(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
圧縮対象の医用画像である対象画像と、前記対象画像の所見情報とを取得する圧縮対象取得部と、
前記所見情報に基づいて、前記対象画像を病態毎の領域に分割する病態範囲取得部と、
任意の画素について、予め定められた周辺範囲に含まれる画素値に対応する、前記任意の画素の画素値の頻度分布を病態毎に保持している予測知識データベースを参照し、予測対象画素の病態、及び前記予測対象画素の画素値の頻度分布に基づいて、前記予測対象画素の画素値の予測確率を算出する画素値予測部と、
前記画素値予測部が算出した画素値の予測確率に基づいて、前記予測対象画素の画素値を符号化する符号化部と、
前記符号化部により符号化された後の前記予測対象画素の符号を出力する出力部と
を備える医用画像圧縮装置。
【請求項２】
前記所見情報は、前記対象画像に対する医師の診断結果として、少なくとも病態及び前記病態の位置に関する情報を含み、
前記医用画像圧縮装置は、さらに、
病態を表す用語である病態キーワードと病態の位置を表す用語である位置キーワードとを保持している医療用辞書を参照し、前記圧縮対象取得部が取得した前記所見情報の中から、病態キーワード及び位置キーワードを抽出する所見解析部と、
前記圧縮対象取得部が取得した前記対象画像について周波数解析を行う画像周波数解析部と、
前記画像周波数解析部による周波数解析後の画像において、予測対象画素の隣接画素を含む予め定められた範囲に含まれる画素の画素値から構成される周辺画素パターンを生成する周辺画素パターン生成部とを備え、
前記病態範囲取得部は、位置キーワードと医用画像上の病態の範囲情報とを対応付けて保持している解剖構造データベースを参照し、前記所見解析部が抽出した前記位置キーワードに対応する前記圧縮対象取得部が取得した前記対象画像上における病態の範囲情報を取得し、
前記予測知識データベースは、病態キーワードと、任意の画素の隣接画素を含む前記予め定められた範囲に含まれる画素の画素値と、前記任意の画素の画素値の頻度分布とからなる行データを複数保持しており、
前記画素値予測部は、前記予測知識データベースを参照し、前記所見解析部が抽出した前記病態キーワードと、前記周辺画素パターン生成部が生成した前記周辺画素パターンとを含む行データを取得し、取得した行データに含まれる前記任意の画素の画素値の頻度分布に基づいて、前記予測対象画素の画素値の予測確率を算出する
請求項１に記載の医用画像圧縮装置。
【請求項３】
前記周辺画素パターン生成部は、前記画像周波数解析部による周波数解析後の画像において、前記予測対象画素の隣接画素を含む前記予め定められた範囲に含まれる画素の画素値うち、閾値以上の画素値から構成されるパターンを、前記周辺画素パターンとして生成する
請求項２に記載の医用画像圧縮装置。
【請求項４】
前記周辺画素パターン生成部は、前記画像周波数解析部による周波数解析後の画像において、前記予測対象画素の隣接画素を含む前記予め定められた範囲に含まれる画素の画素値うち、前記所見解析部で抽出された前記病態キーワードに対応する閾値以上である画素値から構成されるパターンを、前記周辺画素パターンとして生成する
請求項３に記載の医用画像圧縮装置。
【請求項５】
前記画素値予測部において、前記行データが取得できない場合には、
前記周辺画素パターン生成部は、さらに、前記閾値を現在の値よりも大きい値に更新し、更新後の閾値を用いて前記周辺画素パターンを生成する
請求項３に記載の医用画像圧縮装置。
【請求項６】
前記画素値予測部は、さらに、前記更新後の閾値を用いても前記行データを取得することができない場合には、前記予測知識データベースを参照し、前記所見解析部が抽出した前記病態キーワードとは異なる病態キーワードと、前記周辺画素パターン生成部が生成した前記周辺画素パターンとを含む行データを取得し、取得した行データに含まれる前記任意の画素の画素値の頻度分布に基づいて、前記予測対象画素の画素値の予測確率を算出する
請求項５に記載の医用画像圧縮装置。
【請求項７】
前記画素値予測部は、前記任意の画素の画素値の出現頻度が０の場合には、０よりも大きい所定の値を、前記予測対象画素の画素値の予測確率として算出する
請求項２〜６のいずれか１項に記載の医用画像圧縮装置。
【請求項８】
前記画素値予測部は、直前の所定回数の処理における画素値の出現頻度が０である前記任意の画素の出現割合に応じて、前記０よりも大きい所定の値を動的に変更する
請求項７に記載の医用画像圧縮装置。
【請求項９】
圧縮対象の医用画像である対象画像と、前記対象画像の所見情報とを取得する圧縮対象取得ステップと、
前記所見情報に基づいて、前記対象画像を病態毎の領域に分割する病態範囲取得ステップと、
任意の画素について、予め定められた周辺範囲に含まれる画素値に対応する、前記任意の画素の画素値の頻度分布を病態毎に保持している予測知識データベースを参照し、予測対象画素の病態、及び前記予測対象画素の画素値の頻度分布に基づいて、前記予測対象画素の画素値の予測確率を算出する画素値予測ステップと、
前記画素値予測ステップで算出された画素値の予測確率に基づいて、前記予測対象画素の画素値を符号化する符号化ステップと、
前記符号化ステップにおいて符号化された後の前記予測対象画素の符号を出力する出力ステップと
を含む医用画像圧縮方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の医用画像圧縮方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１１】
請求項１記載の医用画像圧縮装置で用いられる予測知識データベースを作成する予測知識データベース作成装置であって、
医用画像と、前記医用画像に対する医師の診断結果として、少なくとも病態及び前記病態の位置に関する情報を含む所見情報とを含む症例を複数格納している症例データベースから、未選択の症例を１つ選択する症例選択部と、
病態を表す用語である病態キーワードと病態の位置を表す用語である位置キーワードとを保持している医療用辞書を参照し、前記症例選択部が選択した症例に含まれる所見情報の中から、病態キーワード及び位置キーワードを抽出する所見解析部と、
位置キーワードと医用画像上の病態の範囲情報とを対応付けて保持している解剖構造データベースを参照し、前記所見解析部が抽出した前記位置キーワードに対応する、前記症例選択部が選択した症例に含まれる前記医用画像上における病態の範囲情報を取得する病態範囲取得部と、
前記症例選択部が選択した症例に含まれる前記医用画像について周波数解析を行う画像周波数解析部と、
前記画像周波数解析部による周波数解析後の画像において、対象画素の隣接画素を含む予め定められた範囲に含まれる画素の画素値から構成される周辺画素パターンを生成する周辺画素パターン生成部と、
前記所見解析部が抽出した前記病態キーワードと、前記周辺画素パターン生成部が生成した前記周辺画素パターンとに対応する行データを前記予測知識データベースより取得し、取得した行データに含まれる任意の画素の画素値の頻度分布を前記対象画素の画素値を用いて更新する画素値頻度分布更新部と
を備える予測知識データベース作成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像を高圧縮率で圧縮するための医用画像圧縮装置、及び医用画像圧縮方法、並びに医用画像圧縮装置で用いられる予測知識データベースを作成する予測知識データベース作成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）等の医用画像装置の発達・普及によりデジタル化された高精細医用画像が大容量で取得可能となっている。これらの医用画像は医師が画像を診断した際の所見（レポート）と共にＰＡＣＳ（Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ）に蓄積されている。機器の高性能化により、取得できる医用画像の容量はますます増加しており、高圧縮な医用画像圧縮技術が強く望まれている。また、医用画像では画質に対する要求は高く、ロスレス方式での圧縮が一般的となっている。現在の医用画像の圧縮にはＪＰＥＧ−ＬＳ、Ｌｏｓｓｌｅｓｓ  ＪＰＥＧ、またはＪＰＥＧ２０００などの一般的な圧縮技術が用いられている。これらの技術的な背景に加え、最近では、放射線画像に加え、組織または細胞の画像についてもバーチャルスライドとして保存する動きが広がっている。これらの画像は、放射線画像と比較して容量が大きいことからも、今後医用画像圧縮に対する要求はますます高くなると考えられる。【０００３】
ロスレス方式での医用画像圧縮に関する従来技術としては特許文献１があげられる。特許文献１では、医用画像は自然画像と比較してノイズが大きい点について着目して、その解決を行っている。特にマルチスライスＣＴの撮像画像の場合には放射状のノイズ（アーティファクト）が生じることが多く、圧縮率を低下させる要因となっている。特許文献１では、このような問題点を、画像を領域分割し、対応領域ごとに圧縮を行うことで解決しており、従来の医用画像のロスレス方式による圧縮の圧縮率の向上を実現している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−２９５１７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、前記従来の構成では、医学的な構造に基づいた領域分割を行っているわけではないため、必ずしも圧縮に適した領域分割が行われるではない。また、周辺画素から画素値を予測する際に使用する周辺画素に重要度に応じた重み付けをしているが、どのような範囲の周辺画素を用いるかについては検討されていない。このため、医用画像を高圧縮率で圧縮することができないという課題がある。【０００６】
本発明は、上述の課題を解決するためになされたものであり、高圧縮率かつロスレス方式で医用画像を圧縮することができる医用画像圧縮装置等を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記従来の課題を解決するために、本発明の一態様に係る医用画像圧縮装置は、圧縮対象の医用画像である対象画像と、前記対象画像の所見情報とを取得する圧縮対象取得部と、前記所見情報に基づいて、前記対象画像を病態毎の領域に分割する病態範囲取得部と、任意の画素について、予め定められた周辺範囲に含まれる画素値に対応する、前記任意の画素の画素値の頻度分布を病態毎に保持している予測知識データベースを参照し、予測対象画素の病態、及び前記予測対象画素の画素値の頻度分布に基づいて、前記予測対象画素の画素値の予測確率を算出する画素値予測部と、前記画素値予測部が算出した画素値の予測確率に基づいて、前記予測対象画素の画素値を符号化する符号化部と、前記符号化部により符号化された後の前記予測対象画素の符号を出力する出力部とを備える。【０００８】
この構成によると、医用画像圧縮装置は、所見情報を利用して対象画像を病態毎の領域に分割する。また、過去の症例から求めた病態と周辺範囲に含まれる画素の画素値とに対応する画素値の頻度分布を知識として用いて予測対象画素の画素値を予測することにより、圧縮対象の画像（ここでは医用画像）に適した画素値の予測を可能とする。このため、高圧縮率かつロスレス方式で医用画像を圧縮することができる。【０００９】
本発明の他の態様に係る予測知識データベース作成装置は、上述の医用画像圧縮装置で用いられる予測知識データベースを作成する予測知識データベース作成装置であって、医用画像と、前記医用画像に対する医師の診断結果として、少なくとも病態及び前記病態の位置に関する情報を含む所見情報とを含む症例を複数格納している症例データベースから、未選択の症例を１つ選択する症例選択部と、病態を表す用語である病態キーワードと病態の位置を表す用語である位置キーワードとを保持している医療用辞書を参照し、前記症例選択部が選択した症例に含まれる所見情報の中から、病態キーワード及び位置キーワードを抽出する所見解析部と、位置キーワードと医用画像上の病態の範囲情報とを対応付けて保持している解剖構造データベースを参照し、前記所見解析部が抽出した前記位置キーワードに対応する、前記症例選択部が選択した症例に含まれる前記医用画像上における病態の範囲情報を取得する病態範囲取得部と、前記症例選択部が選択した症例に含まれる前記医用画像について周波数解析を行う画像周波数解析部と、前記画像周波数解析部による周波数解析後の画像において、対象画素の隣接画素を含む予め定められた範囲に含まれる画素の画素値から構成される周辺画素パターンを生成する周辺画素パターン生成部と、前記所見解析部が抽出した前記病態キーワードと、前記周辺画素パターン生成部が生成した前記周辺画素パターンとに対応する行データを前記予測知識データベースより取得し、取得した行データに含まれる任意の画素の画素値の頻度分布を前記対象画素の画素値を用いて更新する画素値頻度分布更新部とを備える。【００１０】
この構成によると、予測知識データベース作成装置は、所見情報を利用して病態と病態の範囲情報を取得する。また、周波数解析後の画像から画素値の予測に使用する周辺画素領域の画素値のパターン（周辺画素パターン）を生成する。さらに、過去の症例から求めた病態と周辺画素パターンとに対応する実際の画素値の頻度分布を知識とする予測知識データベースを構築することができる。このような予測知識データベースを用いて予測対象画素の画素値を予測することにより、圧縮対象の画像（ここでは医用画像）に適した画素値の予測を可能とする。このため、高圧縮率かつロスレス方式で医用画像を圧縮することができる。【００１１】
なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によると、高圧縮率かつロスレス方式で医用画像を圧縮することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、実施の形態１における、医用画像圧縮装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、実施の形態１における、予測知識データベース作成装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、症例データベースの例を示す図である。
【図４】図４は、実施の形態１における、予測知識作成の手順を示すフローチャートである。
【図５】図５は、実施の形態１における、腹部ＣＴ検査の所見情報の例を示す図である。
【図６】図６は、実施の形態１における、所見情報から位置キーワードと病態キーワードをセットで取得した例を示す図である。
【図７】図７は、実施の形態１における、病態キーワードとして病名と画像上の見え方についての用語を取得した例を示す図である。
【図８】図８は、実施の形態１における、所見情報から位置キーワード、病態キーワードに加え時相の情報を抽出した例を示す図である。
【図９】図９は、実施の形態１における、位置キーワード（肝Ｓ６）と画像上の範囲の対応を矩形領域で表現した例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施の形態１における、解剖構造データベースの例（範囲を矩形領域として持つ場合）を示す図である。
【図１１】図１１は、実施の形態１における、位置キーワード（肝Ｓ６）と画像上の範囲の対応を複雑な領域で表現した例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施の形態１における、解剖構造データベースの構造（範囲を複雑な領域として持つ場合）を示す図である。
【図１３】図１３は、実施の形態１における、位置キーワードを画像上の座標に変換した例を示す図である。
【図１４】図１４は、実施の形態１における、予測対象の画素Ｘの周辺画素の例を示す図である。
【図１５】図１５は、実施の形態１における、画像周波数解析（ウェーブレット変換）を行った例を示す図である。
【図１６】図１６は、実施の形態１における、閾値を５にした場合に生成される周辺画素パターンの例を示す図である。
【図１７】図１７は、実施の形態１における、領域のテクスチャによって生成される周辺画素パターンの違いの例を示す図である。
【図１８】図１８は、実施の形態１における、予測知識データベースの構造を示す図である。
【図１９】図１９は、実施の形態１における、図１８の予測知識データベース中の周辺画素パターンの表現を示す図である。
【図２０】図２０は、実施の形態１における、周辺画素が同一の場合における、病態による画素値分布の違いの例（肝腫瘤ＣＴ画像５２０枚の場合）を示す図である。
【図２１】図２１は、実施の形態１における、腹部造影ＣＴ画像（動脈相）における肝腫瘤３種（肝細胞癌、血管腫、嚢胞）の例を示す図である。
【図２２】図２２は、実施の形態１における、画素値頻度分布を更新する例（画素値頻度分布に同一の病態と周辺画素のパターンが存在した場合）を示す図である。
【図２３】図２３は、画素値頻度分布を更新する例（画素値頻度分布に同一の病態と周辺画素のパターンが存在しなかった場合）を示す図である。
【図２４】図２４は、実施の形態１における、医用画像圧縮の手順を示すフローチャートである。
【図２５】図２５は、実施の形態１における、知識データベースを用いて画素値の予測を行った場合の予測確率の一例を示す図である。
【図２６】図２６は、実施の形態１における、ハフマン符号を用いて、画素値の予測確率に基づき符号化を行う方法について説明するための図である。
【図２７】図２７は、実施の形態２における、病態ごとに異なる閾値を用いる場合における、予測知識データベース中での閾値の格納形式の例を示す図である。
【図２８】図２８は、実施の形態３における、予測知識データベース参照処理のフローチャートを示す図である。
【図２９】図２９は、医用画像圧縮装置を実現するコンピュータシステムのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３０】図３０は、本発明に係る医用画像圧縮装置に必須の構成要素を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明の一態様に係る医用画像圧縮装置は、圧縮対象の医用画像である対象画像と、前記対象画像の所見情報とを取得する圧縮対象取得部と、前記所見情報に基づいて、前記対象画像を病態毎の領域に分割する病態範囲取得部と、任意の画素について、予め定められた周辺範囲に含まれる画素値に対応する、前記任意の画素の画素値の頻度分布を病態毎に保持している予測知識データベースを参照し、予測対象画素の病態、及び前記予測対象画素の画素値の頻度分布に基づいて、前記予測対象画素の画素値の予測確率を算出する画素値予測部と、前記画素値予測部が算出した画素値の予測確率に基づいて、前記予測対象画素の画素値を符号化する符号化部と、前記符号化部により符号化された後の前記予測対象画素の符号を出力する出力部とを備える。
【００１５】
この構成によると、医用画像圧縮装置は、所見情報を利用して対象画像を病態毎の領域に分割する。また、過去の症例から求めた病態と周辺範囲に含まれる画素の画素値とに対応する画素値の頻度分布を知識として用いて予測対象画素の画素値を予測することにより、圧縮対象の画像（ここでは医用画像）に適した画素値の予測を可能とする。このため、高圧縮率かつロスレス方式で医用画像を圧縮することができる。
【００１６】
例えば、前記所見情報は、前記対象画像に対する医師の診断結果として、少なくとも病態及び前記病態の位置に関する情報を含み、前記医用画像圧縮装置は、さらに、病態を表す用語である病態キーワードと病態の位置を表す用語である位置キーワードとを保持している医療用辞書を参照し、前記圧縮対象取得部が取得した前記所見情報の中から、病態キーワード及び位置キーワードを抽出する所見解析部と、前記圧縮対象取得部が取得した前記対象画像について周波数解析を行う画像周波数解析部と、前記画像周波数解析部による周波数解析後の画像において、予測対象画素の隣接画素を含む予め定められた範囲に含まれる画素の画素値から構成される周辺画素パターンを生成する周辺画素パターン生成部とを備え、前記病態範囲取得部は、位置キーワードと医用画像上の病態の範囲情報とを対応付けて保持している解剖構造データベースを参照し、前記所見解析部が抽出した前記位置キーワードに対応する前記圧縮対象取得部が取得した前記対象画像上における病態の範囲情報を取得し、前記予測知識データベースは、病態キーワードと、任意の画素の隣接画素を含む前記予め定められた範囲に含まれる画素の画素値と、前記任意の画素の画素値の頻度分布とからなる行データを複数保持しており、前記画素値予測部は、前記予測知識データベースを参照し、前記所見解析部が抽出した前記病態キーワードと、前記周辺画素パターン生成部が生成した前記周辺画素パターンとを含む行データを取得し、取得した行データに含まれる前記任意の画素の画素値の頻度分布に基づいて、前記予測対象画素の画素値の予測確率を算出しても良い。
【００１７】
この構成によると、医用画像圧縮装置は、所見情報を利用して病態と病態の範囲情報を把握する。また、周波数解析後の画像から画素値の予測に使用する周辺画素領域の画素値のパターン（周辺画素パターン）を生成する。さらに、過去の症例から求めた病態と周辺画素パターンとに対応する実際の画素値の頻度分布を知識として用いて予測対象画素の画素値を予測することにより、圧縮対象の画像（ここでは医用画像）に適した画素値の予測を可能とする。このため、高圧縮率かつロスレス方式で医用画像を圧縮することができる。
【００１８】
例えば、前記周辺画素パターン生成部は、前記画像周波数解析部による周波数解析後の画像において、前記予測対象画素の隣接画素を含む前記予め定められた範囲に含まれる画素の画素値うち、閾値以上の画素値から構成されるパターンを、前記周辺画素パターンとして生成しても良い。
【００１９】
周波数解析後の画像において大きな画素値を有する画素は、情報量が大きい画素である。このため、情報量の大きい画素からなる周辺画素パターンを生成することができる。これにより、精度良く予測対象画素の画素値を予測することができる。
【００２０】
また、前記周辺画素パターン生成部は、前記画像周波数解析部による周波数解析後の画像において、前記予測対象画素の隣接画素を含む前記予め定められた範囲に含まれる画素の画素値うち、前記所見解析部で抽出された前記病態キーワードに対応する閾値以上である画素値から構成されるパターンを、前記周辺画素パターンとして生成しても良い。
【００２１】
このように病態に応じた閾値を用いることで、病態によるテクスチャの複雑さや特性を反映させた周辺画素パターンを生成することができる。このため、より高い精度による予測が可能になり、結果として圧縮率を向上させることができる。
【００２２】
また、前記画素値予測部において、前記行データが取得できない場合には、前記周辺画素パターン生成部は、さらに、前記閾値を現在の値よりも大きい値に更新し、更新後の閾値を用いて前記周辺画素パターンを生成しても良い。
【００２３】
閾値を現在の値よりも大きい値に更新することにより、現在の範囲よりも狭い範囲の周辺画素パターンを生成することができる。このため、広い範囲の周辺画素パターンの場合には、予測知識データベース中に対応する頻度分布が存在しなかった場合にも、周辺画素パターンを狭めに設定し直すことで、対応する頻度分布を得られる可能性が高くなる。
【００２４】
また、前記画素値予測部は、さらに、前記更新後の閾値を用いても前記行データを取得することができない場合には、前記予測知識データベースを参照し、前記所見解析部が抽出した前記病態キーワードとは異なる病態キーワードと、前記周辺画素パターン生成部が生成した前記周辺画素パターンとを含む行データを取得し、取得した行データに含まれる前記任意の画素の画素値の頻度分布に基づいて、前記予測対象画素の画素値の予測確率を算出しても良い。
【００２５】
この構成によると、周辺画素パターンを変更しても予測知識データベース中に頻度分布が存在しない場合であっても、他の病態に対して作成された頻度分布を利用して画素値の予測を行うことができる。
【００２６】
また、前記画素値予測部は、前記任意の画素の画素値の出現頻度が０の場合には、０よりも大きい所定の値を、前記予測対象画素の画素値の予測確率として算出しても良い。
【００２７】
この構成によると、予測確率が０である画素値の符号化ができない符号化方法を用いた場合であっても符号化をすることができる。
【００２８】
また、前記画素値予測部は、直前の所定回数の処理における画素値の出現頻度が０である前記任意の画素の出現割合に応じて、前記０よりも大きい所定の値を動的に変更しても良い。
【００２９】
本発明の他の態様に係る予測知識データベース作成装置は、上述の医用画像圧縮装置で用いられる予測知識データベースを作成する予測知識データベース作成装置であって、医用画像と、前記医用画像に対する医師の診断結果として、少なくとも病態及び前記病態の位置に関する情報を含む所見情報とを含む症例を複数格納している症例データベースから、未選択の症例を１つ選択する症例選択部と、病態を表す用語である病態キーワードと病態の位置を表す用語である位置キーワードとを保持している医療用辞書を参照し、前記症例選択部が選択した症例に含まれる所見情報の中から、病態キーワード及び位置キーワードを抽出する所見解析部と、位置キーワードと医用画像上の病態の範囲情報とを対応付けて保持している解剖構造データベースを参照し、前記所見解析部が抽出した前記位置キーワードに対応する、前記症例選択部が選択した症例に含まれる前記医用画像上における病態の範囲情報を取得する病態範囲取得部と、前記症例選択部が選択した症例に含まれる前記医用画像について周波数解析を行う画像周波数解析部と、前記画像周波数解析部による周波数解析後の画像において、対象画素の隣接画素を含む予め定められた範囲に含まれる画素の画素値から構成される周辺画素パターンを生成する周辺画素パターン生成部と、前記所見解析部が抽出した前記病態キーワードと、前記周辺画素パターン生成部が生成した前記周辺画素パターンとに対応する行データを前記予測知識データベースより取得し、取得した行データに含まれる任意の画素の画素値の頻度分布を前記対象画素の画素値を用いて更新する画素値頻度分布更新部とを備える。
【００３０】
この構成によると、予測知識データベース作成装置は、所見情報を利用して病態と病態の範囲情報を取得する。また、周波数解析後の画像から画素値の予測に使用する周辺画素領域の画素値のパターン（周辺画素パターン）を生成する。さらに、過去の症例から求めた病態と周辺画素パターンとに対応する実際の画素値の頻度分布を知識とする予測知識データベースを構築することができる。このような予測知識データベースを用いて予測対象画素の画素値を予測することにより、圧縮対象の画像（ここでは医用画像）に適した画素値の予測を可能とする。このため、高圧縮率かつロスレス方式で医用画像を圧縮することができる。
【００３１】
なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたは記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【００３２】
以下、実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００３３】
なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
【００３４】
（実施の形態１）
図１は、実施の形態１における医用画像圧縮装置の機能的構成を示すブロック図である。
【００３５】
医用画像圧縮装置は、圧縮対象取得部１００と、所見解析部１１０と、医療用辞書１２０と、病態範囲取得部１３０と、解剖構造データベース１４０と、画像周波数解析部１５０と、周辺画素パターン生成部１６０と、閾値取得部１７０と、予測知識データベース１８０と、画素値予測部１９０と、符号化部２００と、出力部２１０とを含む。
【００３６】
圧縮対象取得部１００は、圧縮対象の医用画像と、その医用画像を医師が診断した際に記入した所見情報とを取得する。圧縮対象取得部１００は、例えば、ユーザ入力により医用画像と所見情報とを取得しても良いし、所定の症例データベースより医用画像と所見画像とを取得しても良い。圧縮対象取得部１００が取得した圧縮対象の医用画像を、以下、対象画像ともいう。
【００３７】
所見解析部１１０は、病態を表す用語と病態の位置（病態が発生している位置）を表す用語（例えば、解剖構造を表す用語）とが格納されている医療用辞書１２０を参照し、圧縮対象取得部１００が取得した所見情報を解析し、病態を表す用語と病態の位置を表す用語とがセットになった形式で、キーワードを抽出する。以下、病態を表す用語を病態キーワードといい、病態の位置を表す用語を位置キーワードという。
【００３８】
病態範囲取得部１３０は、位置キーワードと医用画像上の病態の範囲情報（病態が存在する箇所の座標）とを対応付けて保持している解剖構造データベース１４０を参照し、所見解析部１１０が抽出した位置キーワードに対応する、圧縮対象取得部１００が取得した対象画像上における病態の範囲情報を取得する。これにより、病態範囲取得部１３０は、位置キーワードを対象画像中の座標に置き換える。
【００３９】
画像周波数解析部１５０は、圧縮対象取得部１００が取得した対象画像について、周波数解析を行う。
【００４０】
周辺画素パターン生成部１６０は、画像周波数解析部１５０による周波数解析後の画像及び、後述する閾値取得部１７０により取得された閾値をもとに、対象画像に含まれる予測対象画素の画素値を予測する際に使用する周辺画素の画素値のパターン（以下、「周辺画素パターン」という。）を生成する。なお、以下の説明では、周辺画素の配置パターンのことを周辺パターンと呼ぶ場合もある。つまり、周辺画素パターン生成部１６０は、周波数解析後の画像において、予測対象画素の隣接画素を含む予め定められた範囲に含まれる画素の画素値から構成される周辺画素パターンを生成する。より具体的には、周辺画素パターン生成部１６０は、周波数解析後の画像において、上記予め定められた範囲に含まれる画素の画素値のうち、閾値以上の画素値から構成されるパターンを、周辺画素パターンとして生成する。
【００４１】
予測知識データベース１８０は、病態キーワードと、医用画像中の任意の画素の隣接画素を含む上記予め定められた範囲に含まれる画素の画素値と、任意の画素の画素値の頻度分布とからなる行データを複数保持している。予測知識データベース１８０の具体例については後述する。その他に、予測知識データベース１８０は、周辺画素パターンを生成する際に必要となる閾値を記憶している。
【００４２】
閾値取得部１７０は、周辺画素パターンを生成する際に必要となる閾値を予測知識データベース１８０から取得する。
【００４３】
画素値予測部１９０は、予測知識データベース１８０を参照し、所見解析部１１０が抽出した病態キーワードと、周辺画素パターン生成部１６０が生成した周辺画素パターンを含む行データを取得し、取得した行データに含まれる任意の画素の画素値の頻度分布に基づいて、予測対象画素の画素値の予測確率を算出する。
【００４４】
符号化部２００は、画素値予測部１９０が算出した画素値の予測確率に基づいて、予測対象画素の画素値を符号化する。
【００４５】
出力部２１０は、符号化部２００により対象画像内の全ての画素の符号化が終了した場合に、符号化部により符号化された後の予測対象画素の符号を、圧縮済みデータとして出力する。
【００４６】
図２は、医用画像の圧縮の際に利用する予測知識データベース１８０を作成する予測知識データベース作成装置の機能的構成を示すブロック図である。
【００４７】
予測知識データベース作成装置は、症例データベース２２０と、症例選択部２３０と、所見解析部１１０と、医療用辞書１２０と、病態範囲取得部１３０と、解剖構造データベース１４０と、画像周波数解析部１５０、周辺画素パターン生成部１６０と、閾値入力部２４０と、画素値頻度分布更新部２５０と、予測知識データベース１８０とを備える。
【００４８】
症例データベース２２０は、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）やＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）等の医用画像と、その医用画像に対する医師の診断結果として、少なくとも病態及び病態の位置に関する情報を含む所見情報（レポート）との対から構成される“症例”を複数格納している。
【００４９】
症例選択部２３０は、症例データベース２２０から未選択の症例を１つ選択する。
【００５０】
所見解析部１１０は、病態キーワードと位置キーワード（解剖構造を表す用語）とが格納された医療用辞書１２０を参照し、症例選択部２３０が選択した症例に含まれる所見情報の中から、病態キーワードと位置キーワードがセットになった形式でキーワードを抽出する。
【００５１】
病態範囲取得部１３０は、位置キーワードと医用画像上の病態の範囲情報（病態が存在する箇所の座標）とを対応付けて保持している解剖構造データベース１４０を参照し、所見解析部１１０が抽出した位置キーワードに対応する、症例選択部２３０が選択した症例に含まれる医用画像上における病態の範囲情報を取得する。これにより、病態範囲取得部１３０は、位置キーワードを医用画像中の座標に置き換える。
【００５２】
画像周波数解析部１５０は、症例選択部２３０が選択した症例に含まれる医用画像について、周波数解析を行う。
【００５３】
周辺画素パターン生成部１６０は、画像周波数解析部１５０による周波数解析後の画像及び、閾値入力部２４０により取得された閾値をもとに、周波数解析後の画像中の対象画素の画素値を予測する際に使用する周辺画素の画素値のパターン（周辺画素パターン）を生成する。つまり、周辺画素パターン生成部１６０は、周波数解析後の画像において、対象画素の隣接画素を含む予め定められた範囲に含まれる画素の画素値から構成される周辺画素パターンを生成する。
【００５４】
閾値入力部２４０は、周辺画素パターン生成部１６０の処理で用いられる閾値を取得する。閾値の取得の仕方は限定されるものではなく、閾値入力部２４０は、ユーザ入力により閾値を取得しても良いし、予め閾値が記憶されている記憶装置から閾値を取得しても良い。
【００５５】
画素値頻度分布更新部２５０は、所見解析部１１０が抽出した病態キーワード、画像周波数解析部１５０により生成された周波数解析後の画像、及び周辺画素パターン生成部１６０により生成された周辺画素パターンをキーとして、画素値の頻度分布を更新し、予測知識データベース１８０に格納する。つまり、画素値頻度分布更新部２５０は、病態キーワードと、周辺画素パターンとに対応する行データを予測知識データベース１８０より取得し、取得した行データに含まれる任意の画素の画素値の頻度分布を対象画素の画素値を用いて更新する。なお、予測知識データベース１８０に対応する行データが含まれていない場合には、画素値頻度分布更新部２５０は、新たに行データを作成する。
【００５６】
以後、本発明の各部の動作について詳細に説明する。
【００５７】
＜予測知識データベースの事前作成＞
医用画像圧縮を行うにあたり、予測知識データベース作成装置は、事前に画素値を予測するための知識を得て、予測知識データベース１８０に格納しておく。予測知識データベース１８０は、医用画像とその医用画像を医師が診断した際に記入した結果である所見情報の対から構成される“症例”を複数集めたものから得られる。症例は、症例データベース２２０に格納されたものを用いる。図３は、症例データベースの例を示したものである。症例データベース２２０は、医用画像と所見情報とがセットになった症例を多数含むデータベースである。
【００５８】
本実施の形態では、画素値の予測知識として、任意の画素部分の病態と、予測のために使用する周辺画素の画素値のパターン（周辺画素パターン）に応じた、任意の画素の画素値の頻度分布とを用いる。予測の際には、病態及び周辺画素パターンに対応する画素値の頻度分布を参照し、各画素値の予測確率を算出する。
【００５９】
以下、図４のフローチャートを用いて、予測知識作成時の手順を説明する。本実施の形態で対象とする医用画像は、腹部ＣＴ画像とする。
【００６０】
ステップＳ１０では、症例選択部２３０は、予測知識を得るための症例が格納された症例データベース２２０から未選択の症例をひとつ選択する。１つの症例は、医用画像とその医用画像を医師が診断した際に記入した所見情報との組で構成されている。なお、医用画像がマルチスライスＣＴ装置により取得された場合、１つの症例に多数枚のスライス画像を含むことになる。造影剤を用いた検査では、一回の検査で時間間隔を置き複数回の撮影を行うことになる。この場合には、多数枚のスライス画像のセットが撮影回数分得られることになり、これらの画像が１つの症例に含まれる。
【００６１】
ステップＳ１１では、所見解析部１１０は、取得された症例の所見情報の解析処理を行う。具体的には、所見解析部１１０は、医療用辞書１２０を参照し、所見情報から、病態キーワードと位置キーワードを抽出し、（位置キーワード，病態キーワード）といったセットの形式で出力する。病態キーワードには、「肝細胞癌」、「血管腫」、「嚢胞」といった病名の他、「正常部」といった病名以外の用語も含まれる。また、病態キーワードには、病名の他、「早期濃染」、「ＬＤＡ」、「リング状染まり」といった、画像上の見え方を記述したキーワードを含んでいても良い。位置キーワードは、「肺」、「肝臓」、「すい臓」といった臓器そのものの名称を示す用語の他、臓器の大まかな位置を記述した「右肺」、「左肺」、「（肝）右葉」、「（肝）左葉」といった用語、及び臓器の解剖学的な領域を表す「Ｓ１」、「Ｓ２」、「Ｓ３」といった用語を含む。本実施の形態では、病態キーワードと解剖構造を表す用語（位置キーワード）が格納された医療用辞書１２０を用いた形態素解析及び構文解析を行うことで、病態キーワードと位置キーワードを抽出する。形態素解析技術としては、非特許文献：ＭｅＣａｂ（ｈｔｔｐ：／／ｍｅｃａｂ．ｓｏｕｒｃｅｆｏｒｇｅ．ｎｅｔ）、非特許文献：ＣｈａＳｅｎ（ｈｔｔｐ：／／ｃｈａｓｅｎ−ｌｅｇａｃｙ．ｓｏｕｒｃｅｆｏｒｇｅ．ｊｐ）等が、構文解析技術としては非特許文献：ＫＮＰ（ｈｔｔｐ：／／ｎｌｐ．ｋｕｅｅ．ｋｙｏｔｏ−ｕ．ａｃ．ｊｐ／ｎｌ−ｒｅｓｏｕｒｃｅ／ｋｎｐ．ｈｔｍｌ）、非特許文献：ＣａｂｏＣｈａ（ｈｔｔｐ：／／ｃｈａｓｅｎ．ｏｒｇ／〜ｔａｋｕ／ｓｏｆｔｗａｒｅ／ｃａｂｏｃｈａ／）等が存在する。
【００６２】
所見情報は医師により独特の表現で記述されることが多いので、所見情報に特化した形態素解析技術、構文解析技術、各単語辞書を開発することが望ましい。病態と位置の対応付けは、最も単純な方法としては、所見情報の文章中で病態と病態の直前に現れた位置とを結びつけるというものである。所見情報解析の場合、このような単純な手法でも、多くの場合対応付けが可能であるが、前記の構文解析の結果を用いてさらに精度のよい対応付けを行うことも可能である。
【００６３】
図５は腹部ＣＴ検査の所見情報の例であり、図６は所見情報から病態キーワードと位置キーワードをセットで抽出した例である。図６の場合には、病態キーワードとして病名のみを抽出しているが、図７のように画像上の見え方についての用語（画像所見情報）を病態キーワードとして抽出し、利用することも可能である。さらに、図８は病態キーワードと位置キーワードに加え、時相の情報も同時に抽出した例である。前述のとおり、マルチスライスＣＴ等で造影剤検査を行った場合、複数の画像のセットが一つにまとめられている場合がある。このような場合に、時相の情報を取得しておくことで、どのキーワードがどの画像を示しているかといった、より詳細な対応付けが可能になる。
【００６４】
ステップＳ１２では、病態範囲取得部１３０は、ステップＳ１１で取得された位置キーワードを画像上の座標に変換する。本実施の形態では、位置キーワードと画像上の座標との対応関係を保持している解剖構造データベース１４０を用いる。
【００６５】
単純には、解剖構造データベース１４０は、図９のように位置キーワードと画像上の矩形領域を示す座標との対応関係を保持している。つまり、解剖構造データベース１４０の構造は図１０のようになる。表中の範囲（Ｘ１，Ｙ１）−（Ｘ２，Ｙ２）において、（Ｘ１，Ｙ１）は矩形領域の左上座標を示し、（Ｘ２，Ｙ２）は矩形領域の右下座標を示している。解剖構造データベース１４０をこのような形式とするメリットは、解剖構造データベース１４０がコンパクトで済むという点である。また、その他の解剖構造データベース１４０の形式としては、図１１のように位置キーワードと座標上の複雑な領域とを対応付ける形式がある。つまり、解剖構造データベース１４０の構造は図１２のようになる。この形式の場合、ある位置キーワードに対応する画像上の座標すべてを解剖構造データベース１４０に格納することになる。この形式のメリットは、図１０のように病態の範囲を矩形領域で表す場合と比較して、詳細で的確な病態の範囲を求めることができる点である。
【００６６】
なお、本実施の形態では（Ｘ，Ｙ）の２次元座標で病態の範囲を表現しているが、対象の医用画像がＣＴやＭＲなどの立体構造をもつ画像である場合、Ｚ軸方向を含めた３次元座標で病態の範囲を表現し、解剖構造データベース１４０を構築することが望ましい。また、図１０及び図１２の解剖構造データベース１４０の例では、肝臓部分のみの位置キーワードと病態の範囲と対応関係を記述しているが、解剖構造データベース１４０は、肺、すい臓、腎臓など、すべての臓器について同様の対応関係を保持しておくものとする。
【００６７】
図１３は、病態範囲取得部１３０が、位置キーワードを範囲（画像上の座標）に変換した結果の例を示している。この例では、病態の範囲を矩形領域で表した簡単な解剖構造データベース１４０を用いた場合の結果を示している。
【００６８】
以上のような処理により病態の範囲を取得した場合、複数の病態が重なる問題が考えられる。例えば、（位置キーワード，病態キーワード）の組み合わせであるキーワードとして、（肝臓，ＬＣパターン）、（肝Ｓ３，肝細胞癌）が抽出されている場合、「肝Ｓ３」は「肝臓」に含まれる。このため、病態が重なることになる。このように複数の病態が重なった部分では、より詳細な領域を表す位置キーワードの病態（ここでは、「肝Ｓ３」）を採用する。具体的には、病態が重なった部分では、位置キーワードを範囲に変換したときに面積が最も小さくなるものを病態の範囲として採用する。
【００６９】
なお、特に病態について記述がない領域は正常部とみなす。これは病変がない部分については、医師は特に所見情報に記述しないためである。以上の処理により、画像上の任意の座標が、どの病態に属しているかという対応関係を求めることが可能になる。
【００７０】
ステップＳ１３では、画像周波数解析部１５０は、入力された医用画像（対象画像）の周波数解析を行う。本ステップにおける画像周波数解析の目的は、ある画素の画素値を予測するために、どのような周辺画素の画素値のパターン（周辺画素パターン）を用いるかを決定するためである。本実施の形態では、画像の周波数解析を行うための手法としてウェーブレット変換を使用する。周波数解析（ウェーブレット変換）を行った場合、情報量の多い領域では、値が大きくなるという特徴がある。即ち、周波数解析を行い、値が所定値以上の部分の画素値のみを周辺画素パターンとすれば、情報量の多い周辺画素領域を用いて、画素値を予測することが可能となる。ウェーブレット変換では、近接画素との差分をとる処理を繰り返す。この時、最初のステップでは、１画素を単位として処理を行うが、ウェーブレット変換のｎステップ目では、ｎ２×ｎ２の領域を１つの単位とする。このとき、ｎ２×ｎ２の領域の値はその領域に含まれるすべての画素の平均値である。本ステップでは、予測対象画素の左上領域に対して周波数解析（ウェーブレット変換）を行う。これは、本実施の形態では、左上の画素から順に一画素ずつ圧縮を行なっていくことを前提としているためである。予測に使用できるのは既に圧縮済みの画素のみとなるため（圧縮済み以外の画素を使用すると展開できなくなるため）、この場合左上領域の画素から対象画素の画素値を予測することになる。そのため、本実施の形態では左上領域に対して周波数解析を行なっているが、圧縮する画素の順番によって周波数解析をかける領域は変化し、必ずしも左上領域に限定するものではない。
【００７１】
予測対象画素の画素値は復号時にはまだ入手できていないことになるため、近隣の３画素（上、左上、左）の平均を２×２の領域の平均値とし、ウェーブレット変換の２ステップ目から解析を行う。図１４は予測対象画素の例を示した図である。図１４の右下の画素Ｘは符号化したい画素を表す。図１５は、図１４の画像に本ステップの方法により、ウェーブレット変換を行った例を示した図である。前述のとおり、Ｘの値は復号時には不明となるため、その周辺画素の画素値６４，６１，５８の平均値を２×２領域の平均値とみなすことにより変換を行っている。なお、Ｘの値の扱いについては、周辺３画素の平均値以外にも、ＬＯＣＯ−Ｉ（ＬＯｗ  ＣＯｍｐｌｅｘｉｔｙ  ＬＯｓｓｌｅｓｓ  ＣＯｍｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｉｍａｇｅｓ）などの従来から用いられている画素値予測アルゴリズムにより予測値を決定してもよく、本実施の形態はＸの扱いについて制限を設けるものではない。
【００７２】
ステップＳ１４では、閾値入力部２４０は、周辺画素パターン生成のための閾値を取得する。本実施の形態では、予め定められた所定の値を読み込むのみとするが、あらかじめ適切な値を調整することや病態ごとに閾値を複数用意する、といったことも可能である。詳細については実施の形態２で説明する。
【００７３】
ステップＳ１５では、周辺画素パターン生成部１６０は、画素値の予測に使用する領域の画素値のパターン（周辺画素パターン）を生成する。具体的には、ステップＳ１３によって生成された周波数解析画像のうち、画素値の変化（画素値間の差分の絶対値、ウェーブレット係数の絶対値）が閾値以上の領域のみを抽出し、当該領域に含まれる画素値のパターンを周辺画素パターンとする。このようなステップにより、予測対象の画素の周辺画素のうち、情報量が多い部分のみを画素値の予測に利用することができる。閾値については、ステップＳ１４によって取得された値を用いる。図１６は、図１５の周波数解析後の周辺画素から、周辺画素パターンを生成した例である。この例では、閾値を５に設定した時の周辺画素パターンに含まれる画素をハッチングにより示している。圧縮時には、図１６のうちのハッチングが施されたマスの画素を用いて画素Ｘの画素値の予測が行われる。
【００７４】
図１７は、肝腫瘤のＣＴ画像に対して、周辺画素パターンを生成した例を示す図である。腫瘤の中央付近の領域ａで周辺画素パターンを生成した場合には小さな周辺画素パターンが生成されている。これは、この腫瘤（嚢胞）の場合、腫瘤内部の輝度変化は少ないため、ウェーブレット変換後に閾値処理をした場合、早い段階で閾値を超えるが、段階を経るに連れ平滑化の影響により画素間の輝度変化がより少なくなり閾値を超えなくなるためである。領域ａのような部分の場合、周辺の画素を広く見ても、得られる情報にはそれほど変化がないことは明らかであり、妥当な周辺画素パターンが生成されていると言える。
【００７５】
また、領域ｂのようにテクスチャを含む部分やエッジ部分で周辺画素パターンを生成した場合には、大きめの周辺画素パターンが生成されていることがわかる。複雑なテクスチャを持つ部分やエッジ部分では、隣接する画素のみで精度の良い画素値の予測を行うことは困難であり、生成されたような大きな周辺画素パターンの方が予測に適していると言える。
【００７６】
ステップＳ１６では、画素値頻度分布更新部２５０は、ステップＳ１２で取得された病態、及びステップＳ１５で生成された周辺画素パターンに対応する実際の画素値の頻度分布を更新する。以下で予測知識データベース１８０の構造とその更新処理について詳細を述べる。
【００７７】
＜予測知識データベース１８０の構造＞
図１８に、本実施の形態における予測知識データベース１８０の構造を示す。予測知識データベース１８０には、ある病態、およびある周辺画素パターンが現れた場合に、どのような画素が実際に現れたかを示すために、画素値の頻度分布を記録している。周辺画素のＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，…は、図１９の周辺画素パターンの位置に対応する。図１８において、斜線部分は、閾値によって打ち切られ、周辺画素パターンとして含まれていない部分を表現している。この予測知識データベース１８０では、病態と周辺画素パターンの両方を考慮しているため、図１８の２行目と１０１行目のように同一の周辺画素パターンであってもそれぞれの病態に応じた予測をすることが可能である。このように病態で、予測知識データベース１８０の行を区切る目的は、周辺画素パターンが全く同じ場合でも、病態によって予測対象画素の画素値の分布には違いが生じるためである。図２０は、肝腫瘤のＣＴ画像５２０枚において、同一の周辺画素（対象画素の上部の画素値Ａ＝８０，左部の画素値Ｃ＝８８）をもつ場合の、実際の画素Ｘの画素値の頻度分布を示したものである。
【００７８】
図２０では、図２１に示した３つの病態（肝細胞癌、血管腫、嚢胞）の頻度分布を示している。図２０を見るとわかるように、全く同じ周辺画素の場合でも、病態によって画素値の分布には違いがあることがわかる。例えば嚢胞は低めの画素値をとっているし、複雑なテクスチャを示す血管腫では、肝細胞癌などと比較して、やや広めの分布をとっている。従来の予測符号化では、こういった予測は実現できておらず、本発明の優位な点と言える。
【００７９】
なお、本実施の形態では、画素値の範囲は、０以上２５５以下としている。ただし、医用画像（各種放射線画像、病理画像）の場合には１０ｂｉｔ、１２ｂｉｔといった色数が使用されることも多く、適宜圧縮対象の医用画像の性質に合わせた色数の頻度分布を用いることになる。
【００８０】
この予測知識データベース１８０を予測に使用する際には、病態と周辺画素パターンをキーとして、実際の画素の頻度分布を参照する。頻度分布中で出現頻度の高い画素は予測対象の画素の画素値である可能性が高いと考えることができる。
【００８１】
＜予測対象画素の頻度分布の更新＞
予測対象画素の頻度分布の更新の具体的な手順について述べる。更新処理（ステップＳ１６）では、画素値頻度分布更新部２５０が、ステップＳ１２で取得された病態、及びステップＳ１５で生成された周辺画素パターンに対応する頻度分布を更新する。例えば、病態が肝細胞癌、周辺画素パターンが（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ）＝（６４，６１，５８，１０，８，−５，５，５）の場合、図１８の１行目の画素値の頻度分布を更新する。なお、Ａ，Ｂ，Ｃは、画素値そのものであり、それ以外のＤ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈは、画素値の変化値である。このため、Ａ，Ｂ，Ｃの画素についてはその値によらず、常に周辺画素として用いられるものとする。
【００８２】
ここで、例えば予測対象の画素Ｘの画素値が６０だった場合、更新後の知識データベースは図２２のようになる。つまり、画素値６０の頻度が５８から５９に更新される。
【００８３】
また、別の例として、病態が嚢胞、周辺画素パターンが（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）＝（６０，６１，６０，５）、予測対象の画素Ｘの画素値が５９の場合、図１８には対応する病態と周辺画素の行が存在しない。このような場合には、図２３の１０４行目のように新たに行を追加する。十分な数の症例により作成された頻度分布を用いることで、ある病態と周辺画素パターンが与えられたときの予測対象画素の画素値を高い精度で予測することが可能となる。
【００８４】
以上のステップＳ１３、Ｓ１４、Ｓ１５、Ｓ１６をすべての画素について繰り返す（ステップＳ１７）。すべての画素について処理を行った場合、ステップＳ１０に戻り、新たな症例を選択し、同様にステップＳ１１、Ｓ１２、Ｓ１３、Ｓ１４、Ｓ１５、Ｓ１６の処理を行う（ステップＳ１８）。症例データベース２２０中のすべての症例について処理を行った場合、ステップＳ１９に進み、画素値頻度分布更新部２５０は、生成した画素値の頻度分布および周辺画素パターン生成に用いた閾値を予測知識として予測知識データベース１８０に格納する。
【００８５】
＜医用画像の圧縮＞
以下、図２４のフローチャートを用いて、図１に示した医用画像圧縮装置による医用画像圧縮の手順について説明する。
【００８６】
ステップＳ２０では、圧縮対象取得部１００は、圧縮対象を読み込む。具体的には、圧縮対象取得部１００は、医用画像（対象画像）とその医用画像を医師が診断した際に記入した所見情報とのセットを圧縮対象として読み込む。
【００８７】
ステップＳ２１では、所見解析部１１０は、入力された圧縮対象の所見情報から、病態キーワードと位置キーワードをセットで抽出する。ステップＳ２１はステップＳ１１と同様の処理により、実現可能である。
【００８８】
ステップＳ２２では、病態範囲取得部１３０は、ステップＳ１１で取得された位置キーワードを画像上の座標に変換する。ステップＳ２２はステップＳ１２と同様の処理により、実現可能である。
【００８９】
ステップＳ２３では、画像周波数解析部１５０は、入力された医用画像の周波数解析を行う。ステップＳ２３はステップＳ１３と同様の処理により、実現可能である。
【００９０】
ステップＳ２４では、閾値取得部１７０は、予測知識データベース１８０から、周辺画素パターンを生成するために必要な閾値を取得する。ここで取得する閾値は、予測知識データベース１８０作成時に使用したものと同じでなければならない。閾値は、すべての病態で共通としても良いし、病態ごとに異なっていても良い。
【００９１】
ステップＳ２５では、周辺画素パターン生成部１６０は、画素値の予測に使用する周辺画素（周辺画素パターン）を生成する。ステップＳ２５はステップＳ１５と同様の処理により、実現可能である。
【００９２】
ステップＳ２６では、画素値予測部１９０は、符号化対象の画素の画素値を予測する。具体的には、画素値予測部１９０は、ステップＳ２２で取得した病態、及びステップＳ１５で生成された周辺画素パターンに対応する画素値の頻度分布を、予測知識データベース１８０から取得する。取得した頻度分布は、同様の病態、周辺画素の場合に、実際にどのような画素値を取ることが多かったかを示すものとなっており、画素値予測部１９０は、頻度分布に従って、画素値の予測確率を算出する。画素値の予測確率の算出は式１を用いる。式１中のＰ（ｉ）は予測対象画素の画素値がｉである確率を示し、Ｃｋは予測知識データベース１８０中の頻度分布のｋ番目に格納されている値（画素値ｋが何回現れたかを示す値）、Ｎはとりうる画素値の最大値を示している。
【００９３】
【数１】
0005394598.tif 000002
【００９４】
図２５は、予測知識データベース１８０の情報を用いて画素値の予測を行った場合の予測確率の一例を示す図である。図２５では画素値が５０以上７０以下の範囲のみの予測確率を示しているが、実際には使用する画素値の最小値（０であることが多い）から最大値（８ｂｉｔ，１０ｂｉｔ，１２ｂｉｔ等）までの予測確率が計算される。
【００９５】
なお、以上のステップでは、予測対象画素の病態及び周辺画素パターンに対応する、頻度分布が必ず予測知識データベース１８０中に存在することを前提にしている。症例データの数が十分（数千〜数万症例以上）な場合、すべての場合に対応できる予測知識データベース１８０を構築可能である。
【００９６】
なお、症例データの不足などの理由により、予測知識データベース１８０中に十分な数の頻度分布が存在しない場合（病態及び周辺画素パターンに対応する頻度分布が十分存在しない場合）の処理については後述する。
【００９７】
ステップＳ２７では、符号化部２００は、ステップＳ２６で行われた予測をもとに、実際に符号化を行う。符号化の手法として、算術符号、Ｒａｎｇｅ  Ｃｏｄｅｒ、またはハフマン符号を用いることができる。本実施の形態の場合、最も適した符号化手法は、算術符号、またはＲａｎｇｅ  Ｃｏｄｅｒである。画素値の予測確率Ｐ（０）〜Ｐ（Ｎ）の和は１になる。このため、算術符号やＲａｎｇｅ  Ｃｏｄｅｒを用いた場合には、画素値の予測確率を用いて直接符号化を行うことができる。算術符号やＲａｎｇｅ  Ｃｏｄｅｒは圧縮率の点においても、ハフマン符号よりも優れている。
【００９８】
図２６は、ハフマン符号を用いて、画素値の予測確率に基づいた符号化を行う方法について説明するための図である。２５６段階の画素値を表現するためには、通常８ｂｉｔの符号が必要となる。しかし、ハフマン符号では、予測確率の高い画素値ほど短い符号長の符号を割り当て、予測確率の高い符号ほど長い符号長の符号を割り当てる。この場合、予測があたった場合には短い符号長の符号で画素値を表現することができ、結果としてデータ量を圧縮することができる。図２６の例では、最も予測確率が高い画素値５９および６０に、最も符号長が短いハフマン符号００および０１をそれぞれ割り当てている。これにより、１／２の確率（画素値５９の予測確率０．２５＋画素値６０の予測確率０．２５）で符号長を２ビットにすることができるため、高圧縮率で医用画像を圧縮することができる。
【００９９】
以上のステップＳ２３、Ｓ２４、Ｓ２５、Ｓ２６、Ｓ２７をすべての画素について繰り返す（ステップＳ２８）。
【０１００】
すべての画素についての処理を行った場合、ステップＳ２９へ進む。ステップＳ２９では、出力部２１０は、符号化されたデータを出力する。
【０１０１】
本実施の形態では、テキスト部分（所見情報）についての圧縮については特に記述していない。これは、画像とテキストを比較すると、容量の大きさは、画像のほうが圧倒的に大きくなるため、所見情報部分の圧縮はそれほど重要ではないためである。文章部分については、非圧縮でも良いし、ＺＩＰ、ｂｚｉｐ２、ＰＰＭ（Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｂｙ  Ｐａｒｔｉａｌ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ）などの一般的に用いられている圧縮法を用いて圧縮を行っても良い。医用画像の所見情報は、文体にある程度規則性が存在することが多いため、一般的な圧縮法でも高い圧縮率が期待できる。また、医用画像の所見情報では、使用される単語が限定されていることが多いため、医療用語を事前に格納した辞書を用いることも圧縮に有効である。
【０１０２】
以上説明したように、実施の形態１によると、所見情報を利用して病態と病態の範囲情報を把握する。また、周波数解析後の画像から画素値の予測に使用する周辺画素領域の画素値のパターン（周辺画素パターン）を生成する。さらに、過去の症例から求めた病態と周辺画素パターンとに対応する実際の画素値の頻度分布を知識として用いて予測対象画素の画素値を予測することにより、圧縮対象の画像（ここでは医用画像）に適した画素値の予測を可能とする。このため、高圧縮率かつロスレス方式で医用画像を圧縮することができる。
【０１０３】
また、閾値処理することにより周辺画素パターンを生成している。周波数解析後の画像において大きな画素値を有する画素は、情報量が大きい画素である。このため、情報量の大きい画素からなる周辺画素パターンを生成することができる。これにより、精度良く予測対象画素の画素値を予測することができる。
【０１０４】
（実施の形態２）
本実施の形態では、周辺画素パターンを生成する際に使用する閾値を自動で決定する方法と、閾値を病態ごとに保持する方法とについて説明する。基本的な構成は実施の形態１と同様であり、閾値決定部分の動作についてのみ以下では説明する。
【０１０５】
＜閾値の自動調整＞
実施の形態１では、閾値として所定の値を用いていた。
【０１０６】
閾値設定が適切でない場合、本来予測に利用すべき領域を見落としてしまう、また、逆に本来予測に不要な領域を使用する領域に含めてしまい、適切な周辺画素パターンが生成できない可能性が存在するという問題がある。この問題は、閾値を自動的に決定することにより、解決することができる。具体的には、まず症例データベース２２０に含まれる症例を学習用症例と評価用症例に分けておく。閾値の値を変化させながらＣｒｏｓｓ  Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ（交差検定）による評価を行い、もっとも評価（ここでは評価用症例に対する圧縮率）が良くなる閾値を採用することにより、事前に適切な閾値を求めておく。
【０１０７】
この方法では、予測知識データベース１８０を構築する際に適切な閾値を求める処理が追加されるため、予測知識データベース１８０の構築には時間を要することになるが、実際の圧縮時の速度には影響しないため実用的である。
【０１０８】
＜病態ごとの閾値の使用＞
病態ごとに異なる閾値を用いることもできる。病態ごとに異なる閾値を用いる目的は、病態によってテクスチャの複雑さは大きく異なるため、共通の閾値ではすべての病態に適した周辺画素パターンを生成できない可能性があるためである。各病態の閾値は、予め手動で決定しても良い。また、症例データベース２２０に含まれる症例を学習用症例と評価用症例に分け、閾値の値を変化させながらＣｒｏｓｓ  Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎにより評価を行い、もっとも評価（ここでは評価用症例に対する圧縮率）が良くなる閾値を採用することにより、閾値を自動的に決定しても良い。
【０１０９】
病態ごとの閾値を用いる場合、予測知識データベース１８０中にその閾値を保持しておく必要がある。具体的には、図１８のような頻度分布を保持するテーブルに加え、図２７に示すような病態ごとの閾値を格納したテーブルを保持しておく。閾値取得部１７０は、病態をキーとして対応する閾値を予測知識データベース１８０から取得し、周辺画素パターン生成部１６０は、閾値取得部１７０が取得した閾値を用いて周辺画素パターンを生成する。このように病態に応じた閾値を用いることで、病態によるテクスチャの複雑さや特性を反映させた周辺画素パターンを生成することができる。このため、より高い精度による予測が可能になり、結果として圧縮率を向上させることができる。
【０１１０】
なお、病態の他に、時相ごとに閾値を持たせることも可能である。時相ごとに閾値を用いることで、時相に応じてテクスチャの複雑さが異なる病態の圧縮率を向上させることができる。
【０１１１】
以上説明したように実施の形態２によると、病態に応じた閾値を用いることで、病態によるテクスチャの複雑さや特性を反映させた周辺画素パターンを生成することができる。このため、より高い精度による予測が可能になり、結果として圧縮率を向上させることができる。
【０１１２】
（実施の形態３）
実施の形態１では、過去の症例が記憶されている症例データベース２２０を用いて、画素値を予測するための予測知識データベース１８０を作成する。症例データベース２２０に十分な数の症例数が存在する場合、不足のない理想的な予測知識データベース１８０を作成することができる。しかし、症例データベース２２０に格納されている症例数が不足しており、十分な頻度分布を作成することができなかった場合には、予測の際に必要となる頻度分布が予測知識データベース１８０中に存在しないことが考えられる。本実施の形態では、このような場合に対処するための方法について説明する。なお、本実施の形態においても、基本的な構成は実施の形態１と同様であるため、以下では、画素値予測部１９０および周辺画素パターン生成部１６０の動作についてのみ説明する。
【０１１３】
＜予測対象画素の病態及び周辺画素パターンに一致するデータが予測知識データベース中に存在しなかった場合の対応＞
本実施の形態における、予測知識データベース１８０から頻度分布を取得する処理のフローを図２８に示す。この処理は、図２４の医用画像圧縮におけるフローチャートの画素値の予測処理（ステップＳ２６）の内部で行われる処理である。以降で詳しく説明する。
【０１１４】
ステップＳ２６１では、画素値予測部１９０は、予測対象画素の病態と周辺画素パターンに対応する頻度分布とを含む行データが、予測知識データベース１８０中に存在するかを検索する。この結果、完全に一致する行データが予測知識データベース１８０に存在した場合には、画素値予測部１９０は、ステップＳ２６２においてその頻度分布を取得し、処理終了する。
【０１１５】
一致する頻度分布が存在しない場合には、ステップＳ２６３において、周辺画素パターン生成部１６０は、閾値に任意の正の値を加算し、ステップＳ２６４において、周辺画素パターン生成部１６０は、新しい閾値を用いて周辺画素パターンを作りなおす。
【０１１６】
この処理は、閾値を高めに設定することで、狭い範囲の周辺画素パターンを生成することを目的としている。これは、広い範囲からなる周辺画素パターンの場合には予測知識データベース１８０中に対応する頻度分布が存在しなかった場合であっても、周辺画素パターンを狭めに設定し直すことで、対応する頻度分布を得られる可能性が高くなるためである。その上で、ステップＳ２６１に戻り、画素値予測部１９０は、病態と新たに作成した周辺画素パターンをキーとして予測知識データベース１８０を参照する。なお、ステップＳ２６４で作成した周辺画素パターンのサイズが最小（１×１）となっている場合には、次のステップに進む。このステップまでで、予測対象画素の病態と一致する頻度分布を入手できないことが確定している。
【０１１７】
以降のステップでは、検索対象の病態の範囲を広げる処理を行う。
【０１１８】
ステップＳ２６５では、周辺画素パターン生成部１６０は、閾値を元の値に戻し、戻した閾値から周辺画素パターンを生成する処理を行う。
【０１１９】
ステップＳ２６６では、画素値予測部１９０は、予測対象画素の病態と類似した画素値分布を示す病態を新たな検索対象とする。病態が異なっていたとしても、似たような頻度分布を示す病態が存在する場合には、その頻度分布を代用することにより良い精度で予測可能になるためである。ここで、病態間の類似度としては、例えば頻度分布の重なり具合を式２に示したようなＢｈａｔｔａｃｈａｒｙｙａ距離を用いて求め、利用することが可能である。Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｙｙａ距離は頻度分布の重なり度合いを求めるのに適しており、Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｙｙａ距離が１．０に近いほど、病態の類似度が高いとみなすことができる。選択された病態の類似度が閾値以上の場合には、２つの病態は類似しているみなし、ステップＳ２６１に戻り、予測対象画素の病態と類似した病態の頻度分布を用いて、ステップＳ２６１以降の処理が繰り返し実行される。なお、類似する病態が複数存在する場合には、Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｙｙａ距離が大きい病態から順に選択され、ステップＳ２６１以降の処理が繰り返し実行される。類似度が閾値以下の場合には、類似した病態による予測も困難となり、予測知識データベース１８０から頻度分布を得ることを断念する。なお、ここでの閾値は、人手で適当な値を設定してもよいし、実験的に決定しても良い。以上のステップにより、単純に病態と周辺画素パターンをキーとして予測知識データベース１８０を参照した場合と比較して、頻度分布を得られる可能性は格段に高くなる。
【０１２０】
【数２】
0005394598.tif 000003
【０１２１】
ここで、ｄ（Ａ，Ｂ）は、頻度分布Ａと頻度分布Ｂとの間のＢｈａｔｔａｃｈａｒｙｙａ距離を示す。Ｃは画素値の集合を示し、ｈＡ（ｉ）は、頻度分布Ａにおける画素値ｉの出現頻度を示し、ｈＢ（ｉ）は、頻度分布Ｂにおける画素値ｉの出現頻度を示す。
【０１２２】
なお、最終的に頻度分布が得られなかった場合には、予測知識データベース１８０を用いた画素値の予測は不可能であるため、従来から一般的に用いられている周辺画素の画素値から数式により画素値を予測する手法を用いる。予測の方式としては、平面予測方式やＰａｅｔｈ方式、ＬＯＣＯ−Ｉ方式などを用いることができる。Ｐａｅｔｈ方式はＰＮＧ、ＬＯＣＯ−Ｉ方式はＪＰＥＧ−ＬＳで用いられている画素値の予測方式となっている。これらの予測方式は、単純に近隣画素の画素値のみから対象画素の画素値を予測するため、予測知識データベース１８０の頻度分布を用いた予測に対して、予測精度は低くなるが、事前知識は不要である。
【０１２３】
＜画素値頻度分布に実際の画素値が含まれていない場合＞
以上のステップにより、頻度分布を取得できた場合であっても、頻度分布中の実際の画素値の出現頻度が０となってしまっている場合が考えられる。この場合、出現頻度が０の画素値については画素値の予測確率が０になってしまい、符号化方法によっては符号化が不可能となってしまう。
【０１２４】
この問題を解決するための最も単純な解決法は、頻度分布における各画素の最小値を１に初期化しておくことである。この場合の問題点は、本来出現頻度が０である画素に対して不当に高い画素値の予測確率を算出してしまう可能性があることである。
【０１２５】
本実施の形態では、この問題を解決するため、以下のような方法を取る。具体的には、各画素値の予測確率を算出する際に式３を用いる。この式では、Ｐ（ｉ）は画素値ｉの予測確率、Ｃｋは予測知識データベース１８０中の頻度分布のｋ番目に格納されている値（画素値ｋが何回現れたかを示す値）、Ｎはとりうる画素値の最大値を示している。また、式中のａは０より大きく、１より小さい任意の定数である。また、式中のＭは、正の定数である。この式の意味は、予め頻度分布に存在しない画素を表現するための確率を用意しておき、その確率を用いて頻度分布中の値が０の画素を表現可能としている。なお、頻度分布中の値が０ではない画素については式１と同様に画素値の予測確率を算出している。
【０１２６】
【数３】
0005394598.tif 000004
【０１２７】
また、式４を用いることで、式３中の頻度分布に存在しない画素値に割り当てる確率ａを動的に変更することも可能である。ここで、ｃｎ、ｆｎはそれぞれ、過去ｎ回の画素値の予測において、予測対象画素の出現頻度が１以上であった回数、予測対象画素の出現頻度が０であった回数を示す。また、定数Ａは出現頻度が０の画素に割り当てる最大の確率を示している。ここで、Ａは０より大きく、１よりも小さい任意の定数である。このような式を用いる理由は、予測が当たり続けている部分では予測が当たる可能性が高く、予測が外れ続けている場合には予測が外れる可能性が高くなるという画像上の性質を利用したものである。なお、出現頻度が０の画素が複数あった場合、式３のようにすべての画素値の予測確率を等確率にしても良いし、頻度分布の平均値に近い画素値を有する画素に大きな重みをつけるといったことも可能である。
【０１２８】
【数４】
0005394598.tif 000005
【０１２９】
以上の処理により、予測知識データベース１８０中から完全に一致する知識を得られなかった場合にも、高い圧縮率を保ちつつ符号化を行うことができる。
【０１３０】
以上説明したように実施の形態３によると、頻度分布を取得することができない場合に、閾値を現在の値よりも大きい値に更新することにより、現在の範囲よりも狭い範囲の周辺画素パターンを生成することができる。このため、広い範囲の周辺画素パターンの場合には、予測知識データベース中に対応する頻度分布が存在しなかった場合にも、周辺画素パターンを狭めに設定し直すことで、対応する頻度分布を得られる可能性が高くなる。
【０１３１】
また、周辺画素パターンを変更しても予測知識データベース中に頻度分布が存在しない場合であっても、他の病態に対して作成された頻度分布を利用して画素値の予測を行うことができる。
【０１３２】
さらに、全ての画素値の予測確率を０よりも大きい値に設定することができる。このため、予測確率が０の画素値の符号化ができない符号化方法を用いた場合であっても符号化をすることができる。
【０１３３】
なお、上述の実施の形態１〜３に係る医用画像圧縮装置は、コンピュータにより実現することも可能である。
【０１３４】
図２９は、医用画像圧縮装置を実現するコンピュータシステムのハードウェア構成を示すブロック図である。
【０１３５】
医用画像圧縮装置は、コンピュータ３４と、コンピュータ３４に指示を与えるためのキーボード３６およびマウス３８と、コンピュータ３４の演算結果等の情報を提示するためのディスプレイ３２と、コンピュータ３４で実行されるプログラムを読み取るためのＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）装置４０および通信モデム（図示せず）とを含む。
【０１３６】
医用画像圧縮装置が行う処理であるプログラムは、コンピュータで読取可能な記録媒体であるＣＤ−ＲＯＭ４２に記憶され、ＣＤ−ＲＯＭ装置４０で読み取られる。または、コンピュータネットワークを通じて通信モデム５２で読み取られる。
【０１３７】
コンピュータ３４は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）４４と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）４６と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）４８と、ハードディスク５０と、通信モデム５２と、バス５４とを含む。
【０１３８】
ＣＰＵ４４は、ＣＤ−ＲＯＭ装置４０または通信モデム５２を介して読み取られたプログラムを実行する。ＲＯＭ４６は、コンピュータ３４の動作に必要なプログラムやデータを記憶する。ＲＡＭ４８は、プログラム実行時のパラメータなどのデータを記憶する。ハードディスク５０は、プログラムやデータなどを記憶する。通信モデム５２は、コンピュータネットワークを介して他のコンピュータとの通信を行う。バス５４は、ＣＰＵ４４、ＲＯＭ４６、ＲＡＭ４８、ハードディスク５０、通信モデム５２、ディスプレイ３２、キーボード３６、マウス３８およびＣＤ−ＲＯＭ装置４０を相互に接続する。
【０１３９】
なお、上述の実施の形態１〜３に係る予測知識データベース作成装置も医用画像圧縮装置と同様にコンピュータにより実現することができる。
【０１４０】
さらに、上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）から構成されているとしても良い。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
【０１４１】
さらにまた、上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、各装置に脱着可能なＩＣカードまたは単体のモジュールから構成されているとしても良い。ＩＣカードまたはモジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されるコンピュータシステムである。ＩＣカードまたはモジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしても良い。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、ＩＣカードまたはモジュールは、その機能を達成する。このＩＣカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしても良い。
【０１４２】
また、本発明は、上記に示す方法であるとしても良い。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしても良いし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしても良い。
【０１４３】
すなわち、このコンピュータプログラムは、コンピュータに、圧縮対象の医用画像である対象画像と、前記対象画像の所見情報とを取得する圧縮対象取得ステップと、前記所見情報に基づいて、前記対象画像を病態毎の領域に分割する病態範囲取得ステップと、任意の画素について、予め定められた周辺範囲に含まれる画素値に対応する、前記任意の画素の画素値の頻度分布を病態毎に保持している予測知識データベースを参照し、予測対象画素の病態、及び前記予測対象画素の画素値の頻度分布に基づいて、前記予測対象画素の画素値の予測確率を算出する画素値予測ステップと、前記画素値予測ステップで算出された画素値の予測確率に基づいて、前記予測対象画素の画素値を符号化する符号化ステップと、前記符号化ステップにおいて符号化された後の前記予測対象画素の符号を出力する出力ステップとを実行させる。
【０１４４】
さらに、本発明は、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｃ（登録商標））、半導体メモリなどに記録したものとしても良い。また、これらの非一時的な記録媒体に記録されている上記デジタル信号であるとしても良い。
【０１４５】
また、本発明は、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしても良い。
【０１４６】
また、本発明は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、上記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、上記マイクロプロセッサは、上記コンピュータプログラムに従って動作するとしても良い。
【０１４７】
また、上記プログラムまたは上記デジタル信号を上記非一時的な記録媒体に記録して移送することにより、または上記プログラムまたは上記デジタル信号を上記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしても良い。
【０１４８】
本発明に係る医用画像圧縮装置に必須の構成要素は、図３０に示すように、図１に示した医用画像圧縮装置のうち、圧縮対象取得部１００と、病態範囲取得部１３０と、画素値予測部１９０と、符号化部２００と、出力部２１０とである。その他の構成要素は備えられている方が望ましいが、必ずしも備えられていなくても良い。
【０１４９】
以上、一つまたは複数の態様に係る医用画像圧縮装置および予測知識データベース作成装置について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１５０】
本発明は、医用画像を圧縮する医用画像圧縮装置等に適用できる。また、医用画像以外であっても、画像とその説明文がセットになったデータ（図鑑等）の画像圧縮用途にも応用できる。
【符号の説明】
【０１５１】
１００  圧縮対象取得部
１１０  所見解析部
１２０  医療用辞書
１３０  病態範囲取得部
１４０  解剖構造データベース
１５０  画像周波数解析部
１６０  周辺画素パターン生成部
１７０  閾値取得部
１８０  予測知識データベース
１９０  画素値予測部
２００  符号化部
２１０  出力部
２２０  症例データベース
２３０  症例選択部
２４０  閾値入力部
２５０  画素値頻度分布更新部
【図１】
0005394598.tif 000006
【図２】
0005394598.tif 000007
【図３】
0005394598.tif 000008
【図４】
0005394598.tif 000009
【図５】
0005394598.tif 000010
【図６】
0005394598.tif 000011
【図７】
0005394598.tif 000012
【図８】
0005394598.tif 000013
【図９】
0005394598.tif 000014
【図１０】
0005394598.tif 000015
【図１１】
0005394598.tif 000016
【図１２】
0005394598.tif 000017
【図１３】
0005394598.tif 000018
【図１４】
0005394598.tif 000019
【図１５】
0005394598.tif 000020
【図１６】
0005394598.tif 000021
【図１７】
0005394598.tif 000022
【図１８】
0005394598.tif 000023
【図１９】
0005394598.tif 000024
【図２０】
0005394598.tif 000025
【図２１】
0005394598.tif 000026
【図２２】
0005394598.tif 000027
【図２３】
0005394598.tif 000028
【図２４】
0005394598.tif 000029
【図２５】
0005394598.tif 000030
【図２６】
0005394598.tif 000031
【図２７】
0005394598.tif 000032
【図２８】
0005394598.tif 000033
【図２９】
0005394598.tif 000034
【図３０】
0005394598.tif 000035