JP6542004B2 - 医用画像処理装置、および医用画像処理システム - Google Patents

Description

本発明の一態様としての実施形態は、医用画像処理装置、および医用画像処理システムに関する。

画像診断において使用される各種検査装置（以下、モダリティ装置と呼ぶ）は、低侵襲に体内の検査を行うことができるため、現在の医療において不可欠である。モダリティ装置の高性能化により解像度の高い良質な画像を取得できるようになり、正確かつ精密な検査が画像診断において可能となった。たとえば、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置は、被検体の内部組織の３次元情報を高解像度で取得することができ、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置は、造影剤が入っていない新鮮な血液をＭＲＩで画像化する非造影血管撮像法（ＭＲＡ：MR Angiography）など、モダリティ装置ごとに様々な撮像方法がある。また、医用画像のデジタル化が進み、電子ネットワークを介して医師からの検査依頼を処理するオーダリングシステムである病院システム（ＨＩＳ：Hospital Information System）、または放射線科情報システム（ＲＩＳ：Radiology Information System）や、モダリティ装置で取得された画像を電子データとして蓄積する医用画像一元管理システム（ＰＡＣＳ：Picture Archiving and Communication Systems）などが発展してきている。

このように、モダリティ装置の発展により生体内を容易にかつ詳細に観察することが可能となった。一方、取得可能なデータ量は膨大になり、多くのモダリティ装置では、複数の画像から構成されるボリュームデータの形式でデータが取得される。ボリュームデータのデータ量は、全身を撮像した場合数千枚にもおよび、これらのデータを用いて読影を行い、診断を下す読影医等の負担が大きくなっている。読影は病気の診断や、治療方針を決定するために重要な作業であり、早期発見が望まれるなか、大量の医用画像を分析し、早期に判断を下すことは容易ではない。そこで、画像診断を支援する発明として、セグメンテーション技術などを用いて解剖学的な部位を特定し、異常のある領域とその悪性度を判定する医用画像処理装置（たとえば、特許文献１等）や、脊椎など周期性を持った構造物により、異なる２つの検査において取得された画像の位置対応関係を決定する画像解析装置（たとえば、特許文献２等）が提供されている。

また、読影および診断には正確性が求められ、質の高い診断を下すためには、取得した医用画像について、異常部位や治療部位を的確に把握する必要がある。しかしながら、解剖学的な部位を医用画像から読み取ることは熟練の技術や知識が必要である。そこで、人体の解剖学的位置を、数学的手法を用いて表現、構築する技術の提供や研究が行われている。

解剖学的位置とは、医用画像を理解するうえで重要な役割を担う人体の特徴的な局所構造（以下、単に局所構造とよぶ）の位置のことであり、人体を解剖学的にマッピングする際の目印となる。たとえば、頭部においては、第１頚椎（頚椎Ｉ）の前弓（結節）が、胸部においては気管分岐部が、腹部においては右腎上極等が局所構造に該当する。この局所構造の位置（解剖学的位置）は、一般的な画像解析、パターン認識技術などにより、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置などのモダリティ装置で取得した医用画像から自動検出される。

特許第５１９７０２９号公報 特許第５１３８４３１号公報

読影レポートの作成の際に行われる医用画像の読影は、所見の見逃しがないように網羅的に行う必要がある。すなわち、１回の撮像で１人当たり数百枚、数千枚も取得されるスライス画像をすべて確認する必要がある。しかしながら、検査で取得されたスライス画像の中には、検査目的などに関係のない部位や局所構造も含まれる。読影医等はこのような大量の医用画像データを解析しなければならないため、読影において本当に確認すべき部位や局所構造を確認したかどうかを把握することは難しい。また、がんや免疫疾患など、複数の臓器に異常が現れる疾患においては、単なる知識不足や、忘却などのミスにより、関連する部位や局所構造の見落としが発生する場合がある。

そこで、上述の局所構造の位置（解剖学的位置）に基づき、検査や診断において確認が必要な部位や局所構造について読影が行われたか否かを確認することが可能な医用画像処理装置が要望されている。

実施形態に係る医用画像処理装置は、上記課題を解決するために、被検体を撮影した少なくとも１つの医用画像を表示する医用画像処理装置であって、人体の特徴的な局所構造の位置を、前記医用画像から検出する位置検出部と、確認すべき局所構造を示した確認情報を決定する確認情報決定部と、前記医用画像から検出された前記局所構造の位置に基づいて、前記確認情報に示された前記確認すべき局所構造が読影されたか否かを判定する読影判定部と、前記読影判定部における判定結果を表示する表示部と、を備える。

実施形態に係る医用画像処理装置の一例を示す概念的な構成図。 実施形態に係る医用画像処理装置の機能構成例を示す機能ブロック図。 実施形態に係る医用画像処理装置の動作の一例を示すフローチャート。 解剖学的位置の検出方法を説明する図。 局所構造の種類を説明する図。 解剖学的位置情報を説明する図。 実施形態に係る医用画像処理装置のチェック項目テーブルの一例を説明する図。 実施形態に係る医用画像処理装置の読影チェック情報の生成方法を説明する図。 実施形態に係る医用画像処理装置の解剖学的位置に対応するスライス画像を説明する図。 実施形態に係る医用画像処理装置の画像の表示に基づく読影判定方法を説明する図。 実施形態に係る医用画像処理装置の座標の選択に基づく読影判定方法を説明する図。 実施形態に係る医用画像処理装置の視線情報に基づく読影判定方法を説明する図。 実施形態に係る医用画像処理装置のキー画像に基づく読影判定方法を説明する図。 実施形態に係る医用画像処理装置の所見に基づく読影判定方法を説明する図。 実施形態に係る医用画像処理装置の読影チェック状況の表示例を説明する図。 実施形態に係る医用画像処理装置の読影チェック状況のその他の表示例を説明する図。 実施形態に係る医用画像処理装置の読影判定時刻を説明する図。 実施形態に係る医用画像処理装置のレポート評価結果の表示例を説明する図。

本実施形態に係る医用画像処理装置は、読影レポート作成装置、医用画像観察装置（画像ビューア）などの医用画像を表示する機能を備えた装置である。以下、医用画像処理装置の実施の形態について添付図面を参照して説明する。

（第１の実施形態）
（１）構成
図１は、実施形態に係る医用画像処理装置１００の一例を示す概念的な構成図である。図１に示すように、医用画像処理装置１００は、通信制御装置１０、記憶部２０、主制御部３０、表示部４０、入力部５０、視線情報取得部６０を備えた構成である。通信制御装置１０を介して電子ネットワーク経由で医用画像一元管理サーバ２００、モダリティ装置３００、および、ＨＩＳ／ＲＩＳ４００と接続している。通信制御装置１０は、ネットワーク形態に応じた種々の通信プロトコルを実装する。ここで、電子ネットワークとは、電気通信技術を利用した情報通信網全体を意味し、病院基幹ＬＡＮ、無線／有線ＬＡＮやインターネット網のほか、電話通信回線網、光ファイバー通信ネットワーク、ケーブル通信ネットワークおよび衛星通信ネットワークなどを含む。医用画像処理装置１００は、医用画像一元管理サーバ２００またはモダリティ装置３００から、検査データを電子ネットワーク経由で取得する。

なお、医用画像一元管理サーバ２００、ＨＩＳ／ＲＩＳ４００、医用画像処理装置１００は、クラウド上の医用画像処理システムとして構成されていてもよい。この場合、医用画像処理システムの医用画像処理装置１００は、例えば、医用画像一元管理サーバ２００やモダリティ装置３００からネットワークを介して、医用画像を取得することができる。これにより、医用画像処理システムの医用画像処理装置１００は、読影レポートを作成することができる。

モダリティ装置３００には、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）装置あるいは、超音波診断装置などの各種医用画像撮像装置が含まれる。医用画像処理装置１００は、複数のスライス画像から構成されたボリュームデータを、電子ネットワークを経由して受信する。

また、医用画像処理装置１００は、ＨＩＳ／ＲＩＳ４００と接続している。ＨＩＳ／ＲＩＳ４００は、検査オーダと呼ばれる医師等が作成した検査依頼等を処理するシステムである。ＨＩＳ／ＲＩＳ４００からは患者を一意に特定するための患者ＩＤ、または、患者名、患者の性別や体格、年齢などの患者情報や、検査種類、検査目的、モダリティ装置種別などの検査情報を電子ネットワーク経由で取得できる。

記憶部２０に格納されたプログラムが主制御部３０によって実行されることで、医用画像処理装置１００は、ボリュームデータについて局所構造の位置（解剖学的位置）の検出や読影チェック情報の生成、または、読影チェック情報に基づく読影実施状況の判定などを行う。なお、以下の説明では、医用画像から検出した局所構造の患者座標系での位置を、適宜解剖学的位置という。

記憶部２０は、ＲＡＭとＲＯＭをはじめとする記憶媒体などにより構成され、磁気的もしくは光学的記憶媒体または半導体メモリなどの主制御部３０により読み取り可能な記憶媒体を含んだ構成を有し、これらの記憶媒体内のプログラムおよびデータの一部または全部は電子ネットワークを介してダウンロードされるように構成してもよい。また、医用画像処理装置１００で行われる解剖学的位置（局所構造の位置）の検出は、予め記憶部２０に格納されたプログラムやデータを用いて行われてもよく、通信制御装置１０を介して外部の記憶装置に格納されたデータ等を用いて実行されてもよいし、外部の記憶装置等に格納されたプログラムで実行されてもよい。

表示部４０は、たとえば液晶ディスプレイやＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）ディスプレイなどの一般的な表示装置により構成されるほか、主制御部３０の制御に従って画像をディスプレイ表示する。

入力部５０は、たとえばキーボード、タッチパネル、テンキー、マウスなどの一般的な入力装置により構成される。また、入力部５０は、マイクなど音声による入力に対応した入力装置を備えてもよい。入力部５０は、ユーザの医用画像の選択や読影チェック情報の入力といった操作などに対応した入力信号を主制御部３０に出力する。

視線情報取得部６０は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサやＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサなどの半導体撮像素子を備えた一般的なビデオカメラにより構成されるほか、パーソナルコンピュータまたはモバイル機器に内蔵されたＷｅｂカメラやネットワークカメラなどから構成される。また、視線情報取得部６０は、前述したビデオカメラとしての構成に加えて、取得した視線情報をデジタル変換し、変換したデジタルデータを格納する医用画像処理装置１００の主制御部３０により読み取り可能な記憶媒体等の構成を含む。

図２は、実施形態に係る医用画像処理装置１００の機能構成例を示す機能ブロック図である。図２が示すように、医用画像処理装置１００は、判定時刻記録部２１、チェック項目テーブル記憶部２３、医用画像入力部３１、解剖学的位置検出部（位置検出部）３２、読影チェック情報生成部（確認情報決定部）３３、読影判定部３４、キー画像解剖学的位置特定部３５、所見解剖学的位置特定部３６、レポート評価部３７、表示部４０、入力部５０、視線情報取得部６０を有する。上記構成のうち、医用画像入力部３１、解剖学的位置検出部３２、読影チェック情報生成部３３、読影判定部３４、キー画像解剖学的位置特定部３５、所見解剖学的位置特定部３６、レポート評価部３７の各機能は、たとえば記憶部２０に格納されたプログラムを主制御部３０のプロセッサが実行することによって実現される機能である。なお、これらの機能は、複数のプロセッサが協働することによって実現されてもよいし、ＣＰＵを用いることなく回路などのハードウエアロジックによって実現されてもよい。また、表示部４０は、記憶部２０に格納されたプログラムを主制御部３０が実行することによって実現される機能と、表示機能とを有する。また、視線情報取得部６０は、カメラ等により視線情報を収集する機能と、記憶部２０に格納されたプログラムを主制御部３０が実行することによって実現される、スライス番号や座標などに応じた視線情報の集計機能とを有する。

医用画像入力部３１は、たとえば医用画像一元管理サーバ２００やモダリティ装置３００から医用画像データを受信する。医用画像入力部３１は複数の医用画像データを受信する。また、医用画像データは、可搬型の記憶媒体を介して、またはネットワークを介して、あらかじめ記憶部２０に記憶されていてもよい。医用画像入力部３１には、複数の画像により構成される医用画像が、複数入力される。
なお、複数の医用画像のそれぞれは、医用画像を構成する複数の画像（たとえばスライス画像）の束であってもよいし、たとえば医用画像を構成する複数の画像（たとえばスライス画像）に基づいて生成されたボリュームデータとして医用画像入力部３１に入力されてもよい。また、ボリュームデータと、ボリュームデータの元データである複数の画像と、が関連付けられて１つの医用画像データとして医用画像入力部３１に入力されてもよい。医用画像入力部３１にボリュームデータが入力される場合、以下の説明において医用画像データまたは医用画像はボリュームデータと読み替えることができる。また、医用画像を構成する複数の画像から１つまたは複数の画像が選択、抽出される場合、この１つまたは複数の画像はボリュームデータに基づいて生成されるＭＰＲ画像（Multi Planar Reconstruction画像）であってもよい。

解剖学的位置検出部３２は、人体の特徴的な局所構造の位置を、医用画像から検出する機能を有している。例えば、解剖学的位置検出部３２は、医用画像データの解剖学的位置を検出し、検出した解剖学的位置に関する情報（以下、解剖学的位置情報とよぶ）を、医用画像データに付与する。なお、医用画像データには、予め解剖学的位置情報が付与されている場合もある。たとえば、医用画像データへの解剖学的位置情報の付与は、モダリティ装置３００で画像が取得されたタイミングで実行されてもよいし、医用画像一元管理サーバ２００に格納するタイミングで実行されてもよい。その場合、解剖学的位置検出部３２での解剖学的位置の検出処理や解剖学的位置情報の医用画像データへの付与処理は、省略できる。解剖学的位置検出部３２における解剖学的位置の検出方法については、後述する。

医用画像データに付与される解剖学的位置情報は、たとえば、ＸＭＬデータやバイナリデータなどのデータ形式で、対応する医用画像データなどと関連付けされた状態で保持されていてもよい。また、医用画像データは、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）形式に準拠したデータであり、解剖学的位置情報は、ＤＩＣＯＭ規格における付帯情報として保持されていてもよい。さらに、医用画像データは、付帯情報として、患者名、患者の性別や体格、年齢などの患者情報や、検査種類、検査目的、モダリティ装置種別などの検査情報を保持することもできる。

チェック項目テーブル記憶部２３は、検査の種類、検査目的、既往歴、想定病名、原発箇所、被検体の性別、被検体の年齢ごとに、チェック項目となる解剖学的位置を一覧化したチェック項目テーブルを格納している。チェック項目テーブルは、たとえば、外部の記憶装置に格納された医学情報、症例情報、読影レポートの蓄積情報などに基づき生成される。読影レポートの蓄積情報とは、過去の検査において作成された読影レポートを蓄積したデータベースのことである。医学情報や症例情報は、文献やネットワーク経由で収集されてもよいし、予め記憶部２０等に格納された情報であってもよい。チェック項目テーブル記憶部２３に格納されたチェック項目テーブルについては後述する。

読影チェック情報生成部３３は、確認すべき局所構造を示した確認情報を決定する機能を有している。例えば、読影チェック情報生成部３３は、医用画像から検出された解剖学的位置の中から読影対象となる解剖学的位置をチェック対象解剖学的位置として一覧化した読影チェック情報（確認情報）を生成する。読影チェック情報は、記憶部２０または外部の記憶装置に予め格納されていてもよく、読影医等は、検査の種類、検査目的、既往歴、想定病名、原発箇所、被検体の性別または年齢などに応じて読影チェック情報を選択してもよい。また、医用画像の付帯情報または、ＨＩＳ／ＲＩＳ４００などに格納された検査情報や患者情報などから、患者の検査の種類、検査目的、既往歴、想定病名、原発箇所、被検体の性別または年齢などを取得し、取得した情報から読影チェック情報が自動で選択されてもよい。さらに、画像の付帯情報や、ＨＩＳ／ＲＩＳ４００などから取得した検査の種類、検査目的、既往歴、原発箇所または想定病名、被検体の性別または年齢などをキーとして、チェック項目テーブルからチェック対象解剖学的位置を抽出し、読影チェック情報を生成してもよい。読影チェック情報の生成方法は後述する。

読影判定部３４は、医用画像から検出された局所構造の位置に基づいて、確認情報に示された確認すべき局所構造が読影されたか否かを判定する機能を有している。例えば、読影判定部３４は、医用画像から検出された解剖学的位置に基づいて、読影チェック情報に一覧化されたチェック対象解剖学的位置が読影されたか否かを判定する。また、読影判定部３４は、判定結果を読影チェック情報に反映する。さらに、読影判定部３４は、判定結果として、読影チェック状況を生成し、表示部４０に表示する。読影判定部３４は、読影チェック情報に基づき、読影判定テーブルを生成する。読影判定テーブルは、読影チェック情報に一覧化されたチェック対象解剖学的位置が読影されたかを判定するための判定基準を一覧化したものである。読影判定部３４での判定方法は後述する。

判定時刻記録部２１は、読影判定部３４の判定における時刻を記録する。たとえば、判定時刻記録部２１は、読影判定部３４で判定が完了した時刻を記録する。また、判定時刻記録部２１は、判定が開始された時刻や判定に要した時間などを記録してもよい。

キー画像解剖学的位置特定部３５は、医用画像の中から選択されたキー画像に関連する解剖学的位置であるキー画像解剖学的位置を特定する。キー画像とは、１つの医用画像データに含まれる複数の画像の中から、読影の鍵になると読影医によって判断された画像のことであり、１つの医用画像データについて１つまたは複数の画像がキー画像として指定される。キー画像解剖学的位置特定部３５でのキー画像解剖学的位置の特定方法は、後述する。

所見解剖学的位置特定部３６は、読影対象の医用画像について観察された異常などを記載した所見に関連する解剖学的位置である所見解剖学的位置を特定する。所見解剖学的位置特定部３６は、所見に記載された部位や局所構造を示す文言を解析し、関連する解剖学的位置を特定する。所見解剖学的位置特定部３６での所見解剖学的位置の特定方法は、後述する。

レポート評価部３７は、読影中に読影判定部３４で更新された読影チェック情報から、読影レポート作成状態を判定し、レポート評価結果を生成する。レポート評価部３７は、レポート評価結果として、読影チェック情報のうち読影完了になっていないチェック対象解剖学的位置を一覧化し、ユーザに通知する。また、レポート評価部３７は、読影判定部３４で判定された結果をもとに、読影の実施状況をレポート評価結果として表示する。

（２）動作
図３は、実施形態に係る医用画像処理装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。

ＳＴ１０１では、医用画像入力部３１が、医用画像一元管理サーバ２００またはモダリティ装置３００から複数の画像により構成された医用画像データを受信する。この医用画像データは、たとえば医用画像データに対応する医用画像を構成する複数の画像（たとえばスライス画像）に基づいて生成されたボリュームデータである。また、ボリュームデータと、ボリュームデータの元データである複数の画像と、が関連付けられて１つの医用画像データとして医用画像入力部３１に入力されてもよい。

ＳＴ１０３では、受信した医用画像データについて、解剖学的位置検出部３２により、解剖学的位置が検出される。

図４は、解剖学的位置の検出方法を説明する図である。図４（ａ）は、解剖学的位置の検出に使用するモデルａ５の生成方法の例を示している。図４（ａ）に示されるモデルａ５は、予め医用画像処理装置１００の記憶部２０に格納されていてもよいし、外部の記憶装置に格納されていてもよい。

図４（ａ）に示すように、解剖学的位置の検出に使用するモデルａ５は、一般的な機械学習やパターン認識により生成される。図４（ａ）には、画像データベースａ１と、解剖学的位置正解データａ２とを用いてモデルａ５が生成される例が示されている。画像データベースａ１とは、異なる体形の被検体について、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置によって取得されたボリュームデータの集合である。図４（ａ）に例示されるように、画像データベースａ１には、全身のボリュームデータ（画像Ａ）に限らず、体の一部分を撮像したボリュームデータ（画像ＢおよびＣ）が含まれる。解剖学的位置正解データａ２は、画像データベースａ１のそれぞれの画像について、医師等の専門家により予め正しい解剖学的位置が判定されたデータである。図４（ａ）で示すように、特徴抽出部ａ３が、画像データベースａ１のそれぞれのボリュームデータから特徴を抽出し、解剖学的位置正解データａ２を用いて、学習アルゴリズムａ４によりモデルａ５を生成する。モデルａ５は、画像データベースａ１から抽出された特徴と、解剖学的位置とを対応付けるために用いられる。このモデルａ５には、たとえば、機械学習など用いたモデルがある。また、このようなモデルは、性別、年齢、人種や体格などに応じて異なるモデルが生成されていてもよいし、これらの違いを吸収できるようなモデルであってもよい。

図４（ｂ）は解剖学的位置検出部３２で実行される処理の例を示している。解剖学的位置検出部３２は、解剖学的位置が未知の解析対象画像データｂ１について、図４（ａ）の特徴抽出部ａ３と同様に、特徴を抽出し、すでに生成済みのモデルａ５を用いて解剖学的位置を検出する。より具体的には、解剖学的位置検出部３２は、医用画像から局所構造を検出するとともに、検出した局所構造の医用画像中における位置を解剖学的位置として算出する。このようにして算出された解剖学的位置情報ｂ２は、解析対象画像データｂ１に付与される。

なお、上記解剖学的位置は、上述した方法に限られず、計算解剖学と呼ばれる数理統計的枠組み（計算解剖モデル）により検出することもできる。

図５は、局所構造の種類を説明する図である。局所構造は、医用画像を理解するうえで重要な役割を担う人体の特徴的な構造のことであり、解剖学的ランドマーク（ＡＬ：Anatomical Landmark）と呼ばれることもある。たとえば、図５（ａ）は、頭部および頸部の局所構造の例を示している。図５（ａ）には、上から順に第１頚椎（頚椎Ｉ）の前弓（結節）、歯突起の上端（頚椎ＩＩ）、右眼球上面、左眼球上面、右眼球中心、左眼球中心、が例示されている。同様に、図５（ｂ）には、胸部の局所構造について、気管分岐部、右肺尖部、左肺尖部、右肩甲骨下角、左肩甲骨下角、左鎖骨下動脈始点、が例示されている。図５（ｃ）には、腹部の局所構造について、右腎上極、左腎上極、右腎下極、左腎下極、膵頭、膵尾先端、が例示されている。図５（ｄ）には、下肢の局所構造として、右大腿骨の外側上顆、右大腿骨の内側上顆、左大腿骨の外側上顆、左大腿骨の内側上顆、右脛骨の外側顆、右脛骨の内側顆、が例示されている。局所構造は、たとえば、図５に示したような粒度で全身に定義されており、人体を構成する種々の骨や筋肉、臓器等について複数の局所構造が定められている。解剖学的位置は、これらの局所構造のそれぞれについて検出される。

このような解剖学的位置は、解剖学的位置情報として医用画像データと関連付けた状態で保持される。解剖学的位置情報は、たとえば、医用画像を一意に特定するためのＩＤなどと関連付けされてＸＭＬやテキスト形式等で記憶部２０等にデータベースとして保持されてもよいし、ＤＩＣＯＭの付帯情報として医用画像データと一体となって保持されていてもよい。

解剖学的位置情報は、解剖学的位置の情報に加えて、その解剖学的位置に対応する局所構造が属する胸部や腹部といった部位情報や、骨系や呼吸器系など、その解剖学的位置に対応する局所構造の人体における機能系統に応じた体組織情報などを含むことができる。

図６は、解剖学的位置情報を説明する図である。図６（ａ）の表は、解剖学的位置情報の例を示している。図６（ａ）の解剖学的位置情報を示す表には、左から、解剖学的位置の、識別子、名称、信頼度、部位、体組織、患者座標系（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）での位置が示されている。図６（ａ）には腹部の解剖学的位置情報の一部が例示されている。図６（ａ）の表は左から、識別子（ＡＢＤＯ２５．Ｃ））、名称（Ｌ５の身体の中心）、信頼度（０．８７）、部位（腹部）、体組織（骨系）、患者座標系（Ｘ軸（−３．１）、Ｙ軸（２３．４）、Ｚ軸（９０．０））が示されている。同様に、２段目は、識別子（ＡＢＤＯ３２．Ｃ））、名称（右腸骨棘上面）、信頼度（０．８２）、部位（腹部）、体組織（骨系）、患者座標系（Ｘ軸（−１１．１）、Ｙ軸（−５４．４）、Ｚ軸（８４．１））、３段目は、識別子（ＡＢＤＯ３９．Ｃ））、名称（左腸骨棘上面）、信頼度（０．８３）部位、（腹部）、体組織（骨系）、患者座標系（Ｘ軸（−３．０）、Ｙ軸（３０．０）、Ｚ軸（１０４．０））が示されている。

識別子は解剖学的位置を一意に特定するためのＩＤである。名称は、局所構造の名称を示しており、解剖学的、医学的に専門的な用語で示されている。信頼度は、解剖学的位置の正確性を示す数値である。解剖学的位置は機械学習アルゴリズムやパターン認識などによって、計算により推定されたデータであることから、解剖学的位置それぞれについて、それらの位置がどれくらいの正確性を持って算出されたかを示す数値が与えられる。図６（ａ）に示した例では、０から１の間の数値で表現しており、１に近い数値であるほど信頼性が高いことを示している。部位は、局所構造が属する人体の部位を示しており、たとえば、胸部や腹部のように分類される。体組織は、局所構造の機能に応じて分類されており、たとえば、神経系、骨系、呼吸器系などである。このような、部位や体組織以外にも、心臓、肺、大腿骨など、臓器名や解剖学的な構造体の単位に関する情報を、解剖学的位置情報として有することもできる。患者座標系は、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の座標により、解剖学的位置を示している。

図６（ｂ）は、患者座標系について説明する図である。図６（ｂ）に示すように、患者座標系は、患者の左右方向をＸ軸、患者の背腹側方向をＹ軸、患者の頭足方向をＺ軸とする座標系である。Ｘ軸は患者の中心から右方向を、Ｙ軸は患者の中心から背側方向を正として増加し、Ｚ軸は患者の足部から頭部の方向に増加する。このような患者座標系は、ボリュームデータが有する基準位置など、任意の位置により相対的に表されている。

なお、図６の例は、解剖学的位置情報に含まれる情報やデータ形式の一例を示すものである。

図３のフローチャートに戻って説明する。

ＳＴ１０５では、読影チェック情報生成部３３が医用画像に関する読影チェック情報を生成する。読影チェック情報は、読影すべき部位や局所構造を、解剖学的位置に基づきチェック対象解剖学的位置として一覧化した情報である。読影チェック情報は、読影医等が手動で設定してもよいし、予め設定された読影チェック情報を選択してもよい。また、チェック項目テーブルから自動で生成されてもよい。

以下、図７および図８で、チェック項目テーブル記憶部２３に格納されたチェック項目テーブルから、読影チェック情報を生成する方法を例として説明する。チェック項目テーブルは、読影チェック情報のもととなるチェック対象解剖学的位置を、検査の種類、検査目的、既往歴、原発箇所、被検体の性別や年齢などに応じて一覧化した情報である。チェック項目テーブルは、たとえば、健康診断や、脳、胸部など部位ごとの精密検査などの検査の種類に応じて、読影が必要な部位や局所構造に対応する解剖学的位置を一覧化したテーブルのことである。以下、読影が必要な部位や局所構造に対応する解剖学的位置（チェック対象解剖学的位置）を、「チェック対象位置」と呼ぶこととする。

図７は、実施形態に係る医用画像処理装置１００のチェック項目テーブルの一例を説明する図である。

図７（ａ）に例示した表は、検査目的ごとに確認すべき部位や局所構造に対応する解剖学的位置を、チェック対象位置として示したチェック項目テーブルを示している。なお、チェック項目テーブにおいて、チェック対象位置は解剖学的位置を一意に特定できる識別子や局所構造により一覧化される。以下、図７（ａ）に例示したチェック項目テーブルを、検査目的テーブルと呼ぶ。図７（ａ）の検査目的テーブルの１段目は「検査目的Ａ」について、４つのチェック対象位置「ＡＬ１、ＡＬ３、ＡＬ５、ＡＬ７」が示されている。図７（ａ）の検査目的テーブルの２段目は「検査目的Ｂ」について、３つのチェック対象位置「ＡＬ２、ＡＬ４、ＡＬ６」が、同様に、３段目は「検査目的Ｃ」について、５つのチェック対象位置「ＡＬ１、ＡＬ２、ＡＬ３、ＡＬ４、ＡＬ５」が示されている。たとえば、検査目的として「肺がん」のような特定の病気が指定された場合、読影チェック情報生成部３３は、図７（ａ）に例示した表から、「肺がん」をキーとして検査目的テーブルの該当する行を検索し、チェック対象となる解剖学的位置を特定し、読影チェック情報とする。

図７（ｂ）に例示した表は、既往歴ごとに確認すべき部位や局所構造を、チェック対象位置として示したチェック項目テーブルを示している。以下、図７（ｂ）に例示したチェック項目テーブルを、既往歴テーブルと呼ぶ。図７（ｂ）の例では、既往歴テーブルの１段目は「既往歴Ａ」について、５つのチェック対象位置「ＡＬ３、ＡＬ４、ＡＬ５、ＡＬ８、ＡＬ９」が示されている。既往歴テーブルの２段目は「既往歴Ｂ」について、３つのチェック対象位置「ＡＬ２、ＡＬ３、ＡＬ８」が示され、３段目には「既往歴Ｃ」について、４つのチェック対象位置「ＡＬ１、ＡＬ２、ＡＬ３、ＡＬ６」が示されている。たとえば、肺結核に罹患した患者は、統計的に肺がんや肺炎などになりやすいといわれている。したがって、既往歴に肺結核を含む患者の場合は、肺がんや肺炎に関連する解剖学的位置をチェック対象とすべきである。読影チェック情報生成部３３は、このような既往歴テーブルを、検査目的テーブルと組み合わせて検索することで、より精度の高い読影チェック情報を生成することができる。

図７（ｃ）に例示した表は、想定病名ごとに確認すべき部位や局所構造を、チェック対象位置として示したチェック項目テーブルを示している。以下、図７（ｃ）に例示したチェック項目テーブルを、想定病名テーブルと呼ぶ。図７（ｃ）の例では、想定病名テーブルの１段目は「病名Ａ」について、３つのチェック対象位置「ＡＬ５、ＡＬ６、ＡＬ７」が示されている。想定病名テーブルの２段目は「病名Ｂ」について、４つのチェック対象位置「ＡＬ２、ＡＬ３、ＡＬ５、ＡＬ６」が示され、３段目には「病名Ｃ」について、２つのチェック対象位置「ＡＬ１、ＡＬ５」が示されている。たとえば、医師等の問診などにより患者の病名が予め予測され、その予測を確かめるための検査が行われる場合がある。このように、病名が予測される場合は、読影チェック情報生成部３３は、想定病名テーブルを検索し、読影すべき部位や局所構造を絞り込んで読影チェック情報としてもよい。

図７（ｄ）に例示した表は、原発箇所となる解剖学的位置と病名ごとに、確認すべき転移先または併発箇所となる部位や局所構造を、チェック対象位置として示している。以下、図７（ｄ）に例示したチェック項目テーブルを、原発箇所テーブルと呼ぶ。図７（ｄ）の原発箇所テーブルの例では、原発箇所「ＡＬ１」の場合の病名と転移先または併発箇所に対応する解剖学的位置が示されている。原発箇所テーブルの１段目は、「病名Ａ」について、１つのチェック対象位置「ＡＬ９」が示されている。原発箇所テーブルの２段目は「病名Ｂ」について、３つのチェック対象位置「ＡＬ５、ＡＬ６、ＡＬ７」が示され、３段目は「病名Ｃ」について、２つのチェック対象位置「ＡＬ７、ＡＬ８」が示されている。検査目的、既往歴、想定病名などに対応する病気に関連して、転移または併発が統計的に高いと考えられる部位や局所構造がある。たとえば、病名が「肺がん」の場合、原発箇所は肺であるが、脳や様々な骨などの部位や局所構造に転移する可能性がある。既往歴に「肺がん」がある患者の場合は、検査目的が「肺がん」の検査でない場合であっても、転移の可能性を考慮し、このような原発箇所テーブルから検索された結果を読影チェック情報に含めてもよい。

図７で示したチェック項目テーブルの例以外にも、被検体の性別や年齢、喫煙や飲酒などの生活習慣、患者が訴える症状などに応じて、チェック対象位置を一覧化したテーブルがあってもよい。また、図７に例示したチェック項目テーブルに被検体の性別や年齢、喫煙や飲酒などの生活習慣、患者が訴える症状などの行が追加されたチェック項目テーブルであってもよい。また、図７に例示したチェック項目テーブルは、被検体の性別や年齢、喫煙や飲酒などの生活習慣、患者が訴える症状などに関連付けされてそれぞれ存在してもよい。

図７で例示したそれぞれのチェック項目テーブルは、統計情報を含む医学情報や症例情報、過去の読影レポートの記載を解析することで得られてもよい。これらのチェック項目テーブルを検索するためのキーは、読影医等が入力部５０を介して入力してもよいし、入力された医用画像の付帯情報などから自動で判定されてもよい。たとえば、読影チェック情報生成部３３は、入力された医用画像の付帯情報の患者ＩＤや患者名から、ＨＩＳ／ＲＩＳ４００に格納された検査目的や想定病名、既往歴などの情報を取得し、それをキーとしてチェック項目テーブルを検索してもよい。また、読影チェック情報生成部３３は、検査目的や想定病名、既往歴など取得した複数のキーを組み合わせてチェック項目テーブルを検索してもよい。

図８は、実施形態に係る医用画像処理装置１００の読影チェック情報の生成方法を説明する図である。図８上部に示したテーブルＴ１は、入力部５０から直接入力または、ＨＩＳ／ＲＩＳ４００に格納された検査情報や患者情報から自動で抽出された、被検体の患者情報または検査情報を示している。たとえば、テーブルＴ１は医用画像データの付帯情報から取得した患者名や検査ＩＤなどを用いて、ＨＩＳ／ＲＩＳ４００を検索した情報から生成されてもよい。テーブルＴ１には、患者Ａについて、たとえば、検査目的Ａ、既往歴Ｂ、病名Ｃという情報が示されている。この情報を用いて、読影チェック情報生成部３３は、読影チェック情報を生成する。テーブルＴ１に示された情報は、いずれか１つであってもよいし、組み合わせであってもよい。

図８中段に記載したテーブルＴ２は、テーブルＴ１の情報をキーとして、チェック項目テーブルを検索した結果を示している。テーブルＴ２の１段目は、「検査目的Ａ」をキーとして検査目的テーブルを検索した結果を示している。したがって、テーブルＴ２の１段目には、図７（ａ）の検査目的テーブルの１段目に示された、４つのチェック対象位置「ＡＬ１、ＡＬ３、ＡＬ５、ＡＬ７」が示されている。同様に、テーブルＴ２の２段目は、「既往歴Ｂ」をキーとして既往歴テーブルを検索した結果を示している。テーブルＴ２の２段目には、図７（ｂ）の既往歴テーブルの２段目に示された、３つのチェック対象位置「ＡＬ２、ＡＬ３、ＡＬ８」が示されている。テーブルＴ２の３段目は、想定病名である「病名Ｃ」をキーとして想定病名テーブルを検索した結果を示している。テーブルＴ２の３段目には、図７（ｃ）に例示された想定病名テーブルの３段目に示された、２つのチェック対象位置が示されている。テーブルＴ２の４段目は、想定病名である「病名Ｃ」の解剖学的位置「ＡＬ１」を原発箇所として、原発箇所テーブルを検索した結果を示している。テーブルＴ２の４段目には、図７（ｄ）に例示された原発箇所テーブルの３段目に示された、原発箇所が「ＡＬ１」「病名Ｃ」に対応するチェック対象位置「ＡＬ７、ＡＬ８」が示されている。

図８の下段に示したテーブルＴ３は、読影チェック情報の例を示している。テーブルＴ３の左欄には、図８のテーブルＴ２に抽出されたチェック対象位置の重複を排除して整理した、「ＡＬ１、ＡＬ２、ＡＬ３、ＡＬ５、ＡＬ７、ＡＬ８」が示されている。テーブルＴ３の右欄には、チェック結果の欄が例示されている。チェック結果には、抽出されたチェック対象位置について読影されたかどうか判断した結果が表示される。テーブルＴ３の例では、読影チェック情報生成部３３で生成された読影チェック情報のチェック結果には、「未」が表示されている。チェック結果は、初期状態が空であってもよいし、テーブルＴ３のように、初期入力値が決まっていてもよい。また、テーブルＴ３の例では、「未」という文字列で、チェックが完了していない状態（未チェック状態）を示したが、数字や記号で表してもよい。

このように生成された読影チェック情報を用いた読影判定部３４における判定処理について、図３のフローチャートに戻って説明する。

ＳＴ１０７では、医用画像について読影が実施される。読影では、読影医等が選択したスライス画像が表示部４０に表示される。また、読影では、表示されたスライス画像に対して拡大、縮小、回転、平行移動、移動、階調処理等の画像処理が実行される、または、キーボード等を備えた入力部５０から所見が入力される、あるいは、表示したスライス画像の中から所見に対応するキー画像を選択するなどの操作が行われる。

ＳＴ１０９では、読影判定部３４が、読影チェック情報から読影判定テーブルを生成し、生成した読影判定テーブルに基づいて、読影において実施された操作などから、読影が完了したかどうかを判定する。

ＳＴ１１１では、読影判定部３４が、読影が完了したと判断されたチェック対象位置のチェック結果を完了に更新する。

ＳＴ１１３では、表示部４０に読影チェック状況が表示される。

以下、図９乃至図１４で、読影判定部３４における様々な読影判定方法について説明する。

図９および図１０の例は、チェック対象位置に関連するスライス画像が、表示部に表示されたか否かで読影判定を行う方法を説明する。

図９は、実施形態に係る医用画像処理装置１００のチェック対象位置に関連するスライス画像を説明する図である。図９は、心臓を含む医用画像データの例を示している。図６で説明したとおり、解剖学的位置は、人体の特徴的な局所構造の位置を示している。しかしながら、図９に示すように、解剖学的位置に対応する局所構造は、解剖学的位置を中心とした一定の範囲に存在する。たとえば、「ＡＬ１」を左冠動脈入口部を示す解剖学的位置とした場合、実際の左冠動脈入口部は、「ＡＬ１」の位置が示す点のみではなく、破線で示した範囲の立体的な局所構造であり、空間的な広がりを持つ。したがって、ＡＬ１に対応する局所構造について読影が必要なスライス画像は、ＡＬ１を囲む破線で示した範囲を含むスライス画像となる。

図１０は、実施形態に係る医用画像処理装置１００の画像の表示に基づく読影判定方法を説明する図である。読影判定部３４は、読影が必要な部位や局所構造に対応するスライス画像を一覧化した読影判定テーブルを生成する。読影判定部３４は、読影判定テーブルに一覧化されたスライス画像が表示部４０に表示されたか否かに基づいて、読影が必要な部位や局所構造が読影されたかどうか判定する。

図１０（ａ）は、図９と同様の医用画像が例示している。網掛けで示されたスライス画像は、表示部４０に表示されたスライス画像を示している。一方、網掛けが施されていないスライス画像は、表示部４０に表示されていないスライス画像を示している。図１０（ａ）は、「ＡＬ１」に対応するスライス画像の一部に網掛けが示され、「ＡＬ１」に対応するすべてのスライス画像が表示部４０に表示されていない例を示している。

図１０（ｂ）に示した表は、読影判定部３４で生成される読影判定テーブルの例である。読影判定部３４は、読影チェック情報に一覧化されたチェック対象位置それぞれについて、読影が完了したかどうかを判断する判断基準を一覧化したテーブルを、読影判定テーブルとして作成する。読影判定テーブルは、読影チェック情報のチェック対象位置のそれぞれに、読影判定基準を追加したものである。図１０（ｂ）に例示した表は、読影チェック情報に加えて、読影判定基準として、チェック対象位置に対応する医用画像中のスライス番号と、そのスライス番号に対応する画像が表示部４０に表示されたか否かを示す表示有無とが示されている。図１０（ａ）の一番上のスライス画像をスライス番号１番としたとき、ＡＬ１に対応するスライス画像のスライス番号は２番乃至５番となる。図１０（ｂ）の読影判定テーブルの例には、チェック対象位置「ＡＬ１」に対応するスライス番号として、「２、３、４、５」が示されている。同様に、図１０（ｂ）の読影判定テーブルの例には、チェック対象位置「ＡＬ２」に対応するスライス番号として、「４、５、６、７」が示されている。

図１０（ａ）に網掛けで示したスライス画像は、読影判定部３４が表示部４０に表示されたと判定可能なスライス画像である。したがって、図１０（ａ）で網掛けで示されたスライス番号４番および５番について、読影判定部３４は、図１０（ｂ）の表示有無の欄を「あり」に更新する。同様に、「ＡＬ２」のスライス番号４番および５番のスライス画像についても、表示有無の欄は「あり」となる。一方、それ以外のスライス画像は表示部４０に表示されていないため、読影判定部３４は表示有無を「なし」とする。このように、読影判定部３４は読影判定テーブルの項目を更新し、最終的にチェック対象位置の読影が完了したかどうか判定する。図１０（ｂ）の例では、「ＡＬ１」に対応するスライス画像は網羅的に確認されていないこととなる。したがって、読影判定部３４は、「ＡＬ１」について読影が完了していないと判断し、チェック結果として「未」を表示する。たとえば、スライス番号２番および３番が表示部４０に表示された場合、読影判定部３４は、「ＡＬ１」に対応するスライス画像は網羅的に確認されたと判断することができるため、「ＡＬ１」のチェック結果を「完了」に変更できる。一方、「ＡＬ２」に対応するスライス番号は４番乃至７番であるため、「ＡＬ２」のチェック結果は「未」のままとなる。

図９および図１０の例では、チェック対象位置に対応するスライス画像の範囲を、部位や局所構造の大きさまたは範囲に基づいて特定したが、解剖学的位置情報の信頼度に応じて、スライス画像の範囲が判断されてもよい。たとえば、信頼度の低い解剖学的位置の場合は、解剖学的位置の範囲の外側に、さらに数スライス分余裕を持った領域が設定されてもよい。

また、図１０では、チェック対象位置に対応するすべてのスライス画像が表示部４０に表示されたか否かに基づいて、読影が完了したかどうかの判定が行われる例を示した。たとえば、チェック対象位置に重み付けを行い、読影判定テーブルに抽出されたスライス番号の一部のみ表示部４０に表示されれば読影完了と判定できるチェック対象位置があってもよい。

このように、図１０の例では、スライス画像の表示の有無を判断基準とした読影判定部３４での判定方法を示したが、読影判定部３４は、スライス画像の表示に加えて、拡大／縮小、階調変更、回転、平行移動、画像処理または、スライス画像内のある範囲が選択された、または、スライス画像内のある範囲にカーソルやポインタが位置したなどを判断基準として、チェック対象位置の読影が完了したかどうか判定することもできる。

図１１は、実施形態に係る医用画像処理装置１００の座標の選択に基づく読影判定方法を説明する図である。図１１（ａ）は表示部４０に表示されたスライス画像を示している。図１１（ａ）の例では、スライス画像の左側に破線で囲まれた領域は、チェック対象位置「ＡＬ１」に対応する領域を示している。同様に、図１１（ａ）のスライス画像の右側に破線で囲まれた領域は、チェック対象位置「ＡＬ２」に対応する領域を示している。

図１１（ａ）の例では、ＡＬ１の範囲に矢印Ａが示されている。矢印Ａは入力部５０を介して入力されるカーソルやポインタを示している。図１１（ａ）の例では、読影判定部３４が、ユーザがこのようなカーソルやポインタをスライス画像上を移動させる操作を取得し、判定を行う。

図１１（ｂ）の例は、読影判定部３４で生成される読影判定テーブルを示している。図１１（ｂ）の例では、チェック対象位置に対応するスライス画像上の領域についてサンプリングされた座標が示されている。座標は、チェック対象位置に対応するスライス画像上の領域の代表的ないくつかの座標であってもよいし、中心の座標または、輪郭の座標であってもよい。図１１（ｂ）の例では、チェック対象位置「ＡＬ１」に対応する座標として、（Ｘ１、Ｙ１）、（Ｘ２、Ｙ２）、（Ｘ３、Ｙ３）の３つが、読影判定テーブルに示されている。同様に、「ＡＬ２」に対応する座標として、（Ｘ４、Ｙ４）、（Ｘ５、Ｙ５）の２つが示されている。読影判定部３４は、入力部５０からの入力により、カーソルやポインタが、図１１（ｂ）に示された座標を通過した、または、その座標を押下したなどの操作を取得し、選択有無を判定する。図１１（ｂ）の例では、「ＡＬ１」に対応する座標である（Ｘ１、Ｙ１）、（Ｘ２、Ｙ２）、（Ｘ３、Ｙ３）の座標について入力部５０からの操作が確認されたため、読影判定部３４は「ＡＬ１」のチェック結果を「完了」とする読影判定を行う。

図１１の例では、サンプリングされたすべての座標の選択有無が「あり」となった状態で、読影判定部３４は「ＡＬ１」のチェック結果を「完了」としたが、１つ以上の座標の選択有無が「あり」となればチェック結果を「完了」としてもよい。また、カーソルやポインタが移動したかの判断は、座標単位でなく、画面をいくつかに分割したセル単位であってもよい。たとえば、画面を１６のセルに分割し、チェック対象位置が含まれるセルをカーソルやポインタが通過したかどうかを判定基準としてもよい。

図１１では、画面上の特定の座標にカーソルやポインタが移動したなどを基準として読影が完了したかどうか判定を行う例を示した。読影判定部３４は、このようなカーソルやポインタの移動だけではなく、拡大や縮小、階調処理、回転、平行移動、画像処理などの操作の有無を判断基準としてもよい。たとえば、読影の際、得られた画像データはその診断目的とする部位や局所構造が容易に観察できるように、表示設定により画素の階調値（コントラスト）が調整される。Ｘ線ＣＴ装置で取得した画像データは、それぞれの画素ごとにＣＴ値を有している。このＣＴ値は、組織のＸ線減弱係数と対応付けられており、水を０、空気のＣＴ値を−１０００、骨を＋１０００として−１０００から＋１０００までのＣＴ値範囲で階調性を持つ。たとえば、肺野を観察する場合、肺野は空気を含む領域が多いため、低いＣＴ値に階調を併せて観察する。その際、心臓、胸壁の軟部組織または骨などは高いＣＴ値を有するため信号は飽和してしまい、観察することができない。このように、階調値を調整して正しいコントラストで観察しなければ、目的の部位や局所構造を観察することができない場合がある。したがって、チェック対象位置に応じて、階調処理が適切に変更され、対象の部位や局所構造が正しく観察されたかどうかを判定基準とすることもできる。

読影判定部３４は、上述のような入力部５０からの操作以外にも、読影を行うユーザの視線情報に基づいて判定を行ってもよい。

図１２は、実施形態に係る医用画像処理装置１００の視線情報に基づく読影判定方法を説明する図である。視線情報は、カメラなどを備えた視線情報取得部６０で取得される。視線情報取得部６０では、読影医等の視線情報を、所定のサンプリング間隔で解析し、スライス画像、座標単位で集計することができる。

図１２の例では、斜線付き円は視線情報取得部６０で取得された読影医等の視線情報を示している。円の中心位置は、視線が位置した座標を示している。円の大きさは、視線が維持された時間を示している。また、円と円とを結ぶ線は、視線の動きをそれぞれ示している。破線で囲まれた領域は、それぞれ、チェック対象位置であるＡＬ１およびＡＬ２の範囲を示している。

図１２の例では、ＡＬ１の範囲には視線情報を示す円が集中し、かつ、ＡＬ１の範囲に直径の大きな円が２つ示されている。一方、図１２の例では、ＡＬ２の領域には円が示されていない。読影判定部３４は、このような視線情報から、チェック対象位置が読影されたかどうかを判断してもよい。たとえば、図１１の例で示したカーソルやポインタの操作の代わりに、視線情報を用いてもよい。また、チェック対象位置に対応するスライス画像上の領域の視線の被覆率（カバレッジ）に応じて、判断してもよい。

また、読影判定部３４は、読影レポートをまとめる際のキー画像や、所見の入力内容に基づいて、判定を行ってもよい。

図１３は、実施形態に係る医用画像処理装置１００のキー画像に基づく読影判定方法を説明する図である。図１３では、キー画像として選択されたスライス画像に対応する解剖学的位置を用いて、読影が実施されたかどうか判定する方法を例示している。

図１３（ａ）の左は、複数のスライス画像を含む医用画像を示しており、図１３（ａ）は網掛けで示されたスライス位置のスライス画像が、キー画像として選択されたスライス画像である例を示している。キー画像として選択されたスライス画像の近傍には、図１３（ａ）で示すように、複数の解剖学的位置が存在する。

図１３（ｂ）はキー画像の近傍に存在する解剖学的位置の一覧を示している。キー画像解剖学的位置特定部３５は、キー画像の近傍に位置する解剖学的位置を特定し、図１３（ｂ）に示すようなキー画像解剖学的位置一覧を生成する。キー画像解剖学的位置は、たとえば、キー画像の中心から所定の距離内にある解剖学的位置であってもよいし、キー画像の最近傍の解剖学的位置が属する部位や臓器に応じて特定されてもよい。

このように、読影判定部３４は、図１３（ｂ）に例示されたキー画像解剖学的位置の中に、読影チェック情報のチェック対象位置に対応する解剖学的位置が存在する場合、その該当するチェック対象位置についてチェック結果を「完了」と判断してもよい。

また、読影レポートの作成において画像上に注意して観察すべき部分を示すために表示されるアノテーションが付与された画像の解剖学的位置に基づいて、読影判定部３４は読影対象ＡＬについて読影されたかどうかをチェックしてもよい。

図１４は、実施形態に係る医用画像処理装置１００の所見に基づく読影判定方法を説明する図である。所見は、入力部５０から入力される。図１４（ａ）の例では、所見に「右肺上部から足方向３ｃｍ」という文言が記入されている。所見解剖学的位置特定部３６は、この文言から、図１４（ｂ）に例示された所見解剖学的位置を特定する。

所見解剖学的位置特定部３６は、たとえば、所見に記載された文言から部位や局所構造に対応する文言を抽出し、前方一致検索や辞書検索などの一般的な検索方法により、対応する解剖学的位置を特定する。

また、所見解剖学的位置特定部３６は、マイクなどを備えた入力部５０から、読影医等が発話した内容を解析して、所見解剖学的位置を特定してもよい。

このように、読影判定部３４は、図１４（ｂ）に例示された所見解剖学的位置の中に、読影チェック情報のチェック対象位置に対応する解剖学的位置が存在する場合、その該当するチェック対象位置についてチェック結果を「完了」と判断してもよい。

また、読影判定部３４は、判定時刻記録部２１に格納された情報を用いて、読影判定を行ってもよい。

図１５は、実施形態に係る医用画像処理装置１００の読影判定時刻を説明する図である。判定時刻記録部２１は、チェック対象位置について、読影が開始された時刻と、読影が完了した時刻とを記憶する。また、読影完了までに要した時間を算出し記憶してもよい。

図１５の例では、読影判定部３４が、チェック対象位置に対応するスライス画像の表示有無により判定する例を示している。図１５の例では、ＡＬ１に対応するスライス画像ごとに、そのスライス画像が表示された表示開始時刻と、その表示が変更された表示変更時刻とが示されている。図１５の例では、１段目は、ＡＬ１に対応するスライス番号２番の読影判定時刻（時：分：秒）を示しており、表示開始時刻が「１５：１６：２０」、表示変更時刻が「１５：１７：４０」が示されている。同様に、２段目は、ＡＬ１に対応するスライス番号３番の読影判定時刻が示されており、表示開始時刻が「１５：１７：４０」、表示変更時刻が「１５：１８：００」が示されている。３段目は、ＡＬ１に対応するスライス番号４番の読影判定時刻が示されており、表示開始時刻が「１５：１８：００」、表示変更時刻が「１５：１９：１０」が示されている。４段目は、ＡＬ１に対応するスライス番号５番の読影判定時刻が示されており、表示開始時刻が「１５：１９：１０」、表示変更時刻が「１５：１９：５５」が示されている。

判定時刻記録部２１は、この表示開始時刻と表示変更時刻の記録を取得し、ＡＬ１について読影が完了した時刻を判定し、記憶する。図１５の例では、ＡＬ１に対応するスライス画像のすべての読影が完了した時刻は、スライス番号５番の表示変更時刻「１５：１９：５５」である。したがって、図１５の例では、ＡＬ１のチェック完了時刻として「１５：１９：５５」が記憶される。

また、判定時刻記録部２１は、読影開始時刻（図１５の例では、表示開始時刻）を記録している。したがって、読影判定部３４は、読影に要した時間に応じて、読影が実施されたかどうかを判断してもよい。たとえば、図１５の例では、ＡＬ１に対応するスライス画像のそれぞれについて、何分間読影が行われたかを算出することができる。ある閾値以上（例えば、１分以上）の時間読影が実施された場合、該当するスライス画像について読影が完了したと判断してもよい。また、ＡＬ１に対応するスライス画像として複数枚のスライス画像が特定されているため、複数のスライス画像それぞれについて算出された読影時間を積算した時間を用いて読影が完了したか判断してもよい。また、読影が完了したと判断する読影時間の閾値は、チェック対象ＡＬごとにそれぞれ定められていてもよい。

上述のように、読影判定部３４において判定された結果は、読影チェック状況として、表示部４０に表示される（ＳＴ１１３）。

以下、図１６および図１７で読影チェック状況の表示を説明する。

図１６は、実施形態に係る医用画像処理装置１００の読影チェック状況の表示例を説明する図である。図１６は、読影時にスライス画像を表示する画像表示画面Ｗ１の例を示している。画像表示画面Ｗ１には、読影対象の医用画像データに関する患者情報や検査情報などを示す検査情報表示領域４０ａや、医用画像入力部３１に医用画像データに含まれる複数のスライス画像が表示される画像サムネイル４０ｂが表示されている。図１６において、検査情報表示領域４０ａの下部には、読影中のスライス画像を表示するスライス画像表示部４０ｃが示されている。スライス画像表示部４０ｃの右側には、医用画像の全スライス枚数に対応したバーＧ１、医用画像中のチェック対象位置を示すマークＧ２、医用画像の現在位置を示し、かつ、上下に動かすことで、前後のスライス番号に対応するスライス画像をスライス画像表示部４０ｃに表示することができるスライダーＧ３、現在読影中のチェック対象位置を示す吹き出しＧ４、などのユーザインタフェースが示されている。また、スライス画像表示部４０ｃの下部には、「拡大／縮小」ボタンＢ１、「階調変更」ボタンＢ２、「画像処理」ボタンＢ３がそれぞれ示されている。

また、画像サムネイル４０ｂの下部には、読影チェック状況４０ｄが示されている。図１６に例示した読影チェック状況４０ｄは、図８のＴ３に例示した読影チェック情報のチェック対象位置と、チェック結果とを示した表である。図１６の例では、「ＡＬ１」および「ＡＬ３」のチェック結果に「完了」が示されている。これは、「ＡＬ１」および「ＡＬ３」の読影について、読影判定部３４で完了と判定されたことを示している。なお、チェック結果は記号やチェックボックスであってもよい。

なお、読影が完了したかどうかを示すチェック結果は、ユーザである読影医等により上書きされてもよい。たとえば、読影判定部３４で自動的に判定された場合であっても、読影医等が読影が不十分であると考える場合は、たとえば、チェックボックスのチェックを外すなど、変更することができてもよい。その場合は、読影判定部３４が読影チェック情報のチェック結果の変更に応じて「完了」から「未」にチェック結果を更新する。

図１７は、実施形態に係る医用画像処理装置１００の読影チェック状況のその他の表示例を説明する図である。図１７は、図１６に例示した読影チェック状況４０ｄの変形例を示している。

図１７（ａ）は、チェック結果を割合で示した例である。たとえば、スライス画像の表示有無によって読影されたか否かを判定する読影判定方法によれば、チェック対象位置に対応するとして抽出されたスライス画像のうち、何枚のスライス画像がチェックされたかを、全体の割合などで算出することができる。図１７（ａ）に例示した網掛けは、このような割合を示しており、読影が完了すると、チェック結果の枠がすべて網掛けされる。このような表示により、算出された割合に応じて、チェック対象位置それぞれの読影の進捗状況を示すことができる。

また、図１７（ａ）で示した網掛け部分は、読影を行った時間の長さを示してもよい。それぞれのチェック対象位置について読影を行った時間を表示することで、読影が十分実施されたかどうかの指標とすることができる。

図１７（ｂ）は、チェック結果をチェックの進捗状況に応じて３段階で評価した結果を、チェック対象位置それぞれについて示したものである。たとえば、進捗状況が９０％以上を良好として「良好」を、５０％以上９０％未満のものを注意が必要な項目として「要注意」を、５０％未満のものを読影が十分ではないとして「不十分」と判定し、表示してもよい。

このように、読影判定部３４は、チェック対象位置のそれぞれについて、読影が完了したか判断し、その判定結果である読影チェック状況を生成し、表示部４０に表示する。

本実施形態に係る医用画像処理装置１００では、このような読影チェック状況を読影中に表示することで、読影すべき部位や局所構造の見逃しを防止することができる。また、読影の進捗状況を容易に把握することもできる。さらに、解剖学的位置により、慎重に読影すべき部位や局所構造が明示されるため、読影に緩急をつけることができ、効率のよい読影が可能となる。さらに、読影判定方法の設定により、読影すべき部位や局所構造を慎重に読影したかどうか、網羅的に読影できているかどうか、といった読影の評価を行うことができる。感覚的に行われる読影という作業における手順などを、読影判定方法などにより数値化することで、ユーザである読影医等に読影のやり方を意識させることができる。

以上により、読影中の読影チェック状況の表示について説明した。以降は、読影を完了する場合の動作について、図３のフローチャートに戻って説明する。

ＳＴ１１５では、読影を終了するか否かが選択される。読影の終了は、たとえば、表示部４０に表示された読影レポートを閉じたり、読影レポートを印刷または保存したりするなどの操作が行われたかどうかによって判断する。

ＳＴ１１７では、レポート評価部３７が、読影レポートの作成状況を評価する。読影レポートの作成状況は、読影チェック情報のチェック対象位置のチェック結果に基づいて、判断される。レポート評価部３７は、レポート作成状況に応じたレポート評価結果を生成する。レポート評価結果には、たとえば、読影チェック情報の完了していないチェック対象位置や、読影レポートを確定保存できないといった内容が記載される。また、レポート評価結果には、読影がどのように実施されたかなどのレポート作成順序などが記載されてもよい。

ＳＴ１１９では、表示部４０にレポート評価結果が表示される。

図１８は、実施形態に係る医用画像処理装置１００のレポート評価結果の表示例を説明する図である。レポート評価結果は、読影レポートの作成を終了する際にレポート評価部３７で生成され、表示部４０に表示される。

図１８（ａ）は、読影を終了する際に、読影判定部３４で読影が完了していないと判断された解剖学的位置がある場合の警告メッセージが記載されたレポート評価結果の表示例を示している。図１８（ａ）の例では、メッセージウィンドウＷ２に読影を行った確認する旨のメッセージとともに、読影が完了していない解剖学的位置が一覧で表示されるレポート評価結果を示している。たとえば、図１６に例示した画像表示画面Ｗ１に表示された読影チェック状況４０ｄの状態で読影を終了しようとすると、読影が完了している（「完了」が表示されている）解剖学的位置は、ＡＬ１とＡＬ３のみである。したがって、レポート評価部３７は、読影チェック情報から、すべてのチェック対象位置について読影が完了していないと判定し、その旨を記載したレポート評価結果を作成する。図１８（ａ）の例では、メッセージウィンドウＷ２に、読影が完了していない解剖学的位置としてＡＬ２、ＡＬ５、ＡＬ７、ＡＬ８が一覧で表示されたレポート評価結果が表示される。

図１８（ｂ）は、読影を終了する際に、読影作業がどのように実施されたかを報告するレポート評価結果を表示する例を示している。図１８（ｂ）に例示したメッセージウィンドウＷ２には、図１７（ｂ）の例で示した読影チェック状況の表示例に、読影チャートが追加された例が示されている。読影チャートは、チェック対象位置がチェックされた順序や時間を棒グラフで示したものである。図１８（ｂ）に示した読影チャートの例では、横軸は読影時間を示し、網掛けはチェック対象位置について読影が実施されたタイミングとその時間の長さを示している。読影チャートから、どのような順序で読影が行われたか、また、読影作業が並行して行われているものや、それぞれの解剖学的位置の読影時間の全体に対する比率や、読影が開始または完了したタイミング等、読影における作業状況を把握することができる。また、網掛け部分は、たとえば、チェック結果が要注意から良好になった部分を境に異なる色で表示し、作業が滞った箇所を視覚的に表示できてもよい。

図１８（ｃ）は、図１８（ｂ）の変形例である。図１８（ｂ）に示した表の代わりに、図１８（ｃ）で示した図がレポート評価結果として、メッセージウィンドウＷ２に表示される。図１８（ｃ）の例では、それぞれの解剖学的位置の読影時間を、解剖学的位置を表示する枠の大きさで表している。また、読影が完了した順序で解剖学的位置を並べ、キー画像や所見に入力された解剖学的位置にラベルを表示している。このような表示により、読影レポートを終了する際に、読影に要した時間や読影順序、または、レポートにまとめた内容を確認することができる。

このように、読影レポート作成作業を終了する際に、図１８に例示したようなレポート評価結果を表示することで、実際に印刷や確定保存する前に、読影レポート作成の最終チェックをユーザに促すことができる。また、読影の手順や読影時間等を表示することで、読影を評価することができ、今後の作業にフィードバックすることができる。また、このような読影作業の手順をデータベースとして蓄積しておくことで、熟練者の読影ノウハウを他者と共有することも可能となる。加えて、このような読影手順を記録しておくことで、読影に抜けがあった箇所を容易に発見することも可能であり、また、読影を再開する際も、重複した作業を避けることが可能となり、読影作業の効率化、省力化を図ることができる。

（第２の実施形態）
第１の実施形態のＳＴ１０５では、読影チェック情報生成部３３が、医用画像に関する読影チェック情報を生成するようになっていた。

第２の実施形態では、読影チェック情報生成部（確認情報決定部）３３は、検出された局所構造の位置の表示順序を決定するようになっている。この場合、表示部４０は、決定した表示順序に基づいて、局所構造の位置に対応した医用画像を構成する複数の画像（たとえば、スライス画像）を切り替えて表示するようになっている。

例えば、読影チェック情報生成部３３は、チェック項目テーブル記憶部２３に格納されたテーブルから局所構造の位置の表示順序を決定する読影ガイドを生成する。この場合、チェック項目テーブル記憶部２３は、読影ガイド抽出テーブルを有しているものとする。

具体的には、チェック項目テーブル記憶部２３に格納された読影ガイド抽出テーブルは、「検査目的」に対応する「読影ガイド」を一意に特定するようになっており、例えば、「部位名」および「疾患名」から「検査目的」が決定され、その「検査目的」に対応する「読影ガイド」を生成する。

なお、読影ガイド抽出テーブルは、「部位名」と「疾患名」とに関連する「検査目的」に限定されるものではなく、例えば、「臓器名」と「疾患名」とに関連する「検査目的」が決定されてもよいし、「部位名」と「臓器名」と「疾患名」とに関連する「検査目的」が決定されてもよい。

このように、読影チェック情報生成部３３は、「部位名」、「疾患名」、「検査目的」などの入力に基づき、チェック項目テーブル記憶部２３に格納された読影ガイド抽出テーブルを検索して、読影ガイドを生成する。

読影チェック情報生成部３３は、検査目的に対応する読影ガイドを生成すると、局所構造の位置の表示順序を決定する。

読影ガイドは、検査の種類、既往歴、想定病名、原発箇所、被検体の年齢および被検体の性別のうち少なくとも１つに基づいて、局所構造の位置の表示順序を決定する。例えば、検査目的に対応する読影ガイドごとに、局所構造の位置に該当する読影対象について、予め読影順序や優先度を割り当てる。

そして、表示部４０は、決定した表示順序に基づいて、局所構造の位置に対応した複数の画像（たとえば、スライス画像）を切り替えて表示する。

このように、表示部４０は、その読影ガイドに示されている読影順序や優先度に従って、局所構造の位置に対応した読影対象の画像を表示する。また、表示部４０は、読影順序や優先度に基づいて、表示の順番を変更したり、読影チェックが終了しているものをスキップし、読影対象の画像を表示する。

これにより、ユーザは、表示部４０に表示された医用画像について、表示順序に沿って読影を行うことにより、読影すべき順序に従った局所構造の位置の読影を行うことができる。

なお、読影チェック情報生成部３３は、検査目的、過去の検査情報、病名の少なくとも１つと、局所構造の位置の表示順序を決定するための情報とを対応づけて、チェック項目テーブル記憶部２３に読影ガイド抽出テーブルを記憶させるようにしてもよい。

（第３の実施形態）
第１の実施形態では、医用画像処理装置１００は、ステップＳＴ１１３において、読影チェック状況を表示部４０に表示するようになっていた。

第３の実施形態では、複数の医用画像のそれぞれから人体の特徴的な局所構造の位置を検出し、それぞれの医用画像を対応づけて表示するようになっている。この場合、例えば、医用画像処理装置１００は、複数の画像から構成される第１医用画像と複数の画像から構成される第２医用画像とを対応づけて表示する。

これにより、第３の実施形態では、ユーザは、第１医用画像を見ながら、第２医用画像の読影を実施することができる。また、医用画像処理装置１００は、第１医用画像を構成する複数の画像と、第２医用画像を構成する複数の画像とを対応づけて表示するようにしてもよい。

例えば、医用画像処理装置１００の解剖学的位置検出部（位置検出部）３２は、第１医用画像と第２医用画像のそれぞれから、人体の特徴的な局所構造の位置を検出する。

医用画像処理装置１００の表示部４０は、第１医用画像と第２医用画像とのそれぞれの局所構造の位置に基づいて、第１医用画像のスライス画像と第２医用画像のスライス画像とを対応づけて、第１医用画像と第２医用画像とを表示する。

表示部４０は、複数の異なる局所構造の位置に基づいて、第１医用画像のスライス画像と第２医用画像のスライス画像とを対応づけて、第１医用画像と第２医用画像とを同時に表示することができる。

また、表示部４０は、第１医用画像のスライス画像のスライス位置の変更に連動して、第２医用画像のスライス画像を変更して表示するようにしてもよい。この場合、医用画像処理装置１００の表示部４０は、第１医用画像のスライス画像と第２医用画像のスライス画像とを同時に表示することができる。

このように、第３の実施形態の表示部４０は、局所構造の位置に基づいて、第１医用画像のスライス画像と第２医用画像のスライス画像とを連動させて表示することができる。すなわち、表示部４０は、第１医用画像のスライス画像と第２医用画像のスライス画像との表示変更速度やスライス画像の表示変更タイミングなどのページめくり動作を、相互に同期を取りながら表示することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１０ 通信制御装置
２０ 記憶部
３０ 主制御部
４０ 表示部
５０ 入力部
６０ 視線情報取得部
２１ 判定時刻記録部
２３ チェック項目テーブル記憶部
３１ 医用画像入力部
３２ 解剖学的位置検出部（位置検出部）
３３ 読影チェック情報生成部（確認情報決定部）
３４ 読影判定部
３５ キー画像解剖学的位置特定部
３６ 所見解剖学的位置特定部
３７ レポート評価部
１００ 医用画像処理装置
２００ 医用画像一元管理サーバ
３００ モダリティ装置
４００ ＨＩＳ／ＲＩＳ

Claims (19)

1. 被検体を撮影した少なくとも１つの医用画像を表示する医用画像処理装置であって、
   人体の特徴的な複数の局所構造の位置を、前記医用画像から検出する位置検出部と、
   検査の種類、既往歴、想定病名、原発箇所、前記被検体の年齢、および、前記被検体の性別の少なくとも１つに基づいて、前記複数の局所構造の位置の中から読影対象となる位置をチェック対象位置として決定する決定部と、
   表示された前記医用画像に含まれる前記チェック対象位置の読影状況を判定し、前記読影状況を表示部に表示させる読影判定部と、
   を備えた医用画像処理装置。
2. 前記読影判定部は、
   前記医用画像を構成する複数の画像のうち、前記チェック対象位置に関連する関連画像について、前記チェック対象位置が読影されたか否かを前記読影状況として判定する
   請求項１に記載の医用画像処理装置。
3. 入力部をさらに備え、
   前記読影判定部は、
   前記医用画像を構成する複数の画像のうち、前記チェック対象位置に関連する関連画像に対して、少なくとも、拡大、縮小、回転、平行移動、選択、および、階調処理の少なくとも１つの画像処理が実行されたか否かにより前記チェック対象位置が読影されたか否かを前記読影状況として判定する
   請求項１または２に記載の医用画像処理装置。
4. 前記医用画像について、読影レポートを作成するユーザの視線情報を取得する視線情報取得部をさらに備え、
   前記読影判定部は、
   前記視線情報に基づいて、前記チェック対象位置が読影されたか否かを前記読影状況として判定する
   請求項１乃至３のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
5. 前記医用画像を構成する複数の画像の中からキー画像が選択され、その選択されたキー画像から前記キー画像に関連する解剖学的位置であるキー画像解剖学的位置を特定するキー画像解剖学的位置特定部をさらに備え、
   前記読影判定部は、
   前記キー画像解剖学的位置が、前記チェック対象位置に含まれるか否かに基づいて、前記チェック対象位置が読影されたか否かを前記読影状況として判定する
   請求項１乃至４のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
6. 前記キー画像解剖学的位置特定部は、
   アノテーションが付与された画像に関連する解剖学的位置を特定し、
   前記読影判定部は、
   前記アノテーションが付与された画像に関連する解剖学的位置が、前記チェック対象位置に含まれるか否かに基づいて、前記チェック対象位置が読影されたか否かを前記読影状況として判定する
   請求項５に記載の医用画像処理装置。
7. 前記キー画像について確認された所見に関連する解剖学的位置である所見解剖学的位置を特定する所見解剖学的位置特定部をさらに備え、
   前記読影判定部は、
   前記所見解剖学的位置が、前記チェック対象位置に含まれるか否かに基づいて、前記チェック対象位置が読影されたか否かを前記読影状況として判定する
   請求項５または６に記載の医用画像処理装置。
8. 前記読影判定部の判定における時刻を記録する判定時刻記録部をさらに備え、
   前記読影判定部は、
   前記判定に要した時間が所定の閾値を超えたか否かに基づいて、前記チェック対象位置が読影されたか否かを前記読影状況として判定する
   請求項１乃至７のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
9. 前記決定部は、
   前記複数の局所構造の位置の中から、読影対象となる複数の位置を複数のチェック対象位置としてそれぞれ決定し、
   前記読影判定部は、
   前記所定の閾値を、前記複数のチェック対象位置のチェック対象位置ごとにそれぞれ定める
   請求項８に記載の医用画像処理装置。
10. 前記読影判定部による前記読影状況から読影レポート作成状態を判定し、前記読影状況をレポート評価結果として前記表示部に表示させるレポート評価部
    をさらに備えた請求項１乃至９のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
11. 前記決定部は、
    前記複数の局所構造の位置の中から、読影対象となる複数の位置を複数のチェック対象位置としてそれぞれ決定し、
    前記複数のチェック対象位置の表示順序を決定し、
    前記表示順序に基づいて、前記複数のチェック対象位置に対応した、前記医用画像を構成する複数の画像を切り替えて前記表示部に表示させる
    請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
12. 前記決定部は、
    前記検査の種類、前記既往歴、前記想定病名、前記原発箇所、前記被検体の年齢、および前記被検体の性別のうち、少なくとも１つに基づいて、前記表示順序を決定する
    請求項１１に記載の医用画像処理装置。
13. 検査目的、過去の検査情報、病名の少なくとも１つと、前記表示順序を決定するための情報とを対応づけて記憶する記憶部をさらに備える
    請求項１１または１２に記載の医用画像処理装置。
14. 前記医用画像は、
    複数の画像から構成される第１医用画像と複数の画像から構成される第２医用画像から構成され、
    前記位置検出部は、
    前記第１医用画像と前記第２医用画像のそれぞれから、前記複数の局所構造の位置を検出し、前記第１医用画像と前記第２医用画像とのそれぞれの前記複数の局所構造の位置に基づいて、前記第１医用画像を構成する複数の画像と前記第２医用画像を構成する複数の画像とを対応づけて前記表示部に表示させる
    請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
15. 前記位置検出部は、
    前記第１医用画像を構成する複数の画像の表示画像の変更に連動して、前記第２医用画像を構成する複数の画像の表示画像を変更する
    請求項１４に記載に医用画像処理装置。
16. 前記読影判定部は、
    前記医用画像を構成する複数の画像のうち前記チェック対象位置に関連する関連画像について前記チェック対象位置が読影されたか否かを前記読影状況として判定し、前記チェック対象位置と前記読影されたか否かを示す情報とを関連付けたテーブルを前記表示部に表示させる
    請求項１乃至１５のいずれか１項に記載に医用画像処理装置。
17. 前記読影判定部は、
    前記医用画像を構成する複数の画像のうち前記チェック対象位置に関連する関連画像の枚数に対する、表示された関連画像の枚数の割合を前記読影状況として判定し、前記チェック対象位置と前記割合とを関連付けて前記表示部に表示させる
    請求項１乃至１６のいずれか１項に記載に医用画像処理装置。
18. 前記読影判定部は、
    前記医用画像を構成する複数の画像のうち前記チェック対象位置に関連する関連画像の枚数に対する、表示された関連画像の枚数の割合を求め、前記チェック対象位置の段階を前記読影状況として判定し、前記チェック対象位置と前記段階とを関連付けて前記表示部に表示させる
    請求項１乃至１７のいずれか１項に記載に医用画像処理装置。
19. 被検体を撮影した少なくとも１つの医用画像を、ネットワークを介して取得する医用画像処理システムであって、
    人体の特徴的な複数の局所構造の位置を、前記医用画像から検出する位置検出部と、
    検査の種類、既往歴、想定病名、原発箇所、前記被検体の年齢、および、前記被検体の性別の少なくとも１つに基づいて、前記複数の局所構造の位置の中から読影対象となる位置をチェック対象位置として決定する決定部と、
    表示された前記医用画像に含まれる前記チェック対象位置の読影状況を判定し、前記読影状況を表示部に表示させる読影判定部と、
    を備えた医用画像処理システム。

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