JP2020141867A - 医用画像処理装置、学習方法、x線診断装置、医用画像処理方法、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、第1の実施形態に係る医用画像処理装置10の一構成例を示すブロック図である。医用画像処理装置10は、入力回路11、ディスプレイ12、記憶回路13、ネットワーク接続回路14および処理回路15を備える。
以下、第2の実施形態について説明する。第2の実施形態は、第1の医用画像データの内容が第1の実施形態と異なるものである。
以下、第3の実施形態について説明する。第3の実施形態は、第1の医用画像データの内容が第1または第2の実施形態と異なるものである。
第3の実施形態における学習済みモデル22は、例えば、以下のような形態で生成される。図10は、第3の実施形態に係る学習済みモデル22の内容の一例を示す図である。学習済みモデル22は、CNNを利用したネットワークである。図示するように、学習済みモデル22は、例えば、コンボリューション層とプーリング層を有するCNNのパラメータをバックプロパゲーションによって求めるディープラーニングによって生成される。コンボリューション層とプーリング層の間には、ReLUなどの活性化関数が挟まれてもよい。学習済モデル22は、例えば、入力層において、被検体のトモシンセシス撮影に対応する医用画像データに適用するCNNと、参照投影データに適用するCNNとを分離させている。参照投影データとは、検体のトモシンセシス撮影により取得された複数の投影データのうち、2次元画像データに対応する角度が0度付近の一部の投影データ、または、被検体のトモシンセシス撮影により取得された複数の投影データを再構成したボリュームデータの断層画像データのうち、2次元画像データに対応する角度が0度付近の一部の断層画像データである。そして、出力層までの任意の層(ある程度、特徴が抽出されてきた層)において、それぞれのCNNの出力が結合(コンカチネット)され、結合されたデータを更にCNNに入力することで2次元画像データが得られるように学習されたものである。図では、被検体のトモシンセシス撮影に対応する医用画像データに適用されるCNNはn層で構成され、参照投影データに適用されるCNNはm層で構成されるものとしている。層の数nとmは同じ値であってもよいし、異なる値であってもよい。また、参照投影データにはCNNが適用されず、被検体のトモシンセシス撮影に対応する医用画像データ側のCNNの中間層に参照投影データが結合されるようにしてもよい。なお、一般的なCNNでは、出力層に近づくにつれて次元が小さくなるが、実施形態では、適宜、外枠部分を外挿により追加していくことで、同じ次元を維持して処理を進行させてよい。
以下、第4の実施形態について説明する。図11は、第4の実施形態に係る医用画像処理装置10の一構成例を示すブロック図である。医用画像処理装置10は、入力回路11、ディスプレイ12、記憶回路13、ネットワーク接続回路14および処理回路15を備える。処理回路15以外の構成要素は、第1〜第3の実施形態で説明したものと同様である。
これらの各機能は、それぞれプログラムの形態で記憶回路13に記憶されている。画像取得機能21、画像生成機能22は、学習済みモデル32が生成された後に機能し、出力機能23、学習機能24は、学習済みモデル32の生成のために機能する。また、抽出機能25、強調機能26は、学習済みモデル32を用いて二次元画像データを生成する際に機能する。
以下、第5の実施形態について説明する。第5の実施形態の医用画像処理装置10は、第4の実施形態の医用画像処理装置10と同様の構成を有する。但し、第5の実施形態の医用画像処理装置10は、強調機能26を有してもよいし、有さなくてもよい。また、
第5の実施形態において、第1の医用画像データおよび学習済みモデルは、第1〜第3の実施形態のいずれかと同様であってよい。従って、学習時の処理についての説明を省略する。
以下、第6の実施形態について説明する。第6の実施形態では、被検体のトモシンセシス撮影により得られた複数の投影データ、または複数の投影データを再構成したボリュームデータと、複数の投影データのうち2次元画像データに対応する角度が0度付近の一部の投影データ、またはボリュームデータから抽出される、2次元画像データに対応する角度が0度付近の一部の断層画像データとのそれぞれを、スライス平面で分割したミニバッチ領域を対象として学習時および運用時の処理を行う。
第6の実施形態に係る学習機能24は、ミニバッチ領域のそれぞれについて、学習処理を行う。図15に示すように、第6の実施形態におけるニューラルネットワーク31は、被検体のトモシンセシス撮影により得られた複数の投影データにおけるミニバッチ領域t(n)が入力される部分と、複数の投影データのうち2次元画像データに対応する角度が0度付近の一部の投影データにおけるミニバッチ領域r(n)が入力される部分とで入力層が分かれており、任意の層までは別々に情報が伝播するモデルである。図中、nは1〜kであり、ミニバッチ領域の識別子である。ニューラルネットワーク31は、任意の層において、両方向から伝播する情報が結合され、以降は、結合データから例えば全結合で情報が伝播するようになっている。学習機能24は、学習用データセットが入力されるごとに、トレーニング入力データ(ミニバッチ領域t(n)およびミニバッチ領域r(n)のデータ)をニューラルネットワーク31で処理した結果がトレーニング出力データ(ミニバッチ領域o(n)のデータ)に近づくようにニューラルネットワーク31のパラメータデータを更新していく、いわゆる学習を行う。ニューラルネットワーク31のパラメータデータは、例えば、CNNの誤差逆伝播等の手法によって調整され、更新される。学習機能24は、パラメータデータの変化割合が閾値以内に収束すると、学習が終了したと判断する。学習機能24は、学習後のパラメータデータに基づいて、例えば、DNNの形態を有する学習済みモデル32を生成する。なお、学習済みモデル32は、記憶回路13に記憶され、運用時に記憶回路13から読み出される。また、学習済みモデル32は、ASIC、FPGAなどの集積回路によって構築されてもよい。
以下、第7の実施形態について説明する。第7の実施形態は、上記説明した第1〜第6の実施形態の医用画像処理装置を、X線診断装置に内蔵させたものである。以下の説明では、代表して第1の実施形態の医用画像処理装置1がX線診断装置に内蔵された例について説明する。
上記実施形態では、X線診断装置としてマンモグラフィ装置を例に説明したが、X線TV装置に適用する場合、X線TV装置において行われるトモシンセシス撮影で得られたデータから2次元画像(0度のX線撮影により得られるX線画像に相当する画像)を生成するようにしてもよい。
プログラムを記憶した記憶装置と、
ハードウェアプロセッサと、を備え、
前記ハードウェアプロセッサは、前記プログラムを実行することにより、被検体のトモシンセシス撮影に対応する医用画像データを第1の医用画像データとして取得し、前記第1の医用画像データに基づいて2次元画像データである第2の医用画像データを生成する学習済みモデルに対して、前記第1の医用画像データを入力することで、前記被検体の第2の医用画像データを生成する、
ように構成されている、医用画像処理装置。
10 入力回路
12 ディスプレイ
13 記憶回路
14 ネットワーク接続回路
15 処理回路
21 画像取得機能
22 画像生成機能
23 出力機能
24 学習機能
25 抽出機能
26 強調機能
100、100F X線診断装置
120 X線管
140 X線検出器
142 信号処理回路
170 記憶回路
172 学習済モデル
200 処理回路
220 画像取得機能
230 画像再構成機能
240 画像生成機能
Claims (13)
- 被検体のトモシンセシス撮影に対応する医用画像データを第1の医用画像データとして取得する画像取得部と、
前記第1の医用画像データに基づいて2次元画像データである第2の医用画像データを生成する学習済みモデルに対して、前記第1の医用画像データを入力することで、前記被検体の第2の医用画像データを生成する画像生成部と、を備える、
医用画像処理装置。 - 前記画像取得部は、前記トモシンセシス撮影により取得された投影データに含まれる一部の投影データを前記第1の医用画像データとして取得し、
前記画像生成部は、前記一部の投影データを入力することで、前記被検体の第2の医用画像データを生成する、
請求項1に記載の医用画像処理装置。 - 前記画像取得部は、前記第2の医用画像データに対応する照射角度に基づいて、前記一部の投影データを取得する、
請求項2記載の医用画像処理装置。 - 前記画像取得部は、前記トモシンセシス撮影により取得された投影データ、当該投影データを再構成したボリュームデータの少なくとも何れかと、前記トモシンセシス撮影により取得された投影データ投影データに含まれ、前記第2の医用画像データに対応する照射角度に基づいて取得される一部の投影データとを組合わせたデータを前記第1の医用画像データとして取得し、
前記画像生成部は、前記組み合わせたデータを入力することで、前記被検体の第2の医用画像データを生成する、
請求項1に記載の医用画像処理装置。 - 前記画像取得部により取得された前記第1の医用画像データに含まれる注目部位を抽出する抽出部と、
前記画像生成部により生成された前記被検体の第2の医用画像データにおいて、前記抽出部により抽出された前記注目部位に対応する部位を強調する強調部と、をさらに備える、
請求項1乃至4のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。 - 前記抽出部は、コンピュータ支援診断(CAD;Computer Aided Detection)によって検出される病変を前記注目部位として抽出する、
請求項5に記載の医用画像処理装置。 - 前記画像生成部は、前記学習済みモデルの出力と、前記第1の医用画像データの断層画像データとを所定割合でブレンドして前記被検体の第2の医用画像データを生成する、
請求項1から6のいずれか1項に記載の医用画像処理装置。 - 被検体のトモシンセシス撮影により取得された投影データ、または、当該投影データを再構成したボリュームデータを第1の医用画像データとし、前記被検体のX線撮影により取得された2次元画像データを第2の医用画像データとして、当該第1の医用画像データと前記第2の医用画像データとを組にしたデータセットに基づき、前記第1の医用画像データに基づいて前記第2の医用画像データを出力する学習済みモデルを生成する、
学習方法。 - 前記2次元画像データは、前記被検体のトモシンセシス撮影において照射されたX線よりも大きい線量で前記X線撮影が行われることにより取得される、
請求項8に記載の学習方法。 - 前記被検体に対して行われる前記X線撮影はマンモグラフィ撮影である、
請求項8または9に記載の学習方法。 - 被検体に対して複数の角度からX線を照射することによりトモシンセシス撮影を行う撮影部と、
前記トモシンセシス撮影により取得された投影データ、または、当該投影データを再構成したボリュームデータを第1の医用画像データとして取得する画像取得部と、
前記第1の医用画像データに基づいて2次元画像データである第2の医用画像データを生成する学習済みモデルに対して、前記第1の医用画像データを入力することで、前記被検体の第2の医用画像データを生成する画像生成部と、を備える、
X線診断装置。 - コンピュータが、被検体のトモシンセシス撮影により取得された投影データ、または、当該投影データを再構成したボリュームデータを第1の医用画像データとして取得し、
コンピュータが、前記第1の医用画像データに基づいて2次元画像データである第2の医用画像データを生成する学習済みモデルに対して、前記第1の医用画像データを入力することで、前記被検体の第2の医用画像データを生成する、
医用画像処理方法。 - コンピュータを、
被検体のトモシンセシス撮影により取得された投影データ、または、当該投影データを再構成したボリュームデータを第1の医用画像データとして取得する画像取得部、
前記第1の医用画像データに基づいて2次元画像データである第2の医用画像データを生成する学習済みモデルに対して、前記第1の医用画像データを入力することで、前記被検体の第2の医用画像データを生成する画像生成部、として機能させる、
プログラム。
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