JP6037048B2 - 輪郭画像生成装置および核医学診断装置 - Google Patents
輪郭画像生成装置および核医学診断装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6037048B2 JP6037048B2 JP2015546174A JP2015546174A JP6037048B2 JP 6037048 B2 JP6037048 B2 JP 6037048B2 JP 2015546174 A JP2015546174 A JP 2015546174A JP 2015546174 A JP2015546174 A JP 2015546174A JP 6037048 B2 JP6037048 B2 JP 6037048B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- contour
- unit
- processing
- change
- contour shape
- 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.)
- Active
Links
- 238000009206 nuclear medicine Methods 0.000 title claims description 13
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 171
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 119
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 90
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 60
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 11
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 9
- 210000000481 breast Anatomy 0.000 description 38
- 238000002600 positron emission tomography Methods 0.000 description 36
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 33
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 22
- 238000009607 mammography Methods 0.000 description 20
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 10
- 230000005251 gamma ray Effects 0.000 description 8
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 229940121896 radiopharmaceutical Drugs 0.000 description 6
- 239000012217 radiopharmaceutical Substances 0.000 description 6
- 230000002799 radiopharmaceutical effect Effects 0.000 description 6
- 230000003252 repetitive effect Effects 0.000 description 6
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 5
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 5
- 241000270295 Serpentes Species 0.000 description 3
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 3
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 3
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 2
- 239000006096 absorbing agent Substances 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000001914 calming effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 1
- 239000002356 single layer Substances 0.000 description 1
- 238000002603 single-photon emission computed tomography Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
- A61B6/5217—Devices 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
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
- A61B6/037—Emission tomography
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/50—Apparatus 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
- A61B6/502—Apparatus 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
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5205—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of raw data to produce diagnostic data
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01T—MEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
- G01T1/00—Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
- G01T1/29—Measurement performed on radiation beams, e.g. position or section of the beam; Measurement of spatial distribution of radiation
- G01T1/2914—Measurement of spatial distribution of radiation
- G01T1/2985—In depth localisation, e.g. using positron emitters; Tomographic imaging (longitudinal and transverse section imaging; apparatus for radiation diagnosis sequentially in different planes, steroscopic radiation diagnosis)
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/149—Segmentation; Edge detection involving deformable models, e.g. active contour models
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10104—Positron emission tomography [PET]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20112—Image segmentation details
- G06T2207/20161—Level set
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30068—Mammography; Breast
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Public Health (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Pathology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physiology (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Nuclear Medicine (AREA)
- Image Processing (AREA)
Description
本発明は、被検体に放射性薬剤を投与し、被検体内から放出された放射線を検出して収集した収集データに基づいて、被検体の撮像対象の輪郭を抽出する輪郭画像生成装置および核医学診断装置に関する。
従来、核医学診断装置としてPET(positron emission tomography)装置がある。PET装置は、陽電子(positron)の消滅によって発生する2本のγ線(ガンマ線)を、複数個の検出器で同時に検出したときのみ、被検体の断層画像を再構成するように構成されている。また、PET装置として被検体の乳房を撮像するマンモグラフィ用PET装置がある。マンモグラフィ用PET装置は、被検体の乳房を取り囲むように検出器が配置されており、被検体の乳房に検出器を近接させることで、検出感度の向上させることができる。
検出器で検出するγ線は、放射性薬剤が予め投与された被検体内から放出されたγ線である。放出されたγ線は、被検体の体内の組織で吸収される。そのため、PET装置は、PET画像を生成する際にγ線の吸収の影響を考慮した吸収補正を行う(例えば特許文献1参照)。吸収補正は、一般的に、X線CT装置で撮像したデータを用いたり、γ線を放出する外部線源を用いて検出したデータを用いたりして行われる。しかしながら、マンモグラフィ用PET装置は、X線CT装置や外部線源を設けるのが難しい。そのため、被検体の乳房を単一の吸収体として仮定した吸収補正を行っている。この方法では、乳房の輪郭を抽出し、抽出した輪郭内に乳房と等価の吸収係数を割り当てて、吸収係数マップを生成する。そして、生成された吸収係数マップに基づき吸収補正を行っている。
また、被検体などの物体の輪郭形状を抽出する方法として、レベルセット(level set)法などの動的輪郭モデルがある(例えば非特許文献1参照)。動的輪郭モデルとは、画像上に設定した閉曲線を動的に変化させて物体の輪郭と一致させることにより、輪郭形状を抽出する方法である。
C. Li, C. Xu, C. Gui, and M. D. Fox, "Level Set Evolution Without Re-initialization: A New Variational Formulation", CVPR 2005
動的輪郭モデルによる輪郭抽出処理は、物体の輪郭形状を抽出するために、多数回の処理回数を繰り返す必要があり、処理回数によって、得られる輪郭形状の精度が変わってくる。操作者は、処理回数を設定し、設定した処理回数の輪郭抽出処理を行うことで、輪郭形状を抽出するが、精度よい輪郭形状が得られたか否かは、操作者が視覚的に確認する必要がある。そして、得られた輪郭形状が物体輪郭よりも小さければ、処理回数を減らし、また、得られた輪郭形状が物体輪郭よりも大きければ、処理回数を増やす。このようにして、精度よい物体の輪郭形状を取得できる。
しかしながら、従来のマンモグラフィ用PET装置において、被検体の乳房の輪郭形状を抽出するために、非特許文献1のような動的輪郭モデルによる輪郭抽出処理を適用させた場合、精度よい輪郭形状を取得できない問題がある。すなわち、動的輪郭モデルによる輪郭抽出処理は、2次元再構成画像の勾配情報を利用して輪郭形状を抽出するので、隣り合う画素の画素値の変化が大きいところで輪郭形状が留まるはずである。つまり、被検体の乳房輪郭がはっきりしていれば、輪郭形状は、乳房輪郭で留まるはずである。
しかしながら、統計ノイズが多い再構成画像の場合は、そのノイズによる勾配(すなわち、ノイズ部分)で輪郭が留まってしまうことがある。そのため、多数回の輪郭抽出処理を繰り返し行わないと、精度よい輪郭形状が取得できない。また、乳房輪郭よりも隣り合う画素の画素値の変化が大きい、例えば腫瘍などの物体が乳房内に存在する場合がある。この場合、輪郭抽出処理を適切な処理回数で終了させないと、取得される輪郭形状が乳房輪郭の内側に入り込み、腫瘍などの物体輪郭を輪郭形状として抽出してしまい、意図しない輪郭形状が取得される。
また、輪郭抽出処理の対象が1枚の画像であれば、得られた輪郭形状を操作者が視覚的に確認して、いくつかの処理回数の設定を繰り返して処理すれば、精度よい輪郭形状を比較的早く取得できる。しかしながら、核医学診断装置のようなスライス枚数の多いデータに対して輪郭抽出処理を行う場合、スライスごとに適切な処理回数が異なる場合がある。そのため、スライスごとに輪郭形状を操作者が視覚的に確認する場合、多大な時間がかかり、また、何度も処理回数を設定して輪郭抽出処理を行うことはとても難しい。
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、操作者が視覚的に確認することなく、被検体の撮像対象の輪郭形状を適切な処理回数で精度よく自動的に抽出できる輪郭画像生成装置および核医学診断装置を提供することを目的とする。
本発明は、このような目的を達成するために、次のような構成をとる。
すなわち、本発明に係る輪郭画像生成装置は、被検体から放出された放射線を検出して取得した被検体の2次元再構成画像に対し、輪郭抽出モデルにより繰り返し行われる、予め設定された第1輪郭形状から新たな第2輪郭形状を抽出する輪郭抽出処理のうち、1回の輪郭抽出処理を行う輪郭抽出処理部と、前記第1輪郭形状と前記第2輪郭形状との変化面積を算出する変化面積算出部と、前記変化面積に含まれる画素の画素値の合計を算出する画素値合計算出部と、前記変化面積と前記合計との比である変化率を算出する変化率算出部と、前記変化率が予め設定された閾値よりも小さいか否かを判定する終了判定部と、前記終了判定部で前記変化率が前記閾値よりも大きいと判定された場合に前記第2輪郭形状を前記第1輪郭形状として設定し、前記輪郭抽出処理部、前記変化面積算出部、前記画素値合計算出部、前記変化率算出部および前記終了判定部の処理を再度実行させ、前記終了判定部で前記変化率が前記閾値よりも小さいと判定された場合に、前記第2輪郭形状を含む2次元輪郭画像を出力する制御部と、を備えていることを特徴とするものである。
すなわち、本発明に係る輪郭画像生成装置は、被検体から放出された放射線を検出して取得した被検体の2次元再構成画像に対し、輪郭抽出モデルにより繰り返し行われる、予め設定された第1輪郭形状から新たな第2輪郭形状を抽出する輪郭抽出処理のうち、1回の輪郭抽出処理を行う輪郭抽出処理部と、前記第1輪郭形状と前記第2輪郭形状との変化面積を算出する変化面積算出部と、前記変化面積に含まれる画素の画素値の合計を算出する画素値合計算出部と、前記変化面積と前記合計との比である変化率を算出する変化率算出部と、前記変化率が予め設定された閾値よりも小さいか否かを判定する終了判定部と、前記終了判定部で前記変化率が前記閾値よりも大きいと判定された場合に前記第2輪郭形状を前記第1輪郭形状として設定し、前記輪郭抽出処理部、前記変化面積算出部、前記画素値合計算出部、前記変化率算出部および前記終了判定部の処理を再度実行させ、前記終了判定部で前記変化率が前記閾値よりも小さいと判定された場合に、前記第2輪郭形状を含む2次元輪郭画像を出力する制御部と、を備えていることを特徴とするものである。
本発明に係る輪郭画像生成装置によれば、輪郭抽出処理部は、2次元再構成画像に対し、輪郭抽出モデルにより繰り返し行われる、予め設定された第1輪郭形状から新たな第2輪郭形状を抽出する輪郭抽出処理のうち、1回の輪郭抽出処理を行う。終了判定部は、変化率が予め設定された閾値よりも小さいか否かを判定する。変化率は、次のように算出される。変化面積算出部は、第1輪郭形状と第2輪郭形状との変化面積を算出し、画素値合計算出部は、変化面積に含まれる画素の画素値の合計を算出する。変化率算出部は、変化面積と合計との比である変化率を算出する。繰り返し制御部は、終了判定部で変化率が閾値よりも大きいと判定された場合に第2輪郭形状を第1輪郭形状として設定し、輪郭抽出処理部等の処理を再度実行させ、終了判定部で変化率が閾値よりも小さいと判定された場合に、第2輪郭形状を含む2次元輪郭画像を出力する。
すなわち、変化面積と、変化面積に含まれる画素の画素値の合計との比である変化率は、2次元再構成画像ごとのデータに依存せずに毎回同程度の値に落ち着く性質がある。この性質を利用し、事前に取得した複数のサンプルデータにより予め閾値を設定しておく。繰り返し制御部は、終了判定部で変化率が閾値よりも小さいと判定された場合に、第2輪郭形状を含む2次元輪郭画像を出力する。これにより、操作者が視覚的に確認することなく、被検体の撮像対象の輪郭形状を適切な処理回数で精度よく自動的に抽出できる。
また、本発明に係る輪郭画像生成装置において、前記輪郭抽出処理の処理回数をカウントし、前記処理回数が区切り回数に達したか否かを判定する処理回数判定部を更に備え、前記変化率算出部は、前記変化面積の総和と前記合計の総和との比である区切り回数ごとの変化率を算出し、前記制御部は、前記処理回数判定部で前記処理回数が前記区切り回数に達していないと判定した場合には、前記第2輪郭形状を前記第1輪郭形状として設定し、前記輪郭抽出処理部、前記変化面積算出部、前記画素値合計算出部および前記処理回数判定部の処理を再度実行させ、前記処理回数判定部で前記処理回数が前記区切り回数に達したと判定した場合には、前記処理回数をリセットすると共に前記終了判定部による判定を行い、前記制御部は、前記終了判定部で前記変化率が前記閾値よりも大きいと判定された場合に前記第2輪郭形状を前記第1輪郭形状として設定し、前記輪郭抽出処理部、前記変化面積算出部、前記画素値合計算出部、前記変化率算出部、前記処理回数判定部および前記終了判定部の処理を再度実行させることが好ましい。
輪郭抽出処理の処理回数と変化率の関係において、2次元再構成画像内の統計ノイズが原因で1回の処理回数ごとの変化率が上下に揺れ動く場合がある。この場合、1回の処理回数ごとに終了判定を行うと、変化率が一旦大きく下がって変化率が閾値よりも小さくなり、変化率が落ち着く前に輪郭抽出処理が終了してしまうことがある。この点、本発明では、処理回数判定部を設けて、1回の処理回数ごとに終了判定を行うのではなく、区切り回数ごと、すなわち、複数の処理回数ごとに判定処理を行っている。また、変化率算出部は、変化面積の総和と、画素値合計の総和との比である区切り回数ごとの変化率を算出する。そのため、終了判定部は、区切り回数ごとの平均値として算出された変化率を用いて判定を行う。これにより、1回の処理回数ごとの変化率の変動によって、変化率が落ち着く前に輪郭抽出処理が終了してしまうことを防止し、適切な処理回数で精度よく輪郭形状を抽出できる。
また、本発明に係る輪郭画像生成装置の一例は、前記区切り回数は、可変であることである。すなわち、区切り回数に達すると、次の区切り回数を、前の区切り回数と異なる回数に設定してもよいというものである。例えば、閾値と変化率の差が大きい処理回数では、比較的多い処理回数を区切り回数として設定し、閾値と変化率の差が小さい処理回数では、比較的少ない処理回数を区切り回数として設定する。これにより、終了判定の回数を少なくしつつ、適切な処理回数で精度よく輪郭形状を抽出できる。
また、本発明に係る輪郭画像生成装置において、前記区切り回数は、前記処理回数が前記区切り回数に達するほど少なくすることが好ましい。すなわち、区切り回数に達すると、次の区切り回数を、前の区切り回数よりも少ない回数、あるいは前の区切り回数と同じ回数に設定するというものである。これにより、終了判定の回数を少なくしつつ、適切な処理回数で精度よく輪郭形状を抽出できる。
また、本発明に係る輪郭画像生成装置の一例は、前記区切り回数は、一定であることである。これにより、終了判定を同じ条件でシンプルに行うことができる。
また、本発明に係る輪郭画像生成装置において、前記2次元再構成画像は、再構成して生成された3次元再構成画像を構成する複数枚の2次元再構成画像のいずれかであり、前記制御部は、出力された複数枚の前記2次元輪郭画像から3次元輪郭画像を生成することが好ましい。例えば、処理回数を固定して輪郭抽出処理を行う場合は、ある画像では適切な処理回数であっても、他の画像で処理回数が多かったり、少なかったりする。この点、本発明によれば、2次元再構成画像(スライス)ごとに適切な処理回数で精度よく輪郭形状を抽出できる。
また、本発明に係る核医学診断装置は、複数の検出器がリング状に配置し、被検体から放出された放射線を検出する検出器ユニットと、前記検出器ユニットで検出された放射線に基づき、エミッションデータを収集するデータ収集部と、前記エミッションデータを再構成して2次元再構成画像を取得する再構成処理部と、前記2次元再構成画像に対し、輪郭抽出モデルにより繰り返し行われる、予め設定された第1輪郭形状から新たな第2輪郭形状を抽出する輪郭抽出処理のうち、1回の輪郭抽出処理を行う輪郭抽出処理部と、前記第1輪郭形状と前記第2輪郭形状との変化面積を算出する変化面積算出部と、前記変化面積に含まれる画素の画素値の合計を算出する画素値合計算出部と、前記変化面積と前記合計との比である変化率を算出する変化率算出部と、前記変化率が予め設定された閾値よりも小さいか否かを判定する終了判定部と、前記終了判定部で前記変化率が前記閾値よりも大きいと判定された場合に前記第2輪郭形状を前記第1輪郭形状として設定し、前記輪郭抽出処理部、前記変化面積算出部、前記画素値合計算出部、前記変化率算出部および前記終了判定部の処理を再度実行させ、前記終了判定部で前記変化率が前記閾値よりも小さいと判定された場合に、前記第2輪郭形状を含む2次元輪郭画像を出力する制御部と、を備えていることを特徴とするものである。
本発明に係る核医学診断装置によれば、輪郭抽出処理部は、2次元再構成画像に対し、輪郭抽出モデルにより繰り返し行われる、予め設定された第1輪郭形状から新たな第2輪郭形状を抽出する輪郭抽出処理のうち、1回の輪郭抽出処理を行う。終了判定部は、変化率が予め設定された閾値よりも小さいか否かを判定する。変化率は、次のように算出される。変化面積算出部は、第1輪郭形状と第2輪郭形状との変化面積を算出し、画素値合計算出部は、変化面積に含まれる画素の画素値の合計を算出する。変化率算出部は、変化面積と合計との比である変化率を算出する。繰り返し制御部は、終了判定部で変化率が閾値よりも大きいと判定された場合に第2輪郭形状を第1輪郭形状として設定し、輪郭抽出処理部等の処理を再度実行させ、終了判定部で変化率が閾値よりも小さいと判定された場合に、第2輪郭形状を含む2次元輪郭画像を出力する。
すなわち、変化面積と、変化面積に含まれる画素の画素値の合計との比である変化率は、2次元再構成画像ごとのデータに依存せずに毎回同程度の値に落ち着く性質がある。この性質を利用し、事前に取得した複数のサンプルデータにより予め閾値を設定しておく。繰り返し制御部は、終了判定部で変化率が閾値よりも小さいと判定された場合に、第2輪郭形状を含む2次元輪郭画像を出力する。これにより、操作者が視覚的に確認することなく、被検体の撮像対象の輪郭形状を適切な処理回数で精度よく自動的に抽出できる。
本発明に係る輪郭画像生成装置および核医学診断装置によれば、操作者が視覚的に確認することなく、被検体の撮像対象の輪郭形状を適切な処理回数で精度よく自動的に抽出できる。
以下、図面を参照して本発明の実施例1を説明する。実施例1では、マンモグラフィ用PET装置を核医学診断装置の一例として説明する。図1は、実施例1に係るマンモグラフィ用PET装置の概略構成を示す図である。
図1を参照する。マンモグラフィ用PET装置1は、放射性薬剤が投与された被検体Mの乳房Bから放出されたγ線を検出する検出器ユニット3と、検出器ユニット3で検出したγ線に基づき、エミッションデータE1を収集するデータ収集部5とを備えている。
検出器ユニット3は、被検体Mの撮像対象である乳房Bを取り囲むように、複数のγ線検出器7がリング状に配置されている。なお、γ線検出器7は、本発明の検出器に相当する。
γ線検出器7は、シンチレータブロックとライトガイドと光電子増倍管とを備えている(いずれも図示省略)。シンチレータブロックは、複数個で構成され、複数個のシンチレータブロックが行列状(例えば8行×8列)に配列されている。さらに、2次元状に配置された複数のシンチレータブロックは、1段で構成された単層構造、または複数段(例えば2段)で構成された積層構造となっている。シンチレータブロックにγ線が入射すると、γ線が光に変換される。変換された光は、ライトガイドを通じてシンチレータブロックから光電子増倍管に送られる。送られた光は、光電子増倍管により電気信号に変換される。
データ収集部5は、図示しない同時計数回路を備えている。データ収集部5は、γ線を検出して検出器ユニット3から出力される電気信号に基づき、同時計数されたと判定した1事象をエミッションデータE1として収集する。すなわち、データ収集部5は、被検体M内から180°反対方向に放出された2本のγ線を2つのγ線検出器7で一定期間内に検出したときのみに同時計数されたとみなし、その情報を収集する。なお、エミッションデータE1は、3次元収集されるが、場合によっては2次元収集でもよい。
データ収集部5の後段には、収集したエミッションデータE1から被検体Mの乳房Bの輪郭形状を含む画像である3次元輪郭画像Grを生成する輪郭画像生成部9と、輪郭画像生成部9で生成された3次元輪郭画像Grに基づいて吸収係数マップを生成し、この吸収係数マップを用いて、エミッションデータE1に対して吸収補正を行う吸収補正部11とが設けられている。
吸収補正に用いられる吸収係数マップは、3次元輪郭画像Grの乳房Bの輪郭内に、被検体Mの乳房Bと等価な吸収係数を一様に割り当てたものである。なお、吸収係数は、予め設定されている。吸収補正部11は、エミッションデータE1に対して吸収補正を行い、吸収補正後のエミッションデータE2を生成する。なお、輪郭画像生成部9は、本発明の輪郭画像生成装置に相当する。
更に、吸収補正部11の後段には、吸収補正後のエミッションデータE2を再構成してPET画像Gpを生成する再構成処理部13が設けられている。再構成処理部13による再構成処理は、2次元または3次元再構成法が用いられる。例えば、再構成処理には、3次元逐次近似再構成法が用いられる。また、吸収補正部11は、再構成処理部13のシステムモデルに含まれていても構わない。
また、マンモグラフィ用PET装置1は、この装置1の各構成を統括的に制御する主制御部15と、再構成処理部13で生成されたPET画像Gpを表示する表示部17と、操作者が入力設定や各種操作を行う入力部19と、PET画像Gpなどを記憶する記憶部21とを備えている。主制御部15は、中央演算処理装置(CPU)などで構成される。表示部17は、液晶モニタ等で構成される。入力部19は、キーボードやマウス等で構成される。記憶部21は、ROM(read-only memory)、RAM(random-access memory)またはハードディスク等の記憶媒体で構成される。なお、その記憶媒体は、マンモグラフィ用PET装置1に対し、着脱自在なものであってもよい。
〔輪郭画像生成部〕
次に、本発明の特徴部分である輪郭画像生成部9の構成を具体的に説明する。図2は、実施例1に係る輪郭画像生成部9の構成を示す図である。まず、輪郭画像生成部9の概要を説明する。
次に、本発明の特徴部分である輪郭画像生成部9の構成を具体的に説明する。図2は、実施例1に係る輪郭画像生成部9の構成を示す図である。まず、輪郭画像生成部9の概要を説明する。
輪郭画像生成部9は、被検体Mの乳房Bから放出された2本のγ線を検出して収集したエミッションデータE1を再構成し、被検体Mの乳房Bの3次元再構成画像Gを生成する再構成処理部31と、生成された3次元再構成画像Gを記憶する記憶部33とを備えている。後述する繰り返し制御部39は、記憶部33に記憶された3次元再構成画像Gのうち、3次元再構成画像Gを構成する複数の2次元再構成画像G1のいずれか1枚の2次元再構成画像G1を読み出す(図3参照)。また、輪郭画像生成部9は、読み出した2次元再構成画像G1において、被検体Mの乳房Bの輪郭形状を決定して2次元輪郭画像Gr1を出力する輪郭決定部35と、出力された2次元輪郭画像Gr1を収集し、3次元輪郭画像Grを出力する輪郭画像収集部37と、この輪郭画像生成部9の各構成を統括的に制御する繰り返し制御部39とを備えている。繰り返し制御部39は、本発明の制御部に相当する。
輪郭決定部35は、取得した2次元再構成画像G1において、輪郭抽出モデルにより繰り返し行われる、予め設定された第1輪郭形状Waから新たな第2輪郭形状Wbを抽出する輪郭抽出処理のうち、1回の輪郭抽出処理を行う輪郭抽出処理部41を備えている。また、輪郭決定部35は、第1輪郭形状Waと第2輪郭形状Wbとの変化面積Sを算出する変化面積算出部43と、その変化面積Sに含まれる画素の画素値の合計Vを算出する画素値合計算出部45と、変化面積Sと合計Vとの比である変化率Ra(=S/V)を算出する変化率算出部47とを備えている。
また、輪郭決定部35は、変化率Raが予め設定された閾値Pよりも小さいか否かを判定する終了判定部49を備えている。繰り返し制御部39は、終了判定部49で変化率Raが閾値Pよりも大きいと判定された場合に第2輪郭形状Wbを第1輪郭形状Waとして設定し、輪郭抽出処理部41、変化面積算出部43、画素値合計算出部45、変化率算出部47および終了判定部49を再度実行させる。また、繰り返し制御部39は、終了判定部49で変化率Raが閾値Pよりも小さいと判定された場合に第2輪郭形状Wbを含む2次元輪郭画像Gr1を出力するようになっている。
次に、これらの構成について順番にその詳細を説明する。再構成処理部31は、被検体Mの乳房Bから放出された2本のγ線を検出して収集したエミッションデータE1を再構成し、被検体Mの乳房Bの3次元再構成画像Gを生成する。再構成処理は、2次元再構成法や3次元再構成法などの公知の方法で行われる。例えば、再構成処理として、3次元収集されたエミッションデータE1に対し、リビニング(rebinning)法やFORE(Fourier rebinning)法等と、OS−EM(ordered subsets - expectation maximization)法等の逐次近似画像再構成法とを組み合わせたものを用いてもよい。また、再構成処理として、リストモード3次元DRAMA(dynamic RAMLA)法を用いてもよい。
輪郭抽出処理部41は、再構成処理部31で生成された3次元再構成画像Gを構成する複数枚の2次元再構成画像G1の各々において、輪郭抽出モデルにより繰り返し行われる輪郭抽出処理のうち、1回の輪郭抽出処理を行う。輪郭抽出モデルによる1回の輪郭抽出処理は、予め設定された第1輪郭形状Waから新たな第2輪郭形状Wbを抽出する処理である。輪郭抽出モデルには、例えば、レベルセット(level set)法やスネーク(snake)法などが用いられる。レベルセット法は、スネーク法に対し、次のような効果がある。例えば、被検体Mが小柄である場合、両方の乳房Bが映り込んでしまうことがある。このように、画像内に複数の物体が存在する場合、スネーク法では、処理の構造上、個別の輪郭形状を抽出できないが、レベルセット法では、個別に輪郭形状を抽出できる。
輪郭抽出処理は、図4のように、2次元再構成画像G1において、被検体Mの乳房Bを大きく囲むように初期輪郭W(0)を設定し、輪郭抽出処理を繰り返し実行することで、輪郭W(1)、輪郭W(2)、輪郭W(3)、…、輪郭W(n)が順番に得られる。輪郭抽出処理が1回目の場合、第1輪郭形状Waは輪郭W(0)となり、新たな第2輪郭形状Wbは輪郭W(1)となる。なお、輪郭抽出処理が2回目の場合、第1輪郭形状Waは輪郭W(1)であり、新たな第2輪郭形状Wbは輪郭W(2)となる。
ここで、輪郭抽出処理部41で生成した新たな第2輪郭形状Wbが適切な輪郭形状であるか否かを判定する終了判定について説明する。本実施例では、1回の輪郭抽出処理ごとに、終了判定を行っている。終了判定には、変化率Raが用いられる。変化率Raは、第1輪郭形状Waと第2輪郭形状Wbとの変化面積Sと、その変化面積Sに含まれる画素の画素値の合計Vと比である。このような変化率Raは、図5に示すような関係にある。
図5は、輪郭抽出処理の処理回数Tと変化率Raの関係を示す図である。図5において、横軸は、繰り返し行われる輪郭抽出処理の処理回数Tを示し、縦軸は、変化率Raを示す。輪郭抽出処理を繰り返す(すなわち、処理回数を重ねる)と、図4のように、輪郭W(n)が被検体Mの乳房B輪郭に徐々に近づく、これに伴い、図5の変化率Raは、一旦上昇して下降し、ある値付近で落ち着く傾向にある。変化率Raが落ち着くある値付近の処理回数Tで輪郭抽出処理を行うと、精度よい輪郭形状が得られる。
ここで、変化率Raが2次元再構成画像G1ごとのデータに依存せずに毎回同程度の値に落ち着く性質があることについて、さらに説明する。輪郭抽出処理は、2次元再構成画像G1において、放射性薬剤に含まれるRIの乳房B(乳房Bの皮膚)への集積量と乳房B外の画素のノイズとの境界に生じる画素値勾配を探索して、乳房Bの輪郭形状を抽出する。乳房B近傍の画素のノイズは、乳房Bまたは体躯からの散乱線が原因であり、その散乱線の量は、RIの乳房Bへの集積量と密接に関係している。また、1回の輪郭抽出処理における輪郭面積の変化量Sは、乳房B輪郭に近づくと画素値勾配が大きくなるので、小さくなる。これらにより、1回の輪郭抽出処理における変化率Raは、2次元再構成画像(スライス)G1ごとのデータに依存せずに毎回同程度の値に落ち着く性質がある。この性質を利用し、事前に取得した複数のサンプルデータにより予め閾値Pを設定しておく。2次元再構成画像G1ごとに適切な処理回数Tで輪郭抽出処理を自動的に行うことができる。
また、装置1の条件や患者体躯サイズ、放射性薬剤の投与条件など撮像条件によって、いくつかの閾値Pを記憶部21,33等に予め設定し、繰り返し制御部39は、記憶部21,33等から読み出して使い分ける。これにより、撮像条件別に適切な処理回数Tで輪郭抽出処理を自動的に行うことができる。
変化率Raは、上述の通り、変化面積算出部43、画素値合計算出部45および変化率算出部47により算出される。すなわち、変化面積算出部43は、図6のように、第1輪郭形状Waと第2輪郭形状Wbとの変化面積Sを算出する。画素値合計算出部45は、その変化面積Sに含まれる画素の画素値の合計Vを算出する。変化率算出部47は、変化面積Sと合計Vとの比である変化率Ra(=S/V)を算出する。
終了判定部49は、変化率Raが予め設定された閾値Pよりも小さいか否かを判定する。繰り返し制御部39は、終了判定部49で変化率Raが閾値Pよりも大きいと判定された場合に、第2輪郭形状Wbを第1輪郭形状Waとして設定する。例えば、第2輪郭形状Wbが図4の輪郭W(1)の場合は、第1輪郭形状Waを図4の輪郭W(1)と設定する。そして、繰り返し制御部39は、輪郭抽出処理部41、変化面積算出部43、画素値合計算出部45、変化率算出部47および終了判定部49の処理を再度実行させる。また、繰り返し制御部39は、終了判定部45で変化率Raが閾値Pよりも小さいと判定された場合に、第2輪郭形状Wbを含む2次元輪郭画像Gr1を出力する。
輪郭決定部35の後段には、2次元輪郭画像Gr1を収集して、3次元輪郭画像Grを出力する輪郭画像収集部37が設けられている。繰り返し制御部39は、3次元再構成画像Gを構成する複数枚の2次元再構成画像G1を順番に読み出して、2次元再構成画像G1から2次元輪郭画像Gr1を生成させ、複数枚の2次元輪郭画像Gr1から3次元輪郭画像Grを生成する。
なお、図4の初期輪郭W(0)や閾値Pは、操作者が入力19で入力する等により予め設定される。また、終了判定部49において、変化率Raと閾値Pとが同じ場合(Ra=P)、第2輪郭形状Wbを含む2次元輪郭画像Gr1を出力してもよいし、輪郭抽出処理部41等の処理を再度実行させてもよい。
次に、マンモグラフィ用PET装置1の動作を説明する。まず、マンモグラフィ用PET装置1の全体の動作を説明し、次に、マンモグラフィ用PET装置1の輪郭画像生成部9の動作を説明する。
[マンモグラフィ用PET装置の全体の動作]
マンモグラフィ用PET装置1の動作を説明する。被検体Mに放射性薬剤を投与し、マンモグラフィ用PET装置1に被検体Mを配置する。このとき、被検体Mの撮像対象である乳房Bは、検出器ユニット3のリング状に配置した複数のγ線検出器7の間に収められる。被検体Mの乳房Bからγ線が放出される。放出するγ線は、180°反対方向に2本される。この2本のγ線を検出器ユニット3で検出する。データ収集部5は、一定期間内に2つのγ線検出器7で2本のγ線を検出したことを示す事象をエミッションデータE1として収集する。
マンモグラフィ用PET装置1の動作を説明する。被検体Mに放射性薬剤を投与し、マンモグラフィ用PET装置1に被検体Mを配置する。このとき、被検体Mの撮像対象である乳房Bは、検出器ユニット3のリング状に配置した複数のγ線検出器7の間に収められる。被検体Mの乳房Bからγ線が放出される。放出するγ線は、180°反対方向に2本される。この2本のγ線を検出器ユニット3で検出する。データ収集部5は、一定期間内に2つのγ線検出器7で2本のγ線を検出したことを示す事象をエミッションデータE1として収集する。
データ収集部5で収集されたエミッションデータE1は、吸収補正部11により吸収補正が行われる。吸収補正は、輪郭画像生成部9で生成された3次元輪郭画像Grを用いて行われる。すなわち、吸収補正部11は、3次元輪郭画像Grの輪郭内に予め設定された吸収係数を一様に割り当てた吸収マップを用いて、エミッションデータE1に対して吸収補正を行う。これにより、吸収補正後のエミッションデータE2が得られる。
吸収補正後のエミッションデータE2は、再構成処理部13により3次元のPET画像Gpに再構成される。再構成された3次元のPET画像Gpは、表示部17に表示され、また、記憶部21に記憶される。また、表示部17に表示される画像は、例えば、3次元PET画像Gpにおける任意の断面であってもよい。なお、吸収補正部11が再構成処理部13のシステムモデルに含まれる場合、再構成処理部13は、エミッションデータE1に対し、画像再構成および吸収補正を行って3次元PET画像Gpを生成する。
[マンモグラフィ用PET装置の輪郭画像生成部の動作]
次に、本発明の特徴部分である輪郭画像生成部9の動作を説明する。図7は、実施例1に係る輪郭画像生成部9の動作を示すフローチャートである。輪郭画像生成部9において、再構成処理部31は、データ収集部5で収集したエミッションデータE1を再構成し、被検体Mの乳房Bの3次元再構成画像Gを生成する。生成された3次元再構成画像Gは、記憶部33に記憶される。
次に、本発明の特徴部分である輪郭画像生成部9の動作を説明する。図7は、実施例1に係る輪郭画像生成部9の動作を示すフローチャートである。輪郭画像生成部9において、再構成処理部31は、データ収集部5で収集したエミッションデータE1を再構成し、被検体Mの乳房Bの3次元再構成画像Gを生成する。生成された3次元再構成画像Gは、記憶部33に記憶される。
〔ステップST01〕2次元再構成画像等の読み出し
繰り返し制御部39は、記憶部33に記憶された3次元再構成画像Gを構成する複数の2次元再構成画像G1のうち(図3参照)、1枚の2次元再構成画像G1を読み出し、輪郭抽出処理部41に送る。また、繰り返し制御部39は、初期輪郭W(0)および閾値Pなどの情報を記憶する記憶部21,33等から、初期輪郭W(0)を輪郭抽出処理部41に送り、閾値Pを終了判定部49に送る。
繰り返し制御部39は、記憶部33に記憶された3次元再構成画像Gを構成する複数の2次元再構成画像G1のうち(図3参照)、1枚の2次元再構成画像G1を読み出し、輪郭抽出処理部41に送る。また、繰り返し制御部39は、初期輪郭W(0)および閾値Pなどの情報を記憶する記憶部21,33等から、初期輪郭W(0)を輪郭抽出処理部41に送り、閾値Pを終了判定部49に送る。
〔ステップST02〕輪郭抽出処理
輪郭抽出処理部41は、取得した2次元再構成画像G1において、輪郭抽出モデル(例えばレベルセット法)により繰り返し行われる、予め設定された第1輪郭形状Waから新たな第2輪郭形状Wbを抽出する輪郭抽出処理のうち、1回の輪郭抽出処理を行う。図4の2次元再構成画像G1において、例えば、輪郭抽出処理が1回目の場合、第1輪郭形状Waには、初期輪郭W(0)が設定され、1回の輪郭抽出処理により、新たな第2輪郭形状Wbとして輪郭W(1)が得られる。
輪郭抽出処理部41は、取得した2次元再構成画像G1において、輪郭抽出モデル(例えばレベルセット法)により繰り返し行われる、予め設定された第1輪郭形状Waから新たな第2輪郭形状Wbを抽出する輪郭抽出処理のうち、1回の輪郭抽出処理を行う。図4の2次元再構成画像G1において、例えば、輪郭抽出処理が1回目の場合、第1輪郭形状Waには、初期輪郭W(0)が設定され、1回の輪郭抽出処理により、新たな第2輪郭形状Wbとして輪郭W(1)が得られる。
〔ステップST03〕変化面積の算出
変化面積算出部43は、第1輪郭形状Waと第2輪郭形状Wbとの変化面積Sを算出する。変化面積Sは、第2輪郭形状Wbと第1輪郭形状Waとの差分により求められる。図6において、変化面積Sは、斜線で示される領域である。
変化面積算出部43は、第1輪郭形状Waと第2輪郭形状Wbとの変化面積Sを算出する。変化面積Sは、第2輪郭形状Wbと第1輪郭形状Waとの差分により求められる。図6において、変化面積Sは、斜線で示される領域である。
〔ステップST04〕画素値合計の算出
変化面積算出部43で変化面積Sが算出された後、画素値合計算出部45は、その変化面積Sに含まれる画素の画素値の合計Vを算出する。すなわち、画素値合計算出部45は、図6のような変化面積Sに含まれる画素の画素値の合計(総和)Vを算出する。
変化面積算出部43で変化面積Sが算出された後、画素値合計算出部45は、その変化面積Sに含まれる画素の画素値の合計Vを算出する。すなわち、画素値合計算出部45は、図6のような変化面積Sに含まれる画素の画素値の合計(総和)Vを算出する。
〔ステップST05〕変化率の算出
変化率算出部47は、変化面積Sと合計Vとの比である変化率Ra(=S/V)を算出する。
変化率算出部47は、変化面積Sと合計Vとの比である変化率Ra(=S/V)を算出する。
〔ステップST10〕終了判定(変化率<閾値)
終了判定部49は、変化率Raが予め設定された閾値Pよりも小さいか否かを判定する。繰り返し制御部39は、終了判定部49で変化率Raが閾値Pよりも大きいと判定された場合に、まず、第2輪郭形状Wbを第1輪郭形状Waとして設定する。例えば、第2輪郭形状Wbが輪郭W(1)の場合、繰り返し制御部39は、輪郭W(1)を第1輪郭形状Waとして設定する。そして、繰り返し制御部39は、輪郭抽出処理部41、変化面積算出部43、画素値合計算出部45、変化率算出部47および終了判定部49を再度実行させる。すなわち、繰り返し制御部39は、上述のステップST02〜ステップST10を再度実行する。
終了判定部49は、変化率Raが予め設定された閾値Pよりも小さいか否かを判定する。繰り返し制御部39は、終了判定部49で変化率Raが閾値Pよりも大きいと判定された場合に、まず、第2輪郭形状Wbを第1輪郭形状Waとして設定する。例えば、第2輪郭形状Wbが輪郭W(1)の場合、繰り返し制御部39は、輪郭W(1)を第1輪郭形状Waとして設定する。そして、繰り返し制御部39は、輪郭抽出処理部41、変化面積算出部43、画素値合計算出部45、変化率算出部47および終了判定部49を再度実行させる。すなわち、繰り返し制御部39は、上述のステップST02〜ステップST10を再度実行する。
〔ステップST11〕2次元輪郭画像の出力
繰り返し制御部39は、終了判定部49で閾値Pよりも小さいと判定された場合に(図5参照)、第2輪郭形状Wbを含む2次元輪郭画像Gr1を出力する。
繰り返し制御部39は、終了判定部49で閾値Pよりも小さいと判定された場合に(図5参照)、第2輪郭形状Wbを含む2次元輪郭画像Gr1を出力する。
図7のステップST01〜ステップST11の処理は、1枚の2次元再構成画像G1から輪郭形状を抽出し、2次元輪郭画像Gr1を出力するまでの処理である。繰り返し制御部39は、その処理を、3次元再構成画像Gを構成する全てまたは必要な複数枚の2次元再構成画像G1に対して行い、複数枚の2次元輪郭画像Gr1を出力する。各々の2次元輪郭画像Gr1は、閾値Pを基準に判定されるので、適切な処理回数で自動的に輪郭抽出処理が行われており精度がよい。そして、輪郭画像収集部37は、出力された各々の2次元輪郭画像Gr1を収集し、3次元輪郭画像Grを出力するが、各々の2次元輪郭画像Gr1は精度よく輪郭形状が抽出されたものであるので、出力される3次元輪郭画像Grも精度よい輪郭形状を有する。
本実施例によれば、輪郭画像生成装置9において、輪郭抽出処理部41は、2次元再構成画像G1に対し、輪郭抽出モデルにより繰り返し行われる、予め設定された第1輪郭形状Waから新たな第2輪郭形状Wbを抽出する輪郭抽出処理のうち、1回の輪郭抽出処理を行う。終了判定部49は、変化率Raが予め設定された閾値Pよりも小さいか否かを判定する。変化率Raは、次のように算出される。変化面積算出部43は、第1輪郭形状Waと第2輪郭形状Wbとの変化面積Sを算出し、画素値合計算出部45は、変化面積Sに含まれる画素の画素値の合計Vを算出する。変化率算出部47は、変化面積Sと合計Vとの比である変化率Raを算出する。繰り返し制御部39は、終了判定部49で変化率Raが閾値Pよりも大きいと判定された場合に第2輪郭形状Wbを第1輪郭形状Waとして設定し、輪郭抽出処理部41等の処理を再度実行させ、終了判定部49で変化率Raが閾値Pよりも小さいと判定された場合に、第2輪郭形状Wbを含む2次元輪郭画像Gr1を出力する。
すなわち、変化面積Sと、変化面積Sに含まれる画素の画素値の合計Vとの比である変化率Raは、2次元再構成画像G1ごとのデータに依存せずに毎回同程度の値に落ち着く性質がある。この性質を利用し、事前に取得した複数のサンプルデータにより予め閾値Pを設定しておく。繰り返し制御部39は、終了判定部49で変化率Raが閾値Pよりも小さいと判定された場合に、第2輪郭形状Wbを含む2次元輪郭画像Gr1を出力する。これにより、操作者が視覚的に確認することなく、被検体Mの乳房Bの輪郭形状を適切な処理回数Tで精度よく自動的に抽出できる。
また、2次元再構成画像G1は、再構成して生成された3次元再構成画像Gを構成する複数枚の2次元再構成画像G1のいずれかであり(図3参照)、繰り返し制御部39は、出力された複数枚の2次元輪郭画像Gr1から3次元輪郭画像Grを生成する。例えば、処理回数Tを固定して輪郭抽出処理を行う場合は、ある画像では適切な処理回数Tであっても、他の画像で処理回数Tが多かったり、少なかったりする。この点、本実施例によれば、2次元再構成画像(スライス)G1ごとに適切な処理回数Tで2次元輪郭画像Gr1を生成することができる。
図3において、特に、符号Hの両端の2次元再構成画像G1では、検出器ユニット3の構成上、符号Cの中心の2次元再構成画像G1に比べ感度が低下するので、統計精度が低い。そのため、符号Cの中心の2次元再構成画像G1と同じ処理回数Tで輪郭抽出処理を行っていたのでは、取得する輪郭形状の精度が悪くなる。本実施例によれば、2次元再構成画像(スライス)G1ごとに変化率Raを算出し、閾値Pを基準に終了判定を行っているので、符号Cの中心の2次元再構成画像G1だけでなく、符号Hの端の2次元再構成画像G1であっても輪郭形状を精度よく抽出できる。
次に、図面を参照して本発明の実施例2を説明する。図8は、実施例2に係る輪郭画像生成部9の構成を示す図である。なお、上述した実施例1と重複する構成については、その説明を省略する。
実施例1では、輪郭画像生成部9において、終了判定部49による判定は、1回の輪郭抽出処理ごとに行われていた。この点、実施例2では、終了判定部49による判定は、複数回の輪郭抽出処理ごとに行う。
本実施例の輪郭画像生成部9は、実施例1の構成に加え、更に、輪郭抽出処理の処理回数Tをカウントし、処理回数Tが区切り回数Kに達したか否かを判定する処理回数判定部51を備えている。例えば、区切り回数Kを5回と設定した場合、処理回数判定部51は、輪郭抽出処理部41での輪郭抽出処理の処理回数Tをカウントし、輪郭抽出処理部41、変化面積算出部43、画素値合計算出部45および変化率算出部47の処理が5回繰り返されるように判定を行う。
[マンモグラフィ用PET装置の輪郭画像生成部の動作]
次に、本実施例の輪郭画像生成部9の動作を説明する。図9は、実施例2に係る輪郭画像生成部9の動作を示すフローチャートである。なお、実施例1と重複する説明は、適宜省略するものとする。
次に、本実施例の輪郭画像生成部9の動作を説明する。図9は、実施例2に係る輪郭画像生成部9の動作を示すフローチャートである。なお、実施例1と重複する説明は、適宜省略するものとする。
〔ステップST01〕2次元再構成画像の読み出し
繰り返し制御部39は、記憶部33に記憶された3次元再構成画像Gを構成する複数の2次元再構成画像G1のうち(図3参照)、1枚の2次元再構成画像G1を読み出して、輪郭抽出処理部41に送る。また、繰り返し制御部39は、初期輪郭W(0)、閾値Pおよび区切り回数Kなどの情報を記憶する記憶部21,33等から、初期輪郭W(0)を読み出して輪郭抽出処理部41に送り、閾値Pを読み出して終了判定部49に送り、そして、区切り回数Kを読み出して処理回数判定部51に送る。なお、処理前は、処理回数Tは“0”である。
繰り返し制御部39は、記憶部33に記憶された3次元再構成画像Gを構成する複数の2次元再構成画像G1のうち(図3参照)、1枚の2次元再構成画像G1を読み出して、輪郭抽出処理部41に送る。また、繰り返し制御部39は、初期輪郭W(0)、閾値Pおよび区切り回数Kなどの情報を記憶する記憶部21,33等から、初期輪郭W(0)を読み出して輪郭抽出処理部41に送り、閾値Pを読み出して終了判定部49に送り、そして、区切り回数Kを読み出して処理回数判定部51に送る。なお、処理前は、処理回数Tは“0”である。
〔ステップST02〕輪郭抽出処理
輪郭抽出処理部41は、取得した2次元再構成画像G1において、輪郭抽出モデル(例えばレベルセット法)による1回の輪郭抽出処理を行う。すなわち、輪郭抽出処理部41は、第1輪郭形状Waである初期輪郭W(0)から第2輪郭形状Wbである輪郭W(1)を抽出する。
輪郭抽出処理部41は、取得した2次元再構成画像G1において、輪郭抽出モデル(例えばレベルセット法)による1回の輪郭抽出処理を行う。すなわち、輪郭抽出処理部41は、第1輪郭形状Waである初期輪郭W(0)から第2輪郭形状Wbである輪郭W(1)を抽出する。
〔ステップST03〕変化面積の算出
変化面積算出部43は、処理回数Tごとに第1輪郭形状Waと第2輪郭形状Wbとの変化面積Sを算出する。例えば、区切り回数Kが5回であれば、処理回数Tごとに変化面積Sを算出し、5回分の変化面積S1〜S5が算出される。
変化面積算出部43は、処理回数Tごとに第1輪郭形状Waと第2輪郭形状Wbとの変化面積Sを算出する。例えば、区切り回数Kが5回であれば、処理回数Tごとに変化面積Sを算出し、5回分の変化面積S1〜S5が算出される。
〔ステップST04〕画素値合計の算出
画素値合計算出部45は、処理回数Tごとに変化面積Sに含まれる画素の画素値の合計Vを算出する。例えば、区切り回数Kが5回であれば、処理回数Tごとに画素値の合計Vを算出し、5回分の合計V1〜V5が算出される。
画素値合計算出部45は、処理回数Tごとに変化面積Sに含まれる画素の画素値の合計Vを算出する。例えば、区切り回数Kが5回であれば、処理回数Tごとに画素値の合計Vを算出し、5回分の合計V1〜V5が算出される。
〔ステップST05〕変化率の算出
変化率算出部47は、変化面積Sの総和と合計Vの総和との比である区切り回数Kごとの変化率Raを算出する。例えば、上述のように、区切り回数Kが5回の場合、5回分の変化面積S1〜S5と5回分の合計V1〜V5とが存在する。変化率Raは、Ra=(S1+S2+S3+S4+S5)/(V1+V2+V3+V4+V5)で算出される。
変化率算出部47は、変化面積Sの総和と合計Vの総和との比である区切り回数Kごとの変化率Raを算出する。例えば、上述のように、区切り回数Kが5回の場合、5回分の変化面積S1〜S5と5回分の合計V1〜V5とが存在する。変化率Raは、Ra=(S1+S2+S3+S4+S5)/(V1+V2+V3+V4+V5)で算出される。
〔ステップST06〕処理回数判定(処理回数≧区切り回数)
処理回数判定部51は、輪郭抽出処理の処理回数Tをカウントし、処理回数Tが区切り回数Kに達したか否かを判定する。例えば、処理回数判定部51は、処理回数Tが1回(T=1)の場合は、処理回数Tが区切り回数Kに達していないと判定する。繰り返し制御部39は、処理回数判定部51で処理回数Tが区切り回数Kに達していないと判定した場合には、第2輪郭形状Wbを第1輪郭形状Waとして設定する。そして、繰り返し制御部39は、輪郭抽出処理部41、変化面積算出部43、画素値合計算出部45、変化率算出部47および処理回数判定部51を再度実行させる。すなわち、繰り返し制御部39は、上述のステップST02〜ステップST06を再度実行する。
処理回数判定部51は、輪郭抽出処理の処理回数Tをカウントし、処理回数Tが区切り回数Kに達したか否かを判定する。例えば、処理回数判定部51は、処理回数Tが1回(T=1)の場合は、処理回数Tが区切り回数Kに達していないと判定する。繰り返し制御部39は、処理回数判定部51で処理回数Tが区切り回数Kに達していないと判定した場合には、第2輪郭形状Wbを第1輪郭形状Waとして設定する。そして、繰り返し制御部39は、輪郭抽出処理部41、変化面積算出部43、画素値合計算出部45、変化率算出部47および処理回数判定部51を再度実行させる。すなわち、繰り返し制御部39は、上述のステップST02〜ステップST06を再度実行する。
〔ステップST07〕処理回数のリセット
繰り返し制御部39は、処理回数判定部51で処理回数Tが区切り回数Kに達した(T≧K)と判定した場合には、処理回数Tをリセットする(T=0)。そして、繰り返し制御部39は、ステップST10の終了判定部49による判定を行う。
繰り返し制御部39は、処理回数判定部51で処理回数Tが区切り回数Kに達した(T≧K)と判定した場合には、処理回数Tをリセットする(T=0)。そして、繰り返し制御部39は、ステップST10の終了判定部49による判定を行う。
〔ステップST10〕終了判定
終了判定部49は、変化率Raが予め設定された閾値Pよりも小さいか否かを判定する。繰り返し制御部39は、終了判定部41で閾値Pよりも大きいと判定された場合に、まず、第2輪郭形状Wbを第1輪郭形状Waとして設定する。繰り返し制御部39は、例えば、第2輪郭形状Wbが輪郭W(5)の場合、輪郭W(5)を第1輪郭形状Waとして設定する。そして、繰り返し制御部39は、輪郭抽出処理部41、変化面積算出部43、画素値合計算出部45、変化率算出部47および終了判定部49を再度実行させるようになっている。すなわち、繰り返し制御部39は、上述のステップST02〜ステップST10を再度実行する。
終了判定部49は、変化率Raが予め設定された閾値Pよりも小さいか否かを判定する。繰り返し制御部39は、終了判定部41で閾値Pよりも大きいと判定された場合に、まず、第2輪郭形状Wbを第1輪郭形状Waとして設定する。繰り返し制御部39は、例えば、第2輪郭形状Wbが輪郭W(5)の場合、輪郭W(5)を第1輪郭形状Waとして設定する。そして、繰り返し制御部39は、輪郭抽出処理部41、変化面積算出部43、画素値合計算出部45、変化率算出部47および終了判定部49を再度実行させるようになっている。すなわち、繰り返し制御部39は、上述のステップST02〜ステップST10を再度実行する。
〔ステップST11〕2次元輪郭画像の出力
繰り返し制御部39は、終了判定部49で閾値Pよりも小さいと判定された場合に、第2輪郭形状Wbを含む2次元輪郭画像Gr1を出力する。
繰り返し制御部39は、終了判定部49で閾値Pよりも小さいと判定された場合に、第2輪郭形状Wbを含む2次元輪郭画像Gr1を出力する。
図9のステップST01〜ステップST11の処理を、3次元再構成画像Gを構成する全てまたは必要な複数枚の2次元再構成画像G1に対して行い、複数枚の2次元輪郭画像Gr1を出力する。
本実施例によれば、図10のように、輪郭抽出処理の処理回数Tと変化率Raの関係において、2次元再構成画像G1内の統計ノイズが原因で1回の処理回数Tごとの変化率Raが上下に揺れ動く場合がある。この場合、1回の処理回数Tごとに終了判定を行うと、変化率Raが一旦大きく下がって変化率Raが閾値Pよりも小さくなり、変化率Raが落ち着く前に輪郭抽出処理が終了してしまうことがある。この点、本実施例では、処理回数判定部51を設けて、1回の処理回数Tごとに終了判定を行うのではなく、区切り回数Kごと、すなわち、複数の処理回数Tごとに判定処理を行っている。また、変化率算出部47は、変化面積Sの総和と、画素値合計Vの総和との比である区切り回数Kごとの変化率Raを算出する。そのため、終了判定部49は、区切り回数Kごとの平均値として算出された変化率Raを用いて判定を行う。これにより、1回の処理回数ごとの変化率Raの変動によって、変化率Raが落ち着く前に輪郭抽出処理が終了してしまうことを防止し、適切な処理回数Tで2次元輪郭画像Gr1を生成できる。
なお、本実施例では、処理回数Tごとに変化率算出部47によって変化率Raを算出していたが、変化量算出部47は、処理回数判定部51と終了判定部49との間に設けて、処理回数判定部51で処理回数Tが区切り回数Kに達したと判定した場合に、変化率Raを算出してもよい。また、処理回数判定部51は、区切り回数Kごとの変化率Raを算出できれば、図8の位置に限定されない。
本発明は、上記実施形態に限られることはなく、下記のように変形実施することができる。
(1)上述した実施例2の区切り回数Kは、可変であってもよい。すなわち、区切り回数Kに達すると、次の区切り回数Kを、前の区切り回数Kと異なる回数に設定してもよいというものである。例えば、変化率Raと閾値Pとの差が大きい処理回数Tでは、比較的多い処理回数Tを区切り回数Kとして設定し、変化率Raと閾値Pとの差が小さい処理回数Tでは、比較的少ない処理回数Tを区切り回数Kとして設定する。これにより、終了判定の回数を少なくしつつ、適切な処理回数Tで精度よく輪郭形状を抽出できる。
また、区切り回数Kは、処理回数Tが区切り回数Kに達するほど少なくするようにしてもよい。すなわち、区切り回数Kに達すると、次の区切り回数Kを、前の区切り回数Kよりも少ない回数、あるいは前の区切り回数Kと同じ回数に設定するというものである。これにより、終了判定の回数を少なくしつつ、適切な処理回数Tで精度よく輪郭形状を抽出できる。
(2)上述した実施例2の区切り回数Kは、一定であってもよい。これにより、終了判定を同じ条件でシンプルに行うことができる。
(3)上述した各実施例および各変形例では、輪郭画像生成部9は、3次元再構成画像Gから3次元輪郭画像Grを生成していた。しかし、輪郭画像生成部9は、2次元再構成画像G1から2次元輪郭画像Gr1を生成してもよい。
(4)上述した各実施例および各変形例では、核医学診断装置の一例として、マンモグラフィ用PET装置1を説明したが、これに限定されない。例えば、核医学診断装置は、被検体Mの頭部を撮像する頭部用PET装置や、頭部用PET/CT装置、頭部用PET/SPECT装置などのモダリティであってもよい。すなわち、本発明は、比較的単一吸収体とみなせる物体を撮像する核医学診断装置に適用できる。
1 … マンモグラフィ用PET装置
3 … 検出器ユニット
5 … データ収集部
7 … γ線検出器
9 … 輪郭画像生成部
15 … 主制御部
31 … 再構成処理部
39 … 繰り返し制御部
41 … 輪郭抽出処理部
43 … 変化面積算出部
45 … 画素値合計算出部
47 … 変化率算出部
49 … 終了判定部
51 … 処理回数判定部
M … 被検体
B … 乳房
E1 … エミッションデータ
G … 3次元再構成画像
G1 … 2次元再構成画像
Wa … 第1輪郭形状
Wb … 第2輪郭形状
W(0),W(1),W(2),…,W(n)… 輪郭
S(S1,S2,S3〜Sn)… 変化面積
V(V1,V2,V3〜Vn)… 変化面積に含まれる画素の画素値の合計
Ra … 変化率
P … 閾値
Gr1 … 2次元輪郭画像
Gr … 3次元輪郭画像
K … 区切り回数
T … 処理回数
3 … 検出器ユニット
5 … データ収集部
7 … γ線検出器
9 … 輪郭画像生成部
15 … 主制御部
31 … 再構成処理部
39 … 繰り返し制御部
41 … 輪郭抽出処理部
43 … 変化面積算出部
45 … 画素値合計算出部
47 … 変化率算出部
49 … 終了判定部
51 … 処理回数判定部
M … 被検体
B … 乳房
E1 … エミッションデータ
G … 3次元再構成画像
G1 … 2次元再構成画像
Wa … 第1輪郭形状
Wb … 第2輪郭形状
W(0),W(1),W(2),…,W(n)… 輪郭
S(S1,S2,S3〜Sn)… 変化面積
V(V1,V2,V3〜Vn)… 変化面積に含まれる画素の画素値の合計
Ra … 変化率
P … 閾値
Gr1 … 2次元輪郭画像
Gr … 3次元輪郭画像
K … 区切り回数
T … 処理回数
Claims (7)
- 被検体から放出された放射線を検出して取得した被検体の2次元再構成画像に対し、輪郭抽出モデルにより繰り返し行われる、予め設定された第1輪郭形状から新たな第2輪郭形状を抽出する輪郭抽出処理のうち、1回の輪郭抽出処理を行う輪郭抽出処理部と、
前記第1輪郭形状と前記第2輪郭形状との変化面積を算出する変化面積算出部と、
前記変化面積に含まれる画素の画素値の合計を算出する画素値合計算出部と、
前記変化面積と前記合計との比である変化率を算出する変化率算出部と、
前記変化率が予め設定された閾値よりも小さいか否かを判定する終了判定部と、
前記終了判定部で前記変化率が前記閾値よりも大きいと判定された場合に前記第2輪郭形状を前記第1輪郭形状として設定し、前記輪郭抽出処理部、前記変化面積算出部、前記画素値合計算出部、前記変化率算出部および前記終了判定部の処理を再度実行させ、前記終了判定部で前記変化率が前記閾値よりも小さいと判定された場合に、前記第2輪郭形状を含む2次元輪郭画像を出力する制御部と、を備えていることを特徴とする輪郭画像生成装置。 - 請求項1に記載の輪郭画像生成装置において、
前記輪郭抽出処理の処理回数をカウントし、前記処理回数が区切り回数に達したか否かを判定する処理回数判定部を更に備え、
前記変化率算出部は、前記変化面積の総和と前記合計の総和との比である区切り回数ごとの変化率を算出し、
前記制御部は、前記処理回数判定部で前記処理回数が前記区切り回数に達していないと判定した場合には、前記第2輪郭形状を前記第1輪郭形状として設定し、前記輪郭抽出処理部、前記変化面積算出部、前記画素値合計算出部および前記処理回数判定部の処理を再度実行させ、前記処理回数判定部で前記処理回数が前記区切り回数に達したと判定した場合には、前記処理回数をリセットすると共に前記終了判定部による判定を行い、
前記制御部は、前記終了判定部で前記変化率が前記閾値よりも大きいと判定された場合に前記第2輪郭形状を前記第1輪郭形状として設定し、前記輪郭抽出処理部、前記変化面積算出部、前記画素値合計算出部、前記変化率算出部、前記処理回数判定部および前記終了判定部の処理を再度実行させることを特徴とする輪郭画像生成装置。 - 請求項2に記載の輪郭画像生成装置において、
前記区切り回数は、可変であることを特徴とする輪郭画像生成装置。 - 請求項3に記載の輪郭画像生成装置において、
前記区切り回数は、前記処理回数が前記区切り回数に達するほど少なくすることを特徴とする輪郭画像生成装置。 - 請求項2に記載の輪郭画像生成装置において、
前記区切り回数は、一定であることを特徴とする輪郭画像生成装置。 - 請求項1から5のいずれかに記載の輪郭画像生成装置において、
前記2次元再構成画像は、再構成して生成された3次元再構成画像を構成する複数枚の2次元再構成画像のいずれかであり、
前記制御部は、出力された複数枚の前記2次元輪郭画像から3次元輪郭画像を生成することを特徴とする輪郭画像生成装置。 - 複数の検出器がリング状に配置し、被検体から放出された放射線を検出する検出器ユニットと、
前記検出器ユニットで検出された放射線に基づき、エミッションデータを収集するデータ収集部と、
前記エミッションデータを再構成して2次元再構成画像を取得する再構成処理部と、
前記2次元再構成画像に対し、輪郭抽出モデルにより繰り返し行われる、予め設定された第1輪郭形状から新たな第2輪郭形状を抽出する輪郭抽出処理のうち、1回の輪郭抽出処理を行う輪郭抽出処理部と、
前記第1輪郭形状と前記第2輪郭形状との変化面積を算出する変化面積算出部と、
前記変化面積に含まれる画素の画素値の合計を算出する画素値合計算出部と、
前記変化面積と前記合計との比である変化率を算出する変化率算出部と、
前記変化率が予め設定された閾値よりも小さいか否かを判定する終了判定部と、
前記終了判定部で前記変化率が前記閾値よりも大きいと判定された場合に前記第2輪郭形状を前記第1輪郭形状として設定し、前記輪郭抽出処理部、前記変化面積算出部、前記画素値合計算出部、前記変化率算出部および前記終了判定部の処理を再度実行させ、前記終了判定部で前記変化率が前記閾値よりも小さいと判定された場合に、前記第2輪郭形状を含む2次元輪郭画像を出力する制御部と、を備えていることを特徴とする核医学診断装置。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2013/079900 WO2015068204A1 (ja) | 2013-11-05 | 2013-11-05 | 輪郭画像生成装置および核医学診断装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP6037048B2 true JP6037048B2 (ja) | 2016-11-30 |
JPWO2015068204A1 JPWO2015068204A1 (ja) | 2017-03-09 |
Family
ID=53041012
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015546174A Active JP6037048B2 (ja) | 2013-11-05 | 2013-11-05 | 輪郭画像生成装置および核医学診断装置 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9750475B2 (ja) |
EP (1) | EP3067716A4 (ja) |
JP (1) | JP6037048B2 (ja) |
CN (1) | CN105705966B (ja) |
WO (1) | WO2015068204A1 (ja) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106156782B (zh) * | 2016-07-27 | 2019-05-07 | 合肥高晶光电科技有限公司 | 一种基于ccd传感器的色选机特定颗粒识别方法 |
JP6761610B2 (ja) * | 2017-05-29 | 2020-09-30 | 株式会社島津製作所 | 吸収係数画像推定方法、吸収係数画像推定プログラム並びにそれを搭載したポジトロンct装置 |
CN110495900B (zh) * | 2019-08-19 | 2023-05-26 | 武汉联影医疗科技有限公司 | 影像显示方法、装置、设备和存储介质 |
WO2021124683A1 (ja) * | 2019-12-16 | 2021-06-24 | 富士フイルム株式会社 | 輪郭抽出装置、輪郭抽出方法、及び輪郭抽出プログラム |
CN113989492A (zh) * | 2021-10-28 | 2022-01-28 | 联影(常州)医疗科技有限公司 | 一种生成感兴趣区域的方法及系统 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007265331A (ja) * | 2006-03-30 | 2007-10-11 | Hitachi Medical Corp | 画像認識装置 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3925278B2 (ja) * | 2002-04-04 | 2007-06-06 | 株式会社島津製作所 | 核医学イメージング装置 |
SE0201894D0 (sv) * | 2002-06-19 | 2002-06-19 | Ludesi Ab | Method for digital image processing |
US7349573B2 (en) * | 2004-03-26 | 2008-03-25 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Image segmentation by base point selection and wavefront propagation |
US20100278405A1 (en) * | 2005-11-11 | 2010-11-04 | Kakadiaris Ioannis A | Scoring Method for Imaging-Based Detection of Vulnerable Patients |
US7706610B2 (en) * | 2005-11-29 | 2010-04-27 | Microsoft Corporation | Segmentation of objects by minimizing global-local variational energy |
JP4855868B2 (ja) * | 2006-08-24 | 2012-01-18 | オリンパスメディカルシステムズ株式会社 | 医療用画像処理装置 |
JP5335280B2 (ja) * | 2008-05-13 | 2013-11-06 | キヤノン株式会社 | 位置合わせ処理装置、位置合わせ方法、プログラム、及び記憶媒体 |
JP5546230B2 (ja) * | 2009-12-10 | 2014-07-09 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
WO2012153539A1 (ja) * | 2011-05-11 | 2012-11-15 | 株式会社 東芝 | 医用画像処理装置とその方法 |
-
2013
- 2013-11-05 CN CN201380080751.2A patent/CN105705966B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2013-11-05 WO PCT/JP2013/079900 patent/WO2015068204A1/ja active Application Filing
- 2013-11-05 US US15/034,148 patent/US9750475B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2013-11-05 EP EP13896959.7A patent/EP3067716A4/en not_active Withdrawn
- 2013-11-05 JP JP2015546174A patent/JP6037048B2/ja active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007265331A (ja) * | 2006-03-30 | 2007-10-11 | Hitachi Medical Corp | 画像認識装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN105705966B (zh) | 2018-09-14 |
US9750475B2 (en) | 2017-09-05 |
EP3067716A1 (en) | 2016-09-14 |
WO2015068204A1 (ja) | 2015-05-14 |
JPWO2015068204A1 (ja) | 2017-03-09 |
US20160278726A1 (en) | 2016-09-29 |
CN105705966A (zh) | 2016-06-22 |
EP3067716A4 (en) | 2016-11-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6440230B2 (ja) | マルチモダリティ撮像のシステム及び方法 | |
Laforest et al. | Performance evaluation of the microPET®—FOCUS-F120 | |
EP3089668B1 (en) | Radiation detector and computer tomography apparatus including the same | |
JP6037048B2 (ja) | 輪郭画像生成装置および核医学診断装置 | |
CN103348262B (zh) | Pet扫描仪 | |
CN106023278A (zh) | 一种图像重建的方法和装置 | |
CN103370636A (zh) | 医用图像诊断装置以及控制方法 | |
CN105844599B (zh) | 一种图像重建的去噪声方法和装置 | |
US10222490B2 (en) | PET scanner with emission and transmission structures in a checkerboard configuration | |
JPWO2018163362A1 (ja) | 散乱推定方法、散乱推定プログラム並びにそれを搭載したポジトロンct装置 | |
CN103403579A (zh) | 正电子断层扫描仪 | |
JP2012137460A (ja) | 放射線撮像装置及び画像処理方法 | |
KR20200086814A (ko) | 양전자 방출 단층 촬영기의 비행시간 정보를 이용하여 관측된 데이터에 포함된 반응깊이 정보를 보정하여 영상을 재구성하는 영상재구성방법 | |
JP6052425B2 (ja) | 輪郭画像生成装置および核医学診断装置 | |
JP7001176B2 (ja) | データ処理方法、プログラム、データ処理装置および陽電子放出断層撮像装置 | |
JP2007248121A (ja) | 断層画像の輪郭抽出方法、プログラム、および装置 | |
JP5900740B2 (ja) | 放射線断層撮像装置用のデータ収集器およびそれを備えた放射線断層撮像装置、放射線断層撮像用データ収集方法 | |
EP4181069A1 (en) | Medical image processing device, medical image processing method, and program | |
JP5700712B2 (ja) | 3次元ダイナミック心筋核医学画像データのパトラック解析 | |
US20240037814A1 (en) | Convolutional neural network for dynamic pet frame clustering | |
JP7247782B2 (ja) | 吸収係数画像推定方法、吸収係数画像推定プログラム、および、ポジトロンct装置 | |
US20220319068A1 (en) | Nuclear medicine diagnosis apparatus and nuclear medicine diagnosis method | |
EP2662022A1 (en) | Method of extracting contour of tomogram | |
Cao et al. | A Fast List-Mode Reconstruction Algorithm with Dedicated Correction for Random Coincidences for the Clear-PEM System | |
JP6445265B2 (ja) | 医用画像処理装置および医用画像処理方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20161004 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20161017 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 6037048 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |