JP2020062215A - 医用画像閲覧装置、医用画像処理装置、及び、医用画像診断装置 - Google Patents

Abstract

【課題】診断や治療といった医用画像の本来の目的を損ねることなく、医用画像から個人を判別し特定されることを防止する。【解決手段】一実施形態に係る医用画像閲覧装置は、ディスプレイと、生成部と、判定部と、処理部とを備える。生成部は、被検体が撮像された医療用の画像データから、前記ディスプレイに表示するための表示画像を、ユーザ指示に応じて生成する。判定部は、前記表示画像の表示状態が前記ユーザ指示に応じて変更される毎に、前記表示画像から前記被検体の個人を特定できるか否かを判定する。処理部は、前記表示画像から個人が特定できると判定された場合に、前記表示画像から個人が特定できないようにする匿名化処理を、前記表示画像の表示状態が変更される毎にリアルタイムで行い、前記匿名化処理後の前記表示画像を前記ディスプレイに表示させる。【選択図】 図２

Description

本発明の実施形態は、医用画像閲覧装置、医用画像処理装置、及び、医用画像診断装置に関する。

Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、或いは超音波診断装置等のモダリティで被検体を撮像して生成された画像データは、例えば、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication Systems）と呼ばれる医用画像管理システムに送られ、ＰＡＣＳ内の画像サーバに保存される。

ＰＡＣＳ内の画像サーバに保存された画像データは、医用画像閲覧装置（所謂、画像ビューワ）を介して、撮像を依頼した担当医や、読影医など病院関係者によって読み出される。医用画像閲覧装置では、読み出された画像データに対して、ユーザ（担当医や読影医など）の指示に基づく画像処理が行われる。ここでの画像処理とは、例えば、３次元の画像データを所望の方向に回転させてボリュームレンダリング画像を生成したり、ＭＩＰ（Maximum Intensity Projection）画像を生成したりする処理や、３次元の画像データを所望のスライス断面で切り出す処理（所謂、ＭＰＲ法：Multi Planer Reconstruction）等を含む。これらの画像処理によって生成された画像は、医用画像閲覧装置が具備するディスプレイに表示され、担当医による診断や、読影医による読影に供され、患者の診断や治療に用いられることになる。

一方、各種モダリティで取得された画像データは、患者の診断や治療に用いられる他、病院内での研究、大学の医学部や病院等を含む各種医療研究機関での研究に用いられたり、医学関連の学会発表に用いられたりすることも多い。また、医学部の学生の教材として用いられることもある。

このように、モダリティで撮像された被検体（例えば、患者）の画像データは、潜在的には、多数の観察者に提供される可能性を有している。

他方、今日のＸ線ＣＴ装置やＭＲＩ装置等のモダリティの高精細化技術の進歩は著しいものがある。この結果、例えば、Ｘ線ＣＴ装置で取得した頭部の３次元画像から、撮像対象の個人を容易に特定することが可能となってきている。このため、患者の氏名や住所といった個人情報、即ち、テキスト情報としての個人情報を秘匿化する技術だけでは不十分であり、医用画像自体からも、個人を特定できなくする技術が求められてきている。

例えば、３次元画像データから被検体の体表面を検出し、画像データのうち、体表面から所定の厚みの部分の画素値をマスク処理やモザイク処理等で加工することにより、即ち、３次元画像データ自体を予め加工することにより、ボリュームレンダリング等の３次元画像処理によって３次元画像を生成した場合でも、生成した３次元画像から個人を判別することを困難とする技術が提案されている。

しかしながら、医用画像データの本来の目的は、被検体を診断し、治療を支援することである。したがって、個人の判別を困難化するために顔の表面から所定の厚み部分の画素値をマスク処理やモザイク処理等で加工してしまうと、眼、鼻、耳、口、といった顔の部分や頭部の診断や治療に大きな支障をきたすことなる。

特開２０１３−１３８８００号公報

本発明が解決しようとする課題は、診断や治療といった医用画像の本来の目的を損ねることなく、医用画像から個人を判別し特定されることを防止することである。

実施形態に係る医用画像閲覧装置は、ディスプレイと、生成部と、判定部と、処理部とを備える。生成部は、被検体が撮像された医療用の画像データから、前記ディスプレイに表示するための表示画像を、ユーザ指示に応じて生成する。判定部は、前記表示画像の表示状態が前記ユーザ指示に応じて変更される毎に、前記表示画像から前記被検体の個人を特定できるか否かを判定する。処理部は、前記表示画像から個人が特定できると判定された場合に、前記表示画像から個人が特定できないようにする匿名化処理を、前記表示画像の表示状態が変更される毎にリアルタイムで行い、前記匿名化処理後の前記表示画像を前記ディスプレイに表示させる。

第１の実施形態に係る医用画像閲覧装置を含む医用画像処理システムの構成例を示す図。 第１の実施形態に係る医用画像閲覧装置の構成例を示すブロック図。 第１の実施形態の医用画像閲覧装置の動作例を示すフローチャート。 画像データを取得し、表示画像を生成するまでの処理の概念を説明する図。 判定処理の概念を説明するための判定テーブルを例示する図。 判定処理及び匿名化処理の第１の具体例を説明する図。 判定処理及び匿名化処理の第２の具体例を説明する図。 判定処理及び匿名化処理の第３の具体例を説明する図。 判定処理及び匿名化処理の第４の具体例を説明する図。 判定処理及び匿名化処理の第５の具体例を説明する図。 判定処理及び匿名化処理の第６の具体例を説明する図。 第２の実施形態の医用画像閲覧装置の動作例を示すフローチャート。 第３の実施形態の医用画像閲覧装置の動作例を示すフローチャート。 他の実施形態に係る医用画像処理装置の構成例を示すブロック図。 他の実施形態に係る医用画像診断装置の構成例を示すブロック図。

実施形態に係る医用画像閲覧装置、医用画像処理装置、及び、医用画像診断装置について、添付図面を参照して説明する。図１は、実施形態に係る医用画像閲覧装置１００、医用画像診断装置５１０、及び、医用画像処理装置５３０を含む、医用画像処理システムの一構成例を示す図である。医用画像処理システムは、例えば、病院内において、医用画像を取得し、画像処理し、保存し、閲覧等をする、医用画像に関する一連の処理システムである。

医用画像診断装置５１０は、患者等の被検体を撮像し、撮像によって収集したデータに対して再構成等の処理を施して医用画像を生成する装置である。医用画像診断装置５１０は、モダリティ５１０とも呼ばれ、Ｘ線ＣＴ装置５１１、ＭＲＩ装置５１２、超音波診断装置５１３などを含む。

画像サーバ５２０は、医用画像診断装置５１０で取得し、生成した医用画像や画像データを保存する装置である。医用画像処理装置５３０は、画像サーバ５２０から読み出した医用画像や画像データに対して、或いは、医用画像診断装置５１０から取得した医用画像や画像データに対して画像処理を行い、処理後の医用画像を画像サーバ５２０に保存する装置である。

医用画像閲覧装置１００は、画像サーバ５２０から読み出した医用画像や画像データに対して、或いは、医用画像診断装置５１０から取得した医用画像や画像データに対して画像処理を行って、医用画像閲覧装置１００が具備するディスプレイ装置に表示するための表示画像を生成し、ディスプレイ装置に表示させる装置である。

医用画像診断装置５１０、画像サーバ５００、医用画像処理装置５３０、及び、医用画像閲覧装置１００は、各種のデータや医用画像を授受できるように、例えば病院内のネットワーク５００を介して互いに接続されている。

実施形態に係る医用画像閲覧装置１００、医用画像処理装置５３０、及び、医用画像診断装置５１０のうち、以下では、先ず、医用画像閲覧装置１００を取り上げて、その構成及び動作について説明する。その後、医用画像処理装置５３０及び医用画像診断装置５１０について簡単に説明する。

（第１の実施形態の構成）
図２は、第１の実施形態に係る医用画像閲覧装置１００の構成例を示すブロック図である。医用画像閲覧装置１００は、例えば、通信インターフェース回路１０、記録媒体インターフェース回路１１、処理回路２０、記憶回路３０、入力デバイス４０、及び、ディスプレイ５０を備えて構成される。医用画像閲覧装置１００は、例えば、所謂ワークステーション、或いは、高性能パーソナルコンピュータとして構成される。

通信インターフェース回路１０は、有線又は無線のローカルネットワークや広域ネットワーク、インターネット、或いは、専用又は汎用の通信回線を介してデータを入出力するインターフェース回路である。また、記録媒体インターフェース回路１１は、光ディスク、ＵＳＢメモリ、ＳＤメモリカード等の記憶媒体を介してデータを入出力するインターフェース回路である。

第１の実施形態の医用画像閲覧装置１００では、通信インターフェース回路１０或いは記録媒体インターフェース回路１１を介して、被検体が撮像された医療用の画像データを入力する。

記憶回路３０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）の他、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や光ディスク装置等の外部記憶装置を含む記憶媒体である。記憶回路３０は、後述する各種機能の実現に必要となるデータを記憶する他、処理回路２０が具備するプロセッサが実行する各種のプログラムを記憶する。

入力デバイス４０は、例えば、マウス、キーボード、トラックボール、タッチパネル等であり、各種の情報やデータを操作者が入力するための種々のデバイスを含む。

ディスプレイ５０は、液晶ディスプレイパネル、プラズマディスプレイパネル、有機ＥＬパネル等の表示デバイスである。

処理回路２０は、例えば、ＣＰＵや、専用又は汎用のプロセッサを備える回路である。プロセッサは、記憶回路３０に記憶した各種のプログラムを実行することによって、後述する各種の機能を実現する。処理回路２０は、ＦＰＧＡ（field programmable gate array）やＡＳＩＣ（application specific integrated circuit）等のハードウェアで構成してもよい。これらのハードウェアによっても後述する各種の機能を実現することができる。また、処理回路２０は、プロセッサとプログラムによるソフトウェア処理と、ハードウェア処理とを組み合わせて、各種の機能を実現することもできる。

また、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路２０を構成し、各プロセッサが各機能を実現してもよい。また、プロセッサが複数設けられる場合、プログラムを記憶する記憶媒体は、プロセッサごとに個別に設けられてもよいし、１つの記憶媒体が全てのプロセッサの機能に対応するプログラムを一括して記憶してもよい。

（第１の実施形態の動作）
第１の実施形態の処理回路２０は、図２に示す各機能、即ち、画像データ取得機能２１、画像処理機能２２、判定機能２３、及び、匿名化処理機能２４を実現する。これらの各機能は、例えば、処理回路２０が具備するプロセッサが、記憶回路３０に記憶される所定のプログラムを実行することによって実現される。

画像データ取得機能２１は、通信インターフェース回路１０或いは記録媒体インターフェース回路１１を介して入力した画像データを処理回路２０に取り込む機能である。画像データ取得機能２１によって取得する画像データは、例えば、被検体の頭部を含む部位が撮像された医療用の画像データである。画像データの種類は、例えば、Ｘ線ＣＴ装置５１１、ＭＲＩ装置５１２、或いは超音波診断装置５１３で撮像した３次元画像データであるが、これらに限定するものではなく、２次元のＸ線画像データでもよい。

画像処理機能２２は、入力した画像データから、ディスプレイ５０に表示するための表示画像を、ユーザ指示に応じて生成する。例えば、表示画像としてＭＰＲ画像を生成する場合には、ユーザ指示に基づく切断断面の位置や向きに応じて３次元画像データからＭＰＲ画像を生成することになる。

また、表示画像としてボリュームレンダリング画像を生成する場合には、ユーザ指示に基づく投影方向に応じて３次元画像データに対してボリュームレンダリング処理を施して、ボリュームレンダリング画像を生成することになる。この場合、ユーザによる回転指示に応じて投影方向が変更され、投影方向の変更にほぼリアルタイムで追従して、ボリュームレンダリング画像が逐次更新される。また、ユーザによる拡大や縮小或いは移動の指示に応じて、ボリュームレンダリング画像に対する拡大、縮小、移動処理がほぼリアルタイムで行われることになる。

判定機能２３は、表示画像から被検体の個人を特定できるか否かを判定する。そして、表示画像の表示状態がユーザ指示に応じて変更される毎に、表示画像から被検体の個人を特定できるか否かを判定する。判定機能２３のより具体的な処理については後述する。

匿名化処理機能２４は、判定機能２３によって表示画像から個人が特定できると判定された場合に、表示画像から個人が特定できないようにする匿名化処理を行う。表示画像から被検体の個人を特定できるか否かの判定は、表示画像の表示状態が変更される毎にリアルタイムで行われるため、これに応じて、匿名化処理も、表示画像の表示状態が変更される毎にリアルタイムで行われる。また、匿名化処理機能２４は、匿名化処理後の表示画像をディスプレイ５０に表示させる。

図３は、第１の実施形態の医用画像閲覧装置１００の動作例を示すフローチャートである。また、図４乃至図１１は、第１の実施形態の医用画像閲覧装置１００の動作概念を説明する図である。以下、図３のフローに沿って、図４乃至図１１を参照しつつ、医用画像閲覧装置１００の動作をより具体的に説明していく。

まず、図３のステップＳＴ１００で、画像データ取得機能２１が、通信インターフェース回路１０或いは記録媒体インターフェース回路１１を介して入力した画像データを取得する。次に、ステップＳＴ１０１で、ユーザ指示に関する情報を取得する。さらに、ステップＳＴ１０２で、ユーザ指示に基づいた表示画像が生成される。

図４は、画像データを取得し表示画像を生成するまでの処理（上記のステップＳＴ１００からステップＳＴ１０２までの処理）の処理概念を説明する図である。ステップＳＴ１００では、例えば、図４の左側に示すような画像データを取得する。画像データの種類は特に限定するものでないが、以下では、例えば、Ｘ線ＣＴ装置５１１で被検体を撮像した３次元画像データを、ステップＳＴ１００で取得する画像データの例として説明する。図４に示す例では、頭部を含む男性の上半身の３次元画像データを取得している。

ステップＳＴ１０１及びステップＳＴ１０２では、画像処理機能２２が、ユーザ指示に応じて表示画像を生成する。例えば、図４の左側に示す男性の上半身の３次元画像データの頭部を拡大し、更に、顔が正面を向くように回転させるユーザ指示を行う。ユーザ指示は、例えば、医師等のユーザによるマウスやタッチパネルの操作によって行われる。このようなユーザ指示により、図４の右上段に示す、男性が正面を向いた状態の頭部のボリュームレンダリング画像を表示画像として生成することができる。

また、例えば、図４の左側に示す男性の上半身の３次元画像データの頭部を拡大し、顔が左を向くように回転させるユーザ指示を行うことにより、図４の右中段に示す、男性が左真横を向いた状態の頭部のボリュームレンダリング画像を表示画像として生成することができる。

また、例えば、図４の左側に示す男性の上半身の３次元画像データの、首から下の上半身を切り出すユーザ指示を行うことにより、図４の右下段に示す、首から下の上半身のボリュームレンダリング画像を表示画像として生成することができる。

ステップＳＴ１０１及びステップＳＴ１０２では、ユーザがディスプレイ５０に表示された表示画像を見ながら、マウスやタッチパネル等の操作を介して、３次元画像データに対して拡大、縮小、回転、移動、切り取り等のユーザ指示を行い、このユーザ指示に応じて、リアルタイムでボリュームレンダリング画像等の表示画像が生成されることになる。

図３に戻り、ステップＳＴ１０３において、表示画像の最初の表示状態だけでなく、表示画像の表示状態がユーザ指示に応じて変更される毎に、表示画像から個人を特定できるか否かを判定する。

例えば、表示画像から個人を特定するために必要な解剖学的部位を検出し、検出した解剖学的部位毎に、個人の特定のし易さを表わす部位別判定指標値を算出し、算出した部位別判定指標値を用いて表示画像から個人が特定できるか否かを判定する。

より具体的には、上記の部位別判定指標値を、解剖学的部位毎に割り当てられた基礎値に重み付けして算出する。更に、重みづけによって算出された解剖学的部位ごとの部位別判定指標値を加算して総合判定指標値を求める。そして、この総合判定指標値に対して閾値判定を行って、表示画像から個人が特定できるか否かを判定する。

図５は、ステップＳＴ１０３で行われる判定処理の概念を説明するための判定テーブルである。なお、この判定テーブルの一部を記憶回路３０に保存しておき、ステップＳＴ１０３の判定処理に用いてもよい。

判定テーブルの第１行は、表示画像から個人を特定するために必要な解剖学的部位として、「目」、「口」、「鼻」、及び「耳」を例示している。これら４つの解剖学的部位は、表示画像から個人を特定するために必要な、典型的な部位であると考えられる。

判定テーブルの第２行は、各解剖学的部位に対して割り付けた基礎値が示している。ここで、基礎値とは、該当する解剖学的部位が表示画像の中に見えているか否かを示す指標値である。図５に示す判定テーブルの例では、「目」、「口」、「鼻」、及び「耳」に対して、一律に「２５」ポイントを割りつけている。

基礎値は、表示画像の中における解剖学的部位が「どの程度見えているか」を示すものではなく、該当する解剖学的部位が表示画像中に少しでも見えていれば、フルのポイント、例えば「２５」ポイントを割り付け、該当する解剖学的部位が表示画像中に全く見えていない場合に「０」ポイントを割り付けるものとしている。

言い換えると、基礎値は、解剖学的部位が表示画像中に見えているか否かを示す指標値である。したがって、例えば、図４の右側に示す表示画像のうち、男性が正面を向いている上段の例では、「目」、「口」、「鼻」、及び「耳」の全てが見えているため、４つの解剖学的部位の全てに対して、一律に「２５」ポイントが割り付けられることになる。また、図４の右側に示す表示画像のうち、男性が横を向いている中段の例においても、「目」、「口」、「鼻」、及び「耳」の夫々の解剖学的部位の少なくとも一部が見えているため、４つの解剖学的部位の全てに対して、一律に「２５」ポイントが割り付けられることになる。

これに対して、図４の右側に示す表示画像のうち、下段の例では、頭部そのものが見えておらず、当然、この表示画像には、「目」、「口」、「鼻」、及び「耳」のいずれの解剖学的部位も見えない。したがって、図４の右側の下段の表示画像に対しては、「目」、「口」、「鼻」、及び「耳」の４つの解剖学的部位の全てに対して、一律に「０」ポイントが割り付けられることになる。

表示画像において、「目」、「口」、「鼻」、及び「耳」などの解剖学的部位が見えているか否かの判定は、例えば、テンプレートマッチングや機械学習等の公知の手法を利用することができる。テンプレートマッチングでは、解剖学的部位の夫々の形状に対応するテンプレートと、表示画像とをテンプレートマッチングすることによって、各解剖学的部位が表示画像の中に存在するか否かを判定することができる。また、機械学習では、予め、「目」、「口」、「鼻」、及び「耳」などを含む教師画像で学習させた学習済みモデルに対して表示画像を適用することにより、各解剖学的部位が表示画像の中に存在するか否かを判定することができる。

判定テーブルの第３行と第４行は、表示画像における解剖学的部位の露出の度合いを示す重みとして、面積比重みＷ１及び透明度重みＷ２を示している。露出の度合いを示す重みＷは、面積比重みＷ１と透明度重みＷ２の積となる。

面積比重みＷ１は、解剖学的部位のそれぞれの全体が見えているときの当該解剖学的部位の面積に対する、表示画像の表示状態において見えている解剖学的部位の面積の比である。例えば、ある拡大率の表示画像において正面を向いた両目の面積がＡであるとするとき、同じ拡大率の表示画像において、正面を向いた片目のみが見えている場合には、表示画像の表示状態での目の面積はＡ／２である。したがって、この場合には、面積比重みＷ１は、０．５となる。

また、透明度重みＷ２は、表示画像において、「目」、「口」、「鼻」、及び「耳」などの解剖学的部位に対して設定されている透明度の値に対応する重みである。即ち、該当する解剖学的部位が完全に透明で、その下の組織が完全に透けて見えている場合は、透明度重みＷ２は０．０となる。逆に、該当する解剖学的部位が完全に不透明で、その下の組織が全く見えていない場合は、透明度重みＷ２は１．０となる。

面積比重みＷ１と透明度重みＷ２は、表示画像と、その表示状態に基づいて、処理回路２０の判定機能２３によって決定される。

判定テーブルの第５行は、個性重みＷ３を示している。個性重みＷ３は、該当する解剖学的部位の形状が標準的な形状とどの程度異なっているかを示す個性の強さを表す重みである。個性重みＷ３は、例えば、ユーザによって設定される。

判定テーブルの第６行は、部位別判定指標値を示している。部位別判定指標値は、解剖学的部位の夫々の基礎値に、面積比重みＷ１、透明度重みＷ２、及び、個性重みＷ３によって重み付けした値、即ち、基礎値に各重みを乗じた値である。

判定テーブルの第７行は、解剖学的部位の夫々の部位別判定指標値を加算して得られる総合判定指標値を示している。

このようにして算出された総合判定指標値に対して、所定の閾値を用いた閾値判定を行うことにより、そのときの表示状態における表示画像に対して匿名化処理を行うか否かを判定する。即ち、ステップＳＴ１０３による上記の判定により、総合判定指標値が閾値を超えている場合は、その表示状態における表示画像から個人を特定できると判定され、ステップＳＴ１０４に進んで、その表示状態の表示画像に対して匿名化処理を実施する。その後、ステップＳＴ１０５において、匿名化処理された表示画像をディスプレイ５０に表示する。ステップＳＴ１０４及びステップＳＴ１０５の処理は、図２の匿名化処理機能２４が行う。

一方、ステップＳＴ１０３による判定により、総合判定指標値が閾値を超えていない場合は、その表示状態における表示画像からは個人を特定できないと判定され、匿名化処理を行うことなく、ステップＳＴ１０５において、その表示状態における表示画像をディスプレイ５０に表示する。

その後、ステップＳＴ１０６でユーザ指示情報を継続的に取得し続け、ステップＳＴ１０７で、表示状態が変更されたか否かを判定する。表示状態が変更されたと判定された場合には、ステップＳＴ１０２に戻り、ユーザ指示に基づいて変更された表示画像を生成する。例えば、マウスやタッチパネルによって、３次元画像データに対して拡大や回転処理等の表示画像を変更するためのユーザ指示を行った場合には、そのユーザ指示に基づいて、ステップＳＴ１０２において新たな表示画像が生成される。そして、この新たな表示画像に対して、個人を特定できるか否かの判定が行われ、個人を特定できると判定された場合には、そのときの表示画像に対して匿名化処理が行われる。

つまり、判定機能２３は、表示画像の表示状態がユーザ指示に応じて変更される毎に、表示画像から前記被検体の個人を特定できるか否かを判定する。そして、匿名化処理機能２４は、表示画像から個人が特定できると判定された場合に、その表示画像から個人が特定できないようにする匿名化処理を、表示画像の表示状態が変更される毎にリアルタイムで行い、匿名化処理後の表示画像をディスプレイ５０に表示させる。

ここで、匿名化処理は、表示画像又は３次元画像データの解剖学的部位の上皮領域に対して、マスキング処理、透明化処理、平滑化処理、変形処理、脱毛処理、及び、増毛処理の少なくとも１つの処理を行って、被検体の個人の特定を困難化する処理である。なお、３次元画像データに対してこれらの匿名化処理を行う場合は、表示画像を生成するために３次元画像データを一時的に加工してレンダリング処理を行うだけであり、元の３次元画像データを恒久的に加工するわけではない。

また、上記の匿名化処理を行う解剖学的部位を、部位別判定指標値の大きさに基づいて選択してもよい。例えば、「耳」や「鼻」の部位別判定指標値が、「目」や「口」の部位別判定指標値より小さい場合、「目」や「口」に対しては匿名化処理を行い、「耳」や「鼻」に対しては匿名化処理を行わない、といった処理も考えられる。

以下、図６乃至図１１を用いて、上述した動作の具体例について説明する。図６は第１の具体例を示す図である。図６の左上に示すように、第１の具体例の表示画像は、正面を向いた被検体の頭部が拡大されたボリュームレンダリング画像である。

図６の下部中央に、第１の具体例の表示画像に対応する判定テーブルを例示している。第１の具体例の表示画像では、「目」、「口」、「鼻」、及び「耳」の全てが見えているため、これらに対応する全ての基礎値に対して、「２５」ポイントが割り付けられている。また、被検体が正面を向いているため、すべての部位が隠れることなく、また、傾きによる面積の減少もないことから、「目」、「口」、「鼻」、及び「耳」のすべての面積比重みＷ１に対して、「１．０」の重みが割り付けられている。

また、この表示画像の「目」、「口」、「鼻」、及び「耳」に対しては透明処理が施されておらず、完全な不透明となっているため、「目」、「口」、「鼻」、及び「耳」のすべての透明度重みＷ２に対しても、「１．０」の重みが割り付けられている。

一方、この被検体は、目と口に個性が強く現れており、これらに対して鼻と耳に関しては比較的一般的な形状であり個性がそれほど強く現れていないと考えられる。このため、「目」と「口」に対しては、個性重みＷ３として「１．０」が割り付けられ、「鼻」と「耳」に対しては「０．４」が割り付けられている。

この結果、部位別判定指標値は、「目」、「口」、「鼻」、及び「耳」に対して、夫々、「２５」、「２５」、「１０」、及び「１０」と算出される。さらに、これらの部位別判定指標値を加算して、総合判定指標値が「７０」として算出される。

この総合判定指標値は、予め定めている閾値「３０．０」よりも大きいため、匿名化処理を実施する、と判定される。

図６右上部の表示画像は、匿名化処理後の表示画像を例示している。図６右上部の表示画像では、目、鼻、及び口を白抜きするマスキング処理を施すことにより、匿名化処理を行っている。

図７は第２の具体例を示す図である。図７の中央上部に示すように、第２の具体例の表示画像は、第１の具体例の表示画像の頭部を、左向きに４５度回転させたボリュームレンダリング画像である。

図７の下部中央には、第２の具体例の表示画像に対応する判定テーブルを例示している。第２の具体例の表示画像においても、「目」、「口」、「鼻」、及び「耳」の夫々の少なくとも一部は見えているため、これらの各部位に対応する全ての基礎値に対して、「２５」ポイントが割り付けられている。

一方、面積比重みＷ１に関しては、被検体が４５度だけ左側を向いているため左耳が隠れている。したがって、「耳」に対する面積比重みＷ１を「０．５」に設定している。また、「目」、「口」、「鼻」が見えている面積は、被検体が４５度だけ左側を向いているため、正面を向いた時の面積に比べて減少している。そこで、「目」、「口」、「鼻」に対する面積比重みＷ１を、夫々「０．７」に設定している。なお、透明度重みＷ２と個性重みＷ３は、第１の具体例を同じ値を割り付けている。

この結果、部位別判定指標値は、「目」、「口」、「鼻」、及び「耳」に対して、夫々、「１７．５」、「１７．５」、「７．０」、及び「５．０」と算出される。そして、これらの部位別判定指標値を加算して、総合判定指標値が「４７．０」として算出される。

この総合判定指標値は、閾値「３０．０」よりも大きいため、匿名化処理を実施する、と判定される。

図７右上部の表示画像は、匿名化処理後の表示画像を例示している。図７右上部の表示画像では、第１の具体例を同様に、目、鼻、及び口を白抜きするマスキング処理を施すことにより、匿名化処理を行っている。

図８は第３の具体例を示す図である。図８の中央上部に示すように、第３の具体例の表示画像は、第１の具体例の表示画像の頭部を、左向きに９０度回転させたボリュームレンダリング画像である。

図８の下部中央には、第３の具体例の表示画像に対応する判定テーブルを例示している。第３の具体例の表示画像においても、「目」、「口」、「鼻」、及び「耳」の夫々の少なくとも一部は見えているため、これらの各部位に対応する全ての基礎値に対して、「２５」ポイントが割り付けられている。

一方、面積比重みＷ１に関しては、被検体が９０度だけ左側を向いているため左目と左耳が隠れている。また、「目」、「口」、「鼻」が見えている面積は、被検体が９０度だけ左側を向いているため、正面を向いた時の面積に比べて減少している。そこで、「目」、「口」、「鼻」、「耳」に対する面積比重みＷ１を、夫々、「０．４、」、「０．４、」、「０．６」、及び「０．５、」設定している。なお、透明度重みＷ２と個性重みＷ３は、第１の具体例を同じ値を割り付けている。

この結果、部位別判定指標値は、「目」、「口」、「鼻」、及び「耳」に対して、夫々、「１０．０」、「１０．０」、「６．０」、及び「５．０」と算出される。そして、これらの部位別判定指標値を加算して、総合判定指標値が「３１．０」として算出される。

この総合判定指標値は、閾値「３０．０」よりも大きいため、匿名化処理を実施する、と判定される。

図８右上部の表示画像は、匿名化処理後の表示画像を例示している。図８右上部の表示画像では、第１、第２の具体例を同様に、目、鼻、及び口を白抜きするマスキング処理を施すことにより、匿名化処理を行っている。

図９は第４の具体例を示す図である。図９の中央上部に示すように、第４の具体例の表示画像は、第１の具体例の表示画像の頭部を、左向きに１３５度回転させたボリュームレンダリング画像である。

図９の下部中央には、第４の具体例の表示画像に対応する判定テーブルを例示している。第４の具体例の表示画像では、「目」、「口」、「鼻」は全く見えておらず、右耳の一部が見えているだけである。そこで、「目」、「口」、「鼻」及び「耳」の夫々の基礎値に対して、「０」、「０」、「０」及び「２５」ポイントが割り付けられている。

この結果、「目」、「口」、「鼻」の部位別判定指標値は、重みの値に関わらず、いずれも「０．０」となる。一方、「耳」に関しては、基礎値の「２５ポイント」に、面積比重みＷ１の「０．５」、透明度重みＷ２の「１．０」及び個性重みＷ３の「０．４」が夫々乗ぜられて、部位別判定指標値は「５．０」となる。これらの部位別判定指標値を加算して、総合判定指標値が「５．０」として算出される。この総合判定指標値は、閾値「３０．０」よりも小さいため、匿名化処理を実施しない、と判定される。

図９右上部の表示画像は、図９の中央上部の表示画像と同じ画像であり、匿名化処理が行われていないこの画像が、ディスプレイ５０に表示される。

図１０は第５の具体例を示す図である。図１０の中央上部に示すように、第５の具体例の表示画像は、第１の具体例の表示画像の頭部を、左向きに１８０度回転させた、即ち、後ろ向きの頭部のボリュームレンダリング画像である。

第５の具体例の表示画像は、第４の具体例の表示画像と同様に、「目」、「口」、「鼻」は全く見えておらず、左右の耳の一部が見えているだけである。そこで、「目」、「口」、「鼻」及び「耳」の夫々の基礎値に対して、「０」、「０」、「０」及び「２５」ポイントが割り付けられている。

この結果、「目」、「口」、「鼻」の部位別判定指標値は、重みの値に関わらず、いずれも「０．０」となる。一方、「耳」に関しては、基礎値の「２５ポイント」に、面積比重みＷ１の「１．０」、透明度重みＷ２の「１．０」及び個性重みＷ３の「０．４」が夫々乗ぜられて、部位別判定指標値は「１０．０」となる。これらの部位別判定指標値を加算して、総合判定指標値が「１０．０」として算出される。この総合判定指標値は、閾値「３０．０」よりも小さいため、匿名化処理を実施しない、と判定される。

図１０右上部の表示画像は、図１０の中央上部の表示画像と同じ画像であり、匿名化処理が行われていないこの画像が、ディスプレイ５０に表示される。

図１１は第６の具体例を示す図である。図１１の中央上部に示すように、第６の具体例の表示画像は、第１の具体例の表示画像の頭部のうち、左目の部分だけが表示されるように拡大させたボリュームレンダリング画像である。

第６の具体例の表示画像では、第４の具体例の表示画像と同様に、「口」、「鼻」及び「耳」は全く見えておらず、左目のみが見えているだけである。そこで、「口」、「鼻」及び「耳」の基礎値には「０」ポイントが割り付けられ、「目」の基礎値のみに「２５」ポイントが割り付けられている。

この結果、「「口」、「鼻」及び「耳」の部位別判定指標値は、重みの値に関わらず、いずれも「０．０」となる。一方、「目」に関しては、基礎値の「２５ポイント」に、面積比重みＷ１の「０．５」、透明度重みＷ２の「１．０」及び個性重みＷ３の「１．０」が夫々乗ぜられて、部位別判定指標値は「１２．５」となる。これらの部位別判定指標値を加算して、総合判定指標値が「１２．５」として算出される。この総合判定指標値は、閾値「３０．０」よりも小さいため、匿名化処理を実施しない、と判定される。

図１１右上部の表示画像は、図１１の中央上部の表示画像と同じ画像であり、匿名化処理が行われていないこの画像が、ディスプレイ５０に表示される。

以上説明してきた第１の実施形態の医用画像閲覧装置１００によれば、表示画像から被検体の個人を特定できるか否かを判定し、個人を特定できると判定された場合に表示画像に対して匿名化処理を施すものとしている。そして、回転／移動、拡大／縮小等のユーザの指示に応じて表示画像の表示状態が変更される毎に、個人を特定できるか否かをリアルタイムで判定し、その判定結果に応じて、匿名化処理をリアルタイムで行うものとしている。

このような処理により、第１の実施形態の医用画像閲覧装置１００を用いて、例えば、ある被検体の画像データを学会発表や医学部の教材等に使用するためにディスプレイ５０を介して表示させる場合でも、表示画像から個人を特定することを防止することができる。また、匿名化処理は、元々の画像データを恒久的に加工するのではなく、画像データから生成した表示画像を加工する、或いは、画像データを加工する場合でも、表示画像を生成し、ディスプレイ５０に表示している期間にだけ画像データを加工するものである。したがって、目、鼻、口、耳等の頭部の診断や治療に大きな支障をきたすことはない。例えば、顔全体を表示する第１の具体例（図６参照）の表示画像では、目、鼻、口等がマスキングされるものの、その後、ユーザ操作によって表示画像の表示状態を変更することによって、例えば目の診断や治療のために左目のみを拡大した第６の具体例（図１１参照）の表示画像の表示状態に変更することにより、匿名化処理を簡単に解除することができる。

（第２の実施形態）
図１２は、第２の実施形態の医用画像閲覧装置１００の動作例を示すフローチャートである。第１の実施形態との相違点は、表示画像から個人を特定できるか否かの判定において、第１の実施形態で用いた判定テーブルを利用する方法に換えて、ステップＳＴ２００の処理を付加し、人工知能（ＡＩ）技術を含む顔認識技術によって、表示画像から被検体の個人を特定できるか否かを判定する点である。

例えば、上述した表示画像に対して、人工知能を用いた顔認識を行わせ、人工知能が判定した個人を特定する際の確実性を示す信頼度等の指標値を取得し、この指標値に対する閾値判定によって、匿名化処理を実施するか否かを判定してもよい。

第２の実施形態の医用画像閲覧装置１００においても、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。なお、第２の実施形態の構成例は、第１の実施形態の構成例（図２に示すブロック図）と同じである。

（第３の実施形態）
図１３は、第３の実施形態の医用画像閲覧装置１００の動作例を示すフローチャートである。第３の実施形態との相違点は、表示画像から個人を特定できるか否かを判定するステップＳＴ１０３の処理の前に、匿名化処理が必要か否かを判定するステップＳＴ３００を付加している点である。

例えば、ある被検体の診断のためにその担当医のオーダで撮像した画像をその担当医が閲覧しようとする場合には、その担当医はその被検体個人の顔を知っているため、そもそも匿名化処理は不要である。このような場合には、その画像の撮像をオーダした担当医の識別情報と、閲覧しているユーザ（即ち、同じ担当医）の識別情報とから、匿名化処理が不要であると判定することができる。

また、被検体を撮像した病院内で画像データを使用するときには匿名化処理は不要とし、学会発表等、病院外で画像データを使用するときには匿名化処理を必要とするケースもあり得る。このような場合、画像データの規格情報に基づいて、匿名化処理が必要か否かを判定することもできる。例えば、画像データの規格情報が、ＤＩＣＯＭ規格である場合には病院内での使用が想定されるため、匿名化処理は不要であると判定する。その一方で、画像データの規格情報がＪＰＥＧ等の汎用的な規格である場合には、匿名化処理が必要であると判定することもできる。

第３の実施形態の医用画像閲覧装置１００によれば、第１、第２の実施形態の効果に加えて、匿名化処理の要、不要を、簡便に判定することができる。

（他の実施形態）
図１４は、上述した医用画像閲覧装置１００から、マウスやキーボード等の入力デバイス４０と、ディスプレイ５０とを取り除いた構成の医用画像処理装置５３０の構成例を示す図である。医用画像処理装置５３０は、いわば、ワークステーション本体部分の構成に該当する装置である。図１４に示した構成から判るように、医用画像処理装置５３０の構成は前述した医用画像閲覧装置１００と実質的に同じであり、説明を省略する。医用画像処理装置５３０によっても、前述した医用画像閲覧装置１００の各実施形態と同様の効果が得られる。

図１５は、前述した医用画像閲覧装置１００の構成を、Ｘ線ＣＴ装置５１１、ＭＲＩ装置５１２、超音波診断装置５１３などの医用画像診断装置５１０（即ち、モダリティ５１０）に組み込んだ構成例を示す図である。一般に、医用画像診断装置５１０は、ガントリやプローブを有する撮像部（即ち、スキャナ）６００と、制御部とを有している。制御部は、撮像部６００で撮像したデータを処理して画像を生成する処理回路２０や、生成した画像を表示するディスプレイ５０等を有している。図１５に示した構成から判るように、医用画像診断装置５１０の構成は前述した医用画像閲覧装置１００と実質的に同じであり、説明を省略する。医用画像診断装置５１０によっても、前述した医用画像閲覧装置１００の各実施形態と同様の効果が得られる。

なお、上述した各実施形態では、被検体の個人を特定できるか否かの判定の対象を、主に「顔（或いは頭部）」とし、さらに、判定に用いる要素として、「目」、「口」、「鼻」「耳」等の個々の解剖学的部位を用いる例を説明してきた。

しかしながら、各実施形態における判定の対象や、判定に用いる要素は、これらに限定されるものではなく、被検体の、より広い範囲を判定の対象にすることもできるし、或いは、逆に、より狭い範囲を判定の対象にすることもできる。

例えば、被検体の個人を特定できるか否かの判定の対象を、「上半身全体」とし、判定に用いる要素として、上半身の内部の１つ又は２つ以上の解剖学的部位、例えば、肋骨走行の形態や頭部形状等を用いてもよい。

また例えば、被検体の個人を特定できるか否かの判定の対象を、「顔の中の特定の部位」、例えば「鼻」とし、判定に用いる要素として、鼻の中の解剖学的部位、例えば、鼻腔や鼻骨等を用いてもよい。

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、診断や治療といった医用画像の本来の目的を損ねることなく、医用画像から個人を判別し特定されることを防止することができる。

なお、各実施形態の記載における画像データ取得機能及び画像処理機能は、特許請求の範囲の記載における生成部の一例である。また、各実施形態の記載における判定機能及び匿名化処理機能は、特許請求の範囲の記載における判定部及び処理部の一例である。

なお、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。

２０ 処理回路
２１ 画像データ取得機能
２２ 画像処理機能
２３ 判定機能
２４ 匿名化処理機能
３０ 記憶回路
４０ 入力デバイス
５０ ディスプレイ
１００ 医用画像閲覧装置
５１０ 医用画像診断装置
５２０ 画像サーバ
５３０ 医用画像処理装置

Claims (13)

1. ディスプレイと、
   被検体が撮像された医療用の画像データから、前記ディスプレイに表示するための表示画像を、ユーザ指示に応じて生成する生成部と、
   前記表示画像の表示状態が前記ユーザ指示に応じて変更される毎に、前記表示画像から前記被検体の個人を特定できるか否かを判定する判定部と、
   前記表示画像から個人が特定できると判定された場合に、前記表示画像から個人が特定できないようにする匿名化処理を、前記表示画像の表示状態が変更される毎にリアルタイムで行い、前記匿名化処理後の前記表示画像を前記ディスプレイに表示させる処理部と、
   を備える医用画像閲覧装置。
2. 前記判定部は、
   前記表示画像から個人を特定するために必要な解剖学的部位を検出し、
   前記解剖学的部位毎に、個人の特定のし易さを表わす部位別判定指標値を算出し、
   前記部位別判定指標値を用いて前記表示画像から個人が特定できるか否かを判定する、
   請求項１に記載の医用画像閲覧装置。
3. 前記判定部は、
   前記解剖学的部位毎に割り当てられた基礎値を重み付けして前記部位別判定指標値を算出し、
   前記部位別判定指標値を加算して得られる総合判定指標値に対する閾値判定によって、前記表示画像から個人が特定できるか否かを判定する、
   請求項２に記載の医用画像閲覧装置。
4. 前記判定部は、
   前記表示画像における前記解剖学的部位の露出の度合いを用いて前記基礎値に重み付けして、前記部位別判定指標値を算出する、
   請求項３に記載の医用画像閲覧装置。
5. 前記解剖学的部位の露出の度合いは、前記解剖学的部位のそれぞれの全体が見えているときの前記解剖学的部位の面積に対する、前記表示画像の前記表示状態において見えている前記解剖学的部位の面積の比である、
   請求項４に記載の医用画像閲覧装置。
6. 前記解剖学的部位の露出の度合いは、前記解剖学的部位のそれぞれの全体が見えているときの面積に対する、前記表示画像の前記表示状態において見えている前記解剖学的部位の面積の比と、前記解剖学的部位に割り付けられている透明度との積である、
   請求項４に記載の医用画像閲覧装置。
7. 前記判定部は、
   前記解剖学的部位の形状が標準的な形状とどの程度異なっているかを示す個性の強さを重みとして、前記部位別判定指標値に更に重み付けし、前記総合判定指標値を算出する、
   請求項４に記載の医用画像閲覧装置。
8. 前記処理部は、
   個人の特定のし易さを表わす前記部位別判定指標値の大きさに基づいて、前記表示画像及び前記画像データの少なくとも一方の、解剖学的部位に対応する領域を加工して、前記匿名化処理を行う、
   請求項２に記載の医用画像閲覧装置。
9. 前記匿名化処理は、前記解剖学的部位の上皮領域に対する、マスキング処理、透明化処理、平滑化処理、変形処理、脱毛処理、及び、増毛処理の少なくとも１つの処理を含む、
   請求項８に記載の医用画像閲覧装置。
10. 前記判定部は、人工知能技術を含む顔認識技術によって、前記表示画像から前記被検体の個人を特定できるか否かを判定する、
    請求項１に記載の医用画像閲覧装置。
11. 前記画像データは、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、又は、超音波診断装置によって取得された２次元、又は、３次元の画像データである、
    請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の医用画像閲覧装置。
12. 被検体が撮像された医療用の画像データから、ディスプレイに表示するための表示画像を、ユーザ指示に応じて生成する生成部と、
    前記表示画像の表示状態が前記ユーザ指示に応じて変更される毎に、前記表示画像から前記被検体の個人を特定できるか否かを判定する判定部と、
    前記表示画像から個人が特定できると判定された場合に、前記表示画像及び前記画像データの少なくとも一方を加工して、前記表示画像から個人が特定できないようにする匿名化処理を、前記表示画像の表示状態が変更される毎にリアルタイムで行う、処理部と、
    を備える医用画像処理装置。
13. 被検体を撮像する撮像部と、
    ディスプレイと、
    被検体が撮像された医療用の画像データから、前記ディスプレイに表示するための表示画像を、ユーザ指示に応じて生成する生成部と、
    前記表示画像の表示状態が前記ユーザ指示に応じて変更される毎に、前記表示画像から前記被検体の個人を特定できるか否かを判定する判定部と、
    前記表示画像から個人が特定できると判定された場合に、前記表示画像及び前記画像データの少なくとも一方を加工して、前記表示画像から個人が特定できないようにする匿名化処理を、前記表示画像の表示状態が変更される毎にリアルタイムで行い、前記匿名化処理後の前記表示画像を前記ディスプレイに表示させる、処理部と、
    を備える医用画像診断装置。

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