(57)【要約】【課題】類似画像表示による画像診断の効率の向上を実現する画像表示装置の提供。【解決手段】記憶部４は、画像診断された複数の既診断画像のデータと複数の診断名とを関連付けて記憶する。特徴量計算部５は、複数の既診断画像のそれぞれについて複数の特徴量を計算する。特徴量決定部６は、計算された特徴量の数値に基づいて複数の腫瘍組織型の候補名の複数の固有特徴量を複数の特徴量からそれぞれ決定する。入力部３は、未診断画像のデータを入力する。診断名候補決定部７は、未診断画像の腫瘍組織型の候補を、複数の固有特徴量を用いて複数の腫瘍組織型の中から決定する。類似画像決定部８は、決定された腫瘍組織型の候補に関連付けられている少なくとも一つの既診断画像を複数の既診断画像から決定する。表示部９は、決定された少なくとも一つの既診断画像と未診断画像とを表示する。【選択図】      図１
2010082001.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像診断された複数の既診断画像のデータと複数の診断名とを関連付けて記憶する記憶部と、
前記複数の既診断画像のそれぞれについて複数の特徴量を計算する計算部と、
前記計算された特徴量の数値に基づいて前記複数の診断名に対応する複数の代表的な特徴量を前記複数の特徴量からそれぞれ決定する特徴量決定部と、
前記複数の既診断画像とは異なる未診断画像のデータを入力する入力部と、
前記入力された未診断画像の診断名の候補を、前記複数の代表的な特徴量を用いて前記複数の診断名の中から決定する診断名候補決定部と、
前記決定された診断名の候補に関連付けられている前記少なくとも一つの既診断画像を前記複数の既診断画像から決定する画像決定部と、
前記決定された少なくとも一つの既診断画像と前記未診断画像とを表示する表示部と、
を具備する画像表示装置。
【請求項２】
前記特徴量決定部は、前記複数の診断名のそれぞれについて、前記複数の特徴量の数値の分散値に基づいて前記代表的な特徴量を決定する、請求項１記載の画像表示装置。
【請求項３】
前記特徴量決定部は、前記記憶部に新たな既診断画像とその診断名とが記憶された場合、前記新たな既診断画像の診断名に対応する前記代表的な特徴量に関する情報を更新する、請求項１記載の画像表示装置。
【請求項４】
前記既診断画像の診断名を操作者からの指示に基づいて更新する更新部をさらに備え、
前記表示部は、前記更新された既診断画像のうち前記未診断画像に類似する既診断画像を表示する、請求項１記載の画像表示装置。
【請求項５】
前記表示部は、前記表示される未診断画像と既診断画像とのそれぞれに関する特徴量のグラフを表示する、請求項１記載の画像表示装置。
【請求項６】
画像診断された複数の既診断画像と複数の診断名と複数の代表的な特徴量とのデータを関連付けて記憶する記憶部と、
前記複数の既画像診断とは異なる未診断画像のデータを入力する入力部と、
前記入力された未診断画像の診断名の候補を、前記複数の代表的な特徴量を用いて前記複数の診断名の中から決定する診断名候補決定部と、
前記決定された診断名の候補に関連付けられている前記少なくとも一つの既診断画像を前記複数の既診断画像の中から決定する画像決定部と、
前記決定された少なくとも一つの既診断画像と前記未診断画像とを表示する表示部と、
を具備する画像表示装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像診断に用いられる画像表示装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像表示装置によって画像診断が行なわれている。画像診断の際、診断対象の画像に類似な画像を参考として表示することの有用性が報告されている（例えば非特許文献１参照）。具体的には、外部記憶装置内に蓄積された画像の各種特徴量と診断画像の各種特徴量とを比較し、蓄積された画像のうちの診断画像に類似な画像を表示している。しかし、この類似画像の検索のための特徴量の重み係数は、ユーザの指示に基づいて設定されている（例えば特許文献１参照）。この際、ユーザは、特徴量の重み係数を試行錯誤して決定しなければならない。これはユーザにとって手間である。また、重み係数の設定に時間がかかるため、類似画像を表示するまでに時間がかかってしまっている。このように現状では、類似画像を表示することでかえって診断効率が悪化してしまっている。これら事実は、類似画像を表示するためのシステムの普及を妨げている。
【特許文献１】特開２００１―３２５２９号公報
【非特許文献１】土井邦雄、「乳癌検診におけるコンピュータ支援診断（ＣＡＤ）―現状と将来の可能性―」、日本乳癌検診学会、１６（２）号、１４９―１６３頁、２００７年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の目的は、類似画像表示による画像診断の効率の向上を実現する画像表示装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明に係わる請求項１に記載の画像表示装置は、画像診断された複数の既診断画像のデータと複数の診断名とを関連付けて記憶する記憶部と、前記複数の既診断画像のそれぞれについて複数の特徴量を計算する計算部と、前記計算された特徴量の数値に基づいて前記複数の診断名に対応する複数の代表的な特徴量を前記複数の特徴量からそれぞれ決定する特徴量決定部と、前記複数の既診断画像とは異なる未診断画像のデータを入力する入力部と、前記入力された未診断画像の診断名の候補を、前記複数の代表的な特徴量を用いて前記複数の診断名の中から決定する診断名候補決定部と、前記決定された診断名の候補に関連付けられている前記少なくとも一つの既診断画像を前記複数の既診断画像から決定する画像決定部と、前記決定された少なくとも一つの既診断画像と前記未診断画像とを表示する表示部と、を具備する。
【０００５】
本発明に係わる請求項６に記載の画像表示装置は、画像診断された複数の既診断画像のデータと複数の診断名と複数の代表的な特徴量とを関連付けて記憶する記憶部と、前記複数の既画像診断とは異なる未診断画像のデータを入力する入力部と、前記入力された未診断画像の診断名の候補を、前記複数の代表的な特徴量を用いて前記複数の診断名の中から決定する診断名候補決定部と、前記決定された診断名の候補に関連付けられている前記少なくとも一つの既診断画像を前記複数の既診断画像の中から決定する画像決定部と、前記決定された少なくとも一つの既診断画像と前記未診断画像とを表示する表示部と、を具備する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、類似画像表示による画像診断の効率の向上を実現する画像表示装置を提供するが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、図面を参照しながら本発明の第１実施形態と第２実施形態とに係わる画像表示装置を説明する。
【０００８】
第１実施形態と第２実施形態とに係わる画像表示装置は、画像診断に用いられる画像表示装置である。画像診断において医師は、診断対象の画像を画像表示装置で読影し、診断対象の診断名を決定する。画像診断において医師は、診断対象の画像に類似な画像を参照しながら画像診断を行なうのが一般的である。第１実施形態と第２実施形態とに係わる画像表示装置は、あらゆる診断対象、並びにあらゆる診断名について適応可能である。しかしながら以下の説明を具体的にするために、診断対象は腫瘍組織であるとし、診断名は腫瘍組織型の分類名であるとする。
【０００９】
また、第１実施形態と第２実施形態とに係わる画像表示装置は、画像診断における２つの局面で用いられる。第１局面は、画像診断の際に表示するための類似の画像を容易に決定するために、腫瘍組織型ごとに類似画像を分類する前処理局面である。第２局面は、画像診断する画像に応じた類似画像を自動的に表示して画像診断を支援する類似画像の表示局面である。
【００１０】
（第１実施形態）
図１は、第１実施形態に係わる画像表示装置１の構成を示す図である。図１に示すように画像表示装置１は、制御部２を中枢として、入力部３、記憶部４、特徴量計算部５、特徴量決定部６、診断名候補決定部７、類似画像決定部８、及び表示部９を備える。
【００１１】
まずは、前処理局面における画像表示装置１の各部の基本機能について説明する。
【００１２】
入力部３は、ユーザからの各種指令や情報入力を受け付ける。具体的には、入力部３は、ユーザからの指示に基づいて画像診断済みの画像、画像ＩＤ、及び腫瘍組織型の分類名を入力する。また、入力部３は、必要に応じて、撮影部位等のその他診断情報を入力してもよい。以下、この画像診断済みの画像を既診断画像と呼ぶことにする。肺に関する腫瘍組織型は、例えば、前浸潤性病変、扁平上皮癌、小細胞癌、腺癌、大細胞癌、腺扁平上皮癌、カルチノイド腫瘍、及び唾液腺型癌等に分類されている。しかし、以下簡単のため、腫瘍組織型の分類名は、Ｄ１型、Ｄ２型等の記号で表すとする。入力部３としては、マウスやトラックボールなどのポインティングデバイス、モード切替スイッチ等の選択デバイス、あるいはキーボード等の入力デバイスが適宜利用可能である。
【００１３】
記憶部４は、複数の既診断画像のデータを記憶する。記憶部４は、各既診断画像のデータに、画像ＩＤと腫瘍組織型の分類名を示すコードとを関連付けて記憶する。さらに記憶部４は、後述する特徴量計算部５で計算された特徴量の数値を既診断画像のデータに関連付けて記憶する。
【００１４】
特徴量計算部５は、各既診断画像について複数種類の特徴量を計算する。特徴量は、例えば、形状に関する特徴量と輝度に関する特徴量とに分類される。形状に関する特徴量としては、腫瘍体積や腫瘍直径、真球度、最大距離、スペキュラリティ、逓減度、解放度、集中度、腫瘍内の空洞数、腫瘍内の空洞体積等がある。輝度に関する特徴量としては、コントラストや均一性等がある。これら特徴量の数値は、特徴量計算部５により既診断画像に関連付けて記憶部４に記憶される。
【００１５】
図２は、既診断画像ごとの特徴量の記憶形式の一例を示す図である。図２に示すように、各既診断画像は、その画像ＩＤ、腫瘍組織型の分類名、その他診断情報、及び特徴量に関連付けられて保存されている。
【００１６】
特徴量決定部６は、特徴量計算部５により計算された特徴量に基づいて、各腫瘍組織型の固有の性質を表す代表的な特徴量とその数値範囲とを決定する。以下、腫瘍組織型の固有の性質を表す代表的な特徴量を固有特徴量と呼ぶことにする。固有特徴量の数値範囲は、計算対象の画像がその固有特徴量に対応する腫瘍組織型であれば有するであろうと推定される数値の範囲である。固有特徴量とその数値範囲とは、腫瘍組織型に関連付けて特徴量決定部６により記憶部４に記憶される。すなわち、腫瘍組織型と既診断画像とは関連付けられて記憶部４に記憶される。
【００１７】
図３は、腫瘍組織型ごとの固有特徴量とその数値範囲との記憶形式の一例を示す図である。図３に示すように、腫瘍組織型は、少なくとも一つの固有特徴量を有している。各固有特徴量は、数値範囲を有している。
【００１８】
次に類似画像の表示局面における画像表示装置１の各部の基本機能について説明する。
【００１９】
入力部３は、ユーザからの指示に基づいて画像診断されていない画像のデータを入力する。この画像診断されていない画像を未診断画像と呼ぶことにする。また、入力部３は、必要に応じて、この未診断画像の画像ＩＤやその他診断情報を入力する。
【００２０】
特徴量計算部５は、入力された未診断画像の複数の特徴量を計算する。
【００２１】
診断名候補決定部７は、記憶部４に記憶されている腫瘍組織型の固有特徴量を利用して、未診断画像の腫瘍組織型の候補を少なくとも一つ決定する。より具体的には、診断名候補決定部７は、腫瘍組織型の固有特徴量の数値範囲と未診断画像の特徴量の数値とに基づいて、未診断画像の腫瘍組織型の候補を決定する。
【００２２】
類似画像決定部８は、決定された腫瘍組織型の候補に属する複数の既診断画像の中から、未診断画像に類似する既診断画像を決定する。この未診断画像に類似する既診断画像を類似画像と呼ぶことにする。
【００２３】
表示部９は、未診断画像と類似画像とを所定の表示画面で表示する。また、表示部９は、類似の根拠をユーザにとって視覚的に理解しやくするため、未診断画像と類似画像とともに各画像について計算された特徴量のグラフを表示する。
【００２４】
次に図４を参照しながら、第１実施形態に係わる前処理局面において制御部２の制御のもとに行なわれる前処理について説明する。図４は、第１実施形態に係わる前処理の流れを示す図である。
【００２５】
なお、ステップＳ１以前に複数の既診断画像と腫瘍組織型の分類名とが記憶部４に記憶されているものとする。
【００２６】
ユーザにより入力部３等を介して前処理の開始要求がなされることを契機として制御部２は、特徴量計算部５に読み出し処理を行なわせる（ステップＳＡ１）。読み出し処理において特徴量計算部５は、記憶部４に記憶されている複数の既診断画像を読み出す。複数の既診断画像が読み出されると制御部２は、特徴量計算部５に特徴量の計算処理を行なわせる（ステップＳＡ２）。特徴量の計算処理において特徴量計算部５は、読み出した各既診断画像ごとに複数の特徴量を計算する。計算された特徴量は、その既診断画像に関連付けられて記憶部４に記憶される。
【００２７】
特徴量が計算されると制御部２は、特徴量決定部６に固有特徴量の決定処理を行なわせる（ステップＳＡ３）。固有特徴量の決定処理において特徴量決定部６は、計算された特徴量に基づいて腫瘍組織型分類ごとに固有特徴量を決定する。
【００２８】
図５は、特徴量決定部６による固有特徴量の決定処理の流れを示す図である。なお、パラメータｉとパラメータｊとは、それぞれ腫瘍組織型の種類と特徴量の種類とを識別するためのパラメータである。
【００２９】
まず、特徴量決定部６は、パラメータｉ＝０、パラメータｊ＝０に設定する（ステップＳＡ３―１）。特徴量決定部６は、全ての腫瘍組織型について固有特徴量とその数値範囲とが決定されたか否かを判定する（ステップＳＡ３―２）。このステップＳＡ３―２における判定処理は、例えば、パラメータｉとパラメータｊとがともに最大値に設定されているか否かで判定される。
【００３０】
ステップＳＡ３―２において決定されていないと判定した場合（ステップＳＡ３―２：ＮＯ）、特徴量決定部６は、腫瘍組織型Ｄｉに属する全ての既診断画像について計算された全ての特徴量の数値を記憶部４から読み出す（ステップＳＡ３―３）。そして特徴量決定部６は、全ての特徴量について固有特徴量か否かを決定したか否かを判定する（ステップＳＡ３―４）。
【００３１】
ステップＳＡ３―４において決定していないと判定した場合（ステップＳＡ３―４：ＮＯ）、特徴量決定部６は、腫瘍組織型Ｄｉに属する全ての既診断画像の全ての特徴量Ｘｊの数値の平均値と分散値とを計算する（ステップＳＡ３―５）。特徴量決定部６は、計算された特徴量Ｘｊの分散値が予め設定された閾値よりも小さいか否かを判定する（ステップＳＡ３―６）。
【００３２】
ステップＳＡ３―６において分散値が大きいと判定した場合（ステップＳＡ３―６：ＮＯ）、特徴量計算部６は、この特徴量Ｘｊは腫瘍組織型Ｄｉの固有の性質を表していないとみなし、特徴量Ｘｊを腫瘍組織型Ｄｉの固有特徴量ではないと決定する（ステップＳＡ３―７）。一方、ステップＳＡ３―６において分散値が小さいと判定した場合（ステップＳＡ３―６：ＹＥＳ）、特徴量計算部６は、この特徴量Ｘｊは腫瘍組織型Ｄｉの固有の性質を表しているとみなし、特徴量Ｘｊを腫瘍組織型Ｄｉの固有特徴量に決定する（ステップＳＡ３―８）。そして特徴量決定部６は、固有特徴量Ｘｊの平均値と分散値とに基づいて固有特徴量Ｘｊの数値範囲を決定する（ステップＳＡ３―９）。
【００３３】
図６は、固有特徴量とその数値範囲との決定処理を説明するための図である。図６（ａ）は腫瘍組織型Ｄｉの特徴量Ｘａの分布を示し、図６（ｂ）は腫瘍組織型Ｄｉの特徴量Ｘｂの分布を示している。特徴量Ｘａは、特徴量の数値が平均値Ａａ付近に集中しておらず、特徴量の数値にばらつきがあるといえる。すなわち、特徴量Ｘａは、分散値が大きい。従って特徴量Ｘａは、腫瘍組織型Ｄｉの固有の性質を表しておらず、腫瘍組織型Ｄｉの判断基準になりえない。換言すれば、未診断画像の固有特徴量Ｘａがどのような数値をとっても、この未診断画像が腫瘍組織型Ｄｉに属する可能性を論じ得ない。
【００３４】
一方、特徴量Ｘｂは、特徴量の数値が平均値Ａｂ付近に集中しており、特徴量の値にばらつきがないといえる。すなわち、特徴量Ｘｂは、分散値が小さい。従って特徴量Ｘｂは、腫瘍組織型Ｄｉの固有の性質を表しており、腫瘍組織型Ｄｉの判断基準になりえる。その結果、特徴量Ｘｂは、腫瘍組織型Ｄｉの固有特徴量に決定される。固有特徴量Ｘｂの数値範囲Ｒは、平均値Ａｂを含む一定範囲に設定される。例えば、数値範囲Ｒの下限ＲＬは（平均値Ａｂ−分散値）に、上限ＲＵは（平均値Ａｂ＋分散値）に決定される。つまり、未診断画像の固有特徴量Ｘｂの数値がこの数値範囲Ｒ内に含まれていれば、この未診断画像は、腫瘍組織型Ｄｉに属する可能性が高いといえる。決定された固有特徴量とその数値範囲とは、記憶部４に記憶される。
【００３５】
ステップＳＡ３―７又はステップＳＡ３―９が終了すると、特徴量決定部６は、Ｊ＝Ｊ＋１に設定して、特徴量を変更する（ステップＳＡ３―１０）。その後、特徴量決定部６は、ステップＳＡ３―４に進む。このようにステップＳＡ３―４からステップＳＡ３―１０を繰り返して、腫瘍組織型Ｄｉの全ての特徴量について処理すると（ステップＳＡ３―４：ＹＥＳ）、特徴量決定部６は、ｉ＝ｉ＋１に設定して、腫瘍組織型を変更する（ステップＳＡ３―１１）。その後、特徴量決定部６は、ステップＳＡ３―２に進む。このようにステップＳＡ３―２からステップＳＡ３―１１を繰り返して、全ての腫瘍組織型について固有特徴量を決定すると（ステップＳＡ３―２：ＹＥＳ）、ステップＳＡ３の固有特徴量の決定処理を終了する。
【００３６】
ステップＳＡ３が終了すると制御部２は、第１実施形態に係わる前処理を終了する。図５に示す前処理の流れは一例であって、図５の処理の流れに限定されない。例えば、固有特徴量の決定処理の流れは以下に示す流れであってもよい。
【００３７】
特徴量決定部６は、固有特徴量を決定する前に、腫瘍組織型Ｄｉの全ての特徴量について平均値と分散値とを計算する。そして、全ての特徴量の中から分散値が小さい方から順に所定順位（例えば小さい方から順に３つ）を、固有特徴量としてもよい。この処理によれば、特徴量ごとに閾値を設定する手間を省ける。
【００３８】
また、この前処理は、ユーザにより入力部３を介して開始要求が行なわれ度に開始されるとした。しかしながらこれに限定する必要はなく、既診断画像が入力されるごとに行なわれるとしてもよい。また、後述する類似画像の表示処理が終了するごとに行なわれるとしてもよい。
【００３９】
次に図７を参照しながら、第１実施形態に係わる類似画像の表示局面において制御部２の制御のもとに行なわれる類似画像の表示処理について説明する。図７は、第１実施形態に係わる類似画像の表示処理の流れを示す図である。
【００４０】
上述の前処理の終了後、制御部２は、ユーザにより入力部３を介して未診断画像のデータが入力されるのを待機している（ステップＳＢ１）。未診断画像が入力されることを契機として（ステップＳＢ１：ＹＥＳ）制御部２は、特徴量計算部５に特徴量計算処理を行なわせる。特徴量計算処理において特徴量計算部５は、入力された未診断画像について複数の特徴量を計算する（ステップＳＢ２）。特徴量が計算されると制御部２は、診断名候補決定部７に診断名候補の決定処理を行なわせる。診断名候補の決定処理において診断名候補決定部７は、未診断画像の複数の特徴量の数値と各腫瘍組織型の固有特徴量とに基づいて未診断画像の腫瘍組織型の候補を決定する（ステップＳＢ３）。
【００４１】
図８は、腫瘍組織型の候補の決定処理を説明するための図である。診断名候補決定部７は、未診断画像の各特徴量の数値と、各腫瘍組織型の固有特徴量の数値範囲とを比較する。診断名候補決定部７は、未診断画像の特徴量の数値が数値範囲に含まれていれば、その数値範囲を有する固有特徴量を含む腫瘍組織型を、未診断画像の腫瘍組織型の候補に決定する。例えば図８に示すように、未診断画像の特徴量Ｘ１は５０、特徴量Ｘ２は２００、特徴量Ｘ３は８であるとする。Ｄ１型は、特徴量Ｘ１を固有特徴量として有しており、その数値範囲は、０〜１００である。従ってＤ１型は、特徴量Ｘ１により未診断画像の候補に決定される。一方、Ｄ３型は、Ｄ１型と同様に特徴量Ｘ１を固有特徴量として有している。しかし、Ｄ３型の固有特徴量Ｘ１の数値範囲は、１００〜２００である。従ってＤ３型は、特徴量Ｘ１では、未診断画像の候補には決定されない。しかし、Ｄ３型は、特徴量Ｘ３により未診断画像の候補に決定される。このようにして、全ての特徴量を用いて腫瘍組織型の候補が決定される。
【００４２】
またステップＳＢ３において診断名候補決定部７は、各候補について、未診断画像が属する可能性の高さの順位を決定する。この順位は、例えば、腫瘍組織型の固有特徴量の平均値と未診断画像の特徴量の数値との差に応じて決定される。より詳細には、この差が小さければ小さいほど、その腫瘍組織型の候補は高順位に決定される。
【００４３】
腫瘍組織型の候補が決定されると制御部２は、類似画像決定部８に類似画像の決定処理を行なわせる。類似画像の決定処理において類似画像決定部８は、決定された腫瘍組織型の候補に属する複数の既診断画像の中から類似画像を決定する（ステップＳＢ４）。具体的には、類似画像決定部８は、まず、腫瘍組織型の候補に属する複数の既診断画像の複数の固有特徴量の数値を記憶部４から読み出す。類似画像決定部８は、読み出した複数の固有特徴量の数値のそれぞれについて、診断画像の固有特徴量の数値との差を計算する。類似画像決定部８は、計算された差に基づいて類似画像を少なくとも一つ決定する。また、類似画像決定部８は、計算された差に基づいて類似画像の順位を特定する。例えば、類似画像決定部８は、計算された複数の差のうち、最小値から数えて４番目までの差を特定する。特定された４つの差を有する４つの既診断画像が類似画像に決定される。また、差が小さい方から順に上位に順位付けされる。決定された類似画像の画像ＩＤと類似の順位とは、類似画像決定部８により表示部９に供給される。
【００４４】
類似画像が決定されると制御部２は、決定された類似画像と未診断画像とを所定の表示画面で表示する（ステップＳＢ５）。より詳細には、類似画像決定部８により供給された類似画像の画像ＩＤに記憶部４内で関連付けられている既診断画像を読み出して表示する。この際、表示部９は、類似画像決定部８により供給された類似の順位に応じて、読み出した既診断画像を配置して表示する。
【００４５】
図９は、ステップＳＢ５における表示画面ＨＩ１の一例を示す図である。図９に示す表示画面ＨＩ１は、一つの腫瘍組織型の候補に属する複数（図９では４つ）の類似画像ＲＩが一つのウインドウＷ内に表示される。各ウインドウＷにはタブＴが設けられている。ユーザは、入力部３を介してタブＴを切り替えることで、参照したい類似画像ＲＩの腫瘍組織型を切り替えることができる。例えば、図９に示すように、分類名Ｄ１型に切り替えるためのタブＴ１、分類名Ｄ３型に切り替えるためのタブＴ２、及び分類名Ｄ５型に切り替えるためのタブＴ３が順番に配置される。入力部３を介して、例えばＤ３型用のタブＤ３が選択されると、表示部９は、Ｄ３型の４つの類似画像（図示せず）を含むウインドウが最前面に表示される。このタブＴ１、Ｔ２、Ｔ３は、未診断画像ＮＩが属する可能性の高い順に配列される。典型的には、最上位のタブはＴ１、初期的に選択されている。また、ユーザが類似の根拠を視覚的に理解しやすいように、各画像に特徴量のレーダグラフＲＧが重ねて表示されている。
【００４６】
図１０は、レーダグラフの４つのパターンを示す図である。図１０に示すように、（ａ）は、全ての特徴量を表示するレーダグラフである。レーダグラフ上に表示されている複数の特徴量Ｘａ〜Ｘｈのうち、固有特徴量Ｘａ、Ｘｂ、Ｘｆ、及びＸｇは、色等で強調されて表示される。（ｂ）は、未診断画像と類似画像との全ての特徴量Ｘａ〜Ｘｈとを合成表示するレーダグラフである。レーダグラフ上に表示されている複数の特徴量Ｘａ〜Ｘｈのうち、固有特徴量Ｘａ、Ｘｂ、Ｘｆ、及びＸｇは、色等で強調されて表示される。（ｃ）は、類似画像が属する腫瘍組織型の固有特徴量Ｘａ、Ｘｂ、Ｘｆ、及びＸｇのみを表示するレーダグラフである。（ｄ）は、未診断画像と類似画像とが属する同一の腫瘍組織型の固有特徴量Ｘａ、Ｘｂ、Ｘｆ、及びＸｇのみを合成表示するレーダグラフである。表示するレーダグラフの種類は、ユーザにより入力部３を介して任意に設定可能である。
【００４７】
図１１は、ステップＳＢ５における表示画面の他の例を示す図である。図１１に示す表示画面ＨＩ２は、一画面に全ての腫瘍組織型の候補の類似画像を表示するための画面構成を有している。表示画面ＨＩ２は、診断画像の表示領域ＮＲと、各腫瘍組織型の候補のメイン表示領域ＭＲ１、ＭＲ２、ＭＲ３とを有する。診断画像の表示領域ＮＲには、診断画像が表示される。各メイン表示領域ＭＲ１、ＭＲ２、ＭＲ３の下部には、サムネイル表示領域ＳＲ１、ＳＲ２、ＳＲ３が配置される。さらに各サムネイル表示領域ＳＲ１、ＳＲ２、ＳＲ３は、対応する腫瘍組織型の候補に属する類似画像の数（図１１では５つ）の表示領域ＳＲ１―１〜ＳＲ１―５、ＳＲ２―１〜ＳＲ２―５、ＳＲ３―１〜ＳＲ３―５にそれぞれ分割されている。これら複数のサムネイル表示領域ＳＲには、対応する腫瘍組織型であって、異なる複数の類似画像がそれぞれ縮小表示される。また、これら類似画像は、腫瘍組織型の候補ごとに類似順位の高い順に配置される。入力部３を介してサムネイル表示領域ＳＲが選択されると、選択されたサムネイル表示領域ＳＲに表示されている類似画像はメイン表示領域ＭＲに表示される。なお、初期的には、各腫瘍組織型のメイン表示領域ＭＲ１、ＭＲ２、ＭＲ３には、類似順位の最高位の類似画像ＲＩ１、ＲＩ２、ＲＩ３が表示される。
【００４８】
上記構成により画像表示装置１は、これから画像診断の対象である未診断画像を入力するだけで、自動的に類似画像を表示する。従って、特許文献１に記載の技術のように、類似画像を表示する際にユーザが重み係数を設定する必要が無い。これにより、類似画像表示に伴うユーザ負荷が軽減される。かくして第１実施形態によれば、類似画像表示による画像診断の効率の向上を実現する画像表示装置１を提供するが可能となる。また、画像表示装置１の実現により、類似画像の表示システムの普及も期待できる。
【００４９】
なお、画像表示装置１の構成は、図１の構成のみに限定されない。例えば画像表示装置１を前処理局面のための前処理装置と、類似画像の表示局面のための類似画像表示装置とに分けても良い。この場合、前処理装置と類似画像表示装置とは、例えばネットワークを介して互いに電気的に接続されているとよい。前処理装置と類似画像表示装置とは、記憶部４を共有する。記憶部４は、前処理装置と類似画像表示装置とにそれぞれ備えられていてもよい。例えば、前処理装置は、制御部２、入力部３、記憶部４、及び特徴量計算部５、特徴量決定部６を有する。類似画像表示装置は、制御部２、入力部、記憶部４、特徴量計算部５、診断名候補決定部７、類似画像決定部８、及び表示部９を有する。また、記憶部４は、前処理装置と類似画像表示装置とに備えられておらず、上述のネットワークを介して電気的に前処理装置と類似画像表示装置とに接続されていてもよい。
【００５０】
（第２実施形態）
以下、本発明の第２実施形態について説明する。なお以下の説明において、本実施形態と略同一の機能を有する構成要素については、同一符号を付し、必要な場合にのみ重複説明する。
【００５１】
図１２は、第２実施形態に係わる画像表示装置２０の構成を示す図である。図１２に示すように第２実施形態に係わる画像表示装置２０は、制御部２、入力部３、記憶部４、特徴量計算部５、特徴量決定部６、診断名候補決定部７、類似画像決定部８、及び表示部９に加え、さらに更新回数計算部１０と鑑別画像決定部１１とを備える。
【００５２】
まず、前処理局面における画像表示装置２０の各部の基本機能について説明する。
【００５３】
更新回数計算部１０は、記憶部４に記憶されている既診断画像に対して改めて画像診断が行なわれた場合、あるいは腫瘍組織型の分類名が更新された場合、更新回数をカウントアップする。この更新回数は、更新された既診断画像に関連付けられて記憶部４に記憶される。記憶部４は、既診断画像に更新回数を関連付けて記憶する。
【００５４】
次に、類似画像の表示局面における画像表示装置２０の各部の基本機能について説明する。
【００５５】
鑑別画像決定部１１は、更新回数に基づいて既診断画像の中から表示すべき既診断画像を決定する。この更新経験があり、表示すべき既診断画像を鑑別画像と呼ぶことにする。鑑別画像は、未診断画像の画像診断時のリファレンス（補足情報）として提供される。
【００５６】
表示部は、第１実施形態と同様に類似画像を表示するとともに、鑑別画像も表示する。
【００５７】
次に、第２実施形態に係わる前処理局面において制御部２の制御のもとに行なわれる前処理について説明する。図１３は、第２実施形態に係わる前処理の流れを示す図である。
【００５８】
制御部２は、入力部３を介して既診断画像のデータと腫瘍組織型の分類名とが入力されるのを待機している（ステップＳＣ１）。この既診断画像と腫瘍組織型の分類名とが入力されることを契機として（ステップＳＣ１：ＹＥＳ）、制御部２は、ステップＳＣ１において入力された既診断画像が記憶部４に登録済みであるか否かを判定する（ステップＳＣ２）。ステップＳＣ２において登録済みであると判定された場合（ステップＳＣ２：ＮＯ）、制御部２は、ステップＳＢ２と同様に入力された既診断画像について複数の特徴量を計算する（ステップＳＣ３）。計算された特徴量は、ステップＳＣ１において入力された既診断画像に関連付けられて記憶部４に記憶される。さらに、この既診断画像に関連付けられて、ステップＳＣ１において入力された腫瘍組織型の分類名も記憶部４に記憶される。
【００５９】
一方、ステップＳＣ２において登録済みでない判定された場合（ステップＳＣ２：ＹＥＳ）、制御部２は、更新回数計算部１０に更新回数の計算処理を行なわせる（ステップＳＣ４）。更新回数の計算処理において更新回数計算部１０は、ステップＳＣ１において入力された既診断画像の腫瘍組織型の分類名の更新回数をカウントアップする。カウントアップされた更新回数は、ステップＳＣ１において入力された既診断画像に関連づけられて記憶部４に記憶される。さらに、この既診断画像に関連付けられて、ステップＳＣ１において入力された腫瘍組織型の分類名も記憶部４に記憶される。
【００６０】
図１４は、既診断画像ごとの更新回数の記憶形式の一例を示す図である。図１４に示すように、各既診断画像は、その画像ＩＤ、腫瘍組織型の分類名、前回の分類名、その他診断情報、特徴量、及び分類名の更新回数に関連付けられて保存されている。
【００６１】
ステップＳＣ３又はステップＳＣ４が行なわれると制御部２は、特徴量決定部６に固有特徴量の決定処理を行なわせる（ステップＳＣ５）。固有特徴量の決定処理において特徴量決定部６は、更新された腫瘍組織型についてその固有特徴量と数値範囲とを再度決定する。再度決定された固有特徴量とその数値範囲とは、腫瘍組織型に関連付けられて記憶部４に記憶される。
【００６２】
ステップＳＣ５が終了すると制御部２は、第２実施形態に係わる前処理を終了する。
【００６３】
次に図１５を参照しながら、第２実施形態に係わる類似画像の表示局面において制御部２の制御のもとに行なわれる類似画像の表示処理について説明する。図１５は、第２実施形態に係わる類似画像の表示処理の流れを示す図である。
【００６４】
制御部２は、入力部３を介して未診断画像のデータが入力されるのを待機している（ステップＳＤ１）。未診断画像が入力されることを契機として（ステップＳＤ１：ＹＥＳ）、制御部２は、特徴量計算部５に特徴量の計算処理を行なわせる（ステップＳＤ２）。特徴量の計算処理において特徴量計算部５は、ステップＳＢ２と同様に、入力された未診断画像について複数の特徴量を計算する。特徴量が計算されると制御部２は、診断名候補決定部７に腫瘍組織型の候補の決定処理を行なわせる（ステップＳＤ３）。腫瘍組織型の候補の決定処理において診断名候補決定部７は、ステップＳＢ３と同様に、未診断画像の腫瘍組織型の候補を決定する。
【００６５】
腫瘍組織型の候補が決定されると制御部２は、類似画像決定部８に類似画像の決定処理を行なわせる（ステップＳＤ４）。類似画像の決定処理において類似画像決定部８は、ステップＳＢ４と同様に、決定された腫瘍組織型の候補に属する複数の既診断画像から類似画像を決定する。
【００６６】
類似画像が決定されると制御部２は、鑑別画像決定部１１に鑑別画像の決定処理を行なわせる（ステップＳＤ５）。鑑別画像の決定処理において鑑別画像決定部１１は、既診断画像の中から、更新経験があり、且つ未診断画像に類似する鑑別画像を決定する。
【００６７】
以下、ステップＳＤ５における鑑別画像の決定処理を具体的に説明する。まず、鑑別画像決定部１１は、記憶部４から更新回数が１回以上の既診断画像について計算された特徴量の数値を読み出す。鑑別画像決定部１１は、読み出した複数の特徴量の数値と、未診断画像の特徴量の数値とを比較する。このように、鑑別画像の決定処理において腫瘍組織型の分類名は考慮されない。これに伴い、鑑別画像の決定処理において、比較対象となる特徴量は、固有特徴量に限定されない。
【００６８】
ここで、鑑別画像の決定処理にあたって、未診断画像ｏと既診断画像ｒとの総合的な類似度Ａという概念を導入する。この総合的な類似度Ａは、以下の（式１）により鑑別画像決定部１１により計算される。
【００６９】
Ａ＝（１／Ｎ）×Σ（１−｜Ｘｏｉ−Ｘｒｉ｜／１００）      ・・・（式１）  
Ｎ：特徴量の数  
Ｘｏｉ：未診断画像ｏの特徴量ｉの数値  
Ｘｒｉ：既診断画像ｒの特徴量ｉの数値
この類似度Ａの数値が大きい方から順に数枚、例えば４つの既診断画像を鑑別画像に決定する。決定された鑑別画像の画像ＩＤと、総合的な類似度Ａの順位とは、鑑別画像決定部１１により表示部９に供給される。なお、鑑別画像決定部１１は、上記方法を用いて類似画像の鑑別画像を決定してもよい。
【００７０】
ステップＳＤ４において類似画像が、ステップＳＤ５において鑑別画像が決定されると制御部２は、表示部９に表示処理を行なわせる。表示処理において表示部９は、未診断画像と類似画像と鑑別画像とを所定の表示画面で表示する（ステップＳＤ６）。
【００７１】
図１６は、ステップＳＤ６における表示画面ＨＩ３の一例を示す図である。図１６に示す表示画面ＨＩ３は、類似画像を腫瘍組織型の分類名の候補ごとに表示するためのウインドウの他に、鑑別画像ＲＩ５、ＲＩ６、ＲＩ７、ＲＩ８を表示するためのウインドウＷを含む。この鑑別画像ＲＩ５、ＲＩ６、ＲＩ７、ＲＩ８のためのウインドウＷにはタブＴ４が設けられている。ユーザは、入力部３を介して鑑別画像のためのタブを選択Ｔ４することで、鑑別画像ＲＩ５、ＲＩ６、ＲＩ７、ＲＩ８を表示させることができる。タブＴ１、Ｔ２、Ｔ３は、より可能性の高い腫瘍組織型の分類名の候補順に配列され、鑑別画像のためのタブＴ４は、最後に位置する。典型的には、最上位のタブＴ１は、初期的に選択されている。鑑別画像の特徴量のレーダグラフＲＧは、固有特徴量の強調表示はされない。
【００７２】
図１７は、ステップＳＤ５における表示画面の他の例を示す図である。図１７に示す表示画面ＨＩ４は、一画面に未診断画像と全ての腫瘍組織型の候補の類似画像と鑑別画像とを表示するための画面構成を有している。表示画面ＨＩ４は、診断画像のメイン表示領域ＭＲ１、ＭＲ２、ＭＲ３の他に、鑑別画像のメイン表示領域ＭＲ４を有する。また、鑑別画像のメイン表示領域ＭＲ４の下部には、鑑別画像のための複数のサムネイル表示領域ＳＲ４―１〜ＳＲ４―５が配置される。これらサムネイル表示領域ＳＲ４―１〜ＳＲ４―５には、互いに異なる複数の鑑別画像がそれぞれ縮小表示される。これら複数の鑑別画像は、総合的な類似度の順位の高い順に配置される。入力部３を介してサムネイル表示領域ＳＲ４―１〜ＳＲ４―５のいずれかが選択されると、選択されたサムネイル表示領域に表示されている鑑別画像はメイン表示領域ＭＲ４に表示される。なお、初期的には、腫瘍組織型のメイン表示領域ＭＲ４には、類似順位の最高位の鑑別画像が表示される。
【００７３】
また、ステップＳＤ５において類似画像に関する鑑別画像が決定された場合、表示部９は、この類似画像に関する鑑別画像を上記方法により表示する。
【００７４】
上記構成により画像表示装置２０は、これから画像診断の対象である未診断画像を入力するだけで、自動的に類似画像と誤診しやすい鑑別画像とを表示する。かくして第２実施形態によれば、類似画像表示による画像診断の効率の向上を実現する画像表示装置２０を提供するが可能となる。
【００７５】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】本発明の第１実施形態に係わる画像表示装置の構成を示す図。
【図２】図１の記憶部４により記憶される既診断画像ごとの特徴量の記憶形式の一例を示す図。
【図３】図１の記憶部４により記憶される腫瘍組織型ごとの固有特徴量とその数値範囲との記憶形式の一例を示す図。
【図４】図１の制御部２の制御のもとに行なわれる前処理の流れを示す図。
【図５】図４のステップＳＡ３において特徴量決定部６により行なわれる固有特徴量の決定処理の流れを示す図。
【図６】図５のステップＳＡ３―８、ＳＡ３―９における固有特徴量とその数値範囲との決定処理を説明するための図。
【図７】図１の制御部２の制御のもとに行なわれる類似画像の表示処理の流れを示す図。
【図８】図７のステップＳＢ３における腫瘍組織型の候補の決定処理を説明するための図。
【図９】図７のステップＳＢ５における表示画面の一例を示す図。
【図１０】図９等の表示画面に表示されるレーダグラフの表示パターンを示図。
【図１１】図７のステップＳＢ５における表示画面の他の例を示す図。
【図１２】本発明の第２実施形態に係わる画像表示装置の構成を示す図。
【図１３】図１２の制御部の制御のもとに行なわれる前処理の流れを示す図。
【図１４】図１３のステップＳＣ４において記憶部により記憶される既診断画像ごとの更新回数の記憶形式の一例を示す図。
【図１５】図１２の制御部の制御のもとに行なわれる類似画像の表示処理の流れを示す図。
【図１６】図１５のステップＳＤ６における表示画面の一例を示す図。
【図１７】図１５のステップＳＤ６における表示画面の他の例を示す図。
【符号の説明】
【００７７】
１…画像表示装置、２…制御部、３…入力部、４…記憶部、５…特徴量計算部、６…特徴量決定部、７…診断名候補決定部、８…類似画像決定部、９…表示部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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