JP6424147B2 - 画像処理装置、方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は画像処理装置に係り、特に読影者の負担軽減を図る画像処理技術に関する。

Ｘ線ＣＴ（Ｘ−ｒａｙ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置やＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）装置等に代表される医用画像検査装置を用いた診断では、撮影された三次元医用画像を、連続した二次元断面画像として再構成し、その二次元断面画像を観察して読影を行うことが一般的である。

撮影装置の高度化により、生成される三次元医用画像の三次元分解能も向上しており、データサイズは増加する傾向にある。特に、先に述べた二次元断面画像の生成間隔はより細かくすることが可能となり、医用画像上に現れる病変のより詳細な観察が可能となってきているが、結果的に三次元医用画像あたりの断面枚数も増加している。また特にＣＴ装置においては、低線量で高画質な三次元医用画像の撮影が可能になってきたこともあり、ＣＴ画像の撮影機会も増加傾向にある。

これらの理由により、膨大な医用三次元医用画像を読影する医師や技師等の読影者にかかる負担は、非常に高いものになっているといえる。これらの負担を軽減するために、例えば、特許文献１には、医師の入力所見に基づいて、所見画像の位置の周辺以外の断面枚数を削減する方法などが提案されている。

特開２０１２−４００４４号公報

大量の三次元医用画像を読影する際に、読影者が必要とする画像を表示させる手段としてこれまでに提案されている技術においては、所見周辺領域として定められる範囲が、個別の病変疑いの三次元サイズなどの個体差に関する考慮がなされていない。そのため，所見周辺領域として事前に規定した大きさと、病変の大きさが異なる場合、病変の疑いがある領域である病変疑い領域が過不足なく所見周辺領域に含まれるとは限らない。このことにより、読影する二次元画像量を充分に削減できない問題や、読影者が必要とする画像を不足なく表示できないなどの課題がある。

本発明の目的は、これらの課題を解決し、病変疑い領域の個体差にかかわらず、読影者にかかる負担を軽減することが可能な画像処理装置、方法、及びプログラムを提供することにある。

上記の目的を達成するため、本発明においては、画像処理装置であって、第一方向に直交する複数の二次元断面画像の積み重ねからなる、被検者の計算用医用画像に対する注目点から、第一方向の注目範囲を特定する注目範囲特定部と、第一方向の注目範囲と第一方向の非注目範囲に対して、異なる解像度を指定して、三次元の読影用医用画像を生成する読影用医用画像生成部とを備え、注目範囲特定部は、注目点が存在する二次元断面画像上で二次元注目範囲を算出し、二次元注目範囲に基づき第一方向における二次元断面画像間の類似度を示す第一方向類似度を算出することにより、第一方向の注目範囲を特定する画像処理装置を提供する。

また、上記の目的を達成するため、本発明においては、画像処理装置における画像処理方法であって、画像処理装置は、第一方向に直交する複数の二次元断面画像の積み重ねからなる被検者の計算用医用画像に対し、注目点が存在する二次元断面画像上で二次元注目範囲を算出し、二次元注目範囲に基づき第一方向における二次元断面画像間の類似度を示す第一方向類似度を算出することにより第一方向の注目範囲を特定し、第一方向の注目範囲と第一方向の非注目範囲に対して、異なる解像度を指定して、三次元の読影用医用画像を生成する画像処理方法を提供する。

更に、上記の目的を達成するため、本発明においては、画像処理装置における画像処理プログラムであって、画像処理装置を、第一方向に直交する複数の二次元断面画像の積み重ねからなる被検者の計算用医用画像に対し、注目点が存在する二次元断面画像上で二次元注目範囲を算出し、二次元注目範囲に基づき第一方向における二次元断面画像間の類似度を示す第一方向類似度を算出することにより第一方向の注目範囲を特定し、第一方向の注目範囲と第一方向の非注目範囲に対して、異なる解像度を指定して、三次元の読影用医用画像を生成するよう実行させる画像処理プログラムを提供する。

本発明によれば、病変疑い領域の個体差にかかわらず、読影者にかかる負担を軽減することが可能な三次元医用画像を生成することできる。

実施例１に係る画像処理装置の一例を含むシステム構成図である。 実施例１に係る、画像処理装置で実行する、読影用三次元医用画像生成処理の一例を示すフローチャート図である。 実施例１に係る、三次元の計算用医用画像に対する計算処理の流れを説明する模式図である。 実施例１に係る、医用画像撮影装置による撮影から、読影用医用画像の表示までの流れを説明する図である。 実施例３に係る、体軸方向に平行な二次元医用画像から、体軸方向注目範囲を特定する処理の一例を示すフローチャート図である。 実施例４に係る、自動的に注目点を特定する画像処理装置の構成を示すシステム構成図である。 実施例５に係る、注目点の特定と読影用医用画像の生成を逐次的に実行する処理の一例を示すフローチャート図である。 実施例５に係る、注目点の特定と読影用医用画像の生成を逐次的に実行する処理の際に表示装置に表示する二次元断面画像を説明する図である。

以下、本発明の種々の実施例を図面に従い説明する。なお、本明細書において、注目点、および注目範囲とは、医用画像を読影する読影医などの読影者の医学的知識や当該疾病診断に対する医学的根拠（エビデンス）等に基づいて判断される、病変の疑いが高い点、および領域を指す。本発明の画像処理装置において、注目点、あるいは注目範囲は、自動または手動で指定、あるいは特定されるものである。

また、以下の実施例においては、上述の第一方向を体軸方向とし、注目二次元画像として体軸方向と直交する体軸(axial)断面画像を用い、被検者の注目点から体軸方向の注目範囲を特定する例を説明する。しかしながら、注目二次元画像として第一方向と直交する断面画像は、体軸(axial)断面画像に限定されず、矢状（sagittal）断面画像、冠状（coronal）断面画像、或いは斜め(oblique)断面画像を用いることができる。その場合、被検者の注目点から特定される第一方向の注目範囲は、第一方向が矢状方向、冠状方向、斜め方向の注目範囲に対して以下の実施例の構成が適用されることになる。更に、以下の実施例の説明において体軸方向類似度、体軸方向類似度算出式、体軸方向類似度基準範囲等の用語が用いられるが、これはそれぞれ第一方向類似度、第一方向類似度算出式、第一方向類似度基準範囲等の一例として示すものであり、体軸方向のものに限定されるものでない。

本実施例は、医用画像に対して自動または手動で指定された注目点から第一方向である体軸方向の注目範囲を特定し、注目範囲と、注目範囲以外（以下、非注目範囲）とで異なる再構成条件にて、読影用三次元医用画像を再構成する画像処理装置の実施例である。

すなわち、本実施例は、画像処理装置１１であって、体軸方向に直交する複数の二次元断面画像の積み重ねからなる、被検者の計算用医用画像に対する注目点から、体軸方向の注目範囲を特定する体軸方向注目範囲特定部２１と、体軸方向の注目範囲と体軸方向の非注目範囲に対して、異なる解像度を指定して、三次元の読影用医用画像を生成する読影用医用画像生成部２３とを備え、体軸方向注目範囲特定部２１は、注目点が存在する二次元断面画像上で二次元注目範囲を算出し、二次元注目範囲に基づき体軸方向における二次元断面画像間の類似度を示す第一方向類似度を算出することにより体軸方向の注目範囲を特定する構成の画像処理装置、方法、及びプログラムの実施例である。

なお、本実施例の画像処理装置においては、ＣＴ医用画像撮影装置により得られる再構成三次元医用画像について述べるが、本技術は他の医用画像撮影装置により得られるデータについても応用可能である。例えばＭＲＩ撮影装置等により得られるデータであっても、複数の二次元断面画像の積み重ねとして表現できる三次元画像を得るもので、画素分布に病変特徴が現れるとされているものであれば適用することができる。

上述の通り、本実施例において指定する注目点、特定する注目範囲とは、読影医等の医学的知識や当該疾病診断に対する医学的根拠（エビデンス）等に基づいて判断される病変の疑いが高い点、および病変の疑いが高い領域を指す。ここで対象となる病変とは、医用画像上に現れた場合に、周囲即ち病変の疑いが低い領域との輝度の違いや、分布の違いから判断できる可能性が高いものとする。例えば肺結節の場合は一般に、そのＣＴ値が周辺の空気領域よりも高い画素を多く含む領域としてＣＴ画像上に現れることが知られている。胸部ＣＴ画像上で高輝度画素を多く含む他のオブジェクトとしては、血管や骨があるが、高輝度値の分布形状に応じて、それらと区別し、病変すなわちこの例における肺結節である疑いの高さを判別できると言われている。

本実施例において、注目範囲は主に病変の疑いが高い領域を指し、注目点とは、病変の疑いが高い領域内の１点を指す。注目点は、注目範囲の重心としてもよいし、その周辺のいずれかの点としてもよい。

図１に、本実施例に係る画像処理装置の一例を含むシステム構成図を示す。同図に示すように、本システムは、画像処理装置１１と、操作者の入力等を受診し画像処理装置１１に送信する入力装置１０と、画像処理装置１１から得られる医用画像を表示する表示装置１２とから構成されている。

画像処理装置１１は、複数の機能ブロック、すなわち、第一方向として例示する体軸方向について単一の解像度を持つ計算用医用画像および、注目範囲と非注目範囲で異なる再構成条件、すなわち、非注目範囲に対しては注目範囲よりも低い解像度により生成された三次元の読影用医用画像を保存する画像記憶部２２と、画像記憶部２２から得られる計算用医用画像に対する注目点を特定する注目点特定部２０と、注目点特定部２０から得られる注目点と画像記憶部２２から得られる計算用医用画像とから、計算用医用画像の体軸方向注目範囲を算出する体軸方向注目範囲特定部２１と、体軸方向注目範囲特定部２１で特定した体軸方向注目範囲を用い、読影用医用画像を生成する読影用医用画像生成部２３を備える。

注目点特定部２０は、画像記憶部２２に保存される複数の計算医用画像に対する注目点を、計算用医用画像それぞれに対応する形で記憶する注目点記憶部４０を備える。なお、注目点記憶部４０は、画像記憶部２２と同一の記憶部で構成することも可能である。

体軸方向注目範囲特定部２１は、注目点特定部２０から得られる計算用医用画像に対する注目点から、計算用医用画像中の体軸に直交する二次元断面画像に対する二次元注目範囲を算出する二次元注目範囲算出部３０と、二次元注目範囲算出部３０から得られる二次元注目範囲を用い、計算用医用画像の複数の二次元断面画像それぞれに対して、第一方向である体軸方向に隣り合う二次元断面画像との体軸方向類似度を算出し、計算用医用画像に対する体軸方向の注目範囲を算出する体軸方向注目範囲算出部３１と、更に図示を省略した二次元特徴量算出式と二次元特徴量基準範囲、及び体軸方向類似度算出式と体軸方向類似度基準範囲を記憶する基準特徴量記憶部とを備える。この基準特徴量記憶部についても画像記憶部２２と同一の記憶部で構成することも可能である。

なお、ここで二次元特徴量算出式とは、三次元医用画像の二次元断面画像上の各画素について、少なくとも隣接する画素の輝度差から二次元特徴量を算出するための予め定められた式、二次元特徴量基準範囲は、二次元特徴量に対して基準となる注目領域が取りうる予め定められた範囲を意味する。また、体軸方向類似度算出式は、複数の二次元断面画像それぞれにおいて、少なくとも特定の二次元領域内の複数の画素の平均値から得られる平面内特徴量を算出し、注目二次元断面から得られる平面内特徴量と、注目二次元断面以外の断面から得られる平面内特徴量との類似度を体軸方向類似度として算出する予め定められた式であり、体軸方向類似度基準範囲は、基準となる注目領域に対する体軸方向類似度のとり得る予め定められた範囲を意味する。

以上説明した画像処理装置１１は、通常のパーソナルコンピュータなどの、画像処理プログラムを実行する中央処理部（ＣＰＵ）と、プログラムやデータを記憶する記憶部を備えたコンピュータで実現できる。また、入力装置１０と表示装置１２も、上記のコンピュータのキーボードやマウスなどの入力部、ディスプレイを利用することができる。言い換えるなら、本実施例の画像処理プログラムは、好適にはＣＰＵを、被検者の計算用医用画像に対する注目点から、被検者の体軸方向注目範囲を特定するため、計算用医用画像の注目点が存在する注目二次元画像上で、注目点の周囲の画素の輝度値分布から二次元注目範囲を算出し、二次元注目範囲から体軸方向類似度を算出することにより、体軸方向注目範囲を算出し、体軸方向注目範囲に対して体軸方向解像度を指定する第一再構成条件、非注目範囲に対して第一の再構成条件よりも低い体軸方向解像度を指定する第二再構成条件により、三次元の読影用医用画像を生成するよう実行させるプログラムである。

次に、図２を用いて、図１に示した本実施例の画像処理装置による読影用三次元医用画像生成処理の流れを順次説明する。
まず、画像処理装置１１は、システムからの入力もしくはユーザからの指示により、画像記憶部２２に保存される複数の計算用医用画像から、処理対象とする計算用医用画像Ｖｏｌｕｍｅを特定する（ステップ１０１）。

ここでは計算用医用画像Ｖｏｌｕｍｅは、体軸方向と直交する二次元断面画像の集合Ｓｌｉｃｅ［ｓ＝１〜ｎｓ］としても表現可能で、Ｓｌｉｃｅ［ｓ］は二次元画像、即ち画素がグリッド状に並んでおり、ｘ、ｙの値で一意に画素が特定できるデータである場合について説明する。

またここでの二次元断面画像Ｓｌｉｃｅ［ｓ］は、被検者の体軸方向の上から下方、言い換えるなら頭部から足部に向かって順に並んでいるものとする。すなわち、Ｓｌｉｃｅ［１］は最も頭部側の断面であり、Ｓｌｉｃｅ［ｎｓ］は最も足部側の断面となる。ここではｓ＝１〜ｎｓを、断面番号と呼ぶことする。

次に注目点特定部２０は、上記のＶｏｌｕｍｅに対して予め設定された注目点Ｐｏｉｎｔ［ｍ］（ｍ＝１〜Ｍ）を注目点記憶部４０から特定し、Ｐｏｉｎｔ［ｍ］とその個数Ｍを体軸方向注目範囲特定部２１に出力する（ステップ１０２）。ここで、Ｍ＝０すなわちＶｏｌｕｍｅに対する注目点が存在しない場合、この後の処理は行われず、あらかじめ定められた再構成条件によって三次元医用画像を生成する。

体軸方向注目範囲特定部２１は、以降の処理、すなわち、図２の点線枠で囲われたステップ１０３〜ステップ１０５を、ｍ＝１〜Ｍ、即ちＭが２以上である場合は複数の注目点それぞれについて実施する。

まず、二次元注目範囲算出部３０は、Ｖｏｌｕｍｅにおいて、Ｐｏｉｎｔ[ｍ]が存在するＳｌｉｃｅ［ｓ＿ｍ］を特定し、Ｐｏｉｎｔ［ｍ］の周囲の輝度情報から、二次元注目範囲Ｒｅｇｉｏｎ［ｍ］を算出する（ステップ１０３）。すなわち、二次元注目範囲算出部３０は、注目点が存在する注目二次元断面画像において、基準特徴量記憶部から読みだされる二次元特徴量算出式で算出する二次元特徴量と、基準特徴量記憶部から読みだされる二次元特徴量基準範囲とを参照して二次元注目範囲を算出する。先に説明したように、図示を省略した基準特徴量記憶部には、三次元医用画像の二次元断面画像上の各画素について、少なくとも隣接する画素の輝度差から二次元特徴量を算出する二次元特徴量算出式と、二次元特徴量に対して基準となる注目領域が取りうる二次元特徴量基準範囲が予め記憶されている。なお、Ｒｅｇｉｏｎ［ｍ］の算出法の例については後述する。

次に、体軸方向注目範囲算出部３１は、Ｓｌｉｃｅ［ｓ＿ｍ］上の基準特徴量α＿ｏｒｇ［ｍ］と、Ｓｌｉｃｅ［ｓ＿ｍ］の上下方向に連続する各断面で、類似度算出用特徴量α［ｓ］を算出する（ステップ１０４）。α＿ｏｒｇ［ｍ］＝α［ｓ＿ｍ］であり、α［ｓ］は、α＿ｏｒｇ［ｍ］と同じ方法により算出される。

次に、体軸方向注目範囲算出部３１は、α［ｓ］とα＿ｏｒｇ［ｍ］の体軸方向類似度ｓｉｍ［ｓ］が閾値ｔｈ＿ｓｉｍ以上となる二次元断面画像で、かつＳｌｉｃｅ［ｓ＿ｍ］から連続する範囲を、Ｐｏｉｎｔ［ｍ］に対する体軸方向注目範囲ＡＲｅｇｉｏｎ［ｍ］とし、読影用医用画像生成部２３に出力する（ステップ１０５）。すなわち、体軸方向注目範囲特定部２１の体軸方向注目範囲算出部３１は、基準特徴量記憶部から読みだされる体軸方向類似度算出式にて算出する体軸方向類似度と、基準特徴量記憶部から読みだされる体軸方向類似度基準範囲を参照して体軸方向注目範囲を算出する。先に説明したように、図示を省略した基準特徴量記憶部には、前記注目断面から得られる平面内特徴量と、前記注目断面以外の断面から得られる平面内特徴量との類似度を体軸方向類似度として算出する体軸方向類似度算出式と、基準となる注目領域に対する体軸方向類似度のとり得る体軸方向類似度基準範囲が予め記憶されている。ステップ１０５を実現する具体的な方法については後述する。

次に、読影用医用画像生成部２３は、ＡＲｅｇｉｏｎ［ｍ＝１〜Ｍ］、即ちすべての注目点に対する体軸方向注目範囲については体軸方向解像度を指定する再構成条件１、それ以外の位置については、再構成条件１よりも低い体軸方向解像度の再構成条件２によって三次元医用画像を再構成する（ステップ１０６）。再構成条件１、２の詳細については後述する。

ここで、上記のステップ１０３において二次元注目範囲算出部３０が算出するＲｅｇｉｏｎ［ｍ］の算出方法の一例について説明する。ここでは説明のため、Ｒｅｇｉｏｎ［ｍ］を算出する前段階に利用するｐｒｅＲｅｇｉｏｎ［ｍ］を用いる。ｐｒｅＲｅｇｉｏｎ［ｍ］は、Ｐｏｉｎｔ［ｍ］を含む二次元領域で、あらかじめ定めた判定条件を満たす画素の集合で表されるものとする。

ここでいう判定条件とは例えば、Ｐｏｉｎｔ［ｍ］との輝度差が閾値以下となるかどうかなどが挙げられる。この場合、二次元特徴量としてはＰｏｉｎｔ［ｍ］との輝度差となり、二次元特徴量基準範囲としてはその輝度差に対する下限閾値と上限閾値により定義される値の範囲となる。判定条件としては他にも、Ｐｏｉｎｔ［ｍ］から二次元的に連続しており、隣接画素との輝度差が閾値以下となる、もしくはその両方を満たす、などである。それ以外にも、例えばＧｒａｐｈｃｕｔｓ法やｗａｔｅｒｓｈｅｄ法等、従来知られている二次元の領域抽出手法を利用することもできる。

Ｒｅｇｉｏｎ［ｍ］は、ｐｒｅＲｅｇｉｏｎ［ｍ］を包含する二次元領域として算出される。Ｒｅｇｉｏｎ［ｍ］の形状は矩形や円形等の幾何学形状で表現してもよいし、点集合で表現される自由形状としても表現できる。幾何学形状の場合はｐｒｅＲｅｉｏｎを包含する最小の形状、もしくはその数倍の形状を利用し、自由形状とする場合はｐｒｅＲｅｇｉｏｎ［ｍ］の凸包、即ちｐｒｅＲｅｇｉｏｎ［ｍ］を包含する最小の凸状形状を利用することなどが可能である。後で説明する図３は、Ｒｅｇｉｏｎ［ｍ］をｐｒｅＲｅｇｏｉｎ［ｍ］を包含する最少の円とした場合の、三次元の計算用医用画像に対する計算処理の流れを示し、同図におけるｐｒｅＲｅｇｏｉｎ［ｍ］中の×印は、注目点を模式的に示している。

次にステップ１０４において体軸方向注目範囲算出部３１が算出する基準特徴量α＿ｏｒｇ［ｍ］の算出方法について説明する。
α＿ｏｒｇ［ｍ］は、Ｓｌｉｃｅ［ｓ＿ｍ］上の二次元注目範囲Ｒｅｇｉｏｎ［ｍ］内の画素の輝度、およびその周辺の画素の輝度を利用して算出するものである。例えば，Ｒｅｇｉｏｎ［ｍ］内の画素値のヒストグラムを算出し、その中央値と分散をα＿ｏｒｇ［ｍ］とする。またα＿ｏｒｇ［ｍ］には他にも、Ｒｅｇｉｏｎ［ｍ］内の画素値の隣接画素間の輝度差の平均値などを含めることもでき、複数の値からなるベクトルとして表現することもできる。

ステップ１０４において体軸方向注目範囲算出部３１が算出するα［ｓ］は、α＿ｏｒｇ［ｍ］と同じ算出式により、Ｓｌｉｃｅ［ｓ］上の二次元注目範囲Ｒｅｇｉｏｎ［ｍ］内の画素から算出されるものとする。

ステップ１０５において体軸方向注目範囲算出部３１が体軸方向注目範囲を算出する場合について、具体的な方法について述べる。
ここで、注目スライスフラグＦ＿ｃ[ｓ＝１〜ｎｓ]を導入する。Ｆ＿ｃ［ｓ］はＶｏｌｕｍｅの各二次元断面画像Ｓｌｉｃｅ［ｓ］にそれぞれ割り当てられ、ステップ１０５開始時点ではすべてのＦ＿ｃ［ｓ］＝０とする。Ｓｌｉｃｅ［ｓ＿ｍ］を一枚目の注目スライスとし、Ｆ＿ｃ［ｓ＿ｍ］＝１とする。

体軸方向類似度ｓｉｍ［ｓ］が閾値ｔｈ＿ｓｉｍ以上となるか、またＳｌｉｃｅ［ｓ＿ｍ］から連続する範囲となるかの判断は、Ｓｌｉｃｅ［ｓ＿ｍ］から体軸の上方向と下方向、すなわち頭部側方向、足部側方向についてそれぞれ行われる。ここでは下方向の判断の例として、体軸方向で上からＳ＿ｃｕｒｒｅｎｔ枚目である二次元断面画像Ｓｌｉｃｅ［ｓ＿ｃｕｒｒｅｎｔ（＞ｓ＿ｍ）］について説明する。

Ｓｌｉｃｅ［ｓ＿ｃｕｒｒｅｎｔ］は、上側の二次元断面画像が注目スライス即ちＦ＿ｃ［ｓ＿ｃｕｒｒｅｎｔ−１］が１である場合に判断が実施される。Ｓｌｉｃｅ［ｓ＿ｃｕｒｒｅｎｔ］ついて体軸方向類似度ｓｉｍ［ｓ＿ｃｕｒｒｅｎｔ］≧ｔｈ＿ｓｉｍとなれば、Ｓｌｉｃｅ［ｓ＿ｃｕｒｒｅｎｔ］も注目スライスとし、Ｆ＿ｃ［ｓ＿ｃｕｒｒｅｎｔ］＝１とする。ｓｉｍ［ｓ＿ｃｕｒｒｅｎｔ］＜ｔｈ＿ｓｉｍであった場合には、Ｓｌｉｃｅ［ｓ＿ｃｕｒｒｅｎｔ］は注目スライスではないと判断し、下方向への判断を終了する。この場合、Ｓｌｉｃｅ［ｓ＿ｃｕｒｒｅｎｔ−１］を注目スライス群の下端とし、Ｓ＿ｃｅ＝Ｓ＿ｃｕｒｒｅｎｔ−１とする。

同様に、Ｓｌｉｃｅ［ｓ＿ｍ］の上方向に連続する二次元断面画像、即ちＳｌｉｃｅ［ｓ（ｓ＜ｓ＿ｍ）］に対しても体軸方向類似度の判断を実施し、判断終了となった二次元断面画像の一つ下方の二次元断面画像の断面番号を、注目スライス群の上端Ｓ＿ｃｓとする。

こうして求められる注目スライス群の上端から下端まで、即ちＳ＿ｃｓからＳ＿ｃｅまでの範囲を、上述したＡＲｅｇｉｏｎ［ｍ］としてステップ１０５を終了する。

ただしこの場合、ＡＲｅｇｉｏｎ［ｍ］は、計算用医用画像の断面位置により表されている。一方、再構成条件１、２は、実空間座標系における値での指定が必要となるため、体軸方向注目範囲特定部２１はステップ１０５の後に、仮の医用画像の座標系から、実空間座標系への値の変換も実施する。もしくは読影用医用画像生成部２３がステップ１０６の前に、実空間座標系における範囲への変換を実施してもよい。

図３に、各断面で算出する特徴量を模式的に示す。図３においては、α＿ｏｒｇ［ｍ］およびα［ｓ］を、ｆ１＿ｓ，ｆ２＿ｓからなる特徴量ベクトル（ｆ１＿ｓ、ｆ２＿ｓ）とする。ここで、ｆ１＿ｓ，ｆ２＿ｓは，Ｓｌｉｃｅ［ｓ］上の二次元注目範囲Ｒｅｇｉｏｎ［ｓ］から算出する数値である。先に述べたように、α［ｓ］をＲｅｇｉｏｎ［ｓ］内の画素値のヒストグラムの中央値と分散からなるベクトルとすると、ｆ１＿ｓはＲｅｇｉｏｎ［ｓ］内の輝度ヒストグラムの中央値、ｆ２＿ｓはＲｅｇｉｏｎ［ｓ］内の輝度ヒストグラムの分散となる。なお、ここでは２変数からなる特徴量ベクトルを例にとるが、変数は３つでなくてもよい。

体軸方向類似度ｓｉｍ［ｓ］はα＿ｏｒｇ［ｍ］、α［ｓ］の二つを入力変数とする二次元関数ｆ＿ｓｉｍ（α＿ｏｒｇ［ｍ］、α［ｓ］）としている。二次関数ｆ＿ｓｉｍ（α＿ｏｒｇ［ｍ］、α［ｓ］）は例えば、特徴空間上でのα＿ｏｒｇ［ｍ］、α［ｓ］のユークリッド距離、すなわち√{（α＿ｏｒｇ［ｍ］−α［ｓ］）＾２}と表すことができる。この場合、体軸方向類似度基準範囲の例としては、この体軸方向類似度に対する上限閾値と下限閾値により表される値の範囲などが挙げられる。

また、図３の左列に二次元断面画像の積み重ねである三次元画像を模式的に示し、中列には当該二次元断面画像の画像を模式的に示している。左列の三次元画像においては、注目スライス群を実線で、それ以外の二次元断面画像を破線で示し、当該二次元断面画像については斜線により塗りつぶしている。中列の二次元画像断面では、ＣＴ値が高い領域を斜線により表現した。

ここで、体軸方向類似度ｓｉｍ［ｓ］＜＝ｔｈ＿ｓｉｍとなり、最もｓ＿ｍに近いｓをｓ＿ｃとする（ただしｓ＿ｃ＞ｓ＿ｍ）。この場合は、その一枚上の二次元断面画像Ｓｌｉｃｅ［ｓ＿ｃ−１］を注目スライス群の下端とする。すなわち、Ｓ＿ｃｅ＝ｓ＿ｃ−１とする。

続いて、ステップ１０６において読影用医用画像生成部２３が用いる再構成条件１、２について説明する。本実施例においては、読影用医用画像生成部２３は、三次元医用画像撮影装置によって検出されたｒａｗデータから読影用医用画像を再構成する。ここでいうｒａｗデータとは、例えば、三次元医用画像撮影装置であるＣＴ撮影装置により得られる最初のデータで、ＣＴ撮影装置においてＸ線が照射された後の、各投影位置におけるＸ検出器の出力を示すデータであり、画像記憶部２２に記憶されている。一般に三次元ＣＴ画像と呼ばれる画像データは、このｒａｗデータに対して再構成処理を行い、撮影範囲のＸ線吸収率を、三次元の座標系にグリッド状に並んだ画素に反映した形で表現した三次元画像を指す。再構成条件１、２は、このｒａｗデータを読影可能な三次元医用画像とする再構成処理の際に指定する条件を指す。ＣＴ撮影装置以外の三次元医用画像撮影装置においても同様である。

ここでの再構成条件とは主に、二次元断面画像を生成する間隔である再構成間隔、一つの二次元断面画像に反映させる体軸方向の厚みを示す断面厚、また画像に対する尖鋭化や平滑化、ノイズ低減化等を実現するための再構成フィルタの種類や強度を示す。ここで、再構成間隔、断面厚を、再構成条件１においてはｄｉｓ１、ｔｈｉ１、再構成条件２においてはｄｉｓ２、ｔｈｉ２とする。この場合、ｄｉｓ１＜ｄｉｓ２（ｄｉｓ１＝ｔｈｉ１、ｄｉｓ２＝ｔｈｉ２）とすることで、注目範囲のみを詳細化した三次元医用画像を作成することが可能となる。

すなわち、再構成間隔が狭いと体軸方向解像度は高くなり、再構成間隔が広いと体軸方向解像度は低くなる。そこで本実施例において、体軸方向注目範囲に対して体軸方向解像度を指定する再構成条件１、注目範囲以外の非注目範囲に対して再構成条件１よりも低い体軸方向の解像度を指定する再構成条件２により、三次元の読影用医用画像を生成する。

ここで一般には、未画像化領域を発生させないために断面厚≧再構成間隔とすることが望まれるが、断面厚と再構成間隔は、必ずしも一致させる必要はなく、例えばｄｉｓ１＜ｄｉｓ２、ｔｈｉ１＞ｄｉｓ１（ただしｔｈｉ１＝ｔｈｉ２）とすることもできる。この効果について以下に述べる。

異なる断面厚により再構成された２枚の画像を想定すると、断面厚以外の再構成条件が同じであった場合、断面厚が大きい方が、小さい方に比べて画像に寄与する情報量が多くなるため、低ノイズ画像となる。従って、同一三次元医用画像内で異なる断面厚により再構成される画像が存在した場合、断面厚の変化点で読影者が違和感を覚える可能性も考えられる。しかし再構成間隔を変化させ、断面厚を変化させない場合には、ここで述べた違和感を軽減できる効果がある。

同様に、再構成条件に含まれる画質化フィルタに関する条件のうち、尖鋭化フィルタの強度や、平滑化フィルタの強度を再構成間隔に応じて変化させることで、再構成間隔の変化による読影者の違和感を軽減できる効果もある。

ここで述べたような再構成間隔以外の再構成条件の変化については、施設や読影者の方針等に応じて決定することが望ましい。

ここで、図４を用いて、臨床医師等の読影者の読影業務に本システムを導入した場合を想定したフローについて説明する。
図４は、一列目はステップ、二列目はステップ概要、三列目は当該ステップにおいて出力するデータ、四列目は当該ステップにおいて利用する構成を示すフロー図である。本フローは、ステップ２０１からステップ２０６よりなるが、本実施例の画像処理装置はステップ２０３からステップ２０６を実現するものである。

まず、医用画像撮影装置は、撮影範囲、撮影条件等の医師からの撮影指示により患者の撮影を行い，画像処理装置１１の画像記憶部２２に仮の医用画像を記憶する（ステップ２０１）。次に画像処理装置１１は、仮の医用画像を用いて計算用医用画像を生成し、画像記憶部２２に保存する（ステップ２０２）。ここで仮の医用画像から計算用医用画像を生成する際の再構成条件は、撮影範囲、撮影条件により予め定めたものか、撮影前の医師の指示に従うもので、１つの三次元医用画像に対して１つの再構成条件とする。

注目点特定部２０は、計算用医用画像に対する注目点を注目点記憶部４０から特定し（ステップ２０３）、体軸方向注目範囲特定部２１は、計算用医用画像と注目点から、計算用医用画像に対する体軸方向注目範囲を特定する（ステップ２０４）。その後、読影用医用画像生成部２３は、仮の医用画像（ｒａｗデータ）から、三次元の読影用医用画像を生成する（ステップ２０５）。次に表示装置１２は、画像記憶部２２に保存された読影用医用画像の二次元断面画像を一枚ずつ、表示画面に表示する（ステップ２０６）。ここでステップ２０４、２０５における処理は、ステップ１０３〜１０６として述べた処理と同様のものとする。

以上詳述した本実施例の画像処理装置における処理を実現することにより、読影医などの読影者にとっては、通常の撮影指示を実行するだけで、注目点については過不足なく詳細な読影が可能であり、総画像枚数としては最小限の枚数を読影するのみとなり、読影時間が短縮できることとなる。

本実施例では、読影用医用画像を計算用医用画像から生成する画像処理装置の一実施例について説明する。この場合であっても、処理の流れは実施例１で述べたステップ１０１〜１０６と同様である。ただし、ステップ１０６における三次元画像生成の方法が異なる。つまり上述したｒａｗデータからの再構成ではなく、二次元断面画像群からの画像生成となる。本実施例における処理の具体例を以下に述べる。すなわち、計算用医用画像は、体軸方向に直交する複数の二次元断面画像の積み重ねにより表現できる計算用三次元医用画像であり、注目二次元画像は、前記二次元断面画像のうちの一つである。この計算用三次元医用画像は、第一再構成条件の体軸方向解像度と同じかそれよりも高い体軸方向解像度を指定する再構成条件によって予め再構成されており、本実施例の読影用医用画像生成部は、このように予め再構成された計算用三次元医用画像を間引いて読影用医用画像を生成する。

計算用三次元医用画像の再構成間隔をｄｉｓ＿ｏｒｇ、断面厚をｔｈｉ＿ｏｒｇとする。このとき、ｄｉｓ１≧ｄｉｓ＿ｏｒｇを満たすようにする。
ｄｉｓ１＝ｄｉｓ＿ｏｒｇであった場合、体軸方向注目範囲については計算用医用画像を構成する二次元断面画像を、そのまま読影用医用画像を構成する二次元断面画像として利用できる。

非注目範囲に関しては、ｄｉｓ２＞ｄｉｓ＿ｏｒｇとなるため、計算用医用画像から、ｄｉｓ２おきに抽出した二次元断面画像を、読影用医用画像を構成する二次元医用画像とするか、もしくはｄｉｓ２の範囲の複数の二次元断面画像を体軸方向に平均化、もしくはＭＩＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ：最大輝度値投影法）等の画像処理手段を用いて一枚の二次元画像としたものを、読影用医用画像を構成する二次元断面画像とする。

実施例１においては、ｒａｗデータから読影用医用画像を生成する方法について述べたが、一般にｒａｗデータは、画像処理装置を設置する施設によっては、一定期間後に削除されることも多い。従って、撮影直後でないタイミングで本システムを利用する場合など、ｒａｗデータが入手できない可能性もある。これは例えば、遠隔読影等、撮影を実施する施設と、読影を実施する施設が別の施設である場合や、病変の経過を見るための経過観察等で、本技術で生成する医用画像を撮影した日時よりも後に撮影した医用画像と、本技術で生成する医用画像を撮影した医用画像を見比べる場合等である。本実施例の効果は、これらの場合にも、ｒａｗデータを利用せず、読影用医用画像を生成できる点にある。

実施例３では、図１に示した画像処理装置１１の体軸方向注目範囲特定部が、ＸＲ画像やスキャノグラム等、体軸方向に平行な二次元医用画像から、体軸方向注目範囲を特定する構成の実施例である。つまりここでは、計算用医用画像は１枚の二次元画像とする。

図５を用いて本実施例を説明する。まず実施例１のステップ１０１と同様に、画像処理装置１１は、計算用医用画像Ｉｍａｇｅを特定し（ステップ３０１）、体軸方向注目範囲特定部２１は、Ｉｍａｇｅに対する注目点Ｐｏｉｎｔ［ｍ（ｍ＝１〜Ｍ）］を特定する（ステップ３０２）。

次にｍ＝１〜Ｍについて、体軸方向注目範囲特定部２１の二次元注目範囲算出部３０は、Ｉｍａｇｅ内のＰｏｉｎｔ［ｍ］の周囲の輝度情報から、二次元注目範囲Ｒｅｇｉｏｎを算出する（ステップ３０３）。ここでのＲｅｇｉｏｎは、実施例１におけるｐｒｅＲｅｇｉｏｎと同様の算出方法で求めることができる。

体軸方向注目範囲算出部３１は、Ｒｅｇｉｏｎの情報に基づき、体軸方向注目範囲ＡＲｅｇｉｏｎ［ｍ］を算出する（ステップ３０４）。ＡＲｅｇｉｏｎ［ｍ］は、例えばＲｅｇｉｏｎの画素の体軸方向の座標値のうち、最小値から最大値までの範囲として算出することができる。

読影用医用画像生成部２３は、ｍ＝１〜ＭのＡＲｅｇｉｏｎ［ｍ］の情報を用い、実施例１と同様に読影用三次元医用画像を生成する（ステップ３０５）。

本実施例の画像処理装置の効果としては、三次元画像の生成をすることなく体軸方向注目範囲を特定できるため、撮影から読影用医用画像の完成までの時間が短縮できることが挙げられる。

本実施例は、図１に示した画像処理装置の注目点特定部が、自動的に注目点を決める構成の実施例である。すなわち、図６の注目点特定部２０は、注目点算出部４１と注目点記憶部４０を有し、注目点記憶部４０に、計算用三次元医用画像の各画素の周囲の画素分布から三次元特徴量を算出する三次元特徴量算出式と、三次元特徴量のとり得る値の範囲である三次元特徴量基準範囲とを予め記憶しておき、注目点算出部４１は、三次元特徴量算出式により求められる三次元特徴量と三次元特徴量基準範囲とを参照して、一点以上の注目点を自動的に求める画像処理装置の実施例である。

図６を用い、本実施例の画像処理装置１１の構成の一例を説明するが、注目点特定部２０以外の構成は、実施例１で述べた図１の構成と同じであるので、注目点特定部２０についてのみ述べる。図６に示すように、本実施例の注目点特定部２０は、注目点記憶部４０の他に注目点算出部４１を備える。この注目点算出部４１が、計算用三次元医用画像を用い、注目点を自動的に特定する。

本実施例の構成において、注目点算出部４１は、例えば計算用三次元医用画像の各画素を中心とした球内の輝度分布から算出するヒストグラム中央値や分散等の数値や、隣接画素間の輝度差等を三次元特徴量として算出し、予め定める閾値の範囲である三次元特徴量基準範囲内に収まる画素を注目点として注目点記憶部４０に記憶することができる。注目点記憶部４０に記憶される三次元特徴量基準範囲は、疾病の種類を同じくする病変疑い箇所を注目領域として、撮影条件、撮影機器仕様を同じくする撮影装置により撮影されたテスト医用画像群とそれに対する読影結果から事前に定められるものである。

ここで予め定める閾値の範囲を、例えば注目範囲の中心位置の特徴量に対する値であるとした場合、注目範囲であっても中心付近以外の画素については中心点算出部４１では求められない。そのため、体軸方向注目範囲特定部２１において、実施例１に記載の方法で体軸方向注目範囲を特定する必要がある。

また別に、注目点特定部２０が、三次元領域として病変疑い領域全体を注目範囲として算出可能な場合には、注目点記憶部４０には一つの病変疑い領域である注目範囲に対して複数の注目点にて表現される三次元領域が記憶されることとなり、体軸方向注目範囲特定部２０では、高さが体軸方向に平行な、注目範囲を包括する円柱や多角形柱の高さを体軸方向注目範囲とすることもできる。

注目点算出部４１による注目点の算出と、注目点記憶部４０への記憶は、例えばステップ１０２、ステップ２０３、ステップ３０２の前段階として実行されてもよいが、あらかじめ実行しておき、ステップ１０２、２０３、３０２では注目点記憶部４０から注目点を読み出すだけとすることもできる。前記注目点記憶部に記憶される前記三次元特徴量基準範囲は、疾病の種類を同じくする病変疑い箇所を注目領域として、撮影条件、撮影機器仕様を同じくする撮影装置により撮影されたテスト医用画像群とそれに対する読影結果から事前に定められる。

また例えば、ＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，コンピュータ支援検出）による出力結果を中心点とすることもできる。ここでのＣＡＤとは、コンピュータ、およびこれに基づく情報処理技術によって、医用画像から病変疑い点としての注目点を自動的に算出して提示するシステムおよびその手法を指す。

本実施例では、図１の画像処理装置において、読影医の手動により注目点を特定する構成の実施例について説明する。

この場合、三次元もしくは二次元の医用画像に対して位置を指定することとなるが、三次元の医用画像を利用する場合、その再構成条件の再構成間隔は、少なくともｄｉｓ１よりは大きい値、例えばｄｉｓ２とすることで本技術の効果が得られる。荒い再構成間隔即ち、少ない断面枚数での読影が可能であり、注目点として指定した点については小さい再構成間隔による細部の確認が可能となる。言い換えるなら、体軸方向解像度が粗い断面画像を用いて読影しているときに、操作者である読影医が注目点を指定すると、指定された断面画像とその周辺の断面画像の体軸方向解像度を細かくすることができる。また、実施例１で説明したステップ１０３〜ステップ１０６をリアルタイム処理とすれば、三次元医用画像全体を二度読影することなく、注目点の周辺領域に対する、細部の観察が可能となる。

図２に示したステップ１０３〜１０６をリアルタイム処理とした場合の処理フローについて、図７，および図８を用いて説明する。

ここでは、注目点を特定するために表示させる医用画像をＶｏｌｕｍｅＡとし、一定の再構成間隔で再構成された体軸に直交するｓｎＡ枚の二次元断面画像ＳｌｉｃｅＡ［ｓＡ］の積み重ねからなるものとする。ここでｓＡは、ＳｌｉｃｅＡの断面番号であり、１〜ｓｎＡの値をとる変数とする。また、読影用医用画像をＶｏｌｕｍｅＢとし、体軸に直交するｓｎＢ枚の二次元断面画像ＳｌｉｃｅＢ［ｓＢ］の積み重ねからなるものとする。ｓＢは、ＳｌｉｃｅＢの断面番号であり、１〜ｓｎＢの値をとする変数とする。ここではｓｎＢ＞ｓｎＡとなるため、実座標系の体軸方向において同位置に存在する二次元断面画像であっても、ｓＡとｓＢの値は異なる。

図７は注目点の特定と読影用医用画像の生成を逐次的に実行する処理の一例を示すフローチャートでありステップ４０１〜４０８からなる。図８は、ここでのステップ４０２〜４０８について、各ステップで表示装置に表示される二次元断面画像の位置を説明した図である。図８のＶｏｌｕｍｅＡおよびＶｏｌｕｍｅＢの模式図では、当該ステップで表示する二次元断面画像を実線で、それ以外の二次元断面画像については破線で示した。

まず画像処理装置１１は、実施例１におけるステップ１０１と同様に、ＶｏｌｕｍｅＡを特定する（ステップ４０１）。

この後のステップ４０２〜４０９については、１〜ｓｎＡのＳｌｉｃｅＡ［ｓＡ］について、順次時系列的な前後関係を持って実施するものとする。

まず、表示装置１２にＳｌｉｃｅＡ［ｓＡ］を表示する（ステップ４０２）。

ステップ４０３では、入力装置１０からの入力により、ＳｌｉｃｅＡ［ｓＡ］に対する注目点Ｐｏｉｎｔの有無を判断するが、この判断は例えば以下のように実行する。

入力装置１０としてマウスを利用する場合、表示画面内で右クリックが行われた場合、注目点が存在すると判断してクリック点の位置を注目点とし、次の二次元断面画像を表示させる操作、例えばスクロール操作や下矢印ボタンの押下が行われた場合には、ＳｌｉｃｅＡ［ｓＡ］には注目点が存在しないと判断する。入力装置１０がマウス以外のデバイス、例えばトラックボールやペン、タッチパネル等であったとしても、画像めくりの操作と点指定の操作を区別できるものであれば、判定は可能である。

ここでＳｌｉｃｅＡ［ｓＡ］に注目点が存在しないと判断した場合には、ｓＡ＝ｓＡ＋１としてステップ４０２に戻る。

ステップ４０３において、ＳｌｉｃｅＡ［ｓＡ］に注目点が存在すると判断した場合に、ステップ４０４に進む。

ステップ４０４では、体軸方向注目範囲特定部２１は、ＳｌｉｃｅＡ［ｓＡ］より前の画像については体軸方向注目範囲外とする。即ち、ＰｏｉｎｔがＶｏｌｕｍｅＡにおいて最初に指定された注目点であればｓＡ＝１〜ｓＡ−１の範囲を、もしくは同ＶｏｌｕｅｍｅＡに対してｓＡより前に注目点Ｐｏｉｎｔ＿ｐｒｅが指定されていた場合にはＰｏｉｎｔ＿ｐｒｅに対する体軸方向注目範囲の下端であるｓＡｅ＿ｐｒｅを利用し、ｓＡｅ＿ｐｒｅ〜ｓＡ−１の範囲を、再構成条件２により読影用医用画像生成部２３が再構成して読影用医用画像ＶｏｌｕｍｅＢに追加して画像記憶部２２に記憶する。

ステップ４０５では、体軸方向注目範囲特定部２１は、図１のステップ１０３〜１０４と同様に、Ｐｏｉｎｔに対する体軸方向注目範囲を算出する。体軸方向注目範囲は、ＶｏｌｕｍｅＡ内の連続する部分集合として表すことができ、その部分集合で最小の断面番号をｓＡｓ、最大の断面番号をｓＡｅとすると、（ｓＡｓ、ｓＡｅ）と表すこととする。

ステップ４０６では、読影用医用画像生成部２３は、（ｓＡｓ、ｓＡｅ）の範囲を、再構成条件１により再構成を実施し、再構成された二次元断面画像であるＳｌｉｃｅＢ［ｓＢｓ］〜ＳｌｉｃｅＢ［ｓＢｅ］をＶｏｕｍｅＢに追加して画像記憶部２２にＶｏｌｕｍｅＢを記憶する。（ｓＢｓ、ｓＢｅ）は、ＶｏｌｕｍｅＡにおける断面番号表現（ｓＡｓ、ｓＡｅ）を、ＶｏｌｕｍｅＢにおける断面番号表現に変換した値である。

ステップ４０７において表示装置１２は、ｓＢ＝ｓＢｓ〜ｓＢｅのＳｌｉｃｅＢを順次表示し、ステップ４０８において、ｓＡ＝ｓＡｅ＋１としてステップ４０２に戻る。この際、このときのＰｏｉｎｔをＰｏｉｎｔ＿ｐｒｅ、ｓＡｅをｓＡｅ＿ｐｒｅとしておく。

ここでステップ４０７の実行タイミングは、ステップ４０６におけるＳｌｉｃｅＢの生成が終わり次第とすることもできるが、ＶｏｌｕｍｅＡに対する注目点の指定が全て終了した後とすることもできる。もしくはそのどちらかを入力装置１０からの指示によって決めることもできる。ステップ４０６の直後にステップ４０７を実行しない場合、ステップ４０８ではｓＡ＝ｓＡ＋１としてステップ４０２に戻ることとする。

また、読影医が注目点を指定する三次元医用画像ＶｏｌｕｍｅＡは、自動的に特定された注目点に基づいて生成された第一の読影用医用画像であってもよい。この場合、まず自動的に特定された注目点のほかに、自動算出では検出が適わなかった病変疑いのある点を、医師が注目点として追加することとなり、それら追加点の体軸方向注目範囲についても再構成条件１により再構成された二次元断面画像を、第二の読影用医用画像として、画像記憶部２２に記憶、表示装置１２に表示する。もしくは、追加された体軸方向注目範囲については、ＶｏｌｕｍｅＡの当該範囲について、二次元断面画像を置き換えるという処理でも同様の効果が得られる。また逆に、読影医が注目点を指定した後に、自動処理による注目点の特定を行ってもよい。

本実施例では、画像処理装置の体軸方向注目範囲算出部３１、もしくは注目点算出部４１で利用する各特徴量に対する閾値を決定する構成の実施例について述べる。

これらの閾値は、疾病の種類、撮影条件、読影者の読影方針等の注目範囲特定条件によって設定されていることが望ましい。従ってたとえば、同一の注目範囲特定条件を持つデータの集合をテストデータ群とする。この場合、各テストデータに対して医師が指定した注目点から算出する特徴量を正解データとして、各テストデータ群について閾値を設定する。例えば正解データの平均値Ａｖｅを求め、当該特徴量Ｆに対する閾値を、下限閾値を０．９×Ａｖｅ、上限閾値を１．１×Ａｖｅのように決定しておく。この場合当該特徴量Ｆが０．９×Ａｖｅ以上かつ１．１×Ａｖｅ以下であれば、当該特徴量の算出領域は、注目範囲であると判断する。

この閾値は、本システムが搭載された機器の導入時には、できるだけ類似の読影方針を有する施設のテストデータを用いて定めた閾値を利用することが望ましい。また本システムの導入後には、導入施設もしくは導入施設に類似の読影方針を有する施設にて読影されたデータによりテストデータ群を生成し、閾値情報を更新していくこともできる。

以上詳述した各種の実施例の構成により、体軸方向注目範囲の算出精度が向上し、読影者の読影方針により近い形での体軸方向注目範囲を算出することが可能となる。

なお、実施例１〜６における画像処理装置は、医用画像撮影装置（図示せず）を含まなかったが、画像処理装置は医用画像撮影装置を含んでもよく、また画像処理装置が医用画像撮影装置の一部として機能する構成とすることも可能である。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例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、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

更に、上述した各構成、機能、処理部、画像処理装置等は、それらの一部又は全部を実現するプログラムを作成する例を説明したが、それらの一部又は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良いことは言うまでもない。

以上詳述した種々の実施例の記載中には、特許請求の範囲の各請求項で規定された本発明以外にも数多くの発明が開示されている。その一部を列記すると次の通りである。

＜列記１＞
医用画像を処理する画像処理装置であって、
被験者の体軸方向について単一の解像度を持つ計算用医用画像と、少なくとも被験者の体軸方向についての解像度が異なる二種類以上の再構成条件によって再構成される読影用医用画像とを記憶する医用画像記憶部と、
計算用医用画像に対する注目点を特定する注目点特定部と、
計算用医用画像の注目点の周囲の輝度値分布から、被験者の体軸方向注目範囲を特定する体軸方向注目範囲特定部と、
体軸方向注目範囲に対して第一再構成条件、体軸方向非注目範囲に対して第一の再構成条件よりも少なくとも低い体軸方向解像度を指定する第二再構成条件により、三次元の読影用医用画像を生成する読影用医用画像生成部を有し、
体軸方向注目範囲特定部は、
計算用医用画像内で注目点が存在する注目二次元画像上で、注目点の周囲の画素の輝度分布から、二次元注目範囲を算出する二次元注目範囲算出部と、
計算用医用画像の被験者の体軸に平行な方向における体軸方向類似度を二次元注目範囲から算出し、体軸方向注目範囲を算出する体軸方向注目範囲算出部を有する、ことを特徴とする画像処理装置。

＜列記２＞
列記１に記載の画像処理装置であって、
計算用医用画像は、体軸に直交する複数の二次元断面画像の積み重ねにより表現できる計算用三次元医用画像であり、
注目二次元画像は、計算用医用画像の二次元断面画像のうちの一つである注目二次元断面画像である、
ことを特徴とする画像処理装置。

＜列記３＞
列記２に記載の画像処理装置であって、
体軸方向注目範囲特定部は、二次元特徴量算出式と二次元特徴量基準範囲とを記憶する基準特徴量記憶部を有し、
二次元特徴量算出部は、注目二次元断面画像において、基準特徴量記憶部から得られる二次元特徴量算出式により当該二次元特徴量と、基準特徴量記憶部から得られる二次元特徴量基準範囲とを参照して当該二次元注目範囲を算出し、
二次元特徴量算出式は、三次元医用画像の二次元断面画像上の各画素について、少なくとも隣接する画素の輝度差から二次元特徴量を算出する式としてあらかじめ定められ、
二次元特徴量基準範囲は、二次元特徴量に対して基準となる注目領域が取りうる範囲として予め定められる、
ことを特徴とする画像処理装置。

＜列記４＞
列記２に記載の画像処理装置であって、
体軸方向注目範囲特定部は、体軸方向類似度算出式と体軸方向類似度基準範囲とを記憶する基準特徴量記憶部を有し、
二次元注目範囲算出部は、二次元画像において、基準特徴量記憶部から得られる体軸方向類似度算出式にて算出する体軸方向類似度と、基準特徴量記憶部から得られる体軸方向類似度基準範囲を参照して体軸方向注目範囲を算出し、
体軸方向類似度算出式は、複数の二次元断面画像それぞれにおいて、少なくとも特定の二次元領域内の複数の画素の平均値から得られる平面内特徴量を算出し、注目断面から得られる平面内特徴量と、前記注目断面以外の断面から得られる平面内特徴量との類似度を体軸方向類似度として算出する式であり、
体軸方向類似度基準範囲は、基準となる注目領域に対する体軸方向類似度のとり得る範囲として予め定められる、
ことを特徴とする画像処理装置。

＜列記５＞
列記２に記載の画像処理装置であって、
注目点算出部は、注目点算出部と注目点特徴量記憶部を有し、
注目点特徴量記憶部は、三次元医用画像の各画素の周囲の画素分布から三次元特徴量を算出する三次元特徴量算出式と、三次元特徴量のとり得る値の範囲である三次元特徴量基準範囲とを予め記憶し、
注目点算出部は、三次元特徴量算出式により求められる当該三次元特徴量と、三次元特徴量基準範囲とを参照して、一点以上の注目点を自動的に求める、
ことを特徴とする画像処理装置。

１０ 入力装置
１１ 画像処理装置
１２ 表示装置
２０ 注目点特定部
２１ 体軸方向注目範囲特定部
２２ 画像記憶部
２３ 読影用医用画像生成部
３０ 二次元注目範囲算出部
３１ 体軸方向注目範囲算出部
４０ 注目点記憶部
４１ 注目点算出部

Claims (10)

1. 画像処理装置であって、
   第一方向に直交する複数の二次元断面画像の積み重ねからなる、被検者の計算用医用画像に対する注目点から、前記第一方向の注目範囲を特定する注目範囲特定部と、
   前記第一方向の注目範囲に対して、前記第一方向の非注目範囲よりも高い解像度を持つ、三次元の読影用医用画像を生成する読影用医用画像生成部と、を備え、
   前記注目範囲特定部は、
   前記第一方向の注目範囲を算出する算出部と、前記第一方向における二次元断面画像間の類似度を示す第一方向類似度の算出式と、前記第一方向類似度の基準範囲とを記憶する記憶部を有し、
   前記注目点が存在する前記二次元断面画像上で、前記注目点の周囲の画素の輝度値分布から二次元注目範囲を算出し、
   前記二次元注目範囲に基づき、前記記憶部から得られる前記算出式にて算出する前記第一方向類似度と、前記記憶部から得られる前記基準範囲を参照して、前記第一方向の注目範囲を特定し、
   前記読影用医用画像生成部は、
   前記第一方向の注目範囲に対して、前記第一方向の非注目範囲よりも高い解像度を持つ、前記三次元の読影用医用画像を生成する、
   ことを特徴とする画像処理装置。
2. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
   前記読影用医用画像生成部は、三次元医用画像撮影装置によって検出したｒａｗデータから、前記読影用医用画像を生成する、
   ことを特徴とする画像処理装置。
3. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
   前記計算用医用画像は、前記第一方向の注目範囲の前記解像度と同じかそれよりも高い解像度によって予め生成され、
   前記読影用医用画像生成部は、予め生成された前記計算用医用画像から前記読影用医用画像を生成する、
   ことを特徴とする画像処理装置。
4. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
   前記注目範囲特定部は、前記二次元注目範囲を算出する第２算出部と、前記二次元断面画像の特徴量の算出式と前記特徴量の基準範囲とを記憶する第２記憶部を有し、
   前記第２算出部は、前記注目点が存在する前記二次元断面画像において、前記第２記憶部から得られる前記算出式で算出する特徴量と、前記第２記憶部から得られる前記基準範囲を参照して前記二次元注目範囲を特定する、
   ことを特徴とする画像処理装置。
5. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
   前記計算用医用画像に対する前記注目点を特定する特定部を更に備え、
   前記特定部は、前記計算用医用画像の各画素の周囲の画素分布から特徴量を算出する算出式と、前記特徴量のとり得る値の範囲である特徴量基準範囲とを記憶する第３記憶部を有し、
   前記特定部は、前記第３記憶部から得られる前記算出式により求められる前記特徴量と、前記第３記憶部から得られる前記基準範囲とを参照して、一点以上の注目点を特定する、
   ことを特徴とする画像処理装置。
6. 請求項５に記載の画像処理装置であって、
   前記第３記憶部に記憶される前記基準範囲は、疾病の種類を同じくする病変疑い箇所を注目領域として、撮影条件、撮影機器仕様を同じくする撮影装置により撮影されたテスト医用画像群とそれに対する読影結果から定められる、
   ことを特徴とする画像処理装置。
7. 画像処理装置における画像処理方法であって、
   前記画像処理装置は、
   第一方向に直交する複数の二次元断面画像の積み重ねからなる被検者の計算用医用画像に対し、注目点が存在する前記二次元断面画像上で二次元注目範囲を算出し、
   前記二次元注目範囲に基づき、記憶する前記第一方向における二次元断面画像間の類似度を示す第一方向類似度の算出式と、記憶する前記第一方向類似度の基準範囲を参照して前記第一方向の注目範囲を特定し、
   前記第一方向の注目範囲に対して、前記第一方向の非注目範囲よりも高い解像度を持つ、三次元の読影用医用画像を生成する、
   ことを特徴とする画像処理方法。
8. 請求項７に記載の画像処理方法であって、
   前記画像処理装置は、前記注目点が存在する前記二次元断面画像上で、前記注目点の周囲の画素の輝度値分布から前記二次元注目範囲を算出する、
   ことを特徴とする画像処理方法。
9. 画像処理装置における画像処理プログラムであって、
   前記画像処理装置を、
   第一方向に直交する複数の二次元断面画像の積み重ねからなる被検者の計算用医用画像に対し、注目点が存在する前記二次元断面画像上で二次元注目範囲を算出し、
   前記二次元注目範囲に基づき、記憶する前記第一方向における二次元断面画像間の類似度を示す第一方向類似度の算出式と、記憶する前記第一方向類似度の基準範囲を参照して前記第一方向の注目範囲を特定し、
   前記第一方向の注目範囲に対して、前記第一方向の非注目範囲よりも高い解像度を持つ、三次元の読影用医用画像を生成する、よう実行させる、
   ことを特徴とする画像処理プログラム。
10. 請求項９に記載の画像処理プログラムであって、
    前記画像処理装置を、
    前記注目点が存在する前記二次元断面画像上で、前記注目点の周囲の画素の輝度値分布から前記二次元注目範囲を算出する、よう実行させる、
    ことを特徴とする画像処理プログラム。

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