JP2010515557A - 画像処理システム、及び方法。 - Google Patents
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Abstract
【選択図】なし
Description
本出願は、2007年1月16日に出願された米国仮特許出願第60/880,601号に係る、先の出願日の利益を主張する。
本発明は一般に、デジタル化された放射線写真における、自動化あるいは半自動化された分析のための、方法及びコンピュータプログラム製品に関する。
リウマチ性関節炎(R.A.)は、関節の内膜(滑膜とも呼ばれる)における炎症によって主に特徴付けられる、慢性疾患である。リウマチ性関節炎は、結果としての慢性的な痛みを伴う長期間の関節損傷や、機能喪失、及び障害を引き起こす可能性がある。世界人口の1〜2%が、リウマチ性関節炎に侵されていると推定される。定義上、リウマチ性関節炎は、慢性的な対称性の多発性関節炎(すなわち、5を超える別個の関節を含んだ関節炎)とされている。際立った特徴としては、大部分の患者においてリウマチ因子に対する血液検査で陽性となること、炎症の更なる臨床的形跡、「リウマチ結節」として知られる、骨又は関節近くでの皮下のしこり、特定の関節障害、そして増殖性の関節破壊がある。これらの特徴にも関わらず、リウマチ性関節炎の診断は、必ずしも明白なものであるとは限らない。診断においては、典型的に、病歴、身体検査、臨床試験、そして、関節、あるいはこの疾患にかかることが知られている他の区域の撮像が必要となる。
リウマチ性関節炎を検出及び追跡するための望ましい方法における特徴
リウマチ性関節炎の進行を監視するために望ましい方法は、幾つかの特徴を有する。第1に、望ましい方法とは、DMARDsが最大の恩恵をもたらす可能性がある早期段階において疾患を検出するために、高い感度と特異度とを備えたものでなければならない。
本発明の好ましい実施形態に従えば、研究及び他の調査目的のための、あるいは関節炎の兆候の発達を診断して追跡するための、コンピュータ実施される方法、及びコンピュータプログラム製品が提供される。より詳細には、幾つかの実施形態において、骨格関節におけるリウマチ性関節炎(RA)の進行を検出して監視するための方法及びコンピュータプログラム製品が提供される。
図1は、開示される主題の幾つかの実施形態に従って、画像を分析し、関節炎の症候を指示する測定値を取り出すための、コンピュータ実施される方法100についてのフローチャートである。併せて図2−6が、方法100をよりよく説明するために、単独で、そしてグループとして参照される。
モデルの作成には、モデルの構築とトレーニングの両方が含まれるということを理解すべきである。
デジタル化された、入力目標関節放射線写真の分析は、デジタル化された目標放射線写真に適用されるモデルに基づいて、続行される。
モデルとの用語は一般に、被験者あるいはその構成部分における形状、外観、位置、及び/又は動きをパラメータ化する任意の数学的描写へと言及するものである。
モデルが統計的であると言われる場合、そのモデルは、個々の被験者母集団のメンバ間におけるパラメータ変動の分析に基づいているということが理解される。
は、PCAを計算するために用いられるサンプルの平均である。
しかしながら、トレーニングデータに基づいてテクスチャベクトルを合成するために他の方法を利用することもできる。
開示された、リウマチ性関節炎を診断するための方法を、コンピュータシステムと共に用いるためのコンピュータプログラム製品として実装することができる。そのような実装には、コンピュータ読取可能な媒体(例えば、ディスケット、CD−ROM、ROM、フラッシュメモリ、あるいは固定ディスク等)のような有体媒体上に固定された、あるいはコンピュータシステムへと、モデムを介して、あるいは、媒体を介してネットワークへと接続された通信アダプタのような他のインターフェースデバイスを介して伝送可能な、コンピュータ命令のシリーズを含むことができる。
Claims (22)
- デジタル化された目標放射線写真における、コンピュータモデルによって表される病気ではない形状及び外観と比較しての差異の測定数値を自動的に決定するための方法であって、
a.モデル構築段階の間に、特定の関節の病的な変化を実質的に排除して、該特定の関節についての放射線写真の形状、及び外観における変化を表すために選択されるサンプル放射線写真のセットから、コンピュータモデルを構築するステップと、
b.ランタイム段階の間に、対象のデジタル化された目標放射線写真を受信するステップと、
c.前記ランタイム段階の間に、前記デジタル化された目標放射線写真を前記コンピュータモデルと比較するステップと、
d.前記ランタイム段階の間に、前記比較に応答して、前記デジタル化された目標放射線写真における、前記コンピュータモデルにより表される病気ではない形状及び外観に比較しての差異についての測定数値を自動的に決定し、報告するステップと、
を含む方法。 - 前記コンピュータモデルは、前記特定の関節の空間的位置のセットを表すベクトル空間に広がるパラメータのセットによって特徴付けられる、制約された変形可能な統計的テンプレートを含み、該ベクトル空間中の各々のベクトルは、母平均からのユニークな変化を記述し、該制約された変形可能な統計的テンプレートは、前記特定の関節についての前記放射線写真の形状及び外観が変形することが可能な範囲を定める、入力制約パラメータ、を受信する、請求項1に記載の方法。
- 前記デジタル化された目標放射線写真を前記コンピュータモデルと比較するステップは、
e.前記ランタイム段階の間に、前記デジタル化された目標放射線写真中の前記特定の関節に関連する複数の部位をフィッティングするステップと、
f.前記ランタイム段階の間に、前記複数の部位の各位置において、前記デジタル化された目標放射線写真をサンプリングするステップであって、前記複数の部位の各位置においてサンプリングされる前記デジタル化された目標放射線写真は、前記複数の部位の各位置において、前記特定の関節の前記外観を指示するステップと、
g.前記ランタイム段階の間に、統計的テンプレートを用いて、該統計的テンプレートのインスタンスを生成するステップであって、該統計的テンプレートは、前記複数の部位の位置と、前記複数の部位の各位置においてサンプリングされた前記デジタル化された目標放射線写真とを用いて、該統計的テンプレートの該インスタンスを出力するステップと、
h.前記ランタイム段階の間に、前記統計的テンプレートを用いて前記統計的テンプレートの連続的なインスタンスを生成するステップであって、前記統計的テンプレートは、前記デジタル化された目標放射線写真上に配置された前記統計的テンプレートの前記インスタンスにおける新たな複数の部位の位置と、該新たな複数の部位の各位置においてサンプリングされた画像と、を用いて前記統計的テンプレートの該連続的なインスタンスを出力するステップと、
i.前記ランタイム段階の間に、前記統計的テンプレートの前記インスタンスと、前記統計的テンプレートの前記連続的なインスタンスと、を比較するステップと、
j.前記ランタイム段階の間に、前記統計的テンプレートの前記インスタンスと前記統計的テンプレートの前記連続的なインスタンスとの間で統計的に有意な差異が存在しなくなるまでステップ(h)及び(i)を繰り返すことにより、前記統計的テンプレートの最適に適合されたインスタンスを得るステップと、
を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記デジタル化された目標放射線写真における、前記コンピュータモデルにより表される病気ではない形状及び外観に比較しての差異についての前記測定数値を自動的に決定するステップは、前記ランタイム段階の間に、前記デジタル化された目標放射線写真を統計的テンプレートの最適に適合されたインスタンスと比較することにより、前記対象の前記デジタル化された目標放射線写真内に表される関節炎の重症度を決定するステップを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記デジタル化された目標放射線写真における、前記コンピュータモデルにより表される病気ではない形状及び外観に比較しての前記差異は、前記デジタル化された目標放射線写真の各画素の外観と、前記コンピュータモデルにより表される前記病気ではない外観における各画素の外観と、の間での差異を含む、請求項1に記載の方法。
- 制約された変形可能な統計的テンプレートにおける、デジタル化された目標放射線写真に対する最適な適合を作成するための方法であって、
a.モデル構築段階の間に、特定の関節における特定の特徴の空間的位置のセットを表すベクトル空間に広がるパラメータのセットによって特徴付けられる、制約された変形可能な統計的テンプレートを作成するステップであって、該ベクトル空間中の各々のベクトルは、母平均からのユニークな変化を記述し、該統計的テンプレートの作成は、少なくとも該特定の関節を含む骨格系のサンプル放射線写真のセットから統計的テンプレートを構築することを含み、選択される該サンプル放射線写真のセットは、特定の関節の病的な変化を実質的に排除して、放射線写真の形状及び外観における変化を表す、ステップと、
b.ランタイム段階の間に、前記特定の関節のデジタル化された目標2次元放射線写真中で、前記特定の関節における前記特定の特徴に関連する複数の部位をフィッティングし、前記統計的テンプレートに関するパラメータ化を可能とするステップと、
c.前記ランタイム段階の間に、前記デジタル化された目標放射線画像内でフィッティングされた前記複数の部位の位置をパラメータ化し、前記統計的テンプレートから前記デジタル化された目標放射線写真のパラメータに対する値を抽出することにより、前記統計的テンプレートのインスタンスを生成するステップと、
d.前記ランタイム段階の間に、前記デジタル化された目標放射線写真の少なくとも1つの領域に対する前記統計的テンプレートの最適な適合が見出されるまで、前記デジタル化された目標放射線写真へと前記統計的テンプレートを適用することにより、前記デジタル化された目標放射線写真を検索するステップであって、前記デジタル化された目標放射線写真における該最適な適合の検索は、前記統計的テンプレートと前記デジタル化された目標放射線写真における前記少なくとも1つの領域との間での差異が最小化されるまで、前記統計的テンプレートの位置、方向、形状、及びテクスチャを調整するステップを含む、ステップと、
を含む方法。 - 前記ランタイム段階の間に、前記デジタル化された目標放射線写真における前記少なくとも1つの領域と、前記統計的テンプレートにおける前記最適な適合と、を比較することにより、比較画像を作成するステップを更に含む、請求項6に記載の方法。
- a.前記比較画像と、
b.前記比較画像からの、前記デジタル化された目標放射線写真の差分と、
c.前記比較画像、及びデジタル化された目標放射線写真の着色された重ね合わせと、
のうち、少なくとも1つを表示するステップを更に含む、請求項7に記載の方法。 - 前記骨格系は、手、手首、膝、脚、又は足の骨の間の1以上の関節を含む、請求項6に記載の方法。
- 前記特定の関節は、中手指関節を含む、請求項6に記載の方法。
- 前記デジタル化された目標2次元放射線写真は、X線画像、コンピュータ断層撮影(CT)画像、及び磁気共鳴映像法(MRI)画像を含む、請求項6に記載の方法。
- 前記ランタイム段階における、前記特定の関節における前記特定の特徴に関連する前記複数の部位をフィッティングするステップは、操作者の入力を受信するステップを含む、請求項6に記載の方法。
- e.前記ランタイム段階の間に、前記デジタル化された目標放射線写真における前記少なくとも1つの領域を前記統計的テンプレートにおける前記最適な適合と比較することにより、前記特定の関節における関節炎の症候を指示する少なくとも1つの測定値を抽出するステップ
を更に含む、請求項6に記載の方法。 - 前記特定の関節における関節炎の症候を指示する前記少なくとも1つの測定値は、
a.関節侵食を指示する画素クラスタ、
b.関節侵食を指示する画素クラスタの1次元での広がり、
c.関節侵食を指示する画素クラスタの2次元での広がり、
d.関節侵食を指示する画素クラスタ中の、画素数、
e.関節侵食を指示する画素クラスタのテクスチャ、
f.関節侵食を指示する画素クラスタのテクスチャと関連する、1次及び2次統計値、
のうちの少なくとも1つを包含する、請求項13に記載の方法。 - 前記特定の関節における関節炎の症候を指示する前記少なくとも1つの測定値は、
a.アノテーションが付された任意の関節における、最小の関節腔幅(JSW)と、
b.ベースライン放射線写真とフォローアップ放射線写真とを比較する時に関節内で測定される、JSWの狭小化と、
c.関節を同一個体における他の関節と比較するときに該関節内で測定される、JSWの狭小化と、
d.関節内特定位置におけるJSWと、
e.関節のアノテーションによって定められる区域と、
f.手の、中手骨と指骨との配列を比較することによって測定される、亜脱臼の角度と、
g.関節中に、侵食又は嚢胞が存在すること、又は存在しないことと、
h.関節上に存在する、各侵食又は嚢胞の範囲と、
を含むグループから選択される、請求項13に記載の方法。 - 前記少なくとも1つの測定値に基づいて、関節炎の症候の進行に関して前記特定の関節をスコア付けするステップを更に含む、請求項13に記載の方法。
- 骨格形態の時間発展を記述するために、連続的な時間点において、ステップ(b)からステップ(e)までを繰り返すことを更に含む、請求項13に記載の方法。
- 制約された変形可能な統計的テンプレートにおける、デジタル化された目標放射線写真に対する最適な適合を作り出すためのコンピュータプログラム製品であって、
a.特定の関節における特定の特徴の空間的位置のセットを表すベクトル空間に広がるパラメータのセットによって特徴付けられる、制約された変形可能な統計的テンプレートであって、該ベクトル空間中の各々のベクトルは、母平均からのユニークな変化を記述し、該統計的テンプレートは、少なくとも該特定の関節を含む骨格系のサンプル放射線写真のセットから構築され、該サンプル放射線写真のセットは、特定の関節の病的な変化を実質的に排除して、放射線写真の形状及び外観における変化を表すよう選択される、統計的テンプレートと、
b.前記特定の関節の、デジタル化された目標2次元放射線写真において、前記特定の関節における前記特定の特徴に関連する複数の部位をフィッティングして、前記統計的テンプレートに関してのパラメータ化を可能とするためのコードと、
c.前記デジタル化された目標放射線写真においてフィッティングされた前記複数の部位の位置をパラメータ化して、前記デジタル化された目標放射線写真のパラメータのための値を前記統計的テンプレートから抽出することにより、前記統計的テンプレートのインスタンスを生成するためのコードと、
d.前記デジタル化された目標放射線写真における少なくとも1つの領域に対する前記統計的テンプレートの最適な適合が見出されるまで、前記デジタル化された目標放射線写真へと前記統計的テンプレートを適用することにより、前記デジタル化された目標放射線写真を検索するためのコードであって、前記デジタル化された目標放射線写真における前記最適な適合の検索には、前記統計的テンプレートと前記デジタル化された目標放射線写真における前記少なくとも1つの領域との間での差異が最小化されるまで、前記統計的テンプレートの位置、方向、形状、及びテクスチャを調整することが含まれる、コードと、
を含む、コンピュータプログラム製品。 - 前記デジタル化された目標放射線写真における前記少なくとも1つの領域を前記統計的テンプレートにおける前記最適な適合と比較することにより、比較画像を作成するためのコード、を更に含む、請求項18に記載のコンピュータプログラム製品。
- 前記デジタル化された目標放射線写真における前記少なくとも1つの領域を前記統計的テンプレートにおける前記最適な適合と比較することにより、前記特定の関節における関節炎の症候を指示する少なくとも1つの測定値を抽出するためのコードを更に含む、請求項18に記載のコンピュータプログラム製品。
- a.モデル構築段階の間に、特定の関節における特定の特徴の空間的位置のセットを表すベクトル空間に広がるパラメータのセットによって特徴付けられる、制約された変形可能な統計的テンプレートを作成するステップであって、該ベクトル空間中の各々のベクトルは、母平均からのユニークな変化を記述し、該統計的テンプレートの作成は、少なくとも該特定の関節を含む骨格系のサンプル放射線写真のセットから統計的テンプレートを構築することを含み、選択される該サンプル放射線写真のセットは、特定の関節の病的な変化を実質的に排除して、放射線写真の形状及び外観における変化を表すよう選択される、ステップと、
b.ランタイム段階の間に、前記特定の関節の、デジタル化された第1の目標2次元放射線写真において、前記特定の関節における前記特定の特徴に関連する複数の部位をフィッティングして、前記統計的テンプレートに関してのパラメータ化を可能とするステップと、
c.前記ランタイム段階の間に、前記デジタル化された第1の目標放射線画像内でフィッティングされた前記複数の部位の位置をパラメータ化し、前記統計的テンプレートから前記デジタル化された目標放射線写真のパラメータに対する値を取り出すことにより、前記統計的テンプレートのインスタンスを生成するステップと、
d.前記ランタイム段階の間に、前記デジタル化された第1の目標放射線写真の少なくとも1つの領域に対する、前記統計的テンプレートの第1の最適な適合が見出されるまで、前記デジタル化された第1の目標放射線写真へと前記統計的テンプレートを適用することにより、前記デジタル化された第1の目標放射線写真を検索するステップであって、前記デジタル化された第1の目標放射線写真における該第1の最適な適合の検索は、前記統計的テンプレートと前記デジタル化された第1の目標放射線写真における前記少なくとも1つの領域との間での差異が最小化されるまで、前記統計的テンプレートの位置、方向、形状、及びテクスチャを調整するステップを含む、ステップと、
e.前記ランタイム段階の間に、第2の時刻において得られた、前記特定の関節におけるデジタル化された第2の目標2次元放射線写真に対してステップ(b)、(c)、(d)を繰り返し、該デジタル化された第2の目標放射線写真の少なくとも1つの領域に対する前記統計的テンプレートの第2の最適な適合を見出すステップと、
f.前記ランタイム段階の間に、前記統計的テンプレートにおける前記第1の最適な適合と前記統計的テンプレートにおける前記第2の最適な適合とを比較することにより、前記特定の関節における関節炎の症候の進行を指示する少なくとも1つの測定値を抽出するステップと、
を含む、コンピュータ実施される方法。 - 前記特定の関節における関節炎の症候の進行を指示する少なくとも1つの測定値は、
a.アノテーションが付された任意の関節における、最小の関節腔幅(JSW)と、
b.ベースライン放射線写真とフォローアップ放射線写真とを比較する時に関節内で測定される、JSWの狭小化と、
c.関節を同一個体における他の関節と比較するときに該関節内で測定される、JSWの狭小化と、
d.関節内特定位置におけるJSWと、
e.関節のアノテーションによって定められる区域と、
f.手の、中手骨と指骨との配列を比較することによって測定される、亜脱臼の角度と、
g.関節中に、侵食又は嚢胞が存在すること、又は存在しないことと、
h.関節上に存在する、各侵食又は嚢胞の範囲と、
を含むグループから選択される、請求項21に記載の方法。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013162822A (ja) * | 2012-02-09 | 2013-08-22 | Fujifilm Corp | 骨塩定量分析における分析対象部位の特定方法および、この方法を実施するための画像処理装置並びに記録媒体 |
US9235781B2 (en) | 2013-08-09 | 2016-01-12 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Method of, and apparatus for, landmark location |
WO2018181363A1 (ja) * | 2017-03-27 | 2018-10-04 | 国立大学法人 東京大学 | 診断画像処理装置、評価支援方法及びプログラム |
JP7465469B2 (ja) | 2020-05-15 | 2024-04-11 | 兵庫県公立大学法人 | 学習装置、推定装置、学習プログラム、及び推定プログラム |
Families Citing this family (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101189638B (zh) | 2005-03-24 | 2011-11-30 | 欧博达西亚医学有限公司 | 膝关节形态的特征描述方法和系统 |
US8805039B2 (en) * | 2005-10-12 | 2014-08-12 | Intelligent Virus Imaging Inc | Identification and classification of virus particles in textured electron micrographs |
US8126242B2 (en) | 2007-01-16 | 2012-02-28 | Optasia Medical Limited | Computer program products and methods for detection and tracking of rheumatoid arthritis |
KR101055226B1 (ko) | 2009-05-22 | 2011-08-08 | 경희대학교 산학협력단 | 류마티스 관절염 진단 장치 및 그 방법 |
US9104906B2 (en) | 2011-05-09 | 2015-08-11 | Catherine Grace McVey | Image analysis for determining characteristics of animals |
US9355329B2 (en) * | 2011-05-09 | 2016-05-31 | Catherine G. McVey | Image analysis for determining characteristics of pairs of individuals |
US9098898B2 (en) * | 2011-05-09 | 2015-08-04 | Catherine Grace McVey | Image analysis for determining characteristics of individuals |
US9552637B2 (en) | 2011-05-09 | 2017-01-24 | Catherine G. McVey | Image analysis for determining characteristics of groups of individuals |
WO2013086137A1 (en) | 2011-12-06 | 2013-06-13 | 1-800 Contacts, Inc. | Systems and methods for obtaining a pupillary distance measurement using a mobile computing device |
US9286715B2 (en) | 2012-05-23 | 2016-03-15 | Glasses.Com Inc. | Systems and methods for adjusting a virtual try-on |
WO2013174401A1 (en) | 2012-05-23 | 2013-11-28 | Stryker Trauma Gmbh | Entry portal navigation |
US9311746B2 (en) | 2012-05-23 | 2016-04-12 | Glasses.Com Inc. | Systems and methods for generating a 3-D model of a virtual try-on product |
US9483853B2 (en) | 2012-05-23 | 2016-11-01 | Glasses.Com Inc. | Systems and methods to display rendered images |
EP2667352B1 (en) | 2012-05-23 | 2020-01-01 | Stryker European Holdings I, LLC | Virtual 3D overlay as reduction aid for complex fractures |
US9855104B2 (en) | 2012-05-23 | 2018-01-02 | Stryker European Holdings I, Llc | Locking screw length measurement |
US20140114174A1 (en) * | 2012-10-22 | 2014-04-24 | Tufts Medical Center | Systems and method for quantification of knee cartilage from magnetic resonance imaging |
US20140270449A1 (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-18 | John Andrew HIPP | Interactive method to assess joint space narrowing |
JP6346576B2 (ja) * | 2015-02-27 | 2018-06-20 | Hoya株式会社 | 画像処理装置 |
US9962086B2 (en) * | 2015-03-31 | 2018-05-08 | Toshiba Medical Systems Corporation | Medical image data processing apparatus and method for determining the presence of an abnormality |
AU2020332174A1 (en) * | 2019-08-20 | 2022-02-24 | HAVApp Pty Ltd | A method and a system for determining a likelihood of presence of arthritis in a hand of a patient |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002517867A (ja) * | 1998-06-08 | 2002-06-18 | ワシントン ユニバーシティ | 自動形状特徴付けのための方法および装置 |
JP2004041694A (ja) * | 2002-05-13 | 2004-02-12 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像生成装置およびプログラム、画像選択装置、画像出力装置、画像提供サービスシステム |
JP2005020338A (ja) * | 2003-06-26 | 2005-01-20 | Fuji Photo Film Co Ltd | 異常陰影検出方法および装置並びにプログラム |
WO2006104707A2 (en) * | 2005-03-24 | 2006-10-05 | Image Metrics Limited | Method and system for characterization of knee joint morphology |
Family Cites Families (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5360446A (en) | 1992-12-18 | 1994-11-01 | Zimmer, Inc. | Interactive prosthesis design system for implantable prosthesis |
US5682886A (en) | 1995-12-26 | 1997-11-04 | Musculographics Inc | Computer-assisted surgical system |
US5880976A (en) | 1997-02-21 | 1999-03-09 | Carnegie Mellon University | Apparatus and method for facilitating the implantation of artificial components in joints |
EP0991015B1 (fr) | 1998-09-29 | 2004-12-01 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Procédé de traitement d'images médicales d'ultrasons de structures osseuses et dispositif pour chirurgie assistée par ordinateur |
FR2798760B1 (fr) | 1999-09-17 | 2002-03-29 | Univ Joseph Fourier | Reconstitution de surfaces en trois dimensions par utilisation de modeles statistiques |
US7027650B2 (en) | 1999-12-10 | 2006-04-11 | Christian Williame | Dynamic computing imagery, especially for visceral osteopathy and for articular kinetics |
US6701174B1 (en) | 2000-04-07 | 2004-03-02 | Carnegie Mellon University | Computer-aided bone distraction |
US6711432B1 (en) | 2000-10-23 | 2004-03-23 | Carnegie Mellon University | Computer-aided orthopedic surgery |
US6963825B1 (en) | 2000-10-16 | 2005-11-08 | Kabushiki Kaisha Armonicos | Outline extracting apparatus and method and computer readable memory medium |
EP1293925A1 (en) | 2001-09-18 | 2003-03-19 | Agfa-Gevaert | Radiographic scoring method |
JP2003144454A (ja) | 2001-11-16 | 2003-05-20 | Yoshio Koga | 関節手術支援情報算出方法、関節手術支援情報算出プログラム、及び関節手術支援情報算出システム |
GB2393625B (en) | 2002-09-26 | 2004-08-18 | Internet Tech Ltd | Orthopaedic surgery planning |
US20040101186A1 (en) | 2002-11-27 | 2004-05-27 | Xin Tong | Initializing model-based interpretations of digital radiographs |
GB2402470B (en) | 2003-04-30 | 2005-11-30 | Image Metrics Plc | A method of and apparatus for classifying images |
US8290564B2 (en) | 2003-09-19 | 2012-10-16 | Imatx, Inc. | Method for bone structure prognosis and simulated bone remodeling |
EP1598778B1 (en) | 2004-05-18 | 2008-08-13 | Agfa HealthCare NV | Method for automatically mapping of geometric objects in digital medical images |
JP4709090B2 (ja) * | 2006-07-26 | 2011-06-22 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置及び画像処理装置の制御方法及びプログラム |
US7848592B2 (en) | 2006-07-31 | 2010-12-07 | Carestream Health, Inc. | Image fusion for radiation therapy |
US8126242B2 (en) | 2007-01-16 | 2012-02-28 | Optasia Medical Limited | Computer program products and methods for detection and tracking of rheumatoid arthritis |
US8126249B2 (en) | 2008-05-30 | 2012-02-28 | Optasia Medical Limited | Methods of and system for detection and tracking of osteoporosis |
-
2008
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002517867A (ja) * | 1998-06-08 | 2002-06-18 | ワシントン ユニバーシティ | 自動形状特徴付けのための方法および装置 |
JP2004041694A (ja) * | 2002-05-13 | 2004-02-12 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像生成装置およびプログラム、画像選択装置、画像出力装置、画像提供サービスシステム |
JP2005020338A (ja) * | 2003-06-26 | 2005-01-20 | Fuji Photo Film Co Ltd | 異常陰影検出方法および装置並びにプログラム |
WO2006104707A2 (en) * | 2005-03-24 | 2006-10-05 | Image Metrics Limited | Method and system for characterization of knee joint morphology |
JP2008534055A (ja) * | 2005-03-24 | 2008-08-28 | オプタジア メディカル リミテッド | 膝関節形態の特徴付けのための方法及びシステム |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013162822A (ja) * | 2012-02-09 | 2013-08-22 | Fujifilm Corp | 骨塩定量分析における分析対象部位の特定方法および、この方法を実施するための画像処理装置並びに記録媒体 |
US9235781B2 (en) | 2013-08-09 | 2016-01-12 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Method of, and apparatus for, landmark location |
WO2018181363A1 (ja) * | 2017-03-27 | 2018-10-04 | 国立大学法人 東京大学 | 診断画像処理装置、評価支援方法及びプログラム |
JP2018161397A (ja) * | 2017-03-27 | 2018-10-18 | 国立大学法人 東京大学 | 診断画像処理装置、評価支援方法及びプログラム |
JP7465469B2 (ja) | 2020-05-15 | 2024-04-11 | 兵庫県公立大学法人 | 学習装置、推定装置、学習プログラム、及び推定プログラム |
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