Application No. 2004-009363).
上述は、胸部画像から肋骨形状を推定して、医師が指定した位置を自動的にシェーマ図上に表示する場合について説明したが、医用画像としてＣＴ画像やＭＲＩ画像を用いることも可能である。例えば、腹部を撮影したＣＴ画像の場合には、医師がＣＴ画像を観察して指示した癌のある位置が、肝臓のところであるのか、胃のところであるのか、腸のところであるのかなどを自動的に判別してシェーマ図上に表示するようにするようにしてもよい。あるいは、医用画像が腰部を撮影したＭＲＩ画像の場合には、指定されたヘルニアのある位置を判別してシェーマ図上に表示するようにしてもよい。 In the above description, the rib shape is estimated from the chest image, and the position designated by the doctor is automatically displayed on the schema. However, a CT image or an MRI image can be used as the medical image. For example, in the case of a CT image obtained by photographing the abdomen, it is automatically determined whether the position of the cancer indicated by the doctor by observing the CT image is in the liver, in the stomach, or in the intestine. It is also possible to discriminate them and display them on the schema diagram. Alternatively, in the case where the medical image is an MRI image obtained by photographing the waist, a position where the designated hernia is present may be determined and displayed on the schematic diagram.
上述に詳細に説明したような方法で作成したシェーマ図をレポートなどに貼り付けるようにすることによって、レポート作成を効率化することができる。 Report creation can be made more efficient by pasting a schema diagram created by the method described in detail above to a report or the like.
１ 診断支援装置
１０ 肋骨形状推定手段
１１ 肋骨形状候補抽出手段
１２ 肋骨形状記憶手段
２０ 指定位置入力手段
３０ 相対位置情報出力手段
４０ 記憶手段
５０ 対応位置出力手段
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Diagnosis support apparatus 10 Rib shape estimation means 11 Rib shape candidate extraction means 12 Rib shape storage means 20 Designated position input means 30 Relative position information output means 40 Storage means 50 Corresponding position output means
Claims (6)
前記医用画像上の位置を指定する指定位置入力手段と、
前記指定位置と推定された前記被写体の所定の解剖学的構造物の形状とを対比することによって、前記指定位置を前記所定の解剖学的構造物の形状からの相対的な位置で表した相対位置情報を出力する相対位置情報出力手段と、
所定の解剖学的構造物の形状のシェーマ図を記憶する記憶手段と、
前記シェーマ図の解剖学的構造物の形状と前記相対位置情報とから前記シェーマ図上の指定位置に対応する位置を出力する対応位置出力手段とを備えたことを特徴とする診断支援装置。 A shape estimating means for estimating the shape of a predetermined anatomical structure of the subject from a medical image obtained by photographing the subject;
Designated position input means for designating a position on the medical image;
By comparing the specified position with the estimated shape of the predetermined anatomical structure of the subject, the relative position represented by the relative position from the shape of the predetermined anatomical structure. Relative position information output means for outputting position information;
Storage means for storing a schema diagram of the shape of a predetermined anatomical structure;
A diagnostic support apparatus comprising: a corresponding position output unit that outputs a position corresponding to a designated position on the schema diagram from the shape of the anatomical structure of the schema diagram and the relative position information.
前記所定の解剖学的構造物が肋骨であることを特徴とする請求項１記載の診断支援装置。 The medical image is a chest image;
The diagnosis support apparatus according to claim 1, wherein the predetermined anatomical structure is a rib.
前記胸部画像より前記被写体の肋骨形状を表す肋骨形状候補を抽出する肋骨形状候補抽出手段と、
撮影して得られた複数の胸部画像の肋骨形状に基づいて生成した複数の肋骨モデル形状を記憶する肋骨形状記憶手段とを有し、
前記肋骨形状記憶手段に記憶された複数の肋骨モデル形状のうちから、前記抽出された肋骨形状候補と最も類似した肋骨モデル形状を探索し、該探索された肋骨モデル形状を前記被写体の肋骨形状として推定することを特徴とする請求項２記載の診断支援装置。 The shape estimation means is
Rib shape candidate extracting means for extracting rib shape candidates representing the rib shape of the subject from the chest image;
Rib shape storage means for storing a plurality of rib model shapes generated based on rib shapes of a plurality of chest images obtained by photographing,
A rib model shape most similar to the extracted rib shape candidate is searched from among a plurality of rib model shapes stored in the rib shape storage means, and the searched rib model shape is used as the rib shape of the subject. The diagnosis support apparatus according to claim 2, wherein estimation is performed.
前記医用画像上の位置を指定する指定位置入力ステップと、
前記指定位置と推定された前記被写体の所定の解剖学的構造物の形状とを対比することによって、前記指定位置を前記所定の解剖学的構造物の形状からの相対的な位置で表した相対位置情報を出力する相対位置情報出力ステップと、
予め記憶されているシェーマ図の解剖学的構造物の形状と前記相対位置情報とから前記シェーマ図上の指定位置に対応する位置を出力する対応位置出力ステップとを備えたことを特徴とする診断支援方法。 A shape estimation step for estimating a shape of a predetermined anatomical structure of the subject from a medical image obtained by photographing the subject;
A designated position input step for designating a position on the medical image;
By comparing the designated position with the estimated shape of the predetermined anatomical structure of the subject, the relative position represented by the relative position from the shape of the predetermined anatomical structure. A relative position information output step for outputting position information;
A diagnosis comprising a corresponding position output step of outputting a position corresponding to a designated position on the schema diagram from the shape of the anatomical structure of the schema diagram stored in advance and the relative position information Support method.
被写体を撮影して得た医用画像から被写体の所定の解剖学的構造物の形状を推定する形状推定手段と、
前記医用画像上の位置を指定する指定位置入力手段と、
前記指定位置と推定された前記被写体の所定の解剖学的構造物の形状とを対比することによって、前記指定位置を前記所定の解剖学的構造物の形状からの相対的な位置で表した相対位置情報を出力する相対位置情報出力手段と、
予め記憶されているシェーマ図の解剖学的構造物の形状と前記相対位置情報とから前記シェーマ図上の指定位置に対応する位置を出力する対応位置出力手段として機能させるプログラム。 Computer
A shape estimating means for estimating the shape of a predetermined anatomical structure of the subject from a medical image obtained by photographing the subject;
Designated position input means for designating a position on the medical image;
By comparing the specified position with the estimated shape of the predetermined anatomical structure of the subject, the relative position represented by the relative position from the shape of the predetermined anatomical structure. Relative position information output means for outputting position information;
A program that functions as corresponding position output means for outputting a position corresponding to a designated position on the schema diagram from the shape of the anatomical structure of the schema diagram stored in advance and the relative position information.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2004378713A JP2006181146A (en) | 2004-12-28 | 2004-12-28 | Diagnosis assisting device, diagnosis assisting method and its program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2004378713A JP2006181146A (en) | 2004-12-28 | 2004-12-28 | Diagnosis assisting device, diagnosis assisting method and its program |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2006181146A true JP2006181146A (en) | 2006-07-13 |
Family
ID=36734665
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2004378713A Withdrawn JP2006181146A (en) | 2004-12-28 | 2004-12-28 | Diagnosis assisting device, diagnosis assisting method and its program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2006181146A (en) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009160314A (en) * | 2008-01-09 | 2009-07-23 | Canon Inc | Image processing apparatus, image processing method, and computer program |
| JP2010504796A (en) * | 2006-09-29 | 2010-02-18 | 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 | Access to medical image database using anatomical shape information |
| JP2010075403A (en) * | 2008-09-25 | 2010-04-08 | Canon Inc | Information processing device and method of controlling the same, data processing system |
| WO2010110058A1 (en) * | 2009-03-26 | 2010-09-30 | コニカミノルタエムジー株式会社 | Medical image processing device, method for creating schema, and program |
| JP2010227209A (en) * | 2009-03-26 | 2010-10-14 | Konica Minolta Medical & Graphic Inc | Supporting device and program for writing diagnostic reading report |
| JP2013052245A (en) * | 2012-10-31 | 2013-03-21 | Canon Inc | Information processing device and information processing method |
| JP2015186567A (en) * | 2014-03-11 | 2015-10-29 | 株式会社東芝 | Medical image processing apparatus and medical image processing system |
| JP2017131623A (en) * | 2016-01-25 | 2017-08-03 | 東芝メディカルシステムズ株式会社 | Medical image processing device and method for setting contraction region of medical image processing device |
| WO2022054541A1 (en) * | 2020-09-11 | 2022-03-17 | 富士フイルム株式会社 | Image processing device, method, and program |
| EP4299012A1 (en) * | 2022-06-30 | 2024-01-03 | Fujitsu Limited | Three-dimensional shape data generation program, three-dimensional shape data generation method, and information processing apparatus |
-
2004
- 2004-12-28 JP JP2004378713A patent/JP2006181146A/en not_active Withdrawn
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010504796A (en) * | 2006-09-29 | 2010-02-18 | 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 | Access to medical image database using anatomical shape information |
| JP2009160314A (en) * | 2008-01-09 | 2009-07-23 | Canon Inc | Image processing apparatus, image processing method, and computer program |
| US9147098B2 (en) | 2008-01-09 | 2015-09-29 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method, and computer program storage medium |
| US8331640B2 (en) | 2008-09-25 | 2012-12-11 | Canon Kabushiki Kaisha | Information processing apparatus and its control method and data processing system |
| US7933437B2 (en) | 2008-09-25 | 2011-04-26 | Canon Kabushiki Kaisha | Information processing apparatus and its control method and data processing system |
| US8908946B2 (en) | 2008-09-25 | 2014-12-09 | Canon Kabushiki Kaisha | Information processing apparatus and its control method and data processing system |
| JP2010075403A (en) * | 2008-09-25 | 2010-04-08 | Canon Inc | Information processing device and method of controlling the same, data processing system |
| JP2010227209A (en) * | 2009-03-26 | 2010-10-14 | Konica Minolta Medical & Graphic Inc | Supporting device and program for writing diagnostic reading report |
| WO2010110058A1 (en) * | 2009-03-26 | 2010-09-30 | コニカミノルタエムジー株式会社 | Medical image processing device, method for creating schema, and program |
| JP2013052245A (en) * | 2012-10-31 | 2013-03-21 | Canon Inc | Information processing device and information processing method |
| JP2015186567A (en) * | 2014-03-11 | 2015-10-29 | 株式会社東芝 | Medical image processing apparatus and medical image processing system |
| US10268802B2 (en) | 2014-03-11 | 2019-04-23 | Toshiba Medical Systems Corporation | Medical image processing apparatus and medical image processing system |
| JP2017131623A (en) * | 2016-01-25 | 2017-08-03 | 東芝メディカルシステムズ株式会社 | Medical image processing device and method for setting contraction region of medical image processing device |
| WO2022054541A1 (en) * | 2020-09-11 | 2022-03-17 | 富士フイルム株式会社 | Image processing device, method, and program |
| EP4299012A1 (en) * | 2022-06-30 | 2024-01-03 | Fujitsu Limited | Three-dimensional shape data generation program, three-dimensional shape data generation method, and information processing apparatus |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5643304B2 (en) | Computer-aided lung nodule detection system and method and chest image segmentation system and method in chest tomosynthesis imaging | |
| JP6348078B2 (en) | Branch structure determination apparatus, operation method of branch structure determination apparatus, and branch structure determination program | |
| US9495752B2 (en) | Multi-bone segmentation for 3D computed tomography | |
| JP4640845B2 (en) | Image processing apparatus and program thereof | |
| US11074688B2 (en) | Determination of a degree of deformity of at least one vertebral bone | |
| US9269165B2 (en) | Rib enhancement in radiographic images | |
| JP2015154918A (en) | Apparatus and method for lesion detection | |
| JP6626344B2 (en) | Image processing apparatus, control method for image processing apparatus, and program | |
| EP3261545B1 (en) | Robust calcification tracking in fluoroscopic imaging | |
| JP2008520344A (en) | Method for detecting and correcting the orientation of radiographic images | |
| JP2006181146A (en) | Diagnosis assisting device, diagnosis assisting method and its program | |
| CN110634554A (en) | Spine image registration method | |
| US9672600B2 (en) | Clavicle suppression in radiographic images | |
| JP2007029514A (en) | Image analyzer, image analysis method and its program | |
| CN111723836A (en) | Image similarity calculation method and device, electronic equipment and storage medium | |
| JP2002245453A (en) | Image processor, image processing system, image processing method and storage medium | |
| US10413364B1 (en) | Internal organ localization of a subject for providing assistance during surgery | |
| JP4738970B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method and program thereof | |
| JP2005270635A (en) | Method for processing image and device for processing image | |
| JP2005198887A (en) | Method, apparatus and program for detecting anatomical structure, structure removal picture generation apparatus, and abnormal shadow detector | |
| JP2007014435A (en) | Image processing device, method and program | |
| KR102136107B1 (en) | Apparatus and method for alignment of bone suppressed chest x-ray image | |
| JP2006175036A (en) | Rib shape estimating apparatus, rib profile estimating method, and its program | |
| JP2006175057A (en) | Image processing apparatus, and its program and method | |
| JP2006263224A (en) | Radiation image processing apparatus, the radiation image processing method, program, and computer readable media |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20061209 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20070713 |
|
| A761 | Written withdrawal of application |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A761 Effective date: 20090406 |