JP5556674B2 - Medical image display apparatus and program - Google Patents
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Description
本発明は、医用画像表示装置及びプログラムに関する。 The present invention relates to a medical image display device and a program.
近年、女性の乳癌の罹患率の上昇に伴い、乳癌検診への関心が高まっている。乳癌検診では、乳房を撮影した医用画像を医師が読影し、異常の有無を診断している。しかしながら、診断を行う読影医の数は不足しており、診断が滞る問題が発生している。 In recent years, with an increase in the incidence of breast cancer in women, interest in breast cancer screening has increased. In breast cancer screening, a doctor interprets a medical image obtained by photographing a breast to diagnose the presence or absence of an abnormality. However, the number of interpretation doctors who perform diagnosis is insufficient, and there is a problem that diagnosis is delayed.
このような問題を改善すべく、診断作業の支援を目的として、医用画像から乳癌等の病変の特徴を示す領域である異常陰影候補を自動的に検出する異常陰影候補検出装置(CAD(Computer-Aided Detection))が開発されている。 In order to improve such problems, for the purpose of assisting diagnosis work, an abnormal shadow candidate detecting device (CAD (Computer-) that automatically detects an abnormal shadow candidate that is a region showing a feature of a lesion such as breast cancer from a medical image. Aided Detection)) has been developed.
CADにより検出された異常陰影候補の位置にはマークが表示されるのが一般的である。また、例えば、特許文献1には、悪性確信度に応じて種類を変えてマークを表示させる技術が記載されている。
In general, a mark is displayed at the position of an abnormal shadow candidate detected by CAD. Further, for example,
ところで、CADにより検出された異常陰影候補を指摘するためのマークは、読影医による異常陰影候補の見落とし防止に有効であるが、全てのマークが全ての読影医にとって有効であるとは限らない。読影医にとって有効な、役に立つマークは、その読影医が見落としがちな異常陰影候補を指摘するものであると考えられる。また、例えば、乳房領域の頭部寄りの陰影は見落としがちである、周辺とのコントラストが小さいものは見落としがちである等、読影医毎に見落としがちな異常陰影候補には一定の傾向があると考えられる。 By the way, a mark for pointing out an abnormal shadow candidate detected by CAD is effective in preventing oversight of an abnormal shadow candidate by an interpreting doctor, but not all marks are effective for all interpreting doctors. A useful mark that is effective for an interpreting doctor is considered to indicate an abnormal shadow candidate that the interpreting doctor tends to overlook. In addition, for example, shadows close to the head of the breast region tend to be overlooked, those with low contrast with the surroundings tend to be overlooked, etc. Conceivable.
しかしながら、従来の技術においては、読影医の傾向によらず一律にマークを表示しているため、読影医がマークを参照する気持ちが散漫になり、見落とし防止の効果が発揮できない場合がある。 However, in the conventional technology, since the mark is displayed uniformly regardless of the tendency of the interpreting doctor, the feeling that the interpreting doctor refers to the mark is diffused, and the effect of preventing oversight may not be exhibited.
本発明の課題は、読影医による異常陰影候補の見落とし防止をより強固なものとすることである。 An object of the present invention is to further prevent oversight of abnormal shadow candidates by an interpretation doctor.
上記課題を解決するため、請求項1に記載の発明は、
医用画像と、異常陰影候補検出装置において当該医用画像から検出された異常陰影候補の位置情報とを対応付けて記憶する記憶装置から前記医用画像及び前記異常陰影候補の位置情報を取得し、この取得した異常陰影候補の位置情報に基づいて前記医用画像上の異常陰影候補にマークを付して表示手段に表示する医用画像表示装置であって、
前記表示手段において医用画像上に表示されたマークの中から読影医が診断に有効であったと判断したマークを指定するための操作手段と、
前記操作手段により指定されたマークに対応する異常陰影候補の特徴量を算出するとともに、当該算出された特徴量を前記読影医の識別情報と対応付けて有効候補特徴情報として前記記憶装置に蓄積記憶させる特徴量算出手段と、
前記記憶装置から新たな医用画像を取得して前記表示手段に表示する場合に、当該新たな医用画像から検出された異常陰影候補のそれぞれの特徴量を算出するとともに、前記記憶装置から読影を行う読影医の識別情報に対応付けて記憶されている有効候補特徴情報を取得し、当該有効候補特徴情報の表す特徴量及び前記算出された特徴量に基づいて、前記新たな医用画像から検出された異常陰影候補の中から前記読影医による診断に有効であると推定される異常陰影候補を選別する選別手段と、
前記表示手段において前記新たな医用画像及び当該新たな医用画像から検出された異常陰影候補にマークを表示する際に、前記選別手段により選別された異常陰影候補については他の異常陰影候補とは異なる態様のマークで強調表示させる表示制御手段と、
を備える。
In order to solve the above-mentioned problem, the invention described in
The medical image and the position information of the abnormal shadow candidate are acquired from a storage device that stores the medical image and the position information of the abnormal shadow candidate detected from the medical image in the abnormal shadow candidate detection apparatus in association with each other, and the acquisition A medical image display device that marks abnormal shadow candidates on the medical image based on the positional information of the abnormal shadow candidates and displays the marks on the display means,
Operation means for designating a mark that the interpretation doctor has determined to be effective for diagnosis from among the marks displayed on the medical image in the display means;
The feature amount of the abnormal shadow candidate corresponding to the mark designated by the operation means is calculated, and the calculated feature amount is stored in the storage device as effective candidate feature information in association with the identification information of the interpretation doctor. A feature amount calculating means for causing
When a new medical image is acquired from the storage device and displayed on the display unit, the feature amount of each abnormal shadow candidate detected from the new medical image is calculated, and interpretation is performed from the storage device. The effective candidate feature information stored in association with the identification information of the interpretation doctor is acquired, and detected from the new medical image based on the feature amount represented by the effective candidate feature information and the calculated feature amount. Screening means for selecting abnormal shadow candidates that are estimated to be effective for diagnosis by the interpretation doctor from among abnormal shadow candidates;
When displaying a mark on the new medical image and the abnormal shadow candidate detected from the new medical image on the display means, the abnormal shadow candidate selected by the selecting means is different from other abnormal shadow candidates. Display control means for highlighting with a mark of an aspect;
Is provided.
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、
前記特徴量算出手段は、複数種類の特徴量を算出し、
前記選別手段は、前記有効候補特徴情報に含まれる複数種類の特徴量を軸とした座標空間上に前記有効候補特徴情報の特徴量を表す点をプロットするとともに、前記新たな医用画像から検出された異常陰影候補について前記複数種類の特徴量を算出し、当該算出された前記異常陰影候補の特徴量を表す点を前記座標空間にプロットし、前記座標空間上における前記異常陰影候補の特徴量を表す点と前記有効候補特徴情報の特徴量を表す点との距離が予め定められた距離以内である場合に、前記異常陰影候補を前記読影医による診断に有効であると推定される異常陰影候補として選別する。
The invention according to
The feature amount calculating means calculates a plurality of types of feature amounts,
The selecting means plots points representing the feature quantities of the valid candidate feature information on a coordinate space with a plurality of types of feature quantities included in the valid candidate feature information as axes, and is detected from the new medical image. Calculating the plurality of types of feature values for the abnormal shadow candidates, plotting points representing the calculated feature values of the abnormal shadow candidates in the coordinate space, and calculating the feature values of the abnormal shadow candidates in the coordinate space. An abnormal shadow candidate that is estimated to be effective for diagnosis by the interpreting doctor when the distance between the point to represent and the point representing the feature amount of the effective candidate feature information is within a predetermined distance Sort as
請求項3に記載の発明は、請求項1又は2に記載の発明において、
前記表示制御手段は、前記新たな医用画像が複数存在する場合、前記選別手段により前記読影医の診断に有効であると推定された異常陰影候補が存在する医用画像を優先して前記表示手段に表示させる。
The invention according to
When there are a plurality of the new medical images, the display control unit gives priority to the display unit the medical image in which there is an abnormal shadow candidate estimated to be effective for the interpretation by the screening doctor. Display.
請求項4に記載の発明のプログラムは、
医用画像と、異常陰影候補検出装置において当該医用画像から検出された異常陰影候補の位置情報とを対応付けて記憶する記憶装置から前記医用画像及び前記異常陰影候補の位置情報を取得し、この取得した異常陰影候補の位置情報に基づいて前記医用画像上の異常陰影候補にマークを付して表示手段に表示する医用画像表示装置に用いられるコンピュータを、
前記表示手段において医用画像上に表示されたマークの中から読影医が診断に有効であったと判断したマークを指定するための操作手段、
前記操作手段により指定されたマークに対応する異常陰影候補の特徴量を算出するとともに、当該算出された特徴量を前記読影医の識別情報と対応付けて有効候補特徴情報として前記記憶装置に蓄積記憶させる特徴量算出手段、
前記記憶装置から新たな医用画像を取得して前記表示手段に表示する場合に、当該新たな医用画像から検出された異常陰影候補のそれぞれの特徴量を算出するとともに、前記記憶装置から読影を行う読影医の識別情報に対応付けて記憶されている有効候補特徴情報を取得し、当該有効候補特徴情報の表す特徴量及び前記算出された特徴量に基づいて、前記新たな医用画像から検出された異常陰影候補の中から前記読影医による診断に有効であると推定される異常陰影候補を選別する選別手段、
前記表示手段において前記新たな医用画像及び当該新たな医用画像から検出された異常陰影候補にマークを表示する際に、前記選別手段により選別された異常陰影候補については他の異常陰影候補とは異なる態様のマークで強調表示させる表示制御手段、
として機能させる。
The program of the invention according to claim 4 is:
The medical image and the position information of the abnormal shadow candidate are acquired from a storage device that stores the medical image and the position information of the abnormal shadow candidate detected from the medical image in the abnormal shadow candidate detection apparatus in association with each other, and the acquisition A computer used for a medical image display device for marking the abnormal shadow candidate on the medical image based on the positional information of the abnormal shadow candidate and displaying the mark on the display means,
An operation means for designating a mark that the interpretation doctor has determined to be effective for diagnosis from the marks displayed on the medical image in the display means;
The feature amount of the abnormal shadow candidate corresponding to the mark designated by the operation means is calculated, and the calculated feature amount is stored in the storage device as effective candidate feature information in association with the identification information of the interpretation doctor. Feature amount calculation means
When a new medical image is acquired from the storage device and displayed on the display unit, the feature amount of each abnormal shadow candidate detected from the new medical image is calculated, and interpretation is performed from the storage device. The effective candidate feature information stored in association with the identification information of the interpretation doctor is acquired, and detected from the new medical image based on the feature amount represented by the effective candidate feature information and the calculated feature amount. A selection means for selecting an abnormal shadow candidate that is estimated to be effective for diagnosis by the interpretation doctor from among abnormal shadow candidates;
When displaying a mark on the new medical image and the abnormal shadow candidate detected from the new medical image on the display means, the abnormal shadow candidate selected by the selecting means is different from other abnormal shadow candidates. Display control means for highlighting with a mark of an aspect,
To function as.
本発明によれば、読影医による異常陰影候補の見落とし防止をより強固なものとすることができる。 According to the present invention, it is possible to more firmly prevent oversight of abnormal shadow candidates by an interpreting doctor.
(医用画像表示システム100の構成)
まず、本発明の実施の形態の構成を説明する。
図1に、本実施の形態における医用画像表示システム100のシステム構成を示す。
医用画像表示システム100は、医用画像を撮影し、当該医用画像から異常陰影候補を検出し、医用画像とともにその検出結果情報を読影医に提供するシステムである。
(Configuration of Medical Image Display System 100)
First, the configuration of the embodiment of the present invention will be described.
FIG. 1 shows a system configuration of a medical
The medical
図1に示すように、医用画像表示システム100は、画像生成装置1、異常陰影候補検出装置2、画像サーバ3、画像表示装置4を備えて構成されている。これら各装置1〜4は、LAN(Local Area Network)等の医療機関内で構築された通信ネットワークNを介して相互にデータを送受信可能に接続されている。通信ネットワークNは、DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)規格が適用されている。なお、各装置の台数は特に限定されない。
As shown in FIG. 1, the medical
以下、各構成装置1〜4について説明する。
画像生成装置1は、人体を撮影し、その撮影画像(医用画像)のデジタルデータを生成するものであり、例えばCR(Computed Radiography)、FPD(Flat Panel Detector)、CT(Computed Tomography)、MRI(Magnetic Resonance Imaging)、US(ultrasonography)、カセッテ専用の読取装置、フィルムディジタイザ等のモダリティを適用可能である。本実施の形態では、画像生成装置1として、左右乳房のX線撮影を行う乳房専用のCRを適用し、乳房画像のデータが生成されるものとする。
Hereinafter, each component apparatus 1-4 is demonstrated.
The
なお、画像生成装置1は、上述したDICOM規格に準拠した装置であり、生成した医用画像に付帯させる各種情報、例えば、患者情報や検査情報を外部から入力可能であるとともに、自動生成することもできる。患者情報には、患者を識別するための患者識別情報(例えば、患者ID)、患者の名前、性別、生年月日等の情報が含まれる。検査情報は、検査を識別するための検査識別情報(例えば、検査ID)、検査日時、検査条件(検査部位、側性(左、右)、方向(例えば、上下方向(CC)、斜位方向(MLO))、モダリティ種等の情報が含まれる。画像生成装置1は、生成された医用画像に上記患者情報や検査情報、画像を識別するためのUID(Unique ID)等をヘッダ情報として付加して通信ネットワークNを介して異常陰影候補検出装置2及び画像サーバ3へ送信する。なお、DICOM規格に準拠していない場合には、図示しないDICOM変換装置を用いて付帯情報を画像生成装置1に入力させることも可能である。
The
異常陰影候補検出装置(CAD)2は、画像生成装置1から供給される医用画像の画像解析を行って異常陰影候補の検出処理を行うコンピュータである。異常陰影候補検出装置2は、CPU(Central Processing Unit)、RAM(Random Access Memory)、HDD(Hard Disk Drive)等の記憶部、LANカード等の通信部を備える。異常陰影候補検出装置2の記憶部には、異常陰影の種類に応じた検出アルゴリズムの検出プログラムが記憶されており、異常陰影候補検出装置2のCPUは、記憶部に記憶された検出プログラムとの協働により異常陰影候補検出処理を実行し、通信部を介して入力された各医用画像から異常陰影候補を検出する。例えば、乳房画像における腫瘤、微小石灰化クラスタの異常陰影候補を検出する。
The abnormal shadow candidate detection device (CAD) 2 is a computer that performs image analysis of a medical image supplied from the
異常陰影候補の検出アルゴリズムとしては、公知のものを適用可能である。例えば、乳房画像における腫瘤陰影候補のアルゴリズムとしては、特開平10−91758号公報に開示されているアイリスフィルタを用いた手法や、ラプラシアンフィルタを用いた手法(電気情報通信学会論文誌(D-II),Vol.J76-D-II,no.2,pp.241-249,1993)等が適用可能である。また、微小石灰化クラスタ陰影候補の検出アルゴリズムとしては、例えばモルフォルジーフィルタ(電気情報通信学会論文誌(D-II),Vol.J71-D-II,no.7,pp.1170-1176,1992)、ラプラシアンフィルタ(電気情報通信学会論文誌(D-II),Vol.J71-D-II,no.10,pp.1994-2001,1998)、3重リングフィルタ等を用いた方法等を適用可能である。 As an abnormal shadow candidate detection algorithm, a known algorithm can be applied. For example, as an algorithm for a tumor shadow candidate in a breast image, a method using an iris filter disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 10-91758, a method using a Laplacian filter (Journal of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers (D-II) , Vol. J76-D-II, no. 2, pp. 241-249, 1993), etc. are applicable. In addition, as a detection algorithm for micro-calcification cluster shadow candidates, for example, Morphology filter (The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers (D-II), Vol.J71-D-II, no.7, pp.1170-1176, 1992), Laplacian filter (The Institute of Electrical, Information and Communication Engineers Journal (D-II), Vol. J71-D-II, no. 10, pp. 1994-2001, 1998) Applicable.
異常陰影候補の検出が終了すると、異常陰影候補検出装置2のCPUは、異常陰影候補の検出結果情報(以下、CAD情報と呼ぶ)を生成する。CAD情報は、例えば、検出された各異常陰影候補の領域(輪郭)の位置情報及び異常陰影候補の種類(例えば、腫瘤、微小石灰化クラスタ等)の情報が含まれる。そして、異常陰影候補検出装置2は、生成されたCAD情報に検出元の医用画像のヘッダ情報(少なくともUID)を付加して通信部により画像サーバ3に送信する。
When the detection of the abnormal shadow candidate ends, the CPU of the abnormal shadow
画像サーバ3は、CPU、RAM、HDD等の記憶部、LANカード等の通信部を備えたコンピュータである。画像サーバ3の記憶部には、画像DB(Data Base)351、有効候補特徴DB352等が備えられている。画像サーバ3は、画像生成装置1から受信された医用画像に、異常陰影候補検出装置2から受信された当該医用画像についてのCAD情報を対応付けて記憶し、その入出力を管理する。
The
画像DB351は、医用画像を格納するためのデータベースである。例えば、画像DB351は、画像DB351に記憶されている各医用画像に関する管理情報を格納する画像管理テーブルを有している。画像管理テーブルには、各医用画像についての管理情報が1レコードとして格納される。管理情報には、UID、患者情報、検査情報、ファイル情報(医用画像のファイル名、これに対応するCAD情報のファイル名、ファイル格納場所、更新日付、ファイルサイズ等)が含まれる。
画像サーバ3において、画像生成装置1からの医用画像が受信されると、受信された医用画像が画像DB351に格納されるとともに、受信された医用画像のヘッダ情報に基づいて管理情報が作成され、画像管理テーブルに格納される。また、異常陰影候補検出装置2からのCAD情報が受信されると、受信されたCAD情報が画像DB351に格納されるとともに、画像管理テーブルからCAD情報とUIDが一致するレコードが検索され、検索されたレコードにCAD情報のファイル名、格納場所等が追加書き込みされる。このようにして、画像DB351には、医用画像と当該医用画像から検出された異常陰影候補の検出結果情報が対応付けて検索可能に記憶される。
The
In the
有効候補特徴DB352は、画像表示装置4から送信された有効候補特徴情報を読影医毎に格納するデータベースである。有効候補特徴情報とは、読影医が有効であったと指定した異常陰影候補(有効候補と呼ぶ)を示すマーク(CADマークと呼ぶ)により指摘された異常陰影候補の特徴量を示す情報である。図2に、有効候補特徴DB352のデータ格納例を示す。図2に示すように、有効候補特徴DB352は、「読影医ID」、「有効候補ID」、「撮影方向」、「存在領域」、「コントラスト」、「周辺濃度」等の項目を有しており、読影医IDに対応付けて、その読影医IDの読影医が有効であったと指定したCADマークにより指摘された異常陰影候補の特徴量(例えば、撮影方向、存在領域、コントラスト、周辺濃度等)を対応付けて記憶する。
The valid
図1に戻り、画像表示装置4は、読影医の操作により指定された医用画像及びこれに対応するCAD情報を画像サーバ3から取得して表示する医用画像表示装置である。
Returning to FIG. 1, the image display device 4 is a medical image display device that acquires and displays a medical image designated by an operation of an interpreting doctor and CAD information corresponding thereto from the
図3に、画像表示装置4の機能構成例を示す。
図3に示すように、画像表示装置4は、制御部41、操作部42、表示部43、通信部44、記憶部45を備えて構成され、各部はバス46により接続されている。
FIG. 3 shows a functional configuration example of the image display device 4.
As shown in FIG. 3, the image display device 4 includes a
制御部41は、CPU、RAM等により構成される。制御部41のCPUは、記憶部45に記憶されているシステムプログラムや処理プログラム等の各種プログラムを読み出してRAMに展開し、展開されたプログラムに従って各種処理を実行する。
例えば、制御部41は、後述する医用画像表示処理を実行する。
The
For example, the
操作部42は、文字入力キー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードで押下操作されたキーの押下信号とマウスによる操作信号とを、入力信号として制御部41に出力する。
The
表示部43は、例えば、CRT(Cathode Ray Tube)やLCD(Liquid Crystal Display)等のモニタを備えて構成されており、制御部41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。
The
通信部44は、LANカード等により構成され、スイッチングハブを介して通信ネットワークNに接続された外部機器との間でデータの送受信を行う。
The
記憶部45は、例えばHDD(Hard Disk Drive)や半導体の不揮発性メモリ等で構成されている。記憶部45には、前述のように各種プログラムが記憶されている。また、記憶部45には、医用画像を診断に適した画質に調整するための画像処理パラメータ(階調処理に用いる階調曲線を定義したルックアップテーブル、周波数処理の強調度等)等を記憶している。
The
(医用画像表示システム100の動作)
次に、医用画像表示システム100の動作について説明する。
図4に、画像表示装置4により実行される医用画像表示処理のフローチャートを示す。医用画像表示処理は、制御部41と記憶部45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。なお、医用画像表示処理の実行の前提として、画像表示装置4の操作者である読影医は、操作部42により読影医ID及びパスワード等の認証情報を入力し、画像サーバ3及び画像表示装置4によりログイン認証されている。
(Operation of Medical Image Display System 100)
Next, the operation of the medical
FIG. 4 shows a flowchart of a medical image display process executed by the image display device 4. The medical image display process is executed in cooperation with the
まず、操作部42の操作により読影対象の医用画像の選択が行われる(ステップS1)。具体的には、操作部42による操作に応じて、表示部43に、医用画像の検索画面が表示される。検索画面において操作部42により検索条件(患者ID、検査部位、側性等)が入力されると、入力された検索条件及び検索要求が通信部44により画像サーバ3に送信される。画像サーバ3においては、画像DB351の画像管理テーブルから検索条件に合致した医用画像の管理情報が検索され、検索条件に合致した医用画像のリストデータが作成されて画像表示装置4に送信される。画像表示装置4においては、通信部44によりリストデータが受信されると、当該リストデータに基づく画像選択画面が表示部43に表示される。画像選択画面は、例えば、検査ID、患者ID、患者氏名、検査日時、モダリティ種、検査部位、側性、方向等の項目を有するリストが検査単位で表示され、表示部43への表示対象とする医用画像を操作部42を介して一又は複数選択可能な構成となっている。読影医は、操作部42の操作により読影対象の医用画像を選択する。
First, a medical image to be interpreted is selected by operating the operation unit 42 (step S1). Specifically, a medical image search screen is displayed on the
読影対象の医用画像が選択されると、選択された読影対象の医用画像の取得要求が通信部44により画像サーバ3に送信され、読影対象の医用画像、当該医用画像のCAD情報、及びログインを行っている読影医に対応する有効候補特徴情報が画像サーバ3から取得される(ステップS2)。画像サーバ3においては、読影対象の医用画像の取得要求が受信されると、要求された読影対象の医用画像及び当該医用画像に対応するCAD情報が医用画像DB351から検索されて読み出されるとともに、現在ログインを行っている読影医に対応する有効候補情報が有効候補情報DB352から検索されて読み出され、画像表示装置4に送信される。
When a medical image to be interpreted is selected, an acquisition request for the selected medical image to be interpreted is transmitted to the
読影対象の医用画像、CAD情報、及び読影医に対応する有効候補特徴情報が取得されると、取得された医用画像が表示されたビューア画面431が表示部43に表示される(ステップS3)。
表示部43のビューア画面431に医用画像が表示されると、読影医は表示された医用画像を観察し、注目領域(異常陰影の疑いのある領域をいう)が存在するか否かの診断を行う。ビューア画面431には、CADの検出結果の表示を指示するための操作ボタンが表示されており、診断後、読影医は操作部42により当該操作ボタンを押下する。
When the medical image to be interpreted, CAD information, and valid candidate feature information corresponding to the interpretation doctor are acquired, a
When a medical image is displayed on the
操作部42によりCADの検出結果(即ち、異常陰影候補検出装置2により検出された異常陰影候補)の表示が指示されたか否かが判断される(ステップS4)。操作部42によりCAD結果の表示が指示されたと判断されると(ステップS4;YES)、有効候補特徴情報が取得されたか否かが判断される(ステップS5)。例えば、今回初めて医用画像表示システム100で読影を行う読影医の場合は有効候補特徴情報が蓄積されていないため、ステップS2においては、有効候補特徴情報は取得されない。有効候補特徴情報が取得されてないと判断された場合(ステップS5;NO)、処理はステップS7に移行する。有効候補特徴情報が受信されたと判断されると、有効候補特徴情報に基づいて、CADが検出した異常陰影候補の中から推定有効候補が選別される(ステップS6)。
It is determined whether or not display of the CAD detection result (that is, the abnormal shadow candidate detected by the abnormal shadow candidate detection device 2) is instructed by the operation unit 42 (step S4). If it is determined that the display of the CAD result is instructed by the operation unit 42 (step S4; YES), it is determined whether or not valid candidate feature information has been acquired (step S5). For example, effective candidate feature information is not acquired in step S2 because effective candidate feature information is not accumulated in the case of an interpreting physician who performs an interpretation using the medical
ここで、推定有効候補とは、CADが検出した異常陰影候補のうち、ログイン中の読影医(現在読影を行っている読影医)にとって有効であると推定される異常陰影候補である。
ステップS6においては、まず、医用画像が解析され、CAD情報により指摘されている異常陰影候補毎に、予め定められた特徴量が算出される。
Here, the estimated effective candidate is an abnormal shadow candidate that is estimated to be effective for a logged-in interpreting doctor (an interpreting doctor who is currently interpreting) among abnormal shadow candidates detected by CAD.
In step S6, first, a medical image is analyzed, and a predetermined feature amount is calculated for each abnormal shadow candidate pointed out by CAD information.
ここで算出される特徴量は、推定有効候補の選別に用いられる特徴量であり、有効候補について算出した種類の特徴量と一致している。特徴量としては、例えば、微小石灰化クラスタの場合、クラスタに属する石灰化の個数、分布、形状、周辺濃度とのコントラスト、周辺濃度、存在領域(MLO−U(Upper)/M(Middle)/L(Lower)、CC−I(inner)/O(outer))、乳頭からの距離、スキンラインからの距離、大胸筋領域との位置関係等が挙げられる。
腫瘤の場合、大きさ、周辺濃度とのコントラスト、周辺濃度、存在領域(MLO−U(Upper)/M(Middle)/L(Lower)、CC−I(inner)/O(outer))、乳頭からの距離、スキンラインからの距離、大胸筋領域との位置関係等が挙げられる。なお、医用画像からの乳頭の抽出、スキンラインの抽出、大胸筋領域の抽出は、公知の何れの手法を用いでもよい。例えば、乳頭の抽出については、特開2009-82564号公報、大胸筋領域の抽出及びスキンライン抽出については特開2009-82651号公報の手法を用いることができる。
本実施の形態においては、複数種類の特徴量の組合せにより推定有効候補を選別することとする。
The feature amount calculated here is a feature amount used for selecting an estimated effective candidate, and matches the type of feature amount calculated for the effective candidate. As the feature amount, for example, in the case of a microcalcification cluster, the number of calcifications belonging to the cluster, distribution, shape, contrast with peripheral density, peripheral density, existing area (MLO-U (Upper) / M (Middle) / L (Lower), CC-I (inner) / O (outer)), the distance from the nipple, the distance from the skin line, the positional relationship with the pectoral muscle region, and the like.
In the case of a tumor, size, contrast with surrounding concentration, surrounding concentration, existing area (MLO-U (Upper) / M (Middle) / L (Lower), CC-I (inner) / O (outer)), papillae Distance from the skin line, distance from the skin line, positional relationship with the pectoral muscle region, and the like. It should be noted that any known method may be used for extracting the nipple from the medical image, extracting the skin line, and extracting the greater pectoral muscle region. For example, the method disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 2009-82564 can be used for extracting the nipple, and the method disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 2009-82651 can be used for extracting the pectoral muscle region and extracting the skinline.
In the present embodiment, the effective estimation candidates are selected based on a combination of a plurality of types of feature amounts.
推定有効候補の選別に用いる特徴量の組合せは、予めメーカで設定してもよい。また、ユーザが操作部42から設定できるようにしてもよい。また、蓄積されている有効候補特徴情報が所定数(例えば、50)に到達した場合に、蓄積されている有効候補特徴情報に基づいて、推定有効候補を選別するのに最適な特徴量の組合せを決定しておくこととしてもよい。
特徴量の組合せの決定には、例えば、階層的クラスタリング、K−平均法、分割併合法等の公知のクラスタリングの手法を用いることができる(例えば、参考文献1:田村秀行監修、日本工業技術センター編「コンピュータ画像処理入門」総研出版、p.159-161、1985年。参考文献2:鳥脇純一郎著「認識工学−パターン認識とその応用−」コロナ社、p.85−95、1993年。参考文献3:麻生英樹、津田宏治、村田昇著「パターン認識と学習の統計学」岩波書店、p.57−66、2003年。)
A combination of feature amounts used for selection of estimation effective candidates may be set in advance by a manufacturer. Further, the user may be able to set from the
For the determination of the combination of feature amounts, for example, a known clustering method such as hierarchical clustering, K-means method, division / merging method, or the like can be used (for example, reference 1: supervised by Hideyuki Tamura, Japan Industrial Technology Center). Ed. "Introduction to Computer Image Processing", Soken Publishing, pp.159-161, 1985. Reference 2: "Toyowaki Junichiro," Recognition Engineering-Pattern Recognition and Its Applications ", Corona, p.85-95, 1993. Reference Reference 3: Hideki Aso, Koji Tsuda, Noboru Murata, “Statistics of Pattern Recognition and Learning”, Iwanami Shoten, p.57-66, 2003.)
次いで、ステップS2で取得された読影医の有効候補特徴情報の各有効候補の特徴量を表す点及びCAD情報の各異常陰影候補の特徴量を表す点が特徴量空間(複数種類の特徴量のそれぞれを軸とした座標空間)にプロットされ、この座標空間上において有効候補群との距離が予め定められた距離d以内である異常陰影候補が推定有効候補として選別される。 Next, a point representing the feature amount of each effective candidate of the effective candidate feature information of the interpretation doctor acquired in step S2 and a point representing the feature amount of each abnormal shadow candidate of the CAD information are feature amount spaces (a plurality of types of feature amounts). Each coordinate axis is plotted in the coordinate space), and abnormal shadow candidates whose distance from the effective candidate group is within a predetermined distance d in this coordinate space are selected as estimated effective candidates.
図5に、有効候補群及び異常陰影候補A、Bをプロットした特徴量空間の一例を示す。図5においては、異常陰影候補の中から推定有効候補を選別するために使用される特徴量をコントラストと周辺濃度の2つとした場合を一例として示しているが、使用する特徴量の数及び種類はこれに限定されるものではない。 FIG. 5 shows an example of the feature amount space in which the effective candidate group and the abnormal shadow candidates A and B are plotted. FIG. 5 shows an example in which the feature amount used for selecting the effective estimation candidate from the abnormal shadow candidates is two of contrast and peripheral density, but the number and types of feature amounts to be used are shown. Is not limited to this.
ここで、読影医にとって有効なCADマークは、読影医が見落としがちな異常陰影候補を指摘するCADマークであると考えられる。また、読影医毎に、見落としがちな異常陰影候補には一定の傾向があると考えられる。そこで、読影医毎に、読影医が過去に有効であったと感じたCADマークで指摘された異常陰影候補(有効候補)の特徴量を蓄積すれば、有効候補の特徴量は一定の傾向を持つ、即ち、特徴量空間上で群をなすと考えられる。本実施の形態においては、特徴量空間上において過去の有効候補を表す点との距離が予め定められた距離d以内である異常陰影候補を推定有効候補として選別する。具体的には、異常陰影候補を表す点から距離d内に有効候補を表す点が存在する場合、その異常陰影候補は推定有効候補として選別される。
例えば、図5においては、異常陰影候補Aを表す点から距離d内に3つの有効候補を表す点が存在しているので、異常陰影候補Aは推定有効候補と判断される。一方、異常陰影候補Bの外周から距離d内には有効候補群の何れも属していないので、異常陰影候補Bは推定有効候補ではないと判断される。
Here, a CAD mark that is effective for an interpreting doctor is considered to be a CAD mark that points out abnormal shadow candidates that are often overlooked by the interpreting doctor. Further, it is considered that there is a certain tendency for abnormal shadow candidates that are often overlooked for each interpretation doctor. Therefore, if the feature amount of the abnormal shadow candidate (effective candidate) pointed out by the CAD mark that the interpreting physician felt to have been effective in the past is accumulated for each interpretation doctor, the feature amount of the effective candidate has a certain tendency. That is, it is considered that a group is formed on the feature amount space. In the present embodiment, an abnormal shadow candidate whose distance from a point representing a past valid candidate in the feature amount space is within a predetermined distance d is selected as an estimated valid candidate. Specifically, when there is a point representing an effective candidate within a distance d from a point representing an abnormal shadow candidate, the abnormal shadow candidate is selected as an estimated effective candidate.
For example, in FIG. 5, since there are three points representing valid candidates within the distance d from the point representing the abnormal shadow candidate A, the abnormal shadow candidate A is determined to be an estimated valid candidate. On the other hand, since no effective candidate group belongs within the distance d from the outer periphery of the abnormal shadow candidate B, it is determined that the abnormal shadow candidate B is not an estimated effective candidate.
推定有効候補が選別されると、表示部43に表示されている医用画像上の、CADにより検出された異常陰影候補の位置にCADマークM1が表示される。また、CADにより検出された異常陰影候補のうち、推定有効候補として選別された異常陰影候補については、CADマークM1とは異なる態様の、例えば、色、形状、線種等が異なるCADマークM2により強調表示される(ステップS7)。
When the estimated effective candidate is selected, the CAD mark M1 is displayed at the position of the abnormal shadow candidate detected by CAD on the medical image displayed on the
図6に、ステップS7においてCADマークが表示された医用画像の一例を示す。図6に示すM1は、図5の異常陰影候補Bを示しており、M2は、異常陰影候補Aを示している。図6に示すように、推定有効候補である異常陰影候補Aは推定有効候補ではない異常陰影候補Bとは異なる、より目立つ態様のCADマークM2により強調表示されている。このように、過去にその読影医が有効であったと指定したCADマークの異常陰影候補と特徴量が近似する異常陰影候補を有効な候補と推定し、強調表示することで、読影医が見落としがちな特徴をもつ異常陰影候補を注目できるようにし、読影医の見落としの防止をより強固なものとすることができる。 FIG. 6 shows an example of a medical image on which a CAD mark is displayed in step S7. M1 shown in FIG. 6 indicates the abnormal shadow candidate B in FIG. 5, and M2 indicates the abnormal shadow candidate A. As shown in FIG. 6, the abnormal shadow candidate A that is an estimated effective candidate is highlighted by a more prominent CAD mark M2 that is different from the abnormal shadow candidate B that is not an estimated effective candidate. In this way, an abnormal shadow candidate whose feature amount is close to an abnormal shadow candidate of a CAD mark designated as having been effective in the past is estimated as an effective candidate, and is highlighted so that the interpreting doctor can be overlooked. Thus, it is possible to focus attention on abnormal shadow candidates having different characteristics, and to further prevent oversight of an interpreting doctor.
次いで、表示画面上に「診断に有効であったCADマークをクリックしてください」等の、読影医が有効であったと判断したCADマークの指定を促すためのメッセージ(図示せず)が表示され、操作部42により有効なCADマークが指定されたか否かが判断される(ステップS8)。図7に示すように、操作部42により読影医が有効であったと判断したCADマークが指定されると(ステップS8;YES)、指定されたCADマークに対応する異常陰影候補の特徴量が算出される(ステップS9)。ここで算出される特徴量は、推定有効候補を選別するために使用される特徴量である。なお、ここで算出すべき特徴量が既にステップS6で算出されている場合、その算出されている特徴量を有効候補特徴情報とし、当該ステップは省略することができる。 Next, a message (not shown) for prompting the user to specify the CAD mark that the interpreting physician has determined to be effective is displayed on the display screen, such as “Please click on the CAD mark that was effective for diagnosis”. Then, it is determined whether or not a valid CAD mark is designated by the operation unit 42 (step S8). As shown in FIG. 7, when a CAD mark that is determined to be valid by the interpretation doctor is designated by the operation unit 42 (step S8; YES), the feature amount of the abnormal shadow candidate corresponding to the designated CAD mark is calculated. (Step S9). The feature amount calculated here is a feature amount used for selecting an estimated effective candidate. If the feature amount to be calculated here has already been calculated in step S6, the calculated feature amount can be used as valid candidate feature information, and this step can be omitted.
特徴量が算出されると、算出された特徴量が有効候補特徴情報として読影医IDに対応付けて通信部44により画像サーバ3に送信され、保存が指示される(ステップS10)。画像サーバ3においては、受信された有効候補特徴情報が有効候補特徴DB352に格納される。
When the feature amount is calculated, the calculated feature amount is transmitted as valid candidate feature information to the image interpretation doctor ID in association with the interpretation doctor ID, and transmitted to the
次いで、操作部42により、次の画像を表示する指示が入力されたか否かが判断され、入力されたと判断されると(ステップS11;YES)、処理はステップS3に移行し、次の医用画像についてステップS3〜S10までの処理が実行される。次の画像を表示する指示が操作部42により入力されず、診断終了が指示されたと判断されると(ステップS12;YES)、本処理は終了する。
Next, it is determined whether or not an instruction to display the next image has been input by the
以上説明したように、画像表示装置4の制御部41は、操作部42により表示部43において医用画像上に表示されたマークの中から読影医が診断に有効であったと判断したマークが指定されると、指定されたマークに対応する異常陰影候補の特徴量を算出するとともに、当該算出された特徴量を読影医の識別情報と対応付けて有効候補特徴情報として画像サーバ3に蓄積記憶させる。また、画像サーバ3から新たな医用画像を取得して表示部43に表示する場合に、該医用画像から検出された異常陰影候補の特徴量を算出するとともに、読影を行う読影医の識別情報に対応付けて記憶されている有効候補特徴情報を画像サーバ3から取得して、当該有効候補特徴情報及び算出された特徴量に基づいて、新たな医用画像から検出された異常陰影候補の中から読影を行う読影医による診断に特に有効であると推定される異常陰影候補を選別し、選別された異常陰影候補については他の異常陰影候補とは異なる態様のマークで強調表示を行う。
As described above, the
従って、読影医が過去に有効と判断した、役に立ったマークと近似する特徴量をもつ異常陰影候補を強調表示するので、読影医が見落としがちな異常陰影候補を強調することができ、見落としの防止をより強固なものとすることが可能となる。 Therefore, the abnormal shadow candidates that featured features that approximate the useful marks that the interpreting doctor has determined in the past are highlighted, so that the abnormal shadow candidates that are often overlooked by the interpreting doctor can be emphasized, preventing oversight. Can be made stronger.
なお、上記実施の形態における記述内容は、本発明の好適な一例であり、これに限定されるものではない。 In addition, the description content in the said embodiment is a suitable example of this invention, and is not limited to this.
例えば、上記実施の形態においては、異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出装置2、医用画像を記憶する記憶装置としての画像サーバ3、医用画像を表示する画像表示装置4をそれぞれ別体の装置として説明したが、これに限定されない。例えば、全ての装置の機能を一つの装置に備える構成としてもよいし、何れか2つの装置の機能を組み合わせた装置と、残りの装置の機能を備えた装置とにより構成することとしてもよい。
For example, in the above embodiment, the abnormal shadow
また、上記実施の形態においては、乳房画像を例として説明したが、他の部位ついて検出した検出結果を表示する場合に本発明を適用してもよい。 In the above embodiment, a breast image has been described as an example. However, the present invention may be applied to a case where a detection result detected for another part is displayed.
また、上記実施の形態においては、医用画像を表示したあと、読影医によりCAD結果の表示が指示された後に、推定有効候補の選別処理を行う場合を例にとり説明したが、推定有効候補の選別処理を行うタイミングは、特に限定されない。また、例えば、読影対象として複数の医用画像が操作部42により選択された場合、制御部41は、まず、選択された複数の医用画像のそれぞれから推定有効候補の選別を行い、推定有効候補が存在する医用画像を優先して、即ち、推定有効候補が存在する医用画像から順に表示部43に表示していくことしてもよい。このようにすれば、読影医が疲労する前に、読影医が見落としがちと推定される異常陰影候補を有する医用画像の読影を行うことができ、見落とし防止を更に強固にすることができる。
In the above-described embodiment, the case has been described as an example in which the selection process of the estimated effective candidate is performed after the medical image is displayed and then the interpretation doctor instructs the display of the CAD result. The timing for performing the process is not particularly limited. For example, when a plurality of medical images are selected as interpretation targets by the
また、上記実施の形態においては、読影医が有効であったと判断した有効候補を指定すると、この有効候補の特徴量を算出して画像サーバ3蓄積し推定有効候補の選別に使用することとしたが、読影医が無効であったと判断した異常陰影候補(無効候補)を操作部42により指定すると、その無効候補の特徴量を算出して画像サーバ3に蓄積記憶し、無効有効候補群から一定の距離以上離れている異常陰影候補を強調表示することとしてもよい。
Further, in the above embodiment, when an effective candidate determined to be effective by the image interpretation doctor is specified, the feature amount of this effective candidate is calculated, stored in the
また、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。 In the above description, an example in which a hard disk, a semiconductor nonvolatile memory, or the like is used as a computer-readable medium of the program according to the present invention is disclosed, but the present invention is not limited to this example. As another computer-readable medium, a portable recording medium such as a CD-ROM can be applied. A carrier wave is also applied as a medium for providing program data according to the present invention via a communication line.
その他、医用画像表示システム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。 In addition, the detailed configuration and detailed operation of each device constituting the medical image display system can be changed as appropriate without departing from the spirit of the present invention.
100 医用画像表示システム
1 画像生成装置
2 異常陰影候補検出装置
3 画像サーバ
351 画像DB
4 画像表示装置
41 制御部
42 操作部
43 表示部
44 通信部
45 記憶部
46 バス
DESCRIPTION OF
4
Claims (4)
前記表示手段において医用画像上に表示されたマークの中から読影医が診断に有効であったと判断したマークを指定するための操作手段と、
前記操作手段により指定されたマークに対応する異常陰影候補の特徴量を算出するとともに、当該算出された特徴量を前記読影医の識別情報と対応付けて有効候補特徴情報として前記記憶装置に蓄積記憶させる特徴量算出手段と、
前記記憶装置から新たな医用画像を取得して前記表示手段に表示する場合に、当該新たな医用画像から検出された異常陰影候補のそれぞれの特徴量を算出するとともに、前記記憶装置から読影を行う読影医の識別情報に対応付けて記憶されている有効候補特徴情報を取得し、当該有効候補特徴情報の表す特徴量及び前記算出された特徴量に基づいて、前記新たな医用画像から検出された異常陰影候補の中から前記読影医による診断に有効であると推定される異常陰影候補を選別する選別手段と、
前記表示手段において前記新たな医用画像及び当該新たな医用画像から検出された異常陰影候補にマークを表示する際に、前記選別手段により選別された異常陰影候補については他の異常陰影候補とは異なる態様のマークで強調表示させる表示制御手段と、
を備える医用画像表示装置。 The medical image and the position information of the abnormal shadow candidate are acquired from a storage device that stores the medical image and the position information of the abnormal shadow candidate detected from the medical image in the abnormal shadow candidate detection apparatus in association with each other, and the acquisition A medical image display device that marks abnormal shadow candidates on the medical image based on the positional information of the abnormal shadow candidates and displays the marks on the display means,
Operation means for designating a mark that the interpretation doctor has determined to be effective for diagnosis from among the marks displayed on the medical image in the display means;
The feature amount of the abnormal shadow candidate corresponding to the mark designated by the operation means is calculated, and the calculated feature amount is stored in the storage device as effective candidate feature information in association with the identification information of the interpretation doctor. A feature amount calculating means for causing
When a new medical image is acquired from the storage device and displayed on the display unit, the feature amount of each abnormal shadow candidate detected from the new medical image is calculated, and interpretation is performed from the storage device. The effective candidate feature information stored in association with the identification information of the interpretation doctor is acquired, and detected from the new medical image based on the feature amount represented by the effective candidate feature information and the calculated feature amount. Screening means for selecting abnormal shadow candidates that are estimated to be effective for diagnosis by the interpretation doctor from among abnormal shadow candidates;
When displaying a mark on the new medical image and the abnormal shadow candidate detected from the new medical image on the display means, the abnormal shadow candidate selected by the selecting means is different from other abnormal shadow candidates. Display control means for highlighting with a mark of an aspect;
A medical image display device comprising:
前記選別手段は、前記有効候補特徴情報に含まれる複数種類の特徴量を軸とした座標空間上に前記有効候補特徴情報の特徴量を表す点をプロットするとともに、前記新たな医用画像から検出された異常陰影候補について前記複数種類の特徴量を算出し、当該算出された前記異常陰影候補の特徴量を表す点を前記座標空間にプロットし、前記座標空間上における前記異常陰影候補の特徴量を表す点と前記有効候補特徴情報の特徴量を表す点との距離が予め定められた距離以内である場合に、前記異常陰影候補を前記読影医による診断に有効であると推定される異常陰影候補として選別する請求項1に記載の医用画像表示装置。 The feature amount calculating means calculates a plurality of types of feature amounts,
The selecting means plots points representing the feature quantities of the valid candidate feature information on a coordinate space with a plurality of types of feature quantities included in the valid candidate feature information as axes, and is detected from the new medical image. Calculating the plurality of types of feature values for the abnormal shadow candidates, plotting points representing the calculated feature values of the abnormal shadow candidates in the coordinate space, and calculating the feature values of the abnormal shadow candidates in the coordinate space. An abnormal shadow candidate that is estimated to be effective for diagnosis by the interpreting doctor when the distance between the point to represent and the point representing the feature amount of the effective candidate feature information is within a predetermined distance The medical image display device according to claim 1, wherein the medical image display device is sorted as follows.
前記表示手段において医用画像上に表示されたマークの中から読影医が診断に有効であったと判断したマークを指定するための操作手段、
前記操作手段により指定されたマークに対応する異常陰影候補の特徴量を算出するとともに、当該算出された特徴量を前記読影医の識別情報と対応付けて有効候補特徴情報として前記記憶装置に蓄積記憶させる特徴量算出手段、
前記記憶装置から新たな医用画像を取得して前記表示手段に表示する場合に、当該新たな医用画像から検出された異常陰影候補のそれぞれの特徴量を算出するとともに、前記記憶装置から読影を行う読影医の識別情報に対応付けて記憶されている有効候補特徴情報を取得し、当該有効候補特徴情報の表す特徴量及び前記算出された特徴量に基づいて、前記新たな医用画像から検出された異常陰影候補の中から前記読影医による診断に有効であると推定される異常陰影候補を選別する選別手段、
前記表示手段において前記新たな医用画像及び当該新たな医用画像から検出された異常陰影候補にマークを表示する際に、前記選別手段により選別された異常陰影候補については他の異常陰影候補とは異なる態様のマークで強調表示させる表示制御手段、
として機能させるためのプログラム。 The medical image and the position information of the abnormal shadow candidate are acquired from a storage device that stores the medical image and the position information of the abnormal shadow candidate detected from the medical image in the abnormal shadow candidate detection apparatus in association with each other, and the acquisition A computer used for a medical image display device for marking the abnormal shadow candidate on the medical image based on the positional information of the abnormal shadow candidate and displaying the mark on the display means,
An operation means for designating a mark that the interpretation doctor has determined to be effective for diagnosis from the marks displayed on the medical image in the display means;
The feature amount of the abnormal shadow candidate corresponding to the mark designated by the operation means is calculated, and the calculated feature amount is stored in the storage device as effective candidate feature information in association with the identification information of the interpretation doctor. Feature amount calculation means
When a new medical image is acquired from the storage device and displayed on the display unit, the feature amount of each abnormal shadow candidate detected from the new medical image is calculated, and interpretation is performed from the storage device. The effective candidate feature information stored in association with the identification information of the interpretation doctor is acquired, and detected from the new medical image based on the feature amount represented by the effective candidate feature information and the calculated feature amount. A selection means for selecting an abnormal shadow candidate that is estimated to be effective for diagnosis by the interpretation doctor from among abnormal shadow candidates;
When displaying a mark on the new medical image and the abnormal shadow candidate detected from the new medical image on the display means, the abnormal shadow candidate selected by the selecting means is different from other abnormal shadow candidates. Display control means for highlighting with a mark of an aspect,
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