(57)【要約】      （修正有）【課題】異なる撮影時期における特定臓器野の撮影において撮影始点が異なる場合やスライス間隔が異なる場合でも、過去と現在の画像におけるスライス位置のマッチングを正確に精度よく行なう。【解決手段】スライスマッチング手段に、過去の基準スライス画像を設定すると共に、現在の基準スライス画像を設定する基準スライス画像設定手段と、過去の基準スライス画像と過去の肺野領域をもつ他のスライス画像とのスライス間距離をそれぞれ算出すると共に、現在の基準スライス画像と現在の他のスライス画像とのスライス間距離をそれぞれ算出するスライス間距離算出手段と、過去の基準スライス画像とのスライス間距離が、現在の基準スライス画像と注目するスライス画像とのスライス間距離と同等であるスライス画像を、過去のスライス画像群から選択するスライス画像選択手段とを具備した。【選択図】  図１
2006187499.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検診者の特定臓器に関して、異なる撮影時期でそれぞれ撮影して取得した第１撮影時期のスライス画像群及び第２撮影時期のスライス画像群を保管する保管手段と、前記保管手段から第１撮影時期のスライス画像群及び第２撮影時期のスライス画像群を読み出し、支援診断処理を実行する支援診断処理実行手段と、この支援診断処理実行手段で行なった支援診断処理の結果を表示する表示手段とを備えたコンピュータ支援診断システムにおいて、
前記支援診断処理実行手段に、
前記第１撮影時期のスライス画像群の中から第１撮影時期の基準スライス画像を設定すると共に、前記第２撮影時期のスライス画像群の中から第２撮影時期の基準スライス画像を設定する基準スライス画像設定手段と、
前記第１撮影時期の基準スライス画像と、前記第１撮影時期のスライス画像群に含まれ肺野領域をもつ他のスライス画像とのスライス間距離をそれぞれ算出すると共に、前記第２撮影時期の基準スライス画像と、前記第２撮影時期のスライス画像群に含まれ肺野領域をもつ他のスライス画像とのスライス間距離をそれぞれ算出するスライス間距離算出手段と、
前記第１撮影時期の基準スライス画像とのスライス間距離が、前記第２撮影時期の基準スライス画像と前記第２撮影時期のスライス画像中の所要スライス画像とのスライス間距離と同等であるスライス画像を、前記第１撮影時期のスライス画像群から選択するスライス画像選択手段とを具備したことを特徴とするコンピュータ支援診断システム。
【請求項２】
前記基準スライス画像設定手段は、前記第１時期のスライス画像群及び前記第２時期のスライス画像群における、前記特定臓器の領域非抽出のスライス画像と隣り合い、かつ、前記特定臓器の領域が抽出されたスライス画像を、前記第１時期の基準スライス画像及び前記第２時期の基準スライス画像としてそれぞれ設定することを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ支援診断システム。
【請求項３】
検診者の特定臓器に関して、異なる撮影時期でそれぞれ撮影して取得した第１撮影時期のスライス画像群及び第２撮影時期のスライス画像群を保管する保管手段と、前記保管手段から第１撮影時期のスライス画像群及び第２撮影時期のスライス画像群を読み出し、支援診断処理を実行する支援診断処理実行手段と、この支援診断処理実行手段で行なった支援診断処理の結果を表示する表示手段とを備え、
前記支援診断処理実行手段に、
前記第１撮影時期のスライス画像群に含まれるスライス画像毎に特定臓器の領域変化率を算出すると共に、前記第２撮影時期のスライス画像群に含まれるスライス画像毎に特定臓器の領域変化率を算出する領域変化率算出手段と、
所要の第２撮影時期のスライス画像における領域変化率と、前記第１撮影時期のスライス画像群に含まれるスライス画像毎における領域変化率とを比較する領域変化率比較手段と、
前記所要の第２撮影時期のスライス画像における領域変化率との差が所定範囲内にある領域変化率をもつスライス画像を、前記第１撮影時期のスライス画像群から選択するスライス画像選択手段とを具備したことを特徴とするコンピュータ支援診断システム。
【請求項４】
前記領域変化率算出手段は、隣り合うスライス画像における肺野領域の面積との差で２方向の領域変化率を算出することを特徴とする請求項３に記載のコンピュータ支援診断システム。
【請求項５】
前記表示手段に画像表示形態設定手段を設け、この画像表示形態設定手段は、前記第１撮影時期のスライス画像と、これとマッチングされた前記第２撮影時期のスライス画像とを連動してページング可能に表示させることを特徴とする請求項１又は３に記載のコンピュータ支援診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異なる撮影時期のヘリカルＣＴスキャンで取得したＣＴ画像を用いて、初期段階の肺癌候補陰影を自動的に検出する技術に係り、特に、同一検診者において、注目する現在のスライスと過去に取得したスライスとのスライス位置をマッチングするコンピュータ支援画像診断システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
我が国において死亡者をその死因別にみると、癌による死亡は年々上昇傾向にあり、特に、肺癌は最もよく知られた死因の一つであり肺癌克服は大きな社会問題となっている。これを克服するためには、極早期に発見して適切に治療することが求められ、特に、進行性の早い小型肺癌を発見することは重要である。このため、肺癌の克服率向上を図るため、癌細胞が成長する初期段階での集団検診が不可欠である。
【０００３】
従来の集団検診の方法としては、胸部Ｘ線フィルムが肺癌診断に使用されてきた。この胸部Ｘ線フィルムは２次元投影画像であり、骨と臓器の陰影が重なるため、微小肺癌の早期発見を結果的に妨げることになる。近年では、検診者の対軸方向に対してＸ線管が螺旋起動を描きながら投影データの収集が繰り返されるヘリカルＣＴ（Computerized Tomography）スキャナにより、短時間に肺野全体の撮影を行なうことができるようになった。
【０００４】
しかし、ヘリカルＣＴスキャナによって収集されるヘルカルＣＴ画像を使った集団検診では、検診医の読影する画像が膨大な枚数となる。よって、集団検診では、診断に時間がかかり、臨床に応用することが困難となっている。
【０００５】
そこで、大容量のＣＴ画像をデータベース化し、これらの画像検索や画像マッチング機能を備えた発明であるフィルムレスのコンピュータ支援画像診断（Computer Assisted Diagnosis：CAD）システムが開示された。このシステムでは、同一検診者で撮影時期が異なる画像データによって、自動的にスライス位置をマッチング（整合）するものである。このスライスマッチングでは、現在のＣＴ画像の中で注目するスライスと、このスライスと同じ画像情報を含んだ過去のスライスを求めてこれらのスライス差を算出し、現在のスライスと過去のスライスとのスライス位置をマッチングする。過去と現在のＣＴ画像は、検診医が比較読影し易いように並べて同時表示される（例えば、特許文献１参照。）。
【特許文献１】特開２００１−１３７２３０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、極薄でかつ大量のスライス画像での特定臓器の抽出領域は、近似領域形態を多く含むことになる。よって、体軸方向に関する解剖学的位置を揃えるための精度を低下させる原因の一つと考えることができ、必ずしも適切なスライスマッチングを実現するとは限らない。
【０００７】
また、過去と現在に取得した画像うち一方は過去に撮影した画像であるため旧型のＣＴ装置やシングルスライスＣＴで撮影した画像が多いと考えられ、マルチスライスＣＴが普及した今日では、撮影時期の異なる過去のスライス画像と現在のスライス画像のスライス間隔（スライス厚）が異なる場合がある。
【０００８】
現在のＣＴ画像と過去のＣＴ画像とのスライス間隔が異なる場合、特許文献１によってスライスマッチング処理を行なうと、その精度は低くなる。スライスマッチングの精度が低いと、現在のＣＴ画像と過去のＣＴ画像とを比較するにあたって、現在のＣＴ画像のスライス位置と過去のＣＴ画像のスライス位置とが異なっている、すなわち、対軸方向の位置が異なった画像どうしを比較してしまうことになり、比較読影はその診断上の意義を失う。
【０００９】
本発明は、上述した事情を考慮してなされたもので、異なる撮影時期における特定臓器の撮影において撮影始点が異なる場合やスライス間隔が異なる場合でも、過去と現在の画像におけるスライス位置のマッチングを正確に精度よく行なうことができるコンピュータ支援画像診断システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係るコンピュータ支援画像診断システムは、上述した課題を解決するために、検診者の特定臓器に関して、異なる撮影時期でそれぞれ撮影して取得した第１撮影時期のスライス画像群及び第２撮影時期のスライス画像群を保管する保管手段と、前記保管手段から第１撮影時期のスライス画像群及び第２撮影時期のスライス画像群を読み出し、支援診断処理を実行する支援診断処理実行手段と、この支援診断処理実行手段で行なった支援診断処理の結果を表示する表示手段とを備えたコンピュータ支援診断システムにおいて、前記支援診断処理実行手段に、前記第１撮影時期のスライス画像群の中から第１撮影時期の基準スライス画像を設定すると共に、前記第２撮影時期のスライス画像群の中から第２撮影時期の基準スライス画像を設定する基準スライス画像設定手段と、前記第１撮影時期の基準スライス画像と、前記第１撮影時期のスライス画像群に含まれ肺野領域をもつ他のスライス画像とのスライス間距離をそれぞれ算出すると共に、前記第２撮影時期の基準スライス画像と、前記第２撮影時期のスライス画像群に含まれ肺野領域をもつ他のスライス画像とのスライス間距離をそれぞれ算出するスライス間距離算出手段と、前記第１撮影時期の基準スライス画像とのスライス間距離が、前記第２撮影時期の基準スライス画像と前記第２撮影時期のスライス画像中の所要スライス画像とのスライス間距離と同等であるスライス画像を、前記第１撮影時期のスライス画像群から選択するスライス画像選択手段とを具備した。
【００１１】
また、本発明に係るコンピュータ支援画像診断システムは、検診者の特定臓器に関して、異なる撮影時期でそれぞれ撮影して取得した第１撮影時期のスライス画像群及び第２撮影時期のスライス画像群を保管する保管手段と、前記保管手段から第１撮影時期のスライス画像群及び第２撮影時期のスライス画像群を読み出し、支援診断処理を実行する支援診断処理実行手段と、この支援診断処理実行手段で行なった支援診断処理の結果を表示する表示手段とを備え、前記支援診断処理実行手段に、前記第１撮影時期のスライス画像群に含まれるスライス画像毎に特定臓器の領域変化率を算出すると共に、前記第２撮影時期のスライス画像群に含まれるスライス画像毎に特定臓器の領域変化率を算出する領域変化率算出手段と、所要の第２撮影時期のスライス画像における領域変化率と、前記第１撮影時期のスライス画像群に含まれるスライス画像毎における領域変化率とを比較する領域変化率比較手段と、前記所要の第２撮影時期のスライス画像における領域変化率との差が所定範囲内にある領域変化率をもつスライス画像を、前記第１撮影時期のスライス画像群から選択するスライス画像選択手段とを具備した。
【発明の効果】
【００１２】
本発明に係るコンピュータ支援画像診断システムによると、異なる撮影時期における特定臓器の撮影において撮影始点が異なる場合やスライス間隔が異なる場合でも、過去と現在の画像におけるスライス位置のマッチングを正確に精度よく行なうことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明に係るコンピュータ支援画像診断システムの実施の形態について、添付図面を参照して説明する。
【００１４】
図１は、本発明に係るコンピュータ支援画像診断システムの第１実施の形態を示すブロック図である。
【００１５】
図１は、異なる撮影時期である現在及び過去のヘリカルＣＴ（Computerized Tomography）スキャンで撮影して収集するスライス画像（断層画像）を用いて、病状の進行状況から初期段階の肺癌候補陰影を自動的に検出するコンピュータ支援画像診断（Computer Assisted Diagnosis：CAD）システム１０を示す。異なる撮影時期にて撮影して取得したスライス画像の比較読影を支援するアルゴリズムの中で重要なのは、ＣＴスキャンで取得した現在のＣＴ画像のスライス位置と、同一検診者における過去のＣＴ画像のスライス位置とを自動的にマッチングする、つまり、現在と過去の画像間で、検診者の体軸方向の解剖学的な位置を揃えるスライスマッチングアルゴリズムである。
【００１６】
コンピュータ支援画像診断システム１０には、検診者（患者）の特定臓器を含む部位、例えば胸部に関してヘリカルＣＴスキャンで撮影して取得した肺全体のスライス画像群を、現在の検診に至るまでの数回の撮影時期毎に保管する保管手段としてのデータベース１１と、このデータベース１１から撮影時期の異なる過去と現在のスライス画像群をそれぞれ読み出し、プログラムコードに従って、例えば肺癌の支援診断処理を実行する支援診断処理実行手段としての計算機１２と、この計算機１２で行なった支援診断処理結果を表示する表示手段１３とが備えられる。
【００１７】
計算機１２には、サブプログラムコードとして、現在のスライス画像群及び過去のスライス画像群にそれぞれ含まれるスライス画像からスライスマッチング処理の指標である肺野領域を抽出する肺野領域抽出手段２１と、この肺野領域抽出手段２１で抽出された肺野領域を使って、注目する現在のスライス画像と過去のスライス画像との間でスライス位置のマッチング（整合）をとるスライスマッチング手段２２と、過去と現在のスライス画像で肺癌が疑わしい領域の特徴量を計測する特徴解析手段２３とが設けられる。この特徴解析手段２３には、図示しないが、過去と現在のスライス画像から特徴量を計算する特徴量計算部と、その特徴量から肺癌候補を検出する肺癌候補検出部とが具備される。
【００１８】
計算機１２のスライスマッチング手段２２には、過去のスライス画像群の中から過去の基準スライス画像を設定すると共に、現在のスライス画像群の中から現在の基準スライス画像を設定する基準スライス画像設定手段３１と、この基準スライス画像設定手段３１で設定した過去の基準スライス画像と過去のスライス画像群に含まれ肺野領域をもつ他のスライス画像とのスライス間距離をそれぞれ算出すると共に、現在の基準スライス画像と現在のスライス画像群に含まれ肺野領域をもつ他のスライス画像とのスライス間距離をそれぞれ算出するスライス間距離算出手段３２と、過去の基準スライス画像とのスライス間距離が、現在の基準スライス画像と現在のスライス画像群の中で注目する現在のスライス画像とのスライス間距離と同等であるスライス画像を、過去のスライス画像群から選択するスライス画像選択手段３３とが具備される。
【００１９】
表示手段１３には、現在のスライス画像と、これとマッチングされた過去のスライス画像とを連動してページング可能に表示させる画像表示形態設定手段３５と、この画像表示形態設定手段３５の設定した表示形態にて画像を画面表示するＣＲＴ（Cathode Ray Tube）３６とが設けられる。
【００２０】
続いて、コンピュータ支援画像診断システム１０の動作について説明する。
【００２１】
ヘリカルＣＴスキャナは、短時間に全肺野領域の撮影を行なうことができる。肺癌の集団検診用撮影条件は、例えば、ビーム幅１０mm、天板速度２０mm/s、管電圧１２０kV、管電流５０mA、再構成の間隔１０mmで、１回の息止め（約１５sec.）の間に肺野領域全体のヘリカルＣＴ画像が取得される。ヘリカルＣＴ画像は、１８０度線形補間、間隔１０mmで再構成された画像サイズ５１２×５１２ピクセル、一画素当たり１２bit諧調の三次元画像である。全ての検診者から診断毎に約３５スライスが撮影され、データベース１１に保管される。
【００２２】
次いで、過去の集団検診の撮影で収集した同一検診者のヘリカルＣＴ画像を使用して読影を行なう際、コンピュータ支援画像診断システム１０の計算機１２からデータベース１１に対してアクセスされる。検診者の肺全体を過去に撮影して取得した複数のスライス画像からなる過去のスライス画像群のデータと、同一検診者の肺全体を撮影して取得した複数のスライス画像からなる現在のスライス画像群のデータとがデータベース１１から検索され、過去と現在のスライス画像群が計算機１２にそれぞれ読み出される。計算機１２では、データベース１１から読み出した検診者に関する過去と現在のスライス画像群を使って、プログラムコードに従って支援診断処理、例えば肺癌の支援診断処理が実行される。
【００２３】
計算機１２で実行されるスライスマッチングに際して、肺野領域抽出手段２１では、しきい値処理及び欠損部分の補正処理に基づいて、過去と現在のスライス画像群に含まれるスライス画像の肺野領域がそれぞれ抽出される。この肺野領域は空気を多く含有し、肺野領域内のＣＴ値は骨格や軟部組織のＣＴ値より低い値を示すので、比較的抽出能が高い。
【００２４】
図２は、過去と現在のスライス画像群に含まれるスライス画像において、各画像のスライス位置と肺野領域の面積との関係の一例をグラフとして示す図である。
【００２５】
図２の上段に示したグラフは、体軸方向の解剖学的位置と肺野領域の面積との関係を示し、肺野領域のない解剖学的位置では肺野領域の面積が０となり、肺野領域の端部から図中右側の解剖学的位置では肺野領域が存在する。また、中段に示したグラフは、各画像のスライス位置と肺野領域の面積との関係を示し、上段に示したグラフの解剖学的位置ａ１を撮影始点（撮影終点）としてスライス画像をスライス間隔（スライス厚）１０mmで収集した過去のスライス画像群である。さらに、下段に示したグラフは、各画像のスライス位置と肺野領域の面積との関係を示し、上段に示したグラフの解剖学的位置ｂ１を撮影始点としてスライス画像をスライス間隔５mmで収集した現在のスライス画像群である。
【００２６】
中段に示したグラフにおいて、解剖学的位置ａ１を撮影したスライス位置Ａ１の画像と、このスライス位置Ａ１から１０mmのスライス間隔のあるスライス位置Ａ２の画像とでは肺野領域が抽出されず（肺野領域の面積＝０）、一方、スライス位置Ａ２から１０mmのスライス間隔があり、解剖学的位置ａ３を撮影したスライス位置Ａ３の画像では肺野領域が抽出されている（肺野領域の面積＞０）。
【００２７】
下段に示したグラフにおいて、解剖学的位置ｂ１を撮影したスライス位置Ｂ１の画像と、このスライス位置Ｂ１から５mmのスライス間隔のあるスライス位置Ｂ２の画像と、このスライス位置Ｂ２から５mmのスライス間隔のあるスライス位置Ｂ３の画像とでは肺野領域が抽出されず、一方、スライス位置Ｂ３から５mmのスライス間隔があり、解剖学的位置ｂ４を撮影したスライス位置Ｂ４の画像では肺野領域が抽出されている。
【００２８】
一般的なマッチング方法では、例えば、スライス位置Ｂ１０は、このスライス位置Ｂ１０の画像から抽出された肺野領域の面積に近似する肺野領域をもつスライス位置、例えばスライス位置Ａ４，Ａ５，Ａ６，Ａ７、すなわち、複数のスライス位置とマッチングされることになり、現在と過去とのデータで体軸方向の解剖学的位置を揃える精度が十分ではない。
【００２９】
次いで、図１に示された計算機１２のスライスマッチング手段２２に具備する基準スライス画像設定手段３１では、過去と現在のスライス画像群において、肺野領域の非抽出のスライス画像と隣り合い、かつ、肺野領域抽出手段２１で肺野領域が抽出されたスライス画像が基準スライス画像と設定される。そして、それぞれの基準スライス画像が肺野領域の撮影始点の画像と看做される。例えば、図２の中段に示したグラフから、スライス位置Ａ２の画像が過去のスライス画像群における過去の基準スライス画像と設定される一方、下段に示したグラフから、スライス位置Ｂ４の画像が現在のスライス画像群における現在の基準スライス画像と設定され、それらスライス位置Ａ２，Ｂ４の画像が肺野領域のそれぞれの撮影始点の画像と看做される。
【００３０】
スライスマッチング手段２２に具備するスライス間距離算出手段３２では、基準スライス画像設定手段３１で設定した過去の基準スライス画像と、過去のスライス画像群に含まれ肺野領域をもつ他のスライス画像とのスライス間距離がそれぞれ算出されると共に、現在の基準スライス画像と現在のスライス画像群に含まれる他のスライス画像とのスライス間距離がそれぞれ算出される。例えば、図２の中段に示したグラフではスライス位置Ａ２の画像が過去の基準スライス画像と看做されるから、スライス間距離算出手段３２では、スライス位置Ａ２とスライス位置Ａ３，Ａ４，Ａ５，…とのスライス間距離がそれぞれ算出される一方、下段に示したグラフではスライス位置Ｂ４の画像が現在の基準スライス画像と看做されるから、スライス間距離算出手段３２では、スライス位置Ｂ４とスライス位置Ｂ５，Ｂ６，Ｂ７，…とのスライス間距離がそれぞれ算出される。
【００３１】
図３は、基準スライス画像からスライス画像群に含まれる他のスライス画像までのスライス間距離と、肺野領域の面積との関係をグラフとして示した図である。
【００３２】
図２の中段に示したグラフから、スライス位置Ａ２の画像を過去の基準スライス画像と設定し、スライス位置Ａ２から過去のスライス画像群に含まれ肺野領域をもつスライス画像であるスライス画像Ａ３，Ａ４，Ａ５，…までのスライス間距離と、肺野領域の面積との関係を図３の上段にグラフとして示す。一方、図２の下段に示したグラフから、スライス位置Ｂ４の画像を現在の基準スライス画像と設定し、スライス位置Ｂ４から現在のスライス画像群に含まれ肺野領域をもつスライス画像であるスライス画像Ｂ５，Ｂ６，Ｂ７，…までのスライス間距離と、肺野領域の面積との関係を図３の下段にグラフとして示す。
【００３３】
次いで、現在のスライス画像群中の注目するスライス画像のスライス位置とマッチングするスライス位置の画像を、過去のスライス画像群から選択する際、まず、図１に示された計算機１２のスライスマッチング手段２２に具備するスライス画像選択手段３３では、注目するスライス画像と、現在の基準スライス画像とのスライス間距離が読まれる。そして、過去の基準スライス画像とのスライス間距離が、読まれたスライス間距離と同等であるスライス画像が過去のスライス画像群から選択される。
【００３４】
よって、過去と現在の胸部の撮影において撮影始点が異なる場合や、過去と現在の胸部の撮影においてスライス間隔が異なる場合でも、肺野領域の面積の推移によって過去と現在のスライス画像群から肺野領域の端部となる基準スライス画像を設定し、過去の基準スライス画像からのスライス間距離と、現在の基準スライス画像からのスライス間距離とによってスライス位置のマッチングを行なうことができる。その結果、現在のスライス画像群中の注目するスライス画像のスライス位置とマッチングするスライス位置の過去のスライス画像を精度よく取得することができる。
【００３５】
例えば、図３の下段に示したグラフにおいて、現在の基準スライス画像のスライス位置Ｂ４からスライス間距離１０mmにあるスライス位置Ｂ６とマッチングされるべきスライス位置の過去の画像として、上段に示したグラフにおいて、過去の基準スライス画像のスライス位置Ａ２からスライス間距離１０mmにあるスライス位置Ａ３の画像が選択される。なお、過去の基準スライス画像のスライス位置Ａ２からスライス間距離１０mmのスライス位置に画像が存在しない場合は、スライス位置Ａ２のからスライス間距離が１０mmに近似したスライス位置をマッチングしてその画像を選択してもよいし、該当するスライス位置に画像が存在しないものとしてもよい。
【００３６】
次いで、図１に示された表示手段１３の画像表示形態設定手段３５は、過去と現在のスライス画像群に含まれるスライス画像を所定のフレームに当てはめ、ＣＲＴ３６に並べて表示させる。例えば、画像表示形態設定手段３５は、ＣＲＴ３６の同一画面上に、現在スライス画像３枚と、解剖学的にそれぞれ相応する過去のスライス画像３枚とをそれぞれ所定のフレームに当てはめて表示させる。
【００３７】
図４は、過去と現在の検診で撮影したＣＴ画像の表示例を示す図である。
【００３８】
図４（ａ）に示した表示例では、画面上段に過去のスライス画像群が、画面下段に現在のスライス画像群がそれぞれ表示されている。例えば、画面下段の表示領域は、現在のスライス画像群に含まれるスライス画像を３枚表示するフレームから構成され、そのフレームに、図３の下段に示した現在の基準スライス画像であるスライス位置Ｂ４の画像と、スライス位置Ｂ５の画像と、スライス位置Ｂ６の画像とが順に当てはめられて表示される。一方、図４（ａ）の画面上段の表示領域は、過去のスライス画像群に含まれるスライス画像を３枚表示するフレームから構成され、そのフレームに、図３の上段に示した基準スライス画像であるスライス位置Ａ２の画像と、スライス位置Ｂ６とマッチングするスライス位置Ａ３の画像とが順に当てはめられて表示される。なお、現在のスライス画像群に含まれるスライス位置Ｂ５とマッチングするスライス位置の画像がない場合、スライス位置Ｂ５とマッチングするスライス位置の画像を表示すべき箇所（図中の破線箇所）を非表示とする。
【００３９】
一方、図４（ｂ）に示した表示例では、画面上段の表示領域のフレームに、基準スライス画像であるスライス位置Ａ２の画像と、スライス位置Ｂ５とマッチングするスライス位置Ａ２又はＡ３の画像と、スライス位置Ｂ６とマッチングするスライス位置Ａ３の画像とが順に当てはめられて表示される。
【００４０】
よって、図４（ａ），（ｂ）に示した画面では現在のスライス画像群の中で注目するスライス画像と、そのスライス画像と解剖学的に相応する過去のスライス画像とを揃えて表示することができる。また、検診医が操作することによって、画面上の現在のスライス画像と、これらとマッチングされた過去のスライス画像とを連動して図中左右方向にページングさせながら比較読影が行なわれる。
【００４１】
また、図１に示された表示手段１３の画像表示形態設定手段３５は、過去のＣＴ画像としての初診の検診で収集したスライス画像群、過去のＣＴ画像としての前回の検診で収集したスライス画像群、現在の検診で収集したスライス画像群にそれぞれ含まれるスライス画像を所定のフレームに当てはめ、ＣＲＴ３６の同一画面上に並べて表示させることができる。
【００４２】
図５は、過去と現在の検診で撮影したＣＴ画像の表示例を示す図である。
【００４３】
図５に示した表示例では、画面上段及び中段に過去のスライス画像群が、画面下段に現在のスライス画像群がそれぞれ表示されている。例えば、画面下段の表示領域のフレームに、図３の下段に示した現在の基準スライス画像であるスライス位置Ｂ４の画像と、スライス位置Ｂ５の画像と、スライス位置Ｂ６の画像とが順に当てはめられて表示される。一方、図５の画面上段の表示領域のフレームに、初診の基準スライス画像と、スライス位置Ｂ５とマッチングする初診のスライス画像と、スライス位置Ｂ６とマッチングする初診のスライス画像とが順に当てはめられて表示される。また、画面中段の表示領域のフレームに、前回の基準スライス画像と、スライス位置Ｂ５とマッチングする前回のスライス画像と、スライス位置Ｂ６とマッチングする前回のスライス画像とが順に当てはめられて表示される。
【００４４】
また、図１に示された計算機１２の特徴解析手段２３では、過去と現在のＣＴ画像で肺癌が疑わしい領域の特徴量が計測され、計測結果がＣＲＴ３６に表示される。
【００４５】
図１に示されたコンピュータ支援画像診断システム１０によると、過去と現在の胸部の撮影において撮影始点が異なる場合や、過去と現在の胸部の撮影においてスライス間隔が異なる場合でも、過去と現在の画像におけるスライス位置のマッチングを正確に精度よく行なうことができる。
【００４６】
図６は、本発明に係るコンピュータ支援画像診断システムの第２実施の形態を示すブロック図である。
【００４７】
図６は、コンピュータ支援画像診断システム１０Ａを示し、このコンピュータ支援画像診断システム１０Ａの計算機１２Ａに設けるスライスマッチング手段２２Ａには、過去のスライス画像群に含まれるスライス画像毎に肺野領域変化率を算出すると共に、現在のスライス画像群に含まれるスライス画像毎に肺野領域変化率を算出する領域変化率算出手段４１と、現在のスライス画像群中の注目するスライス画像における肺野領域変化率と過去のスライス画像群に含まれるスライス画像毎の肺野領域変化率とを比較する肺野領域変化率比較手段４２と、注目するスライス画像における肺野領域変化率との差が所定範囲内にある領域変化率をもつスライス画像を、過去のスライス画像群から選択するスライス画像選択手段４３とを具備する。なお、図６に示されたコンピュータ支援画像診断システム１０Ａにおいて、図１に示されたコンピュータ支援画像診断システム１０と同一の部分には同一符号を付して説明を省略する。
【００４８】
肺野領域変化率算出手段４１では、例えば、現在のスライス画像群中の注目するスライス画像における肺野領域の面積と、注目するスライス画像と位置が隣り合うスライス画像における肺野領域の面積とで正方向及び負方向の２方向の肺野領域変化率が算出される。肺野領域変化率算出手段４１では、図２の中段に示したグラフから、スライス位置Ａ３の画像における図中右方向（正方向）の肺野領域変化率（スライス位置Ａ３の画像における肺野領域の面積／スライス位置Ａ２の画像における肺野領域の面積）が「2.8」、図中左方向（負方向）の肺野領域変化率（Ａ３／Ａ４）が「0.68」と、スライス位置Ａ４の画像における正方向の肺野領域変化率（Ａ４／Ａ３）が「1.5」、負方向の肺野領域変化率（Ａ４／Ａ５）が「0.85」と算出される。
【００４９】
一方、肺野領域変化率算出手段４１では、図２の下段に示したグラフから、スライス位置Ｂ５の画像における正方向の肺野領域変化率（Ｂ５／Ｂ４）が「2.3」、負方向の肺野領域変化率（Ｂ５／Ｂ６）が「0.61」と、スライス位置Ｂ６の画像における正方向の肺野領域変化率（Ｂ６／Ｂ５）が「1.6」、負方向の肺野領域変化率（Ｂ６／Ｂ７）が「0.74」と、スライス位置Ｂ７の画像における正方向の肺野領域変化率（Ｂ７／Ｂ６）が「1.3」、負方向の肺野領域変化率（Ｂ７／Ｂ８）が「0.84」と、スライス位置Ｂ８の画像における正方向の肺野領域変化率（Ｂ８／Ｂ７）が「1.2」、負方向の肺野領域変化率（Ｂ８／Ｂ９）が「0.88」と算出される。
【００５０】
肺野領域変化率比較手段４２では、現在のスライス画像群中の注目するスライス画像における肺野領域変化率と過去のスライス画像における肺野領域変化率とが比較され、続けて、スライス画像選択手段４３では、注目するスライス画像における肺野領域変化率との差が所定範囲内にある肺野領域変化率をもつ過去のスライス画像が選択される。例えば、注目するスライス画像が図２の下段に示したグラフのスライス位置Ｂ８の画像であった場合、肺野領域変化率比較手段４２では、スライス位置Ｂ８の画像における正方向の肺野領域変化率「1.2」及び負方向の肺野領域変化率「0.88」と、過去のスライス画像群に含まれる各スライス画像における肺野領域変化率とが比較される。スライス画像選択手段４３では、スライス位置Ｂ８の画像における正方向の肺野領域変化率「1.2」と負方向の肺野領域変化率「0.88」との差が所定範囲内にあり、正方向の肺野領域変化率「1.5」と負方向の肺野領域変化率「0.85」をもつ過去のスライス画像Ａ４が選択される。
【００５１】
図６に示されたコンピュータ支援画像診断システム１０Ａによると、過去と現在の胸部の撮影において撮影始点が異なる場合や、過去と現在の胸部の撮影においてスライス間隔が異なる場合でも、過去と現在の画像におけるスライス位置のマッチングを正確に精度よく行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明に係るコンピュータ支援画像診断システムの第１実施の形態を示すブロック図。
【図２】各画像のスライス位置と肺野領域の面積との関係の一例をグラフとして示す図。
【図３】基準スライス画像からスライス画像群に含まれる他のスライス画像までのスライス間距離と、肺野領域の面積との関係をグラフとして示した図。
【図４】（ａ）（ｂ）過去と現在の検診で撮影したＣＴ画像の表示例を示す図。
【図５】過去と現在の検診で撮影したＣＴ画像の表示例を示す図。
【図６】本発明に係るコンピュータ支援画像診断システムの第２実施の形態を示すブロック図。
【符号の説明】
【００５３】
１０，１０Ａ  コンピュータ支援画像診断システム
１１  データベース
１２，１２Ａ  計算機
１３  表示手段
２１  肺野領域抽出手段
２２，２２Ａ  スライスマッチング手段
２３  特徴解析手段
３１  基準スライス画像設定手段
３２  スライス間距離算出手段
３３  スライス画像選択手段
３５  画像表示形態設定手段
３６  ＣＲＴ
４１  肺野領域変化率算出手段
４２  肺野領域変化率比較手段
４３  スライス画像選択手段
【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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