JP5556674B2

JP5556674B2 - 医用画像表示装置及びプログラム

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Publication number: JP5556674B2
Application number: JP2011003516A
Authority: JP
Inventors: 仁二村
Original assignee: Konica Minolta Inc
Current assignee: Konica Minolta Inc
Priority date: 2011-01-12
Filing date: 2011-01-12
Publication date: 2014-07-23
Anticipated expiration: 2031-01-12
Also published as: JP2012143369A

Description

本発明は、医用画像表示装置及びプログラムに関する。

近年、女性の乳癌の罹患率の上昇に伴い、乳癌検診への関心が高まっている。乳癌検診では、乳房を撮影した医用画像を医師が読影し、異常の有無を診断している。しかしながら、診断を行う読影医の数は不足しており、診断が滞る問題が発生している。

このような問題を改善すべく、診断作業の支援を目的として、医用画像から乳癌等の病変の特徴を示す領域である異常陰影候補を自動的に検出する異常陰影候補検出装置（ＣＡＤ（Computer-Aided Detection））が開発されている。

ＣＡＤにより検出された異常陰影候補の位置にはマークが表示されるのが一般的である。また、例えば、特許文献１には、悪性確信度に応じて種類を変えてマークを表示させる技術が記載されている。

特開２００４−１３５８６８号公報

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。

本実施の形態における医用画像表示システムの全体構成例を示す図である。有効候補特徴ＤＢのデータ格納例を示す図である。図１の画像表示装置の機能的構成を示すブロック図である。図３の制御部により実行される医用画像表示処理を示すフローチャートである。異常陰影候補の特徴量を表す点及び有効候補の特徴量を表す点をプロットした特徴量空間の一例を示す図である。異常陰影候補の表示例を示す図である。読影医による有効候補の指定を示す図である。

（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、ＬＡＮ（Local Area Network）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、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）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ＣＲ（Computed Radiography）、ＦＰＤ（Flat Panel Detector）、ＣＴ（Computed Tomography）、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）、ＵＳ（ultrasonography）、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ＵＩＤ（Unique ＩＤ）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（ＣＡＤ）２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、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）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(D-II),Vol.J76-D-II,no.2,pp.241-249,1993）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(D-II),Vol.J71-D-II,no.7,pp.1170-1176,1992）、ラプラシアンフィルタ（電気情報通信学会論文誌(D-II),Vol.J71-D-II,no.10,pp.1994-2001,1998）、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ＤＢ（Data Base）３５１、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、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）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ＨＤＤ（Hard Disk Drive）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−Ｕ（Upper）／Ｍ（Middle）／Ｌ（Lower）、ＣＣ−Ｉ（inner）／Ｏ（outer））、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−Ｕ（Upper）／Ｍ（Middle）／Ｌ（Lower）、ＣＣ−Ｉ（inner）／Ｏ（outer））、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2009-82564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2009-82651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、p.159-161、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、p.85−95、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、p.57−66、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。

１００医用画像表示システム
１画像生成装置
２異常陰影候補検出装置
３画像サーバ
３５１画像ＤＢ
４画像表示装置
４１制御部
４２操作部
４３表示部
４４通信部
４５記憶部
４６バス

Claims

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。