WO2005104953A1 - 画像診断支援装置及びその方法 - Google Patents

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image
shadow candidate
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detecting
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French (fr)
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Takayuki Kadomura
Taiga Goto
Original Assignee
Hitachi Medical Corporation
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30061—Lung

Definitions

  • the present invention relates to an image diagnosis support apparatus and method for detecting and displaying abnormal candidates for medical image power by a computer.
  • multi-slice CT in which the detectors are arranged in the body axis direction of the subject
  • cone-beam CT which uses a detector in which the detection elements are arranged two-dimensionally
  • these multi-slice CT and cone-beam CT become three-dimensional by adding the direction of the body axis of the subject and the dimension of the subject to the two-dimensional tomographic plane of the subject in the conventional single-slice CT. This means that the amount of image data required will be significantly larger than before.
  • the MRI apparatus collects the three-dimensional image information from the beginning, if the speed of collecting the three-dimensional image information is increased, the number of the three-dimensional image information is increased as compared with the case without the high-speed imaging technology.
  • CAD Computer AIDed Detection
  • some abnormal shadow candidates detected by the CAD include false positive shadows, which are not actually abnormal, and false positive shadows must be read by an image reader who performs image diagnosis.
  • the reader interprets the determined false positive shadow as the abnormal shadow sign. Perform the operation to exclude from the supplement!
  • Patent Document 1 Japanese Patent Application Laid-Open No. 2002-325761
  • the image information (including the abnormal shadow candidate detected by the above CAD) is not sufficiently displayed. For example, when an image is a single tomographic image, the peripheral information of the image is not displayed.
  • the reason for detection and surrounding information can be used to determine, for example, whether the image is an abnormal shadow, such as a false positive kazuma. For this reason, it is necessary for the radiologist to take a long time for the determination, and especially for a relatively inexperienced radiologist, he or she must ask the instructor for the determination. Or have to do! / ,.
  • An image diagnosis support apparatus includes an image data reading unit that reads image data representing an image of a subject acquired by a medical image capturing apparatus, and a plurality of pieces of abnormal shadow information from the read image.
  • An image diagnosis support comprising: an abnormal shadow candidate detecting unit that detects at least one abnormal shadow candidate; and a display unit that superimposes and displays the read image and a marker indicating the detected abnormal shadow candidate.
  • setting means for setting, as determination support information, information for supporting determination of an abnormal shadow candidate detected by the abnormal shadow candidate detection means, and setting the determined determination support information, the abnormal shadow candidate, and the marker.
  • Control means for simultaneously displaying on the display means. This provides an image diagnosis support device capable of supporting accurate determination of the type of abnormal shadow candidate.
  • the image diagnosis support method of the present invention provides a method for obtaining a subject obtained by a medical image capturing apparatus.
  • Image data reading step of reading image data representing the image of the above, an abnormal shadow candidate detecting step of detecting at least one of a plurality of abnormal shadow information from the read image, an abnormal shadow candidate detecting step, and the detected abnormal shadow A step of setting information for supporting the candidate determination as the determination support information; and a display step of simultaneously displaying the set determination support information, the read image, and a marker indicating the detected abnormal shadow candidate. including.
  • This provides an image diagnosis support method capable of supporting accurate determination of the type of abnormal shadow candidate.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an image diagnosis support device according to an embodiment of the present invention.
  • the image diagnosis support device 10 includes a central processing unit (CPU) 12, a main memory 14, a data recording device 16, and a display memory 18 connected to the CPU 12 via a data bus 30, and a display connected to the display memory 18. 20, a pointing device 22 connected to the CPU 12 via the pointing device controller 24, a pointing device controller connected to the CPU 12 via the data bus 30, a keyboard 26, and a network adapter 28. I have.
  • the CPU 12 controls the operation of each component.
  • the main memory 14 stores a control program for the image diagnosis support apparatus 10.
  • the data recording device 16 stores the image data of the subject and the operation program, etc.
  • a device that writes and reads data to and from an external medium and a device that transmits and receives data to and from an external storage device via a network may be used.
  • the display memory 18 temporarily stores image data for display.
  • the display 20 displays an image based on the image data from the display memory 18.
  • the pointing device 22 is a mouse, a trackball, a touch panel, or the like, and operates a soft switch on the screen of the display 20.
  • the pointing device controller 24 is provided in the pointing device 22 to detect the position and displacement of an encoder, a button switch, and the like.
  • the manipulated variable is transmitted to the CPU 12 via the data bus 30.
  • the keyboard 26 has keys and switches for setting various parameters.
  • An image reader arbitrarily inputs information to the keys and switches, and the input information is transmitted to the CPU 12 via the data bus 30. Transmitted.
  • the network adapter 28 connects the image diagnosis support apparatus 10 to a network N such as a local area network, a telephone line, and the Internet, and connects to an external medical image capturing apparatus 50 and an image database 60 via the network N. And send and receive image data to and from them.
  • a network N such as a local area network, a telephone line, and the Internet
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a process of detecting and displaying an abnormal shadow candidate by the image diagnosis support apparatus 10 of FIG.
  • the CPU 12 controls the image diagnosis support device 10 according to this flowchart.
  • the CPU 12 causes the display 20 to display an ID input screen of the subject.
  • the radiologist inputs the ID number of the subject to be subjected to the diagnostic processing on the ID input screen of the display 20.
  • the radiogram interpreter inputs in advance the display mode of display Z non-display of abnormal shadow candidate detection reason information (S201).
  • the CPU 12 reads out image data to be subjected to abnormal shadow candidate detection processing from the data recording device 16, the medical image photographing device 50, or the image database 60 based on the input ID number of the subject (S202).
  • This image data can be obtained from various imaging sites such as the lung field, bronchus, breast, and large intestine of the subject, using any of various types of image data obtained by various modalities such as an X-ray imaging device, an X-ray CT device, and an MRI device. It may be.
  • a representative example of the image data is a CT image obtained from the modality image data obtained by obtaining the lung force of the subject by the X-ray CT apparatus.
  • the CPU 12 performs an abnormal shadow candidate detection process (S203) on the image data read in the previous process.
  • the CPU 12 determines the target image and the detected abnormal shadow candidate based on the result of S203.
  • the indicated marker is superimposed on the display 20 (S204).
  • the CPU 12 controls the display on the display 20 based on the display mode of the detection reason information of the abnormal shadow candidate input in S201. That is, if the display mode is “display”, the CPU 12 displays the abnormal shadow candidate detection reason information together with the superimposed display displayed in S204, and displays the display in S204 if the display mode is “non-display”.
  • the displayed superimposed display is kept displayed (S205).
  • FIG. 3 is a flowchart of the abnormal shadow candidate detection process (S203).
  • Abnormal shadow candidate detection processing includes solid shadow detection (S301), lung wall tight shadow detection (S302), ground glass shadow detection (S303), mediastinal tight shadow detection (S304), and blood vessel superimposed shadow detection (S305) and detection of blood vessel connection shadow (S306).
  • S301 solid shadow detection
  • S302 lung wall tight shadow detection
  • S303 ground glass shadow detection
  • S304 mediastinal tight shadow detection
  • S305 blood vessel superimposed shadow detection
  • S305 blood vessel superimposed shadow detection
  • S306 detection of blood vessel connection shadow
  • FIG. 4 is a flowchart of a module for performing solid shadow detection (S301) of FIG. 3.
  • the CPU 12 performs a threshold process on the read image data to generate a binary image. create.
  • the region to be recognized is separated (S401).
  • the CPU 12 performs an isolation process for isolating the area separated in S401 (S402). Then, the CPU 12 performs a force determination process for satisfying the information of the solid shadow on the isolated region (S403).
  • the CPU 12 records information on the area (abnormal shadow candidate) determined to satisfy the information on the solid shadow in the abnormal shadow candidate data table (see FIG. 6).
  • the abnormal shadow candidate data table is stored, for example, in a part of the main memory 14 (S404).
  • the CPU 12 uses the solid shadow detection module to set the coordinates (XI, Y1) of the slice 3 at the slice position of 30 mm as shown in FIG. 5 (a) as shown in FIG. 5 (b). At the position, an abnormal shadow candidate having a size to be indicated by a marker having a radius R1 is detected as shown in FIG. 5 (c). When detecting an abnormal shadow candidate having a size to be indicated by the marker having the radius R1, the CPU 12, as shown in FIG. Information on the module that detected the abnormal shadow candidate is recorded in the abnormal shadow candidate data table.
  • the information recorded in the abnormal shadow candidate data table is
  • the detection module may include feature amounts (for example, circularity and major / short axis ratio) used when the detection module detects an abnormal shadow candidate, and information on the density and shape of the detected abnormal shadow candidate.
  • information about the detection module may be a comment that indicates the name of the detection module or the characteristics of the detection module. Any information may be used.
  • the CPU 12 also performs processing similar to the solid shadow detection module described with reference to FIGS. 4 to 6 in each of the detection modules that perform shadow detection other than solid shadows (S302 to S305).
  • the information on the abnormal shadow candidate detected by the module is recorded in the abnormal shadow candidate data table.
  • Parameters such as threshold values in each detection module of the image binarization (S401) and the region cutting / isolation processing (S402) are recognized as abnormal shadows detected by each detection module (for example, lung wall contact shadows in S302). It is set so that the area to be performed is clearly detected.
  • the CPU 12 also determines and detects a region that satisfies the abnormal shadow information of each detection module in the determination of an abnormal shadow candidate (S403).
  • the abnormal shadow candidate is displayed together with the detection reason information, so that the radiologist uses the detection reason information to determine whether or not the abnormal shadow candidate is a false positive shadow. Therefore, the determination can be supported.
  • the CPU 12 determines the target image including the abnormal shadow candidate and the markers Ml and M2 indicating the abnormal shadow candidate as shown in FIG. It is superimposed on the display 20.
  • the marker indicating the abnormal shadow candidate is not limited to the circle (including the ellipse) in the example of FIG. 7, but may be an arrow indicating the abnormal shadow candidate that can be in any other shape such as a triangle or a rectangle. Also, the reader can select a desired mark shape according to the purpose of diagnosis.
  • the interpreter selects Ml on the display 20 via the pointing device 22 or the keyboard 26.
  • the CPU 12 displays the abnormal shadow candidate detection reason information R1 indicated by the selected marker Ml based on the abnormal shadow candidate data table.
  • the CPU 12 determines that the abnormal shadow candidate indicated by the selected marker Ml is an abnormal shadow candidate detected by the lung wall tight shadow detecting module, A marker is attached to the relevant area for the reason of "suspicion of" and the fact that it is superimposed on the image is displayed.
  • the display method of the detection reason information R1 may be, for example, displayed in an area different from the image as shown in FIG. 7 (c), or displayed corresponding to a plurality of markers as shown in FIG. 7 (d). You may. In other words, any display form may be used as long as the detection reason information of the abnormal marker candidate indicated by the selected marker is displayed in association with the marker.
  • the detection reason information Rl and R2 may be displayed for the marker and the abnormal shadow candidate regardless of the selection of the marker.
  • the detection reason information is not limited to the example of FIG. 7 and may be any information indicating the reason why the abnormal shadow candidate is determined to satisfy the abnormal shadow information and is detected.
  • the CPU 12 sets, for example, an MPR (Multi-Elanar) in a range in which the marker radius is the center of the center of the abnormal shadow candidate area as shown in Fig. 8 (a).
  • MPR Multi-Elanar
  • Reconstruction images may be created and displayed.
  • the MPR image is not limited to the coronal cross-sectional image shown in FIG. 8A, but may be a sagittal cross-sectional image.
  • the CPU 12 may create and display an MPR image rotated at an arbitrary angle about an axis passing through the center of gravity of the abnormal shadow candidate as shown in FIG. 8 (b)!
  • FIGS. 8 (a) and 8 (b) in order to explain the MPR image in detail, the markers and abnormalities shown in FIG. 7 (a) to FIG. Normally, a superimposed image indicating a shadow candidate is displayed on one screen.
  • the superimposed images of FIGS. 7 (a) to 7 (e) and the MPR image of FIG. 8 may be respectively displayed on the plurality of screens.
  • the CPU 12 creates and displays, for example, a three-dimensional image of an abnormal shadow candidate indicated as a marker in a range having a center at the center of gravity of the abnormal shadow candidate and a radius equal to the marker radius. You may.
  • a three-dimensional image is a rendering method in which a plurality of tomographic images are stacked in the body axis direction, and a configuration method disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2000-217810, which is called a cone beam three-dimensional image configuration method in cone beam CT. This is performed by a known method.
  • FIG. 9 shows only the three-dimensional image in order to explain the three-dimensional image in detail. Normally, a superimposed image showing a marker and an abnormal shadow candidate as shown in FIGS. 7A to 7E is usually displayed on one screen.
  • the superimposed images of FIGS. 7A to 7E and the three-dimensional image of FIG. 9 may be respectively displayed on the plurality of screens.
  • the image including the abnormal shadow candidate and the peripheral information of the image are displayed as an MPR image or a three-dimensional image.
  • the ability to use the peripheral information to determine whether or not to perform three-dimensional grasping can support the determination.
  • the three-dimensional grasp refers to grasping, for example, how a lesion such as cancer has spread in the body axis direction of the subject.
  • the image diagnosis support apparatus and the method thereof according to the present invention are for detecting and displaying a candidate for medical image abnormality and abnormal shadow by a computer, and accurately determining the type of the abnormal shadow candidate based on the determination support information. To help you do that.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram showing an embodiment of an image diagnosis support apparatus according to the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a process of detecting and displaying an abnormal shadow candidate.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a process of detecting an abnormal shadow candidate.
  • FIG. 4 is a flowchart of a module for detecting a solid shadow.
  • FIG. 5 is a schematic diagram for explaining information on abnormal shadow candidates.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of an abnormal shadow candidate data table.
  • FIG. 7 is a diagram showing a display example of abnormal shadow candidate detection results and detection reason information.
  • FIG. 8 is a schematic diagram for explaining an MPR image of an abnormal shadow candidate.
  • FIG. 9 is a schematic diagram for explaining a three-dimensional image of an abnormal shadow candidate.

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Abstract

　本発明の画像診断支援装置は、医用画像撮影装置により取得された被検体の画像を表す画像データを読み込む画像データ読み込み手段と、前記読み込まれた画像から複数の異常陰影情報の少なくとも一つを満たす異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、前記読み込まれた画像と前記検出された異常陰影候補を示すマーカとを重畳表示する表示手段と、を備えた画像診断支援装置において、前記異常陰影候補検出手段によって検出された異常陰影候補の判定を支援する情報を判定支援情報として設定する設定手段と、該設定された判定支援情報と前記異常陰影候補と前記マーカを前記表示手段に同時表示させる制御手段と、を備える。 　これによって、異常陰影候補の種別を的確に判定することを支援することができる。

Description

明 細 書
画像診断支援装置及びその方法
技術分野
[0001] 本発明は、コンピュータにより医用画像力 異常陰影候補を検出して表示する画像 診断支援装置及びその方法に関する。
背景技術
[0002] 近年、医用画像の診断を要する画像のデータ量は、 X線 CT装置、 MRI装置などの 医用画像診断装置 (モダリティ)の撮像技術の発達により大幅に増大している。
X線 CT装置では、検出器を被検体の体軸方向に配列するマルチスライス CTゃ検 出素子を二次元配列した検出器を用いるコーンビーム CTが普及し、広範囲の部位 の断層画像を撮像できる。つまり、これらのマルチスライス CTやコーンビーム CTでは 、従来のシングルスライス CTの被検体の断層面の二次元に被検体の体軸方向と 、う 次元が加わって三次元となったので、撮像される画像データ量が従来よりも大幅に 増大することになる。
また、 MRI装置では、ノラレルイメージング法などの高速に撮像できる技術が普及し ている。 MRI装置は元から三次元画像情報を収集しているので、この三次元画像情 報の収集が高速化されれば、高速撮像技術でない場合よりも増大することになる。
[0003] 読影医 (読影者)は、上記大量の画像データの効率的な読影手法の開発を要望し ていた。そこで、その一つの手法として開発されたの力 モダリティにより撮像された 被検体の複数枚の医用画像について所定の画像認識処理をコンピュータにさせるこ とにより異常陰影候補を検出する CAD(Computer AIDed Detection)である。
[0004] 従来、 CADは [特許文献 1]の「画像診断支援装置」に開示されるように、検出された 異常陰影候補を被検体の画像上に示すために、その異常陰影候補を丸印や矢印な どのマーカと前記被検体の画像とを表示手段に重畳表示している。
ところで、上記 CADにより検出された異常陰影候補の中には偽陽性陰影と呼ばれ る実際には異常ではない陰影も含まれ、偽陽性陰影は画像診断を行う読影者が実 際に読影することで判定し、読影者はその判定された偽陽性陰影を前記異常陰影候 補から除外する操作を行って!/、る。
特許文献 1：特開 2002— 325761号公報
発明の開示
発明が解決しょうとする課題
[0005] しかし、 [特許文献 1]の開示技術は、次の項目に記載することが配慮されていなか つた o
(1)上記 CADによって検出された異常陰影候補の検出理由が表示されない。
(2)上記 CADによって検出された異常陰影候補を含む画像情報 (が十分に示されない 。例えば、画像がある 1枚の断層画像である場合、その画像の周辺情報が示されない つまり、読影者は検出理由や周辺情報を自身の経験に基づく知識や解剖学知識 によって、例えば擬陽性であるカゝ真の異常陰影であるかを判定したり、解剖学知識に よって画像に撮影された部位の周辺の状態を判定したりしなければならな 、。このた め、読影者は前記判定に時間を要したり、特に比較的経験の浅い読影者はその指 導者に前記判定のための問 、合わせをしたりしなければならな!/、。
このような背景から読影者は上記判定を支援する手法を強く要望している。
課題を解決するための手段
[0006] 本発明の画像診断支援装置は、医用画像撮影装置により取得された被検体の画 像を表す画像データを読み込む画像データ読み込み手段と、前記読み込まれた画 像から複数の異常陰影情報の少なくとも一つを満たす異常陰影候補を検出する異 常陰影候補検出手段と、前記読み込まれた画像と前記検出された異常陰影候補を 示すマーカとを重畳表示する表示手段と、を備えた画像診断支援装置において、前 記異常陰影候補検出手段によって検出された異常陰影候補の判定を支援する情報 を判定支援情報として設定する設定手段と、該設定された判定支援情報と前記異常 陰影候補と前記マーカを前記表示手段に同時表示させる制御手段と、を備える。 これによつて、異常陰影候補の種別を的確に判定することを支援することが可能な 画像診断支援装置が提供される。
[0007] また、本発明の画像診断支援方法は、医用画像撮影装置により取得された被検体 の画像を表す画像データを読み込む画像データ読み込み工程と、前記読み込まれ た画像から複数の異常陰影情報の少なくとも一つを満たす異常陰影候補を検出する 異常陰影候補検出工程と、前記検出された異常陰影候補の判定を支援する情報を 判定支援情報として設定する工程と、この設定された判定支援情報と前記読み込ま れた画像と前記検出された異常陰影候補を示すマーカとを同時表示する表示工程と 、を含む。
これによつて、異常陰影候補の種別を的確に判定することを支援することが可能な 画像診断支援方法が提供される。
発明の効果
[0008] 本発明によれば、異常陰影候補の種別を判定支援情報により的確に判定すること を支援することができる。
発明を実施するための最良の形態
[0009] 以下、添付図面に従って本発明に係る画像診断支援装置の好ましい実施の形態 について詳説する。
[0010] 図 1は、本発明の一実施の形態による画像診断支援装置の概略構成図である。
画像診断支援装置 10は、中央処理装置 (CPU)12と、 CPU12とデータバス 30を介し て接続される主メモリ 14、データ記録装置 16及び表示メモリ 18と、この表示メモリ 18と 接続されるディスプレイ 20と、 CPU12とポインティングデバイスコントローラ 24を介して 接続されるポインティングデバイス 22と、 CPU12とデータバス 30を介して接続されるポ インティングデバイスコントローラ、及びキーボード 26及びネットワークアダプタ 28と、 を有している。
[0011] CPU12は各構成要素の動作を制御する。主メモリ 14は画像診断支援装置 10の制 御プログラムを格納する。データ記録装置 16は、被検体の画像データ及び動作プロ グラム等を格納するものであって、画像診断支援装置 10に内蔵又は外付けされたメ モリ、磁気ディスク等の記憶装置や、取り出し可能な外部メディアに対してデータの 書き込み及び読み出しを行う装置や、外部記憶装置とネットワークを介してデータを 送受信する装置などでも良い。表示メモリ 18は表示用の画像データを一時記憶する 。ディスプレイ 20は表示メモリ 18からの画像データに基づいて画像を表示する。ボイ ンティングデバイス 22はマウス、トラックボール、タツチパネル等であって、ディスプレ ィ 20の画面上のソフトスィッチを操作する。ポインティングデバイスコントローラ 24はポ インティングデバイス 22に設けられて 、るエンコーダ、ボタンスィッチ等の位置や変位 量を検出し、前記検出された位置や変位量に基づきポインティングデバイス 22に読 影者によって入力された操作量が CPU12にデータバス 30を介して伝達される。
[0012] キーボード 26は各種パラメータ設定用のキーやスィッチを有しており、読影者がそ のキーやスィッチに任意に情報を入力し、その入力された情報が CPU 12にデータバ ス 30を介して伝達される。ネットワークアダプタ 28は、画像診断支援装置 10をロー力 ルエリアネットワーク、電話回線、インターネット等のネットワーク Nに接続し、ネットヮ ーク Nを介して、外部の医用画像撮影装置 50や画像データベース 60と接続してそれ らとの間で画像データを送受信する。
[0013] 図 2は、図 1の画像診断支援装置 10によって異常陰影候補を検出して表示する処 理を示すフローチャート図である。 CPU12は、このフローチャートに従って画像診断 支援装置 10を制御する。
[0014] まず、 CPU12はディスプレイ 20に被検体の ID入力画面を表示させる。読影者はディ スプレイ 20の ID入力画面に診断処理の対象とする被検体の ID番号を入力する。この 際、読影者は、異常陰影候補の検出理由情報の表示 Z非表示の表示モードを予め 入力する (S201)。
そして、 CPU12は入力された被検体の ID番号に基づいて、データ記録装置 16、医 用画像撮影装置 50又は画像データベース 60から異常陰影候補検出処理の対象とす る画像データを読み出す (S202)。この画像データは、被検体の肺野、気管支、乳房、 大腸などの様々な撮影対象部位から、 X線撮影装置、 X線 CT装置、 MRI装置などの 様々なモダリティによって得られた画像データの何れであってもよ 、。ここで代表例と する画像データは、前記モダリティの画像データのうち X線 CT装置によって被検体の 肺野力 得られた CT画像とする。
[0015] 次に、 CPU12は前工程により読み出された画像データに対して、異常陰影候補検 出処理 (S203)を行う。
そして、 CPU12は S203の結果に基づいて、対象画像と検出された異常陰影候補を 示すマーカとがディスプレイ 20に重畳表示させる (S204)。また、 CPU12は S201で入力 された異常陰影候補の検出理由情報の表示モードに基づいてディスプレイ 20の表 示を制御する。つまり、 CPU12は前記表示モードが「表示」であれば、 S204で表示さ れた重畳表示と共に異常陰影候補の検出理由情報を表示し、前記表示モードが「非 表示」であれば、 S204で表示された重畳表示を表示したままとする (S205)。
[0016] 以下、図 2のいくつかの工程について図 3, 4を用いて説明する。
図 3は、異常陰影候補検出処理 (S203)のフローチャート図である。異常陰影候補検出 処理は、充実性陰影の検出 (S301)、肺壁密着陰影の検出 (S302)、すりガラス状陰影 の検出 (S303)、縦隔密着陰影の検出 (S304)、血管重畳陰影の検出 (S305)及び血管 連結陰影の検出 (S306)の各検出処理モジュールの何れかを含んでいる。勿論。検出 モジュールの種類、個数及び順番は図 3に示すものに限定されない。
[0017] 図 4は、図 3の充実性陰影の検出 (S301)を行うモジュールのフローチャート図である まず、 CPU12は読み出された画像データに対して閾値処理を行って二値ィ匕画像を 作成する。作成された二値化画像は認識対象となる領域が分離された状態となって いる (S401)。
次に、 CPU12は S401で分離された領域を孤立化する孤立化処理をする (S402)。そ して、 CPU12は孤立化処理された領域について、充実性陰影の情報を満たす力否 力の判定処理を行う (S403)。 CPU12は充実性陰影の情報を満たすと判定された領域 ( 異常陰影候補)の情報を異常陰影候補データテーブル (図 6参照)に記録する。異常 陰影候補データテーブルは例えば主メモリ 14の一部に記憶する (S404)。
[0018] 例えば、 CPU12は、充実性陰影検出モジュールにより、図 5(a)に示すようにスライス 位置が 30mmであるスライス 3において、図 5(b)に示すように座標 (XI, Y1)の位置に、 図 5(c)に示すように半径 R1のマーカで示すべき大きさの異常陰影候補を検出する。 CPU12は、半径 R1のマーカで示すべき大きさの異常陰影候補を検出した場合、図 6 に示すように、異常陰影候補が検出されたスライス番号、異常陰影候補の座標、マー 力半径、及びその異常陰影候補を検出したモジュールに関する情報を異常陰影候 補データテーブルに記録する。異常陰影候補データテーブルに記録される情報は、 検出モジュールが異常陰影候補を検出する際に用いた特徴量 (例えば円形度や長 短軸比など)や、検出された異常陰影候補の濃度や形状に関する情報を含んでいて も良い。また、検出モジュールに関する情報は、検出モジュールの名称や検出モジュ ールの特徴を表すコメントであっても良ぐ異常陰影候補がどのような異常陰影情報 を満たすと判定されて検出されたのかという理由を表す情報であれば良い。
[0019] CPU12は、充実性陰影以外の陰影検出 (S302〜S305)を行う各検出モジュールにお いても、図 4乃至 6で説明した充実性陰影の検出モジュールと同様に処理を行い、各 検出モジュールで検出された異常陰影候補の情報を異常陰影候補データテーブル に記録する。画像二値ィ匕 (S401)及び領域切断'孤立化処理 (S402)の各検出モジユー ルにおける閾値などのパラメータは、各検出モジュールによって検出される異常陰影 (例えば S302では肺壁密着陰影)として認識されるべき領域が明確に検出されるように 設定される。また、 CPU12は、異常陰影候補の判定 (S403)においても各検出モジユー ルの異常陰影の情報を満たす領域を判定し検出する。
[0020] このように、本実施形態では異常陰影候補と共にその検出理由情報が表示される ので、読影者は異常陰影候補が偽陽性陰影であるか否力の判定にその検出理由情 報を利用することができるから、前記判定を支援することができる。
[0021] 次に、検出結果の画像表示 (S204)及び検出理由情報の表示 (S205)について、図 7 を参照して説明する。 CPU12は異常陰影候補に関する情報が記録された異常陰影 候補データテーブルに基づいて、図 7(a)に示すように、異常陰影候補を含む対象画 像と異常陰影候補を示すマーカ Ml, M2とをディスプレイ 20に重畳表示する。異常陰 影候補を示すマーカは、図 7の例の円形 (楕円も含む)に限らず、三角形や四角形な どの他の形状でも良ぐ異常陰影候補を指し示す矢印であっても良い。また、読影者 は所望のマーク形状を診断の目的に応じて選択することができる。
読影者はポインティングデバイス 22やキーボード 26を介してディスプレイ 20上でマ 一力 Mlを選択する。 CPU12は、図 7(b)に示すように、選択されたマーカ Mlが示す異 常陰影候補の検出理由情報 R1を異常陰影候補データテーブルに基づいて表示す る。図 7(b)の例では、 CPU12は、選択されたマーカ Mlが示す異常陰影候補は肺壁密 着陰影の検出モジュールによって検出された異常陰影候補であり、「肺壁密着陰影 の疑い」という理由で該当領域にマーカが付されて 、ることを画像と重畳して表示す る。
また、検出理由情報 R1の表示の仕方は、例えば図 7(c)に示すように画像と別領域 に表示したり、図 7(d)に示すように複数のマーカに対応して表示したりしても良い。つ まり、選択されたマーカと示す異常陰影候補の検出理由情報が対応付けられて表示 されればどのよう表示形態であっても良い。
また、図 7(e)に示すように、マーカと異常陰影候補は前記マーカの選択の有無に関 わらず検出理由情報 Rl, R2が表示されても良い。
なお、検出理由情報は、図 7の例に限らず、異常陰影候補がどのような異常陰影情 報を満たすと判定されて検出されたのかという理由を表す情報であれば良い。
[0022] また、 CPU12は、マーカが示す異常陰影候補について、図 8(a)に示すように、例え ば異常陰影候補の領域の重心を中心としマーカ半径を半径とする範囲の MPR(Multi Elanar Reconstruction)画像を作成し表示しても良い。 MPR画像は、図 8(a)に示すコロ ナル断面画像に限らず、サジタル断面画像でも良 、。
また、 CPU12は、図 8(b)に示すように異常陰影候補の重心を通る軸を中心として任 意角度回転された MPR画像を作成し、表示するようにしても良!ヽ。
なお、図 8(a), (b)では MPR画像を詳細に説明するために、 MPR画像のみを図示して いる力 図 7(a)〜図 7(e)に示されるようなマーカと異常陰影候補を示す重畳画像を一 画面に表示することが通常行われる。
また、表示装置の画面が複数ある場合では、複数の画面に図 7(a)〜図 7(e)の重畳 画像と図 8の MPR画像をそれぞれ表示してもよ 、。
[0023] 更に、 CPU12は、マーカとして示される示す異常陰影候補について、図 9に示すよう に、例えば異常陰影候補の重心を中心としマーカ半径を半径とする範囲の三次元画 像を作成し表示しても良い。
三次元画像は、複数の断層画像を体軸方向に積上げて行うレンダリング法、コーン ビーム CTにおいてはコーンビーム三次元画像構成法と呼ばれる特開 2000-217810 号公報などに開示されている構成方法など公知の手法で行われる。
なお、図 9では三次元画像を詳細に説明するために、三次元画像のみを図示して いる力 図 7(a)〜図 7(e)に示されるようなマーカと異常陰影候補を示す重畳画像を一 画面に表示することが通常行われる。
また、表示装置の画面が複数ある場合では、複数の画面に図 7(a)〜図 7(e)の重畳 画像と図 9の三次元画像をそれぞれ表示してもよ 、。
[0024] このように、本実施形態では異常陰影候補が含まれる画像と共にその画像の周辺 情報が MPR画像や三次元画像によって表示されるので、読影者は異常陰影候補が 偽陽性陰影であるか否かの判定や立体的把握にその周辺情報を利用することがで きる力 、前記判定を支援することができる。ここでいう立体的把握とは、例えば癌な どの病巣部が被検者の体軸方向にどのような拡がった状態であるかなどを把握する ことである。
[0025] 以上で説明した実施形態は本発明を説明するための一例であって、それらをそれ ぞれ単独で実施しても、組み合わせて実施しても本発明の権利範囲に属する。 産業上の利用可能性
[0026] 本発明の画像診断支援装置及びその方法は、コンピュータにより医用画像力 異 常陰影候補を検出して表示するものであって、前記異常陰影候補の種別を判定支 援情報により的確に判定することを支援するものである。
図面の簡単な説明
[0027] [図 1]本発明に係る画像診断支援装置の実施の形態を示す概略構成図である。
[図 2]異常陰影候補を検出して表示する処理を示すフローチャート図である。
[図 3]異常陰影候補を検出する処理を示すフローチャート図である。
[図 4]充実性陰影の検出を行うモジュールのフローチャート図である。
[図 5]異常陰影候補に関する情報を説明するための模式図である。
[図 6]異常陰影候補データテーブルの一例を示す図である。
[図 7]異常陰影候補の検出結果及び検出理由情報の表示例を示す図である。
[図 8]異常陰影候補の MPR画像を説明するための模式図である。
[図 9]異常陰影候補の三次元画像を説明するための模式図である。

Claims

請求の範囲
[1] 医用画像撮影装置により取得された被検体の画像を表す画像データを読み込む 画像データ読み込み手段と、前記読み込まれた画像から複数の異常陰影情報の少 なくとも一つを満たす異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、前記読み 込まれた画像と前記検出された異常陰影候補を示すマーカとを重畳表示する表示 手段と、を備えた画像診断支援装置において、前記異常陰影候補検出手段によつ て検出された異常陰影候補の判定を支援する情報を判定支援情報として設定する 設定手段と、該設定された判定支援情報と前記異常陰影候補と前記マーカを前記 表示手段に同時表示させる制御手段と、を備えたことを特徴とする画像診断支援装 置。
[2] 前記設定手段によって設定された判定支援情報は、前記異常陰影候補の検出理 由であることを特徴とする請求項 1に記載の画像診断支援装置。
[3] 前記設定手段は、前記異常陰影候補の検出理由の表示 Z非表示の表示モードを 設定する機能をさらに有し、前記制御手段は、前記設定された表示モードに基づき 前記異常陰影候補の検出理由と前記異常陰影候補と前記マーカを選択して前記表 示手段に同時表示させることを特徴とする請求項 2に記載の画像診断支援装置。
[4] 前記制御手段は、前記設定された表示モードが表示であれば、前記異常陰影候 補の検出理由と前記異常陰影候補と前記マーカを前記表示手段に同時表示させる ことを特徴とする請求項 3に記載の画像診断支援装置。
[5] 前記制御手段は、前記設定された表示モードが非表示であれば、前記異常陰影 候補と前記マーカを前記表示手段に同時表示させることを特徴とする請求項 3に記 載の画像診断支援装置。
[6] 前記制御手段は、前記異常陰影候補の検出理由と前記異常陰影候補を含む画像 とを重畳して前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項 2に記載の画像診断 支援装置。
[7] 前記制御手段は、前記異常陰影候補を含む画像の表示領域と別の領域に前記異 常陰影候補の検出理由を前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項 2に記 載の画像診断支援装置。
[8] 前記制御手段は、前記異常陰影候補を複数個含む画像とそれぞれの異常陰影候 補毎に対応づけて前記異常陰影候補の検出理由を前記表示手段に表示させること を特徴とする請求項 2に記載の画像診断支援装置。
[9] 前記制御手段は、前記異常陰影候補を含む画像とその画像を含む複数の画像か ら構成された MPR画像を前記表示手段に同時表示させることを特徴とする請求項 1 に記載の画像診断支援装置。
[10] 前記制御手段は、前記異常陰影候補を含む画像とその画像を含む複数の画像か ら構成された三次元画像を前記表示手段に同時表示させることを特徴とする請求項 1に記載の画像診断支援装置。
[11] 医用画像撮影装置により取得された被検体の画像を表す画像データを読み込む 画像データ読み込み工程と、前記読み込まれた画像から複数の異常陰影情報の少 なくとも一つを満たす異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出工程と、前記検出 された異常陰影候補の判定を支援する情報を判定支援情報として設定する工程と、 この設定された判定支援情報と前記読み込まれた画像と前記検出された異常陰影 候補を示すマーカを同時表示する表示工程と、を含むことを特徴とする画像診断支 援方法。
[12] 前記設定工程によって設定された判定支援情報は、前記異常陰影候補の検出理 由であることを特徴とする請求項 11に記載の画像診断支援方法。
[13] 前記設定工程は、前記異常陰影候補の検出理由の表示 Z非表示の表示モードを 設定する機能をさらに有し、前記表示工程は、前記設定された表示モードに基づき 前記異常陰影候補の検出理由と前記異常陰影候補と前記マーカを選択して表示す ることを特徴とする請求項 12に記載の画像診断支援方法。
[14] 前記表示工程は、前記設定された表示モードが表示であれば、前記異常陰影候 補の検出理由と前記異常陰影候補と前記マーカを同時表示することを特徴とする請 求項 13に記載の画像診断支援方法。
[15] 前記表示工程は、前記設定された表示モードが非表示であれば、前記異常陰影 候補と前記マーカを同時表示することを特徴とする請求項 13に記載の画像診断支援 方法。
[16] 前記表示工程は、前記異常陰影候補の検出理由と前記異常陰影候補を含む画像 とを重畳して表示することを特徴とする請求項 12に記載の画像診断支援方法。
[17] 前記表示工程は、前記異常陰影候補を含む画像の表示領域と別の領域に前記異 常陰影候補の検出理由を表示することを特徴とする請求項 12に記載の画像診断支 援方法。
[18] 前記表示工程は、前記異常陰影候補を複数個含む画像とそれぞれの異常陰影候 補毎に対応づけて前記異常陰影候補の検出理由を表示することを特徴とする請求 項 12に記載の画像診断支援方法。
[19] 前記表示工程は、前記異常陰影候補を含む画像とその画像を含む複数の画像か ら構成された MPR画像を同時表示することを特徴とする請求項 11に記載の画像診断 支援方法。
[20] 前記表示工程は、前記異常陰影候補を含む画像とその画像を含む複数の画像か ら構成された三次元画像を同時表示することを特徴とする請求項 11に記載の画像診 断支援方法。
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