JP6865742B2 - 肺状態マップの生成 - Google Patents

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Description

本発明は、肺状態マップを生成する装置、X線撮像装置、肺状態マップを生成する方法、コンピュータプログラム製品及びコンピュータ読取可能な媒体に関する。
X線が関心対象を貫通する場合、該関心対象の構造に関する情報がX線の減衰、位相及び散乱成分の形で伝達される。通常の検出器は散乱及び位相変化を積分するので、減衰画像は位相又は散乱情報は示すことがない。近年の干渉計測法はX線画像の位相及び散乱成分を導出することを可能にしており、従って、撮像された関心対象の構造に関する一層多くの情報を得ることができる。
暗視野散乱とは、X線ビームが関心対象内の微細構造により散乱される過程を指す。暗視野効果は、通常の減衰X線画像が散乱されたX線の線積分を実効的に実行する故に、通常は見えない。X線検出器の前に配置された特別に適合化された干渉計によれば、当該X線放射の散乱成分を減衰成分及び位相変調成分から分離することができる。
国際特許出願公開第WO2014/002026号は、撮像装置による被写体の暗視野画像投影の取得を含む暗視野撮像のための方法を論じている。しかしながら、このような撮像方法は更に改善することができる。
X線画像に基づいて診断情報を提供する改善された技術を有することが有益であろう。
この目的のため、本発明の第1態様は肺状態マップを生成する装置を提供する。
該装置は、入力ユニット及び処理ユニットを有する。
前記入力ユニットは前記処理ユニットに対して、患者の胸部のX線減衰情報及び患者の胸部のX線暗視野情報を供給するように構成される。
前記処理ユニットは、前記X線減衰情報を分割して、分割されない領域から分離された、分割されたX線画像データを供給するように構成される。該分割された画像データは、当該X線減衰情報における肺構造領域に対応する肺マスク画像を有する。前記処理ユニットは、前記肺マスク画像に骨抑圧アルゴリズムを適用することにより骨無し肺画像データを供給すると共に、該骨無し肺画像データに放射線減衰モデルを適用することにより肺奥行きマップを生成するようにも構成される。
上記肺奥行きマップは、前記骨無し肺画像データの各データ値に対して肺の厚さ値を有する。前記処理ユニット(プロセッサ)は、更に、前記X線暗視野情報のデータ値を前記肺奥行きマップの空間的に対応するデータ値により正規化して、肺状態マップを表す正規化された肺暗視野情報を生じさせるように構成される。
本発明の第2態様によれば、
− X線源及びX線検出器を備えたX線画像取得装置、及び
− 前述した装置、
を有するX線撮像装置が提供される。前記X線画像取得装置は、患者の胸部のX線減衰情報及びX線暗視野情報を取得すると共に、これらX線減衰情報及びX線暗視野情報を前記装置のインターフェースに供給するように構成される。
本発明の第3態様によれば、肺状態マップを生成する方法が提供され、該方法は:
a)患者の胸部のX線減衰情報を供給するステップと、
b)患者の胸部のX線暗視野情報を供給するステップと、
c)前記X線減衰情報を分割して、分割されていない領域から分離された、分割されたX線画像データを供給するステップであって、該分割されたX線画像データが前記X線減衰情報における肺構造領域に対応する肺マスク画像を有するステップと、
d)前記肺マスク画像に骨抑圧アルゴリズムを適用することにより骨無し肺画像データを供給するステップと、
e)前記骨無し肺画像データに放射線減衰モデルを適用することにより肺奥行きマップを生成するステップであって、該肺奥行きマップが前記骨無し肺画像データの各データ値に対する肺厚さ値を有するステップと、
f)前記X線暗視野情報のデータ値を前記肺奥行きマップの空間的に対応するデータ値により正規化して、肺状態マップを表す正規化された肺暗視野情報を生成するステップと、
を有する。
本発明の第4態様によれば、前述した装置又は前述したX線撮像装置を制御するための命令を有するコンピュータプログラム製品であって、処理ユニットにより実行された場合に、前述した方法のステップを実行するように構成されたコンピュータプログラム製品が提供される。
本発明の第5態様によれば、前記記載のコンピュータプログラム製品を記憶したコンピュータ読取可能な媒体が提供される。
多くの肺疾患は、従来のX線減衰撮像技術を用いて識別することが困難である。これは、多くの肺疾患に伴う患者の肺の変化が、当該疾患が進行した段階になるまで現れないからである。人の肺は微細構造化されており、かくして、肺の表面積は最大化され、効率的なガス交換を可能にしている。該微細構造は、肺胞と呼ばれる薄い壁の嚢を有している。肺内の肺胞の分布又は寸法の変化は、疾患の存在を示し得る。例えば、多数の肺胞が崩れ、単一の大きな肺胞を形成し得る。この状態は、気腫と呼ばれる。
従って、肺胞寸法の変化に敏感なX線撮像方式の使用は、肺状態(肺疾患)の早期の検出を可能にし、肺疾患に関するバイオマーカとなり得る。更に、疾患の変化は肺にわたって分布され得るから、肺の広がりにわたる当該疾患の分布の画像を得ることができる。
この技術は、しばしば肺活量計等の装置を使用する以前の肺疾患検出技術に勝る進歩である。肺活量計は、肺の全体的能力に関する情報は提供することができるが、肺疾患の状態を肺の特定の部分まで位置特定することはできない。また、肺活量計は、呼吸困難という症状を呈するまで、肺疾患を識別することができない。従って、請求項の主題は、改善された肺状態評価ツールを提供することである。
以下の記載において、“X線減衰情報”なる用語は、当該X線が伝搬した組織体積の透過特性(密度、物質誘電率等により決まる)の積分に画像輝度が比例するような画像を供給するX線情報を指す。言い換えると、X線減衰情報は、古典的なX線画像である。
以下の記載において、“X線暗視野情報”なる用語は、印加されたX線の散乱成分を含むX線情報を指す。典型的に、この情報は干渉検出方法を用いて得ることができるが、他の方法も知られている。関心対象における微細構造は、X線波の散乱を生じ得る。古典的に、斯かる散乱成分は最終的X線減衰値に統合され、従って分離することはできなかった。例えば、干渉X線撮像技術を使用すれば、今や、X線信号の散乱成分は減衰及び位相成分から区別し、関心対象の内部構造に関する追加の情報を提供することができる。
“肺マスク画像”なる用語は、X線減衰画像における肺の構造を表す減衰情報を含む領域を指す(胸部が関心対象として撮像された場合)。
“骨無し肺画像データ”なる用語は、骨抑圧アルゴリズムにより除去された関心領域内の骨の存在に起因する画像情報を有していた肺マスク画像の部分を指す。このような骨は、肩甲骨又は胸郭骨であり得る。
“肺奥行きマップ”なる用語は、一群の情報、ごく普通には二次元ビットマップ画像であって、該ビットマップの各ピクセルの大きさが当該ピクセルにおける肺の領域の厚さ(例えば、ミリメートルでの)を反映するものを指す。
“放射線減衰モデル”なる用語は、X線ビームが特定の厚さの軟組織又は肺組織を介して伝搬する場合の該X線ビームの減衰を計算するために放射線物理学を用いる数学的技術又はアルゴリズムを指す。放射線減衰モデルは軟組織を水としてモデル化することができ、肺の内部空間を空気としてモデル化することができる。この場合、軟組織の領域はかなりの量のX線減衰を生じると定義することができる一方、肺の空気を含む部分は殆ど零の減衰しか生じないと定義することができる。放射線減衰モデルは逆にすることができ、特定の厚さの肺が水により充填された場合に生じる減衰をシミュレーションすることができる。このようにして、肺マスク画像は肺組織が存在しないように見える胸部画像を生成するために使用することができる。
“正規化された肺暗視野情報”なる用語は、肺の厚さを考慮するために暗視野情報を正規化する処理の出力を指す。肺の一層厚い部分は、一層多くの散乱を生じさせる。このことは、単位距離に関し単位距離当たり一定の散乱が生成すると仮定すると、上記X線ビームは当該肺を介して一層多くの単位距離にわたり伝搬しているので、一層多くの散乱を受けている故に当てはまる。肺の厚さに対する肺暗視野情報の正規化は、このことが、不正確な肺状態マップの結果をもたらすことを防止する。
“肺状態マップ”なる用語は、例えば、胸骨に起因する影響又は肺の厚さの変化が無い、肺の少なくとも微細構造の状態に関する情報を含む2D画像である。このように、肺状態マップは医師に肺の状態に関する追加の有用な情報を提供することができる。
言い換えると、本発明のアイデアは、X線露光を用いて、医師に肺の微細構造の状態を提示するための新たなツールを提供するということである。
本発明の上記及び他の態様は、後述する実施態様から明らかとなり、斯かる実施態様を参照して解説されるであろう。
図1は、哺乳動物の胸部の減衰X線画像を示す。 図2は、該哺乳動物の胸部の暗視野画像を示す。 図3は、本発明の一態様による方法を示す。 図4は、患者の胸部の概要図を示す。 図5は、当該方法の一例の3つの段階からの実用的情報を示す。 図6は、肺状態の分布を散布図として示す。 図7は、本発明の一態様による肺状態マップを生成する装置を示す。 図8は、本発明の一態様によるX線撮像装置を示す。
慢性閉塞性肺疾患(COPD)等の肺状態は、非侵襲的技術を用いて検出することが困難である。慢性閉塞性肺疾患(COPD)においては、肺胞の通常は小さくてコンパクトな微細構造が互いに倒れ込み始め、一層大きくなる。COPDの分類(例えば、肺気腫の分類)のための現在の組織学的方法は、所謂平均弦長(MCL)である。これは、平均肺胞間距離を有する統計的尺度である。肺胞状態は、典型的に、通常の減衰X線上では見えない。肺胞の気嚢構造は、X線ビームに対して非常に小さな減衰しか生ぜず、従って、COPD状態が酷い状態に達してしまうまでX線減衰画像では見えないことを意味する。
このように、典型的な臨床状況において、患者に関するMCLの実際の測定値を得ることは、殆ど試行されることのない侵襲的生検処置を意味する。このように、COPDの進行を追跡する試みは、通常、肺胞の劣化に起因する患者の呼吸能力に対する損傷の間接的推定情報を提供する肺活量計の使用を伴う。
図1は、COPDの影響を受けたマウスの胸部の古典的な減衰ベースのX線画像を示す。慣例により、画像における一層密な領域は一層明るい見え方を有している。このマウスは該画像を撮影した時点で酷いCOPDを患っていたが、該マウスがCOPDを患っていることは図1からは明らかでない。肺を含む胸部の点線10により示される領域は、健康なマウスの肺と比較して、異常な部分は有していない。
X線画像から一層多くの情報を得るための最近の技術は、X線暗視野の使用に依存している。
人の肺胞の相対的に弱い吸収という問題は、暗視野撮像を用いて対処することができる。暗視野撮像は、画像を、当該X線放射における走査される被写体内の微細構造により回折された散乱成分に基づいて生成する。X線暗視野効果は、肺胞の微細構造を明らかにし、かくして、肺構造に関する新たな情報を提供するために利用される。
図2は、図1におけるのと同一の場面の暗視野X線画像を示す。肺野にわたって高い信号レベルが存在することが分かる。肺胞の内部微細構造が、多くのX線放射を散乱させている。右側の肺12が左側の肺14より僅かに明るいことが見て取れる。このように、一次近似として、右側の肺12における肺胞の微細構造は、左側の肺14における肺胞の微細構造よりも密でありそうである。言い換えると、右側の肺12における肺胞の平均弦長(MCL)は、左側の肺14に関する肺胞の平均弦長よりも短そうである。このように、暗視野信号は、肺胞の劣化に関連する特定の肺状態と良く相関し、かくして、COPD等の疾病が暗視野撮像により接近可能なものとなるようにさせる。本発明の第3態様によれば、肺状態マップを生成する方法16が提供され、該方法は:
a)患者の胸部のX線減衰情報を供給するステップ18と、
b)患者の胸部のX線暗視野情報を供給するステップ20と、
c)前記X線減衰情報を分割して、分割されていない領域から分離された、分割X線画像データを供給するステップであって、該分割X線画像データが前記X線減衰情報における肺構造領域に対応する肺マスク画像を有するステップ22と、
d)前記肺マスク画像に骨抑圧アルゴリズムを適用することにより骨無し肺画像データを供給するステップ24と、
e)前記骨無し肺画像データに放射線減衰モデルを適用することにより肺奥行きマップを生成するステップであって、該肺奥行きマップが前記骨無し肺画像データの各データ値に対する肺厚さ値を有するステップ26と、
f)前記X線暗視野情報のデータ値を前記肺奥行きマップの空間的に対応するデータ値により正規化して、肺状態マップを表す正規化された肺暗視野情報を生成するステップ28と、
を有する。
本発明の該第3態様によれば、MCLの変化がX線減衰画像を用いて認識できない場合、COPDの進行を早期の段階で追跡することができる。このように、臨床専門医にとり続くCOPD評価及び病期分類のために有用な新しいバイオマーカを提供することができる。
当該発明を以下に更に詳細に説明する。
ステップa)において、患者胸部の1つのX線減衰画像が供給される。該X線減衰情報は、オプションとして、デジタル平面パネルX線検出器により供給されるグレイスケールビットマップ画像とすることができ、又は代わりにデジタル化されたアナログX線減衰スライドとすることもできる。
ステップb)において、患者胸部の1つのX線暗視野情報が提供される。該X線暗視野情報は暗視野対応X線撮像装置により供給される。X線減衰情報及びX線暗視野情報の同時取得を可能にする多機能X線撮像装置が利用可能であることが理解されるであろう。
オプションとして、当該X線減衰情報及びX線暗視野情報を提供するために、X線減衰情報及びX線暗視野撮像情報を捕捉することができるデュアルモードX線撮像装置を使用することもできる。このことは、X線減衰情報が既にX線暗視野情報に最適に位置合わせされていることを意味する。
ステップc)においては、当該X線減衰情報に分割アルゴリズムが適用されて、分割されていない領域から分離された、分割されたX線画像データを供給し、その場合において、該分割されたX線画像データは当該X線減衰情報における肺構造領域に対応する肺マスク画像を有する。
図4は、胸部減衰X線から骨情報を除去するための処理の一例を示す。
図4のc)は、例えば、骨無し肺画像データに放射線減衰モデルが適用された後に水で満たされた肺をシミュレーションすることにより供給される肺奥行きマップを示す。
図4のb)は、骨無し肺野を伴う肺減衰画像を示す。
図4のa)において、人の胸部のX線減衰画像は分割されている。分割輪郭32内に位置する分割画像データ30は、当該X線減衰情報における肺構造領域に対応する。このように、肺マスク画像を形成することが可能である。分割(セグメント化)技術は、画像処理の当業者により知られているので、ここでは、これ以上説明されない。肺奥行きマップは、骨無し肺野内のX線暗視野を正規化するために使用することができる。
図5は、人の胸腔40を経るスライスの概略図を示す。
X線源42の概略位置が胸腔40上に示されている。該胸腔は、肋骨44、厚い肺組織の部分46、薄い肺組織の部分48、上側胸部50及び下側胸部52を有している。
この概略図のために、X線源42は胸部40に向かって均一なX線を放出し、これらX線は平面パネル検出器54(X線フィルム又はデジタル平面パネル検出器とすることができる)において受光されるまで胸部40を介して伝搬すると仮定することができる。暗視野検出のために使用される干渉計装置は簡略化のために該概略図には示されていないが、暗視野を検出することができるX線検出器内に存在することに注意されたい。
上側胸部はd及び/又はdなる厚さを有する。肺の厚い側46は厚さdを有する。肺の薄い側48は厚さdを有する。下側胸部52は厚さd及びdを有する。上側胸部50を通過し、肋骨により減衰されると共に、上側及び下側胸部内の組織により、それよりは少ない程度に減衰される第1X線Bが示されている。該X線Bは、当該平面パネル検出器により検出される前に肺の厚い部分46により或る程度減衰される。X線B〜BはX線減衰又は暗視野経路の何れも表すことができることに注意されたい。
X線Bは当該胸部を介してBと同様の経路を辿るが、Bは、密な肋骨を介して伝搬しないので、Iにおける強さが一層大きい。
X線Bは、上側及び下側胸部により生じるBと同程度の減衰を受けるが、肋骨により減衰されることはない。この図示された状況において、X線B及びBは、異なる厚さの肺の部分を経て進行するが、略同じ減衰を有するように見えるであろう。
この理由は、肺が殆ど空気を含み、空気は水を含む軟組織が減衰させる程度にX線を減衰させないからである。しかしながら、当該肺が均一に密な微細構造を有すると仮定した場合、X線Bは大幅に大きな暗視野散乱を受けるということが理解される。何故なら、X線Bは、Bと比較して、大幅に大きな距離の微細構造物質を介して伝搬するからである。
このような状況においてCOPDが高い信頼度で診断されるために、COPDの病期分類はCOPDにより生じる肺胞寸法の増加にリンクさせることができるが、肺の厚さを、当該肺内の微細構造の変化又は微細構造の全体的存在から切り離さなければならない。
肺の骨領域44を除去するために、骨抑圧アルゴリズムが前記肺マスク画像に適用される。骨抑圧アルゴリズムは、例えば、国際特許出願公開第WO2011/077334号及び米国特許第8,903,153号で論じられている。このような技術は、例えば肋骨の影を除去することによる肺結節検出時の利点を既に示している。
オプションとして、当該X線減衰情報は、更なる処理無しで骨が軟組織から区別されることを可能にするデュアルエネルギ検出器を用いて検出される。この場合、骨抑圧アルゴリズムは、当該X線減衰情報における一層高い又は一層低いエネルギを持つX線の光子により生じるピクセルを区別する程度のこととなる。
他のオプションによれば、骨抑圧アルゴリズムは国際特許出願公開第WO2011/077334号により提供され、これによれば、ソース画像の勾配場はガウスカーネルを用いて平滑化される。平滑化ユニットは、ソース画像の勾配ベクトルの向きを平滑化する前に補正するよう構成されている。この方法は、ソース画像の勾配場を肋骨の輪郭垂線に対して垂直で、該輪郭に平行なラインに沿って平均し、該輪郭に沿う鋭い骨のエッジを保存する。他の骨除去方法は、フィーチャ抽出方法を採用したもの、及び米国特許第8,204,292号に記載された方法におけるようなニューラルネットワークに基づく回帰分析である。
勿論、当業者であれば、骨の影を有さない肺マスク画像が提示されることとなる限り、多くの骨抑圧アルゴリズムを提供することができ、この技術に適していることが理解されるであろう。
検出される暗視野投影画像は、特定の検出器ピクセルに対して肺を介して存在する多数の肺胞壁界面の線積分を示す。従って、この積分のピクセル固有の肺組織長又はピクセル固有の肺組織減衰に対する正規化は、入力画像のピクセル毎の平均バイオマーカ尺度を示す。肺奥行きd又はdは、X線減衰及びX線暗視野画像情報の取得の後に信号分離を達成する画像処理方法を用いて推定される。
このように、投影画像の分割に続いて人工減衰画像が構築され、その場合において、当該X線減衰情報における分割された肺構造領域内のピクセルは、国際特許出願公開第WO2011/077334号に記載された技術に従って肺が見えなくなるように修正される。肺情報の除去のために、他の技術を使用することもできる。例えば、国際特許出願公開第WO2014/202705号における技術は胸部構造を肺組織無しで示す肺胸部マスクを生成することを提案しており、この方法も適用可能である。
上記人工減衰画像は、実効的に、特定のピクセルにより表された空間において各ピクセルが当該撮像された肺の奥行きの代用となる画像である。言い換えると、該人工減衰画像は肺奥行きマップと見なすことができる。
次いで、前記X線暗視野情報のデータ値は上記肺奥行きマップの空間的に対応するデータ値により正規化されて、肺状態マップを表す正規化された肺暗視野情報を生じる。言い換えると、肺奥行きマップの各ピクセルに対して、肺暗視野情報における対応するピクセルが選択される。次いで、この肺暗視野尺度は、対応する肺奥行きマップピクセルにおける肺の厚さの値により除算される。
この処理を肺暗視野情報における全てのピクセルに関して繰り返すことは、肺暗視野効果が肺の厚さに対して正規化されるような態様で表された肺状態マップを生成させる。
本発明の一実施態様によれば、上述したような方法が提供され、その場合、ステップc)において、前記分割はX線減衰情報に基づいて実行される。
従って、肺構造領域は減衰画像における肺の見え方のみに基づいて画定される。このことは、より簡単な分割処理を可能にする。
本発明の一実施態様によれば、ステップc)において、前記分割はX線減衰情報に基づいて、且つ、X線暗視野情報に基づいて実行される。
前述したように、肺における一層細かい微細構造は、該肺をX線暗視野画像において一層明るく見えさせる。従って、前記分割を行う際のX線暗視野情報の使用は、肺組織に対する当該分割の適合性を改善することができる。
本発明の一実施態様によれば、ステップa)及びステップb)において、X線減衰情報及びX線暗視野情報は別個の露光として供給される。ステップb)には、X線暗視野情報をX線減衰情報に位置合わせするステップb1)が存在する。
この実施態様において、患者のX線減衰情報は、X線暗視野情報とは対照的に、別個のX線スキャナから供給することができる。当該暗視野情報を当該減衰情報に整列させるために、二次元画像位置合わせ技術が使用される。従って、より古いX線減衰画像は肺分割の向上された推定を提供するために使用することができる。
本発明の一実施態様によれば、肺疾患マップを表示するステップh)を更に有する上述した方法が提供される。
当業者により理解されるように、該肺疾患マップは、各ピクセルが正規化された肺暗視野情報の輝度を表す二次元画像として表示することができる。
オプションとして、上記肺疾患マップは、明るい領域が高度のCOPDを患っている肺領域を表し、暗い領域が低度のCOPDを患っている領域を表すか、又は他の輝度、カラー方式若しくは輪郭マップ表示方式を用いるような“ヒートマップ”を有することもできる。
本発明の他の実施態様によれば、X線減衰情報値の対応するX線暗視野情報値に対する肺疾患分布を生成するステップi1)、及び該肺疾患分布を散布図として表示するステップi2)を更に有するような上述した方法が提供される。
図6は、肺疾患分布を散布図として示す。該散布図は相対X線透過値を示すx軸62を有する。y軸64はX線暗視野信号をボルトで示す。ライン68は区別ラインとしての比ln(w)/ln(T)を表す。肺分析からの殆どの点が上記ラインより上にある場合、COPDの存在が示される。このように、このようなプロットは健康な被検者の肺からCOPDを患っている肺を区別する方法となる。ライン72より下にプロットされたピクセル値は、健康な被検者からとられたピクセル値を表すと捉えることができる。
本発明の一実施態様によれば、ある範囲のX線暗視野情報値と、これらX線暗視野情報値が肺状態を表す尤度との間の関係を有する肺状態マップ校正表を供給するステップa1)、該肺状態校正情報を用いて肺状態マップを校正するステップg1)、及び該肺状態マップを表示するステップh1)を更に有する前述したような方法が提供される。
本発明の該実施態様によれば、暗視野情報を実験的に導出された肺COPD指標に対して校正することにより固有生成COPDを病期分類するために実験データを使用することができる。
一実施態様によれば、ステップa)において前記X線減衰情報が後前方向画像として供給される前述したような方法が提供される。ステップb)において、前記X線暗視野情報は後前方向画像として供給される。ステップg)において、前記肺状態マップは左及び右の肺、及び/又は上側及び下側の肺の局部的比較として供給される。
本発明の該実施態様によれば、当該効果が特定の肺葉に局在されている場合、肺状態又はCOPDの病期分類情報を得ることが可能である。
一実施態様によれば、ステップa)において前記X線減衰情報が前後方向画像として供給される前述したような方法が提供される。ステップb)において、前記X線暗視野情報は前後方向画像として供給される。
一実施態様によれば、ステップa)において前記X線減衰情報が横方向画像として供給される前述したような方法が提供される。ステップb)において、前記X線暗視野情報は横方向画像として供給される。
結論として、肺野が投影画像(減衰又は減衰及び散乱放射線画像の何れかを用いた)において分割された方法が説明された。人工減衰画像が構築され、該人工減衰画像では肺野ピクセルが前述した技術に従って肺が見えなくなるように修正される。この人工画像を構築するために要した修正は、局部的な肺の奥行きの推定値を供給する。この局部的肺奥行きは、局部的暗視野信号を正規化するために使用されて、平均弦長、即ち早期のCOPD病期分類又は検出のためのバイオマーカを供給することができる。
X線暗視野は、肺胞等の微細構造を旨く示す。従って、暗視野を用いて肺を撮像することは、COPDの状態に関する情報を提供することができる。COPDが進行するにつれて、肺胞は一層大きくなり、暗視野信号は一層弱くなる。
本発明の第1態様によれば、肺状態マップを生成する装置80が提供される。該装置は入力ユニット82及び処理ユニット84を有する。
図7は肺状態マップを生成する装置80の一例を示す。
入力ユニット82は処理ユニットに対して、患者の胸部のX線減衰情報を供給すると共に、患者の胸部のX線暗視野情報を供給するように構成される。
処理ユニット84は、前記X線減衰情報を分割して、分割されない領域から分離された、分割されたX線画像データ(該分割された画像データは当該X線減衰情報における肺構造領域に対応する肺マスク画像を有する)を供給し;該肺マスク画像に骨抑圧アルゴリズムを適用することにより骨無し肺画像データを供給し;該骨無し肺画像データに放射線減衰モデルを適用することにより肺奥行きマップを生成する;ように構成される。
上記肺奥行きマップは上記骨無し肺画像データの各データ値に対して肺の厚さ値を有し、前記処理ユニットは、更に、前記X線暗視野情報のデータ値を前記肺奥行きマップの空間的に対応するデータ値により正規化して、肺状態マップを表す正規化された肺暗視野情報を生じさせるように構成される。
本発明の一実施態様によれば、プロセッサ84が前記X線減衰情報に基づいて前記分割を実行するように構成された、上述した様な装置80が提供される。
本発明の一実施態様によれば、プロセッサ84が前記X線暗視野情報に基づいて前記分割を実行するように構成された、上述した様な装置80が提供される。代わりに、プロセッサ84は前記X線暗視野情報及び前記X線減衰情報に基づいて前記分割を実行するように構成することもできる。
本発明の一実施態様によれば、前記入力ユニット82がX線減衰情報及びX線暗視野情報を別個の露光として供給するように構成される一方、前記処理ユニット84が上記X線暗視野情報及びX線減衰情報を位置合わせするように構成された、上述した様な装置80が提供される。
本発明の一実施態様によれば、出力ユニットを更に有する前記記載による装置80が提供され、該出力ユニットは前記肺状態マップを表示するように構成される。
本発明の一実施態様によれば、前記処理ユニット84が、更に、対応するX線暗視野情報値に対比させたX線減衰情報値の肺状態分布を生成するように構成された前記記載による装置80が提供され、前記出力ユニットは、更に、該肺状態分布を散布図として表示するように構成される。
本発明の一実施態様によれば、前記入力ユニット82が、更に、ある範囲のX線暗視野情報値と、これらX線暗視野情報値が肺状態を表す尤度との間の関係を有する肺状態マップ校正表を供給するように構成された、前述したような装置80が提供される。
前記処理ユニット84は、更に、上記肺状態校正情報を用いて前記肺状態マップを校正するように構成され、前記出力ユニットは、更に、該肺状態マップを表示するように構成される。
本発明の一実施態様によれば、前記入力ユニット82が、更に、前記X線減衰情報を後前方向画像として供給すると共に、前記X線暗視野情報を後前方向画像として供給すように構成される一方、前記処理ユニット84が、更に、前記肺状態マップを左肺の右肺に対する及び/又は上側肺部の下側肺部に対する局部的比較として供給するよう構成された、前述したような装置80が提供される。
本発明の第2態様によれば、X線撮像装置90が提供される。該X線撮像装置は、X線源94及びX線検出器96を備えたX線画像取得装置92を有する。
X線撮像装置90は、更に、前述したような装置98を有する。
前記X線画像取得装置は、患者の胸部のX線減衰情報及びX線暗視野情報を取得すると共に、これらX線減衰情報及びX線暗視野情報を装置98の入力に供給するように構成される。
このようにして、COPDを病期分類するのに適した新規なバイオマーカを提供することができるX線撮像装置が提供される。
図8は、本発明の第2態様によるX線撮像装置90を示す。該X線撮像装置90は、X線源94及びX線検出器96を有するX線画像取得装置92を備えている。図示された例において、X線源94は回転可能な取付け部上に設けられ、ベッド91(該ベッド91にX線検出器を設けることもできる)上に横たわる患者の撮像を可能にしている。X線源94は、水平位置へ旋回させてスタンドに取り付けられたX線検出器96に向かって照準を合わせることができ、起立姿勢での患者の撮像を可能にする。
X線撮像装置90の図示した例は、前述した装置80又はその実施態様による装置98も有し、該装置は前記X線源94に接続される出力端(図示略)及び到来するX線減衰情報又はX線暗視野情報を受信するために前記X線検出器96に接続される入力端(図示略)を備える。X線検出器96からのX線減衰及びX線暗視野画像データは、当業者により知られている画像処理フォーマットでコード化することができる。
オプションとして、上記X線減衰情報及び/又はX線暗視野情報は、データ通信バス又は代わりにデータ記憶手段から到来するデータとして受信することもできる。
一実施態様において、装置98は、コマンド入力のためにマウス100及びキーボード102に、並びに結果を見るために表示スクリーン104に接続される。
当該X線撮像装置には、ハードディスク、磁気テープ、フラッシュメモリ又は光ディスク(図示略)等のデータを出力するための出力手段を設けることができる。他の例として、情報はコンピュータモニタ104等の表示装置に出力することもできる。当業者であれば、当該X線撮像装置に入力装置を接続し及び該X線撮像装置の出力コネクタに出力装置を接続するための多数の方法が存在することを理解するであろう。これらの方法は、これらに限られるものではないが、有線及び無線接続、ローカルエリアネットワーク(LAN)及びインターネット等(これらに限られるものではない)のデジタルネットワーク、及びデジタル若しくはアナログ電話回線網を含む。
本発明の一実施態様において、前述した説明による装置80はパーソナルコンピュータとして設けることができる。
使用時において、X線画像取得装置92はX線検出器96に対向して配置される。患者は、X線画像取得装置92とX線検出器96との間に位置される。関心対象はX線減衰情報及びX線暗視野情報を得るようにして撮像され、これら情報は更なる処理のために装置98に入力される。
本発明の一実施態様によれば、当該X線減衰情報はデータベース又はアーカイブからダウンロードすることができる。
本発明の第4態様によれば、前述した装置又は前記記載によるX線撮像装置を制御するための命令を有するコンピュータプログラム製品であって、処理ユニットにより実行された場合に、前述した方法のステップを実行するように構成されたコンピュータプログラム製品が提供される。
本発明の第5態様によれば、上述したコンピュータプログラム製品を記憶したコンピュータ読取可能な媒体が提供される。従って、コンピュータプログラム要素は、これも本発明の一実施態様とすることができるコンピュータユニットに記憶することができる。このコンピュータユニットは前述した方法のステップの実行を行い又は誘起するように構成することができる。更に、該コンピュータユニットは前述した装置の構成要素を動作させるように構成することができる。
上記コンピュータユニットは、自動的に動作し及び/又はユーザの指令を実行するように構成することができる。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することができる。このように、該データプロセッサは本発明の方法を実行するように装備され得る。
本発明の上記例示的実施態様は、最初から本発明をインストールさせたコンピュータプログラム及び更新により既存のプログラムを本発明を使用するプログラムに変えるコンピュータプログラムの両方をカバーするものである。コンピュータプログラムは、光記憶媒体又は他のハードウェアと一緒に若しくは他のハードウェアの一部として供給される固体媒体等の適切な媒体により記憶及び/又は分配することができるのみならず、インターネット又は他の有線若しくは無線通信システムを介して等のように他の形態で分配することもできる。
しかしながら、当該コンピュータプログラムはワールドワイドウェブ等のネットワークを介して提供することもでき、斯様なネットワークからデータプロセッサの作業メモリにダウンロードすることができる。本発明の他の例示的実施態様によれば、コンピュータプログラム要素をダウンロードすることを可能にするための媒体も提供され、該コンピュータプログラム要素は本発明の前述した実施態様の1つによる方法を実行するように構成される。
本発明の実施態様は異なる主題に関して説明されていることに注意すべきである。特に、幾つかの実施態様は方法のタイプの請求項に関して説明されている一方、他の実施態様は装置のタイプの請求項に関して説明されている。しかしながら、当業者であれば上記及び以下の記載から、特記しない限り、1つのタイプの主題に属するフィーチャの如何なる組み合わせにも加えて、異なる主題に関係するフィーチャの間の他の組み合わせも本出願により開示されていると見なされると推察するであろう。
全てのフィーチャは、これらフィーチャの単なる寄せ集め以上の相乗的効果を提供するように組み合わせることができる。
以上、本発明を図面及び上記記載において詳細に図示及び説明したが、このような図示及び説明は解説的又は例示的であり、限定するものではないと見なされるべきである。即ち、本発明は開示された実施態様に限定されるものではない。
当業者であれば、請求項に記載された本発明を実施するに際して、図面、本開示及び従属請求項の精査から、開示された実施態様に対する他の変形例を理解し、実施することができる。
尚、請求項において、“有する”なる文言は他の要素又はステップを排除するものではなく、単数形は複数を排除するものではない。また、単一のプロセッサ又は他のユニットは、請求項に記載された幾つかの項目の機能を満たすことができる。また、特定の手段が互いに異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これら手段の組み合わせを有利に使用することができないということを示すものではない。また、請求項内の如何なる符号も、当該範囲を限定するものとみなしてはならない。

Claims (14)

  1. 肺状態マップを生成する装置であって、
    患者の胸部のX線減衰情報及びX線暗視野情報を供給する入力ユニットと、
    前記X線減衰情報を分割して、該X線減衰情報における肺構造領域に対応する肺マスク画像を有する分割されたX線画像データを供給し、
    前記肺マスク画像に骨抑圧アルゴリズムを適用することにより骨無し肺画像データを供給し、
    前記骨無し肺画像データに放射線減衰モデルを適用することにより、該骨無し肺画像データの各データ値に対して肺の厚さ値を有する肺奥行きマップを生成し、且つ、
    前記肺状態マップを表す正規化された肺暗視野情報を生じさせるために、前記X線暗視野情報のデータ値を前記肺奥行きマップの空間的に対応するデータ値により正規化する、
    プロセッサと、
    を有する、装置。
  2. 前記プロセッサが前記分割を前記X線減衰情報に基づいて実行する、請求項1に記載の装置。
  3. 前記プロセッサが前記分割を前記X線暗視野情報に基づいて実行する、請求項1に記載の装置。
  4. 前記入力ユニットは前記X線減衰情報及び前記X線暗視野情報を別個の露光として供給し、前記プロセッサが前記X線暗視野情報及び前記X線減衰情報を位置合わせする、請求項1に記載の装置。
  5. 前記肺状態マップが表示される、請求項1に記載の装置。
  6. 前記プロセッサは、更に、X線減衰情報値を対応するX線暗視野情報値に対比させた肺疾患分布を生成し、前記肺疾患分布に対応する散布図を表示させる、請求項1に記載の装置。
  7. 前記入力ユニットは、更に、(i)或る範囲のX線暗視野情報値、及び、(ii)前記X線暗視野情報値が肺状態を表す尤度、の間の関係を有する肺状態マップ校正表を供給し、前記プロセッサは、更に、前記肺状態マップ校正表を用いて前記肺状態マップを校正し、前記肺状態マップが表示される、請求項1に記載の装置。
  8. 前記入力ユニットは、更に、前記X線減衰情報を後前方向画像として供給すると共に前記X線暗視野情報を後前方向画像として供給し、前記プロセッサは、更に、前記肺状態マップを左肺の右肺に対する又は上側肺部分の下側肺部分に対する局部的比較として供給する、請求項1に記載の装置。
  9. X線源及びX線検出器を備え、患者の胸部のX線減衰情報及びX線暗視野情報を取得する、X線画像取得装置と、
    前記X線減衰情報を分割して、該X線減衰情報における肺構造領域に対応する肺マスク画像を有する分割されたX線画像データを供給し、
    前記肺マスク画像に骨抑圧アルゴリズムを適用することにより骨無し肺画像データを供給し、
    前記骨無し肺画像データに放射線減衰モデルを適用することにより、該骨無し肺画像データの各データ値に対して肺の厚さ値を有する肺奥行きマップを生成し、且つ、
    肺状態マップを表す正規化された肺暗視野情報を生じさせるために、前記X線暗視野情報のデータ値を前記肺奥行きマップの空間的に対応するデータ値により正規化する、
    プロセッサを有する、装置と、
    を有する、X線撮像システム。
  10. 肺状態マップを生成する方法であって、
    患者の胸部のX線減衰情報を供給するステップと、
    前記患者の胸部のX線暗視野情報を供給するステップと、
    前記X線減衰情報を分割して、分割されたX線画像データを供給するステップであって、該分割されたX線画像データが前記X線減衰情報における肺構造領域に対応する肺マスク画像を有するステップと、
    前記肺マスク画像に骨抑圧アルゴリズムを適用することにより骨無し肺画像データを供給するステップと、
    前記骨無し肺画像データに放射線減衰モデルを適用することにより肺奥行きマップを生成するステップであって、該肺奥行きマップが前記骨無し肺画像データの各データ値に対する肺厚さ値を有するステップと、
    前記肺状態マップを表す正規化された肺暗視野情報を生成するために、前記X線暗視野情報のデータ値を前記肺奥行きマップの空間的に対応するデータ値により正規化するステップと、
    を有する、方法。
  11. 前記X線減衰情報及び前記X線暗視野情報は別個の露光として供給され、前記X線暗視野情報を前記X線減衰情報に位置合わせするステップを更に含む、請求項10に記載の方法。
  12. 前記肺状態マップを表示するステップを更に有する、請求項10に記載の方法。
  13. 或る範囲のX線暗視野情報値と、X線暗視野情報値が肺状態を表す尤度との間の関係を含む肺状態校正情報を供給するステップと、
    前記肺状態校正情報を用いて前記肺状態マップを校正するステップと、
    前記肺状態マップを表示するステップと、
    を更に有する、請求項10に記載の方法。
  14. プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに
    患者の胸部のX線減衰情報を供給するステップと、
    前記患者の胸部のX線暗視野情報を供給するステップと、
    前記X線減衰情報を分割して、分割されたX線画像データを供給するステップであって、該分割されたX線画像データが前記X線減衰情報における肺構造領域に対応する肺マスク画像を有するステップと、
    前記肺マスク画像に骨抑圧アルゴリズムを適用することにより骨無し肺画像データを供給するステップと、
    前記骨無し肺画像データに放射線減衰モデルを適用することにより肺奥行きマップを生成するステップであって、該肺奥行きマップが前記骨無し肺画像データの各データ値に対する肺厚さ値を有するステップと、
    肺状態マップを表す正規化された肺暗視野情報を生成するために、前記X線暗視野情報のデータ値を前記肺奥行きマップの空間的に対応するデータ値により正規化するステップと、
    を含む、前記肺状態マップを生成する方法を実行させる、1以上の実行可能な命令を有する、非一時的なコンピュータ読取可能な媒体。
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Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3391819A1 (en) * 2017-04-20 2018-10-24 Koninklijke Philips N.V. Beam hardening correction in x-ray dark-field imaging
EP3494885A1 (en) * 2017-12-07 2019-06-12 Koninklijke Philips N.V. Apparatus for presentation of dark field x-ray image information
EP3496109A1 (en) 2017-12-08 2019-06-12 Koninklijke Philips N.V. Oscillatory dark-field imaging
EP3622891A1 (en) * 2018-09-13 2020-03-18 Koninklijke Philips N.V. Calculation device for determining ventilation defects
EP3656308A1 (en) * 2018-11-20 2020-05-27 Koninklijke Philips N.V. Apparatus for alveoli based visualization in dark-field or phase-contrast x-ray imaging
CN109801335A (zh) * 2019-01-08 2019-05-24 北京旷视科技有限公司 图像处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质
US10997475B2 (en) * 2019-02-14 2021-05-04 Siemens Healthcare Gmbh COPD classification with machine-trained abnormality detection
EP3708083A1 (en) * 2019-03-14 2020-09-16 Koninklijke Philips N.V. Device and method for evaluating dark field images
JP7289769B2 (ja) * 2019-10-09 2023-06-12 富士フイルム株式会社 画像処理装置、方法およびプログラム
EP3922178A1 (en) 2020-06-08 2021-12-15 Koninklijke Philips N.V. Spectral dark-field imaging
EP3970620A1 (en) 2020-09-21 2022-03-23 Koninklijke Philips N.V. Processing dark-field x-ray image data information
EP4134907A1 (en) 2021-08-09 2023-02-15 Koninklijke Philips N.V. Heterogeneity analysis in 3d x-ray dark-field imaging
EP4197444A1 (en) 2021-12-20 2023-06-21 Koninklijke Philips N.V. Lung volume estimation from radiographic images

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4912389B2 (ja) * 2006-02-17 2012-04-11 株式会社日立メディコ 画像表示装置及びプログラム
US8204292B2 (en) 2008-05-21 2012-06-19 Riverain Medical Group, Llc Feature based neural network regression for feature suppression
JP2010187827A (ja) * 2009-02-17 2010-09-02 Fujifilm Corp X線画像処理方法、x線画像処理装置、プログラムおよびx線画像撮影装置
US8903153B2 (en) 2009-12-22 2014-12-02 Koninklijke Philips N.V. Bone suppression in x-ray radiograms
WO2013053000A1 (en) * 2011-10-10 2013-04-18 Monash University Heart imaging method
BR112014032082A2 (pt) 2012-06-27 2017-06-27 Koninklijke Philips Nv método para formação de imagem de campo escuro e sistema de formação de imagem
US10096098B2 (en) * 2013-12-30 2018-10-09 Carestream Health, Inc. Phase retrieval from differential phase contrast imaging
CN105339982B (zh) * 2013-06-19 2019-03-29 皇家飞利浦有限公司 肺测量

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