WO2010113615A1 - 医用画像処理装置、医用画像のグループ化方法及びプログラム - Google Patents

医用画像処理装置、医用画像のグループ化方法及びプログラム Download PDF

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imaging
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examination
patient
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昭教 角森
仁 二村
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Konica Minolta Medical and Graphic Inc
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Definitions

  • the present invention relates to a medical image processing apparatus, a medical image grouping method, and a program.
  • One of the medical images obtained by examination imaging is a medical image (called mammography) in which the breast is imaged.
  • CAD Computer-Aided Diagnosis / Detection
  • the obtained mammography is image-analyzed to detect possible lesion areas such as tumors and microcalcification clusters, Information can be provided to the doctor.
  • Mammography is often performed by changing the imaging direction for each of the left and right breasts, and a plurality of mammography images are generally obtained by one examination imaging.
  • the doctor examines the left and right breast mammography side-by-side and interprets them to determine the presence or absence of the lesion and to confirm the position and state of the lesion.
  • the lesion candidate may be detected by comparing the mammography of the left and right breasts.
  • Patent Document 1 may not be able to group well.
  • inspection imaging imaging that is different from the original schedule is often performed. Originally planned to shoot only in one direction, but it was judged that diagnosis was difficult in one direction, and when taking additional shots by switching to two-way shooting at the time of shooting, or when checking medical images after shooting, deficiencies were discovered, This is a case of re-shooting.
  • medical images obtained by such unscheduled imaging are not registered in the reference table, they are grouped into separate examination groups.
  • An object of the present invention is to enable grouping of medical images obtained by photographing other than scheduled photographing.
  • the control unit for grouping the input medical image for each same examination of the same patient and storing it in a storage unit,
  • the control means collates the input medical image with the supplementary information of the medical image that has already been grouped, so that the input medical image is additionally captured or If it is determined whether or not it was obtained by re-imaging, and if it is determined that it was obtained by additional imaging or re-imaging, the input medical image and the grouped medical image using the supplementary information are the same patient
  • a medical image processing apparatus for regrouping every same examination.
  • the control means determines that additional imaging is performed when the incidental information of the imaging region and the imaging direction is inconsistent with the incidental information of the imaging region and the imaging direction when the input medical image matches the patient and examination information of the medical image that has been grouped.
  • the medical image processing apparatus according to claim 1, wherein the input medical images are classified and regrouped into a group in which the grouped medical images and the incidental information of the patient and examination match.
  • the control means determines that re-imaging has been performed when the incidental information of the patient, examination, imaging region, and imaging direction of the input medical image and the medical image for which the grouping has been completed matches, and the grouping is completed.
  • the medical image that is the medical image that has the input medical image and the incidental information of the patient, the examination, the imaging region, and the imaging direction coincides with the input medical image and is regrouped.
  • a medical image processing apparatus is provided.
  • a method for grouping medical images by a medical image processing apparatus Using the incidental information of the input medical image by the control means, grouping the input medical images for the same examination of the same patient and storing them in the storage means;
  • the input medical image is additionally captured or re-imaged by collating the input medical image with the supplementary information of the medical image that has already been grouped.
  • the control means determines the image has been obtained by additional imaging or re-imaging
  • the input medical image and the grouped medical image are regrouped for the same examination of the same patient using the supplementary information.
  • a process of A method for grouping medical images is provided.
  • the input medical images are grouped for each same examination of the same patient and stored in the storage means,
  • the input medical image is obtained by additional imaging or re-imaging by collating the input medical image with the supplementary information of the medical image that has already been grouped.
  • a program for functioning as a server is provided.
  • the medical image that has already been grouped and the input medical image can be regrouped together. it can.
  • regrouping medical images can be correctly grouped and used for lesion candidate detection processing for each same examination of the same patient, and the accuracy of lesion candidate detection processing is improved.
  • FIG. 1 shows a configuration of a medical image system 1 including a medical image processing apparatus 3 in the present embodiment.
  • the medical image system 1 includes an imaging system 2, a medical image processing device 3, and an image server 4.
  • the imaging system 2, the medical image processing apparatus 3, and the image server 4 are each connected to the network N1.
  • the network N1 is, for example, a local area network (LAN) or the Internet, and DICOM (digital imaging and communication in medicine) is used as a communication standard.
  • LAN local area network
  • DICOM digital imaging and communication in medicine
  • the photographing system 2 includes a photographing device 21, a reading device 22, and a console 23.
  • the photographing device 21, the reading device 22, and the console 23 are each connected to the network N2.
  • the network N2 is a LAN, for example, and DICOM is adopted as in the network N1.
  • the imaging device 21 is a mammography imaging device.
  • the imaging device 21 performs imaging processing according to instructions from the console 23.
  • the photographing method of the photographing device 21 may be either a cassette method or an FPD (Flat Panel Detector) method.
  • the cassette method is an imaging method using a cassette containing a volatile phosphor plate. The photographer replaces the cassette for each imaging, and the reading device 22 is loaded with the cassette to perform a medical image reading process. There is a need.
  • the FPD method is an imaging method using an FPD in which detectors for converting X-ray energy into electric signals are provided in a matrix. Since a medical image is generated by the FPD, replacement and reading processing by the reading device 22 are unnecessary. In the case of the FPD method, the imaging device 21 transmits a medical image generated by the FPD to the console 23.
  • the reading device 22 executes a cassette reading process and generates a medical image.
  • the reading device 22 irradiates a phosphor plate built in the cassette with laser light, and photoelectrically converts excitation light from the phosphor plate to generate an image signal.
  • the reading device 22 transmits to the console 23 a medical image obtained by performing A / D conversion and various signal processing on the image signal.
  • the console 23 is a computer including, for example, a control unit, a display unit, an operation unit, a communication unit, and a storage unit, and is used for a photographing operation of a photographer.
  • the console 23 holds order information in which information on a patient to be examined and information on examination imaging such as an imaging region and an imaging direction are defined, and displays a list of order information before imaging.
  • the photographer can prepare for photographing according to the order information selected from the list, and can perform an operation of starting photographing using the console 23.
  • the photographing apparatus 21 performs a photographing process. After the imaging process, a medical image is input to the console 23 from the reading device 22 in the cassette method, and a medical image is input from the imaging device 21 in the FPD method.
  • the console 23 creates incidental information of the input medical image based on the order information in accordance with DICOM.
  • the incidental information includes patient information such as an image number, a patient ID of a patient, a name, an age, a gender, and a receipt number issued at the time of receipt, and examination information such as an examination ID and examination name.
  • the incidental information includes imaging date and time, type of imaging apparatus (for example, mammography, CR (Computed Radiography), MRI (Magnetic Resonance Imaging), CT (Computed Tomography)), imaging region, imaging direction, presence / absence of contrast medium Information on shooting is also included.
  • the image number is identification information that is assigned to identify each medical image.
  • the console 23 outputs a medical image with accompanying information to the medical image processing apparatus 3 and the image server 4.
  • the medical image processing apparatus 3 executes a lesion candidate detection process on the medical image input from the console 23, and detects a lesion candidate area included in the medical image. Information about the detection result is transmitted to the image server 4.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a functional configuration of the medical image processing apparatus 3.
  • the medical image processing apparatus 3 includes a control unit 31, an operation unit 32, a display unit 33, a communication unit 34, a first storage unit 35, a second storage unit 36, and a lesion candidate detection unit 37. It is configured.
  • the control unit 31 is a control means including a CPU (Central Processing Unit) and a RAM (Random Access Memory).
  • the control unit 31 executes various processes in cooperation with the program stored in the first storage unit 35. In the processing, the control unit 31 performs various calculations and centrally controls each unit of the medical image processing apparatus 3.
  • the control unit 31 uses the incidental information of the input medical image to group the input medical images for each same examination of the same patient, and stores the grouped medical images in the second storage unit 36. .
  • the control unit 31 collates the input medical image with the supplementary information of the medical image that has already been grouped, so that the input medical image is additionally captured or If it is determined whether or not it was obtained by re-imaging, and if it is determined that it was obtained by additional imaging or re-imaging, the input medical image and the grouped medical image using the supplementary information are the same patient Regroup for each identical examination.
  • the operation unit 32 includes a keyboard and a mouse, generates operation signals corresponding to these operations, and outputs them to the control unit 31.
  • a touch panel may be used.
  • the display unit 33 includes a display, and displays an operation screen and a medical image according to display control of the control unit 31.
  • the communication unit 34 includes a communication interface and communicates with external devices on the networks N1 and N2. For example, a medical image is received from the console 23 and information on detection results of lesion candidates is transmitted to the image server 4.
  • the first storage unit 35 stores programs and files and data necessary for executing the programs.
  • a hard disk can be used as the first storage unit 35.
  • the second storage unit 36 is a storage unit that temporarily stores a medical image input to the medical image processing apparatus 3.
  • a RAM can be used as the second storage unit 36.
  • the second storage unit 36 stores a medical image DB (Data Base) stored in the second storage unit 36, and can manage the medical image stored by the DB.
  • the DB is updated by the control unit 31 every time a medical image is stored.
  • 3 and 4 show an example of the DB.
  • incidental information of medical images that have been grouped among the medical images stored in the second storage unit 36 is registered, and the new examination DB 52 shown in FIG. 4 has not been grouped yet.
  • the incidental information of the medical image is registered.
  • the registration destination of the incidental information is simply changed to the grouping completion DB 51 or the new examination DB 52, and the registration contents of the incidental information in the grouping completion DB 51 and the new examination DB 52 are the same. is there.
  • the grouping completion DB 51 and the new examination DB 52 include the medical image image number, patient ID, examination ID, imaging region, and imaging direction incidental information stored in the second storage unit 36. Is registered.
  • R in the imaging region indicates the left breast
  • L indicates the right breast.
  • the MLO in the shooting direction indicates the oblique direction
  • CC indicates the front direction.
  • group IDs of groups into which stored medical images are classified are registered.
  • the grouping completion DB 51 indicates that the three images with the image numbers 20090306001 to 2009030603 are classified into the group with the same group ID “a1”.
  • the lesion candidate detection unit 37 is a lesion candidate detection unit that analyzes a medical image and detects a region of a lesion candidate from the medical image.
  • a method for detecting a lesion candidate is not particularly limited, and a method corresponding to the feature of a lesion part to be detected may be used.
  • a method for detecting a candidate region of a tumor as a lesion a method using a Laplacian filter in addition to a method using an iris filter disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 10-91758 (a journal of the Institute of Electrical, Information and Communication Engineers) (D-II), Vol. J76-D-II, no. 2, pp241-249, 1993).
  • a method is also disclosed in which medical images of left and right breasts are compared and false-positive candidate regions are deleted (Kasai et al., “Left and right breasts in tumor shadow automatic detection algorithm”. "Deleting false positive candidates by comparing images", Medical Imaging Technology, Vol. 16, No. 6, 1998).
  • a method of detecting microcalcification clusters for example, a method using a morphological filter (The Institute of Electrical, Information and Communication Engineers (D-II), Vol.J71-D-II, no.7, pp1170-1176, 1992), Laplacian Filter (The Institute of Electrical, Information and Communication Engineers Journal (D-II), Vol. J71-D-II, no. 10, pp 1994-2001, 1998)
  • D-II The Institute of Electrical, Information and Communication Engineers Journal
  • D-II Vol. J71-D-II, no. 10, pp 1994-2001, 1998)
  • a method using a triple ring filter can be mentioned.
  • the microcalcification cluster appears as an image in which minute image portions having a density change in a substantially conical shape at a low density are aggregated (clustered).
  • the lesion candidate detection unit 37 performs a filtering process on the medical image with a triple ring filter for each square fixed region.
  • the triple ring filter is a ring filter in which the intensity component and direction component of the density gradient when the density change shows an ideal cone shape are set as a vector pattern. It is composed of three ring filters in which different vector patterns are set from the periphery to the center.
  • An image region having a density change close to a conical shape is detected as a candidate region of a microcalcification cluster by the filtering process.
  • the lesion candidate detection unit 37 performs the above filtering process on the left and right breast medical images having the same imaging direction as one set, and compares the filtered medical images on the left and right sides.
  • the lesion candidate detection unit 37 compares the regions where the lesion candidates are detected on the left and right sides, and determines whether or not the feature amounts of the regions substantially match.
  • the feature amount is, for example, contrast, average value of pixel values, standard deviation, area, circularity, and the like. If the feature amounts compared on the left and right sides are substantially the same, the lesion candidate detection unit 37 determines that the detected lesion candidate is false positive and deletes it from the detection result. On the other hand, if the feature amounts are not substantially the same, the lesion candidate detection unit 37 determines that the detected lesion candidate is true positive and outputs it as a detection result.
  • the image server 4 stores and manages the medical image together with the detection result of the lesion candidate by the medical image processing apparatus 3.
  • the image server 4 is incorporated in, for example, a PACS (Picture Archiving and Communication System), and distributes medical images and detection results of lesion candidates to an interpretation terminal (not shown).
  • PACS Picture Archiving and Communication System
  • the grouping process executed by the medical image processing apparatus 3 will be described with reference to FIG.
  • the grouping process is a process of grouping medical images to be subjected to lesion candidate detection processing for each same examination of the same patient.
  • the control unit 31 stores the input medical image in the second storage unit 36. Save (step S2).
  • the control unit 31 searches the grouping completion DB 51 to determine whether there is a medical image that has been grouped and has a matching patient ID and examination ID (step S3).
  • the control unit 31 determines that the input medical image is an image for a new examination (step S4).
  • the same patient ID and examination ID as the input medical image are registered in the grouping completion DB 51, and there is a medical image in which the patient ID and examination ID match in the grouped medical image (step S3; Y)
  • the control unit 31 determines whether or not the imaging part and the imaging direction of the medical image and the input medical image match (step S5).
  • step S5; N If the imaging region and the imaging direction do not match (step S5; N), it is determined that the input medical image is an additionally captured image (step S6).
  • step S5; Y the control unit 31 determines that the input medical image is a re-imaged medical image (step S7).
  • the control unit 31 searches the new examination DB 52 to determine whether there is a medical image that has not been grouped and that has matching information of the patient ID and the examination ID (step S8).
  • the same patient ID and examination ID as the inputted medical image are registered in the new examination DB 52 and there is a medical image with the matching patient ID and examination ID (step S8; Y), the control unit 31 has been inputted.
  • the incidental information such as the image number of the medical image and the patient ID is registered in the new examination DB 52.
  • control unit 31 registers the same group ID as the medical image in which the incidental information of the patient ID and the examination ID matches as the group ID of the input medical image in the new examination DB 52. Thereby, the input medical images are classified into the same group as the medical images in which the patient ID and the examination ID match in the new examination DB 52 (step S9).
  • the control unit 31 When the same patient ID and examination ID as the inputted medical image are not registered in the new examination DB 52 and there is no medical image with the matching patient ID and examination ID (step S8; N), the control unit 31 has been inputted.
  • the incidental information of the medical image is registered in the new examination DB 52, and is classified into a new group with a new group ID (step S10).
  • FIG. 6 shows a specific example of grouping when it is determined as a new examination.
  • a medical image g1 imaging site: R, imaging direction: MLO
  • medical image g2 imaging site: L, imaging direction: MLO
  • medical image g3 having a patient ID of 001 and an examination ID of 101.
  • Image capturing part: L, image capturing direction: CC is classified into one group (group ID: a1) and registered in the grouping completion DB 51.
  • a new medical image G1 patient ID: 002, examination ID: 102, imaging region: R, imaging direction CC
  • the input medical image G1 and the medical images g1, g2, and g3 that have been grouped do not match the patient ID and the examination ID.
  • a medical image whose patient ID and examination ID match the medical image G1 input also in the new examination DB 52 is not registered. Therefore, the input medical image G1 is classified into a new group (group ID: b1) and registered in the new examination DB 52.
  • the medical image G1 matches the patient ID and examination ID, so the newly input medical image is the same group as the medical image G1.
  • the ID is classified into a group of b1 and registered in the new inspection DB 52.
  • the control unit 31 determines whether or not there is a new examination that has been grouped (step S11). For example, when a medical image with a patient ID different from a medical image already registered in the new examination DB 52 is input and newly registered in the new examination DB 52, grouping of the already registered medical images is completed. Judge. The same determination may be made based on the examination ID or the reception number instead of the patient ID. Alternatively, a table indicating in advance how many medical images are scheduled to be input for each patient ID and examination ID, and the number of medical images shown in this table are grouped and registered in the new examination DB 52. If so, it may be determined that the grouping has been completed.
  • step S11; N If there is no new inspection for which grouping has been completed (step S11; N), this processing is terminated. On the other hand, when there is a new examination for which grouping has been completed (step S11; Y), the control unit 31 moves registration information of medical images belonging to the group for which grouping has been completed from the new examination DB 52 to the grouping completion DB 51 ( Step S12), the process ends. Thereafter, if there is a newly input medical image, the process starts from step S1.
  • FIG. 7 shows a specific example of a new examination in which grouping is completed.
  • the medical images G1 and G2 with the patient ID 002 and the examination ID 102 are classified into one group (group ID: b1) and registered in the new examination DB 52.
  • group ID: b1 group ID: b1
  • a new medical image Gn patient ID: 005, examination ID: 106, imaging region: R, imaging direction MLO
  • the input medical image Gn does not have the same patient ID and examination ID as any of the medical images g1 to g3 registered in the grouping completion DB 51 and the medical images G1 and G2 registered in the new examination DB 52.
  • the input medical image Gn is classified into a new group (group ID: b2) and registered in the new examination DB 52.
  • group ID: b2 group ID
  • the medical image Gn having a different patient ID from the already registered medical images G1 and G2 is registered in the new examination DB 52, it is determined that the grouping of the medical images G1 and G2 has been completed.
  • the registration information is moved to the grouping completion DB 51 as shown in FIG.
  • the control unit 31 registers the incidental information of the input medical image in the grouping completion DB 51, and registers the same group ID as the medical image in which the patient ID and the examination ID match in the grouping completion DB 51. To do.
  • the input medical images are medical images that have been grouped, and are classified into the same group as the medical images having the same patient ID and examination ID, and are regrouped (step S13). After regrouping, this process ends. If there is a newly input medical image, the process starts from step S1.
  • FIG. 8 shows a specific example when it is determined that additional shooting is performed.
  • a medical image g1 imaging site: R, imaging direction: MLO
  • medical image g2 imaging site: L, imaging direction: MLO
  • medical image g3 having a patient ID of 001 and an examination ID of 101.
  • Image capturing part: L, image capturing direction: CC is classified into one group (group ID: a1) and registered in the grouping completion DB 51.
  • a new medical image g4 patient ID: 001, examination ID: 101, imaging region: R, imaging direction CC
  • the input medical image g4 and grouped medical images g1, g2, and g3 have the same patient ID and examination ID, but the imaging site and imaging direction do not match. Accordingly, the input medical image g4 is assigned the same group ID: a1 as the medical images g1 to g3 and is registered in the grouping completion DB 51. Thereby, the group of group ID: a1 is regrouped.
  • the control unit 31 registers the incidental information of the input medical image in the grouping completion DB 51, and the medical image in which the patient ID, examination ID, imaging region, and imaging direction match in the grouping completion DB 51. The same group ID is registered.
  • the control unit 31 deletes from the grouping completion DB 51 the incidental information of the medical image that matches the input medical image with the patient ID, examination ID, imaging region, and imaging direction. Thereby, the input medical image and the medical image whose patient ID, examination ID, imaging region, and imaging direction match are replaced with the input medical image and regrouped (step S14). After regrouping, this process ends. If there is a newly input medical image, the process starts from step S1.
  • FIG. 9 shows a specific example when it is determined that re-photographing is performed.
  • a medical image g1 imaging region: R, imaging direction: MLO
  • medical image g2 imaging region: L, imaging direction: MLO
  • medical image g3 having a patient ID of 001 and an examination ID of 101.
  • medical image g4 imaging region: R, imaging direction: CC
  • group ID: a1 group ID: a1
  • the input medical image g5 and the grouped medical image g4 have the same patient ID, examination ID, imaging region, and imaging direction. Therefore, the input medical image g5 is replaced with the medical image g4 and registered in the grouping completion DB 51. Thereby, the group of group ID: a1 is regrouped.
  • the medical images input to the medical image processing apparatus 3 are grouped, but no new medical image is input even after a predetermined time has elapsed (steps S1; N, S15; Y).
  • the control unit 31 closes reception of new examinations.
  • the control unit 31 determines that grouping of medical images currently registered in the new examination DB 52 has been completed, and registers registration information of medical images belonging to the group for which grouping has been completed from the new examination DB 52 to the grouping completion DB 51. Transfer (step S12), the process is terminated. Thereafter, if there is a newly input medical image, the process starts from step S1.
  • the control unit 31 After the grouping process, the control unit 31 outputs the medical image stored in the second storage unit 36 to the lesion candidate detection unit 37. At this time, the control unit 31 refers to the group ID of the grouping completion DB 51, reads out medical images belonging to the same group, that is, medical images with the same patient and examination from the second storage unit 36, and detects lesion candidates in units of groups. To the unit 37.
  • the lesion candidate detection unit 37 uses medical images in units of groups for the lesion candidate detection process.
  • the control unit 31 displays the regrouped medical images. It outputs to the lesion candidate detection part 37 in a group unit.
  • the lesion candidate detection unit 37 executes the lesion candidate detection process again on the regrouped medical images.
  • the supplementary information of the medical image that has been grouped and registered in the grouping completion DB 51 by the control unit 31 and the incidental ID of the patient ID and examination ID of the input medical image The information is checked, and if it does not match, it is determined as a new inspection.
  • the control unit 31 collates the incidental information of the medical image registered in the new examination DB 52 with the incidental information of the patient ID and examination ID of the input medical image. If they match, the control unit 31 classifies the input images into the corresponding group of medical images, and if they do not match, classifies the images into a new group and groups them. As a result, medical images captured and input as scheduled can be grouped for each same examination of the same patient.
  • the control unit 31 determines that the image has been re-photographed. In this case, the control unit 31 classifies the input medical images into a group of medical images that have been grouped and have the same patient ID and examination ID, and regroups them.
  • the control unit 31 judges that it was re-photographed. In this case, the control unit 31 classifies the input medical images into groups of medical images that have been grouped and have the same patient ID, examination ID, imaging region, and imaging direction, and regroups them. To do.
  • the medical image that has already been grouped and the input medical image can be regrouped together, and the same Medical images can be correctly grouped for each identical examination of a patient.
  • examination imaging is performed as scheduled, if a medical image is input within a predetermined time due to a network failure or the like, the patient and examination may not be grouped into the same group as a new examination.
  • a delayed medical image is treated as additional imaging, but is regrouped with a medical image that has already been grouped. Medical images can be correctly grouped. Since the regrouped medical images are output to the lesion candidate detection unit 37 and reprocessed in units of groups, the left and right breasts can be compared when detecting the lesion candidates, and the accuracy of the lesion candidate detection processing is improved. To do.
  • the medical image processing apparatus 3 performs the grouping process, but the console 23 or the image server 4 may perform the grouping process.
  • the console 23 groups medical images generated by the imaging device 21 or the reading device 22, and the medical images are grouped as targets of lesion candidate detection processing by the lesion candidate detection unit 37. It transmits to the medical image processing apparatus 3.
  • the image server 4 groups medical images input from the console 23 and similarly transmits them to the medical image processing apparatus 3 in units of groups.
  • medical images that have been transmitted once may be transmitted again in units of regrouped groups.
  • the lesion candidate detection unit 37 of the medical image processing apparatus 3 executes lesion candidate detection processing using the transmitted group-unit medical image.
  • control unit 31 may refer to the incidental information of the input medical image, and the grouping process may be performed only for the medical image whose mammography type is the imaging device.
  • the grouping process shown in FIG. 10 may be executed instead of the grouping process shown in FIG. In FIG. 10, the same step numbers are assigned to the processing portions having the same contents as the processing shown in FIG.
  • a non-volatile memory such as a ROM and a flash memory
  • a portable recording medium such as a CD-ROM
  • a carrier wave carrier wave is also applied to the present invention as a medium for providing program data according to the present invention via a communication line.

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Abstract

　予定されていた撮影以外の撮影によって得られた医用画像のグループ化を可能とする。　医用画像処理装置は、入力された医用画像の付帯情報を用いて、同一患者の同一検査毎に前記入力された医用画像をグループ化して記憶手段に保存する（ステップＳ２、Ｓ１０、Ｓ１２）制御手段を備え、前記制御手段は、新たに医用画像が入力されると、当該入力された医用画像と、既にグループ化が完了した医用画像の付帯情報を照合することによって、前記入力された医用画像が追加撮影又は再撮影によって得られたか否かを判断し（ステップＳ３、Ｓ５）、追加撮影又は再撮影によって得られたと判断した場合（ステップＳ６、Ｓ７）、前記付帯情報を用いて前記入力された医用画像と前記グループ化が完了した医用画像とを同一患者の同一検査毎に再グループ化する（ステップＳ１３、Ｓ１４）。

Description

医用画像処理装置、医用画像のグループ化方法及びプログラム
　本発明は、医用画像処理装置、医用画像のグループ化方法及びプログラムに関する。
　検査撮影により得られる医用画像の一つに、乳房を撮影対象とした医用画像（マンモグラフィという）が挙げられる。ＣＡＤ（Computer-Aided Diagnosis/Detection）と呼ばれる医用画像処理装置によれば、得られたマンモグラフィを画像解析し、腫瘤や微小石灰化クラスタといった病変部の可能性がある病変候補領域を検出し、参考情報として医師に提供することが可能である。
　マンモグラフィは、左右の乳房のそれぞれに対し、撮影方向を変えて撮影が行われることが多く、１回の検査撮影で複数枚得られるのが一般的である。医師は診察時に左右の乳房のマンモグラフィを並べて比較読影し、病変の有無を判断したり、病変部の位置や状態を確認したりする。また、医用画像処理装置による病変候補の検出処理においても、左右の乳房のマンモグラフィを比較することによって病変候補の検出が行われることがある。
　そのため、同一患者の同一検査分のマンモグラフィは１つのグループとして扱うことが好ましい。従来、同じ患者、同じ被写体毎にマンモグラフィを自動的にまとめて医用画像処理装置に出力するシステムが開示されている（例えば、特許文献１参照）。このシステムによれば、患者毎に入力される医用画像の数が予め設定された参照テーブルと、医用画像に付帯されている患者や検査に関する情報とを照合することによって、入力された医用画像を同じ患者、同じ被写体毎にまとめることができる。
特開２０００－１２６１６３号公報
　しかしながら、上記特許文献１に記載のシステムでは、グループ化がうまくできない場合がある。
　例えば、検査撮影においては当初の予定とは異なる撮影が行われることもしばしばある。当初１方向のみ撮影する予定だったが、１方向では診断が困難と判断し、撮影時に２方向の撮影に切り替えて追加撮影する場合や、撮影後に医用画像を確認したところ、不備が発見され、再撮影する場合である。上記特許文献１に記載のシステムによれば、このような予定外の撮影によって得られた医用画像は参照テーブルに登録されていないため、別検査のグループにまとめられてしまう。
　また、撮影自体は予定通りであったとしても、ネットワーク障害により医用画像が入力されない場合、入力されている分だけでまとめられて医用画像処理装置に出力される。
　本来、同じ患者、同じ検査に属する医用画像が別々にまとめられたり、何枚か欠けた状態でまとめられたりすると、左右比較に用いるべき医用画像が欠けるため、病変候補の検出処理の精度低下をもたらす。また、検出結果についても別検査として出力されるため、医師も効率的な読影ができない。
　本発明の課題は、予定されていた撮影以外の撮影によって得られた医用画像のグループ化を可能とすることである。
　請求項１に記載の発明によれば、
　入力された医用画像の付帯情報を用いて、同一患者の同一検査毎に前記入力された医用画像をグループ化して記憶手段に保存する制御手段を備え、
　前記制御手段は、新たに医用画像が入力されると、当該入力された医用画像と、既にグループ化が完了した医用画像の付帯情報を照合することによって、前記入力された医用画像が追加撮影又は再撮影によって得られたか否かを判断し、追加撮影又は再撮影によって得られたと判断した場合、前記付帯情報を用いて前記入力された医用画像と前記グループ化が完了した医用画像とを同一患者の同一検査毎に再グループ化する医用画像処理装置が提供される。
　請求項２に記載の発明によれば、
　前記制御手段は、前記入力された医用画像と前記グループ化が完了した医用画像の患者及び検査の付帯情報が一致し、撮影部位及び撮影方向の付帯情報が不一致だった場合、追加撮影されたと判断し、前記グループ化が完了した医用画像と患者及び検査の付帯情報が一致するグループに、前記入力された医用画像を分類し、再グループ化する請求項１に記載の医用画像処理装置が提供される。
　請求項３に記載の発明によれば、
　前記制御手段は、前記入力された医用画像と前記グループ化が完了した医用画像の患者、検査、撮影部位及び撮影方向の付帯情報が一致した場合、再撮影されたと判断し、前記グループ化が完了した医用画像であって、前記入力された医用画像と患者、検査、撮影部位及び撮影方向の付帯情報が一致する医用画像を、前記入力された医用画像に置き換えて再グループ化する請求項１又は２に記載の医用画像処理装置が提供される。
　請求項４に記載の発明によれば、
　前記制御手段は、医用画像が再グループ化されると、当該再グループ化された医用画像をグループ単位で病変候補検出手段に出力する請求項１～３の何れか一項に記載の医用画像処理装置が提供される。
　請求項５に記載の発明によれば、
　医用画像処理装置による医用画像のグループ化方法であって、
　制御手段により、入力された医用画像の付帯情報を用いて、同一患者の同一検査毎に前記入力された医用画像をグループ化して記憶手段に保存する工程と、
　制御手段により、新たに医用画像が入力されると、当該入力された医用画像と、既にグループ化が完了した医用画像の付帯情報を照合することによって、前記入力された医用画像が追加撮影又は再撮影によって得られたか否かを判断する工程と、
　制御手段により、追加撮影又は再撮影によって得られたと判断した場合、前記付帯情報を用いて前記入力された医用画像と前記グループ化が完了した医用画像とを同一患者の同一検査毎に再グループ化する工程と、
　を含む医用画像のグループ化方法が提供される。
　請求項６に記載の発明によれば、
　コンピュータを、
　入力された医用画像の付帯情報を用いて、同一患者の同一検査毎に前記入力された医用画像をグループ化して記憶手段に保存し、
　新たに医用画像が入力されると、当該入力された医用画像と、既にグループ化が完了した医用画像の付帯情報を照合することによって、前記入力された医用画像が追加撮影又は再撮影によって得られたか否かを判断し、
　追加撮影又は再撮影によって得られたと判断した場合、前記付帯情報を用いて前記入力された医用画像と前記グループ化が完了した医用画像とを同一患者の同一検査毎に再グループ化する制御手段、
として機能させるためのプログラムが提供される。
　本発明によれば、追加撮影や再撮影によって予定外の医用画像が入力された場合でも、既にグループ化が完了している医用画像と入力された医用画像とを合わせて再グループ化することができる。再グループ化により同一患者の同一検査毎に正しく医用画像をグループ化して病変候補の検出処理に用いることができ、病変候補の検出処理の精度が向上する。
医用画像システムを示す図である。 本実施の形態における医用画像処理装置の機能的構成を示す図である。 グループ化完了ＤＢの一例を示す図である。 新規検査ＤＢの一例を示す図である。 医用画像処理装置により実行されるグループ化処理を示すフローチャートである。 新規検査と判断された場合のグループ化の具体例を示す図である。 グループ化が完了した新規検査の具体例を示す図である。 追加検査と判断された場合のグループ化の具体例を示す図である。 再検査と判断された場合のグループ化の具体例を示す図である。 所定時間内に入力された同一患者及び同一検査の医用画像群についてグループ化又は再グループ化する場合のグループ化処理を示すフローチャートである。
　以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
　図１は、本実施形態における医用画像処理装置３を含む医用画像システム１の構成を示す。図１に示すように、医用画像システム１は、撮影システム２、医用画像処理装置３、画像サーバ４を備えている。撮影システム２、医用画像処理装置３、画像サーバ４はそれぞれネットワークＮ１に接続している。ネットワークＮ１は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）やインターネットであり、通信規格としてＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）が用いられている。
　撮影システム２は、撮影装置２１、読取装置２２、コンソール２３を備えている。撮影装置２１、読取装置２２、コンソール２３はそれぞれネットワークＮ２に接続している。ネットワークＮ２は、例えばＬＡＮであり、ネットワークＮ１と同様にＤＩＣＯＭが採用されている。
　撮影装置２１は、マンモグラフィ用の撮影装置である。撮影装置２１は、コンソール２３からの指示に従って撮影処理を実行する。
　撮影装置２１の撮影方式はカセッテ方式、ＦＰＤ（Flat Panel Detector）方式の何れであってもよい。カセッテ方式は、揮尽性の蛍光体プレートを内蔵するカセッテを用いる撮影方式であり、撮影毎に撮影者がカセッテを交換し、読取装置２２にカセッテを装填して医用画像の読取処理を行わせる必要がある。
　ＦＰＤ方式はＸ線エネルギーを電気信号に変換するディテクタがマトリクス状に設けられたＦＰＤを用いる撮影方式である。ＦＰＤにより医用画像が生成されるので、交換や読取装置２２による読取処理は不要である。ＦＰＤ方式の場合、撮影装置２１はＦＰＤにより生成された医用画像をコンソール２３に送信する。
　読取装置２２は、カセッテの読取処理を実行し医用画像を生成する。読取処理において、読取装置２２は、カセッテに内蔵された蛍光体プレートにレーザ光を照射し、蛍光体プレートからの励起光を光電変換して画像信号を生成する。読取装置２２は、画像信号にＡ／Ｄ変換や各種信号処理を施して得た医用画像を、コンソール２３に送信する。
　コンソール２３は、例えば制御部、表示部、操作部、通信部、記憶部を備えるコンピュータであり、撮影者の撮影操作に用いられる。コンソール２３は、検査撮影の対象となる患者の情報や、撮影部位、撮影方向等の検査撮影に関する情報が定められたオーダ情報を保持し、撮影前にオーダ情報の一覧を表示する。撮影者は一覧の中から選択したオーダ情報に従って撮影準備し、コンソール２３により撮影開始の操作を行うことができる。コンソール２３からの指示によって、撮影装置２１では撮影処理が実行される。撮影処理後、コンソール２３には、カセッテ方式であれば読取装置２２から医用画像が入力され、ＦＰＤ方式であれば撮影装置２１から医用画像が入力される。
　コンソール２３はＤＩＣＯＭに従い、オーダ情報に基づいて、入力された医用画像の付帯情報を作成する。付帯情報には、画像番号、患者の患者ＩＤ、氏名、年齢、性別、受付時に発行された受付番号といった患者の情報の他、検査の検査ＩＤ、検査名称等の検査の情報が含まれる。また、付帯情報には、撮影日時、撮影装置の種類（例えば、マンモグラフィ、ＣＲ（Computed Radiography）、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）、ＣＴ（Computed Tomography））、撮影部位、撮影方向、造影剤の有無といった撮影の情報も含まれる。なお、画像番号は医用画像を個々に識別するために付される識別情報である。
　コンソール２３は、付帯情報が付帯された医用画像を、医用画像処理装置３及び画像サーバ４に出力する。
　医用画像処理装置３は、コンソール２３から入力された医用画像に病変候補の検出処理を実行し、医用画像に含まれる病変候補の領域を検出する。検出結果の情報は、画像サーバ４に送信される。
　図２は、医用画像処理装置３の機能的構成を示す図である。
　図２に示すように、医用画像処理装置３は、制御部３１、操作部３２、表示部３３、通信部３４、第１記憶部３５、第２記憶部３６、病変候補検出部３７を備えて構成されている。
　制御部３１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）を備える制御手段である。制御部３１は、第１記憶部３５に記憶されたプログラムとの協働により、各種処理を実行する。処理において、制御部３１は各種演算を行い、医用画像処理装置３の各部を集中制御する。
　例えば、後述するグループ化処理において、制御部３１は入力された医用画像の付帯情報を用いて、同一患者の同一検査毎に前記入力された医用画像をグループ化して第２記憶部３６に保存する。制御部３１は、新たに医用画像が入力されると、当該入力された医用画像と、既にグループ化が完了した医用画像の付帯情報を照合することによって、前記入力された医用画像が追加撮影又は再撮影によって得られたか否かを判断し、追加撮影又は再撮影によって得られたと判断した場合、前記付帯情報を用いて前記入力された医用画像と前記グループ化が完了した医用画像とを同一患者の同一検査毎に再グループ化する。
　操作部３２はキーボード、マウスを備え、これらの操作に応じた操作信号を生成して制御部３１に出力する。タッチパネルを用いてもよい。
　表示部３３はディスプレイを備え、制御部３１の表示制御に従って操作画面や医用画像を表示する。
　通信部３４は通信用インターフェイスを備え、ネットワークＮ１、Ｎ２上の外部装置と通信を行う。例えば、コンソール２３から医用画像を受信し、画像サーバ４に病変候補の検出結果の情報を送信する。
　第１記憶部３５は、プログラムやプログラムの実行に必要なファイルやデータを記憶している。第１記憶部３５としては、例えばハードディスクを用いることができる。
　第２記憶部３６は、医用画像処理装置３に入力された医用画像を一時的に保存する記憶手段である。第２記憶部３６としては、例えばＲＡＭを用いることができる。第２記憶部３６は第２記憶部３６に保存された医用画像のＤＢ（Data Base）を記憶し、当該ＤＢによって保存された医用画像を管理することができる。ＤＢは医用画像を保存する度に制御部３１により更新される。
　図３及び図４はＤＢの一例を示している。図３に示すグループ化完了ＤＢ５１は第２記憶部３６に保存された医用画像のうち、グループ化が完了した医用画像の付帯情報が登録され、図４に示す新規検査ＤＢ５２はグループ化が未完了の医用画像の付帯情報が登録される。グループ化が完了したか、未完了であるかによって、付帯情報の登録先がグループ化完了ＤＢ５１又は新規検査ＤＢ５２に変わるだけで、グループ化完了ＤＢ５１、新規検査ＤＢ５２における付帯情報の登録内容は同じである。
　図３及び図４に示すように、グループ化完了ＤＢ５１、新規検査ＤＢ５２には、第２記憶部３６に保存された医用画像の画像番号、患者ＩＤ、検査ＩＤ、撮影部位、撮影方向の付帯情報が登録されている。なお、図３及び図４において、撮影部位のＲは左の乳房を示し、Ｌは右の乳房を示している。撮影方向のＭＬＯは斜位方向、ＣＣは正面方向を示している。
　また、グループ化完了ＤＢ５１、新規検査ＤＢ５２には、保存された医用画像が分類されたグループのグループＩＤが登録されている。例えば、図３に示すようにグループ化完了ＤＢ５１は、画像番号20090306001～2009030603の３枚の画像が同じグループＩＤ「ａ１」のグループに分類されたことを示している。
　病変候補検出部３７は、医用画像を画像解析し、医用画像から病変候補の領域を検出する病変候補検出手段である。病変候補の検出処理の方法は特に限定されず、検出対象とする病変部の特徴に応じた方法を用いればよい。例えば、病変部として腫瘤の候補領域を検出する方法としては、特開平１０－９１７５８号公報に開示されているアイリスフィルタを用いた手法の他、ラプラシアンフィルタを用いた手法（電気情報通信学会論文誌（D-II）,Vol.J76-D-II,no.2,pp241-249,1993）がある。また、これらの方法によって候補領域を検出した後、左右の乳房の医用画像を比較して偽陽性の候補領域を削除する方法も開示されている（笠井他,「腫瘤陰影自動検出アルゴリズムにおける左右乳房画像の比較による偽陽性候補の削除」,Medical Imaging Technology,Vol.16,No.6,1998）。微小石灰化クラスタの検出方法としては、例えばモルフォロジーフィルタを用いた方法（電気情報通信学会論文誌（D-II）,Vol.J71-D-II,no.7,pp1170-1176,1992）、ラプラシアンフィルタ（電気情報通信学会論文誌（D-II）,Vol.J71-D-II,no.10,pp1994-2001,1998）、３重リングフィルタを用いた方法が挙げられる。
　一例として３重リングフィルタを用いて微小石灰化クラスタの病変候補を検出する処理について説明する。
　微小石灰化クラスタは、低濃度で略円錐形状の濃度変化を有する微小な画像部分が集合（クラスタ化）した画像として現れる。このような濃度特性に基づき、病変候補検出部３７は医用画像に対し、正方形の一定領域毎に３重リングフィルタによるフィルタ処理を行う。３重リングフィルタは濃度変化が理想的な円錐形状を示す場合の濃度勾配の強度成分及び方向成分がベクトルパターンとして設定されたリングフィルタである。周辺から中心にかけて異なるベクトルパターンが設定された３つのリングフィルタから構成される。フィルタ処理により円錐形状に近い濃度変化を有する画像領域が、微小石灰化クラスタの候補領域として検出される。
　病変候補検出部３７は撮影方向が同じである左右の乳房の医用画像を１セットとして上記フィルタ処理を施し、フィルタ処理された左右それぞれの医用画像を比較する。病変候補検出部３７は病変候補が検出された領域を左右で比較し、その領域の特徴量が略一致するか否か判断する。特徴量は、例えばコントラスト、画素値の平均値、標準偏差、面積、円形度等である。左右で比較した特徴量が略同一であれば、病変候補検出部３７は検出された病変候補は偽陽性であると判断し、検出結果から削除する。一方、特徴量が略同一でない場合、病変候補検出部３７は検出された病変候補は真陽性であると判断し、検出結果として出力する。
　画像サーバ４は、医用画像を医用画像処理装置３による病変候補の検出結果とともに保存、管理する。画像サーバ４は、例えばＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）に組み込まれ、医用画像及び病変候補の検出結果を読影用の端末（図示せず）に配信する。
　次に、医用画像処理装置３の動作について説明する。
　図５を参照して、医用画像処理装置３により実行されるグループ化処理について説明する。グループ化処理は、病変候補の検出処理の対象となる医用画像を、同一患者の同一検査毎にグループ化する処理である。
　図５に示すように、コンソール２３又は撮影装置２１から医用画像処理装置３に医用画像が入力されると（ステップＳ１；Ｙ）、制御部３１は入力された医用画像を第２記憶部３６に保存する（ステップＳ２）。次いで、制御部３１はグループ化完了ＤＢ５１を検索し、グループ化が完了した医用画像であって患者ＩＤ及び検査ＩＤが一致する医用画像の有無を判断する（ステップＳ３）。
　入力された医用画像と同じ患者ＩＤ及び検査ＩＤがグループ化完了ＤＢ５１に登録されておらず、グループ化が完了した医用画像の中に、患者ＩＤ及び検査ＩＤが一致する医用画像が無い場合（ステップＳ３；Ｎ）、制御部３１は入力された医用画像は新規検査分の画像であると判断する（ステップＳ４）。一方、入力された医用画像と同じ患者ＩＤ及び検査ＩＤがグループ化完了ＤＢ５１に登録されており、グループ化が完了した医用画像の中に患者ＩＤ及び検査ＩＤが一致する医用画像が有る場合（ステップＳ３；Ｙ）、制御部３１はグループ化完了ＤＢ５１に基づき、当該医用画像と入力された医用画像の撮影部位及び撮影方向が一致するか否かを判断する（ステップＳ５）。
　撮影部位及び撮影方向が不一致である場合（ステップＳ５；Ｎ）、入力された医用画像は追加撮影された画像であると判断する（ステップＳ６）。撮影部位及び撮影方向が一致する場合（ステップＳ５；Ｙ）、制御部３１は入力された医用画像は再撮影された医用画像であると判断する（ステップＳ７）。
　最初に、新規検査と判断された場合について説明する。
　新規検査の画像と判断された場合、制御部３１は新規検査ＤＢ５２を検索し、患者ＩＤ及び検査ＩＤの付帯情報が一致するグループ化が未完了の医用画像の有無を判断する（ステップＳ８）。新規検査ＤＢ５２に、入力された医用画像と同じ患者ＩＤ及び検査ＩＤが登録されており、患者ＩＤ及び検査ＩＤが一致する医用画像が有る場合（ステップＳ８；Ｙ）、制御部３１は入力された医用画像の画像番号、患者ＩＤといった付帯情報を新規検査ＤＢ５２に登録する。また、制御部３１は入力された医用画像のグループＩＤとして、患者ＩＤ及び検査ＩＤの付帯情報が一致する医用画像と同じグループＩＤを、新規検査ＤＢ５２に登録する。これにより、入力された医用画像は、新規検査ＤＢ５２において患者ＩＤ及び検査ＩＤが一致する医用画像と同じグループに分類され、グループ化される（ステップＳ９）。
　入力された医用画像と同じ患者ＩＤ及び検査ＩＤが新規検査ＤＢ５２に登録されておらず、患者ＩＤ及び検査ＩＤが一致する医用画像が無い場合（ステップＳ８；Ｎ）、制御部３１は入力された医用画像の付帯情報を新規検査ＤＢ５２に登録し、新たなグループＩＤを付して新規グループに分類する（ステップＳ１０）。
　図６は、新規検査と判断された場合のグループ化の具体例を示している。
　図６に示すように、患者ＩＤが００１、検査ＩＤが１０１の医用画像ｇ１（撮影部位：Ｒ、撮影方向：ＭＬＯ）、医用画像ｇ２（撮影部位：Ｌ、撮影方向：ＭＬＯ）、医用画像ｇ３（撮影部位：Ｌ、撮影方向：ＣＣ）が、１つのグループ（グループＩＤ：ａ１）に分類されてグループ化完了ＤＢ５１に登録されている。新規検査ＤＢ５２には登録されている医用画像が無い。ここへ新たに医用画像Ｇ１（患者ＩＤ：００２、検査ＩＤ：１０２、撮影部位：Ｒ、撮影方向ＣＣ）が入力されたとする。入力された医用画像Ｇ１と、グループ化が完了した医用画像ｇ１、ｇ２、ｇ３とは、患者ＩＤ及び検査ＩＤが不一致である。新規検査ＤＢ５２にも入力された医用画像Ｇ１と患者ＩＤ及び検査ＩＤが一致する医用画像が登録されていない。よって、入力された医用画像Ｇ１は新規のグループ（グループＩＤ：ｂ１）に分類されて新規検査ＤＢ５２に登録される。
　その後、患者ＩＤが００２、検査ＩＤが１０２の医用画像が新たに入力されれば、医用画像Ｇ１と患者ＩＤ及び検査ＩＤが一致するので、新たに入力された医用画像は医用画像Ｇ１と同じグループＩＤがｂ１のグループに分類されて新規検査ＤＢ５２に登録される。
　入力された医用画像が新規検査ＤＢ５２に登録されると、制御部３１はグループ化が完了した新規検査の有無を判断する（ステップＳ１１）。例えば、新規検査ＤＢ５２に既に登録されている医用画像と異なる患者ＩＤの医用画像が入力され、新規検査ＤＢ５２に新たに登録された場合、既に登録されていた医用画像のグループはグループ化が完了したと判断する。患者ＩＤに代えて検査ＩＤや受付番号により同様の判断を行ってもよい。或いは、予め患者ＩＤ及び検査ＩＤ毎に医用画像が何枚入力される予定であるのかを示すテーブルを備えておき、このテーブルに示される枚数の医用画像がグループ化されて新規検査ＤＢ５２に登録されていれば、グループ化が完了したと判断することとしてもよい。
　グループ化が完了した新規検査が無い場合（ステップＳ１１；Ｎ）、本処理を終了する。一方、グループ化が完了した新規検査が有る場合（ステップＳ１１；Ｙ）、制御部３１は当該グループ化が完了したグループに属する医用画像の登録情報を、新規検査ＤＢ５２からグループ化完了ＤＢ５１に移し（ステップＳ１２）、本処理を終了する。その後、新たに入力される医用画像が有れば、ステップＳ１から処理が開始される。
　図７は、グループ化が完了した新規検査の具体例を示している。
　図７に示すように、患者ＩＤが００２、検査ＩＤが１０２の医用画像Ｇ１、Ｇ２が１つのグループ（グループＩＤ：ｂ１）に分類されて新規検査ＤＢ５２に登録されている。ここへ新たに医用画像Ｇｎ（患者ＩＤ：００５、検査ＩＤ：１０６、撮影部位：Ｒ、撮影方向ＭＬＯ）が入力されたとする。入力された医用画像Ｇｎはグループ化完了ＤＢ５１に登録されている医用画像ｇ１～ｇ３、新規検査ＤＢ５２に登録されている医用画像Ｇ１、Ｇ２の何れとも患者ＩＤ、検査ＩＤが一致しない。よって、入力された医用画像Ｇｎは新規のグループ（グループＩＤ：ｂ２）に分類されて新規検査ＤＢ５２に登録される。このとき、既に登録されていた医用画像Ｇ１、Ｇ２とは患者ＩＤが異なる医用画像Ｇｎが新規検査ＤＢ５２に登録されたので、医用画像Ｇ１、Ｇ２についてはグループ化が完了したと判断され、図７に示すようにグループ化完了ＤＢ５１にその登録情報が移動する。
　次に、追加撮影と判断された場合について説明する。
　追加撮影と判断された場合、制御部３１は入力された医用画像の付帯情報をグループ化完了ＤＢ５１に登録し、グループ化完了ＤＢ５１において患者ＩＤ及び検査ＩＤが一致する医用画像と同じグループＩＤを登録する。これにより、入力された医用画像はグループ化が完了した医用画像であって、患者ＩＤ及び検査ＩＤが一致する医用画像と同じグループに分類され、再グループ化が行われる（ステップＳ１３）。再グループ化後、本処理を終了する。新たに入力される医用画像が有れば、ステップＳ１から処理が開始される。
　図８は、追加撮影と判断される場合の具体例を示している。
　図８に示すように、患者ＩＤが００１、検査ＩＤが１０１の医用画像ｇ１（撮影部位：Ｒ、撮影方向：ＭＬＯ）、医用画像ｇ２（撮影部位：Ｌ、撮影方向：ＭＬＯ）、医用画像ｇ３（撮影部位：Ｌ、撮影方向：ＣＣ）が、１つのグループ（グループＩＤ：ａ１）に分類されてグループ化完了ＤＢ５１に登録されている。ここへ新たに医用画像ｇ４（患者ＩＤ：００１、検査ＩＤ：１０１、撮影部位：Ｒ、撮影方向ＣＣ）が入力されたとする。入力された医用画像ｇ４とグループ化が完了した医用画像ｇ１、ｇ２、ｇ３とは患者ＩＤ及び検査ＩＤが一致するが、撮影部位及び撮影方向は不一致である。よって、入力された医用画像ｇ４は医用画像ｇ１～ｇ３と同じグループＩＤ：ａ１が付与されてグループ化完了ＤＢ５１に登録される。これにより、グループＩＤ：ａ１のグループが再グループ化される。
　次に、再撮影と判断された場合について説明する。
　再撮影と判断された場合、制御部３１は入力された医用画像の付帯情報をグループ化完了ＤＢ５１に登録し、グループ化完了ＤＢ５１において患者ＩＤ、検査ＩＤ、撮影部位及び撮影方向が一致する医用画像と同じグループＩＤを登録する。次いで、制御部３１は入力された医用画像と患者ＩＤ、検査ＩＤ、撮影部位及び撮影方向が一致する医用画像の付帯情報をグループ化完了ＤＢ５１から削除する。これにより、入力された医用画像と患者ＩＤ、検査ＩＤ、撮影部位及び撮影方向が一致する医用画像が、入力された医用画像に置き換えられ、再グループ化される（ステップＳ１４）。再グループ化後、本処理を終了する。新たに入力される医用画像が有れば、ステップＳ１から処理が開始される。
　図９は、再撮影と判断される場合の具体例を示している。
　図９に示すように、患者ＩＤが００１、検査ＩＤが１０１の医用画像ｇ１（撮影部位：Ｒ、撮影方向：ＭＬＯ）、医用画像ｇ２（撮影部位：Ｌ、撮影方向：ＭＬＯ）、医用画像ｇ３（撮影部位：Ｌ、撮影方向：ＣＣ）、医用画像ｇ４（撮影部位：Ｒ、撮影方向：ＣＣ）が、１つのグループ（グループＩＤ：ａ１）に分類されてグループ化完了ＤＢ５１に登録されている。ここへ新たに医用画像ｇ５（患者ＩＤ：００１、検査ＩＤ：１０１、撮影部位：Ｒ、撮影方向ＣＣ）が入力されたとする。入力された医用画像ｇ５とグループ化が完了した医用画像ｇ４とは患者ＩＤ、検査ＩＤ、撮影部位及び撮影方向が一致する。よって、入力された医用画像ｇ５は医用画像ｇ４と置き換えられてグループ化完了ＤＢ５１に登録される。これにより、グループＩＤ：ａ１のグループが再グループ化される。
　以上のようにして、医用画像処理装置３に入力された医用画像のグループ化が行われるが、所定時間経過しても新たな医用画像の入力が無い場合（ステップＳ１；Ｎ、Ｓ１５；Ｙ）、制御部３１は新規検査の受付を締め切る。制御部３１は、現在新規検査ＤＢ５２に登録されている医用画像のグループ化が完了したと判断し、グループ化が完了したグループに属する医用画像の登録情報を、新規検査ＤＢ５２からグループ化完了ＤＢ５１に移し（ステップＳ１２）、本処理を終了する。その後、新たに入力される医用画像があればステップＳ１から処理が開始される。
　上記グループ化処理の後、制御部３１は第２記憶部３６に保存されている医用画像を病変候補検出部３７に出力する。このとき、制御部３１はグループ化完了ＤＢ５１のグループＩＤを参照し、同一グループに属する医用画像、つまり患者及び検査が同一の医用画像を第２記憶部３６から読み出して、グループ単位で病変候補検出部３７に出力する。病変候補検出部３７は病変候補の検出処理にグループ単位で医用画像を用いる。
　病変候補の検出処理を一度実行した後であっても、上記グループ化処理によって追加撮影か再撮影と判断され、再グループ化が行われた場合、制御部３１は再グループ化された医用画像をグループ単位で病変候補検出部３７に出力する。病変候補検出部３７は再グループ化された医用画像を対象として再度病変候補の検出処理を実行する。
　以上のように、本実施形態によれば、制御部３１がグループ化完了ＤＢ５１に登録された、グループ化が完了した医用画像の付帯情報と、入力された医用画像の患者ＩＤ及び検査ＩＤの付帯情報とを照合し、不一致であれば新規検査と判断する。新規検査と判断された場合、制御部３１は新規検査ＤＢ５２に登録された医用画像の付帯情報と、入力された医用画像の患者ＩＤ及び検査ＩＤの付帯情報とを照合する。一致すれば、制御部３１は当該一致する医用画像のグループに入力された画像を分類し、一致しなければ新規グループに分類してグループ化する。
　これにより、予定通りに撮影されて入力された医用画像を、同一患者の同一検査毎にグループ化することができる。
　また、グループ化が完了した医用画像と、入力された医用画像との間で、患者ＩＤ及び検査ＩＤの付帯情報が一致するが、撮影部位及び撮影方向の付帯情報が不一致である場合、制御部３１は再撮影されたと判断する。この場合、制御部３１はグループ化が完了した医用画像であって、患者ＩＤ及び検査ＩＤが一致する医用画像のグループに、入力された医用画像を分類し、再グループ化する。
　一方、グループ化が完了した医用画像と、入力された医用画像との間で、患者ＩＤ及び検査ＩＤの付帯情報が一致し、さらに撮影部位及び撮影方向の付帯情報も一致する場合、制御部３１は再撮影されたと判断する。この場合、制御部３１はグループ化が完了した医用画像であって、患者ＩＤ、検査ＩＤ、撮影部位及び撮影方向が一致する医用画像のグループに、入力された医用画像を分類し、再グループ化する。
　これにより、追加撮影や再撮影によって予定外の医用画像が入力された場合でも、既にグループ化が完了している医用画像と入力された医用画像とを合わせて再グループ化することができ、同一患者の同一検査毎に正しく医用画像をグループ化することができる。検査撮影が予定通り行われた場合でも、ネットワーク障害等によって医用画像が所定時間内に入力されなった場合、新規検査として、患者及び検査が同じグループにグループ化されない場合もある。しかし、本実施形態によれば、遅れて入力された医用画像も、追加撮影という扱いにはなるが、既にグループ化が完了した医用画像と再グループ化されるので、同一患者の同一検査毎に正しく医用画像をグループ化することができる。
　再グループ化された医用画像はグループ単位で病変候補検出部３７に出力され、再処理されるので、病変候補の検出にあたり左右乳房の比較を行うことができ、病変候補の検出処理の精度が向上する。
　なお、上述した実施の形態は、本発明の好適な一例であり、これに限定されるものではない。
　例えば、上記実施形態では医用画像処理装置３においてグループ化処理を行っていたが、コンソール２３や画像サーバ４によってグループ化処理を行ってもよい。コンソール２３によってグループ化処理する場合、コンソール２３は撮影装置２１や読取装置２２により生成された医用画像をグループ化し、病変候補検出部３７による病変候補の検出処理の対象として、医用画像をグループ単位で医用画像処理装置３に送信する。画像サーバ４によってグループ化処理する場合、画像サーバ４はコンソール２３から入力された医用画像をグループ化し、同様にグループ単位で医用画像処理装置３に送信する。何れの場合も追加撮影や再撮影によって再グループ化された場合には、一度送信した医用画像でも、再グループ化されたグループ単位で医用画像を再度送信すればよい。医用画像処理装置３の病変候補検出部３７は、送信されたグループ単位の医用画像を用いて病変候補の検出処理を実行する。
　また、上記実施形態では、マンモグラフィ専用の撮影装置２１のみ接続された撮影システム２の例を示したが、ＭＲＩ等の他の撮影装置が接続された撮影システムであってもよい。この場合、グループ化処理の前に、制御部３１が入力された医用画像の付帯情報を参照し、撮影装置の種類がマンモグラフィである医用画像のみグループ化処理するようにすればよい。
　また、図５に示すグループ化処理に代えて、図１０に示すグループ化処理を実行することとしてもよい。図１０において図５に示す処理と同じ内容の処理部分には、同じステップ番号を付している。
　図１０に示すグループ化処理では、入力された医用画像が新規検査、追加撮影又は再撮影の何れかであるかを判断して、グループ化又は再グループ化した後（ステップＳ９、Ｓ１３、Ｓ１４）、ステップＳ１の処理に戻る。所定時間経過しても新たに入力される医用画像が無ければ（ステップＳ１；Ｎ、Ｓ１５；Ｙ）、新規検査ＤＢ５２からグループ化完了ＤＢ５１に医用画像の登録情報が移動され（ステップＳ１２）、本処理を終了する。つまり、図１０に示すグループ化処理では、新規撮影、追加撮影又は再撮影の何れであっても、所定時間内に入力された同一患者及び同一検査の医用画像群についてグループ化又は再グループ化する。
　また、本発明に係るプログラムのコンピュータ読み取り可能な媒体としては、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリ、ＣＤ-ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することが可能である。
　また、本発明に係るプログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウエーブ(搬送波)も本発明に適用される。
　なお、明細書、請求の範囲、図面及び要約を含む２００９年４月３日に出願された日本特許出願Ｎｏ．２００９－０９１１２８号の全ての開示は、そのまま本出願の一部に組み込まれる。
　医用画像の比較読影を行う医療の分野において利用可能性がある。
１　医用画像システム
２　撮影システム
２１　撮影装置
２２　読取装置
２３　コンソール
３　医用画像処理装置
３１　制御部
３６　第２記憶部
３７　病変候補検出部
４　画像サーバ
５１　グループ化完了ＤＢ
５２　新規検査ＤＢ

Claims (6)

  1. 　入力された医用画像の付帯情報を用いて、同一患者の同一検査毎に前記入力された医用画像をグループ化して記憶手段に保存する制御手段を備え、
    　前記制御手段は、新たに医用画像が入力されると、当該入力された医用画像と、既にグループ化が完了した医用画像の付帯情報を照合することによって、前記入力された医用画像が追加撮影又は再撮影によって得られたか否かを判断し、追加撮影又は再撮影によって得られたと判断した場合、前記付帯情報を用いて前記入力された医用画像と前記グループ化が完了した医用画像とを同一患者の同一検査毎に再グループ化する医用画像処理装置。
  2. 　前記制御手段は、前記入力された医用画像と前記グループ化が完了した医用画像の患者及び検査の付帯情報が一致し、撮影部位及び撮影方向の付帯情報が不一致だった場合、追加撮影されたと判断し、前記グループ化が完了した医用画像と患者及び検査の付帯情報が一致するグループに、前記入力された医用画像を分類し、再グループ化する請求項１に記載の医用画像処理装置。
  3. 　前記制御手段は、前記入力された医用画像と前記グループ化が完了した医用画像の患者、検査、撮影部位及び撮影方向の付帯情報が一致した場合、再撮影されたと判断し、前記グループ化が完了した医用画像であって、前記入力された医用画像と患者、検査、撮影部位及び撮影方向の付帯情報が一致する医用画像を、前記入力された医用画像に置き換えて再グループ化する請求項１又は２に記載の医用画像処理装置。
  4. 　前記制御手段は、医用画像が再グループ化されると、当該再グループ化された医用画像をグループ単位で病変候補検出手段に出力する請求項１～３の何れか一項に記載の医用画像処理装置。
  5. 　医用画像処理装置による医用画像のグループ化方法であって、
    　制御手段により、入力された医用画像の付帯情報を用いて、同一患者の同一検査毎に前記入力された医用画像をグループ化して記憶手段に保存する工程と、
    　制御手段により、新たに医用画像が入力されると、当該入力された医用画像と、既にグループ化が完了した医用画像の付帯情報を照合することによって、前記入力された医用画像が追加撮影又は再撮影によって得られたか否かを判断する工程と、
    　制御手段により、追加撮影又は再撮影によって得られたと判断した場合、前記付帯情報を用いて前記入力された医用画像と前記グループ化が完了した医用画像とを同一患者の同一検査毎に再グループ化する工程と、
    　を含む医用画像のグループ化方法。
  6. 　コンピュータを、
    　入力された医用画像の付帯情報を用いて、同一患者の同一検査毎に前記入力された医用画像をグループ化して記憶手段に保存し、
    　新たに医用画像が入力されると、当該入力された医用画像と、既にグループ化が完了した医用画像の付帯情報を照合することによって、前記入力された医用画像が追加撮影又は再撮影によって得られたか否かを判断し、
    　追加撮影又は再撮影によって得られたと判断した場合、前記付帯情報を用いて前記入力された医用画像と前記グループ化が完了した医用画像とを同一患者の同一検査毎に再グループ化する制御手段、
    　として機能させるためのプログラム。
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