(57)【要約】【課題】異常陰影候補の検出精度を向上させる。【解決手段】胸部正面画像に対して異常陰影候補の検出処理を行い（ステップＳ２）、胸部正面画像から解剖学的構造物の領域を抽出し（ステップＳ４）、胸部正面画像における異常陰影候補と解剖学的構造物との３次元的な位置関係を推定する（ステップＳ５）。この位置関係に基づいて、胸部側面画像における異常陰影候補の検出対象領域を決定し（ステップＳ６）、検出対象領域に対して異常陰影候補の検出処理を行う（ステップＳ７）。検出対象領域から異常陰影候補が検出された場合には（ステップＳ８；ＹＥＳ）、胸部正面画像から検出された異常陰影候補は真陽性であると判断し（ステップＳ９）、検出対象領域から異常陰影候補が検出されなかった場合には（ステップＳ８；ＮＯ）、胸部正面画像から検出された異常陰影候補は偽陽性であると判断する（ステップＳ１０）。【選択図】図５
2010081967.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一対象部位を異なる方向から撮影して得られた第１の２次元医用画像及び第２の２次元医用画像に基づいて異常陰影候補を検出する制御手段を備える画像診断支援装置であって、
前記制御手段は、
前記第１の２次元医用画像に対して異常陰影候補の検出処理を行う第１異常陰影候補検出手段と、
前記第１の２次元医用画像から解剖学的構造物の領域を抽出する領域抽出手段と、
前記第１の２次元医用画像における異常陰影候補と解剖学的構造物との３次元的な位置関係を推定する位置関係推定手段と、
前記第１の２次元医用画像から推定された３次元的な位置関係に基づいて、前記第２の２次元医用画像における異常陰影候補の検出対象領域を決定する検出対象領域決定手段と、
前記決定された検出対象領域に対して異常陰影候補の検出処理を行う第２異常陰影候補検出手段と、
前記決定された検出対象領域から異常陰影候補が検出された場合、前記第１の２次元医用画像から検出された異常陰影候補は真陽性であると判断し、前記決定された検出対象領域から異常陰影候補が検出されなかった場合、前記第１の２次元医用画像から検出された異常陰影候補は偽陽性であると判断する真偽判断手段と、
を備える画像診断支援装置。
【請求項２】
前記位置関係推定手段は、前記第１の２次元医用画像から検出された異常陰影候補の辺縁の状態を示す辺縁情報を取得し、当該取得した辺縁情報に基づいて、前記第１の２次元医用画像における異常陰影候補と解剖学的構造物との３次元的な位置関係を推定する、
請求項１に記載の画像診断支援装置。
【請求項３】
制御手段により、同一対象部位を異なる方向から撮影して得られた第１の２次元医用画像及び第２の２次元医用画像に基づいて異常陰影候補を検出する画像診断支援方法であって、
前記制御手段により、前記第１の２次元医用画像に対して異常陰影候補の検出処理を行う第１異常陰影候補検出工程と、
前記制御手段により、前記第１の２次元医用画像から解剖学的構造物の領域を抽出する領域抽出工程と、
前記制御手段により、前記第１の２次元医用画像における異常陰影候補と解剖学的構造物との３次元的な位置関係を推定する位置関係推定工程と、
前記制御手段により、前記第１の２次元医用画像から推定された３次元的な位置関係に基づいて、前記第２の２次元医用画像における異常陰影候補の検出対象領域を決定する検出対象領域決定工程と、
前記制御手段により、前記決定された検出対象領域に対して異常陰影候補の検出処理を行う第２異常陰影候補検出工程と、
前記制御手段により、前記決定された検出対象領域から異常陰影候補が検出された場合、前記第１の２次元医用画像から検出された異常陰影候補は真陽性であると判断し、前記決定された検出対象領域から異常陰影候補が検出されなかった場合、前記第１の２次元医用画像から検出された異常陰影候補は偽陽性であると判断する真偽判断工程と、
を含む画像診断支援方法。
【請求項４】
前記位置関係推定工程では、前記第１の２次元医用画像から検出された異常陰影候補の辺縁の状態を示す辺縁情報を取得し、当該取得した辺縁情報に基づいて、前記第１の２次元医用画像における異常陰影候補と解剖学的構造物との３次元的な位置関係を推定する、
請求項３に記載の画像診断支援方法。
【請求項５】
同一対象部位を異なる方向から撮影して得られた第１の２次元医用画像及び第２の２次元医用画像に基づいて異常陰影候補を検出するコンピュータを、
前記第１の２次元医用画像に対して異常陰影候補の検出処理を行う第１異常陰影候補検出手段、
前記第１の２次元医用画像から解剖学的構造物の領域を抽出する領域抽出手段、
前記第１の２次元医用画像における異常陰影候補と解剖学的構造物との３次元的な位置関係を推定する位置関係推定手段、
前記第１の２次元医用画像から推定された３次元的な位置関係に基づいて、前記第２の２次元医用画像における異常陰影候補の検出対象領域を決定する検出対象領域決定手段、
前記決定された検出対象領域に対して異常陰影候補の検出処理を行う第２異常陰影候補検出手段、
前記決定された検出対象領域から異常陰影候補が検出された場合、前記第１の２次元医用画像から検出された異常陰影候補は真陽性であると判断し、前記決定された検出対象領域から異常陰影候補が検出されなかった場合、前記第１の２次元医用画像から検出された異常陰影候補は偽陽性であると判断する真偽判断手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項６】
前記位置関係推定手段は、前記第１の２次元医用画像から検出された異常陰影候補の辺縁の状態を示す辺縁情報を取得し、当該取得した辺縁情報に基づいて、前記第１の２次元医用画像における異常陰影候補と解剖学的構造物との３次元的な位置関係を推定する、
請求項５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、画像診断支援装置、画像診断支援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（nodule等）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】
読影診断を支援するため、医用画像から異常陰影候補を検出し、医用画像上の異常陰影候補の位置を示す画像診断支援装置が用いられている。
【０００４】
例えば、被写体に対して少なくとも２つの異なる方向から撮影してそれぞれ得られた２以上の画像について異常陰影候補の検出処理を行い、２以上の画像間の各位置の対応関係を求め、検出された異常陰影候補のうち、被写体の略同一位置において検出された異常陰影候補を、確定的な異常陰影候補として検出する異常陰影候補検出方法が提案されている（特許文献１参照）。この方法では、乳房画像における胸壁や乳頭等の基準位置から異常陰影候補までの距離を用いて同一位置を割り出している。
【特許文献１】特開２００１−３４６７８６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、上記の従来技術は、乳房を被写体とした画像のように、異常陰影像に他の陰影像が重なることが少なく、明確な基準位置を設定可能な画像に対して有効な手法であった。一方、胸部画像のように、複数の解剖学的構造物（臓器、骨、筋等）が重なった状態で存在し、明確な基準位置を設けることができない画像については、異常陰影候補の位置を特定することが困難であった。そのため、胸部画像等においても、異常陰影候補を精度良く検出することができる技術が望まれていた。
【０００６】
本発明は、上記の従来技術における問題に鑑みてなされたものであって、異常陰影候補の検出精度を向上させることを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、同一対象部位を異なる方向から撮影して得られた第１の２次元医用画像及び第２の２次元医用画像に基づいて異常陰影候補を検出する制御手段を備える画像診断支援装置であって、前記制御手段は、前記第１の２次元医用画像に対して異常陰影候補の検出処理を行う第１異常陰影候補検出手段と、前記第１の２次元医用画像から解剖学的構造物の領域を抽出する領域抽出手段と、前記第１の２次元医用画像における異常陰影候補と解剖学的構造物との３次元的な位置関係を推定する位置関係推定手段と、前記第１の２次元医用画像から推定された３次元的な位置関係に基づいて、前記第２の２次元医用画像における異常陰影候補の検出対象領域を決定する検出対象領域決定手段と、前記決定された検出対象領域に対して異常陰影候補の検出処理を行う第２異常陰影候補検出手段と、前記決定された検出対象領域から異常陰影候補が検出された場合、前記第１の２次元医用画像から検出された異常陰影候補は真陽性であると判断し、前記決定された検出対象領域から異常陰影候補が検出されなかった場合、前記第１の２次元医用画像から検出された異常陰影候補は偽陽性であると判断する真偽判断手段と、を備える。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像診断支援装置において、前記位置関係推定手段は、前記第１の２次元医用画像から検出された異常陰影候補の辺縁の状態を示す辺縁情報を取得し、当該取得した辺縁情報に基づいて、前記第１の２次元医用画像における異常陰影候補と解剖学的構造物との３次元的な位置関係を推定する。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、制御手段により、同一対象部位を異なる方向から撮影して得られた第１の２次元医用画像及び第２の２次元医用画像に基づいて異常陰影候補を検出する画像診断支援方法であって、前記制御手段により、前記第１の２次元医用画像に対して異常陰影候補の検出処理を行う第１異常陰影候補検出工程と、前記制御手段により、前記第１の２次元医用画像から解剖学的構造物の領域を抽出する領域抽出工程と、前記制御手段により、前記第１の２次元医用画像における異常陰影候補と解剖学的構造物との３次元的な位置関係を推定する位置関係推定工程と、前記制御手段により、前記第１の２次元医用画像から推定された３次元的な位置関係に基づいて、前記第２の２次元医用画像における異常陰影候補の検出対象領域を決定する検出対象領域決定工程と、前記制御手段により、前記決定された検出対象領域に対して異常陰影候補の検出処理を行う第２異常陰影候補検出工程と、前記制御手段により、前記決定された検出対象領域から異常陰影候補が検出された場合、前記第１の２次元医用画像から検出された異常陰影候補は真陽性であると判断し、前記決定された検出対象領域から異常陰影候補が検出されなかった場合、前記第１の２次元医用画像から検出された異常陰影候補は偽陽性であると判断する真偽判断工程と、を含む。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の画像診断支援方法において、前記位置関係推定工程では、前記第１の２次元医用画像から検出された異常陰影候補の辺縁の状態を示す辺縁情報を取得し、当該取得した辺縁情報に基づいて、前記第１の２次元医用画像における異常陰影候補と解剖学的構造物との３次元的な位置関係を推定する。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、同一対象部位を異なる方向から撮影して得られた第１の２次元医用画像及び第２の２次元医用画像に基づいて異常陰影候補を検出するコンピュータを、前記第１の２次元医用画像に対して異常陰影候補の検出処理を行う第１異常陰影候補検出手段、前記第１の２次元医用画像から解剖学的構造物の領域を抽出する領域抽出手段、前記第１の２次元医用画像における異常陰影候補と解剖学的構造物との３次元的な位置関係を推定する位置関係推定手段、前記第１の２次元医用画像から推定された３次元的な位置関係に基づいて、前記第２の２次元医用画像における異常陰影候補の検出対象領域を決定する検出対象領域決定手段、前記決定された検出対象領域に対して異常陰影候補の検出処理を行う第２異常陰影候補検出手段、前記決定された検出対象領域から異常陰影候補が検出された場合、前記第１の２次元医用画像から検出された異常陰影候補は真陽性であると判断し、前記決定された検出対象領域から異常陰影候補が検出されなかった場合、前記第１の２次元医用画像から検出された異常陰影候補は偽陽性であると判断する真偽判断手段、として機能させるためのプログラムである。
【００１２】
請求項６に記載の発明は、請求項５に記載のプログラムにおいて、前記位置関係推定手段は、前記第１の２次元医用画像から検出された異常陰影候補の辺縁の状態を示す辺縁情報を取得し、当該取得した辺縁情報に基づいて、前記第１の２次元医用画像における異常陰影候補と解剖学的構造物との３次元的な位置関係を推定する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、第１の２次元医用画像から推定された異常陰影候補と解剖学的構造物との３次元的な位置関係に基づいて、第２の２次元医用画像における異常陰影候補の検出対象領域を決定するので、第２の２次元医用画像に対して効率良く異常陰影候補の検出処理を行うことができる。また、検出対象領域から異常陰影候補が検出されたか否かに基づいて、第１の２次元医用画像から検出された異常陰影候補が真陽性であるか偽陽性であるかを判断するので、異常陰影候補の検出精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
［病院内システム１００の構成］
図１に、病院内システム１００のシステム構成を示す。
図１に示すように、病院内システム１００は、モダリティ１０、画像管理サーバ２０、画像診断支援装置３０等を含んで構成され、各装置は、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）等の通信回線からなる通信ネットワークＮを介してデータ送受信可能に接続されている。病院内システム１００を構成する各装置は、ＤＩＣＯＭ（Digital Image and Communications in Medicine）規格に準じており、各装置間の通信は、ＤＩＣＯＭ規格に則って行われる。なお、各装置の台数は、特に限定されない。
【００１５】
モダリティ１０は、患者の検査対象の部位を撮影し、撮影した画像をデジタル変換して２次元医用画像（以下、単に「医用画像」という。）の画像データを生成し、画像管理サーバ２０に出力する。モダリティ１０としては、例えば、ＣＲ装置、ＦＰＤ装置等が用いられる。
【００１６】
画像管理サーバ２０は、モダリティ１０により生成された医用画像の画像データ、及び医用画像に関する付帯情報を蓄積して記憶・管理する装置である。具体的に、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２１を有する。この記憶部２１には、医用画像ＤＢ（Data Base）２１１が記憶されている。
【００１７】
医用画像ＤＢ２１１において、医用画像は、ＤＩＣＯＭ規格に則ったＤＩＣＯＭファイル形式で保存されている。ＤＩＣＯＭファイルは、画像部とヘッダ部とから構成される。画像部には医用画像の実データ、ヘッダ部には当該医用画像に関する付帯情報が書き込まれている。医用画像ＤＢ２１１は、医用画像の付帯情報を格納する医用画像管理テーブルを有し、医用画像を検索可能に格納する。
【００１８】
付帯情報は、例えば、患者情報、検査情報、画像詳細情報を含んで構成されている。患者情報は、患者を識別するための患者識別情報（例えば、患者ＩＤ）、患者の名前、性別、生年月日等の患者に関する各種情報を含む。検査情報は、検査を識別するための検査識別情報（例えば、検査ＩＤ）、検査日付、モダリティの種類、検査部位、担当医師等の検査に関する各種情報を含む。画像詳細情報は、画像ＩＤ、画像生成時刻、医用画像の格納場所を示すファイルパス名等の医用画像に関する各種情報を含む。
【００１９】
画像管理サーバ２０は、モダリティ１０から医用画像を受信すると、受信した医用画像を医用画像ＤＢ２１１に格納し、その付帯情報を医用画像管理テーブルに登録する。画像管理サーバ２０は、画像診断支援装置３０等の外部機器から医用画像の取得要求を受信した場合、当該取得要求に応じた医用画像を外部機器に送信する。
【００２０】
画像診断支援装置３０は、同一対象部位を異なる方向から撮影して得られた第１の医用画像及び第２の医用画像を画像管理サーバ２０から取得して、これらの医用画像に基づいて異常陰影候補を検出する。
【００２１】
［画像診断支援装置３０の構成］
図２に、画像診断支援装置３０の機能的構成を示す。
図２に示すように、画像診断支援装置３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１、操作部３２、表示部３３、通信部３４、ＲＡＭ（Random Access Memory）３５、記憶部３６等を備えて構成され、各部はバス３７により接続されている。
【００２２】
ＣＰＵ３１は、記憶部３６に記憶されている各種処理プログラムを読み出して、ＲＡＭ３５内に形成されたワークエリアに展開し、該プログラムに従って画像診断支援装置３０の各部を制御する。
【００２３】
操作部３２は、カーソルキー、文字入力キー、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指示信号をＣＰＵ３１に出力する。
【００２４】
表示部３３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ(Cathode Ray Tube)等のモニタにより構成され、ＣＰＵ３１から入力される表示信号の指示に従って、各種画面や医用画像等を表示する。
【００２５】
通信部３４は、ＬＡＮアダプタ、ルータ、ＴＡ（Terminal Adapter）等を備え、通信ネットワークＮに接続された各装置とデータの送受信を行う。
【００２６】
ＲＡＭ３５は、ＣＰＵ３１により実行制御される各種処理において、記憶部３６から読み出された各種処理プログラム、入力若しくは出力データ、及びパラメータ等を一時的に格納する。
【００２７】
記憶部３６は、ハードディスクや不揮発性の半導体メモリ等により構成される。記憶部３６は、ＣＰＵ３１により実行される各種プログラムやプログラムの実行に必要なデータ（例えば、図３に示す辺縁判断テーブル３６１や図４に示す位置判断テーブル３６２）を記憶する。各種プログラムは、コンピュータ読み取り可能なプログラムコードの形態で記憶部３６に格納され、ＣＰＵ３１は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。
【００２８】
図３に、第１の医用画像が胸部正面画像である場合に用いられる辺縁判断テーブル３６１の一例を示す。辺縁判断テーブル３６１には、異常陰影候補の存在領域毎に、対象方向における画素値の最大差と、辺縁情報とが対応付けられて格納されている。
【００２９】
対象方向における画素値の最大差とは、異常陰影候補の重心から対象方向に沿って濃度プロファイルを作成した場合に、その方向における画素値の最大値と最小値との差をいう。
【００３０】
辺縁情報とは、異常陰影候補の辺縁の状態を示す情報をいい、異常陰影候補の領域と周囲の領域との間（境界）に予め定められた閾値以上のエッジが存在するか、異常陰影候補が特定の解剖学的構造物（臓器、骨、筋等）の領域と接触しているか等の情報をいう。
【００３１】
図４に、第１の医用画像が胸部正面画像である場合に用いられる位置判断テーブル３６２の一例を示す。位置判断テーブル３６２には、異常陰影候補の存在領域毎に、辺縁情報と、位置情報とが対応付けられて格納されている。
【００３２】
位置情報とは、異常陰影候補と解剖学的構造物との３次元的な位置関係を示す情報であり、医用画像の平面に垂直な方向における異常陰影候補の解剖学的構造物との相対的な位置関係を示す情報である。
【００３３】
ＣＰＵ３１は、画像管理サーバ２０から異常陰影候補の検出対象として、同一対象部位を異なる方向から撮影して得られた第１の医用画像及び第２の医用画像を取得する。
【００３４】
ＣＰＵ３１は、第１の医用画像に対して異常陰影候補の検出処理を行う。
【００３５】
ＣＰＵ３１は、第１の医用画像から解剖学的構造物の領域を抽出する。例えば、第１の医用画像として胸部正面画像を処理対象とする場合には、ＣＰＵ３１は、胸部正面画像から心臓、肺、気管、横隔膜等の領域を抽出する。
【００３６】
ＣＰＵ３１は、第１の医用画像から検出された異常陰影候補の辺縁の状態を示す辺縁情報を取得する。具体的に、ＣＰＵ３１は、異常陰影候補の重心から複数の方向（例えば８方向）を対象方向として濃度プロファイルを作成し、各方向における画素値の最大値と最小値との差（最大差）を算出する。そして、ＣＰＵ３１は、各方向について、辺縁判断テーブル３６１を参照し、異常陰影候補の存在領域、及び、対象方向における画素値の最大差の組み合わせに対応する辺縁情報を取得する。
【００３７】
例えば、ＣＰＵ３１は、異常陰影候補が「心臓領域」に存在し、対象方向における画素値の最大差が「２０未満」の場合には、辺縁判断テーブル３６１から辺縁情報として「辺縁無」を取得する。また、ＣＰＵ３１は、異常陰影候補が「心臓領域」に存在し、対象方向における画素値の最大差が「２０以上５０未満」の場合には、辺縁判断テーブル３６１から辺縁情報として「辺縁有」を取得する。また、ＣＰＵ３１は、異常陰影候補が「心臓領域」に存在し、対象方向における画素値の最大差が「５０以上」の場合には、辺縁判断テーブル３６１から辺縁情報として「肺野内領域と接触」を取得する。
【００３８】
また、ＣＰＵ３１は、異常陰影候補が「横隔膜領域」に存在し、対象方向における画素値の最大差が「２０未満」の場合には、辺縁判断テーブル３６１から辺縁情報として「辺縁無」を取得する。また、ＣＰＵ３１は、異常陰影候補が「横隔膜領域」に存在し、対象方向における画素値の最大差が「２０以上５０未満」の場合には、辺縁判断テーブル３６１から辺縁情報として「辺縁有」を取得する。また、ＣＰＵ３１は、異常陰影候補が「横隔膜領域」に存在し、対象方向における画素値の最大差が「５０以上」の場合には、辺縁判断テーブル３６１から辺縁情報として「肺野内領域と接触」を取得する。
【００３９】
ＣＰＵ３１は、取得された辺縁情報に基づいて、第１の医用画像における異常陰影候補と解剖学的構造物との３次元的な位置関係を推定する。具体的に、ＣＰＵ３１は、位置判断テーブル３６２を参照し、異常陰影候補の存在領域、及び、辺縁情報の組み合わせに対応する位置情報を取得する。
【００４０】
例えば、ＣＰＵ３１は、異常陰影候補が「心臓領域」に存在し、辺縁情報が「辺縁有」の場合には、位置判断テーブル３６２から位置情報として「心臓より後側」を取得する。ここで、「心臓より後側」とは、異常陰影候補が人体において心臓より後側に位置することを意味する。また、ＣＰＵ３１は、異常陰影候補が「心臓領域」に存在し、辺縁情報が「辺縁有」「肺野内領域と接触」の場合には、位置判断テーブル３６２から位置情報として「心臓より後側」を取得する。また、ＣＰＵ３１は、異常陰影候補が「心臓領域」に存在し、辺縁情報が「辺縁無」「肺野内領域と接触」の場合には、位置判断テーブル３６２から位置情報として「心臓と同位置又は心臓より前側」を取得する。ここで、「心臓と同位置」とは、異常陰影候補が人体の前後方向において心臓と略同位置に存在することを意味し、「心臓より前側」とは、異常陰影候補が人体において心臓より前側に位置することを意味する。また、ＣＰＵ３１は、異常陰影候補が「心臓領域」に存在し、辺縁情報が「辺縁無」の場合には、位置判断テーブル３６２から位置情報として「心臓より前側」を取得する。
【００４１】
また、ＣＰＵ３１は、異常陰影候補が「横隔膜領域」に存在し、辺縁情報が「辺縁有」の場合には、位置判断テーブル３６２から位置情報として「心臓より後側」を取得する。また、ＣＰＵ３１は、異常陰影候補が「横隔膜領域」に存在し、辺縁情報が「辺縁有」「肺野内領域と接触」の場合には、位置判断テーブル３６２から位置情報として「心臓より後側」を取得する。また、ＣＰＵ３１は、異常陰影候補が「横隔膜領域」に存在し、辺縁情報が「辺縁無」「肺野内領域と接触」の場合には、位置判断テーブル３６２から位置情報として「心臓と同位置」を取得する。また、ＣＰＵ３１は、異常陰影候補が「横隔膜領域」に存在し、辺縁情報が「辺縁無」の場合には、位置判断テーブル３６２から位置情報として「心臓より前側」を取得する。
【００４２】
なお、本実施の形態では、胸部正面画像として、人体の背中側から撮影したＰＡ（Postero-Anterior）画像を用いる場合を例にして説明するが、人体の胸側から撮影したＡＰ（Ａntero-Posterior）画像を用いる場合には、位置判断テーブル３６２の解剖学的構造物（心臓、横隔膜等）に対する前後関係を逆にすればよい。また、撮影方向毎に別の位置判断テーブル３６２を用意しておき、医用画像のＤＩＣＯＭ情報から撮影方向を取得して、撮影方向に応じた位置判断テーブル３６２を用いることとしてもよい。
【００４３】
ＣＰＵ３１は、第１の医用画像から推定された３次元的な位置関係に基づいて、第２の医用画像における異常陰影候補の検出対象領域を決定する。
【００４４】
ＣＰＵ３１は、第２の医用画像において決定された検出対象領域に対して異常陰影候補の検出処理を行う。
【００４５】
ＣＰＵ３１は、第２の医用画像の検出対象領域から異常陰影候補が検出された場合、第１の医用画像から検出された異常陰影候補は真陽性であると判断し、第２の医用画像の検出対象領域から異常陰影候補が検出されなかった場合、第１の医用画像から検出された異常陰影候補は偽陽性であると判断する。
【００４６】
［画像診断支援装置３０の動作］
次に、画像診断支援装置３０の動作について説明する。
図５は、画像診断支援装置３０において実行される処理を示すフローチャートである。この処理は、ＣＰＵ３１と記憶部３６に記憶されているプログラムとの協働によるソフトウェア処理によって実現される。ここでは、第１の医用画像として胸部正面画像を用い、第２の医用画像として胸部側面画像を用いる場合について説明する。
【００４７】
まず、操作部３２からの操作に応じて、ＣＰＵ３１により、異常陰影候補の検出対象として、同一患者の胸部を異なる方向から撮影して得られた胸部正面画像及び胸部側面画像が画像管理サーバ２０から取得される（ステップＳ１）。具体的には、操作部３２からの操作により、表示部３３に表示された医用画像リスト画面から異常陰影候補の検出対象となる医用画像が選択されると、医用画像の取得要求が通信部３４を介して画像管理サーバ２０に送信される。画像管理サーバ２０では、医用画像の取得要求が受信されると、要求された医用画像が記憶部２１の医用画像ＤＢ２１１から読み出され、画像診断支援装置３０に送信される。画像診断支援装置３０では、画像管理サーバ２０から送信された医用画像が通信部３４により受信され、取得される。取得された胸部正面画像及び胸部側面画像は、ＣＰＵ３１により、ＲＡＭ３５に記憶される。
【００４８】
次に、ＣＰＵ３１により、胸部正面画像に対して異常陰影候補の検出処理が行われる（ステップＳ２）。ステップＳ２においては、ＣＰＵ３１により、胸部正面画像の付帯情報に基づいて検査部位が判断され、検査部位に応じた異常陰影候補検出プログラムが読み出され、読み出した異常陰影候補検出プログラムに従って異常陰影候補の検出が行われる。検出された異常陰影候補の位置情報は、ＣＰＵ３１により、ＲＡＭ３５に記憶される。
【００４９】
以下、ステップＳ２の処理の一例として、異常陰影候補として、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）」放射線医学物理による）。
【００５０】
まず、胸部正面画像から、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、例えば、直径９ｍｍ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。差分画像では肋骨等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。
【００５１】
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、胸郭、血管影等の陰影が抽出される。
【００５２】
次いで、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、不整度等の特徴量が算出され、算出された特徴量に基づいて、抽出された陰影から異常陰影候補が絞り込まれる。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、円の面積に対する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。
【００５３】
図６は、胸部正面画像４０から異常陰影候補４１を抽出した例である。
【００５４】
次に、ＣＰＵ３１により、胸部正面画像から異常陰影候補が検出されたか否かが判断される（ステップＳ３）。胸部正面画像から異常陰影候補が検出されなかった場合には（ステップＳ３；ＮＯ）、そのまま処理が終了する。
【００５５】
一方、胸部正面画像から異常陰影候補が検出された場合には（ステップＳ３；ＹＥＳ）、ＣＰＵ３１により、画像管理サーバ２０から取得した胸部正面画像から解剖学的構造物の領域が抽出される（ステップＳ４）。具体的には、ＣＰＵ３１により、胸部正面画像から気管領域、肺野縁領域、横隔膜領域、心臓領域が抽出される。抽出された解剖学的構造物の領域の位置情報は、ＣＰＵ３１により、ＲＡＭ３５に記憶される。
【００５６】
図７（ａ）は、胸部正面画像４０から気管領域４２を抽出した例である。
気管領域４２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、気管領域４２）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、気管を表す複数の人工画像であってそれぞれが表す気管の形状情報が付帯された人工画像を予め記憶部３６に保存しておき、保存されている人工画像の中から胸部正面画像４０と略合致する構造を有する人工画像を選択し、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正面画像４０における気管領域４２を検出（抽出）する。
【００５７】
図７（ｂ）は、胸部正面画像４０から肺野縁領域４３を抽出した例である。
肺野縁領域４３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号公報に記載されているように、胸部正面画像４０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縁領域４３を抽出する手法を用いることができる。
また、肺野縁領域４３及びその内部の領域を抽出することにより、肺野内領域を抽出することができる。
【００５８】
図７（ｃ）は、胸部正面画像４０から横隔膜領域４４を抽出した例である。
横隔膜領域４４は、公知の手法を用いて抽出することができる。例えば、胸部正面画像４０から肺野縁領域４３（図７（ｂ）参照）の下端を抽出し、左右の肺野縁領域４３の下端同士をつないで横隔膜を抽出する。図７（ｃ）に示す胸部正面画像４０において、横隔膜を含む下の領域を横隔膜領域４４として抽出する。
【００５９】
図７（ｄ）は、胸部正面画像４０から心臓領域４５を抽出した例である。
心臓領域４５は、公知の手法を用いて抽出することができる。例えば、上述の特開２００４−８４１９号公報に記載のように、心臓を表す複数の人工画像を用いて胸部正面画像４０における心臓領域４５を抽出する。
【００６０】
次に、ＣＰＵ３１により、３次元的位置関係推定処理が行われる（ステップＳ５）。
図８を参照して、３次元的位置関係推定処理を説明する。
まず、ＣＰＵ３１により、胸部正面画像から得られた解剖学的構造物の領域の位置情報及び異常陰影候補の位置情報に基づいて、異常陰影候補がいずれの解剖学的構造物の領域に存在するか、すなわち、異常陰影候補の画像平面上における解剖学的な位置が特定される（ステップＳ１１）。具体的には、ＣＰＵ３１により、解剖学的構造物の領域と異常陰影候補との間で重なる部分がある場合には、異常陰影候補は、当該解剖学的構造物の領域に存在するものと判断される。特定された異常陰影候補の解剖学的な位置を示す情報は、ＣＰＵ３１により、ＲＡＭ３５に記憶される。
【００６１】
図９は、胸部正面画像４０において、異常陰影候補４１が心臓領域４５に存在する場合の例である。
【００６２】
次に、ＣＰＵ３１により、胸部正面画像から検出された異常陰影候補の辺縁情報が取得される（ステップＳ１２）。取得された異常陰影候補の辺縁情報は、ＣＰＵ３１により、ＲＡＭ３５に記憶される。
【００６３】
図１０は、図９に示した異常陰影候補４１の拡大図である。
まず、図１０に示すように、ＣＰＵ３１により、異常陰影候補４１の重心４６から各方向（例えば８方向）における濃度プロファイルが作成される。例えば、異常陰影候補４１の重心４６から異常陰影候補４１の径の１．５倍外側まで濃度プロファイルを取る等、予め濃度プロファイルの作成条件が定められている。
【００６４】
図１１（ａ）に示す矢印Ｐに沿って作成した濃度プロファイルを図１１（ｂ）に示す。図１１（ａ）において重心４６から左方向についての辺縁情報を取得する際には、ＣＰＵ３１により、図１１（ｂ）に示すように、図１１（ａ）において重心４６より左側に対応する部分の画素値の最大値ｍａｘと最小値ｍｉｎとの差（最大差）が算出される。
【００６５】
そして、ＣＰＵ３１により、辺縁判断テーブル３６１が参照され、異常陰影候補４１の存在領域（図１１（ａ）に示す例では、心臓領域４５）、及び、対象方向における画素値の最大差の組み合わせに対応する辺縁情報が取得される。図１１（ａ）及び（ｂ）に示す例では、異常陰影候補４１が「心臓領域」に存在し、対象方向における画素値の最大差が「２０以上５０未満」であるため、ＣＰＵ３１により、辺縁判断テーブル３６１から辺縁情報として「辺縁有」が取得される。
【００６６】
図１２は、心臓領域４５に存在する異常陰影候補４１において、８方向のうち４方向（左上、左、左下、下）について「辺縁有」と判断され、残りの４方向（右下、右、右上、上）について「肺野内領域と接触」と判断された場合の例である。図１２に示す肺野内領域４７は、ステップＳ４において抽出された肺野縁領域４３及びその内部の領域からなる領域である。
【００６７】
次に、ＣＰＵ３１により、取得された辺縁情報に基づいて、胸部正面画像における異常陰影候補と解剖学的構造物との３次元的な位置関係が推定される（ステップＳ１３）。具体的には、ＣＰＵ３１により、位置判断テーブル３６２が参照され、異常陰影候補の存在領域、及び、辺縁情報の組み合わせに対応する位置情報が取得される。
【００６８】
例えば、図１２に示すように、異常陰影候補４１が「心臓領域」に存在し、異常陰影候補４１の辺縁情報として、「辺縁有」「肺野内領域と接触」が取得された場合には、ＣＰＵ３１により、位置判断テーブル３６２が参照され、位置情報として「心臓より後側」が取得される。
【００６９】
次に、図５に戻り、ＣＰＵ３１により、胸部正面画像から推定された異常陰影候補と解剖学的構造物との３次元的な位置関係に基づいて、胸部側面画像における異常陰影候補の検出対象領域が決定される（ステップＳ６）。
【００７０】
ここで、図１３〜図１５を参照して、胸部正面画像における異常陰影候補と解剖学的構造物との３次元的な位置関係として、異常陰影候補が心臓より後側に存在すると推定された場合を例にして説明する。
【００７１】
まず、ＣＰＵ３１により、図１３に示すように、胸部側面画像５０から被写体領域５１が認識され、図１４に示すように、被写体領域５１を含む矩形領域が心臓抽出対象領域５２として決定される。そして、ＣＰＵ３１により、心臓抽出対象領域５２から心臓領域５３が抽出される。次に、ＣＰＵ３１により、図１５に示すように、心臓領域５３より後側に相当する領域が検出対象領域５４として決定される。
【００７２】
なお、図１３〜図１５に示す例では、心臓領域５３を抽出し、心臓領域５３を基準として検出対象領域５４を決定したが、通常、心臓は人体の前側３割程度の位置に存在することが知られているため、被写体領域５１を認識した後に、被写体領域５１の幅において後側７割の領域を検出対象領域として決定するようにしてもよい。
【００７３】
また、胸部正面画像４０から頭尾方向（人体の上下方向）における異常陰影候補の位置を特定しておき、検出対象領域５４を、特定された位置と略一致する領域にさらに絞ることとしてもよい。
【００７４】
次に、ＣＰＵ３１により、胸部側面画像において決定された検出対象領域に対して異常陰影候補の検出処理が行われる（ステップＳ７）。
【００７５】
例えば、図１５に示すように、検出対象領域５４から異常陰影候補５５が検出される。
【００７６】
次に、ＣＰＵ３１により、胸部側面画像の検出対象領域から異常陰影候補が検出されたか否かが判断される（ステップＳ８）。胸部側面画像の検出対象領域から異常陰影候補が検出された場合には（ステップＳ８；ＹＥＳ）、ＣＰＵ３１により、胸部正面画像から検出された異常陰影候補は真陽性であると判断される（ステップＳ９）。すなわち、当該異常陰影候補は、確信度の高い異常陰影候補として検出される。
【００７７】
一方、胸部側面画像の検出対象領域から異常陰影候補が検出されなかった場合には（ステップＳ８；ＮＯ）、ＣＰＵ３１により、胸部正面画像から検出された異常陰影候補は偽陽性であると判断される（ステップＳ１０）。すなわち、当該異常陰影候補は、確信度の低いものとして、異常陰影候補から除外される。
【００７８】
以上説明したように、画像診断支援装置３０によれば、第１の医用画像から推定された異常陰影候補と解剖学的構造物との３次元的な位置関係に基づいて、第２の医用画像における異常陰影候補の検出対象領域を決定するので、第２の医用画像に対して効率良く異常陰影候補の検出処理を行うことができる。また、検出対象領域から異常陰影候補が検出されたか否かに基づいて、第１の医用画像から検出された異常陰影候補が真陽性であるか偽陽性であるかを判断するので、異常陰影候補の検出精度を向上させることができる。
【００７９】
なお、上記実施の形態における記述は、本発明に係る画像診断支援装置の一例であり、これに限定されるものではない。装置を構成する各部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。
【００８０】
上記実施の形態では、第１の医用画像及び第２の医用画像に基づいて異常陰影候補を検出する場合について説明したが、３以上の複数の医用画像に基づいて異常陰影候補を検出する場合には、複数の医用画像のうち選択した２つの医用画像の組に対して順次処理を繰り返し、異常陰影候補から偽陽性のものを除外していくことにより、異常陰影候補の検出精度をさらに向上させることができる。
【００８１】
以上の説明では、各処理を実行するための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や不揮発性の半導体メモリ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、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することも可能である。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）を適用することとしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】病院内システムのシステム構成図である。
【図２】画像診断支援装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】辺縁判断テーブルの一例を示す図である。
【図４】位置判断テーブルの一例を示す図である。
【図５】画像診断支援装置において実行される処理を示すフローチャートである。
【図６】胸部正面画像から異常陰影候補を抽出した例である。
【図７】（ａ）は、胸部正面画像から気管領域を抽出した例である。（ｂ）は、胸部正面画像から肺野縁領域を抽出した例である。（ｃ）は、胸部正面画像から横隔膜領域を抽出した例である。（ｄ）は、胸部正面画像から心臓領域を抽出した例である。
【図８】３次元的位置関係推定処理を示すフローチャートである。
【図９】胸部正面画像において、異常陰影候補が心臓領域に存在する場合の例である。
【図１０】異常陰影候補の拡大図である。
【図１１】（ａ）は、濃度プロファイルの作成対象位置の一例を示す図である。（ｂ）は、図１１（ａ）に示す矢印Ｐに沿って作成した濃度プロファイルである。
【図１２】心臓領域に存在する異常陰影候補において、８方向のうち４方向について「辺縁有」と判断され、残りの４方向について「肺野内領域と接触」と判断された場合の例である。
【図１３】胸部側面画像から被写体領域を認識する処理を説明するための図である。
【図１４】心臓抽出対象領域から心臓領域を抽出する処理を説明するための図である。
【図１５】検出対象領域から異常陰影候補を検出する処理を説明するための図である。
【符号の説明】
【００８３】
１０  モダリティ
２０  画像管理サーバ
３０  画像診断支援装置
３１  ＣＰＵ
３２  操作部
３３  表示部
３４  通信部
３５  ＲＡＭ
３６  記憶部
３６１  辺縁判断テーブル
３６２  位置判断テーブル
３７  バス
４０  胸部正面画像
４１  異常陰影候補
４２  気管領域
４３  肺野縁領域
４４  横隔膜領域
４５  心臓領域
４６  重心
４７  肺野内領域
５０  胸部側面画像
５１  被写体領域
５２  心臓抽出対象領域
５３  心臓領域
５４  検出対象領域
５５  異常陰影候補
１００  病院内システム
Ｎ  通信ネットワーク
【図１】
2010081967.tif 000003
【図２】
2010081967.tif 000004
【図３】
2010081967.tif 000005
【図４】
2010081967.tif 000006
【図５】
2010081967.tif 000007
【図６】
2010081967.tif 000008
【図７】
2010081967.tif 000009
【図８】
2010081967.tif 000010
【図９】
2010081967.tif 000011
【図１３】
2010081967.tif 000012
【図１４】
2010081967.tif 000013
【図１５】
2010081967.tif 000014
【図１０】
2010081967.tif 000015
【図１１】
2010081967.tif 000016
【図１２】
2010081967.tif 000017