JP2015217039A - 画像処理装置、方法およびプログラム - Google Patents
画像処理装置、方法およびプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2015217039A JP2015217039A JP2014101719A JP2014101719A JP2015217039A JP 2015217039 A JP2015217039 A JP 2015217039A JP 2014101719 A JP2014101719 A JP 2014101719A JP 2014101719 A JP2014101719 A JP 2014101719A JP 2015217039 A JP2015217039 A JP 2015217039A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- landmark
- dimensional images
- detected
- representative
- image
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title abstract description 27
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 46
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 42
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 20
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 15
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims description 8
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 16
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 11
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 3
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 3
- 239000002872 contrast media Substances 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 2
- 206010060862 Prostate cancer Diseases 0.000 description 1
- 208000000236 Prostatic Neoplasms Diseases 0.000 description 1
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 1
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
【課題】より多くの3次元の画像において、ランドマークの位置をより正確かつ安定的に決定することができる画像処理装置、方法およびプログラムを提供する。【解決手段】同じ患者の同じランドマークが共通して撮影された、撮影条件の異なる複数の3次元画像のそれぞれにおいて、ランドマークを検出し、ランドマークが検出された複数の3次元画像上の複数の位置座標から1つの代表位置を求め、算出された代表位置を、各3次元画像におけるランドマークの位置として記憶する。【選択図】図1
Description
本発明は、3次元の医用画像において解剖学的ランドマークの位置を正確かつ安定的に決定するための画像処理装置、方法およびプログラムに関するものである。
医療分野においては、複数の3次元画像間で同じ関心部分が撮影された箇所を見比べる必要がある場合がある。例えば、CT(Computed Tomography)検査の後にMRI(Magnetic Resonance Imaging)検査を行い、それらの検査で得られた画像を見比べる場合がある。また、MRI検査では1度に複数の撮影条件で撮影を行うことが多い。例えば、前立腺がんの検査では、T1強調画像、T2強調画像、T1強調脂肪抑制画像などの複数のMRI画像を撮影したりする。また、経過を観察する場合には、異なる時期に行われた検査で撮影された画像を見比べる必要がある。
画像を観察するためのディスプレイには、3次元画像の一部(例えば、ある特定の断面)ずつしか表示できないので、関心部分を観察するためには、その部分を含む断面の画像が表示されるように、表示すべき断面の位置を指定するため、スクロールなどの操作を医師自身が行う必要がある。特に、複数の画像間で同じ関心部分が撮影された箇所を見比べる場合には、この操作を各々の画像に対して行う必要があり、手間がかかる。
このような操作を支援するための技術として、3次元画像間の位置合わせの目印となるランドマークを画像解析により検出し、その検出結果を使って画像間の自動位置合わせを行う技術が知られている(例えば、特許文献1)。
このようなランドマークの検出を実現するための技術として、画像中の特定のパターンを検出する技術が種々知られている。その多くは、画像において検出したい対象に共通して見られる特徴を手がかりに検出を行うものである。
しかしながら、CT画像とMRI画像とでは同じランドマークでも描出のされ方が異なり、MRI画像の中でもT1強調画像、T2強調画像など撮影条件が異なれば描出のされ方も異なる。このため、検出したい対象のみに特異的に見られる共通の特徴を見出しにくく、従って、多くの3次元画像の全てに対し高精度でランドマークを検出することは極めて難しい。
本発明は、上記事情に鑑み、より多くの3次元画像において、ランドマークの位置をより正確かつ安定的に決定することができる画像処理装置、方法およびプログラムを提供することを目的とするものである。特に、MRI検査で撮影された撮影条件の異なる複数の3次元画像に対して、ランドマークの位置をより正確かつ安定的に決定することができる画像処理装置、方法およびプログラムを提供することを目的とするものである。
本発明の画像処理装置は、同じ患者の同じランドマークが共通して撮影された、撮影条件の異なる複数の3次元画像のそれぞれにおいてランドマークを検出するランドマーク検出部と、ランドマークが検出された複数の3次元画像上の複数の位置座標から1つの代表位置を求める代表位置算出部と、その算出された代表位置を各3次元画像におけるランドマークの位置として記憶するランドマーク記憶部とを備えたことを特徴とする。
このとき、ランドマーク検出部は、患者の解剖学的特徴を表す点をランドマークとして検出することができる。解剖学的特徴を表す点としては、患者が恒常的に備える不変な特徴を表す点を検出することが好ましい。例えば、特定の骨の突起部や中心点、特定の血管の分岐点等を検出することができる。
また、撮影条件とは、撮影を行うために必要な各種設定事項であり、例えば、撮影装置の種類、撮影装置の設定に関する各種パラメータ、造影剤を使用した撮影の場合にはその使用する造影剤の種類などが挙げられる。
また、本発明の画像処理装置において、ランドマーク記憶部は、上記算出された代表位置を、複数の3次元画像に含まれ、かつ、ランドマークが検出されなかった3次元画像における上記ランドマークの位置として記憶するものであってもよい。
また、本発明の画像処理装置において、代表位置算出部は、ランドマークが検出された複数の3次元画像上の複数の位置座標を平均した座標の位置を1つの代表位置として求めるものであってもよい。
また、本発明の画像処理装置は、ランドマークが検出された複数の3次元画像上の複数の位置座標の各々について確信度を求める確信度算出部を備え、代表位置算出部は、ランドマークが検出された各3次元画像上の位置座標に確信度に応じた重みを付けて平均した座標の位置を1つの代表位置として求めるものであってもよい。
また、本発明の画像処理装置は、ランドマークが検出された複数の3次元画像上の複数の位置座標の各々について確信度を求める確信度算出部を備え、代表位置算出部は、ランドマークが検出された複数の3次元画像上の複数の位置座標のうち確信度が最も高いものを1つの代表位置として求めるものであってもよい。
また、本発明の画像処理装置において、代表位置算出部は、複数の3次元画像の固有座標系の間で相違がある場合に、複数の3次元画像の固有座標系との間で変換が可能な1つの共通座標系を設定し、ランドマークが検出された各3次元画像の固有座標系における位置座標を共通座標系の位置座標に変換し、変換後の前記ランドマークの複数の位置座標から1つの代表位置を求め、共通座標系上で算出された代表位置を各固有座標系の位置座標に変換するものであり、ランドマーク記憶部は、各固有座標系の位置座標に変換後の代表位置をその各固有座標系の3次元画像における上記ランドマークの位置として記憶するものであってもよい。
本発明の画像処理方法は、同じ患者の同じランドマークが共通して撮影された、撮影条件の異なる複数の3次元画像のそれぞれにおいて、ランドマークを検出するステップと、ランドマークが検出された複数の3次元画像上の複数の位置座標から1つの代表位置を求めるステップと、算出された代表位置を、各3次元画像におけるランドマークの位置として記憶するステップとを含むことを特徴とする。
また、本発明の画像処理方法において、代表位置を記憶するステップは、上記算出された代表位置を、複数の3次元画像に含まれ、かつ、ランドマークが検出されなかった3次元画像における上記ランドマークの位置として記憶するステップであってもよい。
本発明の画像処理プログラムは、コンピュータを、同じ患者の同じランドマークが共通して撮影された、撮影条件の異なる複数の3次元画像のそれぞれにおいて(、は装置と合わせてください)ランドマークを検出するランドマーク検出部と、ランドマークが検出された複数の3次元画像上の複数の位置座標から1つの代表位置を求める代表位置算出部と、算出された代表位置を、各3次元画像におけるランドマークの位置として記憶するランドマーク記憶部として機能させるためのものである。
また、本発明の画像処理プログラムにおいて、ランドマーク記憶部は、上記算出された代表位置を、複数の3次元画像に含まれ、かつ、ランドマークが検出されなかった3次元画像における上記ランドマークの位置として記憶するものであってもよい。
また、上記画像処理プログラムは、通常、複数のプログラムモジュールからなり、上記各部の機能は、それぞれ、一または複数のプログラムモジュールにより実現される。これらのプログラムモジュール群は、CD−ROM,DVDなどの記録メディアに記録され、またはサーバコンピュータに付属するストレージやネットワークストレージにダウンロード可能な状態で記録されて、ユーザに提供される。
本発明の画像処理装置、方法およびプログラムによれば、同じ患者の同じランドマークが共通して撮影された、撮影条件の異なる複数の3次元画像のそれぞれにおいて、ランドマークを検出し、ランドマークが検出された複数の3次元画像上の複数の位置座標から1つの代表位置を求め、その算出された代表位置を、各3次元画像におけるランドマークの位置として記憶するようにしているので、たとえ一部の3次元画像においてランドマークの誤検出や検出漏れが発生したとしても、同じランドマークが撮影された複数の3次元画像におけるランドマークの検出結果に基づいて求められたランドマークの代表位置を各3次元画像におけるランドマークの位置として決定することができ、複数の3次元画像のそれぞれにおいて、ランドマークの位置をより正確かつ安定的に決定することができる、という効果が得られる。
以下、図面を参照して、本発明の一実施の形態について説明する。図1は、画像処理システム1の概略構成を示す図である。図に示すように、このシステム1は、モダリティ10と、画像管理サーバ20と、クライアント端末30などにより構成され、画像処理システム1を構成する各構成要素はネットワーク9を介して接続されている。なお、本実施形態では、クライアント端末30により本発明の画像処理装置の各部が構成されている。
モダリティ10は、患者の検査対象部位を撮影することにより、その部位を表す3次元の画像データ(3次元画像)を生成し、DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)規格のファイルとして保存・出力する装置であり、具体的には、CT装置(Computed Tomography)、MRI装置(Magnetic Resonance Imaging)等である。なお、3次元画像は、所定のスライス間隔やスライス厚によるスライス画像の集合体として構成され、1つの3次元画像を構成する複数のスライス画像は1つのシリーズとして保存・出力される。
画像管理サーバ20は、モダリティ10等の外部の記憶装置から画像データを集めて記憶し、クライアント端末30からの要求に応じて、画像データを要求元のクライアント端末30に送信するコンピュータであり、CPU(Central Processing Unit)、メモリ、画像管理ソフトウェアがインストールされたハードディスク、ストレージ等を備えている。
クライアント端末30は、画像処理プログラム等のソフトウェアがコンピュータにロードされて実行されることにより実現する。図1に示すように、クライアント端末30は、CPU2およびメモリ3を備え、さらに、HDD(Hard Disk Drive)等のストレージ4を備えている。また、クライアント端末30には、ディスプレイ等の表示装置5と、マウス、キーボード等の入力装置6が接続されている。
画像処理プログラムとそのプログラムが参照するデータは、ストレージ4に記憶され、起動時にメモリ3にロードされる。画像処理プログラムは、CPU2に実行させる処理として、画像取得処理と、ランドマーク検出処理と、確信度算出処理と、代表位置算出処理と、ランドマーク記憶処理とを規定している。そして、プログラムの規定にしたがって、CPU2が上記各処理を実行することにより、コンピュータは、図2に示すように、画像取得部31と、ランドマーク検出部32と、確信度算出部33と、代表位置算出部34と、ランドマーク記憶部35として機能する。ここで、図2は、クライアント端末30に実装された機能をブロック化して模式的に表したものである。
画像取得部31は、画像管理サーバ20から、ランドマーク検出の対象画像として、同じ患者の同じランドマークが共通して撮影された、撮影条件の異なる複数の3次元画像を取得するものである。DICOM規格においては、同じ患者の同じ検査で取得された複数の3次元画像には同じ参照フレームUIDが割り当てられ、割り当てられた参照フレームUIDが同じである複数の3次元画像は、撮影日時、撮影範囲の大きさ等が略同一であることから、画像取得部31は、たとえば同じ参照フレームUIDが割り当てられた複数の3次元画像をランドマーク検出の対象画像として取得することができる。これにより、たとえば一回のMRI検査で取得されたT1強調画像、T2強調画像、T1強調脂肪抑制画像などの複数のMRI画像をランドマーク検出の対象画像として取得することができる。
ランドマーク検出部32は、上記取得された複数の3次元画像のそれぞれにおいて、それらの画像に共通して撮影された所定のランドマークを自動で検出するものである。ランドマークの検出は、検出対象のランドマークに対応するテンプレート画像を対象画像上で走査させながら対象画像上の各位置における類似度を算出し、最大(もしくは、しきい値以上)の類似度をとる位置を検出するテンプレートマッチング手法により行うことができる。また、ランドマークの検出は、AdaBoost等の機械学習アルゴリズムにより、検出対象のランドマークを識別可能に作成した識別器を対象画像上で走査させながら対象画像上の各位置における識別器のスコアを算出し、最大(もしくは、しきい値以上)のスコアをとる位置を検出する機械学習法により行うこともできる。
確信度算出部33は、上記ランドマークが検出された複数の3次元画像上の複数の位置座標の各々について、その検出結果が正しいことの確信度を求めるものである。たとえば、ランドマーク検出部32において、画像上の各位置におけるテンプレート画像との類似度または識別器のスコアが算出されている場合、確信度算出部33は、その類似度またはスコアに基づいて確信度を求めることができる。このとき、確信度は、類似度またはスコアが高いほど大きい値をとるようにすることができる。
代表位置算出部34は、ランドマークが検出された複数の3次元画像上の複数の位置座標から1つの代表位置を求めるものである。代表位置算出部34は、複数の3次元画像において検出された全てのランドマークの位置座標が1つの統一された座標系の座標値として記憶されている場合には、(1)それらの複数の位置座標を平均した座標の位置、(2)それらの複数の位置座標のうち上記求められた確信度が最も高い位置座標の位置、(3)ランドマークが検出された各3次元画像上の位置座標にその位置座標について上記求められた確信度に応じた重みを付けて平均した座標の位置、のいずれかを代表位置として求める。
このとき、代表位置算出部34は、ランドマークが検出された各位置座標についてその位置座標が明らかな検出ミスであるか否かを判断し、検出ミスと判断された位置座標は除外し、残りの複数の位置座標から上記(1)〜(3)のいずれかの位置を求め、それを代表位置とすることができる。この検出ミスか否かの判断は、ランドマークが検出された全ての位置座標を平均した座標の位置から一定距離以上離れた位置座標を検出ミスと判断することにより行うことができる。
一方、複数の3次元画像のそれぞれにその3次元画像に固有の座標系(固有座標系)が設定され、それらの固有座標系の間で相違があり、かつ、各3次元画像において検出されたランドマークの位置が、その3次元画像固有の座標系の座標値として記憶されている場合には、代表位置算出部34は、複数の3次元画像の固有座標系との間で変換が可能な1つの共通座標系を設定し、ランドマークが検出された各3次元画像の固有座標系における位置座標を共通座標系の位置座標に変換し、その変換後のランドマークの複数の位置座標から上記(1)〜(3)のいずれかの位置を代表位置として求め、その共通座標系における代表位置を各固有座標系の位置座標に変換し、変換後の各位置座標をそれぞれの3次元画像におけるランドマークの代表位置とする。このとき、各3次元画像の固有座標系としては、その撮像領域の一隅を原点とした座標系を設定することができ、共通座標系としては、患者における所定の基準点を原点とした座標系を設定することができる。
ランドマーク記憶部35は、代表位置算出部34により算出された代表位置を、各3次元画像におけるランドマークの位置として記憶するものである。ランドマーク記憶部35は、複数の3次元画像が1つの統一された座標系により規定されている場合は、各ランドマークについて、共通の座標系における1つの代表位置を、各3次元画像におけるランドマークの位置として記憶する。一方、複数の3次元画像の固有座標系の間で相違がある場合には、共通の座標系における1つの代表位置に対応する各3次元画像の固有座標系における座標位置を、その3次元画像におけるランドマークの位置として記憶する。このとき、ランドマーク記憶部35は、ランドマークが検出されていない3次元画像や、検出ミスと判断された3次元画像に対しても同様に、代表位置算出部34により算出された代表位置を、その各3次元画像におけるランドマークの位置として記憶するものである。
次に、図3〜6を参照して、代表位置算出部34により行われる処理をより具体的に説明する。図3では、複数の3次元画像a,b,c,…,mからなる画像群(グループA)において、ランドマーク1の位置を検出する場合を例示している。ここでは、3次元画像a,b,c,…,mのそれぞれにおいて、表T11に示すような、ランドマークの検出結果が得られているものとする。すなわち、3次元画像aにおいてはその固有座標系における座標1(a)でランドマーク1が検出され、3次元画像bにおいてはその固有座標系における座標1(b)でランドマーク1が検出され、3次元画像cにおいてはその固有座標系における座標1(c)でランドマーク1が検出され、…、3次元画像mにおいてはランドマーク1が検出されていないものとする。
代表位置算出部34は、まず、3次元画像a,b,c,…,mの各固有座標系を共通座標系に変換する第1の変換関数を得、それらの第1の変換関数を用いて、表T11の各座標1(a),1(b),…を共通座標系の位置座標に変換し、表T12に示すような、変換後の座標1(a'),1(b'),1(c'),…を求める。ここで、3次元画像a,b,c,…,mの各固有座標系を共通座標系に変換する第1の変換関数は、DICOM規格により定義され、それぞれの3次元画像に付与されている、画像の方向(Image Orientation)および位置(Image Position)の情報を用いて求めることができる。なお、この画像の方向(Image Orientation)および位置(Image Position)の情報は、患者を基準に定義された座標系に関係して規定されたものである。
次いで、代表位置算出部34は、変換後の座標1(a'),1(b'),…のうち、それらの座標1(a'),1(b'),1(c'),…を平均した座標の位置から一定距離以上離れた座標を検出ミスと判断し選別する。表T13では、座標1(a')が検出ミスと判断された場合を例示している。そして、代表位置算出部34は、検出ミスと判断された座標1(a')を除外した残りの各座標1(b'),1(c'),…に、その座標について確信度算出部33により予め求められた確信度を重みとして加重平均した座標の位置を、表T14に示すように、グループA全体におけるランドマーク1の代表位置1A'として求める。
最後に、代表位置算出部34は、共通座標系を3次元画像a,b,c,…,mの各固有座標系に変換する第2の変換関数(上記第1の変換関数の逆変換)を用いて、共通座標系において算出されたランドマークの代表位置1A'を、それぞれの3次元画像a,b,c,…,mにおける固有座標系の位置座標に変換し、表T15に示すような、3次元画像a,b,c,…,mのそれぞれにおけるランドマークの代表位置1A(a),1A(b),1A(c),…,1A(m)を求める。
図4では、複数の3次元画像a,b,c,…,mからなる画像群(グループA)において、複数のランドマーク1,2,…,Nの位置を検出する場合を例示している。ここでは、3次元画像a,b,c,…,mのそれぞれにおいて、表T21に示すような、ランドマークの検出結果が得られているものとする。また、それらの全てのランドマークの位置座標は1つの統一された座標系の座標値により規定されているものとする。代表位置算出部34は、まず、ランドマークi(i=1,2,…,N)ごとに、そのランドマークiが検出された3次元画像a,b,c,…,m上の各座標i(a),i(b),…,i(m)のうち、それらの座標i(a),i(b),…,i(m)を平均した座標の位置から一定距離以上離れた座標を検出ミスと判断し選別する。表T22では、座標2(a)と座標3(c)が検出ミスと判断された場合を例示している。そして、代表位置算出部34は、ランドマークiごとに、そのランドマークiが検出された3次元画像a,b,c,…,m上の各座標i(a),i(b),…,i(m)のうち、上記検出ミスと判断された座標2(a)および座標3(c)を除外した残りの複数の座標を平均し、その平均された座標の位置を、表T23に示すように、グループAに属する全ての3次元画像a,b,c,…,mにおけるランドマークiの代表位置iAとする。
図5でも、複数の3次元画像a,b,c,…,mからなる画像群(グループA)において、複数のランドマーク1,2,…,Nの位置を検出する場合を例示している。ここでは、3次元画像a,b,c,…,mのそれぞれにおいて、表T31に示すような、ランドマークの検出結果が得られているものとする。また、それらの全てのランドマークの位置座標は1つの統一された座標系の座標値により規定されているものとする。代表位置算出部34は、まず、ランドマークi(i=1,2,…,N)ごとに、そのランドマークiが検出された3次元画像a,b,c,…,m上の各座標i(a),i(b),…,i(m)のうち確信度算出部33により予め求められた確信度が最も高い座標を特定する。表T32では、ランドマーク1については座標1(m)が、ランドマーク2については座標2(a)が、ランドマーク3については座標3(a)が、…、ランドマークmについては座標m(c)が、それぞれ確信度が最も高い座標として特定された場合を例示している。そして、代表位置算出部34は、表T33に示すように、確信度が最も高い座標として特定された座標の位置を、グループAに属する全ての3次元画像a,b,c,…,mにおけるそのランドマークiの代表位置iAとする。
また、図6の表T41に示すように、複数の3次元画像a,b,c,…,mのそれぞれにおいて検出されたランドマークの位置が、その3次元画像固有の座標系の座標値として規定され、表T42に示すように、それらの各固有座標系に対する共通座標系の位置(オフセット△)が予め求められている場合、代表位置算出部34は、3次元画像j(j=a,b,…,m)ごとに、その3次元画像において検出されたランドマークの座標1(j),2(j),…,N(j)のそれぞれにオフセット△jを加算して、表T43に示すような、その各座標の共通座標系における座標1(j'),2(j'),…,N(j')を求める。その後、引き続き共通座標系において各ランドマーク1,2,…,Nの代表位置を求め、さらに、その代表位置に対応する各3次元画像の固有座標系における位置を求める。
次に、クライアント端末30により行われる処理の流れを、図7および図8に示すフローチャートを参照して説明する。図7は、クライアント端末30により行われる全体的な処理の流れを示すフローチャートであり、図8は、図7のステップS4において行われる処理の流れを示すフローチャートである。図7に示すように、まず、画像取得部31が、画像管理サーバ20から、ランドマーク検出の対象画像として、同じ患者の同じランドマークが共通して撮影された、撮影条件の異なる複数の3次元画像を取得する(S1)。たとえば同じ参照フレームUIDが割り当てられた複数の3次元画像をランドマーク検出の対象画像として取得する。次いで、ランドマーク検出部32が、その取得された複数の3次元画像のそれぞれにおいて、それらの画像に共通して撮影された所定のランドマークを、テンプレートマッチング手法、機械学習手法等により自動で検出する(S2)。次いで、確信度算出部33が、そのランドマークが検出された複数の3次元画像上の複数の位置座標の各々について、その検出結果が正しいことの確信度を求める(S3)。
次いで、代表位置算出部34が、ランドマークが検出された複数の3次元画像上の複数の位置座標から1つの代表位置を求める(S4)。このステップS4においては、図8に示すように、まず、複数の3次元画像の固有座標系の間で相違があるか否かを判別し(S41)、相違が無いと判別された場合は(S41:NO)、上記ステップS2においてランドマークが検出された複数の3次元画像上の複数の位置座標から上記(1)〜(3)のいずれかの位置を求め、各3次元画像におけるランドマークの代表位置とする(S42)。一方、ステップS41において、複数の3次元画像の固有座標系の間で相違があると判別された場合は(S41:YES)、上記ステップS2においてランドマークが検出された各3次元画像の固有座標系における位置座標を共通座標系の位置座標に変換し(S43)、その変換後のランドマークの複数の位置座標から上記(1)〜(3)のいずれかの位置を代表位置として求め(S44)、さらに、共通座標系において算出されたランドマークの代表位置を各3次元画像の固有座標系における位置座標に変換し、変換後の各位置座標をその3次元画像におけるランドマークの代表位置とする(S45)。その後、図7に戻り、ランドマーク記憶部35が、ステップS42またはステップS45において算出された各3次元画像におけるランドマークの代表位置を記憶し(S5)、処理を終了する。
以上の構成により、本実施形態の画像処理システム1によれば、ランドマーク検出部32が、同じ患者の同じランドマークが共通して撮影された、撮影条件の異なる複数の3次元画像のそれぞれにおいてランドマークを検出し、代表位置算出部34が、ランドマークが検出された複数の3次元画像上の複数の位置座標から1つの代表位置を求め、ランドマーク記憶部35が、その算出された代表位置を各3次元画像におけるランドマークの位置として記憶するようにしているので、たとえ一部の3次元画像においてランドマークの誤検出や検出漏れが発生したとしても、同じランドマークが撮影された複数の3次元画像におけるランドマークの検出結果に基づいて算出されたランドマークの代表位置を各3次元画像におけるランドマークの位置として検出することができ、ランドマークをより正確かつ安定的に検出することができる、という効果が得られる。
また、本実施形態により決定された各3次元画像におけるランドマークの位置は、画像において目的とする領域のセグメンテーションを行う場合や、経時画像間で剛体または非剛体レジストレーションを行う場合等に利用することができる。たとえば、領域のセグメンテーションを行う場合には、ランドマークの位置をシード点または初期値として利用することができ、画像間のレジストレーションを行う場合には、両画像における同じランドマークの位置が一致するように一方の画像を空間的に変形させる変換関数を、初期位置合わせの変換関数として利用することができる。また、ランドマークの位置に基づいて画像に撮影された部位(頭部、胸部、腹部など)を認識することもできる。
ここで、図9を参照して、本実施形態により決定された各3次元画像におけるランドマークの位置を利用した、画像間のレジストレーション処理について説明する。3次元画像1a,1bが属するグループAにおいて、表T51および表T52に示すように、共通座標系における各ランドマークの代表位置iA'(i=1,2,…,N)と、その各代表位置iA'に対応する、各3次元画像1a,1bの固有座標系における位置座標iA(1a),iA(1b)が求められており、3次元画像2a,2bが属するグループBにおいても、同様に、表T61および表T62に示すように、共通座標系における各ランドマークiB'(i=1,2,…,N)と、その各代表位置iB'に対応する、各3次元画像2a,2bの固有座標系における位置座標iB(2a)、iB(2b)が求められている場合において、グループAに属する3次元画像1bとグループBに属する3次元画像2b間のレジストレーションを行う場合には、3次元画像1bにおけるランドマーク1,2,…,Nの位置を座標1A(1b),2A(1b),…,NA(1b)であると決定し、3次元画像2bにおけるランドマーク1,2,…,Nの位置を座標1B(1b),2B(1b),…,NB(1b)であると決定した上で、両画像における同じランドマーク1,2,…,Nの位置が一致するように一方の画像を空間的に変形させる変換関数を求め、その変換関数によりレジストレーションを行うことができる。
なお、上記実施の形態では、クライアント端末30が、確信度算出部33を画像取得機能や確信度算出機能を備えたものである場合について説明したが、それらの機能は必ずしも必要ではなく、必要に応じて備えるとよい。
1 画像処理システム
2 CPU
3 メモリ
4 ストレージ
5 表示装置
6 入力装置
10 モダリティ
20 画像管理サーバ
30 クライアント端末
31 画像取得部
32 ランドマーク検出部
33 確信度算出部
34 代表位置算出部
35 ランドマーク記憶部
2 CPU
3 メモリ
4 ストレージ
5 表示装置
6 入力装置
10 モダリティ
20 画像管理サーバ
30 クライアント端末
31 画像取得部
32 ランドマーク検出部
33 確信度算出部
34 代表位置算出部
35 ランドマーク記憶部
Claims (10)
- 同じ患者の同じランドマークが共通して撮影された、撮影条件の異なる複数の3次元画像のそれぞれにおいて前記ランドマークを検出するランドマーク検出部と、
前記ランドマークが検出された前記複数の3次元画像上の複数の位置座標から1つの代表位置を求める代表位置算出部と、
前記算出された代表位置を前記各3次元画像における前記ランドマークの位置として記憶するランドマーク記憶部と
を備える画像処理装置。 - 前記ランドマーク記憶部が、前記算出された代表位置を、前記複数の3次元画像に含まれ、かつ、前記ランドマークが検出されなかった3次元画像における前記ランドマークの位置として記憶するものである請求項1記載の画像処理装置。
- 前記代表位置算出部が、前記ランドマークが検出された前記複数の3次元画像上の複数の位置座標を平均した座標の位置を前記1つの代表位置として求めるものであることを特徴とする請求項1または2記載の画像処理装置。
- 前記ランドマークが検出された前記複数の3次元画像上の複数の位置座標の各々について確信度を求める確信度算出部を備え、
前記代表位置算出部が、前記ランドマークが検出された前記各3次元画像上の位置座標に当該位置座標について前記求められた確信度に応じた重みを付けて平均した座標の位置を前記1つの代表位置として求めるものであることを特徴とする請求項1または2記載の画像処理装置。 - 前記ランドマークが検出された前記複数の3次元画像上の複数の位置座標の各々について確信度を求める確信度算出部を備え、
前記代表位置算出部が、前記ランドマークが検出された前記複数の3次元画像上の複数の位置座標のうち前記求められた確信度が最も高いものを前記1つの代表位置として求めるものであることを特徴とする請求項1または2記載の画像処理装置。 - 前記代表位置算出部が、前記複数の3次元画像の固有座標系の間で相違がある場合に、前記複数の3次元画像の固有座標系との間で変換が可能な1つの共通座標系を設定し、前記ランドマークが検出された前記各3次元画像の固有座標系における位置座標を前記共通座標系の位置座標に変換し、該変換後の前記ランドマークの複数の位置座標から1つの代表位置を求め、該共通座標系上で算出された代表位置を前記各固有座標系の位置座標に変換するものであり、
前記ランドマーク記憶部が、前記各固有座標系の位置座標に変換後の前記代表位置を当該各固有座標系の3次元画像における前記ランドマークの位置として記憶するものであることを特徴とする請求項1から5のいずれか1項記載の画像処理装置。 - 同じ患者の同じランドマークが共通して撮影された、撮影条件の異なる複数の3次元画像のそれぞれにおいて前記ランドマークを検出するステップと、
前記ランドマークが検出された前記複数の3次元画像上の複数の位置座標から1つの代表位置を求めるステップと、
前記算出された代表位置を前記各3次元画像における前記ランドマークの位置として記憶するステップと
を含む画像処理方法。 - 前記代表位置を記憶するステップが、前記算出された代表位置を、前記複数の3次元画像に含まれ、かつ、前記ランドマークが検出されなかった3次元画像における前記ランドマークの位置として記憶するステップである請求項7記載の画像処理方法。
- コンピュータを、
同じ患者の同じランドマークが共通して撮影された、撮影条件の異なる複数の3次元画像のそれぞれにおいて前記ランドマークを検出するランドマーク検出部と、
前記ランドマークが検出された前記複数の3次元画像上の複数の位置座標から1つの代表位置を求める代表位置算出部と、
前記算出された代表位置を前記各3次元画像における前記ランドマークの位置として記憶するランドマーク記憶部として機能させるための画像処理プログラム。 - 前記記憶部が、前記患者が撮影された、前記算出された代表位置を、前記複数の3次元画像に含まれ、かつ、前記ランドマークが検出されなかった3次元画像における前記ランドマークの位置として記憶するものである請求項9記載の画像処理プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014101719A JP2015217039A (ja) | 2014-05-15 | 2014-05-15 | 画像処理装置、方法およびプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014101719A JP2015217039A (ja) | 2014-05-15 | 2014-05-15 | 画像処理装置、方法およびプログラム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2015217039A true JP2015217039A (ja) | 2015-12-07 |
Family
ID=54777007
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014101719A Pending JP2015217039A (ja) | 2014-05-15 | 2014-05-15 | 画像処理装置、方法およびプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2015217039A (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017202315A (ja) * | 2016-05-09 | 2017-11-16 | 東芝メディカルシステムズ株式会社 | 医用画像診断装置 |
JP2021503319A (ja) * | 2017-11-17 | 2021-02-12 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | 人工知能による解剖学的ランドマークのローカライゼーション |
-
2014
- 2014-05-15 JP JP2014101719A patent/JP2015217039A/ja active Pending
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017202315A (ja) * | 2016-05-09 | 2017-11-16 | 東芝メディカルシステムズ株式会社 | 医用画像診断装置 |
JP2021503319A (ja) * | 2017-11-17 | 2021-02-12 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | 人工知能による解剖学的ランドマークのローカライゼーション |
JP7183265B2 (ja) | 2017-11-17 | 2022-12-05 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 人工知能による解剖学的ランドマークのローカライゼーション |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10846853B2 (en) | Medical image processing apparatus, medical image processing method, and medical image processing program | |
US10692198B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, image processing system, and non-transitory computer-readable storage medium for presenting three-dimensional images | |
US10424067B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method and storage medium | |
US9953423B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and storage medium for image processing based on priority | |
US10867423B2 (en) | Deformation field calculation apparatus, method, and computer readable storage medium | |
JP5812841B2 (ja) | 画像診断支援装置、画像診断支援方法、画像診断支援プログラム | |
US10395380B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and storage medium | |
US9576361B2 (en) | Image processing apparatus and image processing method | |
JP2006512960A (ja) | 画像位置合わせ方法及び医用画像データ処理装置 | |
US20160292844A1 (en) | Medical image registration apparatus, medical image registration method, and medical image registration program | |
US20190392552A1 (en) | Spine image registration method | |
JP6772123B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理システムおよびプログラム | |
US10810717B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and image processing system | |
JP2015217039A (ja) | 画像処理装置、方法およびプログラム | |
JP5801226B2 (ja) | 画像診断支援装置、方法およびプログラム | |
Kerfoot et al. | Automated CNN-based reconstruction of short-axis cardiac MR sequence from real-time image data | |
US10929990B2 (en) | Registration apparatus, method, and program | |
JP2021105960A (ja) | 医用情報処理装置 | |
JP2020039702A (ja) | 医用画像抽出装置、医用画像抽出方法、及び、コンピュータプログラム | |
US11836923B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and storage medium | |
WO2022054530A1 (ja) | 超音波撮影装置、方法およびプログラム | |
US11308622B2 (en) | Information processing apparatus and method for controlling the same to generate a difference image from first and second inspection images | |
US20190251690A1 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and information processing system | |
JP2017225670A (ja) | 画像処理装置およびその制御方法 | |
US10292772B2 (en) | Method and system for determining optimal timing for surgical instrument insertion in image-guided surgical procedures |