特開 2023-19 医用画像処理装置および医用画像処理方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023000019

(43)【公開日】2023-01-04

(54)【発明の名称】医用画像処理装置および医用画像処理方法

(51)【国際特許分類】

   A61B 6/02 20060101AFI20221222BHJP

   A61B 6/03 20060101ALI20221222BHJP

   G06T 5/00 20060101ALI20221222BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20221222BHJP

   G06T 7/11 20170101ALI20221222BHJP

【ＦＩ】

A61B6/02 300M

A61B6/03 360T

G06T5/00 710

G06T7/00 350C

G06T7/11

【審査請求】未請求

【請求項の数】17

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021100583

(22)【出願日】2021-06-17

(71)【出願人】

【識別番号】320011683

【氏名又は名称】富士フイルムヘルスケア株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000350

【氏名又は名称】ポレール弁理士法人

(72)【発明者】

【氏名】山川 恵介

(72)【発明者】

【氏名】松崎 和喜

【テーマコード（参考）】

4C093

5B057

5L096

【Ｆターム（参考）】

4C093AA11

4C093AA26

4C093CA08

4C093CA34

4C093CA35

4C093CA37

4C093FD03

4C093FD09

4C093FD13

4C093FF04

4C093FF07

4C093FF16

4C093FF28

4C093FF29

4C093FF34

4C093FF37

4C093FG04

5B057AA08

5B057BA03

5B057CC03

5B057CE03

5B057CH07

5B057DC40

5L096BA06

5L096BA13

5L096DA02

5L096HA11

5L096KA04

(57)【要約】

【課題】医用デバイスが挿入される被検体のトモシンセシス画像において、医用デバイスの先端を鮮明にすることが可能な医用画像処理装置および医用画像処理方法を提供する。
【解決手段】１８０度未満の角度範囲で被検体を撮影して得られた複数の投影画像を用いて生成されるトモシンセシス画像を扱う医用画像処理装置であって、撮影空間の座標毎のボケデータを予め記憶する記憶部と、前記ボケデータを用いて前記トモシンセシス画像を補正する補正部と、を備えることを特徴とする。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

１８０度未満の角度範囲で被検体を撮影して得られた複数の投影画像を用いて生成されるトモシンセシス画像を扱う医用画像処理装置であって、
撮影空間の座標毎のボケデータを予め記憶する記憶部と、
前記ボケデータを用いて前記トモシンセシス画像を補正する補正部と、を備えることを特徴とする医用画像処理装置。

【請求項2】

請求項１に記載の医用画像処理装置であって、
前記記憶部は、前記座標毎に前記ボケデータが対応付けられたテーブルを記憶することを特徴とする医用画像処理装置。

【請求項3】

請求項１に記載の医用画像処理装置であって、
前記記憶部は、前記撮影空間の座標から前記ボケデータを算出する式を記憶することを特徴とする医用画像処理装置。

【請求項4】

請求項１に記載の医用画像処理装置であって、
前記記憶部に記憶される前記座標毎のボケデータは、Ｘ線シミュレーションまたはファントム撮影によって生成される点応答関数であることを特徴とする医用画像処理装置。

【請求項5】

請求項１に記載の医用画像処理装置であって、
前記補正部は、前記被検体に挿入された医用デバイスの領域である医用デバイス領域を前記トモシンセシス画像から抽出し、前記医用デバイス領域に基づいて前記トモシンセシス画像を補正する範囲を設定することを特徴とする医用画像処理装置。

【請求項6】

請求項５に記載の医用画像処理装置であって、
前記補正部は、前記医用デバイスの進行方向を算出することを特徴とする医用画像処理装置。

【請求項7】

請求項６に記載の医用画像処理装置であって、
前記補正部は、前記医用デバイスの３次元形状を算出することを特徴とする医用画像処理装置。

【請求項8】

請求項５に記載の医用画像処理装置であって、
前記補正部は、既知の医用デバイス領域を含む断層画像を教師データとして学習することにより生成された機械学習エンジンを用いて、前記医用デバイス領域を抽出することを特徴とする医用画像処理装置。

【請求項9】

請求項８に記載の医用画像処理装置であって、
前記教師データはＸ線ＣＴ画像を含むことを特徴とする医用画像処理装置。

【請求項10】

請求項５に記載の医用画像処理装置であって、
前記補正部は、前記医用デバイス領域を順投影演算して得られる順投影データと、前記投影画像から抽出される医用デバイスの領域との差異が所定の範囲に収まるように、前記医用デバイス領域を修正することを特徴とする医用画像処理装置。

【請求項11】

請求項１に記載の医用画像処理装置であって、
前記補正部は、前記被検体に挿入された医用デバイスの種類に応じて設定される調整係数を用いて前記ボケデータを調整し、調整されたボケデータを用いて前記トモシンセシス画像を補正することを特徴とする医用画像処理装置。

【請求項12】

請求項１に記載の医用画像処理装置であって、
前記補正部は、前記トモシンセシス画像のコントラストに応じて設定される調整係数を用いて前記ボケデータを調整し、調整されたボケデータを用いて前記トモシンセシス画像を補正することを特徴とする医用画像処理装置。

【請求項13】

請求項１に記載の医用画像処理装置であって、
前記トモシンセシス画像の時間分解能を設定する時間分解能設定部をさらに備え、
前記補正部は、前記時間分解能に基づいて設定される枚数の投影画像を用いて生成されるトモシンセシス画像を補正することを特徴とする医用画像処理装置。

【請求項14】

請求項１３に記載の医用画像処理装置であって、
前記時間分解能設定部は、操作ウィンドウに入力される時間分解能を受け付けることを特徴とする医用画像処理装置。

【請求項15】

請求項１３に記載の医用画像処理装置であって、
前記時間分解能設定部は、前記トモシンセシス画像の生成に先立って撮影されるＸ線透視画像を用いて前記被検体に挿入される医用デバイスの速度を算出し、算出された速度に基づいて前記時間分解能を設定することを特徴とする医用画像処理装置。

【請求項16】

１８０度未満の角度範囲で複数の投影画像を撮影するとともに、前記投影画像を用いてトモシンセシス画像を生成するＸ線トモシンセシス装置であって、
請求項1に記載の医用画像処理装置を備えることを特徴とするＸ線トモシンセシス装置。

【請求項17】

１８０度未満の角度範囲で撮影された複数の投影画像を用いて生成されるトモシンセシス画像を扱う医用画像処理方法であって、撮影空間の座標毎のボケデータを読み出す読み出しステップと、前記ボケデータを用いて前記トモシンセシス画像を補正する補正ステップを備えることを特徴とする医用画像処理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、Ｘ線トモシンセシス装置によって得られる医用画像を扱う医用画像処理装置および医用画像処理方法に係り、被検体に挿入される医用デバイスの先端を鮮明にする技術に関する。

【背景技術】

【0002】

Ｘ線トモシンセシス装置は、被検体を多方向から撮影して得た複数の投影画像を用いて、寝台と平行な面での断層画像であるトモシンセシス画像を生成する装置である。また、複数のトモシンセシス画像から生成される３次元画像は、被検体に挿入されるガイドシース等の医用デバイスの３次元配置を確認するために用いられる。一方、複数の投影画像を撮影するＸ線トモシンセシス装置は、Ｘ線透視撮影装置に比べて被ばく量が多く、被ばく量の抑制が望まれる。

【0003】

特許文献１には、トモシンセシス撮影における被ばく量を抑制するために、複数の撮影対象の大きさと位置を特定して、各撮影対象を分離可能な角度範囲を算出し、当該角度範囲で投影画像を取得することが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特許第６５０２１８８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら特許文献１では、被検体に挿入されるカテーテルや内視鏡等の医用デバイスの先端を鮮明することに対する配慮が不十分である。Ｘ線トモシンセシス装置では、投影画像が撮影される角度範囲が１８０度未満であって限定的であるため、生成されるトモシンセシス画像に歪みが生じ、医用デバイスの先端がぼける。トモシンセシス画像の歪みが大きい場合、医用デバイス先端の３次元配置を確認できず治療等に支障をきたす。

【0006】

そこで本発明の目的は、医用デバイスが挿入される被検体のトモシンセシス画像において、医用デバイスの先端を鮮明にすることが可能な医用画像処理装置および医用画像処理方法を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記目的を達成するために本発明は、１８０度未満の角度範囲で撮影された複数の投影画像を用いて生成されるトモシンセシス画像を扱う医用画像処理装置であって、撮影空間の座標毎のボケデータを予め記憶する記憶部と、前記ボケデータを用いて前記トモシンセシス画像を補正する補正部と、を備えることを特徴とする。

【0008】

また本発明は、１８０度未満の角度範囲で撮影された複数の投影画像を用いて生成されるトモシンセシス画像を扱う医用画像処理方法であって、撮影空間の座標毎のボケデータを読み出す読み出しステップと、前記ボケデータを用いて前記トモシンセシス画像を補正する補正ステップを備えることを特徴とする。

【発明の効果】

【0009】

本発明によれば、医用デバイスが挿入される被検体のトモシンセシス画像において、医用デバイスの先端を鮮明にすることが可能な医用画像処理装置および医用画像処理方法を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】医用画像処理装置の全体構成図

【図2】医用画像撮影装置の一例であるＸ線トモシンセシス装置の全体構成図

【図3】実施例１の処理の流れの一例を示す図

【図4】撮影空間の座標毎のボケデータが記録されたテーブルの一例を示す図

【図5】実施例２の処理の流れの一例を示す図

【図6】医用デバイスの種類毎の調整係数が記録されたテーブルの一例を示す図

【図7】実施例２の表示ウィンドウの一例を示す図

【図8】調整係数とコントラストとの関係の一例を示す図

【図9】実施例３の処理の流れの一例を示す図

【図10】実施例３の操作ウィンドウの一例を示す図

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、添付図面に従って本発明に係る医用画像処理装置及び医用画像処理方法の実施例について説明する。なお、以下の説明及び添付図面において、同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略することにする。

【実施例0012】

図１は医用画像処理装置１のハードウェア構成を示す図である。医用画像処理装置1は、演算部２、メモリ３、記憶装置４、ネットワークアダプタ５がシステムバス６によって信号送受可能に接続されて構成される。また医用画像処理装置１は、ネットワーク９を介して医用画像撮影装置１０や医用画像データベース１１と信号送受可能に接続される。さら医用画像処理装置１には、表示装置７と入力装置８が接続される。ここで、「信号送受可能に」とは、電気的、光学的に有線、無線を問わずに、相互にあるいは一方から他方へ信号送受可能な状態を示す。

【0013】

演算部２は、各構成要素の動作を制御する装置であり、具体的にはＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processor Unit）等である。演算部２は、記憶装置４に格納されるプログラムやプログラム実行に必要なデータをメモリ３にロードして実行し、医用画像に対して様々な画像処理を施す。メモリ３は、演算部２が実行するプログラムや演算処理の途中経過を記憶するものである。記憶装置４は、演算部２が実行するプログラムやプログラム実行に必要なデータを格納する装置であり、具体的にはＨＤＤ(Hard Disk Drive)やＳＳＤ(Solid State Drive)等である。ネットワークアダプタ５は、医用画像処理装置１をＬＡＮ、電話回線、インターネット等のネットワーク９に接続するためのものである。演算部２が扱う各種データはＬＡＮ(Local Area Network)等のネットワーク９を介して医用画像処理装置１の外部と送受信されても良い。

【0014】

表示装置７は、医用画像処理装置１の処理結果等を表示する装置であり、具体的には液晶ディスプレイ等である。入力装置８は、操作者が医用画像処理装置１に対して操作指示を行う操作デバイスであり、具体的にはキーボードやマウス、タッチパネル等である。マウスはトラックパッドやトラックボール等の他のポインティングデバイスであっても良い。

【0015】

医用画像撮影装置１０は、例えば被検体を多方向から撮影して複数の投影画像を取得し、複数の投影画像から断層画像を生成するＸ線トモシンセシス装置であり、図２を用いて後述される。医用画像データベース１１は、医用画像撮影装置１０によって取得された投影画像や断層画像、断層画像に画像処理が施された補正画像等を記憶するデータベースシステムである。

【0016】

図２を用いて医用画像撮影装置１０の一例であるＸ線トモシンセシス装置２００の全体構成を説明する。なお、図２において、紙面に垂直な方向をＸ軸、縦方向をＹ軸、横方向をＺ軸とする。Ｘ線トモシンセシス装置２００は、Ｘ線源２０１、Ｘ線検出器２０２、寝台２０４、操作卓２０５を備える。

【0017】

Ｘ線源２０１は寝台２０４に載置された被検体２０３にＸ線を照射する装置である。操作卓２０５で設定された撮影条件に応じた高電圧がＸ線源２０１に印加されると被検体２０３にＸ線が照射される。

【0018】

Ｘ線検出器２０２は被検体２０３を透過したＸ線を検出することにより透過Ｘ線の空間的な分布を計測する装置である。Ｘ線検出器２０２はＸ線源２０１と対向配置され、ＺＸ面内に多数の検出素子が二次元に配列される。Ｘ線検出器２０２で計測された信号に基づき２次元の投影画像が生成される。

【0019】

被検体２０３を多方向から撮影して複数の投影画像を得るために、Ｘ線源２０１とＸ線検出器２０２の少なくとも一方はＺ軸方向に移動させられる。得られた複数の投影画像は、寝台２０４と平行な面、すなわちＺＸ面での断層画像であるトモシンセシス画像の生成に用いられる。

【0020】

操作卓２０５は、撮影条件の設定やトモシンセシス画像の生成、表示が実行される装置であり、いわゆるコンピュータで構成される。図２に例示される操作卓２０５には、被検体２０３の胸部のトモシンセシス画像が表示される。操作卓２０５は、図１に示した医用画像処理装置１であっても良い。

【0021】

Ｘ線トモシンセシス装置２００では、投影画像を撮影する角度範囲が１８０度未満、例えば２０度～４０度に限定されるため、生成されるトモシンセシス画像に歪みが生じ、被検体２０３に挿入されるカテーテルや内視鏡等の医用デバイスの先端がぼける。トモシンセシス画像の歪みが大きい場合、医用デバイス先端の３次元配置を確認できず治療等に支障をきたす。そこで実施例１では、トモシンセシス画像を鮮明にするための処理の流れを実行する。

【0022】

図３を用いて、実施例１で実行される処理の流れの一例についてステップ毎に説明する。

【0023】

（Ｓ３０１）
演算部２は、被検体２０３が多方向から撮影された複数の投影画像を取得する。演算部２は、Ｘ線トモシンセシス装置２００で撮影された投影画像を受信しても良いし、記憶装置４や医用画像データベース１１に予め記憶される投影画像を読み出しても良い。

【0024】

（Ｓ３０２）
演算部２は、Ｓ３０１で取得された複数の投影画像を用いてトモシンセシス画像を生成する。

【0025】

（Ｓ３０３）
演算部２は、撮影空間の座標毎のボケデータを読み出す。座標毎のボケデータは、例えば図４に示されるようなテーブルの形式で記憶装置４に予め記憶される。図４に例示されるテーブルでは、３次元の座標毎にボケデータが対応付けられる。例えば（ｘ１、ｙ１、ｚ１）の座標にはボケデータＢｌｒ＿１１１が、（ｘ２、ｙ１、ｚ１）にはＢｌｒ＿２１１が、（ｘｎ、ｙｎ、ｚｎ）にはＢｌｒ＿ｎｎｎが対応付けられる。

【0026】

また記憶装置４は、撮影空間の座標からボケデータを算出する式を記憶しても良い。ボケデータを算出する式が記憶される場合、記憶装置４の記憶容量を節約できる。

【0027】

なおボケデータは、Ｘ線シミュレーションまたはファントム撮影によって生成される点応答関数ＰＳＦ（Point Spread Function）として記憶装置４に記憶されても良い。ファントム撮影には、１点の座標または画素の大きさと同程度未満の微小球体ファントムが用いられる。

【0028】

（Ｓ３０４）
演算部２は、Ｓ３０２で生成されたトモシンセシス画像をＳ３０３で読み出されたボケデータを用いて補正する。すなわち演算部２は、トモシンセシス画像を補正する補正部として機能する。例えば座標毎の点応答関数をトモシンセシス画像に逆畳み込み演算することにより、トモシンセシス画像に含まれるボケが補正される。演算部２は、補正されたトモシンセシス画像を表示装置７に表示させる。

【0029】

以上説明した処理の流れにより、トモシンセシス画像に含まれるボケが補正されるので、被検体に挿入される医用デバイスの先端を鮮明にすることが可能になる。その結果、医用デバイスを用いる治療に支障をきたさずに済む。

【実施例0030】

実施例１では、撮影空間の座標毎のボケデータを用いてトモシンセシス画像を補正することについて説明した。ボケデータを用いる補正は、高周波成分を強調する処理に相当し、トモシンセシス画像に含まれるホワイトノイズ等を強調し顕在化させる場合がある。そこで実施例２では、ホワイトノイズ等の顕在化を抑制するために、トモシンセシス画像を補正する範囲を限定することについて説明する。なお実施例２の医用画像処理装置１のハードウェア構成は実施例１と同じであるので説明を省略する。

【0031】

図５を用いて実施例２で実行される処理の流れの一例についてステップ毎に説明する。

【0032】

（Ｓ３０１）
実施例1と同様に、投影画像が取得される。

【0033】

（Ｓ３０２）
実施例1と同様に、トモシンセシス画像が生成される。

【0034】

（Ｓ５０３）
演算部２は、Ｓ３０２で生成されたトモシンセシス画像から、医用デバイスの領域である医用デバイス領域を抽出する。医用デバイスは材質が既知であるので、トモシンセシス画像の輝度値が所定の範囲である領域を医用デバイス領域として抽出しても良い。また、医用デバイスは形状が既知であるので、輝度値に基づいて抽出された医用デバイス領域の中から形状の類似性に基づいて医用デバイス領域を再抽出しても良い。

【0035】

なお医用デバイス領域の抽出には、既知の医用デバイス領域を含む断層画像を教師データとして学習することにより生成された機械学習エンジンが用いられても良い。機械学習エンジンは、例えばＣＮＮ（Convolutional Neural Network）を用いて構成される。教師データに用いられる断層画像はトモシンセシス画像でも良いし、Ｘ線ＣＴ画像でも良い。ただし、教師データとしてＸ線ＣＴ画像を用いる場合、Ｘ線ＣＴ画像の空間分解能がより高いため、医用デバイス領域の抽出精度を向上させることができる。

【0036】

またトモシンセシス画像から抽出された医用デバイス領域の位置は、トモシンセシス画像の生成に用いられた投影画像から抽出される医用デバイスの領域に基づいて修正されても良い。具体的な手順について説明する。（１）トモシンセシス画像の生成に用いられた複数の投影画像のそれぞれから医用デバイスの領域を抽出する。（２）トモシンセシス画像から抽出された医用デバイス領域を各投影画像と同じ投影角度で順投影演算することで、医用デバイス領域が擬似的に投影された順投影データを得る。（３）各順投影データに含まれる医用デバイス領域と、各投影画像から抽出された医用デバイスの領域との差異を算出する。（４）算出された差異が所定の範囲に収まっていれば終了となり、収まっていなければトモシンセシス画像の中の医用デバイス領域を修正したのち、（２）へ戻り、（３）、（４）を繰り返す。すなわち、トモシンセシス画像から抽出された医用デバイス領域を順投影演算して得られる順投影データと、投影画像から抽出される医用デバイスの領域との差異が所定の範囲に収まるように、トモシンセシス画像に含まれる医用デバイス領域が修正される。

【0037】

（Ｓ５０４）
演算部２は、Ｓ５０３で抽出された医用デバイス領域とその周辺領域の座標毎のボケデータを読み出す。医用デバイス領域の周辺領域とは、医用デバイス領域の境界から所定の画素数、例えば３画素までの領域である。

【0038】

（Ｓ５０５）
演算部２は、Ｓ３０２で生成されたトモシンセシス画像をＳ５０４で読み出されたボケデータを用いて補正する。すなわちトモシンセシス画像を補正する範囲が、医用デバイス領域とその周辺領域に限定される。補正される範囲が医用デバイス領域とその周辺領域に限定されることにより、ホワイトノイズ等の顕在化が抑制される。

【0039】

なおトモシンセシス画像の補正に用いられるボケデータは、医用デバイスの種類に応じて設定される調整係数を用いて調整されても良い。医用デバイスの種類に応じてＸ線減弱係数は異なるため、ボケの程度も変化する。そこで、医用デバイスの種類に応じてボケデータを調整しても良い。医用デバイスの種類毎の調整係数は、例えば図６に示されるようなテーブルの形式で記憶装置４に記憶される。図６に例示されるテーブルでは、カテーテルには調整係数α１が、内視鏡にはα２が、ガイドシースにはα３が設定されている。ボケデータは、医用デバイスの種類毎の調整係数が乗じられることにより調整される。被検体２０３に挿入される医用デバイスの種類に応じて、ボケデータが調整されることにより、医用デバイス領域がより鮮明になる。

【0040】

演算部２は、補正されたトモシンセシス画像を表示装置７に表示させる。図７に表示ウィンドウの一例を示す。図７に例示される表示ウィンドウでは、抽出された医用デバイス領域７０１が胸部のトモシンセシス画像に重畳表示されるとともに、医用デバイスの進行方向を示す矢印７０２が表示される。医用デバイスの進行方向は医用デバイスの先端と屈曲部から算出される。また医用デバイスの先端と屈曲部は、抽出された医用デバイス領域７０１の細線化処理によって求められる。また複数のトモシンセシス画像から生成される３次元画像に、抽出された医用デバイス領域の３次元形状が重畳表示されても良い。

【0041】

以上説明した処理の流れにより、トモシンセシス画像に含まれるボケが補正されるので、被検体に挿入される医用デバイスの先端を鮮明にすることが可能になる。また補正される範囲が医用デバイス領域とその周辺領域に限定されるので、ホワイトノイズ等の顕在化を抑制できる。

【0042】

なお抽出された医用デバイス領域に基づいてトモシンセシス画像を補正する範囲を設定する代わりに、トモシンセシス画像のコントラストに応じて設定される調整係数を用いてボケデータを調整し、調整後のボケデータを用いてトモシンセシス画像を補正しても良い。トモシンセシス画像のコントラストに応じて設定される調整係数を用いてボケデータを調整することにより、トモシンセシス画像のコントラストに応じて補正の程度が調整される。

【0043】

図８に調整係数αとコントラストＣの関係の一例を示す。図８には、コントラストＣがある基準値であるときに最小を示し、コントラストＣの絶対値に応じて大きくなる調整係数αが例示される。座標毎のボケデータは、当該座標のコントラストＣに応じて設定される調整係数αが乗じられることにより調整される。すなわち、医用デバイス領域を抽出することなく、医用デバイス領域とその周辺領域が鮮明にすることができる。