本发明专利技术提供检测解剖学构造的异常的医用图像处理装置。本实施方式涉及的医用图像处理装置具备：存储部，存储正常体数据与被检体的体数据；形态指标计算部，根据上述被检体的体数据，计算多种形态指标；位置对准部，根据上述多种形态指标与上述正常体数据中的正常的多种形态指标，使上述被检体的体数据与上述正常体数据位置对准；异常检测部，通过将根据上述位置对准后的被检体的体数据中的上述多种形态指标与上述正常的多种形态指标而计算出的形态相异度与阈值进行比较，从而检测上述被检体的体数据中的形态异常。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术的实施方式涉及医用图像处理装置以及医用图像处理方法。
技术介绍
在各种状态的诊断或被检体的状态的解析中，使用体数据变得越来越重要。通常，诊断需要医师或接受了其他的训练的医疗从业者再次讨论医用图像。然而，为了进行基于医师的进一步讨论，通过某些装置，用于识别以及强调可能是异常的区域的自动化的方法、或用于识别以及显示关心区域的自动化的方法能够提高进一步讨论医用图像的效率及速 度。与其相关联，开发了各种计算机辅助检测(Computer Aided Detection :以下,称为CAD)的技术。CAD算法为了检测原发癌以及转移性癌症而应用于肿瘤学。一般而言，CAD算法通过由特定的算法来将特定的病变进行分割及分类而动作。例如，用于CT模拟结肠镜检查的几个既知的CAD技术将结肠内腔进行分割，例如，使用曲率分析来识别结肠壁上的息肉状结构。对于肺CAD的技术通过分割肺而开始，之后，尝试将肺结节进行分割以及建立等级。对于乳腺摄影CAD的技术探索微钙化点簇。然而，既知的解剖学特有的CAD处理器需要异常的病例中的训练。在该训练中，有时难以获得异常的病例。另外，这样既知的解剖学特有的CAD处理器在训练阶段需要非常多的时间以及专家的输入。训练阶段限定于特定的解剖学特征及特定的方式的异常的训练。生成与解剖学构造、或解剖学构造中的特定的器官相关的多个解剖图谱(以下，称为图谱)。所生成的多个图谱被用于与被检体相关的医用图像的解析或处理中。通过图像数据确定的特定的解剖学特征通常通过位置对准步骤，与图谱进行位置匹配。为了将医用图像中的特定的解剖学特征的位置排列于针对通过图谱进行定义的多个解剖学特征的标准的位置，在医用图像的数据(以下，称为图像数据)中应用刚性转换或非刚性转换。使用这样的图谱以及位置对准步骤，例如，能够直接比较分别从不同的被检体得到的图像数据。既知的图谱具有多个体素。多个体素分别具有图像强度(像素值)与位置数据。另外，多个体素分别也可以具有表示图谱中的多个特定的解剖学特征的位置的位置数据。另外，提出了具有与图谱中的图像强度相关联的其他的统计学尺度的情况。基于体素的形态测量(Voxel Based Morphometric :以下,称为VBM)技术用于比较不同的被检体间的脑结构中的不同。作为位置的函数对每个体素都具有原始的图像强度的体数据与图谱或标准的模板对照。VBM技术能够将从不同的被检体得到的脑图像间进行直接比较。
技术实现思路
既知的解剖学特有的CAD处理器存在训练阶段中需要非常多的时间及专家的输入，并限定于特定的解剖学特征及特定的方式的异常的训练的问题。为了解决上述问题，提供一种产生具有正常的解剖学构造、和与多种形态指标相关的统计量的统计图谱，并使用统计图谱来检测解剖学构造的异常的医用图像处理装置。根据本实施方式涉及的医用图像处理装置，具备存储部，存储正常体数据与被检体的体数据；形态指标计算部，根据上述被检体的体数据，计算多种形态指标；位置对准部，根据上述多种形态指标与上述正常体数据中的正常的多种形态指标，使上述被检体的体数据与上述正常体数据位置对准；异常检测部 ，通过将根据上述位置对准后的被检体的体数据中的上述多种形态指标与上述正常的多种形态指标而计算出的形态相异度与阈值进行比较，从而检测上述被检体的体数据中的形态异常。能够检测解剖学构造的异常，并生成具有正常的解剖学构造和与多种形态指标相关的统计量的统计图谱。附图说明图I是表示本实施方式涉及的医用图像处理装置的结构的结构图。图2是表示图I的实施方式涉及的，统计图谱的生成步骤及异常检查步骤的概要的流程图。图3是表示图2中的统计图谱的生成步骤的一个例子的流程图。图4是表示本实施方式涉及的，在统计图谱的生成中所使用的多个正常体数据组的重复的概略的概略图。图5是表示图2中的异常检测步骤的一个例子的流程图。图6是针对统计图谱内的位置(以下，称为图谱位置)上的体素，将表示上述图谱位置上的正常的解剖学构造的标本点的分布与所选择的阈值(阈值马哈拉诺比斯距离)同时示出的图。符号说明2...处理装置、4...显示装置、6...存储部、7...体数据、8...输入部、10...中央运算处理装置(CPU)、12...纹理特征模块、14...位置对准模块、16...图谱生成模块、18...异常检测模块具体实施例方式本专利技术的实施方式涉及的医用图像处理装置，具备存储部、携带指标计算部、位置对准部、以及异常检测部。存储部存储正常体数据与被检体的体数据。形态指标计算部根据上述被检体的体数据，计算多种形态指标。位置对准部根据上述多种形态指标与上述正常体数据中的正常的多种形态指标，使上述被检体的体数据与上述正常体数据位置对准。异常检测部通过将根据上述位置对准后的被检体的体数据中的上述多种形态指标与上述正常的多种形态指标而计算出的形态相异度与阈值进行比较，从而检测上述被检体的体数据中的形态异常。根据本实施方式，在检测图像数据中的异常的存在的方法中，提供了一种包含以下步骤的方法取得表示被检体的图像的图像数据组的步骤，取得表示从多个参照被检体得到的多个正常图像数据组的统计图谱的步骤，将图像数据与统计图谱相比较的步骤、通过确定检测图像数据与统计图谱之间的差而得到的值，从而确定异常的存在的步骤。本实施方式涉及的医用图像处理装置在图I中示意性地示出，以执行前面的段落所述的方法的方式构成。医用图像处理装置具有与处理装置2连接的、此时与显示装置4连接的个人计算机(PersonalComputer :以下,称为PC)或工作站、存储部6、I个或多个用户输入部8。输入部8具有计算机键盘以及鼠标。处理装置2包含能够加载以及执行各种软件模块或其他软件组件的中央运算处理装置(Central Procesing Unit :以下，称为CPU) 10。在图I的实施方式中，软件模块具有用于根据图像强度数据来确定图像纹理特征(形态指标)的纹理特征模块12。软件模块还具有用于将图像数据对照图谱的位置对准模块14、用于根据包含正常图像数据的数据集合生成图谱的图谱生成模块16、及异常检测模块18。另外，纹理特征模块12、位置对准模块14、图谱生成模块16、以及异常检测模块18·也可以不是软件模块而是硬件。作为硬件的纹理特征模块18是根据被检体的体数据，计算多种形态指标(图像纹理特征)的形态指标计算部。作为硬件的位置对准模块14是位置对准部。作为硬件的图谱生成模块16是正常体数据发生部。作为硬件的异常检测模块18是检测被检体的体数据中的形态异常的异常检测部。处理装置2也包含硬盘驱动器。在图I的实施方式中，硬盘驱动器存储位置对准过程中所使用的统计图谱(解剖图谱)。处理装置2包含包括随机存取存储器(Random Access Memory 以下，称为RAM)、只读存储器(Read-Only Memory :以下，称为ROM)、数据总线、各种设备驱动器的操作系统、以及包括用于与各种外围机器连接的硬件装置(例如，显示卡)的、PC的其他的标准构成要素。为了清晰，这样的标准构成要素在图I中没有示出。图I的实施方式中的存储部6具有保存例如表示从对于被检体的计算机断层摄影装置(Computed Tomography Scanner :称为CT本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种医用图像处理装置，其特征在于，具备：存储部，存储正常体数据与被检体的体数据；形态指标计算部，根据上述被检体的体数据，计算多种形态指标；位置对准部，根据上述多种形态指标与上述正常体数据中的正常的多种形态指标，使上述被检体的体数据与上述正常体数据进行位置对准；和异常检测部，通过将根据上述位置对准后的被检体的体数据中的上述多种形态指标与上述正常的多种形态指标而计算出的形态相异度与阈值进行比较，从而检测上述被检体的体数据中的形态异常。
【技术特征摘要】
...
【专利技术属性】
技术研发人员：伊恩·普尔，西恩·墨菲，吉姆·皮佩尔，科林·罗伯茨，
申请(专利权)人：株式会社东芝，东芝医疗系统株式会社，
类型：发明
国别省市：
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