JP7640366B2 - 医用画像処理装置 - Google Patents

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Description

開示の技術は、医用画像処理装置に関する。
放射線画像等の医用画像を処理対象とする医用画像処理装置のうち、バッテリで駆動されるものに関する技術として、以下の技術が知られている。例えば、特許文献１には、Ｘ線検査装置において、画像撮影時に画像補正処理とともに撮影画像を診断に供するための画像処理を行った画像を保存媒体に保存する処理と、画像補正処理のみを行った画像を保存媒体に保存する処理との切り替えを行うものが記載されている。このＸ線検査装置は、内部電源の残り容量が、予め設定した容量よりも少なくなった場合に上記の切り替えを行う。
特許文献２には、Ｘ線画像を撮影する平面センサパネルと、撮影した画像の保存や画像処理をするコントローラと、それらを駆動するためのバッテリと、から構成されるＸ線画像撮影装置において、ＡＣ電源が供給されていない場合には平面センサパネルから取得した画像の保存のみ行い、画像処理を行わないもの記載されている。
特開２００４－１７３９０６号公報 特開２００５－２７７３９号公報
放射線画像等の医用画像をコンピュータで解析する画像処理を実行することにより、医用画像から病変を検出して提示する等、診断に有用な情報を提供する医用画像処理装置が知られている。このようなコンピュータによる画像処理を伴う診断支援をＣＡＤ（Computer Aided Diagnosis）という。ＣＡＤ処理は、医用画像に対する画像処理を伴う為、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の画像処理に特化したプロセッサにＣＡＤ処理を行わせることで、汎用的な処理を得意とするＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いる場合と比較して、処理時間を大幅に短縮することができる。
一方、放射線を照射する照射部、コンソール及びバッテリを備えた移動型の放射線画像撮影装置（所謂回診車）において、ＣＡＤ機能を搭載したものが提案されている。移動型の放射線画像撮影装置に搭載されるＣＡＤ機能を、コンソールとは独立したＧＰＵによって実現することで、移動先においてＣＡＤ機能による診断支援を迅速に行うことが可能となる。しかしながら、この場合、ＧＰＵに対してもバッテリからの電力供給が必要となり、バッテリから消費される電力の量が増大する。その結果、装置の稼働時間が短くなること、又はバッテリの充電頻度が増加することが想定され、効率的な回診の妨げになるおそれがある。
開示の技術は、上記の点に鑑みてなされたものであり、医用画像に対する画像処理を実行するプロセッサ及びこのプロセッサに電力を供給するバッテリを備えた医用画像処理装置において、バッテリから消費される電力の量を抑制することを目的とする。
開示の技術に係る医用画像処理装置は、第１のプロセッサと、第１のプロセッサからの指示に応じて医用画像に対する画像処理を実行する第２のプロセッサと、第１のプロセッサ及び第２のプロセッサに電力を供給するバッテリと、を備える。第２のプロセッサは、電力消費量が互いに異なる複数の処理方法のうち、選択された処理方法により前記画像処理を行う。
第１のプロセッサは、バッテリの残量に基づいて複数の処理方法のうちのいずれか１つを選択してもよい。第１のプロセッサは、画像処理の目的を示す情報に基づいて複数の処理方法のうちのいずれか１つを選択してもよい。第１のプロセッサは、画像処理の実行予定を示す情報に基づいて複数の処理方法のうちのいずれか１つを選択してもよい。
複数の処理方法は、計算処理量が互いに異なっていてもよい。複数の処理方法は、処理対象とする医用画像の画素数が互いに異なっていてもよい。
バッテリとは異なる電源から電力の供給を受けて画像処理を実行する第３のプロセッサが利用可能である場合、第１のプロセッサは、第２のプロセッサによる複数の処理方法及び第３のプロセッサによる処理方法のうちのいずれか１つを選択してもよい。第１のプロセッサは、バッテリの残量が閾値以下の場合、第３のプロセッサによる処理方法を選択してもよい。
医用画像は放射線画像であってもよい。この場合、医用画像処理装置は、バッテリから電力の供給を受けて、放射線画像を撮影するための放射線を照射する放射線照射部を更に有していてもよい。第２のプロセッサは、画像処理により、医用画像を用いた診断を支援する情報を出力してもよい。医用画像処理装置は、第１のプロセッサに電力を供給するための第１のバッテリと、第２のプロセッサに電力を供給するための第２のバッテリとを含んでいてもよい。医用像処理装置は、移動型であってもよい。
開示の技術によれば、医用画像に対する画像処理を実行するプロセッサ及びこのプロセッサに電力を供給するバッテリを備えた医用画像処理装置において、バッテリから消費される電力の量を抑制することが可能となる。
開示の技術の実施形態に係る診察システムの構成の一例を示すブロック図である。 開示の技術の実施形態に係る医用画像処理の外観の一例を示す側面図である。 放射線画像の撮影方法の一例を示す斜視図である。 開示の技術の実施形態に係る放射線照射部の構成の一例を示すブロック図である。 開示の技術の実施形態に係るコンソールのハードウェア構成の一例を示す図である。 開示の技術の実施形態に係る診断支援部のハードウェア構成の一例を示す図である。 開示の技術の実施形態に係る検出モデルを機械学習により学習させる学習フェーズにおいて実施される処理の一例を示す図である。 開示の技術の実施形態に係る処理方法選択用テーブルの一例を示す図である。 開示の技術の実施形態に係るコンソールの機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。 開示の技術の実施形態に係る診察処理プログラムを実行することによって実施される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 開示の技術の実施形態に係る診断支援部の機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。 開示の技術の実施形態に係るＣＡＤ処理プログラムを実行することによって実施される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 開示の技術の他の実施形態に係る処理方法選択用テーブルの一例を示す図である。 開示の技術の他の実施形態に係る処理方法選択用テーブルの一例を示す図である。 開示の技術の他の実施形態に係る診察オーダー情報の一例を示す図である。 開示の技術の他の実施形態に係る診察システムの構成の一例を示すブロック図である。 開示の技術の実施形態に係る第２の診断支援部のハードウェア構成の一例を示す図である。 開示の技術の他の実施形態に係る処理方法選択用テーブルの一例を示す図である。 開示の技術の他の実施形態に係る処理方法選択用テーブルの一例を示す図である。 開示の技術の他の実施形態に係る診断支援部のハードウェア構成の一例を示す図である。 開示の技術の他の実施形態に係る診断支援部の機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。 開示の技術の他の実施形態に係る処理方法選択用テーブルの一例を示す図である。 開示の技術の他の実施形態に係るＣＡＤ処理プログラムを実行することによって実施される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 開示の技術の他の実施形態に係る医用画像処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
以下、開示の技術の実施形態の一例を、図面を参照しつつ説明する。なお、各図面において同一または等価な構成要素及び部分には同一の参照符号を付与し、重複する説明は適宜省略する。
［第１の実施形態］
図１は、開示の技術の実施形態に係る診察システム１の構成の一例を示す図である。診察システム１は、医用画像処理装置１０及び電子カセッテ６０を含んで構成されている。図２は、医用画像処理装置１０の外観の一例を示す側面図である。医用画像処理装置１０は、Ｘ線等の放射線を被写体である患者に照射することにより得られる放射線画像を取得し、放射線画像について画像処理を伴うＣＡＤ処理を行い、ＣＡＤ処理の結果を提示する機能を有する。放射線画像は、開示の技術における「医用画像」の一例であり、電子カセッテ６０によって生成される。
図２に示すように、医用画像処理装置１０は、その底部に車輪１１を有している。すなわち、医用画像処理装置１０は、持ち運びが可能な移動型である。したがって、医用画像処理装置１０は、病棟の入院患者のもとを医師が巡回して診察する回診に用いることが可能である。図１に示すように、医用画像処理装置１０は、放射線照射部２０、コンソール３０、診断支援部４０及びバッテリ５０を備えている。
放射線照射部２０は、放射線画像を撮影する際に被写体に向けて照射されるＸ線等の放射線を照射する機能を有する。放射線照射部２０は、アーム部１２の先端に設けられている。アーム部１２は、その長手方向に伸縮可能であり、更に軸部１３を回転軸として回転可能である。
コンソール３０及び診断支援部４０は、互いに独立したコンピュータを含んで構成されている。バッテリ５０は、放射線照射部２０、コンソール３０及び診断支援部４０のそれぞれに電力を供給する。バッテリ５０は、リチウムポリマーバッテリ等の二次電池であり、コネクタ（図示せず）を介して充電が可能である。バッテリ５０は、その残量を計測し、コンソール３０に通知する機能を有する。コンソール３０、診断支援部４０及びバッテリ５０は、医用画像処理装置１０に内蔵されている。
図３は、医用画像処理装置１０及び電子カセッテ６０を用いた放射線画像の撮影方法の一例を示す斜視図である。図３には、診察台３００の上に仰臥位状態とされた被写体２０１の胸部の放射線画像を撮影する場合が例示されている。電子カセッテ６０は放射線照射部２０と対向する位置に配置される。被写体２０１は、撮影対象部位が放射線の照射野内に収まるように、放射線照射部２０と電子カセッテ６０との間に配置される。
放射線技師又は医師等のユーザ２００が、照射スイッチ１４を操作することにより、放射線照射部２０から放射線Ｒが照射される。被写体２０１を透過した放射線は、電子カセッテ６０に到達する。電子カセッテ６０は、被写体２０１を透過した放射線を検出して放射線画像を生成する公知の可搬型のＦＰＤ（Flat Panel Detector）である。電子カセッテ６０は、放射線照射部２０から照射される放射線Ｒの照射開始を自動検出する機能を有している。このため、電子カセッテ６０は、医用画像処理装置１０と接続することなく放射線画像を生成することが可能である。電子カセッテ６０は、無線通信機能を有しており、生成した放射線画像を無線通信によってコンソール３０に送信する。医用画像処理装置１０は、電子カセッテ６０を収容するための収容部１５（図２参照）を有する。電子カセッテ６０が収容部１５に収容された状態において、電子カセッテ６０に内蔵されたバッテリ（図示せず）を充電することが可能である。
以下において、図１に示す医用画像処理装置１０の各構成要素について詳細に説明する。
図４は、放射線照射部２０の構成の一例を示すブロック図である。放射線照射部２０は、制御部２１、電圧発生部２２、放射線管２３及び照射野限定器２４を備えている。放射線管２３は、フィラメント、ターゲット、グリッド電極（いずれも図示せず）を含んで構成されている。陰極であるフィラメントと陽極であるターゲットとの間には、電圧発生部２２から出力される電圧が印加される。なお、フィラメントとターゲットの間に印加される電圧は、管電圧と呼ばれる。フィラメントは、印加された管電圧に応じた熱電子をターゲットに向けて放出する。ターゲットは、フィラメントからの熱電子の衝突によって放射線を出射する。グリッド電極は、フィラメントとターゲットの間に配置されている。グリッド電極は、フィラメントからターゲットに向かう熱電子の流量を制御する。フィラメントからターゲットに向かう熱電子の流量は、管電流と呼ばれる。制御部２１は、コンソール３０からの指示に基づいて、管電圧、管電流及び放射線の照射時間を制御する。
照射スイッチ１４は、放射線技師又は医師等のユーザが放射線の照射開始を指示するための２段押下型のスイッチである。照射スイッチ１４が１段目まで押下されると、フィラメントが予熱され、同時にターゲットの回転が開始される。フィラメントが規定の温度に達し、かつターゲットが規定の回転数となったときにウォームアップが完了する。ウォームアップが完了した状態において、照射スイッチ１４が２段目まで押下されると、電圧発生部２２から電圧が出力され、放射線管２３から放射線が出射される。
照射野限定器２４は、放射線管２３から出射される放射線の照射野を限定する。照射野限定器２４は、例えば、放射線を遮蔽する４枚の遮蔽板が四角形の各辺上に配置され、放射線を透過させる四角形の開口が中央部に形成された構成である。照射野限定器２４は、４枚の遮蔽板の位置を変更することで開口の大きさを変化させ、これにより放射線の照射野の大きさを変化させる。
コンソール３０は、医用画像処理装置１０において実行される各種の処理を統括的に制御するコンピュータである。図５は、コンソール３０のハードウェア構成の一例を示す図である。コンソール３０は、ＣＰＵ３１、ＲＡＭ（Random Access Memory）３２、不揮発性メモリ３３、タッチパネルディスプレイ３４、無線インターフェース３５、通信インターフェース３６を有する。ＣＰＵ３１、ＲＡＭ３２、不揮発性メモリ３３、タッチパネルディスプレイ３４、無線インターフェース３５、通信インターフェース３６は、バス３９に接続されている。
不揮発性メモリ３３は、フラッシュメモリ等の記憶装置であり、後述する診察処理プログラム３７及び処理方法選択用テーブル３８を記憶している。ＲＡＭ３２は、ＣＰＵ３１が処理を実行するためのワークメモリである。ＣＰＵ３１は、不揮発性メモリ３３に記憶された診察処理プログラム３７をＲＡＭ３２へロードし、診察処理プログラム３７にしたがって処理を実行する。ＣＰＵ３１は、開示の技術における「第１のプロセッサ」の一例である。
タッチパネルディスプレイ３４は、ＣＰＵ３１によって実行される処理に供される情報の入力を受付ける入力装置及びＣＰＵ３１によって実行された処理の結果を出力する出力装置として機能する。なお、入力装置は、操作ボタン、ハードウェアキーボード、マウス、トラックボール等の公知の入力手段を含んで構成されていてもよい。
無線インターフェース３５は、コンソール３０が電子カセッテ６０及びその他の機器との間で無線通信によって情報又はデータの送受信を行うためのインターフェースである。コンソール３０は、電子カセッテ６０から無線通信によって送信される放射線画像を、無線インターフェース３５を介して取得する。取得された放射線画像は、不揮発性メモリ３３に保存される。
通信インターフェース３６は、コンソール３０が診断支援部４０及びその他の機器との間で情報又はデータの送受信を行うためのインターフェースである。通信インターフェース３６は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）に準拠するものであってもよい。また、コンソール３０は、バッテリ５０から通信インターフェース３６を介してバッテリ５０の残量を示す情報を取得する。
診断支援部４０は、コンソール３０からの指示に応じて、放射線画像に対して画像処理を伴うＣＡＤ処理を実行するコンピュータである。診断支援部４０は、ＣＡＤ処理の結果として、医用画像を用いた診断を支援する情報を出力する。診断支援部４０は、ＣＡＤ処理として、例えば、放射線画像に含まれる病変部位等の異常陰影を検出し、その結果をコンソール３０に送信する。診断支援部４０は、コンソール３０とは独立したコンピュータによって構成される。
図６は、診断支援部４０のハードウェア構成の一例を示す図である。診断支援部４０は、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）４１、ＲＡＭ４２、不揮発性メモリ４３及び通信インターフェース４４を有する。ＧＰＵ４１、ＲＡＭ４２、不揮発性メモリ４３及び通信インターフェース４４は、バス４９に接続されている。
ＧＰＵ４１は、コンソール３０が備えるＣＰＵ３１よりも多くのコアを有し、行列演算等の比較的単純な計算を並行して行うことが可能なプロセッサである。このため、ＧＰＵ４１は、放射線画像の画像処理を伴うＣＡＤ処理を、ＣＰＵ３１よりも高速に行うことが可能である。ＧＰＵ４１は、開示の技術における「第２のプロセッサ」の一例である。
不揮発性メモリ４３は、フラッシュメモリ等の記憶装置であり、後述するＣＡＤ処理プログラム４５、第１の検出モデル４６Ａ、第２の検出モデル４６Ｂ及び第３の検出モデル４６Ｃを記憶している。ＲＡＭ４２は、ＧＰＵ４１が処理を実行するためのワークメモリである。ＧＰＵ４１は、不揮発性メモリ４３に記憶されたＣＡＤ処理プログラム４５をＲＡＭ４２へロードし、ＣＡＤ処理プログラム４５にしたがってＣＡＤ処理を実行する。通信インターフェース４４は、コンソール３０及びその他の機器との間で情報又はデータの送受信を行うためのインターフェースである。通信インターフェース４４は、例えば、ＵＳＢに準拠するものであってもよい。
診断支援部４０は、ＧＰＵ４１、ＲＡＭ４２、不揮発性メモリ４３及び通信インターフェース４４を収容する筐体を備えた、着脱可能な所謂「外付けＧＰＵボックス」の形態を有していてもよい。また、診断支援部４０は、ＧＰＵ４１に加え、汎用的な処理を得意とするＣＰＵを更に備えていてもよい。この場合、ＧＰＵ４１が放射線画像の画像処理を専門的に行い、ＣＰＵがプログラムの実行制御及びコンソール３０との間の通信制御等の汎用的な処理を行うことが好ましい。
第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃは、それぞれ、放射線画像に含まれる病変部位等の異常陰影を検出するための数理モデルであり、機械学習により学習を行った学習済みモデルである。第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃは、例えば、ニューラルネットワークを用いて構成される。第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃは、例えば、深層学習（Deep Learning）の対象となる多層ニューラルネットワークである深層ニューラルネットワーク（ＤＮＮ：Deep Neural Network）を用いて構成されている。ＤＮＮとして、例えば、画像を対象とする畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network）が用いられる。
第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６ＢにＣＡＤ処理対象の放射線画像を入力することで、ＣＡＤ処理対象の放射線画像に含まれる病変部位等の異常陰影の検出結果が第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｂから出力される。ＧＰＵ４１は、第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃを選択的に用いてＣＡＤ処理を実行する。
第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃは、これらを用いて異常陰影を検出する場合の、ＧＰＵ４１における電力消費量が互いに異なる。本実施形態において、第１の検出モデル４６Ａを使用する場合の電力消費量は最も少なく、第３の検出モデル４６Ｃを使用する場合の電力消費量は最も多い。第２の検出モデル４６Ｂを使用する場合の電力消費量は、第１の検出モデル４６Ａを使用する場合よりも多く、第３の検出モデル４６Ｃを使用する場合よりも少ない。
本実施形態において、第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃは、これらを用いて異常陰影を検出する場合の計算処理量が互いに異なる。第１の検出モデル４６Ａを使用する場合の計算処理量は最も少なく、第３の検出モデル４６Ｂを使用する場合の計算処理量は最も多く、第２の検出モデル４６Ｂを使用する場合の計算処理量は、第１の検出モデル４６Ａを使用する場合よりも多く且つ第３の検出モデル４６Ｃを使用する場合よりも少ない。例えば、第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃは、これらを構成するニューラルネットワークの中間層の層数が互いに異なっていてもよい。すなわち、第１の検出モデル４６Ａは中間層の層数が最も少なく、第３の検出モデル４６Ｃは中間層の層数が最も多く、第２の検出モデル４６Ｂは中間層の層数が第１の検出モデル４６Ａよりも多く且つ第３の検出モデル４６Ｃよりも少なくてもよい。これに伴い、第１の検出モデル４６Ａを使用する場合の異常陰影の検出精度は最も低く、第３の検出モデル４６Ｃを使用する場合の異常陰影の検出精度は最も高く、第２の検出モデル４６Ｂを使用する場合の異常陰影の検出精度は、第１の検出モデル４６Ａを使用する場合よりも高く且つ第３の検出モデル４６Ｃを使用する場合よりも低くてもよい。
図７は、第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃを機械学習により学習させる学習フェーズにおいて実施される処理の一例を示す図である。第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃは、それぞれ、教師データＴＤを用いて学習を行う。教師データＴＤは、正解ラベルＣＬが付された複数の放射線画像ＸＰを含む。教師データＴＤに含まれる放射線画像ＸＰは、各種の異常陰影を含むサンプル画像である。正解ラベルＣＬは、例えば、放射線画像ＸＰ内における異常陰影の位置情報である。
学習フェーズにおいて、第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃには、それぞれ放射線画像ＸＰが入力される。第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃは、それぞれ入力された放射線画像ＸＰから異常陰影を検出した結果である検出結果ＤＲを出力する。この検出結果ＤＲと正解ラベルＣＬとに基づいて、損失関数を用いた損失演算がなされる。そして、損失演算の結果に応じて第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃの各種係数（重み係数、バイアスなど）の更新設定がなされ、更新設定にしたがって第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃが更新される。
学習フェーズにおいては、放射線画像ＸＰの第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃへの入力、第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃからの検出結果ＤＲの出力、損失演算、更新設定、及び第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃの更新の一連の処理が繰り返し行われる。この一連の処理の繰り返しは、異常陰影の検出精度が、各検出モデルにおいて予め定められた設定レベルまで達した場合に終了される。検出精度が設定レベルまで達した第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃは、それぞれ学習済みの検出モデルとして不揮発性メモリ４３に記憶される。第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃは、診断支援部４０において行われるＣＡＤ処理に用いられる。
このように、本実施形態に係る医用画像処理装置１０は、放射線画像を撮影する機能に加え、取得した放射線画像に対する画像処理を伴うＣＡＤ処理を行う機能も併せ持つ。しかしながら、ＣＡＤ処理を実行するＧＰＵ４１を含む診断支援部４０に対してもバッテリ５０からの電力供給が必要となり、ＣＡＤ処理機能を備えない場合と比較して、バッテリ５０から消費される電力の量が増大する。その結果、医用画像処理装置１０の稼働時間が短くなる、又は、バッテリ５０の充電頻度が増加することが想定され、効率的な回診の妨げになるおそれがある。
そこで、本実施形態に係る医用画像処理装置１０は、ＣＡＤ処理を実行する場合に、電力消費量が互いに異なる複数の処理方法のうち、選択された処理方法によりＣＡＤ処理を行うことで、バッテリ５０から消費される電力の量を抑制する。具体的には、第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃのうち、使用する検出モデルがバッテリ５０の残量に基づいて選択され、選択された検出モデルを用いてＣＡＤ処理が行われる。
図８は、コンソール３０の不揮発性メモリ３３に記憶された処理方法選択用テーブル３８の一例を示す図である。処理方法選択用テーブル３８は、バッテリ５０の残量と、ＣＡＤ処理において使用する検出モデルとが対応付けられたテーブルである。すなわち、処理方法選択用テーブル３８において、バッテリ５０の残量に応じたＣＡＤ処理の処理方法が規定されている。図８に例示する処理方法選択用テーブル３８によれば、バッテリ５０の残量が３０％未満である場合、第１の検出モデル４６Ａを用いた処理方法が選択され、バッテリ５０の残量が３０％以上６０％未満である場合、第２の検出モデル４６Ｂを用いた処理方法が選択され、バッテリ５０の残量が６０％以上である場合、第３の検出モデル４６Ｃを用いた処理方法が選択される。
図９は、コンソール３０の機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。コンソール３０は、診察処理部１３１、情報取得部１３２及び処理方法選択部１３３を含む。ＣＰＵ３１が、診察処理プログラム３７を実行することにより、コンソール３０は、診察処理部１３１、情報取得部１３２及び処理方法選択部１３３として機能する。
診察処理部１３１は、放射線の照射条件の設定、放射線画像の取得、ＣＡＤ処理の実行指示、ＣＡＤ処理の結果の取得及び表示等を行う。
情報取得部１３２は、ＣＡＤ処理の処理方法を選択するための情報として、バッテリ５０から通知されるバッテリ５０の残量を示す情報を取得する。
処理方法選択部１３３は、処理方法選択用テーブル３８を参照することにより、第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃのいずれかを用いた処理方法のうち、情報取得部１３２によって取得された情報によって示されるバッテリ５０の残量に対応する処理方法を選択する。
図１０は、コンソール３０のＣＰＵ３１が、診察処理プログラム３７を実行することによって実施される診察処理の流れの一例を示すフローチャートである。診察処理プログラム３７は、例えば、放射線技師又は医師等のユーザが、タッチパネルディスプレイ３４を操作することによって、診察処理の開始を指示した場合に実行される。
ステップＳ１において、ＣＰＵ３１は、診察処理部１３１として機能し、放射線照射部２０から照射される放射線の照射条件を設定する処理を行う。具体的にはＣＰＵ３１は、撮影メニューの選択画面をタッチパネルディスプレイ３４に表示させ、撮影メニューの選択指示を受け付ける。放射線技師又は医師等のユーザは、図示しないＲＩＳ（Radiology Information System）から供給される診察オーダー情報において指定された撮影手技に対応する撮影メニューを選択する。なお、コンソール３０は、無線インターフェース３５を介してＲＩＳに接続することが可能である。ＣＰＵ３１は、選択された撮影メニューに対応する管電圧、管電流及び照射時間を含む放射線の照射条件を放射線照射部２０の制御部２１に供給する。これにより、放射線照射部２０において、管電圧、管電流及び照射時間を含む放射線の照射条件が設定される。なお、ユーザは、タッチパネルディスプレイ３４を操作することにより、撮影メニューに対応付けられている放射線の照射条件を修正することが可能である。
ステップＳ２において、ＣＰＵ３１は、診察処理部１３１として機能し、放射線の照射が開始されたか否かを判定する。ＣＰＵ３１は、例えば、照射スイッチ１４が２段目まで押下されたことを検出すると、放射線の照射が開始されたものと判定する。
ステップＳ３において、ＣＰＵ３１は、診察処理部１３１として機能し、放射線の照射が完了したか否かを判定する。ＣＰＵ３１は、例えば、放射線の照射開始時点から、ステップＳ１において設定された照射時間が経過したものと判定した場合に放射線の照射が完了したものと判定する。
放射線照射部２０から照射され、被写体を透過した放射線は、電子カセッテ６０に到達する。電子カセッテ６０は、被写体を透過した放射線を検出して放射線画像を生成し、生成した放射線画像を無線通信によってコンソール３０に送信する。
ステップＳ４において、ＣＰＵ３１は、診察処理部１３１として機能し、電子カセッテ６０から送信される放射線画像を取得したか否かを判定する。ＣＰＵ３１は、放射線画像を取得したものと判定すると、取得した放射線画像を不揮発性メモリ３３に保存し、処理をステップＳ５に移行する。
ステップＳ５において、ＣＰＵ３１は、情報取得部１３２として機能し、ＣＡＤ処理の処理方法を選択するための情報として、バッテリ５０から通知されるバッテリ５０の残量を示す情報を取得する。
ステップＳ６において、ＣＰＵ３１は、処理方法選択部１３３として機能し、処理方法選択用テーブル３８を参照することにより、第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃのいずれかを用いた処理方法のうち、ステップＳ５において取得された情報によって示されるバッテリ５０の残量に対応する処理方法を選択する。
ステップＳ７において、ＣＰＵ３１は、診察処理部１３１として機能し、ＣＡＤ処理の実行指示、ＣＡＤ処理対象の放射線画像及びステップＳ６において選択した処理方法を示す情報（以下、処理方法情報という）を診断支援部４０に送信する。なお、ＣＰＵ３１は、ユーザからの指示に基づいてＣＡＤ処理の実行指示、ＣＡＤ処理対象の放射線画像及び処理方法情報を診断支援部４０に送信してもよい。
診断支援部４０は、ＣＡＤ処理の実行指示、ＣＡＤ処理対象の放射線画像及び処理方法情報を受信すると、第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃのうち、処理方法情報によって示される検出モデルを用いて、ＣＡＤ処理対象の放射線画像に対する画像処理を伴うＣＡＤ処理を実行し、その結果をコンソール３０に送信する。
ステップＳ８において、ＣＰＵ３１は、診察処理部１３１として機能し、診断支援部４０から送信されるＣＡＤ処理の結果を取得したか否かを判定する。
ステップＳ９において、ＣＰＵ３１は、診察処理部１３１として機能し、ステップＳ８において取得したＣＡＤ処理の結果をタッチパネルディスプレイ３４に表示させる。
図１１は、診断支援部４０の機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。診断支援部４０は、検出モデル選択部１４１及びＣＡＤ処理部１４２を含む。ＧＰＵ４１がＣＡＤ処理プログラム４５を実行することにより、診断支援部４０は検出モデル選択部１４１及びＣＡＤ処理部１４２として機能する。
検出モデル選択部１４１は、第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃのうち、コンソール３０から送信される処理方法情報によって示される検出モデルを選択する。
ＣＡＤ処理部１４２は、コンソール３０から送信されるＣＡＤ処理の実行指示に応じて、検出モデル選択部１４１によって選択された検出モデルを用いて、ＣＡＤ処理対象の放射線画像の画像処理を伴うＣＡＤ処理を実行する。具体的には、ＣＡＤ処理部１４２は、不揮発性メモリ４３に記憶されている第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃのうち、検出モデル選択部１４１によって選択された検出モデルにＣＡＤ処理対象の放射線画像を入力する。これにより、検出モデルは、ＣＡＤ処理対象の放射線画像に含まれる病変部位等の異常陰影を検出する。ＣＡＤ処理部１４２は、例えば、検出モデルによって検出された異常陰影の、放射線画像における座標位置を示す位置情報をＣＡＤ処理の結果として出力する。ＣＡＤ処理部１４２は、ＣＡＤ処理対象の放射線画像に、異常陰影の位置を示すマークを付与した画像を、ＣＡＤ処理の結果として出力してもよい。また、ＣＡＤ処理部１４２は、検出した異常陰影に対応する疾患の種別を特定し、特定した種別をＣＡＤ処理の結果に含めてもよい。ＣＡＤ処理部１４２は、ＣＡＤ処理の結果をコンソール３０に送信する。
図１２は、診断支援部４０のＧＰＵ４１が、ＣＡＤ処理プログラム４５を実行することによって実施される処理の流れの一例を示すフローチャートである。ＣＡＤ処理プログラム４５は、例えば、診察処理プログラム３７の実行開始に伴って実行される。
ステップＳ１１において、ＧＰＵ４１は、ＣＡＤ処理部１４２として機能し、コンソール３０から送信されるＣＡＤ処理の実行指示、ＣＡＤ処理対象の放射線画像及び処理方法情報を受信したか否かを判定する。ＧＰＵ４１は、ＣＡＤ処理の実行指示、ＣＡＤ処理対象の放射線画像及び処理方法情報を受信したものと判定すると、処理をステップＳ１２に移行する。
ステップＳ１２において、ＧＰＵ４１は、検出モデル選択部１４１として機能し、第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃのうち、ステップＳ１１において受信した処理方法情報によって示される検出モデルを選択する。
ステップＳ１３において、ＧＰＵ４１は、ＣＡＤ処理部１４２として機能し、第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃのうち、ステップＳ１２において選択した検出モデルを用いて、ステップＳ１１において受信したＣＡＤ処理対象の放射線画像に対する画像処理を伴うＣＡＤ処理を実行する。ステップＳ１４において、ＧＰＵ４１は、ＣＡＤ処理の結果をコンソール３０に送信する。
以上のように、開示の技術の実施形態に係る医用画像処理装置１０によれば、医用画像に対する画像処理を伴うＣＡＤ処理を実行する診断支援部４０のＧＰＵ４１は、電力消費量が互いに異なる複数の処理方法のうち、バッテリ５０の残量に基づいて選択された処理方法によりＣＡＤ処理を行う。処理方法の選択は、第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃのうち、ＣＡＤ処理において使用される検出モデルを選択することにより実現される。
医用画像処理装置１０によれば、上記のように、例えば、バッテリ５０の残量が少ない場合には、電力消費量が相対的に少ない検出モデルを用いてＣＡＤ処理を行うといった制御が可能となる。これにより、診断支援部４０（ＧＰＵ４１）における電力消費量を抑制し、バッテリ５０から消費される電力の量を抑制することが可能となる。これにより、医用画像処理装置１０の稼働時間を長くすることができる。また、バッテリ５０の充電頻度を少なくすることができる。したがって、医用画像処理装置１０を用いて、効率的な回診を行うことが可能となる。
［第２の実施形態］
上記した第１の実施形態に係る医用画像処理装置１０は、ＣＡＤ処理の処理方法をバッテリ５０の残量を示す情報に基づいて選択するものであった。これに対して第２の実施形態に係る医用画像処理装置１０は、ＣＡＤ処理の処理方法を、ＣＡＤ処理の目的を示す情報に基づいて選択する。ＣＡＤ処理の目的とは、医用画像処理装置１０を用いて行われる診察の目的であり、例えば、経過観察、精密診断及び原因解析等が挙げられる。
図１３は、本実施形態に係る処理方法選択用テーブル３８Ａの一例を示す図である。処理方法選択用テーブル３８Ａは、ＣＡＤ処理の目的と、ＣＡＤ処理において使用する検出モデルとが対応付けられたテーブルである。すなわち、処理方法選択用テーブル３８Ａにおいて、ＣＡＤ処理の目的に応じたＣＡＤ処理の処理方法が規定されている。処理方法選択用テーブル３８によれば、ＣＡＤ処理の目的が経過観察である場合、第１の検出モデル４６Ａを用いた処理方法が選択され、ＣＡＤ処理の目的が精密診断である場合、第２の検出モデル４６Ｂを用いた処理方法が選択され、ＣＡＤ処理の目的が原因解析である場合、第３の検出モデル４６Ｃを用いた処理方法が選択される。
ＣＡＤ処理の目的が経過観察である場合、放射線画像から既知の異常陰影を検出することになるので、異常陰影の検出を高精度に行うことを要しないと考えられる。したがって、ＣＡＤ処理の目的が経過観察である場合、異常陰影の検出精度が相対的に低い第１の検出モデル４６Ａを用いてＣＡＤ処理を行うことが可能であると考えられる。一方、ＣＡＤ処理の目的が精密診断又は原因解析である場合、異常陰影の検出を高精度に行うことが好ましく、特に原因解析の場合には、異常陰影の検出を最高精度で行うことが好ましい。したがって、ＣＡＤ処理の目的が精密診断である場合、異常陰影の検出精度が相対的に高い第２の検出モデル４６Ｂを用いてＣＡＤ処理を行い、ＣＡＤ処理の目的が原因解析である場合、異常陰影の検出精度が最も高い第３の検出モデル４６Ｃを用いてＣＡＤ処理を行うことが好ましい。
本実施形態において、コンソール３０の機能部である情報取得部１３２（図９参照）は、ＣＡＤ処理の処理方法を選択するための情報として、ＣＡＤ処理の目的を示す情報を取得する。ＣＡＤ処理の目的を示す情報は、例えば、放射線画像の撮影に際し、ユーザがタッチパネルディスプレイ３４を操作することによって入力されてもよい。また、ＲＩＳから供給される診察オーダー情報にＣＡＤ処理の目的を示す情報が含まれている場合、情報取得部１３２は、診察オーダー情報を取得することで、ＣＡＤ処理の目的を示す情報を取得してもよい。
本実施形態において、コンソール３０の機能部である処理方法選択部１３３（図９参照）は、処理方法選択用テーブル３８Ａを参照することにより、第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃのいずれかを用いた処理方法のうち、情報取得部１３２によって取得された情報によって示されるＣＡＤ処理の目的に対応する処理方法を選択する。
本実施形態において、コンソール３０のＣＰＵ３１は、図１０に示すフローチャートのステップＳ５において、情報取得部１３２として機能し、ＣＡＤ処理の処理方法を選択するための情報として、ＣＡＤ処理の目的を示す情報を取得する。ＣＡＤ処理の目的を示す情報は、例えば、ユーザがタッチパネルディスプレイ３４を操作することによって入力したものを取得してもよいし、ＲＩＳから供給される診察オーダーを取得することによって取得してもよい。
ステップＳ６において、ＣＰＵ３１は、処理方法選択部１３３として機能し、処理方法選択用テーブル３８Ａを参照することにより、第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃのいずれかを用いた処理方法のうち、ステップＳ５において取得された情報によって示されるＣＡＤ処理の目的に対応する処理方法を選択する。
本実施形態に係る医用画像処理装置１０によれば、上記のように、例えば、ＣＡＤ処理の目的が、異常陰影の検出を高精度で行うことを要しないものである場合には、電力消費量が相対的に少ない検出モデルを用いてＣＡＤ処理を行うといった制御が可能となる。これにより、診断支援部４０（ＧＰＵ４１）における電力消費量を抑制し、バッテリ５０から消費される電力の量を抑制することが可能となる。
［第３の実施形態］
上記した第１の実施形態に係る医用画像処理装置１０は、ＣＡＤ処理の処理方法をバッテリ５０の残量を示す情報に基づいて選択するものであり、第２の実施形態に係る医用画像処理装置１０は、ＣＡＤ処理の処理方法をＣＡＤ処理の目的を示す情報に基づいて選択するものであった。これに対して、第３の実施形態に係る医用画像処理装置１０は、ＣＡＤ処理の処理方法を、バッテリ５０の残量を示す情報及びＣＡＤ処理の目的を示す情報の双方に基づいて選択する。
図１４は、本実施形態に係る処理方法選択用テーブル３８Ｂの一例を示す図である。処理方法選択用テーブル３８Ｂは、ＣＡＤ処理の目的及びバッテリ５０の残量の組み合わせと、ＣＡＤ処理において使用する検出モデルとが対応付けられたテーブルである。すなわち、処理方法選択用テーブル３８Ｂにおいて、ＣＡＤ処理の目的及びバッテリ５０の残量の組み合わせに応じたＣＡＤ処理の処理方法が規定されている。処理方法選択用テーブル３８Ｂによれば、例えば、ＣＡＤ処理の目的が経過観察であり且つバッテリ５０の残量が３０％未満である場合、第１の検出モデル４６Ａを用いた処理方法が選択され、ＣＡＤ処理の目的が精密診断であり且つバッテリ残量が３０％以上６０％未満の場合、第２の検出モデル４６Ｂを用いた処理方法が選択され、ＣＡＤ処理の目的が原因解析であり且つバッテリ５０の残量が６０％以上１００％未満である場合、第３の検出モデル４６Ｃを用いた処理方法が選択される。
本実施形態において、コンソール３０の機能部である情報取得部１３２（図９参照）は、ＣＡＤ処理の処理方法を選択するための情報として、ＣＡＤ処理の目的を示す情報及びバッテリ５０の残量を示す情報を取得する。
本実施形態において、コンソール３０の機能部である処理方法選択部１３３（図９参照）は、処理方法選択用テーブル３８Ｂを参照することにより、第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃのいずれかを用いた処理方法のうち、情報取得部１３２によって取得された情報によって示されるＣＡＤ処理の目的及びバッテリ５０の残量の組み合わせに対応する処理方法を選択する。
本実施形態において、コンソール３０のＣＰＵ３１は、図１０に示すフローチャートのステップＳ５において、情報取得部１３２として機能し、ＣＡＤ処理の処理方法を選択するための情報として、ＣＡＤ処理の目的を示す情報及びバッテリ５０の残量を示す情報を取得する。
ステップＳ６において、ＣＰＵ３１は、処理方法選択部１３３として機能し、処理方法選択用テーブル３８Ｂを参照することにより、第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃのいずれかを用いた処理方法のうち、ステップＳ５において取得された情報によって示されるＣＡＤ処理の目的及びバッテリ５０の残量の組み合わせに対応する処理方法を選択する。
本実施形態に係る医用画像処理装置１０によれば、例えば、上記のように、ＣＡＤ処理の目的が、異常陰影の検出を高い精度で行うことを要しないものであり且つバッテリ５０の残量が少ない場合には、電力消費量が相対的に少ない検出モデルを用いてＣＡＤ処理を行うといった制御が可能となる。これにより、診断支援部４０（ＧＰＵ４１）における電力消費量を抑制し、バッテリ５０から消費される電力の量を抑制することが可能となる。
［第４の実施形態］
上記した第１の実施形態に係る医用画像処理装置１０は、ＣＡＤ処理の処理方法をバッテリ５０の残量を示す情報に基づいて選択するものであった。これに対して、第４の実施形態に係る医用画像処理装置１０は、ＣＡＤ処理の実行予定を示す情報に基づいて複数の処理方法のうちのいずれか１つを選択する。ＣＡＤ処理の実行予定とは、医用画像処理装置１０を用いて行われる診察の予定である。ＣＡＤ処理の実行予定を示す情報は、例えば、ＲＩＳから供給される診察オーダー情報に含まれる。
図１５は、診察オーダー情報４００の一例を示す図である。診察オーダー情報４００には、例えば、オーダナンバー、患者ＩＤ、撮影手技及び診察目的等が含まれる。診察オーダー情報４００は、医用画像処理装置１０を用いた診察の対象となる複数の患者について、診察日毎に発行される。すなわち、診察オーダー情報４００には、１日のＣＡＤ処理の実行予定を示す情報が含まれている。
本実施形態において、コンソール３０の機能部である情報取得部１３２（図９参照）は、ＣＡＤ処理の処理方法を選択するための情報として、ＣＡＤ処理の実行予定を示す情報、すなわち診察オーダー情報を取得する。
本実施形態において、コンソール３０の機能部である処理方法選択部１３３（図９参照）は、ＣＡＤ処理の実行予定を示す情報（診察オーダー情報）に基づいて、第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃのいずれかを用いた処理方法のうちの１つの処理方法を選択する。処理方法選択部１３３は、診察オーダー情報に含まれる診察対象となる患者の数（すなわちＣＡＤ処理の実行予定数）を特定する。処理方法選択部１３３は、診察対象となる患者の数ｎが第１の閾値ＴＨ１未満の場合（ｎ＜ＴＨ１）には、全ての患者について、第３の検出モデル４６Ｃを用いた処理方法を選択してもよい。また、処理方法選択部１３３は、診察対象となる患者の数ｎが第１の閾値ＴＨ１以上であり、第２の閾値ＴＨ２未満の場合（ＴＨ１≦ｎ＜ＴＨ２）には、経過観察を目的とする診察（ＣＡＤ処理）を行う患者については、第１の検出モデル４６Ａを用いた処理方法を選択し、精密診断及び原因解析を目的とする診察（ＣＡＤ処理）を行う患者については、第３の検出モデル４６Ｃを用いた処理方法を選択してもよい。また、処理方法選択部１３３は、診察対象となる患者の数ｎが第２の閾値ＴＨ２以上である場合（ｎ≧ＴＨ２）、経過観察を目的とする診察（ＣＡＤ処理）を行う患者については、第１の検出モデル４６Ａを用いた処理方法を選択し、精密診断を目的とする診察（ＣＡＤ処理）を行う患者については、第２の検出モデル４６Ｂを用いた処理方法を選択し、原因解析を目的とする診察（ＣＡＤ処理）を行う患者については、第３の検出モデル４６Ｃを用いた処理方法を選択してもよい。
本実施形態において、コンソール３０のＣＰＵ３１は、図１０に示すフローチャートのステップＳ５において、情報取得部１３２として機能し、ＣＡＤ処理の処理方法を選択するための情報として、ＣＡＤ処理の実行予定を示す情報、すなわち診察オーダー情報を取得する。診察オーダー情報は、コンソール３０に無線インターフェース３５を介して接続されるＲＩＳから供給される。なお、診察オーダー情報は、診察日の当日の回診前に予め不揮発性メモリ３３にダウンロードされてもよい。
ステップＳ６において、ＣＰＵ３１は、処理方法選択部１３３として機能し、ステップＳ５において取得したＣＡＤ処理の実行予定を示す情報に基づいて、第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃのいずれかを用いた処理方法のうちの１つの処理方法を選択する。
本実施形態に係る医用画像処理装置１０によれば、上記したように、例えば、ＣＡＤ処理の実行予定を示す情報（診察オーダー情報）に基づいて特定されるＣＡＤ処理の実行予定数（診察対象となる患者の数）が閾値よりも多い場合には、診断の目的に応じて電力消費量が相対的に少ない検出モデルを用いてＣＡＤ処理を行うといった制御が可能となる。これにより、診断支援部４０（ＧＰＵ４１）における電力消費量を抑制し、バッテリ５０から消費される電力の量を抑制することが可能となる。
［第５の実施形態］
図１６は、開示の技術の第５の実施形態に係る診察システム１の構成の一例を示す図である。本実施形態に係る診察システム１は、ＣＡＤ処理を行う診断支援部として、医用画像処理装置１０の内部に設けられた第１の診断支援部４０Ａと、医用画像処理装置１０の外部に設けられた第２の診断支援部４０Ｂと、を備える。第１の診断支援部４０Ａは、上記した第１乃至第４の実施形態に係る診断支援部４０に相当する。
図１７は、第２の診断支援部４０Ｂのハードウェア構成の一例を示す図である。第２の診断支援部４０Ｂは、第１の診断支援部４０Ａとハードウェア構成が略同じであり、ＧＰＵ７１、ＲＡＭ７２、不揮発性メモリ７３、通信インターフェース７４及び無線インターフェース７５を有する。ＧＰＵ７１、ＲＡＭ７２、不揮発性メモリ７３、通信インターフェース７４及び無線インターフェース７５はバス７９に接続されている。ＧＰＵ７１は開示の技術における「第３のプロセッサ」の一例である。第２の診断支援部４０Ｂは、医用画像処理装置１０とは異なる場所に設置されており、無線インターフェース７５を介して無線通信によりコンソール３０と通信することが可能である。第２の診断支援部４０Ｂは、医用画像処理装置１０が備えるバッテリ５０とは異なる電源（図示せず）から電力の供給を受ける。
不揮発性メモリ７３は、ＣＡＤ処理プログラム４５及び第４の検出モデル４６Ｄを記憶している。ＣＡＤ処理プログラム４５は、第１の診断支援部４０Ａの不揮発性メモリ４３に記憶されているものと同じである。第４の検出モデル４６Ｄは、第１の診断支援部４０Ａの不揮発性メモリ４３に記憶されている第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃのいずれかと同じであってもよい。典型的には、第４の検出モデル４６Ｄは、異常陰影の検出精度が最も高い第３の検出モデル４６Ｃと同じである。
第２の診断支援部４０Ｂは、コンソール３０からの指示に応じて、第４の検出モデル４６Ｄを用いてＣＡＤ処理を実行し、ＣＡＤ処理の結果をコンソール３０に送信する。第２の診断支援部４０ＢにＣＡＤ処理を実行させることで、医用画像処理装置１０は、バッテリ５０から電力を消費することなくＣＡＤ処理の結果を得ることができる。
本実施形態に係る医用画像処理装置１０においては、ＣＡＤ処理を実行する場合に、第１の診断支援部４０Ａ（ＧＰＵ４１）による第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃのいずれかを用いた処理方法及び第２の診断支援部４０Ｂ（ＧＰＵ７１）による第４の検出モデル４６Ｄを用いた処理方法のいずれか１つの処理方法が選択され、選択された処理方法によりＣＡＤ処理が実行される。
図１８は、本実施形態に係る処理方法選択用テーブル３８Ｃの一例を示す図である。処理方法選択用テーブル３８Ｃは、バッテリ５０の残量と、ＣＡＤ処理において使用する診断処理部及び検出モデルとが対応付けられたテーブルである。すなわち、処理方法選択用テーブル３８Ｃにおいて、バッテリ５０の残量に応じたＣＡＤ処理の処理方法が規定されている。図１８に例示する処理方法選択用テーブル３８Ｃによれば、バッテリ５０の残量が１０％未満である場合、第２の診断支援部４０Ｂによる第４の検出モデル４６Ｄを用いた処理方法が選択される。この場合、バッテリ５０から電力は消費されない。バッテリ５０の残量が１０％以上３０％未満である場合、第１の診断支援部４０Ａによる第１の検出モデル４６Ａを用いた処理方法が選択され、バッテリ５０の残量が３０％以上６０％未満である場合、第１の診断支援部４０Ａによる第２の検出モデル４６Ｂを用いた処理方法が選択され、バッテリ５０の残量が６０％以上である場合、第１の診断支援部４０Ａによる第３の検出モデル４６Ｃを用いた処理方法が選択される。
本実施形態において、コンソール３０の機能部である情報取得部１３２（図９参照）は、ＣＡＤ処理の処理方法を選択するための情報として、バッテリ５０の残量を示す情報を取得する。
本実施形態において、コンソール３０の機能部である処理方法選択部１３３（図９参照）は、処理方法選択用テーブル３８Ｃを参照することにより、第１の診断支援部４０Ａによる第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃのいずれかを用いた処理方法及び第２の診断支援部４０Ｂによる第４の検出モデル４６Ｄを用いた処理方法のうち、情報取得部１３２によって取得された情報によって示されるバッテリ５０の残量に対応する処理方法を選択する。
本実施形態において、コンソール３０のＣＰＵ３１は、図１０に示すフローチャートのステップＳ５において、情報取得部１３２として機能し、ＣＡＤ処理の処理方法を選択するための情報として、バッテリ５０の残量を示す情報を取得する。
ステップＳ６において、ＣＰＵ３１は、処理方法選択部１３３として機能し、処理方法選択用テーブル３８Ｃを参照することにより、第１乃至第４の検出モデル４６Ａ～４６Ｄのいずれかを用いた処理方法のうち、ステップＳ５において取得された情報によって示されるバッテリ５０の残量に対応する処理方法を選択する。
ステップＳ７において、ＣＰＵ３１は、診察処理部１３１として機能し、ＣＡＤ処理の実行指示、ＣＡＤ処理対象の放射線画像及び処理方法情報を、第１の診断支援部４０Ａ及び第２の診断支援部４０Ｂのうち、ステップＳ６において選択した処理方法に対応する一方の診断支援部に送信する。
第１の診断支援部４０Ａ又は第２の診断支援部４０Ｂは、ＣＡＤ処理の実行指示、ＣＡＤ処理対象の放射線画像及び処理方法情報を受信すると、処理方法情報によって示される検出モデルを用いて、ＣＡＤ処理対象の放射線画像に対するＣＡＤ処理を実行し、その結果をコンソール３０に送信する。
本実施形態に係る医用画像処理装置１０によれば、上記したように、例えば、バッテリ５０の残量が閾値以下の場合、第２の診断支援部４０（ＧＰＵ７１）を用いてＣＡＤ処理が行うといった制御が可能となる。これにより、第１の診断支援部４０（ＧＰＵ４１）における電力消費量を抑制し、バッテリ５０から消費される電力の量を抑制することが可能となる。
なお、診察システム１が第２の診断支援部４０Ｂを備える場合において、バッテリ５０の残量及びＣＡＤ処理の目的を示す情報の双方に基づいて、複数の処理方法のうちのいずれか１つを選択してもよい。図１９は、変形例に係る処理方法選択用テーブル３８Ｄの一例を示す図である。処理方法選択用テーブル３８Ｄは、ＣＡＤ処理の目的及びバッテリ５０の残量の組み合わせと、ＣＡＤ処理において使用する診断処理部及び検出モデルとが対応付けられたテーブルである。すなわち、処理方法選択用テーブル３８Ｄにおいて、ＣＡＤ処理の目的及びバッテリ５０の残量の組み合わせに応じたＣＡＤ処理の処理方法が規定されている。
処理方法選択用テーブル３８Ｄによれば、ＣＡＤ処理の目的が経過観察である場合、バッテリ５０の残量に応じて、第２の診断支援部４０Ｂによる第４の検出モデル４６Ｄを用いた処理方法、第１の診断支援部４０Ａによる第１の検出モデル４６Ａを用いた処理方法及び第２の検出モデル４６Ｂを用いた処理方法のいずれかが選択される。また、ＣＡＤ処理の目的が精密診断である場合、バッテリ５０の残量に応じて、第２の診断支援部４０Ｂによる第４の検出モデル４６Ｄを用いた処理方法、第１の診断支援部４０Ａによる第２の検出モデル４６Ｂを用いた処理方法及び第３の検出モデル４６Ｃを用いた処理方法のいずれかが選択される。また、ＣＡＤ処理の目的が原因解析である場合、バッテリ５０の残量に応じて、第２の診断支援部４０Ｂによる第４の検出モデル４６Ｄを用いた処理方法、第１の診断支援部４０Ａによる第３の検出モデル４６Ｃを用いた処理方法のいずれかが選択される。
［第６の実施形態］
上記した第１乃至第５の実施形態に係る医用画像処理装置１０においては、ＣＡＤ処理において選択的に用いられる複数の処理方法は、計算処理量が互いに異なるものであった。具体的には、計算処理量が互いに異なる第１乃至第３の検出モデル４６Ａ～４６Ｃを選択的に用いてＣＡＤ処理を行うものであった。これに対して、本実施形態に係る医用画像処理装置１０においては、ＣＡＤ処理において選択的に用いられる複数の処理方法は、ＣＡＤ処理の対象とする放射線画像の画素数（解像度）が互いに異なる。したがって、複数の処理方法は、電力消費量が互いに異なる。
図２０は、本実施形態に係る診断支援部４０のハードウェア構成の一例を示す図である。本実施形態に係る診断支援部４０は、単一の検出モデル４６を用いてＣＡＤ処理を行う。
図２１は、本実施形態に係る診断支援部４０の機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。診断支援部４０は、解像度変換部１４３及びＣＡＤ処理部１４２を含む。ＧＰＵ４１がＣＡＤ処理プログラム４５を実行することにより、診断支援部４０は解像度変換部１４３及びＣＡＤ処理部１４２として機能する。
解像度変換部１４３は、コンソール３０から送信される処理方法情報によって示される解像度となるように、ＣＡＤ処理対象の放射線画像に対して解像度変換処理を施す。具体的には、コンソール３０から送信される処理方法情報によって示される解像度が低解像度である場合、解像度変換部１４３は、ＣＡＤ処理対象の放射線画像に対して、画素数を例えば４０％低減させる解像度変換処理を行うことにより、ＣＡＤ処理対象の放射線画像の解像度を低下させる。コンソール３０から送信される処理方法情報によって示される解像度が中解像度である場合、解像度変換部１４３は、ＣＡＤ処理対象の放射線画像に対して、画素数を例えば２０％低減させる解像度変換処理を行うことにより、ＣＡＤ処理対象の放射線画像の解像度を低下させる。コンソール３０から送信される処理方法情報によって示される解像度が高解像度である場合、解像度変換部１４３は、ＣＡＤ処理対象の放射線画像に対して解像度変換処理を行わず、当初の解像度を維持する。
ＣＡＤ処理部１４２は、コンソール３０から送信されるＣＡＤ処理の実行指示に応じてＣＡＤ処理を行う。具体的には、ＣＡＤ処理部１４２は、解像度変換部１４３によって画素数が低減された放射線画像又は画素数が低減されず解像度が維持された放射線画像を検出モデル４６に入力する。これにより、検出モデルは、ＣＡＤ処理対象の放射線画像に含まれる病変部位等の異常陰影を検出する。ＣＡＤ処理の対象とする放射線画像の解像度が低い程、画素数は少なく、診断支援部４０（ＧＰＵ４１）における電力消費量は少なくなる。ＣＡＤ処理部１４２は、ＣＡＤ処理の結果をコンソール３０に送信する。
図２２は、本実施形態に係る処理方法選択用テーブル３８Ｅの一例を示す図である。処理方法選択用テーブル３８Ｅは、バッテリ５０の残量と、ＣＡＤ処理の対象とする放射線画像の解像度とが対応付けられたテーブルである。すなわち、処理方法選択用テーブル３８Ｅにおいて、バッテリ５０の残量に応じたＣＡＤ処理の処理方法が規定されている。処理方法選択用テーブル３８Ｅによれば、バッテリ５０の残量が３０％未満である場合、低解像度（画素数少）の放射線画像をＣＡＤ処理の対象とする処理方法が選択され、バッテリ５０の残量が３０％以上６０％未満である場合、中解像度（画素数中）の放射線画像をＣＡＤ処理の対象とする処理方法が選択され、バッテリ５０の残量が６０％以上である場合、高解像度（画素数多）の放射線画像をＣＡＤ処理の対象とする処理方法が選択される。
本実施形態において、コンソール３０の機能部である情報取得部１３２（図９参照）は、ＣＡＤ処理の処理方法を選択するための情報として、バッテリ５０の残量を示す情報を取得する。
本実施形態において、コンソール３０の機能部である処理方法選択部１３３（図９参照）は、処理方法選択用テーブル３８Ｅを参照することにより、ＣＡＤ処理の対象とする放射線画像の解像度（画素数）が互いに異なる複数の処理方法のうち、情報取得部１３２によって取得された情報によって示されるバッテリ５０の残量に対応する処理方法を選択する。
本実施形態において、コンソール３０のＣＰＵ３１は、図１０に示すフローチャートのステップＳ５において、情報取得部１３２として機能し、ＣＡＤ処理の処理方法を選択するための情報として、バッテリ５０の残量を示す情報を取得する。
ステップＳ６において、ＣＰＵ３１は、処理方法選択部１３３として機能し、処理方法選択用テーブル３８Ｅを参照することにより、ＣＡＤ処理の対象とする放射線画像の解像度（画素数）が互いに異なる複数の処理方法のうち、ステップＳ５において取得された情報によって示されるバッテリ５０の残量に対応する処理方法を選択する。
ステップＳ７において、ＣＰＵ３１は、診察処理部１３１として機能し、ＣＡＤ処理の実行指示、ＣＡＤ処理対象の放射線画像及びステップＳ６において選択した処理方法を示す処理方法情報を診断支援部４０に送信する。
図２３は、診断支援部４０のＧＰＵ４１が、ＣＡＤ処理プログラム４５を実行することによって実施される処理の流れの一例を示すフローチャートである。
ステップＳ１１において、ＧＰＵ４１は、ＣＡＤ処理部１４２として機能し、コンソール３０から送信されるＣＡＤ処理の実行指示、ＣＡＤ処理対象の放射線画像及び処理方法情報を受信したか否かを判定する。ＧＰＵ４１は、ＣＡＤ処理の実行指示、ＣＡＤ処理対象の放射線画像及び処理方法情報を受信したものと判定すると、処理をステップＳ１２Ａに移行する。
ステップＳ１２Ａにおいて、ＧＰＵ４１は、解像度変換部１４３として機能し、処理方法情報によって示される解像度となるように、ＣＡＤ処理対象の放射線画像に対して解像度変換処理を施す。
ステップＳ１３において、ＧＰＵ４１は、ＣＡＤ処理部１４２として機能し、ステップＳ１２Ａにおける解像度変換処理によって画素数が低減された放射線画像又は画素数が低減されず解像度が維持された放射線画像に対する画像処理を伴うＣＡＤ処理を実行する。ステップＳ１４において、ＧＰＵ４１は、ＣＡＤ処理の結果をコンソール３０に送信する。
以上のように、本実施形態に係る医用画像処理装置１０の診断支援部４０において実行されるＣＡＤ処理において選択的に用いられる複数の処理方法は、ＣＡＤ処理の対象とする放射線画像の画素数（解像度）が互いに異なる。本実施形態に係る医用画像処理装置１０によれば、上記したように、例えば、バッテリ５０の残量が少ない場合には、解像度が低い（画素数が少ない）放射線画像をＣＡＤ処理の対象とするといった制御が可能となる。これにより、診断支援部４０（ＧＰＵ４１）における電力消費量を抑制し、バッテリ５０から消費される電力の量を抑制することが可能となる。
本実施形態に係る医用画像処理装置１０は、上記した第２乃至第５の実施形態の例に倣って改変することが可能である。すなわち、ＣＡＤ処理の処理方法の選択を、ＣＡＤ処理の目的を示す情報に基づいて行ってもよいし、ＣＡＤ処理の目的を示す情報及びバッテリ５０の残量を示す情報の双方に基づいて行ってもよい。また、ＣＡＤ処理の処理方法の選択を、ＣＡＤ処理の実行予定を示す情報に基づいて行ってもよい。また、医用画像処理装置１０の外部に設けられる第２の診断支援部４０ＢによるＣＡＤ処理を、選択肢に加えてもよい。
また、ＣＡＤ処理において選択的に用いられる複数の処理方法は、ＣＡＤ処理の対象とする放射線画像の画素数（解像度）及び計算処理量の双方が互いに異なるものであってもよい。
上記の第１乃至第６の実施形態においては、単一のバッテリ５０を用いてコンソール３０（ＣＰＵ３１）及び診断支援部（ＧＰＵ４１）の双方に電力を供給する形態を例示したが、開示の技術は、この態様に限定されない。例えば、図２４に示すように、医用画像処理装置１０は、放射線照射部２０及びコンソール３０（ＣＰＵ３１）に電力を供給するための第１のバッテリ５０Ａと、診断支援部４０（ＧＰＵ４１）に電力を供給するための第２のバッテリ５０Ｂとを含んでいてもよい。
また、上記の第１乃至第６の実施形態においては、医用画像として、放射線画像を適用する場合を例示したが、医用画像は例えば、超音波画像又はＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）画像等の放射線画像以外の画像であってもよい。
また、上記の第１乃至第６の実施形態においては、診断支援部４０（ＧＰＵ４１）によって行われるＣＡＤ処理として、医用画像に含まれる異常陰影を検出する場合を例示したが、開示の技術はこの態様に限定されない。画像処理伴うＣＡＤ処理は、例えば、医用画像に含まれる特定の部位を強調又は減弱させる処理であってもよいし、特定の病変について過去画像からの変化を可視化する処理であってもよい。
上記の各実施形態において、例えば、診察処理部１３１、情報取得部１３２、処理方法選択部１３３、検出モデル選択部１４１、ＣＡＤ処理部１４２といった各種の処理を実行する処理部（processing unit）のハードウェア的な構造としては、次に示す各種のプロセッサ（processor）を用いることができる。上記各種のプロセッサには、前述したように、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵ及びＧＰＵに加えて、ＦＰＧＡ等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device：PLD）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。
１つの処理部は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせや、ＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。
複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアント及びサーバ等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System on Chip：SoC）等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて構成される。
更に、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）を用いることができる。
また、上記実施形態では、診察処理プログラム３７が不揮発性メモリ３３に予め記憶（インストール）され、ＣＡＤ処理プログラム４５が、不揮発性メモリ４３に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。上記の各プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、及びＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。また、上記の各プログラムは、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。
１ 診察システム
１０ 医用画像処理装置
１１ 車輪
１２ アーム部
１３ 軸部
１４ 照射スイッチ
１５ 収容部
２０ 放射線照射部
２１ 制御部
２２ 電圧発生部
２３ 放射線管
２４ 照射野限定器
３０ コンソール
３１ ＣＰＵ
３２ ＲＡＭ
３３ 不揮発性メモリ
３４ タッチパネルディスプレイ
３５ 無線インターフェース
３６ 通信インターフェース
３７ 診察処理プログラム
３８、３８Ａ～３８Ｅ 処理方法選択用テーブル
３９ バス
４０ 診断支援部
４０Ａ 第１の診断支援部
４０Ｂ 第２の診断支援部
４３ 不揮発性メモリ
４４ 通信インターフェース
４５ ＣＡＤ処理プログラム
４６ 検出モデル
４６Ａ 第１の検出モデル
４６Ｂ 第２の検出モデル
４６Ｃ 第３の検出モデル
４６Ｄ 第４の検出モデル
５０ バッテリ
５０Ａ 第１のバッテリ
５０Ｂ 第２のバッテリ
６０ 電子カセッテ
７１ ＧＰＵ
７２ ＲＡＭ
７３ 不揮発性メモリ
７４ 通信インテーフェース
７５ 無線インターフェース
７９ バス
１３１ 診察処理部
１３２ 情報取得部
１３３ 処理方法選択部
１４１ 検出モデル選択部
１４２ ＣＡＤ処理部
１４３ 解像度変換部
２００ ユーザ
２０１ 被写体
３００ 診察台
４００ 診察オーダー情報
ＣＬ 正解ラベル
ＤＲ 検出結果
Ｒ 放射線
ＴＤ 教師データ
ＸＰ 放射線画像

Claims (15)

  1. 第１のプロセッサと、
    前記第１のプロセッサからの指示に応じて医用画像に含まれる異常陰影を検出するＣＡＤ処理を実行する第２のプロセッサと、
    前記第１のプロセッサ及び前記第２のプロセッサに電力を供給するバッテリと、
    を備え、
    前記第２のプロセッサは、電力消費量が互いに異なる複数の処理方法のうち、選択された処理方法により前記ＣＡＤ処理を行う
    医用画像処理装置。
  2. 前記第１のプロセッサは、前記バッテリの残量に基づいて前記複数の処理方法のうちのいずれか１つを選択する
    請求項１に記載の医用画像処理装置。
  3. 前記第１のプロセッサは、前記ＣＡＤ処理の目的を示す情報に基づいて前記複数の処理方法のうちのいずれか１つを選択する
    請求項１又は請求項２に記載の医用画像処理装置。
  4. 前記第１のプロセッサは、前記ＣＡＤ処理の実行予定を示す情報に基づいて前記複数の処理方法のうちのいずれか１つを選択する
    請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
  5. 前記複数の処理方法は、計算処理量が互いに異なる
    請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
  6. 前記第２のプロセッサは、異常陰影を検出するための計算処理量が互いに異なる複数の検出モデルを選択的に用いて前記ＣＡＤ処理を行う
    請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
  7. 前記複数の処理方法は、処理対象とする医用画像の画素数が互いに異なる
    請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
  8. 前記バッテリとは異なる電源から電力の供給を受けて前記ＣＡＤ処理を実行する第３のプロセッサが利用可能である場合、
    前記第１のプロセッサは、前記第２のプロセッサによる前記複数の処理方法及び前記第３のプロセッサによる処理方法のうちのいずれか１つを選択する
    請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
  9. 前記第１のプロセッサは、前記バッテリの残量が閾値以下の場合、前記第３のプロセッサによる処理方法を選択する
    請求項８に記載の医用画像処理装置。
  10. 前記医用画像は放射線画像であり、
    前記バッテリから電力の供給を受けて、前記放射線画像を撮影するための放射線を照射する放射線照射部を更に有する
    請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
  11. 前記第２のプロセッサは、前記ＣＡＤ処理により、前記医用画像を用いた診断を支援する情報を出力する
    請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
  12. 前記第１のプロセッサに電力を供給するための第１のバッテリと、前記第２のプロセッサに電力を供給するための第２のバッテリとを含む
    請求項１から請求項１１の何れか１項に記載の医用画像処理装置。
  13. 移動型である
    請求項１から請求項１２のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
  14. 第１のプロセッサと、
    前記第１のプロセッサからの指示に応じて医用画像に対する画像処理を実行する第２のプロセッサと、
    前記第１のプロセッサ及び第２のプロセッサに電力を供給するバッテリと、
    を備え、
    前記第２のプロセッサは、電力消費量が互いに異なる複数の処理方法のうち、選択された処理方法により前記画像処理を行い、
    前記バッテリとは異なる電源から電力の供給を受けて画像処理を実行する第３のプロセッサが利用可能である場合、前記第１のプロセッサは、前記第２のプロセッサによる前記複数の処理方法及び前記第３のプロセッサによる処理方法のうちのいずれか１つを選択し、前記バッテリの残量が閾値以下の場合、前記第３のプロセッサによる処理方法を選択する
    医用画像処理装置。
  15. 第１のプロセッサと、
    前記第１のプロセッサからの指示に応じて医用画像に対する画像処理を実行する第２のプロセッサと、
    前記第１のプロセッサ及び第２のプロセッサに電力を供給するバッテリと、
    を備え、
    前記第２のプロセッサは、電力消費量が互いに異なる複数の処理方法のうち、選択された処理方法により前記画像処理を行い、
    前記第１のプロセッサに電力を供給するための第１のバッテリと、前記第２のプロセッサに電力を供給するための第２のバッテリと、を含む
    医用画像処理装置。
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