JP2014128648A - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】所定の事象の後で、観察部位に新たに発生した患部を識別可能に表示させることが可能な医用画像処理装置を提供することを目的とする。
【解決手段】画像処理装置の差分データ生成部は、異なる時刻のそれぞれで被検体を撮影して取得された造影前および造影後の第1の画像データの差分を第2の画像データとして生成する。解析処理部は、時刻に応じた複数の第2の画像データから構造物を示す情報を除去することにより、第3の画像データをそれぞれ生成する。位置合わせ処理部は、第1〜第3の画像データのいずれかに像として表された被検体の形状特徴に基づき、異なるタイミングにおける複数の第3の画像データ間の位置合わせを行う。画像処理部は、位置合わせされた複数の第3の画像データ間の変化指標を求め、第4の画像データを生成する。表示制御部は、第4の画像データ間に基づく医用画像を表示部に表示させる。
【選択図】図2

Description

本発明の実施形態は、画像処理装置及び画像処理方法の技術に関する。
X線CT装置やAngio装置(X線撮影装置)のようなモダリティを用いてCBV(Cerebral Blood Volume)等の血流量を算出する方法がある。一例において、連続的にスキャンしながら得られたCT値のプロファイルを基にCBVが算出される。他の例において、造影剤が注入される前に取得された非造影画像と、造影剤が注入された後に取得された造影画像とが用いられる。具体的には、この非造影画像と造影画像との差分から、骨やエアーのような非血管領域を除き、毛細血管を含む血管の画像が生成される。生成された画像は例えばカラーマップとして表示される。
この方法は、手技、治療または被検体に対する処置等の結果を判定するために用いられる。しかしながら、被検体の術前の状態に応じて異なる判断を下すべき場合がある。または手技等を受ける被検体の心理状態や体調などに応じて、血流速度等が変化する場合がある。その場合、手技等、所定の事象の前後で血流量を算出したとしても、その算出結果が、手技等の所定の事象によるものか否かの判断が困難となるおそれがある。例えば、所定の手技を行った後の検査結果に基づきCBVを算出したとしても、その計測の結果として画像等に表れた部分が、その手技の後に発生したものか否かを、画像の閲覧者が判断できない場合がある。このような場合には、例えば、手技の前に既に発生していた患部等を、誤って新たに発生した患部と誤認してしまう可能性がある。
この発明の実施形態は、所定の事象の後で、観察部位に新たに発生した患部を識別可能に表示させることが可能な医用画像処理装置及び画像処理方法を提供することを目的とする。
この実施形態は、差分データ生成部と、解析処理部と、位置合わせ処理部と、画像処理部と、表示部と、表示制御部とを備えた画像処理装置である。差分データ生成部は、異なる時刻のそれぞれで被検体を撮影して取得された造影前の第1の画像データと造影後の第1の画像データとの差分を第2の画像データとして生成する。解析処理部は、時刻に応じた複数の第2の画像データから構造物を示す情報を除去することにより、第3の画像データをそれぞれ生成する。位置合わせ処理部は、第1〜第3の画像データにおいて少なくともいずれかに像として表された被検体の形状特徴に基づき、異なるタイミングにおける複数の第3の画像データ間の位置合わせを行う。画像処理部は、位置合わせされた複数の第3の画像データ間の変化指標を求め、該変化指標に基づく第4の画像データを生成する。表示制御部は、第4の画像データ間に基づく医用画像を表示部に表示させる。
本実施形態に係る画像処理装置のブロック図である。 本実施形態に係る画像データの生成及び解析に係る処理の概略を説明するための図である。 本実施形態に係る画像処理装置の一連の動作を示したフローチャートである。
本実施形態に係る画像処理装置の構成について、図1を参照しながら説明する。図1に示すように、本実施形態に係る画像処理装置100は、投影データ記憶部10と、再構成処理部11と、解析処理部12と、画像データ記憶部20と、位置合わせ処理部21と、画像処理部22と、表示制御部23と、表示部24とを含んで構成されている。図1に示すように、本実施形態に係る画像処理装置100は、撮影部500で取得された造影前の投影データ及び造影後の投影データを受ける。また画像処理装置100は、当該投影データを基に、画像データを生成する。撮影部500は、例えばX線CT装置やAngio装置(X線診断装置)のような所定のモダリティである。また画像データは、例えばボリュームデータである。
投影データ記憶部10は、撮影部500において異なる時刻それぞれで取得された投影データを受ける。この投影データには、例えば所定の事象(手技、治療または被検体に対する処置)の前に取得されたものと、所定の事象の後に取得されたものがある。またそれらの投影データは、造影前の投影データD11a、D12a、・・・と、造影後の投影データD11b、D12b、・・・とに分けられる。投影データ記憶部10は、これらの投影データを、その取得にかかる検査、造影の前後、および当該取得された時刻に対応づけて記憶する。なお、以下において、所定の事象の前に取得された投影データと、所定の事象の後に取得された投影データとは、異なる検査によって取得されたものとして説明する。また、以下において、投影データD11a及び投影データD11bは、所定の事象の前における同一検査で取得された造影前及び造影後の投影データを示すものとして説明する。さらに、投影データD12a及び投影データD12bは、所定の事象の後における同一検査で取得された造影前及び造影後の投影データを示すものとして説明する。また、以下において、所定の事象を代表して、「手技」として説明する。したがって、以下において「手技」と記載されている場合、手技の他、治療および被検体に対する所定の処置のいずれかが含まれているものとする。
本実施形態に係る再構成処理部11は、差分データ生成部111を備える。ここでは、まず再構成処理部11の動作について説明し、その後、差分データ生成部111の動作について説明する。
再構成処理部11は、取得にかかる検査、造影の前後および当該取得された時刻によって区別された投影データを、その区別ごとに投影データ記憶部10から読み出す。一例として、手技前に取得された、造影前の投影データD11aと造影後の投影データD11bとが読み出された場合について説明する。再構成処理部11は、造影前の投影データD11a及び造影後の投影データD11bに再構成処理を施す。具体的には、再構成処理部11は、例えば、Feldkamp法等の再構成アルゴリズムを利用して、読出した投影データを逆投影して画像データ(断層画像データやボリュームデータ)を生成する。再構成処理部11は、ボリュームデータを、3次元フーリエ変換法もしくはコンボリューション・バックプロジェクション法等、またはコーンビーム再構成法、マルチスライス再構成法もしくは逐次近似再構成法等、任意の方法により再構成を行うことが可能である。なお、以下において、造影前の投影データ(例えば、投影データD11a、D12a、・・・)に基づき再構成された画像データを、「造影前の画像データ」と記載する場合がある。同様に、造影後の投影データ(例えば、投影データD11b、D12b、・・・)に基づき再構成された画像データを、「造影後の画像データ」と記載する場合がある。なお、これらの造影前の画像データ及び造影後の画像データは、「第1の画像データ」の一例に該当する。
このようにして、再構成処理部11は、あらかじめ決められた再構成条件に基づき、読み出された投影データD11a及び投影データD11bに対して再構成処理を施して、手技前における、造影前の画像データD21aと造影後の画像データD21bとを生成する。同様に、再構成処理部11は、手技後に取得された、投影データD12a及び投影データD12bを読み出した場合には、これらに再構成処理を施して、手技後にかかる造影前の画像データD22aと造影後の画像データD22bとを生成する。
なお、再構成処理部11は、上記した再構成に係る処理を、操作者の指示に基づき行ってもよい。この場合、再構成処理部11は、操作者から対象となる検査の指定を受けて、指定された検査に対応する投影データを読み出し、これを再構成する。
再構成処理部11は、手技前に生成された造影前の画像データD21aと造影後の画像データD21bとを関連付けて画像データ記憶部20に記憶させる。また、再構成処理部11は、この造影前の画像データD21aと造影後の画像データD21bとを差分データ生成部111に出力する。差分データ生成部111は、これらの画像データの差分を生成する。
次に、図2を参照して、本実施形態に係る画像データの生成及び解析に係る処理を説明する。差分データ生成部111は、検査(例えば手技の前後)ごとに造影前の画像データと造影後の画像データとの差分を示す画像データを生成する。なお以下の説明において、この差分を示す画像データを「差分画像データ」と記載する場合がある。例えば、図2に示すように、再構成処理部11は、手技前における、造影前の画像データD21aと造影後の画像データD21bとの差分を求め、これらの差分を示す第1の差分画像データD21を生成する。さらに再構成処理部11は、手技後における、造影前の画像データD22aと造影後の画像データD22bとの差分を求め、これらの差分を示す第1の差分画像データD22を生成する。
なお、上記において、差分データ生成部111が再構成された画像データを基に差分画像データを生成する例について説明した。しかしながら、本実施形態はこの構成に限られない。例えば、差分データ生成部111は、造影前の投影データD11a及び造影後の投影データD11bの差分を求める。さらに再構成処理部11が、差分を示す投影データを再構成する。この再構成処理により差分画像データが生成される。この場合、手技後における差分画像データも同様の手順で生成される。なお、上記のいずれかの方法により生成された差分画像データは、「第2の画像データ」の一例に該当する。
差分データ生成部111は、手技前の第1の差分画像データD21ならびに、造影前の画像データD21a及び造影後の画像データD21bのうち、1つまたはその組み合わせを解析処理部12に出力する。同様に手技後の第1の差分画像データD22ならびに、造影前の画像データD22a及び造影後の画像データD22bのうち、1つまたはその組み合わせを解析処理部12に出力する。以下の説明において、差分データ生成部111は、手技前にかかる第1の差分画像データD21と造影前の画像データD21aとを解析処理部12に出力したものとして、また手技後にかかる第1の差分画像データD22と造影前の画像データD22aとを解析処理部12に出力したものとして説明する。
解析処理部12は、差分データ生成部111から第1の差分画像データD21と造影前の画像データD21aとを受ける。解析処理部12は、図2に示すように、造影前の画像データD21aから、ボクセル値の解析やセグメンテーション等の技術により血流が存在しない領域を特定する。血流が存在しない領域とは、例えばエアーに対応する領域や、通常血流が存在しない骨に対応する領域である。なお、以下の説明において、この特定された領域を「構造物を示す領域」と記載する場合がある。また、構造物を示す領域を特定可能であれば、解析対象となる画像データは、必ずしも造影前の画像データD21aに限られない。例えば、造影後の画像データD21bが用いられてもよい。
解析処理部12は、第1の差分画像データD21におけるボクセルデータのうち、構造物を示す領域に対応するボクセルデータの値を0に設定する。なお本実施形態の記載における「ボクセルデータ」の表現にはその値を含んでいるが、説明上、特に数値を強調するときや他の処理の根拠にするとき等において「ボクセルデータの値」と記載する場合がある。このようにして、解析処理部12は、第1の差分画像データD21において特定された、構造物を示す領域を除去する。なお、構造物を示す領域が除去された差分画像データは、「第3の画像データ」の一例に該当する。
なお解析処理部12は、第1の差分画像データD21におけるボクセルデータのうち、動脈領域に対応するボクセルデータの値を元に構造物を示す領域が除去された差分画像データの値を正規化してもよい。なお、この場合、正規化された差分画像データが、「第3の画像データ」の一例に該当する。
なお、解析処理部12は、第1の差分画像データD21におけるボクセル値を加工することで、毛細血管のような微細な血管の部分が相対的に強調されるように第1の差分画像データD21を加工してもよい。この血管の部分について換言すれば、観察対象となる部分であって血流の存在する部分と説明できる。具体例として、解析処理部12は、第1の差分画像データD21において、動脈(微細でない血管)を示す領域、すなわちボクセルデータの値が高い部分を0に設定する。これにより、解析処理部12は第1の差分画像データD21から動脈を示す領域を除去する。
解析処理部12は、構造物を示す領域が除去された第1の差分画像データD21を画像データ記憶部20に記憶させる。なお第1の差分画像データD21は、正規化や加工処理が施されたデータであってもよい。また、解析処理部12は、第1の差分画像データD21を、第1の差分画像データD21の基となった、造影前の画像データD21a及び造影後の画像データD21bと関連付けて、画像データ記憶部20に記憶させてもよい。
解析処理部12は、第1の差分画像データD21に適用した処理と同じ処理を、手技後にかかる投影データ等に基づいて作成された第1の差分画像データD22に施す。
位置合わせ処理部21は、比較対象として手技の前後それぞれに対応する差分画像データ(D21,D22)と、その差分画像データに対応する造影前の投影データ(D11a、D12a、・・・)とを読み出す。以下の説明において、位置合わせ処理部21は、第1の差分画像データD21及び第1の差分画像データD22と、これらに対応する造影前の画像データD21a及び画像データD22aを読み出したものとする。また、第1の差分画像データD21及び造影前の画像データD21aは、上述の通り、所定の手技が行われる前の検査に対応する画像データを示し、第1の差分画像データD22及び造影前の画像データD22aは、この手技が行われた後の検査に対応する画像データを示す。
位置合わせ処理部21は、造影前の画像データD21a及び画像データD22aのそれぞれに像として表された、被検体が動いても形状が変化しない構造物を抽出する。この形状が変化しない構造物とは、例えば骨等である。このような構造物は、例えば、ボクセルデータの評価(例えば、閾値処理)に基づきオブジェクトとして抽出される。位置合わせ処理部21は、オブジェクトとして抽出された構造物の形状特徴に基づき、造影前の画像データD21a及び画像データD22aの位置合わせを行う。位置合わせ処理部21は、位置合わせがされた、これらの造影前の画像データD21a及び画像データD22aの位置及び向きを示す情報を基に、それぞれに対応する第1の差分画像データD21及び第1の差分画像データD22の位置及び向きを調整する。これにより、第1の差分画像データD21及びD22の位置合わせが行われる。この位置合わせとは、第1の差分画像データD21における固有の相対座標と、第1の差分画像データD22における固有の相対座標とを、被検体における注目部位に基づいて合わせることを意味する。
位置合わせ処理部21は、位置合わせが行われた、すなわち位置及び向きが調整された第1の差分画像データD21及び第1の差分画像データD22を画像処理部22に出力する。
画像処理部22は、位置合わせ処理部21から、位置合わせが行われた第1の差分画像データD21及び第1の差分画像データD22を受ける。これらの画像データを受けると、画像処理部22は、第1の差分画像データD21及び第1の差分画像データD22における一方または双方の画像データのボクセルデータを補正(規格化)する。この補正処理は例えば次のように行われる。すなわち画像処理部22は、第1の差分画像データD21及び第1の差分画像データD22の間で、これらの画像データに示される被検体の同一部位中における同じ位置(解剖学的に同じ位置)のボクセル値が一致する(同じ値を示す)ように、所定のボクセルの補正を行う。
なお、このボクセルデータを補正するための基準とする領域は、治療などの影響を受けない部位(即ち、解剖学的位置)に対応する領域とするとよい。この補正のための基準となる領域は、例えば、操作部(不図示)を介して操作者(医師等)が指定してもよい。
また画像処理部22は、それぞれの差分画像データに対して指定された領域のボクセルデータの値が同じになるような補正係数を算出する。画像処理部22は、その補正係数に基づいて、例えば差分画像データの全ボクセルにかかるボクセル値を補正する。また、画像処理部22は、解剖学的に同じと設定する位置を、第1の差分画像データD21及び第1の差分画像データD22、または、これらに対応する造影前の画像データD21a及びD22aを基に特定してもよい。例えば、画像処理部22は、この特定を、セグメンテーション等の技術や形状特徴の比較に基づき行ってもよい。なお、補正係数は、「補正ファクター」の一例に該当する。
上記のように、画像処理部22が、第1の差分画像データD21及び第1の差分画像データD22の間で、同じ位置(領域)のボクセルのボクセル値データが一致するように、一方または双方の画像データのボクセルデータを補正する。
この補正は、補正された第1の差分画像データD21と第1の差分画像データD22との差分により求められる、後述の第2の差分画像データD31の生成のために行われる。なお、第2の差分画像データD31は、「第4の画像データ」の一例に該当する。具体的には、第2の差分画像データD31を生成するときに、手技や治療等の影響を受けない部位(関心のない部位)が除去されていると、手技等を受けた部位に係る画像データが相対的に強調されるためである。したがって、上記補正により、治療の影響を受けない部位について、可能な限り差分により除去し、または当該部位が画像において目立たなくなるようにすることができる。なお、上記第1の差分画像データD21と第1の差分画像データD22との差分は、「変化指標」の一例に該当する。
そこで、画像処理部22は、できるだけ広範囲に亘る補正係数を自動的に求めてもよい。治療などの影響を受ける領域は、限定された領域となることが多い。この前提に基づいて、画像処理部22は、画像データにおける多くの治療の影響を受けない領域について、これらに共通する補正係数を統計的に求める。さらに、画像処理部22は、これらの補正係数を適用して、第1の差分画像データD21及び第1の差分画像データD22の間で差引きした第2の差分画像データD31(第4の画像データ)を求める。その結果、治療などの影響を受けない多くの領域が消えるか目立たなくなり、治療などの影響を受ける領域が相対的に強調される。
画像処理部22による補正係数の算出にかかる第1の例および第2の例について説明する。第1の例において画像処理部22は、第1の差分画像データD21及び第1の差分画像データD22の間でボクセルごとに、同じ位置(解剖学的に同じ位置)のボクセルデータまたは小領域が一致する(同じ値を示す)ように補正係数を算出する。あるいは第1の例において画像処理部22は、複数のボクセル群からなる小領域ごとに、同じ位置のボクセルデータまたは小領域が一致するように補正係数を算出する。このときのボクセル値としては、小領域ごとの平均値が用いられる。そして、画像処理部22は算出した各補正係数のヒストグラムを作成し、その最頻値を求める補正係数と決定する。決定された補正係数は、各領域に一律に適用される。もう一つの例である第2の例において画像処理部22は、第1の差分画像データD21と第1の差分画像データD22を補正した結果、2つの画像の同じ位置(解剖学的に同じ位置)のボクセルデータあるいは小領域が一致する体積Hが最も多いように補正係数を同定する。これは以下の式を最大にするαを導出すればよい。
Figure 2014128648
画像処理部22は、演算子Hにおける、小領域i(i=1〜N)ごとに、{αD21(x、y、z)−D22(x、y、z)}
の平均値をチェックする。チェックにより、平均値が±Δ(ヒストグラムのBINサイズ)の中に入っていれば一致していると判断され、カウントが1加算される。平均値が±Δ(ヒストグラムのBINサイズ)の中に入っていなければ、カウントされない。この場合の補正係数αは各領域共通の値である。画像処理部22が、この演算を行うことにより、画像間でボクセル値が概ね一致する小領域の数を数えることができる。画像処理部22は、小領域の数が最も多くなるような補正係数αを求めることで補正係数を決定することができる。
この自動補正係数(補正係数α)の算出は、手技・治療などの影響を受ける領域が限定的である前提のもとで行われる。しかしながら、この前提に当てはまらないこともあり得る。そのような場合として、補正係数αが1からあまりに大きくかけ離れてしまった状態が想定される。そのような状況に対応するため、画像処理部22は、例えば補正係数αが0.67〜1.5の範囲に入るか否か判断する。画像処理部22は、補正係数αが当該範囲に入らないと判断したときは、操作者に報知(警告)する。報知は、例えば警告メッセージの表示、警告メッセージの音声出力等の手段により行われる。報知により、上記のような補正の基準となる領域を、操作により指定するように促すことができる。この構成では指定された領域に基づいて補正係数が求められる。
第1の差分画像データD21及び第1の差分画像データD22における各ボクセルのボクセル値が補正されると、図2に示すように、画像処理部22は、これらの画像データの差分に基づく第2の差分画像データD31を生成する。このようにして生成された第2の差分画像データD31によれば、例えば第1の差分画像データD21に対応する手技前の検査から、第1の差分画像データD22に対応する手技後の検査の間に変化した部分(例えば、患部)を示すことができる。
画像処理部22は、生成された第2の差分画像データD31に対して、あらかじめ決められた画像処理条件に基づき画像処理を施すことで医用画像を生成する。例えば、画像処理部22は、第2の差分画像データD31を生成するために用いた、手技等の前後にかかる造影前の画像データD21aを読み出す。さらに画像処理部22は、造影前の画像データD21aに第2の差分画像データD31を重畳させて医用画像を生成してもよい。例えば、図2における画像データD32は、造影前の画像データD21aに第2の差分画像データD31を重畳させた画像データを模式的に示している。このようにして医用画像を生成することで、例えば、第1の差分画像データD21に対応する検査から第1の差分画像データD22に対応する検査の間に変化した部分が、被検体におけるどの部分に相当するかを識別することが可能となる。
また、画像処理部22は、例えば、第2の差分画像データD31を生成するために、手技等の前後にかかる第1の差分画像データD21を読み出す。さらに画像処理部22は、第1の差分画像データD21に第2の差分画像データD31を重畳させて医用画像を生成してもよい。このようにして画像処理部22が画像を重畳させて医用画像を生成することで、例えば、画像の閲覧者に、第2の差分画像データD31に表れた患部(例えば、梗塞)と、血管(例えば、動脈)との位置関係を容易に認識させることが可能となる。なお、このとき、第1の差分画像データD21としては、ボクセルデータの補正により血管の部分が強調された画像データを用いてもよい。
また、画像処理部22は、例えば、第2の差分画像データD31を生成するために用いた手技等の前後にかかる造影後の画像データD21bを読み出す。さらに画像処理部22は、造影後の画像データD21bに第2の差分画像データD31を重畳させて医用画像を生成してもよい。この医用画像は、カラー表示されてもよい。画像処理部22がこのようにして医用画像を生成することで、例えば、画像の閲覧者に、その検査における各部の血流量と、検査間で変化した部分(患部)とを比較させることが可能となる。
画像処理部22は、以上のようにして生成された医用画像を表示制御部23に出力する。表示制御部23は、画像処理部22から医用画像を受け、これを表示部24に表示させる。
なお、画像データ記憶部20には、表示部24へ表示させる画像を生成するための画像データが記憶されていればよい。そのため、必ずしも、第1の差分画像データD21、D22、・・・とあわせて、造影前の画像データD21a、D22a、・・・及び造影後の画像データD21b、D22b、・・・を記憶させなくてもよい。例えば、上記医用画像の生成に差分画像データのみを用いる場合には、画像データ記憶部20には、第1の差分画像データD21、D22、・・・のみを記憶させればよい。
次に、図3を参照しながら、本実施形態に係る画像処理装置100の一連の動作について説明する。図3は、本実施形態に係る画像処理装置100の一連の動作を示したフローチャートである。なお、この動作説明においては、上記画像処理装置100で一例として設定した前提にしたがって説明する。
(ステップS11)
投影データ記憶部10は、撮影部500で所定の事象の前後でそれぞれ取得された投影データ、即ち、造影前の投影データD11a、D12a、・・・と、造影後の投影データD11b、D12b、・・・とを記憶する。
再構成処理部11は、取得にかかる検査、造影の前後および当該取得された時刻によって区別された投影データを、その区別ごとに投影データ記憶部10から読み出す。再構成処理部11は、例えば手技前の造影前の投影データD11a及び造影後の投影データD11bに再構成処理を施す。
再構成処理により、造影前の画像データD21aと造影後の画像データD21bとが生成される。再構成処理部11が、手技後の投影データD12a及びD12bを読み出した場合には、これらに再構成処理を施して、造影前の画像データD22aと造影後の画像データD22bとを生成する。
再構成処理部11は、画像データD21aと造影後の画像データD21b、及び画像データD22aと画像データD22bとを関連付けて画像データ記憶部20に記憶させる。
(ステップS12)
また、差分データ生成部111は、ステップ11において再構成処理部11から出力された造影前の画像データと造影後の画像データとを受け、これらの画像データの差分を求める。
差分データ生成部111は、差分を求めることにより、例えば、造影前の画像データD21aと造影後の画像データD21bとの差分を示す第1の差分画像データD21を生成する(図2参照)。さらに造影前の画像データD22aと造影後の画像データD22bとの差分を示す第1の差分画像データD22を生成する。
なお、差分データ生成部111は、造影前後の投影データの差分を求めて、これを再構成することで差分画像データを生成してもよい。
(ステップS13)
差分データ生成部111は、生成された第1の差分画像データD21と、造影前の画像データD21a及び造影後の画像データD21bのうちの少なくともいずれかを解析処理部12に出力する。例えば、差分データ生成部111は、第1の差分画像データD21と造影前の画像データD21aとを解析処理部12に出力する。同様に差分データ生成部111は、第1の差分画像データD22と造影前の画像データD22aとを解析処理部12に出力する。
解析処理部12は、差分データ生成部111から第1の差分画像データD21と造影前の画像データD21aとを受ける。解析処理部12は、造影前の画像データD21aから、血流が存在しない領域を特定する(図2参照)。なお、構造物を示す領域が特定可能であれば、造影後の画像データD21bが用いられてもよい。
解析処理部12は、第1の差分画像データD21におけるボクセルデータのうち、構造物を示す領域に対応するボクセルデータの値を0に設定する。このようにして、解析処理部12は、第1の差分画像データD21から特定された構造物を示す領域を除去する。
解析処理部12は、第1の差分画像データD21におけるボクセルデータのうち、動脈領域に対応するボクセルデータの値を基に構造物を示す領域が除去された差分画像データの値を正規化してもよい。
なお、解析処理部12は、第1の差分画像データD21における例えば動脈を示すようなボクセル値が高い部分を0に設定することで、毛細血管のような微細な血管の部分を相対的に強調させてもよい。
解析処理部12は、構造物を示す領域が除去された第1の差分画像データD21を画像データ記憶部20に記憶させる。解析処理部12は、同様の処理を第1の差分画像データD22に対して施す。
(ステップS14)
位置合わせ処理部21は、第1の差分画像データD21(手技前)及び第1の差分画像データD22(手技後)と、これらに対応する造影前の画像データD21a及び造影前の画像データD22aを読み出す。
位置合わせ処理部21は、造影前の画像データD21a及び画像データD22aのそれぞれに像として表された、被検体が動いても形状が変化しない構造物(骨等)を、閾値処理等により抽出する。位置合わせ処理部21は、抽出された構造物の形状特徴に基づき、造影前の画像データD21a及び画像データD22aの位置合わせを行う。位置合わせ処理部21は、位置合わせがされたこれらの造影前の画像データD21a及びD22aの位置及び向きを示す情報を基に、それぞれに対応する第1の差分画像データD21及び第1の差分画像データD22の位置及び向きを調整する。これにより、第1の差分画像データD21及びD22の位置合わせが行われる。
位置合わせ処理部21は、位置合わせが行われた第1の差分画像データD21及び第1の差分画像データD22を画像処理部22に出力する。
(ステップS15)
画像処理部22は、位置合わせ処理部21から、位置合わせが行われた第1の差分画像データD21及び第1の差分画像データD22を受ける。画像処理部22は、この第1の差分画像データD21及び第1の差分画像データD22の間で、被検体の同一部位中における同じ位置のボクセル値を一致させるように、一方または双方の画像データを補正する。なお、このボクセルデータを補正するための基準とする領域は、治療などの影響を受けない部位とされ、例えば、操作部(図示しない)を介して操作者により指定される。画像処理部22は、それぞれの差分画像データに対して指定された領域のボクセルデータの値が同じになる補正係数を算出する。画像処理部22は、その補正係数で差分画像データの各ボクセルを補正する。
また、上記した補正係数を自動的に求める方法として、上記した第1の例、又は第2の例を採用することができる。
(ステップS16)
第1の差分画像データD21及び第1の差分画像データD22における各ボクセルが補正されると、画像処理部22は、これらの画像データの差分を求めることにより第2の差分画像データD31を生成する(図2参照)。
(ステップS17)
画像処理部22は、生成された第2の差分画像データD31に対して、あらかじめ決められた画像処理条件に基づき画像処理を施すことで医用画像を生成する。例えば、画像処理部22は、第2の差分画像データD31を生成するために用いた手技等の前後にかかる造影前の画像データD21aを読み出す。画像処理部22は、造影前の画像データD21aに第2の差分画像データD31を重畳させて医用画像を生成してもよい。例えば、図2における第2の差分画像データD32は、造影前の画像データD21aに第2の差分画像データD31が重畳されることにより生成された画像データを模式的に示している。このようにして医用画像が生成されることにより、例えば、第1の差分画像データD21に対応する検査(手技前)から第1の差分画像データD22に対応する検査(手技後)の間に変化した部分が、被検体におけるどの部分に相当するかを画像の閲覧者に識別させることが可能となる。
また、画像処理部22は、第1の差分画像データD21に第2の差分画像データD31を重畳させて医用画像を生成してもよい。なお、このとき、第1の差分画像データD21としては、ボクセルデータの補正により血管の部分が強調された画像データを用いてもよい。
また、画像処理部22は、造影前の画像データD21bに第2の差分画像データD31を重畳させてカラー表示された医用画像を生成してもよい。
画像処理部22は、以上のようにして生成された医用画像を表示制御部23に出力する。表示制御部23は、画像処理部22から医用画像を受け、これを表示部24に表示させる。
以上のように、本実施形態に係る画像処理装置100は、所定の事象の前後にかかる検査ごとに取得された造影前の画像データと造影後の画像データとの差分を示す差分画像データを生成する。さらに画像処理装置100は、所定の事象の前後にかかる、各差分画像データの差分を生成し、この差分に基づく医用画像を表示部24に表示させる。本実施形態に係る画像処理装置100の構成によれば、手技等の所定の事象の前後で新たに発生した患部を、画像の閲覧者が識別できるように表示させることが可能となる。
(変形例)
上述の実施形態にかかる画像処理装置100においては、手技等の前後にかかる第1の差分画像データ(D21及びD22;「第3の画像データ」の一例)の差分を求めることにより、第2の差分画像データD31(「第4の画像データ」の一例)を生成する。しかしながら、この構成に限られず、例えば以下のような構成とすることも可能である。
手技前にかかる第1の差分画像データD21及び手技後にかかる第1の差分画像データD22における各ボクセルのボクセル値が補正されると、画像処理部22は、第1の差分画像データD22を第1の差分画像データD21により除算する。具体例としては、以下の式による。なお、下記式におけるPB(x,y,z)は、手技前の第1の差分画像データD21に対応する。また、PA(x,y,z)は、手技後の第1の差分画像データD22に対応する。
Figure 2014128648
画像処理部22は、これらの画像データの除算により第2の差分画像データD31を生成する。なお、上記式におけるPB(x,y,z)の値が「0」に近くなる場合があり、その場合はPA(x,y,z)の値が大きくなりすぎるおそれがある。したがって、画像処理部22は、PB(x,y,z)の値が「0」に近くなる場合、PB(x,y,z)に所定の定数を加算してから、第1の差分画像データD22を第1の差分画像データD21により除算する。具体例としては、以下の式による。なお、下記式において「k」は当該定数を示す。
Figure 2014128648
なお、上記第1の差分画像データD21で第1の差分画像データD22を除算した除算結果は、「変化指標」の一例に該当する。
本変形例における画像処理装置100は、上記実施形態と同様に所定の事象の前後にかかる検査ごとに取得された造影前の画像データと造影後の画像データとの差分を示す差分画像データを生成する。さらに画像処理装置100は、所定の事象の後の差分画像データを所定の事象の前の差分画像データで除算する。この変形例にかかる画像処理装置100は、この除算に基づく医用画像を表示部24に表示させる。本変形例における画像処理装置100の構成においても、手技等の所定の事象の前後で新たに発生した患部を、画像の閲覧者が識別できるように表示させることが可能となる。
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載されたその均等の範囲に含まれる。
10 投影データ記憶部
11 再構成処理部
12 解析処理部
20 画像データ記憶部
21 位置合わせ処理部
22 画像処理部
23 表示制御部
24 表示部
111 差分データ生成部
500 撮影部
D11a、D12a 造影前の投影データ
D11b、D12b 造影後の投影データ
D21a、D22a 造影前の画像データ
D21b、D22b 造影後の画像データ
D21、D22 第1の差分画像データ
D31、D32 第2の差分画像データ

Claims (19)

  1. 異なる時刻それぞれで被検体を撮影して取得された造影前の第1の画像データと造影後の第1の画像データとの差分を第2の画像データとして生成する差分データ生成部と、
    前記時刻に応じた複数の前記第2の画像データから構造物を示す情報を除去することにより、第3の画像データをそれぞれ生成する解析処理部と、
    前記第1〜第3の画像データにおいて少なくともいずれかに像として表された前記被検体の形状特徴に基づき、複数の前記第3の画像データ間の位置合わせを行う位置合わせ処理部と、
    位置合わせされた複数の前記第3の画像データ間の変化指標を求め、該変化指標に基づく第4の画像データを生成する画像処理部と、
    表示部と、
    前記第4の画像データに基づく医用画像を前記表示部に表示させる表示制御部と、を備える
    ことを特徴とする画像処理装置。
  2. 前記差分データ生成部は、
    所定の事象の前に取得された造影前の第1の画像データおよび造影後の第1の画像データに基づいて、前記第2の画像データを生成し、
    さらに前記所定の事象の後に取得された造影前の第1の画像データおよび造影後の第1の画像データに基づいて、前記第2の画像データを生成し、
    前記位置合わせ処理部は、
    前記所定の事象前に対応する前記第3の画像データと、前記所定の事象後に対応する前記第3の画像データとの位置合わせを行う
    ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
  3. 前記所定の事象は、手技、治療または被検体に対する処置を含む
    ことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
  4. 前記画像処理部は、前記変化指標として、位置合わせされた複数の前記第3の画像データ間の差分を求め、該差分に基づく前記第4の画像データを生成する
    ことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
  5. 前記画像処理部は、前記所定の事象前に対応する前記第3の画像データを、前記所定の事象後に対応する前記第3の画像データで除算し、前記変化指標としての該除算の結果に基づく前記第4の画像データを生成する
    ことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
  6. 前記画像処理部は、前記所定の事象前に対応する前記第3の画像データまたは前記所定の事象後に対応する前記第3の画像データに所定の定数を加算してから前記除算を行う
    ことを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。
  7. 前記解析処理部は、前記造影前及び造影後の少なくともいずれかにおける前記第1の画像データから前記形状特徴を特定する
    ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
  8. 前記解析処理部は、前記造影前の前記第1の画像データにおける骨に対応する領域あるいは空気に対応する領域から前記形状特徴を特定する
    ことを特徴とする請求項7に記載の画像処理装置。
  9. 前記画像処理部は、複数の前記第3の画像データ間で、前記被検体における解剖学的に一致する領域のボクセル値が一致するように、前記第3の画像データに含まれるボクセル値を補正し、補正後の前記第3の画像データ間の前記変化指標を求める
    ことを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。
  10. 前記画像処理部は、複数の前記第3の画像データ間で、操作部から指定された領域を基準として、ボクセル値が一致するように、前記第3の画像データに含まれるボクセル値を補正し、補正後の前記第3の画像データ間の前記変化指標を求める
    ことを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。
  11. 前記ボクセル値は、前記被検体における解剖学的に一致する領域におけるボクセル値の平均であって、
    前記画像処理部は、前記変化指標を求める前の複数の前記第3の画像データに基づき、複数の前記第3の画像データ間で、前記平均が一致する領域を最も多くさせるように、前記補正に用いる補正ファクターを算出する
    ことを特徴とする請求項9に記載の画像処理装置。
  12. 前記画像処理部は、前記算出された補正ファクターが一定範囲を超えている場合、前記補正ファクターの算出を停止し、警告を出力する
    ことを特徴とする請求項11に記載の画像処理装置。
  13. 前記表示制御部は、前記造影前における前記第1の画像データと前記第4の画像データとに基づき前記医用画像を前記表示部に表示させる
    ことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
  14. 前記表示制御部は、前記第2の画像データと前記第4の画像データとに基づき前記医用画像を前記表示部に表示させる
    ことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
  15. 前記表示制御部は、前記造影後における前記第1の画像データと前記第4の画像データとに基づき前記医用画像を前記表示部に表示させる
    ことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
  16. 前記表示制御部は、前記第1の画像データと、前記第4の画像データとを重畳させた前記医用画像を前記表示部に表示させる
    ことを特徴とする請求項13または請求項15に記載の画像処理装置。
  17. 前記表示制御部は、前記第2の画像データと、前記第4の画像データとを重畳させた前記医用画像を前記表示部に表示させる
    ことを特徴とする請求項14に記載の画像処理装置。
  18. 異なる時刻のそれぞれで被検体を撮影して取得された造影前の第1の画像データと造影後の第1の画像データとの差分を第2の画像データとして生成する差分データ生成ステップと、
    前記時刻に応じた複数の前記第2の画像データから構造物を示す情報を除去することにより、第3の画像データをそれぞれ生成する解析処理ステップと、
    前記第1〜第3の画像データにおいて少なくともいずれかに像として表された前記被検体の形状特徴に基づき、複数の前記第3の画像データ間の位置合わせを行う位置合わせステップと、
    位置合わせされた複数の前記第3の画像データ間の変化指標を求め、該変化指標に基づく第4の画像データとして抽出する画像処理ステップと、
    前記第4の画像データに基づく医用画像を表示部に表示させる表示制御ステップと、を備えた
    ことを特徴とする画像処理方法。
  19. 前記差分データ生成ステップにおいて、
    所定の事象の前に取得された造影前の第1の画像データおよび造影後の第1の画像データに基づいて、前記第2の画像データが生成され、
    さらに前記所定の事象の後に取得された造影前の第1の画像データおよび造影後の第1の画像データに基づいて、前記第2の画像データが生成され、
    前記位置合わせステップにおいて、
    前記所定の事象前に対応する前記第3の画像データと、前記所定の事象後に対応する前記第3の画像データとの位置合わせが行われる
    ことを特徴とする請求項18に記載の画像処理方法。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016146904A (ja) * 2015-02-10 2016-08-18 東芝メディカルシステムズ株式会社 放射線診断装置
JP2016154852A (ja) * 2015-02-19 2016-09-01 東芝メディカルシステムズ株式会社 X線診断装置、画像処理装置および画像処理方法
US10631806B2 (en) 2015-02-19 2020-04-28 Canon Medical Systems Corporation X-ray diagnostic apparatus, image processing apparatus, and image processing method

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6537797B2 (ja) * 2014-09-29 2019-07-03 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置及びx線診断装置
JP6713860B2 (ja) * 2016-07-04 2020-06-24 株式会社日立製作所 画像再構成装置、x線ct装置、および、画像再構成方法
US10706539B2 (en) 2017-08-14 2020-07-07 Raytheon Company Subtraction algorithm for detection of tumors
KR102495753B1 (ko) * 2017-10-10 2023-02-03 삼성전자주식회사 카메라를 이용하여 획득한 원시 이미지를 외부 전자 장치를 이용하여 처리하는 방법 및 전자 장치
US11475558B2 (en) 2019-11-13 2022-10-18 Raytheon Company Organ isolation in scan data
US11282209B2 (en) 2020-01-10 2022-03-22 Raytheon Company System and method for generating contours
US11562512B2 (en) 2020-12-09 2023-01-24 Raytheon Company System and method for generating and displaying contours
US11893745B2 (en) 2020-12-09 2024-02-06 Raytheon Company System and method for generating and displaying contours

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000217035A (ja) * 1999-01-21 2000-08-04 Toshiba Corp X線診断装置
JP2008029798A (ja) * 2006-07-05 2008-02-14 Oita Univ 胸部x線像とその左右反転像を用いるサブトラクション方法
JP2010193975A (ja) * 2009-02-23 2010-09-09 Toshiba Corp 医用画像処理装置及び医用画像処理方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6373920B1 (en) * 2001-03-16 2002-04-16 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Method and apparatus for acquiring CT perfusion images
US7545965B2 (en) * 2003-11-10 2009-06-09 The University Of Chicago Image modification and detection using massive training artificial neural networks (MTANN)
US20090074276A1 (en) * 2007-09-19 2009-03-19 The University Of Chicago Voxel Matching Technique for Removal of Artifacts in Medical Subtraction Images
US8643642B2 (en) * 2009-08-17 2014-02-04 Mistretta Medical, Llc System and method of time-resolved, three-dimensional angiography
US8731262B2 (en) * 2010-06-03 2014-05-20 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Medical image and vessel characteristic data processing system
US20130172734A1 (en) * 2011-12-30 2013-07-04 General Electric Company Flow measurement with time-resolved data

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000217035A (ja) * 1999-01-21 2000-08-04 Toshiba Corp X線診断装置
JP2008029798A (ja) * 2006-07-05 2008-02-14 Oita Univ 胸部x線像とその左右反転像を用いるサブトラクション方法
JP2010193975A (ja) * 2009-02-23 2010-09-09 Toshiba Corp 医用画像処理装置及び医用画像処理方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A.S. AHMED ET AL.: "C-Arm CT Measurement of Cerebral Blood Volume: An Experimental Study in Canines", AMERICAN JOURNAL OF NEURORADIOLOGY, vol. Vol.30, JPN7013004867, May 2009 (2009-05-01), pages 917 - 922 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016146904A (ja) * 2015-02-10 2016-08-18 東芝メディカルシステムズ株式会社 放射線診断装置
US10229515B2 (en) 2015-02-10 2019-03-12 Toshiba Medical Systems Corporation Radiation diagnosis apparatus
JP2016154852A (ja) * 2015-02-19 2016-09-01 東芝メディカルシステムズ株式会社 X線診断装置、画像処理装置および画像処理方法
US10631806B2 (en) 2015-02-19 2020-04-28 Canon Medical Systems Corporation X-ray diagnostic apparatus, image processing apparatus, and image processing method
US11096640B2 (en) 2015-02-19 2021-08-24 Canon Medical Systems Corporation X-ray diagnostic apparatus, image processing apparatus, and image processing method

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