JP2004041490A - 画像診断支援装置 - Google Patents
画像診断支援装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2004041490A JP2004041490A JP2002204122A JP2002204122A JP2004041490A JP 2004041490 A JP2004041490 A JP 2004041490A JP 2002204122 A JP2002204122 A JP 2002204122A JP 2002204122 A JP2002204122 A JP 2002204122A JP 2004041490 A JP2004041490 A JP 2004041490A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- abnormal shadow
- shadow candidate
- information
- display
- Prior art date
- Legal status (The legal status 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 status listed.)
- Pending
Links
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 title abstract description 4
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 175
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims abstract description 46
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims abstract description 10
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 23
- 230000005484 gravity Effects 0.000 abstract description 17
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 abstract description 4
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 32
- 238000000034 method Methods 0.000 description 18
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 16
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 10
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 9
- 208000004434 Calcinosis Diseases 0.000 description 7
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 6
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 6
- 210000000481 breast Anatomy 0.000 description 5
- 230000003211 malignant effect Effects 0.000 description 5
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 5
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 5
- 206010006187 Breast cancer Diseases 0.000 description 4
- 208000026310 Breast neoplasm Diseases 0.000 description 4
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 210000000038 chest Anatomy 0.000 description 3
- 238000013144 data compression Methods 0.000 description 3
- OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N Phosphorus Chemical compound [P] OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 2
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 2
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- 206010058467 Lung neoplasm malignant Diseases 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 1
- 230000002308 calcification Effects 0.000 description 1
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 description 1
- 238000004040 coloring Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000001747 exhibiting effect Effects 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 230000002427 irreversible effect Effects 0.000 description 1
- 201000005202 lung cancer Diseases 0.000 description 1
- 208000020816 lung neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 210000005075 mammary gland Anatomy 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
【課題】本発明は、画像診断支援装置が診断に対するより詳細な情報をユーザに提供することができるようにすることである。
【解決手段】第1の分類手段15は、異常陰影候補検出手段により検出された異常陰影候補の画像領域を画像解析し、中心部とその辺縁部に分類する。まず検出された異常陰影候補の重心を算出し、その重心から異常陰影候補の領域端部までの距離が所定の比率となる点を求め、この点を結ぶことにより中心部と辺縁部との境界線とする。そして重心から境界線までの内側の領域を中心部、境界線から異常陰影候補の領域端部までの領域を辺縁部として分類する。
【選択図】 図1
【解決手段】第1の分類手段15は、異常陰影候補検出手段により検出された異常陰影候補の画像領域を画像解析し、中心部とその辺縁部に分類する。まず検出された異常陰影候補の重心を算出し、その重心から異常陰影候補の領域端部までの距離が所定の比率となる点を求め、この点を結ぶことにより中心部と辺縁部との境界線とする。そして重心から境界線までの内側の領域を中心部、境界線から異常陰影候補の領域端部までの領域を辺縁部として分類する。
【選択図】 図1
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、被検体を撮影した画像情報から異常陰影候補を検出する画像診断支援装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
医療の分野においては、CT(Computed Tomography)やMRI(磁気共鳴イメージング)等の医用画像撮影装置により被検体である患者を撮影した医用画像をデジタルデータに変換し、医師が診断を行う際には、CRT等の画像表示装置に医用画像を表示して読影を行うようになってきた。特に近年では、読影医の負担軽減や異常陰影の見落とし減少を目的として、肺癌や乳癌等の異常陰影候補を検出するコンピュータ支援装置(Computer−Aided Diagnosis;以下、CADと記載)と呼ばれる画像診断支援装置が開発されてきた。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
従来のCADでは、画像を表示する際に検出された異常陰影候補を矢印等のマーカにより指摘し、異常陰影候補の位置をユーザに報知していた。しかしながら、異常陰影候補の良悪性を鑑別するためには、異常陰影の辺縁の状態が重要になる場合があり、異常陰影候補をマーカで指摘するだけでは、異常陰影の辺縁の情報を得たり、以前の状態と比べてどの程度病状が悪化したかを効率良く判断することができなかった。
【0004】
本発明は、上記問題を鑑みて、画像診断支援装置が診断に対するより詳細な情報をユーザに提供することができるようにすることである。
【0005】
【課題を解決するための手段】
請求項1に記載の発明は、
被検体を撮影した画像情報を表示する表示手段を備えた画像診断支援装置において、
前記画像情報入力手段により入力された画像情報から異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、
前記異常陰影候補検出手段により検出された異常陰影候補の画像領域を複数の画像領域に分類する第1の分類手段と、
前記画像情報を前記表示手段により表示する際に、前記第1の分類手段により分類された各画像領域を識別表示させる表示制御手段と、
を備えることを特徴としている。
【0006】
請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の画像診断支援装置において、
前記表示制御手段は、前記第1の分類手段により分類された各画像領域に異なる色を付けて識別表示させることを特徴としている。
【0007】
請求項3に記載の発明は、請求項1又は2に記載の画像診断支援装置において、
前記第1の分類手段は、前記異常陰影候補の画像領域を中心部とその辺縁部の画像領域に分類することを特徴としている。
【0008】
この請求項1、2、3に記載の発明によれば、画像情報から異常陰影候補を検出してこの異常陰影候補の画像領域を中心部と辺縁部の画像領域に分類し、画像情報を表示する際には、分類した各画像領域に異なる色を付けて識別表示するので、異常陰影を指摘するだけでなく、異常陰影の良悪性を鑑別するために重要な指標となる辺縁部の情報をユーザに提供することができ、診断の効率化とともに診断精度の向上を図ることができる。
【0009】
請求項4に記載の発明は、請求項1〜3の何れか一項に記載の画像診断支援装置において、
前記異常陰影候補検出手段により異常陰影候補が検出された画像情報を保存する保存手段を備えることを特徴としている。
【0010】
請求項5に記載の発明は、請求項4に記載の画像診断支援装置において、
前記保存手段は、前記異常陰影候補の情報をさらに保存することを特徴としている。
【0011】
この請求項4、5に記載の発明によれば、異常陰影候補が検出された画像情報及び異常陰影候補の情報を保存するので、被検体の過去の画像情報又は過去の異常陰影候補の情報を読み出して経時変化を観察することができ、より診断精度を向上させることができる。
【0012】
請求項6に記載の発明は、請求項4に記載の画像診断支援装置において、
前記異常陰影候補検出手段により異常陰影候補が検出された現在の画像情報と同一被検体の画像情報であり、当該現在の画像情報における異常陰影候補と同一の異常陰影候補が検出された過去の画像情報が前記保存手段に保存されている場合、前記現在の画像情報と前記過去の画像情報とを照合して異常陰影候補の画像領域において変化が有る画像領域と変化が無い画像領域とに分類する第2の分類手段を備え、
前記表示制御手段は、前記現在の異常陰影候補が検出された画像情報を前記表示手段により表示する際に、前記第2の分類手段により分類された各画像領域を識別表示させることを特徴としている。
【0013】
請求項7に記載の発明は、請求項6に記載の画像診断支援装置において、
前記表示制御手段は、前記第2の分類手段により分類された変化が有る画像領域に色を付けて識別表示させることを特徴とする。
【0014】
この請求項6、7に記載の発明によれば、現在画像と保存されている過去画像とを照合し、異常陰影候補の画像領域で変化の有る画像領域に色を付けて識別表示するので、異常陰影の経時変化を明確に認識することができ、診断の効率化とともに診断精度の向上を図ることができる。
【0015】
請求項8に記載の発明は、請求項1〜7の何れか一項に記載の画像診断支援装置において、
前記表示制御手段による各画像領域の識別表示及び当該識別表示の解除を操作指示する操作手段を備えることを特徴としている。
【0016】
この請求項8に記載の発明によれば、各画像領域の識別表示の解除や表示を操作手段により操作指示することができるので、画像を観察したい場合は識別表示の解除を指示し、識別表示によりより異常陰影のより詳細な情報を取得したい場合は識別表示を指示することができ、ユーザの所望に応じた表示操作を行うことができる。
【0017】
【発明の実施の形態】
以下、図を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
まず、構成を説明する。
図1は、本実施の形態における画像診断支援装置10の構成を示す図である。図1において、画像診断支援装置10は、画像データ入力手段11、画像データ記憶手段12、異常陰影候補検出手段13、保存手段14、第1の分類手段15、第2の分類手段16、表示手段17、操作手段17aを備えている。
【0018】
画像データ入力手段11は、例えばレーザデジタイザを用いて、患者を撮影した医用画像が記録されたフィルム上をレーザビームで走査し、透過した光量を測定し、その値をアナログデジタル変換することにより、デジタル画像データとして入力するものである。
【0019】
また、画像データ入力手段11による画像の入力は、上記レーザデジタイザに限らず、例えばCCD等の光センサを用いることとしてもよい。この場合、フィルム上を光走査し、その反射光をCCDにより光電変換してデジタル画像データを得る。また、フィルムに記録された画像を読み取るのではなく、特開昭55−12429号公報に開示のように、蓄積性蛍光体を用いて撮影された医用画像をデジタル変換して出力する撮影装置を接続してこの撮影装置から画像データを得ることとしてもよい。この場合には、フィルムが不要となりコストダウンを図ることが可能となる。
【0020】
また、2次元的に配列された複数の検出素子により放射線画像を撮像して電気信号として出力するフラットパネルディテクタ(FPD)から得た医用画像を入力するものであってもよい。例えば、特開平6−342098号公報には、照射された放射線の強度に応じた電荷を生成する光導電層と、生成された電荷を2次元的に配列された複数のコンデンサに蓄積する技術が開示されている。
【0021】
また、特開平9−90048号公報に記載されているように、放射線を増感紙等の蛍光体層に吸収させて蛍光を発生させ、その蛍光強度を画素毎に設けたフォトダイオード等の光検出器で検出して医用画像を入力することとしてもよい。蛍光強度の検出手段としては他にCCDやC−MOSセンサを用いる方法もある。また、放射線の照射により可視光を発する放射線シンチレータと、レンズアレイ及び各々のレンズに対応するエリアセンサとを組み合わせた構成であってもよい。
【0022】
なお、上述した種々の構成によりデジタル医用画像を得る際には、撮影部位や診断目的にもよるが、例えばマンモグラム(***の放射線画像)に対しては、画像の実効画素サイズが200μm以下であることが好ましく、更には100μm以下であることが好ましい。この発明の画像診断支援装置の性能を最大限に発揮させるためには、例えば実効画素サイズ50μm程度で入力した画像データを記憶し、表示する構成が好ましい。
【0023】
また、画像データ入力手段11は、画像データの入力とともにその画像データに関する情報、例えば撮影された患者の患者氏名、患者ID、性別等の患者に関する患者情報、撮影部位、撮影方向、撮影日、撮影装置等の撮影情報を入力し、画像データ記憶手段12に画像データを出力する際は、この患者情報及び撮影情報を画像データに対応付けて出力することとする。
なお、画像データ入力手段は、必ずしも備えている必要はなく、例えば画像データを保存したCD−ROMやフロッピー(登録商標)等の各種記憶媒体から画像データを読み取ることとしてもよいし、ネットワークを介して接続される外部装置から転送されることとしてもよい。
【0024】
画像データ記憶手段12は、画像データ入力手段11により入力された画像データに必要に応じてデータ圧縮を施して格納する。ここで、データ圧縮方法としては、公知のJPEG、DPCM、ウェーブレット圧縮等の手法を用いた可逆圧縮又は不可逆圧縮が用いられるが、データ圧縮に伴う診断情報の劣化が無い可逆圧縮が好ましい。
【0025】
画像データ記憶手段12は、磁気的、光学的記録媒体又は半導体メモリにより構成されるが、小規模な診断では、画像データ入力手段11から入力されるデータ量はさほど多くはないので、画像データを圧縮せずに磁気ディスクに格納することができる。この場合、光磁気ディスクに比べて画像データの格納及び読み出しは非常に高速にできるようになる。画像の読影時には、高速なサイクルタイムが必要であるため、必要な画像データを半導体メモリに格納することも行われる。
【0026】
異常陰影候補検出手段13は、画像データ記憶手段12から画像データを読み出して画像解析を行うことにより図2に示すような微小石灰化クラスタや腫瘤陰影等の異常陰影と思われる候補を検出する。図2(a)に微小石灰化クラスタの一例を示す。微小石灰化が集まって(クラスタ化して)存在すると、そこが初期癌である可能性が高いため、早期の乳癌を発見するための重要な所見の一つである。マンモグラム上では、略円錐構造を持った白っぽく丸い陰影として見られる。また、図2(b)に示す腫瘤陰影は、ある程度の大きさを持った塊、マンモグラム上では、ガウス分布に近い、白っぽく丸い陰影として見られる。
【0027】
このように乳癌の2大所見として、腫瘤陰影と微小石灰化クラスタがあげられ、腫瘤陰影検出方法には、以下の論文に記載された公知の検出方法を用いることが可能である。
(1)腫瘤陰影
・左右***を比較することによって検出する方法
(Med.Phys.,Vol.21.No.3,pp.445−452)
・アイリスフィルタを用いて検出する方法
(信学論(D−11),Vol.J75−D−11,no.3,pp.663−670,1992)
・Quoitフィルタを用いて検出する方法
(信学論(D−11),Vol.J76−D−11,no.3,pp.279−287,1993)
・分割した乳ガン領域の画素値のヒストグラムに基づく2値化により検出する方法
(JAMIT Frontier 講演論文集,pp.84−85,1995)
・方向性のある多数のラプラシアンフィルタの最小出力をとる最小方向差分フィルタ)
(信学論(D−11),Vol.J76−D−11,no.2,pp.241−249,1993)
【0028】
・フラクタル次元を利用して腫瘤陰影の良悪性を鑑別する方法
(Medical Imaging Technology17(5),pp.577−584,1999)
【0029】
(2)微小石灰化クラスタ
・***領域から石灰化の疑いがある領域を局部化し、陰影像の光学濃度差や境界濃度差の標準偏差値等から偽陽性候補を削除する方法
(TEEE Trance Biomed Eng BME−26(4):213−219,1979)
・ラプラシアンフィルタ処理を行った画像を用いて検出する方法
(信学論(D−11),Vol.J71−D−11,no.10,pp.1994−2001,1988)
・乳腺等の背景パターンの影響を抑えるためにモルフォロジー解析した画像を使用する検出方法
(信学論(D−11),Vol.J71−D−11,no.7,pp.1170−1176,1992)
【0030】
ここで、図3を参照して異常陰影の辺縁部について詳細に説明する。
図3は、異常陰影として検出された腫瘤陰影を示す模式図である。腫瘤の異常陰影としては、図3(a)に示すように、円形、楕円形、多角形、分葉形、不整形に分類されるものがあり、その辺縁は、良性の腫瘤陰影は図3(a)に示すように辺縁の境界が明瞭である特性があるが、悪性の腫瘤陰影は、図3(b)、(c)に示すように辺縁の境界が不明瞭であったり、図3(d)に示すようにスピキュラと呼ばれる腫瘤の中心部から辺縁にのびる放射状の低濃度の白いスジが発生したり、図3(e)に示すようにはけではいたような微細なスジがのびていたりする特性がある。従って、検出した異常陰影から得られるその辺縁部の情報は、異常陰影の良悪性を鑑別する重要な指標となる。
【0031】
保存手段14は、異常陰影候補検出手段13により異常陰影候補が検出された画像データ及び異常陰影候補に関する情報を保存する異常陰影候補リスト141を更新可能なファイル形式で格納する。異常陰影候補リスト141は、図4にそのデータ格納例を示すように、撮影された患者の患者ID、撮影部位、撮影方向、異常陰影候補の情報、撮影日を対応付けて格納している。なお、患者IDや撮影部位、撮影方向等の情報は、画像データに付加されている患者情報及び撮影情報から取得するものとするが、バーコードにより読み込むこととしてもよいし、表示手段17に各情報の候補をダイアログ表示して適切な情報を操作入力手段18により入力させることとしてもよい。
【0032】
撮影部位は、例えば***、胸部、腹部等の各部位名が格納され、撮影方向は、撮影部位が***である場合は、例えばMLO(斜位方向)、CC(上下方向)、ML(側方向)等の撮影方向を示す記号が格納され、撮影部位が胸部や腹部等である場合は、例えばP→A(後ろから前へ)、LAT(側方向)等の撮影方向を示す記号が格納される。
【0033】
異常陰影候補の情報について詳細に説明すると、候補毎に異常陰影を特定する位置、大きさ、形状、辺縁、濃度値についての情報、そして第1の分類結果、第2の分類結果を格納する。その位置情報は、図3に示すように異常陰影候補の重心の位置を座標値(例えば、(x、y)=(100,1200)等)で示すが、例えば異常陰影候補の画像領域を示す座標値であってもよい。また、特徴的な正常組織までの距離で示すこととしてもよく、例えば撮影部位が胸部である場合、異常陰影候補の重心と特徴的な正常組織である肺野領域の重心との距離により位置を示すこととしてもよい。特徴的な正常組織とは、心臓や肺、椎骨等の臓器や骨のように位置変化が少ない生体組織であり、異常陰影候補の位置の経時変化の指標となりうるものが好ましい。
【0034】
また、異常陰影候補の大きさ情報は、図5に示すように異常陰影候補の画像領域が占める面積(例えば、225mm2等)で示すが、異常陰影候補の重心から辺縁までの平均距離や最長距離(例えば、15mm等)で示すこととしてもよい。また、異常陰影候補の形状の情報は、異常陰影候補の辺縁部を含めた形状(例えば、円形、分葉形等)が把握できるように示し、その辺縁の情報は、辺縁の明瞭性又はその特性(例えば、明瞭、不明瞭、スピキュラ等)を示す。
【0035】
また、異常陰影候補の濃度値の情報は、図3に示すように、異常陰影候補の画像領域内の平均濃度値(例えば、300、400等)で示すが、候補領域の中心部とその辺縁部のコントラスト(各部の平均濃度値の差)で示すこととしてもよい。
【0036】
また、第1の分類結果は、第1の分類手段15により異常陰影候補を中心部とその辺縁部とに分類された際の分類結果(例えば、分類結果11等)を格納し、第2の分類結果は、第2の分類手段16により異常陰影候補を経時変化が有る部分と無い部分とに分類された際の分類結果(例えば、分類結果21等)を格納する。なお、分類結果が格納されていない異常陰影候補は、経時変化が無く、第2の分類手段16による分類が行われなかったものである。
【0037】
第1の分類手段15は、異常陰影候補検出手段により検出された異常陰影候補の画像領域を画像解析し、中心部とその辺縁部に分類する。その分類方法を図5を参照して詳細に説明する。図5(a)に示すように、まず検出された異常陰影候補の重心を算出し、その重心から異常陰影候補の領域端部までの距離が50%の比率となる点を求め、この点を結ぶことにより中心部と辺縁部との境界線とする。そして重心から境界線までの内側の領域を中心部、境界線から異常陰影候補の領域端部までの領域を辺縁部として分類する。なお、本実施の形態では上記境界線を決定する、重心から異常陰影候補の領域端部までの所定の比率を50%として説明を行うが、この比率は適宜設定可能であるとする。
【0038】
また、分類は上述した方法に限らない。例えば異常陰影候補領域の重心から端部までの平均距離を算出し、算出した平均距離を半径として重心を中心に円を形成し、この円を50%の比率で縮小した縮小円の内部領域を中心部、縮小円の外側から異常陰影候補領域の端部までの領域を辺縁部として分類する方法であってもよい。なお、ここでは縮小円を形成する際の比率を50%として説明を行うが、この比率は適宜設定可能である。
【0039】
また、上述した説明では、円を形成することとしていたが、これに限らず、例えば図5(b)に示すように、まず異常陰影候補領域の重心から端部までの距離が最長である距離を長径、最短距離を短径に設定し、長径が設定された線上を長軸として楕円を形成する。そして、この楕円を40%の比率で縮小した縮小楕円を形成し、この縮小楕円の内部領域を中心部、縮小楕円の外側から異常陰影候補の領域端部までの領域を辺縁部として分類する方法であってもよい。なお、ここでは縮小楕円を形成する際の所定の比率を40%として説明を行うが、この比率は適宜設定可能であるとする。
【0040】
第1の分類手段15は、上述した分類方法により異常陰影候補の領域を中心部と辺縁部とに分類すると、中心部と辺縁部の各領域の表示色を示す色情報を画像データSに付加する。色情報とは、表示手段17に異常陰影候補を表示した際の表示色を示す情報である。すなわち、第1の分類手段15は、本発明の請求項に記載した表示制御手段としての機能を有する。例えば、図5(a)で示す異常陰影候補領域の中心部は赤色、辺縁部は茶色で表示することを示す色情報を画像データSに付加する。なお、表示色は、特に限定しないが元画像は通常モノクロで表示されるため元画像より注目を集められるような色であることが好ましい。また、第1の分類手段は、分類した結果、具体的には分類した各領域を示す座標値又は各領域に分類する境界線の情報を第1の分類結果として、保存手段14に出力する。
【0041】
第2の分類手段16は、異常陰影候補検出手段13により今回検出された現在の異常陰影候補と、過去検出された異常陰影候補とを照合し、異常陰影候補領域を変化が有る領域と変化が無い領域とに分類し、変化が有る領域の表示色を示す色情報を画像データSに付加する。例えば変化が有る領域を赤色で表示することを示す色情報を画像データSに付加する。すなわち、第2の分類手段16は、本発明の請求項に記載した表示制御手段としての機能を有する。このとき、第1の分類手段による分類と第2の分類手段による分類とを識別することができるように、第1の分類手段及び第2の分類手段により指定する色情報はそれぞれ異なる色とすることが好ましい。また、第2の分類手段は、その分類した結果、具体的には分類した各領域を示す座標値又は各領域に分類する境界線の情報を第2の分類結果として保存手段14に出力する。
【0042】
なお、第1の分類手段15又は第2の分類手段16は、入力された画像データSに対して上述した分類を実行しつつ画像データに各種画像処理を施す。各種画像処理とは、画像の鮮鋭度を調整する周波数強調処理やコントラストを調整する階調処理、ダイナミックレンジの広い画像を被写体の細部のコントラストを低下させることなく見やすい濃度範囲に納めるためのダイナミックレンジ圧縮処理等が含まれる。
【0043】
表示手段17は、CRT(Cathode Ray Tube)、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ等の表示手段を用いることができ、中でも医用画像専用の精細高輝度のCRT又は液晶ディスプレイが最も好ましい。さらに、表示画素数が約1000×1000以上である高精細ディスプレイが好ましく、さらに表示画素数が約2000×2000以上である高精細ディスプレイが好ましい。
【0044】
また、表示されている画像の各々について、画像の表示位置、画像の反転、画像の回転を行うことにより種々の方向から画像を比較、検討を行うことができ、医用画像を用いて容易にかつ迅速、正確な画像診断を行うことができる。さらに、表示手段17は、入力された画像データを白黒のみの階調で表示するが、画像データに色情報が付加されている場合は、その色情報を参照して表示色を指定された画像領域をその指定された色で表示する。
【0045】
また、表示手段17には、操作手段17aが一体的に備えられる。操作手段17aは、透明電極が格子状に配置された感圧式のタッチパネル等により構成される。操作手段17aは、第1の分類手段又は第2の分類手段により色付けされ表示手段17で識別表示された異常陰影候補領域の識別表示及びその識別表示の解除を指示する識別表示ボタンを有する。この識別表示ボタンをONにすると、異常陰影候補領域が色付けされて識別表示され、識別表示ボタンをOFFにすると、異常陰影候補領域の色付けによる識別表示が解除され、白黒のみの階調の元画像が表示される。
【0046】
また、操作手段17aは、第1の分類手段により分類された領域の識別表示と、第2の分類手段により分類された識別表示と、を切り換える切換ボタンを有する。この切換ボタンにより、第1の分類手段による分類結果と、第2の分類手段による分類結果とを順番に表示したり、同時に表示させたり、どちらの識別表示も解除したりすることができる。なお、同時に両方の分類結果を識別表示する際には、それぞれの領域で色を変えて、どの色の領域が何の領域であるかを示す説明を画像ともに表示することとする。
なお、操作手段17aは、本実施の形態では、画像表示手段17と一体化したタッチパネルとして説明するが、これに限らずマウス等のポインティングディバイスであってもよいし、キーボード等であってもよい。
【0047】
次に、本実施の形態の動作を説明する。
図6は、本実施の形態の画像診断支援装置10による辺縁部表示処理を説明するフローチャートである。
説明の前提として、画像診断支援装置10を操作するユーザ(例えば読影医)から操作手段17aにより、異常陰影の中心部と辺縁部を識別表示する辺縁表示モードを選択されて辺縁表示処理が実行されたこととする。
【0048】
図6において、まず被検体である患者を撮影した画像データSが画像情報入力手段11により画像診断支援装置10に入力されると画像情報入力手段11は入力された画像データに患者情報及び撮影情報を対応付けて画像データ記憶手段12に格納する。画像データ記憶手段12に格納された画像データSを異常陰影候補検出手段13が読み出して画像解析を行い、異常陰影候補の検出を行う(ステップS1)。このとき、異常陰影候補検出手段13は、検出された異常陰影候補の情報を保存手段14に出力する。保存手段14は出力された異常陰影候補の情報を、その患者ID、撮影部位、撮影方向、撮影日と対応付けて異常陰影候補リスト141に保存する。
【0049】
次いで、異常陰影候補が検出された画像データSは第1の分類手段15に出力され、第1の分類手段15は、入力された画像データSの異常陰影候補の画像領域を画像解析して中心部とその辺縁部の領域に分類し(ステップS2)、分類した各領域の表示色を指定した色情報を画像データSに付加するとともにその分類した結果を第1の分類結果として保存手段14に出力する。
【0050】
次いで、第1の分類手段は、色情報を付加した画像データを表示手段17に出力し、表示手段17は、入力された画像データSをその色情報に基づいて表示し、図5(a)又は図5(b)に示すように異常陰影候補の中心部と辺縁部の領域を識別表示した画像データSを表示し(ステップS3)、辺縁表示処理を終了する。
【0051】
次に、図7を参照して本実施の形態の画像診断支援装置10により実行される経時変化表示処理を説明する。
説明の前提として、画像診断支援装置10を操作するユーザ(例えば読影医)から操作手段17aにより経時変化情報を詳細に表示する経時変化表示モードを選択されて経時変化表示処理が実行されたこととする。
【0052】
図7において、まず被検体である患者を撮影した画像データSが画像情報入力手段11により画像診断支援装置10に入力されると画像情報入力手段11は入力された画像の患者情報及び撮影情報を画像に対応付けて画像データ記憶手段12に格納する。次いで、画像データ記憶手段12に格納された画像データSを異常陰影候補検出手段13が読み出して画像解析を行い、異常陰影候補の検出を行う(ステップS101)。このとき、異常陰影候補検出手段13は、検出された異常陰影候補の情報を保存手段14に出力する。保存手段14は異常陰影候補の情報を、その患者ID、撮影部位、撮影方向、撮影日と対応付けて異常陰影候補リスト141に保存する。
【0053】
次いで、異常陰影候補が検出された画像データSは第2の分類手段16に出力され、第2の分類手段16は、画像データSを入力されると、保存手段14に保存されている異常陰影候補リスト141を参照して同一患者の同一撮影部位において過去に異常陰影候補が検出された画像が保存されているか否かを判別する(ステップS102)。
【0054】
同一患者の同一部位において過去に検出された異常陰影候補の画像が保存されていない場合、第2の分類手段16は異常陰影候補が検出された画像データSを表示手段17に出力し、表示手段17は、入力された画像データSを表示するとともに画像データSにおける異常陰影候補領域を矢印等のマーカにより指摘表示する(ステップS108)。
【0055】
一方、同一患者の同一部位において過去に検出された異常陰影候補の画像が保存されている場合、第2の分類手段16は画像データSにおいて今回検出された現在の異常陰影候補領域と保存手段14に保存されている過去の画像データにおける過去の異常陰影候補領域とを照合し(ステップS103)、同一の異常陰影を撮影したものであるか否かを判別する(ステップS104)。なお、照合の際は、異常陰影候補リスト141の異常陰影候補の位置情報を参照し、それぞれの異常陰影候補の重心位置を一致させて照合することとする。同一の異常陰影を撮影したものではない場合、ステップS108に移行して今回異常陰影候補が検出された画像データSを表示手段17に出力し、表示手段17は、入力された画像データSを表示するとともに画像データSにおける異常陰影候補領域を矢印等のマーカにより指摘表示する(ステップS108)。
【0056】
一方、同一の異常陰影を撮影したものである場合、第2の分類手段16が今回検出された現在の異常陰影候補と過去検出された異常陰影候補を照合してその大きさを比較し(ステップS105)、変化があるか否かを判別する(ステップS106)。具体的には、異常陰影候補リスト141の大きさ情報を読み出して、過去に保存されている異常陰影候補の面積と現在検出された異常陰影候補の面積とを比較し、その面積の差が所定値を超えた場合に大きさに変化が有ると判別する。
【0057】
なお、本実施の形態では、異常陰影候補の変化の有無をその大きさにより判別するが、例えば異常陰影候補の形状、辺縁又は濃度値を比較して判別することとしてもよい。例えば保存されている異常陰影候補の重心と検出された異常陰影候補の重心の位置を合わせて異常陰影候補の画像領域を照合し、形状や辺縁が変化している場合は経時変化が有ると判別することとしてもよい。また、濃度値を比較する場合は、例えば過去の異常陰影候補の濃度値と検出された異常陰影候補の濃度値とを比較し、その濃度値の差が所定値を超えた場合に経時変化が有ると判別する。このとき、撮影時の撮影条件により過去と現在の画像では放射線量にばらつきが生じるため、その整合をとることとする。具体的には、過去と現在の異常陰影候補の画像において、放射線の素抜け部(放射線が被写体を透過せずに到達した部分)の濃度値の差を算出し、その算出した濃度値の差分を濃度値が低い方の画像の濃度値に加える等して補正を行い整合をとる。或いは、撮影時に予め放射線透過量がわかっている物質を被写体と共に撮影し、その物質の濃度値を基準に同様の補正を行って整合をとることとしてもよい。
【0058】
ステップS106において、大きさに変化がない場合は、ステップS108に移行し、第2の分類手段は今回異常陰影候補が検出された画像データSを表示手段17に出力し、表示手段17は、入力された画像データSを表示するとともに画像データSにおける異常陰影候補領域をマーカにより指摘表示する(ステップS108)。
【0059】
一方、大きさに変化がある場合は、第2の分類手段16は、異常陰影候補リスト141を参照して、過去に保存された異常陰影候補の重心位置と現在検出された異常陰影候補の重心位置とを一致させて異常陰影候補の画像領域を照合し、重なる領域(経時変化が無い領域)と重ならない領域(経時変化が有る領域)とに分類し(ステップS107)、変化が有る領域の表示色を指定した色情報を画像データSに付加するとともにその分類した結果を第2の分類結果として保存手段14に出力する。そして、色情報を付加した画像データSを表示手段17に出力し、表示手段17は、入力された画像データSをその色情報に基づいて表示し、図8に示すように異常陰影候補に過去と現在とで大きさに経時変化が有る領域を識別表示して(ステップS108)、経時変化表示処理を終了する。
【0060】
具体的に、図8を参照して上述した異常陰影候補の経時変化を示す識別表示を説明すると、例えば保存手段14に保存されている異常陰影候補領域を含む過去画像が図8(a)であり、今回検出された異常陰影候補領域を含む現在画像が図8(b)である場合、この過去画像と現在画像を照合し、異常陰影候補領域で変化が有る領域を例えば赤色で表示することにより識別表示する。
【0061】
以上のように、辺縁部の詳細な情報を識別表示する辺縁部表示モードを選択された場合には、検出された異常陰影候補領域を第1の分類手段により中心部とその辺縁部に分類し、分類した各部の領域をそれぞれ異なる色で識別表示するので、異常陰影の良悪性を鑑別するために重要な指標となる辺縁の情報をユーザである読影医に提供することができ、診断の効率化を図ることができる。
【0062】
また、経時変化を識別表示する経時変化表示モードを選択された場合には、今回検出された現在の異常陰影候補領域と、前回検出された過去の異常陰影候補領域とを照合して大きさを比較し、その大きさに変化が有る場合には、第2の分類手段が変化が有る領域と無い領域とに分類し、変化が有る領域に色を付けて識別表示するので、経時変化が有ることをユーザである読影医に報知することができ、診断の効率化を図ることができる。
【0063】
さらに、操作手段17aは、色による識別表示を解除したり表示したりする識別表示ボタンを有するので、識別表示により辺縁の情報又は経時変化が有ることをユーザが認識した後に、識別表示ボタンにより識別表示を解除することにより、元画像の読影を行うことができ、ユーザの所望に応じた表示操作を行うことができる。従って操作性を向上させることができる。
【0064】
【発明の効果】
請求項1、2、3に記載の発明によれば、画像情報から異常陰影候補を検出してこの異常陰影候補の画像領域を中心部と辺縁部の画像領域に分類し、画像情報を表示する際には、分類した各画像領域に異なる色を付けて識別表示するので、異常陰影を指摘するだけでなく、異常陰影の良悪性を鑑別するために重要な指標となる辺縁部の情報をユーザに提供することができ、診断の効率化とともに診断精度の向上を図ることができる。
【0065】
請求項4、5に記載の発明によれば、異常陰影候補が検出された画像情報及び異常陰影候補の情報を保存するので、被検体の過去の画像情報又は過去の異常陰影候補の情報を読み出して経時変化を観察することができ、より診断精度を向上させることができる。
【0066】
請求項6、7に記載の発明によれば、現在画像と保存されている過去画像とを照合し、異常陰影候補の画像領域で変化の有る画像領域に色を付けて識別表示するので、異常陰影の経時変化を明確に認識することができ、診断の効率化とともに診断精度の向上を図ることができる。
【0067】
請求項8に記載の発明によれば、各画像領域の識別表示の解除や表示を操作手段により操作指示することができるので、画像を観察したい場合は識別表示の解除を指示し、識別表示によりより異常陰影のより詳細な情報を取得したい場合は識別表示を指示することができ、ユーザの所望に応じた表示操作を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明を適用した実施の形態の画像診断支援装置10の機能的構成を示す図である。
【図2】(a)は、腫瘤陰影の画像を示す図であり、(b)は微小石灰化クラスタの画像を示す図である。
【図3】(a)は良性の腫瘤陰影の分類を示す模式図であり、(b)、(c)、(d)、(e)は悪性の腫瘤陰影の分類を示す模式図である。
【図4】図1の保存手段14に保存される異常陰影候補リスト141のデータ格納例を示す図である。
【図5】(a)は第1の分類手段による異常陰影候補領域の分類方法の一例を示す図であり、(b)は第1の分類手段による異常陰影候補領域の他の分類方法の一例を示す図である。
【図6】画像診断支援装置10により実行される辺縁部表示処理を説明するフローチャートである。
【図7】画像診断支援装置10により実行される経時変化表示処理を説明するフローチャートである。
【図8】(a)は過去に検出された異常陰影候補領域を識別表示した過去画像の図であり、(b)は今回検出された異常陰影候補領域を識別表示した現在画像の図であり、(c)は過去画像と現在画像を照合して経時変化が有る部分を識別表示した画像を示す図である。
【符号の説明】
10 画像診断支援装置
11 画像データ入力手段
12 画像データ記憶手段
13 異常陰影候補検出手段
14 保存手段
15 第1の分類手段
16 第2の分類手段
17 表示手段
17a 操作手段
【発明の属する技術分野】
本発明は、被検体を撮影した画像情報から異常陰影候補を検出する画像診断支援装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
医療の分野においては、CT(Computed Tomography)やMRI(磁気共鳴イメージング)等の医用画像撮影装置により被検体である患者を撮影した医用画像をデジタルデータに変換し、医師が診断を行う際には、CRT等の画像表示装置に医用画像を表示して読影を行うようになってきた。特に近年では、読影医の負担軽減や異常陰影の見落とし減少を目的として、肺癌や乳癌等の異常陰影候補を検出するコンピュータ支援装置(Computer−Aided Diagnosis;以下、CADと記載)と呼ばれる画像診断支援装置が開発されてきた。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
従来のCADでは、画像を表示する際に検出された異常陰影候補を矢印等のマーカにより指摘し、異常陰影候補の位置をユーザに報知していた。しかしながら、異常陰影候補の良悪性を鑑別するためには、異常陰影の辺縁の状態が重要になる場合があり、異常陰影候補をマーカで指摘するだけでは、異常陰影の辺縁の情報を得たり、以前の状態と比べてどの程度病状が悪化したかを効率良く判断することができなかった。
【0004】
本発明は、上記問題を鑑みて、画像診断支援装置が診断に対するより詳細な情報をユーザに提供することができるようにすることである。
【0005】
【課題を解決するための手段】
請求項1に記載の発明は、
被検体を撮影した画像情報を表示する表示手段を備えた画像診断支援装置において、
前記画像情報入力手段により入力された画像情報から異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、
前記異常陰影候補検出手段により検出された異常陰影候補の画像領域を複数の画像領域に分類する第1の分類手段と、
前記画像情報を前記表示手段により表示する際に、前記第1の分類手段により分類された各画像領域を識別表示させる表示制御手段と、
を備えることを特徴としている。
【0006】
請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の画像診断支援装置において、
前記表示制御手段は、前記第1の分類手段により分類された各画像領域に異なる色を付けて識別表示させることを特徴としている。
【0007】
請求項3に記載の発明は、請求項1又は2に記載の画像診断支援装置において、
前記第1の分類手段は、前記異常陰影候補の画像領域を中心部とその辺縁部の画像領域に分類することを特徴としている。
【0008】
この請求項1、2、3に記載の発明によれば、画像情報から異常陰影候補を検出してこの異常陰影候補の画像領域を中心部と辺縁部の画像領域に分類し、画像情報を表示する際には、分類した各画像領域に異なる色を付けて識別表示するので、異常陰影を指摘するだけでなく、異常陰影の良悪性を鑑別するために重要な指標となる辺縁部の情報をユーザに提供することができ、診断の効率化とともに診断精度の向上を図ることができる。
【0009】
請求項4に記載の発明は、請求項1〜3の何れか一項に記載の画像診断支援装置において、
前記異常陰影候補検出手段により異常陰影候補が検出された画像情報を保存する保存手段を備えることを特徴としている。
【0010】
請求項5に記載の発明は、請求項4に記載の画像診断支援装置において、
前記保存手段は、前記異常陰影候補の情報をさらに保存することを特徴としている。
【0011】
この請求項4、5に記載の発明によれば、異常陰影候補が検出された画像情報及び異常陰影候補の情報を保存するので、被検体の過去の画像情報又は過去の異常陰影候補の情報を読み出して経時変化を観察することができ、より診断精度を向上させることができる。
【0012】
請求項6に記載の発明は、請求項4に記載の画像診断支援装置において、
前記異常陰影候補検出手段により異常陰影候補が検出された現在の画像情報と同一被検体の画像情報であり、当該現在の画像情報における異常陰影候補と同一の異常陰影候補が検出された過去の画像情報が前記保存手段に保存されている場合、前記現在の画像情報と前記過去の画像情報とを照合して異常陰影候補の画像領域において変化が有る画像領域と変化が無い画像領域とに分類する第2の分類手段を備え、
前記表示制御手段は、前記現在の異常陰影候補が検出された画像情報を前記表示手段により表示する際に、前記第2の分類手段により分類された各画像領域を識別表示させることを特徴としている。
【0013】
請求項7に記載の発明は、請求項6に記載の画像診断支援装置において、
前記表示制御手段は、前記第2の分類手段により分類された変化が有る画像領域に色を付けて識別表示させることを特徴とする。
【0014】
この請求項6、7に記載の発明によれば、現在画像と保存されている過去画像とを照合し、異常陰影候補の画像領域で変化の有る画像領域に色を付けて識別表示するので、異常陰影の経時変化を明確に認識することができ、診断の効率化とともに診断精度の向上を図ることができる。
【0015】
請求項8に記載の発明は、請求項1〜7の何れか一項に記載の画像診断支援装置において、
前記表示制御手段による各画像領域の識別表示及び当該識別表示の解除を操作指示する操作手段を備えることを特徴としている。
【0016】
この請求項8に記載の発明によれば、各画像領域の識別表示の解除や表示を操作手段により操作指示することができるので、画像を観察したい場合は識別表示の解除を指示し、識別表示によりより異常陰影のより詳細な情報を取得したい場合は識別表示を指示することができ、ユーザの所望に応じた表示操作を行うことができる。
【0017】
【発明の実施の形態】
以下、図を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
まず、構成を説明する。
図1は、本実施の形態における画像診断支援装置10の構成を示す図である。図1において、画像診断支援装置10は、画像データ入力手段11、画像データ記憶手段12、異常陰影候補検出手段13、保存手段14、第1の分類手段15、第2の分類手段16、表示手段17、操作手段17aを備えている。
【0018】
画像データ入力手段11は、例えばレーザデジタイザを用いて、患者を撮影した医用画像が記録されたフィルム上をレーザビームで走査し、透過した光量を測定し、その値をアナログデジタル変換することにより、デジタル画像データとして入力するものである。
【0019】
また、画像データ入力手段11による画像の入力は、上記レーザデジタイザに限らず、例えばCCD等の光センサを用いることとしてもよい。この場合、フィルム上を光走査し、その反射光をCCDにより光電変換してデジタル画像データを得る。また、フィルムに記録された画像を読み取るのではなく、特開昭55−12429号公報に開示のように、蓄積性蛍光体を用いて撮影された医用画像をデジタル変換して出力する撮影装置を接続してこの撮影装置から画像データを得ることとしてもよい。この場合には、フィルムが不要となりコストダウンを図ることが可能となる。
【0020】
また、2次元的に配列された複数の検出素子により放射線画像を撮像して電気信号として出力するフラットパネルディテクタ(FPD)から得た医用画像を入力するものであってもよい。例えば、特開平6−342098号公報には、照射された放射線の強度に応じた電荷を生成する光導電層と、生成された電荷を2次元的に配列された複数のコンデンサに蓄積する技術が開示されている。
【0021】
また、特開平9−90048号公報に記載されているように、放射線を増感紙等の蛍光体層に吸収させて蛍光を発生させ、その蛍光強度を画素毎に設けたフォトダイオード等の光検出器で検出して医用画像を入力することとしてもよい。蛍光強度の検出手段としては他にCCDやC−MOSセンサを用いる方法もある。また、放射線の照射により可視光を発する放射線シンチレータと、レンズアレイ及び各々のレンズに対応するエリアセンサとを組み合わせた構成であってもよい。
【0022】
なお、上述した種々の構成によりデジタル医用画像を得る際には、撮影部位や診断目的にもよるが、例えばマンモグラム(***の放射線画像)に対しては、画像の実効画素サイズが200μm以下であることが好ましく、更には100μm以下であることが好ましい。この発明の画像診断支援装置の性能を最大限に発揮させるためには、例えば実効画素サイズ50μm程度で入力した画像データを記憶し、表示する構成が好ましい。
【0023】
また、画像データ入力手段11は、画像データの入力とともにその画像データに関する情報、例えば撮影された患者の患者氏名、患者ID、性別等の患者に関する患者情報、撮影部位、撮影方向、撮影日、撮影装置等の撮影情報を入力し、画像データ記憶手段12に画像データを出力する際は、この患者情報及び撮影情報を画像データに対応付けて出力することとする。
なお、画像データ入力手段は、必ずしも備えている必要はなく、例えば画像データを保存したCD−ROMやフロッピー(登録商標)等の各種記憶媒体から画像データを読み取ることとしてもよいし、ネットワークを介して接続される外部装置から転送されることとしてもよい。
【0024】
画像データ記憶手段12は、画像データ入力手段11により入力された画像データに必要に応じてデータ圧縮を施して格納する。ここで、データ圧縮方法としては、公知のJPEG、DPCM、ウェーブレット圧縮等の手法を用いた可逆圧縮又は不可逆圧縮が用いられるが、データ圧縮に伴う診断情報の劣化が無い可逆圧縮が好ましい。
【0025】
画像データ記憶手段12は、磁気的、光学的記録媒体又は半導体メモリにより構成されるが、小規模な診断では、画像データ入力手段11から入力されるデータ量はさほど多くはないので、画像データを圧縮せずに磁気ディスクに格納することができる。この場合、光磁気ディスクに比べて画像データの格納及び読み出しは非常に高速にできるようになる。画像の読影時には、高速なサイクルタイムが必要であるため、必要な画像データを半導体メモリに格納することも行われる。
【0026】
異常陰影候補検出手段13は、画像データ記憶手段12から画像データを読み出して画像解析を行うことにより図2に示すような微小石灰化クラスタや腫瘤陰影等の異常陰影と思われる候補を検出する。図2(a)に微小石灰化クラスタの一例を示す。微小石灰化が集まって(クラスタ化して)存在すると、そこが初期癌である可能性が高いため、早期の乳癌を発見するための重要な所見の一つである。マンモグラム上では、略円錐構造を持った白っぽく丸い陰影として見られる。また、図2(b)に示す腫瘤陰影は、ある程度の大きさを持った塊、マンモグラム上では、ガウス分布に近い、白っぽく丸い陰影として見られる。
【0027】
このように乳癌の2大所見として、腫瘤陰影と微小石灰化クラスタがあげられ、腫瘤陰影検出方法には、以下の論文に記載された公知の検出方法を用いることが可能である。
(1)腫瘤陰影
・左右***を比較することによって検出する方法
(Med.Phys.,Vol.21.No.3,pp.445−452)
・アイリスフィルタを用いて検出する方法
(信学論(D−11),Vol.J75−D−11,no.3,pp.663−670,1992)
・Quoitフィルタを用いて検出する方法
(信学論(D−11),Vol.J76−D−11,no.3,pp.279−287,1993)
・分割した乳ガン領域の画素値のヒストグラムに基づく2値化により検出する方法
(JAMIT Frontier 講演論文集,pp.84−85,1995)
・方向性のある多数のラプラシアンフィルタの最小出力をとる最小方向差分フィルタ)
(信学論(D−11),Vol.J76−D−11,no.2,pp.241−249,1993)
【0028】
・フラクタル次元を利用して腫瘤陰影の良悪性を鑑別する方法
(Medical Imaging Technology17(5),pp.577−584,1999)
【0029】
(2)微小石灰化クラスタ
・***領域から石灰化の疑いがある領域を局部化し、陰影像の光学濃度差や境界濃度差の標準偏差値等から偽陽性候補を削除する方法
(TEEE Trance Biomed Eng BME−26(4):213−219,1979)
・ラプラシアンフィルタ処理を行った画像を用いて検出する方法
(信学論(D−11),Vol.J71−D−11,no.10,pp.1994−2001,1988)
・乳腺等の背景パターンの影響を抑えるためにモルフォロジー解析した画像を使用する検出方法
(信学論(D−11),Vol.J71−D−11,no.7,pp.1170−1176,1992)
【0030】
ここで、図3を参照して異常陰影の辺縁部について詳細に説明する。
図3は、異常陰影として検出された腫瘤陰影を示す模式図である。腫瘤の異常陰影としては、図3(a)に示すように、円形、楕円形、多角形、分葉形、不整形に分類されるものがあり、その辺縁は、良性の腫瘤陰影は図3(a)に示すように辺縁の境界が明瞭である特性があるが、悪性の腫瘤陰影は、図3(b)、(c)に示すように辺縁の境界が不明瞭であったり、図3(d)に示すようにスピキュラと呼ばれる腫瘤の中心部から辺縁にのびる放射状の低濃度の白いスジが発生したり、図3(e)に示すようにはけではいたような微細なスジがのびていたりする特性がある。従って、検出した異常陰影から得られるその辺縁部の情報は、異常陰影の良悪性を鑑別する重要な指標となる。
【0031】
保存手段14は、異常陰影候補検出手段13により異常陰影候補が検出された画像データ及び異常陰影候補に関する情報を保存する異常陰影候補リスト141を更新可能なファイル形式で格納する。異常陰影候補リスト141は、図4にそのデータ格納例を示すように、撮影された患者の患者ID、撮影部位、撮影方向、異常陰影候補の情報、撮影日を対応付けて格納している。なお、患者IDや撮影部位、撮影方向等の情報は、画像データに付加されている患者情報及び撮影情報から取得するものとするが、バーコードにより読み込むこととしてもよいし、表示手段17に各情報の候補をダイアログ表示して適切な情報を操作入力手段18により入力させることとしてもよい。
【0032】
撮影部位は、例えば***、胸部、腹部等の各部位名が格納され、撮影方向は、撮影部位が***である場合は、例えばMLO(斜位方向)、CC(上下方向)、ML(側方向)等の撮影方向を示す記号が格納され、撮影部位が胸部や腹部等である場合は、例えばP→A(後ろから前へ)、LAT(側方向)等の撮影方向を示す記号が格納される。
【0033】
異常陰影候補の情報について詳細に説明すると、候補毎に異常陰影を特定する位置、大きさ、形状、辺縁、濃度値についての情報、そして第1の分類結果、第2の分類結果を格納する。その位置情報は、図3に示すように異常陰影候補の重心の位置を座標値(例えば、(x、y)=(100,1200)等)で示すが、例えば異常陰影候補の画像領域を示す座標値であってもよい。また、特徴的な正常組織までの距離で示すこととしてもよく、例えば撮影部位が胸部である場合、異常陰影候補の重心と特徴的な正常組織である肺野領域の重心との距離により位置を示すこととしてもよい。特徴的な正常組織とは、心臓や肺、椎骨等の臓器や骨のように位置変化が少ない生体組織であり、異常陰影候補の位置の経時変化の指標となりうるものが好ましい。
【0034】
また、異常陰影候補の大きさ情報は、図5に示すように異常陰影候補の画像領域が占める面積(例えば、225mm2等)で示すが、異常陰影候補の重心から辺縁までの平均距離や最長距離(例えば、15mm等)で示すこととしてもよい。また、異常陰影候補の形状の情報は、異常陰影候補の辺縁部を含めた形状(例えば、円形、分葉形等)が把握できるように示し、その辺縁の情報は、辺縁の明瞭性又はその特性(例えば、明瞭、不明瞭、スピキュラ等)を示す。
【0035】
また、異常陰影候補の濃度値の情報は、図3に示すように、異常陰影候補の画像領域内の平均濃度値(例えば、300、400等)で示すが、候補領域の中心部とその辺縁部のコントラスト(各部の平均濃度値の差)で示すこととしてもよい。
【0036】
また、第1の分類結果は、第1の分類手段15により異常陰影候補を中心部とその辺縁部とに分類された際の分類結果(例えば、分類結果11等)を格納し、第2の分類結果は、第2の分類手段16により異常陰影候補を経時変化が有る部分と無い部分とに分類された際の分類結果(例えば、分類結果21等)を格納する。なお、分類結果が格納されていない異常陰影候補は、経時変化が無く、第2の分類手段16による分類が行われなかったものである。
【0037】
第1の分類手段15は、異常陰影候補検出手段により検出された異常陰影候補の画像領域を画像解析し、中心部とその辺縁部に分類する。その分類方法を図5を参照して詳細に説明する。図5(a)に示すように、まず検出された異常陰影候補の重心を算出し、その重心から異常陰影候補の領域端部までの距離が50%の比率となる点を求め、この点を結ぶことにより中心部と辺縁部との境界線とする。そして重心から境界線までの内側の領域を中心部、境界線から異常陰影候補の領域端部までの領域を辺縁部として分類する。なお、本実施の形態では上記境界線を決定する、重心から異常陰影候補の領域端部までの所定の比率を50%として説明を行うが、この比率は適宜設定可能であるとする。
【0038】
また、分類は上述した方法に限らない。例えば異常陰影候補領域の重心から端部までの平均距離を算出し、算出した平均距離を半径として重心を中心に円を形成し、この円を50%の比率で縮小した縮小円の内部領域を中心部、縮小円の外側から異常陰影候補領域の端部までの領域を辺縁部として分類する方法であってもよい。なお、ここでは縮小円を形成する際の比率を50%として説明を行うが、この比率は適宜設定可能である。
【0039】
また、上述した説明では、円を形成することとしていたが、これに限らず、例えば図5(b)に示すように、まず異常陰影候補領域の重心から端部までの距離が最長である距離を長径、最短距離を短径に設定し、長径が設定された線上を長軸として楕円を形成する。そして、この楕円を40%の比率で縮小した縮小楕円を形成し、この縮小楕円の内部領域を中心部、縮小楕円の外側から異常陰影候補の領域端部までの領域を辺縁部として分類する方法であってもよい。なお、ここでは縮小楕円を形成する際の所定の比率を40%として説明を行うが、この比率は適宜設定可能であるとする。
【0040】
第1の分類手段15は、上述した分類方法により異常陰影候補の領域を中心部と辺縁部とに分類すると、中心部と辺縁部の各領域の表示色を示す色情報を画像データSに付加する。色情報とは、表示手段17に異常陰影候補を表示した際の表示色を示す情報である。すなわち、第1の分類手段15は、本発明の請求項に記載した表示制御手段としての機能を有する。例えば、図5(a)で示す異常陰影候補領域の中心部は赤色、辺縁部は茶色で表示することを示す色情報を画像データSに付加する。なお、表示色は、特に限定しないが元画像は通常モノクロで表示されるため元画像より注目を集められるような色であることが好ましい。また、第1の分類手段は、分類した結果、具体的には分類した各領域を示す座標値又は各領域に分類する境界線の情報を第1の分類結果として、保存手段14に出力する。
【0041】
第2の分類手段16は、異常陰影候補検出手段13により今回検出された現在の異常陰影候補と、過去検出された異常陰影候補とを照合し、異常陰影候補領域を変化が有る領域と変化が無い領域とに分類し、変化が有る領域の表示色を示す色情報を画像データSに付加する。例えば変化が有る領域を赤色で表示することを示す色情報を画像データSに付加する。すなわち、第2の分類手段16は、本発明の請求項に記載した表示制御手段としての機能を有する。このとき、第1の分類手段による分類と第2の分類手段による分類とを識別することができるように、第1の分類手段及び第2の分類手段により指定する色情報はそれぞれ異なる色とすることが好ましい。また、第2の分類手段は、その分類した結果、具体的には分類した各領域を示す座標値又は各領域に分類する境界線の情報を第2の分類結果として保存手段14に出力する。
【0042】
なお、第1の分類手段15又は第2の分類手段16は、入力された画像データSに対して上述した分類を実行しつつ画像データに各種画像処理を施す。各種画像処理とは、画像の鮮鋭度を調整する周波数強調処理やコントラストを調整する階調処理、ダイナミックレンジの広い画像を被写体の細部のコントラストを低下させることなく見やすい濃度範囲に納めるためのダイナミックレンジ圧縮処理等が含まれる。
【0043】
表示手段17は、CRT(Cathode Ray Tube)、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ等の表示手段を用いることができ、中でも医用画像専用の精細高輝度のCRT又は液晶ディスプレイが最も好ましい。さらに、表示画素数が約1000×1000以上である高精細ディスプレイが好ましく、さらに表示画素数が約2000×2000以上である高精細ディスプレイが好ましい。
【0044】
また、表示されている画像の各々について、画像の表示位置、画像の反転、画像の回転を行うことにより種々の方向から画像を比較、検討を行うことができ、医用画像を用いて容易にかつ迅速、正確な画像診断を行うことができる。さらに、表示手段17は、入力された画像データを白黒のみの階調で表示するが、画像データに色情報が付加されている場合は、その色情報を参照して表示色を指定された画像領域をその指定された色で表示する。
【0045】
また、表示手段17には、操作手段17aが一体的に備えられる。操作手段17aは、透明電極が格子状に配置された感圧式のタッチパネル等により構成される。操作手段17aは、第1の分類手段又は第2の分類手段により色付けされ表示手段17で識別表示された異常陰影候補領域の識別表示及びその識別表示の解除を指示する識別表示ボタンを有する。この識別表示ボタンをONにすると、異常陰影候補領域が色付けされて識別表示され、識別表示ボタンをOFFにすると、異常陰影候補領域の色付けによる識別表示が解除され、白黒のみの階調の元画像が表示される。
【0046】
また、操作手段17aは、第1の分類手段により分類された領域の識別表示と、第2の分類手段により分類された識別表示と、を切り換える切換ボタンを有する。この切換ボタンにより、第1の分類手段による分類結果と、第2の分類手段による分類結果とを順番に表示したり、同時に表示させたり、どちらの識別表示も解除したりすることができる。なお、同時に両方の分類結果を識別表示する際には、それぞれの領域で色を変えて、どの色の領域が何の領域であるかを示す説明を画像ともに表示することとする。
なお、操作手段17aは、本実施の形態では、画像表示手段17と一体化したタッチパネルとして説明するが、これに限らずマウス等のポインティングディバイスであってもよいし、キーボード等であってもよい。
【0047】
次に、本実施の形態の動作を説明する。
図6は、本実施の形態の画像診断支援装置10による辺縁部表示処理を説明するフローチャートである。
説明の前提として、画像診断支援装置10を操作するユーザ(例えば読影医)から操作手段17aにより、異常陰影の中心部と辺縁部を識別表示する辺縁表示モードを選択されて辺縁表示処理が実行されたこととする。
【0048】
図6において、まず被検体である患者を撮影した画像データSが画像情報入力手段11により画像診断支援装置10に入力されると画像情報入力手段11は入力された画像データに患者情報及び撮影情報を対応付けて画像データ記憶手段12に格納する。画像データ記憶手段12に格納された画像データSを異常陰影候補検出手段13が読み出して画像解析を行い、異常陰影候補の検出を行う(ステップS1)。このとき、異常陰影候補検出手段13は、検出された異常陰影候補の情報を保存手段14に出力する。保存手段14は出力された異常陰影候補の情報を、その患者ID、撮影部位、撮影方向、撮影日と対応付けて異常陰影候補リスト141に保存する。
【0049】
次いで、異常陰影候補が検出された画像データSは第1の分類手段15に出力され、第1の分類手段15は、入力された画像データSの異常陰影候補の画像領域を画像解析して中心部とその辺縁部の領域に分類し(ステップS2)、分類した各領域の表示色を指定した色情報を画像データSに付加するとともにその分類した結果を第1の分類結果として保存手段14に出力する。
【0050】
次いで、第1の分類手段は、色情報を付加した画像データを表示手段17に出力し、表示手段17は、入力された画像データSをその色情報に基づいて表示し、図5(a)又は図5(b)に示すように異常陰影候補の中心部と辺縁部の領域を識別表示した画像データSを表示し(ステップS3)、辺縁表示処理を終了する。
【0051】
次に、図7を参照して本実施の形態の画像診断支援装置10により実行される経時変化表示処理を説明する。
説明の前提として、画像診断支援装置10を操作するユーザ(例えば読影医)から操作手段17aにより経時変化情報を詳細に表示する経時変化表示モードを選択されて経時変化表示処理が実行されたこととする。
【0052】
図7において、まず被検体である患者を撮影した画像データSが画像情報入力手段11により画像診断支援装置10に入力されると画像情報入力手段11は入力された画像の患者情報及び撮影情報を画像に対応付けて画像データ記憶手段12に格納する。次いで、画像データ記憶手段12に格納された画像データSを異常陰影候補検出手段13が読み出して画像解析を行い、異常陰影候補の検出を行う(ステップS101)。このとき、異常陰影候補検出手段13は、検出された異常陰影候補の情報を保存手段14に出力する。保存手段14は異常陰影候補の情報を、その患者ID、撮影部位、撮影方向、撮影日と対応付けて異常陰影候補リスト141に保存する。
【0053】
次いで、異常陰影候補が検出された画像データSは第2の分類手段16に出力され、第2の分類手段16は、画像データSを入力されると、保存手段14に保存されている異常陰影候補リスト141を参照して同一患者の同一撮影部位において過去に異常陰影候補が検出された画像が保存されているか否かを判別する(ステップS102)。
【0054】
同一患者の同一部位において過去に検出された異常陰影候補の画像が保存されていない場合、第2の分類手段16は異常陰影候補が検出された画像データSを表示手段17に出力し、表示手段17は、入力された画像データSを表示するとともに画像データSにおける異常陰影候補領域を矢印等のマーカにより指摘表示する(ステップS108)。
【0055】
一方、同一患者の同一部位において過去に検出された異常陰影候補の画像が保存されている場合、第2の分類手段16は画像データSにおいて今回検出された現在の異常陰影候補領域と保存手段14に保存されている過去の画像データにおける過去の異常陰影候補領域とを照合し(ステップS103)、同一の異常陰影を撮影したものであるか否かを判別する(ステップS104)。なお、照合の際は、異常陰影候補リスト141の異常陰影候補の位置情報を参照し、それぞれの異常陰影候補の重心位置を一致させて照合することとする。同一の異常陰影を撮影したものではない場合、ステップS108に移行して今回異常陰影候補が検出された画像データSを表示手段17に出力し、表示手段17は、入力された画像データSを表示するとともに画像データSにおける異常陰影候補領域を矢印等のマーカにより指摘表示する(ステップS108)。
【0056】
一方、同一の異常陰影を撮影したものである場合、第2の分類手段16が今回検出された現在の異常陰影候補と過去検出された異常陰影候補を照合してその大きさを比較し(ステップS105)、変化があるか否かを判別する(ステップS106)。具体的には、異常陰影候補リスト141の大きさ情報を読み出して、過去に保存されている異常陰影候補の面積と現在検出された異常陰影候補の面積とを比較し、その面積の差が所定値を超えた場合に大きさに変化が有ると判別する。
【0057】
なお、本実施の形態では、異常陰影候補の変化の有無をその大きさにより判別するが、例えば異常陰影候補の形状、辺縁又は濃度値を比較して判別することとしてもよい。例えば保存されている異常陰影候補の重心と検出された異常陰影候補の重心の位置を合わせて異常陰影候補の画像領域を照合し、形状や辺縁が変化している場合は経時変化が有ると判別することとしてもよい。また、濃度値を比較する場合は、例えば過去の異常陰影候補の濃度値と検出された異常陰影候補の濃度値とを比較し、その濃度値の差が所定値を超えた場合に経時変化が有ると判別する。このとき、撮影時の撮影条件により過去と現在の画像では放射線量にばらつきが生じるため、その整合をとることとする。具体的には、過去と現在の異常陰影候補の画像において、放射線の素抜け部(放射線が被写体を透過せずに到達した部分)の濃度値の差を算出し、その算出した濃度値の差分を濃度値が低い方の画像の濃度値に加える等して補正を行い整合をとる。或いは、撮影時に予め放射線透過量がわかっている物質を被写体と共に撮影し、その物質の濃度値を基準に同様の補正を行って整合をとることとしてもよい。
【0058】
ステップS106において、大きさに変化がない場合は、ステップS108に移行し、第2の分類手段は今回異常陰影候補が検出された画像データSを表示手段17に出力し、表示手段17は、入力された画像データSを表示するとともに画像データSにおける異常陰影候補領域をマーカにより指摘表示する(ステップS108)。
【0059】
一方、大きさに変化がある場合は、第2の分類手段16は、異常陰影候補リスト141を参照して、過去に保存された異常陰影候補の重心位置と現在検出された異常陰影候補の重心位置とを一致させて異常陰影候補の画像領域を照合し、重なる領域(経時変化が無い領域)と重ならない領域(経時変化が有る領域)とに分類し(ステップS107)、変化が有る領域の表示色を指定した色情報を画像データSに付加するとともにその分類した結果を第2の分類結果として保存手段14に出力する。そして、色情報を付加した画像データSを表示手段17に出力し、表示手段17は、入力された画像データSをその色情報に基づいて表示し、図8に示すように異常陰影候補に過去と現在とで大きさに経時変化が有る領域を識別表示して(ステップS108)、経時変化表示処理を終了する。
【0060】
具体的に、図8を参照して上述した異常陰影候補の経時変化を示す識別表示を説明すると、例えば保存手段14に保存されている異常陰影候補領域を含む過去画像が図8(a)であり、今回検出された異常陰影候補領域を含む現在画像が図8(b)である場合、この過去画像と現在画像を照合し、異常陰影候補領域で変化が有る領域を例えば赤色で表示することにより識別表示する。
【0061】
以上のように、辺縁部の詳細な情報を識別表示する辺縁部表示モードを選択された場合には、検出された異常陰影候補領域を第1の分類手段により中心部とその辺縁部に分類し、分類した各部の領域をそれぞれ異なる色で識別表示するので、異常陰影の良悪性を鑑別するために重要な指標となる辺縁の情報をユーザである読影医に提供することができ、診断の効率化を図ることができる。
【0062】
また、経時変化を識別表示する経時変化表示モードを選択された場合には、今回検出された現在の異常陰影候補領域と、前回検出された過去の異常陰影候補領域とを照合して大きさを比較し、その大きさに変化が有る場合には、第2の分類手段が変化が有る領域と無い領域とに分類し、変化が有る領域に色を付けて識別表示するので、経時変化が有ることをユーザである読影医に報知することができ、診断の効率化を図ることができる。
【0063】
さらに、操作手段17aは、色による識別表示を解除したり表示したりする識別表示ボタンを有するので、識別表示により辺縁の情報又は経時変化が有ることをユーザが認識した後に、識別表示ボタンにより識別表示を解除することにより、元画像の読影を行うことができ、ユーザの所望に応じた表示操作を行うことができる。従って操作性を向上させることができる。
【0064】
【発明の効果】
請求項1、2、3に記載の発明によれば、画像情報から異常陰影候補を検出してこの異常陰影候補の画像領域を中心部と辺縁部の画像領域に分類し、画像情報を表示する際には、分類した各画像領域に異なる色を付けて識別表示するので、異常陰影を指摘するだけでなく、異常陰影の良悪性を鑑別するために重要な指標となる辺縁部の情報をユーザに提供することができ、診断の効率化とともに診断精度の向上を図ることができる。
【0065】
請求項4、5に記載の発明によれば、異常陰影候補が検出された画像情報及び異常陰影候補の情報を保存するので、被検体の過去の画像情報又は過去の異常陰影候補の情報を読み出して経時変化を観察することができ、より診断精度を向上させることができる。
【0066】
請求項6、7に記載の発明によれば、現在画像と保存されている過去画像とを照合し、異常陰影候補の画像領域で変化の有る画像領域に色を付けて識別表示するので、異常陰影の経時変化を明確に認識することができ、診断の効率化とともに診断精度の向上を図ることができる。
【0067】
請求項8に記載の発明によれば、各画像領域の識別表示の解除や表示を操作手段により操作指示することができるので、画像を観察したい場合は識別表示の解除を指示し、識別表示によりより異常陰影のより詳細な情報を取得したい場合は識別表示を指示することができ、ユーザの所望に応じた表示操作を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明を適用した実施の形態の画像診断支援装置10の機能的構成を示す図である。
【図2】(a)は、腫瘤陰影の画像を示す図であり、(b)は微小石灰化クラスタの画像を示す図である。
【図3】(a)は良性の腫瘤陰影の分類を示す模式図であり、(b)、(c)、(d)、(e)は悪性の腫瘤陰影の分類を示す模式図である。
【図4】図1の保存手段14に保存される異常陰影候補リスト141のデータ格納例を示す図である。
【図5】(a)は第1の分類手段による異常陰影候補領域の分類方法の一例を示す図であり、(b)は第1の分類手段による異常陰影候補領域の他の分類方法の一例を示す図である。
【図6】画像診断支援装置10により実行される辺縁部表示処理を説明するフローチャートである。
【図7】画像診断支援装置10により実行される経時変化表示処理を説明するフローチャートである。
【図8】(a)は過去に検出された異常陰影候補領域を識別表示した過去画像の図であり、(b)は今回検出された異常陰影候補領域を識別表示した現在画像の図であり、(c)は過去画像と現在画像を照合して経時変化が有る部分を識別表示した画像を示す図である。
【符号の説明】
10 画像診断支援装置
11 画像データ入力手段
12 画像データ記憶手段
13 異常陰影候補検出手段
14 保存手段
15 第1の分類手段
16 第2の分類手段
17 表示手段
17a 操作手段
Claims (8)
- 被検体を撮影した画像情報を表示する表示手段を備えた画像診断支援装置において、
前記画像情報から異常陰影候補を検出する異常陰影候補検出手段と、
前記異常陰影候補検出手段により検出された異常陰影候補の画像領域を複数の画像領域に分類する第1の分類手段と、
前記画像情報を前記表示手段により表示する際に、前記第1の分類手段により分類された各画像領域を識別表示させる表示制御手段と、
を備えることを特徴とする画像診断支援装置。 - 前記表示制御手段は、前記第1の分類手段により分類された各画像領域に異なる色を付けて識別表示させることを特徴とする請求項1に記載の画像診断支援装置。
- 前記第1の分類手段は、前記異常陰影候補の画像領域を中心部とその辺縁部の画像領域に分類することを特徴とする請求項1又は2に記載の画像診断支援装置。
- 前記異常陰影候補検出手段により異常陰影候補が検出された画像情報を保存する保存手段を備えることを特徴とする請求項1〜3の何れか一項に記載の画像診断支援装置。
- 前記保存手段は、前記異常陰影候補の情報をさらに保存することを特徴とする請求項4に記載の画像診断支援装置。
- 前記異常陰影候補検出手段により異常陰影候補が検出された現在の画像情報と同一被検体の画像情報であり、当該現在の画像情報における異常陰影候補と同一の異常陰影候補が検出された過去の画像情報が前記保存手段に保存されている場合、前記現在の画像情報と前記過去の画像情報とを照合して異常陰影候補の画像領域において変化が有る画像領域と変化が無い画像領域とに分類する第2の分類手段を備え、
前記表示制御手段は、前記現在の異常陰影候補が検出された画像情報を前記表示手段により表示する際に、前記第2の分類手段により分類された各画像領域を識別表示させることを特徴とする請求項4に記載の画像診断支援装置。 - 前記表示制御手段は、前記第2の分類手段により分類された変化が有る画像領域に色を付けて識別表示させることを特徴とする請求項6に記載の画像診断支援装置。
- 前記表示制御手段による各画像領域の識別表示及び当該識別表示の解除を操作指示する操作手段を備えることを特徴とする請求項1〜7の何れか一項に記載の画像診断支援装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2002204122A JP2004041490A (ja) | 2002-07-12 | 2002-07-12 | 画像診断支援装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2002204122A JP2004041490A (ja) | 2002-07-12 | 2002-07-12 | 画像診断支援装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2004041490A true JP2004041490A (ja) | 2004-02-12 |
Family
ID=31709811
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2002204122A Pending JP2004041490A (ja) | 2002-07-12 | 2002-07-12 | 画像診断支援装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2004041490A (ja) |
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2006093085A1 (ja) * | 2005-03-01 | 2006-09-08 | National University Corporation Kobe University | 画像診断処理装置および画像診断処理プログラム |
JP2006255065A (ja) * | 2005-03-16 | 2006-09-28 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像出力方法および画像出力装置ならびにプログラム |
JP2007007306A (ja) * | 2005-07-04 | 2007-01-18 | Konica Minolta Medical & Graphic Inc | 医用画像処理システム |
JP2008289698A (ja) * | 2007-05-25 | 2008-12-04 | Toshiba Corp | 医用画像表示装置、医用画像表示方法、プログラム、記憶媒体およびマンモグラフィ装置 |
JP2009061035A (ja) * | 2007-09-05 | 2009-03-26 | Toshiba Corp | 医用画像診断装置 |
JP2009165615A (ja) * | 2008-01-16 | 2009-07-30 | Fujifilm Corp | 腫瘍領域サイズ測定方法および装置ならびにプログラム |
JP2009273771A (ja) * | 2008-05-16 | 2009-11-26 | Toshiba Corp | 画像処理装置 |
JP2010082399A (ja) * | 2008-10-03 | 2010-04-15 | Hitachi Medical Corp | 画像診断装置 |
JP2010279721A (ja) * | 2010-08-02 | 2010-12-16 | Kobe Univ | 画像診断処理装置 |
CN1707477B (zh) * | 2004-05-31 | 2011-08-17 | 株式会社东芝 | 组信息生成***和组信息生成方法 |
JP2011177241A (ja) * | 2010-02-26 | 2011-09-15 | Tokyo Univ Of Science | 医療画像表示制御装置及びプログラム |
JP2012157557A (ja) * | 2011-02-01 | 2012-08-23 | Konica Minolta Medical & Graphic Inc | 異常陰影候補検出システム、サーバ装置及びプログラム |
JP2013123528A (ja) * | 2011-12-14 | 2013-06-24 | Hitachi Ltd | 画像診断支援装置、画像診断支援方法 |
JP2013532001A (ja) * | 2010-05-19 | 2013-08-15 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 標本画像処理 |
JP2015205164A (ja) * | 2014-04-10 | 2015-11-19 | 株式会社東芝 | 医用画像表示装置および医用画像表示システム |
-
2002
- 2002-07-12 JP JP2002204122A patent/JP2004041490A/ja active Pending
Cited By (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1707477B (zh) * | 2004-05-31 | 2011-08-17 | 株式会社东芝 | 组信息生成***和组信息生成方法 |
US8121373B2 (en) | 2005-03-01 | 2012-02-21 | National University Corporation Kobe University | Image diagnostic processing device and image diagnostic processing program |
JP2006239005A (ja) * | 2005-03-01 | 2006-09-14 | Kobe Univ | 画像診断処理装置および画像診断処理プログラム |
WO2006093085A1 (ja) * | 2005-03-01 | 2006-09-08 | National University Corporation Kobe University | 画像診断処理装置および画像診断処理プログラム |
JP4599191B2 (ja) * | 2005-03-01 | 2010-12-15 | 国立大学法人神戸大学 | 画像診断処理装置および画像診断処理プログラム |
US8687864B2 (en) | 2005-03-01 | 2014-04-01 | National University Corporation Kobe University | Image diagnostic processing device and image diagnostic processing program |
JP2006255065A (ja) * | 2005-03-16 | 2006-09-28 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像出力方法および画像出力装置ならびにプログラム |
JP2007007306A (ja) * | 2005-07-04 | 2007-01-18 | Konica Minolta Medical & Graphic Inc | 医用画像処理システム |
JP2008289698A (ja) * | 2007-05-25 | 2008-12-04 | Toshiba Corp | 医用画像表示装置、医用画像表示方法、プログラム、記憶媒体およびマンモグラフィ装置 |
JP2009061035A (ja) * | 2007-09-05 | 2009-03-26 | Toshiba Corp | 医用画像診断装置 |
JP2009165615A (ja) * | 2008-01-16 | 2009-07-30 | Fujifilm Corp | 腫瘍領域サイズ測定方法および装置ならびにプログラム |
JP2009273771A (ja) * | 2008-05-16 | 2009-11-26 | Toshiba Corp | 画像処理装置 |
JP2010082399A (ja) * | 2008-10-03 | 2010-04-15 | Hitachi Medical Corp | 画像診断装置 |
JP2011177241A (ja) * | 2010-02-26 | 2011-09-15 | Tokyo Univ Of Science | 医療画像表示制御装置及びプログラム |
JP2013532001A (ja) * | 2010-05-19 | 2013-08-15 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 標本画像処理 |
JP2010279721A (ja) * | 2010-08-02 | 2010-12-16 | Kobe Univ | 画像診断処理装置 |
JP2012157557A (ja) * | 2011-02-01 | 2012-08-23 | Konica Minolta Medical & Graphic Inc | 異常陰影候補検出システム、サーバ装置及びプログラム |
JP2013123528A (ja) * | 2011-12-14 | 2013-06-24 | Hitachi Ltd | 画像診断支援装置、画像診断支援方法 |
JP2015205164A (ja) * | 2014-04-10 | 2015-11-19 | 株式会社東芝 | 医用画像表示装置および医用画像表示システム |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP4218347B2 (ja) | 画像診断支援装置 | |
JP3758893B2 (ja) | 画像診断支援装置 | |
JP4604451B2 (ja) | 医用画像処理装置及び悪性度の判定方法 | |
CA3070770A1 (en) | Method and system for rule-based display of sets of images using image content derived parameters | |
JP2004046594A (ja) | 画像診断支援装置 | |
JP2001299733A (ja) | Pci放射線画像処理装置、pci放射線画像検出処理装置、pci放射線画像出力装置及びpci画像診断支援装置 | |
JP6945474B2 (ja) | 学習用データ作成支援装置、学習用データ作成支援方法、および学習用データ作成支援プログラム | |
JP2009136376A (ja) | 画像処理装置およびそのプログラム | |
JP2004041490A (ja) | 画像診断支援装置 | |
JP4099984B2 (ja) | 異常陰影検出装置および画像出力装置 | |
JP2002162705A (ja) | 位相コントラスト放射線画像処理装置 | |
JP3758894B2 (ja) | マンモグラム画像診断支援装置 | |
JP2000316837A (ja) | 画像診断支援装置 | |
JP4380176B2 (ja) | 医用画像処理装置及び異常陰影候補の検出結果の表示方法 | |
JP2004230001A (ja) | 医用画像処理装置及び医用画像処理方法 | |
JP2004357866A (ja) | 医用画像処理装置及び表示制御方法 | |
JP2005253685A (ja) | 画像診断支援装置及び画像診断支援プログラム | |
JPH09251535A (ja) | 2次元多階調画像におけるパタン検出方法及び装置 | |
JP2006325640A (ja) | 異常陰影候補の表示方法及び医用画像処理システム | |
CN104809331A (zh) | 一种计算机辅助诊断技术(cad)检测放射图像发现病灶的方法和*** | |
JP2004351100A (ja) | 医用画像処理システム及び医用画像処理方法 | |
JP2006340835A (ja) | 異常陰影候補の表示方法及び医用画像処理システム | |
JP2003275196A (ja) | 医用画像処理方法および医用画像処理装置 | |
JP2002112986A (ja) | 画像診断支援装置 | |
JP2006334140A (ja) | 異常陰影候補の表示方法及び医用画像処理システム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20050610 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20080722 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20081118 |