WO2006011545A1 - 医用画像診断支援方法、装置及び画像処理プログラム - Google Patents

医用画像診断支援方法、装置及び画像処理プログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2006011545A1
WO2006011545A1 PCT/JP2005/013819 JP2005013819W WO2006011545A1 WO 2006011545 A1 WO2006011545 A1 WO 2006011545A1 JP 2005013819 W JP2005013819 W JP 2005013819W WO 2006011545 A1 WO2006011545 A1 WO 2006011545A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
region
area
lesion candidate
medical image
extracted
Prior art date
Application number
PCT/JP2005/013819
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Kuniyoshi Nakashima
Yoshihiro Goto
Original Assignee
Hitachi Medical Corporation
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Medical Corporation filed Critical Hitachi Medical Corporation
Priority to JP2006527839A priority Critical patent/JP4832300B2/ja
Priority to CN2005800247516A priority patent/CN1988850B/zh
Priority to US11/658,617 priority patent/US7940975B2/en
Priority to EP05767345A priority patent/EP1774910A4/en
Publication of WO2006011545A1 publication Critical patent/WO2006011545A1/ja

Links

Classifications

    • 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
    • G06T7/0014—Biomedical image inspection using an image reference approach
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves  involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
    • 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
    • A61B6/02—Devices for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03—Computerised tomographs
    • A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
    • 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
    • A61B6/46—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment with special arrangements for interfacing with the operator or the patient
    • A61B6/461—Displaying means of special interest
    • A61B6/463—Displaying means of special interest characterised by displaying multiple images or images and diagnostic data on one display
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30061—Lung

Definitions

  • the present invention relates to a medical image diagnosis support method and apparatus for accurately displaying the progress of emphysema.
  • Emphysema is a disease that cannot be stopped once it develops. For this reason, it is an important technique to provide doctors with diagnostic imaging information that enables early detection of pulmonary emphysema and determination of its progress.
  • the technique for imaging diagnosis of the degree of progression of emphysema is tomographic images including the entire lung field, extracting the lung field and the emphysema area based on the threshold, and extracting the entire lung field.
  • the percentage of emphysema area is calculated and the outline color of the emphysema area is changed according to the ratio, and the progress of emphysema is displayed intuitively and easily (for example, Patent literature 1).
  • Patent Document 1 Japanese Patent Laid-Open No. 2003-10171
  • Patent Document 1 the method for extracting an emphysema area disclosed in Patent Document 1 is extracted several pixels larger than the original emphysema area, and overextraction is a concern.
  • Patent Document 1 has been designed with no consideration given to improving the extraction accuracy of the emphysema area.
  • an object of the present invention is to provide a medical image diagnosis support method, apparatus, and image processing program capable of improving the extraction accuracy of a lesion candidate region.
  • the medical image diagnosis support method of the present invention is a tomographic image taken by a medical image diagnostic apparatus.
  • a region extraction process for obtaining an image and extracting a predetermined region from the obtained tomographic image and a pixel value of the region extracted by the predetermined region extraction step from the region.
  • a second lesion candidate region is extracted from the region area based on the first region extraction step of extracting one lesion candidate region and the distribution of pixel values of the region region extracted by the predetermined region region extraction step.
  • a region for correcting the first lesion candidate region extracted by the first region extraction step using the second region extraction step and the second lesion candidate region extracted by the second region extraction step A correction step.
  • the predetermined site is the lung and the emphysema is pulmonary emphysema, but the site is applicable to the detection of luminal organs such as the intestine and the lesion candidate is cancer cells. ".
  • the medical image diagnosis support apparatus of the present invention obtains a tomographic image taken by the medical image diagnostic apparatus, extracts a predetermined part area from the obtained tomographic image, and extracts the predetermined part area.
  • First region extraction means for extracting the region candidate force first lesion candidate region based on the pixel value of the region extracted by the means;
  • a second region extracting unit that extracts a second lesion candidate region based on the distribution of pixel values of the region extracted by the predetermined region extracting unit, and the second region extracting unit; And a region correction unit that corrects the first lesion candidate region extracted by the first region extraction unit using the second lesion candidate region extracted by.
  • the image processing program of the present invention includes a step of reading a tomographic image taken by a medical image diagnostic apparatus, a region extraction process for extracting a predetermined region from the obtained tomographic image, and the predetermined region
  • a second region extraction step for extracting a second lesion candidate region from the region based on the distribution of values, and the second lesion candidate region extracted by the second region extraction step.
  • a computer executes an area correction process for correcting the first lesion candidate area extracted by the one area extraction process and a display process for displaying the first lesion candidate area.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a medical image diagnosis support apparatus of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an example of an operation procedure of the medical image diagnosis support apparatus of FIG.
  • FIG. 3 is a flowchart of lung field region extraction processing in step 21 of FIG.
  • FIG. 4 is a diagram showing details of tracheal / bronchial region deletion processing in step 22 of FIG.
  • FIG. 5 is a diagram showing details of intestinal tract region deletion processing in step 23 of FIG.
  • FIG. 6 is a diagram showing details of lung field region segmentation processing in step 24 of FIG.
  • FIG. 7 is a diagram showing details of emphysema area extraction processing in step 25 of FIG.
  • FIG. 8 is an explanatory diagram of a local CT value variation calculation process as part of the analysis process in step 26 of FIG.
  • FIG. 10 Example of measurement result and analysis result display screen different from those in FIG.
  • FIG. 11 is a schematic diagram showing an example of division of a lung field region based on bronchi, where (a) is a diagram showing the outer surface, (b) is a diagram showing the inner surface, and (c) is a diagram showing It is a figure which shows a diaphragm surface.
  • FIG. 13 is a block diagram showing the configuration of an image processing program.
  • the medical image diagnosis support apparatus includes a central processing unit (CPU) 10, a medical tomography apparatus 11, a magnetic disk 13, a main memory 14, a mouse 15 and a mouse controller 16, a keyboard 17, a display memory 18, and a CRT display. 19, a single area network (LAN) 12 for electrically connecting the components of the printer 20 and a common bus 12a.
  • Medical tomography system 11 is X-ray CT equipment This is a medical diagnostic imaging apparatus capable of measuring a tomographic image of a subject such as a magnetic field imaging apparatus, a magnetic resonance imaging apparatus, an ultrasonic diagnostic apparatus, and a nuclear medicine apparatus.
  • the LAN 12 can be connected to various communication networks such as the Internet and telephone lines in the sense of a narrow-area network, and exchanges image data with other computers and databases.
  • the magnetic disk 13 stores a plurality of tomographic image data and operation programs for each patient.
  • the main memory 14 stores a control program for the medical image diagnosis support apparatus.
  • Mouse 15 and mouse controller 16 operate on-screen soft switches. Keyboard 17 sets various parameters.
  • the display memory 18 temporarily stores display image data.
  • the CRT display 19 displays an image based on the image data from the display memory 18. For example, the printer 20 outputs a report of the result of image diagnosis.
  • a storage device other than the main memory 14 only the magnetic disk 13 is connected. Besides this, FDD, hard disk drive, CD-ROM drive, magneto-optical disk (MO) drive, ZIP drive, PD drive, DVD drive, etc. may be connected.
  • FDD hard disk drive
  • CD-ROM drive compact disc-read only memory
  • MO magneto-optical disk
  • ZIP drive PD drive
  • DVD drive etc.
  • FIG. 2 is a diagram showing a main flow executed by the medical image diagnosis support apparatus of FIG.
  • the CPU 10 in Fig. 1 operates according to this main flow. The details of this main flow will be described below in the order of steps.
  • the subject's ID input screen is displayed on the display 19 of the medical image diagnosis support apparatus, and the operator inputs the patient's ID number. Then, a slice image corresponding to the ID number of the patient to be diagnosed is read out from the magnetic disk 13 from tomographic images taken in advance by the medical tomographic imaging apparatus 11.
  • FIG. 3 is a flowchart showing a subroutine of lung field region extraction processing in step 21. Details of the lung field extraction process will be described below in the order of steps.
  • Threshold processing is performed on the read tomographic image to create a binarized image.
  • the threshold here is A value that clearly separates the calculation target area is set in advance.
  • the CT value indicating the highest frequency in the CT value range of the tomographic image is set as the median value
  • the lower limit value 'upper limit value in the CT value range is calculated
  • the calculated threshold value is set as the lower limit in the CT value range. Value ⁇ Set as the upper limit value.
  • a labeling process for individually identifying the binary image generated in step S30 is performed to generate a two-dimensional label image.
  • the maximum label area is extracted as a calculation target area.
  • the calculation target area extracted in step S33 is missing in the connected area! / Body filling is performed on the part to be beaten to create a body region.
  • a lung field region is extracted by the discrimination recognition process of the region extracted in step S33 and the body region created in step S34. This shifts to step 22 in FIG. 2, which is the main routine.
  • FIG. 4 is a flowchart showing a subroutine of the tracheal / bronchial region deletion process in step 22. Details of this tracheal / bronchial region deletion process will be described below in the order of steps.
  • the trachea / bronchus region in the lung field region extracted in step S21 is deleted using the characteristic shape of the trachea / bronchi region. As this processing, a small area isolated near the center of gravity may be deleted in one lung field area for each tomographic image.
  • step S21 The overlapping region of the lung field region extracted in step S21 and the trachea / bronchi region extracted in step S41 is deleted. This moves to step 23 in Figure 2 which is the main routine. [Step S23]
  • FIG. 5 is a flowchart showing a subroutine of intestinal tract deletion processing in step 23. Details of the intestinal tract deletion process will be described below in the order of steps.
  • the presence or absence of the lung field region is determined at the same position in the upper and lower slices. If there is a lung field, proceed to the next slice. If not, go to step S52.
  • FIG. 6 is a flowchart showing a subroutine of lung field region segmentation processing in step 24. The details of this lung field segmentation process will be described below in the order of steps.
  • a circular area centered on the edge pixel identified in step S61 is set as a mask area.
  • the radius of the area is set to an initial value of 2 cm, but the operator may set this value arbitrarily. Yes.
  • a discrimination recognition process is performed between the lung field region extracted in steps S21 to S23 and the mask region set in step S62. If the lung field area and the mask area overlap, the lung field outer area is set. If not, the lung field inner area is set. This shifts to step 25 in Fig. 2, which is the main routine.
  • FIG. 7 is a flowchart showing a subroutine of emphysema area detection processing in step 25. Details of this emphysema area detection process will be described below in the order of steps.
  • Threshold processing is performed in the lung field region extracted in steps S21 to S23 to create a binarized image.
  • the threshold here is set to 910, which is lower than the average CT value in the lung field of healthy subjects.
  • a discriminant analysis method may be used to set a threshold value based on the analysis result.
  • an area less than 3 mm in diameter that is seen as an alveoli is deleted.
  • the CT value distribution in the region of interest 81 in FIG. 8 is calculated, and threshold processing is performed from the distribution information.
  • the CT value distribution is calculated by at least one of an area ratio, an average value ratio, and a standard deviation ratio between the predetermined region and the lesion candidate region.
  • Area ratio is the power that can be obtained by simply counting the number of pixels in each region. The most easily obtained values, average value ratio and standard deviation ratio use the pixel values of the region, so detection of lesion candidate regions is more effective than area ratio. Accuracy can be improved. Combining the area ratio, average value ratio, and standard deviation ratio can further improve the accuracy of lesion candidate area detection.
  • the distribution of the CT value is obtained by dividing a lung field region into at least two, and at least one of an area ratio, an average value ratio, and a standard deviation ratio between the predetermined region divided into at least two and the emphysema region. It may be calculated by one.
  • the area ratio, the average value ratio, and the standard deviation ratio can be obtained based on the distribution of local pixel values in the divided areas, so that the finer adjustment of the accuracy of lesion candidate area detection than that of the whole area area can be performed. It becomes possible.
  • step S71 and S72 Only the region extracted in steps S71 and S72 and the region that overlaps the region extracted in step S73 are extracted. This moves to step 26 in Fig. 2, which is the main routine.
  • the analysis process is executed by a subroutine call.
  • the area, average value, and standard of the lung field region for each tomographic image unit Corresponding values correspond to the upper and lower limits of the 95% confidence interval for the deviation and mean value, and the upper limit value and lower limit value for the area, percentage, average value, standard deviation, and 95% confidence interval for the mean value. Calculate in the form In addition, in this way, the analysis result of each lung field unit is calculated.
  • the confidence interval for the average value is initially set at 95%, but the operator may set it arbitrarily.
  • step S26 the display color of the emphysema area is switched based on the analysis result for all lung fields.
  • Figure 9 shows an example of the screen display at this time.
  • Screen 91 shows the read tomogram.
  • Screen 92 shows a display image of the measurement result.
  • the imaging conditions when the tomographic image is captured are displayed on the display screen 93, but the display screen 93 may display only the screens 91 and 92 which are not essential.
  • an example is shown in which screens 91 and 92 are displayed on two screens, but an image in which a tomographic image and an emphysema area are superimposed may be displayed on one screen.
  • Fig. 10 shows an example of the screen displaying the analysis results.
  • the screen 101 displays the read tomogram
  • the screen 102 displays the measurement result display image
  • the screen 103 displays the analysis result.
  • the screen 103 in FIG. 10 displays the measured area values “30000 cm 2 , 1000 cm 2 ” for each pulmonary emphysema region and the ratio “3.33%” in the total lung field region as analysis results. This makes it possible to clearly provide a candidate lesion area with high accuracy and provide it to the doctor.
  • the display may display the tomographic image and the lesion candidate area in a superimposed manner.
  • the display may display the lesion candidate area adjacent to the tomographic image.
  • the display may be selected by a pointing device by displaying a soft switch indicating display Z non-display of the lesion candidate area on the display screen. As a result, it is possible to select whether to display the tomographic image only and display the tomographic image and the lesion candidate area.
  • the analysis results of each tomographic image as shown in 103 of FIG. 10 may be displayed in a list.
  • the list display result may be output to the printer 20 and provided to the patient for use in non-smoking guidance.
  • a pop-up window may be displayed, and the feature amount and position information of the lesion candidate area may be displayed in the pop-up window. This display example will be described with reference to FIGS.
  • FIG. 11 shows an example in which the lung field region is divided based on the bronchi.
  • the lower left diagonal line indicates the upper leaf area
  • the horizontal line indicates the middle leaf area
  • the lower right diagonal line indicates the lower leaf area.
  • rs 1 ], “S 2 ”,... Are identification numbers for identifying major tracheal branches.
  • rs'aj, rs 1 ! ⁇ — indicates the area centered on the main bronchus.
  • FIG. 12 shows an example of a display screen.
  • a screen 121 shows a tomographic image
  • a screen 122 shows a display image of a measurement result
  • a screen 123 shows a pop-up window.
  • the medical image diagnosis support apparatus stores area information centered on the bronchus shown in FIG. Then, based on the lung region extracted in S21 and the region information centered on the bronchus shown in FIG. 11, the emphysema region is a region centered on the bronchus.
  • the position information of the emphysema region is not limited to the region centered on the bronchus but may be information indicating whether the region belongs to the upper lobe, middle lobe, or lower lobe region.
  • Pop-up window 123 shows the Mau The feature quantity “30000 cm 2 , 1000 cm 2 , 3.33%” of the pulmonary emphysema area clicked in step 16 and the position “S 9 b area” of the pulmonary emphysema area are displayed.
  • the information displayed in the pop-up window 103 may be either the feature amount or the position information of the emphysema area, or may display other information.
  • FIG. 13 is a block diagram showing an image processing program.
  • the image processing program includes a predetermined section such as a medical tomography apparatus 11, a magnetic disk 23, a reading unit 10a that reads a tomogram from an image database connected via LAN 12, and a tomogram that has been read.
  • Part region extraction unit 10b for extracting e.g., lung region
  • the predetermined region A second region extraction unit 10d that extracts a second lesion candidate region from the predetermined region based on the pixel value of the region, and a region correction unit that corrects the first lesion candidate region using the second lesion candidate region 10e and a display control unit 10f for displaying the first lesion candidate area.
  • the display control unit 10f performs display control of the screen 103 for displaying the analysis result in FIG. 10 and the pop-up window 123 in FIG. 12 in accordance with an input instruction from the mouse 15 or the keyboard 17.
  • the medical image diagnosis support apparatus stores the image processing program shown in FIG. 13 in the magnetic disk 23, and the CPU 10 appropriately imports it into the main memory 14 and executes it. Thereby, the operation process of the above embodiment is executed.
  • the tomogram is read and various processes are performed.
  • the present invention is not limited to the tomogram, and the same process can be performed based on a projection image photographed by an X-ray diagnostic apparatus or a DR apparatus. .
  • the present invention is not limited to the image processing based on the medical image, and the first pixel value region and the second pixel value region are extracted from the read image, and the first pixel value region is extracted based on the second pixel value region. It can also be applied to general image processing techniques that correct the pixel value area.

Abstract

本発明の医用画像診断支援方法は、医用画像診断装置によって撮影された断層像を得、該得られた断層像から所定部位領域を抽出する部位領域抽出工程と、　この所定部位領域抽出工程によって抽出された部位領域の画素値に基づいて当該部位領域から第一の病変候補領域を抽出する第一の領域抽出工程と、前記所定部位領域抽出工程によって抽出された部位領域の画素値の分布に基づいて当該部位領域から第二の病変候補領域を抽出する第二の領域抽出工程と、この第二の域抽出工程によって抽出された第二の病変候補領域を用いて前記第一の領域抽出工程によって抽出された第一の病変候補領域を補正する領域補正工程と、を含む。

Description

明 細 書
医用画像診断支援方法、装置及び画像処理プログラム
技術分野
[0001] 本発明は肺気腫の進行度を精度良く表示する医用画像診断支援方法及び装置に 関する。
[0002] 本出願は、日本国特許法に基づく特許出願特願第 2004— 222711号に基づくパ リ優先権主張を伴う出願であり、特願第 2004— 222711号の利益を享受するために 参照による援用を受ける出願である。
背景技術
[0003] 肺気腫は、一度発症するとその進行を止めることができない病気である。そのため、 肺気腫の早期発見、進行度の見極めが可能である画像診断情報を医師に提供する ことが重要な技術となって 、る。
[0004] 現状、肺気腫の進行度を画像診断するための技術は、全肺野領域を含む断層像 力ゝら肺野領域と肺気腫領域とを閾値に基づ ヽて抽出し、全肺野領域に対する肺気腫 領域の割合を計算し、その割合の大小に応じて肺気腫領域の輪郭の色を変えて表 示するようにして、肺気腫の進行度を直感的に分力りやすく表示している（例えば、特 許文献 1)。
特許文献 1：特開 2003— 10171号公報
発明の開示
発明が解決しょうとする課題
[0005] しかし、特許文献 1に開示された肺気腫領域の抽出方法は、本来の肺気腫領域より も数画素分大きめに抽出することになり、過抽出が懸念される。つまり、特許文献 1に は肺気腫領域の抽出精度を高めるための配慮がなされていな力つた。
[0006] そこで、本発明の目的は、病変候補領域の抽出精度を向上することが可能な医用 画像診断支援方法、装置及び画像処理プログラムを提供することにある。
課題を解決するための手段
[0007] 本発明の医用画像診断支援方法は、医用画像診断装置によって撮影された断層 像を得、該得られた断層像カゝら所定部位領域を抽出する部位領域抽出工程と、 こ の所定部位領域抽出工程によって抽出された部位領域の画素値に基づいて当該部 位領域から第一の病変候補領域を抽出する第一の領域抽出工程と、前記所定部位 領域抽出工程によって抽出された部位領域の画素値の分布に基づいて当該部位領 域から第二の病変候補領域を抽出する第二の領域抽出工程と、この第二の域抽出 工程によって抽出された第二の病変候補領域を用いて前記第一の領域抽出工程に よって抽出された第一の病変候補領域を補正する領域補正工程と、を含む。
ここでは、所定部位は肺で、病変候補は肺気腫が好適であるが、部位は腸管など の管腔臓器、病変候補はがん細胞の検出に応用できるので、「所定部位」、「病変候 補」とそれぞれ称している。
本発明の医用画像診断支援装置は、医用画像診断装置によって撮影された断層像 を得、該得られた断層像カゝら所定部位領域を抽出する部位領域抽出手段と、この所 定部位領域抽出手段によって抽出された部位領域の画素値に基づいて当該部位領 域力 第一の病変候補領域を抽出する第一の領域抽出手段と、
前記所定部位領域抽出手段によって抽出された部位領域の画素値の分布に基づ いて当該部位領域力 第二の病変候補領域を抽出する第二の領域抽出手段と、こ の第二の域抽出手段によって抽出された第二の病変候補領域を用いて前記第一の 領域抽出手段によって抽出された第一の病変候補領域を補正する領域補正手段と 、を含む。
本発明の画像処理プログラムは、医用画像診断装置によって撮影された断層像を読 み込む工程と、該得られた断層像カゝら所定部位領域を抽出する部位領域抽出工程 と、この所定部位領域抽出工程によって抽出された部位領域の画素値に基づいて当 該部位領域から第一の病変候補領域を抽出する第一の領域抽出工程と、前記所定 部位領域抽出工程によって抽出された部位領域の画素値の分布に基づいて当該部 位領域から第二の病変候補領域を抽出する第二の領域抽出工程と、この第二の域 抽出工程によって抽出された第二の病変候補領域を用いて前記第一の領域抽出ェ 程によって抽出された第一の病変候補領域を補正する領域補正工程と、前記第一 の病変候補領域を表示する表示工程と、をコンピュータに実行させる。 発明の効果
[0009] 本発明によれば、病変候補領域の抽出精度を向上することができる。
図面の簡単な説明
[0010] [図 1]本発明の医用画像診断支援装置の構成を示すブロック図。
[図 2]図 1の医用画像診断支援装置の動作手順の一例を示すフローチャート。
[図 3]図 2のステップ 21の肺野領域抽出処理のフローチャート。
[図 4]図 2のステップ 22の気管/気管支領域削除処理の詳細を示す図。
[図 5]図 2のステップ 23の腸管領域削除処理の詳細を示す図。
[図 6]図 2のステップ 24の肺野領域分割処理の詳細を示す図。
[図 7]図 2のステップ 25の肺気腫領域抽出処理の詳細を示す図。
[図 8]図 2のステップ 26の解析処理の一部の局所 CT値ばらつき算出処理の説明図。
[図 9]計測結果表示画面例。
[図 10]図 9と異なる計測結果と解析結果表示画面例。
[図 11]気管支に基づく肺野領域の分割例を示す模式図であって、 (a)は外側面を示 す図であり、（b)は内側面を示す図であり、（c)は、横隔膜面を示す図である。
[図 12]計測結果表示画面例。
[図 13]画像処理プログラムの構成を示すブロック図。
符号の説明
[0011] 10· · ·中央処理装置 (CPU)、 11 · · ·医用断層画像撮影装置、 12…ローカルネットヮ ーク (LAN)、 13 · · '磁気ディスク、 14· · ·主メモリ、 15 · · 'コントローラ、 16· · 'マウス、 17· • 'キーボード、 18· · '表示メモリ、 19· · 'ディスプレイ、 20· · 'プリンタ、
発明を実施するための最良の形態
[0012] 医用画像診断支援装置は、中央処理装置 (CPU) 10、医用断層画像撮影装置 11、 磁気ディスク 13、主メモリ 14、マウス 15及びマウスコントローラ 16、キーボード 17、表 示メモリ 18、 CRTディスプレイ 19、プリンタ 20の各構成要素を電気的に接続する口 一カルエリアネットワーク（LAN) 12及び共通バス 12aとから構成される。
CPU10は各構成要素の動作を制御する。医用断層画像撮影装置 11は X線 CT装 置、磁気共鳴イメージング装置、超音波診断装置、核医学装置などの被検体の断層 像が計測可能な医用画像診断装置である。 LAN12は、単に狭域のネットワークとい う意味でなぐインターネット、電話回線などの種々の通信ネットワーク上に接続可能 とし、他のコンピュータやデータベースとの間で画像データのやりとりを行う。磁気ディ スク 13は各患者の複数の断層画像データ及び動作プログラム等が格納される。主メ モリ 14は医用画像診断支援装置の制御プログラムが格納される。マウス 15及びマウ スコントローラ 16は画面上のソフトスィッチを操作する。キーボード 17は各種パラメ一 タを設定する。表示メモリ 18は表示用の画像データを一時記憶する。 CRTディスプ レイ 19は、表示メモリ 18からの画像データに基づいて画像を表示する。プリンタ 20は 例えば画像診断した結果のレポートを出力する。
この実施の形態では、主メモリ 14以外の記憶装置として、磁気ディスク 13のみが接 続されている力 これ以外に FDD、ハードディスクドライブ、 CD— ROMドライブ、光 磁気ディスク (MO)ドライブ、 ZIPドライブ、 PDドライブ、 DVDドライブなどが接続され ていてもよい。
図 1の画像診断支援装置の動作例について図面を用いて説明する。図 2は、図 1の 医用画像診断支援装置が実行するメインフローを示す図である。図 1の CPU10はこ のメインフローに従って動作する。以下、このメインフローの詳細をステップ順に説明 する。
まず、医用画像診断支援装置のディスプレイ 19上に被検者の ID入力画面が表示 されるので、操作者は患者の ID番号を入力する。すると、医用断層画像撮影装置 11 によって予め撮影された断層像の中から診断対象となる患者の ID番号に対応した断 層像を磁気ディスク 13から読み出される。
[ステップ S21]
CPU10は前記読み出された断層像に肺野領域抽出処理をサブルーチンコールし て実行する。図 3は、ステップ 21の肺野領域抽出処理のサブルーチンを示すフロー チャートである。以下に、肺野領域抽出処理の詳細をステップ順に説明する。
[ステップ S31]
読み出した断層画像に閾値処理を行ない、二値化画像を作成する。ここでの閾値は 計算対象領域が明確に分離するような値を予め設定しておく。また、前記断層画像 の CT値範囲内における最多頻度を示す CT値を中央値とし、その CT値範囲内の下 限値'上限値を演算し、その演算された閾値を CT値範囲内の下限値 ·上限値として 設定してちょい。
[ステップ S32]
ステップ S30で作成された二値ィ匕画像について個別に識別するラベリング処理を 行ない、二次元ラベル画像を作成する。
[ステップ S33]
ステップ S32で二次元作成されたラベル画像で、最大面積のラベル領域を計算対 象領域として抽出する。
[ステップ S 34]
ステップ S33で抽出された計算対象領域で、連接する領域で欠けて！/ヽる部分につ いて穴埋め処理を行い、体領域を作成する。
[ステップ S35]
ステップ S33で抽出した領域とステップ S34で作成した体領域の判別認識処理によ り肺野領域を抽出する。これで、メインルーチンである図 2のステップ 22に移行する。
[ステップ S22]
次に、気管/気管支領域削除処理をサブルーチンコールして実行する。図 4は、ステ ップ 22の気管/気管支領域削除処理のサブルーチンを示すフローチャートである。 以下に、この気管/気管支領域削除処理の詳細をステップ順に説明する。
[ステップ S41]
ステップ S21で抽出した肺野領域内の気管/気管支領域をその形状が特徴的である ことを利用して前記気管/気管支領域を削除する。この処理としては、断層像 1枚ず つの肺野領域にぉ 、て、その重心付近で孤立した小領域を削除してもよ 、。
[ステップ S42]
ステップ S21で抽出した肺野領域とステップ S41で抽出した気管/気管支領域で重 なり合っている領域を削除する。これで、メインルーチンである図 2のステップ 23に移 行する。 [ステップ S23]
次に、腸管削除処理をサブルーチンコールして実行する。この処理は、肺野と横隔 膜が接する部分において腸の影響があるので、その影響を削除するものである。この 処理としては、ステップ S21及びステップ S22で抽出した肺野領域の重心を開始点と して、図 5の処理を採用する。図 5は、ステップ 23の腸管削除処理のサブルーチンを 示すフローチャートである。以下に、この腸管削除処理の詳細をステップ順に説明す る。
[ステップ S51]
ステップ S21及び S22で抽出した肺野領域において、上下のスライスで同位置に 肺野領域の有無を判定する。もし肺野領域があれば、次のスライスに進む。無ければ 、ステップ S 52に進む。
[ステップ S 52]
上下の重なりの無い領域を削除する。これで、メインルーチンである図 2のステップ 24に移行する。
また、図 5に代えて、 日本国特許法に基づく特許第 2845995号公報で開示される領 域抽出方法を採用しても良!ヽ。
[ステップ S 24]
次に、肺野領域分割処理をサブルーチンコールして実行する。本処理では、肺野を 右上 ·中，下肺野、右上 ·下肺野に分割してもよいが、各断層像において、肺野内部 と外部に分割してもよい。図 6は、ステップ 24の肺野領域分割処理のサブルーチンを 示すフローチャートである。以下に、この肺野領域分割処理の詳細をステップ順に説 明する。
[ステップ S61]
ステップ S21〜S23で抽出した肺野領域にぉ 、て、各断層像で抽出した肺野領域の 辺縁部分を識別する。
[ステップ S62]
ステップ S61で識別した辺縁の画素を中心とした円領域をマスク領域として設定す る。領域の半径は、初期値 2cmと設定したが、操作者がこの値を任意に設定してもよ い。
[ステップ S63]
ステップ S21〜S23で抽出した肺野領域とステップ S62で設定されたマスク領域と の判別認識処理を行う。肺野領域とマスク領域とが重なっていれば、肺野外部領域、 重なっていなければ、肺野内部領域と設定する。これで、メインルーチンである図 2の ステップ 25に移行する。
[ステップ S25]
次に、肺気腫領域検出処理をサブルーチンコールして実行する。図 7は、ステップ 2 5の肺気腫領域検出処理のサブルーチンを示すフローチャートである。以下に、この 肺気腫領域検出処理の詳細をステップ順に説明する。
[ステップ S71]
ステップ S21〜S23で抽出した肺野領域において、閾値処理を行い、二値化画像 を作成する。ここでの閾値は、健常者の肺野内の平均 CT値より低い— 910と設定する 。この他、判別分析法を用い、その分析結果に基づき閾値を設定してもよい。
[ステップ S72]
ステップ S71で抽出した肺気腫領域にぉ 、て、肺胞と見られる直径 3mm未満の領 域を削除する。
[ステップ S73]
ステップ S21〜S23で抽出した肺野領域において、図 8の関心領域 81内の CT値 の分布を算出し、その分布情報から閾値処理を行う。
上記 CT値の分布は、前記所定部位領域と前記病変候補領域の面積比、平均値比 、標準偏差比の少なくとも一つによって算出される。
面積比はそれぞれの領域の画素数をカウントするだけで得ることができる力 最も 簡便に求められる値、平均値比及び標準偏差比は領域の画素値を用いるので面積 比よりも病変候補領域検出の精度を向上できる。面積比、平均値比及び標準偏差比 を組み合わせれば、さらに病変候補領域検出の精度を向上できる。
また、前記 CT値の分布は、肺野領域を少なくとも 2分割し、その少なくとも 2分割され た所定部位領域と前記肺気腫領域の面積比、平均値比、標準偏差比の少なくとも一 つによって算出されてもよい。これによつて、分割領域の局所的な画素値の分布に基 づいて面積比、平均値比及び標準偏差比を求められるので、前記部位領域全体より もきめ細かい病変候補領域検出の精度の調整が可能となる。
[ステップ S 74]
ステップ S 71 · S 72で抽出された領域とステップ S 73で抽出した領域と重なり合つて いる領域のみを抽出する。これで、メインルーチンである図 2のステップ 26に移行す る。
[ステップ S26]
次に、解析処理をサブルーチンコールして実行する。ステップ S21〜S23で抽出し た肺野領域、ステップ S24で分割した肺野領域とステップ S25で抽出した肺気腫領 域の情報に基づいて、各断層像単位で肺野領域の面積、平均値、標準偏差、平均 値の 95%信頼区間の上限値、下限値と、肺気腫領域の面積、割合、平均値、標準偏 差、平均値の 95%信頼区間の上限値、下限値を各対応値が対になる形で算出する。 また、このようにして、各全肺野 '各肺野単位の解析結果を算出する。ここで、平均値 の信頼区間を 95%と初期設定したが、操作者が任意に設定してもよい。
[ステップ S27]
次に、計測結果表示処理を実行する。ステップ S26で、全肺野を対象とした解析結 果を元に、肺気腫領域の表示色を切り替えて表示する。図 9にこのときの画面表示例 を示す。画面 91は、読み込んだ断層像を示す。画面 92は、計測結果の表示画像を 示す。また、図 9では、表示画面 93に上記断層像を撮影したときの撮影条件を表示 したが、表示画面 93は必須ではなぐ画面 91及び 92のみ表示してもよい。ここでは 、画面 91と 92とを 2つの画面で表示した例を提示しているが、断層像と肺気腫領域と を重ね合わせた画像を 1画面に表示してもよ 、。
また、図 10に解析結果を表示している画面表示例を示す。画面 101は読み込んだ 断層像、画面 102は計測結果の表示画像、及び画面 103は解析結果を表示する。 図 10の画面 103は、解析結果として、肺気腫領域毎の実測面積値「30000cm2、 10 00cm2」、全肺野領域に占める割合「3. 33%」を表示する。 これによつて、精度の 良い病変候補領域を明示して医師に提供することができる。 また、前記表示は、前記断層像と前記病変候補領域を重畳表示してもよい。
[0015] これによつて、断層像と病変候補領域の位置関係を直感的に診断することができる また、前記表示は、前記病変候補領域を前記断層像に隣接表示してもよい。
これによつて、前記重畳表示によって隠されてしまう断層像の画素値を分析すること ができる。
また、前記表示は、前記病変候補領域の表示 Z非表示を示すソフトスィッチを表示 画面に表示して、ポインティングデバイスによって選択できるようにしてもよい。これに よって、断層像だけを表示して画像診断するか、断層像と病変候補領域を両方表示 するかを選択できる。
また、図 10の 103に示すような各断層像の解析結果をリスト表示してもよい。そしてこ のリスト表示した結果をプリンタ 20に出力し、患者に提供して、禁煙指導等に役立て てもよい。また、マウス 16により病変候補領域を指定すると、ポップアップウィンドウを 表示し、そのポップアップウィンドウの中に病変候補領域の特徴量と位置情報とを表 示させてもよ 、。この表示例を図 11及び 12にもとづ 、て説明する。
図 11は、肺野領域を気管支に基づいて分割した例を示す。左下斜線は上葉領域、 横線は中葉領域、右下斜線は下葉領域を示す。また、 rs1] ,「S2」、 · · ·は主要な気 管支を識別する識別番号である。 rs'aj , rs1!^—は、主要な気管支を中心とする 領域を示す。図 12は、表示画面例であって、画面 121は断層像、画面 122は計測 結果の表示画像、画面 123はポップアップウィンドウを示す。
医用画像診断支援装置は、予め図 11に示す気管支を中心とする領域情報を磁気 ディスク 23に格納しておく。そして、 S21で抽出した肺領域と図 11に示す気管支を 中心とする領域情報とに基づいて、肺気腫領域が気管支を中心とする領域
Figure imgf000011_0001
「
S1!^…のどの部位にあるかを判定し、この結果を肺気腫領域の位置情報として記録 しておく。なお、肺気腫領域の位置情報は、気管支を中心とする領域に限らず、上葉 、中葉、下葉領域の何れに属するかを示す情報でもよい。
[0016] 操作者が、マウス 16でディスプレイ 19に表示された肺気腫領域をクリックすると、図 12のポップアップウィンドウ 123が表示される。ポップアップウィンドウ 123には、マウ ス 16でクリックした肺気腫領域の特徴量「30000cm2、 1000cm2, 3. 33%」と、肺気 腫領域の位置「S9bエリア」とが表示される。ポップアップウィンドウ 103に表示される 情報は、肺気腫領域の特徴量、位置情報のどちらか一方でもよいし、その他の情報 を表示してもよい。
これによつて、断層像だけを表示して画像診断するか、断層像と病変候補領域を両 方表示するかを選択できる。
[0017] 本実施形態では、医用断層画像撮影装置 11によって撮影された断層像を得、該 得られた断層像カゝら所定部位領域を抽出する工程 21と、この所定部位領域抽出ェ 程によって抽出された部位領域の画素値に基づいて当該部位領域力 第一の病変 候補領域を抽出する工程 22〜24と、前記抽出された部位領域の画素値の分布に 基づいて当該部位領域力も第二の病変候補領域を抽出する工程 25と、前記抽出さ れた第二の病変候補領域を用いて前記第一の領域抽出工程によって抽出された第 一の病変候補領域を補正する工程 26と、を含む。
[0018] これにより、被検体の体型などの個体差の要因から生じる病変候補領域の抽出誤 差を補正することができる。
[0019] 図 13は、画像処理プログラムを示すブロック図である。
[0020] 画像処理プログラムは、医用断層画像撮影装置 11や磁気ディスク 23、また LAN1 2を介して接続される画像データベースから断層像を読み込む読込部 10a、読み込 んだ断層像カゝら所定部位 (例えば肺領域)を抽出する部位領域抽出部 10b、その所 定部位領域の画素値に基づいて当該所定部位領域力 第一の病変候補領域を抽 出する第一領域抽出部 10c、その所定部位領域の画素値に基づいて当該所定部位 領域から第二の病変候補領域を抽出する第二領域抽出部 10d、第二の病変候補領 域を用いて第一の病変候補領域を補正する領域補正部 10e、及び前記第一の病変 候補領域を表示する表示制御部 10fを備える。表示制御部 10fは、マウス 15やキー ボード 17からの入力指示に従って、図 10の解析結果を表示する画面 103や図 12の ポップアップウィンドウ 123の表示制御を行なう。医用画像診断支援装置は、磁気デ イスク 23に図 13に示す画像処理プログラムを格納し、 CPU10が適宜主メモリ 14に口 ードして実行する。これにより、上記実施形態の動作処理が実行される。 [0021] 上記実施形態では、断層像を読み込んで各種処理を行なったが、断層像に限らず 、X線診断装置や DR装置により撮影した投影像に基づいても同様の処理を行うこと ができる。
産業上の利用可能性
[0022] 本発明は、医用画像に基づく画像処理に限らず、読みこんだ画像から第一の画素 値領域及び第二の画素値領域を抽出し、第二の画素値領域に基づいて第一の画素 値領域を補正する画像処理一般の技術にも適用できる。

Claims

請求の範囲
[1] 医用画像診断装置によって撮影された断層像を得、該得られた断層像から所定部 位領域を抽出する部位領域抽出工程と、この所定部位領域抽出工程によって抽出さ れた部位領域の画素値に基づいて当該部位領域力 第一の病変候補領域を抽出 する第一の領域抽出工程と、前記所定部位領域抽出工程によって抽出された部位 領域の画素値の分布に基づいて当該部位領域から第二の病変候補領域を抽出す る第二の領域抽出工程と、この第二の域抽出工程によって抽出された第二の病変候 補領域を用いて前記第一の領域抽出工程によって抽出された第一の病変候補領域 を補正する領域補正工程と、を含むことを特徴とする医用画像診断支援方法。
[2] 前記所定部位領域の画素値の分布は、前記所定部位領域と前記病変候補領域の 面積比、平均値比、標準偏差比の少なくとも一つによって算出されることを含むこと 特徴とする請求項 1に記載の医用画像診断支援方法。
[3] 前記所定部位領域の画素値の分布は、前記抽出された所定部位領域を少なくとも 2 分割し、その少なくとも 2分割された所定部位領域と前記病変候補領域の面積比、平 均値比、標準偏差比の少なくとも一つによって算出されることを含むこと特徴とする請 求項 1に記載の医用画像診断支援方法。
[4] 前記所定部位領域の分割は、前記所定部位領域に応じた分割数に分割することを 含むことを特徴とする請求項 3に記載の医用画像診断支援方法。
[5] 前記領域補正工程によって補正された病変候補領域の進行度を算出する進行度算 出工程と、この進行度算出工程によって算出された病変候補領域の進行度に応じて 前記補正された病変候補領域の色を変化させ、その色変化された病変候補領域を 前記断層像に対応づけて表示する表示工程と、さらに含むことを特徴とする請求項 1 〜4の何れか一項に記載の医用画像診断支援方法。
[6] 前記表示工程は、前記断層像と前記病変候補領域を重畳して表示することを特徴と する請求項 5に記載の医用画像診断支援方法。
[7] 前記表示工程は、前記病変候補領域を前記断層像に隣接して表示することを特徴と する請求項 5に記載の医用画像診断支援方法。
[8] 前記表示工程は、前記病変候補領域の表示 Z非表示を選択する選択工程を含むこ とを特徴とする請求項 5に記載の医用画像診断支援方法。
[9] 医用画像診断装置によって撮影された断層像を得、該得られた断層像から所定部 位領域を抽出する部位領域抽出手段と、この所定部位領域抽出手段によって抽出さ れた部位領域の画素値に基づいて当該部位領域力 第一の病変候補領域を抽出 する第一の領域抽出手段と、前記所定部位領域抽出手段によって抽出された部位 領域の画素値の分布に基づいて当該部位領域から第二の病変候補領域を抽出す る第二の領域抽出手段と、この第二の域抽出手段によって抽出された第二の病変候 補領域を用いて前記第一の領域抽出手段によって抽出された第一の病変候補領域 を補正する領域補正手段と、を備えたことを特徴とする医用画像診断支援装置。
[10] 前記所定部位領域の画素値の分布は、前記所定部位領域と前記病変候補領域の 面積比、平均値比、標準偏差比の少なくとも一つによって算出されることを含むこと 特徴とする請求項 9に記載の医用画像診断支援装置。
[11] 前記所定部位領域の画素値の分布は、前記抽出された所定部位領域を少なくとも 2 分割し、その少なくとも 2分割された所定部位領域と前記病変候補領域の面積比、平 均値比、標準偏差比の少なくとも一つによって算出されることを含むこと特徴とする請 求項 9に記載の医用画像診断支援装置。
[12] 前記所定部位領域の分割は、前記所定部位領域に応じた分割数に分割することを 含むことを特徴とする請求項 11に記載の医用画像診断支援装置。
[13] 前記領域補正手段によって補正された病変候補領域の進行度を算出する進行度算 出手段と、この進行度算出手段によって算出された病変候補領域の進行度に応じて 前記補正された病変候補領域の色を変化させ、その色変化された病変候補領域を 前記断層像に対応づけて表示する表示手段と、さらに備えたことを特徴とする請求 項 9〜12の何れか一項に記載の医用画像診断支援装置。
[14] 前記表示手段は、前記断層像と前記病変候補領域を重畳して表示することを特徴と する請求項 13に記載の医用画像診断支援装置。
[15] 前記表示手段は、前記病変候補領域を前記断層像に隣接して表示することを特徴と する請求項 13に記載の医用画像診断支援装置。
[16] 前記表示手段は、前記病変候補領域の表示 Z非表示を選択する選択手段を備えた ことを特徴とする請求項 13に記載の医用画像診断支援装置。
[17] 前記表示手段が表示した画面上の位置座標を指定するための位置座標入力手段を 更に備え、
前記位置座標入力手段により前記病変候補領域が指定されると、前記表示手段は 、既に表示している画面とは異なる別画面を表示し、該別画面の中に前記病変候補 領域の特徴量、及び前記病変候補領域の位置情報の少なくとも一つを表示する、こ とを特徴とする請求項 13に記載の医用画像診断支援装置。
[18] 前記断層像は、被検体の肺野領域を撮影したものであり、前記病変候補領域は、前 記肺野領域に含まれる肺気腫領域である、ことを特徴とする請求項 9〜17の何れか 一項に記載の医用画像診断支援装置。
[19] 前記第一の領域抽出手段は肺気腫領域を抽出し、前記第二の抽出手段は肺胞領 域を抽出し、前記領域補正手段は、前記肺気腫領域から前記肺胞領域を除く補正 を行う、ことを特徴とする請求項 18に記載の医用画像診断支援装置。
[20] 医用画像診断装置によって撮影された断層像を読み込む工程と、該得られた断層 像カゝら所定部位領域を抽出する部位領域抽出工程と、この所定部位領域抽出工程 によって抽出された部位領域の画素値に基づいて当該部位領域力 第一の病変候 補領域を抽出する第一の領域抽出工程と、前記所定部位領域抽出工程によって抽 出された部位領域の画素値の分布に基づいて当該部位領域力 第二の病変候補 領域を抽出する第二の領域抽出工程と、この第二の域抽出工程によって抽出された 第二の病変候補領域を用いて前記第一の領域抽出工程によって抽出された第一の 病変候補領域を補正する領域補正工程と、前記第一の病変候補領域を表示する表 示工程と、をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
PCT/JP2005/013819 2004-07-30 2005-07-28 医用画像診断支援方法、装置及び画像処理プログラム WO2006011545A1 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2006527839A JP4832300B2 (ja) 2004-07-30 2005-07-28 医用画像診断支援装置の作動方法、医用画像診断支援装置、及び画像処理プログラム
CN2005800247516A CN1988850B (zh) 2004-07-30 2005-07-28 医用图像诊断辅助方法、装置和图像处理程序
US11/658,617 US7940975B2 (en) 2004-07-30 2005-07-28 Medical image diagnosing support method and apparatus, and image processing program configured to extract and correct lesion candidate region
EP05767345A EP1774910A4 (en) 2004-07-30 2005-07-28 MEDICAL DIAGNOSTIC ASSIST SYSTEM BY IMAGE, IMAGE PROCESSING DEVICE AND PROGRAM

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2004222711 2004-07-30
JP2004-222711 2004-07-30

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2006011545A1 true WO2006011545A1 (ja) 2006-02-02

Family

ID=35786293

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2005/013819 WO2006011545A1 (ja) 2004-07-30 2005-07-28 医用画像診断支援方法、装置及び画像処理プログラム

Country Status (5)

Country Link
US (1) US7940975B2 (ja)
EP (1) EP1774910A4 (ja)
JP (1) JP4832300B2 (ja)
CN (1) CN1988850B (ja)
WO (1) WO2006011545A1 (ja)

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007289335A (ja) * 2006-04-24 2007-11-08 Hitachi Medical Corp 医用画像診断支援装置
JP2008029735A (ja) * 2006-07-31 2008-02-14 Toshiba Corp 脳血管診断装置及び医用画像診断装置
JP2008067916A (ja) * 2006-09-14 2008-03-27 Hitachi Medical Corp 医用画像処理装置
JP2009045286A (ja) * 2007-08-21 2009-03-05 Toshiba Corp 医用画像処理装置、医用画像診断装置、及びプログラム
JP2009095600A (ja) * 2007-10-19 2009-05-07 Hitachi Medical Corp 画像診断支援装置
JP2009106634A (ja) * 2007-10-31 2009-05-21 Toshiba Corp 医用画像表示装置
JP2009153677A (ja) * 2007-12-26 2009-07-16 Konica Minolta Medical & Graphic Inc 動態画像処理システム
JP2010500089A (ja) * 2006-08-11 2010-01-07 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 効率的診断のための解剖構造に関係した画像コンテキスト依存のアプリケーション
JP2012008100A (ja) * 2010-06-28 2012-01-12 Sony Corp 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム
JP2017080396A (ja) * 2015-10-29 2017-05-18 キヤノンマーケティングジャパン株式会社 医用画像診断支援装置、その制御方法、及びプログラム
US10964020B2 (en) 2017-03-10 2021-03-30 Fujitsu Limited Similar case image search program, similar case image search apparatus, and similar case image search method

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101466312B (zh) * 2006-06-12 2011-05-25 株式会社日立医药 图像诊断辅助装置及图像诊断辅助程序
JP5660273B2 (ja) 2010-01-04 2015-01-28 日本電気株式会社 画像診断方法、画像診断装置および画像診断プログラム
JP5835881B2 (ja) 2010-10-06 2015-12-24 株式会社東芝 医用画像処理装置、及び医用画像処理プログラム
BR112013033228A2 (pt) * 2011-06-27 2017-03-01 Koninklijke Philips Nv sistema de gerenciamento de descobertas clínicas
US20130114870A1 (en) * 2011-11-04 2013-05-09 Patents Innovations, Llc Medical imaging for drug application analysis
JP5662962B2 (ja) 2012-04-19 2015-02-04 富士フイルム株式会社 画像処理装置、方法及びプログラム
JP6027803B2 (ja) * 2012-07-17 2016-11-16 Hoya株式会社 画像処理装置及び内視鏡装置
JP6261301B2 (ja) * 2013-11-28 2018-01-17 キヤノン株式会社 医用画像表示装置およびその制御方法
JP5651258B1 (ja) * 2014-02-27 2015-01-07 日立アロカメディカル株式会社 超音波診断装置及びプログラム
JP6591203B2 (ja) * 2015-06-01 2019-10-16 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置
JP6113386B1 (ja) 2015-08-13 2017-04-12 Hoya株式会社 評価値計算装置及び電子内視鏡システム
DE112016000095B4 (de) 2015-08-13 2019-07-11 Hoya Corporation Vorrichtung zur Berechnung von Analysewerten und elektronisches Endoskopsystem
CN111161242B (zh) * 2019-12-27 2024-02-27 上海联影智能医疗科技有限公司 肺结节hu值确定方法、装置、存储介质及计算机设备

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08110939A (ja) * 1994-10-12 1996-04-30 Konica Corp 画像の位置合わせ処理装置及び画像間演算処理装置
JPH09167238A (ja) * 1995-10-11 1997-06-24 Fuji Photo Film Co Ltd 異常陰影の検出方法
JP2003010171A (ja) 2001-06-27 2003-01-14 Hitachi Medical Corp 医用画像診断支援方法及び装置
US20030018245A1 (en) 2001-07-17 2003-01-23 Accuimage Diagnostics Corp. Methods for generating a lung report
JP2003070781A (ja) 2001-09-04 2003-03-11 Hitachi Medical Corp 医用画像診断支援装置
US20030103665A1 (en) 1997-02-12 2003-06-05 Renuka Uppaluri Methods and apparatuses for analyzing images
US20030179915A1 (en) 2000-06-30 2003-09-25 Yoshihiro Goto Image diagnosis supporting device
US20040086162A1 (en) 2002-10-31 2004-05-06 University Of Chicago System and method for computer-aided detection and characterization of diffuse lung desease
US20040101089A1 (en) 2002-11-27 2004-05-27 Karau Kelly Lynn Methods and apparatus for detecting structural, perfusion, and functional abnormalities
JP2004180932A (ja) * 2002-12-03 2004-07-02 Toshiba Corp コンピュータ支援診断装置
JP2004222711A (ja) 2003-01-27 2004-08-12 Shuichi Akita 水受け用容器と一体的な植木鉢

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2845995B2 (ja) 1989-10-27 1999-01-13 株式会社日立製作所 領域抽出手法
IL119283A0 (en) * 1996-09-19 1996-12-05 Elscint Ltd Adaptive filtering
US6363163B1 (en) * 1998-02-23 2002-03-26 Arch Development Corporation Method and system for the automated temporal subtraction of medical images
US20020009215A1 (en) * 2000-01-18 2002-01-24 Arch Development Corporation Automated method and system for the segmentation of lung regions in computed tomography scans
US7245754B2 (en) * 2000-06-30 2007-07-17 Hitachi Medical Corporation image diagnosis supporting device

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08110939A (ja) * 1994-10-12 1996-04-30 Konica Corp 画像の位置合わせ処理装置及び画像間演算処理装置
JPH09167238A (ja) * 1995-10-11 1997-06-24 Fuji Photo Film Co Ltd 異常陰影の検出方法
US20030103665A1 (en) 1997-02-12 2003-06-05 Renuka Uppaluri Methods and apparatuses for analyzing images
US20030179915A1 (en) 2000-06-30 2003-09-25 Yoshihiro Goto Image diagnosis supporting device
JP2003010171A (ja) 2001-06-27 2003-01-14 Hitachi Medical Corp 医用画像診断支援方法及び装置
US20030018245A1 (en) 2001-07-17 2003-01-23 Accuimage Diagnostics Corp. Methods for generating a lung report
JP2003070781A (ja) 2001-09-04 2003-03-11 Hitachi Medical Corp 医用画像診断支援装置
US20040086162A1 (en) 2002-10-31 2004-05-06 University Of Chicago System and method for computer-aided detection and characterization of diffuse lung desease
US20040101089A1 (en) 2002-11-27 2004-05-27 Karau Kelly Lynn Methods and apparatus for detecting structural, perfusion, and functional abnormalities
JP2004180932A (ja) * 2002-12-03 2004-07-02 Toshiba Corp コンピュータ支援診断装置
JP2004222711A (ja) 2003-01-27 2004-08-12 Shuichi Akita 水受け用容器と一体的な植木鉢

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP1774910A4

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007289335A (ja) * 2006-04-24 2007-11-08 Hitachi Medical Corp 医用画像診断支援装置
JP2008029735A (ja) * 2006-07-31 2008-02-14 Toshiba Corp 脳血管診断装置及び医用画像診断装置
JP2010500089A (ja) * 2006-08-11 2010-01-07 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 効率的診断のための解剖構造に関係した画像コンテキスト依存のアプリケーション
JP2008067916A (ja) * 2006-09-14 2008-03-27 Hitachi Medical Corp 医用画像処理装置
JP2009045286A (ja) * 2007-08-21 2009-03-05 Toshiba Corp 医用画像処理装置、医用画像診断装置、及びプログラム
JP2009095600A (ja) * 2007-10-19 2009-05-07 Hitachi Medical Corp 画像診断支援装置
JP2009106634A (ja) * 2007-10-31 2009-05-21 Toshiba Corp 医用画像表示装置
JP2009153677A (ja) * 2007-12-26 2009-07-16 Konica Minolta Medical & Graphic Inc 動態画像処理システム
JP2012008100A (ja) * 2010-06-28 2012-01-12 Sony Corp 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム
CN102393959A (zh) * 2010-06-28 2012-03-28 索尼公司 图像处理设备、图像处理方法和图像处理程序
CN102393959B (zh) * 2010-06-28 2015-11-18 索尼公司 图像处理设备、图像处理方法和图像处理程序
JP2017080396A (ja) * 2015-10-29 2017-05-18 キヤノンマーケティングジャパン株式会社 医用画像診断支援装置、その制御方法、及びプログラム
US10964020B2 (en) 2017-03-10 2021-03-30 Fujitsu Limited Similar case image search program, similar case image search apparatus, and similar case image search method

Also Published As

Publication number Publication date
CN1988850A (zh) 2007-06-27
EP1774910A1 (en) 2007-04-18
US20080298658A1 (en) 2008-12-04
EP1774910A4 (en) 2009-11-11
CN1988850B (zh) 2010-08-11
JPWO2006011545A1 (ja) 2008-05-01
JP4832300B2 (ja) 2011-12-07
US7940975B2 (en) 2011-05-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4832300B2 (ja) 医用画像診断支援装置の作動方法、医用画像診断支援装置、及び画像処理プログラム
JP4818846B2 (ja) 医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム
JP5684382B2 (ja) 画像診断支援装置、及び方法
JP4931027B2 (ja) 医用画像診断支援装置および方法、並びにプログラム
JP4937922B2 (ja) 画像解析装置及び方法
US8150138B2 (en) Medical instrument and medical instrument control method
US8306292B2 (en) Image display device and image display program storage medium
US8384735B2 (en) Image display apparatus, image display control method, and computer readable medium having an image display control program recorded therein
JP2006246941A (ja) 画像処理装置及び管走行トラッキング方法
JP2006014928A (ja) 画像表示方法および装置並びにプログラム
EP2216751A2 (en) Preventing thoracic bones from being displayed in 3D images
JP2010167042A (ja) 医用診断支援装置及びその制御方法、並びに、プログラム
JP2010273854A (ja) 放射線画像表示装置、方法及びプログラム
KR20220155828A (ko) 의료 영상 분석 장치 및 방법, 의료 영상 시각화 장치 및 방법
JP4849449B2 (ja) 医用画像診断支援装置
US20120188240A1 (en) Medical image display apparatus, method and program
JP5486616B2 (ja) 医用画像診断支援装置およびその作動方法、並びにプログラム
US11056149B2 (en) Medical image storage and reproduction apparatus, method, and program
JP2005270635A (ja) 画像処理方法及び処理装置
JP5192751B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム
JP2001087228A (ja) 読影支援装置
JP2008264011A (ja) 医用画像表示装置
US11380060B2 (en) System and method for linking a segmentation graph to volumetric data
JP2017012382A (ja) 医用画像処理装置、医用画像処理装置に搭載可能なプログラム、及び医用画像処理方法
US20220344047A1 (en) Medical image processing apparatus and medical image processing method

Legal Events

Date Code Title Description
AK Designated states

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): AE AG AL AM AT AU AZ BA BB BG BR BW BY BZ CA CH CN CO CR CU CZ DE DK DM DZ EC EE EG ES FI GB GD GE GH GM HR HU ID IL IN IS JP KE KG KM KP KR KZ LC LK LR LS LT LU LV MA MD MG MK MN MW MX MZ NA NG NI NO NZ OM PG PH PL PT RO RU SC SD SE SG SK SL SM SY TJ TM TN TR TT TZ UA UG US UZ VC VN YU ZA ZM ZW

AL Designated countries for regional patents

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): BW GH GM KE LS MW MZ NA SD SL SZ TZ UG ZM ZW AM AZ BY KG KZ MD RU TJ TM AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HU IE IS IT LT LU LV MC NL PL PT RO SE SI SK TR BF BJ CF CG CI CM GA GN GQ GW ML MR NE SN TD TG

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2006527839

Country of ref document: JP

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2005767345

Country of ref document: EP

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 200580024751.6

Country of ref document: CN

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 11658617

Country of ref document: US

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

WWP Wipo information: published in national office

Ref document number: 2005767345

Country of ref document: EP