(57)【要約】【課題】本発明は、画像診断支援装置が診断に対するより詳細な情報をユーザに提供することができるようにすることである。【解決手段】第１の分類手段１５は、異常陰影候補検出手段により検出された異常陰影候補の画像領域を画像解析し、中心部とその辺縁部に分類する。まず検出された異常陰影候補の重心を算出し、その重心から異常陰影候補の領域端部までの距離が所定の比率となる点を求め、この点を結ぶことにより中心部と辺縁部との境界線とする。そして重心から境界線までの内側の領域を中心部、境界線から異常陰影候補の領域端部までの領域を辺縁部として分類する。【選択図】　　　　　図１
2004041490.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体を撮影した画像情報を表示する表示手段を備えた画像診断支援装置において、
前記画像情報から異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、
前記異常陰影候補検出手段により検出された異常陰影候補の画像領域を複数の画像領域に分類する第１の分類手段と、
前記画像情報を前記表示手段により表示する際に、前記第１の分類手段により分類された各画像領域を識別表示させる表示制御手段と、
を備えることを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項２】
前記表示制御手段は、前記第１の分類手段により分類された各画像領域に異なる色を付けて識別表示させることを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
【請求項３】
前記第１の分類手段は、前記異常陰影候補の画像領域を中心部とその辺縁部の画像領域に分類することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像診断支援装置。
【請求項４】
前記異常陰影候補検出手段により異常陰影候補が検出された画像情報を保存する保存手段を備えることを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の画像診断支援装置。
【請求項５】
前記保存手段は、前記異常陰影候補の情報をさらに保存することを特徴とする請求項４に記載の画像診断支援装置。
【請求項６】
前記異常陰影候補検出手段により異常陰影候補が検出された現在の画像情報と同一被検体の画像情報であり、当該現在の画像情報における異常陰影候補と同一の異常陰影候補が検出された過去の画像情報が前記保存手段に保存されている場合、前記現在の画像情報と前記過去の画像情報とを照合して異常陰影候補の画像領域において変化が有る画像領域と変化が無い画像領域とに分類する第２の分類手段を備え、
前記表示制御手段は、前記現在の異常陰影候補が検出された画像情報を前記表示手段により表示する際に、前記第２の分類手段により分類された各画像領域を識別表示させることを特徴とする請求項４に記載の画像診断支援装置。
【請求項７】
前記表示制御手段は、前記第２の分類手段により分類された変化が有る画像領域に色を付けて識別表示させることを特徴とする請求項６に記載の画像診断支援装置。
【請求項８】
前記表示制御手段による各画像領域の識別表示及び当該識別表示の解除を操作指示する操作手段を備えることを特徴とする請求項１〜７の何れか一項に記載の画像診断支援装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、被検体を撮影した画像情報から異常陰影候補を検出する画像診断支援装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
医療の分野においては、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ　Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）やＭＲＩ（磁気共鳴イメージング）等の医用画像撮影装置により被検体である患者を撮影した医用画像をデジタルデータに変換し、医師が診断を行う際には、ＣＲＴ等の画像表示装置に医用画像を表示して読影を行うようになってきた。特に近年では、読影医の負担軽減や異常陰影の見落とし減少を目的として、肺癌や乳癌等の異常陰影候補を検出するコンピュータ支援装置（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ａｉｄｅｄ　Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ；以下、ＣＡＤと記載）と呼ばれる画像診断支援装置が開発されてきた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
従来のＣＡＤでは、画像を表示する際に検出された異常陰影候補を矢印等のマーカにより指摘し、異常陰影候補の位置をユーザに報知していた。しかしながら、異常陰影候補の良悪性を鑑別するためには、異常陰影の辺縁の状態が重要になる場合があり、異常陰影候補をマーカで指摘するだけでは、異常陰影の辺縁の情報を得たり、以前の状態と比べてどの程度病状が悪化したかを効率良く判断することができなかった。
【０００４】
本発明は、上記問題を鑑みて、画像診断支援装置が診断に対するより詳細な情報をユーザに提供することができるようにすることである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の発明は、
被検体を撮影した画像情報を表示する表示手段を備えた画像診断支援装置において、
前記画像情報入力手段により入力された画像情報から異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、
前記異常陰影候補検出手段により検出された異常陰影候補の画像領域を複数の画像領域に分類する第１の分類手段と、
前記画像情報を前記表示手段により表示する際に、前記第１の分類手段により分類された各画像領域を識別表示させる表示制御手段と、
を備えることを特徴としている。
【０００６】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像診断支援装置において、
前記表示制御手段は、前記第１の分類手段により分類された各画像領域に異なる色を付けて識別表示させることを特徴としている。
【０００７】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の画像診断支援装置において、
前記第１の分類手段は、前記異常陰影候補の画像領域を中心部とその辺縁部の画像領域に分類することを特徴としている。
【０００８】
この請求項１、２、３に記載の発明によれば、画像情報から異常陰影候補を検出してこの異常陰影候補の画像領域を中心部と辺縁部の画像領域に分類し、画像情報を表示する際には、分類した各画像領域に異なる色を付けて識別表示するので、異常陰影を指摘するだけでなく、異常陰影の良悪性を鑑別するために重要な指標となる辺縁部の情報をユーザに提供することができ、診断の効率化とともに診断精度の向上を図ることができる。
【０００９】
請求項４に記載の発明は、請求項１〜３の何れか一項に記載の画像診断支援装置において、
前記異常陰影候補検出手段により異常陰影候補が検出された画像情報を保存する保存手段を備えることを特徴としている。
【００１０】
請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の画像診断支援装置において、
前記保存手段は、前記異常陰影候補の情報をさらに保存することを特徴としている。
【００１１】
この請求項４、５に記載の発明によれば、異常陰影候補が検出された画像情報及び異常陰影候補の情報を保存するので、被検体の過去の画像情報又は過去の異常陰影候補の情報を読み出して経時変化を観察することができ、より診断精度を向上させることができる。
【００１２】
請求項６に記載の発明は、請求項４に記載の画像診断支援装置において、
前記異常陰影候補検出手段により異常陰影候補が検出された現在の画像情報と同一被検体の画像情報であり、当該現在の画像情報における異常陰影候補と同一の異常陰影候補が検出された過去の画像情報が前記保存手段に保存されている場合、前記現在の画像情報と前記過去の画像情報とを照合して異常陰影候補の画像領域において変化が有る画像領域と変化が無い画像領域とに分類する第２の分類手段を備え、
前記表示制御手段は、前記現在の異常陰影候補が検出された画像情報を前記表示手段により表示する際に、前記第２の分類手段により分類された各画像領域を識別表示させることを特徴としている。
【００１３】
請求項７に記載の発明は、請求項６に記載の画像診断支援装置において、
前記表示制御手段は、前記第２の分類手段により分類された変化が有る画像領域に色を付けて識別表示させることを特徴とする。
【００１４】
この請求項６、７に記載の発明によれば、現在画像と保存されている過去画像とを照合し、異常陰影候補の画像領域で変化の有る画像領域に色を付けて識別表示するので、異常陰影の経時変化を明確に認識することができ、診断の効率化とともに診断精度の向上を図ることができる。
【００１５】
請求項８に記載の発明は、請求項１〜７の何れか一項に記載の画像診断支援装置において、
前記表示制御手段による各画像領域の識別表示及び当該識別表示の解除を操作指示する操作手段を備えることを特徴としている。
【００１６】
この請求項８に記載の発明によれば、各画像領域の識別表示の解除や表示を操作手段により操作指示することができるので、画像を観察したい場合は識別表示の解除を指示し、識別表示によりより異常陰影のより詳細な情報を取得したい場合は識別表示を指示することができ、ユーザの所望に応じた表示操作を行うことができる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、図を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
まず、構成を説明する。
図１は、本実施の形態における画像診断支援装置１０の構成を示す図である。図１において、画像診断支援装置１０は、画像データ入力手段１１、画像データ記憶手段１２、異常陰影候補検出手段１３、保存手段１４、第１の分類手段１５、第２の分類手段１６、表示手段１７、操作手段１７ａを備えている。
【００１８】
画像データ入力手段１１は、例えばレーザデジタイザを用いて、患者を撮影した医用画像が記録されたフィルム上をレーザビームで走査し、透過した光量を測定し、その値をアナログデジタル変換することにより、デジタル画像データとして入力するものである。
【００１９】
また、画像データ入力手段１１による画像の入力は、上記レーザデジタイザに限らず、例えばＣＣＤ等の光センサを用いることとしてもよい。この場合、フィルム上を光走査し、その反射光をＣＣＤにより光電変換してデジタル画像データを得る。また、フィルムに記録された画像を読み取るのではなく、特開昭５５−１２４２９号公報に開示のように、蓄積性蛍光体を用いて撮影された医用画像をデジタル変換して出力する撮影装置を接続してこの撮影装置から画像データを得ることとしてもよい。この場合には、フィルムが不要となりコストダウンを図ることが可能となる。
【００２０】
また、２次元的に配列された複数の検出素子により放射線画像を撮像して電気信号として出力するフラットパネルディテクタ（ＦＰＤ）から得た医用画像を入力するものであってもよい。例えば、特開平６−３４２０９８号公報には、照射された放射線の強度に応じた電荷を生成する光導電層と、生成された電荷を２次元的に配列された複数のコンデンサに蓄積する技術が開示されている。
【００２１】
また、特開平９−９００４８号公報に記載されているように、放射線を増感紙等の蛍光体層に吸収させて蛍光を発生させ、その蛍光強度を画素毎に設けたフォトダイオード等の光検出器で検出して医用画像を入力することとしてもよい。蛍光強度の検出手段としては他にＣＣＤやＣ−ＭＯＳセンサを用いる方法もある。また、放射線の照射により可視光を発する放射線シンチレータと、レンズアレイ及び各々のレンズに対応するエリアセンサとを組み合わせた構成であってもよい。
【００２２】
なお、上述した種々の構成によりデジタル医用画像を得る際には、撮影部位や診断目的にもよるが、例えばマンモグラム（乳房の放射線画像）に対しては、画像の実効画素サイズが２００μｍ以下であることが好ましく、更には１００μｍ以下であることが好ましい。この発明の画像診断支援装置の性能を最大限に発揮させるためには、例えば実効画素サイズ５０μｍ程度で入力した画像データを記憶し、表示する構成が好ましい。
【００２３】
また、画像データ入力手段１１は、画像データの入力とともにその画像データに関する情報、例えば撮影された患者の患者氏名、患者ＩＤ、性別等の患者に関する患者情報、撮影部位、撮影方向、撮影日、撮影装置等の撮影情報を入力し、画像データ記憶手段１２に画像データを出力する際は、この患者情報及び撮影情報を画像データに対応付けて出力することとする。
なお、画像データ入力手段は、必ずしも備えている必要はなく、例えば画像データを保存したＣＤ−ＲＯＭやフロッピー（登録商標）等の各種記憶媒体から画像データを読み取ることとしてもよいし、ネットワークを介して接続される外部装置から転送されることとしてもよい。
【００２４】
画像データ記憶手段１２は、画像データ入力手段１１により入力された画像データに必要に応じてデータ圧縮を施して格納する。ここで、データ圧縮方法としては、公知のＪＰＥＧ、ＤＰＣＭ、ウェーブレット圧縮等の手法を用いた可逆圧縮又は不可逆圧縮が用いられるが、データ圧縮に伴う診断情報の劣化が無い可逆圧縮が好ましい。
【００２５】
画像データ記憶手段１２は、磁気的、光学的記録媒体又は半導体メモリにより構成されるが、小規模な診断では、画像データ入力手段１１から入力されるデータ量はさほど多くはないので、画像データを圧縮せずに磁気ディスクに格納することができる。この場合、光磁気ディスクに比べて画像データの格納及び読み出しは非常に高速にできるようになる。画像の読影時には、高速なサイクルタイムが必要であるため、必要な画像データを半導体メモリに格納することも行われる。
【００２６】
異常陰影候補検出手段１３は、画像データ記憶手段１２から画像データを読み出して画像解析を行うことにより図２に示すような微小石灰化クラスタや腫瘤陰影等の異常陰影と思われる候補を検出する。図２（ａ）に微小石灰化クラスタの一例を示す。微小石灰化が集まって（クラスタ化して）存在すると、そこが初期癌である可能性が高いため、早期の乳癌を発見するための重要な所見の一つである。マンモグラム上では、略円錐構造を持った白っぽく丸い陰影として見られる。また、図２（ｂ）に示す腫瘤陰影は、ある程度の大きさを持った塊、マンモグラム上では、ガウス分布に近い、白っぽく丸い陰影として見られる。
【００２７】
このように乳癌の２大所見として、腫瘤陰影と微小石灰化クラスタがあげられ、腫瘤陰影検出方法には、以下の論文に記載された公知の検出方法を用いることが可能である。
（１）腫瘤陰影
・左右乳房を比較することによって検出する方法
（Ｍｅｄ．Ｐｈｙｓ．，Ｖｏｌ．２１．Ｎｏ．３，ｐｐ．４４５−４５２）
・アイリスフィルタを用いて検出する方法
（信学論（Ｄ−１１），Ｖｏｌ．Ｊ７５−Ｄ−１１，ｎｏ．３，ｐｐ．６６３−６７０，１９９２）
・Ｑｕｏｉｔフィルタを用いて検出する方法
（信学論（Ｄ−１１），Ｖｏｌ．Ｊ７６−Ｄ−１１，ｎｏ．３，ｐｐ．２７９−２８７，１９９３）
・分割した乳ガン領域の画素値のヒストグラムに基づく２値化により検出する方法
（ＪＡＭＩＴ　Ｆｒｏｎｔｉｅｒ　講演論文集，ｐｐ．８４−８５，１９９５）
・方向性のある多数のラプラシアンフィルタの最小出力をとる最小方向差分フィルタ）
（信学論（Ｄ−１１），Ｖｏｌ．Ｊ７６−Ｄ−１１，ｎｏ．２，ｐｐ．２４１−２４９，１９９３）
【００２８】
・フラクタル次元を利用して腫瘤陰影の良悪性を鑑別する方法
（Ｍｅｄｉｃａｌ　Ｉｍａｇｉｎｇ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ１７（５），ｐｐ．５７７−５８４，１９９９）
【００２９】
（２）微小石灰化クラスタ
・乳房領域から石灰化の疑いがある領域を局部化し、陰影像の光学濃度差や境界濃度差の標準偏差値等から偽陽性候補を削除する方法
（ＴＥＥＥ　Ｔｒａｎｃｅ　Ｂｉｏｍｅｄ　Ｅｎｇ　ＢＭＥ−２６（４）：２１３−２１９，１９７９）
・ラプラシアンフィルタ処理を行った画像を用いて検出する方法
（信学論（Ｄ−１１），Ｖｏｌ．Ｊ７１−Ｄ−１１，ｎｏ．１０，ｐｐ．１９９４−２００１，１９８８）
・乳腺等の背景パターンの影響を抑えるためにモルフォロジー解析した画像を使用する検出方法
（信学論（Ｄ−１１），Ｖｏｌ．Ｊ７１−Ｄ−１１，ｎｏ．７，ｐｐ．１１７０−１１７６，１９９２）
【００３０】
ここで、図３を参照して異常陰影の辺縁部について詳細に説明する。
図３は、異常陰影として検出された腫瘤陰影を示す模式図である。腫瘤の異常陰影としては、図３（ａ）に示すように、円形、楕円形、多角形、分葉形、不整形に分類されるものがあり、その辺縁は、良性の腫瘤陰影は図３（ａ）に示すように辺縁の境界が明瞭である特性があるが、悪性の腫瘤陰影は、図３（ｂ）、（ｃ）に示すように辺縁の境界が不明瞭であったり、図３（ｄ）に示すようにスピキュラと呼ばれる腫瘤の中心部から辺縁にのびる放射状の低濃度の白いスジが発生したり、図３（ｅ）に示すようにはけではいたような微細なスジがのびていたりする特性がある。従って、検出した異常陰影から得られるその辺縁部の情報は、異常陰影の良悪性を鑑別する重要な指標となる。
【００３１】
保存手段１４は、異常陰影候補検出手段１３により異常陰影候補が検出された画像データ及び異常陰影候補に関する情報を保存する異常陰影候補リスト１４１を更新可能なファイル形式で格納する。異常陰影候補リスト１４１は、図４にそのデータ格納例を示すように、撮影された患者の患者ＩＤ、撮影部位、撮影方向、異常陰影候補の情報、撮影日を対応付けて格納している。なお、患者ＩＤや撮影部位、撮影方向等の情報は、画像データに付加されている患者情報及び撮影情報から取得するものとするが、バーコードにより読み込むこととしてもよいし、表示手段１７に各情報の候補をダイアログ表示して適切な情報を操作入力手段１８により入力させることとしてもよい。
【００３２】
撮影部位は、例えば乳房、胸部、腹部等の各部位名が格納され、撮影方向は、撮影部位が乳房である場合は、例えばＭＬＯ（斜位方向）、ＣＣ（上下方向）、ＭＬ（側方向）等の撮影方向を示す記号が格納され、撮影部位が胸部や腹部等である場合は、例えばＰ→Ａ（後ろから前へ）、ＬＡＴ（側方向）等の撮影方向を示す記号が格納される。
【００３３】
異常陰影候補の情報について詳細に説明すると、候補毎に異常陰影を特定する位置、大きさ、形状、辺縁、濃度値についての情報、そして第１の分類結果、第２の分類結果を格納する。その位置情報は、図３に示すように異常陰影候補の重心の位置を座標値（例えば、（ｘ、ｙ）＝（１００，１２００）等）で示すが、例えば異常陰影候補の画像領域を示す座標値であってもよい。また、特徴的な正常組織までの距離で示すこととしてもよく、例えば撮影部位が胸部である場合、異常陰影候補の重心と特徴的な正常組織である肺野領域の重心との距離により位置を示すこととしてもよい。特徴的な正常組織とは、心臓や肺、椎骨等の臓器や骨のように位置変化が少ない生体組織であり、異常陰影候補の位置の経時変化の指標となりうるものが好ましい。
【００３４】
また、異常陰影候補の大きさ情報は、図５に示すように異常陰影候補の画像領域が占める面積（例えば、２２５ｍｍ２等）で示すが、異常陰影候補の重心から辺縁までの平均距離や最長距離（例えば、１５ｍｍ等）で示すこととしてもよい。また、異常陰影候補の形状の情報は、異常陰影候補の辺縁部を含めた形状（例えば、円形、分葉形等）が把握できるように示し、その辺縁の情報は、辺縁の明瞭性又はその特性（例えば、明瞭、不明瞭、スピキュラ等）を示す。
【００３５】
また、異常陰影候補の濃度値の情報は、図３に示すように、異常陰影候補の画像領域内の平均濃度値（例えば、３００、４００等）で示すが、候補領域の中心部とその辺縁部のコントラスト（各部の平均濃度値の差）で示すこととしてもよい。
【００３６】
また、第１の分類結果は、第１の分類手段１５により異常陰影候補を中心部とその辺縁部とに分類された際の分類結果（例えば、分類結果１１等）を格納し、第２の分類結果は、第２の分類手段１６により異常陰影候補を経時変化が有る部分と無い部分とに分類された際の分類結果（例えば、分類結果２１等）を格納する。なお、分類結果が格納されていない異常陰影候補は、経時変化が無く、第２の分類手段１６による分類が行われなかったものである。
【００３７】
第１の分類手段１５は、異常陰影候補検出手段により検出された異常陰影候補の画像領域を画像解析し、中心部とその辺縁部に分類する。その分類方法を図５を参照して詳細に説明する。図５（ａ）に示すように、まず検出された異常陰影候補の重心を算出し、その重心から異常陰影候補の領域端部までの距離が５０％の比率となる点を求め、この点を結ぶことにより中心部と辺縁部との境界線とする。そして重心から境界線までの内側の領域を中心部、境界線から異常陰影候補の領域端部までの領域を辺縁部として分類する。なお、本実施の形態では上記境界線を決定する、重心から異常陰影候補の領域端部までの所定の比率を５０％として説明を行うが、この比率は適宜設定可能であるとする。
【００３８】
また、分類は上述した方法に限らない。例えば異常陰影候補領域の重心から端部までの平均距離を算出し、算出した平均距離を半径として重心を中心に円を形成し、この円を５０％の比率で縮小した縮小円の内部領域を中心部、縮小円の外側から異常陰影候補領域の端部までの領域を辺縁部として分類する方法であってもよい。なお、ここでは縮小円を形成する際の比率を５０％として説明を行うが、この比率は適宜設定可能である。
【００３９】
また、上述した説明では、円を形成することとしていたが、これに限らず、例えば図５（ｂ）に示すように、まず異常陰影候補領域の重心から端部までの距離が最長である距離を長径、最短距離を短径に設定し、長径が設定された線上を長軸として楕円を形成する。そして、この楕円を４０％の比率で縮小した縮小楕円を形成し、この縮小楕円の内部領域を中心部、縮小楕円の外側から異常陰影候補の領域端部までの領域を辺縁部として分類する方法であってもよい。なお、ここでは縮小楕円を形成する際の所定の比率を４０％として説明を行うが、この比率は適宜設定可能であるとする。
【００４０】
第１の分類手段１５は、上述した分類方法により異常陰影候補の領域を中心部と辺縁部とに分類すると、中心部と辺縁部の各領域の表示色を示す色情報を画像データＳに付加する。色情報とは、表示手段１７に異常陰影候補を表示した際の表示色を示す情報である。すなわち、第１の分類手段１５は、本発明の請求項に記載した表示制御手段としての機能を有する。例えば、図５（ａ）で示す異常陰影候補領域の中心部は赤色、辺縁部は茶色で表示することを示す色情報を画像データＳに付加する。なお、表示色は、特に限定しないが元画像は通常モノクロで表示されるため元画像より注目を集められるような色であることが好ましい。また、第１の分類手段は、分類した結果、具体的には分類した各領域を示す座標値又は各領域に分類する境界線の情報を第１の分類結果として、保存手段１４に出力する。
【００４１】
第２の分類手段１６は、異常陰影候補検出手段１３により今回検出された現在の異常陰影候補と、過去検出された異常陰影候補とを照合し、異常陰影候補領域を変化が有る領域と変化が無い領域とに分類し、変化が有る領域の表示色を示す色情報を画像データＳに付加する。例えば変化が有る領域を赤色で表示することを示す色情報を画像データＳに付加する。すなわち、第２の分類手段１６は、本発明の請求項に記載した表示制御手段としての機能を有する。このとき、第１の分類手段による分類と第２の分類手段による分類とを識別することができるように、第１の分類手段及び第２の分類手段により指定する色情報はそれぞれ異なる色とすることが好ましい。また、第２の分類手段は、その分類した結果、具体的には分類した各領域を示す座標値又は各領域に分類する境界線の情報を第２の分類結果として保存手段１４に出力する。
【００４２】
なお、第１の分類手段１５又は第２の分類手段１６は、入力された画像データＳに対して上述した分類を実行しつつ画像データに各種画像処理を施す。各種画像処理とは、画像の鮮鋭度を調整する周波数強調処理やコントラストを調整する階調処理、ダイナミックレンジの広い画像を被写体の細部のコントラストを低下させることなく見やすい濃度範囲に納めるためのダイナミックレンジ圧縮処理等が含まれる。
【００４３】
表示手段１７は、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ　Ｒａｙ　Ｔｕｂｅ）、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ等の表示手段を用いることができ、中でも医用画像専用の精細高輝度のＣＲＴ又は液晶ディスプレイが最も好ましい。さらに、表示画素数が約１０００×１０００以上である高精細ディスプレイが好ましく、さらに表示画素数が約２０００×２０００以上である高精細ディスプレイが好ましい。
【００４４】
また、表示されている画像の各々について、画像の表示位置、画像の反転、画像の回転を行うことにより種々の方向から画像を比較、検討を行うことができ、医用画像を用いて容易にかつ迅速、正確な画像診断を行うことができる。さらに、表示手段１７は、入力された画像データを白黒のみの階調で表示するが、画像データに色情報が付加されている場合は、その色情報を参照して表示色を指定された画像領域をその指定された色で表示する。
【００４５】
また、表示手段１７には、操作手段１７ａが一体的に備えられる。操作手段１７ａは、透明電極が格子状に配置された感圧式のタッチパネル等により構成される。操作手段１７ａは、第１の分類手段又は第２の分類手段により色付けされ表示手段１７で識別表示された異常陰影候補領域の識別表示及びその識別表示の解除を指示する識別表示ボタンを有する。この識別表示ボタンをＯＮにすると、異常陰影候補領域が色付けされて識別表示され、識別表示ボタンをＯＦＦにすると、異常陰影候補領域の色付けによる識別表示が解除され、白黒のみの階調の元画像が表示される。
【００４６】
また、操作手段１７ａは、第１の分類手段により分類された領域の識別表示と、第２の分類手段により分類された識別表示と、を切り換える切換ボタンを有する。この切換ボタンにより、第１の分類手段による分類結果と、第２の分類手段による分類結果とを順番に表示したり、同時に表示させたり、どちらの識別表示も解除したりすることができる。なお、同時に両方の分類結果を識別表示する際には、それぞれの領域で色を変えて、どの色の領域が何の領域であるかを示す説明を画像ともに表示することとする。
なお、操作手段１７ａは、本実施の形態では、画像表示手段１７と一体化したタッチパネルとして説明するが、これに限らずマウス等のポインティングディバイスであってもよいし、キーボード等であってもよい。
【００４７】
次に、本実施の形態の動作を説明する。
図６は、本実施の形態の画像診断支援装置１０による辺縁部表示処理を説明するフローチャートである。
説明の前提として、画像診断支援装置１０を操作するユーザ（例えば読影医）から操作手段１７ａにより、異常陰影の中心部と辺縁部を識別表示する辺縁表示モードを選択されて辺縁表示処理が実行されたこととする。
【００４８】
図６において、まず被検体である患者を撮影した画像データＳが画像情報入力手段１１により画像診断支援装置１０に入力されると画像情報入力手段１１は入力された画像データに患者情報及び撮影情報を対応付けて画像データ記憶手段１２に格納する。画像データ記憶手段１２に格納された画像データＳを異常陰影候補検出手段１３が読み出して画像解析を行い、異常陰影候補の検出を行う（ステップＳ１）。このとき、異常陰影候補検出手段１３は、検出された異常陰影候補の情報を保存手段１４に出力する。保存手段１４は出力された異常陰影候補の情報を、その患者ＩＤ、撮影部位、撮影方向、撮影日と対応付けて異常陰影候補リスト１４１に保存する。
【００４９】
次いで、異常陰影候補が検出された画像データＳは第１の分類手段１５に出力され、第１の分類手段１５は、入力された画像データＳの異常陰影候補の画像領域を画像解析して中心部とその辺縁部の領域に分類し（ステップＳ２）、分類した各領域の表示色を指定した色情報を画像データＳに付加するとともにその分類した結果を第１の分類結果として保存手段１４に出力する。
【００５０】
次いで、第１の分類手段は、色情報を付加した画像データを表示手段１７に出力し、表示手段１７は、入力された画像データＳをその色情報に基づいて表示し、図５（ａ）又は図５（ｂ）に示すように異常陰影候補の中心部と辺縁部の領域を識別表示した画像データＳを表示し（ステップＳ３）、辺縁表示処理を終了する。
【００５１】
次に、図７を参照して本実施の形態の画像診断支援装置１０により実行される経時変化表示処理を説明する。
説明の前提として、画像診断支援装置１０を操作するユーザ（例えば読影医）から操作手段１７ａにより経時変化情報を詳細に表示する経時変化表示モードを選択されて経時変化表示処理が実行されたこととする。
【００５２】
図７において、まず被検体である患者を撮影した画像データＳが画像情報入力手段１１により画像診断支援装置１０に入力されると画像情報入力手段１１は入力された画像の患者情報及び撮影情報を画像に対応付けて画像データ記憶手段１２に格納する。次いで、画像データ記憶手段１２に格納された画像データＳを異常陰影候補検出手段１３が読み出して画像解析を行い、異常陰影候補の検出を行う（ステップＳ１０１）。このとき、異常陰影候補検出手段１３は、検出された異常陰影候補の情報を保存手段１４に出力する。保存手段１４は異常陰影候補の情報を、その患者ＩＤ、撮影部位、撮影方向、撮影日と対応付けて異常陰影候補リスト１４１に保存する。
【００５３】
次いで、異常陰影候補が検出された画像データＳは第２の分類手段１６に出力され、第２の分類手段１６は、画像データＳを入力されると、保存手段１４に保存されている異常陰影候補リスト１４１を参照して同一患者の同一撮影部位において過去に異常陰影候補が検出された画像が保存されているか否かを判別する（ステップＳ１０２）。
【００５４】
同一患者の同一部位において過去に検出された異常陰影候補の画像が保存されていない場合、第２の分類手段１６は異常陰影候補が検出された画像データＳを表示手段１７に出力し、表示手段１７は、入力された画像データＳを表示するとともに画像データＳにおける異常陰影候補領域を矢印等のマーカにより指摘表示する（ステップＳ１０８）。
【００５５】
一方、同一患者の同一部位において過去に検出された異常陰影候補の画像が保存されている場合、第２の分類手段１６は画像データＳにおいて今回検出された現在の異常陰影候補領域と保存手段１４に保存されている過去の画像データにおける過去の異常陰影候補領域とを照合し（ステップＳ１０３）、同一の異常陰影を撮影したものであるか否かを判別する（ステップＳ１０４）。なお、照合の際は、異常陰影候補リスト１４１の異常陰影候補の位置情報を参照し、それぞれの異常陰影候補の重心位置を一致させて照合することとする。同一の異常陰影を撮影したものではない場合、ステップＳ１０８に移行して今回異常陰影候補が検出された画像データＳを表示手段１７に出力し、表示手段１７は、入力された画像データＳを表示するとともに画像データＳにおける異常陰影候補領域を矢印等のマーカにより指摘表示する（ステップＳ１０８）。
【００５６】
一方、同一の異常陰影を撮影したものである場合、第２の分類手段１６が今回検出された現在の異常陰影候補と過去検出された異常陰影候補を照合してその大きさを比較し（ステップＳ１０５）、変化があるか否かを判別する（ステップＳ１０６）。具体的には、異常陰影候補リスト１４１の大きさ情報を読み出して、過去に保存されている異常陰影候補の面積と現在検出された異常陰影候補の面積とを比較し、その面積の差が所定値を超えた場合に大きさに変化が有ると判別する。
【００５７】
なお、本実施の形態では、異常陰影候補の変化の有無をその大きさにより判別するが、例えば異常陰影候補の形状、辺縁又は濃度値を比較して判別することとしてもよい。例えば保存されている異常陰影候補の重心と検出された異常陰影候補の重心の位置を合わせて異常陰影候補の画像領域を照合し、形状や辺縁が変化している場合は経時変化が有ると判別することとしてもよい。また、濃度値を比較する場合は、例えば過去の異常陰影候補の濃度値と検出された異常陰影候補の濃度値とを比較し、その濃度値の差が所定値を超えた場合に経時変化が有ると判別する。このとき、撮影時の撮影条件により過去と現在の画像では放射線量にばらつきが生じるため、その整合をとることとする。具体的には、過去と現在の異常陰影候補の画像において、放射線の素抜け部（放射線が被写体を透過せずに到達した部分）の濃度値の差を算出し、その算出した濃度値の差分を濃度値が低い方の画像の濃度値に加える等して補正を行い整合をとる。或いは、撮影時に予め放射線透過量がわかっている物質を被写体と共に撮影し、その物質の濃度値を基準に同様の補正を行って整合をとることとしてもよい。
【００５８】
ステップＳ１０６において、大きさに変化がない場合は、ステップＳ１０８に移行し、第２の分類手段は今回異常陰影候補が検出された画像データＳを表示手段１７に出力し、表示手段１７は、入力された画像データＳを表示するとともに画像データＳにおける異常陰影候補領域をマーカにより指摘表示する（ステップＳ１０８）。
【００５９】
一方、大きさに変化がある場合は、第２の分類手段１６は、異常陰影候補リスト１４１を参照して、過去に保存された異常陰影候補の重心位置と現在検出された異常陰影候補の重心位置とを一致させて異常陰影候補の画像領域を照合し、重なる領域（経時変化が無い領域）と重ならない領域（経時変化が有る領域）とに分類し（ステップＳ１０７）、変化が有る領域の表示色を指定した色情報を画像データＳに付加するとともにその分類した結果を第２の分類結果として保存手段１４に出力する。そして、色情報を付加した画像データＳを表示手段１７に出力し、表示手段１７は、入力された画像データＳをその色情報に基づいて表示し、図８に示すように異常陰影候補に過去と現在とで大きさに経時変化が有る領域を識別表示して（ステップＳ１０８）、経時変化表示処理を終了する。
【００６０】
具体的に、図８を参照して上述した異常陰影候補の経時変化を示す識別表示を説明すると、例えば保存手段１４に保存されている異常陰影候補領域を含む過去画像が図８（ａ）であり、今回検出された異常陰影候補領域を含む現在画像が図８（ｂ）である場合、この過去画像と現在画像を照合し、異常陰影候補領域で変化が有る領域を例えば赤色で表示することにより識別表示する。
【００６１】
以上のように、辺縁部の詳細な情報を識別表示する辺縁部表示モードを選択された場合には、検出された異常陰影候補領域を第１の分類手段により中心部とその辺縁部に分類し、分類した各部の領域をそれぞれ異なる色で識別表示するので、異常陰影の良悪性を鑑別するために重要な指標となる辺縁の情報をユーザである読影医に提供することができ、診断の効率化を図ることができる。
【００６２】
また、経時変化を識別表示する経時変化表示モードを選択された場合には、今回検出された現在の異常陰影候補領域と、前回検出された過去の異常陰影候補領域とを照合して大きさを比較し、その大きさに変化が有る場合には、第２の分類手段が変化が有る領域と無い領域とに分類し、変化が有る領域に色を付けて識別表示するので、経時変化が有ることをユーザである読影医に報知することができ、診断の効率化を図ることができる。
【００６３】
さらに、操作手段１７ａは、色による識別表示を解除したり表示したりする識別表示ボタンを有するので、識別表示により辺縁の情報又は経時変化が有ることをユーザが認識した後に、識別表示ボタンにより識別表示を解除することにより、元画像の読影を行うことができ、ユーザの所望に応じた表示操作を行うことができる。従って操作性を向上させることができる。
【００６４】
【発明の効果】
請求項１、２、３に記載の発明によれば、画像情報から異常陰影候補を検出してこの異常陰影候補の画像領域を中心部と辺縁部の画像領域に分類し、画像情報を表示する際には、分類した各画像領域に異なる色を付けて識別表示するので、異常陰影を指摘するだけでなく、異常陰影の良悪性を鑑別するために重要な指標となる辺縁部の情報をユーザに提供することができ、診断の効率化とともに診断精度の向上を図ることができる。
【００６５】
請求項４、５に記載の発明によれば、異常陰影候補が検出された画像情報及び異常陰影候補の情報を保存するので、被検体の過去の画像情報又は過去の異常陰影候補の情報を読み出して経時変化を観察することができ、より診断精度を向上させることができる。
【００６６】
請求項６、７に記載の発明によれば、現在画像と保存されている過去画像とを照合し、異常陰影候補の画像領域で変化の有る画像領域に色を付けて識別表示するので、異常陰影の経時変化を明確に認識することができ、診断の効率化とともに診断精度の向上を図ることができる。
【００６７】
請求項８に記載の発明によれば、各画像領域の識別表示の解除や表示を操作手段により操作指示することができるので、画像を観察したい場合は識別表示の解除を指示し、識別表示によりより異常陰影のより詳細な情報を取得したい場合は識別表示を指示することができ、ユーザの所望に応じた表示操作を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用した実施の形態の画像診断支援装置１０の機能的構成を示す図である。
【図２】（ａ）は、腫瘤陰影の画像を示す図であり、（ｂ）は微小石灰化クラスタの画像を示す図である。
【図３】（ａ）は良性の腫瘤陰影の分類を示す模式図であり、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）は悪性の腫瘤陰影の分類を示す模式図である。
【図４】図１の保存手段１４に保存される異常陰影候補リスト１４１のデータ格納例を示す図である。
【図５】（ａ）は第１の分類手段による異常陰影候補領域の分類方法の一例を示す図であり、（ｂ）は第１の分類手段による異常陰影候補領域の他の分類方法の一例を示す図である。
【図６】画像診断支援装置１０により実行される辺縁部表示処理を説明するフローチャートである。
【図７】画像診断支援装置１０により実行される経時変化表示処理を説明するフローチャートである。
【図８】（ａ）は過去に検出された異常陰影候補領域を識別表示した過去画像の図であり、（ｂ）は今回検出された異常陰影候補領域を識別表示した現在画像の図であり、（ｃ）は過去画像と現在画像を照合して経時変化が有る部分を識別表示した画像を示す図である。
【符号の説明】
１０　　画像診断支援装置
１１　　画像データ入力手段
１２　　画像データ記憶手段
１３　　異常陰影候補検出手段
１４　　保存手段
１５　　第１の分類手段
１６　　第２の分類手段
１７　　表示手段
１７ａ　　操作手段
【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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