JP2020081831A - 医用画像診断装置及び医用画像診断システム - Google Patents

医用画像診断装置及び医用画像診断システム Download PDF

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Abstract

【課題】鑑別診断を行うための撮像を効率よく行うこと。【解決手段】実施形態に係る医用画像診断装置は、撮像部と、記憶部と、取得部と、出力制御部とを備える。撮像部は、第１のスキャンにより被検体を撮像する。記憶部は、複数の疾患パターンについて、疾患パターンと、当該疾患パターンの鑑別診断に用いる複数のスキャンとの対応付けを記憶する。取得部は、前記第１のスキャンによって得られた第１の画像データに基づいて、該当可能性のある疾患パターンと、当該疾患パターンの該当可能性の程度を示す第１の指標値とを取得する。出力制御部は、前記第１の指標値に基づいて前記疾患パターンの鑑別診断が可能でない場合に、前記対応付けと、前記該当可能性のある疾患パターンとに基づいて、前記撮像部に前記第１のスキャンとは異なる第２のスキャンにより前記被検体を撮像させるための撮像条件を出力する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、医用画像診断装置及び医用画像診断システムに関する。
従来、病院等で行われている鑑別診断では、医師の問診等によって疑いのある箇所又は診断に関連のある箇所が決められた後に、その箇所の撮像が行われ、さらに、撮像によって得られた画像に基づく解析が行われた後に、診断が下される。そして、撮像した箇所だけでは診断を下すことができない場合には、別の箇所を撮像する等の別の撮像方法が検討されて、再撮像が行われる。
特開２０１７−２０２３１０号公報 特開２０１５−５３１６６１号公報 特表２００６−５０３６２０号公報 特開２０１５−１００６８１号公報
本発明が解決しようとする課題は、鑑別診断を行うための撮像を効率よく行うことである。
実施形態に係る医用画像診断装置は、撮像部と、記憶部と、取得部と、出力制御部とを備える。撮像部は、第１のスキャンにより被検体を撮像する。記憶部は、複数の疾患パターンについて、疾患パターンと、当該疾患パターンの鑑別診断に用いる複数のスキャンとの対応付けを記憶する。取得部は、前記第１のスキャンによって得られた第１の画像データに基づいて、該当可能性のある疾患パターンと、当該疾患パターンの該当可能性の程度を示す第１の指標値とを取得する。出力制御部は、前記第１の指標値に基づいて前記疾患パターンの鑑別診断が可能である場合に、当該疾患パターンを示す情報をディスプレイに出力し、前記第１の指標値に基づいて前記疾患パターンの鑑別診断が可能でない場合に、前記対応付けと、前記該当可能性のある疾患パターンとに基づいて、前記撮像部に前記第１のスキャンとは異なる第２のスキャンにより前記被検体を撮像させるための撮像条件を出力する。
図１は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置の構成を示す図である。 図２は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置によって行われる処理の流れを示すフローチャートである。 図３は、第１の実施形態に係る取得機能によって行われる脳の領域分割の一例を示す図である。 図４は、第１の実施形態に係る取得機能によって行われる鑑別診断の一例を示す図である。 図５は、第１の実施形態の一変形例に係るＭＲＩ装置の構成を示す図である。 図６は、第２の実施形態に係る医用画像診断システムの構成を示す図である。
以下、図面を参照しながら、医用画像診断装置及び医用画像診断システムの実施形態について詳細に説明する。
（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態として、本願が開示する医用画像診断装置の構成を磁気共鳴イメージング（Magnetic Resonance Imaging：ＭＲＩ）装置に適用した場合の例を説明する。
図１は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置の構成例を示す図である。
例えば、図１に示すように、本実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、静磁場磁石１、傾斜磁場コイル２、傾斜磁場電源３、全身用コイル４、局所用コイル５、寝台６、送信回路７、受信回路８、架台９、インタフェース１０、ディスプレイ１１、記憶回路１２、及び処理回路１３〜１６を備える。
静磁場磁石１は、被検体Ｓが配置される撮像空間に静磁場を発生させる。具体的には、静磁場磁石１は、中空の略円筒状（中心軸に直交する断面の形状が楕円状となるものを含む）に形成されており、内周側に配置された撮像空間に静磁場を発生させる。例えば、静磁場磁石１は、略円筒状に形成された冷却容器と、当該冷却容器内に充填された冷却材（例えば、液体ヘリウム等）に浸漬された超伝導磁石等の磁石とを有する。なお、静磁場磁石１は、例えば、永久磁石を用いて静磁場を発生させるものであってもよい。
傾斜磁場コイル２は、被検体Ｓが配置される撮像空間に傾斜磁場を発生させる。具体的には、傾斜磁場コイル２は、中空の略円筒状（中心軸に直交する断面の形状が楕円状となるものを含む）に形成されており、径方向に積層された略円筒状の複数の傾斜磁場コイルを有する。ここで、複数の傾斜磁場コイルは、傾斜磁場電源３から供給される電流に基づいて、内周側に配置された撮像空間に、互いに直交するＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸の各軸方向に沿った傾斜磁場を発生させる。
より具体的には、傾斜磁場コイル２は、傾斜磁場コイルとして、Ｘ軸方向に沿った傾斜磁場を発生させるＸコイルと、Ｙ軸方向に沿った傾斜磁場を発生させるＹコイルと、Ｚ軸方向に沿った傾斜磁場を発生させるＺコイルとを有する。ここで、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸は、ＭＲＩ装置１００に固有の装置座標系を構成する。例えば、Ｘ軸は、傾斜磁場コイル２の中心軸に直交する水平方向に設定され、Ｙ軸は、傾斜磁場コイル２の中心軸に直交する鉛直方向に設定される。また、Ｚ軸は、傾斜磁場コイル２の中心軸に沿って設定される。
傾斜磁場電源３は、傾斜磁場コイル２が有するＸコイル、Ｙコイル、及びＺコイルそれぞれに個別に電流を供給することで、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸の各軸方向に沿った傾斜磁場を撮像空間に発生させる。具体的には、傾斜磁場電源３は、Ｘコイル、Ｙコイル、及びＺコイルそれぞれに適宜に電流を供給することによって、互いに直交するリードアウト方向、位相エンコード方向、及びスライス方向それぞれに沿った傾斜磁場を発生させる。ここで、リードアウト方向に沿った軸、位相エンコード方向に沿った軸、及びスライス方向に沿った軸は、撮像の対象となるスライス領域又はボリューム領域を規定するための論理座標系を構成する。
そして、リードアウト方向、位相エンコード方向、及びスライス方向それぞれに沿った傾斜磁場は、静磁場磁石１によって発生する静磁場に重畳されることによって、被検体Ｓから発生したＭＲ信号に空間的な位置情報を付与する。具体的には、リードアウト方向の傾斜磁場は、リードアウト方向の位置に応じてＭＲ信号の周波数を変化させることで、リードアウト方向に沿った位置情報をＭＲ信号に付与する。また、位相エンコード方向の傾斜磁場は、位相エンコード方向に沿ってＭＲ信号の位相を変化させることで、位相エンコード方向に沿った位置情報をＭＲ信号に付与する。また、スライス方向の傾斜磁場は、スライス方向に沿った位置情報をＭＲ信号に付与する。例えば、スライス方向の傾斜磁場は、撮像領域がスライス領域の場合には、スライス領域の方向、厚さ、枚数を決めるために用いられ、撮像領域がボリューム領域である場合には、スライス方向の位置に応じてＭＲ信号の位相を変化させるために用いられる。
全身用コイル４は、被検体Ｓが配置される撮像空間にＲＦ（Radio Frequency）磁場を印加し、当該ＲＦ磁場の影響によって被検体Ｓから発生するＭＲ信号を受信するＲＦコイルである。具体的には、全身用コイル４は、中空の略円筒状（中心軸に直交する断面の形状が楕円状となるものを含む）に形成されており、送信回路７から供給されるＲＦパルス信号に基づいて、内周側に配置された撮像空間にＲＦ磁場を印加する。また、全身用コイル４は、ＲＦ磁場の影響によって被検体Ｓから発生するＭＲ信号を受信し、受信したＭＲ信号を受信回路８へ出力する。例えば、全身用コイル４は、バードケージ型のＱＤ（quadrature）コイルである。
局所用コイル５は、被検体Ｓから発生したＭＲ信号を受信するＲＦコイルである。具体的には、局所用コイル５は、被検体Ｓの部位ごとに用意されたＲＦコイルであり、被検体Ｓの撮像が行われる際に、撮像対象の部位の近傍に配置される。そして、局所用コイル５は、全身用コイル４によって印加されるＲＦ磁場の影響によって被検体Ｓから発生したＭＲ信号を受信し、受信したＭＲ信号を受信回路８へ出力する。なお、局所用コイル５は、被検体ＳにＲＦ磁場を印加する送信コイルの機能をさらに有していてもよい。その場合には、局所用コイル５は、送信回路７に接続され、送信回路７から供給されるＲＦパルス信号に基づいて、被検体ＳにＲＦ磁場を印加する。例えば、局所用コイル５は、サーフェスコイルや、複数のサーフェスコイルで構成されたアレイコイルである。
寝台６は、被検体Ｓが載置される天板６ａを備え、被検体Ｓの撮像が行われる際に、被検体Ｓが載置された天板６ａを撮像空間に移動する。例えば、寝台６は、天板６ａの長手方向が静磁場磁石１の中心軸と平行になるように設置されている。
送信回路７は、静磁場中に置かれた対象原子核に固有の共鳴周波数（ラーモア周波数）に対応するＲＦパルス信号を全身用コイル４に出力する。具体的には、送信回路７は、パルス発生器、ＲＦ発生器、変調器、及び増幅器を有する。パルス発生器は、ＲＦパルス信号の波形を生成する。ＲＦ発生器は、共鳴周波数のＲＦ信号を発生する。変調器は、ＲＦ発生器によって発生したＲＦ信号の振幅をパルス発生器によって発生した波形で変調することで、ＲＦパルス信号を生成する。増幅器は、変調器によって発生したＲＦパルス信号を増幅して全身用コイル４に出力する。
受信回路８は、全身用コイル４又は局所用コイル５によって受信されたＭＲ信号に基づいてＭＲ信号データを生成し、生成したＭＲ信号データを処理回路１４に出力する。具体的には、受信回路８は、プリアンプ、検波器、及びＡ／Ｄ（Analog/Digital）変換器を有する。プリアンプは、全身用コイル４又は局所用コイル５から出力されるＭＲ信号を増幅する。検波器は、プリアンプによって増幅されたＭＲ信号から共鳴周波数の成分を差し引いたアナログ信号を検波する。Ａ／Ｄ変換器は、検波器によって検波されたアナログ信号をデジタル信号に変換することでＭＲ信号データを生成し、生成したＭＲ信号データを処理回路１４に出力する。
架台９は、略円筒状（中心軸に直交する断面の形状が楕円状となるものを含む）に形成された中空のボア９ａを有し、静磁場磁石１、傾斜磁場コイル２、及び全身用コイル４を支持している。具体的には、架台９は、静磁場磁石１の内周側に傾斜磁場コイル２を配置し、傾斜磁場コイル２の内周側に全身用コイル４を配置し、全身用コイル４の内周側にボア９ａを配置した状態で、静磁場磁石１、傾斜磁場コイル２、及び全身用コイル４それぞれを支持している。ここで、架台９が有するボア９ａ内の空間が、被検体Ｓの撮像が行われる際に被検体Ｓが配置される撮像空間となる。
なお、ここでは、ＭＲＩ装置１００が、静磁場磁石１、傾斜磁場コイル２及び全身用コイル４それぞれが略円筒状に形成された、いわゆるトンネル型の構成を有する場合の例を説明するが、実施形態はこれに限られない。例えば、ＭＲＩ装置１００は、被検体Ｓが配置される撮像空間を挟んで対向するように一対の静磁場磁石、一対の傾斜磁場コイル及び一対のＲＦコイルを配置した、いわゆるオープン型の構成を有していてもよい。この場合には、一対の静磁場磁石、一対の傾斜磁場コイル及び一対のＲＦコイルによって挟まれた空間が、トンネル型の構成におけるボアに相当する。
インタフェース１０は、操作者から各種指示及び各種情報の入力操作を受け付ける。具体的には、インタフェース１０は、処理回路１６に接続されており、操作者から受け取った入力操作を電気信号へ変換して処理回路１６に出力する。例えば、インタフェース１０は、撮像条件や関心領域（Region Of Interest：ＲＯＩ）の設定等を行うためのトラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、及び音声入力回路等によって実現される。なお、本明細書において、インタフェース１０は、マウス、キーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、装置とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を制御回路へ出力する電気信号の処理回路もインタフェース１０の例に含まれる。
ディスプレイ１１は、各種情報及び各種画像を表示する。具体的には、ディスプレイ１１は、処理回路１６に接続されており、処理回路１６から送られる各種情報及び各種画像のデータを表示用の電気信号に変換して出力する。例えば、ディスプレイ１１は、液晶モニタやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）モニタ、タッチパネル等によって実現される。
記憶回路１２は、各種データを記憶する。具体的には、記憶回路１２は、ＭＲ信号データや画像データを記憶する。例えば、記憶回路１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子やハードディスク、光ディスク等によって実現される。
処理回路１３は、寝台制御機能１３ａを有する。寝台制御機能１３ａは、制御用の電気信号を寝台６へ出力することで、寝台６の動作を制御する。例えば、寝台制御機能１３ａは、インタフェース１０を介して、天板６ａを長手方向、上下方向又は左右方向へ移動させる指示を操作者から受け付け、受け付けた指示に従って天板６ａを移動するように、寝台６が有する天板６ａの移動機構を動作させる。
処理回路１４は、データ収集機能１４ａを有する。データ収集機能１４ａは、各種のパルスシーケンスを実行することで、被検体ＳのＭＲ信号データを収集する。具体的には、データ収集機能１４ａは、処理回路１６から出力されるシーケンス実行データに従って、傾斜磁場電源３、送信回路７及び受信回路８を駆動することで、パルスシーケンスを実行する。ここで、シーケンス実行データは、パルスシーケンスを表すデータであり、傾斜磁場電源３が傾斜磁場コイル２に電流を供給するタイミング及び供給する電流の強さ、送信回路７が全身用コイル４に供給するＲＦパルス信号の強さや供給タイミング、受信回路８がＭＲ信号を検出する検出タイミング等を規定した情報である。そして、データ収集機能１４ａは、パルスシーケンスを実行した結果として、受信回路８からＭＲ信号データを受信し、受信したＭＲ信号データを記憶回路１２に記憶させる。ここで、データ収集機能１４ａによって受信されたＭＲ信号データの集合は、前述したリードアウト傾斜磁場、位相エンコード傾斜磁場、及びスライス傾斜磁場によって付与された位置情報に応じて２次元又は３次元に配列されることで、ｋ空間を構成するデータとして記憶回路１２に記憶される。
処理回路１５は、画像生成機能１５ａを有する。画像生成機能１５ａは、記憶回路１２に記憶されたＭＲ信号データに基づいて画像を生成する。具体的には、画像生成機能１５ａは、データ収集機能１４ａによって記憶回路１２に記憶されたＭＲ信号データを読み出し、読み出したＭＲ信号データに後処理、すなわち、フーリエ変換等の再構成処理を施すことで画像を生成する。また、画像生成機能１５ａは、生成した画像の画像データを記憶回路１２に記憶させる。
処理回路１６は、主制御機能１６ａを有する。主制御機能１６ａは、ＭＲＩ装置１００が有する各構成要素を制御することで、ＭＲＩ装置１００の全体制御を行う。具体的には、主制御機能１６ａは、操作者から各種指示及び各種情報の入力操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）をディスプレイ１１に表示する。そして、主制御機能１６ａは、インタフェース１０を介して受け付けられた入力操作に応じて、ＭＲＩ装置１００が有する各構成要素を制御する。例えば、主制御機能１６ａは、インタフェース１０を介して操作者から撮像条件の入力を受け付ける。そして、主制御機能１６ａは、受け付けた撮像条件に基づいてシーケンス実行データを生成し、当該シーケンス実行データを処理回路１４に送信することで、各種のパルスシーケンスを実行する。また、例えば、主制御機能１６ａは、操作者からの要求に応じて、記憶回路１２から画像データを読み出してディスプレイ１１に出力する。
以上、本実施形態に係るＭＲＩ装置１００の全体的な構成について説明した。このような構成のもと、本実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、撮像条件を適宜に設定することによって、各種のスキャンを用いて被検体Ｓの各種の領域を撮像することが可能である。そして、本実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、撮像によって得られる各種の画像を用いて、各種の疾患パターンの鑑別診断を行うことができるように構成されている。
ここで、一般的に、病院等で行われている鑑別診断では、医師の問診等によって疑いのある箇所又は診断に関連のある箇所が決められた後に、その箇所の撮像が行われ、さらに、撮像によって得られた画像に基づく解析が行われた後に、診断が下される。そして、撮像した箇所だけでは診断を下すことができない場合には、別の箇所を撮像する等の別の撮像方法が検討されて、再撮像が行われる。
しかしながら、通常、病院等に設置されているＭＲＩ装置の台数は限られているため、検査の予約待ちが発生する場合もある。そのような場合には、再撮像をすぐに行うことができないため、鑑別診断を効率よく進めることが難しくなることもあり得る。
このようなことから、本実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、鑑別診断を行うための撮像を効率よく行うことができるように構成されている。
具体的には、本実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、撮像部と、記憶部と、取得部と、出力制御部とを有する。
本実施形態では、撮像部は、静磁場磁石１、傾斜磁場コイル２、傾斜磁場電源３、全身用コイル４、局所用コイル５、寝台６、送信回路７、受信回路８、及び、架台９によって実現される。以下では、静磁場磁石１、傾斜磁場コイル２、傾斜磁場電源３、全身用コイル４、局所用コイル５、寝台６、送信回路７、受信回路８、及び、架台９を総称して撮像部と呼ぶ。また、本実施形態では、記憶部は、記憶回路１２によって実現される。また、本実施形態では、取得部は、処理回路１６が有する取得機能１６ｂによって実現される。また、本実施形態では、出力制御部は、処理回路１６が有する出力制御機能１６ｃによって実現される。
撮像部は、第１のスキャンにより被検体を撮像する。本実施形態では、撮像部は、磁気共鳴イメージングによって被検体を撮像する。
記憶回路１２は、複数の疾患パターンについて、疾患パターンと、当該疾患パターンの鑑別診断に用いる複数のスキャンと、当該疾患パターンの鑑別診断に用いる複数の領域との対応付けを記憶する。ここで、記憶回路１２に記憶される対応付けは、例えば、過去に行われた診断や研究等において疾患パターンの鑑別診断に用いられたスキャン及び領域の組み合わせに基づいて設定される。
取得機能１６ｂは、第１のスキャンによって得られた第１の画像データに基づいて、該当可能性のある疾患パターンと、当該疾患パターンの該当可能性の程度を示す第１の指標値とを取得する。ここで、取得機能１６ｂは、第１のスキャンによって得られた第１の画像データに含まれる第１の領域に基づいて、該当可能性のある疾患パターンと、当該疾患パターンの該当可能性の程度を示す第１の指標値を取得する。例えば、取得機能１６ｂは、第１の画像データに含まれる脳の領域を複数の領域に分割する処理を行い、当該処理の結果に応じて前記第１の指標値を取得する。
また、取得機能１６ｂは、第２のスキャンによって得られた第２の画像データに基づいて、再度、該当可能性のある疾患パターンと、当該疾患パターンの該当可能性の程度を示す第２の指標値とを取得する。ここで、第２のスキャンは、第１のスキャンによって撮像される画像データを用いた解析のみが行われる場合と比べて、鑑別診断の診断精度を向上させることが可能な解析を行うことができる画像データを撮像するものである。例えば、ここでいう診断精度は、感度（罹患者中の陽性である割合）や特異度（罹患者中の陰性である割合）等で表される。
出力制御機能１６ｃは、取得機能１６ｂによって取得された第１の指標値に基づいて疾患パターンの鑑別診断が可能である場合に、当該疾患パターンを示す情報をディスプレイ１１に出力する。
また、出力制御機能１６ｃは、取得機能１６ｂによって取得された第１の指標値に基づいて疾患パターンの鑑別診断が可能でない場合に、記憶回路１２に記憶された対応付けと、取得機能１６ｂによって取得された該当可能性のある疾患パターンとに基づいて、撮像部に第１のスキャンとは異なる第２のスキャンにより被検体を撮像させるための撮像条件を出力する。ここで、出力制御機能１６ｃは、記憶回路１２に記憶された対応付けと、取得機能１６ｂによって取得された該当可能性のある疾患パターンとに基づいて、第１の領域とは異なる第２の領域を特定し、撮像部に被検体の当該第２の領域を第２のスキャンにより撮像させるための撮像条件を出力する。ここで、第２の領域は、第１の領域に関する解析のみが行われる場合と比べて、鑑別診断の診断精度を向上させることが可能な解析を行うことができる領域である。また、出力制御機能１６ｃは、第１の画像データと、第２の画像データと、該当可能性のある疾患パターンを示す情報とをディスプレイ１１に出力する。また、出力制御機能１６ｃは、第１の画像データ及び第２の画像データを同一の検査で得られたものとして記憶回路１２に保存させる。
なお、出力制御機能１６ｃは、寝台６に被検体が継続して載置された状態で撮像部に第１のスキャン及び第２のスキャンを行わせる。
以下、本実施形態に係るＭＲＩ装置１００を用いた鑑別診断の一例として、アルツハイマーの鑑別診断を行う場合の例を説明する。
アルツハイマーの鑑別診断は、例えば、ＭＰＲＡＧＥ（Magnetization Prepared Rapid Gradient Echo）画像を用いて海馬の体積を計測することによって行われるが、それに加えて、帯状回後部のＭＲＳ（Magnetic Resonance Spectroscopy）画像を用いた解析を併用することで、感度及び特異度が向上することが知られている。
そこで、例えば、記憶回路１２は、前述した疾患パターンと、複数のスキャンと、複数の領域との対応付けとして、アルツハイマーと、ＭＰＲＡＧＥスキャン及びＭＲＳスキャンと、海馬及び帯状回後部との対応付けを記憶する。この場合に、ＭＰＲＡＧＥスキャンは、前述した第１のスキャンの一例であり、ＭＲＳスキャンは、前述した第２のスキャンの一例である。また、海馬は、前述した第１の領域の一例であり、帯状回後部は、前述した第２の領域の一例である。
図２は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００によって行われる処理の流れを示すフローチャートである。
例えば、図２に示すように、アルツハイマーの鑑別診断が行われる場合には、まず、撮像部が、ＭＰＲＡＧＥ（Magnetization Prepared Rapid Gradient Echo）スキャンにより、被検体の頭部全体のＭＰＲＡＧＥ画像を撮像する（ステップＳ１０１）。
続いて、取得機能１６ｂが、撮像部によって撮像されたＭＰＲＡＧＥ画像に含まれる脳の領域をＰａｒｃｅｌｌａｔｉｏｎ処理によって複数の領域に分割する（ステップＳ１０２）。
図３は、第１の実施形態に係る取得機能１６ｂによって行われる脳の領域分割の一例を示す図である。
例えば、図３に示すように、取得機能１６ｂは、頭部全体のＭＰＲＡＧＥ画像を用いてＰａｒｃｅｌｌａｔｉｏｎ処理を行うことで、ＭＰＲＡＧＥ画像に含まれる脳の領域を、解剖学的な構造や機能等に基づいて区分けされた複数の領域に分割する。例えば、取得機能１６ｂは、脳の領域を海馬、扁桃体、帯状回後部、海馬傍回、嗅内野等の領域に分割する。
図２に戻って、その後、取得機能１６ｂは、ＭＰＲＡＧＥ画像に基づいて、海馬の体積を計測する（ステップＳ１０３）。また、取得機能１６ｂは、正常脳における海馬の体積と年齢との関係を示す海馬の正常曲線及び被検体の年齢に基づいて、ＭＰＲＡＧＥ画像から計測した海馬の体積のＺ−ｓｃｏｒｅを算出する（ステップＳ１０４）。この場合に、海馬の体積及びＺ−ｓｃｏｒｅは、前述した第１の指標値の一例である。
そして、取得機能１６ｂは、算出した海馬の体積のＺ−ｓｃｏｒｅに基づいて、アルツハイマーの鑑別診断を行う（ステップＳ１０５）。
図４は、第１の実施形態に係る取得機能１６ｂによって行われる鑑別診断の一例を示す図である。
ここで、図４は、海馬の正常曲線に基づいて算出されるＺ−ｓｃｏｒｅの分布を示している。具体的には、図４に実線で示す曲線は、海馬の正常曲線（ｚ−ｓｃｏｒｅは０）を示しており、正常曲線の上下に一点鎖線で示す複数の曲線は、上から順に、Ｚ−ｓｃｏｒｅが２ＳＤ（standard deviation）、１ＳＤ、−１ＳＤ、−２ＳＤとなる体積及び年齢を示している。
例えば、取得機能１６ｂは、Ｚ−ｓｃｏｒｅが−２ＳＤの付近となる所定の大きさの範囲を基準範囲として設定する。そして、取得機能１６ｂは、ＭＰＲＡＧＥ画像に基づいて算出したＺ−ｓｃｏｒｅが基準範囲の下限値より小さい場合は、正常脳と比べて統計的に海馬が萎縮しているとみなし、アルツハイマーであると判別する。この場合に、取得機能１６ｂは、該当可能性のある疾患パターンとして、アルツハイマーであることを取得する。また、取得機能１６ｂは、ＭＰＲＡＧＥ画像に基づいて算出したＺ−ｓｃｏｒｅが基準範囲の上限値より大きい場合は、アルツハイマーではないと判別する。また、取得機能１６ｂは、ＭＰＲＡＧＥ画像に基づいて算出したＺ−ｓｃｏｒｅが基準範囲内に入っている場合は、アルツハイマーであるか否かの判別は行わない。
すなわち、取得機能１６ｂは、ＭＰＲＡＧＥ画像に基づいて算出されたＺ−ｓｃｏｒｅが基準範囲外である場合は、アルツハイマーの鑑別診断（アルツハイマーであるか否かの判別）が可能であると判定する。また、取得機能１６ｂは、ＭＰＲＡＧＥ画像に基づいて算出されたＺ−ｓｃｏｒｅが基準範囲内である場合は、アルツハイマーの鑑別診断が可能でないとする。例えば、図４に示す例において、体積Ｖ及び年齢Ａの場合には、Ｚ−ｓｃｏｒｅが−２ＳＤとなるため、アルツハイマーの鑑別診断は可能でないと判定される。
なお、ここでいう「鑑別診断が可能である」とは、必ずしも、厳密に鑑別診断が可能である場合に限られず、鑑別診断には十分であるという程度であってもよい。同様に、「鑑別診断が可能でない」とは、必ずしも、厳密に鑑別診断が可能でない場合に限られず、鑑別診断には十分でないという程度であってもよい。
また、アルツハイマーの鑑別診断が可能か否かを判定する方法は、上述した方法に限られない。例えば、同一被検体の過去の画像又は過去の計測結果を用いて、鑑別診断の可否を判定してもよい。その場合には、例えば、取得機能１６ｂが、同一被検体の過去の画像又は過去の計測結果を記憶回路１２から読み出して、同一被検体に関する過去の海馬の体積を取得する。そして、取得機能１６ｂは、過去の海馬の体積と現在の海馬の体積とを比較し、体積の変化がない場合は、アルツハイマーではないと判別し、体積の変化量が所定量以上である場合は、アルツハイマーであると判別する。また、取得機能１６ｂは、体積の変化が当該所定量より小さい場合は、アルツハイマーの鑑別診断が可能でないと判定する。
または、例えば、医師等の操作者が、アルツハイマーの鑑別診断が可能か否かを判定するようにしてもよい。その場合には、例えば、取得機能１６ｂが、ＭＰＲＡＧＥ画像や、計測した海馬の体積、算出した海馬の体積のＺ−ｓｃｏｒｅ等の鑑別診断に必要な情報をディスプレイ１１に表示する。そして、取得機能１６ｂは、インタフェース１０を介して、鑑別診断が可能か否かの判定結果の入力を操作者から受け付ける。
図２に戻って、その後、出力制御機能１６ｃが、アルツハイマーの鑑別診断が可能であると判定された場合には（ステップＳ１０６，Ｙｅｓ）、取得機能１６ｂによって行われた鑑別診断の結果をディスプレイ１１に出力する（ステップＳ１１１）。例えば、出力制御機能１６ｃは、鑑別診断の結果として、ＭＰＲＡＧＥ画像と、アルツハイマーである又はアルツハイマーでないことを示す情報とをディスプレイ１１に出力する。
また、出力制御機能１６ｃは、アルツハイマーの鑑別診断が可能でないと判定された場合には（ステップＳ１０６，Ｎｏ）、記憶回路１２に記憶された対応付けに基づいて、撮像部に帯状回後部のＭＲＳ画像を撮像させるためのＭＲＳスキャンの撮像条件を主制御機能１６ａに出力する（ステップＳ１０７）。ここで、主制御機能１６ａに出力される撮像条件には、前述したＰａｒｃｅｌｌａｔｉｏｎ処理によって得られる帯状回後部の位置情報が含まれている。
続いて、撮像部が、主制御機能１６ａによる制御のもと、出力制御機能１６ｃから出力されたＭＲＳスキャンの撮像条件に基づいて、帯状回後部のＭＲＳ画像を撮像する（ステップＳ１０８）。
その後、取得機能１６ｂが、撮像部によって撮像されたＭＲＳ画像を解析して、帯状回後部のＮＡＡ／Ｃｒ（N-acetylaspartate/Creatine）及びｍＩ／Ｃｒ（myo-inositol/Creatine）の値を算出する（ステップＳ１０９）。この場合に、ＮＡＡ／Ｃｒ及びｍＩ／Ｃｒは、前述した第２の指標値の一例である。
そして、取得機能１６ｂは、算出した帯状回後部のＮＡＡ／Ｃｒ及びｍＩ／Ｃｒの値に基づいて、アルツハイマーの鑑別診断を行う（ステップＳ１１０）。例えば、取得機能１６ｂは、過去に算出された同一被検体の帯状回後部のＮＡＡ／Ｃｒ及びｍＩ／Ｃｒの値と比較した場合のＮＡＡ／Ｃｒ及びｍＩ／Ｃｒの値の変化に基づいて、アルツハイマーの鑑別診断を行う。
その後、出力制御機能１６ｃが、取得機能１６ｂによって行われた鑑別診断の結果をディスプレイ１１に出力する（ステップＳ１１１）。例えば、出力制御機能１６ｃは、鑑別診断の結果として、ＭＰＲＡＧＥ画像と、ＭＲＳ画像と、アルツハイマーである又はアルツハイマーでないことを示す情報とをディスプレイ１１に出力する。そして、出力制御機能１６ｃは、ＭＰＲＡＧＥ画像及びＭＲＳ画像を同一の検査で得られたものとして記憶回路１２に保存させる。
ここで、上述した一連の処理において、出力制御機能１６ｃは、寝台６に被検体が継続して載置された状態で、撮像部にＭＰＲＡＧＥスキャン及びＭＲＳスキャンを行わせる。これにより、海馬の体積の計測のみでは診断が下せなかった鑑別診断が１回の検査（ｅｘａｍ）で行えるようになる。
なお、上述した例では、帯状回後部のＮＡＡ／Ｃｒ及びｍＩ／Ｃｒの値に基づく鑑別診断については鑑別診断の可否の判定を行わないこととしたが、実施形態はこれに限られない。例えば、海馬の体積のＺ−ｓｃｏｒｅに基づく鑑別診断と同様に、帯状回後部のＮＡＡ／Ｃｒ及びｍＩ／Ｃｒの値に基づく鑑別診断についても鑑別診断の可否の判定を行うようにしてもよい。その場合には、例えば、記憶回路１２が、アルツハイマーに対応付けられるスキャン及び領域として、ＭＰＲＡＧＥスキャン及びＭＲＳスキャン、海馬及び帯状回後部に加えて、鑑別診断の診断精度をさらに向上させることが可能な解析を行うことができるスキャン及び領域を記憶する。そして、出力制御機能１６ｃが、帯状回後部のＮＡＡ／Ｃｒ及びｍＩ／Ｃｒの値に基づく鑑別診断が可能でないと判定された場合に、記憶回路１２に記憶された対応付けに基づいて、撮像部にさらに追加の撮像を行わせ、取得機能１６ｂが、撮像によって得られた画像を解析して鑑別診断を行う。このように、取得機能１６ｂ及び出力制御機能１６ｃは、鑑別診断が可能になるまで、アルツハイマーに対応付けられている複数のスキャン及び複数の領域で撮像部に撮像を行わせる。そして、取得機能１６ｂは、鑑別診断が可能になった場合は、鑑別診断の結果をディスプレイ１１に出力し、全てのスキャン及び領域の撮像が行われても鑑別診断が可能でない場合は、鑑別診断が不可能であることを示す情報をディスプレイ１１に出力して、処理を終了する。
また、ここでは、第１のスキャンがＭＰＲＡＧＥスキャンであり、第２のスキャンがＭＲＳスキャンであり、また、第１の領域が海馬であり、第２の領域が帯状回後部である場合を例に挙げて説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、第２のスキャンは、第１のスキャンによって得られる画像データを用いた解析と比べて鑑別診断の診断精度が向上するのであれば、Ｔ２強調画像を撮像するスキャンや、ＦＬＡＩＲ（FLuid-Attenuated Inversion Recovery）画像を撮像するスキャン等が第２のスキャンとして用いられてもよい。また、第２の領域についても、帯状回後部に限られず、他の領域が用いられてもよい。また、第１のスキャンと第２のスキャン、第１の領域と第２の領域は、必ずしも、それぞれが異なっていなくてもよい。例えば、第１のスキャンと第２のスキャンとを同じ種類のスキャンとしつつ、第１の領域と第２の領域とを異なる領域としてもよいし、第１のスキャンと第２のスキャンとを異なる種類のスキャンとしつつ、第１の領域と第２の領域とを同じ領域としてもよい。
また、ここでは、アルツハイマーの鑑別診断を行う場合を例に挙げて説明したが、実施形態はこれに限られない。すなわち、上述したＭＲＩ装置１００によって鑑別診断を行うことが可能な疾患パターンはアルツハイマーに限られず、同様の処理によって、各種の疾患パターンの鑑別診断を行うことが可能である。
なお、図１に示した構成において、処理回路１３〜１６は、例えば、プロセッサによって実現される。その場合には、各処理回路が有する処理機能は、例えば、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１２に記憶される。そして、各処理回路は、記憶回路１２から各プログラムを読み出して実行することで、各プログラムに対応する機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態の各処理回路は、図１に示された各処理機能を有することとなる。ここで、各処理回路は、複数のプロセッサによって構成され、各プロセッサがプログラムを実行することによって各処理機能を実現するものとしてもよい。また、各処理回路が有する処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。また、ここでは、単一の記憶回路１２が各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明したが、複数の記憶回路を分散して配置して、処理回路が個別の記憶回路から対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。
例えば、図２に示した処理のうち、ステップＳ１０２〜Ｓ１０５、Ｓ１０９及びＳ１１０の処理は、例えば、処理回路１６が取得機能１６ｂに対応する所定のプログラムを記憶回路１２から読み出して実行することにより実現される。また、ステップＳ１０６、Ｓ１０７及びＳ１１１の処理は、例えば、処理回路１６が出力制御機能１６ｃに対応する所定のプログラムを記憶回路１２から読み出して実行することにより実現される。
上述したように、第１の実施形態では、寝台６に被検体が継続して載置された状態で、第１のスキャンによって得られた第１の画像データに基づいて疾患パターンの鑑別診断が行われ、鑑別診断が可能でない場合には、さらに、鑑別診断の診断精度を向上させることが可能な第２の画像データを撮像する第２のスキャンが行われる。これにより、１回の検査で鑑別診断に必要な全ての画像データを撮像できるようになる。また、鑑別診断のための再撮像を自動で行えるようになる。したがって、第１の実施形態によれば、鑑別診断を行うための撮像を効率よく行うことができる。
（第１の実施形態の変形例）
なお、上述した第１の実施形態は、ＭＲＩ装置１００の構成又は処理の一部を変更して実施することも可能である。そこで、以下では、第１の実施形態に係る変形例について、第１の実施形態と異なる点を中心に説明する。
例えば、上述した第１の実施形態では、記憶回路１２に記憶される対応付けが、過去に行われた診断や研究等において疾患パターンの鑑別診断に用いられたスキャン及び領域の組み合わせに基づいて設定される場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、記憶回路１２に記憶される対応付けは、ＶＮＡ（Vendor Neutral Archive）に保存されているテキストデータやＥＭＲ（Electronic Medical Record：電子カルテ）に記録されている追加診断の情報に基づいて、設定されてもよい。
図５は、第１の実施形態の一変形例に係るＭＲＩ装置の構成を示す図である。
この場合には、例えば、図５に示すように、ＭＲＩ装置１００の処理回路１６が、抽出機能１６ｄをさらに有する。
抽出機能１６ｄは、疾患パターンと、当該疾患パターンの鑑別診断に用いる複数のスキャン又は複数の領域との関連を記述した文書を取得し、当該文書からテキスト解析によって、疾患パターンと、複数のスキャンと、複数の領域との対応付けを抽出して記憶回路１２に記憶させる。ここで、抽出機能１６ｄは、抽出部の一例である。
例えば、抽出機能１６ｄは、ネットワーク経由でＭＲＩ装置１００と接続されたＶＮＡシステム又は電子カルテシステムからテキストデータ又は電子カルテデータを取得する。また、抽出機能１６ｄは、取得したテキストデータ又は電子カルテデータから自然言語処理によるテキスト解析によって追加診断の情報を抽出する。ここでいうテキストデータは、例えば、論文等であり、一般的に周知の事実である海馬の体積減少とアルツハイマーの関係と相関のある追加診断の情報が抽出される。そして、抽出機能１６ｄは、抽出した追加診断の情報に基づいて、記憶回路１２に記憶される対応付けを設定する。
また、上述した第１の実施形態では、鑑別診断が可能になるまで、疾患パターンに対応付けられている複数のスキャンを順次実行する場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、疾患パターンに対応付けられている各スキャンに優先度を設定しておき、第１のスキャンで得られた画像データに基づいて鑑別診断が可能でなかった場合に、優先度に基づいて、他の複数のスキャンの中から次に行う第２のスキャンを選択するようにしてもよい。
この場合には、記憶回路１２が、疾患パターンと、複数のスキャンと、複数の領域との対応付けとともに、各スキャンの優先度をさらに記憶する。ここで、スキャンごとに設定される優先度は、例えば、スキャンや解析にかかる時間、診断精度の上昇率を考慮した効果の程度を示すように設定される。
そして、出力制御機能１６ｃが、記憶回路１２に記憶された優先度に基づいて、第２のスキャンを選択する。例えば、出力制御機能１６ｃは、第２のスキャンの候補となる複数のスキャンを示す情報を優先度が高いスキャンから順に並べてディスプレイ１１に表示する。そして、出力制御機能１６ｃは、インタフェース１０を介して、表示された複数のスキャンの中から第２のスキャンとして実行させるスキャンを選択する操作を操作者から受け付ける。
また、上述した第１の実施形態では、本願が開示する医用画像診断装置の構成をＭＲＩ装置に適用した場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、本願が開示する医用画像診断装置の構成は、Ｘ線ＣＴ装置やＰＥＴ装置、Ｘ線診断装置等に適用することも可能である。その場合には、Ｘ線ＣＴ装置やＰＥＴ装置、Ｘ線診断装置等が備えるコンソール装置等の処理回路が、上述した取得機能１６ｂ、出力制御機能１６ｃ及び抽出機能１６ｄを有するように構成される。
また、上述した第１の実施形態では、ＭＲＩ装置１００において、出力制御機能１６ｃが、第１の指標値に基づいて疾患パターンの鑑別診断が可能でない場合に、第２のスキャンの撮像条件を主制御機能１６ａに直接出力することで、撮像部に第２のスキャンを行わせる場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、病院等において、医用画像診断装置による撮像が検査予約システムによって管理されている場合には、検査システムのキューに、第２のスキャンの撮像条件を含む追加オーダ（追加の検査オーダ）を登録するようにしてもよい。例えば、ここでいう検査予約システムは、ＲＩＳ（Radiology Information System）等である。
この場合には、出力制御機能１６ｃは、第１の指標値に基づいて疾患パターンの鑑別診断が可能でない場合に、第２のスキャンにより被検体を撮像させるための撮像条件を含む追加オーダを検査予約システムに登録する。そして、出力制御機能１６ｃは、当該追加オーダに対して検査予約システムの操作者（医師や技師等）による承諾が得られた場合に、撮像部に第２のスキャンにより被検体を撮像させる。
このとき、例えば、出力制御機能１６ｃは、第２のスキャンによる撮像のコスト（撮像時間、撮像にかかる代金、造影剤やＸ線被ばくの有無等）を取得し、当該コストが所定の条件を満たす場合に、第２のスキャンの追加オーダを検査予約システムに登録するようにしてもよい。
また、上述した第１の実施形態では、ＭＲＩ装置１００が、第１のスキャン及び第２のスキャンを行う場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、第２のスキャンを他の医用画像診断装置に行わせるようにしてもよい。ここで、他の医用画像診断装置は、例えば、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置や、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）装置、Ｘ線診断装置等である。
この場合には、出力制御機能１６ｃが、取得機能１６ｂによって取得された第１の指標値に基づいて疾患パターンの鑑別診断が可能でない場合に、記憶回路１２に記憶された対応付けと、取得機能１６ｂによって取得された該当可能性のある疾患パターンとに基づいて、第１のスキャンとは異なる第２のスキャンにより被検体を撮像させるための撮像条件を他の医用画像診断装置に送信する。
ここで、出力制御機能１６ｃは、他の医用画像診断装置に対して撮像条件を直接送信してもよいし、病院等において、医用画像診断装置による撮像が検査予約システムによって管理されている場合には、検査予約システムのキューに撮像条件を含む追加オーダを登録することで、他の医用画像診断装置に対して撮像条件を間接的に送信してもよい。
そして、この場合には、取得機能１６ｂが、他の医用画像診断装置によって撮像された画像データを取得し、取得した画像データに基づいて鑑別診断を行う。
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態として、本願が開示する医用画像診断システムの一例を説明する。なお、本実施形態では、医用画像診断装置がＭＲＩ装置である場合の例を説明する。
図６は、第２の実施形態に係る医用画像診断システムの構成を示す図である。
例えば、図６に示すように、本実施形態に係る医用画像診断システム２００は、ＭＲＩ装置２１０と、医用情報処理装置２２０とを含む。例えば、本実施形態に係る医用画像診断システム２００は、病院や医院等の医療機関に設置されており、院内ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワーク２３０を介して、ＭＲＩ装置２１０と医用情報処理装置２２０とが通信可能に接続されている。
ＭＲＩ装置２１０は、磁気共鳴現象を利用して被検体の画像データを収集する。具体的には、取得機能１６ｂ、出力制御機能１６ｃ及び抽出機能１６ｄを除き、第１の実施形態で説明したＭＲＩ装置１００と同様の構成を有する。
医用情報処理装置２２０は、ネットワーク２３０を介して、ＭＲＩ装置２１０から各種の情報を取得し、取得した情報を用いて各種の情報処理を行う。例えば、医用情報処理装置２２０は、サーバやワークステーション、パーソナルコンピュータ、タブレット端末等のコンピュータ機器によって実現される。
具体的には、医用情報処理装置２２０は、ネットワーク（network：ＮＷ）インタフェース２２１と、記憶回路２２２と、入力インタフェース２２３と、ディスプレイ２２４と、処理回路２２５とを有する。
ＮＷインタフェース２２１は、処理回路２２５に接続されており、医用情報処理装置２２０とＭＲＩ装置２１０との間で行われる通信を制御する。具体的には、ＮＷインタフェース２２１は、ＭＲＩ装置２１０から画像データを受信し、受信した情報を処理回路２２５に出力する。例えば、ＮＷインタフェース２２１は、ネットワークカードやネットワークアダプタ、ＮＩＣ（Network Interface Controller）等によって実現される。
記憶回路２２２は、処理回路２２５に接続されており、各種のデータを記憶する。例えば、記憶回路２２２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子や、ハードディスク、光ディスク等によって実現される。
入力インタフェース２２３は、処理回路２２５に接続されており、操作者から各種の指示及び情報の入力操作を受け付ける。具体的には、入力インタフェース２２３は、操作者から受け付けた入力操作を電気信号へ変換して処理回路２２５に出力する。例えば、入力インタフェース２２３は、トラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、及び音声入力回路等によって実現される。なお、本明細書において、入力インタフェース２２３は、マウス、キーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、装置とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を制御回路へ出力する電気信号の処理回路も入力インタフェース２２３の例に含まれる。
ディスプレイ２２４は、処理回路２２５に接続されており、各種の情報及び画像を表示する。具体的には、ディスプレイ２２４は、処理回路２２５から送られる情報及び画像のデータを表示用の電気信号に変換して出力する。例えば、ディスプレイ２２４は、液晶モニタやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）モニタ、タッチパネル等によって実現される。
処理回路２２５は、入力インタフェース２２３を介して操作者から受け付けた入力操作に応じて、医用情報処理装置２２０の動作を制御する。例えば、処理回路２２５は、プロセッサによって実現される。
以上、本実施形態に係る医用画像診断システム２００の構成について説明した。このような構成のもと、本実施形態に係る医用画像診断システム２００は、ＭＲＩ装置１００によって得られる各種の画像を用いて、各種の疾患パターンの鑑別診断を行うことができるように構成されている。そして、本実施形態に係る医用画像診断システム２００は、第１の実施形態と同様に、鑑別診断を行うための撮像を効率よく行うことができるように構成されている。
具体的には、医用情報処理装置２２０の記憶回路２２２が、第１の実施形態で説明した記憶回路１２と同様に、複数の疾患パターンについて、疾患パターンと、当該疾患パターンの鑑別診断に用いる複数のスキャンと、当該疾患パターンの鑑別診断に用いる複数の領域との対応付けを記憶する。
また、医用情報処理装置２２０の処理回路２２５が、取得機能２２５ａと、出力制御機能２２５ｂとを有する。ここで、取得機能２２５ａは、取得部の一例である。また、出力制御機能２２５ｂは、出力制御部の一例である。
取得機能２２５ａは、第１の実施形態で説明した取得機能１６ｂと同様の処理を行う。ただし、本実施形態では、取得機能２２５ａは、ＭＲＩ装置２１０が第１のスキャンを行うことによって得られた第１の画像データ、及び、ＭＲＩ装置２１０が第２のスキャンを行うことによって得られた第２の画像データを、ＮＷインタフェース２２１を介して、ネットワーク２３０経由でＭＲＩ装置２１０から取得する。
出力制御機能２２５ｂは、第１の実施形態で説明した出力制御機能１６ｃと同様の処理を行う。ただし、本実施形態では、出力制御機能２２５ｂは、取得機能２２５ａによって取得された第１の指標値に基づいて疾患パターンの鑑別診断が可能でない場合に、第２のスキャンにより被検体を撮像させるための撮像条件を、ＮＷインタフェース２２１を介して、ネットワーク２３０経由でＭＲＩ装置２１０に送信する。
ここで、出力制御機能２２５ｂは、医用画像診断装置に対して撮像条件を直接送信してもよいし、病院等において、医用画像診断装置による撮像が検査予約システムによって管理されている場合には、検査予約システムのキューに撮像条件を含む追加オーダを登録することで、医用画像診断装置に対して撮像条件を間接的に送信してもよい。
また、本実施形態では、入力インタフェース２２３及びディスプレイ２２４が、それぞれ、第１の実施形態で説明したインタフェース１０及びディスプレイ１１と同様に用いられる。
なお、図６に示した構成において、処理回路２２５は、例えば、プロセッサによって実現される。その場合には、処理回路２２５が有する処理機能は、例えば、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２２２に記憶される。そして、処理回路２２５は、記憶回路２２２から各プログラムを読み出して実行することで、各プログラムに対応する機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路２２５は、図６に示された各処理機能を有することとなる。ここで、各処理回路は、複数のプロセッサによって構成され、各プロセッサがプログラムを実行することによって各処理機能を実現するものとしてもよい。また、処理回路２２５が有する処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。また、ここでは、単一の記憶回路２２２が各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明したが、複数の記憶回路を分散して配置して、処理回路が個別の記憶回路から対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。
上述した構成によれば、第２の実施形態でも、第１の実施形態と同様に、１回の検査で鑑別診断に必要な全ての画像データを撮像できるようになる。また、鑑別診断のための再撮像を自動で行えるようになる。したがって、第２の実施形態によれば、鑑別診断を行うための撮像を効率よく行うことができる。
なお、上述した第２の実施形態では、医用画像診断装置がＭＲＩ装置２１０である場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、医用画像診断システム２００に含まれる医用画像診断装置は、Ｘ線ＣＴ装置やＰＥＴ装置、Ｘ線診断装置等であってもよい。
また、上述した第２の実施形態において、処理回路２２５は、第１の実施形態の変形例で説明した抽出機能１６ｄと同様の処理を行う抽出機能をさらに有していてもよい。その場合に、抽出機能は、ＮＷインタフェース２２１を介して、ネットワーク２３０経由でＶＮＡシステム又は電子カルテシステムからテキストデータ又は電子カルテデータを取得する。
なお、上述した各実施形態の説明で用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing 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 Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：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。ここで、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に構成しても構わない。この場合には、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。また、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一つのプロセッサとして構成され、その機能を実現するようにしてもよい。
ここで、プロセッサによって実行されるプログラムは、ＲＯＭ（Read Only Memory）や記憶回路等に予め組み込まれて提供される。なお、このプログラムは、これらの装置にインストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ（Compact Disk）−ＲＯＭ、ＦＤ（Flexible Disk）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記録されて提供されてもよい。また、このプログラムは、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納され、ネットワーク経由でダウンロードされることにより提供又は配布されてもよい。例えば、このプログラムは、上述した各機能部を含むモジュールで構成される。実際のハードウェアとしては、ＣＰＵが、ＲＯＭ等の記憶媒体からプログラムを読み出して実行することにより、各モジュールが主記憶装置上にロードされて、主記憶装置上に生成される。
以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、鑑別診断を行うための撮像を効率よく行うことができる。
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。
１００ 磁気共鳴イメージング（Magnetic Resonance Imaging：ＭＲＩ）装置
１６ 処理回路
１６ｂ 取得機能
１６ｃ 出力制御機能
１６ｄ 抽出機能

Claims (14)

  1. 第１のスキャンにより被検体を撮像する撮像部と、
    複数の疾患パターンについて、疾患パターンと、当該疾患パターンの鑑別診断に用いる複数のスキャンとの対応付けを記憶する記憶部と、
    前記第１のスキャンによって得られた第１の画像データに基づいて、該当可能性のある疾患パターンと、当該疾患パターンの該当可能性の程度を示す第１の指標値とを取得する取得部と、
    前記第１の指標値に基づいて前記疾患パターンの鑑別診断が可能である場合に、当該疾患パターンを示す情報をディスプレイに出力し、前記第１の指標値に基づいて前記疾患パターンの鑑別診断が可能でない場合に、前記対応付けと、前記該当可能性のある疾患パターンとに基づいて、前記撮像部に前記第１のスキャンとは異なる第２のスキャンにより前記被検体を撮像させるための撮像条件を出力する出力制御部と
    を備える、医用画像診断装置。
  2. 前記取得部は、前記第２のスキャンによって得られた第２の画像データに基づいて、再度、該当可能性のある疾患パターンと、当該疾患パターンの該当可能性の程度を示す第２の指標値とを取得する、
    請求項１に記載の医用画像診断装置。
  3. 前記出力制御部は、前記第１の画像データ及び前記第２の画像データを同一の検査で得られたものとして前記記憶部に保存させる、
    請求項２に記載の医用画像診断装置。
  4. 前記撮像部は、前記被検体を載置する寝台を含み、
    前記出力制御部は、前記寝台に前記被検体が継続して載置された状態で前記撮像部に前記第１のスキャン及び前記第２のスキャンを行わせる、
    請求項１〜３のいずれか一つに記載の医用画像診断装置。
  5. 前記疾患パターンと、当該疾患パターンの鑑別診断に用いる複数のスキャンとの関連を記述した文書を取得し、当該文書からテキスト解析によって前記対応付けを抽出して前記記憶部に記憶させる抽出部をさらに備える、
    請求項１〜４のいずれか一つに記載の医用画像診断装置。
  6. 前記記憶部は、前記対応付けとともに、各スキャンの優先度をさらに記憶し、
    前記出力制御部は、前記優先度に基づいて、前記第２のスキャンを選択する、
    請求項１〜５のいずれか一つに記載の医用画像診断装置。
  7. 前記出力制御部は、前記第１の画像データと、前記第２の画像データと、前記該当可能性のある疾患パターンを示す情報とを前記ディスプレイに出力する、
    請求項２に記載の医用画像診断装置。
  8. 前記撮像部は、磁気共鳴イメージングによって前記被検体を撮像する、
    請求項１〜７のいずれか一つに記載の医用画像診断装置。
  9. 前記取得部は、前記第１の画像データに含まれる脳の領域を複数の領域に分割する処理を行い、当該処理の結果に応じて前記第１の指標値を取得する、
    請求項１〜８のいずれか一つに記載の医用画像診断装置。
  10. 第１のスキャンにより被検体を撮像する撮像部と、
    複数の疾患パターンについて、疾患パターンと、当該疾患パターンの鑑別診断に用いる複数の領域との対応付けを記憶する記憶部と、
    前記第１のスキャンによって得られた第１の画像データに含まれる第１の領域に基づいて、該当可能性のある疾患パターンを取得する取得部と、
    前記対応付けと、前記該当可能性のある疾患パターンとに基づいて、前記第１の領域とは異なる第２の領域を特定し、前記撮像部に前記被検体の当該第２の領域を第２のスキャンにより撮像させるための撮像条件を出力する出力制御部と
    を備える、医用画像診断装置。
  11. 前記取得部は、前記該当可能性のある疾患パターンとともに、当該疾患パターンの該当可能性の程度を示す第１の指標値をさらに取得し、
    前記出力制御部は、前記第１の指標値に基づいて前記疾患パターンの鑑別診断が可能でない場合に、前記第２の領域の特定及び前記撮像条件の出力を行う、
    請求項１０に記載の医用画像診断装置。
  12. 前記出力制御部は、前記第１の指標値に基づいて前記疾患パターンの鑑別診断が可能でない場合に、前記第２のスキャンにより前記被検体を撮像させるための撮像条件を含む追加オーダを検査予約システムに登録し、当該追加オーダに対して前記検査予約システムの操作者による承諾が得られた場合に、前記撮像部に前記第２のスキャンにより前記被検体を撮像させる、
    請求項１〜９及び１１のいずれか一つに記載の医用画像診断装置。
  13. 第１のスキャンにより被検体を撮像する撮像部と、
    複数の疾患パターンについて、疾患パターンと、当該疾患パターンの鑑別診断に用いる複数のスキャンとの対応付けを記憶する記憶部と、
    前記第１のスキャンによって得られた第１の画像データに基づいて、該当可能性のある疾患パターンと、当該疾患パターンの該当可能性の程度を示す第１の指標値とを取得する取得部と、
    前記第１の指標値に基づいて前記疾患パターンの鑑別診断が可能である場合に、当該疾患パターンを示す情報をディスプレイに出力し、前記第１の指標値に基づいて前記疾患パターンの鑑別診断が可能でない場合に、前記対応付けと、前記該当可能性のある疾患パターンとに基づいて、他の医用画像診断装置に前記第１のスキャンとは異なる第２のスキャンにより前記被検体を撮像させるための撮像条件を出力する出力制御部と
    を備える、医用画像診断装置。
  14. 医用画像診断装置と、医用情報処理装置とを含む医用画像診断システムであって、
    前記医用画像診断装置は、
    第１のスキャンにより被検体を撮像する撮像部を備え、
    前記医用情報処理装置は、
    複数の疾患パターンについて、疾患パターンと、当該疾患パターンの鑑別診断に用いる複数のスキャンとの対応付けを記憶する記憶部と、
    前記第１のスキャンによって得られた第１の画像データに基づいて、該当可能性のある疾患パターンと、当該疾患パターンの該当可能性の程度を示す第１の指標値とを取得する取得部と、
    前記第１の指標値に基づいて前記疾患パターンの鑑別診断が可能である場合に、当該疾患パターンを示す情報をディスプレイに出力し、前記第１の指標値に基づいて前記疾患パターンの鑑別診断が可能でない場合に、前記対応付けと、前記該当可能性のある疾患パターンとに基づいて、前記医用画像診断装置に前記第１のスキャンとは異なる第２のスキャンにより前記被検体を撮像させるための撮像条件を出力する出力制御部と
    を備える、医用画像診断システム。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021074275A (ja) * 2019-11-08 2021-05-20 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 撮像支援装置
US11986353B2 (en) * 2020-06-30 2024-05-21 National University Corporation Okayama University Ultrasonic diagnostic device, output method, and recording medium
CN111772655A (zh) * 2020-08-03 2020-10-16 上海联影医疗科技有限公司 医疗成像设备参数确定方法、成像方法及装置
JP7487047B2 (ja) * 2020-08-21 2024-05-20 富士フイルムヘルスケア株式会社 磁気共鳴イメージング装置、及び、その制御方法及びプログラム
CN115707429A (zh) * 2021-08-20 2023-02-21 佳能医疗系统株式会社 磁共振成像用脏器分割装置及其方法、磁共振成像装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001273365A (ja) * 2000-03-24 2001-10-05 Mitsubishi Electric Corp 連携医療支援方法及び連携医療支援システム
US20100014637A1 (en) * 2008-05-22 2010-01-21 Christopher Duma Leading-Edge Cancer Treatment
JP2015091308A (ja) * 2013-09-30 2015-05-14 富士フイルムＲｉファーマ株式会社 情報処理装置及びコンピュータプログラム
JP2018183567A (ja) * 2017-03-09 2018-11-22 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ Ｃｔ画像の色の視覚化のためのシステムおよび方法

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
IL139655A0 (en) * 2000-11-14 2002-02-10 Hillman Yitzchak A method and a system for combining automated medical and psychiatric profiling from combined input images of brain scans with observed expert and automated interpreter using a neural network
AU2002328597A1 (en) * 2002-08-08 2004-02-25 Hiroshi Egawa Method for setting reservation for examination of patient in medical organization, reservation setting system, computer program, and recording medium
US20040077952A1 (en) 2002-10-21 2004-04-22 Rafter Patrick G. System and method for improved diagnostic image displays
US8190232B2 (en) 2007-10-04 2012-05-29 Siemens Aktiengesellschaft Automatic alignment of magnetic resonance imaging (MRI) brain scan by anatomic landmarks
JP5243865B2 (ja) * 2008-07-07 2013-07-24 浜松ホトニクス株式会社 脳疾患診断システム
US8388529B2 (en) * 2008-07-08 2013-03-05 International Business Machines Corporation Differential diagnosis of neuropsychiatric conditions
US20140081659A1 (en) 2012-09-17 2014-03-20 Depuy Orthopaedics, Inc. Systems and methods for surgical and interventional planning, support, post-operative follow-up, and functional recovery tracking
CN105359161A (zh) * 2013-04-13 2016-02-24 宾夕法尼亚大学托管会 用于医学图像分析和概率诊断的系统和方法
JP6139269B2 (ja) * 2013-05-28 2017-05-31 東芝メディカルシステムズ株式会社 超音波診断装置
JP6301120B2 (ja) 2013-11-28 2018-03-28 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 磁気共鳴撮像装置およびそのプログラム
US20150208994A1 (en) * 2014-01-27 2015-07-30 Aspect Imaging Ltd. Ct/mri integrated system for the diagnosis of acute strokes and methods thereof
US10194829B2 (en) * 2015-07-07 2019-02-05 Q Bio, Inc. Fast scanning based on magnetic resonance history
US10540764B2 (en) 2016-05-09 2020-01-21 Canon Medical Systems Corporation Medical image capturing apparatus and method
JP7027046B2 (ja) 2016-05-09 2022-03-01 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像撮像装置及び方法
JP2018122093A (ja) * 2017-02-02 2018-08-09 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置、ｘ線ｃｔ装置、及び医用画像処理方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001273365A (ja) * 2000-03-24 2001-10-05 Mitsubishi Electric Corp 連携医療支援方法及び連携医療支援システム
US20100014637A1 (en) * 2008-05-22 2010-01-21 Christopher Duma Leading-Edge Cancer Treatment
JP2015091308A (ja) * 2013-09-30 2015-05-14 富士フイルムＲｉファーマ株式会社 情報処理装置及びコンピュータプログラム
JP2018183567A (ja) * 2017-03-09 2018-11-22 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ Ｃｔ画像の色の視覚化のためのシステムおよび方法

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