JP2004326245A

JP2004326245A - 電子カルテシステム

Info

Publication number: JP2004326245A
Application number: JP2003117146A
Authority: JP
Inventors: Shuji Sugano; 修二菅野; Takayuki Nagaoka; 孝行長岡; Makie Saitou; 巻江齊藤; Ichiro Miura; 一朗三浦; Minoru Kitamura; 稔北村
Original assignee: Hitachi Medical Corp
Current assignee: Hitachi Healthcare Manufacturing Ltd
Priority date: 2003-04-22
Filing date: 2003-04-22
Publication date: 2004-11-18

Abstract

【課題】キー画像に含まれる臓器の位置と名前を一目で理解できるようにする。
【解決手段】医用画像上において観察される臓器の位置を認識する臓器認識部（２０７）が制御部（２０４）を介して電子カルテ用データベース（２０５）に接続され、医用画像上に観察される臓器の画像上での特徴量を記憶した臓器認識用データベース（２０６）が臓器認識部（２０７）を介して制御部（２０４）に接続され、臓器認識部（２０７）で認識した臓器の位置を医用画像上に記入する臓器位置記入部（２０８）が臓器認識部（２０７）を介して臓器認識用データベース（２０５）に接続される。
【選択図】図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は電子カルテシステムに係り、特に医用画像上での臓器の位置を把握しやすくした電子カルテシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、医療分野においても情報化が進んでいる。その一つとして、電子カルテシステムがある。電子カルテシステムは、人間ドック等の健康診断を行う者や病院で治療を行う者に関する診療データを、手書きによってでなく、電子データとして保存して管理させたものである。電子カルテシステムで管理する診療データの中には、病変部を含む医用画像であるキー画像や、患者の病変部の様子を２値画像で表現したシェーマ，所見，診断名等がある。
【０００３】
従来、電子カルテシステムにおけるキー画像の表示では、画像上に、病変部を○で囲んだり、矢印で指し示すような場合があった。あるいは、キー画像の説明（所見等）は、所見の欄のように独立した欄を設け表示する場合があった（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００１−２９７１５４号公報
【０００５】
最近、いわゆる「インフォームド・コンセント」の意識が高まり、医者が患者に対しキー画像を見せながら、現在の病状や治療方法等を説明する機会が増えている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の電子カルテシステムではキー画像上に、臓器の位置は表示されていなかった。そのために、医者が患者に対しキー画像（医者が病変部があるとして選び出した画像）を見せながら説明する際、患者は、キー画像内のどこにどのような臓器があるのかを認識することが困難であった。医者がキー画像を患者にも見せることを意識して、正常な臓器までも含めて、各臓器の位置を記入することは、電子カルテ作成時間の増大になり、医者にとって負担となるものであった。
【０００７】
本発明の目的は、キー画像に含まれる臓器の位置と名前を一目で理解できるように、自動的に臓器の位置と名前を記入する機能を備えた電子カルテシステムを提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、画像診断装置から画像を取り込むための医用画像取得手段と、前記医用画像取得手段に接続されシステム全体の命令や情報のやり取りを制御する制御部と、前記制御部を介して前記医用画像取得手段に接続され電子カルテを作成するための入力信号等を入力する入力部と、前記制御部を介して前記入力部に接続され前記電子カルテの作成過程等を表示する表示部と、前記制御部を介して前記表示部に接続され前記作成された電子カルテを保存する電子カルテ用データベースとを備えた電子カルテシステムにおいて、前記制御部を介して前記電子カルテ用データベースに接続され医用画像上において観察される臓器の位置を認識する臓器認識手段と、前記臓器認識手段を介して前記制御部に接続され医用画像上に観察される臓器の画像上での特徴量を記憶した臓器認識用データベースと、前記臓器認識部を介して前記臓器認識用データベースに接続され前記臓器認識手段で認識した臓器の位置を医用画像上に記入する記入手段とを備えることを特徴とする電子カルテシステムが提供される。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を添付図面に沿って具体的に説明する。
図１に、本発明の実施形態における電子カルテシステムのブロック図を示す。画像診断装置から画像を取り込むための画像取得部２０１は、電子カルテシステム全体の命令や情報のやり取りを制御する制御部２０４を介して電子カルテを作成するための入力信号等を入力するための入力部２０２と接続される。電子カルテを作成する作成過程等を表示する表示部２０３は制御部２０４を介して入力部２０２に接続される。作成された電子カルテを保存するための電子カルテ用データベース２０５は制御部２０２を介して表示部２０３に接続される。画像上での臓器の位置を認識するための臓器認識部２０７は制御部２０４を介して電子カルテ用データベース２０５に接続される。画像上に観察される臓器の画像上での特徴量を記憶した臓器認識用データベース２０６は、臓器認識部２０７を介して制御部２０４に接続される。臓器認識部２０７で認識した位置を画像上に記入するための臓器位置記入部２０８は、臓器認識部２０７を介して臓器認識用データベース２０６に接続されていて、制御部２０４を介して電子カルテ用データベース２０５に接続されている。
【００１０】
画像取得部２０１は、Ｘ線ＣＴ装置，ＭＲＩ装置，Ｘ線撮影装置，超音波診断装置，内視鏡等の画像診断機器で撮影された画像をネットワーク等を介して取得し、取得した画像を制御部２０４内の内蔵メモリに一時格納する。操作者は入力部２０２から信号を入力することにより、制御部２０４内のメモリに格納されている画像を表示部２０３に表示する。そして画像を表示させながら、該画像を用いた電子カルテの作成を行う。その際、電子カルテ作成時に必要な所見等の入力は、逐次入力部２０２より入力していく。また臓器認識部２０７は制御部２０４内に格納されている画像について、臓器認識用データベース２０６内に記憶されている人間の各臓器の画像上での特徴量を用い、各臓器の画像上での位置を特定する。そして、該特定した位置情報は臓器位置記入部２０８に送信され、臓器位置記入部２０８は画像上に各臓器の位置を記入する。完成した電子カルテは電子カルテ用データベース２０５に保存される。
【００１１】
次に、本実施形態において、臓器認識部２０７が各臓器の位置を特定する原理を図２から図６を用い説明する。ただし、本実施形態では各臓器の位置を特定するために、２つの関数の相互の相関関係（一致度）を数値化して表す相互相関関数と呼ばれるものを用いる。先ず図２に、キー画像を示す。キー画像とは、画像診断装置で撮影された複数枚の画像の中から、医者が病変部を観察されたとして、電子カルテに保存しておくための画像である。図２において、１は例えば５１２×５１２画素の腹部Ｘ線ＣＴ断層像であり、２に人間の腹部が映し出されており、３に人間の左腎が映し出されている。図２のキー画像の中から、例えば、「左腎」について位置を特定しようとする場合には、あらかじめ平均的な人間で「左腎」が存在すると推定される位置を認識対象領域とし、図２のようにＲＯＩ４を設定する。
【００１２】
次にＲＯＩ１内の画素値データについて、Ｘ軸方向およびＹ軸方向に投影データを計算する。すると、図３のようなグラフが得られる。図３において、５は図２のＲＯＩ４で抽出した「左腎」近傍の画像抽出図、６は「左腎」内に観察される病変部、７はＲＯＩ４内の画素をＸ軸方向に投影した投影データＰ（ｘ）、８はＲＯＩ４内の画素をＹ軸方向に投影した投影データＰ（ｘ）である。
【００１３】
一方、あらかじめ「左腎」について、平均的な人間の「左腎」の画像上での特徴量を、臓器認識用データベース２０６に記憶しておく。図４はその記憶された特徴量の例であり、図４（ａ）は、平均的な人間の腹部Ｘ線ＣＴ装置画像から「左腎」に相当する部分９のみを抽出したものであり、図４（ｂ）は、「左腎」の抽出画像について、Ｘ軸及びＹ軸方向に投影した投影データ（Ｐ’（ｘ），Ｐ’（ｙ））である。また、「左腎」の中心位置もＤ＝０．６、θ＝２７０°として数値化して記憶しておく。ただしＤは、画像の中心から臓器の中心座標までの距離をキー画像の半径で正規化したものであり、θは、キー画像のＸ軸とキー画像の中心と臓器の中心とを結ぶ直線のなす角度である。
【００１４】
そこで、例えばＸ軸方向において「左腎」の位置を求めようとする場合には、Ｐ（ｘ）と、Ｐ’（ｘ）をＸ軸方向にτ_ｘ移動させたＰ’（ｘ−τ_ｘ）について、次式（１）により相互相関関数ｒ_ｘ（τ_ｘ）を計算する。
【数１】

ただし、Ｐ（ｘ）はＰ（ｘ）の平均値、Ｐ’（ｘ−τ_ｘ）はＰ’（ｘ−τ_ｘ）の平均値、Ｎは認識対象領域（ＲＯＩ４）のＸ軸方向の幅（ピクセル数等）である。式（１）の計算を模式図で表すと、図５および図６のようになる。
【００１５】
図５において、１０は、Ｘ軸を表し、Ｐ’（ｘ）を移動させる方向である。１１は各ｘにおけるＰ（ｘ）およびＰ’（ｘ）の値を表す縦軸である。図５においてτ_ｘを変えながら相互相関関数を求めた結果は図６のようである。図６において、１２は図５におけるＰ’（ｘ）のＸ軸方向の移動量τ_ｘを表す横軸であり、１３は各移動量τ_ｘにおける相互相関関数計算結果を表す縦軸であり、１４は各移動量τ_ｘにおける相互相関関数計算結果である。図６によれば、τ_ｘ＝τ’_ｘで最大値Ｍ_ｘとなることがわかる。このτ’_ｘの位置を「左腎」のＸ軸方向の中心位置と決める。以上はＸ軸方向での「左腎」位置の決定であったが、Ｙ軸方向にも同じことを行い、合せて２次元のキー画像上での「左腎」中心位置を決定する。決定された「左腎」の中心位置は、臓器名記入部２０８により、キー画像上に臓器名と矢印として付帯させ、更に表示部２０３で表示される。その結果は、図７のように示される。図７において、１は図２と同じように例えば５１２×５１２画素の腹部Ｘ線ＣＴ断層像であり、２に人間の腹部が映し出されており、３に人間の左腎が映し出されている。図７によれば、本方法により「左腎」中心位置は、１５のように臓器名と矢印で表示される。
【００１６】
以上の原理に基いて本実施形態において、実際のキー画像より各臓器の位置を特定して、キー画像上で特定した位置を付帯させ表示するまでの手順を、図８のフローチャートを用い、Ｘ線ＣＴ装置、腹部断層像で臓器位置を特定する場合を例にとって説明する。図８のフローチャートにおける各ステップを順に説明する。ただし以下、本実施形態においてステップＮｏを示すのに、図中ではＳ１，Ｓ２，…と表記する。
【００１７】
（ステップ１）制御部２０４より電子カルテに含まれるキー画像の画像データを臓器認識部２０７に読みこむ。
（ステップ２）臓器認識部２０７では先ず、（ステップ１）で読みこんだキー画像の大きさを縮小する。
例えば５１２×５１２画素から６４×６４画素に平均化して縮小する。これは、例えば、後述する臓器認識処理を高速化するため、あるいは臓器認識用データベース２０６での記憶データ容量を小さくするために、画素数の少ないデータに対してしか各臓器の特徴量を記憶していない場合に対応するためである。
（ステップ３）更に、（ステップ２）で縮小したキー画像の画素値の階調処理を行う。例えば、最小のキー画像画素値を０、最大値が２５５になるように階調処理を行う。ここで、キー画像がどの画像診断装置のどの検査部位のデータであるかの情報に応じて、後述する臓器認識処理でより良い結果が得られるように、最適な非線形な階調処理を行っても良い。
【００１８】
（ステップ４）探索する臓器名を設定する。この際、どの画像診断装置のどの検査部位のデータであるかの情報に応じて、あらかじめ決められた探索臓器リストを用意しておくことが可能である。すなわち、Ｘ線ＣＴ装置で腹部のキー画像を探索する場合には、探索する臓器を、「肝臓」，「右腎」，「左腎」，「胆嚢」，「背骨」といったリストをあらかじめ決めておいてもよい。もちろん、手動で一つ一つ臓器名を入力すること可能である。また、医者があらかじめキー画像の中に病変部として「肝臓」のみ記入されていた場合には、「肝臓」を除いた「右腎」，「左腎」，「胆嚢」，「背骨」についてのみ、探索する臓器として設定することも可能である。
以下、上述した原理に基いて、（ステップ５）〜（ステップ９）において、（ステップ４）で設定した各臓器について、キー画像上の位置を特定する。ここでは、「左腎」を探索する場合に例をとって説明する。
【００１９】
（ステップ５）あらかじめ、キー画像上「左腎」が存在すると推定される位置を、認識対象領域とする。
「左腎」は、腹部の画像上、左下部に位置するので、キー画像よりあらかじめ「左腎」が存在するであろうと推定される位置４にＲＯＩを設定し、その中を認識対象領域とする（図２）。
（ステップ６）（ステップ５）で設定したＲＯＩ４について、Ｘ軸方向および、Ｙ軸方向の投影データを計算する。例えば、図５のように、投影データＰ（ｘ），Ｐ（ｙ）を得る（図３）。
（ステップ７）Ｘ軸方向の臓器位置を特定する。具体的に（ステップ６）で求められたＰ（ｘ）と、臓器認識用データベース２０６内に記憶されている図４で示した「左腎」のＸ軸方向への投影データＰ’（ｘ）をｘ軸方向にτ_ｘだけ移動させたＰ’（ｘ−τ_ｘ）との間で、式（１）を用い相互相関関数ｒ_ｘ（τ_ｘ）を計算する。そして、τ_ｘを任意の幅だけ変化させ、ｒ_ｘ（τ_ｘ）が最大となるτ’_ｘを求める（図５，図６）。また、ｒ_ｘ（τ_ｘ）の最大値ｒ_ｘ（τ’_ｘ）をＭ_ｘとする。
【００２０】
（ステップ８）Ｙ軸方向の臓器位置を特定する。具体的に（ステップ６）で求められたＰ（ｙ）と、臓器認識用データベース２０６内に記憶されている図４で示した「左腎」のＹ軸方向への投影データＰ’（ｙ）をＹ軸方向にτ_ｙだけ移動させたＰ’（ｙ−τ_ｙ）との間で、式（１）を用い相互相関関数ｒ_ｙ（τ_ｙ）を計算する。そして、τ_ｙを任意の幅だけ変化させ、ｒ_ｙ（τ_ｙ）が最大となるτ’_ｙを求める。また、ｒ_ｙ（τ_ｙ）の最大値ｒ_ｙ（τ’_ｙ）をＭ_ｙとする。（ただし、（ステップ７），（ステップ８）でＰ’（ｘ），Ｐ’（ｙ）の他の臓器に対応するものは、図９に示す。図９において欄１は平均的な人間の腹部Ｘ線ＣＴ装置画像から各臓器に相当する部分のみを抽出したものであり、欄２は、各臓器の抽出画像について、Ｘ軸及びＹ軸方向に投影した投影データ（Ｐ’（ｘ）、Ｐ’（ｙ））である。また、各臓器の中心位置は、肝臓：Ｄ＝０．８、θ＝１９０°、右腎：Ｄ＝０．７、θ＝３１０°、胆嚢：Ｄ＝０．６、θ＝１４０°、背骨：Ｄ＝０．６、θ＝２７０°として数値化して記憶しておく。）
【００２１】
（ステップ９）（ステップ７）（ステップ８）により、「左腎」の正しい位置が求められたかを判定する。具体的に、（ステップ７）で求められたｒ_ｘ（τ_ｘ）の最大値をＭ_ｘ、（ステップ８）で求められたｒ_ｙ（τ_ｙ）の最大値をＭ_ｙがあらかじめ決められた閾値Ｔ_ｘ，Ｔ_ｙより大きいかを判定する。例えばＴ_ｘ＝Ｔ_ｙ＝０．９とすると、Ｍ_ｘ＞０．９かつＭ_ｙ＞０．９の場合に、「左腎」の正しい位置が特定できたと判定する。それ以外の場合は、臓器位置が特定できなかったとする。
（ステップ１０）すべての臓器について上記（ステップ５）から（ステップ９）の計算が終ったかを判断する。すべて終っていれば（ステップ１１）へ移る。すべて終っていなければ（ステップ５）へ移り、計算が終っていない他の臓器について計算を行う。
【００２２】
（ステップ１１）臓器認識（位置特定）が可能であった臓器については、それぞれ求められたτ_ｘ，τ_ｙより実際のキー画像における臓器中心位置を計算する。具体的には、例えば「左腎」の場合、臓器認識用データベース２０６に記憶されている平均的な人間における「左腎」の中心位置をＸ，Ｙ座標系に換算し、それにτ_ｘ，τ_ｙを加算することにより、実際のキー画像における臓器中心位置をＸ，Ｙ座標系で計算する。（他の臓器についても臓器認識用データベース２０６に記憶されている平均的な人間における各臓器の中心位置をそれぞれＸ，Ｙ座標系に換算し、それらにτ_ｘ，τ_ｙを加算することにより、実際のキー画像における各臓器の中心位置をＸ，Ｙ座標系で計算する。）
（ステップ１２）以上、求められた臓器中心位置を、臓器位置記入部２０８において、キー画像上に記入し、表示部２０３に表示する。その結果例を図１０に示す。図１０によれば、「肝臓」，「右腎」，「左腎」，「胆嚢」，「背骨」が１６〜２０として臓器名と矢印とともに表示されている。ただし画像概中央２１の「結石」として書かれた文字は本臓器認識フローにより表示されたものではなく、医師が所見としてキー画像にあらかじめ記入しておいたものである。
【００２３】
以上の実施形態によれば、キー画像に含まれる臓器の位置と名前を自動的に記入する機能を備えたので、患者はキー画像に含まれる臓器の位置と名前を一目で理解できる。
【００２４】
本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々に変形して実施できる。例えば、（ステップ７），（ステップ８）で臓器位置特定のための計算に、相互相関関数を用いたが、他の計算方法も可能である。例えば、（ステップ７）の図５においてＰ’（ｘ−τ_ｘ）をＰ（ｘ）に対して（τ_ｘを変化させて）Ｘ軸方向に移動させていった時に、各Ｘ軸上位置でのＰ’（ｘ−τ_ｘ）とＰ（ｘ）の差分の絶対値の総和、つまりΣ｜Ｐ’（ｘ−τ_ｘ）−Ｐ（ｘ）｜が最小になるようなτ_ｘを求めることによっても、最適なτ_ｘが得られる。
【００２５】
【発明の効果】
以上、本発明の電子カルテシステムによれば、キー画像上に自動的に臓器の位置と名前を記入されるので、キー画像に含まれる臓器の位置と名前を一目で理解することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態における電子カルテシステムのブロック図。
【図２】キー画像の一例より認識対象領域としてのＲＯＩ４を指定する場面を表す図。
【図３】認識対象領域ＲＯＩ４内のデータよりＸ軸方向およびＹ軸方向への投影データ（Ｐ（ｘ），Ｐ（ｙ））を作成する様子を示す模式図。
【図４】臓器認識用データベース２０６内に記憶されているデータの一例である平均的な人間の「左腎」のデータ。
【図５】臓器認識用データベース内のデータＰ’（ｘ−τ_ｘ）を認識対象領域ＲＯＩ４内の投影データＰ（ｘ）に対してτ_ｘを変化させて移動させる様子を示す模式図。
【図６】Ｐ’（ｘ−τ_ｘ）とＰ（ｘ）の相互相関関数計算結果を示す模式図。
【図７】「左腎」位置を記入したキー画像。
【図８】キー画像における臓器認識と位置特定の手順を示すフローチャート。
【図９】臓器認識用データベース内に記憶されている平均的な人間の「左腎」以外の臓器に関するデータの一例。
【図１０】キー画像上に各臓器の位置を記入して表示した最終結果の一例。
【符号の説明】
２０６…臓器認識用データベース
２０７…臓器認識部
２０８…臓器位置記入部

Claims

画像診断装置から画像を取り込むための医用画像取得手段と、前記医用画像取得手段に接続されシステム全体の命令や情報のやり取りを制御する制御部と、前記制御部を介して前記医用画像取得手段に接続され電子カルテを作成するための入力信号等を入力する入力部と、前記制御部を介して前記入力部に接続され前記電子カルテの作成過程等を表示する表示部と、前記制御部を介して前記表示部に接続され前記作成された電子カルテを保存する電子カルテ用データベースとを備えた電子カルテシステムにおいて、前記制御部を介して前記電子カルテ用データベースに接続され医用画像上において観察される臓器の位置を認識する臓器認識手段と、前記臓器認識手段を介して前記制御部に接続され医用画像上に観察される臓器の画像上での特徴量を記憶した臓器認識用データベースと、前記臓器認識部を介して前記臓器認識用データベースに接続され前記臓器認識手段で認識した臓器の位置を医用画像上に記入する記入手段とを備えることを特徴とする電子カルテシステム。