JP2006504464A - マンモグラムのコンピュータ支援診断用ディスプレイ - Google Patents

Abstract

マンモグラムにおける病変の悪性度のコンピュータ生成判定を表示する方法である。この方法は、マンモグラムのデジタル化画像１１８を提供するステップと、デジタル化画像を表示するステップと、表示されたデジタル化画像上で関心領域（ＲＯＩ）を直接選択するステップを必要とする。次に、デジタル化画像が処理されて、ユーザが選択した関心領域における病変の標徴の分類データが、生成され表示されるようになっている。マンモグラムにおける病変の悪性度の判定を表示するためのシステムは、デジタル化マンモグラムを表示するためのディスプレイと、表示されたマンモグラム上で関心領域を選択可能に表示するための、ディスプレイと通信状態にある入力装置とを含む。本システムは、関心領域内の標徴に関連する分類データを生成するためのプロセッサ１４２を含む。分類データは、ディスプレイ１３４に表示される。

Description

発明の分野

本発明は、Ｘ線マンモグラム画像に現われる異常の良悪性の判定を支援する評価／分類情報を表示するための方法およびシステムに関する。

発明の背景

乳癌は、西欧社会を悩ましている、最も一般的な癌の１つである。この病気は、米国で広がり、１９４０年には２０人に１人、１９９５年には８人に１人の女性が苦しんでいると推定される。米国癌学会（Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｃａｎｃｅｒ Ｓｏｃｉｅｔｙ）は、１９９５年には１８３０００件の乳癌の症例が新たに報告されたとした。米国では、毎年約４６０００人の女性がこの病気で死亡している。現在、初期の段階で乳癌を発見する最良の方法は、４０歳以上の女性に毎年マンモグラフィスクリーニングを行うことであると一般に認められている。

局部的な乳癌の５年生存率は、９３％である。この割合は、診断時までに癌の部位が広がっている場合、７２％に下がる。診断時に遠隔転移のある患者の場合、５年生存率は１８％しかない。したがって、治癒には初期の診断が非常に重要である。マンモグラフィの病変の読影が難しいため、高度な診断ツールが必要である。

マンモグラフィによる、乳癌を示す主な所見は、
１．腫瘤および密度、
２．微細石灰化
である。

腫瘤の良悪性を判定するのに使用される特徴として、ａ）形状（整か不整か）、ｂ）辺縁（明瞭か不明瞭か）、ｃ）棘状突起（ｓｐｉｃｕｌａｔｉｏｎ）（腫瘤から延びる細い線）がある。

微細石灰化の良悪性を判別する特徴として、大きさ、形状、クラスタ内の多形性、クラスタの形状（線状か枝状か）、空間密度（密集しているか広がっているか）、および腫瘤との関係がある。

現在、一般に、放射線科医はライトボックスを使用して、マンモグラムを目視で読影しており、分析は主に主観的なものになる。フィルムマスキングを使用してさらなる詳細を強調表示する。多くの場合、放射線科医は、拡大鏡や明るい光源等の補助ツールを使用して、非常に暗い領域の評価を行う。マンモグラムが決定的なものではないため、放射線科医は、患者に再検査を行い、以下の技術の１つまたは複数を使用してさらなるマンモグラムを撮らなければならない。
１．別の投影により画像を追加すること、
２．***とフィルムとの距離を変えて拡大マンモグラムを撮ること、
３．疑わしい異常の領域で***を局部的に圧縮すること。
前述した技術を使用しても、依然として、分析は主に主観的なものになる。

従来のマンモグラムプロセスに関連するすべての統計データが、学術文献に記載されており、米国民のみに関するものとなっている。これらのデータは米国外にも関連すると想定される。

１．大部分の専門機関は、４０歳以上の女性に、年に１度マンモグラフィ検査を受けるように勧めている。
２．約２０％の再検査率がある。これは、さらなる検査、基本的には別のマンモグラムを撮るように言われる患者の割合である。
３．スクリーニングマンモグラフィによる検査を受けた女性の約３％が、生検を受けるように言われている。
４．スクリーニングマンモグラフィで、１００００件の試料のうち約６０件が悪性である。
５．マンモグラフィスクリーニングプロセスの有病誤診率を推定するのは困難である。最終的に乳癌であると診断され、その前の１２カ月間にマンモグラフィを撮った女性の１５％が、最初は癌ではないと診断されていたことが一般に認められる。
６．スクリーニングマンモグラフィプロセスの無病誤診率、すなわち、スクリーニングプロセスによって行われる生検の結果が有病となる割合は、約８０％である。

マンモグラフィスクリーニングの有病誤診率を減少させるよう放射線科医を支援するために、専用のソフトウェアおよび／または専用のハードウェアを使用するコンピュータシステムが開発されている。しばしばコンピュータ支援検出システムと呼ばれるこれらのシステムは、長年にわたって公知であり、広範囲で報告されている。後述するように、マンモグラムを評価する際にこれらのシステムを使用することが、特許および学術文献の両方において、詳細に論じられてきた。

多数のマンモグラムを読影することは、困難な疲れる作業である。前述した一部の文献によれば、容認できないほど高い割合で有病誤診結果が生じている。コンピュータ支援検出システムの使用によって、より高い悪性検出率を得るよう、すなわち有病誤診率を減少させるように放射線科医を支援する、独立した検出機構が提供される。

しかし、コンピュータ支援検出システムは、ほとんど常に、訓練を受けた放射線科医が検出する異常よりも多くの疑わしい異常を示すことが公知である。示される数は、しばしば、容易に検査することのできる数よりもはるかに大きくなる。したがって、放射線科医は、Ｘ線マンモグラムフィルムから検出した疑わしい異常だけでなく、コンピュータ支援検出システムが検出した、さらなる、一般により多くの疑わしい異常を検査し、しばしばこれを却下しなければならない。コンピュータ支援検出システムが検出してディスプレイ上で特定する、さらなる疑わしい異常の数に応じて、これらのさらなる異常を検査し却下する余計な作業が、診断プロセスを遅らせる。通常、詳細や微妙な差異の記述が不十分である信頼水準を使用しても、システムにより表示される多くの誤った位置入力マーカを検査する作業は、個々の疑わしい病変をより注意深く調べることから得られる利点よりも、疲労と手間が多くなる。

コンピュータ支援検出およびコンピュータ支援診断マンモグラフィシステムが、多くの発行特許において広範囲に論じられてきた。米国特許第５７２９６２０号（Ｗａｎｇ）、米国特許第５８１５５９１号（Ｒｏｅｈｒｉｇ他）、米国特許第５８２８７７４号（Ｗａｎｇ）、米国特許第５８５４８５１号（Ｂａｍｂｅｒｇｅｒ他）、米国特許第５９７０１６４号（Ｂａｍｂｅｒｇｅｒ他）、米国特許第６０７５８７９号（Ｒｏｅｈｒｉｇ他）、米国特許第６１９８８３８号（Ｒｏｅｈｒｉｇ他）、米国特許第６２６６４３５号（Ｗａｎｇ）、および米国特許第６４３２２６２号（Ｗａｎｇ）を検討することにより、この分野の概要が得られる。引用文献を含むこれらの特許は、本明細書中に、全て記載されているかのように、参照により組み込まれる。

定義

特許請求の範囲を含む本明細書の記述では、以下の用語が一般に以下の意味で使用される。

病変−疑わしい異常と置き換えて、両者を区別することなく、使用することができる。マンモグラムにおける病変または異常は、一般に、以下に定義された標徴により特徴付けられる。

標徴（ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ ｆｅａｔｕｒｅ）−マンモグラムの異常の良悪性を評価する際に通常使用される、一般に悪性に伴う解剖学的特徴。しばしば評価されて悪性であると判定される病変の一般的な標徴として、棘状突起、微細石灰化、腫瘤の密度および／または腫瘤の辺縁がある。これらの標徴は、例示的なものに過ぎず、限定的なものと考えるべきではない。

パラメータ−標徴に関連するアルゴリズム定義プロパティ。これらのプロパティを定量化して使用し、病変の標徴が、病変の良悪性を示すものであるか否かを判定する。病変の標徴を評価するのに使用可能な一般的なパラメータとして、次のものがある。
棘状突起について−棘状突起の度合、棘状突起の対称性、および棘状突起の方向性。
微細石灰化クラスタについて−平均的な形状、明るさのばらつき、領域のばらつき、長さのばらつき、平均的な近接性、隣接するものの数、およびクラスタ密度。これらのパラメータは、例示的なものに過ぎず、限定的なものと考えるべきではない。パラメータ定義および算出は、アルゴリズムに頼っている。

分類データ−上で定義した定量パラメータ、および／または、定量化され、加重され、合計された一連のパラメータに基づく悪性の総合評価。分類データにより、疑わしい病変の悪性度が表示される。後述する総合棒状グラフ（特に、後述する図３Ａ参照）は、一般的だが非限定的な、悪性の総合評価を表す方法である。

悪性の総合評価−悪性度を示すパラメータの加重合計。「悪性度の総合評価」、「悪性の総合判定」等の用語と置き換えて、両者を区別することなく使用することができる。

発明の概要

本発明の目的は、マンモグラムの疑わしい病変、特に見えにくい病変や評価が困難な病変を診断する際に放射線科医を支援するデータを表示するためのシステムおよび方法を提供することである。

本発明のさらなる目的は、マンモグラムと共に表示される分類データにより、有病誤診率および無病誤診率を減少させる支援を行う方法およびシステムを提供することである。

本発明のさらなる目的は、放射線科医が診断時に使用する、悪性の微妙な差異の評価を提供することである。悪性の評価は、イエス／ノーのバイナリ評価を示す１つの値ではなく複数のパラメータを使用することにより行われる。

本発明の別の目的は、ある時間にわたる異常の変化を容易に評価することのできる、マンモグラムの異常に関連する分類データを表示することである。

したがって、本発明によれば、マンモグラムで観察された病変の悪性度の、コンピュータ生成判定を表示する方法が提供される。この方法は、マンモグラムのデジタル化画像を提供して、デジタル化画像を表示するステップを含む。また、方法は、入力装置を使用して、表示されたデジタル化画像上で関心領域を直接選択するステップを必要とする。選択された関心領域の位置は、コンピュータプロセッサに伝達される。デジタル化画像は、コンピュータプロセッサを使用して処理され、ユーザが選択した関心領域における病変の標徴の分類データが、定量化されるようになっている。分類データは、複数のパラメータおよび／またはこれらのパラメータの加重合計から構成され、この加重合計は、悪性度のコンピュータ生成総合評価を表す。最後に、方法は、選択された関心領域における標徴に関連する定量分類データを表示するステップを必要とする。表示された分類データは、一般に、病変の悪性度のコンピュータ生成総合評価を含む。

さらに、本発明の好ましい実施形態によれば、この標徴は、ユーザが選択した標徴である。一般に、分類データは、デジタル化画像から離れたディスプレイの一部に表示される。表示された分類データを、以下の形式、すなわち、悪性の総合評価を示し、一般に多色グラフ形式で表示される、加重パラメータの合計、数値もしくは多色グラフ形式、またはその両方としての複数のパラメータ、および、悪性の総合評価を示し、一般に多色グラフ形式で表示される、加重パラメータの合計と、複数のパラメータとの両方のうちの１つで表示することができる。多色グラフは、一般に、表される量と非線形の関係を有する。

本発明の実施形態では、分類データの１つまたは複数のパラメータが、表示ステップで数値として表示される。１つまたは複数のパラメータの数値が、ある時間にわたって、すなわち、例えば１カ月にわたって撮られた一連のマンモグラムにわたって追跡される。前述した方法により、１つまたは複数のパラメータが各マンモグラムに表示され、時系列数値によって、悪性の異常の判定を支援する。

本発明のさらに別の実施形態では、マンモグラムのデジタル化画像を提供して、デジタル化画像を表示するステップを必要とする方法が提供される。また、方法は、コンピュータプロセッサを使用してデジタル化画像を処理し、デジタル化画像におけるすべての標徴のすべての分類データが定量化され、後で取り出すことができるように記憶されるステップを必要とする。各標徴の分類データは、複数のパラメータから構成される。入力装置を使用して、表示されたデジタル化画像上で関心領域を直接選択する。選択された関心領域の位置は、コンピュータプロセッサに伝達される。選択された関心領域における標徴に関連する定量分類データが、記憶装置から取り出される。最後に、選択された関心領域における標徴の定量分類データが表示される。表示された分類データは、一般に、マンモグラム上の病変の悪性度を判定する際にユーザを支援する、悪性度のコンピュータ生成総合評価を含む。

本発明の別の態様によれば、マンモグラムにおける病変の悪性度のコンピュータ生成判定を表示するためのシステムが提供される。このシステムは、マンモグラムを提供するためのマンモグラム提供部と、元のマンモグラムがアナログ形式である場合に、提供されたマンモグラムをデジタル表示するためのオプションのデジタイザと、デジタル化マンモグラムを表示するためのディスプレイとを含む。さらに、システムは、表示されたデジタル化マンモグラム上で関心領域を選択可能に表示するための、ディスプレイと通信状態にある入力装置を含む。さらに、システムは、ディスプレイと通信状態にあるプロセッサを含む。プロセッサは、デジタル化マンモグラムにおける病変の標徴に関連する分類データを処理、すなわち演算して分類する。デジタル化マンモグラムと選択された関心領域とが、ディスプレイに表示される。また、ディスプレイは、ユーザが選択した関心領域に位置する標徴に関連する定量分類データを表示する。表示された分類データは、一般に、病変の悪性度のコンピュータ生成総合判定を含む。

システムの別の実施形態では、記憶装置が含まれる。記憶装置は、ディスプレイおよびプロセッサと通信状態にある。マンモグラム上のすべての標徴の分類データが、最初にプロセッサにより処理、すなわち演算されて分類され、その後、記憶装置に記憶される。選択された関心領域における標徴に関連する分類データは、後で記憶装置から取り出されて、ディスプレイに転送され表示される。記憶装置をプロセッサ自体の一部としてもよいことが容易に理解できよう。

本発明は、図面を参照しながら以下の詳細な説明を読めば、完全に理解できよう。

図中、同様の要素は同様の参照符号で示される。

好適な実施形態の詳細な説明

本発明は、デジタル化マンモグラム画像と、画像の読影を支援する診断支援情報とを表示するための方法およびシステムに関する。詳細には、本発明は、デジタル化マンモグラム画像における解剖学的異常についての悪性評価／分類データを分類し表示するための、コンピュータ支援診断（以下「ＣＡＤ」とも称する）方法およびシステムに関する。ユーザが選択した関心領域（ＲＯＩ）における疑わしい異常の標徴が、悪性の総合評価と、通常は標徴に関連する複数の定量パラメータと共に、ディスプレイに表示される。悪性の総合評価および／または複数の定量パラメータは、本明細書では分類データとも呼ばれる。表示され評価／分類される標徴も、ユーザにより選択される。

Ｘ線画像における疑わしい病変の総合評価は、常にではないが一般に、棒状グラフとして表される。棒状グラフは、ユーザ選択ＲＯＩ内に位置する疑わしい病変の標徴に関連する複数の所定パラメータの加重値の合計を表す。

本発明は、マンモグラフィの異常を検出するものではない。本発明は、Ａ．ユーザ選択ＲＯＩ内で見つかった病変の良悪性の特徴を統計的に評価して分類し、Ｂ．その評価の定量的な結果を表示するものである。特に、分類データの表示は、見えにくい病変および／または視覚評価の困難な病変の診断において放射線科医を支援するものである。

本発明の方法およびシステムは、以下の複数の利点を有する。

１．従来技術のディスプレイは、一般に、放射線科医による診断を適切に支援するのに十分な情報を提供していない。本発明では、疑わしい解剖学的異常を特徴付ける複数のパラメータの数値とパラメータごとの棒状グラフとが表示されるため、診断医は、より完全で微妙な差異を明らかにする情報を有し、この情報に基づく診断を行う。算出された数値の一部は、コンピュータシステムを使用せずに、放射線科医が直感的または容易に推定することはできない点に注目すべきである。

２．従来技術のシステムでは、コンピュータ判定され印付けされたマンモグラム上の位置を、放射線科医が分析するようになっている。本発明では、放射線科医が、解剖学的異常が含まれると考えるＲＯＩを判定し、これについてコンピュータ支援を求める。したがって、放射線科医は、ＲＯＩを選択して、必ずしもコンピュータにより印付けされないＲＯＩ内の疑わしい病変に関連する分類データを分析する。結果として、見落とされる癌の数が減少する。

３．従来技術のシステムは、一般に、放射線科医による分析を適切に支援するのに十分な情報なしで、印付けされた過剰な数の異常を表示する。本発明は、検出された解剖学的異常を特徴付ける複数のパラメータの数値とパラメータごとの棒状グラフとを提供するため、無病誤診の数が減少する。

４．パラメータの数値、例えば、微細石灰化を調べるときのクラスタ密度を見て、これを１つまたは複数の前のマンモグラムのパラメータの数値と比較することにより、ある期間にわたる病変の悪性変化について、非視覚的な判定を行うことができる。これにより、放射線科医にさらなる診断ツールが提供される。

次に、図１Ａを参照する。この図は、本発明の実施形態による、デジタル化マンモグラム画像上の疑わしい病変の標徴を表示するシステムを示す。この標徴の関連分類データ、すなわち、定量分類／診断パラメータおよび／または病変の悪性度の定量総合評価／分類も表示される。全体を１００で示すシステムは、マンモグラムを提供するマンモグラム提供部（１１０Ａまたは１１０Ｂ）を必要とする。マンモグラム提供部は、マンモグラムをアナログ形式で提供するＸ線フィルムシステム１１０Ａとすることができる。その後、デジタイザ１１４が、マンモグラムをデジタル化マンモグラム画像１１８に変換する。あるいは、マンモグラム提供部を、さらに後述する、デジタル化画像１１８を直接提供するデジタル撮像システム１１０Ｂとすることができる。デジタル撮像システム１１０Ｂを使用する場合、デジタイザ１１４によるデジタル化は不要である。限定されないが一般に、フィルムデジタイザ１１４は高解像度の電荷結合素子（ＣＣＤ）またはレーザフィルムデジタイザである。デジタル化画像１１８は、ディスプレイ１３４およびプロセッサ１４２に転送される。デジタル化画像１１８を最初にプロセッサ１４２に送った後、プロセッサ１４２からディスプレイ１３４に転送するようにしてもよいことを当業者は容易に理解するだろう。

マンモグラム提供部として使用されるデジタル撮像システム１１０Ｂは、現在使用可能な多くの技術の１つに基づくものとすることができる。これらの技術として、限定されないが、例えば、磁気共鳴映像法（ＭＲＩ）、コンピュータ断層撮影法（ＣＴ）、シンチレーションカメラ、およびフラットパネルデジタルＸ線撮影法に基づくシステムがある。これらのシステムはすべて、Ｘ線マンモグラム画像を直接デジタル形式で提供する。必要に応じて、デジタルマンモグラムを、プロセッサ１４２に転送する前に、プロセッサ１４２と互換性のあるデジタル化マンモグラフィ画像に再フォーマットすることができる。

プロセッサ１４２は文献に記載された多くのアルゴリズムのうちいずれかを使用して、***病変の標徴に関連するパラメータを演算して分類することができる。プロセッサ１４２の出力は、通常、疑わしい異常の標徴に関連する複数の所定パラメータの各々の定量値であり、これらの値に基づく標徴についての悪性の総合評価である。一般に、パラメータごとの悪性の相関の評価もある。***異常の異なる標徴に関連する複数のパラメータを演算して分類するのに使用するアルゴリズムが、特許および技術文献に記載されており、これらの一部は前述されている。棘状突起、微細石灰化および／または腫瘤の辺縁を判定するのに使用可能な一般的なアルゴリズムは、参照により本明細書に完全に組み込まれている、Ｂａｍｂｅｒｇｅｒ他の米国特許第５８５４８５１号および第５９７０１６４号である。

コンピュータマウスまたはタッチスクリーン等の１３８で示されるユーザ操作入力装置が、ディスプレイ１３４と通信状態にある。入力装置を使用するユーザは、診断時に支援を求める***の領域、すなわち関心領域（ＲＯＩ）を、ディスプレイ１３４上に現われるデジタル化画像に直接表示する。入力装置の支援により、一般に、疑わしい***領域に外接して閉じた曲線が描かれる。この曲線は、限定されないが、円形、多角形、または楕円形とすることができ、一般には楕円形である。デジタル化画像上で選択されたＲＯＩの位置に関する情報が、ディスプレイ１３４からプロセッサ１４２へ転送される。次に、プロセッサ１４２は、ユーザ選択ＲＯＩにおける標徴に関連する所定パラメータを処理、すなわち定量化して分類し、標徴についての悪性の総合評価を判定する。プロセッサ１４２は、疑わしい異常の悪性の全体評価および／または疑わしい異常に関連する個々の定量パラメータを、ディスプレイ１３４に転送し、これらがディスプレイ１３４に表示されてユーザが見ることができるようになっている。

疑わしい異常を含むと考えられる、ユーザがＲＯＩとして選択した領域のみの、総合評価１５０および定量パラメータ情報１４６、１４７が表示される。プロセッサ１４２は、疑わしい領域を選択せず、ユーザのみがＲＯＩを判定する。これにより、検査が必要な疑わしい病変の数が減少する。これは、一般に、コンピュータが判定する病変の数が、放射線科医が判定する疑わしい病変の数よりもはるかに大きくなる傾向があるからである。悪性の総合評価を示す棒状グラフ１５０、および／または、総合分類を得るのに使用される個々のパラメータについての補助数値１４６および／または棒状グラフデータ１４７が、ディスプレイ１３４に表示される。表示された分類データは、選択されたＲＯＩにおける標徴に関連する。放射線科医が選択して１つのＲＯＩから別のＲＯＩへ移動するときに、異なる一連の分類データが表示されることが、容易に理解できよう。

図１Ａのディスプレイ１３４は、選択されたＲＯＩを含む***全体を示す。また、ディスプレイ１３４は、ＲＯＩ、および分析されるＲＯＩ内に位置する標徴を拡大して示すこともでき、通常はこのように拡大して示す。このような拡大図は、後述する図２Ｂおよび２Ｅに示される。

ディスプレイに表示される分類データは、限定されないが一般に、多色棒状グラフ１５０または多色棒状グラフ１５０および補助パラメータ情報１４６、１４７として表わされる。一般に、棒状グラフ１５０は３色の領域、すなわち良性と思われる病変を示す１色の領域と、悪性と思われる病変を示す１色の領域と、悪性領域と良性領域との間の、中間の性質の病変を示す１色の領域とから構成される。一般に、悪性領域は、より優れた、完全かつ微妙な差異を明らかにする悪性度の表示をユーザに提供するために、拡大された非線形領域となっている。指標線は、コンピュータが決定する位置に棒状グラフ１５０に沿って配置される。

棒状グラフ１５０は、疑わしい異常の悪性の総合評価を表す。グラフ１５０は、複数のパラメータの加重値の合計を表す。これらのパラメータが選択されるのは、***病変の悪性と相関することが統計的に知られているからである。各パラメータは、放射線科医が検査したマンモグラムのデータベースを使用して較正される。棘状突起、微細石灰化、および腫瘤の密度等の***病変の各標徴は、異なる一連の所定パラメータに基づく。

補助情報、すなわち、加重されて、多色棒状グラフ１５０により表される悪性の総合評価を生成する、複数の独立したパラメータに関連する情報自体は、数値１４６および／または棒状グラフ１４７の形で表示される。前述したように、このような追加情報の表示により、放射線科医は、従来技術の表示よりも非常に多くの情報を得ることができ、より正確な診断を行うことができる。

本明細書中では棒状グラフについて説明しているが、ヒストグラム、パイチャート等の他の同等のグラフ表示または視覚表示としてもよいことが、当業者には容易に明らかであろう。同様に、本明細書中の説明は、考えられる多くの棒状グラフ表示の１つに過ぎないことも容易に明らかであろう。

ユーザが最初に入力装置１３８を使用してＲＯＩを選択した後、プロセッサ１４２が、選択されたＲＯＩ内のデジタル化画像の部分について、分類データを処理して演算することに注目されたい。プロセッサ１４２は、選択されたＲＯＩについて分類データを最初に処理、すなわち演算して分類した後、ディスプレイ１３４へ転送する。図１Ｂに示される代替形態では、１６０で全体が示されるシステムで、デジタル化画像全体のすべての標徴に関連するパラメータが処理、すなわち演算されて分類される。次に、この情報は、プロセッサ１４２から分離されているが通信状態にある記憶装置１３０に記憶される。あるいは、記憶装置１３０をプロセッサ１４２の一体部分として構成してもよいことを、当業者は容易に理解するだろう。ＲＯＩが選択された後、ＲＯＩに関連する評価／分類およびパラメータ情報が記憶装置１３０から取り出され、ディスプレイ１３４へ送られて表示される。

本発明により構成されるシステムの別の実施形態は、図１Ａおよび１Ｂと共に説明した実施形態のハイブリッドと考えることができる。記憶装置１３０はプロセッサ１４２と通信状態にある。ディスプレイ１３４がユーザ選択ＲＯＩの選択についての情報をプロセッサ１４２に転送すると、関連する分類データが記憶装置１３０から取り出されて、プロセッサ１４２からの指令によりプロセッサ１４２に戻される。最後に、取り出された分類データをプロセッサ１４２からディスプレイ１３４に転送して、表示することができる。

図２Ａ〜２Ｃおよび図２Ｄ〜２Ｆは、***病変の悪性を評価するのに使用可能な、***病変の２つの標徴の、本発明による一般的な表示を示す。図２Ａ〜２Ｃは、ＲＯＩ１５４を示す楕円形が外接する棘状線を含むデジタル化マンモグラムの表示（図２Ａ）、システムの棘状突起視覚化ツールにより表示される選択されたＲＯＩ１５４の棘状線（図２Ｂ）、および棘状突起に関連する分類データの一般的な表示（図２Ｃ）を示す。棘状突起視覚化ツールは別個の視覚化ツールではなく、ＲＯＩ１５４内の画像を定量化するために行われる形態学的分析を表示するものであることに注目すべきである。表示された分類データ（図２Ｃ）は、棘状線に関連する複数の異なるパラメータの数値１４６および棒状グラフ１４７と、棘状病変の悪性の総合評価を示す棒状グラフ１５０とを含む。一般に、分類データは、表示の妨げにならないように、表示された棘状線の辺縁の下方または外側に表示される。

図２Ｄ〜２Ｆは、ＲＯＩ１５２を示す楕円形が外接する微細石灰化のクラスタを含むデジタル化マンモグラム（図２Ｄ）、クラスタを含むＲＯＩ１５２の拡大表示（図２Ｅ）、および表示された微細石灰化クラスタに関連する一般的な分類データの表示（図２Ｆ）を示す。図２Ｆに示された微細石灰化クラスタの分類データは、総合悪性度を示す多色棒状グラフ１５０と、悪性の総合評価を演算するのに使用される個々のパラメータの多くについての数値１４６および棒状グラフ１４７とを含む。

図２Ｃおよび２Ｆにおける悪性の総合評価（ここでは棒状グラフで示す）は、複数の所定パラメータの加重値を合計することにより決定され、これらのパラメータは、図１Ａおよび１Ｂのプロセッサ１４２で使用される特定のアルゴリズムにより算出される。各パラメータは、病変の悪性と統計的に相関するように事前に決定される。個々のパラメータは、事前に設定された悪性との相関の度合により、総合スコアで加重される。

図２Ｃおよび２Ｆでは、個々のパラメータ自体が数値１４６と棒状グラフ１４７の両方として示される。各棒状グラフ１４７は、そのパラメータのみに基づく悪性度を示す。この表示形式により提供される追加情報は、診断医が病変の良悪性を判定する際に有用である。棒状グラフ１５０に表示された総合評価は、数値１４６および棒状グラフ１４７により提供された追加のパラメータごとの情報によって補足されて、１つの総合値のみが表示されるときよりも正確な診断ができるようにしている。

前述したように、数値によって、ある時間に渡る病変の変化を容易に追跡することができ、より正確な診断ができるようになる。一般に、複数のマンモグラムを数カ月の期間にわたって撮影する。病変の良悪性を評価する際に、疑わしい病変の標徴についての所与のパラメータの数値を、その期間の変化と比較する。

図３Ａ〜３Ｅでは、図２Ｃおよび２Ｆと共に説明した悪性の総合評価の棒状グラフ１５０と個々のパラメータの棒状グラフ１４７とが、本発明の実施形態により示される。図３Ａに示される棒状グラフ１５０は、悪性の総合評価の表示であり、緑色１個、黄色１個、赤４個の、６個の色付きセルで構成される。悪性度を示すアルゴリズムの結果に従って、グラフに沿って配置される指標棒がある。

前述したように、アルゴリズムにより算出されたパラメータが加重されて合計され、悪性度の総合値を提供する。この加重された合計は、棒状グラフ１５０の指標の位置に反映される。悪性度を算出するために選択された正確なパラメータは、使用されたアルゴリズムの関数であり、一方、加重係数は、悪性度を反映するよう統計的に決定される。パラメータと加重係数とは、標徴ごとに異なる。選択されたパラメータの最初の値を使用して、これらの値を、***の悪性との知られている統計的な相関に基づいて加重することにより、総合評価が算出される。その後、これらの加重スコアが合計される。

一般的だが非限定的な例として、図３Ａに示す総合評価の棒状グラフ１５０が、６個の色付きセル、すなわち左端の緑色のセル、左から２番目の黄色のセル、および右の４個の赤のセルを有する棒状グラフとして示される。加重された合計スコアに関連する総合評価／分類が、セルの１つに黒の線で示される。右の４つのセルで右に行くほど、悪性が高くなる。悪性の総合評価の棒状グラフは非線形であり、良悪性の症例の分類データの分布関数に基づく。分布関数は、分類データの各値の悪性の症例の頻度を示すヒストグラムである。この総合悪性度の表示形式は、悪性のスコアのより重要な状態を放射線科医に伝えるため、従来技術の表示形式よりも効果的である。

図３Ｂに示すように、パラメータごとに、１１個のセルを含む水平棒状グラフ１４７が生成され、その上に、Ｒｂで示す良性基準値とＲｍで示す悪性基準値との２つの基準値線が表示される。良性基準値Ｒｂと悪性基準値Ｒｍとの差はΔで示される。良性基準値Ｒｂの左側の５つのセルは良性値を示し、悪性基準値Ｒｍの右側の５つのセルは悪性値を示す。中央のセルは中間値を示す。右端と左端のセルを除く各セルは、Δに等しい値の幅となる。左端のセルは、良性基準値Ｒｂから始まり、マイナス方向に４デルタ進んで無限に延びる。右端のセルは、悪性基準値Ｒｍから始まり、プラス方向に４デルタ進んで無限に延びる値を示す。

実測値が下の基準値である良性基準値Ｒｂよりも低い場合、良性基準値Ｒｂを示す線と実測値に対応するセルとの間に位置するセルが、図３Ｃに示すように緑色に色付けされる。図３Ｃは、「極めて」良性の病変についての結果を示す。同様に、実測値が上の基準値である悪性基準値Ｒｍよりも高い場合、悪性基準値Ｒｍを示す線と実測値に対応するセルとの間に位置するセルが、図３Ｄに示すように赤く色付けされる。図３Ｄは「並の」悪性病変の結果を示す。パラメータの悪性が中間である場合、すなわち、悪性基準値よりも低く良性基準値よりも高い場合、中央セルは図３Ｅに示すように黄色に色付けされる。

図３Ａおよび３Ｂの棒状グラフの代わりに他のグラフ表示の方法を使用しても良いことを当業者は容易に理解するだろう。同様に、図３Ａ〜３Ｅに示す、本明細書中の説明で使用した色は例示的なものにすぎない。前述した表示は一般的だが非限定的な例である。例えば表示の１つの変形例では、単に例示の目的で、悪性の総合評価が高くなるにつれて、赤の色が濃くなるようにすることができる。最も重要なのは、表示が定量分類データ、特に総合評価棒状グラフの小さな差を示し、放射線科医がこれらの差に容易に注目することができることである。

本発明の別の実施形態では、評価された病変の標徴、例えば棘状線または微細石灰化を、悪性を示す色を使用してディスプレイに表示することができる。標徴の色は、悪性の総合評価の表示、一般には図３Ａと共に説明したものと同様の棒状グラフ表示の総合評価で示される色と同一とする。

次に、本発明の方法の２つの実施形態を示す図４Ａおよび４Ｂを参照する。図４Ａでは、方法が全体として３００で示され、図１Ａと共に前述したように、デジタル撮像システムまたはマンモグラムフィルムシステムを使用して、Ｘ線画像が生成される３１０。次に、マンモグラフィ画像がデジタル化されて３１４、表示される。マンモグラフィ画像がすでにデジタル化画像である場合、すなわち、図１Ａと共に前述したように、デジタル撮像システムにより画像が生成されている場合、ステップ３１４は不要であり、画像が直接表示される。

ユーザは、表示されたデジタル化マンモグラフィ画像上で関心領域（ＲＯＩ）を選択し３１８、これについて診断の際に支援を必要とする。常にではないが一般に、選択は、ディスプレイ上のＲＯＩに外接して閉じた円を描くことにより示される。ユーザである診断医は、ＣＡＤシステムではなくＲＯＩを選択することに注目されたい。したがって、ＣＡＤを使用して表示された疑わしい異常の数が、ユーザの必要性とこれらの異常を無理なく検査する能力とに見合った数に保持される。

続いて処理３２２が行われる。処理には、ステップ３１８で選択されたユーザ選択ＲＯＩにおけるユーザ選択標徴の特定が含まれる。また、標徴に関連するすべての所定パラメータの演算、悪性度に関する個々のパラメータの分類、およびパラメータの加重後の合計に基づく悪性の総合評価の演算も含まれる。

ステップ３１８で選択されたＲＯＩについて、悪性の総合評価がディスプレイに表示される３２６。ユーザ選択ＲＯＩにおけるユーザ選択標徴に基づく悪性の総合評価は、常にではないが一般に、棒状グラフとして表示される。前述したように、他の形式の多色表示も可能である。オプションではあるが通常、疑わしい病変の標徴を特徴付ける個々のパラメータに関連する追加データが、数値データもしくは多色棒状グラフ、またはその両方として表示される。このような表示については、図２Ｃおよび２Ｆを参照して説明した。

図４Ｂでは、本発明の方法の第２の実施形態が示され、全体が３５０で示される。これは、図４Ａの実施形態に非常に類似している。しかし、この第２の実施形態では、処理ステップ３１６が選択ステップ３１８より前に行われる。処理ステップ３１６には、標徴の位置決め、関連するパラメータの演算、関連するパラメータに基づく標徴ごとの悪性の総合評価の算出が含まれる。この処理は、デジタル化画像全体について行われる。処理後には、標徴、関連パラメータ、および標徴ごとの悪性の総合評価が、システムの記憶装置に記憶される３１７。図４Ａの実施形態のように、選択ステップ３１８で、ユーザがＲＯＩを選択する。次に、選択されたＲＯＩにおける疑わしい病変についての標徴および関連するパラメータが、記憶装置から取り出されて３２７、表示される３２８。

本発明は、特に図示し前述したものに限定されないことを、当業者は理解するだろう。本発明の範囲は頭記の特許請求の範囲により定義されるものである。

本発明により構成されたシステムの実施形態のブロック図である。 本発明により構成されたシステムの別の実施形態のブロック図である。 本発明の実施形態によるデジタル化画像を示す。 本発明の実施形態による、図１の一部を拡大したデジタル化画像を示す。 本発明の実施形態による、表示されたデジタル化画像に関連する分類データとを示す概略図である。 本発明の実施形態によるデジタル化画像を示す。 本発明の実施形態による、図１の一部を拡大したデジタル化画像を示。 本発明の実施形態による、表示されたデジタル化画像に関連する分類データとを示す概略図である。 本発明の実施形態による、病変の悪性の総合評価と、悪性の総合評価を得るのに使用される個々のパラメータとを表すのに使用される棒状グラフの概略図である。 本発明の実施形態による、病変の悪性の総合評価と、悪性の総合評価を得るのに使用される個々のパラメータとを表すのに使用される棒状グラフの概略図である。 本発明の実施形態による、病変の悪性の総合評価と、悪性の総合評価を得るのに使用される個々のパラメータとを表すのに使用される棒状グラフの概略図である。 本発明の実施形態による、病変の悪性の総合評価と、悪性の総合評価を得るのに使用される個々のパラメータとを表すのに使用される棒状グラフの概略図である。 本発明の実施形態による、病変の悪性の総合評価と、悪性の総合評価を得るのに使用される個々のパラメータとを表すのに使用される棒状グラフの概略図である。 本発明の方法の実施形態のフローチャートである。 本発明の方法の別の実施形態のフローチャートである。

Claims (38)

1. マンモグラムにおける病変の悪性度のコンピュータ生成判定を表示する方法であって、
   前記マンモグラムのデジタル化画像を提供して、前記デジタル化画像を表示するステップと、
   入力装置を使用して、前記表示されたデジタル化画像上で関心領域を直接選択するステップと、
   コンピュータプロセッサを使用して前記デジタル化画像を処理し、複数のパラメータから構成される、前記ユーザが選択した関心領域における前記病変の標徴の分類データが、定量化されるようにするステップと、
   前記病変の悪性度を判定する際にユーザを支援する、前記選択された関心領域における前記標徴の定量分類データを表示するステップと
   を含む方法。
2. 前記標徴が、ユーザが選択した標徴である、請求項１に記載の方法。
3. 前記表示された定量分類データが、前記デジタル化画像から離れたディスプレイの一部に表示される、請求項１に記載の方法。
4. 前記表示ステップの前記表示された分類データが、悪性度のコンピュータ生成総合評価として表示される、請求項１に記載の方法。
5. 悪性度の前記総合評価が、多色グラフ形式で表示される、請求項４に記載の方法。
6. 前記多色グラフ形式が、悪性度の前記総合評価に対して非線形の形式を有するように構成される、請求項５に記載の方法。
7. 前記表示ステップの前記表示された分類データが、複数のパラメータとして表示される、請求項１に記載の方法。
8. 前記複数のパラメータが、数値形式または多色グラフ形式の少なくとも１つで表示される、請求項７に記載の方法。
9. 前記表示ステップの前記表示された分類データが、複数のパラメータと悪性度の総合評価との両方で表示される、請求項１に記載の方法。
10. 表示された悪性の総合評価が多色グラフ形式で表示されるときに、前記ユーザが選択した関心領域における前記標徴が、前記総合評価と同一の色で表示される、請求項１に記載の方法。
11. 前記分類データの前記複数のパラメータの少なくとも１つが、前記表示ステップで数値として表示され、前記数値が時系列のマンモグラムで追跡されることにより、ユーザが病変の悪性度を評価するのを支援する、請求項１に記載の方法。
12. 前記デジタル化画像を最初に前記プロセッサに提供した後、前記画像が前記ディスプレイに転送される前に、前記デジタル化画像を表示するステップが行われる、請求項１に記載の方法。
13. 前記デジタル化画像が前記ディスプレイに直接提供された後に、前記デジタル化画像を表示するステップが行われる、請求項１に記載の方法。
14. マンモグラムにおける病変の悪性度のコンピュータ生成判定を表示する方法であって、
    前記マンモグラムのデジタル化画像を提供して、前記デジタル化画像を表示するステップと、
    コンピュータプロセッサを使用して前記デジタル化画像を処理し、各々が複数のパラメータから構成される、前記デジタル化画像におけるすべての標徴のすべての分類データが、定量化され、後で取り出すことができるように記憶されるステップと、
    入力装置を使用して、前記表示されたデジタル化画像上で関心領域を直接選択するステップと、
    前記選択された関心領域における標徴に関連する定量分類データを、記憶装置から取り出すステップと、
    前記病変の悪性度を判定する際にユーザを支援する、前記選択された関心領域における前記標徴の前記定量分類データを表示するステップと
    を含む方法。
15. 前記標徴が、ユーザが選択した標徴である、請求項１４に記載の方法。
16. 前記表示された定量分類データが、前記デジタル化画像から離れたディスプレイの一部に表示される、請求項１４に記載の方法。
17. 前記取出しステップが、前記記憶された分類データを記憶装置から取り出して前記プロセッサに戻した後、前記分類データが前記プロセッサから前記ディスプレイに転送されて表示されるようにするステップを含む、請求項１４に記載の方法。
18. 前記取出しステップが、前記記憶された分類データを記憶装置から取り出して、前記記憶装置から前記ディスプレイへ直接転送して表示されるようにするステップを含む、請求項１４に記載の方法。
19. 前記表示ステップの前記表示された分類データが、悪性度のコンピュータ生成総合評価として表示される、請求項１４に記載の方法。
20. 悪性度の前記総合評価が、多色グラフ形式で表示される、請求項１９に記載の方法。
21. 前記多色グラフ形式が、悪性度の前記総合評価に対して非線形の形式を有するように構成される、請求項２０に記載の方法。
22. 前記表示ステップの前記表示された分類データが、複数のパラメータとして表示される、請求項１４に記載の方法。
23. 前記複数のパラメータが、数値形式または多色グラフ形式の少なくとも１つで表示される、請求項２２に記載の方法。
24. 前記表示ステップの前記表示された分類データが、複数のパラメータと悪性度の総合評価との両方で表示される、請求項１４に記載の方法。
25. 表示された悪性の総合評価が多色グラフ形式で表示されるときに、前記ユーザが選択した関心領域における前記標徴が、前記総合評価と同一の色で表示される、請求項１４に記載の方法。
26. 前記分類データの前記複数のパラメータの少なくとも１つが、前記表示ステップで数値として表示され、前記数値が時系列のマンモグラムで追跡されることにより、ユーザが病変の悪性度を評価するのを支援する、請求項１４に記載の方法。
27. 前記デジタル化画像を最初に前記プロセッサに提供した後、前記画像が前記ディスプレイに転送される前に、前記デジタル化画像を表示するステップが行われる、請求項１４に記載の方法。
28. 前記デジタル化画像が前記ディスプレイに直接提供された後に、前記デジタル化画像を表示するステップが行われる、請求項１４に記載の方法。
29. マンモグラムにおける病変の悪性度のコンピュータ生成判定を表示するためのシステムであって、
    前記マンモグラムを提供するためのマンモグラム提供部と、
    前記提供されたマンモグラムがアナログ形式である場合に、前記提供されたマンモグラムをデジタル表示するためのオプションのデジタイザと、
    前記デジタル化マンモグラムを表示するためのディスプレイと、
    前記表示されたデジタル化マンモグラム上で関心領域を選択可能に表示するための、前記ディスプレイと通信状態にある入力装置と、
    前記デジタル化マンモグラムにおける病変の標徴に関連する、複数のパラメータから構成される分類データを定量化するための、前記ディスプレイと通信状態にあるプロセッサと
    を備え、
    前記デジタル化マンモグラムと前記選択された関心領域とが、前記ディスプレイに表示され、前記ディスプレイが、前記ユーザが選択した関心領域における前記標徴に関連する定量分類データを表示し、前記表示された分類データが、前記病変の悪性度のコンピュータ生成総合評価を提供するシステム。
30. 前記標徴が、ユーザが選択した標徴である、請求項２９に記載のシステム。
31. 前記表示された定量分類データが、前記デジタル化画像から離れた前記ディスプレイの一部に表示される、請求項２９に記載のシステム。
32. 前記ディスプレイと前記プロセッサとの両方と通信状態にある記憶装置をさらに含み、前記デジタル化マンモグラム上のすべての標徴のすべての前記定量分類データが最初に前記プロセッサにより処理され、次に前記記憶装置に記憶され、前記選択された関心領域における前記標徴に関連する前記分類データが、前記記憶装置から後で取り出され、前記ディスプレイに直接転送されて表示される、請求項２９に記載のシステム。
33. 前記記憶装置が前記プロセッサの一部である、請求項３２に記載のシステム。
34. 前記プロセッサと通信状態にある記憶装置をさらに含み、前記デジタル化マンモグラム上のすべての標徴のすべての前記定量分類データが最初に前記プロセッサにより処理され、次に前記記憶装置に記憶され、前記選択された関心領域における前記標徴に関連する前記分類データが、前記プロセッサにより前記記憶装置から後で取り出され、前記プロセッサから前記ディスプレイに転送されて表示される、請求項２９に記載のシステム。
35. 前記記憶装置が前記プロセッサの一部である、請求項３４に記載のシステム。
36. 前記表示された分類データが、悪性度のコンピュータ生成総合評価を含む、請求項２９に記載のシステム。
37. 前記表示された分類データが、複数のパラメータとして表示される、請求項２９に記載のシステム。
38. 前記表示された分類データが、複数のパラメータと悪性度のコンピュータ生成総合評価との両方として表示される、請求項２９に記載のシステム。

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