特許 6457946 トモシンセシス医療用画像データ読影におけるワークフロー効率を改善するためのシステム及び方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6457946

(24)【登録日】2018年12月28日

(45)【発行日】2019年1月23日

(54)【発明の名称】トモシンセシス医療用画像データ読影におけるワークフロー効率を改善するためのシステム及び方法

(51)【国際特許分類】

   A61B 6/02 20060101AFI20190110BHJP

   A61B 6/00 20060101ALI20190110BHJP

   A61B 6/03 20060101ALI20190110BHJP

【ＦＩ】

   A61B6/02 300M

   A61B6/00 360B

   A61B6/03 360Q

【請求項の数】23

【全頁数】10

(21)【出願番号】特願2015-544161(P2015-544161)

(86)(22)【出願日】2013年11月22日

(65)【公表番号】特表2015-535466(P2015-535466A)

(43)【公表日】2015年12月14日

(86)【国際出願番号】US2013071511

(87)【国際公開番号】WO2014082015

(87)【国際公開日】20140530

【審査請求日】2016年10月25日

(31)【優先権主張番号】13/684,475

(32)【優先日】2012年11月23日

(33)【優先権主張国】US

(73)【特許権者】

【識別番号】515140325

【氏名又は名称】アイカード インコーポレイテッド

【氏名又は名称原語表記】ＩＣＡＤ，ＩＮＣ．

(73)【特許権者】

【識別番号】515140336

【氏名又は名称】ペリアスウォミー，センスィル

【氏名又は名称原語表記】ＰＥＲＩＡＳＷＡＭＹ，Ｓｅｎｔｈｉｌ

(73)【特許権者】

【識別番号】515140347

【氏名又は名称】フォティン，セルゲイ

【氏名又は名称原語表記】ＦＯＴＩＮ，Ｓｅｒｇｅｙ

(74)【代理人】

【識別番号】100119378

【弁理士】

【氏名又は名称】栗原 弘幸

(72)【発明者】

【氏名】ペリアスウォミー，センスィル

(72)【発明者】

【氏名】フォティン，セルゲイ

【審査官】 伊藤 昭治

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１１−０７２５３４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００３−１１６８３８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１１−２１２３０１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２０１１／００７４７８５（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ａ６１Ｂ ６／００ − ６／１４

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

撮像された解剖学的領域に関する画像データを処理するためのシステムであって：
ａ．解剖学的領域の３次元（３Ｄ）医療用画像から関心の対象を含む１以上の２次元（２Ｄ）関心領域（ＲＯＩ）を検出及び抽出する検出及び抽出プロセッサと；
ｂ．医療用画像源から得られた解剖学的領域の第１の２Ｄ投影画像と；
ｃ．前記第１の２Ｄ投影画像に前記１以上の２ＤＲＯＩをブレンドすることによって解剖学的領域の第２の２Ｄ投影画像を生成するブレンドプロセッサと；
ｄ．第２の２Ｄ投影画像の出力を受け取る表示装置とデータ記憶装置の少なくとも１つと；
３次元反応画像と；
を含み、前記３次元反応画像は、画像内の種々の点又は領域が関心特徴を表す度合いを特徴付ける第２の２Ｄ投影画像の選択された部分に基づいている、
前記システム。

【請求項2】

前記検出及び抽出プロセッサは、少なくとも１つのＲＯＩ反応画像を形成するＲＯＩ検出器を含んでいる、請求項１に記載のシステム。

【請求項3】

前記検出及び抽出プロセッサは、少なくとも１つのＲＯＩ反応画像から１以上のＲＯＩの２Ｄバイナリマスクを抽出するように構成及び調整されてなる、請求項２に記載のシステム。

【請求項4】

前記検出及び抽出プロセッサは、２Ｄバイナリマスクを第１の２Ｄ投影画像にブレンドして第２の２Ｄ投影画像を生成するように構成及び調整される、請求項３に記載のシステム。

【請求項5】

撮像された解剖学的領域に関する画像データを処理するため方法であって：
ａ．解剖学的領域の３次元（３Ｄ）医療用画像から関心の対象を含む１以上の２次元（２Ｄ）関心領域（ＲＯＩ）を検出及び抽出するステップと；
ｂ．医療用画像源から得られた解剖学的領域の第１の２Ｄ投影画像を定義するステップと；
ｃ．前記第１の２Ｄ投影画像に前記１以上の２ＤＲＯＩをブレンドすることによって解剖学的領域の第２の２Ｄ投影画像を生成するステップと；
ｄ．第２の２Ｄ投影画像の出力を（ｉ）表示するステップと（ｉｉ）保存するステップの少なくとも１つのステップと；
３次元反応画像を定義するステップと；
を含み、前記３次元反応画像は、画像内の種々の点又は領域が関心特徴を表す度合いを特徴付ける第２の２Ｄ投影画像の選択された部分に基づいている、
前記方法。

【請求項6】

前記１以上の２ＤＲＯＩはそれぞれ前記３Ｄ医療用画像からシンスライスとして構成されている請求項１記載のシステム。

【請求項7】

前記各シンスライスは１画素当り１００ミクロンの空間分解能をもつ請求項６記載のシステム。

【請求項8】

前記各シンスライスは約１ミリメートルの厚さを有する請求項６記載のシステム。

【請求項9】

前記各シンスライスは２５００画素行と１５００画素列の寸法をもつ請求項６記載のシステム。

【請求項10】

前記ブレンド手段は、２Ｄ画像における画素強度に基づいて各画素でブレンドが実施されるよう構成されてなる請求項１記載のシステム。

【請求項11】

前記検出及び抽出するステップは、さらに、ＲＯＩ検出器を用いて少なくとも１つの反応画像を形成する、請求項５記載の方法。

【請求項12】

前記検出及び抽出するステップは、さらに、少なくとも１つのＲＯＩ反応画像から１以上のＲＯＩの２Ｄバイナリマスクを抽出する、請求項１１に記載の方法。

【請求項13】

前記検出及び抽出するステップは、さらに、２Ｄバイナリマスクを第１の２Ｄ投影画像にブレンドして第２の２Ｄ投影画像を生成するようにブレンドする、請求項１２に記載の方法。

【請求項14】

撮像された解剖学的領域に関する画像データを処理するためのシステムであって：
ａ．解剖学的領域の３次元（３Ｄ）医療用画像から関心の対象を含む１以上の２次元（２Ｄ）関心領域（ＲＯＩ）を検出及び抽出する検出及び抽出手段と；
ｂ．医療用画像源から得られた解剖学的領域の第１の２Ｄ投影画像を定義する手段と；
ｃ．前記第１の２Ｄ投影画像に前記１以上の２ＤＲＯＩをブレンドすることによって解剖学的領域の第２の２Ｄ投影画像を生成する第２の２Ｄ投影画像生成手段と；
ｄ．第２の２Ｄ投影画像の出力の（ｉ）表示装置と（ｉｉ）保存装置の少なくとも１と；
３次元反応画像と；
を含み、前記３次元反応画像は、画像内の種々の点又は領域が関心特徴を表す度合いを特徴付ける第２の２Ｄ投影画像の選択された部分に基づいている、
前記システム。

【請求項15】

前記検出及び抽出手段は検出及び抽出プロセッサを有する請求項１４に記載のシステム。

【請求項16】

第２の２Ｄ投影画像生成手段はブレンディングプロセッサを有する請求項１４記載のシステム。

【請求項17】

さらに、前記検出及び抽出プロセッサによる分析のために、４０−６０画像シンスライスの画像ボリュームを構成する再構成プロセスユニットを有する、請求項１５記載のシステム。

【請求項18】

医療用画像源はコンピュータメモリを有する請求項１記載のシステム。

【請求項19】

医療用画像源はトモシンセシス画像取得ユニットを有する請求項１記載のシステム。

【請求項20】

医療用画像源はコンピュータメモリを有する請求項５記載の方法。

【請求項21】

医療用画像源はトモシンセシス画像取得ユニットを有する請求項５記載の方法。

【請求項22】

医療用画像源はコンピュータメモリを有する請求項１４記載のシステム。

【請求項23】

医療用画像源はトモシンセシス画像取得ユニットを有する請求項１４記載のシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本出願は概略的には生物医学的応用のための画像処理に関する。

【0002】

より具体的には、本出願は医療用画像データ読影におけるワークフロー効率の改善に関する。

【背景技術】

【0003】

医療用撮像及び放射線医学の分野において、人体の解剖学的領域の画像を作成するために種々の技術を使用できる。

【0004】

例えばマンモグラフィでは胸部はしばしばＸ線を用いて２つの固定した角度で撮像される。医師は解剖学的領域の２次元（２Ｄ）画像又は平面Ｘ線画像を見て、乳癌などの疾患状態を発見及び診断できる。

【0005】

現在、数多くの医療用撮像法が、人体の３次元（３Ｄ）画像又はボリューム画像を作成するシステム及び技術を採用している。

【0006】

例えば断層撮影技術は格別注目されてきた。そのような例の１つはデジタル胸部トモシンセシス（ＤＢＴ）である。これは比較的新しい撮像法で、システムは画像源を動かして複数の角度から胸部に放射線を当て、これにより異なる角度で高解像度の平面画像（即ち「直接投影」）を取得することによって胸部を撮像する。例えば、ＤＢＴシステムは１０点の直接投影画像を取得でき、画像源を撮影角度の変化が合計４０度になるように動かす。

【0007】

３Ｄ医療用画像は医師に、重要な構造を２Ｄ医療用画像で利用可能であるよりも詳細に視覚化することを可能にする。しかしながら、３Ｄ医療用撮像法によって生み出されるかなりの量の画像データが課題を提示する。例えばマンモグラフィでは医師は２点の胸部画像、即ち頭尾方向（ＣＣ）画像及び内外斜位方向（ＭＬＯ）画像を見ればよい。ＤＢＴにおいて、医師は約５０〜７０点の画像を見ることがあり、それらはオリジナルの投影画像と再構成された画像を含むことがある。

【0008】

診断評価を改善するための幾つかの技法が、米国特許第７６３０５３３号明細書「強調された疑わしい石灰化を表示する胸部トモシンセシス」；米国特許第８０４４９７２号明細書「トモシンセシス及び／又はマンモグラムの同期観察；米国特許第８０５１３８６号明細書「医療用画像データスタック又はボリュームの観察のＣＡＤに基づくナビゲーション；米国特許第８１５５４２１号明細書「マンモグラムとトモシンセシス画像のマッチングジオメトリの生成および表示」が開示されており、参照によりそれらの教示内容を有益な背景情報として本明細書に援用する。しかしながら、３Ｄ医療用画像技術によって提供される細部を犠牲にすることなく診断の速度を更に改善するような解決が所望される。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0009】

【特許文献1】米国特許第７６３０５３３号

【特許文献2】米国特許第８０４４９７２号

【特許文献3】米国特許第８０５１３８６号

【特許文献4】米国特許第８１５５４２１号

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0010】

本発明は、画像に所望される細部を犠牲にすることなく、トモシンセシス医療用画像データ読影におけるワークフロー効率を改善するためのシステム及び方法を提供することによって先行技術の短所を克服する。システム及び方法は一般的に、画像が２次元（２Ｄ）フォーマットに投影される前に、３次元（３Ｄ）データに基づいて強化された処理を実行することにより取得された画像において、関心領域及び／又は対象（ＲＯＩ）、例えば塊の識別を向上させる。これにより観察者（例えば医師及び／又は放射線医などの診断者）にとって２Ｄ投影画像において関心領域／対象がより識別しやすくなる。なぜならその境界は画面全体の中でより詳細に定義されるからである。

【0011】

例示的な実施形態において、システム及び方法は取得プロセスを用いて、解剖学的領域の３次元（３Ｄ）医療用画像から１以上の２次元（２Ｄ）関心領域（ＲＯＩ）を取得する。医療用画像は、適当な医療用撮像装置及び関連するデータ処理及び記憶装置で患者に実施されるスキャニングプロセスから得られる。第１の投影プロセスが、解剖学的領域の第１の２Ｄ投影画像を定義する。次に第２の投影プロセスが、第１の２Ｄ投影画像からの画像情報及び１以上の２ＤＲＯＩを用いて解剖学的領域の第２の２Ｄ投影画像を生成する。それから第２の２Ｄ投影画像が出力されて、適当な記憶システム及び／又は表示装置を用いて保存及び／又は表示される。第２の投影プロセスは、ブレンディングプロセスにおいて１以上の２ＤＲＯＩを第１の２Ｄ投影画像からの画像情報にブレンドするように構成及び調整されていてもよく、少なくとも１つのＲＯＩ反応画像を形成するＲＯＩ検出器を含むことができる。ブレンディングプロセスは更に、少なくとも１つのＲＯＩ反応画像から１以上のＲＯＩの２Ｄバイナリマスクを抽出し、及び／又は２Ｄバイナリマスクを第１の２Ｄ投影画像にブレンドして第２の２Ｄ投影画像を生成するように構成及び調整されていてもよい。

【0012】

加えて、第２の２Ｄ投影画像の選択された部分に基づく３次元反応画像が提供されて、診断者が塊などの関心領域又は対象を識別するのを補佐できる。この３Ｄ反応画像は、画像内の種々の点又は領域が関心特徴を表す度合いを特徴付けている。

【0013】

本明細書に開示される本発明の種々の実施形態は、その編成及び操作方法に関して、更なる目的及び利点と併せて、以下の説明を次の図面と関連づけて参照することにより最も良く理解されるであろう。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】例示的な実施形態による医療用画像システムのブロック図である。

【0015】

【図2】図１の医療用画像システムによって実施され得る例示的な画像処理プロセスのフローチャートである。

【0016】

【図3】観察者／診断者（医師、放射線医など）が医療用画像データセットを読影する効率を改善するために、関心領域（ＲＯＩ）強化２次元画像を使用する例示的なプロセスのフローチャートである。

【0017】

【図4】例示的な実施形態による強化処理を行なわずに、関心の対象を含む例示的な２Ｄ投影のディスプレイ画像である。

【0018】

【図5】例示的な実施形態による強化処理を行った後の、図４の関心の対象を含む例示的な２Ｄ投影のディスプレイ画像である。

【発明を実施するための形態】

【0019】

図１は、例示的な実施形態による医療用画像システム１００のブロック図である。

【0020】

システムは、３次元医療用画像源１１０、２次元医療用画像源１１６、新規画像を生み出す画像処理ユニット１２０、診断者による病気の検出及び診断のために読影される一次画像であっていてもよい関心領域（ＲＯＩ）強化２次元画像１４０を含む。システム１００は更に、種々の医療用画像データを出力するためのグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）及び／又はディスプレイ１４２を含む。ここで注記すると、種々の実施形態においてシステム１００に広範な機能的コンポーネントが提供されていてもよく、これには種々のネットワーク化されたデータ処理及び記憶装置、追加ディスプレイ、プリンタ、携帯コンピュータ用インターフェイスなどが含まれる。

【0021】

一実施形態によれば、３次元医療用画像源１１０はデジタル・トモシンセシス撮像システムであり、例えばコネチカット州フェアフィールドのゼネラル・エレクトリック・カンパニー（ＧＥ）；マサチューセッツ州ベッドフォードのホロジック株式会社（ホロジック）；ドイツ・ミュンヘンのシーメンス株式会社（シーメンス）から出ている。デジタル・トモシンセシス撮像システムは、画像源を動かして、異なる角度（例えば４度増分）で複数の投影画像（例えば１０−２５直接投影）を取得することによって解剖学的領域を撮像する。

【0022】

図１に示されているように、３次元医療用画像源１１０は解剖学的領域１１４の３次元画像１１２を提供する。一実施形態によれば、画像源１１０が投影画像を取得した後で、投影画像は再構成処理ユニットに入力され、このユニットは従来の技術とプロセスを用いて解剖学的領域の画像ボリュームを構成する。１例を挙げると、画像ボリュームは４０−６０画像シンスライスで構成されていてもよく、各シンスライスは空間分解能１画素当り１００ミクロン、厚さ１ミリメートル（ｍｍ）、及び寸法２５００画素業と１５００画素列を有する。

【0023】

一実施形態によれば、２次元医療用画像源１１６は、解剖学的領域１１４の２次元画像１１８を提供する。１例を挙げると、画像源１１６は、ディスク又は他のデータ記憶装置からの画像１１８を読影する従来の設計コンピュータメモリを含むことができる。そのような実施形態で示された画像源は、関連する保存ハ−ドウェアを含むように定義されていてもよい。別の例を挙げると、画像源１１６は、全画面デジタルマンモグラフィ撮像モードで動作して、内外斜位方向（ＭＬＯ）又は頭尾方向（ＣＣ）２次元画像を取得できるトモシンセシス画像取得ユニットを含むように定義されていてもよい。更に別の例を挙げると、画像源１１６は、解剖学的領域１１４の既存の画像データから２次元画像を合成できる画像処理コンピュータ・ソフトウェアを含むように定義されていてもよい。

【0024】

ここで、本明細書中に用いる「プロセス」及び／又は「プロセッサ」の用語は広く解され、多様な電子ハ−ドウェア及び／又はソフトウェアに基づく機能及びコンポーネントを含めていることに留意されたい。更に、ここに示されたプロセス又はプロセッサは他のプロセス及び／又はプロセッサと組み合わせることができ、あるいは種々のサブプロセス又はサブプロセッサに分割できる。そのようなサブプロセス及び／又はサブプロセッサは本明細書に記載された実施形態に従い様々に組み合わされていてもよい。同様に、本明細書中に挙げたいかなる機能、プロセス及び／又はプロセッサも、プログラム命令の非一時的なコンピュータ可読媒体からなる電子ハ−ドウェア、ソフトウェア、又はハ−ドウェアとソフトウェアの組合せを使用して実現され得ることが明確に想定されている。

【0025】

画像処理ユニット１２０は更に、３次元ＲＯＩ検出器１２４、２次元ＲＯＩ抽出器１２８、及び画像ブレンディングユニット１３２を含んでいる。

【0026】

３次元ＲＯＩ検出器１２４は、画像内の種々の点又は領域が特に関心のある特徴を表す度合いを特徴付ける。例えば、胸部で関心があり得る特徴は、斑点状の領域又は針骨状の領域を含み、いずれも悪性腫瘍を示唆する。したがって一実施形態によれば、検出器１２４は石灰化検出器、斑点検出器、針骨検出器、又はこれらの組合せを含んでよい。図１に示されているように、３次元ＲＯＩ検出器１２４は、３次元画像１１２内のすべての画像スライスに対するこの特徴付け情報を含んだＲＯＩ反応画像１２６を生み出す。

【0027】

２次元ＲＯＩ抽出器１２８は、関心のある特徴を表す関心点又は領域を含んでいる３次元画像１１２の部分から２次元情報を抽出する。一実施形態によれば、抽出器１２８は各ＲＯＩについて２Ｄバイナリマスク１３０を抽出し、これは本明細書ではチップ１３０とも呼ぶ。

【0028】

一実施形態によれば、画像ブレンディングユニット１３２は、抽出器１２８によって抽出された２次元情報を、画像源１１６によって提供される２次元画像１１８と組み合わせるブレンディング関数又はプロセスを含んでいる。ブレンディング関数／プロセスはＲＯＩ強化２次元画像１４０を形成する。

【0029】

図２は、ＲＯＩ強化２次元画像を生み出すために医療用画像システム１００によって実行され得る画像処理動作のフローチャートである。

【0030】

ステップ２１０で、３次元画像源１１０から解剖学的領域の３次元再構成画像ボリュームが取得される。

【0031】

ステップ２２０で、３次元ＲＯＩ検出器１２４が解剖学的領域の３Ｄ再構成画像ボリュームを処理してＲＯＩ反応画像１２６を形成する。

【0032】

ステップ２３０で、ＲＯＩ抽出器１２８がＲＯＩ反応画像１２６からＲＯＩの２Ｄバイナリマスクを抽出する。一実施形態によれば、ＲＯＩ抽出器１２８は最初に反応画像中にＲＯＩの局所的最大値を見いだす。局所的最大値は、バイナリマスクが最適に抽出されるべき３次元画像の２Ｄスライスを規定する。次に、ＲＯＩ抽出器１２８は、反応画像の閾値を求めることによりＲＯＩの２Ｄバイナリマスクを抽出する。一実施形態において、適用される閾値は固定された変数であり、その値は経験的データを用いて設定できる。最後に、ＲＯＩ抽出器１２８は、抽出された２Ｄバイナリマスクが関心のある全構造を包含するように、数学的形態学的拡張動作を実行する。

【0033】

ステップ２４０で、画像ブレンディングユニット１３２は各２Ｄバイナリマスクを２次元画像１１８にブレンドする。一実施形態によれば、ブレンディングユニット１３２は最初に２Ｄバイナリマスクからのソフトブレンディングマスクを計算するが、これはＲＯＩが最終画像に平滑にブレンドされることを保証する。ソフトブレンディングマスクを計算するための例示的な技法は、２Ｄバイナリマスクに周知のガウス平滑化フィルタを適用することを含む。次に、ブレンディングユニット１３２は、次のブレンディング関数を実行する。
混合＿画像内の各画素について、
混合＿画像［ｉ］＝オリジナル＿画像［ｉ］＊（ｌ−ソフト＿マスク＿値［ｉ］）＋チップ＿画像［ｉ］＊ソフト＿マスク＿値［ｉ］

【0034】

この関数において、オリジナル＿画像［ｉ］は２次元画像１１８の画素強度、ソフト＿マスク＿値［ｉ］はソフトブレンディングマスクにおける画素強度、及びチップ＿画像［ｉ］は２Ｄバイナリマスクにおける画素強度を表す。

【0035】

図３は、医師が医療用画像データセットを読影する効率を改善するために、システム１００が関心領域（ＲＯＩ）強化２次元画像を使用する例示的なプロセスのフローチャートである。

【0036】

ステップ３１０で、システム１００はＲＯＩ強化２Ｄ画像をディスプレイ、例えば図１を参照して説明したグラフィカルユーザインタフェース１４２に出力する。

【0037】

ステップ３２０で、システム１００は、２Ｄ画像における空間的ｘ、ｙ座標位置を規定する入力を受け取る。例えば入力は、２Ｄ画像において医師／診断者にとって更に関心のある点又は領域を規定できる。

【0038】

ステップ３３０で、システム１００は関心のある特定の点又は領域を解釈するという医師の任務を最適に支援するであろう３次元画像情報をプログラムにより決定する。一実施形態によれば、この決定をするためにシステム１００は３次元反応画像を利用する。既述したように、３次元反応画像は画像内の種々の点又は領域が特に関心のある特徴を表す度合いを特徴付ける。システム１００は、規定された空間点が局所的最大値（即ち関心のある点又は領域が最も斑点状である、最も針骨状であるなど）を示す３次元反応画像のスライスを識別する。

【0039】

ステップ３４０で、システム１００は局所的最大値を示す空間点を含んでいる３次元画像情報をディスプレイに出力する。１例を挙げると、システム１００は先行のステップで識別された特定のスライスを出力する。別の例を挙げると、システム１００は空間点を含んでいるスラブ画像を計算して、スラブ画像をディスプレイに出力する。

【0040】

再び概括すると、例示的なシステム及び方法は医師／診断者（例えば放射線医）がトモグラフィ画像を読影する効率を効果的に高める。典型的に、そのような人員にとって３Ｄデータを調べることは時間がかかり多大な労力を要する。具体的に言うと、このモダリティにおいて塊が見えるか極めて鮮明であるのは３Ｄ再構成データの１又は２のスライスだけであり、それは大量のスライスのごく一部のことがある。そのため観察者はしばしばデータセット中のすべてのスライス又はスラブを調べなければならない。伝統的な方法を使ってデータが２Ｄ投影画像に投影されると、対象（塊）の上又は下にある構造が観察を妨害する傾向があり、場合によって塊を隠して２Ｄ投影画像におけるそのような対象の識別を著しく困難にする。しかしながらシステムが２Ｄ投影画像を生成する前に塊の領域を効果的に識別できれば、投影プロセスを修正して塊の上又は下にある混乱させる構造を無視して、２Ｄ投影画像のはるかに明瞭な写真を生み出すことができる。最終結果は、塊が明瞭に見え、一般的に関心の対象（塊）の明瞭な像を隠す可能性のある妨害のない２Ｄ投影画像である。有利には、この例示的なプロセスは当業者にとって明らかなやり方で針骨状の塊や石灰化にも適合されて適用され得ることが想定されている。

【0041】

例示的には、プロセスは最初に３Ｄデータにおいて関心の対象を識別し、この対象を示す最良のスライスを決定し、領域を分割及び抽出し、次に結果を伝統的な２Ｄ投影画像に平滑に融合させるように動作することができる。

【0042】

例示的なシステムと方法に従って処理する前と後での２Ｄ投影画像の違いが、図４と図５のそれぞれの例示的なディスプレイ画像４００及び５００に示されている。これらの画像は、画像の中央に関心の対象（疑わしい腫瘍及び／又は塊）を含む関心領域のクローズアップ写真である。図４のディスプレイ画像４００に示されているように、関心の対象４１０は曖昧で、明確に画定されない（不鮮明な）境界を含んでおり、そのことは画像を綿密に調べないと識別するのをときに困難にしている。逆に、例示的なシステム及び方法のプロセスを経て投影された２Ｄ画像である図５の例示的なディスプレイ画像５００は、より明確で鮮明な境界を有する関心の対象５１０を示している。これにより観察者にとって対象５１０はより読影しやすく識別され、診断精度、効率及び処理量が高まる。

【0043】

以上は、本発明の例示的な実施形態の詳細な説明である。本発明の精神と範囲を逸脱することなく種々の改変及び追加を行うことが必要である。上述した本発明の種々の実施形態の各特徴は、必要に応じて関連する新規の実施形態において複数の特徴の組合せを提供するために、上述した他の実施形態の特徴と組み合わされていてもよい。更に、以上に本発明の装置と方法の多数の個別の実施形態について説明したが、これらは本発明の原理の応用を例示したものに過ぎない。例えば画像情報を適切に強化または選別するために、追加の画像処理アルゴリズム／プロセスをシステム全体のプロセスに含めることができる。したがってこの説明は例示の方法によるものであり、本発明の範囲を別途制限することを意味するものではない。

【0044】

本発明の範囲は次の通りである。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】