JP2017176202A - 動態解析システム - Google Patents

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Abstract

【課題】動態画像を用いて、対象部位の柔らかさを評価できるようにする。【解決手段】診断用コンソール３の制御部３１によれば、胸部の動態画像から肺野の変化を示す指標値を算出し、算出した指標値に基づいて、肺野の柔らかさを評価する。また、制御部３１によれば、胸部の動態画像から肺血管の変化を示す指標値を算出し、算出した指標値に基づいて、肺血管の柔らかさを評価する。【選択図】図３

Description

本発明は、動態解析システムに関する。
従来のフィルム／スクリーンや輝尽性蛍光体プレートを用いた放射線（Ｘ線）の静止画撮影及び診断に対し、ＦＰＤ（flat panel detector）等の半導体イメージセンサーを利用して診断対象の部位（対象部位という）の動態画像を撮影し、診断に応用する試みがなされるようになってきている。具体的には、半導体イメージセンサーの画像データの読取・消去の応答性の早さを利用し、半導体イメージセンサーの読取・消去のタイミングと合わせて放射源からパルス状の放射線を連続的に照射し、１秒間に複数回の撮影を行って、対象部位の動態を撮影する。撮影により取得された一連の複数枚の画像を順次表示することにより、医師は対象部位の一連の動きを観察することが可能となる。
肺の診断においては、肺の機能（換気機能や肺血流機能）が低下している箇所がないかを観察することは重要である。しかし、医師が動態画像を観察して目視で機能の異常個所を認識することは難しい。特に、肺の呼吸運動や心臓の拍動には個人差があり、個人差を考慮しながら換気機能や肺血流機能の異常箇所を視認することは困難である。
そこで、動態撮影で得られた動態画像を解析して診断支援情報を生成し、早期診断に向けて医師に提供することが提案されている。
例えば、特許文献１には、呼吸動態画像のフレーム間差分画像を作成し、フレーム間差分画像の対応画素毎に絶対値が最大の差分画素を求めて差分画素からなる最大値画像を作成し、その画像を特定の呼吸位相の画像に重ねて表示することが記載されている。
また、例えば、特許文献２には、Ｘ線動画像を構成する複数のフレーム画像毎に所定範囲内のピクセル値を算出し、心拍動により変化するピクセル値の時間的変化量を血流情報として生成すること、フレーム画像毎に、肺野領域と心臓との間の境界部位を検出し、境界部位の変動量を心壁移動量として算出することが記載されている。
特許第４４０４２９１号公報 特許第５０９３７２７号公報
ところで、肺コンプライアンスの計測は、呼吸疾患の診断上、有用であると考えられている。肺コンプライアンスとは、肺の柔らかさを表す指標である。肺コンプライアンスが高い肺は、伸展しやすい肺であり、肺の弾性収縮力が低下して膨らみすぎてしまい、速く息を吐くことができなくなる。つまり、肺が縮みにくくなる。肺コンプライアンスが高い場合に疑われる疾患としては、肺気腫、ＣＯＰＤ、肺嚢胞症等がある。一方、肺コンプライアンスが低い肺は、硬い肺であり、吸気筋を動かしても十分に肺を膨らませることができなくなる。つまり、肺が膨らみにくく縮みやすくなる。肺コンプライアンスが低い場合に疑われる疾患としては、拘束性肺疾患、間質性肺炎、肺線維症、肺水腫等がある。
しかしながら、肺コンプライアンスの計測は、鼻からチューブを食道まで入れて食道内の圧力を調べるもので、被検者への負担、検査の手間、検査値の安定性等の観点からほとんど行われていない。また、局所的なコンプライアンスが評価できない（疾患時は肺内局所で肺コンプライアンスが異なる）等の問題がある。
また、肺血管の柔らかさ（硬さ）の計測は、動脈硬化、肺高血圧症の診断に有効であると考えられる。血管の硬さの計測は、一般的に行われている。例えば、両腕、両足首の４か所に血圧計を巻いて血圧を当時に測定する方法が知られている。また、動脈硬化診断として、超音波検査により首の血管径を観察することが行われている。
しかしながら、上述の血管の硬さ計測では、肺血管の柔らかさを評価することはできない。
特許文献１、２においては、動態画像を解析して肺の換気機能や肺血流機能に係る診断に有効となる情報を算出しているが、肺野及び肺血管の柔らかさについて評価するものではない。
本発明の課題は、動態画像を用いて、対象部位の柔らかさを評価できるようにすることである。
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、
人体における対象部位を含む被写体を放射線撮影することにより得られた動態画像から前記対象部位の変化を示す指標値を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された指標値に基づいて、前記対象部位の柔らかさを評価する評価手段と、
を備える。
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記算出手段は、前記対象部位の濃度変化量、前記対象部位又は前記対象部位の動きに連動する所定の構造物の動き量、前記対象部位の形状変化量、前記対象部位の濃度変化に係る速度、前記対象部位の形状変化に係る速度、前記対象部位又は前記対象部位の動きに連動する所定の構造物の動きに係る速度、２点間の前記対象部位の濃度変化に係る速度、２点間の前記対象部位の動きに係る速度のうち少なくとも一つを前記対象部位の変化を示す指標値として算出する。
請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記動態画像は、胸部動態画像であり、
前記対象部位は肺野であり、
前記算出手段は、前記胸部動態画像から肺野の変化を示す指標値を算出し、
前記評価手段は、前記算出手段により算出された肺野の変化を示す指標値に基づいて、肺野の柔らかさを評価する。
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の発明において、
前記算出手段は、前記肺野の変化を示す指標値として、前記動態画像から肺野領域の濃度変化量、肺野面積の変化量、横隔膜の動き量、外胸郭の動き量、肺野領域の濃度変化に係る速度、肺野面積の変化に係る速度、横隔膜の動きに係る速度、外胸郭の動きに係る速度のうち少なくとも一つを算出する。
請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の発明において、
前記動態画像から特定の時間周波数成分の信号を抽出する抽出手段を備え、
前記算出手段は、前記抽出手段により特定の時間周波数成分を抽出した動態画像から前記肺野領域の濃度変化量及び前記肺野領域の濃度変化に係る速度を算出する。
請求項６に記載の発明は、請求項４又は５に記載の発明において、
前記評価手段は、前記肺野領域の濃度変化量、前記肺野面積の変化量、前記横隔膜の動き量、及び前記外胸郭の動き量が大きいほど肺野が柔らかいと評価する。
請求項７に記載の発明は、請求項４〜６の何れか一項に記載の発明において、
前記評価手段は、前記肺野領域の濃度変化に係る速度、前記肺野面積の変化に係る速度、前記横隔膜の動きに係る速度、及び前記外胸郭の動きに係る速度が速いほど肺野が柔らかいと評価する。
請求項８に記載の発明は、請求項３〜７の何れか一項に記載の発明において、
身長、体重、年齢、性別、呼吸方法、肺野体積、肺野面積、呼吸数のうち一つ以上に対応付けて前記指標値の基準値を記憶する記憶手段を備え、
前記評価手段は、前記算出手段により算出された指標値と、前記記憶手段に記憶されている前記動態画像の被写体となった被検者に応じた基準値との比較に基づいて、肺野の柔らかさを評価する。
請求項９に記載の発明は、請求項３〜７の何れか一項に記載の発明において、
前記算出手段は、前記動態画像の肺野領域に設定された少なくとも２つ以上の領域から前記指標値として前記領域内の濃度変化量又は前記領域内の濃度変化に係る速度を算出し、
前記評価手段は、前記少なくとも２つ以上の領域から算出された前記指標値の比較に基づいて、肺野の柔らかさを評価する。
請求項１０に記載の発明は、請求項３〜７の何れか一項に記載の発明において、
前記算出手段は、異なる時期に撮影された同一被写体の複数の動態画像のそれぞれから肺の変化を示す指標値を算出し、
前記評価手段は、前記算出手段により算出された複数の指標値の比較に基づいて、肺野の柔らかさを評価する。
請求項１１に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記動態画像は、胸部動態画像であり、
前記対象部位は、肺血管であり、
前記算出手段は、前記胸部動態画像から肺血管の変化を示す指標値を算出し、
前記評価手段は、前記算出手段により算出された肺血管の変化を示す指標値に基づいて、肺血管の柔らかさを評価する。
請求項１２に記載の発明は、請求項１１に記載の発明において、
前記算出手段は、前記肺血管の変化を示す指標値として、前記動態画像から肺血管の形状変化量、肺血管の血管径の変化量、肺血管の濃度変化に係る速度、肺血管の血管径の変化に係る速度、２点間の肺血管の濃度変化に係る速度、２点間の血管径の変化に係る速度のうち少なくとも一つを算出する。
請求項１３に記載の発明は、請求項１２に記載の発明において、
前記算出手段は、前記肺血管の形状変化量として、肺血管の収縮時と拡張時の曲率の変化量を算出する。
請求項１４に記載の発明は、請求項１２又は１３に記載の発明において、
前記動態画像から特定の時間周波数成分の信号を抽出する抽出手段を備え、
前記算出手段は、前記抽出手段により特定の時間周波数成分を抽出した動態画像から前記肺血管の濃度変化に係る速度及び前記２点間の肺血管の濃度変化に係る速度を算出する。
請求項１５に記載の発明は、請求項１２〜１４の何れか一項に記載の発明において、
前記評価手段は、前記肺血管の形状変化量及び前記肺血管の血管径の変化量が大きいほど肺血管が柔らかいと評価する。
請求項１６に記載の発明は、請求項１２〜１５の何れか一項に記載の発明において、
前記評価手段は、前記肺血管の濃度変化に係る速度、前記肺血管の血管径の変化に係る速度、前記２点間の肺血管の濃度変化に係る速度、及び前記２点間の血管径の変化に係る速度が遅いほど肺血管が柔らかいと評価する。
請求項１７に記載の発明は、請求項１１〜１６の何れか一項に記載の発明において、
年齢、性別、心臓体積、心臓面積、心拍数のうち一つ以上に対応付けて前記指標値の基準値を記憶する記憶手段を備え、
前記評価手段は、前記算出手段により算出された指標値と、前記記憶手段に記憶されている前記動態画像の被写体となった被検者に応じた基準値との比較に基づいて、肺血管の柔らかさを評価する。
請求項１８に記載の発明は、請求項１１〜１６の何れか一項に記載の発明において、
前記算出手段は、前記動態画像の肺野領域に設定された少なくとも２つ以上の領域から前記指標値として前記領域内の肺血管の濃度変化に係る速度、前記領域内の肺血管の血管径の変化量、又は前記領域内の肺血管の血管径の変化に係る速度を算出し、
前記評価手段は、前記少なくとも２つ以上の領域から算出された前記指標値の比較に基づいて、肺血管の柔らかさを評価する。
請求項１９に記載の発明は、請求項１１〜１６の何れか一項に記載の発明において、
前記算出手段は、異なる時期に撮影された同一被写体の複数の動態画像のそれぞれから前記肺血管の変化を示す指標値を算出し、
前記評価手段は、前記算出手段により算出された複数の指標値の比較に基づいて、肺血管の柔らかさを評価する。
本発明によれば、動態画像を用いて、対象部位の柔らかさを評価することが可能となる。
本発明の実施形態における動態解析システムの全体構成を示す図である。 図１の撮影用コンソールの制御部により実行される撮影制御処理を示すフローチャートである。 図１の診断用コンソールの制御部により実行される画像解析処理を示すフローチャートである。 呼吸運動における肺野の変化を示す図である。 肺野の濃度変化量の算出手法を模式的に示す図である。 横隔膜の移動量の算出手法を模式的に示す図である。 外胸郭の移動量の算出手法を模式的に示す図である。 評価結果画面の一例を示す図である。 肺血管の曲率を算出するための３点を模式的に示す図である。 血液の流れによる肺血管の断面の変化を示す図である。 肺血管の濃度変化に係る速度の算出手法を模式的に示す図である。 ２点間の肺血管の濃度変化に係る速度の算出手法を模式的に示す図である。
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。
〔動態解析システム１００の構成〕
まず、構成を説明する。
図１に、本実施形態における動態解析システム１００の全体構成を示す。
図１に示すように、動態解析システム１００は、撮影装置１と、撮影用コンソール２とが通信ケーブル等により接続され、撮影用コンソール２と、診断用コンソール３とがＬＡＮ（Local Area Network）等の通信ネットワークＮＴを介して接続されて構成されている。動態解析システム１００を構成する各装置は、ＤＩＣＯＭ（Digital Image and Communications in Medicine）規格に準じており、各装置間の通信は、ＤＩＣＯＭに則って行われる。
〔撮影装置１の構成〕
撮影装置１は、例えば、呼吸運動に伴う肺の膨張及び収縮の形態変化、心臓の拍動等の、周期性（サイクル）を持つ動態を撮影する撮影手段である。動態撮影とは、被写体に対し、Ｘ線等の放射線をパルス状にして所定時間間隔で繰り返し照射するか(パルス照射)、もしくは、低線量率にして途切れなく継続して照射する(連続照射)ことで、動態を示す複数の画像を取得することをいう。動態撮影により得られた一連の画像を動態画像と呼ぶ。また、動態画像を構成する複数の画像のそれぞれをフレーム画像と呼ぶ。なお、以下の実施形態では、パルス照射により動態撮影を行う場合を例にとり説明する。
放射線源１１は、被写体Ｍを挟んで放射線検出部１３と対向する位置に配置され、放射線照射制御装置１２の制御に従って、被写体Ｍに対し放射線（Ｘ線）を照射する。
放射線照射制御装置１２は、撮影用コンソール２に接続されており、撮影用コンソール２から入力された放射線照射条件に基づいて放射線源１１を制御して放射線撮影を行う。撮影用コンソール２から入力される放射線照射条件は、例えば、パルスレート、パルス幅、パルス間隔、１撮影あたりの撮影フレーム数、Ｘ線管電流の値、Ｘ線管電圧の値、付加フィルター種等である。パルスレートは、１秒あたりの放射線照射回数であり、後述するフレームレートと一致している。パルス幅は、放射線照射１回当たりの放射線照射時間である。パルス間隔は、１回の放射線照射開始から次の放射線照射開始までの時間であり、後述するフレーム間隔と一致している。
放射線検出部１３は、ＦＰＤ等の半導体イメージセンサーにより構成される。ＦＰＤは、例えば、ガラス基板等を有しており、基板上の所定位置に、放射線源１１から照射されて少なくとも被写体Ｍを透過した放射線をその強度に応じて検出し、検出した放射線を電気信号に変換して蓄積する複数の検出素子（画素）がマトリックス状に配列されている。各画素は、例えばＴＦＴ（Thin Film Transistor）等のスイッチング部を備えて構成されている。ＦＰＤにはＸ線をシンチレーターを介して光電変換素子により電気信号に変換する間接変換型、Ｘ線を直接的に電気信号に変換する直接変換型があるが、何れを用いてもよい。
放射線検出部１３は、被写体Ｍを挟んで放射線源１１と対向するように設けられている。
読取制御装置１４は、撮影用コンソール２に接続されている。読取制御装置１４は、撮影用コンソール２から入力された画像読取条件に基づいて放射線検出部１３の各画素のスイッチング部を制御して、当該各画素に蓄積された電気信号の読み取りをスイッチングしていき、放射線検出部１３に蓄積された電気信号を読み取ることにより、画像データを取得する。この画像データがフレーム画像である。そして、読取制御装置１４は、取得したフレーム画像を撮影用コンソール２に出力する。画像読取条件は、例えば、フレームレート、フレーム間隔、画素サイズ、画像サイズ（マトリックスサイズ）等である。フレームレートは、１秒あたりに取得するフレーム画像数であり、パルスレートと一致している。フレーム間隔は、１回のフレーム画像の取得動作開始から次のフレーム画像の取得動作開始までの時間であり、パルス間隔と一致している。
ここで、放射線照射制御装置１２と読取制御装置１４は互いに接続され、互いに同期信号をやりとりして放射線照射動作と画像の読み取りの動作を同調させるようになっている。
〔撮影用コンソール２の構成〕
撮影用コンソール２は、放射線照射条件や画像読取条件を撮影装置１に出力して撮影装置１による放射線撮影及び放射線画像の読み取り動作を制御するとともに、撮影装置１により取得された動態画像を撮影技師等の撮影実施者によるポジショニングの確認や診断に適した画像であるか否かの確認用に表示する。
撮影用コンソール２は、図１に示すように、制御部２１、記憶部２２、操作部２３、表示部２４、通信部２５を備えて構成され、各部はバス２６により接続されている。
制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory
）等により構成される。制御部２１のＣＰＵは、操作部２３の操作に応じて、記憶部２２に記憶されているシステムプログラムや各種処理プログラムを読み出してＲＡＭ内に展開し、展開されたプログラムに従って後述する撮影制御処理を始めとする各種処理を実行し、撮影用コンソール２各部の動作や、撮影装置１の放射線照射動作及び読み取り動作を集中制御する。
記憶部２２は、不揮発性の半導体メモリーやハードディスク等により構成される。記憶部２２は、制御部２１で実行される各種プログラムやプログラムにより処理の実行に必要なパラメーター、或いは処理結果等のデータを記憶する。例えば、記憶部２２は、図２に示す撮影制御処理を実行するためのプログラムを記憶している。また、記憶部２２は、撮影部位に対応付けて放射線照射条件及び画像読取条件を記憶している。各種プログラムは、読取可能なプログラムコードの形態で格納され、制御部２１は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。
操作部２３は、カーソルキー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードに対するキー操作やマウス操作により入力された指示信号を制御部２１に出力する。また、操作部２３は、表示部２４の表示画面にタッチパネルを備えても良く、この場合、タッチパネルを介して入力された指示信号を制御部２１に出力する。
表示部２４は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等のモニターにより構成され、制御部２１から入力される表示信号の指示に従って、操作部２３からの入力指示やデータ等を表示する。
通信部２５は、ＬＡＮアダプターやモデムやＴＡ（Terminal Adapter）等を備え、通信ネットワークＮＴに接続された各装置との間のデータ送受信を制御する。
〔診断用コンソール３の構成〕
診断用コンソール３は、撮影用コンソール２から動態画像を取得し、取得した動態画像や動態画像の解析結果を表示して医師の診断を支援するための動態解析装置である。
診断用コンソール３は、図１に示すように、制御部３１、記憶部３２、操作部３３、表示部３４、通信部３５を備えて構成され、各部はバス３６により接続されている。
制御部３１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等により構成される。制御部３１のＣＰＵは、操作部３３の操作に応じて、記憶部３２に記憶されているシステムプログラムや、各種処理プログラムを読み出してＲＡＭ内に展開し、展開されたプログラムに従って、後述する画像解析処理を始めとする各種処理を実行し、診断用コンソール３各部の動作を集中制御する。制御部３１は、算出手段、評価手段として機能する。
記憶部３２は、不揮発性の半導体メモリーやハードディスク等により構成される。記憶部３２は、制御部３１で画像解析処理を実行するためのプログラムを始めとする各種プログラムやプログラムにより処理の実行に必要なパラメーター、或いは処理結果等のデータを記憶する。これらの各種プログラムは、読取可能なプログラムコードの形態で格納され、制御部３１は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。
また、記憶部３２は、身長、体重、年齢、性別、呼吸方法、肺野体積、肺野面積、呼吸数のうち一つ以上の身体的特徴に対応付けて、その身体的特徴に応じた肺野の変化に係る指標値の基準値を記憶している。更に、記憶部３２は、年齢、性別、心臓体積、心臓面積、心拍数のうち一つ以上の身体的特徴に対応付けて、その身体的特徴に応じた肺血管の変化に係る指標値の基準値を記憶している。
操作部３３は、カーソルキー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードに対するキー操作やマウス操作により入力された指示信号を制御部３１に出力する。また、操作部３３は、表示部３４の表示画面にタッチパネルを備えても良く、この場合、タッチパネルを介して入力された指示信号を制御部３１に出力する。
表示部３４は、ＬＣＤやＣＲＴ等のモニターにより構成され、制御部３１から入力される表示信号の指示に従って、各種表示を行う。
通信部３５は、ＬＡＮアダプターやモデムやＴＡ等を備え、通信ネットワークＮＴに接続された各装置との間のデータ送受信を制御する。
〔動態解析システム１００の動作〕
次に、上記動態解析システム１００における動作について説明する。
（撮影装置１、撮影用コンソール２の動作）
まず、撮影装置１、撮影用コンソール２による撮影動作について説明する。
図２に、撮影用コンソール２の制御部２１において実行される撮影制御処理を示す。撮影制御処理は、制御部２１と記憶部２２に記憶されているプログラムとの協働により実行される。
まず、撮影実施者により撮影用コンソール２の操作部２３が操作され、被検者（被写体Ｍ）の患者情報（患者の氏名、身長、体重、年齢、性別等）、検査情報（例えば、撮影部位（ここでは、胸部）、呼吸方法（深呼吸、安静呼吸）等）の入力が行われる（ステップＳ１）。
次いで、放射線照射条件が記憶部２２から読み出されて放射線照射制御装置１２に設定されるとともに、画像読取条件が記憶部２２から読み出されて読取制御装置１４に設定される（ステップＳ２）。
次いで、操作部２３の操作による放射線照射の指示が待機される（ステップＳ３）。ここで、撮影実施者は、被写体Ｍを放射線源１１と放射線検出部１３の間に配置してポジショニングを行う。また、本実施形態においては、呼吸状態下で撮影を行うため、被検者（被写体Ｍ）に楽にするように指示し、安静呼吸を促す。或いは、「吸って、吐いて」等の深呼吸の誘導を行うこととしてもよい。撮影準備が整った時点で、操作部２３を操作して放射線照射指示を入力する。
操作部２３により放射線照射指示が入力されると（ステップＳ３；ＹＥＳ）、放射線照射制御装置１２及び読取制御装置１４に撮影開始指示が出力され、動態撮影が開始される（ステップＳ４）。即ち、放射線照射制御装置１２に設定されたパルス間隔で放射線源１１により放射線が照射され、放射線検出部１３によりフレーム画像が取得される。
予め定められたフレーム数の撮影が終了すると、制御部２１により放射線照射制御装置１２及び読取制御装置１４に撮影終了の指示が出力され、撮影動作が停止される。撮影されるフレーム数は、少なくとも１呼吸サイクルが撮影できる枚数である。
撮影により取得されたフレーム画像は順次撮影用コンソール２に入力され、撮影順を示す番号（フレーム番号）と対応付けて記憶部２２に記憶されるとともに（ステップＳ５）、表示部２４に表示される（ステップＳ６）。撮影実施者は、表示された動態画像によりポジショニング等を確認し、撮影により診断に適した画像が取得された（撮影ＯＫ）か、再撮影が必要（撮影ＮＧ）か、を判断する。そして、操作部２３を操作して、判断結果を入力する。
操作部２３の所定の操作により撮影ＯＫを示す判断結果が入力されると（ステップＳ７；ＹＥＳ）、動態撮影で取得された一連のフレーム画像のそれぞれに、動態画像を識別するための識別ＩＤや、患者情報、検査情報、放射線照射条件、画像読取条件、撮影順を示す番号（フレーム番号）等の情報が付帯され（例えば、ＤＩＣＯＭ形式で画像データのヘッダ領域に書き込まれ）、通信部２５を介して診断用コンソール３に送信される（ステップＳ８）。そして、本処理は終了する。一方、操作部２３の所定の操作により撮影ＮＧを示す判断結果が入力されると（ステップＳ７；ＮＯ）、記憶部２２に記憶された一連のフレーム画像が削除され（ステップＳ９）、本処理は終了する。この場合、再撮影が必要となる。
（診断用コンソール３の動作）
次に、診断用コンソール３における動作について説明する。
診断用コンソール３においては、通信部３５を介して撮影用コンソール２から動態画像の一連のフレーム画像が受信されると、制御部３１と記憶部３２に記憶されているプログラムとの協働により図３に示す画像解析処理が実行される。
以下、図３を参照して画像解析処理の流れについて説明する。
まず、動態画像に基づいて、肺野の変化を示す指標値が算出される（ステップＳ１１）。
図４に、呼吸状態下において撮影された複数の時間位相Ｔ（Ｔ＝ｔ０〜ｔ６）のフレーム画像を示す。図４に示すように、呼吸サイクルは、呼気位相と吸気位相により構成される。呼気位相は、横隔膜が上がることによって肺から空気が排出され、図４に示すように肺野の領域が小さくなる。これにより肺野の密度は高くなり、動態画像では肺野が低い信号値（濃度値）で描画される。また、外胸郭が内側に移動する。呼気位（安静呼気位、最大呼気位）では、横隔膜の位置が最も高い状態となる。吸気位相は、横隔膜が下がることにより肺に空気が取り込まれ、図４に示すように胸郭中の肺野の領域が大きくなる。これにより肺野の密度は低くなり、動態画像では肺野が高い信号値で描画される。また、外胸郭間が外側に移動する。吸気位（安静吸気位、最大吸気位）では、横隔膜の位置が最も低い状態となる。即ち、肺野の動きと横隔膜及び外胸郭の動きは連動している。
そこで、肺野の変化に係る指標値としては、例えば、下記の（１）〜（８）の少なくとも一つが算出される。
（１）肺野の濃度変化量
（２）肺野面積の変化量（肺野輪郭の動き量）
（３）横隔膜の移動量（横隔膜の動き量）
（４）外胸郭の移動量（外胸郭の動き量）
（５）肺野の濃度変化に係る速度
（６）肺野面積の変化に係る速度
（７）横隔膜の動きに係る速度
（８）外胸郭の動きに係る速度
以下、（１）〜（８）の指標値の算出手法について説明する。
（１）肺野の濃度変化量
図５に、肺野の濃度変化量の算出手法を模式的に示す。
図５に示すように、まず、各フレーム画像の肺野領域を分割し、分割した小領域（例えば、所定サイズの矩形領域、上肺野、中肺野、下肺野の３領域等）をフレーム画像間で対応付ける。次いで、小領域毎に、小領域内の画素の信号値（濃度値）の代表値（例えば、平均値、中央値等）を算出して小領域内の画素の信号値を代表値に置き換え、置き換えた信号値の時間変化に対して時間方向のローパスフィルター（ＬＰＦ）処理を施す。そして、ローパスフィルター処理後の信号値の時間変化を示す波形の１周期中の最大値（吸気位）と最小値（呼気位）の差（図５のＡ）、もしくは比を肺野の濃度変化量として算出する。
ここで、肺野領域の抽出は、何れの方法であってもよい。例えば、各画素の信号値のヒストグラムから判別分析によって閾値を求め、この閾値より高信号の領域を肺野領域候補として１次抽出する。次いで、１次抽出された肺野領域候補の境界付近でエッジ検出を行い、境界付近の小領域でエッジが最大となる点を境界に沿って抽出すれば肺野領域の境界を抽出することができる。
各フレーム画像の小領域への分割及びフレーム画像間の小領域の対応付けは、例えば、動態画像のフレーム画像のうち肺野領域が最も小さいフレーム画像（呼気位のフレーム画像）を基準画像とし、基準画像の肺野領域を複数の小領域に分割し、次いで、他のフレーム画像を基準画像の各小領域と同じ画素位置の小領域に分割し、フレーム間の同じ画素位置の各小領域を互いに対応付けることにより行う。
時間方向のローパスフィルター処理は、動態画像から血流等の高周波の信号変化を除去し、換気による信号値の時間変化（低周波の時間周波数成分）を抽出するための処理であり、例えば、小領域毎の信号値の時間変化に対して、カットオフ周波数０．８５Ｈｚでフィルタリングを行う。
（２）肺野面積の変化量
肺野面積の変化量は、肺野輪郭の動き量として算出する。まず、動態画像のフレーム画像のそれぞれから肺野領域を抽出する。次いで、各フレーム画像の肺野領域の面積（肺野領域内の画素数×画素サイズ）を算出し、呼吸１周期中における最大の面積（吸気位の肺野面積）と最小の面積（呼気位の肺野面積）の差、もしくは比を肺野面積の変化量として算出する。
（３）横隔膜の移動量
図６に、横隔膜の移動量の算出手法を模式的に示す。
まず、動態画像のフレーム画像のそれぞれに横隔膜の基準位置Ｐ１を設定する。例えば、各フレーム画像において、肺野領域の下側のエッジ部分を横隔膜境界部として抽出し、横隔膜境界部の或るｘ座標の位置に基準位置Ｐ１を設定する。そして、呼吸１周期分のフレーム画像における基準位置Ｐ１のｙ座標の最大値と最小値の差（図６のＢ）、もしくは比を横隔膜の移動量として算出する。
（４）外胸郭の移動量
外胸郭の移動量の算出においては、まず、動態画像のフレーム画像のそれぞれに外胸郭の基準位置Ｖ（垂直方向における基準位置）を設定する。基準位置Ｖの設定手法としては、（ｉ）臨床的に同じ位置に設定、（ｉｉ）同じ画素位置に設定、の２通りがある。（ｉ）では、図７（ａ）に示すように、各フレーム画像において、横隔膜境界上の或るｘ座標の点Ｐ２から垂直方向に所定距離離れた位置を基準位置Ｖとして設定する。（ｉｉ）では、図７（ｂ）に示すように、まず、横隔膜の位置が最も高いフレーム画像を基準画像とし、この基準画像において、横隔膜境界上の或るｘ座標の点Ｐ２から垂直方向に所定距離離れた位置を基準位置Ｖとして設定する。他のフレーム画像については、基準画像に設定された基準位置Ｖと画像上の同じ位置に基準位置Ｖを設定する。（ｉ）は、より呼吸状態を反映していると想定される手法であり、（ｉｉ）は、各フレーム画像から基準位置を算出する必要がないため簡易な処理で求められる手法である。
次いで、動態画像における呼吸１周期分の各フレーム画像において、基準位置Ｖにおける左右の肺野領域の外側の距離Ｄ１を外胸郭の距離として算出し、算出した距離の最大値と最小値の差、もしくは比を外胸郭の移動量として算出する。
（５）肺野の濃度変化に係る速度
肺野の濃度変化に係る速度は、上述の肺野の濃度変化量／吸気時間により求めることができる。吸気時間は、上述の濃度変化量を求めた際のローパスフィルター処理後の呼吸１周期分の信号値の時間変化を示す波形が最小値（極小値）から最大値（極大値）になるまでに要した時間である。なお、吸気時間の代わりに、呼気時間（上記波形が最大値から最小値になるまでの時間）を用いてもよい。
（６）肺野面積の変化に係る速度
肺野面積の変化に係る速度は、上述の肺野面積の変化量／吸気時間により求めることができる。吸気時間は、上述の最小の面積から最大の面積となるまでに要した時間である。なお、吸気時間の代わりに、呼気時間（最大の面積から最小の面積になるまでの時間）を用いてもよい。
（７）横隔膜の動きに係る速度
横隔膜の動きに係る速度は、上述の横隔膜の移動量／吸気時間により求めることができる。吸気時間は、上述の基準位置Ｐ１のｙ座標が最小値から最大値になるまでに要した時間である。なお、吸気時間の代わりに呼気時間を用いてもよい。
（８）外胸郭の動きに係る速度
外胸郭の動きに係る速度は、上述の外胸郭の移動量／吸気時間により求めることができる。吸気時間は、上述の基準位置Ｖにおける外胸郭の距離が最小から最大になるまでに要した時間である。
次いで、算出された肺の変化に係る指標値に基づいて、肺野の柔らかさの評価が行われる（ステップＳ１２）。
例えば、ステップＳ１１で算出された指標値が上述の（１）〜（４）の指標値である場合、動態画像に付帯されている被検者の身長、体重、年齢、性別、呼吸方法、肺野体積等の身体的特徴や動態画像から算出された肺野面積に応じた指標値の基準値の範囲（基準範囲）を記憶部３２から取得し、取得した基準値の範囲と、ステップＳ１１で算出された指標値との比較結果に基づいて、肺野の柔らかさが評価される。
また、ステップＳ１１で算出された指標値が上述の（５）〜（８）の指標値である場合、動態画像に付帯されている呼吸方法、肺野体積等の身体的特徴や動態画像から算出された肺野面積、呼吸数に応じた指標値の基準範囲を記憶部３２から取得し、取得した基準値の範囲と、ステップＳ１１で算出された指標値との比較結果に基づいて、肺野の柔らかさが評価される。ここで、呼吸数（例えば、１分あたりの呼吸数）は、例えば、肺野の濃度変化の波形から呼吸周期を求め、求めた呼吸周期に基づいて算出することができる。
ステップＳ１１で算出された指標値が大きいほど、肺野は柔らかいと評価される。例えば、ステップＳ１１で算出された指標値が基準範囲よりも高い場合、肺野が正常より柔らかいと評価される。ステップＳ１１で算出された指標値が基準範囲である場合、肺野が正常であると評価される。ステップＳ１１で算出された指標値が基準範囲より低い場合、肺野が正常よりも硬いと評価される。また、ステップＳ１１で算出された指標値の基準範値からの乖離量が肺野の柔らかさを示す評価値として算出される。
次いで、評価結果を示す評価結果画面が表示部３４に表示される（ステップＳ１３）。
図８に、ステップＳ１３において表示される評価結果画面３４１の一例を示す。図８に示すように、評価結果画面３４１には、例えば、基準画像上の各小領域に評価結果（正常より柔らかい、正常、正常より硬い）に応じた色を付したカラーマッピング表示３４１ａと、各小領域の評価値を数値で表示した評価値表示３４１ｂが表示される。評価値表示３４１ｂは、図８に示すように、常に全小領域の値を表示することとしてもよいし、カラーマッピング表示３４１ａの画像上で操作部３３により指定された（クリックされた又はカーソルを合わせた)領域の評価値だけを表示することとしてもよい。全小領域の値を表示した場合、全体の把握が容易となる。指定された領域だけを表示した場合、領域数が増えても見たい領域の評価値だけを表示できるので、見やすく、余分な情報に惑わされなくなる。
次いで、動態画像に基づいて、肺血管の変化を示す指標値が算出される（ステップＳ１４）。
肺血管の変化に係る指標値としては、例えば、下記の（９）〜（１３）の少なくとも一つが算出される。
（９）肺血管の形状変化量
（１０）肺血管の血管径の変化量（以下、血管径の変化量）
（１１）肺血管の濃度変化に係る速度
（１２）肺血管の血管径の変化に係る速度（以下、血管径の変化に係る速度）
（１３）２点間の肺血管の濃度変化に係る速度
（１４）２点間の血管径の変化に係る速度
以下、（９）〜（１４）の指標値の算出手法について説明する。
（９）肺血管の形状変化量
肺血管は、血流がない時に収縮して曲がり、血流がある時に膨張して曲がり具合が穏やかになるため、ここでは、肺血管の曲率の変化量を肺血管の形状変化量として求める。
肺血管の形状変化量の算出においては、まず、各フレーム画像の肺野領域から血管を抽出してラベリングを施し、抽出された各血管の曲率を算出する。次いで、フレーム画像間の対応する血管（後述する同じラベリングが付された血管）のうち、血管収縮時（最も曲率が高く急峻な曲がり具合）の曲率ａと、血管膨張時（最も曲率が低く穏やかな曲り具合）の曲率ｂの比（ａ／ｂ）又は差（ａ―ｂ）を肺血管の形状変化量として算出する。
肺野領域における血管領域の抽出は、例えば、予め用意された血管テンプレート画像を用いたテンプレートマッチングにより行うことができる。血管テンプレート画像とは、一般的な肺野領域の血管の走行を示した画像で、各血管に対してラベリングが施されている（ラベリング名が付与されている）。例えば、各フレーム画像に対して、血管テンプレート画像におけるラベリングされた各血管形状のテンプレートマッチングが行われ、血管形状とマッチングした領域にその血管と同一のラベリングが施される。
曲率は、図９に示すように、抽出された血管上の３点ａ、ｂ、ｃの座標を取得し、円の方程式（（式１）参照）に３点の座標を代入した連立方程式から円の半径（曲率半径）ｒを求め、求めた曲率半径ｒの逆数を曲率として求めることができる。
（ｘ−ｘ０）２＋（ｙ−ｙ０）２＝ｒ２ ・・・（式１）
ここで、円の原点の座標（ｘ０，ｙ０）、円の半径ｒ
（１０）血管径の変化量
図１０に、血液の流れによる肺血管の断面の変化を示す。図１０に示すように、肺血管に血液が流れると血管が膨張し、血管径が大きくなる。
血管径の変化量の算出においては、まず、各フレーム画像の肺野領域から血管を抽出してラベリングを施し、抽出された血管毎に血管径を算出する。血管径は、例えば、図１０に示すように血管領域の幅Ｄ２を計測することにより求める。次いで、フレーム画像間の対応する血管（後述する同じラベリングが付された血管）のうち、最大の血管径と最小の血管径との差、もしくは比を血管径の変化量として算出する。
（１１）肺血管の濃度変化に係る速度
放射線（Ｘ線）画像における肺野の信号値（濃度値）は、心臓の拍動によって各肺血管に流れる血流量によって変わる。血流量が大きくなるほど画像上の濃度値は小さくなる。従って、肺野領域における局所的な濃度変化は、その領域に存在する肺血管の血流量の変化による濃度変化である。
図１１に、肺血管の濃度変化に係る速度の算出手法を模式的に示す。
まず、肺血管の濃度変化量を算出する。例えば、各フレーム画像の肺野領域を分割した小領域をフレーム画像間で対応付ける。次いで、小領域毎に、小領域内の画素の信号値（濃度値）の代表値（例えば、平均値や中央値）を算出して小領域内の画素の信号値を代表値に置き換え、置き換えた信号値の時間変化に対して時間方向のハイパスフィルター（ＨＰＦ）処理を施す。そして、ハイパスフィルター処理後の信号値の時間変化を示す波形の１周期中の最大値（血流量最小）と最小値（血流量最大）の差Ａ２を肺血管の濃度変化量として算出する。ここで、時間軸方向のハイパスフィルター処理は、動態画像から換気による低周波の信号変化を除去し、血流による信号値の時間変化（高周波の時間周波数成分）を抽出するための処理であり、例えば、小領域毎の信号値の時間変化に対して、カットオフ周波数０．８Ｈｚでフィルタリングを行う。ここでは血流による信号値の時間変化を抽出するためにハイパスフィルターを用いることとして説明したが、特定の周波数成分を抽出するバンドパスフィルターを用いることとしてもよい。その際には例えば、低域のカットオフ周波数０．８Ｈｚ、高域のカットオフ周波数２．４Ｈｚでフィルタリングを行う。
次いで、上述の肺血管の濃度変化量／血流吐入時間により、肺血管の濃度変化に係る速度を算出する。血流吐入時間は、血流量が最小（濃度値最大）から血流量が最大（濃度値最小）となる時間Ｔ１（図１１参照）である。即ち、上述の濃度変化量を求めた際のハイパスフィルター処理後の信号値の時間変化を示す波形の極大値から次の極小値になるまでに要した時間である。
（１２）血管径の変化に係る速度
血管径の変化に係る速度は、上述の血管径の変化量／血管膨張時間により求めることができる。血管膨張時間は、血管径が最小から最大になるまでに要する時間である。
（１３）２点間の肺血管の濃度変化に係る速度
２点間の肺血管の濃度変化に係る速度は、図１２に示す肺野内の２点間の距離Ｄ３を、２点間で血流の到達に係る時間Ｔ２で割ることにより算出する。
（１４）２点間の血管径の変化に係る速度
２点間の血管径の変化に係る速度は、肺野の２点間の距離を、或る１点で血管膨張が開始してから（血管径が最小のタイミングから）別の１点で血管膨張が開始するまでにかかる時間で割ることにより算出する。
次いで、算出された肺血管の変化に係る指標値に基づいて、肺血管の柔らかさの評価が行われる（ステップＳ１５）。
ステップＳ１４で算出された指標値が上述の（９）〜（１０）の指標値である場合、例えば、動態画像に付帯されている被検者の年齢、性別、心臓体積等の身体的特徴や、動態画像から算出された心臓面積に応じた指標値の基準範囲が記憶部３２から取得され、取得された基準範囲と、ステップＳ１４で算出された指標値との比較結果に基づいて、肺血管の柔らかさが評価される。
ステップＳ１４で算出された指標値が上述の（９）〜（１０）の指標値である場合、指標値が大きいほど肺血管が柔らかいと評価される。例えば、ステップＳ１４で算出された指標値が基準範囲よりも高い場合、肺血管が正常より柔らかいと評価される。ステップＳ１４で算出された指標値が基準範囲である場合、肺血管が正常であると評価される。ステップＳ１４で算出された指標値が基準範囲より低い場合、肺血管が正常よりも硬いと評価される。また、ステップＳ１４で算出された指標値の基準範囲からの乖離量が血管の柔らかさを示す評価値として算出される。
また、ステップＳ１４で算出された指標値が上述の（１１）〜（１４）の指標値である場合、例えば、動態画像に付帯されている心臓体積や動態画像から算出される心臓面積、心拍数に応じた指標値の基準範囲を記憶部３２から取得し、取得した基準値の範囲と、ステップＳ１４で算出された指標値との比較結果に基づいて、肺血管の柔らかさが評価される。ここで、肺血流は、心臓の拍動によって生じるものであることから、心拍数は、例えば、動態画像から求めた肺野内の血流による濃度変化の波形から血流の周期を求め、求めた周期に基づいて算出することができる。また、心臓面積は、動態画像から心臓輪郭を抽出し、抽出した心臓輪郭内の画素数×画素サイズにより求めることができる。なお、心臓輪郭の抽出は、例えば、特許第２７９６３８１号公報等の公知の画像処理技術を用いることができる。
ステップＳ１４で算出された指標値が上述の（１１）〜（１４）の指標値である場合、指標値が小さい（速さが遅い）ほど肺血管が柔らかいと評価される。例えば、ステップＳ１４で算出された指標値が基準範囲よりも高い場合、肺血管が正常より硬いと評価される。ステップＳ１４で算出された指標値が基準範囲である場合、肺血管が正常であると評価される。ステップＳ１４で算出された指標値が基準範囲より低い場合、肺血管が正常よりも柔らかいと評価される。また、ステップＳ１４で算出された指標値の基準範囲からの乖離量が血管の柔らかさを示す評価値として算出される。ここで、血管は柔らかいほど曲りくねり抵抗が大きくなる。即ち、肺血管が柔らかいほど血流は遅くなり、肺血管の濃度変化の速さ、血管径の変化の速さは遅くなる。血管は硬いほど直線的であり抵抗が小さくなる。即ち、肺血管が硬いほど血流が速くなり、肺血管の濃度変化の速さ、血管径の変化の速さは速くなる。
次いで、評価結果を示す評価結果画面が表示部３４に表示される（ステップＳ１６）。ステップＳ１６で表示される評価結果画面は、図示は省略するが、図８に示したものと同様に、例えば、基準画像上の各小領域に評価結果（正常より柔らかい、正常、正常より硬い）に応じた色を付したカラーマッピング表示と、各小領域の評価値を数値で表示した評価値表示が表示される。評価値表示は、常に全小領域の値を表示することとしてもよいし、カラーマッピング表示の画像上で操作部３３により指定された（クリックされた又はカーソルを合わせた)領域の評価値だけを表示することとしてもよい。
以上説明したように、診断用コンソール３の制御部３１は、胸部の動態画像から肺野の変化を示す指標値を算出し、算出した指標値に基づいて、肺野の柔らかさを評価する。 従って、動態画像を用いて、肺野の柔らかさを評価することが可能となる。また、制御部３１は、胸部の動態画像から肺血管の変化を示す指標値を算出し、算出した指標値に基づいて肺血管の柔らかさを評価する。従って、動態画像を用いて、肺血管の柔らかさを評価することが可能となる。
なお、本実施形態における記述は、本発明に係る好適な動態解析システムの一例であり、これに限定されるものではない。
例えば、上記実施形態においては、動態画像から算出した対象部位（肺野、肺血管）の変化を示す指標値と基準値との比較に基づいて、対象部位の柔らかさを評価する場合を例にとり説明したが、対象部位の柔らかさの評価の手法としては、これに限定されない。
例えば、対象部位の変化を示す指標値を動態画像に設定した複数の領域から算出し、算出した複数の領域の評価値の比較に基づいて、複数の領域のそれぞれにおける対象部位の柔らかさを評価することとしてもよい。例えば、図８に示すように、肺野を複数の小領域に分割して肺野の領域１と領域３の濃度変化量を算出した場合、領域１と領域３の指標値を比較し、例えば、領域１の指標値＜領域３の指標値である場合、「領域１より領域３の方が柔らかい」と評価する。これにより、複数の領域における対象部位の柔らかさを比較することができる。なお、この評価手法は、指標値が領域毎に算出可能である場合、即ち、肺野の濃度変化、肺野の濃度変化に係る速度、肺血管の濃度変化に係る速度、血管径の変化量、血管径の変化に係る速度の場合に利用することができる。
また、例えば、同一被写体（同一被検者の同一対象部位）の複数の動態画像（例えば、撮影時期の異なる動態画像）のそれぞれから対象部位の変化を示す指標値を算出し、算出された複数の指標値の比較に基づいて、複数の動態画像のそれぞれにおける対象部位の柔らかさを評価することとしてもよい。例えば、１カ月前に撮影した胸部の動態画像と今回撮影した胸部の動態画像のそれぞれから肺野の変化を示す指標値を算出した場合、双方の指標値を比較し、「１カ月前よりも今回の方が柔らかい」と評価する。これにより、医師が同一患者の対象部位の柔らかさの経時的な変化を容易に把握することが可能となる。
なお、上述の基準値との比較による評価、領域間の指標値の比較による評価、複数の動態画像から算出した指標値の比較による評価は、何れか一つに限らず、複数行ってもよい。
また、例えば、上記実施形態においては人体の胸部の動態を撮影することにより得られた胸部動態画像から対象部位として肺や肺血管の柔らかさを評価する場合を例にとり説明したが、これに限定されず、他の部位を撮影した動態画像から他の対象部位の柔らかさを評価する場合に適用することとしてもよい。
また、例えば、上記の説明では、本発明に係るプログラムのコンピュータ読み取り可能な媒体としてハードディスクや半導体の不揮発性メモリー等を使用した例を開示したが、この例に限定されない。その他のコンピュータ読み取り可能な媒体として、ＣＤ-ＲＯＭ
等の可搬型記録媒体を適用することが可能である。また、本発明に係るプログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウエーブ(搬送波)も適用される。
その他、動態解析システム１００を構成する各装置の細部構成及び細部動作に関しても、本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。
１００ 動態解析システム
１ 撮影装置
１１ 放射線源
１２ 放射線照射制御装置
１３ 放射線検出部
１４ 読取制御装置
２ 撮影用コンソール
２１ 制御部
２２ 記憶部
２３ 操作部
２４ 表示部
２５ 通信部
２６ バス
３ 診断用コンソール
３１ 制御部
３２ 記憶部
３３ 操作部
３４ 表示部
３５ 通信部
３６ バス

Claims (19)

  1. 人体における対象部位を含む被写体を放射線撮影することにより得られた動態画像から前記対象部位の変化を示す指標値を算出する算出手段と、
    前記算出手段により算出された指標値に基づいて、前記対象部位の柔らかさを評価する評価手段と、
    を備える動態解析システム。
  2. 前記算出手段は、前記対象部位の濃度変化量、前記対象部位又は前記対象部位の動きに連動する所定の構造物の動き量、前記対象部位の形状変化量、前記対象部位の濃度変化に係る速度、前記対象部位の形状変化に係る速度、前記対象部位又は前記対象部位の動きに連動する所定の構造物の動きに係る速度、２点間の前記対象部位の濃度変化に係る速度、２点間の前記対象部位の動きに係る速度のうち少なくとも一つを前記対象部位の変化を示す指標値として算出する請求項１に記載の動態解析システム。
  3. 前記動態画像は、胸部動態画像であり、
    前記対象部位は肺野であり、
    前記算出手段は、前記胸部動態画像から肺野の変化を示す指標値を算出し、
    前記評価手段は、前記算出手段により算出された肺野の変化を示す指標値に基づいて、肺野の柔らかさを評価する請求項１に記載の動態解析システム。
  4. 前記算出手段は、前記肺野の変化を示す指標値として、前記動態画像から肺野領域の濃度変化量、肺野面積の変化量、横隔膜の動き量、外胸郭の動き量、肺野領域の濃度変化に係る速度、肺野面積の変化に係る速度、横隔膜の動きに係る速度、外胸郭の動きに係る速度のうち少なくとも一つを算出する請求項３に記載の動態解析システム。
  5. 前記動態画像から特定の時間周波数成分の信号を抽出する抽出手段を備え、
    前記算出手段は、前記抽出手段により特定の時間周波数成分を抽出した動態画像から前記肺野領域の濃度変化量及び前記肺野領域の濃度変化に係る速度を算出する請求項４に記載の動態解析システム。
  6. 前記評価手段は、前記肺野領域の濃度変化量、前記肺野面積の変化量、前記横隔膜の動き量、及び前記外胸郭の動き量が大きいほど肺野が柔らかいと評価する請求項４又は５に記載の動態解析システム。
  7. 前記評価手段は、前記肺野領域の濃度変化に係る速度、前記肺野面積の変化に係る速度、前記横隔膜の動きに係る速度、及び前記外胸郭の動きに係る速度が速いほど肺野が柔らかいと評価する請求項４〜６の何れか一項に記載の動態解析システム。
  8. 身長、体重、年齢、性別、呼吸方法、肺野体積、肺野面積、呼吸数のうち一つ以上に対応付けて前記指標値の基準値を記憶する記憶手段を備え、
    前記評価手段は、前記算出手段により算出された指標値と、前記記憶手段に記憶されている前記動態画像の被写体となった被検者に応じた基準値との比較に基づいて、肺野の柔らかさを評価する請求項３〜７の何れか一項に記載の動態解析システム。
  9. 前記算出手段は、前記動態画像の肺野領域に設定された少なくとも２つ以上の領域から前記指標値として前記領域内の濃度変化量又は前記領域内の濃度変化に係る速度を算出し、
    前記評価手段は、前記少なくとも２つ以上の領域から算出された前記指標値の比較に基づいて、肺野の柔らかさを評価する請求項３〜７の何れか一項に記載の動態解析システム。
  10. 前記算出手段は、異なる時期に撮影された同一被写体の複数の動態画像のそれぞれから肺の変化を示す指標値を算出し、
    前記評価手段は、前記算出手段により算出された複数の指標値の比較に基づいて、肺野の柔らかさを評価する請求項３〜７の何れか一項に記載の動態解析システム。
  11. 前記動態画像は、胸部動態画像であり、
    前記対象部位は、肺血管であり、
    前記算出手段は、前記胸部動態画像から肺血管の変化を示す指標値を算出し、
    前記評価手段は、前記算出手段により算出された肺血管の変化を示す指標値に基づいて、肺血管の柔らかさを評価する請求項１に記載の動態解析システム。
  12. 前記算出手段は、前記肺血管の変化を示す指標値として、前記動態画像から肺血管の形状変化量、肺血管の血管径の変化量、肺血管の濃度変化に係る速度、肺血管の血管径の変化に係る速度、２点間の肺血管の濃度変化に係る速度、２点間の血管径の変化に係る速度のうち少なくとも一つを算出する請求項１１に記載の動態解析システム。
  13. 前記算出手段は、前記肺血管の形状変化量として、肺血管の収縮時と拡張時の曲率の変化量を算出する請求項１２に記載の動態解析システム。
  14. 前記動態画像から特定の時間周波数成分の信号を抽出する抽出手段を備え、
    前記算出手段は、前記抽出手段により特定の時間周波数成分を抽出した動態画像から前記肺血管の濃度変化に係る速度及び前記２点間の肺血管の濃度変化に係る速度を算出する請求項１２又は１３に記載の動態解析システム。
  15. 前記評価手段は、前記肺血管の形状変化量及び前記肺血管の血管径の変化量が大きいほど肺血管が柔らかいと評価する請求項１２〜１４の何れか一項に記載の動態解析システム。
  16. 前記評価手段は、前記肺血管の濃度変化に係る速度、前記肺血管の血管径の変化に係る速度、前記２点間の肺血管の濃度変化に係る速度、及び前記２点間の血管径の変化に係る速度が遅いほど肺血管が柔らかいと評価する請求項１２〜１５の何れか一項に記載の動態解析システム。
  17. 年齢、性別、心臓体積、心臓面積、心拍数のうち一つ以上に対応付けて前記指標値の基準値を記憶する記憶手段を備え、
    前記評価手段は、前記算出手段により算出された指標値と、前記記憶手段に記憶されている前記動態画像の被写体となった被検者に応じた基準値との比較に基づいて、肺血管の柔らかさを評価する請求項１１〜１６の何れか一項に記載の動態解析システム。
  18. 前記算出手段は、前記動態画像の肺野領域に設定された少なくとも２つ以上の領域から前記指標値として前記領域内の肺血管の濃度変化に係る速度、前記領域内の肺血管の血管径の変化量、又は前記領域内の肺血管の血管径の変化に係る速度を算出し、
    前記評価手段は、前記少なくとも２つ以上の領域から算出された前記指標値の比較に基づいて、肺血管の柔らかさを評価する請求項１１〜１６の何れか一項に記載の動態解析システム。
  19. 前記算出手段は、異なる時期に撮影された同一被写体の複数の動態画像のそれぞれから前記肺血管の変化を示す指標値を算出し、
    前記評価手段は、前記算出手段により算出された複数の指標値の比較に基づいて、肺血管の柔らかさを評価する請求項１１〜１６の何れか一項に記載の動態解析システム。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020081185A (ja) * 2018-11-21 2020-06-04 コニカミノルタ株式会社 動態画像解析装置及び動態画像解析システム
JP2020168173A (ja) * 2019-04-03 2020-10-15 コニカミノルタ株式会社 動態解析装置、動態解析システム及びプログラム
JP7472573B2 (ja) 2020-03-23 2024-04-23 コニカミノルタ株式会社 プログラム、動態解析装置及び診断支援システム

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6950483B2 (ja) * 2017-11-20 2021-10-13 コニカミノルタ株式会社 動態撮影システム
EP3801211A1 (en) 2018-06-08 2021-04-14 East Carolina University Determining peripheral oxygen saturation (spo2) and hemoglobin concentration using multi-spectral laser imaging (msli) methods and systems
EP3945986A1 (en) 2019-03-26 2022-02-09 East Carolina University Near-infrared fluorescence imaging for blood flow and perfusion visualization and related systems and computer program products
JP2021087464A (ja) * 2019-12-02 2021-06-10 コニカミノルタ株式会社 医用画像解析システム、プログラム及び医用画像解析方法
KR102402011B1 (ko) * 2020-02-18 2022-05-27 재단법인 아산사회복지재단 의료영상 처리 장치와 그 의료영상 학습 방법 및 의료영상 처리 방법

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007078012A1 (ja) * 2006-01-05 2007-07-12 National University Corporation Kanazawa University 連続ｘ線画像スクリーニング検査装置、プログラム及び記録媒体
JP2007537782A (ja) * 2004-03-29 2007-12-27 ケーシーアイ ライセンシング インコーポレイテッド 複数の肺の位置に応じて患者の肺を換気する人工換気器の少なくとも一の換気パラメータを制御する方法及び装置
JP2009519082A (ja) * 2005-12-15 2009-05-14 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 再現性がありかつ比較可能な流れ取得のためのシステム、装置および方法
JP2009148336A (ja) * 2007-12-19 2009-07-09 Konica Minolta Medical & Graphic Inc 動態画像診断支援システム
JP2009207518A (ja) * 2008-02-29 2009-09-17 Osaka Industrial Promotion Organization 循環器系の硬さの計測装置及び方法
JP2010516345A (ja) * 2007-01-23 2010-05-20 ケーシーアイ ライセンシング インコーポレイテッド 換気制御用の測定変数に基づいた動的患者配置の自動又は手動誘導の提供
WO2012026145A1 (ja) * 2010-08-27 2012-03-01 コニカミノルタエムジー株式会社 診断支援システム及びプログラム
JP2013504394A (ja) * 2009-09-16 2013-02-07 モナシュ ユニバーシティ イメージング方法
JP2013526890A (ja) * 2009-10-27 2013-06-27 パルティ、ヨーラム 経胸壁肺ドップラー超音波
WO2015023495A1 (en) * 2013-08-16 2015-02-19 Heartflow, Inc. Systems and methods for identifying personalized vascular implants from patient-specific anatomic data
JP2015231536A (ja) * 2010-11-22 2015-12-24 アリア シーブイ， インコーポレイテッド 脈動圧力を減少させるためのシステムおよび方法

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7447536B2 (en) * 2002-11-12 2008-11-04 G.E. Medical Systems Global Technology Company, Llc System and method for measurement of local lung function using electron beam CT
JP4404291B2 (ja) 2003-04-08 2010-01-27 キヤノン株式会社 画像処理装置及び方法及びシステム
JP4493408B2 (ja) * 2003-06-06 2010-06-30 富士フイルム株式会社 画像読影支援方法及び装置並びにプログラム
JP4439882B2 (ja) * 2003-11-14 2010-03-24 キヤノン株式会社 放射線画像処理装置及び処理方法
JP2006239195A (ja) * 2005-03-04 2006-09-14 Fuji Photo Film Co Ltd コンピュータによる画像診断支援方法および画像診断支援装置ならびにプログラム
WO2009078297A1 (ja) * 2007-12-19 2009-06-25 Konica Minolta Medical & Graphic, Inc. 動態画像処理システム
JP5258694B2 (ja) * 2009-07-27 2013-08-07 富士フイルム株式会社 医用画像処理装置および方法並びにプログラム
JP4931027B2 (ja) * 2010-03-29 2012-05-16 富士フイルム株式会社 医用画像診断支援装置および方法、並びにプログラム
JP5597429B2 (ja) * 2010-03-31 2014-10-01 富士フイルム株式会社 医用画像処理装置および方法、並びにプログラム
JP2012110400A (ja) * 2010-11-22 2012-06-14 Konica Minolta Medical & Graphic Inc 動態診断支援情報生成システム
US20150042677A1 (en) * 2012-03-23 2015-02-12 Konica Minolta, Inc. Image-generating apparatus
JP2014100249A (ja) * 2012-11-19 2014-06-05 Toshiba Corp 血管解析装置、医用画像診断装置、血管解析方法、及び血管解析プログラム
DE102014018107B4 (de) * 2014-12-09 2022-03-10 Drägerwerk AG & Co. KGaA Vorrichtung zur Verarbeitung von tomografischen Daten zur Darstellung eines Therapieverlaufs

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007537782A (ja) * 2004-03-29 2007-12-27 ケーシーアイ ライセンシング インコーポレイテッド 複数の肺の位置に応じて患者の肺を換気する人工換気器の少なくとも一の換気パラメータを制御する方法及び装置
JP2009519082A (ja) * 2005-12-15 2009-05-14 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 再現性がありかつ比較可能な流れ取得のためのシステム、装置および方法
WO2007078012A1 (ja) * 2006-01-05 2007-07-12 National University Corporation Kanazawa University 連続ｘ線画像スクリーニング検査装置、プログラム及び記録媒体
JP2010516345A (ja) * 2007-01-23 2010-05-20 ケーシーアイ ライセンシング インコーポレイテッド 換気制御用の測定変数に基づいた動的患者配置の自動又は手動誘導の提供
JP2009148336A (ja) * 2007-12-19 2009-07-09 Konica Minolta Medical & Graphic Inc 動態画像診断支援システム
JP2009207518A (ja) * 2008-02-29 2009-09-17 Osaka Industrial Promotion Organization 循環器系の硬さの計測装置及び方法
JP2013504394A (ja) * 2009-09-16 2013-02-07 モナシュ ユニバーシティ イメージング方法
JP2013526890A (ja) * 2009-10-27 2013-06-27 パルティ、ヨーラム 経胸壁肺ドップラー超音波
WO2012026145A1 (ja) * 2010-08-27 2012-03-01 コニカミノルタエムジー株式会社 診断支援システム及びプログラム
JP2015231536A (ja) * 2010-11-22 2015-12-24 アリア シーブイ， インコーポレイテッド 脈動圧力を減少させるためのシステムおよび方法
WO2015023495A1 (en) * 2013-08-16 2015-02-19 Heartflow, Inc. Systems and methods for identifying personalized vascular implants from patient-specific anatomic data
JP2016533815A (ja) * 2013-08-16 2016-11-04 ハートフロー， インコーポレイテッド 患者に特異的な解剖学的データからパーソナライズされた血管移植を特定するためのシステム及び方法

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020081185A (ja) * 2018-11-21 2020-06-04 コニカミノルタ株式会社 動態画像解析装置及び動態画像解析システム
JP7196557B2 (ja) 2018-11-21 2022-12-27 コニカミノルタ株式会社 動態画像解析装置及び動態画像解析システム
JP2020168173A (ja) * 2019-04-03 2020-10-15 コニカミノルタ株式会社 動態解析装置、動態解析システム及びプログラム
JP7047806B2 (ja) 2019-04-03 2022-04-05 コニカミノルタ株式会社 動態解析装置、動態解析システム、動態解析プログラム及び動態解析方法
JP7472573B2 (ja) 2020-03-23 2024-04-23 コニカミノルタ株式会社 プログラム、動態解析装置及び診断支援システム

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