(57)【要約】Ｘ線フィルム内における異常のコンピュータ支援検出のための方法及びシステムであって、ＣＡＤ分析において使用された特徴及び／又は基準をＸ線のデジタル画像の上に符号化記述子として表示して、特定の異常の識別の根拠の指摘をユーザーに提供して、ユーザーによって確立される診断の信頼性を高める。  アプリケーションをデジタル画像に割り当てるためのコンピュータ支援検出(CAD)システム。このシステムは、事例入力システム(CIS)、画像データ・レポジトリ及びアルゴリズム・サーバーを含む。また、CADアプリケーションをデジタル画像に割り当てる方法も提供され、この方法は、獲得モデル(AM)を選択し、選択されたAMを使用して、CADアプリケーションを選択するステップを含む。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル画像のコンピュータ支援検出（ＣＡＤ）分析の結果を表示する方法であって、
（ｉ）ＣＡＤ分析を使用して前記デジタル画像を分析し、１つ又は複数のＣＡＤによって検出された異常を識別する工程と、
（ｉｉ）前記ＣＡＤによって検出された異常の１つ又は複数の符号化記述子を生成する工程であって、前記符号化記述子は、前記ＣＡＤによって検出された異常を識別するために前記ＣＡＤ分析によって使用された１つ又は複数の基準に関する情報を提供する、工程と、
（ｉｉｉ）前記１つ又は複数の符号化記述子と共に前記デジタル画像を表示する工程と、
を有する方法。
【請求項２】
前記デジタル画像が、Ｘ線フィルムのデジタル化された画像である請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記デジタル画像が、デジタル乳房撮影写真である請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記デジタル画像を視覚的に分析して、１つ又は複数のユーザーによって検出された異常を識別する工程を更に有し、前記視覚的な分析は、前記表示工程の前に実行され、前記ユーザーによって検出された異常は、前記符号化記述子によって提供される前記情報に基づいて再評価される請求項１〜３のいずれか一項記載の方法。
【請求項５】
前記デジタル画像が、Ｘ線フィルムのデジタル化された画像であり、前記視覚検査が、前記Ｘ線フィルムに関して実行される請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記デジタル画像を視覚的に分析して、１つ又は複数のユーザーによって検出された異常を識別する工程を更に有し、前記視覚検査が、ユーザーが前記視覚的な分析を実行しつつ前記符号化記述子を参照できるように同時に表示される前記符号化記述子によって実行される請求項１〜３のいずれか一項記載の方法。
【請求項７】
前記デジタル画像が、Ｘ線フィルムのデジタル化された画像であり、前記視覚検査が、前記Ｘ線フィルムに関して実行される請求項６記載の方法。
【請求項８】
前記画像内に表示される前記１つ又は複数の符号化記述子が、ユーザーによって選択される請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記符号化記述子が、前記ＣＡＤによって検出された異常が疾病状態を示す確率に関する情報をも提供する請求項１〜８中のいずれか一項記載の方法。
【請求項１０】
前記１つ又は複数の符号化記述子が、視覚的なマーカー、英数字情報、又はこれらの組み合わせから選択される請求項１〜９のいずれか一項記載の方法。
【請求項１１】
前記英数字情報が、Breast Imaging Reporting And Data System（BI-RADS）に基づいている請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
前記英数字情報が、前記ＣＡＤによって検出された異常を医学用語で記述した文章である請求項１０記載の方法。
【請求項１３】
前記視覚的なマーカーが、領域の境界描写を含む請求項１０記載の方法。
【請求項１４】
前記視覚的なマーカーが、異常の尤度を判定するためにＣＡＤによって使用された１つ又は複数の強調表示された特徴を有する請求項１０記載の方法。
【請求項１５】
前記強調表示された特徴が、針状体のサイズ、明るさ、場所、密度、数、及び長さから選択される請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
前記強調表示された特徴が、微細石灰化クラスタ内の個別の石灰化を含む請求項１４記載の方法。
【請求項１７】
前記視覚的なマーカーが、前記ＣＡＤによって検出された異常が疾病状態を表している前記確率に従って色符号化されている請求項１０記載の方法。
【請求項１８】
前記視覚的なマーカーが同一の色からなり、確率のレベルが前記同一色の既定のシェードによって示されている請求項１７記載の方法。
【請求項１９】
前記視覚的なマーカーが、程度の異なる透明度によって表示可能である請求項１０記載の方法。
【請求項２０】
前記視覚的なマーカーを表示する前記透明度の程度が、動的に変化する請求項１９記載の方法。
【請求項２１】
乳房撮影写真内の異常を識別する方法であって、
（ｉ）コンピュータ支援検出（ＣＡＤ）分析を使用して前記乳房撮影写真を分析し、ＣＡＤ結果を生成する工程と、
（ｉｉ）前記乳房撮影写真と、前記ＣＡＤ結果を含む前記乳房撮影写真の対応する画像を表示する工程と、
（ｉｉｉ）前記乳房撮影写真を視覚的に分析し、１つ又は複数のユーザーによって検出された異常を識別する工程であって、前記視覚検査が、ユーザーが前記視覚的な分析を実行しつつ前記ＣＡＤ結果を参照できるように同時に表示されるＣＡＤ結果を含む前記乳房撮影写真の対応する画像によって実行される工程と、
を有する方法。
【請求項２２】
前記乳房撮影写真が、デジタル化されたＸ線フィルムである請求項２１記載の方法。
【請求項２３】
前記乳房撮影写真が、デジタル乳房撮影写真である請求項２１記載の方法。
【請求項２４】
デジタル画像のコンピュータ支援検出（ＣＡＤ）分析の結果を表示するシステムであって、
デジタル画像源と、
ＣＡＤ分析を使用して前記デジタル画像を分析し、ＣＡＤによって検出された異常を識別するプロセッサと、
前記ＣＡＤによって検出された異常の前記識別に使用された基準を抽出するプロセッサと、
符号化記述子を前記基準及び前記異常と関連付けるプロセッサと、
前記デジタル画像及び前記符号化記述子を表示するディスプレイと、
を有するシステム。
【請求項２５】
前記ディスプレイが、複数の表示領域を有する請求項２４記載のシステム。
【請求項２６】
デジタル画像を、符号化記述子なしに第１表示領域内に表示し、前記デジタル画像を、符号化記述子と共に第２表示領域内に表示する請求項２５記載のシステム。
【請求項２７】
アナログＸ線フィルムを表示する手段を更に有する請求項２４〜２６のいずれか一項記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願）
本出願は、発明の名称が「医療画像をコンピュータ支援検出（ＣＡＤ）のガイドによって読み取る方法」である、２００２年９月２４日付けで出願された米国仮特許出願第６０／４１３，０５５号に由来する優先権を主張するものである。
【０００２】
本発明は、Ｘ線フィルム内における異常のコンピュータ支援検出(Computer Aided Detection: CAD)の分野に関するものである。
【背景技術】
【０００３】
コンピュータ支援検出（ＣＡＤ）によって分析する対象のＸ線フィルムは、デジタイザステーションで読み取った後に、デジタルフォーマットに変換される。そして、このデジタル画像をコンピュータアルゴリズムによって分析し、例えば、乳房造影の場合には、疑わしい領域などのデジタル化画像の特徴を識別する。
【０００４】
現在の方法によれば、医師は、診断プロセスにおいて、まず、コンピュータの支援なしに、乳房撮影写真を判読する必要がある。そして、医師は、なにかを発見した場合に、コンピュータモニタの電源を投入する。このモニタには、乳房撮影写真のデジタル化バージョン上にオーバーレイする形態で、ＣＡＤ分析によって識別された疑わしい領域が示されている。この結果、それらの疑わしい領域により、医師の発見内容を確認することができる。或いは、その代わりに、医師が疑わしいと見なさなかったが、コンピュータによって強調表示されている領域を再度検査するべく、医師が促されることになる。
【０００５】
これらの疑わしい領域は、通常、疑わしい領域の近傍を示す画像上の「マーク」を使用して強調表示されている。そして、これらのＣＡＤマークが、医師の発見内容と合致しない場合に、医師は、自分の発見内容がＣＡＤマークと異なっている理由を判定する作業に直面することになる。ＣＡＤマークは、しばしば、画像のアーチファクトやその他の明白な属性によって生成される。そのマークの理由が、微妙なものである場合もある。そして、その相違の理由が容易に判定不可能な場合に、医師は、不安を覚えることになる。
【０００６】
現在のシステムによれば、コンピュータが癌であると「考えた」領域をマーキングするように試みている。従って、癌である確率が高い領域のみをマーキングするようにＣＡＤシステムをトレーニングし、偽陽性の数を極小化することに多大な注意を払わなければならない。そして、このトレードオフとして、潜在的に癌である領域の大きな割合がコンピュータによってマーキングされないという結果になる（偽陰性）。現在のシステムにおいては、検出された領域が癌であるかどうかの「尤度(Likelihood)」を確立することにより、このトレードオフを均衡させている。この場合には、感度対特異度のROC(Receiver Operating Characteristics)曲線上における性能を最適化するために、この尤度の閾値を設定する。又、潜在的な偽陽性を除去するために、特定の経験則を追加することも可能である。そして、尤度の尺度において十分に高い値を記録しない（又は、特定の経験則の試験に不合格となった）検出領域は、除去され、マークは付与されない。
【０００７】
これは、「第２の判読(Second Read)」モデルと呼ばれるものに結び付くものであり、このモデルは、画像の２つの独立した分析（１つは、人間により、もう１つは、コンピュータによる）により、画像内の潜在的な癌を正しく識別する可能性を向上させようという考え方に基づいたものである。即ち、人間は、疑わしい領域の特定の割合を正しく識別し、コンピュータも、特定の割合を正しく識別する（オーバーラップする領域とオーバーラップしない領域が存在する）。そして、この結果、最終的に、全体としての検出率が相対的に高くなるというものである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
この方法の主要な欠点は、医師がそれぞれの画像を二回読み取る必要があるという点にある（ＣＡＤマークを有するものとＣＡＤマークを有していないもの）。第２の欠点は、医師によるＣＡＤ結果の参照の後に、人間とＣＡＤの結果が合致しない可能性があるという点にある。この場合に、相違の理由を判定すると共に、コンピュータと医師のいずれが正しいのかを判定するのは、医師の責任となる。システムの中には、疑わしい領域が癌である確率又は尤度を有するＣＡＤの結果を表示可能なものも存在するが（例えば、Ｚｈｅｎｇ他による「Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ」（２２１（３）：６３３〜６４０）と、米国特許出願公開第２００２００９７９０２号及び第２００２００７６０９１号明細書を参照されたい）、コンピュータによって表示されるＣＡＤの結果は、「合格／不合格」のレベルに留まっており、多くの場合に、医師は、相違をもたらした理由の判定に苦慮することになる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一態様においては、ユーザー又は医師による診断の精度を向上させるために、組織のデジタル的な（又は、デジタル化された）画像のコンピュータ支援検出（ＣＡＤ）分析の結果を表示する方法が提供される。この方法は、ＣＡＤ分析を使用してＸ線フィルムのデジタル画像を分析し、ＣＡＤの結果を生成する工程と（このＣＡＤ分析は、１つ又は複数の異常の存在の確率がゼロを上回っているデジタル画像の領域を検出する能力を有している）；ＣＡＤ結果の１つ又は複数の符号化記述子を生成する工程と（これらの符号化記述子は、ＣＡＤ分析によって検出された領域に関連付けられている）；ＣＡＤ分析において使用された１つ又は複数の基準及び／又は特徴に関する情報を提供する工程と；を有している。このようにして、関連する符号化記述子と共にＣＡＤ結果を表示すれば、ユーザーは、ＣＡＤアルゴリズムによって使用された基準を評価して異常な領域の識別に到達することにより、自らの診断の精度を向上させることができる。
【００１０】
本発明の方法の一実施例においては、ユーザー／医師は、Ｘ線フィルム又はそのデジタル画像の視覚的な分析の様々な工程において、符号化記述子を使用可能である。例えば、医師は、まず、符号化記述子を有していないＸ線画像を視覚的に分析し、自らが疑いがあると見なす領域の特徴の特性に基づいた診断を確立することができる。次いで、医師は、符号化記述子を有する画像を参照し、自らの診断の根拠とＣＡＤ分析の根拠を比較することができる。この結果、医師は、自らの診断を検証すると共に、自らの診断の根拠をも検証することができる。
【００１１】
別の実施例においては、医師は、符号化記述子及び／又は従来のＣＡＤ結果が一緒に表示されている対応する画像を同時に参照しつつ、Ｘ線画像を視覚的に分析して診断を確立することができる。このイベントシーケンスを使用することにより、開業医は、まず、画像の疑わしい領域内の符号化記述子及び／又は従来のＣＡＤマーカーを参照し、次いで、符号化記述子及び／又はＣＡＤマーカーを有していない画像内の同一の領域を参照することにより、符号化記述子によって提供されている情報に部分的に基づいて診断を確立することができる。即ち、符号化記述子により、視覚的な診断をガイド（指示）することができるのである。
【００１２】
符号化記述子を使用することによって、分析の最終的な結果の検証（即ち、疑わしい領域が本当に異常（癌）であるのかどうかの判定）が容易になると共に、開業医によって確立された診断の根拠と比較可能なＣＡＤ分析の根拠を提供することにより、視覚的な診断を有利に改善することができる。そして、これにより、本発明の方法は、Ｘ線分析に関連する偽陽性又は偽陰性の数の減少に寄与するものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明の更なる特徴と利点については、添付の図面との関連で、以下の詳細な説明を参照することにより、明らかとなろう。
【００１４】
尚、これらの添付の図面においては、類似の参照符号によって類似の特徴を識別していることに留意されたい。
【００１５】
本発明の一態様においては、コンピュータ支援検出（ＣＡＤ）アルゴリズムによって使用された基準のいくつか又はすべてを示し、組織内における疾病状態を示す異常がＸ線フィルム内に存在する尤度を推定するために、ＣＡＤを使用して乳房撮影写真などのＸ線フィルムを分析し、その結果をユーザーに対して提示するシステム及び方法が提供される。この方法によれば、癌やその他の疾病の存在を示す疑わしい領域の尤度の医師による判定を支援することができる。そして、この結果を表示する方式により、更に後述するように、疾病の尤度を判定するために、コンピュータによって使用された複雑なロジックの単純化された視覚表現が提供される。
【００１６】
尚、本発明の方法に関する説明においては、癌の病変を検出するための乳房撮影写真の分析を参照しているが、本方法は、ＣＡＤ分析に適当なその他のタイプの診断画像化方法に対しても適用可能であることを理解されたい。
【００１７】
図１には、本システムの概略図が示されており、これは、画像取得ハードウェア１０、任意選択のＸ線フィルムデジタイザ１２、ＣＡＤプロセッサ１４、特徴／基準抽出プロセッサ１６、符号化記述子−特徴／基準関連付けプロセッサ１８、符号化記述子に関連する情報を保存する内部保存テーブル１９、コンピュータ画面などのディスプレイ２０、及びキーボードやマウスなどのユーザーインターフェイス２２を有している。尚、乳房造影などの診断手順は、デジタル的に取得可能であることから、Ｘ線フィルムデジタイザは、任意選択である。
【００１８】
図２は、本発明の方法の一実施例において必要とされる工程の概略図である。まず、工程２４において、デジタル化されたＸ線フィルムやデジタル乳房撮影写真などのデジタルＸ線写真を取得し、ＣＡＤアルゴリズムによって分析するためにＣＡＤプロセッサ１４に供給する。尚、元々、アナログのＸ線フィルムが提供されている場合には、最初に、デジタル化の工程を実行することになることを理解されたい。そして、ＣＡＤアルゴリズムにより、まず、工程２６において、一連の画像処理工程を実行することにより、（異常の可能性を示している）潜在的に疑わしい領域を検出する。これは、例えば、異なるサイズの空間帯域通過フィルタを使用して塊の存在を検出したり、或いは、高域通過フィルタを使用して、石灰化の存在を示す画像の明るく且つ小さな領域を強調表示することによって実現可能である。
【００１９】
そして、疑わしい領域を検出した後に、工程２８において、それぞれの疑わしい領域ごとに、領域の特徴を識別する。次いで、工程３０において、それらの識別された特徴を分析し、工程３２において、その分析結果を使用して、その識別された領域が癌などの疾病の特徴を示している尤度（確率）を判定する。
【００２０】
ＣＡＤ分析のそれぞれの工程は、その領域が異常であるかどうかを判定するための個別の基準又は特徴特性に基づいたものであってよい。即ち、領域が「疑わしい」かどうかをＣＡＤアルゴリズムによって判定する工程２６は、領域内のピクセルの強度に基づいたものであってよく、特徴分析工程３０は、例えば、疑わしい領域内の針状体の数を考慮したものであってよい。そして、工程３４において、そのＣＡＤ分析プロセスにおいて使用された基準／特徴特性を抽出し、それらを、工程３６において、対応する符号化記述子と関連付ける。次いで、工程３８において、それらの符号化記述子をコンピュータ画面や印刷された報告書などの適切な表示媒体上に、Ｘ線画像と共に表示することができる。
【００２１】
符号化記述子によれば、基準／特徴特性に関する情報の提供に加え、それらの基準／特徴特性が使用されたＣＡＤ分析における工程をも識別することができる。図３を参照すれば、符号化記述子に関連付けられ、且つＣＡＤ分析のそれぞれの工程に固有であるデータをテーブル１９内に保存可能であり、このテーブルにアクセスすることにより、これらの情報を取得可能である。ＣＡＤ分析の各工程は、番号によって表現可能である。例えば、「疑わしい領域の判定」の工程（図２の参照符号２６）は、工程番号１として識別可能である。尚、この取得は、既定のものであってよい（即ち、テーブル１９から取得される情報は、既定のものであってよい）。そして、例えば、特徴分析の工程に対応する符号化記述子をＣＡＤの結果と共に自動的に表示可能である。又、ＣＡＤ分析の様々な工程と関連付けられている符号化記述子を同時に表示することも可能であることを理解されたい。或いは、この代わりに、取得対象の情報をユーザーが指定することも可能である。
【００２２】
従って、符号化記述子と関連付けられ、且つＸ線デジタル画像上に表示されたＣＡＤ結果に寄与した様々な特徴に関する情報から、医師は、ＣＡＤアルゴリズムによって使用された基準について理解し、疑わしい領域が癌であるかどうかの判定に到達することができる。Ｘ線フィルム内の疑わしい領域に関連する特徴は、実行するＣＡＤ分析のタイプと疾病のタイプに応じて異なっている。例えば、癌の塊の場合には、領域が癌であるかどうかを判定するための１つの基準は、その塊の中に存在する「針状体」の量である。この観点において、疑わしい領域のわずかに針状化した塊やその他の特徴を乳房造影フィルムによって視覚化することは相当に困難なことであり、このような領域と関連付けられた符号化記述子を表示することにより、診断が円滑に実行されることになる。
【００２３】
Ｓｈａｐｉｒｏ他に付与された米国特許第６，２４６，７８２号には、乳房造影における癌の塊の自動検出システムについて記述されている（この内容は、本引用により、本明細書に包含される）。疑わしい領域から抽出される特徴には、針状体及びこれに類似したもののサイズ、明るさ、場所、密度、数、及び長さが含まれている。これらの特徴は、当技術分野において周知のいくつかの異なる方法によって分析可能である。例えば、米国特許第６，２４６，７８２号には、特定の癌及び非癌の特徴を含む画像を使用し、データの組に基づいてトレーニングされるニューラルネットワーク用の入力として、このような特徴を使用する方法について記述されている。即ち、このシステムは、いずれの特徴及び特徴の組み合わせが潜在的な癌を表しているのかを「学習」するのである。
【００２４】
疑わしい領域が癌である尤度の分析が完了すると、その結果は、人間の判読者が理解可能な形態に変換される。そして、それぞれの疑わしい領域は、ＣＡＤの表示内において強調表示されることになる。尚、この表示は、通常、コンピュータモニタや印刷された報告書の形態をとることになろう。この領域の強調表示は、疑わしい領域のアウトラインを示したり、透明な色を施したオーバーレイによって強調表示するなど、いくつかの方法によって実現可能である（但し、これらに限定されない）。
【００２５】
例えば、疑わしい領域の分析の後に、ニューラルネットワークが、針状体の数に部分的に基づいて、癌である特定の尤度を有するとして領域を検出した場合に、このシステムはその領域と関連付けられ、且つその領域内の針状体を強調表示する符号化記述子を表示可能である。或いは、この代わりに、図４に示されているように、符号化記述子は、疑わしい領域の基準／特徴特性について記述したユーザーが判読可能な文章であってもよい。従って、この領域を医師が以前に否定している場合には、医師は、癌の存在の可能性を有する標識によって強調表示されている針状体に特別な注意を払って、その領域を再検査するように求められることになろう。尚、表示する符号化記述子の選択は、ＣＡＤ分析における関連する特徴の重要度に基づいたものであってよく、或いは、ユーザーが、これを事前に決定することも可能である。
【００２６】
前述のように、ユーザーは、ユーザーインターフェイスを使用し、自らが選択した１つ又は複数の符号化記述子を表示するために選択することができる（関連付けられている特徴がＣＡＤ分析において使用されている場合）。又、ＣＡＤ結果を確立する際に様々な特徴に付与された重みに関する情報を、コンピュータ化されたデータテーブル内の適切なデータフィールドから抽出することも可能である。
【００２７】
又、符号化記述子を、疑わしい領域内の異常に関する医学用語による説明文と関連付けることも可能である。この説明文は、ＣＡＤアルゴリズム内の特徴分析によって判定し、テーブル１９内に保存可能である。文章の非限定的な例には、「瘤塊の不規則なマージン」、「実質性変形」、及びこれらに類似したものが含まれる。
【００２８】
従って、符号化記述子は、ＣＡＤ結果が基づいている特徴及び／又は基準に関連付け可能であるか、又はそれらの特徴及び／又は基準自身を示し、且つ、それらの特徴及び／又は基準が使用されたＣＡＤ分析における工程を示すあらゆる弁別可能な形態の視覚的なマーカー又は表示を意味している。又、符号化記述子は、疾病状態が存在する尤度を表すことも可能である。符号化記述子の実施例には、特徴の強調表示、アナログシンボルの使用（幾何学形状）、及び英数字情報の表示（例えば、Breast Imaging Reporting And Data System（BI-RADS））、並びにこれらの組み合わせを含むことができる。そして、符号化記述子の表示は、コンピュータ画面上又は印刷された報告書上におけるものであってよい。又、符号化記述子を色符号化することにより、例えば、画像内の異常が疾病状態を示している確率を反映させることも可能である。又、色符号を使用して、その符号化記述子に対応するＣＡＤ分析における工程を識別することも可能である。更には、好適な実施例においては、同一の色の異なるシェードによって符号化記述子を表示しており、それぞれのシェードは、疑わしい領域が疾病状態を示す確率の既定のレベルに対応している。即ち、例えば、緑などの所与の色は、その伝達対象の情報が確率であることを示し、ＣＡＤ分析によって判定された確率の実際のレベルを緑のシェードによって示すことになろう。
【００２９】
又、強調表示は、動的に変化する強度又は透明度の程度の形態をとることも可能である。即ち、強調表示を、「フェードイン」及び「フェードアウト」することにより、ＣＡＤの表示をいろいろと切り換えることなしに、異なる強調表示の程度によって、医師による領域の発見と特徴の分析を容易なものにすることができる。
【００３０】
又、微細石灰化クラスタ(Micro-Calcification Cluster: MCC)の検出によっても、癌の存在を示すことができる。ＭＣＣは、３つ以上の石灰化から構成されるものとして定義可能である（これは、画像上において明るいスポットとして示される）。本発明は、それぞれのクラスタごとに検出された石灰化を強調表示し計数する手段を提供する。一実施例においては、本システムは、潜在的な癌の標識を有する明るいスポットを含んでいることが検出されたすべての領域をユーザーに対して提示する。そして、その領域が癌を示す可能性が高いとＣＡＤシステムが検出したかどうかを、それぞれの領域を取り囲む境界を色符号化することによって示す。更には、領域内のそれぞれの明るいスポットを強調表示する。このようにして、本システムは、すべての疑わしい領域をユーザーに対して提示することができる。多数の偽陽性が存在し得るが、その領域がＭＣＣであるかどうかの判定の実行に使用した特徴を強調表示することにより、医師は、偽陽性を容易に排除することができる。更には、３つを下回る明るいスポットを有する領域を含めることにより（但し、それらの境界に対して別の色符号化を施すことによって、ＣＡＤシステムがそれらの領域を極めて疑わしいとは検出していないことを示すことにより）、医師は、潜在的に疑わしい領域が無害であるというそのコンピュータの判定が正しいかどうかをも迅速に確認することができる。
【００３１】
本発明の別の実施例においては、乳房撮影写真の判読又はＣＡＤの使用におけるユーザーの経験に対して、符号化記述子の表示を適合させることができる。
【００３２】
又、当業者には明らかなように、符号化記述子を強調表示並びに表示するその他の手段を使用することも可能である。
【００３３】
医師は、診断の信頼性を向上させるために、診断プロセスの様々な工程において、ＣＡＤ画像分析及び符号化記述子を使用することができる。図５を参照すれば、工程５０において、乳房撮影写真などのＸ線フィルムの分析から取得された従来のＣＡＤ分析結果（即ち、符号化記述子を有していないもの）を、工程５２において、表示することにより、工程５４において、医師は、ＣＡＤ結果を有していない画像（又は、フィルム）と、ＣＡＤ結果を有している対応する画像の両方を同時に参照することができる。この結果、医師は、ＣＡＤ結果を有している画像を参照して自らの分析をガイドしつつ、フィルムの視覚検査を実行して異常を識別することができる。
【００３４】
本方法の別の実施例においては、図６に示されているように、まず、ＣＡＤ分析工程５０を実行し、工程５６において、符号化記述子を生成する。次いで、医師は、まず、工程５８において、Ｘ線フィルムを分析した後に、工程６０において、符号化記述子と共に表示された対応するデジタル画像を分析することができる。次いで、工程６２において、医師は、自らの診断の根拠とＣＡＤ分析の根拠を比較し、必要に応じて、疑わしい領域における異常のタイプ（癌であるか、そうでないか）を再評価することができる。但し、ＣＡＤ分析によって使用された基準に関する情報が符号化記述子によって伝達されるため、医師は、疑わしい領域の明確に定義された特徴に基づいて、コンピュータの結果の有効性に関する論理的な評価を行うことができる。
【００３５】
更に別の実施例においては、図７に示されているように、工程６４において、Ｘ線フィルムと、符号化記述子と共に表示される対応するデジタル画像を同時に表示し、工程６６において、これらを医師が同時に分析する。この場合には、医師は、符号化記述子の支援を受けて、Ｘ線フィルムを分析することになる。
【００３６】
前述の２つの実施例は、表示のあらゆる組み合わせを使用して実行可能であり、この表示には、アナログＸ線フィルムを参照するためのオルタネータ及びライトボックス、並びに、Ｘ線又はデジタル乳房撮影写真のデジタル画像並びにＣＡＤ結果及び符号化記述子を参照するためのコンピュータ画面などのモニタが含まれることを理解されたい。そして、様々な画像を同時に又は逐次的に表示可能である。従って、例えば、コンピュータ画面は、記述子を有していないデジタル画像と、符号化記述子を有するデジタル画像の両方を表示可能である。又、符号化記述子を有する（又は、有していない）デジタル画像の一部のみを表示することも可能である。
【００３７】
又、符号化記述子と共に、実質的にすべての疑わしい領域が識別されるように、疑わしい領域が癌であるかどうかを判定するための閾値を低く設定可能であることについても理解されたい。ＣＡＤシステムは、それぞれの強調表示された領域の医師の読み取りによる第１判読を提供し、次いで、画像上の符号化記述子及び特徴に基づいて、癌の尤度に関する判定を実行可能である。この結果、医師は、その領域がマーキングされた理由を極めて容易に理解し、マーキングされた領域が、更なる分析を必要とするほどに本当に疑わしいかどうかに関する正確な判定を迅速に下すことができる。
【００３８】
尚、以上の本発明のこれらの実施態様は、例示的なものに過ぎず、本発明の範囲は、添付の請求項の範囲によってのみ定められるものである。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明のシステムの実施例の概略図である。
【図２】Ｘ線画像をＣＡＤによって分析し、符号化記述子を画像と共に表示する本発明の方法の実施例のフローチャートである。
【図３】符号化記述子に関係する情報を保存する内部保存テーブルの概略図である。
【図４】符号化記述子を有する乳房撮影写真のデジタル画像の表示の実施例の概略図である。
【図５】Ｘ線フィルムと、ＣＡＤ結果を有するＸ線フィルムのデジタル化画像を同時に分析することにより、ＣＡＤによって分析されたＸ線フィルム内において、異常を有する領域を検出及び識別する方法について説明する本発明の実施例のフローチャートである。
【図６】符号化記述子を使用して、Ｘ線フィルム内において、異常を有する領域を検出及び識別する方法について説明する本発明の実施例のフローチャートである。
【図７】Ｘ線フィルムと符号化記述子を同時に分析することにより、Ｘ線フィルム内において、異常を有する領域を検出及び識別する方法について説明する本発明の実施例のフローチャートである。
【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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【国際調査報告】
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