JP6118325B2 - 最適なトモグラフィスライスの自動選択を備えた対話式ライブセグメンテーション - Google Patents

最適なトモグラフィスライスの自動選択を備えた対話式ライブセグメンテーション Download PDF

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Description

本発明は、2D断面スライス画像を後処理する装置、2D断面スライス画像を後処理する方法、断面スライス画像を後処理する医療システム、2D断面スライス画像を後処理することを支援するグラフィカルユーザインタフェース、コンピュータプログラム、及びコンピュータ読み取り可能媒体に関する。
従来からのx線投影画像と異なり、トモグラフィ(断層撮影法)は、撮像されるボリューム内の或る一定深さに対応する複数の断面スライス画像を積み重ねたもの(スタック)を提供する。画像ボリュームは、コンピュータ断層撮影スキャナによって検査されている患者又はその体の一部であり得る。例は、女性の乳房の多数のスライスが収集されるデジタル胸部トモシンセシス(digital breast tomosynthesis;DBT)である。例えば放射線医などの医師が頻繁に行う作業は、例えば乳房内の推定される病変の区画といった関心領域についての収集画像をレビューすることである。画像をレビューするときに放射線医によって特定された関心領域のセグメンテーション(セグメント化)を要求するために利用可能なツールが存在している。しかしながら、多数のスライスが存在するとき、そのようなセグメンテーションツールの取り扱いは困難なものとなり得る。
本発明の1つの目的は、複数のスライス画像からなる潜在的に大きいスタックの中から、現在眺めているスライスより良好な関心領域のビュー(表示)を提供し得る画像を取り出すことにおいて、放射線医を支援することである。
本発明の上記目的は、独立請求項の事項によって達成され、更なる実施形態が従属請求項に組み入れられる。
なお、以下に記載される本発明の態様は、以下の装置によって生成されるグラフィカルユーザインタフェース、2D断面スライス画像を後処理する方法、断面スライス画像を後処理する医療システム、コンピュータプログラム、及びコンピュータ読み取り可能媒体にも等しくあてはまる。
本発明の第1の態様によれば、2D断面スライス画像を後処理する装置が提供される。当該装置は、
グラフィカルユーザインタフェースコントローラと、
セグメンテーションユニットと、
セグメンテーション良好さ評価部と、
を有する。
グラフィカルユーザインタフェースコントローラは、スクリーン上での表示のためにグラフィカルユーザインタフェースを生成するように構成される。該ユーザインタフェースは、表示されるとき、当初スライスをスクリーン上に表示するインタラクティブな第1のウィンドウウィジェットを有する。当初スライスは、2Dスライスのうちの1つ以上に基づく。該ウィンドウウィジェットは、表示された当初スライス上のどこかのセグメンテーションシードポイントの位置データをユーザが指定することを可能にするように構成される。
セグメンテーションユニットは、ユーザが位置データを指定したことに応答して、2Dスライスにアクセスし、且つ、セグメンテーションシードポイントを各セグメンテーションの共通シードポイントとして用いることによって複数の2Dスライスの各々をセグメント化するように構成される。
セグメンテーション良好さ評価部は、セグメント化された複数の2Dスライスの中から、セグメンテーションの良好さの値が最良のセグメンテーションを有する最良スライスを確定するように構成される。グラフィカルユーザインタフェースコントローラは更に、当初スライスに代えて、最良スライスを表示するよう、あるいは最良のセグメンテーションを重ね合わせて最良スライスを表示するよう、第1のウィンドウウィジェットを更新するように構成される。
一実施形態によれば、グラフィカルユーザインタフェースコントローラは更に、第2のウィンドウウィジェット内でのスクリーン上の表示のために、2Dスライスのうちの全て又は選択したものに基づく第2の画像上に重ね合わせて最良のセグメンテーションを生成するように構成される。
本発明による装置は、セグメンテーションに最も適したものを発見するために全てのスライスをスクロールしなければならないという退屈な作業から放射線医を救済する。当該装置は、特定のスライス内位置でのセグメンテーションをユーザがインタラクティブに要求することを可能にするとともに、このスライス内位置でのセグメンテーションは、現在表示されているものとは異なるスライス内でもっと“意味を持つ”のではないかという曖昧さを除去する助けとなる。
本発明の一実施形態によれば、インタラクティブに提供される同じスライス内ポイントを用いて、多数の暫定的あるいはサンプルのセグメンテーションが実行される。スライス内ポイントは、例えばコンピュータマウスなどのポインタツールを用いることによってユーザ提供される。サンプルセグメンテーションは、スタック内のスライスの各々若しくはユーザが定めることが可能な選択に対して、あるいは異なるスライスグループから得られる1つ以上のスライディング平均スラブに対して実行される。自動的に生成されるセグメンテーションの各々が、セグメンテーションの良好さの値を生じさせる。
セグメンテーションの良好さの値が最良のスライスが、自動的に、更なるユーザインタラクションなしで、好ましくは滑らかなフェードインにて、スライスビューワの前景に持ってこられる。グラフィカルユーザインタフェース内で、最も高いセグメンテーションの良好さの値を有すると決定されたセグメンテーションが、ユーザの眼により良く映るようにマークされて示される。
最良のセグメンテーションを重ねた最良スライスを提供することのフィードバックが、ユーザによって要求されるように、マウスカーソル位置の変化に応答してインタラクティブに繰り返される。マウスクリックイベントはもはや必要とされない。再計算された最良のセグメンテーション値を有する最良スライスを持つための要求は、コンピュータマウスによって記録・登録されてグラフィカルユーザインタフェースコントローラによって解釈される更新された位置を送り出すことのみで発効される。
本発明の一態様によれば、最適なセグメンテーション境界は、複数のトモグラフィスライスのうちの全て又は選択されたものを融合することによって得られる単一の模擬されたマンモグラフィ画像の上に追加的に表示される。本発明の一態様によれば、スライスごとのセグメンテーションは、シードポイントに対する半径方向の階調値勾配に反比例する費用関数を用いた最短閉路アルゴリズムに基づく。
このような費用関数を用いることは、高コントラスト画像領域を囲むセグメンテーション境界の探索に焦点を当てることを可能にする。
本発明の一態様によれば、セグメンテーションは、好ましい平均半径と好ましい平均階調値若しくは平均勾配を介して制御され得る。
一態様によれば、これらの好ましい平均半径及び平均若しくは勾配の何れかに関する所望の階調値は、準備設定ステップでユーザによって提供される。このような制約をサンプル点に課すことは、最良のセグメンテーションを計算するときのCPU時間を節減することを可能にする。
本願の全体を通して使用されるとき、“最良”スライス及び“最良のセグメンテーション良好さ値”は、後述するような所定の画像コントラスト基準によって客観的に確定される。概して、最良スライスは、要求されるセグメンテーションの内側のピクセル又はボクセルの値が、該セグメンテーションの外側のピクセル又はボクセルの値に対して、そのセグメンテーションが現在表示されているスライス内で行われたとしたときと比較して一層高いコントラストにあるようなスライスとなる。最良スライス内の最良あるいは一層良好なセグメンテーションは、その画像を眺めるときに、セグメンテーションの境界によって輪郭描写される関心領域が放射線医の眼により良く映るようにする。必要に応じて最良あるいは一層良好なセグメンテーションを重ね合わせて、スクリーン内に最良スライスを徐々にフェードインさせることは、放射線医にとっての“情報過多”を防止する。
実行中の2番目の画像のフェードイン及び当初スライスの漸進的な消滅の間、ユーザはなおも、今回セグメント化された最良スライス内の関心領域を築き上げながら、それと当初スライス内の関心領域の視覚的外観とを比較することができる。
一実施形態によれば、第1のウィンドウウィジェットは、ユーザが該ウィンドウ内でマウス位置を変化させたことに応答して、現在のマウス位置に従った最良スライスを表示するように更新される。ユーザ要求を受けて、最良スライスが最良のセグメンテーションを重ねて表示され、あるいは最良のセグメンテーションを重ねずに表示される。
他の一実施形態によれば、グラフィカルユーザインタフェースコントローラは、最良スライスを表示する第1のウィンドウウィジェットとともに、例えばスライス群から得られる模擬されたマンモグラムなどの概観画像を表示する更なるウィンドウウィジェットを制御する。ユーザ要求を受けて、マンモグラムが、現在のマウス位置に従って、最良のセグメンテーションを重ねて表示され、あるいは最良のセグメンテーションを重ねずに表示される。これらのウィンドウウィジェットが制御されるとき、これら2つのウィジェットの何れか内で記録されるマウス位置が、セグメンテーションの更新をトリガーする。
最良スライス内と模擬されたマンモグラムの上とでのセグメンテーション結果の同時表示は、新たなDBTモダリティの経験を得るため、及びマンモグラフィ及びDBT内の悪性腫瘍の様々な視覚的外観に精通するためのトレーニング環境を放射線医に提供する。
以下、図面を参照して本発明の例示的な実施形態を説明する。
2D断面スライス画像を後処理する装置を模式的に示すブロック図である。 2D断面スライス画像を後処理するためのグラフィカルユーザインタフェースを示す図である。 2D断面スライス画像を後処理する方法を模式的に示すフローチャートである。
図1を参照するに、2D後処理装置は、2D断面スライス110a−dを保持するデータベース105を有する。スライス110aは、コンピュータスクリーン150上のグラフィカルユーザインタフェース155内に表示されている。グラフィカルユーザインタフェース(GUI)155によって提供されるユーザインタラクション機能の視覚的な外観は、GUIコントローラ160によって制御される。この装置は更に、セグメンテーションユニット(セグメント化部)170と、セグメンテーションの良好さの評価部180とを有している。例えばワークステーションなどの処理ユニット190が存在しており、セグメント化部170、評価部180及びGUIコントローラ160と通信的に連通している。処理ユニット190と通信的に連通した例えばコンピュータマウス195などのポインタツールが存在しており、GUIコントローラ160を介したGUI155とのユーザインタラクションを可能にしている。この装置は更にバックトレーサ115を有している。
大まかに言って、図1の装置は、データベース105内に保持されたスライス110b−dの中から例えばスライス110cといった或るスライスを放射線医が取り出すことを支援する。取り出されるスライス110cは、当初のスライス110aに示されるより良好な、あるいは“最良”の、関心領域についてのビューを提供するものである。GUIコントローラ160によって制御されるGUI155が、インタラクティブな(対話式の)スクリーン150上での画像データプレゼンテーションを可能にし、ユーザがマウス195を用いて当初画像110a内で指定する現在位置109が、バックトレーサ115によって、データベース105に保持されたスライス110b−dの各々又は選択されたもの内にバックトレースされる。ユーザ指定された当初ポイント109は、バックトレーサ115によって、セグメント化部170によって実行される自動セグメンテーションに使用される共通のシード(種)ポイント111へと移転される。セグメンテーションは、ユーザはスライス内の当初ポイント109を指定するだけでよいという点で自動的である。そして、評価部180が、自動的にセグメント化されたスライス110a−dの中から、より良好あるいは最良のセグメンテーション良好さの値を有するスライスを確定する。図1においては、スライス110cが、そのセグメンテーション113が残りのスライス110a−dのセグメンテーションと比較して最良のセグメンテーション良好さ値を有すると評価部180によって評価されたことにより、最良のスライスであると確定されている。当初スライス110aも、自動セグメンテーション及びセグメンテーション良好さ値評価に含められる。そして、当初画像110aに代えてコンピュータスクリーン150上に表示される最良スライス110c上に重ねて、最良のセグメンテーションの描写された輪郭又は境界113が表示される。
一実施形態によれば、最良のセグメンテーションは更に、スライス110a−dから取得される模擬されたマンモグラム上に重ねられる。
2次元断面スライス110a−dのコレクション又は“スタック”は、デジタル胸部トモシンセシス(DBT)スキャンにおいて撮像モダリティによって収集される画像データを用いることによって取得することができる。一実施形態によれば、デジタル画像フォーマットはDICOMである。画像スライス110a−dの各々は、ピクセル又はボクセル画像要素の配列によって画成されるので、2次元である。各ピクセル又は各ボクセルはグレースケール(階調)値をエンコードする。これらの階調値は、上記配列を規定する座標x,yによってアクセスあるいはアドレス指定されることができる。スライス110a−dの各々は、スキャン中に患者の縦軸zに沿った或る特定の“深さ”で収集されており、あるいはDBTの場合には、或る投影角αで収集されている。そして、複数の異なる投影タイプ及び投影方向を使用する再構成アルゴリズムを用いて、元のスタック110a−dから、スライスを横切る異なる透視ビューでの複数の異なる2Dスライススタックを生成することができる。スライス110a−dは、破線の矢印pによって図1中に示されるように、平行な投影によって関係付けられる。複数の異なる透視ビューを生成するのに適したアルゴリズムは、フィルタ補正逆投影法又は反復再構成法である。重ね合わせ画像としての模擬されたマンモグラム112は、再構成された3DボリュームをX線スキャナ内の検出器の法線に沿って順投影することによって取得され得る。
評価部180によって確定される“最良”スライス110cは、当初画像110aにおけるセグメンテーションと比較したときに、より良好な関心領域についてのビューを提供する。セグメンテーションによって表現される医学関連構造又は関心領域は、故に、スクリーン150上で最良スライスを眺めるときに、放射線医の眼により良く映る。関心領域は女性の乳房内の腫瘍の区画群とし得る。
この装置のコンポーネントは、図1においては展開して示されている。しかしながら、これは図示の明瞭さのためである。装置コンポーネントのGUIコントローラ160、セグメント化部170、評価部180及び処理ユニット190は、実際には、ローカルに分散されて好適な通信ネットワークにて接続されてもよい。しかしながら、他の実施形態において、コンポーネント160、180及び170は、処理ユニット190上でソフトウェアルーチンとして実行される。コントローラ160、セグメント化部170及び評価部180はまた、専用のFPGA又は配線接続されたスタンドアローンチップとして構成されてもよい。これらのコンポーネントは、例えばMatlab(登録商標)又はSimulink(登録商標)などの好適な科学計算プラットフォームにてプログラムされて、ライブラリ内で管理され且つ処理ユニット190によって呼び出されるときにリンク付けられるC++ルーチン又はCルーチンに変換されてもよい。
動作
起動後、中身のないウィンドウウィジェット114aを含んだグラフィカルユーザインタフェース155が放射線医に提示される。放射線医は、データベース105へのアクセスを開始して、スライス110aを表示のために、GUI155のウィンドウウィジェット114a内にロードする。
このため、放射線医は、ワークステーション190に接続されたキーボード上のキーを打つか、マウス195を用いてGUI155のロードボタン205(図2参照)を作動させるかのいずれかを行う。次いで、GUIコントローラ160が、好適なデータベースインタフェース手段を介して、表示のためにスライス110aにアクセスし、あるいは、スライス110a−dのコレクションから取得される模擬マンモグラムの生成を開始する。そして、当初スライス110a又は模擬マンモグラムが、当初画像としてウィジェット114a内に表示される。
放射線医は、マウス195を用いてウィジェット114a内の当初画像を横切ってマウスポインタ195aを動かすことで、関心領域の内側の当初のセグメンテーションシードポイント109を指定することができる。キー打撃又はマウスダブルクリックを受けて、GUIコントローラ160はアイドリング(休止)モードから検索モードへと変化する。現在の指定位置109でマウス195によって生成される位置データが、バックトレーサ115に渡される。
バックトレーサ115は、当初シードポイント109をスライス110b−dの全て又は選択されたものの中にバックトレースし、各スライス内又はマンモグラム112内で、当初ポイント109の投影を共通シードポイント111として定める。共通シードポイントは、各々がそのスライス内の当初ポイント109の投影である各スライス内の点の集まりである。この投影は一意に定まるので、この集まりは“共通シードポイント”111として単数形で参照し得る。一実施形態によれば、GUI155は、スライス110b−dのうちのどの1つ以上のスライスに関して共通シードポイントを定めることを望むかをユーザが指定することを可能にする“設定”ボタン210(図2のGUIビュー参照)を提供する。例えば、CPU時間を節減するために、バックトレースは、特定の収集時間において収集されたスライスに関してのみ実行されたり、指定されたアルファ値の範囲に制限されたりし得る。斯くして、放射線医は、スライス群のうち関心領域の最良の描写を示しそうであると思われる選択されたスライス(複数)上での検索に的を絞ることができる。
スライス110b−dにわたって共通シードポイントを定めるバックトレーサ115の処理は、最良スライス110c上又はスライス110a−dから再構成されるマンモグラム上の何れに最良のセグメンテーション113が表示されるべきかに依存する。バックトレーサ115の処理は更に、スライス110a−dがシングルビーム又は(トモシンセシスで使用されるような)コーンビームの何れの撮像モダリティによって収集されたものであるかに依存する。
最良スライス110cのみが表示され、且つスライス110a−dに垂直なスラブ又は平行な投影に関する場合、バックトレーサ115は、レイ(光線)p(図1参照)によって、‘当初画像’内の2D位置109の2Dスライス110a−dの各々内の2D位置とのマッピングを特定する。バックトレーサ115は、スライス110a−dのヘッダファイル内のDICOMデータを読み取って、スライス110a−dの再構成に使用される投影が垂直であったか否かを確定するように構成される。
セグメンテーション113がマンモグラム112上に表示され、あるいは、コーンビーム、又は2Dスライス110a−dに垂直でない平行投影群によって取得されるスライスに関する場合、バックトレーサ115は、ターゲットスライスに依存する線形変換又はアフィン変換を使用する。より具体的には、コーンビームに対して透視投影が使用される。バックトレーサ115は、当初スライス110aからマンモグラム又はターゲットスライス110b、110c若しくは110dのうちの何れか1つまで一度に1つずつ、スライスごとにターゲットスライス依存変換を適用して、マンモグラム内、あるいはスライス110b、110c若しくは110dのうちの何れか1つ内に、‘正しい’共通シードポイントを定める。
線形変換は、スライス110a−dの相互の位置、シフト及び回転と、当初スライス110aに対するターゲットスライス110b、110c、110dの位置とによって決定される。投影面上に表されるマンモグラムの場合、線形変換は更に、投影に使用されるシングルビーム又はコーンビームというビームタイプによって決定される。透視投影が使用されるとき、バックトレーサ115は更に、マンモグラム投影面と投影源との間の距離を登録する。バックトレーサ115は、収集撮像モダリティのX線源までの距離が各スライスに関して記録されているDICOMメタデータにアクセスすることによって、投影源距離を定める。この位置データは、DICOM位置データを用いて共通の座標フレーム内で表現され得る。そして、バックトレーサ115は、この位置データを用いて、使用すべきターゲット特定線形変換に関する係数を計算する。これらの係数は、投影方向、スライスの何れかによって定められる平面の法線と投影方向との間のドット積、及び、マンモグラフの場合には、ターゲットスライスと当初スライスとの間の距離、の関数である。
当初のセグメンテーションシードポイント109は、スクリーン150上に示された当初スライス110a上のどこでも、マウスによって放射線医により指定されることができる。当初のセグメンテーションシードポイントの選択を行うようにユーザに与えられる機械側での事前選択は存在しない。バックトレーサ115がスライスの各々で共通シードポイント111の座標を定めた後、プログラムフローはセグメント化部170に渡る。
セグメント化部170は、各スライス110b−dに対し、共通シードポイント111の周りのセグメンテーションの境界を定める。このセグメンテーション境界は多角形状の経路である。スライス内の境界を定めるため、セグメント化部170は各スライス110b−dに対し、準備ステップにて、共通シードポイント111の周りで選択可能且つ設定可能なようにグループ化された多数の境界サンプル点を定める。これを行うため、ユーザ又はランダム発生器によって、当初スライス110a内の当初ポイント109の周りに当初サンプル点群が定められる。当初スライス110a内の当初サンプル点群と当初ポイント109との間の相対的な位置が記録され且つバックトレーサ115によってスライス110b−dの各々に適用されることで、各スライス110b−d内に当初サンプル点群の複製が得られる。故に、スライス110b−dの何れの1つにおいても、その中のサンプル点群とシードポイントとの間の相対的な位置は、当初スライス110a内のそれらと同じである。
ユーザは、設定ステップにおいて、セグメント化部170によって考慮されるべきサンプル点群についての制約を選択して課すことができる。一実施形態によれば、共通シードポイントの周りのサンプル点群は、所定の平均半径を有する円の内側に全てのサンプル点があるように選択される。他の一実施形態において、あるいは、この平均円制約に加えて、サンプル点群は、これらの点の各々における階調値勾配が、あるいは全ての勾配の平均が、所定の平均値より高くなるように選択される。平均円半径及び平均階調値勾配は、“設定”ボタン210をクリックすることでアクセス可能な設定機能を用いることによって設定されることができる。
セグメント化部170は次いで、各スライスに対して、このように選択された複数のサンプル点にわたって、費用関数を用いて閉路問題を解く。
一実施形態によれば、閉路問題に使用される費用関数は、共通シードポイント111に対する半径方向の階調値勾配に反比例する。スライス110a−dの各々が、そのスライス内の位置x,yの各ピクセル要素又はボクセル要素が自身に割り当てられた階調値gを有するというマッピング(x,y)→gを定める。そして、階調値勾配は、該スライス全域での階調値の最大変化率の方向に沿って該スライスの平面内の各x,yの点とこのマッピングに関して取られる勾配である。
そして、サンプル点ごとに一度投影を行って、共通シードポイントにおける勾配が、共通シードポイントからサンプル点群のうちの1つを指すスライス内ベクトルのうちの各ベクトルに投影される。そして、各サンプル点に対してスライス内ベクトルのうちの何れか1つに沿った勾配の成分のそれぞれの絶対値が、費用関数におけるそのサンプル点の“費用”として使用される。各サンプル点は、共通シードポイントからそのサンプル点までのベクトルに沿った勾配の有向成分の絶対値によって定められる“費用”に関連付けられ、あるいはそれを“投入”される。
費用重みは、そのサンプル点における階調値間のコントラスト(明暗差)の指標である。費用関数は勾配に反比例するので、費用関数は低コントラスト領域内のサンプル点群を不利にし、高コントラスト領域内のサンプル点群を有利にする。セグメント化部は、より小さい費用を被ることになるので、高コントラスト領域内のサンプル点群を解として好む。そして、最小の費用を招くサンプル点群の選択が、最短閉路問題に対する解として確定される。これらのサンプル点群が、自動生成されるセグメンテーションの境界を定める。
ユーザは、設定ステップにおいて、より小さい費用を招くサンプル点群を解くときに考慮されるべきサンプル点群についての制約を選択して課すことができる。一実施形態によれば、共通シードポイントの周りのサンプル点群は、所定の平均半径を有する円の内側に全てのサンプル点があるように選択される。他の一実施形態において、あるいは、この平均円制約に加えて、サンプル点群は、これらの点の各々における階調値勾配が、あるいは全ての勾配の平均が、所定の平均値より高くなるように選択される。平均円半径及び平均階調値勾配は、“設定”ボタン210をクリックすることでアクセス可能な設定機能を用いることによって設定されることができる。スライス110b−dのセグメンテーション後、プログラムフローは評価部180に渡る。
評価部180において、それぞれのスライス110b−d内でのセグメンテーションごとに、セグメンテーションの良好さの値が定められる。このため、一実施形態によれば、セグメンテーション境界上の各境界点における階調値勾配がとられる。この境界点勾配は、先のセグメント化部170でのセグメンテーションからわかっている。そして、境界上の各境界点に関して境界点勾配が足し合わされて、セグメンテーションの良好さの値が得られる。
一実施形態によれば、セグメンテーションの良好さの値を得るために、境界点勾配の平均がとられる。次いで、このように計算されたセグメンテーション値のうちの最大のものが確定される。そして、最良のセグメンテーション値をもたらすスライス110cが“最良スライス”として登録される。最良のセグメンテーション値が2つ以上存在する場合、ランダム発生器を用いて、単一の最良のセグメンテーション値及び単一の最良スライスが確定される。検索の目的のため、最良のセグメンテーションへの参照が、この最良のセグメンテーションを有する最良スライス110cへの参照とともに、GUIコントローラ160に戻される。
GUIコントローラ160は次いで、システム190内のビデオカード(図示せず)と連動して、最良スライス110c又はスライス110b−dから得られる模擬されたマンモグラム112の何れかを表示する。最良スライス110cは、現在示されているスライス110aから最良スライス110cへの緩やかな移行をもたらすようにウィンドウウィジェット114a内で表示されるようフェードインされる。このフェードインは、図1では、ウィンドウウィジェット114aを破線で描くことで模式的に示されている。ユーザの要求又は設定に応じて、最良のセグメンテーション113が、現段階で表示されている最良スライス110c上にオーバーレイとして表示され、あるいは表示されない。
一実施形態によれば、第1のウィンドウウィジェットとともに、その中にマンモグラム112を表示する第2のウィンドウウィジェット114b(図2参照)が表示される。ユーザの要求又は設定に応じて、最良のセグメンテーション113が、第2のウィンドウウィジェット114b内のマンモグラム112上にオーバーレイとして表示され、あるいは表示されない。GUIコントローラ160は、イベントリスナーと連動して、ユーザがマウスカーソル195aの位置を現在の当初シードポイント位置109から新たなシードポイント位置に変えたかを確定する。
一実施形態によれば、イベントリスナーが新たな位置を傍受した場合、新たな共通シードポイント及び新たな最良スライスを確定するよう、この新たな位置を用いられ、新たな最良のセグメンテーションがセグメント化部170及び評価部180によって確定される。そして、GUIコントローラ160が、新たな最良のセグメンテーションをフェードインさせることによって、第1のウィジェット114aを更新する。
一実施形態によれば、ユーザは、新たな位置に関してセグメンテーション及び評価を再計算するために、ダブルクリックを行う必要はない。GUIコントローラ160内のイベントリスナーは、マウスにて生成される位置データのみに耳を傾け、関連するマウスクリックイベントには耳を傾けないように構成される。斯くして、GUIコントローラ160は、使いやすいゼロクリック“ライブ”セグメンテーション機能を実現する。放射線医は、ほとんど気を散らされることなく、意識を完全に画像解釈に集中させることができる。
図2は、グラフィカルユーザインタフェースコントローラ160によって制御されてスクリーン150上に表示されるときのグラフィカルユーザインタフェース155の更なる詳細図を示している。図2に示す実施形態において、第2のウィンドウウィジェット114bが、概観画像として、最良のセグメンテーション113を重ね合わされたマンモグラム112を示している。最良スライス110cのフェードインが完了された後の第1のウィンドウウィジェット114aが示されている。フェードインされた最良スライス110cにも同様に、最良のセグメンテーション113が重ね合わされている。最良スライス110cがフェードインされながら徐々に構築されるにつれて、以前に表示されていたスライス110aは、最良スライス110cが前景に表示されて以前のスライス110aを完全に置き換えるまで、第1のウィンドウウィジェット114aからフェードアウトされる。コンテナウィジェットによって定められるGUI155は、その下側の水平エッジに沿って、上述の“ロード”ボタン205及び“設定”ボタン210を有するツールバーを示している。ロードボタン205は、表示すべき当初画像110a又はマンモグラムをロードすることを可能にする。“設定”ボタン210は、マウスクリックによって作動されるとき、ユーザがサンプル点の数を指定し、それにより自動セグメンテーションにおける多角形状の境界の解像度を制御するための、ポップアップ設定ウィンドウ(図2に図示せず)の表示をもたらす。ユーザは更に、全てのサンプル点を内包する円の平均半径を指定することができる。
先ず、当初画像を眺めているとき、自動セグメンテーションが実行されることなく、マウスポインタ195aをあちこち移動させることができる。その周りでセグメンテーションが計算されることを望む位置にユーザが落ち着いた後、ユーザは処理ユニット190に接続されたキーボード上のキーを押す。すると、装置が検索モードに入り、計算の実行が開始する。それ以降、アイドリングモードへと戻る切換えが望まれない限り、ユーザはもはや如何なるキーをも押すことを要求されない。ユーザが単に第1のウィンドウウィジェット114a又は第2のウィンドウウィジェット114bの何れか内の新たな位置までマウスを動かすことで、グラフィカルユーザインタフェースが、この位置変化を、新たな位置を新たな当初シードポイントとして用いる新たなセグメンテーションの新たな要求として解釈する。
その後、ウィンドウウィジェット114aが、最良のセグメンテーションを重ね合わせるか重ね合わせないかして、新たな最良スライスをフェードインさせることによって再び更新される。マンモグラム112が第2のウィンドウウィジェット114b内に表示される場合、第2のウィンドウウィジェットも同様に、マンモグラム112上に重ねて新たな最良のセグメンテーションをフェードインさせ且つ以前の最良のセグメンテーション113をフェードアウトさせることによって更新される。
図3を参照するに、2D断面スライス画像を後処理する方法のフローチャートが示されている。
ステップS305にて、複数の2Dスライスのうちの1つ以上に基づく当初画像を表示する第1のウィンドウウィジェットが、スクリーン上に表示される。
ステップS310にて、表示された当初画像上のどこかのセグメンテーションシードポイントの位置データが、ユーザアクションによって受信される。
ステップS320にて、複数のスライスの各々又は選択されたものが、ステップS310で受信されたシードポイントを各セグメンテーションの共通シードポイントとして用いることによってセグメント化される。
ステップS330にて、複数のセグメント化された2Dスライスから、最良スライスが確定される。最良スライスは、セグメンテーションの良好さの値が最良のセグメンテーションを有する。
ステップS340にて、以前に表示されていた当初スライスを置き換えるように、最良スライスが第1のウィンドウウィジェット上にフェードイン表示される。ユーザ要求に応じて、第1のウィンドウウィジェット内の最良スライス上に重ねて、最良のセグメンテーションが表示され、あるいは表示されない。一実施形態によれば、複数スライスのスタックから再構成されたマンモグラムが、第1のウィンドウウィジェットと並べて、第2のウィンドウウィジェット内に表示される。ユーザ要求に応じて、第2のウィンドウウィジェット内のマンモグラム上に重ねて、最良のセグメンテーションが示され、あるいは示されない。
本発明の一実施形態によれば、ステップS320は、複数のサンプル点を受信するステップを含む。複数の2Dスライスの各々に対して、あるいは複数の2Dスライスのうちの設定可能な選択に対して、上記複数のサンプル点にわたって最短閉路問題が解かれる。この最短閉路問題は、共通シードポイントに対する半径方向の階調値勾配に反比例する費用関数を使用する。共通シードポイントは、このように計算される複数の閉路のうちの何れに対しても、その内側にある。そして、最短閉路問題の解としてサンプル点群の選択が出力される。出力されたサンプル点群がそれぞれのセグメンテーションの境界を構成する。
本発明の一実施形態によれば、ステップS330は、セグメント化されたスライスのうちの少なくとも2つのスライスに関して、これら2つのスライスの各々におけるセグメンテーションのセグメンテーション良好さ値を計算することを含む。一実施形態によれば、この計算は、セグメンテーション境界におけるそのスライス内の階調値勾配を加算することによって実行される。一実施形態によれば、この加算に加えて、あるいは代えて、そのスライス内の階調値勾配の投影の平均値が確定される。そして、このようにして得られた値が比較され、最良のセグメンテーション値がそのスライスとともに登録される。
当初シードポイントに関して新たな位置を指定することによるユーザ要求を受けて、その新たな当初シードポイントを用いてステップS310からS340が繰り返され、新たな最良のセグメンテーションが新たなウィンドウウィジェット内に表示される。
本発明の例示的な他の一実施形態において、以上の実施形態のうちの1つに従った方法の方法ステップを適切なシステム上で実行するように適応されたことを特徴とするコンピュータプログラム又はコンピュータプログラム要素が提供される。
コンピュータプログラム要素は、故に、これまた本発明の一実施形態に一部とし得るコンピュータユニットに格納され得る。このコンピュータユニットは、上述の方法のステップを実行するように、あるいはそれらのステップの実行を含むように適応され得る。また、コンピュータプログラム要素は、上述の装置の構成要素を作動させるように適応されてもよい。コンピュータユニットは、自動的に作動するように、且つ/或いはユーザの命令を実行するように適応され得る。コンピュータプログラムは、データプロセッサの作業メモリにロードされ得る。データプロセッサは斯くして、本発明に係る方法を実行するように装備され得る。
本発明のこの例示的な実施形態は、最初から本発明を使用するコンピュータプログラムと、アップデートによって既存プログラムを、本発明を使用するプログラムへと変化させるコンピュータプログラムとの双方に及ぶ。
さらに、コンピュータプログラム要素は、上述の方法の実施形態の手順を遂行するのに必要な全てのステップを提供することができてもよい。
本発明の例示的な更なる一実施形態によれば、先行セクションに記載したコンピュータプログラム要素を格納した、例えばCD−ROMなどのコンピュータ読み取り可能媒体が提示される。
コンピュータプログラムは、その他のハードウェアとともに供給されるか、あるいはその一部として供給されるかする例えば光記憶媒体若しくは半導体媒体などの好適な媒体に格納され、且つ/或いはそのような好適な媒体上で配給されてもよいし、例えばインターネット又はその他の有線若しくは無線の通信システムを介してなど、その他の形態で配給されてもよい。
しかしながら、コンピュータプログラムはまた、ワールドワイドウェブのようなネットワーク上に提示されて、そのようなネットワークからデータプロセッサの作業メモリへとダウンロードされてもよい。本発明の例示的な更なる一実施形態によれば、本発明の上述の実施形態のうちの1つに係る方法を実行するように構成されたコンピュータプログラム要素をダウンロードに利用可能にする媒体が提供される。
なお、様々な主題を参照して本発明の実施形態を説明した。特に、一部の実施形態は方法タイプのクレームを参照して説明し、他の実施形態は装置タイプのクレームを参照して説明した。しかしながら、当業者は、上述及び以下の記載から、別のことが告知されていない限り、1つのタイプの主題に属する特徴の組合せだけでなく、相異なる主題に関する特徴間の組み合わせも、本願で開示されていると見なされることを認識するであろう。しかしながら、何れの特徴も、組み合わされて、それらの特徴の単純な和を超える相乗効果をもたらし得る。
図面及び以上の記載にて本発明を詳細に図示して説明してきたが、これらの図示及び説明は、限定的なものではなく、例示的あるいは典型的なものとみなされるべきである。本発明は、開示の実施形態に限定されるものではない。開示の実施形態へのその他の変形が、図面、本開示及び従属請求項の検討から、請求項に係る発明を実施する当業者によって理解されて実現され得る。
請求項において、用語“有する”はその他の要素又はステップを排除するものではなく、不定冠詞“a”又は“an”は複数であることを排除するものではない。単一のプロセッサ若しくはその他のユニットが、請求項に記載される複数のアイテムの機能を果たしてもよい。特定の複数の手段が相互に異なる従属項に記載されているという単なる事実は、それらの手段の組合せが有利に使用され得ないということを指し示すものではない。請求項中の如何なる参照符号も、範囲を限定するものとして解されるべきでない。

Claims (15)

  1. 2D断面スライス画像を後処理する装置であって、
    グラフィカルユーザインタフェースコントローラと、
    セグメンテーションユニットと、
    セグメンテーション良好さ評価部と、
    を有し、
    前記グラフィカルユーザインタフェースコントローラは、スクリーン上での表示のためにグラフィカルユーザインタフェースを生成するように構成され、前記ユーザインタフェースは、表示されるとき、前記2Dスライスのうちの1つ以上に基づく当初スライスを前記スクリーン上に表示するインタラクティブな第1のウィンドウウィジェットを有し、該ウィンドウウィジェットは、表示された前記当初スライス上のどこかのセグメンテーションシードポイントの位置データをユーザが指定することを可能にするように構成され、
    前記セグメンテーションユニットは、前記ユーザが前記位置データを指定したことに応答して、前記2Dスライスにアクセスし、且つ、前記セグメンテーションシードポイントを各セグメンテーションの共通シードポイントとして用いることによって複数の2Dスライスの各々をセグメント化するように構成され、
    前記セグメンテーション良好さ評価部は、セグメント化された前記複数の2Dスライスの中から、セグメンテーションの良好さの値が最良のセグメンテーションを有する最良スライスを確定するように構成され、且つ
    前記グラフィカルユーザインタフェースコントローラは更に、前記当初スライスに代えて、前記最良スライスを表示するよう、あるいは前記最良のセグメンテーションを重ね合わせて前記最良スライスを表示するよう、前記第1のウィンドウウィジェットを更新し、あるいは、第2のウィンドウウィジェット内での前記スクリーン上の表示のために、前記2Dスライスのうちの全て又は選択したものに基づく第2の画像上に重ね合わせて前記最良のセグメンテーションを生成する、ように構成される、
    装置。
  2. 前記第2の画像は、前記2Dスライスのうちの全て又は選択したものから再構成された3Dボリュームを順投影することによって生成された、模擬されたマンモグラフィ画像である、請求項1に記載の装置。
  3. 前記第1のウィンドウウィジェットは、前記最良スライスのフェードインによって更新される、請求項1又は2に記載の装置。
  4. 前記セグメンテーションシードポイントの前記位置データは、表示された前記当初スライス上又は表示された前記第2の画像上の位置をユーザがポインタツールを用いて指定することによって取得され、前記ユーザが新たな共通シードポイントのために新たなポインタ位置を指定するとき、該新たな共通シードポイントを用いて新たな最良スライス及び新たな最良のセグメンテーションが再セグメント化されて再確定され、且つ、以前に表示されていた最良スライスに代えて前記新たな最良スライスを表示することにより、あるいは前記新たな最良のセグメンテーションを重ね合わせて前記新たな最良スライスを表示するにより、前記第1のウィンドウウィジェットが更新され、あるいは、前記第2のウィンドウウィジェット内の前記第2の画像上に前記新たな最良のセグメンテーションが重ね合わされる、請求項1乃至3の何れか一項に記載の装置。
  5. 前記ポインタツールはコンピュータマウスであり、前記位置データ又は新たな位置データの指定は、マウスクリックイベントを用いることなく、前記マウスが前記ユーザによって移動されるときに前記マウスによって生成される位置記録を用いることによって発効される、請求項4に記載の装置。
  6. 当該装置は更に、前記セグメンテーションシードポイントを前記複数の2Dスライスの各々内に投影する投影マッピングを用いることによって前記セグメンテーションシードポイントを前記複数の2Dスライスにバックトレースし、それにより前記共通シードポイントを形成するバックトレーサ、を有し、前記バックトレーサは、前記2Dスライスからメタデータを読み出し、読み出した前記メタデータに応じて前記投影マッピングを変更するように構成される、請求項1乃至5の何れか一項に記載の装置。
  7. 2D断面スライス画像を後処理する方法であって、
    スクリーン上の第1のウィンドウウィジェット内に、前記2Dスライスのうちの1つ以上に基づく当初スライスを表示し、
    表示された前記当初スライス上のどこかのセグメンテーションシードポイントの位置データを受信し、
    受信した前記シードポイントを各セグメンテーションの共通シードポイントとして用いることによって複数の2Dスライスの各々をセグメント化し、
    セグメント化された前記複数の2Dスライスの中から、セグメンテーションの良好さの値が最良のセグメンテーションを有する最良スライスを確定し、且つ
    前記スクリーン上で、前記第1のウィンドウウィジェット内に前記最良スライスを表示し、あるいは前記第1のウィンドウウィジェット内に前記最良のセグメンテーションを重ね合わせて前記最良スライスを表示する、
    ことを有する方法。
  8. 前記第1のウィンドウウィジェットとともに、前記最良のセグメンテーションが重ね合わされた概観画像を表示する第2のウィンドウウィジェットを表示する、ことを更に有する請求項に記載の方法。
  9. 複数のセグメントへの前記セグメント化は、
    複数のサンプル点を受信することと、
    前記複数の2Dスライスの各々内で、前記共通シードポイントに対する半径方向の階調値勾配に反比例する費用関数を用いて、前記複数のサンプル点にわたる最短閉路問題を解くことであり、前記共通シードポイントはこれらの閉路の何れに対してもその内側にある、解くことと、
    前記最短閉路問題の解として前記サンプル点の選択を出力することであり、出力されるサンプル点がそれぞれのセグメンテーションの境界を構成する、出力することと
    を有する、請求項又はに記載の方法。
  10. 受信される前記複数のサンプル点は、
    i) 全体として、前記共通シードポイントの周りの所定の平均半径を定め、且つ
    ii) 全体として、少なくとも所定の平均階調値又は平均階調値勾配を生成する、
    ように選択される、請求項に記載の方法。
  11. セグメンテーションの良好さの値が最良のセグメンテーションを確定することは、
    少なくとも2つのスライスに関して、該2つのスライスの各々におけるセグメンテーションの良好さの値をそれぞれ計算するステップであり、
    セグメンテーション境界に沿って、該スライス内の階調値勾配の投影を加算すること、及び/又は
    前記セグメンテーション境界に沿って、該スライス内の前記階調値勾配の投影の平均を確定すること
    を有する計算するステップと、
    前記セグメンテーションの良好さの値を計算した後に、これらの値を比較して最良のセグメンテーション値を確定するステップと、
    前記最良のセグメンテーション値、又は、より良いセグメンテーション値を有するスライスを選択するステップと
    を有する、請求項乃至10の何れか一項に記載の方法。
  12. 前記2Dスライスはデジタル胸部トモシンセシス(DBT)スライスである、請求項乃至11の何れか一項に記載の方法。
  13. 2D断面スライス画像を後処理する医療システムであって、
    前記2Dスライス画像を保持するデータベースと、
    請求項1乃至6の何れか一項に記載の装置と、
    前記装置による出力として前記第1及び/又は第2のウィンドウウィジェットを表示するスクリーンと、
    を有するシステム。
  14. 請求項1乃至6の何れか一項に記載の装置を制御するコンピュータプログラムであって、処理ユニットによって実行されるときに、請求項乃至12の何れか一項に記載の方法を実行するように適応されたコンピュータプログラム。
  15. 請求項14に記載のコンピュータプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能媒体。
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Families Citing this family (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5554927B2 (ja) 2006-02-15 2014-07-23 ホロジック, インコーポレイテッド トモシンセシスシステムを使用した乳房バイオプシおよびニードル位置特定
CN102481146B (zh) 2009-10-08 2016-08-17 霍罗吉克公司 乳房的穿刺活检系统及其使用方法
US11439362B2 (en) * 2010-07-19 2022-09-13 Qview Medical, Inc. Automated ultrasound equipment and methods using enhanced navigator aids
US9075903B2 (en) 2010-11-26 2015-07-07 Hologic, Inc. User interface for medical image review workstation
CA2829349C (en) 2011-03-08 2021-02-09 Hologic, Inc. System and method for dual energy and/or contrast enhanced breast imaging for screening, diagnosis and biopsy
EP2782505B1 (en) 2011-11-27 2020-04-22 Hologic, Inc. System and method for generating a 2d image using mammography and/or tomosynthesis image data
CN104135935A (zh) 2012-02-13 2014-11-05 霍罗吉克公司 用于利用合成图像数据导航层析堆的系统和方法
JP6366905B2 (ja) * 2012-05-22 2018-08-01 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 磁気共鳴イメージング装置及び医用画像診断装置
JP6388347B2 (ja) 2013-03-15 2018-09-12 ホロジック, インコーポレイテッドHologic, Inc. 腹臥位におけるトモシンセシス誘導生検
EP2967473B1 (en) 2013-03-15 2020-02-19 Hologic, Inc. System and method for navigating a tomosynthesis stack including automatic focusing
WO2014147495A2 (en) * 2013-03-21 2014-09-25 Koninklijke Philips N.V. A method and x-ray system for computer aided detection of structures in x-ray images
US9189860B2 (en) * 2013-04-22 2015-11-17 General Electric Company Real-time, interactive image analysis
US9047664B2 (en) * 2013-05-31 2015-06-02 Kathryn Pearson Peyton Apparatus and method for utilizing mammogram images for verification
EP3646798B1 (en) 2013-10-24 2023-09-27 Hologic, Inc. System and method for navigating x-ray guided breast biopsy
EP3868301B1 (en) 2014-02-28 2023-04-05 Hologic, Inc. System and method for generating and displaying tomosynthesis image slabs
WO2016044465A1 (en) 2014-09-16 2016-03-24 Sirona Dental, Inc. Methods, systems, apparatuses, and computer programs for processing tomographic images
JP6126058B2 (ja) * 2014-09-30 2017-05-10 富士フイルム株式会社 画像表示装置、画像処理装置、放射線画像撮影システム、断層画像表示方法、及び断層画像表示プログラム。
WO2016142492A1 (en) 2015-03-10 2016-09-15 Koninklijke Philips N.V. Retrieval of corresponding structures in pairs of medical images
CN108135558B (zh) 2015-10-05 2021-09-03 皇家飞利浦有限公司 用于表征身体部分的特征的装置
RU2616583C1 (ru) * 2016-03-01 2017-04-18 Максим Михайлович Никитин Способ проведения томосинтеза органов грудной полости
RU2736878C2 (ru) * 2016-03-03 2020-11-23 Конинклейке Филипс Н.В. Система навигации для медицинских изображений
US11455754B2 (en) 2017-03-30 2022-09-27 Hologic, Inc. System and method for synthesizing low-dimensional image data from high-dimensional image data using an object grid enhancement
JP7174710B2 (ja) 2017-03-30 2022-11-17 ホロジック, インコーポレイテッド 合成乳房組織画像を生成するための標的オブジェクト増強のためのシステムおよび方法
WO2018183548A1 (en) 2017-03-30 2018-10-04 Hologic, Inc. System and method for hierarchical multi-level feature image synthesis and representation
WO2018236565A1 (en) 2017-06-20 2018-12-27 Hologic, Inc. METHOD AND SYSTEM FOR MEDICAL IMAGING WITH DYNAMIC SELF-LEARNING
US11344371B2 (en) 2018-10-19 2022-05-31 Canon U.S.A., Inc. Visualization of three-dimensional image data on a two-dimensional image

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5903664A (en) * 1996-11-01 1999-05-11 General Electric Company Fast segmentation of cardiac images
CA2466811A1 (en) * 2001-11-21 2003-06-05 Viatronix Incorporated Imaging system and method for cardiac analysis
WO2005055008A2 (en) * 2003-11-26 2005-06-16 Viatronix Incorporated Automated segmentation, visualization and analysis of medical images
US7545979B2 (en) * 2005-04-12 2009-06-09 General Electric Company Method and system for automatically segmenting organs from three dimensional computed tomography images
EP1949342A2 (en) * 2005-09-13 2008-07-30 Koninklijke Philips Electronics N.V. Automatic generation of optimal views for computed tomography thoracic diagnosis
US7953265B2 (en) * 2006-11-22 2011-05-31 General Electric Company Method and system for automatic algorithm selection for segmenting lesions on pet images
US7773791B2 (en) * 2006-12-07 2010-08-10 Carestream Health, Inc. Analyzing lesions in a medical digital image
US20080281182A1 (en) * 2007-05-07 2008-11-13 General Electric Company Method and apparatus for improving and/or validating 3D segmentations
JP2009018048A (ja) * 2007-07-12 2009-01-29 Fujifilm Corp 医用画像表示装置、方法及びプログラム
FR2919747B1 (fr) * 2007-08-02 2009-11-06 Gen Electric Procede et systeme d'affichage d'images de tomosynthese
EP2235653A1 (en) * 2007-12-13 2010-10-06 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method of retrieving data from a medical image data set
CN101334895B (zh) * 2008-08-07 2011-09-14 清华大学 一种针对动态增强乳腺磁共振影像序列的影像分割方法
US20100033501A1 (en) * 2008-08-11 2010-02-11 Sti Medical Systems, Llc Method of image manipulation to fade between two images
US8547402B2 (en) * 2009-10-07 2013-10-01 Hologic, Inc. Displaying computer-aided detection information with associated breast tomosynthesis image information
WO2011014786A1 (en) * 2009-07-31 2011-02-03 Imaging Sciences International Llc Panoramic dental imaging using segmentation and a master arch
CN101639935B (zh) * 2009-09-07 2012-07-04 南京理工大学 基于几何活动轮廓目标跟踪的数字人连续切片图像分割方法
US8520923B2 (en) * 2011-08-06 2013-08-27 Carestream Health, Inc. Reporting organ volume for a medical digital image
KR101185727B1 (ko) * 2011-09-14 2012-09-25 주식회사 인피니트헬스케어 의료영상에서의 세그멘테이션 방법 및 그 장치
EP2745273B1 (en) * 2011-09-19 2020-03-25 Koninklijke Philips N.V. Status-indicator for sub-volumes of multi-dimensional images in guis used in image processing
JP6208670B2 (ja) * 2011-10-11 2017-10-04 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. 肺葉の曖昧性ガイドインタラクティブセグメンテーションのためのワークフロー
DE102012213981A1 (de) * 2012-08-07 2014-02-13 General Electric Co. Verfahren und Vorrichtung zur Anzeige von radiologischen Bildern

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