JP2017204041A

JP2017204041A - 所見情報作成装置及びシステム

Info

Publication number: JP2017204041A
Application number: JP2016094069A
Authority: JP
Inventors: 塚越　伸介; Shinsuke Tsukagoshi; 伸介塚越; 崇博後藤; Takahiro Goto; 豪椋本; Go Mukumoto
Original assignee: Toshiba Medical Systems Corp
Current assignee: Canon Medical Systems Corp
Priority date: 2016-05-09
Filing date: 2016-05-09
Publication date: 2017-11-16
Anticipated expiration: 2036-05-09
Also published as: JP6734111B2

Abstract

【課題】所見情報の作成を簡易化すること。
【解決手段】実施形態の所見情報作成装置は、検出部と、生成部とを備える。検出部は、
被検体に対するスキャンによって収集されたデータを用いて生成された画像における前記
被検体の特徴点を検出する。生成部は、前記画像において位置の指定と所見の入力とを受
付け、人体の解剖学的モデルに基づく仮想患者上で、指定された前記位置に対応する対応
部位を前記特徴点の位置に関する情報に基づいて特定し、前記対応部位と前記所見とを前
記仮想患者上に対応付けた所見情報を生成する。
【選択図】図２

Description

本発明の実施形態は、所見情報作成装置及びシステムに関する。

従来、読影医は、医用画像診断装置により生成された画像を読影し、読影結果を所見情
報（レポート）として、臨床医に受け渡す。ここで、読影医は、読影結果をレポートとし
て作成する際に、手書きでシェーマを作成し、所見を手書きで入力していた。

特開２００８−０１２１７１号公報特開２００６−０７５４９０号公報特開２００９−０７６１０２号公報特開２００８−０１２２２９号公報特開２００７−１８１６２３号公報

本発明が解決しようとする課題は、所見情報の作成を簡易化することを可能とする所見
情報作成装置及びシステムを提供することである。

実施形態の所見情報作成装置は、検出部と、生成部とを備える。検出部は、被検体に対
するスキャンによって収集されたデータを用いて生成された画像における前記被検体の特
徴点を検出する。生成部は、前記画像において位置の指定と所見の入力とを受付け、人体
の解剖学的モデルに基づく仮想患者上で、指定された前記位置に対応する対応部位を前記
特徴点の位置に関する情報に基づいて特定し、前記対応部位と前記所見とを前記仮想患者
上に対応付けた所見情報を生成する。

図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理システムの構成の一例を示す図である。図２は、第１の実施形態に係る端末装置及び所見情報作成装置の構成の一例を示す図である。図３Ａは、第１の実施形態に係る検出機能による部位の検出処理の一例を説明するための図である。図３Ｂは、第１の実施形態に係る検出機能による部位の検出処理の一例を説明するための図である。図４は、第１の実施形態に係る検出機能による部位の検出処理の一例を説明するための図である。図５は、第１の実施形態に係る検出機能による部位の検出処理の一例を説明するための図である。図６は、第１の実施形態に係る記憶回路によって記憶される仮想患者画像の一例を示す図である。図７は、第１の実施形態に係る位置照合機能による照合処理の一例を説明するための図である。図８は、第１の実施形態を説明するための図（１）である。図９は、第１の実施形態を説明するための図（２）である。図１０は、第１の実施形態を説明するための図（３）である。図１１Ａは、第１の実施形態を説明するための図（４）である。図１１Ｂは、第１の実施形態を説明するための図（５）である。図１２は、第１の実施形態に係る所見情報作成装置による処理手順を示すフローチャートである。図１３は、第２の実施形態に係る処理回路の構成例を示す図である。図１４は、第２実施形態を説明するための図（１）である。図１５は、第２実施形態を説明するための図（２）である。図１６Ａは、第３の実施形態を説明するための図（１）である。図１６Ｂは、第３の実施形態を説明するための図（２）である。図１６Ｃは、第３の実施形態を説明するための図（３）である。図１６Ｄは、第３の実施形態を説明するための図（４）である。

以下、添付図面を参照して、所見情報作成装置及びシステムの実施形態を詳細に説明す
る。なお、以下、所見情報作成装置を含む医用情報処理システムを例に挙げて説明する。
なお、図１に示す医用情報処理システム１００においては、サーバ装置と端末装置とがそ
れぞれ１台のみ示されているが、実際にはさらに複数のサーバ装置と端末装置とを含むこ
とができる。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理システム１００の構成の一例を示す図であ
る。図１に示すように、第１の実施形態に係る医用情報処理システム１００は、医用画像
診断装置１と、サーバ装置２と、端末装置３と、所見情報作成装置５とを備える。医用画
像診断装置１と、サーバ装置２と、端末装置３と、所見情報作成装置５とは、例えば、病
院内に設置された院内ＬＡＮ（Local Area Network）４により、直接的、又は間接的に
相互に通信可能な状態となっている。例えば、医用情報処理システム１００にＰＡＣＳ（
Picture Archiving and Communication System）が導入されている場合、各装置は、
ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格に則って、
医用画像等を相互に送受信する。

また、医用情報処理システム１００においては、例えば、ＨＩＳ（Hospital Informat
ion System）や、ＲＩＳ（Radiology Information System）などが導入され、各種情
報が管理される。例えば、端末装置３は、上記したシステムに沿って作成された検査オー
ダーを医用画像診断装置１やサーバ装置２に送信する。医用画像診断装置１は、端末装置
３から直接受信した検査オーダー、或いは、検査オーダーを受信したサーバ装置２によっ
て作成されたモダリティごとの患者リスト（モダリティワークリスト）から患者情報を取
得して、患者ごとの医用画像データを収集する。そして、医用画像診断装置１は、収集し
た医用画像データや、医用画像データに対して各種画像処理を行うことで生成した画像デ
ータをサーバ装置２に送信する。サーバ装置２は、医用画像診断装置１から受信したＸ線
ＣＴ画像データ及び画像データを記憶するとともに、Ｘ線ＣＴ画像データから画像データ
の生成を行い、端末装置３からの取得要求に応じた画像データを端末装置３に送信する。
端末装置３は、サーバ装置２から受信した画像データをモニタなどに表示する。また、端
末装置３は、所見情報作成装置５から受信した所見情報をモニタなどに表示する。所見情
報作成装置５は、医用画像診断装置１から受信した医用画像データを用いて、所見情報を
生成する。以下、各装置について説明する。

医用画像診断装置１は、Ｘ線診断装置、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置、ＭＲ
Ｉ（Magnetic Resonance Imaging）装置、超音波診断装置、ＳＰＥＣＴ（Single Phot
on Emission Computed Tomography）装置、ＰＥＴ（Positron Emission computed
Tomography）装置、ＳＰＥＣＴ装置とＸ線ＣＴ装置とが一体化されたＳＰＥＣＴ−ＣＴ装
置、ＰＥＴ装置とＸ線ＣＴ装置とが一体化されたＰＥＴ−ＣＴ装置、又はこれらの装置群
等である。また、第１の実施形態に係る医用画像診断装置１は、３次元の医用画像データ
（ボリュームデータ）を生成可能である。

具体的には、第１の実施形態に係る医用画像診断装置１は、被検体を撮影することによ
りボリュームデータを生成する。例えば、医用画像診断装置１は、被検体を撮影すること
により投影データやＭＲ（Magnetic Resonance）信号等のデータを収集し、収集したデ
ータから、被検体の体軸方向に沿った複数のアキシャル（axial）面の医用画像データを
再構成することで、ボリュームデータを生成する。例えば、医用画像診断装置１は、５０
０枚のアキシャル面の医用画像データを再構成する。この５００枚のアキシャル面の医用
画像データ群が、ボリュームデータである。なお、医用画像診断装置１により撮影された
被検体の投影データやＭＲ信号等自体をボリュームデータとしてもよい。

また、第１の実施形態に係る医用画像診断装置１は、生成したボリュームデータをサー
バ装置２に送信する。なお、医用画像診断装置１は、ボリュームデータをサーバ装置２に
送信する際に、付帯情報として、例えば、患者を識別する患者ＩＤ、検査を識別する検査
ＩＤ、医用画像診断装置１を識別する装置ＩＤ、医用画像診断装置１による１回の撮影を
識別するシリーズ（series）ＩＤ等を送信する。

サーバ装置２は、医用画像診断装置１によって収集された３次元の医用画像データを記
憶したり、３次元の医用画像データに対して各種画像処理を行ったりする装置であり、例
えば、ＰＡＣＳサーバなどである。例えば、サーバ装置２は、各診療科に配置された端末
装置３から複数の検査オーダーを受信して、医用画像診断装置ごとに患者リストを作成し
て、作成した患者リストを各医用画像診断装置に送信する。一例を挙げると、サーバ装置
２は、医用画像診断装置１による検査を実施するための検査オーダーを各診療科の端末装
置３からそれぞれ受信して患者リストを作成し、作成した患者リストを医用画像診断装置
１に送信する。そして、サーバ装置２は、医用画像診断装置１によって収集された３次元
の医用画像データ及び医用画像データを記憶し、端末装置３からの取得要求に応じて、３
次元の医用画像データ及び医用画像データを端末装置３に送信する。

端末装置３は、病院内の各診療科に配置され、各診療科に勤務する医師によって操作さ
れる装置であり、ＰＣ（Personal Computer）やタブレット式ＰＣ、ＰＤＡ（Personal
Digital Assistant）、携帯電話等である。例えば、端末装置３は、医師によって患者の
症状や医師の所見などのカルテ情報や読影医による所見がまとめられた所見情報（レポー
トとも言う）が入力される。また、端末装置３は、医用画像診断装置１による検査をオー
ダーするための検査オーダーが入力され、入力された検査オーダーを医用画像診断装置１
やサーバ装置２に送信する。すなわち、診療科の医師は、端末装置３を操作して、来院し
た患者の受付情報と電子カルテの情報とを読み出し、該当する患者の診察を行い、読み出
した電子カルテにカルテ情報を入力する。そして、診療科の医師は、医用画像診断装置１
による検査の要否に応じて、端末装置３を操作して検査オーダーを送信する。

図２は、第１の実施形態に係る端末装置３及び所見情報作成装置５の構成の一例を示す
図である。図２に示すように、第１の実施形態に係る端末装置３は、入力回路３１と、デ
ィスプレイ３２と、通信ＩＦ３３と、記憶回路３４と、処理回路３５とを有する。

入力回路３１は、端末装置３の操作者が各種指示や各種設定の入力に用いるマウスやキ
ーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック等を有し、操作者から
受け付けた指示や設定の情報を、処理回路３５に転送する。例えば、入力回路３１は、操
作者から、医用画像データの撮影条件や、医用画像データを生成する際の生成条件、医用
画像データに対する画像処理条件等を受付ける。また、入力回路３１は、被検体に対する
検査を選択するための操作を受付ける。また、入力回路３１は、画像上の部位を指定する
ための指定操作を受付ける。また、入力回路３１は、所見情報作成装置５から受信した所
見情報を表示するための操作を受付ける。

ディスプレイ３２は、操作者によって参照されるモニタであり、処理回路３５による制
御のもと、医用画像データから生成された画像データを操作者に表示したり、入力回路３
１を介して操作者から各種指示や各種設定等を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical Use
r Interface）を表示したりする。また、ディスプレイ３２は、スキャン計画の計画画面
や、スキャン中の画面などを表示する。また、ディスプレイ３２は、被曝情報を含む仮想
患者画像や画像データなどを表示する。なお、ディスプレイ３２によって表示される仮想
患者画像については、後に詳述する。

通信ＩＦ３３は、他装置との通信を制御する。例えば、通信ＩＦ３３は、サーバ装置２
から医用画像データを受信したり、所見情報作成装置５から所見情報を受信したりする。
記憶回路３４は、サーバ装置２から受信した画像データを記憶する。また、記憶回路３４
は、所見情報作成装置５から受信した所見情報を記憶する。

処理回路３５は、端末装置３の全体制御を行う。処理回路３５は、図２に示すように、
表示制御機能３５ａを実行する。ここで、例えば、図２に示す処理回路３５の構成要素で
ある表示制御機能３５ａが実行する処理機能は、コンピュータによって実行可能な表示制
御プログラムの形態で記憶回路３４に記録されている。処理回路３５は、表示制御プログ
ラムを記憶回路３４から読み出し、実行することで表示制御プログラムに対応する機能を
実現するプロセッサである。換言すると、表示制御プログラムを読み出した状態の処理回
路３５は、図２の処理回路３５内に示された表示制御機能を有することとなる。例えば、
表示制御機能３５ａは、所見情報を取得し、ディスプレイ３２に当該所見情報を表示する
。また、表示制御機能３５ａは、記憶回路３４が記憶する各種画像データをディスプレイ
３２に表示する。なお、表示制御機能３５ａのことを表示制御部とも言う。

所見情報作成装置５は、サーバ装置２から受信した医用画像データを用いて、所見情報
を生成する。図２に示すように、第１の実施形態に係る所見情報作成装置５は、入力回路
５１と、ディスプレイ５２と、通信ＩＦ５３と、記憶回路５４と、処理回路５５とを有す
る。

入力回路５１は、所見情報の作成依頼を操作者から受付ける。また、入力回路５１は、
読影対象の医用画像について位置の指定や所見入力を受付ける。また、入力回路５１は、
作成された所見情報に対する各種操作の指定を受付ける。

ディスプレイ５２は、操作者によって参照されるモニタであり、処理回路５５による制
御のもと、入力回路５１を介して操作者から各種指示や各種設定等を受け付けるためのＧ
ＵＩ（Graphical User Interface）を表示したりする。また、ディスプレイ５２は、仮
想患者画像や読影対象の医用画像データなどを表示する。なお、ディスプレイ５２によっ
て表示される仮想患者画像については、後に詳述する。

通信ＩＦ５３は、他装置との通信を制御する。例えば、通信ＩＦ３３は、サーバ装置２
から医用画像データを受信したり、端末装置３に所見情報を送信したりする。記憶回路５
４は、サーバ装置２から受信した医用画像データを記憶する。また、記憶回路５４は、作
成した所見情報を記憶する。

処理回路５５は、所見情報作成装置５の全体制御を行う。また、処理回路５５は、図２
に示すように、取得機能５５ａ、検出機能５５ｂ、位置照合機能５５ｃ、及び生成機能５
５ｄを実行する。ここで、例えば、図２に示す処理回路５５の構成要素である取得機能５
５ａ、検出機能５５ｂ、位置照合機能５５ｃ、及び生成機能５５ｄが実行する各処理機能
は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路５４に記録されている
。処理回路５５は、各プログラムを記憶回路５４から読み出し、実行することで各プログ
ラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出し
た状態の処理回路５５は、図２の処理回路５５内に示された各機能を有することとなる。
なお、検出機能５５ｂのことを検出部とも言い、生成機能５５ｄのことを生成部とも言う
。

取得機能５５ａは、サーバ装置２から読影対象の医用画像を取得する。例えば、所見情
報作成装置５は、読影医から指定された読影対象の検査ＩＤがＤＩＣＯＭタグとして付与
された医用画像をサーバ装置２に要求する。サーバ装置２は、要求された検査ＩＤをＤＩ
ＣＯＭタグに含んだ医用画像を検索して、所見情報作成装置５に応答する。

検出機能５５ｂは、３次元画像データに含まれる被検体における複数の部位をそれぞれ
検出する。具体的には、検出機能５５ｂは、医用画像診断装置１によって生成されたボリ
ュームデータに含まれる臓器などの部位を検出する。例えば、検出機能５５ｂは、ボリュ
ームデータについて、解剖学的な特徴点（Anatomical Landmark）に基づいて臓器などの
部位を検出する。ここで、解剖学的な特徴点とは、特定の骨や臓器、血管、神経、内腔な
どの部位の特徴を示す点である。すなわち、検出機能５５ｂは、特定の臓器や骨などの解
剖学的な特徴点を検出することによって、ボリュームデータに含まれる骨や臓器、血管、
神経、内腔などを検出する。また、検出機能５５ｂは、人体の特徴的な特徴点を検出する
ことで、ボリュームデータに含まれる頭部、首、胸部、腹部、足などの位置を検出するこ
ともできる。なお、本実施形態で説明する部位は、骨や臓器、血管、神経、内腔などにこ
れらの位置も含めたものを意味する。以下、検出機能５５ｂによる部位の検出の一例につ
いて説明する。なお、検出機能５５ｂが実行する「部位の検出処理」のことを「ＡＬ解析
」とも言う。

例えば、検出機能５５ｂは、位置決め画像のボリュームデータ、或いは、診断に用いら
れる画像のボリュームデータにおいて、ボリュームデータに含まれるボクセルの値から解
剖学的な特徴点を抽出する。そして、検出機能５５ｂは、教科書などの情報における解剖
学的な特徴点の３次元的な位置と、ボリュームデータから抽出した特徴点の位置とを比較
することによって、ボリュームデータから抽出した特徴点の中から不正確な特徴点を除去
して、ボリュームデータから抽出した特徴点の位置を最適化する。これにより、検出機能
３７ａは、ボリュームデータに含まれる被検体の各部位を検出する。一例を挙げると、検
出機能５５ｂは、まず、教師あり機械学習アルゴリズムを用いて、ボリュームデータに含
まれる解剖学的な特徴点を抽出する。ここで、上記した教師あり機械学習アルゴリズムは
、正しい解剖学的な特徴点が手動で配置された複数の教師画像を用いて構築されたもので
あり、例えば、ディシジョンフォレスト（decision forest）などが利用される。

そして、検出機能５５ｂは、身体における解剖学的な特徴点の３次元的な位置関係を示
すモデルと、抽出した特徴点とを比較することで、抽出した特徴点を最適化する。ここで
、上記したモデルは、上述した教師画像を用いて構築されたものであり、例えば、点分布
モデルなどが利用される。すなわち、検出機能５５ｂは、正しい解剖学的な特徴点が手動
で配置された複数の教師画像に基づいて部位の形状や位置関係、部位に固有な点などが定
義されたモデルと、抽出した特徴点とを比較することで、不正確な特徴点を除去して、特
徴点を最適化する。

以下、図３Ａ，３Ｂ，４，５を用いて、検出機能５５ｂによる部位の検出処理の一例を
説明する。図３Ａ，３Ｂ，４，５は、第１の実施形態に係る検出機能５５ｂによる部位の
検出処理の一例を説明するための図である。なお、図３Ａ，３Ｂにおいては、２次元上に
特徴点を配置しているが、実際には、特徴点は３次元的に配置される。例えば、検出機能
５５ｂは、ボリュームデータに対して教師あり機械学習アルゴリズムを適用することで、
図３Ａに示すように、解剖学的な特徴点とみなすボクセルを抽出する（図中の黒点）。そ
して、検出機能５５ｂは、抽出したボクセルの位置を、部位の形状や位置関係、部位に固
有な点などが定義されたモデルにフィッティングさせることで、図３Ｂに示すように、抽
出したボクセルのうち不正確な特徴点を除去して、より正確な特徴点に対応するボクセル
のみを抽出する。

ここで、検出機能５５ｂは、抽出した特徴点（ボクセル）に対して、各部位の特徴を示
す特徴点を識別するための識別コードを付与し、識別コードと各特徴点の位置（座標）情
報とを対応づけた情報を画像データに付帯させて記憶回路５４に格納する。例えば、検出
機能５５ｂは、図３Ｂに示すように、抽出した特徴点（ボクセル）に対して、Ｃ１、Ｃ２
、Ｃ３などの識別コードを付与する。ここで、検出機能５５ｂは、検出処理を行ったデー
タごとにそれぞれ識別コードを付帯させて、記憶回路５４に格納する。具体的には、検出
機能５５ｂは、位置決め画像の投影データ、非造影下で収集された投影データ、及び、造
影剤によって造影された状態で収集された投影データのうち、少なくとも１つの投影デー
タから再構成されたボリュームデータに含まれる被検体の部位を検出する。

例えば、検出機能５５ｂは、図４に示すように、位置決め画像のボリュームデータ（図
中、位置決め）から検出した各ボクセルの座標に識別コードを対応付けた情報をボリュー
ムデータに付帯させて記憶回路５４に格納する。一例を挙げると、検出機能５５ｂは、位
置決め画像のボリュームデータから標識点の座標を抽出して、図４に示すように、「識別
コード：Ｃ１、座標（ｘ₁, ｙ₁, ｚ₁）」、「識別コード：Ｃ２、座標（ｘ₂, ｙ₂,
ｚ₂）」などをボリュームデータに対応付けて格納する。これにより、検出機能５５ｂは
、位置決め画像のボリュームデータにおけるどの位置にどのような特徴点があるかを識別
することができ、これらの情報に基づいて臓器などの各部位を検出することができる。

また、検出機能５５ｂは、例えば、図４に示すように、診断用の画像のボリュームデー
タ（図中、スキャン）から検出した各ボクセルの座標に識別コードを対応付けた情報をボ
リュームデータに付帯させて記憶回路５４に格納する。ここで、検出機能５５ｂは、スキ
ャンにおいて、造影剤によって造影されたボリュームデータ（図中、造影Ｐｈａｓｅ）と
、造影剤によって造影されていないボリュームデータ（図中、非造影Ｐｈａｓｅ）とから
、それぞれ標識点の座標を抽出して、抽出した座標に識別コードを対応付けることができ
る。

一例を挙げると、検出機能５５ｂは、診断用の画像のボリュームデータのうち、非造影
Ｐｈａｓｅのボリュームデータから標識点の座標を抽出して、図４に示すように、「識別
コード：Ｃ１、座標（ｘ’₁, ｙ’₁, ｚ’₁）」、「識別コード：Ｃ２、座標（ｘ’₂,
ｙ’₂, ｚ’₂）」などをボリュームデータに対応付けて格納する。また、検出機能５
５ｂは、診断用の画像のボリュームデータのうち、造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータか
ら標識点の座標を抽出して、図４に示すように、「識別コード：Ｃ１、座標（ｘ’₁, ｙ
’₁, ｚ’₁）」、「識別コード：Ｃ２、座標（ｘ’₂, ｙ’₂, ｚ’₂）」などをボリュ
ームデータに対応付けて格納する。ここで、造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータから標識
点を抽出する場合、造影されることで抽出可能となる標識点が含まれる。例えば、検出機
能５５ｂは、造影Ｐｈａｓｅのボリュームデータから標識点を抽出する場合、造影剤によ
って造影された血管などを抽出することができる。従って、造影Ｐｈａｓｅのボリューム
データの場合、検出機能５５ｂは、図４に示すように、造影することで抽出された血管な
どの標識点の座標（ｘ’₃₁, ｙ’₃₁, ｚ’₃₁）〜座標（ｘ’₃₄, ｙ’₃₄, ｚ’₃₄）な
どに、それぞれの血管を識別するための識別コードＣ３１、Ｃ３２、Ｃ３３及びＣ３４な
どを対応付ける。

上述したように、検出機能５５ｂは、位置決め画像、或いは、診断用の画像のボリュー
ムデータにおけるどの位置にどのような標識点があるかを識別することができ、これらの
情報に基づいて臓器などの各部位を検出することができる。例えば、検出機能５５ｂは、
検出の対象となる対象部位と、対象部位の周辺の部位との解剖学的な位置関係の情報を用
いて、対象部位の位置を検出する。一例を挙げると、検出機能５５ｂは、対象部位を「肺
」とした場合、肺の特徴を示す識別コードに対応付けられた座標情報を取得するとともに
、「肋骨」や「鎖骨」、「心臓」、「横隔膜」など、「肺」の周囲の部位を示す識別コー
ドに対応付けられた座標情報を取得する。そして、検出機能５５ｂは、「肺」と周囲の部
位との解剖学的な位置関係の情報と、取得した座標情報とを用いて、ボリュームデータに
おける「肺」の領域を抽出する。

例えば、検出機能５５ｂは、「肺尖：鎖骨の２〜３ｃｍ上方」や、「肺の下端：第７肋
骨の高さ」などの位置関係の情報と、各部位の座標情報とから、図５に示すように、ボリ
ュームデータにおいて「肺」に相当する領域Ｒ１を抽出する。すなわち、検出機能５５ｂ
は、ボリュームデータにおける領域Ｒ１のボクセルの座標情報を抽出する。検出機能５５
ｂは、抽出した座標情報を部位情報と対応付けてボリュームデータに付帯させて記憶回路
５４に格納する。同様に、検出機能５５ｂは、図５に示すように、ボリュームデータにお
いて「心臓」に相当する領域Ｒ２などを抽出することができる。

また、検出機能５５ｂは、人体における頭部や胸部などの位置を定義する特徴点に基づ
いて、ボリュームデータに含まれる位置を検出する。ここで、人体における頭部や胸部な
どの位置は任意に定義することができる。例えば、第７頸椎から肺の下端までを胸部と定
義すると、検出機能５５ｂは、第７頸椎に対応する特徴点から肺の下端に対応する特徴点
までを胸部として検出する。なお、検出機能５５ｂは、上述した解剖学的な特徴点を用い
た方法以外にも種々の方法により部位を検出することができる。例えば、検出機能５５ｂ
は、ボクセル値に基づく領域拡張法などによりボリュームデータに含まれる部位を検出す
ることができる。

位置照合機能５５ｃは、３次元画像データに含まれる被検体における複数の部位それぞ
れの位置と、仮想患者データに含まれる人体における複数の部位それぞれの位置とを照合
する。ここで、仮想患者データとは、人体における複数の部位それぞれの標準的な位置を
表す情報である。すなわち、位置照合機能５５ｃは、被検体の部位と標準的な部位の位置
とを照合して、照合結果を記憶回路５４に格納する。例えば、位置照合機能５５ｃは、人
体の部位が標準的な位置に配置された仮想患者画像（単に仮想患者とも言う）と、被検体
のボリュームデータとをマッチングする。

ここで、まず、仮想患者画像について説明する。仮想患者画像は、年齢、成人／子供、
男性／女性、体重、身長などの体格などに関わるパラメータに関する複数の組み合わせに
応じた標準的な体格などを有する人体について実際にＸ線で撮影した画像として予め生成
されて、記憶回路５４に格納される。すなわち、記憶回路５４は、上述したパラメータの
組み合わせに応じた複数の仮想患者画像のデータを記憶する。ここで、記憶回路５４によ
って記憶される仮想患者画像には、解剖学的な特徴点（特徴点）が対応づけて記憶される
。例えば、人体には、パターン認識等の画像処理により比較的容易にその形態的特徴等に
基づいて画像から抽出できる多数の解剖学的な特徴点がある。これら多数の解剖学的な特
徴点の身体におけるその位置や配置は年齢、成人／子供、男性／女性、体重、身長などの
体格等に従っておおよそ決まっている。

記憶回路５４によって記憶される仮想患者画像は、これら多数の解剖学的な特徴点が予
め検出され、検出された特徴点の位置データがそれぞれの特徴点の識別コードとともに仮
想患者画像のデータに付帯又は関連付けされて記憶される。図６は、第１の実施形態に係
る記憶回路５４によって記憶される仮想患者画像の一例を示す図である。例えば、記憶回
路５４は、図６に示すように、臓器などの部位を含む３次元の人体に、解剖学的な特徴点
と特徴点を識別するための識別コード「Ｖ１」、「Ｖ２」及び「Ｖ３」などとが関連付け
られた仮想患者画像を記憶する。

すなわち、記憶回路５４は、３次元の人体画像のおける座標空間における特徴点の座標
と対応する識別コードとを関連付けて記憶する。一例を挙げると、記憶回路５４は、図６
に示す識別コード「Ｖ１」に対応づけて、対応する特徴点の座標を記憶する。同様に、記
憶回路５４は、識別コードと特徴点の座標とを対応づけて記憶する。なお、図６において
は、臓器として肺、心臓、肝臓、胃、腎臓などのみが示されているが、実際には、仮想患
者画像は、さらに多数の臓器、骨、血管、神経などが含まれる。また、図６においては、
識別コード「Ｖ１」、「Ｖ２」及び「Ｖ３」に対応する特徴点についてのみ示されている
が、実際にはさらに多数の特徴点が含まれる。

位置照合機能５５ｃは、検出機能５５ｂによって検出された被検体のボリュームデータ
中の特徴点と、上述した仮想患者画像中の特徴点とを識別コードを用いてマッチングして
、ボリュームデータの座標空間と仮想患者画像の座標空間とを関連付ける。図７は、第１
の実施形態に係る位置照合機能５５ｃによる照合処理の一例を説明するための図である。
ここで、図７においては、スキャノ画像から検出した特徴点と仮想患者画像から検出され
た特徴点との間で同一の特徴点を示す識別コードが割り当てられた３組の特徴点を用いて
マッチングを行う場合について示すが、実施形態はこれに限定されるものではなく、任意
の組の特徴点を用いてマッチングを行うことができる。

例えば、位置照合機能５５ｃは、図７に示すように、仮想患者画像において識別コード
「Ｖ１」、「Ｖ２」及び「Ｖ３」で示される特徴点と、ボリュームデータにおいて識別コ
ード「Ｃ１」、「Ｃ２」及び「Ｃ３」で示される特徴点とをマッチングする場合、同一の
特徴点間の位置ずれが最小となるように座標変換することにより、画像間の座標空間を関
連付ける。例えば、位置照合機能５５ｃは、図７に示すように、解剖学的に同じ特徴点「
Ｖ１（x1,y1,z1）、Ｃ１（X1,Y1,Z1）」、「Ｖ２（x2,y2,z2）、Ｃ２（X2,Y2,Z2）」、「
Ｖ３（x3,y3,z3）、Ｃ３（X3,Y3,Z3）」の間の位置ズレの合計「ＬＳ」を最小化するよう
に、以下の座標変換行列「Ｈ」を求める。

LS ＝（(X1,Y1,Z1)-Ｈ(x1,y1,z1))
+（(X2,Y2,Z2)-Ｈ(x2,y2,z2))
+（(X3,Y3,Z3)-Ｈ(x3,y3,z3))

位置照合機能５５ｃは、求めた座標変換行列「Ｈ」により、仮想患者画像上に指定され
た範囲をボリュームデータ上の範囲に変換することができる。例えば、位置照合機能５５
ｃは、座標変換行列「Ｈ」を用いることで、図７に示すように、仮想患者画像上に指定さ
れた範囲「ＳＲＶ」をボリュームデータ上の範囲「ＳＲＣ」に変換することができる。例
えば、操作者が仮想患者画像上で範囲「ＳＲＶ」を設定すると、位置照合機能５５ｃは、
上述した座標変換行列「Ｈ」を用いて、設定された範囲「ＳＲＶ」をボリュームデータ上
の範囲「ＳＲＣ」に変換する。

これにより、例えば、仮想患者画像上で識別コード「Ｖｎ」に対応する特徴点を含むよ
うに設定された範囲「ＳＲＶ」は、ボリュームデータ上で同一の特徴点に対応する識別コ
ード「Ｃｎ」が含まれる範囲「ＳＲＣ」に変換されて設定される。なお、上述した座標変
換行列「Ｈ」は、被検体ごとに記憶回路５４に記憶されて、適宜読み出されて使用される
場合であってもよく、或いは、ボリュームデータが収集されるごとに算出される場合であ
ってもよい。このように第１の実施形態によれば、プリセット時の範囲指定のために仮想
患者画像を表示し、その上で位置・範囲を計画しておくことで、ボリュームデータの撮影
後に、計画された位置・範囲に対応するボリュームデータ上の位置・範囲を自動で数値設
定することが可能である。

以上、医用情報処理システム１００の全体構成、及び、第１の実施形態に係る端末装置
３及び所見情報作成装置５の構成について説明した。かかる構成のもと、第１の実施形態
に係る医用情報処理システム１００では、読影医は、医用画像診断装置１によって撮影さ
れた医用画像を用いて読影を行い、読影結果をレポートとして作成し、臨床医に受け渡す
。

ここで、従来の医用情報処理システム１００では、読影医は、読影結果をレポートとし
て作成する際に、マニュアルで一から手書きでシェーマを作成し、所見をコメントしてい
た。また、プリセットのシェーマを用いて、このシェーマ上に所見を記載しコメントして
いた。更に、実画像をキャプチャしてレポートに貼り付けた場合、臓器の輪郭だけでなく
、塗りつぶしなどがある。このため、読影医がキャプチャ画像上にコメントしても、レポ
ートを受け取った臨床医には記載されたコメントの内容を理解できない場合がある。すな
わち、従来技術に係る医用情報処理システム１００では、レポートの作成が煩雑であり、
また、読影内容を正確に伝達することができない場合があった。

このようなことから、第１の実施形態に係る所見情報作成装置５は、所見情報の作成を
簡易化する。例えば、第１の実施形態に係る所見情報作成装置５は、医用画像データにお
いて位置の指定と所見の入力とを受付ける。そして、第１の実施形態に係る所見情報作成
装置５は、人体の解剖学的モデルに基づく仮想患者上で、指定された位置に対応する対応
部位を特徴点の位置に関する情報に基づいて特定し、対応部位と所見とを仮想患者上に対
応付けた所見情報を生成する。このような機能は、生成機能５５ｄにより実現される。以
下では、生成機能５５ｄについて説明する。図８は、第１の実施形態を説明するための図
（１）であり、図９は、第１の実施形態を説明するための図（２）である。

図８では、アキシャル面の医用画像データの一例を示す。この医用画像データは、例え
ば５００枚のアキシャル面の医用画像データの一部を示すものである。読影医は、例えば
、５００枚のアキシャル面の医用画像データを連続的に読影する。ここで、読影医は、あ
るアキシャル面の医用画像データで病変部位を発見した場合、この医用画像データで病変
部位の位置を指定する。例えば、図８の例では、読影医は、位置Ｔ１を病変部位として指
定した場合を示す。

生成機能５５ｄは、図８の位置Ｔ１の指定を受付けた場合、指定された位置Ｔ１に対応
する仮想患者上の対応部位を特徴点の位置に関する情報に基づいて特定する。図９では、
図８に示す位置Ｔ１の指定を受付けた場合の仮想患者画像の一例を示す。例えば、生成機
能５５ｄは、図８の位置Ｔ１に対応する仮想患者上の部位として、図９に示すＴ１１を特
定する。

また、生成機能５５ｄは、指定された部位に対する所見を読影医から受付ける。なお、
所見の受付けは、入力回路５１を介した文字入力でもよいし、読影医の発した音声を解析
して文字に変換してもよい。例えば、生成機能５５ｄは、図９に示すように、検査日が２
０１５年４月３日であり、病変部位がＳ４であり、病変サイズが６ｍｍ×８ｍｍであるこ
とを示した所見Ａ１「２０１５年４月３日Ｓ４肝臓癌６ｍｍ×８ｍｍ」を読影医が
読影した所見として仮想患者画像に対応付ける。なお、生成機能５５ｄは、計測ツールで
自動的に計測された値を病変サイズとして用いてもよい。また、生成機能５５ｄは、読影
医から受付けた所見であるか計測ツールで自動的に計測された所見であるかを識別する情
報を更に仮想患者画像に対応付けてもよい。更に、生成機能５５ｄは、読影医から所見を
受付けた場合、読影医の名前を仮想患者画像に対応付けてもよい。

ここで、生成機能５５ｄは、生成した所見情報をＤＩＣＯＭ情報として記憶させたり、
ＲＩＳ或いはＨＩＳなどに記憶させたりする。これにより、患者ＩＤと検査ＩＤとを特定
することで、過去の検査の所見情報を特定したり、過去の検査で生成された医用画像を特
定したりすることが可能になる。例えば、生成機能５５ｄは、更に、過去に生成した所見
情報である過去情報が存在する場合には、当該過去情報に含まれる対応部位及び所見の少
なくともいずれか一方を取得して、仮想患者上に対応付けた所見情報を生成する。図９に
示す例では、仮想患者の部位Ｔ１１に対応付けられた過去の所見Ａ２として「２０１５年
３月１日Ｓ４肝臓癌５ｍｍ×４ｍｍ」を更に示している。

また、生成機能５５ｄは、過去に生成した所見情報を参照することで、腫瘍サイズの変
化を更に対応付けるようにしてもよい。この腫瘍サイズの変化を参照することで、臨床医
は、腫瘍の改善率などを指標として治療の効果を評価することが可能になる。

なお、図９に示す例では、正面向きの仮想患者と横向きの仮想患者とを図示したが、実
施形態はこれに限定されるものではない。例えば、生成機能５５ｄは、対応部位の位置に
応じて仮想患者を所定の方向に回転や拡大或いはパンさせて所見情報を生成するようにし
てもよい。また、生成機能５５ｄは、操作者の指示に応じて仮想患者の向きを自由に回転
させたり操作者に指示された仮想患者の部位を拡大させたりしてもよい。

また、生成機能５５ｄは、更に、所見情報の生成時における被検体Ｐの体格を反映させ
た仮想患者を選択して所見情報を生成するようにしてもよい。図１０は、第１の実施形態
を説明するための図（３）である。図１０では、前回の所見情報作成時よりも被検体Ｐの
体格が小さくなった場合について説明する。図１０のＶＭ１は、今回の所見情報作成時の
被検体Ｐの体格を反映した仮想患者を示し、ＶＭ２は、前回の所見情報作成時の被検体Ｐ
の体格を反映した仮想患者を示す。このように、所見情報作成時の被検体Ｐの体格を反映
した仮想患者上に所見を対応付けることで、例えば臨床医は、癌などの病変部位が縮小し
た場合に、被検体Ｐの体格の変化によるものであるのか、治療の効果によるものであるの
かを判断することが可能になる。

また、生成機能５５ｄは、過去の所見情報を更に対応付ける場合、過去の所見情報の生
成に用いられた過去画像と特定して、更に対応付けてもよい。例えば、生成機能５５ｄは
、特徴点の位置に関する情報に基づいて、過去情報の生成に用いられた過去画像のうち、
今回の診断に用いた画像と同一位置の断面を示す過去画像を特定し、特定した過去画像を
更に対応付けた所見情報を生成するようにしてもよい。図１１Ａは、第１の実施形態を説
明するための図（４）であり、図１１Ｂは、第１の実施形態を説明するための図（５）で
ある。

図１１Ａでは、今回の所見情報作成時の画像を示し、図１１Ｂでは、過去の所見情報作
成時の画像を示す。また、図１１Ａでは、被検体Ｐの体格が図１０のＶＭ１で反映される
アキシャル面の医用画像データの一例を示し、図１１Ｂでは、被検体Ｐの体格が図１０の
ＶＭ２で反映されるアキシャル面の医用画像データの一例を示す。通常、被検体Ｐの体格
が変わると、同じ断面を見つけにくいが、ＡＬ解析により過去の画像と現在の画像とを位
置合わせして仮想患者上に対応付けることが可能になる。これにより、臨床医は、過去の
画像と現在の画像との比較を行いやすくなる。

図１２は、第１の実施形態に係る所見情報作成装置５による処理手順を示すフローチャ
ートである。図１２では、所見情報作成装置５全体の動作を説明するフローチャートを示
し、各構成要素がフローチャートのどのステップに対応するかを説明する。

ステップＳ１０１は、取得機能５５ａに対応するステップである。処理回路５５が記憶
回路５４から取得機能５５ａに対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより
、取得機能５５ａが実現されるステップである。ステップＳ１０１では、取得機能５５ａ
は、サーバ装置２から読影対象の医用画像データを取得する。

ステップＳ１０２は、検出機能５５ｂに対応するステップである。処理回路５５が記憶
回路５４から検出機能５５ｂに対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより
、検出機能５５ｂが実現されるステップである。ステップＳ１０２では、検出機能５５ｂ
は、位置決め用画像に対してＡＬ解析を実行する。

ステップＳ１０３は、位置照合機能５５ｃに対応するステップである。処理回路５５が
記憶回路５４から位置照合機能５５ｃに対応する所定のプログラムを呼び出し実行するこ
とにより、位置照合機能５５ｃが実現されるステップである。ステップＳ１０３では、位
置照合機能５５ｃは、ＡＬ解析結果とプリセット位置とを照合する。

ステップＳ１０４〜ステップＳ１０９は、生成機能５５ｄに対応するステップである。
処理回路５５が記憶回路５４から生成機能５５ｄに対応する所定のプログラムを呼び出し
実行することにより、生成機能５５ｄが実現されるステップである。ステップＳ１０４で
は、生成機能５５ｄは、位置の指定を受付けたか否かを判定する。ここで、生成機能５５
ｄは、位置の指定を受付けたと判定しなかった場合（ステップＳ１０４、Ｎｏ）、ステッ
プＳ１０４の判定処理を繰り返す。一方、生成機能５５ｄは、位置の指定を受付けたと判
定した場合（ステップＳ１０４、Ｙｅｓ）、ステップＳ１０５では、仮想患者上で対応す
る部位を特定する。

ステップＳ１０６では、生成機能５５ｄは、所見を受付ける。そして、ステップＳ１０
７では、生成機能５５ｄは、仮想患者上に所見を対応付ける。続いて、ステップＳ１０８
では、生成機能５５ｄは、所見情報作成の終了を受付けたか否かを判定する。ここで、生
成機能５５ｄは、所見情報作成の終了を受付けたと判定しなかった場合（ステップＳ１０
８、Ｎｏ）、ステップＳ１０４に移行する。一方、生成機能５５ｄは、所見情報作成の終
了を受付けたと判定した場合（ステップＳ１０８、Ｙｅｓ）、ステップＳ１０９では、作
成した所見情報を臨床医が使用する端末装置３へ送信する。生成機能５５ｄは、例えば、
図９に示した所見情報を端末装置３へ送信する。なお、生成機能５５ｄは、生成した所見
情報をサーバ装置２へ送信してもよい。また、サーバ装置２へ所見情報を送信する場合、
担当医である臨床医が使用する端末装置３へ、所見情報の作成が完了した旨をメールや自
動音声案内で通知してもよい。

これにより端末装置３では、表示制御機能３５ａは、所見情報を取得し、所定の表示部
に当該所見情報を表示する。ここで、表示制御機能３５ａは、所見情報として表示された
仮想患者上に対応付けられた対応部位及び所見のうち、操作者によって選択された所見情
報に対応する画像を表示させる。一例をあげると、表示制御機能３５ａは、図９中の所見
Ａ１が選択された場合、図８に示す画像を表示させる。また、表示制御機能３５ａは、図
９中の所見Ａ２が選択された場合には、所見Ａ２に対応付けられた過去の画像を表示させ
る。

また、表示制御機能３５ａは、所見情報として対応付けられた過去の対応部位及び所見
と、今回の対応部位及び所見とを異なる表示形態で表示させてもよい。例えば、表示制御
機能３５ａは、過去の対応部位及び所見を赤色で表示し、今回の対応部位及び所見を青色
で表示する。また、表示制御機能３５ａは、過去の対応部位及び所見と、今回の対応部位
及び所見とを操作者の選択に応じて表示を切り替えるようにしてもよい。更に、表示制御
機能３５ａは、所見情報として対応づけられた任意の情報を操作者からの選択に応じて表
示することが可能である。

なお、上述した実施形態では、所見情報は、仮想患者上で所見や画像などの情報が直接
的に対応付けられるものとして説明した。そして、端末装置３には、この所見情報が送信
されるものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、生成
機能５５ｄにより生成された所見情報は、キャプチャ画像として端末装置３に送信されて
もよい。かかる場合、表示制御機能３５ａは、キャプチャ画像として受信した所見情報を
端末装置３のディスプレイ３２に表示させる。そして、表示制御機能３５ａは、端末装置
３の操作者の選択に応じて、所見情報作成装置５から選択された所見や画像を読み出して
、端末装置３のディスプレイ３２に表示させる。

上述したように第１の実施形態では、所見情報作成装置５は、画像において位置の指定
と所見の入力とを受付け、指定された位置に対応する部位を、特徴点の位置に関する情報
に基づいて仮想患者上で対応部位として特定する。そして、所見情報作成装置５は、対応
部位と所見とを仮想患者上に対応付けた所見情報を生成する。このように、第１の実施形
態によれば、例えば、読影医は、画像を見ながら画像上の部位を指定して所見を入力する
ことで、所見情報を簡易に作成することが可能になる。

また、生成機能５５ｄは、更に、被検体に照射された放射線量に関する情報、スキャン
時のスキャン条件及び指定された部位に形成された腫瘍サイズのうち少なくともいずれか
一つを更に仮想患者上に対応付けた所見情報を生成するようにしてもよい。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、所見情報作成装置５は、読影医から位置の指定を受付けて所見情
報を作成する場合について説明した。ところで、被検体Ｐの医用画像に対して所定の支援
診断アルゴリズムを用いて、病変部位を検出するコンピュータ支援診断（Computer Aide
d Diagnosis：ＣＡＤ）処理が利用される場合がある。かかる場合、読影医は、ＣＡＤの
処理結果を参照して、医用画像に対して読影を行う。このようなことから、所見情報作成
において、ＣＡＤ機能を利用してもよいものである。そこで、第２の実施形態では、ＣＡ
Ｄ機能を利用して所見情報を作成する場合について説明する。

第２の実施形態に係る所見情報作成装置５の構成は、処理回路の一部の構成が異なる点
を除いて、第１の実施形態に係る所見情報作成装置５の構成と同様である。このため、処
理回路以外の説明については省略する。図１３は、第２の実施形態に係る処理回路１５０
の構成例を示す図である。

第２の実施形態に係る処理回路１５０は、図１３に示すように、取得機能５５ａ、検出
機能５５ｂ、位置照合機能５５ｃ、診断機能１５０ａ及び生成機能５５ｄを実行する。こ
こで、例えば、図１３に示す処理回路１５０の構成要素である取得機能５５ａ、検出機能
５５ｂ、位置照合機能５５ｃ、診断機能１５０ａ及び生成機能５５ｄが実行する各処理機
能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路５４に記録されてい
る。処理回路１５０は、各プログラムを記憶回路５４から読み出し、実行することで各プ
ログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み
出した状態の処理回路１５０は、図１３の処理回路１５０内に示された各機能を有するこ
ととなる。なお、検出機能５５ｂのことを検出部とも言い、診断機能１５０ａのことを診
断部とも言い、生成機能５５ｄのことを生成部とも言う。

診断機能１５０ａは、検出機能５５ｂにより検出された特徴点に基づく画像上の被検体
Ｐの部位に対して支援診断処理を実行し、処理結果を画像上に描出させる。図１４は、第
２実施形態を説明するための図（１）である。図１４では、アキシャル面の医用画像デー
タについてＣＡＤ処理を実行した結果の一例を示す。図１４の例では、診断機能１５０ａ
が、病変部位の候補としてＣＡＤ１とＣＡＤ２とを検出した場合を示す。そして、例えば
、読影医は、図１４に示すＣＡＤ処理の結果を読影し、ＣＡＤ１は病変部位であるがＣＡ
Ｄ２は病変部位ではないと判断したものとする。かかる場合、読影医は、入力回路５１を
介してＣＡＤ１のみを選択する。

そして、生成機能５５ｄは、更に、画像に描出された処理結果の選択を受付け、選択さ
れた処理結果に対応する仮想患者上の部位を対応部位として特定し、仮想患者上に対応付
けた所見情報を生成する。図１５は、第２実施形態を説明するための図（２）である。図
１５では、図１４のＣＡＤ１の選択を受付けた場合の仮想患者画像の一例を示す。図１５
に示すように、生成機能５５ｄは、図１４のＣＡＤ１に対応する仮想患者上の部位を対応
部位として特定し、仮想患者上に対応付けた所見情報を生成する。また、読影医により、
この対応部位に対して所見が入力された場合には、生成機能５５ｄは、この所見を更に仮
想患者上に対応付ける。図１５の例では、「Ｓ４肝臓がん６ｍｍ×８ｍｍ」を読影医
が読影した所見として入力した場合を示す。このように、ＣＡＤ処理の結果を所見情報の
作成に利用することにより、読影医はより簡便に所見情報を作成することが可能になる。

なお、図１４では、診断機能１５０ａが、ＣＡＤ処理の結果として病変部位の候補を丸
印で示す例を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、診断機能
１５０ａは、ＣＡＤ処理の結果として推定の所見も提供するようにしてもよい。かかる場
合、診断機能１５０ａは、病変部位の候補に所見も更に対応付けたＣＡＤ処理の結果を表
示してもよい。また、生成機能５５ｄは、図１５において、選択を受付けた病変部位の候
補に対応付けられた所見を、仮想患者に更に対応付けるようにしてもよい。

（第３の実施形態）
第１の実施形態や第２の実施形態により作成された所見情報は、臨床医に適用されるだ
けではなく、例えば患者への説明にも利用可能である。ところで、実際の生体組織が描出
された実画像は、患者にとって視覚的に好ましくない場合がある。そこで、第３の実施形
態では、所見情報を例えば患者への説明用に、実際の生体組織を簡易化して描出する場合
ついて説明する。図１６Ａ〜図１６Ｄは、第３の実施形態を説明するための図（１）〜（
４）である。図１６Ａでは、仮想患者上に対応付けられた病変部位Ｔ１１を示す。

図１６Ａでは、仮想患者において、実際の生体組織を詳細に模倣した構造物が描出され
ている。そこで、生成機能５５ｄは、例えば、実際の画像から特徴量を算出し、画像に描
出される構造物を簡易化して、仮想患者上に描出した簡易画像を生成する。例えば、図１
６Ｂに示すように、生成機能５５ｄは、仮想患者上に病変部位の位置を示す目印を対応付
けた簡易画像を生成する。或いは、生成機能５５ｄは、図１６Ｃや図１６Ｄに示すように
、画像に描出される構造物を輪郭のみ表示した簡易画像を生成するようにしてもよい。例
えば、生成機能５５ｄは、図１６Ｃでは、胆嚢における病変部位を簡易化して示し、図１
６Ｄでは、冠動脈における病変部位を簡易化して示す。また、生成機能５５ｄは、仮想患
者上に更に所見を対応付けた簡易画像を生成してもよい。或いは、生成機能５５ｄは、仮
想患者上に更に撮影条件や被検体の被曝量などを対応付けた簡易画像を生成してもよい。

（その他の実施形態）
さて、これまで第１〜第３の実施形態について説明したが、上記した第１〜第３の実施
形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。

ＡＬ解析の結果、腎臓や肺が片側しか存在しなかった場合には、標準の人体モデルと相
違が生じる。このような場合、生成機能５５ｄは、仮想患者上に臓器が欠失していること
を認識可能な状態で所見情報とした更に対応付けてもよい。例えば、生成機能５５ｄは、
欠失している臓器を塗りつぶしたり、アノテーションを付与したりする。また、かかる場
合、診断機能１５０ａは、欠失している臓器について、支援診断処理の対象外とするよう
にしてもよい。

上述した実施形態では、所見情報作成装置５は、医用画像診断装置１が本撮影により収
集した画像を用いて、所見情報を作成するものとして説明したが、実施形態はこれに限定
されるものではない。例えば、所見情報作成装置５は、医用画像診断装置１によるスキャ
ノ画像の撮影において、被検体Ｐに対する全周分の投影データを収集することで撮影した
３次元のスキャノ画像を用いて、所見情報を作成するようにしてもよい。かかる場合、検
出機能５５ｂが、３次元のスキャノ画像についてＡＬ解析を行い、生成機能５５ｄが、Ａ
Ｌ解析結果に基づいて、指定された位置に対応する対応部位を特定し、対応部位と所見と
を仮想患者上に対応付けた所見情報を生成する。また、例えば、所見情報作成装置５は、
医用画像診断装置１により撮影した２次元のスキャノ画像を用いて、所見情報を作成する
ようにしてもよい。かかる場合、検出機能５５ｂが、２次元のスキャノ画像についてＡＬ
解析を行い、生成機能５５ｄが、ＡＬ解析結果に基づいて、指定された位置に対応する対
応部位を特定し、対応部位と所見とを仮想患者上に対応付けた所見情報を生成する。

また、医用画像診断装置１が、所見情報を作成するようにしてもよい。かかる場合、医
用画像診断装置１は、所見情報作成装置５が有する処理回路５５の取得機能５５ａ、検出
機能５５ｂ、位置照合機能５５ｃ、及び生成機能５５ｄを実行する。或いは、医用画像診
断装置１は、所見情報作成装置５が有する処理回路１５０の取得機能５５ａ、検出機能５
５ｂ、位置照合機能５５ｃ、診断機能１５０ａ及び生成機能５５ｄを実行する。

なお、上述した実施形態では、検出機能５５ｂは、位置決め画像のボリュームデータ、
或いは、診断に用いられる画像のボリュームデータを用いてＡＬ解析を実行するものとし
て説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、検出機能５５ｂは、
２次元の位置決め画像を用いてＡＬ解析を実行するようにしてもよい。

上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（central pre
process unit）、ＧＰＵ(Graphics Processing Unit)、或いは、特定用途向け集積回
路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デ
バイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Dev
ice：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic D
evice：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable
Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサは記憶回路に保存された
プログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、記憶回路にプログラムを保
存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わな
い。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで
機能を実現する。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路とし
て構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして
構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、図２における複数の構成要素を
１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。

また、上述した実施形態で図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必
ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統
合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況
などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる
。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵお
よび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、或いは、ワイヤードロジッ
クによるハードウェアとして実現され得る。

また、第１の実施形態で説明した制御方法は、予め用意された制御プログラムをパーソ
ナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現す
ることができる。この制御プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布
することができる。また、この制御プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディス
ク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に
記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することも
できる。

以上、説明したとおり、各実施形態によれば、所見情報の作成を簡易化することを可能
とする。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したも
のであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様
々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、
置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に
含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるもので
ある。

５所見情報作成装置
５５処理回路
５５ｂ検出機能
５５ｄ生成機能

Claims

被検体に対するスキャンによって収集されたデータを用いて生成された画像における前
記被検体の特徴点を検出する検出部と、
前記画像において位置の指定と所見の入力とを受付け、人体の解剖学的モデルに基づく
仮想患者上で、指定された前記位置に対応する対応部位を前記特徴点の位置に関する情報
に基づいて特定し、前記対応部位と前記所見とを前記仮想患者上に対応付けた所見情報を
生成する生成部と
を備える、所見情報作成装置。
前記生成部は、更に、過去に生成した所見情報である過去情報が存在する場合には、当
該過去情報に含まれる対応部位及び所見の少なくともいずれか一方を取得して、前記仮想
患者上に対応付けた所見情報を生成する、請求項１に記載の所見情報作成装置。
前記生成部は、更に、前記特徴点の位置に関する情報に基づいて、前記過去情報の生成
に用いられた過去画像のうち、前記画像と同一位置の断面を示す過去画像を特定し、特定
した前記過去画像を更に対応付けた所見情報を生成する、請求項２に記載の所見情報作成
装置。
前記生成部は、更に、前記所見情報の生成時における前記被検体の体格を反映させた仮
想患者を選択して前記所見情報を生成する、請求項１〜３のいずれか一つに記載の所見情
報作成装置。
前記生成部は、更に、前記被検体に照射された放射線量に関する情報、前記スキャン時
のスキャン条件及び前記指定された部位に形成された腫瘍サイズのうち少なくともいずれ
か一つを更に前記仮想患者上に対応付けた所見情報を生成する、請求項１〜４のいずれか
一つに記載の所見情報作成装置。
前記検出部により検出された特徴点に基づく前記画像上の前記被検体の部位に対して支
援診断処理を実行し、処理結果を前記画像上に描出させる診断部を更に備え、
前記生成部は、更に、前記画像に描出された前記処理結果の選択を受付け、選択された
前記処理結果に対応する前記仮想患者上の部位を対応部位として特定し、前記仮想患者上
に対応付けた所見情報を生成する、請求項１〜５のいずれか一つに記載の所見情報作成装
置。
前記生成部は、前記対応部位の位置に応じて前記仮想患者を所定の方向に回転させて前
記所見情報を生成する、請求項１〜６のいずれか一つに記載の所見情報作成装置。
前記生成部は、更に、前記画像に描出される構造物を簡易化して、前記仮想患者上に描
出した簡易画像を生成する、請求項１〜７のいずれか一つに記載の所見情報作成装置。
レポート作成装置と、表示装置とを有するシステムであって、
前記レポート作成装置は、
被検体に対するスキャンによって収集されたデータを用いて生成された画像における前
記被検体の特徴点を検出する検出部と、
前記画像において位置の指定と所見の入力とを受付け、人体の解剖学的モデルに基づく
仮想患者上で、指定された前記位置に対応する対応部位を前記特徴点の位置に関する情報
に基づいて特定し、前記対応部位と前記所見とを前記仮想患者上に対応付けた所見情報を
生成する生成部と
を備え、
前記表示装置は、
前記所見情報を取得し、所定の表示部に当該所見情報を表示する表示制御部を備える、
システム。
前記表示制御部は、前記仮想患者上に対応付けられた前記対応部位及び前記所見のうち
選択された所見情報に対応する画像を表示させる、請求項９に記載のシステム。