JPWO2005009242A1 - 医用画像処理装置及び方法 - Google Patents
医用画像処理装置及び方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JPWO2005009242A1 JPWO2005009242A1 JP2005512118A JP2005512118A JPWO2005009242A1 JP WO2005009242 A1 JPWO2005009242 A1 JP WO2005009242A1 JP 2005512118 A JP2005512118 A JP 2005512118A JP 2005512118 A JP2005512118 A JP 2005512118A JP WO2005009242 A1 JPWO2005009242 A1 JP WO2005009242A1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- value
- medical image
- density
- local
- 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.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/50—Image enhancement or restoration by the use of more than one image, e.g. averaging, subtraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
- G06T2200/24—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving graphical user interfaces [GUIs]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20212—Image combination
- G06T2207/20221—Image fusion; Image merging
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30061—Lung
Abstract
Description
ところが、上述のような異常陰影自動検出装置では、当日画像と過去画像の対応する画素同士で引き算をしているため、位置合わせが十分でない場合は引き算の結果に偽陽性陰影(本物の陰影でない部分;擬似陰影)が生じることになる。
しかし、このような場合の対応について上述の異常陰影自動検出装置では一切言及していない。
ここでいう基準値とは、局所最大値、局所平均値、局所メジアン、前記局所最大値又は局所平均値の定数倍、濃度勾配を求めてその濃度勾配に関する値などを医用画像の特質に応じて採用可能である。例えば、最大値の採用は最も簡易で実効のある値であり、平均値又はメジアンの採用は画像のノイズ成分を最大値よりも抑制し、濃度勾配を用いれば隣接画素や近隣画素の値が急激に変化する場合に対応できる。
また、前記強調画像は、前記基準値と前記第一の局所領域の各画素の濃度値との差分値を計算し、該計算された差分値に基づいて前記画像作成手段によって作成されることが最も望ましいが、がん陰影だけを強調する機能を発揮できれば、加算、乗算、除算、などあらゆる計算で行うことも含まれる。
本発明に係る医用画像処理装置によれば、当日画像と過去画像とに位置ずれが生じたとしても、画像の陰影が強調され、がん等の異常陰影を容易に見つけることができる。
また、本発明の望ましい一実施形態によれば、前記画像作成手段は、第一又は第二の医用画像の輪郭画像を生成する輪郭画像生成手段と、この輪郭画像と前記強調画像とを重畳する画像重畳手段とを備え、前記表示手段は、前記画像重畳手段によって重畳された重畳画像を表示する。
これにより、陰影強調画像と輪郭を重ね合せることで、陰影強調画像では陰影が体の中のどの位置にあるのかがわかりにくい場合でも、がん等の異常陰影を強調しつつ、その異常陰影の位置を容易に把握することができる。
また、本発明の望ましい一実施形態によれば、前記第一の医用画像と前記第二の医用画像との位置合わせを行う位置合わせ手段を更に備える。
これにより、いわゆる当日画像と過去画像との位置合わせが組み合わされれば、がん等の異常陰影の計算精度が向上し、その異常陰影の位置を更に容易に見つけることができる。
更にまた、本発明の望ましい一実施形態によれば、前記画像作成手段によって作成された強調画像と比べて前記位置合わせ手段による位置合わせの不完全性により生じた擬似陰影を低濃度化して擬似陰影削減画像を作成する低濃度化手段とを更に備え、前記表示手段は、前記低濃度化手段によって作成された擬似陰影削減画像を表示する。
これにより、前記位置合わせが不完全であってもそれによって生じた擬似陰影が低濃度化されるので、がん等の異常陰影を更に容易に見つけることができる。
図2は、図1の機能ブロック図であり、
図3は、医用画像処理装置の操作画面を示す図であり;
図4は、差分処理の概要を示す図であり;
図5は、当日画像の例を示す図であり;
図6は、単純差分画像の例を示す図であり;
図7は、差分処理の手順の例を示す図であり;
図8は、濃度勾配最大方向を求める例を示す図であり;
図9は、濃度勾配最大方向を求める他の例を示す図であり;
図10(a)及び10(b)は、単純差分処理と異方性差分処理との比較を示す図であり;
図11は、異方性差分処理による画像の例を示す図であり;
図12は、異常陰影に丸印をつけた画像を示す図であり;
図13は、当日画像の他の例を示す図であり;
図14は、本実施形態に係る差分処理による画像の他の例を示す図であり;
図15は、別々に処理した差分画像と輪郭画像との合成を示す図であり;
図16は、差分処理画像と輪郭画像との合成画像の例を示す図であり;
図17は、差分画像と輪郭画像との一画素ごとの合成手順を示す図であり;
図18は、濃度勾配最大方向が図9と異なる場合の例を示す図であり;
図19は、差分処理の手順の他の例を示す図であり;
図20は、濃度勾配最大方向を求める他の例を示す図であり;
図21は、特定方向領域の他の例を示す図であり;
図22は、DR画像での差分処理の例を示す図であり;
図23は、単純差分法による当日画像と過去画像との概略位置合わせを示す図であり;
図24は、単純差分法による当日画像と過去画像との詳細位置合わせを示す図であり;
図25は、本実施形態に係る画像の概略位置合わせを示す図であり;
図26は、本実施形態に係る画像の詳細位置合わせを示す図であり;
図27は、本実施形態に係る画像の詳細位置合わせの他の例を示す図であり;
図28は、医用画像処理装置の画面例を示す図であり;
図29は、医用画像処理装置の画面操作の流れを示す図であり;
図30は、特徴量を用いた低濃度化処理を示す図であり;
図31は、エッジ画像間の相関画像を用いた偽陽性低濃度化処理を示す図であり;
図32は、エッジ画像間の相関画像を用いた偽陽性の低濃度化処理の他の例を示す図であり;
図33は、DR画像のエッジを強調したエッジ画像間の相関を用いた低濃度化処理を示す図であり;
図34は、二点間置換処理による低濃度化処理を示す図であり;
図35は、表示画面上のカーソル連動表示の例を示す図であり;
図36は、表示画面上のカーソル連動表示の他の例を示す図であり;
図37は、複数枚の当日画像における血管の写り方の例を示す図であり;
図38は、複数枚の過去画像における血管の写り方の例を示す図であり;
図39は、図37及び38の当日画像及び過去画像の差分処理を説明する図であり;
図40は、局所領域の異なる取り方の例を示す図であり;
図41は、局所領域の異なる取り方の他の例を示す図であり;
図42は、局所領域の異なる取り方の他の例を示す図であり;
図43は、局所領域の異なる取り方の他の例を示す図であり;
図44は、局所領域の異なる取り方の他の例を示す図であり;
図45は、局所領域の異なる取り方の他の例を示す図であり;
図46は、陰影強調の他の処理例を示す図であり;
図47は、図46のステップ162の処理で用いるサブルーチンを示す図である。
図1に、本発明の実施の形態に係る医用画像処理装置10の構成を示す。医用画像処理装置10は、中央処理装置(以下、CPUという)11、主メモリ12、磁気ディスク13、表示メモリ14、CRT15、コントローラ16、マウス17、キーボード18を備えており、これらは共通バス19を介して接続されている。また、医用画像撮影装置30が、例えばLAN32を介して医用画像処理装置10に接続されている。
医用画像撮影装置30は、X線CT(Computed Tomography)装置、PET(Positron Emission Tomography)装置、MRI(Magnetic Resonance Imaging)装置、DR(Digital Radiography)装置、超音波撮影装置、眼底カメラなどであって良いが、これらに限定されず、医用画像を撮影する装置であればどのようなものでも良い。また、医用画像処理装置10が処理の対象とする医用画像は、上記の様々な医用画像撮影装置により得られた医用画像を含む。
主メモリ12は画像やデータの一時記憶、処理用の領域として用いられ、処理結果は表示メモリ14を介してCRT15に表示されるとともに磁気ディクス13に格納され、再表示や結果参照に利用される。磁気ディスク13には、医用画像撮影装置30により撮影された医用画像が格納されている。
次に、医用画像処理装置10が行う画像処理について図1、図2を用いて説明する。
第一の医用画像(ここでは、所定の検査日時に撮影するので、「当日画像」ともいう)は、医用画像撮影装置30によって被検者、患者の所定部位が撮影されて得られる。
この患者及び撮影部位の情報は、ネットワーク(LAN)32を介し、共通バス19を経由し、磁気ディスク13に伝達される。
第二の医用画像(ここでは、当日画像を撮影した日時とは異なる日時に撮影するものであるがそれより以前に撮影したものが多いので、「過去画像」ともいう)は、磁気ディスク13に記憶された状態から前記伝達された患者及び撮影部位情報に基づいて主メモリ12に読み出される。
当日画像は、ネットワーク(LAN)32を介し、共通バス19を経由し、表示メモリ14に伝達され、CRT15に表示される。
医用画像処理装置10のCRT15に示される操作画面を図3に示す。当日画像と過去画像を単純差分法により求めた単純差分画像47、本実施の形態で説明する「異方性差分処理」と称する処理による陰影強調画像48、丸などで陰影を囲って明示するためのマーカ表示画像49などが選択できる。
CRT15に表示された当日画像には、マウス17によってその当日画像の表示領域の一部に第一の局所領域aが設定される。ここでは、1箇所の第一の局所領域が設定される例を説明するが、第一の局所領域は複数設定されてもよい。
主メモリ12に読み出された過去画像には、CPU11によって前記第一の局所領域aを設定した局所領域と同等以上の面積の第二の局所領域Aが設定される。
前記第二の局所領域Aの局所基準値は、CPU11の局所基準値算出部111によって算出される。ここでいう局所基準値は、前記第二の局所領域A内の最大値、平均値、メジアンなどの代表値をそのまま使う場合と、それら代表値を組み合わせたり、それら代表値を定数倍するなど重みを乗じてもよい。
陰影強調画像は、前記第一の局所領域aの濃度値から前記第二の局所領域Aの局所基準値の差分がCPU11の画像作成部112によって行われることで作成される。また、前記陰影強調画像は、前記基準値と前記第一の局所領域の各画素の濃度値との差分値を計算し、該計算された差分値に基づいて画像作成部112によって作成されることが最も望ましいが、がん陰影だけを強調する機能を発揮できれば、加算、乗算、除算、などあらゆる計算で行ってもよい。
陰影強調画像は、画像作成部112から表示メモリ14へ伝達され、CRT15に表示される。
ここで、医用画像の画像濃度とは、医用画像を構成する各画素の濃度値で表される。濃度値は、例えばCT値、画素値などを含むが、それらに限定されず、画像の濃度、透明度、不透明度、明度、暗度、信号強度などを表す値の全てを含む。濃度値は、その医用画像を撮影した医用画像撮影装置の種類、濃度値の計算方法や表し方、画像がネガティブ画像であるかポジティブ画像であるか、などの条件により正負や大小が反転する。本明細書では、ある医用画像において生体組織が写っている部分Aと空気や水が写っている部分Bとを比較するとき、濃度値の数値としての大小に関わらず、部分Aの濃度値は部分Bの濃度値より大きいものと定義する。この定義によれば、例えば、図4に示す画像においては、白く表示されている部分の濃度値は黒く表示されている部分の濃度値より大きい。
図4は、本発明の原理を従来技術と比較して説明するもので、被検体の肺野のCT断層像に対して、単純差分及び異方性差分の方法のそれぞれによって画像処理を行った例を示す。過去画像2にがん陰影がない状態で、当日画像1にがん陰影(画面右下の過去画像と比較して白く反転した領域b)がある場合、当日画像1から過去画像2を引き算することにより、がん陰影部分の濃度が大きくそれ以外の部分の濃度が小さい差分画像が得られる。すなわち、がん陰影が強調され見つけやすくなる。従来の単純差分処理では、当日画像と過去画像の対応する画素同士で引き算をするため、位置合わせが十分でない場合は差分画像3に偽陽性陰影(本物の陰影でない部分;擬似陰影)が生じてしまい、本物の陰影を見つけにくい。後述する本実施の形態の方法による異方的局所最大値差分処理によれば、差分画像4に偽陽性陰影が生じにくく、本物の陰影を見つけやすい。
単純差分処理の他の例を図5及び図6によって説明する。淡い微小な肺がんに対応させて偽陽性陰影を当日画像に埋め込んだ画像(図5)と過去画像(図示省略)とを、画像の各部分の相関が最も高くなるように位置合わせをする。位置合わせ後に当日画像から過去画像を引き算した結果を図6に示す。図6では、がん陰影は見つけにくい。
次に、本実施の形態による医用画像処理装置10での引き算方法について、図7を用いて説明する。このフローチャートは、画像中のある1画素だけを代表して行うものとする。差分画像を記憶する例えば主メモリ12には、差分した結果が負にならない程度の十分大きな値を記録しておく。
(ステップ90)
過去画像中の画素点(X,Y)において、濃度勾配が最大の方向を求める。図8の画像51の一部領域52を拡大して53とする。この中で当日画像の画素より広い領域の例えば3×3の画像マトリクスの小領域54を取り、小領域54の中心点を通る縦、横、斜め方向のうち濃度勾配が最大の方向を求める。ここでは、小領域54としてA22点を中心とする縦3画素、横3画素の領域を考え、abs(A11−A33)、abs(A21−A23)、abs(A31−A13)、abs(A12−A32)の各絶対値のうちの最大値から、A22点での濃度勾配最大方向を求める。なお、abs(A11−A22)、abs(A21−A22)、abs(A12−A22)、abs(A31−A22)の各絶対値のうちの最大値を用いてもよい。
図9には、A11,A33方向の濃度勾配が最も大きい場合を示している。
上記小領域54のうち、この濃度勾配最大方向に沿った領域を「特定方向領域(i,j)(又は異方的領域(i,j))」と称する。ここでは、A11,A22,A33がそれであるが、同じ方向のB11,B44などを含めてもよい。なお、Bijは、濃度勾配を求める領域と引き算対象領域が必ずしも同一である必要の無いことを示すものであって、濃度勾配を求める領域と引き算対象領域が同一である場合にはAijに含まれる。したがって、B44の外側にもB55(不図示)などがありえる。
要するに、図9では、当日画像901、過去画像902及び差分画像903の最大濃度勾配をそれぞれ算出し、それぞれの濃度勾配最大方向が一致するか、否かの判定の原理を示している。その手順は、次のとおりである。
(ステップ91)
次に、図10(b)の例に示すように、図9に示す過去画像902の特定方向領域(i,j)内の濃度値の最大値max(局所最大値)を求める。
(ステップ92)
図9に示す当日画像901の特定方向領域内(i,j)の各画素(i,j)について C×maxを引き算する。結果をsalとする。Cは1.0を含む定数であり、画像に応じて設定してよい。すなわち、過去画像902のA11,A22,A33,B11,B44の最大値maxを求めたあと、例えば当日画像901の画素A11からそれぞれmax×定数を引き算し、salとする。なお、単純差分処理では、図10(a)の例に示すように、被検体の同位置に対応する当日画像901と過去画像902の画素同士での引き算を行い、(当日画像のデータ引く過去画像のデータ)=b−aとして、差分画像903を求める。
(ステップ93)
「差分画像903の画素(i,j)値>sal」か否かを判定する。すなわち、引き算結果salを現在のそれぞれのメモリSUB(A11と同座標)と比較する。
(ステップ94)
上記ステップ93での引き算の結果、「差分画像SUBの画素(i,j)値>sal」のときは、差分画像の画素(i,j)=salとする。すなわち、小さい方の値salをSUB(A11と同座標)に格納する。引き算結果が負の場合は、特定値、例えばゼロに置き換えるようにしてもよい。
特定方向領域(i,j)内の他の画素A22,A33,B11,B44についても同様の処理をする。
上述のステップ90〜ステップ94の処理を画像全画素について実行する。この際、小領域54は少しずつ重なるようにしながら移動していくことが好ましい。このように移動していくと、一つの画素についての引き算が複数回行われ、最も小さな差分の結果が格納されるようになる。
結果を図11に示す。陰影が強調され、図6に示された単純差分の結果よりも異常陰影を見つけやすくなっている。図11の高濃度部分を検出して、原CT画像(図5)にマーカをつけると図12に図示されるようになる。
図13は、本物のがん陰影を含む当日画像である。これから、過去画像を本発明の望ましい実施形態の手順に従って引き算すると、図14に図示されるようになる。
なお、引き算処理により強調されたがん陰影の位置が分かりにくいときには、図15の例に示すように、輪郭画像を別に抽出しておいて前記差分画像と合成すると、図16のように異常陰影個所の位置関係がより分かりやすくなる。差分画像と輪郭画像の一画素ごとの合成手順を図17に示す。
(ステップ20)
輪郭画像と強調画像とが重畳可能であるかをしきい値判定する。そして、その判定の結果、しきい値の範囲内であればステップ21へ進み、しきい値の範囲外であればステップ23へ進み、対象外で処理を終了する。
(ステップ21)
異方性差分処理を実行する。
(ステップ22)
差分結果をメモリに記憶し、処理を終了する。
(ステップ23)
輪郭濃度をメモリに記憶し、処理を終了する。
上記小領域において、A21,A23方向の濃度勾配が最も大きい場合を図18に示す。当日画像901の画素A21から過去画像902のA21,A22,A23,21,B24の最大値×定数を引き算し、引き算結果を現在のSUB(A21と同座標)と比較し、小さい方の値をSUB(A21と同座標)に格納する。A22,A23,B21,B24も同様である。
なお、以上の説明では、当日画像901から過去画像902を引き算したが、過去画像902から当日画像901を引き算して、最後に符号を反転しても結果は同じである。
また、引き算の方法は上述の例に限定されるものではなく、この他
(1) 局所最大値(定数倍を含む)を引く
(2) (各画素値に対応するCT値の関数)×局所最大値 を引く
(3) (特定方向領域(i,j)内の濃度分布の統計値の関数)×局所最大値を引く
(4) 局所最大値付近の平均値(定数倍を含む)を引く
(5) (勾配最大方向のなす角の関数)×局所最大値を引く
などが可能である。
ここで、「勾配最大方向のなす角の関数」とは、過去画像濃度勾配の最大方向と当日画像濃度勾配の最大方向との成す角度θの関数であり、cosθと同様に変化する。
ただし、厳密なcosθである必要はなく、
θ=0度のとき:1.0
θ=45度のとき:0.8
θ=90度のとき:0.5
などの値としてもよい。
上述のように、引き算の方法は図7に示す手順だけではなく、図19のような処理も可能である。すなわち、
(ステップ100)
小領域54の中心画素の過去画像の特定方向領域(i,j)内の濃度値の最大値maxを求める。
(ステップ101)
当日画像901の特定方向領域内(i,j)の各画素(i,j)について C×maxを引き算する。結果をsalとする。
(ステップ102)
「差分画像903の画素(i,j)値>sal」か否かを判定する。
(ステップ103)
「差分画像903の画素(i,j)値>sal」のときは、「差分画像903の画素(i,j)=sal」とする。
なお、最大濃度勾配方向の求め方は図8だけとは限らず、図20のように、円Cを通る二点間の画素の濃度差を順次比較して、その比較の結果から最大濃度勾配方向を求めることも可能である。
また、上述の説明では、小領域54は縦3画素×横3画素であったが、小領域54は縦4画素×横4画素、縦5画素×横5画素等、異なる大きさとしてもよい。また、CT画像、DR画像等、画像の種類によって小領域54の大きさを変えるようにしてもよい。
引き算に際しては、このような小領域54の大きさに応じて、濃度値の局所最大値ではなく2番目、3番目に大きな値を用いてもよいし、平均値の定数倍を用いてもよい。このような場合でも陰影強調の効果を得ることができる。また、平均値に関するデータを用いれば、局所最大値と比べてノイズの少ない陰影強調画像を得ることができる。
また、上述の説明では、特定方向領域は濃度勾配最大方向の領域(3画素)であったが、図21に示すように、特定方向領域は微小な矩形領域としてもよいし、微小な円形領域としてもよい。また、過去画像902と当日画像901とで、特定方向領域の形や大きさが異なっていてもよい。更にまた、過去画像902と当日画像901との一方において、特定方向領域を縦1画素×横1画素の大きさ、即ち1画素としてもよい。この場合、その1画素の濃度値がそのまま濃度局所最大値となる。
以上の説明ではCT画像、MRI画像などの断層像を用いていたが、図22のようにDR画像に対しても適用できる。図22に示すDR画像においては、黒く表示されている部分の濃度値は白く表示されている部分の濃度値より大きい。この場合、当日画像180と過去画像181の間で、本発明の望ましい実施形態による引き算をすると図22の183になり、別に輪郭抽出処理した輪郭画像182と合成すると184になる。
以上は当日画像と過去画像の位置合わせを行わなくてもよい場合について説明した。しかし、当日画像と過去画像の位置合わせを組み合わせれば、更に鮮明な陰影画像を得ることができる。この位置合わせ処理の組み合わせは、最終的に位置合わせの効果があればどの時点で行ってもよいが、最も望ましいのは画像間差分処理前に行った方がよい。次に、画像間差分処理前の画像間位置合わせ処理を組み合わせた場合の工夫について、図23乃至27で説明する。位置合わせにおいては、画像の分割、拡大、縮小、移動、回転等が行われる(図23及び図24参照)。画像を分割せずに全体で位置合わせを行ってもよい。
また、画像を分割するごとに変位ベクトルを算出して分割した画像を変形し、これを所定の分割数に達するまで繰り返して最終的な変位ベクトルを求める。位置合わせにおいては、元の画像(分割、変形前の画像)を最終的な変位ベクトルで変形した画像を用いる。
図25の当日画像aと過去画像bを位置合わせするが、まず大まかに位置合わせをする。a、bそれぞれを縮小(縮小率r)してa1,b1とし、a1,b1間の相関1(引き算をして差が最小になるかどうかを判定する)を取りb1を平行移動して画像b2を得る。次にa1とb2の回転後の画像間相関を取り、画像b3を得る。
この情報をもとに、図26に示すように、画像bをdx/縮小率r、dy/縮小率rだけ平行移動し、更に角度angだけ回転した画像、b4を得る。画像aと画像b4から、位置合わせのための変位ベクトルを求める。最初にaを4分割してA4とし、b4を分割してB4とする。分割画像aij,bijの相関を取り、変位ベクトル4を得る。変位ベクトル4で画像B4を変形する。
その後、更に16分割し、分割後のaij,bij間で相関を取り、変位ベクトル16を求める。このような分割を繰り返し、精度の良くなった、例えば32×32分割の変位ベクトルをスプライン補間して1ピクセルごとの変位ベクトルN(図27)を求める。
最後に、図27に示すように、変位ベクトルNを用いて画像b4(分割、変形前の元画像)を変形し、位置合わせ後の画像を求める。
このように、画像の分割を徐々に細かくしていくことで正確な位置合わせを行うことができ、位置合わせの不完全性による偽陽性陰影(擬似陰影)を生じにくくすることができる。
なお、画像の分割数は32×32分割に限定されるものではなく、画像に応じて異なる値を設定してもよい。
次に、図28及び図29で、画面操作の流れを示す。
(ステップ51)
当日画像41と過去画像42を表示する。
(ステップ52) 「次のスライス表示ボタン 押下?」の判定をする。Yesならステップ57に跳ぶ。NOならステップ53に進む。
(ステップ53) 「前のスライス表示ボタン 押下?」の判定をする。Yesならステップ58に跳ぶ。NOならステップ54に進む。
(ステップ54) 「位置合わせ&差分ボタン 押下?」の判定をする。Yesならステップ59に跳ぶ。NOならステップ55に進む。
(ステップ55) 「差分FP削除ボタン 押下?」の判定をする。Yesならステップ60に跳ぶ。NOならステップ56に進む。
(ステップ56) 「終了ボタン 押下?」の判定をする。Yesなら終了する。NOならステップ52に戻る。
(ステップ57)
次のスライスを表示してステップ52に跳ぶ。(ステップ58)
前のスライスを表示してステップ52に跳ぶ。(ステップ59)
位置合わせ&差分処理してステップ52に跳ぶ。
(ステップ60)
差分後の偽陽性陰影(擬似陰影)を低濃度化してステップ52に跳ぶ。低濃度化の方法としては、
陰影特徴量を用いた低濃度化方法、エッジ領域を用いた低濃度化方法、及び二点間置換処理による低濃度化方法がある。
まず、陰影特徴量を用いた低濃度化方法を、図30を用いて説明する。
(ステップ61)
差分処理をする。
(ステップ62)
差分画像強調&二値化処理をする。
(ステップ63)
二値化処理後は領域が複数個連結している場合があるので、二値化領域の細くくびれた部分の切断処理をして、孤立領域にする。
(ステップ64)
「それぞれの孤立領域の縦横長の比は 計算値>所定値1」か否かを判定する。Yesならステップ69に跳び、偽陽性として低濃度化する。
(ステップ65)
「それぞれの孤立領域の円形度は 計算値>所定値2」か否かを判定する。Yesならステップ69に跳び、偽陽性として低濃度化する。
(ステップ66)
その他の判定処理をする。Yesならステップ69に跳び、偽陽性として低濃度化する。
(ステップ67)
差分画像の高濃度個所にがん陰影候補として丸印をつける。
(ステップ68)
全ての陰影を判定したか否かを判定する。Yesなら終了。NOならステップ64に跳ぶ。
(ステップ69)
偽陽性陰影を低濃度化する。
次に、エッジ領域を用いた低濃度化方法を、図31乃至33を用いて説明する。図31の例では、当日画像1と過去画像2との差分処理をすると画像3のようになる。過去画像にがん陰影が無く当日画像にがん陰影があれば、差分画像には、がん陰影と画像全体の位置ずれによる部分とが主に表示される。ここで、がん陰影以外は表示しないようにしたほうががん陰影を見つけやすくなる。
図32は、当日画像及び過去画像のCT画像のエッジを強調したあとで二値化したものであり、これらの画像の相関を取ると画像20になる。画像20を使い、図31の3中でエッジ画像20の値が1の領域を低濃度化する。これにより、差分後の偽陽性を低濃度化した擬似陰影削減画像21が得られる。
なお、予め二値化せずに、しきい値より大きな濃度の領域の相関をとっても画像20は得られる。
図33は、本処理をDR画像に適用した場合である。
偽陽性を低濃度化した画像には、がんの疑いがある陰影が含まれている可能性がある。引き算をしないで、それぞれの画像だけで異常陰影候補を検出した結果と合成して表示し、医師の判断を仰ぐことも可能である。
次に、二点間置換処理による低濃度化処理について図34を用いて説明する。
画素p1とp5の値が所定値より小さい場合、p1〜p5を、p1〜p5の最小値で置き換える。この場合、p2〜p4を、p2〜p4の最小値で置き換えても低濃度化の効果は得られる。
また、画素p1とp5の値が所定値より大きい場合、p1〜p5を、p1〜p5の最大値で置き換える場合もある。この場合、p2〜p4を、p2〜p4の最大値で置き換えても低濃度化の効果は得られる。
このように、医用画像処理装置10では、当日画像と過去画像との正確な位置合わせを行うことにより偽陽性陰影(擬似陰影)を生じにくくし、生じた偽陽性陰影を低濃度化するので、がん等の異常陰影を容易に見つけることができる。
次に、医用画像処理装置10の操作画面の他の例を図35及び図36に示す。単純差分法によるCT画像21、異方性差分法による陰影強調画像22をCRT15に表示している。そして、CRT15には、マウス17のカーソルがCT画像21及び陰影強調画像22にそれぞれ表示され、これらは、マウス17を移動させればそれぞれのカーソルも連動するようになっており、対応する位置を把握しやすくしている。
また、図36に示すように位置合わせ後の当日画像31、過去画像32、及び差分画像33の3つの画像を表示して、マウス17のカーソルを連動させるようにしてもよい。
一般に、探索領域内の最大値を見つける手法は、当日画像N枚目の画像と最も相関の高い過去画像M枚目の画像の同一アドレスを点(順次走査点)でそれぞれ走査する。その走査の際に、図8、9又は図18に示すような濃度勾配最大方向に平行な二次元画像を想定する。
しかしながら、二次元画像だけでは、血管の位置関係が当日画像と過去画像とで微妙に異なっていた場合、それに対応することが困難である。例えば、被検体の体型は、過去画像を撮影した時と当日画像を撮影する時とで太ったり痩せたりして変わってしまっていることがあるからである。そこで、二次元画像に加えて、その連続する複数枚の二次元画像を積み上げて形成する三次元画像の考え方を導入する。
例えば、図37に示す当日画像N枚目の画像の前後(又は上下)のN+1枚目及びN−1枚目の画像や、図38に示す過去画像M枚目の画像の前後(又は上下)のM+1枚目及びM−1枚目の画像を利用して、三次元的に処理を行う。
具体的には、図39に示すように、N枚目の画像の座標X,Yを(N,X,Y)と表すと、例えば、(N,X1,Y1)点の引き算値は、当日画像(N,X1,Y1)点の濃度値V1から過去画像(M,x1,y1)の濃度値v1を引いた値となり、(N,X2,Y2)点の引き算値は、当日画像(N,X2,Y2)点の濃度値V2から過去画像(M−1,x2,y2)の濃度値v2を引いた値となる。ここで、探索領域(平面)は、M枚目画像の順次走査点の濃度勾配最大方向に平行である。引き算値が負の場合は、引き算値をゼロや引き算値の絶対値と置き換えてもよい。引き算は、逆に過去画像から当日画像を引いてもよい。
図40に示すように、最大値を見つけるための探索領域は走査点を含む立方体であってもよい。図41に示すように、探索領域の境界は補間画像上であってもよい。図42に示すように、断層像のスライス厚が薄い場合、探索領域の境界は原画像の複数枚にまたがってもよい。その際に、図43に示すように、三次元的な濃度勾配最大方向を考慮して局所最大値を求めることが好ましい。
図44に、MIP(Maximum Intensity Projection)画像を、現在画像に対応するスライス位置の過去画像を含む少なくとも2枚の複数画像から作成する場合を示す。
被検体の動きなどの影響で、一方の画像にしか写っていない血管などがあり、この血管などの陰影が画像間差分処理後に残ってしまうことがある。これは、血管が写っていない画像と隣接する画像に血管が写っていることを意味するので、過去画像に対して両隣の画像と例えば3枚(枚数はスライスの厚さに依存し、スライスが薄ければ枚数は多くなる)でMIP画像を作れば、欠けた部分を補うことができる。
撮影後、血管などの位置が合っていないので位置合わせ演算を行うが、その位置合わせ演算によって完全に位置を合わせることが困難であるという問題を解決するために、本実施の形態による方法では、当日画像aの小領域中心座標(x,y)画素値から過去画像bの(x,y)付近の画素値の最大値を引く。原理は図7で説明した場合と同様である。
上記両者を考慮して、本実施の形態による方法では、当日画像aの(x,y)画素値から過去画像bを含むMIP画像の(x,y)付近の画素値の最大値を引く。
MIP画像B1は、画像a1に対応する画像b3を含む少なくとも2枚の複数画像から作成する。MIP画像B1は、計測データから厚さの厚いスライス画像を再構成することにより作成してもよい。MIP画像Bnも同様に作成する。
差分画像1は画像a1とMIP画像B1との差分であり、差分画像2は画像a2とMIP画像B2との差分である。以下同様に、差分画像nは画像anとMIP画像Bnとの差分である。
また、図45に、補間画像作成の変形例として、MIP画像Bnを画像a4に対応する画像b6を上下非対称に含む4枚の画像から作成する場合を示す。
次に、医用画像処理装置10での主要な処理である引き算方法について、図46を用いて説明する。
(ステップ161)
撮影日付の違う画像群間で相関の最も高い対画像(aは時間的に当日画像、bは過去画像)を求める。
(ステップ162)
次に、日付が先の画像bを含む複数画像から対象部位を抽出する。部位が頭部である場合などでは、このステップを省略してもよい。
(ステップ163)
抽出画像を用いてMIP画像cを作成する。抽出ステップが省略されている場合は、そのままMIP画像cを作成する。更に、MIP画像を作成する際に、最大値を見つける範囲、即ち隣接するスライス画像から最大値を見つける範囲をCT値のCT1〜CT2の範囲とする場合もある。また、このMIP画像cの代わりにスライス厚の厚い断層像を再構成して用いてもよい。
(ステップ164)
画像aと画像cとの位置合わせをする。この位置合わせの際、必要に応じて、平均濃度や濃度ヒストグラムも一致させると位置合わせ処理がしやすくなる。
(ステップ165)
x、yに初期値を代入する。この場合の初期値とは、画像の読み出しアドレスの開始アドレスを意味する。
(ステップ166)
画像aの(x,y)点の画素値から画像cの(x,y)を含む小領域内の最大画素値(引き算値に一定値を掛けた値も含む)を引き算する。
(ステップ167)
引き算値を用いて表示に適した値に変換し、表示メモリに格納する。
(ステップ168)
xに1を加える。つまり、画像の読み出しアドレスxを更新する。
(ステップ169)
画像の読み出しアドレスxが最大値であるか否かを判定する。最大値でなければステップ166へ、最大値であればステップ16Aへ進む。
(ステップ16A)
yに1を加える。つまり、画像の読み出しアドレスyを更新する。
(ステップ16B)
画像の読み出しアドレスyが最大値であるか否かを判定する。最大値でなければステップ16Cへ進み、最大値であれば処理を終了する。
(ステップ16C)
xに初期値を代入する。つまり、画像の読み出しアドレスyを更新したアドレスでxが初期値のアドレスに設定されることになる。
次に、図47にしたがって、原画像を用いた検出処理の結果と差分画像を用いた検出処理の結果とを組み合わせる方法を説明する。
(ステップ171)
原画像を用いた検出処理(A)を行う。
(ステップ172)
差分画像を用いた検出処理(B)を行う。
(ステップ173)
操作者が検出率を優先に選択したか否かを判定する。検出率優先を選択した場合ステップ174へ、選択しなかった場合ステップ175へ進む。
(ステップ174)
A,B両者の検出箇所のOR処理を行い、その後処理を終了する。
(ステップ175)
操作者が偽陽性削減を優先に選択したか否かを判定する。偽陽性削減優先を選択した場合ステップ176へ、選択しなかった場合処理を終了する。
(ステップ176)
A,B両者の検出箇所のAND処理を行い、その後処理を終了する。
更に、差分処理は当日画像及び過去画像の全ての画像間でするのではなく、原当日画像を用いた異常陰影検出処理で異常個所が検出された画像に対応する過去画像のみを自動的にデータベースから読み出して、当日画像との差分処理をしてもよい。
以上説明した処理において、過去画像と当日画像とを入れ替えて処理を行ってもよく、同様の結果を得ることができる。
Claims (20)
- 医用画像診断装置によって撮影された被検者の所定部位を第一の医用画像として記憶する第一の記憶手段と、
前記第一の記憶手段に記憶された第一の画像が撮影された日時と異なる前記同一被検者でかつ同一部位の第二の医用画像を記憶する第二の記憶手段と、
前記第一の記憶手段によって記憶された第一の医用画像に少なくとも一つの画素を要素とする複数の第一の局所領域を設定する第一の設定手段と、
前記第一の設定手段によって設定された複数の第一の局所領域のそれぞれに対応し、それらの第一の局所領域以上の広さを有する複数の第二の局所領域を前記第二の記憶手段に記憶された第二の画像に設定する第二の設定手段と、
前記第二の設定手段によって設定された複数の第二の局所領域毎に濃度値の基準値を算出する基準値算出手段と、
前記基準値算出手段によって算出された基準値と、前記第一の設定手段によって設定された複数の第一の局所領域の各画素の濃度値とに基づいて前記第一の局所領域毎に強調画像を作成する画像作成手段と、
前記画像作成手段によって作成された強調画像を表示する表示手段と、
を備えることを特徴とする医用画像処理装置。 - 前記画像作成手段は、前記基準値算出手段によって算出された基準値と、前記第一の設定手段によって設定された複数の第一の局所領域の各画素の濃度値との差分値を計算し、該計算された差分値に基づいて前記第一の局所領域毎に強調画像を作成することを特徴とする請求項1記載の医用画像処理装置。
- 前記画像作成手段は、第一又は第二の医用画像の輪郭画像を生成する輪郭画像生成手段と、前記輪郭画像と前記強調画像とを重畳する画像重畳手段とを備え、前記表示手段は、前記画像重畳手段によって重畳された重畳画像を表示することを特徴とする請求項1記載の医用画像処理装置。
- 前記基準値算出手段によって算出される基準値は、前記第二の設定手段によって設定された第二の局所領域毎の局所最大値、局所平均値、局所メジアンの少なくとも一つ又はそれらの定数倍であることを特徴とする請求項1記載の医用画像処理装置。
- 前記基準値算出手段は、前記第二の設定手段によって設定された第二の局所領域の濃度勾配最大方向を算出する方向算出手段を更に備え、前記基準値算出手段は、前記方向算出手段によって算出された濃度勾配最大方向に沿った画素値から濃度値の最大値、その最大値を定数倍した値、前記最大値に濃度値の関数を乗じた値、前記最大値に濃度分布の近似関数を乗じた値、前記最大値を定数倍に前記第一の画像の濃度勾配最大方向と前記第二の画像の濃度勾配最大方向との成す角度の関数を乗じた値、濃度値が最大値となる画素近傍での濃度値の平均値のうちの何れか一つの値を用いて前記局所最大値を算出することを特徴とする請求項4記載の医用画像処理装置。
- 前記第一の医用画像と前記第二の医用画像との位置合わせを行う位置合わせ手段を更に備えることを特徴とする請求項1記載の医用画像処理装置。
- 前記画像作成手段によって作成された強調画像において前記位置合わせ手段による位置合わせの不完全性により生じた擬似陰影を低濃度化して擬似陰影削減画像を作成する低濃度化手段を更に備え、前記表示手段は、前記低濃度化手段によって作成された擬似陰影削減画像を表示することを特徴とする請求項6記載の医用画像処理装置。
- 前記表示手段に表示されるカーソルを操作するポインティングデバイスを更に備え、前記表示手段は、前記第一の医用画像、前記第二の医用画像、前記画像作成手段によって作成された強調画像のうち少なくとも二つの画像を並列表示し、並列表示されたそれぞれの画像に前記ポインティングデバイスによって操作されるカーソルを表示し、前記カーソルは、前記並列表示されたそれぞれの画像上において前記ポインティングデバイスの操作により連動することを特徴とする請求項1記載の医用画像処理装置。
- 前記基準値算出手段は、前記第二の設定手段によって設定された複数の第二の局所領域について、スライス方向に隣接する複数の前記第二の医用画像によって形成されるMIP画像を含む三次元情報により前記基準値を算出することを特徴とする請求項1記載の医用画像処理装置。
- 前記表示手段に表示される強調画像の表示条件について異常陰影の検出率を優先するか、偽陽性削減を優先するかを設定する表示条件設定手段を更に備えることを特徴とする請求項1記載の医用画像処理装置。
- 医用画像診断装置によって撮影された被検者の所定部位を第一の医用画像として記憶する第一の記憶工程と、
前記第一の記憶工程に記憶された第一の画像が撮影された日時と異なる前記同一被検者でかつ同一部位の第二の医用画像を記憶する第二の記憶工程と、
前記第一の記憶工程によって記憶された第一の医用画像に少なくとも一つの画素を要素とする複数の第一の局所領域を設定する第一の設定工程と、
前記第一の設定工程によって設定された複数の第一の局所領域のそれぞれに対応し、それらの第一の局所領域以上の広さを有する複数の第二の局所領域を前記第二の記憶工程に記憶された第二の画像に設定する第二の設定工程と、
前記第二の設定工程によって設定された複数の第二の局所領域毎に濃度値の基準値を算出する基準値算出工程と、
前記基準値算出工程によって算出された基準値と、前記第一の設定工程によって設定された複数の第一の局所領域の各画素の濃度値とに基づいて前記第一の局所領域毎に強調画像を作成する画像作成工程と、
前記画像作成工程によって作成された強調画像を表示する表示工程と、
を備えることを特徴とする医用画像処理方法。 - 前記画像作成工程は、前記基準値算出工程によって算出された基準値と、前記第一の設定工程によって設定された複数の第一の局所領域の各画素の濃度値との差分値を計算し、該計算された差分値に基づいて前記第一の局所領域毎に強調画像を作成することを特徴とする請求項11記載の医用画像処理方法。
- 前記画像作成工程は、第一又は第二の医用画像の輪郭画像を生成する輪郭画像生成工程と、前記輪郭画像と前記強調画像とを重畳する画像重畳工程とを備え、前記表示工程は、前記画像重畳工程によって重畳された重畳画像を表示することを特徴とする請求項11記載の医用画像処理方法。
- 前記基準値算出工程によって算出される基準値は、前記第二の設定工程によって設定された第二の局所領域毎の局所最大値、局所平均値、局所メジアンの少なくとも一つ又はそれらの定数倍であることを特徴とする請求項11記載の医用画像処理方法。
- 前記基準値算出工程は、前記第二の設定工程によって設定された第二の局所領域の濃度勾配最大方向を算出する方向算出工程を更に備え、前記基準値算出工程は、前記方向算出工程によって算出された濃度勾配最大方向に沿った画素値から濃度値の最大値、その最大値を定数倍した値、前記最大値に濃度値の関数を乗じた値、前記最大値に濃度分布の近似関数を乗じた値、前記最大値を定数倍に前記第一の画像の濃度勾配最大方向と前記第二の画像の濃度勾配最大方向との成す角度の関数を乗じた値、濃度値が最大値となる画素近傍での濃度値の平均値のうちの何れか一つの値を用いて前記局所最大値を算出することを特徴とする請求項14記載の医用画像処理方法。
- 前記画像作成工程に先立ち、前記第一の医用画像と前記第二の医用画像との位置合わせを行う位置合わせ工程を更に備えることを特徴とする請求項11記載の医用画像処理方法。
- 前記画像作成工程によって作成された強調画像において前記位置合わせ工程による位置合わせの不完全性により生じた擬似陰影を低濃度化して擬似陰影削減画像を作成する低濃度化工程を更に備え、前記表示工程は、前記低濃度化工程によって作成された擬似陰影削減画像を表示することを特徴とする請求項16記載の医用画像処理方法。
- 前記表示工程に表示されるカーソルを操作するポインティングデバイスを更に備え、前記表示工程は、前記第一の医用画像、前記第二の医用画像、前記画像作成工程によって作成された強調画像のうち少なくとも二つの画像を並列表示し、並列表示されたそれぞれの画像に前記ポインティングデバイスによって操作されるカーソルを表示し、前記カーソルは、前記並列表示されたそれぞれの画像上において前記ポインティングデバイスの操作により連動することを特徴とする請求項11記載の医用画像処理方法。
- 前記基準値算出工程は、前記第二の設定工程によって設定された複数の第二の局所領域について、スライス方向に隣接する複数の前記第二の医用画像によって形成されるMIP画像を含む三次元情報により前記基準値を算出することを特徴とする請求項11記載の医用画像処理方法。
- 前記表示工程に表示される強調画像の表示条件について異常陰影の検出率を優先するか、偽陽性削減を優先するかを設定する表示条件設定工程を更に備えることを特徴とする請求項11記載の医用画像処理方法。
Applications Claiming Priority (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2003280987 | 2003-07-28 | ||
JP2003280987 | 2003-07-28 | ||
JP2004097873 | 2004-03-30 | ||
JP2004097873 | 2004-03-30 | ||
PCT/JP2004/011111 WO2005009242A1 (ja) | 2003-07-28 | 2004-07-28 | 医用画像処理装置及び方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2005009242A1 true JPWO2005009242A1 (ja) | 2006-09-07 |
JP4408863B2 JP4408863B2 (ja) | 2010-02-03 |
Family
ID=34106914
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2005512118A Expired - Fee Related JP4408863B2 (ja) | 2003-07-28 | 2004-07-28 | 医用画像処理装置及び方法 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4408863B2 (ja) |
WO (1) | WO2005009242A1 (ja) |
Families Citing this family (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4626984B2 (ja) * | 2005-02-21 | 2011-02-09 | 株式会社日立メディコ | 差分画像生成装置及び方法 |
JP5133505B2 (ja) * | 2005-06-24 | 2013-01-30 | ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー | 画像判定装置およびx線ct装置 |
JP5105584B2 (ja) * | 2007-04-12 | 2012-12-26 | 富士フイルム株式会社 | 対象領域表示装置およびプログラム |
WO2010016293A1 (ja) * | 2008-08-08 | 2010-02-11 | コニカミノルタエムジー株式会社 | 医用画像表示装置、医用画像表示方法及びプログラム |
JP2011024763A (ja) * | 2009-07-24 | 2011-02-10 | Hitachi Ltd | 画像処理方法および画像処理装置 |
US11231787B2 (en) | 2010-10-06 | 2022-01-25 | Nuvasive, Inc. | Imaging system and method for use in surgical and interventional medical procedures |
US8942512B2 (en) * | 2011-12-24 | 2015-01-27 | Ecole De Technologie Superieure | Methods and systems for processing a first image with reference to a second image |
JP6507731B2 (ja) * | 2015-03-10 | 2019-05-08 | 富士通株式会社 | 補間画像生成装置、補間画像生成方法及び補間画像生成用コンピュータプログラム |
WO2017098888A1 (ja) * | 2015-12-10 | 2017-06-15 | 株式会社日立製作所 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
JP6593210B2 (ja) * | 2016-02-08 | 2019-10-23 | コニカミノルタ株式会社 | 表示制御装置、医用画像調整方法、プログラム及び医用画像管理システム |
JP7140475B2 (ja) * | 2017-08-03 | 2022-09-21 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理システム及びプログラム |
JP7220542B2 (ja) * | 2018-10-10 | 2023-02-10 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用画像処理装置、医用画像処理方法及び医用画像処理プログラム |
DE112021001411T5 (de) * | 2020-03-05 | 2023-04-13 | Fujifilm Corporation | Verarbeitungsvorrichtung für medizinische bilder, verarbeitungsverfahren für medizinische bilder, programm und anzeigesystem für medizinische bilder |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001169182A (ja) * | 1999-12-07 | 2001-06-22 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像表示方法および画像表示装置 |
JP2001170035A (ja) * | 1999-12-16 | 2001-06-26 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像表示方法および画像表示装置 |
JP2001325583A (ja) * | 2000-03-08 | 2001-11-22 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像処理方法および画像処理装置 |
JP4104054B2 (ja) * | 2001-08-27 | 2008-06-18 | 富士フイルム株式会社 | 画像の位置合わせ装置および画像処理装置 |
JP4028209B2 (ja) * | 2001-10-24 | 2007-12-26 | 株式会社日立メディコ | X線ct装置 |
-
2004
- 2004-07-28 JP JP2005512118A patent/JP4408863B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2004-07-28 WO PCT/JP2004/011111 patent/WO2005009242A1/ja active Application Filing
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP4408863B2 (ja) | 2010-02-03 |
WO2005009242A1 (ja) | 2005-02-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US5359513A (en) | Method and system for detection of interval change in temporally sequential chest images | |
US7916918B2 (en) | Diagnostic system for multimodality mammography | |
JP5643304B2 (ja) | 胸部トモシンセシスイメージングにおけるコンピュータ支援肺結節検出システムおよび方法並びに肺画像セグメント化システムおよび方法 | |
EP1704532B1 (en) | System and method for filtering a medical image | |
Ko et al. | Computer-aided diagnosis and the evaluation of lung disease | |
JP4640845B2 (ja) | 画像処理装置およびそのプログラム | |
JP6918528B2 (ja) | 医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム | |
US9659390B2 (en) | Tomosynthesis reconstruction with rib suppression | |
CN103871036B (zh) | 用于三维数字减影血管造影图像的快速配准和拼接方法 | |
US9754366B2 (en) | Computer-aided identification of a tissue of interest | |
US9675317B2 (en) | Interface identification apparatus and method | |
JP4408863B2 (ja) | 医用画像処理装置及び方法 | |
Antonelli et al. | Segmentation and reconstruction of the lung volume in CT images | |
Betke et al. | Automatic 3D registration of lung surfaces in computed tomography scans | |
US8306354B2 (en) | Image processing apparatus, method, and program | |
US8577101B2 (en) | Change assessment method | |
KR101274530B1 (ko) | 이미지 정합 기반 흉부영상 진단 시스템 및 방법 | |
JP2008029798A (ja) | 胸部x線像とその左右反転像を用いるサブトラクション方法 | |
US7672496B2 (en) | Forming three dimensional objects using a decision rule in medical image data | |
JP2003250794A (ja) | 腫瘍領域検出方法およびx線ct装置 | |
JP4082718B2 (ja) | 画像認識方法および画像表示方法および画像認識装置 | |
JP6642048B2 (ja) | 医療画像表示システム、医療画像表示プログラム及び医療画像表示方法 | |
US8165375B2 (en) | Method and system for registering CT data sets | |
JP4613317B2 (ja) | 時間的に連続する2枚の胸部x線像からの経時変化検出のためのサブトラクション方法 | |
EP4258207A1 (en) | Automatic rib fracture detection from unfolded scan images |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20061206 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20061206 |
|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20090713 |
|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20090716 |
|
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: 20091110 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20091110 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121120 Year of fee payment: 3 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131120 Year of fee payment: 4 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |