JP2005278991A - Remote image diagnostic reading service system - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、画像化されたデータを遠隔診断に用いるシステムで、特徴のある部位とその近傍を選択することにより、伝送、受信あるいは保存を効率的に行う遠隔画像読影サービスシステムに関している。 The present invention relates to a remote image interpretation service system that uses imaged data for remote diagnosis and efficiently transmits, receives, or saves by selecting a characteristic part and its vicinity.
医療機関に設置されるXCT(X線コンピュータ断層)装置やMRI(磁気共鳴イメージング)装置などによる高精細画像検査で得られた臓器や病変の画像情報を、高速通信ネットワークを介して遠隔地に伝送し、3次元再構築処理により3次元コンピュータグラフィクス(3次元CG)表示や実体モデルの生成、手術前シミュレーションを実施する遠隔画像診断システムの開発が望まれている。 Transmits image information of organs and lesions obtained by high-definition imaging using XCT (X-ray computed tomography) equipment and MRI (magnetic resonance imaging) equipment installed in medical institutions to remote locations via a high-speed communication network In addition, it is desired to develop a remote image diagnosis system that performs 3D computer graphics (3D CG) display, generation of a real model, and pre-operative simulation by 3D reconstruction processing.
また、医用画像の撮像技術(XCTやMRIなど)の研究が進められており、特徴抽出や抽出した特徴量の定量的な解析を目的とした医用画像処理の研究が従来から進められてきた。さらに、近年のIT(情報技術)の発達、国内・国際間における高速ネットワークの社会インフラの整備も進みつつある。このような状況にあって、上記の遠隔画像診断システムの開発と実用化への取り組みが可能になった。 In addition, research on imaging techniques for medical images (XCT, MRI, etc.) has been advanced, and research on medical image processing for the purpose of feature extraction and quantitative analysis of the extracted feature amounts has been advanced. In addition, the development of IT (information technology) in recent years and the development of social infrastructure for high-speed networks between domestic and international countries are also progressing. Under such circumstances, the development and practical application of the remote image diagnosis system described above have become possible.
遠隔地から画像を用いて診断するシステムとしては、次のような文献が開示されている。まず、特許文献1に、病理遠隔画像診断システムが開示されている。これは、病院側と病理専門医側の間で対話しながら病理学的検査・診断に必要な組織像を動画像、中画質静止画像、高画質静止画像を逐一伝送してモニタに表示し、それを見ながら病理専門医が判断した結果を迅速に病院側に伝送するものである。このシステムにおいては、カメラで撮影した組織像をダウンコンバータで変換した中画質アナログ出力をシステム制御装置に、高画質デジタル出力をホストマシン夫々送る。シ ステム制御装置は中画質アナログ出力から動画像、中画質静止画像を処理するとともに、ホストマシンから送られる高画質静止画像を夫々受信側に転送し、同時に音声の対話処理を行って出力する。受信側ではシステム制御装置で受信した画像データから動画像、中静止画像をTVモニタ、高画質静止画像をホストマシンを介してモニタにそれぞれ表示し、同時に音声の対話処理を行って出力する。
The following documents are disclosed as a system for diagnosis using images from a remote place. First,
また、特許文献2に、遠隔地の医師同士が双方の医師の端末に表示させる3次元画像の表示を、視点や光源などを含め端末の表示条件設定ステップで立体表 示に必要な表示条件を設定した後、端末の3次元表示ステップにおいて上記設定した表示条件にしたがって立体表示を行うと共に、表示条件伝送ステップにおいて上記設定した表示条件を立体表示コマンドを用いて相手の端末に伝送し、端末の3次元表示ステップにおいて上記設定した表示条件にしたがって立体表示を行う遠隔診療支援方法が、開示されている。 Also, in Patent Document 2, the display conditions necessary for stereoscopic display in the display condition setting step of the terminal including the viewpoint and the light source are displayed on the display of the three-dimensional image displayed by the doctors at the remote places on the terminals of both doctors. After the setting, stereoscopic display is performed according to the set display condition in the three-dimensional display step of the terminal, and the set display condition is transmitted to the partner terminal using the stereoscopic display command in the display condition transmission step. A telemedicine support method for performing stereoscopic display according to the set display conditions in the three-dimensional display step is disclosed.
また、特許文献3に、2次元で空間的に規定された強度画像上で、特徴画像認識および特徴画像識別を実施するシステムが開示されている。このシステムにおいては、強度画像は複数の画像ブロックに分割することが可能であり、複数の画像画素を備える各ブロックは、メモリ格納ユニットと、画像プロセッサと、離散余弦被変換被分割強度画像フィルタ出力信号特徴識別子とを含む。また、画像プロセッサは、メモリ格納ユニットに結合され、前記空間的に規定された強度画像に応答して、離散余弦被変換被分割強度画像フィルタ出力信号を提供するように適合されている離散余弦被変換(DCT)被分割強度画像フィルタを含む、という特徴がある。
画像から疾患の読影や組織の病理診断を行う場合、撮像した医用画像の迅速に提示する必要があり、伝送される画像データは、診断に必要な情報を維持しつつも、なるべく小さい方が望ましい。また、遠隔地に存在する複数の医療機関(病院や診療所など)におけるカンファレンス(画像読影などに関する議論、コメントや読影レポートの作成など)を原画像、特徴抽出画像、映像、音声を活用して行う場合は、大量の画像データを用いることになるので、個々の画像データが小さくなるような工夫が必要である。 When performing image interpretation of a disease or pathological diagnosis of a tissue from an image, it is necessary to promptly present a captured medical image, and it is desirable that transmitted image data be as small as possible while maintaining information necessary for diagnosis. . In addition, conferences (discussion about image interpretation, creation of comments and interpretation reports, etc.) at multiple medical institutions (hospitals, clinics, etc.) that exist in remote locations, using original images, feature extraction images, video, and audio When this is done, a large amount of image data is used, and therefore it is necessary to devise such that individual image data becomes smaller.
この発明は、画像化されたデータを遠隔診断に用いるシステムで、特徴のある部位とその近傍を選択することにより、伝送、受信あるいは保存を効率的に行う遠隔画像読影サービスシステムを実現することを目的とする。 The present invention is a system that uses imaged data for remote diagnosis, and realizes a remote image interpretation service system that efficiently transmits, receives, or stores by selecting a characteristic part and its vicinity. Objective.
この発明を用いることにより、遠隔地の患者を診断する場合に、医用画像に含まれる特徴を迅速に表示できるようになる。また、疾患のありそうな部位が絞り込まれているため、治療中に摘出した病理画像を迅速に解析し、治療に役立てることができる。また、患者の過去の画像を用いることができるようになるため、患者の経時的な変化を捉えることができる。また、医療機関が異なった場合でも、患者の医用画像を検索・提示できる。また、遠隔地間の医療カンファレンス(読影など診断に関する議論など)を、映像と音声を用いて行うことができる。 By using the present invention, it becomes possible to quickly display features included in a medical image when diagnosing a patient at a remote place. In addition, since a site likely to have a disease is narrowed down, a pathological image extracted during treatment can be quickly analyzed and used for treatment. In addition, since the patient's past images can be used, changes in the patient over time can be captured. In addition, even when medical institutions are different, it is possible to search and present medical images of patients. In addition, medical conferences between remote locations (such as discussions on diagnosis such as interpretation) can be performed using video and audio.
本発明は、遠隔診断に用いる遠隔画像読影サービスシステムに関するものであり、診断を専門とする医師と、その医師からの遠隔地にいる医師あるいは技師とを結ぶ遠隔画像読影サービスシステムである。まず、患者についての新たに取得した医用画像について、画像の特徴を表す数値が予め与えられた閾値を超える注目部分と、前記の注目部分の近傍を抽出する抽出手段とを備えている。ここで言う医用画像とは、X線画像や超音波画像、あるいはCTスキャン画像、MRI画像、あるいは、画像化によって得られた画像などである。このような画像について、疾患部の候補として、遠隔地で絞り込みを行う。この絞り込みは、例えば、標準モデルや患者自身の過去の画像データあるいは画像データから抽出したデータ(サイズ、配置、あるいはコントラストなど)との比較によって行う。この比較においては、それぞれの画像から得られる撮影された部位の特徴を数値化し、この数値を比較して、あらかじめ決められた閾値を超えるかかどうか試すことによって判定する。もし、この閾値を超える部位が見つかった場合には、この部位を含むその近傍を抽出手段により抽出する。抽出手段とは、例えば、パーソナルコンピュータ(PC)であり、PCを用いて上記のように抽出する手法については既によく知られている。
また、前記の抽出手段により抽出された画像データあるいはその特徴を抽出したディジタルデータを伝送する伝送手段を備えている。ここでいう伝送手段とは、例えば、PCに接続されたモデムや通信カードあるいは伝送線を意味する。
また、上記の画像データあるいは上記のディジタルデータを受信する受信手段を備えている。ここでいう受信手段とは、例えば、PCに接続されたモデムや通信カード、および受信側のPCを意味する。
また、上記の画像データあるいは、上記のディジタルデータから復元した画像データを、上記の注目部分を含む部位について、予め用意したモデルの医用画像あるいは同じ患者の過去の医用画像に埋め込む画像処理手段を備えている。この画像処理手段とは、例えば、PCである。
また、前記の画像処理手段から出力される画像データをそのPCに接続された表示装置で表示あるいは印刷するが、他のPCなどに伝送してもよい。
The present invention relates to a remote image interpretation service system used for remote diagnosis, and is a remote image interpretation service system that connects a doctor who specializes in diagnosis and a doctor or engineer who is remote from the doctor. First, for a newly acquired medical image of a patient, an attention part in which a numerical value representing the feature of the image exceeds a predetermined threshold value and an extraction means for extracting the vicinity of the attention part are provided. The medical image referred to here is an X-ray image, an ultrasonic image, a CT scan image, an MRI image, an image obtained by imaging, or the like. Such images are narrowed down at remote locations as candidates for diseased areas. This narrowing down is performed, for example, by comparison with standard models, patient's own past image data, or data extracted from image data (size, arrangement, contrast, etc.). In this comparison, the characteristic of the imaged part obtained from each image is converted into a numerical value, and the numerical value is compared to determine whether or not a predetermined threshold value is exceeded. If a part exceeding this threshold is found, the vicinity including this part is extracted by the extracting means. The extraction means is, for example, a personal computer (PC), and the method of extracting as described above using a PC is already well known.
Further, a transmission means for transmitting the image data extracted by the extraction means or the digital data extracted from the characteristics thereof is provided. The transmission means here means, for example, a modem, a communication card or a transmission line connected to a PC.
In addition, receiving means for receiving the image data or the digital data is provided. The receiving means here means, for example, a modem or a communication card connected to a PC, and a receiving PC.
Further, image processing means for embedding the above image data or the image data restored from the above digital data into a medical image of a model prepared in advance or a past medical image of the same patient with respect to a portion including the above-described attention portion is provided. ing. This image processing means is, for example, a PC.
The image data output from the image processing means is displayed or printed on a display device connected to the PC, but may be transmitted to another PC or the like.
また、抽出手段は、予め決められた部位について予め用意したモデルの医用画像のデータベース、同じ患者の過去の医用画像のデータベース、あるいは上記の医用画像に関する特徴を抽出したデータベースと、新たに取得した医用画像と上記のデータベースからのデータとを比較する比較手段と、上記の比較手段により選択した注目部分と、前記の注目部分の近傍を抽出する抽出手段であることを特徴としてもよい。 Further, the extracting means includes a database of medical images of models prepared in advance for a predetermined part, a database of past medical images of the same patient, or a database in which features relating to the above-described medical images are extracted, and a newly acquired medical Comparing means for comparing an image with data from the database, an attention portion selected by the comparison means, and an extraction means for extracting the vicinity of the attention portion may be used.
また、伝送手段は、画像データあるいはその特徴を抽出したディジタルデータを圧縮して伝送し、受信側で復元してもよい。 Further, the transmission means may compress the image data or the digital data extracted from the characteristics and transmit it, and restore it on the receiving side.
また、伝送手段の途中には、上記の抽出手段により抽出された複数の画像データあるいはその特徴を抽出したディジタルデータを保管するデータベースを備えることにより、多数の患者の画像データを保管することができる。 Further, in the middle of the transmission means, a database for storing a plurality of image data extracted by the extraction means or digital data obtained by extracting characteristics of the image data can be stored, so that a large number of patient image data can be stored. .
また、複数の画像データあるいはその特徴を抽出したディジタルデータを保管するデータベースは、受信手段側からの求めに応じて、保管データを前記の、あるいは他の受信手段に伝送するようにしておくことが望ましい。 Further, a database that stores digital data obtained by extracting a plurality of image data or features thereof may transmit the stored data to the above or other receiving means in response to a request from the receiving means side. desirable.
また、予め決められた部位について予め用意したモデルの医用画像のデータベース、同じ患者の過去の医用画像のデータベース、あるいは該医用画像に関する特徴を抽出したデータベースを、伝送側と受信側とで共通に用いることによって、複数の受信手段がある場合でも、共通の医用画像を用いて診断することができる。 In addition, a database of medical images of models prepared in advance for a predetermined part, a database of past medical images of the same patient, or a database from which features relating to the medical images are extracted are commonly used on the transmission side and the reception side. Thus, even when there are a plurality of receiving means, a diagnosis can be made using a common medical image.
また、画像処理手段は、上記の抽出手段により抽出された画像データあるいはその特徴を抽出したディジタルデータから復元した画像データと、予め用意した標準モデルの医用画像あるいは同じ患者の過去の医用画像とを、伸縮あるいは回転を含む変形操作で、あるいは画像の明暗、濃淡、あるいは色彩に関する調整で、連続的につながる様にあわせるなどして、極力、現実の組織が再現できるような処理を行うことによって、見易い医用画像を得ることができる。 Further, the image processing means includes the image data extracted by the extracting means or the image data restored from the digital data obtained by extracting the characteristics, and a standard model medical image prepared in advance or a past medical image of the same patient. By performing processing that can reproduce the actual tissue as much as possible, such as by adjusting it continuously by deformation operations including expansion and contraction or rotation, or by adjusting the brightness, shade, or color of the image, etc. Easy-to-view medical images can be obtained.
以下に、この発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。以下の説明においては、例を用いるが、本発明がその例に限定されるべき理由はなく、同様の形態については、広く同様に適用できるものであることは明らかである。 Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings. In the following description, an example is used. However, there is no reason that the present invention should be limited to the example, and it is obvious that the same form can be widely applied in the same manner.
(1)システムの全体構成
遠隔画像読影サービスシステムの全体構成を図1(a)、(b)に、また、システムにおけるデータの流れを図2に示す。病院や診療所などの医療機関で撮像されたXCTやMRIなどの医用画像は、DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)形式にてDICOM画像管理マシンに登録・蓄積される。一方、配信マシンは、DICOM画像管理マシンに対して定時自動検索を行い、新規に登録された画像データを入手して自動的に圧縮画像を生成する。本マシンには2次元および3次元画像処理機能を有し、抽出した画像の特徴を提示する(画像処理機能の詳細に関しては後述する)。配信マシンは、原画像(DICOM形式)、圧縮画像(画像の圧縮方法は任意であるが、ここではJPEG[Joint Photographic Experts Group]形式を用いた結果を例示する。)、および画像処理した画像の特徴をクライアント(本システムのユーザ)に配信し、各ユーザの端末に各種の画像を表示する。また、クライアント間で画像を読影する際には必要に応じてテレカンファレンス(遠隔地での映像と音声による会議)を管理する。テレカンファレンスは、クライアント間で任意に実施することができ、システム構成上は、独立したN地点対N地点の交信を可能にする。
(1) Overall Configuration of System The overall configuration of the remote image interpretation service system is shown in FIGS. 1A and 1B, and the data flow in the system is shown in FIG. Medical images such as XCT and MRI that have been imaged at medical institutions such as hospitals and clinics are registered and stored in a DICOM image management machine in DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) format. On the other hand, the distribution machine performs a scheduled automatic search for the DICOM image management machine, obtains newly registered image data, and automatically generates a compressed image. This machine has two-dimensional and three-dimensional image processing functions and presents the characteristics of the extracted image (details of the image processing function will be described later). The distribution machine has an original image (DICOM format), a compressed image (the compression method of the image is arbitrary, but here, a result using a JPEG [Joint Photographic Experts Group] format is illustrated), and an image processed image The feature is distributed to the client (user of this system), and various images are displayed on the terminal of each user. In addition, when interpreting images between clients, a teleconference (a conference using video and audio at a remote location) is managed as necessary. The teleconference can be arbitrarily performed between clients, and the system configuration enables independent N-point to N-point communication.
本システム入力画面を図3に示す。システムの利用は、事前にユーザ登録を必要とし、利用できる機能に応じて「診断医」(画像診断を専門に行う医師)と「一般ユーザ」の2種類とする。前者は、本システムが有する全ての機能が利用できる。加えて、画像処理による画像の特徴抽出やレンダリング画像の作成、これらの結果を本システムへ付加できる権限を有する。他方、後者は、当該ユーザの登録ID、当該ユーザが所属する施設で撮像された画像のみが利用できる。専門医とのメッセージの交換やテレカンファレンス機能は利用できるものの、画像処理やレンダリング画像の作成・システムへの追加は不可とする。登録者には登録IDとパスワードを発給するが、これを図示の画面に対して入力することにより、システムが利用可能となる。「診断医」に対する登録IDは「1001から1999」を、また、「一般ユーザ」は「0001から0999」とした。これらの登録者数は増大できる。 The system input screen is shown in FIG. The use of the system requires user registration in advance, and is classified into two types, “diagnostic doctor” (physician specializing in image diagnosis) and “general user” depending on available functions. The former can use all the functions of this system. In addition, it has the authority to extract image features by image processing, create rendered images, and add these results to the system. On the other hand, the latter can use only the registration ID of the user and an image captured at the facility to which the user belongs. Although messages can be exchanged with specialists and teleconference functions can be used, image processing, rendering image creation, and addition to the system are not allowed. A registrant is issued with a registration ID and password, and the system can be used by inputting them on the screen shown in the figure. The registration ID for “diagnosis doctor” is “1001 to 1999”, and the “general user” is “0001 to 0999”. These registrants can be increased.
(2)医用画像データの保管と検索
本システムは、病院などの医療機関で撮像され、DICOM形式画像DBに登録された医用画像に対する定時自動検索、特徴抽出と定量解析を目的とした画像処理、2次元あるいは3次元画像表示、映像と音声を活用した読影のためのテレカンファレンスシステム、専門医の読影レポートやコメント、メッセージなどの入力とDB化などの機能を有する。ここでは、各機能における処理内容を述べる。
(2) Storage and retrieval of medical image data This system is an image processing for the purpose of periodic automatic retrieval, feature extraction and quantitative analysis for medical images captured in medical institutions such as hospitals and registered in the DICOM format image DB. It has functions such as two-dimensional or three-dimensional image display, teleconference system for interpretation using video and audio, input of interpretation reports, comments, messages, etc. of specialists and creation of a database. Here, the processing contents in each function will be described.
(a)定時自動検索
本システムは、ネットワーク上で登録された画像サーバとしてのDICOM画像管理マシンに対して一定の時刻に画像の検索を行い、追加登録された画像を配信マシンに自動的に転送し、配信マシンのDBに登録する際に圧縮画像を自動的に生成する。検索時刻は、「毎週月曜日の午前9時」など任意の時刻が設定できる。
(A) Scheduled automatic search This system searches the DICOM image management machine as an image server registered on the network at a certain time and automatically transfers the additionally registered image to the distribution machine. Then, a compressed image is automatically generated when it is registered in the DB of the distribution machine. The search time can be set to any time such as “every Monday at 9:00 am”.
(b)画像の検索方法
当該画像データに付与されたヘッダー部分に患者ID、撮像時の条件などが付記されている。これらの情報の中から「患者ID (Patient ID)」、「撮影日時(Acquisition Date)[検索期間]」および撮影された「病院名(Hospital)」に基づいて検索する。検索画面を図4に、また、検索した結果の一例を図5に示す。全てが未入力の場合には、登録IDに関連する全ての画像が検索される。図5はDICOM画像管理マシンに登録された3つの画像が検索された結果を示す。
(B) Image Search Method The patient ID, imaging conditions, and the like are appended to the header portion assigned to the image data. A search is performed based on “patient ID”, “acquisition date [search period]”, and “hospital name” taken from among these pieces of information. FIG. 4 shows the search screen, and FIG. 5 shows an example of the search result. If all are not input, all images related to the registration ID are searched. FIG. 5 shows the search results of three images registered in the DICOM image management machine.
(3)画像データとデータベース
本システムでは異なる形式の画像データ(原画像、圧縮画像、特徴量、レンダリング画像)および文字と図形を扱い、個々にDB化する。ここでは、これらのデータおよびDBの構造を述べる。DBは図1におけるDICOM画像管理マシンおよび配信マシンに構築する。
(3) Image data and database In this system, image data of different formats (original image, compressed image, feature amount, rendered image), characters and figures are handled and individually converted to a DB. Here, the structure of these data and DB will be described. The DB is constructed in the DICOM image management machine and distribution machine in FIG.
(a)原画像(DICOM形式画像)
病院などの医療機関で撮像された医用画像はDICOM形式に基づいてDICOM画像管理マシンのDBに登録・管理される。DBの構造は、図6に示すように、例えば、
「/year/month/day/file_directory/file_name」
に従う層構造とする。画像が撮像された年月日およびファイル名によって層構造とした。各画像はDICOM形式に準拠したデータ構造とし、ヘッダー部分には、患者IDや患者氏名、病院名、撮影条件などを記録する。
(A) Original image (DICOM format image)
Medical images captured by medical institutions such as hospitals are registered and managed in the DB of the DICOM image management machine based on the DICOM format. As shown in FIG. 6, the structure of the DB is, for example,
"/ Year / month / day / file_directory / file_name"
The layer structure follows. The layer structure is based on the date and file name when the image was taken. Each image has a data structure conforming to the DICOM format, and the patient ID, patient name, hospital name, imaging conditions, etc. are recorded in the header portion.
(b)圧縮画像
圧縮画像は、配信マシンに登録・管理され、そのDBの構造は層構造とする。ここでは、
「JPG/year.month.day/file_directory/file_name」
とする(図7)。画像データはJPEG形式に基づく白黒濃淡8ビットに統一される。画像の検索は、DBの構造および各画像に付されたヘッダー情報に基づいて実施する。画像の検索機能の向上を目的として圧縮画像に対してもDICOM形式画像のヘッダー情報を付与した。このため、圧縮画像は従来のJPEG形式の画像とは異なる。これは、配信マシンにて圧縮画像を生成する際に自動的に付加する。
(B) Compressed image The compressed image is registered and managed in the distribution machine, and the structure of the DB is a layered structure. here,
"JPG / year.month.day / file_directory / file_name"
(FIG. 7). The image data is standardized to 8 bits in black and white density based on the JPEG format. The image search is performed based on the structure of the DB and the header information attached to each image. For the purpose of improving the image search function, header information of DICOM format images was also given to compressed images. Therefore, the compressed image is different from the conventional JPEG format image. This is automatically added when a compressed image is generated by the distribution machine.
(c)レンダリング画像、スタック画像の生成
原画像が3次元画像として与えられる場合、対象の表面構造を示すレンダリング画像、深さ方向の層構造を示すスタック画像をレンダリング処理、スタック処理により生成する。これらの画像は、個々にDBに登録する(図8)。各々の処理は、原画像からヘッダー部分を除去し、画像データからレンダリング画像あるいはスタック画像を生成し、各々の画像に原画像のヘッダー情報を付加してDBに登録・保管する(図9)。
(C) Generation of Rendered Image and Stack Image When the original image is given as a three-dimensional image, a rendered image indicating the surface structure of the object and a stack image indicating the layer structure in the depth direction are generated by rendering processing and stack processing. These images are individually registered in the DB (FIG. 8). Each process removes the header portion from the original image, generates a rendered image or a stack image from the image data, adds the header information of the original image to each image, and registers and stores it in the DB (FIG. 9).
(d)図形と文字(画像の特徴と読影メッセージ)
原画像あるいは圧縮画像から2次元あるいは3次元画像処理により抽出した画像の特徴量は、配信マシンにDB化され、その構造は層構造とし、例えば、
「PIX/year.month.day/file_directory/file_name」
とする(図10)。データ構造は、画像あるいは図形として、圧縮画像と連携して検索および表示する。他方、表示される画像(後述する画像表示)において入力するメッセージやコメント、読影レポートなどをメッセージ欄に文字形式で記載できる。この際に入力した文字は、別途、配信マシンにおいて文字形式にてDBに登録・保管する。メッセージの履歴欄には、当該画像と連携して入力した文字情報を自動的に検索して表示する。
(D) Figures and characters (image features and interpretation messages)
The feature quantity of the image extracted from the original image or the compressed image by the two-dimensional or three-dimensional image processing is converted into a DB on the distribution machine, and the structure is a layer structure.
"PIX / year.month.day / file_directory / file_name"
(FIG. 10). The data structure is searched and displayed as an image or a figure in cooperation with the compressed image. On the other hand, a message, a comment, an interpretation report, and the like input in a displayed image (image display described later) can be written in a character format in the message column. The characters input at this time are separately registered and stored in the DB in a character format on the distribution machine. In the message history column, the character information input in cooperation with the image is automatically searched and displayed.
(4)画像の表示
クライアントが必要な画像を検索して、表示しようとする場合、DICOM形式の原画像あるいは圧縮画像形式を表示することができ、画像形式は自由に選択できる。原画像は、DICOM画像管理マシンから、また、圧縮画像は、配信マシンから提供する。ここでは、各形式に基づく画像の表示方法を述べる。
(4) Image display When a client searches for and displays a necessary image, the DICOM format original image or compressed image format can be displayed, and the image format can be freely selected. The original image is provided from the DICOM image management machine, and the compressed image is provided from the distribution machine. Here, an image display method based on each format will be described.
(a)原画像(DICOM形式)の表示
図11にDICOM形式の画像に対する表示の一例を示す。検索された画像は関連する画像と共に、表示画面の下段に縮小して表示する。画像を読影する場合には、上部の2つの拡大画面の何れかにドラッグ&ドロップすることにより拡大表示され、高精細な画像を表示する。表示画面の下段には表示メニューを設け、「動画」「距離」「適合」「PIX」「WindowLevel」の処理を可能にした。各々、3次元画像のスタック表示を動画像として表示、画像上で指示する2点間の距離を表示、拡大表示される左右2つの画像の絶対サイズを適合、画像上で指示する領域の平均濃度を算出、画像を表示する際の濃度階調(ウインドウレベル)を設定する。表示画面の最上段左に「画像のファイル名、患者IDおよび撮像日」を、また、上段右の「詳細」には「患者ID、患者名、生年月日、性別、年齢、撮像時の条件」などの各画像のヘッダー情報を提示する。
(A) Display of Original Image (DICOM Format) FIG. 11 shows an example of display for an image in DICOM format. The searched image is reduced and displayed in the lower part of the display screen together with the related image. When an image is read, it is enlarged and displayed by dragging and dropping it on one of the upper two enlarged screens, and a high-definition image is displayed. A display menu is provided at the bottom of the display screen to enable processing of “moving image”, “distance”, “conformity”, “PIX”, and “WindowLevel”. Each stack display of a 3D image is displayed as a moving image, the distance between two points designated on the image is displayed, the absolute sizes of the two left and right images to be enlarged are adapted, and the average density of the region designated on the image And the density gradation (window level) for displaying the image is set. “Image file name, patient ID and imaging date” is shown at the top left of the display screen, and “Details” at the top right is “Patient ID, patient name, date of birth, sex, age, imaging conditions” ”Etc. header information of each image is presented.
(b)圧縮画像の表示とメッセージの記録
図12にJPEG形式の圧縮画像の表示例を示す。DICOM画像管理マシンに登録・保管されている医用画像は、検索された後に自動的に画像圧縮された形式(JPEG形式など)の画像を生成する。これらの圧縮画像は検索され、全画像を縮小して表示する。各画像は画面中央部のウインドウにドラッグ・ドロップすることでて画像表示を可能にする。画像処理は、DICOM画像の表示画面と同様に「動画」「距離」「適合」「PIX」「WindowLevel」を与えた。また、「入力」「確認」「室登録」を設け、メッセージを文字形式で入力、入力したメッセージを経時的に表示する。表示画面の最上段左に「画像のファイル名、患者IDおよび撮像日」を、また、上段右の「詳細」には「患者ID、患者名、生年月日、性別、年齢、撮像時の条件」などの各画像のヘッダー情報を提示する。
(B) Display of compressed image and recording of message FIG. 12 shows a display example of a compressed image in JPEG format. The medical image registered and stored in the DICOM image management machine automatically generates an image in a compressed format (such as JPEG format) after being searched. These compressed images are searched and all the images are reduced and displayed. Each image can be displayed by dragging and dropping it in the window at the center of the screen. In the image processing, “moving image”, “distance”, “conformity”, “PIX”, and “WindowLevel” are given in the same manner as the display screen of the DICOM image. In addition, “input”, “confirmation”, and “room registration” are provided to input a message in a character format and display the input message over time. “Image file name, patient ID and imaging date” is shown at the top left of the display screen, and “Details” at the top right is “Patient ID, patient name, date of birth, sex, age, imaging conditions” ”Etc. header information of each image is presented.
(c)3次元表示
3次元医用画像の表示は、対象とする臓器や組織の表面を立体的に描画するサーフェイスレンダリング法と、対象とする臓器や組織の内部構造も表示できるボリュームレンダリング法に大別される。図16に図7で与えた3次元XCT画像を3次元画像再構成(サーフェイスレンダリング法)した結果を示す。図は、画像処理により入力画像(512×512×580画素)から抽出した大動脈部位、脊髄および肋骨部位で、腹部左側面(a)、腹部正面(b)からの観察した際の表示例である。ボリュームレンダリング法に基づく表示例として、図17に頭部の3次元MRI画像(256×256×64画素)を示す。各々、縦断断層面(a)および横断断層面(b)を示す。3次元表示は、撮像される医用画像の3次元データを解析して、その特徴を解析して表示する。組織の立体的な表示に加えて、画像処理により特徴を定量解析した結果を重畳表示することも可能である。
(C) Three-dimensional display Three-dimensional medical images are displayed in a surface rendering method for three-dimensionally drawing the surface of the target organ or tissue and a volume rendering method for displaying the internal structure of the target organ or tissue. Separated. FIG. 16 shows the result of three-dimensional image reconstruction (surface rendering method) for the three-dimensional XCT image given in FIG. The figure shows a display example when the aorta part, spinal cord and rib part extracted from the input image (512 × 512 × 580 pixels) by image processing are observed from the left side of the abdomen (a) and the front of the abdomen (b). . As a display example based on the volume rendering method, FIG. 17 shows a three-dimensional MRI image (256 × 256 × 64 pixels) of the head. A longitudinal fault plane (a) and a transverse fault plane (b) are shown respectively. In the three-dimensional display, three-dimensional data of a medical image to be captured is analyzed, and the characteristics are analyzed and displayed. In addition to the three-dimensional display of tissue, the result of quantitative analysis of features by image processing can be displayed in a superimposed manner.
(5)映像・音声によるカンファレンス
読影のためのカンファレンスやビデオ会議を可能にする「テレカンファレンス」機能は、本システムを活用する医療機関において、画像の読影に関する相互の意見交換、読影レポートの作成などに活用する。図13に、表示の一例を示す。映像および音声を活用して、表示される画像に対してカンファレンスを実施する。
(5) Video and audio conferences The “teleconferencing” function that enables conferences and video conferencing for image interpretation is used by medical institutions that utilize this system to exchange opinions about image interpretation and create image interpretation reports. Take advantage of. FIG. 13 shows an example of the display. Use video and audio to conduct conferences on displayed images.
図14から図20に本システムの実施例を示す。札幌市とつくば市の間でBフレッツ(最大転送速度100Mbps;NTT)およびJGN(最大100Mbps;通信・放送機構、OC3)の回線(図14)を利用して実証試験を行った。これらのネットワークを使って、本システムを運用し、本システムが有する機能の動作を確認し、技術的な評価を行った。 14 to 20 show an embodiment of the present system. A demonstration test was conducted between Sapporo City and Tsukuba City using B FLET'S (maximum transfer rate 100 Mbps; NTT) and JGN (maximum 100 Mbps; communication / broadcasting organization, OC3) lines (FIG. 14). Using these networks, this system was operated, the operation of the functions of this system was confirmed, and technical evaluation was performed.
(1)実証試験システム
本システムの実証試験は、図14に示すネットワークを利用して実証試験を行った。その際の機器構成および所在を図15に示す。病院などで撮像され、DICOM形式に準拠してDICOM画像管理マシンsv3sn02のDBに登録された医用画像は、定時自動検索システムによりネットワーク上の他のマシン(配信マシン)に自動的に転送され、同時に圧縮画像を自動的に生成して、画像配信マシンpctkb01のDBに登録・管理する。本システムは、登録IDにて登録した全てのユーザが等しく利用できる。今回は、札幌市:5カ所、つくば市:1箇所、東京都:1カ所に配信し、動作を確認した。
(1) Verification Test System The verification test of this system was performed using the network shown in FIG. FIG. 15 shows the equipment configuration and location at that time. Medical images captured in hospitals and registered in the DB of the DICOM image management machine sv3sn02 in accordance with the DICOM format are automatically transferred to other machines (distribution machines) on the network by the scheduled automatic search system. A compressed image is automatically generated and registered and managed in the DB of the image distribution machine pctkb01. This system can be used equally by all users registered with a registration ID. This time, it was distributed to Sapporo City: 5 locations, Tsukuba City: 1 location, Tokyo: 1 location, and the operation was confirmed.
(2)画像処理の実施例
DICOM画像管理マシンに登録された画像の検索結果の一例を図16に示す。各画像のヘッダー部分には患者のIDや氏名、病院名、撮影条件などを登録する。図17に形状特徴を定量的に解析した結果の一例を示す。図では算出した組織間の距離(大動脈部位の血管径)を与えた。これ以外にも設定した領域内の特徴(「断面積」「平均濃度」「濃度分散」「周囲長」など)を定量的に求めて画像とともに表示する。3次元表示の例を図18に示す。図は図16で与えた胸部XCT画像のレンダリング表示で、(a)腹部左側面からの観察、(b)腹部右側面からの観察した結果である。
(2) Example of Image Processing FIG. 16 shows an example of a search result of an image registered in the DICOM image management machine. The patient ID, name, hospital name, imaging conditions, etc. are registered in the header portion of each image. FIG. 17 shows an example of the result of quantitative analysis of the shape feature. In the figure, the calculated distance between tissues (blood vessel diameter of the aortic site) was given. In addition to this, the features in the set region (such as “cross-sectional area”, “average density”, “density dispersion”, “perimeter”) are quantitatively obtained and displayed together with the image. An example of three-dimensional display is shown in FIG. The figure is a rendering display of the chest XCT image given in FIG. 16, and shows the results of (a) observation from the left side of the abdomen and (b) observation from the right side of the abdomen.
本発明は、以下に示すような分野に適用することができる。
(1) 医療機器産業:遠隔地での疾患診断:遠隔画像診断
遠隔地に所在する複数の医療機関や医療機関と在宅・学校・職場、移動体(車、船舶、航空機など)に搭載した可搬型の通信機器などの間で、画像、映像、音声の通信を行い、これらの情報を相互に提示することが必要な医療分野。1)臨床における疾患を検出するための画像の読影、2)外科などの手術中の病理診断、3)手術シミュレーションなどにおいて利用を可能とする。
(2) 健康管理機器産業:遠隔外来診療、遠隔検診
自宅や公共機関、職場、病院など、遠隔地にて医師との問診、カウンセリングを行うことで健康管理を可能とする。
(3) 工業計測機器産業:遠隔監視、遠隔計測
また、本発明の適用を患者の遠隔診断に限らず、装置や施設などの遠隔診断などをも対象にすれば、遠隔地からネットワークを介しての機器の監視や状況(交通、施設の保安など)の把握、在宅における健康管理などを実施できる。これは、XCT、超音波、MRIを物質内部の非破壊検査、流体の計測(流量、流速)などの工業計測に活用した場合で、これらの画像情報を遠隔地に配信し、画像を解析して内部構造の変化や流体の状態を解析することについては、患者や装置や施設では、類似の手続きで行うことができる。
The present invention can be applied to the following fields.
(1) Medical device industry: Diagnosis of diseases in remote areas: Remote imaging diagnosis Possible to be installed in multiple medical institutions and medical institutions located in remote areas, at home / school / workplace, and mobile objects (cars, ships, aircraft, etc.) The medical field where it is necessary to communicate images, video, and audio between portable communication devices, etc., and present these information to each other. 1) Interpretation of images for detecting clinical diseases, 2) pathological diagnosis during surgery such as surgery, and 3) surgery simulation.
(2) Health care equipment industry: Remote outpatient care, remote checkup Health management is possible by conducting interviews and counseling with doctors at remote locations such as homes, public institutions, workplaces, and hospitals.
(3) Industrial measurement equipment industry: remote monitoring, remote measurement If the application of the present invention is not limited to remote diagnosis of patients, but also remote diagnosis of devices and facilities, etc., it can be accessed from a remote location via a network. Equipment monitoring, status (transportation, facility security, etc.), health management at home, etc. can be implemented. This is when XCT, ultrasound, and MRI are used for industrial measurements such as non-destructive inspection inside materials and measurement of fluids (flow rate, flow velocity). These image information is distributed to remote locations and the images are analyzed. The analysis of changes in the internal structure and fluid state can be performed in a similar procedure in patients, devices, and facilities.
Claims (7)
新たに取得した医用画像について、画像の特徴を表す数値が予め与えられた閾値を超える注目部分と、前記の注目部分の近傍とを抽出する抽出手段と、
前記の抽出手段により抽出された画像データあるいはその特徴を抽出したディジタルデータを伝送する伝送手段と、
上記の画像データあるいは上記のディジタルデータを受信する受信手段と、
上記の画像データあるいは、上記のディジタルデータから復元した画像データを、上記の注目部分を含む部位について、予め用意したモデルの医用画像あるいは同じ患者の過去の医用画像、
に埋め込む画像処理手段と、を備え、
前記の画像処理手段から出力される画像データを表示し、印刷し、あるいは伝送することを特徴とする遠隔画像読影サービスシステム。 A system used for remote diagnosis,
Extraction means for extracting a portion of interest in which a numerical value representing the feature of the image exceeds a predetermined threshold for a newly acquired medical image, and the vicinity of the portion of interest
Transmission means for transmitting image data extracted by the extraction means or digital data extracted from the characteristics thereof;
Receiving means for receiving the image data or the digital data;
The above-described image data or the image data restored from the above-mentioned digital data, the medical image of the model prepared in advance or the past medical image of the same patient for the part including the above-mentioned attention part,
And image processing means embedded in
A remote image interpretation service system which displays, prints, or transmits image data output from the image processing means.
予め決められた部位について予め用意したモデルの医用画像のデータベース、同じ患者の過去の医用画像のデータベースあるいは上記の医用画像に関する特徴を抽出したデータベースと、
新たに取得した医用画像と上記のデータベースからのデータとを比較する比較手段と、
上記の比較手段により選択された注目部分と、前記の注目部分の近傍とを抽出する抽出手段であることを特徴とする請求項1に記載の遠隔画像読影サービスシステム。 The extraction means is
A database of medical images of a model prepared in advance for a predetermined part, a database of past medical images of the same patient, or a database from which features relating to the above medical images are extracted;
A comparison means for comparing the newly acquired medical image with the data from the database;
The remote image interpretation service system according to claim 1, wherein the remote image interpretation service system is an extraction unit that extracts a portion of interest selected by the comparison unit and a neighborhood of the portion of interest.
画像データあるいはその特徴を抽出したディジタルデータを圧縮して伝送することを特徴とする請求項1あるいは2に記載の遠隔画像読影サービスシステム。 The transmission means is
3. The remote image interpretation service system according to claim 1, wherein the image data or digital data obtained by extracting the image data is compressed and transmitted.
抽出手段により抽出された画像データあるいはその特徴を抽出したディジタルデータから復元した画像データと、
予め用意した標準モデルの医用画像あるいは同じ患者の過去の医用画像とを、
伸縮あるいは回転を含む変形操作で、あるいは画像の明暗、濃淡、あるいは色彩に関する調整で、連続的につながる様に合わせる処理を行うことを特徴とする請求項1ないし6のいずれかに記載の遠隔画像読影サービスシステム。 The image processing means
Image data extracted by the extraction means or image data restored from the digital data extracted from the features;
A standard model medical image prepared in advance or a past medical image of the same patient,
The remote image according to any one of claims 1 to 6, wherein a process for adjusting the images so as to be continuously connected is performed by a deformation operation including expansion and contraction or rotation, or by adjustment of light and darkness, lightness and shade, or color of the image. Interpretation service system.
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