WO2011093221A1 - 動態画像処理システム及びプログラム - Google Patents

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WO2011093221A1
WO2011093221A1 PCT/JP2011/051080 JP2011051080W WO2011093221A1 WO 2011093221 A1 WO2011093221 A1 WO 2011093221A1 JP 2011051080 W JP2011051080 W JP 2011051080W WO 2011093221 A1 WO2011093221 A1 WO 2011093221A1
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WO
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time
frame
frame image
image
subject
Prior art date
Application number
PCT/JP2011/051080
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English (en)
French (fr)
Inventor
哲雄 島田
慎太郎 村岡
翔 野地
Original Assignee
コニカミノルタエムジー株式会社
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Publication date
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
    • A61B6/5217—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
    • 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
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • 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

Definitions

  • the present invention relates to a dynamic image processing system and a program.
  • a dynamic image of the chest is taken using a semiconductor image sensor such as FPD (flat panel detector), Attempts have been made to apply it to diagnosis.
  • FPD flat panel detector
  • pulsed radiation is continuously irradiated from the radiation source in accordance with the reading / erasing timing of the semiconductor image sensor. Take multiple shots per second to capture the dynamics of the chest.
  • a doctor can recognize a series of movements of the chest associated with respiratory motion or the like.
  • Patent Document 1 discloses that a plurality of images are integrated by holding maximum values (minimum values, average values, intermediate values) in corresponding pixels of a plurality of images constituting a dynamic image. And a difference image between each image and a result image composed of pixels indicating the maximum absolute value (minimum absolute value, average value, intermediate value) in the corresponding pixel group of the generated difference image. Generate and compare each pixel value of the result image with the variation value known from normal medical knowledge or experience, and mark and display an area showing an abnormality such as a very large (small) difference value The technology is described.
  • Patent Document 1 an abnormality cannot be determined unless a fluctuation value (threshold value) known from medical knowledge or experience is acquired in advance.
  • a fluctuation value threshold value
  • lung function tests that do not use dynamic images such as lung scintigraphy and spiro test, but the inspection time is longer than that of dynamic images and the patient is forced to take many forced breaths. large.
  • An object of the present invention is to provide diagnosis support information based on movements of a patient during exhalation and inspiration with a small burden on the patient.
  • Extraction means for extracting frame images for one respiratory cycle starting from the time of maximum expiration or maximum inspiration from a plurality of frame images obtained by capturing the dynamics of the subject's chest over one cycle time or more of the subject's breathing motion
  • Calculation means for calculating the expiration time and the inspiration time of the subject based on the number of extracted frame images for one respiratory cycle and the frame rate at the time of capturing these frame images
  • Determination means for determining whether or not the lung ventilation function of the subject is abnormal based on whether or not the expiration time and the inspiration time calculated by the calculation means are inconsistent
  • Display means for displaying diagnosis support information indicating the determination result; Is provided.
  • Extraction means for extracting frame images for one respiratory cycle starting from the time of maximum expiration or maximum inspiration from a plurality of frame images obtained by capturing the dynamics of the subject's chest over one cycle time or more of the subject's breathing motion
  • the extracted frame image of the start of one breathing cycle is a first frame image
  • the frame image of a conversion point between expiration and inspiration is a second frame image
  • the final frame image of the one breathing cycle is a third frame image.
  • operating means for designating one frame image from among the frame images existing between the first frame image and the second frame image; An approximate frame image that most closely approximates the designated frame image is extracted from frames existing between the second frame image and the third frame image, and the second frame is extracted from the designated frame image.
  • Calculating means for calculating a time to an image and a time from the second frame image to the approximate frame image based on a frame rate at the time of shooting; Determination means for determining whether or not the lung ventilation function of the subject is abnormal based on whether or not the two times calculated by the calculation means are inconsistent; Display means for displaying diagnosis support information indicating the determination result; Is provided.
  • the invention according to claim 3 is the invention according to claim 1 or 2,
  • the calculation means calculates one breathing cycle time of the subject based on the number of frame images for one extracted breathing cycle and the frame rate at the time of capturing these frame images;
  • the determination unit further determines whether or not the lung ventilation function of the subject is abnormal based on whether or not the calculated one respiratory cycle time is equal to or less than a predetermined threshold value.
  • the invention according to claim 4 is the invention according to any one of claims 1 to 3,
  • the plurality of frame images are X-ray images;
  • the extraction unit calculates an area of the direct X-ray irradiation region in each of the plurality of frame images, and specifies a frame image having a maximum area of the calculated direct X-ray irradiation region as a frame image at the time of maximum expiration.
  • the frame image in which the calculated area of the direct X-ray irradiation region is minimal is specified as the frame image at the time of maximum inspiration.
  • the program of the invention described in claim 5 is: Computer Extraction means for extracting frame images for one respiratory cycle starting from the time of maximum expiration or maximum inspiration from a plurality of frame images obtained by capturing the dynamics of the subject's chest over one cycle time or more of the subject's breathing motion , A calculating means for calculating an expiration time and an inspiration time of the subject based on the number of extracted frame images for one respiratory cycle and a frame rate at the time of capturing these frame images; Determination means for determining whether or not the lung ventilation function of the subject is abnormal based on whether or not the expiration time and the inspiration time calculated by the calculation means are inconsistent; Display means for displaying diagnosis support information indicating the determination result; To function as.
  • the program of the invention described in claim 6 is: Computer Extraction means for extracting frame images for one respiratory cycle starting from the time of maximum expiration or maximum inspiration from a plurality of frame images obtained by capturing the dynamics of the subject's chest over one cycle time or more of the subject's breathing motion ,
  • the extracted frame image of the start of one breathing cycle is a first frame image
  • the frame image of a conversion point between expiration and inspiration is a second frame image
  • the final frame image of the one breathing cycle is a third frame image.
  • the second frame is extracted from the designated frame image.
  • Calculating means for calculating a time to an image and a time from the second frame image to the approximate frame image based on a frame rate at the time of shooting; Determining means for determining whether or not the lung ventilation function of the subject is abnormal based on whether or not the two times calculated by the calculating means are mismatched; Display means for displaying diagnosis support information indicating the determination result; To function as.
  • the present invention it is possible to provide a doctor with diagnosis support information based on movements of the patient himself during exhalation and inhalation with a small burden on the patient.
  • FIG. 3 It is a figure which shows the whole structure of the dynamic image processing system in embodiment of this invention. It is a figure which shows the example of data storage of the determination table memorize
  • FIG. 1 is a figure which shows the relationship between the inhalation time and expiration time which were obtained from the dynamic image of a subject with normal lung ventilation function
  • FIG. It is a flowchart which shows the image-analysis process B performed by the control part of the diagnostic console of FIG.
  • A) is the figure which shows the relationship between the time between the designated frame obtained from the dynamic image of the subject with normal lung ventilation function and the maximum inspiration, the time between the maximum inspiration and the approximate frame
  • frame and the maximum intake, the time between the maximum intake and an approximate frame, (d) is between the designated frame and the maximum intake when the abnormal classification 1, 2 It is a figure which shows the relationship of time between time and the largest intake, and an approximate frame.
  • FIG. 1 shows the overall configuration of a dynamic image processing system 100 in the present embodiment.
  • an imaging device 1 and an imaging console 2 are connected by a communication cable or the like, and the imaging console 2 and the diagnostic console 3 are connected to a LAN (Local Area Network). Etc., and connected via a communication network NT.
  • LAN Local Area Network
  • Each device constituting the dynamic image processing system 100 conforms to the DICOM (Digital-Image-and-Communications-in-Medicine) standard, and communication between the devices is performed according to DICOM.
  • DICOM Digital-Image-and-Communications-in-Medicine
  • the imaging apparatus 1 is an apparatus that images the dynamics of the chest with periodicity (cycle), such as pulmonary expansion and contraction morphological changes, heart pulsation, and the like accompanying respiratory motion.
  • Dynamic imaging is performed by continuously irradiating a human chest with radiation such as X-rays to acquire a plurality of images (that is, continuous imaging).
  • a series of images obtained by this continuous shooting is called a dynamic image.
  • Each of the plurality of images constituting the dynamic image is called a frame image.
  • the imaging apparatus 1 includes a radiation source 11, a radiation irradiation control device 12, a radiation detection unit 13, a reading control device 14, a cycle detection sensor 15, a cycle detection device 16, and the like.
  • the radiation source 11 irradiates the subject M with radiation (X-rays) under the control of the radiation irradiation control device 12.
  • the radiation irradiation control device 12 is connected to the imaging console 2 and controls the radiation source 11 based on the radiation irradiation conditions input from the imaging console 2 to perform radiation imaging.
  • the radiation irradiation conditions input from the imaging console 2 are, for example, pulse rate, pulse width, pulse interval, imaging start / end timing, X-ray tube current value, X-ray tube voltage value, filter type during continuous irradiation. Etc.
  • the pulse rate is the number of times of radiation irradiation per second, and matches the frame rate described later.
  • the pulse width is a radiation irradiation time per one irradiation.
  • the pulse interval is the time from the start of one radiation irradiation to the start of the next radiation irradiation in continuous imaging, and coincides with a frame interval described later.
  • the radiation detection unit 13 is configured by a semiconductor image sensor such as an FPD.
  • the FPD has, for example, a glass substrate or the like, detects radiation that has been irradiated from the radiation source 11 and transmitted through at least the subject M at a predetermined position on the substrate according to its intensity, and detects the detected radiation as an electrical signal.
  • a plurality of pixels to be converted and stored are arranged in a matrix.
  • Each pixel is configured by a switching unit such as a TFT (Thin Film Transistor).
  • the reading control device 14 is connected to the imaging console 2.
  • the reading control device 14 controls the switching unit of each pixel of the radiation detection unit 13 based on the image reading condition input from the imaging console 2 to switch the reading of the electrical signal accumulated in each pixel.
  • the image data is acquired by reading the electrical signal accumulated in the radiation detection unit 13. This image data is a frame image.
  • the reading control device 14 outputs the acquired frame image to the photographing console 2.
  • the image reading conditions are, for example, a frame rate, a frame interval, a pixel size, an image size (matrix size), and the like.
  • the frame rate is the number of frame images acquired per second and matches the pulse rate.
  • the frame interval is the time from the start of one frame image acquisition operation to the start of the next frame image acquisition operation in continuous shooting, and coincides with the pulse interval.
  • the radiation irradiation control device 12 and the reading control device 14 are connected to each other and exchange synchronization signals with each other to exchange a radiation signal and a series of images such as reset-accumulation-data reading-reset-dark image reading-reset.
  • the reading operation is synchronized.
  • the cycle detection sensor 15 detects the respiratory motion state of the subject M and outputs detection information to the cycle detection device 16.
  • the cycle detection sensor 15 for example, a respiration monitor belt, a CCD (Charge-Coupled Device) camera, an optical camera, a spirometer, or the like can be applied.
  • CCD Charge-Coupled Device
  • the cycle detection device 16 determines the number of respiratory cycles and the state during one cycle of the current respiratory motion (for example, inspiration, inspiration to expiration conversion point, The state of the conversion point of exhalation and exhalation to inspiration is detected, and the detection result (cycle information) is output to the control unit 21 of the imaging console 2. For example, the cycle detection device 16 sets 1 timing when detection information indicating that the state of the lung is a conversion point from inspiration to expiration is input by the cycle detection sensor 15 (respiration monitor belt, CCD camera, optical camera, etc.). The cycle point is recognized as one cycle until the next timing when this state is detected.
  • the imaging console 2 outputs radiation irradiation conditions and image reading conditions to the imaging apparatus 1 to control radiation imaging and radiographic image reading operations by the imaging apparatus 1, and also captures dynamic images acquired by the imaging apparatus 1. Displayed for confirmation of whether the image is suitable for confirmation of positioning or diagnosis.
  • the photographing console 2 includes a control unit 21, a storage unit 22, an operation unit 23, a display unit 24, and a communication unit 25, and each unit is connected by a bus 26.
  • the control unit 21 includes a CPU (Central Processing Unit), a RAM (Random Access Memory), and the like.
  • the CPU of the control unit 21 reads the system program and various processing programs stored in the storage unit 22 in accordance with the operation of the operation unit 23, expands them in the RAM, and performs shooting control processing described later according to the expanded programs.
  • Various processes including the beginning are executed to centrally control the operation of each part of the imaging console 2 and the radiation irradiation operation and the reading operation of the imaging apparatus 1.
  • the storage unit 22 is configured by a nonvolatile semiconductor memory, a hard disk, or the like.
  • the storage unit 22 stores various programs executed by the control unit 21 and data such as parameters necessary for execution of processing by the programs or processing results.
  • the storage unit 22 stores a shooting control processing program for executing the shooting control process shown in FIG.
  • the storage unit 22 stores radiation irradiation conditions and image reading conditions.
  • Various programs are stored in the form of readable program code, and the control unit 21 sequentially executes operations according to the program code.
  • the operation unit 23 includes a keyboard having a cursor key, numeric input keys, various function keys, and the like, and a pointing device such as a mouse.
  • the control unit 23 controls an instruction signal input by key operation or mouse operation on the keyboard.
  • the operation unit 23 may include a touch panel on the display screen of the display unit 24. In this case, the operation unit 23 outputs an instruction signal input via the touch panel to the control unit 21.
  • the display unit 24 includes a monitor such as an LCD (Liquid Crystal Display) or a CRT (Cathode Ray Tube), and displays input instructions, data, and the like from the operation unit 23 in accordance with display signal instructions input from the control unit 21. To do.
  • a monitor such as an LCD (Liquid Crystal Display) or a CRT (Cathode Ray Tube)
  • LCD Liquid Crystal Display
  • CRT Cathode Ray Tube
  • the communication unit 25 includes a LAN adapter, a modem, a TA (Terminal Adapter), and the like, and controls data transmission / reception with each device connected to the communication network NT.
  • the diagnostic console 3 is a dynamic image processing device that acquires a dynamic image from the imaging console 2, displays the acquired dynamic image, and makes a diagnostic interpretation by a doctor.
  • the diagnostic console 3 includes a control unit 31, a storage unit 32, an operation unit 33, a display unit 34, and a communication unit 35, and each unit is connected by a bus 36.
  • the control unit 31 includes a CPU, a RAM, and the like.
  • the CPU of the control unit 31 reads out the system program and various processing programs stored in the storage unit 32 in accordance with the operation of the operation unit 33 and expands them in the RAM, and performs image analysis described later according to the expanded programs.
  • Various processes including the process A are executed to centrally control the operation of each part of the diagnostic console 3.
  • the storage unit 32 is configured by a nonvolatile semiconductor memory, a hard disk, or the like.
  • the storage unit 32 stores data such as parameters necessary for execution of processing or data such as processing results by various programs including the image analysis processing A program for executing the image analysis processing A by the control unit 31.
  • These various programs are stored in the form of readable program codes, and the control unit 31 sequentially executes operations according to the program codes.
  • the storage unit 32 stores a determination table 321 shown in FIG.
  • the determination table 321 is a table that is referred to when determining a disease name corresponding to an abnormality category in image analysis processing A described later.
  • “ ⁇ ” indicates a case where it is determined that there is an abnormality corresponding to the abnormality category indicated in the item, and “ ⁇ ” indicates that there is no abnormality corresponding to the abnormality category indicated in the item (normal). Indicates the case.
  • a calculation formula under “ ⁇ ” indicates that it corresponds to a corresponding disease name when the calculation formula applies.
  • the operation unit 33 includes a keyboard having cursor keys, numeric input keys, various function keys, and the like, and a pointing device such as a mouse.
  • the control unit 33 controls an instruction signal input by key operation or mouse operation on the keyboard.
  • the operation unit 33 may include a touch panel on the display screen of the display unit 34, and in this case, an instruction signal input via the touch panel is output to the control unit 31.
  • the display unit 34 as a display unit is configured by a monitor such as an LCD or a CRT, and displays an input instruction, data, or the like from the operation unit 33 in accordance with an instruction of a display signal input from the control unit 31.
  • the communication unit 35 includes a LAN adapter, a modem, a TA, and the like, and controls data transmission / reception with each device connected to the communication network NT.
  • FIG. 3 shows a photographing control process executed by the control unit 21 of the photographing console 2.
  • the photographing control process is executed in cooperation with the photographing control processing program stored in the control unit 21 and the storage unit 22.
  • the operation section 23 of the imaging console 2 is operated by the imaging technician, and patient information (patient name, height, weight, age, sex, etc.) of the imaging target (subject M) is input (step S1).
  • the radiation irradiation conditions are read from the storage unit 22 and set in the radiation irradiation control device 12, and the image reading conditions are read from the storage unit 22 and set in the reading control device 14 (step S2).
  • the frame rate (pulse rate) is preferably 5 frames / second or more in consideration of the natural breathing cycle of the human body.
  • the radiation irradiation instruction by the operation of the operation unit 23 is waited.
  • the cycle detection start instruction is output to the cycle detection device 16, and the cycle The detection of the respiratory motion of the subject M by the detection sensor 15 and the cycle detection device 16 is started (step S4).
  • the cycle detection device 16 detects a predetermined state (for example, a conversion point from inspiration to expiration)
  • an imaging start instruction is output to the radiation irradiation control device 12 and the reading control device 14, and dynamic imaging starts. (Step S5).
  • the control unit 21 When the cycle detecting device 16 detects a predetermined number of dynamic cycles, the control unit 21 outputs an instruction to end imaging to the radiation irradiation control device 12 and the reading control device 14, and the imaging operation is stopped.
  • Frame images obtained by shooting are sequentially input to the shooting console 2, stored in the storage unit 22 in association with numbers indicating the shooting order (step S6), and displayed on the display unit 24 (step S7).
  • the imaging engineer confirms the positioning and the like based on the displayed dynamic image, and determines whether an image suitable for diagnosis is acquired by imaging (imaging OK) or re-imaging is necessary (imaging NG). Then, the operation unit 23 is operated to input a determination result.
  • step S8 When a determination result indicating that the shooting is OK is input by a predetermined operation of the operation unit 23 (step S8; YES), an identification ID for identifying the dynamic image or each of a series of frame images acquired by the dynamic shooting is displayed. Information such as patient information, examination target part, radiation irradiation condition, image reading condition, imaging order number, cycle information, etc. are attached (for example, written in the header area of image data in DICOM format) To the diagnostic console 3 (step S9). Then, this process ends. On the other hand, when a determination result indicating photographing NG is input by a predetermined operation of the operation unit 23 (step S8; NO), a series of frame images stored in the storage unit 22 is deleted (step S10), and this processing is performed. finish.
  • the control unit 31 and the image analysis processing A program stored in the storage unit 32 The image analysis process A shown in FIG. 4 is executed in cooperation. By executing the processing, an extraction unit, a calculation unit, and a determination unit are realized.
  • a frame image at the time of the maximum expiration and a frame image at the time of the maximum inspiration are extracted from a series of frame images of the dynamic image (step S11).
  • the respiratory cycle is composed of inspiration and expiration.
  • Inhalation causes air to be taken into the lungs by lowering the diaphragm and expanding the rib cage, and the lung field region becomes larger as shown in FIG.
  • the lung field region is the largest and the diaphragm position is the lowest.
  • the rib cage is in a state where it expands most horizontally and vertically.
  • air is discharged from the lungs when the diaphragm rises and the expanded rib cage returns to its original shape, and the lung field area becomes smaller as shown in FIG.
  • the lung field area is the smallest and the diaphragm is at the highest position.
  • the rib cage is minimal.
  • step S11 based on the area of the lung field region in the series of frame images, a frame image at the time of maximum expiration and a frame image at the time of maximum inspiration are extracted. Specifically, first, lung field regions are extracted from each frame image. Next, the area of the lung field area in each frame image is calculated, and when arranged in time series, the frame image corresponding to the conversion point (the area is maximal) where the area changes from increasing to decreasing is the frame image and area of the maximum inspiration A frame image corresponding to a conversion point (area is minimal) that changes from decreasing to increasing is extracted as a frame image of maximum exhalation.
  • Extraction of the lung field region can be performed by the following method.
  • the pixel signal value (density value; hereinafter referred to as signal value) is higher than the surrounding region. Therefore, first, in each frame image, a density histogram is created from the signal value of each pixel, and a threshold value is obtained by a discriminant analysis method or the like. Next, a region having a signal higher than the obtained threshold is extracted as a lung field region candidate. Next, edge detection is performed near the boundary of the candidate area, and a point where the edge is maximum in a small area near the boundary is extracted along the boundary. Then, the extracted edge point is approximated by a polynomial function to obtain a boundary line of the lung field region.
  • the area of the lung field region can be calculated by counting the number of pixels in the extracted lung field region.
  • step S11 the position of the diaphragm of each frame image may be obtained, and based on this, the frame image at the time of maximum expiration and the frame image at the time of maximum inspiration may be extracted.
  • the frame image at the maximum expiration and the frame image at the maximum inspiration are extracted. It is good to do.
  • the area occupied by the subject area in the image is the largest. Therefore, since the area of the direct X-ray irradiation region is minimal at the maximum inspiration, a frame image having a minimum area of the direct X-ray irradiation region can be extracted as the frame image of the maximum inspiration.
  • the direct X-ray irradiation region can be obtained by binarizing the signal value of each pixel of the frame image with a predetermined threshold and extracting the region where the signal value is higher than the threshold.
  • the direct X-ray irradiation region shows a signal value much higher than that of the subject region, even if there is noise, the extraction can be easily performed with high accuracy.
  • the change in the area of the entire subject region due to the respiration is large ( That is, the change in the area of the direct X-ray irradiation region is large), which is particularly effective.
  • step S12 the number of frame images for one respiratory cycle is extracted.
  • a sequence of frame images from the maximum expiratory frame image of any respiratory cycle to the next maximum expiratory frame image, or a sequence of frame images of the maximum inspiratory frame of any respiratory cycle to the next maximum inspiratory frame image are extracted as frame images for one respiratory cycle.
  • a series of frame images from the maximum expiratory frame image of the first respiratory cycle to the next maximum expiratory frame image are extracted as frame images for one respiratory cycle.
  • step S13 based on the extracted number of frame images for one respiratory cycle and the frame rate at the time of imaging, the inspiration time, the expiration time, and the time of one respiratory cycle are calculated (step S13).
  • the intake time can be obtained by the following equation 1.
  • Inspiration time (1 ⁇ frame rate) ⁇ (the number of frame images from the maximum expiratory frame image to the maximum inspiratory frame image ⁇ 1) Equation 1
  • the expiration time can be obtained by the following equation 2.
  • Expiration time (1 ⁇ frame rate) ⁇ (number of frame images from maximum inspiration frame image to maximum expiration frame image ⁇ 1) Equation 2
  • One respiratory cycle time can be obtained by the following Equation 3.
  • step S14 it is determined whether or not the inspiratory time and the expiratory time substantially coincide (whether or not they coincide) (step S14). For example, if the time difference between the inspiratory time and the expiratory time is within one frame interval time (error range), it is determined that they are substantially coincident. If it is determined that the inspiration time and the expiration time are substantially the same (step S14; YES), the process proceeds to step S16. If it is determined that the inspiratory time and the expiratory time do not match (step S14; NO), it is determined that the lung ventilation function of the subject M is abnormal, the abnormal classification (here, 1), the inspiratory time, and the expiratory time. The time is stored in a predetermined area of the RAM of the control unit 31 (step S15), and the process proceeds to step S16.
  • step S16 it is determined whether or not one respiratory cycle time is equal to or less than a predetermined threshold.
  • the threshold value in step S16 is a value obtained experimentally and empirically as the lower limit of a normal one respiratory cycle time. If it is determined that one respiratory cycle time is not less than or equal to the threshold value (step S16; NO), the process proceeds to step S18. If it is determined that one respiratory cycle time is equal to or less than the threshold (step S16; YES), it is determined that the lung ventilation function of the subject M is abnormal, and an abnormal classification (here, 2), one respiratory cycle time Is stored in a predetermined area of the RAM of the control unit 31 (step S17), and the process proceeds to step S18.
  • an abnormal classification here, 2
  • step S18 the diagnosis support information is displayed on the display unit 34 based on the data stored in the predetermined area of the RAM (step S18), and the image analysis process A ends.
  • diagnosis support information For example, when no data is stored in a predetermined area of the RAM, “normal” characters or the like are displayed on the display unit 34 as diagnosis support information.
  • the determination table 321 is referred to, and when there is a disease name corresponding to the current abnormality category, the disease name is displayed.
  • the storage unit 32 stores a relationship between the difference between the expiration time and the inspiration time and the severity, and stores the severity corresponding to the difference between the expiration time and the inspiration time calculated this time. It is good also as displaying instead of these with time and expiration time.
  • diagnosis support information For example, “abnormal” is displayed as diagnosis support information, and one respiratory cycle time or the like is displayed.
  • the determination table 321 is referred to and there is a disease name corresponding to the current abnormality category, the disease name is displayed.
  • the storage unit 32 stores the relationship between the one respiratory cycle time and the severity in association with each other, and the severity corresponding to the one respiratory cycle time calculated this time together with the current one respiratory cycle time or this It is good also as displaying instead of.
  • abnormal divisions 1 and 2 are stored in a predetermined area of the RAM, for example, “abnormal”, inhalation time, expiration time, and respiratory cycle time are displayed as diagnosis support information. Further, as in the case of abnormality category 1 or 2, the severity may be displayed.
  • Fig. 6 (a) shows the relationship between the inspiratory time and the expiratory time obtained from a dynamic image with normal lung ventilation function.
  • MIN represents a frame image of maximum exhalation
  • MAX represents a frame image of maximum inspiration.
  • the movements of inspiration and expiration are substantially the same starting from the inspiration-to-expiration conversion point.
  • the frame images during inspiration are continuously displayed. The same behavior is obtained when the frame image is reproduced and when the frame image at the time of expiration is rewound and reproduced. Therefore, the inspiratory time and the expiratory time are substantially the same.
  • exhalation time > inspiration time.
  • the expiration time and inhalation time are substantially in agreement, one respiration cycle which is the sum of expiration time and inspiration time is short compared with the time of normal. In this case, there is a suspicion of restrictive pulmonary disease in which the vital capacity decreases and breathing becomes shallower and faster.
  • exhalation time > inspiration time.
  • one respiratory cycle which is the sum of exhalation time and inspiration time, is shorter than normal.
  • the control unit 31 of the diagnostic console 3 analyzes the dynamic image and compares the inspiratory time and the expiratory time to determine whether the lung ventilation function of the subject M is abnormal. Since the diagnosis support information indicating the determination result is displayed on the display unit 34, the patient's own exhalation and inhalation can be performed with less burden on the patient as compared with the examination using lung scintigraphy, spiro examination, etc. It is possible to provide diagnosis support information based on the movement of time to the doctor.
  • Diagnosis support information related to restrictive lung disease, mixed lung disease, and the like that cannot be determined only by comparison can be provided to the doctor.
  • the area of the direct X-ray irradiation region is calculated in each of the series of frame images, the frame image having the maximum area of the calculated direct X-ray irradiation region is specified as the frame image at the maximum expiration, and the direct X-ray irradiation region is directly
  • the frame image in which the area of the line irradiation region is minimal is specified as a frame image at the time of the maximum inspiration, it is possible to accurately determine an abnormality even for a noisy dynamic image of each frame image.
  • the expiration time, the inspiration time, and the 1 respiratory cycle time of the entire lung field are calculated, and the diagnosis support information is displayed based on them.
  • the image analysis processing may be executed for each small area. In this way, it is possible to specify in which part of the lung field the ventilation function disorder has occurred. Further, the image analysis processing A may be executed for the region designated by the doctor using the operation unit 33, and diagnosis support information indicating whether or not the region designated by the doctor is abnormal may be displayed.
  • the operation of the imaging device 1 and the imaging console 2 are the same as those of the first embodiment, the description thereof will be omitted, and hereinafter the diagnostic console 3 of the second embodiment. Will be described.
  • the control console 31 and the image analysis processing B program stored in the storage unit 32 The image analysis process B shown in FIG. 7 is executed in cooperation. By executing the processing, an extraction unit, a calculation unit, and a determination unit are realized.
  • step S21 a frame image at the time of maximum expiration and a frame image at the time of maximum inspiration are extracted from a series of frame images.
  • the processing in step S21 is the same as the processing described in step S11 in FIG.
  • frame images for one respiratory cycle are extracted (step S22). For example, a sequence of frame images from the maximum expiratory frame image of any respiratory cycle to the next maximum expiratory frame image, or a sequence of frame images of the maximum inspiratory frame of any respiratory cycle to the next maximum inspiratory frame image Are extracted as frame images for one respiratory cycle. In the present embodiment, a series of frame images from the maximum expiratory frame image of the first respiratory cycle to the next maximum expiratory frame image are extracted as frame images for one respiratory cycle.
  • one respiratory cycle time is calculated based on the extracted number of frame images for one respiratory cycle and the frame rate at the time of imaging (step S23). Since the calculation method of 1 respiration cycle is the same as step S13 of FIG. 4, description is abbreviate
  • step S24 designates a frame image at the timing to be analyzed via the operation unit 33 (step S24).
  • step S24 for example, together with a message such as “Please click on the image when you want to analyze lung movement”, the frame image extracted in step S22, for example, the first maximum expiration of one respiratory cycle is displayed.
  • the frame images from the frame image to the frame image of the maximum inspiration are displayed as moving images on the display unit 34 or displayed side by side.
  • the extracted frame image of the start of one respiratory cycle (for example, maximum expiration) is the first frame
  • the frame image of the inspiration and expiration conversion point (for example, the maximum inspiration which is the conversion point from expiration to inspiration) is the second.
  • Frame image of one frame and the last (for example, maximum exhalation) frame image of the first breathing cycle as a third frame
  • a frame image that most closely approximates the specified frame among the frame images existing between the second frame and the third frame (Referred to as an approximate frame) is extracted (step S25).
  • This approximate frame is an image when the state of the chest of the subject M becomes almost the same as that at the time of photographing the designated frame after the maximum inspiration which is a conversion point between inspiration and expiration.
  • the cross-correlation coefficient between the designated frame and each frame image existing between the second frame and the third frame is obtained by the template matching method, and the frame image showing the maximum cross-correlation coefficient is used as the approximate frame. Extract.
  • an image whose area value of the lung field region (or direct X-ray irradiation region) is closest to the designated frame is set as the approximate frame. You can also.
  • time from the designated frame to the second frame (time 1) and the time from the second frame to the approximate frame (time 2) are calculated (step S26).
  • step 27 it is determined whether Time1 and Time2 are substantially matched (whether they are mismatched) (step 27). For example, if the difference between Time 1 and Time 2 is within one frame interval time (error range), it is determined that they are substantially coincident. If it is determined that Time1 and Time2 are substantially the same (step S27; YES), the process proceeds to step S29. If it is determined that Time 1 and Time 2 do not match (step S27; NO), it is determined that the lung ventilation function of the subject M is abnormal, and the abnormal classification (here, 1), Time 1 and Time 2 are the control unit 31. (Step S28), and the process proceeds to step S29.
  • step S29 it is determined whether or not one breathing cycle time is equal to or less than a predetermined threshold value.
  • the threshold value in step S29 is a value obtained experimentally and empirically as the lower limit of the normal one respiratory cycle time. If it is determined that one respiratory cycle time is not less than or equal to the threshold value (step S29; NO), the process proceeds to step S31.
  • step S29; YES it is determined that the lung ventilation function of the subject M is abnormal, and an abnormal classification (here, 2), one respiratory cycle time. Is stored in a predetermined area of the RAM of the control unit 31 (step S30), and the process proceeds to step S31.
  • step S31 diagnosis support information is displayed on the display unit 34 based on data stored in a predetermined area of the RAM (step S31), and the image analysis process B ends.
  • diagnosis support information For example, when no data is stored in a predetermined area of the RAM, “normal” characters or the like are displayed on the display unit 34 as diagnosis support information.
  • a determination table (similar to the determination table 321 in FIG. 2) that associates a combination of abnormal categories with a disease name and is stored in the storage unit 32 is referred to, and there is a disease name that corresponds to the current abnormal category. The name of the disease is displayed.
  • the storage unit 32 stores the relationship between the difference value between Time 1 and Time 2 and the severity, and stores the severity corresponding to the difference value between Time 1 and Time 2 calculated this time together with the current Time 1 and Time 2, Or it is good also as displaying instead of these.
  • a determination table (similar to the determination table 321 in FIG. 2) that associates a combination of abnormal categories with a disease name and is stored in the storage unit 32 is referred to, and there is a disease name corresponding to the current case. If so, the disease name is displayed.
  • the storage unit 32 stores the relationship between the one respiratory cycle time and the severity in association with each other, and the severity corresponding to the one respiratory cycle time calculated this time together with the current one respiratory cycle time or this It is good also as displaying instead of.
  • abnormal classification 1 and 2 are stored in a predetermined area of the RAM, for example, “abnormal”, Time1, Time2, 1 respiratory cycle time, etc. are displayed as diagnosis support information. Further, as in the case of abnormality category 1 or 2, the severity may be displayed.
  • FIG. 8A shows the relationship between Time 1 and Time 2 obtained from a dynamic image with normal lung ventilation function.
  • MIN indicates a frame image of maximum exhalation
  • MAX indicates a frame image of maximum inspiration
  • MIDF indicates a designated frame
  • MIDB indicates an approximate frame.
  • Time2> Time1 is satisfied.
  • Time1 and Time2 are substantially the same, but one respiratory cycle is shorter than that in the normal state. In this case, there is a suspicion of restrictive pulmonary disease in which the vital capacity decreases and breathing becomes shallower and faster.
  • Time2> Time1 is satisfied.
  • One breathing cycle is shorter than normal.
  • the control unit 31 of the diagnostic console 3 analyzes the dynamic image and determines the time Time1 from the designated frame designated by the operator to the exhalation-inspiration conversion point. Then, it is determined whether or not the lung ventilation function of the subject M is abnormal by comparing the time Time2 from the conversion point of exhalation and inspiration to the approximate frame, and the diagnosis support information indicating the determination result is displayed on the display unit 34. To display. Therefore, whether the ventilation function of the lung is abnormal at the time specified by the patient during the breathing or at the time of the same movement with less burden on the patient compared to the examination using lung scintigraphy, spiro test, etc. It is possible to provide the doctor with diagnosis support information indicating the above.
  • Diagnosis support information related to restrictive lung disease, mixed lung disease, and the like that cannot be determined only by comparison can be provided to the doctor.
  • the area of the direct X-ray irradiation region is calculated in each of the series of frame images, the frame image having the maximum area of the calculated direct X-ray irradiation region is specified as the frame image at the maximum expiration, and the direct X-ray irradiation region is directly
  • the frame image in which the area of the line irradiation region is minimal is specified as a frame image at the time of maximum inspiration, it is possible to accurately determine an abnormality even with a noisy dynamic image.
  • Time1, Time2, and 1 breathing cycle time of the entire lung field are calculated and the diagnosis support information is displayed based on these.
  • the image analysis process B may be executed for each small area by dividing the area. In this way, it is possible to specify in which part of the lung field the ventilatory dysfunction occurs. Further, the image analysis processing B may be executed for the region designated by the doctor using the operation unit 33, and diagnosis support information indicating whether or not the region designated by the doctor is abnormal may be displayed.
  • the diagnosis support information is displayed on the display unit 34.
  • information indicating whether or not there is an abnormality, a disease name, and the like are output by voice. It is good to do.
  • exhalation time, inspiration time, 1 respiration cycle time, and the like are calculated based on a frame image for one respiration cycle, but exhalation time, inspiration time in a plurality of respiration cycles.
  • the average value of each breathing cycle time may be used as the expiration time, breathing time, and breathing cycle time per breathing cycle.
  • a hard disk, a semiconductor nonvolatile memory, or the like is used as a computer-readable medium of the program according to the present invention, but the present invention is not limited to this example.
  • a portable recording medium such as a CD-ROM can be applied.
  • a carrier wave is also applied as a medium for providing program data according to the present invention via a communication line.

Abstract

　本発明に係る診断用コンソール３によれば、制御部３１は、制御部３１は、胸部の動態を示す一連のフレーム画像の中から、最大呼気時又は最大吸気時から開始される１呼吸サイクル分のフレーム画像を抽出し、抽出された１呼吸サイクル分のフレーム画像の画像数及びこれらのフレーム画像の撮影時のフレームレートに基づいて、被写体の呼気時間及び吸気時間を算出し、算出された呼気時間と吸気時間が不一致であるか否かに基づいて、被写体の肺換気機能が異常であるか否かを判断し、その判断結果を示す診断支援情報を表示部３４に表示する。　これにより患者にとって少ない負担で、患者自身の呼気時と吸気時の動きに基づく診断支援情報を医師に提供できる。

Description

動態画像処理システム及びプログラム
　本発明は、動態画像処理システム及びプログラムに関する。
　従来のフィルム／スクリーンや輝尽性蛍光体プレートを用いた胸部の放射線による静止画撮影及び診断に対し、ＦＰＤ（flat panel detector）等の半導体イメージセンサを利用して胸部の動態画像を撮影し、診断に応用する試みがなされるようになってきている。具体的には、半導体イメージセンサの画像データの読取・消去の応答性の早さを利用し、半導体イメージセンサの読取・消去のタイミングと合わせて放射源からパルス状の放射線を連続照射し、１秒間に複数回の撮影を行って、胸部の動態を撮影する。撮影により取得された一連の複数枚の画像を順次表示することにより、医師は呼吸運動等に伴う胸部の一連の動きを認識することが可能となる。
　また、動態画像を解析して診断支援情報を医師に提供するための各種技術も提案されている。例えば、特許文献１には、動態画像を構成する複数の画像のそれぞれ対応する画素中の最大値（最小値、平均値、中間値）を保持することにより複数画像を統合し、統合された画像とそれぞれの画像との差分である差分画像を生成し、生成された差分画像の対応画素群中の最大絶対値（最小絶対値、平均値、中間値）を示す画素から構成された結果画像を生成し、結果画像の各画素値を通常の医学的知識もしくは経験から知られた変動値と比較してその差分値が非常に大きい（小さい）等の異常を示す領域にマークを施して表示する技術が記載されている。
特開２００４－３１２４３４号公報
　しかしながら、特許文献１においては、医学的知識もしくは経験から知られた変動値（閾値）を予め取得しておかなければ異常の判断ができない。また、呼吸運動には個人差があり、その個人の動きとして正常であっても閾値の設定によって異常と判断される可能性もある。
　また、肺の換気機能が正常である場合、呼気時と吸気時の胸部の動きはその変換時点を基点としてほぼ対称となるはずであり、対称とは異なる動きをしている場合は異常の可能性がある。しかしながら、特許文献１においては、このような異常な動きを検出することはできない。
　また、肺シンチグラフィ、スパイロ検査等、動態画像を用いずに行う肺機能検査もあるが、動態画像の撮影に比べて検査時間が長く、患者に多くの努力呼吸を強いる等、患者の負担は大きい。
　本発明の課題は、患者にとって少ない負担で、患者自身の呼気時と吸気時の動きに基づく診断支援情報を提供することである。
　上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明の動態画像処理システムは、
　被写体の胸部の動態を前記被写体の呼吸運動の１サイクル時間以上にわたって撮影した複数のフレーム画像の中から、最大呼気時又は最大吸気時から開始される１呼吸サイクル分のフレーム画像を抽出する抽出手段と、
　前記抽出された１呼吸サイクル分のフレーム画像の画像数及びこれらのフレーム画像の撮影時のフレームレートに基づいて、前記被写体の呼気時間及び吸気時間を算出する算出手段と、
　前記算出手段により算出された呼気時間と吸気時間が不一致であるか否かに基づいて、前記被写体の肺換気機能が異常であるか否かを判断する判断手段と、
　前記判断結果を示す診断支援情報を表示する表示手段と、
　を備える。
　請求項２に記載の発明の動態画像処理システムは、
　被写体の胸部の動態を前記被写体の呼吸運動の１サイクル時間以上にわたって撮影した複数のフレーム画像の中から、最大呼気時又は最大吸気時から開始される１呼吸サイクル分のフレーム画像を抽出する抽出手段と、
　前記抽出された１呼吸サイクルの開始のフレーム画像を第１のフレーム画像、呼気と吸気の変換点のフレーム画像を第２のフレーム画像、前記１呼吸サイクルの最終のフレーム画像を第３のフレーム画像とし、前記第１のフレーム画像と前記第２のフレーム画像の間に存在するフレーム画像の中から一のフレーム画像を指定する操作手段と、
　前記第２のフレーム画像と前記第３のフレーム画像の間に存在するフレームの中から前記指定された指定フレーム画像に最も近似する近似フレーム画像を抽出し、前記指定フレーム画像から前記第２のフレーム画像までの時間、及び前記第２のフレーム画像から前記近似フレーム画像までの時間を撮影時のフレームレートに基づいて算出する算出手段と、
　前記算出手段により算出された両時間が不一致であるか否かに基づいて、前記被写体の肺換気機能が異常であるか否かを判断する判断手段と、
　前記判断結果を示す診断支援情報を表示する表示手段と、
　を備える。
　請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の発明において、
　前記算出手段は、前記抽出された１呼吸サイクル分のフレーム画像数及びこれらのフレーム画像の撮影時のフレームレートに基づいて、前記被写体の１呼吸サイクル時間を算出し、
　前記判断手段は、更に、前記算出された１呼吸サイクル時間が予め定められた閾値以下であるか否かに基づいて、前記被写体の肺換気機能が異常であるか否かを判断する。
　請求項４に記載の発明は、請求項１～３の何れか一項に記載の発明において、
　前記複数のフレーム画像は、Ｘ線画像であり、
　前記抽出手段は、前記複数の各フレーム画像において直接Ｘ線照射領域の面積を算出し、この算出された直接Ｘ線照射領域の面積が極大であるフレーム画像を最大呼気時のフレーム画像として特定し、前記算出された直接Ｘ線照射領域の面積が極小であるフレーム画像を最大吸気時のフレーム画像として特定する。
　請求項５に記載の発明のプログラムは、
　コンピュータを、
　被写体の胸部の動態を前記被写体の呼吸運動の１サイクル時間以上にわたって撮影した複数のフレーム画像の中から、最大呼気時又は最大吸気時から開始される１呼吸サイクル分のフレーム画像を抽出する抽出手段、
　前記抽出された１呼吸サイクル分のフレーム画像の画像数及びこれらのフレーム画像の撮影時のフレームレートに基づいて、前記被写体の呼気時間及び吸気時間を算出する算出手段、
　前記算出手段により算出された呼気時間と吸気時間が不一致であるか否かに基づいて、前記被写体の肺換気機能が異常であるか否かを判断する判断手段、
　前記判断結果を示す診断支援情報を表示する表示手段、
　として機能させる。
　請求項６に記載の発明のプログラムは、
　コンピュータを、
　被写体の胸部の動態を前記被写体の呼吸運動の１サイクル時間以上にわたって撮影した複数のフレーム画像の中から、最大呼気時又は最大吸気時から開始される１呼吸サイクル分のフレーム画像を抽出する抽出手段、
　前記抽出された１呼吸サイクルの開始のフレーム画像を第１のフレーム画像、呼気と吸気の変換点のフレーム画像を第２のフレーム画像、前記１呼吸サイクルの最終のフレーム画像を第３のフレーム画像とし、前記第１のフレーム画像と前記第２のフレーム画像の間に存在するフレーム画像の中から一のフレーム画像を指定する操作手段、
　前記第２のフレーム画像と前記第３のフレーム画像の間に存在するフレームの中から前記指定された指定フレーム画像に最も近似する近似フレーム画像を抽出し、前記指定フレーム画像から前記第２のフレーム画像までの時間、及び前記第２のフレーム画像から前記近似フレーム画像までの時間を撮影時のフレームレートに基づいて算出する算出手段、
　前記算出手段により算出された両時間が不一致であるか否かに基づいて、前記被写体の肺換気機能が異常であるか否かを判断する判断手段、
　前記判断結果を示す診断支援情報を表示する表示手段、
　として機能させる。
　本発明によれば、患者にとって少ない負担で、患者自身の呼気時と吸気時の動きに基づく診断支援情報を医師に提供することが可能となる。
本発明の実施の形態における動態画像処理システムの全体構成を示す図である。 図１の診断用コンソールの記憶部に記憶される判定テーブルのデータ格納例を示す図である。 図１の撮影用コンソールの制御部により実行される撮影制御処理を示すフローチャートである。 図１の診断用コンソールの制御部により実行される画像解析処理Ａを示すフローチャートである。 １つの呼吸サイクルにおいて撮影された複数の時間位相Ｔ（Ｔ＝ｔ０～ｔ６）のフレーム画像を示す図である。 （ａ）は、肺換気機能が正常な被写体の動態画像から得られた吸気時間と呼気時間の関係を示す図、（ｂ）は、異常区分＝１である場合の吸気時間と呼気時間の関係を示す図、（ｃ）は、異常区分＝２である場合の吸気時間と呼気時間の関係を示す図、（ｄ）は、異常区分＝１、２である場合の吸気時間と呼気時間の関係を示す図である。 図１の診断用コンソールの制御部により実行される画像解析処理Ｂを示すフローチャートである。 （ａ）は、肺換気機能が正常な被写体の動態画像から得られた指定フレームと最大吸気との間の時間、最大吸気と近似フレームとの間の時間の関係を示す図、（ｂ）は、異常区分＝１である場合の指定フレームと最大吸気との間の時間、最大吸気と近似フレームとの間の時間の関係を示す図、（ｃ）は、異常区分＝２である場合の指定フレームと最大吸気との間の時間、最大吸気と近似フレームとの間の時間の関係を示す図、（ｄ）は、異常区分＝１、２である場合の指定フレームと最大吸気との間の時間、最大吸気と近似フレームとの間の時間の関係を示す図である。
　以下、図面を参照して本発明に係る実施の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。
　〈第１の実施の形態〉
〔動態画像処理システム１００の構成〕
　まず、構成を説明する。
　図１に、本実施の形態における動態画像処理システム１００の全体構成を示す。
　図１に示すように、動態画像処理システム１００は、撮影装置１と、撮影用コンソール２とが通信ケーブル等により接続され、撮影用コンソール２と、診断用コンソール３とがＬＡＮ（Local Area Network）等の通信ネットワークＮＴを介して接続されて構成されている。動態画像処理システム１００を構成する各装置は、ＤＩＣＯＭ（Digital Image and Communications in Medicine）規格に準じており、各装置間の通信は、ＤＩＣＯＭに則って行われる。
　〔撮影装置１の構成〕
　撮影装置１は、例えば、呼吸運動に伴う肺の膨張及び収縮の形態変化、心臓の拍動等の、周期性（サイクル）を持つ胸部の動態を撮影する装置である。動態撮影は、人体の胸部に対し、Ｘ線等の放射線を連続照射して複数の画像を取得（即ち、連続撮影）することにより行う。この連続撮影により得られた一連の画像を動態画像と呼ぶ。また、動態画像を構成する複数の画像のそれぞれをフレーム画像と呼ぶ。
　撮影装置１は、図１に示すように、放射線源１１、放射線照射制御装置１２、放射線検出部１３、読取制御装置１４、サイクル検出センサ１５、サイクル検出装置１６等を備えて構成されている。
　放射線源１１は、放射線照射制御装置１２の制御に従って、被写体Ｍに対し放射線（Ｘ線）を照射する。
　放射線照射制御装置１２は、撮影用コンソール２に接続されており、撮影用コンソール２から入力された放射線照射条件に基づいて放射線源１１を制御して放射線撮影を行う。撮影用コンソール２から入力される放射線照射条件は、例えば、連続照射時のパルスレート、パルス幅、パルス間隔、撮影開始／終了タイミング、Ｘ線管電流の値、Ｘ線管電圧の値、フィルタ種等である。パルスレートは、１秒あたりの放射線照射回数であり、後述するフレームレートと一致している。パルス幅は、放射線照射１回当たりの放射線照射時間である。パルス間隔は、連続撮影において、１回の放射線照射開始から次の放射線照射開始までの時間であり、後述するフレーム間隔と一致している。
　放射線検出部１３は、ＦＰＤ等の半導体イメージセンサにより構成される。ＦＰＤは、例えば、ガラス基板等を有しており、基板上の所定位置に、放射線源１１から照射されて少なくとも被写体Ｍを透過した放射線をその強度に応じて検出し、検出した放射線を電気信号に変換して蓄積する複数の画素がマトリックス状に配列されている。各画素は、例えばＴＦＴ（Thin Film Transistor）等のスイッチング部により構成されている。
　読取制御装置１４は、撮影用コンソール２に接続されている。読取制御装置１４は、撮影用コンソール２から入力された画像読取条件に基づいて放射線検出部１３の各画素のスイッチング部を制御して、当該各画素に蓄積された電気信号の読み取りをスイッチングしていき、放射線検出部１３に蓄積された電気信号を読み取ることにより、画像データを取得する。この画像データがフレーム画像である。そして、読取制御装置１４は、取得したフレーム画像を撮影用コンソール２に出力する。画像読取条件は、例えば、フレームレート、フレーム間隔、画素サイズ、画像サイズ（マトリックスサイズ）等である。フレームレートは、１秒あたりに取得するフレーム画像数であり、パルスレートと一致している。フレーム間隔は、連続撮影において、１回のフレーム画像の取得動作開始から次のフレーム画像の取得動作開始までの時間であり、パルス間隔と一致している。
　ここで、放射線照射制御装置１２と読取制御装置１４は互いに接続され、互いに同期信号をやりとりして放射線照射動作と、リセット～蓄積～データ読取～リセット～暗画像読取～リセット等の一連の画像の読み取りの動作を同調させるようになっている。
　サイクル検出センサ１５は、被写体Ｍの呼吸運動の状態を検出して検出情報をサイクル検出装置１６に出力する。サイクル検出センサ１５としては、例えば、呼吸モニタベルト、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラ、光学カメラ、スパイロメータ等を適用することができる。
　サイクル検出装置１６は、サイクル検出センサ１５により入力された検出情報に基づいて、呼吸サイクル数、及び現在呼吸運動の１サイクル中のどの状態であるか（例えば、吸気、吸気から呼気の変換点、呼気、呼気から吸気の変換点のどの状態か）を検出し、検出結果（サイクル情報）を撮影用コンソール２の制御部２１に出力する。サイクル検出装置１６は、例えば、サイクル検出センサ１５（呼吸モニタベルト、ＣＣＤカメラ、光学カメラ等）により肺の状態が吸気から呼気への変換点であることを示す検出情報が入力されたタイミングを１サイクルの基点とし、次にこの状態が検出されるタイミングまでの間を１サイクルとして認識する。
　〔撮影用コンソール２の構成〕
　撮影用コンソール２は、放射線照射条件や画像読取条件を撮影装置１に出力して撮影装置１による放射線撮影及び放射線画像の読み取り動作を制御するとともに、撮影装置１により取得された動態画像を撮影技師によるポジショニングの確認や診断に適した画像であるか否かの確認用に表示する。
　撮影用コンソール２は、図１に示すように、制御部２１、記憶部２２、操作部２３、表示部２４、通信部２５を備えて構成され、各部はバス２６により接続されている。
　制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成される。制御部２１のＣＰＵは、操作部２３の操作に応じて、記憶部２２に記憶されているシステムプログラムや各種処理プログラムを読み出してＲＡＭ内に展開し、展開されたプログラムに従って後述する撮影制御処理を始めとする各種処理を実行し、撮影用コンソール２各部の動作や、撮影装置１の放射線照射動作及び読み取り動作を集中制御する。
　記憶部２２は、不揮発性の半導体メモリやハードディスク等により構成される。記憶部２２は、制御部２１で実行される各種プログラムやプログラムにより処理の実行に必要なパラメータ、或いは処理結果等のデータを記憶する。例えば、記憶部２２は、図３に示す撮影制御処理を実行するための撮影制御処理プログラムを記憶している。また、記憶部２２は、放射線照射条件及び画像読取条件を記憶している。各種プログラムは、読取可能なプログラムコードの形態で格納され、制御部２１は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。
　操作部２３は、カーソルキー、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、キーボードに対するキー操作やマウス操作により入力された指示信号を制御部２１に出力する。また、操作部２３は、表示部２４の表示画面にタッチパネルを備えても良く、この場合、タッチパネルを介して入力された指示信号を制御部２１に出力する。
　表示部２４は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等のモニタにより構成され、制御部２１から入力される表示信号の指示に従って、操作部２３からの入力指示やデータ等を表示する。
　通信部２５は、ＬＡＮアダプタやモデムやＴＡ（Terminal Adapter）等を備え、通信ネットワークＮＴに接続された各装置との間のデータ送受信を制御する。
　〔診断用コンソール３の構成〕
　診断用コンソール３は、撮影用コンソール２から動態画像を取得し、取得した動態画像を表示して医師が読影診断するための動態画像処理装置である。
　診断用コンソール３は、図１に示すように、制御部３１、記憶部３２、操作部３３、表示部３４、通信部３５を備えて構成され、各部はバス３６により接続されている。
　制御部３１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等により構成される。制御部３１のＣＰＵは、操作部３３の操作に応じて、記憶部３２に記憶されているシステムプログラムや、各種処理プログラムを読み出してＲＡＭ内に展開し、展開されたプログラムに従って、後述する画像解析処理Ａを始めとする各種処理を実行し、診断用コンソール３各部の動作を集中制御する。
　記憶部３２は、不揮発性の半導体メモリやハードディスク等により構成される。記憶部３２は、制御部３１で画像解析処理Ａを実行するための画像解析処理Ａプログラムを始めとする各種プログラムやプログラムにより処理の実行に必要なパラメータ、或いは処理結果等のデータを記憶する。これらの各種プログラムは、読取可能なプログラムコードの形態で格納され、制御部３１は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。
　また、記憶部３２は、図２に示す判定テーブル３２１を記憶している。判定テーブル３２１には、後述する画像解析処理Ａにおいて、異常区分に応じた疾患名を判定する際に参照されるテーブルである。判定テーブル３２１は、図２に示すように、異常区分＝１、２の組み合わせと、その組み合わせから考えられる疾患名が対応付けて記憶されている。図２において、「○」は、項目に示す異常区分に該当する異常があると判断された場合を示し、「－」は、項目に示す異常区分に該当する異常がない（正常）と判断された場合を示す。また、「○」の下の計算式は、その計算式に当てはまる場合に、対応する疾患名に該当することを示す。
　操作部３３は、カーソルキー、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、キーボードに対するキー操作やマウス操作により入力された指示信号を制御部３１に出力する。また、操作部３３は、表示部３４の表示画面にタッチパネルを備えても良く、この場合、タッチパネルを介して入力された指示信号を制御部３１に出力する。
　表示手段としての表示部３４は、ＬＣＤやＣＲＴ等のモニタにより構成され、制御部３１から入力される表示信号の指示に従って、操作部３３からの入力指示やデータ等を表示する。
　通信部３５は、ＬＡＮアダプタやモデムやＴＡ等を備え、通信ネットワークＮＴに接続された各装置との間のデータ送受信を制御する。
　〔動態画像処理システム１００の動作〕
　次に、上記動態画像処理システム１００における動作について説明する。
　（撮影装置１、撮影用コンソール２の動作）
　まず、撮影装置１、撮影用コンソール２による撮影動作について説明する。
　図３に、撮影用コンソール２の制御部２１において実行される撮影制御処理を示す。撮影制御処理は、制御部２１と記憶部２２に記憶されている撮影制御処理プログラムとの協働により実行される。
　まず、撮影技師により撮影用コンソール２の操作部２３が操作され、撮影対象（被写体Ｍ）の患者情報（患者の氏名、身長、体重、年齢、性別等）の入力が行われる（ステップＳ１）。
　次いで、放射線照射条件が記憶部２２から読み出されて放射線照射制御装置１２に設定されるとともに、画像読取条件が記憶部２２から読み出されて読取制御装置１４に設定される（ステップＳ２）。フレームレート（パルスレート）としては、人体の自然呼吸サイクルを考慮すると、５フレーム／秒以上が好ましい。
　次いで、操作部２３の操作による放射線照射の指示が待機され、操作部２３により放射線照射指示が入力されると（ステップＳ３；ＹＥＳ）、サイクル検出装置１６にサイクル検出開始の指示が出力され、サイクル検出センサ１５及びサイクル検出装置１６による被写体Ｍの呼吸運動のサイクル検出が開始される（ステップＳ４）。サイクル検出装置１６により所定の状態（例えば、吸気から呼気への変換点）であることが検出されると、放射線照射制御装置１２及び読取制御装置１４に撮影開始指示が出力され、動態撮影が開始される（ステップＳ５）。即ち、放射線照射制御装置１２に設定されたパルス間隔で放射線源１１により放射線が照射され、放射線検出部１３によりフレーム画像が取得される。サイクル検出装置１６により予め定められた動態サイクル数が検出されると、制御部２１により放射線照射制御装置１２及び読取制御装置１４に撮影終了の指示が出力され、撮影動作が停止される。
　撮影により取得されたフレーム画像は順次撮影用コンソール２に入力され、撮影順を示す番号と対応付けて記憶部２２に記憶されるとともに（ステップＳ６）、表示部２４に表示される（ステップＳ７）。撮影技師は、表示された動態画像によりポジショニング等を確認し、撮影により診断に適した画像が取得された（撮影ＯＫ）か、再撮影が必要（撮影ＮＧ）か、を判断する。そして、操作部２３を操作して、判断結果を入力する。
　操作部２３の所定の操作により撮影ＯＫを示す判断結果が入力されると（ステップＳ８；ＹＥＳ）、動態撮影で取得された一連のフレーム画像のそれぞれに、動態画像を識別するための識別ＩＤや、患者情報、検査対象部位、放射線照射条件、画像読取条件、撮影順を示す番号、サイクル情報等の情報が付帯され（例えば、ＤＩＣＯＭ形式で画像データのヘッダ領域に書き込まれ）、通信部２５を介して診断用コンソール３に送信される（ステップＳ９）。そして、本処理は終了する。一方、操作部２３の所定の操作により撮影ＮＧを示す判断結果が入力されると（ステップＳ８；ＮＯ）、記憶部２２に記憶された一連のフレーム画像が削除され（ステップＳ１０）、本処理は終了する。
　（診断用コンソール３の動作）
　次に、診断用コンソール３における動作について説明する。
　診断用コンソール３においては、通信部３５を介して撮影用コンソール２から動態画像の一連のフレーム画像が受信されると、制御部３１と記憶部３２に記憶されている画像解析処理Ａプログラムとの協働により図４に示す画像解析処理Ａが実行される。当該処理の実行により、抽出手段、算出手段、判断手段が実現される。
　画像解析処理Ａにおいては、まず、動態画像の一連のフレーム画像の中から最大呼気時のフレーム画像、最大吸気時のフレーム画像が抽出される（ステップＳ１１）。
　図５に、１つの呼吸サイクルにおいて撮影された複数の時間位相Ｔ（Ｔ＝ｔ０～ｔ６）のフレーム画像を示す。図５に示すように、呼吸サイクルは、吸気と呼気により構成される。吸気は、横隔膜が下がり、胸郭が広がることにより肺に空気が取り込まれ、図５に示すように肺野領域が大きくなる。最大吸気時には、肺野領域が最も大きくなり、横隔膜の位置が最も下がった状態となる。また、胸郭が最も左右上下に広がった状態となる。呼気は、横隔膜が上がり、広がっていた胸郭が元に戻ることによって肺から空気が排出され、図５に示すように肺野領域が小さくなる。最大呼気時には、肺野領域が最も小さくなり、横隔膜の位置が最も高い状態となる。また、胸郭は最小となる。
　そこで、ステップＳ１１においては、一連のフレーム画像における肺野領域の面積に基づいて、最大呼気時のフレーム画像及び最大吸気時のフレーム画像が抽出される。具体的には、まず、各フレーム画像において、肺野領域が抽出される。次いで、各フレーム画像における肺野領域の面積が算出され、時系列に並べた場合に面積が増大→減少に変化する変換点（面積が極大）に相当するフレーム画像が最大吸気のフレーム画像、面積が減少→増大に変化する変換点（面積が極小）に相当するフレーム画像が最大呼気のフレーム画像として抽出される。
　肺野領域の抽出は、以下の手法により行うことができる。
　肺野領域は、放射線（Ｘ線）の透過量が多いため、その周辺の領域に比べて画素信号値（濃度値。以下、信号値という）が高くなる。そこで、まず、各フレーム画像において、各画素の信号値から濃度ヒストグラムを作成し、判別分析法等によって閾値を求める。次いで、求められた閾値より高信号の領域を肺野領域の候補として抽出する。次いで、候補領域の境界付近でエッジ検出を行い、境界付近の小領域でエッジが最大となる点を境界に沿って抽出していく。そして、抽出されたエッジ点を多項式関数で近似して肺野領域の境界線を取得する。
　肺野領域の面積は、抽出された肺野領域内の画素数をカウントすることで算出することができる。
　なお、ステップＳ１１においては、各フレーム画像の横隔膜の位置を求め、これに基づいて、最大呼気時のフレーム画像及び最大吸気時のフレーム画像を抽出することとしてもよい。
　また、各フレーム画像の直接Ｘ線照射領域（被写体Ｍを透過せず直接Ｘ線が照射された素抜け領域）の面積に基づいて、最大呼気時のフレーム画像及び最大吸気時のフレーム画像を抽出することとしてもよい。
　上述のとおり、最大吸気時には胸郭が最も左右上下に広がった状態となるため、画像中に被写体領域が占める領域が最も大きくなる。よって、最大吸気時には直接Ｘ線照射領域の面積が極小となるため、直接Ｘ線照射領域の面積が極小のフレーム画像を最大吸気のフレーム画像として抽出することができる。
　一方、最大呼気時には胸郭が最も小さい状態となるため、画像中に被写体領域が占める領域が最も小さくなる。よって、最大呼気時には直接Ｘ線照射領域の面積が極大となるため、直接Ｘ線照射領域の面積が極大のフレーム画像を最大吸気のフレーム画像として抽出することができる。
　ここで、直接Ｘ線照射領域は、フレーム画像の各画素の信号値を予め定められた閾値で２値化し、信号値が閾値より高い領域を抽出することで求めることができる。動態画像の撮影では、一度に複数枚の撮影を行うため、被写体ＭのＸ線被曝量をできるだけ低減するため、一フレーム画像を撮影するためのＸ線照射量を静止画に比べて小さくする必要がある。そのため、静止画と比べると各フレーム画像はノイズ量が大きく、肺野領域がうまく抽出できない場合がある。しかし、直接Ｘ線照射領域は、被写体領域よりはるかに高い信号値を示すため、ノイズがあってもその抽出は容易であり、精度よく行うことができる。また、例えば、重度の拘束性肺疾患の患者のように、横隔膜の動きが少なくなり胸郭の広がりにより呼吸をカバーしているような場合においては、呼吸による被写体領域全体の面積の変化が大きい（即ち、直接Ｘ線照射領域の面積の変化が大きい）ため、特に有効である。
　次いで、１呼吸サイクル分のフレーム画像数が抽出される（ステップＳ１２）。
　例えば、任意の呼吸サイクルの最大呼気のフレーム画像から次の最大呼気のフレーム画像までの一連のフレーム画像、または、任意の呼吸サイクルの最大吸気のフレーム画像から次の最大吸気のフレーム画像までの一連のフレーム画像が１呼吸サイクル分のフレーム画像として抽出される。本実施の形態においては、最初の呼吸サイクルの最大呼気のフレーム画像から次の最大呼気のフレーム画像までの一連のフレーム画像を１呼吸サイクル分のフレーム画像として抽出することとする。
　次いで、抽出された１呼吸サイクル分のフレーム画像数と撮影時のフレームレートとに基づいて、吸気時間、呼気時間、１呼吸サイクルの時間が算出される（ステップＳ１３）。
　例えば、吸気時間は、下記の式１により求めることができる。
　　吸気時間＝（１÷フレームレート）×（最大呼気のフレーム画像から最大吸気のフレーム画像までのフレーム画像数－１）・・・式１
　呼気時間は、下記の式２により求めることができる。
　　呼気時間＝（１÷フレームレート）×（最大吸気のフレーム画像から最大呼気のフレーム画像までのフレーム画像数－１）・・・式２
　１呼吸サイクル時間は下記の式３により求めることができる。
　１呼吸サイクル時間＝吸気時間＋呼気時間・・・式３
　次いで、吸気時間と呼気時間が略一致するか否か（不一致であるか否か）が判断される（ステップＳ１４）。例えば、吸気時間と呼気時間の時間差が１フレーム間隔時間以内（誤差範囲）であれば、略一致として判断される。吸気時間と呼気時間が略一致すると判断されると（ステップＳ１４；ＹＥＳ）、処理はステップＳ１６に移行する。吸気時間と呼気時間が不一致であると判断されると（ステップＳ１４；ＮＯ）、被写体Ｍの肺換気機能は異常であると判断され、異常区分（ここでは、１とする）、吸気時間、呼気時間が制御部３１のＲＡＭの所定領域に記憶され（ステップＳ１５）、処理はステップＳ１６に移行する。
　次いで、１呼吸サイクル時間が予め定められた閾値以下であるか否かが判断される（ステップＳ１６）。ステップＳ１６における閾値は、正常な１呼吸サイクル時間の下限として実験的経験的に求められた値である。１呼吸サイクル時間が閾値以下ではないと判断されると（ステップＳ１６；ＮＯ）、処理はステップＳ１８に移行する。１呼吸サイクル時間が閾値以下であると判断されると（ステップＳ１６；ＹＥＳ）、被写体Ｍの肺換気機能は異常であると判断され、異常区分（ここでは、２とする）、１呼吸サイクル時間が制御部３１のＲＡＭの所定領域に記憶され（ステップＳ１７）、処理はステップＳ１８に移行する。
　ステップＳ１８においては、ＲＡＭの所定領域に記憶されているデータに基づいて、表示部３４に診断支援情報が表示され（ステップＳ１８）、画像解析処理Ａは終了する。
　例えば、ＲＡＭの所定領域に何もデータが格納されていない場合、診断支援情報として「正常」の文字等が表示部３４に表示される。
　ＲＡＭの所定領域に異常区分＝１が記憶されている場合、例えば、診断支援情報として、「異常」である旨、呼気時間、吸気時間等が表示される。また、判定テーブル３２１が参照され、今回の異常区分に該当する疾患名がある場合は、その疾患名が表示される。なお、記憶部３２に呼気時間と吸気時間の差分値と重症度との関係を対応付けて記憶しておき、今回算出された呼気時間と吸気時間の差分値に対応する重症度を今回の吸気時間及び呼気時間とともに、または、これらに代えて表示することとしてもよい。
　ＲＡＭの所定領域に異常区分＝２が記憶されている場合、例えば、診断支援情報として、「異常」である旨、１呼吸サイクル時間等が表示される。また、判定テーブル３２１が参照され、今回の異常区分に該当する疾患名が或る場合は、その疾患名が表示される。なお、記憶部３２に１呼吸サイクル時間と重症度との関係を対応付けて記憶しておき、今回算出された１呼吸サイクル時間に対応する重症度を今回の１呼吸サイクル時間とともに、または、これに代えて表示することとしてもよい。
　ＲＡＭの所定領域に異常区分＝１及び２が記憶されている場合、例えば、診断支援情報として、「異常」である旨、吸気時間、呼気時間、１呼吸サイクル時間等が表示される。また、異常区分１又は２の場合と同様に、重症度を表示することとしてもよい。
　図６（ａ）に、肺換気機能が正常な動態画像から得られた吸気時間と呼気時間の関係を示す。なお、図６（ａ）～図６（ｄ）において、ＭＩＮは最大呼気のフレーム画像を示し、ＭＡＸは最大吸気のフレーム画像を示す。
　図６（ａ）に示すように、肺換気機能が正常である場合、吸気と呼気の動きは吸気→呼気の変換点を基点としてほぼ同じ動きになり、例えば、吸気時のフレーム画像を連続的に再生した場合と呼気時のフレーム画像を巻き戻し再生した場合とでは同様の動きとなる。よって、吸気時間と呼気時間は略一致する。
　図６（ｂ）に、異常区分＝１であると判断された動態画像の吸気時間と呼気時間の関係を示す。図６（ｂ）では、呼気時間＞吸気時間となっている。この場合、呼気で換気がしにくく、取り込んだ空気を排出するのが遅れてしまう閉塞性肺疾患の疑いがある。
　図６（ｃ）に、異常区分＝２であると判断された動態画像の吸気時間と呼気時間の関係を示す。図６（ｃ）では、呼気時間と吸気時間は略一致しているが、呼気時間と吸気時間の合計である１呼吸サイクルが正常時に比べて短い。この場合、肺活量が低下し呼吸が浅く速くなる拘束性肺疾患の疑いがある。
　図６（ｄ）に、異常区分＝１及び２であると判断された動態画像の吸気時間と呼気時間の関係を示す。図６（ｄ）では、呼気時間＞吸気時間となっている。また、呼気時間と吸気時間の合計である１呼吸サイクルが正常時に比べて短い。この場合、呼気で換気がしにくく、取り込んだ空気を排出するのが遅れてしまう閉塞性肺疾患と、肺活量が低下し呼吸が浅く速くなる拘束性肺疾患の混合性肺疾患の疑いがある。
　このように、第１の実施の形態においては、診断用コンソール３の制御部３１は、動態画像を解析して吸気時間と呼気時間を比較することにより被写体Ｍの肺換気機能が異常であるか否かを判断し、その判断結果を示す診断支援情報を表示部３４に表示するので、肺シンチグラフィ、スパイロ検査等を用いた検査に比べて患者にとって少ない負担で、患者自身の呼気時と吸気時の動きに基づく診断支援情報を医師に提供することが可能となる。
　また、上記の判断とともに、１呼吸サイクル時間が予め定められた閾値を超えているか否かに基づいて、被写体Ｍの肺の換気機能の異常を判断することにより、呼気時と吸気時の動きの比較のみでは判断できない拘束性肺疾患や混合性肺疾患等に係る診断支援情報についても医師に提供することが可能となる。
　また、一連のフレーム画像のそれぞれにおいて直接Ｘ線照射領域の面積を算出し、この算出された直接Ｘ線照射領域の面積が極大であるフレーム画像を最大呼気時のフレーム画像として特定し、直接Ｘ線照射領域の面積が極小であるフレーム画像を最大吸気時のフレーム画像として特定することで、各フレーム画像のノイズの多い動態画像であっても精度よく異常を判断することが可能となる。
　なお、上記第１の実施の形態においては、肺野全体の呼気時間、吸気時間、１呼吸サイクル時間を算出し、これらに基づいて診断支援情報を表示することとしたが、肺野領域を複数の小領域に分割し、小領域毎に上記画像解析処理を実行することとしてもよい。このようにすれば、肺野領域のどの部分に換気機能障害が生じているのかを特定することが可能となる。また、医師が操作部３３により指定した領域について、上記画像解析処理Ａを実行し、医師が指定した領域が異常であるか否かの診断支援情報を表示することとしてもよい。
　〈第２の実施の形態〉
　次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。
　第２の実施の形態の構成、撮影装置１及び撮影用コンソール２の動作は、第１の実施の形態と同様であるので説明を省略し、以下、第２の実施の形態の診断用コンソール３の動作について説明する。
　診断用コンソール３においては、通信部３５を介して撮影用コンソール２から動態画像の一連のフレーム画像が受信されると、制御部３１と記憶部３２に記憶されている画像解析処理Ｂプログラムとの協働により図７に示す画像解析処理Ｂが実行される。当該処理の実行により、抽出手段、算出手段、判断手段が実現される。
　画像解析処理Ｂにおいては、まず、一連のフレーム画像の中から最大呼気時のフレーム画像、最大吸気時のフレーム画像が抽出される（ステップＳ２１）。ステップＳ２１の処理は、図４のステップＳ１１で説明した処理と同様であるので説明は省略する。
　次いで、１呼吸サイクル分のフレーム画像が抽出される（ステップＳ２２）。例えば、任意の呼吸サイクルの最大呼気のフレーム画像から次の最大呼気のフレーム画像までの一連のフレーム画像、または、任意の呼吸サイクルの最大吸気のフレーム画像から次の最大吸気のフレーム画像までの一連のフレーム画像が１呼吸サイクル分のフレーム画像として抽出される。本実施の形態においては、最初の呼吸サイクルの最大呼気のフレーム画像から次の最大呼気のフレーム画像までの一連のフレーム画像を１呼吸サイクル分のフレーム画像として抽出することとする。
　次いで、抽出された１呼吸サイクル分のフレーム画像数と撮影時のフレームレートとに基づいて、１呼吸サイクル時間が算出される（ステップＳ２３）。１呼吸サイクルの算出方法は、図４のステップＳ１３と同じであるので説明を省略する。
　次いで、操作部３３を介して、操作者により解析対象とするタイミングのフレーム画像の指定が行われる（ステップＳ２４）。ステップＳ２４においては、まず、例えば「肺の動きを解析したいタイミングで画像をクリックしてください」等のメッセージとともに、ステップＳ２２で抽出されたフレーム画像のうち、例えば１呼吸サイクルの最初の最大呼気のフレーム画像から最大吸気のフレーム画像までのフレーム画像が表示部３４に動画表示されるか又は並べて表示される。医師が表示されている患者の肺野の動態を動画又は静止画により観察し、動きに異変が見られる等、解析対象としたいタイミングで操作部３３により画像上をクリックすると、解析対象とするタイミングのフレーム画像として指定される。指定されたフレーム画像を指定フレームと呼ぶ。
　次いで、抽出された１呼吸サイクルの開始（例えば最大呼気）のフレーム画像を第１のフレーム、吸気と呼気の変換点（例えば呼気→吸気への変換点である最大吸気）のフレーム画像を第２のフレーム、１呼吸サイクルの最終（例えば最大呼気）のフレーム画像を第３のフレームとして、第２のフレームと第３のフレームの間に存在するフレーム画像の中から指定フレームと最も近似するフレーム画像（近似フレームと呼ぶ）が抽出される（ステップＳ２５）。この近似フレームは、吸気と呼気の変換点である最大吸気後、被写体Ｍの胸部の状態が指定フレーム撮影時の状態とほぼ同じ状態となったときの画像である。例えば、指定フレームと、第２のフレームと第３のフレームの間に存在する各フレーム画像との相互相関係数をテンプレートマッチング法により求め、最大の相互相関係数を示すフレーム画像を近似フレームとして抽出する。また、第２のフレームと第３のフレームの間に存在する各フレーム画像のうち、肺野領域（又は直接Ｘ線照射領域）の面積の値が指定フレームと最も近い画像を近似フレームとすることもできる。
　次いで、指定フレームから第２のフレームまでの時間（Ｔｉｍｅ１とする）と、第２フレームから近似フレームまでの時間（Ｔｉｍｅ２とする）とがそれぞれ算出される（ステップＳ２６）。
　次いで、Ｔｉｍｅ１とＴｉｍｅ２が略一致するか否（不一致であるか否か）かが判断される（ステップ２７）。例えば、Ｔｉｍｅ１とＴｉｍｅ２の差が１フレーム間隔時間以内（誤差範囲）であれば、略一致として判断される。Ｔｉｍｅ１とＴｉｍｅ２が略一致すると判断されると（ステップＳ２７；ＹＥＳ）、処理はステップＳ２９に移行する。Ｔｉｍｅ１とＴｉｍｅ２が一致しないと判断されると（ステップＳ２７；ＮＯ）、被写体Ｍの肺換気機能は異常であると判断され、異常区分（ここでは、１とする）、Ｔｉｍｅ１、Ｔｉｍｅ２が制御部３１のＲＡＭの所定領域に記憶され（ステップＳ２８）、処理はステップＳ２９に移行する。
　次いで、１呼吸サイクル時間が予め定められた閾値以下であるか否かが判断される（ステップＳ２９）。ステップＳ２９における閾値は、正常な１呼吸サイクル時間の下限として実験的経験的に求められた値である。１呼吸サイクル時間が閾値以下ではないと判断されると（ステップＳ２９；ＮＯ）、処理はステップＳ３１に移行する。１呼吸サイクル時間が閾値以下であると判断されると（ステップＳ２９；ＹＥＳ）、被写体Ｍの肺換気機能は異常であると判断され、異常区分（ここでは、２とする）、１呼吸サイクル時間が制御部３１のＲＡＭの所定領域に記憶され（ステップＳ３０）、処理はステップＳ３１に移行する。
　ステップＳ３１においては、ＲＡＭの所定領域に記憶されているデータに基づいて、表示部３４に診断支援情報が表示され（ステップＳ３１）、画像解析処理Ｂは終了する。
　例えば、ＲＡＭの所定領域に何もデータが格納されていない場合、診断支援情報として「正常」の文字等が表示部３４に表示される。
　ＲＡＭの所定領域に異常区分＝１が記憶されている場合、例えば、診断支援情報として、「異常」である旨、Ｔｉｍｅ１、Ｔｉｍｅ２等が表示される。また、記憶部３２に記憶されている、異常区分の組み合わせと疾患名とを対応付けた判定テーブル（図２の判定テーブル３２１と同様）が参照され、今回の異常区分に該当する疾患名が或る場合は、その疾患名が表示される。なお、記憶部３２にＴｉｍｅ１とＴｉｍｅ２の差分値と重症度との関係を対応付けて記憶しておき、今回算出されたＴｉｍｅ１とＴｉｍｅ２の差分値に対応する重症度を今回のＴｉｍｅ１及びＴｉｍｅ２とともに、または、これらに代えて表示することとしてもよい。
　ＲＡＭの所定領域に異常区分＝２が記憶されている場合、例えば、診断支援情報として、「異常」である旨、１呼吸サイクル時間等が表示される。また、記憶部３２に記憶されている、異常区分の組み合わせと疾患名とを対応付けた判定テーブル（図２の判定テーブル３２１と同様）が参照され、今回の症例に該当する疾患名が或る場合は、その疾患名が表示される。なお、記憶部３２に１呼吸サイクル時間と重症度との関係を対応付けて記憶しておき、今回算出された１呼吸サイクル時間に対応する重症度を今回の１呼吸サイクル時間とともに、または、これに代えて表示することとしてもよい。
　ＲＡＭの所定領域に異常区分＝１及び２が記憶されている場合、例えば、診断支援情報として、「異常」である旨、Ｔｉｍｅ１、Ｔｉｍｅ２、１呼吸サイクル時間等が表示される。また、異常区分１又は２の場合と同様に、重症度を表示することとしてもよい。
　図８（ａ）に、肺の換気機能が正常な動態画像から得られたＴｉｍｅ１とＴｉｍｅ２の関係を示す。なお、図８（ａ）～図８（ｄ）において、ＭＩＮは最大呼気のフレーム画像を示し、ＭＡＸは最大吸気のフレーム画像を示し、ＭＩＤＦは指定フレームを示し、ＭＩＤＢは近似フレームを示す。
　図８（ａ）に示すように、肺の換気機能が正常である場合、吸気と呼気の動きは吸気→呼気の変換点を基点としてほぼ同じ動きになり、例えば、吸気時のフレーム画像を連続的に再生した場合と呼気時のフレーム画像を巻き戻し再生した場合とでは同様の動きとなる。よって、指定フレームから最大吸気までにかかる時間Ｔｉｍｅ１と最大吸気から近似フレームまでにかかる時間Ｔｉｍｅ２は略一致する。
　図８（ｂ）に、異常区分＝１であると判断された動態画像のＴｉｍｅ１とＴｉｍｅ２の関係を示す。図８（ｂ）では、Ｔｉｍｅ２＞Ｔｉｍｅ１となっている。この場合、呼気で換気がしにくく、取り込んだ空気を排出するのが遅れてしまう閉塞性肺疾患の疑いがある。
　図８（ｃ）に、異常区分＝２であると判断された動態画像のＴｉｍｅ１とＴｉｍｅ２の関係を示す。図８（ｃ）では、Ｔｉｍｅ１とＴｉｍｅ２は略一致しているが、１呼吸サイクルが正常時に比べて短い。この場合、肺活量が低下し呼吸が浅く速くなる拘束性肺疾患の疑いがある。
　図８（ｄ）に、常区分＝１及び２であると判断された動態画像のＴｉｍｅ１とＴｉｍｅ２の関係を示す。図８（ｄ）では、Ｔｉｍｅ２＞Ｔｉｍｅ１となっている。また、１呼吸サイクルが正常時に比べて短い。この場合、呼気で換気がしにくく、取り込んだ空気を排出するのが遅れてしまう閉塞性肺疾患と、肺活量が低下し呼吸が浅く速くなる拘束性肺疾患の混合性肺疾患の疑いがある。
　このように、第２の実施の形態においては、診断用コンソール３の制御部３１は、動態画像を解析して、操作者により指定された指定フレームから呼気と吸気の変換点までの時間Ｔｉｍｅ１と、呼気と吸気の変換点から近似フレームまでの時間Ｔｉｍｅ２とを比較することにより被写体Ｍの肺の換気機能が異常であるか否かを判断し、その判断結果を示す診断支援情報を表示部３４に表示する。従って、肺シンチグラフィ、スパイロ検査等を用いた検査に比べて患者にとって少ない負担で、患者が指定した呼吸途中の時点又はこれと同じ動きをする時点における肺の換気機能が異常であるか否かを示す診断支援情報を医師に提供することが可能となる。
　また、上記の判断とともに、１呼吸サイクル時間が予め定められた閾値を超えているか否かに基づいて、被写体Ｍの肺の換気機能の異常を判断することにより、呼気時と吸気時の動きの比較のみでは判断できない拘束性肺疾患や混合性肺疾患等に係る診断支援情報についても医師に提供することが可能となる。
　また、一連のフレーム画像のそれぞれにおいて直接Ｘ線照射領域の面積を算出し、この算出された直接Ｘ線照射領域の面積が極大であるフレーム画像を最大呼気時のフレーム画像として特定し、直接Ｘ線照射領域の面積が極小であるフレーム画像を最大吸気時のフレーム画像として特定することで、ノイズの多い動態画像であっても精度よく異常を判断することが可能となる。
　なお、上記第２の実施の形態においては、肺野全体のＴｉｍｅ１、Ｔｉｍｅ２、１呼吸サイクル時間を算出し、これらに基づいて診断支援情報を表示することとしたが、肺野領域を複数の小領域に分割し、小領域毎に上記画像解析処理Ｂを実行することとしてもよい。このようにすれば、肺野領域のどのあたりに換気機能障害が生じているのかを特定することが可能となる。また、医師が操作部３３により指定した領域について、上記画像解析処理Ｂを実行し、医師が指定した領域が異常であるか否かの診断支援情報を表示することとしてもよい。
　以上、本発明の第１及び第２の実施の形態について説明したが、上記実施の形態における記述内容は本発明の好適な一例であり、これに限定されるものではない。
　例えば、上記第１及び第２の実施の形態においては、診断支援情報を表示部３４に表示することとしたが、例えば、異常であるか否かを示す情報や、疾患名等を音声により出力することとしてもよい。
　また、上記第１の形態においては、１呼吸サイクル分のフレーム画像に基づいて、呼気時間、吸気時間、１呼吸サイクル時間等を算出することとしているが、複数の呼吸サイクルにおける呼気時間、吸気時間、１呼吸サイクル時間のそれぞれの平均値を１呼吸サイクル当たりの呼気時間、吸気時間、１呼吸サイクル時間としてもよい。
　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。
　その他、動態画像処理システム１００を構成する各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。
　１００　動態画像処理システム
　１　撮影装置
　１１　放射線源
　１２　放射線照射制御装置
　１３　放射線検出部
　１４　読取制御装置
　１５　サイクル検出センサ
　１６　サイクル検出装置
　２　撮影用コンソール
　２１　制御部
　２２　記憶部
　２３　操作部
　２４　表示部
　２５　通信部
　２６　バス
　３　診断用コンソール
　３１　制御部
　３２　記憶部
　３３　操作部
　３４　表示部
　３５　通信部
　３６　バス

Claims (6)

  1. 　被写体の胸部の動態を前記被写体の呼吸運動の１サイクル時間以上にわたって撮影した複数のフレーム画像の中から、最大呼気時又は最大吸気時から開始される１呼吸サイクル分のフレーム画像を抽出する抽出手段と、
    　前記抽出された１呼吸サイクル分のフレーム画像の画像数及びこれらのフレーム画像の撮影時のフレームレートに基づいて、前記被写体の呼気時間及び吸気時間を算出する算出手段と、
    　前記算出手段により算出された呼気時間と吸気時間が不一致であるか否かに基づいて、前記被写体の肺換気機能が異常であるか否かを判断する判断手段と、
    　前記判断結果を示す診断支援情報を表示する表示手段と、
    　を備える動態画像処理システム。
  2. 　被写体の胸部の動態を前記被写体の呼吸運動の１サイクル時間以上にわたって撮影した複数のフレーム画像の中から、最大呼気時又は最大吸気時から開始される１呼吸サイクル分のフレーム画像を抽出する抽出手段と、
    　前記抽出された１呼吸サイクルの開始のフレーム画像を第１のフレーム画像、呼気と吸気の変換点のフレーム画像を第２のフレーム画像、前記１呼吸サイクルの最終のフレーム画像を第３のフレーム画像とし、前記第１のフレーム画像と前記第２のフレーム画像の間に存在するフレーム画像の中から一のフレーム画像を指定する操作手段と、
    　前記第２のフレーム画像と前記第３のフレーム画像の間に存在するフレームの中から前記指定された指定フレーム画像に最も近似する近似フレーム画像を抽出し、前記指定フレーム画像から前記第２のフレーム画像までの時間、及び前記第２のフレーム画像から前記近似フレーム画像までの時間を撮影時のフレームレートに基づいて算出する算出手段と、
    　前記算出手段により算出された両時間が不一致であるか否かに基づいて、前記被写体の肺換気機能が異常であるか否かを判断する判断手段と、
    　前記判断結果を示す診断支援情報を表示する表示手段と、
    　を備える動態画像処理システム。
  3. 　前記算出手段は、前記抽出された１呼吸サイクル分のフレーム画像数及びこれらのフレーム画像の撮影時のフレームレートに基づいて、前記被写体の１呼吸サイクル時間を算出し、
    　前記判断手段は、更に、前記算出された１呼吸サイクル時間が予め定められた閾値以下であるか否かに基づいて、前記被写体の肺換気機能が異常であるか否かを判断する請求項１又は２に記載の動態画像処理システム。
  4. 　前記複数のフレーム画像は、Ｘ線画像であり、
    　前記抽出手段は、前記複数の各フレーム画像において直接Ｘ線照射領域の面積を算出し、この算出された直接Ｘ線照射領域の面積が極大であるフレーム画像を最大呼気時のフレーム画像として特定し、前記算出された直接Ｘ線照射領域の面積が極小であるフレーム画像を最大吸気時のフレーム画像として特定する請求項１～３の何れか一項に記載の動態画像処理システム。
  5. 　コンピュータを、
    　被写体の胸部の動態を前記被写体の呼吸運動の１サイクル時間以上にわたって撮影した複数のフレーム画像の中から、最大呼気時又は最大吸気時から開始される１呼吸サイクル分のフレーム画像を抽出する抽出手段、
    　前記抽出された１呼吸サイクル分のフレーム画像の画像数及びこれらのフレーム画像の撮影時のフレームレートに基づいて、前記被写体の呼気時間及び吸気時間を算出する算出手段、
    　前記算出手段により算出された呼気時間と吸気時間が不一致であるか否かに基づいて、前記被写体の肺換気機能が異常であるか否かを判断する判断手段、
    　前記判断結果を示す診断支援情報を表示する表示手段、
    　として機能させるためのプログラム。
  6. 　コンピュータを、
    　被写体の胸部の動態を前記被写体の呼吸運動の１サイクル時間以上にわたって撮影した複数のフレーム画像の中から、最大呼気時又は最大吸気時から開始される１呼吸サイクル分のフレーム画像を抽出する抽出手段、
    　前記抽出された１呼吸サイクルの開始のフレーム画像を第１のフレーム画像、呼気と吸気の変換点のフレーム画像を第２のフレーム画像、前記１呼吸サイクルの最終のフレーム画像を第３のフレーム画像とし、前記第１のフレーム画像と前記第２のフレーム画像の間に存在するフレーム画像の中から一のフレーム画像を指定する操作手段、
    　前記第２のフレーム画像と前記第３のフレーム画像の間に存在するフレームの中から前記指定された指定フレーム画像に最も近似する近似フレーム画像を抽出し、前記指定フレーム画像から前記第２のフレーム画像までの時間、及び前記第２のフレーム画像から前記近似フレーム画像までの時間を撮影時のフレームレートに基づいて算出する算出手段、
    　前記算出手段により算出された両時間が不一致であるか否かに基づいて、前記被写体の肺換気機能が異常であるか否かを判断する判断手段、
    　前記判断結果を示す診断支援情報を表示する表示手段、
    　として機能させるためのプログラム。
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