JP3779982B1 - 医用画像処理装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】偽陽性候補の誤検出を減らし、異常陰影候補の検出精度を向上させる。
【解決手段】異常陰影候補検出部１６は、Ｔ２強調画像を複数の閾値に基づいて２値化した各２値化画像について１次検出を行う。１次検出により複数回検出された第１の１次候補及び少なくとも１回検出された第２の１次候補について、１次候補領域の重心の位置情報に基づいて、Ｔ２強調画像とＴ１強調画像間の位置ズレを補正する。次いで、Ｔ１強調画像から脳実質領域を抽出し、当該脳実質領域に存在する１次候補を偽陽性候補として検出し、１次候補から当該偽陽性候補を削除する。最後に、Ｔ１強調画像において１次候補の領域とその周辺領域とのコントラストを求め、当該コントラストに基づいて１次候補がラクナ梗塞陰影候補であるか否かの最終判定を行い、最終判定された１次候補をラクナ梗塞陰影候補の検出結果として出力する。
【選択図】図１

Description

本発明は、医用画像を画像解析して異常陰影の候補領域を検出する医用画像処理装置及びプログラムに関する。

医療分野では、患者を撮影した医用画像のデジタル化が実現されている。診断時には、表示ディスプレイに表示されたデジタル医用画像データにより、医師が読影を行って病変部と思われる異常陰影を検出している。近年では、読影医の負担軽減や異常陰影の見落とし減少を目的として、医用画像を画像処理することにより、異常陰影候補を自動的に検出するコンピュータ診断支援装置（以下、ＣＡＤ；Computer Aided Diagnosisという。）と呼ばれる医用画像処理装置が開発されている（例えば、特許文献１、非特許文献１、２参照）。

上記ＣＡＤでは、正常組織や良性の病変部の陰影を誤って異常陰影であると判断して異常陰影候補として誤検出する場合がある（以下、誤検出された陰影候補を偽陽性候補という）。異常陰影候補の検出条件により、偽陽性候補の出現率は異なるが、異常陰影である可能性がある候補を全て検出したい場合には、検出条件を緩やかに設定することがあり、この場合には偽陽性候補数は多くなる傾向にある。しかしながら、偽陽性候補数があまりに多いと、医師は検出された候補を全てチェックすることになるため、煩雑である。
特開２００２−１１２９８６号公報 林則夫他、モルフォロジー処理を利用した頭部ＭＲ画像における小脳および脳患部の自動抽出法、医用画像情報学会雑誌、vol21.no1.pp109-115,2004 Calli C他、DWI findings of periventricular ischemic changes in patients with leukoaraiosis、Comput Med Imaging Graph、vol27.no5.pp381-386,2003

本発明の課題は、偽陽性候補の誤検出を減らし、異常陰影候補の検出精度を向上させることである。

請求項１に記載の発明は、医用画像処理装置において、
ＭＲＩ装置により撮影されたＴ１強調画像及びＴ２強調画像を画像解析し、当該Ｔ１強調画像及びＴ２強調画像からラクナ梗塞陰影の候補領域を検出する異常陰影候補検出手段と、
前記異常陰影候補検出手段により複数回検出が行われたとき、前記Ｔ１強調画像及びＴ２強調画像において複数回検出された候補領域のみを最終的にラクナ梗塞陰影候補とする第１の検出結果と、少なくとも１回検出された候補領域を最終的にラクナ梗塞陰影候補とする第２の検出結果との何れか一方を選択するための操作手段と、
前記操作手段を介して選択された第１又は第２の検出結果を表示する表示手段と、
前記表示手段により表示された第１又は第２の検出結果を、他方の検出結果に切替表示させる切替表示手段と、
前記表示手段により第１又は第２の検出結果を表示する際には、表示中の検出結果が第１又は第２の検出結果の何れであるかを識別可能に表示させる識別表示手段と、
を備えることを特徴とする。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の医用画像処理装置において、
前記識別表示手段は、第１又は第２の検出結果を表示する際の色を異なるものとすることにより、識別可能に表示させることを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。

請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の医用画像処理装置において、
前記識別表示手段は、第１又は第２の検出結果を示すマーカ情報を異なるものとすることにより、識別可能に表示させることを特徴とする。

請求項１に記載の発明によれば、医師の希望に応じて、第１の検出結果と、第２の検出結果の何れか一方を選択することができる。医師によっては、偽陽性候補数はなるべく減らし、ラクナ梗塞陰影である可能性が高い候補のみをチェックしたいという要望や、偽陽性候補数は多くてもいいので、ラクナ梗塞陰影である可能性がある候補は全てチェックしたいという要望があるので、前者の要望の場合は、複数回検出された候補のみからなる第１の検出結果を選択し、後者の要望の場合は、少なくとも１回検出された候補のみからなる検出結果を選択することができる。
また、医師は、表示により選択した検出結果を表示手段により確認することができる。
また、第１の検出結果と、第２の検出結果を切り替えることにより、医師は必要に応じて、何れの検出結果をも確認することができる。
また、医師は表示中の検出結果を容易に識別することができる。

請求項２に記載の発明によれば、医師は色により表示中の検出結果を容易に識別することができる。

請求項３に記載の発明によれば、医師はマーカ情報により表示中の検出結果を容易に識別することができる。

本実施形態では、ＭＲＩ装置の撮影により得られた医用画像（以下、ＭＲＩ画像という）を用いて異常陰影候補を検出する例を説明する。

図１に、本実施形態における医用画像処理装置１０の内部構成を示す。
図１に示すように、医用画像処理装置１０は、制御部１１、操作部１２、表示部１３、通信部１４、メモリ１５、異常陰影候補検出部１６を備えて構成されている。

以下、各部について説明する。
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えて構成され、ＣＰＵによりメモリ１５から各種制御プログラムを読み出してＲＡＭに展開し、当該制御プログラムに従って各部の動作を集中制御する。

例えば、制御部１１は、異常陰影候補検出部１６から検出結果を受け取ると、後述する結果表示処理を実行し、操作部１３による選択操作に応じて、複数回検出された候補のみからなる検出結果と、少なくとも１回検出された候補のみからなる検出結果のうち、選択された一方の検出結果を表示部１３に表示させる。また、操作部１３を介して検出結果の切替が指示操作されると、現在表示中の検出結果から他方の検出結果に切り替えて表示させる。なお、表示時には、現在表示中の検出結果が何れのものであるかを示す識別可能に表示させる。すなわち、結果表示処理プログラムと制御部１１との協働により、切替表示手段、識別表示手段を実現することができる。

操作部１２は、カーソルキーや数字キー、各種機能キーからなるキーボード、マウスやタッチパネル等のポインティングディバイスを備えて構成される操作手段であり、押下されたキーやマウスの操作に対応する操作信号を生成して制御部１１に出力する。この操作部１２を介して異常陰影候補の検出結果の切替操作を行うことができる。

表示部１３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等から構成される表示手段であり、制御部１１の制御に従って医用画像や異常陰影候補検出部１６による異常陰影候補の検出結果、検出条件を変更する変更画面等の各種表示画面を表示する。

通信部１４は、ネットワークインターフェイスカード、モデム、ターミナルアダプタ等の通信用インターフェイスにより構成され、病院内のＬＡＮを介して接続されるＭＲＩ装置、ＣＲ（Computed Radiography）装置等の各種撮影装置から、撮影された医用画像を受信する。なお、撮影装置に限らず、例えば医用画像が記録されたフィルム上にレーザ光を走査して医用画像を読み取るレーザデジタイザや、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の光電変換素子からなるセンサによりフィルムに記録された医用画像を読み取るフィルムスキャナ等の医用画像生成装置を接続して医用画像を入力することとしてもよい。また、照射された放射線の強度に応じた電荷を生成する放射線検出素子とコンデンサとからなるフラットパネルディテクタ等を接続可能な構成としてよい。

また、医用画像の入力は、通信による入力方法に限らない。例えば、医用画像生成装置と接続するためのインターフェイスを備え、このインターフェイスを介して上記の各種医用画像生成装置において生成された医用画像を医用画像処理装置１０に入力することとしてもよい。

また、通信部１４により、各診療室に設置される読影用の端末に接続して、異常陰影候補の検出結果を送信する構成としてもよい。

メモリ１５は、制御部１１において実行される各種制御プログラムや、異常陰影候補検出部１６において実行される異常陰影候補検出プログラム及び各プログラムで処理されたデータ、異常陰影候補検出処理時に使用されるパラメータ等を記憶している。

異常陰影候補検出部１６は、通信部１４を介して入力される医用画像を画像解析し、当該医用画像から異常陰影である可能性が高い領域を異常陰影候補として検出する異常陰影候補検出手段である。
異常陰影候補検出部１６は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等から構成され、メモリ１５から異常陰影候補検出プログラムを読み出して、当該プログラムとの協働により後述する異常陰影候補検出処理を実行し、各種の演算を行って異常陰影の１次候補の検出、偽陽性候補の検出を行い、１次候補から偽陽性候補を削除した残りの候補を異常陰影候補の検出結果として判定する。すなわち、異常陰影候補検出プログラムとの協働により、判定手段を実現することができる。

以下、図を参照して、異常陰影候補検出部１６により実行される異常陰影候補検出処理について説明する。本実施形態では、ＭＲＩ装置により異なる撮影条件で患者の頭部が撮影されたＭＲＩ画像である、Ｔ１強調画像及びＴ２強調画像を用いて、脳梗塞の原因となるラクナ梗塞の異常陰影候補（以下、ラクナ梗塞陰影候補という）を検出する例を説明する。ラクナ梗塞は、脳内の穿通枝と呼ばれる細い血管の血流が途絶え、その先の細胞が壊死に陥り発症するものである。

まず、検出に使用するＴ１強調画像及びＴ２強調画像について説明する。Ｔ１強調画像及びＴ２強調画像は、医師がラクナ梗塞の診断を行うにあたって一般的に使用する医用画像であり、ＭＲＩ装置により撮影される。

ＭＲＩは、磁場内における核磁気共鳴（以下、ＮＭＲ；Nuclear Magnetic Resonanceという）を利用して画像を得る方法である。
ＮＭＲでは、被検体を静磁場中に置き、その後、被検体において検出対象とする原子核の共鳴周波数の電波を照射する。医用上は、通常、人体に多く存在する水を構成する水素原子の共鳴周波数が用いられる。被検体に電波が照射されると、励起現象が生じ、共鳴周波数に共鳴する原子の原子核スピンの位相がそろうとともに、原子核スピンが電波のエネルギーを吸収する。この励起状態で電波の照射を止めると、緩和現象が生じ、原子核スピンの位相が不均一化するとともに、原子核スピンがエネルギーを放出する。この位相の緩和の時定数がＴ１、エネルギーの緩和の時定数がＴ２である。

このＴ１、Ｔ２の値はＭＲＩ画像のコントラストに影響を及ぼし、Ｔ１が小さい組織ほど、或いはＴ２が大きい組織ほど画像信号の信号強度が高くなる。このＴ１が小さくなるように撮影時の撮影条件を調整したものがＴ１強調画像、Ｔ２が大きくなるように撮影時の撮影条件を調整したものがＴ２強調画像である。

人体組織は、それぞれ固有のＴ１値、Ｔ２値を有しているので、上記Ｔ１強調画像、Ｔ強調画像を組み合わせることにより組織の特定が可能となる。一般に、Ｔ１強調画像では解剖学的構造を捉えやすく、Ｔ２強調画像では多くの病変が白く現れるので、病変の検出に使用されることが多い。
脳組織では、Ｔ１強調画像において、脂肪＞脳白質＞脳灰白質＞水（脳骨髄液等）の順に高信号（画像上では白く、低濃度となる）を呈し、Ｔ２強調画像では逆に低信号（画像上では黒く、高濃度となる）を呈す。

よって、図２（ａ）、（ｂ）にＴ１強調画像及びＴ２強調画像の例を示すように、脳実質領域（脳（軟膜の内側）において、脳室を除く残りの部分を指し、脳幹や基底核を含む、小脳と大脳における白質と灰白質の部分をいう）は、Ｔ２強調画像では高信号となって白っぽく現れるのに対し、Ｔ１強調画像では逆に低信号となって黒っぽく現れることとなる。一方、ラクナ梗塞は水を含む浮腫であるため、Ｔ２強調画像では高信号を呈し（図２（ａ）中、矢印で示す低濃度領域）、Ｔ１強調画像では低信号となる（図２（ｂ）中、矢印で示す高濃度領域）。また、ラクナ梗塞は脳室周辺で脳実質領域上に存在するので、画像上では円形状の陰影として周辺領域と異なるコントラストで浮かび上がる。

次に、上記医用画像処理装置１０の動作について説明する。
まず、図３を参照し、異常陰影候補検出部１６において、上記Ｔ１強調画像及びＴ２強調画像を用いてラクナ陰影の候補領域を検出する異常陰影候補検出処理について説明する。なお、処理中に使用される閾値等のパラメータは、メモリ１５から適宜読み出して使用するものとする。

図３に示す異常陰影候補検出処理では、まずＴ２強調画像を２値化し、当該２値化画像からラクナ梗塞陰影の１次検出を行う（ステップＳ１）。一般に、ラクナ梗塞の病期は、急性期、亜急性期、慢性期に分けられ、その相違によってＭＲＩ画像の画素値も変化する。また、撮影条件の違いによっても、画素値にばらつきが見られる。そこで、Ｔ２強調画像を用いて脳室領域の平均画素値を中心に、例えば−４５〜＋２５の範囲で１０づつ閾値を変化させながら、Ｔ２強調画像の２値化を行う。

この２値化により１次検出を行う工程について、図４を参照し、より詳細に説明する。
変化させる閾値をＰｎ（ｎ＝１、２、…）とすると、まず閾値Ｐｎのパラメータｎを初期値ｎ＝１に設定する（ステップＳ１１）。次いで、閾値Ｐｎに基づいて、Ｔ２強調画像を２値化し（ステップＳ１２）、この２値化画像を画像解析するとことにより、ラクナ梗塞陰影候補領域を抽出し、当該抽出された領域における画像特徴量（以下、単に特徴量という）を求める（ステップＳ１３）。

２値化画像では、ラクナ梗塞陰影は直径約３ｍｍ〜１０ｍｍの円形状の形状を有し、その領域内は画素値“０”となるのに対して、周辺の脳実質領域は画素値“１”となることが予想される。よって、このような特徴的な濃度特性を有する領域を検出し、当該検出された領域における円形度、面積等の特徴量を求め、これら特徴量を用いて、予め実際のラクナ梗塞陰影をサンプルデータとした判別分析等の特徴量解析を行うことにより、ラクナ梗塞陰影候補の１次検出を行う（ステップＳ１４）。

次いで、全ての閾値Ｐｎによる２値化画像について１次検出が終了したか否かを判別する（ステップＳ１５）。未終了の場合は（ステップＳ１５；Ｎ）、閾値Ｐｎのパラメータｎを＋１インクリメントし（ステップＳ１６）、ステップＳ１２の処理に戻って、次の閾値Ｐｎについて１次検出を繰り返す。

このようにして、準備された閾値Ｐｎの全てについて２値化を行い、その２値化画像から１次検出が終了すると（ステップＳ１５；Ｙ）、各２値化画像で検出されたラクナ梗塞陰影候補の重心の位置を元に、その重心から一定範囲内で各２値化画像で複数回検出されたラクナ梗塞陰影候補を第１の１次候補、各２値化画像で１回でも検出されたラクナ梗塞陰影候補を第２の１次候補とする（ステップＳ１６）。つまり、少なくとも１回検出された第２の１次候補には、第１の１次候補が必ず含まれることとなる。このように第１又は第２の１次候補が決定されると、図３に示すステップＳ２の処理に移行する。

ステップＳ２では、Ｔ２強調画像にopening処理を施すことにより、ステップＳ１では検出されなかった、脳室周辺に存在するラクナ梗塞陰影候補の１次検出を行う（ステップＳ２）。
ラクナ梗塞陰影は、脳室近辺に存在することも多い。ラクナ梗塞が脳室に接するように存在すると、脳室はＴ２強調画像上ではラクナ梗塞陰影と同様に低濃度を呈するため、図５に示すように、Ｔ２強調画像上においてラクナ梗塞陰影と脳室の画像が一部同化したように現れることがある。このような場合、ステップＳ１の検出方法では、ラクナ梗塞陰影は脳室の一部として扱われ、検出が困難となるため、opening処理を施すことにより、一部脳室から凸状に突出したラクナ梗塞陰影の領域と脳室の領域とを切り離したうえで、ラクナ梗塞陰影候補の検出を行う。

具体的には、半径１と８の円のopening処理画像の差分を求め、特徴量解析を行うことにより、ラクナ梗塞領域候補を検出する。
検出されたラクナ梗塞陰影候補は、ステップＳ１で検出された第１及び第２の１次候補にそれぞれ加える。

以下、ステップＳ３〜ステップＳ５の処理は、第１の１次候補及び第２の１次候補のそれぞれについて別個に行うこととする。
１次候補が検出されると、当該検出された１次候補の位置情報に基づいて、Ｔ２強調画像とＴ１強調画像間の位置ズレを補正する（ステップＳ３）。
ラクナ梗塞は、Ｔ２強調画像上では壊死細胞及びその影響を受けた細胞も低濃度で画像化されるのに対し、Ｔ１強調画像では主として壊死細胞の情報のみが画像化されるため、両画像間で現れるラクナ梗塞陰影の大きさや形態は異なる場合が多く、重心も一致しない場合が多い。そこで、Ｔ２強調画像により検出された１次候補の領域内において、１３×１３画素の領域内で最小の平均画素値を有する３×３画素の中心を求め、これをＴ１強調画像における１次候補の重心であると位置を特定することにより、Ｔ２強調画像とＴ１強調画像における位置ズレを補正する。

位置ズレが補正されると、Ｔ１強調画像から脳実質領域を抽出し、当該脳実質領域に存在する１次候補を偽陽性候補として検出し、１次候補から当該偽陽性候補を削除する（ステップＳ４）。脳実質領域は、Ｔ１強調画像から得られた濃度ヒストグラムから最多頻度濃度値を求め、この最多頻度濃度値を領域拡張点として、領域拡張法により抽出する。図６に、抽出された脳実質領域例を示す。図６において、黒く低濃度な領域が脳実質領域である。ラクナ梗塞陰影はこの脳実質領域上に存在するので、抽出された脳実質領域以外の脳溝、脳辺縁部等の領域で検出された１次候補は、偽陽性候補であると判定することができる。よって、Ｔ１強調画像において特定された１次候補の重心位置に基づいて、１次候補における偽陽性候補を検出し、これを１次候補の中から削除する。

次いで、Ｔ１強調画像において１次候補の領域とその周辺領域とのコントラストを求め、当該コントラストに基づいて１次候補がラクナ梗塞陰影候補であるか否かの最終判定を行う（ステップＳ５）。前述したように、Ｔ１強調画像では、脳実質領域はやや高濃度を呈し、ラクナ梗塞陰影は脳実質領域よりさらに高濃度を呈する。医師がラクナ梗塞を検出する際には、ラクナ梗塞と思われる領域とその周辺のコントラストを相対的に観察し、そこが周辺より特異な領域であるか否かを判別することが多い。

そこで、図７に示すように、各１次候補の領域における重心及び面積を基に、２種類の円、つまりラクナ梗塞陰影の領域を示す内円Ｃ１と、その周辺領域を示す外円Ｃ２とを算出し、この内円領域内の平均画素値と、外円Ｃ２領域から内円Ｃ１領域を除いた領域における平均画素値との差をコントラストとして算出し、当該コントラストが閾値以上であればラクナ梗塞陰影領域であると最終判定する。なお、コントラストに係る閾値は、予め実験的に求められてメモリ１５に記憶されており、処理時にメモリ１５から読み出して得ることとする。

以上のように、第１の１次候補及び第２の１次候補のそれぞれについて、最終判定が行われると、ラクナ梗塞陰影領域として最終判定された第１の１次候補及び第２の１次候補を、ラクナ梗塞陰影候補の検出結果として制御部１１に出力する（ステップＳ６）。

異常陰影候補検出部１６からラクナ梗塞陰影候補の検出結果が入力された制御部１１では、当該検出結果を表示する結果表示処理が実行される。
図８を参照して、この結果表示処理について説明する。
図８に示す結果表示処理では、まず異常陰影候補検出部１６により複数回検出された候補領域のみを異常陰影候補とする第１の検出結果と、少なくとも１回検出された候補領域は全て異常陰影候補とする第２の検出結果とのうち、何れを表示するかを選択するための選択画面（図示せず）を表示部１３上に表示させる。

そして、この選択画面において操作部１２を介して第１の検出結果が選択された場合（ステップＰ１；複数回検出）、第１の検出結果、つまり第１の１次候補から偽陽性候補が削除された残りの候補の領域を異常陰影の候補領域とする検出結果を表示部１３上に表示させる（ステップＰ２１）。

図９（ａ）に、その表示例を示す。
図９（ａ）に示すように、第１の検出結果として異常陰影の候補領域とされた部分を指し示す丸のマーカ情報ｄ１１をＴ２強調画像上に合成して表示させる。また、メッセージｄ１２を画面上方に表示させ、現在表示中の検出結果が複数回検出のもの（第１の検出結果）であることを識別可能とする。

一方、第２の検出結果が選択された場合（ステップＰ１；１回検出）、第２の検出結果、つまり第２の１次候補から偽陽性候補が削除された残りの候補領域を異常陰影候補とする検出結果を表示部１３上に表示させる（ステップＰ２２）。

図９（ｂ）に、その表示例を示す。
図９（ｂ）に示すように、第２の検出結果として異常陰影の候補領域とされた部分を指し示す矢印状のマーカ情報ｄ２１を、Ｔ２強調画像上に合成して表示させる。また、メッセージｄ２２を画面上方に表示させ、現在表示中の検出結果が１回検出のもの（第２の検出結果）であることを識別可能とする。

さらに、制御部１１は、図９（ａ）、（ｂ）に示すように、表示する検出結果に応じてマーカの形状を異なるものとし、現在表示中の検出結果が第１又は第２の何れの検出結果であるかを識別可能に表示させている。なお、ここでは、マーカの形状を異なるものとしたが、マーカの色や大きさを変えて識別可能としてもよい。

次いで、選択された何れか一方の検出結果が表示された状態で、操作部１３により他方の検出結果への切替表示が操作指示されると（ステップＰ３１、Ｐ３２）、第１の検出結果が表示されていた場合は、ステップＰ２２の処理に移行して第２の検出結果に切替表示させ、第２の検出結果が表示されていた場合は、ステップＰ２１の処理に移行して第１の検出結果に切替表示させる。

以上のように、本実施形態によれば、ラクナ梗塞陰影候補の１次検出の際に、２値化する閾値を変えて得られた各２値化画像についてそれぞれ検出を行い、複数回検出されたもののみを最終的にラクナ梗塞陰影候補として判定する。よって、ラクナ梗塞陰影である可能性が高い候補を検出結果として出力することができる。これにより、偽陽性候補の誤検出数を軽減し、ラクナ梗塞陰影候補の検出精度を向上させることが可能となる。

また、１次検出により複数回検出された候補からなる第１の検出結果と、少なくとも１回検出された候補からなる第２の検出結果のうち、表示する検出結果を選択することができるので、偽陽性候補が少なく、検出精度が高い検出結果を参照したい場合は、第１の検出結果を選択し、偽陽性候補は多少存在してもよく、ラクナ梗塞陰影である可能性があるものをなるべく検出してほしい場合は、第２の検出結果を選択することにより、医師は所望の検出結果を得ることができる。

また、第１の検出結果と第２の検出結果の表示は切り替えることができるので、医師は両方の検出結果を比較検討することができる。

さらに、第１の検出結果と第２の検出結果をマーカやメッセージにより識別可能に表示するので、切替表示時でも、医師は現在表示中の検出結果が何れの方かを容易に把握することができる。

また、検出に使用する複数の医用画像として、ＭＲＩ診断において一般的に撮影されるＴ１強調画像、Ｔ２強調画像を用いてラクナ梗塞陰影候補の検出を行うので、医用画像処理装置１０による検出処理のために特別な画像を別途撮影する必要がなく、被検体となる患者の負担を最小限に抑えることができる。また、医師が診断に用いる画像と同じ画像を用いて検出するので、医師は、医用画像処理装置１０による検出結果と医師の診断結果とを比較したりすることが可能となる。

なお、上記医用画像処理装置１０は、本発明を適用した好適な一例に過ぎない。
例えば、上記説明では、Ｔ１強調画像及びＴ２強調画像を１枚づつ用いて候補検出を行うこととしたが、これに限らず、Ｔ１、Ｔ２のパラメータを変えて複数のＴ１強調画像及び複数のＴ２強調画像を撮影し、これら複数の画像を用いて検出を行うこととしてもよい。この場合、複数のＴ２強調画像のそれぞれについて１次検出を行い、各画像で共通して検出された１次候補から、複数のＴ１強調画像を用いて偽陽性候補の検出を行う。これにより、１次検出の検出精度が向上するとともに、偽陽性候補の検出精度も向上するので、相乗効果的にラクナ梗塞陰影候補の検出精度を向上させることができる。

また、上記実施形態では、２値化する際の閾値を複数備えることにより、複数回検出を行うこととしたが、これに限らず、特徴量解析を行う際に用いる閾値を複数備えて特徴量解析を複数回行うこととしてもよい。

さらに、２値化による検出アルゴリズムで閾値を変えることにより複数回検出を行うこととしたが、２値化による検出アルゴリズムと、特徴量解析による検出アルゴリズム等、複数種類の検出アルゴリズムで別個にそれぞれ検出を行った結果、何れの検出アルゴリズムかで複数回検出されたものを１次候補とすることとしてもよい。

この場合、複数の検出アルゴリズムによる検出結果と、一の検出アルゴリズムによる検出結果とを切替表示できると、検出アルゴリズムの明瞭化及び簡略化という点から以下のような効果を得ることができる。
例えば、検出する目的の陰影が丸く、周辺が鋸歯状で、内部濃度が不均一な領域であり、医用画像処理装置では、丸い陰影を検出する、小さな点の集まりを含む領域を検出する、内部濃度が不均一である領域を検出するというアルゴリズムが別々に準備されている場合を考える。この場合、医師にとっては、医用画像処理装置が、丸い陰影を検出する処理、小さな点の集まりを検出する処理、或いは内部濃度が不均一な領域を検出する処理を行うことにより目的とする陰影の検出を行う、と考えることができ、アルゴリズムの内容が理解しやすい。しかし、このような検出方法の場合、偽陽性候補の誤検出が増えるという問題を含む。

一方で、丸く、周辺が鋸歯状で、内部濃度が不均一な領域である領域をこれら複数の特徴を総合的に判断して検出するという複雑なアルゴリズムが一つだけ準備されている場合、偽陽性候補の誤検出率は下がるが、医師は医用画像処理装置がどのような条件でもって検出を行ったのか、アルゴリズムの内容を理解することが困難となるため、アルゴリズムの検出ロジックを読影時の参考に使いにくくなるという問題を生じる。
よって、複数のアルゴリズムでの検出結果、一のアルゴリズムでの検出結果というように切替表示できると、複数のアルゴリズムによる検出結果により精度の高い検出結果を医師に提供できる一方、一のアルゴリズムによる検出結果により一つのアルゴリズムの機能を簡略化でき（つまり、一の検出目的に対して一処理に特化できる。上記の例では、丸いものを検出する処理、小さな点の集まりを含む領域を検出する処理、内部濃度が不均一である領域を検出する処理のそれぞれのアルゴリズムをいう。）、理解しやすいアルゴリズムの検出ロジックを提案することが可能となる。

また、複数回検出された候補又は少なくとも１回検出された候補を選択表示可能とし、その際には何れの検出結果を表示しているのかを識別可能に表示することとしたが、これに限らず、複数回検出された候補と、１回のみ検出された候補とを選択表示可能としてもよい。この場合、複数回検出された候補は真のラクナ梗塞陰影である可能性が高く、それに比べて１回のみ検出された候補はラクナ梗塞陰影である可能性が低いので、複数回検出された候補を赤色のマーカで、１回のみ検出された候補を青色のマーカで識別表示することにより、危険度を示すことができる。

また、上記実施形態では、頭部を撮影したＭＲＩ画像からラクナ梗塞陰影候補を検出する例を説明したが、本発明は他の部位に関する他の異常陰影候補を検出する際にも適用することができる。例えば、ＣＲ装置により胸部を撮影したＸ線画像から乳癌の所見となる腫瘤陰影や微小石灰化クラスタを検出する際には、撮影条件を変えた複数のＸ線画像を撮影し、これら複数のＸ線画像のそれぞれについて腫瘤陰影等の１次検出を行い、各Ｘ線画像で複数回検出された１次候補に対し、何れかのＸ線画像を用いて偽陽性候補を検出して前記１次候補から削除することとしてもよい。

本実施形態における医用画像処理装置１０の内部構成を示す図である。 （ａ）はＴ２強調画像例を示す図であり、（ｂ）はＴ１強調画像例を示す図である。 異常陰影候補検出処理の流れを示すフローチャートである。 １次検出時の処理の流れを示すフローチャートである。 脳室周辺に存在するラクナ梗塞陰影の画像例を示す図である。 Ｔ１強調画像から抽出された脳実質領域を示す図である。 ラクナ梗塞陰影候補の領域と周辺領域とにおけるコントラストを求める際に用いられる内円と外円の例を示す図である。 結果表示処理の流れを示すフローチャートである。 （ａ）は第１の検出結果の表示例であり、（ｂ）は第２の検出結果の表示例を示す図である。

符号の説明

１０ 医用画像処理装置
１１ 制御部
１２ 入力部
１３ 表示部
１４ 通信部
１５ メモリ
１６ 異常陰影候補検出部

Claims (3)

1. ＭＲＩ装置により撮影されたＴ１強調画像及びＴ２強調画像を画像解析し、当該Ｔ１強調画像及びＴ２強調画像からラクナ梗塞陰影の候補領域を検出する異常陰影候補検出手段と、
   前記異常陰影候補検出手段により複数回検出が行われたとき、前記Ｔ１強調画像及びＴ２強調画像において複数回検出された候補領域のみを最終的にラクナ梗塞陰影候補とする第１の検出結果と、少なくとも１回検出された候補領域を最終的にラクナ梗塞陰影候補とする第２の検出結果との何れか一方を選択するための操作手段と、
   前記操作手段を介して選択された第１又は第２の検出結果を表示する表示手段と、
   前記表示手段により表示された第１又は第２の検出結果を、他方の検出結果に切替表示させる切替表示手段と、
   前記表示手段により第１又は第２の検出結果を表示する際には、表示中の検出結果が第１又は第２の検出結果の何れであるかを識別可能に表示させる識別表示手段と、
   を備えることを特徴とする医用画像処理装置。
2. 前記識別表示手段は、第１又は第２の検出結果を表示する際の色を異なるものとすることにより、識別可能に表示させることを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 前記識別表示手段は、第１又は第２の検出結果を示すマーカ情報を異なるものとすることにより、識別可能に表示させることを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。

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