JP6971598B2 - Ｘ線診断装置、画像処理装置及び画像処理プログラム - Google Patents

Ｘ線診断装置、画像処理装置及び画像処理プログラム Download PDF

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Description

本発明の実施形態は、Ｘ線診断装置、画像処理装置及び画像処理プログラムに関する。
従来、第１の撮像系と第２の撮像系とを備えたＸ線診断装置がある。このようなＸ線診断装置では、３次元ロードマップ画像を生成する際に、例えば、第１の撮像系から撮像されたＤＳＡ画像と第２の撮像系から撮像されたＤＳＡ画像とから３次元血管画像を簡易的に再構成する方法が知られている。
特開２０１６−１０１３６４号公報
本発明が解決しようとする課題は、３次元画像データを簡易に再構成することができるＸ線診断装置、画像処理装置及び画像処理プログラムを提供することである。
実施形態のＸ線診断装置は、取得部と、同定部と、再構成部とを備える。取得部は、第１の方向及び第２の方向において時系列に生成された造影画像と非造影画像との差分画像であって、第１の方向から照射されるＸ線に基づく第１の差分画像、及び、第２の方向から照射されるＸ線に基づく第２の差分画像を取得する。同定部は、前記第１の差分画像上の対象点に対応する前記第２の差分画像上の対応点を、前記対象点に対応するエピポーララインと前記対象点の血流情報とを用いて同定する。再構成部は、前記対象点及び前記対応点の情報を用いて、３次元の血管画像を再構成する。
図１は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置の構成例を示すブロック図である。 図２は、従来技術を説明するための図である。 図３は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置による処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図４は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置によるＤＳＡ画像生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図５は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置による対応関係同定処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図６は、第１の実施形態を説明するための図（１）である。 図７Ａは、第１の実施形態を説明するための図（２）である。 図７Ｂは、第１の実施形態を説明するための図（３）である。 図８は、第１の実施形態の変形例に係るＸ線診断装置による対応関係同定処理の手順の一例を示すフローチャートである。
以下、図面を参照して、実施形態に係るＸ線診断装置、画像処理装置及び画像処理プログラムを説明する。なお、実施形態は、以下の実施形態に限られるものではない。また、一つの実施形態に記載した内容は、原則として他の実施形態にも同様に適用される。
（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態に係るＸ線診断装置の構成について説明する。図１は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１の構成例を示すブロック図である。なお、Ｘ線診断装置１に、被検体Ｐ（例えば、人体）は含まれない。また、図１に示す構成は一例に過ぎない。例えば、図１に例示する各部は、適宜統合若しくは分離して構成されてもよい。
図１に示すように、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１は、Ｘ線撮像機構１０と、画像処理装置１００とを有する。Ｘ線撮像機構１０は、第１の撮像系と、第２の撮像系とを備えるバイプレーン撮像機構である。第１の撮像系は、Ｘ線管球１１ａと、Ｘ線検出器１２ａと、Ｃ型アーム１３ａとを有し、第２の撮像系は、Ｘ線管球１１ｂと、Ｘ線検出器１２ｂと、Ω型アーム１３ｂとを有する。
また、Ｘ線撮像機構１０は、寝台１４を有し、インジェクター６０が接続される。寝台１４は、被検体Ｐを載せるベッドである。また、Ｘ線撮像機構１０において、図１に示すように、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸からなる３次元直交座標系を定義する。すなわち、Ｘ軸は水平方向を示し、Ｙ軸は鉛直方向を示し、Ｚ軸は被検体Ｐの体軸方向を示す。３次元直交座標系において、矢印で示す方向を正方向とする。
Ｘ線管球１１ａ及びＸ線管球１１ｂは、図示しない高電圧発生回路から供給される高電圧を用いてＸ線を発生する装置である。
Ｘ線検出器１２ａ及びＸ線検出器１２ｂは、例えば、ＦＰＤ（Ｘ線平面検出器：Flat Panel Detector）やＩ．Ｉ．（イメージ・インテンシファイア：Image Intensifier）である。Ｘ線検出器１２ａ及びＸ線検出器１２ｂは、被検体Ｐを透過したＸ線を検出するためのＸ線検出素子がマトリックス状に配列された装置であり、各Ｘ線検出素子は、被検体Ｐを透過したＸ線を電気信号（Ｘ線信号）に変換して蓄積し、蓄積した電気信号を後述する画像メモリ２２に格納する。
Ｃ型アーム１３ａは、Ｘ線管球１１ａとＸ線検出器１２ａとを保持するアームであり、Ｘ線管球１１ａとＸ線検出器１２ａとは、Ｃ型アーム１３ａにより被検体Ｐを挟んで対向するように配置される。Ｃ型アーム１３ａは、Ｘ線管球１１ａ及びＸ線検出器１２ａを支持し、支持部（図示を省略）に設けられたモータにより、寝台１４上に横臥する被検体Ｐの周りをプロペラのように高速回転する。ここで、Ｃ型アーム１３ａは、直交するＸ軸、Ｙ軸及びＺ軸の３軸に関してそれぞれ回転可能に支持され、図示しない駆動回路によって各軸で個別に回転する。
Ω型アーム１３ｂは、Ｘ線管球１１ｂとＸ線検出器１２ｂとを保持するアームであり、Ｘ線管球１１ｂとＸ線検出器１２ｂとは、Ω型アーム１３ｂにより被検体Ｐを挟んで対向するように配置される。Ω型アーム１３ｂは、Ｘ線管球１１ｂ及びＸ線検出器１２ｂを支持し、天井レールからなる支持部（図示を省略）に設けられたモータにより、寝台１４上に横臥する被検体Ｐの周りを回転する。ここで、Ω型アーム１３ｂは、直交するＸ軸、Ｙ軸及びＺ軸の３軸に関してそれぞれ回転可能に支持され、図示しない駆動回路によって各軸で個別に回転する。
インジェクター６０は、被検体Ｐに挿入されたカテーテルから造影剤を注入するための装置である。ここで、インジェクター６０からの造影剤注入開始は、後述する画像処理装置１００を介して受信した注入開始指示に従って実行される場合であってもよいし、操作者が直接インジェクター６０に対して入力した注入開始指示に従って実行される場合であってもよい。なお、このように構成されるＸ線撮像機構１０は、後述する撮像制御回路２６によって制御される。
画像処理装置１００は、図１に示すように、Ａ／Ｄ（Analog／Digital）変換器２１ａと、Ａ／Ｄ変換器２１ｂと、画像メモリ２２と、サブトラクション回路２３と、フィルタリング回路２４と、３次元画像処理回路２５と、撮像制御回路２６と、ＬＵＴ（Look Up Table）２７と、アフィン変換回路２８と、３次元再構成回路２９と、処理回路３０と、モニタ４０と、入力インターフェース５０とを有する。
入力インターフェース５０は、例えば、マウスやキーボード、トラックボール、ポインティングデバイスなどであり、Ｘ線診断装置１に対する各種操作を操作者から受け付ける。モニタ４０は、画像処理装置１００によって処理された各種画像や、ＧＵＩ（Graphical User Interface）などの各種情報を表示する。例えば、モニタ４０は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）モニタや液晶モニタなどである。
また、例えば、入力インターフェース５０には、Ｘ線の照射を指示するためのＸ線トリガーボタンが含まれる。Ｘ線トリガーボタンが操作者により押下されると、Ｘ線診断装置１は、Ｘ線画像データの撮像を開始する。
撮像制御回路２６は、処理回路３０の制御のもと、Ｘ線撮像機構１０による撮像に係る各種処理を制御する。例えば、撮像制御回路２６は、図示しない駆動回路を制御することによって、Ｃ型アーム１３ａや、Ω型アーム１３ｂを回転させながら所定のフレームレートで投影データを収集する回転撮像を制御する。一例を挙げると、撮像制御回路２６は、インジェクター６０から造影剤注入開始時に出力される信号を契機として、単一の造影剤注入の後に複数回の回転撮像を制御する。また、撮像制御回路２６は、Ｃ型アーム１３ａや、Ω型アーム１３ｂを回転制御している間、図示しない高電圧発生回路を制御してＸ線管球１１ａや、Ｘ線管球１１ｂからＸ線を連続的又は断続的に発生させ、Ｘ線検出器１２ａ又はＸ線検出器１２ｂによって被検体Ｐを透過したＸ線を検出させるように制御する。また、撮像制御回路２６は、Ｃ型アーム１３ａや、Ω型アーム１３ｂを回転させずに、所定のフレームレートで投影データを収集する撮像を制御する。
Ａ／Ｄ変換器２１ａは、Ｘ線検出器１２ａに接続され、Ｘ線検出器１２ａから入力されたアナログ信号をデジタル信号に変換し、変換したデジタル信号をＸ線収集画像として画像メモリ２２に格納する。Ａ／Ｄ変換器２１ｂは、Ｘ線検出器１２ｂに接続され、Ｘ線検出器１２ｂから入力されたアナログ信号をデジタル信号に変換し、変換したデジタル信号をＸ線収集画像として画像メモリ２２に格納する。
画像メモリ２２は、Ｘ線収集画像（投影データ）を記憶する。例えば、画像メモリ２２は、第１の撮像系によって収集された投影データと、第２の撮像系によって収集された投影データとをそれぞれ記憶する。また、画像メモリ２２は、後述する３次元再構成回路２９によって再構成された再構成データ（ボリュームデータ）や、３次元画像処理回路２５によって生成された３次元画像を記憶する。また、画像メモリ２２は、後述するサブトラクション回路２３によって生成された差分画像を記憶する。
サブトラクション回路２３は、ＤＳＡ（Digital Subtraction Angiography）画像などの差分画像を生成する。例えば、サブトラクション回路２３は、造影剤非存在下で被検体を撮像して収集されたＸ線信号から生成された収集画像と、造影剤存在下で被検体を撮像して収集されたＸ線信号から生成された収集画像との差分画像を生成する。前者、後者の収集画像をそれぞれマスク画像、コントラスト画像と呼ぶ。より具体的には、サブトラクション回路２３は、画像メモリ２２に記憶された、略同一方向から収集されたマスク画像及びコントラスト画像の投影データを用いてＤＳＡ画像を生成する。ここで、サブトラクション回路２３は、第１の撮像系により第１の方向から照射されるＸ線に基づく第１の差分画像と、第２の撮像系により第２の方向から照射されるＸ線に基づく第２の差分画像とを生成する。
フィルタリング回路２４は、高周波強調フィルタリングなどを行う。ＬＵＴ２７は、諧調変換を行う。アフィン変換回路２８は、画像の拡大や縮小、移動などを行う。
３次元再構成回路２９は、Ｘ線撮像機構１０によって収集された投影データから再構成データ（以下、３次元画像データ又はボリュームデータと記す）を再構成する。例えば、３次元再構成回路２９は、サブトラクション回路２３によってマスク画像とコントラスト画像とが差分され、画像メモリ２２によって記憶されたサブトラクション後の差分画像を投影データとし、この投影データからボリュームデータを再構成する。或いは、３次元再構成回路２９は、Ａ／Ｄ変換器２１ａ又はＡ／Ｄ変換器２１ｂによってデジタルデータに変換され、画像メモリ２２に記憶されたマスク画像やコントラスト画像を投影データとし、これらの投影データからボリュームデータを再構成する。そして、サブトラクション回路２３は再構成された２つのボリュームデータを差分演算する。サブトラクション回路２３は、サブトラクションしたボリュームデータを画像メモリ２２に格納する。
ここで、第１の実施形態に係る３次元再構成回路２９は、第１の撮像系によって収集されたマスク画像とコントラスト画像とに基づいてサブトラクション回路２３が生成した差分画像と、第２の撮像系によって収集されたマスク画像とコントラスト画像とに基づいてサブトラクション回路２３が生成した差分画像とを用いて、ボリュームデータを再構成する。すなわち、３次元再構成回路２９は、２方向から収集された２次元のＸ線画像を用いてボリュームデータを再構成する。
３次元画像処理回路２５は、画像メモリ２２によって記憶されたボリュームデータから３次元画像を生成する。例えば、３次元画像処理回路２５は、ボリュームデータからボリュームレンダリング画像や、ＭＰＲ（Multi Planar Reconstruction）画像を生成する。そして、３次元画像処理回路２５は、生成した３次元画像を画像メモリ２２に格納する。
処理回路３０は、Ｘ線診断装置１全体を制御する。具体的には、処理回路３０は、Ｘ線撮像機構１０によるＸ線画像の撮像、画像再構成、表示画像の生成、モニタ４０における表示画像の表示などに係る各種処理を制御する。また、処理回路３０は、関心領域の設定や注目する対象点の設定を操作者から受付ける。
処理回路３０は、図１に示すように、取得機能３０ａと、同定機能３０ｂとを実行する。ここで、例えば、図１に示す処理回路３０の構成要素である取得機能３０ａ及び同定機能３０ｂが実行する各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で画像メモリ２２に記録されている。処理回路３０は、各プログラムを画像メモリ２２から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路３0は、図１の処理回路３0内に示された各機能を有することとなる。なお、取得機能３0ａのことを取得部とも言い、同定機能３０ｂのことを同定部とも言う。
なお、画像メモリ２２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置などである。また、サブトラクション回路２３、フィルタリング回路２４、３次元画像処理回路２５、撮像制御回路２６、ＬＵＴ２７、アフィン変換回路２８、３次元再構成回路２９、及び処理回路３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などの電子回路やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路である。
以上、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１の構成の一例を説明した。このように構成されるＸ線診断装置１は、例えば、血管内治療が実施される場合に、３次元ロードマップ画像を生成して、モニタ４０に表示する。ここで、Ｘ線診断装置１では、ロードマップ画像を生成する際に、エピポーララインを拘束条件として第１の差分画像と第２の差分画像とから血管を簡易的に再構成する方法が適用される場合がある。Ｘ線診断装置１は、エピポーララインを拘束条件とする場合、第１の差分画像の血管と第２の差分画像の血管とを対応付ける。
図２は、従来技術を説明するための図である。図２では、第１の撮像系及び第２の撮像系から被検体Ｐを撮像した場合を説明する。また、図２では、第１の撮像系のＸ線管球１１ａから照射されるＸ線に基づく第１の差分画像（画像Ａ）と、第２の撮像系のＸ線管球１１ｂから照射されるＸ線に基づく第２の差分画像（画像Ｂ）とを示す。ここで、画像Ａにおいて対象点Ｐ１が設定された場合、画像Ｂ上に、画像Ａ上の対象点に基づくエピポーララインＬが表示される。エピポーララインＬは、Ｘ線管球１１ａの焦点と対象点Ｐ１を結ぶ直線を、Ｘ線管球１１ｂで仮想的にＸ線検出器１２ｂ上に投影したものである。Ｘ線診断装置１は、エピポーララインＬを用いて、画像Ａの血管上の対象点Ｐ１と対応する画像Ｂの血管上の点を同定する。
しかしながら、図２の画像Ｂに示すように、エピポーララインＬと交差する血管は通常１つではなく、複数存在する場合がある。より具体的には、図２の画像Ｂに示すように、エピポーララインＬと血管は、Ｐ２及びＰ３で交差する。このため、従来の技術では、Ｘ線診断装置１は、画像ＢにおいてエピポーララインＬと交差する血管を一意に同定できない場合があった。かかる場合、画像Ａの血管上の対象点Ｐ１と対応する画像Ｂの血管上の点を同定するには、血管の３次元構造について知識を有する有識者によるマニュアル操作が必要になる。
そこで、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１は、以下に説明する３次元血管画像の再構成方法を実行する。すなわち、Ｘ線診断装置１は、第１の方向及び第２の方向において時系列に生成された造影画像と非造影画像との差分処理により、第１の方向から照射されたＸ線に基づく第１の差分画像、及び、第２の方向から照射されたＸ線に基づく第２の差分画像を取得する。続いて、Ｘ線診断装置１は、第１の差分画像上の対象点に対応する第２の差分画像上の対応点を、エピポーララインと対象点及び対応点の血流情報とを用いて同定する。そして、Ｘ線診断装置１は、対象点及び対応点の情報を用いて、３次元の血管画像を再構成する。
以下、本実施形態に係るＸ線診断装置１による３次元血管画像の再構成方法の一例について、図３を用いて説明する。図３は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１による処理の手順の一例を示すフローチャートである。図３に示すように、Ｘ線診断装置１は、撮像プログラムの選択を受け付ける（ステップＳ１）。ステップＳ１は、処理回路３０により実現されるステップである。ステップＳ１では、処理回路３０は、入力インターフェース５０を介して操作者から専用の撮像プログラムの選択を受け付ける。例えば、操作者は、アンジオ検査、あるいはインターベンション治療を行っている際中に、３次元の血管情報を所望する場面になると、専用の撮像プログラムを選択する。
この撮像プログラムには、撮像時における第１の撮像系と第２の撮像系との角度間隔が事前に設定されている。この角度間隔は、通常９０度にセットされる。例えば、（ＲＡＯ０，ＣＲＡ０）の角度にＣ型アーム１３ａがセットされている場合は、（ＲＡＯ９０，ＣＲＡ０）にΩ型アーム１３ｂがセットされる。また、この撮像方向は、観察したい血管の走行方向によって変化させる必要がある。したがって、撮像方向毎に撮像プログラムを用意しても良い。あるいは、撮像方向を決定するＧＵＩを持たせ、撮像プログラムの実行中にＧＵＩで撮像方向を決定しても良い。一例を挙げると、ジョイスティックを用いて右に倒せばＬＡＯ方向に、左に倒せばＲＡＯ方向に、上に倒せばＣＲＡ方向に、下に倒せばＣＡＵ方向に視差角度を設定する方向が、角度間隔を変化させないまま、変化する。具体的には、Ｃ型アーム１３ａが（ＲＡＯ０，ＣＲＡ４５）の角度にセットされており下方向にジョイスティックを移動すると、（ＲＡＯ０，ＣＡＵ４５）の角度がΩ型アーム１３ｂのセットするポジションとなる。しかし、このような角度ではアーム同士がぶつかってしまうので、例えばアームがぶつからない範囲でなるべくセットするポジションに近いところまで移動する機能でも良い。なお、ここでは説明の便宜上、撮像方向として上下方向あるいは左右方向のいずれか一方を変化させる場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。すなわち、撮像方向は、上下方向と左右方向とを組み合わせて複合的に変化させてもよい。例えば、上方向と右方向とを組み合わせて変化させてもよいし、上方向と左方向とを組み合わせて変化させてもよい。また、下方向と右方向とを組み合わせて変化させてもよいし、下方向と左方向とを組み合わせて変化させてもよい。
続いて、Ｘ線診断装置１は、ＤＳＡ画像生成処理を実行する（ステップＳ２）。ここで、Ｘ線診断装置１は、第１の差分画像と第２の差分画像とを生成する。なお、ステップＳ２のＤＳＡ画像生成処理の詳細については、図４を用いて後述する。
そして、Ｘ線診断装置１は、対応関係同定処理を実行する（ステップＳ３）。ここで、Ｘ線診断装置１は、例えば、第１の差分画像において設定された対象点に対応する対応点を、第２の差分画像から同定する。なお、ステップＳ３の対応関係同定処理の詳細については、図５を用いて後述する。
続いて、Ｘ線診断装置１は、３次元再構成処理を実行する（ステップＳ４）。ステップＳ４は、３次元再構成回路２９により実現されるステップである。ステップＳ４では、３次元再構成回路２９は、ステップＳ３で同定された対象点及び対応点の情報を用いて、３次元の血管画像を再構成する。
そして、Ｘ線診断装置１は、再構成画像を表示する（ステップＳ５）。ステップＳ５は、処理回路３０により実現されるステップである。ステップＳ５では、処理回路３０は、ステップＳ４で再構成された３次元の血管画像をモニタ４０に表示させる。
次に、図４を用いて、ＤＳＡ画像生成処理について説明する。図４は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１によるＤＳＡ画像生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。図４に示すＤＳＡ画像生成処理は、図３のステップＳ２に対応する。
図４に示すステップＳ１０１は、処理回路３０により実現されるステップである。ステップＳ１０１では、処理回路３０は、Ｘ線撮像スイッチの押下を受け付けたか否かを判定する。ここで、処理回路３０は、Ｘ線撮像スイッチの押下を受け付けたと判定しなかった場合（ステップＳ１０１、Ｎｏ）、ステップＳ１０１の判定処理を繰り返す。一方、処理回路３０は、Ｘ線撮像スイッチの押下を受け付けたと判定した場合（ステップＳ１０１、Ｙｅｓ）、撮像制御回路２６にステップＳ１０２を実行させる。なお、ステップＳ１０１の開始前に、造影剤が注射器に用意され、造影剤を注入する用意がされることが望ましい。
ステップＳ１０２及びステップＳ１０３は、撮像制御回路２６により実現されるステップである。ステップＳ１０２では、撮像制御回路２６は、Ｘ線画像の収集を開始する。例えば、操作者がＸ線撮像スイッチを押すと、撮像制御回路２６は、第１の撮像系及び第２の撮像系を制御して、Ｘ線画像の収集を開始する。なお、撮像制御回路２６は、Ｃ型アーム１３ａや、Ω型アーム１３ｂを回転させずに、所定のフレームレートで投影データを収集する撮像を制御する。
ステップＳ１０３では、撮像制御回路２６は、所定枚数の画像を収集したか否かを判定する。この所定枚数は１枚でも良いし、あるいは複数枚でも良い。この所定枚数は、マスク画像に要求されるノイズレベルによって変わる。この所定枚数は、撮像プログラムに予めセットしておくことができる。ここで、撮像制御回路２６は、所定枚数の画像を収集したと判定しなかった場合（ステップＳ１０３、Ｎｏ）、ステップＳ１０３の判定処理を繰り返す。一方、撮像制御回路２６は、所定枚数の画像を収集したと判定した場合（ステップＳ１０３、Ｙｅｓ）、サブトラクション回路２３にステップＳ１０４を実行させる。
ステップＳ１０４は、サブトラクション回路２３により実現されるステップである。ステップＳ１０４では、サブトラクション回路２３は、マスク画像を生成する。例えば、サブトラクション回路２３は、ステップＳ１０２で複数枚収集した画像を平均して、ノイズの少ないマスク画像を生成する。なお、ステップＳ１０２において、所定枚数が１枚であった場合、ステップＳ１０２で収集した画像をマスク画像とし、ステップＳ１０４が省略されてもよい。
ステップＳ１０５は、処理回路３０により実現されるステップである。ステップＳ１０５では、処理回路３０は、造影剤の注入を指示する。例えば、処理回路３０は、ステップＳ１０３において所定枚数の画像が収集されると、術者等の操作者に対し造影開始を指示する。この指示はモニタ４０上に造影を示すアイコンを表示しても良いし、音声で指示しても良い。あるいはモニタ４０に造影開始タイミングのカウントダウンを行っても良い。これにより、術者は、タイミングが指示されると注射器で造影剤の注入を開始する。あるいはインジェクター６０を用いて、マスク画像の収集完了後、自動的に造影剤の注入を開始しても良い。
ステップＳ１０６は、撮像制御回路２６により実現されるステップである。ステップＳ１０６では、撮像制御回路２６は、コントラスト画像を収集する。例えば、撮像制御回路２６は、造影剤の注入開始の指示を操作者から受け付けると、第１の撮像系及び第２の撮像系を制御して、Ｘ線撮像を一定のフレームレートで開始する。ここで、撮像制御回路２６は、Ｃ型アーム１３ａや、Ω型アーム１３ｂを回転させずに、所定のフレームレートで投影データを収集する撮像を制御する。所定のフレームレートは、例えば１０ｐｐｓ（pair-per-sec）である。このフレームレートは、目的の血管の血流速度によって変更される。例えば、フレームレートは、非常に血流が速い部位では３０ｐｐｓ、遅い部位では６ｐｐｓなどに設定される。
ステップＳ１０７は、サブトラクション回路２３により実現されるステップである。ステップＳ１０７では、サブトラクション回路２３は、ＤＳＡ画像を生成する。例えば、サブトラクション回路２３は、第１の撮像系により撮像されたコントラスト画像とマスク画像とをサブトラクションして、第１の差分画像を生成し、第２の撮像系により撮像されたコントラスト画像とマスク画像とをサブトラクションして、第２の差分画像を生成する。
ステップＳ１０８及びステップＳ１０９は、処理回路３０により実現されるステップである。ステップＳ１０８では、処理回路３０は、ＤＳＡ画像をモニタ４０に表示させる。処理回路３０は、サブトラクション画像がステップＳ１０７で生成されると、ほぼリアルタイムにモニタ４０にサブトラクション画像を表示させる。
ステップＳ１０９では、処理回路３０は、Ｘ線撮像スイッチのリリースを受け付けたか否かを判定する。ここで、処理回路３０は、Ｘ線撮像スイッチのリリースを受け付けたと判定しなかった場合（ステップＳ１０９、Ｎｏ）、ステップＳ１０６に移行する。一方、処理回路３０は、Ｘ線撮像スイッチのリリースを受け付けたと判定した場合（ステップＳ１０９、Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０に移行する。例えば、術者は、モニタ４０に表示されるＤＳＡ画像を観察しながら、目的の部位が造影されたことを確認した上で撮像スイッチをリリースする。
ステップＳ１１０は、サブトラクション回路２３により実現されるステップである。ステップＳ１１０では、サブトラクション回路２３は、ＤＳＡ画像を画像メモリ２２に転送する。なお、サブトラクション回路２３は、ＤＳＡ画像を生成するごとに生成したＤＳＡ画像を画像メモリ２２に転送するようにしてもよい。
次に、図５を用いて、対応関係同定処理について説明する。図５は、第１の実施形態に係るＸ線診断装置１による対応関係同定処理の手順の一例を示すフローチャートである。図５に示す対応関係同定処理は、図３のステップＳ３に対応する。
図５に示すステップＳ２０１は、取得機能３０ａに対応するステップである。処理回路３０が画像メモリ２２から取得機能３０ａに対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、取得機能３０ａが実現されるステップである。ステップＳ２０１では、取得機能３０ａは、ＤＳＡ画像を取得する。すなわち、取得機能３０ａは、第１の方向及び第２の方向において時系列に生成された造影画像と非造影画像との差分画像であって、第１の方向から照射されるＸ線に基づく第１の差分画像、及び、第２の方向から照射されるＸ線に基づく第２の差分画像を取得する。
ステップＳ２０２からステップＳ２０９は、同定機能３０ｂに対応するステップである。処理回路３０が画像メモリ２２から同定機能３０ｂに対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、同定機能３０ｂが実現されるステップである。ステップＳ２０２からステップＳ２０９において、同定機能３０ｂは、第１の差分画像上の対象点に対応する第２の差分画像上の対応点を、対象点に対応するエピポーララインと対象点の血流情報とを用いて同定する。ここで、同定機能３０ｂは、血流情報として血液流入時間を導出する。以下では、ステップＳ２０２からステップＳ２０９の詳細について説明する。
ステップＳ２０２では、同定機能３０ｂは、ボトムトレースを行う。例えば、同定機能３０ｂは、第１の差分画像及び第２の差分画像それぞれに対してボトムトレースを行う。ボトムトレースは、ピクセル毎に透過Ｘ線の強度の最低値をピクセルの代表値として抽出する処理である。これにより、第１の差分画像及び第２の差分画像において血管が抽出される。なお、ボトムトレースされた第１の差分画像及び第２の差分画像は、モニタ４０に転送され、例えば第１の差分画像と第２の差分画像とを並べて表示される。
ステップＳ２０３では、同定機能３０ｂは、一方の画像で注目部位の設定を受け付ける。例えば、同定機能３０ｂは、ボトムトレースされた第１の差分画像及び第２の差分画像
のいずれか一方において、入力インターフェース５０を介して操作者から注目する血管の設定を受け付ける。例えば、操作者は、血管の分岐点を注目する血管として設定する。そして、ステップＳ２０４では、同定機能３０ｂは、注目部位の中の血管を抽出し、抽出された血管に対して細線化処理を施すことで血管の中心線を連続する対象点の集まりとして同定する。なお、注目部位の設定を受け付けた画像のことを対象画像とも言う。また、以下では、ボトムトレースされた第１の差分画像において注目する血管の設定を受け付けるものとして説明する。
ステップＳ２０５では、同定機能３０ｂは、対象点の位置座標からエピポーララインを算出する。続いて、ステップＳ２０６では、同定機能３０ｂは、他方の画像にエピポーララインを描出する。すなわち、同定機能３０ｂは、第１の差分画像において指定された血管上の対象点に対応するエピポーララインを第２の差分画像で同定する。なお、エピポーララインが描出される画像を対応画像とも言う。そして、ステップＳ２０７では、同定機能３０ｂは、エピポーラライン上の血管の中心座標を候補点として同定する。例えば、同定機能３０ｂは、エピポーラライン上で所定の閾値以上の画素値を有する血管中心を候補点として同定する。
ステップＳ２０８では、同定機能３０ｂは、ＤＳＡ画像から対象点及び候補点のＴＤＣ（Time-Density Curve）を導出して流入時間を算出する。ここで、流入時間は、ＤＳＡ画像データの各位置における画素値の変化を造影剤濃度の変化と見なし、各画素値の時系列変化に基づいて定義されるパラメータである。なお、流入時間の算出方法には任意の方法を選択可能である。例えば、流入時間の算出方法として、画素値の時間変化が最大となる時間を流入時間として同定する方法であるＴＴＰ（Time-to-Peak）を選択可能である。また、例えば、流入時間の算出方法として、画素値の時間変化が所定値に到達する時間、若しくは、画素値の時間変化における最大値に対して所定割合に到達する時間を流入時間として同定する方法であるＴＴＡ（Time-to-Arrival）を選択可能である。
図６は、第１の実施形態を説明するための図である。図６の横軸は時間を示し、図６の縦軸は画素値を示す。図６の例では、同定機能３０ｂが、ＴＤＣの最大値の１／２を閾値として流入時間を同定する場合を示す。また、図６の例では、対象点の流入時間を同定する場合を示す。ここでは、図２で示した対象点Ｐ１について流入時間を同定する場合を説明する。
同定機能３０ｂは、時系列に生成された第１の差分画像に含まれる対象点Ｐ１の画素について、時間濃度プロファイルを解析することで流入時間を同定する。図６の例では、同定機能３０ｂは、最大の画素値（Ｃｍａｘ）に対して１／２（０．５×Ｃｍａｘ）に到達する時間ｔａを流入時間として算出する。
また、同定機能３０ｂは、同様にして、時系列に生成された第２の差分画像に含まれる各候補点の画素について、時間濃度プロファイルを解析することで各候補点のＴＤＣを導出し、各候補点について流入時間を算出する。例えば、同定機能３０ｂは、ステップＳ２０７でＮ個の候補点を同定した場合、Ｎ個の候補点のＴＤＣを導出し、Ｎ個の候補点について流入時間を算出する。ここでは説明の便宜上、同定機能３０ｂが、図２で示したＰ２及びＰ３を候補点としてＰ２の流入時間ｔｂと、Ｐ３の流入時間ｔｃを同定するものとする。なお、第１の撮像系による撮像と、第２の撮像系による撮像は同時には起こらない。第１の撮像系による１フレーム目の撮像時間と、第２の撮像系による１フレーム目の撮像時間は同じ時間が設定され、同時に撮像されたものとして表示される。しかし、実際には第１の撮像系による撮像と第２の撮像系による撮像は交互に起こる。具体的には１０ｐｐｓで撮像された場合、第１の撮像系による１フレーム目の撮像時間を０とすると、第２の撮像系による１フレーム目の撮像時間は５０ｍｓｅｃとなる。従ってＰ２の流入時間ｔｂと、Ｐ３の流入時間ｔｃの同定において、この撮像時間の遅れを考慮して流入時間を同定する必要がある。
ステップＳ２０９では、同定機能３０ｂは、対象点に対応する点を特定する。すなわち、同定機能３０ｂは、エピポーララインと交錯する血管上において、対象点と血流情報が類似する対応点を同定する。例えば、同定機能３０ｂは、ｔａとｔｂ及びｔｃとを比較し、もっともｔａに近い候補点を対応点として同定する。同定機能３０ｂは、対応点を特定すると、対象点の座標と対応点の座標との対応関係を３次元再構成回路２９に送る。
ステップＳ２１０では、同定機能３０ｂは、全ての対象点について対応点を特定したか否かを判定する。ここで、同定機能３０ｂは、全ての対象点について対応点を特定したと判定しなかった場合（ステップＳ２１０、Ｎｏ）、ステップＳ２０５に移行する。すなわち、同定機能３０ｂは、ステップＳ２０５からステップＳ２０９までの処理を血管に沿って繰り返し、対象画像における対象点の座標と、対応画像における対応点の座標との対応関係を特定する。
３次元再構成回路２９は、対象点及び対応点の情報を用いて、３次元の血管画像を再構成する。すなわち、３次元再構成回路２９は、第１の方向及び第２の方向において時系列に生成された差分画像から、対象点及び対応点の情報を用いて、３次元の血管画像を再構成する。ここで３次元再構成回路２９は、Ｘ線管球１１ａの焦点と対象点を結ぶ直線、Ｘ線管球１１ｂの焦点と対応点を結ぶ直線の交点として血管中心位置を同定する。なおこの時、２つの直線が交わらないことがある。この場合、近接する２つの直線の距離が最短となるそれぞれの直線上の点を同定し、その２点の中点として求めることができる。
また、３次元再構成回路２９は、対象点及び対応点での血管の幅に対し、Ｘ線による幾何学的な拡大率を決定して血管中心位置での血管のサイズを補正して、同定した血管中心位置に、同定した血管サイズを持った３次元の血管断面を再構成する。３次元再構成回路２９は、注目部位に沿って順に血管断面の再構成処理を行うことで、血管を３次元再構成する。３次元再構成回路２９は、３次元再構成した血管を血管情報として３次元画像処理回路２５に転送する。
３次元画像処理回路２５は、３次元再構成回路２９により再構成された血管情報を用いて３次元血管モデルを作成し、モニタ４０に表示させる。例えば、３次元画像処理回路２５は、円筒が連続したような３次元血管モデルを作成する。より具体的には、３次元画像処理回路２５は、再構成した楕円を血管断面として連続的に繋いだ３次元血管モデルを作成する。３次元画像処理回路２５は、作成した３次元血管モデルをそのままモニタ４０に表示させてもよいし、或いは、リアルタイムに生成されるＸ線画像と合成して３次元ロードマップとしてモニタ４０に表示させてもよい。
上述したように、第１の実施形態では、対象点に対するエピポーララインを拘束条件として候補点を同定した後、更に、血流流入時間を濃度プロファイルから同定し、候補点の中から流入時間が対象点と最も近いものを対応点として同定する。また、第１の実施形態では、この対応関係同定処理を注目部位に沿って順に行うことで、３次元の血管情報を再構成することが可能となる。
これにより、第１の実施形態によれば、第１の方向及び第２の方向において時系列に生成されたＤＳＡ画像から簡易的な３次元の血管情報を再構成することができる。この結果、操作者は、例えば、３次元ロードマップなどを術中に簡便に利用することができるようになる。
なお、上述した実施形態では、同定機能３０ｂは、ステップＳ２０３において、操作者から注目する血管の設定を受け付けるものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、同定機能３０ｂが任意の血管部位を選択して注目部位として設定してもよい。
また、第１の実施形態では、対象点に対するエピポーララインを拘束条件として候補点を同定した後、更に、血流流入時間を濃度プロファイルから同定し、候補点の中から流入時間が対象点と最も近いものを対応点として同定している。しかし、血流流入時間を同定する代わりに、対象点のＴＤＣと候補点のＴＤＣとを比較し、候補点の中で対象点のＴＤＣにより近いＴＤＣを有するものを対応点として決定しても良い。
（第１の実施形態の変形例）
上述した第１の実施形態では、同定機能３０ｂは、第１の差分画像において指定された血管上の対象点に対応するエピポーララインを第２の差分画像で同定し、当該エピポーララインと交錯する血管上において、対象点と血流情報が類似する対応点を同定する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、同定機能３０ｂは、第１の差分画像において指定された血管上の対象点の血流情報に類似する第２の差分画像上の候補点を特定し、当該候補点のうち対象点に対応するエピポーララインと交錯する候補点を対応点として同定するようにしてもよい。
図８は、第１の実施形態の変形例に係るＸ線診断装置１による対応関係同定処理の手順の一例を示すフローチャートである。図８に示す対応関係同定処理は、図３のステップＳ３に対応する。
図８に示すステップＳ３０１は、取得機能３０ａに対応するステップである。処理回路３０が画像メモリ２２から取得機能３０ａに対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、取得機能３０ａが実現されるステップである。ステップＳ３０１の処理は、図５に示すステップＳ２０１の処理と同様である。すなわち、ステップＳ３０１では、取得機能３０ａは、ＤＳＡ画像を取得する。
ステップＳ３０２からステップＳ３０８は、同定機能３０ｂに対応するステップである。処理回路３０が画像メモリ２２から同定機能３０ｂに対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、同定機能３０ｂが実現されるステップである。ステップＳ３０２の処理は、図５に示すステップＳ２０２の処理と同様である。すなわち、ステップＳ３０２では、同定機能３０ｂは、ボトムトレースを行う。
ステップＳ３０３では、同定機能３０ｂは、全ピクセルについてＴＤＣを導出して流入時間を算出する。例えば、同定機能３０ｂは、第１の差分画像及び第２の差分画像上の血管内の全ピクセルについて血流情報を前処理として算出する。
ステップＳ３０４からステップＳ３０６の処理は、図５に示すステップＳ２０３からステップＳ２０５の処理と同様である。すなわち、ステップＳ３０４では、同定機能３０ｂは、一方の画像で注目部位の設定を受け付ける。ステップＳ３０５では、注目部位の中の血管を抽出し、抽出された血管に対して細線化処理を施すことで血管の中心線を連続する対象点の集まりとして同定する。ステップ３０６では、同定機能３０ｂは、対象点の位置座標からエピポーララインを算出する。ステップＳ３０７では、同定機能３０ｂは、他方の画像にエピポーララインを描出する。
ステップＳ３０８では、同定機能３０ｂは、対象点に対応する対応点を特定する。ここで、同定機能３０ｂは、第１の差分画像において指定された血管上の対象点の血流情報に類似する第２の差分画像上の候補点を特定する。そして、同定機能３０ｂは、当該候補点のうち対象点に対応するエピポーララインと交錯する候補点を対応点として同定する。
ステップＳ３０９の処理は、図５に示すステップＳ２１０の処理と同様である。すなわち、ステップＳ３０８では、同定機能３０ｂは、全ての対象点について対応点を特定したか否かを判定する。ここで、同定機能３０ｂは、全ての対象点について対応点を特定したと判定しなかった場合（ステップＳ３０９、Ｎｏ）、ステップＳ３０６に移行する。すなわち、同定機能３０ｂは、ステップＳ３０６からステップＳ３０８までの処理を血管に沿って繰り返し、対象画像における対象点の座標と、対応画像における対応点の座標との対応関係を特定する。
このようにして、第１の実施形態の変形例では、一方の画像で設定された対象点の血流流入時間と近似する候補点を他方の画像から同定し、候補点の中から対象点に対するエピポーララインと交差する候補点を対応点として同定する。また、第１の実施形態の変形例では、この対応関係同定処理を注目部位に沿って順に行うことで、３次元の血管情報を再構成することが可能となる。
これにより、第１の実施形態の変形例によれば、第１の方向及び第２の方向において時系列に生成されたＤＳＡ画像から簡易的な３次元の血管情報を再構成することができる。この結果、操作者は、例えば、３次元ロードマップなどを術中に簡便に利用することができるようになる。
なお、上述した第１の実施形態の変形例では、ステップＳ３０３において、同定機能３０ｂは、第１の差分画像及び第２の差分画像上の血管内の全ピクセルについて血流情報を前処理として算出するものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、同定機能３０ｂは、ステップＳ３０３において、第２の差分画像上の血管内の全ピクセルについて血流情報を前処理として算出し、ステップＳ３０４において注目部位の設定を受け付けてから、第１の差分画像における対象点の血流情報を算出してもよい。あるいはステップＳ３０４における注目部位の設定を一方の画像だけでなく、もう一方の画像にも行い、その注目部位内に対してだけ血流情報を前処理として算出しても良い。
（第２の実施形態）
第１の実施形態では、操作者から注目部位の設定を受け付ける場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。そこで、第２の実施形態では、Ｘ線診断装置１において、注目部位を設定して、対応点を特定する場合について説明する。なお、第２の実施形態に係るＸ線診断装置１の全体構成は、同定機能３０ｂ及び３次元再構成回路２９に付加的な機能が加わる点を除いて、図１に示した構成例と同様であるので、ここでは説明を省略する。
第２の実施形態に係る同定機能３０ｂは、第１の差分画像上の対象点の集まりを中心線として同定する。例えば、同定機能３０ｂは、第１の差分画像及び第２の差分画像にボトムトレースを行い、血管を抽出する。続いて、同定機能３０ｂは、血管が抽出された第１の差分画像に対して細線化処理を行い、血管の中心線を特定する。同定機能３０ｂは、中心線をトレースすることで、中心線を対象点の集まりとして同定する。同定機能３０ｂは、同定した各対象点の座標を特定する。なお、同定機能３０ｂは、更に、血管が抽出された第２の差分画像に対して細線化処理を行い、血管の中心線を特定し、中心線を対象点の集まりとして同定してもよい。かかる場合も同定機能３０ｂは、同定した各対象点の座標を特定する。
そして、同定機能３０ｂは、各対象点それぞれについて対応する第２の差分画像上の各対応点を、各対象点に対応するエピポーララインと、各対象点と各対応点との血流情報とを用いて同定する。例えば、同定機能３０ｂは、図５に示すステップＳ２０５からステップＳ２０９の処理を各対象点に対して繰り返すことで、対応点を同定する。或いは、同定機能３０ｂは、図８に示すステップＳ３０６からステップＳ３０８の処理を各対象点に対して繰り返すことで、対応点を同定する。なお、図８に示す処理手順で対応点を同定する場合、同定機能３０ｂは、図８に示すステップＳ３０３を事前に実行して、全ピクセルについてＴＤＣを導出して流入時間を算出する。
そして、３次元再構成回路２９は、第１の実施形態及び第１の実施形態の変形例と同様に、各対象点及び各対応点の情報を用いて、３次元の血管画像を再構成する。また、３次元再構成回路２９は、対象点及び対応点の情報を用いて、３次元の中心線を更に再構成する。
上述したように、第２の実施形態では、第１の差分画像上の対象点の集まりを中心線として同定し、各対象点それぞれについて対応する第２の差分画像上の各対応点を、各対象点に対応するエピポーララインと、各対象点と各対応点との血流情報とを用いて同定する。これにより、第２の実施形態によれば、第１の方向及び第２の方向において時系列に生成されたＤＳＡ画像から簡易的な３次元の血管情報を再構成することができる。この結果、操作者は、例えば、３次元ロードマップなどを術中に簡便に利用することができるようになる。
（その他の実施形態）
実施形態は、上述した実施形態に限られるものではない。
なお、上述した実施形態では、同定機能３０ｂは、血管の対応点の同定に時間とエピポーララインだけの情報を用いたが、更に血管の連続性を導入しても良い。言い換えると、同定機能３０ｂは、血管の連続性を拘束条件として更に用いて対応点を同定してもよい。例えば、同定機能３０ｂは、対象点の流入時間と各候補点の流入時間とを比較し、候補点の中から対象点の流入時間と最も近く、且つ血管連続性も満たすものを対応点として同定する。ここで、血管の連続性とは、血管は繋がっているので急激な変化がなく、血流濃度は急に変化しないことを言う。より具体的には、同定機能３０ｂは、対象点の流入時間に加えて、対象点近傍の血管における流入時間を算出する。そして、同定機能３０ｂは、各候補点の流入時間に加えて、各候補点近傍の血管における流入時間を算出する。そして、同定機能３０ｂは、候補点の中から、候補点及び候補点近傍の流入時間が対象点及び対象点近傍の流入時間と近似する候補点を同定する。なお、血管の連続性を導入すると計算は複雑になるが、その分精度は向上する。
また、上述した実施形態では、第１の差分画像において注目部位の設定を受け付けて、設定された注目部位の中心の位置座標を対象点として同定し、第２の差分画像にエピポーララインを描出する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、第２の差分画像において注目部位の設定を受け付けて、設定された注目部位の中心の位置座標を対象点として同定し、第１の差分画像にエピポーララインを描出してもよい。
また、上述した実施形態では、Ｘ線管球１１ａと、Ｘ線検出器１２ａと、Ｃ型アーム１３ａとを第１の撮像系とし、Ｘ線管球１１ｂと、Ｘ線検出器１２ｂと、Ω型アーム１３ｂとを第２の撮像系として説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、Ｘ線管球１１ａと、Ｘ線検出器１２ａと、Ｃ型アーム１３ａとを第２の撮像系とし、Ｘ線管球１１ｂと、Ｘ線検出器１２ｂと、Ω型アーム１３ｂとを第１の撮像系としてもよい。
上述した実施形態では、Ｘ線診断装置１が第１の撮像系と第２の撮像系とを備えたバイプレーン型のＸ線診断装置であるものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、Ｘ線診断装置は、１つの撮像系を有し、この撮像系を移動させて、第１の方向及び第２の方向において時系列に生成された差分画像を取得するようにしてもよい。
上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ(Graphics Processing Unit)、或いは、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサは記憶回路に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、記憶回路にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、図１における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。
なお、図１に図示した内容は、一例に過ぎない。例えば、図１には、サブトラクション回路２３、フィルタリング回路２４、３次元画像処理回路２５、撮像制御回路２６、ＬＵＴ２７、アフィン変換回路２８、３次元再構成回路２９、及び処理回路３０の複数の回路（プロセッサ）を例示したが、これらの回路は必ずしも独立して構成されなくともよい。例えば、これらの回路のうち任意の回路を適宜組み合わせて構成されてもよい。
上記の実施形態の説明において、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、或いは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
また、上記の実施形態で説明した３次元血管画像の再構成方法は、予め用意された制御プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。この制御プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、この制御プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
（画像処理装置）
なお、上記では、第１の実施形態、第１の実施形態の変形例、及び第２の実施形態で説明した３次元血管画像の再構成方法が、Ｘ線診断装置１で実行される場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、第１の実施形態、第１の実施形態の変形例、及び第２の実施形態で説明した３次元血管画像の再構成方法は、Ｘ線診断装置１から差分画像を取得した画像処理装置において実行されても良い。
以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、３次元画像データを簡易に再構成することができる。
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
１ Ｘ線診断装置
２９ ３次元再構成回路
３０ 処理回路
３０ａ 取得機能
３０ｂ 同定機能
１００ 画像処理装置

Claims (15)

  1. 血管内治療において用いられるＸ線診断装置であって、
    第１の方向及び第２の方向において時系列に生成された造影画像と非造影画像との差分画像であって、第１の方向から照射されるＸ線に基づく第１の差分画像、及び、第２の方向から照射されるＸ線に基づく第２の差分画像を取得する取得部と、
    第１の差分画像上に注目部位を設定し、又は第１の差分画像に対する注目部位の設定を受け付け、前記注目部位中の対象点に対応する第２の差分画像上の対応点を、前記対象点に対応するエピポーララインと前記対象点の血流情報とを用いて同定する同定部と、
    前記対象点及び前記対応点の情報を用いて、３次元の血管画像を再構成する再構成部とを備え、
    前記同定部は、前記第２の差分画像上の血管内の全ピクセルについて前記血流情報を前処理として算出する、Ｘ線診断装置。
  2. 前記再構成部は、前記対応点での血管の幅を元に血管のサイズを決定して、前記３次元の血管画像を再構成する請求項１に記載のＸ線診断装置。
  3. 前記再構成部は、前記対応点に基づいて同定した血管の座標から拡大率を決定し、当該拡大率を用いて血管のサイズを補正する、請求項２に記載のＸ線診断装置。
  4. 血管内治療において用いられるＸ線診断装置であって、
    第１の方向及び第２の方向において時系列に生成された造影画像と非造影画像との差分画像であって、第１の方向から照射されるＸ線に基づく第１の差分画像、及び、第２の方向から照射されるＸ線に基づく第２の差分画像を取得する取得部と、
    第１の差分画像上に注目部位を設定し、又は第１の差分画像に対する注目部位の設定を受け付け、前記注目部位中の対象点に対応する第２の差分画像上の対応点を、前記対象点に対応するエピポーララインと前記対象点の血流情報とを用いて同定する同定部と、
    前記対象点及び前記対応点の情報を用いて、前記対応点での血管の幅を元に血管のサイズを決定して、３次元の血管画像を再構成する再構成部とを備え、
    前記再構成部は、前記対応点に基づいて同定した血管の座標から拡大率を決定し、当該拡大率を用いて血管のサイズを補正する、Ｘ線診断装置。
  5. 前記同定部は、前記第１の差分画像上の対象点の集まりを中心線として同定し、各対象点それぞれについて対応する前記第２の差分画像上の各対応点を、各対象点に対応するエピポーララインと、各対象点と各対応点との血流情報とを用いて同定し、
    前記再構成部は、前記対象点及び前記対応点の情報を用いて、３次元の中心線を更に再構成する、請求項１〜４のいずれか一つに記載のＸ線診断装置。
  6. 前記同定部は、前記第１の差分画像において指定された血管上の対象点に対応するエピポーララインを前記第２の差分画像で同定し、当該エピポーララインと交錯する血管上において、前記対象点と血流情報が類似する対応点を同定する、請求項１〜５のいずれか一つに記載のＸ線診断装置。
  7. 前記同定部は、前記第１の差分画像において指定された血管上の対象点の血流情報に類似する前記第２の差分画像上の候補点を特定し、当該候補点のうち前記対象点に対応するエピポーララインと交錯する候補点を前記対応点として同定する、請求項１〜５のいずれか一つに記載のＸ線診断装置。
  8. 前記同定部は、前記血流情報として血液流入時間を導出する、請求項１〜７のいずれか一つに記載のＸ線診断装置。
  9. 前記同定部は、血管の連続性を拘束条件として更に用いて前記対応点を同定する、請求項１〜８のいずれか一つに記載のＸ線診断装置。
  10. 血管内治療において用いられるＸ線診断装置により収集される画像を処理する画像処理装置であって、
    第１の方向及び第２の方向において時系列に生成された造影画像と非造影画像との差分画像であって、第１の方向から照射されるＸ線に基づく第１の差分画像、及び、第２の方向から照射されるＸ線に基づく第２の差分画像を取得する取得部と、
    第１の差分画像上に注目部位を設定し、又は第１の差分画像に対する注目部位の設定を受け付け、前記注目部位中の対象点に対応する第２の差分画像上の対応点を、前記対象点に対応するエピポーララインと前記対象点の血流情報とを用いて同定する同定部と、
    前記対象点及び前記対応点の情報を用いて、３次元の血管画像を再構成する再構成部と
    を備え、
    前記同定部は、前記第２の差分画像上の血管内の全ピクセルについて前記血流情報を前処理として算出する、画像処理装置。
  11. 血管内治療において用いられるＸ線診断装置により収集される画像を処理する画像処理装置であって、
    第１の方向及び第２の方向において時系列に生成された造影画像と非造影画像との差分画像であって、第１の方向から照射されるＸ線に基づく第１の差分画像、及び、第２の方向から照射されるＸ線に基づく第２の差分画像を取得する取得部と、
    第１の差分画像上に注目部位を設定し、又は第１の差分画像に対する注目部位の設定を受け付け、前記注目部位中の対象点に対応する第２の差分画像上の対応点を、前記対象点に対応するエピポーララインと前記対象点の血流情報とを用いて同定する同定部と、
    前記対象点及び前記対応点の情報を用いて、前記対応点での血管の幅を元に血管のサイズを決定して、３次元の血管画像を再構成する再構成部と
    を備え、
    前記再構成部は、前記対応点に基づいて同定した血管の座標から拡大率を決定し、当該拡大率を用いて血管のサイズを補正する、画像処理装置。
  12. 血管内治療において用いられるＸ線診断装置により収集される画像の処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムであって、
    第１の方向及び第２の方向において時系列に生成された造影画像と非造影画像との差分画像であって、第１の方向から照射されるＸ線に基づく第１の差分画像、及び、第２の方向から照射されるＸ線に基づく第２の差分画像を取得し、
    第１の差分画像上に注目部位を設定し、又は第１の差分画像に対する注目部位の設定を受け付け、前記注目部位中の対象点に対応する第２の差分画像上の対応点を、前記対象点に対応するエピポーララインと前記対象点の血流情報とを用いて同定し、
    前記対象点及び前記対応点の情報を用いて、３次元の血管画像を再構成する
    各処理をコンピュータに実行させるための、画像処理プログラムであって、
    前記第２の差分画像上の対応点を同定するステップでは、前記第２の差分画像上の血管内の全ピクセルについて前記血流情報を前処理として算出する、画像処理プログラム。
  13. 血管内治療において用いられるＸ線診断装置により収集される画像の処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムであって、
    第１の方向及び第２の方向において時系列に生成された造影画像と非造影画像との差分画像であって、第１の方向から照射されるＸ線に基づく第１の差分画像、及び、第２の方向から照射されるＸ線に基づく第２の差分画像を取得し、
    第１の差分画像上に注目部位を設定し、又は第１の差分画像に対する注目部位の設定を受け付け、前記注目部位中の対象点に対応する第２の差分画像上の対応点を、前記対象点に対応するエピポーララインと前記対象点の血流情報とを用いて同定し、
    前記対象点及び前記対応点の情報を用いて、前記対応点での血管の幅を元に血管のサイズを決定して、３次元の血管画像を再構成する
    各処理をコンピュータに実行させるための、画像処理プログラムであって、
    前記３次元の血管画像を再構成するステップでは、前記対応点に基づいて同定した血管の座標から拡大率を決定し、当該拡大率を用いて血管のサイズを補正する、画像処理プログラム。
  14. 第１の方向及び第２の方向において時系列に生成された造影画像と非造影画像との差分画像であって、第１の方向から照射されるＸ線に基づく第１の差分画像、及び、第２の方向から照射されるＸ線に基づく第２の差分画像を取得する取得部と、
    第１の差分画像上の対象点に対応する第２の差分画像上の対応点を、前記対象点に対応するエピポーララインと前記対象点の血流情報とを用いて同定する同定部と、
    前記対象点及び前記対応点の情報を用いて、３次元の血管画像を再構成する再構成部とを備え、
    前記同定部は、前記第２の差分画像上の血管内の全ピクセルについて前記血流情報を前処理として算出する、Ｘ線診断装置。
  15. 第１の方向及び第２の方向において時系列に生成された造影画像と非造影画像との差分画像であって、第１の方向から照射されるＸ線に基づく第１の差分画像、及び、第２の方向から照射されるＸ線に基づく第２の差分画像を取得する取得部と、
    第１の差分画像上の対象点に対応する第２の差分画像上の対応点を、前記対象点に対応するエピポーララインと前記対象点の血流情報とを用いて同定する同定部と、
    前記対象点及び前記対応点の情報を用いて、前記対応点での血管の幅を元に血管のサイズを決定して、３次元の血管画像を再構成する再構成部とを備え、
    前記再構成部は、前記対応点に基づいて同定した血管の座標から拡大率を決定し、当該拡大率を用いて血管のサイズを補正する、Ｘ線診断装置。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6971598B2 (ja) * 2017-03-13 2021-11-24 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 Ｘ線診断装置、画像処理装置及び画像処理プログラム
JP6885896B2 (ja) * 2017-04-10 2021-06-16 富士フイルム株式会社 自動レイアウト装置および自動レイアウト方法並びに自動レイアウトプログラム
CN115131270A (zh) * 2021-03-26 2022-09-30 西门子(深圳)磁共振有限公司 医疗成像中的图像呈现方法及系统、成像系统及存储介质

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7706589B2 (en) * 2002-06-05 2010-04-27 Koninklijke Philips Electronics N.V. Analysis of a multi-dimensional structure
JP2004201730A (ja) * 2002-12-24 2004-07-22 Hitachi Ltd 複数方向の投影映像を用いた３次元形状の生成方法
US8335357B2 (en) * 2005-03-04 2012-12-18 Kabushiki Kaisha Toshiba Image processing apparatus
US8005284B2 (en) * 2006-12-07 2011-08-23 Kabushiki Kaisha Toshiba Three dimensional image processing apparatus and x-ray diagnosis apparatus
US8073224B2 (en) * 2007-07-09 2011-12-06 Siemens Aktiengesellschaft System and method for two-dimensional visualization of temporal phenomena and three dimensional vessel reconstruction
JP5269500B2 (ja) 2008-07-04 2013-08-21 株式会社東芝 画像処理装置
WO2014162740A1 (ja) * 2013-04-05 2014-10-09 パナソニック株式会社 画像領域対応付け装置、３次元モデル生成装置、画像領域対応付け方法、及び画像領域対応付け用プログラム
JP2015029811A (ja) 2013-08-06 2015-02-16 パナソニック株式会社 ３次元モデル生成装置、３次元モデル生成方法、及び３次元モデル生成用プログラム
JP6419551B2 (ja) 2014-11-28 2018-11-07 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 Ｘ線診断装置、画像処理装置及び画像処理プログラム
CN107106110B (zh) * 2014-12-26 2020-03-03 株式会社日立制作所 图像处理装置以及图像处理方法
JP6758951B2 (ja) * 2016-06-28 2020-09-23 国立大学法人東北大学 Ｘ線診断装置、画像処理装置、及び画像診断支援方法
JP6971598B2 (ja) * 2017-03-13 2021-11-24 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 Ｘ線診断装置、画像処理装置及び画像処理プログラム

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