(57)【要約】本発明は、少なくとも１つの肺のディジタルボリューメトリック医用画像における解剖学的構造の診断を支援するコンピュータ支援診断方法に関する。まずディジタルボリューメトリック医用画像内で関心領域となる解剖学的構造が識別される［１１５］。関心領域となる解剖学的構造は関心領域（ＶＯＩ）の所定の容積としてリアルタイムで自動的にセグメンテーションされる。続いて関心領域の解剖学的構造の定量測定がリアルタイムで自動的に計算される［１２１］。セグメンテーション結果および計算結果はリアルタイムで表示される［１２２］。関心領域の解剖学的構造が疾病またはさらなる検査を要するエリアに相応する尤度を所定の基準および定量測定結果に基づいてリアルタイムで評価される［１２３］。さらに尤度が所定の閾値を超えた場合にリアルタイムで報知が形成される［１２８］。
2004531315.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの肺のディジタルボリューメトリック医用画像における解剖学的構造の診断を支援するコンピュータ支援診断方法において、
ディジタルボリューメトリック医用画像内の関心領域となる解剖学的構造を識別するステップと、
当該の解剖学的構造を関心領域（ＶＯＩ）の所定の容積としてリアルタイムで自動的にセグメンテーションするステップと、
関心領域の解剖学的構造の定量測定をリアルタイムで自動的に計算するステップと、
セグメンテーション結果および計算結果をリアルタイムで表示するステップと、
関心領域の解剖学的構造が疾病またはさらなる検査を要するエリアに相応する尤度を所定の基準および定量測定結果に基づいてリアルタイムで評価するステップと、
尤度が所定の閾値を超えた場合にリアルタイムで報知を行うステップとを有する
ことを特徴とするコンピュータ支援診断方法。
【請求項２】
前記報知するステップにおいて視覚的なコンフィデンシャルバーを形成する、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記報知するステップにおいて音響信号を形成する、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記表示するステップにおいて関心領域の解剖学的構造の３次元カラー表示を行い、場合によりバックグラウンド構造も解剖学的構造に対してコントラストを有するカラーで表示する、請求項１記載の方法。
【請求項５】
定量測定結果は径、容積、真円度、真球度、解剖学的構造の平均輝度のうち少なくとも幾つかを含む、請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記識別するステップをユーザが手動で行う、請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記識別するステップを自動的に行う、請求項１記載の方法。
【請求項８】
１つ以上の解剖学的構造についてさらに前記セグメンテーションするステップ、前記表示するステップ、前記評価するステップ、前記報知するステップを反復し、関心領域の各解剖学的構造を連続的かつランダムに検査する、請求項１記載の方法。
【請求項９】
１つ以上の解剖学的構造を“ｍ個のうちｎ番目”のレーベルで表示し、ここでｎはその時点で検査されている関心領域の解剖学的構造の番号を表し、ｍは１つ以上の解剖学的構造の全個数を表す、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記計算するステップにおいて、関心領域の解剖学的構造の範囲を求めるためにローカルヒストグラムに基づいたセグメンテーション閾値を適応調整するセグメンテーションプロセスを実行する、請求項１記載の方法。
【請求項１１】
前記セグメンテーションするステップおよび前記計算するステップをほぼ即時に行う、請求項１記載の方法。
【請求項１２】
前記報知するステップにおいてメインウィンドウを備えたグラフィックユーザインタフェースにより少なくとも１つの肺に相応する少なくとも１つのビューを表示する、請求項１記載の方法。
【請求項１３】
少なくとも１つのビューは少なくとも１つの軸線方向のビューおよび最大輝度プロジェクションのビューを含む、請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
少なくとも１つのセグメンテーション結果および計算結果をグラフィックユーザインタフェースの補足ウィンドウまたはポップアップウィンドウで表示する、請求項１２記載の方法。
【請求項１５】
表示パラメータの少なくとも２つのセットのうち少なくとも一方をグラフィックユーザインタフェースの補足ウィンドウで交番的に表示し、関心領域の解剖学的構造の石灰化の範囲のビューを形成する、請求項１２記載の方法。
【請求項１６】
さらに関心領域の解剖学的構造のローカル回転面、すなわち解剖学的構造の重心およびローカル回転軸線にセンタリングされた面を求め、
ローカル回転面を３６０゜の少なくとも一部だけ回転させ、
関心領域の解剖学的構造のビューを所定の回転インクリメントで複数個取得し、
関心領域の解剖学的構造の複数のビューをグラフィックユーザインタフェースの補足ウィンドウで表示する、
請求項１２記載の方法。
【請求項１７】
１つ以上の解剖学的構造について１つ以上の解剖学的構造のツアーを行い、
そのセグメンテーション結果および計算結果をグラフィックユーザインタフェースの少なくとも１つの補足ウィンドウまたはポップアップウィンドウで表示し、
１つ以上の解剖学的構造のなかから先行の解剖学的構造、次の解剖学的構造、および特定の解剖学的構造を選択するインデクスを受け取る、
請求項１２記載の方法。
【請求項１８】
少なくとも１つの肺のディジタルボリューメトリック医用画像における肺結節の検出および診断を支援するインタラクティブなコンピュータ支援診断システムにおいて、
ディジタルボリューメトリック医用画像内で関心領域となる解剖学的構造を識別するための選択装置と、
当該の解剖学的構造を関心領域（ＶＯＩ）の所定の容積としてリアルタイムで自動的にセグメンテーションするセグメンテーション装置と、
関心領域の解剖学的構造の定量測定をリアルタイムで計算する測定装置と、
セグメンテーション結果および計算結果をリアルタイムで表示するディスプレイ装置と、
関心領域の解剖学的構造が疾病またはさらなる検査を要するエリアに相応する尤度を所定の基準および定量測定結果に基づいてリアルタイムで評価する尤度評価器と、
尤度が所定の閾値を超えた場合にリアルタイムで報知する警報発生器とを有する
ことを特徴とするインタラクティブなコンピュータ支援診断システム。
【請求項１９】
前記ディスプレイ装置は警報発生器によって形成された報知に応じて視覚的なコンフィデンシャルバーを表示する、請求項１８記載のシステム。
【請求項２０】
警報発生器によって形成された報知に応じて音響信号を形成する音響信号発生器を有する、請求項１８記載のシステム。
【請求項２１】
前記ディスプレイ装置は警報発生器によって形成された報知に応じて関心領域の解剖学的構造の３次元カラー表示を行い、場合によりバックグラウンド構造も解剖学的構造に対してコントラストを有するカラーで表示する、請求項１８記載のシステム。
【請求項２２】
前記ディスプレイ装置はグラフィックユーザインタフェースを用いて関心領域の解剖学的構造の種々のビューを表示する、請求項１８記載のシステム。
【請求項２３】
前記セグメンテーション装置および前記測定装置はそれぞれ関心領域の解剖学的構造のセグメンテーションと解剖学的構造の定量測定とをほぼ即時に計算する、請求項１８記載のシステム。
【請求項２４】
前記ディスプレイ装置はメインウィンドウを備えたグラフィックユーザインタフェースを形成し、少なくとも１つの肺に相応する少なくとも１つのビューを表示する、請求項１８記載のシステム。
【請求項２５】
少なくとも１つのビューは少なくとも１つの軸線方向のビューおよび最大輝度プロジェクションのビューを含む、請求項２４記載のシステム。
【請求項２６】
前記ディスプレイ装置は少なくとも１つのセグメンテーション結果および計算結果を補足ウィンドウまたはポップアップウィンドウで表示する、請求項２４記載のシステム。
【請求項２７】
前記ディスプレイ装置は表示パラメータの少なくとも２つのセットのうち少なくとも一方をグラフィックユーザインタフェースの補足ウィンドウで交番的に表示し、関心領域の解剖学的構造の石灰化の範囲のビューを形成する、請求項２４記載のシステム。
【請求項２８】
グラフィックユーザインタフェースは先行の解剖学的構造、次の解剖学的構造、および特定の解剖学的構造を自動または手動で識別された１つ以上の解剖学的構造のなかから選択するメニューを含む、請求項２４記載のシステム。
【請求項２９】
さらに記憶装置を有しており、グラフィックユーザインタフェースは先行の解剖学的構造を当該の記憶装置に記憶されたなかから選択し、かつ新たに識別された解剖学的構造を当該の記憶装置に記憶するメニューを含む、請求項２４記載のシステム。
【請求項３０】
グラフィックユーザインタフェースがさらにセレクタを含んでおり、当該のセレクタにより、その時点での解剖学的構造に付されたインデクスまたはビジュアルマーキングまたはこれに相応する定量測定結果が記憶された先行の解剖学的構造のリストのなかから削除される、請求項２４記載のシステム。
【請求項３１】
さらに関心領域の解剖学的構造が肺結節であるか否かを尤度に基づいて識別する肺結節検出装置を有している、請求項１８記載のシステム。
【請求項３２】
さらに肺結節検出装置の結果を上書きするためのユーザ上書き装置を有している、請求項１８記載のシステム。
【請求項３３】
グラフィックユーザインタフェースが関心領域の解剖学的構造に対するアプリケーション用の少なくとも１つの視覚化ツールを有している、請求項１８記載のシステム。
【請求項３４】
少なくとも１つの肺のディジタルボリューメトリック医用画像における解剖学的構造の診断を支援するコンピュータ支援診断方法において、
ディジタルボリューメトリック医用画像内の関心領域（ＶＯＩ）内の所定の位置を表すインデクスをリアルタイムで受け取るステップと、
当該の位置に相応して関心領域（ＶＯＩ）内の解剖学的構造をリアルタイムで自動的にセグメンテーションするステップと、
関心領域の解剖学的構造の定量測定をリアルタイムで自動的に計算するステップと、
セグメンテーション結果および計算結果をリアルタイムで表示するステップと、
関心領域の解剖学的構造が所定の基準および定量測定結果に基づいて潜在的な被疑領域であると判別された場合にリアルタイムで報知を行うステップとを有する
ことを特徴とするコンピュータ支援診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願へのクロスリファレンス
この出願は２０００年９月７日付出願第６０／２３０７７２号（書類整理番号２０００Ｐ０７８７９ＵＳ０１）“Automatic Detection of Lung Nodules from High Resolution CT Images”に関連しており、その内容は本発明に組み込まれている。またこの出願は２０００年６月２９日付米国出願第０９／６０６５６４号“Computer-aided Diagnosis of Three dimensional digital image data”、および１９９９年３月１７日付米国出願第０９／２７１４７１号“Mark-free Computer-Assisted Diagnosis Method and System for Assisting Diagnosis Based Image Enhancement”にも関連しており、その内容も本発明に組み込まれている。
【０００２】
従来の技術
１．発明の属する技術分野
本発明はコンピュータ支援診断法ＣＡＤｘ、特にディジタルボリューメトリック医用画像における肺結節の診断を支援するコンピュータ支援診断方法およびシステムに関する。
【０００３】
２．発明の背景
コンピュータ支援診断法ＣＡＤｘは多くの医療アプリケーションにとって有用であるが、例えば肺癌の検出に対してもきわめて重要な技術である。こんにちの医療では、癌または他の疾病を医師が医療用画像データを検査することによって行っているが、これは膨大な量のデータを用いるため支援なしではミスが発生するおそれがある。特にそれぞれの患者のデータの検査にかけることのできる時間が限られていることからスクリーニングの際に問題が発生しやすい。したがってデータの全てを検討して疾病の疑いを確認しなければならない。このためバックグラウンドでサイレントに行われるコンピュータ分析は医師の仕事を大きく助けるものとなるはずである。
【０００４】
人体の３次元スキャンを行う新たな技術として、磁気共鳴イメージング法ＭＲＩやコンピュータトモグラフィ法ＣＴなどが存在し、疾病の検出の改善に大きく貢献している。ただし２次元から３次元への変化にともなって、特に３Ｄデータ（例えば高分解能マルチスライスＣＴスキャナのデータ）の厖大な量により、医師が検討しなければならないデータの量は著しく増大している。さらに、癌をスクリーニングするためのロードーズイメージングも従来の手動での医療診断に加えての作業を課す。したがってコンピュータ分析による支援の重要性はますます大きくなってきている。
【０００５】
ただし残念なことに、こんにちのＣＡＤｘシステムは医師にとってただちに受け入れられるものではない。なぜならこうしたシステムは医師の助けとなる以前に負荷となると考えられているからである。例えば多くのシステムがコンピュータ診断の結果をマーキング（ソフトコピー上の赤い丸印や矢印）によって提示するが、医師のなかにはこうした印がデータ解釈のバイアスになってしまうと考える向きもある。またきわめて多くのシステムが医師にとってブラックボックスとなっており、これらがどのように機能して診断を行っているか理解できないと感じられている。
【０００６】
したがって、多くの医師に受け入れられるよう、“オープンボックス”なＣＡＤｘシステムが強く所望されている。
【０００７】
発明の概要
前述の従来技術から生じた問題点は、本発明のディジタルボリューメトリック医用画像における肺結節の診断を支援するコンピュータ支援診断方法およびシステムにより解決される。
【０００８】
本発明の方法およびシステムは医師の現在の作業環境にシームレスに導入することができる。訓練を積んだ医師と本発明の方法およびシステムとが組み合わされれば、医師の経験および知識とコンピュータの数値計算の速度との相互の強みの利点を得ることができる。本発明のシステムは“オープンボックス”であるので医師にも受け入れやすい。また本発明のシステムはリアルタイムで動作し、医師の検討プロセスに遅延をもたらさない。
【０００９】
本発明の主たる特徴によれば、少なくとも１つの肺のディジタルボリューメトリック医用画像における解剖学的構造の診断を支援するコンピュータ支援診断方法が提供される。まずディジタルボリューメトリック医用画像内で関心領域となる解剖学的構造が識別される。次に解剖学的構造が関心領域ＶＯＩの所定の容積としてリアルタイムで自動的にセグメンテーションされる。さらに関心領域の解剖学的構造の定量測定がリアルタイムで自動的に計算される。セグメンテーション結果および計算結果はリアルタイムで表示される。さらに関心領域の解剖学的構造が疾病またはさらなる検査を要するエリアに相応する尤度を所定の基準および定量測定結果に基づいてリアルタイムで評価される。尤度が所定の閾値を超えた場合にはリアルタイムで報知が行われる。
【００１０】
本発明の１つの実施形態によれば、報知するステップにおいてメインウィンドウを備えたグラフィックユーザインタフェースにより少なくとも１つの肺に相応する少なくとも１つのビューが表示される。
【００１１】
本発明の別の実施形態によれば、少なくとも１つのビューは少なくとも１つの軸線方向のビューおよび最大輝度プロジェクションのビューを含む。
【００１２】
本発明の別の実施形態によれば、少なくとも１つのセグメンテーション結果および計算結果がグラフィックユーザインタフェースの補足ウィンドウまたはポップアップウィンドウで表示される。
【００１３】
本発明の別の実施形態によれば、表示パラメータの少なくとも２つのセットのうち少なくとも一方がグラフィックユーザインタフェースの補足ウィンドウで交番的に表示され、関心領域の解剖学的構造の石灰化の範囲が観察される。
【００１４】
本発明の別の実施形態によれば、さらに関心領域の解剖学的構造のローカル回転面、すなわち解剖学的構造の重心およびローカル回転軸線にセンタリングされた面が求められる。ローカル回転面の３６０゜の少なくとも一部が回転され、関心領域の解剖学的構造について所定の回転インクリメントで複数のビューが取得される。こうして関心領域の解剖学的構造の複数のビューがグラフィックユーザインタフェースの補足ウィンドウで表示される。
【００１５】
本発明の別の実施形態によれば、１つ以上の解剖学的構造について１つ以上の解剖学的構造のツアーが行われる。そのセグメンテーション結果および計算結果はグラフィックユーザインタフェースの少なくとも１つの補足ウィンドウまたはポップアップウィンドウで表示され、１つ以上の解剖学的構造のなかから先行の解剖学的構造、次の解剖学的構造、および特定の解剖学的構造を選択するインデクスが受け取られる。
【００１６】
本発明の他の態様、特徴および利点を有利な実施例に則して添付図を参照しながら詳細に説明する。
【００１７】
図面の簡単な説明
図１には、ディジタルボリューメトリック医用画像における肺結節の診断を支援するコンピュータ支援診断システム１００の本発明の実施例が示されている。図２にはディジタルボリューメトリック医用画像における肺結節の診断を支援するコンピュータ支援診断方法の本発明の第１の実施例２００のフローチャートが示されている。図３にはディジタルボリューメトリック医用画像における肺結節の診断を支援するコンピュータ支援診断方法の本発明の第２の実施例３００のフローチャートが示されている。図４には図２、図３の実施例の方法に対応してユーザの判別を支援する視覚化ツールが示されている。図５にはグラフィックユーザインタフェースとして表された本発明のシステム１００のメインウィンドウ５００が示されている。図６には本発明のシステム１００のうち関心領域の３次元セグメンテーション・定量測定結果・コンフィデンシャルレベルを表示するポップアップウィンドウが図５のメインウィンドウに相応に示されている。
【００１８】
有利な実施例の説明
本発明はディジタルボリューメトリック医用画像における肺結節の診断を支援するコンピュータ支援診断方法およびシステムに関する。
【００１９】
本発明は種々の形態のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、特殊な目的に使用されるプロセッサ、およびこれらの組み合わせとして実現できることを理解されたい。有利には、本発明はハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせとして実現される。さらに、ソフトウェアは有利には記憶装置にアクセス可能に組み込まれたアプリケーションプログラムとして実現される。アプリケーションプログラムは適切なアーキテクチャを含むマシンにアップロードされて実行される。有利にはマシンはハードウェア、例えば１つ以上の中央処理ユニットＣＰＵ、ランダムアクセスメモリＲＡＭおよび入出力インタフェースＩ／Ｏを有するコンピュータプラットフォーム上に実現される。またコンピュータプラットフォームはオペレーティングシステムおよびマイクロインストラクションコードを含む。ここで説明される種々のプロセスおよび機能はマイクロインストラクションコードの一部またはアプリケーションプログラムの一部であってもよいし、またこれらの組み合わせであってもよく、オペレーティングシステムを介して実行される。さらに、他の周辺装置、例えば付加的なデータ記憶装置およびプリンタ装置などがコンピュータプラットフォームに接続される。
【００２０】
さらに、添付図に示したシステムコンポーネントおよび方法ステップのなかには有利にはソフトウェアとして実現されるものもあるので、システムコンポーネントの実際の配線形態や方法ステップのシーケンスなどは本発明のプログラミングの様態に応じて可変である。本発明の説明から、当該の技術分野の専門知識を有する技術者であれば、本発明のインプリメンテーションおよびコンフィグレーションを理解することができるはずである。
【００２１】
図１にはディジタルボリューメトリック医用画像における肺結節の診断を支援するコンピュータ支援診断システム（ＩＣＡＤシステム）１００の本発明の実施例のブロック図が示されている。ＩＣＡＤシステム１００は少なくとも１つのプロセッサＣＰＵ１０２を含んでおり、このプロセッサはシステムバス１０４を介して他のコンポーネントに操作結合されている。読み出し専用メモリＲＯＭ１０６、ランダムアクセスメモリＲＡＭ１０８、ディスプレイアダプタ１１０、Ｉ／Ｏアダプタ１１０、ユーザインタフェースアダプタ１１４およびオーディオアダプタ１３０もシステムバス１０４へ操作結合されている。
【００２２】
ディスプレイ装置１１６はディスプレイアダプタ１１０を介してシステムバスへ結合されている。ディスク記憶装置（例えば磁気光学ディスク記憶装置）１１８がＩ／Ｏアダプタ１１２を介してシステムバス１０４へ操作結合されている。
【００２３】
マウス１２０、キーボード１２２、アイトラッキング装置１２４およびジョイスティック１４２もユーザインタフェースアダプタ１１４を介してシステムバス１０４へ操作結合されている。マウス１２０、キーボード１２２、アイトラッキング装置１２４およびジョイスティック１４２はディジタル医用画像内の被疑領域の選択を補助するものとして利用される。したがってマウス１２０、キーボード１２２、アイトラッキング装置１２４およびジョイスティック１４２のいずれも選択装置となりうる。またユーザ上書き装置１４５もユーザインタフェースアダプタ１１４を介してシステムバス１０４へ操作結合されている。ユーザ上書き装置１４５は上述の選択装置に類似しており、ユーザが自身のなした判別をシステム１００へ入力することのできる装置であればどんなものであってもよい。
【００２４】
少なくとも１つのスピーカまたは音響信号発生器１３２（以下ではこれらをまとめてスピーカ１３２と称する）がユーザへの報知または音響情報を形成するためにオーディオアダプタ１３０へ結合されている。スピーカ１３２が警報を形成する場合にはこれは警報発生器となる。
【００２５】
肺結節検出装置１５０、セグメンテーション装置１７０、測定装置１８０、尤度評価器１９０もＩＣＡＤシステム１００に含まれている。肺結節検出装置１５０、セグメンテーション装置１７０、測定装置１８０、尤度評価器１９０は少なくとも１つの中央処理ユニットＣＰＵ１０２の一部として示されており、これらのコンポーネントは有利には少なくとも１つのメモリに記憶されたコンピュータプログラムコードとして組み込まれており、少なくとも１つのプロセッサ１０２によって実行される。ただしもちろん他の構成も可能であり、例えばコンピュータプログラムコードの一部または全てをプロセッサチップ上に配置することもできる。本発明の説明から、当該の技術分野の専門知識を有する技術者であれば、肺結節検出装置１５０、セグメンテーション装置１７０、測定装置１８０、尤度評価器１９０、およびその他のＩＣＡＤシステム１００のコンポーネントのインプリメンテーションおよびコンフィグレーションを本発明の範囲を外れることなく理解できるはずである。
【００２６】
ＩＣＡＤシステム１００は肺のＭＲＩ画像またはＣＴ画像をディジタル化するディジタイザ１２６を有しており、これはユーザインタフェースアダプタ１１４を介してシステムバス１０４へ操作結合されている。これに代えてディジタイザ１２６を省略し、ディジタルＭＲＩ画像またはディジタルＣＴ画像をネットワークからシステムバス１０４へ操作結合された通信アダプタ１２８を介して入力してもよい。
【００２７】
図５にはＩＣＡＤシステム１００のメインウィンドウ５００が本発明の実施例にしたがってグラフィックユーザインタフェースのかたちで示されている。メインウィンドウ５００はメインメニュー５０５、“候補のツアー”メニュー５１０、軸線方向画像ウィンドウ５１５、輝度ウィンドウセンタスライダ５２０、輝度ウィンドウサイズスライダ５２５、候補ビューセレクタ５３０、候補操作セレクタ５３５、スライススライダ５４０、カレントポジション情報領域５４５、ＸＺ回転面５５０、ＹＺ回転面５５５、最大輝度プロジェクションＭＩＰ５６０、“回転”／“フリッカ”ウィンドウ５６５、オーバレイセレクタ５７０、フリッカセレクタ５７５、回転スライダ５８０、真円度プロッタ５８５、患者情報領域５９０を有している。ここでエレメント５２５〜５５５は軸線方向画像ウィンドウ５１５に相応しており、エレメント５７０〜５８０は“回転”／“フリッカ”ウィンドウ５６５に相応している。
【００２８】
図６には本発明の実施例によるポップアップウィンドウ６００が図５のメインウィンドウ５００に相応に示されている。このポップアップウィンドウはリアルタイムで関心領域の３次元のセグメンテーションや定量測定結果、これに属するコンフィデンシャルレベルを表示するものである。ポップアップウィンドウ６００は３Ｄレンダリングウィンドウ６１０、定量測定結果領域６１５、コンフィデンシャルレベルバープロッタ６２０を有している。
【００２９】
ＩＣＡＤシステム１００では“候補オブジェクト”の位置が組み込まれている自動検出プログラムによって自動的に求められるか、またはユーザによって選択される。候補オブジェクトとはユーザまたはコンピュータがさらなる検査の必要な被疑領域と見なした解剖学的構造である。したがって以下では候補オブジェクトを“関心オブジェクト”または“関心構造”または単に“候補”とも称する。関心領域ＶＯＩはこうした“関心オブジェクト”を含む３Ｄ容積であるが、そうでない他のオブジェクトを含むこともある。ここでは一般に結節と非結節とを識別またはクラシフィケーションするケースを考察する。
【００３０】
自動検出プログラムが選択されている場合、ユーザは“候補のツアー”でシーケンシャルにコンピュータの検出した全ての候補オブジェクトを検討し評価する。“候補のツアー”中は候補のツアーメニュー５１０が起動されている。候補オブジェクトの全数もその時点で表示されている候補の番号も表示されるので、例えば“ｍ個のうちｎ番目”といったレーベル５９０が“候補のツアー”メニュー５１０に含まれている。ユーザは、“候補のツアー”メニュー５１０内の相応のボタンを操作することにより、次の候補に進むことも前の候補に戻ることもできるし、また特定の候補へジャンプすることもできる。ここで説明したインタラクティブツールおよび自動の測定結果は自動検出された候補または手動検出された候補をユーザが検討する際の補助として用いられる。上述のインタラクティブツールおよび測定ツールは本発明を理解しやすくするために例として挙げたものであり、本発明の範囲を外れることなく他のツールを使用することができる。
【００３１】
検討すべき関心領域をユーザが検出するか自動検出プロセスで検出するかにかかわらず、肺内の全てのオブジェクトの位置が自動セグメンテーションプロセスによって自動でセグメンテーションされる。関心オブジェクトは肺結節、またはＣＴ画像に明るい点として現れる相応の気道壁、血管または他の解剖学的構造である。ＩＣＡＤシステム１００は自動ローカルヒストグラム分析に基づいて適応閾値演算を実行して関心オブジェクトをセグメンテーションし（これについては前掲の書類整理番号００Ｐ７８７９ＵＳ“Method and System for Automatically Detecting Lung Nodules from High Resolution Computed Tomography (HRCT) Images”を参照されたい）、オブジェクトの特性を測定する。こうした特性測定の結果は図６のポップアップウィンドウ６００に表示される。
【００３２】
候補オブジェクトがセグメンテーションされると、そのプロパティが測定される。ここでの測定結果には例えば図６のポップアップウィンドウに示されているようなオブジェクトの重心、径、容積、真円度、真球度、平均輝度などが含まれる。解剖学的な知識を用いて関心オブジェクトと肺結節との相応の尤度が求められる。ＩＣＡＤシステム１００は自身の尤度評価、つまり当該のオブジェクトが肺結節であるか否かを示すコンフィデンシャルレベルを測定および計算する。こうした測定結果については前掲の書類整理番号００Ｐ７８７９ＵＳ“Method and System for Automatically Detecting Lung Nodules from High Resolution Computed Tomography (HRCT) Images”にも記載されている。
【００３３】
軸線方向のスライスは軸線方向画像ウィンドウ５１５としてユーザに提示される。ユーザはスライススライダ５４０を操作して軸線方向スライスを前後にスクロールすることができる。関心領域はポジショニング装置、例えばマウスまたはジョイスティックを運動させることにより選択され、これにより３Ｄボリューメトリック画像データがカレントスライスの特定の点までナビゲートされる。そうでない場合には“候補のツアー”が起動される。関心領域が選択されると、ユーザは視覚化ツールを用いて関心領域が肺結節であるか否かを判別する。この視覚化ツールは“フライアラウンド”“フリッカ”“スライススクロール”などを含んでおり、３Ｄの表面レンダリングに際してのインタラクティブ操作に用いられる。例えばフリッカはフリッカセレクタ５７５によってイネーブルされる。
【００３４】
“フライアラウンド”はシネループであり、関心オブジェクトを包囲する容積のきわめて自然な視覚化が達成される。シネの各フレームは、少しずつ異なる角度で記録され、重要なポイントにセンタリングされたデータの小さなスライスである。シネはオブジェクトの周囲を飛行しているような効果を与える。こうした視覚化により、医師はきわめて迅速に、オブジェクトの３Ｄ形状やオブジェクトが血管を有するか否かを見出すことができる。その際にセグメンテーション閾値またはビューアングルなどを付加的に決定することは要求されない。きわめて短い時間でユーザは所定のエリアが心配する必要のない安全な領域であるか、またはさらなる検査が必要な肺結節であるかを判別することができる。フライアラウンドについては米国特許出願第０９／６０６５０４号明細書“Computer-Aided Diagnosis Method for Aiding Diagnosis of Three Dimentional Ditital Image Data”においても説明されている。
【００３５】
“スライススクロール”ではユーザは狭いエリア内で被疑領域の周囲を上下に動かしてオブジェクトの形状を把握することができる。このアクションは“フライアラウンド”に類似しているがオブジェクト周囲を観察するのではなく、フォワード方向およびバックワード方向の運動が行われる。
【００３６】
“フライアラウンド”後に、あるエリアが被疑領域と見なされると、もう一度フリッカセレクタ５７５のボタンがクリックされて “フリッカ”モードが開始され、悪性の重要なサインである石灰化のパターンが有利に視覚化される。システムは表示パラメータの２つのセット、つまり肺組織に対して最適化されたセットと縦隔組織に対して最適化されたセットとを交互に表示する。これによりユーザはどのエリアが石灰化した被疑領域であるかを容易に見取ることができる。
【００３７】
自動セグメンテーション結果は個別のウィンドウ（図６のポップアップウィンドウ６００）に影付きの表面またはボリュームレンダリングとして表示される。重要な近傍の解剖学的構造、例えば血管や胸壁も同様に表示され、関心オブジェクトの形状や位置を直観的に理解することができる。セグメンテーションされたオブジェクトはカラー表示されるが、周囲の組織はこれに対するコントラストカラーで表示される。これにより医師は肺結節とその周囲とを関連づけて理解することができ、システムの自動セグメンテーションが有効であるか否かを評価することができる。
【００３８】
オブジェクトがさらなる検査を必要とするものである場合、ユーザは容易にインタラクティブな３Ｄレンダリングを形成してオブジェクトを全ての面から観察することができる。セグメンテーションされたオブジェクトの測定結果は径、容積、真円度、真球度などを含んでおり、これらはただちにユーザに提示される（図６を参照）。ボタンクリックに応じてこれらの測定結果（またはそのサブセット）はレポート用のテーブルに記憶され、先行の測定結果または後の測定結果との比較に用いられる。このようにすれば肺結節の成長を長い期間にわたって綿密にモニタリングできる。
【００３９】
リアルタイムでのセグメンテーションによりユーザは選択装置をインタラクティブな“ボリュームプローブ”として操作することができる。医師は自身の経験や知識を活かしてこの装置を利用し、どのエリアを検査すべきかを判別する。ＩＣＡＤシステム１００はどのようなオブジェクトであってもその位置で適応閾値技術を用いてただちにオブジェクトをセグメンテーションする。オブジェクトがセグメンテーションされると、システムはオブジェクトを測定し、コンフィデンシャルレベルを計算する。コンフィデンシャルレベルの測定により当該のオブジェクトが肺結節に相応する確率が高くなると（図６を参照）、システムはスピーカ１３２を介して音響警報を形成する。もちろん他のタイプの警報、例えば視覚的な警報を形成してもよい。
【００４０】
こうしたリアルタイムでの自動視覚化技術および自動測定技術をともに用いることにより、医師は人体のボリューメトリック画像を検査するためのパワフルなインタラクティブツールを得ることができる。高速で自然なプレゼンテーションであるからユーザに負荷はかからず、有効でタイムリーな情報が得られ、診断や治療に関する決定を下す医師の能力が高度に発揮される。ほぼ瞬時のセグメンテーションと３Ｄオブジェクトの測定とにより医師の要求は満足される。典型的なサイズのオブジェクトであれば１ＧＢのメモリ・８３３ＭＨｚのＰＣでも１秒以内にセグメンテーション可能である。きわめて大きなオブジェクトであってもこれが幾分延びるだけである。オブジェクトの特性の測定結果およびコンフィデンシャルレベルがインタラクティブにレポートされることから、このシステムはどのように自動検出が行われたかをユーザが容易に理解できる“オープンボックス”となる。このようにＩＣＡＤシステム１００はユーザが機能を理解して信頼することができるため、受け入れられやすい。
【００４１】
図２には本発明の実施例のディジタルボリューメトリック医用画像における肺結節の診断を支援するコンピュータ支援診断方法２００のフローチャートが示されている。
【００４２】
以下で使用する“バックエンド”という用語はＩＣＡＤシステム１００の一部、コンピュータ支援診断方法２００、３００の一部、および／またはこれらから得られた結果のうちユーザに可視とならないものを指す。“フロントエンド”という用語はＩＣＡＤシステム１００の一部、コンピュータ支援診断方法２００、３００の一部、および／またはこれらから得られた結果のうちユーザに可視となるものを指す。図２、図３に示されているステップでは左方に配されたものがフロントエンドに相応し、右方に配されたものがバックエンドに相応する。
【００４３】
まず肺のセットのボリューメトリックデータ（例えば３Ｄデータ）がロードされる［ステップ１０５］。ユーザは選択装置を用いてデータをスキャンする［ステップ１１０］。ステップ１１０では例えばマウス１２０またはジョイスティック１４２を用いて（１）スライディングバーをクリックして特定のスライスへの移動またはジャンプが行われるか、（２）選択装置を移動させることによってスクロールのナビゲートが行われる。明らかなことであるが、第１のアプローチは軸線方向スライスを離散的に観察するケースであり、第２のアプローチは軸線方向スライスを連続的に観察するケースである。もちろん本発明の範囲を外れることなく他のアプローチまたは装置を用いてデータをスキャンすることもできる。
【００４４】
ユーザは検査すべき関心領域の解剖学的構造（以下“関心構造”とも称する）のロケーティングまたは選択を行う。これは選択装置を用いて関心構造を単純に指示することにより行われる［ステップ１１５］。これに代えてユーザが予め検出された関心構造を検査することを決定した場合には、図３に示されたステップを実行することもできる。
【００４５】
図１の方法に続いて、バックエンドでリアルタイムのセグメンテーションおよび測定が計算され、その結果がフロントエンドで例えば図６のポップアップウィンドウ６００に表示される［ステップ１２０］。ステップ１２０により定量測定結果と関心構造とが表示される。
【００４６】
バックエンドでは、セグメンテーション装置１７０が自動的にローカルヒストグラム分析に基づいて関心構造をセグメンテーションする［ステップ１２１］。このセグメンテーションは例えば関連出願である書類整理番号００Ｐ７８７９ＵＳ“Method and System for Automatically Detectiing Lung Nodules from High Resoluion Computed Tomography (HRCT) Images”に記載された方式で行われる。またステップ１２１では、オブジェクトの測定がセグメンテーション装置１７０のセグメンテーション結果に基づいて測定装置１８０によって計算される。この測定結果には重心、径、容積、真円度、真球度、輝度の平均偏差および標準偏差が含まれる。バックエンドとフロントエンドとでこれらの結果が交換される。
【００４７】
フロントエンドではバックエンドからのメッセージが受け取られ、測定結果が表示される［ステップ１２２］。セグメンテーション結果および定量測定結果がこれまで説明してきたようにポップアップウィンドウ６００に表示されるが、もちろん本発明の範囲内で他の構成も可能である。例えばセグメンテーション結果および定量測定結果をメインＧＵＩ、例えばメインウィンドウ５００で表示することもできる。
【００４８】
バックエンドでは当該の解剖学的構造が肺結節に相応するか否か、または他の疑わしい成長をとげているか否かのコンフィデンシャルレベルが尤度評価器１９０で評価される。これはステップ１２１で測定装置１８０が計算した測定結果に基づいて行われる［ステップ１２３］。コンフィデンシャルレベルはステップ１２３でフロントエンドへ供給される。
【００４９】
フロントエンドでは例えば図６のポップアップウィンドウ６００で表示すべきコンフィデンシャルレベルが受け取られる［ステップ１２４］。本発明の１つの実施例では、コンフィデンシャルレベルを表すためのカラーバーがプロットされる。もちろん本発明の範囲を外れることなく他のビジュアル強調手段を用いてコンフィデンシャルレベルを表示したり、他の情報をユーザに提示したりすることができる。
【００５０】
バックエンドでは、肺結節検出装置１５０により関心構造が自動的に肺結節または非結節にクラシフィケーションされる。これはステップ１２３で尤度評価器１９０が計算したコンフィデンシャルレベルに基づいて計算される［ステップ１２５］。ここで関心構造が肺結節であると考えられる場合には［ステップ１２５ａ］、メッセージがフロントエンドへ送信される。
【００５１】
フロントエンドでは関心構造およびその周囲の構造の３Ｄレンダリング、例えば影付きの表面レンダリング、ボリュームレンダリングなどが行われ、例えば図６のポップアップウィンドウ６００に表示される［ステップ１２６］。必須ではないが有利な実施例として、関心構造とその近傍の構造とを区別するためにカラー表示が用いられる。ユーザはレンダリングを３次元で所望のように回転させることができ、構造の形状および位置を直観的に理解することができる。
【００５２】
フロントエンドに当該の構造が結節に相応する確率が高く検査中であることが知らされると、音響警報信号（例えばビープ音）が形成され、スピーカ１３２を介してユーザにその旨が報知される［ステップ１２８］。
【００５３】
ユーザは当該の構造が肺結節であるかまたは非結節であるかをクラシフィケーションするために与えられた情報（測定結果および３Ｄレンダリング）に基づいて最終判別を行う。このときユーザはオリジナル画像も視覚的に検討する［ステップ１３０］。最終判別結果はユーザ自身によってユーザ上書き装置１４５へ入力される。
【００５４】
最終判別結果により当該の構造が肺結節であったり後にリファレンスすべき構造であるとされた場合［ステップ１３０ａ］、ユーザは“候補操作”モードをイネーブルにして当該の肺結節または他の構造をクリックし、記録を確認する［ステップ１３５］。こうした記録は例えばディスク記憶装置１１８および／またはランダムアクセスメモリ１０８へ行われる。
【００５５】
バックエンドでは、肺結節の位置が測定結果に則して求められ、肺結節候補リストへ自動的に加えられる［ステップ１４０］。
【００５６】
ユーザが検査プロセスの終了を望む場合、または新たな研究を開始する場合［ステップ１３７］には、候補リストは自動的にファイルへ保存される［ステップ１４５］。
【００５７】
ステップ１４０、１４５で記録された結果はレポート作成またはフォローアップ研究の際に用いられる［ステップ１５０］。
【００５８】
図３にはディジタルボリューメトリック医用画像における肺結節の診断を支援するコンピュータ支援診断方法の本発明の第２の実施例３００のフローチャートが示されている。
【００５９】
まず肺のセット用のボリューメトリックデータ（例えば３Ｄデータ）がロードされる［ステップ２０５］。次に先行して記憶された候補オブジェクトがロードされる［ステップ２１０］。これらの候補オブジェクトは例えば次のようなアプローチで得られる。すなわち（１）手動検出：ユーザがデータを検査し、図２に則して説明したように手動で候補オブジェクトをピックアップするアプローチと、（２）自動検出：コンピュータが全肺容積のななかから候補オブジェクトを検出するアプローチとである。第２のアプローチは例えば関連出願である書類整理番号００７８７９ＵＳ“Method and System for Automaticallly Detecting Lung Nodules from High Resolution Computed Tomography (HRCT) Images”に記載されているプロセスを用いて実行される。
【００６０】
バックエンドではコンピュータが“候補のツアー”を開始し、これにより“候補のツアー”メニュー５１０が作動される［ステップ２１５］。“候補のツアー”は自動でユーザがそれぞれの候補オブジェクトを検査および確認できるようにナビゲートする機能である。図２のステップ１２２〜１２８に示されている全てのインタラクティブな測定機能および表示機能にユーザはアクセス可能である。“候補のツアー”メニューバー５１０はユーザに候補を容易に選択させることができる機能であり、“前へ”“次へ”“ジャンプ”などが設けられる。
【００６１】
ユーザは候補オブジェクトを選択し、“候補のツアー”メニューバーを用いてこれを検査する［ステップ２２０］。これに代えて、ユーザが新たな候補オブジェクトを検査したい場合には、図２に示されたステップを実行することもできる。
【００６２】
リアルタイムセグメンテーションおよび測定がセグメンテーション装置１７０および測定装置１８０を介して開始され、ユーザに対して定量測定結果が例えば表示装置１１６を介して図６のポップアップウィンドウ６００へ提示される［ステップ２２５］。ユーザはこれにより関心構造の直観的な表示を得ることができる。ステップ２２５は図２のステップ１２０に相応しており、そこで詳細に説明してある。
【００６３】
ユーザは最終判別を行い、関心構造が肺結節であるか非結節であるかを与えられた測定結果および３Ｄレンダリングに基づいて、またユーザ自身のオリジナル画像の手動研究に基づいてクラシフィケーションする［ステップ２３０］。この最終判別結果をユーザがユーザ上書き装置１４５へ入力する。このステップは図２のステップ１３０と同一である。
【００６４】
最終判別により当該の構造が非結節であると見なされる場合には［ステップ２３０ａ］、ユーザは“候補操作”モードをイネーブルし、当該の構造（またはこれに付された相応のインデクスまたはビジュアルマーキング）をクリックしてこれをリストから削除する［ステップ２３５］。
【００６５】
バックエンドでは非結節の構造とこの構造に対する測定結果とが自動で候補リストから削除される［ステップ２４０］。
【００６６】
ユーザが再検査プロセスを終了したいと望む場合、または新たな研究を開始したいと望む場合、候補リストは自動的にファイルへ保存される［ステップ２４５］。このステップは図２のステップ１４５と同一である。
【００６７】
ステップ２４０、２４５で記録された結果はレポート作成またはフォローアップ研究の際に用いられる［ステップ２５０］。このステップは図２のステップ１５０と同一である。
【００６８】
図４には図２、図３の実施例の方法に対応してユーザの判別を支援する視覚化ツールが示されている。これにより有利にはユーザが１つ以上の視覚化ツールを選択することができる。
【００６９】
ユーザが“フライアラウンド”を選択すると、肺結節の２次元スライスのショート動画を観察することができる［ステップ４１０］。ユーザは上述の回転スライダを用いて動画の個別のフレームを選択することもできる。
【００７０】
ユーザが“フリッカ”を選択すると、コンピュータに表示パラメータの２つのセットを交互に切り換えさせることができる。これにより候補オブジェクトの石灰化の範囲を観察することができる［ステップ４２０］。
【００７１】
ユーザは（図２のステップ１２６に示されている）候補オブジェクトの３Ｄレンダリングについてマウス１２０またはジョイスティック１４２などを介してインタラクティブ操作することもできる。こうすれば候補オブジェクトは他の側面も観察することができる［ステップ４３０］。
【００７２】
またユーザは候補オブジェクト近傍を写したスライス内で前後へのスクロール（スライススクロール）を行うことができる［ステップ４４０］。
【００７３】
本発明を実施例に則して添付図を参照しながら説明したが、本発明はこれらの実施例に限定されるものではなく、当該の技術分野の技術者であれば本発明の範囲を外れることなく種々の変更および修正を行えることを理解されたい。こうした全ての変更および修正は特許請求の範囲に挙げられた本発明の態様となりうる。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】コンピュータ支援診断システム１００を示す図である。
【００７５】
【図２】コンピュータ支援診断方法の第１の実施例２００のフローチャートである。
【００７６】
【図３】コンピュータ支援診断方法の第２の実施例３００のフローチャートである。
【００７７】
【図４】ユーザの判別を支援する視覚化ツールを示す図である。
【００７８】
【図５】システム１００のメインウィンドウ５００を示す図である。
【００７９】
【図６】システム１００のポップアップウィンドウ６００を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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