JP4317412B2 - 画像処理方法 - Google Patents
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Description
まず、図5(a)に示すように、形態付きPET装置画像をxy平面に投影すると共に、この投影した2次元PET装置投影画像の画素値を各ボクセル毎にz軸方向で加算平均した平均画素値A1,A2,…Ai,…An(i=1〜n)を算出する。また、図5(b)に示すように、X線CT画像をxy平面に投影すると共に、この投影した2次元X線CT投影画像の画素値を各ボクセル毎にz軸方向で加算平均した平均画素値B1,B2,…Bi,…Bn(i=1〜n)を算出する。そして、例えば2次元PET装置投影画像を基準画像とし、2次元X線CT投影画像を移動画像として、2次元X線CT投影画像を画面上で移動させながら、2次元PET装置投影画像と位置合わせする。これにより、後記式1の値が最小となるようなx,y方向の平行移動量x,yとz軸回りの回転移動量αを最小自乗法により求める。後記式1の値が最小になるということは、2次元X線CT投影画像と2次元PET装置投影画像とが最も一致した状態を意味している。
(1) X線CT画像等の形態画像とPET装置画像等の機能画像とをトランスミッション画像等の中間画像を介さずに位置合わせして重ね合わせることができ、検査時間、検査工程の短縮を図ることができ、医師等の負担を軽減することができる。
2 被検体
3 PET装置
5 情報端末装置
Claims (12)
- 生体の形態画像と前記生体の機能画像とを位置合わせして重ね合わせる画像処理方法であって、
前記生体の形態画像と前記生体の機能画像の画像サイズを調整するステップと、
前記機能画像が有する画像情報に基づいて前記生体の形態的特徴を見出す画像処理を行うステップと、
前記画像処理により前記生体の形態的特徴が見出された形態付き機能画像と前記形態画像とを比較することにより前記形態付き機能画像と前記形態画像との位置関係を見つけるステップと、
前記位置関係に基づき前記生体の機能画像と前記形態画像とを重ね合わせるステップとを備え、
前記形態付き機能画像と前記形態画像との位置関係を見つけるステップは、
前記形態付き機能画像をxy平面上に投影した投影画像上の各画素の代表値と、前記形態画像をxy平面上に投影した投影画像上の各画素の代表値とを比較して、xy平面上における移動量を求めるステップと、
前記形態付き機能画像をxz平面上に投影した投影画像上の各画素の代表値と、前記形態画像をxz平面上に投影した投影画像上の各画素の代表値とを比較して、xz平面上における移動量を求めるステップと、
前記形態付き機能画像をyz平面上に投影した投影画像上の各画素の代表値と、前記形態画像をyz平面上に投影した投影画像上の各画素の代表値とを比較して、yz平面上における移動量を求めるステップと、
を備えることを特徴とする画像処理方法。 - 前記機能画像に基づいて前記形態付き機能画像を見出す画像処理は、輪郭抽出処理であることを特徴とする請求項1に記載の画像処理方法。
- 前記輪郭抽出処理は、微分フィルタ処理であることを特徴とする請求項2に記載の画像処理方法。
- 前記輪郭抽出処理は、テンプレートマッチング処理であることを特徴とする請求項2に記載の画像処理方法。
- 前記輪郭抽出処理は、周波数変換処理であることを特徴とする請求項2に記載の画像処理方法。
- 前記輪郭抽出処理は、差分処理であることを特徴とする請求項2に記載の画像処理方法。
- 前記輪郭抽出処理は、二値化処理であることを特徴とする請求項2に記載の画像処理方法。
- 前記機能画像は、PETで撮影された画像であることを特徴とする請求項1ないし請求項7のいずれか1項に記載の画像処理方法。
- 前記機能画像は、SPECTで撮影された画像であることを特徴とする請求項1ないし請求項7のいずれか1項に記載の画像処理方法。
- 前記形態画像は、X線CTで撮影された画像であることを特徴とする請求項1ないし請求項7のいずれか1項に記載の画像処理方法。
- 前記形態画像は、MRIで撮影された画像であることを特徴とする請求項1ないし請求項7のいずれか1項に記載の画像処理方法。
- 前記形態画像は、超音波診断装置で撮影された画像であることを特徴とする請求項1ないし請求項7のいずれか1項に記載の画像処理方法。
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