JP2018089379A - Bladder function evaluation program and bladder function evaluation method - Google Patents

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辰男 五十嵐
Tatsuo Igarashi
辰男 五十嵐
清水 健司
Kenji Shimizu
健司 清水
琢郎 石井
Takuro Ishii
琢郎 石井
佳久 松永
Yoshihisa Matsunaga
佳久 松永
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a bladder function evaluation program and bladder function evaluation method capable of improving low invasiveness and quantitativity and improving accuracy of local diagnosis.SOLUTION: The bladder function evaluation program according to the present invention causes a computer to: execute the steps of creating a plurality of bladder area data for each of the plurality of bladder fluoroscopic image data, and creating a plurality of center-of-gravity position data for each of the created plurality of bladder area data; extract reference position data of each of the plurality of bladder fluoroscopic image data; and calculate distance data between the reference position data and the center-of-gravity position data.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、膀胱機能評価プログラム及び膀胱機能評価方法に関する。   The present invention relates to a bladder function evaluation program and a bladder function evaluation method.

従来、尿の蓄排出に関する膀胱機能評価は、膀胱内部の圧力変化や筋電等の膀胱全体の運動情報を指標とし、これらを症状と照合することにより実施されている。これら指標は現在の臨床における標準的な検査方法であって、多くの症例を対象とした医用統計に基づき、それぞれの症例に対して適切な評価と治療計画を可能としている。   Conventionally, bladder function evaluation related to urinary storage and discharge has been performed by using movement information of the entire bladder such as pressure change in the bladder and myoelectricity as an index and collating these with symptoms. These indicators are standard clinical examination methods in the present clinic, and based on medical statistics for many cases, appropriate evaluation and treatment planning are possible for each case.

しかしながら、上記従来の検査は、膀胱内へのカテーテル挿入や針による筋電計測など多くの手順が必要であり、検査技術の不均一による結果のばらつきやこれらの侵襲が検査結果に心理的生理的影響を与えてしまう可能性も指摘されている。   However, the above-described conventional examination requires many procedures such as insertion of a catheter into the bladder and measurement of myoelectricity with a needle, and variations in results due to non-uniform examination techniques and these invasions are psychological and physiological. It has also been pointed out that it may have an impact.

また上記従来の検査においては臓器の全体的な評価が主であるが、膀胱の機能的、機械的障害に対する治療手段が低侵襲性・局所性が高度化するにつれて、局所的な診断精度の向上も求められている。   In addition, the above-mentioned conventional examination mainly focuses on the overall evaluation of organs, but as the means of treatment for functional and mechanical disorders of the bladder become less invasive and local, the accuracy of local diagnosis improves. Is also sought.

そこで、本発明は、上記課題に鑑み、低侵襲性かつ定量性の向上を図ることができ、局所的な診断精度向上も図ることの可能な膀胱機能評価プログラム及び膀胱機能評価方法を提供することを目的とする。   Therefore, in view of the above problems, the present invention provides a bladder function evaluation program and a bladder function evaluation method capable of improving minimally invasive and quantitative and improving local diagnostic accuracy. With the goal.

上記課題を解決する本発明の一観点に係る膀胱機能評価プログラムは、コンピュータに、複数の膀胱透視画像データそれぞれに対し、膀胱領域データを作成する膀胱領域作成ステップ、膀胱領域作成ステップにより作成した膀胱領域データそれぞれに対し、重心位置を算出する重心位置算出ステップ、重心位置作成ステップにより算出された重心位置と膀胱領域作成ステップにより作成した膀胱領域データの輪郭までの距離に関するデータを算出する膀胱形状特徴算出ステップを実行させるものである。   A bladder function evaluation program according to an aspect of the present invention that solves the above problems is a bladder region creation step for creating bladder region data for each of a plurality of fluoroscopic image data on a computer, and a bladder created by a bladder region creation step For each region data, a centroid position calculation step for calculating the centroid position, a centroid position calculated by the centroid position creation step, and a bladder shape feature for calculating data regarding the distance from the centroid position calculated by the centroid position creation step to the outline of the bladder region data created by the bladder region creation step The calculation step is executed.

また、本発明の他の一観点に係る膀胱機能評価方法は、複数の膀胱透視画像データそれぞれに対し、膀胱領域データを作成する膀胱領域作成ステップ、膀胱領域作成ステップにより作成した前記膀胱領域データそれぞれに対し、重心位置を算出する重心位置算出ステップ、重心位置算出ステップにより算出された前記重心位置と前記膀胱領域作成ステップにより作成した膀胱領域データの輪郭までの距離に関するデータを算出する膀胱形状特徴算出ステップを有する。   The bladder function evaluation method according to another aspect of the present invention includes a bladder region creation step for creating bladder region data for each of a plurality of bladder fluoroscopic image data, and each of the bladder region data created by the bladder region creation step. On the other hand, a centroid position calculating step for calculating a centroid position, and a bladder shape feature calculation for calculating data relating to a distance from the centroid position calculated by the centroid position calculating step to an outline of the bladder region data created by the bladder region creating step Has steps.

以上、本発明によって、低侵襲性かつ定量性の向上を図ることができ、局所的な診断精度向上も図ることの可能な膀胱機能評価プログラム及び膀胱機能評価方法を提供することができる。   As described above, according to the present invention, it is possible to provide a bladder function evaluation program and a bladder function evaluation method that can improve minimally invasiveness and quantitativeness and can also improve local diagnostic accuracy.

膀胱の形状を抽出したデータのイメージを示す図である。It is a figure which shows the image of the data which extracted the shape of the bladder. 重心位置データとの距離データ(重心距離データ)を求めるステップのイメージを示す図である。It is a figure which shows the image of the step which calculates | requires distance data (centroid distance data) with gravity center position data. 膀胱の周囲が局所的に基準点とどの程度変化しているのかを判定することができる。この場合の一例の図である。It can be determined how much the circumference of the bladder is locally changed from the reference point. It is a figure of an example in this case. 本実施例の処理手順を示す図である。It is a figure which shows the process sequence of a present Example. 膀胱全体の移動傾向を示す図である。It is a figure which shows the movement tendency of the whole bladder. 膀胱形状の経時的変化を示す図である。It is a figure which shows the time-dependent change of a bladder shape. 膀胱形状特徴算出のパターン1を示す図である。It is a figure which shows the pattern 1 of a bladder shape feature calculation. 膀胱形状特徴算出のパターン2を示す図である。It is a figure which shows the pattern 2 of bladder shape feature calculation.

以下、本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。ただし、本発明は多くの異なる形態による実施が可能であり、以下に示す実施形態、実施例における具体的な例示にのみ限定されるわけではない。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. However, the present invention can be implemented in many different forms, and is not limited to specific examples in the embodiments and examples shown below.

本実施形態に係る膀胱機能評価方法(以下「本方法」という。)は、(A)複数の膀胱透視画像データそれぞれに対し、複数の膀胱領域データを作成するステップ、(B)作製した複数の前記膀胱領域データそれぞれに対し、複数の重心位置データを作成するステップ、を有する。   The bladder function evaluation method according to the present embodiment (hereinafter referred to as “the present method”) includes (A) a step of creating a plurality of bladder region data for each of a plurality of bladder fluoroscopic image data, and (B) a plurality of the created plurality of bladder region data. Creating a plurality of barycentric position data for each of the bladder region data.

なお、本方法は、実行できる限りにおいて限定されるわけではないが、いわゆるコンピュータを用いて実行することが好ましい。より具体的には、ハードディスクやRAM等の記録媒体と、中央演算装置(CPU)と、これらを接続するバスラインと、更にこれらに接続され、各種データの入力を行うキーボードやマウス等の入力装置、これらが処理したデータを画像として表示するディスクプレイ装置を備えたコンピュータを用い、上記ハードディスク等の記録媒体に上記方法を実行するプログラムを記録し、使用者の操作に応じてこれを実行することにより実現できる。   In addition, although this method is not necessarily limited as long as it can be performed, it is preferable to perform it using what is called a computer. More specifically, a recording medium such as a hard disk or a RAM, a central processing unit (CPU), a bus line connecting them, and an input device such as a keyboard or mouse connected to them for inputting various data. Using a computer equipped with a disk display device that displays data processed by these as an image, a program for executing the method is recorded on a recording medium such as the hard disk, and the program is executed in accordance with a user operation. Can be realized.

すなわち、本方法は、コンピュータに、(A)複数の膀胱透視画像データそれぞれに対し、複数の膀胱領域データを作成するステップ、(B)作製した複数の前記膀胱領域データそれぞれに対し、複数の重心位置データを作成するステップ、を実行させる膀胱機能評価プログラムを用いることにより実行することができる。   That is, the method includes: (A) a step of creating a plurality of bladder region data for each of a plurality of bladder fluoroscopic image data; and (B) a plurality of centroids for each of the plurality of created bladder region data. It can be executed by using a bladder function evaluation program that executes the step of creating position data.

本方法では、上記の通り、まず(A)複数の膀胱透視画像データそれぞれに対し、複数の膀胱領域データを作成するステップを有する。   In this method, as described above, first, (A) a plurality of bladder region data is created for each of the plurality of bladder fluoroscopic image data.

本ステップにおいて、複数の膀胱透視画像データは、患者の膀胱全体の情報を含み膀胱外観を少なくとも二次元的に把握することが可能な画像データである。この膀胱透視画像データを取得するための装置は、患者の体を透過するX線を用いるX線測定装置、超音波を用いる超音波検査装置、MRI測定等により取得することができるがこれに限定されない。取得された膀胱透視画像データは、これら装置に接続されるコンピュータのハードディスク等の記録媒体に記録され、必要に応じ読み込み、使用される。複数の膀胱透視画像データを取得するコンピュータと、本方法を実行するためのプログラムが格納されたコンピュータは同一であっても、異なっていてもよい。また、膀胱透視画像データは三次元データであっても、二次元データであってもよい。   In this step, the plurality of bladder fluoroscopic image data is image data including information on the entire bladder of the patient and capable of grasping the bladder appearance at least two-dimensionally. The apparatus for acquiring the bladder fluoroscopic image data can be acquired by an X-ray measuring apparatus using X-rays that pass through the patient's body, an ultrasonic examination apparatus using ultrasonic waves, MRI measurement, or the like, but is not limited thereto. Not. The acquired bladder fluoroscopic image data is recorded on a recording medium such as a hard disk of a computer connected to these devices, and is read and used as necessary. The computer that acquires the plurality of bladder fluoroscopic image data and the computer that stores the program for executing this method may be the same or different. The bladder fluoroscopic image data may be three-dimensional data or two-dimensional data.

また、ステップにおいて、膀胱透視画像データは、複数の時刻において複数作成、記録され、より好ましくは所定の時間間隔で時系列的に複数作成、記録される。さらに、複数の膀胱透視画像データは、膀胱に尿が蓄積された時刻と、尿が排出された時刻の双方及びその中間における状態のものを含んでいることが好ましい。このようにすることで、排尿前後における膀胱の状態をより正確に判断することが可能となる。   Further, in the step, a plurality of bladder fluoroscopic image data are created and recorded at a plurality of times, and more preferably a plurality of bladder fluoroscopic image data are created and recorded in a time series at predetermined time intervals. Furthermore, it is preferable that the plurality of bladder fluoroscopic image data includes data at a time when urine is accumulated in the bladder, a time when urine is discharged, and an intermediate state thereof. By doing so, it becomes possible to more accurately determine the state of the bladder before and after urination.

また本ステップにおいて、「膀胱領域データ」とは、作成された膀胱透視画像データのうち、膀胱の部分を抽出した領域のデータをいい、より具体的には膀胱の形状を抽出したデータをいう。このイメージを例えば図1に示す。   In this step, “bladder region data” refers to data of a region in which a portion of the bladder is extracted from the created bladder fluoroscopic image data, and more specifically, data in which the shape of the bladder is extracted. This image is shown, for example, in FIG.

膀胱領域データを作成する方法としては、膀胱の形状に対応した領域を抽出することができる限りにおいて限定されず、例えば画像における画素間の不連続点をエッジとして(膀胱領域境界点)抽出し、この不連続部分を境界線として抽出する公知の処理方法が採用できる。なお、この抽出に際し、抽出前に画像を二値化又はグレースケール化して不連続部分を強調させる処理、抽出した境界線を閉じた形状に近似するとして抽出する処理も採用することができる。   The method for creating bladder region data is not limited as long as the region corresponding to the shape of the bladder can be extracted. For example, a discontinuous point between pixels in an image is extracted as an edge (bladder region boundary point), A known processing method for extracting this discontinuous portion as a boundary line can be employed. In this extraction, it is also possible to employ a process of binarizing or gray-scaleing the image before extraction to emphasize the discontinuous portion and a process of extracting the extracted boundary line as approximating a closed shape.

また、本ステップにおいて、膀胱領域データを作成した後、各膀胱透視画像データに対して、膀胱領域における膀胱領域面積データを作成することも好ましい。膀胱領域面積に関するデータを取得することで、排尿の前後における膀胱の大きさの変化を把握することが可能となり、より精度の高い診断が可能となる。   In this step, it is also preferable that after the bladder region data is created, bladder region area data in the bladder region is created for each bladder fluoroscopic image data. By acquiring data relating to the area of the bladder region, it is possible to grasp the change in the size of the bladder before and after urination, thereby enabling a more accurate diagnosis.

また、の場合において、特に測定対象者の排尿量に関するデータ(実際排尿量データ)も取得することは好ましい。この排尿量とこの大きさの変化をとることによって、膀胱領域の大きさ及び変化量と排尿量との相関を得ることが可能となり、より精度の高い診断が可能となる。   In this case, it is also preferable to acquire data (actual urine output data) regarding the measurement subject's urine output. By taking this change in urination volume and size, it is possible to obtain a correlation between the size and change amount of the bladder region and the urination volume, thereby enabling a more accurate diagnosis.

また、本ステップでは、複数の膀胱透視画像データそれぞれに対し膀胱領域データを抽出した後、複数の膀胱透視画像データそれぞれに基準位置データを抽出するステップ、を実行させることが好ましい。   Further, in this step, it is preferable to execute the step of extracting the reference position data for each of the plurality of bladder fluoroscopic image data after extracting the bladder region data for each of the plurality of bladder fluoroscopic image data.

本ステップにおいて「基準位置データ」とは、膀胱の時系列的な変動を評価するために用いられる基準の位置となるデータであって、膀胱の形状が変化した場合であっても、膀胱全体としては位置関係が大きく異ならない基準位置の座標を含むデータである。本方法では、膀胱の形状が、尿が蓄積された状態と排出された状態とで大きく異なるため、形状そのものを確認することで、尿の変化に基づく診断が可能となる。しかし、この形状変化だけでなく、膀胱全体として位置の変化があるか否かについても確認することで、より高い精度の診断が可能となる。   In this step, the “reference position data” is data used as a reference position used for evaluating time-series fluctuations of the bladder, and even if the shape of the bladder changes, the entire bladder Is data including coordinates of a reference position whose positional relationship does not differ greatly. In this method, since the shape of the bladder is greatly different between a state in which urine is accumulated and a state in which urine is discharged, diagnosis based on changes in urine is possible by checking the shape itself. However, not only this shape change but also whether or not there is a change in the position of the entire bladder allows diagnosis with higher accuracy.

この基準位置としては、膀胱透視画像上の任意の点で構わないが、例えば変化の少ない骨盤等の骨の一部であることがより好ましい。このようにすることで、特に、時系列的に取得する膀胱透視画像データの取得位置が微妙に異なったとしても、骨の位置や形状等によってその位置調整が可能となるといった利点がある。   The reference position may be any point on the bladder fluoroscopic image, but is preferably a part of a bone such as a pelvis with little change. By doing in this way, even if the acquisition position of the bladder fluoroscopic image data acquired in time series is slightly different, there is an advantage that the position can be adjusted depending on the position and shape of the bone.

また、本方法では、次に、(B)作製した複数の膀胱領域データそれぞれに対し、複数の重心位置データを作成するステップを有する。   In this method, next, (B) a plurality of centroid position data are created for each of the created bladder region data.

ここで重心位置は様々な方法により取得でき、膀胱領域の境界線における座標の算術平均の値とすることが最も簡便であるが、これに限定されない。重心位置を定めることで膀胱の位置変化を含めたより高精度な診断が可能となる。   Here, the center-of-gravity position can be obtained by various methods, and it is most convenient to use the arithmetic average value of the coordinates in the boundary line of the bladder region, but is not limited thereto. By determining the position of the center of gravity, more accurate diagnosis including changes in the position of the bladder is possible.

すなわち、本方法では、(C1)上記基準位置データと、重心位置データとの距離データ(重心距離データ)を求めるステップを含むことが好ましい。この場合のイメージを図2に示しておく。   That is, the method preferably includes the step of (C1) obtaining distance data (centroid distance data) between the reference position data and the centroid position data. An image in this case is shown in FIG.

本ステップによると、膀胱の重心位置を確認し、そのうえで基準位置との距離を求め、これが時系列的にどのように変化していくのかを定量化することが可能になる。この変化の大きさを健常者及び何らかの疾患に罹患している者複数に対し測定し、統計的に処理することで、測定対象者の膀胱の位置の変化が健常者の範囲に含まれる否か、どの程度の範囲にあるかを判定することが可能となる。   According to this step, it is possible to confirm the position of the center of gravity of the bladder, obtain the distance from the reference position, and quantify how this changes over time. Whether the change in the bladder position of the measurement subject is included in the range of the healthy subject by measuring the magnitude of this change for the healthy subject and multiple people suffering from some disease and statistically processing it It is possible to determine the extent of the range.

また、本方法では、上記(C1)に加え、又は代えて、(C2)上記基準位置データと、膀胱領域境界点データとの距離データ(境界距離データ)を求めるステップを含むこととしてもよい。膀胱領域境界点データとは、膀胱境界領域点の座標情報を含むデータである。このようにすることで、膀胱の周囲が局所的に基準点とどの程度変化しているのかを判定することができる。この場合の一例について図3に示しておく。   In addition to (C1), or in place of (C1), the method may include (C2) a step of obtaining distance data (boundary distance data) between the reference position data and bladder region boundary point data. The bladder region boundary point data is data including coordinate information of the bladder boundary region point. In this way, it is possible to determine how much the periphery of the bladder is locally changed from the reference point. An example of this case is shown in FIG.

本実施例は、畜排尿時の膀胱形態の特徴を解析するデータの抽出方法であり、具体的には経時的な膀胱形態の変化を、(1)膀胱の全体的な移動(2)膀胱の経時的な形の変化の2種類で表せることに着目したものである。発明者らはこれら2種類の特徴を表現するために、膀胱の重心と、重心から輪郭までの距離データで表現する方法を考案した。   This embodiment is a data extraction method for analyzing the characteristics of the bladder form at the time of animal urination. Specifically, the change of the bladder form over time is expressed as follows: (1) Overall movement of the bladder (2) It focuses on the fact that it can be expressed in two types of changes in shape over time. In order to express these two types of features, the inventors have devised a method of expressing the center of gravity of the bladder and the distance data from the center of gravity to the contour.

図4は、本実施例の処理手順を示す図である。まず、ステップ401では、X線測定装置、超音波検査装置又はMRI測定等により、膀胱の経時的(動画、複数静止画)データを取得する。   FIG. 4 is a diagram illustrating a processing procedure of the present embodiment. First, in step 401, bladder time-lapse (moving image, multiple still images) data is acquired by an X-ray measuring apparatus, an ultrasonic examination apparatus, an MRI measurement, or the like.

ステップ402では、膀胱の経時的データ各々について、基準点(例えば坐骨)を検出し、その基準点を比較することにより画像間の対応付け(位置合わせ)を行う。このステップでは、検査中の被験者の体動によるデータの変動をキャンセルするために坐骨等の基準点により各フレームの画像の位置合わせを行うものである。   In step 402, a reference point (for example, a sciatic bone) is detected for each time-lapse data of the bladder, and the reference points are compared with each other so as to associate (align) the images. In this step, the image of each frame is aligned with a reference point such as a sciatic bone in order to cancel data fluctuation due to body movement of the subject under examination.

ステップ403では、膀胱の経時的データに基づいて、各フレームの膀胱領域のセグメンテーション、境界線の抽出を行う。   In step 403, segmentation of the bladder region of each frame and extraction of the boundary line are performed based on the time-lapse data of the bladder.

ステップ404では、膀胱領域の境界線に基づいて、各フレームの膀胱の重心を算出する。   In step 404, the center of gravity of the bladder of each frame is calculated based on the boundary line of the bladder region.

ステップ405、406では、各フレームの膀胱領域の境界線や膀胱の重心に基づいて膀胱形状特徴の算出(パターン1、2)を行う。膀胱形状特徴の算出については、後で詳しく説明する。   In steps 405 and 406, bladder shape characteristics are calculated (patterns 1 and 2) based on the boundary line of the bladder region and the gravity center of the bladder of each frame. The calculation of the bladder shape feature will be described in detail later.

ステップ407では、計算結果、すなわち(1)膀胱全体の移動傾向、(2)膀胱形状の経時的変化をディスプレイ(表示装置)に表示する。   In step 407, the calculation result, that is, (1) the movement tendency of the entire bladder, and (2) the time-dependent change of the bladder shape are displayed on the display (display device).

図5は、膀胱全体の移動傾向を示す図である。図5の左の図は、膀胱領域の境界線501を示している。図5の右の図は、1枚目のフレームの重心位置を(0,0)とした場合((a))の、各フレームの重心位置を示している。図5によると、膀胱全体の移動傾向が把握でき、膀胱が正常な状態か否かを判断する一つの指標となる。   FIG. 5 is a diagram showing the movement tendency of the entire bladder. The left diagram in FIG. 5 shows a border line 501 of the bladder region. The right figure of FIG. 5 shows the gravity center position of each frame when the gravity center position of the first frame is (0, 0) ((a)). According to FIG. 5, the movement tendency of the entire bladder can be grasped, which is one index for determining whether or not the bladder is in a normal state.

図6は、膀胱形状の経時的変化を示す図である。図6の左の図において、重心と基準線を結ぶ線分と、膀胱境界線の交点を始点とし、偏角を横軸、動径を縦軸としてプロットしたものが図6の右の図である。図6によれば、ピークの角度を解析することで、膀胱形状が縦長か横長か判断できる。また、膀胱の経時的な形状の変化を視覚的に把握することができ、膀胱が正常な状態か否かを判断する一つの指標となる。   FIG. 6 is a diagram showing the change in bladder shape over time. In the left diagram of FIG. 6, a plot of the line segment connecting the center of gravity and the reference line and the intersection of the bladder boundary line as the starting point, the declination as the horizontal axis, and the radius vector as the vertical axis is plotted in the right diagram of FIG. 6. is there. According to FIG. 6, it is possible to determine whether the bladder shape is vertically long or horizontally long by analyzing the angle of the peak. In addition, a change in the shape of the bladder over time can be visually grasped, which is an index for determining whether or not the bladder is in a normal state.

図7は、膀胱形状特徴の算出のパターン1を示す図である。パターン1では、各フレームの重心を用いて形状特徴を算出する。すなわち、各フレームの重心から膀胱境界線までの距離を算出する。この方法によれば、排尿前後を比較することで、膀胱の「形状の変化」を追跡することができる。図7の右の図は、排尿前と排尿後の、重心から膀胱境界線までの距離を示しており、本図の例では、排尿後に、膀胱が、形状は変わらずに一様に収縮していることが分かる。   FIG. 7 is a diagram showing a pattern 1 for calculating the bladder shape feature. In pattern 1, shape features are calculated using the center of gravity of each frame. That is, the distance from the center of gravity of each frame to the bladder boundary line is calculated. According to this method, the “shape change” of the bladder can be tracked by comparing before and after urination. The right diagram in FIG. 7 shows the distance from the center of gravity to the bladder boundary before and after urination. In the example of this figure, the bladder contracts uniformly without urinating after urination. I understand that

図8は、膀胱形状特徴の算出のパターン2を示す図である。パターン2では、1フレーム目の重心を用いて全フレームの形状特徴を算出する。すなわち、1フレーム目の重心から、各フレームの膀胱境界線までの距離を算出する。パターン2によれば、「膀胱壁面のどの部分がもっとも収縮したのか」を把握することができる。図8の右の図は、算出例を示しており、この例では、膀胱の下の部分が動かずに一様に収縮していることが分かる。   FIG. 8 is a diagram showing a pattern 2 for calculating the bladder shape feature. In pattern 2, the shape feature of all frames is calculated using the center of gravity of the first frame. That is, the distance from the center of gravity of the first frame to the bladder boundary of each frame is calculated. According to the pattern 2, it is possible to grasp “which part of the bladder wall surface is most contracted”. The right figure of FIG. 8 shows an example of calculation. In this example, it can be seen that the lower part of the bladder is contracted uniformly without moving.

本実施例によれば、膀胱形状特徴の変化を、パターン1、パターン2の2つの指標で把握することができ、より正確に膀胱の正常性を視覚的に判断することができる。   According to the present embodiment, the change in the bladder shape feature can be grasped by the two indexes of pattern 1 and pattern 2, and the normality of the bladder can be visually judged more accurately.

本発明は、膀胱機能評価プログラム及び膀胱機能評価方法として産業上の利用可能性がある。   The present invention has industrial applicability as a bladder function evaluation program and a bladder function evaluation method.

Claims (4)

コンピュータに、
複数の膀胱透視画像データそれぞれに対し、膀胱領域データを作成する膀胱領域作成ステップ、
前記膀胱領域作成ステップにより作成した前記膀胱領域データそれぞれに対し、重心位置を算出する重心位置算出ステップ、
前記重心位置作成ステップにより算出された重心位置と前記膀胱領域作成ステップにより作成した膀胱領域データの輪郭までの距離に関するデータを算出する膀胱形状特徴算出ステップを実行させる膀胱機能評価プログラム。
On the computer,
A bladder region creation step for creating bladder region data for each of a plurality of bladder fluoroscopic image data,
For each bladder region data created by the bladder region creation step, a center of gravity position calculating step for calculating a center of gravity position;
A bladder function evaluation program for executing a bladder shape feature calculation step for calculating data relating to a distance between the center of gravity position calculated in the center of gravity position creation step and the outline of the bladder region data created in the bladder region creation step.
前記複数の膀胱透視画像データそれぞれに基準位置データを抽出するステップ、を実行させる請求項1記載の膀胱機能評価プログラム。   The bladder function evaluation program according to claim 1, wherein a step of extracting reference position data for each of the plurality of bladder fluoroscopic image data is executed. 複数の膀胱透視画像データそれぞれに対し、膀胱領域データを作成する膀胱領域作成ステップ、
前記膀胱領域作成ステップにより作成した前記膀胱領域データそれぞれに対し、重心位置を算出する重心位置算出ステップ、
前記重心位置算出ステップにより算出された前記重心位置と前記膀胱領域作成ステップにより作成した膀胱領域データの輪郭までの距離に関するデータを算出する膀胱形状特徴算出ステップを有する膀胱機能評価方法。
A bladder region creation step for creating bladder region data for each of a plurality of bladder fluoroscopic image data,
For each bladder region data created by the bladder region creation step, a center of gravity position calculating step for calculating a center of gravity position;
A bladder function evaluation method including a bladder shape feature calculation step of calculating data relating to a distance from the center of gravity position calculated in the gravity center position calculation step to a contour of the bladder region data created in the bladder region creation step.
前記複数の膀胱透視画像データそれぞれに基準位置データを抽出するステップ、を実行させる請求項3記載の膀胱機能評価方法。

The bladder function evaluation method according to claim 3, wherein the step of extracting reference position data for each of the plurality of bladder fluoroscopic image data is executed.

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