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JP7236236B2 - Medical image processing device, X-ray diagnostic device, and program - Google Patents
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Medical image processing device, X-ray diagnostic device, and program Download PDF

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Description

本発明の実施形態は、医用画像処理装置、X線診断装置、およびプログラムに関する。 TECHNICAL FIELD Embodiments of the present invention relate to a medical image processing apparatus, an X-ray diagnostic apparatus, and a program.

近年、X線診断装置では、所定のX線入射方向(以下、基準X線照射軸という)を挟んだ両側のX線入射方向を含むX線入射方向から複数の被検体の撮影対象部位に対してX線を照射することにより、X線入射方向の異なる複数の投影データを取得するトモシンセシス撮影が利用されている。また、最近、トモシンセシス撮影と長尺撮影とを融合し、長い視野を確保したトモシンセシス(以下、長尺トモシンセシスと呼ぶ)撮影も利用されるようになってきた。長尺トモシンセシス撮影によれば、基準X線照射軸に直交する長尺の断面画像(以下、長尺トモシンセシス画像という)を得ることができる。また、長尺トモシンセシス画像は、基準X線照射軸に沿った高さ所定の範囲内における任意の位置に直交するように生成することができる。この長尺トモシンセシス画像によれば、ユーザは、被検体の広範囲に渡る断面画像を一枚の画像で容易に確認することができる。 In recent years, in an X-ray diagnostic apparatus, from X-ray incidence directions including X-ray incidence directions on both sides of a predetermined X-ray incidence direction (hereinafter referred to as a reference X-ray irradiation axis), a plurality of imaging target regions of a subject are scanned. Tomosynthesis imaging is used in which a plurality of projection data with different X-ray incident directions are acquired by irradiating X-rays with a hologram. Also, recently, tomosynthesis imaging that secures a long field of view (hereinafter referred to as long tomosynthesis) imaging, which is a combination of tomosynthesis imaging and long imaging, has come into use. According to long tomosynthesis imaging, a long cross-sectional image (hereinafter referred to as a long tomosynthesis image) perpendicular to the reference X-ray irradiation axis can be obtained. Also, long tomosynthesis images can be generated orthogonal to any position within a predetermined range of heights along the reference x-ray exposure axis. According to this elongated tomosynthesis image, the user can easily confirm cross-sectional images over a wide range of the subject with a single image.

しかし、長尺トモシンセシス画像は、基準X線照射軸に沿った位置に直交するように生成された断面画像であるため、1枚の長尺トモシンセシス画像には、基準X線照射軸に沿った方向において当該画像とは異なる高さに位置する部位を含むことができない。たとえば、被検体の脊椎は、頚椎から尾椎に至るまで、被検体の前後方向(Anterior-Posterior方向)に蛇行しながら被検体の体軸に沿って位置することが知られている。このため、基準X線照射軸を被検体の前後方向に一致させて被検体の体軸方向を長尺方向として長尺トモシンセシス撮影を行った場合、基準X線照射軸(すなわち被検体の前後方向)に沿ったどのような位置を選択しても、当該位置に直交する1枚の長尺トモシンセシス画像に脊椎を構成する複数の椎体の全てを含めることはできない。 However, since the long tomosynthesis image is a cross-sectional image generated so as to be orthogonal to the position along the reference X-ray irradiation axis, one long tomosynthesis image includes the direction along the reference X-ray irradiation axis. cannot include a site located at a height different from that of the image. For example, it is known that the spine of a subject is located along the body axis of the subject while meandering in the anterior-posterior direction of the subject from the cervical vertebrae to the caudal vertebrae. Therefore, when long tomosynthesis imaging is performed with the reference X-ray irradiation axis aligned with the front-back direction of the subject and the body axis direction of the subject being set as the longitudinal direction, the reference X-ray irradiation axis (that is, the front-back direction of the subject) ), it is not possible to include all of the vertebral bodies that make up the spine in one long tomosynthesis image orthogonal to that location.

米国特許出願公開第2017/0076043号明細書U.S. Patent Application Publication No. 2017/0076043

本発明が解決しようとする課題は、所定の基準X線照射軸における長尺トモシンセシス撮影にもとづいて、基準X線照射軸方向の位置が互いに異なる複数の部位を含む1枚の画像の生成を支援することである。 The problem to be solved by the present invention is to support the generation of a single image containing a plurality of regions with mutually different positions in the direction of the reference X-ray irradiation axis based on long-dimension tomosynthesis imaging in a predetermined reference X-ray irradiation axis. It is to be.

実施形態に係る医用画像処理装置は、取得部と、処理部とを備える。取得部は、基準X線照射軸に直交する方向を長尺方向として実行された被検体に対する長尺トモシンセシス撮影にもとづいて得られた、基準X線照射軸の方向をスライス方向とする複数枚のスライス画像を取得する。処理部は、複数枚のスライス画像にもとづいて、長尺方向に沿って複数に分割された分割範囲ごとに、当該分割範囲に含まれる被検体の特徴部位の、基準X線照射軸に直交する方向における位置を示す特定情報を生成する学習済みモデルに対して、複数枚のスライス画像を入力することで、特定情報を生成する。 A medical image processing apparatus according to an embodiment includes an acquisition unit and a processing unit. The acquisition unit obtains a plurality of images with the direction of the reference X-ray irradiation axis as the slice direction, which is obtained based on the longitudinal tomosynthesis imaging of the subject performed with the direction perpendicular to the reference X-ray irradiation axis as the longitudinal direction. Acquire a slice image. Based on a plurality of slice images, the processing unit divides a plurality of divided ranges along the longitudinal direction into a plurality of divided ranges, and extracts characteristic regions of the subject included in the divided ranges perpendicular to the reference X-ray irradiation axis. Specific information is generated by inputting a plurality of slice images to a trained model that generates specific information indicating a position in a direction.

第1の実施形態に係る医用画像処理装置の一構成例を示すブロック図。1 is a block diagram showing a configuration example of a medical image processing apparatus according to a first embodiment; FIG. 長尺トモシンセシス撮影を説明するための図。The figure for demonstrating long tomosynthesis imaging|photography. 図2に示す長尺トモシンセシス撮影にもとづいて生成される複数枚のスライス画像の一例を示す説明図。FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of a plurality of slice images generated based on the long tomosynthesis imaging shown in FIG. 2; 長尺方向に沿って複数に分割された分割範囲を説明するための図。FIG. 4 is a diagram for explaining a divided range divided into a plurality of parts along the longitudinal direction; 特定情報の一例を示す説明図。Explanatory drawing which shows an example of specific information. 特定情報にもとづいて生成される合成画像の一例を示す説明図。Explanatory drawing which shows an example of the synthetic image produced|generated based on specific information. 特定機能の学習時におけるデータフローの一例を示す説明図。Explanatory diagram showing an example of data flow during learning of a specific function. 特定機能の運用時におけるデータフローの一例を示す説明図。Explanatory diagram showing an example of a data flow when a specific function is operated. 第2の実施形態に係る医用画像処理装置を含むX線診断装置の一構成例を示すブロック図。1 is a block diagram showing a configuration example of an X-ray diagnostic apparatus including a medical image processing apparatus according to a second embodiment; FIG.

以下、図面を参照しながら、医用画像処理装置、X線診断装置、およびプログラムの実施形態について詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of a medical image processing apparatus, an X-ray diagnostic apparatus, and a program will be described in detail with reference to the drawings.

(第1の実施形態)
図1は、第1の実施形態に係る医用画像処理装置10の一構成例を示すブロック図である。医用画像処理装置10は、少なくとも記憶回路13および処理回路15を有する。図1には、医用画像処理装置10がさらに、入力インターフェース11、ディスプレイ12、ネットワーク接続回路14を備える場合の例を示した。
(First embodiment)
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a medical image processing apparatus 10 according to the first embodiment. The medical image processing apparatus 10 has at least a memory circuit 13 and a processing circuit 15 . FIG. 1 shows an example in which the medical image processing apparatus 10 further includes an input interface 11, a display 12, and a network connection circuit .

入力インターフェース11は、たとえばトラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、テンキーなどの一般的な入力装置により構成され、ユーザの操作に対応した操作入力信号を処理回路15に出力する。ディスプレイ12は、たとえば液晶ディスプレイやOLED(Organic Light Emitting Diode)ディスプレイなどの一般的な表示出力装置により構成される。 The input interface 11 is composed of general input devices such as a trackball, switch buttons, mouse, keyboard, numeric keypad, etc., and outputs operation input signals corresponding to user's operations to the processing circuit 15 . The display 12 is composed of a general display output device such as a liquid crystal display or an OLED (Organic Light Emitting Diode) display.

記憶回路13は、たとえば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等の、プロセッサにより読み取り可能な記録媒体を含んだ構成を有し、処理回路15が利用するプログラムやパラメータデータやその他のデータを記憶する。なお、記憶回路13の記録媒体内のプログラムおよびデータの一部または全部は、ネットワーク100を介した通信によりダウンロードされてもよいし、光ディスクなどの可搬型記憶媒体を介して記憶回路13に与えられてもよい。 The storage circuit 13 has a configuration including a recording medium readable by a processor such as a RAM (Random Access Memory), a semiconductor memory device such as a flash memory, a hard disk, an optical disk, etc., and stores a program used by the processing circuit 15. , parameter data and other data. Some or all of the programs and data in the recording medium of the storage circuit 13 may be downloaded by communication via the network 100, or provided to the storage circuit 13 via a portable storage medium such as an optical disc. may

また、記憶回路13は、ネットワーク100を介して取得した被検体Pの長尺トモシンセシス撮影にもとづく投影データやこの投影データにもとづいて再構成された複数枚の長尺トモシンセシス画像(以下、スライス画像という)を記憶してもよい。 The storage circuit 13 also stores projection data based on long tomosynthesis imaging of the subject P acquired via the network 100 and a plurality of long tomosynthesis images (hereinafter referred to as slice images) reconstructed based on the projection data. ) may be stored.

ネットワーク接続回路14は、ネットワーク100の形態に応じた種々の情報通信用プロトコルを実装する。ネットワーク接続回路14は、この各種プロトコルに従ってネットワーク100を介して他の電気機器と接続する。ネットワーク100は、電気通信技術を利用した情報通信網全般を意味し、病院基幹LAN(Local Area Network)などの無線/有線LANやインターネット網のほか、電話通信回線網、光ファイバ通信ネットワーク、ケーブル通信ネットワークおよび衛星通信ネットワークなどを含む。 The network connection circuit 14 implements various information communication protocols according to the form of the network 100 . The network connection circuit 14 connects with other electric devices via the network 100 according to these various protocols. The network 100 means a general information communication network using telecommunication technology, and includes a wireless/wired LAN such as a hospital backbone LAN (Local Area Network), an Internet network, a telephone communication network, an optical fiber communication network, and a cable communication network. Including networks and satellite communication networks.

医用画像処理装置10は、X線診断装置101および画像サーバ102とネットワーク100を介して互いにデータ送受信可能に接続される。X線診断装置101は、単純X線撮影装置、乳房X線撮影装置(マンモグラフィ装置)、X線TV装置、X線アンギオ装置などを含む。 The medical image processing apparatus 10 is connected to the X-ray diagnostic apparatus 101 and the image server 102 via the network 100 so as to be able to transmit and receive data to each other. The X-ray diagnostic apparatus 101 includes a simple X-ray imaging apparatus, a breast X-ray imaging apparatus (mammography apparatus), an X-ray TV apparatus, an X-ray angiography apparatus, and the like.

処理回路15は、医用画像処理装置10を統括制御する機能を実現する。また、処理回路15は、記憶回路13に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、所定の基準X線照射軸における長尺トモシンセシス撮影にもとづいて、基準X線照射軸方向の位置が互いに異なる複数の部位を含む1枚の画像の生成を支援するための処理を実行するプロセッサである。
ここで、長尺トモシンセシス画像について簡単に説明する。
The processing circuit 15 implements a function of centrally controlling the medical image processing apparatus 10 . In addition, the processing circuit 15 reads out and executes the program stored in the storage circuit 13, so that the positions in the direction of the reference X-ray irradiation axis are different from each other based on the long tomosynthesis imaging in the predetermined reference X-ray irradiation axis. It is a processor that executes processing for supporting the generation of a single image containing a plurality of parts.
Here, the long tomosynthesis image will be briefly described.

図2は、長尺トモシンセシス撮影を説明するための図である。また、図3は、図2に示す長尺トモシンセシス撮影にもとづいて生成される複数枚のスライス画像(長尺トモシンセシス画像)の一例を示す説明図である。 FIG. 2 is a diagram for explaining long tomosynthesis imaging. FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of a plurality of slice images (long tomosynthesis images) generated based on the long tomosynthesis imaging shown in FIG.

被検体がX線診断装置101の天板101cに臥位で載置され、被検体の前後方向を基準X線照射軸方向とし、被検体の頭足方向を長尺方向として長尺トモシンセシス撮影する場合を考える(図2参照)。この場合、X線管101aとX線検出器101bとを被検体を挟んで互いに対向した位置関係を維持しながら長軸方向に平行移動させることにより、長尺トモシンセシス撮影が実行される。 A subject is placed in a supine position on the top plate 101c of the X-ray diagnostic apparatus 101, and longitudinal tomosynthesis imaging is performed with the front-rear direction of the subject as the reference X-ray irradiation axis direction and the head-foot direction of the subject as the longitudinal direction. Consider the case (see Figure 2). In this case, long tomosynthesis imaging is performed by moving the X-ray tube 101a and the X-ray detector 101b in parallel in the longitudinal direction while maintaining the positional relationship of facing each other with the subject interposed therebetween.

なお、長尺トモシンセシス撮影は、被検体を挟んで互いに対向配置されたX線管101aとX線検出器101bとが、被検体を挟んで図2における左右に交差し、一方が天板101cの長手方向に沿って左から右に移動するのに対して他方が右から左に反対方向に移動することで実行されてもよい。 In the long tomosynthesis imaging, the X-ray tube 101a and the X-ray detector 101b, which are arranged to face each other with the subject interposed therebetween, intersect with each other on both sides of the subject in FIG. It may be performed by moving from left to right along the longitudinal direction while the other moves from right to left in the opposite direction.

また、X線診断装置101は、被検体の左右方向(側面)など、被検体の前後方向とは異なる方向を基準X線照射軸として長尺トモシンセシス撮影を実行することができる。たとえば、特徴部位が脊椎であり、被検体の脊椎の側湾が大きいことがわかっている場合は、基準X線照射軸を被検体の左右方向に沿った方向としてもよい。 In addition, the X-ray diagnostic apparatus 101 can perform long tomosynthesis imaging using a direction different from the front-rear direction of the subject, such as the left-right direction (side surface) of the subject, as a reference X-ray irradiation axis. For example, if the characteristic site is the spine and it is known that the subject's spine has a large degree of scoliosis, the reference X-ray irradiation axis may be set along the lateral direction of the subject.

以下の説明では、スライス画像(長尺トモシンセシス画像)が、被検体の前後方向を基準X線照射軸方向として実行された長尺トモシンセシス撮影にもとづいて得られたものである場合の例を示す。 In the following description, an example in which slice images (long tomosynthesis images) are obtained based on long tomosynthesis imaging performed with the longitudinal direction of the subject as the reference X-ray irradiation axis direction will be described.

一方、図3に示すように、長尺トモシンセシス撮影にもとづいて生成される複数枚のスライス画像SL1、2、・・・、SLk、・・・、SLn(ただしnは正の整数、kは1からnの整数)の画像面であるXsYs面のYs方向は長尺方向に一致し、スライス方向Xsは基準X線照射軸方向に一致する。 On the other hand, as shown in FIG. 3, a plurality of slice images SL1, 2, . . . , SLk, . The Ys direction of the XsYs plane, which is the image plane of (integer from n to n), coincides with the longitudinal direction, and the slice direction Xs coincides with the reference X-ray irradiation axis direction.

ところが、図2に示すように、被検体の脊椎を構成する複数の椎体は、被検体の前後方向に湾曲しながら被検体の頭足方向に延在する。具体的には、脊椎のうち頚椎は被検体の前に反り、胸椎は後ろに反り、腰椎は前に反り、仙骨と尾骨は後ろに反ることが知られている。このため、脊椎を構成する複数の椎体のスライス方向Zsにおける位置は、互いに異なる。したがって、1枚のスライス画像(たとえばスライス画像SL3)は、全ての椎体を含むことができない。すなわち、基準X線照射軸方向の位置が異なる複数の部位がある場合、当該基準X線照射軸におけるトモシンセシス撮影にもとづいて生成された1枚のスライス画像は、これらの複数の部位の全てを含むことが難しい。 However, as shown in FIG. 2, a plurality of vertebral bodies forming the spine of the subject extend in the head-foot direction of the subject while curving in the front-rear direction of the subject. Specifically, it is known that of the spine, the cervical spine curves forward, the thoracic spine curves backward, the lumbar spine curves forward, and the sacrum and tailbone curve backward. Therefore, the positions in the slice direction Zs of the multiple vertebral bodies forming the spine are different from each other. Therefore, one slice image (for example, slice image SL3) cannot include all vertebral bodies. That is, when there are a plurality of regions with different positions in the reference X-ray irradiation axis direction, one slice image generated based on tomosynthesis imaging in the reference X-ray irradiation axis includes all of these plurality of regions. difficult.

そこで、処理回路15のプロセッサは、1方向からの(すなわち所定の基準X線照射軸における)長尺トモシンセシス撮影にもとづいて、複数の部位のそれぞれの基準X線照射軸方向における位置を特定することにより、基準X線照射軸方向の位置が互いに異なる複数の部位を含む1枚の画像の生成を支援する。 Therefore, the processor of the processing circuit 15 specifies the position of each of the plurality of parts in the reference X-ray irradiation axis direction based on the long tomosynthesis imaging from one direction (that is, in the predetermined reference X-ray irradiation axis). This supports the generation of a single image including a plurality of parts whose positions in the reference X-ray irradiation axis direction are different from each other.

このため、図1に示すように、処理回路15のプロセッサは、取得機能21、特定機能22、および画像合成機能23を実現する。これらの各機能は、それぞれプログラムの形態で記憶回路13に記憶されている。 Thus, as shown in FIG. 1, the processor of the processing circuitry 15 implements an acquisition function 21, a specification function 22, and an image synthesis function 23. FIG. Each of these functions is stored in the storage circuit 13 in the form of a program.

取得機能21は、基準X線照射軸に直交する方向を長尺方向として実行された被検体に対する長尺トモシンセシス撮影(図2参照)にもとづいて得られた、基準X線照射軸の方向をスライス方向とする複数枚のスライス画像SL1、2、・・・、SLn(図3参照)を取得する。取得機能21は、取得部の一例である。 The acquisition function 21 obtains slices in the direction of the reference X-ray irradiation axis obtained based on long tomosynthesis imaging (see FIG. 2) of the subject performed with the direction perpendicular to the reference X-ray irradiation axis as the longitudinal direction. A plurality of slice images SL1, 2, . . . , SLn (see FIG. 3) are obtained. Acquisition function 21 is an example of an acquisition unit.

特定機能22は、複数枚のスライス画像にもとづいて、長尺方向に沿って複数に分割された分割範囲ごとに、当該分割範囲に含まれる被検体の特徴部位(たとえば椎体)の、基準X線照射軸に直交する方向における位置を示す特定情報を生成する学習済みモデルに対して、複数枚のスライス画像を入力することで、特定情報を生成する。特定情報は、複数の特徴部位のそれぞれの基準X線照射軸方向における位置を示す情報であり、たとえば分割範囲において特徴部位を含むスライス画像を特定する情報である。スライス画像を特定する情報としては、たとえばスライス番号などが挙げられる。特定機能22は、処理部の一例である。 Based on a plurality of slice images, the specifying function 22 calculates a reference X of a characteristic region (for example, a vertebral body) of the subject included in each divided range divided into a plurality of sections along the longitudinal direction. Specific information is generated by inputting a plurality of slice images to a trained model that generates specific information indicating a position in a direction perpendicular to the line irradiation axis. The identification information is information indicating the position of each of the plurality of characteristic regions in the reference X-ray irradiation axis direction, and is, for example, information that identifies a slice image including the characteristic region in the divided range. Information specifying a slice image includes, for example, a slice number. The specific function 22 is an example of a processing unit.

図4は、長尺方向に沿って複数に分割された分割範囲を説明するための図である。また、図5は、特定情報の一例を示す説明図である。また、図6は、特定情報にもとづいて生成される合成画像の一例を示す説明図である。 FIG. 4 is a diagram for explaining a plurality of divided ranges along the longitudinal direction. Moreover, FIG. 5 is explanatory drawing which shows an example of specific information. Also, FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of a composite image generated based on the specific information.

特定機能22は、XsYs面に平行なスライス画像面を長尺方向に沿って複数に分割した分割範囲Di(ただしiは正の整数)ごとに、分割範囲Diに含まれる被検体の特徴部位(たとえば椎体)の基準X線照射軸方向における位置を示す特定情報を生成する。特定情報は、たとえば図5に示すように特徴情報が含むか否かによって異なる成分(図5では1か0か)を有する、分割範囲Diとスライス番号SLkの行列を用いることができる。 The specifying function 22 divides the slice image plane parallel to the XsYs plane into a plurality of divided ranges Di (where i is a positive integer) along the longitudinal direction, and the characteristic regions ( specific information indicating the position of the vertebral body) in the reference X-ray irradiation axis direction; As the specific information, for example, as shown in FIG. 5, a matrix of division ranges Di and slice numbers SLk having different components (1 or 0 in FIG. 5) depending on whether feature information is included can be used.

この例では、たとえば分割範囲D5のスライス方向を見ると、スライス番号3の成分のみが1である。この場合、XsYs面を画像面とする分割範囲D5の画像として、スライスSL3の分割範囲D5のYs範囲に対応する部分画像を抽出すれば、分割範囲D5の画像に確実に特徴部位を含ませることができる。 In this example, only the component of slice number 3 is 1 when looking at the slice direction of the divided range D5, for example. In this case, if a partial image corresponding to the Ys range of the division range D5 of the slice SL3 is extracted as the image of the division range D5 having the XsYs plane as the image plane, the image of the division range D5 can be reliably included in the characteristic region. can be done.

なお、以下の説明では特徴部位が椎体である場合の例を示すが、特徴部位は、たとえば大腿骨などのように、一方から透視するとほぼ直線状に延在する一方、他の方向から透視すると曲線状に延在するものが好ましい。また、特徴部位は、いずれの方向からの透視であっても曲線状に延在し直線形状を持たない部位であってもよい。 In the following description, an example in which the characteristic site is a vertebral body will be shown. However, the characteristic site, such as the femur, extends substantially linearly when viewed from one direction, while when viewed from another direction, the characteristic site extends almost linearly. Then, it is preferable to extend in a curved shape. Also, the characteristic site may be a site that extends in a curved shape and does not have a linear shape, regardless of the perspective from any direction.

画像合成機能23は、分割範囲Diごとに、被検体の特徴部位が含まれるスライス画像の当該分割範囲に対応する部分画像を抽出し、これらの抽出した画像を長尺方向に配列して合成した合成画像72を生成し、ディスプレイ12に表示させる(図6参照)。この結果、たとえば特徴部位が椎体である場合、1枚の合成画像72は、複数の椎体の全てを含むことができる。なお、合成画像72に含まれる複数の椎体のそれぞれは、少なくとも1部が描出され、好ましくは全部が描出される。画像合成機能23は、画像合成部の一例である。 The image synthesizing function 23 extracts a partial image corresponding to the divided range of the slice image containing the characteristic part of the subject for each divided range Di, arranges these extracted images in the longitudinal direction, and synthesizes them. A composite image 72 is generated and displayed on the display 12 (see FIG. 6). As a result, for example, if the feature sites are vertebral bodies, one composite image 72 can include all of the plurality of vertebral bodies. At least a portion of each of the plurality of vertebral bodies included in the composite image 72 is rendered, and preferably all of them are rendered. The image synthesizing function 23 is an example of an image synthesizing unit.

なお、分割範囲内で椎体が複数のスライス画像にまたがっている場合は、画像合成機能23は、分割範囲に対応する部分画像として、これらの複数のスライス画像、またはこれらの複数のスライス画像とその前後のスライス画像、の単純平均を用いてもよいし、加重平均を用いてもよい。 Note that if the vertebral body extends over a plurality of slice images within the division range, the image synthesizing function 23 selects these slice images or a combination of these slice images as partial images corresponding to the division range. A simple average of the slice images before and after that may be used, or a weighted average may be used.

また、たとえ分割範囲内で椎体が1つのスライス画像にのみ含まれている場合であっても、画像合成機能23は、合成画像72におけるスライス画像の部分画像の継ぎ目を目立たなくする目的で、当該スライス画像を中心とする前後のスライス画像の単純平均や加重平均を行うことで部分画像を平滑化してもよい。また加重平均法の他に、たとえばX線コンピュータ断層撮影等における画像処理に用いられる最小値投影法などを断層画像の平滑化に用いてもよい。
つづいて、特定機能22の動作について説明する。
In addition, even if the vertebral body is included in only one slice image within the divided range, the image synthesizing function 23 performs A partial image may be smoothed by performing simple averaging or weighted averaging of slice images before and after the slice image. In addition to the weighted average method, for example, the minimum intensity projection method used for image processing in X-ray computed tomography or the like may be used for smoothing the tomographic image.
Next, the operation of the specific function 22 will be explained.

特定機能22の処理は、機械学習を用いて行われるとよい。以下の説明では、特定機能22がニューラルネットワーク31を含み、深層学習を用いて、所定の基準X線照射軸における(すなわち1方向からの)長尺トモシンセシス撮影にもとづく複数枚のスライス画像にもとづいて特定情報を生成する場合の例を示す。この場合、特定機能22は、トレーニングデータを多数入力されて学習を行うことにより、パラメータデータ32を逐次的に更新する。
図7は、特定機能22の学習時におけるデータフローの一例を示す説明図である。
The processing of the specific function 22 is preferably performed using machine learning. In the following description, the identification function 22 includes a neural network 31 and uses deep learning to obtain multiple slice images based on long tomosynthesis imaging in a predetermined reference X-ray irradiation axis (i.e. from one direction). An example of generating specific information is shown. In this case, the specific function 22 sequentially updates the parameter data 32 by learning with a large number of input training data.
FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of data flow during learning of the specific function 22. As shown in FIG.

特定機能22は、トレーニングデータを多数入力されて学習を行うことにより、パラメータデータ32を逐次的に更新する。トレーニングデータは、トレーニング入力データ群41を構成するトレーニング入力データとしての1方向からの長尺トモシンセシス撮影にもとづく複数枚のスライス画像411、複数枚のスライス画像412、複数枚のスライス画像413、・・・と、教師データ群51を構成する理想的な特定情報511、512、513、・・・と、の組みからなる。 The specific function 22 successively updates the parameter data 32 by receiving a large number of training data and performing learning. The training data are a plurality of slice images 411, a plurality of slice images 412, a plurality of slice images 413, . and ideal specific information 511, 512, 513, . . .

特定機能22は、トレーニングデータが入力されるごとに、複数枚のスライス画像411、複数枚のスライス画像412、複数枚のスライス画像413、・・・、をニューラルネットワーク31で処理した結果が特定情報511、512、513、・・・、に近づくようにパラメータデータ32を更新していく、いわゆる学習を行う。一般に、パラメータデータ32の変化割合が閾値以内に収束すると、学習は終了と判断される。以下、学習後のパラメータデータ32を特に学習済みパラメータデータ32aという。なお、トレーニング入力データの種類と図8に示す運用時の入力データの種類は一致させるべきことに注意する。 The specific function 22 uses the neural network 31 to process a plurality of slice images 411, a plurality of slice images 412, a plurality of slice images 413, . So-called learning is performed by updating the parameter data 32 so as to approach 511, 512, 513, . In general, when the change rate of the parameter data 32 converges within a threshold value, it is determined that learning has ended. Hereinafter, the parameter data 32 after learning is particularly referred to as learned parameter data 32a. Note that the type of training input data and the type of input data during operation shown in FIG. 8 should match.

ここで、理想的な特定情報511、512、513、・・・、のうち、理想的な特定情報511の生成方法について説明する。他の理想的な特定情報512、513、・・・、の生成方法は理想的な特定情報511の生成方法と同様であるため説明を省略する。 Here, a method for generating the ideal specific information 511 among the ideal specific information 511, 512, 513, . . . will be described. Since the method of generating the other ideal specific information 512, 513, .

理想的な特定情報511は、複数枚のスライス画像411を得るために実行された長尺トモシンセシス撮影の基準X線照射軸とは異なる方向から、同一被検体の同一長尺領域を長尺撮影または長尺トモシンセシス撮影することにより生成される。以下、複数枚のスライス画像411を得るために実行された長尺トモシンセシス撮影の基準X線照射軸とは異なる方向からの撮影を、参照撮影といい、参照撮影にもとづく画像を参照画像という。参照撮影の被検体に対する方向は、たとえば、複数枚のスライス画像411を得るために実行された長尺トモシンセシス撮影の方向からほぼ90度異なる方向である。 The ideal specific information 511 is obtained by longitudinal imaging or Generated by long-form tomosynthesis imaging. Hereinafter, imaging from a direction different from the reference X-ray irradiation axis of long tomosynthesis imaging performed to obtain a plurality of slice images 411 will be referred to as reference imaging, and an image based on the reference imaging will be referred to as a reference image. The direction of the reference imaging with respect to the subject is, for example, a direction different from the direction of the long tomosynthesis imaging performed to obtain the plurality of slice images 411 by approximately 90 degrees.

図2に示す例では、被検体に側面を向かせて天板101c上に載置して参照撮影してもよいし、被検体を臥位のままとし、X線管101aおよびX線検出器101bを被検体の体軸を中心にほぼ90度回転させて参照撮影してもよい。「ほぼ90度」の範囲は、四捨五入で丸めるような近い範囲(85~94度の範囲)に限らず、2つの方向が大きく異なる範囲であればよい。たとえば70~110度の範囲としてもよい。参照撮影は、通常の長尺撮影と長尺トモシンセシス撮影のいずれでもよい。 In the example shown in FIG. 2, the subject may be placed on the top plate 101c with the side facing the subject for reference imaging. Reference imaging may be performed by rotating 101b by approximately 90 degrees around the body axis of the subject. The range of “approximately 90 degrees” is not limited to a close range (range of 85 to 94 degrees) that is rounded off, and may be a range in which the two directions are significantly different. For example, it may be in the range of 70 to 110 degrees. The reference radiography may be normal long radiography or long tomosynthesis radiography.

図2に示す基準X線照射軸に対してほぼ90度異なる方向から参照撮影した場合、被検体の前後方向における脊椎の湾曲を容易に確認することができる(図4参照)。この参照画像を確認したユーザにより手動で椎体の位置を指定されることで、理想的な特定情報511を生成することができる。 When reference imaging is performed from a direction different from the reference X-ray irradiation axis shown in FIG. 2 by approximately 90 degrees, the curvature of the spine in the front-rear direction of the subject can be easily confirmed (see FIG. 4). The ideal specific information 511 can be generated by manually specifying the position of the vertebral bodies by the user who has checked the reference image.

なお、参照撮影が長尺トモシンセシス撮影とほぼ90度異なる方向から撮影される場合は、参照画像の画像面の長尺方向に直交する方向と、長尺トモシンセシス撮影のスライス方向Zsとが一致する。このため、参照画像上の指定位置から、この位置に対応するスライス方向Zsの位置を容易に取得して特定情報511を生成することができる。参照撮影と長尺トモシンセシス撮影との撮影方向がほぼ90度異なるとはいえない場合には、被検体に対する2つの撮影方向間の角度に基づく三角関数の演算を行うことで、参照画像上の指定位置から、この位置に対応するスライス方向Zsの位置を特定することができる。 When reference imaging is performed in a direction different from that of long tomosynthesis imaging by approximately 90 degrees, the direction perpendicular to the longitudinal direction of the image plane of the reference image coincides with the slice direction Zs of long tomosynthesis imaging. Therefore, it is possible to easily acquire the position in the slice direction Zs corresponding to the designated position on the reference image and generate the specific information 511 . If it cannot be said that the imaging directions of the reference imaging and the longitudinal tomosynthesis imaging differ by approximately 90 degrees, a trigonometric function based on the angle between the two imaging directions with respect to the subject can be used to obtain the designated image on the reference image. From the position, the position in the slice direction Zs corresponding to this position can be specified.

また、複数の椎体の配列のうち、曲率の大きな箇所においては指定の数を多くすると、指定された位置間の補間の精度が高まる。なお、特徴部位の指定は、点ではなく線でなされてもよい。線による指定とは例えば、タブレット端末型等の入力I/F回路を介して線を描画するように椎体の位置を指定する指定法である。さらに、特徴部位の指定は、点または線により実行される場合に限らず、たとえば、脊椎または大腿骨のように注目する特徴部位が決まっているときなどには、標準モデルまたはデータベースを用いた画像認識などにより実行されてもよい。
図8は、特定機能22の運用時におけるデータフローの一例を示す説明図である。
Further, by increasing the number of designations for a portion having a large curvature among the arrays of a plurality of vertebral bodies, the accuracy of interpolation between designated positions increases. Note that the characteristic site may be specified by a line instead of a point. Designation by line is, for example, a method of designating the position of the vertebral body by drawing a line through an input I/F circuit such as a tablet terminal type. Furthermore, the specification of features is not limited to being performed by points or lines, but when the feature of interest is fixed, such as the spine or femur, for example, image using standard models or databases. It may be performed by recognition or the like.
FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of a data flow during operation of the specific function 22. As shown in FIG.

運用時には、特定機能22は、所定の基準X線照射軸における長尺トモシンセシス撮影にもとづく複数枚のスライス画像61を入力され、学習済みパラメータデータ32aを用いて特定情報71を出力する。 During operation, the specifying function 22 receives a plurality of slice images 61 based on long tomosynthesis imaging on a predetermined reference X-ray irradiation axis, and outputs specifying information 71 using the learned parameter data 32a.

なお、ニューラルネットワーク31と学習済みパラメータデータ32aは、学習済みモデル30を構成する。ニューラルネットワーク31は、プログラムの形態で記憶回路13に記憶される。学習済みパラメータデータ32aは、記憶回路13に記憶されてもよいし、ネットワーク100を介して医用画像処理装置10と接続された記憶媒体に記憶されてもよい。この場合、処理回路15のプロセッサにより実現される、処理部の一例としての特定機能22は、記憶回路13から学習済みモデルを読み出して実行することで、所定の基準X線照射軸における長尺トモシンセシス撮影にもとづく複数枚のスライス画像にもとづいて特定情報を生成する。なお、学習済みモデルは、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field Programmable Gate Array)などの集積回路によって構築されてもよい。 The neural network 31 and the learned parameter data 32a constitute the learned model 30. FIG. The neural network 31 is stored in the memory circuit 13 in the form of a program. The learned parameter data 32 a may be stored in the storage circuit 13 or in a storage medium connected to the medical image processing apparatus 10 via the network 100 . In this case, the specific function 22 as an example of the processing unit realized by the processor of the processing circuit 15 reads out the learned model from the storage circuit 13 and executes it to perform long tomosynthesis on a predetermined reference X-ray irradiation axis. Specific information is generated based on a plurality of slice images based on photography. Note that the learned model may be constructed by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).

本実施形態に係る医用画像処理装置10は、所定の基準X線照射軸における長尺トモシンセシス撮影にもとづく複数枚のスライス画像61にもとづいて、複数の特徴部位のそれぞれの基準X線照射軸方向の位置を示す特定情報71を生成することができる。このため、たとえば特徴部位が椎体である場合、基準X線照射軸を被検体の前後方向に一致させて被検体の体軸方向を長尺方向として長尺トモシンセシス撮影を行った場合であっても、特定情報にもとづいて、複数の椎体の全てを含む合成画像72を生成することができる。 Based on a plurality of slice images 61 based on long tomosynthesis imaging in a predetermined reference X-ray irradiation axis, the medical image processing apparatus 10 according to the present embodiment performs the measurement of each of the reference X-ray irradiation axis directions of a plurality of characteristic regions. Specific information 71 that indicates the location can be generated. For this reason, for example, when the characteristic part is a vertebral body, long tomosynthesis imaging is performed with the body axis direction of the subject aligned with the reference X-ray irradiation axis in the longitudinal direction of the subject. Also, based on the specific information, a composite image 72 including all of the plurality of vertebral bodies can be generated.

したがって、たとえば脊椎の前湾や側湾を検査する場合に、複数方向からのX線撮影をすることなく、1方向からの長尺トモシンセシス撮影のみで、複数の椎体の全てを含む合成画像72を表示させることができる。このため、複数方向からのX線撮影を行う場合に比べ、被検体の被ばくを大幅に低減することができるとともに、検査時間を大きく短縮することができる。 Therefore, for example, when inspecting the lordosis or scoliosis of the spine, only long tomosynthesis photography from one direction is performed without X-ray photography from multiple directions, and the composite image 72 including all of the plurality of vertebral bodies is obtained. can be displayed. Therefore, compared with the case of performing X-ray imaging from a plurality of directions, it is possible to significantly reduce the exposure of the subject and shorten the examination time significantly.

また、湾曲または屈曲した骨でも1枚の合成画像72に明瞭に描出することができる。このため、コブ法などによる側湾計測や後湾計測などを容易化でき、骨の湾曲に関する診断を支援することができる。補足すると、通常の長尺撮影(1枚の画像)に比して高コントラストを示す合成画像により読影や計測を容易化できる。また、読影や計測の際に、通常の長尺トモシンセシス撮影では複数枚のスライス画像を確認する必要があるのに対し、合成画像72によれば、スライス画像を変更するなどの煩わしい操作からユーザを解放することができる。 In addition, even curved or bent bones can be clearly depicted in one composite image 72 . Therefore, scoliosis measurement and posterior curvature measurement by the Cobb method can be facilitated, and diagnosis of bone curvature can be supported. Supplementally, interpretation and measurement can be facilitated by a composite image showing high contrast compared to normal long-length imaging (single image). In contrast to the usual long tomosynthesis imaging in which it is necessary to check a plurality of slice images for image interpretation and measurement, the composite image 72 allows the user to avoid troublesome operations such as changing slice images. can be released.

(第2の実施形態)
図9は、第2の実施形態に係る医用画像処理装置を含むX線診断装置80の一構成例を示すブロック図である。
(Second embodiment)
FIG. 9 is a block diagram showing a configuration example of an X-ray diagnostic apparatus 80 including a medical image processing apparatus according to the second embodiment.

X線診断装置80は、被検体に対する所定の基準X線照射軸における長尺トモシンセシス撮影を行う撮影装置81と、医用画像処理装置10の一例としてのコンソール装置82とを備える。この第2実施形態に示すX線診断装置80は、自身で被検体に対する所定の基準X線照射軸における長尺トモシンセシス撮影して生成した複数枚のスライス画像61を利用可能な点で第1実施形態に示す医用画像処理装置10と異なる。他の構成および作用については図1に示す医用画像処理装置10と実質的に異ならないため、同じ構成には同一符号を付して説明を省略する。また、学習済みモデル30の生成に係る処理については図1に示す医用画像処理装置10と同様であるため、学習時の説明は省略する。 The X-ray diagnostic apparatus 80 includes an imaging apparatus 81 that performs long tomosynthesis imaging on a subject along a predetermined reference X-ray irradiation axis, and a console apparatus 82 as an example of the medical image processing apparatus 10 . The X-ray diagnostic apparatus 80 shown in the second embodiment is the first embodiment in that it can use a plurality of slice images 61 generated by long tomosynthesis imaging of a subject on a predetermined reference X-ray irradiation axis. It is different from the medical image processing apparatus 10 shown in the form. Other configurations and actions are substantially the same as those of the medical image processing apparatus 10 shown in FIG. Also, since the processing related to the generation of the trained model 30 is the same as that of the medical image processing apparatus 10 shown in FIG. 1, the explanation at the time of learning is omitted.

撮影装置81は、たとえばX線TV装置の撮影系により構成され、天板101cに載置された被検体を所定の基準X線照射軸で長尺トモシンセシス撮影するためのX線管101a、X線検出器101b等の撮影系を有し、撮影により得た被検体の投影データをコンソール装置82に与える。撮影装置81は、撮影部の一例である。 The imaging device 81 is composed of, for example, an imaging system of an X-ray TV device, and includes an X-ray tube 101a for long tomosynthesis imaging of a subject placed on a tabletop 101c along a predetermined reference X-ray irradiation axis, an X-ray It has an imaging system such as the detector 101b, and provides the console device 82 with projection data of the subject obtained by imaging. The imaging device 81 is an example of an imaging unit.

医用画像処理装置10の一例としてのコンソール装置82の処理回路15xの再構成機能20は、被検体の投影データを再構成して被検体の複数枚のスライス画像61を生成する。 The reconstruction function 20 of the processing circuit 15x of the console device 82 as an example of the medical image processing apparatus 10 reconstructs projection data of the subject to generate a plurality of slice images 61 of the subject.

処理回路15xの取得機能21xは、再構成機能20から複数枚のスライス画像61を取得する。特定機能22xは、学習済みモデル30を用いて、被検体の複数枚のスライス画像61にもとづいて、特定情報71を出力する。画像合成機能23xは、コンソール装置82のディスプレイ12に合成画像72を表示させる。 Acquisition function 21 x of processing circuit 15 x acquires a plurality of slice images 61 from reconstruction function 20 . The specifying function 22 x outputs specifying information 71 based on a plurality of slice images 61 of the subject using the trained model 30 . The image synthesizing function 23 x displays the synthetic image 72 on the display 12 of the console device 82 .

第2実施形態に係るX線診断装置80によっても、第1実施形態に係る医用画像処理装置10と同様に、所定の基準X線照射軸における長尺トモシンセシス撮影にもとづく複数枚のスライス画像61にもとづいて、複数の特徴部位のそれぞれの基準X線照射軸方向の位置を示す特定情報71を生成することができる。 Similarly to the medical image processing apparatus 10 according to the first embodiment, the X-ray diagnostic apparatus 80 according to the second embodiment also generates a plurality of slice images 61 based on long tomosynthesis imaging on a predetermined reference X-ray irradiation axis. Based on this, it is possible to generate specific information 71 indicating the position of each of the plurality of characteristic regions in the reference X-ray irradiation axis direction.

以上説明した少なくとも1つの実施形態によれば、所定の基準X線照射軸における長尺トモシンセシス撮影にもとづいて、基準X線照射軸方向の位置が互いに異なる複数の部位を含む1枚の画像の生成を支援することができる。 According to at least one embodiment described above, a single image including a plurality of parts having different positions in the direction of the reference X-ray irradiation axis is generated based on long tomosynthesis imaging in a predetermined reference X-ray irradiation axis. can support

なお、上記実施形態において、「プロセッサ」という文言は、たとえば、専用または汎用のCPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、または、特定用途向け集積回路(Application Specific Integrated Circuit:ASIC)、プログラマブル論理デバイス(たとえば、単純プログラマブル論理デバイス(Simple Programmable Logic Device:SPLD)、複合プログラマブル論理デバイス(Complex Programmable Logic Device:CPLD)、およびFPGA)等の回路を意味するものとする。プロセッサは、記憶媒体に保存されたプログラムを読み出して実行することにより、各種機能を実現する。 In the above embodiment, the word "processor" is, for example, a dedicated or general-purpose CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), or an application specific integrated circuit (ASIC), Circuits such as programmable logic devices (eg, Simple Programmable Logic Devices (SPLDs), Complex Programmable Logic Devices (CPLDs), and FPGAs) shall be meant. The processor implements various functions by reading and executing programs stored in the storage medium.

また、上記実施形態では処理回路の単一のプロセッサが各機能を実現する場合の例について示したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサが各機能を実現してもよい。また、プロセッサが複数設けられる場合、プログラムを記憶する記憶媒体は、プロセッサごとに個別に設けられてもよいし、1つの記憶媒体が全てのプロセッサの機能に対応するプログラムを一括して記憶してもよい。 Further, in the above embodiments, an example of a case where a single processor of the processing circuit realizes each function is shown, but a processing circuit is configured by combining a plurality of independent processors, and each processor realizes each function. good too. Further, when a plurality of processors are provided, a storage medium for storing programs may be provided individually for each processor, or a single storage medium may collectively store programs corresponding to the functions of all processors. good too.

なお、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。 It should be noted that although several embodiments of the invention have been described, these embodiments are provided by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and modifications can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and spirit of the invention, as well as the scope of the invention described in the claims and equivalents thereof.

10 医用画像処理装置
21、21x 取得機能
22、22x 特定機能
23、23x 画像合成機能
30 学習済みモデル
61 スライス画像
71 特定情報
72 合成画像
80 X線診断装置
81 撮影装置
82 コンソール装置
10 Medical image processing apparatus 21, 21x Acquisition function 22, 22x Specific function 23, 23x Image composition function 30 Trained model 61 Slice image 71 Specific information 72 Synthetic image 80 X-ray diagnostic device 81 Imaging device 82 Console device

Claims (7)

基準X線照射軸に直交する方向を長尺方向として実行された被検体に対する長尺トモシンセシス撮影にもとづいて得られた、前記基準X線照射軸の方向をスライス方向とする複数枚のスライス画像を取得する取得部と、
前記複数枚のスライス画像にもとづいて、前記長尺方向に沿って複数に分割された分割範囲ごとに、当該分割範囲に含まれる前記被検体の特徴部位の、前記基準X線照射軸に直交する方向における位置を示す特定情報を生成する学習済みモデルに対して、前記基準X線照射軸の方向をスライス方向とする前記複数枚のスライス画像を入力することで、前記特定情報を生成する処理部と、
を備えた医用画像処理装置。
A plurality of slice images with the direction of the reference X-ray irradiation axis as the slice direction, obtained based on the long tomosynthesis imaging of the subject performed with the direction orthogonal to the reference X-ray irradiation axis as the long direction. an acquisition unit that acquires
Based on the plurality of slice images, for each divided range divided into a plurality along the longitudinal direction, the characteristic part of the subject included in the divided range is orthogonal to the reference X-ray irradiation axis. A processing unit that generates the specific information by inputting the plurality of slice images having the direction of the reference X-ray irradiation axis as the slice direction to a trained model that generates the specific information indicating the position in the direction. and,
A medical image processing device with
前記学習済みモデルは、
前記複数枚のスライス画像にもとづいて、前記分割範囲ごとに、当該分割範囲において前記被検体の特徴部位が含まれるスライス画像を特定する前記特定情報を生成する、
請求項1記載の医用画像処理装置。
The trained model is
Based on the plurality of slice images, for each divided range, generating the specific information that identifies a slice image that includes the characteristic part of the subject in the divided range.
The medical image processing apparatus according to claim 1.
前記特定情報にもとづいて、前記分割範囲ごとに、前記被検体の特徴部位が含まれるスライス画像の当該分割範囲に対応する画像を抽出し、これらの抽出した画像を合成した合成画像を生成する画像合成部、
をさらに備えた請求項1または2に記載の医用画像処理装置。
An image for generating a composite image by extracting an image corresponding to the divided range of the slice image containing the characteristic part of the subject based on the specific information and synthesizing the extracted images for each divided range. synthesis department,
The medical image processing apparatus according to claim 1 or 2, further comprising:
前記長尺方向は、前記被検体の頭足方向であり、
前記特徴部位は、前記被検体の椎体であり、
前記画像合成部は、
前記特定情報にもとづいて、前記被検体に含まれる複数の椎体のそれぞれについて少なくとも1部が描出されて前記複数の椎体の全てが1枚の前記合成画像に含まれるように、前記合成画像を生成する、
請求項3記載の医用画像処理装置。
the longitudinal direction is the head-to-foot direction of the subject;
The characteristic site is the vertebral body of the subject,
The image synthesizing unit
at least a portion of each of a plurality of vertebral bodies contained in the subject is visualized based on the specific information, and the composite image is formed such that all of the plurality of vertebral bodies are included in the single composite image; to generate
The medical image processing apparatus according to claim 3.
前記基準X線照射軸の方向は、
前記被検体の前後方向または左右方向である、
請求項1ないし4のいずれか1項に記載の医用画像処理装置。
The direction of the reference X-ray irradiation axis is
front-back direction or left-right direction of the subject,
The medical image processing apparatus according to any one of claims 1 to 4.
基準X線照射軸に直交する方向を長尺方向として被検体に対する長尺トモシンセシス撮影を実行することにより、前記基準X線照射軸の方向をスライス方向とする複数枚のスライス画像を生成する撮影部と、
前記複数枚のスライス画像を取得する取得部と、
前記複数枚のスライス画像にもとづいて、前記長尺方向に沿って複数に分割された分割範囲ごとに、当該分割範囲に含まれる前記被検体の特徴部位の、前記基準X線照射軸に直交する方向における位置を示す特定情報を生成する学習済みモデルに対して、前記複数枚のスライス画像を入力することで、前記特定情報を生成する処理部と、
を備えたX線診断装置。
An imaging unit that generates a plurality of slice images with the direction of the reference X-ray irradiation axis as the slice direction by executing long tomosynthesis imaging of the subject with the direction orthogonal to the reference X-ray irradiation axis as the longitudinal direction. and,
an acquisition unit that acquires the plurality of slice images;
Based on the plurality of slice images, for each divided range divided into a plurality along the longitudinal direction, the characteristic part of the subject included in the divided range is orthogonal to the reference X-ray irradiation axis. A processing unit that generates the specific information by inputting the plurality of slice images to a trained model that generates the specific information indicating the position in the direction;
An X-ray diagnostic device with
コンピュータに、
基準X線照射軸に直交する方向を長尺方向として実行された被検体に対する長尺トモシンセシス撮影にもとづいて得られた、前記基準X線照射軸の方向をスライス方向とする複数枚のスライス画像を取得するステップと、
前記複数枚のスライス画像にもとづいて、前記長尺方向に沿って複数に分割された分割範囲ごとに、当該分割範囲に含まれる前記被検体の特徴部位の、前記基準X線照射軸に直交する方向における位置を示す特定情報を生成する学習済みモデルに対して、前記基準X線照射軸の方向をスライス方向とする前記複数枚のスライス画像を入力することで、前記特定情報を生成するステップと、
を実行させるためのプログラム。
to the computer,
A plurality of slice images with the direction of the reference X-ray irradiation axis as the slice direction, obtained based on the long tomosynthesis imaging of the subject performed with the direction orthogonal to the reference X-ray irradiation axis as the long direction. a step of obtaining;
Based on the plurality of slice images, for each divided range divided into a plurality along the longitudinal direction, the characteristic part of the subject included in the divided range is orthogonal to the reference X-ray irradiation axis. generating the specific information by inputting the plurality of slice images having the direction of the reference X-ray irradiation axis as the slice direction to a trained model that generates the specific information indicating the position in the direction; ,
program to run the
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