医用画像と、異常陰影候補検出装置において当該医用画像から検出された異常陰影候補の位置情報とを対応付けて記憶する記憶装置から前記医用画像及び前記異常陰影候補の位置情報を取得し、この取得した異常陰影候補の位置情報に基づいて前記医用画像上の異常陰影候補にマークを付して表示手段に表示する医用画像表示装置であって、前記表示手段において医用画像上に表示されたマークの中から読影医が診断に有効であったと判断したマークを指定するための操作手段と、前記操作手段により指定されたマークに対応する異常陰影候補の特徴量を算出するとともに、当該算出された特徴量を前記読影医の識別情報と対応付けて有効候補特徴情報として前記記憶装置に蓄積記憶させる特徴量算出手段と、前記記憶装置から新たな医用画像を取得して前記表示手段に表示する場合に、当該新たな医用画像から検出された異常陰影候補のそれぞれの特徴量を算出するとともに、前記記憶装置から読影を行う読影医の識別情報に対応付けて記憶されている有効候補特徴情報を取得し、当該有効候補特徴情報の表す特徴量及び前記算出された特徴量に基づいて、前記新たな医用画像から検出された異常陰影候補の中から前記読影医による診断に有効であると推定される異常陰影候補を選別する選別手段と、前記表示手段において前記新たな医用画像及び当該新たな医用画像から検出された異常陰影候補にマークを表示する際に、前記選別手段により選別された異常陰影候補については他の異常陰影候補とは異なる態様のマークで強調表示させる表示制御手段と、を備える医用画像表示装置。前記特徴量算出手段は、複数種類の特徴量を算出し、前記選別手段は、前記有効候補特徴情報に含まれる複数種類の特徴量を軸とした座標空間上に前記有効候補特徴情報の特徴量を表す点をプロットするとともに、前記新たな医用画像から検出された異常陰影候補について前記複数種類の特徴量を算出し、当該算出された前記異常陰影候補の特徴量を表す点を前記座標空間にプロットし、前記座標空間上における前記異常陰影候補の特徴量を表す点と前記有効候補特徴情報の特徴量を表す点との距離が予め定められた距離以内である場合に、前記異常陰影候補を前記読影医による診断に有効であると推定される異常陰影候補として選別する請求項1に記載の医用画像表示装置。前記表示制御手段は、前記新たな医用画像が複数存在する場合、前記選別手段により前記読影医の診断に有効であると推定された異常陰影候補が存在する医用画像を優先して前記表示手段に表示させる請求項1又は2に記載の医用画像表示装置。医用画像と、異常陰影候補検出装置において当該医用画像から検出された異常陰影候補の位置情報とを対応付けて記憶する記憶装置から前記医用画像及び前記異常陰影候補の位置情報を取得し、この取得した異常陰影候補の位置情報に基づいて前記医用画像上の異常陰影候補にマークを付して表示手段に表示する医用画像表示装置に用いられるコンピュータを、前記表示手段において医用画像上に表示されたマークの中から読影医が診断に有効であったと判断したマークを指定するための操作手段、前記操作手段により指定されたマークに対応する異常陰影候補の特徴量を算出するとともに、当該算出された特徴量を前記読影医の識別情報と対応付けて有効候補特徴情報として前記記憶装置に蓄積記憶させる特徴量算出手段、前記記憶装置から新たな医用画像を取得して前記表示手段に表示する場合に、当該新たな医用画像から検出された異常陰影候補のそれぞれの特徴量を算出するとともに、前記記憶装置から読影を行う読影医の識別情報に対応付けて記憶されている有効候補特徴情報を取得し、当該有効候補特徴情報の表す特徴量及び前記算出された特徴量に基づいて、前記新たな医用画像から検出された異常陰影候補の中から前記読影医による診断に有効であると推定される異常陰影候補を選別する選別手段、前記表示手段において前記新たな医用画像及び当該新たな医用画像から検出された異常陰影候補にマークを表示する際に、前記選別手段により選別された異常陰影候補については他の異常陰影候補とは異なる態様のマークで強調表示させる表示制御手段、として機能させるためのプログラム。ところで、CADにより検出された異常陰影候補を指摘するためのマークは、読影医による異常陰影候補の見落とし防止に有効であるが、全てのマークが全ての読影医にとって有効であるとは限らない。読影医にとって有効な、役に立つマークは、その読影医が見落としがちな異常陰影候補を指摘するものであると考えられる。また、例えば、乳房領域の頭部寄りの陰影は見落としがちである、周辺とのコントラストが小さいものは見落としがちである等、読影医毎に見落としがちな異常陰影候補には一定の傾向があると考えられる。しかしながら、従来の技術においては、読影医の傾向によらず一律にマークを表示しているため、読影医がマークを参照する気持ちが散漫になり、見落とし防止の効果が発揮できない場合がある。本発明の課題は、読影医による異常陰影候補の見落とし防止をより強固なものとすることである。上記課題を解決するため、請求項1に記載の発明は、医用画像と、異常陰影候補検出装置において当該医用画像から検出された異常陰影候補の位置情報とを対応付けて記憶する記憶装置から前記医用画像及び前記異常陰影候補の位置情報を取得し、この取得した異常陰影候補の位置情報に基づいて前記医用画像上の異常陰影候補にマークを付して表示手段に表示する医用画像表示装置であって、前記表示手段において医用画像上に表示されたマークの中から読影医が診断に有効であったと判断したマークを指定するための操作手段と、前記操作手段により指定されたマークに対応する異常陰影候補の特徴量を算出するとともに、当該算出された特徴量を前記読影医の識別情報と対応付けて有効候補特徴情報として前記記憶装置に蓄積記憶させる特徴量算出手段と、前記記憶装置から新たな医用画像を取得して前記表示手段に表示する場合に、当該新たな医用画像から検出された異常陰影候補のそれぞれの特徴量を算出するとともに、前記記憶装置から読影を行う読影医の識別情報に対応付けて記憶されている有効候補特徴情報を取得し、当該有効候補特徴情報の表す特徴量及び前記算出された特徴量に基づいて、前記新たな医用画像から検出された異常陰影候補の中から前記読影医による診断に有効であると推定される異常陰影候補を選別する選別手段と、前記表示手段において前記新たな医用画像及び当該新たな医用画像から検出された異常陰影候補にマークを表示する際に、前記選別手段により選別された異常陰影候補については他の異常陰影候補とは異なる態様のマークで強調表示させる表示制御手段と、を備える。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、前記特徴量算出手段は、複数種類の特徴量を算出し、前記選別手段は、前記有効候補特徴情報に含まれる複数種類の特徴量を軸とした座標空間上に前記有効候補特徴情報の特徴量を表す点をプロットするとともに、前記新たな医用画像から検出された異常陰影候補について前記複数種類の特徴量を算出し、当該算出された前記異常陰影候補の特徴量を表す点を前記座標空間にプロットし、前記座標空間上における前記異常陰影候補の特徴量を表す点と前記有効候補特徴情報の特徴量を表す点との距離が予め定められた距離以内である場合に、前記異常陰影候補を前記読影医による診断に有効であると推定される異常陰影候補として選別する。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、前記表示制御手段は、前記新たな医用画像が複数存在する場合、前記選別手段により前記読影医の診断に有効であると推定された異常陰影候補が存在する医用画像を優先して前記表示手段に表示させる。請求項4に記載の発明のプログラムは、医用画像と、異常陰影候補検出装置において当該医用画像から検出された異常陰影候補の位置情報とを対応付けて記憶する記憶装置から前記医用画像及び前記異常陰影候補の位置情報を取得し、この取得した異常陰影候補の位置情報に基づいて前記医用画像上の異常陰影候補にマークを付して表示手段に表示する医用画像表示装置に用いられるコンピュータを、前記表示手段において医用画像上に表示されたマークの中から読影医が診断に有効であったと判断したマークを指定するための操作手段、前記操作手段により指定されたマークに対応する異常陰影候補の特徴量を算出するとともに、当該算出された特徴量を前記読影医の識別情報と対応付けて有効候補特徴情報として前記記憶装置に蓄積記憶させる特徴量算出手段、前記記憶装置から新たな医用画像を取得して前記表示手段に表示する場合に、当該新たな医用画像から検出された異常陰影候補のそれぞれの特徴量を算出するとともに、前記記憶装置から読影を行う読影医の識別情報に対応付けて記憶されている有効候補特徴情報を取得し、当該有効候補特徴情報の表す特徴量及び前記算出された特徴量に基づいて、前記新たな医用画像から検出された異常陰影候補の中から前記読影医による診断に有効であると推定される異常陰影候補を選別する選別手段、前記表示手段において前記新たな医用画像及び当該新たな医用画像から検出された異常陰影候補にマークを表示する際に、前記選別手段により選別された異常陰影候補については他の異常陰影候補とは異なる態様のマークで強調表示させる表示制御手段、として機能させる。本発明によれば、読影医による異常陰影候補の見落とし防止をより強固なものとすることができる。医用画像表示システム100の構成まず、本発明の実施の形態の構成を説明する。図1に、本実施の形態における医用画像表示システム100のシステム構成を示す。医用画像表示システム100は、医用画像を撮影し、当該医用画像から異常陰影候補を検出し、医用画像とともにその検出結果情報を読影医に提供するシステムである。図1に示すように、医用画像表示システム100は、画像生成装置1、異常陰影候補検出装置2、画像サーバ3、画像表示装置4を備えて構成されている。これら各装置1~4は、LANLocalAreaNetwork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、DICOMDigitalImagingandCommunicationinMedicine規格が適用されている。なお、各装置の台数は特に限定されない。以下、各構成装置1~4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CRComputedRadiography、FPDFlatPanelDetector、CTComputedTomography、MRIMagneticResonanceImaging、USultrasonography、カセッテ専用の読取装置、フィルムディジタイザ等のモダリティを適用可能である。本実施の形態では、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。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、患者情報や検査情報を外部から入力可能であるとともに、自動生成することもできる。患者情報には、患者を識別するための患者識別情報例えば、患者ID、患者の名前、性別、生年月日等の情報が含まれる。検査情報は、検査を識別するための検査識別情報例えば、検査ID、検査日時、検査条件検査部位、側性左、右、方向例えば、上下方向CC、斜位方向MLO、モダリティ種等の情報が含まれる。画像生成装置1は、生成された医用画像に上記患者情報や検査情報、画像を識別するためのUIDUniqueID等をヘッダ情報として付加して通信ネットワークNを介して異常陰影候補検出装置2及び画像サーバ3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。異常陰影候補検出装置CAD2は、画像生成装置1から供給される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コンピュータである。異常陰影候補検出装置2は、CPUCentralProcessingUnit、RAMRandomAccessMemory、HDDHardDiskDrive等の記憶部、LANカード等の通信部を備える。異常陰影候補検出装置2の記憶部には、異常陰影の種類に応じた検出アルゴリズムの検出プログラムが記憶されており、異常陰影候補検出装置2のCPUは、記憶部に記憶された検出プログラムとの協働により異常陰影候補検出処理を実行し、通信部を介して入力された各医用画像から異常陰影候補を検出する。例えば、乳房画像における腫瘤、微小石灰化クラスタの異常陰影候補を検出する。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VolJ76DIIno2pp2412491993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VolJ71DIIno7pp117011761992、ラプラシアンフィルタ電気情報通信学会論文誌VolJ71DIIno10pp199420011998、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。異常陰影候補の検出が終了すると、異常陰影候補検出装置2のCPUは、異常陰影候補の検出結果情報以下、CAD情報と呼ぶを生成する。CAD情報は、例えば、検出された各異常陰影候補の領域輪郭の位置情報及び異常陰影候補の種類例えば、腫瘤、微小石灰化クラスタ等の情報が含まれる。そして、異常陰影候補検出装置2は、生成されたCAD情報に検出元の医用画像のヘッダ情報少なくともUIDを付加して通信部により画像サーバ3に送信する。画像サーバ3は、CPU、RAM、HDD等の記憶部、LANカード等の通信部を備えたコンピュータである。画像サーバ3の記憶部には、画像DBDataBase351、有効候補特徴DB352等が備えられている。画像サーバ3は、画像生成装置1から受信された医用画像に、異常陰影候補検出装置2から受信された当該医用画像についてのCAD情報を対応付けて記憶し、その入出力を管理する。画像DB351は、医用画像を格納するためのデータベースである。例えば、画像DB351は、画像DB351に記憶されている各医用画像に関する管理情報を格納する画像管理テーブルを有している。画像管理テーブルには、各医用画像についての管理情報が1レコードとして格納される。管理情報には、UID、患者情報、検査情報、ファイル情報医用画像のファイル名、これに対応するCAD情報のファイル名、ファイル格納場所、更新日付、ファイルサイズ等が含まれる。画像サーバ3において、画像生成装置1からの医用画像が受信されると、受信された医用画像が画像DB351に格納されるとともに、受信された医用画像のヘッダ情報に基づいて管理情報が作成され、画像管理テーブルに格納される。また、異常陰影候補検出装置2からのCAD情報が受信されると、受信されたCAD情報が画像DB351に格納されるとともに、画像管理テーブルからCAD情報とUIDが一致するレコードが検索され、検索されたレコードにCAD情報のファイル名、格納場所等が追加書き込みされる。このようにして、画像DB351には、医用画像と当該医用画像から検出された異常陰影候補の検出結果情報が対応付けて検索可能に記憶される。有効候補特徴DB352は、画像表示装置4から送信された有効候補特徴情報を読影医毎に格納するデータベースである。有効候補特徴情報とは、読影医が有効であったと指定した異常陰影候補有効候補と呼ぶを示すマークCADマークと呼ぶにより指摘された異常陰影候補の特徴量を示す情報である。図2に、有効候補特徴DB352のデータ格納例を示す。図2に示すように、有効候補特徴DB352は、読影医ID、有効候補ID、撮影方向、存在領域、コントラスト、周辺濃度等の項目を有しており、読影医IDに対応付けて、その読影医IDの読影医が有効であったと指定したCADマークにより指摘された異常陰影候補の特徴量例えば、撮影方向、存在領域、コントラスト、周辺濃度等を対応付けて記憶する。図1に戻り、画像表示装置4は、読影医の操作により指定された医用画像及びこれに対応するCAD情報を画像サーバ3から取得して表示する医用画像表示装置である。図3に、画像表示装置4の機能構成例を示す。図3に示すように、画像表示装置4は、制御部41、操作部42、表示部43、通信部44、記憶部45を備えて構成され、各部はバス46により接続されている。制御部41は、CPU、RAM等により構成される。制御部41のCPUは、記憶部45に記憶されているシステムプログラムや処理プログラム等の各種プログラムを読み出してRAMに展開し、展開されたプログラムに従って各種処理を実行する。例えば、制御部41は、後述する医用画像表示処理を実行する。操作部42は、文字入力キー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードで押下操作されたキーの押下信号とマウスによる操作信号とを、入力信号として制御部41に出力する。表示部43は、例えば、CRTCathodeRayTubeやLCDLiquidCrystalDisplay等のモニタを備えて構成されており、制御部41から入力される表示信号の指示に従って、各種画面を表示する。通信部44は、LANカード等により構成され、スイッチングハブを介して通信ネットワークNに接続された外部機器との間でデータの送受信を行う。記憶部45は、例えばHDDHardDiskDriveや半導体の不揮発性メモリ等で構成されている。記憶部45には、前述のように各種プログラムが記憶されている。また、記憶部45には、医用画像を診断に適した画質に調整するための画像処理パラメータ階調処理に用いる階調曲線を定義したルックアップテーブル、周波数処理の強調度等等を記憶している。医用画像表示システム100の動作次に、医用画像表示システム100の動作について説明する。図4に、画像表示装置4により実行される医用画像表示処理のフローチャートを示す。医用画像表示処理は、制御部41と記憶部45に記憶されているプログラムとの協働により実行される。なお、医用画像表示処理の実行の前提として、画像表示装置4の操作者である読影医は、操作部42により読影医ID及びパスワード等の認証情報を入力し、画像サーバ3及び画像表示装置4によりログイン認証されている。まず、操作部42の操作により読影対象の医用画像の選択が行われるステップS1。具体的には、操作部42による操作に応じて、表示部43に、医用画像の検索画面が表示される。検索画面において操作部42により検索条件患者ID、検査部位、側性等が入力されると、入力された検索条件及び検索要求が通信部44により画像サーバ3に送信される。画像サーバ3においては、画像DB351の画像管理テーブルから検索条件に合致した医用画像の管理情報が検索され、検索条件に合致した医用画像のリストデータが作成されて画像表示装置4に送信される。画像表示装置4においては、通信部44によりリストデータが受信されると、当該リストデータに基づく画像選択画面が表示部43に表示される。画像選択画面は、例えば、検査ID、患者ID、患者氏名、検査日時、モダリティ種、検査部位、側性、方向等の項目を有するリストが検査単位で表示され、表示部43への表示対象とする医用画像を操作部42を介して一又は複数選択可能な構成となっている。読影医は、操作部42の操作により読影対象の医用画像を選択する。読影対象の医用画像が選択されると、選択された読影対象の医用画像の取得要求が通信部44により画像サーバ3に送信され、読影対象の医用画像、当該医用画像のCAD情報、及びログインを行っている読影医に対応する有効候補特徴情報が画像サーバ3から取得されるステップS2。画像サーバ3においては、読影対象の医用画像の取得要求が受信されると、要求された読影対象の医用画像及び当該医用画像に対応するCAD情報が医用画像DB351から検索されて読み出されるとともに、現在ログインを行っている読影医に対応する有効候補情報が有効候補情報DB352から検索されて読み出され、画像表示装置4に送信される。読影対象の医用画像、CAD情報、及び読影医に対応する有効候補特徴情報が取得されると、取得された医用画像が表示されたビューア画面431が表示部43に表示されるステップS3。表示部43のビューア画面431に医用画像が表示されると、読影医は表示された医用画像を観察し、注目領域異常陰影の疑いのある領域をいうが存在するか否かの診断を行う。ビューア画面431には、CADの検出結果の表示を指示するための操作ボタンが表示されており、診断後、読影医は操作部42により当該操作ボタンを押下する。操作部42によりCADの検出結果即ち、異常陰影候補検出装置2により検出された異常陰影候補の表示が指示されたか否かが判断されるステップS4。操作部42によりCAD結果の表示が指示されたと判断されるとステップS4;YES、有効候補特徴情報が取得されたか否かが判断されるステップS5。例えば、今回初めて医用画像表示システム100で読影を行う読影医の場合は有効候補特徴情報が蓄積されていないため、ステップS2においては、有効候補特徴情報は取得されない。有効候補特徴情報が取得されてないと判断された場合ステップS5;NO、処理はステップS7に移行する。有効候補特徴情報が受信されたと判断されると、有効候補特徴情報に基づいて、CADが検出した異常陰影候補の中から推定有効候補が選別されるステップS6。ここで、推定有効候補とは、CADが検出した異常陰影候補のうち、ログイン中の読影医現在読影を行っている読影医にとって有効であると推定される異常陰影候補である。ステップS6においては、まず、医用画像が解析され、CAD情報により指摘されている異常陰影候補毎に、予め定められた特徴量が算出される。ここで算出される特徴量は、推定有効候補の選別に用いられる特徴量であり、有効候補について算出した種類の特徴量と一致している。特徴量としては、例えば、微小石灰化クラスタの場合、クラスタに属する石灰化の個数、分布、形状、周辺濃度とのコントラスト、周辺濃度、存在領域MLO-UUpper/MMiddle/LLower、CC-Iinner/Oouter、乳頭からの距離、スキンラインからの距離、大胸筋領域との位置関係等が挙げられる。腫瘤の場合、大きさ、周辺濃度とのコントラスト、周辺濃度、存在領域MLO-UUpper/MMiddle/LLower、CC-Iinner/Oouter、乳頭からの距離、スキンラインからの距離、大胸筋領域との位置関係等が挙げられる。なお、医用画像からの乳頭の抽出、スキンラインの抽出、大胸筋領域の抽出は、公知の何れの手法を用いでもよい。例えば、乳頭の抽出については、特開200982564号公報、大胸筋領域の抽出及びスキンライン抽出については特開200982651号公報の手法を用いることができる。本実施の形態においては、複数種類の特徴量の組合せにより推定有効候補を選別することとする。推定有効候補の選別に用いる特徴量の組合せは、予めメーカで設定してもよい。また、ユーザが操作部42から設定できるようにしてもよい。また、蓄積されている有効候補特徴情報が所定数例えば、50に到達した場合に、蓄積されている有効候補特徴情報に基づいて、推定有効候補を選別するのに最適な特徴量の組合せを決定しておくこととしてもよい。特徴量の組合せの決定には、例えば、階層的クラスタリング、K-平均法、分割併合法等の公知のクラスタリングの手法を用いることができる例えば、参考文献1:田村秀行監修、日本工業技術センター編コンピュータ画像処理入門総研出版、p159161、1985年。参考文献2:鳥脇純一郎著認識工学-パターン認識とその応用-コロナ社、p85-95、1993年。参考文献3:麻生英樹、津田宏治、村田昇著パターン認識と学習の統計学岩波書店、p57-66、2003年。次いで、ステップS2で取得された読影医の有効候補特徴情報の各有効候補の特徴量を表す点及びCAD情報の各異常陰影候補の特徴量を表す点が特徴量空間複数種類の特徴量のそれぞれを軸とした座標空間にプロットされ、この座標空間上において有効候補群との距離が予め定められた距離d以内である異常陰影候補が推定有効候補として選別される。図5に、有効候補群及び異常陰影候補A、Bをプロットした特徴量空間の一例を示す。図5においては、異常陰影候補の中から推定有効候補を選別するために使用される特徴量をコントラストと周辺濃度の2つとした場合を一例として示しているが、使用する特徴量の数及び種類はこれに限定されるものではない。ここで、読影医にとって有効なCADマークは、読影医が見落としがちな異常陰影候補を指摘するCADマークであると考えられる。また、読影医毎に、見落としがちな異常陰影候補には一定の傾向があると考えられる。そこで、読影医毎に、読影医が過去に有効であったと感じたCADマークで指摘された異常陰影候補有効候補の特徴量を蓄積すれば、有効候補の特徴量は一定の傾向を持つ、即ち、特徴量空間上で群をなすと考えられる。本実施の形態においては、特徴量空間上において過去の有効候補を表す点との距離が予め定められた距離d以内である異常陰影候補を推定有効候補として選別する。具体的には、異常陰影候補を表す点から距離d内に有効候補を表す点が存在する場合、その異常陰影候補は推定有効候補として選別される。例えば、図5においては、異常陰影候補Aを表す点から距離d内に3つの有効候補を表す点が存在しているので、異常陰影候補Aは推定有効候補と判断される。一方、異常陰影候補Bの外周から距離d内には有効候補群の何れも属していないので、異常陰影候補Bは推定有効候補ではないと判断される。推定有効候補が選別されると、表示部43に表示されている医用画像上の、CADにより検出された異常陰影候補の位置にCADマークM1が表示される。また、CADにより検出された異常陰影候補のうち、推定有効候補として選別された異常陰影候補については、CADマークM1とは異なる態様の、例えば、色、形状、線種等が異なるCADマークM2により強調表示されるステップS7。図6に、ステップS7においてCADマークが表示された医用画像の一例を示す。図6に示すM1は、図5の異常陰影候補Bを示しており、M2は、異常陰影候補Aを示している。図6に示すように、推定有効候補である異常陰影候補Aは推定有効候補ではない異常陰影候補Bとは異なる、より目立つ態様のCADマークM2により強調表示されている。このように、過去にその読影医が有効であったと指定したCADマークの異常陰影候補と特徴量が近似する異常陰影候補を有効な候補と推定し、強調表示することで、読影医が見落としがちな特徴をもつ異常陰影候補を注目できるようにし、読影医の見落としの防止をより強固なものとすることができる。次いで、表示画面上に診断に有効であったCADマークをクリックしてください等の、読影医が有効であったと判断したCADマークの指定を促すためのメッセージ図示せずが表示され、操作部42により有効なCADマークが指定されたか否かが判断されるステップS8。図7に示すように、操作部42により読影医が有効であったと判断したCADマークが指定されるとステップS8;YES、指定されたCADマークに対応する異常陰影候補の特徴量が算出されるステップS9。ここで算出される特徴量は、推定有効候補を選別するために使用される特徴量である。なお、ここで算出すべき特徴量が既にステップS6で算出されている場合、その算出されている特徴量を有効候補特徴情報とし、当該ステップは省略することができる。特徴量が算出されると、算出された特徴量が有効候補特徴情報として読影医IDに対応付けて通信部44により画像サーバ3に送信され、保存が指示されるステップS10。画像サーバ3においては、受信された有効候補特徴情報が有効候補特徴DB352に格納される。次いで、操作部42により、次の画像を表示する指示が入力されたか否かが判断され、入力されたと判断されるとステップS11;YES、処理はステップS3に移行し、次の医用画像についてステップS3~S10までの処理が実行される。次の画像を表示する指示が操作部42により入力されず、診断終了が指示されたと判断されるとステップS12;YES、本処理は終了する。以上説明したように、画像表示装置4の制御部41は、操作部42により表示部43において医用画像上に表示されたマークの中から読影医が診断に有効であったと判断したマークが指定されると、指定されたマークに対応する異常陰影候補の特徴量を算出するとともに、当該算出された特徴量を読影医の識別情報と対応付けて有効候補特徴情報として画像サーバ3に蓄積記憶させる。また、画像サーバ3から新たな医用画像を取得して表示部43に表示する場合に、該医用画像から検出された異常陰影候補の特徴量を算出するとともに、読影を行う読影医の識別情報に対応付けて記憶されている有効候補特徴情報を画像サーバ3から取得して、当該有効候補特徴情報及び算出された特徴量に基づいて、新たな医用画像から検出された異常陰影候補の中から読影を行う読影医による診断に特に有効であると推定される異常陰影候補を選別し、選別された異常陰影候補については他の異常陰影候補とは異なる態様のマークで強調表示を行う。従って、読影医が過去に有効と判断した、役に立ったマークと近似する特徴量をもつ異常陰影候補を強調表示するので、読影医が見落としがちな異常陰影候補を強調することができ、見落としの防止をより強固なものとすることが可能となる。なお、上記実施の形態における記述内容は、本発明の好適な一例であり、これに限定されるものではない。例えば、上記実施の形態においては、異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出装置2、医用画像を記憶する記憶装置としての画像サーバ3、医用画像を表示する画像表示装置4をそれぞれ別体の装置として説明したが、これに限定されない。例えば、全ての装置の機能を一つの装置に備える構成としてもよいし、何れか2つの装置の機能を組み合わせた装置と、残りの装置の機能を備えた装置とにより構成することとしてもよい。また、上記実施の形態においては、乳房画像を例として説明したが、他の部位ついて検出した検出結果を表示する場合に本発明を適用してもよい。また、上記実施の形態においては、医用画像を表示したあと、読影医によりCAD結果の表示が指示された後に、推定有効候補の選別処理を行う場合を例にとり説明したが、推定有効候補の選別処理を行うタイミングは、特に限定されない。また、例えば、読影対象として複数の医用画像が操作部42により選択された場合、制御部41は、まず、選択された複数の医用画像のそれぞれから推定有効候補の選別を行い、推定有効候補が存在する医用画像を優先して、即ち、推定有効候補が存在する医用画像から順に表示部43に表示していくことしてもよい。このようにすれば、読影医が疲労する前に、読影医が見落としがちと推定される異常陰影候補を有する医用画像の読影を行うことができ、見落とし防止を更に強固にすることができる。また、上記実施の形態においては、読影医が有効であったと判断した有効候補を指定すると、この有効候補の特徴量を算出して画像サーバ3蓄積し推定有効候補の選別に使用することとしたが、読影医が無効であったと判断した異常陰影候補無効候補を操作部42により指定すると、その無効候補の特徴量を算出して画像サーバ3に蓄積記憶し、無効有効候補群から一定の距離以上離れている異常陰影候補を強調表示することとしてもよい。また、上記の説明では、本発明に係るプログラムのコンピュータ読み取り可能な媒体としてハードディスクや半導体の不揮発性メモリ等を使用した例を開示したが、この例に限定されない。その他のコンピュータ読み取り可能な媒体として、CD-ROM等の可搬型記録媒体を適用することが可能である。また、本発明に係るプログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウエーブ搬送波も適用される。その他、医用画像表示システム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。