(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者に関するデータである被験者データを受け付けて前記被験者の診断を支援する診断支援装置のためのコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムが前記診断支援装置に実行されると、
第１の機械学習アルゴリズムを第１のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第１の判別機であって、前記被験者データの入力を受け付けて第１の判別結果を出力する、前記第１の判別機と、
前記第１の機械学習アルゴリズムを、前記第１のデータセットとは異なる第２のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第２の判別機であって、前記被験者データの入力を受け付けて第２の判別結果を出力する、前記第２の判別機と、
前記第１の判別結果及び前記第２の判別結果に応じて、前記被験者の診断を支援するための情報である診断支援情報を出力する判断機と、を前記診断支援装置に実現し、
前記第１及び第２の判別結果は、前記被験者が所定の状態であるか否かであり、
前記診断支援情報は、前記被験者が前記所定の状態であるか否かの診断を支援する情報である、コンピュータプログラム。
【請求項２】
被験者に関するデータである被験者データを受け付けて前記被験者の診断を支援する診断支援装置のためのコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムが前記診断支援装置に実行されると、
第１の機械学習アルゴリズムを第１のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第１の判別機であって、前記被験者データの入力を受け付けて第１の判別結果を出力する、前記第１の判別機と、
前記第１の機械学習アルゴリズムとは異なる第２の機械学習アルゴリズムを前記第１のデータセット、または、前記第１のデータセットとは異なる第２のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第２の判別機であって、前記被験者データの入力を受け付けて第２の判別結果を出力する、前記第２の判別機と、
前記第１の判別結果及び前記第２の判別結果に応じて、前記被験者の診断を支援するための情報である診断支援情報を出力する判断機と、を前記診断支援装置に実現し、
前記第１及び第２の判別結果は、前記被験者が所定の状態であるか否かであり、
前記診断支援情報は、前記被験者が前記所定の状態であるか否かの診断を支援する情報である、コンピュータプログラム。
【請求項３】
被験者に関するデータである被験者データを受け付けて前記被験者の診断を支援する診断支援装置であって、
第１の機械学習アルゴリズムを第１のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第１の判別機であって、前記被験者データの入力を受け付けて第１の判別結果を出力する、前記第１の判別機と、
前記第１の機械学習アルゴリズムを、前記第１のデータセットとは異なる第２のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第２の判別機であって、前記被験者データの入力を受け付けて第２の判別結果を出力する、前記第２の判別機と、
前記第１の判別結果及び前記第２の判別結果に応じて、前記被験者の診断を支援するための情報である診断支援情報を出力する判断機と、を備え、
前記第１及び第２の判別結果は、前記被験者が所定の状態であるか否かであり、
前記診断支援情報は、前記被験者が前記所定の状態であるか否かの診断を支援する情報である、診断支援装置。
【請求項４】
被験者に関するデータである被験者データを受け付けて前記被験者の診断を支援する診断支援装置であって、
第１の機械学習アルゴリズムを第１のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第１の判別機であって、前記被験者データの入力を受け付けて第１の判別結果を出力する、前記第１の判別機と、
前記第１の機械学習アルゴリズムとは異なる第２の機械学習アルゴリズムを前記第１のデータセット、または、前記第１のデータセットとは異なる第２のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第２の判別機であって、前記被験者データの入力を受け付けて第２の判別結果を出力する、前記第２の判別機と、
前記第１の判別結果及び前記第２の判別結果に応じて、前記被験者の診断を支援するための情報である診断支援情報を出力する判断機と、を備え、
前記第１及び第２の判別結果は、前記被験者が所定の状態であるか否かであり、
前記診断支援情報は、前記被験者が前記所定の状態であるか否かの診断を支援する情報である、診断支援装置。
【請求項５】
被験者に関するデータである被験者データを受け付けて前記被験者の診断を支援する診断支援装置が行う方法であって、
前記診断支援装置は、
第１の機械学習アルゴリズムを第１のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第１の判別機と、
前記第１の機械学習アルゴリズムを、前記第１のデータセットとは異なる第２のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第２の判別機と、
前記第１の判別機の出力及び前記第２の判別機の出力に応じた判断を行う判断機と、を備え、
前記第１の判別機が、前記被験者データの入力を受け付けて第１の判別結果を出力し、
前記第２の判別機が、前記被験者データの入力を受け付けて第２の判別結果を出力し、
前記判断機が、前記第１の判別結果及び前記第２の判別結果に応じて、前記被験者の診断を支援するための情報である診断支援情報を出力し、
前記第１及び第２の判別結果は、前記被験者が所定の状態であるか否かであり、
前記診断支援情報は、前記被験者が前記所定の状態であるか否かの診断を支援する情報である、方法。
【請求項６】
被験者に関するデータである被験者データを受け付けて前記被験者の診断を支援する診断支援装置が行う方法であって、
前記診断支援装置は、
第１の機械学習アルゴリズムを第１のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第１の判別機と、
前記第１の機械学習アルゴリズムとは異なる第２の機械学習アルゴリズムを前記第１のデータセット、または、前記第１のデータセットとは異なる第２のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第２の判別機と、
前記第１の判別機の出力及び前記第２の判別機の出力に応じた判断を行う判断機と、を備え、
前記第１の判別機が、前記被験者データの入力を受け付けて第１の判別結果を出力し、
前記第２の判別機が、前記被験者データの入力を受け付けて第２の判別結果を出力し、
前記判断機が、前記第１の判別結果及び前記第２の判別結果に応じて、前記被験者の診断を支援するための情報である診断支援情報を出力し、
前記第１及び第２の判別結果は、前記被験者が所定の状態であるか否かであり、
前記診断支援情報は、前記被験者が前記所定の状態であるか否かの診断を支援する情報である、方法。
【請求項７】
被験者に関するデータである被験者データを受け付けて前記被験者の診断を支援する診断支援装置のためのコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムが前記診断支援装置に実行されると、
第１の機械学習アルゴリズムを第１のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第１の判別機であって、前記被験者データの入力を受け付けて第１の判別結果を出力する、前記第１の判別機と、
前記第１の機械学習アルゴリズムを、前記第１のデータセットとは異なる第２のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第２の判別機であって、前記被験者データの入力を受け付けて第２の判別結果を出力する、前記第２の判別機と、
前記第１の判別結果及び前記第２の判別結果に応じて、前記被験者の診断を支援するための情報である診断支援情報を出力する判断機と、を前記診断支援装置に実現し、
前記第１及び第２の判別結果は、前記被験者が所定の状態であるか否かの確率であり、
前記診断支援情報は、前記被験者が前記所定の状態であるか否か、または、前記所定の状態であるか否かの確率である、診断を支援する情報である、コンピュータプログラム。
【請求項８】
被験者に関するデータである被験者データを受け付けて前記被験者の診断を支援する診断支援装置のためのコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムが前記診断支援装置に実行されると、
第１の機械学習アルゴリズムを第１のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第１の判別機であって、前記被験者データの入力を受け付けて第１の判別結果を出力する、前記第１の判別機と、
前記第１の機械学習アルゴリズムとは異なる第２の機械学習アルゴリズムを前記第１のデータセット、または、前記第１のデータセットとは異なる第２のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第２の判別機であって、前記被験者データの入力を受け付けて第２の判別結果を出力する、前記第２の判別機と、
前記第１の判別結果及び前記第２の判別結果に応じて、前記被験者の診断を支援するための情報である診断支援情報を出力する判断機と、を前記診断支援装置に実現し、
前記第１及び第２の判別結果は、前記被験者が所定の状態であるか否かの確率であり、
前記診断支援情報は、前記被験者が前記所定の状態であるか否か、または、前記所定の状態であるか否かの確率である、診断を支援する情報である、コンピュータプログラム。
【請求項９】
前記診断支援情報と、前記第１及び第２の判別結果を表示装置に表示させる手段を、さらに前記診断支援装置に実現させる請求項１、２、７、または８に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１０】
前記診断支援情報と、前記診断支援情報の信頼度を表示装置に表示させる手段を、さらに前記診断支援装置に実現させる請求項１、２、７、または８に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１１】
再判定要求を受け付ける受付手段を、さらに前記診断支援装置に実現させ、
前記受付手段が再判定要求を受け付けたときは、前記被験者データ及び前記被験者の特徴を示す特徴データに基づいて、前記第１の判別機及び前記第２の判別機が新たな第１及び第２の判別結果を出力し、前記判断機が新たな診断支援情報を出力する、請求項１、２、７〜１０のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１２】
被験者に関するデータである被験者データを受け付けて前記被験者の診断を支援する診断支援装置であって、
第１の機械学習アルゴリズムを第１のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第１の判別機であって、前記被験者データの入力を受け付けて第１の判別結果を出力する、前記第１の判別機と、
前記第１の機械学習アルゴリズムを、前記第１のデータセットとは異なる第２のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第２の判別機であって、前記被験者データの入力を受け付けて第２の判別結果を出力する、前記第２の判別機と、
前記第１の判別結果及び前記第２の判別結果に応じて、前記被験者の診断を支援するための情報である診断支援情報を出力する判断機と、を備え、
前記第１及び第２の判別結果は、前記被験者が所定の状態であるか否かの確率であり、
前記診断支援情報は、前記被験者が前記所定の状態であるか否か、または、前記所定の状態であるか否かの確率である、診断を支援する情報である、診断支援装置。
【請求項１３】
被験者に関するデータである被験者データを受け付けて前記被験者の診断を支援する診断支援装置であって、
第１の機械学習アルゴリズムを第１のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第１の判別機であって、前記被験者データの入力を受け付けて第１の判別結果を出力する、前記第１の判別機と、
前記第１の機械学習アルゴリズムとは異なる第２の機械学習アルゴリズムを前記第１のデータセット、または、前記第１のデータセットとは異なる第２のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第２の判別機であって、前記被験者データの入力を受け付けて第２の判別結果を出力する、前記第２の判別機と、
前記第１の判別結果及び前記第２の判別結果に応じて、前記被験者の診断を支援するための情報である診断支援情報を出力する判断機と、を備え、
前記第１及び第２の判別結果は、前記被験者が所定の状態であるか否かの確率であり、
前記診断支援情報は、前記被験者が前記所定の状態であるか否か、または、前記所定の状態であるか否かの確率である、診断を支援する情報である、診断支援装置。
【請求項１４】
被験者に関するデータである被験者データを受け付けて前記被験者の診断を支援する診断支援装置が行う方法であって、
前記診断支援装置は、
第１の機械学習アルゴリズムを第１のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第１の判別機と、
前記第１の機械学習アルゴリズムを、前記第１のデータセットとは異なる第２のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第２の判別機と、
前記第１の判別機の出力及び前記第２の判別機の出力に応じた判断を行う判断機と、を備え、
前記第１の判別機が、前記被験者データの入力を受け付けて第１の判別結果を出力し、
前記第２の判別機が、前記被験者データの入力を受け付けて第２の判別結果を出力し、
前記判断機が、前記第１の判別結果及び前記第２の判別結果に応じて、前記被験者の診断を支援するための情報である診断支援情報を出力し、
前記第１及び第２の判別結果は、前記被験者が所定の状態であるか否かの確率であり、
前記診断支援情報は、前記被験者が前記所定の状態であるか否か、または、前記所定の状態であるか否かの確率である、診断を支援する情報である、方法。
【請求項１５】
被験者に関するデータである被験者データを受け付けて前記被験者の診断を支援する診断支援装置が行う方法であって、
前記診断支援装置は、
第１の機械学習アルゴリズムを第１のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第１の判別機と、
前記第１の機械学習アルゴリズムとは異なる第２の機械学習アルゴリズムを前記第１のデータセット、または、前記第１のデータセットとは異なる第２のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第２の判別機と、
前記第１の判別機の出力及び前記第２の判別機の出力に応じた判断を行う判断機と、を備え、
前記第１の判別機が、前記被験者データの入力を受け付けて第１の判別結果を出力し、
前記第２の判別機が、前記被験者データの入力を受け付けて第２の判別結果を出力し、
前記判断機が、前記第１の判別結果及び前記第２の判別結果に応じて、前記被験者の診断を支援するための情報である診断支援情報を出力し、
前記第１及び第２の判別結果は、前記被験者が所定の状態であるか否かの確率であり、
前記診断支援情報は、前記被験者が前記所定の状態であるか否か、または、前記所定の状態であるか否かの確率である、診断を支援する情報である、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被験者に関する被験者データに基づいて診断支援を行う技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
骨シンチグラムを用いて被験者の診断支援装置を行う技術が知られている。既存の画像診断支援装置では、骨シンチグラムのホットスポット（薬剤が集積した高カウント領域）が癌転移であるか否かの判定をＡＮＮ（人工ニューラルネットワーク）を用い、医師が診断を支援するための情報を出力している（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−９９４５号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ａｃｔｉｖｅ  ｓｈａｐｅ  ｍｏｄｅｌｓ  −  ｔｈｅｉｒ  ｔｒａｉｎｉｎｇ  ａｎｄ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，  Ｔ．  Ｆ．  Ｃｏｏｔｅｓ，  Ｃ．  Ｊ．  Ｔａｙｌｏｒ，  Ｄ．  Ｈ．  Ｃｏｏｐｅｒ  ａｎｄ  Ｊ．  Ｇｒａｈａｍ  ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｉｍａｇｅ  Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ，  Ｖｏｌ．  ６１，  ｎｏ．  １，  ｐｐ．  ３８−５９，  １９９５．
【非特許文献２】Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ａｃｔｉｖｅ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌ  ｉｎ  ａ  ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌ  ｍｅｄｉｃａｌ  ｄｅｖｉｃｅ  ｆｏｒ  ｂｏｎｅ  ｄｅｎｓｉｔｏｍｅｔｒｙ，  Ｈ．  Ｈ．  Ｔｈｏｄｂｅｒｇ  ａｎｄ  Ａ．  Ｒｏｓｈｏｌｍ  ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  １２ｔｈ  Ｂｒｉｔｉｓｈ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｖｉｓｉｏｎ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，  ４３−５２，  ２００１．
【非特許文献３】Ａｖｅｒａｇｅ  ｂｒａｉｎ  ｍｏｄｅｌｓ：  Ａ  ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ  ｓｔｕｄｙ，  Ｇｕｉｍｏｎｄ  Ａ．  Ｍｅｕｎｉｅｒ  Ｊ．  Ｔｈｉｒｉｏｎ  Ｊ．−Ｐ  ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｉｍａｇｅ  Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ，  ７７（２），  ｐｐ．１９２−２１０，  ２０００．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ＡＮＮのような機械学習アルゴリズムに基づく判別機を診断支援装置に用いる場合、学習済みのアルゴリズムを備える判別機の状態が異なれば、同じ入力に対しても異なる出力がなされることがある。例えば、同じ学習アルゴリズムを用いた場合でも、あるデータセットを使って学習した判別機と、それとは異なるデータセットを使って学習した判別機とでは、同じ値を入力したときに同じ出力が得られるとは限らない。同様に、二つの判別機の学習アルゴリズムが互いに異なるときは、同じデータセットで学習をさせた場合であっても、同じ入力に対して常に同じ出力をするわけではない。
【０００６】
つまり、ある被験者の状態を判定する場合に、診断支援情報として出力される情報が判別機の学習アルゴリズムや、学習に用いたデータセットに依存することになり、診断支援情報としての精度及び安定性に課題がある。
【０００７】
そこで、本発明の目的は、機械学習アルゴリズムを用いた診断支援において、その精度を向上させることである。
【０００８】
本発明の別の目的は、機械学習アルゴリズムを用いた診断支援において、安定した診断支援のための情報を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一つの実施態様に従うコンピュータプログラムは、被験者に関するデータである被験者データを受け付けて前記被験者の診断を支援する診断支援装置のためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムが前記診断支援装置に実行されると、第１の機械学習アルゴリズムを第１のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第１の判別機であって、前記被験者データの入力を受け付けて第１の判別結果を出力する、前記第１の判別機と、前記第１の機械学習アルゴリズムを、前記第１のデータセットとは異なる第２のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第２の判別機であって、前記被験者データの入力を受け付けて第２の判別結果を出力する、前記第２の判別機と、前記第１の判別結果及び前記第２の判別結果に応じて、前記被験者の診断を支援するための情報である診断支援情報を出力する判断機と、を前記診断支援装置に実現する。
【００１０】
本発明の別の実施態様に従うコンピュータプログラムは、被験者に関するデータである被験者データを受け付けて前記被験者の診断を支援する診断支援装置のためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムが前記診断支援装置に実行されると、第１の機械学習アルゴリズムを第１のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第１の判別機であって、前記被験者データの入力を受け付けて第１の判別結果を出力する、前記第１の判別機と、前記第１の機械学習アルゴリズムとは異なる第２の機械学習アルゴリズムを前記第１のデータセット、または、前記第１のデータセットとは異なる第２のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを含む第２の判別機であって、前記被験者データの入力を受け付けて第２の判別結果を出力する、前記第２の判別機と、前記第１の判別結果及び前記第２の判別結果に応じて、前記被験者の診断を支援するための情報である診断支援情報を出力する判断機と、を前記診断支援装置に実現する。
【００１１】
好適な実施態様では、前記第１及び第２の判別結果は、前記被験者が所定の状態であるか否かの確率であってもよい。前記診断支援情報は、前記被験者が前記所定の状態であるか否か、または、前記所定の状態であるか否かの確率である、診断を支援する情報であってもよい。
【００１２】
好適な実施態様では、前記第１及び第２の判別結果は、前記被験者が所定の状態であるか否かであってもよい。前記診断支援情報は、前記被験者が前記所定の状態であるか否かの診断を支援する情報であってもよい。
【００１３】
好適な実施態様では、前記診断支援情報と、前記第１及び第２の判別結果を表示装置に表示させる手段を、さらに前記診断支援装置に実現させてもよい。
【００１４】
好適な実施態様では、前記診断支援情報と、前記診断支援情報の信頼度を表示装置に表示させる手段を、さらに前記診断支援装置に実現させてもよい。
【００１５】
好適な実施態様では、前記第１の機械学習アルゴリズムは、人工ニューラルネットワークであってもよい。
【００１６】
好適な実施態様では、前記被験者データは、骨シンチグラムから得られたデータであってもよい。
【００１７】
好適な実施態様では、再判定要求を受け付ける受付手段を、さらに前記診断支援装置に実現させてもよい。そして、前記受付手段が再判定要求を受け付けたときは、前記被験者データ及び前記被験者の特徴を示す特徴データに基づいて、前記第１の判別機及び前記第２の判別機が新たな第１及び第２の判別結果を出力し、前記判断機が、新たな診断支援情報を出力するようにしてもよい。
【００１８】
本発明のさらに別の実施態様に従う、被験者に関するデータである被験者データを受け付けて前記被験者の診断を支援する診断支援装置は、機械学習アルゴリズムに所定のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムを有する判別機を含み、前記被験者データの入力に基づく前記判別機の判別結果に応じて、前記被験者の診断を支援するための情報である診断支援情報を出力する判定手段と、前記診断支援情報を表示装置に表示させる表示手段と、再判定要求を受け付ける受付手段と、を備える。前記受付手段が再判定要求を受け付けたときは、前記判定手段は、前記被験者データ及び前記被験者の特徴を示す特徴データに基づく前記判別機の判別結果に応じて、新たな前記被験者の診断を支援する情報を出力する。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本実施形態に係る画像処理装置１の構成を示すブロック図である。
【図２】画像処理装置１の動作を示すフローチャートである。
【図３】修正部２０の動作を示すフローチャートである。
【図４】正規化部３０の構成を示すブロック図である。
【図５】第１判定部１４０の構成を示すブロック図である。
【図６】正規化部３０による骨シンチグラム分割方法を示すフローチャートである。
【図７】骨シンチグラムと骨格部位の一例を示す図である。
【図８】健康基準画像セットの一例である
【図９】正規化部３０による正規化方法を示すフローチャートである。
【図１０】正規化された骨シンチグラムセットの一例を示す図である。
【図１１】正規化前の骨シンチグラムのカウント値の分布を示すヒストグラムである。
【図１２】正規化後の骨シンチグラムの正規化カウント値の分布を示すヒストグラムである。
【図１３】スケールレンジを示す図である。
【図１４】第１の表示態様を示す画面である。
【図１５】第２の表示態様を示す画面である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の一実施形態に係る診断支援装置について、図面を参照して説明する。以下に説明する本発明の実施形態では、本発明に係る診断支援装置の一態様として、被験者の画像データを被験者データとして用いて診断支援情報を生成する画像処理装置を例に説明する。
【００２１】
図１は、本実施形態に係る画像処理装置１の構成を示すブロック図である。同図に示すように、画像処理装置１は、画像処理装置本体１０と、キーボード、タッチパネル、ポインティングデバイスなどの入力装置４と、液晶ディスプレイなどの表示装置５とを有する。画像処理装置本体１０は、修正部２０と、正規化部３０と、表示制御部６０と、記憶部７０とを有する。表示制御部６０は、調整部４０と、変換部５０と、生成部８０とを有する。
【００２２】
画像処理装置本体１０は、例えば汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明する画像処理装置本体１０内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。このコンピュータシステムは、メモリとマイクロプロセッサを有する。記憶部７０は、メモリにより実現されても良い。このコンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納されて配布されることができる。
【００２３】
記憶部７０は、撮像画像記憶部１５と、検査データ記憶部１７と、修正画像記憶部２５と、正規化画像記憶部３５と、特徴データ記憶部３６と、調整画像記憶部４５とを有する。撮像画像記憶部１５は、撮像された骨シンチグラムである撮像画像を記憶する。骨シンチグラムは、被験者の体内の放射性薬剤の分布状態が撮像された画像である。撮像画像セットは、或る患者の或る検査により撮像された、前面像の撮像画像と後面像の撮像画像とのペアである。本実施形態において、骨シンチグラム内の各ピクセルの値（画素値）は、画像を撮影する前に人間の体内に注入された放射性物質（放射性同位体：ラジオアイソトープ）からの放射強度を示すカウント値である。また、撮像画像記憶部１５は、検査日時、前面又は後面を示す情報、基準視野等を含む撮像条件データを、撮像画像に関連付けて記憶する。検査データ記憶部１７は、被験者の特徴量を示すデータで、例えば、被験者の画像を用いた検査以外の検査から得られたデータを検査データとして記憶してもよい。検査データは、例えば、被験者のＴＮＭ分類（悪性腫瘍の病期分類の指標）、腫瘍マーカーの値、病理検査の結果、遺伝子検査（リスク遺伝子の発現）の結果、性別、年齢、家族歴等の問診データを含んでもよい。
【００２４】
図２は、画像処理装置１の動作を示すフローチャートである。このフローは、検査により撮像画像セットが撮像画像記憶部１５へ保存される度に実行されても良いし、或る患者の複数の撮像画像セットが撮像画像記憶部１５へ保存された状態で、診察や解析のために実行されても良い。
【００２５】
修正部２０は、撮像画像記憶部１５に格納されている撮像画像を予め定められた規格に従って修正し、その結果である修正画像を修正画像記憶部２５へ保存する（Ｓ２０）。
【００２６】
その後、正規化部３０は、修正画像記憶部２５に格納されている修正画像から骨格部位やホットスポット等の特徴を検出し、その結果である特徴データを修正画像に関連付けて特徴データ記憶部３６へ保存する。更に、正規化部３０は、特徴データに基づいて修正画像を正規化し、その結果である正規化画像を正規化画像記憶部３５へ保存する（Ｓ３０）。
【００２７】
その後、表示制御部６０は、正規化画像記憶部３５に格納されている正規化画像を調整して配置することにより表示画面を生成し、表示画面を表示装置５に表示させ（Ｓ６０）、このフローを終了する。
【００２８】
表示制御部６０において、調整部４０は、正規化画像記憶部３５に格納されている正規化画像のサイズを調整し、その結果である調整画像記憶部４５へ保存する。変換部５０は、調整画像記憶部４５に格納されている調整画像の画素値をグレースケールの濃度に変換する。生成部８０は、調整画像を時系列に従って配置することにより表示画面を生成し、表示装置５に表示させる。
【００２９】
なお、生成部８０は、特徴データ記憶部３６に格納されている特徴データを、調整画像に関連付けて表示画面内に配置しても良い。
【００３０】
画像処理装置１によれば、撮像された複数の骨シンチグラムにおいて、撮影条件の違いの影響を低減することができる。また、複数の骨シンチグラムを時系列に従って表示装置５に表示させることにより、読影者は複数の骨シンチグラムの経時変化を判断することが容易になる。
【００３１】
以下、修正部２０の詳細について説明する。
【００３２】
図３は、修正部２０の動作を示すフローチャートである。前述のＳ２０において、修正部２０はこのフローを実行する。
【００３３】
修正部２０は、撮像画像記憶部１５から撮像画像セットを読み出し、読み出された撮像画像セットが予め定められた規格を満たすか否かを判定する（Ｓ２０２０）。
【００３４】
例えば、修正部２０は、撮像画像セット内の全ピクセルのカウント値から評価値を計算し、その評価値が規格範囲内であれば、撮像画像セットが予め定められた規格を満たすと判定する。評価値は例えば、前画像及び後画像の全ピクセルのカウント値の合計に基づいて計算される。より好適な評価値は、（前画像の全ピクセルのカウント値の合計＋後画像の全ピクセルのカウント値の合計）／２で表される。規格範囲は例えば、標準撮像条件下で撮像された複数の撮像画像セットを格納する撮像画像データベースに基づいて決定される。即ち、修正部２０は、撮像画像セットの評価値が規格範囲内であれば、その撮像画像セットが標準撮像条件下で撮像されたものであると判定する。規格範囲の下限は例えば、撮像画像データベース内の各撮像画像セットから計算された評価値の最小値より小さく、規格範囲の上限は例えば、撮像画像データベース各撮像画像セットから計算された評価値の最大値より大きい。実際の撮像画像データベースに基づいて決定された規格範囲において、下限は例えば１，２００，０００であり、上限は例えば、２，２００，０００である。
【００３５】
撮像画像セットが規格を満たす場合（Ｓ２０２０：Ｙｅｓ）、修正部２０は、撮影画像セットを修正せずに修正画像セットとして修正画像記憶部２５へ保存し（Ｓ２０３０）、このフローを終了する。
【００３６】
撮像画像セットが規格を満たさない場合（Ｓ２０２０：Ｎｏ）、修正部２０は、評価値に基づいてスケーリングファクタを計算し、撮影画像セットの各ピクセルにスケーリングファクタを乗算することにより修正画像セットを生成して修正画像記憶部２５へ保存し（Ｓ２０４０）、このフローを終了する。スケーリングファクタは例えば、（基準評価値／評価値）で表される。規格を満たさないと判定された撮影画像セットの各ピクセルにスケーリングファクタを乗算することにより、その結果である修正画像セットの評価値は基準評価値になる。基準評価値は、規格範囲内の値である。実際の撮像画像データベースに基づいて決定された基準評価値は例えば、１，８００，０００である。
【００３７】
修正部２０は、修正画像に対応する撮像条件データを撮像画像記憶部１５から読み出し、修正画像に関連付けて修正画像記憶部２５へ保存する。
【００３８】
修正部２０は、撮像画像データベース内の各撮像画像セットから計算された評価値の統計量に基づいて規格範囲及び基準評価値を決定しても良い。例えば、修正部２０は、撮像画像データベース内の各撮像画像セットから計算された評価値の平均値及び標準偏差を用い、（平均値−標準偏差）を規格範囲の下限とし、（平均値＋標準偏差）を規格範囲の上限とし、（平均値）を基準評価値としても良い。
【００３９】
以上が修正部２０の動作である。
【００４０】
以上に説明したように、修正部２０は、カウント値が規格外であると判定された撮像画像セットを、規格を満たすように修正することができる。言い換えれば、標準撮像条件下で撮影されていない撮像画像セットのカウント値を、標準撮像条件下で撮影された撮像画像セットのカウント値の範囲内に修正することができる。これにより、その後の処理の精度を向上させることができる。
【００４１】
以下、正規化部３０について説明する。
【００４２】
正規化部３０は、修正画像記憶部２５から修正画像セットを読み出す。以下の説明において、修正画像を骨シンチグラムや患者画像と呼ぶことがある。
【００４３】
図４は、正規化部３０の構成を示すブロック図である。正規化部３０は、入力画像メモリ１０５と、形状識別部１１０と、注釈付画像メモリ１１５と、ホットスポット検出部１２０と、第１ホットスポットメモリ１２５と、ホットスポット特徴抽出部１３０と、第２ホットスポットメモリ１３５と、第１判定部１４０と、第３ホットスポットメモリ１４５と、患者特徴抽出部１５０と、患者特徴メモリ１５５と、第２判定部１６０とを有する。
【００４４】
入力画像メモリ１０５は、骨シンチグラムセットを格納する。一回の診断により得られる骨シンチグラムセットは、患者の正面から撮像した前面像と、患者の背面から撮像した後面像とを有する。
【００４５】
形状識別部１１０は、入力画像メモリ１０５に接続されており、骨シンチグラムセットに含まれる骨格の解剖学的構造を識別する。形状識別部１１０は、予め定義された骨格モデルを有する。骨格モデルは少なくとも一つの解剖学的部位（セグメント）を有する。各部位は、一般的な骨格の解剖学的部分を表す。骨格モデルは、骨シンチグラムセットの骨格に合うように調整される。
【００４６】
注釈付画像メモリ１１５は、形状識別部１１０に接続されており、注釈付画像セットを格納する。注釈付画像セットは、形状識別部１１０からの、骨シンチグラムセットの異なる複数の骨格部位に対応する複数の解剖学的構造に関する情報に基づく。
【００４７】
ホットスポット検出部１２０は、注釈付画像メモリ１１５に接続されており、注釈付画像セットの高強度領域を検出する。ホットスポット検出部１２０の一つの形態は、骨シンチグラムセットを走査し、或る閾値を超えるピクセルを識別する閾値走査部を有する。好適なホットスポット検出部１２０は、形状識別部１１０により定義された異なる複数の解剖学的部位に対する異なる複数の閾値を有する。この場合、ホットスポット特徴抽出部１３０は、各ホットスポットに対して少なくとも一つのホットスポット特徴を抽出し、各ホットスポットの形状と位置を決定する。
【００４８】
ホットスポット検出部１２０の別の形態は、骨シンチグラムセットを走査し、或る閾値を超えるピクセルを識別する画像正規化フィルタリング部を有しても良い。この場合、ホットスポット特徴抽出部１３０は、各ホットスポットに対して少なくとも一つのホットスポット特徴を抽出し、各ホットスポットの形状、テクスチャ、幾何学的形状を決定する。好適なホットスポット特徴のセット内の各特徴の詳細は、第１判定部１４０の入力の具体例として後述される。
【００４９】
検出された高強度領域、所謂「ホットスポット」に関して、以上のように生成される情報は、第１ホットスポットメモリ１２５に格納される。
【００５０】
ホットスポット特徴抽出部１３０は、第１ホットスポットメモリ１２５に接続されており、ホットスポット検出部１２０により検出された各ホットスポットのホットスポット特徴のセットを抽出する。抽出されたホットスポット特徴のデータは、第２ホットスポットメモリ１３５に格納される。
【００５１】
第１判定部１４０は、被験者が所定の状態であるか否かを判定する。例えば、第１判定部１４０は、第２ホットスポットメモリ１３５に接続されており、ホットスポットセットの各ホットスポットが癌転移（以下、単に転移という場合がある）であるか否かを判定する（ホットスポットの転移判定）。第１判定部１４０は、ホットスポット特徴抽出部１３０により生成されたホットスポットセットの各ホットスポットの特徴が供給される。ホットスポットの転移判定は、ホットスポット特徴抽出部１３０により抽出されたホットスポット特徴セットデータに基づく。この判定の結果は、第３ホットスポットメモリ１４５に格納される。
【００５２】
ここで、ホットスポットの転移判定の結果は、ホットスポットが転移であるか否かを示す確率（０〜１）であってもよいし、２値化された値、すなわち「ｙｅｓ、ホットスポットが転移である」に対応する値（例えば「１」）、または「ｎｏ、ホットスポットが転移でない」に対応する値（例えば「０」）であってもよい。第１判定部１４０が出力する判定結果は、医師が診断をするための診断支援情報として表示装置５に出力されてもよい。
【００５３】
第１判定部１４０は、例えば、機械学習アルゴリズムを用いて実現されてもよい。機械学習アルゴリズムとしては、例えば、人工ニューラルネットワーク（Artificial Neural Network，ＡＮＮ）、サポートベクターマシン（Support Vector Machine，ＳＶＭ）、線形判別分析（Linear Discriminant Analysis，ＬＤＡ）などを用いることができる。また、機械学習アルゴリズムは、教師あり学習、教師なし学習及び半教師あり学習など、どのような学習方法のアルゴリズムであってもよい。第１判定部１４０は、各機械学習アルゴリズムをそれぞれの方法で学習させた学習済みアルゴリズムを含む構成で実現されてもよい。例えば、第１判定部１４０は、学習済みアルゴリズムで実現されている単一または複数の判別機を含んでもよい。
【００５４】
第１判定部１４０は、解剖学的部位ごとに部位別判定部１４００を有していてもよい。或る部位内の各ホットスポットは、その部位のホットスポットを処理するように構成された部位別判定部１４００により順次処理される。
【００５５】
図５は、第１判定部１４０に含まれる部位別の部位別判定部１４００の構成の一例を示すブロック図である。部位別判定部１４００は、２以上の判別機Ｃ（Ｃ１〜Ｃ３）と一つの判断機Ｄを有してもよい。なお、図５の例では、部位別判定部１４００は判別機Ｃを３つ有しているが、２つまたは４つ以上有していてもよい。
【００５６】
各判別機Ｃは、被験者が所定の状態であるか否かの確率を出力するようにしてもよいし、被験者が所定の状態であるか否かを出力するようにしてもよい。例えば、各判別機Ｃは、それぞれが所定の入力に基づいてホットスポットが転移であるか否かを判定してもよい。各判別機Ｃは、それぞれが算出したホットスポットが転移であるか否かの確率（判別結果）を判断機Ｄへ出力してもよい。各判別機Ｃは、その確率に応じてホットスポットが転移であるか否かの判定結果を出力してもよい。
【００５７】
判断機Ｄは、各判別機Ｃの判別結果に応じて、被験者が所定の状態であるか否かの診断を支援する情報を出力する。本実施形態では、判断機Ｄは、ホットスポットが転移であるか否かを判定する。判断機Ｄの判定結果が第１判定部１４０の判定結果として出力される。複数の判別機Ｃの判別結果に基づいて判断機Ｄが判定を行うことで、個別の判別機Ｃの特性に依存しない判定を行うことができ、診断支援の精度が向上する。同様に、複数の判別機Ｃの出力に基づいて判断機Ｄの出力が定まることから、個別の判別機Ｃの特性に依存せず、安定した出力が得られる。
【００５８】
ここで、各判別機Ｃが学習済みアルゴリズムで構成されていてもよい。判別機Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３は、共通の学習アルゴリズムを異なるデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムでよい。データセットは、例えば、以下のような第１〜第３のデータセットでもよい。すなわち、第１のデータセットは正常（ホットスポットは転移でない）と診断された被験者データを多く含むデータセット、第２のデータセットは異常（ホットスポットは転移である）と診断された被験者データを多く含むデータセット、第３のデータセットは正常と診断された被験者データと異常と診断された被験者データとがほぼ同数のデータセットでもよい。例えば、判別機Ｃ１が第１のアルゴリズムを第１のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズム、判別機Ｃ２が第１のアルゴリズムを第２のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズム、判別機Ｃ３が第１のアルゴリズムを第３のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムであってもよい。これにより、３つの判別機Ｃ１〜３は異なる特性を有するようになる。
【００５９】
あるいは、判別機Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３のいずれか一つが他の二つと異なる学習アルゴリズムでもよいし、判別機Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３のすべてが異なる学習アルゴリズムでもよい。学習アルゴリズムが異なる場合、学習に用いるデータセットは共通であってもよい。例えば、判別機Ｃ１が第１のアルゴリズムをいずれか一つのデータセット（例えば第１のデータセット）で学習させた学習済みアルゴリズム、判別機Ｃ２が第１のアルゴリズムと異なる第２のアルゴリズムを共通のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズム、判別機Ｃ３が第１及び第２のアルゴリズムと異なる第３のアルゴリズムをさらに共通のデータセットで学習させた学習済みアルゴリズムであってもよい。この場合も、３つの判別機Ｃ１〜３は異なる特性を有するようになる。
【００６０】
判断機Ｄは、以下のようにして、ホットスポットが転移であるか否かを判定してもよい。例えば、各判別機Ｃの出力値が０〜１であれば、それらに基づく統計値（例えば平均値、中央値等）を算出し、それを判断機Ｄの出力値としてもよい。あるいは、判断機Ｄが算出したその統計値をさらに所定の閾値で転移でないことを示す「０」または転移であることを示す「１」に２値化して、判断機Ｄの出力値としてもよい。これらの処理を行う際に、各判別機Ｃの出力に所定の重み付けをしてから行ってもよい。
【００６１】
また、判断機Ｄは、各判別機Ｃの出力値である０〜１を所定の閾値で転移でないことを示す「０」または転移であることを示す「１」に２値化した後、「０」と「１」の数に応じて判断機Ｄの出力を「０」または「１」に定めてもよい。このとき各判別機Ｃの出力値を２値化する閾値はすべて同じでもよいし、異なっていてもよい。
【００６２】
さらに、判断機Ｄは３つ以上の階級に離散化して、その一つの階級を出力値としてもよい。例えば、判断機Ｄが０〜１の値を所定の閾値で四つの階級に分ける場合、「確実に正常」、「おそらく正常」、「おそらく転移」、及び「確実に転移」にそれぞれ対応する値（例えば、０，１，２，３）を出力値としてもよい。
【００６３】
第１判定部１４０は、単一の判別機Ｃで構成されていてもよい。この場合、判断機Ｄは不要であり、単一の判別機Ｃが出力するホットスポットである確率をそのまま第１判定部１４０の出力としてもよい。判別機Ｃの出力が０〜１の数値であるとき、第１判定部１４０は、上述の判断機Ｄと同様の処理で出力値を２値化したり、３つ以上の階級に離散化したりしてもよい。
【００６４】
また、後述するように、読影者等から再判定要求を受けたときは、第１判定部１４０は、第２ホットスポットメモリ１３５のホットスポット特徴セットデータに加えて、検査データ記憶部１７の検査データも入力として受け付けて、再判定を行うようにしてもよい。例えば、部位別判定部１４００の判定機Ｃは、再判定の場合には、ホットスポット特徴セットデータと併せて検査データの入力を受け付けて、ホットスポットが転移であるか否かの再判定を行うようにしてもよい。このとき、判断機Ｄは、通常の場合と同様にしてホットスポットが転移であるか否の判定を行うようにしてもよい。あるいは、部位別判定部１４００は検査データ専用の判別機Ｃを備えていてもよい。判断機Ｄは、通常の判定で用いる判別機Ｃに加えて、検査データ専用の判別機Ｃの出力に基づいて、ホットスポットが転移であるか否の判定を行うようにしてもよい。
【００６５】
患者特徴抽出部１５０は、第２ホットスポットメモリ１３５及び第３ホットスポットメモリ１４５に接続されており、ホットスポット検出部１２０により検出されて第２ホットスポットメモリ１３５に格納されているホットスポットの数と、第３ホットスポットメモリ１４５に格納されている第１判定部１４０からのホットスポットの転移判定の結果の出力値とに基づいて、患者特徴セットを抽出する。患者特徴抽出部１５０は、ホットスポット特徴抽出部１３０からのデータと第１判定部１４０の出力のデータの両方を用いて計算を実行する。抽出された患者特徴のデータは、患者特徴メモリ１５５に格納される。好適な、抽出された特徴は、第２判定部１６０の入力の具体例として後述される。
【００６６】
第２判定部１６０は、被験者が所定の状態であるか否かを判定する。例えば、第２判定部１６０は、患者特徴メモリ１５５に接続されており、患者特徴抽出部１５０により抽出されて患者特徴メモリ１５５に格納されている患者特徴セットデータに基づいて、患者が少なくとも一つの癌転移を持っているか否かを判定する（患者の転移判定）。
【００６７】
第２判定部１６０は、第１判定部１４０と同じ構成であってもよいし、第１判定部１４０の一部であってもよい。
【００６８】
以下、正規化部３０による骨シンチグラム分割方法（セグメンテーション）について説明する。
【００６９】
図６は、正規化部３０による骨シンチグラム分割方法を示すフローチャートである。前述のＳ３０において、正規化部３０はこのフローを実行する。
【００７０】
骨シンチグラム分割方法は例えば、ＡＳＭ（active shape model：アクティブ形状モデル）アプローチを用いて、腕（上肢）と脚（下肢）の下部（末端）を除く骨格の前面像と後面像の全体の輪郭抽出の実行を含む。腕と足の下部が転移に対して非常に稀な場所であり、それらは時々骨走査ルーチンで取得されていないので、骨格のこれらの部分を省くことは、問題にならない。説明のため、ＡＳＭは、画像内のオブジェクトを見つけるための統計的方法として定義されている。その方法は、学習画像セットに基づく統計モデルに基づいている。各学習画像において、オブジェクトの形状は、準備又は学習の段階中に人間のオペレータにより手動で決定される目標点により定義される。その後、オブジェクトに関する一般的形状を記述するために用いられる点分布モデルが、計算される。一般的形状は、本実施形態の場合と同様、例えば骨格のようなオブジェクトタイプの新規の例に対する他の画像を検索するために用いることができる。人間の骨格の解剖学的構造を記述するＡＳＭの学習のための方法が提供される。そのモデルは、以下の説明するステップを含む。
【００７１】
最初のステップは例えば、骨格を８個の異なる学習セットに分割する（Ｓ２０５）。学習セットは、一貫したセグメンテーションを実現するために特に適している解剖学的部位に対応するように選択される。８個の異なる学習セットは以下に示される。
１）頭と脊椎の前面像に関する第１学習セット。
２）肋骨の前面像に関する第２学習セット。
３）腕の前面像に関する第３学習セット。
４）下半身の前面像に関する第４学習セット。
５）頭と脊椎の後面像に関する第５学習セット。
６）肋骨の後面像に関する第６学習セット。
７）腕の後面像に関する第７学習セット。
８）下半身の後面像に関する第８学習セット。
【００７２】
各学習セットは、多くの事例画像を提供する（Ｓ２１０）。各画像は、目標点のセットを用いて作成される。各目標点は、画像の特別な解剖学的または生物学的な点を表す座標ペアに関連付けられている。座標ペアは、対応する解剖学的／生物学的点を手動で特定することにより決定される（Ｓ２１５）。前面像では、以下の簡単に識別可能な解剖学的目標点が使用される。
【００７３】
学習セットの統計量を取り込む前に、目標点の各セットは、８個の学習セットの夫々に対して異なる共通座標系に整列される。これは、非特許文献１に説明されているように、学習形状が互いにできるだけ近づくようにする、学習形状のスケーリング、回転、及び解釈により実現される。学習セットの統計量の検査により、学習セット内で観察される形状変化を含む２次元統計的ポイント分布モデルが得られる（Ｓ２２０）。この複数の骨格に亘る目標点（形状）の変化の統計的モデリングは、非特許文献１及び非特許文献２に説明されているように実行される。
【００７４】
形状変化の結果として得られる統計モデルは、骨格を分割するために患者画像に適用されることができる。平均形状から始め、形状モデルの可能な変化の範囲内の新たな形状は、生成された骨格が患者画像内に存在する構造に似るように、学習セットの形状に似て生成されることができる。この方法を用いて分割される前面体セグメントは例えば、頭蓋骨、顔首、脊椎、上部胸骨、下部胸骨、右腕、左腕、右肋骨、左肋骨、右肩、左肩、骨盤、膀胱、右大腿骨、及び左大腿骨であっても良い。後面体セグメントは例えば、頭蓋骨、首、上部脊椎、下部脊椎、背骨、右腕、左腕、右肋骨、左肋骨、右肩甲骨、左肩甲骨、股関節、下部骨盤、膀胱、右大腿骨、及び左大腿骨であっても良い。
【００７５】
検索プロセスの最初のステップは、前面像の平均形状に対する開始位置を見つけることであっても良い。例えば、頭の最高点が選択されても良い。なぜなら、それは、テストにおいて、ロバストな開始位置であることが証明され、画像上部内で各水平行内の特定閾値より大きい強度を検査することにより簡単に見つけられるためである。
【００７６】
次に、患者画像内の骨格に合う骨格形状モデルの事例の検索は、非特許文献１及び非特許文献２に記述されたアルゴリズムに従って実行される。
【００７７】
以上の動作により、正規化部３０は、骨シンチグラムセットから識別された骨格部位の領域、検出されたホットスポットの領域、ホットスポットの転移判定結果、患者の転移判定結果等を含む特徴データを、特徴データ記憶部３６へ保存する。ここで、ホットスポットの転移判定結果を第１判定部１４０の判断機Ｄが算出する根拠となった各判別機Ｃの出力値も、ホットスポットの転移判定結果と関連づけて、特徴データ記憶部３６に保存されるようにしてもよい。同様に、患者の転移判定結果を第２判定部１６０の判断機Ｄが算出する根拠となった各判別機Ｃの出力値も、患者の転移判定結果と関連づけて、特徴データ記憶部３６に保存されるようにしてもよい。
【００７８】
以下、正規化部３０による別の骨シンチグラム分割方法について説明する。
【００７９】
別の骨シンチグラム分割方法が提供される。別の骨シンチグラム分割方法の目標は、前述の骨シンチグラム分割方法と同様、骨シンチグラム３００内の骨格の異なる複数の解剖学的部位を認識して輪郭抽出することである。図７は、骨シンチグラムと骨格部位の一例を示す図である。この図に示されているように、骨格部位は、患者画像３１０に輪郭３２０を重ねることにより定義される。ここで述べた分割方法は、登録により表される分割である。
【００８０】
画像登録方法は、或る画像を別の画像の座標系に変換する。これらの画像が、同一のオブジェクトクラス、ここでは骨格、の実体を表すと仮定する。変換された画像はソース画像で表され、一方で変換されない画像はターゲット画像で表される。同一の画像座標が、ソース画像とターゲット画像に含まれているオブジェクトにおける同一の幾何学的／解剖学的位置に一致する場合、ソース画像とターゲット画像の座標系は、一致すると言える。登録による分割は、ソース画像に手動で定義された分割を用いることと、分割が定義されていない場合にソース画像をターゲット画像に登録することである。ソース画像の分割は、それによってターゲット画像に変換され、従ってターゲット画像の分割を生成する。
【００８１】
この形態におけるソース画像の分割は、基準健康患者の解剖学的構造を定義し、多角形のセットとして臨床検査の専門家により手動で描かれる。図８は、健康基準画像セットの一例である。健康基準画像セットは、「アトラス」と呼ばれる。ここで、健康基準画像セットは、健康基準画像４００ａ及び健康基準画像４００ｂを有する。健康基準画像４００ａは、患者の正面像或いは前面像を示し、一方で健康基準画像４００ｂは、患者の背面像或いは後面像を示す。健康基準画像４００ａ及び健康基準画像４００ｂ内のラベルを夫々参照すると、これらの領域は、（１，１）とラベリングされた前部及び後部の頭蓋骨４０１，４０２、（２，２）とラベリングされた前部及び後部の頸椎４０３、４０４、（３，３）とラベリングされた前部及び後部の胸椎４０５、４０６、（１４）とラベリングされた前部胸骨４０７、（４，４）とラベリングされた前部及び後部の腰椎４０９、４０８、（１１，５）とラベリングされた前部及び後部の仙骨４１１、４１０、（１５，１４）とラベリングされた前部及び後部の骨盤、（５，６，７，６）とラベリングされた前部及び後部の左右の肩甲骨、（１７，１６）とラベリングされた前部及び後部の左右の鎖骨、（７，８，９，８）とラベリングされた前部及び後部の左右の上腕骨、（９，１０，１１，１０）とラベリングされた前部及び後部の左右の肋骨、及び（１２，１３，１２，１３）ラベリングされた前部及び後部の左右の大腿骨４１３、４１５、４１２、４１４を定義する。
【００８２】
健康基準画像セットは、正規化部３０によりソース画像として常に用いられ、一方、検査される患者画像はターゲット画像として働く。その結果は、ターゲット画像の骨シンチグラム３００に描かれているような骨格部位への分割である。下腕と下肢は、解析のために考慮されない。
【００８３】
ソース画像として用いられる健康基準画像セットは、典型的な画質と正常な外観及び解剖学的構造を有する健康患者の１０個の現実の事例から構成される。事例画像のグループから計算された平均的な強度及び解剖学的構造を有する架空の正常な健康患者の前面像及び後面像を生成するアルゴリズムが用いられる。正規化部３０は、非特許文献３で説明されているようなこのタスクを実行する。健康基準画像セットは、結果として得られる解剖学的構造が確かに正常健康外観を有するように見える場合の結果を示す。この解剖学的構造は、数人の患者の解剖学的構造の平均化の結果であり、横方向対称性が高いことを示す。
【００８４】
以下、正規化部３０による骨シンチグラムの正規化方法について説明する。
【００８５】
前述のように、ホットスポット検出部１２０は、形状識別部１１０からの情報を用いる。ホットスポット検出部１２０の目的は二つである。その第１の目的は、前面及び後面の患者画像内のホットスポットを分けることである。ホットスポットは、高輝度の分離された画像部位であり、骨格内にある時に転移性疾患の指標であっても良い。その第２の目的は、画像の強度を、予め定義された基準レベルに調整することである。このような強度の調整は、画像の正規化を表す。ここでは、そのアルゴリズムを説明する。このアルゴリズムは、同時に、ホットスポットを分離し、正規化因子を推定する。また、このアルゴリズムは、前面像及び後面像で別々に実行される。以下、最初に適切な正規化の必要性が簡潔に説明され、続いてこのアルゴリズムが説明される。
【００８６】
複数の骨シンチグラムは、強度レベルにおいて、患者、研究、及びハードウェア構成により、大きく異なる。この差は増大傾向にあると推測され、ゼロの強度は全画像に対して共通の基準レベルであると推測される。従って、ソース画像をターゲット画像に関して正規化することは、ソース画像の強度をターゲット画像と等しいレベルにするスカラー因子を見つけることである。ここで、ソース画像内の骨格の健康部位の平均強度がターゲット画像内の対応する部位に等しい場合、二つの骨格画像の強度は等しいとして定義される。図９は、正規化部３０による正規化方法を示すフローチャートである。このフローチャートに示されている正規化方法は、以下のステップを有する。
【００８７】
１．骨格に対応する画像要素の同定（Ｓ５１０）。
２．画像に含まれるホットスポットの同定（Ｓ５２０）。
３．骨格要素からホットスポット要素を除去（Ｓ５３０）。
４．残りの（健康）要素の平均強度の計算（Ｓ５４０）。
５．適切な正規化因子の計算（Ｓ５５０）。
６．正規化因子を乗算することによるソース画像強度の調整（Ｓ５６０）。
【００８８】
Ｓ５１０は、前述のように、形状識別部１１０により得られる変換された解剖学的部位により提供される骨格に属する画像部位の情報を用いて実行される。多角形の部位は、骨格の夫々の部位に属する画像要素を定義するバイナリ画像マスクに変換される。
【００８９】
Ｓ５２０において、ホットスポットは、一つの画像フィルタリング演算と一つの閾値演算を用いて分割される。画像は、夫々の周囲に関する高強度の小さい部位を強調するＤｏＧ（difference-of-Gaussians）−ＢＰＦ（band-pass filter）を用いてフィルタリングされる。フィルタリングされた画像は、その後、一定レベルで閾値判定され、その結果得られるバイナリ画像は、ホットスポット要素を定義する。
【００９０】
Ｓ５３０において、Ｓ５１０で計算された要素のうち、Ｓ５２０で計算されたホットスポット要素と一致する要素は、削除される。残りの要素は、健康骨格部位に対応すると推測される。
【００９１】
Ｓ５４０において、健康骨格要素の平均強度が計算される。この平均強度はＡで表される。
【００９２】
Ｓ５５０において、適切な正規化因子は、予め定義された基準強度レベルに関連して決定される。ここで、例えば、このレベルを１０００に設定することができる。正規化因子Ｂは、（Ｂ＝１０００／Ａ）のように計算される。
【００９３】
Ｓ５６０において、ソース画像の強度は、Ｂを乗算することにより調整される。
【００９４】
Ｓ５２０におけるホットスポット分割は、Ｓ５５０で計算された正規化因子により順次決定される画像の全体強度レベルに依存する。とは言え、Ｓ５５０で計算された正規化因子は、Ｓ５２０からのホットスポット分割に依存する。Ｓ５２０及びＳ５５０の結果が相互に依存しているので、Ｓ５２０からＳ５６０は例えば、Ｓ５７０において正規化因子におけるそれ以上の変化が発生しなくなるまで繰り返されても良い。広範に亘るテストでは、このプロセスが通常、３又は４回の繰り返しで収束することが示されている。
【００９５】
図１０は、正規化された骨シンチグラムセットの一例を示す図である。正規化画像６００ａは、正規化された骨シンチグラムセットの前面像を示し、正規化画像６００ｂは、正規化された骨シンチグラムセットの後面像を示す。分割されたホットスポット６２０は、分割された画像６１０内に現れる濃いスポットとして正規化画像６００ａ及び正規化画像６００ｂ内に示されている。従って、正規化部３０は、癌転移を有するとしてこの患者を分類するだろう。
【００９６】
正規化部３０は、前述の正規化方法による修正画像の正規化の結果を、正規化画像として正規化画像記憶部３５へ保存する。
【００９７】
上記の説明における用語「点」は、画像内の少なくとも一つのピクセルを表すために使用されることがある。
【００９８】
以下、第１判定部１４０への入力の具体例について説明する。
【００９９】
第１判定部１４０には、各ホットスポットの大きさ、形状、方向、局在性、及び強度分布を測定する以下の２７の特徴が与えられる。
・骨格病変。２次元ホットスポット領域と、対応する骨格領域の２次元領域と、骨格全体に関する骨格部位により表される体積割合を表す係数とに基づいて、抽出されたホットスポット部位により占有される骨格体積の尺度。（ホットスポット領域／局所領域＊係数）として計算される。
・相対面積。対応する骨格部位に対するホットスポット領域。画像解像度及びスキャナ視野に依存しない尺度。
・相対重心位置（２機能）。対応する骨格部位の境界ボックスに対する相対的重心位置。値は、０（上、左）から１（下、右）の範囲である。
・質量の相対中心（２機能）。重心の機能に似ているが、ｘとｙの値を計算する場合にホットスポット部位の強度を考慮に入れる。
・相対高さ。対応する骨格部位の高さに対するホットスポットの高さ。
・相対幅。対応する骨格部位の幅に対するホットスポットの幅。
・最小強度。対応する正規化された画像上の全てのホットスポット要素から計算される最小強度。
・最大強度。対応する正規化された画像上の全てのホットスポット要素から計算される最大強度。
・強度の総和。対応する正規化された画像上の全てのホットスポット要素から計算される強度の総和。
・平均強度。対応する正規化された画像上の全てのホットスポット要素から計算される平均強度。
・強度の標準偏差。対応する正規化された画像上の全てのホットスポット要素から計算される強度の標準偏差。
・境界長。ピクセル単位で測定されるホットスポットの境界の長さ。
・堅実性。ホットスポット領域により表されるホットスポットの凸包領域の割合。
・偏心。０（円）から１（線）で表されるホットスポットの伸び。
・ホットスポットカウントの総数。骨格全体の全てのホットスポット内の強度の総和。
・部位におけるホットスポットカウントの数。現在のホットスポットに対応する骨格部位に含まれているホットスポットの強度の総和。
・総ホットスポット範囲。対応する画像内の骨格部位全体に対する、骨格部位全体内の全てのホットスポットの面積。
・部位におけるホットスポット範囲。骨格部位の面積に対する現在のホットスポットに対応する骨格部位内の全てのホットスポットの面積。
・ホットスポットの総数。骨格全体のホットスポットの数。
・部位におけるホットスポットの数。現在のホットスポットに対応する骨格部位内のホットスポットの数。
・ホットスポット局所性（２機能）。Ｘ座標は、形状識別部１１０のステップにおいて変換された基準解剖学的構造から計算される中間線に対して、０（最も内側）から１（最も遠位）の範囲に亘る。Ｙ座標は、０（最も優れる）から１（最も劣る）の範囲に亘る。全ての尺度は、対応する骨格部位に相対的である。
・距離非対称性。現在のホットスポットの質量の相対的中心と、対側の骨格部位内のホットスポットの質量の鏡像相対的中心との間の最小ユークリッド距離。対応する対側骨格部位を自然に有している骨格領域に対してのみ計算される。
・範囲非対称性。現在のホットスポットと対側骨格部位内のホットスポットの範囲との間の範囲の最小差。
・強度非対称性。現在のホットスポットと対側骨格部位内のホットスポットの強度との間の強度の最小差。
【０１００】
また、第１判定部１４０には、さらに被験者の画像を用いた検査以外の検査から得られた検査データを与えることができる。
【０１０１】
以下、第２判定部１６０への入力の具体例について説明する。
【０１０２】
転移性疾患の有無に関係する患者レベルの診断を判定する第２判定部１６０は、以下に列挙された３４の特徴を入力として用いる。第２判定部１６０により用いられる全ての機能は、第１判定部１４０により高い転移確率を有するとして分類されたホットスポットから計算される。
・総病変。骨格全体の骨格病変の総和。
・頭蓋骨病変。頭蓋骨部位内の骨格病変の総和。
・頸椎柱病変。頸椎部柱部位内の骨格病変の総和。
・胸部柱病変。胸部柱部位内の骨格病変の総和。
・腰椎柱病変。腰部列地域の骨格病変の総和。
・上肢病変。上肢部位の骨格病変の総和。
・下肢病変。下肢部位の骨格病変の総和。
・胸部病変。胸部部位の骨格病変の総和。
・骨盤病変。骨盤部位の骨格病変の総和。
・「高い」ホットスポットの総数。
・頭蓋骨部位内の「高い」ホットスポットの数。
・頸椎柱部位内の「高い」ホットスポットの数。
・胸部柱部位内の「高い」ホットスポットの数。
・腰部柱部位内の「高い」ホットスポットの数。
・上肢部位内の「高い」ホットスポットの数。
・下肢部位内の「高い」ホットスポットの数。
・胸部部位内の「高い」ホットスポットの数。
・骨盤部位内の「高い」ホットスポットの数。
・頭蓋骨部位における第１判定部１４０が算出した最大値。
・頸椎部位における第１判定部１４０が算出した最大値。
・胸椎部位における第１判定部１４０が算出した最大値。
・腰椎部位における第１判定部１４０が算出した最大値。
・仙骨部位における第１判定部１４０が算出した最大値。
・上腕骨部位における第１判定部１４０が算出した最大値。
・鎖骨部位における第１判定部１４０が算出した最大値。
・肩甲骨部位における第１判定部１４０が算出した最大値。
・大腿部位における第１判定部１４０が算出した最大値。
・胸骨部位における第１判定部１４０が算出した最大値。
・肋骨部位における第１判定部１４０が算出した最大値。
・肋骨部位における第１判定部１４０が算出した２番目に大きい値。
・肋骨部位における第１判定部１４０が算出した３番目に大きい値。
・骨盤部位における第１判定部１４０が算出した最大値。
・骨盤部位における第１判定部１４０が算出した２番目に大きい値。
・骨盤部位における第１判定部１４０が算出した３番目に大きい値。
【０１０３】
また、第２判定部１６０には、さらに被験者の画像を用いた検査以外の検査から得られた検査データを与えることができる。  
【０１０４】
以上に説明したように、形状識別部１１０は、予め定義された骨格モデルを骨シンチグラムに合わせて変形させることにより、患者の体型に依らず、骨シンチグラム内の骨格部位を識別することができる。また、ホットスポット検出部１２０は、識別された骨格部位から予め定められた閾値より高いカウント値を有する領域であるホットスポットを検出することにより、異常集積を検出することができる。第１判定部１４０は、ホットスポット毎の癌転移の確率を計算するなどにより、ホットスポット毎に癌転移の判定をすることができる。第２判定部１６０は、患者の癌転移の確率を計算するなどにより、患者が癌転移を有するか否かを判定することができる。
【０１０５】
以下の説明において、正規化されたカウント値を正規化カウント値と呼ぶ。図１１は、正規化前の骨シンチグラムのカウント値の分布を示すヒストグラムである。正規化前の骨シンチグラム３０１０と骨シンチグラム３０２０とにおいて、健康骨格要素である正常骨領域（正常領域）のカウント値の分布は異なる。即ち、骨シンチグラム３０１０の正常骨領域の平均カウント値３０１１と、骨シンチグラム３０２０の正常骨領域の平均カウント値３０２１とは異なる。図１２は、正規化後の骨シンチグラムの正規化カウント値の分布を示すヒストグラムである。骨シンチグラム３０１０が正規化された骨シンチグラム３０３０と、骨シンチグラム３０２０が正規化された骨シンチグラム３０４０とを示す。骨シンチグラム３０３０と骨シンチグラム３０４０において、正常骨領域の正規化カウント値の分布は重なる。また、正常骨領域の平均カウント値３０１１、３０２１は、正規化により、正規化カウント値における１０００に変換される。
【０１０６】
ホットスポット検出部１２０は、正規化画像に対応する撮像条件データを修正画像記憶部２５から読み出し、正規化画像に関連付けて正規化画像記憶部３５へ保存する。
【０１０７】
ホットスポット検出部１２０は、骨格部位からホットスポットを除いた健康骨格要素を抽出し、骨シンチグラムを健康骨格要素の平均カウント値で正規化することにより、ホットスポットの影響を受けずに複数の骨シンチグラムの濃度を揃えることができる。
【０１０８】
正規化部３０は、予め設定された閾値を用いて、第１判定部１４０の出力であるホットスポットの転移確率を判定し、ホットスポットを高リスク部位と低リスク部位に分類し、分類結果を特徴データに含めてもよい。正規化部３０は、全ての骨格部位の面積に対する高リスク部位の面積の割合であるＢＳＩ（bone scan index）を計算し、計算結果を特徴データに含めてもよい。また、正規化部３０は、高リスク部位数を計算し、計算結果を特徴データに含めてもよい。
【０１０９】
なお、正規化部３０は、他の正規化方法を用いて正規化画像を生成しても良い。
【０１１０】
以下、調整部４０について説明する。
【０１１１】
撮像画像内の患者の領域のサイズは、撮像する検出器（ガンマカメラ）および収集条件によって異なる。撮像画像内の各ピクセルにより表される領域の実サイズであるピクセルサイズは、（基準視野／マトリクスサイズ／拡大率）で表される。基準視野は、検出器の視野の正方形の一辺の長さである。マトリクスサイズは、撮像画像を構成するマトリクスのうち基準視野の一辺に対応するピクセル数である。骨シンチグラムにおける拡大率は通常１である。撮像条件データは、ピクセルサイズ、基準視野及びマトリクスサイズを含む。複数の骨シンチグラムの撮像において、検出器（ガンマカメラ）および収集条件の違いによる患者領域のサイズが互いに異なることにより、読影者は表示される複数の骨シンチグラムの間で部位の実サイズを比較することが困難になる。
【０１１２】
調整部４０は、正規化画像記憶部３５から正規化画像とそれに対応する撮像条件データとを読み出す。その後、調整部４０は、正規化画像に対応する撮像条件データに基づいて、正規化画像が特定の基準視野になるように、例えばピクセルサイズの拡大又は縮小およびマトリクスサイズの変更を行うことにより、調整画像を生成し、調整画像を調整画像記憶部４５へ保存する。これにより、調整画像の基準視野は一定になる。
【０１１３】
調整部４０は、調整画像に対応する撮像条件データを修正画像記憶部２５から読み出し、調整画像に関連付けて調整画像記憶部４５へ保存する。
【０１１４】
特定の基準視野は、複数の骨シンチグラムの基準視野の中の、最新の基準視野であっても良い。また、特定の基準視野は、複数の骨シンチグラムの基準視野の中の、最も多い基準視野であっても良い。また、特定の基準視野は、予め設定された基準視野であっても良い。
【０１１５】
調整部４０によれば、複数の骨シンチグラムの基準視野が一定になることにより、読影者は表示される複数の骨シンチグラム内の領域の実サイズを比較することができる。
【０１１６】
以下、変換部５０について説明する。
【０１１７】
前述の正規化方法によれば、正規化カウント値を濃度として調整画像を表示することにより、正常骨領域のピクセルの濃度の範囲は揃えられる。但し、調整画像をそのまま表示しても、読影者による正常骨領域及びホットスポットの認識に適した濃度のスケールであるとは限らない。例えば、最大濃度に対応する正規化カウント値が高すぎると、正常骨領域のほとんどが白く表示され、読影者が表示された骨シンチグラム内の正常骨領域を認識できない場合がある。
【０１１８】
そこで、変換部５０は、調整画像を表示する際、調整画像の正規化カウント値を適切なグレースケールの濃度に変換する。
【０１１９】
変換部５０は、特定の飽和基準値がグレースケールの最大濃度に変換されるように、スケールレンジを決定する。飽和基準値は、特定の最大基準値に所定のレンジ係数を乗算した値である。最大基準値は例えば、前述の撮像画像データベースにおける骨シンチグラムを前述の正規化方法により正規化して得られる正規化カウント値に基づいて決定される。最大基準値は例えば、撮像画像データベースにおける最大の正規化カウント値と同じか大きい。レンジ係数は、０より大きく１より小さい。より好適な飽和基準値は、１０００より大きく、撮像画像データベースにおける最大の正規化カウント値より小さい。
【０１２０】
図１３は、スケールレンジを示す図である。この図において、横軸は調整画像のピクセルの正規化カウント値を示し、縦軸は調整画像のピクセルの濃度を示す。これにより、正規化カウント値がゼロであるピクセルの濃度は、ゼロの濃度で表示される。正規化カウント値が飽和基準値以上であるピクセルは、最大濃度で表示される。正規化カウント値がゼロより大きく飽和基準値より小さいピクセルは、その正規化カウント値に応じた階調、例えば直線階調またはログ階調等の曲線階調により表示される。
【０１２１】
変換部５０によれば、調整画像の正規化カウント値を適切なグレースケールの濃度に変換することにより、読影者は表示された骨シンチグラム内の正常骨領域及びホットスポットを容易に認識することができる。なお、変換部５０は、読影者による入力装置４の操作に基づいて、レンジ係数又は飽和基準値を調整しても良い。
【０１２２】
以下、生成部８０について説明する。
【０１２３】
生成部８０は、読影者による入力装置４の操作に基づいて、表示の対象となる患者と複数の検査日を特定する。調整画像記憶部４５内の複数の調整画像から、特定された患者と検査日に対応する調整画像を選択する。生成部８０は、表示装置５に表示するための表示画面を生成し、選択された調整画像を時系列に従って表示画面内に配置する。
【０１２４】
図１４は、第１の表示態様を示す画面である。第１の表示態様による表示画面は、前面像を配置するための領域である前面像領域８１００と、後面像を配置するための後面像領域８２００とを有する。この例では、３個の調整画像セットが選択されたとする。生成部８０は、選択された複数の調整画像セット内の複数の前面像８５１１、８５２１、８５３１を、前面像領域８１００内の水平方向に検査日時順に並べ、選択された調整画像セット内の複数の後面像８５１２、８５２２、８５３２を、後面像領域８２００内の水平方向に検査日時順に並べる。即ち、より新しい前面像は、前面像領域８１００内のより右へ配置され、即ち、より新しい後面像は、後面像領域８２００内のより右へ配置される。この時、生成部８０は、並べられた複数の前面像８５１１、８５２１、８５３１の水平方向の中心を前面像領域８１００内の水平方向の中心８１０１に合わせ、並べられた複数の後面像８５１２、８５２２、８５３２の水平方向の中心を後面像領域８２００内の水平方向の中心８２０１に合わせる。前面像領域８１００と後面像領域８２００は、左右に配置されても良いし、上下に配置されても良い。生成部８０は、表示画面内の前面像及び後面像の夫々に対し、調整画像セットに関連付けられた撮像条件データに基づいて、検査日を付しても良い。更に生成部８０は、表示画面内の前面像及び後面像の夫々に対し、調整画像セットに関連付けられた特徴データに基づいて、ホットスポットの転移判定結果、患者の転移判定結果、ＢＳＩ、高リスク部位数等を付しても良い。
【０１２５】
第１の表示態様によれば、撮影条件の違いによる影響が低減された前面像と後面像の夫々について、時系列に従って配置することにより、読影者は表示された骨シンチグラムの経時変化を容易に把握することができる。
【０１２６】
図１５は、第２の表示態様を示す画面である。第２の表示態様による表示画面は、前面像と後面像のペアである調整画像セットを配置するための領域であるペア領域８３００を有する。生成部８０は、選択された調整画像セット８６１０、８６２０、８６３０を、領域８３００内の水平方向に検査日時順に並べる。即ち、より新しい調整画像セットは、ペア領域８３００内のより右へ配置される。この時、生成部８０は、並べられた複数の調整画像セット８６１０、８６２０、８６３０の水平方向の中心をペア領域８３００内の水平方向の中心８３０１に合わせる。ここで、調整画像セット８６１０は、前面像８５１１と後面像８５１２を有し、調整画像セット８６２０は、前面像８５２１と後面像８５２２を有し、調整画像セット８６３０は、前面像８５３１と後面像８５３２を有する。生成部８０は、表示画面内の調整画像セットの夫々に対し、調整画像セットに関連付けられた撮像条件データに基づいて、検査日を付しても良い。更に生成部８０は、表示画面内の調整画像セットの夫々に対し、調整画像セットに関連付けられた特徴データに基づいて、ホットスポットの転移判定結果、患者の転移判定結果、ＢＳＩ、高リスク部位数等を付しても良い。
【０１２７】
生成部８０は、図１４または図１５の表示画面において、ホットスポットの転移判定及び患者の転移判定について、再判定要求を受け付けられるようにしてもよい。例えば、生成部８０は、再判定要求の受付手段として、表示画面内に所定のボタンを表示させてもよい。例えば、読影者の入力装置４の操作に応じて、表示画面が再判定要求を受け付けると、正規化部３０がホットスポットの転移判定及び／または患者の転移判定を改めて実行するようにしてもよい。
【０１２８】
例えば、ホットスポットの転移確率または患者の転移確率が中間的な値（例えば０．４〜０．６の範囲）であるときは、転移であるか否かの診断を支援する情報として有効とは言えない。このような場合に、被験者についての新たな特徴量を追加データとして受け付けて、再判定を行うようにしてもよい。これは、第１判定部１４０及び第２判定部１６０が単一の判別機Ｃで構成されている場合、及び複数の判別機Ｃを含む場合のいずれでも共通である。好適には、新たな特徴量として検査データを用いてもよい。ホットスポットの転移判定及び／または患者の転移判定において、骨シンチグラム以外の検査データが転移判定の結果に大きく影響を及ぼすことがあるからである。
なお、再判定を行う場合、再判定前後のホットスポットの転移確率及び／または患者の転移確率を表示画面内に表示するようにしてもよい。再判定前後でホットスポットの転移確率または患者の転移確率が上昇したのか、または下降したのかは診断の支援において重要な情報となり得るからである。例えば、再判定後のホットスポットの転移確率または患者の転移確率が同じ０．５であったときでも、再判定前の転移確率から上昇して０．５となった場合と、下降して０．５となった場合とでは、意味が異なる。そのため、読影者が再判定後の転移確率のみを見て安易に判断してしまうことを避けることができる。
【０１２９】
一方、第１判定部１４０が複数の判別機Ｃを含む場合は、生成部８０は、さらに、特徴データにおいて、ホットスポットの転移判定結果と関連づけられている個別の判別機Ｃの出力値も表示画面内に表示させてもよい。同様に、第２判定部１６０が複数の判別機Ｃを含む場合は、生成部８０は、患者の転移判定結果と関連づけられている個別の判別機Ｃの出力値も表示画面内に表示させてもよい。
【０１３０】
このとき、個別の判別機Ｃの出力値はそれぞれの判定結果の信頼度を示すと考えられる。つまり、ホットスポットの転移確率または患者の転移確率が中間的な値ではなく、例えば０．２以下または０．８以上であったときでも、個別の判別機Ｃの出力値が異なれば、その確率の信頼度が異なることがある。例えば、患者の転移確率が同じ「０．８」であったときでも、３つの判別機Ｃの出力が、「１．０」、「０．７」、「０．４」である場合と、「０．８」、「０．８」、「０．８」である場合とでは、転移確率「０．８」の信頼度が異なると考えられる。そのため、読影者が転移確率と判別機Ｃの出力とを併せて見たときに必要と考えたときは、再判定要求の指示を受け付けられるようになっている。
【０１３１】
個別の判別機Ｃの出力値から算出した信頼度を表示してもよい。例えば、上記の例であれば、３つの判別機Ｃの出力値のバラツキによって、信頼度を定めてもよい。
【０１３２】
さらに、生成部８０は、第１判定部１４０及び第２判定部１６０を構成する判別機Ｃが単一であるか複数であるかにかかわらず、信頼度を別の方法で表示することもできる。第１判定部１４０の出力または第２判定部１６０の出力である、被験者が所定の状態であるか否かの確率は、その出力値がそのまま信頼度と関連する。特にホットスポットの転移確率または患者の転移確率が中間的な値であるときは信頼度が低いと考えられ、転移判定の結果とともに信頼度が低いことを示す表示をしてもよい。信頼度の表示は例えば、低信頼度、中信頼度、高信頼度のような複数の階級にわけ、その一つの階級を表示してもよい。階級は判別機Ｃまたは判断機Ｄの０〜１の出力値に応じて所定の閾値で任意にわけることができ、検査の目的などによってあらかじめ設定しておいてもよい。
【０１３３】
また、生成部８０は、被験者の第１判定部１４０への入力であるホットスポット特徴セットデータ及び第２判定部１６０への入力である患者特徴セットデータに基づいて、信頼度を表示することもできる。例えば、第１判定部１４０に入力するホットスポット特徴セットデータのうちの１つの特徴において、所定以上の精度の判定結果を出力する特徴の範囲はあらかじめ得ることができる。また、第２判定部１６０に入力する患者特徴セットデータのうちの１つの特徴において、所定以上の精度の判定結果を出力する特徴の範囲もあらかじめ得ることができる。つまり、入力する被験者の特徴があらかじめ定めた特徴の範囲内であれば、この特徴に基づいて算出される判定結果は所定以上の精度を有すると考えられ、これを信頼度として用いることができる。例えば、入力する被験者のホットスポット特徴セットデータまたは患者特徴セットデータにおける各特徴が、それぞれあらかじめ定めた特徴の範囲内であった数に応じて信頼度を表示してもよい。この例では、その数が多いほど信頼度が高く少ないほど信頼度が低い。また、例えば、入力する被験者のホットスポット特徴セットデータまたは患者特徴セットデータにおける各特徴のうち、特定の特徴があらかじめ定めた特徴の範囲内であるか否かに応じて信頼度を表示してもよい。この例では、特定の特徴があらかじめ定めた特徴の範囲内であれば信頼度は高く、あらかじめ定めた特徴の範囲内でなければ信頼度は低い。ここで、特定の特徴は判定結果へ及ぼす寄与の大きい変動要因であり、判定結果において特定の特徴があらかじめ定めた特徴の範囲内であるか否かが強く関連している。
【０１３４】
第２の表示態様によれば、撮影条件の違いによる影響が低減された前面像と後面像の複数のペアを時系列に従って配置することにより、読影者は表示された骨シンチグラムの経時変化を容易に把握することができる。
【０１３５】
生成部８０は、読影者による入力装置４の操作に応じて、第１及び第２の表示態様の何れかを選択しても良い。
【０１３６】
生成部８０は、特徴データに示されている骨格部位の輪郭を、調整画像に重ねても良い。また、生成部８０は、調整画像内の低リスク部位及び高リスク部位に夫々異なる色を付けても良い。
【０１３７】
生成部８０は、表示画面内の各調整画像に転移可能性、ＢＳＩ、高リスク部位数等の特徴データを付すことにより、読影者は、特徴データの経時変化を知ることができる。
【０１３８】
画像処理装置１は、調整画像を解析する解析部を有していても良い。この場合、解析部は、特徴データ記憶部３６内の特徴データを用いて、複数の検査で得られた調整画像内の特定の骨格部位を比較しても良い。また、解析部は、特徴データ記憶部３６内の特徴データを用いて、複数の検査で得られた調整画像内の特定のホットスポットの時系列を関連付けても良い。解析部が撮影条件の違いによる影響が低減された複数の調整画像を解析することにより、複数の撮像画像を解析する場合に比べて、解析の精度を向上させることができる。
【０１３９】
画像処理装置１は、前述の撮像画像データベースを有していても良い。また、画像処理装置１は、撮像画像記憶部１０に格納されている撮像画像のうち、所定条件を満たす撮像画像を撮像画像データベースへ登録しても良い。
【０１４０】
上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。例えば、上述の実施形態では骨シンチグラムを対象としているが、これ以外にもＣＴ、ＭＲＩ、ＳＰＥＣＴ、ＰＥＴ、Ｘ線（レントゲン）などの画像を対象としても良い。
【符号の説明】
【０１４１】
１        ：画像処理装置
４        ：入力装置
５        ：表示装置
１０      ：画像処理装置本体
１５      ：撮像画像記憶部
１７      ：検査データ記憶部
２０      ：修正部
２５      ：修正画像記憶部
３０      ：正規化部
３５      ：正規化画像記憶部
３６      ：特徴データ記憶部
４０      ：調整部
４５      ：調整画像記憶部
５０      ：変換部
６０      ：表示制御部
７０      ：記憶部
８０      ：生成部
【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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【図１４】
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【図１５】
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