JP7846422B2 - スキャンの高速評価のための結合された肋骨及び脊椎の画像処理 - Google Patents

スキャンの高速評価のための結合された肋骨及び脊椎の画像処理

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Description

本発明は、医用画像の分野に関し、特に、肋骨及び脊椎の視覚表現を自動的に生成する方法及び装置に関する。
医療専門家は、一般に、患者の解剖学的構造を視覚化するために、医用画像を使用し、この場合、視覚表現データが、疾患又は損傷を診断するために使用される。外傷の状況では、医療従事者は、診断目的、例えば肋骨骨折の検出のために、コンピュータトモグラフィ(CT)スキャンの形態の医用画像データに依存することができる。
胸部又は全身の3次元(3D)CTスキャンをスライスごとに見ることは、特に、標的解剖学的構造が複数のスライス(例えば、24個の個々の肋骨をトレースする)にまたがる場合、多くの場合、時間のかかるプロセスである。
画像スキャン、より具体的には、外傷又は救急部門のスキャンを読影することは、重要な所見を見落とすことを避けるために、高い注意を払って行われる必要がある時間的に重要なタスクである。多くの場合、これらの設定では、イメージングは全身スキャンに基づいており、その結果、徹底的に検査しなければならない大量の画像データが生成されることになる。肋骨及び脊椎は、評価されるべき特に重要な構造である。これらは、検査にかなりの時間を要する反復構造であり、脊椎の場合、これらの構造は神経学的観点から重要である。
直感的な方法で患者の解剖学的構造及び特定の重要な構造を視覚化することは、現在必要とされている時間のかかる検査を単純化することができる。患者の解剖学的構造及び重要な構造の視覚化及び評価を単純化するためのいくつかのアプローチが提案されており、特に、胸郭の視覚化を目的とするアプローチが提案されている。いくつかの利点を提供する一方で、現在のアプローチは、明確な基本的な制限を伴う。
よく知られている視覚化スキームの1つに、「フィレット(filet)ビュー」又は「フィッシュボーン(fishbone)ビュー」がある。このビューは、(例えば、深層畳み込みニューラルネットワークを使用して)肋骨をセグメンテーションした後、中心線抽出器を使用して視野内の肋骨のペアをラベリングするというものである。各肋骨は、そのトレースに沿ってサンプリングされ、それにより、正規化され及び直線化された態様(曲面平面リフォーマット(curved planar reformat))で各肋骨及び全ての肋骨を視覚化することを可能にする。このビューにより、医療専門家は、全ての肋骨が直線化され及び検査キャンバス上のユニークな位置に配置される正規化されたビュー(リフォーマットされたビュー)において、肋骨中心線を正確に検査することができる。
しかしながら、このタイプのビューにはいくつかの欠点がある。このタイプのビューでの1つの欠点は、各肋骨を独立して処理する性質が肋骨間の不連続性につながり、これは、肋骨形状に現れる隣接する肋骨からの画像アーチファクトにつながりうることである。加えて、このビューは、肋骨のみに限定され、脊椎などのコンテキスト情報を追加することは、別個に行われる必要がある追加のステップ及び画像処理を必要とする。
別の可視化スキームは、内臓腔ビューである。このビューでは、(例えばモデルベースのアプローチを使用する)セグメンテーションアルゴリズムが、円筒マニホールドの変形に関して、胸郭の内側をセグメンテーションするために適用される。セグメンテーションが行われると、マニホールドをアンラップ(unwrap、展開する)されることができ、表面近傍の最大強度投影(MIP)を計算することができる。このビューにより、ユーザは、検査キャンバス上の連続的な視覚表現に関して、胸郭全体を検査することができる。
このタイプのビューの欠点の1つは、相対的な肋骨の長さが維持されないことである。円筒マニホールドをアンラップする性質上、正しい肋骨長さを可視化することは可能ではない。例えば、第1肋骨は、他の肋骨に対して長すぎるように見える。加えて、MIP視覚表現の性質上、微小骨折の検出できないことがある。例えば、MIP視覚表現では、生成されたビューにおいて小さな肋骨骨折が見えなくなり、検出できなくなる可能性がある。もう1つの欠点は、このビューによって、生成された内臓腔ビューの臨床的信頼性を制限する、非現実的な大きな歪み(波状の肋骨)が追加されることである。
したがって、これらのビューに関連する欠点を伴わずに、フィレットビュー及び内臓腔ビューの利点を組み合わせた革新的な可視化スキームが必要とされている。
本発明の目的は、既存の視覚化スキームの欠点を克服する新しいマニホールドビューを生成する技術を提供することである。
本技術は、CT、CTアーム、単一光子放出コンピュータトモグラフィCT(SPECT-CT)、磁気共鳴CT(MR-CT)、陽電子放出断層撮影CT(PET-CT)、及び磁気共鳴撮像(MRI)システムを含む、いくつかの撮像システムに適用されることができる。
本発明の第1の態様によれば、画像処理装置が提供される。前記画像処理装置は、コンピュータ実行可能命令を記憶するように構成されたメモリと、コンピュータ実行可能命令を実行して、対象の肋骨及び脊椎を含む3次元診断画像を表わすデータを受信するステップを画像処理装置に実行させる少なくとも1つのプロセッサとを有する。コンピュータ実行可能命令は、画像処理装置に、3次元診断画像を表わす受信データに従って肋骨及び脊椎をセグメンテーションするステップと、肋骨セグメンテーションから肋骨中心線を検出しラベリングするステップと、脊椎セグメンテーションから椎体中心ランドマークを検出しラベリングするステップと、リフォーマットされた画像を表示するための視覚化キャンバスを表わす2次元マニホールド平面を規定するステップと、を実行させる。コンピュータ実行可能命令は、画像処理装置に、3次元診断画像を表わす受信データに対応する、肋骨中心線及び椎体中心ランドマークの各3次元位置を、規定された2次元平面上の2次元位置にマッピングするステップと、規定された2次元マニホールド平面上で欠けている3次元位置座標を補間するステップであって、2次元マニホールド平面が検出された肋骨中心線及び椎体中心ランドマークとアラインするように該2次元マニホールド平面を変形させることを含む、ステップと、変形された2次元マニホールド平面の各座標における画像強度を、3次元診断画像空間からサンプリングするステップと、を実行させる。サンプリングされた画像強度から、リフォーマットされた画像が、マニホールドスライスとして生成され、マニホールドスライスは、胸郭と脊椎の連続的かつ直線化された視覚表現を表示する。変形された2次元マニホールド平面は、その法線方向に沿ってシフトされ、サンプリングが繰り返されることにより、胸郭の完全な3次元視覚表現をカバーするマニホールドスライスのスタックを生成する。胸郭及び椎体中心の3次元視覚表現は、胸郭全体をカバーするマニホールドのスタックとして生成される。
本発明の第2の態様では、3次元画像を処理する方法が提供される。本方法は、対象の肋骨及び脊椎を含む3次元診断画像を表わすデータを受信するステップと、3次元診断画像を表わす受信されたデータに従って肋骨及び脊椎をセグメンテーションするステップと、肋骨のセグメンテーションから肋骨中心線を検出してラベリングするステップと、脊椎のセグメンテーションから椎体中心ランドマークを検出してラベリングするステップと、リフォーマットされた画像を表示するための視覚化キャンバスを表わす2次元マニホールド平面を規定するステップと、を有する。本方法は、3次元診断画像を表わす受信データに対応する肋骨中心線及び椎体中心ランドマークの各3次元位置を、規定された2次元平面上の2次元位置にマッピングするステップと、規定された2次元マニホールド平面上で欠けている3次元位置座標を補間するステップであって、前記2次元マニホールド平面が検出された肋骨中心線及び椎体中心ランドマークとアラインするように該2次元マニホールドを変形させることを含む、ステップと、変形された2次元マニホールド平面の各座標における画像強度を、3次元診断画像空間からサンプリングするステップと、を有する。リフォーマットされた画像は、サンプリングされた画像強度からマニホールドスライスとして生成され、マニホールドスライスは、胸郭及び脊椎の連続的且つ直線化された視覚表現を表示する。変形された2次元マニホールド平面がその法線方向に沿ってシフトされて、サンプリングが繰り返されて、胸郭の完全な3次元視覚表現をカバーするマニホールドスライスのスタックを生成する。胸郭及び椎体中心の3次元視覚表現は、胸郭全体をカバーするマニホールドのスタックとして生成される。
本発明の第3の態様では、処理回路にプロセスを実行させるための命令を記憶した非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。前記プロセスは、対象の肋骨及び脊椎を含む3次元診断画像を受信するステップと、3次元診断画像を表わす受信されたデータに従って肋骨及び脊椎をセグメンテーションするステップと、肋骨セグメンテーションから肋骨中心線を検出してラベリングするステップと、脊椎セグメンテーションから椎体中心ランドマークを検出してラベリングするステップと、リフォーマット画像を表示するための可視化キャンバスを表わす2次元マニホールド平面を規定するステップであって、前記2次元マニホールド平面は、検出された肋骨中心線及び椎体中心ランドマークとアラインするように変形される、ステップと、を有する。前記プロセスは更に、3次元診断画像を表わす受信されたデータに対応する肋骨中心線及び椎体中心ランドマークの各3次元位置を、規定された2次元平面上の2次元位置にマッピングするステップと、規定された2次元マニホールド平面上で欠けている3次元位置座標を補間するステップであって、前記2次元マニホールド平面が検出された肋骨中心線及び椎体中心ランドマークとアラインするように該2次元マニホールド平面を変形させることを含む、ステップと、を有する。変形された2次元マニホールド平面の各座標における画像強度は、3次元診断画像空間からサンプリングされる。サンプリングされた画像強度から、リフォーマットされた画像が、マニホールドスライスとして生成され、マニホールドスライスは、胸郭及び脊椎の連続的かつ直線化された視覚表現を表示する。変形された2次元マニホールド平面がその法線方向に沿ってシフトされ、サンプリングが繰り返されることで、胸郭の完全な3次元視覚表現をカバーするマニホールドスライスのスタックを生成する。胸郭及び椎体中心の3次元視覚表現は、胸郭全体をカバーするマニホールドのスタックとして生成される。
好ましい実施形態では、肋骨及び脊椎のセグメンテーションは、機械学習又はディープラーニング技法を用いて実行される。機械学習又はディープラーニング技法は、ニューラルネットワーク、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、最近傍、及びクラスタ又は多変量解析のうちの少なくとも1つを含む。ディープラーニングを用いたセグメンテーションアプローチは、肋骨及び脊椎をセグメンテーションし、そののち肋骨中心線を抽出し、椎体中心ランドマークを検出するために適用される。その結果、全ての肋骨ペア及び椎体重心が正確に検出され、自動化されたやり方でラベリングされる。
リフォーマットされた画像を表示するための視覚表現キャンバスを表示するために使用される2次元マニホールド平面が規定される。検出された肋骨中心線及び椎体中心ランドマークの各3次元位置は、アンフォールド(展開、unfolded)された肋骨を可視化する可視化キャンバス上の2次元位置にマッピングされる。すなわち、2次元空間から3次元空間への座標対応が規定される。
2次元座標から3次元座標への対応が確立されると、2次元空間内の残りのピクセルからの対応は、依然として遅れている。本発明の一態様では、この情報がまだ利用可能でないこのような領域において、3次元空間から2次元空間へのx/y/z座標対応を補間する補間スキームが実現される。
好ましい実施形態では、補間は、薄板スプライン技術を用いて実行される。薄板スプラインは、もともと薄い2次元金属板の変形をモデル化するため、補間技術のための良好な選択肢である。変形された2次元マニホールド平面の各座標における画像強度は、3次元診断画像空間からサンプリングされる。したがって、リフォーマットされた画像が、サンプリングされた画像強度からマニホールドスライスとして生成され、マニホールドスライスは、胸郭及び脊椎の連続的かつ直線化された視覚表現を表示する。
本発明の一態様では、変形された2次元マニホールド平面の各位置におけるサンプリングされた画像強度は、肋骨間の組織の領域及び肋骨に隣接する組織の領域のうちの少なくとも1つに対応する。
本発明の一態様では、補間された2次元多断面再構成(multiplanar reconstructions、MPR)のスタックは、2次元平面上の各点の法線方向を計算し、マニホールド表面をマニホールド面の内側及び外側の方向へ複数回シフト又は移動させることによって、生成される。次いで、胸郭及び脊椎の3次元画像が、2次元MPRのスタックに基づいて生成される。
例示的な撮像システムの図。 「フィレットビュー(filet view)」又は「フィッシュボーンビュー(fishbone view)」による胸郭のビューを示す図。 胸郭の内臓腔を示す図。 いくつかの実施形態による、複合肋骨及び脊椎ビューを生成する方法を示すフローチャート。 いくつかの実施形態による、3次元空間から2次元空間へのマッピングを示す図。 いくつかの実施形態による処理ワークフローを示す図。 いくつかの実施形態による肋骨及び脊椎の3次元ビューを示す図。
図1は、コンピュータトモグラフィ(CT)撮像システムなどの撮像システム100を示す。撮像システム100は、概して静止ガントリ102及び回転ガントリ104を有する。回転ガントリ104は、固定ガントリ102によって回転可能に支持され、縦長手軸又はz軸を中心に検査領域106の周りを固定ガントリ102に対して回転する。
治療台などの患者支持体112は、検査領域106において、人間の患者などの対象又は被検者を支持する。患者支持体112は、ローディング、スキャン、及びアンローディングのために対象又は被検体を移動させるように構成される。
X線管のような放射線源108は、回転ガントリ104によって回転可能に支持される。放射線源108は、回転ガントリ104と共に回転し、検査領域106を横断する放射線を放出する。
放射線感受性検出器アレイ110は、検査領域106を横切って放射線源108の反対側に角度弧をなす。検出器アレイ110は、z軸方向に沿って延在し、検査領域106を横断する放射線を検出し、検出した放射線を示す投影データを生成する検出器の1つ又は複数の行を有する。
汎用コンピューティングシステム又はコンピュータは、オペレータコンソール114として機能し、マウス、キーボード、及び/又は同様のものなどの入力装置116と、ディスプレイモニタ、フィルマなどの出力装置120とを有する。コンソール114は、オペレータがシステム100の動作を制御することを可能にする。これは、画像処理装置118の制御を含む。画像処理装置118は、撮像システム100によって生成された3次元(3D)診断画像を表わすデータを受信し、胸郭及び脊椎の連続的かつ直線化された視覚表現を表示するリフォーマット画像を生成することができる。リフォーマットされた画像は、医療従事者による読影のために出力装置120に出力されることができる。
画像処理装置118の処理は、物理メモリ及び他の非一時的媒体のようなコンピュータ可読記憶媒体上に符号化され又は埋め込まれる実行可能コードのようなコンピュータ可読命令を実行するプロセッサ及び/又は処理回路を介して実現されることができることが理解される。付加的に又は代替的に、(1又は複数の)プロセッサ及び/又は処理回路は、搬送波、信号、及び他の一時的(又は非一時的)媒体によって伝播されるコンピュータ可読命令を実行することができる。
図2は、「フィレットビュー」又は「フィッシュボーンビュー」可視化スキームによる胸郭の図を示す。このビューは、医療専門家が正規化されたビュー(リフォーマットされたビュー)において肋骨中心線を正確に検査することを可能にし、該ビューにおいて、全ての肋骨が直線化され、検査キャンバス上のユニークな位置に配置されることが分かる。
このビューの1つの欠点は、各肋骨を独立して処理する性質上、肋骨間に不連続性が現れ、これが、202で識別されるように隣接する肋骨から肋骨形状に現れる画像アーチファクトをもたらしうることである。別の欠点は、視野が肋骨のみに限定されることである。
図3は、内臓腔の図を示す。この視覚的スキームでは、例えば、モデルベースのアプローチを使用するセグメンテーションアルゴリズムが、円筒形マニホールドの変形に関して胸郭の内側をセグメンテーションするために適用される。セグメンテーションが行われると、マニホールドが、アンラップされることができ、表面の近接に近い最大強度投影(MIP)が計算されることができる。
このビューにより、ユーザは、検査キャンバス上の連続的な視覚表現に関して、胸郭全体を検査することができる。図3に見られる内臓腔ビューの欠点の1つは、相対的な肋骨の長さが維持されないことである。例えば、第1肋骨は、他の肋骨に対して非常に長く見える。加えて、MIP視覚化の性質上、微小骨折が検出可能でないことがある。例えば、MIP視覚化は、生成されたビューにおいて小さな肋骨骨折を見えなくし、検出不可能にすることがある。別の欠点は、このビューが、生成された内臓腔ビューにおける臨床的信頼度を制限する著しい非現実的な歪み(波状肋骨)を追加することである。
図4は、リフォーマットされた医用画像を生成する方法を表わすフローチャートである。実施される医用イメージングのタイプは、例えば、人間の患者の3次元CT画像を生成するCTスキャンであってもよい。
ブロック402において、3次元診断画像が受信される。一例として、3次元診断画像は、CT撮像システムスキャンであってもよい。ブロック404において、スキャンされた患者の肋骨及び脊椎が自動的にセグメンテーションされる。セグメンテーションは、機械学習又はディープラーニング技法を使用して実行され得る。一例として、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、肋骨及び脊椎をセグメンテーションするために使用されることができるディープラーニング技法である。U-Net及びV-NetなどのCNNアーキテクチャが、セグメンテーションタスクに適応されることもできる。何百ものスキャンからのデータセットを使用する、ディープラーニングベースのトレーニングを使用して、肋骨及び脊椎の高速かつ正確なセグメンテーションを達成することが示されるアルゴリズムを開発することができる。
プロセスの一部として、ブロック406において、肋骨が検出され、肋骨中心線が抽出され、ラベリングされ、ブロック408において、椎体中心ランドマークが検出され、ラベリングされる。ブロック410において、2次元(2D)マニホールド平面が規定される。2Dマニホールド平面は、後に生成されるリフォーマットされた画像の視覚化キャンバスを表現するように規定される。2Dマニホールド平面は、リフォーマットされた画像の可視化キャンバスが胸郭の標準化された視覚化であるように規定される。したがって、胸郭の標準化された視覚表現は、標準化されたビューが既にレジストレーション(位置合わせ)されているので、画像レジストレーションを必要とせずに、フォローアップスキャンと比較するために使用されることができる。言い換えれば、1つの空間内の座標と別の空間内の座標との間の1対1のマッピングは、2つの空間内の点が同じ解剖学的点に対応するように決定される。
ブロック412において、3次元診断画像を表わす受信されたデータであるスキャン画像データに対応する肋骨中心線及び椎体中心ランドマークの各3次元(3D)位置が、規定された2次元マニホールド平面上の2D位置にマッピングされる。肋骨及び椎骨の位置は3D空間において知られているので、全ての肋骨中心線及び全ての椎体中心ランドマークに対する相関が構築されることができる。すなわち、3D空間から2D空間への座標対応は、マッピング関数として規定されることができる。3Dから2Dへの対応が確立又はセットアップされると、規定された2D空間内の残りのピクセルからの対応又は相関が欠けていることがある。
したがって、この情報が欠けている領域については、ブロック414において、補間スキームが、3D空間から、規定された2D空間へのx/y/z座標対応を補間するように実現される。この情報は、肋骨間の組織領域及び肋骨に隣接する組織領域を含みうる。この情報は、気胸及び血胸が共存する場合に極めて重要となる可能性がある肺の部分をも含むことができる。補間スキームは、規定された2Dマニホールドが検出された肋骨中心線及び椎体中心ランドマークとアラインするように、規定された2Dマニホールドを変形させる。薄板スプラインは、もともと薄い2D金属板の変形をモデル化しているため、補間方式として使用するのに良い選択肢である。弾性体スプライン(EBS)は、医用画像解析に適したマッピング又は座標変換の別の手法である。
ブロック416において、3D診断画像空間からの画像強度が、変形された2Dマニホールド平面の各座標においてサンプリングされる。変形された2Dマニホールド平面の各座標において3D診断画像空間から画像強度をサンプリングすることは、最終的に胸郭をアンラップし、リフォーマットされた画像をもたらす。画像強度のサンプリングは、マッピング関数として、3D空間から2D空間への座標対応に基づくことができる。すなわち、サンプリングは、マッピングされ補間された位置に対応する座標マッピング関数に従って実行される。
ブロック418において、リフォーマットされた画像が、サンプリングされた画像強度から、マニホールドスライスとして生成される。マニホールドスライスとして生成されたリフォーマット画像は、胸郭及び脊椎の連続的かつ直線化された視覚表現を表示する。リフォーマットされた画像は、フィレットビュー及び内蔵腔ビューの両方の利点を組み合わせて、相対的な肋骨長を維持しながら正規化され及び直線化された肋骨ビューを表示し、リフォーマットされた画像は、肋骨間の不連続性、隣接する肋骨位置から現れる撮像アーチファクト、不正確な肋骨長、及びMIPによる不可視の骨折及び歪みを含む、フィレットビュー及び内臓腔ビューの両方の欠点を回避する。ブロック418において生成されるリフォーマットされた画像は、診断目的で医療専門家に出力されることができる。
更なる検査及び診断を容易にするために、2Dマニホールドスライスのスタックが生成されることができる。ブロック420において、2Dマニホールド平面は、マニホールド平面の内側及び外側に向かってその法線方向に沿ってシフトされ、ブロック422において、マニホールドスライスのスタックを生成するように、サンプリングが、法線方向に沿った各インクリメントシフトについて繰り返される。マニホールドスライスのスタックは、胸郭及び脊椎の完全な3D視覚表現をカバーする。
ブロック424において、完全な胸郭及び椎体中心をカバーする3D視覚表現が、完全な胸郭をカバーするマニホールドのスタックとして生成される。ブロック422において生成されたマニホールドスライスのスタックは、補間された2D多断面再構成(MPR)のスタックでありえ、ブロック424において、2次元MPRのスタックに基づいて、胸郭及び脊椎の3D画像が生成されることができる。胸郭全体及び椎体中心をカバーする生成された3D視覚表現は、全体として全ての肋骨を含むことを可能にする。これにより、医療専門家は、胸郭を容易にブラウズして胸郭を迅速に目視検査し、胸郭及び脊椎骨折を探すことができる。
図5は、3D空間から2D空間へのマッピングを示す。肋骨及び椎骨の位置は、3D空間において知られている。3D空間における肋骨中心線及び椎体中心ランドマークの各位置は、規定された2Dマニホールド平面の対応する位置にマッピングされる。規定された2Dマニホールド平面は、後に生成される2Dマニホールド画像の視覚化キャンバスである。本質的に、肋骨はトレースされ、各肋骨中心線及び椎体中心ランドマークが2Dマニホールドに現れる画素位置にマッピングされる。説明を容易にするために、3つの肋骨及び椎体中心のランドマークのみを図5に示す。しかしながら、3D空間において知られている肋骨及び椎体中心ランドマークに対応する全ての肋骨及び椎体中心ランドマークが、規定された2Dマニホールド平面内の位置にマッピングされていることを理解されたい。
図6は、いくつかの実施形態による処理ワークフローを示す。602において、肋骨中心線及び椎体中心ランドマークが、自動化されたセグメンテーションスキームに従って検出され、ラベリングされる。画像セグメンテーションスキームは、機械学習又はディープラーニング技法に基づくことができる。結果的に得られるリフォーマットされたビューを示す2次元マニホールドが規定される。604において、補間スキームは、検出された肋骨中心線及び椎体中心ランドマークとアラインするように、2次元マニホールドを変形させる。薄板スプライン又は任意の適切な補間スキームが使用されることができる。604に示すように、規定された2Dマニホールドは、3D空間から2D変形マニホールドの2D空間にマッピングされる検出された肋骨中心線及び椎体中心ランドマークとアラインするように変形される。
例えばCTスキャンからの3D画像である3D画像空間からの画像強度が、変形された2Dマニホールドの各座標においてサンプリングされ、606に示されるように、欠けている3D座標を完成させ又は埋める。欠けている3D座標は、肋骨間の組織の領域及び肋骨に隣接する組織の領域、又は肋骨間の組織の領域と肋骨に隣接する組織の領域との任意の組み合わせに対応し得る。これは、変形された2Dマニホールドがアンフォールドされることを可能にする。
アンフォールド(展開)された2Dマニホールドが、608に図示されている。リフォーマットされた画像として608に示される新しいマニホールドビューは、フィレットビュー及び内臓腔ビューの両方の欠点を回避しながら、フィレットビュー及び内臓腔ビューの両方の利点を組み合わせる。608において、相対的な肋骨長さを維持しながら、肋骨の正規化され及び直線化されたビューが表示されることが分かる。肋骨間の不連続性、隣接する肋骨位置から現れる画像アーチファクト、不正確な肋骨長、及びMIPに起因する目に見えない骨折及び歪みが回避される。
図7は、いくつかの実施形態による、肋骨及び脊椎の3Dビューを示す。胸郭及び椎体中心の3D視覚表現は、変形された2Dマニホールド平面をその法線方向に沿ってマニホールド平面の内側及び外側に向かって複数回シフト又は移動させて、サンプリングを繰り返し、2Dマニホールドスライスのスタックを生成することによって、生成されることができる。これは、完全な胸郭をカバーするマニホールドのスタックとしての3D画像をもたらす。図7は、結果的に得られる3D画像が、全体として全ての肋骨を含むことを可能にすることを示す。
スタック又はマニホールドスライスは、補間された2次元多断面再構成(MPR)のスタックでありえ、胸郭及び脊椎の3D画像は、2次元MPRのスタックに基づいて生成されることができる。生成された3Dレンダリングは、702で示される。704でのビューは、約30度回転されており、706でのビューは、90度よりわずかに小さい角度回転される。
本発明は、図面及び前述の説明において詳細に図示され説明されてきたが、そのような図示及び説明は、説明的又は例示的であり、限定的ではないと考えられるべきである。本発明は開示された実施形態に限定されるものではない。
開示された実施形態に対する他の変形は、図面、開示、及び添付の請求項の検討から、請求項に記載された発明を実施する際に当業者によって理解され、実施されることができる。
請求項において、単語「有する、含む(comprising)」は、他の構成要素又はステップを排除せず、不定冠詞「a」又は「an」は複数性を排除しない。
単一のプロセッサ、装置、又は他のユニットが、特許請求の範囲に列挙されるいくつかのアイテムの機能を満たすことができる。特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用されることができないことを示すものではない。
取得、決定、取得、出力、提供、記憶、計算、シミュレーション、受信、警告、及び停止などの動作は、コンピュータプログラムのプログラムコード手段として、及び/又は専用ハードウェアとして実現されることができる。コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に、又は他のハードウェアの一部として供給される光記憶媒体又はソリッドステート媒体などの適切な媒体上で記憶及び/又は配布され得るが、インターネット又は他の有線もしくは無線電気通信システムなどの他の形態で配信されることもできる。

Claims (15)

  1. 画像処理装置であって、
    コンピュータ実行可能命令を記憶するメモリと、
    コンピュータ実行可能命令を実行する少なくとも1つのプロセッサと、
    を有し、前記コンピュータ実行可能命令は、前記画像処理装置に、
    対象の肋骨及び脊椎を含む3次元診断画像を表わすデータを受信するステップと、
    前記3次元診断画像を表わす前記受信されたデータに従って肋骨及び脊椎をセグメンテーションするステップと、
    肋骨セグメンテーションから肋骨中心線を検出しラベリングするステップと、
    脊椎セグメントテーションから椎体中心ランドマークを検出しラベリングするステップと、
    リフォーマットされた画像を表示するための視覚化キャンバスを表わす2次元マニホールド平面を規定するステップと、
    前記3次元診断画像を表わす前記受信されたデータに対応する前記肋骨中心線及び前記椎体中心ランドマークの各3次元位置を、前記規定された2次元マニホールド平面上の2次元位置にマッピングするステップと、
    前記規定された2次元マニホールド平面上で欠けている3次元位置座標を補間するステップであって、前記2次元マニホールド平面が前記検出された肋骨中心線及び椎体中心ランドマークとアラインするように前記2次元マニホールド平面を変形させることを含む、ステップと、
    前記変形された2次元マニホールド平面の各座標における画像強度を、3次元診断画像空間からサンプリングするステップと、
    前記サンプリングされた画像強度から、前記リフォーマットされた画像をマニホールドスライスとして生成するステップであって、前記マニホールドスライスは、胸郭及び脊椎の連続的かつ直線化された視覚表現を表示する、ステップと、
    前記変形された2次元マニホールド平面をその法線方向に沿ってシフトして、前記サンプリングを繰り返し、胸郭及び脊椎の完全な3次元視覚表現をカバーするマニホールドスライスのスタックを生成するステップと、
    胸郭全体をカバーするマニホールドのスタックとして、胸郭及び椎体中心の3次元視覚表現を生成するステップと、
    を実行させる画像処理装置。
  2. 前記肋骨及び前記脊椎のセグメンテーションは、ニューラルネットワーク、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、最近傍、及びクラスタ又は多変量解析のうちの少なくとも1つを含む機械学習又はディープラーニング技術によって実行される、請求項1に記載の画像処理装置。
  3. 前記補間は、薄板スプライン技法により実施される、請求項1に記載の画像処理装置。
  4. 前記プロセッサは更に、前記コンピュータ実行可能命令を実行して、前記画像処理装置に、前記2次元マニホールド平面上の各点ごとに法線方向を計算させる、請求項1に記載の画像処理装置。
  5. 前記生成されるマニホールドスライスのスタックは、補間された2次元多断面再構成のスタックである、請求項1に記載の画像処理装置。
  6. 前記プロセッサは更に、前記コンピュータ実行可能命令を実行して、前記2次元多断面再構成のスタックに基づいて前記胸郭及び脊椎の3次元画像を生成するように更に構成される、請求項5に記載の画像処理装置。
  7. 前記変形された二次元マニホールド平面の各位置における前記サンプリングされた画像強度は、前記肋骨間の組織の領域及び前記肋骨に隣接する組織の領域のうちの少なくとも一方に対応する、請求項1に記載の画像処理装置
  8. 3次元画像を処理するコンピュータ実施方法であって、
    対象の肋骨及び脊椎を含む3次元診断画像を表わすデータを受信するステップと、
    前記3次元診断画像を表わす前記受信されたデータに従って肋骨及び脊椎をセグメンテーションするステップと、
    肋骨のセグメンテーションから肋骨中心線を検出しラベリングするステップと、
    脊椎のセグメンテーションから椎体中心ランドマークを検出しラベリングするステップと、
    リフォーマットされた画像を表示するための視覚化キャンバスを表わす2次元マニホールド平面を規定するステップと、
    前記3次元診断画像を表わす前記受信されたデータに対応する前記肋骨中心線及び前記椎体中心ランドマークの各3次元位置を、前記規定された2次元平面上の2次元位置にマッピングするステップと、
    前記規定された2次元マニホールド平面上で欠けている3次元位置座標を補間するステップであって、前記2次元マニホールド平面が前記検出された肋骨中心線及び椎体中心ランドマークとアラインするように該2次元マニホールド平面を変形させることを含む、ステップと、
    前記変形された2次元マニホールド平面の各座標において、3次元診断画像空間から画像強度をサンプリングするステップと、
    前記サンプリングされた画像強度から、リフォーマットされた画像をマニホールドスライスとして生成するステップであって、前記マニホールドスライスは、胸郭及び脊椎の連続的かつ直線化された視覚表現を表示する、ステップと、
    前記変形された2次元マニホールド平面をその法線方向に沿ってシフトし、前記サンプリングを繰り返して、胸郭及び脊椎の完全な3次元視覚表現をカバーするマニホールドスライスのスタックを生成するステップであって、前記胸郭及び椎体中心の3次元視覚表現を、完全な胸郭をカバーするマニホールドのスタックとして生成する、ステップと、
    を有する方法。
  9. 前記セグメンテーションは、機械学習又はディープラーニング技法を用いて実行され、前記機械学習又はディープラーニング技法は、ニューラルネットワーク、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、最近傍、及びクラスタ又は多変量解析のうちの少なくとも1つを含む、請求項8に記載の方法。
  10. 前記補間は、薄板スプライン技術により実施される、請求項8に記載の方法。
  11. 前記2次元平面上の各点について前記法線方向を計算するステップを更に有する、請求項8に記載の方法。
  12. 前記生成されたマニホールドスライスのスタックは、補間された2次元多断面再構成のスタックである、請求項8に記載の方法。
  13. 前記補間された2次元多断面再構成のスタックに基づいて、胸郭及び脊椎の3次元画像を生成するステップを更に有する、請求項12に記載の方法。
  14. 前記変形された2次元マニホールド平面の各位置における前記サンプリングされた画像強度は、前記肋骨の間の組織の領域及び前記肋骨に隣接する組織の領域のうち少なくとも一方に対応する、請求項8に記載の方法。
  15. 処理回路にプロセスを実行させる命令を記憶した非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記プロセスは、
    対象の肋骨及び脊椎を含む3次元診断画像を表わすデータを受信するステップと、
    前記3次元診断画像を表わす前記受信されたデータに従って肋骨及び脊椎をセグメンテーションするステップと、
    肋骨セグメンテーションから肋骨中心線を検出しラベリングするステップと、
    脊椎セグメンテーションから椎体中心ランドマークを検出しラベリングするステップと、
    リフォーマットされた画像を表示するための視覚化キャンバスを表わす2次元マニホールド平面を規定するステップであって、前記2次元マニホールド平面は、それが前記検出された肋骨中心線及び椎体中心ランドマークとアラインするように変形される、ステップと、
    前記3次元診断画像を表わす前記受信されたデータに対応する前記肋骨中心線及び椎体中心ランドマークの各3次元位置を、前記規定された2次元平面上の2次元位置にマッピングするステップと、
    前記規定された2次元マニホールド平面上で欠けている3次元位置座標を補間するステップであって、前記2次元マニホールド平面が前記検出された肋骨中心線及び椎体中心ランドマークとアラインするように該2次元マニホールド平面を変形させることを含む、ステップと、
    前記変形された2次元マニホールド平面の各座標において、3次元診断画像空間から画像強度をサンプリングするステップと、
    前記サンプリングされた画像強度から、前記リフォーマットされた画像をマニホールドスライスとして生成するステップであって、前記マニホールドスライスは、胸郭及び脊椎の連続的かつ直線化された視覚表現を表示する、ステップと、
    前記変形された2次元マニホールド平面をその法線方向に沿ってシフトして、前記サンプリングを繰り返し、胸郭全体の完全な3次元視覚表現をカバーするマニホールドスライスのスタックを生成するステップと、
    胸郭全体をカバーするマニホールドのスタックとして胸郭及び椎体中心の3次元視覚表現を生成するステップと、
    を有するコンピュータ可読媒体。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150131881A1 (en) 2013-11-12 2015-05-14 Siemens Aktiengesellschaft 2d visualization for rib analysis
JP2017164496A (ja) 2016-03-14 2017-09-21 東芝メディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム
JP2019129951A (ja) 2018-01-30 2019-08-08 富士フイルム株式会社 肋骨展開画像生成装置、方法およびプログラム
CN112381805A (zh) 2020-11-17 2021-02-19 杭州依图医疗技术有限公司 一种医学影像处理方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3451287A1 (en) * 2017-08-31 2019-03-06 Koninklijke Philips N.V. Image processing for assessment of flat anatomical structures

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150131881A1 (en) 2013-11-12 2015-05-14 Siemens Aktiengesellschaft 2d visualization for rib analysis
JP2017164496A (ja) 2016-03-14 2017-09-21 東芝メディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム
JP2019129951A (ja) 2018-01-30 2019-08-08 富士フイルム株式会社 肋骨展開画像生成装置、方法およびプログラム
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