JP2014147480A - Boundary detector, magnetic resonance apparatus, and program - Google Patents
Boundary detector, magnetic resonance apparatus, and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2014147480A JP2014147480A JP2013017375A JP2013017375A JP2014147480A JP 2014147480 A JP2014147480 A JP 2014147480A JP 2013017375 A JP2013017375 A JP 2013017375A JP 2013017375 A JP2013017375 A JP 2013017375A JP 2014147480 A JP2014147480 A JP 2014147480A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image data
- binary image
- boundary
- logical value
- binarization
- 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.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 136
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 66
- 210000004185 liver Anatomy 0.000 claims abstract description 62
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 claims abstract description 59
- 238000012217 deletion Methods 0.000 claims description 24
- 230000037430 deletion Effects 0.000 claims description 24
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 16
- 238000011946 reduction process Methods 0.000 claims description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 description 4
- 238000001727 in vivo Methods 0.000 description 3
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 2
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 2
- 238000002592 echocardiography Methods 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
Abstract
Description
本発明は、第１の部位と第２の部位との境界を検出する境界検出装置、この境界検出装置が適用された医用装置、および第１の部位と第２の部位との境界を検出するためのプログラムに関する。 The present invention relates to a boundary detection device that detects a boundary between a first part and a second part, a medical device to which the boundary detection apparatus is applied, and a boundary between the first part and the second part. Related to the program.
被検体の呼吸により体動する部位を撮影する方法として、被検体の呼吸信号を取得するためのナビゲータシーケンスを用いた方法が知られている（特許文献１参照）。 A method using a navigator sequence for acquiring a respiratory signal of a subject is known as a method for imaging a region that moves due to breathing of the subject (see Patent Document 1).
ナビゲータシーケンスを用いて被検体の呼吸信号を取得する場合、ナビゲータエコーを収集するためのナビゲータ領域を設定する必要がある。ナビゲータ領域は、例えば、肺と肝臓との境界に設定される。肝臓は被検体の呼吸によって動くので、肺と肝臓との境界にナビゲータ領域を設定することによって、被検体の呼吸信号を収集することができる。ナビゲータ領域を設定する方法の一例としては、事前に画像データを取得しておき、オペレータがその画像データを見ながら、肺と肝臓との境界を探し出し、ナビゲータ領域を設定する方法がある。しかし、この方法では、オペレータ自身が肺と肝臓との境界を探し出さなければならず、オペレータにとっては煩雑な作業となる。そこで、肺と肝臓との境界を自動的に検出する技術の開発が試みられているが、境界の検出精度を向上させることは難しいという問題がある。したがって、境界の検出精度を向上させることができる技術が望まれている。 When acquiring a respiratory signal of a subject using a navigator sequence, it is necessary to set a navigator area for collecting navigator echoes. The navigator area is set at the boundary between the lung and the liver, for example. Since the liver moves due to the breathing of the subject, the respiratory signal of the subject can be collected by setting a navigator region at the boundary between the lung and the liver. As an example of a method for setting the navigator area, there is a method in which image data is acquired in advance, an operator searches for the boundary between the lung and the liver while looking at the image data, and sets the navigator area. However, this method requires the operator himself to find the boundary between the lung and the liver, which is a complicated operation for the operator. Therefore, development of a technique for automatically detecting the boundary between the lung and the liver has been attempted, but there is a problem that it is difficult to improve the detection accuracy of the boundary. Therefore, a technique capable of improving the detection accuracy of the boundary is desired.
本発明の第１の観点は、第１の部位と第２の部位とを含む撮影部位をスキャンすることにより得られたデータに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する境界検出装置であって、
前記第１の部位を横切るスライスと前記第２の部位を横切るスライスを含む複数のスライスの各々の画像データを作成する画像データ作成手段と、
前記第１の部位および前記第２の部位が第１の論理値を有し、背景領域が第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第１の２値化手段と、
前記第１の部位が前記第１の論理値を有し、前記第２の部位および前記背景領域が前記第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第２の２値化手段と、
前記第１の２値化手段により得られた第１の２値画像データと、前記第２の２値化手段により得られた第２の２値画像データとに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する検出手段とを有し、
前記検出手段は、
前記第１の２値画像データの特徴量と、前記第２の２値画像データの特徴量とに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する、境界検出装置である。
The first aspect of the present invention provides a boundary between the first part and the second part based on data obtained by scanning an imaging part including the first part and the second part. A boundary detection device for detecting
Image data creating means for creating image data of each of a plurality of slices including a slice crossing the first part and a slice crossing the second part;
First that binarizes image data of each of the plurality of slices so that the first part and the second part have a first logical value and the background region has a second logical value Binarization means of
The image data of each of the plurality of slices is binarized so that the first part has the first logical value and the second part and the background region have the second logical value. Second binarizing means for
Based on the first binary image data obtained by the first binarization means and the second binary image data obtained by the second binarization means, the first part And a detecting means for detecting a boundary between the second part and the second part,
The detection means includes
A boundary detection device that detects a boundary between the first part and the second part based on a feature quantity of the first binary image data and a feature quantity of the second binary image data It is.
本発明の第２の観点は、第１の部位と第２の部位とを含む撮影部位をスキャンすることにより得られたデータに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する境界検出装置であって、
前記第１の部位を横切るスライスと前記第２の部位を横切るスライスを含む複数のスライスの各々の画像データを作成する画像データ作成手段と、
前記第１の部位および前記第２の部位が第１の論理値を有し、背景領域が第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第１の２値化手段と、
前記第１の部位が前記第１の論理値を有し、前記第２の部位および前記背景領域が前記第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第２の２値化手段と、
前記第１の２値化手段により得られた第１の２値画像データと、前記第２の２値化手段により得られた第２の２値画像データとに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する検出手段とを有し、
前記検出手段は、
前記第１の２値画像データから所定の部位を削除する第１の削除処理と、前記第２の２値画像データから前記所定の部位を削除する第２の削除処理とを実行し、
前記第１の削除処理後の第１の２値画像データの特徴量と、前記第２の削除処理後の第２の２値画像データの特徴量とに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する、境界検出装置である。
The second aspect of the present invention provides a boundary between the first part and the second part based on data obtained by scanning an imaging part including the first part and the second part. A boundary detection device for detecting
Image data creating means for creating image data of each of a plurality of slices including a slice crossing the first part and a slice crossing the second part;
First that binarizes image data of each of the plurality of slices so that the first part and the second part have a first logical value and the background region has a second logical value Binarization means of
The image data of each of the plurality of slices is binarized so that the first part has the first logical value and the second part and the background region have the second logical value. Second binarizing means for
Based on the first binary image data obtained by the first binarization means and the second binary image data obtained by the second binarization means, the first part And a detecting means for detecting a boundary between the second part and the second part,
The detection means includes
Executing a first deletion process for deleting a predetermined part from the first binary image data and a second deletion process for deleting the predetermined part from the second binary image data;
Based on the feature quantity of the first binary image data after the first deletion process and the feature quantity of the second binary image data after the second deletion process, the first portion and the It is a boundary detection apparatus which detects the boundary with a 2nd site | part.
本発明の第３の観点は、本発明の第１又は第２の観点の境界検出装置を有する医用装置である。 A third aspect of the present invention is a medical device having the boundary detection device according to the first or second aspect of the present invention.
本発明の第４の観点は、第１の部位と第２の部位とを含む撮影部位をスキャンすることにより得られたデータに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する境界検出装置のプログラムであって、
前記第１の部位を横切るスライスと前記第２の部位を横切るスライスを含む複数のスライスの各々の画像データを作成する画像データ作成処理と、
前記第１の部位および前記第２の部位が第１の論理値を有し、背景領域が第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第１の２値化処理と、
前記第１の部位が前記第１の論理値を有し、前記第２の部位および前記背景領域が前記第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第２の２値化処理と、
前記第１の２値化処理により得られた第１の２値画像データと、前記第２の２値化処理により得られた第２の２値画像データとに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する検出処理であって、前記第１の２値画像データの特徴量と、前記第２の２値画像データの特徴量とに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する検出処理と、
を計算機に実行させるためのプログラムである。
A fourth aspect of the present invention provides a boundary between the first part and the second part based on data obtained by scanning an imaging part including the first part and the second part. A boundary detection device program for detecting
Image data creation processing for creating image data of each of a plurality of slices including a slice crossing the first part and a slice crossing the second part;
First that binarizes image data of each of the plurality of slices so that the first part and the second part have a first logical value and the background region has a second logical value Binarization processing of
The image data of each of the plurality of slices is binarized so that the first part has the first logical value and the second part and the background region have the second logical value. A second binarization process,
Based on the first binary image data obtained by the first binarization process and the second binary image data obtained by the second binarization process, the first part Detection process for detecting a boundary between the first binary image data and the second binary image data based on a feature value of the first binary image data. Detection processing for detecting a boundary between the part and the second part;
Is a program for causing a computer to execute.
本発明の第５の観点は、第１の部位と第２の部位とを含む撮影部位をスキャンすることにより得られたデータに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する境界検出装置のプログラムであって、
前記第１の部位を横切るスライスと前記第２の部位を横切るスライスを含む複数のスライスの各々の画像データを作成する画像データ作成処理と、
前記第１の部位および前記第２の部位が第１の論理値を有し、背景領域が第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第１の２値化処理と、
前記第１の部位が前記第１の論理値を有し、前記第２の部位および前記背景領域が前記第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第２の２値化処理と、
前記第１の２値化処理により得られた第１の２値画像データと、前記第２の２値化処理により得られた第２の２値画像データとに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する検出処理であって、前記第１の２値画像データから所定の部位を削除する第１の削除処理と、前記第２の２値画像データから前記所定の部位を削除する第２の削除処理とを実行し、前記第１の削除処理後の第１の２値画像データの特徴量と、前記第２の削除処理後の第２の２値画像データの特徴量とに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する検出処理と、
を計算機に実行させるためのプログラムである。
A fifth aspect of the present invention provides a boundary between the first part and the second part based on data obtained by scanning an imaging part including the first part and the second part. A boundary detection device program for detecting
Image data creation processing for creating image data of each of a plurality of slices including a slice crossing the first part and a slice crossing the second part;
First that binarizes image data of each of the plurality of slices so that the first part and the second part have a first logical value and the background region has a second logical value Binarization processing of
The image data of each of the plurality of slices is binarized so that the first part has the first logical value and the second part and the background region have the second logical value. A second binarization process,
Based on the first binary image data obtained by the first binarization process and the second binary image data obtained by the second binarization process, the first part Detection process for detecting a boundary between the first binary image data and the second binary image data, and a detection process for detecting a boundary between the first binary image data and the second binary image data. A second deletion process for deleting a predetermined part, a feature amount of the first binary image data after the first deletion process, and a second binary image after the second deletion process A detection process for detecting a boundary between the first part and the second part based on a feature amount of data;
Is a program for causing a computer to execute.
前記第１の２値化手段により得られた第１の２値画像データと、前記第２の２値化手段により得られた第２の２値画像データとを用いることにより、第１の部位と第２の部位との境界の位置を求めることができる。 By using the first binary image data obtained by the first binarization means and the second binary image data obtained by the second binarization means, a first part is obtained. And the position of the boundary between the second part and the second part.
以下、発明を実施するための形態について説明するが、本発明は、以下の形態に限定されることはない。 Hereinafter, although the form for inventing is demonstrated, this invention is not limited to the following forms.
（１）第１の形態
図１は、本発明の第１の形態の磁気共鳴装置の概略図である。
磁気共鳴装置（以下、「ＭＲ装置」と呼ぶ。ＭＲ：Magnetic Resonance）１００は、マグネット２、テーブル３、受信コイル４などを有している。
(1) First Embodiment FIG. 1 is a schematic view of a magnetic resonance apparatus according to a first embodiment of the present invention.
A magnetic resonance apparatus (hereinafter referred to as “MR apparatus”, MR: Magnetic Resonance) 100 includes a magnet 2, a table 3, a receiving coil 4, and the like.
マグネット２は、被検体１０が収容されるボア２１を有している。また、マグネット２は、超伝導コイル、勾配コイル、およびＲＦコイルなどが内蔵されている。 The magnet 2 has a bore 21 in which the subject 10 is accommodated. The magnet 2 includes a superconducting coil, a gradient coil, an RF coil, and the like.
テーブル３は、被検体１０を支持するクレードル３ａを有している。クレードル３ａは、ボア２１内に移動できるように構成されている。クレードル３ａによって、被検体１０はボア２１に搬送される。 The table 3 has a cradle 3 a that supports the subject 10. The cradle 3a is configured to be able to move into the bore 21. The subject 10 is transported to the bore 21 by the cradle 3a.
受信コイル４は、被検体１０の胴部に取り付けられている。受信コイル４は、被検体１０からの磁気共鳴信号を受信する。 The receiving coil 4 is attached to the body of the subject 10. The receiving coil 4 receives a magnetic resonance signal from the subject 10.
ＭＲ装置１００は、更に、送信器５、勾配磁場電源６、制御部７、操作部８、および表示部９などを有している。 The MR apparatus 100 further includes a transmitter 5, a gradient magnetic field power source 6, a control unit 7, an operation unit 8, a display unit 9, and the like.
送信器５はＲＦコイルに電流を供給し、勾配磁場電源６は勾配コイルに電流を供給する。 The transmitter 5 supplies current to the RF coil, and the gradient magnetic field power source 6 supplies current to the gradient coil.
制御部７は、表示部９に必要な情報を伝送したり、受信コイル４から受け取ったデータに基づいて画像を再構成するなど、ＭＲ装置１００の各種の動作を実現するように、ＭＲ装置１００の各部の動作を制御する。制御部７は、画像データ作成手段７１〜検出手段７４などを有している。
画像データ作成手段７１は、撮影部位の画像データを作成する。
第１の２値化手段７２は、領域拡張法を用いて画像データを２値化する。
第２の２値化手段７３は、閾値処理を用いて画像データを２値化する。
検出手段７４は、肺と肝臓との境界の位置を検出する。
The control unit 7 transmits necessary information to the display unit 9 and reconstructs an image based on data received from the receiving coil 4 so as to realize various operations of the MR device 100. Control the operation of each part. The control unit 7 includes image data creation means 71 to detection means 74 and the like.
The image data creation means 71 creates image data of the imaging region.
The first binarization means 72 binarizes the image data using the region expansion method.
The second binarizing means 73 binarizes the image data using threshold processing.
The detection means 74 detects the position of the boundary between the lung and the liver.
制御部７は、画像データ作成手段７１〜検出手段７４を構成する一例であり、所定のプログラムを実行することにより、これらの手段として機能する。尚、制御部７は、境界検出装置の一例に相当する。 The control part 7 is an example which comprises the image data creation means 71-detection means 74, and functions as these means by executing a predetermined program. The control unit 7 corresponds to an example of a boundary detection device.
操作部８は、オペレータにより操作され、種々の情報を制御部７に入力する。表示部９は種々の情報を表示する。
ＭＲ装置１００は、上記のように構成されている。
The operation unit 8 is operated by an operator and inputs various information to the control unit 7. The display unit 9 displays various information.
The MR apparatus 100 is configured as described above.
図２は撮影部位を概略的に示す図、図３は第１の形態で実行されるスキャンを示す図である。
第１の形態では、ローカライザスキャンＬＳと本スキャンＭＳなどが実行される。
FIG. 2 is a diagram schematically showing an imaging region, and FIG. 3 is a diagram showing a scan executed in the first mode.
In the first form, a localizer scan LS and a main scan MS are executed.
ローカライザスキャンＬＳは、スライスやナビゲータ領域Ｒｎａｖを設定するときに使用される画像データを取得するためのスキャンである。ナビゲータ領域Ｒｎａｖは、被検体の呼吸信号を収集するために設定される領域である。本スキャンＭＳは、ナビゲータ領域Ｒｎａｖから肝臓の上端の位置情報を収集するとともに、肝臓を含む部位の画像データを収集する。以下に、ローカライザスキャンＬＳおよび本スキャンＭＳを実行するときのフローについて説明する。 The localizer scan LS is a scan for acquiring image data used when setting a slice and a navigator region R nav . The navigator area R nav is an area that is set for collecting respiratory signals of the subject. The main scan MS collects position information of the upper end of the liver from the navigator region R nav and also collects image data of a part including the liver. The flow when executing the localizer scan LS and the main scan MS will be described below.
図４は、第１の形態において被検体を撮影するときのフローを示す図である。
ステップＳＴ１では、ローカライザスキャンＬＳ（図３参照）を実行する。
FIG. 4 is a diagram showing a flow when the subject is imaged in the first embodiment.
In step ST1, a localizer scan LS (see FIG. 3) is executed.
図５は、ローカライザスキャンＬＳの説明図である。
ローカライザスキャンＬＳでは、肝臓を含む撮影部位を横切る複数のスライスＳＬ１〜ＳＬｍのスキャンが実行される。第１の形態では、スライスＳＬ１〜ＳＬｍはアキシャルである。画像データ作成手段７１（図１参照）は、ローカライザスキャンＬＳにより収集されたデータに基づいて、スライスＳＬ１〜ＳＬｍの画像データＤ１〜Ｄｍを作成する。スライスＳＬ１〜ＳＬｍの画像データＤ１〜Ｄｍを作成した後、ステップＳＴ２に進む。
FIG. 5 is an explanatory diagram of the localizer scan LS.
In the localizer scan LS, scans of a plurality of slices SL 1 to SL m crossing the imaging region including the liver are executed. In the first form, the slices SL 1 to SL m are axial. The image data creation unit 71 (see FIG. 1) creates image data D 1 to D m of the slices SL 1 to SL m based on the data collected by the localizer scan LS. After creating the image data D 1 to D m of the slices SL 1 to SL m , the process proceeds to step ST2.
ステップＳＴ２では、第１の２値化手段７２および第２の２値化手段７３（図１参照）が、スライスＳＬ１〜ＳＬｍの画像データＤ１〜Ｄｍの各々に対して２値化処理を実行する。ステップＳＴ２は、ステップＳＴ２１〜２４を有している。以下、各ステップについて説明する。 In step ST2, the first binarizing means 72 and the second binarizing means 73 (see FIG. 1) binarize each of the image data D 1 to D m of the slices SL 1 to SL m. Execute the process. Step ST2 has steps ST21 to ST24. Hereinafter, each step will be described.
ステップＳＴ２１では、スライスＳＬ１〜ＳＬｍの画像データＤ１〜Ｄｍの中から、２値化処理する画像データを選択する。ここでは、肺を横切るスライスＳＬ１の画像データＤ１が選択されたとする。図６に、選択されたスライスＳＬ１の画像データＤ１を概略的に示す。画像データＤ１には、被検体の胴部だけでなく、左腕部および右腕部も描出されている。スライスＳＬ１の画像データＤ１を選択した後、ステップＳＴ２２に進む。 In step ST21, from the image data D 1 to D m of slices SL 1 to SL m, selects image data to be binarized. Here, the image data D 1 of the slice SL 1 across the lung has been selected. Figure 6 shows the image data D 1 of the selected slices SL 1 schematically. The image data D 1, not only the torso of the subject, left arm and right arm have also been depicted. After selecting the image data D 1 of the slice SL 1, the process proceeds to step ST22.
ステップＳＴ２２では、第１の２値化手段７２が、領域拡張法を用いて、スライスＳＬ１の２値化を実行する。 In step ST22, the first binarizing means 72, by using a region growing method, performing the binarization slice SL 1.
第１の２値化手段７２は、先ず、画像データＤ１の中の背景領域（被検体の体外領域）にシード領域を設定する。図７にシード領域Ｒｓｅｅｄの一例を示す。シード領域Ｒｓｅｅｄを背景領域に設定する方法としては、クレードル３ａの位置情報を用いる方法がある。クレードル３ａは被検体の体外に位置しているので、クレードル３ａの位置にシード領域Ｒｓｅｅｄを設定することにより、シード領域Ｒｓｅｅｄを確実に背景領域（体外領域）に設定することができる。尚、オペレータが画像データＤ１を参考にして、シード領域Ｒｓｅｅｄを手動で設定してもよい。 First binarization means 72 first sets the seed region in the background region in the image data D 1 (outside the region of the subject). FIG. 7 shows an example of the seed region R seed . As a method of setting the seed region R seed as the background region, there is a method of using position information of the cradle 3a. Since the cradle 3a is located outside the body of the subject, the seed region R seed can be reliably set as the background region (external region) by setting the seed region R seed at the position of the cradle 3a. Incidentally, the operator by reference to the image data D 1, may set the seed region R seed manually.
シード領域Ｒｓｅｅｄを設定した後、第１の２値化手段７２は、画像データＤ１の信号値に基づいて、被検体の体外と体内とを区別するときに使用する信号値の閾値ｖを求める。 After setting the seed region R seed , the first binarization means 72 sets the threshold value v of the signal value used when distinguishing between the outside of the subject and the inside of the subject based on the signal value of the image data D 1. Ask.
被検体の体外の空間には、クレードル３ａや、ボア内の空気などが存在しているが、クレードル３ａの信号値や空気の信号値は、被検体の体内組織の信号値よりも十分に小さい値になる。このように、体外と体内組織との間には信号値に大きな差があるので、スライスＳＬ１の画像データＤ１の信号値に基づいて、被検体の体外と体内とを区別するための信号値の閾値ｖを求めることが可能となる。閾値ｖを求める方法の一例としては、シード領域Ｒｓｅｅｄ内の信号値を用いる方法がある。シード領域Ｒｓｅｅｄは被検体の体外に設定されているので、シード領域Ｒｓｅｅｄの信号値は、被検体の体内の信号値よりも十分に小さい値（ノイズ）を有している。したがって、シード領域Ｒｓｅｅｄの信号値を用いることにより、被検体の体外と体内とを区別するための信号値の閾値ｖを求めることができる。 The space outside the body of the subject includes the cradle 3a and air in the bore. The signal value of the cradle 3a and the signal value of air are sufficiently smaller than the signal value of the body tissue of the subject. Value. Thus, since there is a large difference in signal value between the external and internal tissue, based on the signal value of the image data D 1 of the slice SL 1, signal for discriminating the outside and inside of the subject The threshold value v can be obtained. As an example of a method for obtaining the threshold value v, there is a method using a signal value in the seed region R seed . Since the seed region R seed is set outside the subject, the signal value of the seed region R seed has a value (noise) that is sufficiently smaller than the signal value inside the subject. Therefore, by using the signal value of the seed region R seed , it is possible to obtain the signal value threshold v for distinguishing between the outside and inside of the subject.
次に、第１の２値化手段７２は、ピクセルの信号値と閾値ｖとを比較しながら、閾値ｖより小さい信号値を有するピクセルの領域を拡張し、スライスＳＬ１の画像データＤ１を２値化する。図８に、領域拡張法でスライスＳＬ１の画像データＤ１を２値化することにより得られた２値画像データＤＡ１を概略的に示す。被検体の体外における大部分のピクセルの信号値は閾値ｖよりも小さいが、被検体の体表面における大部分のピクセルの信号値は閾値ｖよりも大きい。したがって、ピクセルの領域は、被検体の体外領域の全体に渡って拡張されるが、被検体の体内領域の内側には拡張されないので、背景領域（被検体の体外）と被検体の体内とを区別することができる。図８では、拡張された領域内のピクセルが論理値０（黒）で表され、他の領域内のピクセルが論理値１（白）で表されている。 Next, the first binarization means 72 expands the area of the pixel having a signal value smaller than the threshold value v while comparing the signal value of the pixel with the threshold value v, and the image data D 1 of the slice SL 1 is expanded. Binarize. Figure 8 shows a binary image data DA 1 obtained by binarizing the image data D 1 of the slice SL 1 in region growing method schematically. The signal values of most pixels outside the body of the subject are smaller than the threshold value v, but the signal values of most pixels on the body surface of the subject are larger than the threshold value v. Therefore, the pixel area extends over the entire external region of the subject, but does not extend inside the in-vivo region of the subject, so the background region (external to the subject) and the in-vivo region of the subject Can be distinguished. In FIG. 8, pixels in the expanded area are represented by a logical value 0 (black), and pixels in other areas are represented by a logical value 1 (white).
領域拡張法を用いて２値化を実行した場合、背景領域（被検体の体外）には論理値０が割り当てられ、被検体の体内には論理値１が割り当てられる。尚、被検体の体内には論理値１が割り当てられるので、肺にも論理値１が割り当てられる。
領域拡張法を用いてスライスＳＬ１の２値画像データＤＡ１を得た後、ステップＳＴ２３に進む。
When binarization is executed using the region expansion method, a logical value 0 is assigned to the background region (outside the subject), and a logical value 1 is assigned to the subject's body. Since the logical value 1 is assigned to the inside of the subject, the logical value 1 is also assigned to the lung.
After obtaining the binary image data DA 1 of the slice SL 1 using the region expansion method, the process proceeds to step ST23.
ステップＳＴ２３では、第２の２値化手段７３が、領域拡張法を用いずに、通常の閾値処理を用いて、スライスＳＬ１の画像データＤ１の２値化を実行する。具体的には、スライスＳＬ１の画像データＤ１の中で、ピクセルの信号値が閾値ＴＨより小さい領域に論理値０を割り当て、一方、ピクセルの信号値が閾値ＴＨより大きい領域に論理値１を割り当てることにより、スライスＳＬ１の画像データＤ１を２値化する。図９に、通常の閾値処理でスライスＳＬ１の画像データＤ１を２値化することにより得られた２値画像データＤＢ１を概略的に示す。閾値ＴＨは、例えば、ステップＳＴ２２の領域拡張法を用いた２値化を実行するときに求めた閾値ｖを使用することができる。 In step ST23, the second binarizing means 73, without using the region growing method, using conventional thresholding, executes binary image data D 1 of the slice SL 1. Specifically, in the image data D 1 of the slice SL 1 , a logical value 0 is assigned to a region where the pixel signal value is smaller than the threshold value TH, while a logical value 1 is assigned to a region where the pixel signal value is larger than the threshold value TH. by assigning binarizes the image data D 1 of the slice SL 1. FIG. 9 schematically shows binary image data DB 1 obtained by binarizing image data D 1 of slice SL 1 by normal threshold processing. As the threshold value TH, for example, the threshold value v obtained when performing binarization using the region expansion method in step ST22 can be used.
先に説明したように、体内組織と空気との間には信号値に大きな差があり、体内組織の信号値は大きくなるが、空気の信号値は小さくなる。したがって、体内組織に位置するピクセルの大部分は閾値ＴＨよりも大きい信号値を有するが、空気で占められる空間に位置するピクセルの大部分は閾値ＴＨよりも小さい信号値を有する。このような信号値の差異が生じているので、通常の閾値処理により得られた２値画像データＤＢ１は、被検体の体内組織の大部分に論理値１が割り当てられるが、背景領域（被検体の体外）や肺の内側（空気が含まれている空間）の大部分に論理値０が割り当てられる。２値化処理を実行した後、ステップＳＴ２４に進む。 As described above, there is a large difference in signal value between the body tissue and air, and the signal value of the body tissue increases, but the signal value of air decreases. Therefore, most of the pixels located in the body tissue have a signal value larger than the threshold value TH, but most of the pixels located in the space occupied by air have a signal value smaller than the threshold value TH. Since such a signal value difference occurs, the binary image data DB 1 obtained by the normal threshold processing is assigned a logical value 1 to most of the in-vivo tissue of the subject. A logical value of 0 is assigned to most of the inside of the specimen) and the inside of the lung (the space containing air). After performing the binarization process, the process proceeds to step ST24.
図１０は、ステップＳＴ２４で実行される処理を説明するための図である。
ステップＳＴ２４では、検出手段７４（図１参照）が、２値画像データＤＡ１の中の論理値１が割り当てられている領域の面積Ａと、２値画像データＤＢ１の中の論理値１が割り当てられている領域の面積Ｂとを計算する。面積ＡおよびＢの値を求めたら、検出手段７４は、面積比Ｒ＝Ｂ／Ａを計算する。
FIG. 10 is a diagram for explaining the process executed in step ST24.
In step ST24, the detection unit 74 (see FIG. 1), the area A of the region logical value 1 in the binary image data DA 1 is assigned the logical value 1 in the binary image data DB 1 is The area B of the allocated area is calculated. After obtaining the values of the areas A and B, the detecting means 74 calculates the area ratio R = B / A.
図１０に示すように、領域拡張法を用いた２値化を実行した場合、肺に論理値１を割り当てることができる。一方、閾値処理を用いた２値化を実行した場合、被検体の体内組織は論理値１が割り当てられるが、肺の内側は論理値０が割り当てられる。したがって、２つの２値画像データＤＡ１およびＤＢ１を比較すると、２値画像データＤＢ１の論理値１が割り当てられている領域の面積Ｂは、２値画像データＤＡ１の論理値１が割り当てられている領域の面積Ａよりも小さくなる。したがって、スライスＳＬ１における面積比Ｒは、１よりもかなり小さい値になる。 As shown in FIG. 10, when binarization using the region expansion method is executed, a logical value 1 can be assigned to the lung. On the other hand, when binarization using threshold processing is executed, a logical value 1 is assigned to the body tissue of the subject, but a logical value 0 is assigned to the inside of the lung. Therefore, when comparing two binary image data DA 1 and DB 1, the area B of the area the logical value 1 in the binary image data DB 1 is assigned the logical value 1 in the binary image data DA 1 is assigned It becomes smaller than the area A of the region that has been formed. Therefore, the area ratio R in the slice SL 1 becomes considerably smaller than 1.
このようにして、ステップＳＴ２が実行される。尚、図６〜図１０では、スライスＳＬ１の画像データＤ１に対してステップＳＴ２を実行した例について説明されているが、他のスライスＳＬ２〜ＳＬｍの各々の画像データに対しても、スライスＳＬ１の画像データＤ１と同様に、ステップＳＴ２を実行する。図１１および図１２に、他のスライスの画像データに対してステップＳＴ２を実行する例を示す。以下、図１１および図１２について順に説明する。 In this way, step ST2 is executed. In FIG. 6 to FIG. 10, it has been described an example of executing the step ST2 to the image data D 1 of the slice SL 1, also for each of the image data of the other slice SL 2 to SL m , similar to the image data D 1 of the slice SL 1, executes step ST2. FIGS. 11 and 12 show an example in which step ST2 is performed on image data of other slices. Hereinafter, FIGS. 11 and 12 will be described in order.
図１１は、スライスＳＬｉの画像データに対してステップＳＴ２を実行するときの説明図である。
先ず、ステップＳＴ２１において、スライスＳＬｉの画像データＤｉを選択する。スライスＳＬｉは、肺と肝臓との境界付近に位置しており、肺と肝臓との両方の臓器を横切っている。スライスＳＬｉの画像データＤｉを選択した後、ステップＳＴ２２に進む。
Figure 11 is an explanatory view when performing the step ST2 to the image data of the slice SL i.
First, in step ST21, selects the image data D i of the slice SL i. The slice SL i is located near the boundary between the lung and the liver and crosses both the lung and liver organs. After selecting the image data D i of the slice SL i, the process proceeds to step ST22.
ステップＳＴ２２では、第１の２値化手段７２が、画像データＤｉの中の背景領域（被検体の体外領域）にシード領域を設定し、領域拡張法を用いて２値化を実行する。したがって、スライスＳＬｉの２値画像データＤＡｉが得られる。領域拡張法を用いて２値化を実行した場合、背景領域（被検体の体外）には論理値０が割り当てられ、被検体の体内には論理値１が割り当てられる。被検体の体内は論理値１で表されるので、肺にも肝臓にも論理値１が割り当てられる。
領域拡張法を用いてスライスＳＬｉの２値画像データＤＡｉを得た後、ステップＳＴ２３に進む。
In step ST22, the first binarizing means 72 sets a seed region in the background region (outside the region of the subject) of the image data D i, performing binarization by using a region growing method. Thus, the binary image data DA i of the slice SL i is obtained. When binarization is executed using the region expansion method, a logical value 0 is assigned to the background region (outside the subject), and a logical value 1 is assigned to the subject's body. Since the inside of the subject is represented by a logical value 1, a logical value 1 is assigned to both the lung and the liver.
After obtaining the binary image data DA i of the slice SL i using the region expansion method, the process proceeds to step ST23.
ステップＳＴ２３では、第２の２値化手段７３が、領域拡張法を用いずに、通常の閾値処理を用いて、スライスＳＬｉの画像データＤｉの２値化を実行する。これにより、スライスＳＬｉの２値画像データＤＢｉが得られる。通常の閾値処理により得られたスライスＳＬｉの２値画像データＤＢｉは、背景領域（被検体の体外）や肺の内側（空気が含まれている空間）の大部分に論理値０が割り当てられるが、肝臓の大部分には論理値１が割り当てられる。したがって、スライスＳＬｉの２値画像データＤＢｉは、スライスＳＬ１の２値画像データＤＢ１（図１０参照）と比較すると、論理値１が割り当てられている領域の面積が広くなる。２値化処理を実行した後、ステップＳＴ２４に進む。 In step ST23, the second binarization means 73 performs binarization of the image data D i of the slice SL i using normal threshold processing without using the region expansion method. Thus, the binary image data DB i of the slice SL i is obtained. In the binary image data DB i of the slice SL i obtained by the normal threshold processing, a logical value 0 is assigned to most of the background region (external to the subject) and the inside of the lung (space containing air). However, most of the liver is assigned a logical value of 1. Thus, the binary image data DB i of the slice SL i is different from the binary image data DB 1 slice SL 1 (see FIG. 10), the area of the region where the logical value 1 is allocated is widened. After performing the binarization process, the process proceeds to step ST24.
ステップＳＴ２４では、検出手段７４が、２値画像データＤＡｉの中の論理値１が割り当てられている領域の面積Ａと、２値画像データＤＢｉの中の論理値１が割り当てられている領域の面積Ｂとを計算する。面積ＡおよびＢの値を求めたら、検出手段７４は、面積比Ｒ＝Ｂ／Ａを計算する。 In step ST24, the detection means 74 has an area A to which the logical value 1 is assigned in the binary image data DA i and an area to which the logical value 1 is assigned in the binary image data DB i . The area B of After obtaining the values of the areas A and B, the detecting means 74 calculates the area ratio R = B / A.
２値画像データＤＡｉおよびＤＢｉを比較すると、２値画像データＤＢｉの論理値１が割り当てられている領域の面積Ｂは、２値画像データＤＡｉの論理値１が割り当てられている領域の面積Ａよりも小さくなる。したがって、スライスＳＬｉにおける面積比Ｒは、１よりも小さい値になる。 Comparing the binary image data DA i and DB i , the area B of the binary image data DB i to which the logical value 1 is assigned is the area B to which the logical value 1 of the binary image data DA i is assigned. Is smaller than the area A. Therefore, the area ratio R in the slice SL i is smaller than 1.
このようにして、スライスＳＬｉの画像データに対してステップＳＴ２が実行される。次に、スライスＳＬｊの画像データに対してステップＳＴ２を実行する場合について説明する。 In this way, step ST2 is executed for image data of the slice SL i. Next, the case where step ST2 is performed with respect to the image data of slice SL j is demonstrated.
図１２は、スライスＳＬｊの画像データに対してステップＳＴ２を実行するときの説明図である。
先ず、ステップＳＴ２１において、スライスＳＬｊの画像データＤｊを選択する。スライスＳＬｊは、肺を横切っておらず、肝臓を横切っている。スライスＳＬｊの画像データＤｊを選択した後、ステップＳＴ２２に進む。
FIG. 12 is an explanatory diagram when step ST2 is executed on the image data of the slice SL j .
First, in step ST21, selects the image data D j of the slice SL j. Slice SL j does not cross the lungs but crosses the liver. After selecting the image data D j of the slice SL j, the process proceeds to step ST22.
ステップＳＴ２２では、第１の２値化手段７２が、画像データＤｊの中の背景領域（被検体の体外領域）にシード領域を設定し、領域拡張法を用いて２値化を実行する。したがって、スライスＳＬｊの２値画像データＤＡｊが得られる。領域拡張法を用いて２値化を実行した場合、背景領域（被検体の体外）には論理値０が割り当てられ、被検体の体内には論理値１が割り当てられる。被検体の体内は論理値１で表されるので、肝臓には論理値１が割り当てられる。
領域拡張法を用いてスライスＳＬｊの２値画像データＤＡｊを得た後、ステップＳＴ２３に進む。
In step ST22, the first binarizing means 72 sets a seed region in the background region (outside the region of the subject) of the image data D j, performing binarization by using a region growing method. Thus, the binary image data DA j slice SL j is obtained. When binarization is executed using the region expansion method, a logical value 0 is assigned to the background region (outside the subject), and a logical value 1 is assigned to the subject's body. Since the inside of the subject is represented by a logical value 1, a logical value 1 is assigned to the liver.
After obtaining the binary image data DA j of the slice SL j using the region expansion method, the process proceeds to step ST23.
ステップＳＴ２３では、第２の２値化手段７３が、領域拡張法を用いずに、通常の閾値処理を用いて、スライスＳＬｊの画像データＤｊの２値化を実行する。これにより、スライスＳＬｊの２値画像データＤＢｊが得られる。スライスＳＬｊは肺を横切っておらず、肝臓を横切っているので、２値画像データＤＢｊは、被検体の体内の大部分の領域に、論理値１が割り当てられている。２値化処理を実行した後、ステップＳＴ２４に進む。 In step ST23, the second binarizing means 73, without using the region growing method, using conventional thresholding, executes binary image data D j of the slice SL j. Thus, the binary image data DB j slice SL j is obtained. Since the slice SL j does not cross the lung but crosses the liver, the binary image data DB j is assigned a logical value 1 to most of the region in the body of the subject. After performing the binarization process, the process proceeds to step ST24.
ステップＳＴ２４では、検出手段７４が、２値画像データＤＡｊの中の論理値１が割り当てられている領域の面積Ａと、２値画像データＤＢｊの中の論理値１が割り当てられている領域の面積Ｂとを計算する。面積ＡおよびＢの値を求めたら、検出手段７４は、面積比Ｒ＝Ｂ／Ａを計算する。 In step ST24, the detection means 74 has an area A to which the logical value 1 is assigned in the binary image data DA j and an area to which the logical value 1 is assigned in the binary image data DB j . The area B of After obtaining the values of the areas A and B, the detecting means 74 calculates the area ratio R = B / A.
２値画像データＤＡｊおよびＤＢｊを比較すると、２値画像データＤＢｊの論理値１が割り当てられている領域の面積Ｂは、２値画像データＤＡｊの論理値１が割り当てられている領域の面積Ａとほぼ同じである。したがって、スライスＳＬｊにおける面積比Ｒは、１に近い値になる。
このように、各スライスの画像データに対してステップＳＴ２を実行した後、ステップＳＴ３に進む。
When comparing the binary image data DA j and DB j , the area B of the binary image data DB j to which the logical value 1 is assigned is the area to which the logical value 1 of the binary image data DA j is assigned. Is substantially the same as the area A. Therefore, the area ratio R in the slice SL j is close to 1.
Thus, after step ST2 is performed on the image data of each slice, the process proceeds to step ST3.
ステップＳＴ３では、検出手段７４が、ステップＳＴ２で求められたスライスＳＬ１〜ＳＬｍの面積比Ｒに基づいて、肺と肝臓との境界のＳＩ方向の位置を求める。 At step ST3, the detection means 74, based on the area ratio R of slices SL 1 to SL m obtained in step ST2, the seek SI direction position of the boundary between the lungs and the liver.
図１３は、スライスＳＬ１〜ＳＬｍにおける面積比Ｒのグラフである。
グラフの横軸はスライスＳＬ１〜ＳＬｍを表しており、グラフの縦軸は面積比Ｒを表している。以下では、スライスＳＬ１〜ＳＬｍの面積比Ｒのうち、代表して、３つのスライスＳＬ１、ＳＬｉ、およびＳＬｊの面積比Ｒについて説明する。尚、説明の便宜上、肺を横切るスライスＳＬ１の面積比Ｒと、肝臓を横切るスライスＳＬｊの面積比Ｒを先に説明し、最後に、肝臓と肺との境界を横切るスライスＳＬｉの面積比Ｒについて説明する。
FIG. 13 is a graph of the area ratio R in the slices SL 1 to SL m .
The horizontal axis of the graph represents slices SL 1 to SL m , and the vertical axis of the graph represents the area ratio R. Below, among the area ratios R of the slices SL 1 to SL m , the area ratio R of the three slices SL 1 , SL i , and SL j will be described as a representative. For convenience of explanation, described with the area ratio R of slices SL 1 across the lungs, the area ratio R of the slice SL j across the liver earlier, the area of the end, the slice SL i crossing the boundary between the liver and lungs The ratio R will be described.
（１）肺を横切るスライスＳＬ１の面積比Ｒについて
スライスＳＬ１では、２値画像データＤＡ１の肺の領域には論理値１が割り当てられるが、２値画像データＤＢ１の肺の領域には論理値０が割り当てられる。したがって、２値画像データＤＢ１の論理値１の面積Ｂは、２値画像データＤＡ１の論理値１の面積Ａよりもかなり小さくので、スライスＳＬ１における面積比Ｒは１よりもかなり小さい値になる。
(1) In the area ratio R slice SL 1 for the slice SL 1 across the lungs, the binary image data DA 1 lung regions logic value 1 is assigned, but in the region of the binary lung image data DB 1 Is assigned a logical value of 0. Accordingly, since the area B of the logical value 1 of the binary image data DB 1 is considerably smaller than the area A of the logical value 1 of the binary image data DA 1 , the area ratio R in the slice SL 1 is a value much smaller than 1. become.
（２）肝臓を横切るスライスＳＬｊの面積比Ｒについて
スライスＳＬｊでは、２値画像データＤＡｊの肝臓の領域には論理値１が割り当てられ、２値画像データＤＢｊの肝臓の領域にも論理値１が割り当てられる。したがって、２値画像データＤＢｊの論理値１の面積Ｂは、２値画像データＤＡｊの論理値１の面積Ａにほぼ等しいので、スライスＳＬｊにおける面積比Ｒは１に近い値になる。
(2) the slice SL j for the area ratio R of the slice SL j across the liver, in the region of the liver of the binary image data DA j logical value 1 is assigned to the region of the liver of the binary image data DB j A logical value of 1 is assigned. Therefore, since the area B of the logical value 1 of the binary image data DB j is substantially equal to the area A of the logical value 1 of the binary image data DA j , the area ratio R in the slice SL j is a value close to 1.
（３）肝臓と肺との境界を横切るスライスＳＬｉの面積比Ｒについて
スライスＳＬｉの２値画像データＤＡｉでは、肝臓の領域に論理値１が割り当てられ、肺の領域にも論理値１が割り当てられる。一方、スライスＳＬｉの２値画像データＤＢｉでは、肝臓の領域には論理値１が割り当てられるが、肺の領域には論理値０が割り当てられる。したがって、スライスＳＬｉにおける面積比Ｒは、スライスＳＬ１における面積比Ｒよりも大きいが、スライスＳＬｊにおける面積比Ｒよりも小さくなる。
(3) In the binary image data DA i of the area ratio R for the slice SL i of the slice SL i crossing the boundary between the liver and lungs, the logical value 1 is assigned to the region of the liver, the logical value in the lung region 1 Is assigned. On the other hand, in the binary image data DB i of the slice SL i, a logical value 1 is assigned to the liver region, but a logical value 0 is assigned to the lung region. Therefore, the area ratio R in the slice SL i is larger than the area ratio R in the slice SL 1 but smaller than the area ratio R in the slice SL j .
このような面積比Ｒの違いが生じるので、面積比Ｒが急激に変化する位置を検出することにより、肺と肝臓との境界のＳＩ方向の位置を検出することができる。第１の形態では、スライスＳＬｉの位置が、肝臓と肺との境界のＳＩ方向の位置として検出される。境界のＳＩ方向の位置を検出した後、ステップＳＴ４に進む。 Since such a difference in the area ratio R occurs, the position in the SI direction of the boundary between the lung and the liver can be detected by detecting the position where the area ratio R changes abruptly. In the first form, the position of the slice SL i is detected as the position in the SI direction of the boundary between the liver and the lung. After detecting the position of the boundary in the SI direction, the process proceeds to step ST4.
ステップＳＴ４では、肝臓と肺との境界のＡＰ方向の位置とＲＬ方向の位置とを検出する。これらの位置は、例えば、コロナル断面の画像データに基づいて検出することができる。肝臓と肺との境界のＳＩ方向、ＡＰ方向、ＲＬ方向の位置の交点が、肝臓と肺との境界の位置として求められる。肝臓と肺との境界の位置を求めた後、ステップＳＴ５に進む。 In step ST4, the position in the AP direction and the position in the RL direction of the boundary between the liver and the lung are detected. These positions can be detected based on, for example, image data of a coronal section. The intersection of the SI direction, AP direction, and RL direction positions of the liver-lung boundary is determined as the position of the liver-lung boundary. After obtaining the position of the boundary between the liver and lung, the process proceeds to step ST5.
ステップＳＴ５では、肝臓と肺との境界の位置にナビゲータ領域Ｒｎａｖ（図２参照）を設定する。ナビゲータ領域Ｒｎａｖを設定した後、ステップＳＴ６に進む。ステップＳＴ６では、ナビゲータ領域から肝臓の上端の位置情報を収集するためのナビゲータシーケンスを実行しながら、肝臓の画像データを収集するためのイメージングシーケンスを行う。画像データを収集したら、フローを終了する。 In step ST5, the navigator region R nav (see FIG. 2) is set at the position of the boundary between the liver and the lung. After the navigator area R nav is set, the process proceeds to step ST6. In step ST6, an imaging sequence for collecting liver image data is performed while executing a navigator sequence for collecting position information of the upper end of the liver from the navigator region. When the image data is collected, the flow ends.
第１の形態では、領域拡張法による２値化と、閾値処理による２値化とを実行し、面積比Ｒを求めている。領域拡張法による２値化では、どのスライスであっても、体内の領域は論理値１が割り当てられるので、肺にも肝臓にも論理値１が割り当てられる。一方、閾値処理による２値化では、肝臓には論理値１が割り当てられるが、肺には論理値０が割り当てられるので、スライスが、肺を横切るか、肺と肝臓との境界付近を横切るか、肝臓を横切るかによって、論理値１が割り当てられる領域の面積が異なる。したがって、スライスの面積比Ｒは、肺と肝臓との境界の位置で急激に変化するので、面積比Ｒが急激に変化する位置を検出することにより、肺と肝臓との境界の位置を検出することができる。 In the first embodiment, binarization by the region expansion method and binarization by threshold processing are executed to obtain the area ratio R. In binarization by the region expansion method, a logical value 1 is assigned to a region in the body in any slice, and therefore a logical value 1 is assigned to both the lung and the liver. On the other hand, in binarization by threshold processing, logical value 1 is assigned to the liver, but logical value 0 is assigned to the lung, so whether the slice crosses the lung or near the boundary between the lung and the liver. Depending on whether the liver is crossed, the area of the region to which the logical value 1 is assigned differs. Therefore, since the area ratio R of the slice changes abruptly at the position of the boundary between the lung and the liver, the position of the boundary between the lung and the liver is detected by detecting the position where the area ratio R changes abruptly. be able to.
（２）第２の形態
第２の形態のＭＲ装置は、第１の形態のＭＲ装置と比較すると、検出手段７４の処理が異なるが、その他の構成は第１の形態のＭＲ装置と同じである。したがって、第２の形態の説明にあたっては、主に、検出手段７４の処理を詳細に説明する。
(2) Second embodiment The MR device of the second embodiment is different from the MR device of the first embodiment in the processing of the detecting means 74, but the other configuration is the same as that of the MR device of the first embodiment is there. Therefore, in the description of the second embodiment, the processing of the detection means 74 will be mainly described in detail.
図１４は、第２の形態におけるＭＲ装置の動作フローを示す図である。
ステップＳＴ１〜ＳＴ２２は第１の形態と同じであるので説明は省略する。
FIG. 14 is a diagram showing an operation flow of the MR apparatus in the second embodiment.
Since steps ST1 to ST22 are the same as those in the first embodiment, the description thereof is omitted.
ステップＳＴ２２により、２値画像データＤＡ１（図８参照）が得られる。尚、２値画像データＤＡ１には、被検体の胴部だけでなく、左腕部および右腕部も描出されている。第２の形態では、左腕部および右腕部を削除する処理をする。この処理を実行するために、ステップＳＴ２２０に進む。 By step ST22, binary image data DA 1 (see FIG. 8) is obtained. Note that the binary image data DA 1, not only the torso of the subject, left arm and right arm have also been depicted. In the second mode, a process of deleting the left arm part and the right arm part is performed. In order to execute this process, the process proceeds to step ST220.
ステップＳＴ２２０では、検出手段７４が、２値画像データＤＡ１から、腕部を削除する処理を実行する（図１５参照）。 In step ST220, the detection means 74, from the binary image data DA 1, executes a process of deleting the arms (see Fig. 15).
図１５は、腕部のデータが削除された２値画像データＤＣ１を概略的に示す図である。
ステップＳＴ２２０では、２値画像データＤＡ１から、左腕部と右腕部とを削除するための画像処理を実行する。これにより、腕部が削除された２値画像データＤＣ１を得ることができる。図１６に、ステップＳＴ２２０の具体的な一例を示す。図１６では、ステップＳＴ２２０は、ステップＳＴ２２１（縮小処理）、ステップＳＴ２２２（領域拡張処理）、およびステップＳＴ２２３（拡大処理）を有している。以下に、ステップＳＴ２２１、ＳＴ２２２、およびＳＴ２２３について順に説明する。
Figure 15 is a binary image data DC 1 the data arm portion has been deleted is a view schematically showing.
In step ST220, from the binary image data DA 1, executes image processing for deleting the left arm and the right arm. Thus, it is possible to obtain the arm portion is deleted binary image data DC 1. FIG. 16 shows a specific example of step ST220. In FIG. 16, step ST220 includes step ST221 (reduction processing), step ST222 (region expansion processing), and step ST223 (enlargement processing). Below, step ST221, ST222, and ST223 are demonstrated in order.
ステップＳＴ２２１では、検出手段７４は、２値画像データＤＡ１に対して縮小処理を実行する。ここでは、注目画素に対して例えば９×９のピクセル領域を設定し、縮小処理を実行する。図１６には、縮小処理後の２値画像データを符号「ＤＡ１ｅ」で示してある。縮小処理を実行した後、ステップＳＴ２２２に進む。 In step ST221, the detection means 74 performs the reduction processing on the binary image data DA 1. Here, for example, a 9 × 9 pixel region is set for the target pixel, and the reduction process is executed. In FIG. 16, the binary image data after the reduction process is indicated by a symbol “DA 1e ”. After executing the reduction process, the process proceeds to step ST222.
ステップＳＴ２２２では、検出手段７４は、縮小処理後の２値画像データＤＡ１ｅの胴部にシード領域Ｒｓｅｅｄを設定し、領域拡張処理を実行する。シード領域Ｒｓｅｅｄを被検体の胴部に設定する方法としては、縮小処理後の２値画像データＤＡ１ｅのＲＬ方向の中心線ＣＬを用いる方法がある。この中心線ＣＬは、被検体の胴部を横切るので、中心線ＣＬ上にシード領域Ｒｓｅｅｄを設定することにより、シード領域Ｒｓｅｅｄを被検体の胴部に設定することができる。 In step ST222, the detection unit 74 sets the seed region R seed in the body of the binary image data DA 1e after the reduction process, and executes the area expansion process. As a method of setting the seed region R seed in the body of the subject, there is a method of using the center line CL in the RL direction of the binary image data DA 1e after the reduction processing. Since the center line CL crosses the body of the subject, the seed region R seed can be set on the body of the subject by setting the seed region R seed on the center line CL.
次に、検出手段７４は、シード領域Ｒｓｅｅｄを基準にして、論理値１の領域を拡張する処理を実行する。左腕部および右腕部は胴部から分離しているので、論理値１の領域は、左腕部および右腕部までは拡張されず、左腕部および右腕部には論理値０が割り当てられる。したがって、領域拡張処理を実行することにより、左腕部および右腕部を削除することができる。図１６には、領域拡張処理後の２値画像データを符号「ＤＡ１ｒ」で示してある。領域拡張処理を実行した後、ステップＳＴ２２３に進む。 Next, the detection unit 74 executes a process of expanding the region of the logical value 1 with reference to the seed region R seed . Since the left arm part and the right arm part are separated from the torso part, the logical value 1 area is not expanded to the left arm part and the right arm part, and a logical value 0 is assigned to the left arm part and the right arm part. Therefore, the left arm part and the right arm part can be deleted by executing the area expansion process. In FIG. 16, the binary image data after the area expansion processing is indicated by a symbol “DA 1r ”. After performing the area expansion process, the process proceeds to step ST223.
ステップＳＴ２２３では、検出手段７４は、領域拡張処理後の２値画像データＤＡ１ｒに対して拡大処理を実行する。拡大処理を実行することにより、胴部を元の大きさに戻すことができる。図１６には、拡大処理後の２値画像データを符号「ＤＡ１ｄ」で示してある。拡大処理後の２値画像データＤＡ１ｄが、図１５に示す腕部が削除された２値画像データＤＣ１として使用される。 In step ST223, the detection means 74 performs an enlargement process on the binary image data DA1r after the area extension process. By executing the enlargement process, the body portion can be returned to the original size. In FIG. 16, the binary image data after the enlargement process is indicated by a symbol “DA 1d ”. The binary image data DA 1d after the enlargement process is used as the binary image data DC 1 from which the arm portion shown in FIG. 15 is deleted.
尚、図１６では、ステップＳＴ２２０を１回実行することにより腕部を削除している。しかし、ステップＳＴ２２０を１回実行しても腕部を削除しきれない場合は、ステップＳＴ２２０を複数回実行してもよい。ステップＳＴ２２０が実行されるたびに腕部の面積は小さくなるので、１回のステップＳＴ２２０では腕部を削除しきれなくても、ステップＳＴ２２０を複数回実行することにより、腕部を削除することができる。また、図１６では、縮小処理、領域拡張処理、拡大処理を実行することにより腕部を削除しているが、別の処理方法により、腕部を削除してもよい。図１５に示す腕部が削除された２値画像データＤＣ１を得た後、ステップＳＴ２３に進む。 In FIG. 16, the arm is deleted by executing step ST220 once. However, if the arm part cannot be deleted even if step ST220 is executed once, step ST220 may be executed a plurality of times. Since the area of the arm portion decreases each time step ST220 is executed, even if the arm portion cannot be completely deleted in one step ST220, the arm portion can be deleted by executing step ST220 a plurality of times. it can. In FIG. 16, the arm is deleted by executing the reduction process, the area expansion process, and the enlargement process, but the arm may be deleted by another processing method. After the arm unit shown in FIG. 15 was obtained binary image data DC 1 that was deleted, the process proceeds to step ST23.
ステップＳＴ２３では、第２の２値化手段７３が、領域拡張法を用いずに、通常の閾値処理を用いて、スライスＳＬ１の画像データＤ１の２値化を実行する。この２値化は、第１の形態のステップＳＴ２３で実行される２値化と同じである。図１７に、通常の閾値処理でスライスＳＬ１の画像データＤ１を２値化することにより得られた２値画像データＤＢ１を概略的に示す。２値画像データＤＢ１を得た後、ステップＳＴ２３０に進む。 In step ST23, the second binarizing means 73, without using the region growing method, using conventional thresholding, executes binary image data D 1 of the slice SL 1. This binarization is the same as the binarization executed in step ST23 of the first embodiment. FIG. 17 schematically shows binary image data DB 1 obtained by binarizing the image data D 1 of the slice SL 1 by normal threshold processing. After obtaining the binary image data DB 1 , the process proceeds to step ST230.
ステップＳＴ２３０では、検出手段７４が、２値画像データＤＢ１に対して、左腕部と右腕部とを削除するための画像処理を実行する。ステップＳＴ２３０で実行される画像処理は、図１６に示す画像処理（縮小処理、領域拡張処理、拡大処理）と同じである。２値画像データＤＢ１は肺に論理値０が割り当てられているので、縮小処理、領域拡張処理、拡大処理を実行すると、腕部が削除されるだけでなく、胴部の領域が狭くなる。図１８に、腕部が削除された２値画像データＤＤ１を概略的に示す。腕部を削除した後、ステップＳＴ２４に進む（図１９参照）。 In step ST230, the detection means 74 performs image processing for deleting the left arm portion and the right arm portion on the binary image data DB 1 . The image processing executed in step ST230 is the same as the image processing (reduction processing, area expansion processing, enlargement processing) shown in FIG. Since the logical value 0 is assigned to the lung in the binary image data DB 1 , when the reduction process, the area expansion process, and the enlargement process are executed, not only the arm part is deleted, but also the body part area becomes narrow. FIG. 18 schematically shows binary image data DD 1 from which the arm portion is deleted. After deleting the arm, the process proceeds to step ST24 (see FIG. 19).
図１９は、ステップＳＴ２４で実行される処理を説明するための図である。
ステップＳＴ２４では、検出手段７４が、２値画像データＤＣ１の中の論理値１が割り当てられている領域の面積Ａと、２値画像データＤＤ１の中の論理値１が割り当てられている領域の面積Ｂとを計算する。面積ＡおよびＢの値を求めたら、検出手段７４は、面積比Ｔ＝Ｂ／Ａを計算する。
FIG. 19 is a diagram for explaining the process executed in step ST24.
In step ST24, the detection means 74, the area A of the region logical value 1 in the binary image data DC 1 is allocated, the logic value 1 in the binary image data DD 1 is allocated region The area B of After obtaining the values of the areas A and B, the detection means 74 calculates the area ratio T = B / A.
図１９に示すように、面積Ｂは面積Ａよりもかなり小さいので、面積比Ｔは、１よりもかなり小さい値になることがわかる。 As shown in FIG. 19, since the area B is considerably smaller than the area A, it can be seen that the area ratio T is considerably smaller than 1.
また、ステップＳＴ２４では、２値画像データＤＣ１に基づいて、被検体の胴部のＲＬ方向の範囲ＷＲＬと、胴部のＡＰ方向の範囲ＷＡＰを求める。２値画像データＤＣ１では、被検体の胴部は論理値１で表されているので、論理値１の領域のＲＬ方向の範囲が、被検体の胴部のＲＬ方向の範囲ＷＲＬであり、論理値１の領域のＡＰ方向の範囲が、被検体の胴部のＡＰ方向の範囲ＷＡＰとなる。また、２値画像データＤＣ１は腕部が削除されているので、被検体の胴部にのみ論理値１が割り当てられる。したがって、被検体の胴部のＲＬ方向の範囲ＷＲＬから、被検体の腕部を確実に除外することができるので、範囲ＷＲＬを求めるときの誤差を十分に小さくすることができる。 In step ST24, based on the binary image data DC 1, obtains a range W RL and RL direction of the body portion of the subject, the AP direction of the range W AP of the barrel. In the binary image data DC 1 , the torso of the subject is represented by a logical value 1, so the range in the RL direction of the region of the logical value 1 is the range W RL in the RL direction of the torso of the subject. The range in the AP direction of the region of logical value 1 is the AP direction range W AP of the body of the subject. Further, the binary image data DC 1 since the arm portion is removed, the logic value 1 is assigned only to the torso of the subject. Therefore, the range W RL and RL direction of the body portion of the subject, it is possible to exclude securely the arm of the subject, it is possible to sufficiently reduce the error when determining the range W RL.
このようにして、ステップＳＴ２が実行される。尚、図１５〜図１９では、スライスＳＬ１の画像データＤ１に対してステップＳＴ２を実行した例について説明されている。しかし、他のスライスＳＬ２〜ＳＬｍの各々の画像データに対しても、スライスＳＬ１の画像データＤ１と同様に、ステップＳＴ２を実行し、面積比Ｔと、範囲ＷＲＬおよびＷＡＰとを求める。各スライスの画像データに対してステップＳＴ２を実行した後、ステップＳＴ３に進む。 In this way, step ST2 is executed. Incidentally, it is described an example in which the performance of step ST2 respect FIGS. 15 In 19, the image data D 1 of the slice SL 1. However, for each of the image data of the other slice SL 2 to SL m, similarly to the image data D 1 of the slice SL 1, perform the step ST2, the the area ratio T, a range W RL and W AP Ask for. After performing step ST2 on the image data of each slice, the process proceeds to step ST3.
ステップＳＴ３では、検出手段７４が、ステップＳＴ２で求められたスライスＳＬ１〜ＳＬｍにおける面積比Ｔに基づいて、肺と肝臓との境界のＳＩ方向の位置を検出する。 At step ST3, the detection means 74, based on the area ratio T of the slice SL 1 to SL m obtained in step ST2, the detecting the SI direction position of the boundary between the lungs and the liver.
図２０は、スライスＳＬ１〜ＳＬｍにおける面積比Ｔのグラフである。
面積比Ｔのグラフは、面積比Ｒのグラフ（図１３参照）と同様の傾向を有する。したがって、面積比Ｔが急激に変化する位置を検出することにより、肺と肝臓との境界のＳＩ方向の位置を検出することができる。第２の形態では、スライスＳＬｉの位置が、肝臓と肺との境界のＳＩ方向の位置として検出される。境界のＳＩ方向の位置を検出した後、ステップＳＴ４に進む。
FIG. 20 is a graph of the area ratio T in the slices SL 1 to SL m .
The graph of area ratio T has the same tendency as the graph of area ratio R (see FIG. 13). Therefore, by detecting the position where the area ratio T changes abruptly, the position in the SI direction of the boundary between the lung and the liver can be detected. In the second form, the position of the slice SL i is detected as the position in the SI direction of the boundary between the liver and the lung. After detecting the position of the boundary in the SI direction, the process proceeds to step ST4.
ステップＳＴ４では、肝臓と肺との境界のＡＰ方向の位置とＲＬ方向の位置とを検出する。これらの位置は、例えば、コロナル断面の画像データに基づいて検出することができる。肝臓と肺との境界のＳＩ方向、ＡＰ方向、ＲＬ方向の位置の交点が、肝臓と肺との境界の位置として求められる。尚、肝臓と肺との境界のＡＰ方向およびＲＬ方向の位置を求める場合は、それぞれ、ステップＳＴ２４で求めた範囲ＷＡＰおよびＷＲＬが制約条件として使用される。範囲ＷＡＰおよびＷＲＬを制約条件として使用することにより、肝臓と肺との境界のＡＰ方向およびＲＬ方向の位置が、被検体の体外に設定されることを確実に防止することができる。肝臓と肺との境界の位置を求めた後、ステップＳＴ５に進む。 In step ST4, the position in the AP direction and the position in the RL direction of the boundary between the liver and the lung are detected. These positions can be detected based on, for example, image data of a coronal section. The intersection of the SI direction, AP direction, and RL direction positions of the liver-lung boundary is determined as the position of the liver-lung boundary. In the case of obtaining the position of the AP direction and the RL direction of the boundary between the liver and lungs, respectively, the range W AP and W RL obtained in step ST24 is used as a constraint. By using the ranges W AP and W RL as constraints, it is possible to reliably prevent the positions in the AP direction and RL direction of the boundary between the liver and the lung from being set outside the body of the subject. After obtaining the position of the boundary between the liver and lung, the process proceeds to step ST5.
ステップＳＴ５では、肝臓と肺との境界の位置にナビゲータ領域Ｒｎａｖ（図２参照）を設定する。ナビゲータ領域Ｒｎａｖを設定した後、ステップＳＴ６に進む。ステップＳＴ６では、ナビゲータ領域から肝臓の上端の位置情報を収集するためのナビゲータシーケンスを実行しながら、肝臓の画像データを収集するためのイメージングシーケンスを行う。画像データを収集したら、フローを終了する。 In step ST5, the navigator region R nav (see FIG. 2) is set at the position of the boundary between the liver and the lung. After the navigator area R nav is set, the process proceeds to step ST6. In step ST6, an imaging sequence for collecting liver image data is performed while executing a navigator sequence for collecting position information of the upper end of the liver from the navigator region. When the image data is collected, the flow ends.
第２の形態では、腕部が削除された２値画像データを用いて面積比Ｔを求めている。面積比Ｔは、肺と肝臓との境界の位置で急激に変化するので、面積比Ｔが急激に変化する位置を検出することにより、肺と肝臓との境界の位置を検出することができる。 In the second embodiment, the area ratio T is obtained using binary image data from which the arm portion is deleted. Since the area ratio T changes abruptly at the position of the boundary between the lung and the liver, the position of the boundary between the lung and the liver can be detected by detecting the position where the area ratio T changes abruptly.
第２の形態は、２値画像データから腕部を削除する処理を実行している。したがって、被検体の胴部のみが描出された２値画像データを得ることができるので、被検体の胴部のＲＬ方向の範囲ＷＲＬとＡＰ方向の範囲ＷＡＰとを十分な精度で求めることができる。また、第２の形態では、これらの範囲ＷＲＬおよび範囲ＷＡＰを肺と肝臓との境界の位置を検出するときの制約条件として使用することができるので、肺と肝臓との境界が体外に設定されることを確実に防止することができる。 In the second embodiment, a process of deleting the arm portion from the binary image data is executed. Therefore, it is possible to obtain a binary image data in which only the torso of the subject is rendered, determining the range W AP range W RL and AP direction RL direction of the body portion of the subject with sufficient accuracy Can do. In the second embodiment, since these ranges W RL and scope W AP can be used as a constraint condition for detecting the position of the boundary between the lungs and the liver, the boundary between the lungs and the liver of the body Setting can be surely prevented.
第２の形態では、腕部が削除された２値画像データを用いて面積比Ｔを求めている。面積比Ｔは、肝臓側では１に近い値になり、肺側では０に近い値になる。したがって、肝臓側の面積比と肺側の面積比との差が、第１の形態の場合（図１３参照）よりも大きくなるので、肺と肝臓との境界の検出精度を更に向上させることが可能となる。 In the second embodiment, the area ratio T is obtained using binary image data from which the arm portion is deleted. The area ratio T is close to 1 on the liver side and close to 0 on the lung side. Therefore, since the difference between the area ratio on the liver side and the area ratio on the lung side is larger than that in the first embodiment (see FIG. 13), the detection accuracy of the boundary between the lung and the liver can be further improved. It becomes possible.
第１および第２の形態では、ローカライザスキャンＬＳにおけるスライスＳＬ１〜ＳＬｍはアキシャルである（図５参照）。しかし、本発明は、第１の部位と第２の部位との境界の位置を検出することができるのであれば、スライスはアキシャルに限定されることはなく、例えば、サジタル、コロナル、オブリークであってもよい。 In the first and second embodiments, the slices SL 1 to SL m in the localizer scan LS are axial (see FIG. 5). However, in the present invention, if the position of the boundary between the first part and the second part can be detected, the slice is not limited to the axial, for example, sagittal, coronal, oblique. May be.
第１および第２の形態では、ステップＳＴ２２で領域拡張法を用いた２値化を実行し、ステップＳＴ２３では閾値処理を用いた２値化を実行している。しかし、第１の部位と第２の部位との境界の位置を検出することができるのであれば、領域拡張法や閾値処理の２値化に限定されることはなく、他の手法を用いた２値化であってもよい。 In the first and second embodiments, binarization using the region expansion method is executed in step ST22, and binarization using threshold processing is executed in step ST23. However, as long as the position of the boundary between the first part and the second part can be detected, the method is not limited to binarization of the region expansion method and threshold processing, and other methods are used. It may be binarized.
第１および第２の形態では、２値画像データの特徴量として、論理値１の面積を求めている。しかし、論理値１の面積の代わりに論理値０の面積を求め、論理値０の面積の比を用いて、肝臓と肺との境界の位置を検出してもよい。 In the first and second embodiments, the area of the logical value 1 is obtained as the feature amount of the binary image data. However, the area of the logical value 0 may be obtained instead of the area of the logical value 1, and the position of the boundary between the liver and the lung may be detected using the area ratio of the logical value 0.
第１および第２の形態では、論理値１の面積比Ｒ（面積比Ｔ）＝Ｂ／Ａを用いて肝臓と肺との境界の位置を検出している。しかし、面積比として、Ｂ／Ａの代わりに、Ａ／Ｂを用いてもよい。また、Ｂ／ＡあるいはＡ／Ｂに一定の係数Ｋを乗算し、Ｋ（Ｂ／Ａ）あるいはＫ（Ａ／Ｂ）を用いて境界を検出してもよい。 In the first and second embodiments, the position of the boundary between the liver and the lung is detected using an area ratio R (area ratio T) = B / A of logical value 1. However, A / B may be used as the area ratio instead of B / A. Alternatively, B / A or A / B may be multiplied by a constant coefficient K, and the boundary may be detected using K (B / A) or K (A / B).
第１および第２の形態では、肝臓と肺との境界の位置を検出している。しかし、本発明は、肝臓と肺との境界の位置の検出に限定されることはなく、他の臓器や器官の境界の位置を検出するのにも適用することができる。 In the first and second embodiments, the position of the boundary between the liver and the lung is detected. However, the present invention is not limited to the detection of the position of the boundary between the liver and the lung, and can also be applied to detect the position of the boundary between other organs and organs.
第１および第２の形態では、ＭＲ装置の例について説明されているが、本発明は、ＭＲ装置以外の医用装置（例えば、ＣＴ装置）にも適用することができる。 In the first and second embodiments, examples of MR apparatuses have been described. However, the present invention can also be applied to medical apparatuses (for example, CT apparatuses) other than MR apparatuses.
２ マグネット
３ テーブル
３ａ クレードル
４ 受信コイル
５ 送信器
６ 勾配磁場電源
７ 制御部
８ 操作部
９ 表示部
１０ 被検体
２１ ボア
７１ 画像データ作成手段
７２ 第１の２値化手段
７３ 第２の２値化手段
７４ 検出手段
１００ ＭＲ装置
2 Magnet 3 Table 3a Cradle 4 Receiving coil 5 Transmitter 6 Gradient magnetic field power supply 7 Control unit 8 Operation unit 9 Display unit 10 Subject 21 Bore 71 Image data creation means 72 First binarization means 73 Second binarization Means 74 Detection means 100 MR apparatus
Claims (15)
前記第１の部位を横切るスライスと前記第２の部位を横切るスライスを含む複数のスライスの各々の画像データを作成する画像データ作成手段と、
前記第１の部位および前記第２の部位が第１の論理値を有し、背景領域が第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第１の２値化手段と、
前記第１の部位が前記第１の論理値を有し、前記第２の部位および前記背景領域が前記第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第２の２値化手段と、
前記第１の２値化手段により得られた第１の２値画像データと、前記第２の２値化手段により得られた第２の２値画像データとに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する検出手段とを有し、
前記検出手段は、
前記第１の２値画像データの特徴量と、前記第２の２値画像データの特徴量とに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する、境界検出装置。 A boundary detection device for detecting a boundary between the first part and the second part based on data obtained by scanning an imaging part including a first part and a second part. ,
Image data creating means for creating image data of each of a plurality of slices including a slice crossing the first part and a slice crossing the second part;
First that binarizes image data of each of the plurality of slices so that the first part and the second part have a first logical value and the background region has a second logical value Binarization means of
The image data of each of the plurality of slices is binarized so that the first part has the first logical value and the second part and the background region have the second logical value. Second binarizing means for
Based on the first binary image data obtained by the first binarization means and the second binary image data obtained by the second binarization means, the first part And a detecting means for detecting a boundary between the second part and the second part,
The detection means includes
A boundary detection device that detects a boundary between the first part and the second part based on a feature quantity of the first binary image data and a feature quantity of the second binary image data .
前記第２の２値画像データの特徴量は、前記第２の２値画像データにおける前記第１の論理値の面積である、請求項１に記載の境界検出装置。 The feature amount of the first binary image data is an area of the first logical value in the first binary image data,
The boundary detection device according to claim 1, wherein the feature amount of the second binary image data is an area of the first logical value in the second binary image data.
前記第１の２値画像データにおける前記第１の論理値の面積と、前記第２の２値画像データにおける前記第１の論理値の面積とを求め、これらの面積の比に基づいて、前記境界を検出する、請求項２に記載の境界検出装置。 The detection means includes
An area of the first logical value in the first binary image data and an area of the first logical value in the second binary image data are obtained, and based on a ratio of these areas, the area The boundary detection apparatus according to claim 2, wherein the boundary is detected.
前記第１の部位を横切るスライスと前記第２の部位を横切るスライスを含む複数のスライスの各々の画像データを作成する画像データ作成手段と、
前記第１の部位および前記第２の部位が第１の論理値を有し、背景領域が第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第１の２値化手段と、
前記第１の部位が前記第１の論理値を有し、前記第２の部位および前記背景領域が前記第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第２の２値化手段と、
前記第１の２値化手段により得られた第１の２値画像データと、前記第２の２値化手段により得られた第２の２値画像データとに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する検出手段とを有し、
前記検出手段は、
前記第１の２値画像データから所定の部位を削除する第１の削除処理と、前記第２の２値画像データから前記所定の部位を削除する第２の削除処理とを実行し、
前記第１の削除処理後の第１の２値画像データの特徴量と、前記第２の削除処理後の第２の２値画像データの特徴量とに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する、境界検出装置。 A boundary detection device for detecting a boundary between the first part and the second part based on data obtained by scanning an imaging part including a first part and a second part. ,
Image data creating means for creating image data of each of a plurality of slices including a slice crossing the first part and a slice crossing the second part;
First that binarizes image data of each of the plurality of slices so that the first part and the second part have a first logical value and the background region has a second logical value Binarization means of
The image data of each of the plurality of slices is binarized so that the first part has the first logical value and the second part and the background region have the second logical value. Second binarizing means for
Based on the first binary image data obtained by the first binarization means and the second binary image data obtained by the second binarization means, the first part And a detecting means for detecting a boundary between the second part and the second part,
The detection means includes
Executing a first deletion process for deleting a predetermined part from the first binary image data and a second deletion process for deleting the predetermined part from the second binary image data;
Based on the feature quantity of the first binary image data after the first deletion process and the feature quantity of the second binary image data after the second deletion process, the first portion and the A boundary detection device that detects a boundary with a second part.
前記第２の削除処理後の第２の２値画像データの特徴量は、前記第２の削除処理後の第２の２値画像データにおける前記第１の論理値の面積である、請求項４に記載の境界検出装置。 The feature amount of the first binary image data after the first deletion process is an area of the first logical value in the first binary image data after the first deletion process,
The feature quantity of the second binary image data after the second deletion process is an area of the first logical value in the second binary image data after the second deletion process. The boundary detection device described in 1.
前記第１の削除処理後の第１の２値画像データにおける前記第１の論理値の面積と、前記第２の削除処理後の第２の２値画像データにおける前記第１の論理値の面積とを求め、これらの面積の比に基づいて、前記境界を検出する、請求項５に記載の境界検出装置。 The detection means includes
The area of the first logical value in the first binary image data after the first deletion process and the area of the first logical value in the second binary image data after the second deletion process The boundary detection device according to claim 5, wherein the boundary is detected based on a ratio of these areas.
前記第２の２値化手段は、閾値処理を用いた２値化である、請求項１〜１０のうちのいずれか一項に記載の境界検出装置。 The first binarization means is binarization using a region expansion method,
The boundary detection apparatus according to claim 1, wherein the second binarization unit is binarization using threshold processing.
前記第１の部位を横切るスライスと前記第２の部位を横切るスライスを含む複数のスライスの各々の画像データを作成する画像データ作成処理と、
前記第１の部位および前記第２の部位が第１の論理値を有し、背景領域が第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第１の２値化処理と、
前記第１の部位が前記第１の論理値を有し、前記第２の部位および前記背景領域が前記第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第２の２値化処理と、
前記第１の２値化処理により得られた第１の２値画像データと、前記第２の２値化処理により得られた第２の２値画像データとに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する検出処理であって、前記第１の２値画像データの特徴量と、前記第２の２値画像データの特徴量とに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する検出処理と、
を計算機に実行させるためのプログラム。 A program for a boundary detection device that detects a boundary between the first part and the second part based on data obtained by scanning an imaging part including the first part and the second part. There,
Image data creation processing for creating image data of each of a plurality of slices including a slice crossing the first part and a slice crossing the second part;
First that binarizes image data of each of the plurality of slices so that the first part and the second part have a first logical value and the background region has a second logical value Binarization processing of
The image data of each of the plurality of slices is binarized so that the first part has the first logical value and the second part and the background region have the second logical value. A second binarization process,
Based on the first binary image data obtained by the first binarization process and the second binary image data obtained by the second binarization process, the first part Detection process for detecting a boundary between the first binary image data and the second binary image data based on a feature value of the first binary image data. Detection processing for detecting a boundary between the part and the second part;
A program to make a computer execute.
前記第１の部位を横切るスライスと前記第２の部位を横切るスライスを含む複数のスライスの各々の画像データを作成する画像データ作成処理と、
前記第１の部位および前記第２の部位が第１の論理値を有し、背景領域が第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第１の２値化処理と、
前記第１の部位が前記第１の論理値を有し、前記第２の部位および前記背景領域が前記第２の論理値を有するように、前記複数のスライスの各々の画像データを２値化する第２の２値化処理と、
前記第１の２値化処理により得られた第１の２値画像データと、前記第２の２値化処理により得られた第２の２値画像データとに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する検出処理であって、前記第１の２値画像データから所定の部位を削除する第１の削除処理と、前記第２の２値画像データから前記所定の部位を削除する第２の削除処理とを実行し、前記第１の削除処理後の第１の２値画像データの特徴量と、前記第２の削除処理後の第２の２値画像データの特徴量とに基づいて、前記第１の部位と前記第２の部位との境界を検出する検出処理と、
を計算機に実行させるためのプログラム。
A program for a boundary detection device that detects a boundary between the first part and the second part based on data obtained by scanning an imaging part including the first part and the second part. There,
Image data creation processing for creating image data of each of a plurality of slices including a slice crossing the first part and a slice crossing the second part;
First that binarizes image data of each of the plurality of slices so that the first part and the second part have a first logical value and the background region has a second logical value Binarization processing of
The image data of each of the plurality of slices is binarized so that the first part has the first logical value and the second part and the background region have the second logical value. A second binarization process,
Based on the first binary image data obtained by the first binarization process and the second binary image data obtained by the second binarization process, the first part Detection process for detecting a boundary between the first binary image data and the second binary image data, and a detection process for detecting a boundary between the first binary image data and the second binary image data. A second deletion process for deleting a predetermined part, a feature amount of the first binary image data after the first deletion process, and a second binary image after the second deletion process A detection process for detecting a boundary between the first part and the second part based on a feature amount of data;
A program to make a computer execute.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2013017375A JP6139151B2 (en) | 2013-01-31 | 2013-01-31 | Boundary detection device, magnetic resonance device, and program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2013017375A JP6139151B2 (en) | 2013-01-31 | 2013-01-31 | Boundary detection device, magnetic resonance device, and program |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2014147480A true JP2014147480A (en) | 2014-08-21 |
| JP2014147480A5 JP2014147480A5 (en) | 2016-03-03 |
| JP6139151B2 JP6139151B2 (en) | 2017-05-31 |
Family
ID=51571066
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2013017375A Active JP6139151B2 (en) | 2013-01-31 | 2013-01-31 | Boundary detection device, magnetic resonance device, and program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6139151B2 (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016120128A (en) * | 2014-12-25 | 2016-07-07 | ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー | Magnetic resonance apparatus and program |
| JP2017113439A (en) * | 2015-12-25 | 2017-06-29 | ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー | Center line determination device, medical device and program |
| CN112580663A (en) * | 2020-12-09 | 2021-03-30 | 山东志盈医学科技有限公司 | Method and apparatus for coverslip boundary removal in digital slide scanner |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09516A (en) * | 1995-06-23 | 1997-01-07 | Toshiba Medical Eng Co Ltd | X-ray computer tomographic system |
| JP2004294120A (en) * | 2003-03-25 | 2004-10-21 | Nagoya Electric Works Co Ltd | X-ray inspection device, x-ray inspection method and control program of x-ray inspection device |
| JP2012096025A (en) * | 2010-10-08 | 2012-05-24 | Toshiba Corp | Apparatus and method for processing image |
| JP2012115399A (en) * | 2010-11-30 | 2012-06-21 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | Medical apparatus and program |
-
2013
- 2013-01-31 JP JP2013017375A patent/JP6139151B2/en active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09516A (en) * | 1995-06-23 | 1997-01-07 | Toshiba Medical Eng Co Ltd | X-ray computer tomographic system |
| JP2004294120A (en) * | 2003-03-25 | 2004-10-21 | Nagoya Electric Works Co Ltd | X-ray inspection device, x-ray inspection method and control program of x-ray inspection device |
| JP2012096025A (en) * | 2010-10-08 | 2012-05-24 | Toshiba Corp | Apparatus and method for processing image |
| JP2012115399A (en) * | 2010-11-30 | 2012-06-21 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | Medical apparatus and program |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016120128A (en) * | 2014-12-25 | 2016-07-07 | ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー | Magnetic resonance apparatus and program |
| JP2017113439A (en) * | 2015-12-25 | 2017-06-29 | ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー | Center line determination device, medical device and program |
| CN112580663A (en) * | 2020-12-09 | 2021-03-30 | 山东志盈医学科技有限公司 | Method and apparatus for coverslip boundary removal in digital slide scanner |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP6139151B2 (en) | 2017-05-31 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US8634616B2 (en) | Method, apparatus, and computer program product for acquiring medical image data | |
| JP2006246941A (en) | Image processing apparatus and vessel tracking method | |
| JP2007181679A (en) | Computer-aided detection system utilizing analysis as precursor to spatial analysis | |
| US20150110375A1 (en) | Segmentation highlighter | |
| JP2010528750A (en) | Inspection of tubular structures | |
| JP2009279218A (en) | Magnetic resonance imaging apparatus and method | |
| US20100177945A1 (en) | Image processing method, image processing apparatus, and image processing program | |
| US20050203381A1 (en) | Magnetic resonance method and apparatus for determining the position and/or orientation of the image plane of slice image exposures of a vessel region in a contrast agent bolus examination | |
| JP5762460B2 (en) | Magnetic resonance apparatus and program | |
| CN104428684A (en) | Method for maintaining geometric alignment of scans in cases of strong patient motion | |
| JP6139151B2 (en) | Boundary detection device, magnetic resonance device, and program | |
| JP5879217B2 (en) | Detection device, medical device, and program | |
| JP2007289335A (en) | Medical image diagnosis support device | |
| JP6450519B2 (en) | Blood vessel detection device, magnetic resonance device, and program | |
| CN1983332A (en) | Improved segmentation of nodules for computer assisted diagnosis | |
| JP6176843B2 (en) | Blood vessel detection device, magnetic resonance device, and program | |
| JP2016159139A (en) | Medical image processing apparatus, medical image diagnostic apparatus, medical image processing method and ultrasonic image processing method | |
| US10417765B2 (en) | Adaptive segmentation for rotational C-arm computed tomography with a reduced angular range | |
| JP2019154744A (en) | Medical image processing device, medical image diagnostic device, and medical image processing program | |
| JP2008173213A (en) | Device for supporting medical image diagnosis | |
| US9978143B2 (en) | Centerline determining apparatus, medical apparatus, and program | |
| JP6378715B2 (en) | Blood vessel detection device, magnetic resonance imaging device, and program | |
| JP6855237B2 (en) | Blood vessel detector, magnetic resonance imaging device, and program | |
| KR101495489B1 (en) | Medical image processor and medical image quality improving method for the same | |
| US20230225709A1 (en) | Medical image processing device, ultrasonic diagnostic apparatus, and storage medium |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20150525 |
|
| RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20150602 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20160113 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20160113 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20161124 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20161129 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20170224 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20170404 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20170427 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6139151 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |