JP7267000B2 - 医用画像処理装置、核医学診断装置、医用画像処理方法、および学習装置 - Google Patents
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Description
図1は、第1の実施形態に係る核医学診断装置1の一例を示すブロック図である。核医学診断装置1は、例えば、スキャナ装置10と、コンソール装置50とを備える。第1の実施形態では、コンソール装置50が医用画像処理装置の一例である。
スキャナ装置10は、例えば、固定架台12と、回転架台14と、回転駆動装置16と、120度ずつずらして回転架台14に取り付けられた3組のガンマ線検出器20およびコリメータ22と、コリメータ駆動回路24と、データ収集回路26と、天板30と、天板駆動装置32とを備える。
コンソール装置50は、例えば、入力インターフェース52と、ディスプレイ54と、記憶回路56と、ネットワーク接続回路58と、処理回路70とを備える。コンソール装置50は、核医学診断装置1専用に設計された装置であってもよいし、汎用のパーソナルコンピュータやワークステーションに必要なプログラムがインストールされたものであってもよい。前者の場合、コンソール装置50の構成の一部は固定架台12に分散して配置されてもよい。
学習済みモデル56-3は、例えば、核医学診断装置1とは別体の学習装置によって生成される。ここで学習装置について説明する。図4は、学習装置100の構成の一例を示す図である。学習装置100は、例えば、ネットワーク接続回路110と、入力インターフェース120と、ディスプレイ130と、記憶回路140と、処理回路150とを備える。
以下、再びコンソール装置50について説明する。狭窄情報生成機能75は、上記のように学習装置100によって生成された学習済みモデル56-3に入力データを入力することで、被検体Pの冠動脈の狭窄に関する情報を生成する。図6は、狭窄情報生成機能75による処理の内容を模式的に示す図である。狭窄情報生成機能75は、対象となる被検体Pに関する、安静時のPolarMap、負荷時のPolarMap、および所見情報を結合したものを入力データとして学習済みモデル56-3に入力する。そして、学習済みモデル56-3が出力した冠動脈の狭窄に関する情報に基づいて、結果を出力する。狭窄情報生成機能75は、例えば、ディスプレイ54に結果を示す画像を表示させる。なお、狭窄情報生成機能75は、PolarMapのみを学習済みモデル56-3に入力してもよいし、安静時のPolarMapと負荷時のPolarMapの双方を入力するのではなく、安静時のPolarMapのみ(或いは安静時のPolarMapと所見情報)を学習済みモデル56-3に入力してもよい。
図10は、モデル生成機能154により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、モデル生成機能154は、1セットの学習データ140-1を取得する(ステップS200)。
以下、第2の実施形態について説明する。第1の実施形態では、核医学診断装置の一部であるコンソール装置が医用画像処理装置の一例であるものとしたが、第2の実施形態では、医用画像処理装置は核医学診断装置とは別体として構成され、且つ医用画像処理装置と学習装置が一体として構成されるものとする。以下、これを医用サービス提供装置と称する。
ハードウェアプロセッサと、
プログラムを記憶した記憶装置と、を備え、
前記ハードウェアプロセッサが前記記憶装置に記憶されたプログラムを実行することで、
被検体の心臓をスキャンして得られる核医学診断画像を取得し、
少なくとも核医学診断画像に基づいて被検体の冠動脈の狭窄に関する情報を出力する学習済みモデルに、少なくとも前記取得された核医学診断画像を入力することで、前記被検体の冠動脈の狭窄に関する情報を生成する、
ように構成されている、医用画像処理装置。
10 スキャナ装置
50、50A コンソール装置
52、120、220 入力インターフェース
54、130、230 ディスプレイ
56、140、240 記憶回路
56-1 核医学診断画像
56-2 所見情報
56-3、140-3 学習済みモデル
58、110、210 ネットワーク接続回路
70、150、250 処理回路
71 スキャン制御機能
72 前処理機能
73 再構成処理機能
74 PolarMap作成機能
75、256 狭窄情報生成機能
100 学習装置
140-1 学習データ
140-2 教師データ
152、252 データ取得機能
154、254 モデル生成機能
200 医用サービス提供装置
Claims (5)
- 被検体の心臓をスキャンして得られる投影データを再構成して得られるボリュームデータから生成されるポーラーマップを、前記被検体の安静時と前記被検体の負荷時のそれぞれについて取得する第1取得部と、
被検体の安静時および負荷時のポーラーマップ、および前記安静時および負荷時のポーラーマップに対する医師または放射線技師の所見情報に基づいて被検体の冠動脈の狭窄に関する情報を出力する学習済みモデルに、前記第1取得部により取得された前記被検体の安静時と負荷時のポーラーマップ、および前記安静時および負荷時のポーラーマップに対する医師または放射線技師の所見情報を入力することで、前記被検体の冠動脈の狭窄に関する情報を生成する狭窄情報生成部と、
を備える医用画像処理装置。 - 被検体の心臓をスキャンして得られる投影データを再構成して得られるボリュームデータから生成されるポーラーマップを、前記被検体の安静時と前記被検体の負荷時のそれぞれについて取得する第1取得部と、
被検体の安静時および負荷時のポーラーマップ、および前記安静時および負荷時のポーラーマップに対して行われた画像処理の結果である所見情報に基づいて被検体の冠動脈の狭窄に関する情報を出力する学習済みモデルに、前記第1取得部により取得された前記被検体の安静時と負荷時のポーラーマップ、および前記安静時および負荷時のポーラーマップに対した行われた画像処理の結果である所見情報を入力することで、前記被検体の冠動脈の狭窄に関する情報を生成する狭窄情報生成部と、
を備える医用画像処理装置。 - 請求項1または2記載の医用画像処理装置と、
前記被検体の心臓をスキャンするスキャナ装置と、
を備える核医学診断装置。 - コンピュータにより実行される医用画像処理方法であって、
被検体の心臓をスキャンして得られる投影データを再構成して得られるボリュームデータから生成されるポーラーマップを、前記被検体の安静時と前記被検体の負荷時のそれぞれについて取得することと、
被検体の安静時および負荷時のポーラーマップ、および前記安静時および負荷時のポーラーマップに対する医師または放射線技師の所見情報に基づいて被検体の冠動脈の狭窄に関する情報を出力する学習済みモデルに、前記取得した前記被検体の安静時と負荷時のポーラーマップ、および前記安静時および負荷時のポーラーマップに対する医師または放射線技師の所見情報を入力することで、前記被検体の冠動脈の狭窄に関する情報を生成することと、
を備える医用画像処理方法。 - 被検体の心臓をスキャンして得られる投影データを再構成して得られるボリュームデータから生成されるポーラーマップを、前記被検体の安静時と負荷時のそれぞれについて取得すると共に、前記安静時および負荷時のポーラーマップに対する医師または放射線技師の所見情報、および前記被検体の冠動脈の狭窄に関する情報を取得する第2取得部と、
前記安静時および負荷時のポーラーマップおよび前記所見情報を学習データとし、前記被検体の冠動脈の狭窄に関する情報を教師データとして、前記被検体の安静時と負荷時のポーラーマップおよび前記所見情報に基づいて被検体の冠動脈の狭窄に関する情報を出力する学習済みモデルを生成するモデル生成部と、
を備える学習装置。
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JP2007527743A (ja) | 2004-02-03 | 2007-10-04 | シーメンス メディカル ソリューションズ ユーエスエー インコーポレイテッド | 心臓関連の病気及び状態のための自動診断及び意思決定支援用システム及び方法 |
JP2016156644A (ja) | 2015-02-23 | 2016-09-01 | 玄紀 田中 | 部分冠動脈血流予備能を予測する指標を算出する核医学検査方法 |
JP2018517958A (ja) | 2015-04-02 | 2018-07-05 | ハートフロー, インコーポレイテッド | 生理的特性、解剖学的特性、及び患者特性から灌流障害を予測するためのシステム及び方法 |
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- 2018-12-06 JP JP2018229450A patent/JP7267000B2/ja active Active
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