JP2023026617A - 医療画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】医療画像の解析結果を自動的かつ正確に集計することにより、医師の作業負担を低減する医療画像処理装置を提供する。
【解決手段】医療画像処理装置１０は、医療画像ごとに注目領域を検出する注目領域検出部４１と、医療画像ごとに検出した複数の注目領域が同一の対象を含む領域であるか否かを判定する同一注目領域判定部４２と、同一注目領域判定部における判定結果を用いて、重複を除いた注目領域の個数を計数する注目領域計数部４３と、を備える。注目領域の個数と、検査時間とは関連付けて保存される。
【選択図】図３

Description

本発明は、医療画像の解析結果を用いる医療画像処理装置に関する。

従来、医療に係る装置（以下、医療装置という）のうち、被写体像を含む画像（以下、医療画像という）を取得するものは、取得した医療画像を医師に提示する。そして、医師は、医療装置から得る医療画像を判断材料の１つとして使用し、診断等をする。当然ながら、診断の際に医療画像を用いてする被写体の状態等の鑑別は、医師の技量及び経験等に基づく。

近年においては、画像解析技術が進歩したので、医療画像を解析することで、医療画像から様々な客観的な情報を得ることができる。このため、医療画像の解析結果を医師等に提示することにより、鑑別及び診断等を支援する医療装置が増えてきている。例えば、マンモグラフィ画像において、病変の個数等を自動的に測定するシステムが知られている。（特許文献１）。

特開２０１１－１１０４２９号公報

従来より、診断を支援するために、医療画像から病変がある領域等の注目すべき領域（以下、注目領域という）を検出する場合がある。さらに、近年においては、医療画像の解析結果は、統計的に解析する研究用途等の２次利用に供する場合がある。例えば、内視鏡装置（医療装置）を用いて大腸の検査をした場合、発見したポリープの個数、種別、または、処置（生検等）の有無等、注目領域の個数を集計して研究に利用する。医療画像の解析結果を集計することは医学の発展において重要であるが、一方で、集計等の作業が医師の負担になっているという問題がある。

本発明は、医療画像の解析結果を自動的かつ正確に集計することにより、医師の作業負担を低減する医療画像処理装置を提供することを目的とする。

本発明の医療画像処理装置は、医療画像ごとに注目領域を検出する注目領域検出部と、医療画像ごとに検出した複数の注目領域が同一の対象を含む領域であるか否かを判定する同一注目領域判定部と、同一注目領域判定部における判定結果を用いて、重複を除いた注目領域の個数を計数する注目領域計数部と、を備え、注目領域の個数と、検査時間と、を関連付けて保存する。

注目領域計数部は、同一の前記注目領域を検出した医療画像をクラスタリングし、かつ、クラスタの個数を計数することが好ましい。注目領域の種別は、薬剤の使用状況または処置の内容を含むことが好ましい。

医療画像を用いて注目領域の種別を判定する種別判定部を備え、注目領域計数部は、種別判定部における注目領域の種別に係る判定結果を用いて、注目領域の種別ごとに注目領域の個数を計数することが好ましい。

検査時間は、挿入時間、抜去時間、または、挿入時間と抜去時間の両方を含み、挿入時間は、内視鏡の挿入開始から特定の部位または位置に到達するまでの時間で、抜去時間は、特定の部位または位置に到達した後、検査終了までに要した時間であることが好ましい。注目領域計数部は、管腔内における位置別に、病変の個数を計数し、検査時間は、挿入時間、抜去時間、または、挿入時間と抜去時間の両方を含み、挿入時間は、内視鏡の挿入開始から特定の部位または位置に到達するまでの時間で、抜去時間は、特定の部位または位置に到達した後、検査終了までに要した時間であることが好ましい。医療画像の撮影時刻を取得する撮影時刻取得部と、複数の医療画像のうち２つの医療画像の撮影時刻を用いて検査時間を算出する検査時間算出部と、を備えることが好ましい。検査時間算出部は、特定の部位または位置を撮影した医療画像の撮影時刻を用いて検査時間を算出することが好ましい。

患者または医師に係る情報である検査情報を取得する検査情報取得部を備え、注目領域の個数と、検査情報と、を関連付けて保存することが好ましい。注目領域計数部は、同一注目領域判定部で同一の対象を含む領域として判定された複数の注目領域の個数を１として計数することが好ましい。同一注目領域判定部は、撮影角度、撮影方向、又は、拡大率が異なる注目領域について、同一の対象を含む領域であるか否かを判定することが好ましい。

本発明の医療画像処理装置は、医療画像の解析結果を自動的かつ正確に集計することにより、医師の作業負担を低減できる。

医療画像処理装置のブロック図である。 内視鏡装置のブロック図である。 医療画像解析処理部のブロック図である。 医療画像処理装置の作用を示すフローチャートである。 内視鏡画像である。 内視鏡画像である。 内視鏡画像である。 内視鏡画像である。 内視鏡画像である。 内視鏡画像のクラスタリングと注目領域の計数の方法を示す説明図である。 第２実施形態の医療画像解析処理部のブロック図である。 第３実施形態の医療画像解析処理部のブロック図である。 第４実施形態の医療画像解析処理部のブロック図である。 医療画像処理装置を含む内視鏡装置のブロック図である。 医療画像処理装置を含む診断支援装置である。 医療画像処理装置を含む医療業務支援装置である。

［第１実施形態］
図１に示すように、医療画像処理装置１０は、医療画像取得部１１、医療画像解析処理部１２、表示部１３、表示制御部１５、入力受信部１６、統括制御部１７、及び、保存部１８を備える。

医療画像取得部１１は、医療装置である内視鏡装置２１等から直接に、または、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）２２等の管理システムもしくはその他情報システムを介して、被写体像を含む医療画像を取得する。なお、医療画像は静止画像または動画（いわゆる検査動画）である。医療画像が動画である場合、医療画像取得部１１は、検査後に動画を構成するフレーム画像を静止画像として取得することができる。また、医療画像が動画である場合、医療画像の表示には、動画を構成する１つの代表フレームの静止画像を表示することのほか、動画を１または複数回、再生することを含む。また、医療画像取得部１１が取得する医療画像には、内視鏡装置２１等の医療装置を用いて医師が撮影した画像の他、内視鏡装置２１等の医療装置が医師の撮影指示に依らず自動的に撮影した画像を含む。

医療画像取得部１１は、複数の医療画像を取得し得る場合、これらの医療画像のうち１または複数の医療画像を選択的に取得できる。また、医療画像取得部１１は、複数の互いに異なる検査において取得した複数の医療画像を取得できる。例えば、過去に行った検査で取得した医療画像と、最新の検査で取得した医療画像と、の一方または両方を取得できる。すなわち、医療画像取得部１１は、任意に医療画像を取得できる。

本実施形態においては、被写体像を含む医療画像を複数取得する。より具体的には、１回の特定の検査において撮影した医療画像を取得し、かつ、１回の特定の検査において撮影した医療画像が複数ある場合には、一連の医療画像のうち複数の医療画像を取得する。また、本実施形態においては、医療画像処理装置１０は、内視鏡装置２１と接続し、内視鏡装置２１から医療画像を取得する。すなわち、本実施形態において医療画像は、内視鏡画像である。

図２に示すように、本実施形態において医療画像処理装置１０が接続する内視鏡装置２１は、白色の波長帯域の光もしくは特定の波長帯域の光の少なくともいずれかを照射して被写体を撮影することにより画像を取得する内視鏡３１、内視鏡３１を介して被写体内に照明光を照射する光源装置３２、プロセッサ装置３３、及び、内視鏡３１を用いて撮影した内視鏡画像等を表示するモニタ３４を有する。内視鏡３１が照明光に使用する特定の波長帯域の光は、例えば、緑色波長帯域よりも短波長帯域の光、特に可視域の青色帯域または紫色帯域の光である。プロセッサ装置３３は、内視鏡画像を生成する画像生成部３６を備える。医療画像処理装置１０は上記プロセッサ装置３３と接続する。そして、医療画像取得部１１は、内視鏡装置２１の画像生成部３６から直接に内視鏡画像を取得する。

医療画像解析処理部１２は、医療画像取得部１１が取得した内視鏡画像を用いて解析処理をする。具体的には、図３に示すように、医療画像解析処理部１２は、注目領域検出部４１と、同一注目領域判定部４２と、注目領域計数部４３と、を含む。

注目領域検出部４１は、医療画像ごとに注目領域を検出する。本実施形態においては、１回の検査において撮影した複数の内視鏡画像についてそれぞれ注目領域を検出する。注目領域検出部４１が検出する注目領域は、１または複数の病変、周辺の組織等と相違する色もしくは形状の特徴を有する領域、薬剤を散布等した領域、または、処置（生検、内視鏡的粘膜切除術（ＥＭＲ（Endoscopic Mucosal Resection））、または、内視鏡的粘膜下層剥離術（ＥＳＤ（Endoscopic Submucosal Dissection））等）を実施した領域、等の対象を含む領域である。注目領域を検出する医療画像が内視鏡画像である場合、病変とは、例えば、ポリープ（隆起性病変）であり、より具体的には過形成ポリープ（ＨＰ：hyperplastic polyp）、ＳＳＡ／Ｐ（sessile serrated adenoma/polyp）、腺腫、癌、等である。また、周辺の組織等と相違する色もしくは形状の特徴を有する領域とは、被写体の発赤、萎縮、憩室、または、治療痕、等である。

注目領域検出部４１は、１枚の医療画像から複数（複数の箇所）の注目領域を検出することができる。この場合、各注目領域は一部が重複する場合がある。また、注目領域検出部４１は、設定により、または、病変の種類等により、１つの病変を１つの注目領域として検出し、または、複数個の病変が集まった部分を１つの注目領域として検出する。この他、注目領域検出部４１は、設定により、１または複数種類の注目領域（例えば特定の病変を含む領域と他の特徴を有する病変を含む領域）を検出できる。注目領域検出部４１は、医療画像に写る被写体像の色もしくは形状等、または、医療画像に写る被写体像の色もしくは形状等を用いて算出する１または複数の特徴量（例えば酸素飽和度等）を用いて、注目領域を検出する。本実施形態においては、注目領域検出部４１は、医療画像であるポリープ等を注目領域として検出する。

同一注目領域判定部４２は、医療画像ごとに検出した複数の注目領域が同一の対象を含む領域であるか否かを判定する。同一注目領域判定部４２は、例えば、各医療画像もしくは各注目領域の色もしは形状の類似度、各医療画像もしくは各注目領域に含む被写体像の色もしくは形状等を用いて算出する１もしくは複数の特徴量、各医療画像の撮影時刻、医療画像間の被写体の動き（被写体の動きの量及び方向を表す動きベクトル等）、または、これらを複合した判定条件を用いて、各医療画像の注目領域が同一の対象を含む領域であるか否かを判定する。例えば、注目領域の被写体像の類似度が高い場合、同一注目領域判定部４２は、これらの注目領域を、同じ対象（例えば同一のポリープ）を検出した同一の注目領域であると判定できる。また、注目領域の被写体像に係る特徴量または特徴量の分布が類似する場合、同一注目領域判定部４２はこれらを同じ対象を検出した同一の注目領域であると判定できる。また、同一注目領域判定部４２は、一連の医療画像の撮影時刻または被写体の動きを参酌すれば、各医療画像に写る部分が被写体の同じ部分か否かを判別できる。その結果、同一注目領域判定部４２は、撮影時刻または被写体の動きを用いて、各医療画像の注目領域が同一の対象を含む領域であるか否かを判定できる。

注目領域計数部４３は、同一注目領域判定部４２における判定結果を用いて、重複を除いた注目領域の個数を計数（カウント）する。より具体的には、注目領域計数部４３は、同一の注目領域を検出した医療画像をクラスタリングし、かつ、クラスタの個数を計数する。その結果、注目領域計数部４３は、重複なく注目領域の個数を計数する。注目領域計数部４３が行うクラスタリングにおいては、１枚の医療画像が、複数のクラスタに属する場合がある。例えば、１枚の医療画像に、ポリープＸ１と、ポリープＸ１とは別のポリープＸ２と、が写っている場合、この医療画像は、ポリープＸ１が写っている医療画像で形成するクラスタＣ－Ｘ１と、ポリープＸ２が写っている医療画像で形成するクラスタＣ－Ｘ２と、の両方に同時に属する。なお、注目領域計数部４３は、同一注目領域判定部４２における判定結果に合わせて任意にクラスタ（分類項目）を形成して医療画像をクラスタリングする。すなわち、クラスタリングの結果として１または複数の医療画像がクラスタを形成する。但し、注目領域計数部４３は、設定により予め定めたクラスタに医療画像を分類することで医療画像をクラスタリングできる。

表示部１３は、医療画像取得部１１が取得した医療画像、及び、医療画像解析処理部１２の解析結果を表示するディスプレイである。医療画像処理装置１０が接続するデバイス等が含むモニタまたはディスプレイを共用し、医療画像処理装置１０の表示部１３として使用できる。表示制御部１５は、表示部１３における医療画像及び解析結果の表示態様を制御する。

入力受信部１６は、医療画像処理装置１０に接続するマウス、キーボード、その他操作デバイスからの入力を受け付ける。医療画像処理装置１０の各部の動作はこれらの操作デバイスを用いて制御できる。

統括制御部１７は、医療画像処理装置１０の各部の動作を統括的に制御する。入力受信部１６が操作デバイスを用いた操作入力を受信した場合には、統括制御部１７は、その操作入力にしたがって医療画像処理装置１０の各部を制御する。

保存部１８は、医療画像処理装置１０が含むメモリ等の記憶デバイス（図示しない）、または、内視鏡装置２１等の医療装置もしくはＰＡＣＳ２２が含む記憶デバイス（図示しない）に、少なくとも注目領域計数部４３が計数した注目領域の個数を保存する。

以下、医療画像処理装置１０の動作の流れを説明する。図４に示すように、医療画像取得部１１は、自動的にまたは手動選択により、複数の内視鏡画像を取得する（ステップＳ１０）。本実施形態においては、医療画像取得部１１は、いわゆる検査動画からフレーム画像を抽出することにより、図５～図９に示す内視鏡画像１０１，１０２，１０３，１０４，１０５を取得する。図５に示す内視鏡画像１０１は、病変等がない正常な部分を撮影した内視鏡画像である。図６に示す内視鏡画像１０２は、例えば、発赤１１１がある部分を撮影した内視鏡画像である。図７に示す内視鏡画像１０３は、ポリープ１１２（例えば過形成ポリープ）がある部分を撮影した内視鏡画像である。図８に示す内視鏡画像１０４は、ポリープ１１２を別の角度から撮影した内視鏡画像であり、図９に示す内視鏡画像１０５は、ポリープ１１２を拡大撮影した内視鏡画像である。

医療画像取得部１１が医療画像である内視鏡画像１０１，１０２，１０３，１０４，１０５を取得すると、注目領域検出部４１は、内視鏡画像１０１，１０２，１０３，１０４，１０５ごとに注目領域を検出する（ステップＳ１１）。内視鏡画像１０１は病変等を含まないので、注目領域検出部４１は、注目領域を検出する処理（注目領域検出処理）を実行するが、結果として注目領域を検出しない（図５参照）。内視鏡画像１０２は発赤１１１を含むので、注目領域検出部４１は発赤１１１の部分を注目領域１２２として検出する。内視鏡画像１０３は、ポリープ１１２を含むので、注目領域検出部４１はポリープ１１２の部分を注目領域１２３として検出する。同様に、注目領域検出部４１は、内視鏡画像１０４においてポリープ１１２の部分を注目領域１２４として検出し、かつ、内視鏡画像１０５においてポリープ１１２の部分を注目領域１２５として検出する。

注目領域検出部４１が内視鏡画像１０１，１０２，１０３，１０４，１０５ごとに、不検出である場合を含め、注目領域１２２，１２３，１２４，１２５を検出すると、同一注目領域判定部４２が、これらの注目領域１２２，１２３，１２４，１２５が同一の対象を含む領域であるか否かを判定する（ステップＳ１２）。本実施形態においては、注目領域１２２は発赤１１１を検出した領域であり、注目領域１２３，１２４，１２５はポリープ１１２を検出した領域である。このため、同一注目領域判定部４２は、注目領域１２２を、他の注目領域１２３，１２４，１２５のいずれとも異なると判定する。また、注目領域１２３，１２４，１２５は、画像内での位置、撮影角度（撮影方向）、または、拡大率等が異なるが、同じポリープ１１２を検出した領域である。このため、同一注目領域判定部４２は、内視鏡画像１０３の注目領域１２３と、内視鏡画像１０４の注目領域１２４と、内視鏡画像１０５の注目領域１２５と、を同一の対象を含む領域であると判定する。

同一注目領域判定部４２が、内視鏡画像１０１，１０２，１０３，１０４，１０５ごとに検出した注目領域１２２，１２３，１２４，１２５について同一か否かの判定をすると、注目領域計数部４３は注目領域の個数を計数する（ステップＳ１３）。本実施形態の場合、図１０に示すように、注目領域計数部４３は、同一注目領域判定部４２の判定結果を用いて、内視鏡画像１０１，１０２，１０３，１０４，１０５をクラスタリングする。クラスタＣ０は、注目領域を含まない内視鏡画像を要素とするクラスタである。このため、クラスタＣ０には、内視鏡画像１０１が属する。クラスタＣ１は、発赤１１１を検出した注目領域１２２を含む内視鏡画像を要素とするクラスタである。このため、クラスタＣ１には、内視鏡画像１０２が属する。クラスタＣ２は、ポリープ１１２を検出した注目領域１２３，１２４，１２５を含む内視鏡画像を要素とするクラスタである。このため、クラスタＣ２には、内視鏡画像１０３，１０４，１０５が属する。

内視鏡画像１０１，１０２，１０３，１０４，１０５をクラスタリングすると、注目領域計数部４３は、クラスタリングの結果、形成したクラスタの個数を計数する。本実施形態の場合、クラスタリングの結果、クラスタＣ０と、クラスタＣ１と、クラスタＣ２と、の３個のクラスタを形成するが、クラスタＣ０は注目領域を含まない内視鏡画像１０１を要素とするクラスタなので、注目領域計数部４３は、クラスタＣ０を除き、注目領域を含む内視鏡画像１０２，１０３，１０４，１０５を要素とするクラスタＣ１，Ｃ２を計数の対象とする。これにより、注目領域計数部４３は、注目領域を含む内視鏡画像を要素とするクラスタの個数、すなわち、独立した注目領域の個数が２個（２種類）であって、検出した発赤１１１の個数は１個であり、かつ、検出したポリープ１１２の個数が１個であるとの結果を得ることができる。注目領域計数部４３が計数した独立した注目領域の個数は、保存部１８が所定の記憶デバイスに保存する（ステップＳ１４）。

上記のように、医療画像処理装置１０は、複数の医療画像からそれぞれ検出した複数の注目領域が同一の対象を含む領域であるか否かを判定することによって、独立した注目領域の個数を計数するので、医療画像処理装置１０は、医療画像の解析結果である発赤１１１の個数及びポリープ１１２等の個数を自動的かつ正確に集計できる。この結果、医療画像処理装置１０は、医療画像の解析結果の集計に係る医師の作業負担を低減できる。

［第２実施形態］
上記第１実施形態においては、発赤１１１とポリープ１１２とを各々の個数を計数するので、注目領域計数部４３は注目領域の種別ごとに注目領域の個数を計数している。しかし、注目領域計数部４３は、さらに詳細に注目領域の種別ごとに注目領域の個数を計数できる。

この場合、図１１に示すように、医療画像解析処理部１２には、注目領域検出部４１、同一注目領域判定部４２、及び、注目領域計数部４３に加えて、種別判定部２０１を設ける。種別判定部２０１は、医療画像を用いて注目領域の種別を判定する。注目領域の種別とは、注目領域が含む病変の種類、サイズ、管腔内その他被写体における位置、肉眼形、または、内視鏡所見分類等の被写体の特徴に基づく種別、薬剤の使用状況もしくは処置の内容等の手技の種別、または、これら条件を複合した複合条件に基づく種別等である。内視鏡所見分類とは、ＮＩＣＥ（The Narrow-band imaging International Colorectal Endoscopic）分類、または、ＪＮＥＴ（The Japan NBI(Narrow Band Imaging) Expert Team）分類等である。薬剤とは、色素剤または染色剤（インジゴカルミンまたはピオクタニン等）等である。

そして、種別判定部２０１を設ける場合、注目領域計数部４３は、同一注目領域判定部４２における判定結果と、種別判定部２０１における種別に係る判定結果と、を用いて、注目領域の重複を除き、かつ、注目領域の種別ごとに、注目領域の個数を計数する。また、保存部１８は、所定の記憶デバイスに、少なくとも注目領域計数部４３が種別ごとに計数した注目領域の個数を保存する。

これにより、医療画像処理装置１０は、医療画像の解析結果を病変の種別ごとに自動的かつ正確に集計できる。この結果、医療画像処理装置１０は、医療画像の解析結果の集計に係る医師の作業負担を低減できる。具体的には、種別判定部２０１が病変の種類を判定する場合、注目領域計数部４３は、例えば、過形成ポリープ、腺腫、及び、ＳＳＡ／Ｐの個数をそれぞれ計数できる。また、種別判定部２０１が病変のサイズを判定する場合、注目領域計数部４３は、例えば、５ｍｍ以上の病変の個数と、５ｍｍ未満の病変の個数と、をそれぞれ計数できる。また、種別判定部２０１が管腔内における位置を判定する場合、注目領域計数部４３は、例えば、上行結腸にある病変の個数と、横行結腸にある病変の個数と、下行結腸にある病変の個数と、をそれぞれ計数できる。例えば、種別判定部２０１が病変の種類とサイズを判定する場合、注目領域計数部４３は、例えば、５ｍｍ以上の腺腫の個数と、５ｍｍ未満の腺腫の個数と、をそれぞれ計数できる。この他、種別判定部２０１が、病変の肉眼形、または、病変の内視鏡所見分類を判定する場合も同様である。種別判定部２０１が薬剤の使用状況を判定する場合、注目領域計数部４３は、例えば、インジゴカルミンを散布した注目領域の個数と、ピオクタニンを散布した注目領域の個数と、薬剤を散布していない注目領域の個数と、をそれぞれ計数できる。同様に、種別判定部２０１が処置の内容を判定する場合、注目領域計数部４３は、生検を行っ注目領域の個数と、ＥＭＲを行った注目領域の個数と、ＥＳＤを行った注目領域の個数と、処置をしていない注目領域の個数と、をそれぞれ計数できる。

なお、第２実施形態においては、種別判定部２０１において注目領域の種別を判定しているが、注目領域の種別の一部または全部を医師が入力できる。この場合においても、医師は、注目領域の種別を選択等により入力するだけで、医療画像の解析結果を病変の種別ごとに自動的かつ正確に集計できる。このため、医療画像処理装置１０は、医療画像の解析結果の集計に係る医師の作業負担を低減できる。

［第３実施形態］
第１実施形態及び第２実施形態の医療画像処理装置１０において注目領域計数部４３が計数した注目領域の個数は、検査時間と関連付けて保存することが好ましい。注目領域の個数と関連付ける「検査時間」とは、例えば、大腸の内視鏡検査（大腸検査）の場合、挿入時間、抜去時間、または、これらの両方である。挿入時間とは、内視鏡３１の挿入に要した時間であって、具体的には内視鏡３１の挿入開始から盲腸到達までの時間である。抜去時間とは、盲腸に到達後、検査終了までに要した時間である。

注目領域計数部４３が計数した注目領域の個数と、検査時間と、を関連付けて保存する場合、図１２に示すように、医療画像解析処理部１２には、注目領域検出部４１、同一注目領域判定部４２、及び、注目領域計数部４３に加え、撮影時刻取得部３０１を備える。本実施形態においては、注目領域の個数と、挿入時間及び抜去時間と、を関連付けて保存するため、医療画像解析処理部１２にはさらに検査時間算出部３０２を備える。

撮影時刻取得部３０１は、医療画像取得部１１が取得した医療画像の撮影時刻を取得する。医療画像のヘッダ等に撮影時刻の情報が記録されている場合、撮影時刻取得部３０１は、医療画像からその撮影時刻を取得することができる。また、内視鏡装置２１等の医療装置またはＰＡＣＳ２２が撮影時刻の情報を保持している場合、医療画像処理装置１０は接続した医療装置またはＰＡＣＳ２２から撮影時刻を取得することができる。この他、医療画像取得部１１が検査動画のフレーム画像を医療画像として取得する場合も、検査動画のヘッダ等から情報を得て、各医療画像の撮影時刻を取得または算出する。

検査時間算出部３０２は、医療画像取得部１１が取得した複数の医療画像のうち２つの医療画像の撮影時刻を用いて挿入時間、抜去時間、またはこれらの両方を算出する。本実施形態においては、検査時間算出部３０２は、挿入時間及び抜去時間を算出する。具体的には、検査時間算出部３０２は、複数の医療画像のうち、内視鏡３１の挿入を開始した際に撮影した医療画像（肛門またはその付近が写った医療画像）の撮影時刻と、内視鏡３１が盲腸に到達した際に撮影した医療画像（盲腸が写った医療画像）の撮影時刻と、の差により挿入時間を算出する。同様に、検査時間算出部３０２は、複数の医療画像のうち、内視鏡３１が盲腸に到達した際に撮影した医療画像の撮影時刻と、内視鏡３１を被検体内から抜去した際に撮影した医療画像（肛門またはその付近が写った医療画像）の撮影時刻と、の差により、挿入時間を算出する。本実施形態においては、大腸検査の場合を例示しているが、その他の部位等を検査する場合も同様である。すなわち、検査時間算出部３０２は、被写体の特定の部位または特定の位置（盲腸等の他、部位の変わり目付近または病変等の好発部位または位置等）を撮影した医療画像の撮影時刻を用いて検査時間を算出する。こうすると、病変の有無等に関わらず、被写体の特定の部位または特定の位置を撮影することが慣習となっている検査において、特に実際的な検査時間を算出できる。

保存部１８は、注目領域計数部４３が計数した注目領域の個数と、検査時間算出部３０２が算出した検査時間と、を関連付けて、所定の記憶デバイスに記憶する。

上記のように、注目領域計数部４３が計数した注目領域の個数と、検査時間と、を関連付けて保存しておくと、研究等の２次利用において有用である。

なお、検査時間は、医療画像処理装置１０等に対して医師等が手動で入力することができる。この場合、撮影時刻取得部３０１は医師等が入力した検査時間を取得し、かつ、保存部１８は、注目領域計数部４３が計数した注目領域の個数と、医師等が入力した検査時間と、を関連付けて所定の記憶デバイスに記憶する。また、検査の開始時刻、検査の終了時刻、または、これらの両方を医師等が手動で入力する場合、検査時間算出部３０２は、医師等が入力した検査の開始時刻、検査の終了時刻、または、これらの両方を用いて検査に要した時間を算出することができる。例えば、大腸の内視鏡検査においては、検査の開始時刻は内視鏡３１の挿入開始時刻であり、検査の終了時刻は、内視鏡３１の抜去完了時刻であり、かつ、これらは通常、医師等が入力する項目である。この他、医療画像の撮影時刻を医師等が手動で入力し得る場合、撮影時刻取得部３０１は医師等が入力した撮影時刻を取得し、かつ、検査時間算出部３０２は医師等が入力した撮影時刻を用いて検査時間を算出することができる。

［第４実施形態］
第３実施形態においては、注目領域計数部４３が計数した注目領域の個数と、検査時間と、を関連付けて保存しているが、検査時間の代わりに、または、検査時間に加えて、注目領域計数部４３が計数した注目領域の個数と、検査情報と、を関連付けて保存することが好ましい。検査情報とは、患者または医師に係る情報である。例えば、患者の年齢、性別、既往歴、または、現在の病変等に対する処置の内容等は、検査情報である。また、例えば、医師の氏名（ＩＤ（identification）等）、経歴、実績（特定の病変を診察した件数等）等は、検査情報である。

注目領域計数部４３が計数した注目領域の個数と、検査情報と、を関連付けて保存する場合、図１３に示すように、医療画像解析処理部１２に、注目領域検出部４１、同一注目領域判定部４２、及び、注目領域計数部４３に加え、検査情報取得部４０１を備える。検査情報取得部４０１は、患者または医師に係る情報である検査情報を取得する。そして、保存部１８は、注目領域計数部４３が計数した注目領域の個数と、検査情報取得部４０１が取得した検査情報と、を関連付けて、所定の記憶デバイスに記憶する。

上記のように、注目領域計数部４３が計数した注目領域の個数と、検査情報と、を関連付けて記憶しておくと、研究等の２次利用において有用である。また、注目領域計数部４３が計数した注目領域の個数と、医師に関する検査情報と、を関連付けて保存しておくと、検査をした医師の技量を表す指標となる情報を得ることができる。

なお、第３実施形態においては、注目領域計数部４３が計数した注目領域の個数と、検査時間と、を関連付けて保存し、かつ、第４実施形態においては、注目領域計数部４３が計数した注目領域の個数と、検査情報と、を関連付けて保存しているが、注目領域計数部４３が計数した注目領域の個数と関連付けて保存する項目は、医師ごとまたは病院ごとに、任意に設定できることが好ましい。こうすると研究の目的等に応じて、無駄なく情報を整理して保存しておくことができる。医療画像処理装置１０は、入力受信部１６において注目領域計数部４３が計数した注目領域の個数と関連付けて保存する項目を設定することができる。

上記実施形態においては、医療画像処理装置１０と内視鏡装置２１は別個の装置であるが、内視鏡装置２１は、医療画像処理装置１０を含むことができる。この場合、図１４に示すように、医療画像処理装置１０を構成する各部５２０は、プロセッサ装置３３に設ける。但し、表示部１３は、内視鏡装置２１のモニタ３４を共用できるので、プロセッサ装置３３には表示部１３以外の各部を設ければ足りる。また、上記実施形態及びその他変形例の医療画像処理装置１０と、図２の内視鏡装置２１と、の全体で新たな内視鏡装置を構成できる。

内視鏡装置２１は、基本的にリアルタイムに被写体を観察する装置であるから、上記のように、内視鏡装置２１が医療画像処理装置１０を含む場合、注目領域の検出、同一注目領域の判定、及び、注目領域の計数は、内視鏡画像を撮影した際に、または、任意のタイミングで実行できる。

また、図１５に示すように、内視鏡装置２１その他モダリティと組み合わせて使用する診断支援装置６１０は、上記実施形態及びその他変形例の医療画像処理装置１０を含むことができる。また、図１６に示すように、例えば内視鏡装置２１を含む、第１検査装置６２１、第２検査装置６２２、…、第Ｎ検査装置６３３等の各種検査装置と任意のネットワーク６２６を介して接続する医療業務支援装置６３０は、上記実施形態及びその他変形例の医療画像処理装置１０を含むことができる。

この他、医療画像処理装置１０、及び、医療画像処理装置１０を含む各種装置、及び、医療画像処理装置１０の機能を内包する各種装置またはシステムは、以下の種々の変更等をして使用できる。

医療画像としては、白色帯域の光、または白色帯域の光として複数の波長帯域の光を照射して得る通常光画像を用いることができる。

医療画像としては、特定の波長帯域の光を照射して得た画像を使用する場合、特定の波長帯域は、白色の波長帯域よりも狭い帯域を用いることができる。

特定の波長帯域は、例えば、可視域の青色帯域または緑色帯域である。

特定の波長帯域が可視域の青色帯域または緑色帯域である場合、特定の波長帯域は、３９０ｎｍ以上４５０ｎｍ以下または５３０ｎｍ以上５５０ｎｍ以下の波長帯域を含み、かつ、特定の波長帯域の光は、３９０ｎｍ以上４５０ｎｍ以下または５３０ｎｍ以上５５０ｎｍ以下の波長帯域内にピーク波長を有することが好ましい。

特定の波長帯域は、例えば、可視域の赤色帯域である。

特定の波長帯域が可視域の赤色帯域である場合、特定の波長帯域は、５８５ｎｍ以上６１５ｎｍまたは６１０ｎｍ以上７３０ｎｍ以下の波長帯域を含み、かつ、特定の波長帯域の光は、５８５ｎｍ以上６１５ｎｍ以下または６１０ｎｍ以上７３０ｎｍ以下の波長帯域内にピーク波長を有することが好ましい。

特定の波長帯域は、例えば、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとで吸光係数が異なる波長帯域を含み、かつ、特定の波長帯域の光は、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとで吸光係数が異なる波長帯域にピーク波長を有することができる。

特定の波長帯域が、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとで吸光係数が異なる波長帯域を含み、かつ、特定の波長帯域の光は、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとで吸光係数が異なる波長帯域にピーク波長を有する場合、特定の波長帯域は、４００±１０ｎｍ、４４０±１０ｎｍ、４７０±１０ｎｍ、または、６００ｎｍ以上７５０ｎｍ以下の波長帯域を含み、かつ、特定の波長帯域の光は、４００±１０ｎｍ、４４０±１０ｎｍ、４７０±１０ｎｍ、または、６００ｎｍ以上７５０ｎｍ以下の波長帯域にピーク波長を有することが好ましい。

医療画像が生体内を写した生体内画像である場合、この生体内画像は、生体内の蛍光物質が発する蛍光の情報を有することができる。

また、蛍光は、ピーク波長が３９０ｎｍ以上４７０ｎｍ以下である励起光を生体内に照射して得る蛍光を利用できる。

医療画像が生体内を写した生体内画像である場合、前述の特定の波長帯域は、赤外光の波長帯域を利用することができる。

医療画像が生体内を写した生体内画像であり、前述の特定の波長帯域として、赤外光の波長帯域を利用する場合、特定の波長帯域は、７９０ｎｍ以上８２０ｎｍまたは９０５ｎｍ以上９７０ｎｍ以下の波長帯域を含み、かつ、特定の波長帯域の光は、７９０ｎｍ以上８２０ｎｍ以下または９０５ｎｍ以上９７０ｎｍ以下の波長帯域にピーク波長を有することが好ましい。

医療画像取得部１１は、白色帯域の光、または白色帯域の光として複数の波長帯域の光を照射して得る通常光画像に基づいて、特定の波長帯域の信号を有する特殊光画像を取得する特殊光画像取得部を有することができる。この場合、医療画像として特殊光画像を利用できる。

特定の波長帯域の信号は、通常光画像に含むＲＧＢまたはＣＭＹの色情報に基づく演算により得ることができる。

白色帯域の光、または白色帯域の光として複数の波長帯域の光を照射して得る通常光画像と、特定の波長帯域の光を照射して得る特殊光画像との少なくとも一方に基づく演算によって、特徴量画像を生成する特徴量画像生成部を備えることができる。この場合、医療画像として特徴量画像を利用できる。

内視鏡装置２１については、内視鏡３１としてカプセル内視鏡を使用できる。この場合、光源装置３２と、プロセッサ装置３３の一部と、はカプセル内視鏡に搭載できる。

上記実施形態及び変形例において、医療画像取得部１１、医療画像解析処理部１２及び医療画像解析処理部１２を構成する各部、表示制御部１５、入力受信部１６、統括制御部１７、並びに、画像生成部３６といった各種の処理を実行する処理部（processing unit)のハードウェア的な構造は、次に示すような各種のプロセッサ（processor）である。各種のプロセッサには、ソフトウエア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit)、ＦＰＧＡ (Field Programmable Gate Array)などの製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device:ＰＬＤ）、各種の処理を実行するために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路などが含まれる。

１つの処理部は、これら各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合せ（例えば、複数のＦＰＧＡや、ＣＰＵとＦＰＧＡの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアントやサーバなどのコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウエアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip:ＳｏＣ）などに代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサを１つ以上用いて構成される。

さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた形態の電気回路（circuitry）である。

１０ 医療画像処理装置
１１ 医療画像取得部
１２ 医療画像解析処理部
１３ 表示部
１５ 表示制御部
１６ 入力受信部
１７ 統括制御部
１８ 保存部
２１ 内視鏡装置
２２ ＰＡＣＳ
３１ 内視鏡
３２ 光源装置
３３ プロセッサ装置
３４ モニタ
３６ 画像生成部
４１ 注目領域検出部
４２ 同一注目領域判定部
４３ 注目領域計数部
１０１，１０２，１０３，１０４，１０５ 内視鏡画像
１１１ 発赤
１１２ ポリープ
１２２，１２３，１２４，１２５ 注目領域
２０１ 種別判定部
３０１ 撮影時刻取得部
３０２ 検査時間算出部
４０１ 検査情報取得部
５２０ 医療画像処理装置を構成する各部
６１０ 診断支援装置
６２１ 第１検査装置
６２２ 第２検査装置
６２３ 第Ｎ検査装置
６２６ ネットワーク
６３０ 医療業務支援装置
Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２ クラスタ

Claims (12)

1. 医療画像ごとに注目領域を検出する注目領域検出部と、
   前記医療画像ごとに検出した複数の前記注目領域が同一の対象を含む領域であるか否かを判定する同一注目領域判定部と、
   前記同一注目領域判定部における判定結果を用いて、重複を除いた前記注目領域の個数を計数する注目領域計数部と、を備え、
   前記注目領域の個数と、検査時間と、を関連付けて保存する医療画像処理装置。
2. 前記注目領域計数部は、同一の前記注目領域を検出した前記医療画像をクラスタリングし、かつ、クラスタの個数を計数する請求項１に記載の医療画像処理装置。
3. 前記注目領域の種別は、薬剤の使用状況または処置の内容を含む請求項１に記載の医療画像処理装置。
4. 前記医療画像を用いて前記注目領域の種別を判定する種別判定部を備え、
   前記注目領域計数部は、前記種別判定部における前記注目領域の種別に係る判定結果を用いて、前記注目領域の種別ごとに前記注目領域の個数を計数する請求項１～３のいずれか１項に記載の医療画像処理装置。
5. 前記検査時間は、挿入時間、抜去時間、または、挿入時間と抜去時間の両方を含み、
   前記挿入時間は、内視鏡の挿入開始から特定の部位または位置に到達するまでの時間で、前記抜去時間は、前記特定の部位または位置に到達した後、検査終了までに要した時間である請求項１に記載の医療画像処理装置。
6. 前記注目領域計数部は、管腔内における位置別に、病変の個数を計数し、
   前記検査時間は、挿入時間、抜去時間、または、挿入時間と抜去時間の両方を含み、
   前記挿入時間は、内視鏡の挿入開始から特定の部位または位置に到達するまでの時間で、前記抜去時間は、前記特定の部位または位置に到達した後、検査終了までに要した時間である請求項１に記載の医療画像処理装置。
7. 前記医療画像の撮影時刻を取得する撮影時刻取得部と、
   複数の前記医療画像のうち２つの前記医療画像の撮影時刻を用いて前記検査時間を算出する検査時間算出部と、
   を備える請求項５または６に記載の医療画像処理装置。
8. 前記検査時間算出部は、特定の部位または位置を撮影した前記医療画像の撮影時刻を用いて前記検査時間を算出する請求項７に記載の医療画像処理装置。
9. 患者または医師に係る情報である検査情報を取得する検査情報取得部を備え、
   前記注目領域の個数と、前記検査情報と、を関連付けて保存する請求項１～８のいずれか１項に記載の医療画像処理装置。
10. 前記注目領域計数部は、前記同一注目領域判定部で前記同一の対象を含む領域として判定された複数の注目領域の個数を１として計数する請求項１～９いずれか１項に記載の医療画像処理装置。
11. 前記同一注目領域判定部は、撮影角度、撮影方向、又は、拡大率が異なる注目領域について、前記同一の対象を含む領域であるか否かを判定する請求項１～１０のいずれか１項に記載の医療画像処理装置。
12. 前記注目領域計数部は、上行結腸にある病変の個数、横行結腸における病変の個数、下行結腸における病変の個数を計数する請求項１～１１のいずれか１項に記載の医療画像処理装置。
    

Images