(57)【要約】【課題】医師による診断をより効率的に支援する。【解決手段】診断部５２は、総合診断プログラム２２に従って総合診断処理を実行する。具体的には、診断部５２は、先ず、通信部４０を介して医用画像ＤＢ６０から読み出した医用画像データに第１検出アルゴリズム２６ａ、第２検出アルゴリズム２６ｂ、及び第３検出アルゴリズム２６ｃを各々適用して、当該医用画像データを解析する。そして、各検出アルゴリズムを用いた診断結果に基づいて、検出された病変に対する総合評価値をそれぞれ算出する【選択図】　　　図１
2004113644.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出アルゴリズムを用いて医用画像データを解析して異常陰影候補を検出することにより、当該医用画像データの診断支援を行う診断支援装置において、
１つの医用画像データに対して、所定の病変を検出可能な複数の検出アルゴリズムを各々適用して解析する解析手段と、
前記解析手段による前記複数の検出アルゴリズムそれぞれの解析結果に基づいて、前記１つの医用画像データに対する総合的な診断支援情報を生成する生成手段と、
前記生成手段により生成された診断支援情報を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする診断支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の診断支援装置であって、
前記解析手段は、
前記複数の検出アルゴリズムの内、二以上の検出アルゴリズムを選択する選択手段を備え、前記選択手段により選択された二以上の検出アルゴリズムを各々適用して、前記１つの医用画像データを解析することを特徴とする診断支援装置。
【請求項３】
検出アルゴリズムを用いて医用画像データを解析して異常陰影候補を検出することにより、当該医用画像データの診断支援を行う診断支援方法であって、
１つの医用画像データに対して、所定の病変を検出可能な複数の検出アルゴリズムを各々適用して解析する解析工程と、
前記解析工程による前記複数の検出アルゴリズムそれぞれの解析結果に基づいて、前記１つの医用画像データに対する総合的な診断支援情報を生成する生成工程と、
前記生成工程により生成された診断支援情報を出力する出力工程と、
を含むことを特徴とする診断支援方法。
【請求項４】
コンピュータに、
１つの医用画像データに対して、所定の病変を検出可能な複数の検出アルゴリズムを各々適用して解析する解析機能と、
前記解析機能による前記複数の検出アルゴリズムそれぞれの解析結果に基づいて、前記１つの医用画像データに対する総合的な診断支援情報を生成する生成機能と、
前記生成機能により生成された診断支援情報を出力する出力機能と、
を実現させるためのプログラム。
【請求項５】
請求項４に記載のプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、医用画像データ上の異常陰影候補を検出する診断支援装置、診断支援方法、プログラム及び記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、コンピュータによる画像処理技術を用いて医用画像データを自動的に解析して医師による診断を支援するコンピュータ支援診断（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ａｉｄｅｄ　Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ：以下、「ＣＡＤ」という。）システムの開発が活発に行われている。具体的には、例えば、医用画像上の微小石灰化クラスタや腫瘤陰影等の異常陰影、或いはその形態的な特徴を検出するための検出アルゴリズムを用いて医用画像データを解析し、診断結果として出力する。
【０００３】
さらに、複数の異常陰影検出アルゴリズムから検出目的の異常陰影の種類（即ち、病変）に応じて選出した所定の異常陰影検出アルゴリズムを用いて医用画像データを解析する、画像診断支援装置（即ち、ＣＡＤ）に関する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００２−１１２９８６号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上述した画像診断支援装置においては、検出目的に応じた異常陰影検出アルゴリズムを選出する必要があり、異常陰影検出アルゴリズムを適切に選出しないと良好な診断結果が得られないという問題が生じていた。また、医師は、複数の異常陰影検出アルゴリズムを用いて得られた複数の診断結果に基づいて病変を総合的に判断する必要があった。
【０００６】
本発明は、上述した従来の事情に鑑みて為されたものであり、医師による診断をより効率的に支援することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
以上の課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、
検出アルゴリズムを用いて医用画像データを解析して異常陰影候補を検出することにより、当該医用画像データの診断支援を行う診断支援装置において、
１つの医用画像データに対して、所定の病変を検出可能な複数の検出アルゴリズムを各々適用して解析する解析手段と、
前記解析手段による前記複数の検出アルゴリズムそれぞれの解析結果に基づいて、前記１つの医用画像データに対する総合的な診断支援情報を生成する生成手段と、
前記生成手段により生成された診断支援情報を出力する出力手段と、
を備えることを特徴としている。
【０００８】
また、請求項３に記載の発明は、
検出アルゴリズムを用いて医用画像データを解析して異常陰影候補を検出することにより、当該医用画像データの診断支援を行う診断支援方法であって、
１つの医用画像データに対して、所定の病変を検出可能な複数の検出アルゴリズムを各々適用して解析する解析工程と、
前記解析工程による前記複数の検出アルゴリズムそれぞれの解析結果に基づいて、前記１つの医用画像データに対する総合的な診断支援情報を生成する生成工程と、
前記生成工程により生成された診断支援情報を出力する出力工程と、
を含むことを特徴としている。
【０００９】
そして、請求項４に記載の発明は、
コンピュータに、
１つの医用画像データに対して、所定の病変を検出可能な複数の検出アルゴリズムを各々適用して解析する解析機能と、
前記解析機能による前記複数の検出アルゴリズムそれぞれの解析結果に基づいて、前記１つの医用画像データに対する総合的な診断支援情報を生成する生成機能と、
前記生成機能により生成された診断支援情報を出力する出力機能と、
を実現させるためのプログラムである。
【００１０】
さらに、請求項５に記載の発明は、請求項４に記載のプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ読取可能な記憶媒体である。
【００１１】
この請求項１、３〜５に記載の発明によれば、医用画像データに対して所定の病変を検出可能な複数の検出アルゴリズムを各々適用して解析した結果を用いて、当該医用画像データに対する総合的な診断支援情報を自動的に生成して出力することができるので、医師による診断をより効率的に支援することができる。
【００１２】
また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の診断支援装置であって、
前記解析手段は、
前記複数の検出アルゴリズムの内、二以上の検出アルゴリズムを選択する選択手段を備え、前記選択手段により選択された二以上の検出アルゴリズムを各々適用して、前記１つの医用画像データを解析することを特徴としている。
【００１３】
この請求項２に記載の発明によれば、例えば、病変の検出感度や検出部位の特定等、検出目的に応じた複数の検出アルゴリズムを選択し、当該複数の検出アルゴリズムを医用画像データに各々適用することにより、該当する病変に対するより確信度の高い総合的な診断支援情報を生成して出力することができる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、図を参照して、本発明を適用した診断支援装置について説明する。図１は、診断支援装置１の機能構成例を示す図である。同図において、診断支援装置１は、入力部１０と、記憶部２０と、表示部３０と、通信部４０と、処理部５０とを備えて構成される。
【００１５】
入力部１０は、例えば、カーソルキー、テンキー、各種ファンクションキー等を備えたキーボードや、マウス等の入力装置で構成され、キーボードにおいて押下されたキーの押下信号やマウスの位置信号等の操作信号を処理部５０に出力して、各種選択指示等の入力手段を実現する。また、入力装置として、表示部３０における位置を指示するペン等の装置と、指示された表示部３０の位置を感知する装置とが組み合わされたタッチパネルを備え、当該タッチパネルにより指示された位置座標を検出して処理部５０に出力することとしてもよい。
【００１６】
記憶部２０は、例えば、メモリやハードディスク、磁気ディスク、光ディスク等の記憶装置で構成され、診断支援装置１の動作に係る各種処理プログラムや当該処理プログラムによる処理結果等のデータが格納される。処理部５０は、記憶部２０から読み出した処理プログラムやデータに基づいて種々の処理を実行する。
【００１７】
また、記憶部２０には、特に、総合診断プログラム２２と、診断結果データ２４と、検出アルゴリズム２６と、重み付けテーブル２８とが格納される。
【００１８】
検出アルゴリズム２６とは、医用画像上の腫瘤陰影や微小石灰化クラスタ等の異常陰影を自動的に検出するためのプログラムであり、そのアルゴリズム（検出方法）によって各種の検出アルゴリズムがある。本実施の形態においては、検出アルゴリズム２６として、第１検出アルゴリズム２６ａ、第２検出アルゴリズム２６ｂ、及び第３検出アルゴリズム２６ｃの３つの検出アルゴリズムが用意されている場合を例にとって説明する。
【００１９】
重み付けテーブル２８には、第１検出アルゴリズム２６ａ、第２検出アルゴリズム２６ｂ、及び第３検出アルゴリズム２６ｃそれぞれの各種病変に対する検出感度に対応した重み値が定義されている。
【００２０】
図２に、重み付けテーブル２８の一例を示す。同図に示すように、重み付けテーブル２８には、第１検出アルゴリズム２６ａ、第２検出アルゴリズム２６ｂ、及び第３検出アルゴリズム２６ｃの各検出アルゴリズムの病変ａ〜ｃに対する検出感度に対応した重み値が、それぞれ設定されている。重み付けテーブル２８において設定されている重み値は、その数値が大きい程該当する病変に対する検出感度が高いことを示している。即ち、例えば、第１検出アルゴリズム２６ａに対応付けられた病変ａの重み値は“３”であり、当該第１検出アルゴリズム２６ａの病変ａに対する検出感度が高いことを示している。また、第２検出アルゴリズム２６ｂ及び第３検出アルゴリズム２６ｃに対応付けられた病変ａの重み値はそれぞれ“１”であり、当該第２検出アルゴリズム２６ｂ及び第３検出アルゴリズム２６ｃの病変ａに対する検出感度が低いことを示している。
【００２１】
表示部３０は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ　Ｒａｙ　Ｔｕｂｅ）やＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ　Ｃｒｙｓｔａｌ　Ｄｉｓｐｌａｙ）等の各種表示装置で構成され、処理部５０から入力される画像信号に基づく医用画像を表示する。
【００２２】
通信部４０は、外部機器と所定の情報を送受するための通信装置で構成され、例えば、ＬＡＮ等を用いて医用画像ＤＢ６０と有線接続される。処理部５０は、通信部４０及び当該通信部４０の通信規格に対応する通信ケーブルを介して医用画像ＤＢ６０との通信を制御する。この医用画像ＤＢ６０には、例えば、各種診断モダリティにより取得した医用画像データが蓄積されて患者毎に管理されている。
【００２３】
処理部５０は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ　）等により構成され、診断支援装置１内の各機能部への指示やデータの転送等の処理を実行して診断支援装置１を統括的に制御する。即ち、処理部５０は、入力部１０を介して入力される操作信号や通信部４０を介して入力されるデータ等に基づいて、記憶部２０内に格納された各種処理プログラム（アルゴリズムを含む）を読み出し、当該処理プログラムに従って各種処理を実行する。そして、処理部５０は、処理結果の一部或いは全てを記憶部２０内に格納するとともに、当該処理結果を表示するための表示信号を表示部３０に出力して、当該表示信号に対応した表示情報を表示させる。
【００２４】
この処理部５０により種々の機能が実現されるが、特に、記憶部２０に格納される総合診断プログラム２２に従って総合診断処理を実行し、ＣＡＤの機能を実現する機能部を診断部５２と呼び、以下説明する。
【００２５】
具体的には、診断部５２は、通信部４０を介して医用画像ＤＢ６０から読み出した医用画像データに第１検出アルゴリズム２６ａ、第２検出アルゴリズム２６ｂ、及び第３検出アルゴリズム２６ｃを各々適用して、当該医用画像データを解析し、検出した異常陰影に該当する病変の確率（以下、適宜「診断結果」という。）を診断結果データ２４に格納する。そして、診断部５２は、各検出アルゴリズムを用いて得られた診断結果に基づいて検出された病変に対する総合評価値をそれぞれ算出し、診断結果データ２４に格納する。
【００２６】
ここで、総合評価値の算出方法について説明する。以下、平均値算出方式、選択的平均値算出方式、重み付き平均値算出方式の３つの算出方法について述べる。
【００２７】
（１）平均値算出方式
適用した各検出アルゴリズムによる診断結果の平均値を算出して総合評価値とする。
【００２８】
図３は、平均値算出方式を用いて総合評価値を算出した場合の診断結果データ２４の一例を示している。例えば、対象となる医用画像データを解析した結果、病変ｂの確率は、第１検出アルゴリズム２６ａを適用した場合が“８５（％）”、第２検出アルゴリズム２６ｂを適用した場合が“８５（％）”、第３検出アルゴリズム２６ｃを適用した場合が“６０（％）”であり、診断部５２は、各値を平均して総合評価値“７７（％）”を算出する。
【００２９】
（２）選択的平均値算出方式
適用した各検出アルゴリズムによる診断結果の平均値を算出して総合評価値とする。この際、各検出アルゴリズムの各病変に対する検出感度を考慮して、該当する診断結果を採用するか否かを決定する。具体的には、評価部５２は、重み付けテーブル２８を参照し、対応する重み値に“２”及び“３”が設定されている診断結果を選択して平均値を算出する。
【００３０】
図４は、選択的平均値算出方式を用いて総合評価値を算出した場合の診断結果データ２４の一例を示している。診断部５２は、重み付けテーブル２８を参照して、対応する重み値に“１”が設定されている検出アルゴリズムによる診断結果を無視し、重み値が“２”と“３”の検出アルゴリズムによる診断結果を用いて総合評価値を算出する。例えば、診断部５２は、病変ｂの総合評価値を算出する場合、対応する重み値に“３”が設定されている第１検出アルゴリズム２６ａによる診断結果“８５（％）”、及び対応する重み値に“２”が設定されている第２検出アルゴリズム２６ｂによる診断結果“８５（％）”の各値を平均して総合評価値“８５（％）”を算出する。
【００３１】
（３）重み付き平均値算出方式
適用した各検出アルゴリズムによる診断結果の平均値を算出して総合評価値とする。この際、各病変に対する各検出アルゴリズムの検出感度を考慮して総合評価値を算出する。具体的には、評価部５２は、重み付けテーブル２８を参照し、各診断結果に対して該当する重み値を乗算した値を用いて平均値を算出する。
【００３２】
図５は、重み付き平均値算出方式を用いて総合評価値を算出した場合の診断結果データ２４の一例を示している。例えば、第１検出アルゴリズム２６ａを適用して得られた病変ｂの確率“８５（％）”に該当する重み値“３”、第２検出アルゴリズム２６ｂを適用して得られた病変ｂの確率“８５（％）”に該当する重み値“２”、第３検出アルゴリズム２６ｃを適用して得られた病変ｂの確率“６０（％）”に該当する重み値“１”をそれぞれ乗算した結果を平均して総合評価値“８１（％）”を算出する。
【００３３】
従って、医用画像データに対して、第１検出アルゴリズム２６ａ、第２検出アルゴリズム２６ｂ、及び第３検出アルゴリズム２６ｃを各々適用した診断結果を用いて、病変ａ〜ｃの総合評価値を自動的に算出することができる。さらに、（２）及び（３）に示した方法で総合評価値を算出すれば、第１検出アルゴリズム２６ａ、第２検出アルゴリズム２６ｂ、及び第３検出アルゴリズム２６ｃの各検出アルゴリズムによる病変ａ〜ｃの検出感度をそれぞれ加味した総合評価値を自動的に算出することができる。
【００３４】
次に、上記した構成の診断支援装置１の動作について説明する。図６は、総合診断処理の実行に係る診断部５２の処理動作を示すフローチャートである。
【００３５】
先ず、診断部５２は、通信部４０を介して接続される医用画像ＤＢ６０から医用画像データを取得する（ステップＳ１０）。具体的には、診断部５２は、例えば、入力部１０を介して診断対象の医用画像データの選択入力を受け付け、入力された指示に応じて、該当する医用画像データを医用画像ＤＢ６０から読み出す。
【００３６】
続いて、診断部５２は、検出アルゴリズム２６として用意される第１検出アルゴリズム２６ａ、第２検出アルゴリズム２６ｂ、及び第３検出アルゴリズム２６ｃを順次読み出し、読み出した検出アルゴリズムを用いて医用画像データの診断処理をそれぞれ実行する。
【００３７】
即ち、診断部５２は、先ず、最初の検出アルゴリズムを読み出して（ステップＳ１２）、診断処理を実行する（ステップＳ１４）。具体的には、診断部５２は、医用画像データに対して読み出した検出アルゴリズムを適用し、当該医用画像データを解析する。そして、診断部５２は、当該医用画像データを解析した結果検出された異常陰影の種類に該当する病変の確率を診断結果データ２４に格納する。
【００３８】
次いで、診断部５２は、全ての検出アルゴリズムを用いた診断処理を実行したか否かを判定し（ステップＳ１６）、未処理の検出アルゴリズムが存在する場合には、次の検出アルゴリズムを読み出して（ステップＳ１８）、ステップＳ１４に遷移し、当該読み出した検出アルゴリズムを用いた診断処理を実行する。
【００３９】
そして、診断部５２は、全ての検出アルゴリズムを用いた診断処理を実行したと判断した場合には（ステップＳ１６：ＹＥＳ）、診断結果データ２４に格納された各検出アルゴリズムの診断結果に基づいて、病変毎に総合評価値を算出し（ステップＳ２０）、結果を表示部３０に表示させる（ステップＳ２２）。
【００４０】
以上、本発明を適用した一実施の形態例について説明したが、本発明は、上記したものに限らず適宜変更可能である。
【００４１】
例えば、上記した実施の形態においては、検出アルゴリズム２６として用意される全ての検出アルゴリズム（第１検出アルゴリズム２６ａ、第２検出アルゴリズム２６ｂ、及び第３検出アルゴリズム２６ｃ）を用いて医用画像データをそれぞれ解析した結果に基づいて総合評価値を算出することとしたが、診断支援装置１を、検出アルゴリズム２６として用意された検出アルゴリズムの内の複数の検出アルゴリズムの選択操作を可能に構成し、選択された複数の検出アルゴリズムを用いて医用画像データをそれぞれ解析した結果に基づいて総合評価値を算出することとしてもよい。これによれば、検出部位や病変の検出感度等、検出目的に応じた複数の検出アルゴリズムを選出して医用画像データに各々適用することにより、該当する病変に対するより確信度の高い総合評価値を出力することができる。
【００４２】
また、検出アルゴリズムの選択操作を受け付ける際、各検出アルゴリズムの各種病変に対する検出感度等を提示することとしてもよい。これによれば、ユーザー（医師）に、病変の検出感度等の検出目的に応じた検出アルゴリズムを適切に選出させることができ、該当する病変に対してさらに確信度の高い総合評価値を出力することができる。
【００４３】
【発明の効果】
本発明によれば、医用画像データに対して所定の病変を検出可能な複数の検出アルゴリズムを各々適用して解析した結果を用いて、当該医用画像データに対する総合的な診断支援情報を自動的に生成して出力することができるので、医師による診断をより効率的に支援することができる。
【００４４】
また、例えば、病変の検出感度や検出部位の特定等、検出目的に応じた複数の検出アルゴリズムを選択し、当該複数の検出アルゴリズムを医用画像データに各々適用することにより、該当する病変に対するより確信度の高い総合的な診断支援情報を生成して出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態における診断支援装置の機能構成例を示す図である。
【図２】重み付けテーブルの一例を示す図である。
【図３】診断結果データの一例を示す図である。
【図４】診断結果データの他の例を示す図である。
【図５】診断結果データの他の例を示す図である。
【図６】総合診断処理の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１診断支援装置
１０入力部
２０記憶部
２２総合診断プログラム
２４診断結果データ
２６検出アルゴリズム
２６ａ第１検出アルゴリズム
２６ｂ第２検出アルゴリズム
２６ｃ第３検出アルゴリズム
２８重み付けテーブル
３０表示部
４０通信部
５０処理部
５２診断部
６０医用画像ＤＢ
【図１】
2004113644.tif 000003
【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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