JP2009172190A - Image generating apparatus, program, and image generating method - Google Patents
Image generating apparatus, program, and image generating method Download PDFInfo
- Publication number
- JP2009172190A JP2009172190A JP2008014757A JP2008014757A JP2009172190A JP 2009172190 A JP2009172190 A JP 2009172190A JP 2008014757 A JP2008014757 A JP 2008014757A JP 2008014757 A JP2008014757 A JP 2008014757A JP 2009172190 A JP2009172190 A JP 2009172190A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- heart
- frame
- breathing
- frame image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 43
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims abstract description 72
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 claims abstract description 23
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 claims description 93
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 26
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 25
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 15
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 11
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 claims 2
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 113
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 24
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 18
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 description 17
- 206010038669 Respiratory arrest Diseases 0.000 description 7
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 description 7
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 7
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 230000002685 pulmonary effect Effects 0.000 description 6
- 230000010349 pulsation Effects 0.000 description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000012447 hatching Effects 0.000 description 5
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 5
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 4
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000011976 chest X-ray Methods 0.000 description 2
- 238000002601 radiography Methods 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 2
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 1
- 238000004195 computer-aided diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 1
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 1
- 230000029052 metamorphosis Effects 0.000 description 1
- 238000013421 nuclear magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
- 230000009325 pulmonary function Effects 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
Description
本発明は、画像生成技術に関する。 The present invention relates to an image generation technique.
医療現場では、X線等を用いて内蔵や骨格等に含まれる患部を撮影することにより、各種検査や診断が行われている。そして、近年では、デジタル技術の適用により、X線等を用いて患部の動きを捉えた動画像を比較的容易に取得することが可能となっている。 In the medical field, various examinations and diagnoses are performed by photographing an affected part included in a built-in structure or a skeleton using an X-ray or the like. In recent years, it has become possible to relatively easily acquire a moving image that captures the motion of an affected area using X-rays or the like by applying digital technology.
そして、患部の動きを捉えて診断する事が有効な臓器としては、例えば、呼吸によって臓器の形状が大きく変化する肺等が挙げられる。例えば、肺は、疾病を伴う部分では拡大及び収縮の動きが著しく低下する傾向を示す。このため、医師は、肺の挙動を動画像を通じて認識することで、診断を行うことが可能となる。 An example of an organ that is effective for diagnosing the movement of the affected area is, for example, a lung whose shape changes greatly due to respiration. For example, the lungs tend to have a significantly reduced movement of expansion and contraction in areas with disease. For this reason, the doctor can make a diagnosis by recognizing the behavior of the lung through the moving image.
また、患部の動きを解析する技術としては、時系列的に連続してX線を用いて撮影された複数の画像(X線画像)を利用して、時間的に隣り合うX線画像の差分(差分画像)を取得する技術が提案されている(例えば、特許文献1)。また、X線画像からノイズ成分を削除する技術も提案されている(例えば、非特許文献1)。 Also, as a technique for analyzing the motion of the affected area, a difference between temporally adjacent X-ray images using a plurality of images (X-ray images) photographed using X-rays continuously in time series. A technique for acquiring (difference image) has been proposed (for example, Patent Document 1). In addition, a technique for removing a noise component from an X-ray image has been proposed (for example, Non-Patent Document 1).
しかしながら、上記特許文献1の技術では、肺を捉えた動画像に対して心臓の拍動に起因する血流の時間的な変化が重畳し、肺を捉えた動画像の局所的な明度が血流の変動に応じて変化するため、肺の特徴を他の特徴と区別して視認する事が困難となる。
However, in the technique of the above-mentioned
また、上記非特許文献1の技術では、X線を用いて胸部を撮影した動画像(胸部X線動画像)中の各注目画素に関して、時間経過に対する画素値の変化に着目し、該注目画素における高周波成分を取り除くことで、血流による変動成分を削除しようとしている。
In the technique of Non-Patent
しかしながら、呼吸により、被写体の領域(肺野領域)は変動しているため、胸部X線動画像の複数フレームの同一画素に同じ肺野領域が現れる可能性は低い。このため、同一画素から単に高周波成分を取り除いた場合には、血流による変動成分だけでなく、他の変動成分すなわち呼吸による肺の変動成分も取り除かれてしまう傾向にある。すなわち、精度良く肺の特徴を他の特徴と区別して視認する事が困難となる。 However, since the region of the subject (lung field region) fluctuates due to breathing, the possibility that the same lung field region appears in the same pixel in a plurality of frames of the chest X-ray moving image is low. For this reason, when the high-frequency component is simply removed from the same pixel, not only the fluctuation component due to blood flow but also other fluctuation components, that is, the fluctuation component of the lung due to respiration tend to be removed. In other words, it is difficult to visually distinguish the features of the lung from other features with high accuracy.
このような問題は、X線を用いて肺を捉えた画像を取得する場合だけでなく、種々の技術を用いて、所定部位以外の要素による変動成分が所定部位の特徴に重畳する条件下で所定部位に係る画像を取得する場合一般に共通する。 Such a problem is not only in the case of acquiring an image that captures the lung using X-rays, but also under a condition in which a variation component due to an element other than the predetermined part is superimposed on the feature of the predetermined part using various techniques. Generally, when acquiring an image related to a predetermined part, it is common.
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、形状が変化する部位について、その部位以外に起因する変動成分を取り除いた画像を取得する技術を提供する事を目的とする。 This invention is made | formed in view of the said subject, and it aims at providing the technique which acquires the image which removed the fluctuation | variation component resulting from other than the site | part about the site | part from which the shape changes.
上記の課題を解決するために、請求項1の発明は、画像生成装置であって、動物の内部を構成する所定部位の形状が変化する状態を捉えた第1動画像を取得する第1取得手段と、前記所定部位の形状の変化が停止した状態を捉えた第2動画像を取得する第2取得手段と、前記第1動画像に含まれる複数の第1フレーム画像がそれぞれ撮影されたタイミングにおける前記動物の心臓の周期的な動きの位相と、前記第2動画像に含まれる複数の第2フレーム画像がそれぞれ撮影されたタイミングにおける前記心臓の周期的な動きの位相と、を検出する検出手段と、前記検出手段による検出結果に応じて、前記心臓の周期的な動きの位相が略一致するタイミングにおいて撮影された前記第1フレーム画像と前記第2フレーム画像との組合せを認識する認識手段と、前記組合せについて、前記第1フレーム画像の前記所定部位を捉えた第1領域に対し、前記第2フレーム画像の前記所定部位を捉えた第2領域が合致するように、前記第2領域を補正して変動成分画像を生成する第1生成手段と、前記組合せについて、前記第1フレーム画像と前記変動成分画像との差分画像を生成する第2生成手段とを備えることを特徴とする。
In order to solve the above-mentioned problem, the invention of
また、請求項2の発明は、請求項1に記載の画像生成装置であって、前記認識手段が、前記検出手段による検出結果に応じて、前記心臓の周期的な動きの位相が略一致するタイミングにおいて撮影された前記第1フレーム画像と前記第2フレーム画像との複数の組合せをそれぞれ認識し、前記第1生成手段が、各前記組合せについて、前記第1フレーム画像の前記所定部位を捉えた第1領域に対し、前記第2フレーム画像の前記所定部位を捉えた第2領域が合致するように、前記第2領域を補正して変動成分画像をそれぞれ生成し、前記第2生成手段が、各前記組合せについて、前記第1フレーム画像と前記変動成分画像との差分画像をそれぞれ生成することを特徴とする。
The invention according to
また、請求項3の発明は、請求項1又は請求項2に記載の画像生成装置であって、前記所定部位が、肺を含むことを特徴とする。
The invention of
また、請求項4の発明は、請求項1から請求項3の何れかに記載の画像生成装置であって、前記第1生成手段が、前記第1領域に対して、前記第2領域が合致するように、前記第2領域のみを補正して前記変動成分画像を生成することを特徴とする。 According to a fourth aspect of the present invention, there is provided the image generating apparatus according to any one of the first to third aspects, wherein the first generating unit matches the second region with the first region. As described above, the variation component image is generated by correcting only the second region.
また、請求項5の発明は、請求項1から請求項4の何れかに記載の画像生成装置であって、前記検出手段が、前記心臓の動きをコントロールしている電気の変化を用いて前記心臓の周期的な動きの位相を検出することを特徴とする。
The invention according to
また、請求項6の発明は、請求項1から請求項4の何れかに記載の画像生成装置であって、前記第1及び第2動画像が、それぞれ前記心臓を含む領域を捉えた動画像であり、前記検出手段が、前記第1及び第2動画像で捉えられた心臓の形状の変化に基づき、前記心臓の周期的な動きの位相を検出することを特徴とする。
The invention according to claim 6 is the image generation apparatus according to any one of
また、請求項7の発明は、画像生成装置に含まれるコンピュータによって実行されることにより、前記画像生成装置を、請求項1から請求項6の何れかに記載の画像生成装置として機能させるプログラムである。 According to a seventh aspect of the invention, there is provided a program for causing the image generation device to function as the image generation device according to any one of the first to sixth aspects when executed by a computer included in the image generation device. is there.
また、請求項8の発明は、画像生成方法であって、動物の内部を構成する所定部位の形状が変化する状態を捉えた第1動画像を取得する第1取得工程と、前記所定部位の形状の変化が停止した状態を捉えた第2動画像を取得する第2取得工程と、前記第1動画像に含まれる複数の第1フレーム画像がそれぞれ撮影されたタイミングにおける前記動物の心臓の周期的な動きの位相と、前記第2動画像に含まれる複数の第2フレーム画像がそれぞれ撮影されたタイミングにおける前記心臓の周期的な動きの位相と、を検出する検出工程と、前記検出工程における検出結果に応じて、前記心臓の周期的な動きの位相が略一致するタイミングにおいて撮影された前記第1フレーム画像と前記第2フレーム画像との組合せを認識する認識工程と、前記組合せについて、前記第1フレーム画像の前記所定部位を捉えた第1領域に対し、前記第2フレーム画像の前記所定部位を捉えた第2領域が合致するように、前記第2領域を補正して変動成分画像を生成する第1生成工程と、前記組合せについて、前記第1フレーム画像と前記変動成分画像との差分画像を生成する第2生成工程とを備えることを特徴とする。 The invention according to claim 8 is an image generation method, wherein a first acquisition step of acquiring a first moving image capturing a state in which a shape of a predetermined part constituting an interior of an animal changes, and the predetermined part A second acquisition step of acquiring a second moving image capturing a state in which a change in shape is stopped, and a cycle of the animal's heart at a timing when each of the plurality of first frame images included in the first moving image is captured; A detecting step for detecting a phase of a typical motion and a phase of a periodic motion of the heart at a timing when each of a plurality of second frame images included in the second moving image is taken, and in the detecting step A recognition step for recognizing a combination of the first frame image and the second frame image captured at a timing at which the phases of the periodic movements of the heart substantially coincide with each other according to a detection result; The second region is corrected so that the second region capturing the predetermined part of the second frame image matches the first region capturing the predetermined part of the first frame image. A first generation step of generating a fluctuation component image, and a second generation step of generating a difference image between the first frame image and the fluctuation component image for the combination are provided.
請求項1から請求項8の何れに記載の発明によっても、形状が変化する部位について、その部位以外に起因する変動成分を取り除いた画像が取得される。 According to any of the first to eighth aspects of the invention, an image obtained by removing a fluctuation component caused by a part other than the part of the part whose shape changes is acquired.
また、請求項4に記載の発明によれば、演算量の低減により、演算の高速化が図られる。 According to the fourth aspect of the invention, the calculation speed can be increased by reducing the calculation amount.
また、請求項5に記載の発明によれば、フレーム画像を撮影したタイミングにおける心臓の周期的な動きの位相が精度良く検出される。 According to the fifth aspect of the present invention, the phase of the periodic movement of the heart at the timing when the frame image is taken can be detected with high accuracy.
また、請求項6に記載の発明によれば、簡単な構成でフレーム画像を撮影したタイミングにおける心臓の周期的な動きが検出される。 According to the sixth aspect of the present invention, the periodic motion of the heart at the timing when the frame image is taken with a simple configuration is detected.
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
<画像取得システムの全体構成>
図1(a)は、本発明の実施形態に係る画像取得システム1の全体構成を例示する図であり、図1(b)は、画像取得システム1の構成を示すブロック図である。
<Overall configuration of image acquisition system>
FIG. 1A is a diagram illustrating the overall configuration of the
図1(a)で示すように、画像取得システム1は、主に、画像生成装置2、医療用画像撮影装置5、及び心電計6を備えて構成されている。
As shown in FIG. 1A, the
また、図1(b)で示すように、画像生成装置2は、CPU21、RAM22、及びROM23をバスライン100に接続した一般的なコンピュータの構成となっている。またバスライン100には、画像などを表示する表示部3、ユーザからの入力を受け付けるキーボードとマウスとを含む操作部4、各種データを保存する固定ディスク24が、適宜、インターフェイス(I/F)を介する等して接続されている。
As shown in FIG. 1B, the
バスライン100には更に、伝送ケーブルのインターフェース(I/F)を介して医療用画像撮影装置5、及び心電計6がそれぞれ接続されている。なお、医療用画像撮影装置5から受信した画像データ(以下「画像」とも称する)、及び心電計6から受信した情報は、CPU21の制御の下、固定ディスク24に記憶することが可能である。
The
図1(b)で示すプログラムPGは、固定ディスク24に記憶される。画像生成装置2としての各種機能は、CPU21がプログラムPGに従って動作することにより実現される。
The program PG shown in FIG. 1B is stored in the
医療用画像撮影装置5は、例えば、X線撮影装置等によって構成され、撮影の対象である人物(撮影対象者)の内蔵等に含まれる所定部位を撮影する。また、心電計6は、心臓の動きをコントロールしている電気の変化を検出する。この心電計6は、例えば、CPU21からの制御信号に応答して、医療用画像撮影装置5による撮影動作と並行して、心臓の動きをコントロールしている電気の変化を検出する。
The medical
<画像生成装置の機能構成>
図2は、CPU21がプログラムPGに従って動作することにより画像生成装置2で実現される機能構成を他の構成とともに示す図である。図2で示す構成のうち、撮影制御部211、計測制御部212、画像取得部213、心電図取得部214、位相検出部215、対応画像認識部216、変動成分画像生成部217、差分画像生成部218、及び記憶制御部219が、CPU21等により実現される機能を示している。
<Functional configuration of image generation apparatus>
FIG. 2 is a diagram illustrating a functional configuration realized by the
撮影制御部211は、例えば、操作部4からの入力信号に応答して、医療用画像撮影装置5による所定部位の動画撮影の開始ならびに終了タイミングを制御する。
For example, in response to an input signal from the
計測制御部212は、医療用画像撮影装置5における撮影対象者の動画撮影時に、心電計6により、撮影対象者の心臓の動きをコントロールしている電気の変化を検出するように制御する。なお、計測制御部212は、動画撮影の開始ならびに終了のタイミングを示す信号を撮影制御部211から取得する。
The
画像取得部213は、医療用画像撮影装置5によって撮影された動画像を取得する。この画像取得部213は、第1画像取得部213a及び第2画像取得部213bを有している。なお、画像取得部213で取得される各画像は、固定ディスク24に記憶され、その後、各画像処理によって得られる画像は、適宜一時的にRAM22に記憶されたり、固定ディスク24に記憶される。
The
第1画像取得部213aは、撮影対象者の内部を構成する所定部位(ここでは、肺)の形状が変化する状態(ここでは、呼吸により肺の形状が変化する様子)を捉えた動画像(ここでは、呼吸中肺動画像)を取得する。一方、第2画像取得部213bは、所定部位(ここでは、肺)の形状の変化が停止した状態(ここでは、呼吸の停止により肺の形状の変化が停止した状態)を捉えた動画像(ここでは、呼吸停止中肺動画像)を取得する。
The first
なお、呼吸中肺動画像及び呼吸停止中肺動画像は、それぞれ、ユーザによる操作部4の操作に応答して得られる動画像であり、所定のフレームレート(例えば、30フレーム/秒)で所定期間(例えば、10秒間)における肺の状態を捉えた動画像である。
Note that the breathing lung moving image and the breathing stopped lung moving image are moving images obtained in response to the operation of the
心電図取得部214は、心電計6によって検出された心臓の動きをコントロールしている電気の変化に基づき、いわゆる心電図を取得する。なお、心電図取得部214で取得される心電図に係る情報は、固定ディスク24に記憶される。図3は、心電図取得部214で取得される心電図の一部を例示する模式図である。
The
なお、ここでは、呼吸中肺動画像と、その呼吸中肺動画像を撮影した際における撮影対象者に係る心電図(呼吸中心電図)とが関連付けられて固定ディスク24等に記憶され、呼吸停止中肺動画像と、その呼吸停止中肺動画像を撮影した際における撮影対象者に係る心電図(呼吸停止中心電図)とが関連付けられて固定ディスク24等に記憶される。
Here, the respiratory lung motion image and the electrocardiogram (respiration center electrogram) related to the subject to be imaged when the respiratory lung motion image is captured are stored in association with the fixed
位相検出部215は、心電図取得部214によって取得された心電図と、呼吸中肺動画像及び呼吸停止中肺動画像をそれぞれ構成する各フレーム画像が撮影されたタイミングとに基づき、各フレーム画像が撮影されたタイミングにおける撮影対象者の心臓の周期的な動き(拍動)の位相を検出する。ここでは、各フレーム画像と、心臓の拍動の位相とが対応付けられる。ここで対応付けられた情報は、RAM22又は固定ディスク24に適宜記憶される。なお、撮影時の位相検出方法については更に後述する。
The
対応画像認識部216は、位相検出部215による検出結果に基づき、呼吸中肺動画像を構成するフレーム画像(呼吸中フレーム画像)について、呼吸停止中肺動画像を構成する複数のフレーム画像(呼吸停止中フレーム画像)から、撮影されたタイミングにおける心臓の拍動の位相が略一致する1つの呼吸停止中フレーム画像を認識する。つまり、撮影時における心臓の拍動の位相が略一致する呼吸中フレーム画像と呼吸停止中フレーム画像との組合せが認識される。
Based on the detection result by the
ここでは、呼吸中肺動画像を構成する複数の呼吸中フレーム画像について、撮影されたタイミングにおける心臓の拍動の位相が略一致する呼吸停止中フレーム画像がそれぞれ認識される。つまり、撮影時における心臓の拍動の位相が略一致する呼吸中フレーム画像と呼吸停止中フレーム画像との複数通りの組合せが認識される。ここで認識された情報は、RAM22又は固定ディスク24に適宜記憶される。なお、フレーム画像の対応付け方法については更に後述する。
Here, with respect to a plurality of breathing frame images constituting the breathing lung motion image, a breathing-stop frame image in which the phases of the heart beats at the captured timing substantially coincide with each other is recognized. That is, a plurality of combinations of the breathing frame image and the breathing-stop frame image in which the phases of the heart beats at the time of imaging are substantially the same are recognized. The information recognized here is appropriately stored in the
変動成分画像生成部217は、呼吸中フレーム画像の所定部位(ここでは肺)を捉えた領域(呼吸中肺野領域)に対して、呼吸停止中フレーム画像の所定部位を捉えた領域(呼吸停止中肺野領域)が合致するように、呼吸停止中肺野領域を補正した画像を生成する。ここで生成される画像は、所定部位の動き以外の変動成分(ここでは血流による変動成分)を捉えた画像(変動成分画像)となっている。
The variation component
そして、ここでは、対応画像認識部216で認識された呼吸中フレーム画像と呼吸停止中フレーム画像との各組合せについて、呼吸中フレーム画像の呼吸中肺野領域に対し、呼吸停止中フレーム画像の呼吸停止中肺野領域が合致するように、呼吸停止中フレーム画像の呼吸停止中肺野領域が補正されて、変動成分画像がそれぞれ生成される。
Here, for each combination of the breathing frame image recognized by the corresponding
なお、各変動成分画像を生成するためには、後述する煩雑な演算が必要となるため、演算量の低減及び演算の高速化等を考慮すると、所定部位を捉えた呼吸停止中肺野領域のみを補正した変動成分画像を生成することが好ましい。ここで生成された変動成分画像は、RAM22又は固定ディスク24に適宜記憶される。なお、変動成分画像の生成方法については更に後述する。
In addition, in order to generate each fluctuation component image, it is necessary to perform a complicated calculation described later. Therefore, considering the reduction of the calculation amount and the speeding up of the calculation, only the lung field region in which the predetermined part is stopped and the respiratory region is captured. It is preferable to generate a fluctuation component image in which is corrected. The fluctuation component image generated here is appropriately stored in the
差分画像生成部218は、撮影時の心臓の拍動の位相が略一致する呼吸中フレーム画像と変動成分画像との組合せについて、呼吸中フレーム画像と変動成分画像との差分を示す画像(差分画像)を生成する。そして、ここでは、対応画像認識部216で認識された呼吸中フレーム画像と呼吸停止中フレーム画像との各組合せについて、差分画像が生成される。つまり、動画的な態様で差分画像を再生可能な動画像(差分動画像)が生成される。
The difference
記憶制御部219は、差分画像生成部218で生成された画像(差分画像及び差分動画像)を固定ディスク24に記憶する処理を制御する。なお、固定ディスク24に格納された差分画像や差分動画像は、操作部4からの入力に基づいて、表示部3において適宜可視的に出力される。
The
<撮影時の位相検出方法>
図3は、呼吸停止中肺動画像の撮影時に取得された心臓の動きをコントロールしている電気の変化を示す心電図を例示する図である。なお、図3では、横軸が時刻、縦軸が電気信号の大きさ(電圧)を示しており、いわゆるP波、R波、T波の形状をそれぞれ示す曲線Pp,Rp,Tpを含む電気信号の変化を示す曲線が示されている。
<Phase detection method during shooting>
FIG. 3 is a diagram exemplifying an electrocardiogram showing a change in electricity that controls the movement of the heart acquired at the time of capturing a lung motion image while breathing is stopped. In FIG. 3, the horizontal axis indicates time, and the vertical axis indicates the magnitude (voltage) of the electric signal. Electricity including curves Pp, Rp, and Tp indicating the shapes of so-called P waves, R waves, and T waves, respectively. A curve showing the change in signal is shown.
また、図4は、呼吸停止中肺動画像を構成する一部の呼吸停止中フレーム画像を例示する模式図であり、図4(a)〜(c)では、図3で示す時刻Is1〜Is3でそれぞれ撮影された呼吸停止中フレーム画像が示されている。なお、図4(a)〜(c)では、呼吸停止中肺野領域に斜線のハッチングが付されている。 FIG. 4 is a schematic view illustrating a part of the breathing-stopped frame images constituting the breathing-stopping lung moving image. FIGS. 4A to 4C show the times Is1 to Is3 shown in FIG. The frame images during the breathing stop respectively taken at are shown. 4 (a) to 4 (c), hatched hatching is added to the lung field region during respiratory stop.
図5は、呼吸中肺動画像の撮影時に取得された心臓の動きをコントロールしている電気の変化を示す心電図を例示する図である。なお、図5では、図3と同様に、横軸が時刻、縦軸が電気信号の大きさ(電圧)を示しており、いわゆるP波、R波、T波の形状をそれぞれ示す曲線Pp,Rp,Tpを含む電気信号の変化を示す曲線が示されている。 FIG. 5 is a diagram exemplifying an electrocardiogram showing a change in electricity controlling the movement of the heart acquired at the time of capturing a lung moving image during breathing. In FIG. 5, similarly to FIG. 3, the horizontal axis indicates time, and the vertical axis indicates the magnitude (voltage) of the electric signal, and curves Pp, R, and T indicate the shapes of the so-called P wave, R wave, and T wave, respectively. Curves showing changes in electrical signals including Rp and Tp are shown.
また、図6は、呼吸中肺動画像を構成する一部の呼吸中フレーム画像を例示する模式図であり、図6(a)〜(c)では、図5で示す時刻Im1〜Im3でそれぞれ撮影された呼吸中フレーム画像が示されている。なお、図6(a)〜(c)では、呼吸中肺野領域に砂地のハッチングが付されている。 FIG. 6 is a schematic view illustrating a part of the breathing frame images constituting the breathing lung motion image. In FIGS. 6A to 6C, the times Im1 to Im3 shown in FIG. A captured frame image is shown. 6 (a) to 6 (c), sandy hatching is added to the breathing lung field region.
本実施形態では、心電図の特徴的な形状(例えば、P,R,T波の形状等)に基づき、心臓の拍動の周期ならびに位相が認識され、各呼吸停止中フレーム画像及び各呼吸中フレーム画像が撮影された際の心臓の拍動の位相がそれぞれ検出される。 In the present embodiment, based on the characteristic shape of the electrocardiogram (for example, the shape of P, R, T wave, etc.), the period and phase of the heart beat are recognized, and each respiratory stop frame image and each respiratory frame The phase of the heart beat when the image is taken is detected.
<フレーム画像の対応付け方法>
図7及び図8は、フレーム画像の対応付け方法を説明するための図である。
<Frame image association method>
7 and 8 are diagrams for explaining a frame image association method.
図7及び図8で示すように、各呼吸中フレーム画像に対して、撮影時の心臓の拍動の位相が略一致する呼吸停止中フレーム画像が対応付けられる。例えば、心臓の拍動の位相が等しい時刻Is1,Im1にそれぞれ撮影された呼吸停止中フレーム画像(図8(a))と呼吸中フレーム画像(図8(d))とが対応付けられ、心臓の拍動の位相が等しい時刻Is2,Im2にそれぞれ撮影された呼吸停止中フレーム画像(図8(b))と呼吸中フレーム画像(図8(e))とが対応付けられ、心臓の拍動の位相が等しい時刻Is3,Im3にそれぞれ撮影された呼吸停止中フレーム画像(図8(c))と呼吸中フレーム画像(図8(f))とが対応付けられる。 As shown in FIGS. 7 and 8, each breathing frame image is associated with a breathing-stop frame image in which the phase of the heart beat at the time of imaging is substantially the same. For example, a breathing-stop frame image (FIG. 8 (a)) and a breathing frame image (FIG. 8 (d)) taken at times Is1 and Im1 having the same heart beat phase are associated with each other, and the heart The breathing-stop frame image (FIG. 8 (b)) and the breathing frame image (FIG. 8 (e)) taken at times Is2 and Im2 having the same pulsation phase are associated with each other, and the heart beat The breathing-stop frame images (FIG. 8 (c)) and the breathing-frame images (FIG. 8 (f)) taken at times Is3 and Im3 having the same phase are associated with each other.
<変動成分画像の生成方法>
図9から図12は、変動成分画像の生成方法を説明するための図である。
<Method for generating fluctuation component image>
9 to 12 are diagrams for explaining a method of generating a fluctuation component image.
ここでは、例えば、図9で示すように、呼吸停止中フレーム画像(図9(a))の呼吸停止中肺野領域(斜線ハッチング部)が、呼吸中フレーム画像(図9(c))の呼吸中肺野領域(砂地ハッチング部)に合致する形状となるように補正されることで、変動成分画像(図9(b))が生成される。つまり、2つの画像の間の呼吸中肺野領域と呼吸停止中肺野領域とのずれが補正される。 Here, for example, as shown in FIG. 9, the breathing-stopped lung field region (hatched area) of the breathing-stopped frame image (FIG. 9A) is the breathing-stopping frame image (FIG. 9C). A fluctuation component image (FIG. 9B) is generated by correcting the shape to match the breathing lung field region (sandy hatched portion). That is, the difference between the breathing lung field region and the breathing stop lung field region between the two images is corrected.
この2つの画像の間のずれを補正する手法としては、種々の公知の手法を採用することができ、例えば、一組の線分の変換(例えば、Feature-based image metamorphosis, ACM SIGGRAPH Computer Graphics archive, Volume 26, Issue 2, July 1992, p35-42.等参照)を利用する手法や、その他の手法(例えば、特開昭63−278183号公報等参照)等を採用することができる。
Various known methods can be adopted as a method for correcting the shift between the two images, for example, conversion of a set of line segments (for example, Feature-based image metamorphosis, ACM SIGGRAPH Computer Graphics archive). , Volume 26,
以下、一組の線分の変換を利用する手法について具体的に説明する。なお、ここでは、各フレーム画像の所定点(例えば左上の点)を基準点(例えば原点)とし、右方向をX軸方向とし、下方向をY軸方向とし、1画素毎に座標の値が1つずつ変化するものとする。 Hereinafter, a method of using a set of line segment conversion will be described in detail. Here, a predetermined point (for example, the upper left point) of each frame image is a reference point (for example, the origin), the right direction is the X axis direction, the lower direction is the Y axis direction, and the coordinate value for each pixel is It will change one by one.
まず、図10(a),(b)で模式的に示すように、補正の対象である呼吸停止中肺野領域及び該呼吸停止中肺野領域に対応する呼吸中肺野領域について、多数(例えば200個程度)の特徴点(例えば、図10では黒丸が付された点)がそれぞれ検出される。この特徴点としては、例えば、呼吸停止中肺野領域及び呼吸中肺野領域の輪郭の変曲点や尖鋭な点や所定の階調を有する点等が挙げられる。なお、呼吸停止中肺野領域及び呼吸中肺野領域の輪郭を抽出する手法としては、種々の公知の手法を採用することができ、例えば、X線を用いて得られた画像(X線画像)における濃度の変化の特徴から肺野部の輪郭を求める手法(例えば、特開昭63−240832号公報等参照)や、その他の手法(例えば、特開平2−250180号公報等参照)等を採用することができる。 First, as schematically shown in FIGS. 10 (a) and 10 (b), there are a large number of lung field regions that are to be corrected and breathing lung field regions corresponding to the lung field regions that are breathing stopped. For example, about 200 feature points (for example, points with black circles in FIG. 10) are detected. Examples of the feature points include an inflection point, a sharp point, a point having a predetermined gradation, and the like of the lung field during breathing stop and the lung field during breathing. Note that various known techniques can be adopted as a technique for extracting the respiratory lung area and respiratory lung area outline. For example, an image obtained using X-rays (an X-ray image) ) For determining the contour of the lung field from the characteristics of the change in concentration (see, for example, JP-A-63-240832), other methods (for example, see JP-A-2-250180, etc.), etc. Can be adopted.
次に、呼吸停止中肺野領域内の任意の点Xと、呼吸中肺野領域内の任意の点X'との対応関係が求められる。ここでは、呼吸停止中肺野領域内の全ての画素について点Xと点X'との対応関係が認識される。 Next, the correspondence between an arbitrary point X in the lung field during breathing stop and an arbitrary point X ′ in the lung field during breathing is obtained. Here, the correspondence relationship between the point X and the point X ′ is recognized for all the pixels in the lung field during breathing stop.
ここで、図11で示すように、上記の如く検出された呼吸停止中肺野領域の特徴点に含まれる2点P,Qと、上記の如く検出された呼吸中肺野領域の特徴点のうちの該2点P,Qに対応する2点P',Q'とに着目する。 Here, as shown in FIG. 11, two points P and Q included in the feature points of the lung field during respiratory arrest detected as described above, and the feature points of the lung field during breathing detected as described above. Attention is paid to two points P ′ and Q ′ corresponding to the two points P and Q.
図12は、点Xと点X'の対応関係の求め方を説明するための図である。 FIG. 12 is a diagram for explaining how to obtain the correspondence between the point X and the point X ′.
図12(a)では、点P'から点Q'へのベクトル(P'Q'ベクトル)、線分P'Q'から点X'への垂線と合致する点C'から点X'へのベクトル(C'X'ベクトル)、及び点P'から点C'へのベクトル(P'C'ベクトル)が示されている。一方、図12(b)では、点Pから点Qへのベクトル(PQベクトル)、線分PQから点Xへの垂線と合致する点Cから点Xへのベクトル(CXベクトル)、及び点Pから点Cへのベクトル(PCベクトル)が示されている。 In FIG. 12A, the vector from the point P ′ to the point Q ′ (P′Q ′ vector) and the point C ′ to the point X ′ that coincides with the perpendicular from the line segment P′Q ′ to the point X ′. A vector (C′X ′ vector) and a vector from the point P ′ to the point C ′ (P′C ′ vector) are shown. On the other hand, in FIG. 12B, a vector from the point P to the point Q (PQ vector), a vector from the point C to the point X that coincides with a perpendicular from the line segment PQ to the point X (CX vector), and a point P A vector from point to point C (PC vector) is shown.
ここで、2次元平面上で、P'Q'ベクトルがPQベクトルに変換される場合に、P'Q'ベクトルとC'X'ベクトルとP'C'ベクトルとの比と、PQベクトルとCXベクトルとPCベクトルとの比が一定になるように、点X'が点Xに変換されるものとする。 Here, when the P′Q ′ vector is converted into the PQ vector on the two-dimensional plane, the ratio between the P′Q ′ vector, the C′X ′ vector, and the P′C ′ vector, the PQ vector, and the CX vector It is assumed that the point X ′ is converted to the point X so that the ratio between the vector and the PC vector is constant.
このとき、点Xと点X'との間に下式(1)〜(3)の関係が成立する。 At this time, the following expressions (1) to (3) are established between the point X and the point X ′.
なお、uは線分PCの長さを線分PQの長さで割った(正規化した)スカラーを示し、vは直線PQから点Xまでの距離を示し、X'は点X'の座標を示している。また、(X−P)は点Xの座標の値から点Pの座標の値を引いた座標の変化値すなわち点Pから点Xへのベクトル(PXベクトル)を示し、(Q−P)は点Qの座標の値から点Pの座標の値を引いた座標の変化値すなわちPQベクトルを示し、Per(Q−P)はPQベクトルに対して垂直で且つ大きさが等しくCXベクトルと同じ方向を向いたベクトルを示し、Per(Q'−P')はP'Q'ベクトルに対して垂直で且つ大きさが等しくC'X'ベクトルと同じ方向を向いたベクトルを示し、P'は点P'の座標を示している。 Note that u represents a scalar obtained by dividing (normalizing) the length of the line segment PC by the length of the line segment PQ, v represents the distance from the straight line PQ to the point X, and X ′ represents the coordinates of the point X ′. Is shown. Further, (X−P) represents a coordinate change value obtained by subtracting the coordinate value of the point P from the coordinate value of the point X, that is, a vector (PX vector) from the point P to the point X, and (Q−P) represents A coordinate change value obtained by subtracting the value of the coordinate of the point P from the value of the coordinate of the point Q, that is, a PQ vector, Per (QP) is perpendicular to the PQ vector and is equal in magnitude and in the same direction as the CX vector Per (Q′−P ′) is a vector perpendicular to and equal in magnitude to the P′Q ′ vector and facing the same direction as the C′X ′ vector, and P ′ is a point The coordinates of P ′ are shown.
このため、上式(1)の右辺については、分子はPXベクトルとPQベクトルとの内積を示し、分母はPQベクトルの大きさの2乗(線分PQの長さの2乗)を示している。上式(2)の右辺については、分子はPXベクトルとPer(Q−P)との内積を示し、分母はPQベクトルの大きさ(線分PQの長さ)を示している。また、上式(3)の右辺第3項の分母はP'Q'ベクトルの大きさ(線分PQの長さ)を示している。 Therefore, for the right side of the above equation (1), the numerator indicates the inner product of the PX vector and the PQ vector, and the denominator indicates the square of the size of the PQ vector (the square of the length of the line segment PQ). Yes. Regarding the right side of the above equation (2), the numerator indicates the inner product of the PX vector and Per (Q−P), and the denominator indicates the size of the PQ vector (the length of the line segment PQ). Further, the denominator of the third term on the right side of the above equation (3) indicates the size of the P′Q ′ vector (the length of the line segment PQ).
ここで、呼吸停止中肺野領域について、多数の特徴点のうちの任意の2点が点P,Qとされ、呼吸中肺野領域について、この2点P,Qに対応する2点が点P',Q'と設定される。そして、呼吸停止中肺野領域内の任意の1点Xに対して、点Xと点X’との関係が多数求められる。但し、各点P,Q(及び点P',Q')の設定に対して求められる点Xと点X'との関係は完全には一致しない。そこで、加重平均が用いられて、各点Xについて、下式(4)〜(6)で示すような点X'と点Xとの関係が求められる。なお、加重平均としては、例えば、PQベクトルの大きさや、点P,Qの検出精度や、PQベクトルと点Xとの位置関係等を考慮した重み付けを用いるようにすれば良い。 Here, any two of the many feature points are set as points P and Q for the lung field during breathing stop, and two points corresponding to the two points P and Q are set for the lung field during breathing. P ′ and Q ′ are set. Many relations between the point X and the point X ′ are obtained with respect to an arbitrary point X in the lung field region during the breathing stop. However, the relationship between the point X and the point X ′ obtained for the setting of the points P and Q (and the points P ′ and Q ′) does not completely match. Therefore, a weighted average is used to obtain the relationship between the point X ′ and the point X as shown by the following equations (4) to (6) for each point X. In addition, as the weighted average, for example, weighting considering the size of the PQ vector, the detection accuracy of the points P and Q, the positional relationship between the PQ vector and the point X, and the like may be used.
ここでは、点P,Qをn通り設定されるものとし、上式(4)〜(6)では、n通りの点P,Qの組合せのうち、i番目の点P,Qがそれぞれ点Pi,Qiと示されている。また、Xi'は、点PiからQiへのベクトル(PiQiベクトル)に対して、上式(3)により求められる座標である。更に、a,b,pは定数であり、a,b,pの値が適宜変更されることで、呼吸停止中肺野領域の変形の仕方が調整される。また、上式(4)については、X'は点X'の座標を示し、Xは点Xの座標を示し、ωiは上式(5),(6)で規定される重みを示し、(Xi'−X)は点Xから点Xi'へのベクトル(XXi'ベクトル)を示している。 Here, n points P and Q are set, and in the above equations (4) to (6), among the combinations of n points P and Q, the i-th point P and Q are respectively points P. i and Q i are indicated. X i ′ is a coordinate obtained by the above equation (3) with respect to a vector from the point P i to Q i (P i Q i vector). Furthermore, a, b, and p are constants, and by changing the values of a, b, and p as appropriate, the manner of deformation of the lung field region during respiratory arrest is adjusted. As for the above equation (4), X ′ represents the coordinate of the point X ′, X represents the coordinate of the point X, ω i represents the weight defined by the above equations (5) and (6), (X i ′ −X) represents a vector (XX i ′ vector) from the point X to the point X i ′.
上式(5)で示すように、重みωiは、点Piから点Qiへのベクトル(PiQiベクトル)のb乗を(a+DISTi)で割ってp乗することで求められる。なお、上式(6)で示す条件、u<0は、点Xが線分PQのP側の延長線に対する垂線の上に位置する条件であり、0≦u≦1は、点Xが線分PQの垂線の上に位置する条件であり、u<1は、点Xが線分PQのQ側の延長線に対する垂線の上に位置する条件である。 As shown in the above equation (5), the weight ω i is obtained by dividing the b-th power of the vector (P i Q i vector) from the point P i to the point Q i by (a + DIST i ) and raising it to the p-th power. . It should be noted that the condition represented by the above equation (6), u <0, is a condition where the point X is positioned on a perpendicular to the extension line on the P side of the line segment PQ, and 0 ≦ u ≦ 1, the point X is a line U <1 is a condition where the point X is located above the perpendicular to the extension line on the Q side of the line segment PQ.
上式(4)で示すように、点Xの座標に対して、右辺第2項のXXi'ベクトルの加重平均が加算されることで、点Xに対応する点X'の座標が求まる。 As shown in the above equation (4), the coordinate of the point X ′ corresponding to the point X is obtained by adding the weighted average of the XX i ′ vector of the second term on the right side to the coordinate of the point X.
そして、上式(1)〜(6)で求まる点Xと点X'との関係が、呼吸停止中肺野領域の全画素について求められると、呼吸停止中肺野領域が、呼吸中肺野領域に合致するように補正される。このような、2つの画像間のずれの補正は、画像領域の非線形の拡大及び縮小を行う画像処理であり、例えば、非線形のスケーリングを行う処理と称することができる。 When the relationship between the point X and the point X ′ obtained by the above formulas (1) to (6) is obtained for all pixels in the lung field during respiratory arrest, the lung field during breathing is It is corrected to match the area. Such correction of the shift between the two images is an image process for performing non-linear enlargement and reduction of the image region, and can be referred to as a process for performing non-linear scaling, for example.
<差分画像の生成>
図13は、差分画像の生成を説明するための模式図である。
<Difference image generation>
FIG. 13 is a schematic diagram for explaining generation of a difference image.
図13で示すように、撮影時の心臓の拍動の位相が略一致する呼吸中フレーム画像(図13(a))と変動成分画像(図13(b))との組合せについて、呼吸中フレーム画像と変動成分画像との差分画像(図13(c))が生成される。このような差分画像が、呼吸中肺動画像を構成する各呼吸中フレーム画像に対して生成されることで、血流の影響が除去された所定部位の動きを捉えた動画像が得られる。なお、差分画像において肺の輪郭が不明瞭とならないように、変動成分画像における肺の輪郭を適宜調整する等しても良い。 As shown in FIG. 13, for the combination of the breathing frame image (FIG. 13 (a)) and the fluctuation component image (FIG. 13 (b)) in which the phases of the pulsation of the heart at the time of imaging are substantially coincident, A difference image (FIG. 13C) between the image and the fluctuation component image is generated. Such a difference image is generated for each breathing frame image constituting the breathing lung moving image, thereby obtaining a moving image that captures the motion of a predetermined part from which the influence of blood flow has been removed. Note that the lung contour in the variation component image may be adjusted as appropriate so that the lung contour in the difference image is not obscured.
以上のように、本発明の実施形態に係る画像取得システム1では、形状が変化する所定部位(ここでは、肺)について、その所定部位以外に起因する変動成分(ここでは血流による変動成分)を取り除いた画像が取得される。このため、形状が変化する所定部位の特徴と他の特徴とを区別して視認することができ、診断が容易に可能となる。特に、所定部位以外に起因する変動成分を取り除いた動画像を得ることで、診断が更に容易となる。
As described above, in the
<変形例>
以上、この発明の実施形態について説明したが、この発明は上記説明した内容のものに限定されるものではない。
<Modification>
As mentioned above, although embodiment of this invention was described, this invention is not limited to the thing of the content demonstrated above.
◎例えば、上記実施形態では、心臓の動きをコントロールしている電気の変化が検出されることで、各フレーム画像の撮影時における心臓の拍動の位相が検出されたが、これに限られない。例えば、呼吸中肺動画像及び呼吸停止中肺動画像のように心臓を含む領域を捉えた画像を用いた画像処理により、各フレーム画像の撮影時における心臓の拍動の位相が検出される構成が採用されても良い。以下、具体例を挙げて説明する。 For example, in the above embodiment, the phase of the heart beat at the time of capturing each frame image is detected by detecting the change in electricity that controls the movement of the heart. However, the present invention is not limited to this. . For example, a configuration in which the phase of the heart beat at the time of capturing each frame image is detected by image processing using an image that captures an area including the heart, such as a breathing lung motion image and a breathing stop lung motion image May be adopted. Hereinafter, a specific example will be described.
図14(a)は、本発明の変形例に係る画像取得システム1Aの全体構成を例示する図であり、図14(b)は、画像取得システム1Aの構成を示すブロック図である。 FIG. 14A is a diagram illustrating the overall configuration of an image acquisition system 1A according to a modification of the present invention, and FIG. 14B is a block diagram illustrating the configuration of the image acquisition system 1A.
画像取得システム1Aは、図1(a),(b)で示された画像取得システム1から心電計6が取り除かれ、プログラムPGがプログラムPGAに変更され、画像生成装置2が画像生成装置2Aに変更された構成を有する。なお、図14(a),(b)では、図1(a),(b)で示した構成と同様な部分については、同じ符号を付して説明を省略する。
In the image acquisition system 1A, the electrocardiograph 6 is removed from the
図15は、CPU21がプログラムPGAに従って動作することにより変形例に係る画像生成装置2Aで実現される機能構成を他の構成とともに示す図である。図15で示す機能構成は、図2で示された機能構成から計測制御部212及び心電図取得部214が削除され、位相検出部215が位相検出部215Aに変更されたものとなっている。なお、図15では、図2で示した構成と同様な部分については、同じ符号を付して説明を省略する。
FIG. 15 is a diagram illustrating a functional configuration realized by the
以下、変形例に係る画像生成装置2Aの機能構成について、上記実施形態に係る画像生成装置2と異なる部分である位相検出部215Aについて説明する。
Hereinafter, the
位相検出部215Aは、呼吸中肺動画像及び呼吸停止中肺動画像を用いた画像処理により、各呼吸中フレーム画像及び各呼吸停止中フレーム画像が撮影されたタイミングにおける心臓の拍動の位相を検出する。ここでは、各フレーム画像と、心臓の拍動の位相とが対応付けられる。ここで対応付けられた情報は、RAM22又は固定ディスク24に適宜記憶される。
The
ここで、変形例に係る撮影時の位相検出方法について説明する。 Here, a phase detection method during photographing according to a modification will be described.
ここでは、図16で示すように、各呼吸中フレーム画像及び各呼吸停止中フレーム画像について、所定点(例えば左上の点)を基準点(例えば原点)とし、右方向をX軸方向とし、下方向をY軸方向とし、1画素毎に座標の値が1つずつ変化するものとする。 Here, as shown in FIG. 16, for each breathing frame image and each breathing-stop frame image, a predetermined point (for example, the upper left point) is set as a reference point (for example, the origin), the right direction is set as the X axis direction, and It is assumed that the direction is the Y-axis direction, and the coordinate value changes by one for each pixel.
図17は、呼吸停止中肺動画像で捉えられた心臓の横幅の変動を例示する模式図である。図17(a)〜(c)では、心臓が拡張していく過程で、心臓の横幅がw1からw3へと大きくなっていく状態が例示されている。 FIG. 17 is a schematic view illustrating the change in the lateral width of the heart captured in the lung motion image during breathing stop. 17A to 17C illustrate a state in which the lateral width of the heart increases from w1 to w3 in the process of expanding the heart.
ここでは、呼吸中肺動画像及び呼吸停止中肺動画像で、撮影対象の所定部位である肺とともに心臓も捉えられていることが利用される。詳細には、呼吸中肺動画像及び呼吸停止中肺動画像について、心臓の横幅の変動が検出されることで、各呼吸中フレーム画像及び各呼吸停止中フレーム画像が撮影されたタイミングにおける心臓の拍動の位相が検出される。例えば、心臓の横幅が心臓の拍動の位相として検出されても良い。 Here, it is used that the heart is captured together with the lung, which is a predetermined region to be imaged, in the breathing lung motion image and the breathing stop lung motion image. Specifically, by detecting fluctuations in the lateral width of the heart in the breathing lung motion image and the breathing stop lung motion image, the heart at the timing when each breathing frame image and each breathing stop frame image was taken. The phase of the beat is detected. For example, the width of the heart may be detected as the phase of the heart beat.
各呼吸中フレーム画像及び各呼吸停止中フレーム画像から、心臓の横幅を検出する手法としては、例えば、心臓の輪郭を検出して行う手法等が挙げられる。そして、この心臓の輪郭を検出する手法としては、種々の公知の手法を採用することができ、例えば、心臓の形状を示すモデル(心臓モデル)を用いて、X線画像中の特徴点と、心臓モデルの特徴点とを合わせて行くことで、心臓の輪郭を検出する手法(例えば、"Image feature analysis and computer-aided diagnosis in digital radiography: Automated analysis of sizes of heart and lung in chest images", Nobuyuki Nakamori et al., Medical Physics, Volume 17, Issue 3, May,1990, pp.342-350.等参照)等を採用することができる。
As a technique for detecting the width of the heart from each breathing frame image and each breathing-stop frame image, for example, a technique of detecting the outline of the heart and the like can be mentioned. As a method for detecting the outline of the heart, various known methods can be employed. For example, using a model (heart model) indicating the shape of the heart, a feature point in the X-ray image, Techniques for detecting the outline of the heart by matching with the feature points of the heart model (for example, "Image feature analysis and computer-aided diagnosis in digital radiography: Automated analysis of sizes of heart and lung in chest images", Nobuyuki Nakamori et al., Medical Physics, Volume 17,
図18は、呼吸停止中肺動画像を構成する複数の呼吸停止中フレーム画像について、撮影された時刻と心臓の横幅との関係を例示する模式図である。図18では、横軸が時刻、縦軸が心臓の横幅を示し、丸印が検出された心臓の横幅の値を示している。 FIG. 18 is a schematic view illustrating the relationship between the time taken and the lateral width of the heart for a plurality of breathing-stopped frame images constituting the breathing-stopping lung moving image. In FIG. 18, the horizontal axis indicates time, the vertical axis indicates the width of the heart, and the value of the width of the heart from which a circle is detected is illustrated.
ここで、時刻tで捉えられた心臓の横幅をHwt、時刻t+1で捉えられた心臓の横幅をHwt+1とし、(Hwt+1−Hwt)≧0が成立する場合には、時刻tで捉えられた呼吸停止中フレーム画像が心臓の拡張時に分類され、(Hwt+1−Hwt)<0が成立する場合には、時刻tで捉えられた呼吸停止中フレーム画像が心臓の収縮時に分類される。 Here, if the lateral width of the heart captured at time t is Hw t , the lateral width of the heart captured at time t + 1 is Hw t + 1, and (Hw t + 1 −Hw t ) ≧ 0 holds, When the breathing-stop frame image captured at time t is classified when the heart is dilated, and (Hw t + 1 −Hw t ) <0 holds, the breath-stop frame image captured at time t is the heart Classified at the time of contraction.
図19は、呼吸停止中肺動画像を構成する複数の呼吸停止中フレーム画像が心臓の拡張時と収縮時とに分類された状態を例示する模式図である。図19では、拡張時に分類された各呼吸停止中フレーム画像に係る心臓の横幅を示す丸印に斜線のハッチングが付され、収縮時に分類された各呼吸停止中フレーム画像に係る心臓の横幅を示す丸印に砂地のハッチングが付され、拡張時の期間Peと収縮時の期間Pcとが示されている。より具体的には、丸印p1,p2,p5,p6,p10,p11には斜線ハッチングが付され、丸印p3,p4,p7〜p9,p12,p13には砂地ハッチングが付されている。 FIG. 19 is a schematic view exemplifying a state in which a plurality of breathing-stopped frame images constituting a breathing-stopping lung moving image are classified into a heart expansion time and a contraction time. In FIG. 19, a circle indicating the lateral width of the heart related to each frame image during respiratory arrest classified at the time of expansion is hatched with hatching, and the lateral width of the heart related to each frame image during respiratory arrest classified at the time of contraction is shown. The circles are hatched with sand, and a period Pe during expansion and a period Pc during contraction are shown. More specifically, circles p1, p2, p5, p6, p10, and p11 are hatched, and circles p3, p4, p7 to p9, p12, and p13 are sanded.
次に、拡張時に分類された複数の呼吸停止中フレーム画像が、心臓の横幅の拡張順に並べ替えられ、収縮時に分類された各呼吸停止中フレーム画像が、心臓の横幅の収縮順に並べ替えられる。 Next, the plurality of frame images during respiratory arrest classified at the time of expansion are rearranged in the order of expansion of the lateral width of the heart, and the frame images during respiratory arrest classified at the time of contraction are rearranged in the order of contraction of the lateral width of the heart.
図20は、複数の呼吸停止中フレーム画像が拡張順と収縮順とに並び替えられた状態を例示する図である。 FIG. 20 is a diagram illustrating a state where a plurality of breathing-stop frame images are rearranged in the expansion order and the contraction order.
図20では、図19で示された丸印p1〜p13のうち、斜線ハッチングが付された丸印p1,p2,p5,p6,p10,p11が心臓の横幅の小さな順(丸印p1,p5,p10,p6,p11,p2の順)に並べ替えられ、砂地ハッチングが付された丸印p3,p4,p7〜p9,p12,p13が心臓の横幅の大きな順(丸印p7,p3,p12,p13,p8,p4,p9の順)に並べ替えられた状態が示されている。 In FIG. 20, among circles p1 to p13 shown in FIG. 19, circles p1, p2, p5, p6, p10, and p11 with hatching are in descending order of the width of the heart (circles p1, p5). , P10, p6, p11, p2) and the circles p3, p4, p7 to p9, p12, p13 with sandy hatching are in descending order of the width of the heart (circles p7, p3, p12). , P13, p8, p4, and p9).
図21は、呼吸中肺動画像を構成する複数の呼吸中フレーム画像について、撮影された時刻と心臓の横幅との関係を例示する模式図である。なお、各呼吸中フレーム画像に係る心臓の横幅は、各呼吸停止中フレーム画像から心臓の横幅を求めた手法と同様な手法により、各呼吸中フレーム画像から求められる。 FIG. 21 is a schematic view illustrating the relationship between the time taken and the lateral width of the heart for a plurality of respiratory frame images constituting the respiratory lung motion image. The width of the heart associated with each breathing frame image is obtained from each breathing frame image by a method similar to the method of obtaining the heart width from each breathing stop frame image.
図21では、丸印が心臓の横幅の値を示しており、図19と同様に、拡張時に分類された各呼吸中フレーム画像に係る心臓の横幅を示す丸印に斜線のハッチングが付され、収縮時に分類された各呼吸中フレーム画像に係る心臓の横幅を示す丸印に砂地のハッチングが付され、拡張時の期間Peと収縮時の期間Pcとが示されている。より具体的には、丸印q1,q2,q5,q6,q10,q11には斜線ハッチングが付され、丸印q3,q4,q7〜q9,q12,q13には砂地ハッチングが付されている。なお、各呼吸中フレーム画像を分類する手法は、各呼吸停止中フレーム画像を分類する手法と同様なものが用いられる。 In FIG. 21, the circle indicates the value of the width of the heart, and as in FIG. 19, the circle indicating the width of the heart related to each breathing frame image classified at the time of expansion is hatched with diagonal lines. The circle indicating the width of the heart associated with each breathing frame image classified at the time of contraction is hatched with sand, and the period Pe during expansion and the period Pc during contraction are shown. More specifically, circles q1, q2, q5, q6, q10, and q11 are hatched, and circles q3, q4, q7 to q9, q12, and q13 are sanded. The method for classifying each breathing frame image is the same as the method for classifying each breathing-stop frame image.
そして、図21で示すような拡張時と収縮時とに分類された各呼吸中フレーム画像について、各呼吸中フレーム画像と撮影時の心臓の拍動の位相が略一致する呼吸停止中フレーム画像が、図20で示すような複数の呼吸停止中フレーム画像から認識される。ここでは、拡張時への分類状況、収縮時への分類状況、及び心臓の横幅の3つの情報に基づいて、呼吸中フレーム画像に対応する呼吸停止中フレーム画像が認識される。 Then, for each breathing frame image classified into expansion and contraction as shown in FIG. 21, a breathing-stop frame image in which each breathing frame image and the phase of the heartbeat at the time of imaging substantially coincide with each other. , From a plurality of breathing-stop frame images as shown in FIG. Here, a frame image during breathing stop corresponding to the frame image during breathing is recognized based on three types of information: a classification state during expansion, a classification state during contraction, and the lateral width of the heart.
詳細には、拡張時に分類された各呼吸中フレーム画像に対しては、図20で示すように、拡張時に分類され且つ心臓の横幅が小さな順に並べられた複数の呼吸停止中フレーム画像から心臓の横幅が最も近い呼吸停止中フレーム画像が認識される。一方、収縮時に分類された各呼吸中フレーム画像に対しては、図20で示すように、収縮時に分類され且つ心臓の横幅が大きな順に並べられた複数の呼吸停止中フレーム画像から心臓の横幅が最も近い呼吸停止中フレーム画像が認識される。例えば、丸印q2に係る呼吸中フレーム画像に対して、丸印p6に係る呼吸停止中フレーム画像が認識され、丸印q7に係る呼吸中フレーム画像に対して、丸印p7に係る呼吸停止中フレーム画像が認識され、丸印q13に係る呼吸中フレーム画像に対して、丸印p13に係る呼吸停止中フレーム画像が認識される。 Specifically, for each breathing frame image classified at the time of expansion, as shown in FIG. 20, a plurality of frame images during breathing stop classified at the time of expansion and arranged in the order of decreasing width of the heart are used. The breathing-stop frame image having the closest width is recognized. On the other hand, for each breathing frame image classified at the time of contraction, as shown in FIG. 20, the width of the heart is determined from a plurality of frame images during breathing stop sorted at the time of contraction and arranged in descending order. The closest breathing-stop frame image is recognized. For example, a breathing stop frame image related to the circle mark p6 is recognized for the breathing frame image related to the circle mark q2, and a breathing stop related to the circle mark p7 is compared to the breathing frame image related to the circle mark q7. The frame image is recognized, and the breathing-stop frame image related to the circle p13 is recognized for the breathing frame image related to the circle q13.
なお、図18から図21では、図示の複雑化を防ぐ目的で、心臓の拍動の1周期中に撮影されるフレーム画像の数を少ないものとしていたが、実際には、心臓の拍動の1周期中に撮影されるフレーム画像の数は多数(例えば、25枚程度)となる。このため、心臓の拍動の数周期について、呼吸中肺動画像及び呼吸停止中肺動画像が撮影されれば、呼吸中肺動画像を構成する全呼吸中フレーム画像について、心臓の拍動の位相が略一致する呼吸停止中フレーム画像が認識される。 In FIG. 18 to FIG. 21, the number of frame images taken during one cycle of the heart beat is reduced for the purpose of preventing the complication of the illustration. The number of frame images taken during one cycle is large (for example, about 25). For this reason, if the pulmonary motion image during breathing and the pulmonary motion image during breathing stop are captured for several cycles of heart pulsation, the heart pulsation of all the breathing frame images constituting the pulmonary motion image during breathing is captured. A breathing-stop frame image having substantially the same phase is recognized.
このように、呼吸中肺動画像及び呼吸停止中肺動画像を用いた画像処理により、各フレーム画像の撮影時における心臓の拍動の位相が検出される構成によれば、心電計6等といった特別な構成を設けることなく、簡単な構成で各フレーム画像の撮影時における心臓の周期的な動きが検出される。 As described above, according to the configuration in which the phase of the heart beat at the time of capturing each frame image is detected by the image processing using the breathing lung motion image and the breathing stop lung motion image, the electrocardiograph 6 and the like The periodic movement of the heart at the time of capturing each frame image is detected with a simple configuration without providing a special configuration.
但し、呼吸中肺動画像及び呼吸停止中肺動画像を用いた画像処理により、各フレーム画像の撮影時における心臓の拍動の位相が検出される構成では、動画像を撮影するいわゆるフレームレートが比較的小さな場合等では、心臓の最大拡張時と最大収縮時とを精度良く認識することが難しい傾向にある。このため、各フレーム画像の撮影時における心臓の周期的な動きの位相を精度良く検出する観点から言えば、上記実施形態で示したように、心臓の動きをコントロールしている電気の変化を検出して、各フレーム画像の撮影時における心臓の拍動の位相が検出される方が好ましい。 However, in the configuration in which the phase of the heart beat at the time of capturing each frame image is detected by image processing using the breathing lung moving image and the breathing stopped lung moving image, a so-called frame rate for capturing the moving image is set. In a relatively small case, it tends to be difficult to accurately recognize the maximum expansion and contraction of the heart. For this reason, from the viewpoint of accurately detecting the phase of the periodic movement of the heart at the time of capturing each frame image, as shown in the above embodiment, a change in electricity that controls the movement of the heart is detected. Thus, it is preferable to detect the phase of the heart beat when each frame image is captured.
なお、呼吸停止中肺動画像を構成する複数の呼吸停止中フレーム画像が拡張時と収縮時とに分類されて並び替えられるのは、心臓の横幅だけで心臓の拍動の位相が判断されると、拡張時と収縮時との区別が付かなくなる不具合を回避するためである。 It should be noted that the phase of the pulsation of the heart is determined only by the lateral width of the heart, which is classified and rearranged into the time of expansion and the time of contraction of the plurality of frame images during the breathing stop constituting the lung motion image during the breathing stop This is to avoid a problem that makes it impossible to distinguish between expansion and contraction.
◎また、上記実施形態では、差分動画像が生成されたが、これに限られない。例えば、1つの呼吸中フレーム画像について、心臓の拍動の位相が略一致する1つの呼吸停止中フレーム画像が認識されて、その1つの呼吸中フレーム画像と1つの呼吸停止中フレーム画像とに基づき、1つの差分フレーム画像が生成されても良い。このような構成であっても、形状が変化する所定部位について、その所定部位以外に起因する変動成分を取り除いた画像が取得される。但し、所定部位の動きを視認して、より良い診断を行う観点から言えば、上記実施形態のように、差分動画像を生成する方が好ましい。 In the above embodiment, the differential moving image is generated, but the present invention is not limited to this. For example, with respect to one breathing frame image, one breathing stop frame image whose heart beat phases substantially coincide is recognized, and based on the one breathing frame image and one breathing stop frame image. One difference frame image may be generated. Even in such a configuration, an image obtained by removing a fluctuation component due to a part other than the predetermined part is obtained for the predetermined part whose shape changes. However, from the viewpoint of making a better diagnosis by visually recognizing the movement of a predetermined part, it is preferable to generate a differential moving image as in the above embodiment.
◎また、上記実施形態では、撮影対象である所定部位が肺であったが、これに限られない。例えば、撮影対象である所定部位が、鍵や筋などといった形状が変化する部位であっても良い。つまり、所定部位は、その所定部位を単に撮影しただけでは、所定部位の周辺に位置する血管を流れる血流等といった所定部位以外に起因する変動成分の影響を受けた画像が取得されてしまうような部位であれば良い。 In the above embodiment, the predetermined region to be imaged is the lung, but is not limited thereto. For example, the predetermined part to be imaged may be a part whose shape changes such as a key or a line. In other words, the image of the predetermined part affected by the fluctuation component caused by the part other than the predetermined part such as the blood flow flowing through the blood vessel located around the predetermined part may be acquired simply by photographing the predetermined part. Any part may be used.
◎また、上記実施形態では、人物の内蔵に含まれる所定部位が撮影対象であったが、これに限られず、撮影対象が、動物一般の内部を構成する部位であっても良い。 In the above embodiment, the predetermined part included in the person is the object to be imaged. However, the present invention is not limited to this, and the object to be imaged may be a part constituting the inside of an animal in general.
◎また、上記実施形態では、X線を用いた撮影によって所定部位の画像が取得されたが、これに限られない。例えば、核磁気共鳴画像法(MRI)等を用いて所定部位の透過像が取得されても良い。 In the above embodiment, an image of a predetermined part is acquired by imaging using X-rays, but the present invention is not limited to this. For example, a transmission image of a predetermined site may be acquired using nuclear magnetic resonance imaging (MRI) or the like.
1,1A 画像取得システム
2,2A 画像生成装置
5 医療用画像撮影装置
6 心電計
21 CPU
22 RAM
23 ROM
211 撮影制御部
212 計測制御部
213 画像取得部
213a 第1画像取得部
213b 第2画像取得部
214 心電図取得部
215,215A 位相検出部
216 対応画像認識部
217 変動成分画像生成部
218 差分画像生成部
219 記憶制御部
PG,PGA プログラム
DESCRIPTION OF
22 RAM
23 ROM
211
Claims (8)
前記所定部位の形状の変化が停止した状態を捉えた第2動画像を取得する第2取得手段と、
前記第1動画像に含まれる複数の第1フレーム画像がそれぞれ撮影されたタイミングにおける前記動物の心臓の周期的な動きの位相と、前記第2動画像に含まれる複数の第2フレーム画像がそれぞれ撮影されたタイミングにおける前記心臓の周期的な動きの位相と、を検出する検出手段と、
前記検出手段による検出結果に応じて、前記心臓の周期的な動きの位相が略一致するタイミングにおいて撮影された前記第1フレーム画像と前記第2フレーム画像との組合せを認識する認識手段と、
前記組合せについて、前記第1フレーム画像の前記所定部位を捉えた第1領域に対し、前記第2フレーム画像の前記所定部位を捉えた第2領域が合致するように、前記第2領域を補正して変動成分画像を生成する第1生成手段と、
前記組合せについて、前記第1フレーム画像と前記変動成分画像との差分画像を生成する第2生成手段と、
を備えることを特徴とする画像生成装置。 First acquisition means for acquiring a first moving image that captures a state in which the shape of a predetermined part constituting the interior of the animal changes;
Second acquisition means for acquiring a second moving image that captures a state in which the change in shape of the predetermined portion has stopped;
The phase of the cyclic motion of the animal's heart at the timing when each of the plurality of first frame images included in the first moving image is captured, and each of the plurality of second frame images included in the second moving image. Detecting means for detecting a phase of the periodic movement of the heart at the timing of imaging;
Recognizing means for recognizing a combination of the first frame image and the second frame image taken at a timing at which the phases of the periodic movements of the heart substantially coincide with each other according to a detection result by the detecting means;
For the combination, the second region is corrected so that the second region capturing the predetermined part of the second frame image matches the first region capturing the predetermined part of the first frame image. First generating means for generating a fluctuation component image;
Second generation means for generating a difference image between the first frame image and the fluctuation component image for the combination;
An image generation apparatus comprising:
前記認識手段が、
前記検出手段による検出結果に応じて、前記心臓の周期的な動きの位相が略一致するタイミングにおいて撮影された前記第1フレーム画像と前記第2フレーム画像との複数の組合せをそれぞれ認識し、
前記第1生成手段が、
各前記組合せについて、前記第1フレーム画像の前記所定部位を捉えた第1領域に対し、前記第2フレーム画像の前記所定部位を捉えた第2領域が合致するように、前記第2領域を補正して変動成分画像をそれぞれ生成し、
前記第2生成手段が、
各前記組合せについて、前記第1フレーム画像と前記変動成分画像との差分画像をそれぞれ生成することを特徴とする画像生成装置。 The image generation apparatus according to claim 1,
The recognition means is
Recognizing a plurality of combinations of the first frame image and the second frame image captured at a timing at which the phases of the periodic movements of the heart substantially coincide with each other according to the detection result by the detection unit,
The first generating means;
For each of the combinations, the second region is corrected so that the second region capturing the predetermined portion of the second frame image matches the first region capturing the predetermined portion of the first frame image. To generate each fluctuation component image,
The second generation means comprises:
An image generation apparatus, wherein a difference image between the first frame image and the variation component image is generated for each combination.
前記所定部位が、肺を含むことを特徴とする画像生成装置。 The image generation apparatus according to claim 1 or 2, wherein
The image generating apparatus, wherein the predetermined part includes a lung.
前記第1生成手段が、
前記第1領域に対して、前記第2領域が合致するように、前記第2領域のみを補正して前記変動成分画像を生成することを特徴とする画像生成装置。 An image generation apparatus according to any one of claims 1 to 3,
The first generating means;
An image generating apparatus, wherein the fluctuation component image is generated by correcting only the second area so that the second area matches the first area.
前記検出手段が、
前記心臓の動きをコントロールしている電気の変化を用いて前記心臓の周期的な動きの位相を検出することを特徴とする画像生成装置。 An image generation apparatus according to any one of claims 1 to 4,
The detecting means;
An image generating apparatus, wherein a phase of a periodic movement of the heart is detected by using a change in electricity that controls the movement of the heart.
前記第1及び第2動画像が、
それぞれ前記心臓を含む領域を捉えた動画像であり、
前記検出手段が、
前記第1及び第2動画像で捉えられた心臓の形状の変化に基づき、前記心臓の周期的な動きの位相を検出することを特徴とする画像生成装置。 An image generation apparatus according to any one of claims 1 to 4,
The first and second moving images are
Each is a moving image that captures the region including the heart,
The detecting means;
An image generating apparatus that detects a phase of a periodic motion of the heart based on a change in a shape of the heart captured by the first and second moving images.
前記所定部位の形状の変化が停止した状態を捉えた第2動画像を取得する第2取得工程と、
前記第1動画像に含まれる複数の第1フレーム画像がそれぞれ撮影されたタイミングにおける前記動物の心臓の周期的な動きの位相と、前記第2動画像に含まれる複数の第2フレーム画像がそれぞれ撮影されたタイミングにおける前記心臓の周期的な動きの位相と、を検出する検出工程と、
前記検出工程における検出結果に応じて、前記心臓の周期的な動きの位相が略一致するタイミングにおいて撮影された前記第1フレーム画像と前記第2フレーム画像との組合せを認識する認識工程と、
前記組合せについて、前記第1フレーム画像の前記所定部位を捉えた第1領域に対し、前記第2フレーム画像の前記所定部位を捉えた第2領域が合致するように、前記第2領域を補正して変動成分画像を生成する第1生成工程と、
前記組合せについて、前記第1フレーム画像と前記変動成分画像との差分画像を生成する第2生成工程と、
を備えることを特徴とする画像生成方法。 A first acquisition step of acquiring a first moving image that captures a state in which the shape of a predetermined part constituting the interior of the animal changes;
A second acquisition step of acquiring a second moving image that captures a state in which the change in the shape of the predetermined part has stopped;
The phase of the cyclic motion of the animal's heart at the timing when each of the plurality of first frame images included in the first moving image is captured, and each of the plurality of second frame images included in the second moving image. A detection step for detecting a phase of the periodic movement of the heart at the time when the imaging was performed;
A recognition step of recognizing a combination of the first frame image and the second frame image taken at a timing at which the phases of the periodic movements of the heart substantially coincide with each other according to a detection result in the detection step;
For the combination, the second region is corrected so that the second region capturing the predetermined part of the second frame image matches the first region capturing the predetermined part of the first frame image. A first generation step of generating a fluctuation component image,
A second generation step of generating a difference image between the first frame image and the fluctuation component image for the combination;
An image generation method comprising:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008014757A JP4935693B2 (en) | 2008-01-25 | 2008-01-25 | Image generating apparatus, program, and image generating method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008014757A JP4935693B2 (en) | 2008-01-25 | 2008-01-25 | Image generating apparatus, program, and image generating method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2009172190A true JP2009172190A (en) | 2009-08-06 |
JP4935693B2 JP4935693B2 (en) | 2012-05-23 |
Family
ID=41027990
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2008014757A Expired - Fee Related JP4935693B2 (en) | 2008-01-25 | 2008-01-25 | Image generating apparatus, program, and image generating method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4935693B2 (en) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011125385A (en) * | 2009-12-15 | 2011-06-30 | Toshiba Corp | X-ray equipment |
JP2012110399A (en) * | 2010-11-22 | 2012-06-14 | Konica Minolta Medical & Graphic Inc | Dynamic diagnosis support information generation system |
WO2014185197A1 (en) * | 2013-05-16 | 2014-11-20 | コニカミノルタ株式会社 | Image processing device and program |
JP2015208539A (en) * | 2014-04-28 | 2015-11-24 | 富士通株式会社 | Image display apparatus, image display method, and program |
JP2016005549A (en) * | 2014-05-29 | 2016-01-14 | 東芝メディカルシステムズ株式会社 | Medical image processor |
JP2019063328A (en) * | 2017-10-03 | 2019-04-25 | コニカミノルタ株式会社 | Dynamic image processing device |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108074219B (en) * | 2016-11-11 | 2021-05-07 | 上海东软医疗科技有限公司 | Image correction method and device and medical equipment |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS63278183A (en) * | 1987-05-11 | 1988-11-15 | Hitachi Medical Corp | Picture distortion correction device |
JP2005012248A (en) * | 2003-06-16 | 2005-01-13 | Fuji Photo Film Co Ltd | Method and apparatus of assisting image reading |
JP2005151099A (en) * | 2003-11-14 | 2005-06-09 | Canon Inc | Device and method for processing radiation image |
JP2005312007A (en) * | 2004-03-23 | 2005-11-04 | Fuji Photo Film Co Ltd | Method, apparatus and program for obtaining difference image |
JP2007000630A (en) * | 2005-06-24 | 2007-01-11 | General Electric Co <Ge> | Method and device for imaging moving object |
-
2008
- 2008-01-25 JP JP2008014757A patent/JP4935693B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS63278183A (en) * | 1987-05-11 | 1988-11-15 | Hitachi Medical Corp | Picture distortion correction device |
JP2005012248A (en) * | 2003-06-16 | 2005-01-13 | Fuji Photo Film Co Ltd | Method and apparatus of assisting image reading |
JP2005151099A (en) * | 2003-11-14 | 2005-06-09 | Canon Inc | Device and method for processing radiation image |
JP2005312007A (en) * | 2004-03-23 | 2005-11-04 | Fuji Photo Film Co Ltd | Method, apparatus and program for obtaining difference image |
JP2007000630A (en) * | 2005-06-24 | 2007-01-11 | General Electric Co <Ge> | Method and device for imaging moving object |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011125385A (en) * | 2009-12-15 | 2011-06-30 | Toshiba Corp | X-ray equipment |
JP2012110399A (en) * | 2010-11-22 | 2012-06-14 | Konica Minolta Medical & Graphic Inc | Dynamic diagnosis support information generation system |
WO2014185197A1 (en) * | 2013-05-16 | 2014-11-20 | コニカミノルタ株式会社 | Image processing device and program |
CN105188541A (en) * | 2013-05-16 | 2015-12-23 | 柯尼卡美能达株式会社 | Image processing device and program |
JPWO2014185197A1 (en) * | 2013-05-16 | 2017-02-23 | コニカミノルタ株式会社 | Image processing apparatus and program |
US9665935B2 (en) | 2013-05-16 | 2017-05-30 | Konica Minolta, Inc. | Image processing device and program |
JP2015208539A (en) * | 2014-04-28 | 2015-11-24 | 富士通株式会社 | Image display apparatus, image display method, and program |
JP2016005549A (en) * | 2014-05-29 | 2016-01-14 | 東芝メディカルシステムズ株式会社 | Medical image processor |
JP2019063328A (en) * | 2017-10-03 | 2019-04-25 | コニカミノルタ株式会社 | Dynamic image processing device |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP4935693B2 (en) | 2012-05-23 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5408400B1 (en) | Image generating apparatus and program | |
US9665935B2 (en) | Image processing device and program | |
JP4935693B2 (en) | Image generating apparatus, program, and image generating method | |
JP5643304B2 (en) | Computer-aided lung nodule detection system and method and chest image segmentation system and method in chest tomosynthesis imaging | |
US11468589B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and program | |
JP5402056B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and program | |
JP6217241B2 (en) | Chest diagnosis support system | |
JP2018138193A (en) | Image processing device and program | |
CN105246406A (en) | Image processing device and program | |
JP5029702B2 (en) | Image generating apparatus, image generating method, and program | |
JP6253085B2 (en) | X-ray moving image analysis apparatus, X-ray moving image analysis program, and X-ray moving image imaging apparatus | |
JP2014079312A (en) | Image processing apparatus and program | |
KR101028798B1 (en) | Detection method of hepatocellular carcinoma using registration of multi-phase liver CT images | |
JP2019180899A (en) | Medical image processing apparatus | |
CN118985004A (en) | Automatic rib fracture detection from unfolded scan images | |
JP2010057795A (en) | Image display device and program | |
JP5051025B2 (en) | Image generating apparatus, program, and image generating method | |
CN114255200A (en) | Myocardial stress analysis method and device based on real-time film imaging | |
JP6155177B2 (en) | Computer program, apparatus and method for causing image diagnosis support apparatus to execute image processing | |
JP6852545B2 (en) | Image display system and image processing equipment | |
US12315163B2 (en) | Dynamic image analysis apparatus and storage medium | |
JP2005136594A (en) | Image processing apparatus and control method thereof | |
US20110170758A1 (en) | Tomographic image generating apparatus, tomographic image generating method, and program for generating tomographic images | |
JP7211172B2 (en) | Dynamic image analysis system and dynamic image processing device | |
JP2022149984A (en) | Image display device, control program, and image display system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20100611 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20120119 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20120124 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20120206 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20150302 Year of fee payment: 3 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 4935693 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |