JP2017080396A - 医用画像診断支援装置、その制御方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、肺野全体のなかで病変部が多く存在する位置をユーザに知らしめることができる仕組みを提供することを目的とする。【解決手段】医用画像データを特定し、複数の断層画像における肺野領域と肺気腫領域を抽出する。断層画像における肺気腫領域の割合を算出し、医用画像データの画像と算出して求められた割合を示す値とを対応付けて表示することの可能な仕組みを提供する。これにより、ユーザに対して肺野領域において肺気腫が多く存在する領域を識別可能な画面を提供することを可能とする。【選択図】図４

Description

医用画像診断支援装置、その制御方法、及びプログラムに関する。

肺気腫とは閉塞性肺疾患の一種で、主にタバコを主原因とする肺胞の破壊が進行した後、含気領域が拡大する病態を示すもので、このような肺気腫の患者数は、近年増加傾向にある。

肺気腫の検査や診断法として主に用いられるのがスパイロメトリーと呼ばれる呼気吸気能力を調べる検査法である。本検査は実際の呼気・吸気量を測定する手法であるが、肺気腫の重症患者では呼吸能力の低下に伴い苦痛を伴う検査となりうる。

そこで近年ではＸ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ ）装置で撮影された医用画像データ（以下、ＣＴ画像とも称する）を用いた定量的な測定法が提唱されている。そのなかでも「Ｇｏｄｄａｒｄ法」と呼ばれる肺気腫の進行の程度をスコア化する手法は簡便であり、幅広く用いられるようになった（非特許文献１）。そのためＧｏｄｄａｒｄ法に則った評価を可能とする解析ソフトウェアが望まれている。

日本呼吸器学会編：ＣＯＰＤ（慢性閉塞性肺疾患）診断と治療のためのガイドライン第２ 版，株式会社メディカルレビュー社，２００４

Ｇｏｄｄａｒｄ法に則った評価手法では上肺野（大動脈弓部付近）、中肺野（気管支分岐部の位置）、下肺野（横隔膜より１〜３ｃｍ上方の位置）の３つの断面を用いて、左右それぞれの肺野におけるＬＡＡ（Ｌｏｗ Ａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎ Ａｒｅａの略でＣＴ画像上の正常肺野領域より明らかに低いＣＴ値を持つ領域のことであり、通常はＣＴ値が−９５０ＨＵ以下の領域がＬＡＡの領域とされる）の面積の割合をスコア化し、その総和を基に慢性閉塞性肺疾患の重症度を判断する。

しかしながら上記で示した左右６箇所の測定は、縦に長い臓器である肺の全体の状態を捉えるものではないため、上記６箇所によるスコア評価に加えて、体軸方向に病態がどのように進展しているか、視覚的かつ直感的判断可能な仕組みを以って診断医に提示できることが好ましい。

そこで本発明は、肺野全体のなかで病変部が多く存在する位置をユーザに知らしめることができる仕組みを提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために、本発明の医用画像診断支援装置は、被検体の医用画像データを取得する取得手段と、前記取得手段で取得された前記医用画像データの複数の断層画像における肺野領域を、前記断層画像ごとに抽出する第１の抽出手段と、前記抽出手段で抽出した前記断層画像における肺気腫領域を抽出する第２の抽出手段と、前記肺野領域における前記肺気腫領域の割合を、前記断層画像ごとに算出する算出手段と、前記算出手段で算出された前記肺気腫領域の割合を示す値と当該値に対応する前記断層画像の位置とが識別可能に、表示部に前記医用画像データの画像と前記肺気腫領域の割合を示す値とを表示するように制御する表示制御手段とを備えることを特徴とする。

本発明によれば、肺野全体のなかで病変部が多く存在する位置をユーザに知らしめることができる仕組みを提供することができる。これにより診断医はＧｏｄｄａｒｄ法で算出される値だけでは読み取れない情報も読み取ることができ、診断の助けとすることができる。

本発明の実施形態における医用画像診断支援装置１００のハードウェア構成の一例を説明する図である。 本発明の実施形態における医用画像診断支援装置１００の機能構成の一例を説明する図である。 本発明の実施形態における処理の流れを説明するフローチャートの一例である。 本発明の実施形態における、医用画像データの画像とグラフが並列して表示されている画面例である。 本発明の第２の実施形態における、医用画像データの画像と、右肺・左肺それぞれのグラフが並列して表示されている画面例である。 本発明の実施形態における、医用画像データの画像の表示サイズの変更に伴い表示サイズが変更されたグラフが並列して表示されている画面例である。 本発明の実施形態における、医用画像データの画像が移動されるに伴い、グラフの表示位置も変更され、医用画像データの画像と並列して表示されている画面例である。 本発明の第３の実施形態における、医用画像データの画像と、右肺・左肺それぞれのグラフが同一のグラフとして表示されている画面例である。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。

まず、図１を用いて、本発明の実施形態における医用画像診断支援装置１００のハードウェア構成を説明する。尚、図１の医用画像診断支援装置１００のハードウェアの構成は一例であり、用途や目的に応じて様々な構成例がある。

医用画像診断支援装置１００は、ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０２、ＲＯＭ２０３、システムバス２０４、入力コントローラ２０５、ビデオコントローラ２０６、メモリコントローラ２０７、通信Ｉ／Ｆコントローラ２０８、入力デバイス２０９、ディスプレイ２１０、外部メモリ２１１等を備える。

ＣＰＵ２０１は、システムバス２０４に接続される各デバイスやコントローラを統括的に制御する。

ＲＡＭ２０２は、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。ＣＰＵ２０１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＡＭ２０２にロードして、プログラムを実行することで各種動作を実現するものである。

ＲＯＭ２０３あるいは外部メモリ２１１には、ＣＰＵ２０１の制御プログラムであるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ ／ ＯｕｔｐｕｔＳｙｓｔｅｍ）やオペレーティングシステムや、各種装置の実行する機能を実現するために必要な後述する各種プログラム等が記憶されている。

入力コントローラ２０５は、キーボードやマウス等のポインティングデバイス（入力デバイス２０９）からの入力を制御する。

ビデオコントローラ２０６はディスプレイ２１０等の表示装置の表示を制御する。ディスプレイ２１０（表示部）は例えばＣＲＴや液晶ディスプレイである。

メモリコントローラ２０７は、ブートプログラム、ブラウザソフトウェア、各種のアプリケーション、フォントデータ、ユーザファイル、各種データ等を記憶するハードディスクやフレキシブルディスク或いはＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続されるカード型メモリ等の外部メモリ２１１へのアクセスを制御する。

尚、ＣＰＵ２０１は、例えばＲＡＭ２０２内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開（ラスタライズ）処理を実行することにより、ディスプレイ２１０上での表示を可能としている。また、ＣＰＵ２０１は、ディスプレイ２１０上の不図示のマウスカーソル等でのユーザ指示を可能とする。

本発明の医用画像診断支援装置１００が後述する各種処理を実行するために用いられる各種プログラム等はそれぞれ外部メモリ２１１に記憶されており、必要に応じてＲＡＭ２０２にロードされることにより、ＣＰＵ２０１によって実行されるものである。さらに、本発明に係るプログラムが用いる定義ファイルや各種情報テーブル、医用画像等は外部メモリ２１１に格納されている。尚、医用画像は外部サーバ等に記憶されており、医用画像診断支援装置１００が外部サーバから医用画像を取得するような構成としてもよい。

以上で、図１に示す医用画像診断支援装置１００のハードウェア構成の説明を終了する。

次に、図２を用いて医用画像診断支援装置１００の機能構成図の説明を始める。

医用画像診断支援装置１００は、機能部として、画像取得部１００１、肺野領域抽出部１００２、肺気腫領域抽出部１００３、算出部１００４、グラフ生成部１００５、表示制御部１００６を備える。画像取得部１００１は、例えばモダリティで撮像することにより得られた被検体のＣＴ画像など、医用画像データを取得する。肺野領域抽出部１００２は、画像取得部１００１で取得された医用画像データに基づいて被検体の肺野の領域を抽出する。肺気腫領域抽出部１００３は、画像取得部１００１で取得された医用画像データに基づいて被検体の肺気腫の領域を抽出する。算出部１００４は、抽出された肺野領域における肺気腫領域の割合を、医用画像データごとに算出する。グラフ生成部１００５は、算出部１００４で算出された肺野領域における肺気腫領域の割合と、割合に対応する医用画像データの被検体の位置とを示すグラフを生成する。表示制御部１００６は、被検体の画像とグラフ生成部１００５で生成されたグラフを表示画面上に表示させる。

以上で、図２に示す医用画像診断支援装置１００の機能構成の説明を終了する。

次に図３に示すフローチャートを用いて本発明の実施形態における処理の詳細を説明する。

［第１の実施形態］
ステップＳ３０１では、医用画像診断支援装置１００のＣＰＵ２０１が、例えばＸ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置で撮像されたスライス画像（断層画像）であるＣＴ画像群を取得する。医療分野において、このようなモダリティ装置で撮影された画像は、ネットワークを介して接続されたＰＡＣＳ（Ｐｉｃｔｕｒｅ Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）に送信され、そこで集中管理されることが一般的である。そのため、医用画像診断支援装置１００は、医用画像診断支援装置内のみならず、ＰＡＣＳからも画像が取得できるように設けられている。なお、医用画像診断支援装置１００のＣＰＵ２０１は、スライス画像のみならず、複数のスライス画像から構成される三次元画像をリスライスして得られたリスライス画像でもよい。

ステップＳ３０２では、医用画像診断支援装置１００のＣＰＵ２０１が、取得したスライス画像の人体領域ではない背景部分のＣＴ値を、肺野領域に相当するＣＴ値よりも大きなＣＴ値に置き換える。これは後の肺気腫領域の抽出の際に誤って抽出してしまわないようにするためであり、具体的には−７００ＨＵに置き換える。

その後、肺野領域を抽出するための所定の閾値（例えば、ＣＴ値：−４００ＨＵ）を基準としてこれより小さなＣＴ値を持つピクセルを特定することにより、ＣＴ画像ごとに肺野領域を抽出する。なお、肺野領域の抽出方法はこれに限定されるわけではなく、肺野領域を特定することができればユーザによる肺野領域の指定を受け付けても構わないし、特開２００３−７０７８１に記載された方法などいずれの方法を用いても構わない。

ステップＳ３０３では、医用画像診断支援装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０１で取得したスライス画像ごとに、肺気腫領域を抽出する。肺気腫病変はスライス画像においてＬＡＡ（ｌｏｗ ａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎ ａｒｅａ、低吸収領域）として抽出される。より具体的には、肺気腫に相当する既知の値（例えばＣＴ値：−９００ＨＵ）より小さなＣＴ値を持つピクセルを特定することにより、肺気腫の領域を抽出する。このような肺気腫の領域抽出方法については、これに限定されるわけではなく、特開２００３−７０７８１に記載された方法などの他の方法を用いて肺気腫の領域を抽出してもよい。

ステップＳ３０４では、医用画像診断支援装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０２で抽出した肺野領域に対する、ステップＳ３０３で抽出した肺気腫領域の割合をスライス画像ごとに算出する。より具体的には、肺野領域のピクセルの数をＭ，肺気腫領域のピクセルの数をＮとし、ＮをＭで除算することによって、割合を求める。このようにしてスライス画像ごとに肺野領域に対する肺気腫領域の割合を示す値の算出を行う。算出された値は、スライス画像に対応付けて管理しておく。

ステップＳ３０５では、医用画像診断支援装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０４で算出されたスライス画像ごとの割合を示す値をプロットすることによって得られるグラフを生成する。生成されるグラフは、図４に示す４０１のグラフである。図４の４０１のグラフのように、Ｇｏｄｄａｒｄ法のスコア判定に用いられる基準値であり、肺気腫の割合を示す値の基準値である２５％、５０％、７５％の基準線を設けられている。図４に示すように、肺気腫の割合の値が０％以上２５％未満の範囲内はグラフの線を青、２５％以上５０％未満の範囲内はグラフの線をオレンジ、５０％以上７５％未満の範囲内はグラフの色を白、７５％以上１００％未満の範囲内はグラフの色を赤とするようになっている。このように肺気腫の割合を示す値に応じて段階的にグラフの表示形態を異ならせることで、被検体の肺野全体に対してどの部分に肺気腫が多く存在するのかをより明確にユーザに認識させることができる。ない表示形態の異ならせる方法として色分けを例として説明したが、線自体の形態を変更するなど他の方法でも構わない。

ステップＳ３０６では、医用画像診断支援装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０１で取得したスライス画像群から構成される三次元画像をリスライスすることによって作成されるコロナル断面画像と、ステップＳ３０５で生成されたグラフを、並列表示させる。例えば図４に示す画面例である。このようにコロナル断面画像４０２とグラフ４０１とを並列表示させることにより、肺気腫の割合を示す値とこの値に対応する被検体の位置とをユーザが容易に比較することができる。つまり、グラフで肺気腫の割合が高い割合を示している部分が、被検体のどの位置に相当するのかをユーザは識別することができ、Ｇｏｄｄａｒｄ法に基づいて算出されるスコアだけではわからない肺気腫の分布状態を一目で認識することができる。

ステップＳ３０７では、医用画像診断支援装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０６で表示したグラフ４０１において、ユーザによる入力デバイス２０９による選択操作（例えばマウスによるクリック）を受け付けたか否かを判定する。選択操作を受け付けたと判定した場合には処理をステップＳ３０８に進め、そうでない場合には処理をステップＳ３１０に進める。

ステップＳ３０８では、医用画像診断支援装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０７で選択操作を受け付けたグラフ上の位置を特定し、特定された位置の割合を示す値に対応するスライス画像を特定する。

ステップＳ３０９では、医用画像診断支援装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０８で特定したスライス画像を表示領域４０３に表示させる。このようにすることで、ユーザがグラフ４０１上の値に対応するスライス画像を参照したい場合に簡単にスライス画像を表示画面上に表示させることを可能とすることができる。スライス画像を表示領域４０３に表示させたのち、処理をステップＳ３０７に戻す。

ステップＳ３１０では、医用画像診断支援装置１００のＣＰＵ２０１が、ユーザからコロナル断面画像の拡大指示（表示倍率）の指示（表示倍率受付手段に相当する）及び表示位置の移動の指示（表示位置）を受け付けたか否かを判定する。拡大縮小の指示及び表示位置の移動の指示を受け付けた場合には処理をステップＳ３１１に遷移させ、そうでない場合には処理をステップＳ３１２に遷移させる。

ステップＳ３１１では、医用画像診断支援装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３１０で受け付けた（表示位置受付手段に相当する）ユーザの指示に応じて、コロナル断面画像の表示する大きさを変更したり、表示する位置を変更したりする。そしてステップＳ３１１ではユーザの指示により変更されたコロナル断面画像の表示する大きさや表示する位置（対応関係）を維持した状態で（同期して）、肺気腫の割合を示すグラフの表示する大きさや表示する位置を変更する。

例えば図６に示す画面例で説明する。図６は図４に示すコロナル断面画像のサイズを変更した画面の一例である。ユーザの指示に基づいてコロナル断面画像６０２の表示サイズを小さくしている。コロナル断面画像６０２の縮尺に合わせて、コロナル断面画像６０２とグラフ６０１の位置関係を保った状態でグラフ６０１の表示サイズを小さく表示している。本実施例では、コロナル断面画像を縮小して表示しているが、当然拡大表示しても構わない。

図７は、図４に示すコロナル断面画像の位置を移動した画面の一例である。コロナル断面画像７０２とグラフ７０１の位置関係を保った状態で、コロナル断面画像７０２の移動に合わせて、グラフ７０１の表示位置を変更している。

このようにすることで、コロナル断面画像の表示サイズや位置を変更可能とするとともに、グラフも連動して表示サイズや位置が変更されるようにすることで、ユーザは肺全体の肺気腫の分布を見たり、より詳細に肺のどの部分に肺気腫が多く存在しているのかを容易に把握したりすることができる。なお、本実施形態では、コロナル断面画像をユーザが指定して表示サイズや位置が変更される例を示したが、グラフの表示サイズや位置が変更されることを受け付け、それに対応するようにコロナル断面画像の表示サイズや位置が変更されるようにしてもよい。

ステップＳ３１２では、医用画像診断支援装置１００のＣＰＵ２０１が、ユーザから表示の終了指示を受け付けたか否かを受け付ける。終了指示を受け付けたと判定した場合には表示処理を終了し、そうでない場合には処理をステップＳ３０７に戻す。

以上で図３に示すフローチャートの説明を終了する。

［第２の実施形態］
第１の実施形態では、スライス画像の肺野領域を右肺と左肺とを分けず、肺野領域全体に対する肺気腫領域の割合を示す値を求めて、グラフを生成した。第２の実施形態では、肺野領域を左肺野領域と右肺野領域とに分け、それぞれの領域における肺気腫領域（右肺気腫領域、左肺気腫領域）の割合を示す値を設けたグラフを生成する。
第２の実施形態では、システム構成、ハードウェア構成、機能構成、画面例、データテーブル等は第１の実施形態とは下記の変更点を除き同様とする。変更点としては、図４が図５に変更となった点である。第１の実施形態と同一の部分は説明を省略し、第１の実施形態と処理が異なる部分についての説明を行う。

図３のフローチャートを用いて第１の実施形態と処理が異なる部分のみ説明を行う。説明がないフローについては、第１の実施形態と同様の処理を行う。

ステップＳ３０２では、医用画像診断支援装置１００のＣＰＵ２０１が、取得したスライス画像の人体領域ではない背景部分のＣＴ値を、肺野領域に相当するＣＴ値よりも大きなＣＴ値に置き換える。これは後の肺気腫領域の抽出の際に誤って抽出してしまわないようにするためであり、具体的には８００ＨＵに置き換える。

その後、肺野領域を抽出するための所定の閾値（例えば、ＣＴ値：−４００ＨＵ）を基準としてこれより小さなＣＴ値を持つピクセルを特定することにより、スライス画像ごとに肺野領域を抽出する。抽出された肺野領域は図５の５０３に示すように二つの領域となる。それぞれの領域をユーザからマウスによる選択などで指定を受け付けることにより、右肺野領域と左肺野領域として記憶してもよいし、既知の手法により右肺野領域と左肺野領域とを特定してもよい。

ステップＳ３０３では、医用画像診断支援装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０２で抽出した左肺野領域における左肺気腫領域と、右肺野領域における右肺気腫領域とをそれぞれ抽出する。肺気腫領域の抽出方法については第１の実施形態と処理は同様である。ステップＳ３０２で抽出された領域の範囲内で、肺気腫領域の抽出方法を実施することで、左肺野領域と右肺野領域とそれぞれの肺気腫領域を抽出する。

ステップＳ３０４では、医用画像診断支援装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０３で抽出された右肺野領域と左肺野領域のそれぞれに対する肺気腫領域の割合を算出する。

ステップＳ３０５では、医用画像診断支援装置１００のＣＰＵ２０１が、右肺野領域に対する肺気腫領域の割合を示す値のグラフ５０１と、左肺野領域に対する肺気腫領域の割合を示す値のグラフ５０２とを生成する。例えば図５に示すグラフ５０１と、グラフ５０２である。

ステップＳ３０６では、医用画像診断支援装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０５で生成されたグラフを、コロナル断面画像の対応する位置に表示する。より具体的には、右肺野領域に対する肺気腫領域の割合を示す値のグラフ５０１をコロナル断面画像５０４の右肺野領域側に表示させ、左肺野領域に対する肺気腫領域の割合を示す値のグラフ５０２をコロナル断面画像５０４の左肺野領域側に表示させるようにしている。このようにすることで、コロナル断面画像５０４の右肺野領域と左肺野領域とでそれぞれの肺気腫の進行状況をユーザに認識させることを可能とする効果がある。
以上で、第２の実施形態の説明を終了する。

［第３の実施形態］
次に本発明の第３の実施形態について説明する。第２の実施形態との違いを説明する。第２の実施形態では、肺野領域を左肺野領域と右肺野領域とに分け、それぞれの領域における肺気腫領域（右肺気腫領域、左肺気腫領域）の割合を示す値のグラフをそれぞれ生成し、分けて表示していた。第３の実施形態では、それぞれの領域における肺気腫領域の割合を示す値のグラフを、同一の領域に同一のグラフとして表示させる。第３の実施形態では、システム構成、ハードウェア構成、機能構成、画面例、データテーブル等は、第２の実施形態と以下の点を除き同様とする。変更点は、図５が図８に変更した点である。第２の実施形態と処理が同様の部分は説明を省略し、第２の実施形態と処理が異なる部分についてのみ説明を行う。

図３のフローチャートを用いて、第３の実施形態の詳細な処理の流れについて説明する。
ステップＳ３０１からステップＳ３０４までの処理は第２の実施形態と同様であるため説明を省略する。

ステップＳ３０５では、医用画像診断支援装置１００のＣＰＵ２０１が、右肺野領域に対する肺気腫領域の割合を示す値のグラフ５０１と、左肺野領域に対する肺気腫領域の割合を示す値のグラフ５０２とを生成する。例えば図８に示すグラフ５０１と、グラフ５０２である。グラフ５０２はグラフ５０１と識別可能なグラフとなっている。本実施形態では、グラフ５０１が実線表示で表示される一方、グラフ５０２が点線で表示されることにより、それぞれのグラフの識別が可能となっているが、これ以外の方法としては、色をそれぞれのグラフで分けるなどして識別表示するようにしても構わない。

ステップＳ３０６では、医用画像診断支援装置１００のＣＰＵ２０１が、ステップＳ３０５で生成されたグラフをコロナル断面画像の対応する位置に表示する。グラフ５０１とグラフ５０２とを同じ領域内に表示する。より具体的に、図８を用いて説明する。

図８は右肺野領域に対する肺気腫領域の割合を示す値のグラフであるグラフ５０１と、左肺野領域に対する肺気腫領域の割合を示す値のグラフであるグラフ５０２とが、同じ領域内に表示されている例を示す図である。このように同一の領域に右肺野領域に対する肺気腫領域の割合を示すグラフ５０１と左肺野領域に対する肺気腫領域の割合を示すグラフ５０２とを同一グラフ上に表示することによって、右肺野領域と左肺野領域との肺気腫の進行状態を容易に比較することのできる効果がある。つまり、左右の肺のいずれにおいて病状がより悪化しているのかを感覚的に把握することができる。
以上で第３の実施形態の説明を終了する。

本発明の実施形態によれば、Ｇｏｄｄａｒｄ法に基づいたスコアではわからない、肺野全体から見た肺気腫（ＬＡＡ）の分布状態をひと目で分かるようにすることができることを可能とし、ユーザに対して被検体の症状の進行度合いを認識させることができる。

なお、本発明の実施形態では、被検体のＣＴ装置で撮像されたボリュームデータを構成する全スライス画像について、肺野領域における肺気腫領域の割合を算出して得られた値をグラフ化して、被検体の画像と並列表示するようにしたが、ボリュームデータを構成する全スライス画像で行う必要はなく、例えば数枚おきのスライス画像の肺野領域における肺気腫領域の割合を算出して得られた値をグラフ化して、被検体の画像と並列表示するようにしてもよい。

本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体等としての実施形態も可能であり、具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、また、１つの機器からなる装置に適用してもよい。なお、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、システム或いは装置に直接、或いは遠隔から供給するものを含む。そして、そのシステム或いは装置の情報処理装置が前記供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合も本発明に含まれる。

したがって、本発明の機能処理を情報処理装置で実現するために、前記情報処理装置にインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。

その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等の形態であってもよい。

プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷなどがある。また、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などもある。

その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続する。そして、前記ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、若しくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。

また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理を情報処理装置で実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明に含まれるものである。

また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせる。そして、ダウンロードした鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行して情報処理装置にインストールさせて実現することも可能である。

また、情報処理装置が、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される。その他、そのプログラムの指示に基づき、情報処理装置上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、情報処理装置に挿入された機能拡張ボードや情報処理装置に接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれる。その後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。

なお、前述した実施形態は、本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。

１００ 医用画像診断支援装置
２０１ ＣＰＵ
２０２ ＲＡＭ
２０３ ＲＯＭ
２０４ システムバス
２０５ 入力コントローラ
２０６ ビデオコントローラ
２０７ メモリコントローラ
２０８ 通信Ｉ／Ｆコントローラ
２０９ キーボード
２１０ ＣＲＴディスプレイ
２１１ 外部メモリ

Claims (11)

1. 被検体の医用画像データを取得する取得手段と、
   前記取得手段で取得された前記医用画像データの複数の断層画像における肺野領域を、前記断層画像ごとに抽出する第１の抽出手段と、
   前記抽出手段で抽出した前記断層画像における肺気腫領域を抽出する第２の抽出手段と、
   前記肺野領域における前記肺気腫領域の割合を、前記断層画像ごとに算出する算出手段と、
   前記算出手段で算出された前記肺気腫領域の割合を示す値と当該値に対応する前記断層画像の位置とが識別可能に、表示部に前記医用画像データの画像と前記肺気腫領域の割合を示す値とを表示するように制御する表示制御手段と
   を備えることを特徴とする医用画像診断支援装置。
2. 前記表示制御手段は、前記肺気腫領域の割合を示す値を用いて作成したグラフとして前記前記肺気腫領域の割合を示す値を表示するように制御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装置。
3. 前記表示制御手段は、前記グラフを、前記肺気腫の割合を示す値に応じて表示形態を異ならせて表示するように制御することを特徴とする請求項２に記載の医用画像診断支援装置。
4. 前記表示部に表示される前記医用画像データの画像は、コロナル断面画像であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の医用画像診断支援装置。
5. 前記肺気腫領域の割合を示す値と当該値に対応する前記断層画像の位置とを前記表示部で並列表示することで対応を識別可能に表示するように制御することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の医用画像診断支援装置。
6. 前記第１の抽出手段及び前記第２の抽出手段は、前記被検体の左肺野領域と右肺野領域とを別々に抽出し、
   前記算出手段は、前記第１の抽出手段で抽出した前記左肺野領域における左肺気腫領域の割合と、前記第１の抽出手段で抽出した前記右肺野領域における右肺気腫領域の割合とをそれぞれ算出し、
   前記表示制御手段は、前記肺気腫領域の割合を示す値を、前記左肺野領域と前記右肺野領域とを別々に表示するように制御すること
   を特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の医用画像診断支援装置。
7. 前記第１の抽出手段及び前記第２の抽出手段は、前記被検体の左肺野領域と右肺野領域とをそれぞれ抽出し、
   前記算出手段は、前記第１の抽出手段で抽出された前記左肺野領域における左肺気腫領域の割合と、前記第１の抽出手段で抽出した前記右肺野領域における右肺気腫領域の割合とをそれぞれ算出し、
   前記表示制御手段は、前記左肺野領域の前記肺気腫領域の割合と前記右肺野領域の前記肺気腫領域の割合とを同一グラフ上に表示するよう制御すること
   を特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の医用画像診断支援装置。
8. 前記表示部に表示される前記医用画像データの画像の表示位置の変更を受け付ける表示位置受付手段を更に備え、
   前記表示制御手段は、前記表示位置受付手段で受け付けた表示位置に対応するように前記医用画像データの画像の表示位置を変更するとともに、前記割合を表示する位置も前記医用画像データの画像との対応関係が維持されるように変更されるように表示制御すること
   を特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の医用画像診断支援装置。
9. 前記表示部に表示される前記医用画像データの画像の表示倍率の変更を受け付ける表示倍率受付手段を更に備え、
   前記表示制御手段は、前記受付手段で受け付けた前記表示倍率となるように前記医用画像データの画像の表示倍率を変更するとともに、前記割合を表示する位置も前記医用画像データの画像との対応関係が維持されるように変更されるように表示制御すること
   を特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の医用画像診断支援装置。
10. 医用画像診断支援装置が、
    被検体の医用画像データを取得する取得ステップと、
    前記取得ステップで取得された前記医用画像データの複数の断層画像における肺野領域を前記断層画像ごとに抽出する第１の抽出ステップと、
    前記抽出ステップで抽出した前記断層画像における肺気腫領域を抽出する第２の抽出ステップと、
    前記肺野領域における前記肺気腫領域の割合を、前記断層画像ごとに算出する算出ステップと、
    前記算出ステップで算出された前記肺気腫領域の割合を示す値と当該値に対応する前記断層画像の位置とが識別可能に、表示部に前記医用画像データの画像と前記肺気腫領域の割合を示す値とを表示するように制御する表示制御ステップと
    を備えることを特徴とする医用画像診断支援装置の制御方法。
11. 医用画像診断支援装置を、
    被検体の医用画像データを取得する取得手段と、
    前記取得手段で取得された前記医用画像データの複数の断層画像における肺野領域を前記断層画像ごとに抽出する第１の抽出手段と、
    前記抽出手段で抽出した前記断層画像における肺気腫領域を抽出する第２の抽出手段と、
    前記肺野領域における前記肺気腫領域の割合を、前記断層画像ごとに算出する算出手段と、
    前記算出手段で算出された前記肺気腫領域の割合を示す値と当該値に対応する前記断層画像の位置とが識別可能に、表示部に前記医用画像データの画像と前記肺気腫領域の割合を示す値とを表示するように制御する表示制御手段
    として機能させることを特徴とするプログラム。

Images