JP6145892B2 - 医用画像処理装置、方法およびプログラム - Google Patents

医用画像処理装置、方法およびプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP6145892B2
JP6145892B2 JP2014192152A JP2014192152A JP6145892B2 JP 6145892 B2 JP6145892 B2 JP 6145892B2 JP 2014192152 A JP2014192152 A JP 2014192152A JP 2014192152 A JP2014192152 A JP 2014192152A JP 6145892 B2 JP6145892 B2 JP 6145892B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
medical image
vertebra
label
image
processing apparatus
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
Application number
JP2014192152A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2016059732A (ja
Inventor
元中 李
元中 李
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujifilm Corp
Original Assignee
Fujifilm Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujifilm Corp filed Critical Fujifilm Corp
Priority to JP2014192152A priority Critical patent/JP6145892B2/ja
Priority to DE102015114513.8A priority patent/DE102015114513A1/de
Priority to US14/842,169 priority patent/US9679376B2/en
Priority to CN201510590716.6A priority patent/CN105433972B/zh
Publication of JP2016059732A publication Critical patent/JP2016059732A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6145892B2 publication Critical patent/JP6145892B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012Biomedical image inspection
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0073Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence by tomography, i.e. reconstruction of 3D images from 2D projections
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/24Classification techniques
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/002D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/60Editing figures and text; Combining figures or text
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/764Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N13/00Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
    • H04N13/20Image signal generators
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2576/00Medical imaging apparatus involving image processing or analysis
    • A61B2576/02Medical imaging apparatus involving image processing or analysis specially adapted for a particular organ or body part
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A61B5/0004Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by the type of physiological signal transmitted
    • A61B5/0013Medical image data
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10072Tomographic images
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10116X-ray image
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30008Bone
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30008Bone
    • G06T2207/30012Spine; Backbone
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2210/00Indexing scheme for image generation or computer graphics
    • G06T2210/41Medical
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N13/00Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
    • H04N2013/0074Stereoscopic image analysis
    • H04N2013/0092Image segmentation from stereoscopic image signals

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)

Description

本発明は、医用画像に含まれる椎骨を認識する医用画像処理装置、方法およびプログラムに関するものである。
脊髄は、脳と身体の各部を行き来するメッセージを伝えるための役割を果たしており、非常に重要な部位である。このため、脊髄は複数の椎骨(脊椎)により保護されている。また、椎骨の損傷や病変の有無を、被写体をスキャンして得られた断層画像を読影して確認することが行われている。この際、例えば損傷や病変のある椎骨をレポートするために、各椎骨を識別する必要がある。このため、被写体をスキャンして得られた断層画像に基づいて複数の椎骨をそれぞれ分離かつ認識し、各椎骨にラベルを付与する画像処理のアルゴリズムが種々提案されている。
例えば特許文献1には、CT(Computed Tomography)画像あるいはMRI(magnetic resonance imaging)画像等の断層画像から得られた3次元画像を対象として、各椎骨の中心軸に交差する面および平行な面の断層画像を生成し、各断層画像における断面形状の鮮明度を表す特徴量、および椎骨の配列の規則性を表す特徴量を算出し、これらの特徴量に基づいて、各椎骨の間にある椎間板の位置を特定することにより各椎骨の領域を特定し、さらに特定した椎骨の領域にラベルを付与する手法が提案されている。
また、非特許文献1においては、"Deformable Part Model"および"Dynamic Programing"の手法を用いて、椎骨および仙骨を推定する手法が提案されている。非特許文献1に記載された手法においては、仙骨を推定することにより、仙骨を基準として椎骨にラベルを付与することが可能である。
特開2011−131040号公報 Vertebrae Detection and Labelling in Lumbar MR Images, MICCAI Workshop: Computational Methods and Clinical Applications for Spine Imaging, 2013.
しかしながら、対象となる画像に、例えば胸椎のみのように、脊椎の一部のみしか含まれていない場合、上記特許文献1および非特許文献1に記載された手法を用いたのでは、椎骨の位置を認識することができず、その結果、椎骨にラベルを付与することができない。
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、医用画像処理装置、方法およびプログラムにおいて、椎骨の一部のみしか含まれない画像であっても、その画像に含まれる椎骨にラベルを付与することができるようにすることを目的とする。
本発明による医用画像処理装置は、被写体の第1の医用画像に、上端部の椎骨の少なくとも一部および下端部の椎骨の少なくとも一部のうちの、少なくとも一方が含まれるか否かを判定する判定手段と、
判定が否定された場合、被写体の椎骨のラベルを認識可能な第2の医用画像を取得する画像取得手段と、
第1の医用画像と第2の医用画像とを位置合わせして、第1の医用画像に含まれる椎骨にラベルを付与するラベル付与手段とを備えたことを特徴とするものである。
「上端部の椎骨の少なくとも一部」とは、脊椎を構成する複数の椎骨のうち、上端部の椎骨であると認識できる部分を意味する。したがって、上端部の椎骨の全部あっても、その一部であってもよいものである。
「下端部の椎骨の少なくとも一部」とは、脊椎を構成する複数の椎骨のうち、下端部の椎骨であると認識できる部分を意味する。したがって、下端部の椎骨の全部あっても、その一部であってもよいものである。
「ラベル」とは、椎骨の解剖学的な位置を認識可能な情報であれば、いかなる情報であってもよく、例えば各椎骨に固有の解剖学的な記号、番号および記号と番号の組合せの他、特定の椎骨を基準とした記号、番号および記号と番号の組合せ等であってもよい。
なお、本発明による医用画像処理装置においては、ラベル付与手段を、上記の判定が肯定された場合、第1の医用画像に含まれる上端部の椎骨の少なくとも一部および最下端の椎骨の少なくとも一部のうちの少なくとも一方の情報に基づいて、第1の医用画像に含まれる椎骨にラベルを付与する手段としてもよい。
また、本発明による医用画像処理装置においては、画像取得手段を、被写体の上端部の椎骨の少なくとも一部および下端部の椎骨の少なくとも一部のうちの少なくとも一方が含まれる医用画像を、第2の医用画像として取得する手段としてもよい。
また、本発明による医用画像処理装置においては、画像取得手段を、被写体の少なくとも1つの椎骨のラベルが既知の医用画像を、第2の医用画像として取得する手段としてもよい。
また、本発明による医用画像処理装置においては、上端部の椎骨を、第1頸椎および第2頸椎の少なくとも一方としてもよい。
また、本発明による医用画像処理装置においては、下端部の椎骨を、第5腰椎および仙骨の少なくとも一方としてもよい。
また、本発明による医用画像処理装置においては、画像取得手段を、被写体の椎骨のラベルを認識可能な医用画像が複数存在する場合、第1の医用画像と同一の撮影方法により取得された医用画像を第2の医用画像として取得する手段としてもよい。
また、本発明による医用画像処理装置においては、画像取得手段を、被写体の椎骨のラベルを認識可能な医用画像が複数存在する場合、第1の医用画像と撮影時期が近い医用画像を第2の医用画像として取得する手段としてもよい。
「撮影時期が近い医用画像」としては、撮影時期が最も近い医用画像が好ましいが、これに限定されるものではなく、第1の医用画像の撮影時期からあらかじめ定められた日数以内に撮影された医用画像をであってもよい。
本発明による医用画像処理方法は、被写体の第1の医用画像に、上端部の椎骨の少なくとも一部および下端部の椎骨の少なくとも一部のうちの、少なくとも一方が含まれるか否かを判定し、
判定が否定された場合、被写体の椎骨のラベルを認識可能な第2の医用画像を取得し、
第1の医用画像と第2の医用画像とを位置合わせして、第1の医用画像に含まれる椎骨にラベルを付与することを特徴とするものである。
なお、本発明による医用画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。
椎骨にラベルを付与するためには、上端部の椎骨および下端部の椎骨の少なくとも一方を基準とする必要がある。本発明によれば、被写体の第1の医用画像に、上端部の椎骨の少なくとも一部および下端部の椎骨の少なくとも一部のうちの、少なくとも一方が含まれるか否かが判定される。そして、この判定が否定された場合、被写体の椎骨のラベルを認識可能な第2の医用画像が取得され、第1の医用画像と第2の医用画像とが位置合わせされて、第2の医用画像を用いて第1の医用画像に含まれる椎骨にラベルが付与される。したがって、第1の医用画像に、椎骨の一部のみしか含まれていない場合であっても、第2の医用画像を用いて、第1の医用画像に含まれる椎骨にラベルを付与することができる。
本発明の実施形態による医用画像処理装置を適用した、診断支援システムの概要を示すハードウェア構成図 コンピュータに医用画像処理プログラムをインストールすることにより実現される医用画像処理装置の概略構成を示す図 椎骨の配列を表すサジタル画像を模式的に表す図 第1の3次元画像の例を示す図 第2の3次元画像の例を示す図 第2の3次元画像の他の例を示す図 位置合わせを説明するための図 本実施形態において行われる処理を示すフローチャート
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図1は、本発明の実施形態による医用画像処理装置を適用した、診断支援システムの概要を示すハードウェア構成図である。図1に示すように、このシステムでは、本実施形態による医用画像処理装置1、3次元画像撮影装置2、および画像保管サーバ3が、ネットワーク4を経由して通信可能な状態で接続されている。
3次元画像撮影装置2は、被写体の診断の対象となる部位を撮影することにより、その部位を表す3次元画像を生成する装置であり、具体的には、CT装置、MRI装置、およびPET(Positron Emission Tomography )装置等である。この3次元画像撮影装置2により生成された3次元画像は画像保管サーバ3に送信され、保管される。なお、本実施形態においては、被写体の診断対象部位は椎骨であり、3次元画像撮影装置2はMRI装置であり、3次元画像はMRI画像であるものとする。
画像保管サーバ3は、各種データを保存して管理するコンピュータであり、大容量外部記憶装置およびデータベース管理用ソフトウェアを備えている。画像保管サーバ3は、有線あるいは無線のネットワーク4を介して他の装置と通信を行い、画像データ等を送受信する。具体的には3次元画像撮影装置2で生成された3次元画像等の画像データをネットワーク経由で取得し、大容量外部記憶装置等の記録媒体に保存して管理する。なお、画像データの格納形式やネットワーク4経由での各装置間の通信は、DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)等のプロトコルに基づいている。また、3次元画像にはDICOM規格に基づくタグが付与される。タグには、患者名、撮影装置を表す情報、撮影日時、および撮影部位等の情報が含まれる。
医用画像処理装置1は、1台のコンピュータに、本発明の医用画像処理プログラムをインストールしたものである。コンピュータは、診断を行う医師が直接操作するワークステーションあるいはパーソナルコンピュータでもよいし、もしくは、それらとネットワークを介して接続されたサーバコンピュータでもよい。医用画像処理プログラムは、DVD、CD−ROM等の記録媒体に記録されて配布され、その記録媒体からコンピュータにインストールされる。もしくは、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、あるいはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、要求に応じて医師が使用するコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。
図2は、コンピュータに医用画像処理プログラムをインストールすることにより実現された医用画像処理装置の概略構成を示す図である。図2に示すように、医用画像処理装置1は、標準的なワークステーションの構成として、CPU11、メモリ12およびストレージ13を備えている。また、医用画像処理装置1には、ディスプレイ14と、マウス等の入力部15とが接続されている。
ストレージ13には、ネットワーク4を経由して画像保管サーバ3から取得した3次元画像および医用画像処理装置1での処理によって生成された画像を含む各種情報が記憶されている。
また、メモリ12には、医用画像処理プログラムが記憶されている。医用画像処理プログラムは、CPU11に実行させる処理として、3次元画像撮影装置2が取得した、被写体の、診断対象となる椎骨を含む第1の3次元画像V1を取得する第1の画像取得処理、第1の3次元画像V1に、上端部の椎骨の少なくとも一部および下端部の椎骨の少なくとも一部のうちの、少なくとも一方が含まれるか否かを判定する判定処理、この判定が否定された場合、被写体の椎骨のラベルを認識可能な第2の3次元画像V2を取得する第2の画像取得処理、および第1の3次元画像V1と第2の3次元画像V2とを位置合わせして、第1の3次元画像V1に含まれる椎骨にラベルを付与するラベル付与処理を規定している。
そして、CPU11がプログラムに従いこれらの処理を実行することで、コンピュータは、画像取得部21、判定部22およびラベル付与部23として機能する。なお、医用画像処理装置1は、第1および第2の画像取得処理、判定処理、並びにラベル付与処理をそれぞれ行う複数のCPUを備えるものであってもよい。
画像取得部21は、画像保管サーバ3から第1および第2の3次元画像V1,V2を取得する。画像取得部21は、3次元画像V1,V2が既にストレージ13に記憶されている場合には、ストレージ13から取得するようにしてもよい。
判定部22は、第1の3次元画像V1に、上端部の椎骨の少なくとも一部および下端部の椎骨の少なくとも一部のうちの、少なくとも一方が含まれるか否かを判定し、判定結果を画像取得部21およびラベル付与部23に出力する。図3は椎骨の配列を表すサジタル画像を模式的に表す図である。図3に示すように、各椎骨には解剖学的にラベルが付与されている。ここで、脊椎は、頸椎、胸椎、腰椎および仙骨の4つの部分からなる。頸椎は7個の椎骨からなり、解剖学的にC1〜C7のラベルが付与されている。胸椎は12個の椎骨からなり、解剖学的にTh1〜Th12のラベルが付与されている。腰椎は5個の椎骨からなり、解剖学的にL1〜L5のラベルが付与されている。仙骨は1つの骨のみからなり、解剖学的にS1のラベルが付与されている。本実施形態においては、これらの解剖学的なラベルを椎骨に付与するラベルとして用いる。
図3に示すように、椎骨は円柱形状を有するが、上端部にある第1頸椎および第2頸椎、並びに下端部にある第5腰椎および仙骨は、他の椎骨とは異なる特徴的な形状をなしている。このため、本実施形態において、判定部22は、上端部の椎骨として第1頸椎および第2頸椎の少なくとも一方を、下端部の椎骨として第5腰椎および仙骨の少なくとも一方を判定の対象として使用するものとする。
なお、判定部22は、上端部の椎骨の少なくとも一部、すなわち少なくとも上端部の椎骨を認識可能な領域が第1の3次元画像V1に含まれているか否かの判定である第1の判定、および下端部の椎骨の少なくとも一部、すなわち少なくとも下端部の椎骨を認識可能な領域が第1の3次元画像V1に含まれているか否かの判定である第2の判定の少なくとも一方を行う。本実施形態においては、第1の判定のみを行ってもよく、第2の判定のみを行ってもよい。また、第1および第2の判定の双方を行ってもよい。また、第1の判定を先に行い、第1の判定が否定された場合に第2の判定を行い、第1の判定が肯定された場合には第2の判定を行わないようにしてもよい。逆に第2の判定を先に行い、第2の判定が否定された場合に第1の判定を行い、第2の判定が肯定された場合には第1の判定を行わないようにしてもよい。この場合、第1および第2の判定の双方が否定された場合に、上端部の椎骨の少なくとも一部および下端部の椎骨の少なくとも一部のうちの、少なくとも一方が含まれるか否かの判定が否定されることとなり、それ以外の場合には肯定されることとなる。
ここで、判定部22は、第1の判定を行うために、第1頸椎および第2頸椎の少なくとも一方の3次元形状を表すパターンからなるテンプレートを用意している。また、第2の判定を行うために、第5腰椎および仙骨の少なくとも一方の3次元形状を表すパターンからなるテンプレートを用意している。判定部22は、第1の3次元画像V1とテンプレートとのマッチングを行い、テンプレートのパターンと同じ形状を有する領域を探索する。そして、領域が探索された場合に、第1および第2の判定が肯定される。
ここで、第1の3次元画像V1が、図4に示すように胸椎の一部のみしか含まないものである場合、判定部22が行う判定は否定される。一方、第1の3次元画像V1が、図5に示すように第1頸椎および第2頸椎の少なくとも一方を含む場合、あるいは第1の3次元画像V1が、図6に示すように第5腰椎および仙骨の少なくとも一方を含む場合、判定部22が行う判定は肯定される。なお、図4〜6においては、説明のために3次元画像から生成される椎骨の中心を通るサジタル画像を示している。
ラベル付与部23は、判定部22による判定が否定された場合には第1のラベル付与処理を行い、肯定された場合には第2のラベル付与処理を行う。まず、第1のラベル付与処理について説明する。判定部22による判定が否定されると、画像取得部21は、第1の3次元画像V1を取得した被写体の椎骨のラベルを認識可能な第2の3次元画像V2を画像保管サーバ3から取得する。
ここで、画像保管サーバ3に保管されている3次元画像には、DICOM規格のタグが付与されている。タグには患者名、撮影装置を表す情報、撮影日時、撮影部位等の情報が含まれる。画像取得部21は、第1の3次元画像V1と同一の患者名がタグに付与され、かつ椎骨のラベルを認識可能な3次元画像を第2の3次元画像V2として取得する。なお、椎骨のラベルを認識可能な3次元画像としては、既に椎骨にラベルが付与され、その旨の情報がタグに付与されている画像を用いることができる。あるいは上端部の椎骨の少なくとも一部および下端部の椎骨の少なくとも一部が含まれることを表す情報がタグに付与されている画像を用いることができる。
ここで、同一患者についての椎骨のラベルを認識可能な3次元画像が、画像保管サーバ3に複数保存されている場合、第1の3次元画像V1と同一の撮影方法により取得された3次元画像を第2の3次元画像V2として取得する。例えば、第1の3次元画像V1がMRI画像であれば、MRI画像を第2の3次元画像V2として取得する。また、第1の3次元画像V1と撮影時期が最も近い3次元画像を第2の3次元画像V2として取得してもよい。また、画像保管サーバ3に、第1の3次元画像V1と同一の撮影方法により取得された3次元画像が保管されているか否かを判定し、この判定が否定された場合に、第1の3次元画像V1と撮影時期が最も近い3次元画像を第2の3次元画像V2として取得してもよい。
ラベル付与部23は、第2の3次元画像V2が、それに含まれる椎骨のラベルの情報がタグに付与されているものである場合、取得した3次元画像V2を用いて、第1の3次元画像V1に含まれる椎骨にラベルを付与する。一方、第2の3次元画像V2が、それに含まれる椎骨のラベルの情報がタグに付与されておらず、上端部の椎骨の少なくとも一部および下端部の椎骨の少なくとも一部が含まれる画像である場合、第2の3次元画像V2に含まれる各椎骨の位置を認識して、各椎骨にラベルを付与する処理を行う。各椎骨の位置を認識して各椎骨にラベルを付与する処理は、後述する第2のラベル付与処理と同一であるため、ここでは詳細な説明は省略する。
そして、ラベル付与部23は、第1の3次元画像V1と第2の3次元画像V2との位置合わせを行う。位置合わせの手法としては、第1の3次元画像V1と第2の3次元画像V2とのマッチングを行い、第1の3次元画像V1に含まれる椎骨と同じ形状を有する椎骨を含む領域を探索すればよい。なお、第1の3次元画像V1と第2の3次元画像V2とで撮影方法が異なる場合、例えば、第1の3次元画像V1がMRI画像、第2の3次元画像V2がCT画像である場合、「Multi-modal volume registration by maximization of mutual information, Medical Image Analysis (1996) volume 1, number 1, pp 35-51.」(参考文献1)に記載された手法を用いて、位置合わせを行うようにすればよい。
これにより、図7に示すように第1の3次元画像V1と第2の3次元画像V2との位置合わせが行われる。ここで、第2の3次元画像V2においては、椎骨のラベルは既に分かっている。第2の3次元画像V2において、第1の3次元画像V1に対応する領域に含まれる椎骨のラベルがそれぞれTh2,Th3,Th4であれば、第1の3次元画像V1に含まれる椎骨にそれぞれTh2,Th3,Th4のラベルを付与することができる。
次に、第2のラベル付与処理について説明する。第2のラベル付与処理は、第1の3次元画像V1に含まれる、上端部の椎骨の少なくとも一部および最下端の椎骨の少なくとも一部のうちの少なくとも一方の情報に基づいて、椎骨にラベルを付与する処理である。ラベル付与部23は、例えば特許文献1に記載された手法を用いて第2のラベル付与処理を行う。すなわち、ラベル付与部23は、第1の3次元画像V1から各椎骨の中心軸を検出し、検出した各椎骨の中心軸に交差する面および平行な面の断層画像を生成する。そして、各断層画像における断面形状の鮮明度を表す特徴量、および椎骨の配列の規則性を表す特徴量に基づいて、各椎骨の位置を認識する。ここで、第1の3次元画像V1に上端部の椎骨の少なくとも一部が含まれている場合、認識した椎骨に対して上端部から順にラベルを付与する。また、第1の3次元画像V1に下端部の椎骨の少なくとも一部が含まれている場合、認識した椎骨に対して下端部から順にラベルを付与する。
なお、第1の3次元画像V1に仙骨が含まれている場合、非特許文献1に記載された手法を用いて仙骨を認識し、仙骨を基準として椎骨にラベルを付与するようにしてもよい。
また、椎骨にラベルを付与する手法としては、上記の手法に限定されるものではなく、任意の手法を用いることができる。
次いで、本実施形態において行われる処理について説明する。図8は本実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。まず、画像取得部21が、画像保管サーバ3から診断対象である第1の3次元画像V1を取得し(ステップST1)、判定部22が、上端部の椎骨の少なくとも一部、すなわち少なくとも上端部の椎骨を認識可能な領域が第1の3次元画像V1に含まれているか否かの判定を行う(判定処理:ステップST2)。ステップST2が否定されると、ラベル付与部23は、第1のラベル付与処理を行う(ステップST3)。一方、ステップST2が肯定されると、ラベル付与部23は第2のラベル付与処理を行う(ステップST4)。そして、ラベル付与部23は、椎骨にラベルが付与された第1の3次元画像V1を保存し(ステップST5)、処理を終了する。
このように、本実施形態においては、判定部22による判定が否定された場合、第2の3次元画像V2を取得し、第1の3次元画像V1と第2の3次元画像V2とを位置合わせして、第2の3次元画像V2を用いて、第1の3次元画像V1に含まれる椎骨にラベルを付与するようにしたものである。このため、第1の3次元画像V1に、椎骨の一部のみしか含まれていない場合であっても、第1の3次元画像V1に含まれる椎骨にラベルを付与することができる。
また、第2の3次元画像V2として利用可能な3次元画像が複数存在する場合、第1の3次元画像V1と同一の撮影方法により取得された3次元画像を第2の3次元画像V2として取得することにより、第1の3次元画像V1に含まれる椎骨に精度よくラベルを付与することができる。
また、第2の3次元画像V2として利用可能な3次元画像が複数存在する場合、第1の3次元画像V1と撮影時期が近い医用画像を第2の3次元画像V2として取得することにより、第1の3次元画像V1に含まれる椎骨に精度よくラベルを付与することができる。
なお、上記実施形態において、第1のラベル付与処理を行う際に、椎骨のラベルを認識可能な画像が画像保管サーバ3に保管されていない場合がある。この場合、第1の3次元画像V1に含まれる椎骨にはラベルを付与することができないため、ラベル付与部23は、ディスプレイ14に、椎骨のラベルが付与することができない旨のメッセージを表示するようにしてもよい。なお、メッセージの表示に代えて、あるはこれに加えて、音声によるメッセージを出力するようにしてもよい。
また、上記実施形態においては、本発明の第1および第2の医用画像として、3次元画像を用いて椎骨にラベルを付与しているが、X線撮影により取得された2次元のX線画像、あるいは椎骨の中心を通るサジタル断面の断層画像を対象として、椎骨にラベルを付与するようにしてもよい。この場合、第1の医用画像が3次元画像、第2の医用画像がX線画像というように、第1および第2の医用画像で異なる種類の画像を用いてもよい。またこの場合、第1の医用画像である3次元画像を投影して擬似的に2次元のX線画像を作成し、この擬似的なX線画像を対象として椎骨にラベルを付与するようにしてもよい。
1 医用画像処理装置
2 3次元画像撮影装置
3 画像保管サーバ
4 ネットワーク
11 CPU
12 メモリ
13 ストレージ
14 ディスプレイ
15 入力部
21 画像取得部
22 判定部
23 ラベル付与部

Claims (10)

  1. 被写体の第1の医用画像に、上端部の椎骨の少なくとも一部および下端部の椎骨の少なくとも一部のうちの、少なくとも一方が含まれるか否かを判定する判定手段と、
    前記判定が否定された場合、前記被写体の前記椎骨のラベルを認識可能な第2の医用画像を取得する画像取得手段と、
    前記第1の医用画像と前記第2の医用画像とを位置合わせして、前記第1の医用画像に含まれる椎骨にラベルを付与するラベル付与手段とを備えたことを特徴とする医用画像処理装置。
  2. 前記ラベル付与手段は、前記判定が肯定された場合、前記第1の医用画像に含まれる前記上端部の椎骨の少なくとも一部および前記最下端の椎骨の少なくとも一部のうちの少なくとも一方の情報に基づいて、前記第1の医用画像に含まれる椎骨にラベルを付与する手段である請求項1記載の医用画像処理装置。
  3. 前記画像取得手段は、前記被写体の前記上端部の椎骨の少なくとも一部および前記下端部の椎骨の少なくとも一部のうちの少なくとも一方が含まれる医用画像を、前記第2の医用画像として取得する手段である請求項1または2記載の医用画像処理装置。
  4. 前記画像取得手段は、前記被写体の少なくとも1つの椎骨のラベルが既知の医用画像を、前記第2の医用画像として取得する手段である請求項1または2記載の医用画像処理装置。
  5. 前記上端部の椎骨は、第1頸椎および第2頸椎の少なくとも一方である請求項1から4のいずれか1項記載の医用画像処理装置。
  6. 前記下端部の椎骨は、第5腰椎および仙骨の少なくとも一方である請求項1から5のいずれか1項記載の医用画像処理装置。
  7. 前記画像取得手段は、前記被写体の前記椎骨のラベルを認識可能な医用画像が複数存在する場合、前記第1の医用画像と同一の撮影方法により取得された医用画像を前記第2の医用画像として取得する手段である請求項1から6のいずれか1項記載の医用画像処理装置。
  8. 前記画像取得手段は、前記被写体の前記椎骨のラベルを認識可能な医用画像が複数存在する場合、前記第1の医用画像と撮影時期が近い医用画像を前記第2の医用画像として取得する手段である請求項1から6のいずれか1項記載の医用画像処理装置。
  9. 被写体の第1の医用画像に、上端部の椎骨の少なくとも一部および下端部の椎骨の少なくとも一部のうちの、少なくとも一方が含まれるか否かを判定し、
    前記判定が否定された場合、前記被写体の前記椎骨のラベルを認識可能な第2の医用画像を取得し、
    前記第1の医用画像と前記第2の医用画像とを位置合わせして、前記第1の医用画像に含まれる椎骨にラベルを付与することを特徴とする医用画像処理方法。
  10. 被写体の第1の医用画像に、上端部の椎骨の少なくとも一部および下端部の椎骨の少なくとも一部のうちの、少なくとも一方が含まれるか否かを判定する手順と、
    前記判定が否定された場合、前記被写体の前記椎骨のラベルを認識可能な第2の医用画像を取得する手順と、
    前記第1の医用画像と前記第2の医用画像とを位置合わせして、前記第1の医用画像に含まれる椎骨にラベルを付与する手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする医用画像処理プログラム。
JP2014192152A 2014-09-22 2014-09-22 医用画像処理装置、方法およびプログラム Active JP6145892B2 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014192152A JP6145892B2 (ja) 2014-09-22 2014-09-22 医用画像処理装置、方法およびプログラム
DE102015114513.8A DE102015114513A1 (de) 2014-09-22 2015-08-31 Medizinische Bildbearbeitungsvorrichtung, Verfahren und Programm
US14/842,169 US9679376B2 (en) 2014-09-22 2015-09-01 Medical image processing apparatus, method, and recording medium
CN201510590716.6A CN105433972B (zh) 2014-09-22 2015-09-16 医用图像处理装置及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014192152A JP6145892B2 (ja) 2014-09-22 2014-09-22 医用画像処理装置、方法およびプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2016059732A JP2016059732A (ja) 2016-04-25
JP6145892B2 true JP6145892B2 (ja) 2017-06-14

Family

ID=55444882

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2014192152A Active JP6145892B2 (ja) 2014-09-22 2014-09-22 医用画像処理装置、方法およびプログラム

Country Status (4)

Country Link
US (1) US9679376B2 (ja)
JP (1) JP6145892B2 (ja)
CN (1) CN105433972B (ja)
DE (1) DE102015114513A1 (ja)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114795081A (zh) * 2016-11-11 2022-07-29 波士顿科学医学有限公司 引导系统和相关联的方法
JP7120560B2 (ja) * 2017-07-03 2022-08-17 株式会社リコー 診断支援システム、診断支援方法及び診断支援プログラム
CN112349392B (zh) * 2020-11-25 2021-08-03 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) 一种人体颈椎医学图像处理系统

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5483960A (en) * 1994-01-03 1996-01-16 Hologic, Inc. Morphometric X-ray absorptiometry (MXA)
US7014633B2 (en) * 2000-02-16 2006-03-21 Trans1, Inc. Methods of performing procedures in the spine
US7542791B2 (en) * 2003-01-30 2009-06-02 Medtronic Navigation, Inc. Method and apparatus for preplanning a surgical procedure
US8014575B2 (en) * 2004-03-11 2011-09-06 Weiss Kenneth L Automated neuroaxis (brain and spine) imaging with iterative scan prescriptions, analysis, reconstructions, labeling, surface localization and guided intervention
GB0503236D0 (en) * 2005-02-16 2005-03-23 Ccbr As Vertebral fracture quantification
JP4545807B2 (ja) * 2008-03-31 2010-09-15 富士フイルム株式会社 骨番号認識装置およびそのプログラム
JP5364290B2 (ja) * 2008-04-17 2013-12-11 富士フイルム株式会社 画像表示装置並びに画像表示制御方法およびプログラム
JP5388496B2 (ja) * 2008-07-22 2014-01-15 キヤノン株式会社 画像表示制御装置、画像表示制御方法及びプログラム
US9042618B2 (en) * 2009-09-17 2015-05-26 Siemens Aktiengesellshaft Method and system for detection 3D spinal geometry using iterated marginal space learning
JP4940340B2 (ja) 2009-11-27 2012-05-30 富士フイルム株式会社 椎骨セグメンテーション装置、方法及びプログラム
CA2797302C (en) * 2010-04-28 2019-01-15 Ryerson University System and methods for intraoperative guidance feedback
US9020235B2 (en) * 2010-05-21 2015-04-28 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Systems and methods for viewing and analyzing anatomical structures
US8160357B2 (en) * 2010-07-30 2012-04-17 Kabushiki Kaisha Toshiba Image segmentation
JP5777973B2 (ja) * 2011-08-11 2015-09-16 株式会社日立メディコ 磁気共鳴イメージング装置
EP2690596B1 (en) * 2012-07-24 2018-08-15 Agfa Healthcare Method, apparatus and system for automated spine labeling

Also Published As

Publication number Publication date
CN105433972B (zh) 2020-06-05
US20160086327A1 (en) 2016-03-24
US9679376B2 (en) 2017-06-13
DE102015114513A1 (de) 2016-03-24
JP2016059732A (ja) 2016-04-25
CN105433972A (zh) 2016-03-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20210158531A1 (en) Patient Management Based On Anatomic Measurements
JP6401083B2 (ja) 医用画像処理装置、方法およびプログラム
JP6184926B2 (ja) 椎骨セグメンテーション装置、方法およびプログラム
US20200058098A1 (en) Image processing apparatus, image processing method, and image processing program
US20170112575A1 (en) Image-Based Pedicle Screw Positioning
US11210780B2 (en) Automatic image registration of scans for image-guided surgery
CN108697402B (zh) 在三维图像中确定深度脑刺激电极的旋转方位
US20140161337A1 (en) Adaptive Anatomical Region Prediction
ES2951825T3 (es) Ajuste automático de parámetros de formación de imágenes
US20180005378A1 (en) Atlas-Based Determination of Tumor Growth Direction
JP2017527015A (ja) 被験者の画像をセグメント化するためのデバイス、システム及び方法
JP6145892B2 (ja) 医用画像処理装置、方法およびプログラム
US11259771B2 (en) Determining a target position of an X-ray device
EP2710553B1 (en) Determination of a physically-varying anatomical structure
JP2016526204A (ja) 画像視覚化
US10896501B2 (en) Rib developed image generation apparatus using a core line, method, and program
JP2020006150A (ja) 基準系の妥当性
JP2023036805A (ja) 人体部分の撮像方法、コンピュータ、コンピュータ読み取り可能記憶媒体、コンピュータプログラム、および医療システム
WO2017101990A1 (en) Determination of registration accuracy
US20220044052A1 (en) Matching apparatus, matching method, and matching program
JP6765396B2 (ja) 医用画像処理装置、方法およびプログラム
US20220028076A1 (en) Structure separating apparatus, structure separating method, and structure separating program, learning device, learning method, and learning program, and learned model
JP2010220902A (ja) 認識結果判定装置および方法並びにプログラム
US20230016429A1 (en) Using a current workflow step for control of medical data processing
JP6845480B2 (ja) 診断支援装置、方法およびプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20161116

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20161122

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: 20170307

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20170314

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20170427

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6145892

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250