(57)【要約】【課題】スライス厚が小さな場合の検出精度を維持しながら、スライス厚が大きい場合の検出処理速度で高速に検出を行えるようにする。【解決手段】まず、比較的スライス厚の大きな医用画像について異常陰影の検出処理を実行する。この検出処理の結果、１又は複数の病巣候補陰影が検出された場合には、その医用画像に属するものであってスライス厚の小さな医用画像について同様の検出処理を再度実行する。これによって、検出処理に要する時間を短縮することができると共にスライス厚が小さい場合と同様の検出精度で偽陽性の少ない異常陰影候補の検出が可能となる。【選択図】　　　図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像に所定の画像処理を施して多値化画像を作成する多値化手段と、
前記多値化手段によって作成された前記多値化画像に基づいて又は前記多値化画像及び前記医用画像に基づいて、少なくとも１つ以上の判別処理を実行して病巣の候補とされる病巣候補陰影を検出する検出手段と、
前記検出手段によって前記病巣候補陰影が検出された場合、その検出処理に使用された前記医用画像よりもスライス厚の小さい医用画像について前記多値化手段及び前記検出手段と同様の処理を行う処理手段と
を備えたことを特徴とする画像診断支援装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、コンピュータ画像処理を用いて医用画像から病巣候補とされる陰影等を検出し、検出された病巣の候補とされる陰影を識別可能に表示する画像診断支援装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、ＣＴ装置やＭＲＩ装置で撮影された画像の陰影をコンピュータを用いて解析し、その陰影の中から病巣候補を絞り込んで医者に提示し、医者の判断を仰ぐという診断支援が行われている。陰影の中から病巣候補を絞り込むものとして、肺野の医用画像を例にしたものが種々報告されている。その中の一つとして、肺野の医用画像の中から細長い血管陰影と円形に近い癌陰影を識別する方法として、例えば”クオイトフ　ィルタ”（１９９９年１１月第９回コンピュータ支援画像診断学会大会論文集２１ページ　に記載）が報告されている。肺野の医用画像には、癌などの陰影のほか、血管、血管の断面、気管支の断面などが混在して写っているので、これらの画像の中から癌候補と思われる陰影を検出して医者に提示することが望ましい。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、実際の陰影は大きさも形も様々であり、陰影の識別能力をあげるにはパラメータの調節に多くの労力を要し、使いにくいものであった。大きさや形の異なる陰影を統一的に扱える方法があれば、コンピュータプログラムを作成するのも容易となり、識別能力をあげるためのパラメータの調節も容易となる。また、簡単な処理で陰影の中から病巣候補を絞り込むことができれば、コンピュータの演算時間も少なくて済み、早く正確な病巣候補を検出することができるようになる。また、検出された病巣候補を医者に瞬時に表示することが可能となるので望ましい。
【０００４】
そこで、本願の出願人は、大きさや形の異なる陰影を統一的に扱うことができ、コンピュータ演算に要する時間も短時間で済む画像診断支援装置を出願している（特願２００１−１８７９６９号）。この画像診断支援装置は、磁気ディスク等の記憶装置からＣＴ装置によって撮影された患者のＣＴ画像を読み込み、読み込まれたＣＴ画像の中から診断対象臓器に対して多値化処理を施し、多値化画像を生成する。この多値化画像は、複数の臓器の部位又は臓器同士が連結している場合があるので、それらを個々の部位又は臓器に分離するための切断処理を行なう。そして、切断された各診断対象臓器の部位又は臓器の種類に対応した最適な検出処理を行う。この検出処理では、部位又は臓器の種類等を判断して、それらに適した画像処理を施し、病巣候補陰影を絞り込み、病巣の候補とされる陰影すなわち異常陰影を検出している。この異常陰影検出処理は、原画像（ＣＴ画像）を使わずに、多値化画像だけに基づいて行なったり、ＣＴ画像及び多値化画像の両方に基づいて行なっている。そして、異常陰影と判定されたものを病巣部として残し、そうでないものを削除し、異常陰影についてＣＴ画像中に分かりやすいように色情報やマーカー等を付加して表示している。
【０００５】
一般に、病巣候補陰影の中で偽陽性と判断されるものの検出数は、医用画像のスライス厚に依存する。すなわち、医用画像には、癌などの陰影のほか、血管、血管の断面、気管支の断面などが混在して写っているので、医用画像のスライス厚が異なると、その陰影の中の特定の陰影が明確になったり不明確になったりする。例えば、スライス厚が小さい場合には、血管に対応する陰影が極端に減少して認識しにくくなり、偽陽性の陰影が検出されにくくなり、その検出数は少なくなる傾向にある。逆にスライス厚が大きくなると、血管の陰影が明確に現れるようになるため、偽陽性の陰影が異常陰影として検出されるようになるので、その検出数が多くなる傾向にある。従って、スライス厚は小さい方が異常陰影の検出精度は向上するが、逆にスライス厚が小さいと、検出処理の対象となる医用画像の枚数が極端に多くなり、異常陰影の検出処理に要する時間が膨大なものになってしまうという問題がある。
【０００６】
本発明の目的は、スライス厚が小さな場合の検出精度を維持しながら、スライ厚が大きい場合の検出処理速度で高速に検出を行うことのできる画像診断支援装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
請求項１に係る画像診断支援装置は、医用画像に所定の画像処理を施して多値化画像を作成する多値化手段と、前記多値化手段によって作成された前記多値化画像に基づいて又は前記多値化画像及び前記医用画像に基づいて、少なくとも１つ以上の判別処理を実行して病巣の候補とされる病巣候補陰影を検出する検出手段と、前記検出手段によって前記病巣候補陰影が検出された場合、その検出処理に使用された前記医用画像よりもスライス厚の小さい医用画像について前記多値化手段及び前記検出手段と同様の処理を行う処理手段とを備えたものである。医用画像には、癌などの陰影のほか、血管、血管の断面、気管支の断面などが混在して写っているので、医用画像に直接画像処理を施したとしても病巣の候補とされる病巣候補陰影を検出することは非常に困難である。そこで、多値化手段によって医用画像を多値化し、その多値化画像に基づいて陰影の中心又は重心座標などを求め、その中心座標を基準にしてさらに多値化画像に種々の画像処理を施して、血管、血管の断面、気管支の断面などのような病巣ではない陰影を効率的に削除し、結果として病巣確信度の高い病巣候補陰影だけを検出するようにしている。スライス厚の小さな多数の医用画像についてこのような検出処理を行うと、異常陰影の検出処理に要する時間が膨大なものになってしまうので、この発明では、比較的スライス厚の大きな医用画像について異常陰影の検出処理を実行する。一般的にスライス厚の大きな医用画像は、小さいものに比べて偽陽性の病巣候補陰影が検出される割合が高い。そこで、この検出処理の結果、１又は複数の病巣候補陰影が検出された場合には、その医用画像に属するものであってスライス厚の小さな医用画像について同様の検出処理を再度実行するようにした。これによって、検出処理に要する時間を短縮することができると共にスライス厚が小さい場合と同様の検出精度で偽陽性の少ない異常陰影候補の検出が可能となる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下添付図面に従って本発明に係る画像診断支援装置の好ましい実施の形態について説明する。図１は、本発明が適用される画像診断支援装置全体のハードウエア構成を示すブロック図である。この画像診断支援装置は、例えばＸ線ＣＴ装置等で被検体の対象部位について収集した複数の断層像（ＣＴ画像など）に基づいて、検出された病巣候補陰影等を表示したり、検出された病巣候補陰影等の中から確信度の高いものを絞り込んで表示したり、また、これらの処理の途中における画像を表示したりするものである。この画像診断支援装置は、各構成要素の動作を制御する中央処理装置（ＣＰＵ）１０と、装置全体の制御プログラムが格納された主メモリ１１と、複数の断層像データ及びプログラム等が格納された磁気ディスク１２と、表示用の画像データを一時記憶する表示メモリ１３と、この表示メモリ１３からの画像データに基づいて画像を表示する表示装置としてのＣＲＴディスプレイ１４と、画面上のソフトスイッチを操作するマウス１５及びそのコントローラ１６と、各種パラメータ設定用のキーやスイッチを備えたキーボード１７と、スピーカ１９と、上記各構成要素を接続する共通バス１８とから構成される。
【０００９】
この実施の形態では、主メモリ１１以外の記憶装置として、磁気ディスク１２のみが接続されている場合を示しているが、これ以外にフロッピディスクドライブ、ハードディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、光磁気ディスク（ＭＯ）ドライブ、ＺＩＰドライブ、ＰＤドライブ、ＤＶＤドライブなどが接続されていてもよい。さらに、通信インターフェイスを介してＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）やインターネット、電話回線などの種々の通信ネットワーク１ａ上に接続可能とし、他のコンピュータやＣＴ装置１ｂなどとの間で画像データのやりとりを行えるようにしてもよい。また、画像データのやりとりは、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置などの被検体の断層像が収集可能な医用画像診断装置を上記ＬＡＮ等の通信ネットワーク１ａと接続して行ってもよい。
【００１０】
以下、図１の画像診断支援装置の動作例について図面を用いて説明する。図２は、画像診断支援装置が実行するメインフローの一例を示す図である。図１のＣＰＵ１０は、このメインフローに従って動作する。以下、このメインフローの詳細をステップ順に説明する。
【００１１】
［ステップＳ２１］
ＣＰＵ１０は、ＣＴ装置によって撮影された患者のＣＴ画像の中から患者名に対応する患者の最初のＣＴ画像を磁気ディスク１２から読み込む。読み込むＣＴ画像は比較的スライス厚の大きい画像である。例えば、図３に示すように再構成時のスライス厚が小さな画像Ｓ３ａ〜Ｓ３ｃを加算することによって、スライス厚の大きくなった画像Ｓ１を読み込む。
【００１２】
［ステップＳ２２］
ＣＰＵ１０は、読み込まれたＣＴ画像に対して多値化処理を施し、多値化画像を生成する。ＣＰＵ１０は、多値化画像又はＣＴ画像及び多値化画像に対して種々の画像処理を施し、病巣の候補とされる陰影すなわち病巣候補陰影を検出するための演算を実行する。この多値化処理及び異常陰影検出処理の詳細については、前述の特願２００１−１８７９６９号に記載されているので、ここではその説明は省略する。
【００１３】
［ステップＳ２３］
前のステップＳ２３の検出処理の結果、異常陰影が検出されたか否か、すなわち異常有りか無しかの判定を行い、異常有り（ｙｅｓ）の場合はステップＳ２４に進み、異常無し（ｎｏ）の場合はステップＳ２Ｂに進む。
［ステップＳ２４］
前のステップＳ２３で異常有り（ｙｅｓ）と判定されたので、ＣＰＵ１０は、スライス厚の大きな画像Ｓ１の端に位置するスライス厚の小さな画像Ｓ３ａを読み込む。
【００１４】
［ステップＳ２５］
ＣＰＵ１０は、読み込まれたスライス厚の小さなＣＴ画像Ｓ３ａに対してステップＳ２２と同様の多値化処理及び異常陰影検出処理を行う。
［ステップＳ２６］
前のステップＳ２５の検出処理の結果、異常陰影が検出されたか否か、すなわち異常有りか無しかの判定を行い、異常有り（ｙｅｓ）の場合はステップＳ２７に進み、異常無し（ｎｏ）の場合はステップＳ２８に進む。
【００１５】
［ステップＳ２７］
前のステップＳ２６で異常有り（ｙｅｓ）と判定されたので、ＣＰＵ１０は、異常の検出されたＣＴ画像の画像番号と、異常陰影の座標位置と、その大きさなどの情報を記録する。
［ステップＳ２８］
前のステップＳ２６で異常無しと判定された場合及びステップＳ２７で異常陰影に関する情報が記録された場合、ＣＰＵ１０は、スライス厚の小さな次のＣＴ画像Ｓ３ｂを指示する。
【００１６】
［ステップＳ２９］
前のステップＳ２８で指示されたスライス厚の小さなＣＴ画像がスライス厚の大きいＣＴ画像中に存在するか否か、すなわち厚い画像から外れた画像か否かを判定し、外れた（ｙｅｓ）場合はステップＳ２Ｂにジャンプし、外れていない（ｎｏ）場合は、次のステップＳ２Ａに進む。例えば、スライス厚の大きなＣＴ画像Ｓ１内の薄い画像について処理している場合、指示されたスライス厚の小さな画像がＳ３ｂ，Ｓ３ｃの場合は外れていないと判定され、これ以外の場合は外れたと判定される。
【００１７】
［ステップＳ２Ａ］
前のステップで指示された画像が厚い画像から外れていないと判定されたので、スライス厚の小さな次のＣＴ画像を読み込み、ステップＳ２６にリターンする。
［ステップＳ２Ｂ］
前のステップ２３で異常無しと判定され、又はステップＳ２９で指示された画像が厚い画像から外れたと判定されたので、スライス厚の大きな次のＣＴ画像を読み込む。
【００１８】
［ステップＳ２Ｃ］
前のステップで読み込まれたＣＴ画像が最終画像かどうかの判定を行い、最終画像でない（ｎｏ）場合は、ステップＳ２２に戻り、前述の処理を繰り返し実行し、最終画像である（ｙｅｓ）場合は処理を終了する。
【００１９】
以上の処理によって、スライス厚の大きなＣＴ画像について順次異常陰影検出処理を実行するので、処理速度は高速化される。また、スライス厚の大きなＣＴ画像で異常陰影として検出された場合、さらにスライス厚の小さなＣＴ画像で同様の異常陰影の検出処理を行うので、その検出精度は向上する。
【００２０】
上述の実施の形態では、スライス厚の大きい画像中に異常陰影が検出された場合に、そのスライス厚の大きい画像中に含まれるスライス厚の小さな画像について異常陰影検出処理を再度繰り返して異常陰影を検出するという場合について説明したが、スライス厚の大きい画像中に異常陰影が検出された場合に、そのスライス厚の大きい画像中に含まれるスライス厚の小さな画像を読影医に表示して、確認できるようにしてもよい。すなわち、図４（Ａ）に示すように、最初に医師はスライス厚１０［ｍｍ］のＣＴ画像を用いて順次観察を行う。このときに、コンピュータによって前述のステップＳ２２の異常陰影検出処理が実行され、そのの結果、異常陰影が検出されたとする。この場合、画面中の「詳細」ボタンが点滅するので、医師は画面中の「詳細」ボタンをクリックする。すると、その表示画面が図４（Ｂ）のように変化する。図４（Ｂ）の表示画面は、上段に図４（Ａ）と同じスライス厚１０［ｍｍ］のＣＴ画像を、その下段にスライス厚２［ｍｍ］のＣＴ画像を複数枚表示する。各ＣＴ画像の右側にある上下向きの矢印ボタンをクリックすることによって、ＣＴ画像が順番に読み込まれるようになっている。
【００２１】
上述の実施の形態では、スライス厚の大きい医用画像について異常陰影の検出処理を行った結果、異常陰影があれば、スライス厚の小さな医用画像について同様の検出処理を行う場合について説明したが、異常陰影があった場合に、その異常陰影の位置などを記録しておき、スライス厚の小さな医用画像のその位置について重点的に検出処理を行うようにしてもよい。また、上述の実施の形態では、計測後の医用画像について説明したが、計測時に適用してもよい。すなわち、スライス厚を大きくして計測し、それについて異常陰影検出処理を実行し、異常陰影の検出された部分について今度はスライス厚を小さくして計測するようにしてもよい。
【００２２】
【発明の効果】
以上説明したように本発明の画像診断支援装置によれば、スライス厚が小さな場合の検出精度を維持しながら、スライ厚が大きい場合の検出処理速度で高速に検出を行うことができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明が適用される画像診断支援装置全体のハードウエア構成を示すブロック図である。
【図２】画像診断支援装置が実行するメインフローの一例を示す図である。
【図３】スライス厚の大きい画像と小さい画像の関係を示す図である。
【図４】スライス厚の大きい画像と小さい画像を同時に表示する場合の表示例を示す図である。
【符号の説明】
１０…中央処理装置（ＣＰＵ）
１１…主メモリ
１２…磁気ディスク
１３…表示メモリ
１４…ＣＲＴディスプレイ
１５…マウス
１６…コントローラ
１７…キーボード
１８…共通バス
１９…スピーカ
１ａ…通信ネットワーク
１ｂ…他のコンピュータ又はＣＴ装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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