JP2017086159A - Medical image processing device - Google Patents
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- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
Description
本発明の実施形態は医用画像処理装置に関する。 Embodiments described herein relate generally to a medical image processing apparatus.
近年、ボリュームデータを時相毎に取得することが可能な医用画像診断装置が普及している。これに伴い、例えばX線コンピュータ断層撮影装置(X線CT装置)を用いた検査においては、手首や足首といった被検者の関節部位を動かしながら複数時相の画像データを撮影することで、関節部位の動態を検査することが可能である。 In recent years, medical image diagnostic apparatuses capable of acquiring volume data for each phase have become widespread. Accordingly, for example, in an examination using an X-ray computed tomography apparatus (X-ray CT apparatus), a plurality of time-phase image data is imaged while moving a joint part of a subject such as a wrist or an ankle. It is possible to examine the dynamics of the site.
また、近年関節部位における骨折時の治療法として骨固定用インプラント等の人工物を用いた治療が行われている。骨固定用インプラントはチタンやチタン合金及びステンレス製で、体内に埋入しても部材の腐食や生体拒否反応を示しにくい生体適合性材料で構成される。この骨固定用インプラントを骨折部位にボルト等で固定することで骨折部位に跨る骨を固定することができる。一方、骨と筋肉の間、あるいは骨と骨の間には、それらを結合させる組織である腱が分布しているため、骨固定用インプラントは、腱に近接した状態で骨に固定される。そのため、骨固定用インプラントの固定位置によっては、関節を屈曲、伸展、回動等の運動をさせることによって骨固定用インプラントが腱等の生体器官に接触し、埋入後に腱が断裂等の損傷を起こす事例が知られている。また、その他の生体器官でも体内に埋入された人工物と接触することで損傷することが考えられる。 Further, in recent years, treatment using an artificial object such as a bone fixation implant has been performed as a treatment method at the time of fracture at a joint site. The bone fixation implant is made of titanium, a titanium alloy, and stainless steel, and is made of a biocompatible material that hardly shows corrosion of a member or a biological rejection reaction even if it is embedded in the body. By fixing the bone fixing implant to the fracture site with a bolt or the like, the bone straddling the fracture site can be fixed. On the other hand, since the tendon which is the tissue which connects them is distributed between the bone and the muscle or between the bone and the bone, the bone fixing implant is fixed to the bone in a state of being close to the tendon. Therefore, depending on the fixation position of the bone fixation implant, the bone fixation implant comes into contact with a living organ such as a tendon by causing the joint to bend, extend, rotate, and the like. There are known cases that cause In addition, other living organs may be damaged by contact with an artificial object embedded in the body.
実施形態は、上記課題を解決するためになされたもので、生体器官と人工物の接触を検出し、生体器官の断裂等に関するリスク情報を通知可能な医用画像処理装置を提供することを目的とする。 Embodiments have been made to solve the above-described problem, and an object of the present invention is to provide a medical image processing apparatus capable of detecting contact between a living organ and an artificial object and notifying risk information regarding tearing of the living organ. To do.
上記目的を達成するために、実施形態の医用画像処理装置は、被検者のボリュームデータを取得するボリュームデータ取得部と、ボリュームデータに基づいて、生体器官に対応する領域である第1領域及び人工物に対応する領域である第2領域を特定するセグメンテーション部と、ボリュームデータ中において第1領域と第2領域との接触の検出領域を特定する検出領域特定部と、検出領域特定部が、特定した検出領域内における、第1領域と第2領域の接触を検出することにより、第1領域と第2領域の接触情報を取得する接触情報取得部を有することを特徴とする。 To achieve the above object, a medical image processing apparatus according to an embodiment includes a volume data acquisition unit that acquires volume data of a subject, a first region that is a region corresponding to a living organ based on the volume data, and A segmentation unit that specifies a second region that is a region corresponding to an artifact, a detection region specifying unit that specifies a detection region of contact between the first region and the second region in the volume data, and a detection region specifying unit, It has a contact information acquisition part which acquires contact information of the 1st field and the 2nd field by detecting contact of the 1st field and the 2nd field in the specified detection field.
以下、図面を参照して実施形態を説明する。 Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings.
図1は、実施形態に係る医用画像処理装置1を含むシステムの構成を示した図である。図1の医用画像処理装置1は、記憶回路11と、処理回路12と、入力装置13と、表示装置14とを備えている。また、医用画像処理装置1は、有線又は無線によって画像サーバ3に接続され、これらと複数時相の画像データの送受信ができる構成を有する。画像サーバ3は外部の医用画像診断装置2と接続されている。
FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a system including a medical
医用画像診断装置2は、例えば、X線コンピュータ断層撮影装置(X線CT装置)が該当する。医用画像診断装置2は、例えば、被検者の指、手首、肘、肩、首、足首、膝、股間などの関節部位を含む生体器官のボリュームデータを、時相毎に取得する機能(4Dスキャン)を有している。本実施形態において、ボリュームデータとは、3次元的に描出される画像データ全般を指すものとする。なお、本実施形態では、ボリュームデータを構成する最小単位をボクセルと定義し、各ボクセルが有する画素値をボクセル値と定義する。4Dスキャンとは、多列型X線検出器を用いたボリュームスキャンを複数回行うことにより、複数時相のボリュームデータ(複数時相の画像データ)を取得するスキャン手法である。複数時相の画像データは時相毎に収集されたボリュームデータの集合体であり、例えば4DCT画像が該当する。取得された複数時相の画像データは画像サーバ3に送信され、画像サーバ3で保存される。また、本実施例で使用する医用画像診断装置2はX線CT装置に限らず、X線画像診断装置、MR装置、超音波診断装置等を用いることにしても良い。
The medical image
画像サーバ3は、医用画像診断装置2から転送された複数時相の画像データを保存するデータサーバである。画像サーバ3は、医用画像処理装置1の処理回路12からの指示に従って、保存している複数時相の画像データを、医用画像処理装置1の記憶回路11に転送する。記憶回路11はRAMやROM等の半導体記憶装置によって構成される。
The
記憶回路11は画像サーバ3から転送された複数時相の画像データや被検者に関する病歴等の診断情報、検出領域情報、腱31と人工物である骨固定用インプラント32の接触点数、接触線、接触面積、接触体積及び接触時間で示される接触情報、ボリュームレンダリング画像、離間ボクセル数L、腱31の断裂に関するリスク情報等を記憶する機能を有している。また、記憶回路11は被検者のボリュームデータを取得するボリュームデータ取得部を含む構成を有する。
The
入力装置13は、オペレータによって操作され、オペレータが入力した情報を処理回路12に送信する。入力装置13はオペレータの操作を受けて、被検者に関する情報の入力、セグメンテーション処理の実行、シードポイントの入力、離間ボクセル数L等の情報を処理回路12に送信する。なお、本実施形態では、入力装置13は、例えば、マウスやトラックボールなどのポインティングデバイスとして説明する。また、入力装置13として、表示装置14に表示されるGUI(Graphical User Interface)を用いることも可能である。
The
表示装置14は、モニタやディスプレイ等によりボリュームレンダリング画像やリスク情報等を表示する表示装置である。また、表示装置14は、入力装置13を介して入力される指示を、処理回路12に伝達する機能を有している。
The
処理回路12は各種処理を実行する。処理回路12は、システム制御機能121、セグメンテーション機能122、検出領域特定機能123、接触検出機能124、画像処理機能125、リスク情報算出機能126、表示制御機能127を含んで構成される。
The
システム制御機能121は、オペレータが入力装置13から入力したコマンド信号、及び各種初期設定条件等の情報を受け取り、これらの情報を用いて医用画像処理装置1全体を統括的に制御する。
The system control function 121 receives command signals input by the operator from the
セグメンテーション機能122は、オペレータによって指定されたボリュームデータに対して対象領域を特定する処理を行う。セグメンテーション機能122は入力装置13からセグメンテーション処理(領域特定)を実行する旨の命令を受信すると、記憶回路11からボリュームデータを読み込んで、ボリュームデータにセグメンテーション処理を実行する。セグメンテーション処理を行うことにより、ボリュームデータから腱31や骨固定用インプラント32、骨33等の各領域を特定することが可能になる。次に、セグメンテーション処理の一例として閾値を使った領域特定の方法を説明する。まず、セグメンテーション機能122はボリュームデータ中のボクセルの中で、最もボクセル値が高いボクセルをシードポイント(特徴点)として抽出する。若しくはオペレータが入力装置13を介してシードポイントを指定する。そして、セグメンテーション機能122はシードポイントに連結し、かつ、各領域に対応したボリュームデータのボクセル値の閾値よりもボクセル値が大きいという条件を満たすボクセルを抽出することを逐次的に繰り返すリージョングローイング(Region Growing)法を用いて特定領域のみを抽出することでセグメンテーション処理を実行する。これにより、ボリュームデータによって表示された領域、すなわちオペレータが観察できる領域の中から特定の領域(腱31、骨固定用インプラント32、骨33に対応する領域)が特定される。より詳細には、セグメンテーション機能122はセグメンテーション処理時に参照する各ボクセル値を含む領域に対応したボリュームデータのボクセル値の閾値(以下、ボクセル閾値)を記憶回路11から読み込む。このボクセル閾値は、例えば、腱31、骨固定用インプラント32、骨33の各領域を示すボクセル値の閾値情報である。ボクセル閾値は、表示装置14に表示されるボリュームデータを参照して、オペレータが設定可能な構成を有しても良い。これにより、腱31、骨固定用インプラント32、骨33など任意の部位を表示させたボリュームレンダリング画像を生成することが可能になる。セグメンテーション処理は、各時相のボリュームデータそれぞれに対して行うことで、各時相のボリュームレンダリング画像を生成することにしても良い。また、全ての時相のボリュームデータについて個別にセグメンテーションを行う代わりに、ある時相でのボリュームデータからボリュームレンダリング画像を生成し、他の時相のボリュームデータに対して、生成されたボリュームレンダリング画像の位置あわせを行うことにしても良い。この位置合わせにより、ボリュームデータに含まれる部位が時相間でどのように移動するかを把握することができる。すなわち、ある時相でセグメンテーションされた各部位の相対的な位置関係を解析することにより、別の時相におけるセグメンテーション結果を求めても構わない。
The segmentation function 122 performs processing for specifying the target area for the volume data designated by the operator. When the segmentation function 122 receives an instruction to execute the segmentation process (area specification) from the
検出領域特定機能123は、セグメンテーション機能122によって腱31、骨固定用インプラント32、骨33を示す領域が特定されたボリュームデータ中において、腱31と骨固定用インプラント32の接触を検出する検出領域の設定を行う。検出領域特定機能123は骨固定用インプラント32として特定された領域から所定の距離範囲内にある、骨固定用インプラント32の周辺を検出領域として設定する。検出領域を特定の範囲に限定することで計算負荷を軽減し、検査効率を上げることが可能となる。
The detection region specifying function 123 is a detection region for detecting contact between the
接触検出機能124は、検出領域特定機能123によって設定されたボリュームデータ中における検出領域を読み込む。接触検出機能124は検出領域の範囲内で発生した腱31と骨固定用インプラント32の接触を検出する。接触の検出方法としては、例えばダイレーション処理を利用して腱31と骨固定用インプラント32の接触を検出することが可能である。ダイレーション処理を利用した接触検出手法では、まず骨固定用インプラント32の領域に対してダイレーション処理を施し、骨固定用インプラント32の表面に該当するボクセルから任意のボクセル数Lだけ離間した範囲を設定する。次に、腱31に相当するボクセルがこの範囲中にあるか否かを判定する。腱31に対応するボクセルがこの領域内に存在することを検出すると、腱31と骨固定用インプラント32は接触しているとして検出される。骨固定用インプラント32からの離間ボクセル数Lは、接触検出を行う際にオペレータが任意に設定しても良いし、各関節部位に応じて、予め設定しておき、検出する部位に合わせて自動的に離間ボクセル数Lを設定しても構わない。なお、接触検出手法は本実施形態で述べたダイレーション処理を利用する手法に限定されない。例えば、腱31と骨固定用インプラント32のボクセル間距離を読み込んで、そのボクセル間距離がある閾値を下回った場合を接触と検出しても良い。また、接触検出機能124は検出した腱31と骨固定用インプラント32の接触状態を表す接触情報を生成する。接触情報の一例としては、腱31と骨固定用インプラント32の接触点数、接触線長、接触面積、接触体積、接触時間を用いることができる。接触点数は腱31と骨固定用インプラント32の接触点の数を示し、接触線長は腱31と骨固定用インプラント32が線状に接触している場合の接触線の長さを示す。また、接触面積は、各時相のボリュームデータそれぞれについて求めた腱31と骨固定用インプラント32の接触面積のうち、最大の接触面積を指す。接触体積は腱31に対して骨固定用インプラント32が接触し、腱31が変形した体積を示す。また接触時間は、各時相のボリュームデータそれぞれについて接触を検出した際に、接触が継続して発生している時間区間のことを指す。この接触情報は後述する腱31の断裂リスクを算出するためのパラメータとして用いる。接触検出機能124は腱31と骨固定用インプラント32の接触を検出する接触情報取得部の一例である。
The contact detection function 124 reads the detection area in the volume data set by the detection area specifying function 123. The contact detection function 124 detects the contact between the
画像処理機能125は、種々の画像生成に係る処理を行う。画像処理機能125は、ボリュームレンダリング画像を腱31や骨固定用インプラント32の位置を読み込んで、オペレータが腱31と骨固定用インプラント32の接触を視認しやすいアングルでの表示を行うための画像処理を行う。例えば腱31と骨固定用インプラント32を含む手関節部位を側面から観察するアングルで表示することが適している。具体的には腱31と骨固定用インプラント32の接触面に対して平行方向であって、かつ、腱31の走向方向に対して垂直方向から表示する。
The image processing function 125 performs various processes related to image generation. The image processing function 125 reads the position of the
リスク情報算出機能126は、接触情報と、検出領域内における腱31の直径や体積等の指標値に関する情報、被検者の病歴情報、骨固定用インプラント32の材質等の種々の診断情報を断裂リスクパラメータとして記憶回路11から読み込む。断裂リスクパラメータは、記憶回路11から読み込む代わりに、リスク情報算出機能126が接触検出機能124から出力されたデータを直接読み込んでも良い。また、オペレータが入力装置13を用いて入力した情報を読み込んでも良い。記憶回路11には断裂リスクパラメータとリスク情報値の対応関係を示すテーブルが保存されており、リスク情報算出機能126は、そのテーブルと断裂リスクパラメータを用いて骨固定用インプラント32と接触している腱31の手術後の経過時間毎の断裂確率等のリスク情報を算出する。リスク情報とは、例えば手術5年後の腱31の断裂確率は1%、などの経過時間と断裂確率との組み合わせによって表現される情報である。また、断裂リスクパラメータには少なくとも接触情報が含まれるが、それに加え先述した腱31の太さに関する情報、被検者の病歴、骨固定用インプラント32の材質等の情報を追加して断裂リスクパラメータとして扱っても構わない。表示制御機能127は、オペレータが操作する入力装置13からの入力情報を読み込んで、ボリュームデータ、ボリュームレンダリング画像、腱31のリスク情報表示画像等の種々の画面表示に係る制御を行う。
The risk
また、処理回路12の構成要素、システム制御機能121、セグメンテーション機能122、検出領域特定機能123、接触検出機能124、画像処理機能125、リスク情報算出機能126、表示制御機能127にて行われる各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路11に記録されている。処理回路12はプログラムを記憶回路11から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路12は、図1の処理回路12内に示された各機能を有することとなる。なお、図1においては単一の処理回路12にてシステム制御機能121、セグメンテーション機能122、検出領域特定機能123、接触検出機能124、画像処理機能125、リスク情報算出機能126、表示制御機能127にて行われる処理機能が実現されるものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路12を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。
In addition, each process performed by the components of the
次に図2のフローチャートを用いて、本実施形態に係る医用画像処理装置1の一連の動作の説明を行う。
Next, a series of operations of the medical
まず、ステップS11で、オペレータは医用画像処理装置1とは別体に設けられるX線CT装置等の医用画像診断装置2を用いて被検者の4Dスキャンを実行する。4Dスキャン実行時には、被検者の撮影対象部位(例えば手関節)はX線CT装置の寝台上で固定される。被検者は寝台上で手関節を可動可能な各方向に動かし、各関節可動方向へ関節を動かした状態の複数時相の画像データが取得される。取得された複数時相の画像データは画像サーバ3に保存される。
First, in step S11, the operator performs a 4D scan of the subject using the medical image
次に、ステップS12では、S11で取得された複数時相の画像データを医用画像処理装置1が画像サーバ3から読み込み、医用画像処理装置1の記憶回路11内に保存する。
Next, in step S <b> 12, the medical
次に、ステップS13では、S12で記憶回路11に保存された複数時相の画像データを、処理回路12のセグメンテーション機能122が読み込んで、複数時相の画像データに対してセグメンテーション処理を実行する。より詳細には、記憶回路11に記憶されているボリュームデータに対してセグメンテーション処理を実行する旨の信号が入力装置13を介してオペレータによって入力される。入力情報をシステム制御機能121が読み込み、システム制御機能121がセグメンテーション機能122にセグメンテーションを実行する旨の信号を送信する。セグメンテーション機能122はシステム制御機能121からの信号を読み込むと、記憶回路11からボリュームデータとボクセル閾値を読み込み、ボリュームデータに対してセグメンテーション処理を実行する。また生成されたボリュームレンダリング画像は記憶回路11に保存される。
Next, in step S13, the segmentation function 122 of the
ステップS14では、処理回路12の検出領域特定機能123が、S13にてセグメンテーション処理が実行されたボリュームデータを記憶回路11から読み込み、腱31と骨固定用インプラント32の接触検出領域の定義を行う。より詳細には、検出領域特定機能123はセグメンテーション処理後にシステム制御機能121から、腱31と骨固定用インプラント32の検出領域の特定を実行する旨の信号を受信する。検出領域特定機能123はボリュームレンダリング画像のボクセル値を読み込んで、骨固定用インプラント32に該当するセグメントを検出する。検出領域特定機能123は、骨固定用インプラント32周辺のセグメントを検出領域として定義する。
In step S14, the detection area specifying function 123 of the
ステップS15では、接触検出機能124がS14で定義された検出領域を記憶回路11から読み込んで、腱31と骨固定用インプラント32の接触の有無を検出する。腱31と骨固定用インプラント32の接触評価にはダイレーション処理が実行される。例えば、骨固定用インプラント32のボクセル値を有するボクセルから任意のボクセル数L離間したボクセルに腱31として検出されたボクセルが含まれる場合に、腱31は骨固定用インプラント32と接触したと検出される。腱31と骨固定用インプラント32の接触が検出されると、接触検出機能124は接触情報の算出を行う。算出された接触情報は記憶回路11に保存される。
In step S15, the contact detection function 124 reads the detection area defined in S14 from the
ステップS16では、リスク情報算出機能126がS15で算出された接触情報を含む断裂リスクパラメータを読み込んで腱31の断裂確率等のリスク情報を算出する。システム制御機能121は、算出された腱31のリスク情報を読み込んで、表示装置14に表示する旨の信号を送信する。オペレータは表示装置14に表示される腱31のリスク情報を参照して、骨固定用インプラント32の再手術の必要性の有無の検討を行う。
In step S16, the risk
以上の一連の動作により、腱31と骨固定用インプラント32の接触情報を複数時相の画像データから取得することができ、接触情報等の種々の断裂リスクパラメータを用いて腱31のリスク情報を算出することが可能になる。
Through the series of operations described above, contact information between the
図3は、インプラント固定後に手関節を屈曲、伸展させた状態での左手における腱31と骨固定用インプラント32及び骨33の接触状態を示す模式図である。図3では手関節伸展時を示す時相をPhase1、手関節手掌側への屈曲時をPhase2、手関節手甲側への屈曲時をPhase3と定義する。骨固定用インプラント32は、複数の骨固定用ボルト34によって骨33に固定され、骨折部35の固定を行う。Phase1では腱31と骨固定用インプラント32は接触していないとする。Phase2及びPhase3において、手掌側乃至手甲側へ手関節が屈曲することにより、腱31が骨固定用インプラント32と接触箇所Cにおいて接触する。腱31と骨固定用インプラント32は骨固定用インプラント32の手関節側のエッジと腱31が接触する場合、特に腱31が長期間に渡って繰り返し接触することで腱31が遅発的に断裂することが臨床的に知られている。また、骨固定用インプラント32は腱31と表面性状や摩擦係数等の材質が異なる。そのため、腱31は骨固定用インプラント32のエッジ部以外の面領域と接触することで腱31が磨耗し、遅発的に断裂する可能性があることが知られている。腱31と骨固定用インプラント32の接触検出方法は、次の図4に関する記載にて詳述する。
FIG. 3 is a schematic diagram showing a contact state of the
図4は、腱31と骨固定用インプラント32の接触を検出する手法の一例であるダイレーション処理に係る説明図である。図4はPhase1から手掌側への屈曲時のPhase2における、腱31と骨固定用インプラント32の接触状態を示している。図4中の接触領域を拡大した図では、腱31と骨固定用インプラント32の接触を検出するダイレーションボクセル領域41が示されている。ダイレーションボクセル領域41内に腱31のボクセルが存在する場合に腱31と骨固定用インプラント32は接触したとして検出される。
FIG. 4 is an explanatory diagram relating to a dilation process that is an example of a technique for detecting contact between the
図5は表示装置14に表示される腱31のリスク情報表示の一例を示す図である。表示装置14には、表示画面51、断裂リスクパラメータテーブル52、リスク情報出力テーブル53が表示される。腱31のリスク情報としては、腱31の断裂確率が挙げられる。表示装置14に表示される表示画面51では、例えば母指、示指、中指、薬指、小指の腱31はそれぞれ腱31a,31b,31c,31d,及び31eにて示される。また、表示画面51は腱31a以外の腱が骨固定用インプラント32と接触箇所Cにて接触している状態を示す。断裂リスクパラメータテーブル52は接触面積、接触時間、接触腱の直径、病歴、骨固定用インプラント32の材質等の種々の断裂リスクパラメータが表示される。各腱のリスク情報は断裂リスクパラメータテーブル52に表示される断裂リスクパラメータからリスク情報算出機能126が算出し、リスク情報出力テーブル53に表示する。オペレータは骨固定用インプラント32の術後における腱31との接触状態を表示画面51上のボリュームレンダリング画像によって確認できると共に、リスク情報出力テーブル53に表示されるリスク情報を参照することが可能になる。リスク情報は、腱31の術後の経過期間毎の断裂確率が挙げられる。例えば、腱31aから腱31eのそれぞれに対応した、5年後、3年後、1年後、3ヵ月後、1ヵ月後の断裂確率がリスク情報出力テーブル53に表示される。オペレータはリスク情報から骨固定用インプラント32に関する再手術の必要性の有無等に関する検討を行う。表示画面51上のボリュームレンダリング画像は、例えば、複数の時相のボリュームレンダリング画像の中から接触が大きい時相の画像を抽出して表示する。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of risk information display of the
図6は腱31と骨固定用インプラント32の接触状態における、腱31の強調表示画面の一例を示す。表示制御機能127は、各指の腱31の内、断裂リスクが一定値以上の腱31を表示装置14上の表示画面62において強調表示させる。強調表示としては、断裂リスクが一定以上の腱31を他の腱31と比較して太く表示する、点滅表示する、色を変えて表示することなどが該当する。また、表示画面62に示されるように接触状態が大きい腱の接触状態が分かりやすいアングルから表示させる構成を有しても良い。例えば手関節における腱31と骨固定用インプラント32の接触は手関節を側面から観察するアングルで表示することが適している。また、リスク情報を表示する他の表示例としては、例えば骨固定用インプラント32と接触している腱31上でのリスク情報のカラーマップ表示が考えられる。カラーマップ表示では、例えばリスク情報の値の高低に応じて色を割り当て、腱31上に表示する。また、表示画面61に示すように、屈曲前の手関節伸展時におけるボリュームレンダリング画像を屈曲時との比較のために表示装置14に表示しても良い。
FIG. 6 shows an example of an emphasis display screen of the
本実施形態では、特にX線CT装置で撮影される複数時相の画像データを例に説明を行ったが、本実施形態は複数時相の画像データに限定されない。例えば、ユーザが指定した任意のタイミングにて撮影した複数の3D画像データを用いる構成にしても良い。また、オペレータが腱31と骨固定用インプラント32の接触が大きいと予測した関節の屈曲角での3D画像データのみを使用して接触を検出する構成を有しても良いし、特定の時相における3D画像データのみを撮影し、その3D画像データのみを使用して接触を検出する構成にしても良い。これらの本実施形態で使用する3D画像データの撮影枚数及び撮影間隔は撮影部位の種別や、オペレータが評価しようとする疾患、各部位の機能等によってオペレータが任意に設定することが可能な構成を有して良い。
In the present embodiment, the description has been given by taking, as an example, image data of a plurality of time phases captured by an X-ray CT apparatus, but the present embodiment is not limited to image data of a plurality of time phases. For example, a configuration using a plurality of 3D image data captured at an arbitrary timing designated by the user may be used. In addition, the operator may have a configuration in which contact is detected using only 3D image data at the bending angle of the joint predicted by the operator that the contact between the
また、本実施形態では、腱31と骨固定用インプラント32の接触を検出する場合について説明したが、骨固定用インプラント32の接触対象は腱31に限定されず、略円筒状の生体器官であれば良く、例えば血管等であっても良い。また、腱31等の生体器官の接触対象は骨固定用インプラント32に限定されず、生体内に埋入される人工物であれば良い。
In the present embodiment, the case where the contact between the
以上説明した実施形態によれば、被検者の4Dスキャンデータから特定されたセグメンテーション領域を用いて被検者の関節部位等での腱31と骨固定用インプラント32の接触を検出し、接触情報等の断裂リスクパラメータを用いて腱の遅発的な断裂確率等のリスク情報を算出し、表示装置14上に表示させることが可能になる。オペレータは表示された腱31のリスク情報を参酌して骨固定用インプラント32の再手術の必要性の有無等の検討を行うことが可能になる。
According to the embodiment described above, contact between the
各実施形態における記憶回路11、処理回路12、システム制御機能121、セグメンテーション機能122、検出領域特定機能123、接触検出機能124、画像処理機能125、リスク情報算出機能126、表示制御機能127、入力装置13、表示装置14はそれぞれ対応する記憶部11、処理部12、システム制御部121、セグメンテーション部122、検出領域特定部123、接触検出部124、画像処理部125、リスク情報算出部126、表示制御部127、入力部13、表示部14によって実現されるものであっても良い。なお、本実施形態において「部」として説明した構成要素は、その動作がハードウェアによって実現されるものであっても良いし、ソフトウェアによって実現されるものであっても良いし、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせによって実現されるものであっても良い。
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を意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると共に、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。 Although several embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These novel embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention, and are included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.
1…医用画像処理装置、2…医用画像診断装置、3…画像サーバ、11…記憶回路、12…処理回路、121…システム制御機能、122…セグメンテーション機能、123…検出領域特定機能、124…接触検出機能、125…画像処理機能、126…リスク情報算出機能、127…表示制御機能、13…入力装置、14…表示装置、31…腱、32…骨固定用インプラント、33…骨、34…骨固定用ボルト、35…骨折部、41…ダイレーションボクセル領域、51…表示画面、52…断裂リスクパラメータテーブル、53…リスク情報出力テーブル、61…表示画面、62…表示画面
DESCRIPTION OF
Claims (15)
前記ボリュームデータに基づいて、生体器官に対応する領域である第1領域及び人工物に対応する領域である第2領域を特定するセグメンテーション部と、
前記ボリュームデータにおいて前記第1領域と前記第2領域との接触の検出領域を特定する検出領域特定部と、
前記検出領域特定部が、特定した前記検出領域内における、前記第1領域と前記第2領域の接触を検出することにより、前記第1領域と前記第2領域の接触情報を取得する接触情報取得部と、
を有することを特徴とする医用画像処理装置。 A volume data acquisition unit for acquiring the volume data of the subject;
Based on the volume data, a segmentation unit that identifies a first region that is a region corresponding to a living organ and a second region that is a region corresponding to an artifact,
A detection area specifying unit for specifying a detection area of contact between the first area and the second area in the volume data;
Contact information acquisition in which the detection region specifying unit acquires contact information between the first region and the second region by detecting contact between the first region and the second region in the specified detection region. And
A medical image processing apparatus comprising:
前記リスク情報等の情報を表示する表示部と、
を更に有することを特徴とする請求項1に記載の医用画像処理装置。 A risk information calculation unit that calculates risk information related to the tear probability of the first region based on the contact information;
A display unit for displaying information such as the risk information;
The medical image processing apparatus according to claim 1, further comprising:
前記リスク情報は前記接触情報に加えて前記診断情報に基づいて算出されることを特徴とする請求項2に記載の医用画像処理装置。 It further has a storage unit for storing the diagnostic information of the subject acquired in advance,
The medical image processing apparatus according to claim 2, wherein the risk information is calculated based on the diagnosis information in addition to the contact information.
前記表示部に表示する画像には、複数の前記第1領域の中から前記リスク情報が閾値以上の前記第1領域を強調表示することを特徴とする請求項2または3の少なくとも1つに記載の医用画像処理装置。 When there are a plurality of the first areas in the volume data,
4. The at least one of claims 2 and 3, wherein the image displayed on the display unit highlights the first region having the risk information equal to or greater than a threshold value from among the plurality of first regions. Medical image processing apparatus.
前記表示部に表示する画像には、前記リスク情報を複数の前記第1領域ごとにカラーマップ表示することを特徴とする請求項2または3の少なくとも1つに記載の医用画像処理装置。 In the case where a plurality of the first areas exist in the volume data,
4. The medical image processing apparatus according to claim 2, wherein the risk information is displayed in a color map for each of the plurality of first regions in the image displayed on the display unit. 5.
前記リスク情報算出部は、複数時相のボリュームデータのそれぞれについて前記リスク情報を求めるものであって、
前記表示部に表示する画像は、前記リスク情報が最も大きい時相におけるボリュームレンダリング画像を表示することを特徴とする請求項2から6の少なくとも1つに記載の医用画像処理装置。 In the medical image processing apparatus, the volume data is acquired in at least two or more time phases.
The risk information calculation unit obtains the risk information for each of a plurality of time phase volume data,
The medical image processing apparatus according to claim 2, wherein the image displayed on the display unit displays a volume rendering image in a time phase in which the risk information is the largest.
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