(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像から目的領域を抽出するシステムであって、
前記目的領域と対象画像の入力を受け付ける入力部と、
前記目的領域を抽出するための最適なアルゴリズムと未知数を含むパラメータと、を蓄積するアルゴリズム管理解剖データベースと、
前記目的領域と前記対象画像を入力として、前記アルゴリズム管理解剖データベースに蓄積された前記アルゴリズムと前記パラメータを取得して、取得した前記アルゴリズムと前記パラメータを前記対象画像に適用することで、前記目的領域の領域抽出処理を実行する領域抽出部と、
前記目的領域と前記対象画像とを入力として、前記目的領域の輝度分布を算出する事で、未知数パラメータを出力する輝度分布解析部と、
生体組織の輝度分布の類似性を蓄積する輝度分布管理データベースと、
前記対象画像と前記アルゴリズム管理解剖データベースに蓄積された前記アルゴリズムと前記パラメータを入力として、未知数パラメータを求めるための前処理を行う領域抽出前処理部と
抽出結果を表示する表示部と
を有しており、
前記領域抽出部では、入力された前記パラメータに未知数が含まれる場合、該パラメータの最適値を前記輝度分布解析部から取得する
事を特徴とする領域抽出処理システム。
【請求項２】
請求項１に記載の領域抽出処理システムであって、さらに
前記目的領域を、電子カルテデータベースもしくは放射線情報システムデータベースから取得する情報システム連携部を有することを特徴とする領域抽出処理システム。
【請求項３】
請求項１に記載の領域抽出処理システムにおいて、さらに、
前記輝度分布解析部では、
前記目的領域の輝度分布と類似する輝度分布を有する領域を、前記輝度分布管理データベースにて蓄積している類似性から類似部位として探索し、
前記類似部位の全て、もしくはその一部の領域を抽出するための前記アルゴリズムと前記パラメータを前記アルゴリズム管理解剖データベースから取得し、
前記未知数パラメータを求めるための前処理として、領域抽出前処理部では、取得した前記アルゴリズムと前記パラメータを用いて類似部位の領域を抽出し、領域抽出結果から算出した輝度分布を用いて画像特徴量を算出し、
前記画像特徴量から未知数パラメータの値を決定する
事を特徴とする領域抽出処理システム。
【請求項４】
請求項３に記載の領域抽出処理システムにおいて、さらに、
前記アルゴリズム管理解剖データベースには、アルゴリズムとパラメータの組毎に、偽陽性が発生する確率である偽陽性率が蓄積されており、
前記輝度分布解析部では、前記目的領域の輝度分布と類似する類似部位が複数ある場合、
前記アルゴリズム管理解剖データベースのデータを用いて、偽陽性率が最も小さい前記アルゴリズムと前記パラメータのみを、前記アルゴリズム管理解剖データベースから取得する
事を特徴とする領域抽出処理システム。
【請求項５】
請求項３に記載の領域抽出処理システムにおいて、さらに、
前記領域抽出部にて取得する未知数のパラメータが、目的領域の輝度最大値と輝度最小値であり、
前記輝度分布解析部では、
領域抽出前処理部において未知数パラメータを決定するために用いた前記画像特徴量は、前記領域抽出前処理部にて算出した輝度分布において画素数が最頻値となる輝度値と、最頻値−ａと最頻値＋ａを端点とする閉空間内の輝度値を持つ画素数が、予め設定した閾値を超える正の整数の最小値ａである
事を特徴とする領域抽出処理システム。
【請求項６】
請求項１又は請求項２に記載の領域抽出処理システムにおいて、さらに、
前記表示部では、アルゴリズム管理解剖データベースに蓄積されたデータを表示し、
前記入力部では、前記表示部に表示された前記アルゴリズム管理解剖データベースの編集内容を受け付ける
事を特徴とする領域抽出処理システム。
【請求項７】
請求項１又は請求項２に記載の領域抽出処理システムにおいて、さらに、
前記アルゴリズム管理解剖データベースに蓄積された情報を、他の情報システムに通信回線を介して配信し、他の情報システムにて編集されたアルゴリズム管理解剖データベースの編集内容を、通信回線を介して受け付ける通信回線部
を有する事を特徴とする領域抽出処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像データの解析処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医用画像診断装置の発展に伴い、一回の検査に取得する画像数は莫大になってきており、診断医や放射線科医への負荷は益々高まってきている。特に、Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置では大量の画像を取得する事が可能になったため、医師が腫瘍診断をするためには、膨大な労力が必要になってきている。このような診断にかかる労力の増加は、見落としや誤診などを招くこともあるため、少しでも軽減する事が望まれている。そのため、腫瘍などの関心領域を自動抽出する技術（ＣＡＤ：Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｉｄｅｄ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）や、その技術を搭載した装置が提案されている。
【０００３】
非特許文献１では、肝腫瘍抽出を目的に、線状パターン抽出フィルタを適用した画像を用いて、Ｘ線吸収係数（以下、輝度値）が最も高い点を抽出し、抽出した点をシードとするＲｅｇｉｏｎ  Ｇｒｏｗｉｎｇ法を原画像に適用する手法が提案されている。
【０００４】
非特許文献２、３では、原画像からＸ線吸収係数（以下、輝度値）のヒストグラム分布を生成し、関心領域の輝度値分布をガウス分布と仮定して各分布のパラメータを求め、求めた輝度値分布に基づいて関心領域を抽出する手法が提案されている。
【０００５】
特許文献１では、予め設定された画像処理手順やそのパラメータを、画像データや画像付帯情報から選択し、実行する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−８２４５２号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Ａ．  Ｓｈｉｍｉｚｕ，  Ｔ．  Ｋａｗａｍｕｒａ，  Ｈ．  Ｋｏｂａｔａｋｅ．  Ｐｒｏｐｏｓａｌ  ｏｆ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ−ａｉｄｅｄ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  ｔｈｒｅｅ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  ＣＴ  ｉｍａｇｅｓ  ｏｆ  ｌｉｖｅｒ  ｃａｎｃｅｒ．  ＣＡＲＳ  ２００５；  １２８１；  １１５７−１２６６
【非特許文献２】ＭＡ．  Ｓｅｌｖｅｒ，  Ｃ．Ｇｕｎｅｙｔ．  Ｐｒｏｐｏｓａｌ  ｏｆ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ−ａｉｄｅｄ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  ｔｈｒｅｅ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  ＣＴ  ｉｍａｇｅｓ  ｏｆ  ｌｉｖｅｒ  ｃａｎｃｅｒ．  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．    ２００９；  １５；  ３；  ３９５−４０９
【非特許文献３】Ｙ．  Ｓｈａｎｇ，  Ａ．  Ｍａｒｋｏｖａ，  Ｒ．  Ｄｅｋｌｅｒｃｋ，  Ｅ．  Ｎｙｓｓｅｎ，  Ｘ．  Ｙａｎｇ，  Ｊ．Ｄ．  Ｍｅｙ．  Ｌｉｖｅｒ  ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｂｙ  ａｎ  ａｃｔｉｖｅ  ｃｏｎｔｏｕｒ  ｍｏｄｅｌ  ｗｉｔｈ  ｅｍｂｅｄｄｅｄ  Ｇａｕｓｓｉａｎ  ｍｉｘｔｕｒｅ  ｍｏｄｅｌ  ｂａｓｅｄ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ．  ＳＰＩＥ  ２０１０；  ７７２３；  ７７２３１３
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
関心領域の輝度値分布は未知である事が多い。例えば肝臓がんの造影ＣＴ検査において、造影剤を急速静注後３０秒ほどで撮影する動脈相では、対象組織に造影剤が取りこまれて高吸収となり、対象組織の画像コントラストが明瞭となる。しかし造影剤の拡散が速く、撮影タイミングが異なる事も多いため、必ずしも関心領域の輝度値分布が同じになる保障はない。そのため前述の従来技術では、ユーザが意図していない領域を抽出する事で偽陽性が増加し、抽出精度を悪化させる原因となっていた。
【０００９】
前述の非特許文献１の場合、腫瘍が複数個ある事は想定していない。また、詳細な輝度分布が未知であり、輝度勾配と線状パターンのみに基づいて領域抽出をしているため、偽陽性の問題が発生する事がある。前述の非特許文献２、３の場合、例えば肝臓内だけでも肝実質、肝辺縁部、のう胞、腫瘍、壊死、血管など輝度値が異なる領域が隣接して存在するため、正確な輝度値分布の推定が困難であった。前述の特許文献１では、適切なパラメータを決定するために複数回撮影した画像が必要であり、それに伴う患者負担が発生する。
【００１０】
このように、従来開示されている技術では詳細な輝度分布の推定が困難であるため、領域抽出における偽陽性の問題を克服する事が出来なかった。そこで本発明が解決しようとする課題は、領域抽出における偽陽性の問題を克服し、より正確な領域抽出を支援する画像データの解析処理による領域抽出処理システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するために、画像から目的領域を抽出するシステムであって、前記目的領域と対象画像の入力を受け付ける入力部と、前記目的領域を抽出するための最適なアルゴリズムと未知数を含むパラメータと、を蓄積するアルゴリズム管理解剖データベースと、前記目的領域と前記対象画像を入力として、前記アルゴリズム管理解剖データベースに蓄積された前記アルゴリズムと前記パラメータを取得して、取得した前記アルゴリズムと前記パラメータを前記対象画像に適用することで、前記目的領域の領域抽出処理を実行する領域抽出部と、前記目的領域と前記対象画像とを入力として、前記目的領域の輝度分布を算出する事で、未知数パラメータを出力する輝度分布解析部と、生体組織の輝度分布の類似性を蓄積する輝度分布管理データベースと、前記対象画像と前記アルゴリズム管理解剖データベースに蓄積された前記アルゴリズムと前記パラメータを入力として、未知数パラメータを求めるための前処理を行う領域抽出前処理部と抽出結果を表示する表示部とを有しており、前記領域抽出部では、入力された前記パラメータに未知数が含まれる場合、該パラメータの最適値を前記輝度分布解析部から取得する事を特徴とする領域抽出処理システムを提供する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の領域抽出処理システムによれば、関心領域の輝度値分布を推定する際、輝度値が類似して、かつ抽出が容易な領域における輝度値分布を用いる事で、より高精度に関心領域の輝度値分布を推定する事が可能になり、それにより領域抽出における偽陽性の問題を克服する事ができる。これにより、領域抽出が容易で、より正確な領域抽出を実現する事が可能になる。すなわち、医師の腫瘍診断の労力を削減する事が可能になる。また、電子カルテなどの情報システムと連携する事により、ユーザを介することなく関心領域となる部位名を取得する事が可能になり、ユーザの入力作業軽減を実現する事が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明における領域抽出処理システムの第１の構成図。
【図２】本発明における領域抽出処理システムのハードウエア構成図。
【図３】本発明における領域抽出処理システムの処理の流れを示す第１のフローチャート。
【図４】本発明における領域抽出処理システムの構成要素間の処理の流れを示す第１のシーケンス図。
【図５】本発明における領域抽出処理システムの画面を示す第１の例。
【図６】本発明における領域抽出処理システムのアルゴリズム解剖管理データベースを表す第１の例。
【図７】本発明における領域抽出処理システムの画面を示す第２の例。
【図８】本発明における領域抽出処理システムにおける輝度分布解析部における処理の流れを示す第１のフローチャート。
【図９】本発明における領域抽出処理システムにおける輝度分布解析部と連携する構成要素間の処理の流れを示す第１のシーケンス図。
【図１０】本発明における領域抽出処理システムの輝度分布管理データベースを表す図。
【図１１】本発明における領域抽出処理システムの第２の構成図。
【図１２】本発明における領域抽出処理システムの構成要素間の処理の流れを示す第２のシーケンス図。
【図１３】本発明における領域抽出処理システムの電子カルテデータベースを表す図。
【図１４】本発明における領域抽出処理システムの画面を示す第３の例。
【図１５】本発明における領域抽出処理システムにおける輝度分布解析部における処理の流れを示す第２のフローチャート。
【図１６】本発明における領域抽出処理システムのアルゴリズム解剖管理データベースを表す第２の例。
【図１７】本発明における領域抽出処理システムの第３の構成図。
【図１８】本発明における領域抽出処理システムのアルゴリズム解剖管理データベースを他システムに表示した画面を示す例。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明を実施するための最良の形態を説明する。
【実施例１】
【００１５】
図１は、本発明における領域抽出処理システムの構成図である。図１に示す領域抽出処理システムは、入力部１０１と、表示部１０２と、領域抽出部１０３と、アルゴリズム解剖管理データベース１０４と、輝度分布解析部１０５と、輝度分布管理データベース１０６と、領域抽出前処理部１０７から構成される。
【００１６】
本システムのハードウエア構成について述べる。図２に、本発明における領域抽出処理システムを実現するハードウエア構成図を示す。アルゴリズム解剖管理データベース１０４と輝度分布管理データベース１０６は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）装置に代表される外部記憶装置２０１４などにより構成される。領域抽出部１０３と輝度分布解析部１０５と領域抽出前処理部１０７は、中央処理装置２０１３やメモリ２０１２などにおいて、所定のプログラムが展開・起動することで各種の処理を実現することができる。表示部１０２は、液晶ディスプレイ２０１１やＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ−Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）などを利用したモニタにより実現することができる。また、紙などの媒体に出力してもよい。入力部１０１は、キーボード２０１０やマウスやペンタブレットにより実現することができる。
【００１７】
図３に領域抽出処理システムの動作概要を示したフローチャートを示す。また、図４には、図３にて示したフローチャートの一部（Ｓ３０２、Ｓ３０４）に関するシーケンス図を示す。まず始めに、Ｓ３０１について説明する。Ｓ３０１では、領域抽出部が、領域抽出処理を行うために、入力部１０１を介して、抽出対象の生態組織（以下、目的領域）と対象画像を取得する。図５では、Ｓ３０１を説明するために、表示部１０２に表示される画面例を示している。図５に示す画面は、条件設定部５０１と、対象画像選択ボタン５０１１と、目的領域選択ボタン５０１２と、実行ボタン５０１３と、画像表示部５０２から構成される。まず始めにユーザは、対象画像選択ボタン５０１１を押下し、蓄積された対象画像のフォルダ選択により対象画像を選択すると、画像表示部５０２に対象画像が表示される。次に、目的領域選択ボタン５０１２を介して、目的領域を入力する。最後に、実行ボタン５０１３を押下すると、Ｓ３０２以下の処理が実行され、目的領域の抽出結果が画像表示部５０２に表示される（Ｓ３０６）。本実施例では、画像表示部５０２に表示した画像に対して、ＨＣＣ（Ｈｅｐａｔｏｃｅｌｌｕｌａｒ  Ｃａｒｃｉｎｏｍａ：肝細胞癌）を目的領域選択ボタン５０１２にて目的領域として指定している様子を示している。
【００１８】
Ｓ３０２では、領域抽出部が、目的領域の抽出のために、適用アルゴリズムとパラメータを、アルゴリズム解剖管理データベース１０４から取得する。図４の１段目では、Ｓ３０２におけるシステム構成要素間のメッセージ交換の様子をシーケンス図で表現している。ここで、図６にアルゴリズム解剖管理データベース１０４の例を示す。本実施例では、アルゴリズム解剖管理データベース１０４には２つのテーブル（アルゴリズム解剖管理テーブル６０１、パラメータパターンテーブル６０２）がある様子を示している。アルゴリズム解剖管理テーブルには、生体組織を抽出するためのアルゴリズムや、そのパラメータパターンのＩＤが記されている。また、パラメータパターンテーブルには、パラメータパターンのＩＤに対応する具体的なパラメータが記されている。なおパラメータパターンテーブルにおいて、「−」は該当パラメータを使わないことを、「？」は未知数である事を示している。本実施例では、１番目のパラメータパターンとＬｅｖｅｌ  Ｓｅｔを動脈相の画像に適用すれば、肝臓内血管と門脈とＨＣＣを同時に抽出できる事が分かる。また、ＨＣＣを単独で抽出するためには、２番目のパラメータパターンとＬｅｖｅｌ  Ｓｅｔを対象画像に適用すれば良い事が分かる。図５に示すようにＨＣＣが目的領域の場合、Ｓ３０２では２番目のパラメータパターンとＬｅｖｅｌ  Ｓｅｔ  を取得する。
【００１９】
アルゴリズム解剖管理データベース１０４は、ユーザによる編集が可能である。図７に、アルゴリズム解剖管理データベース１０４の内容を、表示部１０２に表示した画面例を示している。図７に示す画面は、編集テーブル選択エリア７０１と、編集テーブル提示部７０２と、編集更新ボタン７０３と、編集キャンセルボタン７０４から構成される。ユーザはまず始めに、編集テーブル選択エリア７０１を介して編集するテーブルを選択すると、編集テーブル提示部７０２に対象テーブルが表示される。本実施例では、編集テーブル選択エリア７０１にてアルゴリズム解剖管理テーブル１０４を選択し、編集テーブル提示部７０２に内容を表示している様子を示している。ここではアルゴリズム解剖管理テーブル１０４を選択しているが、後述する輝度分布管理データベース１０６の選択と編集も可能である。次に、入力部１０１を介して編集を終えると、編集内容を更新する場合は編集更新ボタン７０３を、キャンセルする場合は編集キャンセルボタン７０４を押下する。このようにテーブルを編集できるようにする事で、パラメータやアルゴリズムに関する新たな知識に対応する事が可能になる。これにより、新たな生体組織が抽出可能になる、抽出精度が向上するなどの効果がある。
【００２０】
Ｓ３０３では、領域抽出部が、アルゴリズム解剖管理データベース１０４から取得したパラメータに未知数があるかどうか判別し、未知数がある場合はＳ３０４に、無い場合はＳ３０５に移行する。本実施例では、図５に示すように目的領域がＨＣＣだけの場合、図６に示すようにパラメータ（輝度最大値、輝度最小値）に未知数があるため、Ｓ３０４に移行する。また、目的領域が肝臓の場合、図６に示すようにパラメータパターンが４となり未知数が無いため、Ｓ３０５に移行する。
【００２１】
Ｓ３０４では、領域抽出部が、目的領域と対象画像を入力とし、輝度分布解析部から、未知数パラメータの輝度分布を取得し、未知数パラメータの値を取得する。図４の２段目では、Ｓ３０４におけるシステム構成要素間のメッセージ交換の様子をシーケンス図で表現している。Ｓ３０４の入力値は、Ｓ３０１にて取得した目的領域と対象画像と同じである。Ｓ３０４の詳細は、図８などを用いて後述する。
【００２２】
Ｓ３０５では、領域抽出部が、Ｓ３０２とＳ３０４にて取得した適用アルゴリズムとパラメータを対象画像に適用し、目的領域を抽出する。ただし、Ｓ３０３の判別結果によっては、Ｓ３０４にてパラメータを取得しない場合もある。本実施例では、図５に示すように目的領域がＨＣＣだけの場合、図６のパラメータパターンテーブルに示す３番目のパラメータパターンとＳ３０４にて取得したパラメータ値をＬｅｖｅｌ  Ｓｅｔにあてはめ、対象画像に適用する事で、ＨＣＣの領域を抽出する。
【００２３】
ここで、輝度分布解析部の処理（Ｓ３０４）の基本的な考え方について述べる。領域を抽出する際、関心領域の輝度値分布が未知である事が多い。例えばＨＣＣの造影ＣＴ検査において、造影剤を急速静注後３０秒ほどで撮影する動脈相では、対象組織に造影剤が取りこまれて高吸収となり、対象組織の画像コントラストが明瞭となる。しかし造影剤の拡散が速く、撮影タイミングが異なる事も多いため、必ずしも関心領域の輝度値分布が同じになる保障はない。そのため従来技術では、ユーザが意図していない領域を抽出する事で偽陽性が増加し、抽出精度を悪化させる原因となっていた。そこで本発明では造影剤の生態組織毎の拡散における類似性を用いて、目的領域の輝度分布を求める代わりに、輝度分布が目的領域と類似し、かつ抽出が容易な生体組織を予め抽出し、類似部位の抽出結果から目的領域の輝度分布が推測できるのではないかと考えた。本実施例で用いるＨＣＣの場合、これまで述べたようにＨＣＣを抽出する前に正確な輝度値分布を把握する事は困難である。しかし、動脈相において肝臓内血管と門脈とＨＣＣは造影剤の拡散特性が同じであるため、これらの生体組織の抽出が容易であれば、予めこれらの生態組織を抽出する。このようにして抽出した結果から、目的領域であるＨＣＣの輝度分布を推測し、輝度最大値、輝度最小値を決定する。
【００２４】
次に、輝度分布解析部の詳細な処理（Ｓ３０４）について図８、図９、図１０を用いて述べる。図８に輝度分布解析部の詳細を示したフローチャートを示す。また、図９には、図８にて示したフローチャートの一部（Ｓ３０４１、Ｓ３０４２、Ｓ３０４３）に関するシーケンス図を示す。
【００２５】
Ｓ３０４１では、輝度分布解析部が、目的領域を入力として、輝度分布管理データベース１０６から目的領域の輝度分布と類似する領域（類似部位）を探索する。図９の１段目では、Ｓ３０４１におけるシステム構成要素間のメッセージ交換の様子をシーケンス図で表現している。輝度分布管理データベース１０６では、輝度分布が類似した領域を管理している。ここで、図１０に輝度分布管理データベース１０６の例を示す。本実施例では、動脈相や遅延相などのフェーズ毎に輝度分布が類似した領域を管理しており、動脈相において肝臓内血管、門脈、ＨＣＣ、腎臓が類似した輝度分布を持っている様子を示している。なお、装置メーカによって輝度値が異なる事もあるため、輝度分布管理データベース１０６のフィールドに「装置メーカ」を追加しても良い。ここで図５に示すＨＣＣ抽出におけるＳ３０４１の処理内容について具体例を述べる。本例では動脈相の画像からＨＣＣを抽出する事を入力として受け付けると、図１０に示す輝度分布管理テーブル１０６から、肝臓内血管、門脈、ＨＣＣ、腎臓の４生体組織を、ＨＣＣの類似部位として抽出する。ここでＳ３０４１では入力は目的領域のみであるが、図１０に示す輝度分布管理テーブルのようにフェーズに応じて輝度分布の類似性を管理している場合は、Ｓ３０４１の入力としてフェーズも含まれる。ただしフェーズは必ずしも必須の入力項目ではない。
【００２６】
Ｓ３０４２では、輝度分布解析部が、類似部位の全て、もしくは一部を抽出するための適用アルゴリズムとパラメータの組を、アルゴリズム解剖管理データベース１０４から取得する。取得する際、容易な抽出を実現するため、パラメータに未知数が含まれない組を取得する。図９の２段目では、Ｓ３０４２におけるシステム構成要素間のメッセージ交換の様子をシーケンス図で表現している。本実施例では、Ｓ３０４１にて類似部位として抽出した肝臓内血管、門脈、ＨＣＣ、腎臓を抽出するための適用アルゴリズムとパラメータを、図６に示すアルゴリズム解剖管理データベース１０４から取得する。本例では、１番目のパラメータとＬｅｖｅｌ  Ｓｅｔを対象画像に適用すれば、類似部位の一部である肝臓内血管、門脈、ＨＣＣを抽出する事が可能になる。そこでＳ３０４２では１番目のパラメータパターンとＬｅｖｅｌ  Ｓｅｔ  を取得する。
【００２７】
Ｓ３０４３では、輝度分布解析部が、Ｓ３０４２にて取得した適用アルゴリズムとパラメータとを対象画像に適用し、類似部位を抽出し、その輝度分布を取得する。図９の３段目では、Ｓ３０４３におけるシステム構成要素間のメッセージ交換の様子をシーケンス図で表現している。本実施例では、Ｓ３０４２にて取得した１番目のパラメータとＬｅｖｅｌ  Ｓｅｔを対象画像に適用する事で、類似部位である肝臓内血管と門脈とＨＣＣを抽出し、その輝度分布を取得する。
【００２８】
Ｓ３０４４では、輝度分布解析部が、Ｓ３０４３にて取得した輝度分布から画像特徴量を算出し、未知数パラメータの値とする。輝度分布から画像特徴量を算出する方法として、輝度分布の最大値と最小値から求める方法や、平均値／中央値／輝度値の最頻値／分散値から求める方法などがある。例えば本実施例では、Ｓ３０４３にて取得した肝臓内血管、門脈、ＨＣＣの輝度分布において画素数が最頻値となる輝度値（以下、最頻値）と分散値を求め、輝度値の最頻値＋分散値を輝度最大値として、輝度値の最頻値を輝度最小値とする。
【００２９】
このような画像データの解析処理による領域抽出処理システムにより、輝度値が類似して、かつ抽出が容易な領域における輝度値分布を用いる事で、より高精度に関心領域の輝度値分布を推定する事が可能になり、それにより領域抽出における偽陽性の問題を克服する事ができる。これにより、領域抽出が容易で、より正確な領域抽出を実現する事が可能になる。すなわち、医師の腫瘍診断の労力を削減する事が可能になる。
【実施例２】
【００３０】
図１１は、本発明における領域抽出処理システムの第２の構成図である。特に、電子カルテシステムなど他の情報システムと連携して目的領域を取得する事を目的に、図１に示した構成図に情報システム連携部１０８を新たに追加し、領域抽出部１０３の処理方法を変更したものである。本実施例では電子カルテシステムと連携しているが、放射線情報システムなど目的領域を管理しているシステムと連携してもよい。情報システム連携部１０８は、図２に示す中央処理装置２０１３やメモリ２０１２などにおいて、所定のプログラムが展開・起動することで各種の処理を実現することができる。また図１１では、電子カルテシステムは少なくとも電子カルテデータベース１０９を有しており、電子カルテデータベース１０９はＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）装置に代表される外部記憶装置などにより構成される。
【００３１】
図１２に、本実施例に示すシステムを実現するフローチャートを示す。図３に示したフローチャートとの違いは、図３では入力部を介して目的領域を取得していた（Ｓ３０１）が、図１２では情報システム連携部を介して取得した（Ｓ３０７とＳ３０８）点が異なる。そこで本処理について詳細に述べる。
【００３２】
Ｓ３０７では、領域抽出処理を行うために、入力部１０１を介して、対象画像のみを取得する。次にＳ３０８では、領域抽出部１０３が情報システム連携部１０８を介して、電子カルテシステムなどの情報システムにあるデータベースから、抽出対象の目的領域を取得する。図１３に、電子カルテデータベース１０９の例を示す。本実施例では、電子カルテデータベース１０９に、電子カルテシステムにおけるオーダ情報を保持してオーダ管理テーブルがある様子を示している。本例では、オーダＩＤ００１のオーダが、２０１１／０７／１にＡ田Ｂ男さんが患者Ｐ００１の肝臓にＨＣＣを疑い、撮影を依頼している様子を示している。図１４に、Ｓ３０７とＳ３０８に関連する、表示部１０２に表示される画面例を示している。図５との違いは、目的領域選択ボタン５０１２が無い点である。
【００３３】
次に、図１３と図１４を用いて、具体例を用いて図１２に示す処理の流れを説明する。本実施例では、まず初めにユーザによって、図１４に示す対象画像選択ボタン５０１１が押下され、蓄積された対象画像のフォルダ選択により対象画像が選択されると、患者名、オーダＩＤ、撮影日、フェーズを取得すると共に、画像表示部５０２に対象画像が表示される（Ｓ３０７）。次に、ユーザによって実行ボタン５０１３が押下されると、図１３に示すオーダ管理テーブルの疑い病名から、領域抽出部１０３が目的領域をＨＣＣとして取得する（Ｓ３０８）。その後、目的領域として取得したＨＣＣを図１４に示す画面に表示すると同時に、領域抽出処理を行い（Ｓ３０２〜Ｓ３０５）、最終結果を表示する（Ｓ３０６）。
【００３４】
このような画像データの解析処理による領域抽出処理システムにより、ユーザを介することなく関心領域となる部位名を目的領域として取得する事が可能になる。それにより、ユーザの負担を更に軽減する事が可能になる。
【実施例３】
【００３５】
図１５は、本発明における輝度分布解析部１０５の詳細な処理（Ｓ３０４）を示した第２のフローチャートである。図８に示したフローチャートと比較すると、アルゴリズム解剖管理データベース１０４から取得するアルゴリズムとパラメータの選択肢が複数ある場合に対応するために、Ｓ３０４３の処理がＳ３０４５に変更している。そこで、図１６に示すアルゴリズム解剖管理データベース１０４の具体例を用いて、Ｓ３０４５を中心とした処理の流れを説明する。まずＳ３０４２にて、目的領域がＨＣＣの場合、図１６に示すアルゴリズム解剖管理データベース１０４からは肝臓内血管、門脈、ＨＣＣを抽出するための適用アルゴリズムとパラメータパターンの組と、肝臓内血管、門脈を抽出するための適用アルゴリズムとパラメータパターンの組を取得する。
【００３６】
次にＳ３０４５では、Ｓ３０４２にて取得した適用アルゴリズムとパラメータの組が複数ある場合、偽陽性率が最も低い適用アルゴリズムとパラメータの組を画像に適用する。これにより類似部位を抽出し、その輝度分布を取得する。これは、偽陽性の発生率を考慮する事で精度が向上し、目的領域のより正確な輝度分布を取得する事ができるためである。本実施例では、肝臓内血管、門脈を抽出するための適用アルゴリズムとパラメータパターンを用いると、偽陽性率が最も小さい。そのため５番目のパラメータとＬｅｖｅｌ  Ｓｅｔを対象画像に適用する事で、類似部位である肝臓内血管と門脈を抽出し、その輝度分布を取得する。
【００３７】
最後にＳ３０４４では、Ｓ３０４５にて取得した輝度分布から画像特徴量を算出し、未知数パラメータの値とする。例えば本実施例では、画像特徴量として、Ｓ３０４５にて取得した肝臓内血管、門脈の輝度分布の最頻値と、最頻値−ａと最頻値＋ａを端点とする閉空間内の輝度値を持つ画素数が、予め設定した閾値を超える正の整数の中で最小の値ａを算出する。未知数パラメータの輝度最大値は最頻値＋ａを、輝度最小値は最頻値−ａとして決定する。
【００３８】
このような画像データの解析処理による領域抽出処理システムにより、偽陽性発生率を考慮する事が可能となり、より正確な輝度分布を推定することができ、目的領域の抽出精度が向上する。
【実施例４】
【００３９】
図１７は、本発明における領域抽出処理システムの構成図である。特にアルゴリズム解剖管理データベース１０４を遠隔から編集する事を目的に、図１に示した構成図に通信回線部１１０を追加したものである。通信回線部１１０は、図２に示す中央処理装置２０１３やメモリ２０１２などにおいて、所定のプログラムが展開・起動することで各種の処理を実現することができる。通信回線部１１０では、アルゴリズム管理解剖データベース１０４に蓄積された情報を、電子カルテや放射線情報システムなど他の情報システムに通信回線を介して配信し、他の情報システムにて編集された内容を、通信回線を介して受け付ける。図１８に、通信回線部１１０を介して他の情報システムの表示部に表示した画面例を示す。図７との違いは、領域抽出処理システムと連携するために、新たに接続先指定エリア７０５を追加した点にある。ユーザはまず始めに、編集テーブル選択エリア７０１を介して編集するテーブルを選択し、接続先指定エリア７０５に連携対象の領域抽出処理システムのＩＰアドレスなどの場所を指定すると、通信回線部１１０を介して、編集テーブル提示部７０２に対象テーブルが表示される。次に、編集を終えると、編集内容を更新する場合は編集更新ボタン７０３を、キャンセルする場合は編集キャンセルボタン７０４を押下する。これにより、通信回線部１１０を介してアルゴリズム解剖管理データベース１０４が更新される。
【００４０】
このような画像データの解析処理による領域抽出処理システムにより、遠隔からアルゴリズム解剖管理データベース１０４を編集する事が可能になるため、新たな生体組織が抽出可能になるアルゴリズムやパラメータを発見した場合、領域抽出処理システムに迅速な反映が可能となる。また遠隔から編集することで、領域抽出処理システムが設定している現場に行く必要がなくなり、リモートメンテナンスが可能となる。
【産業上の利用可能性】
【００４１】
本発明は、医用画像データの解析処理システムに係り、特に正確な領域抽出を支援するための画像データの解析処理技術として有用である。
【符号の説明】
【００４２】
１０１  入力部
１０２  表示部
１０３  領域抽出部
１０４  アルゴリズム解剖管理データベース
１０５  輝度分布解析部
１０６  輝度分布管理データベース
１０７  領域抽出前処理部
１０８  情報システム連携部
１０９  電子カルテデータベース
１１０  通信回線部
２０１０  キーボード
２０１１  液晶ディスプレイ
２０１２  メモリ
２０１３  中央処理装置
２０１４  外部記憶装置
５０１  条件設定部
５０１１  対象画像選択ボタン
５０１２  目的領域選択ボタン
５０１３  実行ボタン
５０２  画像表示部
７０１  編集テーブル選択エリア
７０２  編集テーブル提示部
７０３  編集更新ボタン
７０４  編集キャンセルボタン
７０５  接続先指定エリア
【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１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図５】
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【図１４】
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