JP5090486B2 - MEDICAL IMAGE DIAGNOSTIC APPARATUS, IMAGE DISPLAY METHOD, AND PROGRAM USING A LIVER CONTRAST - Google Patents
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Description
本発明は、肝臓における血流および肝機能が画像に反映される造影剤を用いて得られた肝臓造影像に基づいて画像診断を行う医用画像診断装置および方法、並びにプログラムに関するものである。 The present invention relates to a medical image diagnostic apparatus and method for performing image diagnosis based on a liver contrast image obtained by using a contrast agent in which blood flow and liver function in the liver are reflected in an image, and a program.
造影剤を用いた肝臓の超音波検査の際に、原発性肝癌、肝細胞癌のような重大な肝臓腫瘍は、周囲の正常な組織及び良性腫瘍と比較して、造影剤の急速注入後の早い段階での収容及び増光により検出されることに着目し、造影剤注入後に時系列的に取得された画像から、造影剤のこの早い収容及び増光が生じる画素又はボクセル領域を探し、識別し、肝臓での造影剤の到着時刻の分布を表すパラメータ画像においてこれらの画素又はボクセルの位置を強調表示する超音波診断システムが知られている(特許文献1)。 During liver ultrasonography with contrast media, significant liver tumors such as primary hepatocellular carcinoma, hepatocellular carcinoma, have been detected after rapid infusion of contrast media compared to surrounding normal tissue and benign tumors. Focusing on detection by early containment and brightening, look for and identify pixels or voxel areas where this fast containment and brightening of contrast agent occurs from images acquired in time series after contrast agent injection, There is known an ultrasonic diagnostic system that highlights the positions of these pixels or voxels in a parameter image representing the distribution of contrast agent arrival times in the liver (Patent Document 1).
また、肝臓等の灌流(perfusion)CTアプリケーションとして、血流量やピーク強調までの時間等の灌流パラメータの値の範囲毎に所定の色を割り当て、画像中の灌流パラメータの値毎に色分け表示するものが提案されている(特許文献2)。 Also, as a perfusion CT application for the liver, etc., a predetermined color is assigned to each range of perfusion parameter values such as blood flow volume and time to peak enhancement, and color-coded display is performed for each perfusion parameter value in the image. Has been proposed (Patent Document 2).
一方、3次元画像データから2次元の断面画像を再構成して表示する装置としては、アキシャル、サジタル、コロナルの直交3断面の画像を表示するものがよく知られている(特許文献3)。 On the other hand, as a device for reconstructing and displaying a two-dimensional cross-sectional image from three-dimensional image data, a device that displays an image of three orthogonal cross sections of axial, sagittal, and coronal is well known (Patent Document 3).
また、複数のシリーズの医用画像の比較読影を行うための装置であって、各シリーズの医用画像データに基づいて、同じ方向から見た、同じ断面位置の断面画像を各々生成して表示するものが知られている(特許文献4)。 An apparatus for comparative interpretation of a plurality of series of medical images, which generates and displays cross-sectional images at the same cross-sectional position viewed from the same direction based on medical image data of each series. Is known (Patent Document 4).
さらに、1回の撮影で、心臓などの同一部位を連続して撮影することで、撮影時刻が異なる複数のボリュームデータを取得し、各ボリュームデータの代表画像を生成して縮小表示するとともに、縮小表示された代表画像の各々に、そのボリュームデータの撮影時刻を示すマーカーを重畳表示するようにした装置も知られている(特許文献5)。 Furthermore, by capturing images of the same part such as the heart continuously in one imaging, a plurality of volume data with different imaging times are acquired, and a representative image of each volume data is generated and displayed in a reduced size. An apparatus is also known in which a marker indicating the shooting time of the volume data is superimposed on each displayed representative image (Patent Document 5).
ところで、肝特異性のMRI用造影剤として、常磁性のガドキセト酸ナトリウム(Gd-EOB-DTPA)を有効成分とするもの(以下、EOB造影剤と呼ぶ)が開発されている。ガドキセト酸ナトリウムは、従来の非特異的な細胞外液性造影剤であるガドベンテト酸メグルミン(Gd-DTPA)に類似する基本骨格に、ベンゼン環と脂溶性のエトキシベンジル基(EOB)が付加された構造を有しているため、脂溶性が高まることによって細胞膜通過性が亢進し、正常な機能を有する肝細胞内に選択的に取り込まれるという性質を有する。その結果、正常な肝細胞(信号値が高い)と機能の低下または消失した肝細胞(信号値が低い)との画像上のコントラストにより、これまでの造影剤では実現されなかった、肝細胞機能の側面から見た腫瘍(例えば、のう胞、転移性肝癌、ほとんどの肝細胞癌)の検出、特に1cm以下の小さな腫瘍の検出や、肝腫瘍の良悪性の鑑別が可能になると期待されている。(非特許文献1から3)
EOB造影剤を用いた肝臓の造影検査では、造影剤投与後の経過時間によって造影効果が出現する部位が異なる。具体的には、造影剤投与20〜35秒後のタイミングで撮影された動脈相では、肝動脈から肝臓に流れ込んだEOB造影剤により、肝臓内の血管の豊富な部位が強く造影される。そして、造影剤投与3分後の平衡相や投与20分後の肝細胞造影相になると、EOB造影剤は正常な肝細胞に取り込まれるので、正常な肝細胞の部分が強く造影され、最初に強く造影された血管の豊富な部位でのEOB造影剤の濃度は下がる。
By the way, as a liver-specific contrast agent for MRI, a substance containing paramagnetic sodium gadoxetate (Gd-EOB-DTPA) as an active ingredient (hereinafter referred to as an EOB contrast agent) has been developed. Gadoxetate sodium has a basic skeleton similar to meglumine (Gd-DTPA), a conventional non-specific extracellular fluid contrast agent, with a benzene ring and a lipophilic ethoxybenzyl group (EOB) added. Since it has a structure, it has the property of increasing its fat-solubility to enhance cell membrane permeability and to be selectively taken up into hepatocytes having normal functions. As a result, hepatocyte function that has not been realized with conventional contrast agents due to the contrast on the image of normal hepatocytes (high signal value) and impaired or lost hepatocytes (low signal value) It is expected that it will be possible to detect tumors (eg, cysts, metastatic liver cancer, most hepatocellular carcinomas), especially small tumors of 1 cm or less, and to distinguish benign and malignant liver tumors. (Non-Patent Documents 1 to 3)
In the contrast examination of the liver using the EOB contrast agent, the site where the contrast effect appears depends on the elapsed time after administration of the contrast agent. Specifically, in the arterial phase taken at the timing 20 to 35 seconds after contrast medium administration, an abundant region of blood vessels in the liver is strongly imaged by the EOB contrast agent flowing into the liver from the hepatic artery. When the equilibrium phase is 3 minutes after administration of the contrast agent and the hepatocyte contrast phase is 20 minutes after administration, the EOB contrast agent is taken into the normal hepatocytes, so the normal hepatocyte portion is strongly imaged. The concentration of the EOB contrast agent at the site of abundantly imaged blood vessels decreases.
したがって、EOB造影剤を用いた肝臓の画像診断では、造影剤投与後の複数の時相で得られた画像に基づいて総合的な判断を行うことが重要であるとされている。例えば肝実質中に多血性肝腫瘍があれば、動脈相ではその部分は強く造影され、画像中では高信号領域となる。これに対して、平衡相や肝細胞造影相では、多血性肝腫瘍の部分の造影剤濃度は下がり、さらにこの腫瘍の部分は肝実質中の正常な部分ではないのでEOB造影剤は取り込まれず、画像中では低信号領域となる。すなわち、多血性肝腫瘍の場合、動脈相では血流を反映して高信号領域として画像化された後、平衡相や肝細胞造影相では肝機能の異常性を反映して低信号領域として画像化されるというように、各相での信号値の変化を時系列的に解析することにより、高い精度での検出・鑑別が可能となる。(非特許文献2および3)
また、EOB造影剤は、静脈内投与後、血管内および細胞間隙に分布し、投与20分後から肝細胞造影相の撮影が可能になり、信号増強効果は少なくとも2時間は持続し、そして、最終的には尿中および胆汁中に排泄される。したがって、造影剤投与直後から排泄までの血流動態を画像化したものを用いて血流評価による診断が可能であるだけでなく、肝細胞造影相における肝細胞機能評価が可能となる。(非特許文献1から3)
Therefore, it is considered that in liver image diagnosis using an EOB contrast agent, it is important to make a comprehensive judgment based on images obtained at a plurality of time phases after contrast agent administration. For example, if there is a bloody liver tumor in the liver parenchyma, that portion is strongly contrasted in the arterial phase and becomes a high-signal region in the image. On the other hand, in the equilibrium phase and hepatocyte contrast phase, the contrast agent concentration in the hepatic hepatic tumor portion decreases, and since this tumor portion is not a normal part in the liver parenchyma, EOB contrast agent is not taken up, It becomes a low signal area in the image. In other words, in the case of a polycytic liver tumor, the arterial phase is imaged as a high-signal region reflecting blood flow, and the equilibrium phase or hepatocyte contrast phase is imaged as a low-signal region reflecting abnormal liver function. As described above, it is possible to detect and differentiate with high accuracy by analyzing the change of the signal value in each phase in time series. (Non-Patent Documents 2 and 3)
Further, the EOB contrast agent is distributed in the blood vessel and intercellular space after intravenous administration, and imaging of the hepatocyte contrast phase becomes possible 20 minutes after administration, and the signal enhancement effect lasts for at least 2 hours, and Eventually excreted in urine and bile. Therefore, it is possible not only to diagnose by blood flow evaluation using an image of blood flow dynamics from immediately after contrast medium administration to excretion, but also to evaluate hepatocyte function in the hepatocyte contrast phase. (Non-Patent Documents 1 to 3)
EOB造影剤を用いた肝臓の画像診断を効率的に行うためには、複数の撮影時相における関心領域の信号値の時系列的変化を的確に把握できることが求められる。 In order to efficiently perform liver image diagnosis using an EOB contrast agent, it is required to accurately grasp time-series changes in signal values of a region of interest in a plurality of imaging time phases.
これに対して、特許文献1や2に記載されたパラメータ画像は、時間軸方向に対して圧縮を行った画像となっているため、関心領域の信号値の時系列的変化を詳細に把握することは困難である。また、実際の画像診断の現場では、パラメータ画像のみから判断を行うことは現実的ではなく、原画像に立ち返って判断を行うことになるため、複数の撮影時相における原画像を、診断効率の向上に適した態様で表示することが求められる。 On the other hand, since the parameter images described in Patent Documents 1 and 2 are images that are compressed in the time axis direction, the time-series changes in the signal value of the region of interest are grasped in detail. It is difficult. Also, in actual image diagnosis, it is not realistic to make a decision only from the parameter image, and the decision is made by returning to the original image. Display in a mode suitable for improvement is required.
そこで、医用画像の表示に関する上記先行技術の採用を検討すると、例えば、特許文献3に記載された画像表示装置を応用し、画面全体を表示したい撮影時相の数の小領域に分割し、各小領域内に、1つの撮影時相における直交3断面の画像を表示することにより、画面内に、直交3断面の画像を複数時相分並べて表示することが考えられるが、この場合、画面サイズの制約から、各撮影時相における各断面画像のサイズが小さくなってしまい、関心領域の信号値の時系列的変化を詳細に把握することは困難である。また、表示される断面画像はその断面における被検体全体を表すものであるから、各断面画像において関心領域を特定する必要があり、関心領域の信号値の時系列的変化を効率的に把握するという点では、十分な機能を有しているとはいえない。 Therefore, when considering the adoption of the above-described prior art relating to the display of medical images, for example, the image display device described in Patent Document 3 is applied, and the entire screen is divided into small areas corresponding to the number of imaging time phases to be displayed. By displaying an image of three orthogonal cross sections in one imaging time phase in a small area, it is conceivable that images of three orthogonal cross sections are displayed side by side for a plurality of time phases on the screen. Due to this limitation, the size of each cross-sectional image in each imaging time phase becomes small, and it is difficult to grasp in detail the time-series change in the signal value of the region of interest. In addition, since the displayed cross-sectional image represents the entire subject in the cross-section, it is necessary to specify the region of interest in each cross-sectional image, and efficiently grasp time-series changes in the signal value of the region of interest. In that respect, it cannot be said that it has sufficient functions.
また、特許文献4に記載された医用画像表示装置では、各シリーズの医用画像がEOB造影剤投与に伴う各撮影時相の医用画像に相当するとすれば、複数の撮影時相の断面画像を並列的に表示することは可能であるが、表示される断面画像は、その断面における被検体全体を表す画像であるから、表示するシリーズの数、すなわち撮影時相の数を増やせば、各断面画像のサイズは小さくなってしまうため、上記と同様に、関心領域の信号値の時系列的変化を詳細に把握することは困難である。また、関心領域の効率的な特定の点でも課題が残る。 Further, in the medical image display device described in Patent Document 4, if each series of medical images corresponds to a medical image at each imaging time phase associated with administration of the EOB contrast agent, a plurality of imaging time phase cross-sectional images are arranged in parallel. Although the displayed cross-sectional image is an image representing the entire subject in the cross-section, if the number of series to be displayed, that is, the number of imaging time phases is increased, each cross-sectional image is displayed. Therefore, it is difficult to grasp in detail the time-series change of the signal value of the region of interest as described above. There are also issues with efficient specific points of interest.
さらに、特許文献5に記載された装置では、各撮影時相の医用画像が一覧表示されるものの、撮影時刻毎に表示される代表画像中に関心領域が存在するとは限らず、また、表示される代表画像も縮小されたものとなっているため、関心領域の信号値の時系列的変化を詳細に把握することは困難である。 Furthermore, in the apparatus described in Patent Document 5, although medical images at each imaging time phase are displayed as a list, a region of interest does not always exist in the representative image displayed at each imaging time, and is displayed. Since the representative image is also reduced, it is difficult to grasp in detail the time-series change in the signal value of the region of interest.
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、肝臓における血流および肝機能が画像に反映される造影剤を用いた造影検査において複数の時相で取得された肝臓造影画像に基づいて、各時相における関心領域の信号値の時系列的変化を詳細かつ効率的に把握することを可能にする医用画像診断装置および方法、並びにプログラムを提供することを目的とするものである。 The present invention has been made in view of the above circumstances, based on liver contrast images acquired in a plurality of time phases in a contrast examination using a contrast medium in which blood flow and liver function in the liver are reflected in the image, It is an object of the present invention to provide a medical image diagnostic apparatus and method, and a program that make it possible to grasp in detail and efficiently a time-series change in a signal value of a region of interest in each time phase.
本発明の医用画像診断装置は、肝臓における血流および肝機能が画像に反映される造影剤を用いた造影検査において複数の時相で取得された肝臓造影画像のうちの2以上の注目時相の前記画像の各々に対して、各注目時相間で位置的に対応する肝臓中の関心領域を設定する関心領域設定手段と、前記注目時相の前記肝臓造影画像の各々に基づいて、前記関心領域を表す局所画像を前記注目時相毎に生成する局所画像生成手段と、生成された前記注目時相毎の局所画像を比較読影可能な態様で表示させる表示制御手段とを設けたことを特徴とする。 The medical diagnostic imaging apparatus according to the present invention provides two or more attention time phases among liver contrast images acquired in a plurality of time phases in a contrast examination using a contrast agent in which blood flow and liver function in the liver are reflected in the image. Region-of-interest setting means for setting a region of interest in the liver corresponding to each of the time phases of interest for each of the images, and the region of interest based on each of the liver contrast-enhanced images of the phase of interest A local image generating unit that generates a local image representing a region for each time phase of interest and a display control unit that displays the generated local image for each time phase of interest in a manner capable of comparative interpretation are provided. And
本発明の医用画像診断方法は、肝臓における血流および肝機能が画像に反映される造影剤を用いた造影検査において複数の時相で取得された肝臓造影画像のうちの2以上の注目時相の前記画像の各々に対して、各注目時相間で位置的に対応する肝臓中の関心領域を設定するステップと、前記注目時相の前記肝臓造影画像の各々に基づいて、前記関心領域を表す局所画像を前記注目時相毎に生成するステップと、生成された前記注目時相毎の局所画像を比較読影可能な態様で表示させるステップとを行うことを特徴とする。 The medical image diagnostic method of the present invention provides two or more attention time phases among liver contrast images acquired at a plurality of time phases in a contrast examination using a contrast agent in which blood flow and liver function in the liver are reflected in the image. Setting the region of interest in the liver corresponding to each of the time phases of interest for each of the images, and representing the region of interest based on each of the contrast-enhanced liver images of the phase of interest A step of generating a local image for each time phase of interest and a step of displaying the generated local image for each time phase of interest in a manner that allows comparative interpretation are performed.
本発明の医用画像診断プログラムは、コンピュータに上記方法を実行させるためのものである。 The medical image diagnosis program of the present invention is for causing a computer to execute the above method.
本発明において、肝臓造影画像は、肝臓における血流および肝機能が画像に反映される造影剤を用いた造影検査で取得されたものであり、肝臓における血流と肝機能が画素値の高低として反映された画像となる。 In the present invention, the liver contrast image is obtained by a contrast examination using a contrast agent in which the blood flow and liver function in the liver are reflected in the image. The reflected image is displayed.
また、造影検査で用いられる造影剤は、肝臓における血流と肝機能とを異なるタイミングで画像に反映するものであることが好ましい。具体例としては、ガドキセト酸ナトリウム(Gd-EOB-DTPA)を有効成分とするMRI用の造影剤が挙げられる。 Moreover, it is preferable that the contrast agent used in the contrast examination reflects the blood flow in the liver and the liver function in the image at different timings. A specific example is an MRI contrast agent containing sodium gadoxetate (Gd-EOB-DTPA) as an active ingredient.
また、この造影検査において肝臓造影画像が取得された複数の時相のすべてを注目時相としてもよいし、複数の時相の中から2以上の注目時相を選択するようにしてもよい。具体的な選択方法としては、造影剤投与後の経過時間に応じて注目時相を選択する方法が考えられる。例えば、造影剤投与後、所定の時間間隔で注目時相を選択することや、造影剤投与後、予め決められた時間(例えば、20秒、70秒、3分、20分)が経過した時点を注目時相として選択することが考えられる。このとき、造影剤が肝動脈から肝臓中の血管に流れ込んでいる時点である動脈相、および、造影剤が正常な肝細胞に取り込まれた時点である肝細胞造影相が注目時相に含まれるようにすることが好ましい。 Further, all of a plurality of time phases in which the liver contrast image is acquired in this contrast examination may be set as the attention time phase, or two or more attention time phases may be selected from the plurality of time phases. As a specific selection method, a method of selecting a time phase of interest according to an elapsed time after administration of a contrast agent can be considered. For example, when a time phase of interest is selected at a predetermined time interval after contrast medium administration, or when a predetermined time (for example, 20 seconds, 70 seconds, 3 minutes, 20 minutes) has elapsed after contrast medium administration Can be selected as the time phase of interest. At this time, the arterial phase, which is the time when the contrast medium flows into the blood vessels in the liver from the hepatic artery, and the hepatocyte contrast phase, which is the time when the contrast medium is taken into normal hepatocytes, are included in the attention time phase. It is preferable to do so.
「各注目時相間で位置的に対応する肝臓中の関心領域を設定する」とは、各注目時相での肝臓造影画像に対して別個の関心領域を設定するのではなく、同一の関心領域を各注目時相の肝臓造影画像に対して設定することを意味する。したがって、設定された関心領域は各注目時相間で位置的に対応したものとなる。具体的には、ある注目時相の肝臓造影画像中に、ユーザによる手動設定、または、画像解析による自動設定、あるいは両者の組合せによって、関心領域を設定した後、他の注目時相での肝臓造影画像において、先に設定された関心領域と同じ座標値を有する領域を関心領域として設定することが考えられる。この場合、体動や呼吸等による時相間での関心領域の変位を考慮して、局所画像の大きさを、注目時相間での関心領域のありうる変位の最大値よりも大きい範囲を含む程度にすることが好ましい。あるいは、関心領域の設定の段階でこのような変位を考慮して、ある注目時相の肝臓造影画像中に関心領域を設定した後、各注目時相の肝臓造影画像の内容的特徴に基づいて、他の注目時相での肝臓造影画像中に、先に設定された関心領域に対応する関心領域を設定するようにしてもよい。具体的には、各注目時相の肝臓造影画像に対して、線形および/または非線形の位置合わせを行うことによって、時相間での相対応する位置の座標値の対応関係を求めておき、先に設定された関心領域の座標値をその対応関係に基づいて変換することによって、他の注目時相の肝臓造影画像中に関心領域を設定することが考えられる。また、上記位置合わせ自体を手動で行ってもよい。 “Set the region of interest in the liver corresponding to each time phase of interest” does not set a separate region of interest for the liver contrast image in each time phase of interest, but the same region of interest. Is set for the liver contrast image of each time phase of interest. Therefore, the set regions of interest correspond in position between the respective time phases of interest. Specifically, after setting the region of interest in a liver contrast image of a certain time phase of interest by manual setting by the user, automatic setting by image analysis, or a combination of both, the liver in another time phase of interest In the contrast image, it is conceivable to set a region having the same coordinate value as the region of interest set previously as the region of interest. In this case, considering the displacement of the region of interest between time phases due to body movement, breathing, etc., the size of the local image includes a range larger than the maximum possible displacement of the region of interest between the time phases of interest It is preferable to make it. Alternatively, in consideration of such displacement at the stage of setting the region of interest, after setting the region of interest in the liver contrast image of a certain time phase of interest, based on the content features of the liver contrast image of each time phase of interest The region of interest corresponding to the previously set region of interest may be set in the liver contrast image at another time phase of interest. Specifically, by performing linear and / or non-linear alignment with respect to the liver contrast image of each time phase of interest, the correspondence relationship between the coordinate values of the corresponding positions between the time phases is obtained. It is conceivable that the region of interest is set in the liver contrast image of another time phase of interest by converting the coordinate value of the region of interest set in (2) based on the corresponding relationship. Further, the positioning itself may be performed manually.
各注目時相において関心領域を表す局所画像は、関心領域の時系列的変化を詳細に観察するための画像であるから、縮小処理や画素の間引き処理等が行われていないものであることが好ましい。また、各時相の肝臓造影画像は3次元画像とし、関心領域を3次元領域とした場合、関心領域を複数の方向から見た局所画像を注目時相毎に生成するようにしてもよい。具体的には、関心領域を通る、アキシャル・サジタル・コロナルの直交3断面による断面画像を注目時相毎に生成することが考えられる。 Since the local image representing the region of interest in each time phase of interest is an image for observing the time-series change of the region of interest in detail, it may not be subjected to reduction processing, pixel thinning processing, or the like. preferable. Further, when the liver contrast image of each time phase is a three-dimensional image and the region of interest is a three-dimensional region, a local image obtained by viewing the region of interest from a plurality of directions may be generated for each time phase of interest. Specifically, it is conceivable to generate, for each time phase of interest, a cross-sectional image with three orthogonal cross sections of axial, sagittal, and coronal that pass through the region of interest.
注目時相毎の局所画像の表示の際の比較読影可能な態様の具体例としては、注目時相毎の局所画像を1画面内に並べて表示する態様や、注目時相毎の局所画像を時系列順に切替表示する態様等が挙げられる。 Specific examples of modes that allow comparative interpretation when displaying local images for each time phase of interest include a mode in which local images for each time phase of interest are displayed side-by-side in one screen, or a local image for each time phase of interest. For example, the display mode may be switched and displayed in sequence order.
また、本発明において、複数の時相で取得された肝臓造影画像に基づいて、少なくとも肝臓全体を含む領域であって関心領域を含む領域を表す全体画像を生成するようにし、局所画像と全体画像とを同時に表示させるようにしてもよい。この全体画像についても、各時相の肝臓造影画像は3次元画像とし、関心領域を3次元領域とした場合、複数の方向から見た全体画像を生成するようにしてもよい。このとき、局所画像および全体画像は同じ方向から見た画像とすることが好ましい。具体的には、ある注目時相の肝臓造影画像に基づいて、関心領域を通る、アキシャル・サジタル・コロナルの直交3断面による断面画像を生成することが考えられる。このとき、全体画像の生成のもとになる肝臓造影画像の注目時相はユーザ操作によって選択可能としてもよい。全体画像は、ある注目時相の3次元肝臓造影画像に対してボリュームレンダリング処理等を行うことによって得られる擬似3次元画像であってもよい。また、肝機能を表す機能画像を全体画像としてもよいし、前記の断面画像のような形態画像と前記の機能画像とを重ね合わせた画像を全体画像としてもよい。機能画像は、例えば、肝臓造影画像から肝臓領域を抽出し、肝臓領域内を分割して得られる複数の小領域のうちの少なくとも一部の小領域について、その小領域における肝機能を表す肝機能評価値を算出し、肝臓造影画像および肝機能評価値に基づいて生成することができる。ここで、肝臓領域内を分割して得られる小領域は、1画素(ボクセル)の領域としてもよいし、数画素程度の領域としてもよいし、クイノーの肝区域等のように、肝臓領域を数個に分割した程度の大きさの領域であってもよい。 Further, in the present invention, based on the liver contrast images acquired at a plurality of time phases, an entire image representing an area including at least the entire liver and including the region of interest is generated, and the local image and the entire image are generated. May be displayed simultaneously. Also for this whole image, when the liver contrast image of each time phase is a three-dimensional image and the region of interest is a three-dimensional region, the whole image viewed from a plurality of directions may be generated. At this time, the local image and the entire image are preferably images viewed from the same direction. Specifically, based on a liver contrast image of a certain time phase of interest, it is conceivable to generate a cross-sectional image of three orthogonal cross sections of axial, sagittal, and coronal that pass through the region of interest. At this time, the time phase of interest of the liver contrast image that is the basis for generating the entire image may be selectable by a user operation. The whole image may be a pseudo three-dimensional image obtained by performing volume rendering processing or the like on a three-dimensional liver contrast image at a certain time phase of interest. In addition, a functional image representing the liver function may be used as the entire image, or an image obtained by superimposing the morphological image such as the cross-sectional image and the functional image may be used as the entire image. The functional image is, for example, a liver function that represents a liver function in at least a part of a plurality of small regions obtained by extracting a liver region from a liver contrast image and dividing the liver region. An evaluation value can be calculated and generated based on the liver contrast image and the liver function evaluation value. Here, the small area obtained by dividing the inside of the liver area may be an area of one pixel (voxel), an area of about several pixels, or a liver area such as a Quino's liver area. The area may be a size that is divided into several pieces.
また、全体画像を、上記の直交3断面の断面画像のように、関心領域の位置を特定可能な画像とし、全体画像中に関心領域を表すマーカーを重畳表示させるようにしてもよい。さらに、このマーカーをユーザが入力手段を用いて移動させることが可能なものとし、移動後のマーカーの位置を検出し、検出されたマーカーの位置に基づいて、全体画像のもとになる肝臓造影画像中の関心領域を設定し、関心領域が設定された肝臓造影画像以外の注目時相の肝臓造影画像の各々に対して、対応する関心領域を設定するようにしてもよい。さらに、局所画像中の関心領域に対してもマーカーを重畳表示させるようにしてもよい。 Further, the entire image may be an image in which the position of the region of interest can be specified like the cross-sectional image of the three orthogonal cross sections described above, and a marker representing the region of interest may be superimposed on the entire image. Furthermore, it is assumed that the marker can be moved by the user using the input means, the position of the marker after the movement is detected, and based on the detected marker position, the liver contrast image that is the basis of the whole image A region of interest in the image may be set, and a corresponding region of interest may be set for each of the liver contrast images in the time phase of interest other than the liver contrast image in which the region of interest is set. Furthermore, a marker may be superimposed and displayed on the region of interest in the local image.
また、注目時相毎に関心領域における肝機能評価値を算出し、関心領域における時相間での肝機能評価値の時系列的変化をグラフ等の態様で視覚化するようにしてもよい。 Alternatively, the liver function evaluation value in the region of interest may be calculated for each time phase of interest, and the time-series change in the liver function evaluation value between the time phases in the region of interest may be visualized in a form such as a graph.
本発明によれば、肝臓における血流および肝機能が画像に反映される造影剤を用いた造影検査において取得された2以上の注目時相の肝臓造影画像の各々に対して、各注目時相間で位置的に対応する肝臓中の関心領域を設定し、注目時相の肝臓造影画像の各々に基づいて、関心領域を表す局所画像を注目時相毎に生成し、生成された注目時相毎の局所画像を比較読影可能な態様で表示させるので、表示された注目時相毎の局所画像を容易に比較読影することができ、各注目時相における関心領域の信号値の時系列的変化を詳細かつ効率的に把握することが可能になる。 According to the present invention, for each of the two or more liver contrast images of the time phase of interest acquired in the contrast examination using the contrast agent in which the blood flow and liver function in the liver are reflected in the image, The region of interest in the liver corresponding to the position is set in step, and a local image representing the region of interest is generated for each attention time phase based on each of the liver contrast images of the attention time phase. Since the local images are displayed in a manner that allows comparative interpretation, the displayed local images can be easily compared and interpreted for each time phase of interest, and the time-series changes in the signal value of the region of interest in each time phase of interest are displayed. It becomes possible to grasp in detail and efficiently.
すなわち、表示された注目時相毎の局所画像を読影することにより、特許文献1や2に記載のパラメータ画像を表示する従来技術では実現できなかった、複数の時相間での関心領域の信号値の時系列的変化を詳細に把握することが本発明により実現される。また、本発明では全体画像中の一部である関心領域のみを表示させることができるので、特許文献3から5に記載の従来技術のように縮小された全体画像中の関心領域を読影するのではなく、従来技術と同じ画面サイズであれば少なくとも全体画像ほどは縮小を伴わない局所画像を読影することができるので、各注目時相における関心領域を詳細に観察することが可能になる。さらに、本発明では関心領域のみが表示されるので、特許文献3から5に記載の従来技術のように全体画像中から関心領域を特定する必要もなく、読影効率が向上する。 That is, the signal value of the region of interest between a plurality of time phases that could not be realized by the conventional technique for displaying the parameter image described in Patent Documents 1 and 2 by interpreting the displayed local image for each time phase of interest. It is realized by the present invention to grasp the time-series change in detail. Further, in the present invention, since only the region of interest that is a part of the entire image can be displayed, the region of interest in the reduced entire image is interpreted as in the prior art described in Patent Documents 3 to 5. Instead, if the screen size is the same as that of the prior art, a local image that is not reduced as much as the entire image can be interpreted, so that the region of interest in each time phase of interest can be observed in detail. Furthermore, since only the region of interest is displayed in the present invention, it is not necessary to specify the region of interest from the entire image as in the conventional techniques described in Patent Documents 3 to 5, and the interpretation efficiency is improved.
このように、本発明は、肝臓の血流および肝機能が画像に反映される造影剤を用いた造影検査における、複数の撮影時相の関心領域の信号値の時系列的変化を的確に把握したいという要求に応えるものであり、このような造影剤を用いた肝臓の画像診断においてきわめて有用なものである。 As described above, the present invention accurately grasps time-series changes in signal values of regions of interest in a plurality of imaging time phases in a contrast examination using a contrast agent in which liver blood flow and liver function are reflected in an image. This is in response to the desire to do so, and is extremely useful in diagnostic imaging of the liver using such a contrast agent.
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態となる肝臓造影画像を用いた医用画像診断システムについて説明する。本発明の実施形態となる医用画像診断システムは、前述のEOB造影剤を用いた造影検査において複数のフェーズ(時相)で取得された肝臓造影画像(図2のV[1],V[2],・・・,V[8];以下、まとめてV[t]と表記することがある。tはフェーズを表す。)に基づいて、ユーザによって指定されたフェーズにおける肝臓全体を表す、ユーザによって指定された肝臓中の関心領域を通るアキシャル・コロナル・サジタル断面による全体断面画像(図2のWIA[T]・WIC[T]・WIS[T];以下、まとめてWI[T]と表記することがある)を生成するとともに、その関心領域、および、他のフェーズの肝臓造影画像中の対応する関心領域を通る、アキシャル・コロナル・サジタル断面による局所断面画像(図2のLIA[1]・LIC[1]・LIS[1], LIA[2]・LIC[2]・LIS[2],・・・;以下、まとめてLI[t]と表記することがある)をフェーズ毎に生成し、これらの全体断面画像WI[T]および局所断面画像LI[t]を並べて表示するものである(図6参照)。 Hereinafter, a medical image diagnostic system using a liver contrast image according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. The medical image diagnostic system according to the embodiment of the present invention is a liver contrast image (V [1], V [2 in FIG. 2) acquired in a plurality of phases (time phases) in the above-described contrast examination using the EOB contrast agent. ],..., V [8]; hereinafter, may be collectively referred to as V [t], where t represents the phase), and represents the entire liver in the phase specified by the user A cross-sectional image of an axial, coronal, and sagittal section through the region of interest in the liver specified by (WI A [T], WI C [T], WI S [T] in FIG. 2; 2) and a local cross-sectional image (LI in FIG. 2) through the region of interest and the corresponding region of interest in other phases of the liver contrast image. A [1] · LI C [ 1] · LI S [1], LI A [2] · LI C [2] · LI S [2], ···; (Hereinafter sometimes collectively referred to as LI [t]) for each phase, and the entire cross-sectional image WI [T] and the local cross-sectional image LI [t] are displayed side by side (see FIG. 6). ).
図1は、医用画像診断システムの概要を示すハードウェア構成図である。図に示すように、このシステムでは、モダリティ1と、画像保管サーバ2と、画像処理ワークステーション3とが、ネットワーク9を経由して通信可能な状態で接続されている。 FIG. 1 is a hardware configuration diagram showing an outline of a medical image diagnostic system. As shown in the figure, in this system, a modality 1, an image storage server 2, and an image processing workstation 3 are connected via a network 9 in a communicable state.
本実施形態では、モダリティ1にはMRI装置が含まれる。また、このMRI装置は、ガドキセト酸ナトリウム(Gd-EOB-DTPA)を有効成分とする前述のEOB造影剤の投与前、および、例えば、投与から20秒、1分、2分、5分、10分、20分、21分経過後の腹部(肝臓を含む)の3次元肝臓造影画像(ボクセルデータ)V[1]、V[2]、・・・、V[8]を取得するダイナミック撮影が可能なものである。この撮影で得られた各フェーズの肝臓造影画像には、EOB造影剤投与後の経過時間が付帯情報として関連づけられている。 In this embodiment, the modality 1 includes an MRI apparatus. In addition, this MRI apparatus is used before administration of the aforementioned EOB contrast agent containing sodium gadoxetate (Gd-EOB-DTPA) as an active ingredient and, for example, 20 seconds, 1 minute, 2 minutes, 5 minutes, 10 minutes after administration. Dynamic imaging for acquiring three-dimensional liver contrast images (voxel data) V [1], V [2],..., V [8] of the abdomen (including the liver) after elapse of minutes, 20 minutes, and 21 minutes. It is possible. The elapsed time after administration of the EOB contrast agent is associated with the liver contrast image of each phase obtained by this imaging as supplementary information.
画像保管サーバ2は、モダリティ1で取得された3次元肝臓造影画像V[t]や画像処理ワークステーション3での画像処理によって生成された医用画像の画像データを画像データベースに保存・管理するコンピュータであり、大容量外部記憶装置やデータベース管理用ソフトウェア(たとえば、ORDB(Object Relational Database)管理ソフトウェア)を備えている。 The image storage server 2 is a computer that stores and manages, in an image database, the three-dimensional liver contrast image V [t] acquired by the modality 1 and the image data of the medical image generated by the image processing at the image processing workstation 3. Yes, it has a large-capacity external storage device and database management software (for example, ORDB (Object Relational Database) management software).
画像処理ワークステーション3は、読影者からの要求に応じて、モダリティ1や画像保管サーバ2から取得した1以上のフェーズの3次元肝臓造影画像V[t]に対して画像処理(画像解析を含む)を行い、生成された画像を表示するコンピュータであり、CPU,主記憶装置、補助記憶装置、入出力インターフェース、通信インターフェース、入力装置、表示装置、データバス等の周知のハードウェア構成を備え、周知のオペレーションシステム等がインストールされたものであるが、特に、入力装置として、読影者からの要求を入力するポインティングデバイス(マウス等)を備え、主記憶装置は、3次元肝臓造影画像V[t]の少なくとも一部を格納可能な容量を有しているものである。本発明の医用画像診断処理は、この画像処理ワークステーション3に実装されており、この処理は、CD−ROM等の記録媒体からインストールされたプログラムを実行することによって実現される。また、プログラムは、インターネット等のネットワーク経由で接続されたサーバの記憶装置からダウンロードされた後にインストールされたものであってもよい。 The image processing workstation 3 performs image processing (including image analysis) on the three-dimensional liver contrast image V [t] of one or more phases acquired from the modality 1 or the image storage server 2 in response to a request from the interpreter. ) And display the generated image, and has a known hardware configuration such as a CPU, main storage device, auxiliary storage device, input / output interface, communication interface, input device, display device, data bus, etc. A known operation system or the like is installed. In particular, the input device is provided with a pointing device (such as a mouse) for inputting a request from an interpreter, and the main storage device has a three-dimensional liver contrast image V [t ] Has a capacity capable of storing at least a part thereof. The medical image diagnosis process of the present invention is implemented in the image processing workstation 3, and this process is realized by executing a program installed from a recording medium such as a CD-ROM. The program may be installed after being downloaded from a storage device of a server connected via a network such as the Internet.
画像データの格納形式やネットワーク9経由での各装置間の通信は、DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)等のプロトコルに基づいている。 The storage format of image data and communication between devices via the network 9 are based on a protocol such as DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine).
図2は、画像処理ワークステーション3の機能のうち、本発明の実施形態となる医用画像診断処理に関連する部分を示すブロック図である。図に示すように、本発明の実施形態となる医用画像診断処理は、入力装置31、関心領域設定部32、全体画像生成部33、局所画像生成部34、マーカー制御部35、表示制御部36、表示装置37によって実現される。以下、各処理部等の詳細について説明する。なお、以降の説明では、3次元肝臓造影画像は肝臓造影画像と表記する。 FIG. 2 is a block diagram showing a part related to the medical image diagnosis processing according to the embodiment of the present invention, among the functions of the image processing workstation 3. As shown in the figure, the medical image diagnosis processing according to the embodiment of the present invention includes an input device 31, a region of interest setting unit 32, an entire image generation unit 33, a local image generation unit 34, a marker control unit 35, and a display control unit 36. This is realized by the display device 37. Details of each processing unit and the like will be described below. In the following description, the three-dimensional liver contrast image is referred to as a liver contrast image.
入力装置31は、全体断面画像WIA[T]、WIC[T]、WIS[T]の生成・表示の対象となるフェーズTを選択する操作や、表示されている全体断面画像WIA[T]、WIC[T]、WIS[T]中の関心領域の中心位置MP[T]を指定する操作をユーザが行うためのものであり、本実施形態では、マウス等のポインティングデバイスであるものとして説明を行う。なお、入力装置31はキーボード等の他の装置であってもよい。 The input device 31 performs an operation of selecting a phase T to be generated and displayed for the entire cross-sectional images WI A [T], WI C [T], and WI S [T], and the displayed overall cross-sectional image WI A [T], WI C [T], WI S [T] is for the user to perform an operation of designating the center position MP [T] of the region of interest. In this embodiment, the pointing device such as a mouse is used. The description will be made assuming that The input device 31 may be another device such as a keyboard.
関心領域設定部32は、各フェーズの肝臓造影画像V[1],V[2],・・・,V[8]の中の関心領域VOI[1],VOI[2],・・・,VOI[8]の位置を特定するものである。具体的には、関心領域設定部32は、全体断面画像WIA[T]、WIC[T]、WIS[T]中の関心領域の中心位置MP[T]に基づき、フェーズTの肝臓造影画像V[T]中に、位置MP[T]を中心とする1辺が所定の長さに相当する画素(ボクセル)数の立方体領域を関心領域VOI[T]に設定する。ここで、1辺の長さは、この造影検査中の被検体の呼吸や体動による肝臓の変位のありうる最大値を考慮して予め定められた長さである。次に、フェーズT以外の他のフェーズの肝臓造影画像の各々に対して、関心領域VOI[T]と同じ座標値を有する領域を関心領域に設定する。 The region-of-interest setting unit 32 includes regions of interest VOI [1], VOI [2],... In the liver contrast images V [1], V [2],. The position of VOI [8] is specified. Specifically, the region-of-interest setting unit 32 is based on the center position MP [T] of the region of interest in the entire cross-sectional images WI A [T], WI C [T], and WI S [T]. In the contrast image V [T], a cubic region having the number of pixels (voxels) whose one side centered on the position MP [T] corresponds to a predetermined length is set as the region of interest VOI [T]. Here, the length of one side is a predetermined length in consideration of the maximum possible displacement of the liver due to breathing or body movement of the subject during the contrast examination. Next, a region having the same coordinate value as the region of interest VOI [T] is set as a region of interest for each of the liver contrast images in phases other than phase T.
全体画像生成部33は、ユーザによって指定されたフェーズTに基づき、フェーズTの肝臓造影画像V[T]を入力として、公知のMPR(Multi-Planar Reconstruction)技術を用いて、フェーズTの関心領域VOI[T]の中心位置を通るアキシャル・コロナル・サジタル断面による全体断面画像WIA[T]・WIC[T]・WIS[T]を再構成する。 Based on the phase T designated by the user, the whole image generation unit 33 receives the phase-T liver contrast image V [T] as an input and uses a known MPR (Multi-Planar Reconstruction) technique to perform the phase T region of interest. The whole cross-sectional images WI A [T], WI C [T], and WI S [T] are reconstructed by the axial, coronal, and sagittal sections passing through the center position of VOI [T].
局所画像生成部34は、各フェーズの肝臓造影画像V[1],V[2],・・・,V[8]を入力として、それらのうちの各フェーズの関心領域VOI[1],VOI[2],・・・,VOI[8]内を表す画像データに対して公知のMPR技術を用いて、フェーズ毎に、関心領域VOI[1],VOI[2],・・・,VOI[8]の中心位置を通るアキシャル・コロナル・サジタル断面による局所断面画像LIA[1]・LIC[1]・LIS[1], LIA[2]・LIC[2]・LIS[2],・・・, LIA[8]・LIC[8]・LIS[8]を再構成する。 The local image generation unit 34 receives the liver contrast images V [1], V [2],..., V [8] of each phase as input, and the regions of interest VOI [1], VOI of each phase among them. [2],..., VOI [8] The image data representing the inside of the region of interest VOI [1], VOI [2],. 8] Local cross-sectional images of axial, coronal, and sagittal sections passing through the center of LI A [1], LI C [1], LI S [1], LI A [2], LI C [2], LI S [ 2], ..., LI A [8], LI C [8], LI S [8] are reconfigured.
マーカー制御部35は、ユーザによって指定されたフェーズTに基づき、フェーズTの関心領域VOI[T]の位置情報を取得し、その関心領域の位置をアキシャル・コロナル・サジタル断面による全体断面画像WIA[T]・WIC[T]・WIS[T]中に示すためのマーカーMA[T]・MC[T]・MS[T]を生成する。マーカーの具体的な態様については後述する。 The marker control unit 35 acquires position information of the region of interest VOI [T] of the phase T based on the phase T specified by the user, and the position of the region of interest is the entire cross-sectional image WI A based on the axial coronal sagittal cross section. generating a [T] · WI C [T ] · WI S marker to indicate in [T] M a [T] · M C [T] · M S [T]. Specific embodiments of the marker will be described later.
表示制御部36は、全体断面画像WIA[T]・WIC[T]・WIS[T]、マーカーMA[T]・MC[T]・MS[T]、局所断面画像LIA[1]・LIC[1]・LIS[1], LIA[2]・LIC[2]・LIS[2],・・・, LIA[8]・LIC[8]・LIS[8]を所定のレイアウトで表示装置(ディスプレイ)37に表示させる制御を行う。 The display control unit 36 includes the entire cross-sectional images WI A [T], WI C [T], WI S [T], the markers M A [T], M C [T], M S [T], and the local cross-sectional images LI. A [1] ・ LI C [1] ・ LI S [1], LI A [2] ・ LI C [2] ・ LI S [2], ..., LI A [8] ・ LI C [8] Control is performed to display LI S [8] on the display device (display) 37 in a predetermined layout.
図3は、表示装置37に表示させる画面50のレイアウト例を示したものである。図に示したように、表示画面50は、大きく分けると、アキシャル画像表示領域51A、コロナル画像表示領域51C、サジタル画像表示領域51S、任意画像表示領域51Xから構成されている。そして、アキシャル画像表示領域51Aは、アキシャル断面による全体断面画像WIA[T]を表示する全体画像表示領域52Aと、各フェーズのアキシャル断面による局所断面画像LIA[1], LIA[2],・・・, LIA[8]を表示する局所画像表示領域53A[1], 53A[2],・・・, 53A[8]とから構成されている。また、全体画像表示領域52Aには、マーカーMA[T]を全体断面画像WIA[T]に重畳させて表示させる。具体的には、マーカーMA[T]は、アキシャル断面画像中で関心領域VOI[T]の中心点を通るサジタル断面を表す直線54AS、コロナル断面を表す直線54AC、両断面を表す直線の交点(両断面の交線)、すなわち、関心領域VOI[T]の中心を表す点55Aとして表示される。このように、本実施形態では、関心領域の中心点が、アキシャル・コロナル・サジタルの3断面の交点と一致するようになっている。コロナル画像表示領域51C/サジタル画像表示領域51Sもアキシャル画像表示領域51Aと同様に、各々、コロナル/サジタル断面による全体断面画像WIC[T]/WIS[T]を表示する全体画像表示領域52C/52Sと、各フェーズのコロナル/サジタル断面による局所断面画像LIC[1], LIC[2],・・・, LIC[8]/LIS[1], LIS[2],・・・, LIS[8]を表示する局所画像表示領域53C[1], 53C[2],・・・, 53C[8]/53S[1], 53S[2],・・・, 53S[8]とから構成されている。また、コロナル画像表示領域51Cの全体画像表示領域52CにおけるマーカーMC[T]は、コロナル断面画像中で関心領域VOI[T]の中心点を通るサジタル断面を表す直線54CS、アキシャル断面を表す直線54CA、関心領域VOI[T]の中心を表す点55Cとして表示され、サジタル画像表示領域51Sの全体画像表示領域52SにおけるマーカーMS[T]は、サジタル断面画像中で関心領域VOI[T]の中心点を通るコロナル断面を表す直線54S
C、アキシャル断面を表す直線54SA、関心領域VOI[T]の中心を表す点55Sとして表示される。任意画像表示領域51Xは、任意の画像を表示可能な領域であり、この領域内をさらに分割して複数の画像を表示させることも可能である。
FIG. 3 shows a layout example of the screen 50 displayed on the display device 37. As shown in the figure, the display screen 50 is roughly composed of an axial image display area 51A, a coronal image display area 51C, a sagittal image display area 51S, and an arbitrary image display area 51X. The axial image display area 51A includes an entire image display area 52A for displaying an entire section image WI A [T] based on an axial section, and local section images LI A [1] and LI A [2] based on an axial section for each phase. ,..., LI A [8] and local image display areas 53A [1], 53A [2],..., 53A [8]. In the entire image display area 52A, the marker M A [T] is displayed superimposed on the entire cross-sectional image WI A [T]. Specifically, the marker M A [T] is an intersection of a straight line 54AS representing a sagittal section passing through the center point of the region of interest VOI [T] in the axial section image, a straight line 54AC representing a coronal section, and a straight line representing both sections. (Intersection line of both cross sections), that is, a point 55A representing the center of the region of interest VOI [T]. As described above, in this embodiment, the center point of the region of interest coincides with the intersection of the three cross sections of the axial coronal sagittal. Similar to the axial image display area 51A, the coronal image display area 51C / sagittal image display area 51S also has an entire image display area 52C for displaying the entire cross-sectional image WI C [T] / WI S [T] by the coronal / sagittal cross section. / 52S and local cross-sectional images of coronal / sagittal sections of each phase LI C [1], LI C [2], ..., LI C [8] / LI S [1], LI S [2], ・..., local image display area 53C for displaying the LI S [8] [1] , 53C [2], ···, 53C [8] / 53S [1], 53S [2], ···, 53S [ 8]. The marker M C [T] in the entire image display area 52C of the coronal image display area 51C is a straight line 54CS representing a sagittal section passing through the center point of the region of interest VOI [T] in the coronal section image, and a straight line representing an axial section. 54CA is displayed as a point 55C representing the center of the region of interest VOI [T], and the marker M S [T] in the entire image display region 52S of the sagittal image display region 51S is the region of the region of interest VOI [T] in the sagittal cross-sectional image. A straight line 54S representing a coronal section passing through the center point.
C, a straight line 54SA representing an axial section, and a point 55S representing the center of the region of interest VOI [T]. The arbitrary image display area 51X is an area where an arbitrary image can be displayed, and a plurality of images can be displayed by further dividing the area.
図4Aおよび図4Bは、入力装置31によってフェーズTの選択を行うためのユーザインターフェースの具体例を示したものである。図4Aに示したように、フェーズ選択ウィンドウを別途表示して、入力装置31の操作(例えばマウスを用いたスライドレバーのドラッグ操作)によりスライドレバーを移動させることによりフェーズの選択を受け付けるインターフェースや、図4Bに示したように、入力装置31の操作(例えばマウスの右クリック操作)によりフェーズ選択メニューを表示させ、入力装置31の選択操作(例えばマウスのポインタを所望のフェーズに移動させてから左クリックする操作)によりフェーズの選択を受け付けるインターフェースが考えられる。この他、図3の局所画像表示領域53A[t], 53C[t], 53S[t]の中から、所望のフェーズTの表示領域を入力装置31で選択する操作(例えばマウスのポインタを所望のフェーズの表示領域に移動させてから左クリックする操作)を行うことによりフェーズの選択を受け付けるインターフェース等も考えられる。 4A and 4B show a specific example of a user interface for selecting the phase T by the input device 31. FIG. As shown in FIG. 4A, an interface for receiving a phase selection window by separately displaying a phase selection window and moving the slide lever by operating the input device 31 (for example, dragging the slide lever using a mouse) As shown in FIG. 4B, a phase selection menu is displayed by an operation of the input device 31 (for example, a right click operation of the mouse), and a selection operation of the input device 31 (for example, the mouse pointer is moved to a desired phase and left An interface that accepts selection of a phase by a click operation) is conceivable. In addition, an operation of selecting a desired phase T display area from the local image display areas 53A [t], 53C [t], 53S [t] in FIG. An interface that accepts the selection of a phase by performing a left-click operation after moving to the phase display area is also conceivable.
一方、入力装置31によって関心領域VOI[T]の中心点MP[T]の位置を変更する操作の具体例としては、図3の全体画像表示領域52A、52C、52S内の所望の位置で入力装置31を用いた指定操作を行うことが考えられる。例えば、所望の位置でのマウスのダブルクリック操作や、全体画像表示領域52A、52C、52S内のマーカーである直線54AS、54AC、54CS、54CA、54SC、54SAや中心点55A、55C、55Sをドラッグ操作で所望の位置に移動させる操作が挙げられる。 On the other hand, as a specific example of the operation of changing the position of the center point MP [T] of the region of interest VOI [T] by the input device 31, input is performed at a desired position in the entire image display regions 52A, 52C, 52S of FIG. It is conceivable to perform a designation operation using the device 31. For example, a mouse double-click operation at a desired position, a straight line 54AS, 54AC, 54CS, 54CA, 54SC, 54SA or a center point 55A, 55C, 55S as markers in the entire image display areas 52A, 52C, 52S is dragged An operation of moving to a desired position by an operation is mentioned.
次に、本発明の実施形態となる医用画像診断システムを用いた肝臓の画像診断の流れについて説明する。図5は、本発明の実施形態となる医用画像診断処理における動作の遷移を表したチャートである。 Next, the flow of liver image diagnosis using the medical image diagnosis system according to the embodiment of the present invention will be described. FIG. 5 is a chart showing the transition of the operation in the medical image diagnostic process according to the embodiment of the present invention.
まず、MRI撮影室のオーダリングシステムの端末において、EOB造影剤を用いた肝臓の造影検査の検査オーダを受信した場合、その検査オーダの対象の被検者は、EOB造影剤投与前の腹部の撮影が行われ、肝臓造影画像V[1]が生成される。その後、EOB造影剤が被検者に投与され、例えば、投与から20秒、1分、2分、5分、10分、20分、21分経過後の各タイミングで、同様の撮影が行われ、肝臓造影画像V[2]、・・・、V[8]が生成される。生成された肝臓造影画像V[1]、・・・、V[8]は、画像保管サーバ2に転送されて保管されるとともに、画像処理ワークステーション3が設置された読影室または診断室に検査オーダ(読影オーダ)が転送される。 First, when an examination order for a liver contrast examination using an EOB contrast agent is received at the terminal of the ordering system in the MRI radiographing room, the subject subject to the examination order takes an image of the abdomen before administration of the EOB contrast agent. And a liver contrast image V [1] is generated. Thereafter, an EOB contrast agent is administered to the subject, and, for example, similar imaging is performed at each timing after 20 seconds, 1 minute, 2 minutes, 5 minutes, 10 minutes, 20 minutes, and 21 minutes after administration. The liver contrast image V [2],..., V [8] is generated. The generated liver contrast images V [1],..., V [8] are transferred to and stored in the image storage server 2 and are examined in the interpretation room or diagnostic room in which the image processing workstation 3 is installed. The order (interpretation order) is transferred.
画像処理ワークステーション3において、この検査オーダが選択されると、画像処理ワークステーション3は、画像保管サーバ2から読影対象の肝臓造影画像V[T]を取得するとともに、検査オーダの内容を解析し、検査オーダに応じたアプリケーション・プログラム、すなわちここではEOB解析アプリケーションを起動させる。 When this examination order is selected in the image processing workstation 3, the image processing workstation 3 acquires the liver contrast image V [T] to be interpreted from the image storage server 2 and analyzes the contents of the examination order. Then, an application program corresponding to the inspection order, that is, an EOB analysis application is started here.
EOB解析アプリケーションが起動されると、まず、このアプリケーションに対する設定ファイルを読み込み、全体断面画像の表示対象のフェーズのデフォルト値T0、および、関心領域VOI[T0]の中心点のデフォルト値MP[T0]0を取得する。 When the EOB analysis application is started, first, a setting file for this application is read, and the default value T 0 of the phase to be displayed of the entire cross-sectional image and the default value MP [of the center point of the region of interest VOI [T 0 ] T 0 ] Get 0 .
関心領域設定部32は、中心点のデフォルト値MP[T0]0に基づいて各フェーズの肝臓造影画像V[t]の関心領域の位置VOI[t]0を特定する。そして、表示対象のフェーズのデフォルト値T0およびそのフェーズT0における関心領域のデフォルト値VOI[T0]0に基づいて、全体画像生成部33は、そのフェーズT0の肝臓造影画像V[T0]を入力として最初に表示する全体断面画像WI[T0]0を再構成し、マーカー制御部35は関心領域の位置VOI[T0]0を表すマーカーM[T0]0を生成する。また、局所画像生成部34は、各フェーズの関心領域VOI[t]0に基づいて、各フェーズの肝臓造影画像V[t]を入力として最初に表示する局所断面画像LI[t]0を再構成する。表示制御部36は、生成された全体断面画像WI[T0]0、マーカーM[T0]0、局所断面画像LI[t]0を図3に示したレイアウトで表示装置37に表示させる(#1)。 The region-of-interest setting unit 32 specifies the position VOI [t] 0 of the region of interest in the liver contrast image V [t] of each phase based on the default value MP [T 0 ] 0 of the center point. Then, based on the default value T 0 of the phase to be displayed and the default value VOI [T 0 ] 0 of the region of interest in the phase T 0 , the whole image generation unit 33 performs the liver contrast image V [T of the phase T 0. 0 ] as an input, the entire cross-sectional image WI [T 0 ] 0 to be displayed first is reconstructed, and the marker control unit 35 generates a marker M [T 0 ] 0 representing the position VOI [T 0 ] 0 of the region of interest. . In addition, the local image generation unit 34 regenerates the local cross-sectional image LI [t] 0 that is initially displayed based on the region of interest VOI [t] 0 of each phase and receives the liver contrast image V [t] of each phase as an input. Configure. The display control unit 36 causes the display device 37 to display the generated entire slice image WI [T 0 ] 0 , marker M [T 0 ] 0 , and local slice image LI [t] 0 in the layout shown in FIG. # 1).
ユーザは、表示装置37に表示された全体断面画像WI[T0]0や局所断面画像LI[t]0を観察し、画像中に病変と疑われる病変候補領域が見つからなければ、必要に応じて、全体断面画像の表示対象のフェーズの変更(#2)や、関心領域、すなわち、全体断面画像や局所断面画像の断面の位置の変更(#4)のための操作を行うことができる。 The user observes the entire cross-sectional image WI [T 0 ] 0 and the local cross-sectional image LI [t] 0 displayed on the display device 37, and if a lesion candidate area suspected to be a lesion is not found in the image, the user needs to Thus, it is possible to perform operations for changing the phase (# 2) of the display target of the whole cross-sectional image and changing the position of the region of interest, that is, the cross-section position of the whole cross-sectional image or the local cross-sectional image (# 4).
ここで、ユーザが、図4に示したユーザインターフェースで表示対象のフェーズをT0からT1に変更する操作を行うと(#2)、変更後のフェーズの値T1およびそのフェーズT1における関心領域VOI[T1]0に基づいて、全体画像生成部33は、そのフェーズT1の肝臓造影画像V[T1]を入力として全体断面画像WI[T1]0を再構成し、マーカー制御部35は関心領域の位置VOI[T1]0を表すマーカーM[T1]0を生成し、表示制御部36は、全体断面画像WI[T1]0、マーカーM[T1]0に表示を更新する(#3)。このとき、関心領域の位置は変更されていないので、局所断面画像LI[t]0の表示は更新されない。 Here, when the user performs an operation of changing the phase to be displayed from T 0 to T 1 on the user interface shown in FIG. 4 (# 2), the phase value T 1 after the change and the phase T 1 in the phase T 1 are changed. Based on the region of interest VOI [T 1 ] 0 , the whole image generation unit 33 reconstructs the whole cross-sectional image WI [T 1 ] 0 with the liver contrast image V [T 1 ] of the phase T 1 as an input, and a marker The control unit 35 generates a marker M [T 1 ] 0 representing the position VOI [T 1 ] 0 of the region of interest, and the display control unit 36 displays the entire cross-sectional image WI [T 1 ] 0 and the marker M [T 1 ] 0. Update the display to (# 3). At this time, since the position of the region of interest is not changed, the display of the local cross-sectional image LI [t] 0 is not updated.
一方、ユーザが、デフォルト値による表示画面において、図3の全体画像表示領域52A、52C、52S内のマーカーを移動させる操作を行うことによって、関心領域VOI[T0]0の中心点の位置をMP[T0]0からMP[T0]1に移動させると(#4)、関心領域設定部32は、移動後の中心点の位置MP[T0]1に基づいて各フェーズの肝臓造影画像V[t]の関心領域の位置VOI[t]1を特定する(#5)。そして、表示対象のフェーズT0およびそのフェーズT0における移動後の関心領域VOI[T0]1に基づいて、全体画像生成部33は、フェーズT0の肝臓造影画像V[T0]を入力として全体断面画像WI[T0]1を再構成し、マーカー制御部35は移動後の関心領域の位置VOI[T0]1を表すマーカーM[T0]1を生成する。また、局所画像生成部34は、移動後の各フェーズの関心領域VOI[t]1に基づいて、各フェーズの肝臓造影画像V[t]を入力として局所断面画像LI[t]1を再構成する。表示制御部36は、生成された全体断面画像WI[T0]1、マーカーM[T0]1、局所断面画像LI[t]1を図3に示したレイアウトで表示装置37に表示させる(#6)。このように、関心領域の位置を変更した場合には、全体断面画像WI[T0]1、マーカーM[T0]1、局所断面画像LI[t]1のすべての表示が更新される。 On the other hand, when the user performs an operation of moving the markers in the entire image display areas 52A, 52C, and 52S in FIG. 3 on the display screen with default values, the position of the center point of the region of interest VOI [T 0 ] 0 is determined. When moving from MP [T 0 ] 0 to MP [T 0 ] 1 (# 4), the region-of-interest setting unit 32 determines the liver contrast of each phase based on the position MP [T 0 ] 1 of the center point after the movement. The position VOI [t] 1 of the region of interest in the image V [t] is specified (# 5). Then, based on the phase T 0 to be displayed and the region of interest VOI [T 0 ] 1 after movement in the phase T 0 , the whole image generation unit 33 inputs the liver contrast image V [T 0 ] of the phase T 0. Then, the entire cross-sectional image WI [T 0 ] 1 is reconstructed, and the marker control unit 35 generates a marker M [T 0 ] 1 representing the position VOI [T 0 ] 1 of the region of interest after movement. Further, the local image generation unit 34 reconstructs the local cross-sectional image LI [t] 1 using the liver contrast image V [t] of each phase as an input based on the region of interest VOI [t] 1 of each phase after movement. To do. The display control unit 36 causes the display device 37 to display the generated entire slice image WI [T 0 ] 1 , marker M [T 0 ] 1 , and local slice image LI [t] 1 in the layout shown in FIG. 3 ( # 6). In this way, when the position of the region of interest is changed, all displays of the entire cross-sectional image WI [T 0 ] 1 , the marker M [T 0 ] 1 , and the local cross-sectional image LI [t] 1 are updated.
以下、図5のステップ#3から#2または#4に向かう矢印や、ステップ#6から#2または#4に向かう矢印で示したように、ユーザは、必要に応じて、全体断面画像の表示対象のフェーズの変更(#2)や、関心領域の位置の変更(#4)のための操作を繰り返し行うことができ、それに応じて、表示される画像やマーカーの表示が適宜更新される(#3, #5, #6)。そして、例えば、ユーザが、表示された画像中に病変候補領域を見つけた場合には、その病変候補領域およびその周辺領域の観察に適したフェーズの全体断面画像を表示するために、必要に応じて、全体断面画像の表示対象のフェーズの変更操作(#2)を行って、全体断面画像とマーカーの表示を更新させるとともに(#3)、その病変候補領域の中心が関心領域の中心(各断面の交点)となるようにマーカーの移動操作(#4)を行って、各フェーズの関心領域を変更させ(#5)、全体断面画像、マーカー、局所断面画像の表示を更新させる(#6)。図6は、フェーズ8の全体断面画像WI[8]を表示させるとともに、画像中の病変候補領域の局所断面画像LI[t]を表示させた画面例である。図に示したように、EOB造影剤による造影後期(フェーズ8:肝細胞造影相)における正常な肝細胞に対する造影作用により、病変候補領域およびその周辺領域の肝細胞の機能レベルを全体断面画像WI[8]から観察することができるとともに、EOB造影剤による造影初期(動脈相)における血管造影作用から後期における正常な肝細胞の造影作用への変化に伴う病変候補領域の時系列的変化を局所断面画像LI[t]から観察することができる。 Hereinafter, as indicated by the arrow from step # 3 to # 2 or # 4 in FIG. 5 or the arrow from step # 6 to # 2 or # 4, the user displays the entire cross-sectional image as necessary. Operations for changing the target phase (# 2) and changing the position of the region of interest (# 4) can be repeated, and accordingly, the displayed image and marker display are updated accordingly ( # 3, # 5, # 6). For example, when the user finds a lesion candidate region in the displayed image, the entire cross-sectional image of the phase suitable for observing the lesion candidate region and its peripheral region is displayed as necessary. Then, the phase change operation (# 2) of the entire cross-sectional image is performed to update the entire cross-sectional image and marker display (# 3), and the center of the candidate lesion area is the center of the region of interest (each Perform the marker movement operation (# 4) so that it becomes the intersection of the cross-sections (# 5), change the region of interest in each phase (# 5), and update the display of the whole cross-sectional image, marker, local cross-sectional image (# 6 ). FIG. 6 is a screen example in which the entire cross-sectional image WI [8] of phase 8 is displayed and the local cross-sectional image LI [t] of the lesion candidate region in the image is displayed. As shown in the figure, the functional level of the hepatocytes in the lesion candidate region and the surrounding region is shown in the whole cross-sectional image WI by the contrast effect on normal hepatocytes in the late phase of contrast enhancement (phase 8: hepatocyte contrast phase) with the EOB contrast agent. [8] can be observed, and the time-series changes of the lesion candidate area associated with the change from the angiographic effect in the initial contrast (arterial phase) of the EOB contrast agent to the normal hepatocyte contrast in the late phase can be observed locally. It can be observed from the cross-sectional image LI [t].
以上のように、本発明の上記実施形態によれば、関心領域設定部32が、肝臓における血流および肝機能が画像に反映されるEOB造影剤を用いた造影検査において取得された肝臓造影画像V[1],V[2],・・・,V[8]の各々に対して、各フェーズ間で位置的に対応する肝臓中の関心領域VOI[1],VOI[2],・・・,VOI[8]を設定し、局所画像生成部34が、各フェーズの肝臓造影画像V[1],V[2],・・・,V[8]の各々に基づいて、関心領域VOI[1],VOI[2],・・・,VOI[8]を表す局所断面画像LIA[1]・LIC[1]・LIS[1], LIA[2]・LIC[2]・LIS[2],・・・, LIA[8]・LIC[8]・LIS[8]をフェーズ毎に生成し、表示制御部36が、生成されたフェーズ毎の局所断面画像LIA[1]・LIC[1]・LIS[1], LIA[2]・LIC[2]・LIS[2],・・・, LIA[8]・LIC[8]・LIS[8]を1画面中に並べて表示させるので、表示されたフェーズ毎の局所断面画像LIA[1]・LIC[1]・LIS[1], LIA[2]・LIC[2]・LIS[2],・・・, LIA[8]・LIC[8]・LIS[8]を容易に比較読影することができ、各フェーズにおける関心領域VOI[1],VOI[2],・・・,VOI[8]の信号値の時系列的変化を詳細かつ効率的に把握することが可能になる。すなわち、本発明の上記実施形態は、EOB造影剤を用いた造影検査における、複数のフェーズの関心領域の信号値の時系列的変化を的確に把握したいという要求に応えるものであり、EOB造影剤を用いた肝臓の画像診断においてきわめて有用なものである。 As described above, according to the above-described embodiment of the present invention, the region-of-interest setting unit 32 acquires the liver contrast image acquired in the contrast examination using the EOB contrast agent in which the blood flow and liver function in the liver are reflected in the image. Regions of interest in the liver VOI [1], VOI [2],... Corresponding to each of V [1], V [2],. ., VOI [8] is set, and the local image generation unit 34 determines the region of interest VOI based on each of the liver contrast images V [1], V [2],. [1], VOI [2], ..., VOI [8] Local cross-sectional images LI A [1] ・ LI C [1] ・ LI S [1], LI A [2] ・ LI C [2 ] · LI S [2], ..., LI A [8] · LI C [8] · LI S [8] are generated for each phase, and the display control unit 36 generates the local cross section for each phase. Images LI A [1], LI C [1], LI S [1], LI A [2], LI C [2], LI S [2], ..., LI A [8], LI C [ 8] ・ LI S [8] are displayed side by side in one screen LI A [1], LI C [1], LI S [1], LI A [2], LI C [2], LI S [2], ..., LI A [ 8] ・ LI C [8] ・ LI S [8] can be easily compared and interpreted, and the signal values of the regions of interest VOI [1], VOI [2], ..., VOI [8] in each phase It becomes possible to grasp the time-series changes in detail and efficiently. That is, the above-described embodiment of the present invention responds to a request for accurately grasping time-series changes in signal values of regions of interest in a plurality of phases in a contrast examination using an EOB contrast agent. It is extremely useful in the diagnostic imaging of the liver.
また、全体画像生成部33が、表示対象のフェーズTにおいて、肝臓全体を含む領域であって関心領域VOI[T]を含む領域を表す全体断面画像WIA[T], WIC[T], WIS[T]を生成し、表示制御部36が、全体断面画像WIA[T], WIC[T], WIS[T]と局所断面画像LIA[1]・LIC[1]・LIS[1], LIA[2]・LIC[2]・LIS[2],・・・, LIA[8]・LIC[8]・LIS[8]と同時に表示させるようにしたので、関心領域VOI[1],VOI[2],・・・,VOI[8]の時系列的変化と、その周辺領域の様子とを同時に観察することができ、より詳細な診断が可能になる。 In addition, the entire image generation unit 33 displays the entire cross-sectional images WI A [T], WI C [T], which represent the region including the entire liver and the region of interest VOI [T] in the phase T to be displayed. WI S [T] is generated, and the display control unit 36 performs overall cross-sectional images WI A [T], WI C [T], WI S [T] and local cross-sectional images LI A [1] and LI C [1]. -LI S [1], LI A [2]-LI C [2]-LI S [2], ..., LI A [8]-LI C [8]-Displayed simultaneously with LI S [8] Because of this, it is possible to observe the time-series changes of the region of interest VOI [1], VOI [2], ..., VOI [8] and the surrounding region at the same time, making more detailed diagnosis Is possible.
その際、マーカー制御部35が、全体断面画像WIA[T], WIC[T], WIS[T]中に関心領域VOI[T]を表すマーカーMA[T]・MC[T]・MS[T]を重畳表示させるようにしたので、全体断面画像WIA[T], WIC[T], WIS[T]中の関心領域の位置VOI[T]をより容易に把握することが可能になり、読影効率が向上する。 At that time, the marker control unit 35 uses the markers M A [T] · M C [T] representing the region of interest VOI [T] in the entire cross-sectional images WI A [T], WI C [T], and WI S [T]. ] ・ M S [T] is superimposed and displayed, so the position VOI [T] of the region of interest in the whole cross-sectional images WI A [T], WI C [T], WI S [T] can be more easily It becomes possible to grasp and the interpretation efficiency improves.
また、このマーカーMA[T]・MC[T]・MS[T]を、ユーザが入力装置31を用いて移動させることが可能なものにし、移動後のマーカーMA[T]・MC[T]・MS[T]の位置MP[T]を検出し、関心領域設定部32が、検出されたマーカーの位置MP[T]に基づいて、全体断面画像WIA[T], WIC[T], WIS[T]のもとになる肝臓造影画像V[T]中の関心領域VOI[T]を設定し、関心領域VOI[T]が設定された肝臓造影画像V[T]以外のフェーズの肝臓造影画像V[t](ここではtはT以外の各フェーズを示す)の各々に対して、関心領域VOI[t]を設定するようにすれば、マーカーの移動操作に応じて関心領域VOI[1],VOI[2],・・・,VOI[8]を移動させることができ、全体画像生成部33が、フェーズTにおいて移動後の関心領域VOI[T]を表す全体断面画像WIA[T]・WIC[T]・WIS[T]を生成するとともに、局所画像生成部34が、各フェーズにおいて、移動後の関心領域VOI[1],VOI[2],・・・,VOI[8]を表す局所断面画像LIA[1]・LIC[1]・LIS[1], LIA[2]・LIC[2]・LIS[2],・・・, LIA[8]・LIC[8]・LIS[8]を生成し、表示制御部36が、生成された各画像を表示させることができるようになる。すなわち、ユーザによるマーカーMA[T]・MC[T]・MS[T]の移動操作に連動して関心領域VOI[1],VOI[2],・・・,VOI[8]を移動させ、移動後の関心領域VOI[1],VOI[2],・・・,VOI[8]を表す全体断面画像WIA[T]・WIC[T]・WIS[T]および局所断面画像LIA[1]・LIC[1]・LIS[1], LIA[2]・LIC[2]・LIS[2],・・・, LIA[8]・LIC[8]・LIS[8]に表示を切り替えることができるようになる。したがって、ユーザは、全体断面画像WIA[T]・WIC[T]・WIS[T]を観察しながら、画像中の各部に関心領域VOI[T]を設定し、その位置における局所断面画像LIA[1]・LIC[1]・LIS[1], LIA[2]・LIC[2]・LIS[2],・・・, LIA[8]・LIC[8]・LIS[8]を表示させることによって、関心領域VOI[T]が設定された部分における信号値の時系列変化を同時に観察することが可能になり、より詳細かつ柔軟な観察をより効率的に行うことができるようになる。 The markers M A [T], M C [T], and M S [T] can be moved by the user using the input device 31, and the marker M A [T] The position MP [T] of M C [T] · M S [T] is detected, and the region-of-interest setting unit 32 determines the entire cross-sectional image WI A [T] based on the detected position MP [T] of the marker. , WI C [T], WI S [T], the region of interest VOI [T] in the liver contrast image V [T] is set, and the liver contrast image V in which the region of interest VOI [T] is set If the region of interest VOI [t] is set for each of the liver contrast images V [t] of phases other than [T] (here, t indicates each phase other than T), the movement of the marker The regions of interest VOI [1], VOI [2],..., VOI [8] can be moved according to the operation, and the entire image generation unit 33 moves the region of interest VOI [T] after the movement in phase T. The whole cross-sectional images WI A [T], WI C [T], and WI S [T] representing the The location image generation unit 34 in each phase shows local cross-sectional images LI A [1] and LI C [1] representing the regions of interest VOI [1], VOI [2],..., VOI [8] after movement. LI S [1], LI A [2], LI C [2], LI S [2], ..., LI A [8], LI C [8], LI S [8] The display control unit 36 can display each generated image. That is, the regions of interest VOI [1], VOI [2],..., VOI [8] are linked to the movement operation of the markers M A [T], M C [T], and M S [T] by the user. Whole cross-sectional images WI A [T], WI C [T], WI S [T] representing the region of interest VOI [1], VOI [2],. Cross-sectional image LI A [1] ・ LI C [1] ・ LI S [1], LI A [2] ・ LI C [2] ・ LI S [2], ..., LI A [8] ・ LI C [8] ・ The display can be switched to LI S [8]. Therefore, the user sets the region of interest VOI [T] in each part of the image while observing the entire cross-sectional images WI A [T], WI C [T], and WI S [T], and the local cross-section at that position. Images LI A [1], LI C [1], LI S [1], LI A [2], LI C [2], LI S [2], ..., LI A [8], LI C [ 8] ・ LI S [8] is displayed, so it becomes possible to observe the time series change of the signal value in the part where the region of interest VOI [T] is set at the same time, and more detailed and flexible observation. It can be done efficiently.
また、各フェーズの肝臓造影画像V[1],V[2],・・・,V[8]が3次元画像で、関心領域が3次元領域VOI[1],VOI[2],・・・,VOI[8]であり、全体画像生成部33は複数の方向から見た全体断面画像WIA[T]・WIC[T]・WIS[T]を生成するので、関心領域の周辺を容易に3次元的に観察できるようになり、より詳細な診断が可能になる。また、局所画像生成部34も複数の方向から見た局所断面画像LIA[1]・LIC[1]・LIS[1], LIA[2]・LIC[2]・LIS[2],・・・, LIA[8]・LIC[8]・LIS[8]を生成するので、関心領域VOI[1],VOI[2],・・・,VOI[8]を複数の方向から読影することができ、より詳細な診断が可能になる。例えば、アキシャル断面による局所断面画像LIA[1], LIA[2],・・・, LIA[8]では円形の病変のように見える領域が、サジタル断面やコロナル断面による局所断面画像LIC[1]・LIS[1], LIC[2]・LIS[2],・・・, LIC[8]・LIS[8]でも円形に見えれば、その領域は病変である可能性が高いと判断することができ、一方、サジタル断面やコロナル断面による局所断面画像では管状に見えれば、その領域は血管であり、アキシャル断面による局所断面画像では血管を輪切りにした断面が病変のように見えただけであると判断することができる。 In addition, the liver contrast images V [1], V [2],..., V [8] of each phase are three-dimensional images, and the regions of interest are three-dimensional regions VOI [1], VOI [2],. , VOI [8], and the entire image generation unit 33 generates the entire cross-sectional images WI A [T], WI C [T], and WI S [T] viewed from a plurality of directions. Can be easily observed three-dimensionally, and more detailed diagnosis is possible. The local image generation unit 34 also has local cross-sectional images LI A [1], LI C [1], LI S [1], LI A [2], LI C [2], LI S [ 2], ..., LI A [8], LI C [8], LI S [8] are generated, so the regions of interest VOI [1], VOI [2], ..., VOI [8] Interpretation can be performed from a plurality of directions, and more detailed diagnosis is possible. For example, in a local cross-sectional image LI A [1], LI A [2], ..., LI A [8], an area that looks like a circular lesion is a local cross-sectional image LI with a sagittal or coronal cross-section. If C [1] ・ LI S [1], LI C [2] ・ LI S [2], ..., LI C [8] ・ LI S [8] appear circular, the area is a lesion. On the other hand, if the local cross-sectional image of the sagittal cross-section or coronal cross-section looks tubular, the region is a blood vessel, and the local cross-section image of the axial cross-section has a cross-section of the blood vessel cut into a lesion. It can be determined that it just looked like this.
また、上記実施形態では、フェーズ間での関心領域VOI[1],VOI[2],・・・,VOI[8]のありうる変位の最大値よりも大きい範囲を表す画像を局所断面画像LIA[1]・LIC[1]・LIS[1], LIA[2]・LIC[2]・LIS[2],・・・, LIA[8]・LIC[8]・LIS[8]としているので、被検体の呼吸や体動に起因するフェーズ間での関心領域の変位により、あるフェーズにおいて関心領域が局所断面画像の範囲から外れてしまうというような問題が生じなくなり、関心領域の時系列的変化の観察の精度が向上する。 In the above embodiment, the local cross-sectional image LI represents an image representing a range larger than the maximum possible displacement of the regions of interest VOI [1], VOI [2],..., VOI [8] between phases. A [1] ・ LI C [1] ・ LI S [1], LI A [2] ・ LI C [2] ・ LI S [2], ..., LI A [8] ・ LI C [8]・ Because LI S [8] is used, there is a problem that the region of interest deviates from the range of the local cross-sectional image in a certain phase due to the displacement of the region of interest between phases due to the breathing and body movement of the subject. It does not occur and the accuracy of observation of time-series changes in the region of interest is improved.
次に、上記の実施形態に対する変形例について説明する。 Next, modifications to the above embodiment will be described.
上記の実施形態では、関心領域設定部32は、表示対象のフェーズTにおいてユーザによって指定された関心領域VOI[T]と同じ座標値を有する、他のフェーズにおける領域を関心領域に設定しているが、各フェーズの肝臓造影画像V[t]に対して、公知の剛体または非剛体レジストレーション(例えば、Rueckert D Sonoda LI,Hayes C,et al.、“Nonrigid Registration Using Free-Form Deformations:Application to Breast MR Images”、IEEE Transactions on Medical Imaging、1999年、Vol.18,No.8,pp.712-721参照)や、軸位断画像に対する撮影部位認識処理(例えば、特開2009-095644号公報参照)等を用いて、異なるフェーズの肝臓造影画像間で、平行移動・回転・変形・拡大・縮小等による位置合わせを行い、フェーズ間での各画素の移動方向・移動量を予め求めておき、表示対象のフェーズTで指定された関心領域VOI[T]の座標値を、他のフェーズとの間での各画素の移動方向・移動量を用いて変換することによって、他のフェーズでの対応する関心領域の座標値を求めるようにしてもよい。なお、位置合わせについては、例えば、図6に示された局所画像の各々に対するドラッグ・ドロップ操作等によって、その操作対象の局所画像の画面に平行な方向への移動ができるようにすることによって、ユーザの手動による位置合わせや、上記手法による自動位置合わせ結果に対する手動修正を行えるようにしてもよい。このように、複数のフェーズの肝臓造影画像V[t]の各々に対して、画像の内容的特徴に基づいて、位置的に対応する関心領域VOI[t]を設定するようにした場合には、被検体の体動や呼吸等による、フェーズ間での関心領域VOI[t]の変位の影響を受けることなく、各フェーズの肝臓造影画像V[t]に対して解剖学的に同一の位置に関心領域VOI[t]を設定することができるので、上記実施形態のように、関心領域のありうる変位量を考慮して関心領域(局所断面画像)の大きさを決定しておかなくても、あるフェーズの局所断面画像中には関心領域が含まれていないというような問題が生じなくなり、関心領域の時系列的変化の観察の精度が
向上する。
In the above embodiment, the region-of-interest setting unit 32 sets a region in another phase having the same coordinate value as the region of interest VOI [T] specified by the user in the phase T to be displayed as the region of interest. However, a known rigid or non-rigid registration (for example, Rueckert D Sonoda LI, Hayes C, et al., “Nonrigid Registration Using Free-Form Deformations: Application to Breast MR Images ", IEEE Transactions on Medical Imaging, 1999, Vol.18, No.8, pp.712-721), and imaging region recognition processing for axially disconnected images (for example, JP 2009-095644 A) , Etc.) are used to align the liver contrast images in different phases by parallel movement, rotation, deformation, enlargement, reduction, etc., and the movement direction and movement amount of each pixel between phases are obtained in advance. , Phase T to be displayed By converting the coordinate value of the specified region of interest VOI [T] using the movement direction / movement amount of each pixel to / from another phase, the coordinate value of the corresponding region of interest in the other phase May be requested. For alignment, for example, by allowing the local image shown in FIG. 6 to move in a direction parallel to the screen of the local image to be operated by a drag-and-drop operation or the like on each local image, You may enable it to perform manual correction with respect to the manual alignment of a user, and the automatic alignment result by the said method. As described above, in the case where the region of interest VOI [t] corresponding to the position is set for each of the plurality of phases of the liver contrast image V [t] based on the content feature of the image, The same anatomical position with respect to the liver contrast image V [t] of each phase without being affected by the displacement of the region of interest VOI [t] between phases due to the body movement or breathing of the subject. Since the region of interest VOI [t] can be set to the region of interest, the size of the region of interest (local cross-sectional image) has not been determined in consideration of the possible amount of displacement of the region of interest as in the above embodiment. However, the problem that the region of interest is not included in the local sectional image of a certain phase does not occur, and the accuracy of observation of the time-series change of the region of interest is improved.
また、上記の実施形態では、マーカー制御部35が、全体断面画像中にのみ、関心領域を表すマーカーを重畳表示させるようにしていたが、各フェーズの局所画像中の関心領域にもマーカーを重畳表示させるようにしてもよい。図19は局所断面画像に対してマーカーを付した表示例である。図では、アキシャル画像表示領域51Aのみを示しているが、コロナル画像表示領域51C、サジタル画像表示領域51S、任意画像表示領域51X中の局所画像についても同様にマーカーを重畳表示させればよい。また、マーカーの形態は様々な形態を採用可能であり、例えば、矢印やテキストコメント等であってもよい。 In the above-described embodiment, the marker control unit 35 superimposes and displays the marker representing the region of interest only in the entire cross-sectional image. However, the marker is also superimposed on the region of interest in the local image in each phase. You may make it display. FIG. 19 shows a display example in which a marker is attached to a local cross-sectional image. In the figure, only the axial image display area 51A is shown, but the markers may be displayed in the same manner for the local images in the coronal image display area 51C, the sagittal image display area 51S, and the arbitrary image display area 51X. Various forms of the marker can be adopted, and for example, an arrow or a text comment may be used.
また、上記の実施形態では、すべてのフェーズの局所断面画像を1つの画面内に並べて表示することによって、比較読影を容易にしていたが、ディスプレイのサイズの物理的制約等により表示画面のサイズを大きくできない場合や、より広い範囲の関心領域を表す局所断面画像を観察する必要がある場合、あるいは、関心領域を拡大して観察する必要がある場合等には、図7に例示したように、アキシャル画像表示領域51A、コロナル画像表示領域51C、サジタル画像表示領域51Sには、各々、1つのフェーズのアキシャル・コロナル・サジタルの全体断面画像を表示させ、任意画像表示領域51Xに、1つのフェーズのアキシャル・コロナル・サジタルの局所断面画像のみを並べて表示し、入力装置31の操作(例えば、局所断面画像の1つをクリックした後でマウスのホイール操作を行う等)によって、各フェーズの局所断面画像を時系列的に順次切替表示させるようにしてもよい。このような表示態様にすれば、関心領域の時系列的変化を動画的に捉えることが可能になる。 In the above embodiment, the local cross-sectional images of all phases are displayed side by side in one screen to facilitate comparative interpretation. However, the size of the display screen is reduced due to physical restrictions on the display size. When it is not possible to increase the size, when it is necessary to observe a local cross-sectional image representing a wider region of interest, or when it is necessary to enlarge and observe the region of interest, as illustrated in FIG. In the axial image display area 51A, the coronal image display area 51C, and the sagittal image display area 51S, an overall cross-sectional image of one phase of the axial coronal sagittal is displayed, and in the arbitrary image display area 51X, one phase. Only the local cross-sectional images of the axial coronal sagittal are displayed side by side, and the operation of the input device 31 (for example, the local cross-section image) Such as by performing a wheel operation of the mouse) after clicking one of may be a local cross-section images of each phase so as to time-sequentially switched and displayed. With such a display mode, it is possible to capture time-series changes in the region of interest as a moving image.
また、上記の実施形態では、モダリティ1(MRI装置)によるダイナミック撮影で得られたすべてのフェーズの肝臓造影画像V[t]を、全体断面画像や局所断面画像の生成・表示対象としているが、図2の構成に、生成・表示対象のフェーズの選択を行う注目フェーズ選択部をさらに設けてもよい。注目フェーズ選択部は、所定の選択条件に基づいて自動選択するものであってもよいし、ユーザの操作によって手動選択するものであってもよい。自動選択の具体例としては、生成・表示対象のフェーズの取得タイミング(例えば、造影剤投与からの経過時間)を選択条件として予め設定ファイル等に準備しておき、モダリティ1で得られた肝臓造影画像V[t]の各々に関連づけられた取得タイミングの付帯情報を参照して、上記の選択条件に合致するフェーズの肝臓造影画像を選択する方法が挙げられる。手動選択の具体例としては、モダリティ1で得られた肝臓造影画像V[t]の各々から再構成された代表画像(例えば、所定の位置でのアキシャル断面画像)とその画像の取得タイミングの情報を一覧表示し、ユーザが入力装置31を用いて生成・表示対象のフェーズを選択する方法が挙げられる。このように生成・表示対象のフェーズを選択可能にすることにより、診断上必要なフェーズの画像のみを観察することができるので、診断効率の向上に資する。 In the above-described embodiment, the liver contrast images V [t] of all phases obtained by dynamic imaging using the modality 1 (MRI apparatus) are used as the generation / display targets of the entire cross-sectional image and the local cross-sectional image. In the configuration of FIG. 2, an attention phase selection unit that selects a generation / display target phase may be further provided. The target phase selection unit may be one that automatically selects based on a predetermined selection condition, or one that is manually selected by a user operation. As a specific example of the automatic selection, the acquisition timing of the phase to be generated / displayed (for example, the elapsed time since contrast medium administration) is prepared in advance in a setting file or the like as a selection condition, and the liver contrast obtained by modality 1 is used. A method for selecting a contrast-enhanced liver image in a phase that matches the above-described selection conditions with reference to the supplementary information of the acquisition timing associated with each of the images V [t]. As a specific example of manual selection, representative images reconstructed from each of the liver contrast images V [t] obtained by the modality 1 (for example, axial cross-sectional images at predetermined positions) and information on the acquisition timing of the images Can be displayed as a list, and the user can use the input device 31 to select a generation / display target phase. By making it possible to select a generation / display target phase in this way, it is possible to observe only an image of a phase necessary for diagnosis, which contributes to improvement of diagnosis efficiency.
また、上記の実施形態では、ユーザによって選択された1つの表示対象フェーズTの肝臓造影画像V[T]から全体断面画像WI[T]を生成して表示していたが、造影検査で取得された複数のフェーズの肝臓造影画像を用いて、時間軸を圧縮した機能画像を全体断面画像として生成して表示するようにしてもよい。図8は、このような変形例を表すブロック図であり、図2に示したブロック図に肝臓領域抽出部38および肝機能解析部39が付加された構成となっている。 In the above embodiment, the entire cross-sectional image WI [T] is generated and displayed from the liver contrast image V [T] of one display target phase T selected by the user. Alternatively, a functional image in which the time axis is compressed may be generated and displayed as an entire cross-sectional image using a plurality of liver contrast images of a plurality of phases. FIG. 8 is a block diagram showing such a modified example, in which a liver region extracting unit 38 and a liver function analyzing unit 39 are added to the block diagram shown in FIG.
肝臓領域抽出部38は、例えば、本出願人が特願2008-50615で提案している方法を用いて、複数のフェーズの肝臓造影画像V[1],V[2],・・・,V[8]の各々から肝臓領域LV[1],LV[2],・・・,LV[8]を抽出する。 The liver region extraction unit 38 uses, for example, a method proposed by the present applicant in Japanese Patent Application No. 2008-50615, and uses a plurality of phases of liver contrast images V [1], V [2],. Extract liver regions LV [1], LV [2], ..., LV [8] from each of [8].
具体的には、あるフェーズにおける肝臓造影画像(例えば、肝臓領域と周辺領域とのコントラストが大きい肝細胞造影相の肝臓造影画像V[8])に対して、ユーザがポインティングデバイス等を操作して、肝臓領域内の任意の点を設定するとともに(以下、この点をユーザ設定点と呼ぶ)、機械学習によって取得された識別器を用いて肝臓領域の輪郭の角ばった箇所を基準点として検出し、ユーザ設定点を中心として、肝臓を含む程度の大きさの3次元領域(以下、処理対象領域と呼ぶ)内の各点(ボクセル)について、機械学習によって取得された識別器を用いて、肝臓の輪郭上の点かどうかを表す評価値を算出し、処理対象領域の外周上の各点を肝臓領域外の背景領域内の点を予め判定するとともに、ユーザ設定点および基準点が肝臓領域内の点であると予め判定した上で、さらに処理対象領域内の各点の評価値を用いて、グラフカット法を適用することによって、肝臓造影画像V[8]から肝臓領域LV[8]を抽出する(さらに詳細な説明は、末尾の補足説明参照)。 Specifically, for a liver contrast image in a certain phase (for example, a liver contrast image V [8] in a hepatocyte contrast phase in which the contrast between the liver region and the surrounding region is large), the user operates a pointing device or the like. In addition, an arbitrary point in the liver region is set (hereinafter, this point is referred to as a user set point), and a corner portion of the liver region is detected as a reference point using a discriminator acquired by machine learning. Using a discriminator acquired by machine learning for each point (voxel) in a three-dimensional region (hereinafter referred to as a processing target region) having a size that includes the liver around the user set point, An evaluation value indicating whether the point is on the contour of the object is calculated, each point on the outer periphery of the processing target region is determined in advance as a point in the background region outside the liver region, and the user set point and the reference point are in the liver region By applying the graph cut method using the evaluation value of each point in the processing target region in advance, the liver region LV [8] is determined from the liver contrast image V [8]. Extract (see supplementary explanation at the end for more detailed explanation).
他のフェーズの肝臓造影画像V[1]、・・・、V[7]については、各肝臓造影画像から上記と同様の方法を用いて肝臓領域LV[1]、・・・、LV[7]を抽出してもよいし、肝臓造影画像V[8]から抽出された肝臓領域LV[8]と座標値が一致する領域を他のフェーズにおける肝臓領域LV[1]、・・・、LV[7]としてもよい。また、前述したとおり、剛体または非剛体レジストレーション、または撮影部位認識処理等を用いた異なるフェーズ間の位置合わせの結果に基づいて、肝臓領域LV[8]を座標変換することによって、肝臓領域LV[1]、・・・、LV[7]の位置を特定してもよい。 For the liver contrast images V [1],..., V [7] in the other phases, liver regions LV [1],. ], Or a region whose coordinate value coincides with the liver region LV [8] extracted from the liver contrast image V [8] is defined as a liver region LV [1],. [7] may be used. In addition, as described above, the liver region LV [8] is coordinate-transformed based on the result of alignment between different phases using rigid body or non-rigid registration, or imaging region recognition processing, etc. [1], ..., LV [7] may be specified.
なお、肝臓領域の抽出には、特開2002-345807号公報に記載された方法等、他の公知の方法を用いてもよい。 For the extraction of the liver region, other known methods such as the method described in JP-A-2002-345807 may be used.
肝機能解析部39は、複数のフェーズの肝臓造影画像V[1],V[2],・・・,V[8]、および、各フェーズの画像中の肝臓領域LV[1]、・・・、LV[8]に基づいて、肝臓領域内を所定の画素(ボクセル)単位で小領域に分割し、分割された小領域毎に肝臓の機能レベルを表す肝機能評価値LFを算出する。小領域は、例えば、1辺の長さが3〜5画素(ボクセル)程度の立方体の領域とすることが考えられるが、1画素(ボクセル)毎に、すなわち、小領域を1辺の長さが1画素の立方体の領域として、肝機能評価値LFを算出してもよい。 The liver function analysis unit 39 includes a plurality of phases of the liver contrast image V [1], V [2],..., V [8], and a liver region LV [1] in each phase image. Based on LV [8], the liver region is divided into small regions in units of predetermined pixels (voxels), and a liver function evaluation value LF representing the liver function level is calculated for each divided small region. For example, the small region may be a cubic region having a side length of about 3 to 5 pixels (voxels), but for each pixel (voxel), that is, the small region has a length of one side. Alternatively, the liver function evaluation value LF may be calculated as a one-pixel cubic region.
ここで、肝機能評価値LFの具体例としては以下の値が挙げられる。
(1)平均画素値
小領域毎に、小領域内の各画素の各フェーズでの画素値すべての平均を算出したもの。
(2)最大平均画素値
小領域毎に、小領域内の各画素の画素値の平均値をフェーズ毎に算出し、算出された平均値の最大値を求めたもの。
(3)最小平均画素値
小領域毎に、小領域内の各画素の画素値の平均値をフェーズ毎に算出し、算出された平均値の最小値を求めたもの。
(4)平均画素値の時系列的変化におけるカーブ下面積
小領域毎に、小領域内の各画素の画素値の平均値をフェーズ毎に算出し、図9に示したように、横軸を各フェーズ(時刻)、縦軸を平均画素値として、小領域毎に平均画素値の時系列的変化をグラフ化したときのカーブ下の面積(図9の斜線部参照)。
(5)平均画素値の時系列的変化における平均画素値のピーク時刻
(4)と同様に小領域毎に平均画素値の時系列的変化をグラフ化したときの平均画素値がピークとなる時刻(図9のtpeak参照)。
この他、(1)(2)(3)(4)の平均画素値・最大平均画素値・最小平均画素値・カーブ下面積を肝臓領域全体についても算出し、肝臓領域全体での値に対する各小領域での値の比率を評価値としてもよい。また、腹部大動脈と各肝区域の各々における画素値の時系列的変化を求め、これらの時系列変化をデコンボリューション法で解析することによって得られた評価値を用いてもよい(Hun-Kyu Ryeom, et al.、“Quantitative Evaluation of Liver Function with MRI Using Gd-EOB-DTPA”、Korean Journal of Radiology、韓国、The Korean Radiological Society、2004年12月31日、Vol.5(4), pp. 231-239参照)。さらに、CT画像を対象とした公知の灌流解析で用いられる評価値を転用することも考えられる。さらにまた、肝機能評価値の算出の際に、他の臓器、例えば、EOB造影剤の取り込みが生じる脾臓領域に対する比率を用いてもよい(図13参照)。MRIによる画像の場合、信号の絶対値には意味はなく、他の領域との相対的な関係に意味があるので、このように他の臓器を基準領域として肝機能評価値を算出することにより、より適切な機能評価が可能になる。なお、この場合、脾臓領域の抽出は、前述の肝臓領域の抽出方法と同様の方法を適用することが可能である。
Here, specific examples of the liver function evaluation value LF include the following values.
(1) Average pixel value For each small region, an average of all pixel values in each phase of each pixel in the small region is calculated.
(2) Maximum average pixel value For each small region, the average value of the pixel values of each pixel in the small region is calculated for each phase, and the maximum value of the calculated average value is obtained.
(3) Minimum average pixel value For each small area, the average value of the pixel values of each pixel in the small area is calculated for each phase, and the minimum value of the calculated average values is obtained.
(4) Area under curve in time-series change of average pixel value For each small region, the average value of the pixel values of each pixel in the small region is calculated for each phase, and as shown in FIG. The area under the curve when each phase (time) and the vertical axis represent the average pixel value and the time-series change of the average pixel value for each small region is graphed (see the shaded area in FIG. 9).
(5) Peak time of average pixel value in time-series change of average pixel value Time when average pixel value peaks when time-series change of average pixel value is graphed for each small region as in (4) (See t peak in FIG. 9).
In addition, the average pixel value, the maximum average pixel value, the minimum average pixel value, and the area under the curve of (1), (2), (3), and (4) are also calculated for the entire liver region. The ratio of values in the small area may be used as the evaluation value. In addition, evaluation values obtained by obtaining time-series changes in pixel values in each of the abdominal aorta and each liver segment and analyzing these time-series changes by the deconvolution method may be used (Hun-Kyu Ryeom , et al., “Quantitative Evaluation of Liver Function with MRI Using Gd-EOB-DTPA”, Korean Journal of Radiology, Korea, The Korean Radiological Society, December 31, 2004, Vol. 5 (4), pp. 231 -239). Furthermore, it is conceivable to divert evaluation values used in known perfusion analysis for CT images. Furthermore, when calculating the liver function evaluation value, a ratio to another organ, for example, a spleen region where EOB contrast agent uptake occurs may be used (see FIG. 13). In the case of an image by MRI, the absolute value of the signal has no meaning and has a meaning in the relative relationship with other regions. Thus, by calculating the liver function evaluation value using another organ as a reference region in this way. Therefore, more appropriate function evaluation becomes possible. In this case, the spleen region can be extracted by applying the same method as the liver region extracting method described above.
また、本変形例では、全体画像生成部33は、複数のフェーズの肝臓造影画像V[1],V[2],・・・,V[8]、および、算出された肝機能評価値LFに基づいて、全体断面画像WIA[T]・WIC[T]・WIS[T]を生成する。具体的には、所定の表示対象フェーズTにおける関心領域VOI[T]の中心位置を通るアキシャル・コロナル・サジタル断面による全体断面画像(形態断面画像)を生成するとともに、各小領域での肝機能評価値LFを3次元の機能画像と捉えて、上記中心位置を通るアキシャル・コロナル・サジタル断面による断面画像(機能断面画像)を生成し、生成された両画像を重ね合わせた画像を生成することが考えられる。図10は、このようにして生成された画像を表示制御部36によって表示装置37に表示させた例である。図に示したように、肝機能評価値LFが算出された肝臓領域では、形態断面画像の上に機能断面画像が重畳的に表示される。また機能断面画像中の画素値である肝機能評価値については、肝機能評価値の範囲毎に異なる色を割り当てることによって、肝臓領域内の肝機能レベルの相違を視覚的に識別可能な態様でマップ画像化している。なお、局所断面画像LIA[1]・LIC[1]・LIS[1], LIA[2]・LIC[2]・LIS[2],・・・, LIA[8]・LIC[8]・LIS[8]については、上記の実施形態と同様である。 Moreover, in this modification, the whole image generation unit 33 includes a plurality of phases of the liver contrast images V [1], V [2],..., V [8], and the calculated liver function evaluation value LF. Based on the above, the entire cross-sectional images WI A [T], WI C [T], and WI S [T] are generated. Specifically, an overall cross-sectional image (morphological cross-sectional image) with an axial, coronal, and sagittal cross-section passing through the center position of the region of interest VOI [T] in a predetermined display target phase T is generated, and the liver function in each small region Taking the evaluation value LF as a three-dimensional functional image, generating a cross-sectional image (functional cross-sectional image) with the axial, coronal, and sagittal cross-sections passing through the center position, and generating an image in which both the generated images are superimposed Can be considered. FIG. 10 shows an example in which the image generated in this way is displayed on the display device 37 by the display control unit 36. As shown in the figure, in the liver region where the liver function evaluation value LF is calculated, the functional cross-sectional image is displayed superimposed on the morphological cross-sectional image. In addition, for the liver function evaluation value that is a pixel value in the functional cross-sectional image, a different color is assigned to each range of the liver function evaluation value, so that a difference in liver function level in the liver region can be visually identified. Map image. LI A [1], LI C [1], LI S [1], LI A [2], LI C [2], LI S [2], ..., LI A [8] LI C [8] and LI S [8] are the same as in the above embodiment.
このように、本変形例によれば、肝臓領域抽出部38および肝機能解析部39で得られた肝臓領域の機能評価値LFをさらに用いて、全体画像生成部33が全体断面画像WIA[T]・WIC[T]・WIS[T]を生成するので、肝機能を表す機能画像と関心領域を表す局所形態画像とを同時に表示させることができ、診断効率の向上に資する。 As described above, according to the present modification, the whole image generation unit 33 further uses the function evaluation value LF of the liver region obtained by the liver region extraction unit 38 and the liver function analysis unit 39 to cause the whole image generation unit 33 to perform the whole cross-sectional image WI A [ Since T], WI C [T], and WI S [T] are generated, the functional image representing the liver function and the local morphological image representing the region of interest can be displayed at the same time, which contributes to improvement in diagnostic efficiency.
上記変形例では、肝臓領域内を比較的小さい領域に分割して肝機能評価値LFを算出したが、肝臓領域全体を8分割するクイノーの肝区域のように、肝臓を比較的大きい範囲に分割してもよい。肝臓の画像診断や手術においては、このように、肝動脈、門脈、肝静脈の支配領域によって分類された肝臓中の区域を単位として行われることが一般的であり、肝臓の画像診断によって切除手術の対象領域を決定するような場合には、肝臓の区域を単位として決定する必要があるので、各区域の機能レベルを表す全体断面画像WIA[T]・WIC[T]・WIS[T]と、肝臓中の病変候補である関心領域を表す局所断面画像LIA[1]・LIC[1]・LIS[1], LIA[2]・LIC[2]・LIS[2],・・・, LIA[8]・LIC[8]・LIS[8]とを同時に表示することにより、上記のような医療現場のニーズにより的確に応えることができる。 In the above modification, the liver function evaluation value LF is calculated by dividing the liver area into relatively small areas, but the liver is divided into relatively large areas, such as the Quino's liver area that divides the entire liver area into eight. May be. In liver image diagnosis and surgery, it is generally performed in units of areas in the liver classified according to the dominant regions of the hepatic artery, portal vein, and hepatic vein. When determining the target area for surgery, it is necessary to determine the liver area as a unit, so the whole cross-sectional image WI A [T], WI C [T], WI S showing the functional level of each area [T] and local cross-sectional images LI A [1], LI C [1], LI S [1], LI A [2], LI C [2], LI representing the region of interest that is a candidate lesion in the liver By displaying S [2], ..., LI A [8], LI C [8], and LI S [8] at the same time, it is possible to more accurately meet the needs of the medical field as described above.
なお、肝区域の分割の具体的方法としては、図11に示したように、ユーザがポインティングデバイス等を操作して、1つの肝臓領域を表す画像(例えば、肝細胞造影相の肝臓領域を表すボリュームレンダリング画像)内の複数の肝区域の境界となる平面または曲面(図11では線分L1およびL2)を指定することにより、肝臓領域内の複数の肝区域を特定する手動分割手法が挙げられる。ここで、特定された複数の肝区域は3次元の領域である。他のフェーズの肝臓領域については、上記と同様の方法を用いて各フェーズにおける肝区域を特定してもよいし、1つのフェーズの肝臓領域において特定された肝区域と座標値が一致する領域を、他の各フェーズにおける肝区域として特定してもよいし、前述の剛体または非剛体レジストレーション、または撮影部位認識処理等を用いた異なるフェーズ間の位置合わせの結果に基づいて、手動設定された肝区域の座標値を変換することによって、他のフェーズの対応する肝区域の位置を特定してもよい。また、肝区域の特定には、肝臓領域内の血管を抽出し、ボロノイ図(Voronoi diagram)を用いて、肝臓領域内の血管以外の領域(肝臓実質等)がどの血管の支配領域に属するかを特定することによって、各血管の支配領域を肝区域として特定する方法等(特開2003-033349号公報や、R Beichel et al.、“Liver segment approximation in CT data for surgical resection planning”、Medical Imaging 2004: Image Processing. Edited by Fitzpatrick, J. Michael; Sonka, Milan、2004年、Proceedings of the SPIE, Volume 5370, pp. 1435-1446等参照)、公知の自動分割方法を用いることもできる。 As a specific method of dividing the liver section, as shown in FIG. 11, the user operates a pointing device or the like to display an image representing one liver region (for example, a liver region in the hepatocyte contrast phase). There is a manual division method for specifying a plurality of liver sections in the liver region by designating planes or curved surfaces (line segments L1 and L2 in FIG. 11) that serve as boundaries between the plurality of liver sections in the volume rendering image). . Here, the plurality of identified liver sections are three-dimensional regions. For liver regions in other phases, the liver area in each phase may be specified using the same method as described above, or an area whose coordinate value matches the liver area specified in the liver region in one phase. It may be specified as a liver area in each other phase, or manually set based on the result of registration between different phases using the above-mentioned rigid body or non-rigid registration, or imaging region recognition processing, etc. By converting the coordinate values of the liver area, the position of the corresponding liver area in another phase may be specified. In order to identify the liver area, blood vessels in the liver region are extracted, and a region other than the blood vessel (liver parenchyma, etc.) in the liver region belongs to which blood vessel control region by using a Voronoi diagram. By identifying the dominant region of each blood vessel as a liver segment (JP 2003-033349, R Beichel et al., “Liver segment approximation in CT data for surgical resection planning”, Medical Imaging 2004: Image Processing. Edited by Fitzpatrick, J. Michael; Sonka, Milan, 2004, Proceedings of the SPIE, Volume 5370, pp. 1435-1446, etc.), known automatic segmentation methods can also be used.
また、上記実施形態において、図3の任意画像表示領域51Xには、他の撮影条件で得られた画像、例えば、造影剤投与前のT1強調画像やT2強調画像のコントラストの観察が肝腫瘍の鑑別において有用であるという知見に基づいてこれらの画像を表示させるようにしてもよい。具体的には、腺腫様過形成(dysplastic nodule)はT1強調画像で高信号、T2強調画像で低信号となり、高分化の肝腫瘍はT1強調画像で等信号からやや高信号、T2強調画像でやや等信号から低信号となり、中分化の肝腫瘍はT1強調画像で低信号、T2強調画像で高信号となることが知られており、任意画像表示領域51Xに表示されたEOB造影剤投与前のT1強調画像およびT2強調画像と、他の表示領域51A、51C、51Sに表示されたEOB造影剤投与後の肝臓造影画像とをあわせて観察することにより、より精度の高い肝臓の画像診断が可能になる。 Further, in the above-described embodiment, the arbitrary image display area 51X in FIG. 3 has an image obtained under other imaging conditions, for example, observation of the contrast of a T1-weighted image or a T2-weighted image before administration of a contrast agent, You may make it display these images based on the knowledge that it is useful in a discrimination. Specifically, dysplastic nodule has a high signal on T1-weighted images and low signal on T2-weighted images, and well-differentiated liver tumors have a slightly higher signal from equal signals and T2-weighted images on T1-weighted images. It is known that the signal is slightly lower than the equal signal, and the moderately differentiated liver tumor is known to have a low signal in the T1-weighted image and a high signal in the T2-weighted image, before administration of the EOB contrast agent displayed in the arbitrary image display area 51X. By observing the T1-weighted image and the T2-weighted image together with the liver contrast image after administration of the EOB contrast agent displayed in the other display areas 51A, 51C, 51S, a more accurate liver image diagnosis can be performed. It becomes possible.
あるいは、他の画像処理によって生成された画像を図3の任意画像表示領域51Xに表示させるようにしてもよい。図12、13はその具体例である。両図とも、上記の方法で肝臓領域を複数の肝区域に分割して、肝区域毎に肝機能評価値を算出した後、算出された肝機能評価値を各肝区域内のすべての画素がその肝区域の評価値を画素値として有している3次元機能画像データとして捉え、この3次元機能画像データを入力として公知のボリュームレンダリングを行うことによって生成された画像である。評価値の範囲毎に異なる色を割り当てることによって、肝区域毎の機能レベルの相違を視覚的に識別可能な態様で画像化している。図12は、2つの肝区域が特定された場合のボリュームレンダリング画像の例である。一方、図13は、3つの肝区域が特定された場合のボリュームレンダリング画像の例であり、不透明度の設定を図12の画像例から変更し、肝臓実質部分の不透明度を低くして半透明化し、肝臓内の血管に対して色を割り当てることによって、各肝区域の色分け表示と血管部分の表示とを両立している。また、図13では、実際の機能評価値をテキスト情報としても表示している。このように、図6に示したような肝臓領域全体の形態を表す全体断面画像WIA[T]・WIC[T]・WIS[T]と、肝臓中の病変候補である関心領域の形態を表す局所断面画像LIA[1]・LIC[1]・LIS[1], LIA[2]・LIC[2]・LIS[2],・・・, LIA[8]・LIC[8]・LIS[8]とを表示するとともに、さらに、図12または図13に示したような肝区域毎の機能評価値を表す画像も同時に表示するようにすれば、関心領域の時系列的変化の観察と関心領域周辺の観察を同時に行えるとともに、前述のとおり、肝臓の画像診断上重要な肝区域単位での肝機能評価も同時に行うことができるので、医療現場での要求にさらに合致したものとなり、肝臓の画像診断の効率の向上にきわめて有効である。 Alternatively, an image generated by other image processing may be displayed in the arbitrary image display area 51X in FIG. 12 and 13 are specific examples. In both figures, after dividing the liver region into a plurality of liver sections by the above method and calculating the liver function evaluation value for each liver section, the calculated liver function evaluation value is calculated for all the pixels in each liver section. It is an image generated by capturing the evaluation value of the liver area as three-dimensional functional image data having pixel values and performing known volume rendering using the three-dimensional functional image data as an input. By assigning a different color for each range of evaluation values, a difference in function level for each liver segment is imaged in a visually identifiable manner. FIG. 12 is an example of a volume rendering image when two liver areas are specified. On the other hand, FIG. 13 is an example of a volume rendering image in the case where three liver areas are specified. The opacity setting is changed from the image example of FIG. By assigning colors to the blood vessels in the liver, both the color-coded display of each liver area and the display of the blood vessel portion are made compatible. In FIG. 13, the actual function evaluation value is also displayed as text information. In this way, the entire cross-sectional images WI A [T], WI C [T], and WI S [T] representing the form of the entire liver region as shown in FIG. 6 and the region of interest that is a lesion candidate in the liver are shown. LI A [1], LI C [1], LI S [1], LI A [2], LI C [2], LI S [2], ..., LI A [8] ], LI C [8], LI S [8], and further displaying an image representing the function evaluation value for each liver area as shown in FIG. 12 or FIG. In addition to being able to observe time-series changes in the region of interest and the area around the region of interest at the same time, as described above, it is possible to simultaneously evaluate liver function in units of liver segments that are important for liver image diagnosis. This is very effective for improving the efficiency of liver image diagnosis.
この他、上記の実施形態におけるシステム構成、処理フロー、モジュール構成等に対して、本発明の趣旨から逸脱しない範囲で様々な改変を行ったものも、本発明の技術的範囲に含まれる。 In addition, the technical scope of the present invention includes various modifications made to the system configuration, processing flow, module configuration, and the like in the above embodiments without departing from the spirit of the present invention.
例えば、上記の実施形態では、図2に示された各処理が1台の画像処理ワークステーション3で行われるように説明したが、複数台の画像処理ワークステーションに各処理を分散して協調処理するように構成してもよい。 For example, in the above-described embodiment, each process shown in FIG. 2 has been described as being performed by one image processing workstation 3, but each process is distributed to a plurality of image processing workstations to perform cooperative processing. You may comprise.
また、上記の実施形態はあくまでも例示であり、上記のすべての説明が本発明の技術的範囲を限定的に解釈するために利用されるべきものではない。 Moreover, said embodiment is an illustration to the last and all the above description should not be utilized in order to interpret the technical scope of this invention restrictively.
例えば、上記の実施形態で用いたEOB造影剤は、肝臓における血流および肝機能が画像に反映される造影剤の一例であり、同様の作用を生じさせる他の造影剤、すなわち、肝臓における血流および肝機能が画素値の高低として反映された肝臓造影画像を取得可能な他の造影剤であってもよい。 For example, the EOB contrast agent used in the above embodiment is an example of a contrast agent in which blood flow and liver function in the liver are reflected in the image, and other contrast agents that cause the same effect, that is, blood in the liver. Other contrast agents capable of acquiring a liver contrast image in which the flow and liver function are reflected as high and low pixel values may be used.
また、上記の実施形態では、局所断面画像とともに全体断面画像を同時に表示させるようにしていたが、局所断面画像のみを表示させるようにしてもよいし、局所断面画像と図12、13に示した肝区域毎の機能画像とを同時に表示させるようにしてもよい。また、これらの表示態様を、自動的に、あるいは、ユーザの操作に基づいて切り替えて表示させるようにしてもよい。 In the above embodiment, the entire cross-sectional image is displayed simultaneously with the local cross-sectional image. However, only the local cross-sectional image may be displayed, or the local cross-sectional image and those shown in FIGS. You may make it display the functional image for every liver area simultaneously. These display modes may be displayed automatically or based on a user operation.
さらにまた、上記の実施形態では、全体断面画像と局所断面画像とで同じ断面位置で連動させていたが、異なる断面位置としてもよい。 Furthermore, in the above embodiment, the entire cross-sectional image and the local cross-sectional image are interlocked at the same cross-sectional position, but different cross-sectional positions may be used.
また、関心領域については、肝機能評価値の時系列的変化を視覚化して別途表示するようにしてもよい。視覚化の具体的態様としては、図9に示したような、各フェーズにおける関心領域内の平均画素値の時系列変化を表すグラフ等が挙げられる。 For the region of interest, a time-series change in the liver function evaluation value may be visualized and separately displayed. As a specific aspect of visualization, there is a graph or the like representing a time-series change of the average pixel value in the region of interest in each phase as shown in FIG.
[補足説明:肝臓領域抽出部38の詳細について]
以下、特願2008-50615の明細書を引用して、肝臓領域の抽出方法の詳細について説明するが、説明を簡潔にするために、まず2次元画像からの抽出方法について説明した後で、3次元画像からの抽出方法を説明する。
[Supplementary explanation: Details of the liver region extraction unit 38]
The details of the method for extracting a liver region will be described below with reference to the specification of Japanese Patent Application No. 2008-50615. For the sake of brevity, the method for extracting from a two-dimensional image will be described first, and then 3 A method of extracting from a dimensional image will be described.
図14に示すように、肝臓領域抽出部38は、医用画像Pから肝臓領域を抽出するものであって、基準点検出部110、点設定部120、領域設定部130、輪郭らしさ算出部140、領域抽出部150などを備えている。 As shown in FIG. 14, the liver region extraction unit 38 extracts a liver region from the medical image P, and includes a reference point detection unit 110, a point setting unit 120, a region setting unit 130, a contour likelihood calculation unit 140, An area extraction unit 150 is provided.
基準点検出部110は、肝臓領域の輪郭上に存在し、かつ近傍領域の画素値分布に基づいて特定可能な基準点が既知である複数のサンプル画像中の、基準点を表す画素および基準点以外の点を表す画素のそれぞれについて、近傍領域の画素値分布を予め機械学習し、その機械学習の結果に基づいて医用画像P中の基準点を検出するものであって、識別器取得部111と、検出部112とを有する。 The reference point detection unit 110 is a pixel and a reference point that represent a reference point in a plurality of sample images that exist on the outline of the liver region and whose reference points that can be specified based on the pixel value distribution in the neighboring region are known. For each of the pixels representing points other than the above, the pixel value distribution in the neighboring region is machine-learned in advance, and the reference point in the medical image P is detected based on the machine learning result. And a detection unit 112.
ここで、基準点は、入力画像から抽出したい対象領域の種類に応じて定められるものであり、その数に制限はない。本実施の形態では、たとえば、図15に示すように、全体的になめらかな曲線からなる肝臓領域の輪郭における、角ばった箇所に存在する点Aおよび点Bのいずれかまたは両方を基準点として用いる。 Here, the reference points are determined according to the type of the target area to be extracted from the input image, and the number thereof is not limited. In the present embodiment, for example, as shown in FIG. 15, one or both of point A and point B existing at an angular position in the outline of the liver region consisting of a generally smooth curve is used as the reference point. .
識別器取得部111は、たとえば特開2006−139369号公報に記載されているように、肝臓領域を含む複数のサンプル画像を用意し、サンプル画像中の、基準点を表す画素および基準点以外の点を表す画素のそれぞれについて、近傍領域の画素値分布を予め機械学習することにより、サンプル画像中の各画素が基準点を示す画素であるか否かをその画素の近傍領域の画素値分布に基づいて識別する識別器Dを取得するものである。これにより取得した識別器Dは、任意の医用画像中の各画素が基準点を示す画素であるかどうかを識別する場合に適用することができる。なお、2以上の基準点(たとえば基準点A、B)を用いて肝臓領域を抽出する場合には、それぞれの基準点について識別器Dを取得する。 The discriminator acquisition unit 111 prepares a plurality of sample images including a liver region as described in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2006-139369, and includes pixels other than the pixels representing the reference points and the reference points in the sample images. For each pixel representing a point, the pixel value distribution in the neighborhood area is pre-machine-learned to determine whether each pixel in the sample image is a pixel indicating a reference point in the pixel value distribution in the neighborhood area of the pixel. The discriminator D for identifying based on this is acquired. The discriminator D acquired in this way can be applied when discriminating whether each pixel in an arbitrary medical image is a pixel indicating a reference point. When a liver region is extracted using two or more reference points (for example, reference points A and B), the classifier D is acquired for each reference point.
ここで、各画素の近傍領域は、その近傍領域の内の各画素における画素値が変化する方向、その変化の大きさなどの、近傍領域の画素値分布に基づいてその画素が基準点であるか否かを識別できる程度の大きさの領域であることが望ましい。また、この近傍領域は、その画素を中心とした領域であってもよいし、その画素を中心から外れた位置に有する領域であってもよい。 Here, the neighboring area of each pixel is the reference point based on the pixel value distribution of the neighboring area such as the direction in which the pixel value changes in each pixel in the neighboring area and the magnitude of the change. It is desirable that the area has a size that can be identified. In addition, this neighborhood region may be a region centered on the pixel, or a region having the pixel at a position off the center.
なお、図15に、基準点A、Bの近傍領域RA,RBの一例を示す。ここでは、近傍領域が矩形の領域である場合について例示しているが、近傍領域は円形、楕円形等、種々の形状の領域であってもよい。また、その近傍領域内の一部の画素の画素値分布のみを上記機械学習に用いるようにしてもよい。 FIG. 15 shows an example of the vicinity regions R A and R B of the reference points A and B. Here, the case where the vicinity area is a rectangular area is illustrated, but the vicinity area may be an area having various shapes such as a circle and an ellipse. Further, only the pixel value distribution of some pixels in the vicinity region may be used for the machine learning.
また、この識別器Dを取得する処理には、アダブースティングアルゴリズム(Adaboosting Algorithm)、ニューラルネットワーク(Neural Network)、SVM(Support Vector Machine)等を用いることができる。 In addition, for the process of obtaining the discriminator D, an adaboosting algorithm, a neural network, a support vector machine (SVM), or the like can be used.
検出部112は、医用画像P上に識別器取得部111において取得した識別器Dを走査させることにより、医用画像P中の基準点A、Bを検出するものである。なお、この検出部21による基準点の検出より先に、後述する領域設定部130において対象領域の全体を含むと思われる判別領域Tが設定されている場合には、医用画像P全体のうち、設定された判別領域Tあるいはその判別領域Tを含む一部の領域上にのみ識別器Dを走査させることにより、医用画像P中の基準点を検出するようにしてもよい。 The detection unit 112 detects the reference points A and B in the medical image P by scanning the classifier D acquired by the classifier acquisition unit 111 on the medical image P. In addition, before the detection of the reference point by the detection unit 21, when the determination region T that is supposed to include the entire target region is set in the region setting unit 130 described later, of the entire medical image P, The reference point in the medical image P may be detected by scanning the discriminator D only over the set discrimination region T or a part of the region including the discrimination region T.
点設定部120は、医用画像P中の肝臓領域内に任意の点C(シード点)を設定するものであって、たとえば、肝臓領域抽出部38に備えるキーボードやポインティングデバイス等による、操作者の入力に基づいて指定された医用画像P上の位置をその任意の点として設定するものであってもよいし、従来の対象領域検出方法により自動検出された肝臓領域内の各点に一定の質量が与えられているとし、その領域の重心位置をその任意の点として設定するものであってもよい。 The point setting unit 120 sets an arbitrary point C (seed point) in the liver region in the medical image P. For example, the point setting unit 120 uses a keyboard or a pointing device provided in the liver region extraction unit 38, and the like. The position on the medical image P designated based on the input may be set as an arbitrary point, and a constant mass is set at each point in the liver region automatically detected by the conventional target region detection method. May be set as the arbitrary point.
また、この点設定部120による任意の点Cの設定より先に、基準点検出部110において基準点A、Bが検出されている場合には、肝臓領域と基準点A、Bの解剖学的な位置関係により、下記の式(1)により、基準点A(xA、yA)と基準点B(xB、yB)を用いて任意の点C(xC、yC)を設定するようにしてもよい。
なお、この任意の点Cは、肝臓領域のおおまかな中心に設定されたものであってもよいし、肝臓領域の中心から外れた位置に設定されたものであってもよい。 The arbitrary point C may be set at the approximate center of the liver region or may be set at a position deviated from the center of the liver region.
領域決定部30は、医用画像P中に、肝臓領域の全体を含むと思われる判別領域Tを設定するものであって、たとえば、肝臓領域抽出部38に備えるキーボードやポインティングデバイス等による、操作者の入力に基づいて指定された医用画像P上の領域をその判別領域Tとして設定するものであってもよいし、点設定部120において設定された点Cを中心とした、肝臓領域のありうる大きさ以上の大きさの領域を判別領域Tとして自動的に設定するものであってもよい。これにより、全体の医用画像Pから注目する領域の範囲を限定でき、以降の処理を高速化することができる。 The region determination unit 30 sets a determination region T that is supposed to include the entire liver region in the medical image P. For example, an operator using a keyboard or a pointing device provided in the liver region extraction unit 38 The region on the medical image P designated based on the input of the above may be set as the discrimination region T, or there may be a liver region centered on the point C set in the point setting unit 120 An area having a size larger than the size may be automatically set as the discrimination area T. Thereby, the range of the region of interest from the entire medical image P can be limited, and the subsequent processing can be speeded up.
なお、判別領域Tは、その周縁形状として矩形、円形、楕円形等、種々の形状を採用することができる。 The discrimination region T can adopt various shapes such as a rectangle, a circle, and an ellipse as the peripheral shape.
輪郭らしさ算出部140は、領域設定部130において設定された判別領域T内の各画素の輪郭らしさを、その画素の近傍画素の画素値情報に基づいて算出するものであって、評価関数取得部141と、算出部142とを有する。 The contour likelihood calculation unit 140 calculates the contour likelihood of each pixel in the discrimination region T set by the region setting unit 130 based on the pixel value information of the neighboring pixels of the pixel, and the evaluation function acquisition unit 141 and a calculation unit 142.
評価関数取得部141は、肝臓領域を含む複数のサンプル画像を用意し、サンプル画像中の、輪郭上の点を表す画素および前記輪郭以外の点を表す画素のそれぞれについて、近傍画素の画素値情報をその画素における特徴量として予め機械学習することにより、サンプル画像中の各画素が輪郭を示す画素であるかどうかをその特徴量に基づいて評価する評価関数Fを取得するものである。 The evaluation function acquisition unit 141 prepares a plurality of sample images including a liver region, and pixel value information of neighboring pixels for each of a pixel representing a point on the contour and a pixel representing a point other than the contour in the sample image Is previously learned as a feature amount in the pixel, thereby obtaining an evaluation function F for evaluating whether each pixel in the sample image is a pixel indicating an outline based on the feature amount.
具体的には、たとえば特開2007−307358号公報に記載されているように、各画素の近傍画素の画素値情報、たとえば、その画素を中心とする水平方向5画素×垂直方向5画素の領域内のそれぞれ異なる複数の画素の画素値値の組み合わせを用いて、その画素が輪郭を示す画素であるか否かの判別を行う複数の弱判別器を、その弱判別器全てを組み合わせた評価関数Fがサンプル画像中の各画素が輪郭を示す画素であるかどうかを所望の性能で評価できるようになるまで逐次生成する。 Specifically, as described in, for example, Japanese Patent Laid-Open No. 2007-307358, pixel value information of neighboring pixels of each pixel, for example, an area of 5 pixels in the horizontal direction × 5 pixels in the vertical direction centering on the pixel An evaluation function combining a plurality of weak discriminators for determining whether or not the pixel is a pixel indicating an outline using a combination of pixel value values of a plurality of different pixels in the combination of all the weak discriminators F is sequentially generated until it can be evaluated with a desired performance whether each pixel in the sample image is a pixel indicating an outline.
これにより取得した評価関数Fは、任意の医用画像中の各画素が肝臓領域の輪郭を示す画素であるかどうかを評価する場合に適用することができる。 The evaluation function F acquired in this way can be applied when evaluating whether each pixel in an arbitrary medical image is a pixel indicating the outline of the liver region.
また、この評価関数Fを取得する処理にも、アダブースティングアルゴリズム(Adaboosting Algorithm)、ニューラルネットワーク(Neural Network)、SVM(Support Vector Machine)等の機械学習の手法を用いることができる。 Also, a machine learning technique such as an adaboosting algorithm, a neural network, or a support vector machine (SVM) can be used for the process of obtaining the evaluation function F.
算出部142は、判別領域T内の各画素の特徴量に基づいて、各画素の輪郭らしさ、つまりその画素が輪郭を示す画素であるかどうかの評価値を、評価関数Fを用いて算出するものである。 Based on the feature amount of each pixel in the discrimination region T, the calculation unit 142 calculates, using the evaluation function F, the likelihood of the contour of each pixel, that is, an evaluation value as to whether or not the pixel represents a contour. Is.
領域抽出部150は、任意の点C、基準点S、および各画素の輪郭らしさを用いて判別領域Tから肝臓領域を抽出するものであって、たとえば、Yuri Y. Boykov, Marie-Pierre Jolly, “Interactive Graph Cuts for Optimal Boundary and Region Segmentation of Objects in N-D images”, Proceedings of “International Conference on Computer Vision”, Vancouver, Canada, July 2001 vol.I, p.105-112.や、米国特許第6973212号明細書等に記載されているグラフカット法(Graph Cuts)により判別領域Tを肝臓領域と背景領域とに分割する際、肝臓領域と背景領域の境界が肝臓領域の輪郭上に存在する点である基準点A、Bを必ず通るようにして、判別領域Tから肝臓領域を抽出する。 The region extraction unit 150 extracts a liver region from the discrimination region T using an arbitrary point C, a reference point S, and the contour likeness of each pixel. For example, Yuri Y. Boykov, Marie-Pierre Jolly, “Interactive Graph Cuts for Optimal Boundary and Region Segmentation of Objects in ND images”, Proceedings of “International Conference on Computer Vision”, Vancouver, Canada, July 2001 vol.I, p.105-112., US Pat. No. 6973212 When the discrimination region T is divided into a liver region and a background region by a graph cut method (Graph Cuts) described in the specification etc., the boundary between the liver region and the background region exists on the outline of the liver region. A liver region is extracted from the discrimination region T so as to pass through the reference points A and B without fail.
具体的には、まず、図16に示すように、判別領域T中の各画素を表すノードNij(i=1,2,…、j=1,2,…)と各画素が取り得るラベル(本実施の形態では、肝臓領域または背景領域)をそれぞれ表すノードS、Tと、隣接する画素のノード同士をつなぐリンクn-linkと、各画素を表すノードNijと肝臓領域を表すノードSをつなぐリンクs-linkと、各画素を表すノードNijと背景領域を表すノードTをつなぐリンクt-linkとから構成されるグラフを作成する。 Specifically, as shown in FIG. 16, first, a node N ij (i = 1, 2,..., J = 1, 2,...) Representing each pixel in the discrimination region T and labels that each pixel can take. (In this embodiment, nodes S and T representing liver regions or background regions), a link n-link connecting nodes of adjacent pixels, a node N ij representing each pixel, and a node S representing a liver region A graph composed of a link s-link that connects, a node N ij that represents each pixel, and a link t-link that connects a node T that represents the background region is created.
ここで、n-linkには、判別領域中の各画素を表すノードNij毎にそのノードから四方の隣接するノードへ向かう4本のリンクが存在し、各隣接するノード間には互いのノードに向かう2本のリンクが存在する。ここで、各ノードNijから四方の隣接するノードへ向かう4本のリンクは、そのノードが示す画素が四方の隣接する画素と同一領域内の画素である確からしさを表すものであり、その確からしさはその画素の輪郭らしさに基づいて求められる。具体的には、そのノードNijが示す画素の輪郭らしさが設定しきい値以下である場合には、それらの各リンクに確からしさの所定の最大値が設定され、輪郭らしさが設定しきい値以上である場合は、その輪郭らしさが大きいほど、小さい値の確からしさが各リンクに設定される。たとえば、確からしさの最大値を1000とした場合、ノードNijが示す画素の輪郭らしさが設定しきい値(ゼロ)以下である場合には、そのノードから四方の隣接するノードへ向かう4本のリンクに1000という値が設定され、輪郭らしさが設定しきい値(ゼロ)以上である場合は、次式(1000−(輪郭らしさ/輪郭らしさの最大値)×1000)により算出された値をそれらの各リンクに設定することができる。ここで、輪郭らしさの最大値は、算出部142により判別領域T内の各画素において算出した全ての輪郭らしさのうち最大の値を意味する。 Here, in the n-link, there are four links from each node to four adjacent nodes for each node N ij representing each pixel in the determination region, and each adjacent node has a mutual node. There are two links going to. Here, the four links from each node N ij to the four adjacent nodes represent the probability that the pixel indicated by the node is a pixel in the same region as the four adjacent pixels. The likelihood is obtained based on the contour likeness of the pixel. Specifically, when the contour likelihood of the pixel indicated by the node N ij is less than or equal to the set threshold value, a predetermined maximum value of the probability is set for each of those links, and the contour likelihood is set to the threshold value. In the case described above, the probability of a smaller value is set for each link as the contour likelihood increases. For example, when the maximum value of the probability is set to 1000, when the likelihood of the contour of the pixel indicated by the node N ij is equal to or less than the set threshold value (zero), four lines from the node to four adjacent nodes are displayed. If a value of 1000 is set for the link and the contour likelihood is greater than or equal to the set threshold (zero), the value calculated by the following formula (1000-(the contour likelihood / maximum value of the contour likelihood) x 1000) is used. Can be set for each link. Here, the maximum value of the contour likelihood means the maximum value of all the contour likelihoods calculated for each pixel in the discrimination region T by the calculation unit 142.
また、各画素を表すノードNijと肝臓領域を表すノードSをつなぐs-linkは、各画素が肝臓領域に含まれる画素である確からしさを表すものであり、各画素を表すノードNijと背景領域を表すノードTをつなぐt-linkは、各画素が背景領域に含まれる画素である確からしさを表すものであり、それらの確からしさは、その画素が肝臓領域又は背景領域のいずれかを示す画素であるかの情報がすでに与えられている場合、その与えられた情報に従って設定される。 Further, the s-link connecting the node N ij representing each pixel and the node S representing the liver region represents the probability that each pixel is a pixel included in the liver region, and the node N ij representing each pixel The t-link connecting the nodes T representing the background area represents the likelihood that each pixel is a pixel included in the background area, and the certainty indicates whether the pixel is either the liver area or the background area. When information indicating whether the pixel is a pixel to be shown has already been given, the information is set according to the given information.
具体的には、任意の点Cは肝臓領域内に設定された画素であるので、図16に示すように、その点Cを示すノードN33と肝臓領域を表すノードSとをつなぐs-linkに大きい値の確からしさを設定する。また、肝臓領域内に設定された任意の点を基準として、その肝臓領域を含むように設定した判別領域Tは、通常、肝臓領域及びその肝臓領域の周囲に存在する背景領域を含むようになっていることから、判別領域TT2の周縁の各画素を、背景領域を示す画素であろうと想定し、それらのその各画素を示すノードN11、N12、…、N15、N21、N25、N31、、と背景領域を表すノードTとをつなぐt-linkに大きい値の確からしさを設定する。 Specifically, since an arbitrary point C is a pixel set in the liver region, as shown in FIG. 16, an s-link that connects a node N 33 indicating the point C and a node S indicating the liver region. Set the probability of a large value to. In addition, the discrimination region T set to include the liver region on the basis of an arbitrary point set in the liver region usually includes the liver region and a background region existing around the liver region. Therefore, it is assumed that each pixel on the periphery of the discrimination region TT2 is a pixel indicating the background region, and nodes N 11 , N 12 ,..., N 15 , N 21 , N 25 indicating those pixels are indicated. , N 31 , and a node T representing the background area are set to a probability of a large value.
また、図17に示すように、点設定部120において設定された点Cから基準点A、Bをそれぞれ通る方向に延びた各線分全体のうち、基準点Aと点Cとの間、基準点Bと点Cとの間の部分に位置する各画素は肝臓領域の内部に存在する画素であると判断することができるので、それらの各画素を示すノードと肝臓領域を表すノードSとをつなぐs-linkに大きい値の確からしさを設定し、基準点Aから点Cとは反対側に延びた部分、および基準点Bから点Cとは反対側に延びた部分に位置する各画素は肝臓領域の外部に存在する画素であると判断することができるので、それらの各画素を示すノードと肝臓領域を表すノードTとをつなぐt-linkに大きい値の確からしさを設定する。 In addition, as shown in FIG. 17, the reference point between the reference point A and the point C among the entire line segments extending in the direction passing through the reference points A and B from the point C set by the point setting unit 120. Since each pixel located in the portion between B and point C can be determined to be a pixel existing inside the liver region, the node indicating each pixel and the node S representing the liver region are connected. The probability of a large value is set in s-link, and each pixel located in a portion extending from the reference point A to the opposite side of the point C and a portion extending from the reference point B to the opposite side of the point C is the liver. Since it can be determined that the pixel exists outside the region, the probability of a large value is set in the t-link that connects the node indicating each pixel and the node T indicating the liver region.
そして、肝臓領域と背景領域は互いに排他的な領域であるので、たとえば図18に点線で示すように、全てのn-link、s-link、およびt-linkのうち適当なリンクを切断してノードSをノードTから切り離すことにより、判別領域Tを肝臓領域と背景領域に分割して、肝臓領域を抽出する。ここで、切断する全てのn-link、s-link、およびt-linkにおける確からしさの合計が最も小さくなるような切断を行うことにより、最適な領域分割をすることができる。 Since the liver region and the background region are mutually exclusive regions, for example, as shown by a dotted line in FIG. 18, all the n-links, s-links, and t-links are cut off. By separating the node S from the node T, the discrimination region T is divided into a liver region and a background region, and the liver region is extracted. Here, optimal region division can be performed by performing cutting so that the total probability of all n-links, s-links, and t-links to be cut is minimized.
なお、ここでは、グラフカット法(Graph Cuts)を用いて肝臓領域を抽出する場合について例示しているが、それに代えて、たとえば特開2007−307358号公報に記載されているような動的計画法を用いて肝臓領域の輪郭を決定する等他の手法を用いて肝臓領域を抽出してもよい。 In this example, the case of extracting the liver region using the graph cut method (Graph Cuts) is illustrated, but instead, for example, dynamic planning as described in JP 2007-307358 A The liver region may be extracted using other methods such as determining the contour of the liver region using a method.
次いで、上記の構成により、医用画像Pから肝臓領域を抽出する際に行われる処理の一例について説明する。 Next, an example of processing performed when a liver region is extracted from the medical image P with the above configuration will be described.
まず、検出部112が、識別器取得部111により予め取得した、任意の医用画像中の各画素が基準点A、Bのいずれかを示す画素であるかどうかを識別できる識別器DA、BBを用いて、医用画像P中の基準点A、Bを検出する。次に、点設定部120が、上記の式(1)により、基準点A(xA、yA)と基準点B(xB、yB)を用いて、医用画像P中の対象領域内に任意の点C(xC、yC)(シード点)を設定する。次に、領域設定部130が、医用画像P中に、対象領域の全体を含むと思われる判別領域Tを設定する。次に、算出部142が、評価関数取得部141により予め取得した、任意の医用画像中の各画素が肝臓領域の輪郭を示す画素であるかどうかを評価できる評価関数Fを用いて、判別領域T内の各画素の輪郭らしさを算出する。最後に、領域抽出部150が、たとえばグラフカット法(Graph Cuts)により、設定された任意の点Cおよび算出された各画素の輪郭らしさに基づいて、かつ、肝臓領域の輪郭が基準点A、Bを必ず通るようにして、判別領域Tから対象領域を抽出し、処理を終了する。 First, the discriminator D A , B that can identify whether each pixel in any medical image acquired in advance by the discriminator acquisition unit 111 is a pixel indicating any of the reference points A and B. Using B , reference points A and B in the medical image P are detected. Next, the point setting unit 120 uses the reference point A (x A , y A ) and the reference point B (x B , y B ) in the target area in the medical image P according to the above equation (1). An arbitrary point C (x C , y C ) (seed point) is set in. Next, the region setting unit 130 sets a discrimination region T that is supposed to include the entire target region in the medical image P. Next, the determination unit 142 uses the evaluation function F that is acquired in advance by the evaluation function acquisition unit 141 to evaluate whether each pixel in an arbitrary medical image is a pixel indicating the outline of the liver region. The contour likeness of each pixel in T is calculated. Finally, the area extraction unit 150 determines that the outline of the liver area is the reference point A based on the set arbitrary point C and the calculated outline of each pixel by, for example, the graph cut method (Graph Cuts). The target region is extracted from the discrimination region T so as to pass through B, and the process is terminated.
上記実施の形態によれば、入力画像中の対象領域内に任意の点を設定し、入力画像中に、対象領域の全体を含むと思われる判別領域を設定し、設定された判別領域内の各画素の輪郭らしさを、その画素の近傍画素の画素値情報に基づいて算出し、設定された任意の点および算出された各画素の輪郭らしさに基づいて、入力画像から対象領域を抽出する際に、その対象領域と同種の対象領域の輪郭上に存在し、かつ近傍領域の画素値分布に基づいて特定可能な基準点が既知である複数のサンプル画像中の、基準点を表す画素および基準点以外の点を表す画素のそれぞれについて、近傍領域の画素値分布を予め機械学習し、その機械学習の結果に基づいて入力画像中の基準点を検出し、その検出結果にさらに基づいて対象領域の抽出を行うようにしているので、対象領域の内部または外部に輪郭のような画素値分布が存在する場合であっても、対象領域の正しい輪郭上に存在する点として検出した基準点を確実に通るように、対象領域の輪郭を決定することができ、対象領域の抽出性能をより向上させることができる。 According to the above embodiment, an arbitrary point is set in the target area in the input image, a determination area that is supposed to include the entire target area is set in the input image, When calculating the contour likeness of each pixel based on pixel value information of neighboring pixels of that pixel and extracting the target area from the input image based on the set arbitrary point and the calculated contour likeness of each pixel In addition, a pixel that represents a reference point and a reference in a plurality of sample images that exist on the contour of the target region of the same type as the target region and have known reference points that can be identified based on the pixel value distribution of the neighboring region For each pixel representing a point other than a point, the pixel value distribution in the neighboring area is machine-learned in advance, the reference point in the input image is detected based on the machine learning result, and the target area is further based on the detection result To do the extraction Therefore, even if there is a pixel value distribution such as a contour inside or outside the target area, the target must be surely passed through the reference point detected as a point existing on the correct contour of the target area. The contour of the region can be determined, and the extraction performance of the target region can be further improved.
なお、上記実施の形態においては、本発明の肝臓領域抽出部38を2次元の入力画像から対象領域を抽出するものに適用した場合について説明したが、3次元の入力画像から対象領域を抽出するものに適用することもできる。 In the above-described embodiment, the case where the liver region extraction unit 38 of the present invention is applied to the one that extracts the target region from the two-dimensional input image has been described. However, the target region is extracted from the three-dimensional input image. It can also be applied to things.
たとえば、3次元の医用画像中の肝臓領域の輪郭を決定する場合、2次元の医用画像から肝臓領域を抽出するときと同様に、全体的になめらかな曲面からなる肝臓領域の輪郭の角ばった箇所に存在する点を基準点として用いる。 For example, when determining the contour of a liver region in a three-dimensional medical image, the same as when extracting a liver region from a two-dimensional medical image, the corner of the contour of the liver region consisting of a smooth surface as a whole A point existing in is used as a reference point.
識別器取得部111が、肝臓領域を含む複数の3次元のサンプル画像を用意し、それらのサンプル画像中の、基準点を表すボクセルおよび基準点以外の点を表すボクセルのそれぞれについて、近傍領域の画素値分布を予め機械学習することにより、サンプル画像中の各ボクセルが基準点を示すボクセルであるか否かをそのボクセルの近傍領域の画素値分布に基づいて識別する識別器を取得する。ここで、各ボクセルの近傍領域は、その近傍領域の内の各ボクセルにおける画素値が変化する方向、その変化の大きさなどの、近傍領域の画素値分布に基づいてそのボクセルが基準点であるか否かを識別できる程度の大きさの3次元領域であることが望ましい。検出部112が、3次元の医用画像上に識別器取得部111において取得した識別器を走査させることにより、その医用画像中の基準点を検出する。 The discriminator acquisition unit 111 prepares a plurality of three-dimensional sample images including the liver region, and for each of the voxels representing the reference points and the voxels representing points other than the reference points in the sample images, By performing machine learning in advance on the pixel value distribution, a discriminator is obtained that identifies whether each voxel in the sample image is a voxel indicating a reference point based on the pixel value distribution in the region near the voxel. Here, the neighborhood area of each voxel is the reference point based on the pixel value distribution in the neighborhood area, such as the direction in which the pixel value in each voxel within the neighborhood area changes, the magnitude of the change, and the like. It is desirable that the region is a three-dimensional region that is large enough to be identified. The detection unit 112 detects a reference point in the medical image by scanning the classifier acquired by the classifier acquisition unit 111 on the three-dimensional medical image.
また、点設定部120が、3次元の医用画像の肝臓領域内に、3次元座標系での任意の点Cを設定し、領域決定部30が、その3次元の医用画像中に、肝臓領域の全体を含むと思われる3次元の存在範囲を設定する。ここで、存在範囲は、その周縁形状として六面体、球体等、種々の形状を採用することができる。 Further, the point setting unit 120 sets an arbitrary point C in the three-dimensional coordinate system in the liver region of the three-dimensional medical image, and the region determination unit 30 includes the liver region in the three-dimensional medical image. A three-dimensional existence range that is supposed to include the whole of is set. Here, the existence range can adopt various shapes such as a hexahedron and a sphere as the peripheral shape.
また、評価関数取得部141が、肝臓領域を含む複数の3次元のサンプル画像を用意し、それらのサンプル画像中の、輪郭上の点を表すボクセルおよび輪郭以外の点を表すボクセルのそれぞれについて、近傍ボクセルの画素値情報を予め機械学習することにより、任意の3次元の医用画像中の各ボクセルが肝臓領域の輪郭を示すボクセルであるかどうかを評価できる評価関数Fを取得する。ここで、近傍ボクセルの画素値情報としては、例えば、そのボクセルを中心とするX軸方向5ボクセル×Y軸方向5ボクセル×Z軸方向5ボクセルの立方体の領域内の異なる複数個のボクセルにおける画素値の組み合わせを用いることができる。次に、算出部142が、判別領域T内の各ボクセルの特徴量に基づいて、各ボクセルの輪郭らしさ、つまりそのボクセルが輪郭を示すボクセルであるかどうかの評価値を、評価関数Fを用いて算出する。 Further, the evaluation function acquisition unit 141 prepares a plurality of three-dimensional sample images including the liver region, and in each of the voxels representing points on the contour and points other than the contour in the sample images, By performing machine learning in advance on the pixel value information of neighboring voxels, an evaluation function F that can evaluate whether each voxel in an arbitrary three-dimensional medical image is a voxel indicating the outline of the liver region is acquired. Here, as pixel value information of neighboring voxels, for example, pixels in a plurality of different voxels in a cubic region of 5 voxels in the X-axis direction × 5 voxels in the Y-axis × 5 voxels in the Z-axis centering on the voxel. A combination of values can be used. Next, the calculation unit 142 uses the evaluation function F to calculate the likelihood of the outline of each voxel based on the feature amount of each voxel in the discrimination region T, that is, whether the voxel is a voxel indicating the outline. To calculate.
領域抽出部150が、たとえば米国特許第6973212号明細書等に記載されている3次元のグラフカット法(Graph Cuts)により、3次元の判別領域Tを肝臓領域と背景領域とに分割する際、肝臓領域と背景領域の境界が、検出部112において検出された基準点を必ず通るようにして、判別領域Tから肝臓領域を抽出し、処理を終了する。 When the region extraction unit 150 divides the three-dimensional discrimination region T into a liver region and a background region by a three-dimensional graph cut method (Graph Cuts) described in, for example, US Pat. No. 6,732,212, The liver region is extracted from the discrimination region T so that the boundary between the liver region and the background region always passes through the reference point detected by the detection unit 112, and the process ends.
31 入力装置
32 関心領域設定部
33 全体画像生成部
34 局所画像生成部
35 マーカー制御部
36 表示制御部
37 表示装置
38 肝臓領域抽出部
39 肝機能解析部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 31 Input device 32 Area of interest setting part 33 Whole image generation part 34 Local image generation part 35 Marker control part 36 Display control part 37 Display apparatus 38 Liver area extraction part 39 Liver function analysis part
Claims (20)
前記注目時相の前記肝臓造影画像の各々に基づいて、前記関心領域を表す局所画像を前記注目時相毎に生成する局所画像生成手段と、
前記複数の時相で取得された肝臓造影画像に基づいて、少なくとも肝臓全体を含む領域であって前記関心領域を含む領域を表す全体画像を生成する全体画像生成手段と、
注目時相が相互に異なる複数の局所画像と前記全体画像とを同時に表示させる表示制御手段であって、前記複数の局所画像を比較読影可能な態様で表示させる表示制御手段とを備えたことを特徴とする医用画像診断装置。 For each of the images of the two or more time phases of interest among the liver contrast images acquired in a plurality of time phases in the contrast examination using the contrast agent in which the blood flow and liver function in the liver are reflected in the image, A region-of-interest setting means for setting a region of interest in the liver corresponding in position between each time phase of interest;
Local image generation means for generating a local image representing the region of interest for each of the attention time phases based on each of the liver contrast images of the attention time phase;
A whole image generating means for generating a whole image representing a region including at least the whole liver and including the region of interest based on the liver contrast images acquired in the plurality of time phases;
Display control means for simultaneously displaying a plurality of local images having different time phases of interest and the whole image, the display control means for displaying the plurality of local images in a manner capable of comparative interpretation A medical image diagnostic apparatus as a feature.
前記関心領域は3次元領域であり、
前記局所画像生成手段は、前記関心領域を複数の方向から見た前記局所画像を前記注目時相毎に生成するものであることを特徴とする請求項1または2に記載の医用画像診断装置。 The liver contrast image of each time phase is a three-dimensional image,
The region of interest is a three-dimensional region;
The medical image diagnostic apparatus according to claim 1, wherein the local image generation unit generates the local image obtained by viewing the region of interest from a plurality of directions for each time phase of interest.
前記全体画像中に前記関心領域を表すマーカーを重畳表示させるマーカー制御手段をさらに備えたことを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の医用画像診断装置。 The whole image is an image generated so that the position of the region of interest can be specified,
The medical image diagnostic apparatus according to claim 1, further comprising a marker control unit that superimposes and displays a marker representing the region of interest in the entire image.
前記関心領域設定手段は、該移動後のマーカーの位置を検出し、検出された前記マーカーの位置に基づいて、前記全体画像のもとになる前記肝臓造影画像中の前記関心領域を設定し、該関心領域が設定された前記肝臓造影画像以外の前記注目時相の前記肝臓造影画像の各々に対して、前記関心領域を設定するものであることを特徴とする請求項4に記載の医用画像診断装置。 The marker can be moved by the user using the input means,
The region-of-interest setting means detects the position of the marker after the movement, sets the region of interest in the liver contrast image that is the basis of the whole image based on the detected position of the marker, 5. The medical image according to claim 4, wherein the region of interest is set for each of the liver contrast images in the time phase of interest other than the liver contrast image in which the region of interest is set. Diagnostic device.
前記関心領域は3次元領域であり、
前記全体画像生成手段は、複数の方向から見た前記全体画像を生成するものであることを特徴とする請求項1から6のいずれか1項に記載の医用画像診断装置。 The liver contrast image of each time phase is a three-dimensional image,
The region of interest is a three-dimensional region;
The medical image diagnostic apparatus according to claim 1, wherein the whole image generation unit generates the whole image viewed from a plurality of directions.
前記肝臓領域内を分割して得られる複数の小領域のうちの少なくとも一部の小領域について、該小領域における肝機能を表す肝機能評価値を算出する肝機能解析手段とをさらに備え、
前記全体画像生成手段が、前記肝臓造影画像および前記肝機能評価値に基づいて前記全体画像を生成するものであることを特徴とする請求項1から7のいずれか1項に記載の医用画像診断装置。 Liver region extraction means for extracting a liver region from the liver contrast image;
Liver function analysis means for calculating a liver function evaluation value representing a liver function in the small region for at least some of the small regions obtained by dividing the liver region,
The medical image diagnosis according to any one of claims 1 to 7, wherein the whole image generation unit generates the whole image based on the liver contrast image and the liver function evaluation value. apparatus.
前記肝臓造影画像はMRIによって取得された画像であることを特徴とする請求項14または17に記載の医用画像診断装置。 The contrast agent comprises sodium gadoxetate (Gd-EOB-DTPA) as an active ingredient,
The medical image diagnostic apparatus according to claim 14 or 17, wherein the liver contrast image is an image acquired by MRI.
前記注目時相の前記肝臓造影画像の各々に基づいて、前記関心領域を表す局所画像を前記注目時相毎に生成するステップと、
前記複数の時相で取得された肝臓造影画像に基づいて、少なくとも肝臓全体を含む領域であって前記関心領域を含む領域を表す全体画像を生成するステップと、
注目時相が相互に異なる複数の局所画像と前記全体画像とを同時に表示させるステップであって、前記複数の局所画像を比較読影可能な態様で表示させるステップとを有することを特徴とする医用画像表示方法。 For each of the images of the two or more time phases of interest among the liver contrast images acquired in a plurality of time phases in the contrast examination using the contrast agent in which the blood flow and liver function in the liver are reflected in the image, Setting a region of interest in the liver that corresponds positionally between each time phase of interest;
Generating a local image representing the region of interest for each time phase of interest based on each of the liver contrast images of the time phase of interest;
Generating an entire image representing an area including at least the entire liver and including the region of interest based on the liver contrast images acquired in the plurality of time phases;
A medical image comprising: simultaneously displaying a plurality of local images of different time phases of interest and the whole image, wherein the plurality of local images are displayed in a manner enabling comparative interpretation. Display method.
肝臓における血流および肝機能が画像に反映される造影剤を用いた造影検査において複数の時相で取得された肝臓造影画像のうちの2以上の注目時相の前記画像の各々に対して、各注目時相間で位置的に対応する肝臓中の関心領域を設定するステップと、
前記注目時相の前記肝臓造影画像の各々に基づいて、前記関心領域を表す局所画像を前記注目時相毎に生成するステップと、
前記複数の時相で取得された肝臓造影画像に基づいて、少なくとも肝臓全体を含む領域であって前記関心領域を含む領域を表す全体画像を生成するステップと、
注目時相が相互に異なる複数の局所画像と前記全体画像とを同時に表示させるステップであって、前記複数の局所画像を比較読影可能な態様で表示させるステップとを実行させることを特徴とする医用画像診断プログラム。 On the computer,
For each of the images of the two or more time phases of interest among the liver contrast images acquired in a plurality of time phases in the contrast examination using the contrast agent in which the blood flow and liver function in the liver are reflected in the image, Setting a region of interest in the liver that corresponds positionally between each time phase of interest;
Generating a local image representing the region of interest for each time phase of interest based on each of the liver contrast images of the time phase of interest;
Generating an entire image representing an area including at least the entire liver and including the region of interest based on the liver contrast images acquired in the plurality of time phases;
A step of displaying a plurality of local images having different time phases of interest and the whole image at the same time, and displaying the plurality of local images in a manner capable of comparative interpretation. Diagnostic imaging program.
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