JP7408361B2 - 医用画像診断支援システム及び医用画像処理装置、医用画像処理方法 - Google Patents

医用画像診断支援システム及び医用画像処理装置、医用画像処理方法 Download PDF

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Description

本発明は医用画像を撮影する医用画像撮影装置と医用画像を処理する医用画像処理装置を含む医用画像診断支援システム及び医用画像処理装置、医用画像処理方法に関し、特に画像診断支援装置で扱われた医用画像の処理に係る。
Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置に代表される医用画像撮影装置の高性能化にともなって大量の医用画像が取得されるようになり、画像診断する読影医の負担が増大している。
特許文献１には、読影医の負担を軽減するため、コンピュータによって医用画像から病変候補を検出して提示することで画像診断を支援する画像診断支援装置いわゆるＣＡＤ（Computer Aided Detection）が開示されている。
特開２０１８－６１７７１号公報
しかしながら特許文献１では、ＣＡＤによって検出された病変候補の提示に留まっており、病変候補が病変であるか否かといった診断を読影医が確定するのに長時間を要する場合がある。すなわち、病変候補の診断を確定させるには、単純に拡大された医用画像では不十分であって、より詳細なデータ、例えば病変候補に関する拡大再構成画像の作成を読影医が放射線技師に依頼する必要があるので、診断確定に長時間を要する。
そこで本発明は、病変候補の診断確定に要する時間を短縮可能な医用画像診断支援システム及び医用画像処理装置、医用画像処理方法を提供することを目的とする。
上記目的を達成するために本発明は、被検体の医用画像を撮影する医用画像撮影装置と、前記医用画像を処理する医用画像処理装置を含む医用画像診断支援システムであって、前記被検体の投影データを取得する投影データ取得部と、前記投影データに基づいて前記医用画像を再構成する再構成部と、前記医用画像から検出される病変候補のデータである病変候補データを取得する取得部と、前記病変候補データに基づいて、前記病変候補を含み前記医用画像よりも拡大される拡大再構成画像の再構成条件を決定する再構成条件決定部と、前記再構成条件を用いて前記拡大再構成画像を再構成する拡大再構成部と、前記拡大再構成画像を表示する表示部を備えることを特徴とする。
また本発明は、医用画像を処理する医用画像処理装置であって、前記医用画像から検出される病変候補のデータである病変候補データを取得する取得部と、前記病変候補データに基づいて、前記病変候補を含み前記医用画像よりも拡大される拡大再構成画像の再構成条件を決定する再構成条件決定部と、前記再構成条件を用いて前記拡大再構成画像を再構成する拡大再構成部と、前記拡大再構成画像を表示する表示部を備えることを特徴とする。
また本発明は、医用画像を処理する医用画像処理方法であって、前記医用画像から検出される病変候補のデータである病変候補データを取得する取得ステップと、前記病変候補データに基づいて、前記病変候補を含み前記医用画像よりも拡大される拡大再構成画像の再構成条件を決定する再構成条件決定ステップと、前記再構成条件を用いて前記拡大再構成画像を再構成する拡大再構成ステップと、前記拡大再構成画像を表示する表示ステップを備えることを特徴とする。
本発明によれば、病変候補の診断確定に要する時間を短縮可能な医用画像診断支援システム及び医用画像処理装置、医用画像処理方法を提供することができる。
実施例１の医用画像診断支援システムのハードウェア構成図である。 医用画像と病変候補の一例を示す図である。 実施例１の機能ブロック図である。 実施例１の処理の流れの一例を示す図である。 実施例１の拡大再構成画像の再構成条件の決定処理の流れの一例を示す図である。 病変候補の大きさと画素値について説明する図である。 拡大再構成画像の表示画面の一例を示す図である。 実施例２の拡大再構成画像の再構成条件の決定処理の流れの一例を示す図である。 実施例２の多断面画像の生成処理を補足説明する図である。 実施例３の機能ブロック図である。 実施例３の処理の流れの一例を示す図である。 実施例３の再撮影条件の決定処理の流れの一例を示す図である。
以下、添付図面に従って本発明に係る医用画像診断支援システム及び医用画像処理装置、医用画像処理方法の好ましい実施例について説明する。なお、以下の説明及び添付図面において、同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
図１を用いて本実施例の医用画像診断支援システム１のハードウェア構成について説明する。医用画像診断支援システム１は、医用画像処理装置１００と医用画像撮影装置１０９、医用画像データベース１１０、読影装置１１１がネットワーク１０８を介して信号送受可能に接続されて構成される。
医用画像処理装置１００は、いわゆるコンピュータである。具体的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、メモリ１０２、記憶部１０３、ネットワークアダプタ１０４、入力部１０６、表示部１０７がバス１０５によって信号送受可能に接続されて構成される。ここで、「信号送受可能に」とは、電気的または光学的に、有線と無線を問わず、相互にあるいは一方から他方へ信号を受け渡しできる状態である。
ＣＰＵ１０１は、記憶部１０３に記憶されるシステムプログラム等を読み出し、各構成要素の動作を制御する装置である。ＣＰＵ１０１は、記憶部１０３に格納されるプログラムやプログラム実行に必要なデータをメモリ１０２にロードして実行する。記憶部１０３は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムやプログラム実行に必要なデータを格納する装置であり、具体的にはＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置や、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に読み書きする装置である。プログラム実行に必要なデータを含む各種データはＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワーク１０８からも送受信される。メモリ１０２には、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムや演算処理の途中経過等が記憶される。
表示部１０７は、プログラム実行の結果等が表示される装置であり、具体的には液晶ディスプレイ等である。入力部１０６は、操作者が医用画像処理装置１００に対して操作指示を行う操作デバイスであり、具体的にはキーボードやマウス等である。マウスはトラックパッドやトラックボールなどの他のポインティングデバイスであっても良い。また表示部１０７がタッチパネルである場合には、タッチパネルが入力部１０６としても機能する。ネットワークアダプタ１０４は、医用画像処理装置１００をＬＡＮ、電話回線、インターネット等のネットワーク１０８に接続するためのものである。
医用画像撮影装置１０９は、病変部位等の形態を画像化した断層画像等の医用画像を取得する装置であり、例えばＸ線ＣＴ（Computed Tomography）装置である。医用画像撮影装置１０９は、投影データ取得部１１２と再構成部１１３を備える。投影データ取得部１１２は被検体を様々な投影角度で撮影した投影データを取得する装置であり、例えばＸ線源とＸ線検出器とを被検体の周囲で回転させるスキャナである。再構成部１１３は投影データに基づいて断層画像を再構成する装置であり、具体的にはいわゆるコンピュータである。投影データ取得部１１２と再構成部１１３は、それぞれ 医用画像撮影装置１０９に備えられたＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等を用いた専用のハードウェアで構成されても良いし、ＣＰＵによって実行されるソフトウェアで構成されても良い。なお複数の断層画像が積み上げられることにより、三次元医用画像が作成される。
医用画像データベース１１０は、医用画像撮影装置１０９によって取得された医用画像を保管するデータベースシステムである。医用画像は、医用画像の撮影条件等が含まれるＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and COmmunications in Medicine）タグとともに医用画像データベース１１０に保管される。
読影装置１１１は、医用画像を読影するためのビューワ機能を備える装置であり、具体的にはいわゆるコンピュータである。読影装置１１１は医用画像処理装置１００と一体であっても良い。
医用画像処理装置１００は、病変である可能性が高い組織である病変候補を医用画像から検出したり、検出された病変候補の悪性度や、医用画像に含まれる臓器を識別したりするコンピュータである。病変候補の検出プログラムは、ＡＩ（Artificial Intelligence）によって構築されてもよく、医用画像と病変との対の集合といった学習データを機械学習する機能を備えていても良い。
図２を用いて、医用画像撮影装置１０９によって取得された医用画像と医用画像処理装置１００によって検出された病変候補について説明する。図２（ａ）にはＸ線ＣＴ装置によって撮影された医用画像である肺野の断層画像２００が、図２（ｂ）には断層画像２００から検出された三つの病変候補２０１が示される。なお断層画像２００はＸＹ面にて再構成され、ＸＹ面に直交するＺ方向が被検体の体軸方向である。読影医は、図２（ａ）の断層画像２００を読影してから図２（ｂ）の病変候補２０１を参照して断層画像２００を再読影したり、図２（ｂ）の病変候補２０１を参照しながら読影したりする。いずれにしろ、読影医が断層画像２００を読影し、断層画像２００や病変候補２０１に対して診断が下される。
図３を用いて本実施例の医用画像処理装置１００の機能ブロック図について説明する。なおこれらの機能は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等を用いた専用のハードウェアで構成されても良いし、ＣＰＵ１０１上で動作するソフトウェアで構成されても良い。以降の説明では各機能がソフトウェアで構成された場合について説明する。本実施例は、取得部３０１と再構成条件決定部３０２と拡大再構成部３０３を備える。以下、各部について説明する。
取得部３０１は、医用画像処理装置１００によって医用画像から検出される病変候補のデータである病変候補データ３００を取得する。病変候補データ３００には、例えば病変候補の三次元座標、大きさ、画素値、悪性度等が含まれる。
再構成条件決定部３０２は、病変候補データ３００に基づいて、病変候補を含み医用画像よりも拡大される拡大再構成画像３０４の再構成条件を決定する。
拡大再構成部３０３は、再構成条件決定部３０２によって決定された再構成条件を用いて拡大再構成画像３０４を再構成する。再構成された拡大再構成画像３０４は、表示部１０７に表示される。なお拡大再構成部３０３は、医用画像処理装置１００以外のコンピュータによって構成されても良い。また医用画像撮影装置１０９が備える再構成部１１３が拡大再構成を実行しても良い。
図４を用いて、本実施例の処理の流れの一例について説明する。
（Ｓ４０１）
投影データ取得部１１２は被検体の投影データを取得する。取得された投影データは、再構成部１１３に送信される。また医用画像データベース１１０や記憶部１０３に投影データが保管されても良い。
（Ｓ４０２）
再構成部１１３はＳ４０１で取得された投影データに基づいて、医用画像を再構成する。 再構成部１１３は、再構成された医用画像を医用画像処理装置１００に送信する。また医用画像データベース１１０や記憶部１０３に医用画像が保管されても良い。
（Ｓ４０３）
医用画像処理装置１００のＣＰＵ１０１はＳ４０２で再構成された医用画像から病変候補を検出する。次に、ＣＰＵ１０１は、検出した病変候補に基づいて病変候補データ３００を生成し、メモリ１０２に格納する。
（Ｓ４０４）
取得部３０１はメモリ１０２から病変候補データ３００を取得する。
（Ｓ４０５）
再構成条件決定部３０２は、Ｓ４０４で取得された病変候補データ３００に基づいて、拡大再構成画像の再構成条件を決定する。再構成条件には、拡大再構成画像の視野や再構成間隔、厚さが含まれる。再構成条件決定部３０２は決定した再構成条件をメモリ１０２に格納する。
図５を用いて、本ステップの処理の流れの一例について説明する。
（Ｓ５０１）
再構成条件決定部３０２は、病変候補データ３００に含まれる病変候補の中心座標や大きさ、画素値に関するデータを取得する。
図６を用いて、病変候補の大きさと画素値について説明する。図６（ａ）は病変候補を含む領域が拡大されたＸＹ面であり、病変候補のＸＹ面での最大径ＸＹｍａｘが示される。図６（ｂ）は病変候補を含む領域が拡大されたＺＸ面であり、病変候補のＺ方向での最大径Ｚｍａｘが示される。図６（ｃ）は病変候補を含む領域が拡大されたＸＹ面であり、最大径ＸＹｍａｘを直径とする円６００が示される。図６（ｄ）は、図６（ｃ）の円６００の中の画素値ヒストグラムである。
本ステップでは、病変候補の大きさに関するデータとして、例えば病変候補のＸＹ面での最大径ＸＹｍａｘや病変候補のＺ方向での最大径Ｚｍａｘが取得される。また病変候補の画素値に関するデータとして、例えば図６（ｄ）に例示される画素値ヒストグラムから算出される画素値の最頻値や平均値、標準偏差が取得される。
（Ｓ５０２）
再構成条件決定部３０２は、Ｓ５０１で取得された病変候補のＸＹ面での最大径ＸＹｍａｘに基づいて、拡大再構成画像のＸＹ面での視野ＦＯＶ（Field Of View）を算出する。視野ＦＯＶの算出には例えば次式が用いられる。
ＦＯＶ＝ＸＹｍａｘ×Ｌ … （１）
ここで、Ｌは事前に設定される倍率であり、例えば２．０が設定される。なおＦＯＶを予め定められた値に固定し、ＸＹｍａｘの値に応じてＬの値が設定されても良い。
（Ｓ５０３）
再構成条件決定部３０２は、Ｓ５０１で取得された病変候補のＺ方向での最大径Ｚｍａｘに基づいて、拡大再構成画像のＺ方向での範囲を算出する。Ｚ方向での範囲の算出には例えば次式が用いられる。
ＰｏｓＡ＝ｚ０－（Ｚｍａｘ×Ｍ）／２ … （２）
ＰｏｓＢ＝ｚ０＋（Ｚｍａｘ×Ｍ）／２ … （３）
ここで、ＰｏｓＡとＰｏｓＢはＺ方向での開始位置と終了位置、ｚ０は病変候補のＺ方向での中心座標、Ｍは事前に設定される倍率であり、例えば２．０が設定される。なおＰｏｓＡからＰｏｓＢまでの範囲を予め定められた値に固定し、Ｚｍａｘの値に応じてＭの値が設定されても良い。
またＺ方向での拡大再構成画像の間隔Ｉｎｔを、医用画像が撮影されるときに設定された最小間隔に設定し、拡大再構成画像の厚さＴｈｉｃｋを次式によって算出しても良い。
Ｔｈｉｃｋ＝ｋ×Ｍ×Ｉｎｔ … （４）
ここで、ｋは事前に設定される倍率であり、例えば１．０が設定される。なおＴｈｉｃｋを予め定められた値に固定しても良い。
（Ｓ５０４）
再構成条件決定部３０２は、Ｓ５０１で取得された病変候補の画素値に基づいて、ウィンドウ幅ＷＷ（Window Width）とウィンドウレベルＷＬ（Window Level）を算出する。ＷＷとＷＬは拡大再構成画像を表示する表示条件に含まれる。ＷＬには、図６（ｄ）に例示される画素値ヒストグラムから算出される画素値の最頻値や平均値が設定される。またＷＷの算出には例えば次式が用いられる。
ＷＷ＝ｒａｎｇｅ（ｐ×ＳＤ≦ｒａｎｇｅ）、
ｐ×ＳＤ（ｐ×ＳＤ＞ｒａｎｇｅ） … （５）
ここで、ｒａｎｇｅはＷＷの下限値、ＳＤは画素値ヒストグラムから算出される標準偏差、ｐは事前に設定される係数であり、例えば３．０が設定される。
図４の説明に戻る。
（Ｓ４０６）
拡大再構成部３０３は、Ｓ４０５で決定された再構成条件をメモリ１０２から取得する。そして、拡大再構成部３０３は取得した再構成条件に基づいて、拡大再構成画像を再構成する。再構成された拡大再構成画像は、ネットワークアダプタ１０４及びネットワーク１０８を介して、医用画像データベース１１０や読影装置１１１へ送信されても良い。
医用画像撮影装置１０９によって被検体のボリュームデータが取得されている場合、拡大再構成画像はＸＹ面での画像に限らず、ＹＺ面やＺＸ面での画像または任意の断面角度でのオブリーク画像であっても良い。
（Ｓ４０７）
Ｓ４０６で再構成された拡大再構成画像は、表示部１０７に表示される。
図７を用いて、拡大再構成画像の表示例について説明する。図７（ａ）は病変候補が検出された医用画像とともに拡大再構成画像が表示される例であり、図７（ｂ）は病変候補が検出された医用画像とともに拡大再構成画像の多断面画像や三次元画像が表示される例である。
図７（ａ）では、病変候補が検出された医用画像が表示部１０７の病変候補表示部７００に表示され、マウスポインタ７０１によって各病変候補を選択可能である。病変候補表示部７００に表示される病変候補の中から所望の病変候補を操作者がマウスポインタ７０１を用いて選択すると、選択された病変候補の拡大再構成画像が表示部１０７の拡大再構成画像表示部７０２に表示される。操作者の選択に応じて拡大再構成画像が表示されることにより、操作者である読影医が確認したい病変候補の拡大再構成画像だけが表示されるので、病変候補の診断確定に要する時間を短縮できる。
また拡大再構成画像が再構成される前、例えば図４のＳ４０５の前に、複数の病変候補が検出され表示部１０７に表示される医用画像の中から所望の病変候補が選択されても良い。この場合、再構成される拡大再構成画像の量が限定されるので、記憶部１０３等の使用容量を抑制できる。
図７（ｂ）では、病変候補が検出された医用画像が病変候補表示部７００に表示され、ＸＹ断面画像７０３、ＺＸ断面画像７０４、ＹＺ断面画像７０５といった多断面画像と三次元画像７０６が病変候補の拡大再構成画像として拡大再構成画像表示部７０２に表示される。なお三次元画像７０６の代わりに、任意の断面角度でのオブリーク画像が表示されても良い。多断面画像や三次元画像が表示されることにより、操作者は多角的に病変候補を観察できるので、診断確定に要する時間を短縮できるとともに、読影精度を向上できる。
ここで、医用画像処理装置１００が拡大再構成部３０３を備えず、医用画像撮影装置１０９の再構成部１１３が拡大再構成を実行する場合について説明する。再構成は処理負荷が大きいため、高いマシンスペックが要求される。このため、医用画像撮影装置１０９の既存の再構成部１１３に拡大再構成を実行させることは有効である。図４に基づいて、前述の医用画像処理装置１００が拡大再構成を実行する形態からの変更箇所を以下に説明する。
（Ｓ４０５）
再構成条件決定部３０２は、Ｓ４０４で取得された病変候補データ３００に基づいて、拡大再構成画像の再構成条件を決定する。再構成条件決定部３０２は、決定した再構成条件を、ネットワーク１０８を経由して医用画像撮影装置１０９に送信し、再構成部１１３に当該再構成条件に基づく再構成を指示する。
（Ｓ４０６）
再構成の指示を受けた再構成部１１３は、受信した再構成条件に基づいて、拡大再構成画像を再構成する。再構成部１１３は、再構成された拡大再構成画像を、再構成の指示に対する応答として医用画像処理装置１００へ送信する。
このように、医用画像処理装置１００が医用画像撮影装置１０９へ拡大再構成を指示することで、医用画像撮影装置１０９が拡大再構成を実行することができる。これにより、医用画像撮影装置１０９の既存の再構成部１１３を活用することができ、医用画像処理装置１００の再構成の負荷が軽減される。また、医用画像処理装置１００に高いマシンスペックが必要なくなり、医用画像処理装置１００を低コストに構成することができる。
以上説明した処理の流れにより、医用画像処理装置１００によって検出された病変候補の拡大再構成画像が表示される。病変候補とともに病変候補の詳細なデータである拡大再構成画像を読影医が確認できるので、病変候補の診断確定に要する時間を短縮可能となる。
実施例１では、病変候補の大きさに基づいて、拡大再構成画像の拡大再構成条件を決定することについて説明した。医用画像処理装置１００は、病変候補を検出するとともに、病変候補の悪性度を算出することもできる。本実施例では、病変候補の悪性度に基づいて、拡大再構成画像の再構成条件を決定することについて説明する。なお、本実施例の全体構成と処理の流れは実施例１と同じであるので説明を省略する。
図８を用いて、本実施例の拡大再構成画像の再構成条件の決定処理の流れの一例について説明する。
（Ｓ８０１）
再構成条件決定部３０２は、病変候補データ３００に含まれる病変候補の中心座標や大きさ、画素値に関するデータとともに悪性度を取得する。本ステップで取得される病変候補の中心座標や大きさ、画素値に関するデータは実施例１と同様である。
悪性度には、病変候補が悪性であるレベルを表す数値として０．０～１．０の範囲の小数が用いられ、悪性度０．０は病変候補が良性であることを、悪性度１．０は病変候補が悪性であることを示す。つまり悪性度が０．０または１．０であるときには診断確定が比較的容易であるのに対し、悪性度が０．５近辺であるときには診断確定が比較的困難であり、より詳細なデータが必要になる。
（Ｓ８０２）
再構成条件決定部３０２は、Ｓ８０１で取得された病変候補のＸＹ面での大きさと悪性度に基づいて、拡大再構成画像のＸＹ面での視野ＦＯＶを算出する。視野ＦＯＶの算出には例えば式（１）を変形した次式が用いられる。
ＦＯＶ＝ＸＹｍａｘ×Ｌ（１－｜１－２Ｒ｜） … （６）
ここでＲは悪性度であり、０．０～１．０の範囲の小数が用いられる。
（Ｓ８０３）
再構成条件決定部３０２は、Ｓ８０１で取得された病変候補のＺ方向での大きさと悪性度に基づいて、拡大再構成画像のＺ方向での範囲を算出する。Ｚ方向での範囲の算出には例えば式（２）と式（３）を変形した次式が用いられる。
ＰｏｓＡ＝ｚ０－（Ｚｍａｘ×Ｍ（１－｜１－２Ｒ｜））／２ … （７）
ＰｏｓＢ＝ｚ０＋（Ｚｍａｘ×Ｍ（１－｜１－２Ｒ｜））／２ … （８）
またＺ方向での拡大再構成画像の間隔Ｉｎｔを、医用画像が撮影されるときに設定された最小間隔に設定し、式（４）を変形した次式によって拡大再構成画像の厚さＴｈｉｃｋを算出しても良い。
Ｔｈｉｃｋ＝ｋ×Ｍ（１－｜１－２Ｒ｜）×Ｉｎｔ … （９）
（Ｓ８０４）
再構成条件決定部３０２は、Ｓ８０１で取得された病変候補の画素値に基づいて、ウィンドウ幅ＷＷ（Window Width）とウィンドウレベルＷＬ（Window Level）を算出する。なおＷＷとＷＬの算出は、図５のＳ５０４と同様である。
（Ｓ８０５）
再構成条件決定部３０２は、Ｓ８０１で取得された病変候補の悪性度に基づいて、多断面画像を生成する。
図９を用いて、多断面画像の生成について説明する。図９（ａ）は病変候補を含む領域が拡大されたＸＹ面であり、基準線９００と傾斜線９０１が示される。基準線９００は病変候補の中心を通りＹ方向に沿う線である。傾斜線９０１は病変候補の中心にて基準線９００と角度θで交差する線であり、傾斜線９０１に沿って多断面画像が生成される。図９（ｂ）は病変候補の悪性度Ｒと角度θの関係を示す表の例である。
本ステップでは、病変候補の悪性度Ｒに応じて多断面画像の角度θが決定され、悪性度Ｒが０．５近辺であるときほど多くの多断面画像が生成されるように再構成条件が決定される。すなわち診断確定が比較的困難な病変候補に対して、より多角的に観察可能となる。
以上説明した処理の流れによって決定された再構成条件に基づいて、病変候補の拡大再構成画像が再構成され、表示される。病変候補とともに病変候補の詳細なデータである拡大再構成画像を読影医が確認できるので、病変候補の診断確定に要する時間を短縮可能となる。また本実施例では、悪性度に応じて、拡大再構成画像の視野や多断面画像の角度が調整されるので、診断確定が比較的困難な病変候補ほど、より詳細なデータが表示され、読影精度を向上できる。
実施例１と実施例２では、拡大再構成画像を再構成し表示することについて説明した。医用画像処理装置１００が検出する病変候補によっては、より詳細なデータを得るために再撮影が必要になる場合がある。本実施例では、病変候補データに基づいて、再撮影条件を決定することについて説明する。なお、本実施例の全体構成は実施例１と同じであるので説明を省略する。
図１０を用いて本実施例の機能ブロック図について説明する。なおこれらの機能は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等を用いた専用のハードウェアで構成されても良いし、ＣＰＵ１０１上で動作するソフトウェアで構成されても良い。以降の説明では各機能がソフトウェアで構成された場合について説明する。本実施例は、取得部３０１と再撮影条件決定部１００２を備える。
取得部３０１は、実施例１と同様に、病変候補データ３００を取得する。
再撮影条件決定部１００２は病変候補データ３００に基づいて、再撮影条件を決定する。
図１１を用いて、本実施例の処理の流れの一例について説明する。
（Ｓ１１０１）
取得部３０１はメモリ１０２から病変候補データ３００を取得する。病変候補データ３００は、医用画像処理装置１００からネットワークアダプタ１０４を介して送信されても良いし、予め記憶部１０３に記憶されたデータが読み出されても良い。
なお本ステップで取得される病変候補データ３００は、複数の病変候補の中から選択された病変候補の病変候補データ３００だけに限定されても良い。病変候補の選択には、図７（ａ）に例示される画面が用いられる。病変候補データ３００が限定されることにより、本ステップ以降の処理が低減され、処理時間を抑制できる。
（Ｓ１１０２）
再撮影条件決定部１００２は、Ｓ１１０１で取得された病変候補データ３００に基づいて、再撮影条件を決定する。
図１２を用いて、本ステップの処理の流れの一例について説明する。
（Ｓ１２０１）
再撮影条件決定部１００２は、病変候補データ３００に含まれる病変候補の中心座標と大きさと画素値に関するデータを取得する。本ステップでは、病変候補の大きさに関するデータとして、例えば病変候補のＺ方向での最大径Ｚｍａｘが取得される。また病変候補の画素値に関するデータとして、病変候補の画素値の平均値や病変候補の背景の画素値、病変候補と背景の画素値の差異であるコントラスト等が取得される。
（Ｓ１２０２）
再撮影条件決定部１００２は、Ｓ１２０１で取得された病変候補のＺ方向での最大径Ｚｍａｘに基づいて、Ｚ方向での撮影範囲を算出する。Ｚ方向での撮影範囲の算出には例えば式（２）と式（３）が用いられる。
（Ｓ１２０３）
再撮影条件決定部１００２は、Ｚ方向の撮影間隔を決定する。Ｚ方向の撮影間隔には、医用画像撮影装置１０９の最小間隔が用いられる。
（Ｓ１２０４）
再撮影条件決定部１００２は、病変候補の画素値に関するデータに基づいて、管電流と管電圧を決定する。
図１１の説明に戻る。
（Ｓ１１０３）
Ｓ１１０２で決定された再撮影条件は、表示部１０７に表示される。
（Ｓ１１０４）
操作者である医師は、表示部１０７に表示される再撮影条件を病変候補とともに確認し、再撮影するか否かを判定する。再撮影する場合はＳ１１０５へ処理が進み、再撮影しない場合は処理の流れは終了となる。
（Ｓ１１０５）
Ｓ１１０２で決定された再撮影条件に基づいて、医用画像撮影装置１０９を用いた再撮影が実行される。
以上説明した処理の流れにより、医用画像処理装置１００によって検出された病変候補の細部が観察可能な再撮影画像が取得され、表示される。病変候補とともに病変候補の詳細なデータである再撮影画像を読影医が確認できるので、病変候補の診断確定に要する時間を短縮可能となる。
以上、本発明の複数の実施例について説明した。本発明はこれらの実施例に限定されるものではなく、さまざまな変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明をわかりやすく説明するために詳細に説明したのであり、説明したすべ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る。さらに、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。
１００：医用画像処理装置、１０１：ＣＰＵ、１０２：メモリ、１０３：記憶部、１０４：ネットワークアダプタ、１０５：バス、１０６：入力部、１０７：表示部、１０８：ネットワーク、１０９：医用画像撮影装置、１１０：医用画像データベース、１１１：読影装置、１１２：投影データ取得部、１１３：再構成部、２００：断層画像、２０１：病変候補、３００：病変候補データ、３０１：取得部、３０２：再構成条件決定部、３０３：拡大再構成部、３０４：拡大再構成画像、６００：円、７００：病変候補表示部、７０１：マウスポインタ、７０２：拡大再構成画像表示部、７０３：ＸＹ断面画像、７０４：ＺＸ断面画像、７０５：ＹＺ断面画像、７０６：三次元画像、９００：基準線、９０１：傾斜線

Claims (14)

  1. 被検体の医用画像を撮影する医用画像撮影装置と、前記医用画像を処理する医用画像処理装置を含む医用画像診断支援システムであって、
    前記被検体の投影データを取得する投影データ取得部と、
    前記投影データに基づいて前記医用画像を再構成する再構成部と、
    前記医用画像から検出される病変候補のデータである病変候補データを取得する取得部と、
    前記病変候補データに基づいて、前記病変候補を含み前記医用画像よりも拡大される拡大再構成画像の再構成条件を決定する再構成条件決定部と、
    前記再構成条件を用いて前記拡大再構成画像を再構成する拡大再構成部と、
    前記拡大再構成画像を表示する表示部を備え、
    前記再構成条件決定部は、前記病変候補データに含まれる前記病変候補の悪性度に基づいて、前記拡大再構成画像の視野を調整することを特徴とする医用画像診断支援システム。
  2. 請求項１に記載の医用画像診断支援システムであって、
    前記再構成条件には、前記拡大再構成画像の視野や、再構成間隔、厚さが含まれることを特徴とする医用画像診断支援システム。
  3. 請求項１に記載の医用画像診断支援システムであって、
    前記表示部が前記拡大再構成画像を表示する表示条件には、ウィンドウ幅とウィンドウレベルが含まれることを特徴とする医用画像診断支援システム。
  4. 請求項３に記載の医用画像診断支援システムであって、
    前記表示条件は、前記病変候補データに含まれる画素値ヒストグラムに基づいて決定されることを特徴とする医用画像診断支援システム。
  5. 請求項１に記載の医用画像診断支援システムであって、
    前記再構成条件決定部は、前記病変候補データに含まれる前記病変候補の大きさに基づいて、前記拡大再構成画像の視野を決定することを特徴とする医用画像診断支援システム。
  6. 請求項１に記載の医用画像診断支援システムであって、
    前記拡大再構成部は、前記拡大再構成画像と異なる断面角度において、前記病変候補を含み前記医用画像よりも拡大される第二の拡大再構成画像を生成し、
    前記表示部は、前記第二の拡大再構成画像を前記拡大再構成画像とともに表示することを特徴とする医用画像診断支援システム。
  7. 請求項６に記載の医用画像診断支援システムであって、
    前記再構成条件決定部は、前記病変候補データに含まれる前記病変候補の悪性度に基づいて、前記第二の拡大再構成画像の断面角度を決定することを特徴とする医用画像診断支援システム。
  8. 請求項１に記載の医用画像診断支援システムであって、
    前記拡大再構成部は、前記病変候補を含む三次元画像を生成し、
    前記表示部は、前記三次元画像を前記拡大再構成画像とともに表示することを特徴とする医用画像診断支援システム。
  9. 請求項１に記載の医用画像診断支援システムであって、
    前記表示部は、前記病変候補を前記医用画像とともに表示する病変候補表示部を有し、
    前記病変候補表示部に表示される病変候補のうちの一つが選択されると、選択された病変候補の拡大再構成画像を表示することを特徴とする医用画像診断支援システム。
  10. 請求項１に記載の医用画像診断支援システムであって、
    前記病変候補データに基づいて、医用画像を再撮影するための条件である再撮影条件を決定する再撮影条件決定部をさらに備えることを特徴とする医用画像診断支援システム。
  11. 請求項１０に記載の医用画像診断支援システムであって、
    前記表示部は、前記病変候補を前記医用画像とともに表示する病変候補表示部を有し、
    前記再撮影条件決定部は、前記病変候補表示部に表示される病変候補の中から選択された病変候補の病変候補データに基づいて、前記再撮影条件を決定することを特徴とする医用画像診断支援システム。
  12. 請求項１に記載の医用画像診断支援システムであって、
    前記医用画像撮影装置は、前記再構成部を備え、
    前記医用画像処理装置は、前記再構成条件決定部を備え、
    前記医用画像撮影装置は、前記再構成された前記医用画像を前記医用画像処理装置に送信し、
    前記医用画像処理装置の前記再構成条件決定部は、受信した前記医用画像から検出された病変候補に基づいて前記再構成条件を決定し、前記再構成条件及び前記再構成条件に基づく再構成の指示を前記医用画像撮影装置に送信し、
    前記医用画像撮影装置の前記再構成部は、前記指示を受信すると、前記再構成条件を用いて前記投影データに基づいて第二の再構成画像を生成することを特徴とする医用画像診断支援システム。
  13. 医用画像を処理する医用画像処理装置であって、
    前記医用画像から検出される病変候補のデータである病変候補データを取得する取得部と、
    前記病変候補データに基づいて、前記病変候補を含み前記医用画像よりも拡大される拡大再構成画像の再構成条件を決定する再構成条件決定部と、
    前記再構成条件を用いて前記拡大再構成画像を再構成する拡大再構成部と、
    前記拡大再構成画像を表示する表示部を備え、
    前記再構成条件決定部は、前記病変候補データに含まれる前記病変候補の悪性度に基づいて、前記拡大再構成画像の視野を調整することを特徴とする医用画像処理装置。
  14. 医用画像を処理する医用画像処理方法であって、
    前記医用画像から検出される病変候補のデータである病変候補データを取得する取得ステップと、
    前記病変候補データに基づいて、前記病変候補を含み前記医用画像よりも拡大される拡大再構成画像の再構成条件を決定する再構成条件決定ステップと、
    前記再構成条件を用いて前記拡大再構成画像を再構成する拡大再構成ステップと、
    前記拡大再構成画像を表示する表示ステップを備え、
    前記再構成条件決定ステップでは、前記病変候補データに含まれる前記病変候補の悪性度に基づいて、前記拡大再構成画像の視野が調整されることを特徴とする医用画像処理方法。
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