(57)【要約】【課題】患者情報に基づいて異常陰影候補検出時のパラメータを設定することで、医用画像における異常陰影候補の検出精度を向上させる。【解決手段】本発明に係る画像診断支援装置によれば、異常陰影候補の検出対象となる医用画像の電子カルテ情報を画像管理サーバから取得し、取得した電子カルテ情報に基づいて異常陰影候補処理において用いるパラメータを設定する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像から異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、
患者情報を記憶する記憶装置から前記異常陰影候補検出手段の検出対象となる医用画像の患者の患者情報を取得する患者情報取得手段と、
前記取得した患者情報に基づいて前記異常陰影候補検出手段において用いるパラメータを設定するパラメータ設定手段と、
を備える画像診断支援装置。
【請求項２】
前記パラメータ設定手段は、前記患者の患者情報に含まれる性別に基づいて前記異常陰影候補検出手段において用いるパラメータを設定する請求項１に記載の画像診断支援装置。
【請求項３】
前記医用画像は、胸部画像であり、
前記パラメータ設定手段は、前記患者の患者情報に含まれる性別が女性である場合、前記異常陰影候補検出手段において肺野下部領域に存在する異常陰影候補の検出に用いられる画像特徴量の閾値を予め定められた閾値と異ならせるように設定する請求項２に記載の画像診断支援装置。
【請求項４】
前記パラメータ設定手段は、前記患者の患者情報に含まれる性別が女性である場合、前記異常陰影候補検出手段において肺野下部領域に存在する異常陰影候補の検出に用いられるコントラストの閾値を予め定められた閾値より低く設定し、標準偏差の閾値を予め定められた閾値より高く設定する請求項３に記載の画像診断支援装置。
【請求項５】
前記パラメータ設定手段は、前記患者の患者情報に含まれる年齢に基づいて前記異常陰影候補検出手段において用いるパラメータを設定する請求項１に記載の画像診断支援装置。
【請求項６】
前記医用画像は、胸部画像であり、
前記パラメータ設定手段は、前記患者の患者情報に含まれる年齢が所定年齢以上である場合、前記異常陰影候補検出手段において肺野領域に存在する異常陰影候補の検出に用いられる画像特徴量の閾値を予め定められた閾値と異ならせるように設定する請求項５に記載の画像診断支援装置。
【請求項７】
前記パラメータ設定手段は、前記患者の患者情報に含まれる年齢が所定年齢以上である場合、前記異常陰影候補検出手段において肺野領域に存在する異常陰影候補の検出に用いられるコントラストの閾値を予め定められた閾値より低く設定する請求項６に記載の画像診断支援装置。
【請求項８】
前記パラメータ設定手段は、前記患者の患者情報に含まれる体温に基づいて前記異常陰影候補検出手段において用いるパラメータを設定する請求項１に記載の画像診断支援装置。
【請求項９】
前記医用画像は、胸部画像であり、
前記パラメータ設定手段は、前記患者の患者情報に含まれる体温が所定値以上である場合、前記異常陰影候補検出手段において気管領域に存在する異常陰影候補の検出に用いられる画像特徴量の閾値を予め定められた閾値と異ならせるように設定する請求項８に記載の画像診断支援装置。
【請求項１０】
前記パラメータ設定手段は、前記患者の患者情報に含まれる体温が所定値以上である場合、前記異常陰影候補検出手段において気管領域に存在する異常陰影候補の検出に用いられるコントラストの閾値を予め定められた閾値より低く設定する請求項９に記載の画像診断支援装置。
【請求項１１】
前記パラメータ設定手段は、前記患者の患者情報に含まれる問診結果に基づいて前記異常陰影候補検出手段において用いるパラメータを設定する請求項１に記載の画像診断支援装置。
【請求項１２】
前記医用画像は、胸部画像であり、
前記パラメータ設定手段は、前記患者の患者情報に含まれる問診結果が肺炎である場合、前記異常陰影候補検出手段において肺野領域に存在する異常陰影候補の検出に用いられる画像特徴量の閾値を予め定められた閾値と異ならせるように設定する請求項１１に記載の画像診断支援装置。
【請求項１３】
前記パラメータ設定手段は、前記患者の患者情報に含まれる問診結果が肺炎である場合、前記異常陰影候補検出手段において肺野領域に存在する異常陰影候補の検出に用いられるコントラストの閾値を予め定められた閾値より低く設定する請求項１２に記載の画像診断支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像診断支援装置に関する。
【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】
読影診断を支援するため、医用画像から異常陰影候補を検出する各種技術が提案されている。また、異常陰影候補の検出精度を向上させるため、例えば、特許文献１には、複数の検出アルゴリズムを保有し、異常陰影候補の種類や検出目的に応じて異常陰影候補検出アルゴリズムを選択できるようにした画像診断支援装置が記載されている。特許文献２には、撮影条件の差に応じて異常陰影候補検出処理における処理条件を変更する技術が記載されている。
【０００４】
ところで、異常陰影候補の検出においては、偽陽性候補を削除する際のコントラスト閾値等、様々なパラメータが用いられている。従来、異常陰影候補の検出に用いられるパラメータは患者の性別、問診結果等に拘わらず一定である。
【特許文献１】特開２００２−１１２９８６号公報
【特許文献２】特開２００２−１９１５８５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、例えば、胸部を撮影した医用画像においては、性別が女性である場合、肺野下部に乳房が写り込み異常陰影候補と周囲の肺野部とのコントラストが低くなる。そのため、偽陽性削除に用いるコントラスト閾値として周囲の肺野部と同じものを用いると、精度良く異常陰影候補が検出できないという問題があった。また、問診結果が肺炎である場合、肺野全体の濃度が低くなるため、正常時と同じコントラスト閾値を用いると、精度良く異常陰影候補が検出できないという問題があった。
【０００６】
本発明の課題は、患者情報に基づいて異常陰影候補検出時のパラメータを設定することで、医用画像における異常陰影候補の検出精度を向上させることである。
【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に記載の発明の画像診断支援装置は、
医用画像から異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、
患者情報を記憶する記憶装置から前記異常陰影候補検出手段の検出対象となる医用画像の患者の患者情報を取得する患者情報取得手段と、
前記取得した患者情報に基づいて前記異常陰影候補検出手段において用いるパラメータを設定するパラメータ設定手段と、
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、
前記パラメータ設定手段は、前記患者の患者情報に含まれる性別に基づいて前記異常陰影候補検出手段において用いるパラメータを設定する。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の発明において、
前記医用画像は、胸部画像であり、
前記パラメータ設定手段は、前記患者の患者情報に含まれる性別が女性である場合、前記異常陰影候補検出手段において肺野下部領域に存在する異常陰影候補の検出に用いられる画像特徴量の閾値を予め定められた閾値と異ならせるように設定する。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の発明において、
前記パラメータ設定手段は、前記患者の患者情報に含まれる性別が女性である場合、前記異常陰影候補検出手段において肺野下部領域に存在する異常陰影候補の検出に用いられるコントラストの閾値を予め定められた閾値より低く設定し、標準偏差の閾値を予め定められた閾値より高く設定する。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記パラメータ設定手段は、前記患者の患者情報に含まれる年齢に基づいて前記異常陰影候補検出手段において用いるパラメータを設定する。
【００１２】
請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の発明において、
前記医用画像は、胸部画像であり、
前記パラメータ設定手段は、前記患者の患者情報に含まれる年齢が所定年齢以上である場合、前記異常陰影候補検出手段において肺野領域に存在する異常陰影候補の検出に用いられる画像特徴量の閾値を予め定められた閾値と異ならせるように設定する。
【００１３】
請求項７に記載の発明は、請求項６に記載の発明において、
前記パラメータ設定手段は、前記患者の患者情報に含まれる年齢が所定年齢以上である場合、前記異常陰影候補検出手段において肺野領域に存在する異常陰影候補の検出に用いられるコントラストの閾値を予め定められた閾値より低く設定する。
【００１４】
請求項８に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記パラメータ設定手段は、前記患者の患者情報に含まれる体温に基づいて前記異常陰影候補検出手段において用いるパラメータを設定する。
【００１５】
請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の発明において、
前記医用画像は、胸部画像であり、
前記パラメータ設定手段は、前記患者の患者情報に含まれる体温が所定値以上である場合、前記異常陰影候補検出手段において気管領域に存在する異常陰影候補の検出に用いられる画像特徴量の閾値を予め定められた閾値と異ならせるように設定する。
【００１６】
請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の発明において、
前記パラメータ設定手段は、前記患者の患者情報に含まれる体温が所定値以上である場合、前記異常陰影候補検出手段において気管領域に存在する異常陰影候補の検出に用いられるコントラストの閾値を予め定められた閾値より低く設定する。
【００１７】
請求項１１に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記パラメータ設定手段は、前記患者の患者情報に含まれる問診結果に基づいて前記異常陰影候補検出手段において用いるパラメータを設定する。
【００１８】
請求項１２に記載の発明は、請求項１１に記載の発明において、
前記医用画像は、胸部画像であり、
前記パラメータ設定手段は、前記患者の患者情報に含まれる問診結果が肺炎である場合、前記異常陰影候補検出手段において肺野領域に存在する異常陰影候補の検出に用いられる画像特徴量の閾値を予め定められた閾値と異ならせるように設定する。
【００１９】
請求項１３に記載の発明は、請求項１２に記載の発明において、
前記パラメータ設定手段は、前記患者の患者情報に含まれる問診結果が肺炎である場合、前記異常陰影候補検出手段において肺野領域に存在する異常陰影候補の検出に用いられるコントラストの閾値を予め定められた閾値より低く設定する。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、患者情報に基づいて異常陰影候補検出時のパラメータを設定するので、医用画像における異常陰影候補の検出精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
〔病院内システム１００の構成〕
図１に、病院内システム１００のシステム構成を示す。
図１に示すように、病院内システム１００は、モダリティ１０、画像管理サーバ２０、画像診断支援装置３０、電子カルテ入力装置４０等を含んで構成され、各装置は、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）等の通信回線からなる通信ネットワークＮを介してデータ送受信可能に接続されている。病院内システム１００を構成する各装置は、ＤＩＣＯＭ（Digital Image and Communications in Medicine）規格に準じており、各装置間の通信は、ＤＩＣＯＭ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。
【００２２】
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。
【００２３】
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を記憶している。
【００２４】
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。
【００２５】
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。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
また、画像管理サーバ２０の記憶部２５は、電子カルテ入力装置４０から入力された電子カルテ情報を格納する電子カルテ情報ＤＢ２５２を有している。
図２に、電子カルテ情報ＤＢ２５２のデータ格納例を示す。図２に示すように、電子カルテ情報ＤＢ２５２には、患者ＩＤ、氏名、性別、年齢、体重、身長、体温、問診結果、記入日付等の各項目の患者情報が格納されている。
【００３０】
画像診断支援装置３０は、画像管理サーバ２０から取得した医用画像から異常陰影候補を検出する装置である。画像診断支援装置３０の詳細構成については後述する。
電子カルテ入力装置４０は、患者情報や問診結果等の電子カルテ情報を入力するための装置である。
【００３１】
〔画像診断支援装置３０の構成〕
図３に、画像診断支援装置３０の機能的構成を示す。
図３に示すように、画像診断支援装置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。
【００３２】
ＣＰＵ３１は、記憶部３６に記憶されているシステムプログラムや図４に示す診断支援処理を実行するための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。
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
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。
【００３６】
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。
【００３７】
記憶部３６は、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）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、診断支援処理及び異常陰影候補検出処理を始めとする各種処理を行うための各種プログラム、これらのプログラムの実行に必要なデータ（例えば、図５に示すパラメータ設定用テーブル３６１）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。
【００３８】
〔画像診断支援装置３０の動作〕
次に、画像診断支援装置３０の動作について説明する。
図４に、画像診断支援装置３０における診断支援処理のフローを示す。図４に示す処理は、ＣＰＵ３１と記憶部３６に記憶されている診断支援処理プログラムとの協働により実現される。
【００３９】
まず、操作部３２の操作に応じて、異常陰影候補の検出対象となる医用画像（以下、医用画像Ｓａと呼ぶ）が画像管理サーバ２０から取得される（ステップＳ１）。
具体的には、操作部３２の操作により、表示部３３に表示された医用画像リスト画面から異常陰影候補の検出対象となる医用画像Ｓａが選択されると、医用画像Ｓａの取得要求が通信部３４を介して画像管理サーバ２０に送信される。画像管理サーバ２０においては、医用画像Ｓａの取得要求が受信されると、要求された医用画像Ｓａが医用画像ＤＢ２５１から読み出され、画像診断支援装置３０に送信される。画像診断支援装置３０においては、画像管理サーバ２０から送信された医用画像Ｓａが通信部３４により受信され、取得される。取得された医用画像Ｓａは、ＲＡＭ３５に格納される。
【００４０】
次いで、医用画像Ｓａに付帯されている患者ＩＤと一致する患者ＩＤの電子カルテ情報が画像管理サーバ２０から取得される（ステップＳ２）。
具体的には、画像管理サーバ２０に患者ＩＤが送信され、当該患者ＩＤと患者ＩＤが一致する電子カルテ情報の取得要求が送信される。画像管理サーバ２０においては、受信された患者ＩＤと患者ＩＤが一致する電子カルテ情報が電子カルテＤＢ２５２から読み出され、画像診断支援装置３０に送信される。患者ＩＤが一致する電子カルテ情報が複数存在する場合には、「記入日付」が最新の電子カルテ情報が読み出されて送信される。画像診断支援装置３０においては、画像管理サーバ２０から送信された電子カルテ情報が通信部３４により受信され、取得される。取得された電子カルテ情報は、ＲＡＭ３５に格納される。
【００４１】
次いで、取得された電子カルテ情報に基づいて、後段の異常陰影候補検出処理で用いられるパラメータが設定される（ステップＳ３）。
【００４２】
ここで、異常陰影候補検出処理で用いられる各種パラメータは予め定められており、記憶部３６に記憶されている。しかし、患者の状態によっては、予め定められたパラメータでは精度良く検出を行えない場合がある。
例えば、患者が女性である場合、胸部を撮影した医用画像では肺野下部領域に乳房が写り込むので肺野下部領域の濃度が低く、異常陰影と肺野部とのコントラストが通常（ここでは、男性）より低くなる。そのため、患者が女性の場合に、異常陰影候補検出処理で用いられるコントラスト閾値を予め定められた閾値とすると、精度よく異常陰影候補の検出が行えない場合がある。
また、例えば、患者が肺炎である場合、胸部を撮影した医用画像では正常時より肺野全体の濃度が低下し、異常陰影と肺野部とのコントラストが通常（正常時）より低くなる。そのため、患者が問診により肺炎の疑いがあると診断されている場合に、異常陰影候補検出処理で用いられるコントラスト閾値を予め定められた閾値とすると、精度よく異常陰影候補の検出が行えない場合がある。
【００４３】
そこで、本実施の形態においては、電子カルテ情報に基づいて異常陰影候補検出処理で用いられるパラメータが設定される。パラメータの設定は、記憶部３６に記憶されているパラメータ設定用テーブル３６１を参照して行われる。
図５に、医用画像Ｓａの検査部位が胸部である場合に用いられるパラメータ設定用テーブル３６１の一例を示す。パラメータ設定用テーブル３６１には、パラメータ変更の条件となる電子カルテ情報の内容と、その内容に該当したときにパラメータを変更すべき領域、変更すべきパラメータの種類及び変更量とが対応付けて格納されている。具体的には、図５に示すように、パラメータ変更に関係する電子カルテ情報の項目を示す「項目」と、その項目においてパラメータ変更の条件に該当する内容を示す「条件」と、パラメータを変更すべき画像領域を示す「変更領域」と、変更すべきパラメータの種類を示す「変更パラメータ」と、パラメータの変更量を示す「変更量」と、が対応付けて格納されている。図５に示すパラメータであるコントラスト閾値及び標準偏差閾値は、後述する異常陰影候補検出処理の偽陽性削除ステップで用いられるパラメータである。
【００４４】
なお、パラメータ設定用テーブル３６１の各パラメータの変更量は、実験的経験的に求められた値である。例えば、「性別」項目の内容が「女性」である場合のコントラスト閾値の変更量は以下のようにして算出されたものである。まず、女性でかつ肺野下部領域に存在する真陽性及び偽陽性の陰影の画像が集積され、真陽性、偽陽性の各陰影のコントラストが算出される。コントラストの算出については後述する。次いで、コントラストを変量としたときの真陽性群からのマハラノビス距離と偽陽性群からのマハラノビス距離との比が１となるコントラストが算出される。このコントラストの値が異常陰影候補検出処理において肺野下部領域に用いるコントラスト閾値として決定される。そして、決定された閾値と予め定められた閾値との差分により、変更量が算出される。他の変更パラメータの変更量も同様にして算出された値である。
【００４５】
以下、ステップＳ３の処理について説明する。
まず、パラメータ設定用テーブル３６１が参照され、パラメータ設定用テーブル３６１の「項目」において一番目に指定されている項目（図５では“年齢”）が電子カルテ情報から検索される。
次いで、電子カルテ情報の検索された項目の内容が、パラメータ設定用テーブル３６１の一番目の「項目」に対応付けられている「条件」に該当するか否かが判断される。電子カルテ情報の検索された項目の内容が「条件」に該当すると判断されると、この「条件」に対応付けられている「変更領域」「変更パラメータ」及び「変更量」がパラメータ設定用テーブル３６１から読み出され、ＲＡＭ３５に記憶される。
同様に、パラメータ設定用テーブル３６１で規定されている各項目が順次電子カルテ情報から検索され、その項目の内容が「条件」に該当するか否かの判断が行われる。「条件」に該当すると判断された場合には、その「条件」に対応付けられている「変更領域」「変更パラメータ」及び「変更量」がパラメータ設定用テーブル３６１から読み出され、ＲＡＭ３５に記憶される。
【００４６】
全ての項目についての検索が終了すると、記憶部３６に記憶されている予め定められたパラメータと、ＲＡＭ３５に記憶された変更領域、変更パラメータの種類及び変更量に基づいてパラメータが設定される。
例えば、医用画像Ｓａの検査部位が胸部であり、電子カルテ情報の性別が女性であった場合、上記の処理により、ＲＡＭ３５には「変更領域：肺野下部領域、変更パラメータ：コントラスト閾値、変更量：−９」及び「変更領域：肺野下部領域、変更パラメータ：標準偏差閾値、変更量：＋８」が記憶されている。従って、予め定められたコントラスト閾値が２５、標準偏差閾値が２０である場合、肺野下部領域のコントラスト閾値は１６、標準偏差閾値は２８に設定される。
例えば、医用画像Ｓａの検査部位が胸部であり、電子カルテ情報の年齢が６０歳以上であった場合、上記の処理により、ＲＡＭ３５には「変更領域：肺野領域、変更パラメータ：コントラスト閾値、変更量：−３」が記憶されている。従って、予め定められたコントラスト閾値が２５である場合、肺野領域のコントラスト閾値は２２に設定される。
例えば、医用画像Ｓａの検査部位が胸部であり、電子カルテ情報の体温が３８℃以上であった場合、上記の処理により、ＲＡＭ３５には「変更領域：気管領域、変更パラメータ：コントラスト閾値、変更量：−３」が記憶されている。従って、予め定められたコントラスト閾値が２５である場合、気管領域のコントラスト閾値は２２に設定される。
例えば、医用画像Ｓａの検査部位が胸部であり、電子カルテ情報の問診結果に“肺炎”が含まれていた場合、上記の処理により、ＲＡＭ３５には「変更領域：肺野領域、変更パラメータ：コントラスト閾値、変更量：−４」が記憶されている。従って、予め定められたコントラスト閾値が２５である場合、肺野領域のコントラスト閾値は２１に設定される。
なお、変更領域及び変更パラメータが重複する場合には、パラメータの変更量の多い方が優先して設定される。例えば、６５歳以上の女性の場合には、肺野下部領域においては「コントラスト閾値：１６」が設定される。それ以外の肺野領域では「コントラスト閾値：２２」が設定される。また、変更領域以外の領域や、変更領域であっても変更パラメータ以外のパラメータについては、予め定められたパラメータが設定される。
設定されたパラメータは、ＲＡＭ３５に記憶される。
【００４７】
パラメータの設定が終了すると、異常陰影候補検出処理が実行される（ステップＳ４）。
以下、図４のステップＳ４の処理の一例として、検査部位が胸部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、肺野領域から結節状陰影の候補を検出する例について説明する。
【００４８】
図６に、ステップＳ４において実行される異常陰影候補検出処理のフローを示す。異常陰影候補検出処理は、ＣＰＵ３１と記憶部３６に記憶されている異常陰影候補検出処理プログラムとの協働により実現される。
【００４９】
まず、医用画像Ｓａから肺野領域が検出される（ステップＳ１０１）。
肺野領域の抽出は、例えば、特開２００３−６６６１に記載の手法を用いることができる。この抽出方法では、まず、異なる６方向（０°、３０°、６０°、９０°、１２０°、１５０°の６方向）の延在方向別輪郭検出マスク及び延在方向別エッジ検出マスクを用いて、医用画像Ｓａから各輪郭検出マスクに対応した方向に延在する輪郭が強調された６つの画像及び各エッジ検出マスクに対応した方向に延在するエッジが強調された３つの画像が作成される。次いで、これら９つの画像の画素を対応させて最低濃度となる画素を選択することにより概略輪郭画像が作成される。延在方向別輪郭検出マスクとは、特定角度方向に延びる直線を検出するマスクである。延在方向別エッジ検出マスクとは、特定角度方向に延び、かつ特定の濃度傾斜方向性を有するエッジを検出するマスクである。
次いで、医用画像Ｓａに平滑化処理を施すことにより肋骨や鎖骨が目立たない平滑化画像が作成され、概略輪郭画像と平滑化画像の画素値を対応する画素毎に乗じ合わせることにより胸郭内部平滑化画像が作成される。
次いで、胸部内部平滑化画像が基準点（肺野上端の輪郭部分から略等距離にある点）を中心に極座標変換され、得られた極座標変換画像に胸郭の輪郭を検出するためのテンプレート（臨床的に得られている多数の心胸郭の輪郭の平均的なもの）を用いたテンプレートマッチングを行うことにより、胸郭の輪郭が検出される。そして、検出結果を医用画像Ｓａに戻してスプライン補間し閉曲線で接続することによって、肺野領域が抽出される。
【００５０】
なお、肺野領域の抽出は、上記に限定されず、例えば、医用画像Ｓａの水平方向及び垂直方向を順次走査してそれぞれの方向における信号値のプロファイルを作成し、プロファイルにおける変曲点に基づいて肺野領域を抽出する手法を用いることができる。
抽出された肺野領域の位置情報は、ＲＡＭ３５に記憶される。
【００５１】
次いで、医用画像Ｓａから抽出された肺野領域における異常陰影候補の初期検出が行われる（ステップＳ１０２）。
【００５２】
以下、ステップＳ１０１の処理の一例として、異常陰影候補として、結節状陰影の候補を検出する例について説明する（桂川茂彦：「胸部単純Ｘ線写真におけるコンピュータ支援診断（Computer-Aided Diagnosis）」放射線医学物理  参照）。
【００５３】
まず、医用画像Ｓａ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。
【００５４】
次いで、差分画像に対して複数回の閾値処理が行われる。閾値処理は、予め定めた閾値以上の画素値を１、それ以外を０に変換して二値化する処理である。閾値は、差分画像の画素値のヒストグラムの面積比率で表現した値である。例えば、差分画像のヒストグラムの上位１％〜４０％の範囲で閾値を変化させて複数回の閾値処理が行われる。この閾値処理によって、異常陰影、胸郭、血管影などの陰影が抽出される。抽出された陰影のうち、ステップＳ１０１で抽出した肺野領域以外の陰影は削除される。
【００５５】
次いで、複数回の閾値処理により抽出された陰影のそれぞれの有効直径、円形度、不整度等の特徴量が算出される。図７に、有効直径（図７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。
【００５６】
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の初期候補が絞り込まれる。
図８（ａ）に、閾値処理における閾値の変化と閾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８（ｂ）に、閾値処理における閾値の変化と閾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８（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８（ａ）（ｂ）に示すように、結節状陰影は閾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、血管影は閾値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、各陰影における閾値１６％付近での有効半径、円形度の変化に基づき、異常陰影の初期候補を絞り込むことができる。
【００５７】
異常陰影候補の初期検出が終了すると、検出された初期候補の中から偽陽性候補が削除される（ステップＳ１０３）。
ここで、偽陽性候補の削除処理では、まず、ＲＡＭ３５に設定された各領域のパラメータが参照される。予め定められたパラメータと異なるパラメータが設定されている領域が存在する場合には、その領域を抽出する処理が行われる。
【００５８】
例えば、肺野下部領域のパラメータが変更されている場合には、肺野下部領域が抽出される。肺野下部領域のパラメータが変更されている場合、肺野下部領域では乳房が重なって写っているので、周辺の肺野部に比べて濃度が低くなる。そこで、以下の手法により肺野下部領域を抽出することができる。
まず、左右それぞれの肺野領域について、ｎ画素×ｎ画素のＲＯＩ（関心領域）が最下部から水平方向及び垂直方向にずらしながら順次設定され、各ＲＯＩの画素値の平均値が算出される。次いで、各ＲＯＩについて、垂直方向下に隣り合うＲＯＩとの画素値の平均値の差分がそれぞれ算出される。算出された差分が予め定めた閾値を超えた場合、そのＲＯＩの垂直方向中央部に位置する画素が肺野下部領域の境界として抽出される。
【００５９】
また、例えば、気管領域のパラメータが変更されている場合には、気管領域が抽出される。気管領域の抽出は、公知の手法を用いて抽出することができる。例えば、特開２００４−８４１９号公報に記載のように、被写体（ここでは、気管領域）の構造を表す複数の人工画像を用いて解剖学的特徴位置を検出する手法を用いることができる。この手法では、気管を表す複数の人工画像であってそれぞれが表す気管の形状情報が付帯された人工画像を予め記憶部３６に保存しておく。そして、保存された人工画像の中から医用画像Ｓａと略合致する構造を有する人工画像が選択され、選択された人工画像に付帯された形状情報に基づいて医用画像Ｓａにおける気管領域が抽出される。
【００６０】
次いで、ステップＳ１０２で検出された初期候補の領域のそれぞれについて、画像特徴量（コントラスト及び標準偏差）が算出される。
【００６１】
コントラストは、以下のようにして算出される。
まず、図９に示すように初期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９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。この平均値の差がコントラストである。
【００６２】
各初期候補についてコントラスト及び標準偏差が算出されると、各初期候補が位置する領域に設定されているパラメータ（コントラスト閾値及び標準偏差閾値）に基づいて、各初期候補が真陽性候補であるか偽陽性候補であるか否かが判断される。判断の結果、真陽性候補であると判断された初期候補が最終的に異常陰影候補として検出され、その位置情報が画像ＩＤと対応付けて記憶部３６に記憶される。そして、異常陰影候補検出処理は終了する。
【００６３】
図４に戻り、異常陰影候補検出処理が終了すると、検出結果が表示部３３に表示される（ステップＳ５）。例えば、表示部３３に医用画像Ｓａが表示されるとともに、検出された異常陰影候補の位置にアノテーション等が表示される。
検出結果の表示の終了が指示されると、診断支援処理は終了し、ＲＡＭ３５は開放される。
【００６４】
以上説明したように、画像診断支援装置３０によれば、異常陰影候補の検出対象となる医用画像の電子カルテ情報を画像管理サーバ２０から取得し、取得した電子カルテ情報に基づいて異常陰影候補処理において用いるパラメータを設定する。
【００６５】
従って、患者の性別、問診結果等の電子カルテ情報に基づいて、異常陰影候補検出時のパラメータを設定するので、医用画像における異常陰影候補の検出精度を向上させることができる。
【００６６】
例えば、患者の電子カルテ情報に含まれる性別に基づいて異常陰影候補時のパラメータを設定するので、患者の性別に応じたパラメータを用いて異常陰影候補の検出を行うことができ、検出精度を向上させることができる。
例えば、医用画像が胸部画像であり、患者の性別が女性である場合、乳房の写り込みにより肺野下部領域における異常陰影と周辺とのコントラストが男性より低下するとともに異常陰影の標準偏差が高くなる。画像診断支援装置３０では、この特徴を考慮し、肺野下部領域に存在する異常陰影候補の検出に用いられるコントラスト閾値を予め定められた閾値より低く設定し、標準偏差の閾値を予め定められた閾値より高く設定するので、検出精度を向上させることができる。
【００６７】
また、例えば、患者の電子カルテ情報に含まれる年齢に基づいて異常陰影候補時のパラメータを設定するので、患者の年齢に応じたパラメータを用いて異常陰影候補の検出を行うことができ、検出精度を向上させることができる。
例えば、医用画像が胸部画像であり、患者の年齢が所定年齢以上である場合、肺野全体の濃度が低下し異常陰影と周辺とのコントラストが低下する。画像診断支援装置３０においてはこの特徴を考慮し、異常陰影候補の検出に用いられるコントラスト閾値を予め定められた閾値より低く設定するので、検出精度を向上させることができる。
【００６８】
また、例えば、患者の電子カルテ情報に含まれる体温に基づいて異常陰影候補時のパラメータを設定するので、患者の体温に応じたパラメータを用いて異常陰影候補の検出を行うことができ、検出精度を向上させることができる。
例えば、医用画像が胸部画像であり、患者の体温が所定値以上である場合、気管領域の濃度が低下し異常陰影と周辺とのコントラストが低下する。画像診断支援装置３０においてはこの特徴を考慮し、異常陰影候補の検出に用いられるコントラスト閾値を予め定められた閾値より低く設定するので、検出精度を向上させることができる。
【００６９】
また、例えば、患者の電子カルテ情報に含まれる問診結果に基づいて異常陰影候補時のパラメータを設定するので、患者の問診結果に応じたパラメータを用いて異常陰影候補の検出を行うことができ、検出精度を向上させることができる。
例えば、医用画像が胸部画像であり、患者が肺炎である場合、肺野全体の濃度が低下し異常陰影と周辺とのコントラストが低下する。画像診断支援装置３０においてはこの特徴を考慮し、異常陰影候補の検出に用いられるコントラスト閾値を予め定められた閾値より低く設定するので、異常陰影候補の検出精度を向上させることができる。
【００７０】
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、電子カルテ情報の患者情報に基づき異常陰影候補検出に用いるパラメータを設定する場合を例にとり説明したが、患者情報は、電子カルテ情報のものに限定されず、例えば、医用画像に付帯される患者情報を用いても良い。
【００７１】
また、検査対象部位が胸部である医用画像を例にとり説明したが、医用画像の種類はこれに限定されない。また、異常陰影候補の検出手法やパラメータについても、上述したものに限定されない。
【００７２】
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。
【００７３】
その他、病院内システム１００及び病院内システム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】
【００７４】
【図１】本発明の実施の形態における病院内システムの機能構成例を示す図である。
【図２】図１の電子カルテ情報ＤＢのデータ格納例を示す図である。
【図３】図１の画像診断支援装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図４】図３のＣＰＵにより実行される診断支援処理を示すフローチャートである。
【図５】図３の記憶部に記憶されるパラメータ設定用テーブルのデータ格納例を示す図である。
【図６】図３のＣＰＵにより実行される異常陰影候補検出処理を示すフローチャートである。
【図７】図６の異常陰影候補検出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８】（ａ）は、図６の異常陰影候補検出処理において行われる閾値処理の閾値と有効半径の関係を示す図、（ｂ）は、図６の異常陰影候補検出処理において行われる閾値処理の閾値と円形度の関係を示す図である。
【図９】コントラストの算出方法を説明するための図である。
【符号の説明】
【００７５】
１００  病院内システム
１０  モダリティ
２０  画像管理サーバ
２５  記憶部
２５１  医用画像ＤＢ
２５２  電子カルテ情報ＤＢ
３０  画像診断支援装置
３１    ＣＰＵ
３２    操作部
３３    表示部
３４    通信部
３５    ＲＡＭ
３６    記憶部
３６１  パラメータ設定用テーブル
３７    バス
【図１】
2011239797.tif 000003
【図２】
2011239797.tif 000004
【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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