(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像撮影装置により取得された被検体の画像を表す画像データを読み込む画像データ読み込み手段と、前記読み込まれた画像から複数の異常陰影情報の少なくとも一つを満たす異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、前記読み込まれた画像と前記検出された異常陰影候補を示すマーカとを重畳表示する表示手段と、を備えた画像診断支援装置において、前記異常陰影候補検出手段によって検出された異常陰影候補の判定を支援する情報を判定支援情報として設定する設定手段と、該設定された判定支援情報と前記異常陰影候補と前記マーカを前記表示手段に共に表示させる制御手段と、を備え、
前記設定手段によって設定された判定支援情報は、前記異常陰影候補の検出理由であって、どのような異常陰影情報を満たすと判定されたかという検出理由であり、
前記検出理由は、充実性陰影、肺壁密着陰影、すりガラス上陰影、縦隔密着陰影、血管重畳陰影、血管連結陰影のうちのいずれかであることを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項２】
前記設定手段は、前記異常陰影候補の検出理由の表示／非表示の表示モードを設定する機能をさらに有し、前記制御手段は、前記設定された表示モードに基づき前記異常陰影候補の検出理由と前記異常陰影候補と前記マーカを選択して前記表示手段に共に表示させることを特徴とする請求項1に記載の画像診断支援装置。
【請求項３】
前記制御手段は、前記設定された表示モードが表示であれば、前記異常陰影候補の検出理由と前記異常陰影候補と前記マーカを前記表示手段に共に表示させることを特徴とする請求項2に記載の画像診断支援装置。
【請求項４】
前記制御手段は、前記設定された表示モードが非表示であれば、前記異常陰影候補と前記マーカを前記表示手段に共に表示させることを特徴とする請求項2に記載の画像診断支援装置。
【請求項５】
前記制御手段は、前記異常陰影候補の検出理由と前記異常陰影候補を含む画像とを重畳して前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項1に記載の画像診断支援装置。
【請求項６】
前記制御手段は、前記異常陰影候補を含む画像の表示領域と別の領域に前記異常陰影候補の検出理由を前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項1に記載の画像診断支援装置。
【請求項７】
前記制御手段は、前記異常陰影候補を複数個含む画像とそれぞれの異常陰影候補毎に対応づけて前記異常陰影候補の検出理由を前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項1に記載の画像診断支援装置。
【請求項８】
前記制御手段は、前記異常陰影候補を含む画像とその画像を含む複数の画像から構成され、前記異常陰影候補の重心を中心とし、前記マーカの半径を半径とする範囲のMPR画像を前記表示手段に共に表示させることを特徴とする請求項1に記載の画像診断支援装置。
【請求項９】
前記制御手段は、前記異常陰影候補を含む画像とその画像を含む複数の画像から構成され、前記異常陰影候補の重心を中心とし、前記マーカの半径を半径とする範囲の三次元画像を前記表示手段に共に表示させることを特徴とする請求項1に記載の画像診断支援装置。
【請求項１０】
医用画像撮影装置により取得された被検体の画像を表す画像データを読み込む画像データ読み込み工程と、前記読み込まれた画像から複数の異常陰影情報の少なくとも一つを満たす異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出工程と、前記検出された異常陰影候補の判定を支援する情報を判定支援情報として設定する工程と、この設定された判定支援情報と前記読み込まれた画像と前記検出された異常陰影候補を示すマーカを共に表示する表示工程と、を含み、
前記設定する工程によって設定された判定支援情報は、前記異常陰影候補の検出理由であって、どのような異常陰影情報を満たすと判定されたかという検出理由であり、
前記検出理由は、充実性陰影、肺壁密着陰影、すりガラス上陰影、縦隔密着陰影、血管重畳陰影、血管連結陰影のうちのいずれかであることを特徴とする画像診断支援装置が実行する画像診断支援方法。
【請求項１１】
前記設定工程は、前記異常陰影候補の検出理由の表示／非表示の表示モードを設定する機能をさらに有し、前記表示工程は、前記設定された表示モードに基づき前記異常陰影候補の検出理由と前記異常陰影候補と前記マーカを選択して表示することを特徴とする請求項10に記載の画像診断支援装置が実行する画像診断支援方法。
【請求項１２】
前記表示工程は、前記設定された表示モードが表示であれば、前記異常陰影候補の検出理由と前記異常陰影候補と前記マーカを共に表示することを特徴とする請求項11に記載の画像診断支援装置が実行する画像診断支援方法。
【請求項１３】
前記表示工程は、前記設定された表示モードが非表示であれば、前記異常陰影候補と前記マーカを共に表示することを特徴とする請求項11に記載の画像診断支援装置が実行する画像診断支援方法。
【請求項１４】
前記表示工程は、前記異常陰影候補の検出理由と前記異常陰影候補を含む画像とを重畳して表示することを特徴とする請求項10に記載の画像診断支援装置が実行する画像診断支援方法。
【請求項１５】
前記表示工程は、前記異常陰影候補を含む画像の表示領域と別の領域に前記異常陰影候補の検出理由を表示することを特徴とする請求項10に記載の画像診断支援装置が実行する画像診断支援方法。
【請求項１６】
前記表示工程は、前記異常陰影候補を複数個含む画像とそれぞれの異常陰影候補毎に対応づけて前記異常陰影候補の検出理由を表示することを特徴とする請求項10に記載の画像診断支援装置が実行する画像診断支援方法。
【請求項１７】
前記表示工程は、前記異常陰影候補を含む画像とその画像を含む複数の画像から構成され、前記異常陰影候補の重心を中心とし、前記マーカの半径を半径とする範囲のMPR画像を共に表示することを特徴とする請求項10に記載の画像診断支援装置が実行する画像診断支援方法。
【請求項１８】
前記表示工程は、前記異常陰影候補を含む画像とその画像を含む複数の画像から構成され、前記異常陰影候補の重心を中心とし、前記マーカの半径を半径とする範囲の三次元画像を共に表示することを特徴とする請求項10に記載の画像診断支援装置が実行する画像診断支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータにより医用画像から異常陰影候補を検出して表示する画像診断支援装置及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、医用画像の診断を要する画像のデータ量は、X線CT装置、MRI装置などの医用画像診断装置(モダリティ)の撮像技術の発達により大幅に増大している。
X線CT装置では、検出器を被検体の体軸方向に配列するマルチスライスCTや検出素子を二次元配列した検出器を用いるコーンビームCTが普及し、広範囲の部位の断層画像を撮像できる。つまり、これらのマルチスライスCTやコーンビームCTでは、従来のシングルスライスCTの被検体の断層面の二次元に被検体の体軸方向という次元が加わって三次元となったので、撮像される画像データ量が従来よりも大幅に増大することになる。
また、MRI装置では、パラレルイメージング法などの高速に撮像できる技術が普及している。MRI装置は元から三次元画像情報を収集しているので、この三次元画像情報の収集が高速化されれば、高速撮像技術でない場合よりも増大することになる。【０００３】
読影医(読影者)は、上記大量の画像データの効率的な読影手法の開発を要望していた。そこで、その一つの手法として開発されたのが、モダリティにより撮像された被検体の複数枚の医用画像について所定の画像認識処理をコンピュータにさせることにより異常陰影候補を検出するCAD(Computer AIDed Detection)である。【０００４】
従来、CADは［特許文献1］の「画像診断支援装置」に開示されるように、検出された異常陰影候補を被検体の画像上に示すために、その異常陰影候補を丸印や矢印などのマーカと前記被検体の画像とを表示手段に重畳表示している。
ところで、上記CADにより検出された異常陰影候補の中には偽陽性陰影と呼ばれる実際には異常ではない陰影も含まれ、偽陽性陰影は画像診断を行う読影者が実際に読影することで判定し、読影者はその判定された偽陽性陰影を前記異常陰影候補から除外する操作を行っている。
【特許文献１】特開2002−325761号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、［特許文献1］の開示技術は、次の項目に記載することが配慮されていなかった。
(1)上記CADによって検出された異常陰影候補の検出理由が表示されない。
(2)上記CADによって検出された異常陰影候補を含む画像情報(が十分に示されない。例えば、画像がある1枚の断層画像である場合、その画像の周辺情報が示されない。
つまり、読影者は検出理由や周辺情報を自身の経験に基づく知識や解剖学知識によって、例えば擬陽性であるか真の異常陰影であるかを判定したり、解剖学知識によって画像に撮影された部位の周辺の状態を判定したりしなければならない。このため、読影者は前記判定に時間を要したり、特に比較的経験の浅い読影者はその指導者に前記判定のための問い合わせをしたりしなければならない。
このような背景から読影者は上記判定を支援する手法を強く要望している。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の画像診断支援装置は、医用画像撮影装置により取得された被検体の画像を表す画像データを読み込む画像データ読み込み手段と、前記読み込まれた画像から複数の異常陰影情報の少なくとも一つを満たす異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、前記読み込まれた画像と前記検出された異常陰影候補を示すマーカとを重畳表示する表示手段と、を備えた画像診断支援装置において、前記異常陰影候補検出手段によって検出された異常陰影候補の判定を支援する情報を判定支援情報として設定する設定手段と、該設定された判定支援情報と前記異常陰影候補と前記マーカを前記表示手段に同時表示させる制御手段と、を備える。
これによって、異常陰影候補の種別を的確に判定することを支援することが可能な画像診断支援装置が提供される。【０００７】
また、本発明の画像診断支援方法は、医用画像撮影装置により取得された被検体の画像を表す画像データを読み込む画像データ読み込み工程と、前記読み込まれた画像から複数の異常陰影情報の少なくとも一つを満たす異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出工程と、前記検出された異常陰影候補の判定を支援する情報を判定支援情報として設定する工程と、この設定された判定支援情報と前記読み込まれた画像と前記検出された異常陰影候補を示すマーカとを同時表示する表示工程と、を含む。
これによって、異常陰影候補の種別を的確に判定することを支援することが可能な画像診断支援方法が提供される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、異常陰影候補の種別を判定支援情報により的確に判定することを支援することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、添付図面に従って本発明に係る画像診断支援装置の好ましい実施の形態について詳説する。【００１０】
図1は、本発明の一実施の形態による画像診断支援装置の概略構成図である。
画像診断支援装置10は、中央処理装置(CPU)12と、CPU12とデータバス30を介して接続される主メモリ14、データ記録装置16及び表示メモリ18と、この表示メモリ18と接続されるディスプレイ20と、CPU12とポインティングデバイスコントローラ24を介して接続されるポインティングデバイス22と、CPU12とデータバス30を介して接続されるポインティングデバイスコントローラ、及びキーボード26及びネットワークアダプタ28と、を有している。【００１１】
CPU12は各構成要素の動作を制御する。主メモリ14は画像診断支援装置10の制御プログラムを格納する。データ記録装置16は、被検体の画像データ及び動作プログラム等を格納するものであって、画像診断支援装置10に内蔵又は外付けされたメモリ、磁気ディスク等の記憶装置や、取り出し可能な外部メディアに対してデータの書き込み及び読み出しを行う装置や、外部記憶装置とネットワークを介してデータを送受信する装置などでも良い。表示メモリ18は表示用の画像データを一時記憶する。ディスプレイ20は表示メモリ18からの画像データに基づいて画像を表示する。ポインティングデバイス22はマウス、トラックボール、タッチパネル等であって、ディスプレイ20の画面上のソフトスイッチを操作する。ポインティングデバイスコントローラ24はポインティングデバイス22に設けられているエンコーダ、ボタンスイッチ等の位置や変位量を検出し、前記検出された位置や変位量に基づきポインティングデバイス22に読影者によって入力された操作量がCPU12にデータバス30を介して伝達される。【００１２】
キーボード26は各種パラメータ設定用のキーやスイッチを有しており、読影者がそのキーやスイッチに任意に情報を入力し、その入力された情報がCPU12にデータバス30を介して伝達される。ネットワークアダプタ28は、画像診断支援装置10をローカルエリアネットワーク、電話回線、インターネット等のネットワークＮに接続し、ネットワークNを介して、外部の医用画像撮影装置50や画像データベース60と接続してそれらとの間で画像データを送受信する。【００１３】
図2は、図1の画像診断支援装置10によって異常陰影候補を検出して表示する処理を示すフローチャート図である。CPU12は、このフローチャートに従って画像診断支援装置10を制御する。【００１４】
まず、CPU12はディスプレイ20に被検体のID入力画面を表示させる。読影者はディスプレイ20のID入力画面に診断処理の対象とする被検体のID番号を入力する。この際、読影者は、異常陰影候補の検出理由情報の表示／非表示の表示モードを予め入力する(S201)。
そして、CPU12は入力された被検体のID番号に基づいて、データ記録装置16、医用画像撮影装置50又は画像データベース60から異常陰影候補検出処理の対象とする画像データを読み出す(S202)。この画像データは、被検体の肺野、気管支、乳房、大腸などの様々な撮影対象部位から、X線撮影装置、X線CT装置、MRI装置などの様々なモダリティによって得られた画像データの何れであってもよい。ここで代表例とする画像データは、前記モダリティの画像データのうちX線CT装置によって被検体の肺野から得られたCT画像とする。【００１５】
次に、CPU12は前工程により読み出された画像データに対して、異常陰影候補検出処理(S203)を行う。
そして、CPU12はS203の結果に基づいて、対象画像と検出された異常陰影候補を示すマーカとがディスプレイ20に重畳表示させる(S204)。また、CPU12はS201で入力された異常陰影候補の検出理由情報の表示モードに基づいてディスプレイ20の表示を制御する。つまり、CPU12は前記表示モードが「表示」であれば、S204で表示された重畳表示と共に異常陰影候補の検出理由情報を表示し、前記表示モードが「非表示」であれば、S204で表示された重畳表示を表示したままとする(S205)。【００１６】
以下、図2のいくつかの工程について図3，4を用いて説明する。
図3は、異常陰影候補検出処理(S203)のフローチャート図である。異常陰影候補検出処理は、充実性陰影の検出(S301)、肺壁密着陰影の検出(S302)、すりガラス状陰影の検出(S303)、縦隔密着陰影の検出(S304)、血管重畳陰影の検出(S305)及び血管連結陰影の検出(S306)の各検出処理モジュールの何れかを含んでいる。勿論。検出モジュールの種類、個数及び順番は図3に示すものに限定されない。【００１７】
図4は、図3の充実性陰影の検出(S301)を行うモジュールのフローチャート図である。
まず、CPU12は読み出された画像データに対して閾値処理を行って二値化画像を作成する。作成された二値化画像は認識対象となる領域が分離された状態となっている(S401)。
次に、CPU12はS401で分離された領域を孤立化する孤立化処理をする(S402)。そして、CPU12は孤立化処理された領域について、充実性陰影の情報を満たすか否かの判定処理を行う(S403)。CPU12は充実性陰影の情報を満たすと判定された領域(異常陰影候補)の情報を異常陰影候補データテーブル(図6参照)に記録する。異常陰影候補データテーブルは例えば主メモリ14の一部に記憶する(S404)。【００１８】
例えば、CPU12は、充実性陰影検出モジュールにより、図5(a)に示すようにスライス位置が30mmであるスライス3において、図5(b)に示すように座標(X1，Y1)の位置に、図5(c)に示すように半径R1のマーカで示すべき大きさの異常陰影候補を検出する。CPU12は、半径R1のマーカで示すべき大きさの異常陰影候補を検出した場合、図6に示すように、異常陰影候補が検出されたスライス番号、異常陰影候補の座標、マーカ半径、及びその異常陰影候補を検出したモジュールに関する情報を異常陰影候補データテーブルに記録する。異常陰影候補データテーブルに記録される情報は、検出モジュールが異常陰影候補を検出する際に用いた特徴量(例えば円形度や長短軸比など)や、検出された異常陰影候補の濃度や形状に関する情報を含んでいても良い。また、検出モジュールに関する情報は、検出モジュールの名称や検出モジュールの特徴を表すコメントであっても良く、異常陰影候補がどのような異常陰影情報を満たすと判定されて検出されたのかという理由を表す情報であれば良い。【００１９】
CPU12は、充実性陰影以外の陰影検出(S302〜S305)を行う各検出モジュールにおいても、図4乃至6で説明した充実性陰影の検出モジュールと同様に処理を行い、各検出モジュールで検出された異常陰影候補の情報を異常陰影候補データテーブルに記録する。画像二値化(S401)及び領域切断・孤立化処理(S402)の各検出モジュールにおける閾値などのパラメータは、各検出モジュールによって検出される異常陰影(例えばS302では肺壁密着陰影)として認識されるべき領域が明確に検出されるように設定される。また、CPU12は、異常陰影候補の判定(S403)においても各検出モジュールの異常陰影の情報を満たす領域を判定し検出する。【００２０】
このように、本実施形態では異常陰影候補と共にその検出理由情報が表示されるので、読影者は異常陰影候補が偽陽性陰影であるか否かの判定にその検出理由情報を利用することができるから、前記判定を支援することができる。【００２１】
次に、検出結果の画像表示(S204)及び検出理由情報の表示(S205)について、図7を参照して説明する。CPU12は異常陰影候補に関する情報が記録された異常陰影候補データテーブルに基づいて、図7(a)に示すように、異常陰影候補を含む対象画像と異常陰影候補を示すマーカM1，M2とをディスプレイ20に重畳表示する。異常陰影候補を示すマーカは、図7の例の円形(楕円も含む)に限らず、三角形や四角形などの他の形状でも良く、異常陰影候補を指し示す矢印であっても良い。また、読影者は所望のマーク形状を診断の目的に応じて選択することができる。
読影者はポインティングデバイス22やキーボード26を介してディスプレイ20上でマーカM1を選択する。CPU12は、図7(b)に示すように、選択されたマーカＭ1が示す異常陰影候補の検出理由情報Ｒ1を異常陰影候補データテーブルに基づいて表示する。図7(b)の例では、CPU12は、選択されたマーカM1が示す異常陰影候補は肺壁密着陰影の検出モジュールによって検出された異常陰影候補であり、「肺壁密着陰影の疑い」という理由で該当領域にマーカが付されていることを画像と重畳して表示する。
また、検出理由情報Ｒ1の表示の仕方は、例えば図7(c)に示すように画像と別領域に表示したり、図7(d)に示すように複数のマーカに対応して表示したりしても良い。つまり、選択されたマーカと示す異常陰影候補の検出理由情報が対応付けられて表示されればどのよう表示形態であっても良い。
また、図7(e)に示すように、マーカと異常陰影候補は前記マーカの選択の有無に関わらず検出理由情報R1，R2が表示されても良い。
なお、検出理由情報は、図7の例に限らず、異常陰影候補がどのような異常陰影情報を満たすと判定されて検出されたのかという理由を表す情報であれば良い。【００２２】
また、CPU12は、マーカが示す異常陰影候補について、図8(a)に示すように、例えば異常陰影候補の領域の重心を中心としマーカ半径を半径とする範囲のMPR(MultiPlanar Reconstruction)画像を作成し表示しても良い。MPR画像は、図8(a)に示すコロナル断面画像に限らず、サジタル断面画像でも良い。
また、CPU12は、図8(b)に示すように異常陰影候補の重心を通る軸を中心として任意角度回転されたMPR画像を作成し、表示するようにしても良い。
なお、図8(a)，(b)ではMPR画像を詳細に説明するために、MPR画像のみを図示しているが、図7(a)〜図7(e)に示されるようなマーカと異常陰影候補を示す重畳画像を一画面に表示することが通常行われる。
また、表示装置の画面が複数ある場合では、複数の画面に図7(a)〜図7(e)の重畳画像と図8のMPR画像をそれぞれ表示してもよい。【００２３】
更に、CPU12は、マーカとして示される示す異常陰影候補について、図9に示すように、例えば異常陰影候補の重心を中心としマーカ半径を半径とする範囲の三次元画像を作成し表示しても良い。
三次元画像は、複数の断層画像を体軸方向に積上げて行うレンダリング法、コーンビームCTにおいてはコーンビーム三次元画像構成法と呼ばれる特開2000-217810号公報などに開示されている構成方法など公知の手法で行われる。
なお、図9では三次元画像を詳細に説明するために、三次元画像のみを図示しているが、図7(a)〜図7(e)に示されるようなマーカと異常陰影候補を示す重畳画像を一画面に表示することが通常行われる。
また、表示装置の画面が複数ある場合では、複数の画面に図7(a)〜図7(e)の重畳画像と図9の三次元画像をそれぞれ表示してもよい。【００２４】
このように、本実施形態では異常陰影候補が含まれる画像と共にその画像の周辺情報がMPR画像や三次元画像によって表示されるので、読影者は異常陰影候補が偽陽性陰影であるか否かの判定や立体的把握にその周辺情報を利用することができるから、前記判定を支援することができる。ここでいう立体的把握とは、例えば癌などの病巣部が被検者の体軸方向にどのような拡がった状態であるかなどを把握することである。【００２５】
以上で説明した実施形態は本発明を説明するための一例であって、それらをそれぞれ単独で実施しても、組み合わせて実施しても本発明の権利範囲に属する。
【産業上の利用可能性】
【００２６】
本発明の画像診断支援装置及びその方法は、コンピュータにより医用画像から異常陰影候補を検出して表示するものであって、前記異常陰影候補の種別を判定支援情報により的確に判定することを支援するものである。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明に係る画像診断支援装置の実施の形態を示す概略構成図である。
【図２】異常陰影候補を検出して表示する処理を示すフローチャート図である。
【図３】異常陰影候補を検出する処理を示すフローチャート図である。
【図４】充実性陰影の検出を行うモジュールのフローチャート図である。
【図５】異常陰影候補に関する情報を説明するための模式図である。
【図６】異常陰影候補データテーブルの一例を示す図である。
【図７】異常陰影候補の検出結果及び検出理由情報の表示例を示す図である。
【図８】異常陰影候補のMPR画像を説明するための模式図である。
【図９】異常陰影候補の三次元画像を説明するための模式図である。
【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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