JP5812841B2 - 画像診断支援装置、画像診断支援方法、画像診断支援プログラム - Google Patents

Description

本発明は、被検体を撮像して得た画像を用いて被検体を診断することを支援する装置および方法に関する。

近年、Ｘ線コンピュータ断層撮影（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：ＣＴ）装置や核磁気共鳴撮影（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ：ＭＲＩ）装置などに代表される、非侵襲に体内の画像を得られる画像診断機器が普及し、広く活用されている。上記画像診断機器で撮影された画像は、医用画像管理システム（Ｐｉｃｔｕｒｅ Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ：ＰＡＣＳ）によって電子的に保存、管理され、画像診断に活用されている。

ＰＡＣＳの普及によって医用画像の電子化が進み、画像診断に係る利便性が向上した一方で、画像診断を行う読影医の負担は年々増加している。その原因として、画像診断機器の普及による検査件数の増加と、画像診断機器の性能向上による撮像枚数の増加が挙げられる。

読影医の負担が大きい読影業務の例として、経過観察が挙げられる。経過観察では、新しく検査で得られた画像（今回画像）の読影に加えて、前回の検査で得られた画像（前回画像）を読影し、さらに、前回画像に対する読影レポートに記載された所見や病変の定量値を読み取って今回画像に対する所見や定量値および前回との差分情報を記入する必要がある。そのため、例えば初回検査時のように単一の画像のみ読影する場合よりも作業量が多く、限られた時間の中で正確に画像診断業務を遂行するにあたり、大きな負担となっている。これらの状況を踏まえて、患者の病状を簡便に把握でき、読影を効率化する機能を搭載したＰＡＣＳなどの画像診断支援装置の開発が進められている。

がんなど比較的長期間に亘って画像診断を伴う経過観察が必要な症例では、前回検査の一時点のみとの比較だけではなく、より過去にさかのぼった時点における検査との比較が必要な場合もある。例えば、過去に読影し指摘した病変の位置と関連する所見を画像とともに提示する方法や、病変に関する定量値をグラフなどの時系列表示等を用いて簡単かつ迅速に一覧性良く提示する方法によって病状把握を容易にし、読影の効率化を実現することができる。

上記のような病変に関する情報を活用するためには、データ同士が関連付けられて記憶されている必要がある。より具体的には、過去から現在まで、一つの病変に対して一意な識別番号を与え、その識別番号に関連付けて様々な情報を記憶する方法が望ましい。病変に対して一意な識別番号を与えるためには、時系列的に異なる時点の画像に描出された病変同士の対応付けを行う必要がある。上記の対応付けを実現するため、例えば下記特許文献１に開示されているように、ランドマーク同士の距離関係を用いた対応付けが試みられている。

特許文献１では、２つの画像それぞれについてランドマークの座標を手動で指定もしくは自動検出し、一方の画像中のランドマーク同士の距離関係と、他方の画像中のランドマーク同士の距離関係とを比較し、各画像間の距離関係が互いに類似している場合には、画像間でランドマークが対応していると判断する。

特開２００９−１６００４５号公報

上記特許文献１に記載されている技術のように、ランドマーク間の距離関係のみを用いて画像間で対応する点を探索する場合、一方の画像上で呼吸等の生理的運動によるランドマークの移動があると、２つの画像間でランドマークの距離関係が変化してしまい、画像間で対応する点を決定することが難しくなる。

本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、画像間の病変を精度良く対応付けることができる画像診断支援技術を提供することを目的とするものである。

本発明に係る画像診断支援装置は、被検体画像の基準点から病変までのベクトルについて、複数の被検体画像間で類似度を算出し、類似度が所定閾値以上であるベクトルに対応する病変は、同一の病変であると判定する。

本発明に係る画像診断支援装置によれば、複数の被検体画像間で高精度に病変を対応付けることができる。また、被検体画像上で手作業により病変の位置合わせをしなくても病変を対応付けることができるので、病変対応付けに要する時間を短縮することができる。

本発明において画像間で病変を対応付ける際に用いる病変ベクトルの例を、基準点から見た各病変の相対位置とともに模式的に示した図である。 病変ベクトル間の類似度を算出する方法を模式的に示す図である。 実施形態１に係る画像診断支援システムの構成図である。 画像診断支援装置１０１の構成を示すブロック図である。 記憶部２０６が格納する病変情報テーブル３００の構成とデータ例を示す図である。 画像診断支援装置１０１が病変情報テーブル３００を用いて病変を対応付ける際のデータの流れを示した図である。 画像診断支援装置１０１が画像間で病変を対応付ける処理を示すフロー図である。 図７のステップ３において病変位置を画面上で指定する際に用いる画面例を示す図である。 読影画面６０１上で基準点を選択する際の画面表示例を示す図である。 図７のステップＳ５において病変対応判定部４０４が病変ベクトル間の類似度を算出する手順を説明するフロー図である。 図７のステップＳ６において病変対応判定部４０４が各画像内の病変を対応付ける手順を説明するフロー図である。 記憶部２０６が格納している部位別閾値テーブル１０００の構成とデータ例を示す図である。 Ｂ_ｊに合致する病変を読影画面６０１上でユーザに選択させる画面例を示す図である。 病変の対応付けによって生成された統一病変ＩＤを活用して個々の病変に関する情報を提示する画面例を示す図である。 ノルムが異なる２パターンの病変ベクトルの組を例示した図である。 実施形態２において病変対応判定部４０４が各画像内の病変を対応付ける手順を説明するフロー図である。 実施形態３において、画像診断支援装置１０１が病変を対応付ける際のデータの流れを示した図である。 被検体情報テーブル１５００と体格モデルデータテーブル１５１０の構成およびデータ例を示す図である。 実施形態４における病変情報テーブル３００の構成とデータ例を示す図である。 病変が局所再発した旨を表示する画面例を示す図である。

＜実施の形態１：用語説明＞
以下、複数の病変を有する症例を用いて、前回画像と今回画像の間で病変を対応付ける例について、図面を参照しつつ説明する。説明に先立って、本明細書で用いる用語を説明する。

「画像」とは、被検体を撮像したＣＴ画像、ＭＲＩ画像、ＰＥＴ画像等、その他任意の医用画像である。病変を対応付ける対象である２つの画像について、撮像時期が古い方を「前回画像」とし、他方を「今回画像」とする。ただし、画像上で対応する病変を特定するに際しては必ずしも前回画像と今回画像を用いる必要はなく、その他の画像を組み合わせて判定する場合でも以下と同様の説明が成り立つことは言うまでもない。

「病変位置」とは、画像上に描出された病変を代表する、二次元または三次元の座標である。

「統一病変ＩＤ」とは、被検体に存在する病変を一意に特定することができる識別情報である。複数の画像上で同じ病変については、同じ値の統一病変ＩＤが割り当てられる。統一病変ＩＤは、病変を一意に特定することができる番号や語句等であれば、その形式は何でも構わない。

「病変ベクトル」とは、画像上の基準点から病変までのベクトルである。２次元画像上の病変ベクトルは２次元ベクトルとなり、３次元画像上の病変ベクトルは３次元ベクトルとなる。

＜実施の形態１：病変特定の考え方＞
以下では始めに本発明における画像上の病変特定についての考え方を説明し、その後に本発明に係る画像診断支援装置の具体的な構成を説明する。

図１は、本発明において画像間で病変を対応付ける際に用いる病変ベクトルの例を、基準点から見た各病変の相対位置とともに模式的に示した図である。図１左図は前回画像における各病変の相対位置を示し、図１右図は今回画像における各病変の相対位置を示す。

図１の前回画像における病変ａ_０〜ａ_３の位置と今回画像における病変ｂ_０〜ｂ_３の位置は、後述する病変位置取得部によって取得される。病変位置取得部は、ユーザが指定した病変位置に基づき病変位置を取得してもよいし、病変を自動で検出するコンピュータプログラムを用いて病変位置を取得してもよい。さらに、ユーザが指定した領域やコンピュータプログラムによって取得された病変領域から病変を代表する座標を導き出す場合、病変の径の計測線の中点、複数の計測線の交点、病変の重心点、その他適切に病変を代表する座標を用いることができる。

後述する基準点設定部は、病変位置取得部が取得した病変位置または別途設定した病変以外の解剖学上の特徴点のなかから、病変ベクトルの始点となる基準点を設定し、基準点の設定情報を後述する病変情報記憶部に記憶させる。基準点は、ユーザによる指定に基づき設定してもよいし、病変に限らず解剖学的な特徴点をコンピュータプログラムによって自動で検出して、基準点として設定してもよい。ただし基準点は、画像間で病変を対応付けるための基準位置となるので、画像間の差異が小さい（あまり動かない）位置に設定することが望ましい。例えば、前回画像と今回画像の間で同一の病変の座標、またはこれらが像間で解剖学的に一致する部位の座標を、基準点として設定することができる。図１では、病変ａ_０と病変ｂ_０を基準点として設定した場合を示した。

後述する病変対応判定部は、病変の相対位置を示す病変ベクトルを、前回画像上の基準点を始点、病変位置を終点として算出する。同様の計算を今回画像上の病変に対しても実施する。図１に示すように、基準点を病変ａ_０と病変ｂ_０に設定した場合、各病変ａ_１〜ｂ_３に対応する病変ベクトルは、それぞれＡ_１、Ａ_２、Ａ_３、Ｂ_１、Ｂ_２、Ｂ_３となる。病変対応判定部は次に、前回画像における病変ベクトルと、今回画像における病変ベクトルとの間の類似度を算出する。

図２は、病変ベクトル間の類似度を算出する方法を模式的に示す図である。図２では一例として、前回画像における病変ベクトルＡ_１と今回画像における病変ベクトルＢ_１の間の類似度を算出する例を示している。

病変対応判定部は、２つの病変ベクトルそれぞれの基準点（病変ａ_０と病変ｂ_０）から病変ａ_１への病変ベクトルＡ_１と病変ｂ_１への病変ベクトルＢ_１が成す角度および各ベクトルのノルムを用いて、所定の計算方法にしたがって各ベクトル間の類似度を算出する。病変対応判定部は、その算出結果と所定の閾値を比較して、病変ベクトル間の類似度が閾値を超えている場合は２つの病変ベクトルが一致していると判定し、閾値を超えていない場合には一致していないと判定する。病変対応判定部は、前回画像の病変ベクトルと今回画像の病変ベクトルを特定する情報、および各病変ベクトル間の類似度を、類似度情報としてメモリ上に格納する。

閾値は、例えば図２に示すように呼吸や心拍などの被検体の生理的運動によって生じる基準点および病変の移動を考慮して定めた部位別閾値を用いる。部位別閾値の具体例については後述する。

後述する病変対応情報取得部は、病変対応判定部が一致すると判定した病変ベクトルを構成する病変に対して、適切な統一病変ＩＤを生成し、後述する病変情報記憶部に記憶させる。

病変情報記憶部は、少なくとも統一病変ＩＤと、病変位置と、病変位置の取得元の画像を特定する情報とを関連付けて記憶する。その他、病変の客観的情報や、所見などを必要に応じて関連付けて記憶してもよい。

＜実施の形態１：装置構成＞
図３は、本発明の実施形態１に係る画像診断支援システムの構成図である。図３に示すように、画像診断支援システムは、画像診断支援装置１０１、画像サーバ１０２、モダリティ１０３を備え、各装置がネットワークを介して通信可能な状態で接続されている。

画像診断支援装置１０１は、読影者からの要求にしたがって画像サーバ１０２から画像を読み出して画面表示する。画像サーバ１０２は、モダリティ１０３が生成した画像を画像データベースに保存し管理する。モダリティ１０３は、被検体の画像を生成する医療機器であり、具体的にはＣＴ装置、ＭＲＩ装置、超音波装置、ＰＥＴ装置等である。上記形態は一例を示したものであり、本発明の実施形態はこれに限定されるものでない。

図４は、画像診断支援装置１０１の構成を示すブロック図である。画像診断支援装置１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０１、メモリ２０２、表示部２０３、入力部２０４、通信Ｉ／Ｆ２０５、記憶部２０６を備える。

ＣＰＵ２０１は、後述するプログラムを実行することにより、種々の演算を実施する。メモリ２０２は、ＣＰＵ２０１による演算結果を一時的に格納する。表示部２０３は、被検体画像の画面表示など各種の画面表示を実施する。入力部２０４は、ユーザからの入力をＣＰＵ２０１に通知する。通信Ｉ／Ｆ２０５は、ネットワークを介して外部装置と通信する。記憶部２０６は、後述する各プログラム、データなどを保存する記憶装置であり、例えばハードディスクを用いて構成することができる。

図５は、記憶部２０６が格納する病変情報テーブル３００の構成とデータ例を示す図である。病変情報テーブル３００は、病変ＩＤフィールド３０１、統一病変ＩＤフィールド３０２、基準点フラグフィールド３０３、撮影日フィールド３０４、画像ＵＩＤフィールド３０５、病変位置フィールド３０６、腫瘍径フィールド３０７、部位フィールド３０８、病名フィールド３０９、所見フィールド３１０を有する。

病変ＩＤフィールド３０１は、病変情報テーブル３００のレコードごとに割り振られる病変ＩＤを格納するフィールドである。病変ＩＤは、新たな病変の位置が記録されるごとに生成されるＩＤであり、実際には同じ病変であっても新たな病変として発見される毎に新規な値が割り当てられる。

統一病変ＩＤフィールド３０２は、病変毎に一意な識別情報である統一病変ＩＤを格納するフィールドである。統一病変ＩＤは、病変毎に与えられるＩＤであり、時系列的に異なる画像上で指摘された病変であっても、双方の病変が同一の病変である場合は、双方の病変の統一病変ＩＤは同じ値が設定される。

基準点フラグフィールド３０３は、病変の対応付けを行う際にどの病変が基準点に用いられたかを示す基準点フラグを格納するである。撮影日フィールド３０４は、画像が撮影された日付を格納するフィールドである。画像ＵＩＤフィールド３０５は、画像を一意に識別する画像ＵＩＤである。画像ＵＩＤは、例えば医用画像における標準的な規格である、ＤＩＣＯＭ規格に準拠したＩＤである。病変位置フィールド３０６は、画像上の病変の位置座標を格納するフィールドである。腫瘍径フィールド３０７は、腫瘍の径を示す値を格納するフィールドである。ここでは病変が腫瘍であることを想定したが、腫瘍以外の病変についてはその病変のサイズを格納するフィールドを設ければよい。部位フィールド３０８は、病変の存在する被検体上の部位を格納するフィールドである。病名フィールド３０９は、病変に最も関係の深い病名を格納するフィールドである。所見フィールド３１０は、病変に対する医師の所見を格納するフィールドである。

図６は、画像診断支援装置１０１が病変情報テーブル３００を用いて病変を対応付ける際のデータの流れを示した図である。画像診断支援装置１０１は、図４で説明した構成に加えて、画像表示部４０１、病変位置取得部４０２、基準点設定部４０３、病変対応判定部４０４、病変情報記憶部４０５、病変情報取得部４０６、病変対応情報取得部４０７を備える。

画像表示部４０１、病変位置取得部４０２、基準点設定部４０３、病変対応判定部４０４、病変情報取得部４０６、病変対応情報取得部４０７は、これらの機能を実現する回路デバイスなどのハードウェアを用いて実現することもできるし、これらの機能を実装したプログラムを記憶部２０６に格納しておき、ＣＰＵ２０１がそのプログラムを実行することによって実現してもよい。病変情報記憶部４０５は、記憶部２０６上の記憶領域として構成することができる。上述の病変情報テーブル３００も病変情報記憶部４０５上に格納することができる。

画像表示部４０１は、画像サーバ１０２から取得した画像を表示部２０３に画面表示させる。
病変位置取得部４０２は、例えば表示部２０３上に画面表示された画像が描出している病変に対するユーザによる画像上での指定を受け付けて、指定された位置の座標を取得して病変位置として病変情報記憶部４０５に記憶させる。病変位置取得部４０２は上記方法の他に、コンピュータ支援診断（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ：ＣＡＤ） によって検出された病変位置に基づき病変位置を取得してもよい。例えば、病変領域が検出された場合は、病変の位置を最も良く示す代表的な座標を、病変領域の重心点を求めるなどによって算出し、その座標を病変座標として病変情報記憶部４０５に記憶させる。

病変情報取得部４０６は、病変位置取得部４０２が位置を取得した病変について、病変位置以外の病変情報である画像ＵＩＤ、腫瘍径、部位、病名、所見などを取得し、病変情報記憶部４０５内の病変情報テーブル３００の対応する各フィールドに記憶させる。

病変情報取得部４０６は、病変位置取得部４０２が病変位置を取得した時点で表示部２０３が表示している画像のＵＩＤを、自動的に画像ＵＩＤフィールド３０５に格納する。画像ＵＩＤフィールド３０５には、病変位置を取得した断面以外の画像、つまり一度の検査で得られる画像セットを一意に示すシリーズＵＩＤと呼ばれる情報を同時に格納してもよい。腫瘍径、部位、病名、所見については、入力部２０４を通してユーザの入力を受け付け、病変情報取得部４０５がその値を取得して病変情報テーブル３００の各フィールドに格納する。腫瘍径や部位については、コンピュータ支援診断によって取得された値を取得し、病変情報記憶部４０５に記憶させてもよい。

基準点設定部４０３は、病変位置取得部４０２が取得した病変位置のなかから、病変ベクトルの始点となる基準点を設定し、その病変が基準点である旨を基準点フラグフィールド３０３に格納する。基準点は、ユーザが既に位置を特定済みの病変のなかから選択し、基準点設定部４０３がその指定を受け取ることによって設定してもよいし、病変に限らず解剖学的な特徴点を選択してもよい。また、コンピュータプログラムによって解剖学的な特徴点を自動で抽出し、基準点として設定してもよい。ただし基準点は、画像間で同一の病変または解剖学的に一致する特徴点である。

病変対応判定部４０４は、病変情報記憶部４０５が記憶している病変位置を取得し、基準点設定部４０３が設定した基準点を始点、各病変位置を終点として病変ベクトルを算出する。病変ベクトルは、病変を対応付ける対象である各画像に対してそれぞれ算出する。

病変対応情報取得部４０７は、２つの病変ベクトルが一致していると病変対応判定部４０４が判定した場合、それら病変ベクトルの始点同士と終点同士は同一の病変を指していることになるので、今回画像の病変と前回画像の病変とに対して同一の統一病変ＩＤを生成する。病変ベクトルが一致していないと判定した場合には、新規の統一病変ＩＤを生成する。病変対応情報取得部４０７は、生成した統一病変ＩＤを統一病変ＩＤフィールド３０２に格納する。

図７は、画像診断支援装置１０１が画像間で病変を対応付ける処理を示すフロー図である。以下。図７の各ステップについて説明する。

（図７：ステップＳ１〜Ｓ２）
画像表示部４０１は、画像サーバ１０２から今回画像を読み込んで表示部２０３に画面表示させる（Ｓ１）。画像表示部４０１は次に、画像サーバ１０２から前回画像を読み込んで表示部２０３に画面表示させる（Ｓ２）。

（図７：ステップＳ３）
病変位置取得部４０２は、今回画像上における病変位置を取得する。読影者が表示部２０３上で前回画像と今回画像を比較しながら目視確認によって病変位置を指定し、病変位置取得部４０２がその座標を取得してもよいし、病変位置を前述のような手法で自動的に特定してもよい。後述の図８において、病変位置を画面上で指定する際に用いる画面例を説明する。

（図７：ステップＳ４）
基準点設定部４０３は、画像上の基準点を設定する。読影者が表示部２０３上で基準点を指定し、基準点設定部４０３がその座標を取得してもよいし、基準点を前述のような手法で自動的に特定してもよい。後述の図９において、基準点を画面上で指定する際に用いる画面例を説明する。

（図７：ステップＳ５）
病変対応判定部４０４は、これまでのステップの結果に基づき病変ベクトルを算出し、さらに病変ベクトル間の類似度を算出する。類似度を算出する具体的な計算手順については、図１０を用いて後述する。

（図７：ステップＳ６）
病変対応判定部４０４は、ステップＳ５の結果に基づき、画像間で病変を対応付ける。本ステップの詳細は、図１１を用いて後述する。

図８は、図７のステップ３において病変位置を画面上で指定する際に用いる画面例を示す図である。図８には、読影画面の一例として読影画面６０１が示されている。図８に示す読影画面６０１は、患者名、患者ＩＤ、年齢、性別等の患者情報を示す患者情報欄６０２と表示パネル６０４を備える。

表示パネル６０４には、被検体画像、撮像日時表示６０７などの画像に付帯するさまざまな情報を表示することができる。読影者がポインタ６０５を用いて病変位置を画面上で指定するか、または病変抽出実行ボタン６０３を押して自動で病変を検出するＣＡＤプログラムを起動して病変位置を取得することにより、病変位置が特定される。表示パネル６０４は、取得した病変位置を病変マーク６０６として表示する。

図７のステップＳ４では、前回画像と今回画像それぞれにおいて基準点を設定する。基準点は、例えば読影画面６０１上で病変マーク６０６をポインタ６０５で選択することによって指定してもよいし、解剖学的な特徴点を自動検出して基準点としてもよい。あるいは、腫瘍径などの定量値が画像間で類似しているものを基準点として設定するなどの方法を用いてもよい。さらには、後述する図９で説明する画面上で基準点を選択してもよい。これらの方法は、場合に応じて使い分けることができる。

図９は、読影画面６０１上で基準点を選択する際の画面表示例を示す図である。図９において、表示パネル６０４内には、病変マーク６０６を俯瞰できる前回病変俯瞰画像７０１、今回病変俯瞰画像７０２、前回断面画像７０３、今回断面画像７０４、前回病変情報７０５、今回病変情報７０６が表示されている。

前回病変俯瞰画像７０１および今回病変俯瞰画像７０２は、例えばスカウト画像のように、撮像部位の全体が俯瞰できる画像や、病変がすべて描出される断面を任意断面表示機能によって表示させたものでもよい。前回病変俯瞰画像７０１と今回病変俯瞰画像７０２にはそれぞれ、前回基準点マーク７０７、今回基準点マーク７０８、その他の病変マーク６０６が表示される。選択されている前回基準点マーク７０７が位置している部位の情報が基準点設定メッセージ７０９に表示される。

読影画面６０１上で基準点が選択されると、前回病変情報７０５の基準点の統一病変ＩＤと部位が今回病変情報７０６の今回画像の基準点の統一病変ＩＤと部位の欄にコピーされ、今回画像の基準点の部位として用いることができる。基準点設定部４０３は、基準点の選択結果を病変情報テーブル３００に格納する。

図１０は、図７のステップＳ５において病変対応判定部４０４が病変ベクトル間の類似度を算出する手順を説明するフロー図である。以下、図１０の各ステップについて説明する。

（図１０：ステップＳ５．１）
病変対応判定部４０４は、前回画像における基準点とその他の病変の合計数が例えばｍ＋１個である場合、病変ベクトルの始点となる基準点をａ_０とし、病変ベクトルの終点となる病変をａ_１，ａ_２，・・・ａ_ｍとする。同様に、今回画像における基準点とその他の病変の合計数が例えばｎ＋１個である場合、病変ベクトルの始点となる基準点をｂ_０とし、病変ベクトルの終点となる病変を病変ｂ_１，ｂ_２，・・・ｂ_ｎとする。病変対応判定部４０４は、変数ｉ，ｊをそれぞれ１≦ｉ≦ｍおよび１≦ｊ≦ｎの範囲でインクリメントさせながら、以下のステップＳ５．２〜Ｓ５．６を繰り返し実行する。

（図１０：ステップＳ５．２）
病変対応判定部４０４は、前回画像において得られる病変ベクトルをＡ_ｉ、今回画像において得られる病変ベクトルをＢ_ｊとする。例えば、過去画像における基準点ａ_０からａ_１へのベクトルをＡ_１、基準点ａ_０から病変ａ_２へのベクトルをＡ_２などのように表現し、今回画像における基準点ｂ_０から病変ｂ_１へのベクトルをＢ_１、基準点ｂ_０から病変ｂ_２へのベクトルをＢ_２のように表現する。病変対応判定部４０４は、上記のように定義したベクトルＡ_ｉ、Ｂ_ｊについて、Ａ_ｉをｉ＝１からｍまで、Ｂ_ｊをｊ＝１からｎまで計算することによって、Ａ_ｉに関してはｍ個の病変ベクトルを算出し、Ｂ_ｊに関してはｎ個の病変ベクトルを算出する。

（図１０：ステップＳ５．３）
病変対応判定部４０４は、Ａ_ｉとＢ_ｊのなす角度θを用いて、各病変ベクトルが形成する角度の観点で両者の類似度を表したコサイン類似度Ｓ_ｃｏｓを、下記式１にしたがって算出する。

（図１０：ステップＳ５．３：補足）
コサイン類似度Ｓ_ｃｏｓは、Ａ_ｉとＢ_ｊのなす角度が０°、つまり両病変ベクトルが角度的に一致しているときに最大値１をとり、角度が大きくなるにつれ値が小さくなり、９０°のときに最小値０となり、９０°〜１８０°のときに負の値をとる。式１において、ある程度角度が大きくなると、類似度の値を低く抑えるように設定された重み付けパラメータｗ_ｇを加味している。重み付けのパラメータｗ_ｇはユーザの指示によって変更することができる。

（図１０：ステップＳ５．４）
病変対応判定部４０４は、Ａ_ｉとＢ_ｊの長さに関する類似度であるノルム類似度Ｓ_ｎｏｒｍを、下記式２にしたがって算出する。

（図１０：ステップＳ５．４：補足）
ノルム類似度は、Ａ_ｉとＢ_ｊのノルムが一致しているときに最大値１をとり、ノルム差が大きくなるほど小さい値をとるように規格化されている。

（図１０：ステップＳ５．５）
病変対応判定部４０４は、Ａ_ｉとＢ_ｊの間のベクトル類似度Ｓｉｍを、下記式３にしたがって算出する。

（図１０：ステップＳ５．６）
病変対応判定部４０４は、ステップＳ５．５で算出した類似度Ｓｉｍをメモリ２０２に格納する。以上のステップにより、病変ベクトル間の類似度を算出する手順が終了する。上記各計算式は一例であり、別の計算式によって代替しても構わない。

図１１は、図７のステップＳ６において病変対応判定部４０４が各画像内の病変を対応付ける手順を説明するフロー図である。以下、図１１の各ステップについて説明する。

（図１１：ステップＳ６．１）
病変対応判定部４０４は、各画像上の病変ベクトルが一致しているか否かを判定する際に病変ベクトル間の類似度と比較するための閾値を、基準点が存在する部位ごとに補正する。呼吸や心拍の影響、被検体の体位の違いなどによって、臓器の位置や形状が変化するため、位置や形状が変化しやすい臓器にはその変化量を考慮して閾値設定を最適化する必要があるからである。例えば、肺のように大きく動く臓器については閾値を緩和し、類似度が他の臓器における病変ベクトルより小さい場合でも病変ベクトルが一致しているとみなす。部位毎の閾値の例については、図１２を用いて後述する。

（図１１：ステップＳ６．２）
病変対応判定部４０４は、各画像における病変ベクトルが一致しているか否かを判定する。病変ベクトルＢ_ｊとの間の類似度が閾値以上である病変ベクトルＡ_ｉの個数に応じて以後の処理を分ける。ここでは代表的な処理例として、Ｂ_ｊとの間の類似度が閾値以上であるＡ_ｉの個数が０である場合、１である場合、２以上である場合の３パターンに分けるが、必ずしもこれに限られるものではない。Ａ_ｉの個数が０である場合はステップＳ６．３に進み、１である場合はステップＳ６．４に進み、２以上である場合はステップＳ６．５に進む。

（図１１：ステップＳ６．３）
病変対応判定部４０４は、Ｂ_ｊに一致するＡ_ｉが存在していないため、Ｂ_ｊに該当する今回画像上の病変は新出病変であると判定する。病変対応情報取得部４０７は、新規の統一病変ＩＤを生成する。

（図１１：ステップＳ６．４）
病変対応判定部４０４は、Ｂ_ｊに該当する今回画像上の病変は前回画像におけるＡ_ｉと同一の病変であると判定する。病変対応情報取得部４０７は、前回画像におけるＡ_ｉに対応する病変と同一の統一病変ＩＤを生成する。

（図１１：ステップＳ６．５）
病変対応判定部４０４は、Ｂ_ｊに一致するＡ_ｉが複数存在しているため、Ｂ_ｊに該当する病変と、これに合致する病変の候補である病変（Ｂ_ｊに一致するＡ_ｉに対応する病変）を表示部２０３上でユーザに提示する。ユーザは、Ｂ_ｊに該当する病変と真に同一である病変を選択する。本ステップにおける画面表示例は、後述の図１３で説明する。本ステップの後はステップＳ６．４に進み、病変対応情報取得部４０７は、前回画像の病変と同一の統一病変ＩＤを生成する。

（図１１：ステップＳ６．７）
病変対応判定部４０４は、病変対応情報取得部４０７が生成した統一病変ＩＤを、病変情報テーブル３００に格納する。

図１２は、記憶部２０６が格納している部位別閾値テーブル１０００の構成とデータ例を示す図である。部位別閾値テーブル１０００は、ステップＳ６．１において病変対応判定部４０４が用いる、被検体の身体部位毎に異なる判定閾値を保持するテーブルである。

病変対応判定部４０４は、画像が被検体のどの部位に関するものであるかを特定し、その部位に対応する部位フィールド１００１に対応する部位別閾値フィールド１００２の値を取得する。病変対応判定部４０４は、その閾値の値を用いてステップＳ６．１を実施する。画像が被検体のどの部位に関するものであるかは、ユーザが表示部２０３の画面上で指定してもよいし、画像の特徴量などに基づき病変対応判定部４０４が判定してもよい。

部位別閾値テーブル１０００が保持する各レコードは、部位毎の特性に応じてあらかじめ設定されている。例えば脊柱は呼吸等の生理的運動による移動量が少ないと考えられるので、閾値を高めに設定して一致判定を厳しく実施する。ここでいう移動量とは、移動方向、移動距離など、病変ベクトル間の類似度判定に影響を与え得る量のことである。

図１３は、Ｂ_ｊに対する類似度が閾値を越えているＡ_ｉ（ｉ＝１〜ｍ）の数が２以上である場合に、Ｂ_ｊに合致する候補となる病変を読影画面６０１上でユーザに選択させる画面例を示す図である。

前回病変俯瞰画像７０１には、一致と判定された病変ベクトルと病変マーク６０６が表示されている。今回病変俯瞰画像７０２には、類似度判定の元となっている病変ベクトルと病変マーク６０６が表示されている。候補病変メッセージ１１０１には、対応付け候補となる病変が複数存在する旨のメッセージが表示されている。ポップアップ表示１１０２には、対応付け候補病変の類似度と、候補病変の類似度をもとにした順位が表示される。順位は、類似度のみでなくさらに腫瘍径等の定量値の類似度などを考慮して算出してもよい。前回病変情報７０５および今回病変情報７０６における候補病変に該当する欄が、認識しやすいように色付けするなどして表示される。ユーザは、前回病変俯瞰画像７０１と今回病変俯瞰画像７０２を比較しながらポインタ６０５で前回病変俯瞰画像７０１の病変マーク６０６を指定し、Ｂ_ｊと同一の病変を選択する。

図１４は、病変の対応付けによって生成された統一病変ＩＤを活用して個々の病変に関する情報を提示する画面例を示す図である。表示パネル６０４には、病変俯瞰画像１２０１、断面画像１２０２、病変情報１２０３、時系列表示１２０４が表示されている。

画面表示部４０１は、統一病変ＩＤによって関連付けられた病変定量値を基に、時系列表示１２０４を生成する。病変情報テーブル３００は、同一の病変であることを示す統一病変ＩＤが病変定量値と関連付けて格納しているため、画面表示部４０１は、個々の病変ごとの定量値を時系列に記載した時系列表示１２０４を、要求に応じて瞬時に生成して表示部２０３に画面表示させることができる。これにより、診断の効率化と診断品質の向上に寄与することができる。

また、統一病変ＩＤによって病変位置と病変に関する情報と画像が関連付けられて病変情報テーブル３００に格納されているため、病変に関する情報をもとに生成した時系列表示１２０４上のデータ点１２０５をポインタ６０５で選択することにより、該当するデータ点の元となった画像と病変マーク６０６、病変俯瞰画像１２０１、病変情報１２０３を瞬時に呼び出して表示することができる。これにより、関心のある時点の病変に関する様々な情報へのアクセス性を飛躍的に向上させ、病状を迅速に把握することができる。

＜実施の形態１：まとめ＞
以上のように、本実施形態１に係る画像診断支援装置１０１は、病変ベクトルの類似度に基づき複数の画像上の病変を対応付けるので、高速かつ高精度に自動で病変を対応付けることができる。

また、本実施形態１に係る画像診断支援装置１０１は、統一病変ＩＤと、種々の病変定量値や所見等を関連付けて病変情報テーブル３００上に格納するので、データの時系列表示１２０４を始めとした病変情報を効率的に利用することが容易になり、読影の質と効率を向上させることができる。

また、本実施形態１に係る画像診断支援装置１０１は、判定結果に応じて病変に対して適切な統一病変ＩＤを自動生成して管理することにより、従来はできなかった個々の病変に関する情報を自動整理することが可能になり、経過観察時の病状把握やレポート作成を効率化することができる。

＜実施の形態２＞
実施形態１では、病変ベクトルのコサイン類似度Ｓ_ｃｏｓとノルム類似度Ｓ_ｎｏｒｍを乗算することにより、これらを総合的に評価した類似度Ｓｉｍを算出することを説明した。しかし、式３で説明した類似度Ｓｉｍが同じ場合であっても、Ｓｉｍを算出する元になった病変ベクトルは全く異なる場合もある。

図１５は、ノルムが異なる２パターンの病変ベクトルの組を例示した図である。図１５（ａ）は病変ベクトルＡ、Ｂともにノルムが小さい例、図１５（ｂ）は病変ベクトルＡ、Ｂともにノルムが大きい例を示す。

図１５（ａ）において、病変ベクトルＡ、Ｂそれぞれのノルムは同程度であるので、ノルム類似度Ｓ_ｎｏｒｍは高い値となる。また、病変ベクトルＡ、Ｂが形成する角度θは比較的小さいので、コサイン類似度Ｓ_ｃｏｓも比較的高い値となる。したがって、類似度Ｓｉｍの値も比較的高くなる。図１５（ｂ）においても、図１５（ａ）と同様に、ノルム類似度Ｓ_ｎｏｒｍ、コサイン類似度Ｓ_ｃｏｓ、類似度Ｓｉｍいずれも比較的高い値となる。

図１５（ａ）（ｂ）は、各病変ベクトルのノルムが全く異なるが、式２を用いると、図１５（ａ）におけるノルム類似度Ｓ_ｎｏｒｍと図１５（ｂ）におけるノルム類似度Ｓ_ｎｏｒｍが同じ値となる場合がある。同様に式１を用いると、図１５（ａ）におけるコサイン類似度Ｓ_ｃｏｓと図１５（ｂ）におけるコサイン類似度Ｓ_ｃｏｓが同じ値となる場合がある。

しかるに、図１５（ｂ）のように病変ベクトルのノルムが大きい場合、角度θが僅かに異なるのみで、病変間の位置ずれが図１５（ａ）と比べると多大になってしまう。そのため、図１５（ｂ）においてはコサイン類似度Ｓ_ｃｏｓを図１５（ａ）よりも厳密に判定すべきであると思われる。

類似する課題は、被検体の部位毎の移動特性によっても生じる。例えば、病変ベクトルのノルムはあまり変化しないが病変ベクトルがなす角度θが大きく変化するような態様で移動する部位（例えば回転運動が大きい臓器）が存在する。このような場合には、実際には同じ病変であっても画像毎に角度θが大きく変化し、ノルムはあまり変化しないので、コサイン類似度Ｓ_ｃｏｓに関しては判定基準を緩和すべきであると思われる。

本発明の実施形態２では、上記検討に鑑みて、病変ベクトル間のノルムが互いに類似するか否かを判定するための閾値と、病変ベクトルがなす角度θに基づき病変ベクトル間の類似度を判定するための閾値とを個別に設定し、被検体の部位に応じて各閾値を個別に調整することとした。画像診断システムの各機器の構成は実施形態１と同様であるため、以下では差異点を中心に説明する。

図１６は、本実施形態２において病変対応判定部４０４が各画像内の病変を対応付ける手順を説明するフロー図である。本フローは、実施形態１で説明した図１１に相当する。図１１と同様のステップについては適宜説明を省略する。以下、図１６の各ステップについて説明する。

（図１６：ステップＳ６．８）
病変対応判定部４０４は、基準点が存在している部位に応じて、コサイン類似度Ｓ_ｃｏｓの部位別閾値とノルム類似度Ｓ_ｎｏｒｍの部位別閾値を設定する。各閾値は、例えば図１２で説明した部位別閾値テーブル１０００に、コサイン類似度Ｓ_ｃｏｓとノルム類似度Ｓ_ｎｏｒｍに分けてあらかじめ格納しておけばよい。

（図１６：ステップＳ６．９）
病変対応判定部４０４は、病変ベクトルＡ_ｉのノルムとＢ_ｊのノルムがともに小さい場合は、コサイン類似度Ｓ_ｃｏｓの閾値を下げ、両病変ベクトルのノルムがともに大きい場合はコサイン類似度Ｓ_ｃｏｓの閾値を上げる。これにより、病変ベクトルのノルムが小さい場合はコサイン類似度Ｓ_ｃｏｓに対する判定基準を緩和し、大きい場合は厳しくして判定することになる。

（図１６：ステップＳ６．９：補足その１）
具体的には、例えば病変ベクトルＡ_ｉのノルムとＢ_ｊのノルムがともにある閾値より小さければコサイン類似度Ｓ_ｃｏｓの閾値を下げ、両病変ベクトルのノルムがともにその閾値以上である場合はコサイン類似度Ｓ_ｃｏｓの閾値を上げる、などとすればよい。あるいは、両病変ベクトルのノルムが大きくなるのにともなって漸増的にコサイン類似度Ｓ_ｃｏｓの閾値を上げるようにしてもよい。いずれにしても、両病変ベクトルのノルムが大きいほどコサイン類似度Ｓ_ｃｏｓの閾値は大きくなる。

（図１６：ステップＳ６．９：補足その２）
両病変ベクトルのいずれか一方のノルムのみが閾値以上であるような場合は、これら病変は異なる病変である可能性が高くなるので、本ステップは省略してもよい。両病変ベクトルのノルムが閾値を挟んで接近しているような場合には、個々の状況に応じて処理することになるであろう。もっとも、閾値を設定する時点において、本ステップを実施すべきか否か明確に判定できるような閾値を定めることが望ましいと思われる。

（図１６：ステップＳ６．１０）
病変対応判定部４０４は、今回画像におけるベクトルＢ_ｊに対する前回画像のベクトルＡ_ｉのコサイン類似度Ｓ_ｃｏｓが閾値を超えているか否かを判定する。コサイン類似度Ｓ_ｃｏｓが閾値を超えている場合はステップＳ６．１１に進み、超えていない場合はｉを１つインクリメントしてステップＳ６．９に戻る。

（図１６：ステップＳ６．１１）
病変対応判定部４０４は、今回画像におけるベクトルＢ_ｊに対する前回画像のベクトルＡ_ｉのノルム類似度Ｓ_ｎｏｒｍが閾値を超えているかを判定する。ノルム類似度Ｓ_ｎｏｒｍが閾値を超えている場合はステップＳ６．２に進み、超えていない場合はｉを１つインクリメントしてステップＳ６．９に戻る。

（図１６：ステップＳ６．２〜Ｓ６．７）
これらのステップは、実施形態１の図１１で説明したものと同様である。

＜実施の形態２：まとめ＞
以上のように、本実施形態２に係る画像診断支援装置１０１は、コサイン類似度Ｓ_ｃｏｓとノルム類似度Ｓ_ｎｏｒｍそれぞれについて、類似判定をするための閾値を個別に設定し、被検体の部位毎に各閾値を調整する。これにより、被検体の部位の移動態様に応じて判定閾値を最適化し、病変ベクトルの一致判定をより正確にすることができる。

＜実施の形態３＞
本発明の実施形態３では、被検体の体格に応じて部位別閾値を設定する構成例を説明する。その他の構成要素については実施形態１〜２と同様であるため、以下では差異点を中心に説明する。本実施形態３で説明する構成は、実施形態１〜２と組み合わせて用いることができる。

図１７は、本実施形態３において、画像診断支援装置１０１が病変を対応付ける際のデータの流れを示した図である。本実施形態３に係る画像診断支援装置１０１は、実施形態１の図６で説明した構成に加えて、被検体別閾値補正部１４０１を備える。その他の構成は実施形態１〜２と同様である。

被検体別閾値補正部１４０１は、後述の図１８で説明する被検体情報テーブル１５００と体格モデルデータテーブル１５１０を用いて、被検体の体格を考慮した部位別閾値を設定する。被検体別閾値補正部１４０１は、その機能を実現する回路デバイスなどのハードウェアを用いて構成することもできるし、その機能を実装したソフトウェアをＣＰＵ２０１が実行することによって実現することもできる。

図１８は、被検体情報テーブル１５００と体格モデルデータテーブル１５１０の構成およびデータ例を示す図である。被検体別閾値補正部１４０１は、画像サーバ１０２に記憶されている被検体に関する情報を取得して被検体情報テーブル１５００に記憶させ、体格モデルデータテーブル１５１０と照合することによって、被検体の体格を考慮した部位別閾値を設定する。

被検体情報テーブル１５００は、被検体ＩＤフィールド１５０１、性別フィールド１５０２、年齢フィールド１５０３、身長フィールド１５０４、胸囲フィールド１５０５、体重フィールド１５０６を有する。これらフィールドは、被検体の体格や身体的特徴に関する各パラメータを保持する。

体格モデルデータテーブル１５１０は、体格モデルＩＤフィールド１５１１、性別フィールド１５１２、年齢フィールド１５１３、身長フィールド１５１４、胸囲フィールド１５１５、体重フィールド１５１６、部位別閾値フィールド１５１７を有する。体格モデルデータテーブル１５１０は、様々な体格のモデルデータと、その体格に対応する部位別閾値とが関連付けて格納されている。

被検体別閾値補正部１４０１は、被検体情報テーブル１５００に格納されている被検体情報に基づき、体格モデルデータテーブル１５１０に格納されている体格モデルデータのなかから被検体に最も似ている体格モデルデータを探索し、対応する体格モデルデータの部位別閾値フィールド１５１７を取得して、病変対応判定部４０４に渡す。病変対応判定部４０４は、その部位別閾値を用いて、病変ベクトル間の類似判定を実施する。

被検体別閾値補正部１４０１は、体格モデルデータテーブル１５１０を用いずに、部位別閾値を求めることもできる。例えば、下記式４に示すような、被検体情報から部位別閾値を導く関数を部位毎にあらかじめ定めておき、被検体情報テーブル１５００に格納されている被検体情報をその関数に代入して部位別閾値を算出することができる。

＜実施の形態３：まとめ＞
以上のように、本実施形態３に係る画像診断支援装置１０１は、被検体の身体的特徴を表すパラメータを用いて部位別閾値を求め、これを用いて病変ベクトルの一致判定を実施する。これにより、例えば体の成長によって被検体の体格が変わった場合でも、閾値を自動計算して最適化することができるので、閾値設定を変更する作業によって医師の読影効率を低下させることを防ぐことができる。

本実施形態３で説明した手法は、実施形態２と組み合わせることもできる。例えば、部位別閾値フィールド１５１７をコサイン類似度Ｓ_ｃｏｓとノルム類似度Ｓ_ｎｏｒｍそれぞれについて設ければ、実施形態２で説明した処理を被検体の体格毎に調整して実施することができる。式４をコサイン類似度Ｓ_ｃｏｓとノルム類似度Ｓ_ｎｏｒｍそれぞれについてあらかじめ定めておくことによっても同様の効果を発揮することができる。

＜実施の形態４＞
本発明の実施形態４では、過去の病変に関する病変情報の履歴を病変情報テーブル３００上に保存しておくことにより、過去の病変が再発した場合にその旨を特定する構成例について説明する。その他の構成については実施形態１〜３と同様であるため、以下では差異点を中心に説明する。

図１９は、本実施形態４における病変情報テーブル３００の構成とデータ例を示す図である。本実施形態４において、病変情報テーブル３００は、実施形態１で説明した各フィールドに加えて、局所再発情報フィールド３１１を有する。

局所再発情報３１１は、病変が局所再発により発生したものか否かを示すフラグであり、統一病変ＩＤフィールド３０２に関連付けられている。局所再発情報フィールド３１１は、治療によって一旦治癒（消滅）したと思われた病変から局所再発が起こった場合に、局所再発の基となった病変の統一病変ＩＤフィールド３０２の値を格納する。

病変対応判定部４０４は、新出病変を含む病変ベクトルに対する類似度の高い病変ベクトルを、前回画像よりも以前の画像中から、前述のいずれかの実施形態で説明した方法によって探索する。新出病変に合致する病変ベクトルが過去の画像内に存在する場合、病変対応判定部４０４は、その病変ベクトルを構成する病変が局所再発の基となった病変であると判定し、局所再発の基となった病変の統一病変ＩＤフィールド３０２の値を新出病変の局所再発情報フィールド３１１に格納する。

図２０は、上記手法によって病変が局所再発した旨を表示する画面例を示す図である。図２０に示す画面では、図１４で説明した画面に加えて局所再発情報メッセージ１２０６を重畳表示し、腫瘍が局所再発したタイミングなどを提示している。これにより、さらに効果的な情報を医師に提示することができる。

なお、本実施形態４では具体例を説明するために局所再発情報に関して説明したが、局所再発情報に限らず、統一病変ＩＤに関連付けて記憶することによって効果的な情報を医師に提示できるその他の情報を、局所再発情報の代替として用いてもよい。

＜実施の形態４：まとめ＞
以上のように、本実施形態４に係る画像診断支援装置１０１は、新出病変を発見すると過去の画像からこれに一致する病変を探索し、一致する病変を発見した場合は、その病変が局所再発した旨を病変情報テーブル３００上で管理する。これにより、病変に関する定量値を時系列的に提示するのみならず、新出病変と判定された病変が局所再発によるものであることを画面上で提示することができる。

本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることもできる。また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることもできる。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成を追加・削除・置換することもできる。

上記各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部や全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。

１０１：画像診断支援装置、１０２：画像サーバ、１０３：モダリティ、２０１：ＣＰＵ、２０２：メモリ、２０３：表示部、２０４：入力部、２０５：通信Ｉ／Ｆ、２０６：記憶部、３００：病変情報テーブル、３０１：病変ＩＤフィールド、３０２：統一病変ＩＤフィールド、３０３：基準点フラグフィールド、３０４：撮影日フィールド、３０５：画像ＵＩＤフィールド、３０６：病変位置フィールド、３０７：腫瘍径フィールド、３０８：部位フィールド、３０９：病名フィールド、３１０：所見フィールド、３１１：局所再発情報フィールド、４０１：画像表示部、４０２：病変位置取得部、４０３：基準点設定部、４０４：病変対応判定部、４０５：病変情報記憶部、４０６：病変情報取得部、４０７：病変対応情報取得部、６０１：読影画面、６０２：患者情報欄、６０３：病変抽出実行ボタン、６０４：表示パネル、６０５：ポインタ、６０６：病変マーク、６０７：撮像日時表示、７０１：前回病変俯瞰画像、７０２：今回病変俯瞰画像、７０３：前回断面画像、７０４：今回断面画像、７０５：前回病変情報、７０６：今回病変情報、
７０７：前回基準点マーク、７０８：今回基準点マーク、７０９：基準点設定メッセージ、１０００：部位別閾値テーブル、１００１：部位フィールド、１００２：部位別閾値フィールド、１１０１：候補病変メッセージ、１１０２：ポップアップ表示、１２０１：病変俯瞰画像、１２０２：断面画像、１２０３：病変情報、１２０４：時系列表示、１２０５：データ点、１２０６：局所再発情報メッセージ、１４０１：被検体別閾値補正部、１５００：被検体情報テーブル、１５０１：被検体ＩＤフィールド、１５０２：性別フィールド、１５０３：年齢フィールド、１５０４：身長フィールド、１５０５：胸囲フィールド、１５０６：体重フィールド、１５１０：体格モデルデータテーブル、１５１１：体格モデルＩＤフィールド、１５１２：性別フィールド、１５１３：年齢フィールド、１５１４：身長フィールド、１５１５：胸囲フィールド、１５１６：体重フィールド、１５１７：部位別閾値フィールド。

Claims (17)

1. 同一の被検体を撮影して得た複数の画像を用いて前記被検体を診断することを支援する画像診断支援装置であって、
   複数の前記画像上における前記被検体の病変が同一の病変であるか否かを前記画像上の前記病変の位置に基づき判定する病変対応判定部を備え、
   前記病変対応判定部は、
   前記画像上の前記病変の位置を用いて、前記画像上の基準点から前記病変に対するベクトルを、複数の前記画像上における前記病変それぞれについて算出し、
   複数の前記画像上における各前記ベクトル間の類似度を算出し、
   前記類似度が所定閾値以上であれば各前記ベクトルに対応する前記病変は同一の病変であると判定し、前記類似度が前記閾値未満であれば異なる病変であると判定する
   ことを特徴とする画像診断支援装置。
2. 前記画像上における前記病変に関する診断情報と前記病変を識別する病変識別情報を関連付けて記憶する病変情報記憶部と、
   前記画像上の前記病変の位置を取得して前記病変識別情報と関連付けて前記病変情報記憶部に記憶させる病変位置取得部と、
   を備えることを特徴とする請求項１記載の画像診断支援装置。
3. 前記病変情報記憶部は、
   前記画像上における移動量が互いに異なる前記被検体上の部位毎に定義された前記所定閾値を記憶しており、
   前記病変対応判定部は、
   前記画像上の前記病変がいずれの前記部位に相当するかを特定した上で、その部位に対応する前記所定閾値を用いて前記判定を実施する
   ことを特徴とする請求項２記載の画像診断支援装置。
4. 前記病変情報記憶部は、
   前記被検体の身体的特徴を示す値を基にして予め体格毎に定義された体格モデルに対する前記所定閾値を記憶しており、
   前記病変情報記憶部は、
   前記被検体がいずれの体格モデルに相当するかを特定した上で、その体格モデルに対する前記所定閾値を用いて前記判定を実施する
   ことを特徴とする請求項３記載の画像診断支援装置。
5. 前記病変対応判定部は、
   前記被検体の身体的特徴を表すパラメータを引数として前記所定閾値を算出する関数を用いて、前記被検体の身体的特徴に対応する前記所定閾値を動的に算出し、算出した前記所定閾値を用いて前記判定を実施する
   ことを特徴とする請求項１記載の画像診断支援装置。
6. 前記病変対応判定部は、前記類似度として、
   複数の前記画像上における各前記ベクトルのノルムの差分値の大小に基づき前記類似度を判定するためのノルム類似度と、
   複数の前記画像上における各前記ベクトルが形成する角度の大きさに基づき前記類似度を判定するための角度類似度と、
   を用いることを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
7. 前記病変対応判定部は、
   前記ベクトルのノルムが大きくなるのにともなって、複数の前記画像上における前記病変が同一の病変であると判定するために必要な前記角度類似度がより高くなるように、前記角度類似度に基づき前記判定を実施するための閾値を補正する
   ことを特徴とする請求項６に記載の画像診断支援装置。
8. 前記病変対応判定部は、
   前記病変のなかから、複数の前記画像上で共通する部位を、前記基準点として選択する
   ことを特徴とする請求項１記載の画像診断支援装置。
9. 前記病変位置取得部は、
   前記病変の位置、前記病変が存在する前記被検体上の部位、前記病変に関する定量値を含む診断情報、および個々の前記病変を一意に識別する識別情報を関連付けて、前記病変情報記憶部に記憶させる
   ことを特徴とする請求項２に記載の画像診断支援装置。
10. 同一の前記病変に対してその旨を示す識別子を割り当てて前記病変情報記憶部に記憶させる病変対応情報取得部を備え、
    前記病変対応情報取得部は、
    前記病変対応判定部が同一であると判定した前記病変に対して、前記病変を一意に識別する前記病変識別情報とは別に、互いに同じ値の前記識別子を割り当てて前記病変情報記憶部に記憶させ、
    前記病変対応判定部が同一ではないと判定した前記病変については、互いに異なる値の前記識別子を割り当てて、前記病変情報記憶部に記憶させる
    ことを特徴とする請求項２記載の画像診断支援装置。
11. 同じ値の前記識別子を割り当てられている前記病変を含む複数の前記画像を同時に画面表示する表示部を備えた
    ことを特徴とする請求項１０記載の画像診断支援装置。
12. 同一の前記病変に対してその旨を示す前記識別子を割り当てて前記病変情報記憶部に記憶させる病変対応情報取得部と、
    他の前記病変と同一である可能性がある複数の前記病変を含む前記画像を画面表示する表示部と、
    を備え、
    前記病変対応判定部は、
    前記類似度が前記所定閾値以上である前記病変が複数存在する場合は、その旨を示す情報とともに、それらの病変の画像を前記表示部に画面表示させる
    ことを特徴とする請求項１１記載の画像診断支援装置。
13. 前記画像を画面表示する表示部を備え、
    前記病変対応判定部は、
    前記画像上の新たな病変の位置と、前記病変情報記憶部が格納している過去の前記病変の位置とを比較し、これらの対応関係に基づき、前記新たな病変が過去の前記病変の再発により生じたものであるか否かを判定し、
    前記新たな病変が過去の前記病変の再発により生じたものであると判定した場合は、その旨を前記病変情報記憶部に記憶させ、さらにその旨を前記表示部に画面表示させる
    ことを特徴とする請求項２記載の画像診断支援装置。
14. 前記病変位置取得部は、
    前記病変の領域を示す座標値群を受け取り、その座標値群にしたがって前記病変を代表する座標を生成し、その値を前記病変の位置として前記病変情報記憶部に格納する
    ことを特徴とする請求項２記載の画像診断支援装置。
15. 前記病変対応判定部は、
    複数の前記画像上における各前記ベクトルのノルムの差分値が小さいほど値が大きくなるノルム類似度と、
    複数の前記画像上における各前記ベクトルが形成する角度が小さいほど値が大きくなる角度類似度と、
    をそれぞれ算出し、
    前記ノルム類似度と前記角度類似度を用いて前記類似度を算出する
    ことを特徴とする請求項１記載の画像診断支援装置。
16. 同一の被検体を撮影して得た複数の画像を用いて前記被検体を診断することを支援する処理をコンピュータに実行させる画像診断支援方法であって、
    複数の前記画像上における前記被検体の病変が同一の病変であるか否かを前記画像上の前記病変の位置に基づき判定する病変対応判定ステップを前記コンピュータに実行させ、
    前記病変対応判定ステップでは、前記コンピュータに、
    前記画像上の前記病変の位置を用いて、前記画像上の基準点から前記病変に対するベクトルを、複数の前記画像上における前記病変それぞれについて算出するステップ、
    複数の前記画像上における各前記ベクトル間の類似度を算出するステップ、
    前記類似度が所定閾値以上であれば各前記ベクトルに対応する前記病変は同一の病変であると判定し、前記類似度が前記閾値未満であれば異なる病変であると判定するステップ、
    を実行させることを特徴とする画像診断支援方法。
17. 同一の被検体を撮影して得た複数の画像を用いて前記被検体を診断することを支援する画像診断支援方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、
    複数の前記画像上における前記被検体の病変が同一の病変であるか否かを前記画像上の前記病変の位置に基づき判定する病変対応判定ステップを前記コンピュータに実行させ、
    前記病変対応判定ステップでは、前記コンピュータに、
    前記画像上の前記病変の位置を用いて、前記画像上の基準点から前記病変に対するベクトルを、複数の前記画像上における前記病変それぞれについて算出するステップ、
    複数の前記画像上における各前記ベクトル間の類似度を算出するステップ、
    前記類似度が所定閾値以上であれば各前記ベクトルに対応する前記病変は同一の病変であると判定し、前記類似度が前記閾値未満であれば異なる病変であると判定するステップ、
    を実行させることを特徴とする画像診断支援プログラム。

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