JP2007502469A - Ｃａｄ（コンピュータ援用診断）をサポートするシステム及び方法 - Google Patents

Ｃａｄ（コンピュータ援用診断）をサポートするシステム及び方法 Download PDF

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Abstract

病状を選別、評価、及び/または診断するための自動的な判断をサポートするＣＡＤ（コンピュータ援用判断）をサポートするシステム、方法及びツールを提案する。例えば、ＣＡＤサポート・システム及びツールは被検患者の患者データを、種々の解釈方法を利用して自動的に処理し、被検患者の疑わしい病状を迅速且つ能率的に選別、評価、及び/または診断できるように、解釈結果を統合的にレンダリング処理して（例えば、医師、放射線技師、等のような）ユーザーに提示する方法を実施する。

Description

関連出願との相互参照
本願は、全部を本願の一部として引用する、２００３年８月１３日付米国仮出願第６０/４９４、６６３号に基づく優先権を主張する。
本発明は、広義において、症状を選別、評価、及び/または診断するための自動的な判断をサポートするＣＡＤ（コンピュータ援用診断）サポートシステム、方法及びツールに係わる。より具体的には、本発明は、被検患者の潜在的症状を迅速且つ能率的に選別/評価/診断できるように種々の解釈方法を駆使し、解釈結果を（例えば、医師、放射線技師等のような）利用者に提示することにより、被検患者に関する患者データを自動的に処理するための方法を実施するＣＡＤサポート・システム及びツールに係わる。
医療用撮像の分野では、症状を選別・評価するため個々の被験者の種々の解剖学的構造の医療用画像を作成する種々のシステムが開発されている。例えば、ＣＴ（コンピュータ断層撮影）、ＭＲＩ（磁気共鳴撮影）、Ｘ−線システム、超音波システム、ＰＥＴ（陽電子放出断層撮影）等である。これらの撮影方法には、或る種の疾病、症状または解剖学的異常、例えば、結腸ポリープ、動脈瘤、肺小結節、心臓または動脈組織の硬化、乳房組織の癌性の微小な硬化または塊状部分、またはその他の病変や異常を選別・評価する上で、それぞれに固有の長所がある。
例えば、ＣＴ（コンピュータ断層撮影）システムは臓器及びその他の解剖学的構造を撮影するため、患者のＲＯＩ（問題部位）を示す１連の断面画像または２Ｄ“スライス”を得るのに利用する。ＣＴ撮影方法は臓器、軟組織、骨のような種々の解剖学的構造のサイズ、形状、及び位置を示す比較的正確な画像を提供し、病変や異常な解剖学的構造、例えば、癌、ポリープ等の比較的正確な評価を可能にするから、診断用として広く利用されている。
症状を検出、診断または評価する目的で医師、臨床医、放射線技師等が利用する従来の方法は、収集された画像データセットから再構成された医療画像（Ｘ−線フィルム、プリント、写真、等）を手作業で観察し、特徴を識別するという方法である。例えば、ＣＴ検査中に収集されるＣＴ画像を利用することによって１連の２Ｄ医療画像（Ｘ−線フィルム）を作成し、これを観察することにより、例えば、観察する医師、臨床医、放射線技師等の専門知識に基づいて、疑わしい解剖学的に異常な構造または病変を識別する。例えば、乳房撮影は乳房組織に相当する正常な解剖学的構造を含む１連の医療画像を提供するが、熟練した放射線技師ならこれらの正常な構造の中から癌性の疑いがある小さい病変を識別できることがある。但し、人為的なミスが原因で、熟練した放射線技師、医師、臨床医等でも、手作業でこのような医療画像を検討する時に、乳癌のような症状を見落とす可能性がある。
そこで、症状を識別及び/または診断するために医療画像を評価する時に医師、臨床医、放射線技師等を助ける種々のデータ処理システム及びツールが開発されている。例えば、医療画像を処理し、これを利用して症状の自動的な検出、評価、診断等を可能にする、種々の臨床用ＣＡＤサポート・システム及びツールが開発されている。具体的には、例えば、従来のＣＡＤシステムは、疑わしい症状、例えば、結腸ポリープ、動脈瘤、肺小結節、心臓または動脈組織の硬化、乳房組織の小さい硬化または塊状部分等のような病変及びその他の異常な解剖学的構造や病状を含む疑わしい症状を自動的に検出・診断する画像データ処理方法を採用する。処理された画像データをレンダリング処理して表示する時、表示されている画像中の疑わしいＣＡＤ検出部位を“マーク”する等で強調することにより、ユーザー（例えば、医師、放射性技師、等）の注意を惹き、ＣＡＤで検出された疑わしい部位を評価させる。
また、従来のＣＡＤシステムはユーザーが特定の（選択された)ＣＡＤマークを検討しながら解釈ツールを起動させることによって画像データを処理し、処理結果に基づいてマークされた部位を評価または診断することを可能にする。このような従来のＣＡＤツールの場合、ＣＡＤマークを検討するためにユーザーはＣＡＤマーク毎に、所与に時点で解釈ツールを起動させねばならない。例えば、比較的多数のマーク部位を検討し、部位毎にツールを起動させねばならない場合、このような処理には多大の時間を要し、ユーザーにとっては負担が重い。
発明の概要
原理的には、本発明の実施例は症状を選別、評価、及び/または診断するための自動的な判断を可能にするＣＡＤ（コンピュータ援用判断)をサポートするシステム、方法及びツールを含む。具体的には、本発明の実施例は被検患者の患者データを自動的に処理するための方法を実施するＣＡＤをサポートするシステム及びツールを含み、種々の解釈方法を利用してユーザー（例えば、医師、放射線技師、等）に対して解釈結果を提供して、被検患者の疑わしい症状の迅速且つ能率的な選別、評価、及び/または診断を可能にする。
上記及びその他の実施例、特徴及び利点を添付の図面に示す実施例に基づいて詳細に説明する。
ここに述べる本発明の実施例は１般的には医療サービス提供者が症状を選別、評価、及び/または診断するのを助けるための、ＣＡＤ（コンピュータ援用判断）をサポートするシステム、方法及びツールを含む。尚、ここに述べる本発明のシステム及び方法は種々の形態のハードウエア、ソフトウエア、ファームウエア、専用プロセッサー、またはこれらの組み合わせによって実施する。本発明の１実施例では、ここに述べるシステム及び方法を、１つまたは２つ以上のプログラム記憶装置（例えば、磁気フロッピーディスク、ＲＡＭ、ＣＤ ＲＯＭ、ＤＶＤ、ディスクメモリー、フラッシュメモリー、等）に記憶させたプログラム・インストラクションから成るソフトウエアの形で構成し、適当な構成を有する装置またはマシーンによって実行する。また、添付の図面に示すシステム構成モジュール及び方法工程はソフトウエアの形で構成することができ、システム構成コンポーネント（または方法工程の流れ）の具体的な接続はアプリケーションをプログラムする態様に応じて異なる。本明細書の教示内容に基づき、関連技術の当業者ならば、本発明のここに述べる通りの、または類似の実施例または構成を案出できると考えられる。
図１は本発明のシステム（１０）の１実施例を示すブロックダイアグラムであり、このシステム（１０）は患者データの検討を可能にし、例えば、症状を選別、評価、及び/または診断するための自動診断をサポートする。システム（１０）は主要な構成成分として、患者データ記録コレクション（１１）、スクリーン・ディスプレイ/ビュー・システム（１２）、及びＣＡＤ（コンピュータ援用判断）サポート・システム（２０）（またはＣＡＤシステム（２０））を含む。ＣＡＤシステム（２０）は主要な構成成分として、２Ｄ/３Ｄ画像レンダリング及び可視化システム（１３）、患者データ処理システム（１４）、及び種々のシステム（１３）、（１４）によって利用及び/または形成されるデータを記憶するための固定記憶媒体（１８）、（１９）を含む。詳しくは後述するように、ＣＡＤシステム（２０）は、被検患者の疑わしい症状を迅速且つ能率的に選別/評価/診断できるように、複数の異なるツール/方法を使用して患者データを自動的に処理し且つ解釈し、統合し、解釈結果をユーザー（例えば、医師、放射線技師、等）に提示するための方法を実施する。ＣＡＤシステム（２０）は、患者データ処理システム（１４）及び画像レンダリング及び可視化システム（１３）が計算システム（例えば、ワークステーション）において実行可能な単１アプリケーションとして実施される統合アプリケーションを含む場合がある。これに代わる態様として、システム（１３）及び（１４）を互いに独立のシステム/ツールとしてコンピュータ・ネットワーク上に配分し、システム（１３）、（１４）間の通信及びネットワーク上のデータ伝送にＤＩＣＯＭ、ＰＡＣＳ、等のような公知の通信プロトコルが使用される。
本発明の１実施例では、患者データ記録（１１）が画像データ（１１−１、１１−２）から成る種々のタイプの患者データ及び構造化及び/または非構造化データ・フォーマットに維持された非画像患者データ（１１−３）を含む電子化患者記録（ＣＰＲ）（または電子患者医療記録）である。具体的には、例えば、構造化患者データは金銭（請求額)データ、人数データ、検査データ、調剤データ、等のようなあらゆるタイプの非画像患者データを含み、所定のデータ欄を有するデータベース表またはその他の構造化フォーマットの形に維持されている。非構造化患者データ源は非画像患者データ（１１−３）、例えば、カルテ、医療処置、処方薬剤情報、放射線技師報告、その他の専門家報告を含む自由テキストベース書類と、画像データ及び波形データとを含む。
患者画像データはＣＴスキャンの過程で得られる未加工データ（ラドン・データ）またはその他の撮影方法を利用して得られる未加工データのような未加工データの形態を呈するディジタル画像データ（１１−１）を含む。ディジタル画像データ（１１−１）は未加工画像データから再構成され、固定的に記憶される１つまたは２つ以上の２Ｄスライスまたは３次元容積画像をも含むことがある。画像データは２Ｄ（例えば、Ｘ-線乳房撮影画像）、３Ｄ（例えば、ＣＴ、ＭＲＩ、ＰＥＴ）、４Ｄ（３Ｄ超音波プローブで得られる鼓動心臓の多重ビューである動的３Ｄ ＭＲＩ）等、多様な形態を取ることができる。患者データ記録（１１）は、得られた画像データから再構成された画像のＸ-線フィルム、プリント、写真等のようなハードコピー２Ｄ及び/または３Ｄ医療画像（１１−２）をも含むことがある。例えば、医療画像（１１−２）が患者の問題部位のＣＴスキャンで得られた画像データセットからコピーされた２Ｄスライスのような１連のＸ-線フィルムを含むこともある。
スクリーン・ディスプレイ/ビューイング・システム（１２）はコピー医療画像（１１−２）または（例えば、臨床報告のような）非画像データの観察に好適なシステム、デバイスまたは装置を使用して実施できる。スクリーン・ディスプレイ/ビューイング・システム（１２）としては、例えば、医師、臨床医、放射線技師等が収集された多重ＣＴスライス（１１−２）の画像データセットから作成された複数のＸ-線フィルムを取り付け、観察するのに使用可能な被照明スクリーン装置が考えられる。スクリーン・ディスプレイ/ビューイング・システム（１２）は、例えば、複数の再構成された２Ｄスライスをスクロールするのに好適なシステムを使用して機能させる。観察システムとして、例えば、ライトボックスで観察できるフィルム‐シート、ペーパー・プリントアウトまたは当業者に公知のその他の手段のようなハードコピーを使用することも可能である。観察システム（１２）は、例えば、電子臨床報告を作成し、観察するためのパソコンを含む場合がある。
画像レンダリング・可視化システム（１３）は収集された画像データセット（またはその１部）のディジタル画像データ（１１−１）を処理することによってコンピュータ・モニター上に２Ｄ及び/または３Ｄ画像を形成し、表示できる適当なシステム/ツール/アプリケーションを含む場合がある。具体的には、画像レンダリング・可視化システム（１３）は画像データ（１１−１）の３Ｄ/２Ｄレンダリング・可視化を可能にし、モニターを有する汎用または専用のコンピュータ・ワークステーションにおいて実行されるアプリケーションであればよい。また、画像レンダリング・可視化システム（１３）は、例えば、ユーザーが３Ｄ画像または複数の２Ｄスライスを検索することを可能にするＧＵＩ（グラフィカル・ユーザー・インターフェース）を提供する。
本発明の実施例では、画像レンダリング・可視化システム（１３）は解釈結果レンダリング/提示モジュール（１３−１）を含み、このモジュール（１３−１）はデータ処理/解釈結果（または患者データ処理システム（１４）から出力される“ＣＡＤ結果”）をレンダリング処理し、提示する１つまたは２つの方法を実施することにより、ユーザーがこのようなＣＡＤ結果を検討/分析することを可能にする。ＣＡＤ結果を統合的に提示する方法の１例を、例えば、図４を参照しながら以下に説明する。
患者データ処理システム（１４）は画像データ（１１−１）及び/または非画像患者データ（１１−３）を処理することにより、本発明のコンピュータ援用による検出、診断及びその他の判断をサポートする機能を可能にする方法、機能及びモジュールを含む。患者データ処理システム（１４）は汎用コンピュータまたは専用ハードウエアを有するコンピュータ上で実行されるアプリケーションまたはツールを含む場合がある。図１に示す実施例では、患者データ処理システム（１４）が検出モジュール（１５）、マーク複合モジュール（１６）及び複数のＣＡＤ解釈ツール（１７）を含む。解釈ツール（１７）は自動分割モジュール（１７−１）、診断/分類モジュール（１７−２）及び１つまたは２つ以上の他の解釈ツール（１７−３）を含む。
本発明の１実施例では、検出モジュール（１５）が患者の画像データセット（１１−１）を処理することによって画像データセット中の問題部位（例えば、異常な解剖学的構造）を自動的に検出または識別し、マークする１つまたは２つ以上の方法を実施する。具体的には、検出モジュール（１５）が入力された画像データセット（１１−１）中の、例えば、解剖学的異常のような問題の特徴を識別または少なくとも位置検出し、画像データにマーカー（ＣＡＤマーク）を施してこのような特徴または部位を指摘するための方法を実施する。ディジタル画像データ（１１−１）は未加工画像データ、２Ｄ-再構成データ（例えば、軸方向スライス）、または３Ｄ-再構成データ（容積画像データまたは多面リフォーマット）、４Ｄ−再構成データ、またはその他のフォーマットの形態を取ることができる。
検出モジュール（１５）から出力される検出結果（識別/マークされた部位）は固定的に記憶システム（１８）及び/または画像レンダリング・可視化システム（１３）へ出力され、ユーザーに提示される。例えば、検出モジュール（１５）の出力はＣＡＤマーク情報のほか、以後のアクセスのための患者画像データセット（または画像データの１部）との関連でリポジトリに記憶されている他のすべての情報を含むことができる。さらにまた、画像レンダリング/可視化システム（１３）は（検出モジュール（１５）から出力されるか、またはリポジトリ（１８）からアクセスされる）検出結果を画像データの２Ｄ及び/または３Ｄレンダリングへのオーバレイとしてレンダリングすることにより、検出モジュール（１５）が自動的に検出した問題のマーク部位を図解することができる。ＣＡＤマークは異常を疑われる構造を有する部位を指摘する、または病変または異常が疑われる中心位置を指摘する指針（矢印、十字線、等）としてレンダリングすることができる。さらにまた、ＣＡＤマークは病変を疑われる部位の周縁またはエッジの周りに形成された、または、例えば、異常を疑われる構造を有するとして検出/診断された問題部位をほぼ囲む点線であってもよい。
尚、検出モジュール（１５）によって実施される方法は患者データ処理システム（１４）によって処理される画像内容（画像データ（１１−１）のタイプ)及び考察される解剖学的構造のタイプに応じて異なる。検出モジュール（１５）は関連の特徴、データ、または画像パラメータを、問題部位の検出/識別のため画像データ（１１−１）から抽出する１つまたは２つ以上の方法を含むことができる。例えば、乳癌検出に際しては、光学濃度及びコントラストを抽出することによって乳房組織中の疑わしい病変を識別できる。種々の医療処置および画像内容に関して実施可能な特徴抽出方法は当業者が良く知るところであり、その詳細を説明する必要はなく、本発明の範囲外である。
画像レンダリング・可視化システム（１３）は、例えば、レンダリング処理されてユーザーに表示される患者画像データセット中の１つまたは２つ以上の箇所における問題部位をユーザーが手作業でマーキング（ユーザー・マーク）することを可能にする方法を含む場合がある。具体的には、自動検出プロセス(15)に加えて、または自動検出プロセス（１５）の代わりに、１人または二人以上のユーザー（医師、放射線技師、等）所与の画像データセットに関して手作業の検出プロセスを実施して画像データセット中の問題部位を特定、識別またはマーキングすることができる。ユーザーによって特定されたマーク及びその他すべての関連情報は固定的にリポジトリ（１８）に記憶させればよい。
本発明の１実施例では、画像データセット中の、手作業で（ユーザーが）マーキングした、及び/またはＣＡＤマーキングされた１つまたは２つ以上の問題部位に関して、種々の解釈ツール（１７）から1つまたは2つ以上を起動させることによって画像を処理する。具体的には、例えば、本発明の１実施例では、所与のデータセットに関して、自動的に解釈ツール（１７）を起動させることによって１つまたは２つ以上のユーザー・マーク及び/またはＣＡＤマークをシームレスに処理するようにデータ処理システム（１４）をプログラムすることができる。こえは検出すべき問題部位毎にユーザーがＣＡＤツールを起動させねばならない上記公知の方法とは対照的である。例えば、本発明の１実施例では、１連の解釈ツール及び/またはこれらツールの処理順序がユーザー優先情報（１９）によって特定される。ユーザーは解釈ツール（１７）から１つまたは２つ以上を特定することができ、これが自動的に起動してＣＡＤマークを処理/分析する。
本発明の１実施例では、マーク複合モジュール（１６）は患者画像データセットが種々の解釈ツール（１７）によって処理される前に、ユーザー・マークとＣＡＤマークに関する情報を複合する方法を含む。マーク複合モジュール（１６）は解釈ツール(17)による処理に先立って冗長なマークを除去する方法を含むことができる。例えば、特定の問題部位が（例えば、ユーザー及びＣＡＤマークで）重複して“マーキング”された場合、同１の問題部位を重複して処理するのを避けるため、余計なマークを廃棄することができる。
データ処理システム（１４）によって実行される解釈ツール（１７）のタイプは、例えば、関連の画像ドメイン及び処理すべき患者データに応じて異なる。図1に示す実施例の場合、マークされているそれぞれの問題部位を処理するのに分割モジュール（１７−１）を使用すればよい。分割モジュール（１７−１）は公知の方法によって得られた既知のまたは予測される画像特性、例えば、エッジ、識別可能な構造、境界、色彩または明暗の変化または遷移、スペクトル情報の変化または遷移、等を参考にして問題の特徴または解剖学的構造を分割する１つまたは２つ以上の方法を実施する。例えば、それぞれのＲＯＩを処理することによって、疑わしい病変部分または解剖学的異常構造とこれを囲む正常な解剖学的組織及び構造との間の境界を見極め、病変部分または異常構造と関連する容積を抽出するのに分割モジュール（１７−１）が起動する。実施可能な種々の分割方法は当業者が良く知るところであり、その詳細を説明する必要はなく、本発明の範囲外である。
診断/分類モジュール（１７−２）は検出された問題部位の画像データを処理することによって結腸ポリープ、動脈瘤または肺小結節のような解剖学的異常構造（病変）を評価、診断または分類する方法を実施する。自動診断/分類のため実施可能な種々の方法は当業者が良く知るところであり、その詳細を説明する必要はなく、本発明の範囲外である。
使用目的、または関連の医療及び画像ドメインに応じて、患者データ処理システム（１４）は１つまたは２つ以上の他の解釈ツール（１７−３）を実施することによって、患者データ（画像データ及び/または非画像データ）を処理する。例えば、分割された病変/特徴/構造の正確なサイズ測定値及びその他の記述的特性を求めるのに使用可能な方法を実施し、得られた情報を自動的な識別及び分類に利用できる。
さらにまた、例えば、解釈ツール（１７−３）は参考のため本願明細書中にその内容を引用する米国特許第６，６０９，０２１号に記載されているようなステップ回転投影分析を行うための方法を含むことができる。手短に説明すると、この特許はステップ回転投影分析を利用してＣＴ画像から肺小結節のような解剖学的に異常な構造を手作業でまたは自動的に検出する方法を開示している。図５は画像データセット中の問題のオブジェクト（２００）(例えば、肺)の画像データセット（例えば、多重２Ｄスライスまたは３Ｄ容積）のステップ回転投影を例示する説明図である。（例えば、ＣＡＤまたはユーザー・マークのような）問題点（２０２）は画像中の、より精密な検討を可能にする点/ボクセルを示す（例えば、問題点（２０２）は詳細な検討を必要とする疑わしい構造を指摘する）。図５に示すように、回転投影面（２０１）は問題点（２０２）を中心に１８０°回転しており、ステップ回転投影画像スライス（２０３）、（２０４）のような軸方向画像スライス（ステップ回転投影画像スライス）の１連の２Ｄ投影が得られる。回転角度は所定のインターバル、例えば、５°に設定され、この場合、入力される問題オブジェクト毎に、３６個の個別ステップ回転投影画像スライスが所与の軸方向画像スライス上に形成される。同様に、インターバルを１°に設定すると、入力される問題オブジェクト毎に、１８０個の個別ステップ回転投影画像スライスが形成される。
本発明の１実施例では、（図５に示すように）それぞれのユーザー/ＣＡＤマークにステップ回転投影を適用することによって複数の２Ｄステップ回転投影画像スライスを形成し、以後の分析または検討に備えて記憶させ/提示する。これらの投影画像セットを評価することによってオブジェクト/特徴の３Ｄ形状を求める。
図１に示す上記実施例において、データ処理システム（１４）は判断を支援する目的で、非画像患者データ（１１−３）からの関連情報を抽出、分析、解釈するためのツール/方法を含むことができる。例えば、患者データ処理システム（１４）は考察下にある臨床/画像ドメインと関連する構造化及び/または非構造化患者データ記録（１１）から“非画像”患者データを抽出種々のＣＡＤツールによる分析に好適な画像特徴/パラメータと非画像特徴/パラメータを複合するための１つまたは２つ以上の患者データ抽出方法を含むことができる。具体的には、本願と譲受人を同じくし、2001年１１月２日付米国仮出願第６０/３３５，５４２号に基づく優先権を主張する同時係属関係にある２００２年１１月４日付米国特許出願第１０/２８７，０５５号“Patient Data Mining”に記載さているようなあらゆるタイプの患者データ記録（１１）から関連パラメータを抽出ためのデータ分析/データマイニング方法を実施すればよい。尚、上記両出願の内容を参考のため本願明細書中に引用した。
非画像患者データは、例えば、異常を疑われる部位を正確に指摘できない恐れがあるが、このような非画像データは病状評価のための1つまたは２つ以上の解釈ツール（１７）によって実施できる。具体的には、（例えば、乳癌、心臓疾患、等のような）関連の医療ドメインに応じて、患者記録に含まれる非画像データ（１１−３）、例えば、人口統計データ、病歴及び健康診断情報、カルテ、検査結果、血液検査結果、プロテオーム分析結果、遺伝子検定結果等は或る種の病状を示唆する多量の有用なデータを含んでいる可能性がある。例えば、心臓疾患を診断/選別するためには、病歴や、胸痛の経験有りとする健康診断記録から臨床情報が得られる可能性がある。また、糖尿病のような疾患のある患者は冠動脈疾患を併発するか、または既に冠動脈疾患を持っている患者である可能性が大きい。コレステロールのレベル、喫煙歴、冠動脈疾患に関する家族的な病歴、年齢、性別、等のどのようなファクターも冠動脈疾患に罹るリスクの評価に利用することができる。
本発明の１実施例においては、診断/分類モジュール（１７−２）が検出/識別された（マークされた）問題部位の非画像データ及び画像データの双方を処理する方法を実施することによって、結腸ポリープ、動脈瘤または肺小結節のような異常な解剖学的構造（病巣）等を評価、診断また分類することができる。具体的には、例えば、画像データ及び/または非画像患者データから抽出された複合的な特徴を分析するように訓練された1つまたは２つ以上の分類方法によって得られた１連の特徴に基づいて、診断/分類モジュール（１７−２）が特定の状態を判定すると共にこの判定の信頼度を示す。
ＣＡＤの結果（例えば、起動したそれぞれの解釈プロセスの結果)及びこれと関連するすべての情報をリポジトリー（１８）に固定的に記憶させる。解釈結果をレンダリング/提示するモジュール（１３−１）を起動させることによって解釈結果を統合的に提示できる。例えば、図４は問題のユーザー/ＣＡＤマーク部位毎にＣＡＤ結果を統合的に表示するのに利用可能なＧＵＩウィンドウの１例を略示する説明図である。具体的には、このＧＵＩウィンドウ（４０）は縦横に配列された複数の領域から成る。図示のように、各カラムは所与のマーク部位に関して起動させたそれぞれの解釈ツールの結果を提示する別々の領域から成る。
図示例のＧＵＩウィンドウ（４０）は複数のマーク（Ｍ１、Ｍ２、．．．Ｍ（ｉ））のそれぞれに関するステップ回転投影分析、分割、分類、及びその他のＣＡＤ利用による解釈方法の結果を示す。ステップ回転投影の結果は１連の２Ｄ画像として提示され、これらの２Ｄ画像からユーザーはマーキングされた特定の問題オブジェクト/特徴の形状を判断できる。分割の結果はマーキングされた特定の問題オブジェクト/特徴の抽出された画像容積の３Ｄ画像として表現される。診断/分類の結果はテキストの形式で提示され、マーキングされた特定の問題オブジェクト/特徴の評価、診断、等を可能にする。
尚、本発明のＣＡＤシステム及び方法は画像データ処理を目的とする従来のＣＡＤ方法またはその他の自動診断方法の機能を拡充するシステム及び方法として実施できる。また、実施例として説明するシステム及び方法は３Ｄ医療画像及び多様な撮影方法（ＣＴ、ＭＲＩ、等）に対応でき、例えば、結腸ポリープ、動脈瘤、肺小結節、等のような種々の異常な解剖学的構造または病巣の診断・評価にも対応できるＣＡＤシステムまたはアプリケーションで容易に実施できる。尚、ここでは本発明の実施例を特定の撮影方法または特定の解剖学的特徴との関連で説明するが、これらの実施例は本発明の範囲を制限するものではない。
図２のフローチャートは、本発明の１実施例として、患者の画像データを医師が検討し、分析するワークフローを示す。説明の便宜上、図２に示す方法を図１のシステムとの関連で説明する。図２に示すように、一人または二人以上のユーザー（医師、臨床医、放射線技師、等）は被検患者の画像データの予備的な独立（非ＣＡＤ方式）検討・分析を行う（工程２１）ことによって、もし存在するなら、異常を疑われる解剖学的構造または病状を識別することができる。例えば、本発明の１実施例として、ユーザーはスクリーン・ディスプレイ/検討システム（１２）（図１）を利用することによって、例えば、ＣＴスキャンで収集した画像データセットから形成される２Ｄ画像スライスの１枚または２枚以上のＸ−線フィルムを検討できる。
他の実施例として、ユーザーはコンピュータ・モニター上に表示される画像データセットの２Ｄ及び３Ｄレンダリングを検討することによって、異常を疑われる特徴を識別できる。例えば、画像可視化システム（１３）（図１）を利用することによって、入力画像データセットの全部または一部の２Ｄ及び/または３Ｄ画像をレンダリングして表示し、適当なＧＵＩを使用してこの表示画像を検索し、異常を疑われる特徴を識別し、手作業でマーキングできる。この場合、可視化システム（１３）はユーザーが検討できるように２Ｄ及び/または３Ｄ画像を構成し、表示するだけであって、分析を助けるＣＡＤ関連機能を行うことも、ＣＡＤ結果に基づいてレンダリングされ、表示される画像を提供することもない。
このような最初の検討に基づいて、医師は画像データ中の、病巣または解剖学的な異常らしき部位を含む（またはそのようは部位である）と思われる問題の部位に手作業でマーキングするか、さもなければ識別する（工程２２）。さらにまた、関連のＧＵＩ機能を利用することによって、医師は表示されている２Ｄ及び/または３Ｄ画像の特定部位をマーキングするか、何らかの形で強調する。医師は患者の画像データの非ＣＡＤ方式検討の結果に基づく初期所見仮報告書を作成する。この報告書は画像データ中の問題部位（または特徴）を指摘した上での仮診断及び所見を含むことになる。
医師は患者データのＣＡＤを利用した分析/検討を行うことによって仮所見を立証または調整する。本発明の１実施例においては、ＣＡＤを利用した分析/検討として、ＣＡＤシステムを利用して（予備検討の対象であった、または対象となる）画像データセットを処理することによって、画像データ中の病巣または解剖学的異常構造らしきものを自動的に検出し、マーキングし（工程２３）、複数のツール/方法を起動させることによって、ユーザー/ＣＡＤ-検出/マーク部位に関して分析・解釈する（工程２４）。本発明の実施例として、図３を参照しながら工程２３及び２４を実施する種々の方法を以下に説明する。
工程（２３，２４）に続いて、問題のユーザー/ＣＡＤ-検出部位に関するＣＡＤ分析の所見/結果が、ユーザーによって検討されるように統合的に提示される（工程２５）。尚、本発明では、マーキングされた（検出された）問題の部位毎にそのＣＡＤ結果をユーザーが検討できるように提示させる方法として種々の実施例が考えられる。一般に、ＣＡＤシステム（２０）はマークされたすべての問題部位を一括処理し、１つまたは２つ以上またはすべてのマークについて同時に、またはそれぞれのマーク毎に、（ＧＵＩ、プリントアウト、等を介して）所見/結果を提示する。解釈結果は記憶された後、ユーザーのリクエストに応じてレンダー/提示されるか、またはリアルタイムでレンダー/提示される。尚、ＣＡＤ結果がユーザーに提示される態様はユーザーの任意で設定できる（１９）（図１）。
本発明の１実施例では、図４に示すようなウィンドウ・レイアウトを利用してＣＡＤ結果を組み合わせて表示するが、当業者ならば、この実施例とは異なる方法/レイアウトを容易に案出できるであろう。事実、多数のツールを実施及び/または多数のマーク（問題部位）を評価する場合、図４に示すようなウィンドウでは、すべてのマークに関する結果を提示するスペースを確保できない恐れがある。そこで、本発明の１実施例では、“マーク”毎の解釈結果を個別に表示するか、またはユーザーが任意に選択可能な異なるウィンドウでレンダリングする。これに代わる実施態様として、１つまたは２つ以上の解釈ツールを起動させて得られたマーク毎の解釈結果を、ユーザーが検討できるように、同時に提示することもできる（例えば、マークされた部位毎に分割結果を表示する）。本発明のさらに他の実施例では、所与のマークに関する解釈結果をリアルタイムで提示する（例えば、表示する)ことも可能である。このようにして、最初に起動させたツールが疑わしい病状が存在するか否かを迅速に指摘するように、特定の順序で（例えば、ユーザーが特定した順序で）解釈ツールをマーク毎に自動的に起動させる。例えば、肺小結節を検出する場合、ステップ回転投影分析を利用すれば、医師は一連のスライスで示される問題オブジェクトの形状に基づいて、問題部位が小結節を含んでいるか否かを判断する。従って、ユーザーは（例えば、所与のマークに関して残りのツールを起動させずに）この特定マークに関する処理を終了させ、次のマークの処理を開始するようにシステムを制御できる。尚、当業者ならば、本発明の教示内容を参考にすることによって、ここに述べる実施例とは異なる、ＣＡＤマークの迅速且つ能率的な検討を可能にする解釈結果のレンダリング/提示方法を案出することは容易であり、本発明はここに述べる実施例によってその範囲を制限されるものではない。
ＣＡＤを利用して検討した後、医師は最終診断に基づいて仮報告書を増補する（工程２６）。この最終診断報告書は、ＣＡＤツールによって提供された追加診断情報を医師が有意義であると判断するか否かに応じて仮報告書と同じか、または異なることになる。最終診断報告書を作成した後、さらなる検査または処置を行うか否かの指針を提示する。
尚、図２に示す医師のワークフローは本発明の１実施例に過ぎず、これとは異なる種々のワークフローが考えられることはいうまでもない。例えば、所与の画像データセットを非ＣＡＤ方式で検討する前に、“オフライン”でＣＡＤ処理することも可能である。また、この画像データを非ＣＡＤ方式で検討しながら、そのバックグラウンド処理としてＣＡＤ処理を行うことも可能である。さらにまた、ユーザーによる非ＣＡＤ方式検討の後にＣＡＤ処理として患者データ処理システムを実行することにより、非ＣＡＤ方式の検討でユーザーが検出した問題部位を（例えば、システム１３を介して）マークと共に表示される画像データを処理することも可能である。
また、ＣＡＤ方式の分析/検討（工程２３、２４及び２５）の実施には種々の方法を利用することができる。例えば、図３は本発明の１実施例としてのＣＡＤ方法を示すフローチャートである。即ち、図３は本発明の１実施例として、図２の工程２３及び２４のために実施できる方法を示す。これとは異なる実施例として、図３は図１の患者データ処理システム（１４）の動作モードを示す。
図３において、被検患者の、手作業でマークされた(検出された）問題部位を有するか、または有しない画像データセットをＣＡＤシステムに入力する（工程３０）。入力された画像データセットを処理することにより、関連する画像の特徴を抽出し、画像データセット中に、異常を疑われる解剖学的構造を有すると識別される問題部位（または特徴）が存在すれば、これを自動的に検出し、識別する（工程３１）。尚、抽出及び検出方法は入力画像データの撮影方法（例えば、ＣＴ）に好適な、且つ考察下にある（例えば、癌、ポリープ、小結節、等のような）解剖学的異常を検出/診断できる方法を利用して実施することができる。ＣＡＤプロセスは入力画像データセット中の、病巣または異常構造であると判断される問題部位を自動的にマークする。
自動検出プロセス(工程３１）が完了すると、ＣＡＤシステムはユーザー及びＣＡＤによって検出（マーク）された問題部位に適用される複数の解釈ツールを自動的に起動させる（工程３２）。このプロセスはユーザー及び/またはＣＡＤによって検出された同じ問題部位と連携するマークに関する画像データセットの不必要な処理を回避する。例えば、画像データセットは複数の医師、放射線技師、等による非ＣＡＤ方式検討の結果として同一の問題部位に対して２つ以上の（手作業による）マークを含むことがある。また、自動検出は既にユーザーによって識別され、手作業でマーキングされた疑わしい問題部位を検出し、マークする。この場合、同一の問題部位が重複処理されないように、冗長なマークが廃棄される。
次いで、起動される解釈方法のそれぞれを利用してユーザー及びＣＡＤが検出/マーキングされたそれぞれのＲＯＩを自動的に処理する（工程３４）。例えば、上記の解釈ツール（１７）（例えば、分割、分類、ステップ回転分析、等）利用してそれぞれのＲＯＩを処理することができる。ユーザー及びＣＡＤによって検出されたそれぞれの問題部位に関する解釈/分析の結果及び関連する全情報を固定的に記憶させる（工程３５）。このような情報は、例えば、マークの位置や、画像サブボリューム・データ及び抽出された特徴、等のようなその他のサポート・データを含む。次いで、結果及び関連のデータにアクセスし、これを処理することにより、検出されたＲＯＩの迅速な検討を可能にする統合的な態様でユーザーに（例えば、ＧＵＩを介して）提示する。
尚、上記プロセス（工程３０〜３５）は単一の制御で実行できる完全自動化されたプロセスである。例えば、ＣＡＤシステムのＧＵＩはユーザーが所要の画像データファイルにアクセスしてこれを選択し、（ＧＵＩボタンまたはメニュー、等を介して）ＣＡＤプロセスを開始させるための単一の命令を選択し、以後のアクセスに備えて、検出されたＲＯＩｓに関する種々の分析/解釈結果を記憶させることを可能にする。上述したように、ＣＡＤプロセスは非ＣＡＤ方式の検討に先立って、またはこれと同時的に行うことができる。この場合、記憶されたＣＡＤ結果及び全情報をＣＡＤが検出したＲＯＩだけと連携させる。従って、ＣＡＤ結果を検討する前に、一人または二人以上のユーザーは画像データセットを非ＣＡＤ方式で検討し、（既に自動的に検出されたＲＯＩｓに対して冗長ではない）ユーザーによる検出ＲＯＩｓに解釈ツールを適用し、解釈結果を既に記憶されている結果と融合し、統合結果をユーザーに提示するように、ＣＡＤシステムを制御することができる。
図３に示す本発明の他の実施例では、自動検出（工程３１）の後、画像データをＣＡＤマーク（及び、場合によっては、これに加えてユーザーもよるマーク）と共に（２Ｄ及び/または３Ｄ）レンダリング及び表示することにより、ユーザーが１つまたは２つ以上のマークを容認、拒絶または修正できるようにする（工程３６）。例えば、検出モジュール（１５）の出力（例えば、“マークされた”画像データ）（図１）を画像レンダリング/可視化システム（１３）に入力すると、システム（１３）はＣＡＤプロセスの結果に基づき、もし存在するなら、コンピュータによって形成されるマーク（ＣＡＤマーク）を示す１つまたは２つ以上の２Ｄ及び/または３Ｄ医療画像を形成し、表示する。換言すると、表示される画像はマーキングされるか、さもなければ、検出モジュール（１５）によって検出された疑わしい異常部位の位置識別が付記される。医師はＣＡＤプロセスでは発見されなかった異常を含んでいると信ずる問題部位の画像データに新しいユーザー・マークを加えることによって、ＧＵＩを介してシステムと対話することができる。また、医師はＣＡＤプロセスによって発見されたものの、医師自身はこれをエラーであると考えるＣＡＤマークを拒絶または消去するか、または医師が正確であると判断すればこのＣＡＤマークを容認する。しかる後、ユーザーは検討したユーザー及び/またはＣＡＤマークに適用すべく、（命令を介して）解釈ツールを起動させる。このプロセスによって、ユーザーは誤ったまたは不要のマークを処理する無駄を回避することができる。
添付の図面を参照して本発明の実施例を説明したが、本発明はこれらの具体例に制限されるものではなく、本発明の範囲と思想を逸脱することなく、当業者が多様な変更や修正を加えることは可能であろう。このような変更や修正はすべて添付の請求項によって定義される本発明の範囲に含まれるものとする。
本発明の実施例としての、患者データを検討して症状を選別、評価、及び診断するための自動的な判断をサポートするシステムを示すブロックダイアグラムである。 本発明の実施例としての、症状を選別、評価、及び/または診断するため、医師が患者データを検討し、解釈するワークフロー・工程を示すフローチャートである。 本発明の実施例としてのＣＡＤサポート方法を示すフローチャートである。 本発明の実施例としての、ＣＡＤ処理による解釈結果をユーザーに提示して検討させる方法を示す説明図である。 問題のオブジェクトを中心とする画像スライスのステップ回転投影を示す説明図である。

Claims (23)

  1. コンピュータ援用判断（ＣＡＤ）をサポートする方法において、
    被検患者の画像データから１つまたは２つ以上の問題部位を識別し；
    １つまたは２つ以上の解釈ツールを自動的に起動させ、起動させたそれぞれの解釈ツールを利用することによって画像中の少なくとも１つの問題部位を処理し；
    起動したそれぞれの解釈ツールによる解釈結果を出力する工程を含むことを特徴とする前記方法。
  2. １つまたは２つの問題部位を識別する工程において、画像データを自動的に処理することによって、もし存在するなら、画像データから問題部位を検出することを特徴とする請求項１に記載の方法。
  3. １つまたは２つの問題部位を識別する工程において、画像データを自動的に処理することによって、もし存在するなら、画像データから１つまたは２つ以上のマーク付き問題部位を識別することを特徴とする請求項１に記載の方法。
  4. １つまたは２つのマーク付き問題部位を識別する工程において、もし存在するなら、画像データからユーザーによって特定される問題部位を決定することを特徴とする請求項３に記載の方法。
  5. １つまたは２つのマーク付き問題部位を識別する工程において、もし存在するなら、画像データ中からＣＡＤによって特定される問題部位を検出することを特徴とする請求項３に記載の方法。
  6. ユーザーが検討できるように、少なくとも１つの問題部位と関連する解釈結果の１つまたは２つ以上を自動的に提示する工程をも含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  7. ユーザーが検討できるように、少なくとも１つの問題部位と関連する解釈結果の１つまたは２つ以上を自動的に表示する工程をも含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  8. 自動的に表示する工程において、ＧＵＩウィンドウの別個の領域に解釈結果のそれぞれを同時に表示することを特徴とする請求項７に記載の方法。
  9. 自動的に表示する工程において、解釈結果を順次表示することを特徴とする請求項７に記載の方法。
  10. １つまたは２つ以上の解釈ツールが自動分割方法を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  11. １つまたは２つ以上の解釈ツールが自動診断方法を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  12. コンピュータ援用判断(ＣＡＤ)をサポートする方法工程を行うためマシーンによって実行可能な命令プログラムを実施する機械可読プログラム記憶装置において、前記方法工程が
    被検患者の画像データ中の１つまたは２つ以上の問題部位を識別し；
    １つまたは２つ以上の解釈ツールを自動的に起動させ、起動させたそれぞれの解釈ツールを利用することによって画像中の少なくとも１つの問題部位を処理し；
    起動したそれぞれの解釈ツールによる解釈結果を出力する工程を含むことを特徴とする前記プログラム記憶装置。
  13. １つまたは２つ以上の問題部位を識別する命令が画像データを自動的に処理することによって、もし存在するなら、画像データから問題部位を検出する命令を含むことを特徴とする請求項１２に記載のプログラム記憶装置。
  14. １つまたは２つの問題部位を識別する命令が、もし存在するなら、画像データから１つまたは２つ以上のマーク付き問題部位を識別する命令を含むことを特徴とする請求項１２に記載のプログラム記憶装置。
  15. １つまたは２つのマーク付き問題部位を識別する命令が、もし存在するなら、画像データからユーザーによって特定される問題部位を決定する命令を含むことを特徴とする請求項１４に記載のプログラム記憶装置。
  16. １つまたは２つのマーク付き問題部位を識別する命令が、もし存在するなら、画像データからＣＡＤによって特定される問題部位を決定する命令を含むことを特徴とする請求項１４に記載のプログラム記憶装置。
  17. ユーザーが検討できるように、少なくとも１つの問題部位と関連する解釈結果の１つまたは２つ以上を自動的に提示する命令をも含むことを特徴とする請求項１２に記載のプログラム記憶装置。
  18. ユーザーが検討できるように、少なくとも１つの問題部位と関連する解釈結果の１つまたは２つ以上を自動的に表示する命令をも含むことを特徴とする請求項１２に記載のプログラム記憶装置。
  19. 自動的に表示する命令が、ＧＵＩウィンドウの個別の領域に解釈結果のそれぞれを同時に表示することを特徴とする請求項１８に記載のプログラム記憶装置。
  20. 自動的に表示する命令が、解釈結果を順次表示する命令を含むことを特徴とする請求項１８に記載のプログラム記憶装置。
  21. コンピュータ援用判断（ＣＡＤ）をサポートする方法において、
    患者データから情報を抽出し；
    １つまたは２つ以上の解釈ツールを自動的に起動させ、起動させたそれぞれの解釈ツールを利用して、抽出された情報を処理し；
    起動させたそれぞれの解釈ツールによる解釈結果を出力する工程を含むことを特徴とする前記方法。
  22. 患者データが画像データを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  23. 患者データが非画像患者データを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
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