JPH0654832A - 輪郭抽出機能を有する医用画像診断システム - Google Patents
輪郭抽出機能を有する医用画像診断システムInfo
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- JPH0654832A JPH0654832A JP4212791A JP21279192A JPH0654832A JP H0654832 A JPH0654832 A JP H0654832A JP 4212791 A JP4212791 A JP 4212791A JP 21279192 A JP21279192 A JP 21279192A JP H0654832 A JPH0654832 A JP H0654832A
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Landscapes
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 ユーザによる輪郭認識を反映し且つ対象の特
性を考慮した輪郭描出を可能とする医用画像診断システ
ムを提供する。 【構成】 ユーザが第１のＭＲＩ画像上に手入力した対
象の輪郭データとの相関により第２のＭＲＩ画像につい
て輪郭点候補データを抽出し、これら輪郭点候補データ
を対象の特性に基づいて取捨して輪郭点を確定し、それ
ら輪郭点をつないで輪郭データを生成する。生成した輪
郭データは、ユーザに対話的に評価させ、ユーザの手入
力で修正可能である。 【効果】 同じ対象を異なる時間に撮像した複数のＭＲ
Ｉ画像，または，同じ対象を近接した異なる部位で撮像
した複数のＭＲＩ画像の中の第１のＭＲＩ画像上にユー
ザが対象の輪郭を手入力するだけで、他のＭＲＩ画像上
に，対象の輪郭が，自動的に，精度よく，得られる。他
のＭＲＩ画像上の対象の輪郭は、ユーザが対話的に手入
力で修正できる。
性を考慮した輪郭描出を可能とする医用画像診断システ
ムを提供する。 【構成】 ユーザが第１のＭＲＩ画像上に手入力した対
象の輪郭データとの相関により第２のＭＲＩ画像につい
て輪郭点候補データを抽出し、これら輪郭点候補データ
を対象の特性に基づいて取捨して輪郭点を確定し、それ
ら輪郭点をつないで輪郭データを生成する。生成した輪
郭データは、ユーザに対話的に評価させ、ユーザの手入
力で修正可能である。 【効果】 同じ対象を異なる時間に撮像した複数のＭＲ
Ｉ画像，または，同じ対象を近接した異なる部位で撮像
した複数のＭＲＩ画像の中の第１のＭＲＩ画像上にユー
ザが対象の輪郭を手入力するだけで、他のＭＲＩ画像上
に，対象の輪郭が，自動的に，精度よく，得られる。他
のＭＲＩ画像上の対象の輪郭は、ユーザが対話的に手入
力で修正できる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、輪郭抽出機能を有す
る医用画像診断システムに関し、特に、心臓疾患の診断
に対して有用である。
る医用画像診断システムに関し、特に、心臓疾患の診断
に対して有用である。
【０００２】
【従来の技術】心臓疾患を診断するために、胸部につい
てのＭＲＩ画像，ＣＴ画像などを連続撮像し、心筋壁の
動きを観察することが行われる。この心筋壁の動きの観
察の容易化のためには、前記ＭＲＩ画像，ＣＴ画像など
の診断画像中の心筋壁を自動的に抽出する機能が医用画
像診断システムに備っていることが望ましい。しかし、
従来、このような機能を備えた医用画像診断システムは
知られていない。
てのＭＲＩ画像，ＣＴ画像などを連続撮像し、心筋壁の
動きを観察することが行われる。この心筋壁の動きの観
察の容易化のためには、前記ＭＲＩ画像，ＣＴ画像など
の診断画像中の心筋壁を自動的に抽出する機能が医用画
像診断システムに備っていることが望ましい。しかし、
従来、このような機能を備えた医用画像診断システムは
知られていない。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ＦＥ法（Ｆield Ｅcho
法）により得られた胸部のＭＲＩ画像上では、心筋壁の
部分は黒くなり，心筋壁で囲まれた血流の部分は白くな
る。従って、前記ＭＲＩ画像上の白い部分の輪郭抽出が
できれば、心筋壁の抽出と同等の効果が得られる。とこ
ろで、画像処理の分野では種々の輪郭抽出技術が知られ
ているが、このような輪郭抽出技術をＭＲＩ画像などの
診断画像に適用した場合、診断画像が微妙な階調の画像
であるため、精度が悪く，実用的でない。そこで、この
発明の目的は、診断画像上で精度の良い輪郭抽出が可能
な輪郭抽出機能を持った医用画像診断システムを提供す
ることにある。
法）により得られた胸部のＭＲＩ画像上では、心筋壁の
部分は黒くなり，心筋壁で囲まれた血流の部分は白くな
る。従って、前記ＭＲＩ画像上の白い部分の輪郭抽出が
できれば、心筋壁の抽出と同等の効果が得られる。とこ
ろで、画像処理の分野では種々の輪郭抽出技術が知られ
ているが、このような輪郭抽出技術をＭＲＩ画像などの
診断画像に適用した場合、診断画像が微妙な階調の画像
であるため、精度が悪く，実用的でない。そこで、この
発明の目的は、診断画像上で精度の良い輪郭抽出が可能
な輪郭抽出機能を持った医用画像診断システムを提供す
ることにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】この発明は、同じ対象を
異なる時間に撮像した複数の診断画像または同じ対象を
近接した異なる部位で撮像した複数の診断画像の中の第
１の診断画像上に，対象の輪郭を，ユーザが手入力する
輪郭手入力手段と、前記第１の診断画像のデータのうち
の前記手入力された輪郭部分を含む比較的狭い範囲のデ
ータに基づいて第２の診断画像上の輪郭点候補データを
抽出する輪郭点候補抽出手段と、対象の特性に基づく評
価により前記輪郭点候補データから輪郭点データを抽出
する輪郭点確定手段と、前記輪郭点データからスプライ
ン補間により第２の診断画像上に対象の輪郭を生成する
輪郭生成手段と、前記診断画像上に生成した対象の輪郭
をユーザに対話的に評価させ、対象の輪郭をユーザの手
入力で修正可能とする輪郭再入力手段とを具備したこと
を特徴とする輪郭抽出機能を有する医用画像診断システ
ムを提供する。
異なる時間に撮像した複数の診断画像または同じ対象を
近接した異なる部位で撮像した複数の診断画像の中の第
１の診断画像上に，対象の輪郭を，ユーザが手入力する
輪郭手入力手段と、前記第１の診断画像のデータのうち
の前記手入力された輪郭部分を含む比較的狭い範囲のデ
ータに基づいて第２の診断画像上の輪郭点候補データを
抽出する輪郭点候補抽出手段と、対象の特性に基づく評
価により前記輪郭点候補データから輪郭点データを抽出
する輪郭点確定手段と、前記輪郭点データからスプライ
ン補間により第２の診断画像上に対象の輪郭を生成する
輪郭生成手段と、前記診断画像上に生成した対象の輪郭
をユーザに対話的に評価させ、対象の輪郭をユーザの手
入力で修正可能とする輪郭再入力手段とを具備したこと
を特徴とする輪郭抽出機能を有する医用画像診断システ
ムを提供する。
【０００５】
【作用】この発明の輪郭抽出機能を有する医用画像診断
システムでは、ユーザが第１の診断画像上に手入力した
対象の輪郭線データを含む比較的狭い範囲のデータに基
づいて、第２の診断画像について輪郭点候補データを抽
出する。従って、ユーザの輪郭認識が第２の診断画像に
ついての輪郭点候補データに反映されるが、ユーザは微
妙な階調の診断画像でも正確に輪郭認識できるため、第
２の診断画像についての輪郭点候補データは精度の良い
ものとなる。さらに、これら輪郭点候補データを、例え
ば心臓壁の可動範囲のような対象の特性に基づいて評価
して、輪郭点データを抽出するので、輪郭線データも精
度の良いものとなる。そして、前記輪郭点データからス
プライン補間により得られる対象の輪郭は精度の良いも
のとなる。
システムでは、ユーザが第１の診断画像上に手入力した
対象の輪郭線データを含む比較的狭い範囲のデータに基
づいて、第２の診断画像について輪郭点候補データを抽
出する。従って、ユーザの輪郭認識が第２の診断画像に
ついての輪郭点候補データに反映されるが、ユーザは微
妙な階調の診断画像でも正確に輪郭認識できるため、第
２の診断画像についての輪郭点候補データは精度の良い
ものとなる。さらに、これら輪郭点候補データを、例え
ば心臓壁の可動範囲のような対象の特性に基づいて評価
して、輪郭点データを抽出するので、輪郭線データも精
度の良いものとなる。そして、前記輪郭点データからス
プライン補間により得られる対象の輪郭は精度の良いも
のとなる。
【０００６】かくして、同じ対象を異なる時間に撮像し
た複数の診断画像，または，同じ対象を近接した異なる
部位で撮像した複数の診断画像の中の第１の診断画像上
にユーザが対象の輪郭を手入力するだけで、他の診断画
像上に，対象の輪郭が，自動的に，精度よく，得られる
こととなる。さらにまた、前記他の診断画像上の対象の
輪郭を、対話的に、ユーザが評価して手入力で修正でき
るため、前記他の診断画像上の対象の輪郭にもユーザの
輪郭認識を反映させることができ、他の診断画像上に，
対象の輪郭が，精度よく得られることとなる。
た複数の診断画像，または，同じ対象を近接した異なる
部位で撮像した複数の診断画像の中の第１の診断画像上
にユーザが対象の輪郭を手入力するだけで、他の診断画
像上に，対象の輪郭が，自動的に，精度よく，得られる
こととなる。さらにまた、前記他の診断画像上の対象の
輪郭を、対話的に、ユーザが評価して手入力で修正でき
るため、前記他の診断画像上の対象の輪郭にもユーザの
輪郭認識を反映させることができ、他の診断画像上に，
対象の輪郭が，精度よく得られることとなる。
【０００７】
【実施例】以下、図に示す実施例に基づいてこの発明を
さらに詳しく説明する。なお、これによりこの発明が限
定されるものではない。図１は、この発明の一実施例の
輪郭抽出機能を有するＭＲＩシステム１のブロック図で
ある。計算機２は、マウス１４および操作卓１３からの
指示に基づき、全体の作動を制御する。シーケンスコン
トローラ３は、記憶しているシーケンスに基づいて、勾
配磁場駆動回路４を作動させ、マグネットアセンブリ５
の静磁場コイル，勾配磁場コイルで静磁場，勾配磁場を
発生させる。また、ゲート変調回路７を制御し、ＲＦ発
振回路６で発生したＲＦパルスを所定の波形に変調し
て、ＲＦ電力増幅器８からマグネットアセンブリ５の送
信コイルに加える。
さらに詳しく説明する。なお、これによりこの発明が限
定されるものではない。図１は、この発明の一実施例の
輪郭抽出機能を有するＭＲＩシステム１のブロック図で
ある。計算機２は、マウス１４および操作卓１３からの
指示に基づき、全体の作動を制御する。シーケンスコン
トローラ３は、記憶しているシーケンスに基づいて、勾
配磁場駆動回路４を作動させ、マグネットアセンブリ５
の静磁場コイル，勾配磁場コイルで静磁場，勾配磁場を
発生させる。また、ゲート変調回路７を制御し、ＲＦ発
振回路６で発生したＲＦパルスを所定の波形に変調し
て、ＲＦ電力増幅器８からマグネットアセンブリ５の送
信コイルに加える。
【０００８】マグネットアセンブリ５の受信コイルで得
られたＮＭＲ信号は、前置増幅器９を介して位相検波器
１０に入力され、さらにＡＤ変換器１１を介して計算機
２に入力される。計算機２は、ＡＤ変換器１１から得た
ＮＭＲ信号のデータに基づき、イメージを再構成し、表
示装置１２で表示する。
られたＮＭＲ信号は、前置増幅器９を介して位相検波器
１０に入力され、さらにＡＤ変換器１１を介して計算機
２に入力される。計算機２は、ＡＤ変換器１１から得た
ＮＭＲ信号のデータに基づき、イメージを再構成し、表
示装置１２で表示する。
【０００９】図２，図３は、上記ＭＲＩシステム１の輪
郭抽出動作のフロー図である。なお、ここでは、複数の
ＭＲＩ画像として、ＦＥ法により撮像した心臓のＭＲＩ
動画像を想定する。また、輪郭抽出の対象として、左心
室内壁を想定する。
郭抽出動作のフロー図である。なお、ここでは、複数の
ＭＲＩ画像として、ＦＥ法により撮像した心臓のＭＲＩ
動画像を想定する。また、輪郭抽出の対象として、左心
室内壁を想定する。
【００１０】ステップＳ１では、各フレームのＭＲＩ画
像を平滑化して、ノイズを除去する。ステップＳ２で
は、最初のフレームのＭＲＩ画像をユーザに対して表示
し、ユーザにマウス操作により左心室内壁をなぞらせ
る。ユーザは、微妙な階調のＭＲＩ画像でも経験により
正確に輪郭認識できるから、誤りなく左心室内壁を示す
輪郭線のデータ（輪郭線データ）が入力される。ユーザ
が、入力終了の指示を操作卓１３から与えると、ステッ
プＳ３に進む。ステップＳ３では、最初のフレームを第
１画像としてステップＳ４へ進む。
像を平滑化して、ノイズを除去する。ステップＳ２で
は、最初のフレームのＭＲＩ画像をユーザに対して表示
し、ユーザにマウス操作により左心室内壁をなぞらせ
る。ユーザは、微妙な階調のＭＲＩ画像でも経験により
正確に輪郭認識できるから、誤りなく左心室内壁を示す
輪郭線のデータ（輪郭線データ）が入力される。ユーザ
が、入力終了の指示を操作卓１３から与えると、ステッ
プＳ３に進む。ステップＳ３では、最初のフレームを第
１画像としてステップＳ４へ進む。
【００１１】ステップＳ４では、図４に例示するよう
に、第１画像上の輪郭線データＲ［１］で囲まれた領域
の重心Ｇ［１］を算出する。ステップＳ５では、図５に
例示するように、第１画像上で前記重心Ｇ［１］を起点
とする複数の放射方向Ｇｉ［１］（ｉ＝１，２，…）を
定める。
に、第１画像上の輪郭線データＲ［１］で囲まれた領域
の重心Ｇ［１］を算出する。ステップＳ５では、図５に
例示するように、第１画像上で前記重心Ｇ［１］を起点
とする複数の放射方向Ｇｉ［１］（ｉ＝１，２，…）を
定める。
【００１２】ステップＳ６は、図６に例示するように、
第１画像の放射方向Ｇｉ［１］上において、輪郭点Ｒｉ
［１］の前後の適切な区間を基準範囲Ｕｉ［１］とす
る。基準範囲Ｕｉ［１］は、輪郭抽出の対象（ここでは
左心室内壁）の特性（ここでは左心室内壁前後の特徴部
分の幅）を考慮して定めればよい。
第１画像の放射方向Ｇｉ［１］上において、輪郭点Ｒｉ
［１］の前後の適切な区間を基準範囲Ｕｉ［１］とす
る。基準範囲Ｕｉ［１］は、輪郭抽出の対象（ここでは
左心室内壁）の特性（ここでは左心室内壁前後の特徴部
分の幅）を考慮して定めればよい。
【００１３】ステップＳ７では、第１画像のフレームの
次のフレームを第２画像としてステップＳ８へ進む。ス
テップＳ８では、第１画像上の重心Ｇ［１］に幾何学的
に対応する重心対応点Ｇ［２］を第２画像上にとる。ス
テップＳ９では、図７に示すように、第１画像上の放射
方向Ｇｉ［１］に幾何学的に対応する放射方向Ｇｉ
［２］を第２画像上にとる。ステップＳ１０では、図８
に例示するように、第２画像の放射方向Ｇｉ［２］上に
おいて、第１画像の輪郭点Ｒｉ［１］に幾何学的に対応
する輪郭点Ｒｉ［１／２］をとり、その前後の適切な区
間を参照範囲Ｕｉ［２］とする。参照範囲Ｕｉ［２］
は、輪郭抽出の対象（ここでは左心室内壁）の特性（こ
こでは左心室内壁の運動の幅）を考慮して定めればよ
い。
次のフレームを第２画像としてステップＳ８へ進む。ス
テップＳ８では、第１画像上の重心Ｇ［１］に幾何学的
に対応する重心対応点Ｇ［２］を第２画像上にとる。ス
テップＳ９では、図７に示すように、第１画像上の放射
方向Ｇｉ［１］に幾何学的に対応する放射方向Ｇｉ
［２］を第２画像上にとる。ステップＳ１０では、図８
に例示するように、第２画像の放射方向Ｇｉ［２］上に
おいて、第１画像の輪郭点Ｒｉ［１］に幾何学的に対応
する輪郭点Ｒｉ［１／２］をとり、その前後の適切な区
間を参照範囲Ｕｉ［２］とする。参照範囲Ｕｉ［２］
は、輪郭抽出の対象（ここでは左心室内壁）の特性（こ
こでは左心室内壁の運動の幅）を考慮して定めればよ
い。
【００１４】図３に進み、ステップＳ１１では、図９に
示すように、第１画像上の放射方向Ｇｉ［１］の基準範
囲Ｕｉ［１］の画像データＤｉ［１］（図９の（ａ））
と，第２画像上の放射方向Ｇｉ［２］の参照範囲Ｕｉ
［２］の画像データＤｉ［２］（図９の（ｂ））との相
関をとり、第１画像の輪郭点Ｒｉ［１］に対応する第２
画像上の点を求め、それを輪郭点候補Ｒｉ［２］とす
る。
示すように、第１画像上の放射方向Ｇｉ［１］の基準範
囲Ｕｉ［１］の画像データＤｉ［１］（図９の（ａ））
と，第２画像上の放射方向Ｇｉ［２］の参照範囲Ｕｉ
［２］の画像データＤｉ［２］（図９の（ｂ））との相
関をとり、第１画像の輪郭点Ｒｉ［１］に対応する第２
画像上の点を求め、それを輪郭点候補Ｒｉ［２］とす
る。
【００１５】ステップＳ１２では、図１０に示すよう
に、第１画像上の輪郭点Ｒｉ［１］と第２画像上の輪郭
点候補Ｒｉ［２］の差Ｖｉが、対象（ここでは左心室内
壁）の特性（ここでは左心室内壁の運動が拡張か収縮
か，フレーム間にどのくらい変位するか，誤差はどのく
らいあるか等）に基づく許容範囲δ内であれば、第２画
像上の輪郭点候補Ｒｉ［２］を第２画像上の輪郭点Ｒｉ
［２］として確定する（図１０の（ａ）の場合）。許容
範囲δ外であれば、その第２画像上の輪郭点候補Ｒｉ
［２］を捨てる（図１０の（ｂ）の場合）。これによ
り、図１１に示すように、第２画像上に輪郭点Ｒ１
［２］，Ｒ２［２］，…が得られる。
に、第１画像上の輪郭点Ｒｉ［１］と第２画像上の輪郭
点候補Ｒｉ［２］の差Ｖｉが、対象（ここでは左心室内
壁）の特性（ここでは左心室内壁の運動が拡張か収縮
か，フレーム間にどのくらい変位するか，誤差はどのく
らいあるか等）に基づく許容範囲δ内であれば、第２画
像上の輪郭点候補Ｒｉ［２］を第２画像上の輪郭点Ｒｉ
［２］として確定する（図１０の（ａ）の場合）。許容
範囲δ外であれば、その第２画像上の輪郭点候補Ｒｉ
［２］を捨てる（図１０の（ｂ）の場合）。これによ
り、図１１に示すように、第２画像上に輪郭点Ｒ１
［２］，Ｒ２［２］，…が得られる。
【００１６】ステップＳ１３では、図１２に示すよう
に、第２画像上の輪郭点Ｒ１［２］，Ｒ２［２］，…を
３次スプライン補間によりつなぎ、第２画像上の輪郭線
データＲ［２］とする。ステップＳ１４では、前記ステ
ップＳ１２で捨てた輪郭点候補Ｒｉ［２］に対応した点
を、輪郭線データＲ［２］上から選び、輪郭点Ｒｉ
［２］として加える。
に、第２画像上の輪郭点Ｒ１［２］，Ｒ２［２］，…を
３次スプライン補間によりつなぎ、第２画像上の輪郭線
データＲ［２］とする。ステップＳ１４では、前記ステ
ップＳ１２で捨てた輪郭点候補Ｒｉ［２］に対応した点
を、輪郭線データＲ［２］上から選び、輪郭点Ｒｉ
［２］として加える。
【００１７】ステップＳ１５では、対話的に、第２画像
上の輪郭線データＲ［２］が輪郭抽出の対象として適当
かを、ユーザに評価させる。ユーザが不適当と評価し、
その評価を操作卓１３から与えると、ステップＳ１６に
進む。ユーザが適当と評価し、その評価を操作卓１３か
ら与えると、ステップＳ１７に進む。
上の輪郭線データＲ［２］が輪郭抽出の対象として適当
かを、ユーザに評価させる。ユーザが不適当と評価し、
その評価を操作卓１３から与えると、ステップＳ１６に
進む。ユーザが適当と評価し、その評価を操作卓１３か
ら与えると、ステップＳ１７に進む。
【００１８】ステップＳ１６では、対話的に、第２画像
上でユーザにマウス操作により左心室内壁をなぞらせ
る。ユーザは、微妙な階調のＭＲＩ画像でも経験により
正確に輪郭認識できるから、誤りなく左心室内壁を示す
輪郭線のデータ（輪郭線データ）が入力される。ユーザ
が、入力終了の指示を操作卓１３から与えると、ステッ
プＳ１７に進む。
上でユーザにマウス操作により左心室内壁をなぞらせ
る。ユーザは、微妙な階調のＭＲＩ画像でも経験により
正確に輪郭認識できるから、誤りなく左心室内壁を示す
輪郭線のデータ（輪郭線データ）が入力される。ユーザ
が、入力終了の指示を操作卓１３から与えると、ステッ
プＳ１７に進む。
【００１９】ステップＳ１７では、次のフレームがある
かチェックし、なければ終了し、あればステップ１８に
進む。ステップ１８では、第２画像を新たな第１画像と
し、前記ステップＳ４に戻る。そして、ステップＳ４以
下の処理が繰り返されることによって、前記新たな第１
画像の輪郭線データに基づいて、その新たな第１画像の
次のフレームのＭＲＩ画像について輪郭線データが得ら
れることとなる。
かチェックし、なければ終了し、あればステップ１８に
進む。ステップ１８では、第２画像を新たな第１画像と
し、前記ステップＳ４に戻る。そして、ステップＳ４以
下の処理が繰り返されることによって、前記新たな第１
画像の輪郭線データに基づいて、その新たな第１画像の
次のフレームのＭＲＩ画像について輪郭線データが得ら
れることとなる。
【００２０】以上のように、上記ＭＲＩシステム１によ
れば、ユーザによる対象の輪郭認識が対話的に反映さ
れ，且つ，撮像対象の特性が考慮されるため、精度の良
い輪郭抽出が可能となる。
れば、ユーザによる対象の輪郭認識が対話的に反映さ
れ，且つ，撮像対象の特性が考慮されるため、精度の良
い輪郭抽出が可能となる。
【００２１】他の実施例としては、第１画像と第２画像
間で相関をとる代りに、第１画像上の輪郭線データから
フィルタリングエリアを算出し、第２画像上の前記フィ
ルタリングエリアにフィルタ処理を行って、第２画像上
の輪郭線を抽出するものが挙げられる。
間で相関をとる代りに、第１画像上の輪郭線データから
フィルタリングエリアを算出し、第２画像上の前記フィ
ルタリングエリアにフィルタ処理を行って、第２画像上
の輪郭線を抽出するものが挙げられる。
【００２２】なお、上記実施例では、具体例として左心
室内壁の輪郭抽出について説明したが、腎臓，脳などの
輪郭抽出についても適用可能である。また、例えばマル
チスライスによる複数枚のＭＲＩ画像（同じ対象を近接
した異なる部位で撮像した複数のＭＲＩ画像）から、対
象の輪郭抽出をすることにも適用可能である。さらに、
２次元輪郭抽出だけでなく，３次元輪郭抽出についても
適用可能である。また、上記実施例では、ＭＲＩシステ
ムについて説明したが、Ｘ線ＣＴシステム，超音波診断
装置などについても適用可能である。
室内壁の輪郭抽出について説明したが、腎臓，脳などの
輪郭抽出についても適用可能である。また、例えばマル
チスライスによる複数枚のＭＲＩ画像（同じ対象を近接
した異なる部位で撮像した複数のＭＲＩ画像）から、対
象の輪郭抽出をすることにも適用可能である。さらに、
２次元輪郭抽出だけでなく，３次元輪郭抽出についても
適用可能である。また、上記実施例では、ＭＲＩシステ
ムについて説明したが、Ｘ線ＣＴシステム，超音波診断
装置などについても適用可能である。
【００２３】
【発明の効果】この発明の輪郭抽出機能を有する医用画
像診断システムによれば、ユーザによる対象の輪郭認識
が対話的に反映され，且つ，対象の特性が考慮されるた
め、精度の良い輪郭抽出が可能となり、特に、心臓疾患
の診断に有用となる。
像診断システムによれば、ユーザによる対象の輪郭認識
が対話的に反映され，且つ，対象の特性が考慮されるた
め、精度の良い輪郭抽出が可能となり、特に、心臓疾患
の診断に有用となる。
【図１】この発明の一実施例である輪郭抽出機能を有す
る医用画像診断システムのブロック図である。
る医用画像診断システムのブロック図である。
【図２】輪郭抽出動作についてのフロー図である。
【図３】輪郭抽出動作についての続きのフロー図であ
る。
る。
【図４】ユーザが入力した輪郭線データの例示図であ
る。
る。
【図５】第１画像上の放射方向の例示図である。
【図６】第１画像上の基準範囲の例示図である。
【図７】第２画像上の放射方向の例示図である。
【図８】第２画像上の参照範囲の例示図である。
【図９】画像データ間の相関演算の説明図である。
【図１０】輪郭点候補データの評価についての説明図で
ある。
ある。
【図１１】第２画像上の輪郭点の例示図である。
【図１２】第２画像上の輪郭線データの例示図である。
１ ＭＲＩシステム ２ 計算機 １２ 表示装置 １４ マウス Ｄｉ［１］，Ｄｉ［２］ 画像データ Ｇ［１］ 重心 Ｇ［２］ 重心対応点 Ｒ［１］，Ｒ［２］ 輪郭線データ Ｒｉ［１］，Ｒｉ［２］ 輪郭点 Ｕｉ［１］ 基準範囲 Ｕｉ［２］ 参照範囲
Claims (1)
- 【請求項１】 同じ対象を異なる時間に撮像した複数の
診断画像または同じ対象を近接した異なる部位で撮像し
た複数の診断画像の中の第１の診断画像上に，対象の輪
郭を，ユーザが手入力する輪郭手入力手段と、 前記第１の診断画像のデータのうちの前記手入力された
輪郭部分を含む比較的狭い範囲のデータに基づいて第２
の診断画像上の輪郭点候補データを抽出する輪郭点候補
抽出手段と、 対象の特性に基づく評価により前記輪郭点候補データか
ら輪郭点データを抽出する輪郭点確定手段と、 前記輪郭点データからスプライン補間により第２の診断
画像上に対象の輪郭を生成する輪郭生成手段と、 前記診断画像上に生成した対象の輪郭をユーザに対話的
に評価させ、対象の輪郭をユーザの手入力で修正可能と
する輪郭再入力手段とを具備したことを特徴とする輪郭
抽出機能を有する医用画像診断システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4212791A JPH0654832A (ja) | 1992-08-10 | 1992-08-10 | 輪郭抽出機能を有する医用画像診断システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4212791A JPH0654832A (ja) | 1992-08-10 | 1992-08-10 | 輪郭抽出機能を有する医用画像診断システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0654832A true JPH0654832A (ja) | 1994-03-01 |
Family
ID=16628446
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4212791A Pending JPH0654832A (ja) | 1992-08-10 | 1992-08-10 | 輪郭抽出機能を有する医用画像診断システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0654832A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005028123A (ja) * | 2003-06-19 | 2005-02-03 | Saraya Kk | エコーを用いた血管径測定方法およびその装置 |
| JP2006167169A (ja) * | 2004-12-16 | 2006-06-29 | Hitachi Medical Corp | 医用画像表示装置及びその方法 |
| JP2007533353A (ja) * | 2003-09-10 | 2007-11-22 | 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 | ガイドポイントを使用する空間−時間モデリングシステム及び方法 |
| JP2008513087A (ja) * | 2004-09-23 | 2008-05-01 | 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 | 患者の心臓からの画像を処理するための装置、ソフトウェア及び方法 |
| WO2013024864A1 (ja) * | 2011-08-17 | 2013-02-21 | 日立アロカメディカル株式会社 | 超音波データ処理装置 |
-
1992
- 1992-08-10 JP JP4212791A patent/JPH0654832A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| JP2013039245A (ja) * | 2011-08-17 | 2013-02-28 | Hitachi Aloka Medical Ltd | 超音波データ処理装置 |
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