JP7434923B2 - Image diagnosis support device and program - Google Patents
Image diagnosis support device and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP7434923B2 JP7434923B2 JP2020008816A JP2020008816A JP7434923B2 JP 7434923 B2 JP7434923 B2 JP 7434923B2 JP 2020008816 A JP2020008816 A JP 2020008816A JP 2020008816 A JP2020008816 A JP 2020008816A JP 7434923 B2 JP7434923 B2 JP 7434923B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- predetermined structure
- region
- image
- edge
- area
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 title claims description 34
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 21
- 238000000034 method Methods 0.000 description 11
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 9
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 6
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 238000011976 chest X-ray Methods 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 1
- 238000011179 visual inspection Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
本発明は、画像診断支援装置及びプログラムに関する。 The present invention relates to an image diagnosis support device and a program.
従来、医用画像をモニターに表示して医師による診断に供する画像診断支援装置が知られている。画像診断支援装置では、医用画像において自動により判別された、又は手動により指定された所定構造物の領域に線や色を付けて表示したり、計測を行って定量的な情報を提供したりする。 2. Description of the Related Art Conventionally, image diagnosis support devices are known that display medical images on a monitor for diagnosis by a doctor. Image diagnosis support devices display areas of predetermined structures automatically identified or manually specified in medical images with lines or colors, or perform measurements to provide quantitative information. .
例えば、特許文献1には、被写体の胸部を動態撮影することにより取得された動態画像の複数のフレーム画像のそれぞれから自動的に肺野領域を特定し、被写体の肺の機能情報画像から特定した肺野領域と位置合わせをして統合し、表示することが記載されている。
For example,
また、例えば、特許文献2には、肺野を自動又は手動により選択することによってセグメンテーションを実行することが記載されている。 Furthermore, for example, Patent Document 2 describes that segmentation is performed by automatically or manually selecting a lung field.
しかしながら、自動判別の場合、所定のアルゴリズムに従って、例えば医用画像のエッジを抽出して所定構造物の領域を判別するが、その所定構造物のエッジの判断を誤った際に、まったく異なる領域が選択されることになる。また、例えば、図6(a)に示すように、自動判別された領域上にプロットされた可動点を操作者が手動で移動することで、自動判別された領域を調整可能な装置も存在するが、1箇所の点を調整しただけでは、図6(b)に示すように明らかにいびつな状態になってしまう。また、細かな調整をしようとすると、多数の点を調整しなければならず、作業数が多くなり、手間がかかる。 However, in the case of automatic discrimination, for example, the edges of a medical image are extracted and the region of a given structure is determined according to a predetermined algorithm, but when the edge of the given structure is incorrectly judged, a completely different region is selected. will be done. Furthermore, there is also a device that allows the operator to adjust the automatically determined area by manually moving a movable point plotted on the automatically determined area, as shown in FIG. 6(a). However, adjusting only one point results in a clearly distorted state as shown in FIG. 6(b). Furthermore, when attempting to make detailed adjustments, it is necessary to adjust many points, which increases the number of operations and takes time and effort.
一方、手動で所定構造物の領域を指定する場合、操作者の主観による領域指定となる要素が高く、見た目に応じて実際のエッジ部分と異なるラインを指定しまう恐れがある。また、手作業で正確に領域を指定しようとすると手間がかかり効率性が低い。 On the other hand, when manually specifying the region of a predetermined structure, the region is often specified subjectively by the operator, and there is a possibility that a line different from the actual edge portion may be specified depending on the appearance. Furthermore, manually specifying an area accurately takes time and is inefficient.
本発明の課題は、医用画像における目視での領域指定や、領域自動判別による間違いを防止し、信頼度が高い診断を支援することができるようにするとともに、操作者の領域指定の手間を大幅に改善し、診断効率を向上させることである。 An object of the present invention is to prevent errors caused by visual region designation and automatic region discrimination in medical images, to support highly reliable diagnosis, and to significantly reduce the effort required by the operator to designate regions. The objective is to improve the efficiency of diagnosis.
上記課題を解決するため、本発明の画像診断支援装置は、
操作者の操作に応じた入力を行う操作部と、
医用画像を表示する表示部と、
前記表示部に表示された前記医用画像から所定のアルゴリズムにより所定構造物の領域を判別し、その判別結果を前記表示部に表示させ、前記表示部に表示された前記医用画像上において前記判別された所定構造物の領域の輪郭上の1点を前記操作部により移動させることにより前記所定構造物の領域が指定されると、移動後の前記点が位置するエッジを前記所定構造物の領域のエッジととらえ、当該エッジを前記所定構造物の領域の輪郭として前記所定構造物の領域の判別結果を修正する制御部と、
を備える。
In order to solve the above problems, the image diagnosis support device of the present invention includes:
an operation unit that performs input according to the operator's operations;
a display unit that displays medical images;
Discriminating a region of a predetermined structure from the medical image displayed on the display section using a predetermined algorithm, displaying the discrimination result on the display section, and discriminating the region of the predetermined structure on the medical image displayed on the display section. When the region of the predetermined structure is specified by moving one point on the outline of the region of the predetermined structure using the operation unit, the edge where the point after the movement is located is set to the edge of the region of the predetermined structure. a control unit that regards the edge as an outline of the region of the predetermined structure and corrects the determination result of the region of the predetermined structure;
Equipped with.
また、本発明のプログラムは、
操作者の操作に応じた入力を行う操作部と、医用画像を表示する表示部を備える画像診断支援装置のコンピューターを、
前記表示部に表示された前記医用画像から所定のアルゴリズムにより所定構造物の領域を判別し、その判別結果を前記表示部に表示させ、前記表示部に表示された前記医用画像上において前記判別された所定構造物の領域の輪郭上の1点を前記操作部により移動させることにより前記所定構造物の領域が指定されると、移動後の前記点が位置するエッジを前記所定構造物の領域のエッジととらえ、当該エッジを前記所定構造物の領域の輪郭として前記所定構造物の領域の判別結果を修正する制御部、
として機能させる。
Further, the program of the present invention is
The computer of the image diagnosis support device is equipped with an operation section that performs input according to the operator's operations, and a display section that displays medical images.
Discriminating a region of a predetermined structure from the medical image displayed on the display section using a predetermined algorithm, displaying the discrimination result on the display section, and discriminating the region of the predetermined structure on the medical image displayed on the display section. When the region of the predetermined structure is specified by moving a point on the outline of the region of the predetermined structure using the operation unit, the edge where the point after the movement is located is set to the edge of the region of the predetermined structure. a control unit that regards the edge as an outline of the region of the predetermined structure and corrects the determination result of the region of the predetermined structure;
function as
本発明によれば、医用画像における目視での領域指定や、領域自動判別による間違いを防止し、信頼度が高い診断を支援することができる。また、操作者の領域指定の手間を大幅に改善し、診断効率を向上させることができる。 According to the present invention, it is possible to prevent errors caused by visual area designation or automatic area discrimination in a medical image, and to support highly reliable diagnosis. Further, it is possible to significantly reduce the amount of effort required by the operator to specify the area, and to improve diagnostic efficiency.
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. However, the scope of the invention is not limited to the illustrated example.
<第1の実施形態>
以下、本発明の第1の実施形態について説明する。第1の実施形態では、画像診断支援装置において、医用画像から自動判別された所定構造物の領域を適正化する例について説明する。
<First embodiment>
A first embodiment of the present invention will be described below. In the first embodiment, an example will be described in which an image diagnosis support apparatus optimizes a region of a predetermined structure automatically determined from a medical image.
〔画像診断支援装置1の構成〕
まず、本発明の第1の実施形態の構成を説明する。
画像診断支援装置1は、モダリティーにより生成された医用画像から所定構造物の領域を特定し、特定した領域を強調表示したり、特定した領域に関する計測を行ったりすることで、医師による画像診断を支援する装置である。本実施形態では、医用画像が胸部X線画像である場合を例として示して説明するが、他の部位を撮影したX線画像であってもよいし、CT画像やMRI画像等の他のモダリティーにより撮影された医用画像であってもよい。
[Configuration of image diagnosis support device 1]
First, the configuration of the first embodiment of the present invention will be described.
The image
図1に、画像診断支援装置1の機能構成例を示す。
図1に示すように、画像診断支援装置1は、制御部11、操作部12、表示部13、記憶部14、通信部15を備えて構成され、各部はバス16により接続されている。
FIG. 1 shows an example of the functional configuration of the image
As shown in FIG. 1, the image
制御部11は、CPU(Central Processing Unit)、RAM(Random Access Memory)等により構成される。制御部11のCPUは、記憶部14に記憶されているシステムプログラムや処理プログラム等の各種プログラムを読み出してRAMに展開し、展開されたプログラムに従って各種処理を実行する。
The
例えば、制御部11は、通信部15によりモダリティーから医用画像を受信すると、受信した医用画像を、医用画像の付帯情報に含まれる患者情報(患者ID、氏名、年齢、性別等)、検査情報(検査ID、検査部位、検査日時、モダリティー種等)と対応付けて画像DB141に記憶させる。また、制御部11は、記憶部14に記憶されているプログラムとの協働により後述する領域適正化処理Aを始めとする各種処理を実行する。
For example, when the
操作部12は、文字入力キー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、操作者によりキーボードで押下操作されたキーの押下信号とマウスによる操作信号とを、入力信号として制御部11に出力する。
The
表示部13は、例えば、CRT(Cathode Ray Tube)やLCD(Liquid Crystal Display)等のモニターを備えて構成されており、制御部11から入力される表示信号の指示に従って、各種画面を表示する。
The
記憶部14は、例えばHDD(Hard Disk Drive)や半導体の不揮発性メモリー等で構成されている。記憶部14には、前述のように各種プログラムや各種データが記憶されている。
The
また、記憶部14には、画像DB(Data Base)141が設けられている。画像DB141は、モダリティーから送信された医用画像と、当該医用画像の患者情報、検査情報を対応付けて記憶する。
Furthermore, the
通信部15は、LANカード等により構成され、スイッチングハブを介して通信ネットワークNに接続された外部機器との間でデータの送受信を行う。
The
〔画像診断支援装置1の動作〕
次に、画像診断支援装置1の動作について説明する。
画像診断支援装置1において、操作部12により、画像DB141に記憶されている医用画像の中から診断対象の医用画像(静止画像)が選択されると、制御部11は、例えば、選択された医用画像の診断用画面131を表示部13に表示させる。診断用画面131において、操作部12により診断対象や計測対象となる所定構造物(例えば、肺野、心臓、骨部等)が選択されると、制御部11は、所定のアルゴリズムに従って、選択された医用画像からエッジの抽出を行い、抽出したエッジの情報(エッジ情報)に基づいて所定構造物の領域を自動的に判別し、判別結果を識別可能に(例えば、線で囲む等して)表示する。この状態において、操作部12により領域の適正化が指示されると、制御部11は、領域適正化処理Aを実行する。
[Operation of image diagnosis support device 1]
Next, the operation of the image
In the image
図2は、領域適正化処理Aを示すフローチャートである。領域適正化処理Aは、制御部11と記憶部14に記憶されているプログラムとの協働により実行される。
FIG. 2 is a flowchart showing the area optimization process A. The area optimization process A is executed in cooperation with the
まず、制御部11は、表示された医用画像において自動判別された所定構造物の領域の輪郭上に、操作部12の操作により移動可能な可動点を表示して(ステップS1)、操作部12による可動点の位置調整(移動)を受け付ける(ステップS2)。
First, the
操作部12の操作により可動点のうちの1点が移動されると(ステップS3;YES)、制御部11は、移動後の可動点の位置と、表示された医用画像のエッジ情報に基づいて、所定構造物の領域を適正化する(ステップS4)。
ステップS4において、制御部11は、医用画像における移動後の可動点が位置するエッジを所定構造物の領域のエッジととらえ、例えば、そのエッジと連続する同様の強度の(例えば、そのエッジの強度との差が所定範囲内の)エッジを所定構造物の領域の輪郭として適正化する。
すなわち、制御部11は、ステップS1~S4により、自動判別の判別結果と異なる領域が操作部12により所定構造物の領域として指定されると、指定された領域と、医用画像のエッジ情報とに基づいて、所定構造物の領域を適正化する。
When one of the movable points is moved by the operation of the operation unit 12 (step S3; YES), the
In step S4, the
That is, in steps S1 to S4, when a region different from the discrimination result of the automatic discrimination is specified as a region of a predetermined structure by the
そして、制御部11は、適正化された所定構造物の領域の輪郭上に可動点を移動させて表示し(ステップS5)、ステップS6に移行する。
Then, the
図3(a)は、ステップS1において、自動判別された所定構造物(左肺)の領域の輪郭に、可動点が表示された例を示す。図3(b)は、ステップS3において、可動点の1点が操作部12により移動された例を示す。図3(c)は、ステップS5において、1点の移動後、適正化された所定構造物の領域の輪郭上に可動点が配置された例を示す。
FIG. 3A shows an example in which a movable point is displayed on the outline of a region of a predetermined structure (left lung) automatically determined in step S1. FIG. 3(b) shows an example in which one of the movable points is moved by the
図3(a)~(c)に示すように、自動判別された所定構造物の領域が正しいものと異なる場合、判別された所定構造物の領域の輪郭上の修正すべき位置のうちの1点を操作者が移動させることにより所定構造物の領域を指定すると、移動後の位置とエッジ情報に基づいて、所定構造物の領域を適正化し、他の可動点の位置を連動して修正するので、医師や技師等の操作者の領域指定の操作の手間が大幅に改善され、診断効率を向上させることができる。 As shown in FIGS. 3(a) to (c), when the automatically determined region of the predetermined structure is different from the correct one, one of the positions to be corrected on the contour of the determined region of the predetermined structure is When the operator specifies the area of a predetermined structure by moving a point, the area of the predetermined structure is optimized based on the position after the movement and edge information, and the positions of other movable points are corrected in conjunction. Therefore, the time and effort required by an operator such as a doctor or engineer to specify a region can be greatly reduced, and diagnostic efficiency can be improved.
ここで、上述のように、操作部12の操作により可動点の1点の移動が終了した後に、移動後の可動点の位置と、医用画像のエッジ情報に基づいて、所定構造物の領域を適正化してもよいが、可動点の1点の移動動作中(ドラッグ中)に、所定距離移動するごとに、その可動点の移動後の位置及び移動方向と医用画像上のその方向のエッジ情報に基づいて、所定構造物の領域の候補を抽出して、周辺の可動点を抽出された所定構造物の領域の候補の位置に基づいて移動させて表示してもよい。これにより、可動点の移動中も違和感のない表示を行うことができる。
Here, as described above, after the movement of one movable point is completed by the operation of the
また、所定構造物の領域の適正化を行う際、医用画像に描画された他の構造物の影の影響等により可動点の位置及びエッジ情報だけでは適正化が精度よく行えない場合がある。そこで、移動後の可動点の位置及び医用画像におけるエッジ情報に加えて、所定構造物に関する情報も加味することで、適正化の精度を向上させることができる。例えば、所定構造物ごとに、医用画像の全体に占めるおおよその位置や形状は決まっているので、所定構造物のおおよその位置や形状に従って所定構造物の領域を適正化する。また、骨部は、臓器等の組織と比べ、硬く、直線状で角があるという特徴がある。一方、臓器は柔らかく丸みを帯びており、直線や角は存在しないという特徴がある。そこで、所定構造物が骨部である場合は、直線状や角状のエッジを、臓器である場合は丸みのあるエッジを選択することで、適正化の精度を向上させることができる。 Further, when optimizing the region of a predetermined structure, it may not be possible to perform the optimization accurately using only the position and edge information of the movable point due to the influence of shadows of other structures drawn on the medical image. Therefore, in addition to the position of the movable point after movement and the edge information in the medical image, information regarding the predetermined structure is also taken into account, thereby improving the accuracy of optimization. For example, since the approximate position and shape of each predetermined structure in the entire medical image is determined, the area of the predetermined structure is optimized according to the approximate position and shape of the predetermined structure. Furthermore, compared to tissues such as organs, bone parts are hard, straight, and angular. On the other hand, the organs are soft and rounded, with no straight lines or corners. Therefore, when the predetermined structure is a bone, a straight or angular edge is selected, and when the predetermined structure is an organ, a rounded edge is selected, thereby improving the accuracy of optimization.
一方、ステップS3において、操作部12の操作により1点の可動点が移動されていない場合(ステップS3;NO)、制御部11は、ステップS6に移行する。
On the other hand, in step S3, if one movable point has not been moved by the operation of the operation unit 12 (step S3; NO), the
ステップS6において、制御部11は、操作部12により確定が指示されたか否かを判断する(ステップS6)。
確定が指示されていないと判断した場合(ステップS6;NO)、制御部11は、ステップS2に戻り、可動点の再度の位置調整を受け付ける。
確定が指示されたと判断した場合(ステップS6;YES)、制御部11は、ステップS4で適正化された領域を所定構造物の領域として確定する(ステップS7)。そして、表示された医用画像の確定した所定構造物の領域上を囲む等により識別可能に表示し(ステップS8)、領域適正化処理Aを終了する。
In step S6, the
If it is determined that confirmation has not been instructed (step S6; NO), the
If it is determined that confirmation has been instructed (step S6; YES), the
なお、所定構造物の領域の面積や幅(距離)等の計測が指示されている場合、制御部11は、確定した所定構造物の領域の計測を行い、計測結果を表示部13に表示する。
Note that if measurement of the area, width (distance), etc. of the area of the predetermined structure is instructed, the
このように、本実施形態の領域適正化処理Aでは、コンピューターのアルゴリズムに頼り切りの所定構造物の領域の自動判別による間違いを操作者が修正して正しい領域を指定すると、指定された領域の位置と医用画像におけるエッジ情報に基づいて、所定構造物の領域を適正化することができるので、自動判別による間違いを防止し、信頼度が高い診断を支援することができる。また、自動判別された所定構造物の領域の輪郭上の修正すべき位置のうちの1点を操作者が移動させることにより所定構造物の領域を指定すると、移動後の位置とエッジ情報に基づいて、所定構造物の領域を適正化し、他の可動点の位置を連動して修正するので、医師や技師等の操作者の領域指定の操作の手間が大幅に改善され、診断効率を向上させることができる。結果として、一人あたりの診断効率が向上することで、診断時間や患者の待ち時間を短縮することができる。 In this way, in the area optimization process A of the present embodiment, when the operator corrects a mistake made in the automatic determination of the area of a predetermined structure, which relies entirely on a computer algorithm, and specifies the correct area, the specified area is corrected. Since the region of a predetermined structure can be optimized based on the position and edge information in the medical image, it is possible to prevent mistakes caused by automatic discrimination and support highly reliable diagnosis. In addition, when the operator specifies the area of the predetermined structure by moving one point on the contour of the automatically determined area of the predetermined structure to be corrected, the system can The area of the specified structure is optimized and the positions of other movable points are corrected in conjunction with each other, which greatly reduces the time and effort required for operators such as doctors and technicians to specify areas, and improves diagnostic efficiency. be able to. As a result, the diagnostic efficiency per person improves, making it possible to shorten diagnostic time and patient waiting time.
なお、画像DB141に記憶されている医用画像の中から選択された診断対象の医用画像が、被写体を動画撮影(短時間で複数回連続的に撮影)した複数のフレーム画像からなる動画像である場合、制御部11は、例えば、選択された動画像の代表画像が表示された診断用画面131を表示部13に表示させる。代表画像は、例えば、自動的に1番目のフレーム画像を代表画像としてもよいし、表示部13に動画像の各フレーム画像を並べて又は順次表示して、所定構造物の輪郭が見やすいフレーム画像を操作者が操作部12の操作により代表画像として選択できるようにしてもよい。
診断用画面131において、操作部12により診断対象又は計測対象となる所定構造物(例えば、肺野、心臓等)が選択されると、制御部11は、各フレーム画像について、所定のアルゴリズムに従って、例えば、エッジの抽出を行い、抽出されたエッジの情報に基づいて所定構造物の領域を自動的に判別する。次いで、制御部11は、代表画像上の所定構造物の領域の輪郭を識別可能に表示する。この状態において、操作部12により所定構造物の領域の適正化が指示されると、制御部11は、代表画像について、上述の領域適正化処理AのステップS1~S8の処理を実行する。代表画像の所定構造物の領域が確定すると、制御部11は、確定した所定構造物の領域を他のフレーム画像に展開する。
Note that the medical image to be diagnosed selected from among the medical images stored in the
When a predetermined structure to be diagnosed or measured (for example, a lung field, a heart, etc.) is selected by the
ここで、動画像の隣り合うフレーム画像は、時間的に連続性のある画像であり、エッジの位置もほとんど変わらない。そのため、制御部11は、代表画像の隣り合うフレーム画像における、代表画像で適正化された所定構造物の領域のエッジ位置の近傍において、そのエッジと同様の方向と強度のエッジを探索し、自動判別された所定構造物の領域のエッジ位置が探索したエッジの位置と異なる場合には、所定構造物の領域のエッジの位置を探索された位置とする。この処理を、順次隣り合うフレーム画像に広げていき、代表画像において確定された所定構造物の領域の位置を他のフレーム画像に展開する。すなわち、代表画像において適正化された所定構造物の領域のエッジ情報と、他のフレーム画像のエッジ情報に基づいて、他のフレーム画像における所定構造物の領域を自動的に適正化する。
Here, adjacent frame images of a moving image are temporally continuous images, and the positions of edges hardly change. Therefore, the
このように、動画像の場合、1つのフレーム画像において所定構造物の領域を指定(調整)して適正化すると、自動的に他のフレーム画像における所定構造物の領域を適正化するので、動画像の各フレーム画像について操作者が所定構造物の領域指定を行う必要がなくなり、操作者の手間を大幅に低減することができ、診断効率を向上させることができる。また、所定構造物の輪郭が見やすいフレーム画像に領域指定を行うことで、所定構造物の輪郭が見づらい他のフレーム画像の領域についても容易に適正化することが可能となる。 In this way, in the case of moving images, if you specify (adjust) and optimize the area of a predetermined structure in one frame image, the area of the predetermined structure in other frame images is automatically optimized. It is no longer necessary for the operator to specify the area of the predetermined structure for each frame image of the image, and the labor and effort of the operator can be significantly reduced, and diagnostic efficiency can be improved. Furthermore, by specifying an area in a frame image where the outline of the predetermined structure is easy to see, it is possible to easily optimize areas of other frame images where the outline of the predetermined structure is difficult to see.
<第2の実施形態>
以下、本発明の第2の実施形態について説明する。第2の実施形態では、画像診断支援装置において、医用画像から操作者が手動で指定した所定構造物の領域に基づいて、所定構造物の領域を適正化する場合について説明する。
<Second embodiment>
A second embodiment of the present invention will be described below. In the second embodiment, a case will be described in which an image diagnosis support apparatus optimizes a region of a predetermined structure based on a region of a predetermined structure manually designated by an operator from a medical image.
第2の実施形態における画像診断支援装置の構成は、図1を用いて説明したものと同様であるので同一の符号を用いて説明を援用し、以下、第2の実施形態の動作について説明する。 The configuration of the image diagnosis support device in the second embodiment is the same as that described using FIG. 1, so the same reference numerals are used to refer to the description, and the operation of the second embodiment will be described below. .
画像診断支援装置1において、操作部12により、画像DB141に記憶されている医用画像の中から診断対象の医用画像(静止画像)が選択されると、制御部11は、例えば、選択された医用画像の診断用画面131を表示部13に表示させる。診断用画面131において、操作部12により診断対象や計測対象となる所定構造物の情報(例えば、肺野、心臓、骨部等)が指定され、操作部12により領域の指定が指示されると、制御部11は、領域適正化処理Bを実行する。
In the image
図4は、領域適正化処理Bを示すフローチャートである。領域適正化処理Bは、制御部11と記憶部14に記憶されているプログラムとの協働により実行される。
FIG. 4 is a flowchart showing area optimization processing B. The area optimization process B is executed in cooperation with the
まず、制御部11は、表示された医用画像上において、操作部12による所定構造物の領域の位置の指定を受け付ける(ステップS11)。
例えば、操作者が操作部12により医用画像上の所定構造物の輪郭に線を引いたり点をプロットしたりすることによる領域位置の指定を受け付ける。
First, the
For example, an operator uses the
次いで、制御部11は、操作部12により指定された所定構造物の領域と、医用画像のエッジ情報に基づいて、所定構造物の領域を適正化する(ステップS12)。
ステップS12において、制御部11は、エッジ抽出を行い、ステップS11において指定された領域の位置と医用画像上の指定された位置近傍のエッジを照らし合わせ、指定された位置にエッジが存在している箇所については、そのエッジを所定構造物の領域の輪郭とし、指定された位置にエッジが存在していない箇所(操作者が誤って指定した箇所)、或いは、指定された位置と指定された位置との間については、その周辺の、指定された位置に存在するエッジに連続し、その指定された位置のエッジと同様の強度(例えば、そのエッジの強度との差が所定範囲内の)エッジを所定構造物の領域の輪郭として適正化する。
Next, the
In step S12, the
なお、所定構造物の領域の適正化を行う際、医用画像に描画された他の構造物の影の影響等により指定された所定構造物の領域の位置及びエッジ情報だけでは適正化が精度よく行えない場合がある。そこで、指定された所定構造物の領域の位置及び医用画像におけるエッジ情報に加えて、第1の実施形態で説明したように、所定構造物に関する情報も加味することで、適正化の精度を向上させることができる。 When optimizing the area of a given structure, it is difficult to accurately optimize the area using only the position and edge information of the specified structure due to the influence of shadows of other structures drawn on medical images. It may not be possible to do so. Therefore, in addition to the position of the designated region of the predetermined structure and the edge information in the medical image, information regarding the predetermined structure is also taken into consideration, as explained in the first embodiment, to improve the accuracy of optimization. can be done.
そして、制御部11は、適正化された所定構造物の領域の輪郭を医用画像上に表示する(ステップS13)。
Then, the
例えば、図5(a)に示すように、操作者が所定構造物の領域を間欠的に指定した場合、図5(b)に示すように、その間の輪郭については、指定された領域の位置及び医用画像のエッジ情報に基づいて適正化されて表示される。 For example, as shown in FIG. 5(a), when the operator intermittently specifies areas of a predetermined structure, as shown in FIG. 5(b), the contours in between are and is displayed after being optimized based on the edge information of the medical image.
次いで、制御部11は、操作部12により確定が指示されたか否かを判断する(ステップS14)。
確定が指示されていないと判断した場合(ステップS14;NO)、制御部11は、ステップS11に戻り、所定構造物の位置の指定(位置調整)を受け付ける。例えば、一度プロットされた点については、操作部12によるドラッグ等により移動して位置調整することができる。
Next, the
If it is determined that confirmation has not been instructed (step S14; NO), the
確定が指示されたと判断した場合(ステップS14;YES)、制御部11は、適正化された領域を表示された医用画像における所定構造物の領域として確定し(ステップS15)、表示された医用画像上の確定された所定構造物の領域上を囲む等により識別可能に表示し(ステップS16)、領域適正化処理Bを終了する。
If it is determined that confirmation has been instructed (step S14; YES), the
このように、第2の実施形態の領域適正化処理Bでは、操作者の目視による領域指定の間違いを適正化により修正することができるので、操作者による領域指定の間違いを防止し、信頼度が高い診断を支援することができる。また、医師や技師等が所定構造物の輪郭の全てを正確に指定する必要がないため、操作者の領域指定の操作の手間が大幅に改善され、診断効率を向上させることができる。結果として、一人あたりの診断効率が向上することで、診断時間や患者の待ち時間を短縮することができる。 In this way, in the area optimization process B of the second embodiment, mistakes in area specification by the operator's visual inspection can be corrected by optimization, so mistakes in area specification by the operator can be prevented, and the reliability can be improved. can support high diagnosis. Furthermore, since it is not necessary for a doctor, engineer, etc. to accurately specify the entire outline of a predetermined structure, the time and effort required for the operator to specify an area is greatly reduced, and diagnostic efficiency can be improved. As a result, the diagnostic efficiency per person improves, making it possible to shorten diagnostic time and patient waiting time.
なお、画像DB141に記憶されている医用画像の中から選択された診断対象の医用画像が動画像である場合、制御部11は、代表画像において指定された所定構造物の領域を他のフレーム画像に展開する。代表画像において指定された所定構造物の領域を他のフレーム画像に展開する手法び効果は、第1の実施形態で説明したものと同様であるので説明を援用する。
Note that when the medical image to be diagnosed selected from among the medical images stored in the
以上、本発明に係る画像診断支援装置1の実施形態について説明したが、上記実施形態における記述は、本発明に係る好適な画像診断支援装置の一例であり、これに限定されるものではない。
Although the embodiment of the image
また、例えば、上記の説明では、本発明に係るプログラムのコンピューター読み取り可能な媒体としてハードディスクや半導体の不揮発性メモリー等を使用した例を開示したが、この例に限定されない。その他のコンピューター読み取り可能な媒体として、CD-ROM等の可搬型記録媒体を適用することが可能である。また、本発明に係るプログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウエーブ(搬送波)も適用される。 Further, for example, in the above description, an example is disclosed in which a hard disk, a semiconductor nonvolatile memory, etc. are used as a computer-readable medium for the program according to the present invention, but the present invention is not limited to this example. As other computer-readable media, it is possible to apply a portable recording medium such as a CD-ROM. Furthermore, a carrier wave is also applied as a medium for providing data of the program according to the present invention via a communication line.
その他、画像診断支援装置の細部構成及び細部動作に関しても、本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。 In addition, the detailed configuration and detailed operation of the image diagnosis support device can be changed as appropriate without departing from the spirit of the present invention.
1 画像診断支援装置
11 制御部
12 操作部
13 表示部
14 記憶部
141 画像DB
15 通信部
16 バス
1 Image
15
Claims (5)
医用画像を表示する表示部と、
前記表示部に表示された前記医用画像から所定のアルゴリズムにより所定構造物の領域を判別し、その判別結果を前記表示部に表示させ、前記表示部に表示された前記医用画像上において前記判別された所定構造物の領域の輪郭上の1点を前記操作部により移動させることにより前記所定構造物の領域が指定されると、移動後の前記点が位置するエッジを前記所定構造物の領域のエッジととらえ、当該エッジを前記所定構造物の領域の輪郭として前記所定構造物の領域の判別結果を修正する制御部と、
を備える画像診断支援装置。 an operation unit that performs input according to the operator's operations;
a display unit that displays medical images;
Discriminating a region of a predetermined structure from the medical image displayed on the display section using a predetermined algorithm, displaying the discrimination result on the display section, and discriminating the region of the predetermined structure on the medical image displayed on the display section. When the region of the predetermined structure is specified by moving a point on the outline of the region of the predetermined structure using the operation unit, the edge where the point after the movement is located is set to the edge of the region of the predetermined structure. a control unit that regards the edge as an outline of the region of the predetermined structure and corrects the determination result of the region of the predetermined structure;
An image diagnosis support device comprising:
前記表示部に表示された前記医用画像から所定のアルゴリズムにより所定構造物の領域を判別し、その判別結果を前記表示部に表示させ、前記表示部に表示された前記医用画像上において前記判別された所定構造物の領域の輪郭上の1点を前記操作部により移動させることにより前記所定構造物の領域が指定されると、移動後の前記点が位置するエッジを前記所定構造物の領域のエッジととらえ、当該エッジを前記所定構造物の領域の輪郭として前記所定構造物の領域の判別結果を修正する制御部、
として機能させるためのプログラム。 The computer of the image diagnosis support device is equipped with an operation section that performs input according to the operator's operations, and a display section that displays medical images.
Discriminating a region of a predetermined structure from the medical image displayed on the display section using a predetermined algorithm, displaying the discrimination result on the display section, and discriminating the region of the predetermined structure on the medical image displayed on the display section. When the region of the predetermined structure is specified by moving one point on the outline of the region of the predetermined structure using the operation unit, the edge where the point after the movement is located is set to the edge of the region of the predetermined structure. a control unit that regards the edge as an outline of the region of the predetermined structure and corrects the determination result of the region of the predetermined structure;
A program to function as
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020008816A JP7434923B2 (en) | 2020-01-23 | 2020-01-23 | Image diagnosis support device and program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020008816A JP7434923B2 (en) | 2020-01-23 | 2020-01-23 | Image diagnosis support device and program |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021115120A JP2021115120A (en) | 2021-08-10 |
JP7434923B2 true JP7434923B2 (en) | 2024-02-21 |
Family
ID=77173307
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020008816A Active JP7434923B2 (en) | 2020-01-23 | 2020-01-23 | Image diagnosis support device and program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7434923B2 (en) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080101676A1 (en) | 2006-09-28 | 2008-05-01 | Siemens Corporate Research, Inc. | System and Method For Segmenting Chambers Of A Heart In A Three Dimensional Image |
JP2010131201A (en) | 2008-12-04 | 2010-06-17 | Fujifilm Corp | Device, method and program for detecting anatomical feature point of human body structure |
JP2013005983A (en) | 2011-06-27 | 2013-01-10 | Hitachi Medical Corp | Medical image diagnostic apparatus |
JP2014023606A (en) | 2012-07-25 | 2014-02-06 | Konica Minolta Inc | Image processing device and program |
US20170109893A1 (en) | 2015-10-19 | 2017-04-20 | Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. | Method and system for image segmentation |
-
2020
- 2020-01-23 JP JP2020008816A patent/JP7434923B2/en active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080101676A1 (en) | 2006-09-28 | 2008-05-01 | Siemens Corporate Research, Inc. | System and Method For Segmenting Chambers Of A Heart In A Three Dimensional Image |
JP2010131201A (en) | 2008-12-04 | 2010-06-17 | Fujifilm Corp | Device, method and program for detecting anatomical feature point of human body structure |
JP2013005983A (en) | 2011-06-27 | 2013-01-10 | Hitachi Medical Corp | Medical image diagnostic apparatus |
JP2014023606A (en) | 2012-07-25 | 2014-02-06 | Konica Minolta Inc | Image processing device and program |
US20170109893A1 (en) | 2015-10-19 | 2017-04-20 | Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. | Method and system for image segmentation |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2021115120A (en) | 2021-08-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US7231073B2 (en) | Medical image processing apparatus with a function of measurement on a medical image | |
US9788729B2 (en) | Image processing apparatus and image processing method | |
US8165360B2 (en) | X-ray identification of interventional tools | |
JP4911029B2 (en) | Abnormal shadow candidate detection method, abnormal shadow candidate detection device | |
JP6958202B2 (en) | Dynamic image processing equipment and programs | |
JPWO2006011545A1 (en) | Medical image diagnosis support method, apparatus, and image processing program | |
US9996971B2 (en) | System providing companion images | |
WO2014199624A1 (en) | Contour correction device, method, and program | |
JP2006247268A (en) | System and method for positioning patient | |
JP2018068400A (en) | Dynamic image processing device | |
US20050100136A1 (en) | Image displaying apparatus and program | |
JP2021145882A (en) | Image processing device and program | |
JP2014183876A (en) | Image display device and method | |
JP2000316837A (en) | Imaging diagnosis aid device | |
US7689266B2 (en) | Medical image diagnosis apparatus | |
JP5364334B2 (en) | Medical image processing device | |
JP7434923B2 (en) | Image diagnosis support device and program | |
JP6200618B1 (en) | Medical image diagnosis support system and apparatus, and program | |
JP4595594B2 (en) | Image processing apparatus and program | |
CN107106106A (en) | For the adaptivenon-uniform sampling of the rotation C-arm computer tomography of the angular region with reduction | |
JP2001087228A (en) | Image reading support device | |
JP7135759B2 (en) | Image processing device and program | |
JP6167841B2 (en) | Medical image processing apparatus and program | |
JP2001340327A (en) | Image display method and device | |
JP7135775B2 (en) | Measuring device and program |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220927 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20230606 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230613 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230809 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20230905 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20231205 |
|
A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20231212 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20240109 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240122 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7434923 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |