JP6548393B2 - 医用画像表示装置および医用画像表示システム - Google Patents

Description

本発明の一態様としての実施形態は、医用画像表示装置および医用画像表示システムに関する。

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。たとえば、ＳＰＥＣＴ装置（ＳＰＥＣＴ: Single Photon Emission computed Tomography）や、ＰＥＴ装置（ＰＥＴ: Positron Emission computed Tomography）などの核医学診断装置は、臓器や組織の機能を診断することができる。核医学診断装置は、被検体の生体組織に選択的に取り込まれた放射性医薬品から放射されるガンマ線を検出器によって検出し、検出したガンマ線の線量分布から核医学画像を生成する。具体的には、ＳＰＥＣＴ装置やＰＥＴ装置は、検出器が検出したガンマ線の線量分布から投影データ（サイノグラムデータ）を生成し、生成した投影データを逆投影処理することによって核医学画像（ＳＰＥＣＴ画像やＰＥＴ画像）を再構成する。たとえば、がんにだけ蓄積する薬を用いてがんの転移巣を全身に亘って調べることができる。また、血流量に応じて脳に蓄積する薬を用いて、脳の血流量や血流循環の様子を調べることもできる。しかしながら、核医学画像は優れた機能情報を有するものの、解剖学的な形態情報は比較的乏しい。

一方、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置で取得された画像は高い解像度を有しており、臓器や組織の解剖学的形態情報が豊富である。そこで、核医学画像とＣＴ画像やＭＲＩ画像とを融合（合成）した融合画像を生成することによって、機能情報と解剖学的形態情報とが１つの画像に集約され、医師に画像診断上有用な情報を提供することが可能となる。

質の高い診断を下すためには、取得した融合画像から、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、異常の可能性がある領域を識別および強調するための自動化された方法として、様々なコンピュータ支援検出（ＣＡＤ：Computer Aided Detection）の技術が開発されてきた。たとえば、異常部位に関する統計学的な情報を有するテンプレートとの比較により異常構造を特定するＣＡＤが提供されている（たとえば、特許文献１等）。また、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２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３等）が提供されている。

近年、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、単に局所構造と呼ぶ）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。

特開２０１３−３９３４４号公報 特許第５１９７０２９号公報 特許第５１３８４３１号公報

上述の通り、核医学画像の画像診断では、核医学画像とＣＴ画像やＭＲＩ画像とを融合（合成）した融合画像から、異常が観察される解剖学的部位を識別することは、一般的に難しく、熟練の技術を要する。したがって、異常が観察される解剖学的部位を特定するために時間がかかり、早期診断への障壁となっている。加えて、近年の画像処理技術の向上により、取得される融合画像が３次元画像である場合もある。３次元の融合画像から異常が観察される解剖学部位を特定するには、画像を回転させたり、あるいは、所定の断面を連続的に観察したりするなどの操作を行わなければならない。さらに、病気の原因や治療内容について患者等に十分な説明を行うことが求められ、患者等にわかりやすく説明を行うことができるような表示方法などが必要とされている。

そこで、上述の局所構造の位置（解剖学的位置）を用いて、融合画像上の異常が観察される部位を容易に確認できる、医用画像表示装置および医用画像表示システムが要望されている。

本実施形態に係る医用画像表示装置は、被検体から取得した少なくとも１つの医用画像を表示する医用画像表示装置において、前記被検体内の組織の機能情報を表した少なくとも１つの機能画像と、前記被検体の形態情報を表した少なくとも１つの形態画像を記憶する画像記憶部と、前記機能画像に基づいて、注目領域を特定する異常部位特定部と、前記形態画像を解析して人体の特徴的な構造の位置を求めるものであり、前記機能画像の前記注目領域の位置に対応する部位情報を求める位置検出部と、前記部位情報を表示する表示部と、を備える。

実施形態に係る医用画像表示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表示装置の第１の実施形態に係る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表示装置の第１の実施形態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表示装置の融合画像を説明する図。 実施形態に係る医用画像表示装置の注目領域に対応する解剖学的位置を特定する方法を説明する図。 実施形態に係る医用画像表示装置の異常部位一覧を説明する図。 実施形態に係る医用画像表示装置の第１の表示例を説明する図。 実施形態に係る医用画像表示装置の第２の表示例を説明する図。 実施形態に係る医用画像表示装置の第３の表示例を説明する図。 実施形態に係る医用画像表示装置の第２の実施形態に係る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表示装置の第２の実施形態の動作の一例を示すフローチャート。 実施形態に係る医用画像表示装置の過去と最新の融合画像を説明する図。 実施形態に係る医用画像表示装置の過去と最新の融合画像の異常部位一覧を説明する図。 実施形態に係る医用画像表示装置の過去と最新の融合画像の測定結果を説明する図。 実施形態に係る医用画像表示装置の過去と最新の融合画像の第１の測定結果に基づく比較結果を説明する図。 実施形態に係る医用画像表示装置の過去と最新の融合画像の第２の測定結果と比較結果とを説明する図。 実施形態に係る医用画像表示装置の過去と最新の融合画像の比較結果の表示例を説明する図。

以下、医用画像表示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。

（全体構成）
図１は、実施形態に係る医用画像表示装置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、医用画像表示装置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（Hospital Information System）／ＲＩＳ（Radiology Information System）４００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。医用画像表示装置１００は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、医用画像表示装置１００は、クラウド上の医用画像表示システムとして構成されていてもよい。この場合、医用画像表示システムの医用画像表示装置１００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。

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、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission computed Tomography）装置などの各種モダリティ装置が含まれる。

医用画像表示装置１００に入力されるデータは複数の画像（たとえば、スライス画像）から構成されたボリュームデータである。医用画像表示装置１００は、複数の画像により構成される医用画像を、複数取得する。医用画像表示装置１００に入力される医用画像のうち、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置などで取得された医用画像を「形態画像」、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）装置あるいは、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission computed Tomography）装置などの核医学診断装置で取得された医用画像を「機能画像」と呼ぶこととする。

また、医用画像表示装置１００は、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）、または放射線科情報システム（ＲＩＳ）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、患者の性別や体格などの患者情報や、治療内容、検査種類、検査目的、モダリティ装置種別などの検査依頼を電子ネットワーク経由で取得できる。治療内容には、たとえば、患者に対して処方した薬剤や治療の種類、既往歴などが含まれる。

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、取得した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）の付与や、形態画像と機能画像を融合した融合画像の生成、機能画像の注目領域に対応する部位情報の特定などが行われる。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、医用画像表示装置１００で行われる解剖学的位置の付与は、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。入力部５０は画像の選択や、注目領域の選択といった操作に対応した入力信号を主制御部３０に出力する。

以下、融合画像を生成し、融合画像の解剖学的位置に基づき、異常が観察される解剖学的部位（以下、異常部位と呼ぶ）を特定する方法を「第１の実施形態」とし、第１の実施形態に加えて、異常部位を定量的に分析し、過去の検査で取得したデータと比較する方法を「第２の実施形態」としてそれぞれ説明する。また、過去の融合画像と最新の融合画像とをそれぞれ生成した後、過去の融合画像と最新の融合画像のそれぞれの注目領域に対応する解剖学的位置を特定し、それぞれ対応づけて表示する方法を「第３の実施形態」として説明する。

（第１の実施形態）
（１）構成
図２は、実施形態に係る医用画像表示装置１００の第１の実施形態に係る機能構成例を示す機能ブロック図である。図２に示すように、医用画像表示装置１００は、画像記憶部１３１、解剖学的位置検出部（位置検出部）１３２、画像融合部１３３、異常部位特定部１３４、異常部位一覧生成部１３５、画像特定部１３６、参考情報表示生成部１３７、順次表示生成部１３８、表示部４０、入力部５０を有する。そのうち、画像記憶部１３１、解剖学的位置検出部１３２、画像融合部１３３、異常部位特定部１３４、異常部位一覧生成部１３５、画像特定部１３６、参考情報表示生成部１３７、順次表示生成部１３８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が主制御部３０によって実行されることで実現される機能と、表示機能とから構成される。

画像記憶部１３１は、被検体内の組織の機能情報を表した少なくとも１つの機能画像と、被検体の形態情報を表した少なくとも１つの形態画像を記憶する。画像記憶部１３１が記憶する機能画像や形態画像は、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、画像記憶部１３１に記憶されるようになっている。

機能画像は、核医学診断装置で取得された、被検体の異常が観察される解剖学的部位（異常部位）に選択的に取り込まれた放射性同位元素（ＲＩ：radioisotope）の集積度に関する値に応じて生成される。機能画像は核医学診断装置で取得される核医学画像のことである。

形態画像は、被検体の解剖学的部位の形態情報を有する。形態情報は、たとえば、Ｘ線ＣＴ装置または、ＭＲＩ装置で取得される。なお、ＳＰＥＣＴ−ＣＴ装置などの核医学装置では、機能画像を収集すると同時に形態画像を取得することができる。

解剖学的位置検出部１３２は、形態画像を解析して人体の特徴的な構造の位置を求めるものであり、機能画像の注目領域の位置に対応する部位情報を求める。解剖学的位置検出部１３２は、形態画像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、形態画像データに付与する。後述するが、解剖学的位置情報には解剖学的位置が属する部位情報（たとえば、肺や心臓などの解剖学的部位）も含まれる。なお、形態画像データには、予め解剖学的位置が付与されている場合もある。たとえば、形態画像データへの解剖学的位置の付与は、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１３２での解剖学的位置の検出処理は省略できる。解剖学的位置検出部１３２における解剖学的位置の検出方法については、後述する。

形態画像データに付与される解剖学的位置は、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、対応する形態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、取得する形態画像データは、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）形式に準拠したデータであり、解剖学的位置のデータはＤＩＣＯＭ規格における付帯情報として保持されていてもよい。

画像融合部１３３は、機能画像と、解剖学的位置が検出された形態画像とを重ね合わせた、融合画像を生成する。画像融合部１３３での融合画像の生成方法については後述する。

異常部位特定部１３４は、機能画像に基づいて注目領域を特定する。注目領域は機能画像において異常が観察された領域のことである。異常部位特定部１３４は、融合画像の解剖学的位置に基づき、融合画像から異常が観察された領域である注目領域に対応する解剖学的部位（異常部位）を特定する。異常部位特定部１３４での異常部位の特定方法については後述する。

異常部位一覧生成部１３５は、異常部位特定部１３４で異常が観察された解剖学的部位（異常部位）を、融合画像の解剖学的位置に基づき一覧化した異常部位一覧を生成する。異常部位一覧生成部１３５で生成される異常部位一覧については後述する。

画像特定部１３６は、異常部位一覧の中から選択された解剖学的位置に対応する画像を、融合画像の解剖学的位置に基づき特定する。画像特定部１３６の画像特定方法を後述する。

順次表示生成部１３８は、画像特定部１３６で特定された画像を、異常部位一覧に一覧化された解剖学的位置の順に表示する、順次表示画像を生成する。順次表示生成部１３８で生成される順次表示画像については後述する。

参考情報表示生成部１３７は、異常部位一覧に一覧化された解剖学的位置に関連する、参考文献、参考図書、医学情報、症例情報を表示する、参考情報表示項目を生成する。参考情報表示生成部１３７で生成される参考情報表示項目については後述する。

（２）動作
図３は、実施形態に係る医用画像表示装置１００の第１の実施形態の動作の一例を示すフローチャートである。

ＳＴ１０１では、画像記憶部１３１に機能画像が入力される。

ＳＴ１０３では、画像記憶部１３１に形態画像が入力される。

ＳＴ１０５では、解剖学的位置検出部１３２が、画像記憶部１３１に格納された形態画像から解剖学的位置を検出する。

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、予め医用画像表示装置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１３２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１３２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、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。

ＳＴ１０７では、画像融合部１３３が機能画像と解剖学的位置が検出された形態画像とを重ね合わせた、融合画像を生成する。機能画像と形態画像はそれぞれ同一の被検体について取得されたものであるが、異なるモダリティ装置で取得されているため、重ね合わせの際は位置合わせが必要である。画像融合部１３３で実施される機能画像と形態画像とを融合する融合処理は、たとえば、２つの画像の相互情報量（ＭＩ: Mutual Information）を最大化することで高精度に画像の位置合わせをするＭＩ方法や、非線形フュージョン法などの、すでに提供されている一般的な位置合わせ方法に基づき行われる。

また、ガンマ線は生体内で減弱されるため、ガンマ線の検出結果である機能画像には、生体内での減弱の影響が含まれている。この種の生体内での減弱の影響を補正する方法としてよく用いられる方法に、使用する核種のガンマ線エネルギーの減弱係数の分布を示す減弱係数マップ（以下、減弱マップという）を生成し、この減弱マップに基づいてガンマ線の検出結果を補正する方法がある。この方法によれば、ガンマ線の生体内での減弱の影響を補正する（以下、減弱補正するという）ことができる。このため、減弱の補正を行わない場合にくらべ、核医学画像をより高精度に生成することができる。画像融合部１３３では、機能画像と形態画像とを融合する融合処理を行う際に、この減弱補正により精度の高い融合画像を合成する。

図７は、実施形態に係る医用画像表示装置１００の融合画像を説明する図である。図７左上に示したボリュームデータは形態画像データの例を示しており、図７左下に示したボリュームデータは機能画像データの例を示している。図７右側に示したボリュームデータは融合画像データの例を示している。

図７左下に示した機能画像データには、注目領域１および２が示されている。注目領域は、たとえば機能異常が推定される領域である。核医学診断装置では、被検体の生体組織に選択的に取り込まれた放射性医薬品から放射されるガンマ線の線量分布のデータが画像データとして取得される。機能画像データにおける注目領域１および２は、放射性同位元素（ＲＩ：radioisotope）を含む放射性医薬品が集積した箇所から放出されたガンマ線の信号を捉えたものである。機能画像データでは、がんなどの腫瘍が存在し機能異常が観察される部分にＲＩの集積が観察される。また、特定の臓器に選択的に取り込まれるＲＩを含む放射性医薬品を用いて、特定の臓器へのＲＩの集積の程度を調べることで、臓器の機能異常の有無を診断することもできる。このように、機能画像においては放射性同位元素（ＲＩ：radioisotope）を含む放射性医薬品が集積した箇所の解剖学的部位の特定が画像診断の前提となる。

なお、機能画像データはボリュームデータであり、注目領域１および２は、３次元の空間的な広がりを持った領域を示している。異常部位は、注目領域に含まれる解剖学的位置から特定される。

図７左上に示した形態画像データには、解剖学的位置検出部１３２で検出された解剖学的位置が示されている。図７左上には、形態画像データから黒丸で示した解剖学的位置ＡＬ１、ＡＬ２、ＡＬ３、ＡＬ４、ＬＡ５、ＡＬ６、ＡＬ７が検出された例が示されている。

図７右側には、図７左下の機能画像データと、図７左上の形態画像データを合成した融合画像データの例が示されている。画像融合部１３３では機能画像と形態画像の位置合わせと、減弱補正とが融合処理の過程で実施される。画像融合部１３３で合成された融合画像データは、機能画像データに検出された注目領域の情報と、形態画像データについて検出された解剖学的位置情報とが関連付けされている。なお、図７右側に示すように実際に機能画像と形態画像とを画像を重ね合わせなくとも、機能画像データに検出された注目領域の情報と、形態画像データについて検出された解剖学的位置情報とが関連付けされたデータが生成されていればよい。

本実施形態に係る医用画像表示装置１００は、画像融合部１３３で合成された融合画像データを用いて、注目領域に含まれる解剖学的位置に基づき異常部位を特定する方法を例として説明する。

図３のフローチャートに戻って、異常部位の特定方法について説明する。

ＳＴ１０９では、異常部位特定部１３４が、融合画像から注目領域に対応する解剖学的位置を特定する。

ＳＴ１１１では、異常部位一覧生成部１３５が、異常部位を一覧化した異常部位一覧を生成する。異常部位一覧は、注目領域に含まれる解剖学的位置の解剖学的位置情報を検索することによって生成される。

ＳＴ１１３では、表示部４０に異常部位一覧が表示される。

図８は、実施形態に係る医用画像表示装置１００の注目領域に対応する解剖学的位置を特定する方法を説明する図である。異常部位特定部１３４は、融合画像の注目領域に含まれる解剖学的位置を特定する。

図８（ａ）の例では、図７右側に示した融合画像を、矢印Ａの方向から観察した場合の断面Ａおよび断面Ｂが一点鎖線の枠で示されている。

図８（ｂ）は図８（ａ）に示した断面Ａの例を示している。融合画像データの断面Ａには解剖学的位置「ＡＬ１」および「ＡＬ２」が含まれている。また、断面Ａには注目領域１および２が示されている。注目領域は、空間的な広がりを持った立体的な形状を有しており、図８（ｂ）の断面Ａには、注目領域１の立体的形状の冠状断面がそれぞれ表示される。図８（ｂ）の断面Ａには、注目領域１の範囲に解剖学的位置「ＡＬ２」が含まれている例が示されている。

図８（ｃ）は、図８（ｂ）と同様に、断面Ｂの例を示している。融合画像データの断面Ｂには解剖学的位置「ＡＬ５」および「ＡＬ７」が含まれている。また、断面Ｂには注目領域１および２が示されている。図８（ｃ）の断面Ｂでは、注目領域２の範囲には解剖学的位置「ＡＬ５」が含まれている例が示されている。

図８で示すように、融合画像の解剖学的位置はボリュームデータである融合画像内に空間的に分布している。したがって、融合画像の切断した断面に含まれる解剖学的位置は、切断する位置によって異なる。同様に、注目領域も融合画像データ内の立体的な形状であるため切断する位置によって断面上に表れる形状や面積は異なる。たとえば、腫瘍などに集積した信号を収集した場合は、注目領域の表面は凹凸のある複雑な形状となるため、切断した断面に表れる形状は断面によって異なる。

図８では解剖学的位置の存在する断面を取得し、その断面上の注目領域に解剖学的位置が含まれるか否かを判断することで、注目領域に対応する解剖学的位置を特定する方法を示した。解剖学的位置が注目領域に含まれるか否かは、断面上の注目領域の座標と解剖学的位置の座標とから一般的な方法で求めることができる。たとえば、注目領域の輪郭を示す数式により、その輪郭内に解剖学的位置の座標が含まれるか否かを不等式などにより判定してもよいし、注目領域の輪郭を構成する座標の端部にあるいくつかの座標（たとえば、注目領域の形状を多角形で模擬し、この多角形の頂点の座標）を代表座標とし、代表座標と解剖学的位置の座標とを比較することで、解剖学的位置が注目領域に含まれるか否かを判断してもよい。

また、ボリュームデータ上で解剖学的位置が注目領域に含まれるかどうか判定することもできる。融合画像の各ボクセル位置は３次元直交座標系で表すことができる。同様に、解剖学的位置の近傍にあるボクセルの座標を、解剖学的位置の位置を示すボクセル座標とすることができる。異常部位特定部１３４は、ボリュームデータ上で解剖学的位置の位置を示すボクセルが、注目領域を示すボクセルの範囲に属するか否かを判断することで、注目領域に含まれる解剖学的位置を特定することができる。

上述の方法により、異常部位特定部１３４は、注目領域に対応する解剖学的位置（以下、機能異常位置とよぶ）を特定する。表示部４０は、異常部位特定部１３４で特定された機能異常位置を表示してもよい。また、異常部位一覧生成部１３５は、機能異常位置の識別子あるいは名称をキーとして、融合画像データに関連付けされた解剖学的位置情報を検索し、異常部位一覧を生成する（ＳＴ１１１）。表示部４０は、生成された異常部位一覧を表示する（ＳＴ１１３）。

図９は、実施形態に係る医用画像表示装置１００の異常部位一覧を説明する図である。図９は、異常部位一覧生成部１３５で生成された異常部位一覧の一例を示している。図９の表には、左から「注目領域」、「機能異常位置」、「部位」、「体組織」、「臓器」が示されている。解剖学的位置情報は、図６で説明したように、解剖学的位置ごとに、解剖学的位置が属する「部位」、「体組織」、「臓器」などの情報を有している。異常部位一覧生成部１３５は、注目領域に含まれる機能異常位置に基づき解剖学的位置情報を検索した結果を一覧化して、異常部位一覧を生成する。

図９の表の１段目は、「注目領域１」に対応する機能異常位置「ＡＬ２」の解剖学的位置情報を検索した結果を示している。機能異常位置「ＡＬ２」は「胸部」に属し、また、「呼吸器系」の体組織に属し、「左肺」の臓器に属する解剖学的位置であることが、解剖学的位置情報から取得される。同様に、図９の表の２段目は、「注目領域２」に対応する機能異常位置「ＡＬ５」の解剖学的位置情報を検索した結果を示している。機能異常位置「ＡＬ５」は「腹部」に属し、また、「消化器系」の体組織に属し、「肝臓」の臓器に属する解剖学的位置であることが示されている。

このように、異常部位一覧生成部１３５は、注目領域ごとに機能異常位置の属する部位や臓器などの情報を一覧化した異常部位一覧を生成する（ＳＴ１１１）。生成された異常部位一覧は、表示部４０に表示される（ＳＴ１１３）。以下、図１０乃至図１２で表示部４０に表示される異常部位一覧の表示例を説明する。

図１０は、実施形態に係る医用画像表示装置１００の第１の表示例を説明する図である。図１０では、画像表示画面Ｗ１の左側に融合画像ＩＭ１が、右側に異常部位一覧Ｄ１が表示された例を示している。融合画像ＩＭ１には注目領域１および２が示されている。また異常部位一覧Ｄ１には、注目領域１に対応する異常部位として「胸部」が注目領域２に対応する異常部位として「腹部」が示されている。異常部位一覧Ｄ１に表示される異常部位は、融合画像ＩＭ１に表示された融合画像に含まれる注目領域に対応する部位が表示されてもよいし、融合画像すべてに特定された異常部位が一覧で表示されてもよい。

なお、図１０の異常部位一覧Ｄ１の例では、機能異常位置の属する部位が一覧で示されているが、一覧化される対象は局所構造の名称であってもよいし、体組織や臓器であってもよい。またそれらの組み合わせで表示されてもよい。

図１０の異常部位一覧Ｄ１に示した矢印は、マウスなどを備えた入力部５０から入力されたカーソルまたはポインタの位置を示している。図１０の矢印で示すように、異常部位一覧Ｄ１に一覧化された部位をユーザが入力部５０を介して選択することで、たとえば、融合画像ＩＭ１がユーザの選択に対応する表示に変更されてもよい。たとえば、選択した部位に対応する融合画像ＩＭ１の注目領域に枠が表示されたり、注目領域が着色されたり、点滅するなどにより強調表示されてもよい。

また、選択した異常部位または、機能異常位置を含む融合画像の冠状断面を融合画像ＩＭ１に表示してもよい。画像特定部１３６は、異常部位一覧Ｄ１の表示のうち、選択された情報に対応する解剖学的位置に基づき、融合画像データの中から対応する冠状断面画像を特定する。また、特定された冠状断面画像が複数ある場合は特定されたすべての冠状断面画像を表示してもよい。また、選択した異常部位または、機能異常位置を含む断面は、冠状断面に限らず、アキシャル断面であってもよい。

図１１は、実施形態に係る医用画像表示装置１００の第２の表示例を説明する図である。図１１は、図１０の異常部位一覧Ｄ１の注目領域１をユーザが選択した後、注目領域１を含む融合画像のアキシャル断面画像が表示される例を示している。

図１１の左上には、融合画像ＩＭ１が示されている。融合画像ＩＭ１の網掛けで示した領域Ｇ２は、注目領域１に対応するアキシャル断面の範囲を示している。図１１右上には、注目領域１に対応する融合画像のアキシャル断面画像ＩＭ２が示されている。アキシャル断面画像ＩＭ２の下部にはスライダーＧ１が示されており、スライダーＧ１を左右に操作することで、複数あるアキシャル断面画像を連続的に変更することができる。また、図１１下部にはサムネイル画像一覧Ｄ３が示されている。サムネイル画像一覧Ｄ３には、注目領域１に対応する融合画像のアキシャル断面のサムネイル画像ＩＭ３が一覧で表示される。注目領域は融合画像データ内に空間的に存在するため、注目領域１を含むアキシャル断面画像は融合画像の一定の範囲となる。したがって、複数のサムネイル画像ＩＭ３がサムネイル画像一覧Ｄ３に表示される。サムネイル画像一覧Ｄ３に表示されたサムネイル画像ＩＭ３のうち選択された画像が、図１１の右上のアキシャル断面画像ＩＭ２に表示されてもよい。

また、アキシャル断面画像ＩＭ２およびそれぞれのサムネイル画像ＩＭ３には、一点鎖線の枠で示した注目領域１を示す枠が示されている。この枠に入力部５０を介してポインタやカーソルを重ねると、異常部位一覧の注目領域１に対応する表Ｄ２がポップアップ表示されてもよい。

図１１では、画像特定部１３６が注目領域ごとに断面が特定する例を示したが、部位や臓器ごとに特定されてもよい。

また、画像特定部１３６が特定したアキシャル断面画像または冠状断面を、異常部位一覧に一覧化された解剖学的位置の順に並べた順次表示画像を表示部４０に表示してもよい。このような特定された断面を順番に並べた順次表示画像は、順次表示生成部１３８で生成される。順次表示生成部１３８で生成される順次表示画像は、複数の断面画像から成る注目領域を、注目領域あるいは異常部位ごとに順番に表示するものであってもよいし、異常部位一覧に一覧化された機能異常位置を含む断面画像を順に表示するものであってもよい。また、順次表示生成部１３８は、画像特定部１３６で特定された画像を連続的に表示する動画表示（シネ表示）を生成してもよい。また、動画表示に合わせてそれぞれの断面に含まれる機能異常位置が断面図上の対応する位置に表示されてもよい。

図１２は、実施形態に係る医用画像表示装置１００の第３の表示例を説明する図である。

図１２（ａ）左側には、異常部位一覧Ｄ１を人体の解剖図を用いて表示する例が示されている。人体の解剖図とは、人体内の構造物の位置、外観、形状を理解するためのものであって、臓器、部位、器官ごとにイラストまたは写真等で表したものである。図１２（ａ）の例では、人体の全身を示す解剖図の輪郭内に、機能異常位置として「ＡＬ２」と「ＡＬ５」が、解剖図上の対応する位置に表示されている。

また、図１２（ａ）右側には、異常部位一覧Ｄ１の内容が、読影レポートの所見として自動的に挿入される例が示されている。図１２（ａ）では、異常部位一覧Ｄ１の機能異常位置に基づいて、「ＡＬ２に注目領域あり」または、「ＡＬ５に注目領域あり」の文章が所見内容として自動で挿入される例が示されている。所見に挿入される内容は、定型文などを利用して、異常部位一覧の内容に基づいて自動で生成された文章であってもよいし、異常部位一覧生成部１３５で生成された表がそのまま挿入されてもよい。また、異常部位一覧Ｄ１で選択した行に関する内容が所見に挿入されてもよい。

また、画像特定部１３６で特定された機能異常位置を含むアキシャル断面画像や冠状断面画像などを、読影レポートを作成する際のキー画像の候補として、ユーザに提示してもよい。読影レポートを作成する際は、キー画像と呼ばれる画像が添付される場合がある。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る。そこで、異常部位一覧から所見が自動挿入されるのと同様に、読影レポートに添付されるキー画像の候補として、異常部位一覧Ｄ１に一覧化された機能異常位置を含む断面画像が提示されてもよい。

図１２（ｂ）は、参考情報表示生成部１３７で生成された参考情報表示項目の一例を示している。参考情報表示項目は、機能異常位置に対応する局所構造の情報をユーザに提供する表示である。図１２（ｂ）の左側には、融合画像ＩＭ１が示されている。融合画像ＩＭ１には、注目領域１および２と、それぞれに対応する機能異常位置「ＡＬ２」と「ＡＬ５」が示されている。図１２（ｂ）の右側には参考情報表示項目Ｄ４が例示されている。図１２（ｂ）に矢印で示すように、ユーザが入力部５０からの入力により、カーソルやポインタを機能異常位置「ＡＬ５」に重ねると、参考情報表示項目Ｄ４がポップアップ表示されてもよい。参考情報表示項目Ｄ４には、機能異常位置「ＡＬ５」の名称と、ＡＬ５に関連する参考図書ＡおよびＢが表示されている。さらに、ＡＬ５についてインターネット等で検索した結果を表示する検索結果が表示されている。

参考情報表示項目Ｄ４中の「表示」ボタンを押下することで、その解剖学的位置に関する参考図書が表示され、その解剖学的位置に関する症例などを表示してもよいし、解剖学辞典から該当する解剖学的部位の解説などを表示してもよい。このような参考図書などは、医用画像表示装置１００の記憶部２０に格納されていてもよいし、外部記憶装置からダウンロードされてもよく、外部記憶装置を直接参照してもよい。また、その解剖学的位置についてインターネットで検索された検索結果を表示してもよい。このように、解剖学的位置について調べられることにより、読影医などのユーザは様々な情報を医用画像表示装置１００から取得することができる。

このように、本実施形態に係る医用画像表示装置１００は、融合画像の注目領域に対応する解剖学的位置（機能異常位置）に基づき、異常部位を特定することで、読影医等は、自己の経験や知識に依存することなく、異常部位の解剖学的情報を容易に取得することができる。また、異常部位を一覧化して表示することができるため、異常部位の見落としを防止することができ、さらに、異常部位一覧を利用して読影レポートを容易に作成することができる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態は、第１の実施形態に加えて、異常部位を定量的に分析し、過去の検査で取得したデータと比較する方法に関する。

（１）構成
図１３は、実施形態に係る医用画像表示装置１００の第２の実施形態に係る機能構成例を示す機能ブロック図である。なお、第１の実施形態と同じ構成は、図２で示した番号と同じ番号で示し、説明を省略する。

図１３に示すように、医用画像表示装置１００は、第１の実施形態の構成に加えて、測定部２３１、比較部２３２、比較結果表示生成部２３３、測定結果表示生成部２３４を有する。測定部２３１、比較部２３２、比較結果表示生成部２３３、測定結果表示生成部２３４の各機能は記憶部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。

測定部２３１は、異常部位の異常が観察された領域（注目領域）の面積または体積を、機能異常位置に基づき測定する。測定部２３１での注目領域の大きさの測定方法は後述する。

比較部２３２は、被検体について過去に取得された融合画像の異常部位一覧と、最新の融合画像の異常部位一覧とを比較し、比較結果を算出する。また、過去に取得された融合画像について測定部で測定された値と、最新の融合画像について測定部で測定された値とを比較する。比較部２３２の比較方法については後述する。

測定結果表示生成部２３４は、測定部２３１で測定された値から、異常部位の機能異常位置ごとに測定結果表示情報を生成する。測定結果表示生成部２３４で生成される測定結果表示情報については後述する。

比較結果表示生成部２３３は、比較部２３２の比較結果から、比較結果表示情報を生成する。比較結果表示生成部２３３で生成される比較結果表示情報については後述する。

（２）動作
図１４は、実施形態に係る医用画像表示装置１００の第２の実施形態の動作の一例を示すフローチャートである。図１４では、被検体について取得した最新の検査データと、過去の検査データとを比較する場合を例として動作を説明する。

ＳＴ２０１では、画像記憶部１３１に過去と最新の検査で取得された機能画像がそれぞれ入力される。

ＳＴ２０３では、画像記憶部１３１に、過去の検査で取得された形態画像が入力される。なお、形態画像は最新の検査で再び取得された場合は、画像記憶部１３１に最新の検査で取得された形態画像が入力される。

ＳＴ２０５では、解剖学的位置検出部１３２が、形態画像について解剖学的位置を検出する。なお、形態画像にすでに解剖学的位置情報が関連付けされている場合は、処理を省略できる。

ＳＴ２０７では、画像融合部１３３が、過去と最新の検査で取得された機能画像と、過去の形態画像とをそれぞれ合成して、過去の融合画像と、最新の融合画像とをそれぞれ生成する。なお、最新の検査で形態画像が取得された場合は、最新の機能画像は最新の形態画像と合成されてもよいし、過去と最新の機能画像をそれぞれ最新の形態画像と合成してもよい。

ＳＴ２０９では、異常部位特定部１３４が過去と最新の融合画像から異常部位を特定する。異常部位は、第１の実施形態で説明した方法と同様に、注目領域に含まれる解剖学的位置に基づき特定される。

ＳＴ２１１では、異常部位一覧生成部１３５が、異常部位を一覧化した表示を生成する。

ＳＴ２１３では、比較部２３２が、過去と最新の融合画像データについて生成された異常部位一覧が比較される。異常部位一覧生成部１３５で生成される異常部位一覧に示された注目領域は、含まれる機能異常位置によって識別することができる。すなわち、過去と最新の融合画像データの注目領域は、それぞれ注目領域に含まれる機能異常位置で対応付けることができる。

図１５は、実施形態に係る医用画像表示装置１００の過去と最新の融合画像を説明する図である。図１５左側には過去の融合画像データが示されている。また、図１５の右側には、最新の融合画像データとして、２つの例を示している。最新の融合画像データＡ（図１５右上）は、過去と比較して回復傾向にある例を示しており、最新の融合画像データＢ（図１５右下）は、過去と比較して悪化傾向にある例を示している。

図１５に示した過去の融合画像データ、最新の融合画像データＡおよび最新の融合画像データＢには、図７右側に示した融合画像データと同様に、注目領域１および２と、解剖学的位置「ＡＬ１、ＡＬ２、ＡＬ３、ＡＬ４、ＬＡ５、ＡＬ６、ＡＬ７」がそれぞれ示されている。過去と比較して回復傾向にある最新の融合画像データＡの例では、注目領域１および２の領域が過去の融合画像と比較して小さくなっている。一方、過去と比較して悪化傾向にある最新の融合画像データＢの例では、注目領域１および２の領域が過去の融合画像と比較して大きくなっている。加えて、新たに注目領域３が示されている。

なお、最新の融合画像の注目領域に含まれる機能異常位置と、過去の融合画像の注目領域に含まれる機能異常位置とから、過去の融合画像と最新の融合画像の注目領域を対応付けすることができる。たとえば、図１５の過去の融合画像データでは、注目領域１は機能異常位置として「ＡＬ２」を含んでいる。図１５右上の最新の融合画像データＡにおいて機能異常位置として「ＡＬ２」を含む注目領域が注目領域１に対応すると判断される。同様に、図１５右下の最新の融合画像データＢにおいて機能異常位置として「ＡＬ２」を含む注目領域が注目領域１に対応すると判断される。

異常部位特定部１３４は、図１５に例示された過去と最新の融合画像のそれぞれについて、注目領域に含まれる解剖学的位置を特定する（ＳＴ２０９）。特定された解剖学的位置から、異常部位一覧生成部１３５により、過去と最新の融合画像のそれぞれについて、異常部位一覧表示が生成される（ＳＴ２１１）

図１６は、実施形態に係る医用画像表示装置１００の過去と最新の融合画像の異常部位一覧を説明する図である。

図１６（ａ）は、過去の融合画像データの異常部位一覧の例を示している。図１５左側に示した過去の融合画像の例には、注目領域１および２が示されている。図１６（ａ）では、「注目領域１」に含まれる機能異常位置として「ＡＬ２」が特定され、過去の融合画像の解剖学的位置情報を検索した結果として、「ＡＬ２」が属する部位として「胸部」、体組織として「呼吸器系」、臓器として「左肺」が示されている。同様に、図１６（ａ）では、「注目領域２」に含まれる機能異常位置として「ＡＬ５」および「ＡＬ６」が特定されている。「ＡＬ５」および「ＡＬ６」が属する部位として「腹部」、体組織として「消化器系」、臓器として「肝臓」が示されている。

図１６（ｂ）は、最新の融合画像データＡの異常部位一覧の例を示している。図１５右上の例では、過去の融合画像データ同様、注目領域１および２が示されている。図１６（ｂ）では、図１６（ａ）と異なり、注目領域２に対応する機能異常位置が「ＡＬ５」のみである。

図１６（ｃ）は、最新の融合画像データＢの異常部位一覧の例を示している。図１５右下の例では、注目領域１および２に加えて、注目領域３が示されている。図１６（ｃ）では、図１６（ａ）と異なり、注目領域１に対応する機能異常位置として「ＡＬ１」に加えて「ＡＬ２」が特定されている。また、図１６（ｃ）に示した異常部位一覧の２段目には、「ＡＬ２」が属する部位として「胸部」、体組織として「呼吸器系」、臓器として「右肺」が示されている。さらに、図１６（ｃ）に示した異常部位一覧は、図１６（ａ）と異なる、注目領域３が示されている。注目領域３に対応する機能異常位置として「ＡＬ７」が特定され、「ＡＬ７」が属する部位として「腹部」、体組織として「泌尿器系」、臓器として「左腎臓」が示されている。

比較部２３２は、注目領域に対応する機能異常位置の種類または数により、過去と最新の融合画像データを比較してもよい。たとえば、図１６（ｂ）に示した最新の融合画像データＡでは、注目領域２に対応する機能異常位置が減っている。比較部２３２は、注目領域２に対応する機能異常位置が減っていることから、最新の融合画像データＡは「回復傾向にある」と判断してもよい。一方、図１６（ｃ）に示した最新の融合画像データＢでは、注目領域１に含まれる機能異常位置「ＡＬ１」が増加している。加えて、注目領域３が新たに発生している。これらのことから、比較部２３２は、最新の融合画像データＢは「悪化傾向にある」と判断してもよい。

図１６では、比較部２３２が異常部位一覧に基づいて過去と最新の検査データを比較する方法を説明したが、比較部２３２は、注目領域の大きさを測定する測定部２３１で測定された結果に基づいて、過去と最新の検査データを比較してもよい。

図１４のフローチャートに戻って測定部２３１での測定結果に基づく比較について説明する。

ＳＴ２１５では、測定部２３１が、注目領域の大きさを測定する。測定部２３１での異常部位の注目領域の大きさは、機能異常位置が存在する断面画像の注目領域の面積であってもよいし、注目領域のボクセル座標などに基づいて測定された、立体的な注目領域の表面積または、体積であってもよい。また、集積した放射能の量や濃度を、機能画像データから数値として得ることができるため、注目領域に含まれるボクセルが有するこれらのＲＩの集積度に関する値（以下、ＲＩ集積値とよぶ）を注目領域の大きさとして算出してもよい。また、注目領域に含まれる機能異常位置から、注目領域の輪郭までの距離を注目領域の大きさとして測定してもよい。また、異常部位の大きさに対する注目領域の大きさの比率などが測定されてもよい。

ＳＴ２１７では、測定結果表示生成部２３４が、測定結果に基づいて、測定結果表示情報を生成する。

ＳＴ２１９では、比較部２３２が、過去と最新の検査データの測定結果を比較する。

ＳＴ２２１では、比較結果表示生成部２３３が、比較結果に基づき、比較結果表示情報を生成する。

ＳＴ２２３では、表示部４０に、測定結果表示情報および比較結果表示情報がそれぞれ表示される。

図１７は、実施形態に係る医用画像表示装置１００の過去と最新の融合画像の第１の測定結果を説明する図である。図１７は、測定部２３１が注目領域の体積を測定した結果を例示している。たとえば、注目領域に含まれるボクセルの数から、注目領域の体積を算出することができる。

図１７（ａ）は、過去の融合画像データの注目領域について測定された体積を示している。図１７（ａ）の１段目の体積の列は、注目領域１の体積として「１５ｍｍ^３（立法ミリメートル）」が示されている。同様に、図１７（ａ）の２段目の体積の列は、注目領域２の体積として「３０ｍｍ^３」が示されている。

図１７（ｂ）は、最新の融合画像データＡの注目領域について測定された体積を示している。図１７（ｂ）の１段目の体積の列は、注目領域１の体積として「８ｍｍ^３（立法ミリメートル）」が示されている。同様に、図１７（ｂ）の２段目の体積の列は、注目領域２の体積として「２０ｍｍ^３」が示されている。

図１７（ｃ）は、最新の融合画像データＢの注目領域について測定された体積を示している。図１７（ｃ）の１段目の体積の列は、注目領域１の体積として「６０ｍｍ^３（立法ミリメートル）」が示されている。同様に、図１７（ｃ）の２段目の体積の列は、注目領域２の体積として「９０ｍｍ^３」が、３段目の体積の列は、注目領域３の体積として「１５ｍｍ^３」が示されている。

比較部２３２は、図１７（ａ）に示した過去の融合画像データの注目領域１および２の体積と、最新の融合画像データの注目領域１および２の体積とを比較することで、回復傾向にあるか、悪化傾向にあるかを定量的に判断することができる。

図１８は、実施形態に係る医用画像表示装置１００の過去と最新の融合画像の第１の測定結果に基づく比較結果を説明する図である。図１８に示した「体積増減（％）」は、注目領域の体積の増減を示す数値の一例として、最新の体積を過去の体積で割った値を割合で示している。体積の増減が無い場合を１００％で表され、体積が減少した場合は、１００％未満の数値になり、体積が増加した場合は１００％を超える数値となる。

図１８（ａ）は、過去の融合画像データと最新の融合画像データＡとを比較した結果を示している。図１８（ａ）の１段目に示した注目領域１の体積増減には「５３％」が示されている。同様に、２段目に示した注目領域２の体積増減には「６７％」が示されている。過去と最新の融合画像の注目領域の体積の比較結果から、最新の融合画像データＡは過去と比較して、注目領域が小さくなったことがわかる。

図１８（ｂ）は、過去の融合画像データと最新の融合画像データＢとを比較した結果を示している。図１８（ｂ）の１段目に示した注目領域１の体積増減には「４００％」が示されている。同様に、２段目に示した注目領域２の体積増減には「３００％」が示されている。過去と最新の融合画像の注目領域の体積の比較結果から、最新の融合画像データＢは過去と比較して、注目領域が大きくなったことがわかる。なお、過去の融合画像データに体積のデータが無い注目領域３については、体積の比較ができないため「−」が示されている。なお、新しく検出された注目領域であることから、比較結果として。「−」の代わりに、新規注目領域である旨の表示（たとえば、「新規」）を表示してもよい。

図１８の例では、体積の増減を割合で比較する例を示したが、単に最新の体積から過去の体積を差し引いた結果を体積の増減値としてもよい。

また、比較部２３２での比較対象として注目領域の体積を例として説明したが、注目領域の表面積や、機能異常位置が存在する断面画像における注目領域の面積であってもよい。また、測定部２３１は、注目領域に含まれるボクセルに対応するＲＩ集積値を積算した結果を算出することもできる。比較部２３２は、このようなＲＩ集積値に応じて、過去と最新の融合画像データの比較を行ってもよい。

図１９は、実施形態に係る医用画像表示装置１００の過去と最新の融合画像の第２の測定結果と比較結果とを説明する図である。図１９は、測定部３２１で算出された、注目領域に含まれるボクセルに対応するＲＩ集積値の積算値に基づく、比較部２３２での比較結果の例を示している。

図１９（ａ）は、過去の融合画像データの測定結果の例を示している。測定結果として、注目領域１および２のＲＩ集積値の積算値が示されている。図１９（ａ）の１段目は、注目領域１のＲＩ集積値として「２５」が示されている。同様に２段目は、注目領域２のＲＩ集積値として「１５」が示されている。

図１９（ｂ）は、最新の融合画像データＡの測定結果と、過去の融合画像データと最新の融合画像データＡの測定結果を比較した結果を示している。図１９（ｂ）の１段目は、注目領域１のＲＩ集積値として「１０」が示されている。また、過去の融合データとの比較結果として、ＲＩ集積値の増減（％）が示されている。ＲＩ集積値の増減（％）は、図１８で説明した体積の増減と同様に、最新のＲＩ集積値を過去のＲＩ集積値で割った値を割合で示している。ＲＩ集積値に増減が無い場合を１００％で表され、ＲＩ集積値が減少した場合は、１００％未満の数値になり、ＲＩ集積値が増加した場合は１００％を超える数値となる。１段目の注目領域１のＲＩ集積値の増減は「４０％」である。同様に２段目は、注目領域２のＲＩ集積値として「１５」が示されており、ＲＩ集積値の増減は「１００％」が示され、過去の融合画像データと比較して増減が無いことを示している。

図１９（ｃ）は、過去の融合画像データと最新の融合画像データＢとを比較した結果を示している。図１９（ｂ）と同様に、１段目は注目領域１のＲＩ集積値として「３５」が示され、過去の融合データとの比較結果であるＲＩ集積値増減（％）は「１４０％」である。同様に、２段目は、注目領域２のＲＩ集積値として「２５」が示され、過去の融合データとの比較結果であるＲＩ集積値増減（％）は「１６７％」である。なお、３段目は注目領域３のＲＩ集積値「２０」が示されているが、過去の融合画像データには注目領域３は特定されていなかったため、比較結果であるＲＩ集積値増減（％）には「−」が示されている。

図１９の例では、測定部２３１で測定された、注目領域のＲＩ集積値の積算値に基づき、比較部２３２が過去と最新の融合画像データの比較を行う例を示した。このようなＲＩ集積値に応じて、過去と最新の融合画像データの比較することで、体積により比較する場合と同様に、過去と最新の画像を定量的に比較することができる。

また、比較部２３２は体積による比較と、ＲＩ集積値の比較を組み合わせて比較することも可能である。たとえば、図１８（ａ）の例では、最新の融合画像データＡの注目領域２の体積の増減は「６７％」に減少していた。一方、図１９（ｂ）の例では、最新の融合画像データＡのＲＩ集積値の増減は「１００％」を示しており、増減が無かったことが示されている。これらの２つ数値に基づき、比較部２３２では、異常部位の体積が小さくなったのに対して、ＲＩ集積値が変わらないという比較結果が得られる。このような場合、たとえば、異常部位に発生している異常な細胞や組織が過去の検査結果より増加したと判断することができ、総合的に悪化傾向にあることが判断できる。

さらに、比較部２３２は、過去の融合画像と最新の融合画像に特定されたそれぞれの注目領域の範囲を比較することができる。たとえば、注目領域に含まれるボクセルのボクセル座標が同じである割合や比率を算出することができる。注目領域に含まれるボクセルのボクセル座標が同じである割合や比率を算出することで、過去から新たに増加した、あるいは減少した部分を定量的に算出することができる。

また、機能異常位置の属する臓器の大きさに対する、機能異常位置の含まれる注目領域の割合を算出することもできる。臓器の大きさは、形態画像から一般的な測定方法で測定されてもよいし、患者情報に含まれる患者の体格などから予測される臓器の大きさに基づき算出されてもよい。

さらに、機能異常位置とその近傍にある解剖学的位置の座標から注目領域の大きさを測定することもできるし、機能異常位置から注目領域の特定の位置までの距離を測定することもできる。

このように測定された値に基づき、測定結果表示生成部２３４は、測定結果表示情報を生成する。また、比較部２３２は、測定された値に基づき過去と最新の検査データを比較し、比較結果表示生成部２３３は、比較結果に応じた比較結果表示情報を生成する。生成された測定結果表示情報または比較結果表示情報は表示部４０に表示される。

また、測定結果表示生成部２３４および比較結果表示生成部２３３は、測定部２３１および比較部２３２で生成された情報から、表示部４０に表示する表示用画像に限らず、所見に入力するための情報を生成してもよい。たとえば、測定結果を示す表や、比較部２３２で判定された結果に対応する文言などを所見に自動で挿入してもよい。

図２０は、実施形態に係る医用画像表示装置１００の過去と最新の融合画像の比較結果の表示例を説明する図である。図２０は、過去の融合画像データと、最新の融合画像データＡとを比較した比較結果表示の例を示している。

図２０（ａ）は、画像表示画面Ｗ１の左上に過去の融合画像ＩＭ１を、右上に最新の融合画像ＩＭ１´を並べて表示する例を示している。図２０（ａ）の下部には、図１８（ａ）に示した比較結果表示Ｄ５が表示されている。過去の融合画像ＩＭ１と、最新の融合画像ＩＭ１´とは、注目領域に含まれる機能異常位置に基づいて、同じ解剖学的断面を表示することができる。このように、過去と最新との融合画像を並べて表示すると同時に、比較結果表示Ｄ５を表示することで、読影医等は、被検体の経過観察を画像と数値との両方に基づき行うことができる。また、融合画像の注目領域に含まれる解剖学的位置に基づき、過去と最新の融合画像の位置合わせを行うことができるため、同じ位置にある解剖学的部位について経過観察することができる。

図２０（ｂ）は、図２０（ａ）上部に示した過去の融合画像ＩＭ１と最新の融合画像ＩＭ１´とを重ね合わせた、重ね合わせ画像ＩＭ４を画像表示画面Ｗ１に表示する例を示している。過去の融合画像と最新の融合画像は、機能異常位置に基づいて位置合わせされた状態で重ね合わせることができる。図２０（ｂ）の重ね合わせ画像ＩＭ４は、過去の融合画像の注目領域は実線で、最新の融合画像の注目領域は破線で示されている。図２０（ｂ）に示すように、重ね合わせ画像ＩＭ４では、注目領域１の大きさが小さくなっている。また、注目領域２の大きさは小さくなっているが、注目領域の範囲が上方に移動していることがわかる。このように、重ね合わせ画像ＩＭ４を表示することで過去と最新の融合画像の経過を視覚的に判断することができる。

このように、本実施形態に係る医用画像表示装置１００では、生成した融合画像から解剖学的位置に基づいて異常部位を自動で特定し、かつ、異常部位を一覧で表示部４０に表示することできる。このような表示により、融合画像から異常部位の解剖学的部位を特定する作業を省略することが可能となり、融合画像から容易に異常部位を把握することができ、早期診断を支援することができる。また、異常部位の見逃しを防止し、精度の高い診断に貢献することができる。さらに、異常部位について定量的な測定を行い、解剖学的位置に基づいて対応する異常部位について、容易に経過観察を行うことができる。また、異常部位を機能異常位置に基づき同一の解剖学的位置で比較表示することが可能であることから、過去と最新の融合画像について容易に経過観察が行え、かつ、患者等が理解しやすい説明を可能とする。また、融合画像について特定した異常部位に基づいて、読影レポートの作成の省力化に貢献できる。

（第３の実施形態）
第２の実施形態では、一例として、ＳＴ２０７において、画像融合部１３３は、過去と最新の検査で取得された機能画像と、過去の形態画像とをそれぞれ合成し、過去の融合画像と最新の融合画像とをそれぞれ生成するようになっていた。そして、医用画像表示装置１００は、ＳＴ２０７以降の処理を実行し、例えば、ＳＴ２１９において、過去と最新の検査データの測定結果を比較するようになっていた。

第３の実施形態では、ＳＴ２０７において、画像融合部１３３が、過去の融合画像と、最新の融合画像とをそれぞれ生成した後、異常部位特定部１３４が、過去の融合画像と、最新の融合画像のそれぞれの注目領域に対応する解剖学的位置を特定し、それぞれの融合画像を対応づけて表示するようになっている。

この場合、過去の融合画像と最新の融合画像の同期を取りつつ、ＳＴ２０７以降の処理を実行することができるので、例えば、ＳＴ２１９の処理では、過去の融合画像の注目領域の位置と最新の融合画像の注目領域の位置が同期した状態で、過去と現在の融合画像を同時に表示することができる。

したがって、第３の実施形態に係る医用画像表示装置１００は、例えば、過去の融合画像のアキシャル断面画像と現在の融合画像のアキシャル断面画像とを並べて表示し、同期を取った状態で画像表示画面Ｗ１に同時に表示することができるので、ユーザはより正確な読影を実施することができる。

また、第３の実施形態の表示部４０は、解剖学的位置に基づいて、解剖学的に対応する過去の融合画像と最新の融合画像を連動させる表示を行なうことにより、過去の融合画像と最新の融合画像の表示変更速度や、表示変更タイミングなどのページめくり動作を制御することができる。

なお、第１の実施形態から第３の実施形態において、例えば、形態画像として、Ｘ線ＣＴ装置によるＣＴ画像やＭＲＩ装置（頭部の磁気共鳴血管造影を含む）などで得られたＭＲＩ画像を適用することができるとともに、機能画像として、ＳＰＥＣＴ装置やＰＥＴ装置から得られた核医学画像を適用することができる。機能画像には、ｆＭＲＩというＭＲＩを利用した画像も含まれる。このｆＭＲＩは、人間の脳や脊髄の活動に関連した血流動態反応を視覚した画像のことである。

上述した実施形態では、形態画像および機能画像に適用する組み合わせは限定されるものではなく、例えば、Ｘ線ＣＴ装置とＰＥＴ装置とによって融合画像を生成してもよく、また、ＭＲＩ装置とＳＰＥＣＴ装置とによって融合画像を生成してもよい。

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
１３１ 画像記憶部
１３２ 解剖学的位置検出部（位置検出部）
１３３ 画像融合部
１３４ 異常部位特定部
１３５ 異常部位一覧生成部
１３６ 画像特定部
１３７ 参考情報表示生成部
１３８ 順次表示生成部
２３１ 測定部
２３２ 比較部
２３３ 比較結果表示生成部
２３４ 測定結果表示生成部
１００ 医用画像表示装置
２００ 医用画像一元管理サーバ
３００ モダリティ装置
４００ ＨＩＳ／ＲＩＳ

Claims (13)

1. 被検体から取得した少なくとも１つの医用画像を表示する医用画像表示装置において、
   前記被検体内の組織の機能情報を表した少なくとも１つの機能画像と、前記被検体の形態情報を表した少なくとも１つの形態画像とを記憶する画像記憶部から機能画像を取得し、前記機能画像に基づいて、注目領域を特定する異常部位特定部と、
   前記画像記憶部から形態画像を取得し、前記形態画像を解析して人体の特徴的な構造の解剖学的位置を求めるものであり、前記機能画像の前記注目領域の位置に対応する部位情報を求める位置検出部と、
   前記機能画像と、前記解剖学的位置を含む前記形態画像とを重ね合せた少なくとも１つの融合画像を生成する画像融合部と、
   前記融合画像の前記解剖学的位置に基づき、前記融合画像の前記注目領域に対応する異常部位を特定する異常部位特定部と、
   前記注目領域の面積または体積を、前記異常部位に対応する前記解剖学的位置に基づき測定する測定部と、
   前記測定された値から、前記異常部位の測定結果表示情報を生成し、前記測定結果表示情報を表示部に表示させる測定結果表示生成部と、
   を備えた医用画像表示装置。
2. 前記異常部位特定部は、
   前記異常部位を前記表示部に表示させる
   請求項１に記載の医用画像表示装置。
3. 前記異常部位に対応する前記解剖学的位置に基づき、前記注目領域に対応する前記異常部位を一覧化した異常部位一覧を生成し、前記異常部位一覧を前記表示部に表示させる異常部位一覧生成部、
   をさらに備えた請求項１又は２に記載の医用画像表示装置。
4. 前記被検体について過去に取得された前記融合画像の前記異常部位一覧と、前記被検体について取得された最新の前記融合画像の前記異常部位一覧とを比較し、比較結果を算出する比較部と、
   前記比較結果から、比較結果表示情報を生成し、前記比較結果表示情報を前記表示部に表示させる比較結果表示生成部と、
   をさらに備えた請求項３に記載の医用画像表示装置。
5. 前記比較部は、
   前記過去に取得された前記融合画像について前記測定部で測定された値と、前記最新の前記融合画像について前記測定部で測定された値とを比較する
   請求項４に記載の医用画像表示装置。
6. 前記異常部位一覧の中から選択された異常部位に対応する、前記融合画像の断面画像を、前記融合画像の前記解剖学的位置に基づき特定し、前記断面画像を前記表示部に表示させる画像特定部
   をさらに備えた請求項３乃至５のいずれか１項に記載の医用画像表示装置。
7. 前記異常部位一覧が複数の異常部位を含む場合、前記複数の異常部位にそれぞれ対応する複数の断面画像を、対応する前記解剖学的位置の順に並べた順次表示画像を生成し、前記順次表示画像を前記表示部に表示させる順次表示生成部
   をさらに備えた請求項６に記載の医用画像表示装置。
8. 前記異常部位一覧に一覧化された前記解剖学的位置に関連する、参考文献、参考図書、医学情報、症例情報を表示する参考情報表示項目を生成し、前記参考情報表示項目を前記表示部に表示させる参考情報表示生成部
   をさらに備えた請求項３乃至７のいずれか１項に記載の医用画像表示装置。
9. 前記位置検出部は、
   複数の形態画像からそれぞれ人体の特徴的な局所構造の解剖学的位置を検出し、
   前記画像融合部は、
   各形態画像に対応する解剖学的位置に基づいて、前記複数の形態画像からそれぞれ生成された前記複数の融合画像を前記表示部に表示させる
   請求項１乃至８のいずれか１項に記載の医用画像表示装置。
10. 前記画像融合部は、
    前記各形態画像に対応する前記解剖学的位置に基づいて、前記複数の融合画像の同期を取って前記表示部に表示させる
    請求項９に記載の医用画像表示装置。
11. 前記部位情報は、
    部位名を含むものである
    請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の医用画像表示装置。
12. 前記測定結果表示生成部は、
    前記注目領域が複数存在する場合、各注目領域に対応する異常部位ごとに前記測定結果表示情報を生成する
    請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の医用画像表示装置。
13. 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して表示する医用画像表示システムであって、
    前記被検体内の組織の機能情報を表した機能画像と、前記被検体の形態情報を表した形態画像とを記憶する画像記憶部から機能画像を取得し、前記機能画像に基づいて、注目領域を特定する異常部位特定部と、
    前記画像記憶部から形態画像を取得し、前記形態画像を解析して人体の特徴的な構造の解剖学的位置を求めるものであり、前記機能画像の前記注目領域の位置に対応する部位情報を求める位置検出部と、
    前記機能画像と、前記解剖学的位置を含む前記形態画像とを重ね合せた少なくとも１つの融合画像を生成する画像融合部と、
    前記融合画像の前記解剖学的位置に基づき、前記融合画像の前記注目領域に対応する異常部位を特定する異常部位特定部と、
    前記注目領域の面積または体積を、前記異常部位に対応する前記解剖学的位置に基づき測定する測定部と、
    前記測定された値から、前記異常部位の測定結果表示情報を生成し、前記測定結果表示情報を表示部に表示させる測定結果表示生成部と、
    を備えた医用画像表示システム。

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