JP2015112487A - 医用画像における構造物をセグメンテーションする医用画像処理装置、医用画像をセグメンテーションするための方法及び医用画像をセグメンテーションするコンピュータプログラムを記憶する記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (30)
- X線による被検体に関する非造影画像から高吸収体領域を特定する特定処理部と、
前記被検体に関する造影画像と前記非造影画像との差分処理をすることにより差分画像を発生する差分画像発生部と、
前記特定された高吸収体領域を参照して前記差分画像に含まれる血管組織を分類する血管分類処理部とを具備することを特徴とする医用画像処理装置。 - 前記差分処理の前工程で前記造影画像と前記非造影画像との位置合わせを行うレジストレーション処理部をさらに備えることを特徴とする請求項1記載の医用画像処理装置。
- 前記差分画像から血管領域を抽出する血管領域抽出部をさらに備え、
前記血管分類処理部は、前記抽出された血管領域から血管組織を初期的に分類し前記高吸収体領域により修正することを特徴とする請求項1記載の医用画像処理装置。 - 前記高吸収体領域は石灰化部とステントとの少なくとも一方であることを特徴とする請求項1記載の医用画像処理装置。
- 前記血管分類処理部は、前記血管組織から血管壁と血管内腔との少なくとも一方を分類することを特徴とする請求項1記載の医用画像処理装置。
- 前記血管分類処理部は、前記血管壁と前記血管内腔との少なくとも一方を用いて血管狭窄率を算出することを特徴とする請求項5記載の医用画像処理装置。
- 医用画像を複数の構造物領域に分類するための装置であって、
前記構造物領域を含む第1、第2のセットを受け取るためのデータ処理ユニットと、
前記第1のセットから第1のタイプの特徴を有する第1の構造物領域を特定し、前記第2のセットから第2のタイプの特徴を有する第2の構造物領域を特定するように構成された分類ユニットと、
前記第1の構造物領域を用いて前記第2の構造物領域の範囲を補正するセグメンテーションユニットと
を備える装置。 - a)前記分類ユニットが、前記第1のセットおよび前記医用画像に関する少なくとも1つの他のセットから前記第1の構造物領域を判断するように構成され、
b)前記分類ユニットが、前記第2のセットおよび前記医用画像に関する少なくとも1つのさらに他のセットから前記第2の構造物領域を判断するように構成される
のうちの少なくとも1つである、請求項7に記載の装置。 - 前記セグメンテーションユニットが、前記第1のセット、前記第2のセット、前記医用画像に関する他のセットとの少なくとも一つから前記第1、第2の構造物領域を特定する
請求項7に記載の装置。 - 前記第1の構造物領域が石灰化領域とステント領域のうちの少なくとも1つであり、前記第1のセットが非造影画像のセットであり、前記第2の構造物領域が血管領域であり、前記第2のセットがサブトラクション画像および造影画像のうちの少なくとも1つである請求項7に記載の装置。
- 前記第2の構造物領域は血管壁又は血管内腔領域である請求項7に記載の装置。
- 前記セグメンテーションユニットにより前記血管壁又は血管内腔領域から血管狭窄が定量化される請求項11に記載の装置。
- 前記第1のセットおよび前記第2のセットは複数のボクセルから構成される3次元画像からなり、
前記第1のセット内の複数のボクセルのそれぞれについて前記第1の構造物領域であるか否かが判断され、
前記第2のセット内の複数のボクセルのそれぞれについて前記第2の構造物領域であるか否かが判断される請求項7に記載の装置。 - 前記第1のセット内の複数のボクセルのそれぞれについて前記第1の構造物領域である第1の可能性が判断され、前記第2のセット内の複数のボクセルのそれぞれについて前記第2の構造物領域である第2の可能性が判断される請求項7に記載の装置。
- 前記第1、第2の構造物である第1、第2の可能性のレベルを判断し、前記レベルのセットの速度関数が前記第1の可能性および前記第2の可能性のうちの少なくとも1つに応じて決定される請求項14に記載の装置。
- 前記第1、第2の構造物の判断処理に教師なし分類技術が用いられる請求項7に記載の装置。
- 前記第1、第2のセットが位置合わせされる請求項7に記載の装置。
- 前記セグメンテーションユニットが、前記第1のセットおよび前記第2のセットのうちの少なくとも1つにおいて前記第1,第2のタイプの特徴により前記第1,第2の構造物を近似的にセグメンテーションし、
a)前記第1のタイプの特徴により前記第1の構造物を近似的にセグメンテーションすることにより、前記第1のセットから前記第1の構造物領域を特定し、
b)前記第2のタイプの特徴により前記第2の構造物を近似的にセグメンテーションすることにより、前記第2のセットから前記第2の構造物領域を特定する請求項7に記載の装置。 - 前記第1のセットがそれぞれ個々の値を有する複数のボクセルを備え、前記第1のタイプの特徴の前記分類を判断することが、各ボクセルの前記値と閾値の値との比較に応じて前記複数のボクセルからボクセルのサブセットを選択する請求項7に記載の装置。
- 前記閾値は複数の閾値候補のそれぞれに対する選択パラメータにより選択される請求項19に記載の装置。
- 前記選択パラメータがベイズ情報量規準を備える請求項20に記載の装置。
- 前記第1のタイプの特徴の前記分類を判断するために前記ボクセルの前記サブセットに対して連結成分解析を行う請求項20に記載の装置。
- 前記第1のタイプの特徴の前記分類を判断するために前記連結成分解析から得られる少なくとも1つの個別の領域に信号強度分布を適合させる請求項22に記載の装置。
- 前記信号強度分布を適合させるために教師なし学習手法を使用する請求項23に記載の装置。
- 前記教師なし学習法が、混合ガウス分布モデル、K平均、期待値最大化のうちの少なくとも1つを備える請求項24に記載の装置。
- 前記第2のタイプの特徴の前記分類を判断することが、
血管を区間に分割することと、
領域に前記区間をグループ化し、各領域に重み付きカーネルを適用することと、
各領域に多クラス分布を適用することと、
各領域に対して、分類アルゴリズムに基づいて前記第2のタイプの特徴の分類を判断することと
を備える、請求項7に記載の装置。 - 前記第1の医用画像データおよび前記第2の医用画像データがそれぞれ、ボリューム医用画像データを備える、請求項7に記載の装置。
- 医用画像データの前記第1のセットおよび医用画像データの前記第2のセットがそれぞれ、CTデータ、MRIデータ、PETデータ、SPECTデータのうちの少なくとも1つを備える、請求項7に記載の装置。
- 医用画像データをセグメンテーションするための方法であって、
第1の医用画像を示す医用画像データの第1のセット、および第2の医用画像を示す医用画像データの第2のセットを得ることであって、少なくとも1つの構造物が医用画像データの前記第1のセットおよび医用画像データの前記第2のセットにおいて示される、得ることと、
医用画像データの前記第1のセットから第1のタイプの特徴の分類を判断することと、
医用画像データの前記第2のセットから第2のタイプの特徴の分類を判断することと、
医用画像データの前記第1のセットからの前記第1のタイプの特徴の前記分類と医用画像データの前記第2のセットからの前記第2のタイプの特徴の前記分類との両方に応じて前記構造物を表す医用画像データを識別することと
を備える方法。 - 請求項29に記載の方法を行うためのコンピュータプログラムを記憶する、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
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