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技術 医用画像処理装置、医用画像処理方法および医用画像装置

出願人 キヤノンメディカルシステムズ株式会社
発明者 ヤンホンワンヤンホアシュミンフォンハンビン
出願日 2015年5月8日 (5年6ヶ月経過) 出願番号 2015-096040
公開日 2016年4月4日 (4年7ヶ月経過) 公開番号 2016-043253
状態 特許登録済
技術分野 超音波診断装置 磁気共鳴イメージング装置 放射線診断機器
主要キーワード 領域辺 画像トラッキング 運動期間 実施順序 汎用装置 医療診断装置 輪郭候補 媒体形式
関連する未来課題
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図面 (20)

課題

正確、かつ、迅速に心筋トラッキングを行うことができる医用画像処理装置医用画像処理方法および医用画像装置を提供すること。

解決手段

実施形態の医用画像処理装置は、推定部と、トラッキング部とを備える。推定部は、心筋を含む複数の画像が経時的に配列された画像群のうち、異なる時相の複数の画像間の心筋の動きを推定する。トラッキング部は、心筋の動きに基づいて、画像群における心筋のトラッキングの探索範囲を設定してトラッキングを行う。

概要

背景

同一対象について、対象が拡張または収縮などを行う運動期間に取得した一連の画像を含む画像シーケンスに対して画像トラッキング(追跡)を行う時、テンプレートマッチングを用いて二次元運動トラッキングを行うことがある。画像間において関心領域の各部分に対してテンプレートマッチングを行うことで関心領域の運動をトラッキングすることができる。対象運動は、速度が速いため、特定の画像において、この特定の画像の前の画像における部分をテンプレートとして、特定画像に対してテンプレートマッチングを行う時、探索範囲内で特定画像の前の画像のうちの上述の部分とマッチングする部分を発見することが困難である。

このため、上記問題を解決する技術が望まれる。

概要

正確、かつ、迅速に心筋のトラッキングを行うことができる医用画像処理装置医用画像処理方法および医用画像装置を提供すること。実施形態の医用画像処理装置は、推定部と、トラッキング部とを備える。推定部は、心筋を含む複数の画像が経時的に配列された画像群のうち、異なる時相の複数の画像間の心筋の動きを推定する。トラッキング部は、心筋の動きに基づいて、画像群における心筋のトラッキングの探索範囲を設定してトラッキングを行う。

目的

本発明が解決しようとする課題は、正確、かつ、迅速に心筋のトラッキングを行うことができる医用画像処理装置、医用画像処理方法および医用画像装置を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

心筋を含む複数の画像が経時的に配列された画像群のうち、異なる時相の複数の画像間の前記心筋の動き推定する推定部と、前記心筋の動きに基づいて、前記画像群における前記心筋のトラッキング探索範囲を設定してトラッキングを行うトラッキング部と、を備える、医用画像処理装置

請求項2

前記推定部は、前記画像群のうちの少なくとも1つの画像において設定された第1領域に基づいて、前記画像群のうちの他の画像における前記第1領域と同じ対象部位に対応する第2領域を推定し、前記トラッキング部は、前記第2領域において前記第1領域における第1部分と同じ対象部位に対応する第2部分を検索し、前記他の画像において前記第2部分を中心として探索範囲を設定し、前記探索範囲内で前記第1部分とマッチングする第3部分を探索して画像トラッキングを行う、請求項1に記載の医用画像処理装置。

請求項3

前記推定部は、前記対象の特徴に基づいて前記画像群のうちの少なくともの2つの画像のそれぞれにおいて前記第1領域を定義するための第1輪郭候補を設定する第1輪郭決定部と、前記第1輪郭候補について、前記他の画像において輪郭トラッキングを行い、前記他の画像における前記第1輪郭候補と同じ対象部位に対応する第3輪郭候補を取得する輪郭トラッキング部と、前記他の画像において前記第3輪郭候補を合成して第2輪郭候補を決定し、前記第2輪郭候補が定義する前記第2領域を決定する第2輪郭決定部と、を備える、請求項2に記載の医用画像処理装置。

請求項4

前記第1輪郭決定部は、複数の種類の前記第1輪郭候補を同一の時相の画像において設定し、前記輪郭トラッキング部は、前記第1輪郭候補の種類ごとに、当該第1輪郭候補について、前記他の画像において輪郭トラッキングを行い、前記他の画像における当該第1輪郭候補と同じ対象部位に対応する第3輪郭候補を取得する、請求項3に記載の医用画像処理装置。

請求項5

前記第2輪郭決定部は、前記他の画像と前記少なくとも2つの画像との間の画像シーケンス距離に基づいて前記第3輪郭候補に対して加重平均を行って前記第2輪郭候補を決定する、請求項3に記載の医用画像処理装置。

請求項6

前記推定部は、前記対象の特徴に基づいて前記画像群のうちの1つの画像において前記第1領域を定義するための第1輪郭候補を設定する第1輪郭決定部と、設定した第1輪郭候補について、前記他の画像において輪郭トラッキングを行って第2輪郭候補を取得し、前記第2輪郭候補が定義する前記第2領域を決定する輪郭トラッキング部と、を備える、請求項2に記載の医用画像処理装置。

請求項7

前記推定部は、前記対象の特徴に基づいて前記画像群のうちの1つの画像において前記第1領域を設定する第1領域設定部と、前記画像群のうちの前記他の画像における画素運動情報に基づいて前記他の画像における前記第1領域と同じ対象部位に対応する前記第2領域を決定する第2領域決定部と、を備える、請求項2に記載の医用画像処理装置。

請求項8

前記推定部は、前記他の画像と前記1つの画像とを位置合わせすることで前記他の画像における画素の運動情報を取得する運動情報取得部をさらに備える、請求項7に記載の医用画像処理装置。

請求項9

前記トラッキング部は、前記第1部分をテンプレートとして前記探索範囲内でテンプレートマッチングを行って前記第1部分とマッチングする第3部分を決定する、請求項2乃至8のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。

請求項10

前記画像群は、医用診断装置によって取得されたデータに基づく医用画像を含むことを特徴とする請求項1乃至9のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。

請求項11

前記対象は、心臓であることを特徴とする請求項2乃至10のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。

請求項12

心筋を含む複数の画像が経時的に配列された画像群に対して、前記心筋のトラッキングを行うトラッキング部と、前記トラッキング部による前記トラッキングの結果を参照したユーザから、前記心筋の位置の編集受け付ける受付部と、前記編集前後の前記心筋の位置に基づいて、ガイド情報を生成する生成部と、を備え、前記トラッキング部は、前記ガイド情報に基づいて、前記トラッキングの探索範囲を設定して、前記トラッキングを再び行う、医用画像処理装置。

請求項13

心筋を含む複数の画像が経時的に配列された画像群のうち、異なる時相の複数の画像間の心筋の動きを推定し、前記心筋の動きに基づいて、前記画像群における前記心筋のトラッキングの探索範囲を設定してトラッキングを行うことを含む、医用画像処理方法

請求項14

心筋を含む複数の画像が経時的に配列された画像群に対して、前記心筋のトラッキングを行い、前記トラッキングの結果を参照したユーザから、前記心筋の位置の編集を受け付け、前記編集前後の前記心筋の位置に基づいて、ガイド情報を生成し、前記ガイド情報に基づいて、前記トラッキングの探索範囲を設定して、前記トラッキングを再び行うことを含む、医用画像処理方法。

請求項15

心筋を含む複数の画像が経時的に配列された画像群のうち、異なる時相の複数の画像間の前記心筋の動きを推定する推定部と、前記心筋の動きに基づいて、前記画像群における前記心筋のトラッキングの探索範囲を設定してトラッキングを行うトラッキング部と、を有する医用画像処理装置を備える、医用画像装置

請求項16

心筋を含む複数の画像が経時的に配列された画像群に対して、前記心筋のトラッキングを行うトラッキング部と、前記トラッキング部による前記トラッキングの結果を参照したユーザから、前記心筋の位置の編集を受け付ける受付部と、前記編集前後の前記心筋の位置に基づいて、ガイド情報を生成する生成部と、を有し、前記トラッキング部は、前記ガイド情報に基づいて、前記トラッキングの探索範囲を設定して、前記トラッキングを再び行う医用画像処理装置を備える、医用画像装置。

請求項17

X線イメージング診断装置超音波診断イメージング装置コンピュータ断層スキャン装置磁気共鳴イメージング診断装置、及び、陽電子放出断層スキャン装置のいずれかを含むことを特徴とする請求項15又は16に記載の医用画像装置。

技術分野

0001

本発明の実施形態は、医用画像処理装置医用画像処理方法および医用画像装置に関する。

背景技術

0002

同一対象について、対象が拡張または収縮などを行う運動期間に取得した一連の画像を含む画像シーケンスに対して画像トラッキング(追跡)を行う時、テンプレートマッチングを用いて二次元運動トラッキングを行うことがある。画像間において関心領域の各部分に対してテンプレートマッチングを行うことで関心領域の運動をトラッキングすることができる。対象運動は、速度が速いため、特定の画像において、この特定の画像の前の画像における部分をテンプレートとして、特定画像に対してテンプレートマッチングを行う時、探索範囲内で特定画像の前の画像のうちの上述の部分とマッチングする部分を発見することが困難である。

0003

このため、上記問題を解決する技術が望まれる。

先行技術

0004

特開平7−320068号公報
特表2004−529713号公報
特表2002−541963号公報
特開2012−110689号公報

発明が解決しようとする課題

0005

本発明が解決しようとする課題は、正確、かつ、迅速に心筋のトラッキングを行うことができる医用画像処理装置、医用画像処理方法および医用画像装置を提供することである。

課題を解決するための手段

0006

実施形態の医用画像処理装置は、推定部と、トラッキング部とを備える。推定部は、心筋を含む複数の画像が経時的に配列された画像群のうち、異なる時相の複数の画像間の心筋の動きを推定する。トラッキング部は、心筋の動きに基づいて、画像群における心筋のトラッキングの探索範囲を設定してトラッキングを行う。

図面の簡単な説明

0007

図1は、一つの実施形態による医用画像処理方法を示すフローチャートである。
図2Aは、図1に示すような医用画像処理方法の第2領域の推定ステップS102の一例を示すフローチャートである。
図2Bは、画像シーケンスを示す図である。
図2Cは、第2領域の決定手順を示す図である。
図2Dは、2つの画像において行われた画像トラッキング手順を示す図である。
図3は、図1に示すような医用画像処理方法の第2領域の推定ステップS102の他の一例を示すフローチャートである。
図4は、図1に示すような医用画像処理方法の第2領域の推定ステップS102の他の一例を示すフローチャートである。
図5は、一つの実施形態による医用画像処理装置を示すブロック図である。
図6は、図5に示すような医用画像処理装置の推定部の一例を示すブロック図である。
図7は、図5に示すような医用画像処理装置の推定部の他の一例を示すブロック図である。
図8は、図5に示すような医用画像処理装置の推定部の他の一例を示すブロック図である。
図9は、実施形態による医用画像装置の構成の一例を示すブロック図である。
図10は、汎用コンピュータの構成の一例を示す図である。
図11は、実施形態による医用画像処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
図12は、実施形態による医用画像処理方法の手順の一例を示すフローチャートである。
図13は、実施形態による医用画像処理装置の他の一例を示すブロック図である。
図14は、図13の例に示す医用画像処理装置が実行する医用画像処理方法の一例を示すフローチャートである。
図15Aは、医用画像処理装置が実行する処理の一例を説明するための図である。
図15Bは、医用画像処理装置が実行する処理の一例を説明するための図である。
図15Cは、医用画像処理装置が実行する処理の一例を説明するための図である。
図15Dは、医用画像処理装置が実行する処理の一例を説明するための図である。

実施例

0008

以下において、実施形態の基本的理解のために、実施形態についての概要を述べる。当然のことながら、この概要は、実施形態の完全な要旨ではなく、実施形態の重要な部分又は欠かせない部分を特定するものではなく、また実施形態の範囲を限定するものでもない。この概要は、ただ、後述する更に詳細な記述前置きとして、簡略化されたいくつかの概念を述べたものである。

0009

実施形態は、主に医用画像処理装置、医用画像処理方法および医用画像装置を提供することをその目的とする。

0010

一実施形態によれば、医用画像処理装置は、心筋を含む複数の画像が経時的に配列された画像群のうち、異なる時相の複数の画像間の心筋の動きを推定する推定部と、心筋の動きに基づいて、画像群における心筋のトラッキングの探索範囲を設定してトラッキングを行うトラッキング部と、を備える。

0011

また、他の一実施形態によれば、医用画像処理方法は、心筋を含む複数の画像が経時的に配列された画像群のうち、異なる時相の複数の画像間の心筋の動きを推定することと、心筋の動きに基づいて、画像群における心筋のトラッキングの探索範囲を設定してトラッキングを行うここと、を含む。

0012

また、他の一実施形態によれば、上記医用画像処理装置を含む医用画像装置が提供される。

0013

また、他の一実施形態によれば、さらに上記医用画像処理方法を実現するためのコンピュータプログラムが提供される。

0014

また、他の一実施形態によれば、上記医用画像処理方向を実現するためのコンピュータプログラムコードが記録された、コンピュータ読み取り可能な媒体形式のコンピュータプログラムが提供される。

0015

以下、添付した図面が参照される、最適な実施形態に対する以下の詳細な説明によって、実施形態の上述の利点およびそのほかの利点が、より明確になる。

0016

添付された図面を参照して実施形態について、以下、説明をする。なお、説明において、一つの図面あるいは一つの実施形態において記載した構成や特徴は、一つあるいは複数の他の図面あるいは実施形態において示した構成や特徴の組み合わせることができる。さらに、明確にするため、図面や説明において実施形態と無関係な内容や、当業者にとって周知の構成や処理については、表示や記載を省略する。

0017

図12は、実施形態による医用画像処理方法の手順の一例を示すフローチャートである。

0018

テップS1210において、心筋を含む複数の画像が経時的に配列された画像群から、異なる時相の複数の画像を選択する。画像群は、例えば、同一の心筋について、心筋の運動期間において取得した一連の画像を含む。また、所定の規則に従って画像群から画像を選択することができる。例えば、画像シーケンスにおいて所定の間隔により複数の画像を選択することなどができる。

0019

次に、ステップS1220において、選択された複数の画像間の心筋の動きを推定する。

0020

次に、ステップS1230において、心筋の動きに基づいて、画像群において心筋をトラッキングする探索範囲を設定してトラッキングを行う。

0021

以下、具体的な実施形態を参照して、対象の動きの推定と対象のトラッキングとの一例を説明する。しかし、当然のことながら、実施形態はこれに限られず、本分野の既知の他の方法を対象の動きの推定とトラッキングに適用することもできる。

0022

図1は、一つの実施形態による医用画像処理方法100を示すフローチャートである。なお、医用画像処理方法100において、ステップS102は図12を参照して説明したステップS1220に対応しており、ステップS104−ステップS108は図12を参照して説明したステップS1230に対応している。

0023

図1に示すように、ステップS102において、画像シーケンスのうちの少なくとも1つ(例えば、1つの画像、2つ以上の複数の画像)の画像において設定した第1領域に基づいて、画像シーケンスのうちの他の画像において第1領域と同じ対象部位に対応する第2領域を推定する。

0024

ここで、対象は、任意の運動する対象であっでもよい。一例において、画像シーケンスは、医療診断装置によって取得されたデータに基づいて生成された医用画像群であっでもよい。対象は、例えば、心臓や、動脈などの運動器官であっでもよい。例えば、対象は、心臓の同一部位である。

0025

例えば、設定した第1領域は、関心の対象部位に対応する領域であっでもよい。画像シーケンスは、同一対象について、対象の運動期間に取得した一連の画像であるので、画像シーケンスの上述の他の画像において関心の対象部位に対応する領域も存在し、結果的に、設定した第1領域に基づいて関心の対象部位に対応する第2領域を推定することができる。

0026

ここで、第1領域は、対象の特徴に基づいて、手動で、又は自動で設定することができる。

0027

次に、ステップS104において、第2領域において第1領域における第1部分と同じ対象部位に対応する第2部分を検索する。

0028

図2Dは、2つの画像において行われた画像トラッキング手順を示す図である。

0029

所定のサイズと所定の間隔で第1領域を複数の部分(第1部分と称する)に分割することができる。その後、分割した各部分と第1領域の辺縁輪郭とも称する)における特定の点との間の位置関係に基づいて、第2領域において第2領域の辺縁における対応する点と同じ位置関係を有する部分(第2部分と称する)を検索する。例えば、第1領域の辺縁において100個の点を有し、第2領域辺縁においてこの100個の点に対応する100個の点を有すると仮定すると、1つの第1部分について、第1領域の辺縁において第1部分との距離が最も近い点を検索し、この点が第55番の点であると仮定すると、その後、第1部分と第55番の点との間の位置関係を取得し、その後、第2領域において第2領域の辺縁における第55番の点に対して同じ位置関係を有する部分を検索し、第2部分を得る。

0030

図2Dにおいて、第1領域は、輪郭LBによって定義された領域であり、第2領域は、輪郭LCによって定義された領域である。二次元配列規則は、例えば、等分であっでもよい。その後、二次元配列規則に基づいて第2領域において第1領域におけるある第1部分PBに対応する第2部分PCを検索する。すなわち、第1部分PBと同じ対象部位に対応する第2部分PCを検索する。

0031

その後、ステップS106において、画像シーケンスのうちの上述の他の画像において第2部分を中心として探索範囲を設定する。

0032

設定した探索範囲は、例えば、必要に応じて、第2部分を中心とする円形楕円形または方形などであってもよい。探索範囲は、その後のテンプレートマッチングに用いられる。図2Dに示す例において、第2部分PCを中心として方形の探索範囲RCを設定する。

0033

次に、ステップS108において、画像シーケンスの他の画像において設定した探索範囲内で第1部分とマッチングする第3部分を探索し、画像トラッキングを行う。

0034

図2Dに示す例において、探索範囲RC内に第1部分PBとマッチングする第3部分PB’を探索する。

0035

一例において、設定した探索範囲内で第1部分をテンプレートとしてテンプレートマッチングを行って第1部分とマッチングする第3部分を決定してもよい。テンプレートマッチングは、画像において目標を検索する方法の1つである。テンプレートマッチングの作動方式は、1つの画像において画像ブロックスライドして、この画像と他の画像とを合わせることにある。

0036

第2領域を推定し、第1部分に対応する第2部分を検索し、第2部分を中心として探索範囲を設定することで、より正確、より迅速に、探索範囲内で第1部分とマッチングする第3部分を決定することができる。したがって、正確、かつ、迅速に、心筋のトラッキングを行うことができる。

0037

心臓の左心室を例にとると、左心室は、1つの心周期内に、激しく動く。既存の技術を使用して既存の探索範囲内でテンプレートマッチングを行うことが困難であり、それは、左心室の心筋が収縮または拡張する速度が非常に大きくて、関心の部分が既存の探索範囲から外れてしまう可能性があるからである。そのため、探索範囲を更新することで、より正確、より迅速に、更新後の探索範囲内でテンプレートマッチングを行うことができる。したがって、正確、かつ、迅速に、心筋のトラッキングを行うことができる。

0038

図2Aは、図1に示すような医用画像処理方法の第2領域の推定ステップS102の一例を示すフローチャートである。図2Bは、画像シーケンスを示す図であり、この画像シーケンスのうちの2つの画像において、対象の特徴に基づいて第1領域を定義するための第1輪郭が設定される。図2Cは、第2領域の決定手順を示す図である。

0039

図2Aに示すように、ステップS102−2において、対象の特徴に基づいて画像シーケンスのうちの少なくとも2つの画像のそれぞれにおいて第1領域を定義するための第1輪郭を設定する。

0040

図2Bは、画像シーケンスを示す図であり、この画像シーケンスのうちの2つの画像のそれぞれにおいて、対象の特徴に基づいて第1領域を定義するための第1輪郭が設定される。

0041

図2Bに示すように、画像シーケンスは、画像A−Dを含み、画像シーケンスのうちの画像Aにおいて第1領域を定義するための第1輪郭LAを設定することができ、画像シーケンスのうちの画像Bにおいて第1領域を限定するための第1輪郭LBを設定することができる。なお、例えば、画像Aから画像Dへ向かう方向が時間が経過する方向であり、画像Dから画像Aへ向かう方向が、時間が経過する方向とは逆の方向である。

0042

また、対象の特徴は、例えば、対象の形状、色またはグレイスケールなどであっでもよい。対象の特徴に基づいて、関心の対象部位に対応する領域と、第1輪郭である領域の辺縁を決定することができる。

0043

次に、ステップS102−4において、設定した第1輪郭について、画像シーケンスの他の画像において輪郭トラッキングを行い、他の画像において第1輪郭と同じ対象部位に対応する第3輪郭を取得する。

0044

図2Cに示すような例において、画像Aにおいて設定した第1輪郭LAについて、画像Cにおいて輪郭トラッキングを行い、第1輪郭LAと同じ対象部位に対応する第3輪郭LA’を取得することができる。すなわち、第1輪郭LAについて、時間が経過する方向に輪郭トラッキングを行い、第3輪郭LA’を取得することができる。また、画像Bにおいて設定した第1輪郭LBについて、画像Cにおいて輪郭トラッキングを行い、第1輪郭LBと同じ対象部位に対応する第3輪郭LB’を取得することができる。すなわち、第1輪郭LBについて、時間が経過する方向と逆方向に輪郭トラッキングを行い、第3輪郭LB’を取得することができる。このように、画像Cにおいて第3輪郭LA’と第3輪郭LB’を取得する。図示しないが、画像Dに対して同様の処理を行うことができる。

0045

次に、ステップS102−6において、他の画像において第3輪郭を合成して第2輪郭を決定することにより、第2輪郭が定義する第2領域を決定する。

0046

図2Cに示すような例において、画像Cにおいて第3輪郭LA’と第3輪郭LB’とを合成して第2輪郭LCを決定して、第2輪郭LCにより定義された第2領域を決定する。

0047

ここで、合成は、例えば、上述の他の画像それぞれにおいて、複数の第3輪郭に対して平均を求めることで第2輪郭を取得することを指す。

0048

望ましくは、上述した他の画像のそれぞれにおいて、上述した他の画像と上述した少なくとも2つの画像のそれぞれとの間の画像シーケンス距離に基づいて、複数の第3輪郭に対して加重平均を算出することにより、第2輪郭を決定する。例えば、画像シーケンス距離は、上述の他の画像が撮像されたタイミングと上述した少なくとも2つの画像のそれぞれが撮像されたタイミングとの時間の差を示す。例えば、画像シーケンス距離については、数え上げるときりが無いが、隣接する2つの画像の間の画像シーケンス距離は1であっでもよく、1つの画像が間に配置された2つの画像の間の画像シーケンス距離は2であっでもよく、2つの画像が間に配置された2つの画像の間の画像シーケンス距離は3であっでもよい。画像シーケンス距離は小さいほど、対応する第3輪郭の重みが大きくなる。

0049

図2Cに示すような例において、画像Cと画像Aとの間の画像シーケンス距離が1であり、画像Cと画像Bとの間の画像シーケンス距離が2であるならば、画像Cにおける第3輪郭LA’の重みは、第3輪郭LB’の重みより大きい。言い換えれば、画像Cと画像Aとの間の画像シーケンス距離は、画像Cと画像Bとの間の画像シーケンス距離より小さいので、画像Bにおいて設定した第1輪郭LBに基づいて画像Cにおいて得られた第3輪郭LB’より、画像Aにおいて設定した第1輪郭LAに基づいて画像Cにおいて得られた第3輪郭LA’はより正確であり、それゆえに、第3輪郭LA’には、より大きい重みが与えられる。

0050

以上、図2A乃至図2Cを参照しながら、複数の第1輪郭に基づいて上述の他の画像のそれぞれにおいて複数の第3輪郭を決定し、複数の第3輪郭を合成することにより第2輪郭を取得する一例を説明した。しかしながら、場合によっては、例えば、関心の対象部位は、各画像における形状、色またはグレイスケールなどの特徴が非常に類似する。この場合には、1つの第3輪郭で第2輪郭を決定することができる。すなわち、第3輪郭は、最終的に決定された第2輪郭である。以下、図3を参照してこの情況を説明する。ここで、第1輪郭、第2輪郭および第3輪郭は、仮に設定される輪郭である。一方、先の図12に示すステップS1230でのトラッキングによって、心筋の評価を行う際に用いられる最終的な輪郭が得られる。このように、第1輪郭、第2輪郭および第3輪郭は、心筋の評価を行う際に用いられる輪郭ではなく、単なる輪郭の候補であるため、それぞれ、第1輪郭候補、第2輪郭候補、第3輪郭候補とも称される。

0051

図3は、図1に示すような医用画像処理方法の第2領域の推定ステップS102の他の一例を示すフローチャートである。

0052

図3に示すように、ステップS102−2’において、対象の特徴に基づいて画像シーケンスのうちの1つの画像において第1領域を定義するための第1輪郭を設定する。

0053

上述したように、対象の特徴は、例えば、対象の形状、色またはグレイスケールなどであってもよい。対象の特徴に基づいて、関心の対象部位に対応する領域と、第1輪郭である領域の辺縁とを決定することができる。

0054

次に、ステップS102−4’において、設定した第1輪郭について、画像シーケンスの他の画像において輪郭トラッキングを行って第2輪郭を取得し、第2輪郭により定義された第2領域を決定する。言い換えれば、第2輪郭は、輪郭トラッキングによって直接に取得した結果である。

0055

図2A−2Cと図3を参照して輪郭トラッキングによって第2輪郭を直接又は間接に取得して、その結果として、第2輪郭により定義された第2領域を取得する手順を説明した。すなわち、輪郭トラッキングによって第2領域を推定する手順を説明した。実施形態によれば、他の方法によっても第2領域を推定してもよい。以下、図4を参照して、他の方法によって第2領域を推定する一例を説明する。

0056

図4は、図1に示すような医用画像処理方法の第2領域の推定ステップS102の他の一例を示すフローチャートである。

0057

図4に示すように、ステップS102−2’’において、対象の特徴に基づいて画像シーケンスのうちの1つの画像において第1領域を設定することができる。

0058

ここで、対象の特徴は、例えば、対象の形状、色またはグレイスケールなどであってもよい。対象の特徴に基づいて、関心の対象部位に対応する領域を決定することができる。

0059

次に、ステップS102−4’’において、画像シーケンスのうちの他の画像における画素運動情報に基づいて、他の画像において第1領域と同じ対象部位に対応する第2領域を決定する。

0060

例えば、画像シーケンスのうちのそのほかの画像と第1領域を設置した画像とを位置合わせすることで上述の他の画像における画素の運動情報を取得する。

0061

具体的には、画像シーケンスの全ての画像について、1つの画像ずつ位置合わせを行う。その後、画像の位置合わせに基づいて、各画像における画素の運動情報を推定する。最後に、第1領域付近の画素の運動情報を参照して各画像における対応する第2領域を取得する。

0062

以上、図12及び図1乃至図4を参照して医用画像処理方法を説明した。以下、上述した詳細な説明を繰り返し説明せずに、図11及び図5乃至図8を参照して医用画像処理装置を説明する。

0063

図11は、実施形態による医用画像処理装置の構成の一例を示すブロック図である。

0064

医用画像処理装置1100は、選択部1110と、推定部1120と、トラッキング部1130とを含む。

0065

選択部1110は、心筋を含む複数の画像が経時的に配列された画像群において、異なる時相の複数の画像を選択する。

0066

推定部1120は、選択部1110により選択された複数の画像間の心筋の動きを推定する。

0067

トラッキング部1130は、心筋の動きに基づいて、画像群における心筋のトラッキングの探索範囲を設定してトラッキングを行う。

0068

図5は、一つの実施形態による医用画像処理装置500を示すブロック図である。

0069

図5に示すように、医用画像処理装置500は、推定部502、検索部504、設定部506、および探索部508を具備する。なお、推定部502は図11を参照して説明した推定部1120に対応しており、検索部504、設定部506および探索部508は図11を参照して説明したトラッキング部1130に対応している。

0070

推定部502は、画像シーケンスのうちの少なくとも1つの画像において設定した第1領域に基づいて、画像シーケンスのうちの他の画像において第1領域と同じ対象部位に対応する第2領域を推定する。画像シーケンスは、同一対象について、同一対象の運動期間において取得された一連の画像を含む。

0071

検索部504は、推定部502が推定した第2領域において、第1領域における第1部分と同じ対象部位に対応する第2部分を検索する。

0072

設定部506は、上述の他の画像において検索部504が検索した第2部分を中心として探索範囲を設定する。

0073

探索部508は、設定部506が設定した探索範囲内で第1部分とマッチングする第3部分を探索し、画像トラッキングを行う。

0074

好ましくは、探索部508は、第1部分をテンプレートとして、設定部506が設定した探索範囲内でテンプレートマッチングを行って、第1部分とマッチングする第3部分を決定する。

0075

例えば、設定した第1領域は、関心の対象部位に対応する領域であっでもよい。画像シーケンスは、同一対象について、同一対象の運動期間において取得された一連の画像であるので、画像シーケンスの他の画像においても関心の対象部位に対応する領域が存在する。それゆえ、設定した第1領域に基づいて関心の対象部位に対応する第2領域を推定することができる。

0076

ここで、対象は、任意の運動する対象であっでもよい。医用分野において、対象は、例えば、心臓、肺または動脈などの運動器官であっでもよい。例えば、対象は、心臓の同一部位である。一例において、画像シーケンスは、医療診断装置によって取得されたデータに基づく医用画像群であり、画像シーケンスには、医用画像が含まれる。

0077

図6は、図5に示すような医用画像処理装置500の推定部502の一例を示すブロック図である。

0078

図6に示すように、推定部502は、第1輪郭決定部502−2、輪郭トラッキング部502−4および第2輪郭決定部502−6を具備することができる。

0079

第1輪郭決定部502−2は、対象の特徴に基づいて、画像シーケンスのうちの少なくとも2つの画像のそれぞれにおいて、第1領域を定義するための第1輪郭を設定することができる。

0080

輪郭トラッキング部502−4は、第1輪郭決定部502−2が設定した第1輪郭に基づいて、他の画像において輪郭トラッキングを行い、他の画像において第1輪郭と同じ対象部位に対応する第3輪郭を取得することができる。

0081

第2輪郭決定部502−6は、上述の他の画像において輪郭トラッキング部502−4が取得した第3輪郭を合成して第2輪郭を決定し、第2輪郭により定義された第2領域を決定することができる。一例において、第2輪郭決定部502−6は、上述の他の画像と上述の少なくとも2つの画像との間の画像シーケンス距離に基づいて、第3輪郭に対して加重平均を行って第2輪郭を決定することができる。

0082

以上、図6を参照して、複数の第1輪郭に基づいて上述の他の画像のそれぞれにおいて複数の第3輪郭を決定し、複数の第3輪郭を合成して第2輪郭を取得する例を説明した。なお、第1輪郭の種類が1種類の場合について説明したが、第1輪郭が複数の種類であってもよい。例えば、第1輪郭が、心筋の内膜の輪郭と外膜の輪郭の2種類であってもよい。ここで、例えば、心筋の内膜の初期輪郭と外膜の初期輪郭を、時相が収縮期である画像において設定し、新たに設定する心筋の内膜の輪郭候補と外膜の輪郭候補を、時相が拡張期である画像において設定してもよい。すなわち、複数の種類の第1輪郭候補を同一の時相の画像において設定してもよい。この場合には、第1輪郭候補の種類ごとに、第1輪郭候補について、上述の他の画像において輪郭トラッキングを行い、上述の他の画像における第1輪郭候補と同じ対象部位に対応する第3輪郭候補を取得する。ここで、場合によっては、例えば、関心の対象部位は、各画像における形状、色またはグレイスケールなどの特徴が非常に類似する。この場合には、1つの第3輪郭で第2輪郭を決定することができる。すなわち、第3輪郭は、最終的に決定された第2輪郭である。以下、図6を参照してこの場合についても説明する。この場合では、第2輪郭決定部502−6を省略することができる。

0083

第1輪郭決定部502−2は、対象の特徴に基づいて、画像シーケンスのうちの1つの画像において第1領域を定義するための第1輪郭を設定することができる。

0084

輪郭トラッキング部502−4は、第1輪郭部502−2が設定した第1輪郭について、他の画像において輪郭トラッキングを行って第2輪郭を取得し、第2輪郭が定義した第2領域を決定することができる。言い換えれば、第3輪郭は、最終的に決定された第2輪郭であるとみなされる。

0085

図7は、図5に示すような医用画像処理装置500の推定部502の他の一例を示すブロック図である。

0086

図7に示すように、推定部502は、第1領域設定部502−2’および第2領域決定部502−4’を備えることができる。

0087

第1領域設定部502−2’は、対象の特徴に基づいて、画像シーケンスのうちの1つの画像において第1領域を設定することができる。

0088

第2領域決定部502−4’は、画像シーケンスのうちの他の画像における画素の運動情報に基づいて、他の画像において第1領域と同じ対象部位に対応する第2領域を決定することができる。

0089

図8は、図5に示すような医用画像処理装置500の推定部502の他の一例を示すブロック図である。

0090

図8に示すように、推定部502は、第1領域設定部502−2’、運動情報取得部502−6’および第2領域決定部502−4’を具備することができる。

0091

第1領域設定部502−2’は、対象の特徴に基づいて、画像シーケンスのうちの1つの画像において第1領域を設定することができる。

0092

運動情報取得部502−6’は、上述の1つの画像と他の画像とを画像位置合わせすることで、他の画像における画素の運動情報を取得することができる。

0093

第2領域決定部502−4’は、画像シーケンスのうちの上述の他の画像における画素の運動情報に基づいて、上述の他の画像において第1領域と同じ対象部位に対応する第2領域を決定することができる。

0094

図13は、実施形態による医用画像処理装置の他の一例を示すブロック図である。

0095

図13の例に示すように、医用画像処理装置500’は、トラッキング部510、受付部512および生成部514を有する。

0096

図14は、図13の例に示す医用画像処理装置が実行する医用画像処理方法の一例を示すフローチャートである。図14の例に示すように、ステップS202において、トラッキング部510は、心筋を含む複数の画像が経時的に配列された画像群に対して、心筋のトラッキングを行う。例えば、トラッキング部510は、心筋を含む複数の画像であって、経時的に配列された複数の画像のそれぞれに対してトラッキングを行って、複数の画像のそれぞれから心筋の特徴を取得する。以下、心筋の特徴として、心筋の輪郭を例に挙げて説明するが、心筋の特徴はこれに限られない。

0097

図15A図15Dは、医用画像処理装置500’が実行する処理の一例を説明するための図である。ステップS202において、トラッキング部510は、図15Aに示すように、例えば、心筋を含む経時的に配列された複数の画像E〜Hのうち、画像Eに輪郭ELが初期輪郭としてユーザにより設定された場合には、複数の画像F〜Hに対して輪郭トラッキングを行って、複数の画像F〜Hのそれぞれから心筋の輪郭FL〜HLのそれぞれを取得する。ここで、複数の画像E〜Hは、それぞれ、異なる時相の画像である。以下、画像Eに対応する時相が「e」であり、画像Fに対応する時相が「f」であり、画像Gに対応する時相が「g」であり、画像Hに対応する時相が「h」である場合について説明する。

0098

そして、受付部512は、ステップS204において、トラッキング部510によるトラッキングの結果を参照したユーザから、心筋の位置の編集受け付ける。例えば、受付部512は、複数の画像F〜Hのうち、所定の時相の画像における心筋の輪郭の編集を受け付ける。例えば、図15Aの例に示すように、受付部512は、輪郭ELを含む画像E、及び、輪郭トラッキングによって得られた輪郭FL〜HLを含む画像F〜Hを図示しない表示部に表示させる。ここで、輪郭FL、GLは正確であるものの、時相「h」の画像Hにおいて取得した輪郭HLが不正確である場合について説明する。このような場合において、ユーザが図示しない入力部(マウスキーボード等)を操作して時相「h」の画像Hを選択し、選択した画像Hにおいて正しい輪郭を入力すると、図15Bに示すように、受付部512は、時相「h」の画像Hにおける心筋の輪郭の編集をユーザから受け付けて、編集後の正しい輪郭HL’を図示しない表示部に表示させる。

0099

そして、生成部514は、ステップS206において、編集前後の心筋の位置に基づいて、ガイド情報を生成する。例えば、生成部514は、所定の時相の画像において、編集前後の心筋の輪郭の位置に基づいて、編集前の心筋の輪郭の位置を始点とし、編集後の心筋の輪郭の位置を終点とするベクトルをガイド情報として生成する。例えば、図15Cの例に示すように、生成部514は、輪郭HLの各点HL−1,HL−2,・・・HL−Nを始点とし、輪郭HL’の対応する各点HL’−1,HL’−2,・・・HL’−Nのそれぞれを終点とする各ベクトルをガイド情報5−1,5−2,・・・5−Nとして生成する。なお、輪郭HLの点HL−1は、1番目の点であり、HL−Nは、N番目の点である。また、輪郭HL’の点HL’−1は、1番目の点であり、HL’−Nは、N番目の点である。すなわち、生成部514は、輪郭HLのn(n=1,・・・N)番目の点を始点とし、輪郭HL’のn番目の点を終点とするベクトルをガイド情報5−nとして生成する。

0100

そして、トラッキング部510は、ステップS208において、再び、輪郭トラッキングを行う。すなわち、トラッキング部510は、ステップS208において、心筋を含む経時的に配列された複数の画像I〜Lのうち、画像Iに輪郭ILが初期輪郭としてユーザにより設定された場合には、複数の画像J〜Lに対して輪郭トラッキングを行って、複数の画像J〜Lのそれぞれから心筋の輪郭JL〜LLのそれぞれを取得する。複数の画像I〜Lは、それぞれ、異なる時相の画像である。以下、画像Iに対応する時相が「e」であり、画像Jに対応する時相が「f」であり、画像Kに対応する時相が「g」であり、画像Lに対応する時相が「h」である場合について説明する。すなわち、画像Iと画像Eとは時相が同一であり、画像Jと画像Fとが時相が同一であり、画像Kと画像Gとが時相が同一であり、画像Lと画像Hとが時相が同一である。

0101

ここで、ステップS208では、トラッキング部510は、再び、輪郭トラッキングを行う際に、所定の時相の画像において、ガイド情報に基づいて、トラッキングの探索範囲を設定する。

0102

具体例を挙げて説明する。例えば、トラッキング部510は、輪郭の編集が行われた画像Hと同じ時相の画像Lの1つ前の画像Kにおいて、輪郭KLによって定義される領域KRを複数の部分(第4部分と称する)に分割する。その後、トラッキング部510は、第4部分のそれぞれについて、第4部分との距離が最も近い輪郭KLにおける点を検索する。そして、トラッキング部510は、第4部分のそれぞれについて、検索の結果得られた点に対応するガイド情報を特定する。そして、トラッキング部510は、画像Kにおいて、第4部分のそれぞれについて、特定したガイド情報が示す移動方向及び移動量だけ移動した位置を特定する。そして、トラッキング部510は、画像Lにおいて、画像Kで特定した第4部分のそれぞれの位置に対応する部分(第5部分と称する)を特定する。

0103

そして、トラッキング部510は、画像Lにおいて、第5部分のそれぞれについて、第5部分を中心として探索範囲を設定する。設定した探索範囲は、例えば、必要に応じて、第5部分を中心とする円形、楕円形または方形などであってもよい。探索範囲は、その後のテンプレートマッチングに用いられる。

0104

そして、トラッキング部510は、画像Lにおいて設定した探索範囲のそれぞれについて、探索範囲内で対応する第4部分とマッチングする第6部分を探索し、画像トラッキングを行う。

0105

第4部分に対応する第5部分を検索し、第5部分を中心として探索範囲を設定することで、より正確、より迅速に、探索範囲内で第4部分とマッチングする第6部分を決定することができる。したがって、図15Dの例に示すように、より正確、より迅速に、輪郭LLを取得することができる。よって、正確、かつ、迅速に、心筋のトラッキングを行うことができる。

0106

図9は、実施形態による医用画像装置900の構成の一例を示すブロック図である。

0107

実施形態の要旨と範囲を明瞭にするために、図9において、医用画像装置900が有し得る他の部材が省略されている。医用画像装置900は、医用画像処理装置500を含むことができる。医用画像装置900は、例えば、X線イメージング診断装置や、超音波(Ultrasound;UL)診断イメージング装置コンピュータ断層スキャン(Computed Tomography;CT)装置、磁気共鳴イメージング(Magnetic Resonance Imaging;MRI)診断装置、陽電子放出断層スキャン(Positron Emission Tomography;PET)装置などであるが、これらには限定されない。

0108

上述の医用画像処理装置を医用画像装置に設置する具体的な手段または方法は、当業者にとっては周知であるので、ここでは説明を省略する。

0109

以上において、具体的な実施形態と共に、実施形態の基本原理を説明したが、当業者によって、上記の実施形態の方法の全て又はいずれかのステップ、若しくは、上記の実施形態の装置の全て又はいずれかの構成が、あるコンピュータ(処理装置記憶媒体などを含む)またはコンピュータのネットワークにおいて、ソフトウェアファームウエア、またはこれらの組合せによって実現される。それは、明細書の実施形態を理解して基本的なプログラミング技術を使用する当業者によって実現される。

0110

そのため、実施形態の目的は、任意のコンピュータに1つのプログラムまたは一連のプログラムを実行させることで実現することができる。このコンピュータは、公知の汎用装置であっでもよい。したがって、実施形態の目的は、実施形態の上述の方法または上述の装置を実現するためのプログラムコードを含むプログラムを提供するだけで実現することができる。つまり、このようなプログラムは、実施形態を構成することもでき、また、このようなプログラムを記憶する記憶媒体も実施形態を構成する。明らかに、この記憶媒体は、何らかの公知の記憶媒体または将来、開発される何らかの記憶媒体であっでもよい。

0111

ソフトウェアおよび/またはファームウエアを使用して実施形態を実現する場合、ソフトウェアを構成するプログラムは、記憶媒体またはネットワークを介して、専用ハードウェア構成を有するコンピュータ、例えば、図10に示すような汎用コンピュータ1000にインストールされる。コンピュータは、プログラムがインストールされると、プログラムの機能を実現することができる。

0112

図10において、中央演算処理装置(CPU(Central Processing Unit))1001は、読み取り専用メモリ(ROM(Read Only Memory))1002に記憶されているプログラム、又は、記憶部1008から読み書き兼用メモリ(RAM(Random Access Memory))1003にロードされたプログラムを用いて、各種処理を実行する。必要に応じて、RAM1003には、CPU1001が各種処理を実行する際に必要なデータが記憶される。CPU1001、ROM1002およびRAM1003は、入力/出力インターフェース1005が接続されたバスライン1004を介してそれぞれ接続されている。

0113

下記の各部は、入力/出力インターフェース1005に接続されている:入力部1006(キーボード、マウス等を含む)、出力部1007(モニタ、例えば、ブラウン管(CRT)、液晶モニタ(LCD)等や、スピーカ等を含む)、記憶部1008(ハードディスクを含む)、通信部1009(ネットワークインターフェースカード、例えば、LANカードモデム等)。通信部1009は、インターネット等のネットワークを介して通信処理を実施する。必要に応じて、ドライバ1010も入力/出力インターフェース1005に接続されてもよい。リムーバブルメディア(取り外し可能な媒体)1011は、例えば、磁気ディスク光ディスク、MO、半導体メモリ等であって、必要に応じて、ドライバ1010にインストールされる。そして、そこから、コンピュータプログラムが読み出されて、記憶部1008へダウンロードされる。

0114

ソフトウェアを介して上述の一連の処理を実現する場合、インターネット等のネットワーク又は記憶媒体(例えば、リムーバブル・メディア1011)からソフトウェアを構成するプログラムをダウンロードしても良い。

0115

このような記憶媒体は、図10に示すような、プログラムが記憶され、装置とは離れたところからユーザにプログラムを提供するリムーバブル・メディア1011に限らない。リムーバブル・メディア1011の例としては、磁気ディスク(フロッピー登録商標ディスク、光ディスク(CD−ROMやDVDを含む)、磁気光ディスク(MiDisc(MD、登録商標)を含む)、半導体記憶装置を含む。また、記憶媒体はROM1002であっても良く、記憶部1008に含まれるハードディスク等、その中にプログラムが記憶され、それらを含む装置からユーザへプログラムが送られる形態でも良い。

0116

実施形態は、更に、装置が読み取り可能な命令コードを含むプログラムを提供する。上述の方法は、装置によって命令コードが読み取られて実行されることにより、実行される。

0117

さらに、コンピュータが読み取り可能な命令コードを含むプログラムが格納された記憶媒体も実施形態に含まれる。その記憶媒体は、フロッピー(登録商標)ディスク、光ディスク、磁気光ディスク、メモリカードメモリスティック等に限定されない。

0118

当業者にとっては、上述のこれらの例は、例示であり、実施形態は、これらの例示に限定されない。

0119

本明細書において、“第1”、“第2”および“第N番目”などの表記は、説明した特徴を文字によって区分して、実施形態を明確に説明するために用いられる。そのため、“第1”、“第2”および“第N番目”などの表記は、何らかの限定的な意味を有すると解釈されない。

0120

一例として、上述の方法の各ステップおよび上述の装置の各部は、ソフトウェア、ファームウエア、ハードウェアあるいはそれらの組み合わせとして実装されても良く、対応する装置の一部分として機能を果たす。上述の装置の各部は、当業者によって周知の具体的な手段や具体的な方法によってソフトウェア、ファームウエア、ハードウェアあるいはそれらの組み合わせとして構成することができるので、この具体的な手段や具体的な方法については、ここでは、説明を省略する。

0121

一例として、上述のステップおよび上述の各部がソフトウェア又はファームウエアにより実現した場合、そのソフトウェア又はフェームウェアを構成するプログラムは、記憶媒体から、又は、ネットワークを介して専用のハードウェア構造のコンピュータ(例えば、図10に示す汎用コンピュータ1000)にインストールされると、このコンピュータは、各種プログラムがインストールされた状態で、各種機能等を実現することができる。

0122

上述した具体的な実施形態において、一つの実施形態に示す特徴について、同様の方法を一つあるいは複数の他の実施方法の中で適用したり、その他の実施方法と組み合わせたり、あるいはその他の実施方法における特徴に替えるといったことも可能である。

0123

さらに、“包含する/含む”といった用語は、特徴、要素、ステップ又は構造の存在を指し示す。ただし、“包含する/含む”といった用語は、その他の特徴、要素、ステップ又は構造の存在や付加の排除を意味するものではない。

0124

このほか、実施形態の方法は、詳細な説明の欄において説明された時間順序に沿って実施されるものに限らず、その他の時間順序に沿って、同時に、あるいは独立して実施されても良い。それゆえ、本願の詳細な説明において説明された方法の実施順序は、実施形態の技術範囲に対する構成を制限するものではない。

0125

以上述べた少なくとも1つの医用画像処理装置、医用画像処理方法および医用画像装置によれば、正確、かつ、迅速に心筋のトラッキングを行うことができる。

0126

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

0127

1100医用画像処理装置
1110 選択部
1120推定部
1130トラッキング部

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