JP2004180932A - コンピュータ支援診断装置 - Google Patents
コンピュータ支援診断装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2004180932A JP2004180932A JP2002351487A JP2002351487A JP2004180932A JP 2004180932 A JP2004180932 A JP 2004180932A JP 2002351487 A JP2002351487 A JP 2002351487A JP 2002351487 A JP2002351487 A JP 2002351487A JP 2004180932 A JP2004180932 A JP 2004180932A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- lesion
- ray
- detection
- candidate
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
- A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0033—Features or image-related aspects of imaging apparatus, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; Arrangements of imaging apparatus in a room
- A61B5/0035—Features or image-related aspects of imaging apparatus, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; Arrangements of imaging apparatus in a room adapted for acquisition of images from more than one imaging mode, e.g. combining MRI and optical tomography
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient; User input means
- A61B5/742—Details of notification to user or communication with user or patient; User input means using visual displays
- A61B5/7425—Displaying combinations of multiple images regardless of image source, e.g. displaying a reference anatomical image with a live image
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/46—Arrangements for interfacing with the operator or the patient
- A61B6/461—Displaying means of special interest
- A61B6/463—Displaying means of special interest characterised by displaying multiple images or images and diagnostic data on one display
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/46—Arrangements for interfacing with the operator or the patient
- A61B6/461—Displaying means of special interest
- A61B6/465—Displaying means of special interest adapted to display user selection data, e.g. graphical user interface, icons or menus
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
- A61B6/5229—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data combining image data of a patient, e.g. combining a functional image with an anatomical image
- A61B6/5235—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data combining image data of a patient, e.g. combining a functional image with an anatomical image combining images from the same or different ionising radiation imaging techniques, e.g. PET and CT
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30061—Lung
- G06T2207/30064—Lung nodule
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Pathology (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Public Health (AREA)
- Surgery (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
Abstract
【課題】複数の装置で得られた画像を比較しながらダブルチェックできるコンピュータ支援診断装置を提供する。
【解決手段】第１のモダリティにより得られた画像から病変部候補を検出する第１の病変部検出手段４と、前記モダリティと異なる別のモダリティにより得られた、同一被検者の同一関心領域についての画像から病変部候補を検出する第２の病変部検出手段５と、前記第１及び第２の病変部検出手段４，５の検出結果を相互に比較対照する検出結果合成手段６とを備え、第１の病変部検出手段４により検出された病変部候補を、第２の病変部検出手段５で解析される画像上に特定して表示し、且つ、第２の病変部検出手段５により検出された病変部候補を、第１の病変部検出手段４で解析される画像上に特定して表示する手段を備える。
【選択図】 図２
【解決手段】第１のモダリティにより得られた画像から病変部候補を検出する第１の病変部検出手段４と、前記モダリティと異なる別のモダリティにより得られた、同一被検者の同一関心領域についての画像から病変部候補を検出する第２の病変部検出手段５と、前記第１及び第２の病変部検出手段４，５の検出結果を相互に比較対照する検出結果合成手段６とを備え、第１の病変部検出手段４により検出された病変部候補を、第２の病変部検出手段５で解析される画像上に特定して表示し、且つ、第２の病変部検出手段５により検出された病変部候補を、第１の病変部検出手段４で解析される画像上に特定して表示する手段を備える。
【選択図】 図２
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、医用画像による診断を支援するコンピュータ支援診断装置に係り、特に複数の種類の画像を夫々に適した画像処理アルゴリズムによりコンピュータ解析し、得られた異常情報を相互に比較対照することにより読影の効率及び信頼性の向上に利用できるコンピュータ支援診断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年の医療現場では、Ｘ線コンピュータトモグラフィ（Ｘ線ＣＴ）装置、超音波診断装置、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）装置に代表される画像診断装置（以下「モダリティ」という）を用いた診断が多用されている。更に現在では、これらを用いたコンピュータ診断支援（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ（ＣＡＤ））も頻繁に用いられるようになっている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
コンピュータ診断支援装置は、読影医の診断を支援するため、病変部の自動抽出や正常及び異常パターンの特徴を出力する装置である。これは、検出作業を、読影医の診断ルールをプログラミングすることにより自動化して読影医の負担を軽減させたものである。読影医は、この結果を見て、検出された病変部が腫瘍か否か、また良性のものか悪性のものかを最終的に判断する作業（Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を行なう。なお、上述したＣｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ にこの Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎを含めたもの（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ）もまたＣＡＤと呼ばれている。
【０００４】
かかるコンピュータ診断支援が目的とするものには、自動診断、或いはスクリーニングにおける省力化のほか、医師の見落としを防ぐことが挙げられる。
【０００５】
在来のＸ線直接撮影やＸ線ＴＶ装置のような透過方式では、厚さ方向に情報が積算されてしまうため、コントラストがつきにくく、また欠陥があってもその厚さ方向の位置を知ることができないという欠点がある。例えば、心臓の後ろにある腫瘍や肺尖部にある腫瘍は上記透過方式では発見しにくい。一方、このような欠点のないＸ線ＣＴ装置でも、一見血管のように見える腫瘍があり思わぬ見落としをすることがある。
【０００６】
このような見落としは、ＣＡＤに拠ったとしても、このＣＡＤは基本的に読影医の診断ルールをプログラミングしたものであるため、同様な見落としが予想される。
【０００７】
かかる見落としを防止するために、ＣＡＤの結果と読影医による読影レポートとを比較し、両者間に相違があれば警告を発するシステム（例えば、特許文献２参照）や、現在の画像と過去の画像とを比較読影することにより診断精度の向上を図るシステム（例えば、特許文献３参照）が提案されている。
【０００８】
【特許文献１】
特許第３０８３６０６号公報
【０００９】
【特許文献２】
特許第３０８５７２４号公報
【００１０】
【特許文献３】
特開２００１−１３７２３０号公報
【００１１】
【特許文献４】
特開平１１−３０６２６４号公報
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような見落としをなくし、画像診断の信頼性を高めるには、複数の装置で得られた画像を比較しながらダブルチェックすることがより望ましい。しかし、これは、読影医に二重の負担をかけることになる。また、少なくとも２種類の画像を見比べる必要があるが、２種類の診断結果を常に得られるとは限らない。
【００１３】
本発明は、上述した事情を考慮してなされたもので、画像診断の信頼性を高め、かつ、読影医に過重な負担をかけないコンピュータ支援診断装置を提供することを目的とするものである。
【００１４】
本発明の他の目的は、１のモダリティで得た医用画像のみからでも２種類の画像診断が行える機能を有するコンピュータ支援診断装置を提供することにある。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
本発明に係るコンピュータ支援診断装置は、上述した課題を解決するために、請求項１に記載したように、第１のモダリティにより得られた画像から病変部候補を検出する第１の病変部検出手段と、前記モダリティと異なる別のモダリティにより得られた、同一被検者の同一関心領域についての画像から病変部候補を検出する第２の病変部検出手段と、前記第１及び第２の病変部検出手段の検出結果を相互に比較対照する検出結果合成手段とを備えるものである。
【００１６】
次に、上述した課題を解決するために、請求項２に係るコンピュータ支援診断装置は、前記第１または第２の病変部検出手段のいずれか一方の病変部検出手段で解析される画像がＸ線ＣＴ画像であり、もう一方の病変部検出手段で解析される画像が単純Ｘ線透過画像であるものである。
【００１７】
そして、上述した課題を解決するために、請求項３に係るコンピュータ支援診断装置は、前記第１の病変部検出手段により検出された病変部候補の位置情報を、前記第２の病変部検出手段で解析される画像上に特定して表示する手段を備えたものである。
【００１８】
また、上述した課題を解決するために、請求項４に係るコンピュータ支援診断装置は、前記第１の病変部検出手段により検出された病変部候補の位置情報を、前記第２の病変部検出手段で解析される画像上に特定して表示し、且つ、当該第２の病変部検出手段により検出された病変部候補を、前記第１の病変部検出手段で解析される画像上に特定して表示する手段を備えたものである。
【００１９】
さらに、上述した課題を解決するために、請求項５に係るコンピュータ支援診断装置は、第１のモダリティにより得られた画像から病変部候補を検出する第１の病変部検出手段と、前記モダリティにより得られた前記第１の病変部検出手段で前記病変部候補を検出した範囲に関し、前記病変部候補に利用した画像とは異なる種類の医用画像を再構成する画像再構成手段と、前記再構成された画像から病変部候補を検出する第２の病変部検出手段と、前記第１及び第２の病変部検出手段の検出結果を相互に比較対照する検出結果合成手段とを備えるものである。
【００２０】
さらにまた、上述した課題を解決するために、請求項６に係るコンピュータ支援診断装置は、前記第１の病変部検出手段で解析される画像がＸ線ＣＴ画像であり、前記画像再構成手段で生成される画像がＸ線透過画像であるものである。
【００２１】
さらに、上述した課題を解決するために、請求項７に係るコンピュータ支援診断装置は、前記第１のモダリティは、Ｘ線ＣＴ装置であり、前記第１の病変部検出手段で解析される画像は前記Ｘ線ＣＴ装置により再構成された複数のアキシャル像であり、前記画像再構成手段は、前記複数のアキシャル像から投影像を生成するものである。
【００２２】
また、上述した課題を解決するために、請求項８に係るコンピュータ支援診断装置は、前記第１のモダリティは、Ｘ線ＣＴ装置であり、前記第１の病変部検出手段で解析される画像は前記Ｘ線ＣＴ装置により再構成された複数のアキシャル像であり、前記画像再構成手段は、前記複数のアキシャル像からＭＰＲ像を生成するものである。
【００２３】
【発明の実施の形態】
本発明に係るコンピュータ支援診断装置の第１の実施形態について、添付図面を参照して説明する。
【００２４】
図１は第１実施形態に係るコンピュータ支援診断装置（ＣＡＤ装置）１の機能の概要を示すブロック図である。ここで、ブロック間の矢印は主たるデータの流れを示す。
【００２５】
本実施形態に係るＣＡＤ装置１では、二つの入力部、すなわち、画像入力部１０及び指示入力部６０で入力された主たるデータは、概ね、第１の検出手段と第２の検出手段とに区分けして伝送され、検出結果合成手段で合成された後、検出結果を表示する表示部３０で出力される。本実施例では、第１の検出手段はＸ線ＣＴ画像を処理して検出を行うものであり、第２の検出手段は、単純Ｘ線画像を処理して検出を行うものとして説明する。ここにいう単純Ｘ線画像とは、Ｘ線ＴＶ装置や伝統的なＸ線撮影装置により得られる透視画像である。
【００２６】
上記第１の検出手段は、図１において、第１の病変部検出部４１、第１の検出結果記憶部５１、第１の表示判定情報記憶部７１及び第１の表示判定部８１より構成される。同様に、上記第２の検出手段は、第２の病変部検出部４２、第２の検出結果記憶部５２、第２の表示判定情報記憶部７２及び第２の表示判定部８２より構成される。また、検出結果合成手段は、検出結果合成部９０及び合成検出結果記憶部１００より構成される。
【００２７】
ＣＡＤ装置１は、上記の他に、画像入力部１０の直後には画像記憶部２０を備え、また、装置全体の動きを統括する制御部（図示せず）を備えて構成される。
【００２８】
画像入力部１０は、ネットワーク９と接続されており、ネットワーク９を介してＸ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置等のモダリティ２から直接又は画像ファイル通信保管システム（ＰＡＣＳ：Ｐｉｃｔｕｒｅ Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）等の画像保管装置３から転送されてくる医用画像を入力するためのインターフェースとしての機能を有している。画像記憶部２０は、画像入力部１０から入力された医用画像のデータを記憶するために大容量の磁気ディスク、光磁気ディスク等の記憶媒体を装備している。なお、本ＣＡＤ装置１は独立型のシステムとして構成することも可能である。
【００２９】
病変部検出部４１，４２は、画像記憶部２０に記憶されている医用画像を、在来の一般的な任意のアルゴリズムで処理して、その医用画像中に含まれている異常陰影を病変部候補として検出し、検出した病変部候補それぞれの形態的な特徴量の面積等を計算するために設けられている。
【００３０】
このアルゴリズムは、撮像された臓器の種類によって異なり、また、用いられたモダリティによっても異なる。したがって、同じ部位に対して異なる種類の第１・第２画像を生成し、第１画像については第１のアルゴリズム、第２画像については第２のアルゴリズムという異なったアルゴリズムをかけて病変をダブルチェックすることができる。
【００３１】
また、このアルゴリズムには、例えば、肺野部に関するものとしては、微小石灰化検出アルゴリズム、間質性肺疾患検出アルゴリズム、肺小結節検出アルゴリズム或いは肺癌検出アルゴリズム等があり、検出目的に応じて使い分けられる。複数の検出目的がある場合は１つのアルゴリズムによる解析に続けて他のアルゴリズムによる解析を行う。
【００３２】
検出結果記憶部５１，５２は、病変部検出部４１，４２により検出された病変部候補の画像上での位置及び計算された形態的な特徴量を、図３及び図５に示すように、患者名、検査識別番号、画像番号等に関連付け、病変部候補情報テーブルＡ，Ｂとして記憶するために設けられている。
【００３３】
検出結果表示判定部８１，８２は、表示判定情報記憶部７１，７２の磁気ディスク等の記憶媒体に記憶されている表示判定基準情報に従って、病変部検出部４１，４２により検出された全ての病変部候補の中から、表示に供すべき病変部候補（特定の病変部候補）を判定し選択するために設けられている。なお、表示判定の基準は、指示入力部６０に装備されているマウスやキーボードやタッチパネル等の各種入力機器を操作して、読影医が自由に変更し又は設定できるようになっている。
【００３４】
検出結果合成部９０は、画像マッチング機能と、検出結果比較対照機能とを具え、検出結果表示判定部８１，８２でそれぞれ表示すべきと判定され選択された特定の病変部候補の位置を相互に比較対照し、両者が同一のものか否かの同定を行う。画像マッチング機能は、Ｘ線ＣＴ画像と単純Ｘ線画像の同じ位置、サイズを同一の座標軸で表し、両画像の比較対照を可能ならしめるものであり、コロナル面上の単純Ｘ線画像とアキシャル面上のマルチスライスの断層画像上でもマッチングさせることは可能である。
【００３５】
検出結果比較対照機能は、画像マッチング機能により大きさ、位置が揃ったＸ線ＣＴ画像及び単純Ｘ線画像上で、それぞれ表示すべきと判定され選択された特定の病変部候補の位置を、その座標軸上の位置を表す数字を比較することにより同定する。
【００３６】
合成検出結果記憶部１００は、検出結果合成部９０により同定された病変部候補及び一方の画像上でのみ検出され同定されなかった病変部の位置及び計算された形態的な特徴量を、図６に示すように、第１の病変部検出部４１と第２の病変部検出部４２の各々で検出された病変部候補を対比して、また、患者名、検査識別番号、画像番号等に関連付けて、病変部候補情報テーブルＣとして記憶する。
【００３７】
表示部３０は、陰極線管（ＣＲＴ：Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）あるいは液晶表示装置等の表示機器を備え、第１及び第２の検出手段で解析されるべく画像記憶部２０から読み出された医用画像を並列表示すると共に、その医用画像上に、検出結果表示判定部８１，８２でそれぞれ表示すべきと判定され選択された特定の病変部候補の位置を、その病変部候補の座標にマークを重ねることにより提示する。このマークは、検出結果合成部９０で比較対照された結果を双方の画像に相互に反映させて表示される。また、表示部３０には、検出結果表示判定部８１，８２でそれぞれ表示すべきと判定され選択された特定の病変部候補の位置を病変部候補情報テーブルＡ，Ｂの形で表示させることも可能である。
【００３８】
図２は、上記の機能を実現するＣＡＤ装置１の１構成例を示すものである。図２においてＣＡＤ装置１は、インターフェース（Ｉ／Ｆ）８、第１の病変部検出手段４、第２の病変部検出手段５、検出結果合成手段６、指示入力部６０及び表示部３０より構成される。ここで指示入力部６０と表示部３０とは図１と同じものであり、Ｉ／Ｆ８は、図１における画像入力部１０と画像記憶部２０に相当し、ネットワーク９を介して画像保管装置３と接続される。また、第１の病変部検出手段４は、図１における第１の病変部検出部４１、第１の検出結果記憶部５１、第１の表示判定情報記憶部７１及び第１の表示判定部８１の機能を備え、同様に、第２の病変部検出手段５は、第２の病変部検出部４２、第２の検出結果記憶部５２、第２の表示判定情報記憶部７２及び第２の表示判定部８２の機能を有する。また、検出結果合成手段６は、検出結果合成部９０及び合成検出結果記憶部１００の機能を担うものである。
【００３９】
第１の病変部検出手段４、第２の病変部検出手段５および検出結果合成手段６は、それぞれＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、補助記憶装置等から構成されるワークステーションであり、特に検出結果合成手段６に制御部の機能をも持たせた構成とすることも可能である。
【００４０】
次に、このように構成されたＣＡＤ装置１の動作、すなわち、画像データの入力から病変部候補の検出処理を経て検出結果を記憶し、その検出結果を合成するまでの動作を、胸部Ｘ線ＣＴ画像及び胸部Ｘ線透過画像からそれぞれ肺癌候補を検出し、その検出結果を相互に比較対照して表示する例を取り上げて説明する。
【００４１】
まず、Ｘ線ＣＴ装置からネットワーク上を転送されてきた画像データ及びＸ線ＴＶ装置からネットワーク上を転送されてきた画像データが画像入力部１０に到着する。Ｘ線ＴＶ装置からの画像は、伝統的なＸ線撮影装置で撮影されたフィルムをフィルムデジタイザによりデジタル化された画像データであってもよい。これらの画像データは画像記憶部２０に送られ、記憶される。画像データは、患者名、検査識別番号、画像番号等の画像付帯情報と、ＣＴ値（ピクセル値）の分布等から成る。
【００４２】
この画像記憶部２０に記憶されている画像データは、制御部の制御により読み出され、Ｘ線ＣＴ画像は第１の病変部検出部４１に、単純Ｘ線画像は第２の病変部検出部４２に区分して１枚ずつ送られる。病変部検出部４１，４２は、画像データを受け取ると、それぞれのアルゴリズムに基づいて肺癌候補の検出処理を実行する。その手順の概要は、（手順１）胸部Ｘ線ＣＴ画像または単純Ｘ線画像から肺野領域を抽出する、（手順２）抽出した肺野領域において、閾値処理により画素値の大きい領域を抽出する、（手順３）抽出した画素値の大きい領域の円形度などの特徴量を演算する、（手順４）その特徴量から病変部候補を特定し、その領域の重心位置を演算して位置を特定するものである。
【００４３】
病変部検出部４１，４２において被検体１人分の肺癌候補検出処理が終了すると、画像付帯情報、検出された肺癌候補の座標、および計算された形態的な特徴量に関するデータが検出結果記憶部５１，５２に送られ記憶される。この形態的な特徴量としては、例えば、肺癌候補の異常陰影領域の有効径（肺癌候補の異常陰影領域と同じ面積の円の直径）、面積、外接円の径、外接矩形の面積、円形性、辺縁の凹凸の程度等が考えられる。
【００４４】
第１の検出結果記憶部５１には、第１の病変部検出部４１から画像付帯情報、肺癌候補の座標、特徴量の各データが供給され、画像付帯情報から患者名、検査識別番号、画像番号等を取り出し、各肺癌候補の座標および特徴量データとともに病変部候補情報テーブルＡに登録し、記憶する。記憶されている病変部候補情報テーブルＡの内容の例を図３に示す。最初の６行は、患者「○山○夫」の検査識別番号「１２３４５６」の検査の６枚の画像からそれぞれ１個ずつ肺癌候補領域が検出されたことを示している。
【００４５】
図３に示す病変部候補情報テーブルＡ中の「病変部候補の座標」について、座標関係を示す図４を参照して説明する。図４において、Ｐは被検体を、ＱはＸ線ＣＴ装置により撮像され再構成されたマルチスライスの断層像の中の１枚を、ＲはＸ線透過画像を示す。例えば、被検体に対してＸ線管が螺旋軌道を描きながら投影データの収集が繰り返されるいわゆるヘリカルＣＴスキャナの場合、１８０度線形補間、間隔１０ｍｍで再構成された画像サイズ５１２×５１２ｐｉｘｅｌ、一画素あたり１２ｂｉｔ 階調のヘリカルＣＴ画像である。上部から下部までの肺野全域について約３５枚の画像が収集される。
【００４６】
このＸ線ＣＴ断層像Ｑ中のｘ座標、ｙ座標上の位置は、「病変部候補の座標」にある（ｘ，ｙ）で表され、ｚ軸上の位置については、画像番号によって示される。すなわち、マルチスライスの断層像間隔が１０ｍｍの場合には、画像番号１０のｚ軸座標値は１００ｍｍとなる。
【００４７】
同様に、第２の検出結果記憶部５２には、第２の病変部検出部４２から画像付帯情報、肺癌候補の座標、特徴量の各データが供給され、画像付帯情報から患者名、検査識別番号、画像番号等を取り出し、各肺癌候補の座標および特徴量データとともに病変部候補情報テーブルＢに登録し、記憶する。記憶されている病変部候補情報テーブルＢの内容の例を図５に示す。ここで病変部候補情報テーブルＢ中の「病変部候補の座標」は、ｘ座標、ｚ座標上の位置（ｘ，ｚ）を示す。単純Ｘ線透過画像Ｒは、図４に示すように、２次元投影画像であるため、ｙ方向の情報は持たない。
【００４８】
病変部候補情報テーブルＡ，Ｂは、検出結果合成部９０に伝送され、夫々の病変部検出部４１，４２で検出された肺癌候補の同定を行う。その準備作業として、画像マッチング機能により、「病変部候補の座標」を一致させる調整が行われる。これは、縦方向の中心線や、左右の肺のそれぞれについて、鎖骨の下縁、横隔膜の上縁、肋骨の位置等の画像上の座標を基に、２つの画像の２信号間の類似度を測定して調整すること等により行う。
【００４９】
画像マッチング機能により、病変部候補情報テーブルＡ及びＢの「病変部候補の座標」が、図４に示すように、同一の座標軸上で表示されることにより、初めて両者は検出結果比較対照機能による比較対照が可能となり、検出結果比較対照機能は、病変部候補情報テーブルＡ，Ｂの「病変部候補の座標」の値を比較して、同一の肺癌候補か否かを判定する。その比較対照の結果は合成検出結果記憶部１００へ伝送され、記憶される。図６は記憶されている病変部候補情報テーブルＣの内容の例を示すものである。病変部候補情報テーブルＣの左側上部に「ＣＴ」とあるのは、Ｘ線ＣＴ画像の検出の結果肺癌候補としてリストされたものであり、右側上部の「Ｘ−ＴＶ」とあるのは、単純Ｘ線画像の検出結果のリストである。夫々の病変部検出部４１，４２で検出された肺癌候補が同一と判定された場合は、図６に示すように、病変部候補情報テーブルＣ上で左右に並べて表示される。同一とみなされるものには、一定の許容範囲内のものも含まれるが、この許容範囲は、読影医によって変更することが可能である。病変部検出部４１，４２のいずれか一方でのみ検出された肺癌候補の場合、検出されなかったもう一方の側はブランクのまま残される。
【００５０】
次に、読影医がこのＣＡＤ装置１を使って画像の読影を行う動作を、図７を参照して説明する。
【００５１】
まず、読影医が肺癌候補検出結果の表示要求を、指示入力部６０を介して入力すると、制御部の制御により、合成検出結果記憶部１００に記憶されている病変部候補情報テーブルＣが制御部にロードされ、表示部３０に表示される（ステップＳ１）。
【００５２】
さらに、表示判定情報記憶部７１，７２に記憶されている表示判定基準情報の初期値および各表示判定基準情報の値を変更するための画面がタッチパネル上に表示される。この画面は、公知のグラフィックユーザインターフェースにより実現されており、表示判定の基準値を任意に設定又は変更することが可能である（ステップＳ２）。
【００５３】
さらに制御部の指示により、表示判定情報記憶部７１，７２から表示判定基準情報が検出結果表示判定部８１，８２に読み出される。この表示判定基準情報は変更がなされる度に検出結果表示判定部８１，８２に送られる（ステップＳ５）。図８は、読影時における表示部３０の表示例を示すものであるが、この段階では、下部に病変部候補情報テーブルＣのみが表示されている。
【００５４】
続いて、読影医は、読影を次の手順に従って、進める。ここでは患者「○山○夫」の検査結果を読影するものとする。
【００５５】
読影医は、表示部３０に既に表示されている病変部候補情報テーブルＣの中から、患者「○山○夫」を選択する（ステップＳ３）。この選択は、指示入力部６０のマウスで、画面上の単純Ｘ線画像についての検査識別番号「２３４５６７」をポイントし、そこでダブルクリックすることにより行うようにすることもできる（図８参照）。患者の選択が入力されると、制御部は、検査識別番号「２３４５６７」の検査に該当する単純Ｘ線画像を、画像記憶部２０から呼び出し、表示するよう制御する。単純Ｘ線画像は一人の患者につき原則１枚であるので、同一患者についての読影中は変更されることはない。
【００５６】
患者が特定されると、制御部は単純Ｘ線画像と比較対照するＸ線ＣＴ画像を、画像記憶部２０から呼び出し、表示するよう制御する（ステップＳ４）。Ｘ線ＣＴ画像は一人の患者に対し、約３５枚存在するので、原則として、肺癌候補の情報を有する画像番号の若い順に表示する。あるいは、指示入力部６０のマウスで、画面上のＸ線ＣＴ画像についての画像番号をポイントし、そこでダブルクリックすることにより読影しようとする画像を選択できるようにすることもできる（図８参照）。ここでは表示部３０にはＸ線ＣＴ画像は１枚ずつ表示されるものとする。
【００５７】
検出結果表示判定部８１，８２は、検出結果記憶部５１，５２から送られてきた検査識別番号「１２３４５６」の検査の画像番号６（または選択された画像番号）の病変部候補情報または検査識別番号「２３４５６７」の検査の病変部候補情報、および表示判定情報記憶部７１，７２から送られてきた表示判定基準情報を受け取ると、個々の表示判定基準ごとに、表示判定基準と病変部候補情報に含まれる特徴量とを比較する（ステップＳ６）。表示判定基準に使う形態的特徴としては、１種類でもよいし、２種類以上を任意に組み合わせてもよい。
【００５８】
そして、病変部候補情報に含まれる病変部候補が、表示判定基準値の範囲内に含まれているか否かを判定する。この判定において、表示判定基準値の範囲内である病変部候補は、表示対象として選択され、範囲外の病変部候補は、表示対象から外される。
【００５９】
このように表示対象とされた病変部候補は、図８に示すように、Ｘ線ＣＴ画像及び単純Ｘ線画像上に、その位置を示す円状のマークにより表示部３０に表示される。これにより、病変部候補に焦点が当てられるので、読影医による見落としを減少させることができる。この場合、単純Ｘ線画像上には、この患者のすべての病変部候補がマークされるが、Ｘ線ＣＴ画像上では、この断層像に含まれる病変部候補しか表示されない。例えば、図８の単純Ｘ線画像上の病変部候補ａ１を読影しているときは、表示されるＸ線ＣＴ画像は、病変部候補ａ１に対応する病変部候補を含む画像番号のＸ線ＣＴ画像が表示される。次に、単純Ｘ線画像上の病変部候補ａ２を読影するときは、マウス等を用いて病変部候補ａ２のマークをダブルクリックすれば、Ｘ線ＣＴ画像が病変部候補ａ２に対応する病変部候補を含むＸ線ＣＴ画像に切り替わるようにすることも可能である。
【００６０】
単純Ｘ線画像とＸ線ＣＴ画像の両方で検出された場合は、病変部として存在する可能性が高いといえるが、どちらか一方でのみ検出された場合は注意を要する。例えば、図８において、Ｘ線ＣＴ画像では病変部候補ｃ１が検出されたのに対し、単純Ｘ線画像ではそれに対応する病変部候補が検出されなかった場合を説明する。この場合、単純Ｘ線画像上で、病変部候補ｃ１に対応する位置にマークを点滅させて表示し（病変部候補ａ３）、両者で検出されて点灯しているマークと異なることを示して読影医に注意を喚起する。読影医は、病変部候補ｃ１と病変部候補ａ３とを見比べることにより真の病変部であるか或いは誤検出であるかを判断することができるので、いずれか一方のみの検出結果から判断するときよりも見落としが減少し、信頼性が向上する。
【００６１】
逆に、単純Ｘ線画像では病変部候補ａ３が検出されたのに対し、Ｘ線ＣＴ画像ではそれに対応する病変部候補が検出されなかった場合を、図９を参照して説明する。この場合、前記と同様に、Ｘ線ＣＴ画像上に、単純Ｘ線画像上の病変部候補ａ３に対応する位置にマークを表示するが、単純Ｘ線画像はｙ方向の情報を持たないため、２本の平行線が表示され、病変部候補が存在する可能性がある領域として、ｘ方向のみ限定することができるに止まる。しかしながら、全く限定されない場合よりは病変部候補探索領域が狭まり、その領域内を入念にチェックできるので、検出効率及び検出精度が向上する。
【００６２】
また、Ｘ線ＣＴ画像による検出の場合は、断層像の間隔や病変部候補の大きさによっては、一つの病変部候補であっても、相前後する複数のＸ線ＣＴ画像で検出されることがある。この場合、これらの病変部候補が同一のものであるか、別個の病変部候補であるかを判断するには、関係するすべてのＸ線ＣＴ画像を読影する必要がある。しかし、単純Ｘ線画像と対比して見れば、このような判定が比較的容易に行える場合がある。すなわち、Ｘ線ＣＴ画像では何枚にも亘る病変部も単純Ｘ線画像で見ればそれらが一つのものか複数のものかが一目でわかる。
【００６３】
なお、病変部候補を表示するマークは、図１０に示すように、その大きさを変更可能にすることもできる。図１０（ａ）は通常のマークの大きさを変更する場合を示し、図１０（ｂ）は、単純Ｘ線画像では病変部候補が検出されたのに対し、Ｘ線ＣＴ画像ではそれに対応する病変部候補が検出されなかった場合のマークを示している。いずれの場合にも、マークの一部をドラッグ、ドロップすることにより、その中心位置がずれることなくマークの半径または幅を変更することができる。これにより、より広い範囲で読影を行いたい場合や、より焦点を絞って読影したい場合にも対応することが可能となる。
【００６４】
さらに、かかるマークは、複数の病気を一度に検査する場合に、異なるアルゴリズムにより検出されたものは、表示色を変えて表示することも可能である。例えば、肺癌を検出するアルゴリズムで検出された病変部候補のマークは赤色、間質性肺疾患を検出するアルゴリズムにより検出された病変部候補のマークは黄色とする等である。
【００６５】
そのＸ線ＣＴ画像の全ての病変部候補に関する判定が終了すると、読影を継続する必要があるときは次のＸ線ＣＴ画像を選択して（ステップＳ７）、ステップ４へ戻り、そのＸ線ＣＴ画像について肺癌候補の判定を繰り返す（ステップ５からステップ７）。
【００６６】
患者「○山○夫」についてのＸ線ＣＴ画像すべての読影が終了し、次の患者について読影する場合は、ステップ３へ戻り（ステップ８）、ステップ４からステップ７の動作を繰り返す。
【００６７】
次に、本発明に係るＣＡＤ装置の第２の実施形態について、添付図面を参照して説明する。
【００６８】
図１１は第２実施形態に係るＣＡＤ装置１Ａの機能の概要を示すブロック図であり、図１２はＣＡＤ装置１Ａの構成例を示すブロック図である。
【００６９】
本実施の形態のＣＡＤ装置１Ａは、図１１に示すように、画像記憶部２０と第２の病変部検出部４２との間に画像投影部１１０を備える点で、第１の実施形態におけるものと基本的に相違し、他の構成は第１の実施形態と実質的に同じであり、同じ符号を付して説明を省略する。この画像投影部１１０は、特許請求の範囲に記載の画像再構成手段を構成する。また、図１２からも明らかなように、ＣＡＤ装置１Ａの構成は、第１の実施形態のＣＡＤ装置１の構成に画像再構成手段７が追加された構成となっている。
【００７０】
本実施形態は、肺野の診断を、Ｘ線ＣＴ装置によって得られるマルチスライスの断層画像のみによってダブルチェックを行う場合のものである。すなわち、Ｘ線ＣＴ装置で得られた断層画像から、異なる方向の投影画像を構成し、その投影画像を第１の実施形態におけるような他のモダリティで得られた透過画像に代えて用いるものである。１つのモダリティにより得られた情報であっても、画像のタイプが異なれば検出に用いられるアルゴリズムも異なる。したがって、異なった検出結果が得られることもあり、この点からも１つの断層画像でダブルチェックを行う意義がある。
【００７１】
画像投影部１１０は、図１３に示すように、Ｘ線ＣＴ装置で得られた断層画像から、ある一点からの投影像（ＤＲＲ：Ｄｉｇｉｔａｌｌｙ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈ）を生成するものである。その手順の概要は、以下のとおりである。
【００７２】
まず、Ｘ線ＣＴ装置により得られた多数のアキシャル像から、補間法等を用いて３次元ボリュームデータであるボクセルデータを作成する。次いで、線源の位置を計算し、この計算された線源の位置へ視点を配置したときのボクセルデータの透過像を計算する。透過像の計算は、図１３に示すように、線源から投影画像１０５形成位置までの各ビーム経路について、それぞれのビーム経路上にあるボクセルデータの各ＣＴ値を加算し、この加算結果のオバーフロー等に対処するため、適当な正規化を行って求められる。本実施の形態による場合は、視点をＸ線ＴＶ装置による場合と近似させることが望ましい。
【００７３】
本実施の形態に係るＣＡＤ装置１Ａの動作も、画像記憶部２０から第２の病変部検出部４２へ伝送される画像データが異なる点で、第１の実施形態におけるものと基本的に相違するのみで、他の構成は第１の実施形態と実質的に同じである。すなわち、画像記憶部２０に記憶されているマルチスライスを構成する複数枚のＸ線ＣＴ画像データが、制御部の制御により読み出され、Ｘ線ＣＴ画像は第１の病変部検出部４１と画像投影部１１０の双方に１組ずつ送られる。画像投影部１１０では上述の画像投影が行われ、得られた投影画像が第２の病変部検出部４２へ送られて解析に供される。また、画像記憶部２０にも返送されてここで記憶され、再度の画像投影の必要がないようにすることもできる。
【００７４】
読影医がこのＣＡＤ装置１Ａを使って画像の読影を行う動作は、ＣＡＤ装置１Ａが以上のように構成され動作するので、第１の実施形態の場合と全く同じように進めることができる。
【００７５】
本実施形態においては、アキシャル像からＤＲＲ像を生成し、それぞれの画像に対して異なるアルゴリズムにより病変部をサーチする例を挙げて説明したが、投影像はＤＲＲ像に限られず、ＤＲＲ像の代わりにアキシャル像とは異なる断面のＭＰＲ像（Ｍｕｌｔｉ Ｐｌａｎａｒ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）、特にコロナル像やオブリーク像を適用することも可能である。
【００７６】
ＭＰＲとは、断層像映像化装置から得られた立体画像データを用い、該データから任意の断面を切り出し、その切断面を表示するものである。図１４に頭部を例にとって説明する。図１４（ａ）（ｂ）に示すように、一般に、片断面の位置は、アキシャル像，サジタル像あるいはコロナル像等の二次元画像上に線ＲＯＩで指示することによって決められる。例えば、図１４（ａ）に示すアキシャル像中に線ＲＯＩ１又は線ＲＯＩ２を決め、例えば線ＲＯＩ１に対応する断面を、図１４（ｃ）に示すように表示する。また、図１４（ｂ）に示すコロナル像中に線ＲＯＩ３を決め、線ＲＯＩ３に対応する断面を、図１４（ｄ）に示すように表示する。
【００７７】
以上に説明した実施態様は説明のためのものであり、本発明の範囲を制限するものではない。従って、当業者であればこれらの各要素もしくは全要素をこれと均等なものによって置換した実施態様を採用することが可能であるが、これらの実施態様も本発明の範囲に含まれる。
【００７８】
【発明の効果】
以上述べたように、本発明に係る画像診断支援装置においては、第１のモダリティで得た画像から検出した病変部候補を第２のモダリティで得た画像上に表示する機能、逆に第２のモダリティで検出された病変部候補を第１のモダリティで得た画像上に表示する機能を有するため、病変部の見落としを防ぐことが可能となる。
【００７９】
また、本発明は、１のモダリティで得た断層画像を投影画像に変換し、断層画像から検出した病変部候補をこの投影画像上に表示する機能を有するため、１のモダリティで得た画像からだけでも、病変部のダブルチェックができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係るコンピュータ支援診断装置の機能の概要を示すブロック図。
【図２】本発明の第１の実施形態に係るコンピュータ支援診断装置の構成例を示すブロック図。
【図３】図１の第１の検出結果記憶部に記憶される病変部候補情報テーブルの構造を示す図。
【図４】病変部候補の座標関係を説明する図。
【図５】図１の第２の検出結果記憶部に記憶される病変部候補情報テーブルの構造を示す図。
【図６】図１の合成検出結果記憶部に記憶される病変部候補情報テーブルの構造を示す図。
【図７】読影を行う動作の手順の概要を示すフローチャート。
【図８】Ｘ線ＣＴ画像で病変部が検出され、単純Ｘ線画像では病変部が検出されなかった場合の検出結果の表示例。
【図９】単純Ｘ線画像で病変部が検出され、Ｘ線ＣＴ画像では病変部が検出されなかった場合の検出結果の表示例。
【図１０】病変部を示すマーカの大きさ変更を説明する図であって、（ａ）は単純Ｘ線画像上のマーカ、（ｂ）はＸ線ＣＴ画像上のマーカ。
【図１１】本発明の第２の実施形態に係るコンピュータ支援診断装置の機能の概要を示すブロック図。
【図１２】本発明の第２の実施形態に係るコンピュータ支援診断装置の構成例を示すブロック図。
【図１３】ボクセルデータを用いて透過像を計算する過程を説明する図。
【図１４】ＭＰＲ像について説明する図であり、（ａ）はアキシャル像、（ｂ）はコロナル像、（ｃ）はサジタル像、（ｄ）はオブリーク像。
【符号の説明】
１，１Ａ コンピュータ支援診断装置（ＣＡＤ装置）
２ モダリティ
３ 画像保管装置
４ 第１の病変部検出手段
５ 第２の病変部検出手段
６ 検出結果合成手段
７ 画像再構成手段
８ インターフェース（Ｉ／Ｆ）
９ ネットワーク
１０ 画像入力部
２０ 画像記憶部
３０ 表示部
４１ 第１の病変部検出部
４２ 第２の病変部検出部
５１ 第１の検出結果記憶部
５２ 第２の検出結果記憶部
６０ 指示入力部
７１ 第１の表示判定情報記憶部
７２ 第２の表示判定情報記憶部
８１ 第１の検出結果表示判定部
８２ 第２の検出結果表示判定部
９０ 検出結果合成部
１００ 合成検出結果記憶部
１１０ 画像投影部
Ａ，Ｂ，Ｃ 病変部候補情報テーブル
【発明の属する技術分野】
本発明は、医用画像による診断を支援するコンピュータ支援診断装置に係り、特に複数の種類の画像を夫々に適した画像処理アルゴリズムによりコンピュータ解析し、得られた異常情報を相互に比較対照することにより読影の効率及び信頼性の向上に利用できるコンピュータ支援診断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年の医療現場では、Ｘ線コンピュータトモグラフィ（Ｘ線ＣＴ）装置、超音波診断装置、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）装置に代表される画像診断装置（以下「モダリティ」という）を用いた診断が多用されている。更に現在では、これらを用いたコンピュータ診断支援（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ（ＣＡＤ））も頻繁に用いられるようになっている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
コンピュータ診断支援装置は、読影医の診断を支援するため、病変部の自動抽出や正常及び異常パターンの特徴を出力する装置である。これは、検出作業を、読影医の診断ルールをプログラミングすることにより自動化して読影医の負担を軽減させたものである。読影医は、この結果を見て、検出された病変部が腫瘍か否か、また良性のものか悪性のものかを最終的に判断する作業（Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を行なう。なお、上述したＣｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ にこの Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎを含めたもの（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ）もまたＣＡＤと呼ばれている。
【０００４】
かかるコンピュータ診断支援が目的とするものには、自動診断、或いはスクリーニングにおける省力化のほか、医師の見落としを防ぐことが挙げられる。
【０００５】
在来のＸ線直接撮影やＸ線ＴＶ装置のような透過方式では、厚さ方向に情報が積算されてしまうため、コントラストがつきにくく、また欠陥があってもその厚さ方向の位置を知ることができないという欠点がある。例えば、心臓の後ろにある腫瘍や肺尖部にある腫瘍は上記透過方式では発見しにくい。一方、このような欠点のないＸ線ＣＴ装置でも、一見血管のように見える腫瘍があり思わぬ見落としをすることがある。
【０００６】
このような見落としは、ＣＡＤに拠ったとしても、このＣＡＤは基本的に読影医の診断ルールをプログラミングしたものであるため、同様な見落としが予想される。
【０００７】
かかる見落としを防止するために、ＣＡＤの結果と読影医による読影レポートとを比較し、両者間に相違があれば警告を発するシステム（例えば、特許文献２参照）や、現在の画像と過去の画像とを比較読影することにより診断精度の向上を図るシステム（例えば、特許文献３参照）が提案されている。
【０００８】
【特許文献１】
特許第３０８３６０６号公報
【０００９】
【特許文献２】
特許第３０８５７２４号公報
【００１０】
【特許文献３】
特開２００１−１３７２３０号公報
【００１１】
【特許文献４】
特開平１１−３０６２６４号公報
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような見落としをなくし、画像診断の信頼性を高めるには、複数の装置で得られた画像を比較しながらダブルチェックすることがより望ましい。しかし、これは、読影医に二重の負担をかけることになる。また、少なくとも２種類の画像を見比べる必要があるが、２種類の診断結果を常に得られるとは限らない。
【００１３】
本発明は、上述した事情を考慮してなされたもので、画像診断の信頼性を高め、かつ、読影医に過重な負担をかけないコンピュータ支援診断装置を提供することを目的とするものである。
【００１４】
本発明の他の目的は、１のモダリティで得た医用画像のみからでも２種類の画像診断が行える機能を有するコンピュータ支援診断装置を提供することにある。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
本発明に係るコンピュータ支援診断装置は、上述した課題を解決するために、請求項１に記載したように、第１のモダリティにより得られた画像から病変部候補を検出する第１の病変部検出手段と、前記モダリティと異なる別のモダリティにより得られた、同一被検者の同一関心領域についての画像から病変部候補を検出する第２の病変部検出手段と、前記第１及び第２の病変部検出手段の検出結果を相互に比較対照する検出結果合成手段とを備えるものである。
【００１６】
次に、上述した課題を解決するために、請求項２に係るコンピュータ支援診断装置は、前記第１または第２の病変部検出手段のいずれか一方の病変部検出手段で解析される画像がＸ線ＣＴ画像であり、もう一方の病変部検出手段で解析される画像が単純Ｘ線透過画像であるものである。
【００１７】
そして、上述した課題を解決するために、請求項３に係るコンピュータ支援診断装置は、前記第１の病変部検出手段により検出された病変部候補の位置情報を、前記第２の病変部検出手段で解析される画像上に特定して表示する手段を備えたものである。
【００１８】
また、上述した課題を解決するために、請求項４に係るコンピュータ支援診断装置は、前記第１の病変部検出手段により検出された病変部候補の位置情報を、前記第２の病変部検出手段で解析される画像上に特定して表示し、且つ、当該第２の病変部検出手段により検出された病変部候補を、前記第１の病変部検出手段で解析される画像上に特定して表示する手段を備えたものである。
【００１９】
さらに、上述した課題を解決するために、請求項５に係るコンピュータ支援診断装置は、第１のモダリティにより得られた画像から病変部候補を検出する第１の病変部検出手段と、前記モダリティにより得られた前記第１の病変部検出手段で前記病変部候補を検出した範囲に関し、前記病変部候補に利用した画像とは異なる種類の医用画像を再構成する画像再構成手段と、前記再構成された画像から病変部候補を検出する第２の病変部検出手段と、前記第１及び第２の病変部検出手段の検出結果を相互に比較対照する検出結果合成手段とを備えるものである。
【００２０】
さらにまた、上述した課題を解決するために、請求項６に係るコンピュータ支援診断装置は、前記第１の病変部検出手段で解析される画像がＸ線ＣＴ画像であり、前記画像再構成手段で生成される画像がＸ線透過画像であるものである。
【００２１】
さらに、上述した課題を解決するために、請求項７に係るコンピュータ支援診断装置は、前記第１のモダリティは、Ｘ線ＣＴ装置であり、前記第１の病変部検出手段で解析される画像は前記Ｘ線ＣＴ装置により再構成された複数のアキシャル像であり、前記画像再構成手段は、前記複数のアキシャル像から投影像を生成するものである。
【００２２】
また、上述した課題を解決するために、請求項８に係るコンピュータ支援診断装置は、前記第１のモダリティは、Ｘ線ＣＴ装置であり、前記第１の病変部検出手段で解析される画像は前記Ｘ線ＣＴ装置により再構成された複数のアキシャル像であり、前記画像再構成手段は、前記複数のアキシャル像からＭＰＲ像を生成するものである。
【００２３】
【発明の実施の形態】
本発明に係るコンピュータ支援診断装置の第１の実施形態について、添付図面を参照して説明する。
【００２４】
図１は第１実施形態に係るコンピュータ支援診断装置（ＣＡＤ装置）１の機能の概要を示すブロック図である。ここで、ブロック間の矢印は主たるデータの流れを示す。
【００２５】
本実施形態に係るＣＡＤ装置１では、二つの入力部、すなわち、画像入力部１０及び指示入力部６０で入力された主たるデータは、概ね、第１の検出手段と第２の検出手段とに区分けして伝送され、検出結果合成手段で合成された後、検出結果を表示する表示部３０で出力される。本実施例では、第１の検出手段はＸ線ＣＴ画像を処理して検出を行うものであり、第２の検出手段は、単純Ｘ線画像を処理して検出を行うものとして説明する。ここにいう単純Ｘ線画像とは、Ｘ線ＴＶ装置や伝統的なＸ線撮影装置により得られる透視画像である。
【００２６】
上記第１の検出手段は、図１において、第１の病変部検出部４１、第１の検出結果記憶部５１、第１の表示判定情報記憶部７１及び第１の表示判定部８１より構成される。同様に、上記第２の検出手段は、第２の病変部検出部４２、第２の検出結果記憶部５２、第２の表示判定情報記憶部７２及び第２の表示判定部８２より構成される。また、検出結果合成手段は、検出結果合成部９０及び合成検出結果記憶部１００より構成される。
【００２７】
ＣＡＤ装置１は、上記の他に、画像入力部１０の直後には画像記憶部２０を備え、また、装置全体の動きを統括する制御部（図示せず）を備えて構成される。
【００２８】
画像入力部１０は、ネットワーク９と接続されており、ネットワーク９を介してＸ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置等のモダリティ２から直接又は画像ファイル通信保管システム（ＰＡＣＳ：Ｐｉｃｔｕｒｅ Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）等の画像保管装置３から転送されてくる医用画像を入力するためのインターフェースとしての機能を有している。画像記憶部２０は、画像入力部１０から入力された医用画像のデータを記憶するために大容量の磁気ディスク、光磁気ディスク等の記憶媒体を装備している。なお、本ＣＡＤ装置１は独立型のシステムとして構成することも可能である。
【００２９】
病変部検出部４１，４２は、画像記憶部２０に記憶されている医用画像を、在来の一般的な任意のアルゴリズムで処理して、その医用画像中に含まれている異常陰影を病変部候補として検出し、検出した病変部候補それぞれの形態的な特徴量の面積等を計算するために設けられている。
【００３０】
このアルゴリズムは、撮像された臓器の種類によって異なり、また、用いられたモダリティによっても異なる。したがって、同じ部位に対して異なる種類の第１・第２画像を生成し、第１画像については第１のアルゴリズム、第２画像については第２のアルゴリズムという異なったアルゴリズムをかけて病変をダブルチェックすることができる。
【００３１】
また、このアルゴリズムには、例えば、肺野部に関するものとしては、微小石灰化検出アルゴリズム、間質性肺疾患検出アルゴリズム、肺小結節検出アルゴリズム或いは肺癌検出アルゴリズム等があり、検出目的に応じて使い分けられる。複数の検出目的がある場合は１つのアルゴリズムによる解析に続けて他のアルゴリズムによる解析を行う。
【００３２】
検出結果記憶部５１，５２は、病変部検出部４１，４２により検出された病変部候補の画像上での位置及び計算された形態的な特徴量を、図３及び図５に示すように、患者名、検査識別番号、画像番号等に関連付け、病変部候補情報テーブルＡ，Ｂとして記憶するために設けられている。
【００３３】
検出結果表示判定部８１，８２は、表示判定情報記憶部７１，７２の磁気ディスク等の記憶媒体に記憶されている表示判定基準情報に従って、病変部検出部４１，４２により検出された全ての病変部候補の中から、表示に供すべき病変部候補（特定の病変部候補）を判定し選択するために設けられている。なお、表示判定の基準は、指示入力部６０に装備されているマウスやキーボードやタッチパネル等の各種入力機器を操作して、読影医が自由に変更し又は設定できるようになっている。
【００３４】
検出結果合成部９０は、画像マッチング機能と、検出結果比較対照機能とを具え、検出結果表示判定部８１，８２でそれぞれ表示すべきと判定され選択された特定の病変部候補の位置を相互に比較対照し、両者が同一のものか否かの同定を行う。画像マッチング機能は、Ｘ線ＣＴ画像と単純Ｘ線画像の同じ位置、サイズを同一の座標軸で表し、両画像の比較対照を可能ならしめるものであり、コロナル面上の単純Ｘ線画像とアキシャル面上のマルチスライスの断層画像上でもマッチングさせることは可能である。
【００３５】
検出結果比較対照機能は、画像マッチング機能により大きさ、位置が揃ったＸ線ＣＴ画像及び単純Ｘ線画像上で、それぞれ表示すべきと判定され選択された特定の病変部候補の位置を、その座標軸上の位置を表す数字を比較することにより同定する。
【００３６】
合成検出結果記憶部１００は、検出結果合成部９０により同定された病変部候補及び一方の画像上でのみ検出され同定されなかった病変部の位置及び計算された形態的な特徴量を、図６に示すように、第１の病変部検出部４１と第２の病変部検出部４２の各々で検出された病変部候補を対比して、また、患者名、検査識別番号、画像番号等に関連付けて、病変部候補情報テーブルＣとして記憶する。
【００３７】
表示部３０は、陰極線管（ＣＲＴ：Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）あるいは液晶表示装置等の表示機器を備え、第１及び第２の検出手段で解析されるべく画像記憶部２０から読み出された医用画像を並列表示すると共に、その医用画像上に、検出結果表示判定部８１，８２でそれぞれ表示すべきと判定され選択された特定の病変部候補の位置を、その病変部候補の座標にマークを重ねることにより提示する。このマークは、検出結果合成部９０で比較対照された結果を双方の画像に相互に反映させて表示される。また、表示部３０には、検出結果表示判定部８１，８２でそれぞれ表示すべきと判定され選択された特定の病変部候補の位置を病変部候補情報テーブルＡ，Ｂの形で表示させることも可能である。
【００３８】
図２は、上記の機能を実現するＣＡＤ装置１の１構成例を示すものである。図２においてＣＡＤ装置１は、インターフェース（Ｉ／Ｆ）８、第１の病変部検出手段４、第２の病変部検出手段５、検出結果合成手段６、指示入力部６０及び表示部３０より構成される。ここで指示入力部６０と表示部３０とは図１と同じものであり、Ｉ／Ｆ８は、図１における画像入力部１０と画像記憶部２０に相当し、ネットワーク９を介して画像保管装置３と接続される。また、第１の病変部検出手段４は、図１における第１の病変部検出部４１、第１の検出結果記憶部５１、第１の表示判定情報記憶部７１及び第１の表示判定部８１の機能を備え、同様に、第２の病変部検出手段５は、第２の病変部検出部４２、第２の検出結果記憶部５２、第２の表示判定情報記憶部７２及び第２の表示判定部８２の機能を有する。また、検出結果合成手段６は、検出結果合成部９０及び合成検出結果記憶部１００の機能を担うものである。
【００３９】
第１の病変部検出手段４、第２の病変部検出手段５および検出結果合成手段６は、それぞれＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、補助記憶装置等から構成されるワークステーションであり、特に検出結果合成手段６に制御部の機能をも持たせた構成とすることも可能である。
【００４０】
次に、このように構成されたＣＡＤ装置１の動作、すなわち、画像データの入力から病変部候補の検出処理を経て検出結果を記憶し、その検出結果を合成するまでの動作を、胸部Ｘ線ＣＴ画像及び胸部Ｘ線透過画像からそれぞれ肺癌候補を検出し、その検出結果を相互に比較対照して表示する例を取り上げて説明する。
【００４１】
まず、Ｘ線ＣＴ装置からネットワーク上を転送されてきた画像データ及びＸ線ＴＶ装置からネットワーク上を転送されてきた画像データが画像入力部１０に到着する。Ｘ線ＴＶ装置からの画像は、伝統的なＸ線撮影装置で撮影されたフィルムをフィルムデジタイザによりデジタル化された画像データであってもよい。これらの画像データは画像記憶部２０に送られ、記憶される。画像データは、患者名、検査識別番号、画像番号等の画像付帯情報と、ＣＴ値（ピクセル値）の分布等から成る。
【００４２】
この画像記憶部２０に記憶されている画像データは、制御部の制御により読み出され、Ｘ線ＣＴ画像は第１の病変部検出部４１に、単純Ｘ線画像は第２の病変部検出部４２に区分して１枚ずつ送られる。病変部検出部４１，４２は、画像データを受け取ると、それぞれのアルゴリズムに基づいて肺癌候補の検出処理を実行する。その手順の概要は、（手順１）胸部Ｘ線ＣＴ画像または単純Ｘ線画像から肺野領域を抽出する、（手順２）抽出した肺野領域において、閾値処理により画素値の大きい領域を抽出する、（手順３）抽出した画素値の大きい領域の円形度などの特徴量を演算する、（手順４）その特徴量から病変部候補を特定し、その領域の重心位置を演算して位置を特定するものである。
【００４３】
病変部検出部４１，４２において被検体１人分の肺癌候補検出処理が終了すると、画像付帯情報、検出された肺癌候補の座標、および計算された形態的な特徴量に関するデータが検出結果記憶部５１，５２に送られ記憶される。この形態的な特徴量としては、例えば、肺癌候補の異常陰影領域の有効径（肺癌候補の異常陰影領域と同じ面積の円の直径）、面積、外接円の径、外接矩形の面積、円形性、辺縁の凹凸の程度等が考えられる。
【００４４】
第１の検出結果記憶部５１には、第１の病変部検出部４１から画像付帯情報、肺癌候補の座標、特徴量の各データが供給され、画像付帯情報から患者名、検査識別番号、画像番号等を取り出し、各肺癌候補の座標および特徴量データとともに病変部候補情報テーブルＡに登録し、記憶する。記憶されている病変部候補情報テーブルＡの内容の例を図３に示す。最初の６行は、患者「○山○夫」の検査識別番号「１２３４５６」の検査の６枚の画像からそれぞれ１個ずつ肺癌候補領域が検出されたことを示している。
【００４５】
図３に示す病変部候補情報テーブルＡ中の「病変部候補の座標」について、座標関係を示す図４を参照して説明する。図４において、Ｐは被検体を、ＱはＸ線ＣＴ装置により撮像され再構成されたマルチスライスの断層像の中の１枚を、ＲはＸ線透過画像を示す。例えば、被検体に対してＸ線管が螺旋軌道を描きながら投影データの収集が繰り返されるいわゆるヘリカルＣＴスキャナの場合、１８０度線形補間、間隔１０ｍｍで再構成された画像サイズ５１２×５１２ｐｉｘｅｌ、一画素あたり１２ｂｉｔ 階調のヘリカルＣＴ画像である。上部から下部までの肺野全域について約３５枚の画像が収集される。
【００４６】
このＸ線ＣＴ断層像Ｑ中のｘ座標、ｙ座標上の位置は、「病変部候補の座標」にある（ｘ，ｙ）で表され、ｚ軸上の位置については、画像番号によって示される。すなわち、マルチスライスの断層像間隔が１０ｍｍの場合には、画像番号１０のｚ軸座標値は１００ｍｍとなる。
【００４７】
同様に、第２の検出結果記憶部５２には、第２の病変部検出部４２から画像付帯情報、肺癌候補の座標、特徴量の各データが供給され、画像付帯情報から患者名、検査識別番号、画像番号等を取り出し、各肺癌候補の座標および特徴量データとともに病変部候補情報テーブルＢに登録し、記憶する。記憶されている病変部候補情報テーブルＢの内容の例を図５に示す。ここで病変部候補情報テーブルＢ中の「病変部候補の座標」は、ｘ座標、ｚ座標上の位置（ｘ，ｚ）を示す。単純Ｘ線透過画像Ｒは、図４に示すように、２次元投影画像であるため、ｙ方向の情報は持たない。
【００４８】
病変部候補情報テーブルＡ，Ｂは、検出結果合成部９０に伝送され、夫々の病変部検出部４１，４２で検出された肺癌候補の同定を行う。その準備作業として、画像マッチング機能により、「病変部候補の座標」を一致させる調整が行われる。これは、縦方向の中心線や、左右の肺のそれぞれについて、鎖骨の下縁、横隔膜の上縁、肋骨の位置等の画像上の座標を基に、２つの画像の２信号間の類似度を測定して調整すること等により行う。
【００４９】
画像マッチング機能により、病変部候補情報テーブルＡ及びＢの「病変部候補の座標」が、図４に示すように、同一の座標軸上で表示されることにより、初めて両者は検出結果比較対照機能による比較対照が可能となり、検出結果比較対照機能は、病変部候補情報テーブルＡ，Ｂの「病変部候補の座標」の値を比較して、同一の肺癌候補か否かを判定する。その比較対照の結果は合成検出結果記憶部１００へ伝送され、記憶される。図６は記憶されている病変部候補情報テーブルＣの内容の例を示すものである。病変部候補情報テーブルＣの左側上部に「ＣＴ」とあるのは、Ｘ線ＣＴ画像の検出の結果肺癌候補としてリストされたものであり、右側上部の「Ｘ−ＴＶ」とあるのは、単純Ｘ線画像の検出結果のリストである。夫々の病変部検出部４１，４２で検出された肺癌候補が同一と判定された場合は、図６に示すように、病変部候補情報テーブルＣ上で左右に並べて表示される。同一とみなされるものには、一定の許容範囲内のものも含まれるが、この許容範囲は、読影医によって変更することが可能である。病変部検出部４１，４２のいずれか一方でのみ検出された肺癌候補の場合、検出されなかったもう一方の側はブランクのまま残される。
【００５０】
次に、読影医がこのＣＡＤ装置１を使って画像の読影を行う動作を、図７を参照して説明する。
【００５１】
まず、読影医が肺癌候補検出結果の表示要求を、指示入力部６０を介して入力すると、制御部の制御により、合成検出結果記憶部１００に記憶されている病変部候補情報テーブルＣが制御部にロードされ、表示部３０に表示される（ステップＳ１）。
【００５２】
さらに、表示判定情報記憶部７１，７２に記憶されている表示判定基準情報の初期値および各表示判定基準情報の値を変更するための画面がタッチパネル上に表示される。この画面は、公知のグラフィックユーザインターフェースにより実現されており、表示判定の基準値を任意に設定又は変更することが可能である（ステップＳ２）。
【００５３】
さらに制御部の指示により、表示判定情報記憶部７１，７２から表示判定基準情報が検出結果表示判定部８１，８２に読み出される。この表示判定基準情報は変更がなされる度に検出結果表示判定部８１，８２に送られる（ステップＳ５）。図８は、読影時における表示部３０の表示例を示すものであるが、この段階では、下部に病変部候補情報テーブルＣのみが表示されている。
【００５４】
続いて、読影医は、読影を次の手順に従って、進める。ここでは患者「○山○夫」の検査結果を読影するものとする。
【００５５】
読影医は、表示部３０に既に表示されている病変部候補情報テーブルＣの中から、患者「○山○夫」を選択する（ステップＳ３）。この選択は、指示入力部６０のマウスで、画面上の単純Ｘ線画像についての検査識別番号「２３４５６７」をポイントし、そこでダブルクリックすることにより行うようにすることもできる（図８参照）。患者の選択が入力されると、制御部は、検査識別番号「２３４５６７」の検査に該当する単純Ｘ線画像を、画像記憶部２０から呼び出し、表示するよう制御する。単純Ｘ線画像は一人の患者につき原則１枚であるので、同一患者についての読影中は変更されることはない。
【００５６】
患者が特定されると、制御部は単純Ｘ線画像と比較対照するＸ線ＣＴ画像を、画像記憶部２０から呼び出し、表示するよう制御する（ステップＳ４）。Ｘ線ＣＴ画像は一人の患者に対し、約３５枚存在するので、原則として、肺癌候補の情報を有する画像番号の若い順に表示する。あるいは、指示入力部６０のマウスで、画面上のＸ線ＣＴ画像についての画像番号をポイントし、そこでダブルクリックすることにより読影しようとする画像を選択できるようにすることもできる（図８参照）。ここでは表示部３０にはＸ線ＣＴ画像は１枚ずつ表示されるものとする。
【００５７】
検出結果表示判定部８１，８２は、検出結果記憶部５１，５２から送られてきた検査識別番号「１２３４５６」の検査の画像番号６（または選択された画像番号）の病変部候補情報または検査識別番号「２３４５６７」の検査の病変部候補情報、および表示判定情報記憶部７１，７２から送られてきた表示判定基準情報を受け取ると、個々の表示判定基準ごとに、表示判定基準と病変部候補情報に含まれる特徴量とを比較する（ステップＳ６）。表示判定基準に使う形態的特徴としては、１種類でもよいし、２種類以上を任意に組み合わせてもよい。
【００５８】
そして、病変部候補情報に含まれる病変部候補が、表示判定基準値の範囲内に含まれているか否かを判定する。この判定において、表示判定基準値の範囲内である病変部候補は、表示対象として選択され、範囲外の病変部候補は、表示対象から外される。
【００５９】
このように表示対象とされた病変部候補は、図８に示すように、Ｘ線ＣＴ画像及び単純Ｘ線画像上に、その位置を示す円状のマークにより表示部３０に表示される。これにより、病変部候補に焦点が当てられるので、読影医による見落としを減少させることができる。この場合、単純Ｘ線画像上には、この患者のすべての病変部候補がマークされるが、Ｘ線ＣＴ画像上では、この断層像に含まれる病変部候補しか表示されない。例えば、図８の単純Ｘ線画像上の病変部候補ａ１を読影しているときは、表示されるＸ線ＣＴ画像は、病変部候補ａ１に対応する病変部候補を含む画像番号のＸ線ＣＴ画像が表示される。次に、単純Ｘ線画像上の病変部候補ａ２を読影するときは、マウス等を用いて病変部候補ａ２のマークをダブルクリックすれば、Ｘ線ＣＴ画像が病変部候補ａ２に対応する病変部候補を含むＸ線ＣＴ画像に切り替わるようにすることも可能である。
【００６０】
単純Ｘ線画像とＸ線ＣＴ画像の両方で検出された場合は、病変部として存在する可能性が高いといえるが、どちらか一方でのみ検出された場合は注意を要する。例えば、図８において、Ｘ線ＣＴ画像では病変部候補ｃ１が検出されたのに対し、単純Ｘ線画像ではそれに対応する病変部候補が検出されなかった場合を説明する。この場合、単純Ｘ線画像上で、病変部候補ｃ１に対応する位置にマークを点滅させて表示し（病変部候補ａ３）、両者で検出されて点灯しているマークと異なることを示して読影医に注意を喚起する。読影医は、病変部候補ｃ１と病変部候補ａ３とを見比べることにより真の病変部であるか或いは誤検出であるかを判断することができるので、いずれか一方のみの検出結果から判断するときよりも見落としが減少し、信頼性が向上する。
【００６１】
逆に、単純Ｘ線画像では病変部候補ａ３が検出されたのに対し、Ｘ線ＣＴ画像ではそれに対応する病変部候補が検出されなかった場合を、図９を参照して説明する。この場合、前記と同様に、Ｘ線ＣＴ画像上に、単純Ｘ線画像上の病変部候補ａ３に対応する位置にマークを表示するが、単純Ｘ線画像はｙ方向の情報を持たないため、２本の平行線が表示され、病変部候補が存在する可能性がある領域として、ｘ方向のみ限定することができるに止まる。しかしながら、全く限定されない場合よりは病変部候補探索領域が狭まり、その領域内を入念にチェックできるので、検出効率及び検出精度が向上する。
【００６２】
また、Ｘ線ＣＴ画像による検出の場合は、断層像の間隔や病変部候補の大きさによっては、一つの病変部候補であっても、相前後する複数のＸ線ＣＴ画像で検出されることがある。この場合、これらの病変部候補が同一のものであるか、別個の病変部候補であるかを判断するには、関係するすべてのＸ線ＣＴ画像を読影する必要がある。しかし、単純Ｘ線画像と対比して見れば、このような判定が比較的容易に行える場合がある。すなわち、Ｘ線ＣＴ画像では何枚にも亘る病変部も単純Ｘ線画像で見ればそれらが一つのものか複数のものかが一目でわかる。
【００６３】
なお、病変部候補を表示するマークは、図１０に示すように、その大きさを変更可能にすることもできる。図１０（ａ）は通常のマークの大きさを変更する場合を示し、図１０（ｂ）は、単純Ｘ線画像では病変部候補が検出されたのに対し、Ｘ線ＣＴ画像ではそれに対応する病変部候補が検出されなかった場合のマークを示している。いずれの場合にも、マークの一部をドラッグ、ドロップすることにより、その中心位置がずれることなくマークの半径または幅を変更することができる。これにより、より広い範囲で読影を行いたい場合や、より焦点を絞って読影したい場合にも対応することが可能となる。
【００６４】
さらに、かかるマークは、複数の病気を一度に検査する場合に、異なるアルゴリズムにより検出されたものは、表示色を変えて表示することも可能である。例えば、肺癌を検出するアルゴリズムで検出された病変部候補のマークは赤色、間質性肺疾患を検出するアルゴリズムにより検出された病変部候補のマークは黄色とする等である。
【００６５】
そのＸ線ＣＴ画像の全ての病変部候補に関する判定が終了すると、読影を継続する必要があるときは次のＸ線ＣＴ画像を選択して（ステップＳ７）、ステップ４へ戻り、そのＸ線ＣＴ画像について肺癌候補の判定を繰り返す（ステップ５からステップ７）。
【００６６】
患者「○山○夫」についてのＸ線ＣＴ画像すべての読影が終了し、次の患者について読影する場合は、ステップ３へ戻り（ステップ８）、ステップ４からステップ７の動作を繰り返す。
【００６７】
次に、本発明に係るＣＡＤ装置の第２の実施形態について、添付図面を参照して説明する。
【００６８】
図１１は第２実施形態に係るＣＡＤ装置１Ａの機能の概要を示すブロック図であり、図１２はＣＡＤ装置１Ａの構成例を示すブロック図である。
【００６９】
本実施の形態のＣＡＤ装置１Ａは、図１１に示すように、画像記憶部２０と第２の病変部検出部４２との間に画像投影部１１０を備える点で、第１の実施形態におけるものと基本的に相違し、他の構成は第１の実施形態と実質的に同じであり、同じ符号を付して説明を省略する。この画像投影部１１０は、特許請求の範囲に記載の画像再構成手段を構成する。また、図１２からも明らかなように、ＣＡＤ装置１Ａの構成は、第１の実施形態のＣＡＤ装置１の構成に画像再構成手段７が追加された構成となっている。
【００７０】
本実施形態は、肺野の診断を、Ｘ線ＣＴ装置によって得られるマルチスライスの断層画像のみによってダブルチェックを行う場合のものである。すなわち、Ｘ線ＣＴ装置で得られた断層画像から、異なる方向の投影画像を構成し、その投影画像を第１の実施形態におけるような他のモダリティで得られた透過画像に代えて用いるものである。１つのモダリティにより得られた情報であっても、画像のタイプが異なれば検出に用いられるアルゴリズムも異なる。したがって、異なった検出結果が得られることもあり、この点からも１つの断層画像でダブルチェックを行う意義がある。
【００７１】
画像投影部１１０は、図１３に示すように、Ｘ線ＣＴ装置で得られた断層画像から、ある一点からの投影像（ＤＲＲ：Ｄｉｇｉｔａｌｌｙ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈ）を生成するものである。その手順の概要は、以下のとおりである。
【００７２】
まず、Ｘ線ＣＴ装置により得られた多数のアキシャル像から、補間法等を用いて３次元ボリュームデータであるボクセルデータを作成する。次いで、線源の位置を計算し、この計算された線源の位置へ視点を配置したときのボクセルデータの透過像を計算する。透過像の計算は、図１３に示すように、線源から投影画像１０５形成位置までの各ビーム経路について、それぞれのビーム経路上にあるボクセルデータの各ＣＴ値を加算し、この加算結果のオバーフロー等に対処するため、適当な正規化を行って求められる。本実施の形態による場合は、視点をＸ線ＴＶ装置による場合と近似させることが望ましい。
【００７３】
本実施の形態に係るＣＡＤ装置１Ａの動作も、画像記憶部２０から第２の病変部検出部４２へ伝送される画像データが異なる点で、第１の実施形態におけるものと基本的に相違するのみで、他の構成は第１の実施形態と実質的に同じである。すなわち、画像記憶部２０に記憶されているマルチスライスを構成する複数枚のＸ線ＣＴ画像データが、制御部の制御により読み出され、Ｘ線ＣＴ画像は第１の病変部検出部４１と画像投影部１１０の双方に１組ずつ送られる。画像投影部１１０では上述の画像投影が行われ、得られた投影画像が第２の病変部検出部４２へ送られて解析に供される。また、画像記憶部２０にも返送されてここで記憶され、再度の画像投影の必要がないようにすることもできる。
【００７４】
読影医がこのＣＡＤ装置１Ａを使って画像の読影を行う動作は、ＣＡＤ装置１Ａが以上のように構成され動作するので、第１の実施形態の場合と全く同じように進めることができる。
【００７５】
本実施形態においては、アキシャル像からＤＲＲ像を生成し、それぞれの画像に対して異なるアルゴリズムにより病変部をサーチする例を挙げて説明したが、投影像はＤＲＲ像に限られず、ＤＲＲ像の代わりにアキシャル像とは異なる断面のＭＰＲ像（Ｍｕｌｔｉ Ｐｌａｎａｒ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）、特にコロナル像やオブリーク像を適用することも可能である。
【００７６】
ＭＰＲとは、断層像映像化装置から得られた立体画像データを用い、該データから任意の断面を切り出し、その切断面を表示するものである。図１４に頭部を例にとって説明する。図１４（ａ）（ｂ）に示すように、一般に、片断面の位置は、アキシャル像，サジタル像あるいはコロナル像等の二次元画像上に線ＲＯＩで指示することによって決められる。例えば、図１４（ａ）に示すアキシャル像中に線ＲＯＩ１又は線ＲＯＩ２を決め、例えば線ＲＯＩ１に対応する断面を、図１４（ｃ）に示すように表示する。また、図１４（ｂ）に示すコロナル像中に線ＲＯＩ３を決め、線ＲＯＩ３に対応する断面を、図１４（ｄ）に示すように表示する。
【００７７】
以上に説明した実施態様は説明のためのものであり、本発明の範囲を制限するものではない。従って、当業者であればこれらの各要素もしくは全要素をこれと均等なものによって置換した実施態様を採用することが可能であるが、これらの実施態様も本発明の範囲に含まれる。
【００７８】
【発明の効果】
以上述べたように、本発明に係る画像診断支援装置においては、第１のモダリティで得た画像から検出した病変部候補を第２のモダリティで得た画像上に表示する機能、逆に第２のモダリティで検出された病変部候補を第１のモダリティで得た画像上に表示する機能を有するため、病変部の見落としを防ぐことが可能となる。
【００７９】
また、本発明は、１のモダリティで得た断層画像を投影画像に変換し、断層画像から検出した病変部候補をこの投影画像上に表示する機能を有するため、１のモダリティで得た画像からだけでも、病変部のダブルチェックができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係るコンピュータ支援診断装置の機能の概要を示すブロック図。
【図２】本発明の第１の実施形態に係るコンピュータ支援診断装置の構成例を示すブロック図。
【図３】図１の第１の検出結果記憶部に記憶される病変部候補情報テーブルの構造を示す図。
【図４】病変部候補の座標関係を説明する図。
【図５】図１の第２の検出結果記憶部に記憶される病変部候補情報テーブルの構造を示す図。
【図６】図１の合成検出結果記憶部に記憶される病変部候補情報テーブルの構造を示す図。
【図７】読影を行う動作の手順の概要を示すフローチャート。
【図８】Ｘ線ＣＴ画像で病変部が検出され、単純Ｘ線画像では病変部が検出されなかった場合の検出結果の表示例。
【図９】単純Ｘ線画像で病変部が検出され、Ｘ線ＣＴ画像では病変部が検出されなかった場合の検出結果の表示例。
【図１０】病変部を示すマーカの大きさ変更を説明する図であって、（ａ）は単純Ｘ線画像上のマーカ、（ｂ）はＸ線ＣＴ画像上のマーカ。
【図１１】本発明の第２の実施形態に係るコンピュータ支援診断装置の機能の概要を示すブロック図。
【図１２】本発明の第２の実施形態に係るコンピュータ支援診断装置の構成例を示すブロック図。
【図１３】ボクセルデータを用いて透過像を計算する過程を説明する図。
【図１４】ＭＰＲ像について説明する図であり、（ａ）はアキシャル像、（ｂ）はコロナル像、（ｃ）はサジタル像、（ｄ）はオブリーク像。
【符号の説明】
１，１Ａ コンピュータ支援診断装置（ＣＡＤ装置）
２ モダリティ
３ 画像保管装置
４ 第１の病変部検出手段
５ 第２の病変部検出手段
６ 検出結果合成手段
７ 画像再構成手段
８ インターフェース（Ｉ／Ｆ）
９ ネットワーク
１０ 画像入力部
２０ 画像記憶部
３０ 表示部
４１ 第１の病変部検出部
４２ 第２の病変部検出部
５１ 第１の検出結果記憶部
５２ 第２の検出結果記憶部
６０ 指示入力部
７１ 第１の表示判定情報記憶部
７２ 第２の表示判定情報記憶部
８１ 第１の検出結果表示判定部
８２ 第２の検出結果表示判定部
９０ 検出結果合成部
１００ 合成検出結果記憶部
１１０ 画像投影部
Ａ，Ｂ，Ｃ 病変部候補情報テーブル
Claims (8)
- 第１のモダリティにより得られた画像から病変部候補を検出する第１の病変部検出手段と、
前記モダリティと異なる別のモダリティにより得られた、同一被検者の同一関心領域についての画像から病変部候補を検出する第２の病変部検出手段と、
前記第１及び第２の病変部検出手段の検出結果を相互に比較対照する検出結果合成手段と、
を備えることを特徴とするコンピュータ支援診断装置。 - 前記第１または第２の病変部検出手段のいずれか一方の病変部検出手段で解析される画像がＸ線ＣＴ画像であり、もう一方の病変部検出手段で解析される画像が単純Ｘ線透過画像であることを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ支援診断装置。
- 前記第１の病変部検出手段により検出された病変部候補の位置情報を、前記第２の病変部検出手段で解析される画像上に特定して表示する手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ支援診断装置。
- 前記第１の病変部検出手段により検出された病変部候補の位置情報を、前記第２の病変部検出手段で解析される画像上に特定して表示し、且つ、当該第２の病変部検出手段により検出された病変部候補を、前記第１の病変部検出手段で解析される画像上に特定して表示する手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ支援診断装置。
- 第１のモダリティにより得られた画像から病変部候補を検出する第１の病変部検出手段と、
前記モダリティにより得られた前記第１の病変部検出手段で前記病変部候補を検出した範囲に関し、前記病変部候補に利用した画像とは異なる種類の医用画像を再構成する画像再構成手段と、
前記再構成された画像から病変部候補を検出する第２の病変部検出手段と、
前記第１及び第２の病変部検出手段の検出結果を相互に比較対照する検出結果合成手段と、
を備えることを特徴とするコンピュータ支援診断装置。 - 前記第１の病変部検出手段で解析される画像はＸ線ＣＴ画像であり、前記画像再構成手段で生成される画像がＸ線透過画像であることを特徴とする請求項５に記載のコンピュータ支援診断装置。
- 前記第１のモダリティは、Ｘ線ＣＴ装置であり、
前記第１の病変部検出手段で解析される画像は前記Ｘ線ＣＴ装置により再構成された複数のアキシャル像であり、
前記画像再構成手段は、前記複数のアキシャル像から投影像を生成することを特徴とする請求項５記載のコンピュータ支援診断装置。 - 前記第１のモダリティは、Ｘ線ＣＴ装置であり、
前記第１の病変部検出手段で解析される画像は前記Ｘ線ＣＴ装置により再構成された複数のアキシャル像であり、
前記画像再構成手段は、前記複数のアキシャル像からＭＰＲ像を生成することを特徴とする請求項５記載のコンピュータ支援診断装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002351487A JP4253497B2 (ja) | 2002-12-03 | 2002-12-03 | コンピュータ支援診断装置 |
| US10/537,285 US9168007B2 (en) | 2002-12-03 | 2003-12-02 | Computer-aided diagnostic apparatus |
| PCT/JP2003/015443 WO2004049948A1 (ja) | 2002-12-03 | 2003-12-02 | コンピュータ支援診断装置 |
| EP03776035.2A EP1568322B1 (en) | 2002-12-03 | 2003-12-02 | Computer-aided diagnostic apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002351487A JP4253497B2 (ja) | 2002-12-03 | 2002-12-03 | コンピュータ支援診断装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2004180932A true JP2004180932A (ja) | 2004-07-02 |
| JP4253497B2 JP4253497B2 (ja) | 2009-04-15 |
Family
ID=32463152
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002351487A Expired - Fee Related JP4253497B2 (ja) | 2002-12-03 | 2002-12-03 | コンピュータ支援診断装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US9168007B2 (ja) |
| EP (1) | EP1568322B1 (ja) |
| JP (1) | JP4253497B2 (ja) |
| WO (1) | WO2004049948A1 (ja) |
Cited By (25)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006011545A1 (ja) * | 2004-07-30 | 2006-02-02 | Hitachi Medical Corporation | 医用画像診断支援方法、装置及び画像処理プログラム |
| JP2006101975A (ja) * | 2004-10-01 | 2006-04-20 | Hitachi Medical Corp | 画像表示装置 |
| JP2006167042A (ja) * | 2004-12-14 | 2006-06-29 | Toshiba Corp | 医用画像診断装置 |
| JP2006187412A (ja) * | 2005-01-05 | 2006-07-20 | Hitachi Medical Corp | 医用画像診断支援装置 |
| JP2006197968A (ja) * | 2005-01-18 | 2006-08-03 | Toshiba Corp | 画像観察装置及び画像観察方法 |
| WO2007119297A1 (ja) | 2006-03-16 | 2007-10-25 | Olympus Medical Systems Corp. | 医療用画像処理装置及び医療用画像処理方法 |
| JP2008505712A (ja) * | 2004-07-09 | 2008-02-28 | フィッシャー イメイジング コーポレイション | マルチモダリティマンモグラフィ用診断システム |
| JP2008093254A (ja) * | 2006-10-13 | 2008-04-24 | Fujifilm Corp | 画像処理装置 |
| JP2008142354A (ja) * | 2006-12-11 | 2008-06-26 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | 放射線撮影装置 |
| JP2009000153A (ja) * | 2007-06-19 | 2009-01-08 | Fujifilm Corp | 画像診断支援装置、方法及びプログラム |
| JP2009061156A (ja) * | 2007-09-07 | 2009-03-26 | Hitachi Medical Corp | 医用画像診断支援システム |
| WO2010026788A1 (ja) * | 2008-09-03 | 2010-03-11 | コニカミノルタエムジー株式会社 | 医用画像処理装置及び医用画像処理方法 |
| JP2011000173A (ja) * | 2009-06-16 | 2011-01-06 | Toshiba Corp | 内視鏡検査支援システム |
| JP2011177241A (ja) * | 2010-02-26 | 2011-09-15 | Tokyo Univ Of Science | 医療画像表示制御装置及びプログラム |
| JP2012040395A (ja) * | 2010-08-23 | 2012-03-01 | General Electric Co <Ge> | 組織基質の疑わしい領域を決定する画像処理方法、及び組織基質にわたる３ｄナビゲーションでの当該方法の用法 |
| JP2013021459A (ja) * | 2011-07-08 | 2013-01-31 | Toshiba Corp | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理システム及び医用画像診断装置 |
| JP2013514117A (ja) * | 2009-12-18 | 2013-04-25 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 取得画像とオブジェクトとの関連付け |
| JP2015181917A (ja) * | 2014-03-26 | 2015-10-22 | 株式会社東芝 | 画像処理装置、治療システム及び画像処理方法 |
| KR20150125436A (ko) * | 2014-04-30 | 2015-11-09 | 삼성전자주식회사 | 관심 영역별 추가 정보 제공 장치 및 방법 |
| JP2016174809A (ja) * | 2015-03-20 | 2016-10-06 | テルモ株式会社 | 画像診断装置、その制御方法、プログラム及びコンピュータ可読記憶媒体 |
| JP2019063483A (ja) * | 2017-09-28 | 2019-04-25 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 解析装置 |
| JP2019209014A (ja) * | 2018-06-07 | 2019-12-12 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 診断支援装置及び診断支援システム |
| WO2021199152A1 (ja) * | 2020-03-30 | 2021-10-07 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、表示方法、及びプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体 |
| US11238976B2 (en) | 2018-03-28 | 2022-02-01 | Fujifilm Corporation | Interpretation support apparatus and non-transitory computer readable medium |
| JP2022047679A (ja) * | 2020-09-14 | 2022-03-25 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用画像表示装置 |
Families Citing this family (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050240882A1 (en) * | 2004-04-21 | 2005-10-27 | Ge Medical Systems Information Technologies, Inc. | Method and system for displaying regions of pathological interest |
| US7526116B2 (en) * | 2006-01-19 | 2009-04-28 | Luigi Armogida | Automated microscopic sperm identification |
| US20080021301A1 (en) * | 2006-06-01 | 2008-01-24 | Marcela Alejandra Gonzalez | Methods and Apparatus for Volume Computer Assisted Reading Management and Review |
| WO2008038284A2 (en) * | 2006-09-25 | 2008-04-03 | Mazor Surgical Technologies Ltd. | Ct-free spinal surgical imaging system |
| US8788012B2 (en) * | 2006-11-21 | 2014-07-22 | General Electric Company | Methods and apparatus for automatically registering lesions between examinations |
| KR101132041B1 (ko) * | 2007-01-19 | 2012-04-02 | 후지쯔 가부시끼가이샤 | 병명 입력 지원 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체, 방법 및 장치 |
| US8098917B2 (en) * | 2007-05-18 | 2012-01-17 | Siemens Aktiengesellschaft | Automatically updating a geometric model |
| JP2009072412A (ja) * | 2007-09-21 | 2009-04-09 | Fujifilm Corp | 画像表示システム及び画像表示装置並びに画像表示方法 |
| JP5100285B2 (ja) * | 2007-09-28 | 2012-12-19 | キヤノン株式会社 | 医用診断支援装置およびその制御方法、プログラム、記憶媒体 |
| US8571288B2 (en) * | 2007-12-07 | 2013-10-29 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image display apparatus and magnetic resonance imaging apparatus |
| JP2009297393A (ja) * | 2008-06-17 | 2009-12-24 | Fujifilm Corp | 照射ムラ補正装置、方法、およびプログラム |
| JP6301076B2 (ja) * | 2013-07-11 | 2018-03-28 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 核医学診断装置および画像処理プログラム |
| JP6490985B2 (ja) * | 2014-03-11 | 2019-03-27 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用画像処理装置および医用画像処理システム |
| US20160206291A1 (en) * | 2015-01-16 | 2016-07-21 | General Electric Company | Live ultrasound image and historical ultrasound image frame overlapping |
| CN105912831B (zh) * | 2015-02-19 | 2021-08-20 | 松下知识产权经营株式会社 | 信息终端的控制方法 |
| CN113222946B (zh) * | 2021-05-19 | 2022-06-24 | 浙江卡易智慧医疗科技有限公司 | 一种肺结节尺寸计算的方法 |
| JP7773871B2 (ja) * | 2021-08-26 | 2025-11-20 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用画像表示装置 |
| CN115994898B (zh) * | 2023-01-12 | 2023-11-14 | 浙江医准智能科技有限公司 | 一种纵膈占位病变图像检测方法、装置、设备及存储介质 |
Family Cites Families (28)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0383606A (ja) | 1989-08-28 | 1991-04-09 | Eidai Co Ltd | 化粧材の製造方法 |
| JPH0385724A (ja) | 1989-08-30 | 1991-04-10 | Toshiba Corp | 半導体気相成長方法およびその装置 |
| US5662109A (en) * | 1990-12-14 | 1997-09-02 | Hutson; William H. | Method and system for multi-dimensional imaging and analysis for early detection of diseased tissue |
| US6075879A (en) * | 1993-09-29 | 2000-06-13 | R2 Technology, Inc. | Method and system for computer-aided lesion detection using information from multiple images |
| JPH08320923A (ja) | 1995-05-26 | 1996-12-03 | Toshiba Medical Eng Co Ltd | 異常陰影自動検出システム |
| US5871013A (en) * | 1995-05-31 | 1999-02-16 | Elscint Ltd. | Registration of nuclear medicine images |
| JP3617698B2 (ja) | 1995-07-17 | 2005-02-09 | 東芝医用システムエンジニアリング株式会社 | 診断支援装置 |
| JPH09154961A (ja) * | 1995-12-07 | 1997-06-17 | Toshiba Medical Eng Co Ltd | 放射線治療計画法 |
| TW514513B (en) * | 1996-02-06 | 2002-12-21 | Deus Technologies Inc | Method for the detection of lung nodule in radiological images using digital image processing and artificial neural network |
| US5995581A (en) * | 1996-02-15 | 1999-11-30 | Kabushiki Kaisha Toshiba | CR image-based positioning for X-ray CT scan |
| JP3896188B2 (ja) * | 1997-06-13 | 2007-03-22 | 株式会社日立製作所 | 放射線治療計画のための画像処理装置 |
| US6317617B1 (en) * | 1997-07-25 | 2001-11-13 | Arch Development Corporation | Method, computer program product, and system for the automated analysis of lesions in magnetic resonance, mammogram and ultrasound images |
| US6240201B1 (en) * | 1998-07-24 | 2001-05-29 | Arch Development Corporation | Computerized detection of lung nodules using energy-subtracted soft-tissue and standard chest images |
| US6195577B1 (en) * | 1998-10-08 | 2001-02-27 | Regents Of The University Of Minnesota | Method and apparatus for positioning a device in a body |
| US6453058B1 (en) * | 1999-06-07 | 2002-09-17 | Siemens Corporate Research, Inc. | Computer-assisted diagnosis method using correspondence checking and change detection of salient features in digital images |
| JP4702971B2 (ja) | 1999-11-10 | 2011-06-15 | 株式会社東芝 | コンピュータ支援診断システム |
| US6983063B1 (en) * | 2000-06-29 | 2006-01-03 | Siemens Corporate Research, Inc. | Computer-aided diagnosis method for aiding diagnosis of three dimensional digital image data |
| JP5361103B2 (ja) | 2000-10-24 | 2013-12-04 | 株式会社東芝 | 画像処理装置 |
| US6925200B2 (en) * | 2000-11-22 | 2005-08-02 | R2 Technology, Inc. | Graphical user interface for display of anatomical information |
| US7072501B2 (en) * | 2000-11-22 | 2006-07-04 | R2 Technology, Inc. | Graphical user interface for display of anatomical information |
| US7103205B2 (en) * | 2000-11-24 | 2006-09-05 | U-Systems, Inc. | Breast cancer screening with ultrasound image overlays |
| EP1347708A4 (en) * | 2000-11-24 | 2005-12-14 | U Systems Inc | METHOD AND SYSTEM FOR THE USE OF BREAST ULTRASOUND INFORMATION FOR FACILITATING BREAST CANCER PREVENTION INVESTIGATIONS |
| JP4633298B2 (ja) | 2001-06-14 | 2011-02-16 | ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー | 画像診断支援システム |
| US7296239B2 (en) * | 2002-03-04 | 2007-11-13 | Siemens Corporate Research, Inc. | System GUI for identification and synchronized display of object-correspondence in CT volume image sets |
| US7295691B2 (en) * | 2002-05-15 | 2007-11-13 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Computer aided diagnosis of an image set |
| JP2004159913A (ja) | 2002-11-13 | 2004-06-10 | Fuji Photo Film Co Ltd | 異常陰影候補検出装置 |
| US7313259B2 (en) * | 2003-11-26 | 2007-12-25 | General Electric Company | Method, system and computer program product for multi-modality registration using virtual cursors |
| US7072435B2 (en) * | 2004-01-28 | 2006-07-04 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Methods and apparatus for anomaly detection |
-
2002
- 2002-12-03 JP JP2002351487A patent/JP4253497B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
2003
- 2003-12-02 US US10/537,285 patent/US9168007B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2003-12-02 WO PCT/JP2003/015443 patent/WO2004049948A1/ja not_active Ceased
- 2003-12-02 EP EP03776035.2A patent/EP1568322B1/en not_active Expired - Lifetime
Cited By (42)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008505712A (ja) * | 2004-07-09 | 2008-02-28 | フィッシャー イメイジング コーポレイション | マルチモダリティマンモグラフィ用診断システム |
| US7940975B2 (en) | 2004-07-30 | 2011-05-10 | Hitachi Medical Corporation | Medical image diagnosing support method and apparatus, and image processing program configured to extract and correct lesion candidate region |
| WO2006011545A1 (ja) * | 2004-07-30 | 2006-02-02 | Hitachi Medical Corporation | 医用画像診断支援方法、装置及び画像処理プログラム |
| JP4832300B2 (ja) * | 2004-07-30 | 2011-12-07 | 株式会社日立メディコ | 医用画像診断支援装置の作動方法、医用画像診断支援装置、及び画像処理プログラム |
| JP2006101975A (ja) * | 2004-10-01 | 2006-04-20 | Hitachi Medical Corp | 画像表示装置 |
| JP2006167042A (ja) * | 2004-12-14 | 2006-06-29 | Toshiba Corp | 医用画像診断装置 |
| JP2006187412A (ja) * | 2005-01-05 | 2006-07-20 | Hitachi Medical Corp | 医用画像診断支援装置 |
| JP2006197968A (ja) * | 2005-01-18 | 2006-08-03 | Toshiba Corp | 画像観察装置及び画像観察方法 |
| WO2007119297A1 (ja) | 2006-03-16 | 2007-10-25 | Olympus Medical Systems Corp. | 医療用画像処理装置及び医療用画像処理方法 |
| US8295566B2 (en) | 2006-03-16 | 2012-10-23 | Olympus Medical Systems Corp. | Medical image processing device and medical image processing method |
| JP2008093254A (ja) * | 2006-10-13 | 2008-04-24 | Fujifilm Corp | 画像処理装置 |
| JP2008142354A (ja) * | 2006-12-11 | 2008-06-26 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | 放射線撮影装置 |
| JP2009000153A (ja) * | 2007-06-19 | 2009-01-08 | Fujifilm Corp | 画像診断支援装置、方法及びプログラム |
| US8150129B2 (en) | 2007-06-19 | 2012-04-03 | Fujifilm Corporation | Image diagnosis supporting apparatus, method and program, and recording medium thereof |
| JP2009061156A (ja) * | 2007-09-07 | 2009-03-26 | Hitachi Medical Corp | 医用画像診断支援システム |
| WO2010026788A1 (ja) * | 2008-09-03 | 2010-03-11 | コニカミノルタエムジー株式会社 | 医用画像処理装置及び医用画像処理方法 |
| JP2011000173A (ja) * | 2009-06-16 | 2011-01-06 | Toshiba Corp | 内視鏡検査支援システム |
| JP2013514117A (ja) * | 2009-12-18 | 2013-04-25 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 取得画像とオブジェクトとの関連付け |
| JP2011177241A (ja) * | 2010-02-26 | 2011-09-15 | Tokyo Univ Of Science | 医療画像表示制御装置及びプログラム |
| JP2012040395A (ja) * | 2010-08-23 | 2012-03-01 | General Electric Co <Ge> | 組織基質の疑わしい領域を決定する画像処理方法、及び組織基質にわたる３ｄナビゲーションでの当該方法の用法 |
| CN102436653A (zh) * | 2010-08-23 | 2012-05-02 | 通用电气公司 | 确定组织基质中可疑区域的图像处理方法 |
| JP2013021459A (ja) * | 2011-07-08 | 2013-01-31 | Toshiba Corp | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理システム及び医用画像診断装置 |
| JP2015181917A (ja) * | 2014-03-26 | 2015-10-22 | 株式会社東芝 | 画像処理装置、治療システム及び画像処理方法 |
| US9734574B2 (en) | 2014-03-26 | 2017-08-15 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image processor, treatment system, and image processing method |
| KR20150125436A (ko) * | 2014-04-30 | 2015-11-09 | 삼성전자주식회사 | 관심 영역별 추가 정보 제공 장치 및 방법 |
| KR102251245B1 (ko) * | 2014-04-30 | 2021-05-12 | 삼성전자주식회사 | 관심 영역별 추가 정보 제공 장치 및 방법 |
| US11023765B2 (en) | 2014-04-30 | 2021-06-01 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for providing additional information for each region of interest |
| JP2016174809A (ja) * | 2015-03-20 | 2016-10-06 | テルモ株式会社 | 画像診断装置、その制御方法、プログラム及びコンピュータ可読記憶媒体 |
| US10485518B2 (en) | 2015-03-20 | 2019-11-26 | Terumo Kabushiki Kaisha | Diagnostic imaging apparatus, control method, program, and computer-readable storage medium |
| JP2019063483A (ja) * | 2017-09-28 | 2019-04-25 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 解析装置 |
| JP7102181B2 (ja) | 2017-09-28 | 2022-07-19 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 解析装置 |
| US11238976B2 (en) | 2018-03-28 | 2022-02-01 | Fujifilm Corporation | Interpretation support apparatus and non-transitory computer readable medium |
| JP2019209014A (ja) * | 2018-06-07 | 2019-12-12 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 診断支援装置及び診断支援システム |
| JP7130449B2 (ja) | 2018-06-07 | 2022-09-05 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 診断支援装置及び診断支援システム |
| WO2021199152A1 (ja) * | 2020-03-30 | 2021-10-07 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、表示方法、及びプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体 |
| US12080059B2 (en) | 2020-03-30 | 2024-09-03 | Nec Corporation | Information processing device, display method, and nontransitory computer-readable medium for storing program |
| US12417626B2 (en) | 2020-03-30 | 2025-09-16 | Nec Corporation | Information processing device, display method, and non-transitory computer-readable medium for supporting medical decision making |
| US12488584B2 (en) | 2020-03-30 | 2025-12-02 | Nec Corporation | Information processing device, display method, and non-transitory computer-readable medium for storing program |
| US12525010B2 (en) | 2020-03-30 | 2026-01-13 | Nec Corporation | Information processing device, display method, and non-transitory computer-readable medium for storing program |
| JP2022047679A (ja) * | 2020-09-14 | 2022-03-25 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用画像表示装置 |
| US12161497B2 (en) | 2020-09-14 | 2024-12-10 | Canon Medical Systems Corporation | Medical image display apparatus |
| JP7601585B2 (ja) | 2020-09-14 | 2024-12-17 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用画像表示装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2004049948A1 (ja) | 2004-06-17 |
| US20060050943A1 (en) | 2006-03-09 |
| EP1568322A4 (en) | 2009-04-29 |
| JP4253497B2 (ja) | 2009-04-15 |
| EP1568322B1 (en) | 2019-01-23 |
| EP1568322A1 (en) | 2005-08-31 |
| US9168007B2 (en) | 2015-10-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP4253497B2 (ja) | コンピュータ支援診断装置 | |
| US10772591B2 (en) | Displaying computer-aided detection information with associated breast tomosynthesis image information | |
| CN112529834B (zh) | 病理图像模式在3d图像数据中的空间分布 | |
| US7633501B2 (en) | Graphical user interface for display of anatomical information | |
| JP6530456B2 (ja) | トモシンセシスデータセットから２ｄ画像を生成するためのシステムおよび方法 | |
| US9763633B2 (en) | Displaying computer-aided detection information with associated breast tomosynthesis image information | |
| KR102109588B1 (ko) | 유방 조직 이미지를 프로세싱하고, 디스플레잉하고, 네비게이팅하기 위한 방법 | |
| US6925200B2 (en) | Graphical user interface for display of anatomical information | |
| JP5344727B2 (ja) | 医用画像診断支援装置および医用画像診断支援プログラム | |
| US7616799B2 (en) | System and method for monitoring disease progression or response to therapy using multi-modal visualization | |
| AU2005264937B2 (en) | System and method for linking VOIs across timepoints for analysis of disease progression or response to therapy | |
| JP6789963B2 (ja) | 医療画像の対における対応する構造の検索 | |
| WO2002056240A1 (en) | Graphical user interface for display of anatomical information | |
| JP2003091735A (ja) | 画像処理装置 | |
| JP2008012291A (ja) | 医用画像診断支援装置および医用画像診断支援プログラム | |
| JP3989896B2 (ja) | 医用画像処理装置、関心領域抽出方法、ならびに、プログラム | |
| EP2513828B1 (en) | Associating acquired images with objects | |
| JP4483250B2 (ja) | 画像診断支援装置、画像診断支援方法及びプログラム | |
| JP7500372B2 (ja) | 画像観察装置及び画像観察プログラム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20051122 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20080513 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20080714 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20090120 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20090126 |
|
| R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 4253497 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120130 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130130 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140130 Year of fee payment: 5 |
|
| S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313117 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313114 |
|
| R371 | Transfer withdrawn |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R371 |
|
| S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313114 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313117 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |