JP5438002B2 - 医用画像処理装置及び医用画像処理方法 - Google Patents
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Description
上記各画像の分類は、検者の手動でなく画像認識技術によりできるようにすれば、画像計測の際に検者の診断の工数の負担軽減に有用である。
量は莫大になるが、精度良く動きを検出できる。
各断面において輝度値の特徴量と動きの特徴量は、この動きベクトルの演算によって得られる。
動きベクトルAjは図面のx方向、y方向に分解してxj、yjとする。直交座標系でなく極座標であれば、径rj、角度θjとしても良い。これにより画像jから得られる情報Ijをベクトルとして式1のように表される。
輝度を併用する場合には、輝度抽出演算部32の出力を用いて式2のように表される。例えば、輝度抽出演算部32の出力は、前記超音波信号の振幅値を前記生体組織の形態情報とする。
運動と輝度を併用すれば、心エコー図検査での何れの基本断面の識別精度の向上が期待できる。
Ij=(Aj)…(式3)
としても良いし、動きだけを用いる場合には前出の式1としても良い。
動きベクトルは直交に分解してxjk、yjkとする。動きベクトルは、また極座標で示すのであれば、径rjk、角度θjkとしても良い。これにより画像jの分画kから得られる情報Ijkをベクトルとして式4のように示される。
輝度だけを用いる場合には式5としても良いし、動きだけを用いる場合には式6としても良い。
Ijk=(xjk|yjk)…(式6)
いわば、第1動きベクトルはセクタ画像全体を対象としたマクロな動き解析である。マクロな分類での精度はさらに向上したい要求がある。そこで、第2動きベクトルはセクタ画像分割画像を対象としたミクロな動き解析で補う形で第1動きベクトルと第2動きベクトルを組み合わせてよい。
定部6はこのような指標を利用して得られた疾患情報を超音波画像に付加した表示フォーマットを生成する(ステップS35)。
演算部31において、抽出位置における運動抽出演算によって計算される。例えば、ブロックマッチング法や勾配法を用いた動き計算法が用いられる。運動の計算期間は被検者の個体差に合わせるため任意に設定可能である。例えば、運動の計算期間は拡張末期から収縮末期のように最も動き量が大きい期間でもよい。次の画像データが存在すれば同様に輝度値と動きの抽出を行う(ステップS92)。
種類の認識と点数付けを演算処理で行うことで、操作者の操作工数の低減を図っている。
画像認識演算部3は、設定された検索項目122または136と分類された種類を一体で記憶した画像データを照合する(ステップS115)。
第1ベクトルB 移動距離:d/2、移動方向:3時の方向
第1ベクトルC 移動距離:d/2、移動方向:11時の方向
第1ベクトルD 移動距離:d/2、移動方向:1時の方向
第1ベクトルE 移動距離:d/2、移動方向:9時の方向
第1ベクトルF 移動距離:d/2、移動方向:9時の方向
これらの類型に計測されたセクタ画像が6つ全て一致すれば心尖部2腔像として当該セクタ画像を分類する。セクタ画像が5つ一致でも心尖部2腔像の候補として当該セクタ画像を分類する。4つ一致以下は心尖部2腔像以外の可能性もあるので、(a)傍胸骨長軸像、(b)傍胸骨短軸像、(d)心尖部長軸像、(e)心尖部4腔像において(c)心尖部2腔像と同様に抽出位置からのベクトル解析を行い、セクタ画像がどの画像に分類されるか判定する。
Claims (12)
- 被検体の生体組織を撮影した医用画像を複数得る画像情報取得部と、前記画像情報取得部によって複数得られた医用画像の時相が異なる同士の画素値から前記生体組織の運動情報を得る運動情報取得部と、前記画像情報取得部によって得られた医用画像から、前記被検体の形態情報を抽出する輝度抽出演算部と、
前記運動情報取得部より得られた運動情報と前記輝度抽出演算部により得られた形態情報の両方を行列形式に合わせたものに基本統計量の計算や特徴量の抽出を施したものに基づき、前記医用画像を所定の種類毎に分類する画像認識演算部を備えたことを特徴とする医用画像処理装置。 - 心電計測装置、心磁計測装置、血管拍動計測装置、呼吸動計測装置を含む電磁気により前記生体組織の運動計測値を得る外部運動計測装置をさらに備え、
前記運動情報取得部は、前記外部運動計測装置によって計測される前記生体組織の運動計測値から前記生体組織の運動情報を得る請求項1に記載の医用画像処理装置。 - 前記医用画像のうちの病変部を含む医用画像について診断情報が予め画像診断により付加され、その診断情報と該病変部を含む医用画像を対応付けて記憶する病変種類推定部をさらに備え、
前記画像認識演算部は、前記病変部を含む医用画像の形態情報と前記生体組織の運動情報とに基づき前記医用画像を前記病変部と推定される種類毎に分類する請求項1に記載の医用画像処理装置。 - 前記生体組織の運動の抽出期間を可変設定する抽出期間可変設定部をさらに備え、
前記画像認識演算部は、前記可変設定された生体組織の運動の抽出期間にて前記医用画像を所定の種類毎に分類する請求項1に記載の医用画像処理装置。 - 前記医用画像処理装置において前記生体組織の運動の抽出領域を対象画像の全体/局所の何れかに設定する抽出領域設定部をさらに備え、
前記画像認識演算部は、前記設定された生体組織の運動の抽出領域にて前記医用画像を所定の種類毎に分類する請求項1に記載の医用画像処理装置。 - 前記画像認識演算部は、前記医用画像を所定の種類毎に分類するパターンを求める学習演算部と、求めたパターンを記憶する学習データ記憶部と、その後の事象のうちの前記パターンを更新すべき事象があったときに前記学習演算部に再度パターンを求めさせ、その再度求められたパターンを前記学習データ記憶部に更新記憶させる識別演算部と、をさらに備えた請求項1に記載の医用画像処理装置。
- 前記画像認識演算部によって前記所定の種類毎に分類された医用画像を表示する画像表示部をさらに備えた請求項6に記載の医用画像処理装置。
- 前記画像情報取得部は、被検体に超音波信号を送信し、前記被検体からの反射エコー信号を受信する探触子と、前記超音波信号を送信するために前記探触子を駆動する探触子駆動部と、前記反射エコー信号から超音波画像データへ変換する画像変換部と、を具備した超音波診断装置であって、
前記画像認識演算部は、前記超音波信号の振幅値を前記生体組織の形態情報とし、前記生体組織の動き情報と前記形態情報に基づき超音波画像を所定の種類毎に分類する請求項1に記載の医用画像処理装置。 - 前記画像認識演算部は、設定された検索項目により検索された画像を表示することを特徴とする請求項1に記載の医用画像処理装置。
- 前記運動情報取得部は、前記画像情報取得部によって複数得られた医用画像の時相が異なる同士の局所領域の画素値から前記生体組織の運動情報を得ることを特徴とする請求項1に記載の医用画像処理装置。
- 画像情報取得部と運動情報取得部と輝度抽出演算部と画像認識演算部とを備えた医用画像処理装置における医用画像処理方法であって、
前記画像情報取得部によって、被検体の生体組織を撮影した医用画像を複数得るステップと、
前記運動情報取得部によって、複数得られた前記医用画像の時相が異なる同士の画素値から前記生体組織の運動情報を得、前記輝度抽出演算部によって、前記医用画像から前記被検体の形態情報を抽出するステップと、
前記画像認識演算部によって、前記運動情報と前記形態情報の両方を行列形式に合わせたものに基本統計量の計算や特徴量の抽出を施したものに基づき、前記医用画像を所定の種類毎に分類するステップを備えたことを特徴とする医用画像処理方法。 - 被検体の生体組織を撮影した医用画像を複数得る画像情報取得部と、前記画像情報取得部によって複数得られた医用画像の時相が異なる同士の画素値から前記生体組織の運動情報を得る運動情報取得部と、前記画像情報取得部によって得られた医用画像から、前記被検体の形態情報を抽出する輝度抽出演算部と、
前記運動情報取得部より得られた運動情報と前記輝度抽出演算部により得られた形態情報に基づき前記医用画像を所定の種類毎に分類する画像認識演算部と、
前記医用画像のうちの病変部を含む医用画像について診断情報が予め画像診断により付加され、その診断情報と該病変部を含む医用画像を対応付けて記憶する病変種類推定部を備え、
前記画像認識演算部は、前記病変部を含む医用画像の形態情報と前記生体組織の運動情報とに基づき前記医用画像を前記病変部と推定される種類毎に分類する医用画像処理装置。
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