JP2017144238A - 医用画像診断装置、サーバおよびプログラム - Google Patents

医用画像診断装置、サーバおよびプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2017144238A
JP2017144238A JP2017016669A JP2017016669A JP2017144238A JP 2017144238 A JP2017144238 A JP 2017144238A JP 2017016669 A JP2017016669 A JP 2017016669A JP 2017016669 A JP2017016669 A JP 2017016669A JP 2017144238 A JP2017144238 A JP 2017144238A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
protocol
subject
information
medical image
imaging
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
JP2017016669A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6878022B2 (ja
Inventor
石井 秀明
Hideaki Ishii
秀明 石井
平岡 学
Manabu Hiraoka
学 平岡
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.)
Canon Medical Systems Corp
Original Assignee
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 Medical Systems Corp filed Critical Toshiba Medical Systems Corp
Priority to US15/426,582 priority Critical patent/US10747847B2/en
Publication of JP2017144238A publication Critical patent/JP2017144238A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6878022B2 publication Critical patent/JP6878022B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

【課題】 被検体の特徴を検査プロトコルに反映できるようにした医用画像診断装置を提供すること。
【解決手段】 実施形態によれば、医用画像診断装置は、撮影部と、取得部と、抽出部と、アシスト部とを具備する。撮影部は、予め定められた撮影手順であるプロトコルに基づいて被検体を撮影して医用画像データを取得する。取得部は、被検体の少なくとも撮影時における生体情報をセンサから取得する。抽出部は、前回検査までに取得された生体情報を処理して被検体の特徴情報を抽出する。アシスト部は、今回検査のためのプロトコルの設計を当該被検体の特徴情報に基づいてアシストする。
【選択図】 図2

Description

本発明の実施形態は、医用画像診断装置、サーバおよびプログラムに関する。
いわゆる医療分野に言うところのプロトコルは、X線CT(Computed Tomography)装置、MRI(Magnetic Resonance Imaging)装置あるいは超音波画像診断装置などのモダリティを用いて実施される検査の、手順や内容などを意味することが多い。従来、医療検査のためのプロトコルは専門知識を有するオペレータにより作成されていた。近年ではプロトコルの作成をコンピュータにより支援したり(プロトコルエディタ)、プロトコルを自動で作成する技術が知られている。
特開2003−033443号公報 特開2007−007255号公報 特開2008−229343号公報 特開2004−275440号公報 特開2009−153965号公報
プロトコルは、被検体の症状、病態、年齢、性別などの多種多様な要素に応じてきめ細かく設計されることが望ましい。そこで、モダリティに組み込まれていたプロトコル管理機能をサーバ装置に移行することで、モダリティ間での情報共有を推し進めることが考えられている。このような技術により、例えば、異なるモダリティにおいて臨床的に同じような意味を持つ撮像プロトコルを簡便に適用したり、技師同士で撮像プロトコルを共有したり、修正したりすることを簡易に実現できる。
しかしながら、個々の被検体の特徴までも考慮してプロトコルを設計することを可能にする技術は知られていない。このような要望を実現し得る技術が待たれている。
目的は、被検体の特徴を検査プロトコルに反映できるようにした医用画像診断装置、サーバおよびプログラムを提供することにある。
実施形態によれば、医用画像診断装置は、撮影部と、取得部と、抽出部と、アシスト部とを具備する。撮影部は、予め定められた撮影手順であるプロトコルに基づいて被検体を撮影して医用画像データを取得する。取得部は、被検体の少なくとも撮影時における生体情報をセンサから取得する。抽出部は、前回検査までに取得された生体情報を処理して被検体の特徴情報を抽出する。アシスト部は、今回検査のためのプロトコルの設計を当該被検体の特徴情報に基づいてアシストする。
図1は、実施形態に係わる医用画像診断装置を適用可能な、医用情報処理システムの一例を示す図である。 図2は、モダリティ3の一例を示す図である。 図3は、モダリティ3の操作に係わるGUI(Graphical User Interface)ウインドウの一例を示す図である。 図4は、図2に示されるモダリティ3の処理手順の一例を示すフローチャートである。 図5は、図2に示されるモダリティ3の処理手順の他の例を示すフローチャートである。 図6は、サーバ1の一例を示す機能ブロック図である。 図7は、第2の実施形態における情報の流れを模式的に示す図である。 図8は、第3の実施形態における情報の流れを模式的に示す図である。 図9は、モダリティ3の操作に係わるGUIウインドウの他の例を示す図である。 図10は、不適プロトコルとそうでないプロトコルとを、プロトコル表示エリアに区別して表示する一例を示す図である。 図11は、絞り込まれたプロトコルを、適用可能なプロトコルとして表示する一例を示す図である。
図1は、実施形態に係わる医用画像診断装置を適用可能な、医用情報処理システムの一例を示す図である。図1において、病院システム100は、ゲートウェイGWを介してクラウドコンピューティングシステム(以下、クラウドと称する)CLと通信可能に接続される。クラウドCLは、サーバSVおよびデータベースDBを備え、例えばIaaS(Infrastructure as a Service)型のサービスを提供する。
病院システム100は、モダリティ3、コンソール2およびサーバ1、ならびにこれらを通信可能に接続するLAN(Local Area Network)5を備える。モダリティ3は例えばX線CT装置、MRI装置あるいは超音波画像診断装置などの医用画像診断装置である。モダリティ3はコンソール2を介してオペレータにより操作され、プロトコルに従って被検体を撮影して医用画像を取得する。取得された医用画像はLAN5経由でサーバ1に送られ、保存される。また医用画像は、ゲートウェイGW経由でクラウドCLに送られ、データベースDBに保存されることができる。
図2は、モダリティ3の一例を示す図である。この実施形態ではモダリティ3としてX線CT装置を想定する。X線CT装置は、スキャン部(ガントリ)10とコンピュータ20とを備える。
スキャン部10は、被検体P(患者など)をX線でCTスキャンするための様々な機構を有する。スキャン部10は、コンピュータ20内のスキャン制御部21による制御に従って、CTスキャンを繰り返し実行する。すなわちスキャン部10は、プロトコルに従って被検体を撮影して、医用画像データとしてのX線投影データを取得する。
プロトコル(検査プロトコルまたは撮影プロトコル)とは、広義にはスキャンの順番、種類、スキャン間の時間間隔、スキャン方式などの、撮影のルーチンを表す情報として当業者には理解される。一方、狭義には、プロトコルは、1スキャン中の管電圧、管電流、撮影角度、X線照射量などのパラメータを示す。実施形態においては広義、狭義のいずれのプロトコルも適用可能である。プロトコルは、予め定められた撮影手順とも理解されることができる。
また、プロトコルとは、例えば、撮影目的、検査種類、撮影方法、及びX線撮影条件等の撮影に関わる一連のプログラムのセットを意味することもある。例えば、脳の画像を得るための一連のプロトコル群として、例えば、位置決め画像収集用のプロトコル、シミング撮像用のプロトコル、イメージングスキャン用のプロトコル等が挙げられる。
また、プロトコルとは、撮像条件の事前設定情報(プリセット情報)を含むパルスシーケンス情報を意味することもある。例えば、医師や技師等のオペレータは、検査の撮像計画を立てる際、モダリティあるいはサーバにおいて管理、提供されるプロトコル群をGUI(Graphical User Interface)上に読み出し、必要に応じてプリセット情報を変更しながら、これらを撮像計画に組み入れる。
各プロトコルには、そのプロトコルの名称に相当する「Scan ID」や、プロトコルの撮像時間である「Time」、その他、TR(Repetition Time)、TE(Echo Time)、FA(Flip Angle)、スライス数(NS(Number Of Slice))、FOV(Field Of View)、スライス厚(ST(Slice Thickness))等の各種撮像パラメータの設定情報が含まれてもよい。
スキャン部10は、円環又は円板状の回転フレーム12を回転可能に支持する。回転フレーム12の内周側には、天板14に載置された被検体Pの挿入されるスキャン領域が形成される。天板14は、図示しない寝台により長手方向と上下方向とに沿ってスライド可能に支持される。
ここで、XYZ直交座標系を定義する。Z軸は、回転フレーム12の回転軸に規定される。天板14は、長手方向がZ軸方向に平行するように配置される。X軸は、水平方向の軸に規定され、Y軸は、鉛直方向の軸に規定される。
回転フレーム12は、X線管11とX線検出器15とを有する。X線管11およびX線検出器15は、天板14に載置された被検体Pを挟んで対向する。回転フレーム12は、回転駆動部19からの駆動信号の供給を受けてX線管11とX線検出器15とを連続的に回転させる。
X線管11は、高電圧発生部18から供給される高電圧とフィラメント電流とを受けてX線を発生する。被検体へのX線の照射時間間隔は、例えば、1秒に10回である。高電圧発生部18は、コンピュータ20内のスキャン制御部21による制御に従ってX線管11に高電圧を印加し、管電流を供給する。高電圧の電圧値を変化させることで管電流が変化するので、X線の線量を変化させることができる。
X線管11のX線照射口側には、X線コリメータ13が取り付けられている。X線コリメータ13は、X線管11から発生されたX線の照射野を限定する。具体的には、X線コリメータ13は、移動可能に支持されてX線を遮蔽する材質(鉛など)でできた複数の絞り羽根を有する。複数の絞り羽根の位置が調整されることで、X線照射野のサイズや形状が変化される。X線コリメータ13は、スキャン制御部21からの駆動信号の供給を受けて絞り羽根を移動する。
X線検出器15は、X線管11から発生され被検体Pを透過したX線を検出し、検出されたX線の強度に応じた電流信号を生成する。X線検出器15には、データ収集回路(DAS)16が接続される。
データ収集回路16は、スキャン制御部21による制御に従ってX線検出器15から電流信号を収集する。データ収集回路16は、収集された電流信号を増幅し、増幅された電流信号をディジタル変換することによって、ディジタルの投影データを生成する。投影データは、生成されるたびに非接触データ伝送部17を介してコンピュータ20に供給される。スキャン部10によりCTスキャンが繰り返されることで、時系列の投影データが生成され、コンピュータ20に供給される。
さらに、モダリティ3は、センサ部30を備える。センサ部30は、スキャン部10のガントリ内に挿入された被検体Pの生体情報を、例えば被検体Pに取り付けられたプローブ29から取得する。センサ部30は、例えば被検体Pの心電パターン、心拍数、あるいは呼吸情報、体温、発汗量などのバイタルデータのうちの少なくともいずれか一つを生体情報として取得する。
少なくとも被検体Pの撮影中に取得された生体情報は、コンピュータ20の記憶部24に被検体ID(IDentification)と関連付けて記憶される。または、取得された生体情報は、プロトコルと関連付けて記憶部24に格納される(生体情報24a)。
あるいは、生体情報はLAN5経由でサーバ1に転送され、データベースに蓄積されても良い。さらには、ゲートウェイGW経由でクラウドCLのデータベースDBに蓄積されても良い。
コンピュータ20は、前処理部26、再構成部27、制御回路28、スキャン制御部21、表示部22、操作部23、および記憶部24を備える。
前処理部26は、データ収集回路16からリアルタイムで供給される投影データ(純生データと称される)に対数変換(ログ変換)や感度補正等の前処理を施す。前処理により画像再構成に利用される投影データが生成される。純生データに前処理を施して生データが作成される。実施形態では生データおよび純生データの双方を利用して演算処理を行う。なお純生データとは、要するにX線検出器15で検出されるX線のカウント値のデータである。生データとは純生データをログ変換して得られるデータであり、撮像体内におけるX線の透過長に対応する。
再構成部27は、スキャン部10により被検体Pをスキャンして得られるスキャンデータ(投影データや生データ)に基づいてCT画像を再構成する。
スキャン制御部21は、被検体PをX線でCTスキャンするためにスキャン部10を制御する。すなわちスキャン制御部21は、被検体Pについて用意されたプロトコルに従ってスキャン部10を制御する。スキャン制御部21は、スキャンを継続するためにスキャン部10(具体的には、回転駆動部19、高電圧発生部18、X線コリメータ13、及びデータ収集回路16)を制御する。
表示部22は、プロトコルをビューワに表示したり、再構成された画像、または造影剤の時間濃度曲線などを表示デバイスに表示する。表示デバイスは、例えばCRTディスプレイや、液晶ディスプレイ、有機ELディスプレイ、プラズマディスプレイ等である。
操作部23は、オペレータからの各種指令や情報入力を受け付ける。例えば、操作部23は、ユーザにより入力デバイスを介してROI(Region of Interest)の設定位置を入力する。入力デバイスは、例えばキーボードやマウス、スイッチ等である。また、操作部23は、例えば、プロトコルをビューワに表示させるための命令を装置に与えたり、あるいは表示されたプロトコルを編集するために用いられることも可能である。
記憶部24は、RAM(Random Access Memory)やROM(Read Only Memory)などのメモリ、あるいはハードディスクドライブ(Hard Disk Drive:HDD)などの記憶デバイスである。磁気ディスク以外にも光磁気ディスクやCD(Compact Disc)、DVD(Digital Versatile Disc)などの光ディスクを記憶部24として利用してもよい。
記憶部24は、投影データやCT画像のデータ、あるいは汎用プロトコルの設定データなどを記憶する。また、記憶部24は、センサ部30により取得された被検体Pの生体情報24a、および生体情報から抽出された特徴情報24bを記憶する。さらに記憶部24は、制御回路28の取得機能28a、抽出機能28b、およびアシスト機能28cなどの新たな処理機能を実現させるための命令を含むプログラム24cを記憶する。
制御回路28は、記憶部24に記憶されているプログラム24cを読み出してメモリ上に展開し、展開されたプログラム24cに従って各部を制御する。制御回路28は実施形態に係る新規な処理機能として、取得機能28a、抽出機能28b、およびアシスト機能28cを備える。
すなわち制御プログラムは、コンピュータ20を記憶部24として機能させるコードに加えて、コンピュータ20を取得機能28aを持つ取得部として機能させるコードと、抽出機能28bを持つ抽出部として機能させるコードと、アシスト機能28cを持つアシスト部として機能させるコードとを含む。
取得機能28aは、X線CT装置のスキャン部10による、少なくとも撮影中に取得された被検体Pの生体情報24aをセンサ部30から取得する。なお、撮影中とはX線の照射時だけを意味するものではない。被検体PがX線撮影室に入ってから出るまで、寝台に横たわたっているとき、あるいは、天板14がスライドして被検体Pがガントリ内に入っている状態などを撮影中と称しても良い。
抽出機能28bは、X線CT装置のスキャン部10による撮影中に取得された生体情報24aを処理して、被検体Pの特徴情報を抽出する。抽出された特徴情報は被検体Pと関連付けられて記憶部24に記憶される(特徴情報24b)。
特徴情報とは、例えばガントリに侵入することで緊張感が高まって発汗量が増えたり、心拍数が上がったり、停止すべきときに呼吸を十分に停止できなかったり、体温が上がったり下がったりなどといった情報である。これらの特徴情報は例えば被検体Pの心理的傾向を示している場合がある。このほかにも、天板14の移動とともに無意識に姿勢が変わるといった、体動の傾向を示す情報も特徴情報に含めることができる。体動は、例えば画像センサなどで検知することができる。あるいは、体動は、時系列で撮影された画像内の被検体の変化から検出することもできる。
特徴情報は、例えば画像撮影のプロトコル(画像撮影の種類)と、被検体の生体情報の変化とを対応付けて記録した情報として理解されることが可能である。
例えば、発汗センサにより検知される発汗量が生体情報の一例である。画像撮影中に発汗量が所定値を超えたという情報は、被検体の特徴情報として次回の検査(撮影)にフィードバックされる。
また、ECG(心拍センサ)により検知される心拍数も、生体情報の一例である。画像撮影中に心拍数が既定値を超えた、または画像撮影中に心拍数の変動度合いが既定値を超えた、または、正常な心拍として認識できない拍動の発生率が既定値を超えたなどという情報は、被検体の特徴情報として次回の検査(撮影)にフィードバックされる。
また、体温センサにより検知される体温も、生体情報の一例である。画像撮影中に体温が所定の範囲から外れたという情報は、被検体の特徴情報として次回の検査(撮影)にフィードバックされる。
また、呼吸センサにより検知される情報も、生体情報の一例である。画像撮影中に、呼気吸気の時間周期が所定の正常範囲を下回った/上回ったという情報は、被検体の特徴情報として次回の撮影にフィードバックされる。吸気後に息止めをしながら撮影する検査(肺野CT撮影など)の画像撮影中に息吐を生じた、という情報なども、被検体の特徴情報として次回の検査(撮影)にフィードバックされる。
また、体動センサにより検知される情報も、生体情報の一例である。画像撮影中に、所定距離以上の体動が生じたという情報は、被検体の特徴情報として次回の検査(撮影)にフィードバックされる。
特徴情報は、プロトコルと生体情報の変化との組み合わせとして理解されることができる。例えば、頭部MR撮影の場合に、頭部の体動が生じたという情報、あるいは、肺野CT撮影の場合に、画像撮影中に息吐きが生じたという情報などが、被検体の特徴情報として記録される。
さらには、プロトコルに含まれるイベントの、発生時点からの経過時間を特徴情報に含めることも可能である。例えば、造影CT撮影の場合に、造影剤注入後2分後に体動が生じたという情報も、特徴情報の一つである。
例えば、取得された生体情報をタイムスタンプや被検体IDと関連付けてフィルタリングすることで、個々の被検体に特有の特徴情報を抽出することができる。大雑把には、CT撮影が苦手かそうでないかといった区別や、造影剤注入後数分後に体動が起きやすい、体の部位のうち頭などの一部が他の部位に比べて体動を起こしやすい、なども特徴情報の一つといえる。
特に、抽出機能28bは、記憶部24、あるいはサーバ1やクラウドCLのデータベースDBに蓄積された生体情報24aに基づいて被検体Pの特徴情報24bを抽出する。
また、抽出機能28bは、前回検査までに被検体Pに適用されたプロトコルと、この適用されたプロトコルに基づいて取得された医用画像データとの因果関係に基づいて被検体Pの特徴情報を抽出してもよい。つまり、或るプロトコルのもとで撮影された医用画像データに体動を示す像(アーチファクト)が認められると、そのプロトコルでは体動を生じやすいといった傾向を把握することができる。
アシスト機能28cは、今回検査のためのプロトコルの設計を、前回検査までに取得・収集された被検体Pの特徴情報に基づいてアシストする。例えば、アシスト機能28cは、検査オーダにより被検体Pの撮影対象部位が指定されると、この撮影対象部位に関する鮮明な画像を得るべく、前回検査までに収集された特徴情報に基づいてプロトコルの設計をアシストしてもよい。
例えばアシスト機能28cは、抽出された特徴情報に基づいて今回検査のためのプロトコルを作成する。例えば、アシスト機能28cは、汎用のプロトコルを被検体Pの特徴情報に基づいてモディファイして今回検査のためのプロトコルを作成する。汎用プロトコルに代えて、特徴情報の反映されたプロトコルを用いることで被検体ごとの特徴に配慮した撮影を実現できる。ひいては、医用画像の質を高めて診断の役に立てることができる。
作成されたプロトコルは、例えば図3に示されるようなGUIウインドウに表示されることが可能である。図3は、モダリティ3の操作に係わるGUIウインドウの一例を示す図である。オペレータは、このようなウインドウに表示される内容に従ってモダリティ3を操作する。その際、実施形態では、被検体Pの特徴情報がこのウインドウ内に表示される。
次に、上記構成を基礎として複数の実施形態について説明する。
[第1の実施形態]
図4は、図2に示されるモダリティ3の処理手順の一例を示すフローチャートである。このフローチャートは、被検体Pの撮影中におけるモダリティ3による処理手順を示す。図4において、被検体PのX線撮影が開始されると(ステップS11)、モダリティ3(X線CT装置)は撮影と同時並行して、センサ部30から生体情報を取得する(ステップS12)。取得された生体情報は記憶部24やデータベースDBに蓄積される(ステップS14)。撮影が終了すると、モダリティ3は生体情報から被検体Pの特徴情報を抽出する(ステップS14)。抽出された特徴情報は、被検体IDと関連付けられて記憶部24やデータベースDBに記録される(ステップS15)。
図5は、図2に示されるモダリティ3の処理手順の他の例を示すフローチャートである。撮影フローが開始されると、例えば、病院情報管理システム(HIS)を使用する医師から、被検体IDを指定した検査オーダ(指示)がモダリティ3に与えられる(ステップS21)。そうするとモダリティ3は、記憶部24やデータベースDBをサーチして、指定された被検体の特徴情報の有無を判定する(ステップS22)。
特徴情報が無ければ(No)、モダリティ3は検査オーダに基づいて、被検体Pの大まかな特徴(年齢、性別など)に沿った汎用のプロトコルを記憶部24から読み出す(ステップS23)。読み出されたプロトコルは表示部22のGUIウインドウに例えば一覧表形式で表示され、モダリティ3のオペレータ(放射線技師など)に提示される(ステップS25)。
一方、ステップS22において、過去に抽出された特徴情報が発見されれば(Yes)、制御回路28のアシスト機能28cは、検査オーダに基づくプロトコルを特徴情報に沿って修正し、被検体Pの特徴情報を反映するプロトコルを作成する(ステップS24)。作成されたプロトコルは表示部22のGUIウインドウに例えば一覧表形式で表示され、モダリティ3のオペレータ(放射線技師など)に提示される(ステップS25)。
オペレータは、提示されたプロトコルから1つのプロトコルを選択する。そうするとモダリティ3のスキャン制御部21は、選択されたプロトコルに従ってスキャン部10を制御し、被検体Pの撮影を開始する(ステップS26)。
臨床現場においては、次のような例が考えられる。例えば、「肺野の結節を確認するために肺野のCT撮影を行う」というオーダと被検体IDとのデータセットが与えられると、オペレータは、オーダに基づくプロトコルを選択する。その際、特徴情報が無ければ、オペレータは通常のプロトコルのグループから任意のものを選択することになる。
一方、被検体の特徴情報が有れば、モダリティ3は特徴情報に合わせて汎用プロトコルを修正するか、新規のプロトコルを作成する。オペレータは、特徴情報に即して作成されたプロトコルのグループから任意のものを選択することができる。
一般的に、肺野に対してヘリカルスキャンを行う場合には、ヘリカルスキャンの最中はずっと息を止めておく必要がある。「肺野の結節を確認するため、肺野のCT撮影を行う」というオーダに対応するデフォルトのプロトコルのグループは、肺野へのヘリカルスキャンのプロトコルも含む。しかし、撮影対象の被検体が「肺野撮影時に息吐きを生じた(息止めができない)」という特徴情報を持つ場合、ヘリカルスキャンのプロトコルを使用しないのが好ましい。そこで実施形態では、例えば、ステップ&シュートのプロトコルを今回検査のためのプロトコルとして作成し、オペレータに提示する。
以上述べたように第1の実施形態では、撮影中に被検体Pの生体情報を記録・蓄積し、スキャン中に発生した心拍数の変化や呼吸の変化などの特徴情報を、生体情報から被検体ごとに抽出する。抽出された特徴情報はモダリティ3に記憶しても良いし、病院システム100のLAN5経由でサーバ1に記録しても良いし、あるいはクラウドCLのデータベースDBに蓄積しても良い。そして、被検体の次回検査時に、該当する被検体の特徴情報が有れば、その特徴情報を反映するプロトコルを作成して撮影に用いるようにしている。
既存の技術は、被検体の個々の特徴に応じたプロトコルを設計することができない。よって、前回の撮影中に生じた心拍数の上昇や、撮影中に息を吐いてしまったなどの事象を、知見として次回の検査に活かすことができなかった。このため撮影のたびに取り直しになったりして手間が増えるばかりか、被ばく量の増加なども起こり得る。
これに対し第1の実施形態では、撮影中に記録している心電図や呼吸計測などの生体情報からスキャン中に生じた心拍数の変化や呼吸の変化などを抽出し、個々の被検体の特徴情報としてシステムに保管する。そして、同じ被検体の今回検査時に特徴情報に基づくプロトコルを作成し適用するようにした。
このようにしたので、撮影のたびに得られた知見を次回の撮影にフィードバックすることが可能になり、より、インテリジェントなかたちで被検体を撮影することが可能になる。さらには、検査効率の向上や被検体(患者)の負担を軽減することが可能になる。これらのことから第1の実施形態によれば、被検体の特徴をプロトコルに反映できるようにした医用画像診断装置、サーバおよび制御方法を提供することが可能となる。
[第2の実施形態]
図6は、サーバ1の一例を示す機能ブロック図である。サーバ1は、記憶部31、通信部32および処理回路33を具備する。このうち通信部32は、LAN5に接続されてPACS4およびモダリティ3と通信するためのインタフェースとして機能する。
記憶部31は、第1の実施形態で説明した生体情報(31a)、特徴情報(31b)、およびプログラム(31c)を記憶する。処理回路33は、取得機能33a、抽出機能33bおよびアシスト機能33cを備える。
プログラム31cは、コンピュータとしてのサーバ1を、取得機能33aを持つ取得部として機能させるコードと、抽出機能33bを持つ抽出部として機能させるコードと、アシスト機能33cを持つアシスト部として機能させるコードとを含む。取得機能33a、抽出機能33bおよびアシスト機能33cはそれぞれ第1の実施形態で述べた取得機能28a、抽出機能28bおよびアシスト機能28cと同等の機能を持つ。つまり第2の実施形態は、図2に示されるコンピュータ20の機能をサーバ1に持たせるようにした形態に相当する。
図7は、第2の実施形態における情報の流れを模式的に示す図である。図7において、モダリティ3を用いての撮影時に取得された生体情報はコンソール2経由でサーバ1に送られる。サーバ1は第1の実施形態で説明したのと同様の手順で被検体Pの特徴情報を抽出する。抽出された特徴情報はモダリティ3の次回以降の撮影に活用される。
このような形態でも第1の実施形態と同様の効果を得ることができる。これに加えて第2の実施形態では、計算に要するリソースをモダリティ3の外部に出すようにしたので、その分、モダリティ3の構成を簡素化できるなどの効果がある。
[第3の実施形態]
図8は、第3の実施形態における情報の流れを模式的に示す図である。図8において、モダリティ3を用いての撮影時に取得された生体情報は、コンソール2からゲートウェイGW経由でクラウドCLのサーバSVに送られる。サーバSVは図6に示されるサーバ1と同様の機能を備え、取得した生体情報をデータベースDBに蓄積するとともに、図4に示されるフローチャートと同様の手順で被検体の特徴情報を算出する。
モダリティ3を用いての撮影の前に、サーバSVは、図5に示されるフローチャートと同様の手順でプロトコルを準備し、ゲートウェイGW経由でコンソール2にこのプロトコルを通知する。モダリティ3は通知されたプロトコルに従って被検体Pの撮影を開始する。
このような構成によれば、複数の病院間で同じ被検体の特徴情報を共有するうことが可能になる。また、クラウドCLの計算能力を活かすことができるので、スループットの向上などのメリットを得られるのは言うまでもない。
[第4の実施形態]
図9は、モダリティ3の操作に係わるGUIウインドウの他の例を示す図である。図9は、例えばスキャンプラン作成ユーティリティソフトウェアで表示されるGUI画面の一例を示す。このウインドウは、例えばコンソール2(図1)のディスプレイに表示される。
モダリティ3による撮影に係わる各種の情報がウインドウに表示される。例えば、検査対象の被検体の患者情報(ID、Nameなど)、モダリティ3による撮影領域、メインメニューなどがウインドウに表示される。さらに、このウインドウは、今回検査に関わるプロトコルを表示するためのエリア(プロトコル表示エリア)を備える。
第1の実施形態では、前回検査までに取得された特徴情報に基づいて今回検査のためのプロトコルを作成するようにした。第4の実施形態では、今回検査に適用すべきでないプロトコル(不適プロトコル)を、前回検査までに取得された特徴情報に基づいて特定し、その結果をオペレータに提示するようにする。
第4の実施形態において、アシスト機能28cは、被検体Pの抽出された特徴情報に基づいて、排除すべき不適プロトコルを特定する。そしてアシスト機能28cは、特定された不適プロトコルを、他のプロトコルと区別してコンソールウインドウに表示する。
図10は、不適プロトコルとそうでないプロトコルとを、プロトコル表示エリアに区別して表示する一例を示す図である。図10に示されるプロトコルのうち、プロトコルAAAとCCCは今回検査に適用可能なプロトコルであり、ウインドウにおいていずれかをマウスクリックして指定することが可能である。一方、プロトコルBBBは特定された不適プロトコルであり、ハイライトされてプロトコルAAAおよびCCCと区別されるとともに、クリックしても選択できないようになっている。
このように第4の実施形態では、適用すべきでないプロトコル(不適プロトコル)を被検体の特徴情報に基づいて特定し、GUIウインドウ上でハイライト表示するようにした。このようにしても、前回検査までに得られた被検体の特徴情報を最新の検査において知見として活用し、検査の品質の向上に役立てることができる。
[第5の実施形態]
第5の実施形態では、不適プロトコルを特定し、その結果に基づいて被検体に適用可能なプロトコルを絞り込むようにする。
第5の実施形態において、アシスト機能28cは、被検体Pの抽出された特徴情報に基づいて、排除すべき不適プロトコルを特定する。そしてアシスト機能28cは、特定された不適プロトコルに基づいて、複数のプロトコル(プロトコル群)のうちから適用可能なプロトコルを絞り込み、その結果をGUIウインドウに表示する。
図11は、絞り込まれたプロトコルを、適用可能なプロトコルとして表示する一例を示す図である。図11に示されるプロトコルAAA、CCCおよびDDDは今回検査に適用可能なプロトコルであり、いずれもマウスクリックして指定することが可能である。
さらに、既定の指標に基づいて、プロトコル間の表示の順序を変化させても良い。例えば、プロトコルAAA、CCCおよびDDDを、被ばく量という指標に基づいて評価すると、被ばく量の少ない順に、プロトコルCCC<AAA<DDDという結果を得られたとする。図11のウインドウにおいて最も目立つ位置(最上部)にプロトコルCCCを配置し、CCC、AAA、DDDの順で上から並べても良い。このほか、撮像時間など任意の指標に基づき適用可能プロトコルを評価し、その結果を表示の順序に反映させることができる。
このように第5の実施形態では、適用すべきでないプロトコル(不適プロトコル)を被検体の特徴情報に基づいて特定し、その結果に基づいて絞り込まれた適用可能プロトコルだけをGUIウインドウに表示するようにした。このようにしても、前回検査までに得られた被検体の特徴情報を最新の検査において知見として活用し、検査の品質の向上に役立てることができる。
なお、この発明は上記の各実施形態に限定されるものではない。
例えば第1の実施形態では、被検体Pの特徴情報を反映するプロトコルを作成し、次回検査時にこのプロトコルを適用して撮影すると説明した。これに限らず、作成したプロトコルをGUIウインドウで提案するにとどめ、実際の撮影に当該プロトコルを適用するか否かをオペレータに委ねても良い。あるいは、GUIウインドウに、補足情報として特徴情報を表示するだけでもよい。例えば、アシスト機能28cにより、被検体IDに基づいて「前回検査で心拍数が通常状態より増加した」という事実を特定し、そのことを表示部22に表示するだけでもよい。アシスト機能28cは、例えば、生体情報(心拍数や呼吸頻度の変化)が所定の閾値を既定の割合だけ超えていることを認識すると、その事実の発生したことを特定する。このようにすれば、オペレータは表示された情報を参照して、より適切なプロトコルを設定することが可能になる。
また実施形態では、X線CT装置により得られた知見をX線CT装置の次回の撮影に活かすようにした。これに限らず、例えばX線CT装置で得られた特徴情報をMRI装置による撮影の際に活かすようにしても良い。つまり第1のモダリティで得られた知見を第2のモダリティによる撮影時のプロトコル作成に利用してもよい。このようなモダリティをまたいでの情報共有は、特に、第3の実施形態のように、クラウドCLのサービスを利用する形態との親和性が高い。
また実施形態ではサーバ装置、中央演算処理装置およびストレージなどのリソースをサービス(パブリッククラウド)として提供するIaaS型のサービスを想定した。これに代えて、アプリケーション(ソフトウェア)をサービスとして提供するSaaS(Software as a Service)型、あるいはアプリケーションを稼働させるための基盤(プラットフォーム)をサービスとして提供するPaaS(Platform as a Service)型のクラウドを利用することも可能である。
また、例えば図2における前処理部26、再構成部27、スキャン制御部21、表示部22、および操作部23の各機能は、例えば、制御回路28により実行可能なプログラムの形態で記憶部24に記憶されることができる。制御回路28は、プログラムを記憶回路(記憶部24)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、を備える。換言すると、各プログラムを読み出した状態の制御回路28は、図2のコンピュータ20内に示された各機能を有することとなる。
記憶回路にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むことも可能である。この種の形態では、プロセッサは、回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。
図2においては単一のコンピュータ20が単一のプロセッサ(制御回路28)により取得機能28a、抽出機能28b、アシスト機能28cの機能の実現されることが例示される。これに代えて、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより各機能を実現するとしても構わない。
上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、CPU(Central processing unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、Programmable Logic Device(例えばSPLD( Simple Programmable Logic Device )、CPLD( Complex Programmable Logic Device )またはFPGA( Field Programmable Gate Array )等)の回路を意味する。
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するものであり、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。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、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。
1…サーバ、2…コンソール、3…モダリティ、10…スキャン部、11…X線管、12…回転フレーム、13…X線コリメータ、14…天板、15…X線検出器、16…データ収集回路、17…非接触データ伝送部、18…高電圧発生部、19…回転駆動部、20…コンピュータ、21…スキャン制御部、22…表示部、23…操作部、24…記憶部、24a…生体情報、24b…特徴情報、24c…プログラム、26…前処理部、27…再構成部、28…制御回路、28a…取得機能、28b…抽出機能、28c…アシスト機能、29…プローブ、30…センサ部、31…記憶部、31c…プログラム、32…通信部、33…処理回路、33a…取得機能、33b…抽出機能、33c…アシスト機能、100…病院システム

Claims (20)

  1. 予め定められた撮影手順であるプロトコルに基づいて被検体を撮影して医用画像データを取得する撮影部と、
    前記被検体の少なくとも撮影時における生体情報をセンサから取得する取得部と、
    前回検査までに取得された前記生体情報を処理して前記被検体の特徴情報を抽出する抽出部と、
    今回検査のためのプロトコルの設計を当該被検体の前記特徴情報に基づいてアシストするアシスト部とを備える、医用画像診断装置。
  2. 前記アシスト部は、
    前記抽出された特徴情報に基づいて前記今回検査のためのプロトコルを作成し、
    前記作成されたプロトコルを提示する、請求項1に記載の医用画像診断装置。
  3. 前記アシスト部は、
    前記抽出された特徴情報に基づいて排除すべき不適プロトコルを特定し、
    前記特定された不適プロトコルを他のプロトコルと区別して提示する、請求項1に記載の医用画像診断装置。
  4. 前記アシスト部は、
    前記抽出された特徴情報に基づいて排除すべき不適プロトコルを特定し、
    前記特定された不適プロトコルに基づいて前記被検体に適用可能なプロトコルを絞り込んで提示する、請求項1に記載の医用画像診断装置。
  5. 前記アシスト部は、
    前記被検体の指定された撮影対象部位に基づいて前記プロトコルの設計をアシストする、請求項1に記載の医用画像診断装置。
  6. さらに、記憶部を具備し、
    前記抽出部は、前記抽出された特徴情報を前記被検体と関連付けて前記記憶部に格納する、請求項1に記載の医用画像診断装置。
  7. 前記取得部は、前記取得された生体情報をネットワーク経由でデータベースに蓄積し、
    前記抽出部は、前記蓄積された生体情報に基づいて前記特徴情報を抽出する、請求項1に記載の医用画像診断装置。
  8. 前記取得部は、心拍数、呼吸情報、体温、および発汗量の少なくともいずれかの生体情報を取得する、請求項1に記載の医用画像診断装置。
  9. 前記特徴情報は、前記被検体の体動の傾向を示す情報である、請求項1に記載の医用画像診断装置。
  10. 前記抽出部は、前回検査までに前記被検体に適用されたプロトコルと、当該適用されたプロトコルに基づいて取得された医用画像データとの因果関係に基づいて前記被検体の特徴情報を抽出する、請求項1に記載の医用画像診断装置。
  11. 予め定められた撮影手順であるプロトコルに基づいて被検体を撮影して医用画像データを取得する医用画像診断装置と通信可能なサーバにおいて
    前記被検体の少なくとも撮影時における生体情報をセンサから取得する取得部と、
    前回検査までに取得された前記生体情報を処理して前記被検体の特徴情報を抽出する抽出部と、
    今回検査のためのプロトコルの設計を当該被検体の前記特徴情報に基づいてアシストするアシスト部とを備える、サーバ。
  12. 前記アシスト部は、
    前記抽出された特徴情報に基づいて前記今回検査のためのプロトコルを作成し、
    前記作成されたプロトコルを提示する、請求項11に記載のサーバ。
  13. 前記アシスト部は、
    前記抽出された特徴情報に基づいて排除すべき不適プロトコルを特定し、
    前記特定された不適プロトコルを他のプロトコルと区別して提示する、請求項11に記載のサーバ。
  14. 前記アシスト部は、
    前記抽出された特徴情報に基づいて排除すべき不適プロトコルを特定し、
    前記特定された不適プロトコルに基づいて前記被検体に適用可能なプロトコルを絞り込んで提示する、請求項11に記載のサーバ。
  15. 前記アシスト部は、
    前記被検体の指定された撮影対象部位に基づいて前記プロトコルの設計をアシストする、請求項11に記載のサーバ。
  16. さらに、記憶部を具備し、
    前記抽出部は、前記抽出された特徴情報を前記被検体と関連付けて前記記憶部に格納する、請求項11に記載のサーバ。
  17. 前記取得部は、前記取得された生体情報をネットワーク経由でデータベースに蓄積し、
    前記抽出部は、前記蓄積された生体情報に基づいて前記特徴情報を抽出する、請求項11に記載のサーバ。
  18. 前記取得部は、心拍数、呼吸情報、体温、および発汗量の少なくともいずれかの生体情報を取得する、請求項11に記載のサーバ。
  19. 前記特徴情報は、前記被検体の体動の傾向を示す情報である、請求項11に記載のサーバ。
  20. 予め定められた撮影手順であるプロトコルに基づいて被検体を撮影して医用画像データを取得する医用画像診断装置を制御するコンピュータにより実行されるプログラムであって、
    前記コンピュータに、前記被検体の少なくとも撮影時における生体情報をセンサから取得させるコードと、
    前記コンピュータに、前回検査までに取得された前記生体情報を処理して前記被検体の特徴情報を抽出させるコードと、
    前記コンピュータに、今回検査のためのプロトコルの設計を当該被検体の前記特徴情報に基づいてアシストさせるコードとを含む、プログラム。
JP2017016669A 2016-02-16 2017-02-01 医用画像診断装置、サーバおよびプログラム Active JP6878022B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/426,582 US10747847B2 (en) 2016-02-16 2017-02-07 Medical image diagnosis apparatus, server and control method

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016027011 2016-02-16
JP2016027011 2016-02-16

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2017144238A true JP2017144238A (ja) 2017-08-24
JP6878022B2 JP6878022B2 (ja) 2021-05-26

Family

ID=59681761

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017016669A Active JP6878022B2 (ja) 2016-02-16 2017-02-01 医用画像診断装置、サーバおよびプログラム

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6878022B2 (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110970101A (zh) * 2018-09-28 2020-04-07 西门子医疗有限公司 传输数据到检查协议调整单元的方法和患者数据传输单元
CN111768843A (zh) * 2019-04-02 2020-10-13 上海西门子医疗器械有限公司 医学成像装置的控制方法和装置、医学成像装置及方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005089651A1 (ja) * 2004-03-19 2005-09-29 Hitachi Medical Corporation 画像データ収集制御方法及び画像データ収集装置
JP2007521850A (ja) * 2003-11-26 2007-08-09 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 高スループットイメージング環境のためのワークフロー最適化
JP2008067935A (ja) * 2006-09-14 2008-03-27 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc 画像診断装置及び画像診断方法
US20140364720A1 (en) * 2013-06-10 2014-12-11 General Electric Company Systems and methods for interactive magnetic resonance imaging

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007521850A (ja) * 2003-11-26 2007-08-09 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 高スループットイメージング環境のためのワークフロー最適化
WO2005089651A1 (ja) * 2004-03-19 2005-09-29 Hitachi Medical Corporation 画像データ収集制御方法及び画像データ収集装置
JP2008067935A (ja) * 2006-09-14 2008-03-27 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc 画像診断装置及び画像診断方法
US20140364720A1 (en) * 2013-06-10 2014-12-11 General Electric Company Systems and methods for interactive magnetic resonance imaging

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110970101A (zh) * 2018-09-28 2020-04-07 西门子医疗有限公司 传输数据到检查协议调整单元的方法和患者数据传输单元
CN111768843A (zh) * 2019-04-02 2020-10-13 上海西门子医疗器械有限公司 医学成像装置的控制方法和装置、医学成像装置及方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP6878022B2 (ja) 2021-05-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111374675B (zh) 用于在医学成像会话中检测患者状态的系统和方法
US8386273B2 (en) Medical image diagnostic apparatus, picture archiving communication system server, image reference apparatus, and medical image diagnostic system
US9615804B2 (en) Method for image generation and image evaluation
US9655581B2 (en) Medical image diagnostic apparatus
US9760830B2 (en) Control method and control system
KR101664432B1 (ko) 단층 영상 장치 및 그에 따른 단층 영상 디스플레이 방법
US10238355B2 (en) Tomography apparatus and method of reconstructing tomography image thereof
US11160523B2 (en) Systems and methods for cardiac imaging
JP2008537892A (ja) 解析から取得へのフィードバックを用いた心肺スクリーニング
KR20170095695A (ko) 영상처리장치, 영상처리방법 및 이를 기록한 기록매체
CN112005314A (zh) 用于训练成像系统的深度学习模型的系统和方法
US10918351B2 (en) Radiographic-image processing apparatus
JP2013172792A (ja) 医用画像診断装置
JP6878022B2 (ja) 医用画像診断装置、サーバおよびプログラム
JP7032111B2 (ja) 医用画像処理装置、x線ct装置及び医用画像処理プログラム
JP5963163B2 (ja) 医用画像診断装置
JP7349870B2 (ja) 医用画像処理装置、断層撮影装置、医用画像処理方法及びプログラム
JP7498252B2 (ja) 医用画像診断装置及び方法
JP4634179B2 (ja) 画像診断装置
JP7210175B2 (ja) 医用情報処理装置、医用情報処理システム及び医用情報処理プログラム
CN111919264A (zh) 用于使成像系统和边缘计算系统同步的系统和方法
JP6827761B2 (ja) 医用画像診断装置
US10747847B2 (en) Medical image diagnosis apparatus, server and control method
JP6073558B2 (ja) 医用画像診断装置
US20240127450A1 (en) Medical image processing apparatus and non-transitory computer readable medium

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20191212

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20201110

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20201117

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210114

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: 20210406

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20210428

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6878022

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150