JP2006520031A - 医用画像内のコンピュータマークのマニュアル検討を保証するためのコンピュータ支援検出システムおよび方法 - Google Patents

Abstract

ＣＡＤ（ｃｏｍｐｕｔｅｒ−ａｉｄｅｄ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；コンピュータ支援検出）システム、方法およびツールが、医用画像内に「偽」マーク（例えば、間違ったマーク、ミスリードするマークなど）を自動的に挿入して、医師、臨床医、放射線科医などによるマーク付き医用画像の偏見のないＣＡＤ支援検討を保証するために提供される。例えば、医用画像内の病状の自動検出方法は、画像データを受信するステップ（３０）と、画像データを処理して、画像データ内の潜在的な病状を検出するステップ（３１）と、検出された病状を示す画像データ内にマークを付加するステップ（３２）と、偽マークを画像データ内に付加するステップ（３３）と、検出された病状を示す１つ又は複数のマークもしくは１つ又は複数の偽マークあるいはこの両方を備えるマーク付き画像データを出力するステップ（３４）とを含む。「マーク付き」画像データのＣＡＤ支援検討を実行する人は、１つ又は複数の「偽」マークが表示された画像内に含まれているかもしれないことを知っており、これはＣＡＤ結果に対する盲目的な依存を防止する。

Description

［関連出願の相互参照］
本出願は、２００３年３月１１日に提出された米国仮特許出願第６０／４５３，５６４号の優先権主張であり、その全体は引用によってここに組み込まれる。

本発明は一般的に、医用画像内の関心特徴を自動的に検出およびマーキングするためのＣＡＤ（ｃｏｍｐｕｔｅｒ−ａｉｄｅｄ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；コンピュータ支援検出）システム、方法およびツールに関し、具体的には、医用画像に「偽」マーク（例えば間違ったマーク、ミスリードするマークなど）を自動的に挿入して、医師、臨床医、放射線科医などによるマーク付き医用画像についての偏見のないＣＡＤ支援検討を保証するためのＣＡＤシステム、方法およびツールに関する。

［背景］
医用画像の分野において、病状をスクリーニングおよび評価するために、個人の種々の解剖学的構造の医用画像を作成するための種々のシステムが開発されてきた。これらの画像化システムには、例えばＣＴ（コンピュータ断層撮影）画像化法、ＭＲＩ（磁気共鳴画像化法）、Ｘ線システム、超音波システム、ＰＥＴ（陽電子放出断層撮影）システムなどがある。各画像化モダリティは、例えば結腸ポリープ、動脈瘤、肺結節、心臓または動脈組織の石灰化、乳房組織における癌の微小石灰化または塊、および種々の他の病巣または異常などを含む特定のタイプの疾病、病状あるいは解剖学的異常をスクリーニングおよび評価するための他のモダリティに対して独自の利点を提供する。

例えば、当分野において既知であるように、ＣＴ（コンピュータ断層撮影）画像化システムを使用して、器官および他の解剖学的構造を画像化するために一連の断層画像またはＲＯＩ（関心領域）の２Ｄ「スライス」を得ることができる。ＣＴ画像化モダリティは一般的に疾病を診断するために用いられる。何故ならば、このようなモダリティは、器官、軟組織および骨などの種々の解剖学的構造のサイズ、形状および位置を示す正確な画像を提供し、また癌、ポリープなどの病巣および異常な解剖学的構造のより正確な評価を可能にするからである。

医師、臨床医、放射線科医などが病状を診断および評価するために使用する従来の方法は、取得した画像データセットから再構成された医用画像のハードコピー（Ｘ線フィルム、印刷物、写真など）をマニュアルで検討して、特有の関心特徴を見分けることである。例えば、ＣＴ検査時に得られたＣＴ画像データを使用して、例えば検討者である医師、臨床医、放射線科医などの技術および知識に基づいて、潜在的に異常な解剖学的構造または病巣を識別するために閲覧可能な一連２Ｄ医用画像（Ｘ線フィルム）を作成することができる。例えば、乳房撮影手順は、乳房組織に対応する正常な解剖学的構造を含む医用画像を作成し、経験のある放射線科医は癌の可能性があるこれらの構造内の小さな病巣を識別することができる。しかしながら、経験のある放射線科医、医師あるいは臨床医は人的エラーによって乳癌などの病状を誤診することもある。

従って、種々の画像データ処理システムおよびツールが、医用画像を評価して病状を診断する際に医師、臨床医、放射線科医などを支援するために開発されてきた。例えば、ＣＡＤ（ｃｏｍｐｕｔｅｒ−ａｉｄｅｄ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；コンピュータ支援検出）ツールは、臨床医の種々の適用のために、医用画像内の病状の自動検出を提供するために開発されてきた。一般的に、ＣＡＤシステムは、結腸ポリープ、動脈瘤、肺結節、心臓または動脈組織の石灰化、乳房組織の微小石灰化または塊などの病巣および他の異常な解剖学的構造を自動的に検出するために、画像データ（例えばＣＴデータ）のディジタル信号処理方法を用いる。

より具体的には、従来のＣＡＤツールは、画像データを分析して、潜在的な病巣、異常、病状などとして識別された画像データ内の関心特徴の領域を自動的に検出およびマーキングする方法を含む。マーク付き画像データがレンダリングおよび表示されると、マーク付き領域または特徴は「マーキングされる」あるいは強調されて、医用画像内の潜在的な病状に放射線科医の注意を向けられる。

ＣＡＤシステムは診断目的には非常に有用であるが、（ＦＤＡ）などの種々の政府機関および他のグループは、医師がＣＡＤシステムに過度に依存し、コンピュータが生成したマークによって示されている潜在的な病状を確認／検証／拒絶するために医用画像を独立的に検討／分析せずにＣＡＤ結果に盲目的に依存していると懸念している。確かに、医師が自分で定期的に使用しているＣＡＤツールに依存しそれを信頼しすぎると、医師は潜在的な病状を誤診する可能性があり、あるいはＣＡＤプロセスが不正確な結果を生じる場合には潜在的な病状を識別できない可能性がある。例えば、ＣＡＤ分析の結果は正常な領域を誤ってマーキングすることによる「偽の陽性」を含む可能性があり、あるいはＣＡＤ分析は「マーキングされない」が異常な領域となる可能性がある。

このような例において、誤ったＣＡＤマークに対する医師の盲目的な依存は、余分な検査または生体組織検査、放射線科医が費やす時間、増大する健康医療費、患者のトラウマなどによって患者の管理プロセスに重大／実質的な変化をもたらし、コンピュータ支援診断システムの信頼の欠如につながりうる。

［発明の概要］
本発明の実施態様は一般的に、医用画像における関心特徴を自動的に検出およびマークするためのＣＡＤ（ｃｏｍｐｕｔｅｒ−ａｉｄｅｄ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；コンピュータ支援検出）システム、方法およびツールを含む。より具体的には、本発明の実施態様は、「偽」マーク（例えば間違ったマーク、ミスリードするマークなど）を医用画像内に自動的に挿入して、医師、臨床医、放射線科医などによるマーク付き医用画像の偏見のないＣＡＤ支援検討を保証するためのＣＡＤシステム、方法およびツールを含む。

本発明の実施態様によるＣＡＤシステム、ツールおよび方法によると、ＣＡＤツールによって作成された「マーク付き」画像のＣＡＤ支援検討を実行する人は、１つ又は複数の「偽」マーク（または注釈）が表示された画像内に含まれており、これらは例えば不正確であるか又は意図的にミスリードするものであるということを知っているとする。本発明によるＣＡＤプロセスは、医師が、表示された画像のコンピュータが生成したＣＡＤマークを完全に信頼せずに、ＣＡＤの結果に盲目的に依存するのではなく、表示された画像内の各マーク付き領および未マーク領域を慎重に検討することを検討者に促すことを保証するように設計されている。

本発明の一つの実施態様において、ＣＡＤシステム、ツールまたは方法は固定数またはランダムな数の偽マークを画像データセットに付加することができ、偽マークは異常な構造または病巣を有していないと判断された領域内にランダムに挿入可能であり、あるいは偽マークは関心病巣または関心異常に類似の解剖学的構造をマーキングするために挿入されてもよい。例えば、癌の診断の場合、偽マークは癌に類似の特徴を有しているかもしれない瘢痕組織を含む領域に付加されてもよい。

本発明の別の実施態様において、常に固定数の偽マークを付加するのではなく、ＣＡＤシステム、ツールまたは方法は検出プロセスの実行するためにランダムな数の偽マークを付加することができる。例えば、ランダムな数の偽マークはゼロ（０）マークもしくは１つ又は複数の偽マークの付加を含んでいてもよい。

本発明のさらに別の実施態様において、ＣＡＤシステム、ツールまたは方法は、コンピュータが生成したマークの位置をランダムにずらし、医師がコンピュータが生成したマークの周辺かつそれを含む領域／位置を分析することを保証することができる。例えば、ＣＡＤプロセスは、潜在的な病巣または異常があると思われている位置からマークをずらすことによって、マークの周辺区域を医師が慎重に検討することを保証することができる。

本発明の別の実施態様において、ＣＡＤシステム、ツールまたは方法は可能な偽マークを有するマーク付き画像だけでなく、実際に潜在的な病巣または異常を有していると判断された医用画像内にマークなし領域または位置も生成可能であるが、マークは意図的に排除されている。このようにして、医師が、ＣＡＤプロセスから出力されたマーク付き画像がＣＡＤ検出システムによって検出された領域または特徴についての全てのマークを含んでいないことを知っている場合、医師はマーク付き画像を慎重に検討するように促されるであろう。

［図面の説明］
本発明のこれらのかつ他の実施態様、特徴および利点は、添付の図面と関連してなされる実施形態についての以下の詳細な説明によって説明され、また明らかにされるであろう。
図１は、偽マークつまりミスリードするマークを医用画像内に付加して、患者の画像データの医師による検討および分析を保証するためのＣＡＤツールを備えた、本発明の例示された実施形態による患者の画像データの分析システムの概略図である。
図２は、本発明の例示された実施形態による、図１のシステムを使用する、患者のデータを医師が検討するためのワークフロープロセスのフロー図である。
図３は、本発明の例示された実施形態によるＣＡＤ方法のフロー図である。

［例示された実施形態の説明］
ここに説明されている本発明の例示された実施形態は一般に、医用画像内の関心特徴を自動的に検出およびマーキングするためのＣＡＤ（ｃｏｍｐｕｔｅｒ−ａｉｄｅｄ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；コンピュータ支援検出）システム、方法およびツールを含む。より具体的には、本発明の実施形態は、「偽」マーク（例えば間違ったマーク、ミスリードするマークなど）を医用画像内に自動的に挿入し、医師、臨床医、放射線科医などによるマーク付き医用画像の偏見のないＣＡＤ支援検討を保証するためのＣＡＤシステム、方法およびツールを含む。

本発明の実施形態を図１，２，３を参照して以下において説明する。一般的に、図１は、本発明の実施形態による医用画像の分析システムを示す図である。以下に説明されるように、図１に例示されたシステムは、対象画像データセット内の潜在的に異常な解剖学的構造を自動的に検出して、正しくマーキングし、また画像データセット内の１つ又は複数の領域に「偽」マークを偽ってマーキングするための（例えば図３を参照して詳述される）本発明の実施形態による１つ又は複数の方法を含むＣＡＤシステム／ツールを備える。図２は、医師が本発明の実施形態に従って医用画像を検討および分析するためのワークフローを示しているフロー図であり、マーク付き画像のＣＡＤ支援検討は「偽」マークを医用画像内に作成する本発明によるＣＡＤツールを使用して実現される。

本発明の実施形態によると、（本発明によるＣＡＤツールによって作成された）「マーク付き」画像を検討している専門家（医師、臨床医、放射線科医など）は、１つ又は複数の偽マークが、検討者を意図的にミスリードするためにマーク付き画像内に含まれていてもいなくてもよいことを知っている。従って、検討している専門家はコンピュータが生成したＣＡＤマークを完全に信頼し盲目的に依存することができず、それによってＣＡＤ画像を慎重に偏見なく検討することが保証される。

本発明に従ってここに説明されているシステムおよび方法は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、特定用途向けプロセッサ、またはこれらの組み合わせなどの種々の形で実現可能であることが理解されるであろう。本発明の一実施形態において、ここに説明されているシステムおよび方法は、１つ又は複数のプログラム記憶装置（例えば、磁気フロッピー（登録商標）ディスク、ＲＡＭ、ＣＤＲＯＭ、ＤＶＤ、ＲＯＭおよびフラッシュメモリ）上で明白に具体化され、また適切なアーキテクチャを備える任意の装置または機械で実行可能であるプログラム命令を備えるアプリケーションとしてソフトウェアで実現されている。

添付の図面に描かれている構成要素のシステムモジュールおよび方法ステップはソフトウェアで実現可能であるために、システムコンポーネント間の実際の接続（またはプロセスステップの流れ）はアプリケーションがどのようにプログラムされているかに応じて異なってもよい。この教示をふまえると、当業者は本発明のこれらのおよび類似の手段または構成を考えることができる。

図１を参照すると、患者の画像データを分析するための例示されたシステム（１０）は一般的に、（患者の電子的な画像データを含む）患者記録およびファイルの保存場所（１１）と、スクリーン表示／閲覧システム（１２）と、２Ｄ／３Ｄ画像レンダリングおよび可視化システム（１３）と、画像データ処理システム（１４）とを含む。以下に説明するように、本発明の一実施形態によると、画像データ処理システム（１４）は、対象の画像データセット内の潜在的に異常な解剖学的構造を自動的に検出およびマーキングし、異常な解剖学的構造を含むとして検出されなかった領域内に「偽」マークを付加するための１つ又は複数の方法を含むＣＡＤモジュール（１５）を備える。別の実施形態において、画像データ処理システム（１４）は、画像データの他の自動診断または評価機能（１６）を実行するための１つ又は複数のモジュールまたは方法を備えていてもよい。

患者のデータ記録およびファイル（１１）は、１人又は複数人の対象患者についての患者の画像データおよび／または医用画像を含む。より具体的には、患者のデータ記録およびファイル（１１）は、ＣＴスキャン中に取得された生ＣＴデータ（ラドンデータ）または他の画像化モダリティを使用して取得された生データなどのような生画像データの形のディジタル画像データ（１８）を含んでいてもよい。さらに、ディジタル画像データ（１８）は１つ又は複数の２Ｄスライスまたは３次元ボリューム画像を備えていてもよく、これらは生画像データから再構成され、永続的に保存される。さらに、患者のデータ記録およびファイル（１１）は、取得した画像データから再構成された画像のＸ線フィルム、印刷物、写真などを含むハードコピーの２Ｄおよび／または３Ｄ医用画像（１７）を備えていてもよい。例えば、医用画像（１７）は、患者の関心領域のＣＴスキャン中に取得された画像データセットから再生された患者の２Ｄスライスを含む１連のＸ線フィルムを含んでいてもよい。本発明の実施形態はコンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムを使用して取得されたＣＴ画像データを参照して説明されているが、本発明はＭＲＩ、ＰＥＴなどの他の画像化モダリティにも適用可能である。

スクリーン表示／閲覧システム（１２）は、再生された医用画像（１７）を閲覧するのに適した任意のシステムを使用して実現可能である。例えば、スクリーン表示／閲覧システム（１２）は、医師、臨床医、放射線科医などが、ＣＴマルチスライス（１７）の取得した画像データセットから作成され装置に搭載されている複数のＸ線フィルムを閲覧するのに使用することのできるライト付きスクリーン装置を備えていてもよい。本発明の別の実施形態において、スクリーン表示／閲覧システム（１２）は、例えば、複数の再構成された２Ｄスライスを介してスクロールするのに適した任意のシステムを使用して実現可能である。

画像レンダリングおよび可視化システム（１３）は、取得した画像データセット（またはその一部）のディジタル画像データ（１８）を処理して、コンピュータモニタ上に２Ｄおよび／または３Ｄ画像を作成および表示することができる任意の適切なシステム／ツール／アプリケーションを備えていてもよい。より具体的には、画像レンダリングおよび可視化システム（１３）は、画像データ（１８）の３Ｄ／２Ｄレンダリングおよび可視化を提供し、またモニタを有する汎用または特定用途向けのコンピュータワークステーション上で実行する任意のアプリケーションであってもよい。さらに、画像レンダリングおよび可視化システム（１３）は、例えば、３Ｄ画像または複数の２Ｄスライスを介してユーザがナビゲーション可能なＧＵＩ（ｇｒａｐｈｉｃａｌ ｕｓｅｒ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ；グラフィックユーザインタフェース）を備える。

画像データ処理システム（１４）は、コンピュータ支援検出およびコンピュータ支援診断を提供するディジタル画像データ（１８）の処理方法、処理機能および処理モジュールを備える。画像データ処理システム（１４）は、汎用コンピュータまたは特殊ハードウェアを有するコンピュータ上で実行するアプリケーションまたはツールを備えていてもよい。画像データ処理システム（１４）はディジタル画像データ（１８）を受信および処理する。このディジタル画像データ（１８）は、上記のとおり、生画像データ、２Ｄ再構成データ（例えばアキシャルスライス）、もしくはボリューム画像データまたは多断面変換表示法などの３Ｄ再構成データの形や、これらのフォーマットの組み合わせであってもよい。画像データ処理システム（１４）のデータ処理結果は、マーカーの重なり、器官または解剖学的構造のセグメント化、色または強度の変化などのような画像データ処理システム（１４）の処理結果に従って画像データの２Ｄおよび／または３Ｄレンダリングを生成するための画像レンダリングおよび可視化システム（１３）に出力可能である。

本発明の一実施形態において、画像データ処理システム（１４）は、画像データ（１８）を処理して、画像データ（１８）内の潜在的に異常な解剖学的特徴を検出およびマーキングする検出モジュール／方法（１５）（つまりＣＡＤモジュール）を備える。より具体的には、検出モジュール（１５）は、入力された画像データセット（１８）内の解剖学的異常のような特定の関心特徴を識別または少なくとも位置決めし、またこのような特徴または領域を示す画像データにマーカーを付加することができる。マーカーは、潜在的に異常な構造を有する関心領域を示す、あるいは潜在的な病巣または異常の中心位置を示すポインタ（矢印、十字線など）を備えていてもよい。さらに、マーカーは、潜在的な病巣の周辺または縁の周りに形成された点線であってもよく、あるいはこれらは一般に潜在的に異常な構造を有するものとして検出された関心領域を囲んでいる。

さらに、検出モジュール（１５）は、「偽」マーク（例えば不正確なマークあるいはミスリードするマーク）を画像データ内に付加するための１つ又は複数の方法を備える。画像データ（１８）に「偽」マークを付加するプロセスは、医師による分析時に、表示された画像上にコンピュータが生成したマークの偏見のない検討を保証する。偽マークを含ませるための種々の方法について、以下において例えば図２および３を参照してより詳細に説明する。

本発明の他の実施形態において、画像データ処理システム（１４）は、データまたは画像のセグメント化、もしくは特徴抽出および分類化のような他の画像データ処理機能を提供する１つ又は複数の追加モジュール（１６）または方法を備えていてもよい。セグメント化は、縁、識別可能な構造、境界、色または強度の変化または推移、分光学的情報の変化または推移などのような既知のまたは予想された画像特徴を参照して関心特徴を識別する方法である。セグメント化は、正常または異常な解剖学的構造または病巣として分類する際のように関心領域を特に識別するために使用することができる。

画像データ内に偽マークを付加するための本発明によるＣＡＤシステムおよび方法は、画像データを処理するための従来のＣＡＤ方法または他の自動診断方法の延長として実現可能であることが理解されるであろう。さらに、ここに説明されている例示されたシステムおよび方法は、広範囲の画像化モダリティ（ＣＴ、ＭＲＩなど）および、結腸ポリープ、動脈瘤、肺結節などの種々の異常な解剖学的構造または病巣を診断および評価するのに適した３Ｄ医用画像およびＣＡＤシステムまたはアプリケーションによって容易に実現可能であることが理解されるであろう。この点に関して例示された実施形態は特定の画像化モダリティまたは特定の解剖学的特徴を参照して説明されているが、本発明の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。

次に図２を参照すると、フロー図は、患者の画像データの医師による検討および分析の本発明の実施形態によるワークフローを示している。より具体的には、図２は、本発明の実施形態によるＣＡＤツールを使用して生成されたコンピュータマークについて医師の偏見のない検討を保証するためのワークフローを示している。図示目的のために、図２に例示された方法について図１のシステムを参照して説明する。

まず、医師、臨床医、放射線科医などは、対象患者の患者画像データの予備（ＣＡＤ支援なし）検討および分析を実行し（ステップ２０）、潜在的に異常な解剖学的構造または病状を識別する。例えば、本発明の一実施形態において、医師はスクリーン表示／閲覧システム（１２）（図１）を使用して、２Ｄ画像スライスの１つ又は複数のＸ線フィルムを検討することができる。これらは、例えばＣＴ検査を介して取得された画像データセットから生成されている。

別の実施形態において、医師は画像データセットの２Ｄおよび／または３Ｄレンダリングを検討可能であり、これらは考えられる異常特徴を識別するためにコンピュータモニタに表示される。例えば、医師は画像レンダリングおよび可視化システム（１３）（図１）を使用して、入力された画像データセットから２Ｄおよび／または３Ｄ画像をレンダリングおよび表示し、また潜在的に異常な特徴を識別するために適切なＧＵＩを使用して表示された画像をナビゲートすることができる。このような場合、画像レンダリングおよび可視化システム（１３）は、医師の検討用に２Ｄおよび／および３Ｄ画像を単に構成および表示するだけであり、分析を支援するＣＡＤ関連機能を実行せず、またＣＡＤ結果に基づいてレンダリングおよび表示された画像も表示しない。

医師は、患者の画像データのＣＡＤ支援のない検討に基づいて自分の初期所見に関する予備報告書を作成する（ステップ２１）。この報告書は、医師によって潜在的な病巣または解剖学的異常を含む（またはこれらがある）と思われている特定の関心領域（または特徴）の参照を含む、医師の予備診断決定および所見を備えていてもよい。

その後、医師は患者の画像データのＣＡＤ支援検討を実行し、自分の予備所見を検証または訂正する。より具体的には、本発明の一実施形態において、ＣＡＤ支援検討は、画像データ内の潜在的な病巣または他の異常な解剖学的構造を検出およびマーキングし、場合によっては１つ又は複数の偽マークを画像データセット内に付加することができる本発明によるＣＡＤツールを使用して（予備検討の対象であった）画像データセットを処理することによって開始される（ステップ２２）。より具体的には、図１を参照する一例として、ＣＴ画像データセット（１８）は、画像データ（１８）内の潜在的に異常な解剖学的特徴を検出して画像データ内で検出された潜在的な異常の周辺または近くにマークを生成するためにＣＡＤモジュール（１５）に入力される。さらに、検出モジュール（１５）で実現された方法に応じて、１つ又は複数の偽マークが画像データに付加されてもよい（またはされなくてもよい）。本発明による偽マークを画像データに付加する種々の方法について以下においてより詳細に説明する。

医師は、表示装置上に表示されている「マーク付き」画像データの２Ｄおよび／または３Ｄレンダリングに基づいた患者の画像データのＣＡＤ支援検討を実行する（ステップ２３）。例えば、ＣＡＤモジュール（１５）の出力（「マーク付き」画像データ）は画像レンダリングおよび可視化システム（１３）に入力される。画像レンダリングおよび可視化システム（１３）は、検出プロセスの結果に基づいてコンピュータが生成したマーク（真マークおよび／または偽マークであってもよい）を示す１つ又は複数の２Ｄおよび／または３Ｄ医用画像を作成および表示する。換言すれば、表示された画像はマーク付きであり、または、ＣＡＤモジュール（１５）によって検出された潜在的な異常の位置決めされた識別による注釈を付けられており、さらに１つ又は複数の偽マークまたは注釈を有していてもよい。

好都合なことに、本発明によると、ＣＡＤモジュール（１５）による１つ又は複数の偽マークまたは注釈の潜在的な付加は、医師のＣＡＤ支援分析時に、表示された画像内にコンピュータが生成したマークの偏見のない検討を保証する。特に、医師が、ＣＡＤツール（１５）は場合によっては１つ又は複数の偽マークを医用画像内に付加可能であることを知っているとすると、医師はＣＡＤマークに対して完全な信頼を有することができず、またコンピュータが生成したマークについてより詳細かつ慎重な分析を実行するように促される。換言すれば、１つ又は複数の偽マークの潜在的な付加は、医師が、ＣＡＤツールの「マーク付き出力」に「盲目的に」に依存するのではなく、独立したＣＡＤ支援なしの検討および／または詳細なＣＡＤ支援検討を実行することを保証する。

ＣＡＤ支援検討に続いて、医師は最終的な診断に基づいて自分の予備報告書を加筆可能である（ステップ２４）。この最終的な診断報告書は、医師がＣＡＤルーツによって提供された追加診断情報を重要であると判断するか否かに応じて、予備報告書と同じであってもなくてもよい。最終診断報告書に続いて、医師は一連の更なる動作を勧めることができ、これはさらなる動作または更なる追跡検討または手順を含んでいなくてもよい。

図３は本発明の実施形態によるＣＡＤ方法を示すフロー図である。本発明の一実施形態において、図３は図２のステップ２２を実現する方法を示している。本発明の別の実施形態において、図３は図１のＣＡＤモジュール（１５）の動作モードを示している。図３を参照すると、対象患者の画像データセットがＣＡＤツールに入力される（ステップ３０）。入力された画像データセットは処理されて、潜在的に異常な解剖学的構造を有する画像データセット内の関心領域（または特徴）を検出および識別する（ステップ３１）。検出プロセス（ステップ３１）は、入力された画像データセットの画像化モダリティ（例えばＣＴ）に適しかつ診断対象である解剖学的異常（例えば癌、ポリープ、結節など）の検出に特にまたは一般に適した任意の検出方法を使用して実現可能であることが理解されるであろう。検出プロセスは入力された画像データセット内の、潜在的な病巣または他の異常な構造と判断されたこれらの関心領域をマークする（ステップ３２）。さらに、本発明に従って、検出プロセスは１つ又は複数の偽マークを画像データセットに付加することができる（ステップ３３）。その後、「マーク付き」画像データセットがＣＡＤ検出モジュールから出力され（ステップ３４）、さらに、コンピュータが生成した正しいマークおよび／または偽マークを示す２Ｄおよび／または３Ｄ画像をレンダリングおよび表示するために処理される。

本発明の実施形態による種々の方法は偽マーク付けプロセスを実現するために使用可能であること（ステップ３３）が理解されるであろう。上記のとおり、ここに説明されている実施形態によると、ＣＡＤツールによって生成された「マーク付き」画像のＣＡＤ支援検討を実行する人は、１つ又は複数の偽マーク（または注釈）が表示された画像内に含まれているかもしれないこと、あるいはより一般的には１つ又は複数のマークが検討者を意図的にミスリードするために含まれているかもしれないことを知っていることが想定される。

本発明の一実施形態において、検出プロセスは固定数またはランダムな数の偽マークを画像データセットに付加する。より具体的には、本発明の一実施形態において、検出プロセスは、固定数の偽マークを画像データに付加するようにプログラムされていてもよい。偽マークは、異常な構造または病巣を有していないと判断されたランダムな領域にランダムに挿入されてもよく、あるいは検出プロセスは、検査中の関心病巣または関心異常に類似する解剖学的構造に偽ってマークするようにプログラムされていてもよい。例えば、癌の診断時に、偽マークは癌に類似の特徴を有している可能性がある瘢痕組織を含む領域内に付加されてもよい。

本発明の別の実施形態において、常に固定数の偽マークを付加するのではなく、ＣＡＤ方法は検出プロセスの実行ごとにランダムな数のマークを付加する。例えば、ランダムな数の偽マークはゼロ（０）マークもしくは１つ又は複数の偽マークを含んでいてもよい。医師が、固定数の偽マークが常に画像データに付加されていることを知っている場合、医師は固定数の明らかに間違ったマークの発見後は注意を怠ってしまうかもしれないが、ＣＡＤツールが使用されるたびにランダムな数の偽マークを付加することはこのような状況を防止することになる。また、ランダムなマークはランダムな位置に付加されてもよく、あるいは、検査中の異常な構造に類似の構造を有する領域内に付加されてもよい。

本発明のさらに別の実施形態において、検出プロセスは、コンピュータが生成したマークの位置をランダムにずらせて、医師がマーク付き領域または構造の周辺区域を分析することを保証するように構成可能である。ずらせの最大範囲は制限可能である。より具体的には、検出プロセスは、潜在的な病巣または異常があると思われる位置からマークをずらしてもよく、これによって医師がマークの周辺区域を慎重に検討することを保証する。一例として、医師が潜在的なポリープを発見するために結腸の画像データを検討しているとする。コンピュータマークが結腸内腔の或る位置に挿入されている場合、医師はマークが偽であるとは想定できないであろう。代わりに、医師は潜在的なポリープを識別するために周辺区域（結腸壁組織）を検索するように促されるであろう。

本発明の別の実施形態において、本発明によるＣＡＤ検出ツールは、偽マークの付加だけでなく、検出方法が潜在的な病巣または異常を実際に有していると判断した画像データ内の位置に１つ又は複数のマークを含ませることにも適合可能である。このように、医師が、コンピュータが生成した画像がＣＡＤ検出システムによって検出された全ての潜在的なマークを含んでいないことを知っている場合、医師は出力を盲目的に信頼することができず、マーク付きの画像を慎重に検討するようになる。

コンピュータが生成したマークを医師が検討することを保証するための自動ＣＡＤ方法を提供する本発明によるシステムおよび方法は、臨床データおよび患者記録の価値および質を高めるために効果的に実現可能である点が理解されるであろう。本発明によるシステムおよび方法は、ケアの結果およびプロセスの標準化査定、医療機関の見落としの取り締まり、医療費請求および、料金や払い戻しの正確な計算などを提供する自動システムにおいて使用可能である高品質な患者データを保証する。

本発明の実施形態は添付の図面を参照してここに説明されているが、本発明はこれらの正確な実施形態に限定されず、種々の他の変更および修正が、本発明の範囲または精神を逸脱することなく当業者によって実行可能である点が理解されるであろう。このような変更および修正のすべては、添付の請求項によって規定されている本発明の範囲内に含まれる。

本発明の例示された実施形態による患者の画像データの分析システムの概略図 本発明の例示された実施形態によるワークフロープロセスのフロー図 本発明の例示された実施形態によるＣＡＤ方法のフロー図

符号の説明

１２：スクリーン表示／閲覧システム
１７：ＣＴスライス
１１：患者記録およびファイル
１８：画像データ
１３：画像レンダリングおよび可視化システム
１４：画像データ処理システム
１５：検出モジュール（偽マーク生成器）
１６：他の機能

Claims (22)

1. 画像データを受信するステップと、
   画像データを処理して画像データ内の潜在的な病状を検出するステップと、
   検出された病状を示すマークを画像データ内に付加するステップと、
   偽マークを画像データ内に付加するステップと、
   検出された病状を示す１つ又は複数のマークもしくは１つ又は複数の偽マークあるいは両方を備えるマーク付き画像データを出力するステップと
   を備えることを特徴とする医用画像内の病状の自動検出方法。
2. 偽マークを付加するステップは、固定数の偽マークを画像データ内に付加することを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
3. 固定数の偽マークは画像データ内のランダムな位置に付加されることを特徴とする請求項２記載の方法。
4. 偽マークを付加するステップは、自動検出方法の実行ごとにランダムな数の偽マークを画像データ内に付加することを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
5. ランダムな数の偽マークを付加するステップは、与えられた実行については偽マークを付加せず、または与えられた実行については１つ又は複数の偽マークを付加することを含むことを特徴とする請求項４記載の方法。
6. 偽マークを付加するステップは、画像データにおいて評価中の病状に類似の特徴を有する領域または構造にマーキングすることを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
7. 偽マークを付加するステップは、検出された病状を示すために画像データ内でマークが挿入されている位置をランダムにずらすことを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
8. 病状が異常な解剖学的構造を含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
9. 病状が病巣を含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
10. マークまたは偽マークを有する１つ又は複数の２Ｄまたは３Ｄの画像あるいは２Ｄおよび３Ｄの両画像を表示するためにマーク付き画像データがレンダリングされることを特徴とする請求項１記載の方法。
11. 画像データにおいて潜在的な病状を有するとして検出された位置または領域にマークを含めないステップを備えることを特徴とする請求項１記載の方法。
12. 医用画像内の病状を自動的に検出する方法ステップを実行するために、機械によって実行可能な命令のプログラムを具体化する、機械によって読取り可能なプログラム記憶装置において、方法ステップは、
    画像データを受信すること、
    画像データを処理して画像データ内の潜在的な病状を検出すること、
    画像データ内に検出された病状を示すマークを付加すること、
    偽マークを画像データ内に付加すること、
    検出された病状を示す１つ又は複数のマークもしくは１つ又は複数の偽マークあるいは両方を備えるマーク付き画像データを出力すること
    を含むことを特徴とするプログラム記憶装置。
13. 偽マークを付加する命令は、固定数の偽マークを画像データ内に付加する命令を含むことを特徴とする請求項１２記載のプログラム記憶装置。
14. 固定数の偽マークは画像データ内のランダムな位置に付加されることを特徴とする請求項１３記載のプログラム記憶装置。
15. 偽マークを付加する命令は、自動検出方法の実行ごとにランダムな数の偽マークを画像データ内に付加する命令を含むことを特徴とする請求項１２記載のプログラム記憶装置。
16. ランダムな数の偽マークを付加する命令は、与えられた実行については偽マークを付加せず、あるいは与えられた実行については１つ又は複数の偽マークを付加する命令を含むことを特徴とする請求項１５記載のプログラム記憶装置。
17. 偽マークを付加する命令は、画像データにおいて評価中の病状に類似の特徴を有する領域または構造にマーキングする命令を含むことを特徴とする請求項１２記載のプログラム記憶装置。
18. 偽マークを付加する命令は、検出された病状を示すためにマークが挿入されている位置をランダムにずらす命令を含むことを特徴とする請求項１２記載のプログラム記憶装置。
19. 病状は異常な解剖学的構造を含むことを特徴とする請求項１２記載のプログラム記憶装置。
20. 病状は病巣を含むことを特徴とする請求項１２記載のプログラム記憶装置。
21. マークまたは偽マークあるいは両方を有する１つ又は複数の２Ｄまたは３Ｄの画像あるいは２Ｄおよび３Ｄの両画像を表示するためにマーク付き画像データをレンダリングする命令が含まれていることを特徴とする請求項１２記載のプログラム記憶装置。
22. 画像データにおいて潜在的な病状を有するとして検出された位置または領域にマークを含めない命令が含まれていることを特徴とする請求項１２記載のプログラム記憶装置。

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