JP2021181029A - 画像処理装置および放射線撮影装置 - Google Patents
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Abstract
Description
すなわち、上述の実施例によれば、透視像の平行移動について考慮が不足している。
すなわち、本発明に係る画像処理装置は、周期性動作を伴う構造体を含む被検体を少なくとも前記周期性動作の1周期分に亘って撮影することで得られた複数の過去画像を取得する過去画像取得手段と、前記複数の過去画像を取得した後に、前記被検体を撮影することで得られた現在画像を取得する現在画像取得手段と、前記複数の過去画像及び前記現在画像のそれぞれについて、複数の特徴点を探索する画像上特徴点探索手段と、前記現在画像における各特徴点と、前記過去画像のそれぞれにおける前記各特徴点とを対応付ける対応付け決定手段と、前記現在画像と前記各過去画像とにおける前記対応付けられた複数の特徴点の類似度をそれぞれ算出して、前記現在画像が、前記複数の過去画像のいずれに対応するかを特定することにより、前記現在画像が、前記周期性動作のいずれの位相に位置するかを推定する位相特定手段とを有することを特徴とする。
周期的動作によってその構造物の画像に歪が生じることはあっても、他の構造物の画像に比べれば類似性が高いという性質を利用するものである。
これより、一連の血管像の撮影後であって、カテーテルによる冠動脈の施術前に行う動作について説明する。
X線撮影装置で生成された血管像は、血管像取得部10に入力される。血管像取得部10は、周期性動作を伴う構造体を含む被検体を周期性動作の1周期分に亘って撮影することで得られた複数の血管像を取得する構成であり、本発明の過去画像取得手段に相当する。血管画像取得部10は、2周期分以上に亘った血管像を取得するようにしても良い。
撮影された一連の血管像は、いったんは図示しない記憶部に記憶され、特徴点探索部11に送出される。血管像は、説明の便宜上、X線撮影装置の全視野のうち、心臓の周辺部に位置づけられた固定枠内の画像であるものとする。一連の血管像P1,P2,P3……は、心臓の拍動一周期分の冠動脈の形状の変動を造影剤ありの状態で撮影したものとなっている。したがって、血管像P1,P2,P3……には、造影された冠動脈が大きく目立って写り込んでいる。しかし、これら血管像P1,P2,P3……をよく見ると、小さな粒のような影が写り込んでいる。この影は、被検体内の何らかの構造に由来しており、特徴点と呼ばれる。特徴点は、安定的に存在しており、心臓の拍動に合わせて動く。より具体的には、特徴点は、心臓の拍動ごとに同じ軌跡を辿りながら動き、拍動一周期ごとに画像上の同じ位置まで戻る。したがって、特徴点は、心臓の拍動がどのような状態にあるかを区別するのに利用することができるわけである。
特徴点探索部11が探索した特徴点a,b,cの位置情報は、重心算出部12に送出される。重心算出部12は、図6に示すように血管像P1で発見された特徴点a,b,cを結んでできる三角形の重心Gの画像上の位置を算出する。重心算出部12は、他の血管像P2,P3……についても重心Gを算出する。このように、重心算出部12は、血管像上で探索された各特徴点にとっての重心(各特徴点を結んでできる図形の重心)である重心点の位置を一連の血管像P1,P2,P3……ごとに求める。
特徴点探索部11が探索した特徴点a,b,cの位置情報および重心算出部12が算出した重心Gの位置情報は、ベクトル群算出部13に送出される。ベクトル群算出部13は、図7に示すように、血管像P1で発見された特徴点a1,b1,c1とこれらにとっての重心G1を用いて3つのベクトルからなるベクトル群を生成する。1つ目のベクトルは重心G1を始点とし、特徴点a1を終点とするベクトルG1a1である。2つ目のベクトルは重心G1を始点とし、特徴点b1を終点とするベクトルG1b1である。3つ目のベクトルは重心G1を始点とし、特徴点c1を終点とするベクトルG1c1である。これらを合わせたのが血管像P1についてのベクトル群である。このベクトル群は、重心G1を基準とした各特徴点の位置を相対的に表したものとなっている。ベクトル群算出部13は、同様の動作を他の血管像P2,P3……にも行い、他の血管像P2,P3……についてのベクトル群も算出する。算出されたベクトル群は図示しない記憶部で記憶される。このように、ベクトル群算出部13は、血管像上の重心点を基準に特徴点の位置と方向を示すベクトルの算出を各特徴点について行うことで実現されるベクトル群の算出を一連の血管像ごとに行う。
これより、カテーテルによる冠動脈の施術中に行う動作について説明する。
X線撮影装置で生成された透視像動画は、透視像動画取得部20に入力される。透視像動画取得部20は、複数の血管像を取得した後に、被検体を撮影することで得られた透視像動画を取得する構成であり、本発明の現在画像取得手段に相当する。
透視像動画は、逐次的に特徴点探索部21に送出される。透視像動画は、説明の便宜上、X線撮影装置の全視野のうち、心臓の周辺部に位置づけられるとともに、血管像撮影のときと共通の固定枠内の動画であるものとする。特徴点探索部21は、透視像動画を構成する各フレームの一番新しく生成された最新フレームLについて動作する。特徴点探索部21は、上述の特徴点探索部11と同様の動作を行う。最新フレームLは、本発明の現在画像に相当する。最新フレームLは、被検体内に造影剤を導入しない状態で撮影された放射線画像である。
特徴点探索部21が探索した特徴点a,b,cの位置情報は、重心算出部22に送出される。重心算出部22は、透視像動画の最新フレームLで発見された特徴点a,b,cを結んでできる三角形の重心Gの画像上の位置を算出する。このように、重心算出部22は、上述の重心算出部12と同様の動作を行う。このように、重心算出部22は、フレーム上で探索された各特徴点にとっての重心(各特徴点を結んでできる図形の重心)である重心点の位置を求める。
特徴点探索部21が探索した特徴点a,b,cの位置情報および重心算出部22が算出した重心Gの位置情報は、ベクトル群算出部23に送出される。ベクトル群算出部23は、血管像P1で発見された特徴点a,b,cとこれらにとっての重心Gを用いて3つのベクトルからなるベクトル群を生成する。1つ目のベクトルは重心Gを始点とし、特徴点aを終点とするベクトルGaである。2つ目のベクトルは重心Gを始点とし、特徴点aを終点とするベクトルGbである。3つ目のベクトルは重心Gを始点とし、特徴点cを終点とするベクトルGcである。これらを合わせたのが血管像P1についてのベクトル群である。このベクトル群は、重心Gを基準とした各特徴点の位置を相対的に表したものとなっている。このように、ベクトル群算出部23は、上述のベクトル群算出部13と同様の動作を行う。
ベクトル群算出部23が算出した透視像動画の最新フレームLに係るベクトル群は、選出部31に送出される。選出部31は、図9に示すように図示しない記憶部に記憶されている血管像P1,P2,P3……に対応する各ベクトル群の中から最新フレームLに係るベクトル群に最も近いものを選出する。選出方法としては、具体的には、最新フレームLに係るベクトル群と血管像P1に係るベクトル群の類似度Kを算出し、以降、同じ動作を他の血管像P2,P3……に係るベクトル群についても行い、類似度Kの最も高いベクトル群を選出するというものである。このように、選出部31は、一連の血管像に係るベクトル群の中からフレームに係るベクトル群に最も類似したベクトル群を選出する。
選出部31により選出されたベクトル群はどの血管像に対応するのかを示す情報は、画像重畳部32に送出される。画像重畳部32は、図10に示すように、選出部31により選出されたベクトル群に対応する血管像P2を透視像動画の最新フレームLに重畳させる画像処理を実行する。この際、血管像P2の重心G2を最新フレームLの重心Gに平行移動して位置を合わせた上で最新フレームLに重畳させる。これで図1において説明した血管像の重畳動作が完了したことになる。このように、画像重畳部32は、選出されたベクトル群に係る血管像をフレームに重畳させる。
図11は、本発明の効果について説明している。いま血管像Pnと最新フレームLがあったとする。血管像Pnと最新フレームLには、心臓が最も拡大したときに撮影されたものである。したがって、本来ならば画像重畳部32により互いに重ねられるはずである。しかし、フレームに写り込む3つの特徴点を見比べるとそう簡単でないことが分かる。一方のフレームに写り込む像は、もう一方には上下左右に平行移動させたような関係となっているからである。この様な現象が起こるのは、被検体が呼吸しているからである。被検体が呼吸すると、全体が上下左右(特に上下)にスクロールするような像の変動が生じるのである。こうして、血管像Pnと最新フレームLとの間で特徴点の位置がずれてしまっている。であるにも関わらず、これらを一致しているものと判定するように画像処理装置に動作させるのは困難のように思われる。
12 重心算出部(画像上重心算出手段)
13 ベクトル群算出部(画像上ベクトル群算出手段)
21 特徴点探索部(フレーム上探索手段)
22 重心算出部(フレーム上重心算出手段)
23 ベクトル群算出部(フレーム上ベクトル群算出手段)
31 選出部(選出手段)
32 画像重畳部(画像重畳手段)
Claims (9)
- 周期性動作を伴う構造体を含む被検体を少なくとも前記周期性動作の1周期分に亘って撮影することで得られた複数の過去画像を取得する過去画像取得手段と、
前記複数の過去画像を取得した後に、前記被検体を撮影することで得られた現在画像を取得する現在画像取得手段と、
前記複数の過去画像及び前記現在画像のそれぞれについて、複数の特徴点を探索する画像上特徴点探索手段と、
特徴点群の画像上の位置を示す基準点から前記各特徴点までの距離と、前記基準点から前記各特徴点に向かう方向を前記現在画像と前記各過去画像との間で比較することで、前記現在画像が、前記複数の過去画像のいずれに対応するかを特定することにより、前記現在画像が、前記周期性動作のいずれの位相に位置するかを推定する位相特定手段と
を有することを特徴とする、画像処理装置。 - 請求項1に記載の画像処理装置において、
前記画像上特徴点探索手段は、対象となる画像よりも前の画像との差分画像において前記複数の特徴点を探索することを特徴とする、画像処理装置。 - 請求項1に記載の画像処理装置において、
前記過去画像は、前記被検体内に造影剤を導入した状態で撮影された放射線画像を含み、
前記現在画像は、前記被検体内に造影剤を導入しない状態で撮影された放射線画像であって、
前記画像上特徴点探索手段は、前記過去画像中の造影剤の陰影が位置する部分を避けた領域を探索することを特徴とする、画像処理装置。 - 請求項1に記載の画像処理装置において、
前記距離は、各特徴点の重心位置から各特徴点までの相対距離であることを特徴とする、画像処理装置。 - 請求項1に記載の画像処理装置において、
前記位相特定手段は、各特徴点の重心位置から各特徴点へのベクトルにより前記距離および前記方向を比較することを特徴とする、画像処理装置。 - 請求項1から請求項5の何れかに記載の画像処理装置であって、
推定された位相に対応する前記過去画像と、前記現在画像とを重畳した画像を生成する画像重畳手段を更に有することを特徴とする、画像処理装置。 - 請求項1から請求項6の何れかに記載の画像処理装置であって、
前記過去画像取得手段は、周期性動作を伴う構造体を含む被検体を少なくとも前記周期性動作の2周期分以上に亘って撮影することで得られた複数の過去画像を取得するとともに、前記特定された位相と同位相の複数の過去画像から選択した画像と、前記現在画像とを重畳する画像重畳手段を更に有することを特徴とする、画像処理装置。 - 請求項1から請求項7の何れかに記載の画像処理装置であって、
前記複数の特徴点は、3点以上であることを特徴とする、画像処理装置。 - 請求項1から請求項8の何れかに記載の画像処理装置を備えることを特徴とする、放射線撮影装置。
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