本發明專利技術提供檢測解剖學構造的異常的醫用圖像處理裝置。本實施方式涉及的醫用圖像處理裝置具備：存儲部，存儲正常體數據與被檢體的體數據；形態指標計算部，根據上述被檢體的體數據，計算多種形態指標；位置對準部，根據上述多種形態指標與上述正常體數據中的正常的多種形態指標，使上述被檢體的體數據與上述正常體數據位置對準；異常檢測部，通過將根據上述位置對準后的被檢體的體數據中的上述多種形態指標與上述正常的多種形態指標而計算出的形態相異度與閾值進行比較，從而檢測上述被檢體的體數據中的形態異常。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術的實施方式涉及醫用圖像處理裝置以及醫用圖像處理方法。
技術介紹
在各種狀態的診斷或被檢體的狀態的解析中，使用體數據變得越來越重要。通常，診斷需要醫師或接受了其他的訓練的醫療從業者再次討論醫用圖像。然而，為了進行基于醫師的進一步討論，通過某些裝置，用于識別以及強調可能是異常的區域的自動化的方法、或用于識別以及顯示關心區域的自動化的方法能夠提高進一步討論醫用圖像的效率及速 度。與其相關聯，開發了各種計算機輔助檢測(Computer Aided Detection :以下,稱為CAD)的技術。CAD算法為了檢測原發癌以及轉移性癌癥而應用于腫瘤學。一般而言，CAD算法通過由特定的算法來將特定的病變進行分割及分類而動作。例如，用于CT模擬結腸鏡檢查的幾個既知的CAD技術將結腸內腔進行分割，例如，使用曲率分析來識別結腸壁上的息肉狀結構。對于肺CAD的技術通過分割肺而開始，之后，嘗試將肺結節進行分割以及建立等級。對于乳腺攝影CAD的技術探索微鈣化點簇。然而，既知的解剖學特有的CAD處理器需要異常的病例中的訓練。在該訓練中，有時難以獲得異常的病例。另外，這樣既知的解剖學特有的CAD處理器在訓練階段需要非常多的時間以及專家的輸入。訓練階段限定于特定的解剖學特征及特定的方式的異常的訓練。生成與解剖學構造、或解剖學構造中的特定的器官相關的多個解剖圖譜(以下，稱為圖譜)。所生成的多個圖譜被用于與被檢體相關的醫用圖像的解析或處理中。通過圖像數據確定的特定的解剖學特征通常通過位置對準步驟，與圖譜進行位置匹配。為了將醫用圖像中的特定的解剖學特征的位置排列于針對通過圖譜進行定義的多個解剖學特征的標準的位置，在醫用圖像的數據(以下，稱為圖像數據)中應用剛性轉換或非剛性轉換。使用這樣的圖譜以及位置對準步驟，例如，能夠直接比較分別從不同的被檢體得到的圖像數據。既知的圖譜具有多個體素。多個體素分別具有圖像強度(像素值)與位置數據。另外，多個體素分別也可以具有表示圖譜中的多個特定的解剖學特征的位置的位置數據。另外，提出了具有與圖譜中的圖像強度相關聯的其他的統計學尺度的情況?；隗w素的形態測量(Voxel Based Morphometric :以下,稱為VBM)技術用于比較不同的被檢體間的腦結構中的不同。作為位置的函數對每個體素都具有原始的圖像強度的體數據與圖譜或標準的模板對照。VBM技術能夠將從不同的被檢體得到的腦圖像間進行直接比較。
技術實現思路
既知的解剖學特有的CAD處理器存在訓練階段中需要非常多的時間及專家的輸入，并限定于特定的解剖學特征及特定的方式的異常的訓練的問題。為了解決上述問題，提供一種產生具有正常的解剖學構造、和與多種形態指標相關的統計量的統計圖譜，并使用統計圖譜來檢測解剖學構造的異常的醫用圖像處理裝置。根據本實施方式涉及的醫用圖像處理裝置，具備存儲部，存儲正常體數據與被檢體的體數據；形態指標計算部，根據上述被檢體的體數據，計算多種形態指標；位置對準部，根據上述多種形態指標與上述正常體數據中的正常的多種形態指標，使上述被檢體的體數據與上述正常體數據位置對準；異常檢測部 ，通過將根據上述位置對準后的被檢體的體數據中的上述多種形態指標與上述正常的多種形態指標而計算出的形態相異度與閾值進行比較，從而檢測上述被檢體的體數據中的形態異常。能夠檢測解剖學構造的異常，并生成具有正常的解剖學構造和與多種形態指標相關的統計量的統計圖譜。附圖說明圖I是表示本實施方式涉及的醫用圖像處理裝置的結構的結構圖。圖2是表示圖I的實施方式涉及的，統計圖譜的生成步驟及異常檢查步驟的概要的流程圖。圖3是表示圖2中的統計圖譜的生成步驟的一個例子的流程圖。圖4是表示本實施方式涉及的，在統計圖譜的生成中所使用的多個正常體數據組的重復的概略的概略圖。圖5是表示圖2中的異常檢測步驟的一個例子的流程圖。圖6是針對統計圖譜內的位置(以下，稱為圖譜位置)上的體素，將表示上述圖譜位置上的正常的解剖學構造的標本點的分布與所選擇的閾值(閾值馬哈拉諾比斯距離)同時示出的圖。符號說明2...處理裝置、4...顯示裝置、6...存儲部、7...體數據、8...輸入部、10...中央運算處理裝置(CPU)、12...紋理特征模塊、14...位置對準模塊、16...圖譜生成模塊、18...異常檢測模塊具體實施例方式本專利技術的實施方式涉及的醫用圖像處理裝置，具備存儲部、攜帶指標計算部、位置對準部、以及異常檢測部。存儲部存儲正常體數據與被檢體的體數據。形態指標計算部根據上述被檢體的體數據，計算多種形態指標。位置對準部根據上述多種形態指標與上述正常體數據中的正常的多種形態指標，使上述被檢體的體數據與上述正常體數據位置對準。異常檢測部通過將根據上述位置對準后的被檢體的體數據中的上述多種形態指標與上述正常的多種形態指標而計算出的形態相異度與閾值進行比較，從而檢測上述被檢體的體數據中的形態異常。根據本實施方式，在檢測圖像數據中的異常的存在的方法中，提供了一種包含以下步驟的方法取得表示被檢體的圖像的圖像數據組的步驟，取得表示從多個參照被檢體得到的多個正常圖像數據組的統計圖譜的步驟，將圖像數據與統計圖譜相比較的步驟、通過確定檢測圖像數據與統計圖譜之間的差而得到的值，從而確定異常的存在的步驟。本實施方式涉及的醫用圖像處理裝置在圖I中示意性地示出，以執行前面的段落所述的方法的方式構成。醫用圖像處理裝置具有與處理裝置2連接的、此時與顯示裝置4連接的個人計算機(PersonalComputer :以下,稱為PC)或工作站、存儲部6、I個或多個用戶輸入部8。輸入部8具有計算機鍵盤以及鼠標。處理裝置2包含能夠加載以及執行各種軟件模塊或其他軟件組件的中央運算處理裝置(Central Procesing Unit :以下，稱為CPU) 10。在圖I的實施方式中，軟件模塊具有用于根據圖像強度數據來確定圖像紋理特征(形態指標)的紋理特征模塊12。軟件模塊還具有用于將圖像數據對照圖譜的位置對準模塊14、用于根據包含正常圖像數據的數據集合生成圖譜的圖譜生成模塊16、及異常檢測模塊18。另外，紋理特征模塊12、位置對準模塊14、圖譜生成模塊16、以及異常檢測模塊18·也可以不是軟件模塊而是硬件。作為硬件的紋理特征模塊18是根據被檢體的體數據，計算多種形態指標(圖像紋理特征)的形態指標計算部。作為硬件的位置對準模塊14是位置對準部。作為硬件的圖譜生成模塊16是正常體數據發生部。作為硬件的異常檢測模塊18是檢測被檢體的體數據中的形態異常的異常檢測部。處理裝置2也包含硬盤驅動器。在圖I的實施方式中，硬盤驅動器存儲位置對準過程中所使用的統計圖譜(解剖圖譜)。處理裝置2包含包括隨機存取存儲器(Random Access Memory 以下，稱為RAM)、只讀存儲器(Read-Only Memory :以下，稱為ROM)、數據總線、各種設備驅動器的操作系統、以及包括用于與各種外圍機器連接的硬件裝置(例如，顯示卡)的、PC的其他的標準構成要素。為了清晰，這樣的標準構成要素在圖I中沒有示出。圖I的實施方式中的存儲部6具有保存例如表示從對于被檢體的計算機斷層攝影裝置(Computed Tomography Scanner :稱為CT本文檔來自技高網...
【技術保護點】
一種醫用圖像處理裝置，其特征在于，具備：存儲部，存儲正常體數據與被檢體的體數據；形態指標計算部，根據上述被檢體的體數據，計算多種形態指標；位置對準部，根據上述多種形態指標與上述正常體數據中的正常的多種形態指標，使上述被檢體的體數據與上述正常體數據進行位置對準；和異常檢測部，通過將根據上述位置對準后的被檢體的體數據中的上述多種形態指標與上述正常的多種形態指標而計算出的形態相異度與閾值進行比較，從而檢測上述被檢體的體數據中的形態異常。
【技術特征摘要】
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【專利技術屬性】
技術研發人員：伊恩·普爾，西恩·墨菲，吉姆·皮佩爾，科林·羅伯茨，
申請(專利權)人：株式會社東芝，東芝醫療系統株式會社，
類型：發明
國別省市：
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