JP2022106600A - Medical image diagnostic apparatus and medical image processing apparatus - Google Patents
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Images
Abstract
Description
本明細書及び図面に開示の実施形態は、医用画像診断装置および医用画像処理装置に関する。 The embodiments disclosed in the present specification and drawings relate to a medical diagnostic imaging apparatus and a medical imaging apparatus.
従来、X線CT(Computed Tomography)装置等の医用画像診断装置による撮影において、寝台に横臥した状態の被検体を撮影する技術と、立位または座位の状態の被検体を撮影する技術とが知られている。横臥状態と、立位または座位の状態とでは、被検体への重力の影響が異なる。このため、一般に、医師または技師等が病変部の重症度の判定をするために、異なる姿勢で撮影された複数の医用画像の比較結果を参考にする場合がある。 Conventionally, in imaging with a medical image diagnostic device such as an X-ray CT (Computed Tomography) device, the technique of photographing a subject lying on a bed and the technique of photographing a subject in a standing or sitting position are known. Has been done. The effect of gravity on the subject differs between the lying state and the standing or sitting state. Therefore, in general, a doctor, a technician, or the like may refer to a comparison result of a plurality of medical images taken in different postures in order to determine the severity of the lesion.
しかしながら、異なる姿勢で撮影された複数の医用画像を目視で比較する場合、判別の精度が医師または技師等の経験または能力に依存するため、高精度の判別が困難な場合もあった。 However, when visually comparing a plurality of medical images taken in different postures, it may be difficult to make a highly accurate discrimination because the accuracy of the discrimination depends on the experience or ability of a doctor or a technician.
本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、異なる姿勢で撮影された複数の医用画像の比較結果の把握を容易にすることである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。 One of the problems to be solved by the embodiments disclosed in the present specification and the drawings is to facilitate grasping the comparison result of a plurality of medical images taken in different postures. However, the problems to be solved by the embodiments disclosed in the present specification and the drawings are not limited to the above problems. It is also possible to position the problem corresponding to each effect of each configuration shown in the embodiment described later as another problem.
実施形態に係る医用画像診断装置は、取得部と、特定部と、出力部とを備える。取得部は、第1の姿勢状態の被検体に対応する第1の医用画像データと、第1の姿勢状態とは異なる第2の姿勢状態の被検体に対応する第2の医用画像データとの少なくとも1方をスキャンにより取得する。特定部は、第1の医用画像データと第2の医用画像データとに基づいて、第1の医用画像データまたは第2の医用画像データ中の注目領域を特定する。出力部は、注目領域に関する情報を出力する。 The medical image diagnostic apparatus according to the embodiment includes an acquisition unit, a specific unit, and an output unit. The acquisition unit includes first medical image data corresponding to the subject in the first posture state and second medical image data corresponding to the subject in the second posture state different from the first posture state. At least one is obtained by scanning. The identification unit identifies a region of interest in the first medical image data or the second medical image data based on the first medical image data and the second medical image data. The output unit outputs information about the region of interest.
以下、図面を参照しながら、医用画像診断装置および医用画像処理装置の実施形態について詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the medical image diagnostic apparatus and the medical image processing apparatus will be described in detail with reference to the drawings.
(第1の実施形態)
図1は、第1の実施形態に係るX線CT(Computed Tomography)装置1の一例を示すブロック図である。X線CT装置1は、本実施形態における医用画像診断装置及び医用画像処理装置の一例である。
(First Embodiment)
FIG. 1 is a block diagram showing an example of an X-ray CT (Computed Tomography)
本実施形態のX線CT装置1は、被検体の複数の異なる姿勢状態に対応可能である。例えば、本実施形態のX線CT装置1は、被検体を臥位状態、立位状態、および座位状態でスキャンすることができる。臥位状態は、本実施形態における第1の姿勢状態の一例である。また、立位状態および座位状態は、本実施形態における第2の姿勢状態の一例である。立位状態と座位状態の両方でスキャンすることは必須ではなく、例えば、X線CT装置1は臥位状態に加えて、立位状態または座位状態のいずれか一方に対応していても良い。
The
図1に示すように、X線CT装置1は、架台装置10と、コンソール装置40とを備える。また、図1では図示を省略しているが、X線CT装置1は、被検体を載置する寝台装置をさらに備える。寝台装置は、X線CT装置1の構成に含まれても良いし、X線CT装置1外の構成としても良い。また、X線CT装置1は、立位撮像の際に、患者を支持する患者支持機構を備えても良い。患者支持機構は、臥位CTにおける寝台装置の天板に相当する。患者支持機構は、床面に固定可能な台でも良いし、患者を支持したまま移動可能であっても良い。また、患者支持機構は、寝台装置を兼ねても良い。また、X線CT装置1は、立位撮像用の患者支持機構を備えなくとも良い。
As shown in FIG. 1, the
架台装置10は、架台本体11と、支持部12と、制御装置17とを有する。なお、図1にて示すX線CT装置1の構成はあくまで一例であり、図示した構成に限定されるものではない。
The
なお、本実施形態では、なお、本実施形態では、非チルト状態での回転フレーム130の回転軸C0の長手方向をZ軸方向、Z軸方向に直交しかつ回転中心から回転フレーム130を支持する支持部12に向かう方向をX軸、当該Z軸及びX軸と直交する方向をY軸とそれぞれ定義するものとする。本実施形態においては、架台装置10が非チルト状態の場合は、図1に示すように、回転軸C0の長手方向が床面に対し垂直になる。なお、図1におけるX軸、Y軸、及びZ軸の定義はあくまで一例であり、互いに直交する任意の3軸方向をX軸、Y軸、及びZ軸として定義することも可能である。
In the present embodiment, in the present embodiment, the longitudinal direction of the rotation axis C0 of the
架台本体11は、被検体の撮像部位を収容するための開口13を有する。また、架台本体11は、X線管14と、X線検出器15と、X線高電圧装置16と、制御装置17と、DAS(Data Acquisition System)18と、回転フレーム130とを有する。なお、架台本体11は、撮像機器又は撮像部とも呼ばれる。
The gantry
X線管14は、X線高電圧装置16からの高電圧の印加により、陰極(フィラメント)から陽極(ターゲット)に向けて熱電子を照射することで、X線を発生する真空管である。例えば、X線管14には、回転する陽極に熱電子を照射することでX線を発生させる回転陽極型のX線管がある。なお、X線管14の近傍には、X線管14から照射されたX線量を調節するためのウェッジ(ウェッジフィルタ又はボウタイフィルタとも呼ばれる)や、ウェッジを透過したX線の照射範囲を絞り込むためのコリメータ(X線絞りとも呼ばれる)が設けられる。
The
X線検出器15は、X線管14から照射され、被検体Pを通過したX線を検出し、当該X線量に対応した電気信号をDAS18へと出力する。X線検出器15は、例えば、X線管14の焦点を中心として1つの円弧に沿ってチャネル方向に複数のX線検出素子が配列された複数のX線検出素子列を有する。X線検出器15は、例えば、チャネル方向に複数のX線検出素子が配列されたX線検出素子列がスライス方向(列方向、row方向)に複数配列された構造を有する。
The
また、X線検出器15は、例えば、グリッドと、シンチレータアレイと、光センサアレイとを有する間接変換型の検出器である。シンチレークアレイは、複数のシンチレータを有し、シンチレータは入射X線量に応じた光子量の光を出力するシンチレータ結晶を有する。グリッドは、シンチレータアレイのX線入射側の面に配置され、散乱X線を吸収する機能を有するX線遮蔽板を有する。なお、グリッドはコリメータ(1次元コリメータ又は2次元コリメータ)と呼ばれる場合もある。光センサアレイは、シンチレータからの光量に応じた電気信号に変換する機能を有し、例えば、光電子増倍管(フォトマルチプライヤー:PMT)等の光センサを有する。なお、X線検出器15は、入射したX線を電気信号に変換する半導体素子を有する直接変換型の検出器であっても構わない。
Further, the
なお、X線管14及びX線検出器15は、回転フレーム130に設けられる。回転フレーム130は、X線管14とX線検出器15とを対向支持する円環状のフレームであり、回転軸C0を中心としてX線管14とX線検出器15とを回転させる。なお、回転フレーム130は、X線管14とX線検出器15に加えて、X線高電圧装置16やDAS18を更に備えて支持する。回転フレーム130は架台装置10の非回転部分(例えば固定フレーム。図1での図示は省略している)により回転可能に支持される。回転フレーム130は、回転機構により回転させられる。回転機構は、例えば回転駆動力を生ずるモータと、当該回転駆動力を回転フレーム130に伝達して回転させるベアリングとを含む。モータは例えば当該非回転部分に設けられ、ベアリングは回転フレーム130及び当該モータと物理的に接続され、モータの回転力に応じて回転フレーム130が回転する。
The
回転フレーム130と非回転部分にはそれぞれ、非接触方式または接触方式の通信回路が設けられ、これにより回転フレーム130に支持されるユニットと当該非回転部分あるいは架台装置10の外部装置との通信が行われる。例えば非接触の通信方式として光通信を採用する場合、DAS18が生成した検出データは、回転フレーム130に設けられた発光ダイオード(LED)を有する送信機から光通信によって架台装置10の非回転部分に設けられた、フォトダイオードを有する受信機に送信され、さらに送信器により当該非回転部分からコンソール装置40へと転送される。なお通信方式としては、この他に容量結合式や電波方式などの非接触型のデータ伝送の他、スリップリングと電極ブラシを使った接触型のデータ伝送方式を採用しても構わない。また、回転フレーム130は、回転部の一例である。
Non-contact or contact communication circuits are provided in the
X線高電圧装置16は、変圧器(トランス)及び整流器等の電気回路を有し、X線管14に印加する高電圧を発生する機能を有する高電圧発生装置と、X線管14が照射するX線に応じた出力電圧の制御を行うX線制御装置とを有する。高電圧発生装置は、変圧器方式であってもよいし、インバータ方式であっても構わない。なお、X線高電圧装置16は、回転フレーム130に設けられてもよいし、架台装置10の固定フレーム側に設けられても構わない。なお、固定フレームは回転フレーム130を回転可能に支持するフレームである。
The X-ray high-
DAS18は、X線検出器15の各X線検出素子から出力される電気信号に対して増幅処理を行う増幅器と、電気信号をデジタル信号に変換するA/D変換器とを有し、検出データを生成する。DAS18が生成した検出データは、コンソール装置40へと転送される。また、DAS18は、データ収集部の一例である。
The
支持部12は、架台本体11を移動可能及び傾斜可能に支持する構造体(支柱)であり、架台本体11を支持するための柱形状のフレームにより構成される。なお、支持部12は、架台支持部または支柱とも呼ばれる。また、図1では、X線CT装置1が1本の支持部12を備える場合を示したが、X線CT装置1は、2本以上の支持部12を備えても良い。
The
制御装置17は、CPU(Central Processing Unit)等を有する処理回路と、架台本体11の移動及び傾斜を行うためのモータ及びアクチュエータ等の駆動機構とを有する。制御装置17は、架台装置10及びコンソール装置40に取り付けられた入力装置(後述する入力インターフェース43等)からの入力信号を受けて、架台装置10の動作制御を行う機能を有する。例えば、制御装置17は、入力信号を受けて回転フレーム130を回転させる制御や、架台本体11の移動(上下動)やチルトの制御を行う。なお、架台本体11の移動やチルトの制御は、架台装置10に取り付けられた入力インターフェースによって入力される情報(移動距離、チルト角度など)に応じて実行される。
The control device 17 includes a processing circuit having a CPU (Central Processing Unit) and the like, and a drive mechanism such as a motor and an actuator for moving and tilting the gantry
なお、制御装置17は、架台装置10に設けられても良いし、コンソール装置40に設けられても良い。架台装置10に設けられる場合、制御装置17は、架台本体11に設けられても良いし、支持部12に設けられても良いし、架台本体11及び支持部12とは異なる個別の筐体に設けられても良い。
The control device 17 may be provided in the
ここで、X線CT装置1が被検体を立位状態または座位状態でスキャンする場合の架台装置10の向きについて説明する。図2は、被検体Pの立位状態の一例を示す図である。また、図3は、被検体Pの座位状態の一例を示す図である。立位状態とは、被検体Pが、X線CT装置1が設置された床面または患者支持機構の上に起立した状態である。また、座位状態とは、被検体Pが車椅子または椅子(以下、車椅子等という)に座った状態である。立位状態および座位状態においては、被検体Pには重力方向に体重負荷がかかる。
Here, the orientation of the
図4は、第1の実施形態に係る立位状態または座位状態でのスキャン時における架台装置10の外観の一例を示す図である。X線CT装置1が立位状態または座位状態の被検体Pをスキャンする場合には、図4に示すように、架台装置10の開口13が上方向および下方向を向く。被検体Pは、立位状態または座位状態で架台装置10の下側から開口13内に入る。なお、床面上に被検体Pに対して架台装置10が降下することによって被検体Pが開口13内に入っても良いし、被検体Pを支持する台が上昇して被検体Pが開口13内に入っても良い。
FIG. 4 is a diagram showing an example of the appearance of the
また、X線CT装置1が被検体Pを臥位状態でスキャンする場合について説明する。図5は、被検体Pの臥位状態の一例を示す図である。臥位状態は、被検体Pが不図示の寝台上に横臥した状態である。
Further, a case where the
図6は、第1の実施形態に係る臥位状態でのスキャン時における架台装置10の外観の一例を示す図である。図6に示す架台装置10は、図4に示した向きから90度チルトしている。このため、図6に示すように、架台装置10の開口13が側方を向いている。この場合、架台装置10は、回転軸C1を中心としてX線管14とX線検出器15とを回転させる。被検体Pは、寝台の上に載置された状態で、架台装置10の側方から開口13内に入る。
FIG. 6 is a diagram showing an example of the appearance of the
なお、スキャン時の被検体の姿勢状態は、臥位状態、立位状態、および座位状態に限定されるものではない。例えば、X線CT装置1は、架台装置10および寝台装置を斜めに傾斜させた状態で、斜めに傾いた姿勢状態の被検体Pをスキャンしても良い。
The posture state of the subject at the time of scanning is not limited to the lying state, the standing state, and the sitting state. For example, the
図1に戻り、コンソール装置40は、メモリ41と、ディスプレイ42と、入力インターフェース43と、処理回路44とを有する。なお、コンソール装置40は架台装置10とは別体として説明するが、架台装置10にコンソール装置40又はコンソール装置40の各構成要素の一部が含まれてもよい。
Returning to FIG. 1, the
メモリ41は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等により実現される。メモリ41は、例えば、投影データや再構成画像データを記憶する。また、メモリ41は、記憶部の一例である。なお、メモリ41は、X線CT装置1の外部に設けられても良い。
The memory 41 is realized by, for example, a RAM (Random Access Memory), a semiconductor memory element such as a flash memory, a hard disk, an optical disk, or the like. The memory 41 stores, for example, projection data and reconstructed image data. The memory 41 is an example of a storage unit. The memory 41 may be provided outside the
ディスプレイ42は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ42は、処理回路44によって生成された医用画像(CT画像)や、操作者からの各種操作を受け付けるためのGUI(Graphical User Interface)等を出力する。例えば、ディスプレイ42は、液晶ディスプレイやCRT(Cathode Ray Tube)ディスプレイである。また、ディスプレイ42は、架台装置10に設けられてもよい。また、ディスプレイ42は、デスクトップ型でもよいし、コンソール装置40本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。また、ディスプレイ42は、表示部の一例である。また、ディスプレイ42は、X線CT装置1の外部に設けられても良い。
The
入力インターフェース43は、操作者からの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路44に出力する。例えば、入力インターフェース43は、投影データを収集する際の収集条件や、CT画像を再構成する際の再構成条件、CT画像から後処理画像を生成する際の画像処理条件等を操作者から受け付ける。例えば、入力インターフェース43は、トラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、及び音声入力回路等によって実現される。
The input interface 43 receives various input operations from the operator, converts the received input operations into electric signals, and outputs the received input operations to the
入力インターフェース43は処理回路44に接続されており、操作者から受け取った入力操作を電気信号へ変換し制御回路へと出力する。なお、本明細書において入力インターフェース43はマウス、キーボードなどの物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、装置とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を制御回路へ出力する電気信号の処理回路も入力インターフェース43の例に含まれる。
The input interface 43 is connected to the
マウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン。ジョイスティック等により実現される。また、入力インターフェース43は、架台装置10に設けられてもよい。また、入力インターフェース43は、コンソール装置40本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されても構わない。また、入力インターフェース43は、入力部の一例である。
Mouse, keyboard, trackball, switches, buttons. It is realized by a joystick or the like. Further, the input interface 43 may be provided in the
処理回路44は、X線CT装置1全体の動作を制御する。より詳細には、処理回路44は、メモリ41からプログラムを読み出し、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である。本実施形態の処理回路44は、例えば、システム制御機能441、前処理機能442、再構成処理機能443、画像処理機能444、生成機能446、特定機能447、出力機能448、及び受付機能449を備える。システム制御機能441は、システム制御部の一例である。前処理機能442は、前処理部の一例である。再構成処理機能443は、再構成処理部の一例である。画像処理機能444は、画像処理部の一例である。生成機能446は、生成部の一例である。特定機能447は、特定部の一例である。出力機能448は、出力部の一例である。受付機能449は、受付部の一例である。また、処理回路44は、処理部の一例である。
The
ここで、例えば、処理回路44の構成要素であるシステム制御機能441、前処理機能442、再構成処理機能443、画像処理機能444、生成機能446、特定機能447、出力機能448、及び受付機能449の各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態でメモリ41に記憶されている。処理回路44は、プロセッサである。例えば、処理回路44は、プログラムをメモリ41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。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路44は、図1の処理回路44内に示された各機能を有することとなる。なお、図1においては単一のプロセッサにシステム制御機能441、前処理機能442、再構成処理機能443、画像処理機能444、生成機能446、特定機能447、出力機能448、及び受付機能449にて行われる処理機能が実現されるものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路44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機能を実現するものとしても構わない。また、図1においては単一のメモリ41が各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明したが、複数のメモリを分散して配置して、処理回路44は個別のメモリから対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。
Here, for example, a
上記の説明では、「プロセッサ」が各機能に対応するプログラムをメモリ41から読み出して実行する例を説明したが、実施形態はこれに限定されない。本実施形態において、「プロセッサ」という文言は、例えば、CPU(Central Processing Unit )、GPU(Graphics Processing Unit)、特定用途向け集積回路(Application Specific Integrated Circuit:ASIC)、プログラマブル論理デバイス(例えば、単純プログラマブル論理デバイス(Simple Programmable Logic Device:SPLD)、複合プログラマブル論理デバイス(Complex Programmable Logic Device :CPLD)、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ(Field Programmable Gate Array:FPGA))等の回路を意味する。プロセッサが例えばCPUである場合、プロセッサはメモリに保存されたプログラムを読み出して実行することで機能を実現する。一方、プロセッサがASICである場合、メモリ41にプログラムを保存する代わりに、当該機能がプロセッサの回路内に論理回路として直接組み込まれる。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて1つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、図1における複数の構成要素を1つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。 In the above description, an example in which the "processor" reads a program corresponding to each function from the memory 41 and executes the program has been described, but the embodiment is not limited to this. In the present embodiment, the word "processor" refers to, for example, a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), an application specific integrated circuit (ASIC), and a programmable logic device (for example, a simple programmable device). It means a circuit such as a logical device (Simple Programmable Logic Device: SPLD), a complex programmable logic device (CPD), and a field programmable gate array (FPGA). When the processor is, for example, a CPU, the processor realizes a function by reading and executing a program stored in a memory. On the other hand, when the processor is an ASIC, instead of storing the program in the memory 41, the function is directly incorporated as a logic circuit in the circuit of the processor. It should be noted that each processor of the present embodiment is not limited to the case where each processor is configured as a single circuit, and a plurality of independent circuits may be combined to form one processor to realize its function. good. Further, the plurality of components in FIG. 1 may be integrated into one processor to realize the function.
システム制御機能441は、後述の受付機能449が入力インターフェース43を介して操作者から受け付けた入力操作に基づいて、処理回路44の各種機能を制御する。また、システム制御機能441は、操作者により指定された撮像条件でデータの収集処理が実行されるように、架台装置10の動作を制御する。例えば、システム制御機能441は、架台装置10の向きを変更するように制御することで、被検体Pを複数の異なる姿勢状態でスキャンさせる。
The
本実施形態においては、前処理機能442、再構成処理機能443、及び画像処理機能444の機能を、総称して、取得機能445という。取得機能445は、取得部の一例である。取得機能445は、第1の姿勢状態の被検体Pに対応する第1の医用画像データと、第1の姿勢状態とは異なる第2の姿勢状態の被検体Pに対応する第2の医用画像データとの少なくとも1方をスキャンにより取得する。本実施形態においては、第1の医用画像データ及び第2の医用画像データは、X線CT装置1によって被検体PがスキャンされたCT画像データである。
In the present embodiment, the functions of the
より詳細には、本実施形態においては、取得機能445は、第1の医用画像データと第2の医用画像データの両方をスキャンにより取得する。
More specifically, in the present embodiment, the
具体的には、前処理機能442は、DAS18から出力された検出データに対して対数変換処理やオフセット補正処理、チャネル間の感度補正処理、ビームハードニング補正等の前処理を施したデータを生成する。なお、前処理前のデータ(検出データ)および前処理後のデータを総称して投影データと称する場合もある。
Specifically, the
再構成処理機能443は、前処理機能442にて生成された投影データに対して、フィルタ補正逆投影法や逐次近似再構成法等を用いた再構成処理を行ってCT画像データを生成する。CT画像データは、本実施形態における医用画像データの一例である。
The
画像処理機能444は、入力インターフェース43を介して操作者から受け付けた入力操作に基づいて、再構成処理機能443によって生成されたCT画像データを公知の方法により、任意断面の断層像データや3次元画像データに変換する。なお、3次元画像データの生成は再構成処理機能443が直接行っても構わない。
The
本実施形態においては、第1の姿勢状態の被検体Pがスキャンされた第1の医用画像データは、例えば、臥位状態の被検体PがスキャンされたCT画像データである。以下、臥位状態の被検体PがスキャンされたCT画像データを臥位画像データという。 In the present embodiment, the first medical image data obtained by scanning the subject P in the first posture state is, for example, CT image data obtained by scanning the subject P in the lying position. Hereinafter, the CT image data obtained by scanning the subject P in the lying position is referred to as the lying image data.
また、第2の姿勢状態の被検体Pがスキャンされた第2の医用画像データは、例えば、立位状態または座位状態の被検体PがスキャンされたCT画像データである。以下、立位状態の被検体PがスキャンされたCT画像データを立位画像データ、座位状態の被検体PがスキャンされたCT画像データを座位画像データという。 Further, the second medical image data in which the subject P in the second posture state is scanned is, for example, CT image data in which the subject P in the standing state or the sitting state is scanned. Hereinafter, the CT image data obtained by scanning the subject P in the standing state is referred to as standing image data, and the CT image data obtained by scanning the subject P in the sitting state is referred to as sitting image data.
図7は、第1の実施形態に係る臥位画像データ70の一例を示す図である。図7に示す例では、臥位画像データ70は、被検体Pの仙骨、第5腰椎(L5)、及び第4腰椎(L4)が描出されたサジタル画像データである。
FIG. 7 is a diagram showing an example of the lying
なお、本実施形態においては、後述する臥位画像データ70と立位画像データまたは座位画像データとの比較のため、臥位画像データ70、立位画像データ及び座位画像データの撮像断面は、立位画像データ及び座位画像データのスキャン時の重力方向に沿った方向の断面とする。換言すれば、臥位画像データ70、立位画像データ及び座位画像データは、サジタル画像データまたはコロナル画像データである。
In this embodiment, for comparison between the lying
なお、撮像範囲、撮像断面の位置、CT画像データの形式は、図7に示す例に限定されるものではない。例えば、臥位画像データ70、立位画像データ、及び座位画像データは、3次元画像データであっても良い。
The imaging range, the position of the imaging cross section, and the format of the CT image data are not limited to the example shown in FIG. For example, the lying
図8は、第1の実施形態に係る立位画像データ80の一例を示す図である。立位画像データ80の撮像範囲及び撮像断面位置は、臥位画像データ70と同じである。なお、本実施形態では立位画像データ80を例として説明するが、座位画像データの場合も同様である。
FIG. 8 is a diagram showing an example of the standing
なお、前処理機能442、再構成処理機能443、及び画像処理機能444に加えて、システム制御機能441も、取得機能445に含まれても良い。
In addition to the
図1に戻り、生成機能446は、第1の医用画像データに対して第2の姿勢状態に基づいた変換処理を施すことで、変換画像データを生成する。本実施形態においては、生成機能446は、臥位画像データ70に対して、立位状態に基づいた変換処理を施すことにより、臥位画像データ70から立位画像相当のCT画像データを生成する。当該変換により生成されたCT画像データを、変換立位画像データという。変換立位画像データは、本実施形態における変換画像データの一例である。
Returning to FIG. 1, the
図9は、第1の実施形態に係る変換処理の一例を示す図である。図9に示すように、生成機能446は、例えば、臥位画像データ70から、変換立位画像データ71を生成する。より詳細には、生成機能446は、臥位画像データ70に対して重力方向に基づいた変換処理を施すことで、変換立位画像データ71を生成する。重力方向に基づいた変換処理とは、例えば、重力方向に係る負荷に基づく被検体Pの撮像部位の位置または形状の変化の影響を加えた線形変換処理である。被検体Pが臥位状態から立位状態になった場合、被検体Pの体軸方向に沿って重力による負荷がかかることにより、被検体Pの骨や軟骨等の身体組織の位置または形状が変化する。
FIG. 9 is a diagram showing an example of the conversion process according to the first embodiment. As shown in FIG. 9, the
また、実際には、被検体Pの骨や軟骨等の身体組織に病変部があると、病変部と病変部以外とでは体重負荷による重力方向の変形の度合が異なる場合がある。生成機能446による変換では、このような病変部等に起因する体重負荷の影響の不均等性を考慮しない。換言すれば、変換立位画像データ71は、病変部等に起因する体重負荷の影響の不均等性が生じていない、理想上の立位画像データである。
Further, in reality, if there is a lesion in a body tissue such as bone or cartilage of the subject P, the degree of deformation in the direction of gravity due to the weight load may differ between the lesion and the non-lesion. The conversion by the
図1に戻り、特定機能447は、第1の医用画像データと第2の医用画像データとに基づいて、第1の医用画像データまたは第2の医用画像データ中の注目領域を特定する。本実施形態においては、第1の医用画像データに基づく処理とは、第1の医用画像データからから生成された変換画像データに基づく処理を含む。
Returning to FIG. 1, the
本実施形態においては、特定機能447は、変換立位画像データ71と立位画像データ80とに基づいて、注目領域を特定する。
In the present embodiment, the
本実施形態において、注目領域は、変換立位画像データ71と立位画像データ80とで差異が生じている差分領域である。
In the present embodiment, the region of interest is a difference region in which there is a difference between the converted standing image data 71 and the standing
図10は、第1の実施形態に係る差分領域データ90の一例を示す図である。差分領域データ90は、変換立位画像データ71と立位画像データ80との差分を示す画像データである。特定機能447は、図10に示すように、変換立位画像データ71と立位画像データ80との差分情報を抽出し、当該差分情報に基づいて注目領域を特定する。
FIG. 10 is a diagram showing an example of the
図10に示す例では、変換立位画像データ71と立位画像データ80とでは、第4腰椎と第5腰椎との間の骨組織の形状に差異が生じている。当該差異は、例えば、被検体Pが立位状態になった場合に、病変部が体重による負荷で重力方向に圧迫されて形状が変化したことによって生じる。
In the example shown in FIG. 10, there is a difference in the shape of the bone tissue between the 4th lumbar vertebra and the 5th lumbar vertebra between the converted standing image data 71 and the standing
例えば、差分領域データ90内の第1の差分領域917は、変換立位画像データ71には骨組織が描出されているが立位画像データ80には骨組織が描出されていない領域である。また、第2の差分領域918は、立位画像データ80には骨組織が描出されているが変換立位画像データ71には骨組織が描出されていない領域である。以下、第1の差分領域917と第2の差分領域918とを総称する場合には、単に差分領域91という。差分情報は、例えば、変換立位画像データ71または立位画像データ80における差分領域91の位置及び範囲を示す情報である。
For example, the
白色の非差分領域901は、第1の差分領域917と第2の差分領域918とに囲まれた領域であるが、変換立位画像データ71と立位画像データ80との両方に骨組織が描出されている領域である。また、黒色の背景領域902は、変換立位画像データ71と立位画像データ80とで差異がない領域である。
The white
図10に示す例では、第1の差分領域917と第2の差分領域918とを総称して、差分領域91という。当該差分領域91は、注目領域の一例である。
In the example shown in FIG. 10, the
図10では、差分領域91は、変換立位画像データ71および立位画像データ80の2次元画像上の画像領域とする。例えば、変換立位画像データ71と立位画像データ80とが、被検体Pのサジタル断面が描出された2次元画像データである場合、特定機能447は、変換立位画像データ71と立位画像データ80の差分を画像処理により特定する。特定機能447による差分の特定の手法は公知の画像処理の手法を採用可能である。サジタル断面は、本実施形態における第1の撮像断面の一例である。なお、変換立位画像データ71および立位画像データ80が3次元画像データである場合、差分領域91は3次元領域でも良い。
In FIG. 10, the difference region 91 is an image region on the two-dimensional image of the converted standing image data 71 and the standing
図1に戻り、出力機能448は、注目領域に関する情報を出力する。本実施形態においては、出力機能448は、注目領域、すなわち差分領域91を示す差分領域画像を、ディスプレイ42に表示させる。差分領域画像は、本実施形態における注目領域に関する情報、及び注目領域を示す画像の一例である。
Returning to FIG. 1, the
より詳細には、出力機能448は、差分領域91を示す差分領域画像、変換立位画像データ71に基づく変換立位画像、及び立位画像データ80に基づく立位画像を並べて、ディスプレイ42に表示させる。変換立位画像は、本実施形態における変換画像の一例である。立位画像は、第2の医用画像の一例である。以下、差分領域画像、変換立位画像、及び立位画像が並べて表示された画面を、比較画面という。
More specifically, the
図11は、第1の実施形態に係る比較画面420の一例を示す図である。図11に示すように、比較画面420は、差分領域画像900と、変換立位画像710と、立位画像800とが並べて表示されている。また、差分領域画像900上では、第1の差分領域917と第2の差分領域918とがそれぞれ異なる表示態様で表示される。例えば、第1の差分領域917と第2の差分領域918とは異なる色でそれぞれ表示されても良い。
FIG. 11 is a diagram showing an example of the
なお、図11に示すように、変換立位画像710が被検体Pが臥位状態でスキャンされた臥位画像データ70に基づく画像であることをユーザが容易に把握できるように、変換立位画像710の近傍に「臥位」と表示されても良い。また、図11に示す例では、立位画像800の近傍にも「立位」と表示されている。
As shown in FIG. 11, the conversion standing image 710 is a conversion standing image so that the user can easily grasp that the subject P is an image based on the lying
また、出力機能448は、変換立位画像710または立位画像800上の差分領域91に相当する箇所を示す画像を表示しても良い。図11に示す例では、出力機能448は、立位画像800上の差分領域91に相当する箇所を示す矢印画像801を、立位画像800上に表示させている。
Further, the
また、出力機能448は、変換立位画像710及び立位画像800上の差分領域画像900に対応する位置をユーザが把握しやすくするために、差分領域画像900と変換立位画像710及び立位画像800との位置関係を示す補助線930a,930bを表示させても良い。
Further, the
医師または技師等は、比較画面420を視認することにより、体重負荷による影響を受けた部位の位置及び大きさを容易に把握することができる。例えば、医師または技師等は、比較画面420から把握した体重負荷による影響を受けた部位の位置及び大きさに基づいて、被検体Pの病変部の重症度を判定する。
By visually recognizing the
なお、出力機能448による出力の手法はディスプレイ42への表示に限定されるものではない。例えば、出力機能448は、差分領域画像900と、変換立位画像710と、立位画像800とを他の情報処理装置に送信しても良い。
The output method by the
図1に戻り、受付機能449は、入力インターフェース43を介して、ユーザによる各種の操作を受け付ける。例えば、受付機能449は、ユーザによる架台装置10の向きやその他の撮像条件の指定を受け付ける。
Returning to FIG. 1, the
次に、以上のように構成されたX線CT装置1による、異なる姿勢状態でスキャンされた画像データを比較する処理の流れについて説明する。
Next, a flow of processing for comparing image data scanned in different posture states by the
図12は、第1の実施形態に係る処理の流れの一例を示す図である。 FIG. 12 is a diagram showing an example of a processing flow according to the first embodiment.
まず、X線CT装置1のシステム制御機能441は、架台装置10の動作を制御して、臥位状態の被検体Pをスキャンする臥位スキャンを実行する(S1)。臥位スキャンによって収集された検出データは、DAS18からコンソール装置40へと転送される。
First, the
次に、システム制御機能441は、架台装置10の動作を制御して、立位状態の被検体Pをスキャンする立位スキャンを実行する(S2)。立位スキャンによって収集された検出データは、DAS18からコンソール装置40へと転送される。なお、図12に示す例では先に臥位スキャンを実行したが、立位スキャンが先でも良い。
Next, the
そして、取得機能445は、臥位スキャンに基づく臥位画像データ70を取得する(S3)。より詳細には、前処理機能442がシステム制御機能441によって実行された臥位スキャンによって収集された検出データに前処理を施し、再構成処理機能443が前処理が施されたデータを再構成処理する。そして、画像処理機能444が、再構成処理されたデータから臥位画像データ70を生成する。
Then, the
次に、生成機能446は、臥位画像データ70から変換立位画像データ71を生成する(S4)。
Next, the
また、取得機能445は、立位スキャンに基づく立位画像データ80を取得する(S5)。より詳細には、前処理機能442がシステム制御機能441によって実行された立位スキャンによって収集された検出データに前処理を施し、再構成処理機能443が前処理が施されたデータを再構成処理する。そして、画像処理機能444が、再構成処理されたデータから立位画像データ80を生成する。
Further, the
そして、特定機能447は、変換立位画像データ71と立位画像データ80との差分情報を抽出し、当該差分情報に基づいて注目領域を特定する(S6)。本実施形態においては、注目領域は、差分領域91である。
Then, the
そして、特定機能447は、注目領域を示す画像データ、すなわち差分領域91を示す差分領域データ90を生成する(S7)。
Then, the
そして、出力機能448は、差分領域画像900と、変換立位画像710と、立位画像800とが並べて表示する比較画面420をディスプレイ42に表示させる(S8)。ここで、このフローチャートの処理は終了する。
Then, the
このように、本実施形態のX線CT装置1は、臥位画像データ70と立位画像データ80をスキャンにより取得し、臥位画像データ70と立位画像データ80とに基づいて、臥位画像データ70または立位画像データ80中の注目領域を特定し、当該注目領域に関する情報を出力する。このため、本実施形態のX線CT装置1によれば、異なる姿勢で撮影された複数の医用画像の比較結果を、医師または技師等が容易に把握することができる。
As described above, the
例えば、整形外科の分野において、医師または技師等は、異なる姿勢状態の被検体Pのスキャンによる異なるCT画像データを比較することにより、病変部の位置の特定、または病変部の重症度の判定をする場合がある。このような場合において、医師または技師等が単に臥位画像データ70と立位画像データ80とを個別に目視するだけでは、画像比較の精度が医師または技師等の能力に依存するため、判定結果にバラつきが生じたり、客観性が乏しい場合があった。これに対して、本実施形態のX線CT装置1によれば、臥位画像データ70と立位画像データ80とに基づく注目領域に関する情報を出力することにより、医師または技師等が臥位画像データ70と立位画像データ80との差異を目視で確認しなくとも、病変部の位置または病変部の重症度の判定に関する有益な情報を容易に把握することができる。
For example, in the field of orthopedics, a doctor or a technician, for example, identifies the position of a lesion or determines the severity of the lesion by comparing different CT image data obtained by scanning subjects P in different postures. May be done. In such a case, if the doctor or the technician or the like simply visually observes the lying
また、本実施形態においては、第1の医用画像データは、臥位状態の被検体Pがスキャンされた臥位画像データ70であり、第2の医用画像データは、立位状態の被検体Pがスキャンされた立位画像データ80である。このため、本実施形態のX線CT装置1によれば、重力方向に対する被検体Pの向きが異なる複数の医用画像データに基づいて注目領域を特定することにより、体重負荷の影響が他の部位よりも大きい部位を特定しやすくなる。
Further, in the present embodiment, the first medical image data is the lying
また、本実施形態のX線CT装置1のように、1台で臥位画像データ70と立位画像データ80の両方をスキャン可能な場合は、複数の撮像装置で個別にスキャンをするよりも、臥位スキャンと立位スキャンとの時間間隔を短くすることができる。このため、被検体Pの病変部の状態が変化しないうちに、臥位画像データ70と立位画像データ80の両方を撮影することが容易となる。また、1台のX線CT装置1で臥位画像データ70と立位画像データ80の両方をスキャン可能な場合は、個別の機器の特性による画質の差異などの影響を排除することができる。
Further, when both the lying
また、本実施形態のX線CT装置1は、臥位画像データ70に対して立位状態に基づいた変換処理を施すことで、変換立位画像データ71を生成し、変換立位画像データ71と、立位画像データ80とに基づいて、注目領域を特定する。より詳細には、本実施形態のX線CT装置1は、臥位画像データ70に対して重力方向に基づいた変換処理を施すことで、変換立位画像データ71を生成する。このため、本実施形態のX線CT装置1によれば、単に臥位画像データ70と立位画像データ80とを比較するよりも、病変部等に起因する体重負荷の影響の不均等が生じている部位を、容易に特定することができる。
Further, the
また、本実施形態のX線CT装置1は、注目領域を示す差分領域画像900をディスプレイ42に表示させる。このため、本実施形態のX線CT装置1によれば、注目領域を医師または技師等に明確に提示することができる。
Further, the
また、本実施形態のX線CT装置1は、臥位画像データ70と立位画像データ80との差分情報を抽出し、当該差分情報に基づいて注目領域を特定する。このため、本実施形態のX線CT装置1によれば、病変部等に起因する臥位画像データ70と立位画像データ80との差異を医師または技師等に容易に把握させることにより、病変部の位置の特定、または病変部の重症度の判定を支援することができる。なお、本実施形態においては、臥位画像データ70と立位画像データ80との差分情報を臥位画像データ70から生成された変換立位画像データ71と変換立位画像データ71とを比較することにより、間接的に、臥位画像データ70と立位画像データ80とを比較している。
Further, the
また、本実施形態のX線CT装置1は差分領域画像900と、変換立位画像710と、立位画像800とを並べて、ディスプレイ42に表示させる。このため、本実施形態のX線CT装置1によれば、医師または技師等が比較対象である変換立位画像710及び立位画像800と、比較結果である差分領域画像900とを一度に視認することができるため、医師または技師等が病変部等に起因する体重負荷の影響の不均等が生じている部位に加えて、その周辺部位も含めて確認することが容易となる。
Further, the
(第2の実施形態)
上述の第1の実施形態では、X線CT装置1は、差分領域画像900と、変換立位画像710と、立位画像800とを並べて、ディスプレイ42に表示させていたが、この第2の実施形態では、他の表示態様により注目領域を示す画像をディスプレイ42に表示させる。
(Second Embodiment)
In the first embodiment described above, the
本実施形態のX線CT装置1は、第1の実施形態と同様に、架台装置10と、コンソール装置40とを備える。また、コンソール装置40の処理回路44は、第1の実施形態と同様に、システム制御機能441、前処理機能442、再構成処理機能443、画像処理機能444、生成機能446、特定機能447、出力機能448、及び受付機能449を備える。システム制御機能441、前処理機能442、再構成処理機能443、画像処理機能444、生成機能446、特定機能447、及び受付機能449は、第1の実施形態と同様の機能を備える。
The
本実施形態の出力機能448は、第1の実施形態の機能に加え、注目領域を示す画像を、被検体Pの第1の撮像断面とは異なる第2の撮像断面が描出された第3の医用画像上でハイライト表示させる。本実施形態においては、第1の撮像断面は例えばサジタル断面であり、第2の撮像断面はアキシャル断面である。
The
図13は、第2の実施形態に係る第2の撮像断面の位置の一例を示す図である。図13では、第2の撮像断面60の位置は、立位状態の被検体Pの差分領域91に対応する位置に相当する。
FIG. 13 is a diagram showing an example of the position of the second imaging cross section according to the second embodiment. In FIG. 13, the position of the second
本実施形態の出力機能448は、立位状態の被検体Pがスキャンされた立位画像データ80から生成されたアキシャル画像上に、差分領域を示す画像を表示する。アキシャル画像上に表示された差分領域を示す画像は、本実施形態における注目領域に関する情報、及び注目領域を示す画像の一例である。
The
図14は、第2の実施形態に係るアキシャル画像610の一例を示す図である。図14に示すように、出力機能448は、アキシャル画像610上に、特定機能447によって変換立位画像データ71と立位画像データ80との差分として特定された差分領域91を表す画像を表示する。具体的には、図14では、ディスプレイ42に表示されたアキシャル画像610上に、第1の差分領域917a、第2の差分領域918a、及び非差分領域901aが表示される。アキシャル画像610は、本実施形態における第3の医用画像の一例である。
FIG. 14 is a diagram showing an example of the
第1の差分領域917a、第2の差分領域918a、及び非差分領域901aの背景として表示される腰椎912a,912bは、立位画像データ80に描出されたものである。出力機能448は、変換立位画像データ71と立位画像データ80との比較により特定された差分領域91をアキシャル画像610上に表示させる際、腰椎等の骨を、表示位置の基準として使用しても良い。
The
また、本実施形態においては、出力機能448は、第1の差分領域917a及び第2の差分領域918aを、アキシャル画像610上でハイライト表示する。ハイライト表示とは、第1の差分領域917a及び第2の差分領域918aを、他の領域よりも強調して表示することである。ハイライト表示の手法は特に限定されるものではないが、例えば、出力機能448は、第1の差分領域917a及び第2の差分領域918aを、他の部分とは異なる色で表示しても良い。
Further, in the present embodiment, the
出力機能448は、図14に示すアキシャル画像610を、図11に図示した比較画面420内に表示させても良い。また、出力機能448は、比較画面420は表示させず、アキシャル画像610のみをディスプレイ42に表示させても良い。
The
このように、本実施形態のX線CT装置1によれば、注目領域の特定に使用した撮像断面とは異なる撮像断面を表す画像上で注目領域を示す画像をハイライト表示することにより、医師または技師等が注目領域を多様な角度から確認することができる。
As described above, according to the
なお、本実施形態においては、出力機能448は、アキシャル画像610上に第1の差分領域917a及び第2の差分領域918aを表示するものとしたが、他の画像上に第1の差分領域917a及び第2の差分領域918aを表示しても良い。例えば、出力機能448は、第1の差分領域917a及び第2の差分領域918aを、立位画像800、臥位画像、または変換立位画像710上に表示しても良い。また、この場合においても、出力機能448は、第1の差分領域917a及び第2の差分領域918aをハイライト表示しても良い。また、第1の差分領域917a及び第2の差分領域918aが表示される画像は、サジタル画像またはコロナル画像でも良い。
In the present embodiment, the
(第3の実施形態)
この第3の実施形態では、さらに、CT画像データの保存容量の削減について説明する。
(Third Embodiment)
In this third embodiment, reduction of the storage capacity of CT image data will be further described.
図15は、第3の実施形態に係るX線CT装置1の一例を示すブロック図である。本実施形態のX線CT装置1は、第1の実施形態と同様に、架台装置10と、コンソール装置40とを備える。図15に示すX線CT装置1は、本実施形態における医用画像診断装置及び医用画像処理装置の一例である。
FIG. 15 is a block diagram showing an example of the
また、コンソール装置40の処理回路44は、システム制御機能441、前処理機能442、再構成処理機能443、画像処理機能444、生成機能446、特定機能447、出力機能448、受付機能449、書込機能450、及び復元機能451を備える。本実施形態の特定機能447は、特定部及び抽出部の一例である。書込機能450は、データ書き込み部の一例である。復元機能451は、復元部の一例である。
Further, the
また、本実施形態においては、第1の実施形態と同様に、前処理機能442、再構成処理機能443、及び画像処理機能444の機能を、総称して、取得機能445という。復元機能451は、復元部の一例である。システム制御機能441、前処理機能442、再構成処理機能443、画像処理機能444、取得機能445、生成機能446、出力機能448、及び受付機能449は、第1の実施形態と同様の機能を備える。
Further, in the present embodiment, similarly to the first embodiment, the functions of the
具体的には、取得機能445は、第1の実施形態と同様に、第1の姿勢状態の被検体Pがスキャンされた第1の医用画像データと、第1の姿勢状態とは異なる第2の姿勢状態の被検体Pがスキャンされた第2の医用画像データとを取得する。例えば、取得機能445は、臥位画像データ70と立位画像データ80とを取得する。
Specifically, as in the first embodiment, the
また、本実施形態の特定機能447は、第1の実施形態と同様の機能に加えて、第1の医用画像データと第2の医用画像データの差分データを抽出する。例えば、特定機能447は、臥位画像データ70と立位画像データ80の差分データを抽出する。
Further, the
書込機能450は、差分データと、第2の医用画像データとをメモリ41に記憶させる。また、書込機能450は、第1の医用画像データをメモリ41に記憶させない。
The
図16は、第3の実施形態に係る保存対象データの一例を示す図である。図に示すように、書込機能450は、臥位画像データ70と立位画像データ80と差分データ92とのうち、臥位画像データ70を削除対象とし、立位画像データ80及び差分データ92をメモリ41への保存対象とする。差分データ92は、臥位画像データ70及び立位画像データ80よりもデータサイズが小さいものとする。
FIG. 16 is a diagram showing an example of data to be stored according to the third embodiment. As shown in the figure, the
図15に戻り、復元機能451は、差分データ92と、メモリ41に記憶された立位画像データ80とに基づいて、臥位画像データ70を復元する。復元のタイミングは特に限定されないが、復元機能451は、例えば、受付機能449がユーザによる臥位画像データ70の復元の指示を受け付けた場合に復元を行う。
Returning to FIG. 15, the
このように、本実施形態のX線CT装置1は、臥位画像データ70と立位画像データ80の差分データを抽出し、差分データ及び立位画像データ80をメモリ41に記憶させる。また、本実施形態のX線CT装置1は、差分データ92と、メモリ41に記憶された立位画像データ80とに基づいて、臥位画像データ70を復元する。このため、本実施形態のX線CT装置1によれば、第1の医用画像データと第2の医用画像データの両方を保存するよりもCT画像データの保存に要する記憶容量を削減することができる。
As described above, the
また、本実施形態のX線CT装置1は、単に臥位画像データ70を削除するだけではなく、差分データ92と、メモリ41に記憶された立位画像データ80とに基づいて臥位画像データ70を復元することができるため、ユーザが必要なときに、臥位画像データ70を使用することができる。
Further, the
また、本実施形態においては、臥位画像データ70を第1の画像データ、立位画像データ80を第2の画像データの一例としたが、立位画像データ80を第1の画像データ、臥位画像データ70を第2の画像データの一例としても良い。立位画像データ80を第1の画像データ、臥位画像データ70を第2の画像データの一例としてする場合、書込機能450は、臥位画像データ70と立位画像データ80と差分データ92とのうち、立位画像データ80を削除対象とし、臥位画像データ70と及び差分データ92をメモリ41への保存対象とする。
Further, in the present embodiment, the lying
なお、本実施形態においては、特定機能447が抽出部の一例であるものとしたが、処理回路44は、特定機能447とは別に、抽出機能を備えても良い。
In the present embodiment, the
(変形例1)
なお、上述の各実施形態では、生成機能446は、臥位画像データ70に対して重力方向に基づいた変換処理を施すことで、変換立位画像データ71を生成するとしたが、変換方法はこれに限定されるものではない。
(Modification example 1)
In each of the above-described embodiments, the
本変形例の生成機能446は、臥位画像データ70に対して学習済みモデルを用いた変換処理を施すことで、変換立位画像データ71を生成する。
The
学習済みモデルは、例えば、複数の臥位画像データと、当該複数の臥位画像データの各々と同じ被検体がスキャンされた立位画像データとを教師データとして学習したモデルである。学習済みモデルは、例えば、ニューラルネットワーク等のディープラーニング(深層学習)によって生成された学習済みモデルとする。 The trained model is, for example, a model in which a plurality of recumbent image data and standing image data obtained by scanning the same subject as each of the plurality of recumbent image data are trained as teacher data. The trained model is, for example, a trained model generated by deep learning (deep learning) such as a neural network.
ディープラーニングの手法としては、畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Network)等の多層のニューラルネットワークを適用することができるが、これに限定されるものではない。 As a deep learning method, a multi-layer neural network such as a convolutional neural network (CNN) can be applied, but the method is not limited to this.
また、生成機能446に学習済みモデルが組み込まれていても良いし、生成機能446がメモリ41から学習済みモデルを読み出して実行しても良い。
Further, the trained model may be incorporated in the
(変形例2)
また、生成機能446は、重力方向を加味せずに、臥位画像データ70に対して単に変換処理を施すものとしても良い。例えば、生成機能446は、単純な線形変換により、臥位画像データ70から変換立位画像データ71を生成しても良い。
(Modification 2)
Further, the
(変形例3)
また、X線CT装置1は、生成機能446を備えない構成を採用しても良い。この場合、臥位画像データ70が変換立位画像データ71に変換されないため、例えば、特定機能447は、臥位画像データ70と立位画像データ80とを比較することにより、注目領域を特定する。例えば、特定機能447は臥位画像データ70と立位画像データ80とで差異がある領域を注目領域として特定しても良い。立位画像データ80との比較の際には、臥位画像データ70を90度回転させて向きを揃えるものとする。
(Modification example 3)
Further, the
本変形例においては、臥位画像データ70と立位画像データ80との差異がある領域が、注目領域の一例となる。
In this modification, the region where there is a difference between the lying
また、この場合、出力機能448は、臥位画像データ70と立位画像データ80の差異を示す情報をディスプレイ42に表示させる。
Further, in this case, the
(変形例4)
また、上述の各実施形態では、X線CT装置1は、実際に臥位スキャンと立位スキャンとを実行して臥位画像データ70と立位画像データ80とを取得していたが、取得対象の画像データはこれに限定されない。
(Modification example 4)
Further, in each of the above-described embodiments, the
例えば、本変形例の取得機能445は、臥位画像データ70のみを取得しても良い。本変形例においては、生成機能446が臥位画像データ70に変換処理を施すことで生成された変換立位画像データ71を第2の医用画像データの一例としても良い。
For example, the
(変形例5)
また、上述の各実施形態では、X線CT装置1は、臥位スキャンと立位スキャンの両方が可能であるものとしたが、いずれか一方のみが可能であっても良い。例えば、X線CT装置1が臥位スキャンが可能であるが立位スキャンが不可の場合、X線CT装置1の取得機能445は、立位スキャンが可能な他のX線CT装置から、立位画像データ80を取得しても良い。
(Modification 5)
Further, in each of the above-described embodiments, the
(変形例6)
また、上述の各実施形態では、臥位画像データ70を第1の画像データの一例とし、立位画像データ80を第2の画像データの一例としたが、第1の画像データと第2の画像データとはこれに限定されない。例えば、立位画像データ80または座位画像データを第1の画像データの一例とし、臥位画像データ70を第2の画像データの一例としても良い。この場合、生成機能446は、立位画像データ80または座位画像データから変換臥位画像データを生成しても良い。また、立位スキャンの代わりに、臥位状態の被検体Pの頭部側及び脚側から圧をかけた状態でのスキャンをしても良い。
(Modification 6)
Further, in each of the above-described embodiments, the lying
(変形例7)
また、出力機能448は、差分情報に基づいた数値情報を、ディスプレイ42に表示させても良い。
(Modification 7)
Further, the
図17は、変形例2に係る数値情報の表示の一例を示す図である。図17に示す線50は、ユーザがマウス等の入力インターフェース43の操作によって、アキシャル画像610上に引いた線である。出力機能448は、画面上の当該線50が、実世界上でいくらの長さとなるかを当該線50の近傍に表示させる。図17に示す例では、“xx cm”という数値情報51がアキシャル画像610上に表示される。出力機能448は、例えば臥位スキャンまたは立位スキャンの撮像視野の寸法から当該数値情報51を求めても良い。
FIG. 17 is a diagram showing an example of displaying numerical information according to the second modification. The
なお、図17では、ユーザが所望の位置に線50を引くものとして説明したが、出力機能448は、差分領域91の寸法を算出し、当該差分領域91の寸法を表す数値をディスプレイ42に表示させても良い。
Although it has been described in FIG. 17 that the
また、図18は、変形例2に係る数値情報の表示の他の一例を示す図である。図18に示す例では、出力機能448は、アキシャル画像610上の差分領域91が描出されている位置の近傍に、目盛画像52を表示させる。目盛画像52は、例えば、実世界上の1cm相当の画像位置毎に、目盛が記載された画像である。目盛画像52もまた、数値情報の一例である。目盛画像52は、例えば、ユーザの操作に応じて表示または非表示となる。
Further, FIG. 18 is a diagram showing another example of displaying numerical information according to the second modification. In the example shown in FIG. 18, the
このような数値情報の表示により、医師または技師等が、病変部の大きさを把握することが容易となる。なお、図17.18ではアキシャル画像610を例としたが、他の画像上に数値情報が表示されても良い。
By displaying such numerical information, it becomes easy for a doctor, a technician, or the like to grasp the size of the lesion. Although the
(変形例8)
上述の各実施形態では、出力機能448は、比較画面420やアキシャル画像610をディスプレイ42に表示させるものとしたが、表示する情報はこれに限定されるものではない。
(Modification 8)
In each of the above-described embodiments, the
例えば、出力機能448は、差分領域91の大きさに応じた通知、または被検体Pの病変部の重症度の推定結果等をディスプレイ42に表示させても良い。
For example, the
特定機能447は、例えば、変換立位画像データ71及び立位画像データ80に3つ以上の腰椎が含まれる場合、腰椎同士の間隔を比較し、比較結果を出力機能448により表示させても良い。
For example, when the converted standing image data 71 and the standing
具体的には、変換立位画像データ71及び立位画像データ80に第3腰椎、第4腰椎、及び第5腰椎が含まれる場合、特定機能447は、変換立位画像データ71における第3腰椎と第4腰椎との間隔と立位画像データ80における第3腰椎と第4腰椎との間隔の差異の大きさと、変換立位画像データ71における第4腰椎と第5腰椎との間隔と立位画像データ80における第4腰椎と第5腰椎との間隔の差異の大きさを比較し、いずれかの差異の方がもう一方より閾値以上大きい場合、当該閾値以上大きい差異が発生している部分を、注目領域として特定しても良い。
Specifically, when the converted standing image data 71 and the standing
なお、差異の大きさの比較は、アキシャル画像610またはサジタル画像上の面積の大きさの比較でも良いし、CT画像データが3次元画像データである場合には、体積の大きさの比較でも良い。
The size of the difference may be compared by comparing the size of the area on the
また、特定機能447は、アキシャル画像610またはサジタル画像上の第1の差分領域917と第2の差分領域918と非差分領域901の面積の比率に応じて、通知の要否を判定しても良い。例えば、特定機能447は、画像上の第1の差分領域917と第2の差分領域918と非差分領域901の面積の合計に占める第1の差分領域917および第2の差分領域918の割合が閾値以上である場合は、通知を要すると判定しても良い。この場合、出力機能448は、ディスプレイ42に、差分領域91を含む部位に示す差分領域91の大きさの割合が規定の閾値以上であることをユーザに知らせるための通知を表示させる。なお、特定機能447は、面積比率だけではなく、3次元画像データにおける体積の比率を通知の要否の判定に用いても良い。
Further, the
(変形例9)
上述の各実施形態では、X線CT装置1を医用画像診断装置及び医用画像処理装置の一例としたが、X線CT装置1以外のモダリティを医用画像診断装置及び医用画像処理装置の一例としても良い。例えば、磁気共鳴イメージング(Magnetic Resonance Imaging:MRI)装置や超音波診断装置、PET(Positron Emission Tomography)装置、X線診断装置、SPECT(Single Photon Emission Computed Tomography)装置等の他の医用画像診断装置が医用画像診断装置及び医用画像処理装置の一例であっても良い。
(Modification 9)
In each of the above-described embodiments, the
また、モダリティ以外の情報処理装置、例えば外部のワークステーション、サーバ、またはPC(Personal Computer)が医用画像処理装置の一例であっても良い。この場合、外部のワークステーション、サーバ、またはPCの処理回路は、図1または図15で説明した取得機能445、生成機能446、特定機能447、出力機能448、受付機能449、書込機能450、及び復元機能451を備える。この場合、取得機能445は、モダリティから、第1の医用画像データ及び第2の医用画像データを取得する。
Further, an information processing device other than the modality, for example, an external workstation, server, or PC (Personal Computer) may be an example of the medical image processing device. In this case, the processing circuit of the external workstation, server, or PC has the
なお、本明細書において扱う各種データは、典型的にはデジタルデータである。 The various data handled in the present specification are typically digital data.
以上説明した少なくとも1つの実施形態によれば、異なる姿勢で撮影された複数の医用画像の比較結果の把握を容易にすることができる。 According to at least one embodiment described above, it is possible to easily grasp the comparison result of a plurality of medical images taken in different postures.
いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、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、実施形態同士の組み合わせ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同様に、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ものである。 Although some embodiments have been described, these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other embodiments, and various omissions, replacements, changes, and combinations of embodiments can be made without departing from the gist of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention, as well as in the scope of the invention described in the claims and the equivalent scope thereof.
1 X線CT装置
10 架台装置
40 コンソール装置
41 メモリ
42 ディスプレイ
43 入力インターフェース
44 処理回路
50 線
51 数値情報
52 目盛画像
60 第2の撮像断面
70 臥位画像データ
71 変換立位画像データ
80 立位画像データ
90 差分領域データ
91 差分領域
92 差分データ
420 比較画面
441 システム制御機能
442 前処理機能
443 再構成処理機能
444 画像処理機能
445 取得機能
446 生成機能
447 特定機能
448 出力機能
449 受付機能
450 書込機能
451 復元機能
610 アキシャル画像
800 立位画像
801 矢印画像
900 差分領域画像
901,901a 非差分領域
917,917a 第1の差分領域
918,918a 第2の差分領域
930a,930b 補助線
1
Claims (14)
前記第1の医用画像データと前記第2の医用画像データとに基づいて、前記第1の医用画像データまたは前記第2の医用画像データ中の注目領域を特定する特定部と、
前記注目領域に関する情報を出力する出力部と、
を備える、医用画像診断装置。 At least one of the first medical image data corresponding to the subject in the first posture state and the second medical image data corresponding to the subject in the second posture state different from the first posture state. The acquisition part that acquires the person by scanning, and
A specific unit that identifies a region of interest in the first medical image data or the second medical image data based on the first medical image data and the second medical image data, and
An output unit that outputs information about the area of interest,
A medical diagnostic imaging device.
前記第2の医用画像データは、前記第2の姿勢状態の前記被検体がスキャンされた医用画像データである、
請求項1に記載の医用画像診断装置。 The first medical image data is medical image data obtained by scanning the subject in the first posture state.
The second medical image data is medical image data obtained by scanning the subject in the second posture state.
The medical diagnostic imaging apparatus according to claim 1.
前記特定部は、前記変換画像データと、前記第2の医用画像データとに基づいて、前記注目領域を特定する、
請求項1または2に記載の医用画像診断装置。 A generation unit that generates converted image data by performing a conversion process based on the second posture state on the first medical image data is further provided.
The specific unit identifies the region of interest based on the converted image data and the second medical image data.
The medical diagnostic imaging apparatus according to claim 1 or 2.
前記生成部は、前記第1の医用画像データに対して重力方向に基づいた変換処理を施すことで、前記変換画像データを生成する、
請求項3に記載の医用画像診断装置。 The first posture state is a lying state, and the second posture state is a standing state or a sitting state.
The generation unit generates the converted image data by performing a conversion process based on the direction of gravity on the first medical image data.
The medical diagnostic imaging apparatus according to claim 3.
前記生成部は、前記第1の医用画像データに対して学習済みモデルを用いた変換処理を施すことで、前記変換画像データを生成する、
請求項3に記載の医用画像診断装置。 The first posture state is a lying state, and the second posture state is a standing state or a sitting state.
The generation unit generates the converted image data by performing a conversion process using the trained model on the first medical image data.
The medical diagnostic imaging apparatus according to claim 3.
請求項1に記載の医用画像診断装置。 The second medical image data is medical image data generated by applying a conversion process to the first medical image data.
The medical diagnostic imaging apparatus according to claim 1.
請求項1乃至6のいずれか1項に記載の医用画像診断装置。 The output unit causes the display unit to display an image indicating the region of interest.
The medical diagnostic imaging apparatus according to any one of claims 1 to 6.
請求項1乃至7のいずれか1項に記載の医用画像診断装置。 The specific unit extracts the difference information between the first medical image data and the second medical image data, and identifies the area of interest based on the difference information.
The medical diagnostic imaging apparatus according to any one of claims 1 to 7.
請求項3乃至5のいずれか1項に記載の医用画像診断装置。 The output unit arranges an image showing the region of interest, a converted image based on the converted image data, and a second medical image based on the second medical image data, and displays them on the display unit.
The medical diagnostic imaging apparatus according to any one of claims 3 to 5.
請求項1乃至9のいずれか1項に記載の医用画像診断装置。 The output unit displays an image showing the region of interest on a first medical image based on the first medical image data or a second medical image based on the second medical image data.
The medical diagnostic imaging apparatus according to any one of claims 1 to 9.
請求項1乃至9のいずれか1項に記載の医用画像診断装置。 The output unit highlights an image showing the region of interest on a first medical image based on the first medical image data or a second medical image based on the second medical image data.
The medical diagnostic imaging apparatus according to any one of claims 1 to 9.
前記出力部は、前記注目領域を示す画像を、前記被検体の前記第1の撮像断面とは異なる第2の撮像断面が描出された第3の医用画像上でハイライト表示させる、
請求項3乃至5のいずれか1項に記載の医用画像診断装置。 The converted image data and the second medical image data are two-dimensional image data in which a first imaged cross section of the subject is depicted.
The output unit highlights an image showing the region of interest on a third medical image in which a second imaged cross section different from the first imaged cross section of the subject is drawn.
The medical diagnostic imaging apparatus according to any one of claims 3 to 5.
請求項8に記載の医用画像診断装置。 The output unit causes the display unit to display numerical information based on the difference information.
The medical diagnostic imaging apparatus according to claim 8.
第1の姿勢状態の被検体がスキャンされた第1の医用画像データと、前記第1の姿勢状態とは異なる第2の姿勢状態の前記被検体がスキャンされた第2の医用画像データとを取得する取得部と、
前記第1の医用画像データと前記第2の医用画像データの差分データを抽出する抽出部と、
前記差分データと、前記第2の医用画像データとを前記記憶部に記憶させるデータ書き込み部と、
前記差分データと、記憶された前記第2の医用画像データとに基づいて、前記第1の医用画像データを復元する復元部と、
を備える医用画像処理装置。
Memory and
The first medical image data obtained by scanning the subject in the first posture state and the second medical image data obtained by scanning the subject in the second posture state different from the first posture state are obtained. The acquisition department to acquire and
An extraction unit that extracts the difference data between the first medical image data and the second medical image data,
A data writing unit that stores the difference data and the second medical image data in the storage unit, and
A restoration unit that restores the first medical image data based on the difference data and the stored second medical image data.
A medical image processing device comprising.
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