WO2008038811A1 - Medical image registration system - Google Patents

Medical image registration system Download PDF

Info

Publication number
WO2008038811A1
WO2008038811A1 PCT/JP2007/069130 JP2007069130W WO2008038811A1 WO 2008038811 A1 WO2008038811 A1 WO 2008038811A1 JP 2007069130 W JP2007069130 W JP 2007069130W WO 2008038811 A1 WO2008038811 A1 WO 2008038811A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
image
processing history
database
medical
registration
Prior art date
Application number
PCT/JP2007/069130
Other languages
French (fr)
Japanese (ja)
Inventor
Tomoaki Gotou
Tetsutarou Ono
Seiji Matsuba
Original Assignee
Dai Nippon Printing Co., Ltd.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Dai Nippon Printing Co., Ltd. filed Critical Dai Nippon Printing Co., Ltd.
Priority to JP2008536465A priority Critical patent/JPWO2008038811A1/en
Publication of WO2008038811A1 publication Critical patent/WO2008038811A1/en

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/30Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/20ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for handling medical images, e.g. DICOM, HL7 or PACS
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10072Tomographic images
    • G06T2207/10088Magnetic resonance imaging [MRI]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30016Brain

Definitions

  • the present invention relates to a database of medical images such as brain images, and more particularly to a technique for registering medical images in a medical image database.
  • a brain image of a patient is taken with an MR I (Magnetic Resonance Imaging) device and the patient's condition is diagnosed by comparing with a standard image.
  • MR I Magnetic Resonance Imaging
  • image processing is performed on brain images of a plurality of healthy persons registered in a database, thereby creating Statistical images such as average images and standard deviation images are used as standard images for comparison. Disclosure of the invention
  • the brain images of healthy persons registered in the database are processed so that they can be easily compared with other brain images.
  • an object of the present invention is to provide a medical image registration system capable of managing images suitable for brain image comparison determination.
  • a medical image registration system of the present invention is a system for registering a medical image in a database, which is a registration condition of an image registered in the database, and includes an image processing history of the image.
  • Registration condition setting for setting image registration conditions
  • Determining means image input means for inputting a medical image having image processing history information, image processing history in the image registration condition, and processing history comparison means for comparing the input image processing history information
  • a message output means for outputting a message if the image processing history compared by the processing history comparison means does not match
  • an image registration means for registering the medical image input by the image input means in the database. It is characterized by having a configuration having:
  • the images registered in the database are classified into a plurality of categories, and the registration condition setting unit is an image registration condition for each category, An image registration condition including a processing history is set.
  • the image input means has a specifying means for specifying a category of an input image, and the processing history comparison means is specified by the specifying means.
  • the category includes means for comparing the image processing history set by the registration condition setting means with the image processing history inputted by the image input means, and the message output means comprises the processing It has a means for outputting a message when the image processing history in the category compared by the history comparison means does not match.
  • the medical image registration system of the present invention performs statistical processing on all images in the database or the specified category including the new medical image when a new medical image is registered by the image registration unit. It further includes statistical processing image creation means for executing and creating a new statistical processing image.
  • the image processing history when image registration conditions including image processing history are set for a database and a medical image having image processing history information is input, the image processing history set as the image registration conditions in the database and Since the input image processing history is compared and a message is output when the compared image processing histories do not match, medical images that do not match the image processing history may be registered unconditionally. This eliminates inconsistencies in the processing conditions of the images in the database, and has the effect of increasing the reliability of the images to be compared during diagnosis.
  • FIG. 1 is a configuration diagram showing an embodiment of a medical image registration system according to the present invention.
  • Figure 2 is a diagram showing the relationship between databases and categories and the image registration conditions set for them.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of feature data used in the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram showing a message display screen displayed and output on the message output means 50. .
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the image management table in the database 10.
  • FIG. 6 is a diagram showing the relationship between a database and categories and image registration conditions set for them when a detailed image processing history is set.
  • FIG. 7 is a diagram showing different examples of feature data.
  • FIG. 8 shows a message display screen when the category image registration conditions do not match.
  • FIG. 1 is a configuration diagram showing an embodiment of a medical image registration system according to the present invention.
  • 10 is a database
  • 20 is registration condition setting means
  • 30 is image input means
  • 40 is processing history comparison means
  • 50 is message output means
  • 60 is image registration means
  • 70 is It is a statistical processing image creation means.
  • the database 10 is a database that stores a large number of medical images.
  • the database 10 stores a large number of registered images, and manages these registered images in units of categories. Each category has its image registration conditions set. Further, the database 10 stores statistically processed images obtained by statistically processing registered images accumulated in units of categories. Data such as registered images in database 10
  • the storage area required for storage is realized by a mass storage device such as a hard disk.
  • the registration condition setting means 20 sets the image registration conditions for the categories created in order to manage medical images in the entire database 10 and the data base 10. In other words, a common processing history is defined for one database and category, and all medical images belonging to one database and category have undergone the same processing.
  • the image input means 30 designates a category in the database 10 and inputs a medical image to be registered in the database 10.
  • a medical image is composed of image data itself and feature data including processing history data indicating the processing history.
  • the image input means 30 performs a process of reading the medical image from the external recording medium (such as a CD) and uses it as a storage area of the database 10.
  • the processing history comparison means 40 includes an image processing history included in the feature list of the medical images input by the image input means 30 and an image processing history that is an image registration condition set in the database. Compare the image registration conditions included in the feature data with the image registration conditions set in the category.
  • the message output means 50 outputs a message when the image processing histories compared by the processing history comparison means 40 do not match.
  • the message output means 50 is realized by a display device such as a liquid crystal display, for example.
  • the image registration means 60 is used to store image data of medical images input by the image input means 30 when the image processing histories compared by the processing history comparison means 40 match. Register in the specified category within 0.
  • the statistical processing image creation means 70 when the new medical image is registered in the specified category in the database 10 by the image registration means 60, includes the newly registered medical image in the category. Statistical processing is performed on all images, and statistical processing images are created.
  • the medical image registration system shown in Fig. 1 is actually realized by executing a dedicated program on a general-purpose computer. (2. System processing operations)
  • the registration condition setting means 20 sets image registration conditions for the entire database 10.
  • Image processing history is set as the image registration condition for the entire database.
  • the image processing history is set as the image registration condition of the database 10, medical images having different image processing histories cannot be registered.
  • the registration condition setting means 20 creates a category in the database 10 and sets the image registration condition.
  • image processing history, age, and gender are set as image registration conditions. For example, when the category “Young Men and Women” is created, the age “40 to 50 years” and the gender “Men / Women” are set in addition to the image processing history as the image registration conditions.
  • the age “70 to 80 years” and the sex “male” are set in addition to the image processing history.
  • the age “70 to 80 years” and the gender “female” are set as the image registration conditions.
  • Figure 2 shows the relationship between the categories created in this way and the set image registration conditions.
  • the entire database 10 corresponds to the hospital A database, which is one medical facility.
  • the image processing history set for the category is omitted.
  • the database 10 is ready for registration of medical images.
  • the image input means 30 inputs a medical image.
  • a medical image consists of the image data itself and the feature data.
  • the image data itself uses the ANAL Y Z E format.
  • This ANAL Y Z E 7 format consists of the entire three-dimensional brain for one person, consisting of a header file and an image file.
  • Feature data is data that describes the features of the image in text format, and consists of data that describes image processing history, processing parameters, specifications, contents features, and attributes.
  • the feature data is described in XML format.
  • Figure 3 shows the XM An example of feature data described in L format is shown. The example in Figure 3 shows an example of part of the image processing history and the corresponding processing parameters.
  • “resolution conversion” and “tissue separation processing” are described as the image processing history.
  • the resolution conversion processing parameters indicate that the poxel size is 1.2 mm X 1.2 mm X 1.2 mm.
  • the tissue separation processing parameters indicate that the affine conversion is performed. Is shown.
  • the image processing history indicates the processing performed in the past for the input medical image, and includes resolution conversion, tissue separation processing, smoothing, and anatomical standardization. These specific processing contents are known as disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 2 005-2 3 7 4 4 1, and detailed description thereof is omitted.
  • the specification in the feature data means, for example, that the data type is 8 bits.
  • the feature of contents means, for example, that the maximum luminance value is within a certain range or that the luminance value force distribution is followed.
  • the attributes in the feature data refer to the age and gender of the person who took the image.
  • the processing history comparison means 4 0 When registering a medical image, a category is specified and the medical image is input from the image input means 30.
  • the processing history comparison means 4 0 first extracts the feature data in the medical image, and then extracts the image processing history in the feature data.
  • the image processing history and the image in the database 10 Compare with registration conditions. If they match, the processing history comparison means 40 further extracts the detailed image processing history, age, and gender from the feature data, and these are specified in the data base 10. Compared with the category image registration conditions of Tegori. If the image registration conditions of the categories match, the input medical image is registered as it is in the specified power category in the data base 10 as it is.
  • the message output means 50 outputs a message.
  • the image processing history of the inputted medical image during the feature selection is resolution conversion, tissue separation processing, and smoothing, as shown in Fig. 2, the image registration condition of the A hospital database is resolution conversion , Tissue separation processing, smoothing, anatomical standardization, smoothing, do not match, display message It is powered.
  • FIG. 4 shows a message display screen displayed on the message output means 50.
  • the message “The file name rDatall.img of the input medical image does not match the registration conditions of the database” is displayed at the top of the screen.
  • the CT displays the image processing history set in the (image) registration condition of the database and the image processing history described in the feature data of the input medical image.
  • five processes are set in the image registration condition of the database, but only three processes are performed on the input medical image.
  • a message is displayed and output.
  • FIG. 5 shows an example of an image management table in the database 10. As shown in FIG. 5, in the database 10, medical images are managed in units of categories.
  • Each category is associated with a registered medical image. Also, in each category, statistically processed images obtained by statistically processing all medical images in the category are also registered in association with each other. In this embodiment, an average image and a standard deviation image are created as statistically processed images as shown in FIG.
  • the average image and standard deviation image are images obtained by calculating the average and standard deviation of the pixels at the same position in all images registered in one category and assigning the values as pixel values. In this system, this average image and standard deviation image are recreated each time a new image is registered. Specifically, the image registration means 60 creates a new one. When the medical image is registered in the database 10, the statistical processing image creation means 70 detects the category in which the new medical image is registered, extracts all the images registered in the category, and calculates the average Create images and standard deviation images. Then, the original average image and standard deviation image are deleted, and the newly created average image and standard deviation image are registered in the corresponding category in the database 10.
  • image processing histories are compared for each category.
  • brain tissue separation processing separation processing in which the brain is separated into three tissues of gray matter, white matter, and cerebrospinal fluid is often performed.
  • information on the distribution probability of the three tissues is necessary, and a standard image of the three tissues is used as a template image. Since these tissues are known to have age-related changes and volume differences depending on gender, the template image is processed more accurately by using an image that matches the characteristics of the subject. Therefore, only the history of the image processing name is specified as the image processing history in the image registration condition of the database, and the parameters of the image processing are specified as the image processing history in the category image registration condition.
  • the registration condition setting means 20 creates the category “Young Men and Women”, as the image registration conditions, the image processing history parameters that are detailed image processing history “Organization Separation Processing, Template Young Men and Women” Set “for”.
  • the registration condition setting means 20 creates the category “elderly man”
  • the image registration condition is changed to “image separation history, template elderly man”, which is a detailed image processing history.
  • the registration condition setting means 2 0 creates the category “elderly woman”
  • the image registration parameter “image separation history, template elderly” is used as the image registration condition. "For women" power is set.
  • Figure 6 shows the relationship between the categories created in this way and the image registration conditions that have been set.
  • the template images used for the tissue separation process, which is the second process are different for “young boy”, “old man”, and “old woman”.
  • FIG. 7 shows feature data corresponding to the image registration conditions of FIG.
  • the processing parameters for the tissue separation process in the image processing history are “template” and “for young men and women”. This is because tissue separation processing of this image data It is shown that this was done using a template bowl for use.
  • the processing history comparison means 40 Compare the image processing history in the data with the image registration conditions in the database 10. If the two match, the processing history comparison means 40 further extracts a detailed image processing history from the feature data, and the category of the category specified in the database 10 and this image processing history. Compare the image registration conditions. If the image registration conditions for the power category also match, the input medical image is registered in the specified category in the database 10 as it is.
  • the message output means 50 displays and outputs a message.
  • a medical image whose feature data is the image processing history / parameter “Tissue Separation Processing, Template for Elderly Men” is input as the detailed image processing history, as shown in Figure 6.
  • the image registration condition of the category “Young Men and Women” in the Hospital A database is “Organization Separation Process, Template for Young Men and Women”, which matches the information in the feature data of the input medical image. Message is output.
  • FIG. 8 shows the state of the message display screen displayed and output by the message output means 50.
  • the message “Datal2.img does not match the image registration conditions” is displayed at the top of the screen.
  • the image processing history set in the image registration conditions and the image processing history described in the feature data of the input medical image are displayed.
  • the image processing history set in the image registration condition is a combination of both the process name of the image registration condition of the database and the processing parameters of the image registration condition of the category.
  • the process name set in the image registration condition of the database “1: Resolution conversion” “2: Tissue separation process” “3: Smoothing” “4: Anatomical standardization” “5: “Smoothing” matches the input image processing names “1: Resolution conversion”, “2: Tissue separation processing”, “3: Smoothing”, “4: Anatomical standardization”, and “5: Smoothing”.
  • the tissue separation that is the processing parameter set in the category image registration condition The template for the process is “for young men and women”, and the template for the tissue separation process, which is the processing parameter for the input medical image, is “for elderly men”, and they do not match.
  • the image processing history of the input image satisfies the image processing history of the image registration condition of the database, but does not satisfy the image processing history of the category image registration condition, the message is displayed. Is displayed and output.
  • images of one medical institution are managed on a single database, but by associating one medical institution with each category, one database can be used in a plurality of medical institutions. You may make it manage the image to be managed.
  • the image processing history is set as an image registration condition of a category corresponding to each medical institution.
  • the medical image registration system registers a medical image in a database of medical images such as brain images, it can be used in the medical industry and the computer industry.

Abstract

Provided is a medical image registration system capable of managing an image appropriate for an image processing history. When a medical image is registered into a database, an image processing history of the inputted medical image is compared to an image processing history set as an image registration condition in the database. When they coincide, the medial image is registered unconditionally and when they do not coincide, a message indicating that is displayed.

Description

明 細 書 医用画像登録システム 技術分野  Description Medical Image Registration System Technical Field
本発明は、 脳画像等の医用画像のデータベースに関し、 特に医用画像データべ ースに医用画像を登録するための技術に関する。 背景技術  The present invention relates to a database of medical images such as brain images, and more particularly to a technique for registering medical images in a medical image database. Background art
従来より、 MR I (Magnetic Resonance Imaging) 装置などにより患者の 脳画像を撮影し、 標準画像と比較して患者の状態を診断することが行われている。 例えば、 特開 2 0 0 5— 2 3 7 4 4 1号公報に開示されている方法においては、 データベースに登録された複数の健常者の脳画像に対して画像処理を行い、 これ により作成された平均画像や標準偏差画像といった統計処理画像を、 比較対象と する標準画像としている。 発明の開示  Conventionally, a brain image of a patient is taken with an MR I (Magnetic Resonance Imaging) device and the patient's condition is diagnosed by comparing with a standard image. For example, in the method disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2 025-2 3 7 4 4 1, image processing is performed on brain images of a plurality of healthy persons registered in a database, thereby creating Statistical images such as average images and standard deviation images are used as standard images for comparison. Disclosure of the invention
上記データベースに登録される健常者の脳画像は、 他の脳画像との比較を行い 易いように画像処理がなされている。 この画像処理には、 様々なものがあり、 画 像処理した機器や施設により、 異なる画像処理が行われる場合がある。  The brain images of healthy persons registered in the database are processed so that they can be easily compared with other brain images. There are various types of image processing, and different image processing may be performed depending on the equipment or facility that performed the image processing.
そして、 脳画像の比較を行うに際し、 比較する画像の画像処理の履歴がわかつ ていない場合には、 異なる画像処理を行った画像同士を比較してしまうこともあ る。 このような比較からは、 正しい診断結果を得ることができないという問題が ある。  When comparing the brain images, if the image processing history of the images to be compared is not known, the images subjected to different image processing may be compared with each other. From such a comparison, there is a problem that a correct diagnosis result cannot be obtained.
そこで、 本発明は、 脳画像の比較判断に適した画像の管理を行うことが可能な 医用画像登録システムを提供することを課題とする。  Accordingly, an object of the present invention is to provide a medical image registration system capable of managing images suitable for brain image comparison determination.
上記課題を解決するため、 本発明の医用画像登録システムは、 データベースに 医用画像を登録するシステムであって、 データベースに登録される画像の登録条 件であって、 当該画像の画像処理履歴を含む画像登録条件を設定する登録条件設 定手段と、 画像処理履歴情報を有する医用画像を入力する画像入力手段と、 前記' 画像登録条件の中の画像処理履歴と、 前記入力された画像処理履歴情報とを比較 する処理履歴比較手段と、 前記処理履歴比較手段により比較された画像処理履歴 がー致しない場合に、 メッセージを出力するメッセージ出力手段と、 前記画像入 力手段によって入力された医用画像を前記データベースに登録する画像登録手 段を有する構成としたことを特徴と: る。 In order to solve the above problems, a medical image registration system of the present invention is a system for registering a medical image in a database, which is a registration condition of an image registered in the database, and includes an image processing history of the image. Registration condition setting for setting image registration conditions Determining means, image input means for inputting a medical image having image processing history information, image processing history in the image registration condition, and processing history comparison means for comparing the input image processing history information A message output means for outputting a message if the image processing history compared by the processing history comparison means does not match; and an image registration means for registering the medical image input by the image input means in the database. It is characterized by having a configuration having:
また、 本発明の医用画像登録システムは、 前記データベースに登録された画像 は、 複数のカテゴリに分類され、 前記登録条件設定手段は、 前記各カテゴリにつ いての画像登録条件であって、 前記画像処理履歴を含む画像登録条件を設定する ものであり、 前記画像入力手段は、 入力される画像のカテゴリを指定する指定手 段を有し、 前記処理履歴比較手段は、 前記指定手段によって指定されたカテゴリ の中に、 前記登録条件設定手段によって設定された画像処理履歴と、 前記画像入 力手段によって入力された画像処理履歴とを比較する手段を有し、 前記メッセ一 ジ出力手段は、 前記処理履歴比較手段により比較されたカテゴリ中の画像処理履 歴がー致しない場合に、 メッセージを出力する手段を有することを特徴とする。 また、 本発明の医用画像登録システムは、 前記画像登録手段により新たな医用 画像が登録された際に、 当該新たな医用画像を含む前記データベースまたは前記 指定されたカテゴリ内の全画像について統計処理を実行し、 新たな統計処理画像 を作成する統計処理画像作成手段をさらに有することを特徴とする。  In the medical image registration system of the present invention, the images registered in the database are classified into a plurality of categories, and the registration condition setting unit is an image registration condition for each category, An image registration condition including a processing history is set. The image input means has a specifying means for specifying a category of an input image, and the processing history comparison means is specified by the specifying means. The category includes means for comparing the image processing history set by the registration condition setting means with the image processing history inputted by the image input means, and the message output means comprises the processing It has a means for outputting a message when the image processing history in the category compared by the history comparison means does not match. Further, the medical image registration system of the present invention performs statistical processing on all images in the database or the specified category including the new medical image when a new medical image is registered by the image registration unit. It further includes statistical processing image creation means for executing and creating a new statistical processing image.
本発明によれば、 画像処理履歴を含む画像登録条件をデータベースについて設 定しておき、 画像処理履歴情報を有する医用画像が入力されると、 データベース に画像登録条件として設定された画像処理履歴と、 入力された画像処理履歴とを 比較し、 比較された画像処理履歴が一致しない場合に、 メッセージを出力するよ うにしたので、 画像処理履歴が一致しない医用画像が無条件で登録され ¾ことが なくなり、 データベース内の画像の処理条件に不整合がなくなるため、 診断の際 に、 比較する画像の信頼度が高まるという効果を奏する。  According to the present invention, when image registration conditions including image processing history are set for a database and a medical image having image processing history information is input, the image processing history set as the image registration conditions in the database and Since the input image processing history is compared and a message is output when the compared image processing histories do not match, medical images that do not match the image processing history may be registered unconditionally. This eliminates inconsistencies in the processing conditions of the images in the database, and has the effect of increasing the reliability of the images to be compared during diagnosis.
また、 本発明によれば、 新たな医用画像が登録された際に、 当該新たな医用画 像を含む前記データベースまたは前記指定されたカテゴリ内の全ての画像につ いて統計処理を実行し、 新たな統計処理画像を作成するようにしたので、 常に最 新の状態の統計処理画像が得られるという効果を奏する。 図面の簡単な説明 Further, according to the present invention, when a new medical image is registered, statistical processing is performed on all the images in the database or the specified category including the new medical image, So that statistically processed images are created. There is an effect that a statistically processed image in a new state can be obtained. Brief Description of Drawings
図 1は、 本発明に係る医用画像登録システムの一実施形態を示す構成図であ る。  FIG. 1 is a configuration diagram showing an embodiment of a medical image registration system according to the present invention.
図 2は、 データベースとカテゴリ、 およびそれらに設定された画像登録条件 の関係を示す図である。  Figure 2 is a diagram showing the relationship between databases and categories and the image registration conditions set for them.
図 3は、 本発明で用いる特徴データの一例を示す図である。  FIG. 3 is a diagram showing an example of feature data used in the present invention.
図 4は、 メッセージ出力手段 5 0に表示出力されるメッセージ表示画面を示 す図である。.  FIG. 4 is a diagram showing a message display screen displayed and output on the message output means 50. .
図 5は、 データベース 1 0内の画像管理テーブルの一例を示す図である。 図 6は、 詳細な画像処理履歴を設定した場合の、 データベースとカテゴリ、 およびそれらに設定された画像登録条件の関係を示す図である。  FIG. 5 is a diagram showing an example of the image management table in the database 10. FIG. 6 is a diagram showing the relationship between a database and categories and image registration conditions set for them when a detailed image processing history is set.
図 7は、 特徴データの異なる例を示す図である。  FIG. 7 is a diagram showing different examples of feature data.
図 8は、 カテゴリの画像登録条件が一致しない場合のメッセージ表示画面を 示す図である。 発明を実施するための最良の形態  FIG. 8 shows a message display screen when the category image registration conditions do not match. BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
以下、 本発明の好適な実施形態について、 図面を参照して詳細に説明する。 ( 1 . システム構成)  DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. (1. System configuration)
図 1は、 本発明に係る医用画像登録システムの一実施形態を示す構成図である。 図 1において、 1 0はデータベース、 2 0は登録条件設定手段、 3 0は画像入力 手段、 4 0は処理履歴比較手段、 5 0はメッセージ出力手段、 6 0は画像登録手 段、 7 0は統計処理画像作成手段である。  FIG. 1 is a configuration diagram showing an embodiment of a medical image registration system according to the present invention. In FIG. 1, 10 is a database, 20 is registration condition setting means, 30 is image input means, 40 is processing history comparison means, 50 is message output means, 60 is image registration means, and 70 is It is a statistical processing image creation means.
データべ一ス 1 0は、 医用画像を多数蓄積したデータベースである。 データべ ース 1 0は、 登録画像を多数記憶しているとともに、 これらの登録画像をカテゴ リ単位で管理している。 各カテゴリには、 その画像登録条件が設定されている。 また、 データベース 1 0は、 カテゴリ単位に蓄積された登録画像を統計処理した 統計処理画像を記憶している。 データベース 1 0において登録画像等のデータを 記憶するために必要な記憶領域としては、 ハードディスク等の大容量記憶装置で 実現される。 The database 10 is a database that stores a large number of medical images. The database 10 stores a large number of registered images, and manages these registered images in units of categories. Each category has its image registration conditions set. Further, the database 10 stores statistically processed images obtained by statistically processing registered images accumulated in units of categories. Data such as registered images in database 10 The storage area required for storage is realized by a mass storage device such as a hard disk.
登録条件設定手段 2 0は、 データベース 1 0全体、 およびデ一夕ベース 1 0内 において医用画像を管理するために作成されたカテゴリについて、 それらの画像 登録条件を設定する。 すなわち、 1つのデータベース、 カテゴリには共通の処理 履歴が定められ、 1つのデータベース、 カテゴリに属する医用画像は、 全て同一 の処理を経たものとなる。  The registration condition setting means 20 sets the image registration conditions for the categories created in order to manage medical images in the entire database 10 and the data base 10. In other words, a common processing history is defined for one database and category, and all medical images belonging to one database and category have undergone the same processing.
画像入力手段 3 0は、 データベース 1 0内のカテゴリを指定して、 データべ一 ス 1 0に登録すべき医用画像を入力する。 医用画像は、 画像データ本体と、 その 処理履歴を示す処理履歴データを含む特徴データにより構成される。 画像入力手 段 3 0は、 入力対象の医用画像が外部記録媒体に記録されている場合には、 当該 外部記録媒体 (C D等) から医用画像を読み込む処理を行い、 データベース 1 0 の記憶領域として利用されているハードディスクに入力対象の医用画像が記録 されている場合には、 当該ハードディスクから医用画像を読み込む処理を行うこ とになる。 処理履歴比較手段 4 0は、 画像入力手段 3 0により入力された医用画 像のうちの特徴デ一夕に含まれる画像処理履歴と、 データベースに設定されてい る画像登録条件である画像処理履歴を比較し、 特徴データに含まれる画像登録条 件とカテゴリに設定されている画像登録条件を比較する。  The image input means 30 designates a category in the database 10 and inputs a medical image to be registered in the database 10. A medical image is composed of image data itself and feature data including processing history data indicating the processing history. When the medical image to be input is recorded on an external recording medium, the image input means 30 performs a process of reading the medical image from the external recording medium (such as a CD) and uses it as a storage area of the database 10. When a medical image to be input is recorded on the hard disk being used, the medical image is read from the hard disk. The processing history comparison means 40 includes an image processing history included in the feature list of the medical images input by the image input means 30 and an image processing history that is an image registration condition set in the database. Compare the image registration conditions included in the feature data with the image registration conditions set in the category.
メッセージ出力手段 5 0は、 処理履歴比較手段 4 0により比較された画像処理 履歴が一致しない場合に、 メッセージを出力する。 メッセージ出力手段 5 0とし ては、 例えば、 液晶ディスプレイ等の表示デバイスで実現される。 画像登録芋段 6 0は、 処理履歴比較手段 4 0により比較された画像処理履歴が一致した場合に、 画像入力手段 3 0により入力された医用画像のうちの画像データを、 データべ一 ス 1 0内の指定されたカテゴリに登録する。 統計処理画像作成手段 7 0は、 画像 登録手段 6 0により新たな医用画像がデータベース 1 0内の指定されたカテゴ リに登録された際に、 新たに登録された医用画像を含むそのカテゴリ内の全ての 画像に対して統計処理を行い、 統計処理画像を作成する。 図 1に示した医用画像 登録システムは、 現実には、 汎用のコンピュータにおいて、 専用のプログラムを 実行することにより実現される。 ( 2. システムの処理動作) The message output means 50 outputs a message when the image processing histories compared by the processing history comparison means 40 do not match. The message output means 50 is realized by a display device such as a liquid crystal display, for example. The image registration means 60 is used to store image data of medical images input by the image input means 30 when the image processing histories compared by the processing history comparison means 40 match. Register in the specified category within 0. The statistical processing image creation means 70, when the new medical image is registered in the specified category in the database 10 by the image registration means 60, includes the newly registered medical image in the category. Statistical processing is performed on all images, and statistical processing images are created. The medical image registration system shown in Fig. 1 is actually realized by executing a dedicated program on a general-purpose computer. (2. System processing operations)
次に、 図 1に示したシステムの処理動作について説明する。 まず、 登録条件設 定手段 2 0が、 データベース 1 0全体の画像登録条件を設定する。 データベース 全体の画像登録条件としては、 画像処理履歴が設定される。 このように、 画像処 理履歴がデータベース 1 0の画像登録条件として設定されることにより、 異なる 画像処理履歴の医用画像は登録することができなくなる。  Next, the processing operation of the system shown in FIG. 1 will be described. First, the registration condition setting means 20 sets image registration conditions for the entire database 10. Image processing history is set as the image registration condition for the entire database. As described above, since the image processing history is set as the image registration condition of the database 10, medical images having different image processing histories cannot be registered.
続いて、 登録条件設定手段 2 0が、 データベース 1 0内におけるカテゴリを作 成し、 その画像登録条件を設定する。 本実施形態では、 画像登録条件として、 画 像処理履歴、 年齢、 性別が設定される。 例えば、 カテゴリ 「若年男女」 力作成さ れる場合、 その画像登録条件として、 画像処理履歴の他に、 年齢 「4 0歳〜 5 0 歳」 、 性別 「男 ·女」 が設定される。  Subsequently, the registration condition setting means 20 creates a category in the database 10 and sets the image registration condition. In the present embodiment, image processing history, age, and gender are set as image registration conditions. For example, when the category “Young Men and Women” is created, the age “40 to 50 years” and the gender “Men / Women” are set in addition to the image processing history as the image registration conditions.
また、 カテゴリ 「高齢男」 が作成される場合、 その画像登録条件として、 画像 処理履歴の他に、 年齢「7 0歳〜 8 0歳」 、 性別 「男」 力設定され、 カテゴリ 「高 齢女」 力作成される場合、 その画像登録条件として、 画像処理履歴の他に、 年齢 「7 0歳〜 8 0歳」 、 性別 「女」 が設定される。  In addition, when the category “elderly man” is created, as the image registration condition, the age “70 to 80 years” and the sex “male” are set in addition to the image processing history. In addition to the image processing history, the age “70 to 80 years” and the gender “female” are set as the image registration conditions.
図 2は、 このようにして作成されたカテゴリ、 および設定された画像登録条件 の関係を示す。 本実施形態では、 データベース 1 0全体が 1つの医療施設である A病院データベースに対応している。 なお、 図 2の例では、 カテゴリについて設 定された画像処理履歴は省略されている。  Figure 2 shows the relationship between the categories created in this way and the set image registration conditions. In this embodiment, the entire database 10 corresponds to the hospital A database, which is one medical facility. In the example of FIG. 2, the image processing history set for the category is omitted.
画像登録条件の設定がなされた後、 データベース 1 0は医用画像の登録が可能 な状態となる。 この状態で、 画像入力手段 3 0が医用画像の入力を行う。 ここで、 医用画像の構成について説明しておく。 医用画像は、 画像データ本体と、 特徴デ 一夕により構成される。  After the image registration conditions are set, the database 10 is ready for registration of medical images. In this state, the image input means 30 inputs a medical image. Here, the configuration of the medical image will be described. A medical image consists of the image data itself and the feature data.
画像データ本体は、 ANAL Y Z Eフォーマットを利用する。 この ANAL Y Z E 7ォ一マットは、 1人分の三次元的な脳全体を、 ヘッダ部ファイル、 画像デ 一夕部ファイルの 2ファイルで構成したものである。  The image data itself uses the ANAL Y Z E format. This ANAL Y Z E 7 format consists of the entire three-dimensional brain for one person, consisting of a header file and an image file.
特徴デ一夕は、 その画像の特徴をテキスト形式で記述したデータであり、 画像 処理履歴、 処理パラメ一夕、 スペック、 中身の特徴、 属性が記述されたデータか らなる。 本実施形態では、 特徴データは XML形式で記述される。 図 3は、 XM L形式で記述された特徴データの一例を示す。 図 3の例は、 画像処理履歴の一部 および対応する処理パラメ一夕の例を示す。 図 3においては、 画像処理履歴とし て、 「解像度変換」 と 「組織分離処理」 が記述されている。 また、 解像度変換の 処理パラメ一夕は、 ポクセルサイズが 1 . 2 mmX 1 . 2 mmX 1 . 2 mmであ ることを示しており、 組織分離処理の処理パラメ一夕は、 ァフィン変換を行うこ とを示している。 Feature data is data that describes the features of the image in text format, and consists of data that describes image processing history, processing parameters, specifications, contents features, and attributes. In this embodiment, the feature data is described in XML format. Figure 3 shows the XM An example of feature data described in L format is shown. The example in Figure 3 shows an example of part of the image processing history and the corresponding processing parameters. In FIG. 3, “resolution conversion” and “tissue separation processing” are described as the image processing history. The resolution conversion processing parameters indicate that the poxel size is 1.2 mm X 1.2 mm X 1.2 mm. The tissue separation processing parameters indicate that the affine conversion is performed. Is shown.
画像処理履歴とは、 入力される医用画像に対して、 過去になされた処理を示す ものであり、 解像度変換、 組織分離処理、 平滑化、 解剖学的標準化などがある。 これらの具体的な処理内容は、 特開 2 0 0 5— 2 3 7 4 4 1号公報に示すように 公知のものであり、 詳細な説明は省略する。  The image processing history indicates the processing performed in the past for the input medical image, and includes resolution conversion, tissue separation processing, smoothing, and anatomical standardization. These specific processing contents are known as disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 2 005-2 3 7 4 4 1, and detailed description thereof is omitted.
特徴データ中のスペックとは、 例えば、 データ型が 8ビットであることをいう。 特徴データ中、 中身の特徴とは、 例えば、 輝度の最大値が一定の範囲内となって いることや、 輝度値力特定の分布に従うものであることをいう。 特徴データ中の 属性とは、 その画像の撮影対象であった人物の年齢、 性別をいう。  The specification in the feature data means, for example, that the data type is 8 bits. In the feature data, the feature of contents means, for example, that the maximum luminance value is within a certain range or that the luminance value force distribution is followed. The attributes in the feature data refer to the age and gender of the person who took the image.
医用画像を登録する際は、 カテゴリが指定されて画像入力手段 3 0から医用画 像が入力される。 医用画像の入力後、 処理履歴比較手段 4 0が、 まず、 医用画像 中の特徴データを抽出し、 その後、 この特徴データ中の画像処理履歴を抽出し、 この画像処理履歴とデータベース 1 0の画像登録条件と比較する。 そして、 両者 がー致する場合には、 さらに、 処理履歴比較手段 4 0が特徴データ中の詳細な画 像処理履歴、 年齢、 性別を抽出し、 これらとデ一夕ベース 1 0内の指定された力 テゴリのカテゴリ画像登録条件と比較する。 カテゴリの画像登録条件が一致する 場合には、 入力された医用画像は、 そのままデ一夕ベース 1 0内の指定された力 テゴリに登録される。  When registering a medical image, a category is specified and the medical image is input from the image input means 30. After inputting the medical image, the processing history comparison means 4 0 first extracts the feature data in the medical image, and then extracts the image processing history in the feature data. The image processing history and the image in the database 10 Compare with registration conditions. If they match, the processing history comparison means 40 further extracts the detailed image processing history, age, and gender from the feature data, and these are specified in the data base 10. Compared with the category image registration conditions of Tegori. If the image registration conditions of the categories match, the input medical image is registered as it is in the specified power category in the data base 10 as it is.
一方、 入力された医用画像の特徴データ中の情報が、 データベース 1 0内の画 像登録条件、 カテゴリの画像登録条件のいずれかと一致しない場合は、 メッセ一 ジ出力手段 5 0がメッセージを表示出力する。 例えば、 入力された医用画像の特 徴デ一夕中の画像処理履歴が解像度変換、 組織分離処理、 平滑化である場合、 図 2に示すように、 A病院データベースの画像登録条件は、 解像度変換、 組織分離 処理、 平滑化、 解剖学的標準化、 平滑化であり、 一致せず、 メッセージが表示出 力される。 On the other hand, if the information in the feature data of the input medical image does not match either the image registration condition in the database 10 or the category image registration condition, the message output means 50 outputs a message. To do. For example, if the image processing history of the inputted medical image during the feature selection is resolution conversion, tissue separation processing, and smoothing, as shown in Fig. 2, the image registration condition of the A hospital database is resolution conversion , Tissue separation processing, smoothing, anatomical standardization, smoothing, do not match, display message It is powered.
図 4は、 メッセージ出力手段 5 0に表示出力されるメッセージ表示画面を示す。 図 4に示すように、 画面最上部には、 入力された医用画像のファイル名 rDatall.imgはデータベースの登録条件に一致しておりません」 とのメッセ一 ジが表示される。 そして、 そのす CTには、 データベースの (画像) 登録条件に 設定されている画像処理履歴と、 入力された医用画像の特徴データに記述されて いる画像処理履歴が表示される。 図 4の例では、 データベースの画像登録条件に、 5つの処理が設定されているが、 入力された医用画像では、 3つの処理しか行わ れていない。 このように、 入力画像の画像処理履歴が、 データベースの画像登録 条件の画像処理履歴と一致していない場合、 メッセージが表示出力される。  FIG. 4 shows a message display screen displayed on the message output means 50. As shown in Figure 4, the message “The file name rDatall.img of the input medical image does not match the registration conditions of the database” is displayed at the top of the screen. The CT displays the image processing history set in the (image) registration condition of the database and the image processing history described in the feature data of the input medical image. In the example of Fig. 4, five processes are set in the image registration condition of the database, but only three processes are performed on the input medical image. Thus, when the image processing history of the input image does not match the image processing history of the image registration condition in the database, a message is displayed and output.
メッセージ表示画面の下部には、 選択肢が 4つ用意され、 作業者は 1つの選択 肢を選択する。 ここで、 作業者が 「この画像を登録する」 を選ぶと、 医用画像の 画像処理履歴がデータベースの画像登録条件に一致しない場合であっても、 その 医用画像が登録される。 選択肢のうち下の 2つは、 複数の医用画像を一括して入 力した場合に、 作業者が選択する。 作業者が選択肢の 1つを選択し、 最下部の O Kポタンをクリックすることにより、 選択肢で選択された内容が実行される。 上述のように、 比較する画像登録条件が一致した場合、 または比較する画像登 録条件が一致しなくて、 登録する旨の選択肢が選択された場合には、 入力された 医用画像は、 指定されたカテゴリに登録される。 ここで、 図 5は、 データベース 1 0内の画像管理テーブルの一例を示す。 図 5に示すように、 データベース 1 0 内では、 医用画像がカテゴリ単位で管理されている。 各カテゴリには、 登録され た医用画像が対応付けられる。 また、 各カテゴリの中に、 その中の全ての医用画 像を統計処理して得られた統計処理画像も対応付けて登録される。 本実施形態で は、 統計処理画像として、 図 5に示すように平均画像、 標準偏差画像が作成され る。  There are four choices at the bottom of the message display screen, and the operator selects one option. When the operator selects “Register this image”, the medical image is registered even if the image processing history of the medical image does not match the image registration conditions in the database. The lower two of the options are selected by the operator when multiple medical images are input at once. When the operator selects one of the options and clicks the OK button at the bottom, the content selected in the option is executed. As described above, if the image registration conditions to be compared match or the image registration conditions to be compared do not match and the option to register is selected, the input medical image is specified. Registered in the selected category. Here, FIG. 5 shows an example of an image management table in the database 10. As shown in FIG. 5, in the database 10, medical images are managed in units of categories. Each category is associated with a registered medical image. Also, in each category, statistically processed images obtained by statistically processing all medical images in the category are also registered in association with each other. In this embodiment, an average image and a standard deviation image are created as statistically processed images as shown in FIG.
平均画像、 標準偏差画像は、 1つのカテゴリに登録されている全画像の同じ位 置の画素の平均、 標準偏差を算出し、 その値を画素の値として割り当 て得られ る画像である。 本システムでは、 この平均画像、 標準偏差画像は、 新たな画像が 登録されるごとに、 再作成される。 具体的には、 画像登録手段 6 0により新たな 医用画像がデータベース 1 0内に登録されると、 統計処理画像作成手段 7 0が、 新たな医用画像が登録されたカテゴリを検出し、 そのカテゴリに登録されている 全ての画像を抽出し、 平均画像、 標準偏差画像を作成する。 そして、 元の平均画 像、 標準偏差画像が削除され、 新たに作成された平均画像、 標準偏差画像がデー 夕ベース 1 0内の対応するカテゴリに登録される。 The average image and standard deviation image are images obtained by calculating the average and standard deviation of the pixels at the same position in all images registered in one category and assigning the values as pixel values. In this system, this average image and standard deviation image are recreated each time a new image is registered. Specifically, the image registration means 60 creates a new one. When the medical image is registered in the database 10, the statistical processing image creation means 70 detects the category in which the new medical image is registered, extracts all the images registered in the category, and calculates the average Create images and standard deviation images. Then, the original average image and standard deviation image are deleted, and the newly created average image and standard deviation image are registered in the corresponding category in the database 10.
( 3. カテゴリ別処理履歴)  (3. Processing history by category)
次に、 カテゴリ別に画像処理履歴を比較する場合について説明する。 例えば、 脳の組織分離処理では、 脳を、 灰白質、 白質、 脳脊髄液の 3組織に分離した分離 処理がよく行われる。 このような組織分離処理を実現する上で 3組織の分布確率 の情報が必要であり、 3組織の標準的な画像がテンプレート画像として使用され る。 これらの組織は加齢変化があることや性別による容積の違いがあることが知 られているため、 テンプレート画像は被験者の特徴に合わせた画像を使用した方 が正確な組織分離処理が行われる。そこで、 データベースの画像登録条件には画 像処理履歴として画像処理の処理名の履歴のみが指定され、 カテゴリの画像登録 条件には画像処理履歴として画像処理のパラメ一夕力指定される。  Next, a case where image processing histories are compared for each category will be described. For example, in brain tissue separation processing, separation processing in which the brain is separated into three tissues of gray matter, white matter, and cerebrospinal fluid is often performed. In order to realize such tissue separation processing, information on the distribution probability of the three tissues is necessary, and a standard image of the three tissues is used as a template image. Since these tissues are known to have age-related changes and volume differences depending on gender, the template image is processed more accurately by using an image that matches the characteristics of the subject. Therefore, only the history of the image processing name is specified as the image processing history in the image registration condition of the database, and the parameters of the image processing are specified as the image processing history in the category image registration condition.
この場合、 登録条件設定手段 2 0が、 カテゴリ 「若年男女」 を作成する際、 そ の画像登録条件として、 詳細な画像処理履歴である画像処理履歴パラメ一夕 「組 織分離処理、 テンプレート若年男女用」 を設定する。 また、 登録条件設定手段 2 0が、 カテゴリ 「高齢男」 を作成する場合、 その画像登録条件どして、 詳細な画 像処理履歴である画像処理履歴パラメ一夕 「組織分離処理、 テンプレート高齢男 用」 が設定され、 登録条件設定手段 2 0が、 カテゴリ 「高齢女」 を作成する場合、 その画像登録条件として、 詳細な画像処理履歴である画像処理履歴パラメ一夕 「組織分離処理、 テンプレート高齢女用」 力設定される。 図 6は、 このようにし て作成されたカテゴリ、 および設定された画像登録条件の関係を示す。 この例で は、 2番目の処理である組織分離処理に使用するテンプレート画像が、 「若年男 女」 、 「高齢男」 、 「高齢女」 でそれぞれ異なっている。  In this case, when the registration condition setting means 20 creates the category “Young Men and Women”, as the image registration conditions, the image processing history parameters that are detailed image processing history “Organization Separation Processing, Template Young Men and Women” Set “for”. In addition, when the registration condition setting means 20 creates the category “elderly man”, the image registration condition is changed to “image separation history, template elderly man”, which is a detailed image processing history. When the registration condition setting means 2 0 creates the category “elderly woman”, the image registration parameter “image separation history, template elderly” is used as the image registration condition. "For women" power is set. Figure 6 shows the relationship between the categories created in this way and the image registration conditions that have been set. In this example, the template images used for the tissue separation process, which is the second process, are different for “young boy”, “old man”, and “old woman”.
図 7は、 図 6の画像登録条件に対応した特徴データを示す。 図 7においては、 画像処理履歴の中で、 組織分離処理の処理パラメ一夕が、 「テンプレート」 「若 年男女用」 となっている。 これは、 この画像データの組織分離処理が、 若年男女 用のテンプレー卜を用いて行われたものであることを示している。 FIG. 7 shows feature data corresponding to the image registration conditions of FIG. In Fig. 7, the processing parameters for the tissue separation process in the image processing history are “template” and “for young men and women”. This is because tissue separation processing of this image data It is shown that this was done using a template bowl for use.
画像処理履歴パラメ一夕のような詳細な画像処理履歴が設定された状態で、 力 テゴリが指定されて画像入力手段 3 0から医用画像が入力されると、 処理履歴比 較手段 4 0力 特徴データ中の画像処理履歴と、 データベース 1 0内の画像登録 条件と比較する。 そして、 両者が一致する場合には、 さらに、 処理履歴比較手段 4 0が、 特徴データ中の詳細な画像処理履歴を抽出し、 この画像処理履歴とデー タベース 1 0内の指定されたカテゴリのカテゴリの画像登録条件と比較する。 力 テゴリの画像登録条件についても一致する場合には、 入力された医用画像は、 そ のままデータベース 1 0内の指定されたカテゴリに登録される。  When a detailed image processing history such as the image processing history parameter is set and a force category is specified and a medical image is input from the image input means 30, the processing history comparison means 40 Compare the image processing history in the data with the image registration conditions in the database 10. If the two match, the processing history comparison means 40 further extracts a detailed image processing history from the feature data, and the category of the category specified in the database 10 and this image processing history. Compare the image registration conditions. If the image registration conditions for the power category also match, the input medical image is registered in the specified category in the database 10 as it is.
一方、 特徴データ中の情報が、 データベースの画像登録条件、 カテゴリの画像 登録条件のいずれかと一致しない場合は、 メッセージ出力手段 5 0がメッセージ を表示出力する。 例えば、 カテゴリ 「若年男女」 が指定されて、 詳細な画像処理 履歴として画像処理履歴/ ラメータ 「組織分離処理、 テンプレート高齢男用」 が 特徴データである医用画像が入力された場合、 図 6に示すように、 A病院データ ベースのカテゴリ 「若年男女」 のカテゴリの画像登録条件は、 「組織分離処理、 テンプレート若年男女用」 であり、 これは、 入力された医用画像の特徴データ中 の情報と一致せず、 メッセージが表示出力される。  On the other hand, if the information in the feature data does not match either the image registration condition in the database or the image registration condition in the category, the message output means 50 displays and outputs a message. For example, if the category “Young Men and Women” is specified and a medical image whose feature data is the image processing history / parameter “Tissue Separation Processing, Template for Elderly Men” is input as the detailed image processing history, as shown in Figure 6. As described above, the image registration condition of the category “Young Men and Women” in the Hospital A database is “Organization Separation Process, Template for Young Men and Women”, which matches the information in the feature data of the input medical image. Message is output.
図 8は、 メッセージ出力手段 5 0が表示出力するメッセージ表示画面の様子を 示す。 図 8に示すように、 画面最上部には、 入力された医用画像のファイル名 「Datal2.imgは画像登録条件に一致しておりません」 とのメッセージが表示さ れる。 そして、 そのすぐ下には、 画像登録条件に設定されている画像処理履歴と、 入力された医用画像の特徴データに記述されている画像処理履歴が表示される。 画像登録条件に設定されている画像処理履歴は、 データベースの画像登録条件の 処理名とカテゴリの画像登録条件の処理パラメ一夕の両方を合わせたものが表 示されている。 図 8の例では、 データベースの画像登録条件に設定されている処 理名 「 1 :解像度変換」 「 2 :組織分離処理」 「 3 :平滑化」 「4 :解剖学的標 準化」 「5 :平滑化」 は、 入力画像の処理名 「1 :解像度変換」 「2 :組織分離 処理」 「3 :平滑化」 「4 :解剖学的標準化」 「5 :平滑化」 と一致している。 一方、 カテゴリの画像登録条件に設定されている処理パラメ一夕である組織分離 処理のテンプレートが 「若年男女用」 であり、 入力された医用画像の処理パラメ 一夕である組織分離処理のテンプレートが 「高齢男用」 であり、 両者は一致して いない。 このように、 入力画像の画像処理履歴が、 データべ一スの画像登録条件 の画像処理履歴を満たしていても、 カテゴリの画像登録条件の画像処理履歴を満 たしていない場合には、 メッセージが表示出力される。 FIG. 8 shows the state of the message display screen displayed and output by the message output means 50. As shown in Fig. 8, the message “Datal2.img does not match the image registration conditions” is displayed at the top of the screen. Immediately below that, the image processing history set in the image registration conditions and the image processing history described in the feature data of the input medical image are displayed. The image processing history set in the image registration condition is a combination of both the process name of the image registration condition of the database and the processing parameters of the image registration condition of the category. In the example of Fig. 8, the process name set in the image registration condition of the database “1: Resolution conversion” “2: Tissue separation process” “3: Smoothing” “4: Anatomical standardization” “5: “Smoothing” matches the input image processing names “1: Resolution conversion”, “2: Tissue separation processing”, “3: Smoothing”, “4: Anatomical standardization”, and “5: Smoothing”. On the other hand, the tissue separation that is the processing parameter set in the category image registration condition The template for the process is “for young men and women”, and the template for the tissue separation process, which is the processing parameter for the input medical image, is “for elderly men”, and they do not match. As described above, if the image processing history of the input image satisfies the image processing history of the image registration condition of the database, but does not satisfy the image processing history of the category image registration condition, the message is displayed. Is displayed and output.
以上、 本発明の好適な実施形態について説明したが、 本発明は上記実施形態に 限定されず、 種々の変形が可能である。 例えば、 上記実施形態では、 1つのデー 夕ベースで 1つの医療機関の画像を管理するようにしたが、 各カテゴリに 1つの 医療機関を対応させることにより、 1つのデータベースで複数の医療機関におけ る画像を管理するようにしても良い。 この場合、 画像処理履歴は、 各医療機関に 対応するカテゴリの画像登録条件として設定されることになる。 産業上の利用の可能性  The preferred embodiments of the present invention have been described above. However, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made. For example, in the above embodiment, images of one medical institution are managed on a single database, but by associating one medical institution with each category, one database can be used in a plurality of medical institutions. You may make it manage the image to be managed. In this case, the image processing history is set as an image registration condition of a category corresponding to each medical institution. Industrial applicability
本発明に係る医用画像登録システムは、 脳画像等の医用画像のデータベースに 医用画像を登録するものであるため、 医療産業およびコンピュータ産業において 利用することができる。  Since the medical image registration system according to the present invention registers a medical image in a database of medical images such as brain images, it can be used in the medical industry and the computer industry.

Claims

請 求 の 範 囲 The scope of the claims
1 . データベースに医用画像を登録するシステムであって、 1. A system for registering medical images in a database,
データベースに登録される画像の登録条件であって、 当該画像の画像処理履歴 を含む画像登録条件を設定する登録条件設定手段と、  Registration condition setting means for setting an image registration condition including an image processing history of the image registered in the database,
画像処理履歴情報を有する医用画像を入力する画像入力手段と、  Image input means for inputting a medical image having image processing history information;
前記登録条件の中の画像処理履歴と、 前記入力された画像処理履歴情報とを比 較する処理履歴比較手段と、  Processing history comparison means for comparing the image processing history in the registration condition with the input image processing history information;
前記処理履歴比較手段により比較された画像処理履歴が一致しない場合に、 メ ッセージを出力するメッセージ出力手段と、  Message output means for outputting a message when the image processing histories compared by the processing history comparison means do not match; and
前記画像入力手段によって入力された医用画像を前記データベースに登録す る画像登録手段と、  Image registration means for registering the medical image input by the image input means in the database;
を有することを特徴とする医用画像登録システム。  A medical image registration system comprising:
2. 前記データベースに登録された画像は、 複数のカテゴリに分類され、 前記登録条件設定手段は、 前記各カテゴリの画像登録条件であって、 前記画像 処理履歴を含む画像登録条件を設定するものであり、  2. The images registered in the database are classified into a plurality of categories, and the registration condition setting means sets image registration conditions including the image processing history, which are image registration conditions for each category. Yes,
前記画像入力手段は、 入力される画像のカテゴリを指定する指定手段を有し、 前記処理履歴比較手段は、 前記指定手段によって指定されたカテゴリの中に、 前記登録条件設定手段によって設定された画像処理履歴と、 前記画像入力手段に よって入力された画像処理履歴とを比較する手段を有し、  The image input means has a designation means for designating a category of an input image, and the processing history comparison means is an image set by the registration condition setting means in the category designated by the designation means. Means for comparing the processing history with the image processing history input by the image input means;
前記メッセージ出力手段は、 前記処理履歴比較手段により比較されたカテゴリ 中の画像処理履歴が一致しない場合に、 メッセージを出力する手段を有すること を特徴とする請求項 1に記載の医用画像登録システム。  The medical image registration system according to claim 1, wherein the message output means includes means for outputting a message when the image processing histories in the categories compared by the processing history comparison means do not match.
3. 前記画像登録手段により新たな医用画像が登録された際に、 当該新たな医用 画像を含む前記データベースまたは前記指定されたカテゴリ内の全ての画像に ついて統計処理を実行し、 新たな統計処理画像を作成する統計処理画像作成手段 を、 さらに有することを特徴とする請求項 1または請求項 2に記載の医用画像登 録システム。  3. When a new medical image is registered by the image registration means, statistical processing is executed for all the images in the database or the specified category including the new medical image, and new statistical processing is performed. 3. The medical image registration system according to claim 1, further comprising statistical processing image creation means for creating an image.
4. コンピュータを、 請求項 1から請求項 3のいずれかに記載の医用画像登録シ ステムとして、 機能させるためのプログラム。 4. A computer is connected to the medical image registration system according to any one of claims 1 to 3. Program to function as a stem.
PCT/JP2007/069130 2006-09-26 2007-09-21 Medical image registration system WO2008038811A1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008536465A JPWO2008038811A1 (en) 2006-09-26 2007-09-21 Medical image registration system

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2006260043 2006-09-26
JP2006-260043 2006-09-26

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2008038811A1 true WO2008038811A1 (en) 2008-04-03

Family

ID=39230240

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2007/069130 WO2008038811A1 (en) 2006-09-26 2007-09-21 Medical image registration system

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JPWO2008038811A1 (en)
WO (1) WO2008038811A1 (en)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004097651A (en) * 2002-09-12 2004-04-02 Konica Minolta Holdings Inc Image information processor, network system for medical use, and program for the processor
JP2005222308A (en) * 2004-02-05 2005-08-18 Canon Inc Information processing method, information processor, computer program, and recording medium
JP2005237441A (en) * 2004-02-24 2005-09-08 Kokuritsu Seishin Shinkei Center Method and apparatus for supporting diagnosis of encephalopathy

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004097651A (en) * 2002-09-12 2004-04-02 Konica Minolta Holdings Inc Image information processor, network system for medical use, and program for the processor
JP2005222308A (en) * 2004-02-05 2005-08-18 Canon Inc Information processing method, information processor, computer program, and recording medium
JP2005237441A (en) * 2004-02-24 2005-09-08 Kokuritsu Seishin Shinkei Center Method and apparatus for supporting diagnosis of encephalopathy

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2008038811A1 (en) 2010-01-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5952835B2 (en) Imaging protocol updates and / or recommenders
US8214224B2 (en) Patient data mining for quality adherence
Reiner et al. Radiology reporting, past, present, and future: the radiologist’s perspective
US8312057B2 (en) Methods and system to generate data associated with a medical report using voice inputs
JP5663599B2 (en) Medical support system and medical support method
CN105074708A (en) A context driven summary view of radiology findings
US7418120B2 (en) Method and system for structuring dynamic data
JP2005510326A (en) Image report creation method and system
JP6768620B2 (en) Learning support device, operation method of learning support device, learning support program, learning support system, terminal device and program
WO2019146357A1 (en) Medical image processing device, method, and program, and diagnosis assistance device, method, and program
CN111475713A (en) Doctor information recommendation method and device, electronic equipment, system and storage medium
US20220020457A1 (en) Medical data evaluation utilization system and medical data evaluation utilization method
JPWO2019176407A1 (en) Learning support device, learning support method, learning support program, area of interest discrimination device, area of interest discrimination method, area of interest discrimination program and trained model
US20180330820A1 (en) Content-driven problem list ranking in electronic medical records
US8923582B2 (en) Systems and methods for computer aided detection using pixel intensity values
AU2022231758A1 (en) Medical care assistance device, and operation method and operation program therefor
US20200381108A1 (en) System and Method for Managing Diagnostic Imaging Costs
Judd Machine learning in medical imaging: all journeys begin with a single step
Goossen et al. Electronic patient records: domain message information model perinatology
US20060245651A1 (en) Symptom based custom protocols
JP2023073508A (en) Medical examination support program, information processing system, information processing method, and information processor
WO2008038811A1 (en) Medical image registration system
US20160162650A1 (en) Method for automating medical billing
TWI640018B (en) Data integration method
JP2002207823A (en) Medical care aiding device and method for supplying medical document data

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 07828871

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2008536465

Country of ref document: JP

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 07828871

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1