JP2008142532A - 医用画像診断支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】医用画像に関する医療情報を自動出力するとともに、医用画像の読影に不慣れな者が、より理解しやすい医療情報を提供する。
【解決手段】医用画像に含まれる関心領域の特徴量と医療情報とが、互いに関連付けられて格納される医療情報格納手段と、前記医療情報を提供するために参照される参照医用画像が入力される画像入力手段と、前記参照医用画像に含まれる前記関心領域を抽出する関心領域抽出手段と、前記関心領域を計測して前記特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段が算出した前記特徴量に基づいて前記医療情報格納手段を検索し、前記医療情報を抽出する医療情報検索手段と、前記医療情報検索手段が抽出した前記医療情報を出力する処理結果出力手段と、を備える。
【選択図】図５

Description

本発明は、医用画像診断支援システムに関する。

従来、Ｘ線ＣＴ装置や磁気共鳴画像（以下「ＭＲＩ」と記載する。）装置が撮影した医用画像に基づいて診断レポートを出力する技術がある。

特許文献１には、医用画像を読影した医師が、診断所見及びその診断所見に関係する病変部位の位置を入力し、診断所見と病変部位とを関連付けた診断レポートを出力する診断レポート出力装置が開示されている。
特開２００３−２９６４５１号公報

しかし、特許文献１の診断レポート出力装置では、診断所見及び病変部位を医師が手入力するため、その入力作業が煩雑であった。また、診断レポートにＸ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置が撮影した医用画像を添付しても、その診断レポートを見る者、例えば患者や健康診断の受診者が、医用画像を読影することは困難であった。

本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、医用画像に関する医療情報を自動出力する技術を提供することを目的とする。更に、医用画像の読影に不慣れな者が、より理解しやすい医療情報の提供を目的とする。

前記目的を達成するために、本発明にかかる医用画像診断支援システムは、医用画像に含まれる関心領域の特徴量と医療情報とが、互いに関連付けられて格納される医療情報格納手段と、前記医療情報を提供するために参照される参照医用画像が入力される画像入力手段と、前記参照医用画像に含まれる前記関心領域を抽出する関心領域抽出手段と、前記関心領域を計測して前記特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段が算出した前記特徴量に基づいて前記医療情報格納手段を検索し、前記医療情報を抽出する医療情報検索手段と、前記医療情報検索手段が抽出した前記医療情報を出力する処理結果出力手段と、を備えることを特徴とする。

より好ましくは、前記参照医用画像を画像処理し、前記関心領域と前記関心領域ではない領域とを区別して表示した処理結果画像を生成する画像処理手段を、更に備え、前記処理結果出力手段は、前記処理結果画像を出力する。

更に好ましくは、前記処理結果出力手段は、前記参照医用画像と前記処理結果画像とのうちの少なくとも一つと、前記医療情報検索手段が抽出した前記医療情報と、が記載された報告書を作成する。

本発明によれば、医用画像に関する医療情報を自動出力する技術を提供することができる。更に、医用画像の読影に不慣れな者が、より理解しやすい医療情報を提供することができる。

以下、添付図面に従って本発明に係る医用画像診断支援システムの好ましい実施の形態について詳説する。

図１は、本発明を適用した医用画像診断支援システム１のハードウェア構成を示すブロック図である。

医用画像診断支援システム１は、被検体を撮影して得られる医用画像データを分析し、その分析結果に応じた医療情報を表示した画像分析結果報告書を出力する報告書作成端末装置１０と、画像分析結果報告書に記載される医療情報と、医用画像データと、被検体情報とが格納されたデータベース（以下「ＤＢ」と記載する。）サーバ２０と、被検体を撮影して医用画像データを生成するＸ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、超音波画像装置、陽電子放出型ＣＴ装置等の医用画像撮影装置３０とを備える。上記の各構成要素は、構内ネットワーク、インターネット、電話回線網、及び無線通信網等含む通信ネットワーク５０に接続される。また、情報端末装置、例えば、端末装置９０、携帯電話９１、及びＰＤＡ（Personal Digital Assistance）９２は、通信ネットワーク５０を介して報告書作成端末装置
１０に接続される。

報告書作成端末装置１０は、各構成要素の動作を制御する中央処理装置（以下「ＣＰＵ」と記載する。）１１と、医用画像診断支援システム１の制御プログラムが格納される主メモリ１２と、医用画像データ、ＣＡＤ（Computer Aided diagnosis）プログラム、医用画像診断支援プログラム等が格納される磁気ディスク１３と、表示用データを一時記憶する表示メモリ１４と、この表示メモリ１４からの表示用データに基づいて画像を表示するディスプレイ１５と、ジョイスティック、タッチパネル、トラックボール、マウス等を含むポインティングデバイス１６及びポインティングデバイスコントローラ１７、各種パラメータ設定用のキーやスイッチを備えたキーボード１８と、画像分析結果報告書を印刷するプリンタ１９とを備え、上記各構成要素は、共通バスにより互いに接続される。この実施の形態では、主メモリ１２以外の記憶装置として、磁気ディスク１３のみが接続されているが、これ以外にＦＤＤ、外付けハードディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、光磁気ディスク（ＭＯ）ドライブ、ＺＩＰドライブ、ＰＤドライブ、ＤＶＤドライブ等が接続されても良い。

図２は、ＤＢサーバ２０に格納された医療情報ＤＢ２１、医用画像ＤＢ２２及び被検体情報ＤＢ２３の構造を示す模式図である。

医療情報ＤＢ２１には、内臓脂肪面積の多少に応じた医療情報が格納された肥満情報テーブル、肺野領域の病巣候補陰影の位置及び大きさに応じた医療情報が格納された病巣候補陰影情報テーブル、及び肺野領域に対する肺気腫領域の割合に応じた医療情報が格納された肺気腫情報テーブルが格納される。

医用画像ＤＢ２２には、各被検体に固有の被検体ＩＤと、その被検体を撮影して得られた医用画像データとが、互いに関連付けられて格納される。

被検体情報ＤＢ２３には、被検体ＩＤと、被検体の氏名、住所、メールアドレス等とが、互いに関連付けて格納される。

以下、図３乃至６に基づいて、図１の医用画像診断支援システム１の動作例について説明する。

図３は、図１の医用画像診断支援システム１が、被検体の臍位置における腹部断面上の内臓脂肪面積を特徴量として算出し、この内臓脂肪面積に基づいて画像分析結果報告書を
出力する動作を示すメインフローチャートである。図４は、図３の一工程である処理結果確認において表示される画面表示の例を示す模式図である。図５は、図３の一工程である報告書データ生成処理を詳述したフローチャートである。図６は、図３のメインフローによって出力される画像分析結果報告書の一例を示す模式図である。以下、図３のメインフローの詳細をステップ順に説明する。

（ステップＳ３０）
まず、報告書作成端末装置１０のディスプレイ１５に、図示はしないものの被検体ＩＤの入力を受付ける画面が表示される。そこで、画像分析結果報告書を作成する操作者は、被検体ＩＤを入力する。すると、被検体ＩＤと関連付けて医用画像ＤＢ２２に格納された医用画像データが、報告書作成端末装置１０の主メモリ１２又は磁気ディスク１３に入力される。医用画像データは、医用画像ＤＢ２２に予め格納しておき、この医用画像ＤＢ２２から読み出してもよいし、報告書端末装置１０が、通信ネットワーク５０を介して医用画像撮影装置３０から受信してもよい。このステップＳ３０で入力される医用画像データは、被検体の臍位置における全腹腔領域を断層撮影して得られた腹部断層画像データである。

（ステップＳ３１）
入力された医用画像データに基づいて体脂肪計測処理を行う。この体脂肪計測処理では、被検体の臍位置の腹部断面における内臓脂肪面積を特徴量として算出する。また、皮下脂肪面積及びウエスト周囲径も計測する。

具体的には、操作者は、医用画像データに基づいて図４の原画像４１をディスプレイ１５に表示する。操作者は、原画像４１を見ながら内臓脂肪領域と皮下脂肪領域とを判断し、各領域をマウス１６により指定することにより、内臓脂肪領域及び皮下脂肪領域を抽出する。そして、抽出された各領域のデータに基づいて、被検体の臍位置における内臓脂肪面積、皮下脂肪面積、及びウエスト周囲径の各実測値を演算する。また、適宜の画像分析処理を用いて内臓脂肪領域及び皮下脂肪領域を自動抽出し、内臓脂肪面積、皮下脂肪面積、及びウエスト周囲径の実測値を自動演算させてもよい。

（ステップＳ３２）
ステップＳ３１の体脂肪計測処理の結果を確認する。ディスプレイ１５には、原画像４１と、体脂肪計測処理後の処理結果画像４２とが並べて表示される。この処理結果画像４２は、内臓脂肪領域及び皮下脂肪領域の表示色を、他の領域、例えば腹膜領域、筋肉領域、脊髄領域等の表示色と変えることにより、内臓脂肪領域及び皮下脂肪領域を特徴的に表示する。更に、内臓脂肪領域及び皮下脂肪領域の各表示色を変えて、内臓脂肪領域と皮下脂肪領域とを区別させてもよい。

（ステップＳ３３）
ステップＳ３１で行った体脂肪計測結果に基づき、報告書データを生成する。この報告書データ生成処理を図５及び図６に従って詳述する。

（ステップＳ５００）
報告書データ生成処理を開始すると、所定の書式の報告書フォーマット６０が磁気ディスク１３から読み出される。

（ステップＳ５０１）
報告書フォーマット６０の所定欄に、報告書作成日付が自動入力される。

（ステップＳ５０２）
被検体の氏名等の被検体情報が、報告書フォーマット６０の所定欄に自動入力される。被検体情報は、医用画像データに被検体情報が含まれている場合には、医用画像データから取得しても良い。また、医用画像データに含まれる被検体ＩＤに基づいて被検体情報ＤＢ２３を検索し、被検体情報を取得しても良い。

（ステップＳ５０３）
報告書フォーマット６０の所定欄に、処理結果画像４２が入力される。

（ステップＳ５０４）
報告書フォーマット６０の所定欄６１に、ステップＳ３１の計測結果、すなわち内臓脂肪面積、皮下脂肪面積、ウエスト周囲径等の物理量が入力される。入力される物理量は、内臓脂肪面積、皮下脂肪面積、ウエスト周囲径の全てを入力する必要はなく、操作者が適宜選択してもよい。

（ステップＳ５０５）
報告書作成端末装置１０は、ステップＳ３１で計測した内臓脂肪面積が、１００ｃｍ² 未満であるか否かを判定する。そして、１００ｃｍ² 未満であれば、医療情報ＤＢ２１の肥満情報テーブルから「異常なし用のコメント」を取得し、報告書フォーマットの所定欄６２に「異常なし用のコメント」を入力する。その後、報告書データ生成処理を終了し、ステップＳ３４へ進む。

（ステップＳ５０６）
報告書作成端末装置１０は、ステップＳ３１で計測した内臓脂肪面積が、１００ｃｍ² 以上１５０ｃｍ² 未満であるか否かを判定する。そして、内臓脂肪面積がこの範囲にあれば、肥満情報テーブルから「軽度肥満用のコメント」を取得し、報告書フォーマット６０の所定欄６２に「軽度肥満用のコメント」を入力する。その後、報告書データ生成処理を終了し、ステップＳ３４へ進む。内臓脂肪面積が１００ｃｍ²以上１５０ｃｍ² 未満でなければ、ステップＳ５０７へ進む。

（ステップＳ５０７）
報告書作成端末装置１０は、ステップＳ３１で計測した内臓脂肪面積が、１５０ｃｍ² 以上２００ｃｍ² 未満であるか否かを判定する。そして、内臓脂肪面積範囲にあれば、肥満情報テーブルから「中等度肥満用のコメント」を取得し、報告書フォーマット６０の所定欄６２に「中等度肥満用のコメント」を入力する。その後、報告書データ生成処理を終了し、ステップＳ３４へ進む。内臓脂肪面積が１５０ｃｍ²以上２００ｃｍ² 未満でなければ、ステップＳ５０８へ進む。

（ステップＳ５０８）
このステップでは、ステップＳ３１で計測した内臓脂肪面積が、２００ｃｍ² 以上の場合の処理を示す。報告書作成端末装置１０は、肥満情報テーブルから「高度肥満用のコメント」を取得し、報告書フォーマット６０の所定欄６２に「高度肥満用のコメント」を入力する。その後、報告書データ生成処理を終了し、ステップＳ３４へ進む。

（ステップＳ３４）
報告書作成端末装置１０は、ステップＳ３３で作成した報告書データをプリンタ１９により印刷し、画像分析結果報告書を出力する。図６は、印刷された報告書６０−（ａ）及び報告書６０−（ａ）に追加事項を記載した報告書６０−（ｂ）の例を示す。

報告書６０−（ａ）には、図４の処理結果画像４２が印刷される。また、ステップＳ３１で計測した内臓脂肪面積、皮下脂肪面積、ウエスト周囲径が、所定欄６１に記載される
。さらに、医療情報が所定欄６２に記載される。報告書６０−（ａ）記載される医療情報は、内臓脂肪面積が２５０ｃｍ² である場合に対応した「高度肥満用コメント」である。

また報告書６０−（ｂ）には、報告書６０−（ａ）の記載内容に加えて、処理結果画像４２に含まれる内臓脂肪領域を示す矢印、内臓脂肪に関する詳細な解説、生活改善提案などの追加事項６３が記載される。追加事項は、医療情報ＤＢ２１に格納しておき、報告書作成端末装置１０が医療情報ＤＢ２１を検索し、出力する。

本実施の形態における内臓脂肪面積の各閾値は、上記の値に限定されず、他の値を用いても良い。例えば、内臓脂肪面積の閾値を性別によって変えたり、また臍位置における腹部断面の総面積に占める内臓脂肪面積の割合のように他のパラメータを用いたりしてもよい。

次に、図７乃至１０に基づいて、図１の医用画像診断支援システム１を用いて、病巣候補陰影を抽出し、その病巣候補陰影の位置及び大きさに応じた医療情報を掲載する画像分析結果報告書を作成する処理について説明する。

図７は、医用画像診断支援システム１が、病巣候補陰影を抽出し、その病巣候補陰影の物理量、例えば長径を特徴量として算出し、さらに病巣候補陰影の位置に基づいて分類した後、病巣候補陰影の位置及び長径に応じた医療情報が記載された画像分析結果報告書を出力する動作を示すメインフローチャートである。図８は、図７のメインフローの一工程である処理結果確認において表示される画面表示の例を示す模式図である。図９は、図７の一工程である報告書データ生成処理を詳述したフローチャートである。図１０は、図７のメインフローによって出力される画像分析結果報告書の一例を示す模式図である。以下、図７のメインフローの詳細をステップ順に説明する。

（ステップＳ７０）
ステップＳ３０と同様、報告書作成端末装置１０に、報告書を作成するために参照する医用画像データが入力される。このステップＳ７０で入力される医用画像データは、被検体の胸部を断層撮影して得られた胸部断層画像データである。

（ステップＳ７１）
入力された医用画像データの各領域の短径、長径、円形度、重心等の物理量を演算する適宜の画像解析処理を行い、対象臓器領域、例えば、右肺野、左肺野、縦隔等の認識処理を行う。更に、認識された対象臓器領域の辺縁情報を抽出する。

（ステップＳ７２）
医用画像データに基づいて、画素値（以下「ＣＴ値」と記載する。）、重心方向等の特徴量を演算する適宜の画像解析処理を行い、病巣候補陰影を抽出する。さらに、抽出した病巣候補陰影の位置情報とＣＴ値、長径、短径、面積等の実測値を計測する。病巣候補陰影が存在しない場合は、位置情報及びＣＴ値、長径、短径、面積はゼロとなる。

（ステップＳ７３）
操作者は、ステップＳ７２の病巣候補陰影抽出処理の結果を確認する。図８は、この処理結果を確認する際の画面表示例である。図８のディスプレイ１５には、原画像８１と、この原画像８１にステップＳ７２で抽出された病巣候補陰影の長径及び位置情報に応じた丸印８３が付加された処理結果画像８２とが表示される。

（ステップＳ７４）
ステップＳ７２で検出された病巣候補陰影の位置情報及び長径に基づき、報告書データ
を生成する。この報告書データ生成処理を図９及び図１０に従って詳述する。

（ステップＳ９００乃至ステップＳ９０２）
ステップＳ５００乃至ステップＳ５０２と同様、所定の書式の報告書フォーマット１００が磁気ディスク１３から読み出され、報告書作成日付及び被検体情報が入力される。

（ステップＳ９０３）
報告書フォーマット１００の所定欄１０３に対象臓器辺縁画像及び病巣候補陰影画像が入力される。報告書作成端末装置１０は、ステップＳ７１で抽出された対象臓器辺縁情報及びステップＳ７２で抽出された病巣候補陰影の位置情報等に基づいて、対象臓器の輪郭線及び病巣候補陰影画像が描かれたスケッチ画１０１を生成する。このスケッチ画１０１には、病巣候補陰影画像を囲む丸印１０２も描画される。このスケッチ画１０１及び丸印１０２が、所定欄１０３に入力される。なお、このスケッチ画１０１も、関心領域である病巣候補陰影画像が特徴的に表示された処理結果画像の一種である。

（ステップＳ９０４）
報告書フォーマット１００の所定欄１０４に、ステップＳ７２で計測された病巣候補陰影の物理量、例えば短径、長径、面積、ＣＴ値などが入力される。

（ステップＳ９０５）
ステップＳ７２において抽出した病巣候補陰影の位置情報及び長径に基づいて、病巣候補陰影の有無を判定する。位置情報及び長径がゼロであれば、病巣候補陰影が無いと判定し、医療情報ＤＢ２１の病巣候補陰影情報テーブルから「異常なし用のコメント」を取得し、報告書フォーマット１００の所定欄１０５に「異常なしのコメント」を入力する。その後、報告書データ生成処理を終了し、ステップＳ７５へ進む。位置情報及び長径がゼロでなければ、病巣候補陰影が有ると判定し、ステップＳ９０６へ進む。

（ステップＳ９０６）
報告書作成端末装置１０は、ステップＳ７２で抽出した病巣候補陰影の位置情報に基づいて、その病巣候補陰影の存在位置を判定する。そして、存在位置が縦隔付近か、末梢付近かによって病巣候補陰影を分類する。そして、存在位置が縦隔付近であればステップＳ９０７へ、存在位置が末梢付近であればステップＳ９０８へ進む。なお、病巣候補陰影は、上記の存在位置に代えて、右上肺野、左下肺野等の他の領域に基づいて分類してもよい。

（ステップＳ９０７）
報告書作成端末装置１０は、病巣候補陰影の長径に基づいて病巣候補陰影の大きさを判定する。長径が１０ｍｍ以上であれば、病巣候補陰影情報テーブルから「Ａ専用のコメント（縦隔付近に位置する長径が１０ｍｍ以上の病巣候補陰影に対応したコメント）」を抽出し、報告書フォーマット１００の所定欄１０５に入力する。長径が１０ｍｍ未満であれば、病巣候補陰影情報テーブルから「Ｂ専用のコメント（縦隔付近に位置する長径が１０ｍｍ未満の病巣候補陰影に対応したコメント）」を抽出し、報告書フォーマット１００の所定欄１０５に入力する。その後、報告書データ生成処理を終了し、ステップＳ７５へ進む。

（ステップＳ９０８）
報告書作成端末装置１０は、病巣候補陰影の長径に基づいて病巣候補陰影の大きさを判定する。長径が１０ｍｍ以上であれば、病巣候補陰影情報テーブルから「Ｃ専用のコメント（末梢付近に位置する長径が１０ｍｍ以上の病巣候補陰影に対応したコメント）」を抽出し、報告書フォーマット１００の所定欄１０５に入力する。長径が１０ｍｍ未満であれ
ば、病巣候補陰影情報テーブルから「Ｄ専用のコメント（末梢付近に位置する長径が１０ｍｍ未満の病巣候補陰影に対応したコメント）」を抽出し、報告書フォーマット１００の所定欄１０５に入力する。その後、報告書データ生成処理を終了し、ステップＳ７５へ進む。

（ステップＳ７５）
報告書作成端末装置１０は、ステップＳ７４で作成した報告書データに基づいて、画像分析結果報告書をプリンタ１９により印刷し出力する。図１０は、印刷された画像分析結果報告書の例を示す。

図１０の画像分析結果報告書の所定欄１０３には、ステップＳ９０３で作成したスケッチ画１０１が記載される。また、所定欄１０４には、ステップＳ７２で計測された病巣候補陰影の面積、長径、及び短径の実測値と平均ＣＴ値が記載される。更に、所定欄１０５には、医療情報が記載される。画像分析結果報告書に記載される医療情報は、末梢付近に位置する長径が１０ｍｍ未満の病巣候補陰影に対応した「Ｄ専用のコメント」である。

図１０の画像分析結果報告書には、複数のスケッチ画１０１を記載したが、病巣候補陰影の存在位置が含まれるスケッチ画のみを記載してもよい。また、上記の実施の形態では、病巣候補陰影の長径の閾値を１０ｍｍとしたが、閾値は上記の値に限定されず、他の値を用いても良い。また、上記の実施の形態では、特徴量として病巣候補陰影の長径を算出したが、医用画像データ毎に病巣候補陰影の面積を算出し、その面積の最大値を病巣候補陰影の特徴量としてもよい。また、操作者が適宜、閾値や、病巣候補陰影の存在位置を判定する条件を設定変更したり、それにあった医療情報（コメント）を入力したりできるよう構成されても良い。

次に、図１１乃至１４に基づいて、図１の医用画像診断支援システム１を用いて、医用画像データに基づいて低濃度吸収値領域（Low attenuation area、以下「ＬＡＡ」と記載する。）の体積と肺野領域の体積とを計測し、肺野領域の体積に占める全ＬＡＡ領域の体積の割合を特徴量として算出し、その特徴量に応じた医療情報を掲載した画像分析結果報告書を作成する処理について説明する。

図１１は、医用画像診断支援システム１が、医用画像データの入力を受付けた後、ＬＡＡを抽出して特徴量を算出し、画像分析結果報告書を出力する動作を示すメインフローチャートである。図１２は、図１１の一工程である処理結果確認において表示される画面表示の例を示す模式図である。図１３は、図１１の一工程である報告書データ生成処理を詳述したフローチャートである。図１４は、図１１のメインフローによって出力される画像分析結果報告書の一例を示す模式図である。以下、図１１のメインフローの詳細をステップ順に説明する。

（ステップＳ１１０乃至ステップＳ１１１）
ステップＳ７０、Ｓ７１と同様、報告書作成端末装置１０に、画像分析結果報告書を作成するために参照される医用画像データが入力される。この医用画像データは、被検体の胸部を連続して断層撮影した複数のスライスを含む胸部断層画像データである。次に、医用画像データの各領域の短径、長径、円形度、重心等の物理量を演算する適宜の画像解析処理を行い、対象臓器領域の認識処理を行う。更に、認識された対象臓器領域の辺縁情報を抽出する。

（ステップＳ１１２）
入力された医用画像データに基づいて、ＬＡＡの抽出処理を行う。一般に、肺気腫領域ではＬＡＡが特徴的に認められるため、ＬＡＡを抽出することにより、肺気腫の部位を推
定することができる。

具体的には、ＣＴ値等に基づいて適宜の画像解析処理を行い、ＬＡＡを自動抽出させてもよいし、操作者がマニュアルで抽出しても良い。ＬＡＡを自動抽出させた結果に基づいて以下の各処理を行った場合には、肺気腫の疑いがある旨の画像分析結果報告書が作成される。

本実施の形態では、操作者が、原画像１２１をディスプレイ１５に表示させ、その原画像１２１を見ながら肺気腫であると診断した領域の辺縁をマウス１６を用いて指示することにより、肺気腫領域を抽出し、肺気腫に関する画像分析結果報告書を作成する。

この肺気腫領域の抽出は、連続する複数のスライス毎に撮影された原画像１２１のうち、肺野領域を含む全ての原画像１２１について行う。そして、原画像１２１毎に計測した肺野領域の面積及び肺気腫領域の面積を積分し、肺野領域の体積及び肺気腫領域の体積を演算する。その後、肺野領域の体積に占める肺気腫領域の体積の割合を算出する。

（ステップＳ１１３）
操作者は、ステップＳ１１２の肺気腫領域抽出処理の結果を確認する。図１２は、この処理結果を確認する際の画面表示例である。図１２のディスプレイ１５には、原画像１２１と、ステップＳ１１２で抽出された肺気腫領域１２３の表示色を他の肺野領域と変えた処理結果画像１２２とが表示される。

（ステップＳ１１４）
ステップＳ１１２で算出された肺気腫領域の割合に応じた報告書データを生成する。この報告書データ生成処理を図１３及び図１４に従って詳述する。

（ステップＳ１３００乃至ステップＳ１３２０）
ステップＳ５００乃至ステップＳ５０２と同様、所定の書式の報告書フォーマット１４０が磁気ディスク１３から読み出され、報告書作成日付及び被検体情報が入力される。

（ステップＳ１３３０）
報告書フォーマット１４０の所定欄１４３に、対象臓器辺縁画像及び肺気腫領域画像が入力される。ステップＳ１１１で抽出された対象臓器辺縁情報に基づいて対象臓器の輪郭線を描画したスケッチ画１４１を入力する。そのスケッチ画１４１には、ステップＳ１１２で抽出された肺気腫領域画像１４２も描画される。このスケッチ画１４１も、関心領域、すなわち肺気腫領域が他の領域と区別して表示された処理結果画像の一種である。

（ステップＳ１３４０）
報告書フォーマット１４０の所定欄１４４にステップＳ１１２で抽出された肺気腫領域の割合及び物理量等が入力される。

（ステップＳ１３５０）
報告書作成端末装置１０は、肺気腫の有無を判定する。ステップＳ１１２において算出した肺気腫領域の割合がゼロであれば、医療情報ＤＢ２１の肺気腫情報テーブルから「異常なし用のコメント」を取得し、報告書フォーマット１４０の所定欄１４５に「異常なしのコメント」を入力する。その後、報告書データ生成処理を終了し、ステップＳ１１５へ進む。割合がゼロでなければ、ステップＳ１３６０へ進む。

（ステップＳ１３６０）
報告書作成端末装置１０は、ステップＳ１１２で検出した肺気腫領域の割合が０％より
も大きく２０％未満であれば、肺気腫情報テーブルから「軽度肺気腫用のコメント」を抽出し、報告書フォーマット１４０の所定欄１４５に入力する。その後、報告書データ生成処理を終了し、ステップＳ１１５へ進む。割合が０％よりも大きく２０％未満の範囲になければステップＳ１３７０へ進む。

（ステップＳ１３７０）
報告書作成端末装置１０は、肺気腫領域の割合が２０％以上５０％未満であれば、肺気腫情報テーブルから「中等度肺気腫用のコメント」を抽出し、報告書フォーマット１４０の所定欄１４５に入力する。その後、報告書データ生成処理を終了し、ステップＳ１１５へ進む。割合が２０％以上５０％未満の範囲になければ、ステップＳ１３８０へ進む。

（ステップＳ１３８０）
報告書作成端末装置１０は、肺気腫領域の割合が５０％以上であれば、肺気腫情報テーブルから「高度肺気腫用のコメント」を抽出し、報告書フォーマット１４０の所定欄１４５に入力した後、報告書データ生成処理を終了し、ステップＳ１１５へ進む。

（ステップＳ１１５）
報告書作成端末装置１０は、ステップＳ１１４で作成した報告書データに基づいて、画像分析結果報告書をプリンタ１９により印刷し出力する。図１４は、印刷された画像分析結果報告書の例を示す。

図１４の画像分析結果報告書の所定欄１４３には、ステップＳ１３３０で入力された対象臓器のスケッチ画１４１が記載される。スケッチ画１４１には、肺気腫領域画像１４２が描画される。肺気腫領域画像１４２の表示色は、他の領域と変えて特徴的に表示される。また所定欄１４４には、ステップＳ１１２で計測した物理量、例えば、肺野領域の体積、ＣＴ値、肺気腫領域の体積、の他、肺野領域の体積に占める肺気腫領域の体積の割合が記載される。更に、所定欄１４５には、医療情報が記載される。図１４の画像分析結果報告書に記載される医療情報は、肺野領域に占める肺気腫領域の割合が１０％の場合に応じた「軽度肺気腫用コメント」である。

図１４の画像分析結果報告書には、複数のスケッチ画を記載したが、肺気腫領域が含まれるスケッチ画のみを記載してもよい。また、肺気腫領域の割合を示す各閾値は、操作者が適宜変更したり、それに応じた医療情報を入力したりできるよう構成されても良い。

上記の実施の形態では、報告書に内臓脂肪領域を特徴的に表示した処理結果画像や対象臓器の輪郭線と病巣候補陰影画像又は肺気腫領域が描画されたスケッチ画を記載したが、参照医用画像を記載してもよい。

また、上記の実施の形態では、画像分析結果報告書をプリンタ１９で印刷したが、報告書データを被検体が操作する情報端末装置、例えば端末装置９０や、携帯電話９１及びＰＤＡ９２等の携帯端末装置に通信ネットワーク５０を介して送信してもよい。この場合、情報端末装置は、情報端末装置の表示領域の大きさやメモリ容量等に応じて、参照医用画像データ、対象臓器のスケッチ画を含む処理結果画像、特徴量、及びコメント等のうち、一つ又は複数を選択して受信したり、表示したりするようにしてもよい。

さらに、上記の実施の形態では、医用画像診断支援システム１が、体脂肪量、病巣候補陰影、及び肺気腫領域に関する医療情報を提供するとしたが、医療情報はその他の条件に応じて提供されても良い。

図１は、本発明に係る医用画像診断支援システムのハードウェア構成を示すブロック図である。 図２は、ＤＢサーバに格納された各ＤＢの構成を示す模式図である。 図３は、体脂肪に関する画像分析結果報告書を出力する動作を示すメインフローチャートである。 図４は、体脂肪計測処理後に表示される画面表示の例を示す模式図である。 図５は、図３の一工程である報告書データ生成処理を示すフローチャートである。 図６は、体脂肪に関する画像分析結果報告書の一例を示す模式図である。 図７は、病巣候補陰影に関する画像分析結果報告書を出力する動作を示すメインフローチャートである。 図８は、病巣候補陰影抽出処理後に表示される画面表示の例を示す模式図である。 図９は、図７の一工程である報告書データ生成処理を示すフローチャートである。 図１０は、病巣候補陰影に関する画像分析結果報告書の一例を示す模式図である。 図１１は、肺気腫に関する画像分析結果報告書を出力する動作を示すメインフローチャートである。 図１２は、低濃度吸収値領域抽出処理後に表示される画面表示の例を示す模式図である。 図１３は、図１１の一工程である報告書データ生成処理を示すフローチャートである。 図１４は、肺気腫に関する画像分析結果報告書の一例を示す模式図である。

符号の説明

１…医用画像診断支援システム、１０…報告書作成端末装置、１１…ＣＰＵ、１２…主メモリ、１３…磁気ディスク、１４…表示メモリ、１５…ディスプレイ、１６…ポインティングデバイス、１７…ポインティングデバイスコントローラ、１８…キーボード、１９…プリンタ、２０…ＤＢサーバ、２１…医療情報ＤＢ、２２…医用画像ＤＢ、２３…被検体情報ＤＢ、３０…医用画像撮影装置、５０…通信ネットワーク、９０…端末装置、９１…携帯電話、９２…ＰＤＡ

Claims (9)

1. 医用画像に含まれる関心領域の特徴量と、前記特徴量に基づくコメントである医療情報とが、互いに関連付けられて格納される医療情報格納手段と、
   前記医療情報を提供するために参照される参照医用画像が入力される画像入力手段と、
   前記参照医用画像に含まれる前記関心領域を抽出する関心領域抽出手段と、
   前記関心領域を計測して前記特徴量を算出する特徴量算出手段と、
   前記特徴量算出手段により算出された特徴量が複数設定された範囲のうちのどの範囲にあるかを判定する手段と、
   前記特徴量算出手段が算出した前記特徴量に基づいて前記医療情報格納手段を検索し、前記医療情報を抽出する医療情報検索手段であって、前記判定された範囲に応じた医療情報を抽出する医療情報検索手段と、
   前記医療情報検索手段が抽出した前記医療情報を出力する処理結果出力手段と、
   を備えることを特徴とする医用画像診断支援システム。
2. 前記処理結果出力手段は、前記特徴量算出手段により算出された特徴量を前記医療情報とともに出力することを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断支援システム。
3. 前記特徴量は、被検体の臍位置の腹部断面における内臓脂肪面積、皮下脂肪面積及びウエスト周囲径のうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項１又は２に記載の医用画像診断支援システム。
4. 前記特徴量は、病巣候補陰影の位置情報、画素値、重心方向、長径、短径及び面積のうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項１又は２に記載の医用画像診断支援システム。
5. 前記特徴量算出手段において、被検体の胸部領域の病巣候補陰影の位置情報が前記特徴量として計測されると、前記医療情報検索手段は、前記計測された位置情報に基づいた医療情報を抽出することを特徴とする請求項４に記載の医用画像診断支援システム。
6. 前記特徴量は、被検体の肺野領域の体積に占める低濃度吸収値領域の体積の割合であることを特徴とする請求項１又は２に記載の医用画像診断支援システム。
7. 前記参照医用画像を画像処理し、前記関心領域と前記関心領域ではない領域とを区別して表示した処理結果画像を生成する画像処理手段を、更に備え、
   前記処理結果出力手段は、前記処理結果画像を出力する、
   ことを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載の医用画像診断支援システム。
8. 前記処理結果出力手段は、前記参照医用画像と前記処理結果画像とのうちの少なくとも一つと、前記医療情報検索手段が抽出した前記医療情報と、が記載された報告書を作成する、
   ことを特徴とする請求項７に記載の医用画像診断支援システム。
9. 前記医療情報は、患者又は健康診断の受診者向けのコメントであることを特徴とする請求項１から８のいずれかに記載の医用画像診断支援システム。

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