JP7300285B2 - 医用画像処理装置、x線診断装置および医用画像処理プログラム - Google Patents
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Description
図1は、第1の実施形態に係る医用画像処理装置10の一構成例を示すブロック図である。医用画像処理装置10は、たとえば一般的なパーソナルコンピュータやワークステーションなどにより構成され、入力インターフェース11、ディスプレイ12、記憶回路13、ネットワーク接続回路14、および処理回路15を有する。
次に、本発明に係る医用画像処理装置10の第2実施形態について説明する。
次に、本発明に係る医用画像処理装置10の第3実施形態について説明する。
次に、本発明に係る医用画像処理装置10の第4実施形態について説明する。
次に、本発明に係る医用画像処理装置10の第5実施形態について説明する。
次に、本発明に係る医用画像処理装置10の第6実施形態について説明する。
次に、本発明に係る医用画像処理装置10の第7実施形態について説明する。
図9は、第8の実施形態に係る医用画像処理装置を含むX線診断装置80の一構成例を示すブロック図である。
15、15x 処理回路
21、21x 管画像生成機能
22、22x デバイス画像生成機能
23、23x ロードマップ画像生成機能
31 DSAマスク画像
32 DSAコントラスト画像
35 管画像
41 デバイスマスク画像
42 ライブ画像
43 デバイス
45 デバイス画像
50 ロードマップ画像
80 X線診断装置
81 撮影装置
101 X線診断装置
102 MRI装置
Claims (13)
- 管状構造物の画像である管画像と手技中に前記管状構造物に挿入されたデバイスの画像であるデバイス画像との合成を行う医用画像処理装置であって、
X線撮影にもとづいてリアルタイムに収集されるライブX線画像と前記デバイスを用いた手技の開始前に取得されたX線画像にもとづいて生成されたデバイスマスク画像との第1位置ずれ量にもとづいて前記ライブX線画像を基準に前記デバイスマスク画像を位置合わせ変換してから前記ライブX線画像と前記デバイスマスク画像とを差分することにより、前記デバイス画像を生成するデバイス画像生成部と、
前記管画像の生成に用いた画像と前記デバイスマスク画像との第2位置ずれ量と、前記第1位置ずれ量と、にもとづいて前記ライブX線画像を基準に前記管画像を位置合わせ変換してから、前記デバイス画像と前記管画像とを合成した合成画像を生成する合成画像生成部と、
を備えた医用画像処理装置。 - 前記合成画像生成部は、
前記ライブX線画像の収集前に前記第2位置ずれ量にもとづいて前記デバイスマスク画像を基準に前記管画像の生成に用いた画像を仮に位置合わせ変換しておき、前記ライブX線画像の収集が開始されると、前記ライブX線画像が収集されるごとに、仮に位置合わせ変換した前記管画像の生成に用いた画像を前記第1位置ずれ量にもとづいて前記ライブX線画像を基準に位置合わせ変換してから、前記デバイス画像と前記管画像とを合成した合成画像を生成する、
請求項1記載の医用画像処理装置。 - 造影剤投与後の被検体の時系列的な複数のコントラスト画像の各コントラスト画像について、前記各コントラスト画像と造影剤投与前の被検体の画像にもとづくマスク画像との第3位置ずれ量にもとづいて前記各コントラスト画像を基準に前記マスク画像を位置合わせ変換してから前記各コントラスト画像と前記マスク画像とを差分することにより、複数のDSA画像を生成し、前記複数のDSA画像から選択されたDSA画像を前記管画像として前記合成画像生成部に与える管画像生成部、
をさらに備えた請求項1または2に記載の医用画像処理装置。 - 前記管画像生成部は、
前記複数のDSA画像の各DSA画像と、前記各DSA画像に対応するコントラスト画像と、を関連付けて記憶部に記憶させておき、前記複数のDSA画像から前記管画像が選択されると、当該管画像に対応するコントラスト画像を前記記憶部から取得して、取得したコントラスト画像を前記管画像とともに前記合成画像生成部に与える、
請求項3記載の医用画像処理装置。 - 前記管画像の生成に用いた画像は、前記管画像として選択されたDSA画像に対応するコントラスト画像であり、
前記合成画像生成部は、
前記管画像に対応するコントラスト画像と前記デバイスマスク画像との前記第2位置ずれ量と、前記第1位置ずれ量と、にもとづいて前記ライブX線画像を基準に前記管画像を位置合わせ変換してから、前記デバイス画像と前記管画像とを合成した合成画像を生成する、
請求項4記載の医用画像処理装置。 - 前記管画像生成部は、
前記複数のDSA画像の各DSA画像と、前記各DSA画像に対応する前記各コントラスト画像と前記マスク画像との第3位置ずれ量と、を関連付けて記憶部に記憶させておき、前記複数のDSA画像から前記管画像が選択されると、当該管画像に対応する第3位置ずれ量を前記記憶部から取得して、取得した第3位置ずれ量を前記管画像および前記マスク画像とともに前記合成画像生成部に与える、
請求項3記載の医用画像処理装置。 - 前記管画像の生成に用いた画像は、前記マスク画像であり、
前記合成画像生成部は、
前記管画像に対応する前記第3位置ずれ量と、前記マスク画像と前記デバイスマスク画像との前記第2位置ずれ量と、前記第1位置ずれ量と、にもとづいて前記ライブX線画像を基準に前記管画像を位置合わせ変換してから、前記デバイス画像と前記管画像とを合成した合成画像を生成する、
請求項6記載の医用画像処理装置。 - 前記管画像生成部は、
前記管画像に対応する前記第3位置ずれ量にもとづいて前記管画像に対応するコントラスト画像を基準に前記マスク画像を位置合わせ変換した仮変換マスク画像を生成して、生成した前記仮変換マスク画像を前記管画像とともに前記合成画像生成部に与え、
前記合成画像生成部は、
前記仮変換マスク画像と前記デバイスマスク画像との前記第2位置ずれ量と、前記第1位置ずれ量と、にもとづいて前記ライブX線画像を基準に前記管画像を位置合わせ変換してから、前記デバイス画像と前記管画像とを合成した合成画像を生成する、
請求項7記載の医用画像処理装置。 - 造影剤投与後の被検体の時系列的な複数のコントラスト画像にもとづく複数のDSA画像を用いて前記管画像を生成して前記合成画像生成部に与えるとともに、前記管画像の生成に用いた前記複数のDSA画像にもとづく画像または当該複数のDSA画像に対応する複数のコントラスト画像にもとづく画像を、前記管画像の生成に用いた画像として、前記合成画像生成部に与える管画像生成部、
をさらに備えた請求項1または2に記載の医用画像処理装置。 - X線CT装置の血管撮影法により取得された被検体の3次元原画像のボリュームデータと前記3次元原画像にもとづいて生成された3次元血管像のボリュームデータとを取得し、前記ライブX線画像を収集するX線診断装置の撮像系の位置にもとづくレンダリング処理により前記3次元血管像のボリュームデータから前記管画像を生成するとともに、前記撮像系の位置にもとづくレンダリング処理により前記3次元原画像のボリュームデータから前記管画像の生成に用いた画像を生成する管画像生成部、
をさらに備え、
前記合成画像生成部は、
前記3次元原画像のボリュームデータから生成された前記管画像の生成に用いた画像と前記デバイスマスク画像との前記第2位置ずれ量と、前記第1位置ずれ量と、にもとづいて前記ライブX線画像を基準に前記3次元血管像のボリュームデータから生成された前記管画像を位置合わせ変換してから、前記デバイス画像と前記3次元血管像のボリュームデータから生成された前記管画像とを合成した合成画像を生成する、
請求項1または2に記載の医用画像処理装置。 - 磁気共鳴イメージング装置の胆管膵管撮影法により取得された被検体の3次元MR原画像のボリュームデータと前記3次元MR原画像にもとづいて生成された3次元MR管画像のボリュームデータとを取得し、前記ライブX線画像を収集するX線診断装置の撮像系の位置にもとづくレンダリング処理により前記3次元MR管画像のボリュームデータから前記管画像を生成するとともに、前記3次元MR原画像のボリュームデータにもとづいてX線CT画像のボリュームデータをシミュレートし、前記撮像系の位置にもとづくレンダリング処理によりシミュレートされた前記X線CT画像のボリュームデータから前記管画像の生成に用いた画像を生成する管画像生成部、
をさらに備え、
前記合成画像生成部は、
前記3次元MR原画像のボリュームデータにもとづいてシミュレートされた前記X線CT画像のボリュームデータから生成された前記管画像の生成に用いた画像と前記デバイスマスク画像との前記第2位置ずれ量と、前記第1位置ずれ量と、にもとづいて前記ライブX線画像を基準に前記3次元MR管画像のボリュームデータから生成された前記管画像を位置合わせ変換してから、前記デバイス画像と前記3次元MR管画像のボリュームデータから生成された前記管画像とを合成した合成画像を生成する、
請求項1または2に記載の医用画像処理装置。 - 血管画像と手技中に血管に挿入されたデバイスの画像であるデバイス画像との合成を行うX線診断装置であって、
被検体をX線撮影することによりX線画像を生成する撮影装置と、
前記撮影装置により撮影されたX線画像にもとづいて被検体の前記血管画像を生成する血管画像生成部と、
X線撮影にもとづいてリアルタイムに収集されるライブX線画像と前記デバイスを用いた手技の開始前に取得されたX線画像にもとづいて生成されたデバイスマスク画像との第1位置ずれ量にもとづいて前記ライブX線画像を基準に前記デバイスマスク画像を位置合わせ変換してから前記ライブX線画像と前記デバイスマスク画像とを差分することにより、前記デバイス画像を生成するデバイス画像生成部と、
前記血管画像の生成に用いた画像と前記デバイスマスク画像との第2位置ずれ量と、前記第1位置ずれ量と、にもとづいて前記ライブX線画像を基準に前記血管画像を位置合わせ変換してから、前記デバイス画像と前記血管画像とを合成した合成画像を生成する合成画像生成部と、
を備えたX線診断装置。 - 管状構造物の画像である管画像と手技中に前記管状構造物に挿入されたデバイスの画像であるデバイス画像との合成を行う医用画像処理プログラムであって、コンピュータに、
X線撮影にもとづいてリアルタイムに収集されるライブX線画像と前記デバイスを用いた手技の開始前に取得されたX線画像にもとづいて生成されたデバイスマスク画像との第1位置ずれ量にもとづいて前記ライブX線画像を基準に前記デバイスマスク画像を位置合わせ変換するステップ、
当該位置合わせ変換した前記デバイスマスク画像と、前記ライブX線画像と、を差分することにより、前記デバイス画像を生成するステップ、
前記管画像の生成に用いた画像と前記デバイスマスク画像との第2位置ずれ量と、前記第1位置ずれ量と、にもとづいて、前記ライブX線画像を基準に前記管画像を位置合わせ変換するステップ、および、
当該位置合わせ変換した前記管画像と、前記デバイス画像と、を合成した合成画像を生成するステップ、
を実行させるための医用画像処理プログラム。
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JP2011245158A (ja) | 2010-05-28 | 2011-12-08 | Toshiba Corp | X線画像診断装置 |
JP2015217052A (ja) | 2014-05-15 | 2015-12-07 | 株式会社東芝 | 医用画像処理装置、x線診断装置及び医用画像処理プログラム |
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JP2011245158A (ja) | 2010-05-28 | 2011-12-08 | Toshiba Corp | X線画像診断装置 |
JP2015217052A (ja) | 2014-05-15 | 2015-12-07 | 株式会社東芝 | 医用画像処理装置、x線診断装置及び医用画像処理プログラム |
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