【課題】被検体以外の構造体を効果的に除去すること。
【解決手段】被検体と被検体以外の構造体とを含む画像データを、複数の領域に分割する。決定部は、複数の領域から、被検体に対応する第１の領域と、前記構造体に対応する第２の領域の候補と、を決定する。結合部は、第１の領域と前記第２の領域との間の相対的位置関係に基づいて、第２の領域の候補の少なくとも一部を第１の領域に結合させる。 （もっと読む）

【課題】心臓の１周期分の動画像において、有用性を正しく算出できる医用画像診断装置を提供する。
【解決手段】実施形態の医用画像診断装置は、構造情報検出部と、ずれ量算出部と、有用度算出部とを持つ。構造情報検出部は周期的運動をする心臓を撮像した時系列の動画像を入力し、前記動画像から前記心臓の位置、輪郭、長軸角度、又は、スケールの少なくとも一つを含む構造情報を、前記心臓の特定時相のタイミングで検出する。ずれ量算出部は前記特定時相における前記構造情報と、前記特定時相における１周期前、又は、１周期後の特定時相における前記構造情報との差であるずれ量を算出する。有用度算出部は前記動画像が診断に有用であるかどうかを示すように、前記ずれ量を正規化した有用度を算出する。 （もっと読む）

【課題】横隔膜のような胸腹部を分ける境界面や臓器を複数の区域に分ける組織の境界面を抽出することにより、画像診断を支援する。
【解決手段】
被写体を分割する境界面上に存在する複数の点を入力点として設定し（＃２）、入力点を用いて、境界面に近似する平面を基準平面として決定する（＃３）。被写体の外側において、基準平面上に複数の補助点を設定し（＃４）、補助点と入力点を用いて入力点を補間して前記境界面に近似する曲面を生成して（＃８）、生成した曲面を前記境界面として被写体を分けた領域に分割する（＃１０）。 （もっと読む）

【課題】被検体の内部を表す画像に含まれる異常候補領域が結節のような解剖学的異常であるか否かを医師が迅速に判定することを可能とする。
【解決手段】拡張結節候補領域１２は、被検体の内部を表す画像に含まれる結節候補領域に連続する周辺領域を特定する。表示画像生成部１５は、異常候補領域と周辺領域とを互いに区別可能な形態で表す表示画像を生成する。 （もっと読む）

【課題】管腔臓器を内視鏡により観察する場合の支援情報を提示する内視鏡挿入支援装置を提供する。
【解決手段】被検体の管腔臓器内部に内視鏡を挿入して観察する場合に、被検体に内視鏡１２が挿入される部位に内視鏡挿入補助具３４と一体化した内視鏡１２の長手方向の移動距離情報並びに長手方向に垂直な移動距離情報を測定可能な非接触型センサ１４を設置し、非接触型センサ１４から得られる移動距離情報から内視鏡挿入長の時間変化並びに回転角度の時間変化情報を利用して、被検体の３次元画像データ上における現在の内視鏡位置姿勢に対応する位置姿勢を大まかに推定したのち、被検体管腔臓器内に挿入された内視鏡画像と被検体の３次元画像データから生成される仮想化内視鏡画像と比較することによって精密に内視鏡位置姿勢を求め、内視鏡挿入支援情報を生成するものである。 （もっと読む）

【課題】右目用画像および左目用画像の２枚の画像を用いて立体視画像を表示する立体視画像表示装置において、観察者がモニタを見る位置により立体視画像の立体感が変化しにくくする。
【解決手段】画像表示の際に、モニタ９の距離測定手段４０において、モニタ９の表示面から観察者までの距離を測定する。画像処理部８ｃは、右目用画像および左目用画像中に共通する所定の被写体を抽出し、抽出した各被写体毎に、上記で測定した距離が長くなる程、抽出した被写体の視差を小さくするように、右目用画像および／または左目用画像中の被写体の位置を画像処理により移動させる。モニタ９は、画像処理部８ｃにおいて上記の通り画像処理が施された画像のデータを基に、乳房Ｍの立体視画像を表示させる。 （もっと読む）

【課題】切除すべき異常領域を含む臓器のうち、切除する対象となる切除領域を適切に決定する。
【解決手段】異常領域５１を内包する最小の内包体５２を設定し、設定された内包体５２に外接する楕円放物面または円錐面の内側に属する臓器部分を部分領域５４として抽出し、取得した医用画像から臓器を支配する構造物の領域５を抽出し、抽出された構造物の領域内の所定の位置から異常領域を含む臓器部分側に延びる構造物の一部５５により支配される、異常領域を含む臓器部分を支配領域５６として抽出し、部分領域５４と支配領域５６のいずれかを所定の切除領域決定条件に基づいて切除領域として決定する。 （もっと読む）

【課題】乳房画像における「構築の乱れ」に該当する領域を医師が容易に検出できるようにする。
【解決手段】画像診断支援装置１０のＣＰＵ１１によれば、一対の左右の乳房画像のそれぞれから乳房領域を抽出し、抽出された乳房領域内の線構造を検出し、抽出された乳房領域内に複数のＲＯＩを設定し、設定したＲＯＩのそれぞれを線構造の方向のパターンによって分類する。そして、各ＲＯＩに線構造の方向のパターンの分類に応じたラベルを付与して左右の乳房画像上に重畳して表示部１４に表示する。 （もっと読む）

【課題】回転処理および領域指定処理を、ポインティングデバイスのみを用いた直感的に理解しやすい簡易な操作で容易に切り替えて３次元医用画像に施すことを可能にする。
【解決手段】
３次元医用画像を取得して表示画面Ｗに表示し、表示画面上でユーザの入力位置および入力操作を受け付け、受け付けられた入力位置が表示画面Ｗの中央領域６である場合に、受け付けられた入力操作により回転処理を表示された３次元医用画像に施し、受け付けられた入力位置が表示画面Ｗのうち中央領域６以外の領域である場合に、受け付けられた入力操作により領域指定処理を表示された３次元医用画像に施す。また、領域指定処理は、前記受け付けられた入力操作に基づいて前記表示画面上で閉曲線を指定し、前記指定された閉曲線から前記表示画面奥行き方向にのびる筒体の内側または外側の３次元医用画像を削除する処理である。 （もっと読む）

【課題】被検体の体動によるアーチファクトの発生を抑えつつ、Ｓ／Ｎの高い画像を生成することができるＸ線ＣＴ装置を提供する。
【解決手段】収集された同一スライスに対する投影データのうち第１の期間に収集されたハーフスキャン分以上かつフルスキャン分未満の第１の投影データに基づいて、第１の画像を再構成する第１の再構成手段と、上記収集された同一スライスに対する投影データのうち第２の期間に収集されたハーフスキャン分以上かつフルスキャン分未満の第２の投影データに基づいて、第２の画像を再構成する第２の再構成手段と、第１および第２の画像における被検体の位置合せを行う位置合せ手段と、位置合せが行われた第１および第２の画像を合成することにより第３の画像を生成する生成手段とを備えた構成とする。 （もっと読む）

【課題】被検体の体軸方向のサイズ変化、かつ、本スキャンにおける撮影態様を考慮し、実際の被曝線量を精度良く算出する。
【解決手段】被曝線量算出装置２７は、Ｎ枚の最小画像スライス厚の２次元画像群から各画像において被検体領域を検出する（ステップＳ３１）。次に、２次元画像群の各々から検出した被検体領域の面積Ｓｎを算出する（ステップＳ３２）。次に、求めたＳｎから被検体１７の断層像を円形に近似し、半径ｒｎを求める（ステップＳ３３）。次に、単位被曝線量テーブルから、ステップＳ３３において求められる半径ｒｎに相当する単位被曝線量を選択する（ステップＳ３４）。次に、被曝線量ＣＴＤＩｎを加算し（ステップＳ３５）、全ての画像に対してステップＳ３１〜ステップＳ３５を繰り返し（ステップＳ３６）、総被曝線量を算出する（ステップＳ３７）。 （もっと読む）

【課題】 デジタルＸ線画像ノイズ推定の速度および品質の観点から、より効率的な方法を策定する。
【解決手段】 デジタルＸ線フィルムノイズアセスメントの方法は、原画像の取得、推定画像を取得するための原画像の低周波フィルタリング、原画像および推定画像の間の差分としてのノイズ画像作成、形態的フィルタリングによるノイズ画像画素の除去、推定画像の強度範囲の区間への分割を含む。さらに、方法は、各区間について、推定画像の画素に対応するノイズ画像の画素を蓄積すること、ノイズ分散の区間推定値を算出すること、σ３基準に従った除去ノイズ画素によって区間推定値を改善すること、信号強度に対するノイズの依存度を表す表形式関数をもたらすノイズ分散の区間推定値のロバストな局所線形近似、推定画像および表形式関数に基づいて、デジタル原画像の画素ごとのノイズ分散推定値としてノイズマップを算出することを含む。 （もっと読む）

【課題】血管造影画像における血管コントラストを予測して表示できる画像処理装置を提供することにある。
【解決手段】一実施形態に係る画像処理装置は、表示部、データベース、入力部、取得部、計算部及び制御部を備える。表示部は、予め取得されたＸ線画像を表示する。データベースは、参照造影剤濃度及び参照Ｘ線条件と血管コントラストとの関係を記述した対応表を保持する。入力部は、造影剤濃度の予定値及び血管造影画像の撮影時に適用予定のＸ線条件を入力する。取得部は、前記入力された予定値及びＸ線条件で前記データベースの前記参照造影剤濃度の前記Ｘ線条件を参照して血管コントラストを取得する。計算部は、前記取得された血管コントラストと前記Ｘ線画像に設定される関心領域の平均画素値とに基づいて、前記関心領域の予測平均画素値を算出する。制御部は、前記算出された予測平均画素値を有する部分画像を前記関心領域上に重ねて、前記表示部に前記Ｘ線画像を表示させる。 （もっと読む）

【課題】高精度に皮質骨等の骨の厚みを測定できる骨粗鬆症診断支援装置及び骨粗鬆症診断支援プログラムを提供する。
【解決手段】骨粗鬆症診断支援装置１は、Ｘ線画像に帯状に写った皮質骨と他の部分との２本の境界線を特定する処理と、境界線上に設けた複数の点に基づいて、境界線に近似する直線または曲線である近似線を求める処理と、近似線上に複数の測定点を設定し、設定した測定点からそれぞれ近似線の法線方向に伸ばした測定補助線上において前記２本の境界線間の距離を測定し、複数の測定値を取得する処理と、測定値に基づいて皮質骨の厚みを算出する処理と、算出した皮質骨の厚みに基づいて骨粗鬆症を判別する処理と、を実行する制御部１２を備える。 （もっと読む）

【課題】読影医が異常陰影候補の疑いがあると判断した注目領域をＣＡＤが異常陰影候補として検出しなかった場合に、読影医が自身の判断に確信がもてなくなったり、ＣＡＤに対する不信感を抱いたりすることを防止する。
【解決手段】画像表示装置４の制御部４１は、操作部４２により指定された注目領域が異常陰影候補検出装置２において検出された異常陰影候補に含まれているか否かを判断し、含まれていないと判断した場合に、当該指定された注目領域が異常陰影候補として検出されなかった理由を特定して表示部４３に表示させる。 （もっと読む）

【課題】読影医による異常陰影候補の見落とし防止をより強固なものとする。
【解決手段】画像表示装置４の制御部４１は、操作部４２により有効であったと指定されたマークに対応する異常陰影候補の特徴量を算出するとともに、当該算出された特徴量を読影医の識別情報と対応付けて有効候補特徴情報として画像サーバ３に蓄積記憶させる。また、制御部４１は、新たな医用画像を表示部４３に表示する場合に、当該医用画像から検出された異常陰影候補の特徴量を算出するとともに、読影医の識別情報に対応付けて記憶されている有効候補特徴情報を画像サーバ３から取得して、当該有効候補特徴情報及び算出された特徴量に基づいて、新たな医用画像から検出された異常陰影候補の中から読影を行う読影医による診断に有効であると推定される異常陰影候補を選別し、選別された異常陰影候補については他の異常陰影候補とは異なる態様のマークで強調表示を行う。 （もっと読む）

【課題】 組織の構造的特徴を示す情報を利用して、医用画像に描画される対象領域の組織を正確に識別することが可能な画像処理装置を提供する。
【解決手段】 本発明の画像処理装置１００は、骨のＣＴ画像には海綿質を示す低ＣＴ値領域があることに着目し、ＣＴ画像から抽出した対象領域について構造的特徴を表す特徴量を算出し、算出した特徴量が所定の条件に該当するか否かを判定することにより対象領域が骨であるか石灰化であるかを判別し、判別結果情報に応じて前記対象領域に対して異なる処理を施す。上述の特徴量としては、対象領域全体における高ＣＴ値領域の割合、対象領域の各分割領域の平均ＣＴ値差、或いは対象領域に設定した任意線に沿ってＣＴ値をサンプリングしたＣＴ値曲線の形状等を用いることができる。 （もっと読む）

【課題】乳房の放射線撮影に際し、被曝量を抑えつつ、適切な撮影方法を決定する。
【解決手段】画像データベース４１から乳房Ｍの記録された過去の放射線画像データＧＤを読み出す。乳腺密度算出部４４が読み出された放射線画像データＧＤから乳房Ｍの乳腺密度ＭＤを算出する。撮影方法選択部４５が、乳腺密度ＭＤが第１の閾値ＴＨ１以下の場合に２次元撮影、第１の閾値ＴＨ１を超える場合に３次元撮影を選択し、撮影方法出力部４６が放射線撮影装置２に選択された撮影方法を出力する。 （もっと読む）

【課題】被検体にかかる負担を低減したうえで、心臓の運動機能解析を行なうことができるＸ線透過画像を生成すること。
【解決手段】実施形態のＸ線診断装置は、差分画像生成部２６ｂと、システム制御部２１とを備える。差分画像生成部２６ｂは、冠状動脈に注入された造影剤により被検体の心筋組織が染影された第１のＸ線透過画像から、被検体の心筋組織が染影されていない第２のＸ線透過画像を差分することで差分画像を生成する。システム制御部２１は、差分画像生成部２６ｂにより生成された差分画像を表示部２３に表示するように制御する。 （もっと読む）

【課題】肺野検出手法に依存することなく、胸部Ｘ線画像の階調処理を安定して行うことができる画像処理装置及びＸ線画像診断装置を提供する。
【解決手段】被検体の胸部を撮影して得た胸部Ｘ線画像に対し、画素値又は前記胸部Ｘ線画像における画素位置の少なくとも一つに基づいて、被検体の椎体が撮影された椎体領域を含む椎体分布領域５２を設定し、その椎体分布領域５２を胸部Ｘ線画像の体軸方向に沿って並んだ複数の小領域５３ａ、５３ｂ、５３ｃ・・・に分割する。そして、小領域５３ａ、５３ｂ、５３ｃ・・・毎に、体軸方向に沿って並んだ画素列の画素値の特徴量の分布を示す第１プロファイル５４ａ、５４ｂ、５４ｃ・・・を生成し、当該第１プロファイルにおける最小値を基に定めた第１閾値以下の画素値に相当する画素を、各小領域から椎体領域５６として抽出する。抽出された椎体領域５６の画素値の特徴量を算出し、その特徴量が目標値となるように階調処理を行う。 （もっと読む）