(57)【要約】【課題】処理画像が多くても高速で病巣や破損箇所等の目的箇所の検出を行なうことができるコンピュータ支援検出装置を提供する。【解決手段】複数台の演算器ＣＰＵ１〜ＣＰＵ６を用いて並列演算を行なうと共に、演算コントローラユニットにより各演算器ＣＰＵ１〜ＣＰＵ６の演算時間あるいは演算量がほぼ同じになるように制御する。【選択図】　　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数枚の画像から病巣や破損箇所等の目的箇所を検出するコンピュータ支援検出装置において、上記目的箇所を検出する演算器を複数個設け、これら各演算器によって上記目的箇所を検出するために並列演算を行なうよう制御する演算コントロールユニットを設けたことを特徴とするコンピュータ支援検出装置。
【請求項２】
請求項１記載のものにおいて、上記演算コントロールユニットは、上記各演算器が目的箇所を検出処理するのに必要な演算量がほぼ均等になるように制御することを特徴とするコンピュータ支援検出装置。
【請求項３】
請求項１記載のものにおいて、上記演算コントロールユニットは、上記各演算器が目的箇所を検出処理するのに必要な演算時間がほぼ均等になるように制御することを特徴とするコンピュータ支援検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、断層像から病巣等の目的箇所をコンピュータを用いて自動的に検出するコンピュータ支援検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
Ｘ線ＣＴ装置等を用いた胸部ＣＴ検診は、胸部単純Ｘ線検査と比べて早期の肺がん検出能が高く非常に有用である。その反面、病巣の見落としがないよう大量の断層画像を読影する必要があるため、読影医師にかかる負担が大きい。そこで検出能の改善と医師の負担の軽減とを目的とし、医師の読影を支援する新しい画像処理技術を備えたコンピュータ支援検出装置が提案されている。また産業用Ｘ線ＣＴ装置でも、例えば自動車のエンジンをＣＴ撮影し、クラックと呼ばれる破損箇所を見つけるために医療用Ｘ線ＣＴ装置と同様に膨大な画像を観察するコンピュータ支援検出装置が必要とされている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、図８に示すように人体の肺にがんらしき異常な陰影を伴う断層画像の場合、通常、早期の肺がんであれば、同図に示す陰影は非常に淡く周辺と濃度差が小さいため、読影経験の少ない医師はこの肺がん候補の陰影を見落とすこともある。そこで、特願２００１−１８７９６９号に記載されたコンピュータ支援検出装置等を用いて同図のような異常陰影をコンピュータで自動的に検出することが可能であるが、１枚の断層画像のみから異常陰影を検出する場合、その処理時間はそれほど問題にならず、また読影医による１枚程度の読影の場合もそれほど大きな負担ではない。
【０００４】
しかしながら、実際の臨床の場合、Ｘ線ＣＴ装置を用いた肺がん検診では、図９に示すように１人当たり３０枚程度の断層画像が扱われ、２０人が検診を行なうと画像枚数は６００枚にも及ぶため、一日６００枚もの断層画像を読影する医師の負担は非常に大きくなる。またコンピュータ支援検出装置によって、６００枚の断層画像から異常陰影をコンピュータによって自動検出させるには非常に演算時間が長くなる。この点、上述したいずれのコンピュータ支援検出装置においても、処理画像が多いために短時間での処理はできなかった。
【０００５】
本発明の目的は、処理画像が多くても高速で病巣や破損箇所等の目的箇所の検出を行なうことができるコンピュータ支援検出装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は上記目的を達成するために、複数枚の画像から病巣や破損箇所等の目的箇所を検出するコンピュータ支援検出装置において、上記目的箇所を検出する演算器を複数個設け、これら各演算器によって上記目的箇所を検出するために並列演算を行なうよう制御する演算コントロールユニットを設けたことを特徴とする。
【０００７】
本発明によるコンピュータ支援検出装置は、複数台の演算器によって並列演算処理を行なうよう制御する演算コントロールユニットを設けたため、あらゆる医療画像診断装置および産業用Ｘ線ＣＴ装置等の産業用画像検査装置から得られる断層像や透視像等の処理画像が多くても高速で病巣や破損箇所等の目的箇所の検出を行なうことができるようになる。
【０００８】
また本発明によるコンピュータ支援検出装置は、各演算器が目的箇所を検出処理するのに必要な演算量あるいは演算時間がほぼ均等になるように制御する演算コントロールユニットを設けたため、各演算器による演算量あるいは演算時間を意識しながら割り付けることができ、全体としての処理を一層高速で行なって病巣や破損箇所等の目的箇所を検出することができる。
【０００９】
【発明実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
図１は、本発明の一実施の形態によるコンピュータ支援検出装置を示す概略構成図で、複数枚の断層画像であっても効率良く異常陰影の検出を行なうために並列コンピュータで構成している。
並列コンピュータは、それぞれ２個の演算器ＣＰＵを搭載したコンピュータ３台、つまりコンピュータＰＣ１，ＰＣ２，ＰＣ３で構成している。コンピュータＰＣ１はメインコンピュータで、このメインコンピュータＰＣ１が異常陰影検出処理すべき断層画像の全ての画像１をＸ線ＣＴ装置などからネットワーク２を経由して受け取り、その後、異常陰影検出処理すべき画像を自分自身の演算器ＣＰＵ１，ＣＰＵ２を含めて合計６個の演算器ＣＰＵ１〜ＣＰＵ６に割り振るようにしている。
【００１０】
例えば、メインコンピュータＰＣ１は、２４枚の断層画像１を受け取ると、各演算器ＣＰＵ１〜ＣＰＵ６に対して図２に示すように４枚づつ画像を分散して送信する。各演算器ＣＰＵ１〜ＣＰＵ６は自分が受け取った画像に対してのみ異常陰影検出処理を実施し、結果をメインコンピュータＰＣ１に送り返す。この処理枚数が各演算器ＣＰＵ１〜ＣＰＵ６で均等になるように制御を行なっているのが演算コントロールユニットであり、この演算コントロールユニットはメインコンピュータＰＣ１に搭載している。図４に示すような構成で並列処理を行なう場合の演算処理は、演算器ＣＰＵを１個搭載したコンピュータと比して約６倍早く異常陰影検出処理を行なうことが可能である。
【００１１】
この演算コントロールユニットは、例えばコンピュータＰＣ３が何等かの故障を起こした場合、コンピュータＰＣ１とコンピュータＰＣ２にのみに処理対象画像を送信する。このとき、図３に示すように使用できるのは演算器ＣＰＵ１〜ＣＰＵ４になるため、個々の演算器ＣＰＵ１〜ＣＰＵ４に対して演算コントロールユニットは６枚づつ画像を送る。従って、この状態では６個の演算器ＣＰＵ１〜ＣＰＵ６で処理するよりも演算時間はかかるものの、故障したコンピュータＰＣ３にデータを送っても処理結果が返って来ないなどの不具合を解消できる。
【００１２】
このようにメインコンピュータＰＣ１に搭載されている演算コントロールユニットは、異常陰影検出対象となる画像を、並列コンピュータを構成している各演算器ＣＰＵ１〜ＣＰＵ６に送信するだけではなく、送信前に各コンピュータが正常に動作しているかをチェックしている。このチェックはＰＩＮＧコマンドなどをメインコンピュータＰＣ１から発行することによって検出可能である。
【００１３】
上述した実施の形態では、複数の異常陰影検出処理対象の画像を、並列コンピュータを構成する各演算器ＣＰＵに均等に割り振ることで高速処理を実現している。この場合、各演算器ＣＰＵは同じ枚数を処理するため、各演算器ＣＰＵの演算性能が同一であるならば図４に示すように各演算器ＣＰＵの処理時間はほぼ同じになる。例えば、１枚の画像を処理するのに１分を要するとすれば、全部で２４枚の画像から異常陰影検出するのに要する時間は１個の演算器ＣＰＵで２４分となり、これを４枚づつ６個の演算器ＣＰＵ１〜ＣＰＵ６で処理を行なえば全体の処理は４分で処理は終了することになる。ここでは説明のため画像の転送にかかる時間は無視している。
【００１４】
しかながら、図５のように各演算器ＣＰＵ１〜ＣＰＵ６が同一演算能力を持ち同じ画像枚数を処理する場合でも、演算時間がばらつくことも考えられる。通常、並列演算処理ではメインコンピュータＰＣ１は並列コンピュータを構成する各演算器ＣＰＵ１〜ＣＰＵ６が演算を終了するまで待ち状態となるため、図７のような演算時間であった場合、全体としての演算時間は一番処理の遅いコンピュータＰＣ２のＣＰＵ３に引きずられ７分を要することになる。つまり、他の演算器ＣＰＵ例えばコンピュータＰＣ１の演算器ＣＰＵ１は自分の処理を２分で終えても全体としての処理時間は７分を要することになる。
【００１５】
次に、このように同じ処理枚数であっても演算時間にばらつきが生じる例を説明する。
図６は、同じ被検体で異なるスライス位置での胸部断層画像Ａ，Ｂを示した平面図であり、筋肉および脂肪等の軟部組織３と、白色の部分が肺野４と、この肺野４の中程に肺血管５を示し、骨等は図示していない。胸部断層画像Ａ，Ｂで大きく異なるのは肺野４領域の大きさであり、胸部断層画像Ａの肺野４の方が胸部断層画像Ｂのそれより大きくなっている。このような違いは、図７に示す人体７における胸部断層画像Ａのスライス位置６Ａと胸部断層画像Ｂのスライス位置６Ｂが異なるために生じる。つまり、人体７の肺８は図示のように頭部側７ａを基準とすれば足側７ｂにむけてだんだんと大きくため、胸部断層画像Ａのスライス位置６Ａおよび胸部断層画像Ｂのスライス位置６Ｂで断層撮影を行なうと、断層画像の肺野４領域の大きさも異なる。
【００１６】
当然、肺がん等の病巣検出は、上述した肺野４領域内において行なう。つまり、図６に示した胸部断層画像Ａと胸部断層画像Ｂでは、異常陰影検出処理の範囲が異なることになる。同じ演算能力を持つ演算器ＣＰＵ１〜ＣＰＵ６を用いた場合、検出処理の範囲が異なることによって演算時間に差異が生じることになる。つまり、胸部断層画像Ａの方が胸部断層画像Ｂよりも異常陰影検出時間を多く必要とする。このように同じ画像処理枚数を同じ演算能力を持つ演算器ＣＰＵで異常陰影検出処理を行なう場合でも、演算時間に差が生じ、図５のような状況が生じ得ることが分かる。
【００１７】
図５のような不具合は演算コントロールユニットで解消することができる。演算コントロールユニットは、予め肺野４のスライス位置の始め画像ＳＳ（図６では胸部断層画像Ｂに相当）と終わり画像ＥＳ（図６では胸部断層画像Ａに相当）から、処理対象となる肺野４領域の面積を演算しておく。始め画像ＳＳと終わり画像ＥＳ間の各断層画像の処理対象となる肺野４領域の面積は、線形補間などによって算出する。これにより、始め画像ＳＳおよび終わり画像ＥＳを含む断層画像全体の異常陰影検出の処理対象面積が得られることになる。演算コントロールユニットは、この全体の処理対象面積をもとに各演算器ＣＰＵ１〜ＣＰＵ６に処理がほぼ均等になるように処理枚数の制御を行ない、次にこれを具体的な数字をもとに説明する。
【００１８】
表１および表２では、異常陰影検出に用いる断層画像が３０枚、６個の演算器ＣＰＵ１〜ＣＰＵ６で並列処理する場合を示している。前述したように、スライス位置の始めである始め画像ＳＳをＳｌｉｃｅ１とし、スライス位置の終わりである終わり画像ＥＳをＳｌｉｃｅ３０とし、また演算コントロールユニットでは始め画像ＳＳにおける肺野領域の面積を２０ｃｍ２、終わり画像ＥＳにおける肺野領域の面積を１０７ｃｍ２としている。始め画像ＳＳおよび終わり画像ＥＳ以外のスライス位置Ｓ１ｉｃｅ２〜Ｓ１ｉｃｅ２９までの処理対象肺野面積は、線形補間によって求めるものとする。また３個のコンピュータＰＣ１〜ＰＣ３の各演算器ＣＰＵ１〜ＣＰＵ６の演算能力は同等であるとする。
【００１９】
【表１】
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【００２０】
表１は、３０枚の断層画像を並列演算を構成する６個の演算器ＣＰＵ１〜ＣＰＵ６で５枚ずつ均等に処理する場合を示している。枚数は均等であるが処理の対象となる肺野面積は、演算器ＣＰＵ１が１３０ｃｍ２であるのに対し、演算器ＣＰＵ６は約４倍の５０５ｃｍ２の演算を担当することになる。これでは図５で示したような演算のばらつきを生じてしまう。
【００２１】
【表２】
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【００２２】
表２は、この不具合を演算コントロールユニットで解消する方法を示している。演算コントロールユニットは、始め画像ＳＳの処理対象肺野面積から各スライス位置での処理対象肺野面積を算出し、その合計を求める。表２では、合計の処理対象となる肺野面積は１９０５ｃｍ２となる。これを６個の演算器ＣＰＵ１〜ＣＰＵ６で均等に担当する場合、各演算器ＣＰＵは３１７．５ｃｍ２を処理すれば良い。厳密に各演算器ＣＰＵ１〜ＣＰＵ６で３１７．５ｃｍ２を処理するように断層画像を割り振ることはできないため、表２ではほぼ均等になるように各演算器ＣＰＵに処理対象の断層画像を割り振っている。ほぼ均等になるように演算器ＣＰＵ１にはＳｌｉｃｅ１〜Ｓｌｉｃｅ１０までの１０枚（対象処理面積３３５ｃｍ２）を、演算器ＣＰＵ２にはＳｌｉｃｅ１１〜Ｓｌｉｃｅ１６までの６枚（対象処理面積３４５ｃｍ２）を、演算器ＣＰＵ３にはＳｌｉｃｅ１７〜Ｓｌｉｃｅ２０までの６枚（対象処理面積２９０ｃｍ２）を、演算器ＣＰＵ４にはＳｌｉｃｅ２１〜Ｓｌｉｃｅ２４までの４枚（対象処理面積３３８ｃｍ２）を、また演算器ＣＰＵ５にはＳｌｉｃｅ２５〜Ｓｌｉｃｅ２７までの３枚（対象処理面積２８５ｃｍ２）、さらに演算器ＣＰＵ６にはＳｌｉｃｅ２８〜Ｓｌｉｃｅ３０までの３枚（対象処理面積３１２ｃｍ２）をそれぞれ処理するよう割り付けている。
【００２３】
この表２に示すように演算コントロールユニットで割り付けを行なうと、表１の場合に比べて各演算器ＣＰＵ１〜ＣＰＵ６のばらつきは小さく抑えることができ、図５で示すような不具合を解消することができ、各断層画像で処理領域が異なる場合に適している。
【００２４】
一方、産業用Ｘ線ＣＴ装置等において、例えば車のエンジンのクラック（破損個所）検出等で画像全体を検出対象とする場合、表１に示すように単に処理枚数を各演算器ＣＰＵ１〜ＣＰＵ６に均等に割り振ることで、演算量のバラツキを抑えた並列演算が可能である。
【００２５】
このようなコンピュータ支援検出装置によれば、演算コントロールユニットによって極力演算量のバラツキを抑えた並列演算処理を行なうようにしたため、これによって、あらゆる医療画像診断装置および産業用Ｘ線ＣＴ装置等の産業用画像検査装置から得られる断層画像や透視像等の処理画像から目的とする病巣や破損個所を高速で、かつ自動的に検出することができるようになる。
【００２６】
尚、上述した実施の形態では２ＣＰＵのコンピュータを３台用いて並列演算処理を行なうようにしたが、複数個の演算器ＣＰＵを有するものであれば適用することができる。
【００２７】
【発明の効果】
以上説明したように本発明のコンピュータ支援検出装置によれば、複数台の演算器によって並列演算処理を行なうようにしたため、あらゆる医療画像診断装置および産業用Ｘ線ＣＴ装置等の産業用画像検査装置から得られる断層画像や透視像から、処理画像が多くても高速で病巣や破損個所等の目的箇所を検出することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態によるコンピュータ支援検出装置の概略構成図である。
【図２】図１に示したコンピュータ支援検出装置の処理状態を示す概略構成図である。
【図３】図１に示したコンピュータ支援検出装置の他の処理状態を示す概略構成図である。
【図４】図１に示したコンピュータ支援検出装置のさらに他の処理状態を示す要部の概略構成図である。
【図５】図１に示したコンピュータ支援検出装置のさらに他の処理状態を示す要部の概略構成図である。
【図６】人体肺野の断層画像を示す平面図である。
【図７】人体肺野のスライス位置を示す側面図である。
【図８】人体の胸部の断層画像を示す平面図である。
【図９】人体の胸部の他の断層画像を示す平面図である。
【符号の説明】
１　断層画像
ＰＣ１〜ＰＣ３　コンピュータ
ＣＰＵ１〜ＣＰＵ６　演算器
【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】
2004049445.tif 000011
【図８】
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【図９】
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