JP2016174656A - 画像処理装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】簡単な方法で一連の断層画像に含まれる病変の計測に伴う誤診を防ぎ、診断精度を向上させる。
【解決手段】読影医により、ＣＴにより得られた一連の断層画像の読影が行われ、一連の断層画像の中から病変の診断に適した計測対象画像が選択される。計測対象画像上において病変の長径位置（計測線）が指定されると、計測線の長さに対応する２次元距離が自動的に算出され、計測線に基づいて関心領域（ＲＯＩ）が設定され、病変領域が抽出される。その後、一連の断層画像のうち、撮影位置順で計測対象画像の前後の画像から病変領域が抽出され、病変のある最初の画像と最後の画像が特定される。病変を含む最初の画像と最後の画像から病変の３次元距離が推定され、この３次元距離が、計測対象画像上において計測された２次元距離と比較される。３次元距離が２次元距離より長い場合には、警告が表示される。
【選択図】図４

Description

本発明は、画像処理装置及びプログラムに関する。

従来、医療分野の診断において、Ｘ線等の放射線により患者を撮影した画像が用いられている。医師は、フィルムに出力した放射線画像を観察読影するとともに、診断に用いる数値や角度を得るために放射線画像上に計測すべき位置をマーキングし、定規や分度器等の計測器具を用いてマーキングされた位置の距離や角度等を計測する。

近年、医療分野においてもデジタル化が進み、病院内で生成される放射線画像は、ほとんどがデジタル画像としてＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）で保存されている。デジタル画像の場合、画像をモニター画面上に表示させ、この画面上で計測に用いる線（以下、計測線という。）の位置を指定することによって、距離や角度等の計測を自動化することができる。

製薬会社で新たに医薬品候補が開発されると、医薬品としての効果及び安全性を確認するための臨床試験（治験）が行われるが、治験では、画像上の病変の大きさの変化によって、薬の効果が判定されている。例えば、ＣＴ（Computed Tomography）等、被検体に対する撮影位置が異なる一連の断層画像を用いた診断では、一連の断層画像のうち最も病変（癌等）の診断に適した断層画像において、ユーザーが病変の長径位置を計測線で指定し、指定された計測線の長さを求めている。

また、Ｘ線ＣＴスキャナーにより得られた一連のスライス画像から見かけ上の３次元画像を作成する画像処理装置において、オペレーターがディスプレイ上に表示された３次元画像の距離計測個所にスケール像を合わせ、距離値を読み取るものが提案されている（特許文献１参照）。

特開平２−８２３６５号公報

しかしながら、ＣＴ等により得られた断層画像（２次元画像）は、患者の或る撮影位置における断層面内の様子を示したものに過ぎず、断層画像に含まれる病変において長径として測定された長さが、実際の病変の最長径であるとは限らない。そのため、病変の大きさ・進行度の判断を誤るおそれがあった。

また、ＲＥＣＩＳＴ（Response Evaluation Criteria in Solid Tumors）ガイドラインにより、固形癌を対象とした薬効判定では、２次元画像上の病変の長径の変化により薬の効果を判定することが定められているため、治験においては、特許文献１に記載の技術のように、一連のスライス画像から３次元画像を作成した上で計測を行うことはできない。また、２次元画像から３次元画像を作成する機能は、使用できる施設も限られる上、処理負荷が大きく、処理時間も長くかかってしまう。

本発明は、上記の従来技術における問題に鑑みてなされたものであって、簡単な方法で一連の断層画像に含まれる病変の計測に伴う誤診を防ぎ、診断精度を向上させることを課題とする。

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、被検体を撮影して得られた一連の断層画像の中から計測対象画像を選択するための選択手段と、前記計測対象画像上で病変の長径位置を指定するための指定手段と、前記指定された長径位置に基づいて、前記計測対象画像上での病変の長径である２次元距離を算出する第１算出手段と、前記指定された長径位置に基づいて、前記計測対象画像から病変領域を抽出する第１抽出手段と、前記一連の断層画像から、前記計測対象画像に含まれる病変と同一の病変の病変領域を抽出する第２抽出手段と、前記一連の断層画像のうち、前記計測対象画像に含まれる病変と同一の病変を含む、撮影位置が最も離れた二つの断層画像を特定する特定手段と、前記二つの断層画像の病変領域の重心同士の距離である３次元距離を算出する第２算出手段と、を備える画像処理装置である。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記３次元距離が前記２次元距離より長い場合に、警告を通知する警告手段を備える。

請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の画像処理装置において、前記第１抽出手段は、前記指定された長径位置に基づいて、前記計測対象画像内に関心領域を設定し、当該設定された関心領域から病変領域を抽出する。

請求項４に記載の発明は、請求項１〜３のいずれか一項に記載の画像処理装置において、前記第２抽出手段は、既に病変領域が抽出されている断層画像の病変領域に基づいて、当該断層画像と撮影位置が隣接する断層画像内に関心領域を設定し、当該設定された関心領域から病変領域を抽出する。

請求項５に記載の発明は、請求項１〜４のいずれか一項に記載の画像処理装置において、前記第２算出手段は、前記二つの断層画像のそれぞれについて、当該断層画像の病変領域の重心の２次元座標を取得し、当該取得された重心の２次元座標と、当該断層画像の画像位置、画像方向及び画素間隔と、に基づいて、当該断層画像の病変領域の重心の３次元座標を取得する。

請求項６に記載の発明は、コンピューターを、被検体を撮影して得られた一連の断層画像の中から計測対象画像を選択するための選択手段、前記計測対象画像上で病変の長径位置を指定するための指定手段、前記指定された長径位置に基づいて、前記計測対象画像上での病変の長径である２次元距離を算出する第１算出手段、前記指定された長径位置に基づいて、前記計測対象画像から病変領域を抽出する第１抽出手段、前記一連の断層画像から、前記計測対象画像に含まれる病変と同一の病変の病変領域を抽出する第２抽出手段、前記一連の断層画像のうち、前記計測対象画像に含まれる病変と同一の病変を含む、撮影位置が最も離れた二つの断層画像を特定する特定手段、前記二つの断層画像の病変領域の重心同士の距離である３次元距離を算出する第２算出手段、として機能させるためのプログラムである。

本発明によれば、簡単な方法で一連の断層画像に含まれる病変の計測に伴う誤診を防ぎ、診断精度を向上させることができる。

医用画像システムのシステム構成図である。 画像管理サーバーの機能的構成を示すブロック図である。 クライアント端末の機能的構成を示すブロック図である。 ＣＴにより生成された一連の断層画像に基づく病変長径評価処理の概要を示すイメージ図である。 病変長径評価処理を示すフローチャートである。 読影画面の例である。 （ａ）は、病変の長径の両端位置を示す図である。（ｂ）は、計測線及び２次元距離が表示された状態を示す図である。（ｃ）は、関心領域の設定方法を示す図である。（ｄ）は、計測対象画像から抽出された病変領域を示す図である。 前画像処理を示すフローチャートである。 計測対象画像以外の断層画像における病変領域の抽出方法を説明するための図である。 後画像処理を示すフローチャートである。 警告メッセージの例である。

以下、本発明の一実施の形態について説明する。なお、本発明は、図示例に限定されるものではない。
図１に、医用画像システム１００のシステム構成を示す。図１に示すように、医用画像システム１００は、画像管理サーバー１０と、画像処理装置としてのクライアント端末２０と、モダリティー３０とが、ＬＡＮ（Local Area Network）等の通信ネットワークＮを介してデータ通信可能に接続されて構成されている。通信ネットワークＮは、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格が適用されている。

画像管理サーバー１０は、ＰＡＣＳにより構成され、各種モダリティー３０により生成された医用画像の画像データのファイル（以下、画像ファイルという。）等を保存し、クライアント端末２０等の外部機器からの要求に応じて画像ファイル等を提供する。画像ファイルは、ＤＩＣＯＭ規格に則った形式で生成されており、医用画像の画像データとヘッダーとから構成される。ヘッダーには、医用画像に関する付帯情報が格納されている。

図２に、画像管理サーバー１０の機能的構成を示す。図２に示すように、画像管理サーバー１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、操作部１２、表示部１３、通信部１４、ＲＯＭ（Read Only Memory）１５、ＲＡＭ（Random Access Memory）１６、記憶部１７を備えて構成され、各部はバス１８により接続されている。

ＣＰＵ１１は、画像管理サーバー１０の各部の処理動作を統括的に制御する。具体的には、ＣＰＵ１１は、操作部１２から入力される操作信号又は通信部１４により受信される指示信号に応じて、ＲＯＭ１５に記憶されている各種処理プログラムを読み出し、ＲＡＭ１６内に形成されたワークエリアに展開し、当該プログラムとの協働により各種処理を行う。

操作部１２は、カーソルキー、数字入力キー及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードに対するキー操作やマウス操作により入力された操作信号をＣＰＵ１１に出力する。

表示部１３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）により構成され、ＣＰＵ１１から入力される表示データに基づいて各種画面を表示する。

通信部１４は、クライアント端末２０等の外部機器との間でデータの送受信を行うインターフェースである。

ＲＯＭ１５は、不揮発性の半導体メモリー等により構成され、制御プログラム、当該プログラムの実行に必要なパラメーターやファイル等を記憶している。

ＲＡＭ１６は、ＣＰＵ１１により実行制御される各種処理において、ＲＯＭ１５から読み出された各種プログラム、入力若しくは出力データ及びパラメーター等を一時的に記憶するワークエリアを形成する。

記憶部１７は、ハードディスク等により構成され、各種データを記憶する。具体的には、記憶部１７には、画像ファイル、画像管理ＤＢ（Data Base）等が記憶される。

画像ファイルは、モダリティー３０から受信した医用画像の画像データのファイルである。画像ファイルには、患者情報、検査情報、シリーズ情報、画像情報等の付帯情報が付帯されている。画像情報には、画像位置（患者）、画像方向（患者）、画素間隔等が含まれる。
画像位置（患者）は、画像の左上の位置座標（３次元座標）を示す情報であり、ＤＩＣＯＭタグ（００２０，００３２）に記述されている。
画像方向（患者）は、画像平面を決める二つの３次元単位ベクトルから構成され、ＤＩＣＯＭタグ（００２０，００３７）に記述されている。
画素間隔は、隣接する画素間の間隔（１画素の大きさ）を示す情報であり、ＤＩＣＯＭタグ（００２８，００３０）に記述されている。
画像ファイルに付帯されている画像位置（患者）、画像方向（患者）、画素間隔により、画像面内の各画素（２次元座標）が患者（被検体）のどこに位置するか（３次元座標）を特定することができる。

画像管理ＤＢには、画像ファイル毎に、患者情報、検査情報、シリーズ情報、画像情報等の画像に関連する情報が対応付けられている。

ＣＰＵ１１は、クライアント端末２０から医用画像の画像ファイルの取得要求があった場合に、要求された医用画像の画像ファイルを記憶部１７から読み出し、クライアント端末２０に送信する。

クライアント端末２０は、画像管理サーバー１０から取得した画像ファイルに基づいて医用画像を表示させ、当該医用画像の読影を行うための装置であって、ＰＣ（Personal Computer）等から構成される。

図３に、クライアント端末２０の機能的構成を示す。図３に示すように、クライアント端末２０は、ＣＰＵ２１、操作部２２、表示部２３、通信部２４、ＲＯＭ２５、ＲＡＭ２６、記憶部２７を備え、各部はバス２８により接続されている。

ＣＰＵ２１は、クライアント端末２０の各部の処理動作を統括的に制御する。具体的には、ＣＰＵ２１は、操作部２２から入力される操作信号又は通信部２４により受信される指示信号に応じて、ＲＯＭ２５に記憶されている各種処理プログラムを読み出し、ＲＡＭ２６内に形成されたワークエリアに展開し、当該プログラムとの協働により各種処理を行う。

操作部２２は、ユーザーによる操作指示を受け付ける機能部である。操作部２２は、カーソルキー、数字入力キー及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードに対するキー操作やマウス操作により入力された操作信号をＣＰＵ２１に出力する。例えば、操作部２２は、被検体を撮影して得られた一連の断層画像の中から計測対象画像を選択する際、表示部２３に表示された計測対象画像上で病変の長径位置（計測線）を指定する際に用いられる。すなわち、操作部２２は、選択手段及び指定手段として機能する。

表示部２３は、ＬＣＤにより構成される高精細モニター装置であり、ＣＰＵ２１から入力される表示データに基づいて各種画面を表示する。例えば、表示部２３は、読影対象となる医用画像を表示する。

通信部２４は、画像管理サーバー１０等の外部機器との間でデータの送受信を行うインターフェースである。

ＲＯＭ２５は、不揮発性の半導体メモリー等により構成され、制御プログラム、当該プログラムの実行に必要なパラメーターやファイル等を記憶している。

ＲＡＭ２６は、ＣＰＵ２１により実行制御される各種処理において、ＲＯＭ２５から読み出された各種プログラム、入力若しくは出力データ及びパラメーター等を一時的に記憶するワークエリアを形成する。具体的には、ＲＡＭ２６には、画像管理サーバー１０から取得した画像ファイル等が記憶される。

記憶部２７は、ハードディスク等により構成され、各種データを記憶する。

ＣＰＵ２１は、通信部２４を介して、画像管理サーバー１０に対して、記憶部１７に記憶されている医用画像の画像ファイルの取得要求を送信し、画像管理サーバー１０から医用画像の画像ファイルを取得する。例えば、ＣＰＵ２１は、ＣＴにより被検体を撮影して得られた、被検体に対する撮影位置が異なる一連の断層画像の画像ファイルを取得する。

ＣＰＵ２１は、ユーザーの操作部２２からの操作により、被検体を撮影して得られた一連の断層画像の中から計測対象画像の選択を受け付ける。計測対象画像は、ユーザーが計測線を引く位置を指定して、距離等を計測するための画像である。
ＣＰＵ２１は、ユーザーの操作部２２からの操作により、計測対象画像上で病変の長径位置の指定を受け付ける。

ＣＰＵ２１は、指定された長径位置に基づいて、計測対象画像上での病変の長径である２次元距離を算出する。すなわち、ＣＰＵ２１は、第１算出手段として機能する。

ＣＰＵ２１は、指定された長径位置に基づいて、計測対象画像から病変領域を抽出する。すなわち、ＣＰＵ２１は、第１抽出手段として機能する。具体的には、ＣＰＵ２１は、指定された長径位置に基づいて、計測対象画像内に関心領域を設定し、当該設定された関心領域から病変領域を抽出する。

ＣＰＵ２１は、一連の断層画像から、計測対象画像に含まれる病変と同一の病変の病変領域を抽出する。すなわち、ＣＰＵ２１は、第２抽出手段として機能する。具体的には、ＣＰＵ２１は、既に病変領域が抽出されている断層画像の病変領域に基づいて、当該断層画像と撮影位置が隣接する断層画像内に関心領域を設定し、当該設定された関心領域から病変領域を抽出する。

ＣＰＵ２１は、一連の断層画像のうち、計測対象画像に含まれる病変と同一の病変を含む、撮影位置が最も離れた二つの断層画像を特定する。すなわち、ＣＰＵ２１は、特定手段として機能する。以下、一連の断層画像を、断層面に直交する軸に沿って撮影位置順に並べた場合に、計測対象画像に含まれる病変と同一の病変を含む断層画像のうち、最も順序が早い断層画像を「最初の画像」といい、最も順序が遅い断層画像を「最後の画像」という。

ＣＰＵ２１は、二つの断層画像（最初の画像・最後の画像）の病変領域の重心同士の距離である３次元距離を算出する。すなわち、ＣＰＵ２１は、第２算出手段として機能する。具体的には、ＣＰＵ２１は、二つの断層画像のそれぞれについて、当該断層画像の病変領域の重心の２次元座標を取得し、当該取得された重心の２次元座標と、当該断層画像の画像位置、画像方向及び画素間隔と、に基づいて、当該断層画像の病変領域の重心の３次元座標を取得する。そして、ＣＰＵ２１は、最初の画像から求められた病変領域の重心の３次元座標と、最後の画像のから求められた病変領域の重心の３次元座標と、に基づいて、重心同士の３次元距離を算出する。
画像位置、画像方向及び画素間隔は、二つの断層画像（最初の画像・最後の画像）のそれぞれの画像ファイルのヘッダーに格納されている画像情報に含まれている。

ＣＰＵ２１は、最初の画像及び最後の画像から算出された３次元距離と、計測対象画像から算出された２次元距離と、を比較し、３次元距離が２次元距離より長い場合に、警告を通知する。すなわち、ＣＰＵ２１は、警告手段として機能する。

モダリティー３０は、患者の診断対象部位を撮影し、撮影した画像をデジタル変換して医用画像を生成する。モダリティー３０は、例えば、ＣＴ、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）等によって構成される。モダリティー３０は、ＤＩＣＯＭ規格に則って、付帯情報を医用画像の画像ファイルのヘッダーに書き込むことにより、医用画像に付帯情報を付帯させる。

図４に、ＣＴにより生成された一連の断層画像に基づく病変長径評価処理の概要を示す。
まず、読影医により、ＣＴ断層画像の読影が行われ、一連の断層画像の中から病変（癌等）の診断に適した計測対象画像が選択される。
計測対象画像上において発見された病変の長径位置（計測線）が指定されると、計測線の長さに対応する２次元距離が自動的に算出される。また、計測線に基づいて関心領域（以下、ＲＯＩ（Region of Interest）という。）が設定され、ＲＯＩから病変領域が抽出される。

その後、一連の断層画像のうち、撮影位置順で計測対象画像の前後の画像から病変領域が抽出され、病変のある最初の画像と最後の画像が特定される。
病変を含む最初の画像と最後の画像から病変の３次元距離が推定され、この３次元距離が、計測対象画像上において計測された２次元距離と比較される。３次元距離が２次元距離より長い場合には、警告が表示される。

次に、動作について説明する。
図５は、クライアント端末２０において実行される病変長径評価処理を示すフローチャートである。この処理は、ＣＰＵ２１とＲＯＭ２５に記憶されているプログラムとの協働によるソフトウェア処理によって実現される。

まず、ユーザーの操作部２２からの操作により、読影対象となる検査が選択されると、ＣＰＵ２１により、通信部２４を介して、選択された検査に対応する一連の断層画像の画像ファイルの取得要求が送信される。そして、ＣＰＵ２１により、通信部２４を介して、画像管理サーバー１０から一連の断層画像の画像ファイルが取得される（ステップＳ１）。ＣＰＵ２１により、一連の断層画像の画像ファイルに基づいて、一連の断層画像の読影画面が表示部２３に表示される。

図６に、クライアント端末２０の表示部２３に表示される読影画面２３１の例を示す。 読影画面２３１には、検査情報表示欄４１、画像表示欄４２、レポート欄４３が含まれる。
検査情報表示欄４１には、読影対象として選択された検査に関する情報が表示される。

画像表示欄４２には、読影対象検査に対応する医用画像が表示される。なお、画像表示欄４２には、読影対象検査において生成された全ての医用画像が同時に表示されなくてもよい。例えば、ＣＴ等、検査において複数の断層画像が生成される場合には、図６に示すように、画像表示欄４２に、スライドバー４２１及び指定画像表示部４２２が表示され、ユーザーがスライドバー４２１を上下させることに応じて、読影対象検査において生成された複数の断層画像の中から、表示される断層画像が切り替えられる。指定画像表示部４２２には、画像表示欄４２に表示中の断層画像が何枚中何枚目の画像であるかという情報が表示される。

レポート欄４３は、読影レポートを入力するための領域である。具体的には、ユーザーの操作部２２からの操作により、医用画像の診断に基づく読影レポートが入力される。

次に、ユーザーの操作部２２からの操作により、一連の断層画像の中から病変の診断に適した計測対象画像が選択される（ステップＳ２）。例えば、一連の断層画像の中から最も大きな病変を含む断層画像が選択される。

次に、ユーザーの操作部２２からの操作により、表示部２３に表示されている計測対象画像上で病変の長径位置（計測線）が指定されると（ステップＳ３）、ＣＰＵ２１により、計測線（長径位置）に基づいて、計測対象画像上での病変の長径である２次元距離が算出される（ステップＳ４）。具体的には、図７（ａ）に示すように、計測対象画像上において、病変の長径の両端位置５１，５２のそれぞれにマウスカーソルが置かれた状態でマウスボタンが押下され、長径位置が指定されると、図７（ｂ）に示すように、病変の長径の両端位置５１，５２を結ぶ線分が計測線５３として描画され、算出された２次元距離５４が表示される。

次に、ＣＰＵ２１により、計測線（長径位置）に基づいて、計測対象画像内にＲＯＩが設定される（ステップＳ５）。具体的には、図７（ｃ）に示すように、計測線の中点５５を中心として計測線を２倍の長さに拡大した線分を対角線とする矩形領域が、ＲＯＩ５６として設定される。

次に、ＣＰＵ２１により、設定されたＲＯＩに対して病変領域抽出処理が行われる（ステップＳ６）。領域抽出方法については、特に限定されず、例えば、Split and Merge法、クラスタリング（K-Means Algorithm等）を用いた方法等が用いられる。図７（ｄ）に、抽出された病変領域５７の例を示す。ＲＯＩ５６を設定することにより、病変領域抽出の精度を向上させることができる。また、病変領域抽出処理においては、ユーザー操作に依存しないようにモダリティーＬＵＴを適用した後の画素値を用いる。

次に、ＣＰＵ２１により、前画像処理が行われる（ステップＳ７）。前画像処理は、一連の断層画像を、断層面に直交する軸に沿って撮影位置順に並べた場合に、計測対象画像から計測対象画像より撮影位置順が前側の断層画像に向かって、順に、計測対象画像に含まれる病変と同一の病変の存在を確認していく処理である。

ここで、図８を参照して、前画像処理について説明する。
ＣＰＵ２１により、現在設定されている処理対象画像の撮影位置順において一つ前の画像（以下、前画像という。）が処理対象に変更される（ステップＳ２１）。

次に、ＣＰＵ２１により、処理対象画像の撮影位置順において一つ後の画像（以下、後画像という。）、すなわち、ステップＳ２１において変更される前に処理対象であった断層画像の病変領域の重心座標が取得される（ステップＳ２２）。
次に、ＣＰＵ２１により、後画像の病変領域の重心座標と後画像の病変領域抽出結果からマージン領域が取得される（ステップＳ２３）。例えば、後画像から抽出された病変領域が、当該病変領域の重心座標に基づいてマージン分広げられ、マージン領域が取得される。

次に、ＣＰＵ２１により、マージン領域に基づいて、処理対象画像内にＲＯＩが設定される（ステップＳ２４）。具体的には、マージン領域を囲む矩形領域をＲＯＩとする。
次に、ＣＰＵ２１により、設定されたＲＯＩに対して病変領域抽出処理が行われる（ステップＳ２５）。この計測対象画像以外の断層画像内に設定されたＲＯＩに対する病変領域抽出処理についても、領域抽出方法は特に限定されない。

具体的には、図９に示すように、処理対象画像において、後画像（病変領域を抽出済みの隣接画像）の病変領域６１の重心６２と、後画像の病変領域６１からマージン領域６３が求められる。次いで、マージン領域６３を囲む矩形領域がＲＯＩ６４として設定される。そして、処理対象画像上に設定されたＲＯＩ６４から病変領域６５が抽出される。

ここで、処理対象画像上のＲＯＩから病変領域が抽出された場合には（ステップＳ２６；ＹＥＳ）、ステップＳ２１に戻り、さらに前画像を処理対象として、処理が繰り返される。
ステップＳ２６において、処理対象画像上のＲＯＩから病変領域が抽出されなかった場合には（ステップＳ２６；ＮＯ）、ＣＰＵ２１により、処理対象画像の後画像が「最初の画像」として特定され、前画像処理が終了する。

図５に戻り、ＣＰＵ２１により、後画像処理が行われる（ステップＳ８）。後画像処理は、一連の断層画像を、断層面に直交する軸に沿って撮影位置順に並べた場合に、計測対象画像から計測対象画像より撮影位置順が後側の断層画像に向かって、順に、計測対象画像に含まれる病変と同一の病変の存在を確認していく処理である。

ここで、図１０を参照して、後画像処理について説明する。
ＣＰＵ２１により、現在設定されている処理対象画像の後画像が処理対象に変更される（ステップＳ３１）。

次に、ＣＰＵ２１により、処理対象画像の前画像、すなわち、ステップＳ３１において変更される前に処理対象であった断層画像の病変領域の重心座標が取得される（ステップＳ３２）。
次に、ＣＰＵ２１により、前画像の病変領域の重心座標と前画像の病変領域抽出結果からマージン領域が取得される（ステップＳ３３）。

次に、ＣＰＵ２１により、マージン領域に基づいて、処理対象画像内にＲＯＩが設定される（ステップＳ３４）。
次に、ＣＰＵ２１により、設定されたＲＯＩに対して病変領域抽出処理が行われる（ステップＳ３５）。

ここで、処理対象画像上のＲＯＩから病変領域が抽出された場合には（ステップＳ３６；ＹＥＳ）、ステップＳ３１に戻り、さらに後画像を処理対象として、処理が繰り返される。
ステップＳ３６において、処理対象画像上のＲＯＩから病変領域が抽出されなかった場合には（ステップＳ３６；ＮＯ）、ＣＰＵ２１により、処理対象画像の前画像が「最後の画像」として特定され、後画像処理が終了する。

図５に戻り、ＣＰＵ２１により、一連の断層画像のうち、計測対象画像に含まれる病変と同一の病変を含む、撮影位置順で最初の画像の病変領域の重心座標が取得される（ステップＳ９）。ここで取得される重心座標は、最初の画像内の２次元座標（Ｘａ，Ｙａ）である。

次に、ＣＰＵ２１により、最初の画像の病変領域の重心座標（２次元座標（Ｘａ，Ｙａ））と、最初の画像の画像情報（画像位置、画像方向、画素間隔）と、に基づいて、最初の画像の病変領域の重心を示す３次元座標が取得される（ステップＳ１０）。具体的には、ＣＰＵ２１により、最初の画像の画像ファイルに付帯されている画像位置、画像方向、画素間隔を用いて、２次元座標（Ｘａ，Ｙａ）が３次元座標に変換される。

次に、ＣＰＵ２１により、一連の断層画像のうち、計測対象画像に含まれる病変と同一の病変を含む、撮影位置順で最後の画像の病変領域の重心座標が取得される（ステップＳ１１）。ここで取得される重心座標は、最後の画像内の２次元座標（Ｘｂ，Ｙｂ）である。

次に、ＣＰＵ２１により、最後の画像の病変領域の重心座標（２次元座標（Ｘｂ，Ｙｂ））と、最後の画像の画像情報（画像位置、画像方向、画素間隔）と、に基づいて、最後の画像の病変領域の重心を示す３次元座標が取得される（ステップＳ１２）。具体的には、ＣＰＵ２１により、最後の画像の画像ファイルに付帯されている画像位置、画像方向、画素間隔を用いて、２次元座標（Ｘｂ，Ｙｂ）が３次元座標に変換される。

次に、ＣＰＵ２１により、最初の画像の病変領域の重心を示す３次元座標と、最後の画像の病変領域の重心を示す３次元座標と、に基づいて、重心同士の３次元距離が算出される（ステップＳ１３）。

次に、ＣＰＵ２１により、３次元距離がユーザーにより指定された計測線（ステップＳ４において算出された２次元距離）より長いか否かが判断される（ステップＳ１４）。
３次元距離がユーザーにより指定された計測線より長い場合には（ステップＳ１４；ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１により、警告メッセージが表示部２３に表示される（ステップＳ１５）。

図１１に、クライアント端末２０の表示部２３に表示される警告メッセージ２３２の例を示す。警告メッセージ２３２により、計測対象画像内で病変の長径として指定された部分（計測線が描画された部分）が病変の長径でない可能性があることが通知される。

ステップＳ１４において、３次元距離がユーザーにより指定された計測線以下の場合（ステップＳ１４；ＮＯ）、又は、ステップＳ１５の後、病変長径評価処理が終了する。

以上説明したように、本実施の形態によれば、計測対象画像上での病変の長径である２次元距離とは別に３次元距離を算出するので、３次元距離を参照することにより、簡単な方法で一連の断層画像に含まれる病変の計測に伴う誤診を防ぎ、診断精度を向上させることができる。例えば、治験における誤った効果判定を防ぐことができる。
また、３次元距離が２次元距離より長い場合に、警告を通知するので、計測対象画像（２次元画像）上で距離計測を行った場合に、３次元距離を確認する必要があることを通知することができる。

また、計測対象画像上で指定された病変の長径位置（計測線）に基づいて、計測対象画像内にＲＯＩを設定し、当該設定されたＲＯＩから病変領域を抽出するので、精度良く病変領域を抽出することができる。
また、計測対象画像以外の断層画像に対して、撮影位置が隣接する断層画像の病変領域に基づいてＲＯＩを設定し、当該設定されたＲＯＩから病変領域を抽出するので、精度良く病変領域を抽出することができる。

また、計測対象画像に含まれる病変と同一の病変を含む、撮影位置が最も離れた二つの断層画像（最初の画像・最後の画像）のそれぞれについて、当該断層画像の病変領域の重心の２次元座標を取得し、当該取得された重心の２次元座標と、当該断層画像の画像位置、画像方向及び画素間隔と、に基づいて、当該断層画像の病変領域の重心の３次元座標を取得するので、簡単に病変の長径の端部候補の３次元空間上の位置を求めることができる。

なお、上記実施の形態における記述は、本発明に係る画像処理装置の例であり、これに限定されるものではない。装置を構成する各部の細部構成及び細部動作に関しても本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。

例えば、上記実施の形態では、３次元距離が２次元距離より長い場合に、表示部２３に警告メッセージ２３２を表示させることで、警告を通知することとしたが、警告音を発する等、他の方法を用いて警告を通知することとしてもよい。

以上の説明では、各処理を実行するためのプログラムを格納したコンピューター読み取り可能な媒体としてＲＯＭを使用した例を開示したが、この例に限定されない。その他のコンピューター読み取り可能な媒体として、フラッシュメモリー等の不揮発性メモリー、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することも可能である。また、プログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウェーブ（搬送波）を適用することとしてもよい。

１０ 画像管理サーバー
１１ ＣＰＵ
１４ 通信部
１５ ＲＯＭ
１７ 記憶部
２０ クライアント端末
２１ ＣＰＵ
２２ 操作部
２３ 表示部
２４ 通信部
２５ ＲＯＭ
２７ 記憶部
４２ 画像表示欄
１００ 医用画像システム
２３１ 読影画面
２３２ 警告メッセージ
Ｎ 通信ネットワーク

Claims (6)

1. 被検体を撮影して得られた一連の断層画像の中から計測対象画像を選択するための選択手段と、
   前記計測対象画像上で病変の長径位置を指定するための指定手段と、
   前記指定された長径位置に基づいて、前記計測対象画像上での病変の長径である２次元距離を算出する第１算出手段と、
   前記指定された長径位置に基づいて、前記計測対象画像から病変領域を抽出する第１抽出手段と、
   前記一連の断層画像から、前記計測対象画像に含まれる病変と同一の病変の病変領域を抽出する第２抽出手段と、
   前記一連の断層画像のうち、前記計測対象画像に含まれる病変と同一の病変を含む、撮影位置が最も離れた二つの断層画像を特定する特定手段と、
   前記二つの断層画像の病変領域の重心同士の距離である３次元距離を算出する第２算出手段と、
   を備える画像処理装置。
2. 前記３次元距離が前記２次元距離より長い場合に、警告を通知する警告手段を備える請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記第１抽出手段は、前記指定された長径位置に基づいて、前記計測対象画像内に関心領域を設定し、当該設定された関心領域から病変領域を抽出する請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 前記第２抽出手段は、既に病変領域が抽出されている断層画像の病変領域に基づいて、当該断層画像と撮影位置が隣接する断層画像内に関心領域を設定し、当該設定された関心領域から病変領域を抽出する請求項１〜３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
5. 前記第２算出手段は、前記二つの断層画像のそれぞれについて、当該断層画像の病変領域の重心の２次元座標を取得し、当該取得された重心の２次元座標と、当該断層画像の画像位置、画像方向及び画素間隔と、に基づいて、当該断層画像の病変領域の重心の３次元座標を取得する請求項１〜４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
6. コンピューターを、
   被検体を撮影して得られた一連の断層画像の中から計測対象画像を選択するための選択手段、
   前記計測対象画像上で病変の長径位置を指定するための指定手段、
   前記指定された長径位置に基づいて、前記計測対象画像上での病変の長径である２次元距離を算出する第１算出手段、
   前記指定された長径位置に基づいて、前記計測対象画像から病変領域を抽出する第１抽出手段、
   前記一連の断層画像から、前記計測対象画像に含まれる病変と同一の病変の病変領域を抽出する第２抽出手段、
   前記一連の断層画像のうち、前記計測対象画像に含まれる病変と同一の病変を含む、撮影位置が最も離れた二つの断層画像を特定する特定手段、
   前記二つの断層画像の病変領域の重心同士の距離である３次元距離を算出する第２算出手段、
   として機能させるためのプログラム。

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