(57)【要約】 【課題】胸部画像からの食道裂孔ヘルニアの検出を支援する。【解決手段】医用画像表示装置３０の制御部３１は、食道裂孔ヘルニア検出支援プログラム３５１と協働して、胸部画像から腫瘤候補陰影を検出する。そして、制御部３１は、この胸部画像から左右の肺野領域を抽出し、左右の肺野領域の下端輪郭を認識し、各下端輪郭の最上位点を特定し、各最上位点を結んだ直線を生成して、この直線を横隔膜上端線とする。そして、制御部３１は、検出した腫瘤候補陰影が横隔膜上端線に重なっている場合、この腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する。そして、制御部３１は、判定結果を表示部３３に表示する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御手段により胸部画像から食道裂孔ヘルニアを検出するための食道裂孔ヘルニア検出支援装置であって、
前記制御手段は、
前記胸部画像から腫瘤候補陰影を検出する腫瘤候補陰影検出手段と、
前記胸部画像から横隔膜上端線を特定する横隔膜上端線特定手段と、
前記腫瘤候補陰影が前記横隔膜上端線に重なっている場合、当該腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する食道裂孔ヘルニア判定手段と、
を備える食道裂孔ヘルニア検出支援装置。
【請求項２】
前記横隔膜上端線特定手段は、前記胸部画像から左右の肺野領域を抽出し、前記左右の肺野領域の下端輪郭を認識し、前記各下端輪郭の最上位点を特定し、前記各最上位点を結んだ直線を生成して、当該直線を横隔膜上端線とする、
請求項１に記載の食道裂孔ヘルニア検出支援装置。
【請求項３】
前記横隔膜上端線特定手段は、前記胸部画像から左右の肺野領域を抽出し、前記左右の肺野領域の下端輪郭を認識し、前記各下端輪郭の縦隔側の端点を特定し、前記各端点を結んだ直線を生成して、当該直線を横隔膜上端線とする、
請求項１に記載の食道裂孔ヘルニア検出支援装置。
【請求項４】
前記横隔膜上端線特定手段は、前記胸部画像から左右の肺野領域を抽出し、前記左右の肺野領域の下端輪郭を認識し、前記各下端輪郭の両端点を特定し、前記各両端点に基づいて近似曲線を生成して、当該近似曲線を横隔膜上端線とする、
請求項１に記載の食道裂孔ヘルニア検出支援装置。
【請求項５】
前記制御手段は、前記胸部画像における正中線を推定する正中線推定手段を更に備え、
前記食道裂孔ヘルニア判定手段は、前記腫瘤候補陰影が前記正中線に更に重なっている場合、当該腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する、
請求項１〜４の何れか一項に記載の食道裂孔ヘルニア検出支援装置。
【請求項６】
前記制御手段は、前記胸部画像から心臓領域を抽出する心臓領域抽出手段を更に備え、
前記食道裂孔ヘルニア判定手段は、前記腫瘤候補陰影が前記心臓領域に更に重なっている場合、当該腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する、
請求項１〜５の何れか一項に記載の食道裂孔ヘルニア検出支援装置。
【請求項７】
制御手段により胸部画像から食道裂孔ヘルニアを検出するための食道裂孔ヘルニア検出支援装置の作動方法であって、
前記制御手段により、前記胸部画像から腫瘤候補陰影を検出する第１のステップ、
前記制御手段により、前記胸部画像から横隔膜上端線を特定する第２のステップ、
前記制御手段により、前記腫瘤候補陰影が前記横隔膜上端線に重なっている場合、当該腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する第３のステップ、
を含む食道裂孔ヘルニア検出支援装置の作動方法。
【請求項８】
前記第２のステップにおいて、前記制御手段により、前記胸部画像から左右の肺野領域を抽出し、前記左右の肺野領域の下端輪郭を認識し、前記各下端輪郭の最上位点を特定し、前記各最上位点を結んだ直線を生成して、当該直線を横隔膜上端線とする、
請求項７に記載の食道裂孔ヘルニア検出支援装置の作動方法。
【請求項９】
前記第２のステップにおいて、前記制御手段により、前記胸部画像から左右の肺野領域を抽出し、前記左右の肺野領域の下端輪郭を認識し、前記各下端輪郭の縦隔側の端点を特定し、前記各端点を結んだ直線を生成して、当該直線を横隔膜上端線とする、
請求項７に記載の食道裂孔ヘルニア検出支援装置の作動方法。
【請求項１０】
前記第２のステップにおいて、前記制御手段により、前記胸部画像から左右の肺野領域を抽出し、前記左右の肺野領域の下端輪郭を認識し、前記各下端輪郭の両端点を特定し、前記各両端点に基づいて近似曲線を生成して、当該近似曲線を横隔膜上端線とする、
請求項７に記載の食道裂孔ヘルニア検出支援装置の作動方法。
【請求項１１】
前記制御手段により、前記胸部画像における正中線を推定するステップを更に含み、
前記第３のステップにおいて、前記制御手段により、前記腫瘤候補陰影が前記正中線に更に重なっている場合、当該腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する、
請求項７〜１０の何れか一項に記載の食道裂孔ヘルニア検出支援装置の作動方法。
【請求項１２】
前記制御手段により、前記胸部画像から心臓領域を抽出するステップを更に含み、
前記第３のステップにおいて、前記制御手段により、前記腫瘤候補陰影が前記心臓領域に更に重なっている場合、当該腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する、
請求項７〜１１の何れか一項に記載の食道裂孔ヘルニア検出支援装置の作動方法。
【請求項１３】
制御手段により胸部画像から食道裂孔ヘルニアを検出するためのコンピュータを、
前記制御手段により、前記胸部画像から腫瘤候補陰影を検出する腫瘤候補陰影検出手段、
前記制御手段により、前記胸部画像から横隔膜上端線を特定する横隔膜上端線特定手段、
前記制御手段により、前記腫瘤候補陰影が前記横隔膜上端線に重なっている場合、当該腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する食道裂孔ヘルニア判定手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項１４】
前記横隔膜上端線特定手段は、前記制御手段により、前記胸部画像から左右の肺野領域を抽出し、前記左右の肺野領域の下端輪郭を認識し、前記各下端輪郭の最上位点を特定し、前記各最上位点を結んだ直線を生成して、当該直線を横隔膜上端線とする、
請求項１３に記載のプログラム。
【請求項１５】
前記横隔膜上端線特定手段は、前記制御手段により、前記胸部画像から左右の肺野領域を抽出し、前記左右の肺野領域の下端輪郭を認識し、前記各下端輪郭の縦隔側の端点を特定し、前記各端点を結んだ直線を生成して、当該直線を横隔膜上端線とする、
請求項１３に記載のプログラム。
【請求項１６】
前記横隔膜上端線特定手段は、前記制御手段により、前記胸部画像から左右の肺野領域を抽出し、前記左右の肺野領域の下端輪郭を認識し、前記各下端輪郭の両端点を特定し、前記各両端点に基づいて近似曲線を生成して、当該近似曲線を横隔膜上端線とする、
請求項１３に記載のプログラム。
【請求項１７】
コンピュータを、
前記制御手段により、前記胸部画像における正中線を推定する正中線推定手段として更に機能させ、
前記食道裂孔ヘルニア判定手段は、前記制御手段により、前記腫瘤候補陰影が前記正中線に更に重なっている場合、当該腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する、
請求項１３〜１６の何れか一項に記載のプログラム。
【請求項１８】
コンピュータを、
前記制御手段により、前記胸部画像から心臓領域を抽出する心臓領域抽出手段として更に機能させ、
前記食道裂孔ヘルニア判定手段は、前記制御手段により、前記腫瘤候補陰影が前記心臓領域に更に重なっている場合、当該腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する、
請求項１３〜１７の何れか一項に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、食道裂孔ヘルニア検出支援装置、食道裂孔ヘルニア検出支援装置の作動方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療の分野では、ＣＲ（Computed Radiography）装置、ＦＰＤ（Flat Panel Detector）装置、ＣＴ（Computed Tomography）装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置等のモダリティにおいて生成された医用画像を表示して、医師が病変部の状態や経時変化を観察する読影診断が行われている。
【０００３】
ところで、検診の際には、正面からの放射線撮影で胸部画像が撮影される場合が多い。そして、この胸部画像に対して様々な処理が施され、読影診断のための有用な情報が生成される。例えば、胸部画像における肺野領域周辺の輪郭線を、エッジ追跡により抽出する技術が開示されている（特許文献１参照）。このような技術を用いて、胸部画像から胸部の疾患を発見している。
【０００４】
胸部の疾患の一つとして、食道裂孔ヘルニアが挙げられる。食道裂孔ヘルニアとは、食道裂孔により腹腔内にあるべき胃の一部が胸腔側に脱出した状態となる疾患である。食道裂孔ヘルニアは、胸焼けや胸痛等を引き起こすが、自覚症状が現れない場合もある。この食道裂孔ヘルニアは、更に逆流性食道炎を引き起こす。食道裂孔ヘルニアは、バリウムによるＸ線造影や内視鏡検査により主に診断される。
【特許文献１】特開２００６−３４６４６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、食道裂孔ヘルニアは、正面からの放射線撮影による胸部画像からは発見され難い。なぜなら、食道裂孔ヘルニアは、心臓領域の裏側に存在するため、画像が重複してコントラストが低下するからである。そのため、検診において、食道裂孔ヘルニアが見落とされる場合が多い。
【０００６】
本発明は、上述したような課題に鑑みて為されたものであり、その目的とするところは、胸部画像からの食道裂孔ヘルニアの検出を支援することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、
制御手段により胸部画像から食道裂孔ヘルニアを検出するための食道裂孔ヘルニア検出支援装置であって、
前記制御手段は、
前記胸部画像から腫瘤候補陰影を検出する腫瘤候補陰影検出手段と、
前記胸部画像から横隔膜上端線を特定する横隔膜上端線特定手段と、
前記腫瘤候補陰影が前記横隔膜上端線に重なっている場合、当該腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する食道裂孔ヘルニア判定手段と、
を備える。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記横隔膜上端線特定手段は、前記胸部画像から左右の肺野領域を抽出し、前記左右の肺野領域の下端輪郭を認識し、前記各下端輪郭の最上位点を特定し、前記各最上位点を結んだ直線を生成して、当該直線を横隔膜上端線とする。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記横隔膜上端線特定手段は、前記胸部画像から左右の肺野領域を抽出し、前記左右の肺野領域の下端輪郭を認識し、前記各下端輪郭の縦隔側の端点を特定し、前記各端点を結んだ直線を生成して、当該直線を横隔膜上端線とする。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記横隔膜上端線特定手段は、前記胸部画像から左右の肺野領域を抽出し、前記左右の肺野領域の下端輪郭を認識し、前記各下端輪郭の両端点を特定し、前記各両端点に基づいて近似曲線を生成して、当該近似曲線を横隔膜上端線とする。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、請求項１〜４の何れか一項に記載の発明において、
前記制御手段は、前記胸部画像における正中線を推定する正中線推定手段を更に備え、
前記食道裂孔ヘルニア判定手段は、前記腫瘤候補陰影が前記正中線に更に重なっている場合、当該腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する。
【００１２】
請求項６に記載の発明は、請求項１〜５の何れか一項に記載の発明において、
前記制御手段は、前記胸部画像から心臓領域を抽出する心臓領域抽出手段を更に備え、
前記食道裂孔ヘルニア判定手段は、前記腫瘤候補陰影が前記心臓領域に更に重なっている場合、当該腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する。
【００１３】
請求項７に記載の発明は、
制御手段により胸部画像から食道裂孔ヘルニアを検出するための食道裂孔ヘルニア検出支援装置の作動方法であって、
前記制御手段により、前記胸部画像から腫瘤候補陰影を検出する第１のステップ、
前記制御手段により、前記胸部画像から横隔膜上端線を特定する第２のステップ、
前記制御手段により、前記腫瘤候補陰影が前記横隔膜上端線に重なっている場合、当該腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する第３のステップ、
を含む。
【００１４】
請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の発明において、
前記第２のステップにおいて、前記制御手段により、前記胸部画像から左右の肺野領域を抽出し、前記左右の肺野領域の下端輪郭を認識し、前記各下端輪郭の最上位点を特定し、前記各最上位点を結んだ直線を生成して、当該直線を横隔膜上端線とする。
【００１５】
請求項９に記載の発明は、請求項７に記載の発明において、
前記第２のステップにおいて、前記制御手段により、前記胸部画像から左右の肺野領域を抽出し、前記左右の肺野領域の下端輪郭を認識し、前記各下端輪郭の縦隔側の端点を特定し、前記各端点を結んだ直線を生成して、当該直線を横隔膜上端線とする。
【００１６】
請求項１０に記載の発明は、請求項７に記載の発明において、
前記第２のステップにおいて、前記制御手段により、前記胸部画像から左右の肺野領域を抽出し、前記左右の肺野領域の下端輪郭を認識し、前記各下端輪郭の両端点を特定し、前記各両端点に基づいて近似曲線を生成して、当該近似曲線を横隔膜上端線とする。
【００１７】
請求項１１に記載の発明は、請求項７〜１０の何れか一項に記載の発明において、
前記制御手段により、前記胸部画像における正中線を推定するステップを更に含み、
前記第３のステップにおいて、前記制御手段により、前記腫瘤候補陰影が前記正中線に更に重なっている場合、当該腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する。
【００１８】
請求項１２に記載の発明は、請求項７〜１１の何れか一項に記載の発明において、
前記制御手段により、前記胸部画像から心臓領域を抽出するステップを更に含み、
前記第３のステップにおいて、前記制御手段により、前記腫瘤候補陰影が前記心臓領域に更に重なっている場合、当該腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する。
【００１９】
請求項１３に記載のプログラムは、
制御手段により胸部画像から食道裂孔ヘルニアを検出するためのコンピュータを、
前記制御手段により、前記胸部画像から腫瘤候補陰影を検出する腫瘤候補陰影検出手段、
前記制御手段により、前記胸部画像から横隔膜上端線を特定する横隔膜上端線特定手段、
前記制御手段により、前記腫瘤候補陰影が前記横隔膜上端線に重なっている場合、当該腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する食道裂孔ヘルニア判定手段、
として機能させる。
【００２０】
請求項１４に記載の発明は、請求項１３に記載の発明において、
前記横隔膜上端線特定手段は、前記制御手段により、前記胸部画像から左右の肺野領域を抽出し、前記左右の肺野領域の下端輪郭を認識し、前記各下端輪郭の最上位点を特定し、前記各最上位点を結んだ直線を生成して、当該直線を横隔膜上端線とする。
【００２１】
請求項１５に記載の発明は、請求項１３に記載の発明において、
前記横隔膜上端線特定手段は、前記制御手段により、前記胸部画像から左右の肺野領域を抽出し、前記左右の肺野領域の下端輪郭を認識し、前記各下端輪郭の縦隔側の端点を特定し、前記各端点を結んだ直線を生成して、当該直線を横隔膜上端線とする。
【００２２】
請求項１６に記載の発明は、請求項１３に記載の発明において、
前記横隔膜上端線特定手段は、前記制御手段により、前記胸部画像から左右の肺野領域を抽出し、前記左右の肺野領域の下端輪郭を認識し、前記各下端輪郭の両端点を特定し、前記各両端点に基づいて近似曲線を生成して、当該近似曲線を横隔膜上端線とする。
【００２３】
請求項１７に記載の発明は、請求項１３〜１６の何れか一項に記載の発明において、
コンピュータを、
前記制御手段により、前記胸部画像における正中線を推定する正中線推定手段として更に機能させ、
前記食道裂孔ヘルニア判定手段は、前記制御手段により、前記腫瘤候補陰影が前記正中線に更に重なっている場合、当該腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する。
【００２４】
請求項１８に記載の発明は、請求項１３〜１７の何れか一項に記載の発明において、
コンピュータを、
前記制御手段により、前記胸部画像から心臓領域を抽出する心臓領域抽出手段として更に機能させ、
前記食道裂孔ヘルニア判定手段は、前記制御手段により、前記腫瘤候補陰影が前記心臓領域に更に重なっている場合、当該腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する。
【発明の効果】
【００２５】
請求項１、７、１３に記載の発明によれば、制御手段は、胸部画像から腫瘤候補陰影を検出する。そして、制御手段は、胸部画像から横隔膜上端線を特定する。そして、制御手段は、前記腫瘤候補陰影が前記横隔膜上端線に重なっている場合、当該腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する。そのため、胸部画像からの食道裂孔ヘルニアの検出を支援することができる。
【００２６】
請求項２、８、１４に記載の発明によれば、胸部画像から横隔膜上端線を特定することができる。
【００２７】
請求項３、９、１５に記載の発明によれば、胸部画像から横隔膜上端線を特定することができる。
【００２８】
請求項４、１０、１６に記載の発明によれば、胸部画像から横隔膜上端線を特定することができる。
【００２９】
請求項５、１１、１７に記載の発明によれば、制御手段は、更に前記胸部画像における正中線を推定する。そして、制御手段は、前記腫瘤候補陰影が前記正中線に更に重なっている場合、当該腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する。そのため、胸部画像からの食道裂孔ヘルニアをより正確に検出することができる。
【００３０】
請求項６、１２、１８に記載の発明によれば、制御手段は、更に前記胸部画像から心臓領域を抽出する。そして、制御手段は、前記腫瘤候補陰影が前記心臓領域に更に重なっている場合、当該腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する。そのため、胸部画像からの食道裂孔ヘルニアをより正確に検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
[第１の実施の形態]
以下、図面を参照して本発明の第１の実施の形態について説明する。
【００３２】
[病院内システムのシステム構成]
図１に、病院内システム１００のシステム構成を示す。
【００３３】
図１に示すように、病院内システム１００は、モダリティ１０と、医用画像管理サーバ２０と、医用画像表示装置３０と、図示しないその他の装置とから構成されている。上記の各装置は通信ネットワークＮを介してデータ通信可能に接続されている。
【００３４】
モダリティ１０は、患者の診断対象部位の撮影を行い、医用画像のデータを生成する放射線撮影装置である。医用画像は胸部画像を含む。モダリティ１０は、医用画像に関する付帯情報を生成する。モダリティ１０は、ＤＩＣＯＭ規格に則り、医用画像に付帯情報を付帯させ、医用画像データファイルを生成する。モダリティ１０は、医用画像データファイルを医用画像管理サーバ２０に送信する。モダリティ１０としては、ＣＲ装置、ＣＴ装置、ＭＲＩ装置等が適用可能である。胸部画像の医用画像データファイルを胸部画像データファイルと称す。
【００３５】
医用画像管理サーバ２０は、モダリティ１０において生成された胸部画像データファイル等の医用画像データファイルを記憶し、管理する。具体的に、医用画像管理サーバ２０は、ハードディスク等により構成される記憶部２５を有する。この記憶部２５は、医用画像ＤＢ（Data Base）２５１を記憶している。医用画像ＤＢ２５１は、医用画像データファイルを記憶する。
【００３６】
医用画像管理サーバ２０は、外部機器から医用画像の取得要求を受信した場合、この取得要求に応じた医用画像データファイルを医用画像ＤＢ２５１から読み出して、外部機器に送信（提供）する。
【００３７】
医用画像表示装置３０は、高詳細モニタを有し、この高詳細モニタに医用画像を表示する端末である。医用画像表示装置３０は、ユーザの操作による操作信号等に基づき、医用画像管理サーバ２０に医用画像の取得要求を送信し、この取得要求に応じた医用画像データファイルを受信（取得）する。医用画像表示装置３０は、医用画像データファイルに基づきモニタに医用画像を表示する。
【００３８】
医用画像表示装置３０は、食道裂孔ヘルニア検出支援処理を行う。食道裂孔ヘルニア検出支援処理とは、胸部画像から検出した腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であるか否かを判定する処理である。この判定結果に基づいて、医師は、胸部画像の撮影対象である患者が食道裂孔ヘルニアを患っているか否かの診断を行う。医用画像表示装置３０は、食道裂孔ヘルニア検出支援装置として機能する。
【００３９】
[医用画像表示装置の機能的構成]
図２に、医用画像表示装置３０の機能的構成を示す。
【００４０】
図２に示すように、医用画像表示装置３０は、制御部３１、操作部３２、表示部３３、通信部３４、記憶部３５を備えて構成され、各部はバス３６により接続されている。
【００４１】
制御部３１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等から構成され、医用画像表示装置３０の各部の処理動作を統括的に制御する。具体的には、ＣＰＵは、操作部３２から入力される操作信号又は通信部３４により受信される指示信号に応じて、記憶部３５に記憶されている各種処理プログラムを読み出し、ＲＡＭ内に形成されたワークエリアに展開し、当該プログラムとの協働により各種処理を行う。
【００４２】
操作部３２は、カーソルキー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードに対するキー操作やマウス操作により入力された操作信号を制御部３１に出力する。
【００４３】
表示部３３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）により構成され、制御部３１から入力される表示データに基づいて各種画面を表示する。
【００４４】
通信部３４は、ＬＡＮ（Local Area Network）アダプタ、ルータ、ＴＡ（Terminal Adapter）等を備え、通信ネットワークＮを介して接続された医用画像管理サーバ２０等の外部機器との間でデータの送受信を行う。
【００４５】
記憶部３５は、ハードディスク等から構成され、制御プログラム、当該プログラムの実行に必要なパラメータやファイル等を記憶している。また、記憶部３５は、食道裂孔ヘルニア検出支援プログラム３５１を記憶する。
【００４６】
制御部３１は、記憶部３５に記憶された食道裂孔ヘルニア検出支援プログラム３５１と協働して、食道裂孔ヘルニア検出支援処理を行う。
【００４７】
[食道裂孔ヘルニア検出支援処理]
図３を用いて、医用画像表示装置３０における食道裂孔ヘルニア検出支援処理の具体的な動作について説明する。図３は、食道裂孔ヘルニア検出支援処理を示すフローチャートである。
【００４８】
まず、医用画像表示装置３０の制御部３１は、操作部３２からの操作信号に基づき、医用画像管理サーバ２０に診断対象の胸部画像の取得要求を通信部３４を介して送信する。そして、制御部３１は、医用画像管理サーバ２０から診断対象の胸部画像データファイルを通信部３４を介して受信する（ステップＳ１）。
【００４９】
次に、制御部３１は、腫瘤候補陰影検出処理（図４参照）を行う（ステップＳ２）。腫瘤候補陰影検出処理とは、胸部画像の肺野領域から腫瘤候補陰影を検出する処理である。
【００５０】
次に、制御部３１は、ステップＳ２において検出した腫瘤候補陰影の大きさが半径５ｃｍ以上であるか否かを判定する（ステップＳ３）。具体的に、腫瘤候補陰影検出処理において算出される腫瘤候補陰影の有効直径（図４；ステップＳ１０３参照）の値が１０ｃｍ以上であるか否かを判定する。有効直径の算出については後述する。
【００５１】
制御部３１は、ステップＳ３において、腫瘤候補陰影の大きさが半径５ｃｍ以上であると判定すると（ステップＳ３；ＹＥＳ）、横隔膜上端線検出処理（図６参照）を行う（ステップＳ４）。横隔膜上端線検出処理とは、胸部画像における横隔膜の上端を示す直線（横隔膜上端線）を検出する処理である。
【００５２】
次に、制御部３１は、ステップＳ２において検出した腫瘤候補陰影が、ステップＳ４において検出した横隔膜上端線に重なっているか否かを判定する（ステップＳ５）。
【００５３】
制御部３１は、ステップＳ５において、腫瘤候補陰影が横隔膜上端線に重なっていると判定すると（ステップＳ５；ＹＥＳ）、この腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する（ステップＳ６）。
【００５４】
一方、制御部３１は、ステップＳ３において、腫瘤候補陰影の大きさが半径５ｃｍ以上でないと判定すると（ステップＳ３；ＮＯ）、この腫瘤候補陰影は食道裂孔ヘルニアによる陰影ではないと判定する（ステップＳ７）。また、制御部３１は、ステップＳ５において、腫瘤候補陰影が横隔膜上端線に重なっていないと判定すると（ステップＳ５；ＮＯ）、この腫瘤候補陰影は食道裂孔ヘルニアによる陰影ではないと判定する（ステップＳ７）。
【００５５】
そして、制御部３１は、ステップＳ６、Ｓ７における判定結果を表示部３３に表示させる（ステップＳ８）。以上で、食道裂孔ヘルニア検出支援処理が終了する。医師は、表示部３３に表示された判定結果を参照して、胸部画像の撮影対象である患者が食道裂孔ヘルニアを患っているか否かの診断を行う。
【００５６】
[腫瘤候補陰影検出処理]
次に、図４を用いて、腫瘤候補陰影検出処理（図３のステップＳ２）の具体的な処理内容について説明する。図４は、腫瘤候補陰影検出処理を示すフローチャートである。
【００５７】
まず、制御部３１は、胸部画像から肺野領域を抽出する（ステップＳ１０１）。
【００５８】
肺野領域は、公知の手法を用いて抽出することができる。この抽出方法として、例えば、特開平８−３３５２７１号公報に記載のように、胸部画像の水平方向及び垂直方向を順次走査してそれぞれの方向における信号値のプロファイルを作成し、プロファイルにおける変曲点に基づいて肺野領域を抽出する手法を用いることができる。プロファイルとは、任意の線分上の画素値の変化を、横軸に線分上の位置、縦軸に画素値をとることにより表したものである。抽出された肺野領域の位置情報は、ＲＡＭに記憶される。
【００５９】
次に、制御部３１は、腫瘤候補陰影の初期検出を行う（ステップＳ１０２）。
【００６０】
以下、ステップＳ１０２の処理の一例として、結節状陰影の候補を検出する例について説明する（桂川茂彦：「胸部単純Ｘ線写真におけるコンピュータ支援診断（Computer-Aided Diagnosis）」放射線医学物理  参照）。
【００６１】
まず、胸部画像から、マッチドフィルタにより結節状陰影のコントラストを増強した画像と、平滑化フィルタによりコントラストを減弱した画像が作成され、両者の対応する画素値の差分をとることによって差分画像が作成される。マッチドフィルタは、予め定められた直径の結節状陰影のコントラスト対雑音比が最大となるように設計されたものである。差分画像では肋骨などの胸部正常構造のコントラストは低下し、結節状陰影のコントラストが強調される。
【００６２】
次いで、差分画像に対して複数回の閾値処理が行われる。閾値処理は、予め定めた閾値以上の画素値を１、それ以外を０に変換して二値化する処理である。閾値は、差分画像の画素値のヒストグラムの面積比率で表現した値である。例えば、差分画像のヒストグラムの上位１％〜４０％の範囲で閾値を変化させて複数回の閾値処理が行われる。この閾値処理によって、異常陰影（腫瘤候補陰影）が抽出される。抽出された陰影のうち、ステップＳ１０１で抽出した肺野領域以外の陰影は削除される。
【００６３】
次に、制御部３１は、ステップＳ１０２において初期検出した腫瘤候補陰影のうち、偽陽性の腫瘤候補陰影の削除処理を行う（ステップＳ１０３）。制御部３１は、初期検出した腫瘤候補陰影の特徴量に基づいて、偽陽性の腫瘤候補陰影を検出し削除する。
【００６４】
以下、ステップＳ１０３の処理の一例を示す。
【００６５】
まず、複数回の閾値処理により抽出された陰影のそれぞれの有効直径、円形度、不整度、コントラスト等の特徴量が算出される。図５に、有効直径（図５中Ｄで示す）、円形度、不整度の算出式を示す。有効直径は、陰影と同じ面積をもつ円の直径である。円形度は、その円を陰影の重心に重ねたときに、円内に含まれる陰影の面積（画素数）の割合である。不整度は、陰影の辺縁の不正の程度を表すものであり、陰影の周囲の長さに対する上記の円の円周の比を１から差し引いた値である。コントラストは、陰影の外側領域と内側領域のそれぞれについての画素値の平均値の差である。陰影の重心からの距離に基づいて、外側領域と内側領域が設定される。
【００６６】
次いで、算出された特徴量に基づいて、偽陽性の腫瘤候補陰影が検出され、削除される。具体的に、所定の円形度未満の腫瘤候補陰影は、偽陽性の陰影として検出され削除される。
【００６７】
そして、制御部３１は、陽性の腫瘤候補陰影のみをＲＡＭに記憶する。以上で、腫瘤候補陰影処理が終了する。
【００６８】
[横隔膜上端線検出処理]
次に、図６を用いて、横隔膜上端線検出処理（図３のステップＳ４）の具体的な処理内容について説明する。また、図７を用いて、横隔膜上端線検出処理を補足的に説明する。図６は、横隔膜上端線検出処理を示すフローチャートである。図７は、横隔膜上端線検出処理のイメージ図である。
【００６９】
まず、制御部３１は、胸部画像から肺野領域（図７：胸部画像ｄ１参照）を抽出する（ステップＳ２０１）。
【００７０】
肺野領域は、前述のように、公知の手法（特開平８−３３５２７１号公報参照）を用いて抽出することができる。
【００７１】
次に、制御部３１は、肺野領域に対してラベリング処理を行い、左右の肺野領域（図７：胸部画像ｄ２参照）を識別する（ステップＳ２０２）。
【００７２】
次に、制御部３１は、垂直プロファイルにより、左右の肺野領域の下部輪郭（図７：胸部画像ｄ３、ｄ４参照）を認識する（ステップＳ２０３）。
【００７３】
左右の肺野領域の下部輪郭は、公知の手法を用いて認識することができる。この認識方法として、例えば、特開２０００−２３９５０号公報に記載のように、プロファイルを用いる方法がある。本実施例では、図７の胸部画像ｄ３に示すような、胸部画像の垂直方向の複数の線分上の画素値の変化をプロファイルする。そして、各線分上で画素値が急激に大きくなる位置を探索し、この位置を肺野領域の下部輪郭上の一点とする。そして、探索された複数の点に基づいて、左右の肺野領域の下部輪郭（図７：胸部画像ｄ４参照）を認識する。
【００７４】
次に、制御部３１は、ステップＳ２０３において認識した左の肺野領域の下部輪郭の最上位点（図７：胸部画像ｄ５の点Ｂ）を特定する。また、制御部３１は、ステップＳ２０３において認識した右の肺野領域の下部輪郭の最上位点（図７：胸部画像ｄ５の点Ａ）を特定する（ステップＳ２０４）。
【００７５】
次に、制御部３１は、ステップＳ２０４において特定した各最上位点を結んだ直線（図７：胸部画像ｄ６の直線Ｌ）を生成する（ステップＳ２０５）。
【００７６】
次に、制御部３１は、ステップＳ２０５において生成した直線Ｌを横隔膜上端線とする（ステップＳ２０６）。以上で、横隔膜上端線検出処理が終了する。
【００７７】
この横隔膜上端線検出処理において、ステップＳ２０４〜Ｓ２０６の処理の代わりに、次のような処理を行う構成としてもよい。
【００７８】
即ち、制御部３１は、ステップＳ２０３において認識した左の肺野領域の下部輪郭の縦隔側の端点（図８（ａ）：胸部画像ｄ５の点Ｄ）を特定する。また、制御部３１は、ステップＳ２０３において認識した右の肺野領域の下部輪郭の縦隔側の端点（図８（ａ）：胸部画像ｄ５の点Ｃ）を特定する。次に、制御部３１は、この特定した各端点を結んだ直線（図８（ａ）：胸部画像ｄ６の直線Ｌ２）を生成する。次に、制御部３１は、この直線Ｌ２を横隔膜上端線とする。
【００７９】
また、横隔膜上端線検出処理において、ステップＳ２０４〜Ｓ２０６の処理の代わりに、次のような処理を行う構成としてもよい。
【００８０】
即ち、制御部３１は、ステップＳ２０３において認識した左の肺野領域の下部輪郭の両端点（図８（ｂ）：胸部画像ｄ５の点Ｄと点Ｑ）を特定する。また、制御部３１は、ステップＳ２０３において認識した右の肺野領域の下部輪郭の両端点（図８（ｂ）：胸部画像ｄ５の点Ｃ、点Ｐ）を特定する。次に、制御部３１は、この特定した各両端点に基づいて近似曲線（図８（ｂ）：胸部画像ｄ６の曲線Ｌ３）を生成する。次に、制御部３１は、この近似曲線を横隔膜上端線とする。
【００８１】
以上、第１の実施の形態によれば、医用画像表示装置３０の制御部３１は、食道裂孔ヘルニア検出支援プログラム３５１と協働して、胸部画像から腫瘤候補陰影を検出する。そして、制御部３１は、この胸部画像から左右の肺野領域を抽出し、左右の肺野領域の下端輪郭を認識し、各下端輪郭の最上位点を特定し、各最上位点を結んだ直線を生成して、この直線を横隔膜上端線とする。そして、制御部３１は、検出した腫瘤候補陰影が横隔膜上端線に重なっている場合、この腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する。そして、制御部３１は、判定結果を表示部３３に表示する。
【００８２】
そのため、胸部画像からの食道裂孔ヘルニアの検出を支援することができる。よって、検診において、医師による食道裂孔ヘルニアの見落としを減らすことができる。
【００８３】
[第２の実施の形態]
以下、図面を参照して本発明の第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態では、医用画像表示装置３０における食道裂孔ヘルニア検出支援処理において、腫瘤候補陰影が、横隔膜上端線に重なっているだけでなく、更に胸部画像における正中線に重なっている場合に、この腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定される。
【００８４】
[食道裂孔ヘルニア検出支援処理]
図９を用いて、医用画像表示装置３０における食道裂孔ヘルニア検出支援処理の具体的な動作について説明する。また、図１０を用いて、食道裂孔ヘルニア検出支援処理を補足的に説明する。図９は、食道裂孔ヘルニア検出支援処理を示すフローチャートである。図１０は、食道裂孔ヘルニア検出支援処理のイメージ図である。
【００８５】
まず、医用画像表示装置３０の制御部３１は、操作部３２からの操作信号に基づき、医用画像管理サーバ２０に診断対象の胸部画像の取得要求を通信部３４を介して送信する。そして、制御部３１は、医用画像管理サーバ２０から診断対象の胸部画像データファイルを通信部３４を介して受信する（ステップＳ３０１）。
【００８６】
次に、制御部３１は、腫瘤候補陰影検出処理（図４参照）を行う（ステップＳ３０２）。前述のように、腫瘤候補陰影検出処理とは、胸部画像の肺野領域から腫瘤候補陰影を検出する処理である。
【００８７】
次に、制御部３１は、ステップＳ３０２において検出した腫瘤候補陰影の大きさが半径５ｃｍ以上であるか否かを判定する（ステップＳ３０３）。
【００８８】
制御部３１は、ステップＳ３０３において、腫瘤候補陰影の大きさが半径５ｃｍ以上であると判定すると（ステップＳ３０３；ＹＥＳ）、横隔膜上端線検出処理（図６参照）を行う（ステップＳ３０４）。前述のように、横隔膜上端線検出処理とは、胸部画像の横隔膜の上端を示す直線（横隔膜上端線）を検出する処理である。
【００８９】
次に、制御部３１は、ステップＳ３０２において検出した腫瘤候補陰影が、ステップＳ３０４において検出した横隔膜上端線に重なっているか否かを判定する（ステップＳ３０５）。
【００９０】
制御部３１は、ステップＳ３０５において、腫瘤候補陰影が横隔膜上端線に重なっていると判定すると（ステップＳ３０５；ＹＥＳ）、正中線推定処理を行う（ステップＳ３０６）。正中線推定処理とは、胸部画像における正中線（図１０（ａ）の正中線Ｍ）を推定する処理である。
【００９１】
正中線は、公知の手法を用いて推定することができる。この推定方法として、例えば、特開２００６−３４６４６５号公報に記載のように、胸部画像の水平プロファイルを用いる方法がある。本実施例では、胸部画像の水平方向の複数の線分上の画素値の変化をプロファイルする。そして、各線分上で画素値が急激に大きくなる位置（ピーク）を３つ探索する。そして、３つのピークのうち、中央ピークの位置を正中線上の一点とする。そして、探索された複数の点に基づいて、正中線（図１０（ａ）の正中線Ｍ）を推定する。尚、胸部画像から身体に該当する領域（身体領域）を抽出し、この身体領域において、水平プロファイルを用いて正中線を推定する構成としてもよい。
【００９２】
次に、制御部３１は、ステップＳ３０２において検出した腫瘤候補陰影が、ステップＳ３０６において検出した正中線に重なっているか否かを判定する（ステップＳ３０７）。
【００９３】
制御部３１は、ステップＳ３０７において、腫瘤候補陰影が正中線に重なっていると判定すると（ステップＳ３０７；ＹＥＳ）、この腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する（ステップＳ３０８）。即ち、図１０（ｂ）に示すように、腫瘤候補陰影Ｇが、横隔膜上端線Ｌと正中線Ｍに重なっている場合、制御部３１は、この腫瘤候補陰影Ｇが食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する。
【００９４】
一方、制御部３１は、ステップＳ３０３において、腫瘤候補陰影の大きさが半径５ｃｍ以上でないと判定すると（ステップＳ３０３；ＮＯ）、この腫瘤候補陰影は食道裂孔ヘルニアによる陰影ではないと判定する（ステップＳ３０９）。また、制御部３１は、ステップＳ３０５において、腫瘤候補陰影が横隔膜上端線に重なっていないと判定すると（ステップＳ３０５；ＮＯ）、この腫瘤候補陰影は食道裂孔ヘルニアによる陰影ではないと判定する（ステップＳ３０９）。また、制御部３１は、ステップＳ３０７において、腫瘤候補陰影が正中線に重なっていないと判定すると（ステップＳ３０７；ＮＯ）、この腫瘤候補陰影は食道裂孔ヘルニアによる陰影ではないと判定する（ステップＳ３０９）。例えば、制御部３１は、図１０（ｂ）に示す腫瘤候補陰影Ｅ、Ｆは食道裂孔ヘルニアによる陰影ではないと判定する。
【００９５】
そして、制御部３１は、ステップＳ３０８、Ｓ３０９における判定結果を表示部３３に表示させる（ステップＳ３１０）。以上で、食道裂孔ヘルニア検出支援処理が終了する。医師は、表示部３３に表示された判定結果を参照して、胸部画像の撮影対象である患者が食道裂孔ヘルニアを患っているか否かの診断を行う。
【００９６】
以上、第２の実施の形態によれば、医用画像表示装置３０の制御部３１は、食道裂孔ヘルニア検出支援プログラム３５１と協働して、胸部画像から腫瘤候補陰影を検出する。そして、制御部３１は、この胸部画像から左右の肺野領域を抽出し、左右の肺野領域の下端輪郭を認識し、各下端輪郭の最上位点を特定し、各最上位点を結んだ直線を生成して、この直線を横隔膜上端線とする。そして、制御部３１は、胸部画像から正中線を推定する。制御部３１は、検出した腫瘤候補陰影が横隔膜上端線及び正中線に重なっている場合、この腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する。そして、制御部３１は、判定結果を表示部３３に表示する。
【００９７】
そのため、胸部画像からの食道裂孔ヘルニアをより正確に検出することができる。
【００９８】
[第３の実施の形態]
以下、図面を参照して本発明の第３の実施の形態について説明する。第３の実施の形態では、医用画像表示装置３０における食道裂孔ヘルニア検出支援処理において、腫瘤候補陰影が、横隔膜上端線に重なっているだけでなく、更に心臓領域に重なっている場合に、この腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定される。
【００９９】
[食道裂孔ヘルニア検出支援処理]
図１１を用いて、医用画像表示装置３０における食道裂孔ヘルニア検出支援処理の具体的な動作について説明する。また、図１２を用いて、食道裂孔ヘルニア検出支援処理を補足的に説明する。図１１は、食道裂孔ヘルニア検出支援処理を示すフローチャートである。図１２は、食道裂孔ヘルニア検出支援処理のイメージ図である。
【０１００】
まず、医用画像表示装置３０の制御部３１は、操作部３２からの操作信号に基づき、医用画像管理サーバ２０に診断対象の胸部画像の取得要求を通信部３４を介して送信する。そして、制御部３１は、医用画像管理サーバ２０から診断対象の胸部画像データファイルを通信部３４を介して受信する（ステップＳ４０１）。
【０１０１】
次に、制御部３１は、腫瘤候補陰影検出処理（図４参照）を行う（ステップＳ４０２）。前述のように、腫瘤候補陰影検出処理とは、胸部画像の肺野領域から腫瘤候補陰影を検出する処理である。
【０１０２】
次に、制御部３１は、ステップＳ４０２において検出した腫瘤候補陰影の大きさが半径５ｃｍ以上であるか否かを判定する（ステップＳ４０３）。
【０１０３】
制御部３１は、ステップＳ４０３において、腫瘤候補陰影の大きさが半径５ｃｍ以上であると判定すると（ステップＳ４０３；ＹＥＳ）、横隔膜上端線検出処理（図６参照）を行う（ステップＳ４０４）。前述のように、横隔膜上端線検出処理とは、胸部画像の横隔膜の上端を示す直線（横隔膜上端線）を検出する処理である。
【０１０４】
次に、制御部３１は、ステップＳ４０２において検出した腫瘤候補陰影が、ステップＳ４０４において検出した横隔膜上端線に重なっているか否かを判定する（ステップＳ４０５）。
【０１０５】
制御部３１は、ステップＳ４０５において、腫瘤候補陰影が横隔膜上端線に重なっていると判定すると（ステップＳ４０５；ＹＥＳ）、胸部画像から心臓領域（図１２（ａ）の心臓領域Ｒ）を抽出する（ステップＳ４０６）。
【０１０６】
心臓領域は、公知の手法を用いて抽出することができる。この抽出方法として、例えば、特開２００４−８４１９号公報に記載のように、被写体（ここでは心臓領域）の構造を表す複数の人工画像を用いて解剖学的特徴位置を検出する手法を用いることができる。この手法では、心臓を表す複数の人工画像であってそれぞれが表す心臓の形状情報が付帯された人工画像を予め記憶部３５に保存する工程、保存された人工画像の中から胸部画像と略合致する構造を有する人工画像を選択する工程、選択された人工画像に付帯された形状情報に基づいて胸部画像における心臓領域（図１２（ａ）の心臓領域Ｒ）を検出（抽出）する工程を含む。抽出された心臓の位置情報は、ＲＡＭに記憶される。
【０１０７】
次に、制御部３１は、ステップＳ４０２において検出した腫瘤候補陰影が、ステップＳ４０６において抽出した心臓領域に重なっているか否かを判定する（ステップＳ４０７）。
【０１０８】
制御部３１は、ステップＳ４０７において、腫瘤候補陰影が心臓領域に重なっていると判定すると（ステップＳ４０７；ＹＥＳ）、この腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する（ステップＳ４０８）。即ち、図１２（ｂ）に示すように、腫瘤候補陰影Ｇが、横隔膜上端線Ｌと心臓領域Ｒに重なっている場合、制御部３１は、この腫瘤候補陰影Ｇが食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する。
【０１０９】
一方、制御部３１は、ステップＳ４０３において、腫瘤候補陰影の大きさが半径５ｃｍ以上でないと判定すると（ステップＳ４０３；ＮＯ）、この腫瘤候補陰影は食道裂孔ヘルニアによる陰影ではないと判定する（ステップＳ４０９）。また、制御部３１は、ステップＳ４０５において、腫瘤候補陰影が横隔膜上端線に重なっていないと判定すると（ステップＳ４０５；ＮＯ）、この腫瘤候補陰影は食道裂孔ヘルニアによる陰影ではないと判定する（ステップＳ４０９）。また、制御部３１は、ステップＳ４０７において、腫瘤候補陰影が心臓領域に重なっていないと判定すると（ステップＳ４０７；ＮＯ）、この腫瘤候補陰影は食道裂孔ヘルニアによる陰影ではないと判定する（ステップＳ４０９）。例えば、制御部３１は、図１２（ｂ）に示す腫瘤候補陰影Ｅ、Ｆは食道裂孔ヘルニアによる陰影ではないと判定する。
【０１１０】
そして、制御部３１は、ステップＳ４０８、Ｓ４０９における判定結果を表示部３３に表示させる（ステップＳ４１０）。以上で、食道裂孔ヘルニア検出支援処理が終了する。医師は、表示部３３に表示された判定結果を参照して、胸部画像の撮影対象である患者が食道裂孔ヘルニアを患っているか否かの診断を行う。
【０１１１】
以上、第３の実施の形態によれば、医用画像表示装置３０の制御部３１は、食道裂孔ヘルニア検出支援プログラム３５１と協働して、胸部画像から腫瘤候補陰影を検出する。そして、制御部３１は、この胸部画像から左右の肺野領域を抽出し、左右の肺野領域の下端輪郭を認識し、各下端輪郭の最上位点を特定し、各最上位点を結んだ直線を生成して、この直線を横隔膜上端線とする。そして、制御部３１は、胸部画像から心臓領域を抽出する。制御部３１は、検出した腫瘤候補陰影が横隔膜上端線及び心臓領域に重なっている場合、この腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する。そして、制御部３１は、判定結果を表示部３３に表示する。
【０１１２】
そのため、胸部画像からの食道裂孔ヘルニアをより正確に検出することができる。
【０１１３】
[第４の実施の形態]
以下、図面を参照して本発明の第４の実施の形態について説明する。第４の実施の形態では、医用画像表示装置３０における食道裂孔ヘルニア検出支援処理において、腫瘤候補陰影が、横隔膜上端線に重なっているだけでなく、更に胸部画像における正中線及び心臓領域に重なっている場合に、この腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定される。
【０１１４】
図１３を用いて、医用画像表示装置３０における食道裂孔ヘルニア検出支援処理の具体的な動作について説明する。また、図１４を用いて、食道裂孔ヘルニア検出支援処理を補足的に説明する。図１３は、食道裂孔ヘルニア検出支援処理を示すフローチャートである。図１４は、食道裂孔ヘルニア検出支援処理のイメージ図である。
【０１１５】
まず、医用画像表示装置３０の制御部３１は、操作部３２からの操作信号に基づき、医用画像管理サーバ２０に診断対象の胸部画像の取得要求を通信部３４を介して送信する。そして、制御部３１は、医用画像管理サーバ２０から診断対象の胸部画像データファイルを通信部３４を介して受信する（ステップＳ５０１）。
【０１１６】
次に、制御部３１は、腫瘤候補陰影検出処理（図４参照）を行う（ステップＳ５０２）。前述のように、腫瘤候補陰影検出処理とは、胸部画像の肺野領域から腫瘤候補陰影を検出する処理である。
【０１１７】
次に、制御部３１は、ステップＳ５０２において検出した腫瘤候補陰影の大きさが半径５ｃｍ以上であるか否かを判定する（ステップＳ５０３）。
【０１１８】
制御部３１は、ステップＳ５０３において、腫瘤候補陰影の大きさが半径５ｃｍ以上であると判定すると（ステップＳ５０３；ＹＥＳ）、横隔膜上端線検出処理（図６参照）を行う（ステップＳ５０４）。前述のように、横隔膜上端線検出処理とは、胸部画像の横隔膜の上端を示す直線（横隔膜上端線）を検出する処理である。
【０１１９】
次に、制御部３１は、ステップＳ５０２において検出した腫瘤候補陰影が、ステップＳ５０４において検出した横隔膜上端線に重なっているか否かを判定する（ステップＳ５０５）。
【０１２０】
制御部３１は、ステップＳ５０５において、腫瘤候補陰影が横隔膜上端線に重なっていると判定すると（ステップＳ５０５；ＹＥＳ）、正中線推定処理を行う（ステップＳ５０６）。前述のように、正中線推定処理とは、胸部画像における正中線を推定する処理である。
【０１２１】
次に、制御部３１は、ステップＳ５０２において検出した腫瘤候補陰影が、ステップＳ５０６において検出した正中線に重なっているか否かを判定する（ステップＳ５０７）。
【０１２２】
制御部３１は、ステップＳ５０７において、腫瘤候補陰影が正中線に重なっていると判定すると（ステップＳ５０７；ＹＥＳ）、胸部画像から心臓領域を抽出する（ステップＳ５０８）。
【０１２３】
次に、制御部３１は、ステップＳ５０２において検出した腫瘤候補陰影が、ステップＳ５０８において抽出した心臓領域に重なっているか否かを判定する（ステップＳ５０９）。
【０１２４】
制御部３１は、ステップＳ５０９において、腫瘤候補陰影が心臓領域に重なっていると判定すると（ステップＳ５０９；ＹＥＳ）、この腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する（ステップＳ５１０）。即ち、図１４に示すように、腫瘤候補陰影Ｇが、横隔膜上端線Ｌ、正中線Ｍ及び心臓領域Ｒに重なっている場合、制御部３１は、この腫瘤候補陰影Ｇが食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する。
【０１２５】
一方、制御部３１は、ステップＳ５０３において、腫瘤候補陰影の大きさが半径５ｃｍ以上でないと判定すると（ステップＳ５０３；ＮＯ）、この腫瘤候補陰影は食道裂孔ヘルニアによる陰影ではないと判定する（ステップＳ５１１）。また、制御部３１は、ステップＳ５０５において、腫瘤候補陰影が横隔膜上端線に重なっていないと判定すると（ステップＳ５０５；ＮＯ）、この腫瘤候補陰影は食道裂孔ヘルニアによる陰影ではないと判定する（ステップＳ５１１）。また、制御部３１は、ステップＳ５０７において、腫瘤候補陰影が正中線に重なっていないと判定すると（ステップＳ５０７；ＮＯ）、この腫瘤候補陰影は食道裂孔ヘルニアによる陰影ではないと判定する（ステップＳ５１１）。また、制御部３１は、ステップＳ５０９において、腫瘤候補陰影が心臓領域に重なっていないと判定すると（ステップＳ５０９；ＮＯ）、この腫瘤候補陰影は食道裂孔ヘルニアによる陰影ではないと判定する（ステップＳ５１１）。例えば、制御部３１は、図１４に示す腫瘤候補陰影Ｅ、Ｆは食道裂孔ヘルニアによる陰影ではないと判定する。
【０１２６】
そして、制御部３１は、ステップＳ５１０、Ｓ５１１における判定結果を表示部３３に表示させる（ステップＳ５１２）。以上で、食道裂孔ヘルニア検出支援処理が終了する。医師は、表示部３３に表示された判定結果を参照して、胸部画像の撮影対象である患者が食道裂孔ヘルニアを患っているか否かの診断を行う。
【０１２７】
以上、第４の実施の形態によれば、医用画像表示装置３０の制御部３１は、食道裂孔ヘルニア検出支援プログラム３５１と協働して、胸部画像から腫瘤候補陰影を検出する。そして、制御部３１は、この胸部画像から左右の肺野領域を抽出し、左右の肺野領域の下端輪郭を認識し、各下端輪郭の最上位点を特定し、各最上位点を結んだ直線を生成して、この直線を横隔膜上端線とする。そして、制御部３１は、胸部画像から正中線を推定する。そして、制御部３１は、胸部画像から心臓領域を抽出する。制御部３１は、検出した腫瘤候補陰影が横隔膜上端線、正中線及び心臓領域に重なっている場合、この腫瘤候補陰影が食道裂孔ヘルニアによる陰影であると判定する。そして、制御部３１は、判定結果を表示部３３に表示する。
【０１２８】
そのため、胸部画像からの食道裂孔ヘルニアをより正確に検出することができる。
【０１２９】
尚、第１〜第４の実施の形態における記述は、本発明に係る食道裂孔ヘルニア検出支援装置の一例であり、これに限定されるものではない。システム及び各装置の細部構成及び細部動作に関しても適宜変更可能である。
【０１３０】
また、第１〜第４の実施の形態では、プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な媒体としてハードディスクを使用した例を開示したが、この例に限定されない。その他のコンピュータ読み取り可能な媒体として、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリ等を適用することが可能である。また、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、キャリアウェーブ（搬送波）も適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１３１】
【図１】病院内システムのシステム構成図である。
【図２】医用画像表示装置のブロック図である。
【図３】第１の実施の形態における食道裂孔ヘルニア検出支援処理を示すフローチャートである。
【図４】腫瘤候補陰影検出処理を示すフローチャートである。
【図５】腫瘤候補陰影検出処理において用いられる有効直径、円形度、不整度を説明するための図である。
【図６】横隔膜上端線検出処理を示すフローチャートである。
【図７】横隔膜上端線検出処理のイメージ図である。
【図８】横隔膜上端線検出処理の変形例のイメージ図である。
【図９】第２の実施の形態における食道裂孔ヘルニア検出支援処理を示すフローチャートである。
【図１０】第２の実施の形態における食道裂孔ヘルニア検出支援処理のイメージ図である。
【図１１】第３の実施の形態における食道裂孔ヘルニア検出支援処理を示すフローチャートである。
【図１２】第３の実施の形態における食道裂孔ヘルニア検出支援処理のイメージ図である。
【図１３】第４の実施の形態における食道裂孔ヘルニア検出支援処理を示すフローチャートである。
【図１４】第４の実施の形態における食道裂孔ヘルニア検出支援処理のイメージ図である。
【符号の説明】
【０１３２】
１０      モダリティ
２０      医用画像管理サーバ
２５      記憶部
３０      医用画像表示装置
３１      制御部
３２      操作部
３３      表示部
３４      通信部
３５      記憶部
３６      バス
１００    病院内システム
２５１    医用画像ＤＢ
３５１    食道裂孔ヘルニア検出支援プログラム
Ｎ        通信ネットワーク
【図１】
2010081969.tif 000003
【図２】
2010081969.tif 000004
【図３】
2010081969.tif 000005
【図４】
2010081969.tif 000006
【図５】
2010081969.tif 000007
【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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