JP6696237B2 - 類似画像検索プログラム、類似画像検索方法、及び類似画像検索装置 - Google Patents

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Description

開示の技術は、類似画像検索プログラム、類似画像検索方法、及び類似画像検索装置に関する。
医療機関において、患者の体内等の状態を調べるために、放射線を患者に照射して、コンピュータを用いて検体の断層画像（検体断層画像）を生成する、コンピュータ断層撮影(Computed Tomography:CT)を用いた画像診断が行なわれている。
検体断層画像を用いた画像診断を行なう場合、例えば特定の患者について今回撮影した検体断層画像と、過去に撮影した検体断層画像とを並べて表示し、これらの検体断層画像を比較することで、医師が時間の経過に伴う撮影部位の状態の変化等を把握する。
特開平８−１０３４３９号公報
検体断層画像を用いた画像診断においては、医師等が選択した複数の検体断層画像の中から、比較元の検体断層画像（検索キー画像）と撮影位置等ができるだけ類似する検体断層画像（比較画像）を選択することが好ましい。
しかしながら、検体断層画像には患者が横たわる寝台も像として写り込むことがあるため、患者の体とは直接関係のない寝台の像に含まれる特徴点が、類似性の評価に影響を及ぼすことが考えられる。
一つの側面として、開示の技術は、複数の検体断層画像の中から、特定の検体断層画像に類似する検体断層画像の検索精度を向上させることを目的とする。
一つの態様として、類似画像検索プログラムは、コンピュータに、寝台及び寝台上の検体を撮影した複数の検体断層画像から選択された検索キー画像の指定を受け付けさせる。また、類似画像検索プログラムは、コンピュータに、記憶部に記憶された寝台の断層画像又は形状データに基づいて、指定された検索キー画像の撮像の際の撮像条件で寝台が撮像された場合の寝台の特徴点を抽出させる。更に、類似画像検索プログラムは、コンピュータに、検索キー画像以外の複数の検体断層画像の中から、検索キー画像の特徴点のうち、寝台の特徴点に対応する特徴点以外の特徴点を用いて、指定された検索キー画像に類似する画像の検索を実行させる。
一つの側面として、開示の技術は、複数の検体断層画像の中から、特定の検体断層画像に類似する検体断層画像の検索精度を向上させることができる、という効果を有する。
本実施の形態に係る画像診断システムの一例を示す図である。 ＣＴ装置の構成例を示す図である。 検体断層画像の種類について説明するための模式図である。 患者画像の一例を示す図である。 寝台画像の一例を示す図である。 検索キー画像の一例を示す図である。 基準寝台画像の一例を示す図である。 検索キー画像及び基準寝台画像における特徴点を説明する模式図である。 基準寝台画像に含まれる特徴点が取り除かれた検索キー画像の一例を示す図である。 患者画像の検索について説明する模式図である。 検索キー画像と検索キー画像に類似する患者画像の一例を示す図である。 端末をコンピュータで実現する場合の構成例を示す図である。 類似画像検索処理の流れの一例を示すフローチャートである。 画像ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 特徴点の抽出方法を説明する模式図である。 特徴点における特徴量の算出方法を説明する模式図である。 検索キー画像特徴量ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 寝台画像特徴量ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 特徴点の対応づけについて説明する模式図である。 類似度ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。
以下、図面を参照して開示の技術の実施形態の一例を詳細に説明する。なお、以下では、同じ働きを担う構成要素又は処理には全図面を通して同じ符号を付与し、重複する説明を適宜省略する。
まず、図１を用いて、本実施の形態に係る画像診断システム１０について説明する。
図１に示すように、画像診断システム１０はＣＴ装置２０、画像サーバ３０、及び端末４０を含み、ＣＴ装置２０と画像サーバ３０、並びに、画像サーバ３０と端末４０がそれぞれ電気的に接続されている。
ＣＴ装置２０は、検体にエックス線を多方向から照射し、検体を透過したエックス線の量を検出器で測定することで検体の各部分におけるエックス線の吸収係数（ＣＴ値）を計算し、検体断層画像を生成する。
図２に示すように、ＣＴ装置２０は、寝台１２及びガントリー１４を含む。患者が上面部に横たわった寝台１２を矢印１８の方向に移動させることで、患者が寝台１２と共にガントリー１４に設けられたエックス線照射空間１６に搬送される。そして、ガントリー１４によって検体である患者にエックス線が照射され、検体断層画像が生成される。
ＣＴ装置２０によって生成される検体断層画像は、表示する検体断面の方向によって複数の種類が存在する。図３に示すように、検体断層画像には、例えば検体の両眼を通過する面に沿った断面である体軸断面１１(axial断面ともいう)を表示する画像、及び患者の前後方向を通過する面に沿った断面である矢状断面１３(sagittal断面ともいう)を表示する画像が存在する。また、検体断層画像には、患者の左右方向を通過する面に沿った断面である冠状断面１５(coronal断面ともいう)を表示する画像、及び患者を斜め方向に輪切りにした場合の断面である斜断面１７(oblique断面ともいう)を表示する画像が存在する。
以降では一例として、検体断層画像は体軸断面１１の画像を表示しているものとして説明を行なうが、これに限らず、検体断層画像は矢状断面１３、冠状断面１５、又は斜断面１７の画像を表示するものであってもよい。なお、体軸断面１１、矢状断面１３、冠状断面１５、及び斜断面１７の違いによる検体断層画像の属性を「検体断層画像の断層方向」という。
ＣＴ装置２０は、撮影範囲にわたって予め定めた距離ｓ毎に検体断層画像を撮影する。この予め定めた距離ｓは「スライス間隔」と呼ばれ、本実施の形態に係る検体断層画像では、スライス間隔とスライス厚を一致させるものとする。ここで「スライス厚」とは、検体断層画像に含まれる断面の厚みを指す。
なお、エックス線照射空間１６には撮影位置を規定するための座標系が定義されている。一例として、エックス線照射空間１６内に原点Ｐを設定し、寝台１２に仰向けに横たわる患者の左右方向をＸ軸、前後方向をＹ軸、及び患者の頭頂部から足に沿った方向である高さ方向をＺ軸とする座標系を用いる。
既に説明したように、患者は寝台１２と共にガントリー１４に設けられたエックス線照射空間１６に搬送されるため、図４に示すように、検体断層画像には患者１の断層画像の他、寝台１２の断層画像が含まれる。
また、本実施形態に係るＣＴ装置２０は、患者１及び寝台１２の断層画像を含む検体断層画像の他、図５に示すように、患者１が上面部に横たわっていない状態で寝台１２だけを含む検体断層画像を、予め定めたスライス厚で複数枚撮影する。そして、ＣＴ装置２０は、ＣＴ装置２０で撮影した患者１及び寝台１２の断層画像を含む検体断層画像、並びに、寝台１２だけを含む検体断層画像を画像サーバ３０に出力する。
以降、寝台１２だけを含む複数枚の検体断層画像を「寝台画像２」といい、患者１及び寝台１２を含む複数枚の検体断層画像を「患者画像４」という。
ＣＴ装置２０で撮影された検体断層画像は、画像サーバ３０に格納される。画像サーバ３０は、寝台画像ＤＢ３２及び患者画像ＤＢ３４を含み、寝台画像ＤＢ３２に寝台画像２を格納し、患者画像ＤＢ３４に患者画像４を格納する。患者画像４には患者に一意に付与された患者ＩＤが対応付けられているため、患者画像ＤＢ３４では、患者毎に患者画像４が管理されている。また、各寝台画像２及び各患者画像４には、各々の画像を一意に識別するための画像番号が付与されている。
一方、端末４０は、入出力部４２、取得部４４、生成部４６、抽出部４８、除去部５０、及び検索部５２を含むと共に、画像ＤＢ５４、寝台画像特徴量ＤＢ５６、検索キー画像特徴量ＤＢ５８、及び類似度ＤＢ６０を含む。
入出力部４２は、例えば医師等の医療従事者から各種指示を受け付け、受け付けた指示を取得部４４又は抽出部４８に通知する。
取得部４４は、医療従事者からの指示の一例である患者ＩＤを入出力部４２から受信すると、患者ＩＤを画像サーバ３０に通知する。なお、取得部４４は、例えば端末４０の起動後から寝台画像２を取得していない場合には、画像サーバ３０に対して寝台画像２を要求する。
画像サーバ３０は、患者ＩＤに対応した患者画像４を患者画像ＤＢ３４から取得して、取得部４４に送信する。また、画像サーバ３０は、寝台画像２の取得要求が取得部４４からあった場合には、寝台画像２を寝台画像ＤＢ３２から取得して、取得部４４に送信する。
取得部４４は、画像サーバ３０から取得した、患者ＩＤに対応する患者画像４を画像ＤＢ５４に格納すると共に、取得した患者画像４を入出力部４２に出力する。また、取得部４４は、寝台画像２を画像サーバ３０から取得した場合には、取得した寝台画像２を画像ＤＢ５４に格納する。
入出力部４２は、患者ＩＤに対応する患者画像４を取得部４４から受け付けると、患者画像４を図示しないディスプレイ等の表示装置に出力する。なお、患者ＩＤに対応する患者画像４が複数存在する場合には、表示装置には複数枚の患者画像４が表示される。通常、ＣＴ装置２０を用いた画像の撮影では、スライス厚毎に複数の患者画像４を生成するため、以降では、患者ＩＤに対応する患者画像４が複数存在するものとして説明を行なう。
医療従事者が、例えばマウス等を用いて、表示装置に表示される複数の患者画像４の中から、図６に示す診断対象となる特定の患者画像４を１枚選択すると、選択された患者画像４の画像番号が入出力部４２に出力される。なお、以降では、医療従事者によって選択された診断対象となる特定の患者画像４を、特に「検索キー画像６」ということにする。
入出力部４２は、医療従事者からの指示の一例である検索キー画像６の画像番号を、抽出部４８に出力する。
抽出部４８は、受け付けた画像番号に基づいて検索キー画像６を画像ＤＢ５４から取得する。また、抽出部４８は、検索キー画像６の画像番号を受け付けると、生成部４６に対して、検索キー画像６の撮影条件と一致する寝台画像２を生成するよう指示する。なお、以降では、検索キー画像６の撮影条件と一致するように生成される寝台の断層画像を、「基準寝台画像８」という。なお、検索キー画像６の撮影条件にはスライス厚等が含まれるが、撮影条件に関する詳細については後ほど説明する。
生成部４６は、基準寝台画像８の生成が抽出部４８から指示されると、寝台画像２を画像ＤＢ５４から取得して、取得した寝台画像２から寝台１２の立体モデル、すなわち３Ｄ(3 Dimensions)モデルを作成する。そして、生成部４６は、寝台１２の３Ｄモデルを用いて、図７に示すような検索キー画像６の撮影条件に一致する基準寝台画像８を生成し、生成した基準寝台画像８を抽出部４８に出力する。
また、抽出部４８は、検索キー画像６及び基準寝台画像８の各々の画像から、画像の特徴を表す部分の画素を特徴点２２として抽出する。なお、図８に示すように、検索キー画像６及び基準寝台画像８には、複数の特徴点２２が含まれる場合がある。
特徴点２２の抽出後、抽出部４８は、検索キー画像６及び基準寝台画像８の各々の画像から抽出した各特徴点２２に対して、特徴点２２の特徴量を算出する。そして、抽出部４８は、基準寝台画像８の特徴点２２と当該特徴点２２の特徴量を対応づけて寝台画像特徴量ＤＢ５６に格納する。また、抽出部４８は、検索キー画像６の特徴点２２と当該特徴点２２の特徴量を対応付けて検索キー画像特徴量ＤＢ５８に格納する。
除去部５０は、基準寝台画像８の特徴点２２と当該特徴点２２の特徴量を寝台画像特徴量ＤＢ５６から取得と共に、検索キー画像６の特徴点２２と当該特徴点２２の特徴量を検索キー画像特徴量ＤＢ５８から取得する。そして、除去部５０は、画像間で特徴量が最も類似している特徴点２２を検出して、基準寝台画像８の各特徴点２２を検索キー画像６の特徴点２２と対応づける。そして、除去部５０は、図９に示すように、検索キー画像６に含まれる特徴点２２の中から、基準寝台画像８に含まれる特徴点２２と対応づけられた特徴点２２を取り除く。
検索部５２は、検索キー画像６以外の患者画像４を画像ＤＢ５４から取得して、患者画像４毎に特徴点２２を抽出すると共に、抽出した特徴点２２の特徴量を算出する。一方、検索部５２は、基準寝台画像８の特徴点２２と対応付けられた特徴点２２が取り除かれた検索キー画像６の特徴点２２と当該特徴点２２の特徴量を検索キー画像特徴量ＤＢ５８から取得する。
そして、検索部５２は、画像間で特徴量が最も類似している特徴点２２を検出することで、検索キー画像６の各特徴点を患者画像４の特徴点２２と対応づけた上で、検索キー画像６に対する各患者画像４の類似度を算出する。検索部５２は、検索キー画像６に対する各患者画像４の類似度を、患者画像４の画像番号と対応づけて類似度ＤＢ６０に格納する。なお、検索部５２において、検索キー画像６と特徴点２２の類似度を比較する、検索キー画像６を除いた患者画像４を特に「比較画像９」という。
そして、検索部５２は、図１０に示すように、類似度ＤＢ６０に記憶した比較画像９の類似度を参照して、比較画像９の中から最も類似度が高い患者画像４を１枚選択し、入出力部４２に出力する。
入出力部４２は、検索キー画像６と、当該検索キー画像６に最も類似している画像として検索部５２から受け付けた患者画像４とを、図示しない表示装置に出力する。したがって、図１１に示すように、検索キー画像６と検索キー画像６に最も類似する患者画像４とが表示装置に表示され、医療従事者による画像診断の準備が整えられる。
なお、上記に説明した本実施の形態に係る端末４０は、類似画像検索装置の一例である。
図１に示した端末４０は、図１２に示すようにコンピュータ１００で実現可能である。
コンピュータ１００は、ＣＰＵ１０２、メモリ１０４及び不揮発性の記憶部１０６を含む。ＣＰＵ１０２、メモリ１０４及び記憶部１０６は、バス１０８を介して互いに接続される。また、コンピュータ１００は、入力装置１１２、表示装置１１４、及び通信ＩＦ１１６と、コンピュータ１００とを接続するＩ／Ｏ（Input/Output）１１０を備え、Ｉ／Ｏ１１０はバス１０８に接続される。
ここで、入力装置１１２は、例えば端末４０に医療従事者の指示を通知するボタン、スイッチ、及びタッチパネル等の入力デバイスを含む。更に、入力装置１１２は、例えばＣＤ(Compact Disc)、ＤＶＤ(Digital Versatile Disk)又はメモリカード等の記録媒体１１８に記録されるプログラム等を読み取る読み取り装置を含む場合がある。
表示装置１１４は、例えば液晶ディスプレイ等を含み、医療従事者に患者画像４等の各種画像を表示する。
通信ＩＦ１１６は、画像サーバ３０が接続されるネットワークと接続され、画像サーバ３０とデータを送受信する。なお、画像サーバ３０が接続されるネットワークには、他の外部装置が接続されていてもよい。また、通信ＩＦ１１６に接続されるネットワークの形態に制限はなく、有線であっても無線であってもよく、インターネット、イントラネット、又は専用線等の回線の種類を問わない。
また、記憶部１０６は、フラッシュメモリ又はＨＤＤ(Hard Disk Drive)等によって実現できる。
記憶部１０６には、コンピュータ１００を図１に示す端末４０として機能させるための類似画像検索プログラム１２０が記憶される。そして、類似画像検索プログラム１２０は、入出力プロセス１２２、取得プロセス１２４、抽出プロセス１２６、除去プロセス１２８、検索プロセス１３０、及び生成プロセス１３２を含む。
ＣＰＵ１０２は、類似画像検索プログラム１２０を記憶部１０６から読み出してメモリ１０４に展開し、類似画像検索プログラム１２０に含まれる各プロセスを実行することで、コンピュータ１００を図１に示す端末４０として動作させる。
すなわち、ＣＰＵ１０２が入出力プロセス１２２を実行することで、コンピュータ１００が図１に示す入出力部４２として動作する。また、ＣＰＵ１０２が取得プロセス１２４を実行することで、コンピュータ１００が図１に示す取得部４４として動作する。また、ＣＰＵ１０２が抽出プロセス１２６を実行することで、コンピュータ１００が図１に示す抽出部４８として動作する。また、ＣＰＵ１０２が除去プロセス１２８を実行することで、コンピュータ１００が図１に示す除去部５０として動作する。また、ＣＰＵ１０２が検索プロセス１３０を実行することで、コンピュータ１００が図１に示す検索部５２として動作する。また、ＣＰＵ１０２が生成プロセス１３２を実行することで、コンピュータ１００が図１に示す生成部４６として動作する。
なお、コンピュータ１００は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit)等で実現することも可能である。
次に、本実施の形態に係る端末４０の作用について説明する。端末４０は、例えば端末４０が起動した後に類似画像検索プログラム１２０を実行して、図１３に示す類似画像検索処理を実行する。なお、画像サーバ３０の寝台画像ＤＢ３２及び患者画像ＤＢ３４には、それぞれＣＴ装置２０で撮影された寝台画像２及び患者画像４が予め格納されているものとする。
まず、ステップＳ１０において、入出力部４２は、医療従事者による診断対象となる患者の患者ＩＤが入力装置１１２から入力されたか否かを判定する。当該判定が否定判定の場合には、患者ＩＤが入力されるまでステップＳ１０の処理を繰り返し実行する。一方、肯定判定の場合、すなわち、患者ＩＤが入力された場合には、入出力部４２は、患者ＩＤを取得部４４に通知してステップＳ２０に移行する。
ステップＳ２０において、取得部４４は、ステップＳ１０で取得された患者ＩＤを画像サーバ３０に通知して、患者ＩＤに対応した患者画像４を画像サーバ３０から取得する。また、取得部４４は、端末４０の起動後に一度も寝台画像２を取得していない場合、画像サーバ３０に対して寝台画像２を要求して、寝台画像２を取得する。
図１４は、患者画像ＤＢ３４における患者画像４のデータ構造の一例を示しており、例えば番号、画像データ、撮影日時、撮影条件に関する項目が対応づけられて、患者画像ＤＢ３４に格納される。
番号とは画像番号のことであり、画像データは、ＣＴ装置によって撮影された検体断層画像の画像データであり、撮影日時は、画像データを撮影した日時を示す。また、図１４に示す患者画像ＤＢ３４のデータ構造の例では、患者画像４の撮影条件として、ピクセル間隔、スライス厚、Ｚ値、及び断層方向を含む。
ここで、ピクセル間隔とは、患者画像４の隣り合う画素との間隔を示している。通常、患者画像４等のＣＴ装置２０で撮影される検体断層画像は、縦５１２画素×横５１２画素の大きさとなるよう設定されるため、ピクセル間隔によって、患者画像４の撮影範囲を示す有効視野(Field Of View:FOV)が示される。
また、Ｚ値とは、ＣＴ装置２０のエックス線照射空間１６内におけるＺ軸方向の撮影位置を示す値であり、Ｚ値によって患者画像４の撮影位置が示される。なお、「スライス厚」及び「断層方向」については既に説明したため、ここでは説明を省略する。
なお、寝台画像ＤＢ３２に格納される寝台画像２のデータ構造も、図１４に示した患者画像４のデータ構造と同様である。
そして、取得部４４は、取得した寝台画像２及び患者画像４を画像ＤＢ５４に格納すると共に、患者画像４を入出力部４２に出力する。
ステップＳ３０において、入出力部４２は、ステップＳ２０で取得部４４から受け付けた患者画像４を表示装置１１４に表示する。
ステップＳ４０において、入出力部４２は、検索キー画像６の画像番号が入力装置１１２から入力されたか否かを判定する。当該判定が否定判定の場合には、検索キー画像６の画像番号が入力されるまでステップＳ４０の処理を繰り返し実行する。一方、肯定判定の場合、すなわち、検索キー画像６の画像番号が入力された場合には、入出力部４２は、検索キー画像６の画像番号を抽出部４８に通知する。
ステップＳ５０において、抽出部４８は、ステップＳ４０で受け付けた検索キー画像６の画像番号に基づいて、検索キー画像６を画像ＤＢ５４から取得する。具体的には、抽出部４８は、画像番号に対応した画像データを検索キー画像６として、画像ＤＢ５４から取得する。なお、抽出部４８は、取得した検索キー画像６を入出力部４２に通知する。
また、抽出部４８は、画像ＤＢ５４から取得した検索キー画像６に対応する撮影条件を生成部４６に通知して、基準寝台画像８の生成を指示する。
ステップＳ６０において、生成部４６は、寝台画像２を画像ＤＢ５４から取得して、取得した寝台画像２を積み重ねることで寝台１２の３Ｄモデルを作成する。なお、寝台画像２の枚数が多いほど、より高精度な寝台１２の３Ｄモデルを作成することができるため、ＣＴ装置２０で設定可能な最も小さいスライス厚で寝台画像２を撮影することが好ましい。
寝台１２の３Ｄモデルを作成した後、生成部４６は、ステップＳ５０で取得した検索キー画像６の撮影条件と一致する基準寝台画像８を、寝台１２の３Ｄモデルを用いて再構成する。具体的には、例えば検索キー画像６のピクセル間隔と一致するように寝台１２の３Ｄモデルを拡大縮小し、検索キー画像６のＺ値で表される位置で、検索キー画像６と同じ断層方向及びスライス厚で切り取った寝台画像２を、基準寝台画像８として生成する。
そして、生成部４６は、生成した基準寝台画像８を抽出部４８に出力する。
ステップＳ７０において、抽出部４８は、ステップＳ５０で取得した検索キー画像６及びステップＳ６０で取得した基準寝台画像８の各々の画像から、特徴点２２を抽出する。
具体的には、抽出部４８は、検索キー画像６及び基準寝台画像８に写っている検体或いは寝台１２といった物体の輪郭線のうち、物体の角に相当する位置の画素を特徴点２２として抽出する。これは、物体の形状の特徴は、直線部分よりも角の部分の位置及び個数に現われる傾向があるためである。
抽出部４８における特徴点２２の抽出方法について、図１５を用いて説明する。なお、図１５は、検索キー画像６を例にした特徴点２２の抽出方法を示しているが、基準寝台画像８における特徴点２２も同様の方法によって抽出できる。
抽出部４８は、検索キー画像６の特定の画素ｐを中心にして、例えば半径がｒ画素の円７０を設定する。そして円７０上に位置する各画素のうち、画素値が予め定めた画素値（規定画素値）以上又は以下の画素の連続数ｍが、予め定めた連続数ｍの所定範囲内か否かに基づいて、抽出部４８は、画素ｐを物体の角の部分に対応する特徴点２２か否かを判定する。なお、連続数ｍの所定範囲は円７０上に位置する画素数の半分の値よりも大きい範囲、及び、円７０上に位置する画素数の半分の値より小さい範囲の少なくとも一方を用いることができる。
仮に、画素ｐが直線の輪郭線上の画素である場合、円７０上に位置する画素のうち、輪郭線を境界とした一方の領域（内側）と他方の領域（外側）に存在する画素数は半分ずつになると考えることができる。例えば、輪郭線の内側が規定画素値未満の画素であり、輪郭線の外側が規定画素値以上の画素である場合、画素値が規定画素値以上となる画素の連続数ｍは、円７０上に位置する画素の1/2となる傾向が見られる。
したがって、連続数ｍの所定範囲として、円７０上に位置する画素数の1/2よりも大きい範囲を用いたり、或いは1/2より小さい範囲を用いたりすることで、画素ｐが物体の角の部分に対応する画素である可能性が高くなる。連続数ｍの所定範囲として円７０上に位置する画素数の1/2よりも大きい範囲を用いた場合、輪郭線の外側において画素値が規定画素値以上となる画素がｍ個以上連続すれば、抽出部４８は、画素ｐを物体の角の部分に対応する特徴点２２として抽出する。一方、連続数ｍの所定範囲として円７０上に位置する画素数の1/2よりも小さい範囲を用いた場合、輪郭線の内側において規定画素値未満となる画素がｍ個を超えない範囲で連続すれば、抽出部４８は、画素ｐを物体の角の部分に対応する特徴点２２として抽出する。
抽出部４８は、以上に示した処理を、検索キー画像６及び基準寝台画像８の各々の画像に含まれる各画素について実行することで、特徴点２２を検索キー画像６及び基準寝台画像８から抽出する。
なお、規定画素値は、輪郭線の内側と外側における画素値の差、すなわち濃度差に基づいて、輪郭線の内側の領域と外側の領域を分離できるような値に設定すればよい。
ステップＳ８０において、抽出部４８は、検索キー画像６及び基準寝台画像８の各々の画像に含まれる各特徴点２２の特徴量を算出する。
図１６は、検索キー画像６を例にした特徴点２２の特徴量の算出方法を示しているが、基準寝台画像８の特徴点２２の特徴量も同様の方法によって算出できる。また、ここでは説明の便宜上、特徴点２２を区別して説明する必要がある場合には、検索キー画像６から抽出した特徴点２２を「特徴点αj」(ｊ＝1,・・・,J)で表し、基準寝台画像８から抽出した特徴点２２を「特徴点βk」(k＝1,・・・,K)で表す。
抽出部４８は、検索キー画像６から特徴点αjを抽出した場合と同様に、特徴点αjを中心にして、例えば半径がｒ画素の円７０を設定する。そして、抽出部４８は、円７０に含まれる任意の２つの画素、例えば画素Ａ１と画素Ｂ１を選択し、画素Ａ１と画素Ｂ１との画素値の差分が所定の閾値より大きければ“１”を、所定の閾値以下であれば“０”を対応づける。
そして、抽出部４８は、円７０の中から任意の２つの画素を選択する処理をＶ回行い、選択した各々の画素ＡV、画素ＢVの差分に対して“１”又は“０”を対応づけることによって、“１”又は“０”をＶ桁並べた値を特徴点αjの特徴量として設定する。
抽出部４８は、上記のようにして設定した特徴点αjの特徴量を、図１７に示すように特徴点αjと対応づけて検索キー画像特徴量ＤＢ５８に格納する。また、抽出部４８は、同様の方法によって設定した基準寝台画像８の特徴点βkの特徴量を、図１８に示すように特徴点βkと対応づけて寝台画像特徴量ＤＢ５６に格納する。
ステップＳ９０において、除去部５０は、基準寝台画像８の特徴点βkと当該特徴点βkの特徴量を寝台画像特徴量ＤＢ５６から取得すると共に、検索キー画像６の特徴点αjと当該特徴点αjの特徴量を検索キー画像特徴量ＤＢ５８から取得する。
そして、除去部５０は、基準寝台画像８の各特徴点βkを検索キー画像６の特徴点αjと対応づける。具体的には、図１９に示すように、例えば基準寝台画像８の特徴点β1の特徴量と、検索キー画像６の各特徴点αjの特徴量との排他的論理和(XOR)を算出する。
XORは、算術対象となる２つの値が一致する場合は“０”、不一致の場合は“１”となる。したがって、XORの計算結果であるXOR値のうち、基準寝台画像８の特徴点β1に対して“０”が最も多く含まれるXOR値が得られた検索キー画像６の特徴点αjを基準寝台画像８の特徴点β1として対応づける。
このように除去部５０は、基準寝台画像８の各特徴点βkに対して、検索キー画像６の各特徴点αjとの間で算出したXOR値を評価することで、基準寝台画像８の特徴点βk毎に最も類似している検索キー画像６の特徴点αjを対応づけることができる。
そして、除去部５０は、検索キー画像６の各特徴点αjから、基準寝台画像８の各特徴点βkに対応付けられた特徴点を除去して、検索キー画像特徴量ＤＢ５８に格納する。基準寝台画像８には寝台１２の断層画像だけが含まれていることから、寝台１２の断層画像に対応する特徴点が検索キー画像６の特徴点αjから取り除かれることになる。すなわち、検索キー画像特徴量ＤＢ５８に格納されている検索キー画像６の特徴点２２には、患者１の断層画像の特徴点２２のみが含まれることになる。
ステップＳ１００において、検索部５２は、検索キー画像６以外の患者画像４、すなわち比較画像９のうち、未選択の比較画像９を画像ＤＢ５４から取得する。
ステップＳ１１０において、検索部５２は、公知のパターン認識手法を用いて、ステップＳ１００で選択した比較画像９の患者１の断層画像の位置が、検索キー画像６の患者１の断層画像の位置と略一致するよう、比較画像９に対して大域的位置合わせを実行する。具体的には、検索部５２は、検索キー画像６に写る患者１の断層画像に合わせて、比較画像９に写る患者１の断層画像に対して回転処理及び平行移動処理等の線形変換を行なう。そして、検索部５２は、検索キー画像６と比較画像９を重ねた場合に患者１の断層画像の重複領域が最大になるようにする。なお、ステップＳ１１０は必ずしも実施する必要はなく、省略してもよい。
ステップＳ１２０において、検索部５２は、ステップＳ７０で説明した特徴点２２の抽出方法と同様の方法によって、ステップＳ１００で選択した比較画像９の特徴点２２を抽出する。
ステップＳ１３０において、検索部５２は、ステップＳ８０で説明した特徴点２２の特徴量の算出方法と同様の方法によって、ステップＳ１２０で抽出した比較画像９の特徴点２２の特徴量を算出する。
ステップＳ１４０において、検索部５２は、検索キー画像６の各特徴点２２に対して、比較画像９の特徴点２２を対応づける。当該特徴点の対応付けは、ステップＳ９０で説明した特徴点の対応付け方法と同様の方法を用いることができる。具体的には、検索部５２は、検索キー画像特徴量ＤＢ５８に格納されている検索キー画像６の特徴点２２の特徴量と、ステップＳ１３０で算出した比較画像９の特徴点２２の特徴量とのXOR値を評価する。そして、検索部５２は、検索キー画像６の特徴点２２毎に最も類似している比較画像９の特徴点２２を対応づける。
ステップＳ１５０において、検索部５２は、検索キー画像６に対するステップＳ１００で選択した比較画像９の類似度Ｑを算出する。具体的には、検索部５２は、ステップＳ１４０において、検索キー画像６の各特徴点２２に対して、比較画像９の特徴点２２を対応づける際に算出した各々のXOR値に含まれる“０”の数を集計する。そして、検索部５２は、各々のXOR値に含まれる“０”の個数を検索キー画像６に対する比較画像９の類似度Ｑとする。すなわち、各々のXOR値に含まれる“０”の個数が多いほど、検索キー画像６と比較画像９の類似度Ｑが高くなる。
検索部５２は、図２０に示すように、算出した検索キー画像６及び比較画像９の類似度Ｑと、比較画像９の画像番号Ｎとを対応づけて、類似度ＤＢ６０に格納する。
ステップＳ１６０において、検索部５２は、比較画像９の中に未選択の比較画像９が存在するか否かを判定し、未選択の比較画像９が存在する場合には、ステップＳ１００に移行する。ステップＳ１００において、検索部５２は、未選択の比較画像９の中から新たな比較画像９を画像ＤＢ５４から取得し、当該新たな比較画像９に対してステップＳ１１０〜Ｓ１５０の処理を行なうことで、検索キー画像６と新たな比較画像９の類似度Ｑを算出する。すなわち、検索部５２は、ステップＳ１００〜Ｓ１６０の処理を繰り返すことで、比較画像９の各々について検索キー画像６との類似度Ｑを算出し、各々の比較画像９と類似度Ｑを対応づけて類似度ＤＢ６０に格納する。
一方、ステップＳ１６０の判定処理が否定判定の場合、すなわち、未選択の比較画像９が存在しない場合には、ステップＳ１７０に移行する。
ステップＳ１７０において、検索部５２は、類似度ＤＢ６０を参照して、類似度Ｑが最も大きい画像番号Ｎに対応する患者画像４を画像ＤＢ５４から取得して、入出力部４２に通知する。
検索部５２から患者画像４を受け付けた入出力部４２は、ステップＳ５０で取得部４４から受け付けた検索キー画像６と、検索部５２から受け付けた患者画像４を表示装置１１４に出力する。したがって、診断対象である検索キー画像６と、検索キー画像６に最も類似する患者画像４とが表示装置１１４に表示される。
このように本実施の形態に係る端末４０によれば、診断対象である検索キー画像６の特徴点２２から寝台１２に対応する特徴点２２を除去した上で、検索キー画像６と類似する患者画像４を検索する。これは、検索キー画像６の特徴点２２の中に寝台の特徴点２２が含まれる場合、患者１の診断に不要な寝台の形状までも検索キー画像６と患者画像４の類似性の評価対象に含まれるため、患者画像４の検索精度が低下する要因の一つになると考えられるためである。したがって、端末４０は、寝台１２に対応する特徴点２２を含む検索キー画像６の特徴点２２の特徴量に基づいて類似する患者画像４を検索する場合に比べて、検索キー画像６に類似する患者画像４を精度よく検索することができる。
また、端末４０は、寝台画像２を用いて寝台１２の３Ｄモデルを作成した上で、検索キー画像６の撮影条件と一致する基準寝台画像８を生成する。このように、寝台１２の３Ｄモデルを生成することで、検索キー画像６の撮影条件と一致するようにＣＴ装置２０で寝台画像２を撮影し直さなくても、寝台１２の３Ｄモデルから検索キー画像６の撮影条件と一致する寝台画像２を生成することができる。したがって、検索キー画像６の撮影条件と一致するようにＣＴ装置２０で寝台画像２を撮影し直す場合に比べて、検索キー画像６に類似する患者画像４の検索時間を短縮することができる。
また、端末４０は、検索キー画像６の撮影条件と一致する基準寝台画像８を生成するため、基準寝台画像８の特徴点２２に対して、検索キー画像６の特徴点２２を精度よく対応づけることができる。したがって、端末４０は、検索キー画像６と異なる撮影条件で撮影した寝台画像２の特徴点２２に対して検索キー画像６の特徴点２２を対応づける場合と比べて、検索キー画像６の特徴点２２から寝台１２に対応する特徴点２２を精度よく取り除くことができる。
なお、図１では、画像サーバ３０を経由してＣＴ装置２０と端末４０を接続する画像診断システム１０を示したが、画像診断システム１０のシステム形態はこれに限られない。例えば、ＣＴ装置２０と端末４０を直接接続して、画像サーバ３０の寝台画像ＤＢ３２及び患者画像ＤＢ３４を端末４０に含めるようにしてもよい。この場合、画像サーバ３０は不要となる。
また、上記では、検索キー画像６の特徴点２２から基準寝台画像８の特徴点２２に対応する特徴点２２を除去した後に、個々の比較画像９との類似度Ｑを評価する態様を説明したが、これに限定されるものではない。例えば検索キー画像６と個々の比較画像９との類似度Ｑの算出において、個々の特徴点２２毎に基準寝台画像８の特徴点に対応する特徴点２２か否かを判定し、否定判定の場合に、当該特徴点２２を類似度Ｑの算入対象に加えてもよい。個々の特徴点２２が基準寝台画像８の特徴点２２に対応する特徴点２２か否かは、一度判定しさえすれば、個々の特徴点２２に判定結果を示すラベルを付与することで、以後の処理の高速化が図れる。しかし、検索キー画像６の特徴点２２から基準寝台画像８の特徴点２２に対応する特徴点２２を除去した後に、個々の比較画像９との類似度Ｑを評価する態様の方が、類似度Ｑの演算対象となる特徴点２２の数が少なくなる。したがって、より効果的な処理の高速化を実現することができる。
以上、各実施形態を用いて開示の技術を説明したが、開示の技術は各実施形態に記載の範囲には限定されない。開示の技術の要旨を逸脱しない範囲で各実施形態に多様な変更又は改良を加えることができ、当該変更又は改良を加えた形態も開示の技術の技術的範囲に含まれる。例えば、開示の技術の要旨を逸脱しない範囲で処理の順序を変更してもよい。
また、各実施形態では、類似画像検索プログラム１２０が記憶部１０６に予め記憶（インストール）されている形態を説明したが、これに限定されるものではない。開示の技術に係る類似画像検索プログラムは、コンピュータ読取可能な記録媒体１１８に記録された形態で提供することも可能である。例えば、開示の技術に係る類似画像検索プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ(Compact Disc-Read Only Memory)、ＤＶＤ−ＲＯＭ又はＵＳＢ(Universal Serial Bus)メモリ等の可搬型記録媒体に記録された形態で提供することも可能である。また、開示の技術に係る類似画像検索プログラムは、フラッシュメモリ等の半導体メモリ等に記録された形態で提供することも可能である。
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
コンピュータに、
寝台及び前記寝台上の検体を撮影した複数の検体断層画像から選択された検索キー画像の指定を受け付け、
記憶部に記憶された前記寝台の断層画像又は形状データに基づいて、指定された前記検索キー画像の撮像の際の撮像条件で前記寝台が撮像された場合の前記寝台の特徴点を抽出し、
前記検索キー画像以外の前記複数の検体断層画像の中から、前記検索キー画像の特徴点のうち、前記寝台の特徴点に対応する特徴点以外の特徴点を用いて、指定された前記検索キー画像に類似する画像の検索を実行する
処理を実行させる類似画像検索プログラム。
（付記２）
前記検索キー画像の特徴点から前記寝台の特徴点を取り除く
付記１記載の類似画像検索プログラム。
（付記３）
前記寝台を撮影した複数の断層画像から前記寝台の３Ｄモデルを作成し、前記寝台の３Ｄモデルから前記検索キー画像の撮影条件に応じた前記寝台の画像を生成する
付記１又は付記２記載の類似画像検索プログラム。
（付記４）
前記検索キー画像及び前記寝台の特徴点として、前記寝台及び前記検体における角部を抽出する
付記１〜付記３の何れか１項に記載の類似画像検索プログラム。
（付記５）
前記検索キー画像の撮影条件は、前記検索キー画像の断層方向、スライス厚、ピクセル間隔、及び検体におけるスライス位置の少なくとも１つを含む
付記１〜付記４の何れか１項に記載の類似画像検索プログラム。
（付記６）
前記複数の検体断層画像に、コンピュータ断層撮影による断層画像を用いる
付記１〜付記５の何れか１項に記載の類似画像検索プログラム。
（付記７）
コンピュータに、
寝台及び前記寝台上の検体を撮影した複数の検体断層画像から選択された検索キー画像の指定を受け付け、
記憶部に記憶された前記寝台の断層画像又は形状データに基づいて、指定された前記検索キー画像の撮像の際の撮像条件で前記寝台が撮像された場合の前記寝台の特徴点を抽出し、
前記検索キー画像以外の前記複数の検体断層画像の中から、前記検索キー画像の特徴点のうち、前記寝台の特徴点に対応する特徴点以外の特徴点を用いて、指定された前記検索キー画像に類似する画像の検索を実行する
処理を実行させる類似画像検索方法。
（付記８）
前記検索キー画像の特徴点から前記寝台の特徴点を取り除く
付記７記載の類似画像検索方法。
（付記９）
前記寝台を撮影した複数の断層画像から前記寝台の３Ｄモデルを作成し、前記寝台の３Ｄモデルから前記検索キー画像の撮影条件に応じた前記寝台の画像を生成する
付記７又は付記８記載の類似画像検索方法。
（付記１０）
前記検索キー画像及び前記寝台の特徴点として、前記寝台及び前記検体における角部を抽出する
付記７〜付記９の何れか１項に記載の類似画像検索方法。
（付記１１）
前記検索キー画像の撮影条件は、前記検索キー画像の断層方向、スライス厚、ピクセル間隔、及び検体におけるスライス位置の少なくとも１つを含む
付記７〜付記１０の何れか１項に記載の類似画像検索方法。
（付記１２）
前記複数の検体断層画像に、コンピュータ断層撮影による断層画像を用いる
付記７〜付記１１の何れか１項に記載の類似画像検索方法。
（付記１３）
寝台及び前記寝台上の検体を撮影した複数の検体断層画像から選択された検索キー画像の指定を受け付ける入出力部と、
記憶部に記憶された前記寝台の断層画像又は形状データに基づいて、指定された前記検索キー画像の撮像の際の撮像条件で前記寝台が撮像された場合の前記寝台の特徴点を抽出する抽出部と、
前記検索キー画像以外の前記複数の検体断層画像の中から、前記検索キー画像の特徴点のうち、前記抽出部によって抽出された前記寝台の特徴点に対応する特徴点以外の特徴点を用いて、指定された前記検索キー画像に類似する画像の検索を実行する検索部と、
を含む類似画像検索装置。
（付記１４）
前記検索キー画像の特徴点から前記寝台の特徴点を取り除く除去部を更に含む
付記１３記載の類似画像検索装置。
（付記１５）
前記寝台を撮影した複数の断層画像から前記寝台の３Ｄモデルを作成し、前記寝台の３Ｄモデルから前記検索キー画像の撮影条件に応じた前記寝台の画像を生成する生成部を更に含む
付記１３又は付記１４記載の類似画像検索装置。
（付記１６）
前記抽出部は、前記検索キー画像及び前記寝台の特徴点として、前記寝台及び前記検体における角部を抽出する
付記１３〜付記１５の何れか１項に記載の類似画像検索装置。
（付記１７）
前記検索キー画像の撮影条件は、前記検索キー画像の断層方向、スライス厚、ピクセル間隔、及び検体におけるスライス位置の少なくとも１つを含む
付記１３〜付記１６の何れか１項に記載の類似画像検索装置。
（付記１８）
前記複数の検体断層画像に、コンピュータ断層撮影による断層画像を用いる
付記１３〜付記１７の何れか１項に記載の類似画像検索装置。
（付記１９）
コンピュータに、
寝台及び前記寝台上の検体を撮影した複数の検体断層画像から選択された検索キー画像の指定を受け付け、
記憶部に記憶された前記寝台の断層画像又は形状データに基づいて、指定された前記検索キー画像の撮像の際の撮像条件で前記寝台が撮像された場合の前記寝台の特徴点を抽出し、
前記検索キー画像以外の前記複数の検体断層画像の中から、前記検索キー画像の特徴点のうち、前記寝台の特徴点に対応する特徴点以外の特徴点を用いて、指定された前記検索キー画像に類似する画像の検索を実行する
処理を実行させる類似画像検索プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
１・・・患者、２・・・寝台画像、４・・・患者画像、６・・・検索キー画像、８・・・基準寝台画像、９・・・比較画像、１０・・・画像診断システム、１２・・・寝台、２０・・・ＣＴ装置、２２・・・特徴点、３０・・・画像サーバ、３２・・・寝台画像ＤＢ、３４・・・患者画像ＤＢ、４０・・・端末、４２・・・入出力部、４４・・・取得部、４６・・・生成部、４８・・・抽出部、５０・・・除去部、５２・・・検索部、５４・・・画像ＤＢ、５６・・・寝台画像特徴量ＤＢ、５８・・・検索キー画像特徴量ＤＢ、６０・・・類似度ＤＢ、１００・・・コンピュータ、１０２・・・ＣＰＵ、１０４・・・メモリ、１０６・・・記憶部、１０８・・・バス、１２０・・・類似画像検索プログラム

Claims (8)

  1. コンピュータに、
    寝台及び前記寝台上の検体を撮影した複数の検体断層画像から選択された検索キー画像の指定を受け付け、
    記憶部に記憶された前記寝台の断層画像又は形状データに基づいて、指定された前記検索キー画像の撮像の際の撮像条件で前記寝台が撮像された場合の前記寝台の特徴点を抽出し、
    前記検索キー画像以外の前記複数の検体断層画像の中から、前記検索キー画像の特徴点のうち、前記寝台の特徴点に対応する特徴点以外の特徴点を用いて、指定された前記検索キー画像に類似する画像の検索を実行する
    処理を実行させる類似画像検索プログラム。
  2. 前記検索キー画像の特徴点から前記寝台の特徴点を取り除く
    請求項１記載の類似画像検索プログラム。
  3. 前記寝台を撮影した複数の断層画像から前記寝台の３Ｄモデルを作成し、前記寝台の３Ｄモデルから前記検索キー画像の撮影条件に応じた前記寝台の画像を生成する
    請求項１又は請求項２記載の類似画像検索プログラム。
  4. 前記検索キー画像及び前記寝台の特徴点として、前記寝台及び前記検体における角部を抽出する
    請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の類似画像検索プログラム。
  5. 前記検索キー画像の撮影条件は、前記検索キー画像の断層方向、スライス厚、ピクセル間隔、及び検体におけるスライス位置の少なくとも１つを含む
    請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の類似画像検索プログラム。
  6. 前記複数の検体断層画像に、コンピュータ断層撮影による断層画像を用いる
    請求項１〜請求項５の何れか１項に記載の類似画像検索プログラム。
  7. コンピュータが、
    寝台及び前記寝台上の検体を撮影した複数の検体断層画像から選択された検索キー画像の指定を受け付け、
    記憶部に記憶された前記寝台の断層画像又は形状データに基づいて、指定された前記検索キー画像の撮像の際の撮像条件で前記寝台が撮像された場合の前記寝台の特徴点を抽出し、
    前記検索キー画像以外の前記複数の検体断層画像の中から、前記検索キー画像の特徴点のうち、前記寝台の特徴点に対応する特徴点以外の特徴点を用いて、指定された前記検索キー画像に類似する画像の検索を実行する
    処理を実行する類似画像検索方法。
  8. 寝台及び前記寝台上の検体を撮影した複数の検体断層画像から選択された検索キー画像の指定を受け付ける入出力部と、
    記憶部に記憶された前記寝台の断層画像又は形状データに基づいて、指定された前記検索キー画像の撮像の際の撮像条件で前記寝台が撮像された場合の前記寝台の特徴点を抽出する抽出部と、
    前記検索キー画像以外の前記複数の検体断層画像の中から、前記検索キー画像の特徴点のうち、前記抽出部によって抽出された前記寝台の特徴点に対応する特徴点以外の特徴点を用いて、指定された前記検索キー画像に類似する画像の検索を実行する検索部と、
    を含む類似画像検索装置。
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