JP2005253685A - 画像診断支援装置及び画像診断支援プログラム - Google Patents

画像診断支援装置及び画像診断支援プログラム Download PDF

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Abstract

【課題】医用画像から異常陰影候補を精度良く検出する。
【解決手段】画像データを画像解析し、画像データに含まれる陰影が異常陰影か否かを判別する（ステップＳ２）。異常陰影候補の検出数が所定値より多い場合（ステップＳ３；Ｎｏ）、異常陰影候補の分布状況に異常がある場合（ステップＳ５；Ｙｅｓ）、又は、特徴量空間の分布状況に異常がある場合に（ステップＳ６；Ｙｅｓ）、異常陰影候補の判別方法を変更し（ステップＳ４）、再度異常陰影候補の検出を行う。
【選択図】図２

Description

本発明は、画像診断支援装置及び画像診断支援プログラムに係り、特に医師が医用画像を読影する際、その診断の効率化を図る画像診断支援装置及び画像診断支援プログラムに関する。
医療の分野においては、医用画像のデジタル化が実現され、ＣＲ（Computed Radiography）装置、ＣＴ（Computed Tomography）装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置等により生成された医用画像データをＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等の画像表示装置に表示し、この画像表示装置に表示された医用画像を医師が読影して、病変部の状態や経時変化を観察して診断を行っている。
また、医師の読影に対する負担軽減を目的として、デジタル画像処理技術を用いて画像データの解析を行い、乳癌、肺癌等の異常陰影候補を自動的に検出するコンピュータ診断支援装置（Computer-Aided Diagnosis；ＣＡＤ）が開発されている（例えば、特許文献１参照。）。検出した異常陰影候補の情報を医師に提示することにより、診断の支援を行うことが可能となっている。
特開２００２−１１２９８５号公報
しかし、画像上では、検出された異常陰影候補が真陽性（病変）であるか偽陽性（正常組織）であるか、絶対的な特徴の違いが無い場合が多い。さらに、施設毎の撮影条件の差や被写体の個体差により、画像におけるノイズ量や病変部のコントラスト量等が異なるため、異常陰影候補の判別における閾値の設定が困難であった。例えば、異常陰影候補の検出数が通常考えられる病変の数より明らかに多い場合には、ノイズや正常組織を病変であると誤検出しているおそれがある。特許文献１に記載の技術においては、このような事態は想定されていなかった。
本発明は上記の従来技術における問題に鑑みてなされたものであって、異常陰影候補を精度良く検出することができる画像診断支援装置及び画像診断支援プログラムを提供することを課題とする。
請求項１に記載の発明は、被写体を撮影することにより取得された医用画像に含まれる陰影が異常陰影か否かを判別して異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、前記医用画像を表示する画像表示手段と、を備えた画像診断支援装置において、前記異常陰影候補検出手段は、前記異常陰影候補の検出状況を判断する判断手段と、前記判断手段により判断された検出状況に基づいて前記異常陰影か否かの判別方法を変更する変更手段と、を備えたことを特徴とする。
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像診断支援装置において、前記異常陰影候補は、乳房内の微小石灰化病変を対象としたものであることを特徴とする。
請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の画像診断支援装置において、前記異常陰影候補は、乳房内の腫瘤陰影病変を対象としたものであることを特徴とする。
請求項４に記載の発明は、請求項１〜３のいずれか一項に記載の画像診断支援装置において、前記判断手段における検出状況の判断は、前記異常陰影候補の検出数、前記異常陰影候補の分布状況、又は前記異常陰影候補の特徴量の統計値のいずれか一つ若しくはそれらの組み合わせに基づいて行うことを特徴とする。
請求項５に記載の発明は、請求項１〜４のいずれか一項に記載の画像診断支援装置において、前記変更手段における判別方法の変更は、前記被写体の撮影条件、前記被写体に関する被写体情報、前記異常陰影候補の特徴量、又は前記医用画像の画像状態のいずれか一つ若しくはそれらの組み合わせに基づいて行うことを特徴とする。
請求項６に記載の発明は、請求項１〜４のいずれか一項に記載の画像診断支援装置において、前記変更手段における判別方法の変更は、予め定められている設定条件に基づいて行うことを特徴とする。
請求項７に記載の発明は、請求項１〜６のいずれか一項に記載の画像診断支援装置において、前記変更手段は、前記異常陰影か否かを判別する際の特徴量解析における閾値、又は複数の特徴量を用いた多変量解析における閾値を変更することを特徴とする。
請求項８に記載の発明は、請求項１〜６のいずれか一項に記載の画像診断支援装置において、前記変更手段は、アルゴリズムを変更することを特徴とする。
請求項９に記載の発明は、請求項１〜８のいずれか一項に記載の画像診断支援装置において、前記変更手段における判別方法の変更回数、前記変更された判別方法の種類、又は前記判別方法が変更された判断基準を記録する記録手段、又は前記変更手段における判別方法の変更回数、前記変更された判別方法の種類、又は前記判別方法が変更された判断基準を表示する表示手段を備えたことを特徴とする。
請求項１０に記載の発明は、コンピュータに、被写体を撮影することにより取得された医用画像に含まれる陰影が異常陰影か否かを判別して異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出機能と、前記医用画像を表示する画像表示機能と、を実現させるための画像診断支援プログラムにおいて、前記異常陰影候補検出機能を実現させる際に、前記異常陰影候補の検出状況を判断させ、前記判断された検出状況に基づいて前記異常陰影か否かの判別方法を変更させることを特徴とする。
請求項１１に記載の発明は、請求項１０に記載の画像診断支援プログラムにおいて、前記異常陰影候補は、乳房内の微小石灰化病変を対象としたものであることを特徴とする。
請求項１２に記載の発明は、請求項１０に記載の画像診断支援プログラムにおいて、前記異常陰影候補は、乳房内の腫瘤陰影病変を対象としたものであることを特徴とする。
請求項１３に記載の発明は、請求項１０〜１２のいずれか一項に記載の画像診断支援プログラムにおいて、前記検出状況の判断は、前記異常陰影候補の検出数、前記異常陰影候補の分布状況、又は前記異常陰影候補の特徴量の統計値のいずれか一つ若しくはそれらの組み合わせに基づいて行うことを特徴とする。
請求項１４に記載の発明は、請求項１０〜１３のいずれか一項に記載の画像診断支援プログラムにおいて、前記判別方法の変更は、前記被写体の撮影条件、前記被写体に関する被写体情報、前記異常陰影候補の特徴量、又は前記医用画像の画像状態のいずれか一つ若しくはそれらの組み合わせに基づいて行うことを特徴とする。
請求項１５に記載の発明は、請求項１０〜１３のいずれか一項に記載の画像診断支援プログラムにおいて、前記判別方法の変更は、予め定められている設定条件に基づいて行うことを特徴とする。
請求項１６に記載の発明は、請求項１０〜１５のいずれか一項に記載の画像診断支援プログラムにおいて、前記判別方法の変更は、前記異常陰影か否かを判別する際の特徴量解析における閾値、又は複数の特徴量を用いた多変量解析における閾値の変更であることを特徴とする。
請求項１７に記載の発明は、請求項１０〜１５のいずれか一項に記載の画像診断支援プログラムにおいて、前記判別方法の変更は、アルゴリズムの変更であることを特徴とする。
請求項１８に記載の発明は、請求項１０〜１７のいずれか一項に記載の画像診断支援プログラムにおいて、前記コンピュータに、前記判別方法の変更回数、前記変更された判別方法の種類、又は前記判別方法が変更された判断基準を記録する記録機能、又は前記判別方法の変更回数、前記変更された判別方法の種類、又は前記判別方法が変更された判断基準を表示する表示機能を実現させることを特徴とする。
請求項１、１０に記載の発明によれば、異常陰影候補の検出状況を判断し、異常陰影候補の検出状況に基づいて異常陰影か否かの判別方法を変更するので、異常陰影候補を精度良く検出することができる。
請求項２、１１に記載の発明によれば、乳房内の微小石灰化病変を対象とした異常陰影候補を精度良く検出することができる。
請求項３、１２に記載の発明によれば、乳房内の腫瘤陰影病変を対象とした異常陰影候補を精度良く検出することができる。
請求項４、１３に記載の発明によれば、異常陰影候補の検出数、異常陰影候補の分布状況、又は異常陰影候補の特徴量の統計値のいずれか一つ若しくはそれらの組み合わせに基づいて検出状況を判断することができる。
請求項５、１４に記載の発明によれば、撮影条件、被写体情報、又は異常陰影候補の特徴量又は医用画像の画像状態のいずれか一つ若しくはそれらの組み合わせに基づいて判別方法を変更することができる。
請求項６、１５に記載の発明によれば、予め設定されている設定条件に基づいて判別方法を変更することができる。
請求項７、１６に記載の発明によれば、異常陰影か否かを判別する際の特徴量解析における閾値、又は複数の特徴量を用いた多変量解析における閾値を変更して、異常陰影候補を検出することができる。
請求項８、１７に記載の発明によれば、アルゴリズムを変更して、異常陰影候補を検出することができる。
請求項９、１８に記載の発明によれば、判別方法の変更回数、変更された判別方法の種類、又は判別方法が変更された判断基準を記録するか、又は表示するので、異常陰影候補の判別方法が変更された回数、変更された判別方法の種類、又は判別方法が変更された判断基準をユーザに知らせることができる。
以下、本発明の実施の形態における画像診断支援装置１について、図面を参照して説明する。
まず、画像診断支援装置１の概略構成について説明する。図１に示すように、画像診断支援装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２、Ｉ／Ｆ（InterFace）部３、操作手段４、表示手段５、通信部６、ＲＯＭ（Read Only Memory）７、ＲＡＭ（Random Access Memory）８、記憶部９等を備えて構成され、各部はバス１０により接続されている。
ＣＰＵ２は、操作手段４から入力される各種指示や、Ｉ／Ｆ部３又は通信部６から入力されるデータに従って、ＲＯＭ７に記憶されている各種プログラムの中から指定されたプログラムをＲＡＭ８のワークエリアに展開し、上記プログラムとの協働によって各種処理を実行し、その処理結果をＲＡＭ８の所定の領域に格納するとともに、表示手段５に表示させる。
ＣＰＵ２は、画像データに含まれる陰影が異常陰影か否かを判別して異常陰影候補を検出する。そして、異常陰影候補の検出状況を判断し、判断された検出状況に応じて陰影が異常陰影か否かの判別方法を変更し、変更された判別方法に基づいて再度陰影が異常陰影か否かを判別する（図２参照）。
また、ＣＰＵ２は、異常陰影候補の判別方法が変更された回数、変更された判別方法の種類、又は判別方法が変更された判断基準を、記憶部９に記憶されている画像データの付帯情報として記録する記録手段としての機能を有する。
Ｉ／Ｆ部３は、画像生成装置Ｇと接続するためのインターフェイスであり、画像生成装置Ｇにおいて生成された画像データを画像診断支援装置１に入力する。
画像生成装置Ｇとしては、被写体を撮影することにより取得された医用画像が記録されたフィルム上にレーザ光を走査して画像データを取得するレーザデジタイザや、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の光電変換素子からなるセンサによりフィルムに記録された画像データを取得するフィルムスキャナ等が適用可能である。
また、フィルムに記録された医用画像を読み取るのではなく、蓄積性蛍光体を用いて医用画像を撮影する撮影装置や、照射された放射線の強度に応じた電荷を生成する放射線検出素子とコンデンサからなるフラットパネルディテクタ等を接続可能な構成としてもよく、画像データの入力方法は特に限定しない。
操作手段４は、カーソルキーや数字キー、各種機能キーからなるキーボードを備えて構成され、各キー操作による押下信号をＣＰＵ２に出力する。なお、操作手段４は、必要に応じてマウスやタッチパネル等のポインティングデバイスや、その他の入力装置を備えることとしてもよい。
表示手段５は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等から構成され、医用画像や、ＣＰＵ２による異常陰影候補の検出結果等の各種表示情報を表示する。
通信部６は、ネットワークインターフェイスカード、モデム、ターミナルアダプタ等の通信用インターフェイスにより構成され、通信ネットワーク上の外部機器と各種情報の送受信を行う。例えば、通信部６を介して画像生成装置Ｇから画像データを受信する構成としてもよいし、通信部６を介して病院内のサーバや各診療室に設置される診療端末に接続して、異常陰影候補の検出結果を送信する構成としてもよい。
ＲＯＭ７は、不揮発性の半導体メモリで構成され、ＣＰＵ２により実行される各種プログラム等を記憶している。ＲＯＭ７には、異常陰影候補検出プログラムが記憶されており、このプログラムとＣＰＵ２との協働により、異常陰影候補検出手段が実現される。
ＲＡＭ８は、書き換え可能な半導体素子で構成される。ＲＡＭ８は、データが一時的に保存される記憶媒体であり、ＣＰＵ２が実行するためのプログラムを展開するためのプログラムエリア、ＣＰＵ２による各種処理結果等を保存するためのデータエリア、等が形成される。
記憶部９は、磁気的、光学的記録媒体又は半導体メモリ等により構成され、画像生成装置ＧからＩ／Ｆ部３を介して入力された画像データ又は通信部６により受信された画像データ、被写体に関する被写体情報、撮影条件、画像データから得られた陰影の特徴量等を記憶する。
被写体情報には、画像データを解析することにより得られる情報と、画像データとともに入力される情報と、がある。画像を解析することにより得られる情報として、例えば、画像上の診断対象となる部位（乳房等）の面積、濃度の分布状況等が挙げられる。また、画像データとともに入力される情報として、撮影された被写体（患者）の年齢、性別、乳房厚（乳房を圧迫して撮影を行う際に一定圧を実現したときの厚さ）等が挙げられる。画像データとともに入力される情報は、Ｉ／Ｆ部３又は通信部６により入力されることとしてもよいし、操作手段４から入力されることとしてもよい。
撮影条件には、撮影日時、撮影部位、撮影方向、管電圧（放射線画像の撮影時に放射線源に印加される電圧）等が含まれる。撮影条件は、画像データとともにＩ／Ｆ部３又は通信部６により入力されることとしてもよいし、操作手段４から入力されることとしてもよい。
陰影の特徴量には、陰影部分の位置、大きさ、個数、円形度、不整形度、陰影部分とその背景画像とのコントラスト等が含まれる。
陰影部分の位置は、陰影部分の重心の位置を座標値（例えば、（ｘ，ｙ）＝（１００，１２００）等）で示すが、例えば陰影部分の画像領域を示す座標値であってもよい。
陰影部分の大きさは、陰影部分の画像領域が占める面積で示すが、陰影部分の重心から辺縁までの平均距離や最長距離で示すこととしてもよい。
円形度ｅは、形状の複雑さを示す特徴量であって、物体の面積をＳ、物体の輪郭線の長さ（周囲長）をＬとして、
ｅ＝４πＳ／Ｌ2
または、物体の重心を中心とした、物体の面積Ｓと同じ面積の円と物体との重なった面積（重なり面積）をＵとして、
ｅ＝Ｕ／Ｓ
で示される。円形度ｅは、円に近いほど大きくなり、１に近づく。
不整形度ｆは、物体の周囲長をＬ、物体の周囲長を平滑化した後の周囲長をＬ’として、
ｆ＝Ｌ’／Ｌ
で示される。
陰影部分とその背景画像とのコントラストは、陰影部分の濃度とその背景画像の濃度との濃度差で示すが、陰影部分の輝度とその背景画像の輝度との輝度差で示すこととしてもよい。
次に、本実施の形態における動作を説明する。
図２は、画像診断支援装置１により実行される異常陰影候補検出処理を説明するフローチャートである。以下、各ステップの処理の主体は、特に言及する場合を除き、ＣＰＵ２であるとする。ここでは、医用画像データとして、乳房を撮影したマンモグラムを用いた例を説明するが、対象となる部位はこれに限らず、胸部や腹部であってもかまわない。マンモグラムから異常陰影候補を検出する際には、乳癌の特徴である腫瘤陰影病変や微小石灰化病変等を対象として、病変の種類毎にそれぞれ異常陰影候補検出処理が行われる。
図２に示すように、まず、画像データがＩ／Ｆ部３又は通信部６を介して入力され（ステップＳ１）、記憶部９に記憶される。また、被写体情報のうち画像データとともに入力される情報と、撮影条件とがＩ／Ｆ部３又は通信部６から入力され、記憶部９に記憶される。これらの情報は、操作手段４から入力されることとしてもよい。
次に、画像データが画像解析され、画像データに含まれる陰影が異常陰影か否かが判別され、異常陰影候補が検出される（ステップＳ２）。異常陰影には、腫瘤陰影、微小石灰化クラスタ等がある。腫瘤陰影は、ある程度の大きさを持った塊であり、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見られる。また、微小石灰化が集まって（クラスタ化して）存在する微小石灰化クラスタは、マンモグラム上では、略円錐構造を持った白っぽく丸い陰影として見られる。
ここで、陰影が異常陰影か否かを判別する際の特徴量解析について説明する。画像データ中の陰影の位置情報、円形度、コントラスト、陰影の周辺部から中心部にかけての濃度勾配の強度成分、方向成分等の各種特徴量を算出し、算出された各特徴量に対してそれぞれ設定されている閾値に基づいて陰影が真陽性であるか偽陽性であるかを判別する。また、複数の特徴量に対して、それぞれ設定されている閾値に基づいて真陽性であるか偽陽性であるか判別を行い、全ての特徴量について真陽性であると判別された場合に異常陰影候補として検出することとしてもよい。
次に、複数の特徴量を用いた多変量解析について説明する。多変量解析における判別分析は、予め２つ以上のグループに属するサンプルデータを準備しておき、判別対象データがどちらのグループに属しているかを判別するための手段である。図３を参照して、マハラノビス距離を用いた判別分析の例を説明する。マハラノビス距離とは、サンプルデータの分散を考慮した各グループの中心から判別対象データまでの距離である。図３は、特徴量１と特徴量２を２変数としてサンプルデータをプロットしたものである。図３に示すように、予め真陽性であるサンプルデータａ1〜ａ4からなるＡ群、偽陽性であるサンプルデータｂ1〜ｂ4からなるＢ群の２群を準備しておき、判別対象データＸについてＡ群の中心Ｇaからのマハラノビス距離Ｄa、Ｂ群の中心Ｇbからのマハラノビス距離Ｄbをそれぞれ求める。そして、その距離比Ｄa／Ｄbに基づいて、判別対象データＸがどちらの群に属するかを判別する。距離比Ｄa／Ｄbが閾値（例えば、１）以下である場合には、判別対象データＸはＡ群に近く真陽性であると判別され、距離比Ｄa／Ｄbが閾値より大きい場合には、判別対象データＸはＢ群に近く偽陽性であると判別される。図３に、マハラノビス距離比による真陽性と偽陽性との境界線Ｌを示す。この境界線Ｌ上におけるマハラノビス距離比が閾値に相当する。
これらの方法により、真陽性と判別された陰影が異常陰影候補として検出され、検出された異常陰影候補の病変の種類、異常陰影候補の特徴量等の異常陰影候補情報は、記憶部９に記憶される。
次に、検出された異常陰影候補の数が所定値以内であるか否かが判断される（ステップＳ３）。異常陰影候補の検出数が所定値より多い場合には（ステップＳ３；Ｎｏ）、異常陰影候補の判別方法が変更され（ステップＳ４）、変更された判別方法に基づいて再度異常陰影か否かの判別が行われ、異常陰影候補が検出される。
ここで、図４を参照して、異常陰影候補の判別方法の変更処理について説明する。
異常陰影候補の判別方法の変更において、判別方法が設定により選択される場合には（ステップＳ１１；設定により選択）、予め設定されている設定条件に基づいて異常陰影候補の判別方法が変更される。判別方法が予め設定されている設定条件に基づいて選択されるか否かは、例えば、予め操作手段４から入力されることにより設定されている。
閾値を変更するよう設定されている場合には（ステップＳ１２；閾値変更）、異常陰影候補を判別する際の特徴量解析における閾値、又は複数の特徴量を用いた多変量解析における閾値が変更される（ステップＳ１３）。例えば、異常陰影候補の検出数が所定値より多かった場合には、より条件の厳しい閾値に変更される。
アルゴリズムを変更するよう設定されている場合には（ステップＳ１２；アルゴリズム変更）、異常陰影候補の検出におけるアルゴリズムが変更される（ステップＳ１４）。条件の異なった撮影方法により得られた画像、通常と異なったサイズの乳房を撮影した画像、劣化の激しい保存状態のフィルムから得られた画像等に対して、コントラストの計算方法、乳房領域の設定方法、石灰の決定基準が異なるアルゴリズムがそれぞれ用意されている。また、画像の解像度毎に、解像度に適したアルゴリズムが存在する。
異常陰影候補の判別方法が情報により選択される場合には（ステップＳ１１；情報により選択）、放射線画像撮影時の管電圧が２８ｋＶ以上であるか、又は２２ｋＶ以下であるかが判断される（ステップＳ１５）。管電圧が２８ｋＶ以上又は２２ｋＶ以下である場合には（ステップＳ１５；Ｙｅｓ）、アルゴリズムが変更される（ステップＳ１４）。
管電圧が２２ｋＶから２８ｋＶの場合には（ステップＳ１５；Ｎｏ）、乳房厚が３０ｍｍ以下であるか否かが判断される（ステップＳ１６）。乳房厚が３０ｍｍ以下である場合には（ステップＳ１６；Ｙｅｓ）、アルゴリズムが変更される（ステップＳ１４）。
乳房厚が３０ｍｍより大きい場合には（ステップＳ１６；Ｎｏ）、画像におけるノイズ量が各施設の平均値以上であるか否かが判断される（ステップＳ１７）。画像におけるノイズ量が各施設の平均値以上である場合には（ステップＳ１７；Ｙｅｓ）、アルゴリズムが変更される（ステップＳ１４）。
画像におけるノイズ量が各施設の平均値未満である場合には（ステップＳ１７；Ｎｏ）、画像中の最大濃度が１２bit（４０９６階調）で４０００以上であるか否かが判断される（ステップＳ１８）。最大濃度が４０００以上である場合には（ステップＳ１８；Ｙｅｓ）、アルゴリズムが変更される（ステップＳ１４）。
最大濃度が４０００未満である場合には（ステップＳ１８；Ｎｏ）、画像状態が異常であるか否かが判断される（ステップＳ１９）。画像状態が異常とは、通常画像として考えられないような状態をいい、例えば、湿度が高い状態で保存され、コントラストがなくなってしまったフィルムや、撮影画像が斜めに切れている場合等が挙げられる。画像状態が異常である場合には（ステップＳ１９；Ｙｅｓ）、アルゴリズムが変更される（ステップＳ１４）。
画像状態が異常でない場合には（ステップＳ１９；Ｎｏ）、異常陰影候補を判別する際の特徴量解析における閾値、又は多変量解析における閾値が変更される（ステップＳ１３）。
以上で異常陰影候補の判別方法の変更処理が終了する。
図２のステップＳ３において、異常陰影候補の検出数が所定値以内である場合には（ステップＳ３；Ｙｅｓ）、異常陰影候補の分布状況に異常があるか否かが判断される（ステップＳ５）。異常陰影候補の分布状況は、乳房画像の左右比較や、特定の部位に対する異常陰影候補検出結果の偏りを定量化することにより判断される。例えば、撮影方向の異なるＭＬＯ画像（Medio-Lateral Oblique：内外斜位方向）とＣＣ画像（Cranio-Caudal：頭尾方向）とを比較して、ＭＬＯ画像から検出された異常陰影候補が１０個であるのに対し、ＣＣ画像から検出された異常陰影候補が１０００個である場合には、ノイズや正常組織を異常陰影候補として誤検出しているおそれがあり、異常陰影候補の判別方法に問題があると考えられる。そこで、異常陰影候補の分布状況に異常がある場合には（ステップＳ５；Ｙｅｓ）、異常陰影候補の判別方法が変更され（ステップＳ４）、変更された判別方法に基づいて再度異常陰影か否かの判別が行われ、異常陰影候補が検出される。
異常陰影候補の分布状況に異常がない場合には（ステップＳ５；Ｎｏ）、特徴量空間の分布状況に異常があるか否かが判断される（ステップＳ６）。特徴量空間の分布状況は、例えば、図５に示すように、異常陰影候補を、異常陰影候補の大きさ、コントラスト、円形度を３変数として３次元にプロットした場合のデータの拡がり具合により判断される。各特徴量は通常、適度なばらつきを有しており、特徴量がある範囲にのみ集中していることは異常であると考えられる。図５に示すように、点（ｘ1，ｙ1，ｚ1）の近傍に異常陰影候補の大きさ、コントラスト、円形度が集中している（すなわち、多くの異常陰影候補が同様の特徴を有している）場合には、ノイズや正常組織を異常陰影候補として誤検出しているおそれがあり、特徴量空間の分布状況に異常があると判断される。特徴量空間の分布状況を判断する際に、特徴量の平均値や分散等の統計値を用いる。ここでは、異常陰影候補の大きさ、コントラスト、円形度を用いた例を示したが、特徴量空間における特徴量の数又は特徴量の種類はこれに限定されない。特徴量空間の分布状況に異常がある場合には（ステップＳ６；Ｙｅｓ）、異常陰影候補の判別方法が変更され（ステップＳ４）、変更された判別方法に基づいて再度異常陰影か否かの判別が行われ、異常陰影候補が検出される。
特徴量空間の分布状況に異常がない場合には（ステップＳ６；Ｎｏ）、検出された結果が表示手段５に表示される（ステップＳ７）。具体的には、画像データ上の異常陰影候補がマーカーで示されるとともに、異常陰影候補検出処理において異常陰影候補の判別方法が変更された回数、変更された判別方法の種類、又は判別方法が変更された判断基準のいずれか一つ若しくはそれらの組み合わせが選択的に表示される。ここで、変更された判別方法の種類とは、異常陰影候補を判別する際の特徴量解析や多変量解析における閾値の変更、又は異常陰影候補の検出におけるアルゴリズムの変更をいう。また、判別方法が変更された判断基準とは、例えば、図４においては、管電圧や乳房厚、ノイズ量、最大濃度等をいう。さらに、異常陰影候補の判別方法が変更された回数、変更された判別方法の種類、又は判別方法が変更された判断基準は、画像データの付帯情報として記録される。
以上で異常陰影候補検出処理が終了する。
図６に、マンモグラムから異常陰影候補として微小石灰化病変を検出する際の検出結果を段階的に示す。図６（ａ）では、異常陰影候補であると判別された領域１１が乳房の広範囲を占めており、診断には適さない。そこで、異常陰影候補の判別方法を変更し、再度異常陰影候補の検出を行って得られた検出結果を図６（ｂ）に示す。図６（ｂ）では、異常陰影候補と判別された領域１２ａ，１２ｂ，１２ｃ，１２ｄが図６（ａ）の場合よりは減少しているが、まだ誤検出の可能性がある。さらに、異常陰影候補の判別方法を変更することにより、図６（ｃ）に示すように、異常陰影候補１３が検出される。
以上説明したように、画像診断支援装置１によれば、異常陰影候補の検出状況を判断し、異常陰影候補の検出状況に基づいて異常陰影か否かの判別方法を変更して、再度異常陰影候補を検出するので、異常陰影候補を精度良く検出することができる。
例えば、異常陰影候補の検出数に基づいて異常陰影候補の判別方法を変更することにより、ノイズ等による通常では有り得ない数の異常陰影候補の過検出を減少させることができる。また、異常陰影候補の分布状況に基づいて異常陰影候補の判別方法を変更することにより、分布状況が異常な偽陽性候補を除外する効果がある。また、特徴量の統計値に基づいて異常陰影候補の判別方法を変更することにより、所定の特徴量空間に集中した偽陽性候補を除外することができる。
また、異常陰影候補の判別方法が変更された回数、変更された判別方法の種類、又は判別方法が変更された判断基準を表示手段５に表示したり、画像データの付帯情報として記録したりするので、異常陰影候補の判別方法が変更された回数、変更された判別方法の種類、又は判別方法が変更された判断基準をユーザに知らせることができる。
なお、上記実施の形態における記述は、本発明に係る好適な画像診断支援装置の例であり、これに限定されるものではない。画像診断支援装置を構成する各部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。
上記実施の形態においては、異常陰影候補の判別方法の変更処理（図４）において、判別方法を情報により選択する際に、管電圧、乳房厚、ノイズ量、最大濃度、画像状態を判断基準としたが、管電圧以外の撮影条件、乳房厚以外の被写体情報、ノイズ量や最大濃度以外の特徴量を判断基準としてもよい。
本発明の実施の形態における画像診断支援装置１の概略構成を示すブロック図である。 画像診断支援装置１により実行される異常陰影候補検出処理を示すフローチャートである。 判別分析におけるマハラノビス距離の概念図である。 異常陰影候補の判別方法の変更処理を示すフローチャートである。 特徴量空間の分布状況の概念図である。 マンモグラムから異常陰影候補として検出された微小石灰化病変の検出結果の例を示す図である。
符号の説明
１ 画像診断支援装置
２ ＣＰＵ
３ Ｉ／Ｆ部
４ 操作手段
５ 表示手段
６ 通信部
７ ＲＯＭ
８ ＲＡＭ
９ 記憶部
１０ バス

Claims (18)

  1. 被写体を撮影することにより取得された医用画像に含まれる陰影が異常陰影か否かを判別して異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、前記医用画像を表示する画像表示手段と、を備えた画像診断支援装置において、
    前記異常陰影候補検出手段は、前記異常陰影候補の検出状況を判断する判断手段と、前記判断手段により判断された検出状況に基づいて前記異常陰影か否かの判別方法を変更する変更手段と、を備えたことを特徴とする画像診断支援装置。
  2. 前記異常陰影候補は、乳房内の微小石灰化病変を対象としたものであることを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
  3. 前記異常陰影候補は、乳房内の腫瘤陰影病変を対象としたものであることを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
  4. 前記判断手段における検出状況の判断は、前記異常陰影候補の検出数、前記異常陰影候補の分布状況、又は前記異常陰影候補の特徴量の統計値のいずれか一つ若しくはそれらの組み合わせに基づいて行うことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の画像診断支援装置。
  5. 前記変更手段における判別方法の変更は、前記被写体の撮影条件、前記被写体に関する被写体情報、前記異常陰影候補の特徴量、又は前記医用画像の画像状態のいずれか一つ若しくはそれらの組み合わせに基づいて行うことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の画像診断支援装置。
  6. 前記変更手段における判別方法の変更は、予め定められている設定条件に基づいて行うことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の画像診断支援装置。
  7. 前記変更手段は、前記異常陰影か否かを判別する際の特徴量解析における閾値、又は複数の特徴量を用いた多変量解析における閾値を変更することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の画像診断支援装置。
  8. 前記変更手段は、アルゴリズムを変更することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の画像診断支援装置。
  9. 前記変更手段における判別方法の変更回数、前記変更された判別方法の種類、又は前記判別方法が変更された判断基準を記録する記録手段、又は前記変更手段における判別方法の変更回数、前記変更された判別方法の種類、又は前記判別方法が変更された判断基準を表示する表示手段を備えたことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の画像診断支援装置。
  10. コンピュータに、被写体を撮影することにより取得された医用画像に含まれる陰影が異常陰影か否かを判別して異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出機能と、前記医用画像を表示する画像表示機能と、を実現させるための画像診断支援プログラムにおいて、
    前記異常陰影候補検出機能を実現させる際に、前記異常陰影候補の検出状況を判断させ、前記判断された検出状況に基づいて前記異常陰影か否かの判別方法を変更させることを特徴とする画像診断支援プログラム。
  11. 前記異常陰影候補は、乳房内の微小石灰化病変を対象としたものであることを特徴とする請求項１０に記載の画像診断支援プログラム。
  12. 前記異常陰影候補は、乳房内の腫瘤陰影病変を対象としたものであることを特徴とする請求項１０に記載の画像診断支援プログラム。
  13. 前記検出状況の判断は、前記異常陰影候補の検出数、前記異常陰影候補の分布状況、又は前記異常陰影候補の特徴量の統計値のいずれか一つ若しくはそれらの組み合わせに基づいて行うことを特徴とする請求項１０〜１２のいずれか一項に記載の画像診断支援プログラム。
  14. 前記判別方法の変更は、前記被写体の撮影条件、前記被写体に関する被写体情報、前記異常陰影候補の特徴量、又は前記医用画像の画像状態のいずれか一つ若しくはそれらの組み合わせに基づいて行うことを特徴とする請求項１０〜１３のいずれか一項に記載の画像診断支援プログラム。
  15. 前記判別方法の変更は、予め定められている設定条件に基づいて行うことを特徴とする請求項１０〜１３のいずれか一項に記載の画像診断支援プログラム。
  16. 前記判別方法の変更は、前記異常陰影か否かを判別する際の特徴量解析における閾値、又は複数の特徴量を用いた多変量解析における閾値の変更であることを特徴とする請求項１０〜１５のいずれか一項に記載の画像診断支援プログラム。
  17. 前記判別方法の変更は、アルゴリズムの変更であることを特徴とする請求項１０〜１５のいずれか一項に記載の画像診断支援プログラム。
  18. 前記コンピュータに、
    前記判別方法の変更回数、前記変更された判別方法の種類、又は前記判別方法が変更された判断基準を記録する記録機能、又は前記判別方法の変更回数、前記変更された判別方法の種類、又は前記判別方法が変更された判断基準を表示する表示機能を実現させることを特徴とする請求項１０〜１７のいずれか一項に記載の画像診断支援プログラム。
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