JP2002112986A

JP2002112986A - 画像診断支援装置

Info

Publication number: JP2002112986A
Application number: JP2000307104A
Authority: JP
Inventors: Satoshi Kasai; 聡笠井
Original assignee: Konica Minolta Inc
Current assignee: Konica Minolta Inc
Priority date: 2000-10-06
Filing date: 2000-10-06
Publication date: 2002-04-16

Abstract

(57)【要約】【課題】本発明は画像診断支援装置に関し、検出する
異常陰影の種類に応じて最適な異常陰影検出アルゴリズ
ムを選択できるようにした画像診断支援装置を提供する
ことを目的としている。【解決手段】被写体を透過した放射線画像上の異常陰
影候補を検出する複数の異常陰影検出アルゴリズムを具
備する異常陰影検出手段６と、検出目的に応じて前記異
常陰影検出アルゴリズムを１つ若しくは複数個選択する
アルゴリズム選択手段とを有して構成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は画像診断支援装置に
関し、更に詳しくは放射線画像上の異常陰影候補を検出
する異常陰影検出処理において、複数の異常陰影検出処
理の中から検出処理をかける異常陰影検出アルゴリズム
を選択するようにした画像診断支援装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】読影医の負担軽減、異常陰影の見落とし
減少を目的とし、肺癌や乳癌などの異常陰影候補を検出
するコンピュータ診断支援（Computer-Aided Diagnosi
s:CAD）が開発されてきた。乳癌の場合は、二大所見と
いわれる腫瘤陰影と微小石灰化を検出することが広く報
告されている。

【０００３】以下に、乳癌の二大所見の検出に関する論
文を示す。腫瘤陰影 ○左右乳房を比較することによって検出する方法（Ｍｅｄ．Ｐｈｙｓ．，ｖｏｌ．２１．Ｎｏ．３，ｐ
ｐ．４４５−４５２） ○アイリスフィルタを用いて検出する方法（信学論（Ｄ−ＩＩ），Ｖｏｌ．Ｊ７５−Ｄ−１１，ｎ
ｏ．３，ｐｐ．６６３−６７０，１９９２） ○Ｑｕｏｉｔフィルタを用いて検出する方法（信学論（Ｄ−ＩＩ），Ｖｏｌ．Ｊ７６−Ｄ−１１，ｎ
ｏ．３，ｐｐ．２７９−２８７，１９９３） ○分割した乳房領域の画素値のヒストグラムに基づく２
値化をして検出する方法（ＪＡＭＩＴＦｒｏｎｔｉｅｒ講演論文集，ｐｐ．
８４−８５，１９９５） ○方向性のある多数のラプラシアンフィルタの最小出力
をとる最小方向差分フィルタ（信学論（Ｄ−ＩＩ），Ｖｏｌ．Ｊ７６−Ｄ−１１，ｎ
ｏ．２，ｐｐ．２４１−２４９，１９９３）微小石灰化クラスタ ○乳房領域から石灰化の疑いがある領域を局部化し、陰
影像の光学濃度差や境界濃度差の標準偏差値等から偽陽
性候補を削除する方法（ＩＥＥＥＴｒａｎｓＢｉｏｍｅｄＥｎｇＢＭ
Ｅ−２６（４）：２１３−２１９，１９７９） ○ラプラシアンフィルタ処理を行なった画像を用いて検
出する方法（信学論（Ｄ−ＩＩ），Ｖｏｌ．Ｊ７１−Ｄ−１１，ｎ
ｏ．１０，ｐｐ．１９９４−２００１，１９８８） ○乳腺等の背景パターンの影響を抑えるためにモルフォ
ロジー解析した画像を使用する検出方法（信学論（Ｄ−ＩＩ），Ｖｏｌ．Ｊ７１−Ｄ−１１，ｎ
ｏ．７，ｐｐ．１１７０−１１７６，１９９２）医師は読影のレベルに応じて、もしくは、その日の体調
に応じて、必要とする異常陰影検出処理の検出結果が変
わることが予想される。

【０００４】マンモグラムにより乳癌の所見を見つける
場合では、腫瘤陰影のようなある程度の大きさを持った
陰影と、微小石灰化のように非常に小さい陰影を読影す
ることになるが、腫瘤陰影の読影が得意な医師、微小石
灰化の読影が得意な医師がいた場合、腫瘤陰影の読影が
得意な医師は微小石灰化の異常陰影検出処理だけを必要
とし、微小石灰化の読影が得意な医師は腫瘤陰影の検出
だけが必要と考えられる。

【０００５】また、腫瘤陰影を読影する場合でも、腫瘤
陰影の濃度、円形度、辺縁部分の性質などの特徴を読影
する場合、濃度や円形度の読影は容易であり、異常陰影
検出結果を必要としないが、辺縁の性質は判断に迷うこ
とがあり、異常陰影検出結果を必要とするという場合が
発生することも考えられる。

【０００６】しかしながら、これまでは、異常陰影候補
を検出する処理を選択することができなかったため、す
べての種類の異常陰影と、異常陰影の性質について異常
陰影検出処理を行っていた。

【０００７】すべての異常陰影検出処理を行うことは、
処理時間の増加が問題となる場合がある。また、医師が
チェックする個所が多くなることから、逆に、チェック
作業により、疲労、誤診の原因となる可能性がある。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】同一撮影部位に対し
て、複数種類の異常陰影検出目的が存在する場合、すべ
ての検出目的に対して処理をかけることは、時には、非
常に時間がかかり、期待しない余分な出力を行うことが
ある。また、医師がすべての異常陰影に対して検出結果
を必要としない場合、必要な検出目的に対してだけ、短
時間で処理することが望まれる場合がある。

【０００９】同一撮影部位に対して、異常陰影検出目的
が一種類である場合でも、医師が読影する場合、容易に
異常陰影を発見できる場合は、異常陰影検出結果を必要
としない場合があり、その場合は、必要な異常陰影の特
徴に応じてのみ検出を行い、短時間で処理が終わること
が望まれる。必要な結果だけを選択して得ることができ
ると都合がよい。

【００１０】また、異常陰影検出手段によって異常陰影
候補を検出した後、複数の偽陽性候補削除処理を行なう
際、従来は常に全ての偽陽性候補削除処理をかけていた
が、医師にとって、偽陽性候補だと分かりやすい候補
は、診断性能を悪化する可能性は低いため、複数の偽陽
性候補を削除する処理の中から必要な処理だけを選択で
きるようにし、短時間で処理ができるようにする。

【００１１】本発明はこのような課題に鑑みてなされた
ものであって、検出する異常陰影の種類に応じて最適な
異常陰影検出アルゴリズムを選択できるようにした画像
診断支援装置を提供することを目的としている。

【００１２】

【課題を解決するための手段】（１）請求項１記載の発
明は、被写体を透過した放射線画像上の異常陰影候補を
検出する複数の異常陰影検出アルゴリズムを具備する異
常陰影検出手段と、検出目的に応じて前記異常陰影検出
アルゴリズムを１つ若しくは複数個選択するアルゴリズ
ム選択手段とを有することを特徴とする。

【００１３】このように構成すれば、処理をかける異常
陰影検出アルゴリズムを選択することによって、医師が
本当に必要とする検出結果だけを迅速に提供することが
できる。また、必要がない異常陰影検出結果を表示する
ことに起因する診断性能の低下を防ぐことができる。

【００１４】（２）請求項２記載の発明は、前記異常陰
影検出手段は、異常陰影の種類毎に異なる異常陰影検出
アルゴリズムを具備し、これら異常陰影検出アルゴリズ
ムの中から１つ若しくは複数個の異常陰影検出アルゴリ
ズムを選択することができることを特徴とする。

【００１５】このように構成すれば、異常陰影検出アル
ゴリズムを、異常陰影の種類によって選択できるように
することで、医師が本当に必要とする検出結果だけを迅
速に提供することができる。また、必要がない異常陰影
検出結果を表示することに起因する診断性能の低下を防
ぐことができる。

【００１６】（３）請求項３記載の発明は、撮影部位を
認識する撮影部位認識手段を有し、撮影部位毎に異なる
異常陰影検出アルゴリズムを具備し、前記撮影部位認識
手段により認識した撮影部位に応じて異常陰影検出アル
ゴリズムを選択できることを特徴とする。

【００１７】このように構成すれば、撮影部位を認識し
て、撮影部位にあった異常陰影検出アルゴリズムをかけ
ることによって、診療科毎に目的に応じた異常陰影候補
を検出することができ、医師が本当に必要とする検出結
果だけを迅速に提供することができる。

【００１８】（４）請求項４記載の発明は、前記アルゴ
リズム選択手段による選択結果を読影する医師毎に保存
することを特徴とする。このように構成すれば、複数の
異常陰影検出処理で、どの処理をかけるかを医師毎に記
憶することができることによって、迅速に処理の選択が
できる。

【００１９】（５）請求項５記載の発明は、被写体を透
過した放射線画像上の異常陰影候補を検出する異常陰影
検出手段と、該異常陰影検出手段で検出した候補から偽
陽性候補を削除する擬陽性候補削除手段を擬陽性候補の
特徴に応じて複数有し、目的に応じて該偽陽性候補削除
手段を１つ若しくは複数個選択する削除処理選択手段を
有することを特徴とする。

【００２０】このように構成すれば、それぞれの偽陽性
候補に応じた偽陽性候補削除処理を有し、どの偽陽性候
補に削除処理をかけるか選択できるので、よりよい診断
結果を得ることができる。

【００２１】（６）請求項６記載の発明は、前記削除処
理選択手段による選択結果を読影する医師毎に保存する
ことを特徴とする。このように構成すれば、偽陽性候補
削除処理のうち、どの処理をかけるかを医師毎に記憶す
ることができることによって、迅速に処理の選択ができ
る。

【００２２】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態例を詳細に説明する。図１は本発明の一実施の
形態例を示すブロック図である。図において、２は放射
線画像を画像データとして入力する画像データ入力手
段、５は該画像データ入力手段２の出力を記憶する画像
記憶手段、６は該画像記憶手段５から放射線画像データ
を読み出して異常陰影候補を検出する異常陰影検出手
段、７は該異常陰影検出手段６の出力を記憶する異常陰
影情報記憶手段である。異常陰影検出手段６としては、
異常陰影候補を検出するＣＡＤ計算を行なうために、例
えばＵＮＩＸ（登録商標）やＷｉｎｄｏｗｓ（登録商
標）等のコンピュータが用いられる。

【００２３】４は画像記憶手段５から読み出した放射線
画像データに所定の画像処理を行なう画像処理手段、１
０は該画像処理手段４の出力又は異常陰影情報記憶手段
７から読み出した異常陰影画像を出力するための制御を
行なう画像出力制御手段、３は画像出力制御手段１０に
画像出力制御信号を与える画像出力制御信号入力手段、
８は画像出力制御手段１０の出力を受けて画像情報を表
示する画像表示手段、９は画像出力制御手段１０の出力
を受けて画像情報をプリントする画像プリント手段であ
る。画像表示手段８としては、例えばＣＲＴが用いら
れ、画像プリント手段９としては、例えばレーザプリン
タが用いられる。

【００２４】２０は異常陰影候補検出のための複数のア
ルゴリズムが記憶された検出アルゴリズム記憶部、２１
は該検出アルゴリズム記憶部２０に記憶された異常陰影
検出アルゴリズムから少なくとも１つの異常陰影検出ア
ルゴリズムを選択する操作部である。前記異常陰影検出
手段６は、検出アルゴリズム記憶部２０から与えられる
アルゴリズムに従って異常陰影候補検出を行なう。検出
アルゴリズム記憶部２０としては、例えばハードディス
ク装置が用いられ、操作部２１としては例えばキーボー
ドが用いられる。操作部２１と検出アルゴリズム記憶部
２０とで、前述のアルゴリズム選択手段を構成してい
る。このように構成された装置の動作を説明すれば、以
下の通りである。

【００２５】放射線画像の撮影は、Ｘ線フィルムを用い
て行なわれる。これらのＸ線写真を図１に示す装置に入
力するためには、レーザディジタイザを用いている。こ
れは、フィルム上をレーザビームで走査し、透過した光
量を測定し、その値をアナログディジタル変換すること
によりディジタル画像データとして画像データ入力手段
２に入力するものである。

【００２６】画像の入力には、ＣＣＤ等の光センサを用
いる装置を使用することも可能である。また、フィルム
を読み取るのではなく、特開昭５５−１２４２９号公報
に記載されているような、蓄積性蛍光体を用いたディジ
タル画像を直接出力することのできる撮影装置を接続す
ることも可能である。この場合には、フィルムが不要に
なり、コストダウンを図ることができる。

【００２７】また、２次元的に配列された複数の検出素
子によりＸ線画像を撮像して電気信号として出力するフ
ラットパネルディテクタ（ＦＰＤ）から得たＸ線画像を
入力することもできる。例えば、特開平６−３４２０９
８号公報に記載されているように、照射されたＸ線の強
度に応じた電荷を生成する光導電層と、生成された電荷
を２次元的に配列された複数のコンデンサに蓄積する方
式が用いられる。

【００２８】また、特開平９−９００４８号公報に記載
されているように、Ｘ線を増感紙等の蛍光体層に吸収さ
せて蛍光を発生させ、その蛍光の強度を画素毎に設けた
フォトダイオード等の光検出器で検出する方式も用いら
れる。蛍光の検知手段としては他にＣＣＤやＣ−ＭＯＳ
センサを用いる方法もある。また、Ｘ線の照射により可
視光を発するＸ線シンチレータと、レンズアレイ及び各
々のレンズに対応するエリアセンサとを組み合わせた構
成も用いられる。

【００２９】前記の種々の構成によりディジタルＸ線画
像を得る際には、撮影部位や診断目的にもよるが、例え
ばマンモグラム（乳房のＸ線画像）に対しては、画像の
実効画素サイズが２００μｍ以下であることが好まし
く、１００μｍ以下であることが更に好ましい。この発
明の画像診断支援装置の性能を最大限に発揮させるため
には、例えば実効画素サイズ５０μｍ程度で入力した画
像データを記憶し、表示する構成が好ましい。

【００３０】異常陰影検出手段６において異常陰影候補
検出のための解析に使用する画像データの画素サイズは
入力された画像の画素サイズと等しくする必要はなく、
例えば入力画像の実効画素サイズを５０μｍとし、異常
陰影候補検出に使用する画像データは、入力画像を間引
き処理して実効画素サイズ１００μｍに変換したものを
使用してもよい。また、画像の階調数は１０ビット以上
が好ましく、１２ビット以上が特に好ましい。また、単
純Ｘ線画像に限る必要はなく、ＣＴやＭＲＩ等の撮影装
置から得られた画像データを入力する構成をとることも
可能である。

【００３１】画像記憶手段５では、入力された画像デー
タが必要に応じて圧縮を施されて格納される。ここで、
データ圧縮としては公知のＪＰＥＧ、ＤＰＣＭ、ウェー
ブレット圧縮等の手法を用いた可逆圧縮又は非可逆圧縮
が用いられる。可逆圧縮はデータ圧縮に伴う診断情報の
劣化が無いため好ましい。

【００３２】小規模な診断では、データ量はさほど多く
ないので、画像データを圧縮せずに画像記憶手段として
の磁気ディスク等に格納することもできる。この場合、
光磁気ディスクに比べて、画像データの格納、読み出し
は非常に高速にできるようになる。画像の読影時には、
高速なサイクルタイムが必要であるため、必要な画像デ
ータを半導体メモリに格納することも行なわれる。

【００３３】画像記憶手段５に格納された画像は順次読
み出され、画像処理手段４によって画像処理が行なわれ
ると共に、異常陰影検出手段６によって異常陰影候補が
検出される。画像処理手段４は、画像記憶手段５に記憶
された画像データを読み出して、階調処理、周波数処
理、ダイナミックレンジ圧縮処理、マルチ周波数処理等
の処理を行ない、画像出力制御手段１０に与える。

【００３４】異常陰影検出手段６は、画像記憶手段５か
ら読み出した画像データを解析することにより、例えば
図２に示すような微小石灰化クラスタ及び腫瘤陰影の検
出を行なう。図２は本発明の一実施の形態例におけるデ
ィスプレイ上に表示した表示画面中のメイン画像の一例
を中間調画像の写真で示す図である。

【００３５】図２の（ａ）に微小石灰化クラスタの例を
示す。微小石灰化が集まって（クラスタ化して）存在す
ると、そこが初期の癌である可能性が高いため、早期の
乳癌を見つけるために重要な所見の一つである。マンモ
グラム上では、略円錐構造をもった小さく白い陰影とし
て表示される。また、（ｂ）に示す腫瘤陰影は、ある程
度の大きさをもった塊、マンモグラム上ではガウス分布
に近い白っぽく丸い陰影として表示される。

【００３６】この場合において、異常陰影検出手段６
が、異常陰影候補を検出するための構成を更に詳しく説
明する。異常陰影検出手段６は、画像記憶手段５から読
み出した画像データに対して、検出アルゴリズム記憶部
２０に記憶されている異常陰影検出アルゴリズムを使用
して異常陰影候補検出を行なう。ある特定の異常陰影候
補を検出するために必要な異常陰影検出アルゴリズムは
１つとは限らず、複数必要な場合がある。そこで、オペ
レータ、例えば読影医は、操作部２１から使用する異常
陰影検出アルゴリズムを指定してやる。即ち、異常陰影
の種類毎に異なる異常陰影検出アルゴリズムを指定する
ことができる。

【００３７】検出アルゴリズム記憶部２０から読み出さ
れた異常陰影検出アルゴリズムは、異常陰影検出手段６
に与えられ、該異常陰影検出手段６は、与えられた１つ
又は複数個の検出アルゴリズムに従って異常陰影の検出
を行なう。異常陰影検出手段６で検出された異常陰影画
像データは、異常陰影情報記憶手段７に記憶される。

【００３８】画像出力制御手段１０は、異常陰影情報記
憶手段７に記憶されている情報を読み出して、画像処理
手段４からの画像情報に異常陰影情報とを加えて、画像
表示手段８に表示し、或いは画像プリント手段９にて出
力（プリントアウト）する。

【００３９】結果の表示は、画像上の異常陰影の箇所に
矢印、四角（□）、三角（△）等を書いてもよいし、異
常陰影検出手段６が検出した異常陰影の形状をそのまま
出力してもよい。

【００４０】この実施の形態例によれば、処理をかける
異常陰影検出アルゴリズムを選択することによって、医
師が本当に必要とする検出結果だけを迅速に提供するこ
とができる。また、必要がない異常陰影検出結果を表示
することに起因する診断性能の低下を防ぐことができ
る。

【００４１】また、異常陰影検出アルゴリズムを、異常
陰影の種類によって選択できるようにすることで、医師
が本当に必要とする検出結果だけを迅速に提供すること
ができる。

【００４２】本発明では、撮影部位を認識する撮影部位
認識手段を設けることができる。検出アルゴリズム記憶
部２０は、撮影部位毎に異なる異常陰影検出アルゴリズ
ムを持ち、前記撮影部位認識手段により撮影部位を認識
すると、検出アルゴリズム記憶部２０に記憶されている
異常陰影検出アルゴリズムの中から、当該撮影部位に適
した検出アルゴリズムを読み出し、異常陰影検出手段６
で該検出アルゴリズムを用いるようにする。

【００４３】撮影部位の認識方法としては、画像のヘッ
ダ、及びフッタ部分に撮影部位情報を付加し、その情報
を読み取ることによって認識してもよいし、撮影部位毎
に典型例とのマッチングを求めてその相関値によって認
識してもよいし、プロファイルや、ヒストグラム等を利
用して、形状認識することによって撮影部位を認識して
もよい。

【００４４】このようにすれば、撮影部位にあった異常
陰影検出アルゴリズムをかけることによって、診療科目
毎に目的に応じた異常陰影候補を検出することができ、
医師が本当に必要とする検出結果だけを迅速に提供する
ことができる。

【００４５】本発明によれば、異常陰影検出手段６で使
用した検出アルゴリズムを、読影する医師毎に保存する
ようにすることができる。例えば、医師は読影を行なう
際に、画像表示手段８に表示された自分の氏名をクリッ
クする。これにより、画像診断支援装置は、検出アルゴ
リズム記憶部２０又は他の部分の記憶部に記憶されてい
る自分の氏名と対応した異常陰影検出アルゴリズムを読
み出してきて異常陰影検出手段６に与える。

【００４６】このようにすれば、複数の異常陰影検出処
理で、どの処理をかけるかを医師毎に記憶することがで
き、その医師の読影結果がよくなる異常陰影検出処理を
迅速に選択することができる。

【００４７】図３は本発明の動作の一例を示すフローチ
ャートである。先ず、処理選択を行なう（Ｓ１）。この
処理選択は、異常陰影検出処理のうち、どの項目を実施
し、どの項目を実施しないかを予め設定しておくもので
ある。処理選択の例は、以下の通りである。

【００４８】（設定ファイル例）ＣＴＯＦＦ腫瘤検出ＯＦＦ胸部ＯＮ腫瘤検出ＯＮマンモグラム腫瘤検出ＯＮ検出「乳腺周辺の腫瘤陰影」ＯＮ検出「画像欠損腫瘤陰影の検出」ＯＮ偽陽性候補削除（索状影）ＯＮ偽陽性候補削除（左右比較）ＯＮ微小石灰クラスタＯＮ検出「集ぞく性」ＯＮ検出「びまん性」ＯＦＦ検出「区域性」ＯＮ検出「領域性」ＯＦＦ検出「粗大石灰化」ＯＦＦ偽陽性候補の削除「ごみ」ＯＦＦ偽陽性候補の削除「画欠」ＯＮここでは、異常陰影候補検出を行なう前に予め設定ファ
イルのオン／オフを設定する場合について示したが、異
常陰影候補検出（ＣＡＤ計算）を行なう時に、その都度
設定してもよい。

【００４９】処理選択が終了したら、画像データを入力
する。画像データの入力は、ＣＲやＦＰＤ等のディジタ
ル画像を利用してもよいし、スクリーンファイルシステ
ムで撮影されたアナログ画像をレーザフィルムディジタ
イザ等でディジタイズした画像を利用してもよい。

【００５０】画像データが入力されたら、装置は異常陰
影の種類に応じた異常陰影検出アルゴリズムを用いて異
常陰影候補を検出する（Ｓ２）。この場合において、装
置は前記設定ファイルにより選択された処理のみを実行
する。

【００５１】次に、異常陰影検出処理により得られた偽
陽性候補を削除する処理を行なう（Ｓ３）。この場合、
削除の対象はステップＳ１でＯＮとされた試験項目であ
る。異常陰影検出手段６により検出した異常陰影候補の
中から偽陽性候補を削除する場合、偽陽性候補には、い
くつかの特徴がある場合がある。乳癌の所見である腫瘤
陰影を検出する場合、主な偽陽性候補としては、乳腺の
重なりのような索状影候補、左右乳房を比較することに
より乳腺であると判断される候補、小さい腫瘤のような
乳腺の重なりの候補といったように、特徴を有する。

【００５２】また、医師の読影経験によっては、万一、
正常組織を異常陰影検出手段６により検出していたとし
ても、容易に偽陽性候補と判断できる場合がある。偽陽
性候補削除処理によって、異常陰影が万一誤って削除さ
れてしまうことの方が問題になることがある。このた
め、それぞれの偽陽性候補の特徴に応じた複数の偽陽性
候補削除処理を有し、どのような偽陽性候補を削除する
のかを設定し、最善の読影成果が期待できる処理を選択
できることが望ましい。

【００５３】この場合において、前記削除処理選択手段
による選択結果を読影する医師毎に保存できるようにし
ておけば、偽陽性削除処理のうち、どの処理をかけるか
を医師毎に記憶することができ、迅速に処理の選択がで
きる。

【００５４】また、ＩＤカードやシステムへのログイン
によるユーザ認証機能を使用して、使用する医師毎に設
定ファイルを持ち、自動的に設定を変更してもよい。ス
テップＳ３により偽陽性候補の削除処理が終了したら、
結果を画像表示手段８に表示し、又は画像プリント手段
９によりプリントして結果を出力する（Ｓ４）。

【００５５】なお、上述の実施の形態例は本発明の一例
であり、この構成に限られるものではない。

【００５６】

【発明の効果】本発明によれば、以下の効果が得られ
る。（１）請求項１記載の発明によれば、処理をかける異常
陰影検出アルゴリズムを選択することによって、医師が
本当に必要とする検出結果だけを迅速に提供することが
できる。また、必要がない異常陰影検出結果を表示する
ことに起因する診断性能の低下を防ぐことができる。

【００５７】（２）請求項２記載の発明によれば、異常
陰影検出アルゴリズムを、異常陰影の種類によって選択
できるようにすることで、医師が本当に必要とする検出
結果だけを迅速に提供することができる。また、必要が
ない異常陰影検出結果を表示することに起因する診断性
能の低下を防ぐことができる。

【００５８】（３）請求項３記載の発明によれば、撮影
部位を認識して、撮影部位にあった異常陰影検出アルゴ
リズムをかけることによって、診療科毎に目的に応じた
異常陰影候補を検出することができ、医師が本当に必要
とする検出結果だけを迅速に提供することができる。

【００５９】（４）請求項４記載の発明によれば、複数
の異常陰影検出処理で、どの処理をかけるかを医師毎に
記憶することができることによって、迅速に処理の選択
ができる。

【００６０】（５）請求項５記載の発明によれば、それ
ぞれの偽陽性候補に応じた偽陽性候補削除処理を有し、
どの偽陽性候補に削除処理をかけるか選択できるので、
よりよい診断結果を得ることができる。

【００６１】（６）請求項６記載の発明によれば、偽陽
性候補削除処理のうち、どの処理をかけるかを医師毎に
記憶することができることによって、迅速に処理の選択
ができる。

【００６２】このように、本発明によれば、検出する異
常陰影の種類に応じて最適な異常陰影検出アルゴリズム
を選択できるようにした画像診断支援装置を提供するこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施の形態例を示すブロック図であ
る。

【図２】検出画像例を示す図で、本発明の一実施例にお
けるディスプレイ上に表示した表示画面中のメイン画像
の一例を中間調画像の写真で示す図である。

【図３】本発明の動作の一例を示すフローチャートであ
る。

【符号の説明】

２画像データ入力手段３画像出力制御信号入力手段４画像処理手段５画像記憶手段６異常陰影検出手段７異常陰影情報記憶手段８画像表示手段９画像プリント手段１０画像出力制御手段２０検出アルゴリズム記憶部２１操作部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被写体を透過した放射線画像上の異常陰
影候補を検出する複数の異常陰影検出アルゴリズムを具
備する異常陰影検出手段と、検出目的に応じて前記異常陰影検出アルゴリズムを１つ
若しくは複数個選択するアルゴリズム選択手段とを有す
ることを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項２】前記異常陰影検出手段は、異常陰影の種
類毎に異なる異常陰影検出アルゴリズムを具備し、これ
ら異常陰影検出アルゴリズムの中から１つ若しくは複数
個の異常陰影検出アルゴリズムを選択することができる
ことを特徴とする請求項１記載の画像診断支援装置。
【請求項３】撮影部位を認識する撮影部位認識手段を
有し、撮影部位毎に異なる異常陰影検出アルゴリズムを
具備し、前記撮影部位認識手段により認識した撮影部位
に応じて異常陰影検出アルゴリズムを選択できることを
特徴とする請求項１記載の画像診断支援装置。
【請求項４】前記アルゴリズム選択手段による選択結
果を読影する医師毎に保存することを特徴とする請求項
１記載の画像診断支援装置。
【請求項５】被写体を透過した放射線画像上の異常陰
影候補を検出する異常陰影検出手段と、該異常陰影検出手段で検出した候補から偽陽性候補を削
除する偽陽性候補削除手段を偽陽性候補の特徴に応じて
複数有し、目的に応じて該偽陽性候補削除手段を１つ若しくは複数
個選択する削除処理選択手段を有することを特徴とする
画像診断支援装置。
【請求項６】前記削除処理選択手段による選択結果を
読影する医師毎に保存することを特徴とする請求項５記
載の画像診断支援装置。