JP5533198B2 - 医用画像表示装置及びプログラム - Google Patents

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。

例えば、特許文献１には、左右一対の乳房画像の一方から異常陰影候補が検出された場合、検出された異常陰影候補の領域に対応する他方の領域を局所表示せしめる技術が記載されている。

特開２００１−２０４７２１号公報

ところで、医用画像の読影において、読影医が注目領域（異常陰影の疑いのある領域）を視認したのち、その確信度を高めるために同一部位を他方向から撮影した他の医用画像（他方向画像という）上で対応する領域を観察することがある。臨床現場では、目視にて実施する場合が多い。これは安定性に欠ける手法であり、読影時間がかかる。また、万が一、医師が対応する領域を見誤った場合には、対応所見を拾えず、当初注目した領域を病巣候補から落としてしまう可能性がある。

本発明の課題は、読影医が医用画像から注目領域を視認した場合に、同一部位を他方向から撮影した他方向画像におけるその注目領域に対応する領域に存在する異常陰影候補を観察しやすくし、読影効率及び読影精度の向上を図ることである。

上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、
一又は異なる複数の検出感度の検出アルゴリズムを用いて一の医用画像及び当該一の医用画像と同一部位を他方向から撮影した他方向画像のそれぞれから検出された異常陰影候補領域を示す情報を、前記一の医用画像及び前記他方向画像上にそれぞれ表示する医用画像表示装置であって、
前記一の医用画像及び前記他方向画像を表示する表示手段と、
前記表示手段に表示された前記一の医用画像において、操作者が異常陰影の疑いがあると判断した注目領域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注目領域に対応する領域を前記他方向画像から抽出し、前記他方向画像から抽出された前記注目領域に対応する領域を識別可能に前記表示手段に表示させるとともに、前記表示手段に表示された前記他方向画像の当該抽出された領域に、他の領域よりも検出感度の高い検出アルゴリズムを用いて検出された異常陰影候補領域を示す情報を表示させる制御手段と、
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、
前記制御手段は、前記一の医用画像及び前記他方向画像のそれぞれに、予め定められた検出感度で検出された異常陰影候補領域を示す情報を表示させ、前記操作手段からの指示に応じて、前記他方向画像の前記注目領域に対応する領域に、他の領域よりも検出感度の高い検出アルゴリズムを用いて検出された異常陰影候補領域を示す情報を表示させる。

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、
前記医用画像は、乳房画像である。

請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の発明において、
前記制御手段は、前記一の医用画像における乳頭位置から注目領域までの最短直線距離と最長直線距離とを算出し、前記他方向画像における乳頭位置からの距離が前記算出された最短直線距離以上最長直線距離以内の領域を前記一の医用画像の注目領域に対応する領域として抽出する。

請求項５に記載の発明は、
一又は異なる複数の検出感度の検出アルゴリズムを用いて一の乳房画像及び当該一の乳房画像と同一部位を他方向から撮影した他方向画像のそれぞれから検出された異常陰影候補領域を示す情報を、前記一の乳房画像及び前記他方向画像上にそれぞれ表示する医用画像表示装置であって、
前記一の乳房画像及び前記他方向画像を表示する表示手段と、
前記表示手段に表示された前記一の乳房画像において、操作者が異常陰影の疑いがあると判断した注目領域を指定するための操作手段と、
前記一の乳房画像における乳頭位置から前記操作手段により指定された注目領域までの最短直線距離と最長直線距離とを算出し、前記他方向画像における乳頭位置からの距離が前記算出された最短直線距離以上最長直線距離以内の領域を前記一の乳房画像の注目領域に対応する領域として抽出し、前記表示手段に表示された前記他方向画像の当該抽出された領域に、他の領域よりも検出感度の高い検出アルゴリズムを用いて検出された異常陰影候補領域を示す情報を表示させる制御手段と、
を備える。
請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の発明において、
前記制御手段は、前記一の乳房画像及び前記他方向画像のそれぞれに、予め定められた検出感度で検出された異常陰影候補領域を示す情報を表示させ、前記操作手段からの指示に応じて、前記他方向画像の前記注目領域に対応する領域に、他の領域よりも検出感度の高い検出アルゴリズムを用いて検出された異常陰影候補領域を示す情報を表示させる。

請求項７に記載の発明のプログラムは、
一又は異なる複数の検出感度の検出アルゴリズムを用いて一の医用画像及び当該一の医用画像と同一部位を他方向から撮影した他方向画像のそれぞれから検出された異常陰影候補領域を示す情報を、前記一の医用画像及び前記他方向画像上にそれぞれ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、
前記一の医用画像及び前記他方向画像を表示する表示手段、
前記表示手段に表示された前記一の医用画像において、操作者が異常陰影の疑いがあると判断した注目領域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注目領域に対応する領域を前記他方向画像から抽出し、前記他方向画像から抽出された前記注目領域に対応する領域を識別可能に前記表示手段に表示させるとともに、前記表示手段に表示された前記他方向画像の当該抽出された領域に、他の領域よりも検出感度の高い検出アルゴリズムを用いて検出された異常陰影候補領域を示す情報を表示させる制御手段、
として機能させる。
請求項８に記載の発明のプログラムは、
一又は異なる複数の検出感度の検出アルゴリズムを用いて一の乳房画像及び当該一の乳房画像と同一部位を他方向から撮影した他方向画像のそれぞれから検出された異常陰影候補領域を示す情報を、前記一の乳房画像及び前記他方向画像上にそれぞれ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、
前記一の乳房画像及び前記他方向画像を表示する表示手段、
前記表示手段に表示された前記一の乳房画像において、操作者が異常陰影の疑いがあると判断した注目領域を指定するための操作手段、
前記一の乳房画像における乳頭位置から前記操作手段により指定された注目領域までの最短直線距離と最長直線距離とを算出し、前記他方向画像における乳頭位置からの距離が前記算出された最短直線距離以上最長直線距離以内の領域を前記一の乳房画像の注目領域に対応する領域として抽出し、前記表示手段に表示された前記他方向画像の当該抽出された領域に、他の領域よりも検出感度の高い検出アルゴリズムを用いて検出された異常陰影候補領域を示す情報を表示させる制御手段、
として機能させる。

本発明によれば、読影医が医用画像から注目領域（病巣候補領域）を視認した場合に、同一部位を他方向から撮影した他方向画像におけるその注目領域に対応する領域に存在する異常陰影候補を観察しやすくすることができるので、読影効率及び読影精度の向上を図ることが可能となる。

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。 異常陰影候補の検出アルゴリズムに用いられる閾値、検出感度及び検出結果の関係を示す図である。 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。 第１の実施の形態において図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。 （ａ）は、図４のステップＳ３で表示されるビューア画面の一例を示す図、（ｂ）は、図４のステップＳ５で表示されるビューア画面の一例を示す図、（ｃ）は、図４のステップＳ７で表示されるビューア画面の一例を示す図である。 乳頭の検出においてフィルタ処理済みの画像に設定される座標系を説明するための図である。 乳頭の座標の検出方法を説明するための図である。 （ａ）は、乳頭から注目領域までの最短の直線距離ｄ１、最長の直線距離ｄ２を説明するための図であり、（ｂ）は、ｄ１、ｄ２に基づき抽出された、注目領域に対応する領域を示す図であり、（ｃ）は、図４のステップＳ１０において表示されるビューア画面の一例を示す図である。る。 第２の実施の形態において図１の画像表示装置及び異常陰影候補検出装置により実行される医用画像表示処理Ｂのフローを示す図である。

〔第１の実施の形態〕
（医用画像表示システム１００の構成）
まず、本発明の第１の実施の形態について説明する。
図１に、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）、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、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いる。例えば、腫瘤陰影候補の検出プログラム、微小石灰化クラスタ陰影候補の検出プログラム等が記憶されている。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、通信部を介して入力された各医用画像から乳房画像における腫瘤、微小石灰化クラスタ等の異常陰影候補の領域を検出する。

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アルゴリズムは、医用画像から検出対象の異常陰影候補の種類に応じた所定の特徴を持つ領域を抽出して特徴量を算出し、算出された特徴量を閾値と比較することによりその領域が異常陰影候補領域であるか否かを最終的に判定している。この閾値が変わると、異常陰影候補検出装置２における検出感度は変化する。例えば、閾値を下げれば、図２に示すように検出感度が高くなり、より多くの異常陰影候補が検出されることとなり、閾値を上げれば検出感度が低くなり、異常陰影候補の検出数は抑えられることとなる。なお、図２において、○で示した領域が異常陰影候補として検出された領域である。
異常陰影候補検出装置２は、各異常陰影候補の種類毎に、検出感度の異なる（即ち、検出に用いられる閾値の異なる）複数の検出アルゴリズムを有しており、一又は複数の検出アルゴリズムを用いて異常陰影候補の検出を行う。本実施の形態においては、予め定められた標準の検出感度（標準検出感度）と、それよりも高い検出感度（高検出感度）の２つの検出感度の検出アルゴリズムで検出を行うこととして説明する。なお、検出感度は、操作部により操作者が設定可能な構成としてもよい。

異常陰影候補検出装置２は、上記検出アルゴリズムによる異常陰影候補の検出処理が終了すると、検出アルゴリズム毎に、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、検出対象の異常陰影候補の種類の情報、検出感度の情報、検出された各異常陰影候補の領域（輪郭）の位置情報等が含まれる。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と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情報とを対応付けて記憶し、その入出力を管理する。

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及びこれに対応する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情報のヘッダに含まれるＵＩＤ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ＣＡＤ情報が対応付けて検索可能に記憶される。

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、第１の実施の形態において画像表示装置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。

まず、操作部４２の操作により読影対象の医用画像Ｇ１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、方向等）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、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又は画像で表示され、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（Ｇ１とする）を選択する。

読影対象の医用画像Ｇ１が選択されると、選択された読影対象の医用画像Ｇ１、当該選択された読影対象の医用画像Ｇ１と同一部位を他方向から撮影した医用画像Ｇ２（他方向画像と呼ぶ）、及びこれらの画像に対応するＣＡＤ情報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Ｇ１、他方向画像Ｇ２及びこれらの医用画像に対応するＣＡＤ情報（複数感度のＣＡＤ情報。ここでは、標準検出感度及び高検出感度のＣＡＤ情報）が画像サーバ３から取得される（ステップＳ２）。
ここで、他方向画像Ｇ２としては、例えば、読影対象の医用画像Ｇ１が乳房を斜位方向から撮影したＭＬＯ画像である場合、同一患者の乳房を上下方向から撮影したＣＣ画像が挙げられる。また、読影対象の医用画像Ｇ１がＣＣ画像である場合、他方向画像Ｇ２としてはＭＬＯ画像が挙げられる。他方向画像Ｇ２は、読影対象の医用画像Ｇ１と略同時期に撮影されたものであり、本実施の形態においては、読影対象の医用画像Ｇ１と同日に撮影されたものとする。
画像サーバ３においては、上述の読影対象の医用画像Ｇ１等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Ｇ１、他方向画像Ｇ２及びこれらの医用画像に対応する複数感度のＣＡＤ情報が医用画像ＤＢ３５１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Ｇ１、他方向画像Ｇ２及びこれらの画像に対応するＣＡＤ情報が取得されると、読影対象の医用画像Ｇ１及び他方向画像Ｇ２が表示部４３のビューア画面４３１に表示される（ステップＳ３）。

図５（ａ）に、ステップＳ３におけるビューア画面４３１の表示の一例を示す。
図５（ａ）に示すように、ステップＳ３においては、読影対象の医用画像Ｇ１と他方向画像Ｇ２が並べて表示される。また、ＣＡＤ結果の表示、すなわち、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領域の表示を指示するためのＣＡＤ結果ボタンＢ１が表示される。

次いで、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領域）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結果ボタンＢ１が押下されることによりＣＡＤの検出結果の表示が指示されたと判断されると（ステップＳ４；ＹＥＳ）、標準検出感度のＣＡＤ情報に基づいて、ビューア画面４３１に表示されている読影対象の医用画像Ｇ１、他方向画像Ｇ２のそれぞれに、それぞれから検出された異常陰影候補領域を示すマークＭ１が表示される（ステップＳ５）。

図５（ｂ）に、ステップＳ５におけるビューア画面４３１の表示の一例を示す。図５（ｂ）に示すように、ステップＳ５においては、読影対象の医用画像Ｇ１、他方向画像Ｇ２のそれぞれに、標準検出感度の検出アルゴリズムを用いてそれぞれから検出された異常陰影候補領域を示すマークＭ１が表示される。マークＭ１は、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領域を示す情報であり、異常陰影候補領域の代表点（例えば、重心等）を示す○や矢印等の記号や、指定された注目領域を線で表した描画情報等が含まれる。図５（ｂ）においては、他方向画像Ｇ２においてはマークＭ１は表示されていない。即ち、他方向画像Ｇ２においては標準検出感度で異常陰影候補が検出されなかったことを示している。
ここで、一般的に、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領域にマークを表示すると、読影医が読影に要する時間は、マーク数に応じて増加する傾向がある。また、検出感度を高くすればするほど偽陽性が増える傾向がある。そのため、はじめから高検出感度で検出された異常陰影候補領域をマーク表示することは、読影効率や診断性能の面から好ましくない。そこで、ステップＳ５においては、まず、予め定められた標準検出感度の検出アルゴリズムで検出されたＣＡＤ情報を用いて異常陰影候補領域を示すマークＭ１が表示される。マークＭ１は、例えば、異常陰影候補の種類毎に異なる色で表示する等、読影医がその種類を識別可能に表示することが好ましい。

読影医は、ビューア画面４３１に表示された読影対象の医用画像Ｇ１を観察し、注目領域が存在するか否かを視認する。ビューア画面４３１には、読影対象の医用画像Ｇ１とともに他方向画像Ｇ２が表示されているので、読影医は、読影対象の医用画像Ｇ１に注目領域が存在した場合、他方向画像Ｇ２における注目領域に対応する領域を観察し、その注目領域が真に異常陰影候補であるか否かの確認を行うことができる。即ち、他方向から撮影した医用画像の対応する領域に異常陰影候補が存在すれば、注目領域が異常陰影候補領域であることの確信を高めることができる。

しかし、本来異常陰影が存在しているにも拘らず、図５（ｂ）に示すように、撮影時の乳房の圧迫の状態の違い等により標準検出感度では他方向画像Ｇ２における注目領域に対応する対応領域から異常陰影候補領域が検出されなかった場合、読影医がその注目領域は異常陰影ではなかったと判断してしまうことがあり得る。また、読影医が目視で他方向画像Ｇ２から注目領域に対応する領域を抽出すると、領域を見誤ることもあり得る。

そこで、本実施の形態においては、読影医が読影対象の医用画像Ｇ１から注目領域を指定すると、他方向画像Ｇ２における、指定された注目領域に対応する領域を自動的に抽出し、その抽出された領域を識別可能に示すとともに、その抽出された領域に対しては高検出感度の検出アルゴリズムで検出されたＣＡＤ情報を用いてマークＭ１の表示を行う。これにより、他方向画像Ｇ２における注目領域に対応する領域を読影医が間違いなく認識できるようにするとともに、当該領域に存在する異常陰影候補を観察しやすくし、効率良く、安定した読影が行えるようになっている。
なお、注目領域の指定は、読影対象の医用画像Ｇ１の注目領域を操作部４２のマウスによりクリックする等により行うことができる。注目領域としては、マークＭ１の示す領域であってもそれ以外であっても指定することができる。

操作部４２により、表示部４３に表示された読影対象の医用画像Ｇ１上から注目領域が指定されると（ステップＳ６；ＹＥＳ）、指定された注目領域の位置情報がＲＡＭに記憶され、表示された医用画像Ｇ１上の指定された注目領域にマークＭ２が表示される（ステップＳ７）。医用画像Ｇ１上から注目領域が指定されず、操作部４２により読影の終了を指示する終了ボタンＢ２が押下されると（ステップＳ６；ＮＯ）、医用画像表示処理は終了する。

図５（ｃ）に、ステップＳ７におけるビューア画面４３１の表示の一例を示す。図５（ｃ）に示すように、ステップＳ７においては、読影対象の医用画像Ｇ１の、操作部４２により指定された注目領域にマークＭ２が表示される。マークＭ２は、読影医が指定した注目領域を示す情報であり、注目領域の代表点（例えば、重心等）を示す○や矢印等の記号や、指定された注目領域を線で表した描画情報等が含まれる。マークＭ２は、マークＭ１と異なる態様で表示することが好ましい。また、ステップＳ７において、ビューア画面４３１には、併せて他方向画像Ｇ２における対応する領域の検出感度を引き上げる指示を入力するための検出感度変更ボタンＢ３が表示される。

操作部４２により検出感度変更ボタンＢ３が押下されると（ステップＳ８；ＹＥＳ）、指定された注目領域に対応する領域が他方向画像Ｇ２から抽出される（ステップＳ９）。
ステップＳ９においては、例えば、以下の（１）〜（３）の処理が行われることにより、指定された注目領域に対応する領域が他方向画像Ｇ２から抽出される。

（１）まず、読影対象の医用画像Ｇ１と他方向画像Ｇ２から乳頭位置の検出が行われる。
乳頭位置の検出は、以下の（ａ）〜（ｄ）処理により行うことができる。ここでは読影対象の医用画像Ｇ１から乳頭位置を検出する処理について説明するが、他方向画像Ｇ２についても同様の処理で検出される。
（ａ）まず、読影対象の医用画像Ｇ１の各画素を注目画素としてソベル（Sobel）フィルタによりフィルタ処理が施され、フィルタ処理済みの画像（画像ｇ１とする）が取得される。
以下の説明において、画像ｇ１における各画素の位置は、図６に示すように、乳房の上下方向をＸ軸、これと垂直方向をＹ軸とした座標（Ｘ，Ｙ）で表す。また、画像ｇ１、ｇ２における座標（Ｘ，Ｙ）の画素値をＶ（Ｘ，Ｙ）と表す。また、Ｘ軸方向の画像端の座標をＸｍａｘ、Ｙ軸方向の画像端をＹｍａｘとして表す。
（ｂ）次いで、画像ｇ１の各Ｘ座標（０〜Ｘｍａｘ）において、Ｙ軸方向に探索が行われ、Ｖ（Ｘ，Ｙ）が最大となる座標Ｓ（Ｘ）が抽出される。これにより、画像ｇの各Ｘ座標におけるエッジが抽出される。抽出されたエッジは、図６に示すように、フィルタ処理後の画像ｇにおける乳房領域Ｓａと乳房外領域Ｓｂ（背景）との境界点であり、スキンラインＳＬを構成する。
（ｃ）次いで、図７に示すように、各Ｓ（Ｘ）について、Ｓ（Ｘ）とＳ（Ｘ＋ｄ（ｄは、例えば１０））とを結んだ直線と、Ｓ（Ｘ）〜Ｓ（Ｘ＋ｄ）の各点との最短の距離Ｄがそれぞれ算出され、算出された距離Ｄの最大値Ｄ（Ｘ）が算出される。
（ｄ）次いで、算出されたＤ（Ｘ）のうち最も大きい値をもつＳ（Ｘ）が乳頭位置を表す乳頭座標として検出される。

（２）乳頭位置が検出されると、図８（ａ）に示すように、読影対象の医用画像Ｇ１において、乳頭位置の点（図８（ａ）において黒丸で示す）と上記指定された注目領域内の各点とを結ぶ直線の距離が算出され、乳頭位置から最短の直線距離ｄ１、最長の直線距離ｄ２が取得される。

（３）次いで、他方向画像Ｇ２において、乳頭位置からｄ１以上ｄ２以下の距離にある領域（図８（ｂ）において点線で挟まれた領域）が対応領域として抽出される。
乳房のある場所に病変が存在する場合、撮影方向に拘わらず、乳頭から同じ距離にその病変は存在しているはずである。そこで、ステップＳ９の上記処理により、乳頭からの距離が注目領域と同じ領域を他方向画像Ｇ２から抽出する。

他方向画像Ｇ２における注目領域と対応する領域の抽出が終了すると、抽出された領域が識別可能に他方向画像Ｇ２に表示されるとともに、その領域についての検出感度を引き上げて異常陰影候補領域を示すマークＭ１が表示され（ステップＳ１０）、医用画像表示処理は終了する。具体的には、ステップＳ９で抽出された領域が点線等により囲まれて表示されるとともに、その領域については、高検出感度の検出アルゴリズムで検出された検出結果を示すＣＡＤ情報に基づいて、マークＭ１が表示される。

図８（ｃ）に、ステップＳ１０におけるビューア画面４３１の表示の一例を示す。ステップＳ１０においては、ステップＳ９で抽出された注目領域に対応する領域が点線等により識別可能に表示されるとともに、注目領域に対応する領域の検出感度を引き上げてマークＭ１が表示される。従って、読影医が他方向画像Ｇ２において注目する領域に対応する領域がどこであるかを一瞥して認識することが可能となるとともに、注目領域に相当する陰影が他方向画像Ｇ２に存在するか否かを容易に観察することが可能となるので、読影効率及び読影精度の向上を図ることが可能となる。

一方、ステップＳ８において、操作部４２により検出感度変更ボタンＢ３が押下されず、終了ボタンＢ２が押下されると（ステップＳ８；ＮＯ）、医用画像表示処理は終了する。

〔第２の実施の形態〕
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。
第２の実施の形態の構成は、第１の実施の形態で説明したものと同様であるので説明を援用し、以下、第２の実施の形態の動作について説明する。

第２の実施の形態において、異常陰影候補検出装置２は、画像生成装置１から医用画像を受信すると、予め定められた標準検出感度の検出アルゴリズムで異常陰影候補の検出を行う。
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と異常陰影候補検出装置２から受信されたＣＡＤ情報とを対応付けて画像ＤＢ３５１に記憶しておき、画像表示装置４からの要求に応じて、画像ＤＢ３５１に記憶されている医用画像、他方向画像及び標準検出感度での異常陰影候補検出結果を示すＣＡＤ情報を読み出して画像表示装置４に送信する。
異常陰影候補検出装置２は、画像表示装置４からの要求に応じて、高検出感度の検出アルゴリズムでの異常陰影候補の検出を行い、その検出結果を示すＣＡＤ情報を画像表示装置４に送信する。

画像表示装置４は、操作部４２による操作に応じて、読影対象の医用画像Ｇ１等を表示する。
図９に、画像表示装置４の操作部４２からの操作に応じて画像表示装置４及び異常陰影候補検出装置２により実行される医用画像表示処理（医用画像表示処理Ｂとする）のフローチャートを示す。図９に示す画像表示装置４側の処理は、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、異常陰影候補検出装置２側の処理は、当該装置のＣＰＵと記憶部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。

まず、図９のステップＳ２１〜２７の処理が実行される。図９のステップＳ２１〜ステップＳ２７の処理は、第１の実施の形態において図４を用いて説明した医用画像表示処理におけるステップＳ１〜Ｓ７の処理と同様である。ただし、ステップＳ２２において取得されるＣＡＤ情報は、画像サーバ３の画像ＤＢ３５１に既に記憶されている、予め定められた標準検出感度によるＣＡＤ情報のみである。

画像表示装置４において、操作部４２により検出感度の変更が指示されると（ステップＳ２８；ＹＥＳ）、通信部４４により異常陰影候補検出装置２に他方向画像Ｇ２が送信され、高検出感度の検出アルゴリズムを用いて異常陰影候補の検出を行うよう要求が行われる（ステップＳ２９）。

異常陰影候補装置２においては、画像表示装置４からの他方向画像Ｇ２及び検出要求が受信されると、標準検出感度より検出感度の高い高検出感度の検出アルゴリズムを用いて異常陰影候補の検出が行われる（ステップＳ３０）。そして、検出結果を示すＣＡＤ情報が画像表示装置４に送信される（ステップＳ３１）。

画像表示装置４においては、ステップＳ２６において指定された注目領域に対応する領域が他方向画像Ｇ２から抽出される（ステップＳ３２）。指定された注目領域に対応する対応領域の抽出は、図４のステップＳ９で説明したものと同様であるので説明を援用する。
なお、異常陰影候補検出装置２への他方向画像Ｇ２の送信に先立って注目領域に対応する領域の抽出を行い、抽出された領域に対して高検出感度で異常陰影候補検出装置２に検出を行わせる態様としてもよい。

画像表示装置４において、通信部４４により異常陰影候補検出装置２からのＣＡＤ情報が受信されると、ステップＳ３２で抽出された領域が識別可能に他方向画像Ｇ２に表示されるとともに、その領域についての検出感度を引き上げて異常陰影候補を示すマークＭ１が表示され（ステップＳ３３）、医用画像表示処理Ｂは終了する。具体的には、他方向画像Ｇ２におけるステップＳ３２で抽出された領域が点線等により囲まれて表示されるとともに、その領域については、異常陰影候補検出装置２から受信されたＣＡＤ情報、即ち、現在のビューア画面４３１上の表示に用いられているＣＡＤ情報より高い、高検出感度で検出した結果を示すＣＡＤ情報に基づいて異常陰影候補領域を示すマークＭ１が表示される。
ステップＳ３３におけるビューア画面４３１上の表示は、図８（ｃ）に示したものと同様である。ステップＳ３３においては、ステップＳ３２で抽出された注目領域に対応する領域が点線等により識別可能に表示されるとともに、注目領域に対応する領域の検出感度を引き上げてマークＭ１が表示される。従って、読影医が他方向画像Ｇ２において注目する領域に対応する領域がどこであるかを一瞥して認識することが可能となるとともに、注目領域に相当する陰影が他方向画像Ｇ２に存在するか否かを容易に観察することが可能となるので、読影効率及び読影精度の向上を図ることが可能となる。

一方、ステップＳ２８において、操作部４２により検出感度変更ボタンＢ３が押下されず、終了ボタンＢ２が押下されると（ステップＳ２８；ＮＯ）、医用画像表示処理Ｂは終了する。

第１の実施の形態では、異常陰影候補検出装置２において予め複数の検出感度で異常陰影候補領域の検出を行っておくので、画像表示装置４において迅速に表示を行うことが可能となる。一方、第２の実施の形態では、必要なときにのみ標準よりも高い検出感度での検出を行うので、異常陰影候補検出装置２における処理を必要最低限に抑えることができる。また、画像サーバ３の記憶装置の使用量も低減することができる。

以上説明したように、医用画像表示システム１００の医用画像表示装置４によれば、読影対象の医用画像Ｇ１から操作部４２により注目領域が指定されると、指定された注目領域に対応する領域を他方向画像Ｇ２から抽出し、表示部４３に表示された他方向画像Ｇ２の当該抽出された領域に、他の領域よりも検出感度の高い検出アルゴリズムを用いて検出された異常陰影候補領域を示すマークＭ１を表示させる。

従って、画像全体における偽陽性の異常陰影候補の表示を抑えつつ、読影対象の医用画像Ｇ１から指定された注目領域に対応する領域については、他の領域と同じ検出感度では検出されなかった異常陰影候補を表示することができるので、注目領域に対応する領域に存在する異常陰影候補が観察しやすくなり、読影効率及び読影精度の向上を図ることが可能となる。

例えば、読影対象の医用画像Ｇ１が乳房画像の場合、ＭＬＯ画像とＣＣ画像の何れかで視認された異常陰影候補が他方の対応する領域に存在するか否かを読影医が効率よく、精度よく観察することが可能となる。

読影対象の医用画像Ｇ１が乳房画像である場合、注目領域に対応する領域は、読影対象の医用画像Ｇ１における乳頭位置から注目領域までの最短の直線距離ｄ１と最長の直線距離ｄ２とを算出し、他方向画像Ｇ２における乳頭位置からの距離が前記算出された最短の直線距離ｄ１以上最長の直線距離ｄ２以内の領域を読影対象の医用画像Ｇ１の注目領域に対応する領域として抽出する。従って、他方向画像Ｇ２における注目領域に対応する領域を精度良く容易に算出することが可能となる。

また、他方向画像Ｇ２に注目領域に対応する領域を識別可能に表示することで、読影医が注目領域に対応する領域を一瞥して認識することが可能となるので、読影効率の向上を図ることが可能となる。また、読影医が注目領域に対応する領域を見誤ることがなくなり、読影精度の向上を図ることが可能となる。

なお、上記第１及び第２の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、上記第１及び第２の実施の形態においては、医用画像表示システム１００を構成する各装置、即ち、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、医用画像表示システム１００を構成する全ての装置を一つの筐体のコンピュータ装置により実現することとしてもよいし、何れか２つの装置を一つの筐体のコンピュータ装置により実現し、残りの装置の機能を別体のコンピュータ装置により実現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、部位は乳房に限定されない。

また、上記第１及び第２の実施の形態においては、異常陰影候補検出装置２において、標準検出感度及びそれよりも検出感度の高い高検出感度の２つの異なる検出感度を用いて他方向画像Ｇ２から異常陰影候補を検出する場合を例にとり説明したが、これに限定されない。例えば、異常陰影候補検出装置２においては、３以上の異なる検出感度を用いて他方向画像Ｇ２から異常陰影候補を検出し、画像表示装置４においては、検出感度変更ボタンＢ３が押下される毎に、検出感度を段階的に引き上げて異常陰影候補領域を示すマークＭ１を表示させていくこととしてもよい。

また、上記第１及び第２の実施の形態においては、画像生成装置１から医用画像が生成されると、異常陰影候補検出装置２において検出を行い、ＣＡＤ情報を画像サーバ３の画像ＤＢ３５１に格納しておくこととして説明したが、これに限定されない。例えば、画像表示装置４において注目領域が指定され、他方向画像Ｇ２から注目領域に対応する領域が抽出された後に、抽出された領域とそれ以外の領域のそれぞれに異なる検出アルゴリズムで、具体的には、抽出された領域にそれ以外の領域より高い検出感度の検出アルゴリズムで検出を行うようにしてもよい。

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 (8)

1. 一又は異なる複数の検出感度の検出アルゴリズムを用いて一の医用画像及び当該一の医用画像と同一部位を他方向から撮影した他方向画像のそれぞれから検出された異常陰影候補領域を示す情報を、前記一の医用画像及び前記他方向画像上にそれぞれ表示する医用画像表示装置であって、
   前記一の医用画像及び前記他方向画像を表示する表示手段と、
   前記表示手段に表示された前記一の医用画像において、操作者が異常陰影の疑いがあると判断した注目領域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注目領域に対応する領域を前記他方向画像から抽出し、前記他方向画像から抽出された前記注目領域に対応する領域を識別可能に前記表示手段に表示させるとともに、前記表示手段に表示された前記他方向画像の当該抽出された領域に、他の領域よりも検出感度の高い検出アルゴリズムを用いて検出された異常陰影候補領域を示す情報を表示させる制御手段と、
   を備える医用画像表示装置。
2. 前記制御手段は、前記一の医用画像及び前記他方向画像のそれぞれに、予め定められた検出感度で検出された異常陰影候補領域を示す情報を表示させ、前記操作手段からの指示に応じて、前記他方向画像の前記注目領域に対応する領域に、他の領域よりも検出感度の高い検出アルゴリズムを用いて検出された異常陰影候補領域を示す情報を表示させる請求項１に記載の医用画像表示装置。
3. 前記医用画像は、乳房画像である請求項１又は２に記載の医用画像表示装置。
4. 前記制御手段は、前記一の医用画像における乳頭位置から注目領域までの最短直線距離と最長直線距離とを算出し、前記他方向画像における乳頭位置からの距離が前記算出された最短直線距離以上最長直線距離以内の領域を前記一の医用画像の注目領域に対応する領域として抽出する請求項３に記載の医用画像表示装置。
5. 一又は異なる複数の検出感度の検出アルゴリズムを用いて一の乳房画像及び当該一の乳房画像と同一部位を他方向から撮影した他方向画像のそれぞれから検出された異常陰影候補領域を示す情報を、前記一の乳房画像及び前記他方向画像上にそれぞれ表示する医用画像表示装置であって、
   前記一の乳房画像及び前記他方向画像を表示する表示手段と、
   前記表示手段に表示された前記一の乳房画像において、操作者が異常陰影の疑いがあると判断した注目領域を指定するための操作手段と、
   前記一の乳房画像における乳頭位置から前記操作手段により指定された注目領域までの最短直線距離と最長直線距離とを算出し、前記他方向画像における乳頭位置からの距離が前記算出された最短直線距離以上最長直線距離以内の領域を前記一の乳房画像の注目領域に対応する領域として抽出し、前記表示手段に表示された前記他方向画像の当該抽出された領域に、他の領域よりも検出感度の高い検出アルゴリズムを用いて検出された異常陰影候補領域を示す情報を表示させる制御手段と、
   を備える医用画像表示装置。
6. 前記制御手段は、前記一の乳房画像及び前記他方向画像のそれぞれに、予め定められた検出感度で検出された異常陰影候補領域を示す情報を表示させ、前記操作手段からの指示に応じて、前記他方向画像の前記注目領域に対応する領域に、他の領域よりも検出感度の高い検出アルゴリズムを用いて検出された異常陰影候補領域を示す情報を表示させる請求項５に記載の医用画像表示装置。
7. 一又は異なる複数の検出感度の検出アルゴリズムを用いて一の医用画像及び当該一の医用画像と同一部位を他方向から撮影した他方向画像のそれぞれから検出された異常陰影候補領域を示す情報を、前記一の医用画像及び前記他方向画像上にそれぞれ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、
   前記一の医用画像及び前記他方向画像を表示する表示手段、
   前記表示手段に表示された前記一の医用画像において、操作者が異常陰影の疑いがあると判断した注目領域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注目領域に対応する領域を前記他方向画像から抽出し、前記他方向画像から抽出された前記注目領域に対応する領域を識別可能に前記表示手段に表示させるとともに、前記表示手段に表示された前記他方向画像の当該抽出された領域に、他の領域よりも検出感度の高い検出アルゴリズムを用いて検出された異常陰影候補領域を示す情報を表示させる制御手段、
   として機能させるためのプログラム。
8. 一又は異なる複数の検出感度の検出アルゴリズムを用いて一の乳房画像及び当該一の乳房画像と同一部位を他方向から撮影した他方向画像のそれぞれから検出された異常陰影候補領域を示す情報を、前記一の乳房画像及び前記他方向画像上にそれぞれ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、
   前記一の乳房画像及び前記他方向画像を表示する表示手段、
   前記表示手段に表示された前記一の乳房画像において、操作者が異常陰影の疑いがあると判断した注目領域を指定するための操作手段、
   前記一の乳房画像における乳頭位置から前記操作手段により指定された注目領域までの最短直線距離と最長直線距離とを算出し、前記他方向画像における乳頭位置からの距離が前記算出された最短直線距離以上最長直線距離以内の領域を前記一の乳房画像の注目領域に対応する領域として抽出し、前記表示手段に表示された前記他方向画像の当該抽出された領域に、他の領域よりも検出感度の高い検出アルゴリズムを用いて検出された異常陰影候補領域を示す情報を表示させる制御手段、
   として機能させるためのプログラム。

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