(57)【要約】【課題】  高解像度の画像データから得られる診断対象の微細構造情報を利用した診断支援が可能な画像診断支援装置等を提供すること。【解決手段】  高解像度の画像データから得られた診断画像において、診断対象の微細構造における形状の特徴と疾病との関係を表すパラメータを数値化し、これに基づいて癌の発生部位、癌の発育様式等を判別する。従って、肺癌診断の場合には、ルーペによる病理像とほぼ対応させ、腫瘤の性状・病変と既存肺構造との関係に関する評価を用いて、終末細気管支の小型腺癌か肺胞領域の小型腺癌かを判別でき、小型腺癌の画像所見から細胞型分類候補を自動抽出する。【選択図】      図３
2007097671.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像機器を用いて取得された診断部位に関する画像に基づいて、微細構造における形状の特徴と疾病との関係をパラメータ化し、その数値を算出するパラメータ算出手段と、
算出された前記パラメータの数値に基づく判別を実行し、前記診断部位に関する診断支援情報を生成する判別手段と、
前記診断部位に関する診断支援情報を所定の形態にて表示する表示手段と、
を具備することを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項２】
前記診断部位が肺である場合、前記パラメータ算出手段は、前記診断部位に関する画像に基づいて取得される気管支、細気管支、肺胞管をトレースしたトレース線の長さ、所定領域内の各画素と前記トレース線との長さ、所定領域内の各画素値を用いて、前記微細構造における形状の特徴と疾病との関係をパラメータ化することを特徴とする請求項１記載の画像診断支援装置。
【請求項３】
前記判別手段は、前記所定領域内の画素値に関するヒストグラム解析を行い、閾値を設定して発育様式を判別することを特徴とする請求項２記載の画像診断支援装置。
【請求項４】
前記表示手段は、前記所定領域内の画素値に関するヒストグラム及び前記閾値のうちの少なくとも一方を、前記診断部位に関する診断支援情報と共に表示することを特徴とする請求項３記載の画像診断支援装置。
【請求項５】
前記判別手段は、前記所定領域内のフーリエ解析を行い、閾値を設定して発育様式を判別することを特徴とする請求項２記載の画像診断支援装置。
【請求項６】
前記表示手段は、前記フーリエ解析によって得られる前記所定領域内の周波数画分布及び前記閾値のうちの少なくとも一方を、前記診断部位に関する診断支援情報と共に表示することを特徴とする請求項５記載の画像診断支援装置。
【請求項７】
前記判別手段は、前記所定領域内における距離変換を行い、閾値を設定して発育様式を判別することを特徴とする請求項２記載の画像診断支援装置。
【請求項８】
前記閾値を変更するための変更手段をさらに具備し、
前記判別手段は、変更された前記閾値を用いて発育様式を判別すること、
を特徴とする請求項３乃至７のうちいずれか一項記載の画像診断支援装置。
【請求項９】
前記パラメータ算出手段は、前記所定領域において、各画素と前記トレース線との長さと各画素値との積に関する平均値を算出し、
前記判別手段は、前記平均値を用いて前記診断部位の細胞型分類を判別すること、
を特徴とする請求項１乃至８のうちいずれか一項記載の画像診断支援装置。
【請求項１０】
前記診断部位が乳房である場合、前記パラメータ算出手段は、前記診断部位に関する画像の所定領域に関するフーリエ変換と参照画像との間の相関値を用いて、前記微細構造における形状の特徴と疾病との関係をパラメータ化することを特徴とする請求項１記載の画像診断支援装置。
【請求項１１】
前記診断部位が乳房である場合、前記パラメータ算出手段は、前記診断部位に関する画像の所定領域の重心位置とε degree毎のエッジまでの距離との分散値を用いて、前記微細構造における形状の特徴と疾病との関係をパラメータ化することを特徴とする請求項１記載の画像診断支援装置。
【請求項１２】
前記表示手段は、前記所定領域に関する拡大画像又はボリュームレンダリング画像を表示することを特徴とする請求項１乃至１１のうちいずれか一項記載の画像診断支援装置。
【請求項１３】
ネットワークを介してデータベース内から前記判別に関連する情報を取得する送受信手段をさらに具備し、
前記表示手段は、前記診断部位に関する診断支援情報と共に、取得した前記判別に関連する情報を表示すること、
を特徴とする請求項１乃至１２のうちいずれか一項記載の画像診断支援装置。
【請求項１４】
コンピュータに、
医用画像機器を用いて取得された診断部位に関する画像に基づいて、微細構造における形状の特徴と疾病との関係をパラメータ化し、その数値を算出させるパラメータ算出機能と、
算出された前記パラメータの数値に基づく判別を実行し、前記診断部位に関する診断支援情報を生成させる判別機能と、
前記診断部位に関する診断支援情報を所定の形態にて表示させる表示機能と、
を実現させることを特徴とする画像診断支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータ支援診断（computer-aided diagnosis： CAD）等に代表される画像診断支援装置及び画像診断支援プログラムに関するものであり、特に、悪性腫瘍の組成形態に基づく画像診断支援を行うものである。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ支援診断とは、診断における最終判断は医師が行うことを前提として、入力したデジタル画像から検出した病巣候補の位置や、コンピュータを用いて解析した定量的な結果を画像上にわかりやすく提示するものである。この技術は、例えば胸部X線写真や集団検診用CT画像による肺癌の検診、乳癌マンモグラフィの自動スクリーニングシステム、胃癌の検出システムなどに用いられる。
【０００３】
近年、情報処理技術及びＸ線コンピュータ断層装置に代表される画像診断装置の高解像度化に伴って、コンピュータ支援診断による小型肺癌等の発見が急増している。従来のコンピュータ支援診断では、例えば図１８に示す流れで実行され、閾値処理、パターンマッチング、ニューラルネットワーク、フィルタ、陰影の辺縁形状などを用いて、ガンや結節候補領域を自動抽出し、良悪性の判別を行っている。
【０００４】
また、最近の高解像度の画像データから得られた画像は、ルーペによる病理像とほぼ対応するまでの解像度を有する。この様な高解像度画像をコンピュータ支援診断に利用することで、腫瘤の性状・病変と既存肺構造との関係も詳細に評価でき、また、診断対象の微細構造を鮮明に視認することができる。
【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、従来のコンピュータ支援診断においては、次のような問題がある。すなわち、画像データは、診断対象の微細構造情報(例えば、細気管支、肺胞管、肺胞嚢に関する情報)を可視化し得るまで高解像度であるにも関わらず、これらを積極的に利用したコンピュータ支援診断は存在しない。
【０００６】
本発明は、上記事情を鑑みてなされたもので、高解像度の画像データから得られる診断対象の微細構造情報を利用した診断支援が可能な画像診断支援装置、及び画像診断支援プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、上記目的を達成するため、次のような手段を講じている。
【０００８】
本発明の第１の視点は、医用画像機器を用いて取得された診断部位に関する画像に基づいて、微細構造における形状の特徴と疾病との関係をパラメータ化し、その数値を算出するパラメータ算出手段と、算出された前記パラメータの数値に基づく判別を実行し、前記診断部位に関する診断支援情報を生成する判別手段と、前記診断部位に関する診断支援情報を所定の形態にて表示する表示手段と、を具備することを特徴とする画像診断支援装置である。
【０００９】
本発明の第２の視点は、コンピュータに、医用画像機器を用いて取得された診断部位に関する画像に基づいて、微細構造における形状の特徴と疾病との関係をパラメータ化し、その数値を算出させるパラメータ算出機能と、算出された前記パラメータの数値に基づく判別を実行し、前記診断部位に関する診断支援情報を生成させる判別機能と、前記診断部位に関する診断支援情報を所定の形態にて表示させる表示機能と、を実現させることを特徴とする画像診断支援プログラムである。
【発明の効果】
【００１０】
以上本発明によれば、高解像度の画像データから得られる診断対象の微細構造情報を利用した診断支援が可能な画像診断支援装置、及び画像診断支援プログラムを実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の第１実施形態乃至第３実施形態を図面に従って説明する。なお、以下の説明において、略同一の機能及び構成を有する構成要素については、同一符号を付し、重複説明は必要な場合にのみ行う。
【００１２】
（第１実施形態）
図１は、本実施形態に係る画像処理装置１のブロック構成図を示している。同図に示すように、本画像処理装置１は、操作部１０、表示部１２、送受信部１４、制御部１６、記憶部１８、画像生成部２０、前処理部２２、候補領域抽出部２４、パラメータ抽出部２６、判別部２８を具備している。
【００１３】
操作部１０は、操作者からの各種指示、条件、等を当該装置１にとりこむためのトラックボール、各種スイッチ、マウス、キーボード等を有している。
【００１４】
表示部１２は、画像、レポート入力画面、所定の操作を行うための入力画面、本画像診断支援装置において実行される判別の結果（後述）等を所定の形態にて表示する。
【００１５】
送受信部１４は、ネットワークを介して、他の装置やデータベースと診断に利用可能な情報の送受信を行う。
【００１６】
制御部１６は、当該画像診断支援装置を構成する各ユニットを動的又は静的に制御する。特に、制御部１６は、後述する微細構造情報を用いた診断支援機能において、表示部１２、画像生成部２０、前処理部２２、候補領域抽出部２４、パラメータ抽出部２６、判別部２８等を統括的に制御する。
【００１７】
記憶部１８は、各種医療用画像機器（例えば、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置、磁気共鳴イメージング装置、超音波診断装置、核医学診断装置、Ｘ線診断装置、マンモグラフィ等）によって取得された画像、微細構造情報を用いた診断支援機能を実行するためのプログラム、判別処理に用いられる参照画像データ等を記憶する。
【００１８】
画像生成部２０は、各種医療用画像機器によって取得された画像に対し、操作部２から入力される読影医師等の指示に基づいて、診断目的に応じた所定の画像処理を施す。この画像生成部２０での画像処理により、画像診断に用いられる画像（診断画像）が生成される。
【００１９】
前処理部２２は、閾値処理によって診断画像の画素値等を二値化し、ラベリング処理をする。また、前処理部２２は、ラベリング処理が施された診断画像から、骨の画素値を用いて左右の肺を抽出する。さらに、前処理部２２は、ノイズを除去するために、診断画像に対してメディアンフィルタ等によるフィルタ処理を行う。
【００２０】
候補領域抽出部２４は、閾値処理又はパターンマッチングにより、肺野領域、異常陰影の候補領域等を抽出する。
【００２１】
パラメータ抽出部２６は、抽出された異常陰影の候補領域内の微細構造における形状の特徴と疾病との関係を表すパラメータを数値化して計算する。
【００２２】
判別部２８は、パラメータ抽出部２６によって抽出されたパラメータ値に基づいて、癌の発生部位、癌の発育様式等を判別する。
【００２３】
（微細構造情報を用いた診断支援機能）
次に、本画像診断支援装置１が有する、微細構造情報を用いた診断支援機能について説明する。この機能は、発生機序（発生過程の仕組み）に起因する微細構造における形状の特徴と疾病との関係をパラメータ化し、その数値に基づいて診断対象における疾病発生部位、疾病の細胞型分類を判別するものである。なお、以下本実施形態においては、説明を具体的にするため、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置によって取得された画像データを用いて、肺領域を診断支援する場合を例とする。
【００２４】
図２は、微細構造情報を用いた診断支援機能に従う処理（微細構造情報を用いた診断支援処理）の流れを示したフローチャートである。同図に示すように、当該診断支援処理は、大きく高精細画像生成過程、異常陰影の候補領域抽出過程、パラメータ抽出過程、発生肺野部位／発生様式の判別過程、判別結果の表示過程に分けることができる。以下、各過程の内容について説明する。
【００２５】
［高精細画像生成過程：ステップＳ１］
まず、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置によって取得された画像データに基づいて、高精細画像が生成される（ステップＳ１）。特に、μｍオーダーの分解能を持つ高精細画像を生成するためのデータを取得する場合には、被検体の呼吸や心臓の動きによるモーションアーチファクトが発生する。近年のマルチディテクタCTでは肺野の撮像時間が短い。そのため、呼吸を原因とするものについては、短時間の息止めを行えばよく、体動を十分無視することができる。一方、心臓の動きによって生じるモーションアーチファクトは，拡張期後半に再構成の中心を一致させることで、モーションアーチファクトの少ない画像を得ることができる。
【００２６】
また、モーションアーチファクト削減のために心電同期画像再構成法を行う場合には、ハーフ再構成法とマルチセクタ再構成法を用いることができる。ハーフ再構成法は、240度（180度+ファン角度60度）のデータを使用し、再構成を行うものであり、ヘリカル補間に比べて拡張末期像は静止像に近く、モーションアーチファクトが少ない。一方、マルチセクタ再構成法は、ヘリカルスキャンと心電図のデータ収集を各々独立して行い、再構成の際に異なる心周期と異なる検出器列から同一心時相に当たるが異なるビュー角度のデータのみ抽出し、線形補間を行い、従来のハーフ再構成アルゴリズムによって画像を再構成するものである。
【００２７】
これらの方法を用いることで、高精細画像生成において問題となるモーションアーチファクトを削減することが出来る。
【００２８】
［異常陰影の候補領域抽出過程：ステップＳ２〜Ｓ４］
次に、CT値に基づいて閾値処理によって２値化、ラベリング処理を行い、得られた領域から骨のCT値を用いて左右の肺（肺野領域）を抽出する。また、抽出した肺野領域に対し、ノイズを除去するためにメディアンフィルタをかける（ステップＳ２）。
【００２９】
次に、前処理後の肺野領域のボリュームデータに対して、m×m×m画素サイズの大きさのマスク領域をとり、肺野内での高CT値を持つ体積を計測し、その体積がある閾値以上であれば異常陰影の候補領域として抽出する（ステップＳ３、ステップＳ４）。
【００３０】
なお、異常陰影の候補領域の他の抽出方法として、肺野領域抽出の前処理を行ったボリュームデータに対して、m×m×m画素サイズの大きさのマスク領域をとり、あらかじめ準備しておいた、複数の腫瘍リファレンスボリュームとパターンマッチングを行い、相関値がある閾値以上であれば、異常陰影の候補領域として抽出するようにしてもよい。
【００３１】
［パラメータ抽出過程：ステップＳ５］
次に、異常陰影の候補領域内の微細構造における形状の特徴と疾病との関係をパラメータ化（パラメータ抽出）し、その数値を計算する（ステップＳ５）。
【００３２】
図３は、パラメータ抽出過程において実行される処理の流れを示した図である。同図に示すように、まず、候補領域内の気管支、細気管支、肺胞管をトレースする。すなわち、閾値を用いて領域内を２値化し、細線処理を施し、トレース線ｔを得る（ステップＳ５１）。
【００３３】
次に、各ボクセル値を、空気０を基準とした値ｄに変換する（ステップＳ５２）。この変換は、例えば図４に示すCT値に従って実行される。
【００３４】
次に、各ボクセルとトレース線tからの距離ｌを計算する（ステップＳ５３）。なお、解剖学的見地から、細気管支上皮からトレース線までの距離値と、肺胞上皮からトレース線までの距離値とでは、細気管支上皮からの距離値の方が大きい値になることが解っている。
【００３５】
次に、d*l及びd*tの平均値を計算する（ステップＳ５４）。このとき、d*lの平均値は、各画素のd*lを求め、n×n×n ボクセル内のd*lの平均を求めることで得られる。
【００３６】
［発生肺野部位／発生様式の判別過程：ステップＳ６］
次に、パラメータ抽出部２６によって抽出されたパラメータ値に基づいて、癌の発生肺野部位、癌の発育様式等を判別する（ステップＳ６）。本手法では、健常者の終末細気管支の直径がおよそ５００μｍ、肺胞の直径２００−３００μｍであるという解剖学的な特徴を用いて判別を行う。
【００３７】
図５は、癌の発生部位、癌の発育様式等の判別過程において実行される処理の流れを示した図である。同図に示すように、まず、ステップＳ５において計算された平均値を用いて閾値を設定し、終末細気管支の小型腺癌か肺胞領域の小型腺癌かであるかを判別する（ステップＳ６１）。
【００３８】
次に、肺胞領域の微細構造を周波数解析することによって発育様式を判別する（ステップＳ６２）。
【００３９】
図６は、肺抹消部位の置換型発育の腫瘍を示した図であり、図７は、肺抹消部位の非置換型発育の腫瘍を示した図である。図６と図７とを比較するとわかるように、肺末梢部ではエッジに差がでる。したがって、高次の波長である一定値以上の振幅値を持つ場合には置換型発育、また一定値以下の振幅幅の場合には、非置換型発育と判別することが出来る。
【００４０】
なお、CT値を用いた閾値処理によっても肺胞領域の発育様式を判別することができる。すなわち、図６に示すような置換型発育では肺胞上皮に腫瘍細胞があり、それ以外の部分には空気が充填されている。空気のCT値はおよそ-1000H.U.である。一方、図７に示した非置換型発育では肺胞上皮から内部まで腫瘍細胞で充填されており、その値はおよそ50H.U.程度である。従って、CT値に関するヒストグラムを作成し、n×n×nボクセル内での積算ボクセル値あるいは平均ボクセル値がある閾値幅となる場合には置換型発育、ある閾値以上となる場合には非置換型発育の腫瘍であると判別することができる。なお、健常者の肺の場合には、腫瘍部分がないためほぼ全領域が空気となる。従って、同領域内での積算ボクセル値あるいは平均ボクセル値は、ある閾値以下となる。
【００４１】
ところで、置換型発育において空気の部分に粘液が充填した場合、非置換型発育によく似た画像になるため、ステップＳ６２において、置換型発育であっても非置換型発育と判別される可能性がある。本診断支援処理では、この様な判別ミスを防止するため、ステップＳ６２とは異なる次の手法により、発育様式の判別を行う（ステップＳ６３）。
【００４２】
すなわち、置換型と非置換型とでは、肺胞領域における粘膜の充填過程に違いがある。置換型発育では図８に示すように粘液が肺胞領域全体に充填するのに対し、非置換型発育では図９に示すように肺胞上皮部分から内部に徐々に充填していくため、内部に一部空気を含んでいる。本ステップでは、この組織的差異に着目して、候補領域を二値化し、空気とエッジとの距離を距離変換によって求め、算出された距離値を閾値処理する。これにより、置換型発育において空気の部分に粘液が充填した場合であっても、置換型発育と判別することができる。
【００４３】
［判別結果の表示過程：ステップＳ７］
以上述べた各処理によって得られる判別結果は、所定の形態にて表示される（ステップＳ７）。
【００４４】
図１０は、判別過程において得られた判別結果の表示例を示した図である。同図に示すように、表示部１２は、候補領域、候補領域内で判別に用いた領域をそれぞれ異なる色彩で囲んで表示する。また、判別に用いた領域をクリックすると微細構造の高精彩画像の拡大画像（例えば、微細構造のボリュームレンダリング像）が表示される。さらに、ステップＳ６において、発生肺野部位と判別された領域は発生部位候補として、また、置換型発育又は非置換型発育のいずれかが細胞型分類候補として、所定の形態で表示される。
【００４５】
なお、本診断支援処理において用いられる各閾値は、手動で変えることができる。この閾値の変更に伴って変化する判別結果は、随時閾値と共に表示部１２に表示される。また、これらの結果と共に、解析に用いられたヒストグラム、周波数分布、閾値等も表示される。さらに、表示される肺野領域候補及び発育形態候補の文字をクリックすることで、当該画像診断支援装置とネットワークを介して接続されている肺ガンデータベースにアクセスすることができ、該当する資料を例えば別ウィンドウにて閲覧することができる。
【００４６】
以上述べた構成によれば、以下の効果を得ることができる。
【００４７】
本画像診断支援装置によれば、高解像度の画像データから得られた診断画像において、発生機序に起因する微細構造における形状の特徴と疾病との関係をパラメータ化し、その数値に基づいて診断対象における疾病発生部位、疾病の細胞型分類を判別する。従って、肺癌診断において、終末細気管支の小型腺癌か肺胞領域の小型腺癌か、及び置換型発育か非置換型の発育かを判別することができる。その結果、新たな診断情報の提供に寄与することができ、例えば、術式、術後予測、抗がん剤の選択を支援することができる。
【００４８】
また、本画像診断支援装置によれは、空気とエッジとの距離を距離変換によって求め、算出された距離値を閾値処理すること、発育様式の判別を行う。従って、非置換型発育と判別しにくい置換型発育を、高精度で区別することができる。
【００４９】
さらに、本画像診断支援装置によれば、判別結果を発生部位候補、細胞型分類候補として所定の形態にて表示する。また、これらの結果と共に、解析に用いられたヒストグラム、周波数分布、閾値等も表示される。さらに、肺野領域候補及び発育形態候補の文字をクリックすることで、リンクされた肺ガンデータベースにアクセスすることができる。従って、観察者は、診断支援処理の結果を容易に視認・理解することができ、術式、術後予測、抗がん剤の選択に役立てることができる。
【００５０】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。本実施形態は、既述の微細構造情報を用いた診断支援処理を乳房撮像装置から得られる高解像度の画像データに適用し、乳房の病理組織分類を行うものである。一般に、乳房の病理組織分類においては、乳管内進展傾向と癌遺残の起こりやすさ、癌細胞の悪性度、放射線感受性などに関連して、組織亜型の種類が判別される。この判別により、組織亜型を図１１、図１２に示すようにcomedo type と non-comedo typeとに分類することができる。
【００５１】
図１３は、本実施形態に係る微細構造情報を用いた診断支援処理の流れを示したフローチャートである。同図に示すように、本実施形態に係る診断支援処理は、第１の実施形態と同様に高精細画像生成過程、異常陰影の候補領域抽出過程、パラメータ抽出過程、判別過程、判別結果の表示過程に分けることができる。以下、各過程の内容について説明する。
【００５２】
［高精細画像生成過程：ステップＳ２１］
乳房撮像装置によって取得された画像データに基づいて、高精細画像が生成される（ステップＳ２１）。
【００５３】
［異常陰影の候補領域抽出過程：ステップＳ２２］
次に、例えば図１４、図１５に示すような乳房の高解像度画像上で、腫瘤・石灰化・構築の乱れ等，画像上の気になる領域（異常陰影の候補領域）を選択（抽出）する。この選択は、従来の悪性度の高いと予測される箇所を提示するＣＡＤの結果に従って実行されるか、又は読影医師等のマニュアル操作によって実行される。
【００５４】
［パラメータ抽出過程：ステップＳ２３、Ｓ２４］
次に、抽出された領域に対してフーリエ変換処理を施し、当該抽出された領域のフーリエ変換画像を生成する。また、comedo typeの参照画像とnon-comedo typeの参照画像に対してフーリエ変換処理を施し、各参照画像のフーリエ変換画像を生成する（ステップＳ２３）。なお、参照画像のＸ方向、Ｙ方向サイズは、抽出された領域にあわせられる。
【００５５】
次に、領域のフーリエ変換画像と各参照画像のフーリエ変換画像との間の相関値を計算する（ステップＳ２４）。
【００５６】
［判別過程：ステップＳ２５、Ｓ２６］
次に、パラメータ抽出過程において計算された相関値のうち高い値に対応するtypeを抽出された領域の組織亜型(comedo or non-comedo)と判別する。
【００５７】
図１１に示したように、comedo typeでは周波数空間（k-空間）における低域が高域よりも著しく多い。一方、図１２に示したように、non-comedo typeでは周波数空間 (k-空間)における低域よりも高域が著しく多くなる。従って、抽出された領域の組織亜型は、相関値の高い方の周波数分布に類似することになる。
【００５８】
［判別結果の表示過程：ステップＳ２７］
以上述べた各処理によって得られる判別結果は、例えば図１０に類似する形態にて表示される（ステップＳ２７）。
【００５９】
以上述べた構成によれば、乳癌診断においても、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。すなわち、高解像度の画像データから得られた診断画像において、診断対象の微細構造における形状の特徴と疾病との関係を表すパラメータを数値化し、これに基づいて乳房の組織亜型を自動判別することができる。その結果、新たな診断情報の提供に寄与することができ、例えば、術式、術後予測、抗がん剤の選択を支援することができる。
【００６０】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。本実施形態は、既述の微細構造情報を用いた診断支援処理を乳房撮像装置から得られる高解像度の画像データに適用し、乳癌の組織形態を判別するものである。乳癌の種類は、非浸潤癌の発生点の局在と組織形態から、非浸潤性乳管癌（noninvasive duCTal carcinoma, duCTal carcinoma in situ; DCIS）と非浸潤性小葉癌(noninvasive lobular carcinoma, lobular carcinoma in situ; LCIS)との２つに大別できる。非浸潤性乳管癌は、図１６（ａ）に示すように、乳管系の上皮層に発生し乳管内を側方に進展するものである。一方、非浸潤性小葉癌は、図１６（ｂ）に示すように、小葉の終末腺胞の上皮層から発生し小葉内腺胞を充満するものである。また、乳がんの微細石灰化は,乳管内で増殖する癌の変性物質や乳管内での分泌物の一部とカルシウムとが反応して結晶化したものである．
図１７は、本実施形態に係る微細構造情報を用いた診断支援処理の流れを示したフローチャートである。同図に示すように、本実施形態に係る診断支援処理は、第１の実施形態と同様に高精細画像生成過程、異常陰影の候補領域抽出過程、パラメータ抽出過程、判別過程、判別結果表示過程に分けることができる。以下、各過程の内容について説明する。
【００６１】
［高精細画像生成過程：ステップＳ３１］
乳房撮像装置によって取得された画像データに基づいて、高精細画像が生成される（ステップＳ３１）。
【００６２】
［異常陰影の候補領域抽出過程：ステップＳ３２］
次に、生成された乳房の高解像度画像上で，腫瘤・石灰化・構築の乱れ等，画像上の気になる領域（異常陰影の候補領域）を選択（抽出）する。この選択は、従来の悪性度の高いと予測される箇所を提示するＣＡＤの結果に従って実行されるか、又は読影医師等のマニュアル操作によって実行される。
【００６３】
［パラメータ抽出過程：ステップＳ３３、Ｓ３４、Ｓ３５、Ｓ３６］
次に、選択された領域内の石灰化領域を region growing algorithm などの手法を用いてセグメンテーションする（ステップＳ３３）。セグメンテーションされた腫瘤・石灰化・構築の乱れ領域の画素値を重みとして，重心位置を算出する（ステップＳ３４）。また、重心位置から，ε degree  (εは例えば0-180) 毎にエッジまでの距離を算出し（ステップＳ３５）、各距離の分散値を微細構造における形状の特徴と疾病との関係を示すパラメータとしてその値を計算する（ステップＳ３６）。
【００６４】
［判別過程：ステップＳ３７、Ｓ３８］
次に、パラメータ抽出過程において計算された分散値に基づいて、乳癌の種類を判別する（ステップＳ３７）。この判別は、例えば次の基準に従って行われる。
【００６５】
・非浸潤性乳管癌では，分散値が非常に大きい．
・非浸潤性小葉癌では，分散値がある程度の幅でおさまる．
・分散値の閾値を決めておき，乳管癌か小葉癌かを判別する．
［判別結果の表示過程：ステップＳ３７］
以上述べた各処理によって得られる判別結果は、例えば図１０に類似する形態にて表示される（ステップＳ３７）。
【００６６】
以上述べた構成によれば、乳癌診断においても、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。すなわち、高解像度の画像データから得られた診断画像において、診断対象の微細構造における形状の特徴と疾病との関係を表すパラメータを数値化し、これに基づいて乳癌の組織形態を自動判別することができる。その結果、新たな診断情報の提供に寄与することができ、例えば、術式、術後予測、抗がん剤の選択を支援することができる。
【００６７】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。具体的な変形例としては、例えば次のようなものがある。
【００６８】
本実施形態に係る各機能は、当該処理を実行するプログラムをワークステーション等のコンピュータにインストールし、これらをメモリ上で展開することによっても実現することができる。このとき、コンピュータに当該手法を実行させることのできるプログラムは、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、半導体メモリなどの記録媒体に格納して頒布することも可能である。
【００６９】
（２）上記各実施形態においては、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置による画像を対象とした。しかしながら、これに限定されず、他の医療画像診断装置、例えば磁気共鳴イメージング装置によって取得されたＭＲ画像を用いる様にしてもよい。
【００７０】
また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００７１】
以上本発明によれば、高解像度の画像データから得られる診断対象の微細構造情報を利用した診断支援が可能な画像診断支援装置、及び画像診断支援プログラムを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】図１は、第１の実施形態に係る画像処理装置１のブロック構成図を示している。
【図２】図２は、微細構造情報を用いた診断支援機能に従う処理（微細構造情報を用いた診断支援処理）の流れを示したフローチャートである。
【図３】図３は、パラメータ抽出過程において実行される処理の流れ（フロー）を示した図である。
【図４】図４は、代表的な物質毎のCT値を示した図である。
【図５】図５は、癌の発生部位、癌の発育様式等の判別過程において実行される処理の流れを示した図である。
【図６】図６は、肺抹消部位の置換型発育の腫瘍を示した図である。
【図７】図７は、肺抹消部位の非置換型発育の腫瘍を示した図である。
【図８】図８は、肺抹消部位の置換型発育の腫瘍を示した図である。
【図９】図９は、肺癌の置換型発育を説明するための図である。
【図１０】図１０は、判別過程において得られた判別結果の表示例を示した図である。
【図１１】図１１は、乳癌のcomedo type の形態を説明するための図である。
【図１２】図１２は、乳癌の non-comedo typeとの形態を説明するための図である。
【図１３】図１３は、第２の実施形態に係る微細構造情報を用いた診断支援処理の流れを示したフローチャートである。
【図１４】図１４は、マンモグラフィによって取得された乳房の高解像度画像の一例を示した図である。
【図１５】図１５は、マンモグラフィによって取得された乳房の高解像度画像の一例を示した図である。
【図１６】図１６（ａ）は、非浸潤性乳管癌の形態を説明するための図である。図１６（ｂ）は、非浸潤性小葉癌の形態を説明するための図である。
【図１７】図１７は、第３の実施形態に係る微細構造情報を用いた診断支援処理の流れを示したフローチャートである。
【図１８】図１８は、従来の画像診断の流れの一例を示したフローチャートである。
【符号の説明】
【００７３】
１…画像処理装置、１０…操作部、１２…表示部、１４…送受信部、１６…制御部、１８…記憶部、２０…画像生成部、２２…前処理部、２４…候補領域抽出部、２６…パラメータ抽出部、２８…判別部
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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