(57)【要約】【課題】簡易かつ患者への負担を少なく取得することのできる二次元的な画像を診断において病変箇所等を見やすい状態となるように処理することのできる診断支援システム及び診断支援方法を提供する。【解決手段】患者を撮影して得た人体の二次元の診断対象画像と、人体の三次元の参照画像とを取得し、三次元の参照画像に現れる構造に基づいて患者の二次元の診断対象画像に現れる構造の認識を行う画像認識処理手段と、画像認識処理手段による認識結果を反映させて表示用データを生成する表示用データ生成手段と、表示用データ生成手段により生成された表示用データに基づいて画像を表示させる画像表示手段と、を備えている。【選択図】図１
2019165923.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者を撮影して得た人体の二次元の診断対象画像と、人体の三次元の参照画像とを取得し、前記三次元の参照画像に現れる構造に基づいて前記患者の前記二次元の診断対象画像に現れる構造の認識を行う画像認識処理手段と、
前記画像認識処理手段による認識結果を反映させて表示用データを生成する表示用データ生成手段と、
前記表示用データ生成手段により生成された前記表示用データに基づいて画像を表示させる画像表示手段と、
を備えていることを特徴とする診断支援システム。
【請求項２】
前記画像認識処理手段は、人体の解剖学的構造に関する解剖構造情報を取得し、前記三次元の参照画像と前記解剖構造情報とに基づいて前記二次元の診断対象画像に現れる構造の認識を行うことを特徴とする請求項１に記載の診断支援システム。
【請求項３】
前記三次元の参照画像は、前記患者を撮影することにより得られたものであることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の診断支援システム。
【請求項４】
前記画像認識処理手段は、前記三次元の参照画像を読影した読影結果を取得し、当該読影結果を参照して前記二次元の診断対象画像に現れる構造の認識を行うことを特徴とする請求項３に記載の診断支援システム。
【請求項５】
前記三次元の参照画像は、人体の構造を三次元的に表した三次元人体画像であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の診断支援システム。
【請求項６】
前記画像認識処理手段は、前記三次元の参照画像を計算解剖学的に解析処理するとともに、当該解析処理結果を参照して前記二次元の診断対象画像に現れる構造の認識を行うことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の診断支援システム。
【請求項７】
前記画像認識処理手段は、前記三次元の参照画像を二次元面上に投影させる二次元投影画像を生成し、前記二次元投影画像を参照して前記二次元の診断対象画像に現れる構造の認識を行うことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の診断支援システム。
【請求項８】
前記表示用データ生成手段は、前記画像認識処理手段による認識結果に基づいて、前記二次元の診断対象画像から関心対象以外の構造を減弱又は除去し、あるいは関心対象である構造を強調する処理を施して前記表示用データを生成するものであることを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の診断支援システム。
【請求項９】
前記表示用データ生成手段は、前記二次元の診断対象画像から関心対象以外の構造を除去する際、人体の前面側に位置する構造から背面側に位置する構造へと順次除去していくものであることを特徴とする請求項８に記載の診断支援システム。
【請求項１０】
前記表示用データ生成手段は、前記二次元の診断対象画像から関心対象以外の構造を除去する際、人体内の構造を順次除去するものであり、構造を除去するごとに階調を変更する階調調整処理を行うものであることを特徴とする請求項８又は請求項９に記載の診断支援システム。
【請求項１１】
前記表示用データ生成手段は、前記二次元の診断対象画像中の関心対象について他の部分と区別可能な態様で表示させるように前記表示用データを生成することを特徴とする請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載の診断支援システム。
【請求項１２】
患者を撮影して得た人体の二次元の診断対象画像を取得する二次元の診断対象画像取得工程と、
人体の三次元の参照画像を取得する三次元の参照画像取得工程と、
前記三次元の参照画像に現れる構造に基づいて前記患者の前記二次元の診断対象画像に現れる構造の認識を行う画像認識工程と、
前記画像認識工程における認識結果を反映させた画像を表示させて表示用データを生成する表示用データ生成工程と、
表示用データ生成工程において生成された前記表示用データに基づいて画像を表示させる画像表示工程と、
を含んでいることを特徴とする診断支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、診断支援システム及び診断支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、患者を診断する際には、ＣＲ（Computed Radiography）等のＸ線単純撮影装置等により患者を撮影して二次元的な画像である一次診断画像を取得し、当該一次診断画像を読影等することで病変等の有無を判断する。そして画像から病変等が発見されたり病変等が疑われる場合にさらにＣＴ（Computed Tomography；コンピュータ断層撮影）等により三次元的な画像を二次診断画像として取得したり、例えば生検等のより詳細な検査等へと移行するのが一般的である。
そして、治療や手術等が行われた後は、定期的に撮影を行って診断画像を取得し、これにより病変の再発等がないかの経過観察が行われる。
しかし、ＣＴ等による三次元的な画像等、高精細な画像を撮影する際には患者の被曝線量も多くなる。このため、ＣＴ等の撮影は数年の間隔をあけて行うことが好ましいとされており、経過観察には比較的被曝線量の少なくて済むＸ線単純撮影装置による撮影が行われるのが通例である。
【０００３】
しかし、こうしたＸ線単純撮影装置において撮影された二次元的な画像では人体内の様々な構造が画像中に平面的に重なり合って写るため、病変箇所等、関心対象を識別しにくく、正確な診断をすることが難しい。
そこで、このような二次元的な画像から骨等の組織や各種臓器の部分を減弱（濃度を弱める）したり、除去（suppression）することで関心対象部分を見やすくする処理を施すことが考えられる。
【０００４】
この点、特定の組織や臓器等の構造を減弱又は除去する手法（アルゴリズム）としては各種の手法が考えられるが、例えば、特許文献１には、ＤＥＳ（Dual Energy Subtraction（デュアルエネルギーサブトラクション））処理により骨部の強調画像、軟部組織の強調画像を得ることが記載されている。
ＤＥＳ処理とは、Ｘ線発生装置において管電圧を変えて２回撮影を行い、得られた２枚の画像にそれぞれに係数をかけ差分を取ることで、骨部の強調画像、軟部組織の強調画像を得る撮影手法をいう。
異なる管電圧のＸ線では人体（生体）組成のＸ線吸収率が異なる（波長によるＸ線吸収曲線が異なる）との特性がある。例えば、カルシウムが主成分の骨組織と、空気の組織、水や肉の組織とではＸ線吸収量に違いがある。こうした違いを画像処理により画像化し、これにより、骨画像と軟部組織画像を作成することで異常陰影（骨よりＸ線吸収量が低く、水や肉よりＸ線吸収量が高い部分）の認識をしやすくすることができる。
また、特許文献２には、ＤＥＳ処理により得られた原画像と軟部組織画像とをニューラルネットワークに学習させ、当該学習結果を用いて骨組織を減弱させた画像を生成する手法が記載されている。
また、特許文献３には、二次元のＸ線撮影の画像において、二次元のＸ線撮影の解剖学的な知識を利用した解析等により鎖骨、肋骨等の骨組織を１本ずつ認識し、骨組織の濃度信号を推定し、その濃度信号のみを減弱（又は除去）させることで、骨組織を減弱（又は除去）させた減弱画像（以下、ＢＳ画像という。）の画像データを生成する方法が記載されている。
これらの手法を用いれば骨部等、特定の構造を除去してその背後にある構造を見えやすくすることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】米国特許第８２０４２９２号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第２０１４／００７９３０９号明細書
【特許文献３】国際公開第２０１５／１５７０６７号
【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、経過観察において多く用いられるＣＲ等のＸ線単純撮影（例えば胸部単純Ｘ線撮影）で得られる二次元の単純Ｘ線画像は、鎖骨・肋骨、背骨（椎骨を含む。）、血管、気管、気管支、心臓（心嚢）、大動脈、横隔膜等の正常組織が重なり合って構成されており、そこから各構造（各臓器や組織）を正確に識別したり、異常陰影（病変）等を適切に検出することは難しく、こうした二次元の単純Ｘ線画像による読影や診断をアシストするシステムが求められる。
この点、特許文献１、特許文献２に記載の技術は、いずれも画像から骨組織を減弱又は除去するものであり、Ｘ線単純撮影装置において撮影された二次元的な画像では見えにくい各臓器の様子や各組織の病変箇所等、関心対象を見やすい状態となるように処理することはできない。
【０００７】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、簡易かつ患者への負担を少なく取得することのできる二次元的な画像を診断において病変箇所等を見やすい状態となるように処理することのできる診断支援システム及び診断支援方法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】
【０００８】
前記の問題を解決するために、本発明の診断支援システムは、
患者を撮影して得た人体の二次元の診断対象画像と、人体の三次元の参照画像とを取得し、前記三次元の参照画像に現れる構造に基づいて前記患者の前記二次元の診断対象画像に現れる構造の認識を行う画像認識処理手段と、
前記画像認識処理手段による認識結果を反映させて表示用データを生成する表示用データ生成手段と、
前記表示用データ生成手段により生成された前記表示用データに基づいて画像を表示させる画像表示手段と、
を備えていることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、簡易かつ患者への負担を少なく取得することのできる二次元的な画像を診断において病変箇所等を見やすい状態となるように処理することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施形態に係る診断支援システムの全体構成を示す図であり、患者の二次元画像と三次元画像とを取得する場合を示している。
【図２】本実施形態に係る診断支援システムの全体構成を示す図であり、患者の二次元画像のみを取得する場合を示している。
【図３】本実施形態における画像処理装置の機能的構成を示す要部ブロック図である。
【図４】本実施形態における画像表示装置の機能的構成を示す要部ブロック図である。
【図５】三次元の参照画像の一例を示す図である。
【図６】図５に示す三次元の参照画像の向きを変え、肋骨等を除去した状態の三次元処理画像の一例を示す図である。
【図７】二次元の診断対象画像の一例を示す図である。
【図８】三次元の参照画像を参照して図７に示す二次元の診断対象画像中の関心対象に強調処理を施した二次元の診断対象画像の一例を示す図である。
【図９】二次元の診断対象画像の一例を示す図である。
【図１０】三次元の参照画像を参照して図９に示す二次元の診断対象画像中の骨組織を除去する処理を施した二次元の診断対象画像の一例を示す図である。
【図１１】二次元の診断対象画像に複数の構造が重畳的に写り込んでいる様子を模式的に表した図である。
【図１２】画像表示装置の画像認識処理部の動作を説明するフローチャートである。
【図１３】画像表示装置の表示用データ生成部等の動作を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明に係る診断支援システム及び診断支援方法の一実施の形態について図面を参照しつつ説明する。
ただし、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい種々の限定が付されているが、本発明の技術的範囲を以下の実施形態および図示例に限定するものではない。
【００１２】
［診断支援システムの全体構成］
図１及び図２に、診断支援システム１のシステム構成を示す。
図１及び図２に示すように、本実施形態の診断支援システム１は、画像処理装置２と、画像表示装置３と、を備えている。
診断支援システム１には、モダリティーＭ（二次元画像撮影用モダリティーＭａ（単にモダリティーＭａともいう。）、三次元画像撮影用モダリティーＭｂ（単にモダリティーＭｂともいう。））がＬＡＮ（Local Area Network）等の通信ネットワークＮを介してデータ通信可能に接続されて構成されている。通信ネットワークＮとしては、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格が適用されている。
なお、通信形態は、ＤＩＣＯＭ規格に則るのが一般的であるが、画像通信が可能なＦＴＰ（File Transfer Protocol）、ソケット通信あるいはプライベートな通信規約に従うことも可能である。
なお、図１では、診断支援システム１が二次元画像撮影用モダリティーＭａ及び三次元画像撮影用モダリティーＭｂからそれぞれ患者の二次元画像（二次元の診断対象画像Ｉａ）と三次元画像（三次元の参照画像Ｉｂ）とを取得する場合を示しており、図２では、診断支援システム１が、二次元画像撮影用モダリティーＭａから患者の二次元画像（二次元の診断対象画像Ｉａ）のみを取得する場合を示している。
なお、図１では、診断支援システム１にモダリティーＭａ及びモダリティーＭｂがそれぞれ１つずつ接続されており、図２では、診断支援システム１にモダリティーＭａが１つ接続されている例を示しているが、診断支援システム１に接続されるモダリティーＭの数や構成はここに例示したものに限定されない。例えば、診断支援システム１にモダリティーＭａ及びモダリティーＭｂがそれぞれ複数接続されていてもよいし、モダリティーＭａ及びモダリティーＭｂのうちいずれか一方は１つ、他方は複数接続されていてもよい。また、診断支援システム１にモダリティーＭａ及びモダリティーＭｂが複数接続されている場合、モダリティーＭａの種類及びモダリティーＭｂの種類はそれぞれ同じものでもよいし、異なる種類で構成されていてもよい。
【００１３】
ここで、二次元画像（二次元の診断対象画像Ｉａ）とは、ＣＲ（Computed Radiography）等のＸ線単純撮影装置等（これを「二次元画像撮影用モダリティーＭａ」とする。）により患者を撮影して取得された二次元的な画像である（図７、図９参照）。
また、三次元画像（三次元の参照画像Ｉｂ）とは、ＣＴ（Computed Tomography；コンピュータ断層撮影）等（これを「三次元画像撮影用モダリティーＭｂ」とする。）により患者を撮影して取得された三次元的な画像である（図５参照）。
なお、二次元画像撮影用モダリティーＭａとしては、上記ＣＲの他、DR（Digital Radiography）等が用いられてもよい。
また、三次元画像撮影用モダリティーＭｂとしては、上記ＣＴの他、ＭＲ（Magnetic Resonance）、ＰＥＴ−ＣＴ等が用いられてもよい。
【００１４】
モダリティーＭ（二次元画像撮影用モダリティーＭａ及び三次元画像撮影用モダリティーＭｂ）は、患者の診断対象部位を被写体として撮影を行い、撮影した画像をデジタル変換して医用画像（本実施形態において、二次元の診断対象画像Ｉａ及び三次元の参照画像Ｉｂ）を生成する。
モダリティーＭは、ＤＩＣＯＭ規格に則って、患者情報、検査情報等の付帯情報を医用画像（二次元の診断対象画像Ｉａ及び三次元の参照画像Ｉｂ）の画像ファイルのヘッダーに書き込むことにより、医用画像に付帯情報を付帯させる。モダリティーＭは、撮影によって得られた医用画像（原画像、二次元の診断対象画像Ｉａ及び三次元の参照画像Ｉｂ）の画像データを、画像処理装置２と、画像表示装置３と、に対してそれぞれ送信する。
【００１５】
通常、患者を診断する際には、比較的被曝線量が少なく患者の負担も三次元の参照少ないＣＲ等の二次元画像撮影用モダリティーＭａによって一次診断画像としての二次元の診断対象画像Ｉａを取得する。そして、当該一次診断画像を読影等することで病変等の有無を判断し、画像から病変等が発見されたり病変等が疑われる場合には、さらにＣＴ（Computed Tomography；コンピュータ断層撮影）等により三次元の参照画像Ｉｂを二次診断画像として取得したり、例えば生検等のより詳細な検査等に移行する。三次元の参照画像Ｉｂが取得された場合には、これについても読影等が行われ、医師や放射線技師等により、画像内に写っている臓器等の各種構造物についてタグ付けや切り出し、各種マーク等のアノテーションの付与等が行われるとともに、病変等の有無についてより詳細な判断が行われる。
そして、実際に治療や手術等が行われた後は、定期的に患者を撮影して診断画像を取得し、これにより病変の再発等がないかの経過観察が行われる。
ただ、ＣＴ等による三次元画像（三次元の参照画像Ｉｂ）の撮影は患者の被曝線量も多く負担が大きい。このため、ＣＴ等の撮影は数年の間隔をあけて行うことが好ましいとされており、経過観察には比較的被曝線量の少なくて済むＣＲ等の二次元画像撮影用モダリティーＭａによる二次元の診断対象画像Ｉａが用いられるのが通例である。
本実施形態の診断支援システムは、こうした経過観察に用いられるような二次元の診断対象画像Ｉａを、三次元の参照画像Ｉｂを参照することで病変箇所等が見やすく診断に資する画像として医師等のユーザーに提供するものである。
以下診断支援システムを構成する画像処理装置２及び画像表示装置３について詳細に説明する。
【００１６】
［画像処理装置の構成］
図３は、画像処理装置の機能的構成を示す要部ブロック図である。
図３に示すように、画像処理装置２は、制御部２０、記憶部２２、解剖構造情報記憶部２３、画像データベース（図３及び以下の説明において「画像ＤＢ２４」とする。）、操作部２５、表示部２６、通信部２７等を備えて構成されており、これらはバス２８を介して接続されている。
【００１７】
制御部２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等により構成されている。
また、記憶部２２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）２２１、ＲＡＭ（Random Access Memory）２２２等により構成されている。
制御部２０のＣＰＵは、記憶部２２のＲＯＭ２２１に記憶されている各種処理プログラムを読み出してＲＡＭ２２２に展開し、展開されたプログラムに従って、画像処理装置２の各部の動作を集中制御する。
【００１８】
本実施形態の制御部２０は、画像認識処理部２１として機能する（図３参照）。
画像認識処理部２１は、患者を撮影して得た人体の二次元の診断対象画像Ｉａと、人体の三次元の参照画像Ｉｂとを取得して、三次元の参照画像に現れる構造に基づいて患者の二次元の診断対象画像Ｉａに現れる構造の認識を行う画像認識処理手段である。
ここで、「構造」には、各種臓器や組織等人体内の構造物の他、二次元画像中では単にわずかな濃淡として現れるような陰影等を含むものとする。
本実施形態において、患者の二次元の診断対象画像Ｉａとしては、例えば経過観察時に撮影されたＣＲによる画像等が想定される。
【００１９】
解剖構造情報記憶部２３は、三次元的に現れる人体内の各構造（例えば各種臓器や組織等）の解剖学的位置や形状、名称等、人体の解剖学的情報である解剖構造情報を記憶する記憶部である。解剖構造情報記憶部２３には、例えば各構造（例えば各種臓器や組織等）の解剖学的位置や形状、名称等の情報が記憶されている。
また、本実施形態の解剖構造情報記憶部２３には、三次元人体画像データ２３１が記憶されている。三次元人体画像データ２３１は、例えば人体解剖アトラス等の既存の人体の三次元画像である。
三次元人体画像データ２３１には、予め人体内の各構造（例えば各種臓器や組織等）について解剖構造情報が付帯されている。
なお、三次元人体画像データ２３１に解剖構造情報が付帯していない場合には、後述する患者自身の三次元の参照画像Ｉｂの場合と同様に画像認識処理部２１が当該三次元人体画像データ２３１に現れる各構造（例えば各種臓器や組織等）の解剖学的位置や形状、名称等を解剖構造情報記憶部２３内の解剖構造情報に基づいて認識し、タグ付け等を行う。
【００２０】
本実施形態では、図１に示すように、ＣＴ等の三次元画像撮影用モダリティーＭｂによって患者（二次元の診断対象画像Ｉａを撮影された患者と同一人）が撮影され、当該患者の三次元画像（三次元の参照画像Ｉｂ）が診断支援システム１に送られてきている場合と、図２に示すように、三次元画像撮影用モダリティーＭｂによる患者の三次元画像（三次元の参照画像Ｉｂ）が診断支援システム１に送られてきていない場合とがある。
当該患者自身の三次元画像がある場合には、これを三次元の参照画像Ｉｂとして、後述する二次元の診断対象画像Ｉａの画像認識処理を行うことが好ましい。患者自身の画像を用いることで、患者の特徴等に即した、より優れた精度の画像認識処理等を行うことが期待できる。しかし、必ずしも患者自身について三次元画像が取得されているとは限らず、患者の三次元画像がない場合には、例えば上記人体解剖アトラス等の既存の人体の三次元画像等で代替することができる。
【００２１】
前者の場合（患者自身の三次元の参照画像Ｉｂがある場合）には、当該患者の三次元の参照画像Ｉｂが「三次元の参照画像Ｉｂ」となる。
患者について三次元の参照画像Ｉｂが取得された場合には、前述のように、これについて読影等が行われ、医師や放射線技師等により、臓器等の各種構造物についてタグ付けや切り出し、各種マーク等のアノテーションの付与等が行われる。こうした情報は当該画像（三次元の参照画像Ｉｂ）の解剖構造情報として画像データに付帯され記憶される。
さらに、異常病変や病態について、各種マーク等のアノテーションの付与や濃度強調等も行われ、正常構造の解剖構造情報と区別して異常病変情報として画像データに付帯され記憶される。
【００２２】
他方で、三次元画像撮影用モダリティーＭｂによる患者（二次元の診断対象画像Ｉａを撮影された患者と同一人）の撮影が行われていない場合には、既存の人体の三次元画像である三次元人体画像データ２３１を「三次元の参照画像Ｉｂ」として用いる。
なお、本実施形態では、前述のように、画像処理装置２内の解剖構造情報記憶部２３内に既存の人体の三次元画像としての三次元人体画像データ２３１が格納されており、この三次元人体画像データ２３１を三次元の参照画像Ｉｂとして用いる場合を例として以下の説明を行うが、既存の人体の三次元画像は、画像処理装置２（画像処理装置を含む診断支援システム１）内に記憶されている場合に限定されない。例えば診断支援システム１と通信ネットワークＮ等で接続されている外部のデータサーバー等から既存の人体の三次元画像の提供を受けてもよい。
【００２３】
ここで本実施形態の画像認識処理部２１によって行われる処理について具体的に説明する。
画像認識処理部２１は、解剖構造情報記憶部２３を参照して人体の解剖学的構造に関する解剖構造情報を取得し、三次元の参照画像Ｉｂ（原画像）に現れる各構造（例えば各種臓器や組織等）の解剖学的位置や形状、名称等を解剖構造情報に基づいて認識し、タグ付け等を行う。各構造についての解剖学的な認識の手法は特に限定されず、例えばパターンマッチング等の手法によってもよい。
なお、三次元の参照画像Ｉｂが既に解剖構造情報が付された既存の三次元人体画像データ２３１である場合には、解剖構造情報に基づく構造認識を行わない。
【００２４】
さらに、画像認識処理部２１は、モダリティーＭから取得した医用画像（原画像、二次元の診断対象画像Ｉａ及び三次元の参照画像Ｉｂ）の画像データから特定の正常組織を減弱させた減弱画像の画像データ、特定の正常組織を除去させた除去画像の画像データ、特定の構造を強調させた強調画像の画像データを生成する。
特定の正常組織を減弱又は除去させる手法（アルゴリズム）としては、例えば、解剖学的知識を利用して肋骨等の骨組織を認識し、認識した骨組織を減弱又は除去するアルゴリズム（例えば、国際公開第２０１５／１５７０６７号参照）や、ニューラルネットワークを利用して骨組織等の特定の組織を減弱または除去する処理（例えば、米国特許出願公開第２０１４／００７９３０９号明細書参照）等を用いることができる。なお、特定の正常組織を減弱又は除去させる手法（アルゴリズム）はここに例示したものに限定されず、各種の手法を用いることが可能である。撮影手法として、Ｘ線発生装置において管電圧を変えて２回撮影を行い、得られた２枚の画像にそれぞれに係数をかけ差分を取ることで、骨部の強調画像、軟部組織の強調画像を得る撮影手法によってえられるＤＥＳ処理画像も含まれる。
【００２５】
本実施形態では、特定の正常組織として、鎖骨、肋骨等の骨組織を認識し、認識した骨組織を減弱させる（除去する）Bone Suppression処理（ＢＳ処理）を例にして説明する。
具体的には、画像認識処理部２１は、医用画像（原画像、二次元の診断対象画像Ｉａ及び三次元の参照画像Ｉｂ）の画像データから例えば二次元のＸ線撮影の解剖学的な知識を利用した解析等により鎖骨、肋骨等の骨組織を１本ずつ認識し、骨組織の濃度信号を推定し、その濃度信号のみを減弱（又は除去）させることで、骨組織を減弱（又は除去）させた減弱画像（以下、ＢＳ画像という。）の画像データを生成する。例えば、ある肋骨は、後方（人体の背面側）では平行に位置し、胸郭にて角度４５〜６０度に曲がり、前方肋骨と成すとの肋骨の解剖学的な知識を利用して後方肋骨と特定し、垂直方向の濃度変化がこの肋骨と肺野部分との間で急激に濃度変化する部分（急峻な変化：エッジ部分）を肋骨の上端・下端として認識する。なお、どのような位置で何度の角度で曲がる等については、角度ごとの確率分布を持っていてもよい。
なお、減弱（又は除去）対象となる特定の正常組織は、画像の中で最も視覚的な影響が強い（最も目立つ）臓器・組織であることが望ましく、骨組織の他、心臓（心嚢）、大動脈・肺動脈等の血管系、気管・気管支系、横隔膜等であってもよい。
なお、減弱画像には、原画像から鎖骨・肋骨・心臓等、複数の特定の正常組織を減弱させた画像も含まれる。また、減弱画像には、デュアルエネルギーサブトラクション（ＤＥＳ）において骨部のみが取り出された骨画像のように、原画像から軟部組織を全て減弱させた画像も含まれる。
【００２６】
そして、画像認識処理部２１は、三次元の参照画像Ｉｂについて読影や診断の際に障害となる特定の正常組織を減弱又は除去させたのち、解剖学的な認識処理を行って画像中に現れる各構造について認識処理を行う。具体的には、各構造の解剖学的な位置や形状、名称等の特定、疾患や病変のある部分（又は疑われる部分）の特定等を行う。このとき、三次元の参照画像Ｉｂを読影した読影結果が画像に対応付けられて記憶されている場合には、当該読影結果も参照する。例えば読影結果に病変箇所等を示唆するアノテーション（例えば画像上に記された線、マーク、文字等）や、各種臓器についてのタグ付け、特定の臓器の切り出し等の情報が含まれている場合にこれを認識処理後の画像データに付帯情報として付与される。
【００２７】
さらに、画像認識処理部２１は、三次元の参照画像Ｉｂを二次元面上に投影させる二次元投影画像を生成し、この二次元投影画像を参照して患者の二次元の診断対象画像Ｉａに現れる構造の認識を行う。すなわち三次元の参照画像Ｉｂについて認識、解析を行った結果を二次元の診断対象画像Ｉａと照らし合わせ、対応する構造を二次元の診断対象画像Ｉａ上において特定する等の認識処理を行う。
【００２８】
画像ＤＢ２４は、ハードディスク等により構成され、各種データを記憶する。具体的に、画像ＤＢ２４には、複数の医用画像の画像データ、すなわち、二次元画像撮影用モダリティーＭａにより取得され診断支援システム１に送信された二次元の診断対象画像Ｉａ（原画像）及び三次元画像撮影用モダリティーＭｂにより取得され診断支援システム１に送信された三次元の参照画像Ｉｂ（原画像）等が記憶されている。
医用画像の画像データ（本実施形態において、二次元の診断対象画像Ｉａや三次元の参照画像Ｉｂ）は、ＤＩＣＯＭ規格に則ったものであり、画像データに関する付帯情報がヘッダーに書き込まれている。付帯情報には、患者ＩＤ等の患者情報、検査情報、撮影条件等の画像情報等が含まれる。
本実施の形態では、医用画像の画像データをＤＩＣＯＭ規格に則ったものとして説明するが、データ形式はこれに限定されるものではなく、例えば画像データの実データ（ＲＡＷデータ含む）とその付帯情報とを関連付けて制御する場合等にも、本発明を適用可能である。
【００２９】
また、画像認識処理部２１が二次元の診断対象画像Ｉａや三次元の参照画像Ｉｂに現れる各構造（例えば各種臓器や組織等）の解剖学的位置や形状、名称等を解剖構造情報記憶部２３内の解剖構造情報に基づいて認識し、タグ付け等を行った場合には、当該認識結果も各画像に対応付けられて画像ＤＢ２４に記憶される。
また、画像認識処理部２１が二次元の診断対象画像Ｉａや三次元の参照画像Ｉｂについて、各種構造の減弱処理、除去処理、強調処理等を行った場合には、当該処理後の画像のデータ（例えば図６の画像Ｉｂ_２のように体の前後の肋骨を除去した画像、図８の画像Ｉａ_３のように各種臓器を強調して表示した画像、図１０の画像Ｉａ_２のように肋骨を除去または減弱させた画像参照）も原画像（例えば図５の画像Ｉｂのような三次元画像の原画像、図７の画像Ｉａや図９の画像Ｉａのような二次元画像の原画像参照）と対応付けられて画像ＤＢ２４に記憶される。
さらに、二次元の診断対象画像Ｉａや三次元の参照画像Ｉｂについて読影が行われた場合には、当該読影結果も各画像と対応付けられて画像ＤＢ２４に記憶される。
そして、画像認識処理部２１により、三次元の参照画像Ｉｂ等に基づいて二次元の診断対象画像Ｉａに現れる各構成の認識が行われたときは、認識処理後の各種情報が対応付けられた二次元の診断対象画像Ｉａが三次元の参照画像Ｉｂの元画像と対応付けて画像ＤＢ２４に記憶される。
【００３０】
操作部２５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る。操作部２５は、ユーザーによる操作を受け付け、キーボードに対するキー操作やマウス操作に基づく操作信号を制御部２０に出力する。
【００３１】
表示部２６は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等により構成され、制御部２０から入力される表示データに基づいて各種画面を表示する。
【００３２】
通信部２７は、外部装置との間でデータの送受信を行うインターフェースである。
【００３３】
［画像表示装置の構成］
図４は、画像表示装置の機能的構成を示す要部ブロック図である。
図４に示すように、画像表示装置３は、制御部３０、記憶部３２、画像データベース（図４及び以下の説明において「画像ＤＢ３４」とする。）、操作部３５、表示部３６、通信部３７等を備えて構成されており、これらはバス３８を介して接続されている。
【００３４】
制御部３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等により構成されている。
また、記憶部３２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）３２１、ＲＡＭ（Random Access Memory）３２２等により構成されている。
制御部３０のＣＰＵは、記憶部３２のＲＯＭ３２１に記憶されている各種処理プログラムを読み出してＲＡＭ３２２に展開し、展開されたプログラムに従って、画像表示装置３の各部の動作を集中制御する。
【００３５】
本実施形態の制御部３０は、表示用データ生成部３１として機能する（図４参照）。
表示用データ生成部３１は、画像認識処理手段である画像認識処理２１による認識結果を反映させて表示部３６に画像を表示させるための表示用データを生成する表示用データ生成手段である。
【００３６】
表示用データ生成部３１は、画像認識処理２１による認識結果に基づいて、二次元の診断対象画像Ｉａから関心対象以外の構造を減弱又は除去し、あるいは関心対象である構造を強調する処理を施して表示用データを生成する。
なお、二次元の診断対象画像Ｉａに含まれる構造は、平面的に配置されているものではなく、人体の厚み方向に重なり合って階層的に配置されている。
図１１は、二次元の診断対象画像Ｉａに含まれる構造のイメージを示したものである。
図１１に示すように、例えば胸部を撮影した二次元の診断対象画像Ｉａの場合には、奥側（すなわち人体の背面側）から前側（すなわち人体の前面側）に向かって、後方肋骨、血管系構造物、肺胞、前方肋骨が順に重なり合って写り込んでいる。
表示用データ生成部３１は、このような二次元の診断対象画像Ｉａから関心対象以外の構造を除去する処理を行う場合に、人体の前面側に位置する構造から背面側に位置する構造へと順次除去していくようになっている。
例えば、胸部や腹部等を手術する際、医師は人体の前面側から開き、階層的に重なり合っている構造を人体の前面側に位置する構造から背面側に位置する構造へと上層部から順次取り除けていくのが一般的な手順であり、画像上の構造を除去していく際にも同様の順に従うことで、医師等のユーザーが各構造の配置等をイメージしやすくなる。
表示順には、前側から後背側の位置の順序の他にも、解剖学的な階層的な系を体表側から順に表示するのも有効である。図１１にあるように、体表側から骨格系（前方肋骨）、呼吸器系（肺胞）、循環器系（動脈・静脈の血管系）、骨格系（後方肋骨）の順に表示するものである。これは、解剖学的体系に従っており、医師の知識構造・思考の順に従う場合が多く、この方が異常病変を見つけやすい場合がある。
【００３７】
また、上記のように表示用データ生成部３１が、二次元の診断対象画像Ｉａから関心対象以外の構造を除去する際、人体内の構造を順次除去する場合、構造を除去するごとに階調を変更する階調調整処理を行うことが好ましい。
上層部に位置する構造を取り除くことにより、画像全体の濃度レベルが変化するため、各段階に応じて階調を変更することにより各段階において最適なコントラストを得ることができ、読影や診断に適した見やすい表示を行うことができる。
【００３８】
また、本実施形態では、表示用データ生成部３１は、二次元の診断対象画像Ｉａ中の関心対象について他の部分と区別可能な態様で表示させるように表示用データを生成する。
他の部分と区別可能な態様としてどのような表示を行うかは特に限定されないが、例えば表示する色を変えたり、各種アノテーションを画像とともに表示させたり、関心対象のみを立体的に浮き出させて表示させる等の手法が考えられる。
【００３９】
画像ＤＢ３４は、ハードディスク等により構成され、各種データを記憶する。具体的に、画像ＤＢ３４には、複数の医用画像の画像データ、すなわち、二次元画像撮影用モダリティーＭａにより取得され診断支援システム１に送信された二次元の診断対象画像Ｉａ（原画像）及び三次元画像撮影用モダリティーＭｂにより取得され診断支援システム１に送信された三次元の参照画像Ｉｂ（原画像）等が記憶されている。
画像ＤＢ３４に記憶されている医用画像の画像データ（本実施形態において、二次元の診断対象画像Ｉａや三次元の参照画像Ｉｂ）がＤＩＣＯＭ規格に則ったものである点等は画像処理装置２の画像ＤＢ２４と同様である。
【００４０】
また、画像処理装置２の画像認識処理部２１による認識結果が画像表示装置3に送られるようになっており、画像ＤＢ３４には、この認識結果が、それぞれ二次元の診断対象画像Ｉａ（原画像）及び三次元の参照画像Ｉｂ（原画像）と対応付けられて記憶されている。
また、表示用データ生成部３１により表示用データが生成されたときには、表示用データも画像ＤＢ３４に記憶される。
なお、画像ＤＢ３４とは別に、表示部３６に表示される表示用データ等が記憶される表示メモリーを備えていてもよい。
【００４１】
操作部３５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る。
本実施形態では、表示部３６に表示させる画像について強調したい部分がある場合、減弱したい部分がある場合、除去したい部分がある場合に、ユーザーは操作部２５から各処理を行うよう指示する操作入力を行う。
操作部３５は、ユーザーによる操作を受け付け、キーボードに対するキー操作やマウス操作に基づく操作信号を制御部３０に出力する。
なお、操作部３５において入力可能な指示内容は、強調指示、減弱指示、除去指示に限定されない。画像を任意の段階の状態に戻すよう指示を行うことができてもよい。
また、ある臓器等の構造体を除去する前後の画像等、複数段階の画像を並列的に画面に並べて表示させるように指示することができてもよい。さらに、３次元画像等の表示読影にて、異常病変・病態を種々の指示を行うことで、その病変・病態の周辺臓器と合せて表示装置３にてＯＮ／ＯＦＦ表示することで、病変・病態が接している／離れている（いわゆる２次元Ｘ線画像でのシルエットサイン）をより分かりやすく表示することも可能となる。
【００４２】
表示部３６は、表示用データ生成部３１により生成された表示用データに基づいて画像を表示させる画像表示手段である。
表示部３６は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等により構成され、制御部３０から入力される表示データに基づいて各種画面を表示する。
【００４３】
通信部３７は、外部装置との間でデータの送受信を行うインターフェースである。
【００４４】
［診断支援システムの作用（診断支援方法）］
次に、診断支援方法について図１２及び図１３等を参照しつつ説明する。
まず、画像処理装置の画像認識処理手段である画像認識処理部２１の動作について説明する。
図１２は、画像認識処理部の動作を説明するフローチャートである。
図１２に示すように、画像認識処理部２１は、患者の二次元の診断対象画像Ｉａを取得（ステップＳ１）と、当該患者について対応する部位を撮影した患者の三次元の参照画像Ｉｂ（例えば図５参照）があるか否かを判断する（ステップＳ２）。具体的には、画像ＤＢ２４を検索して二次元の診断対象画像Ｉａと同じ患者ＩＤが付されている三次元画像があるか否かを検索する。
患者の三次元の参照画像Ｉｂがある場合（ステップＳ２；ＹＥＳ）には、画像認識処理部２１は、二次元の診断対象画像Ｉａに合せて三次元参照画像の向きを調整する（ステップＳ３、例えば図６参照）。
次に、画像認識処理部２１は、ＢＳ処理等により、三次元の参照画像Ｉｂから骨組織部分を除去する（ステップＳ４）。例えば、元の三次元の参照画像Ｉｂが図９に示すようなものである場合、図１０に示す画像のように、肋骨等の骨部分を除去（または減弱）する。
そして、画像認識処理部２１は、解剖構造情報を参照して三次元の参照画像Ｉｂ中の構造の解剖学的位置等を認識する（ステップＳ５）。例えば、図７のように、互いに複数の構造物が重なり合って判別しにくい状態である画像について、解剖構造情報等を参照することで、図８に示すように、各臓器を判別できる状態とする。
さらに、画像認識処理部２１は、三次元の参照画像Ｉｂに基づき二次元投影画像を生成する（ステップＳ６）。
【００４５】
そして、画像認識処理部２１は、二次元投影画像を参照して、二次元の診断対象画像中の構造を認識する（ステップＳ７）。
そして、認識結果を二次元の診断対象画像のデータに付帯させて画像ＤＢ２４に記憶させる（ステップＳ８）。
また、三次元の参照画像Ｉｂにつき読影結果がある場合には、当該読影結果を二次元の診断対象画像Ｉａのデータに付帯させて記憶させる（ステップＳ９）。
そして、画像認識処理部２１は、二次元の診断対象画像のデータを付帯情報とともに画像表示装置に出力する（ステップＳ１０）。
【００４６】
他方、患者の三次元の参照画像がない場合（ステップＳ２；ＮＯ）には、画像認識処理部２１は、解剖構造情報記憶部から三次元人体画像を読み出す（ステップＳ１１）。
そして、二次元の診断対象画像に合せて三次元参照画像の向きを調整し（ステップＳ１２）、三次元人体画像に基づき二次元投影画像を生成する（ステップＳ１３）。
さらに、画像認識処理部２１は、二次元投影画像を参照して、二次元の診断対象画像中の構造を認識し（ステップＳ１４）、認識結果を二次元の診断対象画像のデータに付帯させて画像ＤＢ２４に記憶させる（ステップＳ１５）。
そして、画像認識処理部２１は、二次元の診断対象画像のデータを付帯情報とともに画像表示装置に出力する（ステップＳ１６）。
【００４７】
次に、画像表示装置の表示用データ生成部等の動作について説明する。
図１３は、画像表示装置の表示用データ生成部等の動作を説明するフローチャートである。
図１３に示すように、まず、画像表示装置３の表示用データ生成部３１は、付帯情報とともに二次元の診断対象画像を取得する（ステップＳ２１）。
そして、表示用データ生成部３１は、付帯情報に含まれる認識結果を反映させて二次元の診断対象画像を表示部３６に表示させるための表示用データを生成する（ステップＳ２２）。
制御部３０は、表示用データに基づき二次元の診断対象画像を表示部に表示させる（ステップＳ２３）。
制御部３０は、強調処理の指示入力があったか否かを判断する（ステップＳ２４）。そして、強調処理の指示入力があった場合（ステップＳ２４；ＹＥＳ）には、指示された構造部分を強調する処理を施して表示部３６に再表示させる（ステップＳ２５）。
他方、強調処理の指示入力がなかった場合（ステップＳ２４；ＮＯ）には、制御部３０は、減弱処理の指示入力があったか否かを判断する（ステップＳ２６）。そして、減弱処理の指示入力があった場合（ステップＳ２６；ＹＥＳ）には、指示された構造部分を減弱する処理を施して表示部３６に再表示させる（ステップＳ２７）。
他方、減弱処理の指示入力がなかった場合（ステップＳ２６；ＮＯ）には、制御部３０は、さらに、除去処理の指示入力があったか否かを判断する（ステップＳ２８）。そして、除去処理の指示入力があった場合（ステップＳ２８；ＹＥＳ）には、指示された構造部分を除去する処理を施す（ステップＳ２９）。
そして、除去した構造の次階層の構造に適するように階調を変更する処理を施して表示部３６に再表示させる（ステップＳ３０）。
制御部３０は、さらに指示入力があったか否かを判断し（ステップＳ３１）。さらに指示入力があった場合（ステップＳ３１；ＹＥＳ）には、ステップＳ２４に戻って処理を繰り返す。他方、さらなる指示入力がなかった場合（ステップＳ３１；ＮＯ）には、制御部３０は、処理を終了し、表示部３６に現状のままの表示を続ける。
【００４８】
なお、各処理の順序はここに例示したものに限定されず、前後してもよい。
【００４９】
［診断支援システム及び診断支援方法の効果］
以上説明したように、本実施形態の診断支援システムによれば、患者を撮影して得た人体の二次元の診断対象画像Ｉａと、人体の三次元の参照画像Ｉｂとを取得し、三次元の参照画像Ｉｂに現れる構造に基づいて患者の二次元の診断対象画像Ｉａに現れる構造の認識を行う画像認識処理部２１と、画像認識処理２１による認識結果を反映させて表示用データを生成する表示用データ生成部３１と、表示用データ生成３１により生成された表示用データに基づいて画像を表示させる表示部３６とを備えている。
このため、複数の臓器等の構造物が重なり合って写り込んでいる二次元の診断対象画像Ｉａについて、三次元の参照画像Ｉｂを参照して各構造物を認識・特定し、診断を行うのに特に重要な注目領域を分かりやすく表示部３６に表示させることができる。
これにより、患者にとって身体的な負担の少ないＣＲ等のＸ線単純撮影を行うことで得られる二次元の診断対象画像Ｉａに基づいて、三次元画像に基づく場合と同様の詳細かつ正確な診断を行うことが可能となる。
【００５０】
また本実施形態によれば、画像認識処理部２１は、人体の解剖学的構造に関する解剖構造情報を取得し、三次元の参照画像と解剖構造情報とに基づいて二次元の診断対象画像Ｉａに現れる構造の認識を行う。
これにより、二次元の診断対象画像Ｉａにおいては通常複数の臓器等の構造物が重なり合って識別しにくい場合でも、構造物を正しく認識し、正確な診断を行うことが可能となる。
【００５１】
また本実施形態によれば、患者を撮影することにより得られた三次元画像がある場合にはこれを三次元の参照画像Ｉｂとする。
これにより、患者固有の身体的特徴等を反映した二次元の診断対象画像Ｉａの解析・各種構造の認識処理を行うことができ、より診断に適した画像を医師等に提供することができる。
また、治療や手術等が行われた後に定期的に撮影を行ってＸ線画像を撮影し、病変の再発等がないかの経過観察が行われるが、病変を中心とした周辺臓器の変化を際立たせて提供することで、病変の増悪や縮小、がんの再発、新規別病変の発現等を直ぐに見つけられる画像を医師等に提供することもできる。
【００５２】
また本実施形態によれば、画像認識処理部２１は、三次元の参照画像Ｉｂを読影した読影結果を取得し、当該読影結果を参照して二次元の診断対象画像Ｉａに現れる構造の認識を行う。
これにより、二次元画像のみからでは認識しづらい構造や病変部分についても正確に認識することが可能となる。
【００５３】
また本実施形態によれば、人体の構造を三次元的に表した三次元人体画像を三次元の参照画像Ｉｂとして用いることもできる。
診断対象となっている患者について必ずしも三次元画像が  取得されているとは限らない。このような場合でも、一般的な三次元人体画像で代替することで、二次元画像のみからでは認識しづらい構造について正確に分離し、分かりやすく表示させることが可能となる。
【００５４】
また本実施形態によれば、画像認識処理部２１は、三次元の参照画像Ｉｂを二次元面上に投影させる二次元投影画像を生成し、二次元投影画像を参照して二次元の診断対象画像Ｉａに現れる構造の認識を行う。
このように、三次元画像を二次元画像に投影させて二次元の診断対象画像Ｉａの認識処理を行うことで、三次元画像上の構造が二次元画像上のどの部分に対応するのかを正確に認識することが可能となる。
【００５５】
また本実施形態によれば、表示用データ生成部３１は、画像認識処理部２１による認識結果に基づいて、二次元の診断対象画像から関心対象以外の構造を減弱又は除去し、あるいは関心対象である構造を強調する処理を施して表示用データを生成する。
これにより、二次元で構成されている画像を、診断に適した見やすい画像とすることができる。
【００５６】
また本実施形態によれば、表示用データ生成部３１は、二次元の診断対象画像Ｉａから関心対象以外の構造を除去する際、人体の前面側に位置する構造から背面側に位置する構造へと順次除去していくようになっている。
このようにすることで、手術の際に医師が人体の前面側から開き、階層的に重なり合っている構造を人体の前面側に位置する構造から背面側に位置する構造へと上層部から順次取り除けていく一般的な手順と同様の順で画像上の構造を除去していくことができ、医師等のユーザーが各構造の配置等をイメージしやすくなる。
【００５７】
また本実施形態によれば、表示用データ生成部３１は、二次元の診断対象画像Ｉａから関心対象以外の構造を除去する際、人体内の構造を順次除去するものであり、構造を除去するごとに階調を変更する階調調整処理を行う。
上層部に位置する構造を取り除くと。これにより、画像全体の濃度レベルが変化する。このため、各段階に応じて階調を変更することにより各段階において最適なコントラストを得ることができ、読影や診断に適した見やすい表示を行うことができる。
【００５８】
また本実施形態によれば、表示用データ生成部３１は、二次元の診断対象画像Ｉａ中の関心対象について他の部分と区別可能な態様で表示させるように表示用データを生成する。
このように表示させることで、関心対象がより分かりやすくなり、読影や診断に適した見やすい表示とすることができる。
【００５９】
［診断支援システム及び診断支援方法の変形例］
なお、上記実施形態における記述は、本発明に係る診断支援システム及び診断支援方法の一例であり、本発明の範囲はこれに限定されるものではない。システムを構成する各部の細部構成及び細部動作に関しても本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。
【００６０】
例えば、上記実施形態では、診断支援システム１内の画像処理装置２、画像表示装置３に画像ＤＢ２４，３４を備え、画像データが画像ＤＢ２４，３４に記憶される場合を例示したが、画像データの格納場所は画像ＤＢ２４，３４に限定されない。例えば、通信ネットワークＮに接続されたサーバー等に各種画像が格納され、診断支援システム１内の画像処理装置２、画像表示装置３は、適宜当該サーバーにアクセスして画像データを取得するようにしてもよい。
【００６１】
また、解剖構造情報記憶部２３に記憶されている解剖構造情報や三次元人体画像データや計算解剖モデル等についても、例えば、通信ネットワークＮに接続されたサーバー等に格納され、診断支援システム１内の画像処理装置２は、適宜当該サーバーにアクセスして処理に必要なデータを取得するようにしてもよい。
【００６２】
また、本実施形態では、患者の三次元画像がある場合とない場合の両方に対応できるシステムを例示したが、いずれかの場合に限定したシステムとしてもよい。
例えば、患者の三次元画像がある場合に限定して適用されるシステムとすれば、既存の一般データである三次元人体画像データ２３１を備える必要はない。
【００６３】
また、画像認識処理部２１は、三次元の参照画像Ｉｂについて計算解剖学的に解析処理を行うことができるように構成されていてもよい。計算解剖学的な解析処理としては、例えば特開昭６１−１３３７４号公報に開示されているような、ＣＴやＭＲＩの３次元画像から内視鏡的画像を生成する技術等を用いることができる。
この場合には、例えば画像認識処理部２１が計算解剖学的に人体内の各構造認識を行う際に用いられる計算解剖モデル等の情報を解剖構造情報記憶部２３に記憶させておく。
画像認識処理部２１が三次元の参照画像Ｉｂを計算解剖学的に解析処理した場合には、当該解析処理結果を参照して二次元の診断対象画像Ｉａに現れる構造の認識を行う。
【００６４】
例えば、三次元の参照画像Ｉｂが患者自身を撮影して得た三次元画像である場合、読影の際のタグ付けや切り出し等が行われていない場合には、三次元の参照画像Ｉｂと二次元の診断対象画像Ｉａとを照合する際の手掛かりとなる情報がない。
このような場合、画像認識処理部２１は、解剖構造情報記憶部２３に記憶されている情報等に基づいて三次元の参照画像Ｉｂを計算解剖学的に解析処理してもよい。
また、人体の構造を三次元的に表した既存の三次元人体画像を三次元の参照画像Ｉｂとして用いる場合でも、各構造についてのタグ付け情報等が付されていない場合には、画像認識処理部２１は、上記と同様に解剖構造情報記憶部２３に記憶されている情報等に基づいて三次元の参照画像Ｉｂを計算解剖学的に解析処理してもよい。
【００６５】
計算解剖学的な解析処理は、計算解剖モデルを活用して、医用画像上で観察される臓器・血管等の解剖学的構造をコンピュータ（ＡＩ等の概念を含む）により安定的かつ精密に抽出するものである。
計算解剖モデルは、多くの症例を収集し、これを基礎として構築されるものであり、多くの臓器や症例のラベリングが可能となる。
計算解剖学的な解析処理を行うことにより、単なる臓器の解剖学的な位置等の特定にとどまらず、画像に現れている構造に疾患がある可能性（すなわち、正常な状態との差異や特定の疾患がある場合の特徴点との共通性）等についても解析できる可能性がある。
例えば、間質性肺炎や肺腺がんの可能性のある病変としてすりガラス状陰影（ＧＧＯ、ＧＧＮ）があるが、すりガラス状陰影（ＧＧＯ、ＧＧＮ）はＣＲ等による二次元画像では靄のようにしか写らず、病変として識別することが難しい。この点ＣＴ等の三次元画像では５ｍｍ程度の粒状態として現れるが、特定の臓器や組織とは異なる構造（構造物）であるため、単なる解剖学的情報のみでは認識できない。この点、計算解剖学的な解析処理では、すりガラス状陰影（ＧＧＯ、ＧＧＮ）の症例を病変としてラベリングしておくことで、病変箇所を自動的に的確に認識、抽出することが可能となる。これにより、人による読影等のみでは見逃されてしまうリスクを軽減することができる。
【００６６】
このように、画像認識処理部２１は、三次元の参照画像Ｉｂについて計算解剖学的に解析処理を行うことができるように構成されている場合には、二次元の診断対象画像Ｉａ内に写っている人体の各構造について、より詳細かつ高度な認識及び分析処理を行うことができる。
このため、すりガラス状陰影の検出等、病変として識別することが難しいものについても適切に認識・抽出可能となると期待できる。
【符号の説明】
【００６７】
１    診断支援システム
２    画像処理装置
３    画像表示装置
２０  制御部
２１  画像認識処理部
２２  記憶部
２３  解剖構造情報記憶部
２４  画像ＤＢ
３０  制御部
３１  表示用データ生成部
３２  記憶部
３４  画像ＤＢ
３６  表示部
Ｎ  通信ネットワーク
Ｍａ  二次元画像撮影用モダリティー
Ｍｂ  三次元画像撮影用モダリティー
【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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