(57)【要約】医用画像から解剖学的構造および像（または姿勢）を自動的に識別し、医用画像を処理して医用画像の診断品質を自動的に評価するためのシステムおよび方法が提供される。一態様においては、医用画像に関する自動決定支援方法は、画像データを取得すること、医用データから特徴データを抽出すること、および抽出された特徴データを用いて解剖学的構造の識別、像の識別および／または画像データの診断品質を決定することを自動的に実行することを含む。
2007530160.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像の自動決定支援を提供する方法であって、
画像データを取得するステップと、
前記画像データから特徴データを抽出するステップと、
前記抽出された特徴データを用いて前記画像データの診断品質を自動的に決定するステップとを含む方法。
【請求項２】
前記画像データが心臓超音波画像データを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
診断品質レベルを示す測定基準を自動的に決定するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記診断品質の自動的な決定が前記診断品質を決定する分類器を使用して前記抽出された特徴データを処理するステップにより実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記分類器が機械学習方法、モデルベース方法または機械学習とモデルベース方法の任意の組み合わせを利用して実現される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記診断品質の自動的な決定が、前記抽出された特徴データを使用して既知の事例のデータベースを照会し、類似の事例を識別するステップと、前記識別された類似の事例に関連する情報を用いて前記診断品質を決定するステップとにより実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記診断品質の自動的な決定が、前記抽出された特徴データを使用して既知の事例の情報から導き出されるテンプレートのデータベースを照会し、類似のテンプレートを識別するステップと、前記識別された類似のテンプレートに関連する情報を使用して前記診断品質を決定するステップとを実行する、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記抽出された特徴データを使用して前記画像データの解剖学的な対象物を自動的に識別およびラベル付けするステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記画像データの診断品質の自動的な決定が、自動的な解剖学的構造の識別の結果を使用するステップをさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記抽出された特徴データを使用して前記画像データの像を自動的に識別およびラベル付けするステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記画像データの診断品質の自動的な決定が、自動的な像の識別の結果を使用するステップをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記像が臨床上の関心領域における基準の像である、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記抽出された特徴データを使用する前記画像データの診断品質の決定が画像の取得中にリアルタイムで実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
画像取得中にリアルタイムでユーザに診断品質の決定結果を提示するステップをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
医用画像の自動決定支援を提供する方法であって、
画像データを取得するステップと、
前記画像データから特徴データを抽出するステップと、
前記抽出された特徴データを使用して自動的な解剖学的構造の識別処理を実行し、前記画像データ内の識別された解剖学的な対象物をラベル付けするステップとを含む方法。
【請求項１６】
前記抽出された特徴データおよび解剖学的構造の識別の結果を使用して自動的な像の識別処理を実行し、前記画像データの像をラベル付けするステップをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記抽出された特徴データおよび解剖学的構造の結果および像の識別を使用して自動化された画像品質の評価処理を実行し、前記画像データの診断品質のレベルを決定するステップをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
自動化された解剖学的構造の識別、像の識別および画像品質の評価が画像取得中にリアルタイムで実行される、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記自動化された解剖学的構造の識別、像の識別および画像品質評価処理の結果を、画像取得中にリアルタイムでユーザに提示するステップをさらに含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
自動化された解剖学的構造の識別、像の識別および画像品質評価が、前記抽出された特徴データを処理する関連の分類器を使用して実行される、請求項１７に記載の方法。
【請求項２１】
前記分類器は機械学習方法、モデルベース方法または機械学習とモデルベース方法の任意の組み合わせを使用して実現される、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
自動化された解剖学的構造の識別、像の識別および画像品質評価が、前記抽出された特徴データを使用して既知の事例のデータベースを照会し、類似の事例を識別するステップと、前記識別された類似の事例に関連する情報を使用して前記それぞれの機能を実行するステップとにより実行される、請求項１７に記載の方法。
【請求項２３】
自動化された解剖学的構造の識別、像の識別および画像品質評価が、前記抽出された特徴データを使用して既知の事例の情報から導き出されるテンプレートのデータベースを照会し、類似のテンプレートを識別するステップと、類似のテンプレートに関連する情報を使用してそれぞれの機能を実行するステップとにより実行される、請求項１７に記載の方法。
【請求項２４】
医用画像の自動決定支援を提供する方法であって、
画像データを取得するステップと、
前記画像データから特徴データを抽出するステップと、
前記抽出された特徴データを使用して自動的な像の識別処理を実行して、前記画像データの像を識別するステップとを含む方法。
【請求項２５】
前記画像データが超音波画像化を使用して取得される心臓の画像データを含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
像が心尖部二腔像（Ａ２Ｃ）、心尖部四腔像（Ａ４Ｃ）、心尖部長軸像（ＡＬＡＸ）、胸骨左縁長軸像（ＰＬＡＸ）、または胸骨左縁短軸像（ＰＳＡＸ）として識別される、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記抽出された特徴データおよび像の識別の結果を使用して自動化された画像品質評価処理を実行し、前記画像データの診断品質レベルを決定するステップをさらに含む、請求項２５に記載の方法。
【請求項２８】
前記自動化された画像品質評価処理が、取得された心臓画像が短縮された心尖を有する像を含むような表示を提供する測定基準を決定および評価することにより実行される、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記抽出された特徴データを使用する前記画像データの診断品質の自動的な決定が、画像取得中にリアルタイムで実行される、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
画像取得中にリアルタイムでユーザに診断品質の決定結果を提示するステップをさらに含む、請求項２９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２００４年３月２３日出願の仮特許出願第６０／５５５，６２０号の優先権を主張するものであり、この仮出願の全内容は参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本発明は一般に、医用画像の自動決定支援を提供するシステムおよび方法に関する。さらに詳細には、本発明は、医用画像から解剖学的構造および像（または姿勢）を自動的に識別し、医用画像を処理して医用画像の診断品質を自動的に評価するためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
医用画像の分野では、様々な画像モダリティおよびシステムを利用して、個人の解剖学的構造の医用画像を生成し、病状を検査して評価する。これらの画像システムは、例えば、ＣＴ（コンピュータ断層撮影）画像、ＭＲＩ（磁気共鳴画像）、ＮＭ（核磁気）共鳴画像、Ｘ線システム、ＵＳ（超音波）システム、ＰＥＴ（ポジトロン放射断層撮影）システムなどを含む。これらの各モダリティについては、人体の特定部分が様々な方法で実行され得る画像化の対象とされる。超音波システムでは、トランスデューサからの音波は身体の特定部分（例えば心臓）に向けられる。ＭＲＩでは、傾斜磁場コイルを使用して、核共鳴が記録される身体の部分を「選択する」。画像モダリティにより対象とされる身体の部分は、通常、医師が診察において関心を持つ領域に相当する。各画像モダリティは、例えば、心筋疾患、結腸ポリープ、動脈瘤、肺結節、心臓または動脈組織上の石灰化、胸部組織における癌の微粒子消石灰化または塊および様々な他の病変または異常を含む、特定の種類の病気、病状または解剖学上の異常を検査して評価する、他のモダリティに勝る固有の利点を提供する。
【０００４】
通常、医師、臨床医、放射線専門医などは取得された画像のデータセットから再生される医用画像（Ｘ線フィルム、印刷、写真など）を手作業で検査して評価し、対象の特徴を識別し、潜在的な病状を検出、診断または識別する。例えば、ＣＴ検査中に取得されるＣＴ画像データを用いて、例えば、潜在的に異常な解剖学的構造または病変を識別するために表示できる、２Ｄ医用画像（Ｘ線フィルム）のセットを作成できる。しかし、検査する医師、臨床医、放射線専門医などの技術および知識に依存して、医用画像の手動の評価は、単純な人為ミスのため病状の誤診を招く。さらに、取得された医用画像の診断品質が低い場合、極めて熟練した検査者であっても効果的にこのような医用画像を評価し、潜在的な病状を識別することは困難である。
【発明の開示】
【０００５】
一般に、本発明の典型的な実施形態は、医用画像を処理して医用画像から解剖学的構造および像（または姿勢）を自動的に識別し、医用画像の診断品質を自動的に評価するためのシステムおよび方法を含む。例えば、典型的な一実施形態では、医用画像のための自動決定支援方法は、画像データの取得、画像データからの特徴データの抽出、および抽出された特徴データを使用する解剖学的構造の識別、像の識別の自動的実行および／または画像データの診断品質の決定を含む。
【０００６】
本発明の別の典型的な実施形態においては、自動化された解剖学的構造の識別、像の識別および／または画像品質の評価は、抽出された特徴データを処理する、関連付けされた分類器を使用して実行される。分類器は、機械学習方法、モデルベース方法または機械学習とモデルベース方法の任意の組み合わせを利用して実現され得る。
【０００７】
本発明の別の典型的な実施形態においては、自動化された解剖学的構造の識別、像の識別および／または画像品質の評価は抽出された特徴データを使用することにより実行され、既知の事例のデータベースを照会して類似の事例を識別し、識別された類似の事例と関連する情報を用いてそれぞれの機能を実行する。既知の事例のデータベースから抽出されるトレーニングデータを利用して、このような機能を実行する分類器をトレーニングできる。
【０００８】
本発明の別の典型的な実施形態においては、自動化された解剖学的構造の識別、像の識別および画像品質の評価は抽出された特徴データを使用して実行され、既知の事例の情報から導き出されるテンプレートのデータベースを照会して類似のテンプレートを識別し、識別された類似のテンプレートに関連する情報を用いてそれぞれの機能を実行する。
【０００９】
本発明のさらに別の典型的な実施形態においては、特徴の抽出、自動化された解剖学的構造の識別、像の識別および画像品質の評価は、画像の取得中にリアルタイムで実行され、画像品質の評価結果は、画像の取得中にリアルタイムでユーザに提示される。心臓画像における超音波画像化（例えば、２Ｄ超音波心臓検査法）などの画像モダリティに対しては、音波検査者は極めて限られた時間で、応力状態の間に画像を取得する。画像取得のリアルタイムの品質評価を提供することにより、音波検査者は、必要に応じて、取得された画像が診断品質に十分であり、したがって、画像の取得における変更を可能にするかどうかを決定できる。
【００１０】
本発明のこれらのおよび他の典型的な実施形態、特徴および利点は、添付図面と併せて、以下の典型的な実施形態の詳細な説明から明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
図１は、本発明の典型的な実施形態による、医用画像に対する自動決定支援を提供するためのシステム（１００）の高レベルのブロック図である。一般に、典型的なシステム（１００）は、１つまたは複数の画像モダリティ（例えば、超音波画像データ、ＭＲＩデータ、核医学データなど）において、医用画像データ（１０）を分析するための様々な方法を実現するデータ処理モジュール（１０１）を含み、医用画像データから自動的に適切な情報を抽出および処理し、様々な決定支援機能を提供して医用画像を評価する。典型的な実施形態では、データ処理モジュール（１０１）は、自動特徴分析モジュール（１０２）、解剖学的構造識別モジュール（１０３）、像の識別モジュール（１０４）および画像品質の評価モジュール（１０５）を含む。
【００１２】
一般に、特徴分析モジュール（１０２）は、入力された医用画像データから１つまたは複数の種類の特徴／パラメータを自動的に抽出し、決定支援モジュール（１０３、１０４および／または１０５）による処理に適する方法で、抽出された特徴／パラメータを結合する方法を実現する。システム（１００）は、未処理の画像データ、２Ｄ再生データ（例えば、軸方向のスライス像）または３Ｄ再生データ（容積画像データまたは多平面再構成）、４Ｄ再生データまたは他の画像モダリティ／フォーマットの形態でディジタル画像データ（１０）を処理することができる。特徴抽出モジュール（１０２）により実現される方法は、ＣＡＤシステム（１００）によりサポートされる画像モダリティおよび／または自動決定支援方法、ならびに想定している解剖学的構造の種類に応じて変化する。
【００１３】
解剖学的構造識別モジュール（１０３）は、抽出された特徴／パラメータを使用する方法を実現し、適切な解剖学的構造の識別により、画像データセットにおける解剖学的構造の対象物（心腔、腎臓など）を自動的に識別し、画像をラベル付けする。別の典型的な実施形態では、解剖学的構造識別モジュール（１０２）は、識別された解剖学的構造／像が適切にラベル付けされる信頼度または確度基準を（解剖学的構造／像ＩＤラベルに対して）決定する方法を実現する。医用画像に対する解剖学的構造識別の結果は、像識別および品質評価方法または治療計画など自動診断を提供する他のアプリケーションなどの他の自動化された方法により使用され得る。
【００１４】
像識別モジュール（１０４）は、抽出された特徴／パラメータを使用する方法を実現し、取得された画像の像を自動的に識別する。言い換えると、像識別モジュール（１０４）は、姿勢推定の方法を実現し、医用画像がどの解剖学的構造の像を含むかを基準として医用画像をラベル付けする。例として、心臓の超音波画像に対して、米国超音波心臓検査学会（ＡＳＥ）は、Ｂモードの基準の超音波像を使用して、十分な心臓の画像データ、心尖部二腔像（Ａ２Ｃ）、心尖部四腔像（Ａ４Ｃ）、心尖部長軸像（ＡＬＡＸ）、胸骨左縁長軸像（ＰＬＡＸ）、胸骨左縁短軸像（ＰＳＡＸ）を取得することを推奨している。心臓の超音波画像は様々な角度から取得されるが、心臓の超音波画像の効果的な分析は、重要な心臓の構造の認識を可能にするために、画像化された心臓（像）の位置を認識することを必要とする。本発明の典型的な実施形態によれば、像識別モジュール（１０４）は、基準像の１つとして未知の心臓の画像を識別する方法を実現する。加えて、像識別モジュール（１０４）は識別された像が適切にラベル付けされる信頼度または確度基準を（像ラベルそれぞれに対して）決定する方法を実現する。
【００１５】
品質評価モジュール（１０５）は抽出された特徴／パラメータを使用する方法を実現し、取得された画像データセットの診断品質のレベルを評価し、画像取得処理においてエラーが発生したかどうかを決定する。本発明の別の典型的な実施形態では、解剖学的構造および／または像の識別の結果は品質の評価のために使用されてもよい。さらに、これらの方法を実現して、取得された画像の診断品質に関して画像取得中にリアルタイムのフィードバックを提供し、画像取得における変更を可能にする。加えて、これらの方法を実現して、予め定義された値の範囲内で品質基準を決定し、いくつかの特定の基準に基づいて取得された画像品質のレベルとして指標を提供することができる。
【００１６】
システム（１００）はさらに、先に診断／ラベル付けされた医用画像のデータベース（１０６）、テンプレートデータベース（１０７）および分類システム（１０８）を含み、これらは単一または組み合わせて、データ処理システム（１０１）の様々な自動決定支援モジュール（１０２〜１０５）のうちの１つまたは複数により使用され、それぞれの機能を実行する。例えば、典型的な一実施形態では、様々なモジュール（１０３）、（１０４）および（１０５）は、抽出された特徴データを使用するデータベース照会方法を実現し、データベース（１０６）において類似のラベル付けされた事例を検索する。データベース（１０６）は、適切な特徴／パラメータに基づいた多次元索引作成方式を使用して索引付けされる、様々な臨床上の領域に対して、ラベル付け／診断された複数の医用画像を含んでもよい。このような例では、検討中の画像データセットから抽出された特徴／パラメータは、いくつかの測定基準に従ってデータベース（１０６）における既知の事例の特徴データと比較でき、または各基準が特定の解剖学的構造または像を識別するか、または抽出された画像品質を識別するのに役立つ。
【００１７】
別の典型的な実施形態においては、様々なモジュール（１０３）、（１０４）および（１０５）が、抽出された特徴データを用いるテンプレートベースの方法を実現し、テンプレートデータベース（１０７）内の類似のテンプレートを探索できる。特に、事例のデータベース（１０６）から取得される情報を利用して、様々なテンプレートを構成できる。例えば、所与の識別および像に対する複数の既知の事例に関する特徴データは統計的な技法を用いて処理され、関連する事例のセットに対してテンプレートの見本に関する特徴データを導き出す。この例では、検討中の画像データセットから抽出された特徴／パラメータは、いくつかの測定基準に従ってデータベース（１０７）におけるテンプレートの特徴データと比較でき、または各基準が特定の解剖学的構造または像を識別するか、または抽出された画像品質を識別するのに役立つ。
【００１８】
別の典型的な実施形態では、様々なモジュール（１０３）、（１０４）および（１０５）が分類モジュール（１０８）を利用する分類方法を実現して、抽出された特徴データを処理し、検討中の画像データセットを分類する。図１の典型的な実施形態では、分類モジュール（１０８）は、学習エンジン（１０９）および知識ベース（１１０）を含み、原理（機械）学習分類システムを実現する。学習エンジン（１０９）は、先に診断／ラベル付けした事例のデータベース（１０６）から学習されたトレーニングデータを用いて１つまたは複数の分類器をトレーニング／構築する方法を含む。各分類器は様々な決定支援モジュール（１０２〜１０５）により実現され、それぞれの機能を実行する。
【００１９】
データ処理モジュール（１０１）の様々なモジュールにより生成される処理結果は、対応する画像データセットと関連するリポジトリ（１１２）に永続的に保存される。処理結果は、関連する画像データ上に重ね書きできる、マーカー、セグメンテーション、色または輝度変化などの重ね合わせのためのメタ情報を含むことができる。
【００２０】
システム（１００）はさらに、取得された画像データセット（またはその一部）のディジタル画像データ（１０）を処理し、コンピュータ画面に２Ｄおよび／または３Ｄ画像を生成および表示する画像レンダリングおよび視覚化システム（１１１）を含む。さらに詳細には、画像化システム（１１１）は、画像データ（１０）の３Ｄ／２Ｄレンダリングおよび視覚化を提供し、かつモニターを有する汎用または特定のコンピュータワークステーション上で実行される、任意のアプリケーションであってもよい。さらに、画像化システム（１１１）は、例えば、３Ｄ画像または複数の２Ｄのスライス像をユーザが自由に見られる、ＧＵＩ（グラフィカルユーザインターフェース）を含む。
【００２１】
データ処理システム（１０１）ならびに画像レンダリングおよび視覚化システム（１１１）は、コンピュータシステム（例えばワークステーション）で実行する単一アプリケーションとして実現することもできる。あるいは、システム（１０１）および（１１１）はコンピュータネットワークを介して分散配置された独立ツールであってもよく、このシステムでは、ＤＩＣＯＭ、ＰＡＣＳなど既知の通信プロトコルを用いてシステム間で通信を行い、ネットワークを介して画像データを転送する。
【００２２】
自動的な解剖学的構造および像の識別ならびに画像品質の評価に関する典型的な方法が、医用画像の取得および評価において実質的な支援および決定支援を提供する、強力なツールであることは認識されるべきである。実際、医用画像が取得されると、適切な解剖学的構造および像を用いて画像を適正にラベル付けして、医師が正しい診断を実施できるようにすることが重要である。現在、ラベル付けはスキャン画像を取得する技術者または医師により、手動で行われている。本明細書で説明されている典型的なラベル付け方法を用いて、システムは画像化された解剖学的構造および像を自動的に識別し、様々な利点を提供する。例えば、自動化された解剖学的構造の識別は、手動のラベル付けが無くなることにより医師の仕事の流れを改善する。さらに、自動化された解剖学的構造の識別は、自動化された品質管理、および診断、治療計画を支援する他の自動化されたコンピュータアプリケーション、あるいは他の用途に役立つ。
【００２３】
さらに、本発明による自動化された像の識別方法は、２Ｄ超音波心臓検査法、特に、ストレスエコーなど医用画像の用途に関して重要な作業の流れの改良を提供することができる。ストレスエコーでは、４つの異なる像から画像を取得するために、音波検査者が有する時間は極めて制限される（運動負荷に対して９０秒程度）。時間を節約するために、音波検査者はしばしば、９０秒の大部分の間は記録だけを行い、その後、画像化がなされた後に像のラベル付けに進む。これは非効率な処理であり、自動的な像の識別により改善できる。
【００２４】
解剖学的構造の識別および／または像の識別の結果を用いて、本発明の典型的な実施形態による自動的な像品質評価処理を実行できる。像品質の確認は、取得された像の品質、およびまた画像が取得された方法においてエラーがあるかどうかを評価する。例えば、２Ｄ超音波心臓検査法においては、心尖部窓から心尖を正しく画像化することは困難である。通常、画像は、短縮された心尖で取得される。すなわち、トランスデューサは、心尖が実際よりもより薄く現れるように傾けられ、心尖でより薄い心筋層のくぼみを生み出す。しかし、画像内の他の情報は、心尖が実際に短縮されていたことを示唆する可能性もある。
【００２５】
例えば、短縮は、超音波画像上で左心室の底部から心尖までの距離および心尖における心筋層の厚さを測定することにより識別され得る。この距離は、先の試験で取得された距離と比較されるかまたは患者の同じサイズの心臓に関する通常値と比較され、その後評価して、もし差があれば、短縮の存在を決定する。さらに、心尖における心筋層の厚さは、評価して潜在的な短縮を識別できる別の測定基準である。心尖の心筋層が心臓の残余分より大幅に薄い場合、像は短縮されていると判断される。別の方法は、短縮されている画像のセットを有し、短縮していない正確に取得される画像の別のセットは、データベースに保存される。同様の測定基準を用いてデータベースを探索し、現在の画像が短縮された画像のセットにより類似するかまたは正確に取得された画像であるかを決定できる。
【００２６】
別の問題はＭＲＩにおけるモーションアーチファクトの識別である。ＭＲＩは「ｋ空間」で取得され、この空間は実空間でないため、画像取得時の運動は予想外の結果を生じる。画像品質を分析することにより、モーションアーチファクトは識別され得る。
【００２７】
問題箇所を探索することに加えて、自動画像品質評価を実現して、画像の診断品質に関する全体的なフィードバックを提供できる。例えば、２Ｄ超音波心臓検査法、特に、ストレスエコーでは、音波検査者は極めて限られた時間で、応力状態の間に画像を取得する。音波検査者が複数像で診断品質の画像を出来る限り迅速に取得することは重要である。しばしば、ストレスエコーの時間のプレッシャーのため、診断品質の画像が取得されず、画像は無効になる。画像品質の確認を提供することにより、音波検査者は、画像が診断品質で取得されたことを保証できる。このような品質確認の利点は、フィードバックをリアルタイムで画像装置の操作者に提供でき、取得時における変更を可能にすることである。これは医療状況において極めて重要である。フィードバックが迅速に提供されると、患者が帰宅または解放される前に、患者を再画像化する機会を持つことができる。加えて、別の利点が存在する。例えば、再度ストレスエコーにおいて、別のアプリケーションは、心臓病専門医が検査するために最高品質の画像を自動的に選択する。多くの場合、ストレスエコーでは、音波検査者は、各像について４つのループ（時としてそれ以上）のデータまで取得し、各ループは心臓の周期または少なくとも心臓周期の心収縮期を表す。通常、音波検査者または心臓病専門医は、診断の見地から最高の画像を提供するループを選択し、使用する。品質確認を提供することにより、これは自動的になされる。
【００２８】
図２を参照すると、フローチャートは本発明の典型的な実施形態による、医用画像における自動決定支援を提供する方法を示している。説明の目的で、自動決定支援における典型的な方法は、図１の典型的なシステムを参照して述べられる。最初に、医師、臨床医、放射線専門医などは対象患者の関心領域の１つまたは複数の医用画像を含む医用画像データセットを取得する（ステップ２００）。画像データセットは医用画像システムを使用してリアルタイムで取得され、ＣＴスキャンの間に得られる未処理のＣＴデータ（ラドンデータ）、または他の画像モダリティを使用して得られる未処理データなどの未処理の画像データを処理して取得される。あるいは、画像データセットは先に取得され永続的に保存される画像データセットにアクセスすることにより取得されてもよい。ディジタル画像データ（１０）は、未処理の画像データから再生され永続的に保存される、１つまたは複数の２Ｄスライス画像または３次元容積画像を含んでもよい。上述の通り、典型的なＣＡＤ処理は、ＭＲＩ、ＰＥＴといった１つまたは複数の画像モダリティをサポートすることができる。画像データは、２Ｄ（例えば、Ｘ線マンモグラフィー画像）、３Ｄ（例えば、ＣＴ、ＭＲＩ、ＰＥＴ）、４Ｄ（動的３Ｄ  ＭＲＩ、３Ｄ超音波プローブを用いて取得された鼓動している心臓の複数の像）などである。
【００２９】
次に、画像データセットは、画像データセットから適切な特徴データを決定するためまたは抽出するために処理され（ステップ２０１）、また自動的な解剖学的構造の識別、像の識別および／または画像品質の評価（ステップ２０２）など１つまたは複数の決定支援機能を実行するために利用される。上述の通り、画像データセットから抽出／決定される、適切な特徴／パラメータは、画像モダリティ、サポートされる臨床範囲および自動決定支援を提供するために実現される方法に応じて変化する。通常の当業者であれば、本発明の典型的な実施形態による、自動化された解剖学的構造および像の識別方法および画像品質の評価方法において使用する医用画像データから抽出または決定される様々な種類の特徴データまたはパラメータを容易に予測できる。例えば、光学密度およびコントラストに関する様々なパラメータを抽出できる。特徴の抽出は既知のセグメンテーションおよび／またはフィルタリング方法を実現することにより、既知の方法を使用して、エッジ、識別可能な構造、境界、色または輝度の変化または推移、分光学的情報の変化または推移などの、既知または予測される画像特性を参照することにより対象の特徴または解剖学的構造をセグメント化することができる。これらの特徴には、特定の形状またはテクスチャなどの画像から抽出できるあらゆる種類の特性を含むことができる。さらに、様々な種類の特徴データは、特定の点の運動または画像全体にわたる特定の特徴における変化などを画像全体にわたり取得できる。別の実施形態においては、特徴データは、様々な軸（ｘ、ｙ、ｚ）に沿った画像データ、ピクセル強度の分布または他の統計的な特徴、あるいは異なる特徴の組み合わせから計算される、勾配特徴データを含んでもよい。
【００３０】
本発明の典型的な実施形態による自動的な解剖学的構造の識別、自動的な像の識別および画像品質の評価（ステップ２０２）のための方法は、自動決定支援機能を提供するために抽出された特徴を利用する、データベース照会方法（例えば図３）、テンプレート処理方法（例えば図４）および／または分類（例えば図５）を含む、１つまたは複数の技術を利用して実現できる。
【００３１】
画像データセットは、取得される処理結果に基づいてラベル付けまたは分類される（ステップ２０３）。例えば、解剖学的構造および像の識別については、医用画像は適切な解剖学的構造および像の識別を用いてラベル付けされる。加えて、解剖学的構造／像のＩＤラベルのそれぞれに対して、識別された解剖学的構造／像が適切にラベル付けされる信頼度または確度基準が決定される。さらに、画像品質の評価については、医用画像は、医用画像の診断品質のレベルを表示する、品質スコア（事前に定義された範囲内の）を含んでもよい。
【００３２】
図３は、本発明の典型的な実施形態による、データベース照会方法を使用して医用画像の自動決定支援を実現する方法を示すフローチャートである。図３の方法は、図１のモジュール（１０３）、（１０４）および／または（１０５）により、図２のステップ２０２において実現できる。典型的な一実施形態では、照会は画像データセットから抽出された特徴データを用いて調整でき、既知の事例のデータベースはアクセスされ（ステップ３００）、照会を使用して探索される。照会を含む抽出された特徴データは、既知の事例の特徴と比較され、類似の事例が識別される（ステップ３０１）。次に、識別された事例の内容を使用して、対象画像に対して最も類似している解剖学的構造または像を決定するか、または取得された画像の品質を決定する（ステップ３０２）。
【００３３】
例えば、超音波心臓検査法における心尖部四腔像の識別の問題を考察する。通常の心尖部四腔像のセットは、四腔の存在など多数の特徴および心臓に対する全体形状を現す。また、大動脈の流出路の欠如などの他の特徴の欠如により説明される（いわゆる心尖部五腔像に役立つ）。これらの特徴は、試験画像から抽出され既知の像からの特徴のセットと比較される。
【００３４】
同一の概念が解剖学的構造の識別に使用される。例えば、腎臓の超音波画像を考える。特徴が抽出され、肝臓、胆嚢、腎臓などを含む全ての種類の解剖学的構造を表す事例のデータベースと比較される。さらに、データベース内には左右の腎臓のデータを有することもできる。これらの既知の事例との比較に基づいて、最も類似する解剖学的構造が報告される。
【００３５】
データベースを探索するために画像のデータベースを索引付けし、かつ低レベルの特徴を使用する方法は、本発明と同一譲受人による、２００３年１１月６日出願、米国特許出願第１０／７０３，０２４号「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｐｅｒｆｏｒｍｉｎｇ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｕｓｉｎｇ  Ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ｄａｔａｂａｓｅｓ」に開示されている技術を使用して実現でき、上記特許は参照により本明細書に組み込まれる。一実施形態では、データベースは画像または画像の特徴の表示のどちらかを用いて構成される。システムは類似の画像を識別し、その後、類似画像の内容に基づいて、解剖学的構造、像および／または品質を決定する。
【００３６】
図４は本発明の典型的な実施形態による、テンプレートベースの方法を用いて医用画像の自動決定支援を実現する方法を示すフローチャートである。典型的な一実施形態では、照会は、画像データセットから抽出された特徴データを用いて調整でき、テンプレートのデータベースはアクセスされ（ステップ４００）、照会を使用して探索される。照会を含む抽出された特徴データはテンプレートの特徴と比較され、類似のテンプレートが識別される（ステップ４０１）。次に、識別されたテンプレートを使用して、対象画像に対して最も類似している解剖学的構造または像を決定するか、または取得された画像の品質を決定する（ステップ４０２）。上述の通り、既知の事例のデータベースを使用して、テンプレートを構成できる。例えば、テンプレートは、心尖部四腔像、心尖部二腔像など、様々な心臓の像について構成できる。次にシステムはこれらの各テンプレートの類似性を評価することにより、より簡単な操作可能な方法を提供し、次にデータベースを探索する。
【００３７】
図５は本発明の典型的な実施形態による、分類を使用して医用画像の自動決定支援を実現する方法を図示するフローチャートである。この典型的な実施形態では、画像データセットから抽出された特徴データが分類器に入力される（ステップ５００）。分類器は特徴データを処理するようにトレーニングまたは設計され、画像データを分類する（ステップ５０１）。分類結果を用いて、最も類似する解剖学的構造または像を決定するか、または画像品質を評価する（ステップ５０２）。
【００３８】
例えば、分類器のバンク（ｂａｎｋ）は、抽出された特徴に基づいて画像を分類するように構成される。すなわち、分類器のセットは事例のデータベースに基づいて「学習される」。これらの分類器は入力として特徴のセットを使用し、画像を特定の解剖学的構造、像または品質レベルに属するものとして分類する。図１の典型的な実施形態では、分類システム（１０８）は、抽出された特徴／パラメータを処理し、画像を分類するために使用される知識ベース（１１０）を含む。知識ベース（１１０）は１つまたは複数のトレーニングされた分類モデル、パラメータおよび／または学習された知識の他のデータ構造などを保持する。
【００３９】
なお、本明細書で使用される用語「分類器」は、一般に、階層分類器、集団分類器など、様々な種類の分類器のフレームワークを指すことが理解されよう。加えて、分類器の構成は複数の分類器を含むことができ、これら分類器は、データを２つのグループに区分すること、および階層的に組織化されるかまたは平行に稼動し、結合されて最適分類を見出だすことを試みる。さらに、分類器は集団分類器を含むことができ、この場合には、同一の分類タスクを実行することを試みる多数の分類器（「分類器の森」と称される）全てが学習されるが、様々なデータ／変数／パラメータを用いてトレーニングされ、その後結合されて、最終的な分類レベルを生成する。実行される分類方法は、ユーザに対して予測を説明することができない（例えば、分類器がニューラルネットワークを使用して構築される場合）ような「ブラックボックス」である。分類方法は、人が読み取り可能な形式である「ホワイトボックス」であってもよい（例えば、分類器がデシジョンツリーを使用して構築される場合）。別の実施形態においては、分類モデルは、解決策が導かれる方法を部分的に説明できる（例えば、「ホワイトボックス」と「ブラックボックス」タイプの分類器の組み合わせである）、「グレーボックス」にすることができる。
【００４０】
本明細書に記載される本発明によるシステムおよび方法は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、特定用途プロセッサまたはそれらの組み合わせである様々な形態で実現できる。例えば、本明細書に記載されるシステムおよび方法は、１つまたは複数のプログラム記憶装置（例えば、ハードディスク、磁気フロッピーディスク、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＲＯＭおよびフラッシュメモリ）上に具体化して組み込まれ、かつ適切なアーキテクチャを含む任意の装置または機器により実行可能である、プログラム命令を含むアプリケーションとしてソフトウェアの形で実現できる。加えて、添付図面に図示される構成要素システムモジュールおよび方法ステップはソフトウェアの形で実現できるため、システムコンポーネント（または処理ステップのフロー）間の実際の接続は、アプリケーションがプログラムされる方法に依存して異なる。本明細書の教示が与えられると、関連技術分野の当業者は、本発明のこれらおよび類似の実現または構成を予測できるであろう。
【００４１】
さらに、本発明によるシステムおよび方法は、画像データを処理するための従来のＣＡＤ方法または他の自動化された診断方法の拡張として実現できることは、理解されるべきである。なお、本明細書に記載される典型的なシステムおよび方法は、さらに、３Ｄ医用画像およびＣＡＤシステムまたは診断および評価についての広範囲の画像モダリティ（ＣＴ、ＭＲＩなど）に適用されるアプリケーションを用いて容易に実現できる。この点に関しては、典型的な実施形態が特定の画像モダリティまたは特定の解剖学的特徴を参照して本明細書で説明されるが、本発明の範囲を制限するものと解釈すべきではない。
【００４２】
本発明の実例の実施形態が添付図面を参照してこれまで説明されてきたが、本発明は、これらの実施形態通りの形態には限定されず、様々な他の変形および修正が、本発明の範囲または精神から逸脱することなく当業者により考案できることは理解されるべきである。このような変形および修正の全ては、従属請求項により定義される通り本発明の範囲に包含されるものとする。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明の典型的な実施形態による、医用画像に対する自動決定支援を提供するシステムのブロック図である。
【図２】本発明の典型的な実施形態による、医用画像に対する自動決定支援の方法を示すフローチャートである。
【図３】本発明の典型的な実施形態による、データベース照会方法を用いて医用画像に対する自動決定支援を実現する方法のフローチャートである。
【図４】本発明の典型的な実施形態による、テンプレートベースの方法を用いて医用画像に対する自動決定支援を実現する方法のフローチャートである。
【図５】本発明の典型的な実施形態による、分類器を用いて医用画像の自動決定支援を実現する方法のフローチャートである。
【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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【国際調査報告】
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