JP2013154162A - 医用画像処理装置、画像診断装置、コンピュータシステム、医用画像処理プログラム、及び医用画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】画像表示に関するユーザの手間の削減。
【解決手段】複数のプリセットが記憶されている。複数のプリセットの各々は観察対象と表示条件との対応関係を規定する。ユーザからの指示に従って医用画像データに関心部分を設定する。設定された関心部分に含まれる画素の画素値を利用して、関心部分に応じた少なくとも一つの候補観察対象に対応する少なくとも一つの候補プリセットを、複数のプリセットの中から選択する。選択された少なくとも一つの候補プリセットを表示する。
【選択図】 図９

Description

本発明の実施形態は、医用画像処理装置、画像診断装置、コンピュータシステム、医用画像処理プログラム、及び医用画像処理方法に関する。

医療分野において、２次元画像データ及び３次元画像データ等の医用画像データが様々な画像診断装置により収集されている。これら画像診断装置は、医療分野においてモダリティと呼ばれている。画像診断装置としては、Ｘ線診断装置、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（ＣＴスキャナ）、磁気共鳴イメージング装置、超音波診断装置、及び陽電子放出断層撮影装置（ＰＥＴスキャナ）等が知られている。２次元画像としては、一般的なＸ線画像のみに限定されず、３次元画像データ（すなわち、ボリュームデータ）から発生される２次元画像をも含む。このような２次元画像としては、例えば、ＣＴスキャンにより得られる「スライス」、ＣＴスキャンからのボリュームデータを多断面再構成（ＭＰＲ）することにより得られる「スラブ」が挙げられる。時系列の３次元検査は、よく知られているように、４次元検査と呼ばれている。４次元検査は、４番目の次元として時間を有している。例えば、腹部器官の時系列パーフュージョンは、４次元動的コントラスト強調ＣＴ（ＤＣＥ−ＣＴ：dynamic contrast enhanced CT）を使用して計測される。また、ＰＥＴスキャナとＣＴスキャナとが組み合わされたＰＥＴ／ＣＴ装置のような、異なるモダリティを組み合わせた画像診断装置が知られている。このような画像診断装置により得られた同一患者に関する複数種類の医用画像を融合することが知られている。融合表示は、５次元検査と称されることもある。

医用画像表示アプリケーションにおいては、医用画像に基づく表示画像がグレイスケール表示される。モノクロ表示ではグレイスケールが用いられ、カラー表示ではカラースケールが用いられる。以下、説明の簡単のため、医用画像表示アプリケーションにおいては、モノクロ表示が用いられるとする。グレイスケール表示による表示画像の濃度値は、画像診断装置により発生されたオリジナルの医用画像の画素値（例えば、ハンスフィールドユニット（ＨＵ））に復元できる。人間は、陰影をあまり良く識別することができない。人間は、約２０〜３０の濃度差（コントラスト）しか識別することができない。従って、一度に全画素値範囲の画素をグレイスケール表示するのではなく、観察対象が属する画素値範囲の画素に限定してグレイスケール表示されている。表示条件は、慣習的に「ウィンドウ幅」及び「ウィンドウレベル」を含んでいる。ウィンドウレベルは、観察対象の画素値範囲の中心値である。ウィンドウ幅は、観察対象の画素値範囲に規定される。モノクロ表示において、ウィンドウ幅よりも小さい画素値を有する画素は黒で表示され、大きい画素値を有する画素は白で表示される。例えば、骨は密構造を有しており、ＣＴ画像データにおいて骨に対応する画素は高ハンスフィールドユニット（ＨＵ）値を有している。ＣＴ画像データにおいて、骨を高コントラストで表示するために、ウィンドウレベルは例えば、３５０ＨＵ程度の高い値に設定される。骨は良く知られているように１２００ＨＵ程度の広いＨＵ値範囲を占めるので、ウィンドウ幅は相対的に広く設定される。

ここで、特定の組織及び組織性状の種類を観察対象と呼ぶことにする。観察対象とこの観察対象に適した表示条件との組合せは、医用画像処理分野において「プリセット」と呼ばれている。なお、表示条件は、画像表示に関するパラメータであり、ウィンドウレベルとウィンドウ幅とを含んでいる。全てのモダリティにおいて様々なプリセットが記憶されている。ユーザは、様々なプリセットから、観察対象の表示に適したプリセットを観察対象に応じて任意に選択することができる。「プリセット」という用語は、表示条件が初期的に決定され、ユーザ選択のために記憶されるという事実に由来している。しかし、現在の医用画像処理分野においてプリセットという用語は、より一般的に、予め決定されるものでなくても、表示条件の如何なるセットを呼称するものとして用いられている。例えば、幾つかのアプリケーションは、ユーザが観察している期間においてオンザフライ（on-the-fly）方式でウィンドウレベル及びウィンドウ幅を調整したり設定したりする。以下、プリセットという用語は、医療分野の標準的な様式に従って用いられ、初期的に決定された表示条件とオンザフライ方式で決定された表示条件との両方を含むものとする。

種々のモダリティにおいて種々様々な臨床応用技術が開発されている。例えば、ＣＴスキャンは、比較的硬い組織から比較的軟らかい組織まで、種々の組織の検査のために利用される。ＣＴにおいて、ボリュームデータに含まれるボクセルのボクセル値は、非常に広いＨＵ値範囲を占める。結果的に、多くのプリセットが見出され、各々のプリセットが特定の臨床に用いられている。ＣＴ検査及びＭＲ検査においては、臨床対象を強調するために造影剤が用いられる場合がある。モダリティ毎に様々な特性を有する様々な造影剤が開発されている。例えば、特定の造影剤を利用して収集された血管造影画像に最適化されたプリセットがある。これら臨床応用の特性に応じて予め最適化された表示条件が記憶されている。ユーザが適切なプリセットを選択することを支援するために、複数の表示条件は、臨床的に関連する観察対象の名称に関連付けて表示される。

２次元Ｘ線画像及びＣＴボリュームデータに基づくＭＰＲ画像等についてのプリセットとしては、例えば、腹部、腹部血管、血管、骨（硬）、骨（軟）、カルシウム、脂肪、肝臓、肝臓（造影）、肺、縦隔、胸部血管、頭部等が挙げられる。

臨床学的知識の発展及び専門化に伴い、より多くのプリセットが規定され蓄積されている。結果として、膨大な数のプリセットの中から最適なプリセットを選択することは、ユーザにとって困難となる。例えば、プリセットは、被検体、医用画像データの種類、医用画像データの校正の有無、医用画像データの校正方法、観察対象等に応じてユーザにより選択される。

特開２００６−０６１６０１号公報 米国特許第５９８６６６２号明細書 米国特許出願公開第２００５／００１７９７２号明細書

実施形態の目的は、画像表示に関するユーザの手間を削減することを可能とする医用画像処理装置、画像診断装置、コンピュータシステム、医用画像処理プログラム、及び医用画像処理方法を提供することにある。

本実施形態に係る医用画像処理装置は、複数のプリセットを記憶する部であって、前記複数のプリセットの各々は観察対象と表示条件との対応関係を規定する記憶部と、ユーザからの指示に従って医用画像データに関心部分を設定する設定部と、前記設定された関心部分に含まれる画素の画素値を利用して、前記関心部分に応じた少なくとも一つの候補観察対象に対応する少なくとも一つの候補プリセットを前記複数のプリセットの中から選択する選択部と、前記選択された少なくとも一つの候補プリセットを表示する表示部と、を具備する。

本実施形態に係るコンピュータシステムの構成を示す図。 本実施形態に係るＤＩＣＯＭ規格に準拠したファイルの内部構造を模式的に示す図。 本実施形態に係るＸ線コンピュータ断層撮影装置の外観を示す図。 本実施形態に係るコンピュータの構成を示す図。 図４のコンピュータの詳細な構成を示す図。 本実施形態に係る、腹部に関するプリセットが適用されたＣＴボリュームデータに基づくスラブＭＰＲ画像を示す図。 本実施形態に係る、骨に関するプリセットが適用された図６と同一のＣＴボリュームデータに基づくスラブＭＰＲ画像を示す図。 本実施形態に係る、肺に関するプリセットが適用された図６及び図７と同一のＣＴボリュームデータに基づくスラブＭＰＲ画像を示す図。 図５の処理エンジンにより実行される候補プリセットの表示処理の典型的な流れを示す図。 図９のステップＳ５における処理を説明するための図であり、ユーザにより指定された現在の表示領域が示された、幾つかの主要な器官を含む人体の模式的な輪郭を示す図。 図９のステップＳ５における処理を説明するための図であり、図１０Ａよりもズームインされた表示領域が示された、幾つかの主要な器官を含む人体の模式的な輪郭を示す図。 図９のステップＳ５において行われる、関心部分の指定を説明するための図。 全てのプリセットが表示された従来のリストを示す図。 図５のディスプレイにより表示される、表示画像上の空気領域をユーザがクリックした場合の候補プリセットリストを示す図。 図５のディスプレイにより表示される、表示画像上の骨領域をユーザがクリックした場合の候補プリセットリストを示す図。 図５のディスプレイにより表示される、表示画像上の軟部組織領域をユーザがクリックした場合の候補プリセットリストを示す図。 図５のディスプレイにより表示される、表示画像上の骨領域をユーザがクリックした場合の高度な候補プリセットリストを示す図。 図５のディスプレイにより表示される、表示画像上の軟部組織領域をユーザがクリックした場合の高度な候補プリセットリストを示す図。 図５のディスプレイにより表示される、表示画像上の骨領域をユーザがクリックした場合のさらに高度な候補プリセットリストを示す図。 図５のディスプレイにより表示される、コロナル断面画像上の空気領域をユーザがクリックした場合の候補プリセットリストを示す図。 図５のディスプレイにより表示される、コロナル断面画像上の骨領域をユーザがクリックした場合の候補プリセットリストを示す図。

本実施形態に係る医用画像処理装置は、記憶部、設定部、選択部、及び表示部を有している。記憶部は、複数のプリセットを記憶する。複数のプリセットの各々は観察対象と表示条件との対応関係を規定する。設定部は、ユーザからの指示に従って医用画像データに関心部分を設定する。選択部は、前記設定された関心部分に含まれる画素の画素値を利用して、前記関心部分に応じた少なくとも一つの候補観察対象に対応する少なくとも一つの候補プリセットを前記複数のプリセットの中から選択する。表示部は、前記選択された少なくとも一つの候補プリセットを表示する。

以下、図面を参照しながら本実施形態に係る医用画像処理装置、画像診断装置、コンピュータシステム、医用画像処理プログラム、及び医用画像処理方法について説明する。本実施形態に係る医用画像処理装置は、具体的には、スタンドアローンのコンピュータである。本実施形態に係るコンピュータとしては、パーソナルコンピュータまたはワークステーションが適用可能である。また、医用画像処理装置は、画像診断装置に組み込まれていても良い。医用画像処理プログラムは、医用画像処理装置に幾つかの実施例に要求される機能を実行させる。本実施形態に係る少なくとも一つの機能は、例えば、特定用途向けＩＣ（ＡＳＩＣｓ）等の特定目的の集積回路の形式を有する専門的なハードウェアに実装されても良い。

図１は、本実施形態に係るコンピュータシステム１のネットワーク構成を示す図である。コンピュータシステム１は、医用画像処理装置、画像診断装置、及び関連機器から構成されている。コンピュータシステム１は、３つのネットワーク、すなわち、病院ネットワーク２、遠隔的画像診断装置ネットワーク４、及び遠隔的シングルユーザネットワーク６を有している。病院ネットワーク２は、例えば、複数の画像診断装置、複数のワークステーション１６、共通フォーマットファイルサーバ１８、ファイルアーカイブ２０、及びインターネットゲートウェイ１５を有する。病院ネットワーク２は、画像診断装置として、例えば、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置８、磁気共鳴イメージング装置１０、デジタルラジオグラフィ（ＤＲ）装置１２、及びコンピューテッドラジオグラフィ（ＣＲ）装置等を含んでいる。これら装置は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）２５により相互接続されている。

遠隔的画像診断装置ネットワーク４は、画像診断装置１１、共通フォーマットファイルサーバ１３、及びインターネットゲートウェイ１７を有している。画像診断装置１１としては、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置、磁気共鳴イメージング装置、デジタルラジオグラフィ（ＤＲ）装置、及びコンピューテッドラジオグラフィ（ＣＲ）装置等が適用可能である。なお、図１においては、画像診断装置１１としてＸ線コンピュータ断層撮影装置が例示されている。Ｘ線コンピュータ断層撮影装置１１と共通フォーマットファイルサーバ１３とは、インターネットゲートウェイ１７に接続され、インターネットを介して病院ネットワーク２内のインターネットゲートウェイ１５に接続される。

遠隔的シングルユーザネットワーク６は、ワークステーション２１を含んでいる。ワークステーション２１は、インターネットモデム（図示せず）を有している。ワークステーション２１は、インターネットを介して病院ネットワーク２内のインターネットゲートウェイ１５に接続される。

コンピュータシステム１は、標準化された共通のフォーマットで各種データを送信するように構成される。例えば、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置８は、初期的に、オリジナルの医用画像データセット、例えば、３次元医用画像データセットを発生する。医用画像データセットは、標準的な画像データフォーマットで符号化され、ＬＡＮ２５を介してファイルサーバ１８に送信される。ファイルサーバ１８は、医用画像データセットをファイルアーカイブ２０に記憶する。放射線技師、顧問医、あるいは、研究者等のユーザは、複数のワークステーション１６のうちの何れかで業務を行う。ユーザは、ワークステーション１６を介して所望の医用画像データセットをファイルサーバ１８に要求する。ファイルサーバ１８は、要求された医用画像データセットをアーカイブ２０から読み出し、読み出された医用画像データセットをＬＡＮ２５を介して要求元のワークステーション１６に提供する。同様に、遠隔的画像診断装置ネットワーク４または遠隔的シングルユーザネットワーク６内のコンピュータ１１，２１は、ユーザからの指示に従って、アーカイブ２０あるいはネットワーク１内の他の装置に記憶されている医用画像データセットを要求し、要求した医用画像データセットを受信することができる。

ワークステーション１６，２１上であるいはワークステーション１６，２１を介して実行されるソフトウェアは、共通の画像データフォーマットで構成される。標準的な画像データフォーマットにより、コンピュータ１６，２１、ファイルサーバ１３，１８、及びファイルアーカイブ２０と画像診断装置８，１０，１１，１２，１４とは、医用画像データセットを共有することができる。

現在、医用画像表示アプリケーションにおいて最も一般的な画像データフォーマットは、慣例的にＤＩＣＯＭと呼ばれる“Digital Imaging and Communications in Medicine”フォーマットであり。ＤＩＣＯＭ規格は、National Electric Manufactures’ Association of Americaにより定められている。

本実施形態に係る医用画像処理は、コンピュータシステム１において利用される。この場合、本実施形態に係る医用画像処理は、スタンドアローンのソフトウェアアプリケーションに、あるいは、医用画像管理システム（ＰＡＣＳ：Picture Archiving and Communication System）に統合されうる。医用画像管理システムは、コンピュータ化された病院内のネットワークである。医用画像管理システムは、単一の中央アーカイブにおいて最適化された異なるデジタル形式を有する複数の医用画像データセットを記憶する。例えば、複数の医用画像データセットは、ＤＩＣＯＭ形式で記憶される。各医用画像データセットは、ファイルアーカイブ２０等に記憶されている名前や生年月日等の患者情報に関連付けられている。ファイルアーカイブ２０は、病院の全てのユーザが必要に応じて医用画像データセットにアクセスできるようにネットワークに接続される。さらに、病院外のユーザは、インターネットを介してファイルアーカイブ２０にアクセスすることが許可されうる。

ユーザは、ワークステーションを介して医用画像データセットにアクセスすることができる。２次元医用画像データセットまたは３次元医用画像データセットに基づく静止画像、または複数の３次元医用画像データセットに基づく動画がワークステーション等により表示される。

本実施形態において医用画像データセットは、医用画像データと当該医用画像データに関する付帯データ（メタデータ）とを含む。医用画像データは画像診断装置等により付帯データに関連付けられる。医用画像データセットは、ＤＩＣＯＭファイルとして扱われる。ＤＩＣＯＭファイルについては、以下で詳細に説明する。

図２は、ＤＩＣＯＭファイル９５の構造を模式的に示す図である。ＤＩＣＯＭファイル９５は、ヘッダ部分９８と画像データ部分９２とを有する。ヘッダ部分９８は、第１のヘッダ部分９４と第２のヘッダ部分９６とに区分されている。画像データ部分９２には、ＤＩＣＯＭ規格に準拠した画像データフォーマットを有する医用画像データが記憶される。ヘッダ部分９８には、医用画像データに関連付けられた付帯データが記憶される。付帯データは、ＤＩＣＯＭ規格において一般に利用され且つ明確に特定可能な細目に関するデータである。細目としては、患者情報、往診情報、検査情報、結果情報、読影情報、共通合成画像情報、及びモダリティ特定情報が知られている。個々の細目に含まれる情報は、義務的、条件付、あるいは、任意である。第２のヘッダ部分９６の細目は、プライベートタグ情報に割り当てられている。プライベートタグ情報においては、ユーザにより任意に細目を決定することができる。プライベートタグ情報は、ユーザが医用画像データに関連付けたい情報であり、かつ、ＤＩＣＯＭ規格により第１のヘッダ部分９４に含有されない情報である。ヘッダ部分９８の典型的な最大サイズは、１６キロバイトであり、ヘッダ部分９８に記憶されるデータ量を制限する。

画像診断装置、ファイルサーバ、ファイルアーカイブ、及びコンピュータ等のコンピュータシステム１に含まれる全ての装置は、ＤＩＣＯＭ規格に従って通信するように設計される。

ヘッダ部分９８には、患者情報に関するデータだけでなく、造影剤の使用の有無、モダリティ、及び線量などの情報に関する付帯データを記憶することもできる。また、ヘッダ部分９８には、オリジナルの３次元医用画像データセットまたは４次元医用画像データセットに基づいて２次元表示画像を発生するための特定の操作プロセスに関する付帯データを記憶することもできる。さらに、ヘッダ部分９８には、技師への指示情報、例示画像、及び医師の所見の臨床レポートのような付帯データを記憶することもできる。医用画像データに関連付けられる付帯データがＤＩＣＯＭファイルのヘッダ部分９８に記憶しきれない場合、この付帯データを記憶するために数個の付加的なＤＩＣＯＭファイルが用いられてもよい。この付加的なＤＩＣＯＭファイルは、医用画像データを含むＤＩＣＯＭファイルに関連付けられる。付帯データは、付加的なＤＩＣＯＭファイルのヘッダ部分だけでなく、画像データ部分に記憶されてもよい。書き込み及び読み出しを共通して実行するために、関連付けられた複数のＤＩＣＯＭファイルが検査毎に生成されてもよい。

例えば、ヘッダ部分には、モダリティ情報、造影剤情報、撮像対象の体部分を規定する解剖学的情報、診断目的、及びユーザの臨床上の地位のうちの少なくとも一つの細目に関する付帯データが記憶されている。具体的には、細目は、以下の通りである。

１．収集モダリティ（画像診断装置）
２．造影剤の使用の有無。使用された場合、造影剤の種類
３．表示条件を制御するグラフィカルユーザインターフェース要素の状態
４．３次元画像データ（ボリュームデータまたはマルチフレーム画像データ）
５．２次元画像データ
６．所定時間に亘って収集された医用信号データ
７．患者識別情報（名前、年齢、及び患者を識別するための他の情報）
８．症例識別情報病院（病院、医師、処置タイプ、及び症例を識別するための他の情報）
９．直接入力された医用観察値または医用測定値
１０．患者の既往歴情報
１１．レポート情報（テキスト、画像、測定値、及び患者の特定位置についての所見に紐付けられた参照情報を含む）
１２．他の読出し可能な情報（例えば、ある医療専門家から他の医療専門家への指示やコメント）
１３．オリジナルの医用画像データセットに含まれる医用画像データまたは他のデータオブジェクトの識別子
１４．オリジナルの医用画像データセットを識別するための検査番号、シリーズ番号、収集番号、または他の管理番号
１５．オリジナルの医用画像データセットの所在を記述するファイル名、ＵＲＬ、ネットワークサーバ識別子、または関連するデータ
１６．透明度やカラーパラメータ等のボリュームレンダリングパラメータ
１７．閾値パラメータ等のサーフェスレンダリングパラメータ
１８．組織セグメンテーションや選択情報
１９．フレーム数、レンダリングの種類、及び動画シーケンスの幾何学的・他の特性
図３は、本実施形態に係る画像診断装置の一例を模式的に示す斜視図である。図３においては、画像診断装置としてＸ線コンピュータ断層撮影装置（ＣＴスキャナ）８が例示されている。Ｘ線コンピュータ断層撮影装置８は、患者５の撮像領域に関する３次元スキャンデータを収集する。患者５の撮像領域は、一つ以上の器官や他の解剖学的特徴を含んでいる。患者５の撮像領域は、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置８の円形開口７内に載置される。Ｘ線コンピュータ断層撮影装置８により患者５の撮像領域に関する生データが収集される。生データは、１２×５１２個の検出素子からの出力データを含んでいる。生データは、ビュー（ｖｉｅｗ）毎に収集される。回転フレームの一回転あたり１０００個のビューが設定される。Ｘ線コンピュータ断層撮影装置８は、収集された生データに基づいて患者５の撮像領域に関する医用画像データを発生する。典型的には、医用画像データは、３次元座標により規定される。この３次元医用画像データは、ボリュームデータまたはマルチスライスデータとして知られている。Ｘ線コンピュータ断層撮影装置８は、３次元医用画像データに基づいて２次元の表示画像を発生する。発生された表示画像は、典型的にはディスプレイに表示される。

Ｘ線コンピュータ断層撮影装置、磁気共鳴イメージング装置、ＰＥＴ装置、及び超音波診断装置等のモダリティは、典型的には、モダリティに応じた画像解像度（すなわち、ボクセルサイズ）を有する。３次元医用画像データのマトリクスサイズは、例えば、検査の種類に応じて異なる。例えば、ボリュームデータは、ｘ軸、ｙ軸、及ぶｚ軸で規定されるデカルト座標に、例えば、５１２×５１２×３２０で配列された１６ビットの複数のボクセルを有する。複数のボクセルは、各軸に沿って０．５ｍｍずつ一定間隔を空けて配列される。これは、実空間上において約２５ｃｍ×２５ｃｍ×１６ｃｍの空間領域に対応する。このサイズは、腎臓、肝臓、腸、脾臓あるいは膵臓等の関心腹部臓器を包含するのに十分である。ボリュームデータは、例えば、画像診断装置等の医用画像処理装置により、横断面画像、コロナル断面画像、及びサジタル断面画像等の断面画像に変換される。なお、横断面は、ｘｙ平面に対応し、コロナル断面は、ｘｚ平面に対応し、サジタル断面は、ｙｚ平面に対応する。

図４は、本実施形態に係る医用画像処理装置２２の構成を模式的に示す図である。医用画像処理装置２２は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）２４、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）２６、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）２８、ハードディスク装置３０、ディスプレイドライバ３２、ディスプレイ３４、ユーザ入出力回路（ユーザＩ／Ｏ）３６を有する。ユーザＩ／Ｏ３６は、キーボード３８とマウス４０とに接続されている。これら装置は、共通バス４２を介して接続されている。コンピュータ装置２２は、さらに、共通バス４２を介して接続されたグラフィックスカード（ＧＦＸ）４４を有している。グラフィックスカード４４は、図４に示していないが、グラフィックス処理装置（ＧＰＵ）とＧＰＵに結合されたランダムアクセスメモリ（ＧＰＵメモリ）とを含んでいる。

ＣＰＵ２４は、ＲＯＭ２６、ＲＡＭ２８、またはハードディスク装置３０に記憶されているプログラム命令を実行し、医用画像データセットを処理する。医用画像データセットは、ＲＡＭ２８、または、ハードディスク装置３０に記憶されている。ＲＡＭ２８とハードディスク装置３０とをまとめてシステムメモリと呼ぶことにする。ＧＰＵは、プログラム命令を実行し、ＣＰＵからの医用画像データセットを受け取り、受け取った医用画像データセットに医用画像処理を施す。

図５は、図４の医用画像処理装置の詳細な構成を示す図である。図５において図４のＲＡＭ２８とハードディスク装置３０とは、まとめてシステムメモリ４６として示されている。医用画像データセットは、画像診断装置から伝送され、システムメモリ４６に記憶される。医用画像処理装置２２内の装置間のデータ転送ルートを示すのを支援するために、共通バス４２は、図５において、複数の分離された共通バス４２ａ〜４２ｄにより示される。第１の共通バス４２ａは、システムメモリ４６とＣＰＵ２４とを接続する。第２の共通バス４２ｂは、ＣＰＵ２４とグラフィックスカード４４とを接続する。第３の共通バス４２ｃは、グラフィックスカード４４とディスプレイ３４とを接続する。第４の共通バス４２ｄは、ユーザＩ／Ｏ３６とＣＰＵ２４とを接続する。ＣＰＵ２４は、ＣＰＵキャッシュ５０を含む。グラフィックスカード４４は、ＧＰＵ５４とＧＰＵメモリ５６とを含む。ＧＰＵ５４は、高速グラフィック処理インターフェース６０、ＧＰＵキャッシュ入出力コントローラ（ＧＰＵキャッシュＩ／Ｏ）６２、処理エンジン６４、及び表示入出力コントローラ（表示Ｉ／Ｏ）６６を含む。処理エンジン６４は、本実施形態に係る医用画像処理を実行する画像処理部として機能する。処理エンジン６４は、例えば、医用画像データに基づいて表示画像を発生する。

本実施形態において、医用画像処理装置２２に実装される医用画像処理プログラムは、ＣＰＵ２４及びＧＰＵ５４の動作を制御するために利用される。医用画像処理プログラムは、例えば、固体記憶装置や記憶媒体（ディスクやテープによる磁気記憶媒体、光学記憶媒体、あるいは光磁気記憶媒体等）のようなデータ記憶媒体に記憶される。あるいは、医用画像処理プログラムは、伝送媒体（例えば、電話通信路、ラジオ通信路、あるいは、光学通信路のようなデータ記憶媒体を有する媒体）によりＣＰＵ２４及びＧＰＵ５４に供給されてもよい。

以下、医用画像処理装置２２による医用画像処理について詳細に説明する。

本実施形態に係る医用画像処理は、プリセットの表示に関する。プリセットは、観察対象と表示条件との対応関係を規定する。観察対象としては、解剖学的部位、組織性状、及び医用用品等が挙げられる。解剖学的部位は、器官、臓器、部位等の生体組織を意味する。解剖学的部位としては、例えば、腹部、肺、腹部血管、脂肪、縦隔、骨、肝臓、胸部血管、頭部等が挙げられる。組織性状は、人体組織の性状を意味する。組織性状としては、例えば、癌、石灰、繊維化等が挙げられる。医用用品としては、例えば、カテーテル、ガイドワイヤ、バルーン、ステント、造影剤、薬物等が挙げられる。疾患関連物質は、疾患により人体に形成される物質である。表示条件は、ウィンドウレベルとウィンドウ幅との組合せである。ウィンドウレベルは、観察対象の画素値範囲の中心値である。ウィンドウ幅は、観察対象の画素値範囲に規定される。表示条件は、観察対象毎に最適な値に予め設定されている。これら複数のプリセットは、システムメモリ４６やＧＰＵメモリ５６等に記憶されている。

複数のプリセットは、ディスプレイ３４にリスト形式で表示される。ユーザは、例えば、表示されているプリセットリストの中の所望のプリセットを、キーボード３８やマウス４０等の入力デバイスを操作することにより選択することができる。例えば、移動可能なスクリーンアイコンをマウスやトラックパッド等により移動し、ポイント、クリック、タッチスクリーン、あるいは他の操作を行うことにより、所望のプリセットを選択することができる。

選択されたプリセットは、ディスプレイ３４に表示される。例えば、選択されたプリセットは、ウィンドウレベル及びウィンドウ幅等の表示条件が示されたヒストグラムとして表示される。ヒストグラムは、医用画像データの画素値の頻度分布である。表示条件は、ユーザにより入力デバイス３８，４０を介して手動的に調整することができる。調整後の表示条件値は、新たなプリセットに設定される。例えば、解剖学的部位の観察を進めるに従ってユーザは、局所的な解剖学的構造間の境界が高コントラストで表示されるように表示条件を調整しても良い。人体が非常に多くの種類の解剖学的組織を有しているので、画像内のコントラストを明瞭にするために様々な種類の造影剤が導入される。その結果、プリセットの数が増大する。さらに、ベンダー及びユーザが多くの専門的なプリセットを追加していくことで、プリセットの数は膨大になる。

例えば、ＣＴ画像について利用されるプリセットは次の観察部位について用意されている。（１）腹部、（２）カルシウム、（３）肺、（４）腹部血管、（５）脂肪、（６）縦隔、（７）骨（硬）、（８）肝臓、（９）胸部血管、（１０）骨（軟）、（１１）肝臓（造影）、（１２）頭部。

図６、７、及び８は、同一の医用画像データに異なるプリセットを適用することにより発生された表示画像を示す図である。なお図６、図７、及び図８の医用画像データは、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置により発生されたＣＴボリュームデータであり、表示画像はＣＴ画像データに基づくスラブＭＰＲ画像である。図６、７、及び８において各表示画像には医用画像データに基づくヒストグラムＨ１，Ｈ２，Ｈ３が表示されている。各ヒストグラムＨ１，Ｈ２，Ｈ３には、表示条件が示されている。なお、表示画像は、処理エンジン６４により医用画像データに基づいて発生される。

図６は、腹部に関するプリセットが適用されたＣＴボリュームデータに基づくスラブＭＰＲ画像を示している。図６のスラブＭＰＲ画像には、腹部に適切なウィンドウレベル及びウィンドウ幅が示されたヒストグラムＨ１が表示されている。この図６を見れば明らかなように、このスラブＭＰＲ画像は、腹部に関する複数の解剖学的構造を区別することができる。腹部に関する複数の解剖学的構造は、相対的に近いＨＵ値を有している。そのため、腹部に適切なウィンドウ幅及びウィンドウレベルはかなり狭い範囲に収束している。例えば、腹部に適切なウィンドウレベルは５０ＨＵに設定され、腹部に適切なウィンドウ幅は４００ＨＵに設定される。この場合、５０ＨＵを中心とした４００ＨＵのＨＵ値範囲に属する画素が２５６段階のグレイの陰影で表示される。−１５０ＨＵ未満のＨＵ値を有する画素は黒で表示され、２５０ＨＵより大きなＨＵ値を有する画素は白で表示される。

図７は、骨に関するプリセットが適用された図６と同一のＣＴボリュームデータに基づくスラブＭＰＲ画像を示している。図７においては、骨に適切なウィンドウレベル及びウィンドウ幅が示されたヒストグラムＨ２が表示されている。骨は高いＨＵ値を有していることが知られている。従って、ウィンドウ幅及びウィンドウレベルは、相対的に高い値に設定される。例えば、骨に適切なウィンドウレベルは３５０ＨＵに設定され、骨に適切なウィンドウ幅は１２００ＨＵに設定される。この場合、骨が密になるほどスラブＭＰＲ画像においてより白く表示される。骨の周囲の解剖学的特徴は識別できるが、明るいグレイで均一に表示される。非骨構造が属する濃度値の範囲が狭いので、非骨構造間の違いを識別することはできない
図８は、肺に関するプリセットが適用された、図６及び７と同一のＣＴボリュームデータに基づくスラブＭＰＲ画像を示している。図８においては、肺に適切なウィンドウレベル及びウィンドウ幅が示されたヒストグラムＨ３が表示されている。肺は多くの空気を含んでいるので、スラブＭＰＲ画像において、肺内の空気と微小な内部脈管との間でコントラストを示すことが重要である。図８を見れば明らかなように、肺とそれに関連する脈管とは容易に区別することができる。他の様々な解剖学的領域は一律に白で表示され、従って、これらの間の区別は困難である。

本実施形態に係る医用画像処理装置２２は、システムメモリ４６やＧＰＵメモリ５６に記憶されている全てのプリセットをディスプレイ３４に表示するのではない。医用画像処理装置２２は、ユーザにより入力デバイス３８，４０等を介して指定された関心部分に適した少なくとも一つのプリセットを全てのプリセットの中から選択し、選択された少なくとも一つのプリセットのみを表示する。例えば、ユーザが初期的な表示画像上の関心部分をマウスによりクリックした場合、医用画像処理装置２２は、クリックされた関心部分の画素値に基づいて、その関心部分に対応する観察部位の候補を同定し、同定された観察部位の候補に対応するプリセットを表示する。表示されたプリセットは、ユーザ選択に供される。すなわち、ユーザ選択に供されるプリセットは、ユーザが指定された関心部分に好適なプリセットの候補である。従って、以下、ユーザ選択に供されるプリセットを候補プリセットと呼ぶことにする。ユーザは、表示された候補プリセットの中から最適なプリセットを入力デバイス３８，４０等を介して指定する。医用画像処理装置２２は、指定されたプリセットに関するウィンドウレベル及びウィンドウ幅に従って医用画像データに基づいて表示画像を発生する。発生された表示画像は、ディスプレイ３４に表示される。前述のように医用画像処理装置２２により実行される候補プリセットの選択処理は、位置ベースの手法であると言える。この自動選択表示により、ユーザ選択に供されるプリセットの数が削減される。

システムメモリ４６及びＧＰＵメモリ５６は、医用画像データに関連付けられている付帯データや画像解析結果を利用して候補プリセットを絞り込むために、プリセットに種々の細目情報を関連付けている。以下の表１は、ＣＴにおいて利用されるプリセットのテーブルの一例である。表１の各プリセットは、そのモダリティ（例えば、ＣＴ、ＭＲ、ＰＥＴ等）、解剖学的部位（全身、頭部、縦隔、腹部、脚、腕等）、造影剤の使用の有無、及びデフォルトプリセットであるか否かに関連付けられている。

表１に示されたテーブルのデータは、ルックアップテーブルとしてシステムメモリ４６及びＧＰＵメモリ５６に記憶されてもよいし、データベースとしてシステムメモリ４６及びＧＰＵメモリ５６に記憶されてもよい。

表１に示されたテーブルは、患者に造影剤が注入されている間に収集された医用画像データに適した３つのプリセット（血管、胸部血管、及び肝臓（血管））を含んでいる。造影剤は、ＣＴスキャンにおいて、高密度の解剖学的部位と同様に表示される。これは、血管等の小さい解剖学的構造を可視化するのに有用である。医用画像データに関連付けられた付帯データは、造影剤の使用の有無に関する情報（有り／無し）を含む。造影剤が注入されている間にデータ収集が行われた場合、付帯データは、造影剤を使用した旨をしめす情報（有り）を含んでいる。このような付帯データは、前述の通り、ＤＩＣＯＭファイルのヘッダ部分に記憶される。造影剤の使用の有無に関する付帯データは、造影剤に適したプリセットを、候補プリセットに含ませたり排除したりするために使用される。ＧＵＩは、造影剤が使用されたか否かを特定するための環境をユーザに提供してもよい。

表１に示すように、医用画像データに関連付けられた付帯データに解剖学的部位が含まれても良い。これにより処理エンジン６４は、ＤＩＣＯＭファイルのヘッダ部分に格納された解剖学的部位に適していないプリセットを自動的に除外することができる。例えば、腹部に関する医用画像データを表示する場合、頭部等の腹部以外の解剖学的部位に関連付けられたプリセットが除外される。ＧＵＩは、ユーザに解剖学的部位を指定するための環境を表示しても良い。この場合、ユーザによる手動入力（例えば、頭部検査を示す情報の入力）に基づいて除外される。

表１に示すように、各モダリティにおいて一つのデフォルトプリセットが設定されている。後述するように、医用画像データを初期的に表示する場合、デフォルトプリセットに対応する表示条件に従って医用画像データに基づく表示画像が表示される。

次に、図９を参照しながら、処理エンジン６４により実行される候補プリセットの表示処理について詳細に説明する。図９は、処理エンジン６４により実行される候補プリセットの表示処理の典型的な流れを示す図である。

ユーザからの入力デバイス３８，４０等を介した本実施形態に係る医用画像処理の開始指示がなされたことを契機として、処理エンジン６４は、医用画像処理プログラムを起動する。ユーザは、例えば、読影対象の検査を入力デバイス３８,４０を介して選択する。以下、選択された検査を読影検査と呼ぶことにする。

ステップＳ１において処理エンジン６４は、ユーザにより入力デバイス３８，４０を介して選択された読影検査に関する医用画像データセットをＧＰＵメモリ５６から読み出す。単一の検査に関する医用画像データセットは、単一のＤＩＣＯＭファイルから読み出されても良いし、複数のＤＩＣＯＭファイルから読み出されても良い。

ステップＳ２において処理エンジン６４は、初期的なプリセットを選択するための検索キーワードで、ステップＳ１において読み出された医用画像データセットのヘッダ部分に格納された付帯データを検索する。検索キーワードは、例えば、モダリティ、造影剤の使用の有無、解剖学的部位等の任意の細目に設定可能である。検索キーワードに関連付けられた初期表示のための付帯データが抽出される。例えば、読影検査が利用したモダリティのデフォルトプリセットで医用画像データを表示する場合、ヘッダ部分に格納された付帯データからモダリティデータが抽出される。ＣＴ検査の場合、モダリティ「ＣＴ」が抽出される。この場合、ＣＴに関するプリセットのみがＧＰＵメモリ５６から読み出され、ＭＲ等のＣＴ以外のモダリティに関するプリセットが読み出されない。検索キーワードは、予め設定されていても良いし、ユーザにより入力デバイス３８,４０を介して設定されても良い。

ステップＳ３において処理エンジン６４は、ステップＳ２において抽出された初期表示のための付帯データに従って初期的なプリセットを、ＧＰＵメモリ５６に記憶されている複数のプリセットの中から特定する。具体的には、処理エンジン６４は、初期表示のための付帯データに関連付けられているプリセットを、ＧＰＵメモリ５６に記憶されている複数のプリセットの中から特定する。処理エンジン６４は、特定されたプリセットを初期的なプリセットに設定する。しかし、複数のプリセットが特定された場合、選択された複数のプリセットの中のデフォルトプリセットが初期的なプリセットに設定される。例えば、初期表示のための付帯データが「ＣＴ」の場合、「ＣＴ」に関連付けられた複数のプリセットのうちのデフォルトプリセットが初期的なプリセットに設定される。特定の表示条件を有するプリセットが、例えば前回のセッションから記憶された操作状態データの一部としてヘッダ部分に記憶されている場合、このプリセットが選択される。選択されたプリセットは、ＧＰＵメモリ５６に登録される。プリセットの名称がヘッダ部分に記憶されている場合、この名称に関連付けられたプリセットが初期的なプリセットとして設定される。初期的なプリセットは、ユーザにより予め設定されたプリセットであっても良い。初期的なプリセットは、実際の又は潜在的なデータ範囲、例えば、その範囲に亘って線形的な感度を有するデータ範囲の全体をカバーするプリセットが選択されても良い。あるいは、初期的なプリセットは、ステップＳ３における初期表示のための付帯データに関連付けられた全てのプリセットの中からユーザにより入力デバイス３８，４０を介して指定されても良い。

ステップＳ４において処理エンジン６４は、初期的なプリセットに対応する表示条件に従って医用画像データに基づいて表示画像を発生する。処理エンジン６４は、表示Ｉ／Ｏを制御して表示画像をディスプレイ３４に表示させる。表示画像が表示されると処理エンジン６４は、ユーザによる表示画像の提示状態の任意の変更を受け付ける。例えば、ユーザは、入力デバイス３８，４０を介してパン（pan）、チルト（tilt）、ズーム（zoom）、及びスカルプ（sculpting：画像操作）のための入力デバイス操作を実行する。処理エンジン６４は、入力デバイス操作に従ってパン、チルト、ズーム、及びスカルプ等の画像操作を実行し、表示画像の提示状態を変更する。これにより、ディスプレイ３４上の表示画像において患者データセットのサブセットが変更される。例えば、全身に関するボリュームデータの場合、このボリュームデータに基づく表示画像の表示範囲は頭部に制限される。また、入力デバイス３８，４０を介したユーザによる特定の器官の選択も画像操作に含めても良い。

ディスプレイ３４の画面は、ステップＳ４ａにおいてユーザが提示状態を変更した結果として、最後のリフレッシュ（refresh）から変更されてもよい。例えば、処理エンジン６４は、ユーザが組織タイプを画像操作した場合、画像操作前の組織タイプに特化したプリセットが適切でないと評価される。ユーザが表示画像の提示状態を操作し、特定の器官を選択した場合、選択された器官に特化したプリセットが適切であると評価される。

図１０Ａ及び図１０Ｂは、画像操作の一例を示す図である。図１０Ａは、幾つかの主要な器官を含む人体の模式図を示している。四角形領域ＲＲは、ユーザにより指定された表示範囲を示している。図１０Ａにおいて表示範囲ＲＲは、肺領域及び心臓領域を包含する縦隔の全体を示している。ユーザは、図１０Ｂに模式的に示すように、表示範囲ＲＲを心臓領域にズームすることにより提示状態を変更することができる。図１０Ｂは、表示領域ＲＲがズームインされていることを除いて図１０Ａと同一である。ユーザは、図９のステップＳ４とステップＳ４ａとの間のループにより示しているように、ディスプレイ３４上の表示画像の提示状態を繰り返し変更することができる。画像操作は、単なるズームのみである必要はなく、例えば、パンを含んでいても良い。画像操作により肺を削除したり、関心対象として心臓を選択したりしても良い。

ステップＳ５において処理エンジン６４は、ユーザによる入力デバイス３８，４０を介した関心部分の指定を待機している。ユーザは、入力デバイス３８，４０を介して、表示画像上の任意の関心部分を指定する。入力された関心部分は、ユーザが関心ある領域を表す。処理エンジン６４は、表示画像上の関心部分に対応する、医用画像データ内の部位を関心部分として設定する。なお、関心部分は、ユーザにより指定された点であっても良いし、ユーザにより指定された点を含む所定サイズの領域であっても良い。

図１１は、関心部分の指定を説明するための図である。図１１に示すように、ステップＳ５においてディスプレイ３４に表示画像Ｉ１が表示されている。図１１において表示画像Ｉ１は、患者の腹部に関する。ユーザは、入力デバイス３８，４０を介してカーソルＩ２を操作し、関心部分を指定する。ディスプレイ３６は、指定された関心部分を示す枠Ｉ３を表示する。これによりユーザは、関心部分の範囲を確認することができる。なお、関心部分の形状は、四角形に限定されず如何なる形状を有していても良い。関心部分の形状及びサイズは、ユーザにより入力デバイス３８，４０を介して任意に設定可能である。

また、関心部分は、カラーで表示されても良い。例えば、血管系に対応する画素には濃い黄色のカラー値が割り付けられ、軟部組織に対応する画素には透明な赤色のカラー値が割り付けられ、骨に対応する画素には淡黄色のカラー値が割り付けられる。ディスプレイ３４は、割り付けられたカラー値に従うカラーで関心部分を表示する。これにより、表示画像上の関心部分と他の領域とが異なる色で表示される。

ステップＳ６において処理エンジン６４は、設定された関心部分に含まれる画素の画素値を利用して、関心部分に応じた少なくとも一つの観察部位に対応する少なくとも一つの候補プリセットを、ＧＰＵメモリ５６に記憶されている複数のプリセットから選択する。以下、ステップＳ６の処理について詳細に説明する。なお、関心部分は、複数の画素から構成される領域であるものとする。まず、処理エンジン６４は、医用画像データ内の関心部分に含まれる複数の画素の画素値を利用して、関心部分に対応する観察部位の候補を決定する。ＧＰＵメモリ５６は、複数の観察部位の各々について観察部位が属する標準的な画素値範囲を関連付けたテーブルを記憶している。以下、このテーブルを観察部位−画素値範囲テーブルと呼ぶことにする。以下の表２は、ＣＴに関する観察部位−画素値範囲テーブルの一例を示している。

表２において観察部位は、画素値（ＨＵ値）範囲に応じて大局的に３つに分類されている。具体的には、−１００より小さいＨＵ値範囲は空気に分類され、−１００から＋１００のＨＵ値範囲は軟部組織に分類され、＋１００より大きいＨＵ値範囲は高密度組織に分類される。空気に属する観察部位としては、肺、縦隔、胸部血管が挙げられる。軟部組織に属する観察部位としては、腹部、胸部血管、肝臓、肝臓（造影）、縦隔、頭部、脂肪が挙げられる。高密度組織に属する観察部位としては、血管、骨（硬）、骨（軟）、カルシウムが挙げられる。

処理エンジン６４は、関心部分に含まれる複数の画素の画素値に基づいて関心部分の画素値を決定する。例えば、処理エンジン６３４は、関心部分に含まれる複数の画素の画素値の統計値を関心部分の画素値に設定する。統計値は、関心部分に含まれる複数の画素の画素値の平均値、中間値、最小値、または、最大値に設定される。処理エンジン６４は、関心部分の統計値を検索キーワードとして観察部位−画素値範囲テーブルを検索し、検索キーワードに関連付けられた観察部位を特定する。なお、統計値のみで観察部位を少数に絞れない場合、処理エンジン６４は、関心部分の統計値の他に、医用画像データにおける関心部分の位置を利用して、関心部分に対応する観察部位を決定する。関心部分の位置としては、例えば、医用画像データに関連付けられた撮像部位と、医用画像データ内の関心部分の位置座標との組合せが挙げられる。撮像部位と標準的な画像データ内の位置座標との組合せに対応する解剖学的部位が経験的に知られている。この対応関係は、ＧＰＵメモリ５６に解剖学的アトラスとして蓄積されていても良いし、テーブルとして蓄積されていても良い。処理エンジン６４は、この対応関係と観察部位−画素値範囲テーブルとを利用して、関心部分の画素値と位置とから観察部位の候補を決定する。なお、撮像部位のデータは、ユーザにより入力デバイス３８，４０を介して入力されても良いし、医用画像データに関連付けられた付帯データから抽出されても良い。

また、処理エンジン６４は、関心部分の統計値でなく、ヒストグラムを利用して関心部分に対応する観察部位を同定しても良い。ヒストグラムは、画素値の頻度分布である。ＧＰＵメモリ５６は、複数の観察部位の各々に標準的なヒストグラムを関連付けたヒストグラムライブラリを記憶している。処理エンジン６４は、関心部分に含まれる複数の画素値に基づいてヒストグラムを計算し、関心部分に関するヒストグラムをヒストグラムライブラリ内の複数の標準ヒストグラムと照合する。そして処理エンジン６４は、関心部分に関するヒストグラムに近似する標準ヒストグラムを特定し、特定された標準ヒストグラムに関連付けられた観察部位を同定する。同定された観察部位が関心部分に対応する候補観察部位に設定される。

候補観察部位が決定されると処理エンジン６４は、決定された候補観察部位に対応するプリセットを、ＧＰＵメモリ５６に記憶されている複数のプリセットの中から選択する。選択されたプリセットが候補プリセットに設定される。このように処理エンジン６４は、関心部分の画素値を利用して候補プリセットを選択する。候補プリセットの数は、一つであっても良いし、複数であっても良い。しかしながら、以下の説明を具体的に行うため複数の候補プリセットが選択されたものとする。

ステップＳ７において処理エンジン６４は、複数の候補プリセットをリスト形式でディスプレイ３４に表示する。複数の候補プリセットは、表示画像に重ねて表示される。複数の候補プリセットは、例えば、ステップＳ５において設定された関心部分の近傍に表示される。複数の候補プリセットのリスト表示については後述する。

ステップＳ８において処理エンジン６４は、ユーザによる入力デバイス３８，４０を介して複数の候補プリセットのうちの単一のプリセットの指定を待機している。ユーザは、複数の候補プリセットの中の関心部分に最適なプリセットを入力デバイス３８，４０を介して指定する。処理エンジン６４は、指定された最適なプリセットに従って医用画像データに基づいて表示画像を発生する。具体的には、まず処理エンジン６４は、ユーザ指定の画像処理を医用画像データし、２次元の医用画像データを発生する。画像処理としては、例えば、ボリュームレンダリング、サーフェスレンダリング、画素値投影処理、多断面再構成（ＭＰＲ）等が挙げられる。そして処理エンジン６４は、指定された最適なプリセットに属する表示条件、すなわち、ウィンドウレベル及びウィンドウ幅を２次元の医用画像データに適用することにより医用画像データの各画素の画素値に濃度変換を施し、このウィンドウレベル及びウィンドウ幅に従う表示画像を発生する。処理エンジン６４は、発生された表示画像をディスプレイ３４に表示する。

以上で、処理エンジン６４により実行される候補プリセットの表示処理が終了する。

このように処理エンジン６４は、関心部分の画素値を利用することにより、医用画像データ内における関心部分に適した候補プリセットに限定して表示することができる。ユーザは、これら少数の候補プリセットの中から最適なプリセットを選択すれば良い。従って本実施形態は、全てのプリセットの中から選択していた従来に比して、ユーザによるプリセットの選択の手間を削減することができる。

なお、ユーザによるプリセットの選択の手間をさらに削減するために、複数の候補プリセットは、信頼度に従う順番で並べて表示されると良い。信頼度は、複数の候補プリセットについて処理エンジン６４により計算される。信頼度は、ユーザにより指定された関心部分が各プリセットに対応する候補観察部位であることの確からしさであると規定される。候補プリセットの信頼度は、例えば、関心部分の統計値と標準画素値とのズレ、医用画像データ内の候補観察部位の占有範囲と標準的な占有範囲とのズレにより規定される。まず、信頼度が関心部分の統計値と標準画素値とのズレにより規定される場合について説明する。標準画素値は、経験的に定められた観察部位が有しうる標準的な画素値である。例えば、前述の観察部位−画素値範囲テーブルにおいて、複数の観察部位の各々に標準画素値が関連付けられている。処理エンジン６４は、観察部位の決定処理において、関心部分の統計値と、決定された候補観察部位に観察部位−画素値範囲テーブルにおいて関連付けられた標準画素値との差分を計算する。この差分値が信頼度に設定される。差分値が小さいほど信頼度が高い。次に、信頼度が医用画像データ内の候補観察部位の占有範囲と標準的な占有範囲とのズレにより規定される場合について説明する。医用画像データ内の候補観察部位の占有範囲は、例えば、候補観察部位が医用画像データ内に占める範囲である。標準的な占有範囲は、例えば、標準的な医用画像データ内において標準的な観察部位が占める範囲である。標準的な占有範囲は、例えば、前述のアトラスにおける複数の観察部位の各々の占有範囲に対応する。観察部位の決定処理において処理エンジン６４は、決定された候補観察部位の占有範囲とこの候補観察部位のアトラスにおける占有範囲との差分の面積を計算する。面積値が信頼度に設定される。面積値が小さいほど信頼度が高い。ステップＳ６において処理エンジン６４は、各候補観察部位について信頼度を計算する。なお、信頼度の種類は、ユーザにより入力デバイス３８，４０を介して任意に設定可能である。ディスプレイ３４は、複数の候補プリセットを候補観察部位の信頼度の順番に従って並べて表示する。例えば、候補プリセットは、候補観察部位の信頼度が高ければ高いほどリストの上に表示される。

候補プリセットの並び替えは、信頼度に従って並び替えのみに限定されない。例えば、候補プリセットは、プリセットの使用回数に従って並び替えられても良い。使用回数は、ユーザ毎、所定期間毎、検査毎等の所定単位で蓄積されたログに基づいて処理エンジン６４により計算される。複数のプリセットの各々は使用回数に関連付けてＧＰＵメモリ５６等に記憶される。

前述の説明においては、ステップＳ６において複数の候補プリセットが選択されるとした。しかしながら、本実施形態はこれに限定されない。例えば、ステップＳ６において処理エンジン６４により単一の候補プリセットが選択される場合もある。ステップＳ７においてディスプレイ３４により、選択された単一の候補プリセットが表示される。あるいは、ステップＳ７においてディスプレイ３４により、選択された単一の候補プリセットに従って医用画像データに基づいて処理エンジン６４により発生された表示画像が即時的にディスプレイ３４に表示されても良い。

ステップＳ８において表示画像が表示された後、ユーザにより入力デバイス３８，４０を介して表示画像上の他の関心部分が指定されても良い。このように再び関心部分が指定された場合、処理エンジン６４は、図９のステップＳ６に戻る。そして処理エンジン６４は、改めて指定された関心部分に適した候補プリセットを選択し、選択された候補プリセットをリスト形式で表示する。

また、ステップＳ８において表示画像が表示された後、ステップＳ４ａが行われても良い。すなわち、ステップＳ８の表示画像の提示状態がユーザにより入力デバイス３８，４０を介して変更されても良い。

候補プリセットは、ステップＳ４ａにおいて行われた提示状態の変更を契機として、あるいは、ステップＳ５における関心部位の設定を契機として更新される。例えば、表示画像がパンまたはズームインされることにより、解剖学的構造が表示領域に出現したり表示領域から消失したりする。ユーザによる入力デバイス３８，４０を介した関心部分の指定を契機としてリフレッシュが行われる。これの仕組みにより、リフレッシュが効率的に行われる。リフレッシュは、例えば、ディスプレイ３４に表示されているＧＵＩ上の分離ボタン等の押下などのユーザによる手動指示を契機として行われうる。

ステップＳ８においてユーザにより選択された最適なプリセットは、医用画像データに関連付けてＧＰＵメモリ５６に保存されるとよい。具体的には、最適なプリセットは、医用画像データセットのヘッダ部分に保存される。これにより、将来において当該医用画像データセットが読み出された場合、最適なプリセットが初期的にあるいはデフォルトで利用可能になる。医用画像データセットの再読み出しが行われた場合、デフォルトのプリセットが使用されても良い。具体的には、同一のユーザが再読み出しを実行する場合、デフォルトのプリセットが使用されても良いし、ユーザに関係なく全てのユーザが再読み出しを実行する場合にデフォルトのプリセットが使用されても良いし、特定のユーザ（ユーザ特化型のデフォルトプリセットを当該医用画像データセットのヘッダ部分に既に記憶していないユーザ）が再読み出しを実行する場合にデフォルトのプリセットが使用されても良い。

ユーザに画素を識別させることを可能とする他のスキームが使用されても良い。例えば、一つの断面画像における個々の画素を「クリックすること」よりも、画素の範囲は、四角形のうちの正対する頂点、円の中心及び外周上の点を識別するためにユーザが２回「クリックすること」、あるいは、他の方法により範囲を特定することにより識別されても良い。範囲は、例えば、親指と人差し指とを用いたジェスチャーによりタッチスクリーンで識別される。範囲の周囲のピクセル（すなわち、表示画像のピクセルに対応する３次元医用画像データ内のボクセル）は全て、識別されたと評価される。

以下、候補プリセットの表示例について説明する。

図１２Ａから図１２Ｇは、候補プリセットの表示例を示す図である。図１２Ａから図１２Ｇに含まれる表示画像は、全て同一の医用画像データに由来している。図１２Ａから図１２Ｇに含まれる表示画像は、患者の腹部のアキシャル断面画像である。各アキシャル断面画像は、ＣＴスキャンによりコンベンショナル形式で収集された生データに基づく表示画像である。候補プリセットのリストは、例えば、ユーザが関心部分を「クリック」することにより表示される。

図１２Ａは、全てのプリセットが表示された従来のリストＬ１を示している。このように全てのプリセットを含むリストＬ１をユーザに示すことは、理想的でない。なぜならば、多くのプリセットをユーザが見ることは、ユーザの時間の無駄だからである。なお、リストＬ１は、リストが長くなることを防止するため、ユーザが任意に設定したカスタムメニューを含んでいない。

図１２Ｂは、表示画像上の空気領域をユーザがクリックした場合の候補プリセットリストＬ２を示す図である。この場合、空気、すなわち、−１００ＨＵ未満のＨＵ値範囲をグレイスケール表示するための候補プリセットが選択され、選択された候補プリセットのリストＬ２がディスプレイ３４に表示される。

図１２Ｃは、表示画像上の骨領域をユーザがクリックした場合の候補プリセットリストＬ３を示す図である。この場合、骨、すなわち、＋１００ＨＵより大きいＨＵ値範囲をグレイスケール表示するための候補プリセットが選択され、選択された候補プリセットのリストＬ３がディスプレイ３４に表示される。

図１２Ｄは、表示画像上の軟部組織領域をユーザがクリックした場合の候補プリセットリストＬ４を示す図である。この場合、軟部組織、すなわち、−１００ＨＵ以上＋１００ＨＵ以下のＨＵ値範囲をグレイスケール表示するための候補プリセットが選択され、選択された候補プリセットのリストＬ４がディスプレイ３４に表示される。

次に図１２Ｅから図１２Ｇを参照しながら、高度に選択された候補プリセットのリストについて説明する。

図１２Ｅは、表示画像上の骨領域をユーザがクリックした場合の高度な候補プリセットリストＬ５を示す図である。図１２ＥのリストＬ５からは、ユーザにより選択された高密度構造のＨＵ範囲に属さないプリセットも削除されている。また、図１２ＥのリストＬ５からは高密度構造に分類される造影剤に関するプリセットが削除されている。例えば、医用画像データが造影剤を使用しないで収集されたことを示すユーザ入力あるいは付帯データを利用して、造影剤に関するプリセットが候補プリセットから除外される。あるいは、前述のように、骨領域の位置を利用して造影剤に関するプリセットが候補プリセットから除外されても良い。

図１２Ｆは、表示画像上の軟部組織領域をクリックした場合の高度な候補プリセットリストＬ６を示す図である。リストＬ６からは、肝臓（造影）に関するプリセットが除外されている。例えば、肝臓（造影）に関するプリセットと腹部血管に関するプリセットとは、医用画像データが造影剤を使用しないで収集されたことを示すユーザ入力あるいは付帯データを利用して除外される。図１２Ｆに示すリストＬ６は、図１２Ｄに示すリストＬ４に比べて、頭部に関するプリセットが除外されている。例えば、軟部組織の位置を利用して、頭部に関するプリセットが除外される。

前述において、候補観察部位は、関心部分の画素値を利用して同定されるとした。しかしながら、候補観察部位は、さらに関心部分についてのセグメンテーションデータを利用して同定されても良い。セグメンテーションデータは、医用画像データにセグメンテーション処理を施すことにより発生される。具体的には、ユーザは、表示画像上の関心部分を入力デバイス３８，４０を介して指定する。処理エンジン６４は、関心部分をシード点に設定し、設定されたシード点に基づいて医用画像データにセグメンテーション処理を施す。具体的には、シード点の周囲の画素を探索し、シード点の画素値に基づく統合条件を満足する画素を統合する。このようにして統合された複数の画素は、シード点の画素に類似する画素の集合であり、関心部分が属する解剖学的部位に関する画素領域であるとみなされる。処理エンジン６４は、この画素領域の画素値及び位置等に基づいて当該画素領域の解剖学的部位を同定する。解剖学的部位としては、具体的には、骨、血管、肺、肝臓、心臓、脳等の人体を構成する全ての構成要素が適用可能である。以下、解剖学的部位の画素領域を解剖学的領域と呼ぶことにする。解剖学的領域と解剖学的部位の識別子との組合せがセグメンテーションを構成する。

セグメンテーション処理を利用する場合、ステップＳ６において、セグメンテーション処理により決定された、関心部分を含む解剖学的領域の画素値に基づいて候補観察対象が決定される。セグメンテーションデータには２つの用途がある。第一の用途において、プリセットを選択するためのＨＵ等の画素値は、ユーザにより指定されたシード点に基づくセグメンテーション処理により決定された解剖学的領域から得られる。例えば、ユーザが関心部分として肝臓領域上の点がクリックされた場合、画素値は、肝臓領域の全体から得られる。第二の用途において、プリセットは、解剖学的類似性に基づいて選択される。例えば、心臓領域上の点がクリックされた場合、肝臓に関するプリセットは除外される。または。心臓に関するプリセットと肝臓に関するプリセットとが異なる色や透明度で表示されてもよい。上述のように、セグメンテーションデータは、予め用意されていても、あるいは、関心部分（または非関心部分）の指定がなされたことを契機として、プリセット選択処理の一部分としてオンザフライで計算されても良い。オンザフライのセグメンテーションは、量的な条件や関心部分のユーザ入力のタイプに応じて実行される。例えば、セグメンテーションは、選択数の上限（または下限）が４，５，６，７，８，９、または１０の場合にのみ行われるとよい。他の例としては、オンザフライのセグメンテーションが消極的な選択の場合にのみ行われてもよい。消極的な選択すなわち非関心部分の選択の場合、消極的な選択の閾値数は、積極的な選択と同数の閾値と同数、例えば、２、３、４，５，６，７，８，９、または１０であると良い。

図１２Ｇは、表示画像上の骨領域をユーザがクリックした場合の高度な候補プリセットリストＬ７を示す図である。リストＬ７に含まれる候補プリセットは、セグメンテーションデータを利用して絞り込まれている。骨領域上の一点がクリックされた場合、クリックされた一点を含む局所領域が関心部分に設定される。処理エンジン６４は、医用画像データにセグメンテーション処理を施し、医用画像データに含まれる複数の解剖学的領域をセグメンテーションする。これにより、関心部分を含む解剖学的領域が骨領域であると認識される。処理エンジン６４は、骨に関するプリセットを候補プリセットから選択し、選択された候補プリセットをディスプレイ３４に表示する。

なお、本実施形態に係る表示画像は、アキシャル断面画像のみに限定されない。例えば、表示画像は、コロナル断面画像やサジタル断面画像であっても良い。また、表示画像は、ボリュームレンダリング画像であっても、サーフェスレンダリング画像であっても、画素値投影画像であっても良い。画素値投影画像としては、最大値投影画像、最小値投影画像、平均値投影画像等が適用可能である。

図１３Ａは、コロナル断面画像上の空気領域をユーザがクリックした場合の候補プリセットリストＬ８の表示例を示す図である。なお、図１３Ａのコロナル断面画像は、図１２Ａから図１２Ｇの医用画像データと同一の腹部に関する医用画像データに基づいて発生されている。リストＬ８には、腹部の空気領域に関する候補プリセットが含まれている。

図１３Ｂは、コロナル断面画像上の骨領域をユーザがクリックした場合の候補プリセットリストＬ９の表示例を示す図である。なお、図１３Ｂのコロナル断面画像は、図１２Ａから図１２Ｇの医用画像データと同一の腹部に関する医用画像データに基づいて発生されている。リストＬ９には、腹部の骨領域に関する候補プリセットが含まれている。

ＭＰＲ画像は、前述の２次元画像と同様に扱われる。ユーザは、選択されたプリセットのリストにおいて、空気や骨に関心があることを示す。非スラブのＭＰＲ画像が用いられた場合、ユーザが例えばマウス等により指し示した点には、オリジナルの医用画像の画素値がそのまま返される。しかしながら、ＭＰＲ画像は、ボリュームデータに含まれる多くのボクセルをサンプリングすることにより生成される。例えば、オリジナルのスライス画像が互いに１ｍｍ間隔で配列されている場合、ユーザは５ｍｍ厚のスラブＭＰＲ画像を構成することができる。この場合、スラブＭＰＲ画像の画素値を決定するのに５枚の画像が用いられることになる。スラブＭＰＲ画像の画素値の決定メカニズムは、投影モードに応じて決定される。一般的に以下の３種類の投影モードがスラブＭＰＲ画像の発生に用いられる。

・ＡｖｅＩＰ（平均値投影）：平均ボクセル値が用いられる。
・ＭＩＰ（最大値投影）：最大ボクセル値が用いられる。
・ＭｉｎＩＰ（最小値投影）：最小ボクセル値が用いられる。

スラブＭＰＲ画像から点をサンプリングする場合、サンプリング点の画素値の収集値を投影モードで計算された値として用いられる。この収集値は、解剖学的領域を可視化するのに適した表示条件を有する候補プリセットを選択するために利用される。

本実施形態は、グレイスケール表示を具体例に挙げて説明したが、カラースケール表示であっても良い。この場合、カラースケール表示に関するウィンドウレベル及びウィンドウ幅の組み合わせが表示条件として用いられる。また、表示条件は、ウィンドウレベル及びウィンドウ幅のみに限定されない。例えば、透明度、画素値に対する濃度値の変化率、画素値に対する透明度の変化率、及びセグメンテーション情報を含んでいても良い。

本実施形態に係る医用画像処理方法とそれに関連する医用画像処理プログラムとは、例えば、ボリュームレンダリングアプリケーションに組み込まれる。

本実施形態に係る医用画像処理方法を実行するための、機械読み取り可能な指示を保持する医用画像処理プログラムが本明細書において開示される。

本実施形態に係る医用画像処理方法を実行するための機械読み取り可能な指示をロード及び実行のための操作可能な医用画像処理装置が本明細書において開示される。

医用画像処理プログラムが本明細書において開示される。本実施形態に係る医用画像処理方法を実行するための、機械読み取り可能な指示を保持する医用画像処理プログラムは、図３の大容量記憶装置ＨＤＤ３０、図３のＲＯＭ２６、図３のＲＡＭ２８、図４のシステムメモリ４６、ＧＰＵメモリ５６、及び図１のサーバ１３，１８に記憶される。また、医用画像処理プログラムは、ＣＤやＤＶＤ、ＵＳＢフラッシュメモリ等の回転盤記憶装置に記憶されても良い。

本実施形態に係る医用画像処理方法を実行するための機械読み取り可能な指示をロード及び実行のための操作可能なコンピュータは、図３のコンピュータ、図４のコンピュータ、及び個々の構成要素である。この個々の構成要素は、例えば、ターミナルまたは図１のコンピュータネットワークシステムの複合装置である。複合装置としては、例えば、医用撮像装置に搭載されるターミナルやコンピュータのちの少なくとも一つに接続されたサーバ１３，１８が挙げられる。

本実施形態に係る画像診断装置としては、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置を主な具体例として挙げた。しかしながら、本実施形態はこれに限定されない。本実施形態に係る画像診断装置は、Ｘ線診断装置、磁気共鳴イメージング装置、超音波診断装置、陽電子放出断層撮影装置（ＰＥＴスキャナ）、単光子放出断層撮影装置（ＳＰＥＣＴスキャナ）、ＰＥＴ／ＣＴ装置等他にも適用可能である。

本実施形態に係る医用画像データは、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置により収集されたＣＴ画像データを主な具体例として挙げた。しかしながら、本実施形態はこれに限定されない。本実施形態に係る医用画像データは、Ｘ線診断装置、磁気共鳴イメージング装置、超音波診断装置、陽電子放出断層撮影装置（ＰＥＴスキャナ）、単光子放出断層撮影装置（ＳＰＥＣＴスキャナ）、ＰＥＴ／ＣＴ装置等他の画像診断装置により収集された医用画像データにも適用可能である。

かくして本実施形態によれば、画像表示に関するユーザの手間を削減することを可能とする医用画像処理装置、画像診断装置、コンピュータシステム、医用画像処理プログラム、及び医用画像処理方法を提供することが実現する。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

２２…医用画像処理装置、２４…中央演算処理装置（ＣＰＵ）、２６…読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、２８…ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、３０…ハードディスク装置、３２…ディスプレイドライバ、３４…ディスプレイ、３６…ユーザ入出力回路（ユーザＩ／Ｏ）、３８…キーボード、４０…マウス、４２…共通バス、４４…グラフィックスカード（ＧＦＸ）、４６…システムメモリ、５０…ＣＰＵキャッシュ、５４…ＧＰＵ、５６…ＧＰＵメモリ、６０…高速グラフィック処理インターフェース、６２…ＧＰＵキャッシュ入出力コントローラ（ＧＰＵキャッシュＩ／Ｏ）、６４…処理エンジン、６６…表示入出力コントローラ（表示Ｉ／Ｏ）。

Claims (21)

1. 複数のプリセットを記憶する部であって、前記複数のプリセットの各々は観察対象と表示条件との対応関係を規定する記憶部と、
   ユーザからの指示に従って医用画像データに関心部分を設定する設定部と、
   前記設定された関心部分に含まれる画素の画素値を利用して、前記関心部分に応じた少なくとも一つの候補観察対象に対応する少なくとも一つの候補プリセットを前記複数のプリセットの中から選択する選択部と、
   前記選択された少なくとも一つの候補プリセットを表示する表示部と、
   を具備する医用画像処理装置。
2. 前記選択部は、前記設定された関心部分に含まれる画素の画素値を利用して、前記少なくとも一つの候補観察対象を決定し、前記決定された少なくとも一つの候補観察対象に対応する前記少なくとも一つの候補プリセットを前記複数のプリセットの中から選択する、請求項１記載の医用画像処理装置。
3. 前記選択部は、前記医用画像データに関連付けられた付帯データをさらに利用して前記少なくとも一つの候補プリセットを選択する、請求項１に記載の医用画像処理装置。
4. 前記ヘッダ付帯データは、モダリティ情報、造影剤情報、撮像対象の体部分を規定する解剖学的情報、診断目的、及びユーザの臨床上の地位のうちの少なくとも一つを含む、請求項３記載の医用画像処理装置。
5. 前記選択部は、前記関心部分についての解剖学的情報を提供するセグメンテーションデータをさらに利用して前記少なくとも一つの候補プリセットを選択する、請求項１記載の医用画像処理装置。
6. 前記表示部は、前記少なくとも一つの候補プリセットを信頼度に応じて並び替えて表示する、請求項１記載の医用画像処理装置。
7. 前記表示部は、前記少なくとも一つの候補プリセットのうちの最も信頼度の高いプリセットを先頭に配置する、請求項６記載の医用画像処理装置。
8. 前記少なくとも一つの候補プリセットは、前記複数の候補プリセットを含み、
   前記複数の候補プリセットは、信頼度に応じて並び替えられ、前記関心部分に最適なプリセットを含む、
   請求項１記載の医用画像処理装置。
9. 前記表示部は、前記少なくとも一つの候補プリセットを、前記関心部分の近傍に表示する、請求項１記載の医用画像処理装置。
10. 前記記憶部は、前記医用画像データに前記少なくとも一つの候補プリセットを関連付けて記憶する、請求項１記載の医用画像処理装置。
11. 前記表示部は、前記少なくとも一つの候補プリセットのうちのユーザにより指定されたプリセットに関する表示条件に従って前記医用画像データに基づく表示画像を表示する、請求項１に記載の医用画像処理装置。
12. 前記表示部は、前記少なくとも一つの候補プリセットが単一の候補プリセットの場合、前記単一の候補プリセットに関する表示条件に従って前記医用画像データに基づく表示画像を即時的に表示する、請求項１記載の医用画像処理装置。
13. 前記記憶部は、前記医用画像データに前記少なくとも一つの候補プリセットのうちのユーザにより指定されたプリセットを関連付けて記憶する、請求項１記載の医用画像処理装置。
14. 前記医用画像データは、ボリュームデータである、請求項１記載の医用画像処理装置。
15. 前記関心部分は、ユーザにより指定された画素に近接する複数の画素を含む、請求項１記載の医用画像処理装置。
16. 前記関心部分は、ユーザにより指定されたシード点に基づくセグメンテーションにより決定された複数の画素を含む、請求項１記載の医用画像処理装置。
17. 前記選択部は、前記画素の画素値として、前記医用画像データ内の前記関心部分に含まれる複数の画素の画素値と前記複数の画素の画素値に基づく統計値とのうちの何れか一方を利用して、前記少なくとも一つの候補プリセットを選択する、請求項１記載の医用画像処理装置。
18. 複数のプリセットを記憶する部であって、前記複数のプリセットの各々は観察対象と表示条件との対応関係を規定する記憶部と、
    被検体に関する医用画像データを発生する画像発生部と、
    ユーザからの指示に従って前記医用画像データに関心部分を設定する設定部と、
    前記設定された関心部分に含まれる画素の画素値を利用して、前記関心部分に応じた少なくとも一つの候補観察対象に対応する少なくとも一つの候補プリセットを前記複数のプリセットの中から選択する選択部と、
    前記選択された少なくとも一つの候補プリセットを表示する表示部と、
    を具備する画像診断装置。
19. ネットワークを介して接続された複数のコンピュータから構成されるコンピュータシステムであって、
    複数のプリセットを記憶する部であって、前記複数のプリセットの各々は観察対象と表示条件との対応関係を規定する記憶部と、
    ユーザからの指示に従って医用画像データに関心部分を設定する設定部と、
    前記設定された関心部分に含まれる画素の画素値を利用して、前記関心部分に応じた少なくとも一つの候補観察対象に対応する少なくとも一つの候補プリセットを前記複数のプリセットの中から選択する選択部と、
    前記選択された少なくとも一つの候補プリセットを表示する表示部と、
    を具備するコンピュータシステム。
20. 観察対象と表示条件との対応関係を規定する複数のプリセットを記憶するコンピュータに、
    ユーザからの指示に従って医用画像データに関心部分を設定する機能と、
    前記設定された関心部分に含まれる画素の画素値を利用して、前記関心部分に応じた少なくとも一つの候補観察対象に対応する少なくとも一つの候補プリセットを、複数のプリセットの中から選択する機能であって、前記複数のプリセットの各々は観察対象と観察対象に応じた表示条件との対応関係を規定する機能と、
    前記選択された少なくとも一つの候補プリセットを表示する機能と、
    を実現させる医用画像処理プログラム。
21. ユーザからの指示に従って医用画像データに関心部分を設定し、
    前記設定された関心部分に含まれる画素の画素値を利用して、前記関心部分に応じた少なくとも一つの候補観察対象に対応する少なくとも一つの候補プリセットを複数のプリセットの中から選択することであって、前記複数のプリセットの各々は観察対象と表示条件との対応関係を規定するものであり、
    前記選択された少なくとも一つの候補プリセットを表示する、
    ことを具備する医用画像処理方法。

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