(57)【要約】  【課題】  複数のデジタル医用画像を用いた異常陰影検出において、時間的効率がよく、ＦＰ（誤検出された正常箇所）が増大しない高性能な異常陰影検出を可能にする。  【解決手段】  第１の異常陰影検出手段２０により、第１の医用画像Ｐ１において異常陰影候補Ｑ1iを検出し、第２の異常陰影検出手段４０により、画像Ｐ１とは表現形態が異なる同一の被写体を表す第２の医用画像Ｐ２において、上記候補Ｑ1iと対応する位置に設けられた領域Ｒ1iに限定して異常陰影候補Ｑ2jを検出し、候補Ｑ2jを当該被写体の異常陰影とする。  【選択図】          図１
2005185383.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を表す第１の医用画像を担持する第１の画像データに基づいて、該第１の医用画像中の異常陰影候補を検出し、
該検出された異常陰影候補の前記被写体上の位置を表す位置情報を取得し、
前記被写体と同一の被写体を表す医用画像であって、前記第１の医用画像とは画像の表現形態が異なる第２の医用画像を担持する第２の画像データが表す前記第２の医用画像において、前記位置情報に基づいて、前記異常陰影候補の前記位置に対応する所定の位置に関心領域を設定し、
前記第２の画像データのうち前記関心領域内の画像に対応する画像データに基づいて、前記関心領域内の画像中の異常陰影候補を検出し、
該検出された異常陰影候補を前記被写体における異常陰影として検出することを特徴とする異常陰影検出方法。
【請求項２】
同一の被写体を表す、画像の表現形態が互いに異なる第１の医用画像および第２の医用画像をそれぞれ担持する第１の画像データおよび第２の画像データを取得する画像データ取得手段と、
前記第１の画像データに基づいて、前記第１の医用画像中の異常陰影候補を検出して、該異常陰影候補の前記被写体上の位置を表す位置情報を取得する第１の異常陰影検出手段と、
前記位置情報に基づいて、前記第２の画像データが表す前記第２の医用画像において、前記異常陰影候補の前記位置に対応する所定の位置に関心領域を設定する関心領域設定手段と、
前記第２の画像データのうち前記関心領域内の画像に対応する画像データに基づいて、前記関心領域内の画像中の異常陰影候補を検出する第２の異常陰影検出手段とを備え、
該第２の異常陰影検出手段により検出された異常陰影候補を、前記被写体における異常陰影として検出することを特徴とする異常陰影検出装置。
【請求項３】
前記所定の位置が、前記第２の医用画像中の前記被写体を表す画像における、前記第１の異常陰影検出手段により検出された異常陰影候補の前記位置に相当する位置であることを特徴とする請求項２記載の異常陰影検出装置。
【請求項４】
前記被写体が、胸部であり、
前記所定の位置が、前記第２の医用画像中の前記被写体を表す画像における、前記第１の異常陰影検出手段により検出された異常陰影候補の前記位置に相当する位置、および、該位置と左右対称となる位置であることを特徴とする請求項２記載の異常陰影検出装置。
【請求項５】
前記第１および第２の医用画像が、標準放射線画像、エネルギーサブトラクション軟部画像、経時サブトラクション画像およびＣＴ画像のうち互いに異なるいずれかの画像であることを特徴とする請求項１から４いずれか記載の異常陰影検出装置。
【請求項６】
前記第１の医用画像が、前記標準放射線画像であることを特徴とする請求項５記載の異常陰影検出装置。
【請求項７】
コンピュータを、
同一の被写体を表す、画像の表現形態が互いに異なる第１の医用画像および第２の医用画像をそれぞれ担持する第１の画像データおよび第２の画像データを取得する画像データ取得手段と、
前記第１の画像データに基づいて、前記第１の医用画像中の異常陰影候補を検出して、該異常陰影候補の前記被写体上の位置を表す位置情報を取得する第１の異常陰影検出手段と、
前記位置情報に基づいて、前記第２の画像データが表す前記第２の医用画像において、前記異常陰影候補の前記位置に対応する所定の位置に関心領域を設定する関心領域設定手段と、
前記第２の画像データのうち前記関心領域内の画像に対応する画像データに基づいて、前記関心領域内の画像中の異常陰影候補を検出する第２の異常陰影検出手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常陰影検出方法および装置並びにそのためのプログラムに関し、詳しくは、デジタル医用画像を用いて当該医用画像における異常陰影を検出する異常陰影検出方法および装置並びにそのためのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、医療分野においては、画像診断における医師等の読影者への負荷を低減する等の目的から、デジタル医用画像を、コンピュータを用いて画像解析することにより診断を支援する、いわゆるＣＡＤ（Computer Aided Diagnosis）が行われており、このようなＣＡＤの処理としては、例えば、医用画像における異常陰影を自動的に検出する異常陰影検出処理が知られている。
【０００３】
異常陰影検出処理においては、１枚の医用画像に基づいて異常陰影を検出する手法の他、異常陰影の検出性能をより向上させる目的から、複数の医用画像に基づいて異常陰影を検出する手法が種々提案されており、例えば、同一の被写体を表す、標準放射線画像とエネルギーサブトラクション軟部画像の２枚の医用画像に対してそれぞれ検出処理を施し、各画像における検出結果の論理和（ＯＲ）、すなわち、各画像毎に検出された異常陰影すべてを、最終的な異常陰影候補とする手法（特許文献１；軟組織胸部画像と標準胸部画像を利用したエネルギー差分法によるコンピュータ化肺小結節検出）や、１枚目の医用画像に対して検出処理を施し、その検出結果を基に２枚目の画像を獲得して、当該２枚目の画像に対して拡大縮小処理や強調処理を施し、その処理済画像を表示することにより、検出結果を見やすくする手法（特許文献２；Computer aided acquisition of medical images）等が知られている。
【０００４】
なお、上記「標準放射線画像」とは、胸部Ｘ線画像等の最も一般的な医用画像であり、被写体を透過した放射線を検出して得られる、被写体が投影された画像のことであり、上記「エネルギーサブトラクション軟部画像」とは、撮影管電圧の異なる２枚の画像等、放射線の吸収スペクトルの異なる２枚の画像を差分して得られる、骨部が除去された軟部の画像のことである。
【特許文献１】特表２００２−５２１８９６号公報
【特許文献２】ＵＳ６５７４３０４公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の、標準放射線画像とエネルギーサブトラクション軟部画像の各々に対して異常陰影検出処理を施す手法によれば、当該２画像に対して異常陰影検出処理を別々に施す必要があるため、その処理に掛かる計算量、計算時間が、標準放射線画像１枚に対して同処理を施す場合の略２倍かかることとなり、また、画像毎の検出結果の論理和をとるので、それに伴い、ＦＰ（誤検出された正常箇所）も増大するという問題がある。
【０００６】
また、上記の、１枚目の医用画像に基づいた検出結果から２枚目の画像を取得し、強調処理等を施して表示する手法によれば、これは、検出結果を単に見やすくして表示するためのものであり、これによって、ＦＰを減少させるなどの異常陰影検出処理における性能を向上させることはできない。
【０００７】
本発明は、上記事情に鑑み、複数のデジタル医用画像を用いた異常陰影検出において、時間的効率がよく、ＦＰが増大しない高性能な異常陰影検出を可能にする異常陰影検出方法および装置並びにそのためのプログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の異常陰影検出方法は、被写体を表す第１の医用画像を担持する第１の画像データに基づいて、当該第１の医用画像中の異常陰影候補を検出し、検出された当該異常陰影候補の上記被写体上の位置を表す位置情報を取得し、上記被写体と同一の被写体を表す医用画像であって、第１の医用画像とは画像の表現形態が異なる第２の医用画像を担持する第２の画像データが表す上記第２の医用画像において、上記位置情報に基づいて、上記異常陰影候補の上記位置に対応する所定の位置に関心領域を設定し、第２の画像データのうち関心領域内の画像に対応する画像データに基づいて、関心領域内の画像中の異常陰影候補を検出し、検出された当該異常陰影候補を上記被写体における異常陰影として検出することを特徴とする方法である。
【０００９】
本発明の異常陰影検出装置は、同一の被写体を表す、画像の表現形態が互いに異なる第１の医用画像および第２の医用画像をそれぞれ担持する第１の画像データおよび第２の画像データを取得する画像データ取得手段と、第１の画像データに基づいて、第１の医用画像中の異常陰影候補を検出して、当該異常陰影候補の上記被写体上の位置を表す位置情報を取得する第１の異常陰影検出手段と、上記位置情報に基づいて、第２の画像データが表す第２の医用画像において、上記異常陰影候補の上記位置に対応する所定の位置に関心領域を設定する関心領域設定手段と、第２の画像データのうち関心領域内の画像に対応する画像データに基づいて、関心領域内の画像中の異常陰影候補を検出する第２の異常陰影検出手段とを備え、第２の異常陰影検出手段により検出された異常陰影候補を、上記被写体における異常陰影として検出することを特徴とするものである。
【００１０】
ここで、「医用画像を担持する画像データに基づいて、当該画像中の異常陰影候補を検出する」とは、医用画像に対してその画像の表現形態に適した画像処理を施すことにより、その表現形態毎に特徴のある異常陰影候補を検出することを意味する。
【００１１】
「被写体」としては、例えば、胸部、乳房、手、足、腹部等が考えられるが、これらに限定されるものではない。
【００１２】
本発明の異常陰影検出装置において、上記第１および第２の医用画像は、標準放射線画像、エネルギーサブトラクション軟部画像、経時サブトラクション画像およびＣＴ画像のうち互いに異なるいずれかの画像であってもよい。
【００１３】
上記「標準放射線画像」とは、胸部Ｘ線画像等の最も一般的な医用画像であり、被写体を透過した放射線を検出して得られる、被写体が投影された画像のことである。
【００１４】
上記「エネルギーサブトラクション軟部画像」とは、撮影管電圧の異なる２枚の画像等、放射線の吸収スペクトルの異なる２枚の画像を差分して得られる、骨部が除去された軟部の画像のことである。
【００１５】
上記「経時サブトラクション画像」とは、撮影時期が異なる、同一の被写体を表す２枚の医用画像に対して、サブトラクション処理を施すことにより得られる経時的差分を表す画像のことである。
【００１６】
上記「ＣＴ画像」とは、ＣＴ撮影装置にて撮影された断層画像のことである。
【００１７】
なお、第１の医用画像と第２に医用画像は、互いに撮影時期ができるだけ近いものが好ましい。
【００１８】
本発明の異常陰影検出装置では、第１の医用画像において検出されなかった異常陰影候補は、最終的な異常陰影として検出されないので、第１の医用画像において、特徴に偏りのない標準的な異常陰影候補が多数検出されることが望ましく、そのため、例えば、第１の医用画像として、最も一般的な医用画像である、標準放射線画像を用いることが考えられる。
【００１９】
画像データ取得手段は、予め用意された第１および第２の画像データを、ともに入力により取得するものであってもよいし、第１および第２の画像データのうち少なくとも１つを、画像データベースに保存された多数の画像データの中から検索して取得するものであってもよい。
【００２０】
前者の場合としては、例えば、磁気ディスク等の記憶媒体に記録された画像データを読み込む形態で取得したり、ＣＲシステム等の画像読取装置からの送信により取得したりする場合を考えることができる。
【００２１】
後者の場合としては、例えば、各画像データが、当該各画像データが表す医用画像の被写体を特定する情報および画像の種類（表現形態で分類されるもの）を示す情報を付帯するものであり、画像データ取得手段が、まず、第１および第２の画像データのうちのいずれか一方の画像データを外部からの入力により取得し、当該一方の画像データに付帯する情報に基づいて、他方の画像データに対応する被写体および画像の種類を特定し、画像データベースに保存されている各画像データ毎に付帯する情報をもとに検索し、上記他方の画像データとして適した画像データを取得するようにすることができる。
【００２２】
画像データ取得手段は、第２の画像データを、第１の異常陰影検出手段による異常陰影候補の検出の前に取得するものであってもよいし、当該検出の後に取得するものであってもよい。
【００２３】
また、第１の異常陰影検出手段において異常陰影候補を検出する手法と第２の異常陰影検出手段において異常陰影候補を検出する手法とは、互いに異なる手法であってもよいし、同じ手法であってもよく、例えば、標準放射線画像、エネルギーサブトラクション軟部画像および経時サブトラクション画像に対しては、同一の手法を用い、ＣＴ画像に対しては、当該手法とは異なる他の手法を用いるようにしてもよい。
【００２４】
標準放射線画像、エネルギーサブトラクション軟部画像および経時サブトラクション画像に対して用いる、異常陰影候補を検出する手法としては、例えば、特開２００２−１０９５１０号公報により開示されている、画像中の濃度勾配（または輝度勾配）を濃度勾配ベクトルとして表し、この濃度勾配ベクトルの集中度合いの高い画像部分を候補として抽出するアイリスフィルタ処理や、検出しようとする異常陰影の大きさに応じた多重構造要素を用いて、この多重構造要素よりも空間的に狭い範囲で濃度変動する画像部分を候補として抽出するモフォロジーフィルタ処理、さらに、検出された異常陰影候補をその候補領域における輪郭形状の円形度や濃度の分散などの特徴量を用いて異常陰影か否かを判定する処理等を利用した手法を考えることができ、また、ＣＴ画像に対して用いる、異常陰影候補を検出する手法としては、例えば、文献、Rafael Wiemker,”Computer aided lung nodule detection on high resolution CT data”,SPIE Vol.4684,677-688,(2002)により開示されている、胸部ＣＴ画像において、肺野領域を識別し、ＣＴ値の大きな部分をピックアップする手法であって、その際、Ｑｕｏｉｔフィルタを用いて、血管とノジュールを識別することで、ＦＰの原因となる血管影の影響を除去する手法の適用を考えることができる。
【００２５】
本発明の異常陰影検出装置において、上記所定の位置は、第２の医用画像中の上記被写体を表す画像における、第１の異常陰影検出手段により検出された異常陰影候補の上記位置に相当する位置とすることができる。
【００２６】
また、上記被写体が胸部である場合において、上記所定の位置は、第２の医用画像中の上記被写体を表す画像における、第１の異常陰影検出手段により検出された異常陰影候補の上記位置に相当する位置、および、当該位置と左右対称となる位置とすることができる。
【００２７】
本発明のプログラムは、コンピュータを、同一の被写体を表す、画像の表現形態が互いに異なる第１の医用画像および第２の医用画像をそれぞれ担持する第１の画像データおよび第２の画像データを取得する画像データ取得手段と、第１の画像データに基づいて、第１の医用画像中の異常陰影候補を検出して、当該異常陰影候補の上記被写体上の位置を表す位置情報を取得する第１の異常陰影検出手段と、上記位置情報に基づいて、第２の画像データが表す第２の医用画像において、上記異常陰影候補の上記位置に対応する所定の位置に関心領域を設定する関心領域設定手段と、第２の画像データのうち関心領域内の画像に対応する画像データに基づいて、関心領域内の画像中の異常陰影候補を検出する第２の異常陰影検出手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２８】
本発明の異常陰影検出方法および装置並びにそのためのプログラムによれば、被写体を表す第１の医用画像において検出された異常陰影候補の位置情報に基づいて、第１の医用画像と被写体が同一で画像種類が異なる第２の医用画像において、上記検出された異常陰影候補の位置に対応する所定の領域に限定して異常陰影候補を検出し、当該検出された異常陰影候補を上記被写体の異常陰影として検出するようにしているので、第２の医用画像における、異常陰影候補が検出される可能性の低い領域に対しては、異常陰影候補の検出処理を省き、当該検出処理のための計算量・計算時間を抑えることができ、また、画像種類の異なる２つの医用画像を用いていながら、異常陰影候補を絞り込むようにして異常陰影を検出しているので、ＦＰの増大を防ぎつつ、信頼性の高い検出結果を得ることができ、これにより、時間的効率がよく、ＦＰが増大しない高性能な異常陰影検出を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。
【００３０】
まず、本発明の異常陰影検出装置の第１の実施形態について説明する。
【００３１】
図１は、本発明の異常陰影検出装置の第１の実施形態による概略構成を示す図である。図１に示す異常陰影検出装置１０１は、同一の被写体として、同一患者の胸部を表す、第１の医用画像としての標準放射線画像Ｐ１と第２の医用画像としてのエネルギーサブトラクション軟部画像Ｐ２とをそれぞれ担持する、第１の画像データＰ１と第２の画像データＰ２とを取得する画像データ取得手段１０と（以下、画像データと当該画像データが表す画像とを同じ記号用いて示す）、第１の画像データＰ１に基づいて、標準放射線画像Ｐ１中の異常陰影候補Ｑ1i（ｉ＝１，２，３，・・・）を検出して、これら異常陰影候補の胸部上の位置Ｔ1i（ｉ＝１，２，３，・・・）を表す位置情報Ｔ１を取得する第１の異常陰影検出手段２０と、位置情報Ｔ１に基づいて、第２の画像データＰ２が表すエネルギーサブトラクション軟部画像Ｐ２において、異常陰影候補Ｑ1iの位置Ｔ1iに対応する所定の位置として、エネルギーサブトラクション軟部画像Ｐ２中の胸部を表す画像における、上記位置Ｔ1iに相当する位置Ｔ2iに関心領域Ｒ2iを設定する関心領域設定手段３０と、第２の画像データＰ２のうち関心領域Ｒ2i内の画像に対応する画像データＰ２riに基づいて、関心領域Ｒ2i内の画像中の異常陰影候補Ｑ2j（ｊ＝１，２，３，・・・）を検出する第２の異常陰影検出手段４０とを備えており、さらに、第２の異常陰影検出手段４０により検出された異常陰影候補Ｑ2jを上記患者の胸部における異常陰影として、これら異常陰影を特定する情報を出力する検出結果出力手段５０と、患者の胸部を表す医用画像であって、患者や画像の種類が異なる複数の医用画像をそれぞれ担持する複数の画像データが保存されている画像データベース６０とを備えている。
【００３２】
各画像データは、それぞれ、当該各画像データが表す胸部に係る患者を個々に特定する情報と、当該各画像データが担持する画像の種類を示す情報とを付帯している。例えば、画像データのファイル名に、患者の識別番号（ＩＤ）と画像の種類を表す文字列を含めるようにしておく。
【００３３】
次に、上記異常陰影検出装置１０１の作用について説明する。
【００３４】
図２は、上記異常陰影検出装置１０１における処理フローを示す図である。
【００３５】
まず、画像データ取得手段１０が、第１の画像データとして、放射線撮影装置等の外部からの入力により、ある患者の標準放射線画像Ｐ１を担持する画像データＰ１を取得する（ステップＳ１）。図３は、上記標準放射線画像Ｐ１を示す図である。
【００３６】
画像データ取得手段１０により画像データＰ１が取得されると、第１の異常陰影検出手段２０は、画像データＰ１に基づいて、画像データＰ１が表す標準放射線画像Ｐ１に対して異常陰影検出処理を施し、標準放射線画像Ｐ１中の異常陰影候補Ｑ1iを検出して、これら異常陰影候補の胸部上の位置Ｔ1iを表す位置情報Ｔ１を取得する（ステップＳ２）。図３には、検出された異常陰影候補Ｑ11、Ｑ12、Ｑ13が示されている。
【００３７】
上記位置情報Ｔ１としては、標準放射線画像Ｐ１上の解剖学的特徴を有する所定の構造物、例えば、肋骨や鎖骨等を基準にしたときの相対的な距離を示す値や、標準放射線画像Ｐ１上の胸部と、ある座標系を対応させたときの、その座標系における座標値等を考えることができる。
【００３８】
なお、標準放射線画像に対して異常陰影検出処理を施し異常陰影候補を検出する手法としては、例えば、特開２００２−１０９５１０号公報に開示されているような、アイリスフィルタ処理、モフォロジーフィルタ処理による異常陰影候補の検出処理、さらに、検出された異常陰影候補を、その候補領域における輪郭形状の円形度や濃度の分散等の特徴量に基づいて異常陰影か否かを判定する方法等を利用した手法を用いることができる。
【００３９】
第１の異常陰影検出手段２０により位置情報Ｔ１が取得されると、画像データ取得手段１０は、第２の画像データとして、同一の患者の、骨部が除去された胸部を表すエネルギーサブトラクション軟部画像Ｐ２を担持する画像データＰ２を、画像データベース６０に保存されている画像データの中から、その付帯情報に基づいて検索して取得する（ステップＳ３）。図４は、上記エネルギーサブトラクション軟部画像Ｐ２を示す図である。
【００４０】
なお、画像データベース６０に保存されている画像データは、検索を容易にするため、患者毎や画像の種類毎に所定の場所に保存するようにしておいてもよい。
【００４１】
関心領域設定手段３０は、位置情報Ｔ１に基づいて、画像データＰ２が表すエネルギーサブトラクション軟部画像Ｐ２において、第１の異常陰影検出手段２０により検出された異常陰影候補Ｑ1iの胸部上の位置Ｔ1iに相当する位置Ｔ2i（ｉ＝１，２，３，・・・）を中心に、所定のサイズの矩形で囲まれる領域を関心領域Ｒ2iとして設定する（ステップＳ４）。図４には、設定された関心領域Ｒ21、Ｒ22、Ｒ23が示されている。
【００４２】
第２の異常陰影検出手段４０が、設定された関心領域Ｒ2i内の画像にのみ異常陰影検出処理を施し、関心領域Ｒ2i内の画像中の異常陰影候補Ｑ2jを検出する（ステップＳ５）。図４には、検出された異常陰影候補Ｑ21、Ｑ23が示されている。
【００４３】
なお、ここでの異常陰影検出処理としては、標準放射線画像Ｐ１に対して施した処理と同じ検出処理を用いることができる。
【００４４】
そして、検出結果出力手段５０が、第２の異常陰影検出手段４０により検出された異常陰影候補Ｑ2jを、上記患者の胸部における異常陰影として、当該異常陰影を特定する情報を出力する（ステップＳ６）。この異常陰影を特定する情報の出力としては、標準放射線画像Ｐ１あるいはエネルギーサブトラクション軟部画像Ｐ２とともに、上記異常陰影を指示するマーク等を表示する形態であってもよいし、上記異常陰影の位置を表す座標値等を出力する形態であってもよい。
【００４５】
次に、本発明の異常陰影検出装置の第２の実施形態について説明する。
【００４６】
図５は、本発明の異常陰影検出装置の第２の実施形態による概略構成を示す図である。図５に示す異常陰影検出装置１０２は、同一の被写体として、同一患者の胸部を表す、第１の医用画像としての標準放射線画像Ｐ３と第２の医用画像としてのＣＴ画像Ｐ４とをそれぞれ担持する、第１の画像データＰ３と第２の画像データＰ４とを取得する画像データ取得手段１０と、第１の画像データＰ３に基づいて、標準放射線画像Ｐ３中の異常陰影候補Ｑ3i（ｉ＝１，２，３，・・・）を検出して、これら異常陰影候補の胸部上の位置Ｔ3i（ｉ＝１，２，３，・・・）を表す位置情報Ｔ３を取得する第１の異常陰影検出手段２０と、位置情報Ｔ３に基づいて、第２の画像データＰ４が表すＣＴ画像Ｐ４において、異常陰影候補Ｑ3iの上記位置Ｔ3iに対応する所定の位置として、ＣＴ画像Ｐ４中の胸部を表す画像における、上記位置Ｔ3iに相当する位置（胸部の前後方向へ伸びる直線として表現される）Ｔ4iに関心領域Ｒ4iを設定する関心領域設定手段３０と、第２の画像データＰ４のうち関心領域Ｒ4i内の画像に対応する画像データＰ４riに基づいて、関心領域Ｒ4i内の画像中の異常陰影候補Ｑ4j（ｊ＝１，２，３，・・・）を検出する第２の異常陰影検出手段４０とを備えており、さらに、第２の異常陰影検出手段４０により検出された異常陰影候補Ｑ4jを上記患者の胸部における異常陰影として、これら異常陰影を特定する情報を出力する検出結果出力手段５０と、患者の胸部を表す医用画像であって、患者や画像の種類が異なる複数の医用画像をそれぞれ担持する複数の画像データが保存されている画像データベース６０とを備えている。
【００４７】
各画像データは、それぞれ、当該各画像データが表す胸部に係る患者を個々に特定する情報と、当該各画像データが担持する画像の種類を示す情報とを付帯している。
【００４８】
上記異常陰影検出装置１０２の作用について説明する。
【００４９】
図６は、上記異常陰影検出装置１０２における処理フローを示す図である。
【００５０】
まず、画像データ取得手段１０が、第１の画像データとして、放射線撮影装置等の外部からの入力により、ある患者の標準放射線画像Ｐ３を担持する画像データＰ３を取得する（ステップＳ１１）。図７は、上記標準放射線画像Ｐ３を示す図である。
【００５１】
画像データ取得手段１０により画像データＰ３が取得されると、第１の異常陰影検出手段２０は、画像データＰ３に基づいて、画像データＰ３が表す標準放射線画像Ｐ３に対して異常陰影検出処理を施し、標準放射線画像Ｐ３中の異常陰影候補Ｑ3iを検出して、これら異常陰影候補の胸部上の位置Ｔ3iを表す位置情報Ｔ３を取得する（ステップＳ１２）。図７には、検出された異常陰影候補Ｑ31、Ｑ32、Ｑ33が示されている。
【００５２】
なお、ここでの異常陰影検出処理としては、第１の実施形態において、標準放射線画像Ｐ１に対して施した検出処理と同じ処理を用いることができる。
【００５３】
第１の異常陰影検出手段２０により位置情報Ｔ３が取得されると、画像データ取得手段１０は、第２の画像データとして、同一患者の胸部の断層画像を表すＣＴ画像Ｐ４を担持する画像データＰ４を、画像データベース６０に保存されている画像データの中から、その付帯情報に基づいて検索して取得する（ステップＳ１３）。
【００５４】
ＣＴ画像は、通常、患者の身体を体軸方向に所定の間隔でスライスしたときの複数の断層画像の集まりとして存在しているので、胸部を前後方向に投影して表現された標準放射線画像Ｐ３における異常陰影候補Ｑ3iが、身体の体軸方向に対してそれぞれ異なる位置にある場合には、それらの位置毎に対応するＣＴ画像が存在することになる。
【００５５】
したがって、第２の医用画像としてＣＴ画像を取得するには、まず、同一患者の胸部を含む断層画像データの集まりを付帯情報に基づいて検索して読み出し、それらの複数の断層画像データの中から、さらに、位置情報Ｔ３に基づいて異常陰影候補Ｑ3iの各位置Ｔ3iにそれぞれ対応する位置が画像中に含まれるＣＴ画像Ｐ４ｉを担持する各画像データＰ４ｉを抜き出して取得することとなる。図８は、上記ＣＴ画像Ｐ４ｉの一例として、位置Ｔ33に対応するＣＴ画像Ｐ４３を示す図である。
【００５６】
画像データ取得手段１０が、第２の医用画像としてＣＴ画像Ｐ４ｉをそれぞれ担持する画像データＰ４ｉを取得すると、関心領域設定手段３０は、位置情報Ｔ３に基づいて、各画像データＰ４ｉがそれぞれ表す各ＣＴ画像Ｐ４ｉにおいて、第１の異常陰影検出手段２０により検出された異常陰影候補Ｑ3iの胸部上の位置Ｔ3iに相当する位置Ｔ4i（胸部の前後方向へ伸びる直線として表現される）を中心軸に、胸部の前後方向の奥行きを考慮して、胸部の前後方向に伸びる所定のサイズの矩形で囲まれる領域を関心領域Ｒ4iとして設定する（ステップＳ１４）。図８には、設定された関心領域Ｒ4iの一例として、ＣＴ画像Ｐ４３上の関心領域Ｒ43が示されている。
【００５７】
第２の異常陰影検出手段４０が、各ＣＴ画像Ｐ４ｉについて設定された関心領域Ｒ4i内の画像にのみ異常陰影検出処理を施し、関心領域Ｒ4i内の画像中の異常陰影候補Ｑ4jを検出する（ステップＳ１５）。図８には、検出された異常陰影候補Ｑ4iの一例として、異常陰影候補Ｑ43が示されている。
【００５８】
なお、ここでの異常陰影検出処理としては、前述のRafael Wiemkerによって開示されている検出処理を用いることができる。
【００５９】
そして、検出結果出力手段５０が、第２の異常陰影検出手段４０により検出された異常陰影候補Ｑ4jを、上記患者の胸部における異常陰影として、当該異常陰影を特定する情報を出力する（ステップＳ１６）。この異常陰影を特定する情報の出力としては、第１の実施形態と同様、標準放射線画像Ｐ３あるいはＣＴ画像Ｐ４ｉとともに、上記異常陰影を指示するマーク等を表示する形態であってもよいし、上記異常陰影の位置を表す座標値等を出力する形態であってもよい。
【００６０】
次に、本発明の異常陰影検出装置の第３の実施形態について説明する。
【００６１】
図９は、本発明の異常陰影検出装置の第２の実施形態による概略構成を示す図である。図９に示す異常陰影検出装置１０３は、同一の被写体として、同一患者の胸部を表す、第１の医用画像としてのＣＴ画像Ｐ５と第２の医用画像としての標準放射線画像Ｐ６とをそれぞれ担持する、第１の画像データＰ５と第２の画像データＰ６とを取得する画像データ取得手段１０と、第１の画像データＰ５に基づいて、ＣＴ画像Ｐ５中の異常陰影候補Ｑ5i（ｉ＝１，２，３，・・・）を検出して、これら異常陰影候補の胸部上の位置Ｔ5i（ｉ＝１，２，３，・・・）を表す位置情報Ｔ５を取得する第１の異常陰影検出手段２０と、位置情報Ｔ５に基づいて、第２の画像データＰ６が表す標準放射線画像Ｐ６において、異常陰影候補Ｑ5iの上記位置Ｔ5iに対応する所定の位置として、ＣＴ画像Ｐ５中の胸部を表す画像における、上記位置Ｔ5iに相当する位置（胸部を前後方向から見たときの位置）Ｔ6iに関心領域Ｒ6iを設定する関心領域設定手段３０と、第２の画像データＰ６のうち関心領域Ｒ6i内の画像に対応する画像データＰ６riに基づいて、関心領域Ｒ6i内の画像中の異常陰影候補Ｑ6j（ｊ＝１，２，３，・・・）を検出する第２の異常陰影検出手段４０とを備えており、さらに、第２の異常陰影検出手段４０により検出された異常陰影候補Ｑ6jを上記患者の胸部における異常陰影として、これら異常陰影を特定する情報を出力する検出結果出力手段５０と、患者の胸部を表す医用画像であって、患者や画像の種類が異なる複数の医用画像をそれぞれ担持する複数の画像データが保存されている画像データベース６０とを備えている。
【００６２】
各画像データは、それぞれ、当該各画像データが表す胸部に係る患者を個々に特定する情報と、当該各画像データが担持する画像の種類を示す情報とを付帯している。
【００６３】
上記異常陰影検出装置１０３の作用について説明する。
【００６４】
図１０は、上記異常陰影検出装置１０３における処理フローを示す図である。
【００６５】
まず、画像データ取得手段１０が、第１の画像データとして、ＣＴ撮影装置等の外部からの入力により、ある患者の胸部ＣＴ画像Ｐ５を担持する画像データＰ５を取得する（ステップＳ２１）。図１１は、上記ＣＴ画像Ｐ５を示す図である。
【００６６】
画像データ取得手段１０により画像データＰ５が取得されると、第１の異常陰影検出手段２０は、画像データＰ５に基づいて、画像データＰ５が表すＣＴ画像Ｐ５に対して異常陰影検出処理を施し、ＣＴ画像Ｐ５中の異常陰影候補Ｑ5iを検出して、これら異常陰影候補の胸部上の位置Ｔ5iを表す位置情報Ｔ５を取得する（ステップＳ２２）。図１１には、検出された異常陰影候補Ｑ51、Ｑ52が示されている。
【００６７】
なお、ここでの異常陰影検出処理としては、第２の実施形態において、ＣＴ画像Ｐ４に対して施した検出処理と同じ処理を用いることができる。
【００６８】
第１の異常陰影検出手段２０により位置情報Ｔ５が取得されると、画像データ取得手段１０は、第２の画像データとして、同一患者の胸部を表す標準放射線画像Ｐ６を担持する画像データＳ６を、画像データベース６０に保存されている画像データの中から、その付帯情報に基づいて検索して取得する（ステップＳ２３）。図１２は、上記の標準放射線画像Ｐ６を示す図である。
【００６９】
画像データ取得手段１０が、第２の医用画像として標準放射線画像Ｐ６を担持する画像データＰ６を取得すると、関心領域設定手段３０は、位置情報Ｔ５に基づいて、画像データＰ６が表す各標準放射線画像Ｐ６において、第１の異常陰影検出手段２０により検出された異常陰影候補Ｑ5iの胸部上の位置Ｔ5iに相当する位置Ｔ6i（位置Ｔ5iを胸部の前後方向から見た位置）を中心に、所定のサイズの矩形で囲まれる領域を関心領域Ｒ6iとして設定する（ステップＳ２４）。図１２には、設定された関心領域Ｒ61、Ｒ62が示されている。
【００７０】
第２の異常陰影検出手段４０が、設定された関心領域Ｒ6i内の画像にのみ異常陰影検出処理を施し、関心領域Ｒ6i内の画像中の異常陰影候補Ｑ6jを検出する（ステップＳ１５）。図１２には、検出された異常陰影候補Ｑ61が示されている。
【００７１】
なお、ここでの異常陰影検出処理としては、第１の実施形態において標準放射線画像Ｐ１に対して施した検出処理と同じ処理を用いることができる。
【００７２】
そして、検出結果出力手段５０が、第２の異常陰影検出手段４０により検出された異常陰影候補Ｑ6jを、上記患者の胸部における異常陰影として、当該異常陰影を特定する情報を出力する（ステップＳ２６）。この異常陰影を特定する情報の出力としては、第１の実施形態と同様、ＣＴ画像Ｐ５あるいは標準放射線画像Ｐ６とともに、上記異常陰影を指示するマーク等を表示する形態であってもよいし、上記異常陰影の位置を表す座標値等を出力する形態であってもよい。
【００７３】
このように、第１から第３の実施形態による異常陰影検出装置によれば、被写体を表す第１の医用画像において検出された異常陰影候補の位置情報に基づいて、第１の医用画像と被写体が同一で画像種類が異なる第２の医用画像において、上記検出された異常陰影候補の位置に対応する所定の領域に限定して異常陰影候補を検出し、当該検出された異常陰影候補を上記被写体の異常陰影として検出するようにしているので、第２の医用画像における、異常陰影候補が検出される可能性の低い領域に対しては、異常陰影候補の検出処理を省き、当該検出処理のための計算量・計算時間を抑えることができ、また、画像種類の異なる２つの医用画像を用いていながら、異常陰影候補を絞り込むようにして異常陰影を検出しているので、ＦＰの増大を防ぎつつ、信頼性の高い検出結果を得ることができ、これにより、時間的効率がよく、ＦＰが増大しない高性能な異常陰影検出を行うことができる。
【００７４】
なお、被写体が胸部である場合には、第１の異常陰影検出手段により検出された異常陰影候補の被写体上の位置に対応する所定の位置として、第２の医用画像の被写体上における、上記異常陰影候補の位置に相当する位置だけでなく、胸部において当該位置と左右対称となる位置も含めるようにしてもよい。胸部の場合は、異常陰影が左右対称に検出される場合があるからである。
【００７５】
また、第２の医用画像に相当する画像が常時あるとは限らないので、本異常陰影検出装置に、第１の医用画像に対応する第２の医用画像が存在するか否かを調べて判定する判定手段をさらに設け、当該判定手段により第２の医用画像が存在しないと判定された場合には、第１の異常陰影検出手段により検出された異常陰影候補をそのまま最終的な検出結果として出力するようにしたり、また、第２の医用画像が存在するか否かに応じて、最終的に出力する異常陰影の数を、例えば、存在する場合に２０個、存在しない場合に５個のように、別々に設定したりしてもよい。
【００７６】
また、上記実施形態では、表現形態の異なる２種類の医用画像を用いて、異常陰影検出処理を２段階に分けて行い、異常陰影候補を絞り込むようにしているが、表現形態の異なる３種類以上の医用画像を用いて、異常陰影検出処理を画像の種類毎に段階的に分けて行い、異常陰影候補を絞り込むようにしてもよい。
【００７７】
また、最後の段階で検出された異常陰影候補をそのまま異常陰影として検出してもよいし、必要に応じて、それら候補が異常陰影であるか否かを、別の指標等を用いて判別処理をし、異常陰影であると判別されたものだけを異常陰影として決定するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】本発明の第１の実施形態による異常陰影検出装置の概略構成を示す図
【図２】第１の実施形態による異常陰影検出装置における処理フローを示す図
【図３】胸部の標準放射線画像Ｐ１を示す図
【図４】胸部のエネルギーサブトラクション軟部画像Ｐ２を示す図
【図５】本発明の第２の実施形態による異常陰影検出装置の概略構成を示す図
【図６】第２の実施形態による異常陰影検出装置における処理フローを示す図
【図７】胸部の標準放射線画像Ｐ３を示す図
【図８】胸部のＣＴ画像Ｐ４を示す図
【図９】本発明の第３の実施形態による異常陰影検出装置の概略構成を示す図
【図１０】第３の実施形態による異常陰影検出装置における処理フローを示す図
【図１１】胸部のＣＴ画像Ｐ５を示す図
【図１２】胸部の標準放射線画像Ｐ６を示す図
【符号の説明】
【００７９】
１０  画像データ取得手段
２０  第１の異常陰影検出手段
３０  関心領域設定手段
４０  第２の異常陰影検出手段
５０  検出結果出力手段
６０  画像データベース
１０１  第１の実施形態による異常陰影検出装置
１０２  第２の実施形態による異常陰影検出装置
１０３  第３の実施形態による異常陰影検出装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【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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