JP6234426B2 - 画像処理装置、医用装置、およびプログラム - Google Patents
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Description
前記画像内において前記第1の部位が存在する可能性が高い領域を特定するための第1のマップを生成するマップ生成手段と、
前記第1のマップに基づいて前記第1の部位の仮の位置を求める手段と、
前記第2の部位の基準位置を表す情報と前記基準位置に対して前記第1の部位が分布する範囲を表す情報とを含むモデルと、前記第1のマップとに基づいて、前記第1の部位の仮の位置が前記画像における前記第1の部位の領域内に含まれているか否かの判定を行う判定手段と、
を有する画像処理装置である。
前記スキャンにより得られたデータに基づいて、前記撮影部位の画像を生成する画像生成手段と、
前記画像内において前記第1の部位が存在する可能性が高い領域を特定するための第1のマップを生成するマップ生成手段と、
前記第1のマップに基づいて前記第1の部位の仮の位置を求める手段と、
前記第2の部位の基準位置を表す情報と前記基準位置に対して前記第1の部位が分布する範囲を表す情報とを含むモデルと、前記第1のマップとに基づいて、前記第1の部位の仮の位置が前記画像における前記第1の部位の領域内に含まれているか否かの判定を行う判定手段と、
を有する医用装置である。
前記画像内において前記第1の部位が存在する可能性が高い領域を特定するための第1のマップを生成するマップ生成処理と、
前記第1のマップに基づいて前記第1の部位の仮の位置を求める処理と、
前記第2の部位の基準位置を表す情報と前記基準位置に対して前記第1の部位が分布する範囲を表す情報とを含むモデルと、前記第1のマップとに基づいて、前記第1の部位の仮の位置が前記画像における前記第1の部位の領域内に含まれているか否かの判定を行う判定処理と、
をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
磁気共鳴装置(以下、「MR装置」と呼ぶ。MR:Magnetic Resonance)100は、マグネット2、テーブル3、受信コイル4、造影剤注入装置5などを有している。
造影剤注入装置5は、被検体14に造影剤を注入する。
勾配磁場電源8は、制御部6から受け取ったデータに基づいて、勾配コイル23に電流を供給する。
マップ生成手段102は、画像生成手段101により生成された画像内において大動脈が存在する可能性が高い領域を特定するためのマップを生成する。
検出手段103は、マップに基づいて、大動脈の仮の位置を検出する。
判定手段104は、大動脈の仮の位置が大動脈の領域に含まれているか否かを判定する。
決定手段105は、大動脈の位置を決定する。
平面計算手段106は、大動脈を縦断する平面を計算する。
設定手段107は、操作部12から入力された情報に基づいて、造影剤を検出するためのトラッカー領域を設定する。
図1に戻って説明を続ける。
MR装置1は、上記のように構成されている。
本形態では、ローカライザスキャンLSと本スキャンMSなどが実行される。
ローカライザスキャンLSの後に本スキャンMSが実行される。
ステップST1では、ローカライザスキャンLS(図3参照)を実行する。
ローカライザスキャンLSは、被検体の肝臓を含む部位の画像を取得するためのスキャンである。図6には、ローカライザスキャンLSを実行するときのスライスが示されている。ローカライザスキャンLSでは、アキシャル、サジタル、およびコロナルの画像が取得されるが、図6では、説明の便宜上、アキシャルの画像を取得するためのm枚のスライス(ここでは、m=10枚のスライスSL1〜SL10)が示されている。
アキシャル画像D1〜D10を生成した後、ステップST2に進む。
教師データは、実際の複数の人間を撮影することにより得られた腹部のアキシャル画像や胸部のアキシャル画像などを用いて作成することができる。本形態では、教師データとして、2種類の教師データVおよびWが用いられている。教師データVは、アキシャル画像D1〜D10の中から大動脈Aを検出するためのデータであり、教師データWは、大動脈A以外の組織を検出の対象から除外するためのデータである。教師データVおよびWは、いずれも、a0×b0ピクセルの矩形領域のデータとして規定されている。以下に、これらの教師データについて順に説明する。
教師データVは、2種類の教師データ、即ち、教師データv11〜v1pと、教師データv21〜v2qに分けられる。
教師データv11〜v1pは、大動脈の断面が矩形領域の略中央部に位置するように規定されている。教師データv11〜v1pは、大動脈内の血液の信号が十分に低減されているデータである。教師データv11〜v1pの大動脈は黒色で示されている。
教師データv21〜v2qは、大動脈の断面が矩形領域の略中央部に位置するように規定されている。教師データv21〜v2qは、大動脈内の血液の信号があまり低減されていないデータである。教師データv21〜v2qの大動脈はグレーで示されている。
教師データWには、大動脈以外の組織の信号を表す教師データw1〜wsが含まれている。大動脈以外の組織は、例えば、肝臓や腎臓等である。
マップ生成手段102は、ウィンドウW内に含まれる各ピクセルのピクセル値を表すデータを抽出する。識別器Cは、抽出されたデータに基づいて、ウィンドウW内にアキシャル画像D1の大動脈Aが含まれている可能性が高いか低いかを判断するための値を出力する。本形態では、ウィンドウWの中央部に大動脈Aが位置している可能性が高いほど出力値OVが大きくなるように、識別器Cが構成されている。したがって、識別器Cの出力値OVが小さいほど、ウィンドウW内に大動脈が含まれている可能性は低いが、識別器Cの出力値OVが大きいほど、ウィンドウW内に大動脈が含まれている可能性は高いことを意味する。
マップM1を得た後、ステップST22に進む。
図15の左側に、マップM2(第1のマップの他の例)が示されている。図15の右側には、マップM2における大動脈の領域R1と食道の領域R2とを示してある。マップM2を参照すると、大動脈の領域R1だけでなく、食道の領域R2も、ピクセル値が大きいことが分かる。マップM2を生成した後、ステップST22において、マップM2に基づいて大動脈の仮の位置を検出する(図16参照)。
図17には、分布モデルを作成するための複数の画像H1〜Hnが概略的に示されている。これらの画像H1〜Hnは、実際の複数の人体の食道および大動脈を含む部位を横切るアキシャル面をスキャンすることより得られたアキシャル画像を表している。
先ず、図18について説明する。
図18の左側には、マップM1と分布モデルDMが示されており、図18の右側には、マップM1と分布モデルDMとを乗算することにより得られたマップ(以下、「乗算マップ」と呼ぶ)RM1が示されている。本形態では、マップM1のピクセルQijの座標(xi,yj)(大動脈の仮の位置)が、分布モデルDMの食道のピクセルGeeの座標(xe,ye)(食道の基準位置)に一致するように、マップM1と分布モデルDMとを乗算し、乗算マップRM1(第2のマップの一例)を得る。
図19の左側には、マップM2と分布モデルDMが示されており、図19の右側には、マップM2と分布モデルDMとを乗算することにより得られた乗算マップRM2が示されている。本形態では、マップM2のピクセルQrsの座標(xr,ys)(大動脈の仮の位置)が、分布モデルDMの食道のピクセルGeeの座標(xe,ye)(食道の基準位置)に一致するように、マップM2と分布モデルDMとを乗算し、乗算マップRM2(第2のマップの別の例)を得る。乗算マップRM2の右上には、乗算マップRM2の大動脈の領域R1および食道の領域R2を横切るL−Lライン上のピクセル値を表す波形W21(実線)が概略的に示されている。尚、図19では、比較のため、マップM2のL−Lライン上の波形W2を、乗算マップRM2のL−Lライン上に破線で示してある。
先ず、ステップST23aにおいて、判定手段104(図2参照)が、図18を参照しながら説明したように、マップM1と分布モデルDMとを乗算する。マップM1と分布モデルDMとを乗算することにより、乗算マップRM1が得られる。
ステップST23bでは、乗算マップに基づいて、大動脈が正しく検出されているか否かを判定する。以下に、ステップST23bについて具体的に説明する。
TH=k×dij ・・・(1)
ステップST23aでは、判定手段104が、図19を参照しながら説明したように、マップM2と分布モデルDMとを乗算する。マップM2と分布モデルDMとを乗算することにより、図19に示す乗算マップRM2が得られる。
ステップST23bでは、先ず、判定手段104が、乗算マップRM2の中から、最大のピクセル値を有するピクセルの位置を特定する。ここでは、座標(xm,yn)におけるピクセルQmnが、最大のピクセル値d=dmnを有するとする。したがって、判定手段104は、ピクセルQmnの座標(xm,yn)を、最大のピクセル値を有するピクセルの位置として特定する。
TH=k×drs ・・・(2)
上記のように、大動脈の仮の位置が大動脈の領域R1に含まれていない場合、乗算マップRM2の大動脈の領域R1のピクセル値は大きい値を保持する。そこで、大動脈の仮の位置が大動脈の領域R1内に含まれていないと判定された場合、決定手段105は、乗算マップRM2の中の、最大のピクセル値dmnを有するピクセルQmnの座標(xm,yn)を大動脈の位置と決定する。
オペレータは、操作部12(図1参照)を操作し、ステップST3で求められた平面FSを表示部13に表示させるための命令を入力する。この命令が入力されると、表示部13に、ステップST3で求められた平面FSが表示される。
2 マグネット
3 テーブル
3a クレードル
4 受信コイル
5 造影剤注入装置
6 制御部
7 送信器
8 勾配磁場電源
9 受信器
10 処理装置
11 記憶部
12 操作部
13 表示部
14 被検体
21 収容空間
22 超伝導コイル
23 勾配コイル
24 RFコイル
101 画像生成手段
102 マップ生成手段
103 検出手段
104 判定手段
105 決定手段
106 平面計算手段
107 設定手段
Claims (9)
- 被検体の第1の部位および第2の部位を含む撮影部位の画像を生成する画像生成手段と、
前記画像内において前記第1の部位が存在する可能性が高い領域を特定するための第1のマップを生成するマップ生成手段と、
前記第1のマップに基づいて前記第1の部位の仮の位置を求める手段と、
前記第2の部位の基準位置を表す情報と前記基準位置に対して前記第1の部位が分布する範囲を表す情報とを含むモデルと、前記第1のマップとに基づいて、前記第1の部位の仮の位置が前記画像における前記第1の部位の領域内に含まれているか否かの判定を行う判定手段と、
を有する画像処理装置。 - 前記判定手段は、
前記モデルと前記第1のマップとに基づいて、前記判定を行うための第2のマップを生成する、請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記判定手段は、
前記モデルと前記第1のマップとを乗算することにより、前記第2のマップを生成する、請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記判定手段は、
前記分布モデルにおける前記第2の部位の基準位置と、前記マップにおける前記第1の部位の仮の位置とが一致するように、前記分布モデルと前記第1のマップとを乗算することにより、前記第2のマップを生成する、請求項3に記載の画像処理装置。 - 前記判定手段は、
前記第2のマップのピクセル値の最大値に基づいて、前記第1の部位の仮の位置が前記画像における前記第1の部位の領域内に含まれているか否かの判定を行う、請求項2〜4のうちのいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 前記判定手段は、
前記第1のマップが有する複数のピクセルのうちの、前記第1の部位の仮の位置におけるピクセルのピクセル値に基づいて、前記最大値が小さい値であるか大きい値であるかを判定するための閾値を計算し、前記閾値と前記最大値とを比較することにより、前記第1の部位の仮の位置が前記画像における前記第1の部位の領域内に含まれているか否かの判定を行う、請求項5に記載の画像処理装置。 - 前記第1の部位は血管を含み、前記第2の部位は食道を含む、請求項1〜6のうちのいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 被検体の第1の部位および第2の部位を含む撮影部位のデータを取得するためのスキャンを実行するスキャン手段と、
前記スキャンにより得られたデータに基づいて、前記撮影部位の画像を生成する画像生成手段と、
前記画像内において前記第1の部位が存在する可能性が高い領域を特定するための第1のマップを生成するマップ生成手段と、
前記第1のマップに基づいて前記第1の部位の仮の位置を求める手段と、
前記第2の部位の基準位置を表す情報と前記基準位置に対して前記第1の部位が分布する範囲を表す情報とを含むモデルと、前記第1のマップとに基づいて、前記第1の部位の仮の位置が前記画像における前記第1の部位の領域内に含まれているか否かの判定を行う判定手段と、
を有する医用装置。 - 被検体の第1の部位および第2の部位を含む撮影部位の画像を生成する画像生成処理と、
前記画像内において前記第1の部位が存在する可能性が高い領域を特定するための第1のマップを生成するマップ生成処理と、
前記第1のマップに基づいて前記第1の部位の仮の位置を求める処理と、
前記第2の部位の基準位置を表す情報と前記基準位置に対して前記第1の部位が分布する範囲を表す情報とを含むモデルと、前記第1のマップとに基づいて、前記第1の部位の仮の位置が前記画像における前記第1の部位の領域内に含まれているか否かの判定を行う判定処理と、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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