(57)【要約】【課題】正常組織構造の有無によって病変候補を検出する。【解決手段】医用画像処理装置は、病変候補の検出対象とする医用画像に設定された関心領域に対応する対応領域を、正常症例に係る医用画像において決定し（ステップＳ２）、当該正常症例に係る医用画像において、前記決定された対応領域の周辺に存在する正常組織構造を特定し（ステップＳ３）、前記検出対象の医用画像の前記関心領域の周辺に、前記特定された正常組織構造が含まれないと判断した場合（ステップＳ４；Ｎ）、前記関心領域を病変候補の領域として検出する（ステップＳ５）候補検出手段と、表示手段と、前記病変候補の検出結果を前記表示手段により表示する（ステップＳ８）制御手段と、を備える。【選択図】図３
2010075330.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
病変候補の検出対象とする医用画像に設定された関心領域に対応する対応領域を、正常症例に係る医用画像において決定し、当該正常症例に係る医用画像において、前記決定された対応領域の周辺に存在する正常組織構造を特定し、前記検出対象の医用画像の前記関心領域の周辺に、前記特定された正常組織構造が含まれないと判断した場合、前記関心領域を病変候補の領域として検出する候補検出手段と、
表示手段と、
前記病変候補の検出結果を前記表示手段により表示する制御手段と、
を備える医用画像処理装置。
【請求項２】
前記候補検出手段は、前記関心領域の特徴量及び／又は位置を算出し、前記正常症例に係る医用画像において前記算出した特徴量及び／又は位置が略一致する画像領域を、前記関心領域の対応領域として決定する請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
正常症例に係る医用画像に設定された複数の関心領域のそれぞれに対応付けて、各関心領域の周辺に存在する正常組織構造を特定するための特定情報を記憶する記憶手段を備え、
前記候補検出手段は、前記正常症例に係る医用画像に設定された複数の関心領域の中から、前記検出対象の医用画像に設定された関心領域に対応する対応領域を決定し、前記記憶手段から、前記対応領域と決定された関心領域に対応する正常組織構造の特定情報を取得し、当該特定情報に基づいて対応領域の周辺に存在する正常組織構造を特定する請求項１又は２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記正常組織構造の特定情報には、正常組織構造の特徴量の情報が含まれ、
前記候補検出手段は、前記検出対象の医用画像の前記関心領域の周辺領域の特徴量と、前記正常組織構造の特徴量とが略一致する場合、前記周辺領域に正常組織構造が含まれると判断する請求項３に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
コンピュータを、
病変候補の検出対象とする医用画像に設定された関心領域に対応する対応領域を、正常症例に係る医用画像において決定し、当該正常症例に係る医用画像において、前記決定された対応領域の周辺に存在する正常組織構造を特定し、前記検出対象の医用画像の前記関心領域の周辺に、前記特定された正常組織構造が含まれないと判断した場合、前記関心領域を病変候補の領域として検出する候補検出手段、
前記病変候補の検出結果を表示手段に表示する制御手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、医用画像を画像解析することで、病変の可能性が高い画像領域を病変候補として検出する医用画像処理装置が開発されている。このような医用画像処理装置はＣＡＤ（Computer-Aided Diagnosis）と呼ばれている。ＣＡＤによれば、病変候補の検出結果を客観的な判断材料として医師に提供し、医師の読影作業の負担を軽減することができる。
【０００３】
胸部を撮影した医用画像については、間質性疾患と呼ばれる肺疾患について検出を行う方法が多々開示されている（例えば、特許文献１、２、３参照）。間質性疾患が生じた画像領域は、一般にＸ線画像上ではすりガラス様の陰影、具体的には一様に白くぼやっとした陰影が特徴的であることから、このような特徴を有する画像領域を画像解析によって検出するのである。例えば、フーリエスペクトルによる特徴量や、濃度共起行列等のテクスチャ特徴量を用いて病変候補を検出する方法の他、上記特許文献２にも記載されているように人工ニューラルネットワークにより特徴量解析を行って病変候補を検出するという方法がある。
【０００４】
また、正常症例に係る医用画像を用いて、正常と判定される範囲を平均値や標準偏差等の特徴量により定義し、この特徴量を元に診断対象となる医用画像について正常の度合いを示す指標を算出する方法も開示されている（例えば、特許文献４参照）。
【特許文献１】特開平６−２３７９２５号公報
【特許文献２】特開平１０−１７１９１０号公報
【特許文献３】米国特許第５３１９５４９号
【特許文献４】特開平９−１４７０８２
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
一般に、読影を行う医師の間では、正常であれば表れるはずの陰影（画像）、例えば肺や血管等の画像が医用画像上に表れていない場合に異常を疑うというアプローチがとられている。間質性疾患の場合、肺野にすりガラス様の白っぽい陰影が表れる。このような陰影が表れると、間質性疾患による陰影によって肋骨の白い陰影の判別ができなくなり、本来正常であれば肋骨の陰影が表れるはずのところに肋骨の陰影が表れないこととなる。そこで、医師は関心領域を観察しながらもその周辺領域を観察する。そして、周辺領域に本来あるべき正常組織構造の画像が確認できなければ、なんらかの病変の陰影により正常組織構造が確認できなくなっているか、或いは病変の存在によって正常組織構造の位置が変わっていることを疑う。
しかしながら、このような医師のアプローチに即して病変候補を検出する方法が採用されたＣＡＤは、従来無かった。
【０００６】
本発明の課題は、正常組織構造の有無によって病変候補を検出することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１に記載の発明によれば、
病変候補の検出対象とする医用画像に設定された関心領域に対応する対応領域を、正常症例に係る医用画像において決定し、当該正常症例に係る医用画像において、前記決定された対応領域の周辺に存在する正常組織構造を特定し、前記検出対象の医用画像の前記関心領域の周辺に、前記特定された正常組織構造が含まれないと判断した場合、前記関心領域を病変候補の領域として検出する候補検出手段と、
表示手段と、
前記病変候補の検出結果を前記表示手段により表示する制御手段と、
を備える医用画像処理装置が提供される。
【０００８】
請求項２に記載の発明によれば、
前記候補検出手段は、前記関心領域の特徴量及び／又は位置を算出し、前記正常症例に係る医用画像において前記算出した特徴量及び／又は位置が略一致する画像領域を、前記関心領域の対応領域として決定する請求項１に記載の医用画像処理装置が提供される。
【０００９】
請求項３に記載の発明によれば、
正常症例に係る医用画像に設定された複数の関心領域のそれぞれに対応付けて、各関心領域の周辺に存在する正常組織構造を特定するための特定情報を記憶する記憶手段を備え、
前記候補検出手段は、前記正常症例に係る医用画像に設定された複数の関心領域の中から、前記検出対象の医用画像に設定された関心領域に対応する対応領域を決定し、前記記憶手段から、前記対応領域と決定された関心領域に対応する正常組織構造の特定情報を取得し、当該特定情報に基づいて対応領域の周辺に存在する正常組織構造を特定する請求項１又は２に記載の医用画像処理装置が提供される。
【００１０】
請求項４に記載の発明によれば、
前記正常組織構造の特定情報には、正常組織構造の特徴量の情報が含まれ、
前記候補検出手段は、前記検出対象の医用画像の前記関心領域の周辺領域の特徴量と、前記正常組織構造の特徴量とが略一致する場合、前記周辺領域に正常組織構造が含まれると判断する請求項３に記載の医用画像処理装置が提供される。
【００１１】
請求項５に記載の発明によれば、
コンピュータを、
病変候補の検出対象とする医用画像に設定された関心領域に対応する対応領域を、正常症例に係る医用画像において決定し、当該正常症例に係る医用画像において、前記決定された対応領域の周辺に存在する正常組織構造を特定し、前記検出対象の医用画像の前記関心領域の周辺に、前記特定された正常組織構造が含まれないと判断した場合、前記関心領域を病変候補の領域として検出する候補検出手段、
前記病変候補の検出結果を表示手段に表示する制御手段、
として機能させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、正常組織構造が周辺に無い可能性が高い画像領域を病変候補として検出することができる。よって、医師のアプローチに沿った検出方法で検出された病変候補について医師に情報提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
図１に、本実施形態における医用画像処理装置１の機能的構成を示す。
図１に示すように、医用画像処理装置１は、制御部１１、操作部１２、表示部１３、通信部１４、記憶部１５、候補検出部１６を備えて構成されている。
【００１４】
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えて構成される制御手段である。制御部１１は、記憶部１５に記憶されているプログラムとの協働により各種処理を実行する。処理において制御部１１は各種演算を行うとともに各部の動作を集中制御する。
例えば、医用画像から検出された病変候補の検出結果が候補検出部１６から入力されると、制御部１１は当該検出結果を示す表示画面を表示部１３に表示させる。
【００１５】
操作部１２はキーボードやマウス、表示部１３と一体に構成されたタッチパネル等を備え、これらの操作に応じた操作信号を生成して制御部１１に出力する。
表示部１３はディスプレイ等を備える表示手段であり、制御部１１の表示制御に従って医用画像や病変候補の検出結果等を表示する。
【００１６】
通信部１４は通信用のインターフェイスを備え、ネットワークに接続された外部機器と通信を行う。例えば、通信部１４は医用画像を撮影する撮影装置から病変候補の検出対象である医用画像を受信する。また、通信部１４は医用画像を管理するサーバに、医用画像とともに当該医用画像についての病変候補の検出結果の情報を送信する。
【００１７】
記憶部１５はハードディスク等のメモリから構成され、プログラムやパラメータ等を記憶する。例えば、記憶部１５は病変候補の検出処理に用いる、正常症例に係る医用画像を記憶する。正常症例に係る医用画像とは、医師の診断によって病変が無いことが判明している医用画像である。正常症例に係る医用画像として、検出対象の医用画像と同じ患者について過去に撮影され、病変が無いと医師により診断された医用画像を採用してもよい。
また、記憶部１５は正常症例に係る医用画像について作成された正常症例データベースを記憶している。
【００１８】
図２に、正常症例データベースの一例を示す。
正常症例データベース１５１は、正常症例に係る複数の医用画像について作成されている。図２に示すように、正常症例データベース１５１には、正常症例に係る医用画像に設定された一又は複数のＲＯＩ（Region Of Interest；関心領域）毎に、ＲＯＩの位置、ＲＯＩの特徴量が記憶されている。ＲＯＩの位置の情報は、正常症例に係る医用画像中のＲＯＩの位置を特定する情報であり、例えばＲＯＩの中心位置を示す座標や、ｍ×ｍ画素等のＲＯＩのサイズを示す情報を含む。ＲＯＩの特徴量の情報は、例えばＲＯＩ内の各画素の画素値の平均値、分散値等である。
【００１９】
また、正常症例データベース１５１には、ＲＯＩ毎に各ＲＯＩの周辺に存在する正常組織構造を特定するための特定情報が記憶されている。特定情報には、周辺に存在する正常組織構造の名称（例えば、肋骨、血管、肺、気管支、心臓等）、正常組織構造が存在する周辺領域の位置の情報、正常組織構造の画像の特徴量が含まれる。位置の情報には、周辺領域がＲＯＩを基準としてどの位置にあるか（例えば、ＲＯＩの右等）を示す情報、周辺領域のサイズ（ｍ×ｍ画素）を示す情報等が含まれる。また、正常組織構造の画像の特徴量には、例えばエッジ成分や線状成分等の特徴量がどのあたりに分布しているのかを示す情報等が含まれる。
【００２０】
候補検出部１６は、医用画像のデータを用いて、当該医用画像に含まれる病変候補の領域を検出する候補検出手段である。検出結果の情報は制御部１１に出力される。病変候補の検出処理は、検出処理用のプログラムを記憶部１５に記憶しておき、当該記憶されたプログラムとＣＰＵとの協働によるソフトウェア処理によって実現することができる。或いは、検出処理用のハードウェア回路を構築し、当該ハードウェア回路によって実現することとしてもよい。
【００２１】
次に、上記医用画像処理装置１の動作について説明する。
図３は、医用画像処理装置１により実行される処理を示すフローチャートである。この処理では、胸部をＸ線撮影した医用画像を対象として、肺疾患である間質性疾患の病変候補の検出が行われる。
医用画像処理装置１ではまず、候補検出部１６により病変候補の検出処理が行われる。図３に示すように、候補検出部１６は病変候補の検出対象とする医用画像に、一又は複数のＲＯＩを設定する（ステップＳ１）。間質性疾患は肺に生じるので、処理の効率化のため、ＲＯＩを設定する領域を肺野領域に限定することとしてもよい。
【００２２】
例えば、候補検出部１６において前処理として医用画像に肺野領域の抽出処理、肋骨領域の抽出処理を施しておき、抽出された肺野領域であって、肋骨領域を除く領域に、ＲＯＩを設定する。これによって、図４に示すように肋骨間の肺野領域にｍ×ｍ画素のＲＯＩがいくつも設定される。ＲＯＩのサイズは適宜設定すればよい。
【００２３】
なお、肺野領域の抽出方法としては特に限定せず、公知の方法を適用することができる。例えば、特許第２９８７６３３号に開示されているように、Ｘ線画像において肺野領域は左右の肺部分の画像濃度が周辺より高濃度となる。よって、候補検出部１６において濃度ヒストグラムを作成し、その濃度ヒストグラムの形状や面積から肺野領域に該当する高濃度領域の画像領域を判断し、当該画像領域を肺野領域として抽出すればよい。或いは、特開２００３−６６６１号公報に開示されているように、候補検出部１６において標準的な肺野領域の輪郭を定めたテンプレートを用いてテンプレートマッチングを行うことにより肺野領域の輪郭を検出し、その輪郭内の肺野領域を抽出することもできる。
【００２４】
また、肋骨領域の抽出方法についても特に限定せず、公知の方法を適用することができる。例えば、特開平５−１７６９１９号公報に開示されているように、候補検出部１６においてＸ線画像の肺野領域において縦方向（頭−足の方向）にいくつもの輪郭線を定め、この輪郭線に対して予め定められたモデル関数をあてはめることで肋骨領域の輪郭部分を推定する。そして、候補検出部１６においてこの推定された輪郭部分に処理対象とする画像領域を複数定め、Ｓｏｂｅｌオペレータによって画像領域内の各画素の勾配とその勾配に対応する方位とを求め、求めた勾配のうちの最大値をその画像領域の勾配とする。各画像領域の勾配と方位を座標として座標空間にプロットすると、座標空間では肋骨の上縁、下縁、肋骨の辺縁内部、肋骨以外といったように同じ勾配の特徴を持つ画像領域毎に集合が形成される。よって、候補検出部１６は座標空間において肋骨の上縁、下縁等の辺縁に分類される画像領域を肋骨領域の輪郭とし、この輪郭により囲まれる領域を肋骨領域として抽出する。
【００２５】
次に、候補検出部１６は、設定した一又は複数のＲＯＩのうち任意の１つについて以下の処理を行う。
候補検出部１６は、正常症例に係る医用画像において、処理対象のＲＯＩに対応する一又は複数の対応領域を決定する（ステップＳ２）。決定は正常症例データベース１５１を用いて行うことができる。正常症例データベース１５１には、ＲＯＩ毎にＲＯＩの位置情報、特徴量の情報が記憶されている。よって、候補検出部１６は処理対象のＲＯＩの位置及び特徴量を算出し、正常症例データベース１５１に記憶されているＲＯＩのうち、算出した位置及び／又は特徴量が略一致するＲＯＩを対応領域として決定する。
【００２６】
略一致するかどうかは閾値を用いて判断することができる。例えば、候補検出部１６は処理対象のＲＯＩについて算出した分散値と、正常症例のＲＯＩの分散値との差が閾値以下となる正常症例のＲＯＩを対応領域として決定する。或いは、処理対象のＲＯＩの中心位置から一定範囲内に中心位置を持つ正常症例のＲＯＩを対応領域として決定してもよいし、上記分散値の条件と中心位置の条件の双方を満たす正常症例のＲＯＩを対応領域として決定してもよい。
【００２７】
その他、対応領域の決定方法として、処理対象のＲＯＩと、正常症例に係る医用画像に設定された各ＲＯＩとの相互相関値をそれぞれ算出し、一定値以上の相互相関値となる正常症例のＲＯＩを、処理対象のＲＯＩに対応する対応領域として決定することとしてもよい。
【００２８】
次いで、候補検出部１６は、正常症例に係る医用画像において、決定された一又は複数の対応領域の周辺に存在する正常組織構造を特定する（ステップＳ３）。具体的には、候補検出部１６は対応領域に対応して正常データベース１５１に記憶されている正常症例の特定情報を取得し、当該特定情報に基づいて正常組織構造の特定を行う。例えば、図２に示すＲＯＩ（１）が対応領域として決定された場合、候補検出部１６はＲＯＩ（１）に対応する正常組織構造の特定情報に基づいて、対応領域の周辺に存在する正常組織構造は肋骨、血管であると特定する。
【００２９】
次に、候補検出部１６は、検出対象の医用画像において、処理対象のＲＯＩの周辺に特定された正常組織構造の画像が含まれるか否かを判断する（ステップＳ４）。
判断の方法について、図５及び図６を参照して説明する。図５は正常症例に係る医用画像を示し、図６は検出対象とする医用画像を示している。図５の医用画像に示す対応領域ａ０は、図２の正常症例データベース１５１に記憶されているＲＯＩ（１）であり、図６の医用画像に示す処理対象のＲＯＩｂ０の対応領域である。
【００３０】
図２に示すＲＯＩ（１）の正常組織構造の特定情報によれば、図５に示すように対応領域ａ０の右に位置する周辺領域（ｍ×ｍ画素の画像領域）ａ１に、正常組織構造である血管の画像が含まれることになる。血管の画像は特徴量として左下方向に線状成分を持つ画像である。同様に、ＲＯＩ（１）の正常組織構造の特定情報によれば、図５に示すように対応領域ａ０の右下に位置する周辺領域（ｍ×ｍ画素の画像領域）ａ２には正常組織構造である肋骨の画像が含まれることになる。肋骨の画像は特徴量として左下方向に肋骨のエッジ成分を持つ画像である。
【００３１】
よって、候補検出部１６は、図６に示す検出対象とする医用画像において、処理対象のＲＯＩｂ０の右に位置する周辺領域（ｍ×ｍ画素の画像領域）ｂ１について線状成分の特徴量を算出する。候補検出部１６は算出した特徴量が正常組織構造の特定情報に示される血管の特徴量と略一致するかどうかを判断する。例えば、候補検出部１６は算出した特徴量と血管の特徴量の差分が閾値未満であれば、略一致すると判断する。その他、特徴量間の相互相関値等を求めて相互相関値が閾値以上であれば略一致すると判断することとしてもよい。算出した特徴量と血管の特徴量が略一致する場合、候補検出部１６はＲＯＩｂ０の周辺に正常組織構造の画像が含まれると判断する。この場合（ステップＳ４；Ｙ）、候補検出部１６は処理対象のＲＯＩｂ０に病変候補は含まれないと判断する（ステップＳ６）。
【００３２】
一方、算出した特徴量と血管の特徴量が略一致しない場合、候補検出部１６は処理対象のＲＯＩｂ０の周辺に正常組織構造の画像が含まれないと判断する。この場合（ステップＳ４；Ｎ）、候補検出部１６は処理対象のＲＯＩｂ０を病変候補の領域として検出する（ステップＳ５）。検出対象とする医用画像において、処理対象のＲＯＩｂ０の周辺に間質性疾患が生じている場合、図６に示すように、周辺領域ｂ１、ｂ２において間質性疾患による白い陰影が広がり、肋骨や血管等の正常組織構造の画像の特徴が失われる。そのため、処理対象のＲＯＩｂ０の右に位置する周辺領域（ｍ×ｍ画素の画像領域）ｂ１において算出される線状成分は少なく、正常組織構造の特定情報に示される血管の特徴量と略一致しないこととなる。この場合、処理対象のＲＯＩｂ０の周辺に血管の画像が含まれないことから、血管の陰影に重なって間質性疾患の陰影が生じていると判断することができる。
【００３３】
肋骨の正常組織構造についても同様に、候補検出部１６は処理対象のＲＯＩｂ０の右下に位置する周辺領域（ｍ×ｍ画素の画像領域）ｂ２について、エッジ成分の特徴量を算出する。そして、候補検出部１６は、上記のように正常組織構造の特定情報を用いて、処理対象のＲＯＩｂ０の周辺に正常組織構造の画像が含まれるかどうかを判断し、病変候補の領域の検出を行う。
【００３４】
以上の処理は、検出対象とする医用画像において設定した１つのＲＯＩに対し行われる処理である。ステップＳ１において複数のＲＯＩを設定しており、未処理のＲＯＩがある場合（ステップＳ７；Ｎ）、ステップＳ２に戻り、未処理のＲＯＩを処理対象として、候補検出部１６はステップＳ２〜Ｓ７の処理を繰り返す。そして、候補検出部１６が検出対象の医用画像において設定したＲＯＩの全てに対して判断を終えると（ステップＳ７；Ｙ）、候補検出部１６は病変候補の検出結果の情報を制御部１１に出力する。
【００３５】
制御部１１は、間質性疾患候補の検出結果を受けて、当該検出結果を表示部１３に表示させる（ステップＳ８）。
図７に、表示例を示す。
間質性疾患の病変候補の検出結果として、制御部１１は図７に示すように検出対象とされた医用画像ｄ１を表示部１３上に表示し、この医用画像ｄ１において間質性疾患の候補領域として検出されたＲＯＩの位置を指し示す矢印のマーカを表示する。隣接する複数のＲＯＩが候補として検出された場合には、それらＲＯＩの中心位置を指し示すようにマーカを表示してもよい。
なお、検出結果の表示方法としては、マーカによって候補の位置を指し示す方法だけでなく、候補であるＲＯＩについては赤色を付す等の他の方法であってもよい。
【００３６】
また、図７に示すように、制御部１１は検出された各病変候補について、正常症例の医用画像では確認されたのに、検出対象の医用画像では確認できなかった正常組織構造を示す情報ｄ２を表示する。
【００３７】
以上のように、本実施形態によれば、候補検出部１６が病変候補の検出対象とする医用画像にＲＯＩを設定するとともに、正常症例に係る医用画像において設定したＲＯＩに対応する対応領域を決定する。また、候補検出部１６は正常症例に係る医用画像において、決定された対応領域周辺に存在する正常組織構造を特定し、検出対象の医用画像において設定したＲＯＩの周辺に、特定された正常組織構造の画像が含まれるか否かを判断し、含まれると判断した場合、設定したＲＯＩを病変候補の領域として検出する。
【００３８】
これにより、周辺に正常組織構造の画像が含まれておらず、正常組織構造が周辺に無い可能性が高い画像領域を病変候補として検出することができる。よって、医師のアプローチに沿った検出方法で病変候補を検出することができる。
病変候補の検出結果は、制御部１１によって表示部１３に表示されるので、医師の読影に際し情報提供することができ、読影作業の支援を行うことができる。
【００３９】
また、対応領域を決定する際、候補検出部１６は正常症例に係るＲＯＩのうち、処理対象のＲＯＩの特徴量及び／又は位置が略一致するＲＯＩを対応領域として決定する。これにより、処理対象のＲＯＩとできるだけ特徴が近い画像領域を対応領域として決定することができる。
【００４０】
また、正常症例に係る医用画像において予めＲＯＩを複数設定しておき、正常症例データベース１５１により、それぞれのＲＯＩの情報やＲＯＩ周辺の正常組織構造の特定情報を記憶しておく。対応領域を決定する際には候補検出部１６は正常症例データベース１５１に記憶されたＲＯＩの情報を用いて決定し、その対応領域周辺の正常構造を特定する際にも、正常症例データベース１５１に記憶されている正常組織構造の特定情報によって特定する。特定情報には正常組織構造の画像の特徴量の情報が含まれるので、候補検出部１６はこの特徴量と、処理対象のＲＯＩの周辺領域の特徴量とが略一致するかどうかにより周辺領域に正常構造の画像が含まれるか否かを判断する。このように、予め病変候補の検出に必要な情報を正常症例に係る医用画像から抽出してデータベース化しておくことにより、逐一正常症例に係る医用画像を画像解析する手間が省け、処理の効率化を図ることができる。
【００４１】
なお、上記実施形態は本発明の好適な一例であり、これに限定されない。
例えば、上記実施形態では正常症例データベース１５１を用いて正常組織構造の特定や処理対象のＲＯＩ周辺に正常組織構造の画像が含まれるか否かの判断を行っていた。すなわち、病変候補の検出処理時の負担を少なくするため、予め正常症例に係る医用画像から必要な情報を正常症例データベース１５１として準備しておいた。
【００４２】
しかし、その都度、正常症例に係る医用画像の画像解析を行って、正常組織構造の特定や処理対象のＲＯＩの周辺に正常組織構造の画像が含まれるか否かの判断を行うこととしてもよい。
例えば、正常組織構造の特定時、テンプレートマッチングによって正常症例の対応するＲＯＩの周辺で肋骨や血管等の正常組織構造の画像を検出する。そして、候補検出部１６において検出した正常組織構造の画像の特徴量を算出する。一方で、候補検出部１６は検出対象の医用画像のうち、正常組織構造の画像が検出された領域で同様に特徴量を算出し、正常組織構造の画像の特徴量と略一致するか否かを判断する。略一致すれば、候補検出部１６は処理対象のＲＯＩに病変候補が含まれていると判断する。
【００４３】
或いは、処理対象のＲＯＩの周辺領域と、処理対象のＲＯＩについて決定された対応領域の周辺領域との類似度を算出し、類似度が閾値より大きいかどうかによって処理対象のＲＯＩに病変候補が含まれるか否かの判断を行ってもよい。類似度は相互相関値、ユークリッド距離等、類似性を示す指標となるのであれば何れの指標を用いてもよい。対応領域の周辺には病変は含まれないことから、類似度が閾値より大きければ、処理対象のＲＯＩの周辺領域は正常組織構造のみである可能性が高いと考えられる。よって、類似度が閾値より大きい場合、候補検出部１６において処理対象のＲＯＩに病変候補は含まれないと判断する。一方、類似度が閾値以下である場合、候補検出部１６は処理対象のＲＯＩを病変候補の領域として検出する。
【００４４】
なお、類似度の算出にあたっては、図８に示すように処理対象のＲＯＩの左に位置する周辺領域、つまり対応領域の左に位置する周辺領域として正常症例データベース１５１に定められているサイズよりも大きいサイズの周辺領域を対象に、類似度を算出することが好ましい。
【００４５】
また、病変候補検出の一例として胸部を撮影したＸ線画像から間質性疾患を検出する例を挙げたが、乳房を撮影したＸ線画像から腫瘤や微小石灰化クラスタ等の病変の候補を検出する場合にも本発明を適用できるし、Ｘ線画像だけでなく頭部を撮影したＭＲＡ（Magnetic Resonance Angiography）画像から動脈瘤等の病変の候補を検出する場合にも本発明を適用できる。
【００４６】
また、本発明に係るプログラムのコンピュータ読み取り可能な媒体としては、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリ、ＣＤ-ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することが可能である。また、本発明に係るプログラムのデータを、通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウエーブ(搬送波)も本発明に適用される。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本実施の形態における医用画像処理装置の機能的構成を示す図である。
【図２】正常症例データベースの一例である。
【図３】医用画像処理装置により実行される処理を示すフローチャートである。
【図４】ＲＯＩの設定例である。
【図５】正常症例に係る医用画像を示す図である。
【図６】検出対象とする医用画像を示す図である。
【図７】間質性疾患の病変候補の検出結果の表示例である。
【図８】病変候補を検出する他の処理方法を説明する図である。
【符号の説明】
【００４８】
１    医用画像処理装置
１１    制御部
１２    操作部
１３    表示部
１４    通信部
１５    記憶部
１６    候補検出部
【図１】
2010075330.tif 000003
【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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