(57)【要約】【課題】読影医にとって見やすい表示で異常陰影候補の検出情報を提供することを可能とし、読影医の読影作業の効率化を図る。【解決手段】本発明に係る医用画像診断支援システム１００によれば、ビューア５は、医用画像上に画像処理装置２において第１の閾値に基づき検出された全ての異常陰影候補の位置を示すアノテーションを重畳して表示する第１の表示モードと、医用画像上に第２の閾値に基づき検出された異常陰影候補の位置を示すアノテーションを重畳して表示する第２の表示モードと、医用画像上に第１の閾値で検出されたが第２の閾値では検出されなかった異常陰影候補の位置を示すアノテーションを重畳して表示する第３の表示モードと、医用画像上にアノテーションを表示しない非表示モードを有し、表示優先順位設定ファイルにおいて読影医毎に記憶されている表示優先順位に基づき表示制御を行う。【選択図】図１
2007151645.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像を解析して異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、前記異常陰影候補検出手段により検出された異常陰影候補の検出情報を表示する表示手段とを備えた医用画像診断支援システムにおいて、
前記異常陰影候補検出手段は、前記医用画像から第１の閾値及び第２の閾値を用いて異常陰影候補を検出し、
前記表示手段は、少なくとも前記異常陰影候補検出手段において前記第１の閾値により検出された異常陰影候補の検出情報を表示する第１の表示モードと、前記第２の閾値により検出された異常陰影候補の検出情報を表示する第２の表示モードと、前記第１の閾値により検出され前記第２の閾値で検出されなかった異常陰影候補の検出情報を表示する第３の表示モードとを有し、
少なくとも前記第１〜第３の表示モードの表示優先順位を設定する設定手段と、
前記設定手段からの設定に基づいて前記異常陰影候補の検出情報の前記表示手段への表示を制御する表示制御手段と、
を備えたことを特徴とする医用画像診断支援システム。
【請求項２】
前記異常陰影候補検出手段は、前記第１の閾値により検出された異常陰影候補のそれぞれについて真陽性と偽陽性の判定の困難度を示す指標値を算出する指標値算出手段を有し、前記第１の閾値により検出された異常陰影候補の中から前記第２の閾値及び前記指標値算出手段により算出された指標値に基づいて更に検出を行うことを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断支援システム。
【請求項３】
前記設定手段は、読影医毎に前記表示優先順位を設定することが可能であり、
前記設定手段により読影医毎に設定された表示優先順位を記憶する記憶手段を備えたことを特徴とする請求項１又は２に記載の医用画像診断支援システム。
【請求項４】
前記第３の表示モードは、表示対象の異常陰影候補の検出情報を一括表示するモードと個別に順次表示するモードを更に有していることを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の医用画像診断支援システム。
【請求項５】
前記検出情報は、前記医用画像から検出された異常陰影候補の当該医用画像上の検出位置を示すアノテーションにより表示され、
前記表示制御手段は、前記第２の閾値により検出された異常陰影候補の検出位置と、前記第１の閾値により検出され前記第２の閾値で検出されなかった異常陰影候補の検出位置とを異なるアノテーションにより表示することを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の医用画像診断支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像を撮影し、当該医用画像に画像処理を行って異常陰影候補を検出し、医用画像とともにその検出情報を読影医に提供する医用画像診断支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療の分野においては、ＣＴ（Computed Tomography）やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）等の撮影装置により患者を撮影した医用画像をデジタルデータに変換し、読影医が診断を行う際には、表示ディスプレイ上に表示して読影を行うようになってきた。特に近年では、読影医の負担軽減や異常陰影の見落とし減少を目的として癌化部分等の異常陰影候補を検出するコンピュータ支援装置（Computer-Aided Diagnosis；以下、ＣＡＤという）が開発されてきた。
【０００３】
ＣＡＤによる異常陰影候補の検出時には、その候補領域の画像特徴量を演算し、閾値と比較して異常陰影であるか否かを判定する方法や、画像特徴量を用いて多変量解析することにより異常陰影の候補領域を検出する方法等、様々なアルゴリズムが用いられる。ＣＡＤで検出される異常陰影候補には、真の異常陰影（真陽性）のみならず、異常陰影であるか否かが明確でなく最終的には読影医による判定が必要な、異常陰影に類似した陰影が検出される。上記ＣＡＤにより異常陰影候補が検出されると、その検出情報として医用画像上に異常陰影候補の検出位置を指し示すアノテーション（annotation）（文字、矢印、丸等のマーカ）等を表示するのが一般的であり、読影医はアノテーションの指摘を参考にしつつ読影を行う。
【０００４】
ＣＡＤにより検出された異常陰影候補の数が多い場合、読影医が観察する画像上にたくさんのアノテーションが表示されることとなり、医用画像自体が観察しにくくなってしまい、かえって読影作業に悪影響を及ぼすことがある。
【０００５】
そこで、例えば、特許文献１には、検出された異常陰影候補の異常の程度を示す評価値を算出し、評価値を基準値と比較して異常陰影候補が異常であるか否かを判定する第１の判定手段と、第１の判定手段により異常と判定された異常陰影候補の数が所定の数Ｍを超えた場合に、評価値が上位のものから所定の数Ｎまでを異常と判定する第２の判定手段を備えた異常陰影検出装置が記載されている。
【０００６】
また、特許文献２には、左右乳房の上下方向の撮影画像の表示、斜め方向の撮影画像の表示、これらを分割した表示等の表示切替順序を読影医毎に設定可能な画像診断支援装置、及び異常陰影候補の確信度や異常の種類に基づいて順位を決定し、表示画面上で、個々の異常陰影候補を順位に応じて切り替え表示する画像診断支援装置が記載されている。
【特許文献１】特開２００４−１９５０８０号公報
【特許文献２】特開２０００−２８７９５５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、読影医の経験等により、明らかに真陽性の異常陰影候補に対してもその位置をアノテーションで指摘したほうが効率的に読影が行える読影医と、明らかに真陽性の異常陰影候補はアノテーションによる指摘がなくても目視で判定可能であり、そのようなものまでアノテーションで指摘するとたくさんのアノテーションが表示されて見づらく、かえって読影の効率が落ちてしまう読影医が存在する。そのため、一律に検出された異常陰影候補をアノテーションですべて表示することは読影医によっては読影効率が落ちるという問題がある。
【０００８】
上述の特許文献１においては、異常陰影候補の数が所定数Ｍ以上である場合、評価値が低いものは検出しないように制限しているが、これは、明らかに真陽性である異常陰影から検出していくものであり、また、検出結果を読影医に応じて見やすく表示する手法については記載されていない。特許文献２においては、読影医毎に左右乳房の表示を切り替える手法については記載されているが、上述の問題を解決する手法については記載されていない。
【０００９】
本発明の課題は、読影医にとって見やすい表示で異常陰影候補の検出情報を提供することを可能とし、読影医の読影作業の効率化を図ることである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、
医用画像を解析して異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、前記異常陰影候補検出手段により検出された異常陰影候補の検出情報を表示する表示手段とを備えた医用画像診断支援システムにおいて、
前記異常陰影候補検出手段は、前記医用画像から第１の閾値及び第２の閾値を用いて異常陰影候補を検出し、
前記表示手段は、少なくとも前記異常陰影候補検出手段において前記第１の閾値により検出された異常陰影候補の検出情報を表示する第１の表示モードと、前記第２の閾値により検出された異常陰影候補の検出情報を表示する第２の表示モードと、前記第１の閾値により検出され前記第２の閾値で検出されなかった異常陰影候補の検出情報を表示する第３の表示モードとを有し、
少なくとも前記第１〜第３の表示モードの表示優先順位を設定する設定手段と、
前記設定手段からの設定に基づいて前記異常陰影候補の検出情報の前記表示手段への表示を制御する表示制御手段と、
を備えたことを特徴としている。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記異常陰影候補検出手段は、前記第１の閾値により検出された異常陰影候補のそれぞれについて真陽性と偽陽性の判定の困難度を示す指標値を算出する指標値算出手段を有し、前記第１の閾値により検出された異常陰影候補の中から前記第２の閾値及び前記指標値算出手段により算出された指標値に基づいて更に検出を行うことを特徴としている。
【００１２】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の発明において、
前記設定手段は、読影医毎に前記表示優先順位を設定することが可能であり、
前記設定手段により読影医毎に設定された表示優先順位を記憶する記憶手段を備えたことを特徴としている。
【００１３】
請求項４に記載の発明は、請求項１〜３の何れか一項に記載の発明において、
前記第３の表示モードは、表示対象の異常陰影候補の検出情報を一括表示するモードと個別に順次表示するモードを更に有していることを特徴としている。
【００１４】
請求項５に記載の発明は、請求項１〜４の何れか一項に記載の発明において、
前記検出情報は、前記医用画像から検出された異常陰影候補の当該医用画像上の検出位置を示すアノテーションにより表示され、
前記表示制御手段は、前記第２の閾値により検出された異常陰影候補の検出位置と、前記第１の閾値により検出され前記第２の閾値で検出されなかった異常陰影候補の検出位置とを異なるアノテーションにより表示することを特徴としている。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１に記載の発明によれば、第１の閾値により検出された異常陰影候補の検出情報を表示する第１の表示モード、第２の閾値により検出された異常陰影候補の検出情報を表示する第２の表示モード、第１の閾値により検出され第２の閾値で検出されなかった異常陰影候補の検出情報を表示する第３の表示モードの表示優先順位の設定に基づいて異常陰影候補の検出情報を表示するので、読影医にとって見やすい表示で異常陰影候補の検出情報を提供することが可能となり、読影作業の効率化を図ることができる。
【００１６】
請求項２に記載の発明によれば、第１の閾値を用いて検出された全ての異常陰影候補の検出情報の表示、第１の閾値を用いて検出された異常陰影候補のうち真陽性であることが容易に判定できる異常陰影候補のみの表示、第１の閾値を用いて検出された異常陰影候補のうち真陽性と偽陽性の判定が困難な異常陰影候補のみの表示のなかから読影医にとって見やすい表示で異常陰影候補の検出情報を提供することが可能となり、読影作業の効率化を図ることができる。
【００１７】
請求項３に記載の発明によれば、読影医毎に表示優先順位を設定することができるので、複数の読影医が同じ表示手段を使用する場合に、それぞれの読影医にとって見やすい表示で異常陰影候補の検出情報を提供することが可能となる。
【００１８】
請求項４に記載の発明によれば、真陽性と偽陽性の判定が困難な異常陰影候補の検出情報を表示する第３の表示モードは、一括して表示するモードと個別に順次表示するモードを有するので、読影医にとって、より見やすい表示で真陽性と偽陽性の判定が困難な異常陰影候補の検出情報を提供することが可能となる。
【００１９】
請求項５に記載の発明によれば、第２の閾値により検出された異常陰影候補の検出情報と第２の閾値の閾値で表示されなかった異常陰影候補の検出情報を読影医が一瞥して識別可能に表示することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
本実施形態では、医用画像として乳房を撮影した乳房画像を用いた例を説明する。
【００２１】
まず、構成を説明する。
図１に、本実施形態における医用画像診断支援システム１００のシステム構成を示す。
医用画像診断支援システム１００は、医用画像を撮影し、当該医用画像に画像処理を行って異常陰影候補を検出し、医用画像とともにその検出情報を読影医に提供するシステムである。
【００２２】
図１に示すように、医用画像診断支援システム１００は、画像生成装置１、画像処理装置２、プリンタ３、画像サーバ４、ビューア５を備えて構成されている。これら各装置１〜５は、ＬＡＮ（Local Area Network）等の医療機関内で構築された通信ネットワークＮを介して相互にデータを送受信可能に接続されている。通信ネットワークＮは、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）規格が適用されている。
【００２３】
以下、各構成装置１〜５について説明する。
画像生成装置１は、人体を撮影し、その撮影画像（医用画像）のデジタルデータを生成するものであり、例えばＣＲ（Computed Radiography）、ＦＰＤ（Flat Panel Detector
）、ＣＴ、ＭＲＩ等のモダリティを適用可能である。本実施形態では、画像生成装置１として、左右乳房のＸ線撮影を行う乳房専用のＣＲを適用し、乳房画像のデータが生成されるものとする。
【００２４】
なお、画像生成装置１は、上述したＤＩＣＯＭ規格に準拠した装置であり、生成した医用画像に付帯させる各種情報（例えば、医用画像が撮影された患者に関する患者情報や、撮影又は検査に関する撮影情報、検査情報等。）を入力可能であるとともに、自動生成することもできる。画像生成装置１は、生成された医用画像に上記付帯情報をヘッダ情報として付加して通信ネットワークＮを介して画像処理装置２へ送信する。なお、ＤＩＣＯＭ規格に準拠していない場合には、図示しないＤＩＣＯＭ変換装置を用いて付帯情報を画像生成装置１に入力させることも可能である。
【００２５】
画像処理装置２は、画像生成装置１から供給される医用画像に対して各種画像処理を施すとともに、当該医用画像の画像解析を行って異常陰影候補の検出処理を行う異常陰影候補検出手段である。
【００２６】
プリンタ３は、画像処理装置２又は画像サーバ４から受信された医用画像のデータに基づいて、フィルム等の記録媒体に医用画像を出力する。
【００２７】
画像サーバ４は、画像ＤＢ４ａを備え、この画像ＤＢ４ａに、画像生成装置１により生成された医用画像（原画像）、画像処理装置２から受信された画像処理済みの医用画像（処理画像）を保存し、その入出力を管理する。
【００２８】
ビューア５は、診断用に読影医により使用される表示手段であり、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等を備えて構成されている。ビューア５は、読影医の操作指示に応じて、指定された医用画像を画像サーバ４から取得して表示するとともに画像処理装置２で検出された異常陰影候補の検出結果を受信して表示する。
【００２９】
次に、本発明に係る画像処理装置２及びビューア５の構成について詳細に説明する。
図２に、画像処理装置２の内部構成を示す。
画像処理装置２は、制御部２１、操作部２２、表示部２３、通信部２４、記憶部２５、画像処理部２６、異常陰影候補検出部２７を備えて構成され、各部はバス２８により接続されている。
【００３０】
制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等から構成され、ＣＰＵにより記憶部２５から各種制御プログラムを読み出してＲＡＭに展開する。そして、当該プログラムに従って処理の実行を統括的に制御し、各部の動作を集中制御する。例えば、本発明に係る異常陰影候補検出分類処理プログラムに従って異常陰影候補検出分類処理（後述する）を実行する。
【００３１】
操作部２２は、キーボードやマウス等を備えて構成され、キー操作やマウス操作に対応する操作信号を生成して制御部２１に出力する。
【００３２】
表示部２３は、ＬＣＤ等を備えて構成され、制御部２１の指示に従って画像処理時の操作画面や処理後の医用画像等、各種表示を行う。
【００３３】
通信部２４は、ＬＡＮカード等の通信用インターフェイスを備え、制御部２１の指示に従って、通信ネットワークＮ上の外部装置と通信を行う。例えば、画像生成装置１から処理対象の医用画像を受信したり、処理済みの医用画像を画像サーバ４やプリンタ３に送信したりする。
【００３４】
記憶部２５は、各種プログラムやプログラムの実行に必要なパラメータ、或いは処理結果のデータを記憶している。
【００３５】
画像処理部２６は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等から構成され、記憶部２５に記憶された画像処理プログラムを読み出して、当該プログラムとの協働により、入力された医用画像に対し、階調変換処理、鮮鋭度調整処理等を実行する他、医用画像が乳房画像の場合には左右の乳房の画像を隣り合わせで合成する位置合わせ処理等を実行する。
【００３６】
異常陰影候補検出部２７は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等から構成され、記憶部２５から被写体領域の抽出及び分類プログラム、異常陰影候補検出プログラム等を読み出して、これらのプログラムとの協働により、後述する被写体領域の抽出及び分類処理、異常陰影候補検出処理等を実行し、入力された医用画像の画像解析を行って被写体領域を抽出して当該被写体領域を複数領域に分類するとともに、医用画像から画像特徴量を算出し、当該画像特徴量に基づいて異常陰影候補を検出する。
【００３７】
ここで、図３を参照して、被写体領域の抽出及び分類処理について説明する。
図３は、斜位方向（以下、ＭＬＯという）で撮影された乳房画像Ｓを示す図であり、被写体領域の抽出及び分類処理では、この乳房画像Ｓから被写体領域Ｓａを抽出し、被写体領域Ｓａから乳房領域Ｓａ１、胸筋領域Ｓａ２を抽出したうえで、乳房領域Ｓａ１を３つの領域Ｄａ、Ｄｂ、Ｄｃに分類する。
【００３８】
（１）まず、異常陰影候補検出部２７は、乳房画像Ｓにおける画素値の分散ヒストグラムを求め、判別分析法（分散ヒストグラムを２つのクラスに分類したとき２つのクラスでクラス内分散とクラス間分散の判別比（分散比）が最大となるように閾値を決定する方法）を用いて閾値を決定し、決定された閾値を用いて乳房画像Ｓを２値化する。
【００３９】
このとき、乳房画像Ｓにおいて素抜け領域Ｓｂ（被写体部分に該当しない領域であり、Ｘ線が直接照射された領域）は、高濃度を呈しているため、２値化により「１」となり、その他の被写体領域Ｓａは「０」となることが予想される。よって、この２値化により乳房画像Ｓを被写体領域Ｓａとそれ以外の素抜け領域Ｓｂに分類することができる。なお、撮影方向が正面方向（以下、ＣＣという）である場合には、被写体部分に胸筋は写り込まないため、被写体領域Ｓａが乳房領域Ｓａ１となる。また、２値化による２領域（被写体領域Ｓａと素抜け領域Ｓｂ）の境界をスキンラインＳＬとして認識する。
【００４０】
（２）一方、撮影方向がＭＬＯである場合、被写体部分に胸筋が写り込むため、次に被写体領域Ｓａから胸筋領域Ｓａ２を認識する。胸筋領域Ｓａ２は、例えば被写体領域Ｓａにおける濃度勾配を算出し、当該濃度勾配から被写体領域Ｓａを胸筋領域Ｓａ２と乳房領域Ｓａ１とに分類する。なお、特開２００１−２３８８６８号公報に記載されているように局所領域を設定し、局所領域内の画素値に基づき、閾値を設定して被写体領域Ｓａ内を２値化することにより、胸筋領域Ｓａ２及び乳房領域Ｓａ１を認識することとしてもよい。
【００４１】
（３）次に、乳房領域Ｓａ１を胸筋領域Ｓａ２の濃度を基準として乳房領域Ｓａ１を高濃度領域Ｄａ、中間濃度領域Ｄｂ、低濃度領域Ｄｃに分類する。具体的には、胸筋領域Ｓａ２の分散ヒストグラムを作成し、その形状から比較的均一な濃度の領域を抽出してこの平均濃度を閾値として各領域Ｄａ〜Ｄｃに分類する。例えば、閾値より高濃度な領域を削除した残りの領域をＤｃとし、さらに削除した高濃度の領域について閾値の３０％以上高濃度な領域をＤｂ、閾値の６０％以上高濃度な領域をＤａとすることにより、各領域Ｄａ〜Ｄｃに分類することができる。
【００４２】
次に、異常陰影候補検出処理について説明する。
異常陰影候補検出部２７は、検出目的とする異常陰影の種類に応じたアルゴリズム異常陰影候補検出プログラムに従って検出処理を実行する。乳房画像の場合、乳癌の癌化部分である腫瘤、微小石灰化クラスタの陰影候補を検出する。
【００４３】
異常陰影候補の検出アルゴリズムとしては、公知のものを適用可能である。例えば、乳房画像における腫瘤陰影候補のアルゴリズムとしては、特開平１０−９１７５８号公報に開示されているアイリスフィルタを用いた手法や、ラプラシアンフィルタを用いた手法（電気情報通信学会論文誌(D-II),Vol.J76-D-II,no.2,pp.241-249,1993）等が適用可能である。また、微小石灰化クラスタ陰影候補の検出アルゴリズムとしては、例えばモルフォルジーフィルタ（電気情報通信学会論文誌(D-II),Vol.J71-D-II,no.7,pp.1170-1176,1992）、ラプラシアンフィルタ（電気情報通信学会論文誌(D-II),Vol.J71-D-II,no.10,pp.1994-2001,1998）、３重リングフィルタ等を用いた方法等を適用可能である。
【００４４】
以下、異常陰影候補の検出方法の一例として乳房画像における微小石灰化クラスタ陰影候補の検出方法について説明する。
微小石灰化クラスタ陰影は、乳房画像上では略円錐形状の濃度変化を有する低濃度の微小石灰化部分が集まった（クラスタ化した）陰影として現れる。このような濃度特性に基づいて乳房画像に対して正方形の領域を順次設定し、この領域（これを注目領域という）毎に、微小石灰化部分を検出するフィルタとして、特有のベクトルパターンを有する３重リングフィルタを適用して異常陰影候補の１次検出を行う。なお、この注目領域のサイズは、検出目的とする病変種に応じて設定すればよい。
【００４５】
３重リングフィルタは、濃度変化が理想的な円錐形状を示す場合の濃度勾配の強度成分及び方向成分が予め決定された３つのリングフィルタから構成される。まず、ある注目画素周辺において、各リングフィルタのそれぞれの領域上の画素値から濃度勾配の強度成分及び方向成分の代表値を求める。そして、その代表値と各リングフィルタに予め決定されている濃度勾配の強度成分及び方向成分との差に基づいて、円錐形状に近い濃度変化を有する画像領域を１次検出する。
【００４６】
１次検出により候補領域が特定されると、当該候補領域においてコントラスト、標準偏差、濃度平均値、曲率、フラクタル次元、円形度、面積等の各種画像特徴量を算出し、これら特徴量に基づいて、異常陰影候補を抽出する。抽出の手法としては多変量解析を適用することができる。例えば、予め真陽性と分かっている陰影から算出された画像特徴量を学習データとして多変量解析を構築しておき（以下、この多変量解析を第１の多変量解析という。）、この第１の多変量解析で１次検出された陰影候補から算出された各種画像特徴量を入力して異常陰影である可能性を示す指標値を得る。この指標値を、異常陰影候補であるか否かを判定するために予め用意された閾値（以下、この閾値を第１の閾値という。）と比較し、第１の閾値を超えた候補領域が所定面積内に寄り集まって存在する領域一帯を微小石灰化クラスタ陰影の異常陰影候補として検出する。
【００４７】
図４に、ビューア５の内部構成を示す。
ビューア５は、制御部５１、操作部５２、表示部５３、通信部５４、記憶部５５を備えて構成され、各部はバス５６により接続されている。
【００４８】
制御部５１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等から構成され、ＣＰＵにより記憶部５５から各種制御プログラムを読み出してＲＡＭに展開する。そして、当該プログラムに従って処理の実行を統括的に制御し、各部の動作を集中制御する。例えば、本発明に係る医用画像表示制御プログラムに従って医用画像表示制御処理（後述する）を実行する。
【００４９】
操作部５２は、キーボードやマウス等を備えて構成され、キー操作やマウス操作に対応する操作信号を生成して制御部５１に出力する。
【００５０】
表示部５３は、ＬＣＤ等を備えて構成され、制御部５１の指示に従って各種画面の表示を行う。
【００５１】
通信部５４は、ＬＡＮカード等の通信用インターフェイスを備え、制御部５１の指示に従って、通信ネットワークＮ上の外部装置と通信を行う。例えば、画像サーバ４からの医用画像の画像データを受信する。
【００５２】
記憶部５５は、各種プログラムやプログラムの実行に必要なパラメータ、或いは処理結果のデータを記憶している。本実施の形態において、記憶部５５は、記憶手段として、読影医毎に設定された表示優先順位の情報を読影医を識別するための読影医ＩＤと対応付けて記憶する表示優先順位設定ファイル５５１を記憶している（図１０参照）。
【００５３】
次に、上記医用画像診断支援システム１００の動作について説明する。
最初に、医用画像の生成から保存までの流れを説明する。
まず、画像生成装置１において撮影が行われ、医用画像（ここでは、乳房画像の例を説明する）が生成される。そして、生成された乳房画像の関連情報として、患者の氏名、年齢、性別等の患者に関する情報や、撮影時の管電圧、乳房の圧迫率等の撮影情報、検査日時等の検査情報、画像の読取条件等の乳房画像生成に関する詳細情報等が乳房画像に付帯される。
【００５４】
付帯情報が付帯された乳房画像は、画像生成装置１から画像処理装置２に出力される。
画像処理装置２では、乳房画像に必要な画像処理が施される一方で、その乳房画像について以下説明する異常陰影候補検出分類処理が開始され、異常陰影候補の検出及び検出された異常陰影候補の分類が行われる。
【００５５】
以下、図５を参照して、画像処理装置２で実行される異常陰影候補検出分類処理について説明する。
図５に示す異常陰影候補検出分類処理では、まず異常陰影候補検出部２７において、被写体領域の抽出及び分類処理が実行され、乳房画像に含まれる被写体領域が抽出され、被写体領域が被写体領域内の胸筋領域、乳房領域等の各領域に分類される（図３参照）（ステップＳ１）。
【００５６】
次いで、異常陰影候補検出部２７により、前記抽出された乳房領域について異常陰影候補検出処理が行われる（ステップＳ２）。この異常陰影候補検出処理について、図６に示すフローチャートにより説明する。まず、乳房領域に対し、検出処理を行う処理単位である注目領域が順次設定され、この注目領域内で１次検出が行われる（ステップＳ２１）。１次検出の手法については上述したとおりであるので、ここでは説明を省略する。
【００５７】
次いで、１次検出された異常陰影候補の領域のそれぞれについて、画像特徴量が算出される。画像特徴量は、少なくとも異常陰影候補の領域の面積、標準偏差、濃度平均値、曲率、フラクタル次元、円形度、その周辺領域とのコントラスト、辺縁の複雑度、異常陰影候補が１次検出された分類領域（図３に示す領域Ｄａ〜Ｄｃの何れに該当するか）等が算出される（ステップＳ２２）。
【００５８】
なお、コントラストは異常陰影候補の領域とその周辺領域との濃度差、面積は異常陰影候補領域の画素数、画像端部からの距離は胸壁側の画像端部から異常陰影候補の検出位置までの距離（画素数）から求める。
また、円形度は下記〔数１〕で示す式で算出する。円形度Ｃはその値が１に近いほど、異常陰影候補の形状が円に近く病変部（真陽性）であることを意味し、１より小さな値になるにつれて図形が複雑になり、真陽性か否かの慎重な精査が必要となることを示す。
【数１】
2007151645.tif 000003
【００５９】
また、辺縁の複雑度は、図７に示すように異常陰影候補の輪郭線を示す周期関数をフーリエ展開したときの、下記〔数２〕で示す式で算出される展開係数ａｋ、ｂｋである。ａｋ、ｂｋは、その値が大きいほど、異常陰影候補領域の辺縁部分の形状が歪（いびつ）であることを示す。
【数２】
2007151645.tif 000004
【００６０】
次いで、これらの画像特徴量が予め異常陰影である可能性を示す指標値を出力するよう構築された第１の多変量解析に入力され、１次検出された各候補領域について異常陰影である可能性を示す指標値が算出される（ステップＳ２３）。次いで、算出された指標値と第１の閾値との比較に基づいて、各候補領域が異常陰影候補であるか否かが判定されることにより異常陰影候補が検出され（ステップＳ２４）、各異常陰影候補の領域の検出位置を示す位置情報が異常陰影候補の検出情報としてＲＡＭに記憶され（ステップＳ２５）、図５のステップＳ３の処理へ移行する。
【００６１】
図５に示すステップＳ３では、制御部２１において、ステップＳ２の異常陰影候補検出処理において抽出された各異常陰影候補について、ステップＳ２２で算出された画像特徴量に基づいて第２の多変量解析が行われ、各異常陰影候補の真陽性／偽陽性の判定の困難さの度合い（困難度）を示す指標値が算出される（ステップＳ３：指標値算出手段）。
【００６２】
例えば、コントラストが小さい、面積が小さい場合は、偽陽性か真陽性かの判定が難しく、読影医による最終判定を必要とする場合が多い。また、当該領域の視認性についても良好とは言い難く、読影医が見落としやすい陰影となる。また、最終的に真陽性と判定されるべき異常陰影の中には、辺縁部の境界が不明瞭（不鮮明）となったり、辺縁部において微細なスジ状の形状を呈する、或いはスピキュラと呼ばれる歪な形状を呈する場合があり、その辺縁の複雑度が増すが、逆に辺縁の複雑度が小さい場合には、異常陰影かどうかの判定が難しくなる。また、腫瘤の場合、円形度が大きいほど、腫瘤である可能性が高くなるが、円形度が小さいと腫瘤（真陽性）か否かの判定がしづらくなる。さらに、同じ乳房領域であっても、低濃度領域Ｄｃは全体的に濃度が小さいため、低濃度で画像上に現れる異常陰影は、高濃度領域Ｄａに存在する場合と比較して低濃度領域Ｄｃに存在する方が判別しづらいものとなる。異常陰影候補領域自体の濃度についても同様に、濃度が低いと視認しづらく、読影医が見逃しやすいものとなる。さらに、画像の端部に近い乳房領域に存在する異常陰影は、その位置から読影医にとって見逃しやすいものとなる。
【００６３】
よって、異常陰影候補のコントラスト、面積、濃度平均値、異常陰影候補が位置する分類領域、画像端部からの距離、辺縁の複雑度等を考慮し、これらに基づいて総合的に真陽性／偽陽性の判定の困難度を示す指標値を算出する。
【００６４】
具体的には、予め真陽性／偽陽性の判定の困難度を高くすべき陰影の特徴量、低くすべき陰影の特徴量等、学習データを準備して、真陽性／偽陽性の判定の困難度を示す指標値として０〜１（０に近いほど困難度が低く、１に近いほど困難度が高いことを示す）を出力するニューラルネットワーク等の第２の多変量解析を構築しておく。例えば、コントラストが小さい、面積が小さい、候補領域の濃度平均値が小さい、円形度が小さい、画像端部からの距離が短い、或いは辺縁の複雑度が小さいほど、真陽性／偽陽性の判定の困難度が高い指標値となるように学習データを用意し、第２の多変量解析を調整しておく。また、乳房領域のうち、領域Ｄｃ、Ｄｂ、Ｄａの順に異常陰影候補の判別が困難となるので、この順に真陽性／偽陽性の判定の困難度が高い指標値となるように第２の多変量解析を構築する。
【００６５】
そして、上記第２の多変量解析に各異常陰影候補の特徴量を入力し、第２の多変量解析により指標値を算出する。
【００６６】
各異常陰影候補について真陽性／偽陽性の判定の困難度を示す指標値が算出されると、算出された指標値が、予め用意された第２の閾値と比較され、第２の閾値を下回る異常陰影候補が判定容易な異常陰影候補として検出され（ステップＳ４）、ステップＳ２５でＲＡＭに記憶されている第１の閾値に基づき検出された異常陰影候補の検出情報のうち、ステップＳ４において第２の閾値に基づき更に検出された異常陰影候補の検出情報（位置情報）に、第２の閾値により検出されたことを示すフラグが付加され（ステップＳ５）、検出対象となった乳房画像の画像データ及び異常陰影候補の検出情報が対応付けられて、画像サーバ４に送信され（ステップＳ６）、本処理は終了する。
【００６７】
画像サーバ４においては、画像処理装置２から医用画像の画像データ及びその医用画像における異常陰影候補の検出情報が受信されると、受信された画像データを識別するための画像ＩＤを付与し、この付与された画像ＩＤにより画像データと検出情報を対応付けて画像ＤＢ４ａに記憶する。また、画像サーバ４は、ビューア５からの画像送信要求に応じて、要求された画像データ及び対応する検出情報をビューア５に送信する。
【００６８】
ビューア５は、医用画像を表示部５３に表示する際に、医用画像上に上述の異常陰影候補検出分類処理において第１の閾値に基づき検出された全ての異常陰影候補の検出位置を示すアノテーションを重畳して表示する第１の表示モードと、医用画像上に第２の閾値に基づき検出された異常陰影候補の検出位置を示すアノテーションを重畳して表示する第２の表示モードと、医用画像上に第１の閾値で検出されたが第２の閾値では検出されなかった異常陰影候補の検出位置を示すアノテーションを重畳して表示する第３の表示モードと、医用画像上にアノテーションを表示しない非表示モードを有している。
【００６９】
即ち、第２の表示モードは、異常陰影候補検出手段２７により検出された異常陰影候補のうち、真陽性／偽陽性の判定が容易な異常陰影候補のみをアノテーションで表示するものである。第３の表示モードは、異常陰影候補検出手段２７により検出された異常陰影候補のうち、真陽性／偽陽性の判定が難しい異常陰影候補のみをアノテーションで表示するものである。
【００７０】
図８（ａ）に、第１の表示モードにより乳房画像を表示した場合の表示例を、図８（ｂ）に、第２の表示モードにより乳房画像を表示した場合の表示例を、図８（ｃ）に、第３のモードにより乳房画像を表示した場合の表示例を、図８（ｄ）に、非表示モードにより乳房画像を表示した場合の表示例を示す。
【００７１】
例えば、読影経験の豊富で読影診断の技術の高いベテランの読影医にとっては、全ての異常陰影候補のアノテーションが医用画像上に表示されていると、明らかに目視で真陽性であると判定可能な候補までアノテーションが表示されるので、指摘表示される件数が多くなり、視認性が低く見逃しやすい候補や、真陽性／偽陽性の判定が困難であり読影医の最終判定に任せるべき候補を集中して読影する際にはかえって読影効率が悪くなる。このようなとき、まず、第３の表示モードにおいて真陽性／偽陽性の判定が難しい異常陰影候補のみをアノテーションにより指摘表示し、明らかに目視で真陽性であると判定可能な候補については目視のみで、アノテーションにより指摘された真陽性／偽陽性の判定の困難度の高い候補についてはアノテーションの指摘に従って読影を行い、その後、第１の表示モードに切り替えて全ての異常陰影候補のアノテーションを表示させて、診断結果を確認するようにすれば、効率の良い読影診断を行うことが可能となる。
【００７２】
これに対し、読影経験の浅い読影医が読影を行う際には、第１の表示モードで全ての異常陰影候補を表示し、アノテーションの指摘に従って読影を行う方が見落としを防止でき効率的な読影を行うことができる。その後、第２の表示モードや第３の表示モードで表示を行えば、明らかに目視で判定可能な真陽性の候補、判定の難しい候補のそれぞれの見え方を確認することができる。
【００７３】
このように、医用画像を表示する際に、何れの表示モードで表示すれば読影が効率的に行えるかは、読影医により異なる。そこで、ビューア５においては、読影医毎に第１〜第３の表示モード及び非表示モードの表示優先順位を設定可能となっている。
【００７４】
表示優先順位を設定するには、操作部５２の操作により表示部５３に表示優先順位設定画面５３１を表示させ、この表示優先順位設定画面５３１上から操作部５２の操作により読影医毎の表示優先順位を設定することができる。これにより設定手段が実現される。
【００７５】
図９に、表示優先順位設定画面５３１の一例を示す。図９に示すように、表示優先順位設定画面５３１には、読影医を一意に識別するための読影医ＩＤ（医師ＩＤ）を入力するための入力欄５３１ａと、優先順位（表示優先順位）１のモードを入力するための入力欄５３１ｂと、優先順位２のモードを入力するための入力欄５３１ｃと、優先順位３のモードを入力するための入力欄５３１ｄと、優先順位４のモードを入力するための入力欄５３１ｅとを有している。操作部５２により、入力欄５３１ａに読影医ＩＤが、入力欄５３１ｂ〜５３１ｅにモードが入力され、設定ボタン５３１ｆが押下されると、制御部５１により、入力された情報が図１０に示す表示優先順位設定ファイル５５１に記憶される。
【００７６】
医用画像を表示部５３に表示する際には、表示優先順位設定ファイル５５１の設定に基づき表示制御が行われる。
図１１は、ビューア５の制御部５１により実行される医用画像表示制御処理を示すフローチャートである。当該処理は、操作部５２から医用画像の表示指示が入力された際に実行される処理であり、制御部５１のＣＰＵと記憶部５５に記憶された医用画像表示制御処理プログラムとの協働によるソフトウエア処理により実行され、当該処理の実行により表示制御手段が実現される。以下、図１１を参照して医用画像表示制御処理について説明する。
【００７７】
まず、表示部５３に読影医ＩＤの入力画面が表示され、この読影医ＩＤ入力画面（図示せず）から読影医ＩＤが入力されると（ステップＳ３１）、通信部５４を介して画像サーバ４から医用画像の一覧が取得され、この取得された医用画像の一覧画面が表示部５３に表示される（ステップＳ３２）。この医用画像の一覧画面から表示する医用画像が選択されると（ステップＳ３３）、選択された医用画像の画像データの送信要求が通信部５４を介して画像サーバ４に対して行われ、選択された医用画像の画像データ及び検出情報が画像サーバ４から取得される（ステップＳ３４）。
【００７８】
次いで、表示優先順位設定ファイル５５１が参照され、ステップＳ３１で入力された読影医ＩＤに対応する表示優先順位が参照され（ステップＳ３５）、表示部５３において、優先順位１のモードでの医用画像の表示が行われる（ステップＳ３６）。
【００７９】
第１の表示モードで表示する際には、画像サーバ４から取得された医用画像上に、当該医用画像において検出された全ての異常陰影候補の検出情報に対し、その検出情報（検出位置）を示すアノテーションが重畳されて表示される。第２の表示モードで表示する際には、医用画像上に、当該医用画像において検出された検出情報のうちフラグが対応付けられた検出情報を示すアノテーションが重畳されて表示される。また、第３の表示モードは、表示対象の異常陰影候補を一括表示する一括表示モードと、表示対象の異常陰影候補を操作部５２のカーソルキー操作に応じて個別に順次表示する順次表示モードを有しており、第３の表示モードにおいて表示される「切替」ボタン（図示せず）に応じて、２つのモードが切り替え表示される。一括表示モードでは、医用画像上に、検出情報のうちフラグが対応付けられていない検出情報を示すアノテーションが重畳されて表示される。順次表示モードでは、医用画像上に、フラグが対応付けられていない検出情報を対象とし、そのうちの一つの検出情報を示すアノテーションが表示され、操作部５２のカーソルキー（右矢印キー）が押下される毎に、順次表示対象の検出情報が変更されてアノテーション表示される。これにより、第３の表示モードでは、読影医にとってより見やすい表示で真陽性と偽陽性の判定が困難な異常陰影候補の検出情報を提供することが可能となる。非表示モードで表示する際には、医用画像が表示画面上に表示される。
【００８０】
優先順位１のモードでの表示は、操作部５２の操作により、優先順位１のモードにおいて表示される表示画面上に表示される「次モード」ボタン（図示省略。優先順位２の表示モードが設定されている場合にのみ表示される。）が押下されるか、或るいは「終了」ボタン（図示省略）が押下されるまで継続される（ステップＳ３７；ＮＯ、ステップＳ３８；ＮＯ）。
【００８１】
優先順位１のモードにおいて表示される表示画面から操作部５２の操作により「終了」ボタンが押下されると（ステップＳ３８；ＹＥＳ）、本処理は終了する。優先順位１のモードにおいて表示される表示画面から操作部５２の操作により「次モード」ボタンが押下されると（ステップＳ３７；ＹＥＳ）、表示部５３において、優先順位２のモードでの医用画像の表示が行われる（ステップＳ３９）。当該表示は、操作部５２の操作により、優先順位２のモードの表示画面上に表示される「次モード」ボタン（図示省略。優先順位３のモードが設定されている場合にのみ表示される。）が押下されるか、或るいは「終了」ボタン（図示省略）が押下されるまで継続される（ステップＳ４０；ＮＯ、ステップＳ４１；ＮＯ）。
【００８２】
優先順位２のモードにおいて表示される表示画面から操作部５２の操作により「終了」ボタンが押下されると（ステップＳ４１；ＹＥＳ）、本処理は終了する。優先順位２のモードにおいて表示される表示画面から操作部５２の操作により「次モード」ボタンが押下されると（ステップＳ４０；ＹＥＳ）、表示部５３において、優先順位３のモードでの医用画像の表示が行われる（ステップＳ４２）。当該表示は、操作部５２の操作により、優先順位３のモードの表示画面上に表示される「次モード」ボタン（図示省略。優先順位４のモードが設定されている場合にのみ表示される。）が押下されるか、或るいは「終了」ボタン（図示省略）が押下されるまで継続される（ステップＳ４３；ＮＯ、ステップＳ４４；ＮＯ）。
【００８３】
優先順位３のモードにおいて表示される表示画面から操作部５２の操作により「終了」ボタンが押下されると（ステップＳ４４；ＹＥＳ）、本処理は終了する。優先順位３のモードにおいて表示される表示画面から操作部５２の操作により「次モード」ボタンが押下されると（ステップＳ４３；ＹＥＳ）、表示部５３において、優先順位４のモードでの医用画像の表示が行われる（ステップＳ４５）。当該表示は、操作部５２の操作により、「終了」ボタンが押下されるまで継続される（ステップＳ４６；ＮＯ）。操作部５２の操作により「終了」ボタンが押下されると（ステップＳ４６；ＹＥＳ）、本処理は終了する。
【００８４】
第１〜第３の表示モードで表示する際には、図８（ａ）〜（ｃ）に示すように、第１の閾値のみで検出された異常陰影候補と第２の閾値で検出された異常陰影候補とでは、形状及び／又は色が異なるアノテーションを表示することが好ましい。第１の閾値のみで検出された異常陰影候補と第２の閾値で検出された異常陰影候補とを異なるアノテーションで表示することにより、読影医がこれらを一瞥して識別可能に表示するので、読影医は、表示された異常陰影候補のうち、真陽性／偽陽性の判定が困難であり慎重な観察を必要とする異常陰影候補が何れであるかを容易に認識可能となり、より効率的に読影を行うことが可能となる。
【００８５】
以上説明したように、医用画像診断支援システム１００によれば、ビューア５は、医用画像を表示部５３に表示する際に、医用画像上に画像処理装置２において第１の閾値に基づき検出された全ての異常陰影候補の位置を示すアノテーションを重畳して表示する第１の表示モードと、医用画像上に第２の閾値に基づき検出された異常陰影候補の位置を示すアノテーションを重畳して表示する第２の表示モードと、医用画像上に第１の閾値で検出されたが第２の閾値では検出されなかった異常陰影候補の位置を示すアノテーションを重畳して表示する第３の表示モードと、医用画像上にアノテーションを表示しない非表示モードを有しており、表示優先順位設定ファイル５５１において読影医毎に記憶されているこれらのモードの表示優先順位に基づいて、表示制御を行う。
【００８６】
従って、読影医の読影経験等に応じた、見やすい表示で医用画像上の異常陰影候補の検出情報を提供することができ、読影医の読影作業を効率化することが可能となる。
【００８７】
なお、上述した実施形態は、本発明を適用した好適な一例であり、これに限定されるものではない。
例えば、上述した説明では、画像処理装置２において異常陰影候補検出手段を、ビューア５において表示手段及び表示制御手段を実現することとしたが、これに限らず、医用画像診断支援システム１００の何れの構成装置で各手段を実現することとしてもよい。
【００８８】
また、上記実施の形態においては、画像処理装置２から画像サーバ４に画像データ及び検出情報を送信し、ビューア５は、画像サーバ４に医用画像データの送信要求を行って医用画像を表示することとしたが、画像処理装置２から直接ビューア５に画像データ及び検出情報を送信することとしてもよい。
【００８９】
また、上記実施の形態においては、医用画像上にアノテーションを表示する第１〜第３の表示モードと、医用画像上にアノテーションを表示しない非表示モードを有することとし、第１〜第３の表示モード及び非表示モードの４つのモード間の表示優先順位を設定可能とし、設定された表示優先順位に基づき医用画像の表示を行うこととしたが、第１〜第３の表示モード間の表示優先順位を設定可能とし、操作部から医用画像の表示が指示された際には、まず、選択された医用画像をアノテーションなしで表示し、操作部からアノテーション表示が指示された際に、設定された表示優先順位に従って第１〜第３の表示モードで表示するようにしてもよい。
【００９０】
その他、医用画像診断支援システム１００を構成する各装置の細部構成及び細部動作に関しても、本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９１】
【図１】本実施形態における医用画像診断支援システム１００のシステム構成を示す図である。
【図２】図１の画像処理装置２の内部構成を示すブロック図である。
【図３】乳房画像Ｓにおいて分類する各領域を示す図である。
【図４】図１のビューア５の内部構成を示すブロック図である。
【図５】画像処理装置２により実行される異常陰影候補検出分類処理を説明するフローチャートである。
【図６】画像処理装置２により実行される異常陰影候補検出処理を説明するフローチャートである。
【図７】辺縁の複雑度の特徴量を算出方法を説明する図である。
【図８】（ａ）は、第１の表示モードにおける異常陰影候補の検出情報の表示例を示す図、（ｂ）は、第２の表示モードにおける異常陰影候補の検出情報の表示例を示す図、（ｃ）は、第３の表示モードにおける異常陰影候補の検出情報の表示例を示す図、（ｄ）は、非表示モードにおける異常陰影候補の検出情報の表示例を示す図である。
【図９】表示優先順位設定画面５３１の一例を示す図である。
【図１０】表示優先順位設定ファイル５５１のデータ格納例を示す図である。
【図１１】ビューア５において実行される医用画像表示制御処理を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【００９２】
１００    医用画像診断支援システム
１    画像生成装置
２    画像処理装置
３    プリンタ
４    画像サーバ
４ａ  画像ＤＢ
５    ビューア
２１、５１  制御部
２２、５２  操作部
２３、５３  表示部
２４、５４  通信部
２５、５５  記憶部
５５１  表示優先順位設定ファイル
２６  画像処理部
２７  異常陰影候補検出部
２８、５６  バス
Ｎ  通信ネットワーク
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
2007151645.tif 000008
【図５】
2007151645.tif 000009
【図６】
2007151645.tif 000010
【図７】
2007151645.tif 000011
【図８】
2007151645.tif 000012
【図９】
2007151645.tif 000013
【図１０】
2007151645.tif 000014
【図１１】
2007151645.tif 000015