JP2021029387A - 医用情報処理装置及びプログラム - Google Patents

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Abstract

【課題】医用画像の被写体部位から複数の病変が検出された場合に、どの検出領域が読影する上で重要なのかを読影者が容易に認識できるようにする。【解決手段】医用情報処理装置２の制御部２１によれば、複数種類の病変の検出処理が行われた医用画像における病変の検出領域に対し、予め定められた条件に基づいて優先度を判定し、判定された優先度に応じて、医用画像において検出された検出領域の表示形態を変化させるよう、検出領域の表示情報を生成する。【選択図】図５

Description

本発明は、医用情報処理装置及びプログラムに関する。
医療分野では、ディープラーニング（Deep Learning）を用いた技術革新により、医用画像から複数種類の病変を一度に検出する技術が現実のものとなった。例えば、ディープラーニングを用いて胸部の医用画像から一度に結節影、腫瘤影、間質性影、浸潤影（コンソリデーション）、気管支炎、過膨張等の多種類の病変を検出できる技術も存在している。
一方で、病変の検出領域は、heatmap（ヒートマップ）や矩形等の形態で画像に重畳して表現されることが多いが、多種類の病変の検出領域を一度に表示すると、従来の単一種類の病変の検出領域の表示と比較して相対的に多くのマークが表示されることとなり、いずれのマークが重要な指摘なのかわかりづらいという問題がある。多種病変の検出領域を１つ１つ個別に画像に重畳して出力することもできるが、全ての検出領域を表示し医師へ判断をゆだねることは非効率であるし、全てのheatmapをＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）の読影端末に伝送することは、保存容量を圧迫するので好ましくない。
例えば、特許文献１には、撮像モダリティー等の検査システムによって取得された画像に優先順位をつけることが記載されている。
特表２０１３−５１７９１４号公報
しかしながら、特許文献１に記載の技術は、画像を他の画像と比較して優先順位を付けるものであり、画像の被写体部位から複数の病変が検出された場合に、どの検出領域が読影する上で重要なのかを読影者が認識することはできない。
本発明の課題は、医用画像の被写体部位から複数の病変が検出された場合に、どの検出領域が読影する上で重要なのかを読影者が容易に認識できるようにすることである。
上記課題を解決するため、請求項１に記載の医用情報処理装置は、
複数種類の病変の検出処理が行われた医用画像における病変の検出領域に対し、予め定められた条件に基づいて優先度を判定する優先度判定手段と、
前記優先度判定手段により判定された優先度に応じて、前記医用画像において検出された検出領域の表示形態を変化させる表示形態変更手段と、
を備える。
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記優先度判定手段は、前記検出領域がユーザーにより指定された種類の病変の検出領域であるか否かに基づいて前記検出領域の優先度を判定する。
請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記優先度判定手段は、前記検出領域がユーザーにより指定されたエリア内に存在しているか否かに基づいて前記検出領域の優先度を判定する。
請求項４に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記優先度判定手段は、前記検出領域の態様に基づいて前記検出領域の優先度を判定する。
請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の発明において、
前記優先度判定手段は、前記検出領域の大きさに基づいて前記検出領域の優先度を判定する。
請求項６に記載の発明は、請求項４に記載の発明において、
前記優先度判定手段は、前記検出領域における病変の確信度の勾配に基づいて前記検出領域の優先度を判定する。
請求項７に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記優先度判定手段は、前記検出領域の位置及び／又は病変の種類が前記医用画像の被写体から過去に検出された病変と位置及び／又は種類と一致するか否かに基づいて前記検出領域の優先度を判定する。
請求項８に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記優先度判定手段は、前記複数種類の病変に関する統計情報に基づいて前記検出領域の優先度を判定する。
請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の発明において、
前記優先度判定手段は、前記複数種類の病変に関する統計情報から取得される前記検出領域の病変の発生率に基づいて前記検出領域の優先度を判定する。
請求項１０に記載の発明は、請求項８に記載の発明において、
前記優先度判定手段は、前記複数種類の病変に関する統計情報から取得される前記医用画像の被写体の年代及び／又は性別における前記検出領域の病変の発生率に基づいて前記検出領域の優先度を判定する。
請求項１１に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記優先度判定手段は、前記検出領域が予め定められた特定領域内に存在しているか否かに基づいて前記検出領域の優先度を判定する。
請求項１２に記載の発明は、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の発明において、
前記表示形態変更手段は、前記優先度判定手段により判定された優先度に応じて前記検出領域に関する文字情報の大きさが変更されるように前記検出領域の表示情報を生成する。
請求項１３に記載の発明は、請求項１〜１２のいずれか一項に記載の発明において、
前記表示形態変更手段は、前記優先度判定手段により判定された優先度が予め設定された基準より高い検出領域が表示され、前記優先度が前記基準より低い検出領域が非表示となるように前記検出領域の表示情報を生成する。
請求項１４に記載の発明は、請求項１〜１２のいずれか一項に記載の発明において、
前記表示形態変更手段は、前記優先度判定手段により判定された優先度が高い検出領域ほど前面に表示されるように前記検出領域の表示情報を生成する。
請求項１５に記載の発明は、請求項１〜１２のいずれか一項に記載の発明において、
前記表示形態変更手段は、前記優先度判定手段により判定された優先度が高い検出領域から順に切り替え表示されるように前記検出領域の表示情報を生成する。
請求項１６に記載の発明は、請求項１〜１５のいずれか一項に記載の発明において、
前記優先度判定手段における前記優先度の判定条件をユーザーが指定するための指定手段を備える。
請求項１７に記載の発明のプログラムは、
コンピューターを、
複数種類の病変の検出処理が行われた医用画像における病変の検出領域に対し、予め定められた条件に基づいて優先度を判定する優先度判定手段、
前記優先度判定手段により判定された優先度に応じて、前記医用画像において検出された検出領域の表示形態を変化させる表示形態変更手段、
として機能させる。
本発明によれば、医用画像の被写体部位から複数の病変が検出された場合に、どの検出領域が読影する上で重要なのかを読影者が容易に認識することが可能となる。
本発明の実施形態における医用画像表示システムの全体構成を示す図である。 図１の医用情報処理装置の機能的構成を示すブロック図である。 優先度判定テーブルの一例を示す図である。 加工方法テーブルの一例を示す図である。 図１の制御部により実行される検出結果情報加工処理の流れを示すフローチャートである。 heatmap情報に基づく検出領域の特定手法を説明するための図である。 病変の確信度の勾配の算出手法を説明するための図である。 （ａ）は、現在の医用画像に検出処理を行うことにより得られた複数種類の病変のheatmap情報に色を付して医用画像にそのまま重ねて表示した例を示す図、（ｂ）は、過去の医用画像に検出処理を行うことにより得られた複数種類の病変のheatmap情報に色を付して医用画像にそのまま重ねて表示した例を示す図である。 図８（ａ）に示す現在の医用画像に、検出結果情報加工処理で加工した検出結果の表示情報を重ねて表示した例を示す図である。 検出結果情報の他の利用方法を説明するための図である。
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。
〔医用画像表示システム１００の構成〕
まず、本実施形態の構成を説明する。
図１に、本実施形態における医用画像表示システム１００の全体構成を示す。
図１に示すように、医用画像表示システム１００は、モダリティー１と、医用情報処理装置２と、画像サーバー３と、読影端末４と、がＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット等の等の通信ネットワークＮを介して接続されて構成されている。医用画像表示システム１００を構成する各装置は、ＨＬ７（Health Level Seven）やＤＩＣＯＭ（Digital Image and Communications in Medicine）規格に準じており、各装置間の通信は、ＨＬ７やＤＩＣＯＭに則って行われる。
モダリティー１は、Ｘ線撮影装置（ＤＲ、ＣＲ）、超音波診断装置（ＵＳ）、ＣＴ、ＭＲＩ等の画像生成装置であり、図示しないＲＩＳ（Radiology Information System）等から送信された検査オーダー情報に基づいて、患者の検査対象部位を被写体として撮影して医用画像を生成する。モダリティー１は、ＤＩＣＯＭ規格に則って、付帯情報（患者情報、検査情報、画像ＩＤ、スライス番号等）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、医用情報処理装置２及び画像サーバー３に送信する。
医用情報処理装置２は、モダリティー１により生成された医用画像から複数種類の病変の検出処理を行い、検出された各病変領域（検出領域）の優先度を判定し、判定した優先度に応じて表示形態が変化するように検出結果情報を加工して検出領域の表示情報を生成する装置である。医用情報処理装置２は、ＰＣや携帯端末、あるいは専用の装置として構成されている。
図２は、医用情報処理装置２の機能的構成を示すブロック図である。図２に示すように、医用情報処理装置２は、制御部２１、データ取得部２２、記憶部２３、操作部２４、検出部２５、表示部２６、データ出力部２７等を備えて構成され、各部はバス２８を介して接続されている。
制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成され、医用情報処理装置２の各部の動作を統括的に制御する。また、制御部２１は、記憶部２３に記憶されている各種プログラムを読み出してＲＡＭに展開し、当該プログラムに従って、後述する検出結果情報加工処理を始めとする各種処理を実行する。
データ取得部２２は、医用画像の画像データや、医用画像における病変の検出結果情報を外部の装置から取得するためのもので、ネットワークインターフェース等で構成され、通信ネットワークＮを介して有線又は無線で接続された外部機器からデータを受信するように構成されている。なお、本実施形態では、データ取得部２２は、ネットワークインターフェース等で構成されることとするが、ＵＳＢメモリーやＳＤカード等を差し込むことが可能なポート等で構成することもできる。
記憶部２３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や半導体メモリー等により構成され、後述する検出結果情報加工処理をはじめとする各種処理を実行するためのプログラムや、当該プログラムの実行に必要なパラメーター、ファイル等を記憶している。
例えば、記憶部２３には、優先度判定テーブル２３１、加工方法テーブル２３２、パラメーターＩＤテーブル２３３、統計情報ＤＢ（Data Base）２３４が記憶されている。
図３は、優先度判定テーブル２３１のデータ格納例を示す図である。図３に示すように、優先度判定テーブル２３１は、「パラメーターＩＤ」フィールド、「タイトル」フィールド、「優先度判定条件」フィールド、「加工方法ＩＤ」フィールド、を有している。
「パラメーターＩＤ」フィールドは、病変の検出領域の優先度を判定する際の優先度判定条件を識別するためのパラメーターＩＤを格納する。「タイトル」フィールドは、優先度判定条件のタイトルを格納する。「優先度判定条件」フィールドは、優先度判定条件の詳細を格納する。「加工方法ＩＤ」フィールドは、優先度に応じた検出結果情報の加工方法を識別するための加工方法ＩＤを格納する。
図４は、加工方法テーブル２３２のデータ格納例を示す図である。図４に示すように、加工方法テーブル２３２は、「加工方法ＩＤ」フィールド、「タイトル」フィールド、「加工方法」フィールド、を有している。
「加工方法ＩＤ」フィールドは、検出領域の優先度に基づく検出結果情報の加工方法を識別するための加工方法ＩＤを格納する。「タイトル」フィールドは、加工方法のタイトルを格納する。「加工方法」フィールドは、加工方法の詳細を格納する。
パラメーターＩＤテーブル２３３は、例えば、診療科、ユーザーＩＤ、依頼科、又は検査目的に対応付けてパラメーターＩＤを記憶する。
パラメーターＩＤは、例えば、操作部２４によりユーザーが指定することができる。例えば、所定の操作により表示部２６に表示されるパラメーターＩＤ指定画面においてユーザーが所望のパラメーターＩＤに対応するチェックボックスをチェックすることにより指定できる。または、ユーザーにわかりやすくするため、パラメーターＩＤに対応する優先度判定条件のタイトル等を表示してユーザーに指定させることとしてもよい。ユーザーがパラメーターＩＤを指定できるようにすることで、優先的に表示する検出領域の条件や優先度ごとの表示形態をユーザーが自由に設定することができる。あるいは、予めハードコーディングによりパラメーターＩＤが設定されていてもよい。
パラメーターＩＤは、診療科、ユーザーＩＤ、依頼科、又は検査目的ごとに１つのみを指定してもよいし、優先順位をつけて複数を設定してもよい。
診療科ごとにパラメーターＩＤを指定することで、診療科に特有の優先度判定を行うことが可能となる。ユーザーごとにパラメーターＩＤを指定することで、ユーザーの所望する優先度判定を行うことが可能となる。また、依頼科は、放射線科医が読影する場合に、どの診療科からの依頼かを特定する情報であり、依頼科ごとにパラメーターＩＤを指定することで、受診した科に特有の優先度判定を行うことが可能となる。検査目的は、例えば、がん検診、外来検査、入院経過観察等の、検査の目的を示す情報であり、検査目的ごとにパラメーターＩＤを指定することで、検査目的によって優先度判定を変えることが可能となる（例えば、入院経過観察であれば新出領域優先(パラメーターＩＤ＝００３)など）。
統計情報ＤＢ２３４は、例えば、年代別、性別の病変の発生率等の統計情報を格納したデータベースである。
操作部２４は、各種キーを備えたキーボードやマウス等のポインティングデバイス、あるいは表示部２６に取り付けられたタッチパネル等でユーザーが操作可能に構成され、キーボードに対するキー操作やマウス操作、あるいはタッチパネルに対するタッチ操作の位置に応じて入力された操作信号を制御部２１に出力する。
なお、携帯端末を有線又は無線で接続し、この携帯端末の液晶表示パネル上のタッチパネルやボタンを操作部２４として用いてもよい。
検出部２５は、データ取得部２２により取得された医用画像から複数種類の病変の検出処理を行い、複数種類の病変の検出結果情報を出力する。
本実施形態において、検出部２５は、大量の学習データ（病変が写っている医用画像と正解ラベル（その医用画像における病変領域及び病変の診断名（病変の種類）等）のペア）を用いてディープラーニング等により学習することにより作成された機械学習モデルを用いて、入力された医用画像から複数種類の病変の検出処理を行い、検出結果情報を医用画像に対応付けて制御部２１に出力する。
検出結果情報は、病変の種類ごとに出力される。検出結果情報は、医用画像の画素ごとの病変の確信度を示すheatmap情報（図６参照）及びその付帯情報（病変の種類、医用画像を識別するための画像ＩＤや検査ＩＤ等）からなる。確信度０は、病変の可能性がないことを示し、確信度が高くなるほど病変の可能性が高いことを示す。
表示部２６は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等のモニターを備えて構成されており、制御部２１から入力される表示信号の指示に従って、各種画面を表示する。モニターは１台であっても複数台であってもよい。
データ出力部２７は、医用情報処理装置２が処理した情報を外部に出力するためのものである。データ出力部２７としては、例えば、他のシステム（画像サーバー３等）と通信するためのネットワークインターフェース、外部装置(例えば、表示装置、プリンター等)と接続するためのコネクター、ＵＳＢメモリー等の各種メディアのポート等が適用可能である。
画像サーバー３は、例えば、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication Systems）のサーバーであり、モダリティー１から出力された医用画像に患者情報（患者ＩＤ、患者氏名、生年月日、年齢、性別、身長、体重等）、検査情報（検査ＩＤ、検査日時、モダリティーの種類、検査部位、依頼科、検査目的等）、医用画像の画像ＩＤ、医用情報処理装置２から出力される検出結果情報及び検出領域の表示情報等を対応付けてデータベースに記憶する。
また、画像サーバー３は、読影端末４から要求された医用画像及び当該医用画像に対応する検出領域の表示情報をデータベースから読み出して読影端末４に表示させる。
読影端末４は、制御部、操作部、表示部、記憶部、通信部等を備え、画像サーバー３から医用画像や検出領域の表示情報を読み出して読影用に表示するコンピューター装置である。
〔医用情報処理装置２の動作〕
次に、医用情報処理装置２の動作について説明する。
図５は、検出部２５によりモダリティー１から入力された医用画像に対して複数種類の病変の検出処理を行うことによって取得された検出結果情報、又はデータ取得部２２により外部装置から取得された検出結果情報（外部装置により医用画像に対して複数種類の病変の検出処理を行うことにより得られた検出結果情報）に対して実行される検出結果情報加工処理の流れを示すフローチャートである。検出結果情報加工処理は、制御部２１と記憶部２３に記憶されているプログラムとの協働により実行される。
まず、制御部２１は、検出結果情報に基づいて、医用画像から検出された病変の検出領域を特定する（ステップＳ１）。
例えば、図６に示すように、予め定められた閾値を用いてheatmap情報を二値化し、閾値以上の領域（図６において黒く塗りつぶした領域）を病変の検出領域として特定する。
次いで、制御部２１は、記憶部２３のパラメーターＩＤテーブル２３３からパラメーターＩＤを読み込む（ステップＳ２）。
パラメーターＩＤテーブル２３３にユーザーごとのパラメーターＩＤが記憶されている場合、制御部２１は、医用情報処理装置２にログインしているユーザーのユーザーＩＤに対応付けて記憶されているパラメーターＩＤを読み込む。
パラメーターＩＤテーブル２３３に診療科ごとのパラメーターＩＤが記憶されている場合、制御部２１は、ログインしているユーザーが属する診療科に対応付けて記憶されているパラメーターＩＤを読み込む。各ユーザーが属する診療科の情報は、記憶部２３に記憶されている。
パラメーターＩＤテーブル２３３に依頼科ごとのパラメーターＩＤが記憶されている場合、制御部２１は、ＤＩＣＯＭヘッダー（医用画像の付帯情報）や検査オーダー情報に存在する依頼科に対応付けて記憶されているパラメーターＩＤを読み込む。
パラメーターＩＤテーブル２３３に検査目的ごとのパラメーターＩＤが記憶されている場合、制御部２１は、ＤＩＣＯＭヘッダーや検査オーダー情報に存在する検査目的に対応付けて記憶されているパラメーターＩＤを読み込む。
次いで、制御部２１は、優先度判定テーブル２３１を読み込み、ステップＳ２で読み込んだパラメーターＩＤに対応する優先度判定条件を読み出して、各検出領域の優先度を判定する（ステップＳ３）。
例えば、読み込んだパラメーターＩＤ＝００１（小領域優先）である場合、制御部２１は、ステップＳ１で特定した各検出領域の大きさに関する情報（例えば、面積、体積、又は長軸の長さ等）を取得し、取得した大きさの大小に基づいて優先度を判定する。具体的には、検出領域の大きさ（面積、体積、又は長軸の長さ等）が小さい検出領域を高優先度（優先度が高い）と判定する。例えば、各検出領域の大きさが予め設定された一以上の閾値のそれぞれより小さいか否かに基づいて、各検出領域が複数段階の優先度のうちいずれの優先度であるかを判定してもよいし、検出領域の大きさが小さい検出領域から順に番号を付してその番号を優先度（番号が小さいほど高い）と判定してもよい。
各検出領域の面積は、例えば、検出領域内の画素数により求めることができる。各検出領域の長軸方向の長さは、例えば、検出領域の最大の幅の画素数により求めることができる。
小領域優先とすることで、見落としがちな小さい検出領域を優先することが可能となる。
例えば、読み込んだパラメーターＩＤ＝００２（高確信度優先）である場合、制御部２１は、検出領域における病変の確信度の勾配の大小に基づいて優先度を判定する。具体的には、病変の確信度の勾配が大きい検出領域を高優先度（優先度が高い）と判定する。例えば、各検出領域における病変の確信度の勾配が予め設定された一以上の閾値のそれぞれより大きいか否かに基づいて、各検出領域が複数段階の優先度のうちいずれの優先度であるかを判定してもよいし、確信度の勾配が大きい検出領域から順に番号を付してその番号を優先度（番号が小さいほど高い）と判定してもよい。
各検出領域における病変の確信度の勾配は、例えば、図７に示すように、heatmap情報のｘ方向の傾き（ｘ方向に隣接する画素との画素値差）とｙ方向の傾き（ｙ方向に隣接する画素との画素値差）を算出し、その絶対値の最大値（図７においては５０）を確信度の傾きの代表値とすることができる。そして、検出領域における確信度の傾きの代表値が大きい（急峻である）ほど高優先度（優先度が高い）と判定する。
高確信度優先とすることで、病変である確信度の高い検出領域を優先することが可能となる。
例えば、読み込んだパラメーターＩＤ＝００３（新出領域優先）である場合、制御部２１は、検出領域の位置及び／又は病変の種類が医用画像の被写体から過去に検出された病変と位置及び／又は種類と一致するか否かに基づいて優先度を判定する。具体的には、画像サーバー３から同一患者（被写体）の過去の検査結果（読影レポート、検出結果情報等）を取得し、過去の検査において検出された病変の種類及び／又は位置情報（座標情報）と、検出部２５等により現在の医用画像から検出された検出結果情報における病変の種類及び／又は位置情報（heatmap情報を予め定められた閾値により二値化して抽出された領域の座標情報）を突合し、一致した場合に低優先度、一致しなかった領域に高優先度と判定する（２段階の優先度）。
新出領域優先とすることで、新たな検出領域を優先することが可能となる。
例えば、読み込んだパラメーターＩＤ＝００４（稀少病変優先）である場合、制御部２１は、例えば、統計情報ＤＢ２３４に格納されている統計情報から、対象の医用画像において検出された病変（検出された種類の病変）の発生率を取得し、取得した発生率の大小に基づいて優先度を判定する。具体的には、発生率の低い病変の検出領域を高優先度（優先度が高い）と判定する。例えば、各検出領域に対応する病変の発生率が予め設定された閾値より小さい（低い）検出領域を高優先度、大きい（高い）検出領域を低優先度と判定する。
稀少病変優先とすることで、稀にしか発生しない（医師が見慣れていない）病変を優先することができる。
例えば、読み込んだパラメーターＩＤ＝００５（ユーザー指定エリア優先）である場合、制御部２１は、検出領域がユーザー（例えば、主治医等）により指定されたエリア内に存在しているか否かに基づいて優先度を判定する。具体的には、表示部２６に表示された医用画像上から操作部２４によりユーザーが指定したエリアと検出領域の位置情報（heatmap情報を予め定められた閾値により二値化して抽出された領域の座標情報）を比較し、ユーザーにより指定されたエリア内に位置している検出領域を高優先度、それ以外を低優先度と判定する。
ユーザー指定エリア優先とすることで、例えば、読影者に注目してもらいたいエリアの検出領域を高優先度とすることができる。または、検出領域がユーザー指定エリア外に位置している検出領域を高優先度、それ以外を低優先度と判定してもよい。ユーザー指定エリア外の検出領域を高優先度と判定することで、例えば、ユーザーが注目していないエリアにある検出領域について注意喚起することができる。
ユーザーによるエリアの指定は、例えば、検査の都度行ってもよいし、予め設定して記憶部２３に記憶しておくこととしてもよい。
例えば、読み込んだパラメーターＩＤ＝００６（ユーザー指定病変優先）である場合、制御部２１は、検出領域がユーザーにより指定された種類の病変の検出領域であるか否かに基づいて優先度を判定する。具体的には、各検出領域の病変の種類が予め定められたリストからユーザーが操作部２４により指定した病変の種類に合致しているか否かを判断し、合致していると判断した検出領域を高優先度、それ以外の領域を低優先度と判定する。
ユーザー指定病変優先とすることで、ユーザーが特に注目している種類の病変を優先することができる。
ユーザーによる病変の指定は、例えば、検査の都度行ってもよいし、予め、例えば部位ごとに指定し、記憶部２３に記憶しておくこととしてもよい。
例えば、読み込んだパラメーターＩＤ＝００７（患者特性優先）である場合、制御部２１は、例えば、統計情報ＤＢ２３４に格納されている統計情報から、対象の医用画像において検出された病変の、患者の年代及び／又は性別における発生率を取得し、取得した発生率の大小に基づいて優先度を判定する。例えば、発生率が予め定められた閾値より低い（小さい）病変の検出領域を高優先度、発生率が予め定められた閾値以上（高い）の病変の検出領域を低優先度と判定する。
患者特性優先とすることで、患者の年齢や性別において稀にしか発生しない（医師が見落とす可能性のある）病変を優先することができる。
例えば、読み込んだパラメーターＩＤ＝００８（特定領域優先）である場合、制御部２１は、各検出領域がデフォルトで設定された特定領域内に存在しているか否かに基づいて優先度を判定する。具体的には、特定領域内に存在する検出領域を高優先度、それ以外の領域を低優先度と判定する。
特定領域優先とすることで、特定領域の病変を優先することができる。
なお、パラメーターＩＤテーブル２３３に複数のパラメーターＩＤが優先順位を付けて記憶されている場合は、優先順位の最も高いパラメーターＩＤに対応する優先度判定条件を読み出して優先度の判定を行う。この判定で優先度が同じ検出領域が存在した場合は、次の優先順位のパラメーターＩＤに対応する優先度判定条件を読み出して優先度の判定を行うこととしてもよい。
次いで、制御部２１は、加工方法テーブル２３２を読み込み、優先度判定テーブル２３１において優先度の判定に適用された優先度判定条件に対応する加工方法ＩＤの加工方法を読み出して、読み出した加工方法で検出結果情報の加工を行って検出領域の表示情報を生成する（ステップＳ４）。
ステップＳ４では、検出結果情報を加工して、医用画像に重畳する検出領域の表示情報（各検出領域ごとのheatmap表示情報及び病変の種類を表す文字情報）を生成する。heatmap表示情報は、例えば、確信度の値に応じた色を付した情報である。
加工方法ＩＤに応じた加工方法としては、例えば、以下を挙げることができる。
（１）文字の属性を変える（加工方法ＩＤ＝００１）。
・高優先の検出領域に関する文字情報（病変の種類等）の文字サイズを大きいサイズに設定し、それ以外の文字情報の文字サイズを通常サイズに設定する。
・優先度の高低に応じて文字サイズの大小を設定する。
・文字サイズ以外にも、優先度に応じて文字色等の文字属性を変えてもよい。
ここで、高優先の検出領域とは、優先度が予め設定された基準の優先度以上の検出領域、低優先の検出領域とは、優先度が予め設定された基準の優先度より低い検出領域である。
（２）低優先のものを非表示にする（加工方法ＩＤ＝００２）。
・低優先の検出領域が非表示となるように、検出結果情報（heatmap情報）を加工して検出領域の表示情報を生成する。
（３）高優先のものを優先表示する（加工方法ＩＤ＝００３）。
・優先度が高い検出領域ほど前面に表示されるように検出結果情報（heatmap情報）を加工して検出領域の表示情報を生成する。
（４）優先度の高い順に表示を切替える（加工方法ＩＤ＝００４）。
・優先度の高い順に検出領域が順次出力されるように検出結果情報（heatmap情報）を加工して検出領域の表示情報を生成する。
すなわち、ステップＳ４では、優先度によって表示形態が変化するように医用画像に重畳する検出領域の表示情報を生成するので、医用画像に検出領域を重ねて表示する際に、優先度に応じて検出領域の表示形態を変化させることができる。
次いで、制御部２１は、検出結果情報及び検出領域の表示情報を医用画像に対応付けて保存し（ステップＳ５）、検出結果情報加工処理を終了する。
例えば、制御部２１は、データ出力部２７により医用画像及び検出領域の表示情報を画像サーバー３に送信し、画像サーバー３のデータベースに医用画像、検出結果情報及び検出領域の表示情報を対応付けて保存させる。
または、制御部２１は、記憶部２３に医用画像、検出結果情報及び検出領域の表示情報を対応付けて保存させる。
画像サーバー３のデータベースに保存された医用画像は、読影端末４からの要求に応じて読影端末４の表示装置（図示せず）に表示される。このとき、検出領域の表示情報が医用画像に重ねて表示される。または、記憶部２３に記憶された医用画像は、操作部２４の操作に応じて表示部２６に表示される。このとき、検出領域の表示情報が医用画像に重ねて表示される。
ここで、表示部２６には、カラーモニターとモノクロモニターが備えられている場合がある。モノクロモニターは、カラーモニターよりも輝度やコントラストを高めて表示することが可能である。カラーモニターとモノクロモニターが備えられている場合、デフォルトでは、医用画像はモノクロモニターに表示される。しかし、検出領域の表示情報はカラーであり、モノクロモニターに表示したのでは識別しづらい。そこで、医用画像に検出領域の表示情報を重畳表示する場合、制御部２１は、デフォルトのとおり医用画像をモノクロモニターに表示するが、所定の操作でカラーモニターに表示できる構成とすることが好ましい。例えば、モノクロモニターに表示された医用画像を操作部２４によりクリックすると、制御部２１は、検出領域の表示情報が重畳された医用画像をカラーモニターに表示させる。又は、モノクロモニターに検出領域の表示情報が重畳された医用画像が表示されると、制御部２１は、この医用画像にはカラーが含まれており適切に表示されていないことを表す警告を行う。例えば、表示された医用画像上またはその付近に、カラーの情報が含まれており適切に表示されていないことを表すアイコンを表示し、アイコンが操作部２４によりクリックされると、制御部２１は、検出領域の表示情報が重畳された医用画像をカラーモニターに表示させる。読影端末４の表示装置に検出領域の表示情報が重畳された医用画像を表示する際にも同様な表示制御を行うことが好ましい。
図８（ａ）は、ある患者の現在の医用画像に検出処理を行うことにより得られた複数種類の病変のheatmap情報に色を付して医用画像にそのまま重ねて表示した例を示す図、（ｂ）は、過去の医用画像に検出処理を行うことにより得られた複数種類の病変のheatmap情報に色を付して医用画像にそのまま重ねて表示した例を示す図である。
図８（ａ）では、複数種類の病変の検出結果情報が同じ表示形態で表示されているので、どの検出領域が重要なのかがわかりづらい。
図９（ａ）〜（ｃ）は、図８（ａ）に示す現在の医用画像に、上記検出結果情報加工処理で加工した検出結果の表示情報を重ねて表示した例を示す図である。
図９（ａ）は、パラメーターＩＤ＝００１（小領域優先）で優先度を判定し、加工方法ＩＤ＝００１（文字の属性を変える）で加工した場合を示している。すなわち、小領域優先で高優先と判定された結節影の文字が他の病変に比べて大きい文字で表示されている。これにより、読影者が気づきにくい小さな検出領域を強調して表示することができる。
図９（ｂ）は、パラメーターＩＤ＝００１（小領域優先）で優先度を判定し、加工方法ＩＤ＝００２（低優先を非表示）で加工した場合を示している。すなわち、小領域優先で低優先と判定された病変が非表示となり、高優先と判定された結節影のみが表示されている。これにより、読影者が気づきにくい小さな検出領域に絞って表示されるので、読影者は、小さい検出領域を集中して読影することができる。
図９（ｃ）は、パラメーターＩＤ＝００３（新出領域優先）で優先度を判定し、加工方法ＩＤ＝００４＋００１（優先順に画像切り替え＋文字の属性を変える）で加工した場合を示している。すなわち、過去画像には存在しなかった気胸の検出領域が最初に、大きい文字で表示され、その後に、他の病変の検出領域が小さい文字で切り替え表示されている。これにより、読影者は、はじめに過去画像にはなかった新たな病変の検出領域を集中して読影することができる。また、もとから存在する病変についても確認することができる。
このように、上記検出結果情報加工処理においては、複数種類の病変の検出結果情報を、予め定められた優先度判定条件に基づいて判定された優先度に応じて加工することにより、優先度に応じて検出領域の表示形態を変化させるので、どの検出領域が読影する上で重要なのかを読影者が容易に認識することが可能となる。
[検出結果情報の他の利用方法]
検出結果情報の他の利用方法として、ＰＡＣＳ（画像サーバー３＋読影端末４）において、医師による病変の記録位置と上述の検出結果情報を突合して、相違を通知することとしてもよい。図１０に、この場合のデータ及び処理の流れを示す。
図１０に示すように、医用画像Ｇが医用情報処理装置２に入力されると、検出部２５により医用画像から複数種類の病変の検出処理が行われ、検出結果情報が出力される。検出結果情報は、上述のように、病変の種類ごとのheatmap情報と、病変の種類を含む付帯情報とからなり、制御部２１は、heatmap情報から病変の種類ごとに確信度の平均を算出して付帯情報に付帯させて画像サーバー３に出力する。
読影端末４から医師により病変の位置と所見（病変の種類）が選択されると、画像サーバー３は、ＣＰＵとプログラムとの協働により、医用情報処理装置２から入力された検出結果情報の各検出領域の病変の種類及び位置と医師により選択された病変の種類及び位置とを突合する。
ここで、医師が選択する病変の位置は、マウス等により医用画像上で病変の領域で指定してもよいが、例えば、胸部であれば、上肺野、中肺野、下肺野のように、予め分割された領域のどこに病変が位置しているのかをチェック方式で選択させることとしてもよい。図１０では、チェック方式で中肺野、結節影が選択されたことを示している。
例えば、まず、画像サーバー３は、検出結果情報の各検出領域の代表点の座標（ｘ，ｙ、ｈ（高さ）、ｗ（幅））を算出する。代表点は、検出領域の重心であってもよいし、確信度が最大値となる点であってもよいし、確信度が所定値以上の領域の重心であってもよい。次いで、画像サーバー３は、検出部２５により検出された各病変の種類が医師により所見として指定されているか否か、指定されている場合は算出された代表点が医師により指定された位置に含まれているか否かを判断する。そして、医師により指定されていない病変の種類が存在する場合、又は、医師により病変の種類は指定されているが医師が指定している位置に代表点が含まれていない場合、その病変の種類を読影端末４に表示する等して医師に通知する。例えば、図１０においては、検出結果情報では上肺野に気胸が含まれているが、医師の指定には気胸が含まれていない。そこで、例えば、「上肺野に気胸有り」等を読影端末４に表示させる。
なお、相違を通知する際には、医用情報処理装置２から出力された検出結果情報を併せて読影端末４に表示することとしてもよい。例えば、医用画像上に検出結果情報（ヒートマップ）を重畳して表示し、画面の隅に病変の種類ごとの確信度を表示することとしてもよい。このとき、過去検査で検出された病変と種類及び位置が同様の検出領域が存在する場合は、その検出領域に「同一マーク」を付すこととしてもよい。または、その検出領域を非表示とすることとしてもよい。また、「上肺野に気胸有り」が通知された理由（図１０では、医用情報処理装置２から出力された検出結果情報には含まれているが、医師が指定しなかったため）をさらに表示してもよい。また、「上肺野に気胸有り」などの通知は、文字を出力してもよいし、ヒートマップを出力してもよいし、両方を出力してもよい。
以上説明したように、医用情報処理装置２の制御部２１によれば、複数種類の病変の検出処理が行われた医用画像における病変の検出領域に対し、予め定められた条件に基づいて優先度を判定し、判定された優先度に応じて、医用画像において検出された検出領域の表示形態を変化させるよう、検出領域の表示情報を生成する。
したがって、どの検出領域が読影する上で重要なのかを読影者が容易に認識することが可能となる。その結果、読影を効率的に行うことが可能となる。
なお、上記実施形態における記述は、本発明に係る好適な医用画像表示システム又は表示装置の好適な一例であり、これに限定されるものではない。
例えば、上記実施形態においては、検出結果情報において病変の種類を文字列で付帯情報に含める例について説明したが、病変の種類を識別するための病変コードを設け、病変コードを付帯情報に含めることとしてもよい。そして、医用情報処理装置２及び画像サーバー３においては、病変コードに対応する病変の種類の文字列を記憶しておき、病変の種類を表示する際には文字列で表示するようにしてもよい。
また、例えば、上記実施形態においては、病変の種類ごとに、その病変についてのheatmap情報を表すデジタルデータを持つこととして説明したが、各画素のビット列における各ビットに意味を持たせ、複数種類の病変のheatmap情報を一つのデジタルデータで表すこととしてもよい。例えば、各画素が１６ビットで構成されているデジタルデータ場合、先頭の４ビットが結節影のheatmap情報、次の４ビットが気胸のheatmap情報、・・・のようにビットごとに病変を割り当てて複数種類の病変のheatmap情報を表すこととしてもよい。これにより、複数種類の病変を表すheatmap情報のデータ量を低減することができる。
また、上記実施形態においては、ディープラーニングにより一度に複数種類の病変を検出する処理を行って、得られた検出結果情報に基づいて医用画像における病変の検出領域を表示する場合に本発明を適用することとして説明したが、複数種類の病変の検出処理は、機械学習によるものに限らない。例えば、単一病変を検出するソフトウエアによる検出処理を複数種類用いて医用画像から複数種類の病変を検出する処理を行い、得られた検出結果情報に基づいて医用画像における病変の検出領域を表示する場合に本発明を適用してもよい。
また、例えば、上記の説明では、本発明に係るプログラムのコンピューター読み取り可能な媒体としてハードディスクや半導体の不揮発性メモリー等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、ＣＤ-ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することが可能である。また、本発明に係る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、キャリアウエーブ(搬送波)も適用される。
その他、医用画像表示システム１００を構成する各装置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。
１００ 医用画像表示システム
１ モダリティー
２ 医用情報処理装置
２１ 制御部
２２ データ取得部
２３ 記憶部
２３１ 優先度判定テーブル
２３２ 加工方法テーブル
２３３ パラメーターＩＤテーブル
２３４ 統計情報ＤＢ
２４ 操作部
２５ 検出部
２６ 表示部
２７ データ出力部
３ 画像サーバー
４ 読影端末

Claims (17)

  1. 複数種類の病変の検出処理が行われた医用画像における病変の検出領域に対し、予め定められた条件に基づいて優先度を判定する優先度判定手段と、
    前記優先度判定手段により判定された優先度に応じて、前記医用画像において検出された検出領域の表示形態を変化させる表示形態変更手段と、
    を備える医用情報処理装置。
  2. 前記優先度判定手段は、前記検出領域がユーザーにより指定された種類の病変の検出領域であるか否かに基づいて前記検出領域の優先度を判定する請求項１に記載の医用情報処理装置。
  3. 前記優先度判定手段は、前記検出領域がユーザーにより指定されたエリア内に存在しているか否かに基づいて前記検出領域の優先度を判定する請求項１に記載の医用情報処理装置。
  4. 前記優先度判定手段は、前記検出領域の態様に基づいて前記検出領域の優先度を判定する請求項１に記載の医用情報処理装置。
  5. 前記優先度判定手段は、前記検出領域の大きさに基づいて前記検出領域の優先度を判定する請求項４に記載の医用情報処理装置。
  6. 前記優先度判定手段は、前記検出領域における病変の確信度の勾配に基づいて前記検出領域の優先度を判定する請求項４に記載の医用情報処理装置。
  7. 前記優先度判定手段は、前記検出領域の位置及び／又は病変の種類が前記医用画像の被写体から過去に検出された病変と位置及び／又は種類と一致するか否かに基づいて前記検出領域の優先度を判定する請求項１に記載の医用情報処理装置。
  8. 前記優先度判定手段は、前記複数種類の病変に関する統計情報に基づいて前記検出領域の優先度を判定する請求項１に記載の医用情報処理装置。
  9. 前記優先度判定手段は、前記複数種類の病変に関する統計情報から取得される前記検出領域の病変の発生率に基づいて前記検出領域の優先度を判定する請求項８に記載の医用情報処理装置。
  10. 前記優先度判定手段は、前記複数種類の病変に関する統計情報から取得される前記医用画像の被写体の年代及び／又は性別における前記検出領域の病変の発生率に基づいて前記検出領域の優先度を判定する請求項８に記載の医用情報処理装置。
  11. 前記優先度判定手段は、前記検出領域が予め定められた特定領域内に存在しているか否かに基づいて前記検出領域の優先度を判定する請求項１に記載の医用情報処理装置。
  12. 前記表示形態変更手段は、前記優先度判定手段により判定された優先度に応じて前記検出領域に関する文字情報の大きさが変更されるように前記検出領域の表示情報を生成する請求項１〜１１のいずれか一項に記載の医用情報処理装置。
  13. 前記表示形態変更手段は、前記優先度判定手段により判定された優先度が予め設定された基準より高い検出領域が表示され、前記優先度が前記基準より低い検出領域が非表示となるように前記検出領域の表示情報を生成する請求項１〜１２のいずれか一項に記載の医用情報処理装置。
  14. 前記表示形態変更手段は、前記優先度判定手段により判定された優先度が高い検出領域ほど前面に表示されるように前記検出領域の表示情報を生成する請求項１〜１２のいずれか一項に記載の医用情報処理装置。
  15. 前記表示形態変更手段は、前記優先度判定手段により判定された優先度が高い検出領域から順に切り替え表示されるように前記検出領域の表示情報を生成する請求項１〜１２のいずれか一項に記載の医用情報処理装置。
  16. 前記優先度判定手段における前記優先度の判定条件をユーザーが指定するための指定手段を備える請求項１〜１５のいずれか一項に記載の医用情報処理装置。
  17. コンピューターを、
    複数種類の病変の検出処理が行われた医用画像における病変の検出領域に対し、予め定められた条件に基づいて優先度を判定する優先度判定手段、
    前記優先度判定手段により判定された優先度に応じて、前記医用画像において検出された検出領域の表示形態を変化させる表示形態変更手段、
    として機能させるためのプログラム。
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