JP2023168808A - 医用情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】医用画上の解剖学的ランドマーク間の計測処理の作業効率を向上させること。
【解決手段】実施形態に係る医用情報処理装置は、抽出部と、第１算出部とを備える。抽出部は、医用画像から当該医用画像に含まれる解剖学的組織の特徴点を表す解剖学的ランドマークを抽出する。第１算出部は、計測の対象となる複数の解剖学的ランドマークと、当該解剖学的ランドマークの相対的な位置関係を示す指標の計測方法とを規定した計測パターンに基づき、抽出部が抽出した解剖学的ランドマークのうち、計測パターンの条件に該当する解剖学的ランドマークの相対的な位置関係を示す指標を算出する。
【選択図】図１

Description

本明細書及び図面に開示の実施形態は、医用情報処理装置に関する。

医療の現場において、放射線科医等の読影医により医用画像の読影が行われているが、読影で実施される検査の大半は定型のルーチン検査であると言われている。ルーチン検査では、例えば、医用画像における特定の位置間の間隔の計測等が行われる。

上記のような計測を行う場合、一般的に、読影医は、医用画像を目視して、計測の対象となる複数の特徴点を特定し、特徴点間の長さを計測するといった作業が必要になる。このような作業を複数回繰り返すことは、１日で多くの医用画像を読影する放射線科医にとって負担が大きい。

特表平０６－５１１１８４号公報

クリストファー M. ビショップ（Christopher M. Bishop）著、「パターン認識と機械学習（Pattern recognition and machine learning）」、（米国）、第１版、スプリンガー（Springer）、2006年、P.225-290

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、医用画上の解剖学的ランドマーク間の計測処理の作業効率を向上させることである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。

実施形態に係る医用情報処理装置は、抽出部と、第１算出部とを備える。抽出部は、医用画像から当該医用画像に含まれる解剖学的組織の特徴点を表す解剖学的ランドマークを抽出する。第１算出部は、計測の対象となる複数の解剖学的ランドマークと、当該解剖学的ランドマークの相対的な位置関係を示す指標の計測方法とを規定した計測パターンに基づき、抽出部が抽出した解剖学的ランドマークのうち、計測パターンの条件に該当する解剖学的ランドマークの相対的な位置関係を示す指標を算出する。

図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理システムの全体構成の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る機械学習によるランドマーク抽出モデルの生成方法の一例を示す説明図である。 図３は、実施形態に係る学習済モデルを用いた解剖学的ランドマークの抽出方法の一例を説明する図である。 図４は、実施形態に係る被検体の脊椎が撮影されたＣＴ画像データの一例である。 図５は、実施形態に係る解剖学的ランドマークの位置の抽出処理の一例を説明する図である。 図６は、実施形態に係る解剖学的ランドマークの相対的な位置関係を示す指標の算出処理の一例を説明する図である。 図７は、実施形態に係る医用情報処理装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照しながら、医用情報処理装置の実施形態について詳細に説明する。

図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理システムＳの構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、医用情報処理システムＳは、医用情報処理装置１００と、医用画像診断装置２００と、医用画像保管装置５００とを備える。医用情報処理装置１００は、院内ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワーク３００を介して医用画像保管装置５００と通信可能に接続している。

医用画像保管装置５００は、医用画像診断装置２００で撮影された医用画像を保管する。医用画像保管装置５００は、例えば、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）のサーバ装置であり、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）に準拠した形式で、医用画像データを保管する。医用画像は、例えばＣＴ（Computed Tomography）画像データ、磁気共鳴画像データ、超音波診断画像データ等であるが、これらに限定されるものではない。

医用画像保管装置５００は、例えば、ＤＢ（Database）サーバ等のコンピュータ機器によって実現され、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、光ディスク等の記憶回路に医用画像のデータを記憶させる。

医用画像診断装置２００は、例えば、被検体の医用画像を撮影する装置である。医用画像診断装置２００は、例えば、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置、Ｘ線診断装置、超音波診断装置、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）装置、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission Computed Tomography）装置等である。

しかしながら、医用画像診断装置２００は、これらに限定されるものではない。医用画像診断装置２００は、モダリティともいう。なお、図１では１台の医用画像診断装置２００を図示しているが、複数の医用画像診断装置２００が設けられても良い。

医用画像は、被検体が医用画像診断装置２００によって撮影された画像である。医用画像は、例えば、磁気共鳴画像、Ｘ線ＣＴ画像、超音波画像等である。しかしながら、医用画像は、これらに限定されるものではない。

医用情報処理装置１００は、例えば、サーバ装置またはＰＣ（Personal Computer）等の情報処理装置である。医用情報処理装置１００は、ＮＷ（network）インタフェース１１０と、記憶回路１２０と、入力インタフェース１３０と、ディスプレイ１４０と、処理回路１５０とを備える。

ＮＷインタフェース１１０は、処理回路１５０に接続されており、医用情報処理装置１００と医用画像診断装置２００及び医用画像保管装置５００との間で行われる各種データの伝送及び通信を制御する。ＮＷインタフェース１１０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１２０は、処理回路１５０で使用される各種情報を記憶する。例えば、記憶回路１２０は、予め定められた医用画像における計測のパターンを表す計測パターンに関する計測パターン情報等を記憶する。また、記憶回路１２０は、各種のプログラムを記憶する。なお、記憶回路１２０は、例えば、ＨＤＤ（Hard disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）、集積回路記憶装置等の記憶装置である。

また、記憶回路１２０は、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、フラッシュメモリ等の可搬性記憶媒体や、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の半導体メモリ素子等との間で種々の情報を読み書きする駆動装置であってもよい。

入力インタフェース１３０は、ユーザによる操作を受け付けるトラックボール、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。

入力インタフェース１３０は、処理回路１５０に接続されており、ユーザから受け取った入力操作を電気信号へ変換し処理回路１５０へと出力する。なお、本明細書において入力インタフェースはマウス、キーボードなど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、この電気信号を処理回路１５０へ出力する電気信号の処理回路も入力インタフェースの例に含まれる。

ディスプレイ１４０は、処理回路１５０による制御の下、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ１４０は、処理回路１５０によって生成された医用画像を含む読影ビューアや、ユーザからの各種操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）等を出力する。ディスプレイ１４０は、表示部の一例である。

ディスプレイ１４０は、具体的には、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ等である。なお、入力インタフェース１３０とディスプレイ１４０とは統合しても良い。例えば、入力インタフェース１３０とディスプレイ１４０とは、タッチパネルによって実現されても良い。

処理回路１５０は、記憶回路１２０からプログラムを読み出し、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。本実施形態の処理回路１５０は、取得機能１５１と、受付機能１５２と、抽出機能１５３と、第１算出機能１５４と、第２算出機能１５５と、表示制御機能１５６と、記録機能１５７とを備える。

受付機能１５２は、受付部の一例である。抽出機能１５３は、抽出部及び座標取得部の一例である。第１算出機能１５４は、第１算出部の一例である。第２算出機能１５５は、第２算出部の一例である。表示制御機能１５６は、表示制御部の一例である。記録機能１５７は、記録部及び出力部の一例である。

ここで、例えば、処理回路１５０の構成要素である取得機能１５１、受付機能１５２、抽出機能１５３、第１算出機能１５４、第２算出機能１５５、表示制御機能１５６、及び記録機能１５７の各処理機能は、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１２０に記憶されている。処理回路１５０は、プロセッサである。例えば、処理回路１５０は、プログラムを記憶回路１２０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。

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１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、図１においては単一のプロセッサで取得機能１５１、受付機能１５２、抽出機能１５３、第１算出機能１５４、第２算出機能１５５、表示制御機能１５６、及び記録機能１５７にて行われる処理機能が実現されるものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路１５０を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。

また、図１においては単一の記憶回路１２０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１５０は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。

上記説明では、「プロセッサ」が各機能に対応するプログラムを記憶回路から読み出して実行する例を説明したが、実施形態はこれに限定されない。「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、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。

プロセッサが例えばＣＰＵである場合、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て実行することで機能を実現する。一方、プロセッサがＡＳＩＣである場合、記憶回路１２０にプログラムを保存する代わりに、当該機能がプロセッサの回路内に論理回路として直接組み込まれる。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサ毎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１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。

取得機能１５１は、ネットワーク３００及びＮＷインタフェース１１０を介して、医用画像保管装置５００から、被検体を撮影した医用画像を取得する。なお、取得機能１５１は、医用画像診断装置２００から医用画像を取得しても良い。

例えば、取得機能１５１は、医用画像保管装置５００から、診断の対象となる被検体の患者ＩＤに対応する医用画像データを取得する。

受付機能１５２は、複数の計測パターンの中から、実行する計測パターンの選択を受付ける。計測パターンは、例えば、「医用画像上の○○部位と△△部位との間隔、及び、△△部位と□□部位との間隔を計測する」といったものである。計測パターンは、計測パターン情報として、記憶回路１２０等に記憶される。計測パターン情報は、例えば、計測パターン名と、計測対象と、計測部位に対応する複数の解剖学的ランドマークと、計測する指標とを対応付けた情報である。

一例として、計測パターン情報には、「計測パターン名：胸椎計測パターンＸ」と、「計測対象：第３腰椎Ｔ３、第４腰椎Ｔ４、第５腰椎Ｔ５、第６腰椎Ｔ６」と、「解剖学的ランドマーク：特徴点Ｔ３、特徴点Ｔ４、特徴点Ｔ５、特徴点Ｔ６」と、「計測指標：特徴点Ｔ３と特徴点Ｔ４との直線距離、特徴点Ｔ４と特徴点Ｔ５との直線距離、特徴点Ｔ５と特徴点Ｔ６との直線距離」とが対応付けられた情報が登録される。

ここで、計測指標は、計測方法の一例である。なお、計測パターン情報は、予め定められたものであってもよいし、放射線科医等のユーザによって任意に定められたものであってもよい。

例えば、受付機能１５２は、入力インタフェース１３０を介してユーザから、計測パターンの選択入力を受付ける。この場合、ディスプレイ１４０には、例えば、複数の計測パターン名を表すリストが、ユーザから計測パターンの選択入力を受付けるＧＵＩとして表示される。

抽出機能１５３は、取得機能１５１により取得された医用画像データＩＧから、解剖学的組織に含まれる局所的な特徴点を表す解剖学的ランドマーク（Anatomical landmark）を抽出する。例えば、抽出機能１５３は、解剖学的情報に基づいて、解剖学的ランドマークを抽出する。

解剖学的情報とは、例えば、骨、及び臓器等の解剖学的組織に関する特徴点の位置に関する情報である。解剖学的情報は、解剖学的ランドマーク情報ともいう。解剖学的ランドマークは、例えば、「腎臓の下端」、「第１～１２肋骨の先端」など、解剖学的組織に含まれる局所的な特徴点である。

解剖学的ランドマークの抽出手法は、公知の画像処理の技術を採用可能である。例えば、抽出機能１５３は、ランドマーク抽出モデル（解剖学的情報の一例）に医用画像を入力し、出力結果に基づいて、解剖学的ランドマークを抽出する。

ランドマーク抽出モデルは、例えば、医用画像の入力に対して、解剖学的ランドマークの座標情報及び当該解剖学的ランドマークの識別情報（以下、ラベルともいう）を出力する学習済モデルである。例えば、ランドマーク抽出モデルは、外部の学習装置によって生成される。なお、医用情報処理装置１００がランドマーク抽出モデルの生成を行ってもよい。

また、本実施形態では、ランドマーク抽出モデルは、外部のワークステーション等が備える記憶装置に記憶されるものとするが、記憶回路１２０にランドマーク抽出モデルが記憶されていてもよい。

ここで、ランドマーク抽出モデルの生成方法について説明する。例えば、学習装置は、機械学習（深層学習を含む）を行うことにより、ランドマークモデルを生成する。図２は、機械学習によるランドマーク抽出モデルの生成方法の一例を示す説明図である。

例えば、学習装置は、図２に示すように、入力側教師データである「医用画像データ」と、出力側教師データである「医用画像中の各解剖学的ランドマークの座標情報及びラベル」とを学習用データセットとして機械学習エンジンに入力し、機械学習を行うことで、医用画像データの入力に応じて、当該医用画像中の各解剖学的ランドマークの座標情報及びラベルを出力するように機能付けられたランドマーク抽出モデル（学習済みモデル）を生成する。

ここで、機械学習エンジンとしては、例えば、公知である非特許文献「クリストファー M. ビショップ（Christopher M. Bishop）著、「パターン認識と機械学習（Pattern recognition and machine learning）」、（米国）、第１版、スプリンガー（Springer）、2006年、P.225-290」に記載のニューラルネットワーク（Neural Network）等を適用することができる。

なお、機械学習エンジンについては、上記したニューラルネットワークの他、例えば、ディープラーニングや、ロジスティック（Logistic）回帰分析、非線形判別分析、サポートベクターマシン（Support Vector Machine：ＳＶＭ）、ランダムフォレスト（Random Forest）、ナイーブベイズ（Naive Bayes）等の各種のアルゴリズムを用いるものでもよい。

ここで、図３は、学習済モデルを用いた解剖学的ランドマークの抽出方法の一例を説明する図である。例えば、抽出機能１５３は、図３に示すように、取得機能１５１により取得された医用画像データを、ランドマーク抽出モデル（学習済モデル）に入力する。そして、抽出機能１５３は、ランドマーク抽出モデルから出力される、入力された医用画像データに存在する解剖学的ランドマークの座標情報及びラベルに基づいて、解剖学的ランドマークの抽出を行う。

以下、胸椎（第３胸椎Ｔ３乃至第６胸椎Ｔ６）が撮影されたＣＴ画像データを医用画像データとして、ランドマーク抽出モデルに入力する場合を例に抽出機能１５３の処理について説明する。図４は、被検体の脊椎が撮影されたＣＴ画像データの一例である。抽出機能１５３は、ＣＴ画像データＩＧを、ＮＷインタフェース１１０を介して、外部のワークステーションの記憶装置に記憶されたランドマーク抽出モデルに入力する。

ランドマーク抽出モデルは、ＣＴ画像データＩＧの入力に対して、ＣＴ画像データＩＧ上に存在する複数の解剖学的ランドマークである、第３胸椎乃至第６胸椎に対応する特徴点Ｔ３乃至特徴点Ｔ６の座標情報と、第３胸椎乃至第６胸椎を表すＴ３乃至Ｔ６とを対応付けて出力する。

例えば、ランドマーク抽出モデルは、「Ｔ３（ｘ３，ｙ３，ｚ３），Ｔ４（ｘ４，ｙ４，ｚ４）・・・Ｔ６（ｘ６，ｙ６，ｚ６）」（図５参照）のように、特徴点（解剖学的ランドマーク）を識別するラベルと、当該特徴点の座標を表すテキストデータを出力する。なお、座標情報及びラベルは、ＤＩＣＯＭの付帯情報として記録可能な形式のデータとして出力されてもよい。

抽出機能１５３は、ＮＷインタフェース１１０を介して、ランドマーク抽出モデルから出力された、各解剖学的ランドマークの座標情報及びラベルのうち、受付けられた計測パターンに対応する解剖学的ランドマークの座標譲歩及びラベルを取得する。

例えば、受付機能１５２が、一例として挙げた「胸椎計測パターンＸ」の選択入力を受付けた場合、抽出機能１５３は、記憶回路１２０に記憶された計測パターン情報を参照し、「胸椎計測パターンＸ」に対応する複数の解剖学的ランドマークである「特徴点Ｔ３、特徴点Ｔ４、特徴点Ｔ５、特徴点Ｔ６」を特定する。

そして、抽出機能１５３は、特徴点Ｔ３、特徴点Ｔ４、特徴点Ｔ５、及び特徴点Ｔ６の座標情報及び夫々に対応するラベルを取得する。抽出機能１５３は、取得した座標情報に基づいて、医用画像データＩＧ上の座標情報に対応する位置に解剖学的ランドマークをプロットし、当該解剖学的ランドマークに対応付けられたラベルを付すことにより、解剖学的ランドマークを抽出する。

図５は、解剖学的ランドマークの抽出結果の一例を示す図である。図５に示すように、抽出機能１５３は、受付けた計測パターンに関連する医用画像データＩＧ上に特徴点Ｔ３乃至Ｔ６を、夫々を識別するラベルを付した状態で抽出する。

なお、本実施形態では、抽出機能１５３は、受付機能１５２が受付けた計測パターンの選択入力に従い、選択された計測パターンに対応する解剖学的ランドマークを抽出しているが、抽出機能１５３は、受付機能１５２が計測パターンを受付ける前に、医用画像データＩＧ上に存在する全ての解剖学的ランドマークを抽出してもよい。

第１算出機能１５４は、実行する計測パターンに基づき、抽出機能１５３が抽出した解剖学的ランドマークのうち、当該計測パターンの条件に該当する解剖学的ランドマークの相対的な位置関係を示す指標を計測結果として算出する。

例えば、受付機能１５２が「胸椎計測パターンＸ」を受付けた場合、第１算出機能１５４は、記憶回路１２０に記憶された計測パターン情報を参照し、「胸椎計測パターンＸ」に対応する計測指標である「特徴点Ｔ３と特徴点Ｔ４との直線距離、特徴点Ｔ４と特徴点Ｔ５との直線距離、特徴点Ｔ５と特徴点Ｔ６との直線距離」を特定する。

そして、第１算出機能１５４は、抽出機能１５３により取得された、特徴点Ｔ３、特徴点Ｔ４、特徴点Ｔ５、及び特徴点Ｔ６の座標情報を用いて、特徴点Ｔ３と特徴点Ｔ４との直線距離、特徴点Ｔ４と特徴点Ｔ５との直線距離、及び特徴点Ｔ５と特徴点Ｔ６との直線距離を夫々算出する。

ここで、図６を用いて解剖学的ランドマーク間の距離の算出（計測）処理について説明する。図６は、解剖学的ランドマーク間の距離の算出処理の一例を示す図である。例えば、特徴点Ｔ３と特徴点Ｔ４との直線距離を算出する場合、第１算出機能１５４は、特徴点Ｔ３の座標（ｘ３，ｙ３，ｚ３）と特徴点Ｔ４の座標（ｘ４，ｙ４，ｚ４）とのピクセル（ｐｘ）単位の距離を算出する。

次いで、第１算出機能１５４は、１ピクセルの距離に基づいて、ピクセル単位の距離を長さ（ｍｍ）に変換する。例えば、特徴点Ｔ３と特徴点Ｔ４とのピクセル単位距離が３０．４（ｐｘ）、１ピクセルの長さが０．５（ｍｍ）であった場合、第１算出機能１５４は、第３胸椎Ｔ３から第４胸椎Ｔ４の間隔（長さ）を、３０．４×０．５＝１５．２（ｍｍ）であると算出する。

図１に戻り、説明を続ける。第２算出機能１５５は、過去の計測結果と第１算出機能１５４により算出された計測結果との差分値を算出する。具体的には、まず、第２算出機能１５５は、取得機能１５１により取得された医用画像ＩＧのＤＩＣＯＭに記録された情報を参照し、受付機能１５２により受付けられた計測パターンに対応する指標の過去の計測結果（以下、過去計測結果ともいう）が記録されているか否かを確認する。

過去計測結果が記録されている場合、第２算出機能１５５は、ＤＩＣＯＭに付帯情報として記録された過去計測結果を読み込む。次いで、第２算出機能１５５は、読み込んだ過去計測結果と、第１算出機能１５４により算出された計測結果との差分値を算出する。ここで、第２算出機能１５５は、計測パターン情報に「差分値計測対象」として登録されている「計測指標」について差分値を算出する。

例えば、図６の例で、計測パターン情報に、他の情報と対応付けられて「計測指標：特徴点Ｔ３と特徴点Ｔ４との直線距離、特徴点Ｔ４と特徴点Ｔ５との直線距離、特徴点Ｔ５と特徴点Ｔ６との直線距離」が登録されている場合、第２算出機能１５５は、第３胸椎Ｔ３と第４胸椎Ｔ４との間隔、第４胸椎Ｔ４と第５胸椎Ｔ５との間隔、及び第５胸椎Ｔ５と第６胸椎Ｔ６との間隔についてそれぞれ差分値を算出する。

また、例えば、図６の例で、第３胸椎Ｔ３と第４胸椎Ｔ４との間隔の過去計測結果が１５．０（ｍｍ）であった場合、第２算出機能１５５は、１５．０（ｍｍ）－１５．２（ｍｍ）＝－０．２（ｍｍ）を第３胸椎Ｔ３と第４胸椎Ｔ４との間隔の計測結果の差分値として算出する。また、第４胸椎Ｔ４と第５胸椎Ｔ５との間隔の過去計測結果が１６．０（ｍｍ）であった場合、第２算出機能１５５は、１６．０（ｍｍ）－１５．９（ｍｍ）＝０．１（ｍｍ）を第４胸椎Ｔ４と第５胸椎Ｔ５との間隔の計測結果の差分値として算出する。また、第５胸椎Ｔ５と第６胸椎Ｔ６との間隔の過去計測結果が１５．４（ｍｍ）であった場合、第２算出機能１５５は、１５．４（ｍｍ）－１５．２（ｍｍ）＝０．２（ｍｍ）を第５胸椎Ｔ５と第６胸椎Ｔ６との間隔の計測結果の差分値として算出する。

表示制御機能１５６は、各種情報をディスプレイ１４０に表示させる制御を行う。例えば、表示制御機能１５６は、第１算出機能１５４により算出された計測結果をディスプレイ１４０に表示させる。計測結果は、数値のみがディスプレイ１４０に表示されてもよいし、図６に示すように、医用画像とともに数値がディスプレイ１４０に表示されてもよい。

また、例えば、表示制御機能１５６は、第２算出機能１５５により差分値が算出されている場合、第１算出機能１５４により算出された計測結果とともに、過去の計測日時と、過去計測結果と、差分値とをディスプレイ１４０に表示させる。なお、さらに過去の過去計測結果がある場合、表示制御機能１５６は、複数の過去計測結果をディスプレイ１４０に表示させてもよい。

また、例えば、第２算出機能１５５により算出された差分値が予め定めた閾値を超える場合、表示制御機能１５６は、過去計測結果及び差分値を、赤字や太字にする等して強調表示させる制御を行ってもよい。

記録機能１５７は、第１算出機能１５４により算出された計測結果を医用画像の付帯情報として記録する。例えば、記録機能１５７は、計測結果を医用画像データＩＧのＤＩＣＯＭの付帯情報として記録する。また、例えば、記録機能１５７は、計測結果をＤＩＣＯＭの付帯情報として記録した医用画像データＩＧを医用画像保管装置５００等に送信する。

次に、以上のように構成された医用情報処理装置１００で実行される処理について説明する。図７は、医用情報処理装置１００が実行する処理の一例を示すフローチャートである。

まず、取得機能１５１は、診断対象となる被検体の医用画像データＩＧを取得する（Ｓ１）。具体的には、取得機能１５１は、医用画像保管装置５００から、診断対象となる被検体の患者ＩＤに対応する医用画像データＩＧを取得する。

次いで、受付機能１５２は、ユーザから計測パターンの選択入力を受付ける（ステップＳ２）。具体的には、受付機能１５２は、入力インタフェース１３０を介してユーザから、計測パターンの選択入力を受付ける。

次いで、抽出機能１５３は、取得された医用画像データＩＧから複数の解剖学的ランドマークを抽出する（ステップＳ３）。具体的には、抽出機能１５３は、ランドマーク抽出モデルに医用画像データＩＧを入力する。

次いで、抽出機能１５３は、受付けられた計測パターンに対応する解剖学的ランドマークの座標情報を取得する（ステップＳ４）。具体的には、抽出機能１５３は、記憶回路１２０に記憶された計測パターン情報を参照し、ランドマーク抽出モデルから出力される解剖学的ランドマークのうち、受付けられた計測パターンに対応する解剖学的ランドマークの座標情報を取得する。

次いで、第１算出機能１５４は、受付けられた計測パターンに対応する指標を算出する（ステップＳ５）。具体的には、第１算出機能１５４は、記憶回路１２０に記憶された計測パターン情報を参照し、受付けられた計測パターンに対応する計測指標を特定する。第１算出機能１５４は、抽出機能１５３により取得された解剖学的ランドマークの座標情報に基づいて、特定した計測指標を算出する。

次いで、第２算出機能１５５は、受付けられた計測パターンに対応する過去計測結果が存在するか否かを確認する（ステップＳ６）。具体的には、第２算出機能１５５は、取得機能１５１により取得された医用画像データＩＧのＤＩＣＯＭに記録された情報を参照し、付帯情報として受付けられた計測パターンに対応する過去計測結果が記録されているか否かを確認する。

過去計測結果が存在しない場合（ステップＳ６：Ｎｏ）、表示制御機能１５６は、第１算出機能１５４により算出された計測結果をディスプレイ１４０に表示させる制御を行う（ステップＳ１２）。その後、ステップＳ１３の処理に移行する。一方、過去計測結果が存在する場合（ステップＳ６：Ｙｅｓ）、第２算出機能１５５は、ＤＩＣＯＭに付帯情報として記録された過去計測結果を読み込む（ステップＳ７）。

次いで、第２算出機能１５５は、読み込んだ過去計測結果と、第１算出機能１５４により算出された計測結果との差分値を算出する（ステップＳ８）。次いで、表示制御機能１５６は、第２算出機能１５５により算出された差分値が予め定めた閾値を超えるか否かを確認する（ステップＳ９）。

差分値が閾値を超えない場合（ステップＳ９：Ｎｏ）、表示制御機能１５６は、差分値とともに第１算出機能１５４により算出された計測結果を表示させる（ステップＳ１１）。具体的には、表示制御機能１５６は、過去の計測日時、過去計測結果、及び差分値とともに今回の計測結果をディスプレイ１４０に表示させる制御を行う。その後、ステップＳ１３の処理に移行する。

一方、差分値が閾値を超える場合（ステップＳ９：Ｙｅｓ）、表示制御機能１５６は、差分値を強調して、第１算出機能１５４により算出された計測結果とともに表示させる（ステップＳ１０）。具体的には、表示制御機能１５６は、過去の計測日時、過去計測結果、及び差分値を赤字又は太字にする等して強調した上で、今回の計測結果とともにディスプレイ１４０に表示させる制御を行う。

次いで、記録機能１５７は、第１算出機能１５４により算出された計測結果を医用画像データＩＧに記録する（ステップＳ１３）。具体的には、記録機能１５７は、医用画像データＩＧのＤＩＣＯＭの付帯情報として計測結果を記録する。

次いで、記録機能１５７は、計測結果が記録された医用画像データＩＧを出力する（ステップＳ１４）。具体的には、記録機能１５７は、ＮＷインタフェース１１０を介して、医用画像保管装置５００等に送信し、本処理を終了する。

上述したように、本実施形態に係る医用情報処理装置１００は、ユーザから計測パターンの入力を受付け、医用画像データＩＧから複数の解剖学的ランドマークを抽出し、受付けた計測パターンに対応する解剖学的ランドマークの座標情報を取得する。また、医用情報処理装置１００は、受付けた計測パターンと、取得した座標情報に基づいて、当該計測パターンに対応する解剖学的ランドマーク間の関係性を表す指標を計測結果として算出する。

これにより、受付けられた計測パターンに対応する解剖学的ランドマークの座標情報を取得し、当該計測パターンに対応する指標を算出することができるため、ユーザは、計測パターンを選択するだけで、医用画像上における所望の計測を行うことができる。つまり、本実施形態に係る医用情報処理装置１００によれば、医用画上の解剖学的ランドマーク間の計測処理の作業効率を向上させることができる。

また、本実施形態に係る医用画像データＩＧのＤＩＣＯＭの付帯情報には、過去計測結果が記憶されている。そして、医用情報処理装置１００は、当該過去計測結果と、算出した計測結果とから、差分値を求めることができる。このため、放射線科医等のユーザは、手作業による医用画像の位置合わせ等を行うことなく、前回の計測結果と今回の計測結果との比較等を行うことができる。つまり、本実施形態に係る医用情報処理装置１００によれば、医用画上の解剖学的ランドマーク間の計測処理の作業効率を向上させることができる。

また、本実施形態に係る医用情報処理装置１００は、前回計測結果と今回計測結果との差分値が予め定めた閾値を超える場合、当該差分値を強調表示させる制御を行う。これにより、前回の計測からの計測結果の変動が大きい場合、ユーザは、容易に当該自体を把握することができる。

また、本実施形態に係る医用情報処理装置１００は、今回の計測結果を医用画像データＩＧのＤＩＣＯＭの付帯情報として記録し、医用画像保管装置５００等に出力する。これにより、医用画像データＩＧに過去計測結果を蓄積し、次回以降の同様の計測時に差分値を算出する等に利用することができる。

なお、上述した実施形態は、各装置が有する構成又は機能の一部を変更することで、適宜に変形して実施することも可能である。そこで、以下では、上述した実施形態に係るいくつかの変形例を他の実施形態として説明する。なお、以下では、上述した実施形態と異なる点を主に説明することとし、既に説明した内容と共通する点については詳細な説明を省略する。また、以下で説明する変形例は、個別に実施されてもよいし、適宜組み合わせて実施されてもよい。

（変形例１）
上述の実施形態においては、医用情報処理装置１００が解剖学的ランドマークの抽出処理を実行する形態について説明した。しかしながら、解剖学的ランドマークの抽出処理を実行する装置は、医用情報処理装置１００に限定されない。例えば、医用画像診断装置２００が解剖学的ランドマークの抽出処理を実行してもよい。

医用画像診断装置２００がＸ線ＣＴ装置である場合、例えば、Ｘ線ＣＴ装置が備えるコンソール装置の処理回路が解剖学的ランドマークの抽出処理を実行する。この場合、処理回路は、Ｘ線ＣＴ装置で撮影・再構成したＣＴ画像データを、外部のワークステーション等に記憶された、ランドマーク抽出モデルに入力する。そして、処理回路は、ランドマーク抽出モデルから出力された、各解剖学的ランドマークの座標情報及びラベルを取得する。

また、処理回路は、取得した各解剖学的ランドマークの座標情報及びラベルをＣＴ画像データのＤＩＣＯＭの付帯情報として記録する処理を行う。処理回路は、解剖学的ランドマークの座標情報及びラベルがＤＩＣＯＭの付帯情報として記録されたＣＴ画像データを医用画像保管装置５００に送信する。

なお、処理回路は、取得した各解剖学的ランドマークの座標情報及びラベルの情報を表すテキストデータを生成してもよい。この場合、処理回路は、ＣＴ画像データとともに医用画像保管装置５００に送信する。

本変形例では、医用情報処理装置１００の取得機能１５１は、解剖学的ランドマークの座標情報及びラベルがＤＩＣＯＭの付帯情報として記録されたＣＴ画像データ（医用画像データ）を取得することができる。

このため、本変形例に係る医用情報処理装置１００は、ランドマーク抽出モデルを記憶する外部のワークステーション等と通信を行うことなく、受付けられた計測パターンに対応する解剖学的ランドマークの座標情報を取得することができる。つまり、本変形例によれば、医用情報処理装置１００の処理負担を軽減した上で、効率的に医用画上の解剖学的ランドマーク間の計測処理を行うことができる。

（変形例２）
上述の実施形態においては、第１算出機能１５４は、計測パターンの条件に該当する解剖学的ランドマークの相対的な位置関係を示す指標として、２点間の距離（長さ）を計測結果として算出する形態について説明した。しかしながら、第１算出機能１５４が算出する指標は、距離に限定されない。例えば、第１算出機能１５４は、特定の３点の解剖学的ランドマークが成す角度を計測結果として算出してもよい。

本変形例に係る医用情報処理装置１００によれば、距離以外の指標についても、効率的に算出することができる。

（変形例３）
上述の実施形態においては、第１算出機能１５４が、受付機能１５２がユーザから受付けた計測パターンの選択入力に従って、解剖学的ランドマーク間の位置に関する指標を算出する形態について説明した。しかしながら、第１算出機能１５４は、抽出された複数の解剖学的ランドマークに基づいて、実行する計測パターンを特定し、特定した計測パターンに従って、指標の算出を行ってもよい。

本変形例では、取得機能１５１が医用画像データＩＧを取得した後、抽出機能１５３は、取得機能１５１により取得された医用画像データＩＧ上に存在する全ての解剖学的ランドマークを抽出する。第１算出機能１５４は、記憶回路１２０に記憶された計測パターン情報を参照し、抽出機能１５３により抽出された複数の解剖学的ランドマークの組み合わせに対応する計測パターンを特定する。

例えば、計測パターン情報に、「計測パターン名：胸椎計測パターンＸ」と、「計測対象：第３腰椎Ｔ３、第４腰椎Ｔ４、第５腰椎Ｔ５、第６腰椎Ｔ６」と、「解剖学的ランドマーク：特徴点Ｔ３、特徴点Ｔ４、特徴点Ｔ５、特徴点Ｔ６」と、「計測指標：特徴点Ｔ３と特徴点Ｔ４との直線距離、特徴点Ｔ４と特徴点Ｔ５との直線距離、特徴点Ｔ５と特徴点Ｔ６との直線距離」とが対応付けられた情報が登録され、抽出機能１５３により、「解剖学的ランドマーク：特徴点Ｔ１乃至特徴点Ｔ９」が抽出された場合を例に説明する。

この場合、第１算出機能１５４は、抽出機能１５３により抽出された複数の解剖学的ランドマークの中に、「解剖学的ランドマーク：特徴点Ｔ３、特徴点Ｔ４、特徴点Ｔ５、特徴点Ｔ６」が含まれるため、「胸椎計測パターンＸ」を実行する計測パターンとして特定する。ここで、本変形例に係る第１算出機能１５４は、特定部の一例である。

なお、複数の計測パターンが特定される場合、第１算出機能１５４は、特定される全ての計測パターンについて指標を算出してもよいし、優先順位に従って所定の数（例えば、優先順位の高い順に３個等）の指標を算出してもよい。

本変形例によれば、抽出機能１５３による解剖学的ランドマークの抽出結果に従って、実行する計測パターンを特定できるため、ユーザから選択入力を受付けることなく、計測結果を算出できる。つまり、より効率的に医用画上の解剖学的ランドマーク間の計測処理を実行できる。

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、医用画上の解剖学的ランドマーク間の計測処理の作業効率を向上させることができる。

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、実施形態同士の組み合わせ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 医用情報処理装置
１１０ ＮＷインタフェース
１２０ 記憶回路
１３０ 入力インタフェース
１４０ ディスプレイ
１５０ 処理回路
１５１ 取得機能
１５２ 受付機能
１５３ 抽出機能
１５４ 第１算出機能
１５５ 第２算出機能
１５６ 表示制御機能
１５７ 記録機能
２００ 医用画像診断装置
３００ ネットワーク
５００ 医用画像保管装置
Ｓ 医用情報処理システム

Claims (11)

1. 医用画像から当該医用画像に含まれる解剖学的組織の特徴点を表す解剖学的ランドマークを抽出する抽出部と、
   計測の対象となる複数の解剖学的ランドマークと、当該解剖学的ランドマークの相対的な位置関係を示す指標の計測方法とを規定した計測パターンに基づき、前記抽出部が抽出した前記解剖学的ランドマークのうち、前記計測パターンの条件に該当する解剖学的ランドマークの相対的な位置関係を示す指標を算出する第１算出部と、
   を備える医用情報処理装置。
2. 前記解剖学的ランドマーク又は前記計測方法の条件が異なる複数の前記計測パターンの中から、実行する計測パターンの選択を受付ける受付部を更に備え、
   前記第１算出部は、前記受付部が選択を受付けた、実行する計測パターンに基づいて、前記指標を算出する、
   請求項１に記載の医用情報処理装置。
3. 前記抽出部が抽出した複数の前記解剖学的ランドマークのうち、前記計測パターンに対応する解剖学的ランドマークの前記医用画像上での位置を示す座標情報を取得する座標取得部を更に備え、
   前記計測パターンと、前記座標情報とに基づいて、前記指標を算出する、
   請求項１に記載の医用情報処理装置。
4. 前記抽出部が抽出した複数の解剖学的ランドマークの組み合わせに基づいて、実行する計測パターンを特定する特定部を更に備え、
   前記第１算出部は、前記特定部が特定した計測パターンに基づいて、前記指標を算出する、
   請求項１に記載の医用情報処理装置。
5. 前記指標は、隣接する前記解剖学的ランドマーク間の距離である、
   請求項１に記載の医用情報処理装置。
6. 前記指標は、複数の前記解剖学的ランドマークが成す角度である、
   請求項１に記載の医用情報処理装置。
7. 前記指標を表示部に表示させる表示制御部を更に備える、
   請求項１に記載の医用情報処理装置。
8. 前記医用画像の付帯情報には、前記計測パターンに対応する過去に算出した前記指標を表す過去計測結果が含まれ、
   前記指標と前記過去計測結果との差分値を算出する第２算出部を更に備え、
   前記表示制御部は、前記差分値を前記計測結果とともに表示させる、
   請求項７に記載の医用情報処理装置。
9. 前記表示制御部は、前記差分値が予め定めた閾値を超える場合、当該差分値を強調表示させる、
   請求項８に記載の医用情報処理装置。
10. 前記第１算出部が算出した前記指標を前記医用画像の付帯情報として記録する記録部を更に備える、
    請求項１乃至９の何れか１項に記載の医用情報処理装置。
11. 前記付帯情報が記録された前記医用画像を出力する出力部を更に備える、
    請求項１０に記載の医用情報処理装置。

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