(57)【要約】【課題】画像データから取り出した偏心度情報をディスプレイ上に表示させることができるようにした医用画像診断支援装置およびそれに用いる医用画像診断支援方法を提供する。【解決手段】画像データから抽出して計算対象領域となる体領域を抽出する体領域抽出手段３３と、この体領域から骨領域を抽出する骨領域抽出手段３４と、抽出した体領域と骨領域とを用いて偏心度を算出するための特徴量算出処理を行う特徴量算出手段３５と、算出した各特徴量に基いて偏心度算出処理を行う偏心度算出手段３６と、この偏心度に基づく解析結果情報を作成する解析結果情報作成手段３７と、この解析結果情報をディスプレイ上に表示する解析結果情報表示手段３８とを設け、偏心度に基づく解析結果情報から被験者の偏心度を容易に把握することができるようにし、偏心度に基づく解析結果情報によって被験者の治療意欲を向上させる。【選択図】図１２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを用いてディスプレイ上に表示する医用画像診断支援装置において、前記画像データに基づいて体領域を抽出する体領域抽出手段と、前記体領域抽出手段によって抽出した体領域内から骨領域のみ抽出する骨領域抽出手段と、前記体領域抽出手段によって得た体領域と前記骨領域抽出手段によって得た骨領域とから偏心度を算出するための特徴量を求める特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段によって得た特徴量に基づいて偏心度を算出する偏心度算出手段と、前記偏心度算出手段によって得られた偏心度に基づいて解析結果情報を作成する解析結果情報作成手段と、この解析結果情報作成手段に基づいて作成した解析結果情報を表示する表示手段とを備えたことを特徴とする医用画像診断支援装置。
【請求項２】
前記解析結果情報は、前記偏心度に応じて背景色を変えた画像情報と、年齢と偏心度との関係に被験者の偏心度算出結果を示した文字情報と、年齢と偏心度との関係を示すグラフ情報と、偏心度の推移を示すグラフ情報のうち少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データを用いてディスプレイ上に表示する医用画像診断支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の医用画像診断支援システムは、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲ装置などの医用断層画像撮影装置に医用画像診断支援装置を接続し、医用断層画像撮影装置から取得した画像データを用いてディスプレイ上に断層画像を表示し、それを見ながら医師が診断を行うようにしている。また、この医用画像診断支援装置に、断層像からの形態学的解析や、筋電図・筋内圧検査などの病態解析から背骨にかかる圧力を診断する機能を付加したものが知られている（例えば、非特許文献１を参照）。
【０００３】
【非特許文献１】杉浦康夫、白石洋介：「腰痛と薬物療法」：薬局Ｖｏｌ．５４，Ｎｏ．１０，南山堂，ＰＰ．３−１１．２００３
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の一般的な医用画像診断支援装置では、ディスプレイに断層画像を表示させ、これを見ながら医師が診断を行うようにしているが、断層画像から解析取得できる情報の中には医師または被検者に対して診断を支援する有用な情報が含まれており、これを診断支援のための付加的情報として取り出してディスプレイ上に表示させることができれば極めて有益である。
【０００５】
そこで本発明の目的は、画像データから取り出した偏心度情報をディスプレイ上に表示させることができるようにした医用画像診断支援装置およびそれに用いる医用画像診断支援方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は上記目的を達成するために、画像データを用いてディスプレイ上に表示する医用画像診断支援装置において、画像データに基づいて体領域を抽出する体領域抽出手段と、前記体領域抽出手段によって抽出した体領域内から骨領域のみを抽出する骨領域抽出手段と、前記体領域抽出手段によって得た体領域と前記骨領域抽出手段によって得た骨領域とから偏心度を算出するための特徴量を求める特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段によって得た特徴量に基づいて偏心度を算出する偏心度算出手段と、前記偏心度算出手段によって得られた偏心度に基づいて解析結果情報を作成する解析結果情報作成手段と、この解析結果情報作成手段に基づいて作成した解析結果情報を表示する表示手段とを備えたことを特徴とする。
【０００７】
また本発明は、前記解析結果情報として、前記偏心度に応じて背景色を変えた画像情報、年齢と偏心度との関係に被験者の偏心度算出結果を示した文字情報、年齢と偏心度との関係を示すグラフ情報、偏心度の推移を示すグラフ情報の少なくとも一つを含むことを特徴とする。
【０００８】
また本発明は、画像データを用いてディスプレイ上に表示する医用画像診断支援装置に用いる医用画像診断支援方法において、画像データに基づいて抽出して計算対象領域となる体領域を抽出するステップと、この体領域から骨領域を抽出するステップと、抽出した体領域と骨領域とを用いて偏心度を算出するための特徴量算出処理を行うステップと、算出した各特徴量に基いて偏心度算出処理を行うステップと、この偏心度に基づく解析結果情報を作成するステップと、この解析結果情報をディスプレイ上に表示するステップとを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明による医用画像診断支援装置は、画像データから偏心度を高精度に算出し、偏心度に基づく解析結果情報を表示することにより、偏心度に関する情報を簡単に提供して被検者の治療意欲を向上させるために活用することができる。
【００１０】
本発明による請求項２に記載の医用画像診断支援装置は、解析結果情報として、偏心度に応じて背景色を変えた画像情報、年齢と偏心度との関係に被験者の偏心度算出結果を示した文字情報、年齢と偏心度との関係を示すグラフ情報、部位毎の偏心度の推移を示すグラフ情報のうちの少なくとも一つを含むようにしているため、被検者が自分の偏心度がどのようなものかを容易に把握することができるようになり、治療意欲に強い刺激を与えることができる。
【００１１】
本発明による請求項３に記載の医用画像診断支援方法は、新たに医用画像診断支援システムを構築する場合でも、また既存のシステムに対して新たな機能を付加する場合でも、画像データに基づいて偏心度を高精度に算出し、偏心度に基づく解析結果情報を表示することにより、偏心度に関する情報を簡単に提供して被検者の治療意欲を向上させるために活用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明による医用画像診断支援装置およびそれに用いる医用画像診断支援方法の最良の形態を図面に基づいて説明する。
図１は、本発明の一実施の形態による医用画像診断支援装置を用いた医用画像診断支援システムを示すハードウエア構成図である。
医用画像診断支援システム１は、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲ装置などの医用断層画像撮影装置２や、この医用断層画像撮影装置２で撮影して得た画像データを格納する画像データベース４などにＬＡＮ等のネットワーク３を介して医用画像診断支援装置１０を接続して構成されている。
【００１３】
この医用画像診断支援装置１０は、主として各構成要素の動作を制御する中央処理装置（ＣＰＵ）１１と、制御プログラムを格納したりプログラム実行時の作業領域となったりする主メモリ１２と、オペレーティングシステム（ＯＳ）や周辺機器のデバイスドライブや画像データから偏心度情報および解析結果情報の取得処理等を行うためのプログラムを含む各種アプリケーションソフト等を格納した磁気ディスク１３と、表示用データを一時記憶する表示メモリ１４と、この表示メモリ１４からのデータに基づいて画像を表示するＣＲＴモニタや液晶モニタ等のディスプレイ１５と、キーボード１６と、位置座標入力装置としてのマウス１７と、このマウス１７の状態を検出してディスプレイ１５上のマウスポインタの位置および状態等の信号をＣＰＵ１１に出力するコントローラ１８と、上述した各構成要素を接続する共通バス１９とを備えている。
【００１４】
ここで医用画像診断支援装置１０は、ネットワーク３を介して画像データベース４から画像データを読み出すが、医用画像診断支援装置１０に接続された記憶装置、例えばＦＤＤ、ＣＤ−ＲＷドライブ、ＭＯドライブ、ＺＩＰドライブ等から画像データを読み込んでも良い。また、ネットワーク３を経由して医用断層画像撮影装置２から直接画像データを取得してもよい。
【００１５】
いずれにしても、医用画像診断支援装置１０は、図１２に示したように医用断層画像撮影装置２または画像データベース４から取得した画像データに基づく画像をディスプレイ１５に表示する一般表示手段２９の他に、キーボード１６やその他の手段によって構成した入力手段３０からの指令に基づいて、偏心度情報表示かその他の表示かを判定する表示判定手段３１を設け、偏心度情報表示の場合は、原画像表示手段２９による原画像と、偏心度情報表示手段３２による解析結果情報をディスプレイ１５に表示するようにしている。この偏心度情報表示手段３２は、画像データに基づいて体領域を抽出する体領域抽出手段３３と、この体領域抽出手段３３によって抽出された領域内から骨領域のみ抽出する骨領域抽出手段３４と、この体領域抽出手段３３によって得た体領域と骨領域抽出手段３４によって得た骨領域とから偏心度を算出するための特徴量を求める特徴量算出手段３５と、この特徴量算出手段３５によって得た特徴量に基づいて偏心度を算出する偏心度算出手段３６と、この偏心度算出手段３６によって得られた偏心度に基づいて解析結果情報を作成する解析結果情報作成手段３７と、この解析結果情報作成手段３７に基づいて作成した解析結果情報を表示する解析結果情報表示手段３８とを有している。
【００１６】
このような医用画像診断支援装置１０は、上述した偏心度情報表示手段３２をプログラムによって構成し、これを格納した磁気ディスク１３を接続することによって得られる。また、偏心度情報表示手段３２を持たない既存構成の医用画像診断支援装置１０に対しては、偏心度情報表示手段３２の処理を行うプログラムを医用画像診断支援方法として作成し、これを周知の方法で磁気ディスク１３内にインストールすることによって得ることができる。偏心度とは、脊椎−腹側間の距離、脊椎−背側間の距離、脊椎−体領域の重心点間の距離、体領域の重心点−腹側間の距離、体領域の重心点−背側間の距離、腹側−背側間の距離に基づいて算出する評価値のことであり、その全てを用いるのが望ましいが、代表的なものに限定して再定義しても良い。
【００１７】
この医用画像診断支援方法は、図２に示したフローチャートのように画像データから抽出して計算対象領域となる体領域を抽出する工程のステップＳ１と、この体領域から骨領域を抽出する工程のステップＳ２と、抽出した体領域と骨領域とを用いて偏心度を算出するための特徴量算出処理を行う工程のステップＳ３と、算出した各特徴量に基いて偏心度算出処理を行う工程のステップＳ４と、この偏心度に基づく解析結果情報を作成する工程のステップＳ５と、この解析結果情報をディスプレイ上に表示する工程のステップＳ６とを有している。
【００１８】
次に、図１２に示した医用画像診断支援装置１０の動作および医用画像診断支援装置に用いる医用画像診断支援方法を図２に示したフローチャートによって説明する。
まず、図１に示したディスプレイ１４上に被検者のＩＤ入力画面が表示された状態で、操作者は患者のＩＤ番号をキーボード１６から入力する。すると、医用画像モダリティによって予め撮影された画像データの中から診断対象となる患者のＩＤ番号に対応した画像データを磁気ディスク１３などから読み出す。ここで操作者は、キーボード１６などの図１２に示した入力手段３０によって偏心度情報表示である旨の指令を与えると、表示判定手段３１は原画像表示手段２９および偏心度情報表示手段３２を作動させる。
【００１９】
ステップＳ１で、体領域抽出手段３３は読み出した画像データから計算対象領域となる体領域を抽出する。この体領域抽出手段３３による体領域抽出処理は、図３に示すようにステップＳ１１で読み出した画像データに対して閾値処理を行い二値化画像データを作成する。ここで閾値は、計算対象領域が明確に分離するように最適な値を予め設定しておく。また、画像データのＣＴ値範囲内における最多頻度を示すＣＴ値を中央値として、谷となる下限値および上限値を探索し、閾値を自動設定してもよい。続いて、ステップＳ１２では作成した二値化画像データに二次元ラベリング処理を行ない、ラベル画像データを作成する。その後、このラベル画像データに対してステップＳ１３で最大面積のラベル領域を計算対象領域として抽出する面積判定処理を行う。ここで抽出した領域に対して、ステップＳ１４で穴埋め処理を行って体領域を抽出し、その後、体領域の重心点６０を算出する。
【００２０】
次に、図１２に示した骨領域抽出手段３４によって図２に示したステップＳ２の骨領域抽出処理を実行する。この骨領域抽出手段３４による骨領域抽出処理は、図４に示すようにステップＳ１５で上述のように抽出した体領域に対して閾値処理を行い、二値化画像データを作成して筋・骨領域抽出処理を行う。この結果、図５（ａ）に示した断層像のような二値化画像データを得る。ここでの閾値は、腹壁筋層が明確に分離するように最適な値を予め設定したものであるが、腹壁筋層のＣＴ値は通常−５０から１００の範囲なので、ＣＴ値ヒストグラムにおいてＣＴ値範囲内における最多頻度を示すＣＴ値を中央値として、谷にとなる下限値および上限値を探索し、閾値を自動設定してもよい。
【００２１】
続くステップＳ１６では、先に抽出した筋・骨領域から背骨付近の領域だけに限定する骨領域抽出処理を行う。背骨は、体領域の重心点より背側にあるという特徴を利用して背骨周辺の筋領域だけを抽出すると、図５（ｂ）の断層像として示すような背骨周辺筋領域データを得る。その後、ステップＳ１７では、ステップＳ１６で限定した背骨周辺筋領域データの中から背骨の領域を抽出する閾値処理による骨領域抽出処理を行う。ここでの閾値は、骨が明確に分離するように最適な値を予め設定しておく。また骨のＣＴ値は通常５００〜１０００の範囲なので、ＣＴ値ヒストグラムでこのＣＴ値範囲内における最多頻度を示すＣＴ値を中央値として、谷にとなる下限値および上限値を探索し、閾値を自動設定してもよい。この骨領域抽出処理によって図５（ｃ）のような断層像となる骨領域抽出データを得る。続いてステップＳ１８で骨領域抽出データ内の穴埋め処理を行うと、図５（ｄ）に示すような断層像となる骨領域抽出データを得ることができるので、この骨領域抽出データを用いて骨領域の重心点６３を算出する。
【００２２】
この骨領域抽出処理を行った後、図１２に示した特徴量算出手段３５は、図２に示したステップＳ１で抽出した体領域と、ステップＳ２で抽出した骨領域とを用いて、ステップＳ３で偏心度を算出するための特徴量算出処理を行う。
【００２３】
つまり、先に算出した体領域の重心点６０と骨領域の重心点６３とを用いて、図６（ａ）に示した骨領域の重心点６３から腹側の境界点６１までの距離６４と、骨領域の重心点６３から背側の境界点６２までの距離６５と、体領域の重心点６０から骨領域の重心点６３までの距離６６と、図６（ｂ）に示した体領域の重心点６０から腹側の境界点６１までの距離６７、体領域の重心点６０から背側の境界点６２までの距離６９と、図６（ｃ）に示した腹側の境界点６１から背側の境界点６２までの距離６８とを順次算出する。
【００２４】
次に、図１２に示した偏心度算出手段３６は、算出した各特徴量に基いて図２に示したステップＳ４の偏心度算出処理を行う。ここで偏心度とは、上述したように脊椎−腹側間の距離、脊椎−背側間の距離、脊椎−体領域の重心点間の距離、体領域の重心点−腹側間の距離、体領域の重心点−背側間の距離、腹側−背側間の距離に基づいて算出される評価値のことである。この偏心度の算出方法としては、ニューラルネットワークを用いて算出したり、多変量解析を行い、統計的に各特徴量に掛け合わせる係数値を決定して算出してもよいし、また各特徴量の平均値を算出してもよい。
【００２５】
次に、図１２に示した解析結果情報作成手段３７は解析結果情報を作成する。ここでの解析結果情報とは、画像情報２１と、年齢と偏心度との関係に被験者の偏心度算出結果を示した文字情報２２とのことである。図２に示したステップＳ５で原画像データに各特徴量を反映した画像情報２１のデータを作成した後、図１２に示した解析結果情報表示手段３８は、図２に示したステップＳ６の解析結果情報表示処理を行う。この解析結果情報表示処理では、図７に示すように原画像表示手段２９によるディスプレイ１５上の原画像２０とその通常補足情報の近傍に、上述した画像情報２１と、その下部に年齢と偏心度との関係に被験者の偏心度算出結果を示した文字情報２２とを表示し操作者または被検者等に提供するようにしている。
【００２６】
図８は、上述した解析結果情報作成手段３７による画像情報２１の作成処理を示すフローチャートである。
ステップＳ１９では、ステップＳ５で算出した偏心度が閾値Ａ１以下であるか否かを判定する。この閾値Ａ１は、操作者がその都度変更して設定しても良いし、被検者の年齢における平均値を用いて自動設定しても良いが、ここでは被検者の年齢における平均値が閾値Ａ１として設定されているものとして説明する。この閾値Ａ１以下である場合は、ステップＳ２０に進み、予め閾値Ａ１に対応して設定した背景色Ｂ１を選定する。この背景色もその都度操作者が選択しても良い。
【００２７】
今、閾値Ａ１を被検者の年齢における平均値を用いて設定し、これに対応する背景色Ｂ１としたとすると、ステップＳ２０で決定された背景色Ｂ１から被験者の偏心度は年齢の平均値Ａ１以下であったことが容易に分かる。
【００２８】
しかし、ステップＳ１９の判定で被験者の偏心度が平均値Ａ１以下でない場合は、ステップＳ２１で閾値Ａ１よりも大きな閾値Ａ２を取り出し、算出した偏心度が新たな閾値Ａ２以下かどうかを判定する。この閾値Ａ２以下である場合は、ステップＳ２２に進み、予め閾値Ａ２に対応して設定した背景色Ｂ２を選定する。この場合も、ステップＳ２２で決定された背景色Ｂ２から被験者の偏心度は平均値Ａ１以上ではあるがそれより高い年齢の平均値Ａ２よりは低いことが容易に分かる。
【００２９】
ステップＳ２１の判定で算出した偏心度が新たな閾値Ａ２以下でない場合は、ステップＳ２３に進んで、閾値Ａ２よりも大きな閾値Ａ３を取り出し、算出した偏心度が新たな閾値Ａ３以下かどうかを判定する。この閾値Ａ３以下である場合は、ステップＳ２４に進み、予め閾値Ａ３に対応して設定した背景色Ｂ３を選定する。この場合も、ステップＳ２４で決定された背景色Ｂ３から被験者の偏心度は平均値Ａ２以上ではあるがそれより高い年齢の平均値Ａ３よりは低いことが容易に分かる。
【００３０】
この閾値の設定数は任意に定めることができ、所定の間隔でＡ１、Ａ２、Ａ３……（ただし、Ａ１＜Ａ２＜Ａ３……）と順次大きくし、それぞれの閾値に対応する背景色Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３……を選択するようにしているため、この背景色から被験者の偏心度における程度を容易に識別することができる。
【００３１】
背景色Ｂ１〜Ｂ４の中から最終的な背景色が決定されたなら、ステップＳ２７で原画像２０に、解析した点６０〜６３や距離６４〜６９、選択した背景色を代入して図７に示すような画像情報２１のための画像情報データを作成する。特に、ディスプレイ１５を被検者が見る場合には、背景色Ｂ４を赤色などで強調すると、これを目視した被検者に対応する偏心度を平均値に近づけるように強い動機付けを与えることになる。
【００３２】
その後、図２に示したステップＳ７で別シリーズの画像データがあるか否かを判定し、別シリーズが無ければ終了となり、同一被検者の他のシリーズの画像データが磁気ディスク１３内にある場合は、ステップＳ８で先に作成した画像情報２１や年齢と偏心度との関係に被験者の偏心度算出結果を示した文字情報２２のデータを磁気ディスク１３に登録し、他のシリーズの画像データを読み出し同様の処理を行う。
【００３３】
図９は、解析結果情報表示手段３８による解析結果情報の他の表示例を示している。
ここでの解析結果情報とは、上述した画像情報２１と、その下部に年齢と偏心度との関係を示す特性図であるグラフ情報２３と、このグラフ情報２３上にプロットした被験者の偏心度２４である。グラフ情報２３を作成するための年齢と偏心度とのデータは、院内または地域のデータベースに登録されているものを用いる。このような解析結果情報をディスプレ１５上の原画像２０に並置して表示すれば、上述した画像情報２１の背景色Ｂからの識別とは別に、年齢と偏心度とのグラフ情報２３から被験者の偏心度２４の度合いを簡単に目視判別することもできる。
【００３４】
図１０は、解析結果情報表示手段３８による解析結果情報のさらに他の表示例を示している。
ここでの解析結果情報とは、上述した画像情報２１と、偏心度を頭から足の方向にプロットした特性図として示すグラフ情報２５である。このグラフ情報２５は、脊椎に直交するＭＰＲ像を作成し、そのＭＰＲ像にステップＳ１〜ステップＳ５までを適用し、各ＭＰＲ像における所定の偏心度を算出し、それを横軸の頭から足の方向にプロットしたものである。また、このグラフ情報２５には被検者と同一年齢において同様の解析を行ったときの平均的なライン２５ａを並記している。この実施の形態によっても、先の場合と同様に被検者がディスプレイ１５の表示を見て自分の偏心度の程度を平均的なライン２５ａとの関係から容易に判別することもできる。
【００３５】
図１１は、図１に示した医用画像診断支援装置１０による読影結果報告書を示している。
この読影結果報告書には、図６で説明した解析結果である各距離６４〜６９を計測したライン毎にそれぞれ重畳した複数の画像２６Ａ〜２６Ｄと、これらの複数の画像２６Ａ〜２６Ｄの各ラインに対応する数値上のデータ２７と、診断判定結果ごとに医師のコメントを挿入するコメント欄２８をプリント出力している。この読影結果報告書の作成に当たって各画像２６Ａ〜２６Ｄは、図７および図８で説明した画像情報２１と同じように閾値との比較結果を背景色によって強調しても良い。
【００３６】
上述した各解析結果情報の表示例では、種々の解析結果情報の組合せについて説明したが、その組合せ方や組合せ数は任意に決定することができるし、少なくとも一つの解析結果情報を表示するようにすれば良い。解析結果情報の一つとして図７に示した画像情報２１を選んだ場合、図８で説明したようにある偏心度と平均値などの閾値との比較結果を背景色を変えることによって強調しているため、ディスプレイ１５の表示を見ている被検者に対しても今後改善して行くべき状況を強調して視覚に訴えることができる。
【００３７】
しかし、例えば、解析結果情報の一つとして図７に示した年齢と偏心度との関係に被験者の偏心度算出結果を示した文字情報２２のみを選んだ場合、ディスプレイ１５の表示を見ている被検者に対して今後改善して行くべき状況を強調して視覚に訴えることが先程よりも難しくなる。そこで、図８の場合と同様に同年齢における平均的な偏心度と、被験者の偏心度算出結果を比較し、その結果を文字色の違いによって表示し、例えば図８のステップＳ２５で閾値Ａ４以下と判定した場合の背景色と同じ赤色で文字情報２２の対応部分を強調表示すると、ディスプレイ１５の表示を見ている被検者に対して今後改善して行くべき状況を強調して視覚に訴えることができる。
【００３８】
このような本発明の医用画像診断支援装置及びそれに用いる医用画像診断支援方法によれば、画像データから抽出して計算対象領域となる体領域を抽出し、この体領域から骨領域を抽出し、抽出した体領域と骨領域とを用いて偏心度を算出するための特徴量算出処理を行い、算出した各特徴量に基いて偏心度算出処理を行い、この偏心度に基づく解析結果情報を作成した後、この解析結果情報をディスプレイ上に表示するようにしたため、偏心度に基づく解析結果情報から被験者の偏心度を容易に把握することができ、分かり易い偏心度に基づく解析結果情報によって被験者の治療意欲を向上させることができる。
【産業上の利用可能性】
【００３９】
本発明による医用画像診断支援装置及びそれに用いる医用画像診断支援方法は、図１に示した構成に限らずその他の構成の医用画像診断支援装置にも適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の一実施の形態による医用画像診断支援装置を用いた医用画像診断支援システムの全体構成図である。
【図２】本発明の一実施の形態による医用画像診断支援装置に用いる医用画像診断支援方法を示すフローチャートである。
【図３】図２に示した体領域抽出処理を詳細説明するフローチャートである。
【図４】図２に示した管領域抽出処理を詳細説明するフローチャートである。
【図５】図４に示した骨領域抽出処理を説明する断層図である。
【図６】図２に示した特徴量算出処理における特徴量を説明する断層図である。
【図７】図２に示した解析結果表示処理の表示例を示すディスプレイの正面図である。
【図８】図２に示した解析結果作成処理を詳細説明するフローチャートである。
【図９】図２に示した解析結果表示処理の他の表示例を示すディスプレイの正面図である。
【図１０】図２に示した解析結果表示処理のさらに他の表示例を示すディスプレイの正面図である。
【図１１】図１に示した医用画像診断支援装置による読影結果報告書の説明図である。
【図１２】図１に示した医用画像診断支援装置の要部を示すブロック構成図である。
【符号の説明】
【００４１】
１    医用画像診断システム
２    医用断層画像撮影装置
３    ＬＡＮ
４    画像データべ一ス
１０    医用画像診断支援装置
１３    磁気ディスク
１５    ディスプレイ
２０    原画像
２１    画像情報
２２    文字情報
２３，２５    グラフ情報
２９    原画像表示手段
３２    偏心度情報表示手段
３３    体領域抽出手段
３４    骨領域抽出手段
３５    特徴量算出手段
３６    偏心度算出手段
３７    解析結果情報作成手段
３８    解析結果情報表示手段
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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