(57)【要約】【課題】  医用画像から得られた注目領域の複数の抽出結果から適切な抽出結果を選択する際のユーザの負担を軽減する【解決手段】  医用画像に含まれる注目領域の抽出結果を複数取得する結果取得手段と、前記複数の抽出結果をそれぞれ表す複数の第１特徴量を取得する第１取得手段と、前記抽出結果を得た方法と異なる方法を用いて前記注目領域を表す第２特徴量を取得する第２取得手段と、前記複数の第１特徴量と前記第２特徴量との比較に基づいて前記複数の抽出結果から１の抽出結果を選択する選択手段と、を備える。【選択図】  図３
2017189394.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像に含まれる注目領域の抽出結果を複数取得する結果取得手段と、
前記複数の抽出結果をそれぞれ表す複数の第１特徴量を取得する第１取得手段と、
前記抽出結果を得た方法と異なる方法を用いて前記注目領域を表す第２特徴量を取得する第２取得手段と、
前記複数の第１特徴量と前記第２特徴量との比較に基づいて前記複数の抽出結果から１の抽出結果を選択する選択手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記選択手段は、前記複数の第１特徴量のうち前記第２特徴量との整合度が最も高い前記第１特徴量に対応する前記抽出結果を選択することを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第１特徴量および前記第２特徴量は、前記注目領域の形状を示すことを特徴とする請求項１または請求項２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１特徴量および前記第２特徴量は、前記注目領域の直径または半径を示すことを特徴とする請求項３記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記複数の抽出結果は、１つの抽出方法において複数の異なるパラメータを用いて前記注目領域を抽出した結果であることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記複数の異なるパラメータは、機械学習により得られたパラメータであることを特徴とする請求項５記載に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記複数の異なるパラメータは、注目領域の抽出精度に基づいて得られたパラメータであることを特徴とする請求項６記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記複数の異なるパラメータは、注目領域の複数の形状特徴毎に得られたパラメータであることを特徴とする請求項５または請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記複数の抽出結果は、異なる複数の抽出方法を用いて前記注目領域を抽出した結果であることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記複数の抽出結果のそれぞれは、領域拡張法、Ｌｅｖｅｌ−ｓｅｔ法、Ｇｒａｐｈ  Ｃｕｔ法またはＤｙｎａｍｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇにより前記注目領域を抽出した結果であり、
前記第２取得手段は、前記医用画像に対してＬｏＧ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎ）カーネルを適用することにより前記第２特徴量を取得することを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記選択手段による選択結果に基づいて、前記注目領域を表す所見を決定する決定手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記決定手段は、前記注目領域の形状を表す所見を決定することを特徴とする請求項１１記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記選択手段による選択結果を表示部に表示させる表示制御手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
被験体を撮影することで医用画像を得る撮影手段と、
前記医用画像に含まれる注目領域の抽出結果を複数取得する結果取得手段と、
前記複数の抽出結果をそれぞれ表す複数の第１特徴量を取得する第１取得手段と、
前記抽出結果を得た方法と異なる方法を用いて前記注目領域を表す第２特徴量を取得する第２取得手段と、
前記複数の第１特徴量と前記第２特徴量との比較に基づいて前記複数の抽出結果から１の抽出結果を選択する選択手段と、
を備えることを特徴とする情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の技術は、情報処理装置および情報処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、医療現場ではコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像、核磁気共鳴（ＭＲ）画像など多くの医用画像が活用されるようになってきている。それに伴い、医師が数百枚の医用画像をもとに診断を行ったり、治療方針を検討したりする、いわゆる読影と呼ばれる作業の負荷が増加している。そこで、コンピュータで医用画像を解析して得られる情報を診断の助けとするコンピュータ診断支援（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｉｄｅｄ  Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ：  ＣＡＤ）に関する技術への期待が高まっている。かかる技術においては、臓器・病変の特徴を解析したり、病変の良悪性を鑑別したりするために、腫瘍などの注目領域を特定して抽出することが必要となる。しかし、前記医用画像における注目領域は形状、画素値（濃度）分布、周辺領域との関係などのバリエーションが大きいという特徴がある。よって、このようにバリエーションが大きい注目領域を抽出するには、複数の抽出アルゴリズムまたは複数の抽出パラメータを用意する必要がある。
【０００３】
特許文献１複数のパラメータ候補に基づいて得られた複数の画像解析処理の結果からユーザに少なくとも１つの結果を手動で選択してもらう技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−１０４７９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、手動で処理結果を選択することはユーザの負担となる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
開示の情報処理装置は、医用画像に含まれる注目領域の抽出結果を複数取得する結果取得手段と、前記複数の抽出結果をそれぞれ表す複数の第１特徴量を取得する第１取得手段と、前記抽出結果を得た方法と異なる方法を用いて前記注目領域を表す第２特徴量を取得する第２取得手段と、前記複数の第１特徴量と前記第２特徴量との比較に基づいて前記複数の抽出結果から１の抽出結果を選択する選択手段と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
開示の技術によれば、医用画像から得られた注目領域の複数の抽出結果から適切な抽出結果を選択する際のユーザの負担を軽減することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１実施形態に係る画像処理システムの装置構成の一例を示す図である。
【図２】第１実施形態に係る画像処理システムの機能構成の一例を示す図である。
【図３】第１実施形態に係る画像処理装置１００の画像処理の処理手順の一例を示す図である。
【図４】第１実施形態に係るパラメータ情報の設定方法の一例を説明する図である。
【図５】第１実施形態に係る抽出結果群の取得方法の一例を説明する図である。
【図６】第１実施形態に係る整合度の算出方法の一例を説明する第一の図である。
【図７】第１実施形態に係る整合度の算出方法の一例を説明する第二の図である。
【図８】第１実施形態に係る整合度の算出方法の一例を説明する第三の図である。
【図９】第１実施形態に係る整合度の算出方法の一例を説明する第四の図である
【図１０】第２実施形態に係る画像処理システムの機能構成の一例を示す図である。
【図１１】第２実施形態に係る画像処理装置２００の処理手順の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳しく説明する。ただし、この実施形態に記載されている構成要素はあくまで一例であり、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲によって確定されるのであって、以下の個別の実施形態によって限定されるわけではない。
【００１０】
（第１の実施形態）
（概要）
本実施形態に係る画像処理装置は、対象症例の医用画像（入力画像）から、臓器や腫瘍などの被検体の所定の解剖学的部位が存在する領域（注目領域）を抽出する。このとき、本装置は、注目領域の抽出に用いる抽出パラメータを複数個設定し，それぞれのパラメータを用いて入力画像から注目領域の抽出処理を実施する。その後、抽出処理を行う前の入力画像における注目領域と想定される領域の属性（第２属性）および、抽出処理によって取得された複数の抽出結果の属性（第１属性）をそれぞれ計算する。第２属性１と複数の第１属性との一致度（整合度）に基づいて、実際の注目領域に最も整合する抽出結果を選択する。このような方法により、形状や濃度分布のバリエーションが大きい注目領域であっても、自動的に最適な領域抽出結果を選択することができる。なお、第１属性は第１特徴量の一例に相当し、第２属性は第２特徴量の一例に相当する。
【００１１】
以下の説明では、ＣＴ画像に写った肺結節を処理対象とする場合について説明するが、本発明の適用範囲は、特定の対象臓器、異常陰影の種類、及びモダリティの種類に限定されるものではない。以下、具体的な装置構成、機能構成および処理手順を説明する。
【００１２】
（装置構成）
図１に基づいて本発明の第一の実施形態に係る画像処理装置１００及び、画像処理装置１００と接続される各装置から構成される画像処理システム１９０について詳しく説明する。なお、画像処理装置１００は情報処理装置の一例に相当する。また、画像処理システム１９０は情報処理システムの一例に相当する。
【００１３】
画像処理システム１９０において、画像処理装置１００は、入力画像を取得し、当該入力画像に写った注目領域を画像処理により抽出する。画像処理システム１９０は、被検体の画像を撮影する画像撮影装置１１０と、撮影された画像を記憶するデータサーバ１２０と、画像処理を行う画像処理装置１００と、取得された入力画像及び画像処理結果を表示する表示部１６０と、ユーザからの指示を入力するための操作部１７０とを有する。入力画像とは、画像撮影装置１１０により取得された画像データを、例えば、診断に好適な画像とするための画像処理等を施して得られる画像である。また、画像処理装置１００、画像撮影装置１１０、データサーバ１２０、表示部１６０および操作部１７０は有線または無線を介して相互に通信可能に接続されている。なお、表示部１６０は画像処理装置１００と別体であってもよいし画像処理装置１００と一体に備えられていてもよい。以下、各部について説明する。
【００１４】
画像処理装置１００は、例えばコンピュータ（情報処理装置）であり、本実施形態に係る画像処理を行う。画像処理装置１００は、中央演算処理装置（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１、主メモリ１２、磁気ディスク１３、表示メモリ１４を有する。ＣＰＵ１１は、画像処理装置１００の各構成要素の動作を統合的に制御する。
【００１５】
ＣＰＵ１１の制御により、画像処理装置１００が画像撮影装置１１０の動作も併せて制御するようにしてもよい。主メモリ１２は、ＣＰＵ１１が実行する制御プログラムを格納し、ＣＰＵ１１によるプログラム実行時の作業領域を提供する。磁気ディスク１３は、オペレーティングシステム（ＯＳ：Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）、周辺機器のデバイスドライバ、後述する本実施形態に係る画像処理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ウェアを格納する。表示メモリ１４は、表示部１６０に表示するデータを一時的に格納する。表示部１６０は、例えば液晶モニタであり、表示メモリ１４からの出力に基づいて画像を表示する。操作部１７０は、例えばマウスやキーボードであり、操作者による位置情報の入力や文字等の入力を行う。表示部１６０は操作入力を受け付けるタッチパネルモニタであってもよく、操作部１７０はスタイラスペンであってもよい。上記の各構成要素は共通バス１８により互いに通信可能に接続されている。
【００１６】
画像撮影装置１１０は、例えば、コンピュータ断層撮影装置（ＣＴ：Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、核磁気共鳴映像装置（ＭＲＩ：Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）または２次元の放射線画像を撮像する放射線撮影装置（ＤＲ：Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ）などである。画像撮影装置１１０は取得した画像をデータサーバ１２０へ送信する。画像撮影装置１１０を制御する不図示の撮影制御部が、画像処理装置１００に含まれていてもよい。この撮影制御部は、例えば、撮影オーダーに基づいて画像撮影装置１１０による撮影を制御し、撮影した画像をデータサーバ１２０へ送信する。
【００１７】
データサーバ１２０は、画像撮影装置１１０が撮影した画像を保持する。データサーバ１２０は、例えばＰＡＣＳ（Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）サーバである。画像処理装置１００は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のネットワークを介してデータサーバ１２０から画像を取得する。
【００１８】
（機能構成）
次に、図２に基づいて画像処理装置１００の機能構成の一例について説明する。主メモリ１２に格納されたプログラムをＣＰＵ１１が実行することにより、図２に示した各部の機能が実現される。画像処理装置１００は、画像取得部１０００、パラメータ取得部１０１０、領域抽出部１０２０、整合度算出部１０３０、抽出結果決定部１０４０、表示制御部１０５０を有する。なお、画像処理装置１００が備えるＣＰＵは複数であってもよく、プログラムは複数のメモリに分散して記憶されていてもよい。また、プログラムを実行する主体はＣＰＵに限らない。すなわち、少なくとも１以上のプロセッサが少なくとも１以上のメモリに記憶されたプログラムを実行することで、図２に示す各機能が実現される。
【００１９】
画像取得部１０００は、本実施形態に係る画像処理の対象とする医用画像（入力画像）をデータサーバ１２０から取得する。
【００２０】
パラメータ取得部１０１０は、注目領域を抽出するためのパラメータを複数個取得する。例えば、パラメータ取得部１０１０は、主メモリ１２から機械学習などで予め得られたパラメータを取得する。また、パラメータ取得部１０１０は、操作部１７０を介してユーザにより入力されたパラメータを取得することとしてもよい。
【００２１】
領域抽出部１０２０は、パラメータ取得部１０１０が取得した複数個のパラメータを用いて、入力画像から注目領域を抽出する処理を行い，複数個の抽出結果（注目領域を示すラベル画像）を取得する。より具体的には、領域抽出部１０２０は、同じ注目領域に対してパラメータを変更しながら複数回抽出処理を行うことで、それぞれのパラメータに対応した複数の抽出結果を取得する。すなわち、領域抽出部１０２０は、医用画像に含まれる注目領域の抽出結果を複数取得する結果取得手段の一例に相当する。
【００２２】
整合度算出部１０３０は、まず、領域抽出部１０２０が取得した複数の抽出結果の特徴（第１属性）と、画像取得部１０００が取得した入力画像における注目領域の特徴（第２属性）とを計算する。整合度算出部１０３０は注目領域の複数の抽出結果それぞれの特徴を計算する。すなわち、整合度算出部１０３０は複数の第１属性を計算する。この整合度算出部１０３０は、複数の抽出結果をそれぞれ表す複数の第１特徴量を取得する第１取得手段の一例に相当する。また、整合度算出部１０３０は、例えばＬａｐｌａｃｉａｎ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎ（ＬｏＧ）カーネルのスケールスペースを用いて、医用画像から注目領域の概略形状（大きさ）を示す第２属性を計算する。すなわち、整合度算出部１０３０は、抽出結果を得た方法と異なる方法を用いて注目領域を表す第２特徴量を取得する第２取得手段の一例に相当する。
【００２３】
また、整合度算出部１０３０は、複数個の第１属性のそれぞれに対して、第２属性との一致度（整合度）を計算する。すなわち、整合度算出部１０３０は複数個の整合度を取得する。
【００２４】
抽出結果決定部１０４０は、例えば、整合度算出部１０３０が計算した複数個の整合度に基づいて、複数個の整合度のうち最も整合度の高い抽出結果を注目領域の抽出結果に決定する。すなわち、抽出結果決定部１０４０は、複数の第１特徴量と第２特徴量との比較に基づいて複数の抽出結果から１の抽出結果を選択する選択手段の一例に相当する。
【００２５】
表示制御部１０５０は、抽出結果決定部１０４０が決定した注目領域の抽出結果を表示部１６０に出力し、表示部１６０にその抽出結果を表示させる。表示制御部１０５０は、選択手段による選択結果を表示部に表示させる表示制御手段の一例に相当する。
【００２６】
なお、画像処理装置１００が有する各部の少なくとも一部を独立した装置として実現してもよい。画像処理装置１００はワークステーションでもよい。各部の機能はコンピュータ上で動作するソフトウェアとして実現してもよく、各部の機能を実現するソフトウェアは、クラウドをはじめとするネットワークを介したサーバ上で動作してもよい。以下に説明する本実施形態では、各部はローカル環境に設置したコンピュータ上で動作するソフトウェアによりそれぞれ実現されているものとする。
【００２７】
（処理フロー）
続いて、上記のように構成された画像処理の動作について説明する。図３は、本実施形態の画像処理装置１００が実行する画像処理の処理手順の一例を示す図である。本実施形態では、入力画像はＣＴ画像であるとする。ＣＴ画像は３次元濃淡画像として取得される。また、本実施形態では入力画像に写った注目領域は肺結節であるとする。なお、入力画像および注目領域は上記の例に限定されるものではない。
【００２８】
（ステップＳ１１００）
ステップＳ１１００において、画像取得部１０００は入力画像を取得する。すなわち、画像取得部１０００はＣＴ画像をデータサーバ１２０から取得し、画像処理装置１００の主メモリ１２上に記憶する。別の例では、画像取得部１０００は画像撮影装置１１０で撮影した画像データを通信手段を介して直接取得し、診断に好適な画像とするための画像処理等を施した医用画像を、本実施形態に係る入力画像として取得する。画像撮影装置１１０が例えばＣＴ装置であった場合、画像撮影装置１１０からＨＵ（Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ  Ｕｎｉｔ）値と呼ばれる画素値から成る画像データを取得する。
【００２９】
ここで、本実施形態における入力画像は、３次元直交座標（ｘ，ｙ，ｚ）によって位置が特定できる複数の画素により構成される。画像の属性の一つである画素サイズは、３軸の座標方向それぞれに対して定義される。本実施形態では、ｘ，ｙ，ｚの各方向に対する画素サイズを、ｒ＿ｓｉｚｅ＿ｘ，ｒ＿ｓｉｚｅ＿ｙ，ｒ＿ｓｉｚｅ＿ｚと記すこととし、いずれの値も１．０ｍｍである場合の例を説明する。入力画像の各画素値は３次元座標（ｘ，ｙ，ｚ）の値毎に決定されるため、入力画像を、３次元座標値を引数とする関数Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）によって定義されるデータと見なすことができる。
【００３０】
（ステップＳ１１１０）
ステップＳ１１１０において、パラメータ取得部１０１０は、注目領域の抽出用パラメータに関する情報（パラメータ情報）を取得する。パラメータ取得部１０１０が注目領域を入力画像から抽出するためのパラメータをＮＰ個取得する時、各パラメータをＰｉ（ｉ＝１，２，．．．，Ｎｐ）とする。
【００３１】
なお、医用画像から注目領域を抽出する方法として、領域拡張法、Ｌｅｖｅｌ−ｓｅｔ法、Ｇｒａｐｈ  ｃｕｔ法またはＷａｔｅｒ  ｆｌｏｗ、Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇなどの手法を用いることができる。よって、ここでのパラメータＰｉは、例えば領域拡張法を利用する場合のしきい値（１種類の係数）を表すことができる。また、抽出手法としてＧｒａｐｈ  ｃｕｔ法を用いる場合、Ｇｒａｐｈ  ｃｕｔ法に用いられるエネルギー関数Ｅにはデータ項の係数Ｐｄと平滑化項の係数ＰＳとの２種類の係数が含まれるため、各パラメータＰｉをＰｉ＝（Ｐｉｄ，ＰｉＳ）（ｉ＝１，２，．．．，Ｎｐ）として定義してもよい。
【００３２】
上記のように、抽出手法に応じて、１つのパラメータには、複数種類の係数が含まれる場合があるため、以下ではＰｉをパラメータセットと記述する。このように、本ステップで取得されるパラメータ情報は、注目領域の抽出に用いられるパラメータセットの個数ＮＰ及びそれぞれのパラメータセットＰｉの具体的な値となる。
【００３３】
各パラメータセットの具体的な値は、臨床診断上のルールに応じて決定されてもよい。画像診断の臨床において、肺結節内の画素値の分布に応じて、肺結節を充実性結節（ＳＮ，Ｓｏｌｉｄ  ｎｏｄｕｌｅｓ）と、すりガラス状結節（ＧＧＮ，  ｇｒｏｕｎｄ−ｇｌａｓｓ  ｎｏｄｕｌｅｓ）に分類している。さらに、肺結節内の部分領域を、軟部組織領域、石灰化領域、空気領域などに分類することがある。このような様々なタイプの肺結節領域を識別するために利用される部分領域内の平均濃度値を、領域拡張に基づく抽出手法でのパラメータセット（しきい値）として利用することができる。パラメータセット数ＮＰは、ユーザの経験または、取り組む課題に応じて決定できる。例えば、ＳＮとＧＧＮとの２種類の肺結節を別々のパラメータセットで抽出したい場合は、ＮＰ＝２となる。
【００３４】
また、パラメータ取得部１０１０は、ＮＰと各パラメータセットの値とを、機械学習を用いて、肺結節領域の抽出精度に基づいて事前に決めることとしてもよい。すなわち、複数の異なるパラメータは、注目領域の抽出精度を利用した機械学習により得られる。本実施形態では、肺結節の領域抽出を、Ｇｒａｐｈ  ｃｕｔ法によって実施することを例として説明する。肺結節の正解領域が事前に分かっている（医師が手作業で正解ラベルを与えている）Ｔ個の学習症例に対して、パラメータ取得部１０１０はＧｒａｐｈ  ｃｕｔ法のパラメータセットＰ＝（Ｐｄ，ＰＳ）の係数ＰｄとＰＳとの値をある範囲で変動させ、領域抽出部１０２０による抽出処理を行う。なお、係数ＰｄとＰＳとの値は手動または自動により変動させられる。その際、パラメータセットの総数をｎとし、それぞれのパラメータセットをＰＩ（Ｉ＝１，２，．．．，ｎ）で表す。各々のパラメータセットには、形状や濃度値分布などの得意な抽出対象領域があるため、ｎ個のパラメータセットのうち、１つのみを用いることでは、すべての症例で対象領域を精度よく抽出することが困難である。そのため、ｎ個のパラメータセットＰＩ（Ｉ＝１，２，．．．，ｎ）から複数個（ＮＰ）パラメータセットＰｉ（ｉ＝１，２，．．．，Ｎｐ）を選択して組み合わせる必要がある。なお、ＮＰ≦ｎである。
【００３５】
パラメータ取得部１０１０がｎ個のパラメータセットからＮＰ個を選択して組み合わせる際、全組み合わせから１つ最適な組み合わせを選択する必要がある。まず、領域抽出部１０２０はそれぞれの組み合わせを全Ｔ症例に適用して抽出処理を行い、パラメータ取得部１０１０は抽出精度の平均一致度を計算する。そのとき、例えば、パラメータセット組み合わせＰｉ（ｉ＝１，２，．．．，Ｎｐ）を全Ｔ症例に適用する際、得られた平均一致度を
【００３６】
【数１】
2017189394.tif 000003
とする。ここで、ｔはＴ症例中の任意の症例Ｃａｓｅｔを表し、Ｒｔは症例Ｃａｓｅｔにおける抽出精度の評価値である。ここで、抽出精度の評価値Ｒｔとは、例えば、症例Ｃａｓｅｔで得た最も高い抽出精度である。Ｐｉに属するそれぞれのパラメータセットによって得た症例Ｃａｓｅｔの抽出結果の精度（症例Ｃａｓｅｔの正解領域との一致度）をＲｔｉとする際、Ｒｔは以下の式
【００３７】
【数２】
2017189394.tif 000004
によって計算され、ＮＰ個の抽出結果の中から抽出精度が最も高いものが選択される。
【００３８】
パラメータ取得部１０１０は、式１に示す平均一致度が最も高いときの組みあわせＰｉをパラメータセット数がＮｐであるときの最適組み合わせとする。そして、パラメータ取得部１０１０は、最適組み合わせによる平均一致度を評価値Ｅとする。なお、パラメータ取得部１０１０は、評価値Ｅを平均一致度以外に、全Ｔ症例に渡る最大一致度または最小一致度に基づいて決定してもよい。
【００３９】
一般的に、パラメータセット数ＮＰの値が大きいほど評価値Ｅが高くなる。しかし、計算時間および処理の複雑度などの要素を総合的に考慮する上、ＮＰを適切な値に決める必要がある。例えば、全ての学習症例に対して、ＮＰの数を１から増加させながら領域抽出部１０２０が抽出処理を行う。パラメータ取得部１０１０は、ＮＰの増加によって生じる評価値Ｅの向上量が所定値以下になる（収束する）ときのＮＰを、最終のパラメータセット数として決定することとしてもよい。
【００４０】
機械学習による抽出用パラメータセットの設定は、抽出結果の一致度のみではなく、注目領域の特徴に基づいて行われることとしてもよい。例えば、パラメータ取得部１０１０が、注目領域の形状特徴に基づいてパラメータを設定する場合を説明する。
【００４１】
図４に示すように、学習症例５００は、形状によって３つのデータセットに分類されている。なお、この分類は自動であっても手動であってもよい。また、分類の数は３に限定されるものではなく、２であってもよりし４以上であってもよい。５０１は球形または球形に近似する類球形データセット、５０５は６面体などの多面体からなるポリゴン形データセット、５１０は１つの注目領域にその他の様々な形状が混在する不整形データセットである。各学習データセットにおいて、パラメータ取得部１０１０は抽出パラメータセットの探索を行い、得られたパラメータセットをそれぞれＰＳ、ＰＰ、ＰＩとする。すなわち、複数の異なるパラメータは、注目領域の複数の形状特徴毎に得られる。ここで、各データセットでのパラメータセットの探索としては、パラメータ取得部１０１０は、例えばパラメータ数ＮＰを１とする時の、平均抽出一致度が最も高いパラメータセットを選択してもよい。
【００４２】
本実施形態の以下の処理では、ＮＰ＝３のとき、式１に示す抽出の平均一致度に基づいて選択された最適なパラメータセットを用いることで説明する。なお、選択された３つのパラメータセットをＰ１、Ｐ２、Ｐ３とする。また、本実施の形態においてはＮＰ＝３としたが、ＮＰをこの数値以外の値としてもよい。
【００４３】
（ステップＳ１１２０）
ステップＳ１１２０において、領域抽出部１０２０は複数の肺結節抽出結果を取得する。具体的には、領域抽出部１０２０は、ステップＳ１１００で取得した入力画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）と、ステップＳ１１１０で取得した抽出パラメータセットをＰ１、Ｐ２、Ｐ３を用いて抽出処理を行い、３つの肺結節抽出結果を取得する。
【００４４】
本実施形態において、領域抽出部１０２０での領域抽出処理は、一例としてＧｒａｐｈ  ｃｕｔ法を用いる場合を説明する。ステップＳ１１１０で取得したＧｒａｐｈ  ｃｕｔ用のパラメータセットをそれぞれ、Ｐ１（Ｐ１ｄ，Ｐ１Ｓ）、Ｐ２（Ｐ２ｄ，Ｐ２Ｓ）、Ｐ３（Ｐ３ｄ，Ｐ３Ｓ）とする。領域抽出部１０２０は、ユーザが事前に設定した前景領域Ｒｏｂｊ（抽出対象に属する画素）、背景領域Ｒｂｋｇ（抽出対象ではない画素）および上記パラメータセットが代入されているデータ項、平滑項に基づいて、Ｇｒａｐｈ  ｃｕｔ法のエネルギー関数を構築する。領域抽出部１０２０は、入力画像の各画素に対して、当該エネルギー関数を適用し、エネルギーが最小となるような境界に属する画素の集合を注目領域の輪郭とする。このとき、領域抽出部１０２０は、当該輪郭に囲まれている領域を対象肺結節の抽出結果とする。
【００４５】
図５に示すように、パラメータセットＰ１（Ｐ１ｄ，Ｐ１Ｓ）、Ｐ２（Ｐ２ｄ，Ｐ２Ｓ）、Ｐ３（Ｐ３ｄ，Ｐ３Ｓ）を用いて抽出処理を行い、それぞれの抽出結果６０１、６０２、６０３が得られる。複数の抽出結果は、１の抽出方法において複数の異なるパラメータを用いて注目領域を抽出した結果である。抽出結果６０１はパラメータＰ１を用いた際の領域抽出部１０２０による抽出結果、抽出結果６０２はパラメータＰ２を用いた際の領域抽出部１０２０による抽出結果、抽出結果６０３はパラメータＰ３を用いた際の領域抽出部１０２０による抽出結果を示している。抽出結果６０１−６０３において、黒塗り部分は注目領域として抽出された領域を示しており、パラメータの違いに応じて異なる領域が注目領域として抽出されている。
【００４６】
（ステップＳ１１３０）
次に、ステップＳ１１３０において、整合度算出部１０３０は整合度を算出する。整合度算出部１０３０は、ステップＳ１１００で取得した入力画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）と、ステップＳ１１２０で取得した３つの抽出結果とを用いて、入力画像における注目領域とそれぞれの抽出結果との整合度を算出する。
【００４７】
本実施形態において、整合度は、入力画像から推定される注目領域の属性（第２属性）と、抽出結果から計算される属性（第１属性）との一致度として算出される。まず、整合度算出部１０３０により入力画像から第２属性を推定する処理について説明する。
【００４８】
入力画像における注目領域の正確な輪郭は不明であるが、濃度分布の特徴を解析することによって、注目領域の概略形状を整合度算出部１０３０により推定することが可能である。ここで、本実施形態では、入力画像から推定される注目領域の概略形状を第２属性とする。概略形状を推定する具体的な方法の一例として、整合度算出部１０３０は、Ｌａｐｌａｃｉａｎ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎ（ＬｏＧ）カーネルのスケールスペースを用いることができる。
【００４９】
まず、注目領域の濃度値分布がガウス分布に従うと仮定し、整合度算出部１０３０は、ガウス分布の標準偏差σを複数の値（スケール）に変えながら、注目領域に属する画素にＬｏＧカーネルを適用する。その際、注目領域に最適なスケール（注目領域を近似する円の直径と一致）でのＬｏＧカーネルが適用されていれば、注目領域の中心部において、ＬｏＧカーネルの出力値が最大となる。よって、注目領域の大きさ（概略形状）をそのときのＬｏＧカーネルのスケールに基づいて推定することができる。
【００５０】
ＬｏＧカーネルによる注目領域の概略形状の推定は、３次元または２次元画像を対象に行うことができる。本実施例では２次元の場合を説明する。図６に示すように、入力画像６１０の右肺野６１５に肺結節６２０が存在する場合、まず、整合度算出部１０３０は、肺結節６２０を通るａｘｉａｌ断面６３０、ｓａｇｉｔｔａｌ断面６３１、ｃｏｒｏｎａｌ断面６３２を取得する。これは、例えばユーザが操作部１７０を介して、肺結節６２０に属するシード点（Ｓｐｏｉｎｔ）を入力し、整合度算出部１０３０はシード点の座標を取得し、Ｓｐｏｉｎｔを含むａｘｉａｌ、ｓａｇｉｔｔａｌ、ｃｏｒｏｎａｌの３断面を入力画像から取得することができる。なお、シード点Ｓｐｏｉｎｔは手動ではなく自動検出アルゴリズムを用いて取得してもよい。
【００５１】
また、図７に示すように、処理時間を短縮するために、整合度算出部１０３０はａｘｉａｌ断面６３０、ｓａｇｉｔｔａｌ断面６３１、ｃｏｒｏｎａｌ断面６３２に対して、注目領域を含む範囲をさらに絞り、局所断面ｆａ、ｆｓ、ｆｃを設定してもよい。本実施例では、図８（ａ）に示す局所断面ｆａ６４０を用いて注目領域の概略形状を推定する例を説明する。
【００５２】
２次元直交座標（ｘ，ｙ）を用いて定義される局所断面ｆａ（ｘ，ｙ）に対して、マルチスケールでのＬｏＧカーネルを適用し、式
【００５３】
【数３】
2017189394.tif 000005
に示す出力曲面Ｓ（ｘ，ｙ，ｈ）を取得する（図８（ｂ）の出力曲面６４５）。なお、式（３）において、ＬｏＧｈ（ｒ）はＬｏＧカーネルを表し、ｒは以下のように定義される。
【００５４】
【数４】
2017189394.tif 000006
また、スケールを表すパラメータｈは、Ｓ（ｘ，ｙ，ｈ）の中央部の幅を表しており、
【００５５】
【数５】
2017189394.tif 000007
に設定される。また、記号「＊」は畳み込み演算を表している。
【００５６】
図９を用いて概略形状推定の具体的な処理を説明する。スケールｈを一定の範囲｛ｈｍｉｎ，…，ｈｍａｘ｝内で変動させ、各スケールｈにおいてＳｐｏｉｎｔ付近でＳ（ｘ，ｙ，ｈ）の最大出力値を取得することにより整合度算出部１０３０は出力曲線Ｃ（ｈ）を得る（図９（ａ））。なお、ｈｍｉｎとｈｍａｘはユーザが任意の値に指定することができる。スケールｈが図９（ｂ）に示す注目領域を近似する円の直径６５４の大きさと一致する場合に、Ｃ（ｈ）は最大値を得る。よって、整合度算出部１０３０は、Ｃ（ｈ）の極大値６５１に対応するスケール（ｈｏｐｔ６５２）を選択し、その値を注目領域の概略形状（大きさ）を表す係数Ｄ１とする。例えばＤ１は注目領域を近似する円の直径を示している。なお、注目領域を近似する円の半径をＤ１としてもよい。整合度算出部１０３０は、局所断面ｆｃ、ｆｓに対しても上記と同様の処理を適用し、それぞれの断面における注目領域の概略形状を表す係数Ｄ２、Ｄ３を取得できる。上記概略形状を表す係数Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３は入力画像から推定される第２属性である。すなわち、整合度算出部１０３０は、医用画像に対してＬｏＧ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎ）カーネルを適用することにより第２特徴量を取得する。
【００５７】
次に、整合度算出部１０３０は抽出結果から第１属性を計算する。第２属性との整合度を計算するために、第１属性は、抽出結果の概略形状を表す必要がある。ここで、抽出結果６０３からの概略形状推定を例として説明する。
【００５８】
まず、整合度算出部１０３０は、抽出結果６０３に対して、入力画像における概略形状の推定と同様に局所断面作成し、ｆ’ａ、ｆ’ｃ、ｆ’ｓとする。整合度算出部１０３０は、それぞれの断面から、注目領域の抽出結果を用いて概略形状を計算する。その際、整合度算出部１０３０は、局所断面における前景画素（抽出結果に属する画素）を用いて注目領域の大きさを算出することができる。整合度算出部１０３０は、例えば、ｆ’ａにおける前景画素の近似円を推定し、その円の直径をＤ’１（第１属性）としてもよい。また、前景画素の境界と重心との平均距離をＤ’１としてもよい。なお、近似円の半径をＤ’１としてもよい。すなわち、整合度算出部１０３０は、抽出された注目領域の形状を示す特徴量を取得する。整合度算出部１０３０は、ｆ’ｃ、ｆ’ｓにおいても、上記と同様の処理を行い、注目領域の抽出結果の概略形状を表す係数Ｄ’２、Ｄ’３を第１属性として取得することができる。上記のように、第１特徴量（第１属性）および第２特徴量（第２属性）は、両者ともに注目領域の形状を示しているため比較可能となっている。一例として、第１特徴量および前記第２特徴量は、注目領域の直径または半径を示す。
【００５９】
最後に、整合度算出部１０３０は、第２属性（Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３）と第１属性（Ｄ’１、Ｄ’２、Ｄ’３）とを用いて、注目領域と抽出結果との整合度εを計算する。εの計算は様々な方法を用いることができる。例えば式４
【００６０】
【数６】
2017189394.tif 000008
によって計算してもよい。なお、Ｅ（Ａ，Ｂ）は式５で表される。
【００６１】
【数７】
2017189394.tif 000009
式４によると、εが大きいほど第２属性と第１属性との差が小さいため、整合度が高いことを示す。
【００６２】
整合度計算の別の例では、整合度算出部１０３０は、入力画像および抽出結果それぞれから計算される注目領域の体積に基づいて整合度を計算する。整合度算出部１０３０は、例えば、Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３に基づいて、入力画像から注目領域を近似する楕円体を推定し、その楕円体の体積ＶＩを計算する。一方、抽出結果６０１における前景画素の体積をＶＳ１とする。そして、整合度算出部１０３０は、整合度εを式６により計算する。
【００６３】
【数８】
2017189394.tif 000010
整合度計算のさらに別の例では、入力画像および抽出結果それぞれから計算される注目領域の曲率に基づいて整合度算出部１０３０は整合度を計算する。例えば、整合度算出部１０３０は、抽出結果６０１における前景画素の輪郭をＳｓ１として検出する。輪郭の検出は一般的な画素処理技術であるため説明を省略する。また、整合度算出部１０３０は、Ｓｓ１における各画素の曲率を計算（距離変換画像に基づく曲率）し、それらの曲率の平均値をκｓ１とする。ここで、κｓ１の計算は例えば、抽出結果６０１に対して、前景領域における各画素と背景領域との距離値を計算する距離変換処理を実施し、その距離値に基づいて計算することができる。一方、入力画像においては、整合度算出部１０３０は、Ｓｓ１と重なる部分の画素における曲率（濃度値に基づく曲率）を計算し、それらの曲率の平均値をκＩとする。
【００６４】
そして、曲率κｓ１と曲率κＩとの整合度εを式６によって計算する。
【００６５】
【数９】
2017189394.tif 000011
なお、上記整合度計算手法の何れかを用いて整合度を算出してもよいし、それぞれを組み合わせて整合度を算出してもよい。本実施形態では、式４によって、入力画像から計算された注目領域の概略形状と抽出結果６０１、６０２、６０３それぞれの概略形状との整合度を計算し、複数の整合度ε１、ε２、ε３を取得する。
【００６６】
（ステップＳ１１４０）
ステップＳ１１４０では、抽出結果決定部１０４０が注目領域の複数の抽出結果から適切な抽出結果を決定する。抽出結果決定部１０４０は、ステップＳ１１２０で取得した複数の抽出結果、およびステップＳ１１３０で取得した複数個の整合度を用いて注目領域の最終抽出結果を決定する。
【００６７】
本実施形態において、抽出結果決定部１０４０は、抽出結果６０１、６０２、６０３から最終抽出結果として最も適した抽出結果を選択する。抽出結果決定部１０４０は、例えばステップＳ１１３０で計算された整合度ε１、ε２、ε３から，最も高い整合度に対応する抽出結果を選択すればよい。すなわち、選択手段は、複数の第１特徴量のうち第２特徴量との整合度が最も高い第１特徴量に対応する抽出結果を選択する。
【００６８】
また、ユーザの需要に応じて、整合度算出部１０３０は、各抽出結果自身の特徴量（例えば球形度、モーメント、伸長度など）を計算し、抽出結果決定部１０４０は、この計算結果に基づく最適な抽出結果であるか否かの尤度を上記整合度に加えて、最も適した抽出結果を決定してもよい。
【００６９】
なお、ステップＳ１１４０で選択された領域抽出の結果はＲｓｅｇとする。さらに、Ｒｓｅｇに対応する抽出パラメータセットを、入力画像に最適なパラメータセットＰＯＰＴとする。
【００７０】
（ステップＳ１１５０）
ステップＳ１１５０では表示制御部１０５０が領域抽出の結果を表示部１６０に表示させる。表示制御部１０５０は、ステップＳ１１４０で選択された抽出結果Ｒｓｅｇに関する情報を画像処理装置１００に接続された表示部１６０に送信し、表示部１６０に抽出結果Ｒｓｅｇに関する情報を表示させる。表示制御部１０５０は、例えばＲｓｅｇと入力画像とを重ね合わせて合成した画像（以下、合成画像と称する）を表示部１６０に表示させる。別の例では、表示制御部１０５０は、所定の面で切断した２次元の断面画像とＲｓｅｇとの合成画像を表示部１６０に表示させる。さらに別の例では、表示制御部１０５０は、３次元の合成画像をボリュームレンダリングして表示部１６０に表示させる。すなわち、表示制御部１０５０は、三次元の医用画像に三次元の抽出結果を重畳して表示部１６０に表示させる。
【００７１】
また、表示制御部１０５０は領域抽出の結果の表示形態を制御する。例えば、抽出結果Ｒｓｅｇの輪郭を曲線で表示させる。表示制御部１０５０は、抽出結果Ｒｓｅｇの輪郭の内部の色を当該輪郭外部の色とは異なる色で表示部１６０に表示させてもよい。このとき、複数の抽出結果のうち抽出結果決定部１０４０により選択されなかった抽出結果を選択された抽出結果の表示色に比べて薄めの色で併せて表示させてもよい。すなわち、表示される抽出結果は抽出結果決定部１０４０により選択された１の抽出結果に限るものではない。例えば、表示制御部１０５０は抽出結果決定部１０４０により選択された抽出結果を他の抽出結果と識別可能な状態で複数の抽出結果を表示部１６０に表示させることとしてもよい。なお、複数の抽出結果を同時に表示させてもよいし、表示する抽出結果を切換えて表示させることとしてもよい。
【００７２】
別の例では、表示制御部１０５０は、矢印の先端部が抽出された領域を示すように矢印を示す図形を入力画像と重ね合わせて表示部１６０に表示させる。さらに、抽出された領域の大きさに応じて上述した表示形態を変更するようにしてもよい。例えば、表示制御部１０５０は、抽出された領域の大きさが所定の閾値よりも大きい場合は輪郭を曲線で表示部１６０に表示させ、閾値よりも小さい場合は矢印の先端部で抽出領域の位置を示すように表示部１６０に矢印を表示させてもよい。これらの表示形態により、入力画像および注目領域の視認性を向上させることが可能となる。
【００７３】
上述の第１の実施形態に係る画像処理装置では、複数のパラメータセットによる注目領域の抽出処理を行い、複数の抽出結果を取得する。さらにそれぞれの抽出結果から計算される第１属性と、入力画像から計算される注目領域の第２属性との一致度に基づいて、最適な抽出結果を自動で選択する。従って、医師等のユーザの手間を軽減することが可能となる。
【００７４】
（変形例１）
第１実施形態の説明では、ステップＳ１１３０での整合度の計算を、入力画像から計算される注目領域の第２属性と、抽出結果から計算される注目領域の第１属性との一致度の計算により実行する場合を説明した。しかし、本発明はこの例に限定されるのではない。例えば、ステップＳ１１１０で、パラメータ取得部１０１０が形状特徴に基づいて抽出パラメータセットを設定する場合、整合度算出部１０３０は各形状カテゴリにおける学習データから、平均形状を作成し、その平均形状を用いて整合度を計算してもよい。
【００７５】
具体的には、例えば、図４に示す３種類の学習データを用いる。パラメータ取得部１０１０は、それぞれの学習データセットから最適な抽出パラメータセットＰＳ、ＰＰ、ＰＩを探索する。パラメータセットＰＳは類球形データセット５０１から、パラメータセットＰＰはポリゴン形データセット５０５から、パラメータセットＰＩは不整形データセット５１０からそれぞれ得られる。そして、領域抽出部１０２０は、それぞれの学習データセットが対応する最適な抽出パラメータ（ＰＳ、ＰＰ、ＰＩのいずれか）を用いて注目領域の領域を抽出し、取得された抽出結果から平均形状ＡＳ、ＡＰ、ＡＩを作成する。また、領域抽出部１０２０は、入力画像に対して、パラメータセットＰＳ、ＰＰ、ＰＩによる注目領域の抽出を行い、得られた抽出結果をＲＳ、ＲＰ、ＲＩとする。最後に、整合度算出部１０３０は、ＡＳとＲＳ、ＡＰとＲＰ、ＡＩとＲＩ、それぞれの属性の一致度を計算する。そして、抽出結果決定部１０４０は最も属性の一致度が高い組みの抽出結果を最終結果として選択する。ここで、属性の計算は第１実施例と同じ方法を利用してもよい。
【００７６】
また、上述した学習データの平均形状ではなく、抽出結果決定部１０４０はそれぞれの学習データセットで最も入力画像と近似する学習データでの抽出結果を選択してもよい。この場合は、例えば、領域抽出部１０２０は、類球形データセット５０１において、全ての学習症例と入力画像との近似度を計算し、最も近似する学習症例を当該データセットにおける入力画像の参照症例として選択する。
【００７７】
ここで、学習症例と入力画像との近似度の評価は、例えば、Ｌａｒｇｅ  Ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｄｉｆｆｅｏｍｏｒｐｈｉｃ  Ｍｅｔｒｉｃ  Ｍａｐｐｉｎｇ（ＬＤＤＭＭ）技術を用いて、入力画像と学習症例との間の位置合わせを行う際の変形度により行われてもよい。変形度が少ない症例ほど近似度が高いため、最も変形度の少ない症例を参照症例ＢＳとする。ポリゴン形データセット５０５、不整形データセット５１０からも同じ処理を行い、それぞれでの参照症例をＢＰ、ＢＩとする。そして、上述したように、領域抽出部１０２０は、入力画像に対して学習データから求められたパラメータセットＰＳ、ＰＰ、ＰＩを用いて注目領域の抽出を行い、得た抽出結果をＲＳ、ＲＰ、ＲＩとする。
【００７８】
最後に、整合度算出部１０３０はＢＳとＲＳ、ＢＰとＲＰ、ＢＩとＲＩ、それぞれの属性の一致度（整合度）を計算する。そして、抽出結果決定部１０４０は最も属性の一致度が高い組みの抽出結果を最終結果として選択する。なお、属性の計算は第１実施例と同じ方法を利用してもよい。
【００７９】
（変形例２）
第１の実施形態では、領域抽出部１０２０がＧｒａｐｈ−Ｃｕｔにおけるパラメータを複数用いて、注目領域の複数の抽出結果を得る場合について説明したが、本発明は上記の例に限定されるものではない。例えば、領域抽出部１０２０は、Ｇｒａｐｈ−Ｃｕｔ法およびＬｅｖｅｌ−ｓｅｔ法により注目領域の複数の抽出結果を取得する。すなわち、複数の抽出結果は、異なる複数の抽出方法を用いて注目領域を抽出した結果である。そして、整合度算出部１０３０はそれぞれの抽出結果から上述のような複数の第１属性を取得し、第２属性との整合度を算出する。抽出結果決定部１０４０は算出された整合度に基づいてＧｒａｐｈ−Ｃｕｔ法またはＬｅｖｅｌ−ｓｅｔ法による抽出結果を選択する。
【００８０】
このように、抽出結果決定部１０４０は、異なる領域抽出方法により得られた複数の抽出結果から適切な抽出結果を選択することとしてもよい。
【００８１】
第一の実施形態に係る画像処理装置の効果について説明する。本発明における画像処理装置は、公知の領域抽出手法に存在するいくつかの課題を解決する。この課題とはすなわち、従来の領域抽出手法では、単一のパラメータセットを用いる場合、形状のバリエーションが大きい注目領域を精度よく抽出できない。また、複数のパラメータセットを用いる場合であっても、便宜かつ精度良く最適な抽出結果を選択することが困難であった。換言すれば、注目領域を高精度で抽出できないという課題がある。
【００８２】
一方、本実施形態に係る画像処理装置では、形状のバリエーションが大きい注目領域に適した複数個のパラメータセットによって入力画像から複数個の注目領域抽出結果を得る。さらに、入力画像から求められた注目領域の属性と、複数個の抽出結果から求められた属性との一致度に基づいて、最適な抽出結果を効率かつ精度よく選択することができる。
【００８３】
上述のことから、本発明の第一の実施形態に係る画像処理装置では、注目領域を高精細で抽出することができる。  
（第２の実施形態）
続いて、第二の実施形態に係る画像処理について説明する。本実施形態では、ステップＳ１１１０で、パラメータ取得部１０１５が注目領域の画像所見Ｆに基づいてパラメータの種類を設定し、ステップＳ１１４０で、抽出結果決定部１０４０は、注目領域の抽出結果を決定する。その後、ステップＳ１１４５で、画像所見決定部１０４５は、注目領域の画像所見Ｆの値を決定する。そして、表示制御部１０５５は、決定された画像所見Ｆを表示部１６０に表示させることでユーザに提示する。以下、第二の実施形態に係る画像処理について詳述する。
【００８４】
（機能構成）
図１０に基づいて、第二の実施形態に係る画像処理装置２００を構成する各機能構成の一例について説明する。画像処理装置２００は、本発明の第二の実施形態に係る画像処理を実行する。画像処理装置２００は、画像取得部１０００、パラメータ設定部１０１５、領域抽出部１０２０、整合度算出部１０３０、抽出結果決定部１０４０、画像所見決定部１０４５、表示制御部１０５０を有する。第一の実施形態に係る画像処理装置１００を構成する各部と同様の機能を有する構成には図２と同一の番号を付しており、詳細な説明を省略する。
【００８５】
パラメータ取得部１０１５は、注目領域を抽出するためのパラメータを、注目領域の画像所見項目に基づいて複数個取得する。その後、領域抽出部１０２０は複数個パラメータを用いて注目領域の抽出を行い、整合度算出部１０３０はそれぞれの抽出結果と入力画像との整合度を計算する。画像所見決定部１０４５は、その整合度に基づいて注目領域の抽出結果を決定し、さらに注目領域の前記画像所見項目の値を決定する。
【００８６】
（処理フロー）
本発明の第二の実施形態に係る画像処理の一例について説明する。図１１は本実施形態の画像処理装置２００が実行する処理手順の一例を示す図である。本実施形態は、主メモリ１２に格納されている各部の機能を実現するプログラムをＣＰＵ１１が実行することにより実現される。ステップＳ２１００、Ｓ２１２０、Ｓ２１３０、Ｓ２１４０の処理は図３に示すステップＳ１１００、Ｓ１１２０、Ｓ１１３０、Ｓ１１４０の処理とそれぞれ同様であるため、詳細な説明を省略する。
【００８７】
（ステップＳ２１００）
ステップＳ２１００において、画像取得部１０００は処理対象画像（入力画像）を取得する。この処理は、ステップＳ１１００と同様の処理であるため、説明を省略する。
【００８８】
（ステップＳ２１１０）
ステップＳ２１１０において、パラメータ取得部１０１５がパラメータ情報を取得する。パラメータ取得部１０１５は、臨床上の画像所見項目Ｆに基づいて、注目領域を入力画像から抽出するためのパラメータセットの値を設定する。
【００８９】
例えば、パラメータ取得部１０１５が、全体形状という画像所見項目に基づいて、機械学習技術によってパラメータセットを取得する場合を説明する。全体形状に、球形、類球形、分葉形、ポリゴン形、楔系、線形、不整形７つの項目が存在するとする場合、パラメータ取得部１０１５は、学習データをその７つの項目に従って７個のサブデータセットに分類する。なお、分類数は７に限定されるものではなく、他の数であってもよい。
【００９０】
次に、パラメータ取得部１０１５は、それぞれのデータセットにおける最適な領域抽出パラメータセットを探索する。パラメータセットの探索はステップＳ１１１０と同様な処理であるため、説明を省略する。
【００９１】
（ステップＳ２１２０）
ステップＳ２１２０において、領域抽出部１０２０は、ステップＳ２１００で取得した入力画像と、ステップＳ２１１０取得した７個のパラメータセットとに基づいて、複数の肺結節の抽出結果を取得する。この処理は、ステップＳ１１２０と同様の処理であるため、説明を省略する。
【００９２】
（ステップＳ２１３０）
ステップＳ２１３０において、整合度算出部１０３０は、ステップＳ２１００で取得した入力画像と、ステップＳ２１２０取得した複数の抽出結果に基づいて、整合度を算出する。この処理は、ステップＳ１１３０と同様の処理であるため、説明を省略する。
【００９３】
（ステップＳ２１４０）
ステップＳ２１４０において、抽出結果決定部１０４０は、ステップＳ２１３０で取得した整合度の計算結果に基づいて、注目領域の抽出結果ＲｓｅｇとＲｓｅｇを得た際のパラメータである最適抽出パラメータＰＯＰＴとを決定する。この処理は、ステップＳ１１４０と同様の処理であるため、説明を省略する。
【００９４】
（ステップＳ２１４５）
次に、ステップＳ２１４５において、画像所見決定部１０４５は、注目領域の画像所見を決定する。画像所見決定部１０４５は、ステップＳ２１４０で取得した最適抽出パラメータＰＯＰＴが属する上述のサブデータセットの分類に基づいて、注目領域の画像所見Ｆの値を決定する。例えば、最適抽出パラメータＰＯＰＴが分葉形という項目のサブデータセットから得られたパラメータである場合には、画像所見決定部１０４５は、画像所見Ｆを分葉形と決定する。すなわち、画像所見決定部１０４５は、選択手段による選択結果に基づいて、注目領域を表す所見を決定する決定手段の一例に相当する。より具体的には、画像所見決定部１０４５は、注目領域の形状を表す所見を決定する。
【００９５】
また、全体形状所見を１つの値に設定するではなく、例えば７つの項目のそれぞれの尤度に設定してもよい。この場合は、例えば７個のパラメータにより取得された抽出結果の整合度を上記尤度とすることができる。
【００９６】
さらに、上記尤度に加えて、入力画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）とそれぞれの抽出結果で計算される注目領域の特徴量および、事前に取得した注目領域の臨床情報などを用いて、機械学習の技術によって、全体形状所見の値を決定してもよい。
【００９７】
（ステップＳ２１５０）
ステップＳ２１５０では、表示制御部１０５５は、領域抽出の結果を表示部１６０に表示させる処理を行う。表示制御部１０５５は、ステップＳ２１４０で決定された注目領域の抽出結果ＲｓｅｇおよびステップＳ２１４５で決定された注目領域の所見Ｆの値に関する情報を画像処理装置１００に接続された表示部１６０に送信し、表示部１６０に表示させる。抽出結果Ｒｓｅｇの表示はステップＳ１１５０と同様の処理であるため、説明を省略する。一方、表示制御部１０５５は、注目領域の所見Ｆの値を、Ｒｓｅｇの内部または外部の近傍に表示させる。さらに、ユーザがマウスといった操作部１７０を介して、Ｒｓｅｇ領域を指定する際に所見Ｆの値を表示させてもよい。
【００９８】
本発明の第二の実施形態に係る画像処理装置によれば、注目領域を特定することと同時に、注目領域の属性（所見）を提示することができる。
【００９９】
上述の各実施形態における画像処理装置および画像処理システムは、単体の装置として実現してもよいし、複数の情報処理装置を含む装置を互いに通信可能に組合せて上述の処理を実行する形態としてもよく、いずれも本発明の実施形態に含まれる。共通のサーバ装置あるいはサーバ群で、上述の処理を実行することとしてもよい。この場合、当該共通のサーバ装置は実施形態に係る画像処理装置に対応し、当該サーバ群は実施形態に係る画像処理システムに対応する。画像処理装置および画像処理システムを構成する複数の装置は所定の通信レートで通信可能であればよく、また同一の施設内あるいは同一の国に存在することを要しない。
【０１００】
本発明の実施形態には、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータが該供給されたプログラムのコードを読みだして実行するという形態を含む。
【０１０１】
したがって、実施形態に係る処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明の実施形態の一つである。また、コンピュータが読みだしたプログラムに含まれる指示に基づき、コンピュータで稼働しているＯＳなどが、実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【０１０２】
上述の実施形態を適宜組み合わせた形態も、本発明の実施形態に含まれる。
【符号の説明】
【０１０３】
１００  画像処理装置
１０００  画像取得部
１０１０  パラメータ取得部
１０２０  領域抽出部
１０３０  整合度算出部
１０４０  抽出結果決定部
１０５０  表示制御部
【図１】
2017189394.tif 000012
【図２】
2017189394.tif 000013
【図３】
2017189394.tif 000014
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2017189394.tif 000018
【図８】
2017189394.tif 000019
【図９】
2017189394.tif 000020
【図１０】
2017189394.tif 000021
【図１１】
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