JP6580956B2 - 医用画像処理装置、医用イメージング装置及び医用画像処理方法 - Google Patents
医用画像処理装置、医用イメージング装置及び医用画像処理方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6580956B2 JP6580956B2 JP2015229034A JP2015229034A JP6580956B2 JP 6580956 B2 JP6580956 B2 JP 6580956B2 JP 2015229034 A JP2015229034 A JP 2015229034A JP 2015229034 A JP2015229034 A JP 2015229034A JP 6580956 B2 JP6580956 B2 JP 6580956B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- interest
- region
- sagittal plane
- intervertebral disc
- horizontal projection
- 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
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims description 55
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 18
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 title claims description 14
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 47
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 19
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 16
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 claims description 15
- 230000006378 damage Effects 0.000 claims description 14
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 9
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 7
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 claims 1
- 208000014674 injury Diseases 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 33
- 238000000034 method Methods 0.000 description 28
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 7
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 3
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 230000003187 abdominal effect Effects 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 210000004705 lumbosacral region Anatomy 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 210000000115 thoracic cavity Anatomy 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/50—Extraction of image or video features by performing operations within image blocks; by using histograms, e.g. histogram of oriented gradients [HoG]; by summing image-intensity values; Projection analysis
-
- 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
-
- 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
- G06T2207/30008—Bone
- G06T2207/30012—Spine; Backbone
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
- G06V2201/03—Recognition of patterns in medical or anatomical images
- G06V2201/033—Recognition of patterns in medical or anatomical images of skeletal patterns
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
Description
以下、図面を参照しながら本実施形態について説明をする。なお、説明において、一つの図面や一つの実施形態において記載した構成や特徴は、1つ又は複数の他の図面や1つ又は複数の他の実施形態における構成や特徴と組み合わせることが可能である。なお、説明をわかりやすくするために、図面と説明とにおいて本実施形態と関係の無い内容や、当業者にとって既知の構成や処理に関する表示や説明については省略する。
110 設置部
120 計算部
130 識別部
Claims (17)
- 被検体をスキャンして取得された医用画像の複数の矢状面画像それぞれに関心領域を設置する設置部と、
前記関心領域における各ブロックの画素値変化に関する両極性特徴、及び、各ブロック間の類似性特徴に基づいて、評価指標を計算する計算部と、
前記計算部が計算した結果に基づいて関心領域を選択し、選択した関心領域が位置する矢状面画像を、脊柱を通る正中矢状面の目標矢状面画像として識別する識別部と、
を備える、医用画像処理装置。 - 前記計算部は、
前記関心領域の各画素が位置するブロックの両極性特徴値と、該ブロックと相隣ブロックとの類似性特徴値との加重和を、該画素のエネルギーとして計算する画素エネルギー計算部と、
前記関心領域における各画素のエネルギーの平均値、又は、中間値を、前記関心領域のエネルギーとして計算する領域エネルギー計算部と、
を有し、
前記識別部は、高いエネルギーを有する関心領域を選択し、選択した関心領域が位置する矢状面画像を、前記目標矢状面画像として識別する、請求項1に記載の医用画像処理装置。 - 前記計算部は、
縦方向帯における各画素のエネルギーの平均値又は中間値を、該縦方向帯のエネルギーとして、各関心領域において最も高いエネルギーを有する縦方向帯を確定する縦方向帯選択部、
を更に有し、
前記領域エネルギー計算部は、前記縦方向帯選択部が確定した縦方向帯のエネルギーを、対応する関心領域のエネルギーとする、請求項2に記載の医用画像処理装置。 - 偽目標識別部、
を更に備え、
前記偽目標識別部は、
各目標矢状面画像の関心領域について、該関心領域における所定サイズの各領域の水平投影を取得する投影部と、
前記関心領域において所定数の領域の水平投影が分布条件に該当しない目標矢状面画像を、偽目標矢状面画像であると確定する偽目標確定部と、
を有し、
前記分布条件は、前記水平投影における複数のピークのピーク値が近く、前記水平投影における複数のピーク間の間隔が近いことである、請求項1に記載の医用画像処理装置。 - 前記設置部は、
各矢状面画像における複数の候補関心領域の水平投影を取得する投影部と、
各矢状面画像の複数の候補関心領域から、水平投影が分布条件に最も合致する候補関心領域を、該当する矢状面画像の関心領域として選択する関心領域確定部と、
を有し、
前記分布条件は、前記水平投影における複数のピークのピーク値が近く、前記水平投影における複数のピーク間の間隔が近いことである、請求項1に記載の医用画像処理装置。 - 後処理部、
を更に備え、
前記後処理部は、
前記目標矢状面画像において、脊柱関心領域を確定する脊柱関心領域識別部と、
各脊柱関心領域において、椎間板を検出する椎間板検出部と、
を有する、請求項1に記載の医用画像処理装置。 - 損傷識別部、
を更に備え、
前記損傷識別部は、
各脊柱関心領域の水平投影を取得する投影部と、
前記脊柱関心領域において検出された各椎間板において、1つの椎間板に対応する水平投影のピークのピーク値が、相隣する椎間板に対応する水平投影のピークのピーク値より、所定の程度まで低い場合、当該1つの椎間板が損傷していると確定する損傷確定部と、
を有する、請求項6に記載の医用画像処理装置。 - 偽椎間板識別部、
を更に備え、
前記偽椎間板識別部は、
各脊柱関心領域の水平投影を取得する投影部と、
前記脊柱関心領域において検出された各椎間板において、1つの椎間板に対応する水平投影のピークと、相隣する椎間板に対応する水平投影のピークとの間隔が、当該各椎間板に対応する水平投影のピークの間隔の平均値より、所定の程度まで低い又は高い場合、当該1つの前記椎間板が偽椎間板であると確定する偽椎間板確定部と、
を有する、請求項6に記載の医用画像処理装置。 - 請求項1〜8のいずれか1つに記載の医用画像処理装置を備える、医用イメージング装置。
- 被検体をスキャンして取得された医用画像の複数の矢状面画像それぞれに関心領域を設置し、
前記関心領域における各ブロックの画素値変化に関する両極性特徴、及び、各ブロック間の類似性特徴に基づいて、評価指標を計算し、
計算した結果に基づいて関心領域を選択し、選択した関心領域が位置する矢状面画像を、脊柱を通る正中矢状面の目標矢状面画像として識別する、
ことを含む、医用画像処理方法。 - 前記評価指標を計算するステップは、
前記関心領域の各画素が位置するブロックの両極性特徴値と、該ブロックと相隣ブロックとの類似性特徴値との加重和を、該画素のエネルギーとして計算し、
前記関心領域における各画素のエネルギーの平均値、又は、中間値を、前記関心領域のエネルギーとして計算する、
ことを含み、
高いエネルギーを有する関心領域を選択し、選択した関心領域が位置する矢状面画像を、前記目標矢状面画像として識別する、請求項10に記載の医用画像処理方法。 - 縦方向帯における各画素のエネルギーの平均値又は中間値を、該縦方向帯のエネルギーとして、各関心領域において最も高いエネルギーを有する縦方向帯を確定し、
前記縦方向帯のエネルギーを、対応する関心領域のエネルギーとする、
ことを更に含む、請求項11に記載の医用画像処理方法。 - 各目標矢状面画像の関心領域について、該関心領域における所定サイズの各領域の水平投影を取得し、
前記関心領域において所定数の領域の水平投影が分布条件に該当しない目標矢状面画像を、偽目標矢状面画像であると確定する、
ことを更に含み、
前記分布条件は、前記水平投影における複数のピークのピーク値が近く、前記水平投影における複数のピーク間の間隔が近いことである、請求項10に記載の医用画像処理方法。 - 各矢状面画像に前記関心領域を設置するステップは、
各矢状面画像における複数の候補関心領域の水平投影を取得し、
各矢状面画像の複数の候補関心領域から、水平投影が分布条件に最も合致する候補関心領域を、該当する矢状面像の関心領域として選択する、
ことを含み、
前記分布条件は、前記水平投影における複数のピークのピーク値が近く、前記水平投影における複数のピーク間の間隔が近いことである、請求項10に記載の医用画像処理方法。 - 前記目標矢状面画像において、脊柱関心領域を確定し、
各脊柱関心領域において、椎間板を検出する、
ことを更に含む、請求項10に記載の医用画像処理方法。 - 各脊柱関心領域の水平投影を取得し、
前記脊柱関心領域において検出された各椎間板において、1つの椎間板に対応する水平投影のピークのピーク値が、相隣する椎間板に対応する水平投影のピークのピーク値より、所定の程度まで低い場合、当該1つの椎間板が損傷していると確定する、
ことを更に含む、請求項15に記載の医用画像処理方法。 - 各脊柱関心領域の水平投影を取得し、
前記脊柱関心領域において検出された各椎間板において、1つの椎間板に対応する水平投影のピークと、相隣する椎間板に対応する水平投影のピークとの間隔が、当該各椎間板に対応する水平投影のピークの間隔の平均値より、所定の程度まで低い又は高い場合、当該1つの前記椎間板が偽椎間板であると確定する、
ことを更に含む、請求項15に記載の医用画像処理方法。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410708751.9 | 2014-11-26 | ||
CN201410708751.9A CN105701438B (zh) | 2014-11-26 | 2014-11-26 | 医学图像处理装置和方法以及医学成像设备 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2016097311A JP2016097311A (ja) | 2016-05-30 |
JP6580956B2 true JP6580956B2 (ja) | 2019-09-25 |
Family
ID=56010717
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015229034A Active JP6580956B2 (ja) | 2014-11-26 | 2015-11-24 | 医用画像処理装置、医用イメージング装置及び医用画像処理方法 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9940537B2 (ja) |
JP (1) | JP6580956B2 (ja) |
CN (1) | CN105701438B (ja) |
Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2019023891A1 (en) * | 2017-07-31 | 2019-02-07 | Shenzhen United Imaging Healthcare Co., Ltd. | SYSTEMS AND METHODS FOR AUTOMATIC SEGMENTATION AND IDENTIFICATION OF VERTEBRA IN MEDICAL IMAGES |
CN109961436B (zh) * | 2019-04-04 | 2021-05-18 | 北京大学口腔医学院 | 一种基于人工神经网络模型的正中矢状平面构建方法 |
US11869226B2 (en) * | 2020-10-25 | 2024-01-09 | Pixart Imaging Inc. | Computer readable recording medium which can perform image pattern determining method |
CN117173050A (zh) * | 2021-03-17 | 2023-12-05 | 武汉联影智融医疗科技有限公司 | 图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN113240730B (zh) * | 2021-05-20 | 2022-02-08 | 推想医疗科技股份有限公司 | 提取椎体中线的方法及装置 |
JP2023154994A (ja) * | 2022-04-08 | 2023-10-20 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理装置の作動方法、およびプログラム |
Family Cites Families (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003520658A (ja) | 2000-01-27 | 2003-07-08 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 脊柱の幾何学的データを抽出する方法及びシステム |
US6608916B1 (en) | 2000-08-14 | 2003-08-19 | Siemens Corporate Research, Inc. | Automatic detection of spine axis and spine boundary in digital radiography |
US7570791B2 (en) * | 2003-04-25 | 2009-08-04 | Medtronic Navigation, Inc. | Method and apparatus for performing 2D to 3D registration |
WO2005088520A1 (en) * | 2004-03-11 | 2005-09-22 | University Of Cincinnati | Automated spine survey iterative scan technique (assist) |
US7672493B2 (en) | 2005-01-31 | 2010-03-02 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Method for analyzing medical image data using level set |
US7561728B2 (en) * | 2005-03-23 | 2009-07-14 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Detection of intervertebral disk orientation in spine images using curve evolution |
US7903851B2 (en) | 2005-10-17 | 2011-03-08 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Method and system for vertebrae and intervertebral disc localization in magnetic resonance images |
EP2147398A2 (en) | 2007-05-18 | 2010-01-27 | Nordic Bioscience Imaging A/S | Semi-automatic contour detection |
WO2009043150A1 (en) * | 2007-10-01 | 2009-04-09 | Orthosoft Inc. | Construction of a non-imaged view of an object using acquired images |
EP2164042B1 (de) * | 2008-09-10 | 2017-11-08 | Brainlab AG | Verfahren zur Überprüfung der relativen Lage von Knochenstrukturen |
JP5626202B2 (ja) * | 2009-02-23 | 2014-11-19 | コニカミノルタ株式会社 | 正中線決定装置およびプログラム |
JP5599572B2 (ja) * | 2009-03-12 | 2014-10-01 | 富士フイルム株式会社 | 症例画像検索装置、方法およびプログラム |
CN102802519B (zh) * | 2009-06-25 | 2014-12-31 | 株式会社日立医疗器械 | 医用图像摄影装置 |
JP5428618B2 (ja) * | 2009-07-29 | 2014-02-26 | ソニー株式会社 | 画像処理装置、撮像装置、および画像処理方法、並びにプログラム |
US8825131B2 (en) * | 2009-10-14 | 2014-09-02 | Nocimed, Llc | MR spectroscopy system and method for diagnosing painful and non-painful intervertebral discs |
JP5620668B2 (ja) * | 2009-10-26 | 2014-11-05 | 学校法人北里研究所 | 椎間板変性の評価装置及びプログラム |
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 |
US8625869B2 (en) * | 2010-05-21 | 2014-01-07 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Visualization of medical image data with localized enhancement |
US9280718B2 (en) * | 2010-11-24 | 2016-03-08 | Nocimed, Llc | Systems and methods for automated voxelation of regions of interest for magnetic resonance spectroscopy |
JP6218569B2 (ja) * | 2012-11-22 | 2017-10-25 | 東芝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 |
US9538920B2 (en) * | 2014-05-09 | 2017-01-10 | London Health Sciences Centre Research Inc. | Standalone annotations of axial-view spine images |
-
2014
- 2014-11-26 CN CN201410708751.9A patent/CN105701438B/zh active Active
-
2015
- 2015-11-24 JP JP2015229034A patent/JP6580956B2/ja active Active
- 2015-11-25 US US14/952,122 patent/US9940537B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN105701438B (zh) | 2020-06-23 |
US20160148377A1 (en) | 2016-05-26 |
CN105701438A (zh) | 2016-06-22 |
JP2016097311A (ja) | 2016-05-30 |
US9940537B2 (en) | 2018-04-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6580956B2 (ja) | 医用画像処理装置、医用イメージング装置及び医用画像処理方法 | |
Bian et al. | Computer-aided detection of radiation-induced cerebral microbleeds on susceptibility-weighted MR images | |
JP5643304B2 (ja) | 胸部トモシンセシスイメージングにおけるコンピュータ支援肺結節検出システムおよび方法並びに肺画像セグメント化システムおよび方法 | |
JP6267710B2 (ja) | 医用画像中の肺結節を自動検出するためのシステム及び方法 | |
US9349176B2 (en) | Computer-aided detection (CAD) of intracranial aneurysms | |
Xu et al. | A hybrid method for airway segmentation and automated measurement of bronchial wall thickness on CT | |
US10056158B2 (en) | Determination of enhancing structures in an anatomical body part | |
CN105979847A (zh) | 内窥镜图像诊断辅助系统 | |
ES2693369T3 (es) | Método y sistema para determinar un fenotipo de un neoplasma en un cuerpo humano o animal | |
US20140348408A1 (en) | Flow diverter detection in medical imaging | |
US11348229B2 (en) | Determining regions of hyperdense lung tissue in an image of a lung | |
US11967079B1 (en) | System and method for automatically detecting large vessel occlusion on a computational tomography angiogram | |
Bodzioch et al. | New approach to gallbladder ultrasonic images analysis and lesions recognition | |
JP2014221201A (ja) | 撮像制御装置、医用画像診断装置及び撮像制御方法 | |
Bernal et al. | Assessment of perivascular space filtering methods using a three-dimensional computational model | |
JP6687395B2 (ja) | 医用画像処理装置、医用画像処理方法及び医用イメージング装置 | |
Faisal et al. | Computer assisted diagnostic system in tumor radiography | |
JP5961512B2 (ja) | 画像処理装置およびその作動方法並びに画像処理プログラム | |
CN110023991B (zh) | 用于从对象类中识别对象的装置 | |
US20230342994A1 (en) | Storage medium, image identification method, image identification device | |
Sensakovic et al. | Automated segmentation of mucosal change in rhinosinusitis patients | |
Highton et al. | Robustness Testing of Black-Box Models Against CT Degradation Through Test-Time Augmentation | |
Bernal et al. | Assessment of PVS Filtering Methods Using a Three-Dimensional Computational Model | |
JP2024504025A (ja) | 容器形状 | |
Sobotnicka et al. | Detection of aorta anatomical structures characterized by various levels of pixel intensity |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711 Effective date: 20160513 |
|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20160929 |
|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20161021 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20181010 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20190703 |
|
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: 20190730 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20190829 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6580956 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |