(57)【要約】【課題】びまん性肺疾患などのように臓器内に異常陰影が分布する疾患において、異なる画像間での臓器領域内部の対応付けを行うことができるようにする。【解決手段】類似症例画像検索プログラムであって、画像内の臓器に対し、臓器領域を抽出して第一の輪郭線を抽出し、前記第一の輪郭線上から複数の第一の特徴点を抽出し、前記臓器領域を収縮させた、収縮後の臓器領域を抽出して第二の輪郭線を抽出し、前記第二の輪郭線上における、前記第一の輪郭線上の前記複数の第一の特徴点に対応する複数の第二の特徴点を、前記第一の輪郭線上における前記複数の第一の特徴点間の内分比を保ちつつ、かつ、前記第一の輪郭線上の前記複数の第一の特徴点の位置に最も近い前記第二の輪郭線上の位置に配置する、処理をコンピュータに実行させる。【選択図】図７
2018183431.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像内の臓器に対し、臓器領域を抽出して第一の輪郭線を抽出し、
前記第一の輪郭線上から複数の第一の特徴点を抽出し、
前記臓器領域を収縮させた、収縮後の臓器領域を抽出して第二の輪郭線を抽出し、
前記第二の輪郭線上における、前記第一の輪郭線上の前記複数の第一の特徴点に対応する複数の第二の特徴点を、前記第一の輪郭線上における前記複数の第一の特徴点間の内分比を保ちつつ、かつ、前記第一の輪郭線上の前記複数の第一の特徴点の位置に最も近い前記第二の輪郭線上の位置に配置する、
処理をコンピュータに実行させる類似症例画像検索プログラム。
【請求項２】
前記複数の第一の特徴点間を内分する内分点を前記第一の輪郭線より抽出し、抽出した該内分点に対応する前記第二の輪郭線上の内分点を更に抽出する、
処理を前記コンピュータに実行させる請求項１に記載の類似症例画像検索プログラム。
【請求項３】
前記第二の特徴点及び内分点に関する情報として、
前記第二の特徴点及び内分点が属する前記第二の輪郭線の、前記第一の輪郭線に対する長さの比と、
前記第二の特徴点及び内分点が属する前記第二の輪郭線における区間を示す情報と、
前記第二の特徴点及び内分点が属する前記第二の輪郭線における前記区間での前記第二の特徴点及び内分点の位置を示す情報と、
前記第二の特徴点及び内分点の前記画像上での座標と、
を抽出する処理を前記コンピュータに実行させる請求項２に記載の類似症例画像検索プログラム。
【請求項４】
第一の画像より抽出した、複数の第一の特徴点及び内分点と、複数の第二の特徴点及び内分点と、
第二の画像より抽出した、複数の第一の特徴点及び内分点と、複数の第二の特徴点及び内分点と、
の対応付けに基づき、該第一の画像より抽出した陰影を、該第二の画像に写像し、
前記第一の画像より抽出した陰影の写像後の位置と、前記第二の画像より抽出した陰影の位置とに基づき、前記第一の画像と前記第二の画像との類似度を算出する、
処理を前記コンピュータに実行させる請求項３に記載の類似症例画像検索プログラム。
【請求項５】
前記第一の画像より抽出した陰影のうち、所定の種類の陰影を、前記第二の画像に写像し、
前記第一の画像より抽出した所定の種類の陰影の写像後の位置と、前記第二の画像より抽出した所定の種類の陰影の位置とに基づき、前記第一の画像と前記第二の画像との類似度を算出することを特徴とする請求項４に記載の類似症例画像検索プログラム。
【請求項６】
画像内の臓器に対し、臓器領域を抽出して第一の輪郭線を抽出する輪郭抽出手段と、
前記第一の輪郭線上から複数の第一の特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記臓器領域を収縮させた、収縮後の臓器領域を抽出して第二の輪郭線を抽出し、前記第二の輪郭線上における、前記第一の輪郭線上の前記複数の第一の特徴点に対応する複数の第二の特徴点を、前記第一の輪郭線上における前記複数の第一の特徴点間の内分比を保ちつつ、かつ、前記第一の輪郭線上の前記複数の第一の特徴点の位置に最も近い前記第二の輪郭線上の位置に配置する内部特徴点抽出手段と
を有することを特徴とする類似症例画像検索装置。
【請求項７】
画像内の臓器に対し、臓器領域を抽出して第一の輪郭線を抽出し、
前記第一の輪郭線上から複数の第一の特徴点を抽出し、
前記臓器領域を収縮させた、収縮後の臓器領域を抽出して第二の輪郭線を抽出し、
前記第二の輪郭線上における、前記第一の輪郭線上の前記複数の第一の特徴点に対応する複数の第二の特徴点を、前記第一の輪郭線上における前記複数の第一の特徴点間の内分比を保ちつつ、かつ、前記第一の輪郭線上の前記複数の第一の特徴点の位置に最も近い前記第二の輪郭線上の位置に配置する、
処理をコンピュータが実行する類似症例画像検索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、類似症例画像検索プログラム、類似症例画像検索装置及び類似症例画像検索方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、医療の現場では、診断対象の医用画像の症例に類似する過去の症例（類似症例）を参照して画像診断を行う比較読影が行われており、類似症例の医用画像を検索する装置として、類似症例画像検索装置が利用されている。
【０００３】
比較読影の際に、読影医等にとって画像診断が困難な症例の一つとして、びまん性肺疾患が挙げられる。びまん性肺疾患とは、肺野領域の広範囲にわたって異常陰影が分布する疾患である。びまん性肺疾患などのように臓器領域内の広範囲にわたって異常陰影が分布する疾患の画像診断においては、臓器領域内のどの領域に異常陰影が分布しているかを特定することが重要となってくる。このため、類似症例画像検索装置では、診断対象の医用画像と検索対象の医用画像との比較において、臓器領域内部の対応付けを精度よく行うことが求められる。
【０００４】
これに対して、例えば、下記特許文献１では、一方の画像を変形させながら、他方の画像との類似度を表す評価値が最大となる変位量を決定することで、異なる画像間での臓器領域内部の対応付けを行う方法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−１９２５６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、びまん性肺疾患のように、異常陰影が広範囲かつ多様に広がる医用画像の場合、上記方法では、臓器領域内部の類似度が低く算出される傾向がある。このため、上記評価値を用いても、臓器領域内部の対応付けを精度よく行うことができない。
【０００７】
一つの側面では、びまん性肺疾患などのように臓器領域内に異常陰影が分布する疾患において、異なる画像間での臓器領域内部の対応付けを行うことができるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
一態様によれば、類似症例画像検索プログラムは、
画像内の臓器に対し、臓器領域を抽出して第一の輪郭線を抽出し、
前記第一の輪郭線上から複数の第一の特徴点を抽出し、
前記臓器領域を収縮させた、収縮後の臓器領域を抽出して第二の輪郭線を抽出し、
前記第二の輪郭線上における、前記第一の輪郭線上の前記複数の第一の特徴点に対応する複数の第二の特徴点を、前記第一の輪郭線上における前記複数の第一の特徴点間の内分比を保ちつつ、かつ、前記第一の輪郭線上の前記複数の第一の特徴点の位置に最も近い前記第二の輪郭線上の位置に配置する、処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
びまん性肺疾患などのように臓器領域内に異常陰影が分布する疾患において、異なる画像間での臓器領域内部の対応付けを行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】ＣＴ画像処理システムの一例を示す図である。
【図２】類似症例画像検索装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】類似症例画像検索装置の表示画面の一例を示す第１の図である。
【図４】類似症例画像検索装置の表示画面の一例を示す第２の図である。
【図５】特徴量情報ＤＢに格納される特徴量情報の一例を示す図である。
【図６】画像ＤＢに格納されるＣＴ画像情報の一例を示す図である。
【図７】類似症例画像検索装置の登録部の機能構成の一例を示す図である。
【図８】陰影抽出部による陰影抽出処理の具体例を示す図である。
【図９】輪郭特定部による輪郭特定処理の具体例を示す図である。
【図１０】特徴点抽出部による特徴点抽出処理の具体例を示す図である。
【図１１】特徴点抽出処理の処理結果の一例を示す図である。
【図１２】特徴点抽出部による内分点抽出処理の具体例を示す図である。
【図１３】第一の輪郭線上の特徴点に対応する、第二の輪郭線上の内部特徴点の抽出方法を説明するための第１の図である。
【図１４】第一の輪郭線上の特徴点に対応する、第二の輪郭線上の内部特徴点の抽出方法を説明するための第２の図である。
【図１５】類似症例画像検索装置の検索部の機能構成の一例を示す図である。
【図１６】類似度算出部による写像処理の具体例を示す図である。
【図１７】ＣＴ画像処理システムにおける類似症例画像検索処理のシーケンス図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。
【００１２】
［第１の実施形態］
＜ＣＴ画像処理システムのシステム構成＞
はじめに、第１の実施形態における類似症例画像検索装置を含むＣＴ画像処理システムについて説明する。図１は、ＣＴ画像処理システムの一例を示す図である。
【００１３】
図１に示すように、ＣＴ画像処理システム１００は、ＣＴ（Computed  Tomography）装置１１０と類似症例画像検索装置１２０と画像データベース（以下、データベースをＤＢと略す）１３０とを有する。ＣＴ装置１１０と類似症例画像検索装置１２０とは配線１１１を介して接続されており、両装置間では各種データの送受信が行われる。また、類似症例画像検索装置１２０と画像ＤＢ１３０とは配線１１２を介して接続されており、両装置間においても各種データの送受信が行われる。
【００１４】
ＣＴ装置１１０は、放射線等を利用して患者の体内を走査し、コンピュータを用いて処理することで、医用画像として、患者の複数のスライス画像を含むＣＴ画像を生成する（以下、このような処理を“ＣＴ画像を撮影する”と称する）。ＣＴ装置１１０は、撮影したＣＴ画像を類似症例画像検索装置１２０に送信する。
【００１５】
類似症例画像検索装置１２０には、類似症例画像検索プログラムがインストールされており、類似症例画像検索プログラムがコンピュータにより実行されることで、類似症例画像検索装置１２０は類似症例画像検索部１４０として機能する。
【００１６】
類似症例画像検索部１４０は、登録部１４１と、検索部１４２と、表示制御部１４３とを有する。登録部１４１は、ＣＴ装置１１０において撮影されたＣＴ画像を、画像ＤＢ１３０に格納する。また、登録部１４１は、当該ＣＴ画像について、肺野領域内の異常陰影の分布を示す分布特徴量を算出し、特徴量情報ＤＢ１５０に格納する。更に、登録部１４１は、他のＣＴ画像の肺野領域内の各点と対応付けを行うのに用いる各点を、所定の処理に従って肺野領域より複数抽出し、特徴量情報ＤＢ１５０に格納する。
【００１７】
検索部１４２は、ＣＴ装置１１０において撮影された診断対象のＣＴ画像について、肺野領域内の異常陰影の分布特徴量を算出する。また、検索部１４２は、特徴量情報ＤＢ１５０に格納された、検索対象のＣＴ画像についての分布特徴量と、診断対象のＣＴ画像について算出した分布特徴量とを用いて、診断対象のＣＴ画像の症例に類似する類似症例のＣＴ画像を検索する。更に、検索部１４２は、検索結果を表示制御部１４３に通知する。
【００１８】
表示制御部１４３は、読影医等が、診断対象のＣＴ画像について比較読影を行うための表示画面を表示する。表示画面には、診断対象のＣＴ画像を表示するための表示機能が含まれる。また、表示画面には、読影医等が、診断対象のＣＴ画像の症例に類似する類似症例のＣＴ画像を検索するための指示機能が含まれる。更に、表示画面には、検索部１４２からの検索結果に基づいて画像ＤＢ１３０から読み出したＣＴ画像を、類似症例のＣＴ画像として、診断対象のＣＴ画像と対比表示するための対比表示機能が含まれる。
【００１９】
画像ＤＢ１３０は、ＣＴ装置１１０において撮影されたＣＴ画像を格納する。また、画像ＤＢ１３０は、格納したＣＴ画像を、類似症例画像検索装置１２０からの指示に基づき、類似症例画像検索装置１２０に送信する。
【００２０】
＜類似症例画像検索装置のハードウェア構成＞
次に、類似症例画像検索装置１２０のハードウェア構成について説明する。図２は、類似症例画像検索装置のハードウェア構成を示す図である。図２に示すように、類似症例画像検索装置１２０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）２０１、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）２０２、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）２０３を備える。ＣＰＵ２０１とＲＯＭ２０２とＲＡＭ２０３とは、いわゆるコンピュータを形成する。
【００２１】
また、類似症例画像検索装置１２０は、補助記憶装置２０４、接続装置２０５、表示装置２０６、操作装置２０７、ドライブ装置２０８を備える。なお、類似症例画像検索装置１２０の各ハードウェアは、バス２０９を介して相互に接続されている。
【００２２】
ＣＰＵ２０１は、補助記憶装置２０４に格納された各種プログラム（例えば、類似症例画像検索プログラム等）を実行する。
【００２３】
ＲＯＭ２０２は不揮発性メモリである。ＲＯＭ２０２は、補助記憶装置２０４に格納された各種プログラムをＣＰＵ２０１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する、主記憶部として機能する。具体的には、ＲＯＭ２０２は、ＢＩＯＳ（Basic  Input/Output  System）やＥＦＩ（Extensible  Firmware  Interface）等のブートプログラム等を格納する。
【００２４】
ＲＡＭ２０３は揮発性メモリであり、ＤＲＡＭ（Dynamic  Random  Access  Memory）やＳＲＡＭ（Static  Random  Access  Memory）等を含む。ＲＡＭ２０３は、補助記憶装置２０４に格納された各種プログラムがＣＰＵ２０１によって実行される際に展開される作業領域を提供する、主記憶部として機能する。
【００２５】
補助記憶装置２０４は、類似症例画像検索装置１２０にインストールされた各種プログラムや、各種プログラムが実行されることで生成されるデータ等を格納する、コンピュータ読み取り可能な補助記憶部として機能する。上述した特徴量情報ＤＢ１５０は、補助記憶装置２０４において実現される。
【００２６】
接続装置２０５は、ＣＴ装置１１０及び画像ＤＢ１３０と接続され、ＣＴ装置１１０及び画像ＤＢ１３０との間で、各種データの送受信を行う。表示装置２０６は、表示制御部１４３による制御のもとで、読影医等が診断対象のＣＴ画像について比較読影を行う際に用いる表示画面を表示する。操作装置２０７は、読影医等が類似症例画像検索装置１２０に対して行う各種操作を受け付ける。
【００２７】
ドライブ装置２０８は記録媒体２１０をセットするためのデバイスである。ここでいう記録媒体２１０には、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。あるいは、記録媒体２１０には、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。
【００２８】
なお、補助記憶装置２０４に格納される各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体２１０がドライブ装置２０８にセットされ、該記録媒体２１０に記録された各種プログラムがドライブ装置２０８により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置２０４に格納される各種プログラムは、接続装置２０５を介してネットワークからダウンロードされることでインストールされてもよい。
【００２９】
＜表示画面の表示例＞
次に、表示装置２０６に表示される表示画面について説明する。図３及び図４は、類似症例画像検索装置の表示画面の一例を示す第１及び第２の図である。
【００３０】
図３に示すように、表示画面３００には、ＣＴ装置１１０により撮影された診断対象のＣＴ画像を表示する、診断対象画像表示領域３１０が含まれる。
【００３１】
また、表示画面３００には、診断対象画像表示領域３１０に表示された診断対象のＣＴ画像の症例に類似する類似症例のＣＴ画像を検索する際の検索条件を指定する、検索条件指定領域３２０が含まれる。
【００３２】
検索条件指定領域３２０は、診断対象のＣＴ画像より抽出される異常陰影のうち、所定の種類の異常陰影について算出された分布特徴量に基づいて、検索対象のＣＴ画像を検索することを、読影医等が指定するための指定領域である。
【００３３】
なお、第１の実施形態において、ＣＴ装置１１０により撮影されたＣＴ画像より抽出される陰影には、５種類の異常陰影及び１種類の通常陰影が含まれる可能性があるものとして説明する。また、５種類の異常陰影には、“浸潤影”、“すりガラス影”、“蜂巣影”、“嚢胞影”、“粒状影”が含まれるものとする。検索部１４２では、このうち、読影医等が指定した異常陰影についての分布特徴量に基づいて検索を行う。
【００３４】
図３の説明に戻る。表示画面３００には、更に、検索ボタン３３０が含まれる。検索ボタン３３０は、検索部１４２に対して、類似症例のＣＴ画像の検索を指示するためのボタンである。
【００３５】
また、表示画面３００には、検索結果表示領域３４０が含まれる。検索結果表示領域３４０には、特徴量情報ＤＢ１５０に格納された、検索対象のＣＴ画像の中から、検索部１４２が、診断対象のＣＴ画像の症例に類似する類似症例のＣＴ画像を検索した検索結果が表示される。
【００３６】
また、表示画面３００には、類似症例検索結果表示領域３５０が含まれる。類似症例検索結果表示領域３５０には、検索結果表示領域３４０に表示された検索結果のうち、読影医等により指定されたＣＴ画像が表示される。
【００３７】
図３（ａ）は、表示画面３００の診断対象画像表示領域３１０に、ＣＴ装置１１０により撮影された診断対象のＣＴ画像が表示された様子を示している。
【００３８】
図３（ｂ）は、表示画面３００の診断対象画像表示領域３１０に、診断対象のＣＴ画像が表示された状態で、検索条件指定領域３２０において、検索条件が指定された様子を示している。図３（ｂ）の例は、検索条件として、“浸潤影”、“すりガラス影”が指定されたことを示している。
【００３９】
図３（ｂ）に示す状態で、読影医等により検索ボタン３３０が押圧されると、図４に示す表示画面３００に遷移する。
【００４０】
図４（ａ）は、検索ボタン３３０が押圧されたことで、検索部１４２により検索が行われ、検索結果が検索結果表示領域３４０に表示された様子を示している。
【００４１】
図４（ａ）に示すように、検索結果表示領域３４０に表示される検索結果には、情報の項目として、“ＩＤ”、“サムネイル”、“類似度”が含まれる。“ＩＤ”には、検索部１４２により検索された各ＣＴ画像を識別するための識別子が格納される。“サムネイル”には、“ＩＤ”により識別されるＣＴ画像のサムネイル画像が表示される。“類似度”には、検索部１４２により検索された各ＣＴ画像と、診断対象のＣＴ画像との類似度に関する情報が格納される。
【００４２】
図４（ｂ）は、検索結果表示領域３４０に表示された検索結果のうち、読影医等により所定の検索結果が選択され、選択された検索結果に対応するＣＴ画像が、類似症例検索結果表示領域３５０に表示された様子を示している。
【００４３】
具体的には、図４（ｂ）の例は、ＩＤ＝“ＩＤ００１”が選択されて、対応するＣＴ画像が、類似症例のＣＴ画像として、類似症例検索結果表示領域３５０に表示された様子を示している。これにより、読影医等は、診断対象のＣＴ画像の症例に類似する類似症例のＣＴ画像を参照しながら、比較読影により診断対象のＣＴ画像について画像診断を行うことができる。
【００４４】
なお、類似症例のＣＴ画像を類似症例検索結果表示領域３５０に表示するにあたっては、図４（ｂ）に示すように、当該ＣＴ画像に対応付けて画像ＤＢ１３０に格納された患者情報等（符号３６０参照）が表示されてもよい。
【００４５】
また、表示画面３００の表示内容は図３、図４に示した内容に限定されず、例えば、診断する患者の患者情報等が表示されてもよい。
【００４６】
＜特徴量情報ＤＢ及び画像ＤＢ＞
次に、特徴量情報ＤＢ１５０に格納される特徴量情報及び画像ＤＢ１３０に格納されるＣＴ画像情報の詳細について説明する。
【００４７】
（１）特徴量情報の詳細
図５は、特徴量情報ＤＢに格納される特徴量情報の一例を示す図である。図５に示すように、特徴量情報５００には、陰影に関する情報５１０と、各点に関する情報５２０とが含まれる。
【００４８】
陰影に関する情報５１０には、情報の項目として、“ＩＤ”、“サムネイル画像”、“陰影”が含まれ、“陰影”には更に、“種類”、“個数”、“分布特徴量”が含まれる。
【００４９】
“ＩＤ”には、画像ＤＢ１３０に格納されたＣＴ画像を識別するための識別子が格納される。“サムネイル画像”には、ＣＴ画像のサムネイル画像が格納される。“種類”には、ＣＴ画像より抽出された陰影の種類を示す情報が格納される。上述したとおり、第１の実施形態では、ＣＴ画像より抽出される陰影には、５種類の異常陰影及び１種類の通常陰影が含まれる可能性がある。このため、“種類”には、５種類の異常陰影と、１種類の通常陰影とが格納される（なお、ここでは便宜上、異常陰影１〜５としている）。“個数”には、ＣＴ画像より抽出された各種類の陰影の数が格納される。
【００５０】
また、“分布特徴量”には、ＣＴ画像より抽出された各陰影のＣＴ画像上での座標（ｘ，ｙ）であって、“個数”に格納された数に応じた数の座標が格納される。
【００５１】
点に関する情報５２０には、他のＣＴ画像の肺野領域内の各点と対応付けを行うのに用いられる各点に関する情報が格納される。点に関する情報５２０には、情報の項目として、“特徴点、内分点、内部特徴点、内部対応点”が含まれ、更に、“個数”、“点”、“輪郭線の長さの比”、“区間名”、“位置”、“座標”が含まれる。
【００５２】
ここで、「特徴点」とは、ＣＴ画像の肺野領域の輪郭を示す輪郭線上の点であって、後述する特徴点抽出処理を実行することで抽出される所定数の点を指す。また、「内分点」とは、ＣＴ画像の肺野領域の輪郭を示す輪郭線上の点であって、後述する内分点抽出処理を実行することで抽出される、特徴点間を均等に内分する点を指す。
【００５３】
また、「内部特徴点」とは、ＣＴ画像の肺野領域を収縮させた、収縮後の領域の輪郭を示す輪郭線上の点であって、収縮前の肺野領域の輪郭を示す輪郭線上の特徴点に対応する特徴点を指す（後述する内部特徴点抽出処理を実行することで抽出される）。更に、「内部対応点」とは、ＣＴ画像の肺野領域を収縮させた、収縮後の領域の輪郭を示す輪郭線上の点であって、内部特徴点間を均等に内分する点を指す。
【００５４】
“個数”には、ＣＴ画像の肺野領域において抽出された、特徴点、内分点、内部特徴点、内部対応点の数が格納される。“点”には、抽出された各点（特徴点、内分点、内部特徴点、内部対応点）を識別するための識別子が格納される。
【００５５】
“輪郭線の長さの比”には、対応する各点が属する輪郭線と、ＣＴ画像の肺野領域の輪郭を示す輪郭線との長さの比が格納される。対応する各点が、特徴点または内分点であった場合には、“１”が格納される。一方、対応する各点が、内部特徴点または内部対応点であった場合には、“１”未満の値が格納される。
【００５６】
“区間名”には、対応する各点が属する区間を示す情報が格納される。なお、区間とは、輪郭線を各特徴点（または各内部特徴点）を用いて区分けした場合のそれぞれの線分を指す。“位置”には、対応する各点が属する輪郭線上の区間における位置を示す情報が格納される。“座標”には、対応する各点のＣＴ画像上での座標（ｘ，ｙ）が格納される。
【００５７】
（２）ＣＴ画像情報の詳細
図６は、画像ＤＢに格納されるＣＴ画像情報の一例を示す図である。図６に示すように、ＣＴ画像情報６００には、情報の項目として、“ＩＤ”、  “画像”、“患者情報”、“診断結果”、“診断者”が含まれる。
【００５８】
“ＩＤ”には、画像ＤＢ１３０に格納されたＣＴ画像を識別するための識別子が格納される。“画像”には、画像ＤＢ１３０に格納されたＣＴ画像のファイル名が格納される。“患者情報”には、ＣＴ画像が撮影された患者についての詳細情報（患者ＩＤ、氏名、年齢、性別等）が格納される。“診断結果”には、対応するＣＴ画像についての読影医等による画像診断の結果が格納される。“診断者”には、対応するＣＴ画像について、画像診断を行った読影医等を識別するためのＩＤが格納される。第１の実施形態において、画像ＤＢ１３０に格納されるＣＴ画像についての画像診断は、ＣＴ画像の撮影時に行われるものとする。
【００５９】
なお、ＣＴ画像情報６００には、診断結果に加えて、当該患者に対して行った処置の内容や処置後の状態等の各種情報が格納されていてもよい。
【００６０】
＜類似症例画像検索装置の各部の詳細及び各部による処理の具体例＞
次に、類似症例画像検索装置１２０の各部（登録部１４１、検索部１４２、表示制御部１４３）のうち、登録部１４１と検索部１４２の詳細及び登録部１４１と検索部１４２による処理の具体例について順次説明する。
【００６１】
（１）登録部の詳細
はじめに、登録部１４１の詳細について説明する。図７は、類似症例画像検索装置の登録部の機能構成の一例を示す図である。図７に示すように、登録部１４１は、スライス画像取得部７１０、陰影抽出部７２０、輪郭特定部７３０、特徴点抽出部７４０、内部特徴点抽出部７５０、内部対応点抽出部７６０、特徴量算出部７７０を有する。
【００６２】
読影医等が、患者情報を入力した後に、ＣＴ装置１１０にて当該患者についてＣＴ画像の撮影を行い、撮影したＣＴ画像についての診断結果を入力すると、画像ＤＢ１３０には、撮影したＣＴ画像が格納される。また、ＣＴ画像情報６００には、格納されたＣＴ画像を識別するためのＩＤと、ファイル名と、患者情報と、診断結果と、画像診断した読影医を識別するためのＩＤとが格納される。
【００６３】
このように、画像ＤＢ１３０に新たにＣＴ画像が格納され、かつ、ＣＴ画像情報６００に、ＩＤ、ファイル名、患者情報、診断結果、画像診断した読影医を識別するためのＩＤが新たに格納されると、図７に示す登録部１４１の各部が動作する。
【００６４】
スライス画像取得部７１０は、画像ＤＢ１３０に新たに格納されたＣＴ画像に含まれる各スライス画像を読み出し、陰影抽出部７２０及び輪郭特定部７３０に送信する。以降、各部の処理はスライス画像単位で行われるが、説明の便宜上、スライス画像も複数のスライス画像を含むＣＴ画像も全て“ＣＴ画像”と称して説明を行うこととする。
【００６５】
陰影抽出部７２０は、陰影抽出処理を実行する。具体的には、陰影抽出部７２０は、まず、ＣＴ画像を、指定された大きさのグリッドに区切ることで、部分画像（以下、“ブロック”と称す）を生成する。続いて、陰影抽出部７２０は、生成したブロックごとに、ブロック内に含まれる各画素の輝度値を統計処理することで多次元ベクトルを算出する。続いて、陰影抽出部７２０は、算出した多次元ベクトルに基づいて、各ブロックが、いずれの陰影（浸潤影、すりガラス影、蜂巣影、嚢胞影、粒状影、通常）に該当するかを識別する。
【００６６】
なお、算出した多次元ベクトルに基づいて、各ブロックがいずれの陰影に該当するかを識別するにあたり、陰影抽出部７２０は、予めそれぞれの陰影（浸潤影、すりガラス影、蜂巣影、嚢胞影、粒状影、通常）を示す代表ベクトルを有しているものとする。陰影抽出部７２０は、各ブロックより抽出した多次元ベクトルと、予め有しているそれぞれの陰影を示す代表ベクトルとの距離を算出し、最も距離が短い代表ベクトルに対応する陰影を当該ブロックの陰影の種類として識別する。
【００６７】
陰影抽出部７２０は、陰影の種類を識別したブロックを、陰影情報として、特徴量算出部７７０に通知する。
【００６８】
輪郭特定部７３０は輪郭抽出手段の一例であり、ＣＴ画像について輪郭特定処理を実行する。具体的には、輪郭特定部７３０は、ＣＴ画像より肺野領域を特定し、特定した肺野領域の輪郭線を抽出する。また、輪郭特定部７３０は、抽出した輪郭線を、特徴点抽出部７４０及び内部特徴点抽出部７５０に通知する。
【００６９】
特徴点抽出部７４０は特徴点抽出手段の一例であり、輪郭特定部７３０より通知された肺野領域の輪郭線より、特徴点を抽出する。また、特徴点抽出部７４０は、抽出した特徴点間を均等に内分することで、内分点を抽出する内分点抽出処理を実行する。更に、特徴点抽出部７４０は、抽出した特徴点及び内分点に関する情報を、特徴量情報ＤＢ１５０の点に関する情報５２０に格納するとともに、抽出した特徴点に関する情報を内部特徴点抽出部７５０に通知する。
【００７０】
内部特徴点抽出部７５０は内部特徴点抽出手段の一例であり、ＣＴ画像の肺野領域を収縮させた、収縮後の領域の輪郭を示す輪郭線上の点であって、収縮前の領域の輪郭を示す輪郭線上の特徴点に対応する特徴点（内部特徴点）を抽出し、輪郭線上に配置する。また、内部特徴点抽出部７５０は、収縮後の領域の輪郭線と、抽出した内部特徴点とを、内部対応点抽出部７６０に通知する。
【００７１】
内部対応点抽出部７６０は、輪郭特定部７３０より通知された収縮後の領域の輪郭線において、内部特徴点抽出部７５０より通知された内部特徴点間を均等に内分することで内分点（内部対応点）を抽出する。内部対応点抽出部７６０は、内部特徴点抽出部７５０より通知された内部特徴点と、抽出した内部対応点とに関する情報を、特徴量情報ＤＢ１５０の点に関する情報５２０に格納する。
【００７２】
特徴量算出部７７０は、陰影抽出部７２０より通知された陰影情報に含まれる各ブロックのＣＴ画像上での座標（ｘ，ｙ）を特定し、分布特徴量として、特徴量情報ＤＢ１５０の陰影に関する情報５１０に、陰影の種類と対応付けて格納する。
【００７３】
（２）登録部による処理の具体例
次に、類似症例画像検索装置１２０の登録部１４１による処理の具体例について説明する。
【００７４】
（ｉ）陰影抽出部による陰影抽出処理の具体例
はじめに、登録部１４１の陰影抽出部７２０による陰影抽出処理の具体例について説明する。図８は、陰影抽出部による陰影抽出処理の具体例を示す図である。
【００７５】
このうち、図８（ａ）は、ＣＴ画像の一例を示している。図８（ａ）に示すように、ＣＴ画像８００には、患者の右肺の肺野領域８１０と、患者の左肺の肺野領域８２０とが含まれる。ＣＴ画像８００上のブロック（例えば、ブロック８３０等）は、陰影抽出部７２０により生成されたブロックを示している。
【００７６】
図８（ｂ）は、陰影抽出部７２０により生成された各ブロックがいずれの陰影に該当するかを識別した様子を示している。図８（ｂ）に示す各ブロックのうち、太線で示したブロック（例えば、ブロック８４０、８５０）は、異常陰影（例えば、浸潤影）と識別されたブロックであることを示している。一方、太線で示したブロック以外のブロックは、通常陰影と識別されたブロックであることを示している。
【００７７】
（ｉｉ）輪郭特定部による輪郭特定処理の具体例
続いて、輪郭特定部７３０による輪郭特定処理の具体例について説明する。図９は、輪郭特定部による輪郭特定処理の具体例を示す図である。このうち、図９（ａ）は、輪郭特定部７３０により輪郭特定処理が行われる前のＣＴ画像８００を示している。一方、図９（ｂ）は、輪郭特定部７３０が、ＣＴ画像８００より肺野領域８１０、８２０を特定し、肺野領域８１０、８２０の輪郭線９１１、９１２を抽出した様子を示している。
【００７８】
（ｉｉｉ）特徴点抽出部による特徴点抽出処理の具体例
続いて、特徴点抽出部７４０による特徴点抽出処理の具体例について説明する。図１０は、特徴点抽出部による特徴点抽出処理の具体例を示す図である。以下、右肺を例に、特徴点抽出処理の具体例について説明する。
【００７９】
図１０（ａ）は、特徴点抽出部７４０が、右肺より特徴点１０１０〜１０３０を抽出する様子を示している。図１０（ａ）に示すように、特徴点抽出部７４０は、右肺の肺野領域の輪郭線９１１に基づいて、右肺の肺野領域の重心１００１を算出する。続いて、特徴点抽出部７４０は、重心１００１を通る垂直線１００２と、右肺の肺野領域の輪郭線９１１との交点を算出する。更に、特徴点抽出部７４０は、算出した交点の周辺の輪郭線９１１上の点であって、ｙ座標が最も小さい点（つまり、ＣＴ画像の最も上に位置する点）を、特徴点１０１０として抽出する。
【００８０】
続いて、特徴点抽出部７４０は、特徴点１０１０から時計回りに輪郭線９１１上を移動した際に、輪郭線９１１が凸形状であって、かつ、輪郭線９１１の接線の傾きが所定の閾値をはじめて超える点を、特徴点１０２０として抽出する。
【００８１】
続いて、特徴点抽出部７４０は、特徴点１０２０から更に時計回りに移動した際に、輪郭線９１１が凸形状であって、かつ、輪郭線９１１の接線の傾きが所定の閾値を超える点を、特徴点１０３０として抽出する。
【００８２】
図１０（ｂ）、（ｃ）は、特徴点抽出部７４０が、右肺より特徴点１０４０を抽出する様子を示している。図１０（ｂ）に示すように、特徴点抽出部７４０は、まず、ＣＴ画像に対して、所定のウィンドウ値とウィンドウ幅を設定して、ウィンドウ（階調）処理を行うことで、ＣＴ画像より背骨１０１２を抽出する。
【００８３】
続いて、特徴点抽出部７４０は、図１０（ｂ）に示すように、抽出した背骨１０１２の上端に接する水平線１００３を算出し、算出した水平線１００３と、右肺の肺野領域の輪郭線９１１との交点１０１１を求める。続いて、特徴点抽出部７４０は、図１０（ｃ）に示すように、交点１０１１から時計回りに輪郭線９１１上を所定距離移動した位置の点を、特徴点１０４０として抽出する。
【００８４】
図１１は、特徴点抽出処理の処理結果の一例を示す図である。図１１に示すように、特徴点抽出処理を実行することで、特徴点抽出部７４０では、右肺の肺野領域より、４つの特徴点１０１０〜１０４０を抽出する。
【００８５】
（ｉｖ）特徴点抽出部による内分点抽出処理の具体例
続いて、特徴点抽出部７４０による内分点抽出処理の具体例について説明する。図１２は、特徴点抽出部による内分点抽出処理の具体例を示す図である。なお、以下では、右肺の肺野領域の輪郭線を“第一の輪郭線”と称する。また、特徴点１０１０から時計回りに特徴点１０２０に至る第一の輪郭線上の範囲を“区間１”とする。同様に、特徴点１０２０から時計回りに特徴点１０３０に至る第一の輪郭線上の範囲を“区間２”とする。また、特徴点１０３０から時計回りに特徴点１０４０に至る第一の輪郭線上の範囲を“区間３”とする。更に、特徴点１０４０から時計回りに特徴点１０１０に至る第一の輪郭線上の範囲を“区間４”とする。
【００８６】
特徴点抽出部７４０は、内分点抽出処理を実行することで各区間を均等に内分する。なお、内分する割合は、区間ごとに変えてもよい。図１２の例は、区間１を、４つに均等に内分し、内分点１２０１〜１２０３を抽出したことを示している。
【００８７】
続いて、特徴点抽出部７４０は、点に関する情報（特徴点及び内分点に関する情報）を算出し、図５を用いて説明した、特徴量情報５００の“点に関する情報５２０”に格納する。例えば、特徴点抽出部７４０は、区間１において、特徴点１０１０に関する情報として、以下の情報を格納する。
・特徴点１０１０が属する第一の輪郭線の長さの比（＝１）
・特徴点１０１０が属する区間名（＝１）
・特徴点１０１０の第一の輪郭線上の区間１における位置（＝０）
・特徴点１０１０のＣＴ画像上での座標（＝（ｘ１，ｙ１））
続いて、特徴点抽出部７４０は、特徴点１０１０から時計回りに第一の輪郭線上を移動し、次の内分点１２０１に関する情報を、特徴量情報５００の“点に関する情報５２０”に格納する。例えば、特徴点抽出部７４０は、内分点１２０１に関する情報として、以下の情報を格納する。
・内分点１２０１が属する第一の輪郭線の長さの比（＝１）
・内分点１２０１が属する区間名（＝１）
・内分点１２０１の第一の輪郭線上の区間１における位置（＝０．２５）
・内分点１２０１のＣＴ画像上での座標（＝（ｘ２，ｙ２））
以下、同様にして、内分点１２０２、１２０３、特徴点１０２０に関する情報として、以下の情報を格納する。
・内分点１２０２の場合：（１，１，０．５，ｘ３，ｙ３）
・内分点１２０３の場合：（１，１，０．７５，ｘ４，ｙ４）
・特徴点１０２０の場合：（１，２，０，ｘ５，ｙ５）
同様に、特徴点抽出部７４０は、区間２、区間３、区間４においても、特徴点及び内分点に関する情報をそれぞれ、特徴量情報５００の“点に関する情報５２０”に格納する。
【００８８】
（ｖ）内部特徴点抽出部による内部特徴点抽出処理の具体例
続いて、内部特徴点抽出部７５０による内部特徴点抽出処理の具体例について説明する。内部特徴点抽出部７５０は、ＣＴ画像の肺野領域を収縮させ、収縮後の領域の輪郭を示す第二の輪郭線を算出する。そして、内部特徴点抽出部７５０は、第一の輪郭線上の特徴点１０１０〜１０４０に対応する第二の輪郭線上の特徴点（内部特徴点）を抽出し、第二の輪郭線上に配置する。なお、ここでは、第一の輪郭線上の特徴点に基づいて第二の輪郭線上の特徴点（内部特徴点）を抽出する場合について説明するが、第ｎの輪郭線上の特徴点（内部特徴点）に基づいて第ｎ＋１の輪郭線上の特徴点（内部特徴点）を抽出する場合も同様である。
【００８９】
図１３は、第一の輪郭線上の特徴点に対応する、第二の輪郭線上の内部特徴点の抽出方法を説明するための第１の図である。図１３に示すように、内部特徴点抽出部７５０は、第一の輪郭線における特徴点間の内分比を保つという制約のもとで、第二の輪郭線上において、第一の輪郭線上の特徴点から最も近い点を算出することで、第二の輪郭線上の内部特徴点を抽出する。
【００９０】
図１３の例の場合、（特徴点１０１０と特徴点１０２０との間の距離）：（特徴点１０２０と特徴点１０３０との間の距離）：（特徴点１０３０と特徴点１０４０との間の距離）：（特徴点１０４０と特徴点１０１０との間の距離）＝ａ：ｂ：ｃ：ｄである。したがって、第一の輪郭線における特徴点間の内分比を保つという制約は、具体的には、第二の輪郭線上における内部特徴点１３１０〜１３４０間の内分比が、ａ：ｂ：ｃ：ｄとなるように、第二の輪郭線上において、各内部特徴点を配置することを意味する。
【００９１】
当該内部特徴点１３１０〜１３４０を配置することは、上記制約のもとで最適化問題を解くことと等価であるが、本実施形態では、以下のように近似して解を求める。すなわち、第一の輪郭線を局所的な曲線（局所曲線）に分割し、それらの中心にその長さに比例した重みを与え、第一の輪郭線から第二の輪郭線へ、局所曲線の重みを割り当てる際の割り当てコストが最小となる解を求める。このときの割り当てコストは、局所曲線間の距離と割り当てる重みの量とに比例するものとし、割り当てコストが最小となる解を求めることで、第一の輪郭線上の特徴点に対応する第二の輪郭線上の内部特徴点を抽出する。
【００９２】
図１４は、第一の輪郭線上の特徴点に対応する第二の輪郭線上の内部特徴点の抽出方法を説明するための第２の図である。図１４に示すように、
・内部特徴点抽出部７５０は、第一の輪郭線の周長をＬ１を取得する。
・内部特徴点抽出部７５０は、第一の輪郭線上の各点をＮ１個選択する。ここでは、選択したＮ１個の各点を、Ｐ１１、Ｐ２１、・・・ＰＮ１１とする。
・内部特徴点抽出部７５０は、隣り合う各点で結ばれる第一の輪郭線の局所曲線の中点と長さとを取得する。ここでは、取得した局所曲線の中点を（ｘｋ１，ｙｋ１）、局所曲線の長さをｌｋ（ｋ＝１，２，・・・Ｎ１）とする。
・内部特徴点抽出部７５０は、Ｎ１個の重み付け点Ｐｋ１を設定する。ただし、中点（ｘｋ１，ｙｋ１）についての重みを、Ｃｋ＝ｌｋ／Ｌ１とする。
・内部特徴点抽出部７５０は、第一の輪郭線から第二の輪郭線への割り当てコストＷ（下式参照）を最小にする問題を線形計画法に基づいて解く。
【００９３】
【数１】
2018183431.tif 000003
・内部特徴点抽出部７５０は、第一の輪郭線上の特徴点（ｘｉ１，ｙｉ１）から第二の輪郭線上の内部特徴点への対応を下式に基づいて算出する。
【００９４】
【数２】
2018183431.tif 000004
【００９５】
（３）検索部の詳細
次に、類似症例画像検索装置１２０の各部（登録部１４１、検索部１４２、表示制御部１４３）のうち、検索部１４２の詳細について説明する。
【００９６】
図１５は、類似症例画像検索装置の検索部の機能構成の一例を示す図である。図１５に示すように、検索部１４２は、スライス画像取得部１５１０、陰影抽出部１５２０、輪郭特定部１５３０、特徴点抽出部１５４０、内部特徴点抽出部１５５０、内部対応点抽出部１５６０、特徴量算出部１５７０を有する。更に、検索部１４２は、類似度算出部１５８０、出力部１５９０を有する。
【００９７】
読影医等が検索部１４２を起動し、診断する患者の患者情報を入力した後に、ＣＴ装置１１０にて当該患者についてのＣＴ画像の撮影が行われると、表示制御部１４３は、撮影されたＣＴ画像を診断対象のＣＴ画像として表示画面３００に表示する。表示制御部１４３により表示画面３００が表示され、読影医等により検索指示が入力されることで、図１５に示す検索部１４２の各部が動作する。
【００９８】
なお、検索部１４２の各部のうち、類似度算出部１５８０、出力部１５９０を除く各部は、表示画面３００に表示された診断対象のＣＴ画像について処理を行うことのほかは、図７に示した登録部１４１の各部と同様の処理を行う。このため、ここでは説明を省略する。
【００９９】
類似度算出部１５８０は、診断対象のＣＴ画像と、特徴量情報ＤＢ１５０より読み出した検索対象のＣＴ画像との間の類似度を算出する。具体的には、類似度算出部１５８０は、検索対象のＣＴ画像に含まれる各陰影を、検索対象のＣＴ画像の点に関する情報と、診断対象のＣＴ画像の点に関する情報との関係に基づいて、診断対象のＣＴ画像上に写像する。これにより、検索対象のＣＴ画像に含まれる各陰影の分布特徴量が変換される。類似度算出部１５８０は、検索対象のＣＴ画像に含まれる各陰影の変換後の分布特徴量と、診断対象のＣＴ画像より抽出された各陰影の分布特徴量とに基づいて、例えば、Ｅａｒｔｈ  Ｍｏｖｅｒ’ｓ  Ｄｉｓｔａｎｃｅを用いて類似度を算出する。なお、検索の際に読影医等により陰影の種類が指定された場合にあっては、類似度算出部１５８０は、指定された種類の陰影の変換後の分布特徴量を用いて類似度を算出する。
【０１００】
なお、類似度算出部１５８０では、左肺同士の類似度を算出し、次いで、右肺同士の類似度を算出し、最後に、両者の和を算出することで、診断対象のＣＴ画像と検索対象のＣＴ画像との間の類似度を算出する。
【０１０１】
類似度算出部１５８０は、特徴量情報ＤＢ１５０より読み出した検索対象の全てのＣＴ画像について同様の処理を行い、診断対象のＣＴ画像と各検索対象のＣＴ画像との間の類似度を、出力部１５９０に通知する。
【０１０２】
出力部１５９０は、類似度算出部１５８０より通知された類似度について、ソート処理を行い、類似度を高い順に並べ替える。出力部１５９０は、類似度が高い所定数の検索対象について、対応するＩＤ、サムネイル画像を特徴量情報ＤＢ１５０から読み出し、類似度とともに検索結果として表示制御部１４３に通知する。
【０１０３】
（４）検索部による処理の具体例
次に、類似症例画像検索装置１２０の検索部１４２による処理のうち、類似度算出部１５８０による写像処理の具体例について説明する。図１６は、類似度算出部による写像処理の具体例を示す図である。上述したとおり、類似度算出部１５８０は、診断対象のＣＴ画像と検索対象のＣＴ画像との間の類似度を算出する際、検索対象のＣＴ画像に含まれる各陰影を、診断対象のＣＴ画像上に写像する。このとき、類似度算出部１５８０では、まず、検索対象のＣＴ画像の肺野領域の各点（特徴点、内分点、内部特徴点、内部対応点）を診断対象のＣＴ画像上の対応する位置に写像する。
【０１０４】
図１６（ａ）は、検索対象のＣＴ画像の内部対応点を、診断対象のＣＴ画像上の対応する位置に写像する様子を示している。図１６（ａ）に示すように、検索対象のＣＴ画像の内部対応点１６０１の写像先は、検索対象のＣＴ画像の内部対応点に関する情報と、診断対象のＣＴ画像の内部対応点に関する情報との関係に基づいて算出される。図１６（ａ）の例では、検索対象のＣＴ画像の内部対応点１６０１に関する情報は、（０．６，１，０．３３，ｘ，ｙ）である。一方、診断対象の内部対応点１６１１〜１６１４に関する情報は、（０．７，１，０．２５，ｘ，ｙ）、（０．７，１，０．５，ｘ，ｙ）、（０．５，１，０．２５，ｘ，ｙ）、（０．５，１，０．５，ｘ，ｙ）である。したがって、類似度算出部１５８０は、検索対象のＣＴ画像の内部対応点１６０１の写像先として、点１６２０を算出する。
【０１０５】
なお、検索対象のＣＴ画像の内部対応点の写像先の算出方法を、より一般的に表現すると以下のようになる。例えば、検索対象のＣＴ画像の内部対応点を、（ｒｄ，ｉｄ，ｊｄ，ｘｄ，ｙｄ）とおく。
【０１０６】
このとき、ｒｄは、当該点が属する第ｎの輪郭線の長さの比であり、０＜ｒｄ≦１を満たす。また、ｉｄは、当該点が属する区間名であり、本実施形態では、１、２、３、４のいずれかの値となる。また、ｊｄは、当該点の区間ｉｄにおける位置であり、０＜ｊｄ≦１を満たす。更に、（ｘｄ，ｙｄ）は、当該点のＣＴ画像上での座標である。
【０１０７】
類似度算出部１５８０は、診断対象のＣＴ画像における内部対応点（ｒｑ，ｉｑ，ｊｑ，ｘｑ，ｙｑ）として、下記条件を満たす点を４点を求める。
・ｒ１ｑ＜ｒｄ＜ｒ２ｑ
・ｉ１ｑ＝ｉ２ｑ＝ｉｄ
・ｊ１１ｑ＜ｊｄ＜ｊ１２ｑを満たす最大のｊ１１ｑと最小のｊ１２ｑ
・ｊ２１ｑ＜ｊｄ＜ｊ２２ｑを満たす最大のｊ２１ｑと最小のｊ２２ｑ
更に、類似度算出部１５８０は、求めた４点を線形に近似して（ｒｄ，ｉｄ，ｊｄ，ｘｄ，ｙｄ）の写像先の点（ｘ，ｙ）を算出する。具体的には、４点に関する情報を、
・（ｒ１ｑ，ｉ１ｑ，ｊ１１ｑ，ｘ１１ｑ，ｙ１１ｑ）、
・（ｒ１ｑ，ｉ１ｑ，ｊ１２ｑ，ｘ１２ｑ，ｙ１２ｑ）、
・（ｒ２ｑ，ｉ２ｑ，ｊ２１ｑ，ｘ２１ｑ，ｙ２１ｑ）、
・（ｒ２ｑ，ｉ２ｑ，ｊ２２ｑ，ｘ２２ｑ，ｙ２２ｑ）、
とすると、類似度算出部１５８０は、下式により、（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）を算出する。
【０１０８】
【数３】
2018183431.tif 000005
【０１０９】
そして、類似度算出部１５８０は、算出した（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）に基づいて、下式により、写像先の点（ｘ，ｙ）を算出する。
【０１１０】
【数４】
2018183431.tif 000006
【０１１１】
このように、類似度算出部１５８０は、上式を用いることにより、検索対象のＣＴ画像の肺野領域の各点（特徴点、内分点、内部特徴点、内部対応点）を、診断対象のＣＴ画像上の対応する位置に写像することができる。
【０１１２】
続いて、類似度算出部１５８０は、検索対象のＣＴ画像の肺野領域の各点の写像先に基づいて、検索対象のＣＴ画像に含まれる各陰影を、診断対象のＣＴ画像上に写像する。異常陰影の個数がＳ個であったとすると、類似度算出部１５８０は、異常陰影を写像する処理をＳ回繰り返す。
【０１１３】
なお、異常陰影の位置は、通常、内部特徴点や内部対応点とは異なる位置になる。したがって、類似度算出部１５８０は、異常陰影の写像先を以下のようにして求める。
【０１１４】
図１６（ｂ）は、検索対象のＣＴ画像に含まれる異常陰影を、診断対象のＣＴ画像上に写像する様子を示している。図１６（ｂ）に示すように、類似度算出部１５８０は、異常陰影１６２１の位置に対して、それを囲む内部特徴点または内部対応点を３点求める。ここでは、類似度算出部１５８０は、最も距離の近い３点の内部対応点１６３１〜１６３３を求める。
【０１１５】
類似度算出部１５８０は、３点の内部対応点１６３１〜１６３３を頂点とする三角形に対する、異常陰影の相対的な位置を求める。また、類似度算出部１５８０は、診断対象のＣＴ画像上において、内部対応点１６３１〜１６３３の写像先の点１６４１〜１６４３を頂点とする三角形を求める。更に、類似度算出部１５８０は、点１６４１〜１６４３を頂点とする三角形内の相対的に同じ位置に、検索対象のＣＴ画像の異常陰影１６２１を写像する（符号１６５１参照）。
【０１１６】
このように、検索対象のＣＴ画像の各陰影を写像することで、各陰影の分布特徴量を変換することができる。この結果、本実施形態における類似症例画像検索装置１２０によれば、びまん性肺疾患のように異常陰影が広範囲かつ多様に広がるＣＴ画像においても、類似症例を精度よく検索することが可能になる。
【０１１７】
＜ＣＴ画像処理システムにおける類似症例画像検索処理全体の流れ＞
次に、ＣＴ画像処理システム１００における類似症例画像検索処理全体の流れについて説明する。図１７は、ＣＴ画像処理システムにおける類似症例画像検索処理のシーケンス図である。
【０１１８】
図１７に示すように、ＣＴ画像処理システム１００における類似症例画像検索処理は、登録フェーズと検索フェーズとに大別することができる。はじめに、登録フェーズについて説明する。
【０１１９】
ステップＳ１７０１において、ＣＴ装置１１０は、患者のＣＴ画像を撮影する。ＣＴ画像の撮影に際して、類似症例画像検索装置１２０には、患者情報が入力される。
【０１２０】
ステップＳ１７０２において、ＣＴ装置１１０は、撮影により得られたＣＴ画像を、検索対象のＣＴ画像として、類似症例画像検索装置１２０の登録部１４１に送信する。
【０１２１】
ステップＳ１７０３において、登録部１４１は、ＣＴ装置１１０より送信された検索対象のＣＴ画像を取得し、識別子を付したうえで、患者情報とともに、画像ＤＢ１３０に格納する。なお、登録部１４１がＣＴ画像を画像ＤＢ１３０に格納するにあたり、読影医等は、当該ＣＴ画像についての画像診断を行う。登録部１４１では、このときの診断結果を当該ＣＴ画像と対応付けて画像ＤＢ１３０に格納する。
【０１２２】
ステップＳ１７０４において、登録部１４１は、格納した検索対象のＣＴ画像について、陰影抽出処理、特徴量算出処理を実行し、各陰影を抽出することで、陰影に関する情報５１０を生成する。
【０１２３】
ステップＳ１７０５において、登録部１４１は、格納した検索対象のＣＴ画像について、輪郭特定処理、特徴点抽出処理、内部特徴点抽出処理、内部対応点抽出処理を実行し、各点を抽出することで、点に関する情報５２０を生成する。
【０１２４】
ステップＳ１７０６において、登録部１４１は、生成した陰影に関する情報５１０、点に関する情報５２０を特徴量情報ＤＢ１５０に格納する。
【０１２５】
以上で、登録フェーズが完了する。なお、図１７は、登録フェーズにおける患者一人分の処理の例であり、実際には、登録フェーズにおいて、複数患者分の処理が行われるものとする。
【０１２６】
続いて、検索フェーズについて説明する。ステップＳ１７１１において、ＣＴ装置１１０は、診断する患者のＣＴ画像を撮影する。ステップＳ１７１１におけるＣＴ画像の撮影に際して、類似症例画像検索装置１２０には、診断する患者の患者情報が入力される。
【０１２７】
ステップＳ１７１２において、ＣＴ装置１１０は、撮影により得られたＣＴ画像を、診断対象のＣＴ画像として、類似症例画像検索装置１２０の検索部１４２に送信する。
【０１２８】
ステップＳ１７１３において、検索部１４２は、ＣＴ装置１１０より送信された診断対象のＣＴ画像を取得する。また、検索部１４２は、取得した診断対象のＣＴ画像を表示制御部１４３に通知する。
【０１２９】
ステップＳ１７１４において、表示制御部１４３は、表示装置２０６に表示画面３００を表示し、検索部１４２より通知されたＣＴ画像を、当該表示画面３００の診断対象画像表示領域３１０に表示する。
【０１３０】
ステップＳ１７１５において、表示制御部１４３は、表示画面３００の検索条件指定領域３２０において指定された検索条件を受け付ける。また、表示制御部１４３は、表示画面３００の検索ボタン３３０を介して入力された検索指示を受け付ける。
【０１３１】
ステップＳ１７１６において、表示制御部１４３は、表示制御部１４３は、受け付けた検索条件及び検索指示を検索部１４２に通知する。
【０１３２】
ステップＳ１７１７において、検索部１４２は、表示制御部１４３より検索指示の通知を受けると、診断対象のＣＴ画像について、陰影抽出処理、特徴量算出処理を実行し、陰影を抽出することで、陰影に関する情報を取得する。
【０１３３】
ステップＳ１７１８において、検索部１４２は、診断対象のＣＴ画像について、輪郭特定処理、特徴点抽出処理、内部対応点抽出処理を実行し、各点を抽出することで、点に関する情報を取得する。
【０１３４】
ステップＳ１７１９において、検索部１４２は、特徴量情報ＤＢ１５０より特徴量情報５００を読み出し、検索対象のＣＴ画像についての陰影に関する情報及び点に関する情報を取得する。
【０１３５】
ステップＳ１７２０において、検索部１４２は、取得した検索対象のＣＴ画像に含まれる各陰影を、診断対象のＣＴ画像に写像することで分布特徴量を変換し、検索対象のＣＴ画像と診断対象のＣＴ画像との類似度を算出する。また、検索部１４２は、算出した類似度の高い順に検索対象のＣＴ画像をソートする。
【０１３６】
ステップＳ１７２１において、検索部１４２は、類似度の高い所定数の検索対象のＣＴ画像に対応付けられたＩＤ及びサムネイル画像を、類似度とともに、検索結果として、表示制御部１４３に通知する。
【０１３７】
ステップＳ１７２２において、表示制御部１４３は、検索部１４２より通知された検索結果を、検索結果表示領域３４０に表示する。
【０１３８】
ステップＳ１７２３において、表示制御部１４３は、検索結果表示領域３４０において、読影医等により所定の検索結果が選択された場合に、ＣＴ画像表示指示として受け付ける。
【０１３９】
ステップＳ１７２４において、表示制御部１４３は、選択された検索結果に含まれるＩＤを特定し、特定したＩＤにより識別されるＣＴ画像を、画像ＤＢ１３０より読み出す。
【０１４０】
ステップＳ１７２５において、表示制御部１４３は、読み出したＣＴ画像を、類似症例検索結果表示領域３５０に表示する。これにより、読影医等は、診断対象のＣＴ画像の症例に類似する類似症例のＣＴ画像を参照しながら、比較読影により診断対象のＣＴ画像について画像診断を行うことができる。
【０１４１】
以上の説明から明らかなように、びまん性肺疾患などのように臓器領域内の広範囲に異常陰影が分布する疾患の場合、従来は、検索対象のＣＴ画像と診断対象のＣＴ画像との間で、肺野領域内の対応付けを精度よく行うことができなかった。
【０１４２】
これに対して、本実施形態における類似症例画像検索装置１２０は、肺野領域において、第ｎの輪郭線上の特徴点（または内部特徴点）間の内分比を保ちつつ、第ｎの輪郭線上の特徴点（または内部特徴点）に最も近い内部特徴点を、第ｎ＋１の輪郭線より抽出する。
【０１４３】
これにより、第ｎ＋１の輪郭線上において、内部特徴点を一意に定義することが可能となり、第ｎ＋１の輪郭線上の内部対応点を、当該内部特徴点を基準に定義することが可能となる。この結果、異なるＣＴ画像間であっても、肺野領域内部の各点を精度よく対応付けることが可能となる。
【０１４４】
つまり、本実施形態によれば、びまん性肺疾患において、異なる画像間での肺野領域内部の対応付けを精度よく行うことが可能となる。
【０１４５】
［第２の実施形態］
上記第１の実施形態において類似度算出部１５８０は、検索対象のＣＴ画像と診断対象のＣＴ画像との類似度を算出するにあたり、検索対象のＣＴ画像に含まれる各陰影を診断対象のＣＴ画像に写像するものとして説明した。しかしながら、類似度算出部１５８０は、診断対象のＣＴ画像より抽出された各陰影を、検索対象のＣＴ画像に写像することで、検索対象のＣＴ画像と診断対象のＣＴ画像との類似度を算出してもよい。
【０１４６】
また、上記第１の実施形態では、類似度の算出において、Ｅａｒｔｈ  Ｍｏｖｅｒ’ｓ  Ｄｉｓｔａｎｃｅを用いるものとして説明したが、類似度の算出方法はこれに限定されない。
【０１４７】
また、上記第１の実施形態では、スライス画像単位で類似度を算出するものとして説明したが、ＣＴ画像に含まれる複数のスライス画像それぞれにおいて算出した類似度を和算して、ＣＴ画像単位で類似度を算出するようにしてもよい。あるいは、特定のスライス画像間の類似度を和算してＣＴ画像単位で類似度を算出するようにしてもよい。
【０１４８】
また、上記第１の実施形態では、４つの特徴点を抽出する場合について説明したが、抽出する特徴点の数は４つに限定されない。
【０１４９】
また、上記第１の実施形態では、主に肺野領域を撮影したＣＴ画像について説明したが、肺野領域以外の臓器領域を撮影したＣＴ画像に対しても適用可能である。
【０１５０】
また、上記第１の実施形態では、特徴量情報５００とＣＴ画像情報６００とを異なるＤＢに分けて格納する場合について説明したが、特徴量情報５００とＣＴ画像情報６００とは、同じＤＢに格納してもよい。
【０１５１】
また、第１の実施形態では、検索指示を受け付けてから診断対象のＣＴ画像についての特徴量情報を生成するものとして説明したが、診断対象のＣＴ画像についての特徴量情報は、検索指示を受け付ける前に生成するようにしてもよい。
【０１５２】
また、上記第１の実施形態では、医用画像としてＣＴ画像を検索する場合について説明したが、ＣＴ画像以外の医用画像（例えば、ＭＲＩ（Magnetic  resonance  imaging）画像）を検索する場合に適用してもよい。
【０１５３】
なお、開示の技術では、以下に記載する付記のような形態が考えられる。
（付記１）
画像内の臓器に対し、臓器領域を抽出して第一の輪郭線を抽出し、
前記第一の輪郭線上から複数の第一の特徴点を抽出し、
前記臓器領域を収縮させた、収縮後の臓器領域を抽出して第二の輪郭線を抽出し、
前記第二の輪郭線上における、前記第一の輪郭線上の前記複数の第一の特徴点に対応する複数の第二の特徴点を、前記第一の輪郭線上における前記複数の第一の特徴点間の内分比を保ちつつ、かつ、前記第一の輪郭線上の前記複数の第一の特徴点の位置に最も近い前記第二の輪郭線上の位置に配置する、
処理をコンピュータに実行させる類似症例画像検索プログラム。
（付記２）
前記複数の第一の特徴点間を内分する内分点を前記第一の輪郭線より抽出し、抽出した該内分点に対応する前記第二の輪郭線上の内分点を更に抽出する、
処理を前記コンピュータに実行させる付記１に記載の類似症例画像検索プログラム。
（付記３）
前記第二の特徴点及び内分点に関する情報として、
前記第二の特徴点及び内分点が属する前記第二の輪郭線の、前記第一の輪郭線に対する長さの比と、
前記第二の特徴点及び内分点が属する前記第二の輪郭線における区間を示す情報と、
前記第二の特徴点及び内分点が属する前記第二の輪郭線における前記区間での前記第二の特徴点及び内分点の位置を示す情報と、
前記第二の特徴点及び内分点の前記画像上での座標と、
を抽出する処理を前記コンピュータに実行させる付記２に記載の類似症例画像検索プログラム。
（付記４）
第一の画像より抽出した、複数の第一の特徴点及び内分点と、複数の第二の特徴点及び内分点と、
第二の画像より抽出した、複数の第一の特徴点及び内分点と、複数の第二の特徴点及び内分点と、
の対応付けに基づき、該第一の画像より抽出した陰影を、該第二の画像に写像し、
前記第一の画像より抽出した陰影の写像後の位置と、前記第二の画像より抽出した陰影の位置とに基づき、前記第一の画像と前記第二の画像との類似度を算出する、
処理を前記コンピュータに実行させる付記３に記載の類似症例画像検索プログラム。
（付記５）
前記第一の画像より抽出した陰影のうち、所定の種類の陰影を、前記第二の画像に写像し、
前記第一の画像より抽出した所定の種類の陰影の写像後の位置と、前記第二の画像より抽出した所定の種類の陰影の位置とに基づき、前記第一の画像と前記第二の画像との類似度を算出することを特徴とする付記４に記載の類似症例画像検索プログラム。
（付記６）
画像内の臓器に対し、臓器領域を抽出して第一の輪郭線を抽出する輪郭抽出手段と、
前記第一の輪郭線上から複数の第一の特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記臓器領域を収縮させた、収縮後の臓器領域を抽出して第二の輪郭線を抽出し、前記第二の輪郭線上における、前記第一の輪郭線上の前記複数の第一の特徴点に対応する複数の第二の特徴点を、前記第一の輪郭線上における前記複数の第一の特徴点間の内分比を保ちつつ、かつ、前記第一の輪郭線上の前記複数の第一の特徴点の位置に最も近い前記第二の輪郭線上の位置に配置する内部特徴点抽出手段と
を有することを特徴とする類似症例画像検索装置。
（付記７）
画像内の臓器に対し、臓器領域を抽出して第一の輪郭線を抽出し、
前記第一の輪郭線上から複数の第一の特徴点を抽出し、
前記臓器領域を収縮させた、収縮後の臓器領域を抽出して第二の輪郭線を抽出し、
前記第二の輪郭線上における、前記第一の輪郭線上の前記複数の第一の特徴点に対応する複数の第二の特徴点を、前記第一の輪郭線上における前記複数の第一の特徴点間の内分比を保ちつつ、かつ、前記第一の輪郭線上の前記複数の第一の特徴点の位置に最も近い前記第二の輪郭線上の位置に配置する、
処理をコンピュータが実行する類似症例画像検索方法。
【０１５４】
なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせ等、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。
【符号の説明】
【０１５５】
１００              ：ＣＴ画像処理システム
１１０              ：ＣＴ装置
１２０              ：類似症例画像検索装置
１４０              ：類似症例画像検索部
１４１              ：登録部
１４２              ：検索部
１４３              ：表示制御部
３００              ：表示画面
５００              ：特徴量情報
５１０              ：陰影に関する情報
５２０              ：点に関する情報
６００              ：ＣＴ画像情報
７１０              ：スライス画像取得部
７２０              ：陰影抽出部
７３０              ：輪郭特定部
７４０              ：特徴点抽出部
７５０              ：内部特徴点抽出部
７６０              ：内部対応点抽出部
７７０              ：特徴量算出部
９１１、９１２      ：輪郭線
１０１０〜１０４０  ：特徴点
１２０１〜１２０３  ：内分点
１３１０〜１３４０  ：内部特徴点
１５１０            ：スライス画像取得部
１５２０            ：陰影抽出部
１５３０            ：輪郭特定部
１５４０            ：特徴点抽出部
１５５０            ：内部特徴点抽出部
１５６０            ：内部対応点抽出部
１５７０            ：特徴量算出部
１５８０            ：類似度算出部
１５９０            ：出力部
１６１１〜１６１４  ：内部対応点
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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