(57)【要約】【課題】画像診断支援装置、方法およびプログラムにおいて、原画像から生成された補間画像をも用いて、被写体の診断を正確かつ効率よく行う。【解決手段】補間部２２が、原画像から補間画像を生成する。指標値算出部２３が、原画像における注目領域に含まれる画素位置に対応する、補間画像の複数の画素位置である対応画素位置の画素値に基づいて、原画像の注目領域における画素位置の特徴を表す指標値を算出する。反映部２４が、指標値算出部２３が算出した指標値を原画像の出血領域の画素位置に反映させる。【選択図】図２
2019180699.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を撮影することにより取得された原画像から補間画像を生成する補間部と、
前記原画像における注目領域に含まれる画素位置に対応する、前記補間画像の複数の画素位置である対応画素位置の画素値に基づいて、前記原画像の注目領域における前記画素位置の特徴を表す指標値を算出する指標値算出部と、
前記指標値を前記原画像の注目領域における前記画素位置に反映させる反映部とを備えた画像診断支援装置。
【請求項２】
前記原画像は複数のスライス画像からなる３次元画像であり、
前記補間部は、前記複数のスライス画像のスライス間を補間する複数の補間スライス画像を前記補間画像として生成し、
前記指標値算出部は、前記複数の補間スライス画像において、前記指標値の算出の対象となる対象スライス画像に対応する対応補間スライス画像を設定し、前記対象スライス画像の前記注目領域内の画素位置に対応する、前記対応補間スライス画像の対応画素値の画素値に基づいて、前記対象スライス画像の前記注目領域における画素位置の特徴を表す指標値を算出する請求項１に記載の画像診断支援装置。
【請求項３】
前記指標値算出部は、前記対応補間スライス画像の前記対応画素位置のうちの前記注目領域を表す画素値を有する画素位置の数である注目画素数をカウントし、前記注目画素数を前記対応補間スライス画像の前記対応画素位置の数により除した値を前記指標値として算出する請求項２に記載の画像診断支援装置。
【請求項４】
前記原画像は脳のＣＴ画像であり、前記注目領域は出血領域である請求項２または３に記載の画像診断支援装置。
【請求項５】
前記原画像は２次元画像であり、
前記補間部は、前記原画像の画素間を補間した２次元補間画像を前記補間画像として生成し、
前記指標値算出部は、前記２次元補間画像において、前記原画像における前記指標値の算出の対象となる対象画素位置に対応する対応補間画素位置を設定し、該対応補間画素位置の画素値に基づいて、前記対象画素位置の指標値を算出する請求項１に記載の画像診断支援装置。
【請求項６】
前記補間部は、前記原画像が入力されると前記補間画像を出力する学習がなされたコンボリューショナルニューラルネットワークにより、前記補間画像を生成する請求項１から５のいずれか１項に記載の画像診断支援装置。
【請求項７】
前記反映部は、さらに前記指標値を前記原画像の注目領域における前記画素位置に反映させた反映画像を生成する請求項１から６のいずれか１項に記載の画像診断支援装置。
【請求項８】
前記反映画像を表示部に表示する表示制御部をさらに備えた請求項７に記載の画像診断支援装置。
【請求項９】
被写体を撮影することにより取得された原画像から補間画像を生成し、
前記原画像における注目領域に含まれる画素位置に対応する、前記補間画像の複数の画素位置である対応画素位置の画素値に基づいて、前記原画像の注目領域における前記画素位置の特徴を表す指標値を算出し、
前記指標値を前記原画像の注目領域における前記画素位置に反映させる画像診断支援方法。
【請求項１０】
被写体を撮影することにより取得された原画像から補間画像を生成する手順と、
前記原画像における注目領域に含まれる画素位置に対応する、前記補間画像の複数の画素位置である対応画素位置の画素値に基づいて、前記原画像の注目領域における前記画素位置の特徴を表す指標値を算出する手順と、
前記指標値を前記原画像の注目領域における前記画素位置に反映させる手順とをコンピュータに実行させる画像診断支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像を用いて被写体の診断を支援する画像診断支援装置、方法およびプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＣＴ(Computed Tomography)装置およびＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置等の医療機器の進歩により、より質の高い高解像度の医用画像を用いての画像診断が可能となってきている。とくに、対象部位を脳とした場合において、ＣＴ画像およびＭＲＩ画像等の３次元画像を用いた画像診断により、脳梗塞および脳出血等の血管障害を起こしている領域を特定することができるため、特定した結果に基づいて適切な治療が行われるようになってきている。
【０００３】
一般に、脳出血が発生した場合、ＣＴ画像における出血領域は、出血領域以外の領域と比較して高いＣＴ値を示す。このため、ＣＴ画像を用いた画像診断においては、ＣＴ画像上において高いＣＴ値を示す領域を出血領域と見なして出血量を算出し、脳出血の重症度および予後予測等の診断が行われる。このような診断を行う際に、ＣＴ画像の精度を向上させるためには、ＣＴ画像を構成するスライス間隔をできるだけ小さくすることが好ましい。
【０００４】
しかしながら、スライス間隔を小さくすると、撮影時間が長くなったり、被写体の被曝量が多くなったりする。また、古いＣＴ装置等においては、スライス間隔を小さくできない場合がある。このような場合、スライス画像に含まれる各画素が出血領域であるか否かの判断が難しいため、他の被写体のスライス画像を参照する等して、医師が勘または経験により出血領域であるか否かを判断している。
【０００５】
このため、スライス間を補間することにより、スライス分解能を向上させる手法が提案されている。例えば、特許文献１では、２つのスライス画像を補間した補間画像を生成し、スライス画像を第１のしきい値により２値化し、補間画像を第１のしきい値とは異なる第２のしきい値により２値化して、対象領域を抽出する手法が提案されている。また、特許文献２では、連続的な位置関係にある２次元画像群を順次表示する際に、直前に表示された複数フレームにおいて、指示された関心点座標の移動方向に直交する補間画像を生成する手法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平１０−２８３４９６号公報
【特許文献２】特開２０１４−５０４６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
原画像から生成した補間画像を用いることにより、被写体内における病変等の異常部分の広がりを効率よく確認することができる。しかしながら、補間画像は、被写体における補間面に対応する断層面を実際に撮影することにより取得されたものではないため、被写体に含まれる実際の構造物を表すものではない。このため、補間画像を用いたのでは、被写体の正確な診断を行うことはできない。
【０００８】
本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、原画像から生成された補間画像をも用いて、被写体の診断を正確かつ効率よく行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明による画像診断支援装置は、被写体を撮影することにより取得された原画像から補間画像を生成する補間部と、
原画像における注目領域に含まれる画素位置に対応する、補間画像の複数の画素位置である対応画素位置の画素値に基づいて、原画像の注目領域における画素位置の特徴を表す指標値を算出する指標値算出部と、
指標値を原画像の注目領域における画素位置に反映させる反映部とを備える。
【００１０】
なお、本発明による画像診断支援装置においては、原画像は複数のスライス画像からなる３次元画像であり、
補間部は、複数のスライス画像のスライス間を補間する複数の補間スライス画像を補間画像として生成し、
指標値算出部は、複数の補間スライス画像において、指標値の算出の対象となる対象スライス画像に対応する対応補間スライス画像を設定し、対象スライス画像の注目領域内の画素位置に対応する、対応補間スライス画像の対応画素値の画素値に基づいて、対象スライス画像の注目領域における画素位置の特徴を表す指標値を算出するものであってもよい。
【００１１】
「対応補間スライス画像」は、対象スライス画像を基準とした一定の範囲内の補間スライス画像であってもよく、すべての補間スライス画像であってもよい
【００１２】
また、本発明による画像診断支援装置においては、指標値算出部は、対応補間スライス画像の対応画素位置のうちの注目領域を表す画素値を有する画素位置の数である注目画素数をカウントし、注目画素数を対応補間スライス画像の対応画素位置の数により除した値を指標値として算出するものであってもよい。
【００１３】
また、本発明による画像診断支援装置においては、原画像は脳のＣＴ画像であり、注目領域は出血領域であってもよい。
【００１４】
また、本発明による画像診断支援装置においては、原画像は２次元画像であり、
補間部は、原画像の画素間を補間した２次元補間画像を補間画像として生成し、
指標値算出部は、２次元補間画像において、原画像における指標値の算出の対象となる対象画素位置に対応する対応補間画素位置を設定し、対応補間画素位置の画素値に基づいて、対象画素位置の指標値を算出するものであってもよい。
【００１５】
また、本発明による画像診断支援装置においては、補間部は、原画像が入力されると補間画像を出力する学習がなされたコンボリューショナルニューラルネットワークにより、補間画像を生成するものであってもよい。
【００１６】
また、本発明による画像診断支援装置においては、反映部は、さらに指標値を原画像の注目領域における画素位置に反映させた反映画像を生成するものであってもよい。
【００１７】
また、本発明による画像診断支援装置においては、反映画像を表示部に表示する表示制御部をさらに備えるものであってもよい。
【００１８】
本発明による画像診断支援方法は、被写体を撮影することにより取得された原画像から補間画像を生成し、
原画像における注目領域に含まれる画素位置に対応する、補間画像の複数の画素位置である対応画素位置の画素値に基づいて、原画像の注目領域における画素位置の特徴を表す指標値を算出し、
指標値を原画像の注目領域における画素位置に反映させる。
【００１９】
なお、本発明による画像診断支援方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。
【００２０】
本発明による他の画像診断支援装置は、コンピュータに実行させるための命令を記憶するメモリと、
記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサとを備え、プロセッサは、
被写体を撮影することにより取得された原画像から補間画像を生成し、
原画像における注目領域に含まれる画素位置に対応する、補間画像の複数の画素位置である対応画素位置の画素値に基づいて、原画像の注目領域における画素位置の特徴を表す指標値を算出し、
指標値を原画像の注目領域における画素位置に反映させる処理を実行する。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、被写体を撮影することにより取得された原画像から補間画像が生成され、原画像における注目領域に含まれる画素位置に対応する、補間画像の複数の画素位置である対応画素位置の画素値に基づいて、原画像の注目領域における画素位置の特徴を表す指標値が算出される。そして、指標値が原画像の注目領域における画素位置に反映される。このため、原画像に反映された指標値を参照することにより、被写体における病変等の異常部分の広がりを効率よく確認することができる。したがって、本発明によれば、原画像のみならず、補間画像から得られる情報をも参照することができ、その結果、原画像を用いての被写体の診断を正確かつ効率よく行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の第１の実施形態による画像診断支援装置を適用した、診断支援システムの概要を示すハードウェア構成図
【図２】本実施形態による画像診断支援装置の概略構成を示す図
【図３】補間スライス画像の生成を模式的に示す図
【図４】指標値の算出を説明するための図
【図５】反映画像の例を示す図
【図６】反映画像の表示画面を示す図
【図７】第１の実施形態において学習時に行われる処理を示すフローチャート
【図８】第２の実施形態における２次元補間画像の生成を説明するための図
【図９】第２の実施形態における指標値の算出を説明するための図
【図１０】図８に示す２次元補間画像を用いた指標値の算出結果を示す図
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は、本発明の第１の実施形態による画像診断支援装置を適用した、診断支援システムの概要を示すハードウェア構成図である。図１に示すように、診断支援システムでは、第１の実施形態による画像診断支援装置１、３次元画像撮影装置２、および画像保管サーバ３が、ネットワーク４を経由して通信可能な状態で接続されている。
【００２４】
３次元画像撮影装置２は、被写体である人体の診断対象となる部位を撮影することにより、その部位を表す３次元画像を生成する装置であり、具体的には、ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、およびＰＥＴ（Positron Emission Tomography）装置等である。３次元画像撮影装置２により生成された３次元画像は画像保管サーバ３に送信され、保存される。なお、本実施形態においては、被写体である患者の診断対象部位は脳であり、３次元画像撮影装置２はＣＴ装置であり、被写体の脳を含む３次元のＣＴ画像を３次元画像Ｖ０として生成する。３次元画像Ｖ０は脳における複数のスライス面の画像である複数のスライス画像からなる。なお、３次元画像Ｖ０が原画像に対応する。
【００２５】
画像保管サーバ３は、各種データを保存して管理するコンピュータであり、大容量外部記憶装置およびデータベース管理用ソフトウェアを備えている。画像保管サーバ３は、有線あるいは無線のネットワーク４を介して他の装置と通信を行い、画像データ等を送受信する。具体的には３次元画像撮影装置２で生成された３次元画像Ｖ０の画像データを含む各種データをネットワーク経由で取得し、大容量外部記憶装置等の記録媒体に保存して管理する。なお、画像データの格納形式およびネットワーク４経由での各装置間の通信は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）等のプロトコルに基づいている。
【００２６】
画像診断支援装置１は、１台のコンピュータに、本発明の画像診断支援プログラムをインストールしたものである。コンピュータは、診断を行う医師が直接操作するワークステーションまたはパーソナルコンピュータでもよく、それらとネットワークを介して接続されたサーバコンピュータでもよい。画像診断支援プログラムは、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）あるいはＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等の記録媒体に記録されて配布され、その記録媒体からコンピュータにインストールされる。または、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、もしくはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、要求に応じて医師が使用するコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。
【００２７】
図２は、コンピュータに画像診断支援プログラムをインストールすることにより実現される、第１の実施形態による画像診断支援装置の概略構成を示す図である。図２に示すように、画像診断支援装置１は、標準的なワークステーションの構成として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、メモリ１２およびストレージ１３を備えている。また、画像診断支援装置１には、ディスプレイ１４、並びにキーボードおよびマウス等の入力部１５が接続されている。なお、ディスプレイ１４が表示部に対応する。
【００２８】
ストレージ１３は、ハードディスクドライブ等からなり、ネットワーク４を経由して画像保管サーバ３から取得した３次元画像Ｖ０および処理に必要な情報を含む各種情報が記憶されている。
【００２９】
また、メモリ１２には、画像診断支援プログラムが記憶されている。画像診断支援プログラムは、ＣＰＵ１１に実行させる処理として、３次元画像Ｖ０を取得する画像取得処理、３次元画像Ｖ０から補間画像を生成する補間処理、３次元画像Ｖ０における注目領域に含まれる画素位置に対応する、補間画像の複数の画素位置である対応画素位置の画素値に基づいて、３次元画像Ｖ０の注目領域における画素位置の特徴を表す指標値を算出する指標値算出処理、指標値を原画像の注目領域における画素位置に反映させる反映処理、および指標値を３次元画像Ｖ０の注目領域における画素位置に反映させた反映画像をディスプレイ１４に表示する表示制御処理を規定する。
【００３０】
そして、ＣＰＵ１１がプログラムに従いこれらの処理を実行することで、コンピュータは、画像取得部２１、補間部２２、指標値算出部２３、反映部２４および表示制御部２５として機能する。なお、本実施形態においては、ＣＰＵ１１が画像診断支援プログラムによって、各部の機能を実行するようにしたが、ソフトウェアを実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサとしては、ＣＰＵ１１の他、ＦＰＧＡ (Field Programmable Gate Array)等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device:ＰＬＤ）を用いることができる。また、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等により、各部の処理を実行するようにしてもよい。
【００３１】
１つの処理部は、これら各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、またはＣＰＵとＦＰＧＡの組み合わせ等）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアントおよびサーバ等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip:ＳｏＣ）等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサを１つ以上用いて構成される。
【００３２】
さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）である。
【００３３】
画像取得部２１は、被写体の３次元画像Ｖ０を画像保管サーバ３から取得する。なお、３次元画像Ｖ０が既にストレージ１３に記憶されている場合には、画像取得部２１は、ストレージ１３から３次元画像Ｖ０を取得するようにしてもよい。
【００３４】
補間部２２は、３次元画像Ｖ０から補間画像を生成する。第１の実施形態においては、３次元画像Ｖ０は複数のスライス画像（以下、原スライス画像とする）Ｓｉからなる。補間部２２は、複数の原スライス画像Ｓｉのスライス間を補間する複数の補間スライス画像Ｓｈｊを生成する。補間部２２による補間スライス画像Ｓｈｊの生成処理には、例えば、ＡＩ（Artificial Intelligence）技術を適用することができる。本実施形態においては、補間部２２は、ディープラーニングのアルゴリズムの１つであるコンボリューショナルニューラルネットワーク（以下ＣＮＮ(Convolutional Neural Network)とする）により、補間スライス画像Ｓｈｊを生成する。ＣＮＮは、原スライス画像および原スライス画像を用いて生成された補間スライス画像を含む教師データを用いて、原スライス画像Ｓｉが入力されると補間スライス画像Ｓｈｊを出力するように学習がなされる。
【００３５】
図３は補間スライス画像の生成を模式的に示す図である。なお、図３においては、３次元画像Ｖ０は３枚の原スライス画像Ｓ１〜Ｓ３からなり、原スライス画像間に２枚の補間スライス画像を生成する状態を示している。なお、原スライス画像Ｓ１には出血領域Ｂ１が、原スライス画像Ｓ２には出血領域Ｂ２が、原スライス画像Ｓ３には出血領域Ｂ３がそれぞれ含まれる。なお、３次元画像Ｖ０はＣＴ画像であるため、出血領域Ｂ１〜Ｂ３は他の領域と比較して高い画素値を有するものとなる。図３に示すように、補間部２２に原スライス画像Ｓ１〜Ｓ３を入力すると、原スライス画像Ｓ１と原スライス画像Ｓ２との間を補間する２枚の補間スライス画像Ｓｈ１−１，Ｓｈ１−２が生成される。また、原スライス画像Ｓ２と原スライス画像Ｓ３との間を補間する２枚の補間スライス画像Ｓｈ２−１，Ｓｈ２−２が生成される。補間スライス画像Ｓｈ１−１，Ｓｈ１−２には出血領域Ｂｈ１−１，Ｂｈ１-２が、補間スライス画像Ｓｈ２−１，Ｓｈ２−２には出血領域Ｂｈ２−１，Ｂｈ２-２がそれぞれ含まれる。
【００３６】
なお、補間部２２は、上述したＣＮＮを用いて補間スライス画像を生成するものに限定されない。例えば、線形補間またはスプライン補間等の補間演算を用いて補間スライス画像を生成するものであってもよい。
【００３７】
指標値算出部２３は、３次元画像Ｖ０における注目領域に含まれる画素位置に対応する、補間スライス画像の複数の画素位置である対応画素位置の画素値に基づいて、３次元画像Ｖ０の注目領域における画素位置の特徴を表す指標値を算出する。具体的には、複数の補間スライス画像において、指標値の算出の対象となる対象スライス画像に対応する対応補間スライス画像を設定し、対象スライス画像の注目領域内の画素位置に対応する、対応補間スライス画像の対応画素値の画素値に基づいて、対象スライス画像の注目領域における画素位置の特徴を表す指標値を算出する。
【００３８】
以下、指標値の算出について詳細に説明する。なお、ここでは、指標値算出の対象となる対象スライス画像を、図３に示す原スライス画像Ｓ２とする。また、対象スライス画像に対応する対応補間スライス画像を、図３に示す４つの補間スライス画像Ｓｈ１−１，Ｓｈ１−２，Ｓｈ２−１，Ｓｈ２−２とする。図４は指標値の算出を説明するための図である。なお、図４は対象スライス画像Ｓ２および補間スライス画像Ｓｈ１−１，Ｓｈ１−２，Ｓｈ２−１，Ｓｈ２−２を側面から見た状態を模式的に示している。図４における１つのマス目は、対象スライス画像Ｓ２および補間スライス画像Ｓｈ１−１，Ｓｈ１−２，Ｓｈ２−１，Ｓｈ２−２の画素を示している。また、出血領域Ｂ２および出血領域Ｂｈ１−１，Ｂｈ１−２，Ｂｈ２−１，Ｂｈ２−２にはそれぞれ異なるハッチングが付与されている。また、図４において、対象スライス画像Ｓ２の画素位置の上下に位置する補間スライス画像Ｓｈ１−１，Ｓｈ１−２，Ｓｈ２−１，Ｓｈ２−２の画素位置が対応画素位置となる。
【００３９】
第１の実施形態において、指標値算出部２３は、対応補間スライス画像の対応画素位置のうちの注目領域、すなわち出血領域を表す画素値を有する画素位置の数である注目画素数をカウントし、注目画素数を対応補間スライス画像の対応画素位置の数により除した値を指標値として算出する。例えば、対象スライス画像Ｓ２の出血領域Ｂ２内の画素位置Ｐ１に関して、画素位置Ｐ１に対応する補間スライス画像Ｓｈ１−１，Ｓｈ１−２，Ｓｈ２−１，Ｓｈ２−２における対応画素位置（図４における線３１により囲まれた画素位置）は、いずれも出血領域にはない。このため、注目画素数は０となり、注目画素数を対応補間スライス画像の対応画素位置の数（本実施形態においては４）により除した値である指標値は０となる。
【００４０】
また、対象スライス画像Ｓ２の出血領域Ｂ２内の画素位置Ｐ２に関して、画素位置Ｐ２に対応する補間スライス画像Ｓｈ１−１，Ｓｈ１−２，Ｓｈ２−１，Ｓｈ２−２における対応画素位置（図４における線３２により囲まれた画素位置）のうち、補間スライス画像Ｓｈ１−２および補間スライス画像Ｓｈ２-１の対応画素位置が出血領域にある。このため、注目画素数は２となり、指標値は２／４（＝１／２）となる。
【００４１】
また、対象スライス画像Ｓ２の出血領域Ｂ２内の画素位置Ｐ３に関して、画素位置Ｐ３に対応する補間スライス画像Ｓｈ１−１，Ｓｈ１−２，Ｓｈ２−１，Ｓｈ２−２における対応画素位置（図４における線３３により囲まれた画素位置）は、すべて出血領域にある。このため、注目画素数は４となり、指標値は４／４（＝１）となる。
【００４２】
指標値算出部２３は、上記のようにして原スライス画像Ｓｉの出血領域に含まれる画素位置において指標値を算出する。
【００４３】
反映部２４は、指標値算出部２３が算出した指標値を原スライス画像Ｓｉの出血領域の画素位置に反映させる。具体的には、指標値を原スライス画像Ｓｉの出血領域における画素位置に反映させた反映画像Ｒｉを生成する。図５は反映画像の例を示す図である。なお、図５は図４に示す原スライス画像Ｓ２についての反映画像Ｒ２を模式に示すものであり、マス目が画素位置を表すものである。また、反映画像Ｒ２において、指標値が取り得る値は、０，１／４，２／４（＝１／２），３／４および１である。このため、図５においては、指標値が０の画素値については模様を付与せず、指標値が１／４，２／４（＝１／２），３／４および１の画素位置においては、それぞれ異なる模様を付与している。
【００４４】
表示制御部２５は、反映画像Ｒｉをディスプレイ１４に表示する。図６は反映画像の表示画面を示す図である。図６に示すように、ディスプレイ１４の表示画面４０には、反映画像Ｒｉおよび反映画像Ｒｉに対応する原スライス画像Ｓｉが表示される。なお、図６においては図示を容易なものとするために指標値を４段階で示している。操作者は入力部１５を用いて、表示するスライス面を切り替えることができる。これにより、表示制御部２５は、原スライス画像Ｓｉと反映画像Ｒｉとのスライス面を同期させて切り替える。
【００４５】
次いで、第１の実施形態において行われる処理について説明する。図７は第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。まず、画像取得部２１が、３次元画像Ｖ０を取得し（ステップＳＴ１）、補間部２２が、３次元画像Ｖ０から補間画像を生成する（ステップＳＴ２）。次いで、指標値算出部２３が、３次元画像Ｖ０における注目領域に含まれる画素位置に対応する、補間スライス画像の複数の画素位置である対応画素位置の画素値に基づいて、３次元画像Ｖ０の注目領域における画素位置の特徴を表す指標値を算出する（ステップＳＴ３）。そして、反映部２４が、指標値算出部２３が算出した指標値を原スライス画像Ｓｉの出血領域の画素位置に反映させて、反映画像Ｒｉを生成する（ステップＳＴ４）。そして、表示制御部２５が反映画像Ｒｉをディスプレイ１４に表示し（ステップＳＴ５）、処理を終了する。
【００４６】
このように、本実施形態においては、３次元画像Ｖ０の注目領域における画素位置の特徴を表す指標値を算出し、指標値を３次元画像Ｖ０の注目領域における画素位置に反映するようにした。このため、３次元画像Ｖ０に反映された指標値を参照することにより、被写体における病変等の異常部分の広がりを効率よく確認することができる。したがって、本実施形態によれば、３次元画像Ｖ０のみならず、補間スライス画像から得られる情報をも参照することができ、その結果、３次元画像Ｖ０を用いての被写体の診断を正確かつ効率よく行うことができる。
【００４７】
なお、上記第１の実施形態においては、対応補間スライス画像として、対象スライス画像の上下それぞれ２つずつの補間スライス画像を用いているが、これに限定されるものではなく、対象スライス画像の上下それぞれ１つの補間スライス画像を、対応補間スライス画像としてもよい。また、対象スライス画像の上下それぞれ３以上の補間スライス画像を、対応補間スライス画像としてもよい。また、すべての補間スライス画像を対応補間スライス画像としてもよい。
【００４８】
次いで、本発明の第２の実施形態について説明する。上記第１の実施形態においては、本発明の原画像として３次元画像Ｖ０を用いているが、第２の実施形態においては原画像として２次元画像を用いた点が第１の実施形態と異なる。なお、第２の実施形態による画像診断支援装置の構成は、図２に示す第１の実施形態による画像診断支援装置の構成と同一であり、行われる処理のみが異なるため、ここでは装置についての詳細な説明は省略する。また、２次元画像としては、第１の実施形態における３次元画像Ｖ０を構成する１つの原スライス画像とするが、これに限定されるものではない。
【００４９】
第２の実施形態においては、補間部２２は、２次元画像の画素間を補間する２次元補間画像を生成する。具体的には、補間部２２は、２次元画像における画素位置の間にさらに画素位置を補間することにより、２次元画像よりも高解像度の２次元補間画像を生成する。図８は第２の実施形態における２次元補間画像の生成を説明するための図である。図８に示すように、第２の実施形態においては、２次元画像を構成する画素位置Ｐ１０(図８において×印で示す)の間に、２次元補間画像の解像度が２次元画像の３倍となるように、補間画素位置Ｐ１１を補間することにより、２次元補間画像Ｈ０を生成する。ここで、第２の実施形態においても注目領域は出血領域とし、図８において、出血領域に含まれる画素位置Ｐ１０は×に四角マークを付与している。また、出血領域を表す画素値を有する補間画素位置Ｐ１１を黒丸で示し、出血領域を表す画素値を有さない補間画素位置Ｐ１１を白丸で示している。
【００５０】
なお、第２の実施形態においても、補間部２２はＣＮＮにより２次元補間画像Ｈ０を生成する。この場合、ＣＮＮは、２次元画像および２次元画像を用いて生成された２次元補間画像を含む教師データを用いて学習がなされる。また、第２の実施形態においても、補間部２２は、上述したＣＮＮを用いて２次元補間画像Ｈ０を生成するものに限定されず、線形補間またはスプライン補間等の補間演算を用いて２次元補間画像Ｈ０を生成するものであってもよい。
【００５１】
第２の実施形態において、指標値算出部２３は、２次元補間画像Ｈ０において、２次元画像における指標値の算出の対象となる対象画素位置に対応する対応補間画素位置を設定し、対応補間画素位置の画素値に基づいて、対象画素位置の指標値を算出する。図９は第２の実施形態における指標値の算出を説明するための図である。第２の実施形態においては、指標値算出部２３は、まず、指標値の算出の対象となる対象画素位置に対応する対応補間画素位置を設定する。第２の実施形態においては、対応補間画素位置は対象画素位置Ｐｔ０−１を中心とした３×３画素の領域内に含まれる８個の補間画素位置Ｐ１１とするが、これに限定されるものではない。図９は、対象画素位置Ｐｔ０−１を中心とする３×３画素の領域Ａ０を設定した状態を示している。領域Ａ０内の８個の補間画素位置Ｐ１１が対応補間画素位置となる。
【００５２】
指標値算出部２３は、対応補間画素位置のうちの注目領域、すなわち出血領域を表す画素値を有する注目画素数をカウントし、注目画素数を対応補間画素位置の数により除した値を指標値として算出する。例えば、図９に示す対象画素位置Ｐｔ０−１に関して、対応補間画素位置のうちの出血領域を表す画素値を有する注目画素数は７個である。このため、注目画素数は７となり、注目画素数を対応補間画素位置の数（本実施形態においては８）により除した値である指標値は７／８となる。また、図９に示す対象画素位置Ｐｔ０−２に関して、対応補間画素位置のうちの出血領域を表す画素値を有する注目画素数は３個である。このため、注目画素数は３となり、注目画素数を対応補間画素位置の数（本実施形態においては８）により除した値である指標値は３／８となる。
【００５３】
指標値算出部２３は、上記のようにして２次元画像の出血領域に含まれる画素位置において指標値を算出する。図１０は図８に示す補間画像を用いた指標値の算出結果を示す図である。なお、図１０は２次元画像を構成する画素位置Ｐ１０における指標値のみを示している。
【００５４】
第２の実施形態においては、反映部２４は、指標値算出部２３が算出した指標値を、２次元画像の出血領域の画素位置に反映させる。すなわち、指標値を２次元画像の画素位置に反映させた反映画像を生成する。第２の実施形態においては、指標値は０，１／８，２／８，３／８，４／８，５／８，６／８，７／８，１の値をとるため、反映画像の画素値は指標値の値に応じた９通りの値を有するものとなる。
【００５５】
なお、上記各実施形態においては、３次元画像Ｖ０および２次元画像を対象としているが、４次元画像を対象としてもよい。４次元画像とは３次元画像に対して時間的な変化を反映させた画像、すなわち、複数の３次元画像が予め定められたフレームレートにより並べられた動画像である。このため、４次元画像を構成する３次元画像に関して、上記第１の実施形態と同様に指標値を算出して反映画像を生成し、生成した反映画像を上記予め定められたフレームレートにより並べることにより、４次元の反映画像を生成することができる。
【００５６】
また、上記各実施形態においては、注目領域として脳の出血領域を用いているが、梗塞領域を注目領域として用いてもよい。ここで、脳における出血領域はＣＴ画像において確認がし易い。一方、梗塞領域はＭＲＩ画像の方がＣＴ画像よりも確認がし易い。このため、疾病領域として梗塞領域も使用する場合には、３次元画像Ｖ０としてＭＲＩ画像を使用することが好ましい。
【００５７】
また、上記各実施形態においては、被写体として人体の脳を用いているが、これに限定されるものではない。例えば、人体の心臓、肺、肝臓および腎臓等の他の構造物を被写体として用いてもよい。また、被写体は人体に限定されるものではなく、人体以外の構造物または建造物を被写体としてもよい。この場合、構造物または建造物に含まれるクラック等の欠陥を注目領域として用いて、被写体の画像を用いて被写体の欠陥の診断を行うようにすればよい。
【符号の説明】
【００５８】
１    画像診断支援装置
２    ３次元画像撮影装置
３    画像保管サーバ
４    ネットワーク
１１    ＣＰＵ
１２    メモリ
１３    ストレージ
１４    ディスプレイ
１５    入力部
２１    画像取得部
２２    補間部
２３    指標値算出部
２４    反映部
２５    表示制御部
３１〜３３    線
４０    表示画面
Ａ０    領域
Ｂ１〜Ｂ３、Ｂｈ１−１，Ｂｈ１−２，Ｂｈ２−１，Ｂｈ２−２    出血領域
Ｈ０    ２次元補間画像
Ｐ１〜Ｐ３，Ｐ１０    画素位置
Ｐ１１    補間画素位置
Ｐｔ０−１，Ｐｔ０−２    対象画素位置
Ｓ１〜Ｓ３    原スライス画像
Ｓｈ１−１，Ｓｈ１−２，Ｓｈ２−１，Ｓｈ２−２    補間スライス画像
Ｖ０    ３次元画像
【図１】
2019180699.tif 000003
【図２】
2019180699.tif 000004
【図３】
2019180699.tif 000005
【図４】
2019180699.tif 000006
【図５】
2019180699.tif 000007
【図６】
2019180699.tif 000008
【図７】
2019180699.tif 000009
【図８】
2019180699.tif 000010
【図９】
2019180699.tif 000011
【図１０】
2019180699.tif 000012