JP2013005841A

JP2013005841A - 画像処理フロー評価方法及び当該方法を実行する画像処理装置

Info

Publication number: JP2013005841A
Application number: JP2011138869A
Authority: JP
Inventors: Kazuyoshi Matsuzaki; 和喜松崎; Junichi Miyakoshi; 純一宮越; Shuntaro Yui; 俊太郎由井; Kumiko Seto; 久美子瀬戸
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2011-06-22
Filing date: 2011-06-22
Publication date: 2013-01-10
Anticipated expiration: 2031-06-22
Also published as: JP5646400B2

Abstract

【課題】領域抽出に使用する処理フローの選択は操作者の経験に依存する。
【解決手段】目的に応じて異なる処理フローを適用すべき状況において、操作者による領域抽出に対する評価（修正操作に対する評価又は臨床指標に基づく評価）に基づいて、対応する処理フローの評価値を算出し、当該評価値を処理フローに対応付けてデータベースに蓄積するようにする。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像処理フロー評価方法及び当該方法を実行する画像処理装置に関する。

医用画像は、非侵襲的に体内の情報を得ることができるため、近年、広く診断に用いられてきている。例えば患部の診断や経過観察には、Ｘ線コンピュータ断層撮影（Computer Tomography：ＣＴ）装置や核磁気共鳴撮影（Magnetic Resonance Imaging：ＭＲＩ）装置、陽電子放射断層撮影（Positron Emission Tomography：ＰＥＴ）装置、単一光子放射断層撮影（Single Photon Emission Computed Tomography：ＳＰＥＣＴ）装置その他の医用画像装置を通じて取得した三次元画像が用いられている。

これらの三次元画像には、様々な情報が含まれている。このため、当該三次元画像は、単なる読影のためだけでなく、各種の情報を抽出するためにも使用されている。例えばＸ線ＣＴ装置の場合、空間分解能の高いボリューム画像を取得することができる。このボリューム画像の場合、セグメンテーション技術の適用後、さらに抽出された画像領域に対してボリュームレンダリング技術を適用することにより、臓器や血管等を３次元的に可視化することができる。また、ボリューム画像に対して様々な画像処理アルゴリズムを適用して腫瘍などの病変部位を抽出し、それらの最大径や体積などを求めれば、病変部位を定量的に評価することもできる。

このように、医用画像装置から得られる画像は多岐にわたり、一方でそれら画像の処理方法も多岐にわたる。このため、目的に適した画像、画像処理方法及びその処理フローの選択と実行が重要である。

特許文献１には、各画像データに付帯された情報等の解析を通じ、画像データの集合の中から検査の目的と対象部位を求め、次に、解析に適した画像解析プロトコルを決定し、さらに、決定された画像解析プロトコルに従って画像データを画像解析し、操作者が希望する解析画像を表示する三次元画像表示装置が提案されている。

特開２００７−２７５３１２号公報

村木茂、他「３次元画像解析とグラフィックス技術の医学応用に関するサーベイ」電子情報通信学会論文誌 D-II Vol.J87-D-IINo.10 第５号 2004年

前述したように、医用画像装置により取得される画像の内容は、目的に応じ多岐にわたる。また、医用画像装置により取得された画像に対しては、画像処理の目的に応じて様々な画像処理アプリケーションが提案されている（非特許文献１）。

画像処理アプリケーションは、一般に、画像処理アルゴリズム単独の又はそれらを複数組み合わせた画像処理フローとして実行される。このように、画像処理アプリケーションの種類も多岐にわたる。しかも、処理したい画像と画像処理フローの組合せは膨大である。従って、これら数多くの画像処理フローの中から目的に最も適した画像処理フローを操作者自身が選択することは、今後ますます困難になると考えられる。

また、前述したように、三次元画像表示装置（特許文献１）は、画像解析プロトコルを決定する前処理を必要とする。前処理は、知識データベースを用いるデータ解析装置による画像処理の種類の提示と、画像処理に必要な画像処理パラメータの蓄積装置からの取得により構成される。

仮に、操作者が解析画像に不満であった場合、三次元画像表示装置は、画像処理パラメータを修正して前処理を再実行する。一方、操作者が実行結果に満足した場合、三次元画像表示装置は、画像解析に使用した画像処理パラメータを保存する。しかし、パラメータを修正するだけでは、操作者が、その画像処理の結果が目的をどの程度満たしていたのかを記録に残すことができない。

このため、従来は、操作者の経験等に基づいて画像処理フローが選択され、画像解析に用いられてきた。

発明者はこれらの課題を鋭意検討した結果、操作者が目的に適した画像処理フローを選択して実行することが困難である主な要因は、(1) 操作者が実行する又は実行した画像処理フローが記録されていないこと、(2) 画像処理フローが保存されていたとしても、操作者がその処理結果にどの程度満足していたかが不明であることによると考えるに至った。

そこで、本発明者は、目的に応じて異なる処理フローを適用すべき状況において、操作者による領域抽出に対する評価（修正操作に対する評価又は臨床指標に基づく評価）に基づいて、対応する処理フローの評価値を算出する仕組みを提案する。また、算出された評価値を処理フローに対応付けてデータベースに蓄積する仕組みを提案する。

本発明により、領域抽出に用いられる処理フローに対し、操作者の評価が反映された評価値を付すことができる。また、その評価値を処理フローと共に蓄積することにより、操作者の目的により合致する可能性の高い処理フローを容易に選択することができる。

上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

実施例１に係る画像診断装置の全体構成例を示す図。実施例１に係る画像処理フローの蓄積処理手順を説明する図。実施例１に係る画像処理フロー及びアルゴリズムに関するスコアマスタを示す図。実施例１に係る画像処理フローのラベリング用ＧＵＩを示す図。実施例１に係るラベリング情報を含む画像処理フロー及びアルゴリズムに関するスコアマスタを示す図。実施例１に係る階層化した画像処理フローに関するスコアマスタを示す図。実施例２に係る画像診断装置の全体構成を示す図。実施例２に係る画像処理フローデータベースの更新処理手順を説明する図。実施例２に係る画像処理フロー検索画面例を示す図。実施例３に係る画像診断装置と治療計画システムの全体構成例を示す図。実施例３に係る画像処理フローの更新処理手順を説明する図。実施例４に係るワークフロー分析システムのハードウェア構成例を示す図。実施例４に係るワークフロー分析システムの機能構成例を示す図。実施例４に係るプロセス分析装置の機能ブロック構成を示す図。実施例４に係るプロセス分析装置の処理手順を説明する図。実施例４に係るプロセス分析装置のデータテーブル例を示す図。実施例４に係るプロセス分析装置のデータテーブル例を示す図。実施例４に係るプロセス分析装置のデータテーブル例を示す図。実施例４に係る画像診断装置とワークフロー分析システムの全体構成を示す図。実施例４に係る処理フローモデルデータベースを更新するための処理手順を示す図。

以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。なお、本発明の実施態様は、後述する形態例に限定されるものではなく、その技術思想の範囲において、種々の変形が可能である。

［実施例１］
本実施例においては、画像処理アルゴリズムによる処理結果に対する操作者の修正情報に基づいて、一つ又は複数の画像処理アルゴリズムで構成される処理フローの評価値（スコア）を算出し、当該評価値（スコア）を処理フローと共に処理フローモデルデータベースに登録する処理機能を有する画像診断装置について説明する。

［装置構成］
図１に、本実施例に関る画像診断装置の全体構成を示す。図１においては、画像診断装置１０１の機能構成をブロック図で表している。画像診断装置１０１は、コンピュータを基本構成とし、画像サーバ１０２、入力装置１０３、表示装置１０４を外部インターフェースとして有している。この実施例の場合、画像診断装置１０１の諸機能は、コンピュータ上で実行されるソフトウェア処理を通じて実現される。

画像サーバ１０２は、画像診断装置１０１で撮像された画像の画像データを蓄積する大容量記憶装置である。画像サーバ１０２に格納されている画像データは、画像診断装置１０１からの要求に応じ、ネットワーク等を介して画像診断装置１０１に読み出される。画像サーバ１０２には、画像データが、標準規格ダイコム（Digital Imaging and Communication in Medicine：ＤＩＣＯＭ）フォーマットで保存されている。当該画像データは、同じくＤＩＣＯＭ規格に準拠した通信手段を通じて取得される。

入力装置１０３は、操作者が操作入力に使用するデバイスであり、例えばキーボード、マウス等が用いられる。表示装置１０４は、選択した画像や処理内容等を表示するデバイスである。表示装置１０４の画面上には、グラフィカルユーザーインターフェース（ＧＵＩ）が表示され、操作者が当該ＧＵＩを通じて対話的に入力を行うことができる。

画像診断装置１０１は、操作者が入力装置１０３を介して画像を選択するための画像選択部１０５を有している。選択された画像は、画像サーバ１０２から読み出され、例えばＤＩＣＯＭ規格に準拠した通信方法によりネットワーク経由で画像診断装置１０１に取得され、表示装置１０４に表示される。

画像診断装置１０１は、操作者が入力装置１０３を介して画像処理アルゴリズムを選択するためのアルゴリズム選択部１０６を有している。この実施例の場合、画像診断装置１０１は、画像内の領域を抽出するための画像処理アルゴリズムとして、リージョングローイング法、レベルセット法、グラフカット法その他に対応したアルゴリズムを有している。操作者は、表示装置１０４に表示されるＧＵＩ上において、領域の抽出にどのアルゴリズムを利用するかを選択することができる。

画像診断装置１０１は、操作者が選択した実行手順を画像処理フローとして蓄積する処理フロー蓄積部１０７を有している。処理フロー蓄積部１０７には、操作者がアルゴリズム選択部１０６を通じて選択された１つ又は複数の画像処理アルゴリズムが実行順に蓄積される。なお、蓄積データはアルゴリズムそのものである必要はなく、アルゴリズムを一意に特定可能な情報を実行順に並べたデータでも良い。

画像診断装置１０１は、操作者により選択された画像に、同じく選択された画像処理アルゴリズムを適用して所望の画像領域を抽出する領域抽出部１０８を有する。ここでの処理対象画像は、操作者が、入力装置１０３及び画像選択部１０５を通じて選択した画像である。また、ここでの画像処理アルゴリズムは、選択者が、入力装置１０３及びアルゴリズム選択部１０６を通じて選択したアルゴリズムである。画像処理アルゴリズムの実行により抽出された画像領域は、表示装置１０４の画面上に表示される。操作者は、当該画面上で、抽出された画像領域が目的とする領域か否かを確認する。

画像診断装置１０１は、画像処理アルゴリズムの適用により抽出された画像領域の修正入力用に修正入力装置１１０を有している。修正入力装置１１０は、抽出された画像領域が例えば過小抽出や過抽出だった場合に修正箇所を指示入力するために用いられる。なお、抽出領域の修正は、画像診断装置１０１内の領域修正部１０９において実行される。この修正入力装置１１０は、入力装置１０３と兼用しても良い。

この他、画像診断装置１０１は、特徴量評価部１１１、処理フロー評価部１１２、処理フローモデルデータベース１１３、処理フローラベリング部１１４を有している。

特徴量評価部１１１は、領域抽出部１０８において抽出された領域と、操作者による修正後の領域の比較処理を実行する。処理フロー評価部１１２は、１つ又は複数の画像処理アルゴリズムの評価結果に基づいて、処理フロー蓄積部１０７に蓄積された処理フローを評価する。処理フローラベリング部１１４は、処理フロー蓄積部１０７に蓄積された処理フローやその構成要素であるアルゴリズムに対し、その処理の目的や分類等をラベリングするために用いられる。処理フローモデルデータベース１１３には、処理フロー評価部１１２による評価結果（スコア）と、処理フロー蓄積部１０７に蓄積されている処理フローとで構成されるスコアマスタが保存される。

［処理の流れ］
図２に、本実施例に係る画像診断装置において実行される処理動作の流れを説明する。
まず、操作者は、表示装置１０４に表示された画像リストから処理対象とする画像を選択する（ステップ２０１）。画像リストは、画像サーバ１０２に保存されている画像データのリストで構成される。操作者による画像の選択指示は、入力装置１０３を通じて画像選択部１０５に与えられる。画像選択部１０５は、選択指示に対応する画像を画像サーバ１０２から読み出し、領域抽出部１０８に与える。

次に、操作者は、画像診断装置１０１に保存されている画像処理アルゴリズムを選択する（ステップ２０２）。この選択指示は、入力装置１０３を通じてアルゴリズム選択部１０６に与えられる。アルゴリズム選択部１０６は、選択指示に対応する画像処理アルゴリズムを不図示の記憶領域から読み出し、領域抽出部１０８に与える。

領域抽出部１０８は、選択された画像に選択された画像処理アルゴリズムを適用し、画像内から領域を抽出する（ステップ２０３）。抽出された領域は、表示装置１０４の画面上に表示される。

操作者は、抽出された領域に修正の必要がある否かを判断する。操作者の判断は、修正入力装置１１０を通じて領域修正部１０９に与えられる（ステップ２０４）。

指示入力の内容が修正の必要性を示している場合、領域修正部１０９は、指示に従って抽出領域の修正処理を実行する（ステップ２０５）。操作者による修正領域の指定は、以下の操作を通じ、修正入力装置１１０に与えられる。

例えば抽出領域が目的とする領域よりも小さい場合（過小抽出の場合）、操作者は、マウス操作によりＧＵＩ画面上に表示された画像上でポインタを移動させ、その移動領域の塗りつぶし処理により抽出領域を拡張する。これに対し、抽出領域が目的とする領域よりも大きい場合（過抽出の場合）、操作者は、マウス操作によりＧＵＩ画面上に表示された画像上でポインタを移動させ、その移動領域を抽出領域から消すことにより、抽出領域を縮小する。この際、修正に要した時間（time_user）が、領域修正部１０９で測定され、特徴量評価部１１１に出力される。また、抽出領域と修正後の領域の情報も、領域修正部１０９から特徴量評価部１１１に出力される。

特徴量評価部１１１は、例えば以下に示す式１を用い、修正時間からその評価値であるスコア（Time_score）を計算する（ステップ２０６）。

ただし、time_avgは、過去に実施された画像処理アルゴリズムにより抽出された領域に対して操作者が修正に要した時間の平均値である。また、σは、その標準偏差を表す。

Time_scoreは、time_userがtime_avg＋2σの時間以上の場合に０（ゼロ）に、time_userがtime_avg＋2σの時間未満の場合に０以上１００以下の値になる。

また、特徴量評価部１１１は、操作者が修正した領域（ref）とアルゴリズムが抽出した領域（seg）に関し、修正の度合いを示す特徴量を評価する（ステップ２０７）。例えば特徴量（Area_Score）は、次式で与えられるＲＡＶＤ（Rerative absolute volume difference)として与えることができる。

ただし、Vol_segはアルゴリズムが抽出した領域の体積を現し、Vol_refは操作者が修正した領域の体積を表している。ＲＡＶＤは、それぞれの体積の差を比較し、体積の差が大きいほど低いスコアを算出し、体積の差が小さい高いスコアを算出する指標である。

なお、特徴量には、次式で与えられるＶＯＥ（Volumetric overlap error）を用いることもできる。

ここで、ＶＯＥは、アルゴリズムの抽出領域と操作者が修正した領域のオーバーラップ領域に関し、重なっていない領域が多いほど低いスコアを算出し、重なっている領域が多いほどスコアが高いスコアを算出する指標である。

この他、特徴量には、次式で与えられるＡＡＥ（Area Average Value Error）を用いることもできる。

ただし、Ｖａｌは、その領域の画素値を表す。ＡＡＥは、アルゴリズムが抽出した領域内の画素値と操作者が修正した領域の画素値の平均値の差に基づく指標であり、平均値の差が大きいほど低いスコアとなり、平均値の差が小さいほど高いスコアとなる。

前述したＲＡＶＤ、ＶＯＥ、ＡＡＥのいずれも、０以上１００以下のスコアをとり、抽出結果が良ければ１００に近く、悪ければ０に近いスコアとなる。なお、前述した複数のスコアを用いれば、抽出領域の修正程度に関するスコア（Area_Score）を、例えば次式に基づいて計算することができる。

ただし、ｗは重み係数である。Area_Scoreも、０以上１００以下のスコアをとる。因みに、アルゴリズムの抽出領域と操作者が修正した領域の差が少ない場合、すなわち修正程度が少ない場合、Area_Scoreは高いスコアとなり、修正程度が大きい場合に低いスコアとなる。ここでは、前記３つの指標からスコアを算出しているが、これ以外の指標を用いて修正程度に関するスコアを算出しても良い。その場合にも式５を使うことは可能である。

前述したように、修正時間に関するスコア（Time_Score）と修正程度に関するスコア（Area_Score）が得られると、特徴量評価部１１１は、アルゴリズムの実行結果に関するスコア（Algorithm_Score）（以下「A_Score」という。）を、例えば次式により計算する（ステップ２０８）。

［数６］
Algorithm_Score ＝ w・Area_Score ＋(1−w)・Time_Score
ただし、0≦w≦1 …（式６）

ここで、ｗは重み係数である。重み係数ｗの大きさを調整することにより、Area_ScoreとTime_Scoreを、A_Scoreにどの程度考慮するかを制御することができる。A_Scoreも、０以上１００以下のスコアをとる。前述したように、Area_Scoreは、アルゴリズムが抽出した領域と操作者が修正した領域との修正程度を評価し、Time_Scoreは、アルゴリズムが抽出した領域を操作者が修正に要した時間を評価している。このため、それらの和であるA_Scoreは、アルゴリズムの評価であるのと同時に、操作者がそのアルゴリズムを実行した場合のアルゴリズムに対してどの程度満足していたかを反映するスコアになっている。

算出されたアルゴリズム評価スコアは、特徴量評価部１１１から処理フロー評価部１１２に与えられる。一つのアルゴリズムについて評価スコアが算出されると、画像診断装置１０１は、ステップ２０９に進む。

ステップ２０９は、ステップ２０４で抽出された領域に修正が要ないと判断された場合（入力装置１０３を通じてその旨が指示入力された場合）又はステップ２０８の終了後に実行される。当該ステップにおいて、アルゴリズム選択部１０６は、領域の抽出に使用したアルゴリズムとその実行に必要なパラメータを処理フロー蓄積部１０７に与える。この際、処理フロー蓄積部１０７は、与えられたアルゴリズムとパラメータを処理フローとして記憶領域に蓄積する。

次に、画像処理（画像の抽出）を継続するか否かが操作者により判断される（ステップ２１０）。判断結果は、入力装置１０３を通じて画像診断装置１０１に与えられる。処理の継続が選択された場合、処理動作はステップ２０２に戻る。以後、前述した処理動作が繰り返し実行される。これに対し、処理の終了が選択された場合、処理フロー評価部１１２は、処理フロー蓄積部１０７に保存されている一組のアルゴリズムと各アルゴリズムの評価値（スコア）を用いて処理フローを評価する（ステップ２１１）。この際、必要に応じてアルゴリズムの実行に必要なパラメータも評価に際して参照される。

処理フローは、アルゴリズムの実行手順を集めたもの、すなわちアルゴリズムの集合である。単一のアルゴリズムで構成される場合もあれば、複数のアルゴリズムから構成される場合もある。ここで、処理フロー（Flow_Score）（以下「F_Score」という。）は、前述したアルゴリズムのスコアであるA_Scoreを用いて次式により計算することができる。

ここで、ｗは重み係数である。F_Scoreは、０以上１００以下のスコアをとる。A_Scoreの値が高いほどF_Scoreは大きいスコアになり、A_Scoreが低いほどF_Scoreは低いスコアになる。また、重み係数ｗを考慮することにより、各画像処理アルゴリズムのF_Scoreに対する影響度を設定できる。

次に、処理フローに対してラベリングするかどうかが操作者により判断され、入力装置１０３を通じて入力される（ステップ２１２）。指示入力がラベリングの不要を表している場合、処理フロー評価部１１２は、処理フロー評価結果を処理フローモデルデータベース１１３に登録する（ステップ２１３）。

図３に、処理フローモデルデータベース１１３に登録されるデータ内容を示す。処理フローマスタ３０１は、処理フロー番号（Ｎｏ．）と、それに対応する処理フロースコアF_Scoreによって構成されるテーブルである。アルゴリズムマスタ３０２は、アルゴリズム番号（Ｎｏ．）と、アルゴリズム名と、アルゴリズムの計算に必要なパラメータと、算出されたアルゴリズムスコアA_Scoreと、そのアルゴリズムが属する処理フロー番号（Ｎｏ．）によって構成されるテーブルである。また、アルゴリズムマスタ３０２には、アルゴリズム番号（Ｎｏ．）の並び順により、アルゴリズムが属する処理フローの順序が保持されている。

一方、指示入力がラベリングの必要性を表している場合、処理フローラベリング部１１４の機能を通じ、処理フローに対するラベリングが行われる（ステップ２１４）。ラベリングは、処理フローラベリング部１１４の機能として表示装置１０４に表示されるラベリング設定画面を通じて実行される。図４に、処理フローラベリング入力画面４０１の構造例を示す。なお、処理フローラベリング入力画面４０１の初期画面では、画像抽出に使用したアルゴリズムと対応する処理フローだけが表示されている。

初期画面において、操作者は、各アルゴリズムに対して「ラベル入力モード」又は「ラベルテンプレート」を選択することができる。「ラベルテンプレート」は「ラベルテンプレート読込」ボタンをクリックすることにより選択することができる。図４は、「アルゴリズム１」に対して「臓器Ａ抽出」というラベルを付した状態を示している。なお、初期画面でのラベリングは、「ラベル階層０」に入力される。ラベル階層の追加は、「ラベル階層追加」ボタンをクリックすることにより実行できる。また、アルゴリズムとラベルのリンク付け又はラベル同士のリンク付けは、「ラベルリンクモード」ボタンをポインタでクリックすることにより、選択したアルゴリズムとラベルの間に又はラベル同士の間に追加することができる。

なお、処理フローラベリング入力画面４０１の画面上で「登録」ボタンをクリックすると、画面上に描画されたラベリング構造が、処理フローラベリング部１１４から処理フローモデルデータベース１１３に書き込まれる。なお、各ボタン操作をキャンセルしたい場合には「キャンセル」ボタンをクリックすれば良い。

図５に、ラベリングした結果を処理フローモデルデータベース１１３に登録した場合のテーブルの基本構造を示す。図５に示すデータ構造は、図３に示すテーブルと基本的に同じである。ただし、図５に示すテーブルの場合には、アルゴリズム又は処理フローに対応するラベルが図３のテーブル内に挿入されている。

このように、画像処理アルゴリズム又は処理フローに対してラベリングを行い、処理フローモデルデータベース１１３に登録する利点は、データベース内を操作者が検索をする場合に有意な検索を実行できる点にある。具体的には、検索条件にヒットした各処理フローによる以前の処理結果に対する操作者の評価結果を確認することができる点にある。

画像処理のアルゴリズム名（例えば「アルゴリズム１」）は、操作者による画像処理の目的（例えば「転移性がん画像診断」）を現わすものではない。このため、各アルゴリズムや処理フローにラベルを付けると共にリンク関係を登録しておくことにより、自身が実行したい画像処理の目的（例えば「転移性がん画像診断」）に合致する処理フローをリンク情報から検索し、選択することが可能になる。また、処理フローは、単なる画像処理アルゴリズムの集合としてではなく、医療従事者たる操作者が医学的な視点から選択した画像処理アルゴリズムの順序情報として保存することができる。

ただし、「ラベル」は、処理フロー又は画像処理アルゴリズムの使途を限定するものではなく、例えば「臓器Ａ抽出」とラベリングされたアルゴリズムを、「臓器Ｂ抽出」に利用しても構わない。

また、ラベリングは、アルゴリズム及びその集合である処理フローの任意の組合せに対しても行うことができる。例えば「ラベル階層追加」ボタンにより新たなラベル階層１を追加し、その後、ラベル階層０のアルゴリズム１〜４に対して、ラベル階層１に属する「臓器Ａがん画像診断」とのラベル名を付したボックスとリンクさせても良い。同様に、アルゴリズム５〜７に対して、「臓器Ｂがん画像診断」とのラベル名を付したボックスをリンクさせても良い。リンク付けには、「ラベルリンクモード」ボタンを使用する。

図４では、「ラベリング階層追加」ボタンのクリックによりラベル階層２を追加した上で、「ラベルリンクモード」ボタンのクリック操作を通じ、「臓器Ａがん画像診断」ラベル及び「臓器Ｂがん画像診断」ラベルに「転移性がん画像診断」とリンクさせている。

図６に、これらの階層構造を含むテーブルの構造例を示す。図６に示すように、各処理フローに対し、処理フローが属する階層と上位処理フロー番号（Ｎｏ．）が付加されている。

処理フローの集合である上位処理フローに関する処理フロースコアは、例えば次式により算出することができる。

ここで、ｗは重み係数である。重み係数ｗの値を変化させることにより、上位処理フローにおける各処理フローの影響度を制御することができる。

［実施例による効果］
以上詳細に説明したように、本実施例が提供する画像診断装置１０１は、処理フローを構成する各画像処理アルゴリズムが実行されるたび、その実行結果に対する操作者の修正操作の内容（評価）を反映した評価値（スコア）を算出する。また、画像診断装置１０１は、それら像処理アルゴリズムの集合である処理フローの評価値（スコア）を算出する。その後、画像診断装置１０１は、各評価値を処理フローにリンク付けて処理フローモデルデータベース１１３に蓄積する。

このため、処理フローモデルデータベース１１３から所望の処理フローを検索する場合にも、評価情報を用いることにより、より目的に適した処理フローを容易に選択することができる。具体的には、検索条件を満たす処理フローが複数ヒットする場合にも、評価値の大きさに基づいた絞込み処理や並び替えが可能となり、より目的に適した処理フローの選択が容易になる。

また、処理フローモデルデータベース１１３には、アルゴリズムや処理フローにラベルを付し、さらに階層化されたラベル間にリンク付けしたものを保存することにより、操作者の目的とする画像処理に必要な処理フローを容易に検索することができる。

［まとめ］
最後に、本実施例の要旨をまとめると以下のようになる。単独又は複数の画像処理アルゴリズムを組合せた処理フローを実行する画像処理フロー評価方法又は画像診断装置であって、以下の処理部又はステップで構成されることを特徴とする。
・操作者の選択操作に応じ、画像サーバから画像を選択する画像選択部１０５（ステップ２０１）
・画像処理アルゴリズムを選択された画像に適用し、前記画像内から領域を抽出する領域抽出部１０８（ステップ２０３）
・抽出された領域に対する操作者の修正指示に基づいて領域を修正する領域修正部１０９（ステップ２０５）
・画像処理アルゴリズムの実行により抽出された領域と修正後の領域とを比較し、領域の修正程度に基づいて画像処理アルゴリズムを評価する特徴量評価部１１１（ステップ２０８）
・画像処理アルゴリズムの評価結果に基づいて処理フローを評価する処理フロー評価部１１２（ステップ２１１）
・処理フローに分類用のラベルを付加する処理フローラベリング部１１４（ステップ２１４）
・処理フローの評価結果を保存する処理フローモデルデータベース１１３（ステップ２１３）

ここで、前述の特徴量評価部１１１（ステップ２０８）は、領域の修正程度だけでなく、修正時間も含めて画像処理アルゴリズムを評価する。また、画像処理フロー評価方法又は画像診断装置は、領域の抽出に適用された一組の画像処理アルゴリズムを画像処理フローとして蓄積する処理フロー蓄積部１０７を有している。

［実施例２］
前述した実施例１は、操作者がアルゴリズムを逐次選択する場合について説明した。すなわち、新たに処理フローを登録する場合について説明した。本実施例においては、操作者は、既存の処理フローの中から選択した処理フローを画像に適用し、領域の抽出処理を実行する場合について説明する。なお、本実施例の場合、処理フローの評価値（スコア）は、実施例１と同様の手法で算出され、処理フローモデルデータベースに登録されている評価値の更新に使用される。

［装置構成］
図７に、本実施例に関る画像診断装置の全体構成を示す。図７においては、画像診断装置７０１の機能構成をブロック図で表している。まず、システムを構成する各処理部について説明する。この実施例の場合も、画像診断装置７０１の諸機能は、コンピュータ上で実行されるソフトウェア処理を通じて実現される。

画像診断装置７０１は、画像サーバ７０２、入力装置７０３、表示装置７０４を外部インターフェースとして有している。画像サーバ７０２は、画像診断装置７０１で撮像された画像の画像データを蓄積する大容量記憶装置である。画像サーバ７０２に格納されている画像データは、画像診断装置１０１からの要求に応じ、ネットワーク等を介して画像診断装置１０１に読み出される。この場合も、画像サーバ７０２には、画像データが、標準規格ダイコム（Digital Imaging and Communication in Medicine：ＤＩＣＯＭ）フォーマットで保存されている。当該画像データは、同じくＤＩＣＯＭ規格に準拠した通信手段を通じて取得される。

入力装置７０３は、操作者が操作入力に使用するデバイスであり、例えばキーボード、マウス等が用いられる。表示装置７０４は、選択した画像や処理内容等を表示するデバイスである。表示装置７０４の画面上には、グラフィカルユーザーインターフェース（ＧＵＩ）が表示され、操作者が当該ＧＵＩを通じて対話的に入力を行うことができる。

画像診断装置７０１は、操作者が入力装置７０３を介して画像を選択するための画像選択部７０５を有している。選択された画像は、画像サーバ７０２から読み出され、例えばＤＩＣＯＭ規格に準じた通信方法によりネットワーク経由で画像診断装置７０１に取得され、表示装置７０４に表示される。

画像診断装置７０１は、入力装置７０３を用いた操作入力を通じ、処理フローモデルデータベース７１３に保存されている処理フローを検索する処理フロー検索部７０６を有している。処理フロー検索部７０６による検索結果は表示装置７０４に表示される。

また、画像診断装置７０１は、入力装置７０３を用いた操作入力を通じ、画像に適用する処理フローを選択する処理フロー選択部７０７を有している。ここで、処理フローの選択は、画像の選択と同様、表示装置７０４の画面上に表示されたＧＵＩを通じて実行される。

さらに、画像診断装置７０１は、操作者により選択された画像に、同じく選択された処理フローを適用して所望の画像領域を抽出する領域抽出部７０８を有する。領域抽出部７０８は、処理フローを構成する各画像処理アルゴリズムを逐次実行する。各画像処理アルゴリズムの実行により抽出された画像領域は、表示装置７０４の画面上に表示される。操作者は、当該画面上で、抽出された画像領域が目的とする領域か否かを確認する。

画像診断装置７０１は、画像処理アルゴリズムの適用により抽出された画像領域の修正入力用に修正入力装置７１０を有している。修正入力装置７１０は、抽出された画像領域が例えば過小抽出や過抽出だった場合に修正箇所を指示するために用いられる。なお、抽出領域の修正は、画像診断装置７０１内の領域修正部７０９において実行される。この修正入力装置７１０は、入力装置７０３と兼用しても良い。

この他、画像診断装置７０１は、特徴量評価部７１１、処理フロー評価部７１２、処理フローモデルデータベース７１３を有している。

特徴量評価部７１１は、領域抽出部７０８において抽出された領域と操作者による修正後の領域を比較して、処理フローを構成する１つ又は複数の画像処理アルゴリズムを評価する。処理フロー評価部７１２は、特徴量評価部７１１による画像処理アルゴリズムの評価結果に基づいて処理フロー全体を評価する。処理フローモデルデータベース７１３は、特徴量評価部７１１による画像処理アルゴリズムの評価結果と処理フロー評価部７１２による処理フローの評価結果を蓄積し、新たな評価結果が得られるたびにその評価結果を更新する。

［処理の流れ］
図８に、本実施例に係る画像診断装置において実行される処理動作の流れを説明する。
まず、操作者は、表示装置７０４に表示された画像リストから処理対象とする画像を選択する（ステップ８０１）。操作者による画像の選択指示は、入力装置７０３を通じて画像選択部７０５に与えられる。画像選択部７０５は、選択指示に対応する画像を画像サーバ７０２から読み出し、領域抽出部７０８に与える。

次に、操作者は、処理フローモデルデータベース７１３に保存されている処理フローを選択する（ステップ８０２）。この選択指示は、入力装置７０３を通じて処理フロー検索部７０６に与えられる。

処理フローの検索動作の具体例を、図９を用いて説明する。処理フローの検索時、表示装置７０４の画面上には、処理フロー検索画面９０１が表示される。操作者は、処理フロー検索画面９０１上で、ラベル名又は処理フロー番号（Ｎｏ．）を指定し、処理フローモデルデータベース７１３から処理フローを検索することができる。

ラベル検索の場合には、図９に示すように、検索条件にヒットした１つ又は複数の処理フローが画面上に表示される。この際、各処理フローには、当該処理フローを構成する画像処理アルゴリズムの実行順序と処理フロースコアF_Scoreが同時に表示される。図９では、処理フローがいずれも３つのアルゴリズムで構成されているが、処理フローを構成するアルゴリズムの数は１つの場合も、３以外の複数の場合もある。検索結果の表示手法は任意である。例えばF_Scoreが高い順番に、検索条件にヒットした複数の処理フロー結果を表示しても良い。画面上には、選択用のチェックボックスも表示される。

操作者は、いずれかのチェックボックスにチェックを入れることにより、画像抽出に使用する所望の処理フローを選択する（ステップ８０３）。この際、操作者は、F_Score等を参考に、使用する処理フローを選択する。すなわち、検索条件にヒットする処理フローが多数見つかった場合でも、記録されているスコアを参考に、目的とする抽出結果が得られる可能性の高い処理フローを効率的に選択することができる。

前述の操作により、処理フローが確定すると、領域抽出部７０８による領域の抽出処理が実行される（ステップ８０４）。領域抽出部７０８は、ステップ８０１で選択された画像に、ステップ８０３で選択された処理フローを適用し、領域抽出処理を開始する。処理フローによる領域の抽出は、処理フローを構成するアルゴリズム単位で実行される。例えば図９に示す「処理フロー１」の場合であれば、「アルゴリズム１」がまず実行され、次に「アルゴリズム２」が実行され、最後に「アルゴリズム３」が実行される。

最初のアルゴリズムが実行され領域が抽出されると、抽出された領域が表示装置７０４の画面上に表示される。操作者は、抽出された領域に修正の必要がある否かを判断する。操作者の判断は、修正入力装置７１０を通じて領域修正部７０９に与えられる（ステップ８０５）。

指示入力の内容が修正の必要性を示している場合、領域修正部７０９は、指示に従って抽出領域の修正処理を実行する（ステップ８０６）。操作者による修正領域の指定は、以下の操作を通じ、修正入力装置７１０に与えられる。

例えば抽出領域が目的とする領域よりも小さい場合（過小抽出の場合）、操作者は、マウス操作によりＧＵＩ画面上に表示された画像上でポインタを移動させ、その移動領域の塗りつぶし処理により抽出領域を拡張する。これに対し、抽出領域が目的とする領域よりも大きい場合（過抽出の場合）、操作者は、マウス操作によりＧＵＩ画面上に表示された画像上でポインタを移動させ、その移動領域を抽出領域から消すことにより、抽出領域を縮小する。

この際、修正に要した時間（time_user）が、領域修正部７０９で測定され、特徴量評価部７１１に出力される。また、抽出領域と修正後の領域の情報も、領域修正部７０９から特徴量評価部７１１に出力される。

特徴量評価部７１１は、例えば前述した式１を用い、修正時間からその評価値であるスコア（Time_score）を計算する（ステップ８０７）。

この修正時間の評価と並行し、修正の程度が評価される。特徴量評価部７１１は、操作者が修正した領域（ref）とアルゴリズムが抽出した領域（seg）とを比較し、修正の度合いを示す特徴量（Area_Score）を算出する（ステップ８０８）。特徴量は、実施例１の式２〜式５と同様の計算式により算出することができる。

このように修正時間に関するスコア（Time_Score）と修正の度合いに関するスコア（Area_Score）が得られると、特徴量評価部７１１は、アルゴリズムの実行結果に関するスコア（Algorithm_Score）（以下「A_Score」という。）を計算する（ステップ８０９）。これらの計算は、実施例１の式６と同様の計算式で算出することができる。

算出されたアルゴリズム評価スコアは、特徴量評価部７１１から処理フロー評価部７１２に与えられる。一つのアルゴリズムについて評価スコアが算出されると、画像診断装置７０１は、ステップ８１０に進む。

ステップ８１０は、ステップ８０５で抽出領域に修正が必要ないと判断された場合（入力装置７０３を通じてその旨が指示入力された場合）又はステップ８０９の終了後に実行される。当該ステップにおいて、特徴量評価部７１１は、領域の抽出に使用したアルゴリズムとその実行に必要なパラメータにより、処理フローモデルデータベース７１３に与える。この際、処理フローモデルデータベース７１３は、与えられたパラメータにより、対応するアルゴリズムの従来バラメータを更新する。

次に、特徴量評価部７１１は、現在実行中の処理フロー内に次のアルゴリズムがあるか判定する（ステップ８１１）。次のアルゴリズムが存在する場合、前述した動作が繰り返し実行される。これに対し、次のアルゴリズムが存在しない場合、処理フロー評価部７１２は、実行した処理フローを構成する各アルゴリズムの評価値（スコア）を用いて処理フローを評価する（ステップ８１２）。

前述の通り、処理フローは、１つ又は複数のアルゴリズムの集合で与えられる。このため、処理フロー評価部７１２は、例えば実施例１の式７と同様の計算式を用い、処理フローのスコア（F_Score）を算出する。

この後、処理フロー評価部７１２は、算出された処理フローのスコア（F_Score）を、処理フローモデルデータベース７１３に登録する。処理フローモデルデータベース７１３には、過去に実行された処理フローが保存されており、今回の実行時にはそれらのうちのいずれかが選択され実行されている。すなわち、本実施例の場合、処理フローモデルデータベース７１３には、過去の実行時に算出された処理フローのスコア（F_Score_Pre）と、今回の実行時に算出された処理フローのスコア（F_Score_current）が存在する。

そこで、本実施例の処理フロー評価部７１２は、計算時点が異なるこれら２つのスコアを用いて新たなスコア（以下「更新処理スコア」という。）を算出し、処理フローモデルデータベース７１３に登録する（ステップ８１３）。例えば更新処理スコア（Updated F_Score）は、次式により算出することができる。

［数９］
Updated_Flow_Score ＝ Average (F_Score_pre＋F_Score_current)…（式９）

ここで、Updated F_Scorは、０以上１００以下のスコアをとる。Updated F_Scorの値が高いほど処理フローに対する評価が高いことを意味する。

［実施例による効果］
以上詳細に説明したように、本実施例が提供する画像診断装置７０１は、処理フローモデルデータベース１１３に保存されている処理フローを用いて画像の抽出処理を実行する。この場合、画像診断装置７０１は、処理フローを構成する各アルゴリズムが実行されるたび、その実行結果に対する操作者の修正操作の内容（評価）を反映した評価値（スコア）を算出する。また、処理フローを構成する全てのアルゴリズムについて評価値が算出されると、それらに基づいて処理フロー全体の評価値（スコア）を算出する。その後、今回算出されたスコアと過去に算出されたスコアを用いて処理フローモデルデータベース７１３を更新する。

このように、処理フローモデルデータベース７１３には、常に評価が最新の状態にある。このため、処理フローモデルデータベース７１３から所望の処理フローを検索する場合にも、最新の評価情報を用いることにより、より目的に適した処理フローを容易に選択することができる。具体的には、検索条件を満たす処理フローが複数ヒットする場合にも、評価値の大きさに基づいた絞込み処理や並び替えが可能となり、より目的に適した処理フローの選択が容易になる。

［まとめ］
最後に、本実施例の要旨をまとめると以下のようになる。単独又は複数の画像処理アルゴリズムを組合せた処理フローを実行する画像処理フロー評価方法又は画像診断装置であって、以下の処理部又はステップで構成されることを特徴とする。
・操作者の選択操作に応じ、画像サーバから画像を選択する画像選択部７０５（ステップ８０１）
・操作者が指定した検索条件に合致する処理フローを、処理フローモデルデータベース１１３から検索する処理フロー検索部７１２（ステップ８０２）
・操作者の選択操作に応じ、先の検索結果から所望の処理フローを選択する処理フロー選択部７０７（ステップ８０３）
・選択された処理フローを構成する画像処理アルゴリズムを選択された画像に対して順番に適用し、前記画像内から領域を抽出する領域抽出部７０８（ステップ８０４）
・抽出された領域に対する操作者の修正指示に基づいて領域を修正する領域修正部８０９（ステップ８０６）
・画像処理アルゴリズムの実行により抽出された領域と修正後の領域とを比較し、領域の修正程度に基づいて画像処理アルゴリズムを評価する特徴量評価部７１１（ステップ８０８）
・画像処理アルゴリズムの評価結果に基づいて処理フローを評価する処理フロー評価部７１２（ステップ８１２）
・処理フローの評価結果を保存する処理フローモデルデータベース７１３（ステップ８１３）

［実施例３］
本実施例においては、画像診断装置で実行された処理フローの処理結果を、他の画像処理装置の出力画像と比較して処理フローの評価値（スコア）を算出し、当該評価値（スコア）を処理フローと共に処理フローモデルデータベースに登録又は登録内容を更新する処理機能を有する画像診断装置について説明する。

［装置構成］
図１０に、本実施例に関る画像診断装置の全体構成を示す。図１０は、画像診断装置１００１の機能構成をブロック図で表している。画像診断装置１００１は、コンピュータを基本構成とし、画像サーバ１００２、入力装置１００３、表示装置１００４を外部インターフェースとして有している。この実施例の場合、画像診断装置１００１の諸機能は、コンピュータ上で実行されるソフトウェア処理を通じて実現される。

画像サーバ１００２は、画像診断装置１００１で撮像された画像の画像データを蓄積する大容量記憶装置である。画像サーバ１００２に格納されている画像データは、画像診断装置１００１からの要求に応じ、ネットワーク等を介して画像診断装置１００１に読み出される。画像サーバ１００２には、画像データが、標準規格ダイコム（Digital Imaging and Communication in Medicine：ＤＩＣＯＭ）フォーマットで保存されている。当該画像データは、同じくＤＩＣＯＭ規格に準拠した通信手段を通じて取得される。

入力装置１００３は、操作者が操作入力に使用するデバイスであり、例えばキーボード、マウス等が用いられる。表示装置１００４は、選択した画像や処理内容等を表示するデバイスである。表示装置１００４の画面上には、グラフィカルユーザーインターフェース（ＧＵＩ）が表示され、操作者が当該ＧＵＩを通じて対話的に入力を行うことができる。

画像診断装置１００１は、操作者が入力装置１００３を介して画像を選択するための画像選択部１００５を有している。選択された画像は、画像サーバ１００２から読み出され、例えばＤＩＣＯＭ規格に準拠した通信方法によりネットワーク経由で画像診断装置１００１に取得され、表示装置１００４に表示される。

画像診断装置１００１は、入力装置１００３を用いた操作入力を通じ、処理フローモデルデータベース１０１５に保存されている処理フローを検索する処理フロー検索部１００６を有している。処理フロー検索部１００６による検索結果は表示装置１００４に表示される。

また、画像診断装置１００１は、入力装置１００３を用いた操作入力を通じ、画像に適用する処理フローを選択する処理フロー選択部１００７を有している。ここで、処理フローの選択は、画像の選択と同様、表示装置１００４の画面上に表示されたＧＵＩを通じて実行される。

さらに、画像診断装置１００１は、操作者により選択された画像に、同じく選択された処理フローを適用して所望の画像領域を抽出する領域抽出部１００８を有する。領域抽出部１００８は、処理フローを構成する各画像処理アルゴリズムを逐次実行する。

この実施例の場合、画像診断装置１００１の外部には、ネットワーク経由で治療計画システム１００９が接続されている。治療計画システム１００９は、腫瘍に対する放射線治療を行う際に、放射線を腫瘍に対してどの方向から、どの程度照射するかを計画するために使用される。

治療計画システム１００９は、治療計画部１０１０、治療領域を決定するための治療決定部１０１１、腫瘍領域を決定するための腫瘍領域決定部１０１２を有している。ここでの治療領域及び腫瘍領域を与える領域データは、所定のインターフェース経由で治療計画システム１００９から画像診断装置１００１に与えられる。

この他、画像診断装置１００１は、特徴量評価部１０１３、処理フロー評価部１０１４、処理フローモデルデータベース１０１５を有している。

特徴量評価部１０１３は、領域抽出部１００８で抽出された領域と治療計画システム１００９で決定された領域（例えば治療領域、腫瘍領域）を比較して、処理フローを構成する１つ又は複数の画像処理アルゴリズムを評価する。処理フロー評価部１０１４は、特徴量評価部１０１３による画像処理アルゴリズムの評価結果に基づいて処理フロー全体を評価する。処理フローモデルデータベース１０１５は、特徴量評価部１０１３による画像処理アルゴリズムの評価結果と処理フロー評価部１０１４による処理フローの評価結果を蓄積し、新たな評価結果が得られるたびにその評価結果を更新する。

［処理の流れ］
図１１に、本実施例に係る画像診断装置において実行される処理動作の流れを説明する。

まず、操作者は、表示装置１００４に表示された画像リストから処理対象とする画像を選択する（ステップ１１０１）。操作者による画像の選択指示は、入力装置１００３を通じて画像選択部１００５に与えられる。画像選択部１００５は、選択指示に対応する画像を画像サーバ１００２から読み出し、領域抽出部１００８に与える。

次に、操作者は、処理フローモデルデータベース１０１５に保存されている処理フローを検索する（ステップ１１０２）。この検索指示は、入力装置１００３を通じて処理フロー検索部１００６に与えられる。処理フロー検索部１００６は、実施例２で説明した手法により、検索条件にヒットする処理フローを検索し、検索結果を表示装置１００４の画面上に表示する。

続いて、操作者は、表示装置１００４の画面上で画像抽出に使用する所望の処理フローを選択する（ステップ１１０３）。

前述の操作により、処理フローの選択が確定すると、領域抽出部１００８による領域の抽出処理が実行される（ステップ１１０４）。領域の抽出は、処理フローを構成する画像処理アルゴリズム毎に実行される。領域抽出部１００８は、一つの画像処理アルゴリズムについて領域の抽出が終了すると、同じ処理フロー内に継続する別の画像処理アルゴリズムがあるか否かを判断する（ステップ１１０５）。ここで、別の画像処理アルゴリズムが存在する場合には、ステップ１１０４に戻り、前述した処理動作を継続するアルゴリズムがなくなるまで繰返し実行する。なお、各アルゴリズムの実行により抽出された各領域に対応する領域データは、不図示の記憶領域に保存される。

処理フローを構成する全ての画像処理アルゴリズムが実行されると、特徴量評価部１０１３が、治療計画システム１００９から取得した治療領域又は腫瘍領域と、領域抽出部１００８において抽出された各領域とを比較し、各アルゴリズムを評価する（ステップ１１０６）。特徴量評価部１０１３は、アルゴリズムが抽出した領域（seg）と外部装置から与えられた治療領域又は腫瘍領域（ref）を比較し、一致の度合いを示す特徴量（Area_Score）を算出する。特徴量は、実施例１の式２〜式５と同様の計算式により算出することができる。

次に、特徴量評価部１０１３は、この領域の特徴に関するスコア（Area_Score）を用い、各アルゴリズムの実行結果に関するスコア（Algorithm_Score）、（以下「A_Score」という。）を計算する（ステップ１１０６）。これらの計算は、実施例１に記載の式６において、重み係数ｗを１に設定することにより算出することができる。算出されたアルゴリズム評価スコアは、特徴量評価部１０１３から処理フロー評価部１０１４に与えられる。

処理フロー評価部１０１４は、実行した処理フローを構成する各アルゴリズムの評価値（スコア）を用いて処理フローを評価する（ステップ１１０７）。前述の通り、処理フローは、１つ又は複数のアルゴリズムの集合で与えられる。このため、処理フロー評価部１０１４は、例えば実施例１の式７と同様の計算式を用い、処理フローのスコア（F_Score）を算出する。

この後、処理フロー評価部１０１４は、算出された処理フローのスコア（F_Score）を、処理フローモデルデータベース１０１５に登録し、データベースを更新する（ステップ１１０８）。処理フローモデルデータベース１０１５の更新に際しては、過去の実行時に算出されたスコア（F_Score_Pre）と今回の実行時に算出されたスコア（F_Score_current）に基づいて、更新処理スコア（Updated F_Score）を算出する。具体的には、実施例１に記載の式９と同様の計算式で算出する。

［実施例による効果］
以上詳細に説明したように、本実施例が提供する画像診断装置１００１は、処理フローモデルデータベース１０１５に保存されている処理フローを用いて画像処理を実行する。また、本実施例の場合、画像診断装置１００１は、操作者の判断が加えられた領域情報を外部接続された治療計画システム１００９から取得する。

画像診断装置１００１は、処理フローを構成する各アルゴリズムが実行されるたび、各実行結果と対応する治療領域又は腫瘍領域との一致度合いを評価値（スコア）として算出する。また、処理フローを構成する全てのアルゴリズムについて評価値が算出されると、それらに基づいて処理フロー全体の評価値（スコア）を算出する。その後、今回算出されたスコアと過去に算出されたスコアを用いて処理フローモデルデータベース１０１５を更新する。

このように、本実施例の場合には、治療計画で使用する精度の高い領域データをマスタデータとして使用して各処理フローを評価することができる。この結果、処理フローモデルデータベース１０１５から所望の処理フローを検索する場合にも、精度の高い評価値を使用して、より目的に適した処理フローを容易に選択することができる。具体的には、検索条件を満たす処理フローが複数ヒットする場合にも、評価値の大きさに基づいた絞込み処理や並び替えが可能となり、より目的に適した処理フローの選択が容易になる。

［まとめ］
最後に、本実施例の要旨をまとめると以下のようになる。単独又は複数の画像処理アルゴリズムを組合せた処理フローを実行する画像処理フロー評価方法又は画像診断装置であって、以下の処理部又はステップで構成されることを特徴とする。
・操作者の選択操作に応じ、画像サーバから画像を選択する画像選択部１００５（ステップ１１０１）
・操作者が指定した検索条件に合致する処理フローを、処理フローモデルデータベース１０１５から検索する処理フロー検索部１００６（ステップ１１０２）
・操作者の選択操作に応じ、先の検索結果から所望の処理フローを選択する処理フロー選択部１００７（ステップ１１０３）
・処理フローを構成する画像処理アルゴリズムを選択された画像に対して順番に適用し、前記画像内から領域を抽出する領域抽出部１００８（ステップ１１０４）
・治療計画システム１００９で抽出された領域を基準領域に用い、自装置内の処理フローによって抽出された領域を評価する特徴量評価部１０１３（ステップ１１０６）
・画像処理アルゴリズムの評価結果に基づいて処理フローを評価する処理フロー評価部１０１４（ステップ１１０７）
・処理フローとその評価結果を保存する処理フローモデルデータベース１０１５（ステップ１１０８）

［実施例４］
本実施例においては、エビデンスデータに基づいて診療ワークフロー内の画像診断ワークフローを評価した臨床評価値に基づいて、画像診断ワークフロー内で実行された処理フローの評価値（スコア）を算出し、当該評価値（スコア）を処理フローと共に処理フローモデルデータベースに登録又は登録内容を更新する処理機能を有する画像診断装置について説明する。

［用語の定義］
本明細書においては、以下に示す各用語を次の意味で使用する。

「ワークフロー」とは、患者に対して医療従事者が行う一連の医療関連業務の流れをいう。
「ワークフロー情報」とは、ワークフローの識別に関する情報をいう。

「ワークフローステップ」とは、ワークフローを構成する医療関連業務の単位をいう。
「ワークフローステップ情報」とは、ワークフローステップを識別する情報と、医療関連業務の依頼元又は依頼先の少なくとも何れかに関する情報を含む意味で使用する。

「医療関連業務の依頼」とは、各医療部門、例えば検査部門や画像診断部門への医療関連業務のオーダリング等をいう。

「医療従事者」とは、担当医、検査技師、放射線技師、読影医だけでなく、看護師や医事会計関係者なども含む意味で使用する。
ワークフローの開始と終了は、例えば臨床医の中の主治医が決定する。

ワークフローには、例えば(1) 疾患ごとの診断、治療、経過観察の一連の診療の流れ、(2) 入院期間中の診療の流れ（入院日〜退院日）、(3) 診療ガイドラインで定められる一つの流れ等が含まれる。

ワークフローステップには、例えば(1) 患者の診療段階（診断、治療、経過観察）の各業務、(2) 主治医が判断を下す診断業務、(3) 看護師の投薬などの作業、(4) 診療科と放射線科等の医療部門との間でやりとりされるオーダ業務単位等がある。

ワークフローステップ情報は、各ワークフローステップにおいて、医療従事者等によって新たに生成又は削除される等により編集することもできる。また、ワークフローステップ情報は、予め定められた診療ガイドラインに基づいていることもある。

また、ワークフロー情報は、該当するワークフローに関する患者を識別する患者識別子を有している。

［システム構成］
図１２Ａに、本実施例に関るワークフロー分析システム１２０１のハードウェア構成を示す。なお、図１２Ａは、ワークフロー分析システム１２０１が病院内に設置される場合の一形態を表している。また、図１２Ａは、ワークフロー分析システム１２０１の機能構成をブロック図で表している。

ワークフロー分析システム１２０１は、端末１２０４、インターフェース１２１１、メモリ１２１２、ハードディスクドライブその他の記憶装置１２１３、ＣＰＵ１２１４を有している。端末１２０４に対する操作者の操作入力は、インターフェース１２１１を通じてワークフロー分析システム１２０１内に取り込まれる。ＣＰＵ１２１４は、取り込まれた指示に応じたプログラムをメモリ１２１２から読み出して実行し、インターフェース１２１１を通じて端末１２０４に出力する。

図１２Ａに示すワークフロー分析システム１２０１には、電子カルテシステム１２０２やＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication Systems）１２０３等がネットワーク経由で接続されている。

各端末１２０４は、医師、看護師、検査技師、読影医等の医療従事者が操作する入力装置である。各端末１２０４は、例えばパーソナルコンピュータでも良い。各端末１２０４は、電子カルテシステム１２０２やＰＡＣＳ１２０３に対する入力装置に兼用しても良い。

電子カルテシステム１２０２やＰＡＣＳ１２０３には、診療履歴、検査値、画像データ等が蓄積されている場合がある。その場合、記憶装置１２１３は、それらデータベースへのリンクを示す情報を有していても良い。また、記憶装置１２１３は、それらのデータベースに格納されているデータのコピーを有していてもよい。

また、ワークフロー分析システム１２０１は、図１２Ｂにおいて後述する検査情報データベース１２１６（電子カルテシステム１２０２やＰＡＣＳ１２０３が有するデータベース）を含んでいても良い。なお、インターフェース１２１１は、表示装置を備えていても良い。

［ワークフロー分析システムの詳細構成］
図１２Ｂに、ワークフロー分析システム１２０１の機能構成を示す。図１２Ｂに示すように、ワークフロー分析システム１２０１には、大容量記憶装置としての医療情報データベース１２０５が配置されている。医療情報データベース１２０５には、ワークフロー情報と、ワークフローステップ情報と、医療関連業務に関する情報である医療情報が、互いに関連付けられた状態で格納されている。医療情報データベース１２０５には、それらの情報を格納する医療情報格納装置１２０６が接続されている。

医療情報には、医療従事者により入力される情報や患者から取得される客観的な生体情報であるエビデンスデータが含まれる。本実施例の場合、医療従事者により入力される情報の一例として、医療関連業務で下される判断を示すテキスト文である判断文を使用する。エビデンスデータとは、例えばモダリティから取得される検査値、画像データその他のデータを指す。

さらに、ワークフロー分析システム１２０１は、ワークフロー入力部１２０７と、入力情報受付部１２０８と、医療情報出力部１２０９と、エビデンスデータ処理部１２１５と、ワークフローステップ依頼入力部１２１７と、ワークフロー出力部１２１８と、ワークフロー終了部１２１９を有している。

ワークフロー入力部１２０７は、医療情報データベース１２０５からワークフローステップ情報を選択するための入力受け付けに使用される。入力情報受付部１２０８は、判断文の入力受け付けに使用される。医療情報出力部１２０９は、医療情報を、ワークフローステップ情報に基づいて医療情報データベース１２０５から抽出し、インターフェース１２１１に出力するために使用される。エビデンスデータ処理部１２１５は、エビデンスデータの処理に使用される。

ワークフローステップ依頼入力部１２１７は、ワークフローステップの依頼に関する情報の入力受け付けに使用される。ワークフロー出力部１２１８は、ワークフロー情報を、患者を識別する患者識別子に基づいて医療情報データベース１２０５から取得し、インターフェース１２１１に出力するために使用される。

ワークフロー終了部１２１９は、ワークフロー終了情報を医療情報データベース１２０５に格納する際に使用される。これらの処理機能は、図１２Ａのメモリ１２１２に格納されている。

［ワークフロー分析システムの処理動作］
以上の処理機能を用い、ワークフロー分析システム１２０１は、以下の処理動作を実行する。

ワークフロー分析システム１２０１は、ワークフローステップ入力部１２０７を通じて選択されたワークフローステップ情報に基づいて、医療情報データベース１２０５から関連する医療情報を読み出し、ＧＵＩ画面上に表示する。

また、ワークフロー分析システム１２０１は、入力情報受付部１２０８を通じて受付けた判断文等の情報とＧＵＩ画面に表示されている医療情報を、実行中のワークフローステップ情報に関連付けて医療情報データベース１２０５に格納する。すなわち、実行中のワークフローステップにおいて医療従事者が参照した医療情報が、参照時に入力された判断文等の情報と共に、医療情報データベース１２０５に格納される。

この結果、医療情報データベース１２０５には、ワークフローステップの実行時に参照され、診断等の根拠に用いられた情報が関連する情報と関連付けられた状態で蓄積される。このため、医療従事者による医療関連業務の過程を容易に確認することが可能になる。

［システム構成のバリエーション］
前述したように、医療情報データベース１２０５は、医療情報格納装置１２０６を介し、各ワークフローステップの医療関連業務に関する情報である医療情報を蓄積管理する。さらに、医療情報データベース１２０５は、各ワークフローステップに関連づけて、(1) 入力情報受付部１２０８により入力される判断文、(2) エビデンスデータ処理部１２１５でデータ処理されたエビデンスデータやそのデータ処理履歴、(3) 各ワークフローステップで参照した医療情報等を蓄積する。なお、図１２Ａに示されたように、医療情報データベース１２０５は、電子カルテシステム１２０２やＰＡＣＳ１２０３に蓄積された医療情報へのリンク情報を有していても良い。

医療情報格納装置１２０６は、医療情報データベース１２０５に対し、ワークフロー情報、ワークフローステップ情報、医療情報を格納する。格納する医療情報には、(1) エビデンスデータ処理手段１２１５でデータ処理されたエビデンスデータ、(2) 処理元データを含むデータ処理履歴、(3) 医療従事者が入力情報受付部１２０８を通じて入力した判断文等の情報等が含まれる。

検査情報データベース１２１６は、各ワークスローステップにおいて実行された血液検査、画像検査その他の医療関連検査の結果に関する情報を蓄積管理する。このデータベースは、電子カルテシステム１２０２、オーダリングシステム等の病院情報システムやＰＡＣＳ１２０３等の画像管理システムが有するデータベースとの間でデータを共有しても良い。

また、検査情報データベース１２１６には、不図示のデータインポート部を通じ、病院情報システムや画像管理システムからデータをインポートして使用しても良い。また、不図示のデータ入力装置を配置し、医師、看護婦、技師等が、所望の情報を検査情報データベース１２１６に直接入力しても良い。また、医師が研究目的として新規に開発した検査方法に基づいた患者の検査結果についても、不図示のデータ入力装置を通じて検査情報データベース１２１６に入力し、一般の検査結果と共に蓄積管理しても良い。

さらに、ワークフロー分析システム１２０１とは別に電子カルテシステム１２０２やＰＡＣＳ１２０３が設置されている場合、電子カルテシステム１２０２やＰＡＣＳ１２０３に保存されている検査情報へのリンク情報のみを、検査情報データベース１２１６が有していても良い。

また、データ処理ワークステーションがワークフロー分析システム１２０１に設置されている場合、当該データ処理ワークステーションで実行されたデータ処理の履歴を検査情報データベース１２１６に格納しても良い。

エビデンスデータ処理部１２１５は、検査情報データベース１２１６に蓄積されたデータを利用してデータ処理を行う。エビデンスデータ処理部１２１５は、複数の処理モジュールを有している。画像診断を専門とする医師向けのエビデンスデータ処理部１２１５には、画像データの入出力処理、各種フィルター処理といった基本モジュールに加え、高度な画像処理アルゴリズムを有する領域抽出処理や画像の位置合わせ処理等の機能モジュールを備えても良い。操作者は、処理目的やデータの性質に応じ、前述した処理モジュールを自由に組み合わせ、順番に実行することにより、データに対し、診療に必要な一連の加工処理を行なう。

本実施例においては、医療情報データベース１２０５及び検査情報データベース１２１６が論理的に異なる構成であるものとして説明したが、物理的に同一のデータベースで構成しても良い。例えば医療情報データベース１２０５と検査情報データベース１２１６を一つのデータベースとして構成しても良い。

また、図１２Ａに示したように、ＰＡＣＳ１２０３や電子カルテシステム１２０２をワークフロー分析システム１２０１とは別に用意し、ワークフロー分析システム１２０１にはそれらへのリンク情報だけを保存しても良い。

さらに、ワークフロー分析システム１２０１は、図１２Ｂに示すように、プロセス分析装置１２６０を搭載しても良い。プロセス分析装置１２６０は、医療情報データベース１２０５に蓄積されている複数の患者のデータに基づいて診療のプロセスを分析し、プロセスの改善と最適化に必要な情報を抽出するために使用される。プロセスの改善と最適化を通じ、診療の質や効率を向上することができる。

以下では、図１３Ａ〜図１３Ｅを用い、プロセス分析装置１２６０で実行されるプロセス分析の詳細を説明する。プロセス分析装置１２６０は、医療の質を定量的に評価する指標である臨床指標（Clinical Indicator、又はQuality Indicator）を使用し、ワークフローステップという個々の医療関連業務の評価を支援する。プロセス分析装置１２６０は、臨床指標の評価値が高い時に実施したワークフローステップを高く評価する。

図１３Ａは、プロセス分析装置１２６０の機能構成を示している。図１３Ａに示すプロセス分析装置１２６０は、分析対象選択部１３０１と、データ抽出部１３０２と、ワークフローステップ分類部１３０３と、臨床評価算出部１３０４と、ワークフローステップ評価部１３０５を有している。

図１３Ａに示すプロセス分析装置１２６０の機能構成は、図１２Ａに示すＣＰＵ１２１４やメモリ１２１２等を通じて実現される。具体的には、図１２Ａに示すＣＰＵ１２１４やメモリ１２１２等において、所定のプログラムを展開・起動することにより実現される。

分析対象選択部１３０１に対する操作入力は、インターフェース１２１１（図１２Ａ）を通じて入力される。分析対象選択部１３０１は、当該入力信号に基づいて動作する。さらに、分析対象選択部１３０１で生成されたＧＵＩ画面は、インターフェース１２１１経由で端末１２０４に与えられ表示される。

以下、プロセス分析装置１２６０の詳細動作を説明する。なお、図１３Ｂにプロセス分析装置１２６０の動作概要を示し、図１３Ｃ〜図１３Ｅにプロセス分析に使用する各種テーブルの構造を示す。

まず、操作者は、インターフェース１２１１を通じ、ＧＵＩ画面上で分析対象を選択する。すると、分析対象選択部１３０１は、分析対象の選択入力を受け付け、選択された分析対象をメモリ１２１２等に記憶する（ステップ１３０１）。

次に、データ抽出部１３０２は、選択された分析対象のワークフローを、ワークフローの詳細を保持するワークフロー情報テーブル１３２０（図１３Ｃ）、ワークの手順情報を保持するワークフローステップ情報テーブル１３３０（図１３Ｄ）から取得する（ステップ１３０２）。ワークフロー情報テーブル１３２０には、患者ＩＤに対応付けて、ワークフロー番号（Ｎｏ．）、ワークフロー名、開始日時、終了日時、主治医ＩＤ等が格納される。また、ワークフローステップ情報テーブル１３３０には、患者ＩＤに対応付けて、ワークフローステップ番号（Ｎｏ．）、実行予定部門、実行日時、実行者ＩＤ、実行フラグ、ワークフロー番号（Ｎｏ．）等が格納される。ワークフロー情報テーブル１３２０とワークフローステップ情報テーブル１３３０は、ワークフロー番号（Ｎｏ．）を通じて関連付けられている。

次に、ワークフローステップ分類部１３０３は、取得されたテーブルに含まれるワークフローステップを共通の医療関連業務を持つ部分集合に分類し、ワークフローステップ雛形１３４０（図１３Ｅ）を生成する（ステップ１３０３）。

次に、臨床評価算出部１３０４は、患者毎に医療の質を評価した臨床指標を算出し、臨床指標に基づいてワークフローの臨床評価値を算出する（ステップ１３０４）。

臨床評価算出部１３０４は、算出した臨床評価値が低いワークフローから高いワークフローに降順になるようにワークフローを並び替え、並び替えた順位を、対応するワークフローに臨床評価値Ｃ（ｐ、ｉ）（ｐは患者ＩＤ、ｉは臨床指標を識別する臨床指標識別子）として算出する（ステップ１３０５）。

このように並び替えた順位を用いる理由は、ワークフローステップの評価を行う際、様々な臨床指標値を用いるために、特異的な臨床指標値に関わらないようにするためである。ただし、ステップ１３０５は必ずしも必須のステップではなく、その場合にはステップ１３０４において算出されたワークフローの臨床評価値やその正規化値をＣ（ｐ、ｉ）として使用する。

次に、ワークフローステップ評価部１３０５は、ワークフローステップ雛形ｓが実施されたか否かを表すフラグＦ（ｐ、ｓ）をワークフロー毎に算出する（ステップ１３０６）。

次に、ワークフローステップ評価部１３０５は、ワークフローステップ雛形ｓの実施回数Ｎ（ｓ）を算出する（ステップ１３０７）。

最後に、ワークフローステップ評価部１３０５は、Ｆ（ｐ、ｓ）を用い、ワークフローステップｓが実施された各々のワークフローの臨床評価値Ｃ（ｐ、ｉ）の和を算出し、算出された和を実施回数Ｎ（ｓ）で除した値をワークフローステップ評価値Ｓ（ｓ）として算出する（ステップ１３０８）。これにより、各々のワークフローステップ評価値Ｓ（ｓ）の算出が可能となる。

この後、ワークフローステップ評価部１３０５は、算出されたワークフローステップ評価値Ｓ（ｓ）を出力する（ステップ１３０９）。

なお、ワークフローを構成する各ワークフローステップにおいては、本実施例に係る画像診断装置１４０１（図１４）による画像処理フローが実行され、そのワークフローステップは医療情報データベース１２０５に保存されているものとする。

［画像診断装置の構成］
図１４に、画像診断装置１４０１の全体構成を示す。画像診断装置１４０１は、入力装置１４０２と、表示装置１４０３と、処理フロー検索部１４０４と、処理フロー選択部１４０５と、処理フロー評価部１４０６と、処理フローモデルデータベース１４０７とを有している。ここで、処理フロー検索部１４０４は、処理フローモデルデータベース１４０７から処理フローを検索するために用いられる。処理フロー選択部１４０５は、処理フロー検索部１４０４の検索結果から処理フローを選択するために用いられる。処理フロー評価部１４０６は、プロセス分析装置１２６０により分析したワークフローステップ評価値を、当該ワークフローステップで実行される処理フローの評価値に設定するために用いられる。画像診断装置１４０１を構成するこれらの機能は、コンピュータ上で実行されるソフトウェア処理を通じて実現される。

［処理の流れ］
図１４に、本実施例に係る画像診断装置において実行される処理動作の流れを説明する。

まず、操作者は、表示装置１４０３のＧＵＩ画面上で検索条件を入力し、処理フロー検索部１４０４を通じて処理フローモデルデータベース１４０７を検索する（ステップ１５０１）。検索画面には、例えば図９に示す処理フロー検索画面９０１を使用することができる。処理フロー番号（Ｎｏ．）を検索条件に用いる場合には、ワークフローステップ内で使用した処理フローを一意に検索することができる。検索結果は、表示装置１４０３に表示される。なお、検索条件の入力は、入力装置１４０２を通じて実現できる。

操作者は、入力装置１４０２に対する操作を通じ、検索条件にヒットした複数の処理フローの中から目的とする処理フローを選択する（ステップ１５０２）。処理フローの選択は、処理フロー選択部１４０５を通じて実現される。選択された処理フローは、処理フロー評価部１４０６へ送信される。

一方、画像処理フローを実行した個々のワークフローステップは、前述の通り、プロセス分析装置１２６０により分析される。具体的には、プロセス分析装置１２６０においてワークフローステップ評価値が算出され、処理フロー評価部１４０６へと送信される。処理フロー評価部１４０６は、受信したワークフローステップ評価値に基づいて、処理フローを評価する（ステップ１５０３）。

ここで、プロセス分析装置１２６０において算出されるワークフローステップ評価値は、そのワークフローが臨床指標の観点からどの程度の価値を有しているかを表している。すなわち、当該評価値には、そのワークフロー内で用いられた画像処理フローが臨床上どの程度有用であったかを間接的に評価した情報を含んでいる。従って、本実施例においては、ワークフローステップ評価値そのものを処理フローの評価値（スコア）として使用する。もっとも、プロセス分析装置１２６０において算出されたワークフローステップ評価値に重み係数を乗算した値や正規化した値を、処理フローの評価値（スコア）として用いても良い。

処理フロー評価部１４０６は、処理フローについて求められた評価値（スコア）を、処理フローに関連付けて処理フローモデルデータベース１４０７に登録する（ステップ１５０４）。

［実施例による効果］
以上詳細に説明したように、本実施例が提供する画像診断装置１４０１は、処理フローモデルデータベース１４０７に保存されている処理フローを、診療ワークフローステップの評価値、すなわち臨床上の有用性を表すスコアとして評価する。そして、そのスコアを診療ワークフローステップで実行される処理フローに関連付け、処理フローモデルデータベース１４０７に登録する。

このように、本実施例の場合には、臨床上の有用性の観点から評価されたスコアを用い、処理フローモデルデータベース１０１５から所望の処理フローを検索することができる。このため、より目的に適した処理フローを容易に選択することができる。具体的には、検索条件を満たす処理フローが複数ヒットする場合にも、評価値の大きさに基づいた絞込み処理や並び替えが可能となり、より目的に適した処理フローの選択が容易になる。

［まとめ］
最後に、本実施例の要旨をまとめると以下のようになる。単独の画像処理アルゴリズム又は複数の画像処理アルゴリズムを組合せた処理フローを実行する画像処理フロー評価方法又は画像診断装置であって、以下の処理部又はステップで構成されることを特徴とする。
・(1-1) 疾患を識別する疾患識別子と、(1-2) 医療関連業務の一連の診療の流れであるワークフローを識別するワークフロー情報と、(1-3)ワークフローを構成する医療関連業務の単位であるワークフローステップを識別する情報と、(1-4) 医療関連業務の依頼元又は依頼先の少なくとも何れかに関する情報とを含むワークフローステップ情報と、(2) 医療関連業務に関連する情報である医療情報とを互いに関連付けて医療情報データベース１２０５に格納する医療情報格納装置１２０６
・操作者の選択操作に応じ、分析対象とする疾患を選択する分析対象選択部１３０１
・選択された分析対象に関する疾患識別子を有するワークフローを医療情報データベース１２０５から抽出するデータ抽出部１３０２（ステップ１３０２）
・抽出したワークフローステップを、共通の医療関連業務を持つ部分集合に分類し、依頼元である親部門と、依頼先である子部門と、医療情報とで識別される親子識別子と、医療情報とを有するワークフローステップ雛型を生成するワークフローステップ分類部１３０３（ステップ１３０３）
・抽出されたワークフロー毎に医療の質の評価値である臨床指標を算出し、算出した臨床指標に基づいてワークフローの指標評価値を算出する臨床評価算出部１３０４（ステップ１３０４）
・ワークフローステップ雛形毎に、ワークフローの指標評価値に基づいてワークフローステップ評価値を算出するワークフローステップ評価部１３０５（ステップ１３０８）
・算出されたワークフローの指標評価値に基づいて処理フローのスコアを算出する処理フロー評価部１４０６（ステップ１５０３）
・処理フローとそのスコアを保存する処理フローモデルデータベース１４０７（ステップ１５０４）

［他の実施例］
本発明は上述した実施例に限定されるものでなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上述した実施例は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成を追加、削除又は置換することも可能である。

また、上述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路その他のハードウェアとして実現しても良い。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することにより実現しても良い。すなわち、ソフトウェアとして実現しても良い。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、SSD（Solid State Drive）等の記憶装置、ICカード、SDカード、DVD等の記憶媒体に格納することができる。

また、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示すものであり、製品上必要な全ての制御線や情報線を表すものでない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えて良い。

本発明は、画像診断装置に係り、特に画像に対して複数の画像処理を施して目的領域を抽出する場合に最適な画像処理を選択し、効率的に画像像処理を実施する技術として有用である。

１０１…画像診断装置
１０２…画像サーバ
１０３…入力装置
１０４…表示装置
１０５…画像選択部
１０６…アルゴリズム選択部
１０７…処理フロー蓄積部
１０８…領域抽出部
１０９…領域修正部
１１０…修正入力装置
１１１…特徴量評価部
１１２…処理フロー評価部
１１３…処理フローモデルデータベース
１１４…処理フローラベリング部
３０１…処理フローマスタ
３０２…アルゴリズムマスタ
４０１…処理フローラベル入力画面
５０１…処理フローマスタ（ラベル追加）
５０２…アルゴリズムマスタ（ラベル追加）
６０１…処理フローマスタ（階層２）
６０２…処理フローマスタ（階層１）
７０１…画像診断装置
７０２…画像サーバ
７０３…入力装置
７０４…表示装置
７０５…画像選択部
７０６…処理フロー検索部
７０７…処理フロー選択部
７０８…領域抽出部
７０９…領域修正部
７１０…修正入力装置
７１１…特徴量評価部
７１２…処理フロー評価部
７１３…処理フローモデルデータベース
９０１…処理フロー検索画面
１００１…画像診断装置
１００２…画像サーバ
１００３…入力装置
１００４…表示装置
１００５…画像選択部
１００６…処理フロー検索部
１００７…処理フロー選択部
１００８…領域抽出部
１００９…治療計画システム
１０１０…治療計画部
１０１１…治療領域決定部
１０１２…腫瘍領域決定部
１０１３…特徴量評価部
１０１４…処理フロー評価部
１０１５…処理フローモデルデータベース
１２０１…ワークフロー分析システム
１２０２…電子カルテシステム
１２０３…ＰＡＣＳ
１２０４…端末
１２０５…医療情報データベース
１２０６…医療情報格納装置
１２０７…ワークフロー入力部
１２０８…入力情報受付部
１２０９…医療情報出力…
１２１１…インターフェース
１２１２…メモリ
１２１３…記憶装置
１２１４…ＣＰＵ
１２１５…エビデンスデータ処理部
１２１６…検査情報データベース
１２１７…ワークフローステップ依頼入力部
１２１８…ワークフロー出力部
１２１９…ワークフロー終了部
１２６０…プロセス分析装置
１３０１…分析対象選択部
１３０２…データ抽出部
１３０３…ワークフローステップ分類部
１３０４…臨床評価算出部
１３０５…ワークフローステップ評価部
１３２０…ワークフロー情報テーブル
１３３０…ワークフローステップ情報テーブル
１３４０…ワークフローステップ雛形
１４０１…画像診断装置
１４０２…入力装置
１４０３…表示装置
１４０４…処理フロー検索部
１４０５…処理フロー選択部
１４０６…処理フロー評価部
１４０７…処理フローモデルデータベース

Claims

１つ又は複数のアルゴリズムで構成される画像処理フローの実行により、画像内から第１の領域を抽出する領域抽出部と、
前記第１の領域と、操作者により決定された第２の領域とを比較して、前記第１及び第２の領域の一致度合いの評価値を算出し、算出された評価値に応じて、前記第１の領域の抽出に使用した画像処理フローの評価値を算出する処理フロー評価部と
を有することを特徴とする画像処理装置。
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記第２の領域は、前記第１の領域に対する操作者の修正作業後の画像領域である
ことを特徴とする画像処理装置。
請求項２に記載の画像処理装置において、
前記処理フロー評価部は、前記第１の領域に対する修正時間の評価値と、前記第１及び第２の領域の一致度合いの評価値とに基づいて、前記画像処理フローの評価値を算出する
ことを特徴とする画像処理装置。
請求項３に記載の画像処理装置において、
画像処理フローとその評価値とを保存する処理フローモデルデータベースを有する
ことを特徴とする画像処理装置。
請求項４に記載の画像処理装置において、
前記画像処理フロー及び又は当該画像処理フローを構成する１つ又は複数のアルゴリズムに対し、階層的にラベルを登録するラベル入力画面を操作画面上に表示する処理フローラベリング部を更に有する
ことを特徴とする画像処理装置。
請求項５に記載の画像処理装置において、
前記処理フローモデルデータベースに対する画像処理フローの検索画面には、検索条件にヒットした１つ又は複数の画像処理フローと共に、各画像処理フローについて登録されている前記ラベルの情報が表示される
ことを特徴とする画像処理装置。
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記画像は医療画像である
ことを特徴とする画像処理装置。
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記第２の領域は、外部接続された他の画像処理装置から取り込まれる画像領域である
ことを特徴とする画像処理装置。
請求項８に記載の画像処理において、
前記他の画像処理装置は治療計画システムであり、取り込まれる前記画像領域は治療領域又は腫瘍領域である
ことを特徴とする画像処理装置。
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記第１及び第２の領域の一致度合いの評価値は、前記画像処理フローを構成する各アルゴリズムの実行回毎に算出され、前記画像処理フローの評価値は、当該画像処理フローを構成する全てのアルゴリズムについて個別に算出された各評価値に基づいて算出される
ことを特徴とする画像処理装置。
請求項１に記載の画像処理装置において、
処理フローモデルデータベースから読み出した画像処理フローの実行結果に対して新たに算出された評価値により、前記処理フローモデルデータベースを更新する
ことを特徴とする画像処理装置。
医療情報に基づいて診療ワークフローを構成する画像診断ワークフローの臨床上の評価値を算出するプロセス分析装置と、
画像内から領域を抽出する画像処理フローを保存する処理フローモデルデータベースと、
処理対象として前記処理フローモデルデータベースから選択された画像処理フローに対し、前記選択された画像処理フローによる領域の抽出が実行される画像診断ワークフローについて算出された前記臨床上の評価値を付与する処理フロー評価部と
を有することを特徴とする画像処理装置。
１つ又は複数のアルゴリズムで構成される画像処理フローを計算機による演算処理を通じて評価する方法において、
前記画像処理フローの実行により、画像内から第１の領域を抽出する処理と、
前記第１の領域と、操作者により決定された第２の領域とを比較して、前記第１及び第２の領域の一致度合いの評価値を算出する処理と、
算出された評価値に応じて、前記第１の領域の抽出に使用した画像処理フローの評価値を算出する処理と
を有することを特徴とする画像処理フロー評価方法。
１つ又は複数のアルゴリズムで構成される画像処理フローを計算機による演算処理を通じて評価する方法において、
医療情報に基づいて診療ワークフローを構成する画像診断ワークフローの臨床上の評価値を算出する処理と、
画像内から領域を抽出する画像処理フローを保存する処理フローモデルデータベースから処理対象として画像処理フローを選択する処理と、
前記選択された画像処理フローによる領域の抽出が実行される画像診断ワークフローについて算出された前記臨床上の評価値を付与する処理と
を有することを特徴とする画像処理フロー評価方法。