JP2016054999A - 画像処理装置、及び、x線診断装置 - Google Patents

画像処理装置、及び、x線診断装置 Download PDF

Info

Publication number
JP2016054999A
JP2016054999A JP2014184892A JP2014184892A JP2016054999A JP 2016054999 A JP2016054999 A JP 2016054999A JP 2014184892 A JP2014184892 A JP 2014184892A JP 2014184892 A JP2014184892 A JP 2014184892A JP 2016054999 A JP2016054999 A JP 2016054999A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
parameter
dsa
composite
images
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
Application number
JP2014184892A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2016054999A5 (ja
JP6392040B2 (ja
Inventor
亮一 長江
Ryoichi Nagae
亮一 長江
泰人 早津
Yasuhito Hayatsu
泰人 早津
吉昭 飯島
Yoshiaki Iijima
吉昭 飯島
内田 直樹
Naoki Uchida
直樹 内田
義訓 清水
Yoshinori Shimizu
義訓 清水
勇一郎 渡部
Yuichiro Watabe
勇一郎 渡部
坂口 卓弥
Takuya Sakaguchi
卓弥 坂口
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Canon Medical Systems Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
Toshiba Medical Systems Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Corp, Toshiba Medical Systems Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP2014184892A priority Critical patent/JP6392040B2/ja
Priority to US14/837,203 priority patent/US10762634B2/en
Priority to CN201510569957.2A priority patent/CN105411612B/zh
Publication of JP2016054999A publication Critical patent/JP2016054999A/ja
Publication of JP2016054999A5 publication Critical patent/JP2016054999A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6392040B2 publication Critical patent/JP6392040B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012Biomedical image inspection
    • G06T7/0014Biomedical image inspection using an image reference approach
    • G06T7/0016Biomedical image inspection using an image reference approach involving temporal comparison
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/44Constructional features of apparatus for radiation diagnosis
    • A61B6/4429Constructional features of apparatus for radiation diagnosis related to the mounting of source units and detector units
    • A61B6/4435Constructional features of apparatus for radiation diagnosis related to the mounting of source units and detector units the source unit and the detector unit being coupled by a rigid structure
    • A61B6/4441Constructional features of apparatus for radiation diagnosis related to the mounting of source units and detector units the source unit and the detector unit being coupled by a rigid structure the rigid structure being a C-arm or U-arm
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/46Arrangements for interfacing with the operator or the patient
    • A61B6/461Displaying means of special interest
    • A61B6/463Displaying means of special interest characterised by displaying multiple images or images and diagnostic data on one display
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/48Diagnostic techniques
    • A61B6/481Diagnostic techniques involving the use of contrast agents
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/48Diagnostic techniques
    • A61B6/485Diagnostic techniques involving fluorescence X-ray imaging
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/48Diagnostic techniques
    • A61B6/486Diagnostic techniques involving generating temporal series of image data
    • A61B6/487Diagnostic techniques involving generating temporal series of image data involving fluoroscopy
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
    • A61B6/501Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of the head, e.g. neuroimaging or craniography
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
    • A61B6/504Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of blood vessels, e.g. by angiography
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
    • A61B6/507Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for determination of haemodynamic parameters, e.g. perfusion CT
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5211Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
    • A61B6/5217Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5211Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
    • A61B6/5229Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data combining image data of a patient, e.g. combining a functional image with an anatomical image
    • A61B6/5235Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data combining image data of a patient, e.g. combining a functional image with an anatomical image combining images from the same or different ionising radiation imaging techniques, e.g. PET and CT
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10116X-ray image
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10116X-ray image
    • G06T2207/10121Fluoroscopy
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20212Image combination
    • G06T2207/20224Image subtraction
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30101Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
    • G06T2207/30104Vascular flow; Blood flow; Perfusion

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Neurosurgery (AREA)
  • Neurology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Multimedia (AREA)

Abstract

【課題】従来とは異なる新技術により、血管の走行領域を従来よりも良好に観察可能にする。【解決手段】一実施形態の画像処理装置(46)は、パラメータ値取得部(46a)と、パラメータ画像生成部(46b)と、合成画像生成部(46c)とを有する。パラメータ値取得部は、同一被検体に対する時系列的なDSA画像を取得し、複数のDSA画像における、被検体の同一領域に対応する画素毎の画素値の時間変化に基づいて、画素毎にパラメータ値を取得する。パラメータ画像生成部は、パラメータ値に応じた有彩色が被検体の同一領域に対応する画素毎に割り当てられようにパラメータ画像を生成する。合成画像生成部は、DSA画像とパラメータ画像との合成画像を生成する。【選択図】 図6

Description

本発明の実施形態は、画像処理装置、及び、X線診断装置に関する。
患者の体内の血流情報を得る手法として、造影剤及びX線診断装置を用いた透視が知られている(例えば、特許文献1参照)。透視では例えば、造影剤投与の前後において被検体の同一領域をX線診断装置により時系列的に撮像することでDSA(Digital Subtraction Angiography)画像が得られる。具体的には、造影剤投与後の各時相の画像から造影剤投与前のマスク画像をそれぞれ差し引くことで得られる各時相に対応した複数の差分画像がDSA画像とされる。
特許第5140309号公報
しかしながら、造影剤が注入される血管には常に血液が流れているため、造影剤の流入は一時的である。このため、術者は、DSA画像の直近数フレームの染まり具合を残像として頭の中でイメージしつつ、DSA画像の最新フレームの染まり具合と残像とを対比しながら、血管の走行領域及び分岐点を確認していた。より長い時間に亘って造影剤を多く注入すれば、血管の走行領域及び分岐点をより長時間に亘って視認できるが、それでは患者への負担が大きくなってしまう。
従って、(造影剤の量に拘らずに)血管の走行領域及び分岐点を従来よりも良好に観察可能にする新たな技術が要望されていた。
以下、本発明の実施形態が取り得る態様の数例を、態様毎に説明する。
(1)一実施形態では、画像処理装置は、パラメータ値取得部と、パラメータ画像生成部と、合成画像生成部とを有する。
パラメータ値取得部は、同一の被検体に対する時系列的な複数のDSA画像の画像データを取得し、複数のDSA画像の画像データにおける、被検体の同一領域に対応する画素毎の画素値の時間変化に基づいて、画素毎にパラメータ値を取得する。
パラメータ画像生成部は、パラメータ値に応じた色が被検体の同一領域に対応する画素毎に割り当てられように、且つ、複数の画素に有彩色が割り当てられるように、パラメータ画像の画像データを生成する。
合成画像生成部は、DSA画像とパラメータ画像との合成画像を示す合成画像データを生成する。
(2)別の一実施形態では、画像処理装置は、パラメータ値取得部と、パラメータ画像生成部と、合成画像生成部とを有する。
パラメータ値取得部、及び、パラメータ画像生成部の各構成は、上記(1)と同様である。
この形態では、合成画像生成部は、パラメータ画像の生成後の同一の被検体に対する透視によってリアルタイムで生成される時系列的な複数のX線画像の画像データを順次取得することで、パラメータ画像と最新のX線画像との合成画像の画像データを順次生成する。
(3)別の一実施形態では、X線診断装置は、X線撮像部と、上記(1)の画像処理装置とを有する。
X線撮像部は、造影剤投与の前後において被検体を透過したX線を検出することでX線画像の投影データを生成し、造影剤投与後の時系列的な複数のX線画像と、造影剤投与前のX線画像との各差分に基づいて前記被検体に対する時系列的な複数のDSA画像の画像データを生成する。
画像処理装置は、複数のDSA画像の画像データにおける、被検体の同一領域に対応する画素毎の画素値の時間変化に基づいて、画素毎にパラメータ値を取得し、パラメータ値に応じた色が画素毎に割り当てられようにパラメータ画像の画像データを生成し、DSA画像とパラメータ画像との合成画像を示す合成画像データを生成する。
本発明の第1の実施形態におけるX線診断装置10の構成の一例を示すブロック図。 パラメータ画像の生成過程におけるパラメータ値の取得方法の一例として、造影剤濃度の時間変化の算出方法を示す模式図。 TTAをパラメータとしたパラメータ画像の生成方法の一例を示す模式図。 互いに同じ時相に対応するDSA画像と、パラメータ画像との重み付け平均により生成される合成画像の一例を示す模式図。 ポストプロセスとして、ユーザの操作に従って合成画像を表示する方法の一例を示す模式図。 第1の実施形態のX線診断装置によりリアルタイムで実行される透視に追従して合成画像が更新表示される場合の動作の一例を示すフローチャート。 第2の実施形態において、選択された時相のDSA画像と、最新時相に対応するパラメータ画像との合成により生成される最新時相の合成画像の一例を示す模式図。 第2の実施形態のX線診断装置によりリアルタイムで実行される透視に追従して合成画像が更新表示される場合の動作の一例を示すフローチャート。 第3の実施形態において、リアルタイムで実行される透視に追従して合成画像が更新表示される場合のX線診断装置の動作の一例を示すフローチャート。 第4の実施形態において、全時相のDSA画像から得られる統一的なパラメータ画像と、ある時相γでのDSA画像との重み付け平均により生成される時相γの合成画像の一例を示す模式図。 第5の実施形態において、区間の選択、及び、造影剤濃度の時間変化に基づくパラメータ値の決定方法の一例を示す模式図。 第5の実施形態において、リアルタイムで実行される透視に追従して合成画像が更新表示される場合のX線診断装置の動作の一例を示すフローチャート。 第6の実施形態において、1回目の透視で保存されるパラメータ画像と、2回目の透視の最新のX線画像との合成により生成される合成画像の一例を示す模式図。 第6の実施形態のX線診断装置によりリアルタイムで実行される透視に追従して合成画像が更新表示される場合の動作の一例を示すフローチャート。
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、各図において同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
<第1の実施形態>
図1は、本発明の第1の実施形態におけるX線診断装置10の構成の一例を示すブロック図である。後述の第2〜第6の実施形態においても、X線診断装置10のハードウェア上の構成は、第1の実施形態と共通である。ここでは一例として、X線診断装置10の構成要素を、寝台措置20、X線発生/検出系(X-ray generating and detecting system)30と、計算機系(computing system)40の3つに分けて説明する。
第1に、寝台装置20は、支持台21と、天板22と、支持台21内に配置される天板移動機構23とを有する。天板22上には、被検体Pが載置される。ここでは一例として、被検体Pにはガイドワイヤ操作装置200がセットされているが、これについては第6の実施形態で説明する。
支持台21は、天板22を水平方向(装置座標系のZ軸方向)に移動可能に支持する。天板移動機構23は、後述の計算機系40のシステム制御部42aの制御の下、天板22を装置座標系のZ軸方向に移動させることで、後述のX線検出器36と絞り装置35との間に被検体Pの撮像領域を配置させる。
ここでは一例として、上記装置座標系のX軸、Y軸、Z軸を以下のように定義する。まず、鉛直方向をY軸方向とし、天板22は、その上面の法線方向がY軸方向となるように配置される。天板22の水平移動方向をZ軸方向とし、天板22は、その長さ方向がZ軸方向となるように配置される。X軸方向は、これらY軸方向、Z軸方向に直交する方向である。
第2に、X線発生/検出系30は、高電圧発生器31と、Cアーム動作機構32と、Cアーム33と、X線管34と、絞り装置35と、X線検出器36とを有する。
Cアーム33は、X線管34、絞り装置35、X線検出器36を保持するアームである。Cアーム33によって、X線管34及び絞り装置35と、X線検出器36とは、被検体Pを挟んで互いに対向するように配置される。
Cアーム動作機構32は、システム制御部42aの制御の下、撮像領域に応じてCアーム33を回転及び移動させる。
高電圧発生器31は、高電圧を発生して、発生した高電圧をX線管34に供給する。
X線管34は、高電圧発生器31から供給される高電圧を用いてX線を発生する。
絞り装置35は、例えば複数の絞り羽根をスライドさせることでX線が被検体Pの撮像領域に対して選択的に照射されるように絞り込み、絞り羽根の開度を調整することでX線照射範囲を制御する。
X線検出器36は、例えばマトリクス状に配列された多数のX線検出素子(図示せず)によって、被検体Pを透過したX線を電気信号に変換して蓄積し、蓄積した電気信号を後述の投影データ生成部42bに入力する。
第3に、計算機系40は、撮像制御装置42と、記憶装置44と、画像処理装置46と、モニタ47と、入力装置48とを有する。
撮像制御装置42は、X線診断装置10の撮像動作を制御するものである。撮像制御装置42は、システム制御部42aと、投影データ生成部42bと、DSA画像生成部42cと、これらを互いに接続する通信配線としてのシステムバスSBとを有する。
システム制御部42aは、撮像条件の設定、撮像動作、表示処理においてX線診断装置10全体を制御する。
投影データ生成部42bは、被検体Pを透過したX線からX線検出器36によって変換された電気信号を用いてX線画像の投影データを生成する。投影データ生成部42bは、生成した投影データを記憶装置44に保存する。
DSA画像生成部42cは、造影剤投与前のX線画像の投影データ(マスク画像の画像データ)と、造影剤投与後の各時相のX線画像の投影データとを記憶装置44から取得し、両者の差分を算出することで、各時相に対応するDSA画像の画像データを生成する。DSA画像生成部42cは、DSA画像の画像データを記憶装置44に保存する。
モニタ47は、画像表示や、撮像条件の設定画面の表示、画像処理条件の設定画面の表示等を実行する。ここでの「画像表示」とは、上記X線画像や、DSA画像や、後述のパラメータ画像や、これらの合成画像の表示である。
入力装置48は、ユーザが撮像条件や画像処理条件等の各種コマンドを入力するためのキーボード、マウスMS(後述の図5参照)、操作ボタンなどを有し、入力された内容をシステム制御部42a及び画像処理装置46に転送する。
画像処理装置46は、パラメータ値取得部46aと、パラメータ画像生成部46bと、合成画像生成部46cと、表示制御部46dと、これらを互いに接続する通信配線としてのシステムバスSBとを有する。
パラメータ値取得部46aは、造影剤投与の前後の同一被検体に対する撮像(透視)により得られた時系列的な複数のDSA画像の画像データを記憶装置44から取得する。
また、パラメータ値取得部46aは、各DSA画像の画像データにおける、被検体の同一領域に対応する画素毎の画素値の時間変化に基づいて、パラメトリックイメージング用のパラメータ値を画素毎に取得する(後述の図2参照)。
上記パラメトリックイメージング(Parametric Imaging)とは、例えば、単数又は複数のパラメータをカラー又はグレースケールで画像化する処理である。パラメトリックイメージングは、広義には、投影データ生成部42bにより生成されるX線画像の投影データも含む。X線画像の投影データの場合、各画素の画素値は、パラメータとしてのX線透過率の値を示すからである。
パラメトリックイメージングは、狭義には、X線画像の投影データを元にして、X線透過率以外のパラメータの値を画素毎に算出し、カラー画像にすることである。本実施形態では、狭義のパラメトリックイメージングについて説明する。また、以下の説明では、狭義のパラメトリックイメージングにより生成される画像を「パラメータ画像」と称する。
パラメータ画像生成部46bは、パラメータ値に応じた有彩色が被検体Pの同一領域に対応する画素毎に割り当てられように、パラメータ画像の画像データを生成する。パラメータ画像の画像データは、各画素が例えば赤、緑、青の3原色に対してそれぞれ画素値を有する画像データである。ここでは一例として、一連の時系列的なDSA画像のセットに対して、一のパラメトリック画像の画像データが生成されるものとする。
合成画像生成部46cは、DSA画像とパラメータ画像との合成画像を示す合成画像データを生成する。
表示制御部46dは、モニタ47に合成画像を表示させる。
X線診断装置10の主な特徴は画像処理装置46の機能にあるため、以下、画像処理装置46の詳細機能の説明に先立って、DSA画像やパラメータ画像の生成方法について説明する。
図2は、パラメータ画像の生成過程におけるパラメータ値の取得方法の一例として、造影剤濃度の時間変化の算出方法を示す模式図である。図2の上段は、各時相のDSA画像を示し、図2の中段は、一画素に着目した造影剤濃度の時間変化の一例を示す。図2の下段は、一画素に着目した造影剤濃度の時間変化の別の例を示す。
1つの造影剤濃度の時間変化曲線にパラメータを多数挿入すると煩雑となるので、各パラメータの説明の便宜上、時間変化曲線を2つ示したものである。
例えば、X線診断装置10の撮像により、同一の被検体Pの同一の撮像領域に対して、造影剤投与前の時刻t=0、造影剤投与後の時刻t=1,2,3,4,5で順に6のX線画像の投影データが投影データ生成部42bにより生成される場合を考える。この場合、造影剤投与後の各X線画像から、t=0のX線画像(マスク画像)をそれぞれ差し引くことで、t=1,2,3,4,5にそれぞれ対応する5コマのDSA画像(差分画像)の画像データが得られる(図2の上段参照)。
なお、図2の上段では、t=1を時相1(Time Phase 1)、t=2を時相2(Time Phase 2)としている(以下同様)。また、例えば複数の血管が交差している領域では、造影剤の注入は1回でも、図2の中段のように、造影剤濃度の複数の極大値が観察される場合もある。
ここで、パラメータ値取得部46aは、5コマのDSA画像を通して、同位置の画素毎に画素値の時相変化(t=1〜5まで)を算出することで、画素毎の造影剤濃度の時間変化を算出する。図2の中段は、各DSA画像(この例では、画素数5×5)の左下の一画素に着目した造影剤濃度の時間変化の一例であり、その縦軸は造影剤濃度(Intensity of Contrast Medium)を示し、その横軸は時相(経過時刻t)を示す(図2の下段も同様である)。
より詳細には、造影剤は、X線吸収率が体組織よりも高いので、造影剤濃度が高い位置に対応するX線検出素子の受線量は少なく、造影剤はX線画像において周囲よりも暗く投影される。DSA画像の各画素値は、(造影剤投与前の)マスク画像における同位置の画素値との差分であるから、同位置の一画素に着目し、この画素の画素値の時相変化に符号反転等の適切な処理を施せば、造影剤濃度の時間変化と等価になる。
パラメータ画像に用いられるパラメータとしては、図2の中段に示すTTP(Time To Peak)、PH(Peak Height)、TTA(Time To Arrival)や、図2の中段の斜線領域の面積に相当するAUC(Area Under Curve)や、図2の下段に示すWIDTH,TTFM(Time To First Moment)等がある。
TTPは、どの時相で造影剤濃度がピークに達するかを示す。
PHは、造影剤濃度のピーク値を示す。
AUCは、DSA画像の最初の時相から最後の時相までの造影剤濃度の時間積分値を示す。
TTAは、造影剤濃度の時間変化曲線において、造影剤濃度が閾値THを最初に超えた時相(時刻)である。
WIDTHは、造影剤濃度が閾値THを超えている期間(時間幅)である。
TTFMは、TTAのタイミング(造影剤濃度が閾値THを最初に超えるタイミング)から、造影剤濃度の時間積分値に対する重心(CENTER OF MASS)までの期間(時間幅)である。
ここで、リアルタイムで透視を実行しながらDSA画像、パラメータ画像及び合成画像を順次生成して更新表示する場合、透視の終了前の途中の時相においても、画素の色を決定可能なパラメータが望ましい。
そのようなパラメータとしては、上記TTAや、Wash-in、Wash-out等がある。Wash-inは、造影剤濃度の時間変化曲線において、傾き(時間微分値)が正の所定値に達する最初の時相(時刻)である。Wash-outは、造影剤濃度の時間変化曲線において、傾き(時間微分値)が負の所定値に達する最初の時相(時刻)である。或いは、AUCが所定の面積を超える時相も、透視終了前の途中の時相で画素の色を決定可能なパラメータである。
ここでは一例として、パラメータ値取得部46aは、造影剤濃度の時間変化に基づいて、各画素に対してTTAをパラメータ値として取得する。但し、パラメータ画像のパラメータとしては、TTP、PH、AUC、Wash-in、Wash-out等の上述のパラメータや、他のパラメータを使ってもよい。
例えばTTPの場合、厳密には、透視が終了しないとピークの時相を決定できない。最後の時相でピーク濃度となる場合もあり得るからである。一方、造影剤投与後の全時相のX線画像の撮像が終了後の処理であるポストプロセスの場合、TTPの値は問題なく定められる。そこで、リアルタイムで透視を実行しながらの画像表示の場合、例えば造影剤濃度の時間変化曲線における現時点までの範囲でのピークの時相に基づいてTTPを定めてもよい。
図3は、TTAをパラメータとしたパラメータ画像の生成方法の一例を示す模式図である。図3の上段は、例えば画素数5×5として、DSA画像の複数コマを通して同位置となる画素毎に算出されたTTAの値の一例を示す。
図3の中段は、パラメータ画像生成部46bに記憶されたTTA用のカラーテーブルの一例を示す。ここでは一例として、造影剤の投与後に100フレーム撮像する場合、即ち、1時相〜100時相までのDSA画像が生成される場合を示す。また、ここでは一例として、パラメータ画像の生成に用いられるDSA画像の数(時相)に拘らず、カラーテーブルは統一されるものとする。
より詳細には、第1の実施形態では、例えばリアルタイムで透視を実行しながら、順次生成されるDSA画像を取得しつつ、最新の時相のDSA画像と、最新のパラメータ画像との合成画像を更新表示する場合を考える。
即ち、造影剤投与後において、第3時相のX線画像の撮像直後では、第1時相〜第3時相までの3つのDSA画像と、図3の中段に示す統一的なカラーテーブルとに基づいて、第3時相に対応するパラメータ画像が生成される。そして、第3時相のDSA画像と、第3時相に対応するパラメータ画像との合成画像が表示制御部46dに表示される。
その後、第4時相のX線画像の撮像直後では、第1〜第4時相までの4つのDSA画像と、統一的なカラーテーブルとに基づいて、第4時相に対応するパラメータ画像が生成され、第4時相のDSA画像と、第4時相に対応するパラメータ画像との合成画像が表示される。以下、同様である。
このように、最新時相のDSA画像及び最新時相に対応するパラメータ画像の生成と、これら2画像の合成画像の生成及び表示がリアルタイムで順次繰り返される。
但し、本実施形態はリアルタイムで透視を実行しながらの画像表示処理に限定されるものではない。造影剤投与後の全時相のX線画像の撮像が終了後の処理(ポストプロセス)であってもよい。
なお、撮像時間及びフレーム数は、通常、透視の開始前に決定されるので、パラメータ画像生成部46bがフレーム数に応じてカラーテーブルを決定すればよい。カラーテーブルを統一する理由は、パラメータ値のみによって各画素に色を割り当てないと、却って分かりづらいからである。例えばある位置の1画素に関して、TTAのパラメータ値は、造影剤濃度が閾値を超える最初の時相以降では同じとなるのに、その後も時相毎に違う色が割り当てられると、却って分かりにくいからである。
従って、更新表示であるものの、例えば全画素について最終時相の前にTTAが表れれば、最後の時相に対応するパラメータ画像と、最後から2番目の時相に対応するパラメータ画像は同じになる。
図3では一例として、TTAの値が小さい順に、赤色(RED)、黄色(YELLOW)、緑色(GREEN)、青色(BLUE)、紫色(PURPLE)が割り当てられる。カラーの割り当て方法は任意であるが、有彩色が含まれるように割り当てることが望ましい。グレーススケール表示では、血管部分を周囲から識別しづらいからである。
ここでは便宜上、グレースケールの横方向のバーでカラーテーブルを示すが、実際には有彩色によるカラーバーとしてカラーテーブルを記憶してもよい。或いは、パラメータ画像生成部46bは、所定のビット数表示における赤、緑、青の3原色の各値のセットが各々のTTAの値に対して示されるテーブルデータとして、カラーテーブルを記憶してもよい。
図3の下段は、図3の上段の各画素のTTAの値と、図3の中段のカラーテーブルとに従って規定される各画素の色を示す。即ち、各画素の色を図3下段に示すカラーで表示したものがTTAのパラメータ画像である。
次に、DSA画像とパラメータ画像との合成画像の生成方法について説明する。
DSA画像は白黒の濃淡画像であり、パラメータ画像は、(DSA画像の画素値に基づく)有彩色によるカラー画像である。ここで、パラメータ画像は、複数の時相のDSA画像に基づいて生成される以上、パラメータ画像とDSA画像は、被検体の同一領域を示す同サイズの画像である。従って、合成に際しては、例えば両画像の4角を一致させるように位置合わせすればよく、位置ズレの問題は生じない。
ここで、合成とは、複数の画像の情報がそれぞれ含まれるように、1画像を生成する意味であり、少なくとも両画像の平均や、挿入(以下の第3の例参照)を含む上位概念であるものとする。合成方法としては、例えば、以下の手法が挙げられる。
第1に、DSA画像とパラメータ画像の単純平均を合成画像とする方法である。例えば、各画素の画素値を赤、緑、青の3原色により0〜255の256段階の輝度レベルで表す場合を考える。一例として、第α時相に対応するパラメータ画像の左下の角の画素βの画素値を、赤色に相当する(255, 0, 0)とする。
また、一例として、第α時相のDSA画像の左下の角の画素β’の画素値を(128, 128, 128)とする。DSA画像はグレースケールだから、赤、緑、青の各画素値が等しくなる。この場合、合成画像の左下の角の画素β”の画素値は、(192, 64, 64)となる。このような処理を全画素に対して実行することで、合成画像の画像データが得られる。
第2に、DSA画像とパラメータ画像の重み付け平均を合成画像としてもよい。重み係数は、入力装置48を介して自由に設定できるものとする。例えば、上記左下の角の画素β,β’間で、パラメータ画像の方が3:1で重みが大きくなるように重み付け平均をとる場合を考える。その場合、(255×3+128×1)/(3+1)≒223であり、(0×3+128×1)/(3+1)=32であるから、合成画像の左下の角の画素β”の画素値は、(223, 32, 32)となる。
第3に、DSA画像から血管領域を抽出した血管画像(血管領域以外は例えば画素値ゼロ)を生成し、パラメータ画像に血管画像を挿入することで合成画像を生成してもよい。ここでの挿入とは、両画像を位置合わせ後、血管画像において画素値がゼロではない画素(血管領域の画素)については、血管画像の画素値を用い、他の画素についてはパラメータ画像の画素値を用いることである。この場合、カラーのパラメータ画像内に白黒の血管画像が混入した合成画像となる。
ここでは一例として、第2の例の重み付け平均が合成画像として用いられるものとする。
図4は、互いに同じ時相に対応するDSA画像と、パラメータ画像との重み付け平均により生成される合成画像の一例を示す模式図である。図4の上段の左側は、時相60のDSA画像の一例を示し、図4の上段の右側は、時相1〜時相60の60フレームのDSA画像に基づいて生成されたパラメータ画像(PARAMETER IMAGE)の一例を示す。図4の下段は、これら2画像の合成画像(COMPOSITE IMAGE)の一例を示す。
図4の上段、下段において、破線の楕円で囲った領域は、血流が少ない低灌流領域、即ち、病変候補領域LS1である。上記病変候補領域とは、病変領域、及び、病変領域なのか正常なのかが判定できない領域の双方を指すものとする。病変領域とは例えば、血管が細くなった狭窄領域や、血管が詰まった閉塞領域などを指す。
図4の上段の左側に示すように、DSA画像ではグレースケールなので、病変候補領域LS1と、その周囲の正常領域との違いが分かりにくい。
図4の上段の右側のパラメータ画像は、本来は図3の中段のカラーマップに応じた有彩色によるカラー表示であるが、ここでは便宜上、例えばTTAが小さい画素ほど黒色が濃くなるようにグレースケールの模式図としている。この模式図の例では、例えばTTAをパラメータとするパラメータ画像において病変候補領域LS1が血管として認識できない。
上記のように病変候補領域LS1が血管として認識できなくなる理由として、例えば以下の場合がある。
第1に、病変候補領域LS1が低灌流であるため、時相60迄では、病変候補領域LS1の各画素の造影剤濃度が閾値THを超えない場合である。
第2に、病変候補領域LS1内において時相60迄に閾値THを超える画素があっても、透過度の値を決めるPH値(被検体Pを透過し、X線検出器36により検出された線量)が低いため、他のカラー領域よりも透過率が高くなる結果、色が見えなくなる場合である。パラメータ値の色表現では、透過度も含めて色が決定するからである。
図4の下段の合成画像では、グレースケールのDSA画像との平均処理により、合成画像の彩度は、パラメータ画像の彩度よりも若干下がる。それでも、正常領域の血管は、有彩色によりカラーで映る。なお、重み付け平均において、パラメータ画像の重み係数をDSA画像の重み係数よりも大きくすれば、合成画像の彩度を上げることができる。
一方、病変候補領域LS1の血管は、DSA画像に含まれる血流情報により、合成画像ではグレースケールで反映される。図4の例では、パラメータ画像内の病変候補領域LS1の画素値はゼロであり、血管として認識されていないからである。
従って、合成画像では、病変候補領域LS1の血管は、周囲の正常領域の血管から区別し易くなる。病変候補領域LS1はほぼグレースケールで色が薄くなる一方、その周囲の正常な血管はカラーで明瞭に映るからである。
ここで、表示制御部46dは、リアルタイムで順次生成される合成画像を、モニタ47上で時系列順に(動画のように)表示させることができるが、画像表示は、自動で時系列順に表示される態様に限定されるものではない。例えばポストプロセスの場合、表示制御部46dは、ユーザの操作に従って、合成画像をモニタ47に表示させることができる。
図5は、ポストプロセスとして、ユーザの操作に従って合成画像を表示する方法の一例を示す模式図である。図5の左側において、上段は時相5の合成画像の一例であり、中段は時相30の合成画像の一例であり、下段は時相60の合成画像の一例である。
ここでは一例として、ポストプロセスとして、モニタ47上には現在時相30の合成画像が表示されているものとする。表示制御部46dは、図5の右側中段に示すマウスMSのマウスホイールWHの回転に従って、モニタ47に表示されている合成画像の時相を時系列順に進め、或いは、時系列順に戻す。
即ち、ユーザは、マウスホイールWHを前に回転させることで、現在表示されている時相よりも進んだ時相の合成画像の表示に切り替えることができる。その場合、時相31、時相32、時相33…と順に合成画像の表示が切り替わり、ユーザがマウスホイールWHを止めた時点の時相で、合成画像の表示が一旦固定される。
同様に、ユーザは、マウスホイールWHを後ろに回転させることで、現在表示されている時相よりも過去の時相の合成画像の表示に戻すことができる。
また、表示制御部46dは、合成画像に限らず、各時相のDSA画像やパラメータ画像についても、図5のようにユーザの操作に従って表示させることができる。
図6は、第1の実施形態のX線診断装置10によりリアルタイムで実行される透視に追従して、合成画像が更新表示される場合の動作の一例を示すフローチャートである。以下、前述の各図を参照しながら、図6に示すフローチャートのステップ番号に従って、X線診断装置10の動作を説明する。
[ステップS1]管電流、管電圧、撮像時間、造影剤投与後の撮像間隔、造影剤投与後のフレーム数などの一部の撮像条件や、合成画像の生成条件が入力装置48を介してユーザにより入力される。上記合成画像の生成条件とは、パラメータ画像のパラメータとして何を用いるか、パラメータ画像とDSA画像との重み付け平均における重み係数などである。
システム制御部42a(図1参照)は、入力された撮像条件に従って、全撮像条件を決定する。また、パラメータ値取得部46aは、入力された条件に従ってパラメータを決定し(この例ではTTA)、パラメータ画像生成部46bは、決定されたパラメータや、フレーム数などの撮像条件に応じて、全時相に亘って統一されるカラーマップを決定する。
カラーマップに関しては、時相数やパラメータの種類に応じて多数のカラーマップを撮像前に記憶装置44に保存しておき、これらカラーマップの中で撮像条件及び合成画像の生成条件が最も近いものをパラメータ画像生成部46bが読み出す構成としてもよい。
この後、ステップS2に進む。
[ステップS2]まず、天板22やCアーム33等の位置が固定されることで、被検体Pの撮像領域が同一領域に固定される。そして、造影剤の投与前に、被検体Pの撮像領域に対して、公知の動作によりX線画像の投影データが生成される。
具体的には、高電圧発生器31は、システム制御部42aの制御に従って高電圧をX線管34に供給し、X線管34はX線を発生し、絞り装置35によって被検体Pに対するX線照射範囲が制御される。
X線検出器36は、被検体Pを透過したX線を検出して電気信号に変換し、これを投影データ生成部42bに入力する。投影データ生成部42bは、入力された電気信号からX線画像の投影データを生成して、記憶装置44に記憶させる。このようにして、造影剤投与の前において、各画素の輝度がX線検出器36のX線検出素子(図示せず)毎の受線量に応じた輝度となるように、被検体Pの関心領域に対して投影データ(マスク画像の画像データ)が生成される。
なお、後述の造影剤投与後のX線画像は複数必要であるが、造影剤投与前のX線画像は1つのみでもよいし、複数画像の平均画像でもよい。
この後、ステップS3に進む。
[ステップS3]天板22やCアーム33の位置は固定されたまま、不図示の造影剤投与装置の遠隔操作によって被検体Pに造影剤が投与された後、ステップS2と同一の撮像領域に対して、以下のサブフローのステップS3a〜ステップS3eに従って、造影剤投与後の透視が実行される。
ステップS3aでは、上述のようにX線診断装置10の各部が動作して、1のX線画像の投影データが生成される。即ち、最新時相のX線画像の投影データが生成される。なお、ここでは分かり易くするために、ステップS3a〜3eに分けているに過ぎない。即ち、ステップS3aの撮像動作は、ステップS3b〜S3dのパラメータ画像及び合成画像の生成及び表示処理の進行具合に拘らず、ステップS1で設定された撮像間隔に従って、ステップS3b〜S3eの演算処理とは独立して実行される。
この後、ステップS3bに進む。
ステップS3bでは、DSA画像生成部42cは、ステップS3aで生成される最新時相のX線画像の投影データと、マスク画像との差分により最新時相のDSA画像の画像データを生成し、記憶装置44に保存する。この後、ステップS3cに進む。
ステップS3cでは、パラメータ値取得部46a及び合成画像生成部46cは、記憶装置44から最新時相のDSA画像の画像データを取得する。なお、少なくとも透視が終了するまで、パラメータ値取得部46a及び合成画像生成部46cは、前回までに取得した全部のDSA画像の画像データと、今回取得した最新時相のDSA画像の画像データとを記憶する。
パラメータ値取得部46aは、造影剤投与後の第1時相〜最新時相までの各DSA画像の画像データに基づいて、最新時相までの造影剤濃度の時相変化を画素毎に算出する(図2参照)。
次に、パラメータ値取得部46aは、造影剤濃度の時相変化に基づいて、画素毎に、パラメータとしてのTTAを決定し、決定したTTAをパラメータ画像生成部46bに入力する。早い時相では、TTAが未決定の画素が多く、最終時相まで進んでもTTAが決定されない画素も存在しうる。
この後、パラメータ画像生成部46bは、パラメータ値取得部46aから入力される各画素のTTAと、カラーマップとに基づいて、最新時相に対応するパラメータ画像の画像データを生成する(図3参照)。
パラメータ画像生成部46bは、最新時相に対応するパラメータ画像の画像データを合成画像生成部46cに入力すると共に、記憶装置44に保存する。なお、TTAが未決定の画素については、例えば、赤、緑、青の画素値を(0, 0, 0)として取り扱えばよい。この後、ステップS3dに進む。
ステップS3dでは、合成画像生成部46cは、ステップS1で設定された重み係数に従って、最新時相のDSA画像の画像データと、最新時相に対応するパラメータ画像とを合成することで、最新時相の合成画像の画像データを生成する(図4の下段参照)。合成画像生成部46cは、最新時相の合成画像の画像データを表示制御部46dに入力すると共に、記憶装置44に保存する。
表示制御部46dは、最新時相の合成画像の画像データをモニタ47に入力し、モニタ47の表示画像を最新時相の合成画像に切り替えさせる。この後、ステップS3eに進む。
ステップS3eでは、最終時相のX線画像の撮像が終了しているか否かが判定され、終了していなければステップS3aに戻り、終了していればステップS4に進む。
即ち、ステップS1で設定された造影剤投与後のX線画像のフレーム数(DSA画像の時相数)だけ、ステップS3a〜ステップS3eの処理が繰り返されることで、モニタ47には最新時相の合成画像が更新表示される。
なお、任意の時刻においてモニタ47に表示させる画像は、合成画像のみに限定されるものではない。例えば、任意の時刻において、DSA画像、パラメータ画像、合成画像の3つをモニタ47上に並べて表示してもよい。即ち、表示制御部46dは、最新時相のDSA画像と、最新時相に対応するパラメータ画像と、最新時相の合成画像の3つをモニタ47に更新表示させてもよい。
[ステップS4]このステップS4に到達する時点では、最終時相の撮像が終了しており、最終時相の合成画像の表示もなされている。システム制御部42は、透視の動作を終了させるようにX線診断装置10の各部を制御する。
以上が図6のフローの説明である。なお、パラメータ画像及び合成画像の生成及び表示は、上述のようなリアルタイムの処理ではなく、透視終了後のポストプロセスとして実行されてもよい(この点、後述の第2〜第5の実施形態についても同様である)。
ポストプロセスの場合、パラメータ値取得部46a及び合成画像生成部46cは全時相のDSA画像の画像データを記憶装置44から一括的に取得し、パラメータ値取得部46a及びパラメータ画像生成部46bは、上記同様に全時相のパラメータ画像を生成し、合成画像生成部46cは、上記同様に全時相の合成画像を生成する。この場合、ユーザが重み係数などの画像処理条件を変える都度、全時相のパラメータ画像及び全時相の合成画像の生成及び時系列表示が繰り返される。
以上が第1の実施形態の動作説明である。以下、従来技術と第1の実施形態との違いについて説明する。
従来技術では、血流の時間的情報が反映されたパラメータ画像をDSA画像などの他の画像に重ね合わせるという発想は、全く存在しなかった。仮に、過去の撮像画像と、リアルタイムの透視画像との重ね合わせ画像を生成するとしても、従来技術では両画像は被検体の全く同じ領域の画像とはならないので、位置合わせにおいて完全一致させることができない。
一方、第1の実施形態では、被検体Pの同一領域に対するマスク画像及び造影剤投与後のX線画像という統一的な元の画像データから、互いに異なる情報を持つ2種類の画像データが生成される。即ち、血管の領域情報を示すDSA画像と、血流の時間情報を示すパラメータ画像とが生成され、両者が合成される。
生成元のデータが同じである以上、合成に際して、両画像間の位置ずれは生じない。即ち、合成画像において、グレースケールのDSA画像の血管領域と、パラメータ画像に血管領域とは完全合致し、両者の合成によって血流情報が部分的に失われることはない。
また、図4で説明したように、合成画像では、病変候補領域LS1の血管は、周囲の正常領域の血管から区別し易くなる。病変候補領域LS1はほぼグレースケールで色が薄くなる一方、その周囲の正常な血管はカラーで明瞭に映るからである。また、合成画像では、カラー(有彩色)の変化によって、パラメータ画像と同様に血流の時間情報も観察可能である。
さらに、例えばパラメータ値をTTAとした場合、パラメータ値の算出、パラメータ画像の生成、合成画像の生成はリアルタイムで実行可能なので、図6のように透視しながらリアルタイムで病変候補領域LS1を判別しうる。ポストプロセスの場合には、造影剤投与前後の撮像が終了後の投影データに基づいて、時系列的な合成画像を動画のように時系列に表示することもできるし、ある時相で止めて静止画のように表示することもできる。
また、ポストプロセスの場合、ユーザは、例えばマウスホイールWHの回転操作によって、現在表示されている合成画像(或いはDSA画像等)の時相を進めたり、戻したりすることができる(図5参照)。
また、第1の実施形態では、TTAをパラメータとして用いるので、リアルタイムの透視に適用し易い。TTPの場合、厳密には、透視が終了しないと造影剤濃度のピーク時刻が決められないが、TTAの場合、任意の位置の画素の造影剤濃度がある時相で閾値THを超えたら、以降の時相では当該画素の色を確定できるからである。
このように第1の実施形態によれば、造影剤の流入が一過性であるために、DSA画像において一時的にしか血管を視認できない場合にも、造影剤の量を増やさずに、血管の走行領域及び分岐点を従来よりも良好に観察できる。この結果、ユーザの利便性は大いに向上すると共に、被検体の負担軽減にも繋がる。
<第2の実施形態>
第2〜第5の実施形態は、どのDSA画像又はパラメータ画像が最新時相の合成画像の生成元として用いられるかの違いを除いて、第1の実施形態と同様である。第2〜第5の実施形態では、他の実施形態との違いのみを説明する。
第2の実施形態では、最新時相の合成画像の生成元の2画像の内、一方は第1の実施形態と同様に最新時相に対応するパラメータ画像であるが、他方は選択された1つの時相のDSA画像に統一される。
図7は、第2の実施形態において、選択された時相のDSA画像と、最新時相に対応するパラメータ画像との合成により生成される最新時相の合成画像の一例を示す模式図である。図7の上段の左側は、選択された時相のDSA画像の一例を示し、図7の上段の右側は、最新時相に対応するパラメータ画像の一例を示す。図7の下段は、これら2画像の合成画像の一例を示す。
図7の上段、下段において、破線の楕円で囲った領域は、病変候補領域LS2(この例では腫瘍)である。図7の上段の左側に示すように、選択されたDSA画像は、造影剤により、病変候補領域LS2が前後の時相よりも濃く(識別し易く)投影されたものである。
図7の上段の右側のパラメータ画像は、図4と同様に、便宜上、TTAが小さい画素ほど黒色が濃くなるようにグレースケールの模式図としている。この模式図の例では、病変候補領域LS2がどの領域なのかが識別しづらい。しかし、実際には例えばTTAをパラメータとするカラー画像であるため、病変候補領域LS2の周囲の血流の時間変化は、有彩色の色の変化により視認し易い。
図7の下段に示すように、合成画像では、生成元のDSA画像により、病変候補領域LS2の位置が視認可能である。また、合成画像では、生成元のパラメータ画像により、血流の時間変化が有彩色の変化として表れるので、病変候補領域LS2に流入する血管や、病変候補領域LS2から流出する血管を有彩色の変化によって識別可能である。
ポストプロセスの場合、ユーザは、入力装置48を介して、腫瘍などの病変候補領域LS2が造影剤によって最も濃く投影された時相のDSA画像を選択できる。
リアルタイムで透視を実行しながらの合成画像の更新表示の場合、X線診断装置10の各部は例えば以下のように動作する。
ユーザの入力により1つの時相のDSA画像が選択されるまでは、表示制御部46dは、第1の実施形態と同様にして、最新時相のDSA画像、パラメータ画像、合成画像の3つをそれぞれモニタ47に更新表示させる。ユーザの入力により1つの時相のDSA画像が選択された後、合成画像生成部46cは、合成画像の生成元の一方を選択されたDSA画像に固定し、同様にして合成画像の画像データを順次生成する。より詳細には、図8のフローとなる。
図8は、第2の実施形態のX線診断装置10によりリアルタイムで実行される透視に追従して合成画像が更新表示される場合の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図8に示すフローチャートのステップ番号に従って、X線診断装置10の動作を説明する。
[ステップS11、S12]第1の実施形態のステップS1、S2と同様である。この後、ステップS13に進む。
[ステップS13]ステップS12と同一の撮像領域に対して、以下のサブフローのステップS13a〜ステップS13gに従って、透視及び画像表示が実行される。なお、表示制御部46dは、最新時相のDSA画像、パラメータ画像、合成画像の3つをそれぞれモニタ47に更新表示させる。
ステップS13a〜ステップS13cは、第1の実施形態のステップS3a〜S3cと同様である。この後、ステップS13dに進む。
ステップS13dでは、合成画像生成部46cは、入力装置48を介して1つのDSA画像が選択されたか否かを判定し、選択されている場合にはステップS13fに進む。それ以外の場合、ステップS13eに進む。
ステップS13eの処理内容は、第1の実施形態のステップS3dと同様である。
ステップS13fでは、合成画像生成部46cは、ステップS11で設定された重み係数に従って、ユーザにより選択された時相のDSA画像の画像データと、パラメータ画像生成部46bから入力される最新時相に対応するパラメータ画像とを合成することで、最新時相の合成画像の画像データを生成する(図7参照)。合成画像生成部46cは、最新時相の合成画像の画像データを表示制御部46dに入力すると共に、記憶装置44に保存する。
表示制御部46dは、最新時相の合成画像の画像データをモニタ47に入力し、モニタ47の表示画像を最新時相の合成画像に切り替えさせる。この後、ステップS13gに進む。
ステップS13gでは、最終時相のX線画像の撮像が終了しているか否かが判定され、終了していなければステップS13aに戻り、終了していればステップS14に進む。
[ステップS14]第1の実施形態のステップS4と同様である。
以上が図8のフローの説明である。
なお、合成画像の生成元の一方となるDSA画像の選択は、ユーザによるマニュアル処理ではなく、所定のタイミングで合成画像生成部46cによって自動的に実行される構成としてもよい。所定のタイミングとは、例えば、造影剤投与後、透視終了までの半分の時間が経過した時点など、ステップS21で設定しておけばよい。具体的には、合成画像生成部46cは、撮像部位(胸、頭などの被検体のどこを撮像するか)の情報と、当該撮像部位の正常なDSA画像の例を多数記憶しておく。そして、合成画像生成部46cは例えば、正常なDSA画像との差が大きいDSA画像を選択することができる。
以上、第2の実施形態においても、第1の実施形態と同様の効果が得られる。さらに、第2の実施形態では、合成画像の生成元の一方は、病変候補領域LS2が濃く投影された時相でDSA画像が固定されるので、合成画像では、病変候補領域LS2の位置が識別し易くなる。
そして、順次生成される最新時相のDSA画像の血流情報が反映されたパラメータ画像と、選択されたDSA画像との合成によって順次生成される合成画像が時系列的に表示される。従って、順次更新される合成画像を時系列的に観察することで、病変候補領域LS2に流入する血管や、病変候補領域LS2から流出する血管を有彩色の変化によって識別可能となる。この結果、腫瘍に流入する血管や、奇形部から流出する血管を把握し易くなる。
<第3の実施形態>
第3の実施形態は、以下の点を除いて第2の実施形態と同様であるので、違いのみを説明する。即ち、第3の実施形態では、最新時相の合成画像の生成元の2画像の一方は、選択された1つの時相のDSA画像ではなく、選択された区間の(時間的に連続的な複数の)DSA画像の平均画像に統一される。
ポストプロセスの場合、ユーザは、入力装置48を介して、腫瘍などの病変候補領域が造影剤によって最も濃く投影された区間を選択できる。
図9は、第3の実施形態において、リアルタイムで実行される透視に追従して合成画像が更新表示される場合のX線診断装置10の動作の一例を示すフローチャートである。ここでは一例として、ユーザの入力によりDSA画像の区間が選択されるまでは、第1の実施形態と同様に動作し、区間の選択後、第3の実施形態の動作モードに切り替わる。
[ステップS21、S22]第2の実施形態のステップS11、S12と同様である。この後、ステップS23に進む。
[ステップS23]ステップS22と同一の撮像領域に対して、以下のサブフローのステップS23a〜ステップS23gに従って、透視及び画像表示が実行される。ステップS23a〜S23c、S23e、S23gの各処理は、第2の実施形態のステップS13a〜S13c、S13e、S13gと同様である。
ステップS23dでは、合成画像生成部46cは、入力装置48を介して、DSA画像の区間が選択されたか否かを判定し、選択されている場合にはステップS23fに進む。それ以外の場合、ステップS23eに進む。
ステップS23fでは、合成画像生成部46cは、ステップS11で設定された重み係数に従って、ユーザにより選択された区間内の(複数の)DSA画像を平均したDSA画像の画像データと、パラメータ画像生成部46bから入力される最新時相に対応するパラメータ画像とを合成することで、最新時相の合成画像の画像データを生成する。合成画像生成部46cは、最新時相の合成画像の画像データを表示制御部46dに入力すると共に、記憶装置44に保存する。
[ステップS24]第2の実施形態のステップS14と同様である。以上が図9のフローの説明である。
なお、DSA画像の区間の選択は、ユーザによるマニュアル処理ではなく、前述同様に、合成画像生成部46cによって自動的に実行される構成としてもよい。
以上、第3の実施形態においても、第2の実施形態と同様の効果が得られる。
<第4の実施形態>
第4の実施形態では、最新時相の合成画像の生成元の2画像の内、一方は第1の実施形態と同様に最新時相のDSA画像であるが、他方は全時相のDSA画像から得られる1つのパラメータ画像に統一される。
ポストプロセスの場合、全フレームの撮像後、全時相のDSA画像から得られる1つのパラメータ画像(最終時相に対応するパラメータ画像)を生成し、これを合成画像の生成元の一方とすればよい。
リアルタイムでの合成画像の更新表示の場合、かかる処理は実行できない。しかし、例えば全画素の50%や60%や70%などの所定割合の画素について、造影剤濃度が閾値THを超えてTTAが確定した時相までを仮の全時相として統一的なパラメータ画像を生成し、以降の合成画像の生成元の一方を当該統一的なパラメータ画像に固定してもよい。
図10は、第4の実施形態において、全時相のDSA画像から得られる統一的なパラメータ画像と、ある時相γでのDSA画像との重み付け平均により生成される時相γの合成画像の一例を示す模式図である。図10の上段の左側は、時相γのDSA画像の一例を示し、図10の上段の右側は、統一的なパラメータ画像の一例を示す。図10の下段は、これら2画像の合成画像の一例を示す。
図10の上段、下段において、重なり領域OV1,OV2は、3次元的には離れた2つの血管が、平面画像上では重なって投影された領域である。
図10の上段の左側に示すように、時相γのDSA画像では、造影剤がまだ毛細血管側まで進行しておらず、太い血管のみが投影されている。
図10の上段の右側のパラメータ画像は、図4と同様に便宜上、TTAが小さい画素ほど黒色が濃くなるようにグレースケールの模式図としている
図10の下段の合成画像では、グレースケールのDSA画像との平均処理により、時相γの時点において造影剤が流れている血管領域を把握できる。また、パラメータ画像から反映された色の違いによって、重なり領域OV1,OV2ではそれぞれ、画像の奥行き方向に異なる位置に2つの血管が存在することが識別できる。
合成画像の生成元の一方であるパラメータ画像を順次更新する場合、例えばTTAは、途中までの時相では、造影剤濃度が閾値THを超えない画素に関して、カラーマップに基づく有彩色を決定できない。しかし、合成画像の生成元の一方を最終時相に対応するパラメータ画像に固定すれば、全時相の血流変化情報が反映される。最終時相に対応するパラメータ画像は、全時相のDSA画像から得られる画素毎の造影剤濃度の時間変化に基づいて生成されるからである。
従って、第4の実施形態は、最初の時相から最後の時相までの合成画像の時系列表示において、生成元の一方のパラメータ画像からの情報量が常に最大化される結果、血流変化情報を観察し易くなり、ポストプロセスの場合に適している。
また、各時相の合成画像の生成元の他方は、第1の実施形態と同様に各時相のDSA画像であるため、DSA画像に基づく現在表示されている時相で観察可能な血流と、その周辺の血流の時間変化情報とを同時に観察できる。このような合成画像を時系列順に表示することで、血管の分岐点や、血管の重なりなどを把握し易くなる。
<第5の実施形態>
第5の実施形態は、以下の点を除いて第4の実施形態と同様であるので、違いのみを説明する。即ち、第5の実施形態では、最新時相の合成画像の生成元の2画像の一方は、最終時相に対応するパラメータ画像ではなく、選択された区間の複数のパラメータ画像の平均画像に統一される。
図11は、第5の実施形態において、区間の選択、及び、造影剤濃度の時間変化に基づくパラメータ値の決定方法の一例を示す模式図である。ここでは一例として、造影剤投与後に100フレームが撮像され、100時相のDSA画像が生成されるものとする。図11の上段は、時系列的なDSA画像の一部であり、ここでは一例として、時相1、時相22、時相42、時相53、時相70の各DSA画像の模式図を示す。
図11の下段は、全時相のDSA画像を通して、右下の角の1画素に着目した造影剤濃度の時間変化の一例を図2の中段と同様に示す。前述のように、着目画素の画素値の時相変化に符号反転等の適切な処理を施せば、造影剤濃度の時間変化と等価になる。
例えば時相20〜時相30の区間が入力装置48を介して選択される場合、パラメータ値取得部46aは、時相20〜時相30の区間においてパラメータ値(この例ではTTA)を決定する。より詳細には、時相20〜時相30の区間では、時相22において造影剤濃度が閾値THを超えるので、右下の角の1画素のTTAのパラメータ値は22となる。
例えば時相30〜時相40の区間が入力装置48を介して選択される場合、始めの時相30の時点で、造影剤濃度が閾値THを超えている。この場合、パラメータ値取得部46aは、時相30〜時相40の区間における右下の角の1画素のTTAのパラメータ値を30とする。同様の処理が、残り時相30〜時相40の区間の全ての画素について同様に実行され、全画素についてパラメータ値が決定される。
パラメータ画像生成部46bは、以上のようにして各画素について1つずつ決定された選択区間でのパラメータ値と、カラーマップとに基づいて、1つの統一的なパラメータ画像の画像データを生成する。
ポストプロセスの場合、例えば表示制御部46dは、全時相にそれぞれ対応するパラメータ画像を時系列順にモニタ47に表示させる。この場合、ユーザは、入力装置48を介して、合成画像の生成元とするパラメータ画像の区間を時相で選択できる。
図12は、第5の実施形態において、リアルタイムで実行される透視に追従して合成画像が更新表示される場合のX線診断装置10の動作の一例を示すフローチャートである。ここでは一例として、ユーザの入力によりDSA画像の区間が選択されるまでは、第1の実施形態と同様に動作し、区間の選択後、第5の実施形態の動作モードに切り替わる。
[ステップS51、S52]第2の実施形態のステップS11、S12と同様である。この後、ステップS53に進む。
[ステップS53]ステップS52と同一の撮像領域に対して、以下のサブフローのステップS53a〜ステップS53hに従って、透視及び画像表示が実行される。ステップS53a,S53b,S53e,S53hの各処理は、第2の実施形態の図8のステップS13a,S13b,S13e,S13gとそれぞれ同様である。
ステップS53cでは、パラメータ値取得部46aは、入力装置48を介して、パラメータ画像の区間が選択されたか否かを判定し、選択されている場合にはステップS53fに進む。それ以外の場合、ステップS53dに進む。
ステップS53dでは、パラメータ値取得部46a及びパラメータ画像生成部46bは、第1の実施形態と同様にして、最新時相に対応するパラメータ画像の画像データを生成し、記憶装置44に保存すると共に合成画像生成部46cに入力する。この後、ステップS53eに進む。
ステップS53fの処理内容は、以下の2つの場合に分かれる。
第1に、区間が初めて選択された場合、パラメータ値取得部46aは、前述のように、選択された区間のDSA画像の画像データに基づいて、画素毎にパラメータ値を決定し、パラメータ画像生成部46bに入力する。パラメータ画像生成部46bは、選択区間での各画素のパラメータ値とカラーマップとに基づいて、1つの統一的なパラメータ画像の画像データを生成する。パラメータ画像生成部46bは、統一的なパラメータ画像の画像データを記憶装置に44に保存すると共に合成画像生成部46cに入力する。
この後、ステップS53gに進む。
第2に、区間が初めて選択された後、ステップS53g、S53hを経て次の時相の撮像後に再度このステップS53fに戻ってくる場合、実質的な処理がなされずにステップS53gに進む。この場合、統一的なパラメータ画像の画像データを生成済みだからである。
ステップS53gでは、合成画像生成部46cは、ステップS11で設定された重み係数に従って、最新時相のDSA画像の画像データと、統一的なパラメータ画像とを合成することで、最新時相の合成画像の画像データを生成する。合成画像生成部46cは、最新時相の合成画像の画像データを表示制御部46dに入力すると共に、記憶装置44に保存する。
[ステップS24]第2の実施形態のステップS14と同様である。以上が図12のフローの説明である。
第5の実施形態は、始めの数フレームや、終わりの数フレームを除いた途中の時相のパラメータ画像のみを観察したい場合に有効である。以上、第5の実施形態においても、第4の実施形態と同様の効果が得られる。
<第6の実施形態>
第1〜第5の実施形態では、DSA画像とパラメータ画像との合成画像を生成する例を述べた。第6の実施形態では、合成画像の生成において、DSA画像の代わりに、デバイスが投影された非造影画像が用いられる。ここでのデバイスとは、ガイドワイヤなどの血管内に挿入される手術器具である。
第6の実施形態では、まず、造影剤投与を伴った1回目の透視によって、DSA画像及びパラメータ画像が生成及び保存される。このとき、Cアーム33や天板22等の位置を固定する等により、同一の被検体Pの同一の撮像領域を再度透視できるようにしておく。
次に、同一の被検体Pの同一の撮像領域に対する非造影の2回目の透視において、リアルタイムで順次生成される最新のX線画像と、1回目の透視終了後に保存されたパラメータ画像との合成画像と更新表示される。2回目の透視は、例えばガイドワイヤを被検体P内で操作するものであり、合成画像がロードマップとして用いられる。
図13は、第6の実施形態において、1回目の透視で保存されるパラメータ画像と、2回目の透視の最新のX線画像との合成により生成される合成画像の一例を示す模式図である。図13の上段の左側は、非造影の2回目の透視における最新のX線画像の一例を示す。非造影なので、血管は投影されないが、図中の一点鎖線の枠は、操作すべきガイドワイヤGWの周辺領域(関心領域)である。
図13の上段の右側は、造影剤を用いた1回目の透視の全時相のDSA画像から得られる画素毎の造影剤濃度の時間変化から生成されたパラメータ画像の一例を示す。図4と同様に便宜上、TTAが小さい画素ほど黒色が濃くなるようにグレースケールの模式図としている。
図13の下段は、これら2画像の合成画像の一例を示す。なお、図13の下段は、ここでは一例として、図13の上段の左側の最新のX線画像において一点鎖線で囲った領域のみを示す。合成方法としては、例えば、以下の方法が挙げられる。
第1に、2回目の透視においてリアルタイムで順次生成される最新のX線画像から、操作すべきデバイス(この例ではガイドワイヤGW)の領域をパターンマッチングなどの公知の画像処理手法によって抽出する。そして、両画像を位置合わせした後、抽出されたデバイスの画素領域のみを(グレースケールの画素値のまま)パラメータ画像の同位置に挿入する。なお、前述のように、パラメータ画像が生成される1回目の透視も、非造影の2回目の透視もCアーム33や天板22等の位置は固定されるので、位置ズレはほとんど生じない。
第2に、DSA画像とパラメータ画像の単純平均を合成画像としてもよい。
第3に、DSA画像とパラメータ画像の重み付け平均を合成画像としてもよい。重みは、入力装置48を介して自由に設定できるものとする。
図13の下段では一例として、重み付け平均の合成画像を示す。また、ここでは便宜上、図13の上段の右側のパラメータ画像も、図13の下段の合成画像もグレースケールで示すが、実際には有彩色のカラー表示となる。カラー表示される血管内に、黒く投影されたガイドワイヤGWが映るので、合成画像では、ガイドワイヤGWの位置を認識し易い。
また、血流の時間変化がカラーの変化として合成画像に表れるので、色が近い領域は、現在のガイドワイヤGWの先端位置に直接繋がった血管領域、即ち、ガイドワイヤGWを進めることが可能な領域として判断することができる。
また、2次元の合成画像上で交差又は枝分かれしているように見える血管に関して、有彩色が大きく違う場合には3次元的には離れた2つの血管として判断でき、色が殆ど同じ血管場合には血管の分岐点として判断できる。以上の結果、ガイドワイヤGWを進めるべき方向が明瞭になる。
図14は、第6の実施形態のX線診断装置10によりリアルタイムで実行される透視に追従して合成画像が更新表示される場合の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図14に示すステップ番号に従って、第6の実施形態の動作を説明する。
[ステップS61]造影の1回目の透視、及び、非造影の2回目の透視の各撮像条件の一部や、合成画像の生成条件が入力装置48を介してユーザにより入力される。
システム制御部42a(図1参照)は、入力された撮像条件に従って、1回目の透視の全撮像条件を決定する。また、パラメータ値取得部46aは、入力された条件に従ってパラメータを決定し(この例ではTTA)、パラメータ画像生成部46bは、決定されたパラメータや、フレーム数などの撮像条件に応じて、全時相に亘って統一されるカラーマップを決定する。
この後、ステップS62に進む。
[ステップS62]被検体Pの撮像領域は、1回目の透視開始から、2回目の透視終了まで固定される。ステップS62では、造影剤の投与前に、前述同様にX線画像の投影データ(マスク画像の画像データ)が生成され、記憶装置44に保存される。その後、不図示の造影剤投与装置の遠隔操作によって被検体Pに造影剤が投与された後、前述同様に時系列的な多数の時相の投影データが生成され、記憶措置44に保存される。
この後、ステップS63に進む。
[ステップS63]DSA画像生成部42cは、前述同様の処理により、造影剤投与後の全時相にそれぞれ対応するDSA画像の画像データを生成し、記憶装置44に保存する。また、パラメータ値取得部46aは、DSA画像の画素毎に、最初の時相から最終時相までの造影剤濃度の時相変化を算出してパラメータ画像生成部46bに入力する。パラメータ画像生成部46bは、前述同様の処理により、最初の時相から最終時相までの造影剤濃度の時相変化に基づく(1つの統一的な)パラメータ画像を生成し、記憶装置44に保存する。
この後、ステップS64に進む。
[ステップS64]天板22やCアーム33の位置が固定されたまま、同一の被検体Pの血管内に挿入されたガイドワイヤGWがステップS62の撮像領域近くまで挿入された後、同一の撮像領域に対して、以下のサブフローのステップS64a〜ステップS64dに従って、非造影の2回目の透視が実行される。
ステップS64aでは、前述同様にX線診断装置10の各部が動作して、X線画像の投影データが生成され、記憶装置44に保存される。この後、ステップS64bに進む。
ステップS64bでは、合成画像生成部46cは、ステップS61で設定された合成画像の生成条件に従って、ステップS63で保存されたパラメータ画像と、ステップS64aで生成及び保存された最新のX線画像とを合成した最新時相の合成画像の画像データを生成する(図13参照)。合成画像生成部46cは、最新時相の合成画像の画像データを表示制御部46dに入力すると共に、記憶装置44に保存する。この後、ステップS64cに進む。
ステップS64cでは、表示制御部46dは、最新時相の合成画像の画像データをモニタ47に入力し、モニタ47の表示画像を最新時相の合成画像に切り替えさせる。この後、ステップS64dに進む。
ステップS64dでは、システム制御部42aは、2回目の透視の終了指令が入力装置48を介して入力されたか否かを判定し、入力されていなければステップS64aに戻り、入力されていればステップS65に進む。
即ち、2回目の透視の終了指令が入力されるまで、リアルタイムでX線画像を順次生成し、統一的なパラメータ画像と最新のX線画像との合成画像がロードマップとして更新表示される処理が順次繰り返される。
また、2回目の透視の間に、術者は、更新表示される合成画像をロードマップとして参照しながらガイドワイヤ操作装置200を操作することで、ガイドワイヤGWを目的部位まで進める。
なお、ここでは分かり易くするために、ステップS64a〜64eに分けているに過ぎない。即ち、ステップS64aの撮像動作は、ステップS64b、S64cの合成画像の更新表示処理の進行具合に拘らず、設定された撮像間隔に従って独立して実行される。
[ステップS65]システム制御部42aは、透視の動作を終了させるようにX線診断装置10の各部を制御する。
以上が第6の実施形態の動作説明である。以下、従来技術と第6の実施形態との違いについて説明する。
従来技術では、1回目の透視で保存された血管が造影されたX線画像と、(例えばガイドワイヤが投影された)非造影の2回目の透視の最新のX線画像との差分により、血管を白抜きにした差分画像が生成される。従来のロードマップは、このような差分画像を最新のX線画像に重ねることで生成されるので、グレースケールである。
これに対し第6の実施形態では、1回目の透視の全時相の血流情報が反映されたパラメータ画像と、2回目の非造影の透視の最新のX線画像との合成画像がロードマップとして更新表示される。第6の実施形態では、カラー表示される血管内に、黒く投影されたガイドワイヤGWが映るので、合成画像では、色の違いによって、ガイドワイヤGWを識別し易い。
また、血流の時間変化がカラーの変化として合成画像に表れるので、色が近い領域は、現在のガイドワイヤGW先端位置に直接繋がった血管領域、即ち、ガイドワイヤGWを進めることは可能な領域として判断し易い。
また、2次元の合成画像上で交差又は枝分かれしているように見える血管に関しては、有彩色が大きく違う場合には3次元的には離れた2つの血管として判断でき、色が殆ど同じ血管場合には血管の分岐点として判断できる。
従って、ガイドワイヤGWを進めるべき方向が明瞭となるので、術者は、従来よりも手際よくガイドワイヤGWを操作できると期待される。この結果、2回目の透視の早期終了も期待できるので、被曝線量の低下による患者に対する負担軽減も期待しうる。
以上説明した各実施形態によれば、(例えば造影剤の流入が一過性であるために、DSA画像において一時的にしか血管を視認できないような場合であっても、造影剤の量に拘らずに)血管の走行領域及び分岐点を従来よりも良好に観察可能にすることができる。
<実施形態の補足事項>
[1]上記の各実施形態では、DSA画像生成部42cがDSA画像の画像データを生成し、画像処理装置46(のパラメータ値取得部46a等)が記憶装置44から造影剤投与前後の各X線画像の投影データを取得する例を述べた。本発明の実施形態は、かかる態様に限定されるものではない。例えば、DSA画像生成部42cが撮像制御装置42内ではなく、画像処理装置46内に配置され、同様にDSA画像の画像データを生成する構成でもよい。
[2]上記の各実施形態では、X線診断装置10に画像処理装置46が搭載される例を述べた。本発明の実施形態は、かかる態様に限定されるものではない。画像処理装置46は、例えば、造影剤投与の前後の血流像の撮像が可能なX線CT装置(X-ray Computed Tomography Apparatus)や磁気共鳴イメージング装置などの他の画像診断装置に搭載されてもよい。
[3]上記の各実施形態では、表示制御部46dの表示制御機能により、画像処理装置46に接続されたモニタ47に合成画像等が表示される例を述べた。本発明の実施形態は、かかる態様に限定されるものではない。モニタ47が画像処理装置46の一部である構成としてもよい。
[4]第1の実施形態の図6のステップS3a〜S3eの処理をプログラムコード化することで、画像処理プログラムを作成してもよい。図1の画像処理装置46は、かかる画像処理プログラムがインストールされたものとして解釈してもよい。第2〜第6の実施形態についても同様に、画像処理プログラムを作成してもよい。
また、図1では撮像制御装置42及び画像処理装置46をハードウェアとして説明したが、撮像制御装置42及び画像処理装置46をそれぞれ、第1CPU(Central Processor Unit)、第2CPUとして構成してもよい。この場合、第2CPUの各部は、上記画像処理プログラムによりパラメータ値取得機能(46a)、パラメータ画像生成機能(46b)、合成画像生成機能(46c)、表示制御機能(46d)として働き、全体として画像処理装置46として機能する。
[5]請求項の用語と実施形態との対応関係を説明する。なお、以下に示す対応関係は、参考のために示した一解釈であり、本発明を限定するものではない。
被検体Pに対するX線撮像を実行することでX線画像の投影データ及びDSA画像の画像データを生成する寝台装置20、X線発生/検出系30、撮像制御装置42は、請求項記載のX線撮像部の一例である。
[6]本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
10:X線診断装置,
20:寝台装置, 21:支持台, 22:天板,
30:X線発生/検出系, 33:Cアーム, 34:X線管, 35:絞り装置,
40:計算機系, 46:画像処理装置, SB:システムバス, P:被検体

Claims (11)

  1. 同一の被検体に対する時系列的な複数のDSA画像の画像データを取得し、前記複数のDSA画像の画像データにおける、前記被検体の同一領域に対応する画素毎の画素値の時間変化に基づいて、画素毎にパラメータ値を取得するパラメータ値取得部と、
    前記パラメータ値に応じた色が前記被検体の同一領域に対応する画素毎に割り当てられように、且つ、複数の画素に有彩色が割り当てられるように、パラメータ画像の画像データを生成するパラメータ画像生成部と、
    前記DSA画像と、前記パラメータ画像との合成画像を示す合成画像データを生成する合成画像生成部と
    を備えることを特徴とする画像処理装置。
  2. 請求項1記載の画像処理装置において、
    画像処理装置に接続されたモニタに前記合成画像を表示させる表示制御部をさらに備え、
    前記パラメータ値取得部は、複数の時相にそれぞれ対応する複数の前記DSA画像の画像データを取得し、
    前記パラメータ画像生成部は、前記複数の時相にそれぞれ対応する複数の前記パラメータ画像として、対応する時相の前記DSA画像と、前記対応する時相よりも時間的に前の時相の前記DSA画像とが反映されるように、各々の前記パラメータ画像の画像データを生成し、
    前記合成画像生成部は、互いに同じ時相に対応する前記DSA画像と前記パラメータ画像とを合成することで、前記複数の時相にそれぞれ対応する複数の前記合成画像の合成画像データを生成し、
    前記表示制御部は、前記合成画像生成部から前記複数の合成画像の合成画像データを取得することで、前記複数の合成画像を前記モニタに時系列的に表示させる
    ことを特徴とする画像処理装置。
  3. 請求項1記載の画像処理装置において、
    画像処理装置に接続されたモニタに前記合成画像を表示させる表示制御部をさらに備え、
    前記パラメータ値取得部は、前記同一の被検体に対する透視によってリアルタイムで生成される各時相の前記DSA画像の画像データを順次取得し、
    前記パラメータ画像生成部は、前記パラメータ値取得部が最新時相の前記DSA画像の画像データを取得する都度、前記最新時相のDSA画像の画像データが反映されるように、最新時相の前記パラメータ画像の画像データを順次生成し、
    前記合成画像生成部は、前記DSA画像と、最新時相の前記パラメータ画像との合成により得られる最新時相の合成画像の前記合成画像データを順次生成し、
    前記表示制御部は、前記合成画像生成部から前記最新時相の合成画像の合成画像データを順次取得することで、前記最新時相の合成画像を前記モニタに更新表示させる
    ことを特徴とする画像処理装置。
  4. 請求項3記載の画像処理装置において、
    前記合成画像生成部は、前記最新時相のDSA画像と、前記最新時相のパラメータ画像との合成により得られる前記最新時相の合成画像の合成画像データを順次生成する
    ことを特徴とする画像処理装置。
  5. 請求項3記載の画像処理装置において、
    前記合成画像生成部は、複数の前記合成画像に共通の生成元として選択された1つの代表的な前記DSA画像と、前記最新時相のパラメータ画像との合成により得られる前記最新時相の合成画像の合成画像データを順次生成する
    ことを特徴とする画像処理装置。
  6. 請求項3記載の画像処理装置において、
    前記合成画像生成部は、複数の前記合成画像に共通の生成元となる2つの時相間の連続した前記DSA画像を平均したDSA画像と、前記最新時相のパラメータ画像との合成により得られる前記最新時相の合成画像の合成画像データを順次生成する
    ことを特徴とする画像処理装置。
  7. 請求項1記載の画像処理装置において、
    画像処理装置に接続されたモニタに前記合成画像を表示させる表示制御部をさらに備え、
    前記パラメータ画像生成部は、前記パラメータ値取得部が取得した全時相のDSA画像の画像データが反映されるように、1つの統一的なパラメータ画像の画像データを生成し、
    前記合成画像生成部は、各々の前記DSA画像に前記統一的なパラメータ画像をそれぞれ合成することで、複数の前記DSA画像にそれぞれ対応する複数の前記合成画像の合成画像データを生成し、
    前記表示制御部は、前記合成画像生成部から前記複数の合成画像の合成画像データを順次取得することで、前記合成画像を前記モニタに時系列的に表示させる
    ことを特徴とする画像処理装置。
  8. 請求項1記載の画像処理装置において、
    画像処理装置に接続されたモニタに前記合成画像を表示させる表示制御部をさらに備え、
    前記パラメータ画像生成部は、前記パラメータ値取得部が取得した全時相の前記DSA画像の一部の時相であると共に連続的な複数の時相の前記DSA画像が反映されるように、1つの統一的な前記パラメータ画像の画像データを生成し、
    前記合成画像生成部は、各々の前記DSA画像に前記統一的なパラメータ画像をそれぞれ合成することで、複数の前記DSA画像にそれぞれ対応する複数の前記合成画像の合成画像データを生成し、
    前記表示制御部は、前記合成画像生成部から前記複数の合成画像の合成画像データを順次取得することで、前記合成画像を前記モニタに時系列的に表示させる
    ことを特徴とする画像処理装置。
  9. 同一の被検体に対する時系列的な複数のDSA画像の画像データを取得し、前記複数のDSA画像の画像データにおける、前記被検体の同一領域に対応する画素毎の画素値の時間変化に基づいて、画素毎にパラメータ値を取得するパラメータ値取得部と、
    前記パラメータ値に応じた色が前記被検体の同一領域に対応する画素毎に割り当てられように、且つ、複数の画素に有彩色が割り当てられるように、パラメータ画像の画像データを生成するパラメータ画像生成部と、
    前記パラメータ画像の生成後の前記同一の被検体に対する透視によってリアルタイムで生成される時系列的な複数のX線画像の画像データを順次取得することで、前記パラメータ画像と、最新の前記X線画像との合成画像の画像データを順次生成する合成画像生成部と
    を備えることを特徴とする画像処理装置。
  10. 請求項1乃至請求項9のいずれか1項に記載の画像処理装置において、
    前記パラメータ値取得部は、造影剤濃度が閾値を超える最初の時相を前記パラメータ値として取得する
    ことを特徴とする画像処理装置。
  11. 造影剤投与の前後において被検体を透過したX線を検出することでX線画像の投影データを生成し、造影剤投与後の時系列的な複数のX線画像と、造影剤投与前のX線画像との各差分に基づいて前記被検体に対する時系列的な複数のDSA画像の画像データを生成するX線撮像部と、
    前記複数のDSA画像の画像データにおける、前記被検体の同一領域に対応する画素毎の画素値の時間変化に基づいて、画素毎にパラメータ値を取得し、前記パラメータ値に応じた色が画素毎に割り当てられようにパラメータ画像の画像データを生成し、前記DSA画像と前記パラメータ画像との合成画像を示す合成画像データを生成する請求項1〜請求項8のいずれか1項に記載の画像処理装置と
    を備えることを特徴とするX線診断装置。
JP2014184892A 2014-09-11 2014-09-11 画像処理装置、及び、x線診断装置 Active JP6392040B2 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014184892A JP6392040B2 (ja) 2014-09-11 2014-09-11 画像処理装置、及び、x線診断装置
US14/837,203 US10762634B2 (en) 2014-09-11 2015-08-27 Image processing device and X-ray diagnostic apparatus
CN201510569957.2A CN105411612B (zh) 2014-09-11 2015-09-09 图像处理装置及x射线诊断装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014184892A JP6392040B2 (ja) 2014-09-11 2014-09-11 画像処理装置、及び、x線診断装置

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2016054999A true JP2016054999A (ja) 2016-04-21
JP2016054999A5 JP2016054999A5 (ja) 2017-10-12
JP6392040B2 JP6392040B2 (ja) 2018-09-19

Family

ID=55455209

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2014184892A Active JP6392040B2 (ja) 2014-09-11 2014-09-11 画像処理装置、及び、x線診断装置

Country Status (3)

Country Link
US (1) US10762634B2 (ja)
JP (1) JP6392040B2 (ja)
CN (1) CN105411612B (ja)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018000776A (ja) * 2016-07-07 2018-01-11 東芝メディカルシステムズ株式会社 X線診断装置及び画像処理装置
WO2022064957A1 (ja) * 2020-09-28 2022-03-31 富士フイルム株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
JP2022132488A (ja) * 2018-04-09 2022-09-08 浜松ホトニクス株式会社 装置、方法、及びプログラム

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6338849B2 (ja) * 2013-12-11 2018-06-06 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 画像解析装置、及び、x線診断装置
JP6707320B2 (ja) * 2015-06-01 2020-06-10 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 画像処理装置およびx線診断装置
DE102016201702A1 (de) * 2016-02-04 2017-08-10 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zur Ermittlung eines anzuzeigenden Navigationsbilds, Röntgeneinrichtung, Computerprogramm und Datenträger
DE102017201330B4 (de) * 2017-01-27 2018-10-04 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zur Bildbearbeitung eines vierdimensionalen Angiographiedatensatzes, Bildverarbeitungseinrichtung, Computerprogramm und elektronisch lesbarer Datenträger
US11369330B2 (en) * 2017-05-16 2022-06-28 Canon Medical Systems Corporation X-ray diagnosis apparatus
CN108937978A (zh) * 2018-04-20 2018-12-07 重庆大学 一种血流全循环成像算法的分层显示方法
US11232555B2 (en) * 2019-01-15 2022-01-25 Nec Corporation Of America Systems and methods for automated analysis of medical images
JP7203705B2 (ja) * 2019-09-17 2023-01-13 富士フイルム株式会社 画像処理装置、方法およびプログラム、並びに画像表示装置、方法およびプログラム

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06165035A (ja) * 1992-11-24 1994-06-10 Toshiba Corp X線診断装置
US20130077839A1 (en) * 2011-09-22 2013-03-28 Siemens Corporation Temporal Difference Encoding for Angiographic Image Sequences
JP2014012133A (ja) * 2012-06-07 2014-01-23 Toshiba Corp 画像処理装置及びx線診断装置

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5140309B1 (ja) 1971-06-10 1976-11-02
US6195450B1 (en) * 1997-09-18 2001-02-27 Siemens Corporate Research, Inc. Methods and apparatus for controlling X-ray angiographic image acquisition
US7826884B2 (en) * 2006-07-31 2010-11-02 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Live fluoroscopic roadmapping including targeted automatic pixel shift for misregistration correction
US8064664B2 (en) * 2006-10-18 2011-11-22 Eigen, Inc. Alignment method for registering medical images
JP5140309B2 (ja) 2007-04-23 2013-02-06 株式会社日立メディコ X線透視撮影装置
US8094903B2 (en) * 2007-06-28 2012-01-10 Siemens Aktiengesellschaft System and method for coronary digital subtraction angiography
US8073224B2 (en) * 2007-07-09 2011-12-06 Siemens Aktiengesellschaft System and method for two-dimensional visualization of temporal phenomena and three dimensional vessel reconstruction
US8150125B2 (en) * 2007-10-29 2012-04-03 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System for visualizing regions of interest in medical images
US20090192385A1 (en) * 2008-01-25 2009-07-30 Oliver Meissner Method and system for virtual roadmap imaging
DE102008023053A1 (de) 2008-05-09 2009-11-26 Siemens Aktiengesellschaft Auswertungsverfahren für zweidimensionale Durchleuchtungsbilder eines Untersuchungsobjekts mit zeitcodierter Darstellung dreidimensionaler Rekonstruktionen
US20100053209A1 (en) 2008-08-29 2010-03-04 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System for Processing Medical Image data to Provide Vascular Function Information
EP2189112A1 (en) * 2008-11-24 2010-05-26 Bracco Research S.A. Real-time perfusion imaging and quantification
DE102009042129A1 (de) * 2008-12-22 2010-07-22 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Unterscheidung von grauer und weißer Hirnsubstanz und CT-System zur Durchführung des Verfahrens
DE102009031141B3 (de) * 2009-06-30 2010-12-23 Siemens Aktiengesellschaft Ermittlungsverfahren für ein farbkodiertes Auswertungsbild sowie korrespondierende Gegenstände
JP5707087B2 (ja) * 2010-10-14 2015-04-22 株式会社東芝 医用画像診断装置
US20130190615A1 (en) * 2012-01-23 2013-07-25 Kevin Royalty System for 3D Visualization of Radio-Opaque Embolic Materials Using X-ray Imaging
US10588586B2 (en) * 2013-01-16 2020-03-17 Siemens Healthcare Gmbh Cardiac analysis based on vessel characteristics
JP6173751B2 (ja) * 2013-04-09 2017-08-02 東芝メディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置、x線診断装置及び医用画像処理プログラム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06165035A (ja) * 1992-11-24 1994-06-10 Toshiba Corp X線診断装置
US20130077839A1 (en) * 2011-09-22 2013-03-28 Siemens Corporation Temporal Difference Encoding for Angiographic Image Sequences
JP2014012133A (ja) * 2012-06-07 2014-01-23 Toshiba Corp 画像処理装置及びx線診断装置

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018000776A (ja) * 2016-07-07 2018-01-11 東芝メディカルシステムズ株式会社 X線診断装置及び画像処理装置
JP2022132488A (ja) * 2018-04-09 2022-09-08 浜松ホトニクス株式会社 装置、方法、及びプログラム
WO2022064957A1 (ja) * 2020-09-28 2022-03-31 富士フイルム株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム

Also Published As

Publication number Publication date
US20160078621A1 (en) 2016-03-17
CN105411612B (zh) 2019-07-23
JP6392040B2 (ja) 2018-09-19
US10762634B2 (en) 2020-09-01
CN105411612A (zh) 2016-03-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6392040B2 (ja) 画像処理装置、及び、x線診断装置
US9095308B2 (en) Vascular roadmapping
JP5319180B2 (ja) X線撮影装置、画像処理装置および画像処理プログラム
US11013481B2 (en) Method for acquiring and processing image data of an examination object
CN107019522B (zh) 对操作者提供图像支持的x射线装置和数据载体
JP6707320B2 (ja) 画像処理装置およびx線診断装置
US9833212B2 (en) Image processing device and x-ray diagnostic apparatus
US10537293B2 (en) X-ray CT system, image display device, and image display method
JP2007151881A (ja) 血流動態解析装置
WO2012099222A1 (ja) X線診断装置、画像処理装置及び画像処理プログラム
JP2007136164A (ja) 医用画像処理装置及び医用画像処理方法
JP2010154982A (ja) X線コンピュータ断層撮影装置および画像処理装置
US10478140B2 (en) Nearest available roadmap selection
JP7167564B2 (ja) X線撮影装置およびx線撮影装置の作動方法
US10016175B2 (en) X-ray diagnostic apparatus and image processing apparatus
JP2010240254A (ja) X線診断装置
JP5433253B2 (ja) X線診断装置
EP3730055A1 (en) Medical image processing apparatus, x-ray diagnostic apparatus, and computer-implemented method
JP7438834B2 (ja) 医用画像処理装置、x線診断装置及びプログラム
JP2020031857A (ja) X線診断装置
CN118591345A (zh) 用于交替地显示图形表示的方法和系统
JP2018094409A (ja) 医用画像処理装置、x線診断装置及び医用画像処理方法

Legal Events

Date Code Title Description
A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711

Effective date: 20160512

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20170829

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20170829

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20180426

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20180508

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20180702

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: 20180724

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20180822

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6392040

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150