JP6877942B2 - 医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム - Google Patents
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Description
1.ノイズを減らすための前処理
2.多数の閾値処理を適用し、そしてそれぞれ閾値処理に対しては、
a)連結成分を特定し、
b)形状または輝度特徴に基づき成分を却下し、
3.全ての承認された物体の統合の形成と連結成分解析を再適用する。
Claims (20)
- 組織構造が描画された医用画像に複数の閾値各々で閾値処理を施して、各々が前記組織構造に関する複数の第1の候補領域を含む複数の第1画像を生成する抽出手段と、
前記複数の第1画像各々に含まれる前記複数の第1の候補領域の中から前記組織構造の統計又は特徴に基づく所定条件を満たす第2の候補領域を選択して、前記複数の第1画像から複数の第2画像を生成する選択手段と、
前記複数の第2画像に亘る前記第2の候補領域を統合して前記組織構造を表す領域を決定する決定手段と、を具備し、
前記抽出手段は、前記複数の第1の候補領域を分類するための連結成分解析を実行する、
医用画像処理装置。 - 組織構造が描画された医用画像に複数の閾値各々で閾値処理を施して、各々が前記組織構造に関する複数の第1の候補領域を含む複数の第1画像を生成する抽出手段と、
前記複数の第1画像各々に含まれる前記複数の第1の候補領域の中から前記組織構造の統計又は特徴に基づく所定条件を満たす第2の候補領域を選択して、前記複数の第1画像から複数の第2画像を生成する選択手段と、
前記複数の第2画像に亘る前記第2の候補領域を統合して前記組織構造を表す領域を決定する決定手段と、を具備し、
前記抽出手段は、前記複数の第1の候補領域を分類するためのモルフォロジー操作を実行する、
医用画像処理装置。 - 組織構造が描画された医用画像に複数の閾値各々で閾値処理を施して、各々が前記組織構造に関する複数の第1の候補領域を含む複数の第1画像を生成する抽出手段と、
前記複数の第1画像各々に含まれる前記複数の第1の候補領域の中から前記組織構造の統計又は特徴に基づく所定条件を満たす第2の候補領域を選択して、前記複数の第1画像から複数の第2画像を生成する選択手段と、
前記複数の第2画像に亘る前記第2の候補領域を統合して前記組織構造を表す領域を決定する決定手段と、を具備し、
前記決定手段は、前記組織構造を表す領域の数を前記組織構造の数としてカウントする、
医用画像処理装置。 - 前記選択手段は、前記複数の第1の候補領域のそれぞれに関するスコアを計算し、前記計算されたスコアに基づいて前記所定条件を満たす領域を選択し、
前記決定手段は、前記計算されたスコアに基づいて前記組織構造を表す領域を決定する請求項1乃至3の何れか一項記載の医用画像処理装置。 - 前記組織構造は、少なくとも、肺気腫、胆石、腎臓結石、腫瘍、腫瘍小結石、卵胞、嚢胞、腎嚢胞、肺小結節のうちの少なくとも一つを具備する請求項1乃至4のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
- 前記複数の閾値は、前記医用画像における前記組織構造に応じて決定される請求項1乃至5のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
- 前記複数の閾値は、前記医用画像における前記組織構造の輝度値に基づいて決定される請求項1乃至6のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
- 前記抽出手段は、前記複数の第1の候補領域を分類するための連結成分解析を実行する請求項3記載の医用画像処理装置。
- 前記抽出手段は、前記複数の第1の候補領域を分類するためのモルフォロジー操作を実行する請求項3記載の医用画像処理装置。
- 前記所定条件は、面積、体積、真円度、真球度、直径、最小直径、最大直径、凹凸度、凸包比率、輝度、輝度平均、輝度分散、質感のうちの少なくとも一つを含む請求項1乃至9のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
- 前記決定手段は、前記組織構造を表す領域を用いて前記組織構造の測定を実行する請求項1乃至10のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
- 前記抽出手段は、前記医用画像に設定された関心領域に対して、前記閾値処理を実行する請求項1乃至11のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
- 前記決定手段は、前記組織構造を表す領域の数を前記組織構造の数としてカウントする請求項1又は2記載の医用画像処理装置。
- 前記抽出手段は、前記閾値処理の前に、前記医用画像に対して所定のフィルタ処理を実行する請求項1乃至11のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
- 前記医用画像は、少なくとも、超音波診断装置、X線診断装置、X線CT装置、MRI装置のいずれかを用いて取得された画像データである請求項1乃至14のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
- 前記医用画像処理装置は、医用画像診断装置に実装されている請求項1乃至15のうちいずれか一項記載の医用画像処理装置。
- 前記医用画像診断装置は、超音波診断装置、X線診断装置、X線CT装置、MRI装置のうちのいずれかである請求項16記載の医用画像処理装置。
- コンピュータに、
組織構造が描画された医用画像に複数の閾値各々で閾値処理を施して、各々が前記組織構造に関する複数の第1の候補領域を含む複数の第1画像を生成させる抽出機能と、
前記複数の第1画像各々に含まれる前記複数の第1の候補領域の中から前記組織構造の統計又は特徴に基づく所定条件を満たす第2の候補領域を選択して、前記複数の第1画像から複数の第2画像を生成させる選択機能と、
前記複数の第2画像に亘る前記第2の候補領域を統合して前記組織構造を表す領域を決定させる決定機能と、を実現させ、
前記抽出機能は、前記複数の第1の候補領域を分類するための連結成分解析を実行させる、
医用画像処理プログラム。 - コンピュータに、
組織構造が描画された医用画像に複数の閾値各々で閾値処理を施して、各々が前記組織構造に関する複数の第1の候補領域を含む複数の第1画像を生成させる抽出機能と、
前記複数の第1画像各々に含まれる前記複数の第1の候補領域の中から前記組織構造の統計又は特徴に基づく所定条件を満たす第2の候補領域を選択して、前記複数の第1画像から複数の第2画像を生成させる選択機能と、
前記複数の第2画像に亘る前記第2の候補領域を統合して前記組織構造を表す領域を決定させる決定機能と、を実現させ、
前記抽出機能は、前記複数の第1の候補領域を分類するためのモルフォロジー操作を実行させる、
医用画像処理プログラム。 - コンピュータに、
組織構造が描画された医用画像に複数の閾値各々で閾値処理を施して、各々が前記組織構造に関する複数の第1の候補領域を含む複数の第1画像を生成させる抽出機能と、
前記複数の第1画像各々に含まれる前記複数の第1の候補領域の中から前記組織構造の統計又は特徴に基づく所定条件を満たす第2の候補領域を選択して、前記複数の第1画像から複数の第2画像を生成させる選択機能と、
前記複数の第2画像に亘る前記第2の候補領域を統合して前記組織構造を表す領域を決定させる決定機能と、を実現させ、
前記決定機能は、前記組織構造を表す領域の数を前記組織構造の数としてカウントさせる、
医用画像処理プログラム。
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WO2019009919A1 (en) * | 2017-07-07 | 2019-01-10 | Massachusetts Institute Of Technology | SYSTEM AND METHOD FOR AUTOMATIC MONITORING OF OVARIAN FOLLICLES |
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EP3968862B1 (en) * | 2019-05-17 | 2023-07-12 | Koninklijke Philips N.V. | System, device and method for assistance with cervical ultrasound examination |
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US11455733B2 (en) * | 2020-06-16 | 2022-09-27 | Xue Feng | System and method to improve model-based organ segmentation with image post-processing |
US20230255587A1 (en) * | 2022-02-15 | 2023-08-17 | GE Precision Healthcare LLC | System and method for automatically measuring and labeling follicles depicted in image slices of an ultrasound volume |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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US20020028008A1 (en) * | 2000-09-07 | 2002-03-07 | Li Fan | Automatic detection of lung nodules from high resolution CT images |
US7004904B2 (en) | 2002-08-02 | 2006-02-28 | Diagnostic Ultrasound Corporation | Image enhancement and segmentation of structures in 3D ultrasound images for volume measurements |
JP4299189B2 (ja) * | 2004-05-27 | 2009-07-22 | アロカ株式会社 | 超音波診断装置及び画像処理方法 |
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JP3779982B1 (ja) * | 2005-02-04 | 2006-05-31 | 国立大学法人岐阜大学 | 医用画像処理装置及びプログラム |
WO2009103046A2 (en) * | 2008-02-14 | 2009-08-20 | The Penn State Research Foundation | Medical image reporting system and method |
JP2009222420A (ja) * | 2008-03-13 | 2009-10-01 | Tdk Corp | 画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラム |
JP2011224143A (ja) * | 2010-04-20 | 2011-11-10 | Hitachi Aloka Medical Ltd | 超音波データ処理装置 |
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