JP2023146312A - 放射線画像処理装置及びその作動方法 - Google Patents

放射線画像処理装置及びその作動方法 Download PDF

Info

Publication number
JP2023146312A
JP2023146312A JP2022053440A JP2022053440A JP2023146312A JP 2023146312 A JP2023146312 A JP 2023146312A JP 2022053440 A JP2022053440 A JP 2022053440A JP 2022053440 A JP2022053440 A JP 2022053440A JP 2023146312 A JP2023146312 A JP 2023146312A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
mammary gland
pixel
ratio
breast
extensibility
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2022053440A
Other languages
English (en)
Inventor
順也 森田
Junya Morita
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujifilm Corp
Original Assignee
Fujifilm Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujifilm Corp filed Critical Fujifilm Corp
Priority to JP2022053440A priority Critical patent/JP2023146312A/ja
Priority to US18/191,191 priority patent/US20230316524A1/en
Priority to EP23165055.7A priority patent/EP4252665A1/en
Publication of JP2023146312A publication Critical patent/JP2023146312A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012Biomedical image inspection
    • G06T7/0014Biomedical image inspection using an image reference approach
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
    • A61B6/502Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of breast, i.e. mammography
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/04Positioning of patients; Tiltable beds or the like
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/04Positioning of patients; Tiltable beds or the like
    • A61B6/0407Supports, e.g. tables or beds, for the body or parts of the body
    • A61B6/0414Supports, e.g. tables or beds, for the body or parts of the body with compression means
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5211Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
    • A61B6/5217Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10116X-ray image
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30068Mammography; Breast

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

Figure 2023146312000001
【課題】乳腺の伸展性の評価の精度を向上させることができる放射線画像処理装置及びその作動方法を提供する。
【解決手段】放射線画像処理装置に備えられるプロセッサが、同一の被検者の乳房を撮影した2つ放射線画像を取得し、放射線画像に基づいて、それぞれの放射線画像における画素ごとの乳腺の割合である画素乳腺割合を算出し、画素乳腺割合に基づいて、それぞれの放射線画像の所定領域における領域乳腺割合を算出し、2つの放射線画像を用いてそれぞれ算出された2つの領域乳腺割合を比較することによって乳腺の伸展性を評価し、伸展性の評価結果を表示する制御を行う。
【選択図】図10

Description

本発明は、放射線画像を用いて乳腺の伸展性を評価する放射線画像処理装置及びその作動方法に関する。
マンモグラフィにおいて、医師による読影、及び、読影を補助する画像処理が適切に行われる放射線画像を撮影するためには、被検者の乳房を適切にポジショニングすることが重要である。ポジショニングが適切であるかを判別する評価項目のひとつとして「乳腺の伸展性」がある。
乳腺の伸展性を評価する方法として、1つの放射線画像の乳腺領域の面積割合、及び、乳腺内コントラストに基づいて評価する方法が知られている(特許文献1)。また、同一被検者の放射線画像データ間におけるパターンマッチングによって乳腺の形状の一致性を算出し、乳房の位置や圧迫の程度が適切であるかどうかを判断する方法が知られている(特許文献2)。
特開2010-51456号公報 特開2009-291336号公報
1つの放射線画像について乳腺領域の面積割合、及び、乳腺内コントラストを用いる方法、又は、2つの放射線画像についての乳腺の形状の一致性を用いる方法では、乳腺の伸展性の評価としては不十分な場合がある。
本発明は、乳腺の伸展性の評価の精度を向上させることができる放射線画像処理装置及びその作動方法を提供することを目的とする。
本発明の放射線画像処理装置は、プロセッサを備え、プロセッサは、同一の被検者の乳房を撮影した2つの放射線画像を取得し、放射線画像に基づいて、それぞれの放射線画像における画素ごとの乳腺の割合である画素乳腺割合を算出し、画素乳腺割合に基づいて、それぞれの放射線画像の所定領域における領域乳腺割合を算出し、2つの放射線画像を用いてそれぞれ算出された2つの領域乳腺割合を比較することによって乳腺の伸展性を評価し、伸展性の評価結果を表示する制御を行う。
プロセッサは、放射線画像において、画素乳腺割合が第1領域閾値以上である画素を有する領域を所定領域とすることが好ましい。
プロセッサは、画素乳腺割合を用いて画素ごとに乳腺量を算出し、放射線画像において、乳腺量が第2領域閾値以上である画素を有する領域を所定領域とすることが好ましい。
プロセッサは、放射線画像において、画素乳腺割合が最大である画素から特定距離範囲内である領域を所定領域とすることが好ましい。
プロセッサは、放射線画像を用いてそれぞれ算出された2つの領域乳腺割合の差に基づいて伸展性を評価することが好ましい。
領域乳腺割合は、所定領域における画素乳腺割合の統計量であることが好ましい。領域乳腺割合は、所定領域における乳腺の体積割合であることが好ましい。
プロセッサは、放射線画像を用いてそれぞれ算出された2つの領域乳腺割合に基づいて算出された一致度を用いて伸展性を評価し、領域乳腺割合は、所定領域における画素乳腺割合の分布であることが好ましい。
2つの放射線画像から選択した放射線画像は、被検者の左右の乳房をそれぞれ撮影した放射線画像であることが好ましい。
2つの放射線画像から選択した放射線画像は、同一の被検者の乳房を異なる時点において撮影した放射線画像であることが好ましい。
プロセッサは、伸展性の評価結果、及び、複数の放射線画像から選択した放射線画像の領域乳腺割合に基づいて操作指示表示を生成し、操作指示表示を表示する制御を行うことが好ましい。
プロセッサは、画素乳腺割合に基づいてそれぞれの放射線画像の乳房構成を分類し、乳房構成を表示する制御を行うことが好ましい。
本発明の放射線画像処理装置の作動方法は、同一の被検者の乳房を撮影した2つの放射線画像を取得するステップと、放射線画像に基づいて、それぞれの放射線画像における画素ごとの乳腺の割合である画素乳腺割合を算出するステップと、画素乳腺割合に基づいて、それぞれの放射線画像の所定領域における領域乳腺割合をそれぞれ算出するステップと、2つの放射線画像を用いてそれぞれ算出された2つの領域乳腺割合を比較することによって乳腺の伸展性を評価するステップと、伸展性の評価結果を表示する制御を行うステップと、を備える。
本発明によれば、乳腺の伸展性の評価の精度を向上させることができる。
放射線画像処理装置の機能を示すブロック図である。 マンモグラフィ装置の外観図である。 可動部を回転させる態様を示す外観図である。 可動部を鉛直方向に移動させる態様を示す外観図である。 マンモグラフィ装置による放射線画像の撮影方法について示す説明図である。 放射線画像に含まれる領域の例を示す画像図である。 放射線画像に含まれる画素の例を示す画像図である。 放射線画像の画素と対応する乳房に含まれる脂肪組織と乳腺組織を模式的に示す説明図である。 画素乳腺割合について示す説明図である。 右乳房画像と左乳房画像とを比較し、文字情報としての評価結果を表示する表示用画像の例を示す画像図である。 右乳房画像と左乳房画像とを比較し、所定領域を示すマーカを互いに異ならせることで評価結果を表示する表示用画像の例を示す画像図である。 右乳房画像と左乳房画像とを比較し、警告マーカを表示することで評価結果を表示する表示用画像の例を示す画像図である。 過去画像と現在画像とを比較し、文字情報としての評価結果を表示する表示用画像の例を示す画像図である。 所定領域を、画素乳腺割合が最大である画素から特定距離範囲内である領域をとする場合の例を示す画像図である。 乳房の体積の例を示す説明図である。 乳腺の体積の例を示す説明図である。 表示制御部の機能を示すブロック図である。 操作指示表示を表示する場合の表示用画像の例を示す画像図である。 乳房構成を表示する場合の表示用画像の例を示す画像図である。 放射線画像処理装置の作動方法を示すフローチャートである。
図1に示すように、放射線画像処理装置10は、放射線画像を撮影するモダリティ11、又は、放射線画像が保存されているデータベース12から放射線画像を受信する。放射線画像は、放射線画像処理装置10の画像取得部30が取得する。放射線画像処理装置10、モダリティ11、及び、データベース12は、有線、又は、ネットワークを介した無線で相互に通信可能に接続されている。ネットワークは、例えば、インターネット又はLAN(Local Area Network)である。
図1に示すように、放射線画像処理装置10は、画像取得部30、画素乳腺割合算出部40、領域決定部50、領域乳腺割合算出部60、伸展性評価部70、表示制御部80を有する。放射線画像処理装置10は、複数の放射線画像を比較することによって伸展性を評価し、伸展性の評価結果を表示する表示用画像を生成する。表示用画像は、放射線技師などのユーザーが視認できるようにディスプレイ13に表示される。
放射線画像処理装置10は、プロセッサを備えるコンピュータである。プロセッサによって構成される制御部(図示しない)が、放射線画像処理装置10に備えられるプログラム格納メモリ(図示しない)に組み込まれた各種処理又は制御などに関するプログラムを動作することによって、画像取得部30、画素乳腺割合算出部40、領域決定部50、領域乳腺割合算出部60、伸展性評価部70、及び、表示制御部80の機能が実現する。
本実施形態において、モダリティ11はマンモグラフィ装置20である。マンモグラフィ装置20は、X線又はガンマ線などの放射線を用いて、被検者の乳房を撮影する放射線撮影装置である。図2に示すように、マンモグラフィ装置20は、支柱21及び可動部22を備える。可動部22は、放射線発生部23、撮影台24、圧迫板25、及び、昇降部26を備える。可動部22は、放射線発生部23及び放射線撮影部を内蔵する撮影台24を一体化し、さらに、放射線を用いて被検者を撮影する場合に撮影位置を調整するため、放射線発生部23及び撮影台24の相対的な位置を保ったまま、鉛直方向に移動自在であり、また、所定の角度範囲内で回転自在である。支柱21は、可動部22を支持する。
放射線発生部23は、放射線を放射線撮影部に向けて照射する。放射線発生部23がX線を発生する場合、放射線発生部23は、X線管あるいはX線管とその他回路等を一体化したモノタンクである。放射線撮影部は、被検者を透過した放射線を用いて、被検者を撮影する放射線検出器である。放射線撮影部は、例えば、FPD(Flat Panel Detector)である。
撮影台24は被検者の乳房を配置するステージであり、撮影時には圧迫板25を用いて被検者の乳房を挟持する。また、撮影台24には、被検者が右手で把持する把持部27aと、被検者が左手で把持する把持部27bとが取り付けられている。把持部27a及び把持部27bはいわゆるアームレストである。圧迫板25は、撮影台24に載せた被検者の乳房を圧迫し、扁平にする。正常な乳腺の重なりを少なくし、病変がある場合に、鮮明に病変を見つけやすくするためである。撮影を行う場合、読影に適した放射線画像を得るために、放射線技師などのユーザーが被検者の乳房のポジショニングを行った上で乳房を圧迫する。昇降部26は、圧迫板25を撮影台24に対して昇降する。これにより、昇降部26は、圧迫板25を撮影台24に対してほぼ平行に、かつ、乳房の厚さに応じた距離に支持する。
図3に示すように、可動部22は、放射線発生部23及び撮影台24の相対的な位置及び向きを保ったまま、所定の角度範囲内で回転自在である。このため、マンモグラフィ装置20は、撮影台24を水平に配置して、または、撮影台24を水平から傾斜した配置にして、撮影を行うことができる。具体的には、図3(A)に示すように、マンモグラフィ装置20は、撮影台24を水平に配置し、乳房を頭尾方向から撮影するCC撮影(頭尾方向(Cranio-Caudal)撮影)を行うことができる。また、図3(B)に示すように、マンモグラフィ装置20は、撮影台24を傾斜して配置し、乳房を内外斜位方向から撮影するMLO撮影(内外斜位方向(Medio-Lateral oblique)撮影)をすることができる。なお、図示を省略するが、マンモグラフィ装置20は、撮影台24等を、図3(B)とは逆の方向に回転することができる。
図4に示すように、可動部22は、放射線発生部23及び撮影台24の相対的な位置及び向きを保ったまま、鉛直方向に移動自在である。このため、マンモグラフィ装置20は、被検者の身長に合わせて撮影台24の高さを調整し、無理のない姿勢で撮影を行うことができる。撮影台24の高さとは、床面28(支柱21の接地面)を基準とした撮影台24の高さであり、図4(A)に示す最小高さH1と図4(B)に示す最大高さH2の範囲内で任意に調整できる。
放射線発生部23から照射された放射線が被検者の乳房を透過して放射線撮影部に入射し、検出されることによって放射線画像が撮影される。マンモグラフィでは、通常、被検者の右側の乳房を撮影した放射線画像、及び、被検者の左側の乳房を撮影した放射線画像の両方を得る。放射線画像は、放射線画像処理装置10及び/又はデータベース12に送信される。
データベース12は、放射線画像を保存するストレージ、ファイルサーバ、又は、クラウドストレージなどである。データベース12は、放射線科情報システム(いわゆるRIS(Radiology Information Systems))、病院情報システム(いわゆるHIS(Hospital Information Systems))、PACS(Picture Archiving and Communication Systems)などの放射線画像処理装置10と直接的にまたは間接的に連携するシステムの一部であってもよい。放射線画像処理装置10には、データベース12に保存されている、複数の放射線画像が送信される。
以下、放射線画像処理装置10が、同一被検者の乳房を撮影した複数の放射線画像を比較して伸展性の評価結果を表示する流れについて説明する。画像取得部30は、モダリティ11であるマンモグラフィ装置20、又は、データベース12から、同一の被検者の乳房を撮影した2つの放射線画像を取得する。2つの放射線画像は、放射線技師又は医師などのユーザーが選択してもよく、放射線画像に付された患者番号及び撮影日時などを用いて放射線画像処理装置10が自動的に選択して取得するようにしてもよい。画像取得部30は、受信した放射線画像を画素乳腺割合算出部40に送信する。
本実施形態における「放射線画像」には、検査中、ポジショニング調節のために低線量で被検者の乳房を撮影した予備撮影画像(プレショット画像)を含む。画像取得部30が取得する2つの放射線画像の一方をプレショット画像としてもよい。
画素乳腺割合算出部40は、各放射線画像の画素ごとに画素乳腺割合を算出する。画素乳腺割合は、放射線画像の画素ごとの乳腺の割合である。乳腺の割合とは、放射線画像を構成する各画素に対応する乳房の領域における、乳房の厚み方向に乳腺組織が占める割合のことである。
以下、画素乳腺割合について説明する。まず、マンモグラフィ装置20が撮影する放射線画像について説明する。マンモグラフィでは、図5に示すように、撮影台24に載せた被検者Obの乳房Bを圧迫板25で押しつぶして伸展させた上で放射線23aを照射する。このとき、圧迫板25と撮影台24との距離が乳房の厚みTとなる。撮影台24に内蔵される放射線撮影部24aは、圧迫板25から撮影台24方向に乳房Bを透過した放射線を検出し、図6に示すような放射線画像100を得る。
図6に示す放射線画像100の具体例は、MLO撮影を行って得た放射線画像の例である。放射線画像100は、放射線が被検者Obの乳房Bを透過せず、直接、放射線撮影部に照射された素抜け領域である直接領域101、被検者Obの大胸筋を透過した大胸筋領域102を含む。放射線画像100から直接領域101及び大胸筋領域102を除いた領域が乳房領域103(破線で示す)である。
乳房領域103として放射線画像上に描画される乳房Bは、主に脂肪組織と乳腺組織とで構成される。脂肪組織は、比較的放射線を吸収しにくく、よく透過する。このため、放射線画像100のうち、脂肪組織が多く含まれる領域は、低吸収域104として黒く表示される。一方、乳腺組織は、比較的放射線をよく吸収し、透過しにくい。このため、放射線画像100のうち乳腺組織が多く含まれる領域は、高吸収域105として白く表示される。
図6では、乳房領域103に、脂肪組織が多く含まれる低吸収域104と、乳腺組織が多く含まれる高吸収域105とが平面方向に混在している。なお、図6においては、直接領域101、大胸筋領域102、及び、低吸収域104を異なる模様で示し高吸収域105は模様を付さないことによって、それぞれ異なる吸収体を含む、又は、異なる割合で吸収体を含む領域であることを示している。また、図6及びこれ以降の放射線画像の例を示す図面には、図面が煩雑になることを防ぐため、代表としての高吸収域105に符号を付す。
画素乳腺割合は、図7に示すような放射線画像100を構成する画素200a、200b、200c、200d、200eごとに算出される。図7には、紙面手前側から奥側に向かって放射線23aを乳房Bに照射して得た放射線画像100を示している(図5参照)。また、図7では、図の視認性のため、画素200a、200b、200c、200d、200eを大きく描画している。
図8には、図7に示す放射線画像100の各画素200a、200b、200c、200d、200eに対応する乳房Bの領域に含まれる脂肪組織201と乳腺組織202を模式的に示している。図8に示すように、各画素200a、200b、200c、200d、200eに対応する乳房Bの領域には、乳房の厚みTの方向に対して、脂肪組織201(ドット模様で示す)と乳腺組織202(模様を付さない領域で示す)が混在している。なお、図8及び後述する図9では、図の視認性のために、画素と画素の間の距離を狭く描画している。
画素乳腺割合算出部40は、乳房の厚みTの方向に照射される放射線23aに対する脂肪組織201による減弱、及び、乳腺組織202による減弱を考慮し、図9に示すように、画素200aに対する画素乳腺割合203a、画素200bに対する画素乳腺割合203b、画素200cに対する画素乳腺割合203c、画素200dに対する画素乳腺割合203d、及び、画素200eに対する画素乳腺割合203eを算出する。
画素乳腺割合算出部40は、放射線画像を構成する画素の乳房の厚みTの方向において、脂肪組織201の中にどの程度乳腺組織202が含まれるかを、脂肪組織201の減弱係数と、乳腺組織202の減弱係数とを用いることによって、画素乳腺割合として算出する。このため、画素乳腺割合を算出することによって、例えば、放射線画像の画素の濃淡を256階調の画素値で示すといった、乳房の厚み方向の乳腺の重なりが十分に考慮されていない値よりも、それぞれの乳房の領域に対応する各画素が占める領域に乳腺組織がどの程度存在するかを正確に表すことができる。
画素乳腺割合算出部40は、例えば、画素乳腺割合203aが40%、画素乳腺割合203bが90%、画素乳腺割合203cが75%、画素乳腺割合203dが20%、及び、画素乳腺割合203eが10%と、0%から100%の間の数値として算出する。
画素乳腺割合は、具体的には、特開2010-253245に開示される「乳腺含有率」の算出のための式([数1])に、直接領域101の画素値、脂肪組織画素の画素値、各画素の画素値を代入して算出するようにしてもよい。脂肪組織画素は、脂肪組織のみで構成されていると推定される乳房の部分に対応する画素である。脂肪組織画素は、乳房領域103のうち、最も放射線23aの透過量が多い画素としてもよく、脂肪組織画素決定用閾値以上の画素値を有する画素としてもよい。
また、画素乳腺割合は、特開2020-370に開示される「乳腺の割合」を算出するための式((1)式、又は、(5)式)に、直接領域101の到達線量から得た値、脂肪組織画素の到達線量から得た値、各画素の乳房領域103の到達線量から得た値、脂肪組織の減弱係数、及び、乳腺組織の減弱係数を代入して算出するようにしてもよい。
領域決定部50は、画素乳腺割合を用いて領域乳腺割合を算出する対象となる領域を所定領域として決定する。所定領域は、複数の画素で構成され、ユーザーの入力によって設定してもよく、自動的に設定してもよい。領域決定部50は、乳房領域103を所定領域としてもよく、後述するように、画素乳腺割合、又は、後述する乳腺量が特に大きい画素を有する乳腺集中領域を所定領域としてもよい。また、後述するように、ある画素から一定の範囲内の領域である局所領域を所定領域としてもよい。
領域乳腺割合算出部60は、放射線画像ごとに算出された画素乳腺割合を用いて、所定領域における領域乳腺割合を算出する。領域乳腺割合は、後述するように、所定領域における画素乳腺割合の統計量としてもよく、所定領域における乳腺の体積割合としてもよく、所定領域における画素乳腺割合の分布としてもよい。例えば、被検者の右側の乳房を撮影した放射線画像(右乳房画像)の所定領域における画素乳腺割合の最大値を領域乳腺割合として「30%」と算出する。また、被検者の左側の乳房を撮影した放射線画像(左乳房画像)の所定領域における画素乳腺割合の最大値を領域乳腺割合として「60%」と算出する。
領域乳腺割合算出部60によって放射線画像ごとに算出された領域乳腺割合は、伸展性評価部70に送信される。伸展性評価部70は、2つの放射線画像のそれぞれの所定領域における領域乳腺割合を比較し、伸展性を評価して評価結果を出力する。
例えば、伸展性評価部70は、所定領域における画素乳腺割合の統計量を領域乳腺割合とした場合、2つの放射線画像のそれぞれの所定領域における領域乳腺割合の差を算出し、領域乳腺割合の差が伸展性評価用閾値未満である場合に「伸展性が良い(伸展性良)」の評価結果を出力し、領域乳腺割合の差が伸展性評価用閾値以上である場合に、領域乳腺割合が高い方の放射線画像における所定領域の「伸展性が悪い(伸展性不良)」を出力する。
また、伸展性評価部70は、所定領域における画素乳腺割合の分布を領域乳腺割合とした場合、後述のように、放射線画像ごとに所定領域における画素乳腺割合の分布を、横軸を画素乳腺割合、縦軸を頻度(それぞれの画素乳腺割合の階級に属する画素乳腺割合を有する画素数)とするヒストグラムで表すことで領域乳腺割合とし、2つのヒストグラムを比較した一致度と、一致度評価用閾値との関係によって「伸展性が良い」又は「伸展性が悪い」の評価結果を出力するようにしてもよい。
伸展性評価部70が比較する2つの放射線画像は、同一の被検者の左右の乳房をそれぞれ撮影した放射線画像、又は、同一の被検者の左右いずれかの乳房を異なる時点において撮影した放射線画像であることが好ましい。
以下、所定領域における画素乳腺割合の最大値を領域乳腺割合とした場合に、伸展性評価部70が、左右の乳房をそれぞれ撮影した放射線画像からそれぞれ算出された領域乳腺割合を比較して伸展性を評価する例について説明する。
領域乳腺割合算出部60が、右乳房画像の所定領域における画素乳腺割合の最大値を30%と、左乳房画像の所定領域における画素乳腺割合の最大値を60%と算出した場合、伸展性評価部70は、右乳房画像と左乳房画像との領域乳腺割合の差を「30%」と算出する。ここで、予め伸展性評価用閾値が「10%」と設定され、「領域乳腺割合の差が伸展性評価用閾値以上の場合、領域乳腺割合が高い方の放射線画像を伸展性不良と評価する」と設定されている場合、伸展性評価部70は、「左乳房画像の伸展性が悪い(伸展性不良)」の評価結果を出力する。出力された伸展性の評価結果は、表示制御部80に送信される。
なお、伸展性評価用閾値は任意の値に設定することができる。また、領域乳腺割合算出部60が、放射線画像ごとに「所定領域における画素乳腺割合の最大値」及び「所定領域における乳腺の体積割合」などの複数種類の領域乳腺割合を算出する場合、ユーザーは、予め領域乳腺割合の種類ごとに異なる複数の伸展性評価用閾値を設定してもよい。また、複数の伸展性評価用閾値は、伸展性評価部70が過去に用いた複数種類の伸展性評価用閾値などに基づいて、自動的に設定されてもよい。
表示制御部80は、伸展性の評価結果を表示するための表示用画像を生成し、放射線画像処理装置10と接続されたディスプレイ13に表示用画像を表示させる制御を行う。図10を参照しながら、表示用画像の具体例について説明する。図10に示す表示用画像110の具体例では、右乳房画像111の所定領域を示すマーカ111aの範囲内における領域乳腺割合が30%、左乳房画像112の所定領域を示すマーカ112aの範囲内における領域乳腺割合が60%と算出されており、それぞれ領域乳腺割合表示欄113に表示されている。図10に示す例は、「伸展性評価用閾値が10%以上の場合、領域乳腺割合が高い方の放射線画像を伸展性不良と評価する」場合の例であり、評価結果表示欄114には、「左乳房の伸展性:不良」と表示される。
ここで、評価結果は、領域乳腺割合が高い方の「放射線画像における所定領域」の伸展性について出力されるものであるが、評価結果の表示としては、領域乳腺割合が高い方の「放射線画像に写る乳房」の伸展性の評価結果としてもよい。また、放射線画像には左右いずれの乳房を撮影した画像であるかの情報、加えて、後述する過去画像及び現在画像のように撮影日時などの撮影した時点が分かる情報が付されていることが好ましい。
所定領域を示すマーカ111a、112aは、表示用画像110に表示してもよく、しなくてもよい。また、伸展性評価用閾値を表示させてもよい。図10に示すような表示用画像110を表示することで、右乳房画像の撮影後、プレショット画像としての左乳房画像を撮影した場合に、プレショット画像に写る乳房に含まれる乳腺の伸展性が適切か、さらに、プレショット画像に写る乳腺の伸展性が悪い場合に、ポジショニングの修正をユーザーに促すことができる。また、プレショット画像の伸展性が良い場合に、既に撮影した放射線画像の再撮影を促すことができる。
また、表示制御部80は、伸展性の評価結果を、所定領域を示すマーカの表示態様、又は、警告表示によって表示させるようにしてもよい。「左乳房画像の伸展性が悪い」の評価結果が出力された場合、例えば、図11に例示するように、右乳房画像111における所定領域を示すマーカ111aと、左乳房画像112における所定領域を示すマーカ112bの色又は模様などの表示態様を、領域乳腺割合の多寡によって互いに異ならせ、凡例115を表示するようにしてもよい。
また、「左乳房画像の伸展性が悪い」の評価結果が出力された場合、図12に例示するように、所定領域を示すマーカ111a、112aを表示し、さらに、左乳房画像に警告マーカ116と表示する表示用画像を生成してもよい。図11及び図12に例示するように、伸展性の評価結果を文字情報によらずに表示することで、評価結果の視認性を向上させることができる。なお、伸展性の評価結果の表示方法はこれに限られない。例えば、「伸展性が悪い」場合に、領域乳腺割合が高い放射線画像の周囲を警告用の枠で囲むようにしてもよい。
同一の被検者の左右の乳房をそれぞれ撮影した放射線画像は、通常、対称性を有し、非常に似ている。このため、管電流値、照射時間及び乳房への圧迫力などの撮影条件が同じである同一被検者のマンモグラフィでは、右乳房画像と左乳房画像とを比較した乳腺の伸展性の違いがある程度大きい場合、右又は左の乳房のポジショニング不良が生じていると考えられる。したがって、右乳房画像と左乳房画像と用いて伸展性を評価することにより、右乳房画像及び左乳房画像のいずれかがプレショット画像であった場合は、ポジショニングの修正又は再撮影をユーザーに促すことができる。
また、乳房の大きさ、及び、乳房に含まれる乳腺の量は個人差が非常に大きい。このため、ある被検者について乳腺組織が十分伸展された放射線画像を得ることができても、この被検者の乳房を撮影した放射線画像と、異なる被検者の乳房を撮影した放射線画像とを比較することによっては、乳腺の伸展性を正しく評価することは難しい。上記構成により、同一被検者の乳房を撮影した放射線画像を比較することで、被検者間の乳房の個人差の影響を小さくした上で乳腺の伸展性を評価することができる。
次に、所定領域における画素乳腺割合の最大値を領域乳腺割合とした場合に、伸展性評価部70が、被検者の左右いずれか一方の乳房を異なる時点において撮影した放射線画像からそれぞれ算出された領域乳腺割合を比較して伸展性を評価する例について説明する。
例えば、領域乳腺割合算出部60が、過去に撮影した放射線画像(過去画像)の所定領域における画素乳腺割合の最大値を領域乳腺割合として40%と、現在の検査で撮影したプレショット画像である放射線画像(現在画像)の所定領域における画素乳腺割合の最大値を領域乳腺割合として60%と算出した場合、伸展性評価部70は、過去画像と現在画像との領域乳腺割合の差を20%と算出する。ここで、予め伸展性評価用閾値が「10%」と設定され、「領域乳腺割合の差が伸展性評価用閾値以上の場合、伸展性不良と評価する」と設定されている場合、伸展性評価部70は、「現在画像の伸展性が悪い(伸展性不良)」の評価結果を出力する。
異なる時点において撮影した放射線画像を比較した場合に表示制御部80が生成する表示用画像120の例を図13に示す。右の乳房を撮影した「2021/3/28」の撮影日123が付されている過去画像121の所定領域を示すマーカ121aの範囲内における領域乳腺割合が40%、右の乳房を撮影した「2022/3/28」の撮影日123が付されている現在画像122の所定領域を示すマーカ122aの範囲内における領域乳腺割合が60%と算出されており、それぞれ領域乳腺割合表示欄113に表示されている。また、評価結果表示欄114には、「現在画像の伸展性:不良」と表示されている。伸展性評価部70が、伸展性評価用閾値が10%以上である場合に伸展性不良の評価結果を出力する例ではこのように表示される。なお、図13では、過去に撮影した右乳房画像と、現在の検査で撮影した右乳房画像とを比較した例を示している。
妊娠していない正常な成人女性の場合、一般的に、乳腺の割合は、1-2年間で急激に変化することはほとんどない。このため、過去と現在の検査の時間差が1-2年間程度であれば、過去時点及び現在時点においてそれぞれ撮影された放射線画像から算出される乳腺の割合は似ていると言える。したがって、管電流値、照射時間及び乳房への圧迫力などの撮影条件が同じである同一被検者のマンモグラフィでは、過去画像と現在画像とを比較した乳腺の伸展性の違いがある程度大きい場合、過去又は現在の撮影において乳房のポジショニング不良が生じていると考えられる。このため、過去画像と現在画像との領域乳腺割合を比較することによって、ポジショニングの可否を評価することができる。また、現在画像がプレショット画像であった場合に、ポジショニングの修正をユーザーに促すことができる。
なお、伸展性評価部70が比較する放射線画像は、同じ被検者の、過去に撮影した左側の乳房の放射線画像と、現在の検査で撮影した右側の乳房の放射線画像とを比較するように、異なる時点に撮影された、反対側の乳房の放射線画像を比較して伸展性の評価を行ってもよい。これらの放射線画像は似ているためである。
上記構成により、圧迫板と撮影台とに挟まれた乳房の厚み方向において、どの程度の乳腺組織が含まれるかを所定領域ごとに考慮した領域乳腺割合を比較することで、理想的な放射線画像を撮影できているかの判断を、精度よく、また、簡便に行うことができる。さらに、いずれか一方がプレショット画像である2つの放射線画像を比較した伸展性の評価結果が悪い場合は、領域乳腺割合が高い方のポジショニングが不適切であるため、伸展性の評価結果を表示することで、ユーザーにポジショニングの修正を促すことができる。また、プレショット画像だけでなく、放射線技師が過去に撮影した放射線画像のポジショニングが適切であったかを確認及び検討することができる。
以下、本実施形態における所定領域の決定方法の例について説明する。前述のとおり、領域決定部50は、乳房領域103、乳腺集中領域、又は、局所領域を所定領域とすることができる。
乳腺集中領域を所定領域とする場合の第1の例において、領域決定部50は、画素乳腺割合が第1領域閾値以上である画素を有する領域を乳腺集中領域としてもよい。放射線画像の乳房領域には、脂肪組織が多い低吸収域、乳腺組織が多い高吸収域、及び、低吸収域と高吸収域の中間に属する領域(中間吸収域)が存在する。第1領域閾値によって乳腺集中領域を設定することによって、乳腺の伸展性の評価にあまり影響しない低吸収域を所定領域から除いた上で領域乳腺割合を算出することができる。すなわち、乳腺組織の伸展性の評価に特に影響する領域(高吸収域及び中間吸収域)のみを領域乳腺割合の算出対象とすることによって、放射線画像を、画素単位又は放射線画像全体で比較するよりも、ノイズとなる領域の影響を低減して乳腺の伸展性を評価できる。なお、第1領域閾値は、任意に設定することができる。
乳腺集中領域を所定領域とする場合の第2の例において、領域決定部50は、放射線画像のうち、乳腺量が第2領域閾値以上である画素を有する領域を乳腺集中領域としてもよい。乳腺量は、画素乳腺割合と、圧迫板と撮影台との距離に相当する乳房の厚さとの積である乳腺組織の体積の推定値である。上記構成により、画素乳腺割合を用いて画素ごとに乳腺量を算出し、乳腺量の多寡によって所定領域を決定することで、乳腺組織の体積の観点から乳腺の伸展性の評価に大きく影響すると考えられる領域を領域乳腺割合の算出対象とすることができる。乳腺集中領域は、正常な乳腺組織と病変とを見分けることが難しい、観察に注意を要する領域であることからも、乳腺集中領域を所定領域とすることは好ましい。
局所領域を所定領域とする場合、領域決定部50は、放射線画像のうち、画素乳腺割合が最大である画素から特定距離範囲内である領域を所定領域としてもよい。具体的には、図14に示すように、放射線画像130のうち、画素乳腺割合が最大である画素131から、特定距離132(矢印で示す)の範囲内である領域を所定領域133(ドット模様で示す)と決定する。特定距離は、画素乳腺割合が最大である画素131から上下10ピクセルの範囲内など、任意に設定することができる。また、所定領域となる特定距離範囲は、例えば、画素乳腺割合が最大である画素の座標情報と特定距離とを用いて決定する。特定距離を小さく設定することによって、伸展性が悪い可能性が高い局所的な領域である、画素乳腺割合が最大である画素の周囲の領域に着目して領域乳腺割合を算出し、伸展性の評価に用いることができる。
上記のように、所定領域を、乳腺集中領域、又は、局所領域とすることによって、ノイズとなる領域の影響を低減し、より精度よく乳腺の伸展性を評価することができる。また、2つの放射線画像のうち、乳腺組織が固まった一部分の領域に限った比較を行うことができる。乳腺組織が固まった一部分である、ユーザーにとって伸展性が良くない可能性が高いと考えられる放射線画像の細かい部分を比較して伸展性評価を行うことは、経験のある放射線技師にも難しい。特に、正確さに加えて素早さも求められる通常の検診においては、放射線画像の細かい部分を注意して観察することは難しい。上記構成により、ポジショニングがある程度よいと考えられる状況下においても、放射線画像の局所的な部分について乳腺の伸展性の評価を簡便に行うことができる。その結果として、スムーズに検査を行い、被検者への負担を減らすことができる。
以下、本実施形態における領域乳腺割合の算出方法、及び、伸展性の評価結果の出力方法の例について説明する。領域乳腺割合の差に基づいて伸展性を評価する場合の第1の例においては、乳房領域、乳腺集中領域、又は、局所領域などである所定領域における画素乳腺割合の統計量を領域乳腺割合とする。統計量は、最大値(図10-図13に示す例を参照)、最頻値、又は、平均値などであり、これに限られない。この場合、伸展性評価部70は、領域乳腺割合の差と、伸展性評価用閾値との関係を用いて伸展性の評価結果を出力する。上記構成により、プロセッサの計算処理の負担が比較的軽くなるように領域乳腺割合を算出することができる。
領域乳腺割合の差に基づいて伸展性を評価する場合の第2の例においては、領域乳腺割合の差に基づいて伸展性を評価する場合に、所定領域における乳腺の体積割合を領域乳腺割合とする。この場合、所定領域は乳腺集中領域であることが好ましい。この例において、領域乳腺割合算出部60は、所定領域の乳房の体積(a)と、所定領域における乳腺の体積(b)を算出し、乳腺の体積割合を(b)/(a)として算出し、領域乳腺割合としてもよい。例えば、所定領域における乳房の体積(a)61は、図15に示すように、x軸及びy軸方向に形成される平面上に表す所定領域(単位:ピクセル)と、z軸方向に表す、乳房の厚みに相当する撮影台24と圧迫板25と距離(単位:ミリメートル)との積として算出される。乳腺の体積(b)62は、図16に示すように、z軸方向に表す、撮影台24と圧迫板25と距離(単位:ミリメートル)と画素乳腺割合との積によって画素における乳腺の体積を求め、さらに、x軸及びy軸方向に形成される平面上に表す所定領域に含まれるすべての画素ごと乳腺の体積を算出することによって算出される。所定領域を乳腺集中領域とすると、乳腺の体積割合(b)/(a)は、乳腺集中領域における乳腺の体積割合である。
この場合、伸展性評価部70は、放射線画像ごとに算出された乳腺の体積割合の差と、伸展性評価用閾値との関係を用いて伸展性の評価結果を出力する。上記構成により、放射線を検出する方向と、乳房の厚み方向と考慮した三次元的な所定領域の乳腺の体積を比較することができる。また、所定領域を乳腺集中領域とする場合、乳腺集中領域における乳腺の体積割合を求めることによって、伸展性の評価においてノイズとなる領域を排除した上で評価を行うことができる。
画素乳腺割合の分布の一致度を用いて伸展性を評価する場合、領域乳腺割合算出部60は、各放射線画像の所定領域における画素乳腺割合の分布のヒストグラムを生成し、領域乳腺割合とする。このヒストグラムは、横軸を画素乳腺割合とし、縦軸を頻度(各階級に属する画素乳腺割合を有する画素数)とする。なお、横軸の階級幅は任意に設定してよい。
この場合、伸展性評価部70は、交差法又はユークリッド距離の利用など、ヒストグラムを比較する既知の手法を用いて各放射線画像のヒストグラムの一致度を算出する。次いで、一致度と、一致度評価用閾値との関係によって評価結果を出力する。
伸展性評価部70が交差法によって一致度を算出する場合、放射線画像の所定領域に含まれる総画素数を用いて頻度の総和が1となるように正規化し、交差法に用いる関数に代入して一致度を算出する。この場合、一致度は出力された値として算出され、1に近いほど一致度が高い。伸展性評価部70は、例えば、一致度評価用閾値を0.9とし、一致度が一致度評価用閾値以上であれば「伸展性が良い」の評価結果を出力し、一致度が一致度評価用閾値未満であれば「伸展性が悪い」の評価結果を出力する。
また、伸展性評価部70がユークリッド距離の利用によって一致度を算出する場合、各ヒストグラムを多次元空間の座標として表現し、座標間の距離を一致度として算出する。この場合、座標間の距離が0に近いほど一致度が高い。伸展性評価部70は、例えば、一致度評価用閾値を0.1とし、一致度が一致度評価用閾値未満であれば「伸展性が良い」の評価結果を出力し、一致度が一致度評価用閾値以上であれば「伸展性が悪い」の評価結果を出力する。上記構成により、乳房の厚さが正確に算出できない場合にも、各放射線画像の所定領域の画素乳腺割合を利用して一致度を算出することができる。
なお、伸展性評価部70は、所定領域における画素乳腺割合の平均値を領域乳腺割合とした場合の評価結果を第1評価結果とし、所定領域における乳腺の体積割合を領域乳腺割合とした場合の評価結果を第2評価結果とし、所定領域における画素乳腺割合の分布を領域乳腺割合とし、交差法によって一致度を算出した場合の評価結果を第3評価結果として、複数の評価結果を出力し、複数の評価結果を総合した上で最終的な評価結果を算出してもよい。複数の評価結果を算出することによって、伸展性評価の精度を向上させることができる。
本実施形態において、表示制御部80は、図17に示すように、サブ情報表示制御部140をさらに備えてもよい。サブ情報表示制御部140は、操作指示生成部150、及び、乳房構成分類部160をさらに備える。サブ情報表示制御部140は、操作指示生成部150、又は、乳房構成分類部160のいずれか一方を備えるようにしてもよい。
操作指示生成部150は、領域乳腺割合及び評価結果を用いて、操作指示条件に応じて操作指示表示を生成する。例えば、図18に示すように、乳腺集中領域である所定領域を示すマーカ111aの範囲内における右乳房画像111の領域乳腺割合が30%、乳腺集中領域である所定領域を示すマーカ112aの範囲内における左乳房画像112の領域乳腺割合が60%であって、操作指示条件を「伸展性不良の場合、領域乳腺割合が高い放射線画像の撮影条件の修正指示を行う」とする場合、「左乳房のポジショニングを修正してください」の操作指示表示152を生成して表示制御部80に送信し、表示用画像151に表示する。また、操作指示生成部150は、「左乳房圧迫力:Aニュートン」のような、撮影条件の修正指示として圧迫板25の圧迫力を指示する操作指示表示152を生成してもよい。上記構成により、ポジショニング又は圧迫力などの操作を行って再撮影することをユーザーに促すことができる。
乳房構成分類部160は、画素乳腺割合を用いて放射線画像に写る乳房の乳房構造を分類する。乳房構成分類部160は、画素乳腺割合を用いて、乳房領域における乳房構成分類用領域乳腺割合を算出し、乳房構成分類用領域乳腺割合と、乳房構成分類用閾値との関係によって乳房構造を分類する。例えば、右乳房画像111の画素乳腺割合を用いて、乳房構成分類用領域乳腺割合を「70%」と算出する。また、左乳房画像112の画素乳腺割合を用いて、乳房構成分類用領域乳腺割合を「70%」と算出する。なお、乳房構成分類用領域乳腺割合を算出する放射線画像上の領域は、乳房領域でもよく、ユーザーが予め設定する領域でもよく、乳房構成分類用領域決定用の領域閾値を設定することによって決定してされる領域でもよい。乳房構成分類用領域乳腺割合を算出する放射線画像上の領域は、乳房構成分類部160が決定する。
乳房構成分類用閾値の設定としては、例えば、乳房構成分類用の領域乳腺割合が、10%未満の場合に「脂肪性」、10%以上50%未満の場合に「乳腺散在」、50%以上80%未満の場合に「不均一高濃度」、及び、80%以上の場合に「極めて高濃度」とできる。また、乳房構成分類用の領域乳腺割合が、50%未満の場合に「高濃度乳房」50%以上の場合に「高濃度乳房」、50%未満では「高濃度乳房ではない」としてもよい。なお、乳房構成分類用閾値の設定方法はこれに限られない。
予め、乳房構成分類用閾値が50%以上の場合に「高濃度乳房」に分類すると設定されている場合であって、乳房構成分類部160が、右乳房画像111の乳房構成分類用領域乳腺割合を70%、左乳房画像112の乳房構成分類用領域乳腺割合を70%と算出した場合、右乳房画像111及び左乳房画像112は「高濃度乳房」に分類される。
本実施形態において、乳房構成分類用領域乳腺割合と、乳房構成分類用閾値との関係によって分類される乳房構造は、乳腺組織の多寡によって、「脂肪性」、「乳腺散在」、「不均一高濃度」、及び、「極めて高濃度」に分類されるものである。「脂肪性」は、乳腺組織のほとんどが脂肪に置き換わり、病変の検出は容易である。「乳腺散在」は、乳腺組織が脂肪組織に置き換わることで乳腺が索状に認められるのみである乳房であり、病変の検出は容易である。「不均一高濃度」は、乳腺実質に脂肪が混在する乳房であり、病変の検出が難しい。「極めて高濃度」は、乳腺実質に脂肪の混在がほとんどない乳房であり、病変の検出が難しい。このうち、「不均一高濃度」、及び、「極めて高濃度」の乳房は、高濃度乳房(デンスブレスト)と呼ばれ、病変の鑑別において注意が必要な対象である。
乳房構成分類部160は、各放射線画像の乳房構成を分類した結果の情報を表示制御部80に送信する。表示制御部80は、図19に示すように、右乳房画像111及び左乳房画像112の乳房構成を分類した結果を乳房構成表示欄162として表示させてもよい。図19に示す例では、右乳房画像111及び左乳房画像112が「高濃度乳房」と表示されている。また、伸展性の評価結果は「伸展性:良」と表示されている。
図19に示す例のように、比較を行った放射線画像が高濃度乳房である場合、それぞれの放射線画像から算出される領域乳腺割合が高くなるため、伸展性の評価が正確でない可能性がある。このため、上記構成により、乳房構成を表示することで、伸展性の評価が正確に行えているかどうかの注意をユーザーに促すことができる。
また、高濃度乳房である乳房に対して、例えば、圧迫圧をさらに上げて再撮影を行うことは、被検者に必要以上の苦痛を強いてしまう場合がある。また、マンモグラフィ以外のモダリティ(超音波画像撮影装置)による検査の実施をユーザーに促すことができる。
さらに、このような高濃度乳房の放射線画像では、乳腺組織が乳房領域に多く含まれるため、乳腺組織と同様に高吸収域として白く表示される石灰化又は腫瘤などの病変が観察しづらい。このため、伸展性の評価が正確に行えていない可能性が高いことに加えて、放射線画像に病変が含まれるかどうかの鑑別を正確に行うことができない可能性が高いことをユーザーに報知するため、乳房構成表示欄162は、撮影した乳房が高濃度乳房である場合にのみ表示してもよい。
放射線画像処理装置10が、同一被検者の複数の放射線画像を用いて伸展性の評価結果を表示するまでの流れについて、図20のフローチャートを用いて説明する。まず、画像取得部30がモダリティ11又はデータベース12から2つの放射線画像を取得する(ステップST101)。次に、画素乳腺割合算出部40が、それぞれの放射線画像の画素ごとの画素乳腺割合を算出する(ステップST102)。次に、領域決定部50が、予め設定された条件を読み出して所定領域を決定し(ステップST103)、領域乳腺割合算出部60が、画素乳腺割合を用いて所定領域における領域乳腺割合を算出する(ステップST104)。次いで、伸展性評価部70が、同一被検者の2つの放射線画像間の領域乳腺割合を比較し、評価結果を出力する(ステップST105)。最終的に、表示制御部80が、評価結果を表示する表示用画像を生成する(ステップST106)。生成された表示用画像は、ディスプレイ13に表示される。
上記実施形態において、画像取得部30、画素乳腺割合算出部40、領域決定部50、領域乳腺割合算出部60、伸展性評価部70、表示制御部80、サブ情報表示制御部140は、操作指示生成部150、及び、乳房構成分類部160といった各種の処理を実行する処理部(processing unit)のハードウェア的な構造は、次に示すような各種のプロセッサ(processor)である。各種のプロセッサには、ソフトウエア(プログラム)を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるCPU(Central Processing Unit)、FPGA (Field Programmable Gate Array) などの製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス(Programmable Logic Device:PLD)、各種の処理を実行するために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路などが含まれる。
1つの処理部は、これら各種のプロセッサのうちの1つで構成されてもよく、同種または異種の2つ以上のプロセッサの組み合せ(例えば、複数のFPGAや、CPUとFPGAの組み合わせ)で構成されてもよい。また、複数の処理部を1つのプロセッサで構成してもよい。複数の処理部を1つのプロセッサで構成する例としては、第1に、クライアントやサーバなどのコンピュータに代表されるように、1つ以上のCPUとソフトウエアの組み合わせで1つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第2に、システムオンチップ(System On Chip:SoC)などに代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を1つのIC(Integrated Circuit)チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサを1つ以上用いて構成される。
さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた形態の電気回路(circuitry)である。また、記憶部のハードウェア的な構造はHDD(hard disc drive)やSSD(solid state drive)等の記憶装置である。
10 放射線画像処理装置
11 モダリティ
12 データベース
13 ディスプレイ
20 マンモグラフィ装置
21 支柱
22 可動部
23 放射線発生部
23a 放射線
24 撮影台
24a 放射線撮影部
25 圧迫板
26 昇降部
27a、27b 把持部
28 床面
30 画像取得部
40 画素乳腺割合算出部
50 領域決定部
60 領域乳腺割合算出部
61 乳房の体積
62 乳腺の体積
70 伸展性評価部
80 表示制御部
100、130 放射線画像
101 直接領域
102 大胸筋領域
103
104 低吸収域
105 高吸収域
110、120、151、161 表示用画像
111 右乳房画像
111a、112a、112b、121a、122a マーカ
112 左乳房画像
113 領域乳腺割合表示欄
114 評価結果表示欄
115 凡例
116 警告マーカ
121 過去画像
122 現在画像
123 撮影日
131、200a、200b、200c、200d、200e 画素
132 特定距離
133 所定領域
140 サブ情報表示制御部
150 操作指示生成部
152 操作指示表示
160 乳房構成分類部
162 乳房構成表示欄
201 脂肪組織
202 乳腺組織
203a、203b、203c、203d、203e 画素乳腺割合
B 乳房
Ob 被検者
T 乳房の厚み

Claims (13)

  1. プロセッサを備え、
    前記プロセッサは、
    同一の被検者の乳房を撮影した2つの放射線画像を取得し、
    前記放射線画像に基づいて、それぞれの前記放射線画像における画素ごとの乳腺の割合である画素乳腺割合を算出し、
    前記画素乳腺割合に基づいて、それぞれの前記放射線画像の所定領域における領域乳腺割合を算出し、
    2つの前記放射線画像を用いてそれぞれ算出された2つの前記領域乳腺割合を比較することによって前記乳腺の伸展性を評価し、
    前記伸展性の評価結果を表示する制御を行う放射線画像処理装置。
  2. 前記プロセッサは、
    前記放射線画像において、前記画素乳腺割合が第1領域閾値以上である前記画素を有する領域を前記所定領域とする請求項1に記載の放射線画像処理装置。
  3. 前記プロセッサは、
    前記画素乳腺割合を用いて前記画素ごとに乳腺量を算出し、
    前記放射線画像において、前記乳腺量が第2領域閾値以上である前記画素を有する領域を前記所定領域とする請求項1に記載の放射線画像処理装置。
  4. 前記プロセッサは、
    前記放射線画像において、前記画素乳腺割合が最大である前記画素から特定距離範囲内である領域を前記所定領域とする請求項1に記載の放射線画像処理装置。
  5. 前記プロセッサは、
    前記放射線画像を用いてそれぞれ算出された2つの前記領域乳腺割合の差に基づいて前記伸展性を評価する請求項1ないし4のいずれか1項に記載の放射線画像処理装置。
  6. 前記領域乳腺割合は、前記所定領域における前記画素乳腺割合の統計量である請求項5に記載の放射線画像処理装置。
  7. 前記領域乳腺割合は、前記所定領域における乳腺の体積割合である請求項5に記載の放射線画像処理装置。
  8. 前記プロセッサは、
    前記放射線画像を用いてそれぞれ算出された2つの前記領域乳腺割合に基づいて算出された一致度を用いて前記伸展性を評価し、
    前記領域乳腺割合は、前記所定領域における前記画素乳腺割合の分布である請求項1ないし4のいずれか1項に記載の放射線画像処理装置。
  9. 2つの前記放射線画像は、前記被検者の左右の前記乳房をそれぞれ撮影した前記放射線画像である請求項1ないし8のいずれか1項に記載の放射線画像処理装置。
  10. 2つの前記放射線画像は、同一の前記被検者の前記乳房を異なる時点において撮影した前記放射線画像である請求項1ないし8のいずれか1項に記載の放射線画像処理装置。
  11. 前記プロセッサは、
    前記伸展性の評価結果、及び、複数の前記放射線画像から選択した前記放射線画像の前記領域乳腺割合に基づいて操作指示表示を生成し、
    前記操作指示表示を表示する制御を行う請求項1ないし10のいずれか1項に記載の放射線画像処理装置。
  12. 前記プロセッサは、
    前記画素乳腺割合に基づいてそれぞれの前記放射線画像の乳房構成を分類し、
    前記乳房構成を表示する制御を行う請求項1ないし11のいずれか1項に記載の放射線画像処理装置。
  13. 同一の被検者の乳房を撮影した2つの放射線画像を取得するステップと、
    前記放射線画像に基づいて、それぞれの前記放射線画像における画素ごとの乳腺の割合である画素乳腺割合を算出するステップと、
    前記画素乳腺割合に基づいて、それぞれの前記放射線画像の所定領域における領域乳腺割合を算出するステップと、
    2つの前記放射線画像を用いてそれぞれ算出された2つの前記領域乳腺割合を比較することによって前記乳腺の伸展性を評価するステップと、
    前記伸展性の評価結果を表示する制御を行うステップと、を備える放射線画像処理装置の作動方法。
JP2022053440A 2022-03-29 2022-03-29 放射線画像処理装置及びその作動方法 Pending JP2023146312A (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022053440A JP2023146312A (ja) 2022-03-29 2022-03-29 放射線画像処理装置及びその作動方法
US18/191,191 US20230316524A1 (en) 2022-03-29 2023-03-28 Radiation image processing apparatus and operation method thereof
EP23165055.7A EP4252665A1 (en) 2022-03-29 2023-03-29 Radiation image processing apparatus and operation method thereof

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022053440A JP2023146312A (ja) 2022-03-29 2022-03-29 放射線画像処理装置及びその作動方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2023146312A true JP2023146312A (ja) 2023-10-12

Family

ID=85781696

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022053440A Pending JP2023146312A (ja) 2022-03-29 2022-03-29 放射線画像処理装置及びその作動方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20230316524A1 (ja)
EP (1) EP4252665A1 (ja)
JP (1) JP2023146312A (ja)

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003334183A (ja) * 2002-03-11 2003-11-25 Fuji Photo Film Co Ltd 異常陰影検出装置
JP2009291336A (ja) 2008-06-04 2009-12-17 Fujifilm Corp 放射線画像撮影装置
JP5145170B2 (ja) 2008-08-27 2013-02-13 富士フイルム株式会社 医用画像の評価装置
JP5399278B2 (ja) 2009-03-31 2014-01-29 富士フイルム株式会社 乳腺含有率推定装置及び方法
JP2011194024A (ja) * 2010-03-19 2011-10-06 Fujifilm Corp 異常陰影検出装置および方法ならびにプログラム
JP6921779B2 (ja) * 2018-03-30 2021-08-18 富士フイルム株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
JP6970056B2 (ja) 2018-06-26 2021-11-24 富士フイルム株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム

Also Published As

Publication number Publication date
US20230316524A1 (en) 2023-10-05
EP4252665A1 (en) 2023-10-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10602998B2 (en) Methods and systems for dynamically modifying acquisition parameter during image acquisition
US9123108B2 (en) Image processing device, radiographic image capture system, image processing method, and image processing storage medium
US8983159B2 (en) Mammography apparatus, image processing apparatus, and image processing method
JP7203474B2 (ja) マンモグラフィ装置及びプログラム
JP2019177050A (ja) 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
JP2019058607A (ja) 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
US20230206412A1 (en) Image processing apparatus, image processing method, and image processing program
JP2023146312A (ja) 放射線画像処理装置及びその作動方法
US11311262B2 (en) Information processing apparatus and program
Chen et al. Thyroid nodule detection using attenuation value based on non-enhancement CT images
WO2022064911A1 (ja) 制御装置、制御方法、及び制御プログラム
JP7446454B2 (ja) 情報処理装置、情報処理装置の作動方法、及び情報処理プログラム
US20230105941A1 (en) Image processing device, image processing method, and image processing program
US20220270306A1 (en) Information processing device, information processing method, program, and radiography system
JP7069078B2 (ja) 放射線画像処理装置及び放射線画像処理方法
WO2022065316A1 (ja) 制御装置、制御方法、及び制御プログラム
US20230153969A1 (en) Image processing apparatus, image processing method, and image processing program
JP7098813B2 (ja) 放射線画像処理装置及びプログラム
US20230200770A1 (en) Image processing apparatus, image processing method, and image processing program
JP2024080113A (ja) マンモグラフィ装置
JP2022066373A (ja) 情報処理装置、及び、プログラム
JP5643889B2 (ja) 乳房x線撮影装置及び画像処理装置