JP5142591B2 - 医用画像診断支援装置および医用画像診断支援プログラム - Google Patents
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Description
「David S. Paik,ほか7名,"Surface Normal Overlap: A Computer-Aided Detection Algorithm With Application to Colonic Polyps and Lung Nodules in Helical CT",IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING, VOL.23, NO.6,2004年6月,p.661-675」
図1は第1の実施形態に係る医用画像診断支援装置1の構成を示す図である。
まず医用画像診断支援装置1は、特願2005−056098として提案された手法を利用して、以下のようにして結節候補領域および周辺領域を特定する。
観察基準点が、観察基準線の終点に達している。
楕円モデル内拡張結節候補領域断面がなくなっている。
図15を参照して説明する。図15は血管に付着した結節の辺縁部付近で観察基準点が図15(a)から図15(b)および図15(b)から図15(c)への二間隔を移動する際に変形完了後の楕円モデルが推移する様子を示している。図15(b)と図15(c)との間で、楕円モデル110の大きさが急に変化している。これは、血管に付着した結節の辺縁部において楕円モデル110の範囲に結節の断面がもはや観察されなくなることにより、すなわち血管の断面のみが観察されるようになることにより起きる。このため、これ以降の探索は無意味であるので、上記の状態の発生を終了条件とする。この終了条件の成立の判定は、次のような処理により実現できる。観察基準点の各位置で、楕円モデルの平均変位(変形前の楕円モデルの周に沿った点列と、これに対応する変形完了後の楕円モデルの周に沿った点列を考え、2つの点列の対応する点の間の平均距離として求められる)を楕円モデルの平均実効半径(変形前の楕円モデルの実効半径と変形完了後の楕円モデルの実効半径の平均値)で割った楕円モデル相対平均変位を計算する。そして、楕円モデル相対平均変位が予め設定したある上限値より大きければ、この終了条件が成立したこととする。
図16を参照して説明する。図16は血管に付着した別の結節についての図である。そして図16(a)は観察基準点が観察基準線の始点付近にある場合を、図16(b)は観察基準点が観察基準線の中点付近にある場合をそれぞれ示している。図16(a)および図16(b)の下段の模式図にあるように、観察平面109に当たる処理対象画像のうち楕円モデル内の部分(以下、楕円モデル内画像と記す)は、その濃度が平面内の座標に応じて線形に変化する成分(以下、楕円モデル内画像線形成分と記す)とそれ以外の成分(以下、楕円モデル内画像非線形成分と記す)とに分解できる。楕円モデルが血管の横断面とおよそ合致しているか、あるいは図16(a)に示すように結節の断面とおよそ合致している場合は、楕円モデル内画像における濃度変動は主として楕円モデル内画像非線形成分の濃度変動によって説明される。ところが図16(b)に示すように楕円モデルが血管の縦断面と血管の中央とから外れて重なる場合等では、楕円モデル内画像における濃度変動の多くが楕円モデル内画像線形成分の濃度変動によって説明される。一般に、血管に付着した結節と血管との移行部で図16(b)に類似する場合が生じ得る。そして、この状態が生じた場合には、これ以降の探索は無意味であるので、上記の状態の発生を終了条件とする。この終了条件の成立の判定は、次のような処理により実現できる。観察基準点の各位置で、楕円モデル内画像非線形成分における濃度の標準偏差を楕円モデル内画像における濃度の標準偏差で割った楕円モデル内画像非線形成分寄与割合を計算する。そして、楕円モデル内画像非線形成分寄与割合が予め設定したある下限値より小さければ、この終了条件が成立したこととする。
画像データ処理部14は、上記のようにして結節であると判定された結節候補領域と、この結節候補領域に関する周辺領域に関する特徴を分析する。そして表示画像生成部15は、上記の特徴を表す表示画像を生成する。この表示画像は、表示器16によって表示される。
図17(a)は表示画像200を示す図である。
図18は表示画像220を示す図である。なお、図18において図17(a)と同一の画像には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
図19は表示画像230を示す図である。なお図19において、図18に示されるのと同様な画像には、図18で用いているのと同一の符号の末尾に「−1」または「−2」を付与した符号を付し、その詳細な説明は省略する。なお末尾に「−1」が付与された符号が付されているのは、過去に収集された3次元画像データに基づく画像である。末尾に「−2」が付与された符号が付されているのは、最も新しく収集された3次元画像データに基づく画像である。
図20は表示画像240を示す図である。
図21は表示画像250を示す図である。
図22は表示画像260を示す図である。なお、図22において図17(a)と同一の画像には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
表示画像生成部15は、結節候補領域の位置を表す表示画像を生成する。このときに表示画像生成部15は、結節候補領域をそのサイズに応じて表示形態を異ならせる。例えば、画像データ処理部14において、上記の結節候補領域のそれぞれに関して、楕円体モデルの3つの軸長の平均値、あるいは3つの軸長の最大値などをそれぞれ結節サイズとして求める。表示画像生成部15は、上記の結節サイズが閾値以上であるか否かに応じて、表示画像に表すか否かや、表示色を変更する。
図23は第2の実施形態に係る医用画像診断支援装置3の構成を示す図である。なお、図23において図1と同一部分には同一符号を付し、その詳細な説明は省略する。
さて、読影医が読影を行う際に表示画像生成部32はまず、アキシャル画像、あるいは直交3断面のMPR画像の何れか1断面の画像などを表す表示画像を3次元画像データに基づいて生成し、表示器16に表示させる。なおここでは、表示画像生成部32は、X線様透視画像などの参照肺野画像を表す表示画像を生成することとする。読影医は、表示器16の表示画像を観察しながら、画像上の結節候補の位置の指定を入力部31により入力する。表示画像生成部32は、入力部31により入力されるユーザ操作に基づいて、読影医が判定した結節候補の位置を判断し、記憶する。この記憶は例えば、医用画像診断支援装置3の基本ハードウェアとして用いている汎用のコンピュータ装置に内蔵または外付けされたハードディスクなどの記憶媒体に、上記の位置を示す情報を書き込むことによって実現することができる。また表示画像生成部32は、読影医が判定した結節候補の位置を表すマークを表示画像に含める。図24は読影医が判定した結節候補の位置を表すマークを含んだ表示画像270の一例を示す図である。この表示画像270は、コロナル方向の参照肺野画像271にマーク272が重畳されて形成されている。マーク272は、読影医が判定した結節候補の位置を表す。マーク272は、実線で表した+状をなし、表示色は黄色である。
表示画像生成部32はまず、図27に示すような表示画像300を生成し、表示器16に表示させる。表示画像生成部32は、参照肺野画像271に、マーク301を重畳して表示画像300を生成する。マーク301は、判定部13によって結節であると判定された結節候補領域の位置を表す。マーク301は、破線で表した+状をなし、表示色はオレンジ色である。
第3の実施形態に係る医用画像診断支援装置の構成は第2の実施形態に係る医用画像診断支援装置3と同様であるので、その図示は省略する。そして図23を第3の実施形態の説明に流用する。
Claims (4)
- 被検体の内部を表す医用画像を記憶する記憶手段と、
前記医用画像に含まれる解剖学的な異常候補領域を特定する特定手段と、
前記医用画像に基づいて、前記異常候補領域をボリュームレンダリングによる3次元画像により表し、前記異常候補領域の周辺領域の一部を断面画像により表し、さらに前記周辺領域の一部をボリュームレンダリングによる3次元画像により表した画像として、前記異常候補領域とその周辺領域とを互いに区別可能な形態で表す表示画像を生成する生成手段とを具備したことを特徴とする医用画像診断支援装置。 - 前記特定手段は、時間的に異なる複数のタイミングにおける前記被検体の内部をそれぞれ表す複数の医用画像に関して前記異常候補領域をそれぞれ特定し、
前記生成手段は、前記複数の医用画像のそれぞれに基づいて、その医用画像に関して前記特定手段が特定した前記異常候補領域をボリュームレンダリングによる3次元画像により表し、当該異常候補領域の周辺領域を断面画像により表し、さらに当該異常候補領域の周辺領域の一部をボリュームレンダリングによる3次元画像により表した画像をそれぞれ生成し、これらの画像を並列表示する画像として前記表示画像を生成することを特徴とする請求項1に記載の医用画像診断支援装置。 - 前記生成手段は、前記表示画像中で並列表示する複数の画像の少なくとも1つを、前記周辺領域の経時変化を表す画像とすることを特徴とする請求項2に記載の医用画像診断支援装置。
- コンピュータを、
被検体の内部を表す医用画像に含まれる解剖学的な異常候補領域を特定する特定手段と、
前記医用画像に基づいて、前記異常候補領域をボリュームレンダリングによる3次元画像により表し、前記異常候補領域の周辺領域を断面画像により表し、さらに前記周辺領域の一部をボリュームレンダリングによる3次元画像により表した画像として、前記異常候補領域とその周辺領域とを互いに区別可能な形態で表す表示画像を生成する生成手段として機能させることを特徴とする医用画像診断支援プログラム。
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