WO2012005023A1

WO2012005023A1 - 医用画像表示システム及びプログラム

Info

Publication number: WO2012005023A1
Application number: PCT/JP2011/055419
Authority: WO
Inventors: 仁二村; 昭教角森
Original assignee: コニカミノルタエムジー株式会社
Priority date: 2010-07-07
Filing date: 2011-03-08
Publication date: 2012-01-12
Also published as: JPWO2012005023A1

Abstract

　異常陰影候補検出装置の検出性能の評価結果を即時に開発側にフィードバックすることにより異常陰影候補検出装置に期待される検出性能の維持を図る。　画像表示装置４の制御部４１によれば、操作部４２から読影医が病巣領域と判定した領域の位置を含む読影結果情報が入力されると、読影結果情報を画像サーバ３に送信し、読影結果情報及び異常陰影候補検出装置２により検出されたＣＡＤ情報に基づいて異常陰影候補検出装置２における異常陰影候補の検出性能を示す指標値を画像サーバ３に算出させる。そして、算出された指標値が予め定められた基準値を満たすか否かを判断し、定められた基準値を満たさないと判断した場合に、異常陰影候補検出装置２の検出性能についての警告情報を通信部４４によりまたは表示部４３により出力させる。

Description

医用画像表示システム及びプログラム

　本発明は、医用画像表示システム及びプログラムに関する。

　近年、女性の乳癌の罹患率の上昇に伴い、乳癌検診への関心が高まっている。乳癌検診では、乳房を撮影した医用画像を医師が読影し、異常の有無を診断している。しかしながら、診断を行う読影医の数は不足しており、診断が滞る問題が発生している。

　このような問題を改善すべく、診断作業の支援を目的として、医用画像から乳癌等の病変の特徴を示す異常陰影候補を自動的に検出する異常陰影候補検出装置（ＣＡＤ（Computer-Aided Detection））が開発されている。

　また、例えば、特許文献１には、異常陰影候補検出装置の検出性能の定量評価を測定する技術が記載されている。

特開２０００－２７６５８７号公報

　しかしながら、異常陰影候補検出装置の検出性能の測定結果の利用は学会発表等限定的であり、即時有効活用はできていない。

　本発明の課題は、異常陰影候補検出装置の検出性能の評価結果を即時に開発側にフィードバックすることにより異常陰影候補検出装置に期待される検出性能の維持を図ることである。

　上記課題を解決するため、本発明の第１の側面によると、
　医用画像及び異常陰影候補検出装置により当該医用画像から検出された異常陰影候補の検出結果情報を表示手段に表示する医用画像表示システムであって、　
　前記表示手段に表示された医用画像の読影結果情報を入力するための操作手段と、
　前記操作手段から入力された読影結果情報を前記医用画像及び前記医用画像から検出された異常陰影候補の検出結果情報に対応付けて記憶する記憶手段と、
　前記記憶手段に記憶されている医用画像の検出結果情報及び読影結果情報に基づいて、前記異常陰影候補検出装置における異常陰影候補の検出性能を示す指標値を算出する算出手段と、
　前記算出された指標値が予め定められた基準値を満たすか否かを判断する判断手段と、
　前記判断手段により前記算出された指標値が予め定められた基準値を満たさないと判断された場合に、前記異常陰影候補検出装置の検出性能についての警告情報を出力する警告出力手段と、
　を備える。

　前記警告出力手段は、前記異常陰影候補検出装置における異常陰影候補の検出性能についての警告情報を通信手段を介して前記異常陰影候補検出装置の開発元のサーバ装置に出力することが好ましい。

　前記警告出力手段は、前記異常陰影候補検出装置の検出性能についての警告情報を前記表示手段により表示出力することが好ましい。

　前記算出手段は、前記異常陰影候補検出装置において検出される異常陰影候補の種類毎に検出性能を示す指標値を算出し、
　前記判断手段は、前記異常陰影候補の種類毎に前記算出された指標値が予め定められた基準値を満たすか否かを判断し、
　前記警告出力手段は、前記異常陰影候補の種類毎に、その検出性能についての警告情報を出力することが好ましい。

　本発明の第２の側面によると、
　プログラムは、
　医用画像及び異常陰影候補検出装置により当該医用画像から検出された異常陰影候補の検出結果情報を表示手段に表示する医用画像表示装置に用いられるコンピュータを、　
　前記表示手段に表示された医用画像の読影結果情報を入力するための操作手段、
　前記操作手段から入力された読影結果情報を前記医用画像及び前記医用画像から検出された異常陰影候補の検出結果情報に対応付けて記憶する記憶手段、
　前記記憶手段に記憶されている医用画像の検出結果情報及び読影結果情報に基づいて、前記異常陰影候補検出装置における異常陰影候補の検出性能を示す指標値を算出する算出手段、
　前記算出された指標値が予め定められた基準値を満たすか否かを判断する判断手段、　
　前記判断手段により前記算出された指標値が予め定められた基準値を満たさないと判断された場合に、前記異常陰影候補検出装置の検出性能についての警告情報を出力する警告出力手段、
　として機能させる。

　本発明によれば、異常陰影候補検出装置の検出性能の評価結果を即時に開発側にフィードバックすることにより異常陰影候補検出装置に期待される検出性能の維持を図ることができる。

本実施の形態における検出性能評価システムの全体構成例を示す図である。図１の画像表示装置の機能的構成を示すブロック図である。図２の検出感度評価テーブルのデータ格納例を示す図である。図２のＦＰ数評価テーブルのデータ格納例を示す図である。図２の警告情報テーブルのデータ格納例を示す図である。図２の制御部により実行される医用画像表示処理を示すフローチャートである。ビューア画面に表示されている医用画像上から読影医により病巣の疑いがあると判定された病巣領域が指定された際に表示されるマーク及び病巣の種類の入力欄の一例を示す図である。図７Ａに示す入力欄から病巣の種類が入力された際に表示される所見の入力欄の一例を示す図である。

（検出性能評価システム１００の構成）
　まず、本発明の実施の形態について説明する。
　まず、構成を説明する。
　図１に、検出性能評価システム１００のシステム構成を示す。
　検出性能評価システム１００は、撮影された医用画像から異常陰影候補を検出し、医用画像とともにその検出結果情報を読影医に提供するとともに、異常陰影候補検出装置の検出性能の評価し、予め定められた基準を満たさない場合に開発元等に警告を行うシステムである。

　図１に示すように、検出性能評価システム１００は、医療施設に設置されている施設内システム６と、異常陰影候補検出装置２の開発元のメーカ等に設置されているセンタサーバ７と、を備えて構成されている。
　施設内システム６は、画像生成装置１、異常陰影候補検出装置２、画像サーバ３、画像表示装置４、ルータ５がＬＡＮ（Local Area Network）等の施設内ネットワークＮ１により相互にデータ送受信可能に接続されて構成されている。施設内ネットワークＮ１は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）規格が適用されている。
なお、各装置の台数は特に限定されない。また、施設内システム６を構成する各装置は、ルータ５を介してインターネットＮ２に接続される。施設内システム６を構成する装置のうち、少なくとも画像表示装置４は、ルータ５によりインターネットＮ２を介してセンタサーバ７とデータ送受信可能に接続されている。

　以下、検出性能評価システム１００を構成する各装置について説明する。
　画像生成装置１は、人体を撮影し、その撮影画像（医用画像）のデジタルデータを生成するものであり、例えばＣＲ（Computed Radiography）、ＦＰＤ（Flat Panel Detector）、ＣＴ（Computed Tomography）、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）、カセッテ専用の読取装置、フィルムディジタイザ等のモダリティを適用可能である。本実施形態では、画像生成装置１として、左右乳房のＸ線撮影を行う乳房専用のＣＲを適用し、乳房画像のデータが生成されるものとする。

　なお、画像生成装置１は、上述したＤＩＣＯＭ規格に準拠した装置であり、生成した医用画像に付帯させる各種情報、例えば、患者情報や検査情報を外部から入力可能であるとともに、自動生成することもできる。患者情報には、患者を識別するための患者識別情報（例えば、患者ＩＤ）、患者の名前、性別、生年月日等の情報が含まれる。検査情報は、検査を識別するための検査識別情報（例えば、検査ＩＤ）、検査日、検査条件（検査部位、側性（左、右）、方向（例えば、上下方向（ＣＣ）、斜位方向（ＭＬＯ））、モダリティ種等の情報が含まれる。画像生成装置１は、生成された医用画像に上記患者情報や検査情報、画像を識別するためのＵＩＤ（Unique ＩＤ）等をヘッダ情報として付加して施設内ネットワークＮ１を介して異常陰影候補検出装置２及び画像サーバ３へ送信する。なお、画像生成装置１がＤＩＣＯＭ規格に準拠していない場合には、図示しないＤＩＣＯＭ変換装置を用いて付帯情報を画像生成装置１に入力させることも可能である。

　異常陰影候補検出装置（ＣＡＤ）２は、画像生成装置１から供給される医用画像の画像解析を行って異常陰影候補の検出処理を行うコンピュータである。異常陰影候補検出装置２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk　Drive）等の記憶部、ＬＡＮカード等の通信部を備える。異常陰影候補検出装置２の記憶部には、異常陰影の種類に応じた検出アルゴリズムの検出プログラムが記憶されている。例えば、腫瘤陰影候補の検出プログラム、微小石灰化クラスタ陰影候補の検出プログラム等が記憶されている。異常陰影候補検出装置２のＣＰＵは、記憶部に記憶された検出プログラムとの協働により、通信部を介して入力された各医用画像から乳房画像における腫瘤、微小石灰化クラスタ等の異常陰影候補の領域を検出する。

異常陰影候補の検出アルゴリズムとしては、公知のものを適用可能である。例えば、乳房画像における腫瘤陰影候補のアルゴリズムとしては、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や、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,pp.241-249,1993）等が適用可能である。また、微小石灰化クラスタ陰影候補の検出アルゴリズムとしては、例えばモルフォルジーフィルタ（電気情報通信学会論文誌(D-II),Vol.J71-D-II,no.7,pp.1170-1176,1992）、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,pp.1994-2001,1998）、３重リングフィルタ等を用いた方法等を適用可能である。

　異常陰影候補検出装置２は、上記検出アルゴリズムによる異常陰影候補の検出処理が終了すると、異常陰影候補の種類毎に、異常陰影候補の検出結果情報（以下、ＣＡＤ情報と呼ぶ）を生成する。ＣＡＤ情報は、検出対象の異常陰影候補の種類の情報、異常陰影候補の検出の有無、検出された異常陰影候補の数、検出された各異常陰影候補の領域（輪郭）の位置情報等が含まれる。そして、異常陰影候補検出装置２は、生成されたＣＡＤ情報に検出元の医用画像のヘッダ情報を付加して通信部により画像サーバ３に送信する。

　画像サーバ３は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＨＤＤ等の記憶部、ＬＡＮカード等の通信部を備えたコンピュータである。画像サーバ３の記憶部には、画像ＤＢ（Data Base）３５１が備えられている。画像サーバ３は、画像生成装置１から受信された医用画像と、異常陰影候補検出装置２から受信された当該医用画像についてのＣＡＤ情報と、画像表示装置４から受信された当該医用画像についての読影結果情報とを対応付けて記憶し、その入出力を管理する。

　例えば、画像ＤＢ３５１は、画像ＤＢ３５１に記憶されている各医用画像に関する管理情報を格納する画像管理テーブルを有している。画像管理テーブルには、各医用画像についての管理情報が１レコードとして格納される。管理情報には、ＵＩＤ、患者情報、検査情報、異常陰影候補の種類毎のＣＡＤ情報、病巣の種類毎の読影結果情報、ファイル情報（医用画像のファイル名、ファイル格納場所、更新日付、ファイルサイズ等）が含まれる。
　画像サーバ３において、画像生成装置１からの医用画像が受信されると、受信された医用画像が画像ＤＢ３５１に格納されるとともに、受信された医用画像のヘッダ情報に基づいて管理情報が作成され、画像管理テーブルに格納される。また、異常陰影候補検出装置２からのＣＡＤ情報又は画像表示装置４からの読影結果情報が受信されると、画像管理テーブルからＣＡＤ情報又は読影結果情報とＵＩＤが一致するレコードが検索され、検索されたレコードにＣＡＤ情報又は読影結果情報が追加書き込みされる。このようにして、画像ＤＢ３５１には、医用画像と、当該医用画像から検出された異常陰影候補の検出結果情報と、当該医用画像についての読影結果情報とが対応付けて検索可能に記憶される。

　また、画像サーバ３は、算出手段として、画像表示装置４からの要求に応じて画像ＤＢ３５１に格納されている情報に基づき異常陰影候補検出装置２の検出性能を示す指標値を算出する。

　画像表示装置４は、読影医の操作により選択された読影対象の医用画像及びこれに対応するＣＡＤ情報を画像サーバ３から取得して表示する。また、画像サーバ３とともに、異常陰影候補検出装置２の検出性能の評価を行う医用画像表示システムを構成する。

　図２に、画像表示装置４の機能構成例を示す。
　図２に示すように、画像表示装置４は、制御部４１、操作部４２、表示部４３、通信部４４、記憶部４５を備えて構成され、各部はバス４６により接続されている。

制御部４１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等により構成される。制御部４１のＣＰＵは、記憶部４５に記憶されているシステムプログラムや処理プログラム等の各種プログラムを読み出してＲＡＭに展開し、展開されたプログラムに従って各種処理を実行する。
　例えば、制御部４１は、後述する医用画像表示処理を実行する。

　操作部４２は、文字入力キー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードで押下操作されたキーの押下信号とマウスによる操作信号とを、入力信号として制御部４１に出力する。

　表示部４３は、例えば、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等のモニタを備えて構成されており、制御部４１から入力される表示信号の指示に従って、各種画面を表示する。

　通信部４４は、ネットワークカード等により構成され、施設内ネットワークＮ１やインターネットＮ２を介して外部機器との間でデータの送受信を行う。

　記憶部４５は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）や半導体の不揮発性メモリ等で構成されている。記憶部４５には、前述のように各種プログラムが記憶されている。また、記憶部４５には、医用画像を診断に適した画質に調整するための画像処理パラメータ（階調処理に用いる階調曲線を定義したルックアップテーブル、周波数処理の強調度等）等を記憶している。

　また、記憶部４５には、検出感度評価テーブル４５１、ＦＰ数（偽陽性数）評価テーブル４５２、警告情報テーブル４５３が記憶されている。
　検出感度評価テーブル４５１には、図３に示すように、異常陰影候補検出装置２で検出される異常陰影候補（病変）の種類毎に、期待される検出感度の基準値の範囲（図３において○が対応付けられた範囲）が格納されているとともに、基準値を満たさない場合の検出感度に応じた警告先及び警告内容を識別するための警告番号が格納されている。
　ＦＰ数評価テーブル４５２には、図４に示すように、異常陰影候補検出装置２で検出される異常陰影候補（病変）の種類毎に、期待されるＦＰ数（１画像当たりのＦＰ数）の基準値の範囲（図４において○が対応付けられた範囲）が格納されているとともに、基準値を満たさない場合のＦＰ数に応じた警告先及び警告内容を識別するための警告番号が格納されている。
　警告情報テーブル４５３には、図５に示すように、警告番号と、警告情報とが対応付けて格納されている。

　図１に戻り、ルータ５は、院内ネットワークＮ１とインターネットＮ２をはじめとする外部ネットワークとを接続する。

　センタサーバ７は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＨＤＤ等の記憶部、ネットワークカード等の通信部を備えたコンピュータである。センタサーバ７は、異常陰影候補検出装置２の開発元に設けられたサーバ装置である。センタサーバ７は、インターネットＮ２を介して医療施設に設置されている画像表示装置４とデータ送受信可能であり、画像表示装置４から送信された、異常陰影候補検出装置２に関する警告情報のログをＨＤＤに記憶する。

（検出性能評価システム１００の動作）
　次に、検出性能評価システム１００の動作について説明する。
　図６に、画像表示装置４により実行される医用画像表示処理のフローチャートを示す。医用画像表示処理は、制御部４１と記憶部４５に記憶されているプログラムとの協働により実行される。　

　まず、操作部４２の操作により読影対象の医用画像の選択が行われる（ステップＳ１）。具体的には、操作部４２による操作に応じて、表示部４３に、医用画像の検索画面が表示される。検索画面において操作部４２により検索条件（患者ＩＤ、検査部位、側性等）が入力されると、入力された検索条件及び検索要求が通信部４４により画像サーバ３に送信される。画像サーバ３においては、画像ＤＢ３５１の画像管理テーブルから検索条件に合致した医用画像の管理情報が検索され、検索条件に合致した医用画像のリストデータが作成されて画像表示装置４に送信される。画像表示装置４においては、通信部４４によりリストデータが受信されると、当該リストデータに基づく画像選択画面が表示部４３に表示される。画像選択画面は、例えば、検査ＩＤ、患者ＩＤ、患者氏名、検査日、モダリティ種、検査部位、側性、方向等の項目を有するリストが検査単位で表示され、表示部４３への表示対象とする医用画像を操作部４２を介して選択可能な構成となっている。読影医は、操作部４２の操作により読影対象の医用画像を選択する。

　読影対象の医用画像が選択されると、選択された読影対象の医用画像の取得要求が通信部４４により画像サーバ３に送信され、読影対象の医用画像及び当該医用画像のＣＡＤ情報が画像サーバ３から取得される（ステップＳ２）。画像サーバ３においては、読影対象の医用画像の取得要求が受信されると、要求された読影対象の医用画像及び当該医用画像に対応するＣＡＤ情報が医用画像ＤＢ３５１から検索されて読み出され、画像表示装置４に送信される。

　読影対象の医用画像及びＣＡＤ情報が取得されると、取得された医用画像が表示されたビューア画面４３１が表示部４３に表示される（ステップＳ３）。ビューア画面４３１には、読影対象の医用画像が表示されるとともに、ＣＡＤ結果の表示、即ち、異常陰影候補検出装置２により検出された異常陰影候補の領域の表示を指示するためのＣＡＤ結果ボタン等が表示される。

　操作部４２によりＣＡＤ結果ボタンが押下されると、ステップＳ２で受信されたＣＡＤ情報に含まれる異常陰影候補領域の位置情報に基づいて、表示部４３のビューア画面４３１に表示されている医用画像上に異常陰影候補領域を示すマークＭ１（図示せず）が表示される（ステップＳ４）。
　マークＭ１は、ＣＡＤにより検出された異常陰影候補領域を示す情報であり、異常陰影候補領域の代表点（例えば、重心等）を示す○や矢印等の記号や、異常陰影候補領域を線で表した描画情報等が含まれる。

　次いで、操作部４２の操作に応じて読影医による読影結果情報の入力が行われ、ＲＡＭに記憶される（ステップＳ５）。
　ステップＳ５において、読影結果の入力は、例えば以下のようにして行われる。
　操作部４２によりビューア画面４３１に表示されている医用画像上から読影医が病巣の疑いがあると判定した病巣領域が指定されると、図７Ａに示すように、表示された医用画像上に、病巣領域であることを示すマークＭ２が表示される。病巣領域は、操作部４２のマウス等によりクリックする等により指定することができる。マークＭ２は、読影医が指定した病巣領域を示す情報であり、病巣領域の代表点（例えば、重心等）を示す○や矢印等の記号や、指定された病巣領域を線で表した描画情報等が含まれる。また、ビューア画面４３１には、指定された病巣領域に関する所見を入力するための入力欄４３２が表示される。入力欄４３２には、まず、図７Ａに示すように、指定された領域の病巣の種類（例えば、微小石灰化クラスタ、腫瘤（腫瘤については、さらに、ＦＡＤ、ディストーション））を選択するためのチェックボックスが表示され、操作部４２により病巣の種類にチェックが入力されると、図７Ｂに示すように、チェックされた病巣の種類に応じて、病巣領域の所見（特徴（微小円形、淡く不明瞭、多形性、・・・）、カテゴリー等）を選択するためのチェックボックスが表示される。図７Ａ、図７Ｂは、微小石灰化クラスタの所見を入力するための入力欄４３２を一例として示している。
　入力された読影結果情報は、病巣の種類毎にまとめられ、病巣の種類毎の読影結果情報が生成される。読影結果情報には、病巣の種類の情報、その病巣と判定された病巣領域の数、各病巣領域の位置情報及び所見等が含まれる。

　読影結果情報が入力されると、通信部４４により画像サーバ３に読影結果情報が送信され、画像サーバ３に対し、異常陰影候補検出装置２における異常陰影候補の検出性能を示す指標値の算出が要求される（ステップＳ６）。
　ステップＳ６においては、まず、ステップＳ５で入力された読影結果情報に医用画像（読影対象の医用画像）のヘッダ情報が付加されて通信部４４により画像サーバ３に送信される。そして、画像サーバ３に対し、検出性能を示す指標値の算出が要求される。
　画像サーバ３においては、画像表示装置４から読影結果情報及び検出性能を示す指標値の算出要求が受信されると、ＣＰＵとプログラムとの協働により、受信された読影結果情報が医用画像に対応付けて画像ＤＢ３５１に格納される。そして、画像ＤＢ３５１に格納されている情報に基づいて、異常陰影候補検出装置２の検出性能を評価するための指標値が算出される。異常陰影候補検出装置２の検出性能を示す指標値としては、検出感度、ＦＰ数（ＦＰ数／画像；１画像当たりのＦＰ数）を用いることができる。検出感度としては、例えば、以下の（式１）に示す症例単位（検査単位）の検出感度、（式２）に示す画像単位の検出感度、（式３）に示す病巣単位の検出感度の何れかを用いることができる。また、ＦＰ数としては、（式４）に示す式の値を用いることができる。
（式１）　検出感度＝（症例内の病巣領域のうち少なくとも１箇所、ＣＡＤが検出できた症例数）÷（病巣領域が存在する症例数）
（式２）　検出感度＝（画像内の病巣領域のうち少なくとも１箇所、ＣＡＤが検出できた画像数）÷（病巣領域が存在する画像数）
（式３）　検出感度＝（ＣＡＤが検出できた病巣領域数）÷（存在する病巣領域数）
（式４）　ＦＰ数／画像＝（読影医が１箇所も指定しなかった症例群に発生したＣＡＤ検出候補数）÷（読影医が１箇所も指定しなかった症例群の画像枚数）

　上記（式１）～（式４）は、異常陰影候補領域の種類別（ここでは、微小石灰化クラスタと腫瘤）に算出される。
　微小石灰化クラスタの検出感度として（式１）を用いる場合、画像サーバ３は、具体的には、まず画像ＤＢ３５１から、撮影部位が乳房であって、病巣の種類が微小石灰化クラスタの読影結果情報が対応付けられている画像（読影医により微小石灰化クラスタと判定された病巣領域が存在する画像）を含む検査を抽出し、その数をカウントする。このカウント数をＡとする。次いで、画像サーバ３は、抽出された検査群のうち、異常陰影候補の種類が微小石灰化クラスタであって少なくとも一つの位置情報が読影結果情報に含まれる位置情報と一致するＣＡＤ情報が対応付けられている画像（読影医の指定した病巣領域のうち少なくとも１箇所はＣＡＤで検出できた画像）を抽出し、その検査数をカウントする。このカウント数をＢとする。そして、Ｂ／Ａを異常陰影候補検出装置２における微小石灰化クラスタの検出感度として出力する。腫瘤陰影の検出感度についても同様に算出することができる。

　微小石灰化クラスタの検出感度として（式２）を用いる場合、画像サーバ３は、具体的には、まず画像ＤＢ３５１から、撮影部位が乳房であって、病巣の種類が微小石灰化クラスタの読影結果情報が対応付けられている画像（読影医により微小石灰化クラスタと指定された病巣領域が存在する画像）を抽出し、その数をカウントする。このカウント数をＣとする。次いで、画像サーバ３は、抽出された画像群のうち、異常陰影候補の種類が微小石灰化クラスタであって、少なくとも一つの位置情報が読影結果情報と一致するＣＡＤ情報が対応付けられている画像（読影医の指定した注目領域のうち少なくとも１箇所はＣＡＤで検出できた画像）を抽出し、その数をカウントする。このカウント数をＤとする。そして、Ｄ／Ｃを異常陰影候補検出装置２における微小石灰化クラスタの検出感度として出力する。腫瘤陰影の検出感度についても同様に算出することができる。

　微小石灰化クラスタの検出感度として（式３）を用いる場合、画像サーバ３は、具体的には、まず画像ＤＢ３５１から、撮影部位が乳房であって、病巣の種類が微小石灰化クラスタの読影結果情報が対応付けられている画像を抽出し、抽出された各画像において、対応する読影結果情報に含まれる位置情報の数をカウントし、その合計数をＥとする。次いで、画像サーバ３は、抽出された各画像に対応するＣＡＤ情報において、異常陰影候補の種類が微小石灰化クラスタであってその位置情報がその画像の読影結果情報に含まれる位置情報と一致する数（ＣＡＤにより検出された異常陰影候補領域であって読影医により病巣領域と判定された領域と一致した領域の数）をカウントし、その合計数をＦとする。そして、Ｆ／Ｅを異常陰影候補検出装置２における微小石灰化クラスタの検出感度として出力する。腫瘤陰影の検出感度についても同様に算出することができる。

　また、検出アルゴリズムの１画像当たりのＦＰ数を算出（式４）する場合、画像サーバ３は、具体的には、まず画像ＤＢ３５１から、撮影部位が乳房であって、異常所見を意味する読影結果情報が対応付けられている画像を含まない検査（症例）を抽出し、抽出された各検査に含まれる画像数の合計を算出する。これをＧとする。次いで、画像サーバ３は、抽出された検査群に含まれる各画像に対応する、異常陰影候補の種類が微小石灰化クラスタであるＣＡＤ情報に含まれる位置情報の数をカウントし、各画像のカウント数を合計する。これをＨとする。そしてＨ／Ｇを異常陰影候補検出装置２における微小石灰化クラスタのＦＰ数として出力する。腫瘤のＦＰ数についても同様に算出することができる。

　微小石灰化クラスタ、腫瘤のそれぞれについての検出性能を示す指標値（検出感度及びＦＰ数）の算出が終了すると、画像サーバ３は、算出結果を通信部により画像表示装置４に送信する。

　画像表示装置４においては、通信部４４により画像サーバ３から異常陰影候補検出装置２における微小石灰化クラスタ及び腫瘤についての検出性能を示す指標値（検出感度及びＦＰ数）が受信されると、受信された指標値に基づいて異常陰影候補検出装置２の各検出アルゴリズムについての性能評価が行われる（ステップＳ７）。性能評価は、検出感度とＦＰ数のそれぞれに基づいて行われる。検出感度に基づく評価においては、記憶部４５に記憶されている検出感度評価テーブル４５１が参照され、受信された指標値が、その異常陰影候補の検出について期待される基準を満たすか否かの評価が行われる。ＦＰ数に基づく評価においては、記憶部４５に記憶されているＦＰ数評価テーブル４５２が参照され、受信された指標値が、その異常陰影候補の検出について期待される基準を満たすか否かの評価が行われる。

　性能評価の結果、検出感度とＦＰ数の双方について期待されている基準を満たしていると判断されると（ステップＳ８；ＹＥＳ）、処理はステップＳ１２に移行する。

　性能評価の結果、検出感度とＦＰ数の少なくとも何れかが期待されている基準を満たしていないと判断されると（ステップＳ８；ＮＯ）、開発元に異常陰影候補検出装置２の性能が基準を満たしていないことを通知するための警告情報が作成され、通信部４４によりセンタサーバ７へ送信（出力）される（ステップＳ９）。

　警告情報としては、ＦＰ数評価テーブル４５２に示すように、指標値の大小にかかわらず一律に同じ警告情報としてもよいし、検出感度評価テーブル４５１に示すように、指標値に応じた複数のパターンを用意しておくこととしてもよい。　ＦＰ数についての警告が必要である場合には、ＣＡＤの検出性能が期待通りに発揮できていない旨を警告するメッセージ、該当する検出アルゴリズム名（異常陰影候補の種類）、ＦＰ数等が警告情報として送信（出力）される。例えば、「ＣＡＤのＦＰ数が想定値から大幅に外れています。アルゴリズム＝石灰化、１画像あたりのＦＰ数＝ａ個です。速やかに現地の状況を確認してください」等のメッセージが送信される。
　検出感度について警告１が必要である場合には、ＣＡＤの検出性能が期待値を大幅に下回る旨を警告するメッセージ、該当する検出アルゴリズム名（異常陰影候補の種類）、検出感度等が警告情報として送信される。例えば、「ＣＡＤの検出感度が想定値を大幅に下回ります。アルゴリズム＝石灰化、検出感度＝ｂ％です。速やかに現地の状況を確認してください」等のメッセージが送信される。
　検出感度について警告２が必要である場合には、ＣＡＤの検出性能が期待どおりに発揮できていない旨を警告するメッセージ、該当する検出アルゴリズム名（異常陰影候補の種類）、検出感度等が警告情報として送信される。例えば、「ＣＡＤ感度が想定値を若干下回ります。アルゴリズム＝石灰化、検出感度＝ｂ％です。現地の状況確認を推奨します」等のメッセージが送信される。

　なお、警告情報としては、例えば、警告の内容を示す電子メールを作成し、予め定められた所定の電子メールアドレス（例えば、センタサーバ７の管理下にある開発者の電子メールアドレス）に作成された電子メールを送信することとしてもよい。

　次いで、性能評価の結果に基づいて、読影医への警告が必要であるか否かが判断される（ステップＳ１０）。具体的には、検出感度評価テーブル４５１が参照され、検出感度の指標値に読影医への警告が対応付けられているか否かにより判断される。読影医への警告が必要ではないと判断されると（ステップＳ１０；ＮＯ）、処理はステップＳ１２に移行する。読影医への警告が必要であると判断されると（ステップＳ１０；ＹＥＳ）、読影医への警告情報が表示部４３に警告情報が表示され（ステップＳ１１）、処理はステップＳ１２に移行する。読影医への警告情報は、図３の検出感度評価テーブル４５１に示すように、指標値が基準を大幅に下回っている場合に表示される。指標値が基準より極端に低い場合、ＣＡＤの検出不足が考えられるとともに、病巣と判定する必要のない領域を読影医が病巣として指定しすぎているという他の原因も考えられる。そこで、どのような原因によりこのような指標値となっているかを調査する必要があるので、その旨を読影医に通知する。例えば、「ＣＡＤ検出性能が弊社想定値を下回っております。弊社担当による調査をさせていただきます。ご面談をお願いすることがあるかと思います。」等のメッセージが表示部４３に表示される。例えば、ビューア画面４３１にポップアップ表示される。

　ステップＳ１２においては、カテゴリー５の異常陰影候補の検出漏れが発生したか否かが判断される（ステップＳ１２）。ステップＳ１２においては、具体的には、操作部４２から入力された読影結果情報にカテゴリー５と入力された病巣領域が存在し、かつ、ステップＳ２において取得されたＣＡＤ情報にこのカテゴリー５の病巣領域と位置情報が一致するＣＡＤ情報が存在しなかった場合、カテゴリー５の検出漏れが発生したと判断される。
　ここで、カテゴリー１は異常なし、カテゴリー２は良性、カテゴリー３は良性（しかし悪性を否定できず）、カテゴリー４は悪性の疑いあり、カテゴリー５は悪性、を示す指標である。即ち、カテゴリー５は、読影医がほぼ間違いなく悪性であると断定した領域であり、この領域を異常陰影候補として検出できないことは、異常陰影候補検出装置２がほとんどその機能を発揮できていない可能性が大きく、早期に異常陰影候補検出装置２の検出アルゴリズムや動作を見直す必要がある。

　カテゴリー５の異常陰影候補の検出漏れが発生していないと判断されると（ステップＳ１２；ＮＯ）、医用画像表示処理は終了する。カテゴリー５の異常陰影候補の検出漏れが発生したと判断されると（ステップＳ１２；ＹＥＳ）、開発元に異常陰影候補検出装置２でカテゴリー５の検出漏れが発生した旨を通知するための警告情報が作成され、通信部４４によりセンタサーバ７へ送信される（ステップＳ１３）。警告情報としては、例えば、「カテゴリー５の検出漏れが発生しました。アルゴリズム＝石灰化。信頼を失いかねない結果であるため直ちに調査してください」等のメッセージが送信される。なお、警告情報としては、例えば、警告の内容を示す電子メールを作成し、予め設定されている所定のメールアドレス（例えば、センタサーバ７の管理下にある開発者の電子メールアドレス）に作成された電子メールを送信することとしてもよい。警告情報の送信が終了すると、医用画像表示処理は終了する。

　センタサーバ７においては、画像表示装置４から警告情報が受信されると、警告情報の受信日時、警告情報の内容等の警告情報のログが記憶部４５に記憶される。開発元は、定期的にログを確認することで、新たなログが追加された場合に、直ちに警告情報の内容に応じた対処を行うことが可能となる。
　センタサーバ７において、警告の内容を示す電子メールが受信されると、受信された電子メールが受信日時、電子メールアドレス等に対応付けて記憶されるとともに、電子メールアドレス宛に配信される。開発元は、配信された電子メール確認することで、直ちに警告情報の内容に応じた対処を行うことが可能となる。

　以上説明したように、画像表示装置４の制御部４１によれば、操作部４２から読影医が病巣領域と判定した領域の位置を含む読影結果情報が入力されると、読影結果情報を画像サーバ３に送信し、読影結果情報及び異常陰影候補検出装置２により検出されたＣＡＤ情報に基づいて異常陰影候補検出装置２における異常陰影候補の検出性能を示す指標値を画像サーバ３に算出させる。そして、算出された指標値が予め定められた基準値を満たすか否かを判断し、定められた基準値を満たさないと判断した場合に、異常陰影候補検出装置２の検出性能についての警告情報を通信部４４によりまたは表示部４３により出力させる。

　従って、異常陰影候補検出装置２に対して期待される検出性能を満たしていない場合に警告が出力されるので、異常陰影候補検出装置２の検出性能の評価結果を即時に開発元にフィードバックし、開発元が警告の内容に応じた対処を行うことが可能となる。その結果、異常陰影候補検出装置２に対して期待される検出性能の維持を図ることが可能となる。

　また、警告情報を通信部４４を介して異常陰影候補検出装置２の開発元のサーバ装置に出力することで、開発元が警告の内容に応じた対処を直ちに行うことが可能となる。また、警告情報を表示部４３にも表示することで、読影医に異常陰影候補検出装置２が期待される検出性能を満たしていないことを認識させることができる。

　また、異常陰影候補の種類毎に検出性能についての警告情報を出力することで、開発元が、異常陰影候補検出装置２において検出可能な異常陰影候補のうち、どの種類の異常陰影候補についての検出性能が期待される基準値を満たしていないかを容易に特定することが可能となる。

　なお、上記実施の形態における記述内容は、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、上記実施の形態においては、医用画像表示システムを構成する各機能のうち、医用画像、ＣＡＤ情報及び読影結果情報を対応付けて記憶するとともに異常陰影候補検出装置２の検出性能を示す指標値を算出する機能を画像サーバ３に設け、医用画像を表示するとともに、指標値に基づいて検出性能を評価し、基準を満たさない場合に警告を出力する機能を画像表示装置４に設けることとしたが、これに限定されない。例えば、一つのコンピュータ装置に双方の装置の機能を実行するためのプログラム（異常陰影候補検出装置２の検出性能の算出プログラム、医用画像表示処理の実行プログラム）を搭載（ＲＯＭやＨＤＤ等に記憶）し、この一つのコンピュータ装置により医用画像表示システムの機能を実現することとしてもよい。また、医用画像表示システムとしての機能の他、異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出装置２の機能を一つの装置に一体的に備える構成としてもよい。

　また、例えば、上記実施の形態においては、読影が行われて読影結果が入力される毎に異常陰影候補検出装置２の検出性能の評価を行い、基準を満たしていない場合は警告を行うこととして説明したが、検出性能の評価を行うタイミングは、これに限定されない。例えば、所定時刻の到来時に行う等、定期的に行うこととしてもよい。

　また、上記の検出性能の評価方法は、一例であり、他の手法により評価を行うこととしてもよい。

　また、上記実施の形態においては、乳房画像を例として説明したが、部位は乳房に限定されない。

　また、上記の説明では、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ハードディスクや半導体の不揮発性メモリ等を使用した例を開示したが、この例に限定されない。その他のコンピュータ読み取り可能な媒体として、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）も適用される。

　その他、検出性能評価システムを構成する各装置の細部構成及び細部動作に関しても、本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。

　なお、明細書、請求の範囲、図面及び要約を含む２０１０年７月７日に出願された日本特許出願Ｎｏ．２０１０－１５４４５５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。

　医療の分野で使用されるシステムであって、異常陰影候補検出装置を備えるシステムにおいて利用可能性がある。

１００　検出性能評価システム
１　画像生成装置
２　異常陰影候補検出装置
３　画像サーバ
３５１　画像ＤＢ
４　画像表示装置
４１　制御部
４２　操作部
４３　表示部
４４　通信部
４５　記憶部
４６　バス

Claims

　医用画像及び異常陰影候補検出装置により当該医用画像から検出された異常陰影候補の検出結果情報を表示手段に表示する医用画像表示システムであって、　
　前記表示手段に表示された医用画像の読影結果情報を入力するための操作手段と、
　前記操作手段から入力された読影結果情報を前記医用画像及び前記医用画像から検出された異常陰影候補の検出結果情報に対応付けて記憶する記憶手段と、
　前記記憶手段に記憶されている医用画像の検出結果情報及び読影結果情報に基づいて、前記異常陰影候補検出装置における異常陰影候補の検出性能を示す指標値を算出する算出手段と、
　前記算出された指標値が予め定められた基準値を満たすか否かを判断する判断手段と、
　前記判断手段により前記算出された指標値が予め定められた基準値を満たさないと判断された場合に、前記異常陰影候補検出装置の検出性能についての警告情報を出力する警告出力手段と、
　を備える医用画像表示システム。
　前記警告出力手段は、前記異常陰影候補検出装置における異常陰影候補の検出性能についての警告情報を通信手段を介して前記異常陰影候補検出装置の開発元のサーバ装置に出力する請求項１に記載の医用画像表示システム。
　前記警告出力手段は、前記異常陰影候補検出装置の検出性能についての警告情報を前記表示手段により表示出力する請求項１又は２に記載の医用画像表示システム。
　前記算出手段は、前記異常陰影候補検出装置において検出される異常陰影候補の種類毎に検出性能を示す指標値を算出し、
　前記判断手段は、前記異常陰影候補の種類毎に前記算出された指標値が予め定められた基準値を満たすか否かを判断し、
　前記警告出力手段は、前記異常陰影候補検出装置の異常陰影候補の種類毎に、その検出性能についての警告情報を出力する請求項１～３の何れか一項に記載の医用画像表示システム。
　医用画像及び異常陰影候補検出装置により当該医用画像から検出された異常陰影候補の検出結果情報を表示手段に表示する医用画像表示装置に用いられるコンピュータを、　
　前記表示手段に表示された医用画像の読影結果情報を入力するための操作手段、
　前記操作手段から入力された読影結果情報を前記医用画像及び前記医用画像から検出された異常陰影候補の検出結果情報に対応付けて記憶する記憶手段、
　前記記憶手段に記憶されている医用画像の検出結果情報及び読影結果情報に基づいて、前記異常陰影候補検出装置における異常陰影候補の検出性能を示す指標値を算出する算出手段、
　前記算出された指標値が予め定められた基準値を満たすか否かを判断する判断手段、　
　前記判断手段により前記算出された指標値が予め定められた基準値を満たさないと判断された場合に、前記異常陰影候補検出装置の検出性能についての警告情報を出力する警告出力手段、
　として機能させるためのプログラム。