(57)【要約】【課題】医師の診断に適するように加工した医用画像を表示する。【解決手段】ＣＡＤプログラム２０で医用画像１１より異常部位の候補領域を検出し、疾患タイプ判定手段３０で候補領域から推定される異常部位の疾患タイプを判定する。加工表示手段６０で、候補領域の異常部位の疾患タイプ、候補領域が存在する解剖学的構造物、および、医用画像の撮影に用いられたモダリティの種類に応じた加工処理プログラム５０を用いて医用画像１１を加工して表示する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を撮影した医用画像を記憶する画像記憶手段と、
前記医用画像より異常部位の候補領域を検出する候補領域検出手段と、
前記候補領域から推定される異常部位の疾患タイプを判定する疾患タイプ判定手段と、
異常部位の疾患タイプ、および、異常部位が存在する解剖学的構造物、および、撮影に用いたモダリティの種類に対応した表示方法を予め定めたテーブルを記憶する表示方法記憶手段と、
前記表示方法に対応して前記医用画像を加工処理する加工処理手段と、
前記候補領域の異常部位の疾患タイプ、前記候補領域が存在する解剖学的構造物、および、前記医用画像の撮影に用いられたモダリティの種類に応じた表示方法を前記テーブルから取得して、該表示方法に対応する加工処理手段を用いて前記医用画像を加工して表示する加工表示手段とを備えたことを特徴とする画像表示装置。
【請求項２】
被写体を撮影した医用画像より異常部位の候補領域を検出する候補領域検出ステップと、
前記候補領域から推定される異常部位の疾患タイプを判定する疾患タイプ判定ステップと、
前記候補領域の異常部位の疾患タイプ、前記候補領域が存在する解剖学的構造物、および、前記医用画像の撮影に用いられたモダリティの種類に応じた表示方法を、異常部位の疾患タイプ、および、異常部位が存在する解剖学的構造物、および、撮影に用いたモダリティの種類に対応した表示方法を予め定めたテーブルから取得して、該表示方法に対応する加工処理手段を用いて前記医用画像を加工して表示する加工表示ステップとを備えたことを特徴とする画像表示方法。
【請求項３】
コンピュータを、
被写体を撮影した医用画像を記憶する画像記憶手段と、
前記医用画像より異常部位の候補領域を検出する候補領域検出手段と、
前記候補領域から推定される異常部位の疾患タイプを判定する疾患タイプ判定手段と、
異常部位の疾患タイプ、および、異常部位が存在する解剖学的構造物、および、撮影に用いたモダリティの種類に対応した表示方法を予め定めたテーブルを記憶する表示方法記憶手段と、
前記表示方法に対応して前記医用画像を加工処理する加工処理手段と、
前記候補領域の異常部位の疾患タイプ、前記候補領域が存在する解剖学的構造物、および、前記医用画像の撮影に用いられたモダリティの種類に応じた表示方法を前記テーブルから取得して、該表示方法に対応する加工処理手段を用いて前記医用画像を加工して表示する加工表示手段として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像の診断性能を向上させるように医用画像を表示する画像表示装置、画像表示方法およびそ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、被写体の放射線画像を読影して病変部を発見し、またその病変部の状態を観察して、疾病の有無や進行状況の診断を行うことが一般的に行なわれている。しかしながら、Ｘ線画像の読影は読影者の経験や画像読影能力の高低によって左右され、必ずしも客観的なものとはいえなかった。
【０００３】
そこで、この要望に応えるものとして、診断用画像として取得された被写体の画像データに基づき、その画像データが表す画像中の異常陰影の候補を計算機を用いて自動的に検出する種々のコンピュータ診断支援システム（ＣＡＤ：Computer  Aided  Diagnose）が提案されている。
【０００４】
コンピュータ診断支援システムは、画像データに基づいて異常陰影の候補を検出し、その検出した部位にマーキングを表示して放射線画像の読影者に注意を喚起したり、あるいは読影者の客観的判断に役立つ材料として検出した異常陰影候補に注目出来るように、全体画像から、異常陰影の候補が検出された部分を含む局所領域の画像を抽出して表示し、画像読影者の観察意識を集中できるようにすることで、上述のような読影者による見落としや思い違い等を未然に防止して診断性能の向上を図っている（例えば、特許文献１など）。
【０００５】
また、近年、ＣＴ（Computed Tomography；コンピュータ断層撮影）やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging；磁気共鳴画像）等を用いて複数のスライス画像データの集合体として構成される３次元画像データ（３次元ボクセルデータ）が得られるようになってきた。このような３次元画像データは情報量が多く、３次元画像データに基づいて生成される断面画像や３次元表示を行い、病変部の状態を観察して、疾病の有無や進行状況が正確に診断することができるが、読影量が膨大になり、画像を観察して診断を行なう医師の負担が非常に大きく、断層画像独自の問題も存在する。
【０００６】
例えば、検出された異常陰影候補をみて医師が実際に診断を行なう際には、検出された異常陰影候補の位置やその周辺の組織の状態を観察することが重要であるが、多くの断層画像を観察しているうちに、今観察しているのはどのスライス位置であるかがわからなくなる場合がある。そこで、異常陰影の候補を検出すると、この断層画像上に検出された候補の位置を表す円形のマーカーで印をつけて表示するとともに、肺野を正面から見た画像とスライス位置との関係を表わす胸部正面画像上に病巣候補点位置を示すマーカーを表示して、３次元的な位置をわかりやすくしたものがある（例えば、特許文献２など）。
【０００７】
一方、ＣＴやＭＲＩなどで得られる３次元ボクセルデータは３次元の情報を有しているので、血管や肝臓などの臓器を立体的に抽出して表示しり、血管の断面に沿って画像を表示し、疾患の部位を詳細に観察することもできる。
【特許文献１】特開平８−２９４４７９号公報
【特許文献２】特開２００１−８７２２８公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上述のように、近年、ＣＡＤが多く利用されるようになり、それによって被写体を撮影した様々な医用画像から異常陰影らしい部位を自動検出することが出来るようになってきている。
【０００９】
しかしながら、自動検出された部位は単に異常陰影の候補となる領域であって、真の病変部位であるか否かは、その部位を読影医師などが撮影された医用画像を観察して診断を行なう必要がある。また、従来のように局所領域の画像を表示したり、病変部の３次元的な位置をわかり易くしただけでは診断を行なうことが難しい場合もあり、診断をおこなう際には、疾患や観察する部位に応じて適当と思われる加工方法を用いて画像を加工して診断を行なったほうが有効な場合も多い。例えば、肝臓ガンでは、腹部を撮影した３次元ボクセルデータから血管や肝臓など特定の組織のみを観察できるように血管や肝臓を抽出した画像を生成して表示したり、胸部を撮影した画像から軟部のみを観察しやすくするような階調にして診断に適した画像となるように加工して表示して観察するのが有効である。
【００１０】
そこで、本発明は、上記事情に鑑み、診断に適した画像になるように自動的に医用画像を加工して表示する画像表示装置、画像表示方法、および、そ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】
【００１１】
本発明の画像表示装置は、被写体を撮影した医用画像を記憶する画像記憶手段と、
前記医用画像より異常部位の候補領域を検出する候補領域検出手段と、
前記候補領域から推定される異常部位の疾患タイプを判定する疾患タイプ判定手段と、
異常部位の疾患タイプ、および、異常部位が存在する解剖学的構造物、および、撮影に用いたモダリティの種類に対応した表示方法を予め定めたテーブルを記憶する表示方法記憶手段と、
前記表示方法に対応して前記医用画像を加工処理する加工処理手段と、
前記候補領域の異常部位の疾患タイプ、前記候補領域が存在する解剖学的構造物、および、前記医用画像の撮影に用いられたモダリティの種類に応じた表示方法を前記テーブルから取得して、該表示方法に対応する加工処理手段を用いて前記医用画像を加工して表示する加工表示手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１２】
また、本発明の画像表示方法は、被写体を撮影した医用画像より異常部位の候補領域を検出する候補領域検出ステップと、
前記候補領域から推定される異常部位の疾患タイプを判定する疾患タイプ判定ステップと、
前記候補領域の異常部位の疾患タイプ、前記候補領域が存在する解剖学的構造物、および、前記医用画像の撮影に用いられたモダリティの種類に応じた表示方法を、異常部位の疾患タイプ、および、異常部位が存在する解剖学的構造物、および、撮影に用いたモダリティの種類に対応した表示方法を予め定めたテーブルから取得して、該表示方法に対応する加工処理手段を用いて前記医用画像を加工して表示する加工表示ステップとを備えたことを特徴とするものである。
【００１３】
また、本発明のプログラムは、コンピュータを、
被写体を撮影した医用画像を記憶する画像記憶手段と、
前記医用画像より異常部位の候補領域を検出する候補領域検出手段と、
前記候補領域から推定される異常部位の疾患タイプを判定する疾患タイプ判定手段と、
異常部位の疾患タイプ、および、異常部位が存在する解剖学的構造物、および、撮影に用いたモダリティの種類に対応した表示方法を予め定めたテーブルを記憶する表示方法記憶手段と、
前記表示方法に対応して前記医用画像を加工処理する加工処理手段と、
前記候補領域の異常部位の疾患タイプ、前記候補領域が存在する解剖学的構造物、および、前記医用画像の撮影に用いられたモダリティの種類に応じた表示方法を前記テーブルから取得して、該表示方法に対応する加工処理手段を用いて前記医用画像を加工して表示する加工表示手段として機能させるものである。
【００１４】
「異常部位」とは、被写体を撮影した画像上に疾患などに起因して阿多割れたものであり正常な組織には現れない陰影が現れた部位をいう。また、「異常部位」には疾患などによって夫々異なる特徴が表れる。
【００１５】
「異常部位の候補領域」とは、被写体を撮影した画像上に、異常陰影らしい特徴を持って現れた領域をいい、正常な組織を撮影したものであっても異常陰影に近い特徴をもつ領域を含む。
【００１６】
「候補領域が現れた領域」には、異常部位の候補領域内だけでなくその候補領域の近傍を含む。また、「候補領域が現れた領域に存在する解剖学的構造物」は、候補領域が現れた領域に存在する臓器や骨などをいう。
【００１７】
「異常部位の疾患タイプ、胃所部位が存在する解剖学的構造物、および、撮影に用いられたモダリティの種類に応じた表示方法を予め定めたテーブル」は、「異常部位の疾患タイプ、胃所部位が存在する解剖学的構造物、および、撮影に用いられたモダリティの種類」に応じて、種々の表示機能の中から適切な表示方法で表示するために、表示対象の医用画像を加工する加工処理やそのパラメータなどが設定されたテーブルをいう。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、複数のＣＡＤと複数の表示機能を備えるようにし、ＣＡＤを用いて検出された異常部位の疾患タイプ、および、異常部位が存在する解剖学的構造物、および、撮影に用いたモダリティの種類に対応した適切な表示機能を用いた表示方法を予め設定しておき、自動的に医用画像を加工して表示させることにより、医師などの観察者の診断性能を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。図１は本実施の形態の画像表示装置の概略構成を示す図である。
【００２０】
画像表示装置１は、検査対象となる被写体を所定の部位を撮影した医用画像１１を記憶する画像記憶手段１０と、医用画像１１から異常部位の候補領域を検出するＣＡＤプログラム２０を複数と、ＣＡＤ２０の検出した候補領域から推定される異常部位の疾患タイプを判定する疾患タイプ判定手段３０と、異常陰影のタイプ、および、異常陰影が現れた領域に存在する解剖学的構造物、および、撮影に用いたモダリティの種類に対応した表示方法を予め設定したテーブル４１を記憶する表示方法記憶手段４０と、表示方法に対応して医用画像１１を加工処理する複数の加工処理手段５０と、候補領域の異常部位の疾患タイプ、候補領域が存在する解剖学的構造物、および、医用画像１１の撮影に用いられたモダリティの種類に応じた表示方法をテーブル４１から取得して、その表示方法に対応する加工処理手段４０を用いて医用画像１１を加工して表示する加工表示手段６０と、ＣＲＴなどの表示手段７０を備える。
【００２１】
画像記憶手段１０は、インターフェース（不図示）を介して入力された医用画像１１を記憶するメモリなどである。
【００２２】
ＣＡＤ処理を行なうプログラム（以下、単にＣＡＤという）２０は、医用画像１１より異常部位の候補領域を検出する候補領域検出手段２１を備える。各ＣＡＤ２０は、それぞれ一つの疾患に応じて、候補領域検出手段２１で各疾患に関連する異常部位の候補領域の検出し、さらに、その候補領域の疾患らしさや悪性度を算出する機能を備える。例えば、ＣＡＤ２０として、胸部を撮影した医用画像１１から肺ガンや肺気腫を検出するＣＡＤ、血管の異常として血管の動脈瘤や狭窄を検索するＣＡＤや血管の石灰化を抽出するＣＡＤ、腹部を撮影した医用画像１１から肝臓がんなどを検出するＣＡＤなどがある。また、複数のＣＡＤ２０が画像表示装置１に設けられ、医用画像１１に撮影されている被写体の各部位に応じて解析に適したＣＡＤ２０が選択される。具体的には、以下に挙げる手法のＣＡＤ２０を用いることができる。
【００２３】
例えば、肺ガンを検出するＣＡＤ２０は、胸部を撮影した単純Ｘ線撮影画像上に肺がん白く高輝度な領域として現れることに基づいて肺ガンを検出する。候補領域検出手段２１は、画素値の濃度勾配ベクトルが集中する領域を強調処理し、強調処理した画像から白く高輝度な領域を抽出し、その領域の形状、大きさ、領域内の画素値などの統計量を用いて肺がんと思われる部位を候補領域とし、さらに、候補領域の悪性度などを算出して悪性度が高いか否かに応じて肺ガンであるか否かを判定する（詳細は、例えば、特開２００５−１９８８９０を参照）。
【００２４】
また、乳房ガンを検出するＣＡＤ２０は、乳房や肝臓の腫瘤なども周囲の正常な組織とは異なった濃度で現れることに基づいて乳ガンを検出する。候補領域検出手段２１は、画素値の濃度勾配を利用してガンらしい候補領域を検出して、候補領域の悪性度などを算出して悪性度が高いか否かに応じて乳ガンであるか否かを判定する（詳細は、例えば、特開平８−２９４４７９号公報参照）。
【００２５】
上述の特開平８−２９４４７９号公報、特開２００５−１９８８９０公報では、ＣＲ装置などの単純Ｘ線撮影装置によって撮影したものについて説明しているが、ＣＴで撮影されたＣＴ画像（断層画像）上にも、ガンのような異常部位は周囲の濃度とは異なった濃度で現れることから、候補領域検出手段２１で、濃度勾配や濃度のプロファイルの変化から異常部位の候補領域を検出して、悪性度などからガンであるか否かを判定することができる。
【００２６】
あるいは、肺気腫を検出するＣＡＤ２０は、肺気腫を撮影したＣＴ画像上に正常な肺野に比べて低濃度な領域として現れることに基づいて肺気腫を検出することができる。候補領域検出手段２１は、ＣＴ画像上に現れた低濃度吸収値領域（Low Attenuation Area 、以下ＬＡＡという）を検出して、ＬＡＡを異常部位の候補領域として検出する。ＬＡＡは正常な肺野に比べて低濃度な領域として現れるが、単に閾値を用いた処理では、バイアス成分や気管支内空気領域を誤抽出するので、バイアス成分を除去し、さらに、濃度強調処理を施した後に閾値を用いて検出された領域を異常部位の候補領域として検出する（詳細は、電子情報通信学会技術研究報告 vol.104,no.580,pp145-149,2005(徳島大学) “検診用マルチスライスを用いた肺気腫解析アルゴリズム”を参照）。
【００２７】
血管の動脈瘤や狭窄を検出するＣＡＤ２０は、ＭＲＩやＣＴなどで撮影された血管構造物を含む３Ｄボリュームデータ（ＭＲＩ画像、ＣＴ画像など）を用い、動脈瘤および狭窄症の自動検出のために必要な特徴量を決定して、その特徴量を用いて血管狭窄を検出する。まず、候補領域検出手段２１で、血管構造物が３Ｄボリュームデータ内において、血管構造物内の中心を通る血管軸線が求められ、血管の全体の構造が検出される。また、血管はデータ内において特徴的な濃度値を有しているので、濃度値から血管を抽出し、さらに、必要に応じて、血管が検出されないで欠落している部分を埋めるために検出された血管を補間して血管構造物の表面の形状を求めた後に、血管と垂直に交差する面における血管重心の決定を介して骨格となる血管の経路を求める。さらに、その血管の経路に沿って、動脈瘤や狭窄症などの異常を識別のための特徴量を求める。具体的に特徴量として、血管の経路に対して直交する最小および最大の血管直径、骨格化経路の局部的曲率、血管壁周囲長さ、血管壁周囲長さの曲率、並びに経路長と血管直径または血管壁周囲長さとの比を用い、これらの特性量を用いて学習された判別器を生成して、この判別器を用いて３Ｄボリュームデータ内の血管の異常（動脈瘤や狭窄症など）と思われる箇所を異常部位の候補領域として検出する。また、このような異常部位の形状から動脈瘤であるか狭窄症であるか否かを判定する（詳細は、例えば、特開２００４−３２９９２９を参照）。
【００２８】
また、血管の疾患でも特に冠動脈の動脈硬化を検出するＣＡＤ２０は、動脈硬化はＣＴ画像上で石灰化像として現れることに基づいて、冠動脈上に現れた石灰化（冠動脈石灰化）を検出する。そこで、候補領域検出手段２１は、ＣＴ画像は肺野や心臓や血管は特徴的な濃度値を有していることを利用して、胸郭領域から左右肺野を除いて従隔領域を抽出し、さらに、従隔領域から心臓や大動脈などの血管を含む心血管領域を除いた領域を心脂肪領域として抽出して、この心脂肪領域を冠動脈の検出対象領域とし、閾値処理を用いて白く高輝度な箇所が現れたところを異常部位の候補領域として検出し、動脈硬化であるか否かを判定する（詳細は、電子情報通信学会技術研究報告 vol.104,no.579,pp127-131,2004(徳島大学) “マルチスライスＣＴ画像を用いた冠動脈石灰化検出アルゴリズムの構築”参照）。
【００２９】
以上、説明したＣＡＤは一例であり、種々のＣＡＤを画像表示装置１に設けるようにするのが望ましい。同じ肺がんを検出するものであっっても、別のアルゴリズムのＣＡＤを設けるようにしてもよい。
【００３０】
疾患タイプ判定手段３０は、上述の種々のＣＡＤ２０を用いて検出された異常部位の候補領域とその判定結果から疾患タイプを判定する。例えば、肺の疾患の診断を行う場合には、複数の肺疾患のＣＡＤ２０を医用画像１１に施し、各肺疾患のＣＡＤ２０から得られた各疾患の疾患らしさや悪性度に基づいて、異常部位の候補領域の疾患名を特定する。
【００３１】
加工処理手段（加工処理プログラム）５０は、撮影画像の階調を変える階調処理プログラムや、濃度処理プログラム、周波数帯域強調プログラム、あるいは、撮影画像がＣＴ装置などを用いて撮影した３次元ボクセルデータの場合には、ＭＩＰ処理プログラム、ＣＰＲ表示処理プログラムや濃度値に基づいて特定の臓器を抽出するプログラムなどである。
【００３２】
表示方法記憶手段４０には、異常陰影の疾患タイプ、および、異常陰影が現れた領域に存在する解剖学的構造物、および、撮影に用いたモダリティの種類に対応する表示方法を予め設定したテーブル４１を記憶する。具体的には、図２に示すように、異常陰影の疾患タイプ、異常陰影が現れた領域に存在する解剖学的構造物、撮影に用いたモダリティの種類と、さらに、これらに対応する表示方法として、画像の加工に用いられる加工処理のプログラムと、加工処理プログラム５０に用いられるパラメータ等をテーブル４１に予め設定する。例えば、疾患タイプが肺ガンで、異常陰影の現れた領域の解剖学的構造物が軟部であれば、軟部が観察し易い階調に変えること好ましい。また、撮影したモダリティによって、医用画像１１上に現れる解剖学的構造物の濃度は異なるため、各モダリティに対応した階調にする必要がある。そこで、テーブル４１の加工処理プログラムには、階調変換のプログラムが設定され、軟部が観察し易い階調のパラメータが撮影したモダリティに応じて予め設定される。
【００３３】
また、１つの医用画像１１に対して１つの加工処理を施して診断に適した画像にするのでは、複数の種類の加工処理を施して診断に適した画像にする場合には、１つの疾患目に対して、複数の加工処理プログラムとそのパラメータをテーブル４１に設定しておいてもよい。
【００３４】
加工表示手段６０は、ＣＡＤ２０によって検出された候補領域の異常部位の疾患タイプ、候補領域が存在する解剖学的構造物、および、医用画像１１の撮影に用いられたモダリティの種類に応じた表示方法をテーブル４１から取得して、その表示方法に対応する加工処理手段４０を用いて医用画像１１を加工して表示手段７０の画面上に表示する。
【００３５】
次に、本願発明の画像表示装置１の動作につい図３のフローチャートに従って説明する。
【００３６】
まず、肺疾患を判定する場合について具体的に説明する。インターフェースを介して胸部を撮影したＣＴ画像（医用画像１１）を入力して画像記憶手段１０に記憶し（S100）、肺ガン用のＣＡＤや肺気腫用のＣＡＤを用いて、ＣＴ画像から異常部位の候補領域を検出する（S101）。疾患タイプ判定手段３０で、各ＣＡＤから得られた候補領域の悪性度などに基づいて疾患のタイプを判定する（S102）。判定結果から肺野領域に存在する候補領域が肺ガンであると判定された場合には、加工表示手段６０は、疾患タイプが肺がんで、解剖学手構造物が肺野軟部であり、モダリティがＣＴのときの加工処理プログラム５０とそのパラメータをテーブル４１から取り出し（S103）、テーブル４１に設定されている階調処理プログラム（加工処理プログラム５０）とパラメータ（A1,A2,A3,・・・）を用いて（図２参照）ＣＴ画像の階調を変えて（S104）、表示手段７０の画面上に表示する（S105）。
【００３７】
血管の疾患を検出する場合には、胸部のＣＴ画像（医用画像１１）を入力して画像記憶手段１０に記憶し（S100）、血管の動脈瘤や狭窄を検出するＣＡＤ２０など血管の疾患を検出するＣＡＤ２０を複数用いて、胸部のＣＴ画像から異常部位の候補領域を検出する（S101）。疾患タイプ判定手段３０で、疾患タイプを判定し（S102）、動脈瘤（あるいは、狭窄）と判定された場合には、テーブル４１に設定されているＣＰＲ処理プログラム（加工処理プログラム５０）を用いて（S103）、加工表示手段６０で、異常部位の候補領域に存在する血管に対して、血管の中心を通る軸に沿ったＣＰＲ処理（例えば、特開２００２−９２６２１に開示されている手法を用いることができる。）を施して（S104）、表示手段７０の画面上にＣＰＲ表示する（S105）。
【００３８】
あるいは、血管の疾患を検出する場合でも、動脈硬化を検出するＣＡＤ２０で胸部のＣＴ画像から動脈硬化の候補領域が検出され（S101）、疾患タイプ判定手段３０で、動脈硬化と判定された場合には（S102）、テーブル４１に設定されているＭＩＰ処理プログラム（加工処理プログラム５０）を用いて、加工表示手段６０で異常部位の候補領域に存在する血管にＭＩＰ処理（例えば、特開平７−３０３６４７に開示されている手法を用いることができる。）を施して（S104）、表示手段７０の画面上にＭＩＰ表示する（S105）。
【００３９】
また、肝臓ガンでは、ガンの存在する肝臓のみでなくガンの存在する周囲にどのような血管が存在しているかを観察することが、治療法方針を決める上で重要である。そこで、腹部のＣＴ画像（医用画像１１）を入力して画像記憶手段１０に記憶し（S100）、肝臓ガンを検出するＣＡＤ２０を用いてＣＴ画像から肝臓ガンの候補領域が検出する（S101）。疾患タイプ判定手段３０でその悪性度から肝臓ガンであると判定された場合には（S102）、テーブル４１に設定されているボリュームレンダリング処理プログラム（加工処理プログラム５０）を用いて（S103）、加工表示手段６０で、ＣＴ画像にボリュームレンダリング処理（特開２００４−３３７５７に開示されている手法を用いることができる。）を施して、候補領域が存在す肝臓付近の肝臓と血管とを抽出したボリュームレンダリング画像を生成して（S104）、表示手段７０の画面上に表示する（S105）。
【００４０】
以上、詳細に説明したように、ＣＡＤを用いて検出した疾患のタイプと疾患が存在している臓器などに応じて、表示方法を変えることによって診断を行いやすくすることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】表示装置の概略構成
【図２】疾患タイプ、異常部位が存在する解剖学的構造物、撮影に用いたモダリティの種類に対応する加工処理プログラムを設定したテーブルの一例
【図３】画像表示装置の動作を表すフローチャート
【符号の説明】
【００４２】
１    画像表示装置
１０  画像記憶手段
１１  医用画像
２０  ＣＡＤプログラム
２１  候補領域検出手段
３０  疾患タイプ判定手段
４０  表示方法記憶手段
４１  テーブル
５０  加工処理手段
６０  加工表示手段
７０  表示手段
【図１】
2007275318.tif 000003
【図２】
2007275318.tif 000004
【図３】
2007275318.tif 000005