JP2006034337A - Medical image diagnosis support system - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a medical image diagnosis support system capable of automatically outputting medical information on medical images and providing the medical information more understandable by a person inexperienced to read the medical images. <P>SOLUTION: The medical image diagnosis support system is provided with: a medical information storage means where the feature amount of the region of interest included in the medical images and the medical information are related to each other and stored; an image input means for inputting a reference medical image to be referred to in order to provide the medical information; a region-of-interest extraction means for extracting the region of interest included in the reference medical image; a feature amount calculation means for measuring the region of interest and calculating the feature amount; a medical information retrieval means for retrieving the medical information storage means on the basis of the feature amount calculated by the feature amount calculation means and extracting the medical information; and a processing result output means for outputting the medical information extracted by the medical information retrieval means. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

本発明は、医用画像診断支援システムに関する。   The present invention relates to a medical image diagnosis support system.

従来、Ｘ線ＣＴ装置や磁気共鳴画像（以下「ＭＲＩ」と記載する。）装置が撮影した医用画像に基づいて診断レポートを出力する技術がある。   Conventionally, there is a technique for outputting a diagnosis report based on a medical image taken by an X-ray CT apparatus or a magnetic resonance image (hereinafter referred to as “MRI”) apparatus.

特許文献１には、医用画像を読影した医師が、診断所見及びその診断所見に関係する病変部位の位置を入力し、診断所見と病変部位とを関連付けた診断レポートを出力する診断レポート出力装置が開示されている。
特開２００３−２９６４５１号公報 Patent Document 1 discloses a diagnostic report output device in which a doctor who has read a medical image inputs a diagnostic finding and a position of a lesion part related to the diagnostic finding, and outputs a diagnostic report in which the diagnostic finding and the lesion part are associated with each other. It is disclosed.
JP 2003-296451 A

しかし、特許文献１の診断レポート出力装置では、診断所見及び病変部位を医師が手入力するため、その入力作業が煩雑であった。また、診断レポートにＸ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置が撮影した医用画像を添付しても、その診断レポートを見る者、例えば患者や健康診断の受診者が、医用画像を読影することは困難であった。   However, in the diagnostic report output device of Patent Document 1, since a doctor manually inputs diagnosis findings and lesion sites, the input operation is complicated. In addition, even if a medical image taken by an X-ray CT apparatus or MRI apparatus is attached to a diagnostic report, it is difficult for a person who views the diagnostic report, for example, a patient or a medical examinee to interpret the medical image. It was.

本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、医用画像に関する医療情報を自動出力する技術を提供することを目的とする。更に、医用画像の読影に不慣れな者が、より理解しやすい医療情報の提供を目的とする。   The present invention has been made in view of such circumstances, and an object thereof is to provide a technique for automatically outputting medical information relating to a medical image. It is another object of the present invention to provide medical information that can be easily understood by a person unfamiliar with the interpretation of medical images.

前記目的を達成するために、本発明にかかる医用画像診断支援システムは、医用画像に含まれる関心領域の特徴量と医療情報とが、互いに関連付けられて格納される医療情報格納手段と、前記医療情報を提供するために参照される参照医用画像が入力される画像入力手段と、前記参照医用画像に含まれる前記関心領域を抽出する関心領域抽出手段と、前記関心領域を計測して前記特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段が算出した前記特徴量に基づいて前記医療情報格納手段を検索し、前記医療情報を抽出する医療情報検索手段と、前記医療情報検索手段が抽出した前記医療情報を出力する処理結果出力手段と、を備えることを特徴とする。   In order to achieve the above object, a medical image diagnosis support system according to the present invention includes a medical information storage unit in which a feature amount of a region of interest and medical information included in a medical image are stored in association with each other, and the medical information An image input means for inputting a reference medical image to be referred to for providing information; a region of interest extraction means for extracting the region of interest included in the reference medical image; and the feature amount by measuring the region of interest. A feature quantity calculation means for calculating the medical information, a medical information search means for searching the medical information storage means based on the feature quantity calculated by the feature quantity calculation means, and extracting the medical information, and the medical information search means Processing result output means for outputting the extracted medical information.

より好ましくは、前記参照医用画像を画像処理し、前記関心領域と前記関心領域ではない領域とを区別して表示した処理結果画像を生成する画像処理手段を、更に備え、前記処理結果出力手段は、前記処理結果画像を出力する。   More preferably, the image processing unit further includes an image processing unit that performs image processing on the reference medical image, and generates a processing result image that distinguishes and displays the region of interest and the region that is not the region of interest. The processing result image is output.

更に好ましくは、前記処理結果出力手段は、前記参照医用画像と前記処理結果画像とのうちの少なくとも一つと、前記医療情報検索手段が抽出した前記医療情報と、が記載された報告書を作成する。   More preferably, the processing result output means creates a report in which at least one of the reference medical image and the processing result image and the medical information extracted by the medical information search means are described. .

本発明によれば、医用画像に関する医療情報を自動出力する技術を提供することができる。更に、医用画像の読影に不慣れな者が、より理解しやすい医療情報を提供することができる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the technique which outputs automatically the medical information regarding a medical image can be provided. Furthermore, it is possible to provide medical information that can be easily understood by a person unfamiliar with interpretation of medical images.

以下、添付図面に従って本発明に係る医用画像診断支援システムの好ましい実施の形態について詳説する。   Hereinafter, preferred embodiments of a medical image diagnosis support system according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

図１は、本発明を適用した医用画像診断支援システム１のハードウェア構成を示すブロック図である。   FIG. 1 is a block diagram showing a hardware configuration of a medical image diagnosis support system 1 to which the present invention is applied.

医用画像診断支援システム１は、被検体を撮影して得られる医用画像データを分析し、その分析結果に応じた医療情報を表示した画像分析結果報告書を出力する報告書作成端末装置１０と、画像分析結果報告書に記載される医療情報と、医用画像データと、被検体情報とが格納されたデータベース（以下「ＤＢ」と記載する。）サーバ２０と、被検体を撮影して医用画像データを生成するＸ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、超音波画像装置、陽電子放出型ＣＴ装置等の医用画像撮影装置３０とを備える。上記の各構成要素は、構内ネットワーク、インターネット、電話回線網、及び無線通信網等含む通信ネットワーク５０に接続される。また、情報端末装置、例えば、端末装置９０、携帯電話９１、及びＰＤＡ（Personal Digital Assistance）９２は、通信ネットワーク５０を介して報告書作成端末装置１０に接続される。   The medical image diagnosis support system 1 analyzes a medical image data obtained by photographing a subject, and outputs a report creation terminal device 10 that outputs an image analysis result report displaying medical information according to the analysis result; A database (hereinafter referred to as “DB”) server 20 storing medical information, medical image data, and subject information described in the image analysis result report, and medical image data obtained by photographing the subject. And a medical imaging apparatus 30 such as an X-ray CT apparatus, an MRI apparatus, an ultrasonic imaging apparatus, and a positron emission CT apparatus. Each of the above components is connected to a communication network 50 including a local network, the Internet, a telephone line network, and a wireless communication network. An information terminal device, for example, a terminal device 90, a mobile phone 91, and a PDA (Personal Digital Assistance) 92 is connected to the report creation terminal device 10 via the communication network 50.

報告書作成端末装置１０は、各構成要素の動作を制御する中央処理装置（以下「ＣＰＵ」と記載する。）１１と、医用画像診断支援システム１の制御プログラムが格納される主メモリ１２と、医用画像データ、ＣＡＤ（Computer Aided diagnosis）プログラム、医用画像診断支援プログラム等が格納される磁気ディスク１３と、表示用データを一時記憶する表示メモリ１４と、この表示メモリ１４からの表示用データに基づいて画像を表示するディスプレイ１５と、ジョイスティック、タッチパネル、トラックボール、マウス等を含むポインティングデバイス１６及びポインティングデバイスコントローラ１７、各種パラメータ設定用のキーやスイッチを備えたキーボード１８と、画像分析結果報告書を印刷するプリンタ１９とを備え、上記各構成要素は、共通バスにより互いに接続される。この実施の形態では、主メモリ１２以外の記憶装置として、磁気ディスク１３のみが接続されているが、これ以外にＦＤＤ、外付けハードディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、光磁気ディスク（ＭＯ）ドライブ、ＺＩＰドライブ、ＰＤドライブ、ＤＶＤドライブ等が接続されても良い。   The report creation terminal device 10 includes a central processing unit (hereinafter referred to as “CPU”) 11 that controls the operation of each component, a main memory 12 in which a control program of the medical image diagnosis support system 1 is stored, Based on a magnetic disk 13 in which medical image data, a CAD (Computer Aided diagnosis) program, a medical image diagnosis support program, and the like are stored, a display memory 14 that temporarily stores display data, and display data from the display memory 14 A display 15 for displaying an image, a pointing device 16 and a pointing device controller 17 including a joystick, a touch panel, a trackball, and a mouse, a keyboard 18 having keys and switches for setting various parameters, and an image analysis result report And a printer 19 for printing. They are connected to each other by a common bus. In this embodiment, only the magnetic disk 13 is connected as a storage device other than the main memory 12, but in addition to this, an FDD, an external hard disk drive, a CD-ROM drive, a magneto-optical disk (MO) drive, ZIP A drive, a PD drive, a DVD drive, or the like may be connected.

図２は、ＤＢサーバ２０に格納された医療情報ＤＢ２１、医用画像ＤＢ２２及び被検体情報ＤＢ２３の構造を示す模式図である。   FIG. 2 is a schematic diagram showing structures of the medical information DB 21, the medical image DB 22, and the subject information DB 23 stored in the DB server 20.

医療情報ＤＢ２１には、内臓脂肪面積の多少に応じた医療情報が格納された肥満情報テーブル、肺野領域の病巣候補陰影の位置及び大きさに応じた医療情報が格納された病巣候補陰影情報テーブル、及び肺野領域に対する肺気腫領域の割合に応じた医療情報が格納された肺気腫情報テーブルが格納される。   In the medical information DB 21, an obesity information table storing medical information according to the amount of visceral fat area, a lesion candidate shadow information table storing medical information according to the position and size of the lesion candidate shadow in the lung field region And an emphysema information table storing medical information corresponding to the ratio of the emphysema area to the lung field area.

医用画像ＤＢ２２には、各被検体に固有の被検体ＩＤと、その被検体を撮影して得られた医用画像データとが、互いに関連付けられて格納される。   The medical image DB 22 stores a subject ID unique to each subject and medical image data obtained by imaging the subject in association with each other.

被検体情報ＤＢ２３には、被検体ＩＤと、被検体の氏名、住所、メールアドレス等とが、互いに関連付けて格納される。   In the subject information DB 23, the subject ID and the name, address, e-mail address, etc. of the subject are stored in association with each other.

以下、図３乃至６に基づいて、図１の医用画像診断支援システム１の動作例について説明する。   Hereinafter, an operation example of the medical image diagnosis support system 1 of FIG. 1 will be described with reference to FIGS.

図３は、図１の医用画像診断支援システム１が、被検体の臍位置における腹部断面上の内臓脂肪面積を特徴量として算出し、この内臓脂肪面積に基づいて画像分析結果報告書を出力する動作を示すメインフローチャートである。図４は、図３の一工程である処理結果確認において表示される画面表示の例を示す模式図である。図５は、図３の一工程である報告書データ生成処理を詳述したフローチャートである。図６は、図３のメインフローによって出力される画像分析結果報告書の一例を示す模式図である。以下、図３のメインフローの詳細をステップ順に説明する。   3, the medical image diagnosis support system 1 in FIG. 1 calculates the visceral fat area on the abdominal section at the umbilic position of the subject as a feature amount, and outputs an image analysis result report based on the visceral fat area. It is a main flowchart which shows operation | movement. FIG. 4 is a schematic diagram showing an example of a screen display displayed in the processing result confirmation which is one step of FIG. FIG. 5 is a flowchart detailing the report data generation process, which is one step of FIG. FIG. 6 is a schematic diagram showing an example of an image analysis result report output by the main flow of FIG. Hereinafter, details of the main flow of FIG. 3 will be described in the order of steps.

（ステップＳ３０）
まず、報告書作成端末装置１０のディスプレイ１５に、図示はしないものの被検体ＩＤの入力を受付ける画面が表示される。そこで、画像分析結果報告書を作成する操作者は、被検体ＩＤを入力する。すると、被検体ＩＤと関連付けて医用画像ＤＢ２２に格納された医用画像データが、報告書作成端末装置１０の主メモリ１２又は磁気ディスク１３に入力される。医用画像データは、医用画像ＤＢ２２に予め格納しておき、この医用画像ＤＢ２２から読み出してもよいし、報告書端末装置１０が、通信ネットワーク５０を介して医用画像撮影装置３０から受信してもよい。このステップＳ３０で入力される医用画像データは、被検体の臍位置における全腹腔領域を断層撮影して得られた腹部断層画像データである。 (Step S30)
First, a screen for accepting an input of a subject ID (not shown) is displayed on the display 15 of the report creation terminal device 10. Therefore, the operator who creates the image analysis result report inputs the subject ID. Then, medical image data stored in the medical image DB 22 in association with the subject ID is input to the main memory 12 or the magnetic disk 13 of the report creation terminal device 10. The medical image data may be stored in advance in the medical image DB 22 and read from the medical image DB 22, or the report terminal device 10 may receive the medical image data from the medical image photographing device 30 via the communication network 50. . The medical image data input in step S30 is abdominal tomographic image data obtained by tomographic imaging of the entire abdominal region at the umbilic position of the subject.

（ステップＳ３１）
入力された医用画像データに基づいて体脂肪計測処理を行う。この体脂肪計測処理では、被検体の臍位置の腹部断面における内臓脂肪面積を特徴量として算出する。また、皮下脂肪面積及びウエスト周囲径も計測する。 (Step S31)
A body fat measurement process is performed based on the input medical image data. In this body fat measurement process, the visceral fat area in the abdominal section at the navel position of the subject is calculated as a feature amount. The subcutaneous fat area and waist circumference are also measured.

具体的には、操作者は、医用画像データに基づいて図４の原画像４１をディスプレイ１５に表示する。操作者は、原画像４１を見ながら内臓脂肪領域と皮下脂肪領域とを判断し、各領域をマウス１６により指定することにより、内臓脂肪領域及び皮下脂肪領域を抽出する。そして、抽出された各領域のデータに基づいて、被検体の臍位置における内臓脂肪面積、皮下脂肪面積、及びウエスト周囲径の各実測値を演算する。また、適宜の画像分析処理を用いて内臓脂肪領域及び皮下脂肪領域を自動抽出し、内臓脂肪面積、皮下脂肪面積、及びウエスト周囲径の実測値を自動演算させてもよい。   Specifically, the operator displays the original image 41 in FIG. 4 on the display 15 based on the medical image data. The operator determines the visceral fat region and the subcutaneous fat region while viewing the original image 41, and designates each region with the mouse 16, thereby extracting the visceral fat region and the subcutaneous fat region. Based on the extracted data of each region, the measured values of the visceral fat area, the subcutaneous fat area, and the waist circumference at the umbilic position of the subject are calculated. Alternatively, the visceral fat region and the subcutaneous fat region may be automatically extracted using an appropriate image analysis process, and the actual values of the visceral fat area, the subcutaneous fat area, and the waist circumference may be automatically calculated.

（ステップＳ３２）
ステップＳ３１の体脂肪計測処理の結果を確認する。ディスプレイ１５には、原画像４１と、体脂肪計測処理後の処理結果画像４２とが並べて表示される。この処理結果画像４２は、内臓脂肪領域及び皮下脂肪領域の表示色を、他の領域、例えば腹膜領域、筋肉領域、脊髄領域等の表示色と変えることにより、内臓脂肪領域及び皮下脂肪領域を特徴的に表示する。更に、内臓脂肪領域及び皮下脂肪領域の各表示色を変えて、内臓脂肪領域と皮下脂肪領域とを区別させてもよい。 (Step S32)
The result of the body fat measurement process in step S31 is confirmed. The display 15 displays the original image 41 and the processing result image 42 after the body fat measurement process side by side. This processing result image 42 features the visceral fat region and the subcutaneous fat region by changing the display colors of the visceral fat region and the subcutaneous fat region to display colors of other regions, for example, the peritoneal region, the muscle region, and the spinal cord region. Display. Furthermore, the display colors of the visceral fat region and the subcutaneous fat region may be changed to distinguish between the visceral fat region and the subcutaneous fat region.

（ステップＳ３３）
ステップＳ３１で行った体脂肪計測結果に基づき、報告書データを生成する。この報告書データ生成処理を図５及び図６に従って詳述する。 (Step S33)
Report data is generated based on the body fat measurement result performed in step S31. This report data generation processing will be described in detail with reference to FIGS.

（ステップＳ５００）
報告書データ生成処理を開始すると、所定の書式の報告書フォーマット６０が磁気ディスク１３から読み出される。 (Step S500)
When the report data generation process is started, a report format 60 having a predetermined format is read from the magnetic disk 13.

（ステップＳ５０１）
報告書フォーマット６０の所定欄に、報告書作成日付が自動入力される。 (Step S501)
The report creation date is automatically entered in a predetermined column of the report format 60.

（ステップＳ５０２）
被検体の氏名等の被検体情報が、報告書フォーマット６０の所定欄に自動入力される。被検体情報は、医用画像データに被検体情報が含まれている場合には、医用画像データから取得しても良い。また、医用画像データに含まれる被検体ＩＤに基づいて被検体情報ＤＢ２３を検索し、被検体情報を取得しても良い。 (Step S502)
Subject information such as the name of the subject is automatically entered in a predetermined column of the report format 60. The subject information may be acquired from the medical image data when the subject information is included in the medical image data. Alternatively, the subject information may be obtained by searching the subject information DB 23 based on the subject ID included in the medical image data.

（ステップＳ５０３）
報告書フォーマット６０の所定欄に、処理結果画像４２が入力される。 (Step S503)
A processing result image 42 is input to a predetermined column of the report format 60.

（ステップＳ５０４）
報告書フォーマット６０の所定欄６１に、ステップＳ３１の計測結果、すなわち内臓脂肪面積、皮下脂肪面積、ウエスト周囲径等の物理量が入力される。入力される物理量は、内臓脂肪面積、皮下脂肪面積、ウエスト周囲径の全てを入力する必要はなく、操作者が適宜選択してもよい。 (Step S504)
In the predetermined column 61 of the report format 60, the measurement result of step S31, that is, physical quantities such as the visceral fat area, the subcutaneous fat area, and the waist circumference are input. It is not necessary to input all of the visceral fat area, subcutaneous fat area, and waist circumference, and the operator may select the physical quantity to be input as appropriate.

（ステップＳ５０５）
報告書作成端末装置１０は、ステップＳ３１で計測した内臓脂肪面積が、１００ｃｍ2 未満であるか否かを判定する。そして、１００ｃｍ2 未満であれば、医療情報ＤＢ２１の肥満情報テーブルから「異常なし用のコメント」を取得し、報告書フォーマットの所定欄６２に「異常なし用のコメント」を入力する。その後、報告書データ生成処理を終了し、ステップＳ３４へ進む。 (Step S505)
The report creation terminal device 10 determines whether or not the visceral fat area measured in step S31 is less than 100 cm 2 . If it is less than 100 cm 2 , the “comment for no abnormality” is acquired from the obesity information table of the medical information DB 21, and the “comment for no abnormality” is entered in the predetermined column 62 of the report format. Thereafter, the report data generation process is terminated, and the process proceeds to step S34.

（ステップＳ５０６）
報告書作成端末装置１０は、ステップＳ３１で計測した内臓脂肪面積が、１００ｃｍ2 以上１５０ｃｍ2 未満であるか否かを判定する。そして、内臓脂肪面積がこの範囲にあれば、肥満情報テーブルから「軽度肥満用のコメント」を取得し、報告書フォーマット６０の所定欄６２に「軽度肥満用のコメント」を入力する。その後、報告書データ生成処理を終了し、ステップＳ３４へ進む。内臓脂肪面積が１００ｃｍ2 以上１５０ｃｍ2 未満でなければ、ステップＳ５０７へ進む。 (Step S506)
The report creation terminal device 10 determines whether or not the visceral fat area measured in step S31 is 100 cm 2 or more and less than 150 cm 2 . Then, if the visceral fat area is within this range, “comment for mild obesity” is acquired from the obesity information table, and “comment for mild obesity” is entered in the predetermined column 62 of the report format 60. Thereafter, the report data generation process is terminated, and the process proceeds to step S34. If the visceral fat area is not 100 cm 2 or more and less than 150 cm 2 , the process proceeds to step S507.

（ステップＳ５０７）
報告書作成端末装置１０は、ステップＳ３１で計測した内臓脂肪面積が、１５０ｃｍ2 以上２００ｃｍ2 未満であるか否かを判定する。そして、内臓脂肪面積範囲にあれば、肥満情報テーブルから「中等度肥満用のコメント」を取得し、報告書フォーマット６０の所定欄６２に「中等度肥満用のコメント」を入力する。その後、報告書データ生成処理を終了し、ステップＳ３４へ進む。内臓脂肪面積が１５０ｃｍ2 以上２００ｃｍ2 未満でなければ、ステップＳ５０８へ進む。 (Step S507)
The report creation terminal device 10 determines whether or not the visceral fat area measured in step S31 is 150 cm 2 or more and less than 200 cm 2 . If it is within the visceral fat area range, “comment for moderate obesity” is acquired from the obesity information table, and “comment for moderate obesity” is entered in the predetermined column 62 of the report format 60. Thereafter, the report data generation process is terminated, and the process proceeds to step S34. If the visceral fat area is not 150 cm 2 or more and less than 200 cm 2 , the process proceeds to step S508.

（ステップＳ５０８）
このステップでは、ステップＳ３１で計測した内臓脂肪面積が、２００ｃｍ2 以上の場合の処理を示す。報告書作成端末装置１０は、肥満情報テーブルから「高度肥満用のコメント」を取得し、報告書フォーマット６０の所定欄６２に「高度肥満用のコメント」を入力する。その後、報告書データ生成処理を終了し、ステップＳ３４へ進む。 (Step S508)
In this step, processing in the case where the visceral fat area measured in step S31 is 200 cm 2 or more is shown. The report creation terminal device 10 acquires “comment for advanced obesity” from the obesity information table and inputs “comment for advanced obesity” in a predetermined column 62 of the report format 60. Thereafter, the report data generation process is terminated, and the process proceeds to step S34.

（ステップＳ３４）
報告書作成端末装置１０は、ステップＳ３３で作成した報告書データをプリンタ１９により印刷し、画像分析結果報告書を出力する。図６は、印刷された報告書６０−（ａ）及び報告書６０−（ａ）に追加事項を記載した報告書６０−（ｂ）の例を示す。 (Step S34)
The report creation terminal device 10 prints the report data created in step S33 by the printer 19, and outputs an image analysis result report. FIG. 6 shows an example of a printed report 60- (a) and a report 60- (b) in which additional items are described in the report 60- (a).

報告書６０−（ａ）には、図４の処理結果画像４２が印刷される。また、ステップＳ３１で計測した内臓脂肪面積、皮下脂肪面積、ウエスト周囲径が、所定欄６１に記載される。さらに、医療情報が所定欄６２に記載される。報告書６０−（ａ）記載される医療情報は、内臓脂肪面積が２５０ｃｍ2 である場合に対応した「高度肥満用コメント」である。 The processing result image 42 of FIG. 4 is printed on the report 60- (a). Further, the visceral fat area, the subcutaneous fat area, and the waist circumference measured in step S31 are described in the predetermined column 61. Further, medical information is described in the predetermined column 62. The medical information described in the report 60- (a) is a “comment for advanced obesity” corresponding to a case where the visceral fat area is 250 cm 2 .

また報告書６０−（ｂ）には、報告書６０−（ａ）の記載内容に加えて、処理結果画像４２に含まれる内臓脂肪領域を示す矢印、内臓脂肪に関する詳細な解説、生活改善提案などの追加事項６３が記載される。追加事項は、医療情報ＤＢ２１に格納しておき、報告書作成端末装置１０が医療情報ＤＢ２１を検索し、出力する。   The report 60- (b) includes, in addition to the contents described in the report 60- (a), an arrow indicating a visceral fat region included in the processing result image 42, a detailed comment on visceral fat, a life improvement proposal, and the like. The additional matter 63 is described. Additional items are stored in the medical information DB 21, and the report creation terminal device 10 searches the medical information DB 21 and outputs it.

本実施の形態における内臓脂肪面積の各閾値は、上記の値に限定されず、他の値を用いても良い。例えば、内臓脂肪面積の閾値を性別によって変えたり、また臍位置における腹部断面の総面積に占める内臓脂肪面積の割合のように他のパラメータを用いたりしてもよい。   Each threshold value of the visceral fat area in the present embodiment is not limited to the above value, and other values may be used. For example, the threshold value of the visceral fat area may be changed according to gender, or other parameters such as the ratio of the visceral fat area in the total area of the abdominal cross section at the umbilical position may be used.

次に、図７乃至１０に基づいて、図１の医用画像診断支援システム１を用いて、病巣候補陰影を抽出し、その病巣候補陰影の位置及び大きさに応じた医療情報を掲載する画像分析結果報告書を作成する処理について説明する。   Next, based on FIGS. 7 to 10, the medical image diagnosis support system 1 of FIG. 1 is used to extract a lesion candidate shadow, and image analysis that publishes medical information according to the position and size of the lesion candidate shadow A process for creating a result report will be described.

図７は、医用画像診断支援システム１が、病巣候補陰影を抽出し、その病巣候補陰影の物理量、例えば長径を特徴量として算出し、さらに病巣候補陰影の位置に基づいて分類した後、病巣候補陰影の位置及び長径に応じた医療情報が記載された画像分析結果報告書を出力する動作を示すメインフローチャートである。図８は、図７のメインフローの一工程である処理結果確認において表示される画面表示の例を示す模式図である。図９は、図７の一工程である報告書データ生成処理を詳述したフローチャートである。図１０は、図７のメインフローによって出力される画像分析結果報告書の一例を示す模式図である。以下、図７のメインフローの詳細をステップ順に説明する。   FIG. 7 shows a case in which the medical image diagnosis support system 1 extracts a lesion candidate shadow, calculates a physical quantity of the lesion candidate shadow, for example, a major axis as a feature amount, and further classifies the lesion candidate shadow based on the position of the lesion candidate shadow. It is a main flowchart which shows the operation | movement which outputs the image analysis result report in which the medical information according to the position and major axis of a shadow was described. FIG. 8 is a schematic diagram showing an example of a screen display displayed in the processing result confirmation which is one step of the main flow of FIG. FIG. 9 is a flowchart detailing the report data generation process, which is one step of FIG. FIG. 10 is a schematic diagram showing an example of an image analysis result report output by the main flow of FIG. Hereinafter, the details of the main flow in FIG. 7 will be described in the order of steps.

（ステップＳ７０）
ステップＳ３０と同様、報告書作成端末装置１０に、報告書を作成するために参照する医用画像データが入力される。このステップＳ７０で入力される医用画像データは、被検体の胸部を断層撮影して得られた胸部断層画像データである。 (Step S70)
Similar to step S <b> 30, medical image data to be referred to create a report is input to the report creation terminal device 10. The medical image data input in step S70 is chest tomographic image data obtained by tomographic imaging of the subject's chest.

（ステップＳ７１）
入力された医用画像データの各領域の短径、長径、円形度、重心等の物理量を演算する適宜の画像解析処理を行い、対象臓器領域、例えば、右肺野、左肺野、縦隔等の認識処理を行う。更に、認識された対象臓器領域の辺縁情報を抽出する。 (Step S71)
Perform appropriate image analysis processing to calculate physical quantities such as the short diameter, long diameter, circularity, and center of gravity of each area of the input medical image data, and target organ areas such as the right lung field, left lung field, mediastinum, etc. The recognition process is performed. Further, the margin information of the recognized target organ region is extracted.

（ステップＳ７２）
医用画像データに基づいて、画素値（以下「ＣＴ値」と記載する。）、重心方向等の特徴量を演算する適宜の画像解析処理を行い、病巣候補陰影を抽出する。さらに、抽出した病巣候補陰影の位置情報とＣＴ値、長径、短径、面積等の実測値を計測する。病巣候補陰影が存在しない場合は、位置情報及びＣＴ値、長径、短径、面積はゼロとなる。 (Step S72)
Based on the medical image data, appropriate image analysis processing for calculating a feature value such as a pixel value (hereinafter referred to as “CT value”) and a center of gravity direction is performed, and a lesion candidate shadow is extracted. Further, the position information of the extracted lesion candidate shadow and the actual measurement values such as CT value, major axis, minor axis, and area are measured. When there is no lesion candidate shadow, the position information, CT value, major axis, minor axis, and area are zero.

（ステップＳ７３）
操作者は、ステップＳ７２の病巣候補陰影抽出処理の結果を確認する。図８は、この処理結果を確認する際の画面表示例である。図８のディスプレイ１５には、原画像８１と、この原画像８１にステップＳ７２で抽出された病巣候補陰影の長径及び位置情報に応じた丸印８３が付加された処理結果画像８２とが表示される。 (Step S73)
The operator confirms the result of the focus candidate shadow extraction process in step S72. FIG. 8 is an example of a screen display when confirming the processing result. The display 15 in FIG. 8 displays an original image 81 and a processing result image 82 in which a circle 83 corresponding to the major axis and position information of the lesion candidate shadow extracted in step S72 is added to the original image 81. The

（ステップＳ７４）
ステップＳ７２で検出された病巣候補陰影の位置情報及び長径に基づき、報告書データを生成する。この報告書データ生成処理を図９及び図１０に従って詳述する。 (Step S74)
Report data is generated based on the position information and major axis of the lesion candidate shadow detected in step S72. This report data generation processing will be described in detail with reference to FIGS.

（ステップＳ９００乃至ステップＳ９０２）
ステップＳ５００乃至ステップＳ５０２と同様、所定の書式の報告書フォーマット１００が磁気ディスク１３から読み出され、報告書作成日付及び被検体情報が入力される。 (Steps S900 to S902)
Similar to steps S500 to S502, the report format 100 having a predetermined format is read from the magnetic disk 13, and the report creation date and the subject information are input.

（ステップＳ９０３）
報告書フォーマット１００の所定欄１０３に対象臓器辺縁画像及び病巣候補陰影画像が入力される。報告書作成端末装置１０は、ステップＳ７１で抽出された対象臓器辺縁情報及びステップＳ７２で抽出された病巣候補陰影の位置情報等に基づいて、対象臓器の輪郭線及び病巣候補陰影画像が描かれたスケッチ画１０１を生成する。このスケッチ画１０１には、病巣候補陰影画像を囲む丸印１０２も描画される。このスケッチ画１０１及び丸印１０２が、所定欄１０３に入力される。なお、このスケッチ画１０１も、関心領域である病巣候補陰影画像が特徴的に表示された処理結果画像の一種である。 (Step S903)
The target organ margin image and the lesion candidate shadow image are input to the predetermined column 103 of the report format 100. Based on the target organ margin information extracted in step S71 and the position information of the lesion candidate shadow extracted in step S72, the report creation terminal device 10 draws the contour line of the target organ and the lesion candidate shadow image. A sketch image 101 is generated. A circle mark 102 surrounding the lesion candidate shadow image is also drawn on the sketch image 101. The sketch image 101 and the circle 102 are input to the predetermined field 103. The sketch image 101 is also a type of processing result image in which a lesion candidate shadow image that is a region of interest is characteristically displayed.

（ステップＳ９０４）
報告書フォーマット１００の所定欄１０４に、ステップＳ７２で計測された病巣候補陰影の物理量、例えば短径、長径、面積、ＣＴ値などが入力される。 (Step S904)
In the predetermined column 104 of the report format 100, a physical quantity of the lesion candidate shadow measured in step S72, for example, a short diameter, a long diameter, an area, a CT value, or the like is input.

（ステップＳ９０５）
ステップＳ７２において抽出した病巣候補陰影の位置情報及び長径に基づいて、病巣候補陰影の有無を判定する。位置情報及び長径がゼロであれば、病巣候補陰影が無いと判定し、医療情報ＤＢ２１の病巣候補陰影情報テーブルから「異常なし用のコメント」を取得し、報告書フォーマット１００の所定欄１０５に「異常なしのコメント」を入力する。その後、報告書データ生成処理を終了し、ステップＳ７５へ進む。位置情報及び長径がゼロでなければ、病巣候補陰影が有ると判定し、ステップＳ９０６へ進む。 (Step S905)
Based on the position information and major axis of the lesion candidate shadow extracted in step S72, the presence / absence of the lesion candidate shadow is determined. If the position information and the major axis are zero, it is determined that there is no lesion candidate shadow, “Comment for no abnormality” is acquired from the lesion candidate shadow information table in the medical information DB 21, and “ Enter "No comment". Thereafter, the report data generation process is terminated, and the process proceeds to step S75. If the position information and the major axis are not zero, it is determined that there is a lesion candidate shadow, and the process proceeds to step S906.

（ステップＳ９０６）
報告書作成端末装置１０は、ステップＳ７２で抽出した病巣候補陰影の位置情報に基づいて、その病巣候補陰影の存在位置を判定する。そして、存在位置が縦隔付近か、末梢付近かによって病巣候補陰影を分類する。そして、存在位置が縦隔付近であればステップＳ９０７へ、存在位置が末梢付近であればステップＳ９０８へ進む。なお、病巣候補陰影は、上記の存在位置に代えて、右上肺野、左下肺野等の他の領域に基づいて分類してもよい。 (Step S906)
The report creation terminal device 10 determines the presence position of the lesion candidate shadow based on the position information of the lesion candidate shadow extracted in step S72. Then, the candidate lesion shadows are classified according to whether the location is near the mediastinum or the periphery. If the presence position is near the mediastinum, the process proceeds to step S907. If the existence position is near the periphery, the process proceeds to step S908. The lesion candidate shadows may be classified based on other regions such as the upper right lung field and the lower left lung field, instead of the above-described location.

（ステップＳ９０７）
報告書作成端末装置１０は、病巣候補陰影の長径に基づいて病巣候補陰影の大きさを判定する。長径が１０ｍｍ以上であれば、病巣候補陰影情報テーブルから「Ａ専用のコメント（縦隔付近に位置する長径が１０ｍｍ以上の病巣候補陰影に対応したコメント）」を抽出し、報告書フォーマット１００の所定欄１０５に入力する。長径が１０ｍｍ未満であれば、病巣候補陰影情報テーブルから「Ｂ専用のコメント（縦隔付近に位置する長径が１０ｍｍ未満の病巣候補陰影に対応したコメント）」を抽出し、報告書フォーマット１００の所定欄１０５に入力する。その後、報告書データ生成処理を終了し、ステップＳ７５へ進む。 (Step S907)
The report creation terminal device 10 determines the size of the lesion candidate shadow based on the major axis of the lesion candidate shadow. If the major axis is 10 mm or more, a “comment dedicated to A (comment corresponding to a candidate lesion with a major axis of 10 mm or more located in the vicinity of the mediastinum)” is extracted from the lesion candidate shadow information table. Input in the column 105. If the major axis is less than 10 mm, a “B-dedicated comment (comment corresponding to a candidate lesion with a major axis less than 10 mm located in the vicinity of the mediastinum)” is extracted from the lesion candidate shadow information table. Input in the column 105. Thereafter, the report data generation process is terminated, and the process proceeds to step S75.

（ステップＳ９０８）
報告書作成端末装置１０は、病巣候補陰影の長径に基づいて病巣候補陰影の大きさを判定する。長径が１０ｍｍ以上であれば、病巣候補陰影情報テーブルから「Ｃ専用のコメント（末梢付近に位置する長径が１０ｍｍ以上の病巣候補陰影に対応したコメント）」を抽出し、報告書フォーマット１００の所定欄１０５に入力する。長径が１０ｍｍ未満であれば、病巣候補陰影情報テーブルから「Ｄ専用のコメント（末梢付近に位置する長径が１０ｍｍ未満の病巣候補陰影に対応したコメント）」を抽出し、報告書フォーマット１００の所定欄１０５に入力する。その後、報告書データ生成処理を終了し、ステップＳ７５へ進む。 (Step S908)
The report creation terminal device 10 determines the size of the lesion candidate shadow based on the major axis of the lesion candidate shadow. If the major axis is 10 mm or more, a “dedicated comment for C (a comment corresponding to a candidate lesion with a major axis of 10 mm or more located near the periphery)” is extracted from the lesion candidate shadow information table, and a predetermined column of the report format 100 Input to 105. If the major axis is less than 10 mm, a “D-dedicated comment (comment corresponding to a candidate lesion with a major axis less than 10 mm located near the periphery)” is extracted from the lesion candidate shadow information table, and a predetermined column of the report format 100 Input to 105. Thereafter, the report data generation process is terminated, and the process proceeds to step S75.

（ステップＳ７５）
報告書作成端末装置１０は、ステップＳ７４で作成した報告書データに基づいて、画像分析結果報告書をプリンタ１９により印刷し出力する。図１０は、印刷された画像分析結果報告書の例を示す。 (Step S75)
The report creation terminal device 10 prints and outputs an image analysis result report by the printer 19 based on the report data created in step S74. FIG. 10 shows an example of a printed image analysis result report.

図１０の画像分析結果報告書の所定欄１０３には、ステップＳ９０３で作成したスケッチ画１０１が記載される。また、所定欄１０４には、ステップＳ７２で計測された病巣候補陰影の面積、長径、及び短径の実測値と平均ＣＴ値が記載される。更に、所定欄１０５には、医療情報が記載される。画像分析結果報告書に記載される医療情報は、末梢付近に位置する長径が１０ｍｍ未満の病巣候補陰影に対応した「Ｄ専用のコメント」である。   In the predetermined column 103 of the image analysis result report in FIG. 10, the sketch image 101 created in step S903 is described. In addition, in the predetermined column 104, the area, the major axis, and the measured value of the minor axis and the average CT value of the lesion candidate shadow measured in step S72 are described. Furthermore, medical information is described in the predetermined column 105. The medical information described in the image analysis result report is a “D-dedicated comment” corresponding to a lesion candidate shadow with a major axis of less than 10 mm located near the periphery.

図１０の画像分析結果報告書には、複数のスケッチ画１０１を記載したが、病巣候補陰影の存在位置が含まれるスケッチ画のみを記載してもよい。また、上記の実施の形態では、病巣候補陰影の長径の閾値を１０ｍｍとしたが、閾値は上記の値に限定されず、他の値を用いても良い。また、上記の実施の形態では、特徴量として病巣候補陰影の長径を算出したが、医用画像データ毎に病巣候補陰影の面積を算出し、その面積の最大値を病巣候補陰影の特徴量としてもよい。また、操作者が適宜、閾値や、病巣候補陰影の存在位置を判定する条件を設定変更したり、それにあった医療情報（コメント）を入力したりできるよう構成されても良い。   In the image analysis result report of FIG. 10, a plurality of sketch images 101 are described, but only sketch images including the positions where the lesion candidate shadows exist may be described. Further, in the above embodiment, the threshold of the major axis of the lesion candidate shadow is 10 mm, but the threshold is not limited to the above value, and other values may be used. In the above embodiment, the major axis of the lesion candidate shadow is calculated as the feature amount. However, the area of the lesion candidate shadow is calculated for each medical image data, and the maximum value of the area is also used as the feature amount of the lesion candidate shadow. Good. In addition, the operator may appropriately change the threshold and conditions for determining the presence position of the lesion candidate shadow, or input medical information (comment) corresponding to the setting.

次に、図１１乃至１４に基づいて、図１の医用画像診断支援システム１を用いて、医用画像データに基づいて低濃度吸収値領域（Low attenuation area、以下「ＬＡＡ」と記載する。）の体積と肺野領域の体積とを計測し、肺野領域の体積に占める全ＬＡＡ領域の体積の割合を特徴量として算出し、その特徴量に応じた医療情報を掲載した画像分析結果報告書を作成する処理について説明する。   Next, based on FIGS. 11 to 14, using the medical image diagnosis support system 1 of FIG. 1, a low attenuation area (hereinafter referred to as “LAA”) based on medical image data. Measure the volume of the lung field and the volume of the lung field, calculate the ratio of the volume of the entire LAA area to the volume of the lung field as a feature value, and submit an image analysis result report containing medical information according to the feature value A process to be created will be described.

図１１は、医用画像診断支援システム１が、医用画像データの入力を受付けた後、ＬＡＡを抽出して特徴量を算出し、画像分析結果報告書を出力する動作を示すメインフローチャートである。図１２は、図１１の一工程である処理結果確認において表示される画面表示の例を示す模式図である。図１３は、図１１の一工程である報告書データ生成処理を詳述したフローチャートである。図１４は、図１１のメインフローによって出力される画像分析結果報告書の一例を示す模式図である。以下、図１１のメインフローの詳細をステップ順に説明する。   FIG. 11 is a main flowchart illustrating an operation in which the medical image diagnosis support system 1 receives an input of medical image data, extracts LAA, calculates a feature value, and outputs an image analysis result report. FIG. 12 is a schematic diagram illustrating an example of a screen display displayed in the processing result confirmation which is one step of FIG. FIG. 13 is a flowchart detailing the report data generation process, which is one step of FIG. FIG. 14 is a schematic diagram showing an example of an image analysis result report output by the main flow of FIG. Hereinafter, the details of the main flow in FIG. 11 will be described in the order of steps.

（ステップＳ１１０乃至ステップＳ１１１）
ステップＳ７０、Ｓ７１と同様、報告書作成端末装置１０に、画像分析結果報告書を作成するために参照される医用画像データが入力される。この医用画像データは、被検体の胸部を連続して断層撮影した複数のスライスを含む胸部断層画像データである。次に、医用画像データの各領域の短径、長径、円形度、重心等の物理量を演算する適宜の画像解析処理を行い、対象臓器領域の認識処理を行う。更に、認識された対象臓器領域の辺縁情報を抽出する。 (Steps S110 to S111)
Similarly to steps S70 and S71, medical image data referred to for creating an image analysis result report is input to the report creation terminal device 10. The medical image data is chest tomographic image data including a plurality of slices obtained by tomographic imaging of the chest of the subject. Next, an appropriate image analysis process for calculating physical quantities such as the minor axis, the major axis, the circularity, and the center of gravity of each region of the medical image data is performed, and the target organ region is recognized. Further, the margin information of the recognized target organ region is extracted.

（ステップＳ１１２）
入力された医用画像データに基づいて、ＬＡＡの抽出処理を行う。一般に、肺気腫領域ではＬＡＡが特徴的に認められるため、ＬＡＡを抽出することにより、肺気腫の部位を推定することができる。 (Step S112)
Based on the input medical image data, LAA extraction processing is performed. In general, since LAA is characteristically observed in the emphysema region, the site of emphysema can be estimated by extracting LAA.

具体的には、ＣＴ値等に基づいて適宜の画像解析処理を行い、ＬＡＡを自動抽出させてもよいし、操作者がマニュアルで抽出しても良い。ＬＡＡを自動抽出させた結果に基づいて以下の各処理を行った場合には、肺気腫の疑いがある旨の画像分析結果報告書が作成される。   Specifically, an appropriate image analysis process may be performed based on the CT value or the like to automatically extract LAA, or the operator may extract it manually. When the following processes are performed based on the result of automatically extracting LAA, an image analysis result report indicating that there is a suspicion of emphysema is created.

本実施の形態では、操作者が、原画像１２１をディスプレイ１５に表示させ、その原画像１２１を見ながら肺気腫であると診断した領域の辺縁をマウス１６を用いて指示することにより、肺気腫領域を抽出し、肺気腫に関する画像分析結果報告書を作成する。   In the present embodiment, the operator displays the original image 121 on the display 15, and uses the mouse 16 to indicate the edge of the region diagnosed as pulmonary emphysema while viewing the original image 121. The image analysis result report on pulmonary emphysema is created.

この肺気腫領域の抽出は、連続する複数のスライス毎に撮影された原画像１２１のうち、肺野領域を含む全ての原画像１２１について行う。そして、原画像１２１毎に計測した肺野領域の面積及び肺気腫領域の面積を積分し、肺野領域の体積及び肺気腫領域の体積を演算する。その後、肺野領域の体積に占める肺気腫領域の体積の割合を算出する。   This extraction of pulmonary emphysema areas is performed on all original images 121 including the lung field areas among the original images 121 photographed for each of a plurality of consecutive slices. Then, the area of the lung field area and the area of the emphysema area measured for each original image 121 are integrated to calculate the volume of the lung field area and the volume of the emphysema area. Thereafter, the ratio of the volume of the emphysema area to the volume of the lung field area is calculated.

（ステップＳ１１３）
操作者は、ステップＳ１１２の肺気腫領域抽出処理の結果を確認する。図１２は、この処理結果を確認する際の画面表示例である。図１２のディスプレイ１５には、原画像１２１と、ステップＳ１１２で抽出された肺気腫領域１２３の表示色を他の肺野領域と変えた処理結果画像１２２とが表示される。 (Step S113)
The operator confirms the result of the emphysema area extraction process in step S112. FIG. 12 is a screen display example when confirming the processing result. The display 15 of FIG. 12 displays an original image 121 and a processing result image 122 in which the display color of the emphysema region 123 extracted in step S112 is changed from that of other lung field regions.

（ステップＳ１１４）
ステップＳ１１２で算出された肺気腫領域の割合に応じた報告書データを生成する。この報告書データ生成処理を図１３及び図１４に従って詳述する。 (Step S114)
Report data corresponding to the ratio of the emphysema area calculated in step S112 is generated. This report data generation processing will be described in detail with reference to FIGS.

（ステップＳ１３００乃至ステップＳ１３２０）
ステップＳ５００乃至ステップＳ５０２と同様、所定の書式の報告書フォーマット１４０が磁気ディスク１３から読み出され、報告書作成日付及び被検体情報が入力される。 (Steps S1300 to S1320)
Similar to steps S500 to S502, a report format 140 having a predetermined format is read from the magnetic disk 13, and a report creation date and subject information are input.

（ステップＳ１３３０）
報告書フォーマット１４０の所定欄１４３に、対象臓器辺縁画像及び肺気腫領域画像が入力される。ステップＳ１１１で抽出された対象臓器辺縁情報に基づいて対象臓器の輪郭線を描画したスケッチ画１４１を入力する。そのスケッチ画１４１には、ステップＳ１１２で抽出された肺気腫領域画像１４２も描画される。このスケッチ画１４１も、関心領域、すなわち肺気腫領域が他の領域と区別して表示された処理結果画像の一種である。 (Step S1330)
The target organ margin image and the emphysema area image are input to the predetermined column 143 of the report format 140. A sketch image 141 in which the outline of the target organ is drawn based on the target organ margin information extracted in step S111 is input. In the sketch image 141, the emphysema region image 142 extracted in step S112 is also drawn. This sketch image 141 is also a kind of processing result image in which a region of interest, that is, an emphysema region, is displayed separately from other regions.

（ステップＳ１３４０）
報告書フォーマット１４０の所定欄１４４にステップＳ１１２で抽出された肺気腫領域の割合及び物理量等が入力される。 (Step S1340)
The ratio and physical quantity of the pulmonary emphysema region extracted in step S112 are input to the predetermined column 144 of the report format 140.

（ステップＳ１３５０）
報告書作成端末装置１０は、肺気腫の有無を判定する。ステップＳ１１２において算出した肺気腫領域の割合がゼロであれば、医療情報ＤＢ２１の肺気腫情報テーブルから「異常なし用のコメント」を取得し、報告書フォーマット１４０の所定欄１４５に「異常なしのコメント」を入力する。その後、報告書データ生成処理を終了し、ステップＳ１１５へ進む。割合がゼロでなければ、ステップＳ１３６０へ進む。 (Step S1350)
The report creation terminal device 10 determines the presence or absence of emphysema. If the ratio of the emphysema area calculated in step S112 is zero, “comment for no abnormality” is acquired from the emphysema information table of the medical information DB 21, and “comment without abnormality” is entered in the predetermined column 145 of the report format 140. input. Thereafter, the report data generation process is terminated, and the process proceeds to step S115. If the ratio is not zero, the process proceeds to step S1360.

（ステップＳ１３６０）
報告書作成端末装置１０は、ステップＳ１１２で検出した肺気腫領域の割合が０％よりも大きく２０％未満であれば、肺気腫情報テーブルから「軽度肺気腫用のコメント」を抽出し、報告書フォーマット１４０の所定欄１４５に入力する。その後、報告書データ生成処理を終了し、ステップＳ１１５へ進む。割合が０％よりも大きく２０％未満の範囲になければステップＳ１３７０へ進む。 (Step S1360)
If the ratio of the emphysema area detected in step S112 is greater than 0% and less than 20%, the report creation terminal device 10 extracts “a comment for mild emphysema” from the emphysema information table, and the report format 140 Input in the predetermined field 145. Thereafter, the report data generation process is terminated, and the process proceeds to step S115. If the ratio is not greater than 0% and less than 20%, the process proceeds to step S1370.

（ステップＳ１３７０）
報告書作成端末装置１０は、肺気腫領域の割合が２０％以上５０％未満であれば、肺気腫情報テーブルから「中等度肺気腫用のコメント」を抽出し、報告書フォーマット１４０の所定欄１４５に入力する。その後、報告書データ生成処理を終了し、ステップＳ１１５へ進む。割合が２０％以上５０％未満の範囲になければ、ステップＳ１３８０へ進む。 (Step S1370)
If the percentage of the emphysema area is 20% or more and less than 50%, the report creation terminal device 10 extracts “comment for moderate emphysema” from the emphysema information table and inputs it to the predetermined column 145 of the report format 140. . Thereafter, the report data generation process is terminated, and the process proceeds to step S115. If the ratio is not in the range of 20% or more and less than 50%, the process proceeds to step S1380.

（ステップＳ１３８０）
報告書作成端末装置１０は、肺気腫領域の割合が５０％以上であれば、肺気腫情報テーブルから「高度肺気腫用のコメント」を抽出し、報告書フォーマット１４０の所定欄１４５に入力した後、報告書データ生成処理を終了し、ステップＳ１１５へ進む。 (Step S1380)
If the percentage of the emphysema area is 50% or more, the report creation terminal device 10 extracts “comment for advanced emphysema” from the emphysema information table and inputs it to the predetermined column 145 of the report format 140, and then the report The data generation process ends, and the process proceeds to step S115.

（ステップＳ１１５）
報告書作成端末装置１０は、ステップＳ１１４で作成した報告書データに基づいて、画像分析結果報告書をプリンタ１９により印刷し出力する。図１４は、印刷された画像分析結果報告書の例を示す。 (Step S115)
The report creation terminal device 10 prints and outputs an image analysis result report by the printer 19 based on the report data created in step S114. FIG. 14 shows an example of a printed image analysis result report.

図１４の画像分析結果報告書の所定欄１４３には、ステップＳ１３３０で入力された対象臓器のスケッチ画１４１が記載される。スケッチ画１４１には、肺気腫領域画像１４２が描画される。肺気腫領域画像１４２の表示色は、他の領域と変えて特徴的に表示される。また所定欄１４４には、ステップＳ１１２で計測した物理量、例えば、肺野領域の体積、ＣＴ値、肺気腫領域の体積、の他、肺野領域の体積に占める肺気腫領域の体積の割合が記載される。更に、所定欄１４５には、医療情報が記載される。図１４の画像分析結果報告書に記載される医療情報は、肺野領域に占める肺気腫領域の割合が１０％の場合に応じた「軽度肺気腫用コメント」である。   In the predetermined column 143 of the image analysis result report of FIG. 14, the sketch image 141 of the target organ input in step S1330 is described. In the sketch image 141, an emphysema region image 142 is drawn. The display color of the emphysema region image 142 is characteristically displayed by changing it from other regions. In addition, the predetermined column 144 describes the physical quantity measured in step S112, for example, the volume of the lung field, the CT value, the volume of the emphysema area, and the ratio of the volume of the emphysema area to the volume of the lung field. . Furthermore, medical information is described in the predetermined column 145. The medical information described in the image analysis result report in FIG. 14 is “comment for mild emphysema” according to the case where the ratio of the emphysema area to the lung field area is 10%.

図１４の画像分析結果報告書には、複数のスケッチ画を記載したが、肺気腫領域が含まれるスケッチ画のみを記載してもよい。また、肺気腫領域の割合を示す各閾値は、操作者が適宜変更したり、それに応じた医療情報を入力したりできるよう構成されても良い。   In the image analysis result report of FIG. 14, a plurality of sketch images are described, but only a sketch image including an emphysema area may be described. Each threshold value indicating the percentage of the emphysema area may be configured so that the operator can appropriately change or input medical information in accordance therewith.

上記の実施の形態では、報告書に内臓脂肪領域を特徴的に表示した処理結果画像や対象臓器の輪郭線と病巣候補陰影画像又は肺気腫領域が描画されたスケッチ画を記載したが、参照医用画像を記載してもよい。   In the above embodiment, the processing result image that characteristically displays the visceral fat region and the outline of the target organ and the candidate candidate shadow image or the sketch image in which the emphysema region is drawn are described in the report. May be described.

また、上記の実施の形態では、画像分析結果報告書をプリンタ１９で印刷したが、報告書データを被検体が操作する情報端末装置、例えば端末装置９０や、携帯電話９１及びＰＤＡ９２等の携帯端末装置に通信ネットワーク５０を介して送信してもよい。この場合、情報端末装置は、情報端末装置の表示領域の大きさやメモリ容量等に応じて、参照医用画像データ、対象臓器のスケッチ画を含む処理結果画像、特徴量、及びコメント等のうち、一つ又は複数を選択して受信したり、表示したりするようにしてもよい。   In the above embodiment, the image analysis result report is printed by the printer 19. However, the information terminal device that the subject operates on the report data, for example, the terminal device 90, the portable terminal such as the cellular phone 91 and the PDA 92, etc. It may be transmitted to the apparatus via the communication network 50. In this case, the information terminal device selects one of the reference medical image data, the processing result image including the sketch image of the target organ, the feature amount, the comment, and the like according to the size of the display area and the memory capacity of the information terminal device. One or a plurality may be selected and received or displayed.

さらに、上記の実施の形態では、医用画像診断支援システム１が、体脂肪量、病巣候補陰影、及び肺気腫領域に関する医療情報を提供するとしたが、医療情報はその他の条件に応じて提供されても良い。   Further, in the above embodiment, the medical image diagnosis support system 1 provides the medical information regarding the body fat mass, the lesion candidate shadow, and the emphysema area, but the medical information may be provided according to other conditions. good.

図１は、本発明に係る医用画像診断支援システムのハードウェア構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a hardware configuration of a medical image diagnosis support system according to the present invention. 図２は、ＤＢサーバに格納された各ＤＢの構成を示す模式図である。FIG. 2 is a schematic diagram showing the configuration of each DB stored in the DB server. 図３は、体脂肪に関する画像分析結果報告書を出力する動作を示すメインフローチャートである。FIG. 3 is a main flowchart showing an operation of outputting an image analysis result report regarding body fat. 図４は、体脂肪計測処理後に表示される画面表示の例を示す模式図である。FIG. 4 is a schematic diagram illustrating an example of a screen display displayed after the body fat measurement process. 図５は、図３の一工程である報告書データ生成処理を示すフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart showing report data generation processing which is one step of FIG. 図６は、体脂肪に関する画像分析結果報告書の一例を示す模式図である。FIG. 6 is a schematic diagram illustrating an example of an image analysis result report regarding body fat. 図７は、病巣候補陰影に関する画像分析結果報告書を出力する動作を示すメインフローチャートである。FIG. 7 is a main flowchart showing an operation of outputting an image analysis result report regarding a lesion candidate shadow. 図８は、病巣候補陰影抽出処理後に表示される画面表示の例を示す模式図である。FIG. 8 is a schematic diagram illustrating an example of a screen display displayed after the focus candidate shadow extraction process. 図９は、図７の一工程である報告書データ生成処理を示すフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart showing report data generation processing, which is one step of FIG. 図１０は、病巣候補陰影に関する画像分析結果報告書の一例を示す模式図である。FIG. 10 is a schematic diagram illustrating an example of an image analysis result report regarding a lesion candidate shadow. 図１１は、肺気腫に関する画像分析結果報告書を出力する動作を示すメインフローチャートである。FIG. 11 is a main flowchart showing an operation of outputting an image analysis result report regarding pulmonary emphysema. 図１２は、低濃度吸収値領域抽出処理後に表示される画面表示の例を示す模式図である。FIG. 12 is a schematic diagram illustrating an example of a screen display displayed after the low-concentration absorption value region extraction process. 図１３は、図１１の一工程である報告書データ生成処理を示すフローチャートである。FIG. 13 is a flowchart showing report data generation processing, which is one step of FIG. 図１４は、肺気腫に関する画像分析結果報告書の一例を示す模式図である。FIG. 14 is a schematic diagram illustrating an example of an image analysis result report regarding emphysema.

符号の説明Explanation of symbols

１…医用画像診断支援システム、１０…報告書作成端末装置、１１…ＣＰＵ、１２…主メモリ、１３…磁気ディスク、１４…表示メモリ、１５…ディスプレイ、１６…ポインティングデバイス、１７…ポインティングデバイスコントローラ、１８…キーボード、１９…プリンタ、２０…ＤＢサーバ、２１…医療情報ＤＢ、２２…医用画像ＤＢ、２３…被検体情報ＤＢ、３０…医用画像撮影装置、５０…通信ネットワーク、９０…端末装置、９１…携帯電話、９２…ＰＤＡ   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Medical image diagnosis support system, 10 ... Report preparation terminal device, 11 ... CPU, 12 ... Main memory, 13 ... Magnetic disk, 14 ... Display memory, 15 ... Display, 16 ... Pointing device, 17 ... Pointing device controller, DESCRIPTION OF SYMBOLS 18 ... Keyboard, 19 ... Printer, 20 ... DB server, 21 ... Medical information DB, 22 ... Medical image DB, 23 ... Subject information DB, 30 ... Medical imaging device, 50 ... Communication network, 90 ... Terminal device, 91 ... mobile phone, 92 ... PDA

Claims (3)

医用画像に含まれる関心領域の特徴量と医療情報とが、互いに関連付けられて格納される医療情報格納手段と、
前記医療情報を提供するために参照される参照医用画像が入力される画像入力手段と、
前記参照医用画像に含まれる前記関心領域を抽出する関心領域抽出手段と、
前記関心領域を計測して前記特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段が算出した前記特徴量に基づいて前記医療情報格納手段を検索し、前記医療情報を抽出する医療情報検索手段と、
前記医療情報検索手段が抽出した前記医療情報を出力する処理結果出力手段と、
を備えることを特徴とする医用画像診断支援システム。 Medical information storage means for storing the feature amount of the region of interest included in the medical image and the medical information in association with each other;
Image input means for inputting a reference medical image to be referred to for providing the medical information;
A region of interest extraction means for extracting the region of interest included in the reference medical image;
Feature quantity calculating means for measuring the region of interest and calculating the feature quantity;
Medical information search means for searching the medical information storage means based on the feature quantity calculated by the feature quantity calculation means and extracting the medical information;
Processing result output means for outputting the medical information extracted by the medical information search means;
A medical image diagnosis support system comprising: 前記参照医用画像を画像処理し、前記関心領域と前記関心領域ではない領域とを区別して表示した処理結果画像を生成する画像処理手段を、更に備え、
前記処理結果出力手段は、前記処理結果画像を出力する、
ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断支援システム。 Image processing means for performing image processing on the reference medical image and generating a processing result image in which the region of interest and the region that is not the region of interest are displayed separately;
The processing result output means outputs the processing result image.
The medical image diagnosis support system according to claim 1. 前記処理結果出力手段は、前記参照医用画像と前記処理結果画像とのうちの少なくとも一つと、前記医療情報検索手段が抽出した前記医療情報と、が記載された報告書を作成する、
ことを特徴とする請求項２に記載の医用画像診断支援システム。 The processing result output means creates a report in which at least one of the reference medical image and the processing result image and the medical information extracted by the medical information search means are described.
The medical image diagnosis support system according to claim 2.
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Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009028395A (en) * 2007-07-30 2009-02-12 Fujifilm Corp Diagnostic index acquiring method
JP2009045131A (en) * 2007-08-15 2009-03-05 Fujifilm Corp Medical information processing system, medical information processing method, and program
JP2009165615A (en) * 2008-01-16 2009-07-30 Fujifilm Corp Tumor region size measurement method, apparatus, and program
JP2010005271A (en) * 2008-06-30 2010-01-14 Osaka Prefecture Univ Fatty tissue detecting method and fatty tissue detecting device
JP2012035277A (en) * 2010-08-04 2012-02-23 Disco Corp Laser beam characteristic control method
US8306960B2 (en) 2007-02-28 2012-11-06 Kabushiki Kaisha Toshiba Medical image retrieval system
JP2014104249A (en) * 2012-11-29 2014-06-09 Toshiba Corp Medical imaging apparatus and image processing apparatus
JP2016049327A (en) * 2014-09-01 2016-04-11 富士フイルム株式会社 Medical image measurement device, method and program
JP2016540323A (en) * 2013-09-27 2016-12-22 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． Enabling review of medical images
CN108366752A (en) * 2015-11-24 2018-08-03 株式会社国际电气通信基础技术研究所 Cerebration analytical equipment, cerebration analysis method, program and biomarker device

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5330456B2 (en) * 2010-07-09 2013-10-30 株式会社東芝 Medical image diagnostic apparatus and control method

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8306960B2 (en) 2007-02-28 2012-11-06 Kabushiki Kaisha Toshiba Medical image retrieval system
JP2009028395A (en) * 2007-07-30 2009-02-12 Fujifilm Corp Diagnostic index acquiring method
JP4625055B2 (en) * 2007-07-30 2011-02-02 富士フイルム株式会社 Diagnostic index acquisition device
US8634609B2 (en) * 2007-07-30 2014-01-21 Fujifilm Corporation Apparatus for acquiring a diagnostic index for body fat
JP2009045131A (en) * 2007-08-15 2009-03-05 Fujifilm Corp Medical information processing system, medical information processing method, and program
JP2009165615A (en) * 2008-01-16 2009-07-30 Fujifilm Corp Tumor region size measurement method, apparatus, and program
JP2010005271A (en) * 2008-06-30 2010-01-14 Osaka Prefecture Univ Fatty tissue detecting method and fatty tissue detecting device
JP2012035277A (en) * 2010-08-04 2012-02-23 Disco Corp Laser beam characteristic control method
JP2014104249A (en) * 2012-11-29 2014-06-09 Toshiba Corp Medical imaging apparatus and image processing apparatus
JP2016540323A (en) * 2013-09-27 2016-12-22 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． Enabling review of medical images
JP2016049327A (en) * 2014-09-01 2016-04-11 富士フイルム株式会社 Medical image measurement device, method and program
US9968278B2 (en) 2014-09-01 2018-05-15 Fujifilm Corporation Medical image measuring apparatus, method, and medium
CN108366752A (en) * 2015-11-24 2018-08-03 株式会社国际电气通信基础技术研究所 Cerebration analytical equipment, cerebration analysis method, program and biomarker device

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