(57)【要約】【課題】読影対象の医用画像の解析結果に応じて必要とされる読影時間を確保し、読影精度の向上を図る。【解決手段】本発明に係る医用画像読影システムによれば、画像解析装置は、医用画像を解析し、解析結果に基づいて医用画像の読影基準時間を設定する。読影端末は、医用画像が表示部に表示されてから操作部により医用画像の読影終了が指示されるまでの読影時間を計測し、当該計測された読影時間が読影基準時間に到達していない場合、引き続き表示部にその医用画像を表示させる。【選択図】図４
2010057727.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像を解析する画像解析手段と、
前記画像解析手段による解析結果に基づいて前記医用画像の読影基準時間を設定する読影基準時間設定手段と、
前記医用画像を表示する表示手段と、
前記医用画像の読影終了を指示するための操作手段と、
前記表示手段に前記医用画像が表示されてから前記操作手段により前記医用画像の読影終了が指示されるまでの読影時間を計測し、当該計測された読影時間が前記読影基準時間に到達していない場合に、引き続き前記表示手段に前記医用画像を表示させる表示制御手段と、
を備える医用画像読影システム。
【請求項２】
前記表示制御手段は、前記計測された読影時間が前記読影基準時間に到達していない場合に、前記医用画像とともに更なる読影を促すための警告を前記表示手段に表示させる請求項１に記載の医用画像読影システム。
【請求項３】
前記表示制御手段は、前記医用画像を引き続き表示した後に前記読影基準時間が経過した場合に、前記医用画像の表示を終了させる請求項１又は２に記載の医用画像読影システム。
【請求項４】
前記画像解析手段は、前記医用画像を解析することによって前記医用画像から異常陰影候補を検出する請求項１〜３の何れか一項に記載の医用画像読影システム。
【請求項５】
前記表示制御手段は、前記計測された読影時間が前記読影基準時間に到達していない場合に、前記表示手段に前記医用画像とともに前記検出された異常陰影候補の領域を指摘する表示を行わせる請求項４に記載の医用画像読影システム。
【請求項６】
前記読影基準時間設定手段は、前記検出された異常陰影候補の特徴量を算出し、当該算出された特徴量に基づいて当該異常陰影候補が真陽性である度合いを示す評価値を算出し、この算出された評価値に基づいて前記医用画像の読影基準時間を設定する請求項４又は５に記載の医用画像読影システム。
【請求項７】
前記読影基準時間設定手段は、前記検出された異常陰影候補の特徴量を算出し、当該算出された特徴量に基づいて当該異常陰影候補が真陽性である度合いを示す評価値を算出し、この算出された評価値及び検出された異常陰影候補の個数に基づいて前記医用画像の読影基準時間を設定する請求項４又は５に記載の医用画像読影システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像読影システムに関する。
【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】
医用画像の読影診断においては、医師の多忙や疲労により読影漏れや病変の見落としが発生する可能性がある。そこで、例えば、特許文献１には、一定時間の読影時間が経過する毎に一定作業量に到達した旨を警告するとともに、読影医の疲労レベルを判定し判定結果を表示することで読影医の読影精度の低下を防ぐ技術が記載されている。
また、例えば、特許文献２には、一回も表示されていない画像や表示時間が不十分な画像が存在する場合に警告を行うことで、読影漏れや病変の見落としを防止する技術が記載されている。
【特許文献１】特開２００５−３４８９３６号公報
【特許文献２】特開２００７−２６００６４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、読影漏れや病変の見落としなく読影診断を行うために必要とされる読影時間は、読影対象となる医用画像の画質や病変の疑いのある異常陰影の有無によって異なる。例えば、異常陰影が存在する医用画像では、一見して異常陰影の存在しない医用画像より長い読影時間が必要となる。
【０００５】
しかしながら、特許文献１、２に記載の技術は、読影対象となる医用画像毎に読影時間を考慮したものではなく、読影対象の医用画像に対して必要とされる読影時間をかけて読影がされない可能性があった。
【０００６】
本発明の課題は、読影対象の医用画像の解析結果に応じて必要とされる読影時間を確保し、読影精度の向上を図ることである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明の医用画像読影システムは、
医用画像を解析する画像解析手段と、
前記画像解析手段による解析結果に基づいて前記医用画像の読影基準時間を設定する読影基準時間設定手段と、
前記医用画像を表示する表示手段と、
前記医用画像の読影終了を指示するための操作手段と、
前記表示手段に前記医用画像が表示されてから前記操作手段により前記医用画像の読影終了が指示されるまでの読影時間を計測し、当該計測された読影時間が前記読影基準時間に到達していない場合に、引き続き前記表示手段に前記医用画像を表示させる表示制御手段と、
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、
前記表示制御手段は、前記計測された読影時間が前記読影基準時間に到達していない場合に、前記医用画像とともに更なる読影を促すための警告を前記表示手段に表示させる。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の発明において、
前記表示制御手段は、前記医用画像を引き続き表示した後に前記読影基準時間が経過した場合に、前記医用画像の表示を終了させる。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、請求項１〜３の何れか一項に記載の発明において、
前記画像解析手段は、前記医用画像を解析することによって前記医用画像から異常陰影候補を検出する。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の発明において、
前記表示制御手段は、前記計測された読影時間が前記読影基準時間に到達していない場合に、前記表示手段に前記医用画像とともに前記検出された異常陰影候補の領域を指摘する表示を行わせる。
【００１２】
請求項６に記載の発明は、請求項４又は５に記載の発明において、
前記読影基準時間設定手段は、前記検出された異常陰影候補の特徴量を算出し、当該算出された特徴量に基づいて当該異常陰影候補が真陽性である度合いを示す評価値を算出し、この算出された評価値に基づいて前記医用画像の読影基準時間を設定する。
【００１３】
請求項７に記載の発明は、請求項４又は５に記載の発明において、
前記読影基準時間設定手段は、前記検出された異常陰影候補の特徴量を算出し、当該算出された特徴量に基づいて当該異常陰影候補が真陽性である度合いを示す評価値を算出し、この算出された評価値及び検出された異常陰影候補の個数に基づいて前記医用画像の読影基準時間を設定する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、読影対象の医用画像の解析結果に応じて必要とされる読影時間が確保されるので、読影精度の向上を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
〔医用画像読影システム１００の構成〕
図１に、医用画像読影システム１００のシステム構成を示す。
医用画像読影システム１００は、病院内に設置されるシステムである。図１に示すように、医用画像読影システム１００は、モダリティ１０、画像管理サーバ２０、画像解析装置３０、読影端末４０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。医用画像読影システム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。
【００１６】
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医用画像を生成し、画像管理サーバ２０に出力する。モダリティ１０は、例えば、ＣＲ装置、ＦＰＤ装置等が含まれる。
【００１７】
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記憶・管理するコンピュータ装置である。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２５を有する。この記憶部２５は、医用画像ＤＢ（Data Base）２５１を有している。
【００１８】
医用画像ＤＢ２５１において記憶される医用画像は、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ＤＢ２５１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。
【００１９】
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。
【００２０】
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、生年月日等の医用画像の患者に関する各種情報が含まれる。
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とが含まれる。
【００２１】
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が含まれる。
【００２２】
画像管理サーバ２０は、モダリティ１０から医用画像が受信されると、受信された医用画像を医用画像ＤＢ２５１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。また、受信された医用画像を通信ネットワークＮを介して画像解析装置３０に転送し医用画像の解析を行わせ、解析結果を医用画像の付帯情報及び医用画像管理テーブルに追加する。
【００２３】
また、画像管理サーバ２０は、通信ネットワークＮを介しての読影端末４０からの検索要求に応じて、読影端末４０から送信される条件に合致した医用画像を医用画像ＤＢ２５１により検索して、条件に合致した医用画像のリストデータを読影端末４０に送信する。また、読影端末４０から取得要求のあった医用画像のデータを医用画像ＤＢ２５１から読み出して読影端末４０に送信する。
【００２４】
画像解析装置３０は、画像管理サーバ２０から転送された医用画像を解析し、解析結果を画像管理サーバ２０に送信する。画像解析装置３０の構成については後述する。
読影端末４０は、画像管理サーバ２０に蓄積記憶されている医用画像を取得して、医師の読影用に表示するためのＰＣ（Personal Computer）等の端末装置である。読影端末４０の構成については後述する。
【００２５】
〔画像解析装置３０の構成〕
図２に、画像解析装置３０の機能的構成を示す。
図２に示すように、画像解析装置３０は、ＣＰＵ３１、操作部３２、表示部３３、通信部３４、ＲＡＭ３５、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。
【００２６】
ＣＰＵ３１は、記憶部３６に記憶されているシステムプログラムや画像解析情報生成処理プログラムを始めとする各種処理プログラムを読み出し、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各部を制御する。
【００２７】
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指示信号をＣＰＵ３１に出力する。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
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ワークエリアを形成する。
【００３１】
記憶部３６は、ＨＤＤ（Hard Disc）や半導体の不揮発性メモリ等により構成される。
記憶部３６は、ＣＰＵ３１で実行されるシステムプログラムや、画像解析情報生成処理プログラム、画像解析処理プログラム、検査部位に応じた異常陰影候補検出プログラムを始めとする各種プログラム、これらのプログラムの実行に必要なデータ（例えば、図１０（ａ）（ｂ）に示す読影時間設定テーブル３６１、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。
【００３２】
〔読影端末４０の構成〕
図３に、読影端末４０の機能的構成を示す。
図３に示すように、読影端末４０の構成は、図２に示す画像解析装置３０と略同様である。即ち、読影端末４０は、ＣＰＵ４１、操作部４２、表示部４３、通信部４４、ＲＡＭ４５、記憶部４６等を備えて構成され、各部はバス４７により接続されている。
【００３３】
記憶部４６に記憶されるプログラムには、後述する表示制御処理を実行するためのプログラムが含まれる。その他のＣＰＵ４１、操作部４２、表示部４３、通信部４４、ＲＡＭ４５、記憶部４６の構成は、図２のＣＰＵ３１、操作部３２、表示部３３、通信部３４、ＲＡＭ３５、記憶部３６と略同様であるので説明を援用する。
【００３４】
〔画像解析装置３０の動作〕
次に、画像解析装置３０の動作について説明する。
図４に、画像管理サーバ２０から転送された医用画像が通信部３４により受信された際にＣＰＵ３１により実行される画像解析情報生成処理のフローを示す。当該処理は、ＣＰＵ３１と記憶部３６に記憶されている画像解析情報生成処理プログラムとの協働によるソフトウエア処理により実現される。
【００３５】
まず、受信された医用画像に画像解析処理が実行される（ステップＳ１）。
図５に、ステップＳ１において実行される画像解析処理のフローを示す。
画像解析処理においては、まず、医用画像が解析されることによって異常陰影候補の検出が行われる（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１においては、受信された医用画像の付帯情報に基づき医用画像の検査部位を判断し、検査部位に応じた異常陰影候補検出プログラムを読み出して、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。
【００３６】
以下、ステップＳ１０１の処理の一例として、検査部位が胸部正面である場合の異常陰影候補の検出について説明する。ここでは、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）。
【００３７】
まず、医用画像から、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。
【００３８】
次いで、差分画像に対して複数回のしきい値処理が行われる。しきい値処理は、予め定めたしきい値以上の画素値を１、それ以外を０に変換して二値化する処理である。しきい値は、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％の範囲でしきい値を変化させて複数回のしきい値処理が行われる。このしきい値処理によって、異常陰影、胸郭、血管影などの陰影が抽出される。
【００３９】
次いで、複数回のしきい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る。図６に、有効直径（図６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。
【００４０】
次いで、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。
図７（ａ）に、しきい値処理におけるしきい値の変化としきい値処理によって抽出される結節状陰影及び血管影の有効半径の変化の関係を示す。図７（ｂ）に、しきい値処理におけるしきい値の変化としきい値処理によって抽出される結節状陰影及び肺血管の円形度の変化の関係を示す。図７（ａ）、（ｂ）は、実験的経験的に基づいて得られた結果をグラフ化したものである。図７（ａ）、（ｂ）に示すように、結節状陰影はしきい値の増大とともに有効半径は穏やかに変化し、また、比較的高い円形度を保持しているのに対し、血管影はしきい値１６％で急激な有効半径の増加と円形度の低下が見られる。
従って、各陰影におけるしきい値１６％付近での有効半径、円形度の変化に基づき、異常陰影候補を絞り込むことができる。
【００４１】
異常陰影候補が検出されると、検出された各異常陰影候補の特徴量が算出される（ステップＳ１０２）。例えば、抽出された異常陰影候補の画素値の平均値、コントラスト、集中度、標準偏差、歪度が特徴量として算出される。
【００４２】
コントラストは、以下のようにして算出される。
まず、図８に示すように異常陰影候補の領域の重心から辺縁の１点までの距離ｄ３にある円が候補辺縁として指定される。次に、距離ｄ３を元に外側領域と内側領域が設定される。例えば、図８に示すように重心から距離０．８ｄ３にある円領域が内側領域、重心から距離１．２ｄ３以上で距離１．７ｄ３以下の領域が外側領域として設定される。
次いで、外側領域と内側領域のそれぞれについて画素値の平均値が算出される。そして、各平均値の差が算出される。この平均値の差が異常陰影候補のコントラストである。
【００４３】
集中度は、結節状陰影は中心部の濃度が低い傾向にあることを利用して以下のように算出される。
まず、異常陰影候補の領域について勾配情報が作成される。勾配情報はエッジ検出フィルタを用いて作成する。このエッジ検出フィルタは乳房画像の濃度勾配を勾配ベクトルとして算出するものである。
【００４４】
次いで、算出した勾配情報を元に勾配ベクトルが算出される。そして、図９に示すように異常陰影候補の領域の各画素から勾配ベクトル方向に、当該異常陰影候補の直径の最大値分だけ投票が行われる。投票とは、異常陰影候補の領域の各画素から勾配ベクトルを設定することである。図９の例では異常陰影候補の直径の最大値を１５ｍｍとして勾配ベクトルを設定している。
【００４５】
投票により勾配ベクトルが設定されると、この投票結果を元に濃度の集中度が算出される。具体的には、異常陰影候補の領域の各画素に投票が行われた回数が計数され、この回数が投票値とされる。つまり、図９における勾配ベクトルの設定は投票を示すので、投票値はこの勾配ベクトルを示す矢印が各画素を通過した回数となる。そして、各画素の投票値のうち最大の投票値が、その異常陰影候補の集中度として算出される。図９の例では画素１〜４の投票結果は、それぞれ１、１、２、４となり、投票値の最も大きい画素４の投票値が、その異常陰影候補の集中度として算出されることとなる。
【００４６】
集中度が大きいということは、異常陰影候補の領域内で勾配ベクトルの向きが投票値の最も大きい画素に集中している度合いが大きく、異常陰影候補が真の結節状陰影である可能性が高いということを示す。
【００４７】
歪度は、以下のようにして算出される。
まず、異常陰影候補の各方向（重心と辺縁を結ぶ予め定められた複数方向の直線）における歪度Ｓｋが算出され、各方向の歪度Ｓｋの和が算出される。この各方向の歪度Ｓｋの和が、特徴量としての歪度となる。〔数１〕に、歪度Ｓｋの算出式を示す。
【数１】
2010057727.tif 000003
【００４８】
複数の特徴量が算出されると、異常陰影候補が真陽性である度合いを示す評価値として、異常陰影候補の真陽性と偽陽性からのマハラノビス距離比が算出される（ステップＳ１０３）。マハラノビス距離は、２つのグループに属する学習データの分散を考慮して、判別対象のデータが各グループにどれだけ近いのかを距離で示すものである。マハラノビス距離比は以下のようにして算出される。
【００４９】
まず、予め真陽性又は偽陽性の何れであるかが明らかな陰影画像を２つのグループに分けてその特徴量（平均値、コントラスト、集中度、標準偏差、歪度）を学習データとして準備しておく。このとき、上記特徴量を変量とする学習データにより真陽性と偽陽性の母集団が形成される。マハラノビス距離Ｄ２は、真陽性、偽陽性の各母集団の重心と、異常陰影候補について算出された特徴量を変量とする判別対象データとの距離を示すものであり、下記〔数２〕により算出することができる。
【数２】
2010057727.tif 000004
【００５０】
上記式（１）におけるμは各母集団を形成する学習データの平均値縦ベクトル（以下、単に平均という）であり、式（２）で示される。また、式（１）におけるｘは判別対象データの縦ベクトルであり、式（３）により示される。
そして、求めた真陽性の母集団とのマハラノビス距離をＤ１２、偽陽性の母集団とのマハラノビス距離をＤ２２とし、Ｄ１２をＤ２２で除算することによりマハラノビス距離比が算出される。
【００５１】
なお、本実施の形態においては、当該異常陰影候補が真陽性である度合いを示す評価値として異常陰影候補の真陽性と偽陽性の母集団からのマハラノビス距離の比率であるマハラノビス距離比を用いることとしたが、これに限定されない。
【００５２】
マハラノビス距離比が算出されると、算出されたマハラノビス距離比及び検出された異常陰影候補の位置情報が画像解析結果としてＲＡＭ３５に一時記憶され（ステップＳ１０４）、処理は図４のステップＳ２に移行する。
【００５３】
図４のステップＳ２においては、画像解析処理における画像解析結果に基づいて、受信された医用画像に読影基準時間が設定される（ステップＳ２）。具体的には、図１０（ａ）に示す読影時間設定テーブル３６１が参照され、算出されたマハラノビス距離比に応じた読影基準時間が設定される。複数の異常陰影候補が検出された場合は、最も小さいマハラノビス距離比に応じた読影基準時間が設定される。マハラノビス距離比は小さいほど真陽性である度合いが高く、読影基準時間を長く設定すべきだからである。
【００５４】
なお、図１０（ａ）の読影時間設定テーブル３６１は、マハラノビス距離比によって一義的に読影基準時間が設定されるように構成されているが、図１０（ｂ）に示す読影時間設定テーブル３６２を参照し、マハラノビス距離比及び画像解析処理で検出された異常陰影候補の個数に基づいて読影基準時間を設定するようにしてもよい。
【００５５】
読影基準時間が設定されると、画像解析結果（ここでは、異常陰影候補の位置情報）及び読影基準時間が画像ＩＤ等の医用画像を特定する情報と対応付けられ、通信部３４を介して画像管理サーバ２０に送信される（ステップＳ３）。そして、画像解析情報生成処理は終了する。
【００５６】
画像管理サーバ２０においては、画像解析装置３０から画像ＩＤ、画像解析結果及び読影基準時間が受信されると、画像ＩＤにより特定される医用画像の付帯情報に画像解析結果結果及び読影基準時間が書き込まれるとともに、医用画像ＤＢ２５１の医用画像管理テーブルに書き込まれる。
【００５７】
〔読影端末４０の動作〕
次に、読影端末４０の動作について説明する。
図１１に、操作部４２により一又は複数の医用画像が指定され、医用画像の取得要求が入力された際にＣＰＵ４１により実行される表示制御処理のフローを示す。この表示制御処理は、ＣＰＵ４１と記憶部４６に記憶されている表示制御処理プログラムとの協働によるソフトウエア処理により実現される。
【００５８】
まず、通信部４４を介して画像管理サーバ２０に操作部４２により指定された一又は複数の医用画像の取得要求が送信され、医用画像が取得される（ステップＳ１１）。取得された医用画像はＲＡＭ４５に記憶される。
次いで、取得された医用画像（複数枚指定された場合は１枚目の医用画像）が読影対象の医用画像として表示部４３に表示され（ステップＳ１２）、読影時間の計時が開始される（ステップＳ１３）。即ち、ＣＰＵ４１においてクロックのカウントが開始される。
【００５９】
図１２（ａ）に、ステップＳ１２において表示部４３に表示される画面の一例を示す。図１２（ａ）に示すように、表示部４３には読影対象の医用画像が表示される。また、次に読影すべき医用画像が取得されている場合には「次へ」ボタンＢ１、次に読影すべき医用画像が存在しない場合は「読影終了」ボタン（図示せず）が表示される。これらのボタンは、表示部４３に表示されている読影対象の医用画像の読影終了を指示するための読影終了指示ボタンである。図１２（ａ）においては、「次へ」ボタンＢ１が表示されている場合を示している。
【００６０】
操作部４２による操作が待機され、「次へ」ボタンＢ１又は「終了ボタン」が押下されて読影対象の医用画像の読影を終了する指示が入力されると（ステップＳ１４；ＹＥＳ）、読影対象の医用画像の読影時間がこの読影対象の医用画像に設定された読影基準時間以上であるか否かが判断される（ステップＳ１５）。具体的には、計時開始からの経過時間が読影対象の医用画像の付帯情報に書き込まれている読影基準時間と比較されて判断が行われる。
【００６１】
読影対象の医用画像の読影時間が読影基準時間以上である場合（ステップＳ１５；ＹＥＳ）、処理はステップＳ１８に移行する。読影対象の読影時間が読影基準時間に到達していない場合（ステップＳ１５；ＮＯ）、表示部４３に当該読影対象の医用画像が引き続き表示されるとともに医師に更なる読影を促す警告表示及び／又は画像解析装置３０において検出された異常陰影候補の領域を指摘するアノテーションが表示される（ステップＳ１６）。
【００６２】
図１２（ｂ）に、ステップＳ１６において表示部４３に表示される画面の一例を示す。図１２（ｂ）においては、警告を表示するためのダイアログボックス４３１と、異常陰影候補の箇所を指摘するアノテーション４３２の双方が表示された例を示している。警告ダイアログボックス４３１には、例えば、「指摘位置に病変が存在する可能性があります。」「読影時間が経過していません。指摘位置を確認し、確認したらＯＫを押してください。」等の更なる読影を促す警告メッセージ及び指摘箇所を確認したことをユーザが入力するための「ＯＫ」ボタンが表示される。
【００６３】
図１２（ｃ）に示すように操作部４２から「ＯＫ」ボタンが押下されたか若しくは計時開始から読影基準時間が経過すると（ステップＳ１７；ＹＥＳ）、処理はステップＳ１８に移行する。
【００６４】
ステップＳ１８においては、次に読影すべき医用画像が取得されているか否かが判断される。次に読影すべき医用画像が取得されていると判断されると（ステップＳ１８；ＹＥＳ）、表示部４３の表示対象が次に読影すべき医用画像に切り替えられる（ステップＳ１９）。そして、処理はステップＳ１３に戻り、ステップＳ１２以降の処理が実行される。一方、次に読影すべき医用画像が存在しないと判断されると（ステップＳ１８；ＮＯ）、表示部４３への医用画像の表示が終了され（ステップＳ２０）、本処理は終了する。
【００６５】
以上説明したように、医用画像読影システム１００によれば、画像解析装置３０は、医用画像を解析し、解析結果に基づいて医用画像の読影基準時間を設定する。読影端末４０は、医用画像が表示部４３に表示されてから操作部４２により医用画像の読影終了が指示されるまでの読影時間を計測し、当該計測された読影時間が読影基準時間に到達していない場合、引き続き表示部４３にその医用画像を表示させる。
【００６６】
従って、読影対象の医用画像の解析結果に応じて必要とされる読影時間が確保されるので、読影精度の向上を図ることができる。
【００６７】
また、読影時間が読影基準時間に満たない場合には、更なる読影を促すための警告が表示されるので、読影時間が十分でなかったことを医師に認識させることができる。
【００６８】
また、引き続き医用画像を表示した後に読影基準時間が経過した場合に医用画像の表示を終了させるので、無駄に医用画像を表示しておくことを防止することができる。
【００６９】
また、画像解析装置３０は、医用画像を解析することによって医用画像の異常陰影候補を検出し、その検出結果に基づいて医用画像の読影基準時間を設定するので、異常陰影候補が医用画像に存在するか否かに応じて必要な読影時間を確保することができる。
【００７０】
また、計測された読影時間が読影基準時間に到達していない場合に、医用画像上に検出された異常陰影候補の領域を指摘する表示を行うので、医師がどの領域を重点的に読影すべきかを把握することが可能となる。
【００７１】
また、画像解析装置３０は、検出された異常陰影候補の特徴量を算出し、当該算出された特徴量に基づいて当該異常陰影候補が真陽性である度合いを示す評価値を算出し、この算出された評価値に基づいて医用画像の読影基準時間を設定する。従って、読影に時間を要する真陽性である度合い異常陰影候補が存在する医用画像については、より長い読影時間を確保することができ、読影精度の向上を図ることができる。
【００７２】
また、画像解析装置３０は、検出された異常陰影候補の特徴量を算出し、当該算出された特徴量に基づいて当該異常陰影候補が真陽性である度合いを示す評価値を算出し、この算出された評価値及び検出された異常陰影候補の個数に基づいて医用画像の読影基準時間を設定する。従って、医用画像上で検出された異常陰影候補の真陽性である度合い及び個数に応じて必要となる読影時間を確保することができ、読影精度の向上を図ることができる。
【００７３】
なお、上記実施形態における記述内容は、本発明の好適な一例であり、これに限定されるものではない。
例えば、上記実施の形態においては、画像解析装置３０は、画像解析処理において医用画像から異常陰影候補を検出し、この検出結果に基づいて読影基準時間を設定する場合を例にとり説明したが、画像解析処理としてはこれに限定されず、例えば、医用画像の画質の評価値（例えば、Ｓ／Ｎ比）を算出し、この算出結果に基づいて読影基準時間を設定することとしてもよい。
【００７４】
また、上記実施の形態においては、画像解析装置３０と読影端末４０とが別個の装置である場合を例にとり説明したが、画像解析装置３０と読影端末４０の双方の機能を備えた１つの装置であってもよい。この場合、例えば、当該装置の記憶部には、図４のステップＳ１〜Ｓ３の処理を行うプログラム及び図１１のステップＳ１１〜Ｓ２０の処理を行うプログラムが記憶される。通信部を介して入力された医用画像に対して図４のステップＳ１〜Ｓ３の処理及び図１１のステップＳ１２〜Ｓ２０の処理を一連で行うプログラムを記憶部に記憶し、入力された医用画像の画像解析〜表示までを一連の流れとして行うようにしてもよい。
【００７５】
また、上記実施の形態においては、異常陰影候補が真陽性である度合いを示す評価値としてマハラノビス距離比を算出することとしたが、これに限定されない。
また、異常陰影候補の領域を指摘する表示として、当該領域を示すアノテーションを表示することとしたが、これに限定されず、医用画像の異常陰影候補以外の領域をマスクすることによって異常陰影候補の領域を指摘する等、他の方法を用いてもよい。
【００７６】
また、例えば、上記の説明では、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ＨＤＤや半導体の不揮発性メモリ等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)も適用される。
【００７７】
その他、医用画像読影システム１００及び医用画像読影システム１００を構成する各装置の細部構成及び細部動作に関しても、発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】本発明の実施の形態における医用画像読影システムの機能構成例を示す図である。
【図２】図１の画像解析装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】図１の読影端末の機能的構成を示すブロック図である。
【図４】図２のＣＰＵにより実行される画像解析情報生成処理を示すフローチャートである。
【図５】図４のステップＳ１において実行される画像解析処理を示すフローチャートである。
【図６】図５の画像解析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７】（ａ）は、図５の画像解析処理において行われるしきい値処理のしきい値と有効半径の関係を示す図、（ｂ）は、図５の画像解析処理において行われるしきい値処理のしきい値と円形度の関係を示す図である。
【図８】コントラストの算出方法を説明するための図である。
【図９】集中度の算出方法を説明するための図である。
【図１０】読影時間設定テーブルの例を示す図である。
【図１１】図３のＣＰＵにより実行される表示制御処理を示すフローチャートである。
【図１２】（ａ）は、図１１のステップＳ１２において表示部に表示される画面の一例を示す図、（ｂ）は、図１１のステップＳ１６において表示部に表示される画面の一例を示す図、（ｃ）は、（ｂ）に示す画面におけるユーザの操作を説明するための図である。
【符号の説明】
【００７９】
１００  医用画像読影システム
１０  モダリティ
２０  画像管理サーバ
２５  記憶部
２５１  医用画像ＤＢ
３０  画像解析装置
３１    ＣＰＵ
３２    操作部
３３    表示部
３４    通信部
３５    ＲＡＭ
３６    記憶部
３７    バス
４０  読影端末
４１    ＣＰＵ
４２    操作部
４３    表示部
４４    通信部
４５    ＲＡＭ
４６    記憶部
４７    バス
【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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