JP6962030B2 - 動態解析装置、動態解析システム、動態解析プログラム及び動態解析方法 - Google Patents
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Description
本発明は、動態解析装置、動態解析システム、動態解析プログラム及び動態解析方法に関する。
従来、被写体の周期性を持つ動態を撮影することにより得られた複数の動態画像を比較しやすくするための各種技術が提案されている。
例えば、特許文献１には、基準動画像と比較すべき参照動画像の周期毎に、２つの画像の周期的変化を特定の位相において同期させて表示させる技術が記載されている。
また、特許文献２には、撮影開始タイミングが吸気、呼気の途中でも吸気や呼気の開始タイミングから動画再生されるように位相に基づいて画像を並び替えて表示する技術が記載されている。
また、特許文献２には、撮影開始タイミングが吸気、呼気の途中でも吸気や呼気の開始タイミングから動画再生されるように位相に基づいて画像を並び替えて表示する技術が記載されている。
ところで、例えば、胸部の動態画像を同一被検者の過去の動態画像と比較したり、他者の動態画像と比較したりするために、動態画像の撮影時に比較する画像と同一の動作状態（呼吸状態や拍動状態）を再現することは難しい。そのため、例えば、複数の動態画像における換気機能の解析結果を比較した場合、解析結果の差異が換気機能の差異によるものなのか、撮影時の被写体の動作状態の差異の影響によるものなのかが判断しづらい。
特許文献１及び２においては、いずれも２つの動態画像の比較再生時に周期や位相を合わせて同期再生することが記載されているだけで、２つの動態画像における被写体の動作状態の差異による動態解析結果への影響を除去することについては何ら記載がない。
本発明の課題は、被写体の動作状態の差異による影響のない動態解析結果を取得できるようにすることである。
上記課題を解決するため、本発明の動態解析装置は、
第１の被写体の動態を放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像を含む第１の動態画像のフレーム画像から前記第１の被写体の動作状態を表す第１の評価値を算出し、第２の被写体の動態を放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像を含む第２の動態画像のフレーム画像から前記第２の被写体の動作状態を表す第２の評価値を算出する算出手段と、
前記第１の動態画像から、前記第１の評価値が所定の値である第１のフレーム画像を抽出し、前記第２の動態画像から、前記第２の評価値が前記所定の値である第２のフレーム画像を抽出する抽出手段と、
前記第１のフレーム画像及び前記第２のフレーム画像を用いて、前記第１の動態画像及び前記第２の動態画像を解析処理する解析手段と、
を備え、
前記第１の評価値と前記第２の評価値のそれぞれは、複数の構造物間の重なり度合いである。
第１の被写体の動態を放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像を含む第１の動態画像のフレーム画像から前記第１の被写体の動作状態を表す第１の評価値を算出し、第２の被写体の動態を放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像を含む第２の動態画像のフレーム画像から前記第２の被写体の動作状態を表す第２の評価値を算出する算出手段と、
前記第１の動態画像から、前記第１の評価値が所定の値である第１のフレーム画像を抽出し、前記第２の動態画像から、前記第２の評価値が前記所定の値である第２のフレーム画像を抽出する抽出手段と、
前記第１のフレーム画像及び前記第２のフレーム画像を用いて、前記第１の動態画像及び前記第２の動態画像を解析処理する解析手段と、
を備え、
前記第１の評価値と前記第２の評価値のそれぞれは、複数の構造物間の重なり度合いである。
また、本発明の動態解析システムは、
第１の被写体の動態を放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像を含む第１の動態画像及び第２の被写体の動態を放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像を含む第２の動態画像を取得する取得手段と、
前記第１の動態画像のフレーム画像から前記第１の被写体の動作状態を表す第１の評価値を算出し、前記第２の動態画像のフレーム画像から前記第２の被写体の動作状態を表す第２の評価値を算出する算出手段と、
前記第１の動態画像から、前記第１の評価値が所定の値である第１のフレーム画像を抽出し、前記第２の動態画像から、前記第２の評価値が前記所定の値である第２のフレーム画像を抽出する抽出手段と、
前記第１のフレーム画像及び前記第２のフレーム画像を用いて、前記第１の動態画像及び前記第２の動態画像を解析処理する解析手段と、
を備え、
前記第１の評価値と前記第２の評価値のそれぞれは、複数の構造物間の重なり度合いである。
第１の被写体の動態を放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像を含む第１の動態画像及び第２の被写体の動態を放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像を含む第２の動態画像を取得する取得手段と、
前記第１の動態画像のフレーム画像から前記第１の被写体の動作状態を表す第１の評価値を算出し、前記第２の動態画像のフレーム画像から前記第２の被写体の動作状態を表す第２の評価値を算出する算出手段と、
前記第１の動態画像から、前記第１の評価値が所定の値である第１のフレーム画像を抽出し、前記第２の動態画像から、前記第２の評価値が前記所定の値である第２のフレーム画像を抽出する抽出手段と、
前記第１のフレーム画像及び前記第２のフレーム画像を用いて、前記第１の動態画像及び前記第２の動態画像を解析処理する解析手段と、
を備え、
前記第１の評価値と前記第２の評価値のそれぞれは、複数の構造物間の重なり度合いである。
また、本発明の動態解析プログラムは、
コンピューターに、
第１の被写体の動態を放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像を含む第１の動態画像のフレーム画像から前記第１の被写体の動作状態を表す第１の評価値を算出し、第２の被写体の動態を放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像を含む第２の動態画像のフレーム画像から前記第２の被写体の動作状態を表す第２の評価値を算出する処理と、
前記第１の動態画像から、前記第１の評価値が所定の値である第１のフレーム画像を抽出し、前記第２の動態画像から、前記第２の評価値が前記所定の値である第２のフレーム画像を抽出する処理と、
前記第１のフレーム画像及び前記第２のフレーム画像を用いて、前記第１の動態画像及び前記第２の動態画像を解析処理する処理と、
を実行させる動態解析プログラムであって、
前記第１の評価値と前記第２の評価値のそれぞれは、複数の構造物間の重なり度合いである。
コンピューターに、
第１の被写体の動態を放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像を含む第１の動態画像のフレーム画像から前記第１の被写体の動作状態を表す第１の評価値を算出し、第２の被写体の動態を放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像を含む第２の動態画像のフレーム画像から前記第２の被写体の動作状態を表す第２の評価値を算出する処理と、
前記第１の動態画像から、前記第１の評価値が所定の値である第１のフレーム画像を抽出し、前記第２の動態画像から、前記第２の評価値が前記所定の値である第２のフレーム画像を抽出する処理と、
前記第１のフレーム画像及び前記第２のフレーム画像を用いて、前記第１の動態画像及び前記第２の動態画像を解析処理する処理と、
を実行させる動態解析プログラムであって、
前記第１の評価値と前記第２の評価値のそれぞれは、複数の構造物間の重なり度合いである。
また、本発明の動態解析方法は、
第１の被写体の動態を放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像を含む第１の動態画像のフレーム画像から前記第１の被写体の動作状態を表す第１の評価値を算出し、第２の被写体の動態を放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像を含む第２の動態画像のフレーム画像から前記第２の被写体の動作状態を表す第２の評価値を算出する工程と、
前記第１の動態画像から、前記第１の評価値が所定の値である第１のフレーム画像を抽出し、前記第２の動態画像から、前記第２の評価値が前記所定の値である第２のフレーム画像を抽出する工程と、
前記第１のフレーム画像及び前記第２のフレーム画像を用いて、前記第１の動態画像及び前記第２の動態画像を解析処理する工程と、
を備え、
前記第１の評価値と前記第２の評価値のそれぞれは、複数の構造物間の重なり度合いである。
第１の被写体の動態を放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像を含む第１の動態画像のフレーム画像から前記第１の被写体の動作状態を表す第１の評価値を算出し、第２の被写体の動態を放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像を含む第２の動態画像のフレーム画像から前記第２の被写体の動作状態を表す第２の評価値を算出する工程と、
前記第１の動態画像から、前記第１の評価値が所定の値である第１のフレーム画像を抽出し、前記第２の動態画像から、前記第２の評価値が前記所定の値である第２のフレーム画像を抽出する工程と、
前記第１のフレーム画像及び前記第２のフレーム画像を用いて、前記第１の動態画像及び前記第２の動態画像を解析処理する工程と、
を備え、
前記第１の評価値と前記第２の評価値のそれぞれは、複数の構造物間の重なり度合いである。
本発明によれば、被写体の動作状態の差異による影響のない動態解析結果を取得することが可能となる。
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。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。
〔動態解析システム１００の構成〕
まず、本実施形態の構成を説明する。
図１に、本実施形態における動態解析システム１００の全体構成を示す。
図１に示すように、動態解析システム１００は、撮影装置１と、撮影用コンソール２とが通信ケーブル等により接続され、撮影用コンソール２と、診断用コンソール３とがＬＡＮ（Local Area Network）等の通信ネットワークＮＴを介して接続されて構成されている。動態解析システム１００を構成する各装置は、ＤＩＣＯＭ（Digital Image and Communications in Medicine）規格に準じており、各装置間の通信は、ＤＩＣＯＭに則って行われる。
まず、本実施形態の構成を説明する。
図１に、本実施形態における動態解析システム１００の全体構成を示す。
図１に示すように、動態解析システム１００は、撮影装置１と、撮影用コンソール２とが通信ケーブル等により接続され、撮影用コンソール２と、診断用コンソール３とがＬＡＮ（Local Area Network）等の通信ネットワークＮＴを介して接続されて構成されている。動態解析システム１００を構成する各装置は、ＤＩＣＯＭ（Digital Image and Communications in Medicine）規格に準じており、各装置間の通信は、ＤＩＣＯＭに則って行われる。
〔撮影装置１の構成〕
撮影装置１は、例えば、呼吸運動に伴う肺の膨張及び収縮の形態変化、心臓の拍動等の、被写体の動態を撮影する撮影手段である。動態撮影とは、被写体に対し、Ｘ線等の放射線をパルス状にして所定時間間隔で繰り返し照射するか(パルス照射)、もしくは、低線量率にして途切れなく継続して照射する(連続照射)ことで、被写体の動態を示す複数の画像を取得することをいう。動態撮影により得られた一連の画像を動態画像と呼ぶ。また、動態画像を構成する複数の画像のそれぞれをフレーム画像と呼ぶ。なお、以下の実施形態では、パルス照射により胸部の動態撮影を行う場合を例にとり説明する。
撮影装置１は、例えば、呼吸運動に伴う肺の膨張及び収縮の形態変化、心臓の拍動等の、被写体の動態を撮影する撮影手段である。動態撮影とは、被写体に対し、Ｘ線等の放射線をパルス状にして所定時間間隔で繰り返し照射するか(パルス照射)、もしくは、低線量率にして途切れなく継続して照射する(連続照射)ことで、被写体の動態を示す複数の画像を取得することをいう。動態撮影により得られた一連の画像を動態画像と呼ぶ。また、動態画像を構成する複数の画像のそれぞれをフレーム画像と呼ぶ。なお、以下の実施形態では、パルス照射により胸部の動態撮影を行う場合を例にとり説明する。
放射線源１１は、被写体Ｍ（被検者）を挟んで放射線検出部１３と対向する位置に配置され、放射線照射制御装置１２の制御に従って、被写体Ｍに対し放射線（Ｘ線）を照射する。
放射線照射制御装置１２は、撮影用コンソール２に接続されており、撮影用コンソール２から入力された放射線照射条件に基づいて放射線源１１を制御して放射線撮影を行う。撮影用コンソール２から入力される放射線照射条件は、例えば、パルスレート、パルス幅、パルス間隔、１撮影あたりの撮影フレーム数、Ｘ線管電流の値、Ｘ線管電圧の値、付加フィルター種等である。パルスレートは、１秒あたりの放射線照射回数であり、後述するフレームレートと一致している。パルス幅は、放射線照射１回当たりの放射線照射時間である。パルス間隔は、１回の放射線照射開始から次の放射線照射開始までの時間であり、後述するフレーム間隔と一致している。
放射線照射制御装置１２は、撮影用コンソール２に接続されており、撮影用コンソール２から入力された放射線照射条件に基づいて放射線源１１を制御して放射線撮影を行う。撮影用コンソール２から入力される放射線照射条件は、例えば、パルスレート、パルス幅、パルス間隔、１撮影あたりの撮影フレーム数、Ｘ線管電流の値、Ｘ線管電圧の値、付加フィルター種等である。パルスレートは、１秒あたりの放射線照射回数であり、後述するフレームレートと一致している。パルス幅は、放射線照射１回当たりの放射線照射時間である。パルス間隔は、１回の放射線照射開始から次の放射線照射開始までの時間であり、後述するフレーム間隔と一致している。
放射線検出部１３は、ＦＰＤ（Flat Panel Detector）等の半導体イメージセンサーにより構成される。ＦＰＤは、例えば、ガラス基板等を有しており、基板上の所定位置に、放射線源１１から照射されて少なくとも被写体Ｍを透過した放射線をその強度に応じて検出し、検出した放射線を電気信号に変換して蓄積する複数の検出素子（画素）がマトリックス状に配列されている。各画素は、例えばＴＦＴ（Thin Film Transistor）等のスイッチング部を備えて構成されている。ＦＰＤにはＸ線をシンチレーターを介して光電変換素子により電気信号に変換する間接変換型、Ｘ線を直接的に電気信号に変換する直接変換型があるが、何れを用いてもよい。
放射線検出部１３は、被写体Ｍを挟んで放射線源１１と対向するように設けられている。
放射線検出部１３は、被写体Ｍを挟んで放射線源１１と対向するように設けられている。
読取制御装置１４は、撮影用コンソール２に接続されている。読取制御装置１４は、撮影用コンソール２から入力された画像読取条件に基づいて放射線検出部１３の各画素のスイッチング部を制御して、当該各画素に蓄積された電気信号の読み取りをスイッチングしていき、放射線検出部１３に蓄積された電気信号を読み取ることにより、画像データを取得する。この画像データがフレーム画像である。フレーム画像の画素信号値は濃度値を表す。そして、読取制御装置１４は、取得したフレーム画像を撮影用コンソール２に出力する。画像読取条件は、例えば、フレームレート、フレーム間隔、画素サイズ、画像サイズ（マトリックスサイズ）等である。フレームレートは、１秒あたりに取得するフレーム画像数であり、パルスレートと一致している。フレーム間隔は、１回のフレーム画像の取得動作開始から次のフレーム画像の取得動作開始までの時間であり、パルス間隔と一致している。
ここで、放射線照射制御装置１２と読取制御装置１４は互いに接続され、互いに同期信号をやりとりして放射線照射動作と画像の読み取りの動作を同調させるようになっている。
〔撮影用コンソール２の構成〕
撮影用コンソール２は、放射線照射条件や画像読取条件を撮影装置１に出力して撮影装置１による放射線撮影及び放射線画像の読み取り動作を制御するとともに、撮影装置１により取得された動態画像を撮影技師等の撮影実施者によるポジショニングの確認や診断に適した画像であるか否かの確認用に表示する。
撮影用コンソール２は、図１に示すように、制御部２１、記憶部２２、操作部２３、表示部２４、通信部２５を備えて構成され、各部はバス２６により接続されている。
撮影用コンソール２は、放射線照射条件や画像読取条件を撮影装置１に出力して撮影装置１による放射線撮影及び放射線画像の読み取り動作を制御するとともに、撮影装置１により取得された動態画像を撮影技師等の撮影実施者によるポジショニングの確認や診断に適した画像であるか否かの確認用に表示する。
撮影用コンソール２は、図１に示すように、制御部２１、記憶部２２、操作部２３、表示部２４、通信部２５を備えて構成され、各部はバス２６により接続されている。
制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory
）等により構成される。制御部２１のＣＰＵは、操作部２３の操作に応じて、記憶部２２に記憶されているシステムプログラムや各種処理プログラムを読み出してＲＡＭ内に展開し、展開されたプログラムに従って後述する撮影制御処理を始めとする各種処理を実行し、撮影用コンソール２各部の動作や、撮影装置１の放射線照射動作及び読み取り動作を集中制御する。
）等により構成される。制御部２１のＣＰＵは、操作部２３の操作に応じて、記憶部２２に記憶されているシステムプログラムや各種処理プログラムを読み出してＲＡＭ内に展開し、展開されたプログラムに従って後述する撮影制御処理を始めとする各種処理を実行し、撮影用コンソール２各部の動作や、撮影装置１の放射線照射動作及び読み取り動作を集中制御する。
記憶部２２は、不揮発性の半導体メモリーやハードディスク等により構成される。記憶部２２は、制御部２１で実行される各種プログラムやプログラムにより処理の実行に必要なパラメーター、或いは処理結果等のデータを記憶する。例えば、記憶部２２は、図３に示す撮影制御処理を実行するためのプログラムを記憶している。また、記憶部２２は、検査対象部位（ここでは、胸部とする）に対応付けて放射線照射条件及び画像読取条件を記憶している。各種プログラムは、読取可能なプログラムコードの形態で格納され、制御部２１は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。
操作部２３は、カーソルキー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードに対するキー操作やマウス操作により入力された指示信号を制御部２１に出力する。また、操作部２３は、表示部２４の表示画面にタッチパネルを備えても良く、この場合、タッチパネルを介して入力された指示信号を制御部２１に出力する。
表示部２４は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等のモニターにより構成され、制御部２１から入力される表示信号の指示に従って、操作部２３からの入力指示やデータ等を表示する。
通信部２５は、ＬＡＮアダプターやモデムやＴＡ（Terminal Adapter）等を備え、通信ネットワークＮＴに接続された各装置との間のデータ送受信を制御する。
〔診断用コンソール３の構成〕
診断用コンソール３は、撮影用コンソール２から動態画像を取得し、取得した動態画像に解析処理を施して解析結果画像を表示する動態解析装置である。
診断用コンソール３は、図１に示すように、制御部３１、記憶部３２、操作部３３、表示部３４、通信部３５を備えて構成され、各部はバス３６により接続されている。
診断用コンソール３は、撮影用コンソール２から動態画像を取得し、取得した動態画像に解析処理を施して解析結果画像を表示する動態解析装置である。
診断用コンソール３は、図１に示すように、制御部３１、記憶部３２、操作部３３、表示部３４、通信部３５を備えて構成され、各部はバス３６により接続されている。
制御部３１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等により構成される。制御部３１のＣＰＵは、操作部３３の操作に応じて、記憶部３２に記憶されているシステムプログラムや、各種処理プログラムを読み出してＲＡＭ内に展開し、展開されたプログラムに従って、動態解析処理を始めとする各種処理を実行し、診断用コンソール３の各部の動作を集中制御する。制御部３１は、算出手段、抽出手段、解析手段として機能する。
記憶部３２は、不揮発性の半導体メモリーやハードディスク等により構成される。記憶部３２は、制御部３１で動態解析処理を実行するためのプログラムを始めとする各種プログラムやプログラムによる処理の実行に必要なパラメーター、或いは処理結果等のデータを記憶する。これらの各種プログラムは、読取可能なプログラムコードの形態で格納され、制御部３１は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。
また、記憶部３２には、過去に撮影された動態画像が識別ＩＤ、患者情報（例えば、患者ＩＤ、患者（被検者）の氏名、身長、体重、年齢、性別等）、検査情報（例えば、検査ＩＤ、検査日、被写体部位（ここでは、胸部）、診断対象の機能（換気又は血流）等）に対応付けて記憶されている。
操作部３３は、カーソルキー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、ユーザーによるキーボードに対するキー操作やマウス操作により入力された指示信号を制御部３１に出力する。また、操作部３３は、表示部３４の表示画面にタッチパネルを備えても良く、この場合、タッチパネルを介して入力された指示信号を制御部３１に出力する。
表示部３４は、ＬＣＤやＣＲＴ等のモニターにより構成され、制御部３１から入力される表示信号の指示に従って、各種表示を行う。
通信部３５は、ＬＡＮアダプターやモデムやＴＡ等を備え、通信ネットワークＮＴに接続された各装置との間のデータ送受信を制御する。
〔動態解析システム１００の動作〕
次に、本実施形態における上記動態解析システム１００の動作について説明する。
次に、本実施形態における上記動態解析システム１００の動作について説明する。
（撮影装置１、撮影用コンソール２の動作）
まず、撮影装置１、撮影用コンソール２による撮影動作について説明する。
図２に、撮影用コンソール２の制御部２１において実行される撮影制御処理を示す。撮影制御処理は、制御部２１と記憶部２２に記憶されているプログラムとの協働により実行される。
まず、撮影装置１、撮影用コンソール２による撮影動作について説明する。
図２に、撮影用コンソール２の制御部２１において実行される撮影制御処理を示す。撮影制御処理は、制御部２１と記憶部２２に記憶されているプログラムとの協働により実行される。
まず、撮影実施者により撮影用コンソール２の操作部２３が操作され、被検者（被写体Ｍ）の患者情報、検査情報の入力が行われる（ステップＳ１）。
次いで、放射線照射条件が記憶部２２から読み出されて放射線照射制御装置１２に設定されるとともに、画像読取条件が記憶部２２から読み出されて読取制御装置１４に設定される（ステップＳ２）。
次いで、操作部２３の操作による放射線照射の指示が待機される（ステップＳ３）。ここで、撮影実施者は、被写体Ｍを放射線源１１と放射線検出部１３の間に配置してポジショニングを行う。また、被検者に対し、呼吸（安静呼吸、深呼吸、息止め等）の指示を行う。本実施形態では、安静呼吸の指示を行う。撮影準備が整った時点で、操作部２３を操作して放射線照射指示を入力する。
操作部２３により放射線照射指示が入力されると（ステップＳ３；ＹＥＳ）、放射線照射制御装置１２及び読取制御装置１４に撮影開始指示が出力され、動態撮影が開始される（ステップＳ４）。即ち、放射線照射制御装置１２に設定されたパルス間隔で放射線源１１により放射線が照射され、放射線検出部１３によりフレーム画像が取得される。
予め定められたフレーム数の撮影が終了すると、制御部２１により放射線照射制御装置１２及び読取制御装置１４に撮影終了の指示が出力され、撮影動作が停止される。撮影されるフレーム数は、少なくとも１呼吸サイクルが撮影できる枚数である。
撮影により取得されたフレーム画像は順次撮影用コンソール２に入力され、撮影順を示す番号（フレーム番号）と対応付けて記憶部２２に記憶されるとともに（ステップＳ５）、表示部２４に表示される（ステップＳ６）。撮影実施者は、表示された動態画像によりポジショニング等を確認し、撮影により診断に適した画像が取得された（撮影ＯＫ）か、再撮影が必要（撮影ＮＧ）か、を判断する。そして、操作部２３を操作して、判断結果を入力する。
操作部２３の所定の操作により撮影ＯＫを示す判断結果が入力されると（ステップＳ７；ＹＥＳ）、動態撮影で取得された一連のフレーム画像のそれぞれに、動態画像を識別するための識別ＩＤや、患者情報、検査情報、放射線照射条件、画像読取条件、撮影順を示す番号（フレーム番号）等の情報が付帯され（例えば、ＤＩＣＯＭ形式で画像データのヘッダ領域に書き込まれ）、通信部２５を介して診断用コンソール３に送信される（ステップＳ８）。そして、本処理は終了する。一方、操作部２３の所定の操作により撮影ＮＧを示す判断結果が入力されると（ステップＳ７；ＮＯ）、記憶部２２に記憶された一連のフレーム画像が削除され（ステップＳ９）、本処理は終了する。この場合、再撮影が必要となる。
（診断用コンソール３の動作）
次に、診断用コンソール３における動作について説明する。
診断用コンソール３においては、通信部３５を介して撮影用コンソール２から一連のフレーム画像が受信されると、制御部３１と記憶部３２に記憶されているプログラムとの協働により図３に示す動態解析処理が実行される。
次に、診断用コンソール３における動作について説明する。
診断用コンソール３においては、通信部３５を介して撮影用コンソール２から一連のフレーム画像が受信されると、制御部３１と記憶部３２に記憶されているプログラムとの協働により図３に示す動態解析処理が実行される。
以下、図３を参照して動態解析処理の流れについて説明する。
まず、受信した動態画像と比較する過去の動態画像が選択される（ステップＳ１１）。
ステップＳ１１においては、例えば、記憶部３２に記憶されている過去の動態画像の一覧が表示部３４に表示され、表示された動態画像の中からユーザーが所望する動態画像を操作部３３により選択する。なお、過去の動態画像は、同一被検者についての過去の動態画像であってもよいし、他の被検者の同一部位（例えば胸部）の動態画像であってもよい。また、受信した動態画像を現在の動態画像と呼ぶ。過去の動態画像においては、通信ネットワークＮＴを介して接続されている図示しない画像サーバーから、診断用コンソール３へ、動態画像データを転送する構成であってもよい。
まず、受信した動態画像と比較する過去の動態画像が選択される（ステップＳ１１）。
ステップＳ１１においては、例えば、記憶部３２に記憶されている過去の動態画像の一覧が表示部３４に表示され、表示された動態画像の中からユーザーが所望する動態画像を操作部３３により選択する。なお、過去の動態画像は、同一被検者についての過去の動態画像であってもよいし、他の被検者の同一部位（例えば胸部）の動態画像であってもよい。また、受信した動態画像を現在の動態画像と呼ぶ。過去の動態画像においては、通信ネットワークＮＴを介して接続されている図示しない画像サーバーから、診断用コンソール３へ、動態画像データを転送する構成であってもよい。
次いで、現在の動態画像と過去の動態画像のそれぞれの各フレーム画像について被写体の動作状態を表す評価値が算出され、２つの動態画像から評価値が所定の値となるフレーム画像が抽出される（ステップＳ１２）。
診断対象の機能が換気である場合、ステップＳ１２においては、例えば、比較する２つの動態画像のそれぞれにおいて、まず基準フレーム画像（例えば、安静呼気位のフレーム画像）を特定し、基準フレーム画像からの肺野拡大率を、呼吸状態を表す評価値として算出し、算出した評価値が所定の値（例えば、１倍と１．１倍）のフレーム画像を各動態画像から抽出する。これにより、２つの動態画像から同一の呼吸状態の（肺野の拡大率が同じ状態の）フレーム画像（例えば、基準フレーム画像からの肺野拡大率が１倍と１．１倍のフレーム画像）を抽出することができる。
ここで、各フレーム画像の肺野拡大率は、例えば、各フレーム画像から肺野領域を抽出し、抽出した肺野領域の面積を基準フレーム画像の面積で除算することにより求めることができる。または、各フレーム画像から肺尖と横隔膜の距離を算出し、算出した肺尖と横隔膜の距離を基準フレーム画像から算出した肺尖と横隔膜の距離で除算することにより求めることとしてもよい。
なお、上記の所定の値は、例えば、安静呼気位のフレーム画像（最も肺野領域の面積が小さいフレーム画像又は、最も肺尖と横隔膜の距離が小さいフレーム画像）を基準フレーム画像とし、当該基準フレーム画像に対して、肺野領域の面積又は肺尖と横隔膜の距離が等しくなる上記肺野拡大率（１倍）を所定の値の一つとし、２つの動態画像の、最も肺野領域の面積又は肺尖と横隔膜の距離が大きいフレーム画像における上記肺野拡大率のうち小さい方をもう一つの所定の値とする。
なお、上記の所定の値は、例えば、安静呼気位のフレーム画像（最も肺野領域の面積が小さいフレーム画像又は、最も肺尖と横隔膜の距離が小さいフレーム画像）を基準フレーム画像とし、当該基準フレーム画像に対して、肺野領域の面積又は肺尖と横隔膜の距離が等しくなる上記肺野拡大率（１倍）を所定の値の一つとし、２つの動態画像の、最も肺野領域の面積又は肺尖と横隔膜の距離が大きいフレーム画像における上記肺野拡大率のうち小さい方をもう一つの所定の値とする。
肺野領域の抽出方法は何れの方法を用いてもよい。例えば、フレーム画像の各画素の信号値（濃度値）のヒストグラムから判別分析によって閾値を求め、この閾値より高信号の領域を肺野領域候補として１次抽出する。次いで、１次抽出された肺野領域候補の境界付近でエッジ検出を行い、境界付近の小領域でエッジが最大となる点を境界に沿って抽出すれば肺野領域の境界を抽出することができる。肺野領域の面積は、例えば、肺野領域内の画素数をカウントすることにより求めることができる。肺尖と横隔膜との距離は、肺野領域を抽出し、抽出した肺野領域に基づいて肺尖と横隔膜の位置を特定し、特定した肺尖と横隔膜の垂直位置の差を算出することにより求めることができる。肺尖の位置は、例えば、肺野領域の最上端の位置と予め定義しておき、肺野領域における垂直方向の最も上方にある位置を肺尖の位置として特定することができる。横隔膜の位置は、横隔膜のカーブの垂直方向の平均位置と予め定義しておき、肺野領域の下部の輪郭を横隔膜として抽出し、その垂直方向の平均位置を求め、求めた位置を横隔膜の位置として特定することができる。
あるいは、診断対象の機能が換気である場合、ステップＳ１２においては、例えば、比較する２つの動態画像の各フレーム画像において、横隔膜と所定の肋骨（例えば、第８肋骨、第１０肋骨のそれぞれ）との重なり度合いを示す指標値を呼吸状態を表す評価値として算出し、算出した評価値が最大の値となるフレーム画像を各動態画像から抽出してもよい。横隔膜と所定の肋骨が重なっている（横隔膜と重なっている肋骨が同じ）場合、同一被検者間のみならず異なる被検者間においても呼吸状態が同じであると考えられるため、この手法により２つの動態画像から同一の呼吸状態のフレーム画像を抽出することができる。または、比較する２つの動態画像の各フレーム画像について、横隔膜に重なっている肋骨(横隔膜との重なり度合いが最大の肋骨)の肋骨番号を呼吸状態を表す評価値として算出し、横隔膜に重なっている肋骨が所定の肋骨番号（例えば、第８肋骨、第１０肋骨のそれぞれ）であるフレーム画像をそれぞれ抽出することとしてもよい。
なお、所定の肋骨（肋骨番号）としては、例えば、呼吸における安静呼気位のときに横隔膜が重なる肋骨、及び安静吸気位のときに横隔膜が重なる肋骨（肋骨番号）とする。この所定の肋骨（肋骨番号）は、経験的もしくは実験的に予め求められたものを用いる。
なお、所定の肋骨（肋骨番号）としては、例えば、呼吸における安静呼気位のときに横隔膜が重なる肋骨、及び安静吸気位のときに横隔膜が重なる肋骨（肋骨番号）とする。この所定の肋骨（肋骨番号）は、経験的もしくは実験的に予め求められたものを用いる。
あるいは、横隔膜と所定の肋骨との重なり度合いと同様に、所定の肺血管又は所定の肺血管の分岐箇所と所定の肋骨（例えば、第Ｍ肋骨、第Ｎ肋骨（Ｍ、Ｎは１以上１２以下）のそれぞれ）との重なり度合いを示す指標値を呼吸状態を表す評価値として算出し、算出した評価値が最大値となるフレーム画像を各動態画像から抽出してもよい。所定の肺血管又は所定の肺血管の分岐箇所と所定の肋骨との重なり度合いを示す指標値は、所定の肺血管又は所定の肺血管の分岐箇所と肋骨が重なっている領域の画素数をカウントすることで求めることができる。または、横隔膜に重なっている肋骨の肋骨番号と同様に、所定の肺血管又は所定の肺血管の分岐箇所に重なっている（交差している）肋骨の肋骨番号を呼吸状態を表す評価値として算出し、所定の肺血管又は所定の肺血管の分岐箇所に重なっている（交差している）肋骨が所定の肋骨番号（例えば、第Ｍ肋骨、第Ｎ肋骨のそれぞれ）であるフレーム画像をそれぞれ抽出することとしてもよい。このように、肺野内の構造物の重なり具合から呼吸状態を算出することにより、同一被検者間での経過観察においてそれぞれの動態画像撮影時に呼吸方法(呼吸の深さ)が異なる場合、もしくは異なる被検者間を比較する場合に、同一の呼吸状態のフレーム画像を抽出することができる。
ここで、各フレーム画像からの肋骨の認識は、例えば、米国特許出願公開第２０１４／００７９３０９号明細書に記載のように、例えば、予め用意した肋骨テンプレート、鎖骨テンプレートとのテンプレートマッチングや、エッジ検出後にカーブフィッティング関数を当てはめる等の手法により行うことができる。また、肋骨や鎖骨等の骨の構造の前知識に基づき、位置、形状、サイズ、濃度勾配、方向、等の特徴をもとに、認識した骨部領域に誤りがないか精査を行い、過剰抽出されている部分を判別して骨部領域から取り除くこととしてもよい。また、横隔膜と所定の肋骨との重なり度合いを示す指標値は、横隔膜と肋骨が重なっている領域の画素数をカウントすることで求めることができる。
あるいは、診断対象の機能が換気である場合、ステップＳ１２においては、例えば、比較する２つの動態画像のそれぞれから、肺野のサイズを表す指標を身体のサイズを表す指標で正規化した値を呼吸状態を表す評価値として算出し、算出した値が所定の値となるフレーム画像を各動態画像から抽出することとしてもよい。これにより、２つの動態画像から、呼吸状態を算出する際に異なる被検者間においても身体のサイズの差異の影響を取り除くことができ、同一の呼吸状態のフレーム画像を抽出することができる。ここで、肺野のサイズを表す指標は、例えば、肺野面積又は肺尖と横隔膜の距離が挙げられる。身体のサイズを表す指標は、例えば、身長、体重、ＢＭＩ等が挙げられる。
あるいは、診断対象の機能が換気である場合、ステップＳ１２においては、例えば、比較する２つの動態画像の各フレーム画像について、まず、横隔膜に重なっている肋骨(横隔膜との重なり度合いが最大の肋骨)の肋骨番号（または、横隔膜と所定の肋骨との重なり度合いを示す指標値）を算出し、横隔膜に重なっている肋骨が所定の肋骨番号（例えば、第８肋骨）であるフレーム画像（または、横隔膜と所定の肋骨との重なり度合いを示す指標値が最大の値であるフレーム画像）を基準フレーム画像として抽出し、各フレーム画像における基準フレーム画像からの肺野拡大率を呼吸状態を表す評価値として算出し、上記の基準フレーム画像と、算出した評価値が所定の値（例えば、１．１倍）のフレーム画像を解析に用いるフレーム画像として抽出することとしてもよい。
また、診断対象の機能が血流である場合、ステップＳ１２においては、例えば、比較する２つの動態画像の各フレーム画像において、基準フレーム画像（例えば、心臓又は所定の肺血管が最も収縮したフレーム画像）を特定し、基準フレーム画像からの心臓拡大率又は所定の肺血管の拡大率（肺血管拡大率と呼ぶ）を拍動状態を表す評価値として算出し、算出した評価値が所定の値（例えば、１倍と１．１倍）のフレーム画像を各動態画像から抽出する。これにより、２つの動態画像から同一の拍動状態のフレーム画像（例えば、基準フレーム画像からの心臓拡大率又は肺血管拡大率が１倍と１．１倍のフレーム画像）を抽出することができる。
なお、上記の所定の値は、例えば、最も心臓領域の面積が小さい（又は、最も所定の肺血管の幅が狭い）フレーム画像を基準フレーム画像として、当該基準フレーム画像に対して、心臓の面積（又は、所定の肺血管の幅）が等しくなるような上記心臓拡大率（又は、肺血管拡大率）（１倍）を所定の値の一つとし、２つの動態画像の、最も心臓領域の面積（又は、所定の肺血管の幅）が大きいフレーム画像における上記心臓拡大率(又は、肺血管拡大率)のうち小さい方をもう一つの所定の値とする。
なお、上記の所定の値は、例えば、最も心臓領域の面積が小さい（又は、最も所定の肺血管の幅が狭い）フレーム画像を基準フレーム画像として、当該基準フレーム画像に対して、心臓の面積（又は、所定の肺血管の幅）が等しくなるような上記心臓拡大率（又は、肺血管拡大率）（１倍）を所定の値の一つとし、２つの動態画像の、最も心臓領域の面積（又は、所定の肺血管の幅）が大きいフレーム画像における上記心臓拡大率(又は、肺血管拡大率)のうち小さい方をもう一つの所定の値とする。
ここで、各フレーム画像の心臓拡大率は、例えば、各フレーム画像から心臓領域を抽出し、抽出した心臓領域の面積（又は心臓領域の横幅）を基準フレーム画像の心臓領域の面積（又は心臓領域の横幅）で除算することにより求めることができる。
心臓領域の抽出方法は何れの方法を用いてもよい。例えば、各フレーム画像において抽出した肺野領域の外接矩形領域から探索領域を限定し、探索領域の各画素の信号値から濃度ヒストグラムを作成し、判別分析法等によって閾値を求め、閾値より低信号の領域を心臓の候補領域として抽出する。次いで、候補領域内でエッジ検出を行い、所定の大きさ以上の微分値の極大値を追跡することで、心臓領域の輪郭線を抽出する。このとき、背景若しくは心臓内部のエッジを追跡しないように、近似的心臓領域の形状をもとに輪郭エッジ点の探索領域を限定する。そして、抽出された心臓領域の輪郭線に対して、心臓輪郭線テンプレートでテンプレートマッチングを行い、相関値が最大となる位置でのテンプレート領域を心臓領域として認識する。
心臓領域の抽出方法は何れの方法を用いてもよい。例えば、各フレーム画像において抽出した肺野領域の外接矩形領域から探索領域を限定し、探索領域の各画素の信号値から濃度ヒストグラムを作成し、判別分析法等によって閾値を求め、閾値より低信号の領域を心臓の候補領域として抽出する。次いで、候補領域内でエッジ検出を行い、所定の大きさ以上の微分値の極大値を追跡することで、心臓領域の輪郭線を抽出する。このとき、背景若しくは心臓内部のエッジを追跡しないように、近似的心臓領域の形状をもとに輪郭エッジ点の探索領域を限定する。そして、抽出された心臓領域の輪郭線に対して、心臓輪郭線テンプレートでテンプレートマッチングを行い、相関値が最大となる位置でのテンプレート領域を心臓領域として認識する。
また、各フレーム画像の所定の肺血管の拡大率は、例えば、各フレーム画像から所定の肺血管の領域を抽出し、抽出した肺血管の幅を基準フレーム画像の肺血管の幅で除算することにより求めることができる。
所定の肺血管としては、例えば、大動脈弓、肺動脈等を用いることができる。大動脈弓は、心臓の左心室から全身に血液を送り出す動脈の本幹であり、肺動脈は、右心室から肺へ血液を送り出す動脈であり、何れの動きも心臓の拍動を顕著に示すものである。
大動脈弓や肺動脈の抽出方法は何れの方法を用いてもよい。例えば、大動脈弓は、各フレーム画像からエッジを抽出した上で、大動脈弓陰影のテンプレートを用いてテンプレートマッチングすることで、その位置を認識することができる。肺動脈は、大動脈弓と同様、各フレーム画像からエッジを抽出した上で、この太い動脈の陰影のテンプレートを用いてテンプレートマッチングをすることで、その位置を認識することができる。
所定の肺血管としては、例えば、大動脈弓、肺動脈等を用いることができる。大動脈弓は、心臓の左心室から全身に血液を送り出す動脈の本幹であり、肺動脈は、右心室から肺へ血液を送り出す動脈であり、何れの動きも心臓の拍動を顕著に示すものである。
大動脈弓や肺動脈の抽出方法は何れの方法を用いてもよい。例えば、大動脈弓は、各フレーム画像からエッジを抽出した上で、大動脈弓陰影のテンプレートを用いてテンプレートマッチングすることで、その位置を認識することができる。肺動脈は、大動脈弓と同様、各フレーム画像からエッジを抽出した上で、この太い動脈の陰影のテンプレートを用いてテンプレートマッチングをすることで、その位置を認識することができる。
あるいは、診断対象の機能が血流である場合、ステップＳ１２においては、例えば、比較する２つの動態画像のそれぞれから、心臓のサイズ又は肺血管のサイズを表す指標を身体のサイズを表す指標で正規化した値を拍動状態を表す評価値として算出し、算出した値が所定の値となるフレーム画像を各動態画像から抽出することで、２つの動態画像から同一の拍動状態のフレーム画像を抽出してもよい。これにより、２つの動態画像から、拍動状態を算出する際に異なる被検者間においても身体のサイズの差異の影響を取り除くことができ、同一の拍動状態のフレーム画像を抽出することができる。ここで、心臓のサイズを表す指標は、例えば、心臓領域の面積又は心臓幅が挙げられる。肺血管のサイズを表す指標は、例えば、大動脈弓付近における大動脈の血管幅又は肺門付近の肺動脈の血管幅が挙げられる。身体のサイズを表す指標は、例えば、身長、体重、ＢＭＩ等が挙げられる。
次いで、ステップＳ１２で抽出されたフレーム画像を用いて各動態画像に解析処理が行われ、各動態画像の解析結果画像が生成される（ステップＳ１３）。
例えば、ステップＳ１３においては、まず、フィルタリング処理が行われる。例えば、診断対象の機能が換気である場合、各動態画像において、画素毎に、信号値（濃度値）の時間変化を示す濃度波形が生成され、生成された濃度波形が時間方向のローパスフィルター（例えば、カットオフ周波数０．８５Ｈｚ）によりフィルタリングされる。これにより、肺血流等による高周波成分を除去して肺換気の信号成分の濃度波形を取得することができる。また、診断対象の機能が血流である場合、各動態画像において、画素毎に、信号値（濃度値）の時間変化を示す濃度波形が生成され、生成された濃度波形が時間方向のハイパスフィルター（例えば、カットオフ周波数０．８０Ｈｚ）によりフィルタリングされる。これにより、換気等による低周波成分を除去して肺血流の信号成分の濃度波形を取得することができる。なお、各動態画像において、複数画素からなる小領域毎に、小領域内の信号値の代表値（例えば、平均値、中央値、最大値等）を算出し、算出した代表値の濃度波形を生成して時間方向のフィルタリング処理を施すこととしてもよい。
次いで、フィルタリングされた各動態画像において、抽出されたフレーム画像間における各画素の濃度値の比の値（濃度比）が算出され、各画素がフレーム画像間における濃度比を表す解析結果画像が生成される。
例えば、ステップＳ１３においては、まず、フィルタリング処理が行われる。例えば、診断対象の機能が換気である場合、各動態画像において、画素毎に、信号値（濃度値）の時間変化を示す濃度波形が生成され、生成された濃度波形が時間方向のローパスフィルター（例えば、カットオフ周波数０．８５Ｈｚ）によりフィルタリングされる。これにより、肺血流等による高周波成分を除去して肺換気の信号成分の濃度波形を取得することができる。また、診断対象の機能が血流である場合、各動態画像において、画素毎に、信号値（濃度値）の時間変化を示す濃度波形が生成され、生成された濃度波形が時間方向のハイパスフィルター（例えば、カットオフ周波数０．８０Ｈｚ）によりフィルタリングされる。これにより、換気等による低周波成分を除去して肺血流の信号成分の濃度波形を取得することができる。なお、各動態画像において、複数画素からなる小領域毎に、小領域内の信号値の代表値（例えば、平均値、中央値、最大値等）を算出し、算出した代表値の濃度波形を生成して時間方向のフィルタリング処理を施すこととしてもよい。
次いで、フィルタリングされた各動態画像において、抽出されたフレーム画像間における各画素の濃度値の比の値（濃度比）が算出され、各画素がフレーム画像間における濃度比を表す解析結果画像が生成される。
そして、各動態画像の解析結果画像が表示部３４に表示され（ステップＳ１４）、動態解析処理は終了する。
ステップＳ１４においては、例えば、各動態画像の解析結果画像の各画素に信号値に応じた色を付して並べて表示される。
ステップＳ１４においては、例えば、各動態画像の解析結果画像の各画素に信号値に応じた色を付して並べて表示される。
ここで、例えば、換気解析において、比較する２つの動態画像における安静呼気位のフレーム画像と安静吸気位のフレーム画像の各画素の濃度比を算出して解析結果画像として表示した場合、異なる被検者の場合はもちろんのこと、同一被検者であっても、２つの動態画像の撮影時の安静呼気位及び安静吸気位における呼吸状態を揃えることは難しく、両者の濃度比の差異が換気機能の差異によるものか呼吸状態の差異によるものかを識別することは難しい。本実施形態では、肺野拡大率が同じフレーム画像、横隔膜、所定の肺血管もしくは所定の肺血管の分岐箇所と肋骨との位置関係が同じフレーム画像、又は肺野サイズを表す指標を身体のサイズを表す指標で正規化した値が同じフレーム画像を２つの動態画像から抽出して濃度比を算出するので、同一被検者だけでなく、異なる被検者の動態画像を比較する場合であっても、同じ呼吸状態のフレーム画像を用いて解析を行うことができ、２つの動態画像における呼吸状態の違いによる影響のない、精度の良い換気機能の解析結果をユーザーに提供することができる。ユーザーは、２つの動態画像における肺野内の換気機能の差異、とりわけ局所の換気機能の差異を容易に識別することが可能となる。
また、例えば、血流解析において、比較する２つの動態画像における心臓（又は所定の肺血管）が最も収縮したフレーム画像と最も拡大したフレーム画像の各画素の濃度比を算出して解析結果画像として表示した場合、異なる被検者の場合はもちろんのこと、同一被検者であっても、２つの動態画像の撮影時の拍動状態を揃えることは難しく、両者の濃度比の差異が血流機能の差異によるものか拍動状態の差異によるものかを識別することは難しい。本実施形態では、心臓（又は所定の肺血管）の拡大率が同じフレーム画像、又は心臓サイズ（所定の肺血管のサイズ）を表す指標を身体のサイズを表す指標で正規化した値が同じフレーム画像を２つの動態画像から抽出して濃度比を算出するので、同一被検者だけでなく、異なる被検者の動態画像を比較する場合であっても、同じ拍動状態のフレーム画像を用いて解析を行うことができ、２つの動態画像における拍動状態の違いによる影響のない、精度の良い血流機能の解析結果をユーザーに提供することができる。ユーザーは、２つの動態画像における肺野内の血流機能の差異、とりわけ局所の血流機能の差異を容易に識別することが可能となる。
なお、診断対象の種類が換気の場合には、呼吸状態の差異も有効な診断情報となり得るため、例えば、安静呼気位と安静吸気位のフレーム画像の各画素の濃度比を算出することにより得られた解析結果画像と、上述の呼吸状態が同一のフレーム画像を用いて算出した解析結果画像とを並べて表示部３４に表示することとしてもよい。診断対象の種類が血流の場合には、拍動状態の差異も有効な診断情報となり得るため、心臓（又は所定の肺血管）が最小に収縮したときのフレーム画像と最大に拡張したときのフレーム画像の各画素の濃度比を算出することにより得られた解析結果画像と、上述の拍動状態が同一のフレーム画像を用いて算出した解析結果画像とを並べて表示部３４に表示することとしてもよい。
以上、本発明の実施形態について説明したが、上記実施形態における記述内容は本発明の好適な一例であり、これに限定されるものではない。
例えば、上記実施形態においては、動作状態（呼吸状態や拍動状態）の違いによる解析結果への影響を除去するために、２つの動態画像から動作状態が同じフレーム画像を抽出し、抽出したフレーム画像を用いて動態解析することで、動作状態の違いによる影響のない解析結果画像を得ることとして説明したが、解析結果画像の濃度比を表示する際の表示色により動作状態の差異による影響を除去することとしてもよい。例えば、安静呼吸における安静吸気位と安静呼気位の肺野拡大率（最大の肺野拡大率）が１．１倍の動態画像Ａと１．２倍の動態画像Ｂがあった場合、動態画像Ａの１．１倍と動態画像Ｂの１．２倍における濃度比が同一の色付けとなるように、動態画像毎に濃度比と色付けの対応関係を変えて、色付けした解析結果画像を出力（表示）することとしてもよい。例えば、色付けは、動態画像毎に定めた濃度比と色の対応関係に従い、濃度比の値に応じて彩度、明度、色相を変化させる。
また、上記実施形態においては、２つの動態画像を比較する場合を例にとり説明したが、比較する動態画像の数は、特に限定されない。
また、上記実施形態においては、動態解析処理において、フレーム画像間の濃度比を算出することとしたが、これは一例であり、特に限定されるものではない。
また、上記実施形態においては、安静呼吸下で撮影された動態画像を解析する場合について説明したが、本発明は、深呼吸下で撮影された動態画像を解析する場合にも適用可能である。
また、例えば、上記の説明では、本発明に係るプログラムのコンピュータ読み取り可能な媒体としてハードディスクや半導体の不揮発性メモリー等を使用した例を開示したが、この例に限定されない。その他のコンピュータ読み取り可能な媒体として、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することが可能である。また、本発明に係るプログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウエーブ（搬送波）も適用される。
その他、動態解析システムを構成する各装置の細部構成及び細部動作に関しても、本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。
１００ 動態解析システム
１ 撮影装置
１１ 放射線源
１２ 放射線照射制御装置
１３ 放射線検出部
１４ 読取制御装置
２ 撮影用コンソール
２１ 制御部
２２ 記憶部
２３ 操作部
２４ 表示部
２５ 通信部
２６ バス
３ 診断用コンソール
３１ 制御部
３２ 記憶部
３３ 操作部
３４ 表示部
３５ 通信部
３６ バス
１ 撮影装置
１１ 放射線源
１２ 放射線照射制御装置
１３ 放射線検出部
１４ 読取制御装置
２ 撮影用コンソール
２１ 制御部
２２ 記憶部
２３ 操作部
２４ 表示部
２５ 通信部
２６ バス
３ 診断用コンソール
３１ 制御部
３２ 記憶部
３３ 操作部
３４ 表示部
３５ 通信部
３６ バス
Claims (8)
- 第１の被写体の動態を放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像を含む第１の動態画像のフレーム画像から前記第１の被写体の動作状態を表す第１の評価値を算出し、第２の被写体の動態を放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像を含む第２の動態画像のフレーム画像から前記第２の被写体の動作状態を表す第２の評価値を算出する算出手段と、
前記第１の動態画像から、前記第１の評価値が所定の値である第１のフレーム画像を抽出し、前記第２の動態画像から、前記第２の評価値が前記所定の値である第２のフレーム画像を抽出する抽出手段と、
前記第１のフレーム画像及び前記第２のフレーム画像を用いて、前記第１の動態画像及び前記第２の動態画像を解析処理する解析手段と、
を備え、
前記第１の評価値と前記第２の評価値のそれぞれは、複数の構造物間の重なり度合いである動態解析装置。 - 前記第１の被写体と前記第２の被写体は同一被検者である請求項１に記載の動態解析装置。
- 前記算出手段は、前記第１の動態画像の複数フレームの各々の前記第１の評価値を算出し、前記第２の動態画像の複数フレームの各々の前記第２の評価値を算出する、請求項１又は２に記載の動態解析装置。
- 前記動態画像は、胸部動態画像であり、
前記第１の評価値は、前記第１の動態画像のフレーム画像における横隔膜、所定の肺血管、又は所定の肺血管の分岐箇所のいずれかと、複数の肋骨のうち第Ｎ肋骨（１≦Ｎ≦１２）との重なり度合いを示し、前記第２の評価値は、前記第２の動態画像のフレーム画像における横隔膜、所定の肺血管、又は所定の肺血管の分岐箇所のいずれかと、複数の肋骨のうち第Ｎ肋骨（１≦Ｎ≦１２）との重なり度合いを示す請求項１〜３のいずれか一項に記載の動態解析装置。 - 前記第２の動態画像は、前記第１の動態画像と同じ被検者を放射線撮影することにより得られた、前記第１の動態画像よりも過去の動態画像であり、
前記第１の動態画像と比較する対象として、前記第２の動態画像を選択する選択手段を備える請求項１〜４のいずれか一項に記載の動態解析装置。 - 第１の被写体の動態を放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像を含む第１の動態画像及び第２の被写体の動態を放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像を含む第２の動態画像を取得する取得手段と、
前記第１の動態画像のフレーム画像から前記第１の被写体の動作状態を表す第１の評価値を算出し、前記第２の動態画像のフレーム画像から前記第２の被写体の動作状態を表す第２の評価値を算出する算出手段と、
前記第１の動態画像から、前記第１の評価値が所定の値である第１のフレーム画像を抽出し、前記第２の動態画像から、前記第２の評価値が前記所定の値である第２のフレーム画像を抽出する抽出手段と、
前記第１のフレーム画像及び前記第２のフレーム画像を用いて、前記第１の動態画像及び前記第２の動態画像を解析処理する解析手段と、
を備え、
前記第１の評価値と前記第２の評価値のそれぞれは、複数の構造物間の重なり度合いである動態解析システム。 - コンピューターに、
第１の被写体の動態を放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像を含む第１の動態画像のフレーム画像から前記第１の被写体の動作状態を表す第１の評価値を算出し、第２の被写体の動態を放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像を含む第２の動態画像のフレーム画像から前記第２の被写体の動作状態を表す第２の評価値を算出する処理と、
前記第１の動態画像から、前記第１の評価値が所定の値である第１のフレーム画像を抽出し、前記第２の動態画像から、前記第２の評価値が前記所定の値である第２のフレーム画像を抽出する処理と、
前記第１のフレーム画像及び前記第２のフレーム画像を用いて、前記第１の動態画像及び前記第２の動態画像を解析処理する処理と、
を実行させる動態解析プログラムであって、
前記第１の評価値と前記第２の評価値のそれぞれは、複数の構造物間の重なり度合いである動態解析プログラム。 - 第１の被写体の動態を放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像を含む第１の動態画像のフレーム画像から前記第１の被写体の動作状態を表す第１の評価値を算出し、第２の被写体の動態を放射線撮影することにより得られた複数のフレーム画像を含む第２の動態画像のフレーム画像から前記第２の被写体の動作状態を表す第２の評価値を算出する工程と、
前記第１の動態画像から、前記第１の評価値が所定の値である第１のフレーム画像を抽出し、前記第２の動態画像から、前記第２の評価値が前記所定の値である第２のフレーム画像を抽出する工程と、
前記第１のフレーム画像及び前記第２のフレーム画像を用いて、前記第１の動態画像及び前記第２の動態画像を解析処理する工程と、
を備え、
前記第１の評価値と前記第２の評価値のそれぞれは、複数の構造物間の重なり度合いである動態解析方法。
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