"医用画像の注目所見を取得する注目所見取得手段と、医用画像の複数の断層像の夫々について、前記注目所見取得手段により取得した注目所見と予め対応付けられた種別の画像特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段により算出した画像特徴量に基づき複数の断層像から1つの断層像を特定する断層像特定手段を有することを特徴とする画像処理装置。前記注目所見取得手段は、画像特徴量に基づいて注目所見を自動選択することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記注目所見取得手段は、ユーザにより入力された画像所見を注目所見として取得することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記注目所見取得手段は、複数の注目所見を入力して診断名を推論する推論手段をさらに有し、前記推論手段における推論への寄与度に基づいて前記複数の注目所見から1つの注目所見を選択することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。医用画像の注目所見を取得し、医用画像の複数の断層像の夫々について、前記取得した注目所見と予め対応付けられた種別の画像特徴量を算出し、前記算出した画像特徴量に基づき複数の断層像から1つの断層像を特定することを特徴とする画像処理方法。請求項1に記載の画像処理装置をコンピュータで実現するためのコンピュータプログラム。請求項6に記載のコンピュータプログラムを記憶した記憶媒体。しかしながら、従来の技術では以下の課題があった。特許文献1では検診時や精密検査時などの状況に応じて表示パラメータを調整する発明であり、3次元画像データから断層像を選ぶということはできない。また、表示する断層像の選択手段として、3次元画像データ中における関心領域の重心を通る断層像を選ぶ方法を用いたとしても、その断層像が必ずしも異常陰影を代表するような断層像とはならない。そのため、結局医師が断層像を選ぶ作業は発生してしまい、医師の負担を減らすことはできない。本発明は上記の課題を鑑みてなされたものであり、3次元医用画像データから、取得された所見の特徴を表す断層像を選択し、表示するようにしたものである。すなわち本発明は、医用画像の注目所見を取得する注目所見取得手段と、医用画像の複数の断層像の夫々について、注目所見と予め対応付けられた種別の画像特徴量を算出する特徴量算出手段と、算出した画像特徴量に基づき複数の断層像から1つの断層像を特定する断層像特定手段を有することを特徴とする画像処理装置を提供する。本発明によれば、注目するべき画像所見の特徴を表す断層像を自動で選んで表示することができる。その結果として、医師の負担を減らすことができる。以下、添付図面に従って本発明に係る画像処理装置及びその制御方法の好ましい実施形態について説明する。ただし、発明の範囲は図示例に限定されるものではない。<第1実施例>本実施例に係る画像処理装置1の構成を図1に従い説明する。画像処理装置1では、3次元医用画像取得部1001がデータベース2から画像を取得する。次に注目所見取得部1002が、ユーザによるこの画像の読影結果として注目した画像所見を取得する。本実施例では、注目所見取得部1002が取得した画像所見を注目所見とする。次に、特徴量種別同定部1003が、取得した注目所見に基づいて算出する画像特徴量種別を同定し、特徴量算出部1004が、同定した画像特徴量を算出する。そして、断層像特定部1005が、夫々の断層像における断層像選択指標を算出し、この断層像選択指標に基づいて断層像を決定する。最後に、表示制御部1006が、特定された断層像の表示を行う。図2は、第1実施例に係る画像処理装置をコンピュータで実現する場合の構成例を示す図である。画像処理装置1は、制御部10、モニタ104、マウス105、キーボード106を有する。制御部10は、中央処理装置CPU100、主メモリ101、磁気ディスク102、表示メモリ103を有する。そして、CPU100が主メモリ101に格納されたプログラムを実行することにより、データベース2との通信、画像処理装置1の全体制御、等の各種制御が実行される。CPU100は、主として画像処理装置1の各構成要素の動作を制御する。主メモリ101は、CPU100が実行する制御プログラムを格納したり、CPU100によるプログラム実行時の作業領域を提供したりする。磁気ディスク102は、オペレーティングシステムOS、周辺機器のデバイスドライブ、後述する診断支援処理等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等を格納する。表示メモリ103は、表示制御部1006に従って、表示用データを一時記憶する。モニタ104は、例えばCRTモニタや液晶モニタ等であり、表示メモリ103からのデータに基づいて画像を表示する。マウス105及びキーボード106はユーザ医師によるポインティング入力及び文字等の入力をそれぞれ行う。上記各構成要素は共有バス107により互いに通信可能に接続されている。本実施例において、画像処理装置1はLANLocalAreaNetwork3を介して、データベース2から医用画像データを読み出すことができる。ここで、データベース2として既存のPACSPictureArchivingandCommunicatingSystemを利用することができる。なお、3次元医用画像データの種類には、X線CT画像、MRI画像、PET画像、SPECT画像などがある。なお、上述の機器構成は、一般的なコンピュータ及びその周辺装置を用いて構成することができる。また、図4を用いて後述する本発明に係る画像処理装置の制御手順は、コンピュータ上で実行されるコンピュータプログラムとして実現することができる。図3に本実施例の画像処理の概要を示す。図3においてMI3は診断対象となる3次元医用画像であり、データベースから入力されたものである。本実施例では胸部X線CT像を例に挙げ、異常陰影の有無や特徴を画像診断する際に用いる処理装置について説明する。IF3は画像所見入力エリアであり、プルダウンメニューから画像所見を入力することができる。画像所見が入力されると、予め画像所見と対応付けられた画像特徴量の種別が同定される。そして、各断層像について当該画像特徴量を算出して、そこからさらに断層像選択指標を算出する。そして、断層像選択指標に従って、入力された画像所見の特徴を表す断層像が選択される。図3においては、画像所見として棘状突起が入力され、予め棘状突起に対応付いている画像特徴量から断層像選択指標が算出される。そして算出結果より、断層像T3が選択される。図4は本実施例のフローチャートである。画像処理装置1が実行する具体的な処理手順を、このフローチャートに沿って説明する。<ステップS410>ステップS410において、3次元医用画像取得部1001は、データベース2から3次元医用画像を取得する。本実施例では、取得した画像をそのまま後段の処理に用いてもよいし、ユーザが関心領域ROI、RegionofInterestを指定し、画像の領域を限定してもよい。領域を限定する場合、例えば不図示のGUIを介して3次元医用画像中から領域を指定し、それを後段の処理で扱う3次元医用画像として置き換えてもよい。<ステップS420>ステップS420において、注目所見取得部1002は、3次元医用画像について、ユーザが不図示のGUIを介して入力した画像所見を注目所見として取得する。本実施例では、取得した3次元医用画像をユーザが画像診断し、図3のIF3に示すような画像所見入力フォームを用いて画像所見を入力する。ここで、入力できる画像所見は例えば、類球形、棘状突起、境界不明瞭などである。ユーザは、これらのうち少なくとも一つ入力する。なお、画像所見の選択方法はこれに限定されるものではない。例えばデータベースに同一患者の過去の診断結果が保存されている場合、その診断結果で入力されている画像所見を注目所見として用いてもよい。<ステップS430>ステップS430において、特徴量種別同定部1003は、注目所見取得部1002で得た注目所見に基づいて算出する画像特徴量の種別を同定する。本実施例では、夫々の画像所見に対して画像特徴量の種別が予め対応付けられており、選ばれた注目所見から自動的に算出する画像特徴量の種別が決定される。画像所見と画像特徴量種別を対応付けた例は下記の通りである。類球形:円形度C、縦横比A棘状突起:輪郭線長L、充填率F境界不明瞭:境界エッジ成分の総和E<ステップS440>ステップS440において、特徴量算出部1004は、注目所見取得部1002で得た注目所見に基づいて、3次元医用画像の夫々の断層像に対して、ステップS430で種別を同定した画像特徴量を算出する。ここで、円形度C、縦横比A、輪郭線長L、充填率Fは3次元医用画像から生成された二値画像から算出される。二値画像の生成法について、本実施例では、3次元医用画像のヒストグラムから判別分析法で閾値を決定し、二値化処理を施す。生成した二値画像を用いて、円形度C、縦横比A、充填率Fは下記の式で算出される。ここで、Areaは二値画像中の各領域の面積である。また、Ferethは水平方向フェレ径、Feretvは垂直方向フェレ径であり、いずれも二値画像における各領域の外接矩形から算出される。二値画像中に複数領域が存在する場合、本実施例では、一番面積の大きな領域を対象領域とし、画像特徴量を算出する。輪郭線長Lは対象領域の輪郭線の長さとする。エッジ成分の総和Eは対象領域の輪郭線上におけるエッジ成分の総和とする。エッジ成分は3次元医用画像にSobelフィルタを適用し得られる成分とする。これらの算出方法で、注目所見に対応付けられた画像特徴量を各断層像において算出する。本実施例ではaxial、coronal、sagitalの各切断方向における断層像群例えば、1mm間隔で生成した断層像群について画像特徴量を算出する。なお、画像特徴量を算出する断層像の選び方はこれに限定されるものではない。例えば断層像の切断方向はaxial、coronal、sagitalに限定されるものではなく、自由な切断方向で断層像群を作成してよい。例えば画像の中心を通るx軸、y軸、z軸を設定し、いずれか1つ、ないし2つの軸を回転中心として、10°ずつ180°回転させてできる切断方向の断層像群から画像特徴量を算出してもよい。<ステップS450>ステップS450において、断層像特定部1005は、特徴量算出部1004で算出した画像特徴量を基に、注目所見の特徴を表す断層像を決定する。本実施例では、ステップS440で算出した画像特徴量から各断層像が注目所見を表す度合いを示す値を算出し数値化し、これを当該注目所見に基づく断層像選択指標とする。例として、前記3つの画像所見に対応する断層像選択指標を算出するための数式の例を下記に示す。ここで,wは予め定めた重みである。本実施例ではw1~w510としている。なお、指標算出の数式の中に、注目所見を表す度合い以外の他の選択基準を組み込んでもよい。例えば、二値画像中の領域の大きさや、関心領域の重心への近さなどを表す項を上記の数式に加算することで、注目所見以外の基準が考慮されるようにしてもよい。これらの式を用いて注目所見に対応する断層像選択指標を各断層像について算出する。そして断層像選択指標が最大となる断層像を表示する断層像として決定する。なお、ステップS420において複数所見が選択された場合には、本実施例では、選ばれた全ての注目所見について断層像選択指標を算出し、指標の合計値が一番大きい断層像を表示する断層像として決定する。そして、レポートのためのデータとしてこれを保存する。<ステップS460>ステップS460において、表示制御部1006は、断層像特定部1005で特定された断層像を表示する。このように、画像所見に対応付いた画像特徴量を基に表示する断層像を選ぶことで、入力された画像所見の特徴を表す断層像を自動的に選ぶことができる。<変形例1>上記実施例では、ステップS450において、注目所見が複数存在する場合、夫々の断層像選択指標を算出し、その合計値から断層像を決定している。しかし、各断層像選択指標を最大化する断層像を夫々選び、各注目所見に対応付けて表示してもよい。また、この場合、レポートに用いる断層像をこの中からユーザが選択できるようにしてもよい。<第2実施例>本実施例では、画像所見の入力において、ユーザの指示を用いずに、3次元医用画像から画像特徴量を算出し、注目所見を自動選択する例を説明する。取得した画像から算出した画像特徴量に基づいて、画像中に含まれるであろう画像所見を同定し、これを注目所見として自動選択することができる。装置の構成については第1実施例と同様であるため、説明は省略する。ただし、注目所見取得部1002が3次元医用画像から注目所見を自動選択する点が第1実施例とは異なっている。また、画像処理装置1がソフトウェアの指令に基づき動作する場合には、ROMまたはHDDに格納されたプログラムは図5の処理を実行し、また、そのための機能を実現するためのプログラムである点が異なっている。図5に従い、第2実施例に係るステップS520とステップS530の詳細を説明する。なお、ステップS510と、ステップS540からステップS570までの処理については第1実施例の図4のフローチャートにおけるステップS410とステップS430からステップS460までの処理と同様であるため、説明は省略する。<ステップS520>ステップS520において、注目所見取得部1002は、3次元画像取得部1001で取得した3次元医用画像から注目所見選択用の特徴量を算出する。本実施例では、まず、ステップS450の式4~6を用いて各断層像において全ての種類の断層像選択指標を算出する。次に、各断層像から算出した断層像選択指標を断層像枚数分合計し、注目所見選択用の特徴量とする。つまり本実施例では、各3次元医用画像において、類球形指標、分葉状指標、不整形指標、棘状突起指標、境界不整指標など、用意された全種類の指標が算出され、各指標について断層像枚数分合計した値が特徴量として算出される。なお、注目所見選択用の特徴量の算出方法はこれに限定されるものではない。例えば、各断層像において算出した指標の最大値を注目所見選択用の特徴量として用いてもよい。<ステップS530>ステップS530において、注目所見取得部1002は、ステップS520で算出した注目所見選択用の特徴量を基に画像中に含まれるであろう画像所見を同定し、これを注目所見として選択する。本実施例では、ステップS520で算出した注目所見選択用の特徴量に閾値処理を施すことにより3次元医用画像の画像所見を選択する。各特徴量について予め閾値を設定しておき、閾値以上の特徴量に対応する画像所見を注目所見として選択する。閾値以上の特徴量が複数存在した場合、それら全てを注目所見として扱い、次のステップへ渡す。ただし、同じカテゴリに属する画像所見例えば形状のカテゴリに属する画像所見は類球形、分葉状、不整形が複数選択された場合、それらのうち特徴量が最大のものを一つ選び、注目所見とする。なお、画像所見の選択方法はこれに限られるものではない。例えば過去の診断結果に対して求めた特徴量と画像所見との組を用いた学習によって、SupportVectorMachineやAdaBoostなどで識別器を構築することで、特徴量から画像所見を選択してもよい。このように、特徴量から注目所見を選ぶことで、医師による画像所見入力作業が自動化される。つまり、画像所見の入力から、画像所見の特徴を表す断層像を表示するまでの処理が全て自動になる。<第3実施例>本実施例では、第1実施例、または第2実施例の方法を用いて注目所見を取得した後、推論器を用いて鑑別診断を行うとともに、診断に寄与した注目所見の特徴を表した断層像を表示する。なお、本実施例では医師は注目所見以外の画像所見も入力しているものとする。装置の構成については第1実施例と同様であるため、説明は省略する。ただし、注目所見取得部1002が多数の画像所見から注目所見を自動選択する点が第1実施例とは異なっている。また、画像処理装置1がソフトウェアの指令に基づき動作する場合には、ROMまたはHDDに格納されたプログラムは図6の処理を実行し、また、そのための機能を実現するためのプログラムである点が異なっている。図6に従い、第3実施例に係るステップS630、S640の詳細を説明する。なお、ステップS610、S620と、ステップS650~S680までの処理については第1実施例の図4のフローチャートにおけるステップS410、S420とステップS430からステップS460までの処理と同様であるため、説明は省略する。<ステップS630>ステップS630において、注目所見取得部1002は、取得した全ての画像所見を推論器に入力する。推論手段として、ベイジアンネットワーク、ニューラルネットワークなど既存の推論手法が利用できる。本実施例では、推論手段としてベイジアンネットワークを用いる。ベイジアンネットワークは条件付確率を用いた推論モデルであり、本実施例に適用すると、画像所見を入力として各診断名の推論確率が取得できる。本実施例で扱う診断名は原発性肺癌、癌の肺転移、その他である。また、本実施例では、各診断名をDi,各所見をSjとすると、Sjの寄与度を事前確率P入力がない場合の各診断名の確率とSjのみが入力された場合の確率Pとの差を用いて算出する。例えば、診断名Diに対する所見Sjの寄与度Cは次式で表される。各診断名における寄与度は、選択肢として用意した全ての画像所見について算出される。本実施例では、ベイジアンネットワークによる推論結果で一番確率の高い診断名推定診断名における各画像所見の寄与度を次のステップに送る。<ステップS640>ステップS640において、注目所見取得部1002は、ステップS630で算出した寄与度にしたがって注目所見を選択する。本実施例では、ステップS630で算出した寄与度について閾値処理を行うことにより注目所見を選択する。寄与度について予め閾値を設定しておき、閾値以上の寄与度を得た注目所見が選択される。寄与度が閾値以上の注目所見が複数存在する場合、それら全てが選択される。寄与度が閾値以上の注目所見が存在しない場合、寄与度が最大の注目所見が選択される。なお、この選択方法以外にも、閾値を用いずに寄与度が最大の注目所見を選択してもよい。このように、推論器から得られる診断名への寄与度を基に注目所見を選択することで、推論結果を裏付ける画像所見の特徴を表した断層像を表示することができる。<変形例2>上記実施例では、ステップS630において、ベイジアンネットワークによる推論結果で一番確率の高い診断名において寄与度を算出し、注目所見選択の対象としていた。しかし、ユーザ医師の入力した診断名における寄与度から注目所見を選択してもよい。具体的には、医師がインプレッションとして入力した診断名とベイジアンネットワークの推論した診断名が違ったとき、医師の選んだ診断名への寄与度を基に注目所見を選択してもよい。これによると、医師の診断の根拠を説明するような画像所見を表す断層像が選択されるという効果が得られる。<その他の実施例>また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施例の機能を実現するソフトウェアプログラムを、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータまたはCPUやMPU等がプログラムを読み出して実行する処理である。"