JP2022063712A - 医用画像診断支援システム、医用画像処理装置、および、医用画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】読影医が病変候補の領域を、複数種類の断層画像によって短時間で確認できるようする。【解決手段】被検者の同一の撮像対象部位についての、複数スライスの断層画像からなる断層画像シリーズを外部装置から複数種類受け取り、複数種類の断層画像シリーズのうち、一つの種類の断層画像シリーズについて病変可能性領域を検出する。一つの種類の断層画像シリーズから病変可能性領域が含まれる断層画像を抽出して抽出画像群を生成し、抽出した断層画像のスライスに対応するスライスの断層画像を他の種類の断層画像シリーズから抽出して抽出画像群に追加する。【選択図】 図７

Description

本発明は、医用画像を撮像した後、処理することにより診断を支援する医用画像診断支援システムに関する。

ＭＲI（磁気共鳴イメージング）装置に代表される医用画像撮像装置の高性能化にともない、大量の医用画像が取得されるようになり、画像を診断する読影医の負担が増大している。

特許文献１には、読影医の負担軽減のため、コンピュータによって医用画像から病変候補領域を検出し、医用画像を後処理した画像と重ねて表示することにより、病変候補領域とその周辺領域とを区別可能な形態で表示する画像診断支援装置が開示されている。

特開２０１２－１６６０４７号公報

特許文献１の技術では、ＣＡＤ（ Computer Assisted Diagnosis：コンピュータによる読影支援診断システム）によって検出された病変候補を医用画像上に表示することができる。しかしながら、実際に読影医が診断を行う場合には、病変候補が表示された画像のみに基づいて、病変候補が病変であるかどうかを判断するのではなく、病変候補の検出の基となった画像や他のコントラスト画像と病変候補画像との対比を行ったり、別の情報を得るために再度画像処理を行ったりする。これにより、他のコントラスト画像等において、病変候補に対応する領域に着目し、詳細な観察を実施する。そのため、読影医は、診断確定に長時間を要する場合がある。

そこで本発明の目的は、読影医が病変候補の領域を、複数種類の断層画像によって短時間で確認できるようすることにある。

上記目的を達成するために本発明の医用画像診断支援システムは、被検者の同一の撮像対象部位について、複数スライスの断層画像からなる断層画像シリーズを複数種類撮影または生成する医用画像撮像装置と、複数種類の断層画像シリーズを処理する医用画像処理装置とを備えている。医用画像処理装置は、病変候補検出部と抽出画像群生成部とを含む。病変候補検出部は、複数種類の前記断層画像シリーズのうち、一つの種類の断層画像シリーズについて病変可能性領域を検出する。抽出画像群生成部は、一つの種類の断層画像シリーズから病変候補検出部が検出した病変可能性領域が含まれる断層画像を抽出し、抽出画像群を生成するとともに、抽出した断層画像のスライスに対応するスライスの断層画像を他の種類の断層画像シリーズから抽出して抽出画像群に追加する。

本発明によれば、抽出画像群には、病変可能性領域が含まれる断層画像のみならず、対応するスライスの他の種類の断層画像も含まれるため、読影医が病変候補の領域を、複数種類の断層画像によって短時間で確認することができる。

本発明の実施形態１の医用画像診断支援システムの全体構成を説明するブロック図である。 実施形態１の医用画像診断支援システムの医用画像処理装置１００の機能ブロック図である。 実施形態１の医用画像処理装置１００の処理の流れを説明するためのフローチャートである。 実施形態１の医用画像処理装置１００の処理の流れを説明するためのフローチャートである。 実施形態１の医用画像処理装置１００が受け取る断層画像シリーズを説明するための図である。 実施形態１の医用画像処理装置１００が断層画像から検出した病変候補２０３を説明するための図である。 実施形態１の医用画像処理装置１００が生成した抽出画像群シリーズ２０４の構成を説明するための図である。 実施形態２の医用画像診断支援システムの医用画像処理装置１００の機能ブロック図である。 実施形態２の医用画像処理装置１００の処理の流れを説明するためのフローチャートである。 実施形態３の医用画像診断支援システムの医用画像処理装置１００の機能ブロック図である。 実施形態３の医用画像処理装置１００の処理の流れを説明するためのフローチャートである。 実施形態３の医用画像処理装置１００の処理の流れを説明するためのフローチャートである。

以下、添付図面に従って本発明に係る医用画像診断支援システム及び医用画像処理装置、医用画像処理方法の好ましい実施形態について説明する。なお、以下の説明及び添付図面において、同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

＜＜実施形態１＞＞
実施形態１の医用画像診断支援システム１について説明する。

図１は、医用画像診断支援システム１のハードウェア構成を示す図であり、図２は、医用画像処理装置の機能ブロック図である。

図１のように、医用画像診断支援システム１は、医用画像処理装置１００、医用画像撮像装置１０９、医用画像データベース１１０および読影装置１１１を含み、これらはネットワーク１０８を介して信号送受可能に接続されている。

医用画像撮像装置１０９は、被検者の同一の撮像対象部位について、複数スライスの断層画像からなる断層画像シリーズを複数種類撮影または生成する装置であり、例えばＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置やＸ線ＣＴ（computed tomography）装置や超音波ＣＴ装置等である。

ここでいう断層画像シリーズとは、複数スライスの断層画像の集合であり、複数スライスは連続する（隣接する）スライスであることが望ましい。複数種類の断層画像シリーズとは、同じ被検者の撮像対象部位でありながら、異なる見え方をするように撮像または生成された断層画像シリーズである。例えば、撮影方法を異ならせてそれぞれ一連の断層画像を撮像した断層画像シリーズや、撮像後の断層画像に画像処理を施すことにより組織の所望の特徴が強調されるように生成した断層画像シリーズが含まれる。具体的には、被検者の組織の所定のパラメータが強調された断層画像シリーズや、組織の所定の定量値を画素値とする断層画像シリーズ等である。

さらに具体的には、医用画像撮像装置１０９がＭＲＩ装置の場合、複数種類の断層画像シリーズの例としては、複数スライスについてそれぞれ得た、T1（縦緩和）強調画像のシリーズ、T２（横緩和）強調画像、TOF （Time-of-Flight）画像、PD（プロトン密度）画像、FLAIR(fluid-attenuated inversion-recovery)画像等が挙げられる。X線CT装置の場合、照射するX線のエネルギーを変えて撮影したDual Energy Imaging画像が挙げられる。超音波CT装置の場合、照射する超音波の周波数を変えて撮像した画像や、画像再構成方法を変えて再構成した画像が挙げられる。

複数種類の断層画像シリーズは、互いにスライスの位置が一致していることが好ましいが、必ずしも一致していなくてもよい。後述するようにスライスの位置が一致していない場合には、補間演算等の演算によりスライスの位置が一致している断層画像を生成する。

また、複数種類の断層画像シリーズは、同じ種類の撮像装置で得た画像に限定されるものではなく、ＭＲＩ装置で得た断層画像シリーズと、Ｘ線ＣＴ装置で得た断層画像シリーズとの組み合わせであってもよい。

医用画像データベース１１０は、医用画像撮像装置１０９によって取得された断層画像等の医用画像を保管するデータベースシステムである。医用画像は、医用画像の撮像条件等が含まれるＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）タグとともに医用画像データベース１１０に保管される。

一方、医用画像処理装置１００は、図２に示すように、病変候補検出部３１と、描出画像群シリーズ生成部３２とを備えている。

病変候補検出部３１は、一つの種類の断層画像シリーズについて、その断層画像に病変である可能性が高い領域を含まれる場合にはその病変可能性領域（以下、病変候補と呼ぶ）を検出する。

描出画像群生成部３２は、一つの種類の断層画像シリーズから病変候補が含まれる断層画像を抽出して抽出画像群を生成するとともに、抽出した断層画像のスライスに対応するスライスの断層画像を他の種類の断層画像シリーズから抽出して抽出画像群に追加する。これにより、病変候補が含まれる断層画像と、その断層画像と同じスライスについて、別の撮像方法で撮像した断層画像や、所定の組織パラメータを強調した断層画像や、所定の定量値を画素値とする断層画像等の他の種類の断層画像とをセットにした抽出画像群を生成することができる。これにより読影医は、病変候補の断層画像と、同じスライスについての他の種類の断層画像とを対比することができるため、病変候補が病変候補であるかどうか確定する際の支援を行うことができる。

上記病変候補検出部３１と、描出画像群シリーズ生成部３２の機能を実現するため、医用画像処理装置１００は、ＣＰＵ(Central Processing Unit)１０１、メモリ１０２、記憶部１０３、ネットワークアダプタ１０４および表示部１０７を含み、これら各要素はバス１０５によって信号送受可能に接続されて構成される。ここで、「信号送受可能に」とは、電気的または光学的に、有線と無線を問わず、相互にあるいは一方から他方へ信号を受け渡しできる状態である。

ＣＰＵ１０１は、記憶部１０３に格納されるプログラムやプログラム実行に必要なデータをメモリ１０２にロードして実行することにより、病変候補検出部３１と、抽出画像群生成部３２の機能をソフトウエアにより実現する。

病変候補検出部３１は、例えば、ＡＩ（Artificial Intelligence）によって実現する。具体的に、ニューラルネットワーク等の学習モデルを、医用画像を入力データとし、病変画像を正解データとする学習データにより予め機械学習させたものを病変候補検出部３１として用いる。病変候補の検出機能は、公知の技術であるので、詳細な説明を省略する。

抽出画像群生成部３２の処理内容については、フローチャートを用いて後で説明する。

医用画像処理装置１００は、検出された病変候補の悪性度を検出する機能や、医用画像に含まれる臓器を識別する機能をさらに備えていてもよい。

記憶部１０３は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムやプログラム実行に必要なデータが予め格納されている。例えば、記憶部１０３としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置や、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に読み書きする装置を用いる。

メモリ１０２には、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムや演算処理の途中経過等が記憶される。

なお、ＣＰＵ１０１は、処理の対象である複数種類の断層画像シリーズや、プログラム実行に必要なデータの一部を、ネットワーク１０８を介して、医用画像撮像装置１０９、医用画像データベース１１０および読影装置１１１から受信する。

表示部１０７は、プログラム実行の結果等が表示される装置であり、具体的には液晶ディスプレイ等である。

入力部１０６は、操作者が医用画像処理装置１００に対して操作指示を行う操作デバイスであり、具体的にはキーボードやマウス等である。マウスはトラックパッドやトラックボールなどの他のポインティングデバイスであっても良い。また表示部１０７がタッチパネルである場合には、タッチパネルが入力部１０６としても機能する。

ネットワークアダプタ１０４は、医用画像処理装置１００をＬＡＮ、電話回線、インターネット等のネットワーク１０８に接続するためのものである。

読影装置１１１は、医用画像を読影するためのビューワ機能と、読影医からの指示を受け付ける入力手段としての機能を備える装置であり、ＣＰＵと、記憶部と、表示部と、入力部とを備えている。読影装置１１１のＣＰＵは、記憶部内のプログラムを読み込んで実行することにより、医用画像処理装置１００が生成した抽出画像群を受け取って、表示部に表示させ、受け取った画像を必要に応じて記憶部内に格納する。

また、読影装置１１１は、医用画像撮像装置１０９ならびに医用画像データベース１１０から画像を受け取って表示することも可能である。

また、読影装置１１１は、入力部を介して読影医から、医用画像処理装置１００が処理対象とする複数種類の断層画像シリーズのデータの指定を受け付けることも可能である。

なお、読影装置１１１は、医用画像処理装置１００と一体であっても良い。

次に、画像処理装置１００の処理について図３および図４のフローチャートと、図５～図６の断層画像等の例を用いて説明する。ここでは、一例として、断層画像の撮像対象部位が頭部である場合について説明するが、撮像対象部位は頭部に限定されるものではない。

まず図３のステップＳ１では、医用画像処理装置１００は、医用画像撮像装置１０９または医用画像データベース１１０から、被検者の同一の撮像対象部位の複数スライスを撮像した複数種類の断層画像シリーズ（以下、スタディとも呼ぶ）２０１，２０２－Ａ，２０２－Ｂをネットワーク１０８を介して取得する（図５参照）。スタディ２００は、病変候補検出を行う断層画像シリーズ２０１と、それ以外の断層画像シリーズ２０２－Ａ，２０２－Ｂを含む。これらは、操作者や読影医が、選択した種類の断層画像であってもよいし、予め定めた種類の断層画像であってもよい。いずれも同一の被検者の同一の撮像対象部位の複数スライスについて、医用画像撮像装置１０９によって撮影された断層画像、または、撮影された断層画像から生成された断層画像である。ここでは、一例として、病変候補検出を行う断層画像シリーズ２０１は、Ｔ１強調画像シリーズであり、それ以外の断層画像シリーズ２０２－Ａおよび２０２－Ｂは、Ｔ２強調画像シリーズおよびＴＯＦ画像シリーズである。

次にステップＳ２では、医用画像処理装置１００の病変候補検出部３１は、このスタディ２００内の病変候補検出用の断層画像シリーズ２０１の各断層画像に対して、病変候補（病変可能性領域）２０３を検出する。図６に、断層画像に病変候補２０３を示した画像例を示す。

次にステップＳ３では、抽出画像群生成部３２は、病変候補２０３の中心座標（ｘ，ｙ，ｚ）を取得する。さらに、病変候補２０３の断層画像の面内方向のサイズと、病変候補２０３が隣接する複数のスライスに及んでいる場合には、スライス厚さからその病変候補２０３がスライス厚さ方向のサイズとを演算により求める。

次にステップＳ４では、抽出画像群生成部３２は、ステップＳ３で得られた各病変候補２０３が含まれる断層画像と、この断層画像のスライスに対応するスライスの断層画像を他の種類の断層画像シリーズ２０２－Ａ，２０２－Ｂから抽出して抽出画像群を生成する。

ステップＳ４を図４のフローを用いて詳細に説明する。

まずステップＳ４１において、抽出画像群生成部３２は、ステップＳ２で取得した１以上の病変候補２０３に番号（Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３・・・）を振り、最初の病変候補２０３－Ｄ１が含まれる断層画像２０１－ＳＤ１を断層画像シリーズ２０１から抽出し、抽出画像群シリーズ２０４として、例えば記憶部１０３の所定の記憶領域に格納する。

次に、ステップＳ４２において、抽出画像群生成部３２は、他の断層画像シリーズ２０２－Ａ、２０２－Ｂのうちの第１のシリーズ２０２－Ａについて、ステップＳ３で得られた病変候補２０３－Ｄ１の中心座標（ｘ，ｙ，ｚ）を含むスライスＳＤ１の断層画像２０２－Ａが存在するかを判定する。

病変候補２０３－Ｄ１の座標（ｘ，ｙ，ｚ）を含む画像断層画像２０２－Ａ－ＳＤ１が存在する場合は、ステップＳ４３において、抽出画像群生成部３２は、この断層画像２０２－Ａ－ＳＤ１を抽出する。

上記ステップＳ４２において、病変候補２０３－Ｄ１の中心座標（ｘ，ｙ，ｚ）を含むスライスＳＤ１の断層画像２０２－Ａが存在しない場合は、ステップＳ４４に進み、抽出画像群生成部３２は、当該断層画像シリーズ２０２－Ａに対してＭＰＲ（Multi Planer Reconstruction）処理等の公知の処理を施し、同一スライスに相当する画像を他のスライスの断層画像から作成する。

そして、ステップＳ４５において、ステップＳ４３またはステップＳ４４で抽出もしくは作成した断層画像２０２－Ａ－ＳＤ１を抽出画像群シリーズ２０４に追加する（図７参照）。

ステップＳ４６において、病変候補２０３－Ｄ１についての上記ステップＳ４２～Ｓ４５を次の断層画像シリーズ２０２－Ｂについて繰り返す。これにより、断層画像シリーズ２０２－Ｂから病変候補２０３－Ｄ１が含まれるスライスに対応するスライスの断層画像２０２－Ｂ－ＳＤ１が抽出画像群シリーズ２０４に追加される（図７参照）。

すべて断層画像シリーズ２０２－Ａ，２０２－Ｂについて、病変候補２０３－Ｄ１が含まれるスライスおよび対応するスライスの断層画像が抽出され、抽出画像群シリーズ２０４に追加されたならば、抽出画像群生成部３２は、ステップＳ４７に進む。

ステップＳ４７において、抽出画像群生成部３２は、次の病変候補２０３－Ｄ２について、ステップＳ４１～Ｓ４６を繰り返す。これにより、病変候補２０３－Ｄ２が含まれるスライスの断層画像２０１－Ｄ２および対応するスライスの断層画像２０２－Ａ－ＳＤ２、２０２－Ｂ－ＳＤ２が抽出され、抽出画像群シリーズ２０４に追加される（図７参照）。

すべての病変候補２０３について、抽出画像群生成部３２は、ステップＳ４１～ステップＳ４６を繰り返し、最終的にスタディ２００についての抽出画像群シリーズ２０４を生成することできる（図７参照）。

次にステップＳ５では、医用画像処理装置１００は、生成した抽出画像群シリーズ２０４をネットワーク１０８を経由して読影装置１１１に送信する。

読影装置１１１は、受信した抽出画像群シリーズ２０１を例えば図７のように表示装置の画面に並べて表示する。

読影医は、図７のように表示された抽出画像群シリーズ２０１を見ることにより、画面上で、病変候補２０３－Ｄ１、２０３－Ｄ２を含む断層画像（Ｔ１強調画像）２０１－ＳＤ１、２０１－ＳＤ２と、同じスライスについての他の種類の断層画像（Ｔ２強調画像）２０２－Ａ－ＳＤ１、２０２－Ａ－ＳＤ２および断層画像（ＴＯＦ画像）２０２－Ｂ－ＳＤ１、２０２－Ｂ－ＳＤ２とを対比することができる。よって、特別な表示装置を用意したり、対応するスライスの画像医用画像データベース１１０から読み出す等の追加的な操作をすることなく、病変候補２０３が含まれる断層画像と他の種類の断層画像を相互に容易に確認することができ、読影者の読影精度の向上が期待できる。したがって、病変候補が病変候補であるかどうか読影医が確定する際の支援を行うことができる。

なお、本実施形態では抽出画像群生成部３２が、病変候補２０３の中心座標に一致する座標を含むスライスの断層画像のみを抽出したが、病変候補の座標を中心とした複数枚の断層画像も抽出してもよい。

また、抽出画像群生成部３２は、病変候補のスライス厚さ方向のサイズ等に基づいて、任意のサイズのＦＯＶを設定し、ＦＯＶに含まれる断層画像を抽出してもよい。

＜＜実施形態２＞＞
次に、実施形態２の医用画像診断支援システムについて図８の機能ブロック図と図９のフローチャートを用いて説明する。

実施形態２の医用画像診断支援システムの医用画像処理装置１００は、図８のように、病変候補検出部３１および抽出画像群生成部３２に加えて、定量・強調画像生成部３３をさらに備えている。定量・強調画像生成部３３は、複数種類の断層画像を用いて演算を行うことにより、所定の定量値を画素とする定量画像または所定のパラメータを強調した強調画像を複数のスライスについて生成する。

実施形態２の医用画像診断支援システムの処理は、図９に示すように、実施形態１の複数種類の断層画像シリーズ（スタディ）２００を取得するステップＳ１の代わりにステップＳ１１およびステップＳ１２を行う。また、抽出画像群シリーズ２０４を生成するステップＳ４の代わりにステップＳ１３およびステップＳ１４を行う。ステップＳ２，Ｓ３，Ｓ５は実施形態１と同様である。

具体的には、ステップＳ１１では、医用画像処理装置１００は、医用画像撮像装置１０９がエコータイム（ＴＥ）、繰り返し時間（ＴＲ）、フリップ角（ＦＡ）、ＲＦ位相増分値（θ）等のパラメータを変更しながら所定の３Ｄグラジエントエコー撮像シーケンスを実行して取得した複数の断層画像を、スタディとして取得する。

次に、ステップＳ１２において、定量・強調画像生成部３３は、公知のQuantitative Parametric Mapping（ＱＰＭ）解析を行い、定量値Ｔ１、Ｔ２＊、ＰＤおよびＢ１のうちいずれかの定量値を画素とする断層画像（定量値マップ）を複数スライスについて算出する。これを病変候補検出を行う断層画像シリーズ２０１とする。もしくは、２種類以上の定量値マップを算出し、それらを演算処理することにより、所定の強調画像（例えばＴ２強調画像）を生成してもよい。なお、算出する定量値マップの種類は、実施形態１と同様に、予め定めたものであってもよいし、操作者や読影医から指定されたものでもよい。

ステップＳ２において、病変候補検出部３１は、断層画像シリーズ２０１の断層画像の病変候補２０３を検出する。

ステップＳ３において、抽出画像群生成部３２は、病変候補２０３の中心座標（ｘ，ｙ，ｚ）を取得する。

ステップＳ１３において、抽出画像群生成部３２は、ステップＳ１２で生成した断層画像シリーズ２０１のうち、病変候補２０３が含まれる断層画像を抽出し、抽出画像群シリーズ２０４として、例えば記憶部１０３の所定の記憶領域に格納する。

ステップＳ１４において、定量・強調画像生成部３３は、ステップＳ１３において抽出した断層画像に対応するスライスのみについて、別の種類の定量値マップまたは別の種類の強調画像を、ステップＳ１１で取得したスタディからＱＰＭ解析により作成する。作成した別の種類の定量値マップまたは別の種類の強調画像を抽出画像群シリーズ２０４に追加する。これを予め定めたすべての種類の定量値マップまたは強調画像が生成され、描出画像群シリーズ２０４に追加されるまで繰り返す。

次にステップＳ５では、医用画像処理装置１００は、生成した抽出画像群シリーズ２０４をネットワーク１０８を経由して読影装置１１１に送信する。

このように実施形態２によれば、ＱＰＭ解析により、所望の定量値マップや強調画像を生成することができるため、操作者や読影医は、所望の種類の画像を、病変候補検出を行う断層画像シリーズ２０１と、別の種類の断層画像シリーズ２０２として指定することができる。よって、操作者や読影医が所望する種類の断層画像で構成された抽出画像群シリーズを生成でき、検査の効率化が期待できる。

また、病変候補を抽出した断層画像に対応するスライスのみについて、別の種類の定量値マップまたは別の種類の強調画像をＱＰＭ解析により生成することにより、ＱＰＭ解析により断層画像を生成するのに要する時間を短縮することができる。

なお、ＱＰＭの撮像シーケンスとして、上述の説明ではグラジエントエコー撮像シーケンスを用いた場合について説明したが、スピンエコーやプリパルスを用いる他の撮像シーケンスを用いても良い。

なお、実施形態２の医用画像診断支援システムのハードウエア構成は、実施形態１と同様であるので説明を省略する。

＜＜実施形態３＞＞
次に、実施形態３の医用画像診断支援システムについて、図１０の機能ブロック図と図１１および図１２のフローチャートを用いて説明する。

実施形態３の医用画像診断支援システムの医用画像処理装置１００は、図１０のように、実施形態１で説明した病変候補検出部３１および抽出画像群生成部３２に加えて、三次元画像生成部３４をさらに備えている。三次元画像生成部３４は、断層画像シリーズ２０１，２０２－Ａ，２０２－Ｂのうちの１種以上について三次元画像を生成し、病変候補２０３が観察しやすいように、その回転中心軸を病変候補２０３の中心または病変候補２０３の中心から所定の距離離れた位置に設定する。作成した三次元画像を、抽出画像群シリーズ２０４に追加する。

図１１および図１２のフローチャートを用いて、医用画像処理装置１００の処理を、用いて説明する。実施形態３では、実施形態１の図３のフローと同様の処理を行うが、ステップＳ４の処理の詳細が異なり、実施形態３では、図１１のフローのようにステップＳ４を処理する。図１１のフローは、実施形態１の図４のフローのステップＳ４５とＳ４６との間に、ステップＳ５０を行う（図１１）。このステップＳ５０において、複数種類の断層画像シリーズ２０１、２０２－Ａ、２０２－Ｂについてそれぞれ三次元画像を作成する。

具体的には、ステップＳ４１～ステップＳ４５は、実施形態１と同様に行い、ステップＳ４５の処理の後、ステップＳ５０にて三次元画像を作成する。

ステップＳ５０の詳細を図１２のフローを用いて説明する。

ステップＳ４４１において、三次元画像生成部３４は、三次元画像を回転させるための回転中心座標を算出する。これは、病変候補２０３の中心座標と同一でも良いし、病変候補の観察しやすさを考慮し、予め定めた距離分ずらした位置に設定しても良い。

次に、ステップＳ４４２において、三次元画像生成部３４は、回転軸方向を算出する。これは、例えば、スライス（断層画像）に対して垂直方向に設定する。

次に、ステップＳ４４３において、三次元画像生成部３４は、三次元画像のField Of View（ＦＯＶ）を算出する。ＦＯＶは、実施形態１のステップＳ３で求めた病変候補２０３のサイズと同一でも良いし、観察のしやすさを考慮し病変候補のサイズを２倍した範囲をＦＯＶとしても良い。

そして、ステップＳ４４４において、三次元画像生成部３４は、断層画像シリーズ２０１の各スライス断層画像データにスライス位置情報を加味して合体させることによりボリュームデータを生成する。同様に、断層画像シリーズ２０２－Ａ、２０２－Ｂについてもボリュームデータを生成する。

ステップＳ４４５において、各ボリュームデータに対して、ステップＳ４４１～Ｓ４４３で算出した、回転中心座標、回転中心軸およびＦＯＶを設定し、三次元処理画像を作成する。三次元処理画像としては、最大値投影等の所定の投影画像や、ボリュームレンダリング画像を生成する。生成した画像は、抽出画像群シリーズ２０４に追加する。

この実施形態３により、読影医は、多角的に病変候補を観察することが可能となるため、読影精度の向上に繋がる。

なお、ここでは、ステップＳ４４５において、投影画像等の三次元処理画像を抽出画像群シリーズ２０４に追加したが、回転中心座標、回転中心軸およびＦＯＶが設定されたボリュームデータを抽出画像群シリーズ２０４に追加し、読影医が回転や投影の操作をする構成としてもよい。

なお、実施形態３では、すべての断層画像シリーズ２０１，２０２－Ａ、２０２－Ｂについて３次元処理画像を作成したが、１つまたは２つ以上の断層画像シリーズについてのみ３次元処理画像を作成してもよい。

以上、本発明の実施形態を述べたが、本発明はこれらに限定されるものではない。

上述の各実施形態では、医用画像処理装置１００の各機能部３１～３４をソフトウエアにより実現する構成について説明したが、医用画像処理装置１００の各機能部３１～３４の一部または全部をハードウエアによって実現することも可能である。例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）のようなカスタムＩＣや、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）のようなプログラマブルＩＣを用いて医用画像処理装置１００を構成し、各機能部３１～３４を実現するように回路設計を行えばよい。

１…医用画像診断支援システム、３１…病変候補検出部、３２…描出画像群生成部、３３…定量・強調画像生成部、３４…三次元画像生成部、１００…医用画像処理装置、１０１…ＣＰＵ、１０２…メモリ、１０３…記憶部、１０４…ネットワークアダプタ、１０５…バス、１０６…入力部、１０７…表示部、１０８…ネットワーク、１０９…医用画像撮像装置、１１０…医用画像データベース、１１１…読影装置、２００…スタディ、２０１…病変候補検出用の断層画像シリーズ、２０１－ＳＤ１,２０１－ＳＤ２…病変候補を含む断層画像、２０２－Ａ，２０２－Ｂ…断層画像シリーズ、２０２－Ａ－ＳＤ１，２０２－Ａ－ＳＤ２…病変候補を含む断層画像に対応するスライスの別の種類の断層画像、２０２－Ｂ－ＳＤ１，２０２－Ｂ－ＳＤ２…病変候補を含む断層画像に対応するスライスの別の種類の断層画像、２０４…抽出画像群シリーズ

Claims (7)

1. 被検者の同一の撮像対象部位について、複数スライスの断層画像からなる断層画像シリーズを複数種類撮影または生成する医用画像撮像装置と、複数種類の前記断層画像シリーズを処理する医用画像処理装置とを備え、
   前記医用画像処理装置は、病変候補検出部と抽出画像群生成部とを含み、
   前記病変候補検出部は、前記複数種類の断層画像シリーズのうち、一つの種類の前記断層画像シリーズについて病変可能性領域を検出し、
   前記抽出画像群生成部は、前記一つの種類の断層画像シリーズから前記病変候補検出部が検出した前記病変可能性領域が含まれる断層画像を抽出し、抽出画像群を生成するとともに、前記抽出した断層画像のスライスに対応するスライスの断層画像を他の種類の前記断層画像シリーズから抽出して前記抽出画像群に追加することを特徴とする医用画像診断支援システム。
2. 請求項１に記載の医用画像診断支援システムであって、前記抽出画像群生成部は、前記病変可能性領域が含まれる断層画像のスライスに対応するスライスが、前記他の種類の前記断層画像シリーズに含まれていない場合、前記他の種類の断層画像シリーズに含まれている断層画像を用いて、前記対応するスライスの前記断層画像を生成することを特徴とする医用画像診断支援システム。
3. 請求項１に記載の医用画像診断支援システムであって、前記抽出画像群生成部は、前記病変可能性領域の座標を取得し、前記他の種類の断層画像シリーズから前記座標が含まれるスライスの断層画像を抽出することにより、前記対応するスライスの断層画像を抽出することを特徴とする医用画像診断支援システム。
4. 請求項１に記載の医用画像診断支援システムであって、前記医用画像撮像装置は、所定の撮像方法により複数スライスの断層画像を複数種類撮影し、
   前記医用画像処理装置は、複数種類の前記断層画像を用いて演算を行うことにより、所定の定量値を画素とする定量画像または所定のパラメータを強調した強調画像を複数のスライスについて生成する定量・強調画像生成部をさらに含み、
   前記病変候補検出部は、前記定量・強調画像生成部が生成した複数のスライスの前記定量画像または前記強調画像について前記病変可能性領域の検出を行い、
   前記抽出画像群生成部は、前記病変可能性領域が含まれる前記定量画像または前記強調画像を抽出して、前記抽出画像群を生成するとともに、前記抽出した定量画像または強調画像のスライスに対応するスライスの別の種類の定量画像または強調画像を、前記定量・強調画像生成部に生成させ、生成された前記別の種類の定量画像または強調画像を前記抽出画像群に追加することを特徴とする医用画像診断支援システム。
5. 請求項１に記載の医用画像診断支援システムであって、前記医用画像処理装置は、三次元画像作成部をさらに含み、
   前記三次元画像作成部は、前記複数種類の断層画像シリーズの１種以上について三次元画像を作成し、前記三次元画像の回転中心軸を前記病変可能性領域の中心または前記中心から所定の距離離れた位置に設定し、前記三次元画像または前記三次元画像を投影した画像を抽出画像群に追加する三次元画像作成部をさらに含むことを特徴とする医用画像診断支援システム。
6. 被検者の同一の撮像対象部位についての、複数スライスの断層画像からなる断層画像シリーズを、接続されている外部装置から複数種類受け取って、複数種類の前記断層画像シリーズのうち、一つの種類の前記断層画像シリーズについて病変可能性領域を検出する病変候補検出部と、
   前記一つの種類の断層画像シリーズから前記病変可能性領域が含まれる断層画像を抽出し、抽出画像群を生成するとともに、前記抽出した断層画像のスライスに対応するスライスの断層画像を他の種類の前記断層画像シリーズから抽出して前記抽出画像群に追加する抽出画像群シリーズ生成部とを含むことを特徴とする医用画像処理装置。
7. 被検者の同一の撮像対象部位についての、複数スライスの断層画像からなる断層画像シリーズを外部装置から複数種類受け取り、
   複数種類の前記断層画像シリーズのうち、一つの種類の前記断層画像シリーズについて病変可能性領域を検出し、
   前記一つの種類の断層画像シリーズから前記病変可能性領域が含まれる断層画像を抽出して抽出画像群を生成し、
   前記抽出した断層画像のスライスに対応するスライスの断層画像を他の種類の前記断層画像シリーズから抽出して前記抽出画像群に追加する
   ことを特徴とする医用画像処理方法。

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