JP7066476B2 - Medical image processing equipment, medical image processing method and X-ray diagnostic equipment - Google Patents
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Description
本発明の実施形態は、医用画像処理装置、医用画像処理方法及びX線診断装置に関する。 Embodiments of the present invention relate to a medical image processing apparatus, a medical image processing method, and an X-ray diagnostic apparatus.
従来、X線診断装置では、例えば、造影剤の流入時間に関するパラメータを画像化するカラーパラメトリックイメージングと呼ばれる技術が適用される場合がある。カラーパラメトリックイメージングでは、例えば、DSA画像の任意の画素における画素値の変化を造影剤濃度の変化と見なし、画素値の時系列変化がピークあるいは特定の値となる時間を流入時間として算出する。そして、カラーパラメトリックイメージングでは、算出した時間にカラー情報を割り当てることで、カラー画像あるいはカラー動画像として表示する。 Conventionally, in an X-ray diagnostic apparatus, for example, a technique called color parametric imaging for imaging parameters related to the inflow time of a contrast medium may be applied. In color parametric imaging, for example, a change in pixel value in an arbitrary pixel of a DSA image is regarded as a change in contrast medium concentration, and a time when a time-series change in pixel value becomes a peak or a specific value is calculated as an inflow time. Then, in color parametric imaging, color information is assigned to the calculated time and displayed as a color image or a color moving image.
本発明が解決しようとする課題は、動きを伴う対象物にパラメトリックイメージングを適用することができる医用画像処理装置、医用画像処理方法及びX線診断装置を提供することである。 An object to be solved by the present invention is to provide a medical image processing apparatus, a medical image processing method, and an X-ray diagnostic apparatus capable of applying parametric imaging to a moving object.
実施形態の医用画像処理装置は、処理部と、生成部と、表示制御部とを備える。処理部は、時系列的に取得された複数の造影画像に基づく複数の血管画像から基準画像を選択し、前記基準画像における血管形状に他の血管画像における血管形状が略一致するように、前記他の血管画像に対して変形処理を行う。生成部は、前記変形処理後の前記複数の血管画像に基づいて、画素値の経時的変化に応じたカラーを各画素に割り当てたカラー画像を生成する。表示制御部は、前記カラー画像を表示部に表示させる。 The medical image processing apparatus of the embodiment includes a processing unit, a generation unit, and a display control unit. The processing unit selects a reference image from a plurality of blood vessel images based on a plurality of contrast images acquired in time series, and the blood vessel shape in the reference image substantially matches the blood vessel shape in another blood vessel image. Deformation processing is performed on other blood vessel images. The generation unit generates a color image in which colors corresponding to changes in pixel values over time are assigned to each pixel based on the plurality of blood vessel images after the deformation process. The display control unit causes the display unit to display the color image.
以下、図面を参照して、実施形態に係る医用画像処理装置、医用画像処理方法及びX線診断装置を説明する。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。 Hereinafter, the medical image processing apparatus, the medical image processing method, and the X-ray diagnostic apparatus according to the embodiment will be described with reference to the drawings. The embodiment is not limited to the following embodiments. Further, in principle, the contents described in one embodiment are similarly applied to other embodiments.
(第1の実施形態)
図1は、第1の実施形態に係るX線診断装置1の構成の一例を示す図である。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、医用画像処理装置100とを有する。例えば、X線診断装置1は、X線を用いて造影画像を収集し、収集した造影画像に基づいて血管画像を生成する。本実施形態では、血管画像の一例として、造影画像と非造影画像との差分画像について説明する。
(First Embodiment)
FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of the X-ray diagnostic apparatus 1 according to the first embodiment. As shown in FIG. 1, the X-ray diagnostic apparatus 1 according to the first embodiment includes an
X線撮像機構10は、X線管球11と、検出器(Flat Panel Detector:FPD)12と、C型アーム13と、寝台14とを有し、インジェクター60が接続される。
The
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、後述する医用画像処理装置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、術者などの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。或いは、造影剤の注入は、術者が注射器を用いて手動で行ってもよい。
The
C型アーム13は、X線管球11と、X線管球11から照射されたX線を検出する検出器12とを支持する。C型アーム13は、図示しないモータにより、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13は、直交する3軸であるXYZ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。
The C-
X線管球11は、図示しない高電圧発生器から供給される高電圧を用いてX線を発生するX線源である。検出器12は、被検体Pを透過したX線を検出するための複数のX線検出素子がマトリックス状に配列された装置である。この検出器12が有する各X線検出素子は、被検体Pを透過したX線を後述するA/D変換器21に出力する。
The
医用画像処理装置100は、図1に示すように、A/D(Analog/Digital)変換器21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、アフィン変換回路25と、LUT(Look Up Table)26と、撮像制御回路27と、3次元再構成回路31と、3次元画像処理回路32と、処理回路33と、モニタ40と、入力インターフェース50を有する。なお、サブトラクション回路23は、血管画像生成部の一例である。
As shown in FIG. 1, the medical
モニタ40は、医用画像処理装置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。
The
入力インターフェース50は、例えば、マウス、キーボード、ボタン、パネルスイッチ、タッチコマンドスクリーン、フットスイッチ、トラックボール、ジョイスティック等の入力装置に対応する。入力インターフェース50は、操作者からの各種指示を受け付け、受け付けた各種指示を医用画像処理装置100の各回路に対して適宜転送する。
The
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線画像の撮像を開始する。
Further, for example, the
A/D変換器21は、検出器12に接続され、検出器12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。
The A / D converter 21 is connected to the
画像メモリ22は、X線収集画像(投影データ)を記憶する。また、画像メモリ22は、後述する3次元再構成回路31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32によって生成された3次元画像を記憶する。なお、画像メモリ22は、コンピュータによって実行可能なプログラムを記憶可能である。
The image memory 22 stores an X-ray collected image (projection data). Further, the image memory 22 stores the reconstruction data (volume data) reconstructed by the three-
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。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(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)及びコントラスト画像(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)の投影データを用いてDSA画像を生成する。 The subtraction circuit 23 generates a difference image such as a DSA (Digital Subtraction Angiography) image. For example, the subtraction circuit 23 has a collected image generated from an X-ray signal collected by imaging a subject in the absence of a contrast medium and an X-ray signal collected by imaging the subject in the presence of a contrast medium. Generates a difference image from the collected image generated from. More specifically, the subtraction circuit 23 is generated from a mask image (an X-ray signal collected by imaging a subject in the absence of a contrast medium) stored in an image memory 22 and collected from substantially the same direction. A DSA image is generated using the projection data of the collected image) and the contrast image (collected image generated from the X-ray signal collected by imaging the subject in the presence of a contrast medium).
フィルタリング回路24は、ハイパスフィルタやローパスフィルタ等の画像処理フィルタを行う。例えば、フィルタリング回路24は、高周波強調フィルタリングを行う。アフィン変換回路25は、画像の拡大や縮小、移動などを行う。LUT26は、諧調変換を行う。
The
撮像制御回路27は、後述する処理回路33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27は、C型アーム13を回転させながら所定のフレームレートでX線画像を撮像する回転撮像を制御する。一例を挙げると、撮像制御回路27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。ここで、撮像制御回路27は、単一の造影剤の注入開始時刻を起点とした経過時間により複数回の回転撮像のスタートを制御することで、各回転撮像の対象に造影剤が到達するタイミングに合わせた回転撮像を行う。また、撮像制御回路27は、C型アーム13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。
The image
また、撮像制御回路27は、C型アーム13を回転制御している間、図示しない高電圧発生器を制御してX線管球11からX線を連続的又は断続的に発生させ、検出器12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。ここで、撮像制御回路27は、後述する処理回路33によって回転撮像ごとに設定されるX線の発生条件に基づいて、X線管球11からX線を発生させる。
Further, the image
3次元再構成回路31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31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31は、A/D変換器21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、3次元再構成回路31は、再構成したボリュームデータを画像メモリ22に格納する。
The three-
3次元画像処理回路32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次元医用画像データを生成する。例えば、3次元画像処理回路32は、ボリュームデータからボリュームレンダリング画像データや、MPR(Multi Planar Reconstruction)画像データを生成する。そして、3次元画像処理回路32は、生成した3次元画像を画像メモリ22に格納する。
The three-dimensional
処理回路33は、X線診断装置1全体を制御する。具体的には、処理回路33は、X線撮像機構10によるX線画像の撮像、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。例えば、処理回路33は、X線撮像機構10による回転撮像や、回転撮像によって撮像されたX線画像から3次元画像を生成してモニタ40に表示させる。
The
また、処理回路33は、図1に示すように、変形処理機能33aと、生成機能33bと、表示制御機能33cとを実行する。ここで、例えば、図1に示す処理回路33の構成要素である変形処理機能33aと、生成機能33bと、表示制御機能33cと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X線診断装置1の記憶装置(例えば、画像メモリ22)に記録されている。処理回路33は、各プログラムを記憶装置から読み出し、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33は、図1の処理回路33内に示された各機能を有することとなる。
Further, as shown in FIG. 1, the
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、アフィン変換回路25、LUT26、撮像制御回路27、3次元再構成回路31、3次元画像処理回路32、及び処理回路33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。
The image memory 22 is, for example, a semiconductor memory element such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory (Flash Memory), or a storage device such as a hard disk or an optical disk. Further, the subtraction circuit 23, the
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では、例えば、造影剤の流入時間に関するパラメータを画像化するパラメトリックイメージングと呼ばれる技術が適用される場合がある。パラメトリックイメージングでは、例えば、DSA画像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、画素値の時系列変化がピークあるいは特定の値となる時間を流入時間として算出する。そして、パラメトリックイメージングでは、算出した流入時間に応じたカラーを各位置にマッピングすることにより、パラメトリックイメージング画像データ(「パラメトリック画像データ」とも表記)あるいはパラメトリックイメージング動画データを生成する。 The configuration of the X-ray diagnostic apparatus 1 according to the first embodiment has been described above. In the X-ray diagnostic apparatus 1 configured in this way, for example, a technique called parametric imaging for imaging parameters related to the inflow time of the contrast medium may be applied. In parametric imaging, for example, the change in the pixel value at each position of the DSA image is regarded as the change in the contrast medium concentration, and the time when the time-series change in the pixel value becomes a peak or a specific value is calculated as the inflow time. Then, in parametric imaging, parametric imaging image data (also referred to as "parametric image data") or parametric imaging moving image data is generated by mapping the color corresponding to the calculated inflow time to each position.
しかしながら、従来の技術では、腹部血管や心臓のように動きがある部位では、DSA画像の各位置における画素値の変化を追跡することができず、カラーパラメトリックイメージングを適用できなかった。そこで、第1の実施形態では、腹部や心臓のように動きがある部位にカラーパラメトリックイメージングを適用するために、処理回路33は、変形処理機能33aと、生成機能33bと、表示制御機能33cとを実行する。
However, in the conventional technique, it is not possible to track the change of the pixel value at each position of the DSA image in the moving part such as abdominal blood vessels and the heart, and the color parametric imaging cannot be applied. Therefore, in the first embodiment, in order to apply color parametric imaging to a moving part such as the abdomen or the heart, the
以下、本実施形態に係るX線診断装置1によるカラーパラメトリックイメージングの一例について、図2を用いて説明する。図2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。なお、図2では、撮像対象が、腹部血管や心臓のような周期的な動きのある血管を対象とする場合について説明する。図2に示すように、X線診断装置1は、画像収集処理を実行する(ステップS1)。例えば、ステップS1では、X線診断装置1は、入力インターフェース50を介して操作者からパラメトリックイメージング専用の撮像プログラムの選択を受け付ける。より具体的には、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最中に、動きを伴う対象物に対するパラメトリックイメージング専用の撮像プログラムを選択する。
Hereinafter, an example of color parametric imaging by the X-ray diagnostic apparatus 1 according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a flowchart showing an example of a processing procedure by the X-ray diagnostic apparatus 1 according to the first embodiment. Note that FIG. 2 describes a case where the imaging target is a blood vessel having periodic movement such as an abdominal blood vessel or a heart. As shown in FIG. 2, the X-ray diagnostic apparatus 1 executes an image acquisition process (step S1). For example, in step S1, the X-ray diagnostic apparatus 1 receives the selection of an imaging program dedicated to parametric imaging from the operator via the
図3を用いて、ステップS1の画像収集処理について説明する。図3は、第1の実施形態に係るX線診断装置1による画像収集処理の処理手順を示すフローチャートである。図3に示す画像収集処理は、図2のステップS1に対応する。 The image acquisition process of step S1 will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a flowchart showing a processing procedure of image acquisition processing by the X-ray diagnostic apparatus 1 according to the first embodiment. The image acquisition process shown in FIG. 3 corresponds to step S1 in FIG.
図3に示すステップS101は、処理回路33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33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33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33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27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。
Step S101 shown in FIG. 3 is a step realized by the
ステップS102及びステップS103は、撮像制御回路27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27は、マスク画像を収集する。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27は、C型アーム13を制御して、マスク画像の収集を開始する。なお、撮像制御回路27は、C型アーム13を回転させずに、所定のフレームレートで一定時間投影データを収集する撮像を繰り返す。ここで、一定時間は、臓器の移動時間と撮像間隔によって決定する。具体的には、例えば、呼吸性移動であれば5秒程度で1周期、心拍に伴う動きであれば1秒程度で1周期となる。従って1周期分以上、通常2~3周期分の画像を収集する。
Step S102 and step S103 are steps realized by the image
ステップS103では、撮像制御回路27は、所定枚数のマスク画像を収集したか否かを判定する。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27は、所定枚数のマスク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27が、所定枚数のマスク画像を収集したと判定した場合(ステップS103、Yes)、処理回路33は、ステップS104を実行する。
In step S103, the image
ステップS104は、処理回路33により実現されるステップである。ステップS104では、処理回路33は、造影剤の注入を指示する。例えば、処理回路33は、ステップS103において所定枚数のマスク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。
Step S104 is a step realized by the
ステップS105は、撮像制御回路27により実現されるステップである。ステップS105では、撮像制御回路27は、コントラスト画像を収集する。ここで、撮像制御回路27は、C型アーム13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。収集されたコントラスト画像は、処理回路33によってほぼリアルタイムでモニタ40に表示される。
Step S105 is a step realized by the image
ステップS106は、処理回路33により実現されるステップである。ステップS106では、処理回路33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106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S106、No)、ステップS105に移行する。一方、処理回路106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S107、Yes)、撮像を終了して、ステップS107に移行する。例えば、術者などの操作者は、モニタ40に表示される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ら撮像スイッチをリリースする。
Step S106 is a step realized by the
ステップS107は、A/D変換器21により実現されるステップである。ステップS107では、A/D変換器21は、収集した画像を全て画像メモリ22に転送する。なお、A/D変換器21は、X線画像を収集中に並行してX線画像を画像メモリ22に転送してもよい。 Step S107 is a step realized by the A / D converter 21. In step S107, the A / D converter 21 transfers all the collected images to the image memory 22. The A / D converter 21 may transfer the X-ray image to the image memory 22 in parallel while collecting the X-ray image.
図2に戻る。図2に示すステップS2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S2では、サブトラクション回路23は、DSA画像生成処理を実行する。例えば、サブトラクション回路23は、画像メモリ22に保存されたマスク画像及びコントラスト画像を読み出し、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DSA画像を生成する。ここで、サブトラクション回路23は、コントラスト画像に対して、全ての位相のマスク画像とサブトラクションし、最適なDSA画像を選択する。図4は、第1の実施形態を説明するための図である。 Return to FIG. Step S2 shown in FIG. 2 is a step realized by the subtraction circuit 23. In step S2, the subtraction circuit 23 executes the DSA image generation process. For example, the subtraction circuit 23 reads out the mask image and the contrast image stored in the image memory 22, and subtracts the contrast image and the mask image to generate a DSA image. Here, the subtraction circuit 23 subtracts the contrast image from the mask image of all the phases and selects the optimum DSA image. FIG. 4 is a diagram for explaining the first embodiment.
図4の上段には、図3に示すステップS105で収集されたコントラスト画像C1からC8を示し、図4の中段には、ステップS102で収集されたマスク画像M1からM8を示す。ここで、サブトラクション回路23は、例えば、コントラスト画像C1に対して、マスク画像M1からM8の全てとサブトラクションして、DSA画像C1M1からC1M8をそれぞれ生成する。そして、サブトラクション回路23は、生成したDSA画像の中からコントラスト画像C1に対する最適なDSA画像を画像処理によって同定する。 The upper part of FIG. 4 shows the contrast images C1 to C8 collected in step S105 shown in FIG. 3, and the middle part of FIG. 4 shows the mask images M1 to M8 collected in step S102. Here, the subtraction circuit 23, for example, subtracts all of the mask images M1 to M8 with respect to the contrast image C1 to generate DSA images C1M1 to C1M8, respectively. Then, the subtraction circuit 23 identifies the optimum DSA image for the contrast image C1 from the generated DSA images by image processing.
最適なDSA画像を同定する画像処理について説明する。X線診断装置1では、X線減衰の多いパス上の画素は低い画素値を示し、X線減衰の少ないパス上の画素は、高い画素値を示す。また、DSA画像において、造影剤流入によって画素値が低下した部分の画素は、マイナス極性(-)を示す。ここで、コントラスト画像の収集時とマスク画像の収集時とで、呼吸等の体動により臓器や横隔膜等の構造物が移動した場合、DSA画像においてコントラスト画像とマスク画像とで臓器が重なった画素は原理的にゼロ値又はゼロの近似値を示す。一方、DSA画像においてコントラスト画像とマスク画像とで臓器が重ならなかった画素はプラス極性(+)あるいはマイナス極性(-)を示す。 Image processing for identifying the optimum DSA image will be described. In the X-ray diagnostic apparatus 1, pixels on a path with a large amount of X-ray attenuation show a low pixel value, and pixels on a path with a small amount of X-ray attenuation show a high pixel value. Further, in the DSA image, the pixels in the portion where the pixel value is lowered due to the inflow of the contrast medium show negative polarity (−). Here, when a structure such as an organ or a diaphragm moves due to body movement such as breathing between the time of collecting the contrast image and the time of collecting the mask image, the pixel in which the organ overlaps between the contrast image and the mask image in the DSA image. In principle indicates a zero value or an approximate value of zero. On the other hand, in the DSA image, the pixels in which the organs do not overlap in the contrast image and the mask image show positive polarity (+) or negative polarity (-).
したがって、DSA画像においてプラス極性(+)を示す画素は、コントラスト画像の収集時とマスク画像の収集時とで臓器や組織の位置ズレを起こした画素であると判定することが可能となる。このようなことから、サブトラクション回路23は、生成したDSA画像の中で、プラス極性(+)を示す画素数が最も少ないDSA画像を、コントラスト画像C1に対する最適なDSA画像として同定する。換言すると、サブトラクション回路23は、造影画像と、血管画像における各位置の画素値に対して逆位相となる画素数が最も少ない非造影画像とを差分して、血管画像を生成する。すなわち、位相の等しいマスク画像とコントラスト画像とを画像処理で同定する。 Therefore, it is possible to determine that the pixel showing the positive polarity (+) in the DSA image is the pixel in which the position of the organ or tissue is displaced between the time of collecting the contrast image and the time of collecting the mask image. Therefore, the subtraction circuit 23 identifies the DSA image having the smallest number of pixels showing positive polarity (+) among the generated DSA images as the optimum DSA image for the contrast image C1. In other words, the subtraction circuit 23 generates a blood vessel image by differentiating the contrast image and the non-contrast image having the smallest number of pixels having the opposite phase to the pixel value at each position in the blood vessel image. That is, a mask image having the same phase and a contrast image are identified by image processing.
サブトラクション回路23は、収集した全てのコントラスト画像にも同様にして、DSA画像を生成する。すなわち、コントラスト画像C2からC8それぞれに対して、マスク画像M1からM8の全てとサブトラクションして、各コントラスト画像C2からC8に対する最適なDSA画像を同定する。 The subtraction circuit 23 similarly generates a DSA image for all the collected contrast images. That is, the optimum DSA image for each contrast image C2 to C8 is identified by subtracting all of the mask images M1 to M8 for each of the contrast images C2 to C8.
図2に戻る。図2に示すステップS3は、変形処理機能33aに対応するステップである。処理回路33が画像メモリ22から変形処理機能33a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、変形処理機能33aが実現されるステップである。ステップS3では、変形処理機能33aは、変形処理を実行する。なお、変形処理機能33aは、処理部の一例である。
Return to FIG. Step S3 shown in FIG. 2 is a step corresponding to the
すなわち、変形処理機能33aは、動きを伴う対象物を時系列に撮像した造影画像と非造影画像とを差分して生成された複数の差分画像から基準画像を選択する。例えば、変形処理機能33aは、もっとも動きの少ない位相のサブトラクション画像同士を同定する。ここで変形処理機能33aは、複数の差分画像間での相関演算の結果に基づいて基準画像を選択する。例えば、変形処理機能33aは、時間的に連続するサブトラクション画像同士で相関演算を行い、その中で相関値が高い画像が最も多い画像を動きの少ない画像として選択する。
That is, the
そして、変形処理機能33aは、複数の差分画像に対して、基準画像を基準として他の差分画像に変形処理を行う。具体的には、変形処理機能33aは、複数の差分画像に対して、基準画像以外の他の差分画像における部位の位置が基準画像における当該部位の位置と略一致するように、当該他の差分画像に変形処理を行う。即ち、変形処理機能33aは、時系列的に取得された複数の造影画像に基づく複数の血管画像から基準画像を選択し、選択した基準画像における血管形状に他の血管画像における血管形状が略一致するように、他の血管画像に対して変形処理を行う。例えば、変形処理機能33aは、基準画像における血管形状に他の血管画像における血管形状が略一致するように、他の血管画像に対してワーピング処理を行う。ここで、ワーピング処理とは、所定周期分のDSA画像の間で形状が異なる部位を、基準画像において画素単位で部分的に変形(ワーピング)させることで位置合わせを行う処理である。より具体的には、変形処理機能33aは、基準画像と、基準画像以外の他のDSA画像(処理対象画像とも言う)とが局所的に略一致するような関心領域を多数配置し、関心領域に基づいて移動ベクトルを導出する。そして、変形処理機能33aは、導出した移動ベクトルを基に、例えば画素単位の移動ベクトルを導出し、これに基づいて処理対象画像上に表示された所定部位を変形(ワープ)させる。
Then, the
ここで、変形処理機能33aは、例えば複数のDSA画像のうち位相がN番目のDSA画像が基準画像である場合、複数のサブトラクション画像の各々を、N番目のDSA画像を基準としてワーピング処理する。
Here, for example, when the DSA image having the Nth phase among the plurality of DSA images is the reference image, the
図2に示すステップS4は、生成機能33bに対応するステップである。処理回路33が画像メモリ22から生成機能33b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、生成機能33bが実現されるステップである。ステップS4では、生成機能33bは、カラー画像生成処理を実行する。なお、生成機能33bは、生成部の一例である。例えば、生成機能33bは、ワーピング処理後の各差分画像の各位置に、画素値の経時的変化に応じたカラーを割り当てたカラー画像を生成する。即ち、生成機能33bは、変形処理後の複数の血管画像に基づいて、画素値の経時的変化に応じたカラーを各画素に割り当てたカラー画像を生成する。ここで、生成機能33bは、カラー画像としてカラーパラメトリックイメージング画像を作成する。図5を用いて、カラー画像生成処理について説明する。
Step S4 shown in FIG. 2 is a step corresponding to the generation function 33b. This is a step in which the generation function 33b is realized by the
図5は、第1の実施形態に係る生成機能33bによるカラー画像生成処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、図5に示すカラー画像生成処理の処理手順は、図2に示すステップS4に対応する。 FIG. 5 is a flowchart showing a processing procedure of a color image generation process by the generation function 33b according to the first embodiment. The processing procedure of the color image generation processing shown in FIG. 5 corresponds to step S4 shown in FIG.
図5に示すように、生成機能33bは、ワーピング処理を行って、動きの影響による位置ずれを補正したDSA画像から流入時間を同定する(ステップS301)。ここで、流入時間は、DSA画像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。言い換えると、生成機能33bは、複数の差分画像の各位置における画素値の経時的変化に基づいて、対象物に注入される造影剤の流入時間を同定する。即ち、生成機能33bは、変形処理後の複数の血管画像の各位置における画素値の経時的変化に基づいて、対象物に注入される造影剤の流入時間を同定する。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。 As shown in FIG. 5, the generation function 33b performs a warping process to identify the inflow time from the DSA image corrected for the positional deviation due to the influence of movement (step S301). Here, the inflow time is a parameter defined based on the time-series change of each pixel value by regarding the change of the pixel value at each position of the DSA image as the change of the contrast medium concentration. In other words, the generation function 33b identifies the inflow time of the contrast agent injected into the object based on the change over time of the pixel value at each position of the plurality of difference images. That is, the generation function 33b identifies the inflow time of the contrast medium to be injected into the object based on the time course of the pixel value at each position of the plurality of blood vessel images after the deformation process. Any method can be selected as the method for calculating the inflow time. For example, as a method for calculating the inflow time, TTP (Time-to-Peak), which is a method for identifying the time at which the time change of the pixel value becomes maximum as the inflow time, can be selected. Further, for example, as a method of calculating the inflow time, a method of identifying as an inflow time the time when the time change of the pixel value reaches a predetermined value or the time when the time change of the pixel value reaches a predetermined ratio with respect to the maximum value in the time change. TTA (Time-to-Arrival) is selectable.
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、DSA画像に含まれる任意の画素について解析された時間濃度プロファイルを例示する。なお、図6では、流入時間の同定方法がTTAである場合を説明する。 FIG. 6 is a diagram for explaining the first embodiment. The horizontal axis of FIG. 6 indicates time, and the vertical axis of FIG. 6 indicates pixel values. The example of FIG. 6 illustrates a time density profile analyzed for any pixel contained in a DSA image. In addition, in FIG. 6, the case where the identification method of the inflow time is TTA will be described.
図6に示すように、例えば、生成機能33bは、DSA画像に含まれる各画素について、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、生成機能33bは、最大の画素値(Cmax)に対して20%(0.2×Cmax)に到達する時間を流入時間として特定する。 As shown in FIG. 6, for example, the generation function 33b identifies the inflow time by analyzing the time density profile for each pixel included in the DSA image. In the example of FIG. 6, the generation function 33b specifies the time to reach 20% (0.2 × Cmax) with respect to the maximum pixel value (Cmax) as the inflow time.
なお、図6の内容はあくまで一例であり、図6の例に限定されるものではない。例えば、図6では、TTAにより流入時間を同定するための割合として「20%」が設定される場合を説明したが、これに限らず、任意の割合(若しくは値)が設定されてもよい。また、流入時間の同定方法は、TTAに限らず、TTPであってもよい。 The content of FIG. 6 is merely an example, and is not limited to the example of FIG. For example, in FIG. 6, the case where “20%” is set as the ratio for identifying the inflow time by TTA has been described, but the present invention is not limited to this, and any ratio (or value) may be set. Further, the method for identifying the inflow time is not limited to TTA, and may be TTP.
続いて、生成機能33bは、カラーコードを生成する(ステップS302)。例えば、生成機能33bは、静止画としてパラメトリック画像データを生成する場合には、1つのカラーコードを生成する。また、生成機能33bは、動画としてパラメトリック画像データを生成する場合には、動画に含まれるフレーム数に対応する数のカラーコードを生成する。以下、静止画生成におけるカラーコード生成処理と、動画生成におけるカラーコード生成処理とを、順に説明する。なお、カラーコードを生成するための生成条件は、デフォルトの条件が予め設定されているが、操作者により適宜設定されてもよい。 Subsequently, the generation function 33b generates a color code (step S302). For example, the generation function 33b generates one color code when generating parametric image data as a still image. Further, when the generation function 33b generates parametric image data as a moving image, the generation function 33b generates a number of color codes corresponding to the number of frames included in the moving image. Hereinafter, the color code generation process in still image generation and the color code generation process in moving image generation will be described in order. Although the default conditions are set in advance for the generation conditions for generating the color code, the operator may appropriately set them.
図7は、第1の実施形態を説明するための図である。なお、図7では、流入時間の同定方法がTTAである場合を説明する。TTAでは、カラーコードの周期及び初期値は、デフォルトとして「Auto」が設定されている。なお、「Auto」は、DSA画像の収集時間(撮像期間)によって自動的に設定されることを表す。 FIG. 7 is a diagram for explaining the first embodiment. In addition, in FIG. 7, the case where the identification method of the inflow time is TTA will be described. In TTA, "Auto" is set as the default for the cycle and initial value of the color code. Note that "Auto" indicates that the DSA image is automatically set according to the collection time (imaging period).
図7に示すように、例えば、生成機能33bは、DSA画像の収集時間が0~T秒である場合には、カラーコードの周期を「T」、カラーコードの初期値を「0」にそれぞれ設定する。このカラーコードでは、流入時間tが「0」のときに「赤」となり、「0」から「T/2」にかけて「赤」から「緑」に徐々に変化し、「T/2」のときに「緑」となることが規定される。また、このカラーコードでは、「T/2」から「T」にかけて「緑」から「青」に徐々に変化し、「T」のときに「青」となることが規定される。 As shown in FIG. 7, for example, when the collection time of the DSA image is 0 to T seconds, the generation function 33b sets the period of the color code to "T" and the initial value of the color code to "0", respectively. Set. In this color code, when the inflow time t is "0", it becomes "red", gradually changes from "red" to "green" from "0" to "T / 2", and when it is "T / 2". Is stipulated to be "green". Further, in this color code, it is stipulated that the color gradually changes from "green" to "blue" from "T / 2" to "T", and becomes "blue" when "T".
このように、生成機能33bは、静止画用のカラーコードを生成する。なお、図7の内容はあくまで一例であり、図7の例に限定されるものではない。例えば、図7では、流入時間の同定方法がTTAである場合を説明したが、これに限らず、TTPであってもよい。また、カラーコードに規定されるカラーの順序は、図7の例に限定されるものではなく、任意に設定されてよい。また造影剤が最初に流入するまでには一定の時間がかかるので、カラーコードの初期値を「D」に設定しても良い。この初期値「D」はデフォルトで設定されていても良いし、あるいはDSA画像のから自動的に同定しても良い。同定方法としては、DSA画像の中で最初に一定レベル以上の変化が、一定範囲以上で起こった時間を「D」と設定すれば良い。 In this way, the generation function 33b generates a color code for a still image. The content of FIG. 7 is merely an example, and is not limited to the example of FIG. 7. For example, in FIG. 7, the case where the inflow time identification method is TTA has been described, but the present invention is not limited to this, and TTP may be used. Further, the order of colors specified in the color code is not limited to the example of FIG. 7, and may be set arbitrarily. Further, since it takes a certain amount of time for the contrast medium to flow in for the first time, the initial value of the color code may be set to "D". This initial value "D" may be set by default, or may be automatically identified from the DSA image. As an identification method, the time during which a change of a certain level or more first occurs in a certain range or more in a DSA image may be set as "D".
図8は、第1の実施形態を説明するための図である。図8では、動画としてパラメトリック画像データを生成する生成方法がCCC(Circular Color Coding)である場合を説明する。なお、CCCにおける流入時間の同定方法は、TTAであってもTTPであってもよい。 FIG. 8 is a diagram for explaining the first embodiment. FIG. 8 describes a case where the generation method for generating parametric image data as a moving image is CCC (Circular Color Coding). The method for identifying the inflow time in CCC may be TTA or TTP.
図8に示すように、例えば、生成機能33bは、DSA画像の収集時間が0~T秒である場合には、カラーコードの周期を「L(L<T)」、カラーコードの初期値を「0」、カラーコードのステップを「ΔT」にそれぞれ設定する。そして、生成機能33bは、動画に含まれるフレーム数に対応する数のカラーコードを生成する。例えば、動画のフレーム数が「N=L/ΔT」とすると、生成機能33bは、1フレーム目からNフレーム目までのN個のカラーコードをそれぞれ生成する。なお、「N」は整数である。 As shown in FIG. 8, for example, when the collection time of the DSA image is 0 to T seconds, the generation function 33b sets the period of the color code to "L (L <T)" and sets the initial value of the color code to "L (L <T)". Set "0" and the color code step to "ΔT" respectively. Then, the generation function 33b generates a number of color codes corresponding to the number of frames included in the moving image. For example, assuming that the number of frames of the moving image is "N = L / ΔT", the generation function 33b generates N color codes from the first frame to the Nth frame, respectively. In addition, "N" is an integer.
例えば、1フレーム目のカラーコードでは、流入時間tが「0」のときに「赤」となり、「0」から「L/3」にかけて「赤」から「緑」に徐々に変化し、「L/3」のときに「緑」となることが規定される。また、1フレーム目のカラーコードでは、「L/3」から「2L/3」にかけて「緑」から「青」に徐々に変化し、「2L/3」のときに「青」となることが規定される。また、1フレーム目のカラーコードでは、「2L/3」から「L」にかけて「青」から「赤」に徐々に変化し、「L」のときに「赤」に戻ることが規定される。このように、1フレーム目のカラーコードでは、流入時間tが「0」から「L」に変化する間に、「赤→緑→青→赤」と変化する。また、「L」以降については、「L」から「2L」までのカラーの変化の繰り返しになる。つまり、1フレーム目のカラーコードでは、流入時間tが「L」から「2L」に変化する間に、「赤→緑→青→赤」と変化する。また、1フレーム目のカラーコードでは、流入時間tが「2L」から「3L」に変化する間に、「赤→緑→青→赤」と変化する。これ以降も同様に、1フレーム目のカラーコードでは、流入時間tが「T」に到達するまで、「赤→緑→青→赤」と変化する。 For example, in the color code of the first frame, when the inflow time t is "0", it becomes "red", gradually changes from "red" to "green" from "0" to "L / 3", and then "L". It is stipulated that it becomes "green" when it is "/ 3". In addition, in the color code of the first frame, it gradually changes from "green" to "blue" from "L / 3" to "2L / 3", and becomes "blue" at "2L / 3". Is stipulated. Further, in the color code of the first frame, it is stipulated that the color code gradually changes from "blue" to "red" from "2L / 3" to "L" and returns to "red" when "L". As described above, in the color code of the first frame, the inflow time t changes from “0” to “L” while changing from “red → green → blue → red”. Further, after "L", the color change from "L" to "2L" is repeated. That is, in the color code of the first frame, the inflow time t changes from “L” to “2L” while changing from “red → green → blue → red”. Further, in the color code of the first frame, the inflow time t changes from "2L" to "3L" while changing from "red → green → blue → red". After that, similarly, in the color code of the first frame, the inflow time t changes in the order of “red → green → blue → red” until it reaches “T”.
2フレーム目のカラーコードは、1フレーム目のカラーコードを「ΔT」ずらすことにより生成される。例えば、2フレーム目のカラーコードでは、流入時間tが「Δt」のときに「赤」となり、「Δt」から「L/3+Δt」にかけて「赤」から「緑」に徐々に変化し、「L/3+Δt」のときに「緑」となることが規定される。また、2フレーム目のカラーコードでは、「L/3+Δt」から「2L/3+Δt」にかけて「緑」から「青」に徐々に変化し、「2L/3+Δt」のときに「青」となることが規定される。また、2フレーム目のカラーコードでは、「2L/3+Δt」から「L+Δt」にかけて「青」から「赤」に徐々に変化し、「L+Δt」のときに「赤」に戻ることが規定される。なお、「L+Δt」以降についても、1フレーム目のカラーコードと同様に、「L+ΔT」から「2L+ΔT」までのカラーの変化の繰り返しになる。また、「ΔT」以前については、「0」から「ΔT」までのカラーの変化の繰り返しになる。 The color code of the second frame is generated by shifting the color code of the first frame by "ΔT". For example, in the color code of the second frame, when the inflow time t is "Δt", it becomes "red", and gradually changes from "red" to "green" from "Δt" to "L / 3 + Δt", and then "L". It is specified that it becomes "green" when "/ 3 + Δt". Further, in the color code of the second frame, the color code gradually changes from "green" to "blue" from "L / 3 + Δt" to "2L / 3 + Δt", and becomes "blue" when "2L / 3 + Δt". Is stipulated. Further, in the color code of the second frame, it is stipulated that the color code gradually changes from "blue" to "red" from "2L / 3 + Δt" to "L + Δt" and returns to "red" when "L + Δt". As for the color code after "L + Δt", the color change from "L + ΔT" to "2L + ΔT" is repeated as in the color code of the first frame. Further, before "ΔT", the color change from "0" to "ΔT" is repeated.
すなわち、Nフレーム目のカラーコードは、N-1フレーム目のカラーコードを「ΔT」ずらすことにより生成される。言い換えると、Nフレーム目のカラーコードは、1フレーム目のカラーコードを「ΔT×(N-1)」ずらすことにより生成される。 That is, the color code of the Nth frame is generated by shifting the color code of the N-1th frame by "ΔT". In other words, the color code of the Nth frame is generated by shifting the color code of the first frame by "ΔT × (N-1)".
なお、図8の内容はあくまで一例であり、図8の例に限定されるものではない。例えば、カラーコードに規定されるカラーの順序は、図8の例に限定されるものではなく、任意に設定されてよい。 The content of FIG. 8 is merely an example, and is not limited to the example of FIG. For example, the order of colors specified in the color code is not limited to the example of FIG. 8, and may be set arbitrarily.
このように、生成機能33bは、動画用のカラーコードとして、動画のフレーム数に対応する数のカラーコードを生成する。動画用のカラーコードは、流入時間の変化に対するカラーの周期的な変化が規定された周期的カラーコードであると言える。なお、パラメトリック画像生成処理における処理条件は、パラメトリックイメージング専用の撮像プログラムに予め登録されている。ここで登録されている処理条件としては、例えば、流入時間の同定方法、カラーコードの周期、カラーコードの位相、カラーコードの初期値、及び、静止画であるか動画であるかを示す情報などが含まれる。 As described above, the generation function 33b generates a number of color codes corresponding to the number of frames of the moving image as the color code for the moving image. It can be said that the color code for moving images is a periodic color code in which the periodic change of the color with respect to the change of the inflow time is defined. The processing conditions in the parametric image generation process are registered in advance in an imaging program dedicated to parametric imaging. The processing conditions registered here include, for example, an inflow time identification method, a color code cycle, a color code phase, an initial value of the color code, and information indicating whether the image is a still image or a moving image. Is included.
図5に戻る。生成機能33bは、パラメトリック画像データを生成する(ステップS303)。例えば、生成機能33bは、DSA画像の各画素に、画素値の経時的変化に応じたカラーを割り当てることにより、パラメトリック画像データを生成する。すなわち、生成機能33bは、同定した流入時間に応じたカラーを各位置に割り当ててカラー画像を生成する。 Return to FIG. The generation function 33b generates parametric image data (step S303). For example, the generation function 33b generates parametric image data by assigning a color to each pixel of the DSA image according to the change of the pixel value with time. That is, the generation function 33b assigns colors according to the identified inflow time to each position to generate a color image.
図9は、第1の実施形態を説明するための図である。図9には、被検体Pの心臓の血管が描出されたパラメトリック画像データを例示する。 FIG. 9 is a diagram for explaining the first embodiment. FIG. 9 illustrates parametric image data in which the blood vessels of the heart of the subject P are visualized.
図9に示すように、例えば、生成機能33bは、ステップS302において生成したカラーコードを参照し、各画素の流入時間に対応するカラーを割り当てて、パラメトリック画像データを生成する。 As shown in FIG. 9, for example, the generation function 33b refers to the color code generated in step S302, assigns a color corresponding to the inflow time of each pixel, and generates parametric image data.
具体的には、生成機能33bは、静止画のパラメトリック画像データを生成する。例えば、生成機能33bは、図7に示した静止画用のカラーコードを参照し、各画素の流入時間に対応するカラーを割り当てて、パラメトリック画像データを生成する。 Specifically, the generation function 33b generates parametric image data of a still image. For example, the generation function 33b refers to the color code for a still image shown in FIG. 7, assigns a color corresponding to the inflow time of each pixel, and generates parametric image data.
また、生成機能33bは、動画のパラメトリック画像データを生成する。例えば、生成機能33bは、図8に示した動画用のカラーコードを参照し、動画に含まれるフレーム数に対応する数のパラメトリック画像データをそれぞれ生成する。具体的には、生成機能33bは、各画素の流入時間に対応するカラーを、1フレーム目のカラーコードに基づいて割り当てることで、1フレーム目のパラメトリック画像データを生成する。また、生成機能33bは、各画素の流入時間に対応するカラーを、2フレーム目のカラーコードに基づいて割り当てることで、2フレーム目のパラメトリック画像データを生成する。このように、生成機能33bは、各画素の流入時間に対応するカラーを、Nフレーム目のカラーコードに基づいて割り当てることで、Nフレーム目のパラメトリック画像データを生成する。 In addition, the generation function 33b generates parametric image data of moving images. For example, the generation function 33b refers to the color code for the moving image shown in FIG. 8 and generates a number of parametric image data corresponding to the number of frames included in the moving image. Specifically, the generation function 33b generates the parametric image data of the first frame by allocating the color corresponding to the inflow time of each pixel based on the color code of the first frame. Further, the generation function 33b generates the parametric image data of the second frame by allocating the color corresponding to the inflow time of each pixel based on the color code of the second frame. As described above, the generation function 33b generates the parametric image data of the Nth frame by allocating the color corresponding to the inflow time of each pixel based on the color code of the Nth frame.
なお、図9では、流入時間に応じて割り当てられるカラーについて説明したが、更に、各画素(ピクセル)の最大の画素値に基づいて明度(明るさ)を調整するのが好適である。例えば、各画素の明度は、DSA画像に含まれる全画素のなかの最大の画素値「Dmax」に対する各画素の最大の画素値「D」の割合「D/Dmax」にするのが好適である。 Although the colors assigned according to the inflow time have been described in FIG. 9, it is more preferable to adjust the brightness (brightness) based on the maximum pixel value of each pixel. For example, the brightness of each pixel is preferably set to "D / Dmax", which is the ratio of the maximum pixel value "D" of each pixel to the maximum pixel value "Dmax" among all the pixels included in the DSA image. ..
このように、生成機能33bは、静止画若しくは動画のパラメトリック画像データを生成する。そして、生成機能33bは、生成したパラメトリック画像データを表示制御機能33cへ出力する。
In this way, the generation function 33b generates parametric image data of a still image or a moving image. Then, the generation function 33b outputs the generated parametric image data to the
図2に戻る。図2に示すステップS5は、表示制御機能33cに対応するステップである。処理回路33が画像メモリ22から表示制御機能33c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、表示制御機能33cが実現されるステップである。ステップS5では、表示制御機能33cは、カラー画像をモニタ40に表示させる。なお、表示制御機能33cは、表示制御部の一例である。ここで、表示制御機能33cは、カラー画像を静止画像として表示させる。或いは、表示制御機能33cは、カラー画像を動画として表示させる。なお動画表示の際は、Nフレーム目のパラメトリック画像データを表示した後、1フレーム目のパラメトリック画像データからまた再度表示すれば良い。
Return to FIG. Step S5 shown in FIG. 2 is a step corresponding to the
上述したように、第1の実施形態では、X線診断装置1は、動きを伴う対象物を時系列に撮像した造影画像と非造影画像とを差分して生成された複数の差分画像から基準画像を選択し、複数の差分画像に対して、基準画像を基準として他の差分画像にワーピング処理を行う。続いて、X線診断装置1は、ワーピング処理後の各差分画像の各位置に、画素値の経時的変化に応じたカラーを割り当てたカラー画像を生成する。そして、X線診断装置1は、カラー画像をモニタ40に表示させる。これにより、第1の実施形態によれば、動きを伴う対象物にパラメトリックイメージングを適用することが可能になる。
As described above, in the first embodiment, the X-ray diagnostic apparatus 1 is based on a plurality of difference images generated by differentiating a contrast image obtained by capturing a moving object in time series and a non-contrast image. An image is selected, and for a plurality of difference images, warping processing is performed on other difference images with the reference image as a reference. Subsequently, the X-ray diagnostic apparatus 1 generates a color image in which colors corresponding to changes in pixel values with time are assigned to each position of each difference image after the warping process. Then, the X-ray diagnostic apparatus 1 displays a color image on the
(第1の実施形態の変形例)
上述した第1の実施形態では、サブトラクション回路23は、DSA画像を生成する際に、位相の等しいマスク画像とコントラスト画像とを画像処理で同定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、サブトラクション回路23は、生体信号取得装置からの信号を元に造影画像と同一位相の非造影画像を特定して、DSA画像を生成してもよい。言い換えると、サブトラクション回路23は、造影画像と、当該造影画像の生体信号と位相が同一である非造影画像とを差分して差分画像を生成する。なお、かかる場合、X線診断装置1は、周期的な動きを伴う対象物から生体信号を取得する生体信号取得装置に接続される。ここで、生体信号取得装置は、例えば、呼吸位相を計測する呼吸検出装置であってもよい。かかる場合、呼吸検出装置は、呼吸センサーを有し、被検体Pの呼吸波形を取得する。或いは、生体信号取得装置は、例えば、ECG(Electrocardiogram)/EKG(Elektrokardiogramm)のような心臓位相を計測する心電計であってもよい。なお、呼吸検出装置や心電計などの生体信号取得装置は、X線診断装置1の非構成要素として、外部機器であるものとして説明するが、X線診断装置1の構成要素として当該X線診断装置1に組み込まれてもよい。
(Variation example of the first embodiment)
In the first embodiment described above, the subtraction circuit 23 has been described as identifying a mask image having the same phase and a contrast image by image processing when generating a DSA image, but the embodiment is limited to this. It's not something. For example, the subtraction circuit 23 may generate a DSA image by specifying a non-contrast image having the same phase as the contrast image based on a signal from the biological signal acquisition device. In other words, the subtraction circuit 23 generates a differential image by differentiating the contrast image and the non-contrast image having the same phase as the biological signal of the contrast image. In such a case, the X-ray diagnostic apparatus 1 is connected to a biological signal acquisition device that acquires a biological signal from an object accompanied by periodic movement. Here, the biological signal acquisition device may be, for example, a respiration detection device that measures the respiration phase. In such a case, the respiration detection device has a respiration sensor and acquires the respiration waveform of the subject P. Alternatively, the biological signal acquisition device may be an electrocardiograph for measuring the cardiac phase, such as ECG (Electrocardiogram) / EKG (Elektrokardiogramm). The biometric signal acquisition device such as a respiratory detection device and an electrocardiograph will be described as an external device as a non-component of the X-ray diagnostic device 1, but the X-ray is described as a component of the X-ray diagnostic device 1. It may be incorporated in the diagnostic apparatus 1.
更に、サブトラクション回路23は、生体信号取得装置からの信号を元にコントラスト画像と位相が類似するマスク画像を同定し、同定したマスク画像及び同定したマスク画像と位相が近いマスク画像についてコントラスト画像との画像処理を行うことで最適なマスク画像を同定してもよい。 Further, the subtraction circuit 23 identifies a mask image having a phase similar to that of the contrast image based on the signal from the biological signal acquisition device, and the identified mask image and the mask image having a phase close to the identified mask image are combined with the contrast image. The optimum mask image may be identified by performing image processing.
また、上述した第1の実施形態では、変形処理機能33aは、基準画像を相関演算によって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、X線診断装置1が生体信号取得装置に接続される場合、変形処理機能33aは、生体信号に基づいて基準画像を選択してもよい。即ち、変形処理機能33aは、周期的な動きを伴う対象物を撮像した複数の造影画像に基づく前記複数の血管画像から、生体信号に基づいて基準画像を選択してもよい。ここで、変形処理機能33aは、生体信号において再現性良く現れる時相を基準時相とし、この基準時相のDSA画像を基準画像として選択する。なお、生体信号において基準時相が複数存在する場合には、複数存在する基準時相の中から動きが少ない時相を基準時相として選択する。
Further, in the first embodiment described above, the case where the
一例を挙げると、生体信号取得装置は、生体信号として心臓位相を取得する。また、変形処理機能33aは、心臓位相に基づいて拡張中期近傍の位相の血管画像を基準画像として選択する。より具体的には、変形処理機能33aは、EKG信号から心臓位相が最も安定している拡張中期のDSA画像を同定し、この拡張中期に近いDSA画像を基準画像として選択する。
As an example, the biological signal acquisition device acquires the cardiac phase as a biological signal. Further, the
或いは、生体信号取得装置は、生体信号として呼吸位相を取得する。また、変形処理機能33aは、呼吸位相に基づいて最大呼気近傍の位相の血管画像を基準画像として選択する。より具体的には、変形処理機能33aは、呼吸波形が最も安定している最大呼気のDSA画像を同定し、この最大呼気に近いDSA画像を基準画像として選択する。すなわち、変形処理機能33aは、周期的な動きを伴う対象物を撮像した造影画像と非造影画像とを差分して生成された複数の差分画像から、生体信号に基づいて基準画像を選択する。
Alternatively, the biological signal acquisition device acquires the respiratory phase as a biological signal. Further, the
(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。
(Other embodiments)
The embodiment is not limited to the above-described embodiment.
上述した実施形態では、撮像対象が、腹部血管や心臓のような周期的な動きのある血管を対象と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なない。例えば、撮像対象の動きは周期的ではなくてもよい。より具体的には、上述したカラーパラメトリックイメージングは、腸管の蠕動等を撮像対象とする場合にも適用可能である。なお、かかる場合、変形処理機能33aは、腸管の蠕動において再現性良く現れる時相を基準時相とし、この基準時相のDSA画像を基準画像として選択する。なお、腸管の蠕動において基準時相が複数存在する場合には、複数存在する基準時相の中から動きが少ない時相を基準時相として選択する。
In the above-described embodiment, the case where the imaging target is a blood vessel having periodic movement such as an abdominal blood vessel or a heart has been described, but the embodiment is not limited to this. For example, the movement of the imaged object does not have to be periodic. More specifically, the above-mentioned color parametric imaging can also be applied to the case where the peristalsis of the intestinal tract is targeted for imaging. In such a case, the
また、上述した実施形態では、血管画像の一例として、サブトラクション回路23により生成される差分画像について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、医用画像処理装置100は、サブトラクション回路23に代えて又はサブトラクション回路23に加えて、血管画像生成回路を備え、血管画像生成回路がコントラスト画像に基づく血管画像を生成してもよい。なお、血管画像生成回路は、血管画像生成部の一例である。
Further, in the above-described embodiment, the difference image generated by the subtraction circuit 23 has been described as an example of the blood vessel image. However, the embodiments are not limited to this. For example, the medical
例えば、血管画像生成回路は、機械学習を用いて血管画像を生成してもよい。一例を挙げると、血管画像生成回路は、まず、コントラスト画像及びマスク画像に基づく差分画像と、コントラスト画像との組み合わせから成る学習用データを複数取得する。次に、血管画像生成回路は、コントラスト画像を入力とし、差分画像を出力とする学習用データを用いた教師あり学習により、コントラスト画像上の血管以外の背景成分(骨、軟組織等)を除去する学習済みモデルを生成する。次に、血管画像生成回路は、時系列的に取得された複数のコントラスト画像を学習済みモデルに入力する。これにより、血管画像生成回路は、コントラスト画像から背景成分を除去して、血管画像を生成する。 For example, the blood vessel image generation circuit may generate a blood vessel image using machine learning. As an example, the blood vessel image generation circuit first acquires a plurality of learning data including a combination of a difference image based on a contrast image and a mask image and a contrast image. Next, the blood vessel image generation circuit removes background components (bones, soft tissues, etc.) other than blood vessels on the contrast image by supervised learning using learning data that inputs a contrast image and outputs a difference image. Generate a trained model. Next, the blood vessel image generation circuit inputs a plurality of contrast images acquired in time series to the trained model. As a result, the blood vessel image generation circuit removes the background component from the contrast image to generate the blood vessel image.
別の例を挙げると、血管画像生成回路は、コントラスト画像に低周波処理を施すことにより、各コントラスト画像における低周波成分(軟組織等)に対応する画像を生成する。次に、血管画像生成回路は、コントラスト画像と低周波処理を施した画像とを差分して、各コントラスト画像から、高周波成分(血管等)以外の低周波成分を除去する。これにより、血管画像生成回路は、コントラスト画像から背景成分を除去して、血管画像を生成する。即ち、血管画像生成回路は、造影画像と、造影画像に低周波処理を施した画像とを差分して、血管画像を生成する。 To give another example, the blood vessel image generation circuit performs low frequency processing on a contrast image to generate an image corresponding to a low frequency component (soft tissue or the like) in each contrast image. Next, the blood vessel image generation circuit differentiates the contrast image from the image subjected to the low frequency processing, and removes the low frequency component other than the high frequency component (blood vessel or the like) from each contrast image. As a result, the blood vessel image generation circuit removes the background component from the contrast image to generate the blood vessel image. That is, the blood vessel image generation circuit generates a blood vessel image by differentiating the contrast image and the image obtained by subjecting the contrast image to low frequency processing.
なお、造影画像における高周波成分には、血管の他、骨組織や臓器等のエッジ成分が含まれる場合がある。そして、骨組織等のエッジ成分を含む造影画像と、造影画像に低周波処理を施した画像とを差分して血管画像を生成する場合、血管画像には、骨組織等のエッジ成分が残存する場合がある。しかしながら、骨組織等のエッジ成分は、血管(造影剤成分)とは異なり、時系列方向には変化しない。従って、血管画像に骨組織等のエッジ成分が残存したとしても、パラメトリックイメージングへの影響は小さい。 In addition to blood vessels, the high-frequency component in the contrast image may include edge components such as bone tissue and organs. Then, when a blood vessel image is generated by differentiating a contrast image containing an edge component such as bone tissue and an image obtained by subjecting the contrast image to low frequency processing, the edge component such as bone tissue remains in the blood vessel image. In some cases. However, unlike blood vessels (contrast medium components), edge components such as bone tissue do not change in the time series direction. Therefore, even if edge components such as bone tissue remain in the blood vessel image, the effect on parametric imaging is small.
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。 The word "processor" used in the above description is, for example, a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), an integrated circuit for a specific application (Application Specific Integrated Circuit: ASIC), or a programmable logic device (for example, a programmable logic device). It means a circuit such as a simple programmable logic device (SPLD), a complex programmable logic device (CPLD), and a field programmable gate array (FPGA). The processor realizes the function by reading and executing the program stored in the storage circuit. Instead of storing the program in the storage circuit, the program may be directly embedded in the circuit of the processor. In this case, the processor realizes the function by reading and executing the program embedded in the circuit. It should be noted that each processor of the present embodiment is not limited to the case where each processor is configured as a single circuit, and a plurality of independent circuits may be combined to form one processor to realize its function. good. Further, the plurality of components in FIG. 1 may be integrated into one processor to realize the function.
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、アフィン変換回路25、LUT26、撮像制御回路27、3次元再構成回路31、3次元画像処理回路32、及び処理回路33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。
The content shown in FIG. 1 is only an example. For example, FIG. 1 shows a plurality of circuits of a subtraction circuit 23, a
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。 In the above description of the embodiment, each component of each of the illustrated devices is a functional concept and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. That is, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of them may be functionally or physically distributed / physically in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured. Further, each processing function performed by each device may be realized by a CPU and a program analyzed and executed by the CPU, or may be realized as hardware by wired logic.
また、上記の実施形態で説明した制御方法は、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。 Further, the control method described in the above embodiment can be realized by executing a control program prepared in advance on a computer such as a personal computer or a workstation. This control program can be distributed via a network such as the Internet. Further, this control program can also be executed by being recorded on a computer-readable recording medium such as a hard disk, flexible disk (FD), CD-ROM, MO, or DVD, and being read from the recording medium by the computer.
(画像処理装置)
なお、上記では、第1の実施形態及び第1の実施形態の変形例で説明したカラーパラメトリックイメージングが、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の実施形態及び第1の実施形態の変形例で説明したカラーパラメトリックイメージングは、X線診断装置1からコントラスト画像を取得した画像処理装置、或いは、X線診断装置1から血管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。
(Image processing device)
In the above, the case where the color parametric imaging described in the first embodiment and the modification of the first embodiment is performed by the X-ray diagnostic apparatus 1 has been described, but the embodiment is limited to this. It's not a thing. For example, in the color parametric imaging described in the first embodiment and the modification of the first embodiment, an image processing device that acquires a contrast image from the X-ray diagnostic apparatus 1 or a blood vessel image from the X-ray diagnostic apparatus 1 is obtained. It may be executed in the acquired image processing device.
以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、動きを伴う対象物にパラメトリックイメージングを適用することができる。 According to at least one embodiment described above, parametric imaging can be applied to a moving object.
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。 Although some embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other embodiments, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the gist of the invention. These embodiments and variations thereof are included in the scope of the invention described in the claims and the equivalent scope thereof, as are included in the scope and gist of the invention.
1 X線診断装置
33 処理回路
33a ワーピング処理機能
33b 生成機能
33c 表示制御機能
100 画像処理装置
1 X-ray
Claims (20)
前記変形処理後の前記複数の血管画像に基づいて各画素に割り当てられる画素値を計算し、各画素に割り当てられた画素値の経時的変化に基づいてパラメータを同定し、前記パラメータに対応したカラーを各画素について同定し、前記カラーを各画素に割り当てたカラー画像を生成する生成部と、
前記カラー画像を表示部に表示させる表示制御部と
を備える、医用画像処理装置。 A reference image is selected from a plurality of blood vessel images based on a plurality of contrast images acquired in time series, and the other blood vessel image is such that the blood vessel shape in the other blood vessel image substantially matches the blood vessel shape in the reference image. A processing unit that performs transformation processing on the image and
The pixel value assigned to each pixel is calculated based on the plurality of blood vessel images after the deformation processing, the parameter is identified based on the change over time of the pixel value assigned to each pixel, and the color corresponding to the parameter is obtained. Is identified for each pixel, and a generation unit that generates a color image in which the color is assigned to each pixel,
A medical image processing apparatus including a display control unit for displaying the color image on the display unit.
前記処理部は、周期的な動きを伴う前記対象物を撮像した前記複数の造影画像に基づく前記複数の血管画像から、生体信号に基づいて基準画像を選択する、請求項1又は2に記載の医用画像処理装置。 It is connected to a biological signal acquisition device that acquires biological signals from objects with periodic movements.
The processing unit according to claim 1 or 2, wherein the processing unit selects a reference image based on a biological signal from the plurality of blood vessel images based on the plurality of contrast-enhanced images obtained by imaging the object with periodic movement. Medical image processing equipment.
前記処理部は、前記呼吸位相に基づいて最大呼気近傍の位相の血管画像を前記基準画像として選択する、請求項4に記載の医用画像処理装置。 The biological signal acquisition device acquires the respiratory phase as the biological signal, and obtains the respiratory phase.
The medical image processing apparatus according to claim 4, wherein the processing unit selects a blood vessel image having a phase near the maximum exhalation as the reference image based on the respiratory phase.
前記処理部は、前記心臓位相に基づいて拡張中期近傍の位相の血管画像を前記基準画像として選択する、請求項4に記載の医用画像処理装置。 The biological signal acquisition device acquires the cardiac phase as the biological signal, and obtains the cardiac phase.
The medical image processing apparatus according to claim 4, wherein the processing unit selects a blood vessel image having a phase near the middle stage of expansion as the reference image based on the cardiac phase.
前記血管画像生成部は、前記複数の造影画像に含まれる各造影画像について、複数の非造影画像と差分処理を行なって複数の差分画像を生成し、当該複数の差分画像のうちプラス極性を示す画素数が最も少ない差分画像を、当該造影画像に対する血管画像として同定する、請求項1~6のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。 A blood vessel image generation unit that generates the plurality of blood vessel images from a plurality of contrast images is further provided.
The blood vessel image generation unit performs difference processing with a plurality of non-contrast images for each contrast image included in the plurality of contrast images to generate a plurality of difference images, and shows positive polarity among the plurality of difference images. The medical image processing apparatus according to any one of claims 1 to 6 , wherein the difference image having the smallest number of pixels is identified as a blood vessel image for the contrast image .
前記血管画像生成部は、前記複数の造影画像に含まれる各造影画像について、当該造影画像の生体信号と位相が同一である非造影画像と差分処理を行なって、当該造影画像に対する血管画像を生成する、請求項4~6のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。 A blood vessel image generation unit that generates the plurality of blood vessel images from a plurality of contrast images is further provided.
The blood vessel image generation unit performs difference processing on each contrast image included in the plurality of contrast images with a non-contrast image having the same phase as the biological signal of the contrast image, and generates a blood vessel image for the contrast image. The medical image processing apparatus according to any one of claims 4 to 6.
前記血管画像生成部は、前記複数の造影画像に含まれる各造影画像について、当該造影画像と、当該造影画像における低周波成分に対応する画像とを差分して、当該造影画像に対する血管画像を生成する、請求項1~6のいずれか一つに記載の医用画像処理装置。 A blood vessel image generation unit that generates the plurality of blood vessel images from a plurality of contrast images is further provided.
The blood vessel image generation unit generates a blood vessel image for the contrast image by differentiating the contrast image and the image corresponding to the low frequency component in the contrast image for each contrast image included in the plurality of contrast images. The medical image processing apparatus according to any one of claims 1 to 6.
前記変形処理後の前記複数の血管画像に基づいて、各画素に割り当てられる画素値を計算し、
各画素に割り当てられた画素値の経時的変化に基づいてパラメータを同定し、
前記パラメータに対応したカラーを各画素について同定し、
前記カラーを各画素に割り当てたカラー画像を生成し、
前記カラー画像を表示部に表示させる
ことを含む、医用画像処理方法。 A reference image is selected from a plurality of blood vessel images based on a plurality of contrast images acquired in time series, and the other blood vessel image is such that the blood vessel shape in the other blood vessel image substantially matches the blood vessel shape in the reference image. Is transformed,
Based on the plurality of blood vessel images after the deformation process, the pixel value assigned to each pixel is calculated.
Identify the parameters based on the changes over time in the pixel values assigned to each pixel and
Identify the color corresponding to the above parameters for each pixel and
A color image in which the color is assigned to each pixel is generated.
A medical image processing method comprising displaying the color image on a display unit.
前記変形処理後の前記複数の血管画像に基づいて、各画素に割り当てられる画素値を計算し、各画素に割り当てられた画素値の経時的変化に基づいてパラメータを同定し、前記パラメータに対応したカラーを各画素について同定し、前記カラーを各画素に割り当てたカラー画像を生成する生成部と、
前記カラー画像を表示部に表示させる表示制御部と
を備える、X線診断装置。 A reference image is selected from a plurality of blood vessel images based on a plurality of contrast images acquired in time series, and the other blood vessel image is such that the blood vessel shape in the other blood vessel image substantially matches the blood vessel shape in the reference image. A processing unit that performs transformation processing on the image and
Based on the plurality of blood vessel images after the deformation processing , the pixel value assigned to each pixel was calculated, and the parameter was identified based on the change over time of the pixel value assigned to each pixel, and the parameter corresponded to the parameter. A generation unit that identifies a color for each pixel and generates a color image in which the color is assigned to each pixel.
An X-ray diagnostic apparatus including a display control unit for displaying the color image on the display unit.
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---|---|---|---|---|
CN109741444A (en) * | 2019-01-10 | 2019-05-10 | 深圳开立生物医疗科技股份有限公司 | A kind of three-dimensional contrastographic picture display methods, device, equipment and storage medium |
US20230035765A1 (en) * | 2020-01-30 | 2023-02-02 | Sony Group Corporation | Control device, imaging system, and 3d model data generation method |
CN111544019B (en) * | 2020-04-10 | 2023-07-14 | 北京东软医疗设备有限公司 | Method, device and system for determining injection time of contrast agent |
CN112998853B (en) * | 2021-02-25 | 2023-05-23 | 四川大学华西医院 | Abdominal angiography 2D modeling method, 3D modeling method and detection system |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006501922A (en) | 2002-10-10 | 2006-01-19 | 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 | How to associate a stored image with a current image |
JP2007215925A (en) | 2006-02-20 | 2007-08-30 | Takeshi Nakaura | X-ray diagnostic apparatus, image processing apparatus and program |
US20090257631A1 (en) | 2008-04-11 | 2009-10-15 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | System for Generation of a Composite Medical Image of Vessel Structure |
JP2009297077A (en) | 2008-06-10 | 2009-12-24 | Toshiba Corp | Image processing apparatus |
US20130345559A1 (en) | 2012-03-28 | 2013-12-26 | Musc Foundation For Reseach Development | Quantitative perfusion analysis for embolotherapy |
JP2014050756A (en) | 2008-01-15 | 2014-03-20 | Konica Minolta Inc | Dynamic image diagnosis support system |
JP2015126868A (en) | 2013-11-29 | 2015-07-09 | 株式会社東芝 | Medical image processing apparatus, x-ray diagnostic apparatus and medical image processing program |
JP2015213536A (en) | 2014-05-07 | 2015-12-03 | 株式会社東芝 | Image processor and x-ray diagnostic apparatus |
JP2015226694A (en) | 2014-06-02 | 2015-12-17 | 株式会社島津製作所 | X-ray imaging apparatus and method of generating x-ray image |
Family Cites Families (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1585058B1 (en) * | 2004-03-31 | 2008-12-10 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Medical image processing apparatus and method of processing medical image |
DE102005039685B4 (en) * | 2005-08-22 | 2007-10-11 | Siemens Ag | Method for identifying a contrasted blood vessel in digital image data |
JP5161427B2 (en) * | 2006-02-20 | 2013-03-13 | 株式会社東芝 | Image photographing apparatus, image processing apparatus, and program |
CN101161201A (en) * | 2007-11-08 | 2008-04-16 | 珠海友通科技有限公司 | Method for registrating external circumstance DSA elasticity automatically |
DE102010018262B4 (en) * | 2010-04-26 | 2016-08-11 | Siemens Healthcare Gmbh | A method for automatically detecting a contrast agent in a blood vessel of a patient with a CT system and CT system for performing this method |
CN101822545B (en) * | 2010-05-11 | 2011-05-25 | 河南大学 | Method for eliminating motion artifacts in digital subtraction angiography and system thereof |
US20130066197A1 (en) * | 2011-09-13 | 2013-03-14 | Celine Pruvot | System and method for blood vessel stenosis visualization and navigation |
JP6222807B2 (en) * | 2013-04-01 | 2017-11-01 | 東芝メディカルシステムズ株式会社 | Medical image processing apparatus, X-ray diagnostic apparatus, and medical image processing program |
JP6419551B2 (en) * | 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-ray diagnostic apparatus, image processing apparatus, and image processing program |
JP6707320B2 (en) * | 2015-06-01 | 2020-06-10 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | Image processing apparatus and X-ray diagnostic apparatus |
-
2018
- 2018-03-27 JP JP2018060553A patent/JP7066476B2/en active Active
- 2018-03-28 CN CN201810264437.4A patent/CN108852386A/en active Pending
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006501922A (en) | 2002-10-10 | 2006-01-19 | 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 | How to associate a stored image with a current image |
JP2007215925A (en) | 2006-02-20 | 2007-08-30 | Takeshi Nakaura | X-ray diagnostic apparatus, image processing apparatus and program |
JP2014050756A (en) | 2008-01-15 | 2014-03-20 | Konica Minolta Inc | Dynamic image diagnosis support system |
US20090257631A1 (en) | 2008-04-11 | 2009-10-15 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | System for Generation of a Composite Medical Image of Vessel Structure |
JP2009297077A (en) | 2008-06-10 | 2009-12-24 | Toshiba Corp | Image processing apparatus |
US20130345559A1 (en) | 2012-03-28 | 2013-12-26 | Musc Foundation For Reseach Development | Quantitative perfusion analysis for embolotherapy |
JP2015126868A (en) | 2013-11-29 | 2015-07-09 | 株式会社東芝 | Medical image processing apparatus, x-ray diagnostic apparatus and medical image processing program |
JP2015213536A (en) | 2014-05-07 | 2015-12-03 | 株式会社東芝 | Image processor and x-ray diagnostic apparatus |
JP2015226694A (en) | 2014-06-02 | 2015-12-17 | 株式会社島津製作所 | X-ray imaging apparatus and method of generating x-ray image |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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