KR102255109B1 - 진단 지원 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능한 기록매체 - Google Patents

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파라메비아 피티이. 엘티디.
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Abstract

1호흡 또는 1심박마다 형상이 변화되는 영역의 움직임을 표시한다. 인체의 화상을 해석하고, 해석 결과를 표시하는 진단 지원 프로그램이며, 상기 화상을 저장하는 데이터베이스로부터 복수의 프레임 화상을 취득하는 처리(S1)와, 상기 각 프레임 화상의 특정 영역의 화소에 기초하여, 호흡 주기를 특정하는 처리(S2)와, 상기 특정한 호흡 주기에 기초하여, 폐야를 검출하는 처리(S3)와, 상기 검출한 폐야를 복수의 블록 영역으로 분할하고(S4), 상기 각 프레임 화상에 있어서의 블록 영역에 있어서의 화상의 변화를 계산하는 처리(S5)와, 상기 각 프레임 화상에 있어서의 각 블록 영역의 화상의 변화를 푸리에 해석하는 처리(S6)와, 상기 푸리에 해석 후의 각 화상을 의사 컬러 화상으로서 디스플레이에 표시하는 처리(S7)를 컴퓨터에 실행시킨다.

Description

진단 지원 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능한 기록매체
본 발명은, 인체의 화상을 해석하고, 해석 결과를 표시하는 기술에 관한 것이다.
의사가 흉부의 동태 화상에 의해 폐의 진단을 행할 때, 피사체가 자연 호흡의 상태에서 촬영된 시계열의 흉부 동태 화상의 관찰이 중요하다. 생리학적인 데이터를 취득하기 쉬운 스파이로미터, RI(Radio Isotope) 검사, 형태적인 데이터가 얻어지는 단순 X선 사진, CT(Computed Tomography) 등이 폐기능을 평가하기 위한 방법으로서 알려져 있다. 그러나, 생리학적인 데이터와 형태적인 데이터의 양자를 효율적으로 취득하는 것은 용이하지 않다.
근년, FPD(Flat panel detector) 등의 반도체 이미지 센서를 이용하여, 인체의 흉부의 동태 화상을 촬영하고, 진단에 사용하는 방법이 시도되고 있다. 예를 들어, 비특허문헌 1에는, 동태 화상을 구성하는 복수의 프레임 화상의 사이에서, 신호값의 차를 나타내는 차분 화상을 생성하고, 그 차분 화상으로부터 각 신호값의 최댓값을 구하여 표시하는 기술이 개시되어 있다.
또한, 특허문헌 1에는, 인체의 흉부의 동태를 나타내는 복수의 프레임 화상의 각각의 프레임 화상으로부터 폐야 영역을 추출하고, 그 폐야 영역을 복수의 소 영역으로 분할하고, 복수의 프레임 화상의 사이에 있어서, 분할된 소영역을 서로 대응지어 해석하는 기술이 개시되어 있다. 이 기술에 의하면, 분할된 소영역의 움직임을 나타내는 특징량이 표시된다.
일본 특허 제5874636호 명세서
그러나, 비특허문헌 1에 기재되어 있는 기술과 같이, 단순히 동태 화상의 화소마다의 프레임간 차분값의 최댓값을 표시하는 것만으로는, 의사가 병태를 파악하는 것은 용이하지 않다. 또한, 특허문헌 1에 기재되어 있는 기술과 같이, 특징량을 표시하는 것만으로는, 역시 병태의 파악에는 충분하지 않다. 이 때문에, 호흡이나 폐혈관의 상태에 입각한 화상을 표시하는 것이 바람직하다. 즉, 피사체인 인체의 호흡 상태 및 혈관 동태 전체를 파악하고, 호흡, 심장, 폐문부의 혈관 또는 혈류의 파형 또는 주파수에 기초하여, 그것들에 뒷받침된 움직임을 나타내는 화상을 표시하는 것이 바람직하다.
본 발명은, 이와 같은 사정을 감안하여 이루어진 것이며, 1호흡 또는 1심박마다 형상이 변화되는 영역의 움직임을 표시하는 것이 가능한 진단 지원 프로그램을 제공하는 것을 목적으로 한다. 보다 구체적으로는, 계측하려고 하는 새로운 대상의 데이터에 대해, 이미 취득한 파의 형태 및 Hz에 대한 일치율이나 그 밖의 불일치율을 수치화함으로써, 진단의 보조가 되는 수치를 산출하고, 또한, 이들 수치를 화상화함으로써, 진단의 보조가 되는 화상을 생성하는 것을 목적으로 한다.
(1) 상기 목적을 달성하기 위해, 본원은, 이하와 같은 수단을 강구하였다. 즉, 본 발명의 일 양태에 관한 진단 지원 프로그램은, 인체의 화상을 해석하고, 해석 결과를 표시하는 진단 지원 프로그램이며, 상기 화상을 저장하는 데이터베이스로부터 복수의 프레임 화상을 취득하는 처리와, 상기 각 프레임 화상의 특정 영역의 화소에 기초하여, 호흡 주기를 특정하는 처리와, 상기 특정한 호흡 주기에 기초하여, 폐야를 검출하는 처리와, 상기 검출한 폐야를 복수의 블록 영역으로 분할하고, 상기 각 프레임 화상에 있어서의 블록 영역에 있어서의 화상의 변화를 계산하는 처리와, 상기 각 프레임 화상에 있어서의 각 블록 영역의 화상의 변화를 푸리에 해석하는 처리와, 상기 푸리에 해석 후의 각 화상을 디스플레이에 표시하는 처리를 컴퓨터에 실행시키는 것을 특징으로 한다.
(2) 또한, 본 발명의 일 양태에 관한 진단 지원 프로그램은, 인체의 화상을 해석하고, 해석 결과를 표시하는 진단 지원 프로그램이며, 상기 화상을 저장하는 데이터베이스로부터 복수의 프레임 화상을 취득하는 처리와, 피사체의 혈관 박동 주기를 특정하는 처리와, 상기 각 프레임 화상의 특정 영역의 화소에 기초하여, 호흡 주기를 특정하는 처리와, 상기 특정한 호흡 주기에 기초하여, 폐야를 검출하는 처리와, 상기 검출한 폐야를 복수의 블록 영역으로 분할하고, 상기 각 프레임 화상에 있어서의 블록 영역에 있어서의 화상의 변화를 계산하는 처리와, 상기 특정한 혈관 박동 주기에 기초하여, 상기 각 프레임 화상에 있어서의 각 블록 영역의 화상의 변화를 푸리에 해석하는 처리와, 상기 푸리에 해석 후의 각 화상을 디스플레이에 표시하는 처리를 컴퓨터에 실행시키는 것을 특징으로 한다.
(3) 또한, 본 발명의 일 양태에 관한 진단 지원 프로그램은, 인체의 화상을 해석하고, 해석 결과를 표시하는 진단 지원 프로그램이며, 상기 화상을 저장하는 데이터베이스로부터 복수의 프레임 화상을 취득하는 처리와, 피사체의 혈관 박동 주기를 특정하는 처리와, 상기 각 프레임 화상에 대하여 설정된 해석 범위를 복수의 블록 영역으로 분할하고, 상기 각 프레임 화상에 있어서의 블록 영역에 있어서의 화상의 변화를 계산하는 처리와, 상기 특정한 혈관 박동 주기에 기초하여, 상기 각 프레임 화상에 있어서의 각 블록 영역의 화상의 변화를 푸리에 해석하는 처리와, 상기 푸리에 해석 후의 각 화상을 디스플레이에 표시하는 처리를 컴퓨터에 실행시키는 것을 특징으로 한다.
(4) 또한, 본 발명의 일 양태에 관한 진단 지원 프로그램은, 피사체의 호흡 주기를, 횡격막의 움직임, 흉곽의 움직임, 또는, 스파이로그램을 포함하는 다른 데이터에 기초하여 특정하는 것을 특징으로 한다.
(5) 또한, 본 발명의 일 양태에 관한 진단 지원 프로그램은, 상기 피사체의 혈관 박동 주기를, 심전도 혹은 맥박계를 포함하는 다른 모달리티 장치에 의한 계측 결과에 기초하여 특정하거나, 또는, 상기 각 프레임 화상에 적어도 포함되는 횡격막의 화상 및 흉곽의 화상에 기초하여, 횡격막 및 흉곽의 움직임을 추출하고, 피사체의 호흡 주기를 특정하고, 상기 특정한 호흡 주기에 기초하여, 폐야를 검출하고, 상기 검출한 폐야로부터 심장의 위치, 폐문의 위치, 주요 폐혈관, 대혈관 그 밖의 혈관 주기를 특정하고, 특정한 각 부위의 화상의 변화에 기초하여 혈관 박동 주기를 특정하는 것을 특징으로 한다.
(6) 또한, 본 발명의 일 양태에 관한 진단 지원 프로그램은, 특정한 호흡 주기에 기초하여, 폐야 내 및 혈관의 상대적인 위치 관계를 계산하고, 상기 피사체의 폐의 형상을 표준 폐로서 특정함과 함께, 상기 피사체의 혈류의 동태를 표준 혈관 영역으로서 특정하는 것을 특징으로 한다.
(7) 또한, 본 발명의 일 양태에 관한 진단 지원 프로그램은, 폐야의 대향하는 윤곽 상에 일정한 규칙에 따라서 복수의 점을 플롯하고, 대향하는 점을 선분으로 연결함으로써, 폐야를 복수의 블록 영역으로 분할하는 것을 특징으로 한다.
(8) 또한, 본 발명의 일 양태에 관한 진단 지원 프로그램에 있어서, 상기 푸리에 해석하는 처리는, 상기 각 프레임 화상에 있어서의 각 블록 영역의 화상을 푸리에 변환하고, 푸리에 변환 후의 파형으로부터, 실질적으로 호흡 주기 또는 혈관 박동 주기를 나타내는 파형만을 추출하여 푸리에 역변환하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 양태에 따르면, 1호흡 또는 1심박마다 형상이 변화되는 영역의 움직임을 표시하는 것이 가능해진다. 즉, 진단의 보조가 되는 수치를 산출하고, 또한, 이들 수치를 화상화함으로써, 진단의 보조가 되는 화상을 생성하는 것이 가능해진다. 그 결과, 통상의 운동과 이상한 운동의 차이를 가시화하고, 그 차이를 시각적으로 인식하는 것이 가능해지기 때문에, 화상 진료의 분야에 적합하게 된다.
도 1a는 본 실시 형태에 관한 진단 지원 시스템의 개략 구성을 도시하는 도면이다.
도 1b는 폐 영역의 분할 방법의 일례를 도시하는 도면이다.
도 1c는 폐 영역의 분할 방법의 일례를 도시하는 도면이다.
도 1d는 폐 영역의 분할 방법의 일례를 도시하는 도면이다.
도 1e는 폐 영역의 분할 방법의 일례를 도시하는 도면이다.
도 1f는 폐 영역의 분할 방법의 일례를 도시하는 도면이다.
도 1g는 폐 영역의 분할 방법의 일례를 도시하는 도면이다.
도 1h는 폐 영역의 분할 방법의 일례를 도시하는 도면이다.
도 2a는 특정 블록의 intensity 변화와, 그것을 푸리에 해석한 결과를 도시하는 도면이다.
도 2b는 심박에 가까운 주파수 성분을 추출한 푸리에 변환 결과와, 이것을 푸리에 역변환하여 심박에 가까운 주파수 성분의 intensity 변화를 도시하는 도면이다.
도 2c는 폐의 변화율을 모식적으로 도시한 도면이다.
도 3은 본 실시 형태에 관한 호흡 기능 해석의 개요를 설명하는 흐름도이다.
도 4는 본 실시 형태에 관한 폐혈류 해석의 개요를 설명하는 흐름도이다.
도 5는 본 실시 형태에 관한 그 밖의 혈류 해석의 개요를 설명하는 흐름도이다.
먼저, 본 발명의 기본적인 개념에 대하여 설명한다. 본 발명에서는, 인체에 있어서의 호흡이나 혈관, 그 밖의 생체 운동에 있어서, 일정한 주기로 반복되는 것처럼 파악되는 움직임에 대해, 전체 혹은 어떤 부분적인 범위에 대하여, 시간축에 있어서의 일정한 반복 혹은 일정한 움직임(루틴)을, 파로서 파악하고, 계측한다.
파의 계측 결과에 대해서는, (가) 파의 형태 자체, 혹은, (나) 파의 간격(Hz)을 사용한다.
동시기에 동일하게 링크되는 파가 존재할 수 있다. 예를 들어, 호흡이면, 이하의 근사를 개념할 수 있다.
(어떤 대략적인 범위의 density 변화의 평균)≒(흉곽의 변화)≒(횡격막의 움직임)≒(폐기능 검사)≒(흉복 호흡 센서)
이들 중 어느 것의 데이터, 또는 이들을 조합한 데이터를 사용하여, 보다 정밀도가 높은 화상의 추출을 가능하게 한다. 이때, 몇 번이나 상호적으로 계산시키는 경우도 있다. 그때, 재차 결과에 대한 아티팩트(artifact)를 제외하고, 새로운 데이터 추출 파형이나 최초의 베이스가 되는 데이터 파형, 그 밖의 모달리티 등의 파형, 주위, 복수회의 파형으로부터 추출하여, 기능의 추출을 행한다. 그때, 횟수는 1회여도 복수회여도 된다.
여기서, 베이스 데이터를 만들 때, 복수의 모달리티(예를 들어, 어떤 일정한 density, volumetry, 흉곽의 움직임, 횡격막의 움직임, spirometry, 흉복 호흡 센서 중 2개 이상), 또는, 동일한 호흡 주회 등의 복수회의 파형 측정에 의해, 서로의 성분 추출을 서로 보충하여, 정밀도를 높여 간다. 이에 의해, 아티팩트의 경감, 라인(line) 등의 어떤 일정한 예상을 기초로 정밀도를 높이는 것이 가능해진다.
또한, 서로의 성분 추출에 의한 축, 폭, 범위 및 Hz의 변동, 폭을 추정한다. 즉, 복수회의 중첩에 의해, Hz의 축 설정이 평균화, 분산에 의해 축, 폭, 범위, Hz의 최적 레인지(range)가 계산된다. 그때 다른 행동의 Hz(노이즈)가 추출되고, 그 파가 있으면 그것이 들어가지 않을 정도도 상대적으로 계측해 가는 경우가 있다.
이상에 의해, 마스터 데이터를 얻는 것이 가능해진다. 상기 마스터 데이터에 대해, 계측하고 싶은 새로운 대상에 대하여, 상기 마스터 데이터의 파형, 파의 Hz의 어떤 일정한 폭, 범위에서 추출한다. 예를 들어, 호흡 추출만이나, 혈관 추출 정도의 틀로서의 폭, 범위에서 추출한다. 또한, 이 파형, Hz의 폭에 관해서는, 다른 기능에 있어서의 파형 요소, 노이즈 등의 artifact, 다른 동조성이 있다고 생각되는 다른 modarity의 파형, 복수회 행하는 재현성 등을 사용하여, 상대적, 통계를 기초로 종합적으로 판단된다. 거기에 조정, 경험이 필요해진다(기계 학습을 적용하는 것도 가능하다). 이것은, 폭, 범위를 확대하면 다른 기능의 요소가 들어가기 시작하는 한편, 너무 좁으면 기능 자체의 요소가 제거되어 버리므로, 그 레인지에 관해서는, 조정이 필요해지기 때문이다. 예를 들어, 복수회의 데이터가 있으면, 레인지, Hz와 측정 일치 폭 등을 규정하기 쉽다.
다음으로, 그 계측하고 싶은 새로운 대상의 데이터에 대해, 원래 파악되어 있던 파의 형태, Hz에 대한 일치율이나 그 밖의 불일치율을 수치화함으로써 진단의 보조가 되는 수치를 산정한다. 예를 들어, 맥박계, 청진의 잡음 배제와 함께, 마스터의 질병의 파형 합치율을 측정하고, 질병 파형의 일치율을 산정함으로써 진단 보조기에 응용하는 것이 가능해진다.
또한, 그 계측하고 싶은 새로운 대상의 데이터에 대해, 원래 파악되어 있던 파의 형태, Hz에 대한 일치율이나 그 밖의 불일치율을 화상화함으로써, 진단의 보조가 되는 화상을 산정한다. 예를 들어, 통상의 연하와 환자의 연하의 차이를 가시화하고, 지금까지 행한 동작과 현재 행하고 있는 동작의 상이를 나타낸다. 예를 들어, 걷는 발의 움직이는 방식, 스윙의 변화, 상이 등이다.
그 추출 변화량을 가시화하여, 화상으로 묘출한다. 이것이, 이하에 설명하는 호흡 기능 해석, 혈관 해석이다. 그리고, 흉곽이나 횡격막의 변화율을 가시화한다. 그때, 재차 결과에 대한 아티팩트를 제외하고, 새로운 데이터 추출 파형이나 최초의 베이스가 되는 데이터 파형, 그 밖의 모달리티 등의 파형, 주위, 복수회의 파형으로부터 추출하여, 기능의 추출을 행하는 경우도 있다.
또한, 상기 추출한 것 이외로부터 추출한 변화 성분을 제외한 것에서도 특징량을 파악하는 경우가 있다. 예를 들어, 복부 장관의 움직임을 파악할 때, 복부로부터 호흡의 영향과 혈관의 영향을 제외하고, 복부 장관의 움직임의 추출을 도모한다.
또한, 그 추출에 의한 변화율로부터, 어떤 일정한 촬영 시간이 걸리는 화상(CT, MRI, 특수 렌트겐 촬영, PET/신티그라피 등)에 보정을 적용하여, 보다 명료하고 정확한 화상을 제공한다. 예를 들어, 상행 대동맥 심장 보정, 심장 형태 보정, 기관지의 떨림 보정, 흉곽 주위의 평가, 숨을 멈출 수 없는 상태에서의 촬영(환자나 촬영에 수분이 걸림)에 유효하게 된다.
이하, 본 발명의 실시 형태에 대하여 도면을 참조하여 설명한다. 도 1a는 본 실시 형태에 관한 진단 지원 시스템의 개략 구성을 도시하는 도면이다. 이 진단 지원 시스템은, 컴퓨터에 진단 지원 프로그램을 실행시킴으로써 특정한 기능을 발휘한다. 기본 모듈(1)은, 호흡 기능 해석부(3), 폐혈류 해석부(5), 그 밖의 혈류 해석부(7), 푸리에 해석부(9), 파형 해석부(10) 및 시각화·수치화부(11)로 구성되어 있다. 기본 모듈(1)은, 입력 인터페이스(13)를 통해 데이터베이스(15)로부터 화상 데이터를 취득한다. 데이터베이스(15)에는, 예를 들어 DICOM(Digital Imaging and COmmunicationin Medicine)에 의한 화상이 저장되어 있다. 기본 모듈(1)로부터 출력된 화상 신호는, 출력 인터페이스(17)를 통해 디스플레이(19)에 표시된다. 다음으로, 본 실시 형태에 관한 기본 모듈의 기능에 대하여 설명한다.
[호흡 주기 해석]
본 실시 형태에서는, 이하의 지표에 기초하여 호흡 주기를 해석한다. 즉, 폐야 내의 어떤 일정 영역에 있어서의 density/intensity, 횡격막의 움직임, 흉곽의 움직임 중 적어도 하나를 사용하여 호흡 주기를 해석한다. 또한, X선(그 밖에 CT, MRI 등의 복수 종류의 모달리티)의 투과성이 높은 부위에서 측정되는 어떤 일정한 volume density/intensity로 구성되는 범위, 스파이로그램 등의 다른 측정 방법으로부터 얻어지는 데이터를 사용해도 된다. 또한, 1호흡마다의 해석 결과를 비교하고, 복수의 데이터로부터 경향을 해석하여, 데이터의 확실도를 높이는 것이 바람직하다.
[혈관 박동 해석]
본 실시 형태에서는, 이하의 지표에 기초하여 혈관 박동을 해석한다. 즉, 심전도나 맥박계 등의 다른 모달리티의 계측 결과, 또는 폐 윤곽으로부터 심장·폐문 위치·주요 혈관을 특정하고, 각 부위의 density/intensity의 변화를 사용하여 혈관 박동을 해석한다. 또한, 매뉴얼로 화상 상에 플롯하고, 대상 부위의 density/intensity의 변화를 해석해도 된다. 또한, 1박마다의 해석 결과를 비교하고, 복수의 데이터로부터 경향을 해석하여, 데이터의 확실도를 높이는 것이 바람직하다.
[폐야 동정]
데이터베이스(DICOM)로부터 화상을 추출하고, 상기 호흡 주기 해석 결과를 사용하여, 폐 윤곽을 자동 검출한다. 이 폐 윤곽의 자동 검출에 대해서는, 종래부터 알려져 있는 기술을 사용할 수 있다. 예를 들어, 일본 특허 공개 소63-240832호 공보, 또는 일본 특허 공개 평2-250180호 공보에 개시되어 있는 기술을 사용하는 것이 가능하다.
다음으로, 폐야를 복수의 블록 영역으로 나누고, 각 블록 영역의 변화를 계산한다. 여기서, 촬영 속도에 따라서 블록 영역의 크기를 정해도 된다. 촬영 속도가 느린 경우에는, 어떤 프레임 화상의 다음 프레임 화상에서 대응하는 부위가 특정되기 어려워지기 때문에, 블록 영역을 크게 한다. 한편, 촬영 속도가 빠른 경우에는, 단위 시간당의 프레임 화상수가 많기 때문에, 블록 영역이 작아도 추종하는 것이 가능해진다. 또한, 호흡 주기 중 어느 타이밍을 선택하는지에 따라, 블록 영역의 크기를 계산해도 된다. 여기서, 폐야 영역의 어긋남을 보정하는 것이 필요해지는 경우가 있다. 그때는, 흉곽의 움직임, 횡격막의 움직임, 폐야 전체의 혈관의 위치 관계를 동정하고, 또한, 폐 윤곽의 상대 위치를 파악하고, 그 움직임에 기초하여 상대적으로 평가한다. 또한, 블록 영역이 너무 작으면, 화상의 깜박거림이 발생하는 경우가 있다. 이것을 방지하기 위해, 블록 영역은 일정한 크기를 가질 필요가 있다.
[블록 영역의 작성: 제1 방법]
폐야를 복수의 블록 영역으로 나누는 방법에 대하여 설명한다. 제1 방법은, 도 1b에 도시한 바와 같이, 폐의 종방향으로 점을 플롯하고, 폐를 횡단적으로 나누는 방법이다. 제1 방법에서는, 예를 들어 폐의 종격측 거리와, 폐의 외측 거리를 구하고, 각각을 균등하게 분할한 점을 플롯할 수 있다. 그리고, 종격측과 외측의 확대율을 정하여 분할을 행한다. 또한, 폐는, 폐첨측보다도 횡격막측이 크게 움직이기 때문에, 횡격막측에 가까울수록 미세하게 분할한 점을 플롯하도록 해도 된다. 또한, 도 1b에 있어서, 종방향의 선(점선)을 추가적으로 묘화하고, 복수의 직사각형(정사각형) 블록 영역으로 나누어도 된다. 이에 의해, 폐의 동작을 보다 정확하게 나타내는 것이 가능해진다.
[블록 영역의 작성: 제2 방법]
제2 방법도 폐를 횡단적으로 나누는 방법이지만, 도 1c에 도시한 바와 같이, 폐의 영역 중, 폐첨과 횡격막의 단부(또는 그 부근)에 평행선을 긋고, 그 사이에 있어서, 복수의 점을 플롯한다. 그리고, 서로 대향한 부분에서 확대율을 정하여 분할을 행한다. 제2 방법에서는, 폐의 곡선 부분의 길이를 산출하지 않기 때문에, 계산량이 적어진다는 장점이 있다. 또한, 도 1b에 도시한 바와 같이, 종방향의 선(점선)을 추가적으로 묘화하고, 복수의 직사각형(정사각형) 블록 영역으로 나누어도 된다.
[블록 영역의 작성: 제3 방법]
제3 방법은, 도 1d에 도시한 바와 같이, 폐의 횡방향으로 점을 플롯하고, 폐를 종단적으로 나누는 방법이다. 제3 방법에서는, 예를 들어 폐의 종격측 거리와, 폐의 외측 거리를 구하고, 각각을 균등하게 분할한 점을 플롯할 수 있다. 그리고, 서로 대향한 부분에서 확대율을 정하여 분할을 행한다. 또한, 폐는, 폐첨측보다도 횡격막측이 크게 움직이기 때문에, 횡격막측에 가까울수록 미세하게 분할한 점을 플롯하도록 해도 된다. 또한, 도 1b에 도시한 바와 같이, 복수의 직사각형(정사각형) 블록 영역으로 나누어지도록, 횡방향의 선을 추가적으로 묘화해도 된다.
[블록 영역의 작성: 제4 방법]
제4 방법도 폐를 종단적으로 나누는 방법이지만, 도 1e에 도시한 바와 같이, 폐의 영역 중, 폐첨의 종방향과 횡격막의 단부의 종방향(또는 그 부근)에 평행선을 긋고, 그 사이에 있어서, 복수의 점을 플롯한다. 그리고, 서로 대향한 부분에서 확대율을 정하여 분할을 행한다. 제4 방법에서는, 폐의 곡선 부분의 길이를 산출하지 않기 때문에, 계산량이 적어진다는 장점이 있다. 또한, 도 1b에 도시한 바와 같이, 복수의 직사각형(정사각형) 블록 영역으로 나누어지도록, 횡방향의 선을 추가적으로 묘화해도 된다.
[블록 영역의 작성: 제5 방법]
제5 방법은, 도 1f에 도시한 바와 같이, 폐첨부에 있어서의 접선과 횡격막에 있어서의 접선을 긋고, 그 접선이 교차하는 점을 중심점으로서 정하고, 그 점을 포함하는 직선(예를 들어, 연직선)으로부터 어떤 일정한 각도로 그은 선분으로 폐를 분할한다. 제5 방법에서는, 중심점을 정하는 방법에 따라, 폐를 횡단적으로 분할하는 방식에 가까운 분할 방식이 되거나, 종단적으로 분할하는 방식에 가까운 분할 방식이 되거나 한다. 또한, 도 1b에 도시한 바와 같이, 복수의 직사각형(정사각형) 블록 영역으로 나누어지도록, 종방향 또는 횡방향의 선을 추가적으로 묘화해도 된다.
[블록 영역의 작성: 제6 방법]
제6 방법은 3D로 생각하는 방법이다. 도 1g에 도시한 바와 같이, 폐를 폐첨(또는 폐문)으로부터 횡격막 단부를 연결하는 직선과 직교하는 복수의 평면으로 절단해도 된다. 또한, 횡격막은, 체표면측보다도 체간부측이 크게 움직이기 때문에, 횡격막은 장소에 따라서 스프링 계수가 상이하다고도 할 수 있다. 그래서, 도 1h에 도시한 바와 같이, 횡격막의 움직임에 수반되는 변위량이 동일한 점의 집합(면)에 의해 폐를 나누어도 된다. 또한, 도 1b에 도시한 바와 같이, 복수의 직사각형(정사각형) 블록 영역으로 나누어지도록, 종방향 또는 횡방향의 선을 추가적으로 묘화해도 된다.
다음으로, 아티팩트를 배제하여 화상 데이터를 보간한다. 즉, 해석 범위 내에 뼈 등이 포함되면 노이즈로서 표시되어 버리기 때문에, 노이즈 커트 필터를 사용하여 노이즈를 제거하는 것이 바람직하다. X선 화상에 있어서는, 폐야 영역 내에서, 혈관이나 뼈가 존재하지 않는 위치의 주변은, X선이 투과되기 쉽기 때문에, X선 화상은 검게 된다. 즉, X선 화상의 화소값이 높아진다. 한편, 혈관이나 뼈가 존재하는 위치는, X선이 투과되기 어렵기 때문에, X선 화상은 하얗게 된다. 즉, X선 화상의 화소값이 낮아진다. 그 밖에 CT, MRI에 있어서도 마찬가지라고 할 수 있다. 여기서, 상기 호흡 주기 해석의 결과로부터, 1호흡당의 파형에 기초하여, 동일 위상의 값을 사용하여 데이터를 보간하고, 아티팩트를 배제하는 것이 가능해진다.
[푸리에 해석]
상기와 같이 해석한 호흡 주기 및 혈관 박동 주기에 기초하여, 각 블록 영역의 density/intensity의 값이나, 또한, 그 변화량에 대하여, 푸리에 해석을 실시한다. 도 2a는 특정 블록의 intensity 변화와, 그것을 푸리에 해석한 결과를 도시하는 도면이다. 도 2b는 심박에 가까운 주파수 성분을 추출한 푸리에 변환 결과와, 이것을 푸리에 역변환하여 심박에 가까운 주파수 성분의 intensity 변화를 도시하는 도면이다. 예를 들어, 특정 블록의 intensity 변화를 푸리에 변환(푸리에 해석)하면, 도 2a에 도시한 바와 같은 결과가 얻어진다. 그리고, 도 2a에 도시한 주파수 성분으로부터, 예를 들어 대역 통과 필터를 사용하여, 심박에 가까운 주파수 성분을 추출하면, 도 2b의 지면에 대하여 우측에 도시한 바와 같은 결과가 얻어진다. 이것을 푸리에 역변환함으로써, 도 2b의 지면에 대하여 좌측에 도시한 바와 같이, 심박의 변화에 동조한 intensity 변화를 얻을 수 있다.
또한, 푸리에 변환을 실행할 때는, 단시간에 계산을 할 수 있도록, AR법(Autoregressive Moving average model)을 사용하는 것이 가능하다. AR법에서는, 자기 회귀 이동 평균 모델에 있어서, 율-워커 방정식(Yule-walker equiation)이나 칼만 필터를 사용하는 방법이 있고, 거기에서 도출되는 율-워커 추정값(Yule-walker estimates), PARCOR법, 최소 제곱법을 사용하여, 계산을 보충할 수 있다. 이에 의해, 보다 빨리, 실시간에 가까운 화상을 취득하거나, 계산의 보조나 아티팩트(artifact)의 보정을 행하는 것이 가능해진다. 이와 같은 푸리에 해석에 의해, 각 블록 영역에 있어서의 화상의 성질을 추출하여 표시하는 것이 가능해진다.
[파형 해석]
혈관, 뇌파, 그 밖의 검사에서 일정한 파형으로서 인식되는 것에 대하여 파형 해석을 행한다. 발의 움직임 등, 일정한 상태로 반복되는 동작을 포함한다. 예를 들어 폐의 경우에는, 좌우차를 비교한다. 또한, 반복하여 행해지는 동작의 Hz를 겹쳐 동일한 경향이 있는지 여부를 해석한다. 파형 데이터를 비교하여, 2개의 데이터의 일치율을 산출한다. 그리고, 푸리에 해석 후의 데이터를 비교한다.
[시각화·수치화]
상기와 같이 해석한 결과를, 시각화 및 수치화한다. standard uptake로서, 계측된 폐야 전역의 density/intensity로부터 평균값을 1로 하여 상대적/대수적으로 값을 표시한다. 또한, 혈류의 방향만을 채용하기 때문에, 특정 방향으로의 변화를 잘라낸다. 이에 의해, 의미가 있는 방법의 데이터만을 취출하는 것이 가능해진다. 폐야 동정 결과를 사용하여, 해석 범위의 변화에 추종하여 의사 컬러화를 행한다. 즉, 페이즈에 맞춘 특정한 형상(최소, 최대, 평균, 중앙값)에 따라, 각 개인(피사체)의 해석 결과를 상대적인 영역에 적용시킨다. 또한, 복수의 해석 결과를 비교할 수 있는 특정한 형상·페이즈로 변형시킨다. 또한, 표준 폐를 작성할 때, 상기 호흡 주기 해석의 결과를 사용하여, 폐야 내의 상대적인 위치 관계를 계산한다. 또한, 표준 폐는, 복수의 환자의 흉곽 라인, density, 횡격막 등을 종합적으로 평균화한 라인을 사용하여 작성한다. 표준 폐의 작성 시, 폐혈류의 경우에는, 폐문으로부터 폐 단부에 걸쳐 방사상으로 거리를 측정할 수 있다. 또한, 호흡의 경우에는, 흉곽이나 횡격막의 움직임에 따라서 보정할 필요가 있다. 또한, 폐첨으로부터의 거리를 고려하여 복합적으로 계산해도 된다. 또한, 본 실시 형태에서는, 횡격막이 전체적으로 움직이고 있는 모습을 미리 취득해 두고, 각 부위의 계측에 맞추어, 필요로 되는 횡격막의 움직임을 이용한다. 즉, 전체적인 횡격막의 움직임의 헤르츠에 대하여, 호흡 동기성, 혈관 동기성을 취하고 있다.
표준 폐를 작성할 수 있으면, 동조성, 일치율, 불일치율을 수치화하여 제시하는 것이 가능해진다. 또한, 정상적인 상태로부터의 일탈을 표시할 수 있다. 본 실시 형태에 따르면, 푸리에 해석을 실행함으로써, 새로운 질병의 가능성의 발견, 보통의 자신과의 비교, 손과 발의 비교나, 반대측 손 및 발과의 비교가 가능해진다. 또한, 발의 움직이는 방식, 연하 등에 의해 어디가 이상한지를 동조성의 수치화로 파악하는 것이 가능해진다. 또한, 질병이 있는 상태의 사람이 일정 시간 경과 후에 변화되었는지 여부를 판단하거나, 변화된 경우에는, 변화의 전후를 비교하는 것이 가능해진다.
도 2c에 도시한 바와 같이, 표준 폐를 100으로 하였을 때, 당해 인체에 있어서, 몇 퍼센트의 상이가 있는지 여부를 파악하고, 변화율을 표시하는 것이 가능해진다. 또한, 폐 전체뿐만 아니라, 폐의 일부분에서도 상이를 파악하는 것이 가능하다. 또한, 「Variation 분류」를 함으로써, 표준 혈류의 특정도 가능하다. 즉, 호흡 주기를 특정하고, 혈관의 상대적인 위치 관계를 계산하고, 피사체의 혈류 동태를 표준 혈류로서 특정하는 것이 가능해진다.
이에 의해, 어떤 환자와 다른 환자의 비교나 수치화가 가능해진다. 또한, 정상폐 또는 정상 혈관과, 전형적인 이상 폐기능 또는 이상 혈류의 비교나 수치화가 가능해진다. 또한, 어떤 환자의 상이한 시간에 있어서의 폐기능이나 폐혈류의 상대 평가로서, 표준 폐 및 표준 혈류를 사용하는 것이 가능해진다. 이와 같은 표준 폐 및 표준 혈류는, 다양한 타입의 전형 환자, 건강한 사람의 전형례를 집합시켜, 표준 폐 및 표준 혈류라 하고, 어떤 환자에게 형태적으로 적용시켜 평가할 때의 지표로서 사용하는 것이 가능하다. 다음으로, 본 실시 형태에 관한 각 모듈의 동작에 대하여 설명한다.
[호흡 기능 해석]
먼저, 호흡 기능 해석에 대하여 설명한다. 도 3은 본 실시 형태에 관한 호흡 기능 해석의 개요를 설명하는 흐름도이다. 기본 모듈(1)이 데이터베이스(15)로부터 DICOM의 화상을 추출한다(스텝 S1). 여기에서는, 적어도, 1호흡 주기 내에 포함되는 복수의 프레임 화상을 취득한다. 다음으로, 취득한 각 프레임 화상에 있어서, 적어도 폐야 내의 어떤 일정 영역에 있어서의 밀도(density/intensity)를 사용하여, 호흡 주기를 특정한다(스텝 S2). 이 호흡 주기에 주기 함수를 피팅하여, 폐야의 레인지를 특정한다.
호흡 주기의 특정은, 또한, 횡격막의 움직임, 흉곽의 움직임을 사용하는 것도 가능하다. 또한, X선의 투과성이 높은 부위에서 측정되는, 어떤 일정한 volume density/intensity로 구성되는 범위, 스파이로그램 등의 다른 측정 방법으로부터 얻어지는 데이터를 사용해도 된다.
다음으로, 도 3에 있어서, 폐야를 자동 검출한다(스텝 S3). 폐의 윤곽의 자동 검출에서는, 프레임 화상마다, 변동이 발생하는 경우도 있지만, 스텝 S2에 있어서 특정한 호흡 주기에 기초하여, 각 프레임 화상을 보간함으로써, 각 프레임 화상에 있어서의 폐 윤곽을 특정한다. 다음으로, 검출한 폐야를 복수의 블록 영역으로 분할한다(스텝 S4). 그리고, 각 프레임 화상에 있어서의 각 블록 영역의 변화를 계산한다(스텝 S5). 여기에서는, 각 블록 영역 내에서의 변화의 값을 평균화하고, 하나의 데이터로서 표현한다. 다음으로, 각 블록 영역의 density/intensity의 값이나, 또한, 그 변화량에 대하여, 상기 호흡 주기에 기초하여, 푸리에 해석을 실시한다(스텝 S6). 이에 의해, 각 블록 영역에 있어서의 화상의 성질을 추출하여 표시하는 것이 가능해진다.
다음으로, 푸리에 해석에 의해 얻어진 결과에 대하여, 노이즈 제거를 행한다(스텝 S7). 이상의 스텝 S5 내지 스텝 S7의 동작을 1회 이상 행하고, 완료할지 여부를 판단한다(스텝 S8). 완료하지 않는 경우에는, 스텝 S5로 천이하고, 완료하는 경우에는, 푸리에 해석에 의해 얻어진 결과를, 의사 컬러 화상으로서 디스플레이에 표시한다(스텝 S9). 또한, 흑백 화상을 표시해도 된다. 이와 같이, 복수의 사이클을 반복함으로써, 데이터의 확실도를 높이는 것이 가능해진다.
[폐혈류 해석]
다음으로, 폐혈류 해석에 대하여 설명한다. 도 4는 본 실시 형태에 관한 폐혈류 해석의 개요를 설명하는 흐름도이다. 기본 모듈(1)이 데이터베이스(15)로부터 DICOM의 화상을 추출한다(스텝 T1). 여기에서는, 적어도, 1심박 주기 내에 포함되는 복수의 프레임 화상을 취득한다. 다음으로, 취득한 각 프레임 화상에 기초하여, 혈관 박동 주기를 특정한다(스텝 T2). 혈관 박동 주기는, 상술한 바와 같이, 예를 들어 심전도나 맥박계 등의 다른 모달리티의 계측 결과, 또는 폐 윤곽으로부터 심장·폐문 위치·주요 혈관을 특정하고, 각 부위의 density/intensity의 변화를 사용하여 혈관 박동을 해석한다.
다음으로, 도 4에 있어서, 상술한 방법에 의해 호흡 주기를 특정하고(스텝 T3), 그 호흡 주기를 사용하여 폐야를 자동 검출한다(스텝 T4). 폐의 윤곽의 자동 검출에서는, 프레임 화상마다, 변동이 발생하는 경우도 있지만, 스텝 T3에 있어서 특정한 호흡 주기에 기초하여, 각 프레임 화상을 보간함으로써, 각 프레임 화상에 있어서의 폐 윤곽을 특정한다. 다음으로, 검출한 폐야를 복수의 블록 영역으로 분할한다(스텝 T5). 그리고, 각 프레임 화상에 있어서의 각 블록 영역의 변화를 계산한다(스텝 T6). 여기에서는, 각 블록 영역 내에서의 변화의 값을 평균화하고, 하나의 데이터로서 표현한다. 다음으로, 각 블록 영역의 density/intensity의 값이나, 또한, 그 변화량에 대하여, 상기 혈관 박동 주기에 기초하여, 푸리에 해석을 실시한다(스텝 T7). 이에 의해, 각 블록 영역에 있어서의 화상의 성질을 추출하여 표시하는 것이 가능해진다.
다음으로, 푸리에 해석에 의해 얻어진 결과에 대하여, 노이즈 제거를 행한다(스텝 T8). 이상의 스텝 T6 내지 스텝 T8의 동작을 1회 이상 행하고, 완료할지 여부를 판단한다(스텝 T9). 완료하지 않는 경우에는, 스텝 T6으로 천이하고, 완료하는 경우에는, 푸리에 해석에 의해 얻어진 결과를, 의사 컬러 화상으로서 디스플레이에 표시한다(스텝 T10). 또한, 흑백 화상을 표시해도 된다. 이에 의해, 데이터의 확실도를 높이는 것이 가능해진다.
[그 밖의 혈류 해석]
다음으로, 그 밖의 혈류 해석에 대하여 설명한다. 본 발명의 일 양태는, 대동맥, 복부 혈관, 두경 동맥 등의 혈류 해석에 대해서도 적용 가능하다. 도 5는 본 실시 형태에 관한 그 밖의 혈류 해석의 개요를 설명하는 흐름도이다. 기본 모듈(1)이 데이터베이스(15)로부터 DICOM의 화상을 추출한다(스텝 R1). 여기에서는, 적어도, 1박 주기 내에 포함되는 복수의 프레임 화상을 취득한다. 다음으로, 취득한 각 프레임 화상에 기초하여, 혈관 박동 주기를 특정한다(스텝 R2). 혈관 박동 주기는, 상술한 바와 같이, 예를 들어 심전도나 맥박계 등의 다른 모달리티의 계측 결과, 또는 폐 윤곽으로부터 심장·폐문 위치·주요 혈관을 특정하고, 각 부위의 density/intensity의 변화를 사용하여 혈관 박동을 해석한다.
다음으로, 해석 범위를 설정하고(스텝 R3), 설정한 해석 범위를 복수의 블록 영역으로 분할한다(스텝 R4). 그리고, 각 블록 영역 내에서의 변화의 값을 평균화하고, 하나의 데이터로서 표현한다. 다음으로, 각 블록 영역의 density/intensity의 값이나, 또한, 그 변화량에 대하여, 상기 혈관 박동 주기에 기초하여, 푸리에 해석을 실시한다(스텝 R5). 이에 의해, 각 블록 영역에 있어서의 화상의 성질을 추출하여 표시하는 것이 가능해진다.
다음으로, 푸리에 해석에 의해 얻어진 결과에 대하여, 노이즈 제거를 행한다(스텝 R6). 이상의 스텝 R5 내지 스텝 R6의 동작을 1회 이상 행하고, 완료할지 여부를 판단한다(스텝 R7). 완료하지 않는 경우에는, 스텝 R5로 천이하고, 완료하는 경우에는, 푸리에 해석에 의해 얻어진 결과를, 의사 컬러 화상으로서 디스플레이에 표시한다(스텝 R8). 또한, 흑백 화상을 표시해도 된다. 이에 의해, 데이터의 확실도를 높이는 것이 가능해진다.
또한, 상술한 바와 같이, 3D로 생각하는 경우, 호흡량, 심박출량, 중추의 혈류량을 다른 장치에 의해 측정함으로써, 그것들의 비율로부터 각각의 구역에 있어서 「부분 폐환기량」, 「폐혈류량」, 「혈류 비율」을 측정하는 것이 가능해진다. 이들의 정량 측정으로서, 다른 modarity 등에 의해 호흡량, 심박출량, 중추측 혈류의 측정이 가능해진 경우, 1프레임의 분량이나 그 비율, 영역의 변화량 비율로부터 추정 기능량을 추정하는 것이 가능해진다. 즉, 호흡 기능 해석의 경우에는, 호흡량으로부터 폐환기량의 추정이 가능해지고, 폐혈류 해석의 경우에는, 심(폐혈관)박출량으로부터 폐혈류량의 추정이 가능해지고, 그 밖의 혈류량 해석의 경우에는, 중추측 혈류량(비율)으로부터 묘출되는 분기 혈관에 있어서의 추정 혈류량(비율)의 추정이 가능해진다.
이상 설명한 바와 같이, 본 실시 형태에 따르면, 현시점에 있어서의 촬영 방법에서는 CT나 MRI 등의 다른 modarity에서는 몇 가지의 과제가 있지만, 인체의 화상을 평가하는 것이 가능해진다. 적어도, Flat panel detector를 사용한 X선 동화상 장치에 관해서는, 현존 시설 장치에 의해 대략 양호하게 계산 가능하며, 도입 비용이 저렴해진다. 또한, Flat panel detector를 사용한 X선 동화상 장치에 있어서, 피사체의 검사를 간편하게 끝내는 것이 가능해진다. 또한, 폐혈류에 대해서는, 폐혈전 색전증의 스크리닝이 가능해진다. 예를 들어, Flat panel detector를 사용한 X선 동화상 장치에 있어서는, CT를 행하기 전에 본 실시 형태에 관한 진단 지원 프로그램을 실행함으로써, 불필요한 검사를 제외할 수 있다. 또한, 검사가 간편하기 때문에, 긴급성이 높은 질환을 조기에 발견하고, 우선적으로 대응하는 것이 가능해진다. 또한, CT, MRI 등, 다른 modarity에 있어서, 각 영역의 세밀한 진단이 가능해진다.
또한, 각종 혈관, 예를 들어 경부 혈류 협소화의 스크리닝에도 적용 가능하고, 또한, 대혈관의 혈류 평가나 스크리닝에도 적용 가능하다. 또한, 폐호흡 데이터에 대해서는, 폐의 부분 기능 검사로서 유효해져, 폐기능 검사로서 사용하는 것이 가능해진다. 또한, COPD, 폐기종 등의 질환의 동정도 가능해진다. 또한, 수술 전, 수술 후의 성상의 파악에도 적용 가능하다. 또한, 호흡 주기 및 혈류 주기를 푸리에 해석하고, 복부의 X선 화상에 있어서, 호흡의 파형 및 혈류의 파형을 제거함으로써, 나머지 생체 운동의 이변, 예를 들어 장관 일레우스 등이 관찰 가능해진다.
또한, 본 국제 출원은 2016년 7월 19일에 출원된 일본 특허 출원 제2016-141658호에 기초하는 우선권을 주장하는 것이며, 일본 특허 출원 제2016-141658호의 전체 내용을 본 국제 출원에 원용한다.
1 : 기본 모듈
3 : 호흡 기능 해석부
5 : 폐혈류 해석부
7 : 그 밖의 혈류 해석부
9 : 푸리에 해석부
10 : 파형 해석부
11 : 시각화·수치화부
13 : 입력 인터페이스
15 : 데이터베이스
17 : 출력 인터페이스
19 : 디스플레이

Claims (8)

  1. 인체의 화상을 해석하고, 해석 결과를 표시하는 진단 지원 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능한 기록매체이며,
    상기 화상을 저장하는 데이터베이스로부터 복수의 프레임 화상을 취득하는 처리와,
    상기 각 프레임 화상으로부터 특정 영역을 선정하고, 상기 선정한 특정 영역의 화소에 기초하여, 호흡 주기를 특정하는 처리와,
    상기 특정한 호흡 주기에 기초하여, 폐야를 검출하는 처리와,
    상기 검출한 폐야를 복수의 블록 영역으로 분할하고, 상기 각 블록 영역과 폐 윤곽의 상대 위치에 기초하여, 상기 각 블록 영역의 화상의 변화를 계산하는 처리와,
    상기 각 프레임 화상에 있어서의 각 블록 영역의 화상의 변화를 푸리에 변환하는 처리와,
    상기 각 블록 영역의 화상의 변화의 푸리에 변환 결과에 대하여, 상기 호흡 주기에 대응하는 주파수 성분을 추출하여 역푸리에 변환하는 처리와,
    상기 역푸리에 변환하는 처리에 의해 얻어진 결과를, 화상으로서 디스플레이에 표시하는 처리를 컴퓨터에 실행시키는 것을 특징으로 하는 진단 지원 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능한 기록매체.
  2. 인체의 화상을 해석하고, 해석 결과를 표시하는 진단 지원 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능한 기록매체이며,
    상기 화상을 저장하는 데이터베이스로부터 복수의 프레임 화상을 취득하는 처리와,
    피사체의 혈관 박동 주기를 특정하는 처리와,
    상기 각 프레임 화상의 특정 영역의 화소에 기초하여, 호흡 주기를 특정하는 처리와,
    상기 특정한 호흡 주기에 기초하여, 폐야를 검출하는 처리와,
    상기 검출한 폐야를 복수의 블록 영역으로 분할하고, 상기 각 프레임 화상에 있어서의 블록 영역에 있어서의 화상의 변화를 계산하는 처리와,
    상기 각 프레임 화상에 있어서의 각 블록 영역의 화상의 변화를 푸리에 변환하는 처리와,
    상기 각 블록 영역의 화상의 변화의 푸리에 변환 결과에 대하여, 상기 혈관 박동 주기에 대응하는 주파수 성분을 추출하여 역푸리에 변환하는 처리와,
    상기 역푸리에 변환하는 처리에 의해 얻어진 결과를, 화상으로서 디스플레이에 표시하는 처리를 컴퓨터에 실행시키는 것을 특징으로 하는 진단 지원 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능한 기록매체.
  3. 인체의 화상을 해석하고, 해석 결과를 표시하는 진단 지원 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능한 기록매체이며,
    상기 화상을 저장하는 데이터베이스로부터 복수의 프레임 화상을 취득하는 처리와,
    상기 각 프레임 화상으로부터 특정 영역을 선정하고, 상기 선정한 특정 영역의 화소에 기초하여, 피사체의 혈관 박동 주기를 특정하는 처리와,
    상기 각 프레임 화상에 대하여 설정된 해석 범위를 복수의 블록 영역으로 분할하고, 상기 각 프레임 화상에 있어서의 각 블록 영역의 화상의 변화를 계산하는 처리와,
    상기 각 프레임 화상에 있어서의 각 블록 영역의 화상의 변화를 푸리에 변환하는 처리와,
    상기 각 블록 영역의 화상의 변화의 푸리에 변환 결과에 대하여, 상기 혈관 박동 주기에 대응하는 주파수 성분을 추출하여 역푸리에 변환하는 처리와,
    상기 역푸리에 변환하는 처리에 의해 얻어진 결과를, 화상으로서 디스플레이에 표시하는 처리를 컴퓨터에 실행시키는 것을 특징으로 하는 진단 지원 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능한 기록매체.
  4. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    피사체의 호흡 주기를, 횡격막의 움직임, 흉곽의 움직임, 또는 스파이로그램의 데이터에 기초하여 특정하는 것을 특징으로 하는 진단 지원 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능한 기록매체.
  5. 제2항 또는 제3항에 있어서,
    상기 피사체의 혈관 박동 주기를, 심전도 혹은 맥박계를 포함하는 다른 모달리티 장치에 의한 계측 결과에 기초하여 특정하거나, 또는, 상기 각 프레임 화상에 적어도 포함되는 횡격막의 화상 및 흉곽의 화상에 기초하여, 횡격막 및 흉곽의 움직임을 추출하고, 피사체의 호흡 주기를 특정하고, 상기 특정한 호흡 주기에 기초하여, 폐야를 검출하고, 상기 검출한 폐야로부터 심장의 위치, 폐문의 위치, 주요 폐혈관, 대혈관 그 밖의 혈관 주기를 특정하고, 특정한 각 부위의 화상의 변화에 기초하여 혈관 박동 주기를 특정하는 것을 특징으로 하는 진단 지원 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능한 기록매체.
  6. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 특정한 호흡 주기에 기초하여, 폐야 내 및 혈관의 상대적인 위치 관계를 계산하고, 피사체의 폐의 형상을 표준 폐로서 특정함과 함께, 상기 피사체의 혈류의 동태를 표준 혈관 영역으로서 특정하는 것을 특징으로 하는 진단 지원 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능한 기록매체.
  7. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    폐야의 대향하는 윤곽 상에 일정한 규칙에 따라서 복수의 점을 플롯하고, 대향하는 점을 선분으로 연결함으로써, 폐야를 복수의 블록 영역으로 분할하는 것을 특징으로 하는 진단 지원 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능한 기록매체.
  8. 삭제
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