(57)【要約】【課題】良好な表示応答が得られるように、画像処理を複数の計算機に分散させる。【解決手段】実施形態の医用画像分散処理装置は、医用画像データの画像処理を、ネットワークに接続された複数の計算機で分散処理させ、分散処理結果を表示端末に表示させる医用画像分散処理装置であって、複数の計算機の計算能力を取得する計算能力取得部１４と、医用画像分散処理装置と複数の計算機との間のデータ転送時間、および、複数の計算機と表示端末との間のデータ転送時間を取得するデータ転送時間取得部１５と、計算能力取得部１４により取得された計算能力、および、データ転送時間取得部１５により取得されたデータ転送時間に基づいて、分散処理結果が表示端末に送信されるまでの結果送信時間を算出し、その結果送信時間から、医用画像データの画像処理を、複数の計算機に割り当てる計算割当部１２とを備える。【選択図】図２
2012000223.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像データの画像処理を、ネットワークに接続された複数の計算機で分散処理させ、分散処理結果を表示端末に表示させる医用画像分散処理装置において、
前記複数の計算機の計算能力を取得する計算能力取得手段と、
前記医用画像分散処理装置と前記複数の計算機との間のデータ転送時間、および、前記複数の計算機と前記表示端末との間のデータ転送時間を取得するデータ転送時間取得手段と、
前記計算能力取得手段により取得された前記計算能力、および、前記データ転送時間取得手段により取得された前記データ転送時間に基づいて、前記分散処理結果が前記表示端末に送信されるまでの結果送信時間を算出し、その結果送信時間から、前記医用画像データの画像処理を、前記複数の計算機に割り当てる計算割当手段と
を備えることを特徴とする医用画像分散処理装置。
【請求項２】
前記医用画像データの優先処理領域情報を取得する優先処理領域情報取得手段をさらに備え、
前記計算割当手段は、前記優先処理領域情報取得手段により取得された前記優先処理領域情報に基づいて、前記医用画像データのうち、優先処理領域データの画像処理を、前記結果送信時間が最も短い計算機に割り当てる
ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像分散処理装置。
【請求項３】
前記計算割当手段は、前記表示端末で前記分散処理結果がほぼ均一に得られるように、前記医用画像データの画像処理を、前記複数の計算機に割り当てる
ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像分散処理装置。
【請求項４】
前記計算割当手段は、前記医用画像データの画像処理を、前記複数の計算機に割り当てた後、分散処理が中止された場合、分散処理が中止された計算機に割り当てられていた画像処理を、他の計算機に再度割り当てる
ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像分散処理装置。
【請求項５】
前記計算割当手段は、急患の前記医用画像データの画像処理を、前記表示端末で画像処理結果が最短時間で得られるように、前記複数の計算機に割り当てる
ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像分散処理装置。
【請求項６】
医用画像データの画像処理を、ネットワークに接続された複数の計算機で分散処理させ、分散処理結果を表示端末に表示させる医用画像分散処理装置が備えるコンピュータに実行させる制御プログラムにおいて、
前記複数の計算機の計算能力を取得する計算能力取得ステップと、
前記医用画像分散処理装置と前記複数の計算機との間のデータ転送時間、および、前記複数の計算機と前記表示端末との間のデータ転送時間を取得するデータ転送時間取得ステップと、
前記計算能力取得ステップにより取得された前記計算能力、および、前記データ転送時間取得ステップにより取得された前記データ転送時間に基づいて、前記分散処理結果が前記表示端末に送信されるまでの結果送信時間を算出し、その結果送信時間から、前記医用画像データの画像処理を、前記複数の計算機に割り当てる計算割当ステップと
を含むことを特徴とする制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施の形態は、医用画像分散処理装置、およびその制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
CT（Computed Tomography）装置やMRI（Magnetic Resonance Imaging）装置などの医用画像診断装置で撮影された医用画像データ（ボクセルデータ）を表示端末に表示させる場合、３次元のデータを２次元画像として立体的に表示させる、ボリュームレンダリングという画像処理技術が用いられている。
【０００３】
近年、ネットワーク環境および計算機の低価格化・高性能化により、多くの病院に院内ネットワークが普及してきている。また、院内ネットワークに複数台の計算機が設置されている場合も珍しくない。
【０００４】
そこで、ボリュームレンダリングのような計算量の大きい画像処理では、ネットワークに接続された複数の計算ノード（計算機）で分散処理させることで、処理を高速化している。つまり、各計算ノードのCPU（Central Processing Unit）使用率やメモリ使用状況を取得し、各計算ノードの計算余力を判断し、計算余力のある計算ノードにデータや計算処理を割り当てるようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−２３３６００号公報
【特許文献２】特開２００４−２１５８４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、計算余力のある計算ノードに、単純にデータや計算処理を割り当てているだけであり、ネットワーク応答性能が低い場合には、期待する表示応答が得られない課題があった。
【０００７】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、良好な表示応答が得られるように、画像処理を複数の計算機に分散させることができるようにした医用画像分散処理装置、およびその制御プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
実施形態の医用画像分散処理装置は、医用画像データの画像処理を、ネットワークに接続された複数の計算機で分散処理させ、分散処理結果を表示端末に表示させる医用画像分散処理装置であって、複数の計算機の計算能力を取得する計算能力取得手段と、医用画像分散処理装置と複数の計算機との間のデータ転送時間、および、複数の計算機と表示端末との間のデータ転送時間を取得するデータ転送時間取得手段と、計算能力取得手段により取得された計算能力、および、データ転送時間取得手段により取得されたデータ転送時間に基づいて、分散処理結果が表示端末に送信されるまでの結果送信時間を算出し、その結果送信時間から、医用画像データの画像処理を、複数の計算機に割り当てる計算割当手段とを備える。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態の医用画像分散処理システムの構成例を示す図である。
【図２】実施形態のサーバの機能構成例を示すブロック図である。
【図３】実施形態の画像分散処理を説明するフローチャートである。
【図４】実施形態の医用画像データの例を示す図である。
【図５】実施形態の計算能力とデータ転送時間の例を説明する図である。
【図６】実施形態の図３のステップＳ５における医用画像データの割当処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図７】実施形態の図３のステップＳ５における医用画像データの割当処理の他の例の詳細を説明するフローチャートである。
【図８】実施形態の医用画像データの再割当処理を説明するフローチャートである。
【図９】実施形態の急患時の画像分散処理を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
［第１の実施の形態］
図１は、第１の実施の形態に係る医用画像分散処理システムの構成例を示す図である。
【００１１】
図１に示す医用画像分散処理システムは、サーバ１、医用画像診断装置２−１，２−２、情報管理装置３、表示端末４、計算ノード（計算機）５−１乃至５−５、およびスイッチングハブ６−１乃至６−３が、ルータ７を介して相互に接続されることによってネットワーク構成されている。
【００１２】
以下において、医用画像診断装置２−１，２−２を個々に区別する必要がない場合、単に医用画像診断装置２と称し、計算ノード５−１乃至５−５を個々に区別する必要がない場合、単に計算ノード５と称し、スイッチングハブ６−１乃至６−３を個々に区別する必要がない場合、単にスイッチングハブ６と称する。また、医用画像診断装置２、計算ノード５の数は任意であり、図１に示されるような数に限定されるものではない。さらに、ルータ７には、スイッチングハブ６が接続されているが、やはり図１に示されるような数に限定されるものではなく、それ以上増設し、医用画像診断装置２や計算ノード５を増設し、ネットワークを拡大することも可能である。
【００１３】
サーバ１は、例えば、PACS（Picture Archiving Communication System）であって、CPU（Central Processing Unit）、ROM（Read Only Memory）、RAM（Random Access Memory）、および大容量のHDD（Hard Disc Drive）などを実装したコンピュータシステムで構成され、医用画像分散処理装置として機能する。
【００１４】
サーバ１は、医用画像診断装置２からスイッチングハブ６−１を介して取得した医用画像データを記憶し、管理する。
【００１５】
サーバ１は、表示端末４から、ルータ７およびスイッチングハブ６−１を介して指定された所定の医用画像データの画像処理（例えば、ボリュームレンダリング）を実行する。このとき、サーバ１は、各計算ノード５の計算能力、サーバ１と各計算ノード５の間のデータ転送時間、各計算ノード５と表示端末４の間のデータ転送時間を取得するとともに、情報管理装置３で管理されている電子カルテに保存された診断情報などから病変部に相当する優先処理領域の情報を取得する。そして、サーバ１は、取得した計算能力、データ転送時間、および優先処理領域の情報に基づいて、各計算ノード５での画像処理の割り当てを決定する。
【００１６】
医用画像診断装置２は、Ｘ線CT（Computed Tomography）装置やMRI（Magnetic Resonance Imaging）装置などの、いわゆる医用モダリティであって、撮影された医用画像データを、スイッチングハブ６−１を介してサーバ１に転送する。
【００１７】
情報管理装置３は、例えば、病院情報システム(HIS:Hospital Information System)で
あって、検査の予約、電子カルテ、会計、および薬の処方などの情報を管理する。
【００１８】
表示端末４は、画像の読影を行うためにビューアと呼ばれる機能を用いて、ユーザによって指示された医用画像データの画像処理の実行をサーバ１に対して要求する。表示端末４は、各計算ノード５からルータ７を介して取得した画像処理結果を表示する。
【００１９】
計算ノード５は、CPU，ROM，RAM，およびHDDなどを実装したコンピュータシステムで構成され、サーバ１によって要求された画像処理を実行する。計算ノード５は、画像処理専用端末であってもよいし、他の処理機能を実装した端末であってもよい。
【００２０】
スイッチングハブ６は、ネットワークにおいてケーブルを流れるデータを中継する機器であって、サーバ１などの端末から送られてきたデータを解析して宛先を検出し、送り先の端末にのみデータを送信する。
【００２１】
ルータ７は、ネットワークにおいて、２つ以上の異なるネットワーク間を相互接続する通信機器である。
【００２２】
なお、表示端末４に実装されるビューアの機能は、サーバ１、医用画像診断装置２、および計算ノード５にももちろん実装することが可能であり、どの端末からも画像処理の実行を要求したり、画像処理結果（分散処理結果）を表示したりすることができる。また画像処理は、計算ノード５で実行させるだけでなく、ネットワークに接続されたサーバ１、医用画像診断装置２、情報管理装置３、表示端末４、あるいは、図示せぬ他の端末でも、計算余力があれば勿論実行することが可能である。
【００２３】
図２は、図１に示したサーバ１の機能構成例を示すブロック図である。
【００２４】
要求受付部１１は、表示端末４から、ルータ７およびスイッチングハブ６−１を介して送信されてきた、所定の医用画像データの画像処理の実行要求を取得する。この画像処理の実行要求には、表示端末４の識別情報（例えば、IP（
1276663129738_0.html
、および、画像処理の実行が要求された医用画像データを指定する情報が含まれる。要求受付部１１は、取得した画像処理の実行要求を計算割当部１２に供給する。
【００２５】
計算割当部１２は、要求受付部１１から供給された画像処理の実行要求に含まれる医用画像データを指定する情報に基づいて、医用画像データベース１３に記憶されている医用画像データの中から、所定の医用画像データを読み出す。
【００２６】
計算割当部１２は、画像処理の実行要求を受け付けた場合、計算能力取得部１４に対して、各計算ノード５の計算能力を取得するように指示する。また、計算割当部１２は、データ転送時間取得部１５に対して、サーバ１と各計算ノード５の間のデータ転送時間、および各計算ノード５と表示端末４の間のデータ転送時間を取得するように指示する。さらに、計算割当部１２は、優先処理領域情報取得部１６に対して、情報管理装置３で管理されている電子カルテなどから優先処理領域（病変部）の情報を取得するように指示する。
【００２７】
計算割当部１２は、計算能力取得部１４から取得した各計算ノード５の計算能力、およびデータ転送時間取得部１５から取得したデータ転送時間に基づいて、各計算ノード５に医用画像データが割り当てられ、分散処理が行われ、その分散処理結果が表示端末４に送信されるまでに必要な時間（以下において、結果送信時間と称する）を算出する。
【００２８】
計算割当部１２は、算出した結果送信時間、および、優先処理領域情報取得部１６から取得した優先処理領域の情報に基づいて、優先処理領域データの画像処理を、結果送信時間が最も短い計算ノード５に割り当てる。
【００２９】
計算割当部１２は、優先処理領域データを割り当てた後、残りの医用画像データを、表示端末４で分散処理結果がほぼ均一に得られるように割り当てる。
【００３０】
計算割当部１２は、割当結果を割当結果送信部１７に供給する。割当結果には、各計算ノード５に割り当てた医用画像データ、画像処理実行要求、および分散処理結果の送信先（表示端末４）の情報などが含まれる。
【００３１】
医用画像データベース１３は、医用画像診断装置２から取得した医用画像データを記憶し、管理する。
【００３２】
計算能力取得部１４は、計算割当部１２からの指示に基づいて、各計算ノード５の計算能力を取得し、取得結果を計算割当部１２に供給する。
【００３３】
なお、計算能力の取得処理は、計算割当部１２から指示を受けた時に実行するだけでなく、CPUクロックやCPUキャッシュ容量などから予測して保持しておくようにしてもよい。計算能力とは、CPUクロックやCPUキャッシュ容量だけでなく、例えば、CPU未使用率、メ
モリ空き容量、およびメモリクロックなどからその指標を得ることができる。
【００３４】
データ転送時間取得部１５は、計算割当部１２からの指示に基づいて、各計算ノード５の結果送信時間を算出し、算出結果を計算割当部１２に供給する。
【００３５】
例えば、計算ノード５−１の結果送信時間の算出の場合、サーバ１から、スイッチングハブ６−１、ルータ７、およびスイッチングハブ６−２を介して計算ノード５−１にデータを転送する時間を算出するとともに、計算ノード５−１から、スイッチングハブ６−２およびルータ７を介して表示端末４にデータを転送する時間を算出し、それらの合計時間を算出する。
【００３６】
なお、結果送信時間の算出処理は、計算割当部１２から指示を受けた時に実行するだけでなく、システムバス帯域やシステムバスクロックなどから予測して保持しておくようにしてもよい。
【００３７】
優先処理領域情報取得部１６は、計算割当部１２からの指示に基づいて、情報管理装置３で管理されている電子カルテなどから、画像処理の実行が要求されている医用画像データの優先処理領域（病変部）の情報を取得し、取得結果を計算割当部１２に供給する。
【００３８】
割当結果送信部１７は、計算割当部１２から供給された割当結果を、各計算ノード５に送信する。
【００３９】
次に、図３のフローチャートを参照して、サーバ１が実行する画像分散処理について説明する。
【００４０】
まず、表示端末４は、ユーザによって図示せぬ入力部が用いられ、所定の医用画像データの画像処理実行の指示を受け付けると、ルータ７およびスイッチングハブ６−１を介してサーバ１に対して、所定の医用画像データの画像処理を要求する。
【００４１】
ステップＳ１において、要求受付部１１は、表示端末４から画像処理の実行要求を受け付けたか否かを判定し、画像処理の実行要求を受け付けたと判定するまで待機する。そして、ステップＳ１において、画像処理の実行要求を受け付けたと判定した場合、要求受付部１１は、画像処理の実行要求を計算割当部１２に供給し、ステップＳ２に進む。
【００４２】
ステップＳ２において、計算割当部１２は、実行要求に含まれる医用画像データを指定する情報に基づいて、医用画像データベース１３に記憶されている医用画像データの中から、所定の医用画像データを読み出す。
【００４３】
また計算割当部１２は、読み出した医用画像データのデータ量を得る。これにより、例えば、図４に示すように、画像処理のデータ量が４０単位であることを得る。
【００４４】
単位とは、例えば、図４に示す格子矩形で表わされる横Ｍ画素×縦Ｎ画素×Ｌスライス（画像）からなる部分ボリュームデータである。あるいは、このような直方体形状に限らず、例えば、ボクセル数が均等になるように分割するなど、単位の内容を任意に設定することも可能である。
【００４５】
画像処理の単位データ（あるいは単位計算量）は、サーバ１によって予め定められているが、処理するデータ量に応じて、あるいは、計算ノード５の処理負荷に応じて、単位データのデータ量を加減するようにしてもよい。
【００４６】
さらに、計算割当部１２は、画像処理の実行要求に基づいて、計算能力取得部１４、データ転送時間取得部１５、および優先処理領域情報取得部１６に対して、各種処理の実行を指示し、ステップＳ３−１乃至Ｓ３−３に進む。
【００４７】
ステップＳ３−１において、計算能力取得部１４は、計算割当部１２の指示に応じて、各計算ノード５の計算能力を取得する。
【００４８】
ステップＳ３−２において、データ転送時間取得部１５は、計算割当部１２の指示に応じて、サーバ１と各計算ノード５の間のデータ転送時間、および各計算ノード５と表示端末４の間のデータ転送時間を取得する。
【００４９】
図５は、ステップＳ３−１，３−２の処理により取得された、単位データ当たりの計算能力（処理時間）、および、データ転送時間の例が示されている。なお、計算ノード５−３，５−４は、説明を簡単にするために、画像処理（分散処理）ができない状態（例えば、CPU使用率が高くデータを割り当てることができない、または電源オフである）とする
。
【００５０】
図５の例では、計算ノード５−１の計算能力が「８秒」、計算ノード５−１とサーバ１との間のデータ転送時間が「１秒」、計算ノード５−１と表示端末４との間のデータ転送時間が「１秒」であることが示され、計算ノード５−２の計算能力が「２秒」、計算ノード５−２とサーバ１との間のデータ転送時間が「２秒」、計算ノード５−２と表示端末４との間のデータ転送時間が「２秒」であることが示され、計算ノード５−３の計算能力が「３秒」、計算ノード５−３とサーバ１との間のデータ転送時間が「６秒」、計算ノード５−３と表示端末４との間のデータ転送時間が「６秒」であることが示されている。
【００５１】
図３の説明に戻る。ステップＳ３−３において、優先処理領域情報取得部１６は、計算割当部１２の指示に応じて、情報管理装置３で管理されている電子カルテなどから、画像処理を実行する医用画像データの優先処理領域（病変部）の情報を取得する。例えば、図４に示した医用画像データにおいて、Ｐ１乃至Ｐ４の領域が優先処理領域である場合、画
像処理のデータ量４０単位のうち、優先処理領域のデータ量が４単位であることを認識する。
【００５２】
ステップＳ４において、計算割当部１２は、ステップＳ３−１の処理で取得した各計算ノード５の計算能力、および、ステップＳ３−２の処理で取得したデータ転送時間に基づいて、各計算ノードの結果送信時間を算出する。これにより、図５に示すように、計算ノード５−１は「１０秒」（＝８秒＋１秒＋１秒）、計算ノード５−２は「６秒」（＝２秒＋２秒＋２秒）、計算ノード５−３は「１５秒」（＝３秒＋６秒＋６秒）が算出される。
【００５３】
ステップＳ５において、計算割当部１２は、ステップＳ４の処理で算出した結果送信時間に基づいて、医用画像データの割当処理を実行する。
【００５４】
ここで、図６のフローチャートを参照して、図３のステップＳ５における、第１の実施の形態での医用画像データの割当処理の詳細について説明する。
【００５５】
ステップＳ１１において、計算割当部１２は、ステップＳ４の処理で算出された結果送信時間の最も短い計算ノード５に、ステップＳ３−３の処理で取得した優先処理領域の医用画像データの画像処理を割り当てる。図５の例では、計算ノード５−２が最も結果送信時間が短いため、優先処理領域の４単位の医用画像データを計算ノード５−２に割り当てる。
【００５６】
ステップＳ１２において、計算割当部１２は、優先処理領域の４単位の医用画像データ以外の残りの医用画像データを、均等に割り当てるか、あるいは、表示端末４で分散処理結果が最短時間で得られるように各計算ノードに割り当てる。
【００５７】
均等に割り当てる場合には、３６（＝４０−４）／３＝１２単位ずつ各計算ノード５に割り当てる。
【００５８】
表示端末４で分散処理結果が最短時間で得られるように割り当てる場合には、以下のようにして決定する。なお、端数（少数点以下）の扱いは、予め計算ノード５に優先順位を付けておき、その優先順位に基づいて、整数に丸める。
【００５９】
計算ノード５−１の割当数＝３６×（1/10）／（1/10＋1/6＋1/15）≒１１単位
計算ノード５−２の割当数＝３６×（1/6）／（1/10＋1/6＋1/15）＝１８単位
計算ノード５−３の割当数＝３６×（1/15）／（1/10＋1/6＋1/15）≒７単位
以上のようにして、計算割当部１２は、各計算ノード５に医用画像データの画像処理を割り当て、その割当結果を割当結果送信部１７に通知する。
【００６０】
図３の説明に戻る。ステップＳ６において、割当結果送信部１７は、ステップＳ５の処理で計算割当部１２により割り当てられた割当結果を、各計算ノード５に送信する。これにより、４０単位のデータ量の医用画像データのうち、計算ノード５−１には、１１単位分の医用画像データの画像処理が割り当てられ、計算ノード５−２には、４単位分の優先処理領域の医用画像データを含む２２単位分の医用画像データの画像処理が割り当てられ、計算ノード５−３には、７単位分の医用画像データの画像処理が割り当てられる。
【００６１】
なお、割当結果には、医用画像データおよびその画像処理の実行要求が含まれるだけでなく、画像処理結果を表示端末４に転送指示する情報も含まれる。
【００６２】
以上のように、第１の実施の形態によれば、ユーザが直ちに画像処理結果を確認したい病変部がある場合でも、良好な表示応答が得られるように、画像処理を分散させることが
可能となる。
［第２の実施の形態］
次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態においては、医用画像データの画像処理を、表示端末４で分散処理結果がほぼ均一に得られるように割り当てる点に特徴を有するものである。
【００６３】
図７は、図３のステップＳ５における、第２の実施の形態での医用画像データの割当処理の詳細について説明する。
【００６４】
ステップＳ２１において、計算割当部１２は、ステップＳ４の処理で算出された結果送信時間に基づいて、医用画像データの画像処理を、表示端末４で分散処理結果がほぼ均一に得られるように各計算ノード５に割り当てる。図５の例では、計算ノード５−１の結果送信時間は「１０秒」、計算ノード５−２の結果送信時間は「６秒」、計算ノード５−３の結果送信時間は「１５秒」が得られており、表示端末４で分散処理結果がほぼ均一に得られるように割り当てる場合には、以下のようにして決定する。
【００６５】
計算ノード５−１の割当数＝４０×（1/10）／（1/10＋1/6＋1/15）≒１２単位
計算ノード５−２の割当数＝４０×（1/6）／（1/10＋1/6＋1/15）＝２０単位
計算ノード５−３の割当数＝４０×（1/15）／（1/10＋1/6＋1/15）≒８単位
以上のように割り当てを決定することで、計算ノード５−１から表示端末４に分散処理結果が表示されるのは、１０秒×１２単位＝１２０秒後、計算ノード５−２から表示端末４に分散処理結果が表示されるのは、６秒×２０単位＝１２０秒後、計算ノード５−３から表示端末４に分散処理結果が表示されるのは、１５秒×８単位＝１２０秒後となる。
【００６６】
以上のように、第２の実施の形態によれば、一部の分散処理の結果が遅れることなく、良好な表示応答を得ることが可能となる。
［第３の実施の形態］
次に、第３の実施の形態について説明する。第３の実施の形態においては、医用画像データの画像処理を各計算ノード５に割り当てた後に、ある計算ノード５でキーボードやマウス等の操作が頻繁にあることを検出した場合、割り当てられた分散処理を中止し、他の計算ノード５に再度割り当てを行う点に特徴を有するものである。
【００６７】
図８は、第３の実施の形態での医用画像データの再割当処理を説明するフローチャートである。
【００６８】
なお、この処理を開始するにあたり、上述した第１または第２の実施の形態によって、各計算ノード５に医用画像データの画像処理の割り当てが行われており、各計算ノード５で医用画像データの画像処理が実行されようとしている。
【００６９】
具体的には、計算ノード５−１では、１２単位のデータ量の医用画像データの画像処理が実行されようとしており、計算ノード５−２では、２０単位（４単位の優先処理領域を含む）のデータ量の医用画像データの画像処理が実行されようとしており、計算ノード５−３では、８単位のデータ量の医用画像データの画像処理が実行されようとしている。
【００７０】
ステップＳ３１において、要求受付部１１は、計算ノード５から分散処理の中止が通知されたか否かを判定する。
【００７１】
例えば、計算ノード５−２において、ユーザによってキーボードやマウス等の操作（イベント）が頻繁にあると検知された場合、割り当てられた分散処理を中止し、中止した旨を、スイッチングハブ６−２、ルータ７、およびスイッチングハブ６−１を介してサーバ
１に通知する。
【００７２】
このように、計算ノード５−２から分散処理の中止が通知されたと判定した場合、要求受付部１１は、分散処理の中止を計算割当部１２に通知し、ステップＳ３２に進む。
【００７３】
ステップＳ３２において、計算割当部１２は、分散処理の中止を受け、分散処理が中止された計算ノード５に割り当てられていた医用画像データを、表示端末４で分散処理結果がほぼ均一に得られるように、他の計算ノード５に再度割り当てる。
【００７４】
つまり、計算ノード５−２に割り当てられていた２０単位のデータ量の医用画像データを、以下のようにして再度割り当てる。
【００７５】
計算ノード５−１の割当数＝２０×（1/10）／（1/10＋1/15）≒１２単位
計算ノード５−３の割当数＝２０×（1/15）／（1/10＋1/15）≒８単位
以上のようにして、計算割当部１２は、各計算ノード５に医用画像データの画像処理を再度割り当て、その再割当結果を割当結果送信部１７に通知する。
【００７６】
ステップＳ３３において、割当結果送信部１７は、ステップＳ３２の処理で計算割当部１２により再度割り当てられた再割当結果を、各計算ノード５に送信する。これにより、計算ノード５−２に割り当てられていた２０単位のデータ量の医用画像データのうち、計算ノード５−１には、１２単位分の医用画像データの画像処理が再度割り当てられ、計算ノード５−３には、８単位分の医用画像データの画像処理が再度割り当てられる。
【００７７】
また、計算ノード５−２に割り当てられていた４単位分の優先処理領域の医用画像データのうち、分散処理結果を最短時間で得るようにするには、３単位を計算ノード５−１に、１単位を計算ノード５−３に、あるいは、２単位ずつ計算ノード５−１と計算ノード５−３に再度割り当てるようにすれば良い。
【００７８】
ステップＳ３１において、要求受付部１１は、計算ノード５から分散処理の中止が通知されていないと判定した場合、ステップＳ３４に進み、画像処理結果が表示端末４に表示されたか否か判定する。つまり、各計算ノード５で行われた画像処理の分散処理結果が表示端末４に転送され、そこに表示されたとき、画像処理結果の表示を示す情報をサーバ１に通知するようになされている。
【００７９】
ステップＳ３４において、要求受付部１１は、画像処理結果が表示端末４にまだ表示されていないと判定した場合、ステップＳ３１に戻り、上述した処理を繰り返し実行する。そして、ステップＳ３４において、要求受付部１１は、画像処理結果が表示端末４に表示されたと判定した場合、処理を終了する。
【００８０】
以上のように、第３の実施の形態によれば、イベント検知により分散処理を続行することが困難な場合にも、中断してしまった画像処理を他の計算ノードに再度割り当てることが可能となる。
【００８１】
なお、イベントが頻繁にある計算ノード５を予め把握しておき（イベント検知を見込んでおき）、その計算ノード５に優先処理領域の医用画像データが割り当てられた時点で、他の計算ノード５に重複して割り当てるようにしてもよい。
【００８２】
例えば、計算ノード５−２に割り当てられた２０単位のデータ量のうち、４単位分の優先処理領域の医用画像データを、計算ノード５−１と計算ノード５−３にも割り当てておき、重複した割り当て分の処理順序を後方にしておく。そして、計算ノード５−２でイベ
ントが検知された場合、計算ノード５−１と計算ノード５−３に重複して割り当てられた優先処理領域の医用画像データの画像処理の処理順序を前にして、先に優先処理領域の医用画像データの画像処理を実行させることができる。
［第４の実施の形態］
次に、第４の実施の形態について説明する。第４の実施の形態においては、急患の医用画像データの画像処理を、画像処理結果が最短時間で得られるように割り当てる点に特徴を有するものである。
【００８３】
図９は、第４の実施の形態での、急患時の画像分散処理を説明するフローチャートである。
【００８４】
例えば、急患の医用画像の読影を行うユーザが表示端末４を操作し、急患の医用画像データの画像処理の実行を指示すると、ルータ７およびスイッチングハブ６−１を介してサーバ１に対して、急患の医用画像データの画像処理を要求する。
【００８５】
ステップＳ４１において、要求受付部１１は、急患が入ったか否か、すなわち、表示端末４から、急患の医用画像データの画像処理の実行要求を受け付けたか否かを判定し、急患が入るまで待機する。なお、通常の医用画像データの画像処理の要求を受け付けた場合には、図３のフローチャートを用いて上述した画像分散処理が行われる。
【００８６】
ステップＳ４１において、急患が入ったと判定した場合、要求受付部１１は、急患の医用画像データの画像処理の実行要求を計算割当部１２に供給し、ステップＳ４２に進む。
【００８７】
ステップＳ４２において、計算割当部１２は、実行要求に含まれる急患の医用画像データを指定する情報、および、優先処理領域情報取得部１６によって取得された優先処理領域（病変部）の情報に基づいて、医用画像データベース１３に記憶されている医用画像データの中から、急患の優先処理領域の医用画像データを読み出す。
【００８８】
ステップＳ４３において、計算割当部１２は、各計算ノード５の結果送信時間に基づいて、画像処理結果が最短時間で得られるように、急患の優先処理領域の医用画像データの画像処理を各計算ノード５に割り当てる。なお、各計算ノードの結果送信時間は、計算能力取得部１４によって取得された各計算ノード５の計算能力、および、データ転送時間取得部１５によって取得された各端末間のデータ転送時間に基づいて、過去に算出された結果送信時間を用いれば、結果送信時間を実測（算出）する時間を省略することができ、急患の画像処理結果をより早く表示させることができる。
【００８９】
ステップＳ４４において、割当結果送信部１７は、ステップＳ４３の処理で計算割当部１２により割り当てられた割当結果を、各計算ノード５に送信する。
【００９０】
以上のように、第４の実施の形態によれば、急患の病変部の画像処理を先に実行することで、ユーザは、直ちに急患の画像処理結果を確認することが可能となる。
［変形例］
１．以上において、例えば、急患が入ったときに他の画像処理を実行していた場合、他の画像処理を中断し、急患の病変部の画像処理を優先させることもできる。この場合、急患の病変部の画像処理終了後、中断していた画像処理を再開させるが、画像処理が中断されることによって、処理結果の信頼性が低いため、中断されたデータ単位の最初から画像処理を再開させるようにする。
【００９１】
２．以上においては、画像処理として、ボリュームレンダリングを例として説明したが、CAD（Computer aided diagnosis）、プラーク解析、フライスルー（仮想内視鏡表示機
能）、骨抜き（Caスコアリング）、マルチボリュームレジストレーションなど、計算量の大きい画像処理に適用することも可能である。
【００９２】
３．この発明は、上記実施の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したり、上記実施の形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせたりすることにより種々の発明を形成できる。例えば、実施の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、異なる実施の形態に亘る構成要素を適宜組み合わせても良い。
【符号の説明】
【００９３】
１  サーバ
４  表示端末
５−１乃至５−５  計算ノード
１２  計算割当部
１４  計算能力取得部
１５  データ転送時間取得部
１６  優先処理領域情報取得部
【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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