JP2023155505A - 医用情報処理装置および医用情報処理方法 - 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200を含む医用画像処理システム1の構成の一例を示す図である。図1に示すように、医用画像処理システム1は、例えば、医用画像生成装置100と、医用画像処理装置200とを備える。医用画像生成装置100と医用画像処理装置200とは、ネットワークNWを介して互いに接続される。ネットワークNWは、例えば、WAN(Wide Area Network)やLAN(Local Area Network)、インターネット、専用回線、無線基地局、プロバイダなどを含む。医用画像処理装置200は、「医用情報処理装置」の一例である。
図2は、第1の実施形態に係る医用画像生成装置100の一例を示す図である。図2に示すように、医用画像生成装置100は、例えば、静磁場磁石101と、傾斜磁場コイル102と、傾斜磁場電源103と、寝台104と、寝台制御回路105と、送信回路107と、RFコイル108と、受信回路109と、シーケンス制御回路110と、コンソール装置120とを備える。
図4は、第1の実施形態に係る医用画像処理装置200の一例を示す図である。医用画像処理装置200は、医用画像生成装置100から受信した原画像a~hに対して、ノイズを除去或いは軽減するデノイズ処理を行い、デノイズ処理後の画像を合成することで最終的な画像(以下、合成画像)を生成する。以下においては、ノイズを除去或いは軽減することを、単にノイズを除去すると記載する。図4に示すように、医用画像処理装置200は、例えば、通信インターフェース202と、入力インターフェース204と、ディスプレイ206と、処理回路210と、メモリ230とを備える。
以下、第1の実施形態における処理回路210の処理フローについて説明する。処理回路210の処理には、デノイズモデルMDL1を学習する学習処理と、学習済みのデノイズモデルMDL1を使用してノイズを除去する処理を行う画像処理とが含まれる。以下においては、まず、処理回路210の学習処理について説明する。図8は、第1の実施形態における処理回路210の学習処理の一連の流れを示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、医用画像処理装置200の操作者が、入力インターフェース204を操作して学習処理の開始を指示した場合に行われる。
次に、処理回路210の画像処理について説明する。図9は、第1の実施形態における処理回路210の画像処理の一連の流れを示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、医用画像生成装置100により送信された原画像a~hが取得機能212によって取得された場合に行われる。
以下、第1の実施形態の変形例について説明する。上述した第1の実施形態では、医用画像生成装置100と医用画像処理装置200とが互いに異なる装置であるものとして説明したがこれに限られない。例えば、医用画像処理装置200は、医用画像生成装置100のコンソール装置120の一機能によって実現されてもよい。すなわち、医用画像処理装置200は、医用画像生成装置100のコンソール装置120によって仮想的に実現される仮想マシンであってもよい。この場合、医用画像生成装置100は、「医用情報処理装置」の一例である。
以下、第2の実施形態について説明する。上述した第1の実施形態では、複数のコイルエレメント108a~108hにより出力される磁気共鳴信号に基づく原画像a~hの各々に対してデノイズ処理を行い、ノイズが除去されたデノイズ画像を合成する構成を説明した。本実施形態では、医用画像処理装置200の処理回路210が、デノイズ処理を行うことなく原画像を合成することにより生成された合成画像に対してノイズの強度分布を均一化させるためのノイズ成分を付加する処理を行い、処理後の合成画像に対してデノイズ処理を行う。このため、構成などについては第1の実施形態で説明した図および関連する記載を援用し、詳細な説明を省略する。
図11は、第2の実施形態に係る医用画像処理装置200の一例を示す図である。医用画像処理装置200の処理回路210は、取得機能212と、導出機能214と、パラメータ調整機能216と、デノイズ機能218と、画像合成機能220と、出力制御機能222と、学習機能224とに加えて、ノイズ均一化機能226を実行する。ノイズ均一化機能226は、「均一化処理部」の一例である。
次に、処理回路210の画像処理について説明する。図12は、第2の実施形態における処理回路210の画像処理の一連の流れを示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、医用画像生成装置100により送信された原画像a~hが取得機能212によって取得された場合に行われる。
以下、第2の実施形態の変形例について説明する。上述した第2の実施形態では、医用画像生成装置100と医用画像処理装置200とが互いに異なる装置であるものとして説明したがこれに限られない。例えば、医用画像処理装置200は、医用画像生成装置100のコンソール装置120の一機能によって実現されてもよい。すなわち、医用画像処理装置200は、医用画像生成装置100のコンソール装置120によって仮想的に実現される仮想マシンであってもよい。この場合、医用画像生成装置100は、「医用情報処理装置」の一例である。
プログラムを格納するストレージと、
プロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、前記プログラムを実行することにより、
複数の受信コイルの各々により収集される磁気共鳴信号に対応するデータに含まれるノイズに関する指標値を導出し、
導出された前記指標値に基づいて、前記磁気共鳴信号に対応するデータからノイズを除去する度合いを調整し、
調整された前記度合いに基づいて、前記磁気共鳴信号に対応するデータからノイズを除去し、
前記ノイズが除去された、前記複数の受信コイルの各々で収集された前記磁気共鳴信号に対応するデータを合成する、
医用情報処理装置。
プログラムを格納するストレージと、
プロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、前記プログラムを実行することにより、
複数の受信コイルの各々により被検体から収集される磁気共鳴信号に基づく複数の画像を合成して合成画像を生成し、
生成された前記合成画像に含まれるノイズの強度分布を推定し、
推定された前記ノイズの強度分布を均一化させる均一化分布を生成し、
生成された前記均一化分布により示される信号を前記合成画像に付加することで、前記合成画像に含まれるノイズの強度分布を均一化し、
前記ノイズの強度分布が均一化された合成画像からノイズを除去する、
医用情報処理装置。
Claims (10)
- 複数の受信コイルの各々により収集される磁気共鳴信号に対応する複数のデータに含まれるノイズをそれぞれ除去または軽減する除去部と、
前記除去部によりノイズが除去または軽減された前記複数のデータを合成する合成部と、
を備え、
前記除去部は、磁気共鳴信号に対応するデータが入力されたときに前記データからノイズが除去または軽減されたデータを出力するように学習されたモデルに基づいて、前記磁気共鳴信号に対応する複数のデータからそれぞれノイズを除去または軽減する、
医用情報処理装置。 - 前記複数の受信コイルの各々により収集される磁気共鳴信号に対応する複数のデータは、前記受信コイル毎に取得された複数のk空間データをフーリエ変換または逆フーリエ変換することで生成された複数の原画像である、
請求項1に記載の医用情報処理装置。 - 前記除去部は、前記複数のデータに対するウェーブレット変換を含むモデルによりノイズを除去または軽減する、
請求項1または2に記載の医用情報処理装置。 - 前記合成部は、前記除去部によりノイズが除去または軽減された前記複数のデータを合成する際に、画像の折り返しを展開する処理を含む、
請求項1から3のいずれか一項に記載の医用情報処理装置。 - 前記学習されたモデルは、教師画像と、前記教師画像に既知のノイズを加えた学習画像に基づき学習されている、
請求項1から4のいずれか一項に記載の医用情報処理装置。 - 前記複数のデータのそれぞれの特徴に応じて前記学習されたモデルの内部パラメータを調整する調整部をさらに備え、
前記除去部は、前記複数のデータからそれぞれノイズを除去または軽減する、
請求項1から5のいずれか一項に記載の医用情報処理装置。 - 前記内部パラメータは、前記学習されたモデルに含まれる少なくとも1つのノードの活性化関数のパラメータである、
請求項6に記載の医用情報処理装置。 - 前記内部パラメータは、前記学習されたモデルに含まれる少なくとも1つのノードの活性化関数の閾値である、
請求項6に記載の医用情報処理装置。 - 前記活性化関数は、Soft‐Shrinkage関数またはHard‐Shrinkage関数である、
請求項7または8に記載の医用情報処理装置。 - コンピュータが、
複数の受信コイルの各々により収集される磁気共鳴信号に対応する複数のデータに含まれるノイズをそれぞれ除去または軽減し、
前記ノイズが除去または軽減された前記複数のデータを合成する、
医用情報処理方法であって、
磁気共鳴信号に対応するデータが入力されたときに前記データからノイズが除去または軽減されたデータを出力するように学習されたモデルに基づいて、前記磁気共鳴信号に対応する複数のデータからそれぞれノイズを除去または軽減する、
医用情報処理方法。
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