JP5478328B2 - 診断支援システム、診断支援プログラムおよび診断支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、医療分野での利用に適した発明で、３次元画像データに基づく画像診断を支援するシステム、コンピュータプログラムおよび方法に関するものである。

画像診断では、直近の検査で取得された被検体の画像（以下、現在画像）を、過去の検査で取得された同じ被検体の画像（以下、過去画像）と対比することにより、病状の変化を確認することがある（以下、比較読影）。比較読影を支援する技術としては、現在画像と過去画像の差分画像を生成し表示する技術（経時サブトラクション技術）が知られている。例えば、特許文献１には、３次元画像から生成された投影画像から差分画像を生成して表示する装置が開示されている。

特開２００５−８７７２７号公報

比較読影は、多くの場合、２つの画像を対象として行われるが、治療経過を確認したり、治療方針を検討したりするときには、２つ以上前の検査に遡って画像の対比が行われることがある。すなわち、３以上の画像間で生じた段階的な変化を把握することが必要になる場合がある。しかし、差分画像では、３以上の画像間で生じた段階的な変化を、把握しやすい形で表すことができない。

本発明は、上記事情に鑑みて、対比する画像の数に拘わらず、被検体に生じた経時変化を、一目で把握できる形で表示することにより、診断や治療方針の検討を支援するシステム、プログラムおよび方法を提供することを目的とする。

本発明の診断支援システムは、以下に説明するボリュームデータ記憶手段、ボリュームデータ選出手段、指標値算出手段、変位情報生成手段、マップ生成手段および表示制御手段を備えたシステムである。また、本発明の診断支援プログラムは、一台または複数台のコンピュータを、以下に説明するボリュームデータ記憶手段、ボリュームデータ選出手段、指標値算出手段、変位情報生成手段、マップ生成手段および表示制御手段として機能させるためのプログラムである。診断支援プログラムは、通常、複数のプログラムモジュールからなり、上記各手段の機能は、それぞれ、一または複数のプログラムモジュールにより実現される。これらのプログラムモジュール群は、ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤなどの記録メディアに記録され、またはサーバコンピュータに付属するストレージやネットワークストレージにダウンロード可能な状態で記録されて、ユーザに提供される。また、本発明の診断支援方法は、以下に説明するボリュームデータ記憶手段、ボリュームデータ選出手段、指標値算出手段、変位情報生成手段、マップ生成手段および表示制御手段の処理を実行することにより診断を支援する方法である。

ボリュームデータ記憶手段は、少なくとも一つの被検体を撮影日または撮影時刻を異ならせて複数回撮影することにより取得された複数のボリュームデータを、被検体識別データおよび撮影日時データと関連づけて、所定の記憶装置に記憶せしめる。記憶装置は、診断支援システムを構成するコンピュータに内蔵されるメモリ、ストレージのほか、そのコンピュータに直接またはネットワークを介して接続された外部記憶装置等でもよい。

なお、「被検体」は、検査の対象、すなわち撮影および診断の対象となる部位を意味する。例えば、一人の患者が肺の検査と胃の検査を受けた場合、患者は一人であるが、被検体は２つである。この場合、被検体を示す識別データは、患者情報と撮影部位情報とを含むデータとすることが好ましい。

ボリュームデータ選出手段は、記憶装置に記憶されたボリュームデータの中から、指定された被検体を示す被検体識別データと関連づけられたボリュームデータを、複数選出する。これにより、指定された被検体について、異なる撮影日時に取得された複数のボリュームデータが取得される。例えば、その被検体について、三回のＣＴ検査が行われていた場合には、各検査において取得された三つのボリュームデータが選出される。

指標値算出手段は、選出された複数のボリュームデータを、それぞれ解析することにより、ボリュームデータごとに、被検体の状態を示す少なくとも１種類の指標値を算出する。変移情報生成手段は、ボリュームデータごとに算出された指標値に基づいて、その指標値の変移を示す変移情報を、指標値の種類ごとに生成する。例えば、指標値として血管の狭窄率と石灰化領域の体積とが算出された場合には、狭窄率の変移を示す情報と、石灰化領域の体積の変移を示す情報が、それぞれ生成される。

マップ生成手段は、変移情報と、選出されたボリュームデータのうち少なくとも１つのボリュームデータを用いて、変移が検出された領域を含む被検体マップを生成する。被検体マップは１つでもよいが、全体マップと詳細マップ等、複数のマップを生成してもよい。

表示制御手段は、算出された指標値と、生成された変移情報のうち、所定操作により指定された情報を、各被検体マップ上の変移が検出された領域と関連づけて、所定の画面に出力する。画面に出力される情報は、選択メニューや設定画面においてユーザが所定の操作を行うことにより指定される。

上記構成によれば、被検体マップと関連づけられて画面に表示された指標値や変移情報から、その被検体の状態の経時変化を瞬時に把握することができる。このため、繰り返し検査が行われ、多数のボリュームデータが蓄積保存されている場合でも、すべてのデータを対象とした比較読影を行うことなく、被検体の状態の経時変化を知ることができる。

また、上記診断支援システムは、変移情報に基づいて、被検体の将来の状態を示す指標値を算出する予測手段をさらに備えていてもよい。予測手段を備える構成では、表示制御手段は、予測手段により算出された指標値を、各被検体マップ上の変移が検出された領域と関連づけて、画面に出力する。被検体の将来の状態を示す指標値は、治療方針を決めるときの判断材料として有用である。

また、予測手段を備える構成では、さらに、複数の被検体について変移情報を記憶する変移情報記憶手段を設け、予測手段が、変移情報記憶手段に記憶されている変移情報の中から変移情報生成手段により生成された変移情報に類似する変移情報を選出し、その類似する変移情報に基づいて、被検体の将来の状態を示す指標値を算出するようにすることが好ましい。実際の症例を利用することで、予測の精度を高めることができるからである。

また、上記診断支援システムは、選出されたボリュームデータのそれぞれに対し、少なくとも１つの関心領域を設定する関心領域設定手段をさらに備えることが好ましい。関心領域設定手段を備える構成では、指標値算出手段は、いずれかのボリュームデータにおいて関心領域として設定された少なくとも１つの領域について、その領域の状態を示す指標値を出力する。例えば断面ごとに指標値を算出する場合、すべての断面において指標値を算出しようとすると、処理データや表示データは膨大な量となる。これに対し、関心領域として設定された断面についてのみ指標値を出力するようにすれば、処理効率が向上するとともに、真に観察を要する情報のみが画面に表示されるので、診断効率も向上する。

本発明の診断支援システム、プログラムおよび方法によれば、過去に何回もの検査が行われ、比較読影の対象となり得る画像の数が多いような場合であっても、被検体の状態の経時変化を瞬時に把握することができる。

診断支援システムの概略構成を示す図 ボリュームデータ選出手段（Ｃ）の処理を示すフローチャート 観察対象抽出手段の処理の概要を示す図 観察対象抽出手段による抽出結果の一例を示す図 診断画面の表示例を示す図（冠動脈診断支援の場合） 診断画面の表示例を示す図（脂肪測定の場合） 観察用画像生成手段と表示制御手段の処理の概要を示す図 ディスプレイの配置例および診断画面、履歴画面の出力例を示す図 観察用画像生成処理を示すフローチャート 関心領域ごとに指標値を算出する例を示す図（血管狭窄率） 関心領域を設定せずに指標値を算出する例を示す図（体脂肪率） 履歴画面の一例を示す図（冠動脈診断支援の場合） 履歴画面の一例を示す図（脂肪測定の場合） 予測を行う場合のシステム構成例を示す図 変移情報データベースに登録されている情報を例示する図 予測画面の一例を示す図

図１に、本発明の一実施形態における診断支援システムの概略構成を示す。本実施形態における診断支援システム１は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）２を介して互いに接続された検査室システム３、データサーバ４、および診断用ワークステーション（ＷＳ）６により構成される。

検査室システム３は、被検体を撮影するモダリティ群３２と、各モダリティから出力された画像の確認や調整を行う検査室ワークステーション（ＷＳ）３１により構成される。

検査室ＷＳ３１は、モダリティ３２が２次元のスライスデータを出力するもの（例えばＣＴ（Computed Tomography）装置、ＭＲ（Magnetic Resonance）装置等）である場合には、スライスデータ群を再構成することにより３次元のボリュームデータを生成し、生成したボリュームデータを付帯情報とともにデータサーバ４に転送する。また、検査室ＷＳ３１は、モダリティ３２がボリュームデータを直接出力するもの（例えばＭＳ（Multi Slice）ＣＴ装置、コーンビームＣＴ装置等）である場合には、そのボリュームデータを、付帯情報とともにデータサーバ４に転送する。

データサーバ４は、高性能プロセッサと大容量メモリを備えた比較的処理能力の高いコンピュータに、データベースマネージメントサーバ（ＤＢＭＳ：DataBase Management Server）の機能を提供するソフトウェアプログラムを実装したものである。プログラムはストレージに記憶され、起動時にメモリにロードされ、プロセッサにより実行される。これにより、データサーバ４は、ボリュームデータ記憶手段４１として、またサーバ（Ｓ）側のボリュームデータ選出手段４２として機能する。

ボリュームデータ記憶手段４１は、検査室ＷＳ３１から転送されたボリュームデータおよび付帯情報を、データサーバ４に接続された大容量ストレージ５に、ファイル１０として記憶せしめる。ファイル１０は、ヘッダ領域とボリュームデータを記憶する領域とからなる。ヘッダ領域には、検査室ＷＳ３１から転送された付帯情報や、データサーバ４において追加されたデータ検索用の付帯情報が記録される。例えば、被検体を特定する情報として、患者の識別番号、氏名、年齢、性別、撮影部位（頭部、胸部、腹部等）の情報が記録される。また、撮影日時を特定する情報として、検査が行われた日、撮影が行われた時刻の情報が記録される。このほか、撮影に使用されたモダリティ、撮影条件（造影剤の使用有無／使用された色素、放射線核種、放射線量など）等の情報も記録される。

なお、大容量ストレージ５にファイルとして保管するボリュームデータは、撮影モダリティから出力されたままのボリュームデータでもよいし、撮影モダリティから出力されたデータ（スライスデータ等）を再構成することにより得られたボリュームデータでもよい。さらには、撮影により取得されたボリュームデータから診断に不要な情報を削除するなど、検査室ＷＳ３１において何らかの加工が施されたボリュームデータでもよい。

ボリュームデータ選出手段４２は、診断用ＷＳ６からの検索要求に応じて、大容量ストレージ５に記憶されている複数のファイル１０の中から、検索条件に適ったファイルを選出し、診断用ＷＳ６に送信する。

診断用ＷＳ６は、標準的なプロセッサ、メモリおよびストレージを備えた汎用のワークステーションに、後述する各機能を提供するプログラムを実装したものである。プログラムはストレージに記憶され、起動時にメモリにロードされ、プロセッサにより実行される。これにより、診断用ＷＳ６は、後述するクライアント（Ｃ）側のボリュームデータ選出手段６１、観察対象抽出手段６２、観察用画像生成手段６３、マップ生成手段６４、指標値算出手段６５、変移情報生成手段６６、予測手段６７および表示制御手段６８として機能する。また、診断用ＷＳ６には、３台のディスプレイ７ａ、７ｂ、７ｃおよび７ｄと、マウス、キーボード等の入力装置８が接続されている。

以下、診断用ＷＳ６を構成する上記各手段の動作について、さらに説明する。診断用ＷＳ６は、診断の対象となる生体組織（臓器、脂肪、骨、筋肉、血管等）の種類に応じて、多様な診断支援機能を提供する。本発明は診断の対象に拘らず適用可能な発明であるが、以下の説明では、具体例として、冠動脈の診断支援機能が選択された場合と、脂肪測定機能が選択された場合を例示しながら説明する。

図２は、ボリュームデータ選出手段６１の処理を示すフローチャートである。ボリュームデータ選出手段６１は、ユーザが行った機能選択操作や、患者および撮影日時を指定する操作を検出することにより、被検体識別データと撮影日時データを取得する（Ｓ１０１，Ｓ１０２）。

本実施形態では、被検体識別データは、患者の識別番号と診断の対象となる部位を表す記号の組み合わせからなるものとする。例えば、患者の識別番号がＰ１１８６１であり、部位が記号ＣＯＲで表される冠動脈である場合、被検体識別データはＰ１１８６１ＣＯＲとなる。患者の識別番号は、初期画面において入力または選択される。また、本実施形態では、診断支援機能は診断の対象となる部位（臓器、血管、骨等）ごとに異なるため、ユーザが機能選択を行うことで、診断の対象となる部位が特定される。よって、機能選択操作と患者を指定する操作を検出することで、被検体識別データを取得することができる。

また、本実施形態では、撮影日時データは、西暦で表された撮影日と２４時間表記で表された時刻とからなる１２桁の数値とする。この数値は、前述のダイアログにおいて、ユーザにより入力、またはリストから選択される。

次に、ボリュームデータ選出手段６１は、被検体識別データと撮影日時データとに基づいて、観察用画像の生成に用いるボリュームデータを選出する（Ｓ１０３）。詳細には、被検体識別データと撮影日時データを、データサーバ４側のボリュームデータ選出手段４２へと送信して、大容量ストレージ５に保存されているファイルの検索を要求する。

ボリュームデータ選出手段４２は、保存されているファイル群の中から、被検体識別データおよび撮影日時データとして、受信した被検体識別データおよび撮影日時データと同じ値が付与されたファイルを選出し、ボリュームデータ選出手段６１に返信する。例えば、図は、被検体識別データがＰ１１８６１ＣＯＲ、撮影日時データが２００９１００３１１００、撮影モダリティを示すモダリティデータがＭＲＩであるファイルＦ１が選出された場合を例示している。

その後、ボリュームデータ選出手段６１は、比較読影機能が有効か否かを判定する（Ｓ１０４）。例えばメモリに記憶されている機能ごとの設定フラグ（ＯＮのときは１、ＯＦＦのときは０となるフラグ）を参照することにより、比較読影機能が有効か否かを判定する。

比較読影機能が有効であった場合、ボリュームデータ選出手段６１は、再度、被検体識別データに基づいて、観察用画像の生成に用いるボリュームデータを選出する（Ｓ１０５）。ボリュームデータは、ステップＳ１０３と同様、ボリュームデータ選出手段４２に対し、該当するボリュームデータを含むファイルの検索を要求することで選出される。但し、ステップＳ１０５では、検索を要求するとき、撮影日時データは受け渡されない。これにより、指定された被検体について、異なる撮影日時に取得された複数のボリュームデータが選出される。

例えば、図は、撮影日時データとして２００７０４０３１０００、２００６０４１０１４００、２００５１００８１３００がそれぞれ付与されたファイルＦ２、Ｆ３、Ｆ４が選出された場合を例示している。なお、比較読影機能が無効であった場合には、ステップＳ１０５の処理は実行されない。

ステップＳ１０５において選出されるボリュームデータは、多くの場合、図の例示のように異なる検査日に取得されたボリュームデータとなるが、選出されたデータの中に、同じ日の異なる時刻に取得されたボリュームデータが含まれる場合もある。例えば、造影剤投与後に所定の時間間隔で複数回の撮影を行うような検査では、一回の検査で複数個のボリュームデータが取得されるからである。また、選出されるボリュームデータの中には、異なる撮影モダリティにより撮影されたボリュームデータが含まれる場合もある。例えば、定期健診ではＭＲ装置が用いられ、後日行われた精密検査ではＣＴ装置が用いられるといったケースがあるからである。この他、撮影モダリティは同じで、撮影方法や撮影条件が異なるボリュームデータが取得される場合もある。

観察対象抽出手段６２は、生体組織ごとに、ボリュームデータからその組織を抽出する機能を備えており、ユーザが行った操作や、供給されたファイルのヘッダ領域に記録されている情報に基づいて、診断の対象となる生体組織を判別し、実行すべき抽出処理の種類を決定する。

図３は、図２で例示したファイルＦ１〜Ｆ４が観察対象抽出手段６２に供給された場合を例示している。観察対象抽出手段６２は、供給されたファイルＦ１に含まれるボリュームデータＶ１から観察対象を表す領域を抽出し、さらに抽出された領域の中に、自動または手動で関心領域を設定する。そして、抽出された領域や関心領域を特定する情報を、スナップショットＳＳ１として、ボリュームデータＶ１と関連づけて保存する。このとき、ボリュームデータとスナップショットは、１つのファイルに記録して出力してもよいし、別個のファイルに記録して、ファイル間の関連性を示す情報とともに保存してもよい。

なお、本明細書において、スナップショットとは、ボリュームデータに含まれる情報を診断画面に表示する過程で取得または生成されるデータの集合である。本実施形態では、ボリュームデータから観察用画像を生成する過程で得られた抽出結果や解析結果、さらにはボリュームデータから観察用画像を生成するために設定されたパラメータ群が、スナップショットとして保存される。

観察対象抽出手段６２は、例えば、冠動脈の診断支援機能が選択され、選出されたファイルのヘッダ領域に造影剤等の情報が記録されていれば、冠動脈領域の抽出処理を実行する。冠動脈領域の抽出は、例えば、特願２００９−６９８９５号に示される方法を用いて行う。

観察対象抽出手段６２は、まず、所定のアルゴリズムに基づいて、ファイルに記憶されているボリュームデータから、心臓に相当する領域（以下、心臓領域）を抽出する。次に、ボリュームデータ内の心臓領域を含む直方体領域を探索範囲として設定し、所定のアルゴリズムに基づいて探索範囲に含まれる線状構造を探索する。さらに、探索により検出された線状構造に基づいて、冠動脈の芯線上の点と推定される点を検出する。以下の説明では、冠動脈経路上の点と推定される点を候補点またはノードと称する。

線状構造の探索は、探索範囲内の局所領域ごとに、３×３のヘシアン（Hessian）行列の固有値を算出することにより行う。線状構造が含まれる領域では、ヘシアン行列の３つの固有値のうち１つは０に近い値となり、他の２つは相対的に大きな値となる。また、値が０に近い固有値に対応する固有ベクトルは、線状構造の主軸方向を示すものとなる。観察対象抽出手段６２は、この関係を利用して、局所領域ごとに、ヘシアン行列の固有値に基づいて線状構造らしさを判定し、線状構造が識別された局所領域については、その中心点を候補点として検出する。

次に、探索により検出された候補点を、所定のアルゴリズムに基づいて連結する。これにより、図４に例示するように、候補点Ｎｉおよび候補点同士を連結する血管枝（エッジ）からなる木構造が構築される。検出された複数の候補点の座標情報や、血管枝の方向を示すベクトル情報は、候補点や血管枝の識別子とともにメモリに記憶される。続いて、検出された候補点ごとに、周辺のボクセルの値（ＣＴ値）に基づき、冠動脈の形状を詳細に識別する。具体的には、冠動脈経路に垂直な断面において、冠動脈の輪郭（血管の外壁）を識別する。形状の識別は、Graph-Cutsに代表される公知のセグメンテーション手法を用いて行う。以上の処理により、抽出された冠動脈領域の特定に必要な情報が生成される。

観察対象抽出手段６２は、木構造として抽出された冠動脈領域から、さらに狭窄部位や石灰化領域を検出することにより、関心領域を設定する。狭窄部位や石灰化領域の検出方法は種々提案されており、例えば特開２００６−１６７２８７号公報に開示された方法を用いることができる。なお、関心領域は、観察用画像生成手段６３が生成した観察用画像をディスプレイに表示し、画面に表示された観察用画像上でユーザに関心領域を指定させることにより、手動で設定してもよい。

冠動脈領域が抽出され、関心領域が設定されると、図４に例示した木構造の特定に用いられる候補点の識別子と位置座標、各血管枝の識別子と血管枝の両端に位置する候補点との関連づけ、関心領域として設定された血管枝の識別子等が、スナップショットの一部として保存される。

一方、例えば脂肪測定機能が選択されたときには、観察対象抽出手段６２は、内臓脂肪領域の抽出処理を実行する。内臓脂肪領域の抽出方法も種々提案されており、例えば、特願２００８−９７６３０号に示される方法を用いて行うことができる。この方法では、はじめに、測定対象者の撮影により得られたボリュームデータから、肝臓の上縁付近から恥骨結合付近までの範囲を切り出し、その範囲から得られる複数の軸位断画像の各々から骨を表す骨領域を抽出する。そして、骨領域と、その内側の領域との境界曲面を推定し、その曲面の内側にある脂肪を内臓脂肪領域として、その曲面の外側に位置する皮下脂肪領域と区別して抽出する。なお、脂肪領域と他の領域とは、ボクセルデータの値により区別することができる。ＣＴ撮影では、脂肪領域の信号値は他の領域よりも低い値となるからである。ＭＲＩでも、ＳＴＩＲ（short TI inversion recovery）法による撮影を行うことで、脂肪の信号を選択的に低下させることができる。

脂肪測定では、異常部位の検出処理は行わないため、関心領域が自動的に設定されることはない。但し、本実施形態では、画面に表示された観察用画像に対し所定の操作を行うことで、ユーザが手動で関心領域を設定することができる。なお、ユーザにより関心領域が設定された場合には、関心領域を特定する情報が、スナップショットの一部として保存される。

観察用画像生成手段６３は、診断画面に表示する観察用画像を生成する。観察用画像のディスプレイへの出力は、表示制御手段６８により制御される。診断に適した観察形態は、診断の対象となる被検体の種類によって異なる。このため、観察用画像生成手段６３により生成される観察用画像の種類や、観察用画像が表示された診断画面のレイアウトは、被検体の種類に依存する。

例えば、図５Ａに、冠動脈の診断支援機能が選択されたときに表示される診断画面の一例を示す。図に示すように、この診断画面７１ａには、冠動脈の関心領域を示すストレートＣＰＲ画像およびストレッチＣＰＲ画像と、関心領域内の所定位置の直交断面、アキシャル断面、サジタル断面、コロナル断面を表す４つのＭＰＲ画像と、抽出された冠動脈領域全体を表すボリュームレンダリング（３Ｄ）画像が、表示される。また、診断画面７１ａの右側には、ボタン、スライダ等の操作インタフェースが配置されている。本実施形態では、図に示すように、診断画面７１ａに、履歴ボタンＨ、予測ボタンＦ、保存ボタンＳＶが配置されている。保存ボタンＳＶがクリックされると、表示中の画面を特定するパラメータ等がスナップショットに記録される。また、履歴ボタンＨ、予測ボタンＦがクリックされると後述する履歴画面や予測画面が表示される、

一方、図５Ｂは、脂肪測定機能が選択されたときに表示される診断画面を例示したものである。図に示すように、この診断画面７２ａには、腹部全体のボリュームレンダリング画像（画面左上）、内臓脂肪領域のボリュームレンダリング画像（画面左下）、指定されたスライス位置における腹部断面画像（画面中央上）および各スライス位置における内臓脂肪および皮下脂肪の面積を表すグラフ（画面中央下）が、表示される。また、画面の右側には、操作インタフェースが配置されており、診断画面７１ａと同様、履歴ボタンＨ、予測ボタンＦ、保存ボタンＳＶが配置されている。

図６に、図５Ａに例示した診断画面７１ａを表示するために観察用画像生成手段６３と表示制御手段６８が実行する処理の概要を示す。観察用画像生成手段６３は、画像生成処理全体を統括する統括部（図示せず）のほかに、ストレートＣＰＲ画像生成部６３１、ＭＰＲ画像生成部６３２、ストレッチＣＰＲ画像生成部６３３、およびＶＲ画像生成部６３４を備える。言い換えれば、観察用画像生成手段６３が実行する処理を規定するプログラムは、メインプログラムと、ストレートＣＰＲ画像生成処理、ＭＰＲ画像生成処理、ストレッチＣＰＲ画像生成処理およびＶＲ画像生成処理を、それぞれ規定する複数のプログラムモジュール群からなる。

なお、図示および詳細説明は省略するが、観察用画像生成手段６３は、この他、ＭＩＰ画像、ブルズアイ画像、仮想内視鏡画像等、他の観察形態の画像を生成するためのプログラムモジュールも備えている。これらのプログラムモジュールは、選択された機能（診断対象）に応じて、選択的に使い分けられる。

画像生成部６３１〜６３４は、観察対象抽出手段６２から出力されたボリュームデータＶ１およびスナップショットＳＳ１を用いて、図５Ａに例示したストレートＣＰＲ画像およびストレッチＣＰＲ画像、４つのＭＰＲ画像およびボリュームレンダリング画像を生成する。ここで、ＣＰＲ画像、ＭＰＲ画像等の生成方法は、いずれも公知であるため、各画像生成部が実行する処理の具体的説明は省略する。表示制御手段６８は、図に示すように、観察用画像生成手段６３が生成した観察用画像を、診断画面７１ａの予め決められた位置に（もしくは予め決められた画像ウィンドウ内に）配置する。

図６は、ボリュームデータＶ１とスナップショットＳＳ１のみを示しているが、図３に示したとおり観察対象抽出手段６２は、選出されたファイルごとに、ボリュームデータとスナップショットを出力する。観察用画像生成手段６３よび表示制御手段６８は、そのそれぞれの組み合わせに対し、同様の処理を行うので、前述の例では、表示制御手段６８が構成する診断画面の数は４つになる。

本実施形態では、表示制御手段６８は、４台あるディスプレイのうち３台のディスプレイ７ａ〜７ｃに、観察用画像が配置された診断画面を出力する。他の１台のディスプレイ７ｄには、後述する履歴画面７３、７４や予測画面７５を出力する。図７は、ディスプレイ７ａ〜７ｃを横一列に配置して、そのそれぞれに診断画面７１ａ、７１ｂ、７１ｃを出力し、さらに、ディスプレイアームにより中央のディスプレイ７ｂの上部にディスプレイ７ｄを配置して、後述する履歴画面７３を表示する場合を例示している。なお、図７の例では出力されない４つ目の診断画面（説明の便宜上、診断画面７１ｄとする）は、所定の表示切り替え操作を行うことにより、いずれかのディスプレイに出力することができる。

図８は、観察用画像生成手段６３のメインプログラムの処理を示すフローチャートである。図６にも示したとおり、観察用画像生成手段６３は、ボリュームデータとともに観察対象抽出手段６２が保存したスナップショットを読み込み（Ｓ２０１）、観察用画像を生成する（Ｓ２０２）。選出されたボリュームデータが複数あり、そのそれぞれについてスナップショットが保存されている場合には、次のボリュームデータおよびスナップショットを対象に（Ｓ２０３）、ステップＳ２０１、Ｓ２０２の処理を実行する。これにより、各検査日における被検体の状態を示す複数組の観察用画像セットが生成され、各観察用画像セットは表示制御手段６８により、診断画面７１ａ〜７１ｄを構成する画像として、それぞれ出力される。

ここで、観察対象抽出手段６２は、ファイルＦ１〜Ｆ４に対し同一の抽出アルゴリズム、解析アルゴリズムを適用するが、ファイルＦ１〜Ｆ４は異なる時期に取得されたファイルであるため、抽出される領域や自動設定される関心領域は、ファイル間で同じになるとは限らない。このため、ステップＳ２０１〜Ｓ２０３の処理が終了した時点では、診断画面７１ａ〜７１ｄの表示は、同期することなく、それぞれ独立に制御される。その結果、例えば、診断画面７１ａのストレートＣＰＲ画像と診断画面７１ｂのストレートＣＰＲ画像とで、表示されている血管の範囲が異なっていたり、診断画面７１ａのボリュームレンダリング画像と診断画面７１ｂのボリュームレンダリング画像とで、視点（画像の向き）が異なることがある。

上記状態で、診断画面７１ａ〜７１ｄのいずれかにおいて、画像の観察形態を変更する操作が行われると（Ｓ２０４）、観察用画像生成手段６３は、検出された操作に基づいて、観察用画像の観察形態を指定するパラメータを設定する（Ｓ２０５）。例えば、画像の回転、拡大、縮小、断面のスライス位置や向きの変更、関心領域の設定や変更、ウィンドウレベルの変更などの操作が行われた場合には、スナップショットＳＳ１〜ＳＳ４に記録されているパラメータ群の値を一斉に更新する。これにより、更新後のスナップショットＳＳ１´〜ＳＳ４´には、共通のパラメータ群が記録される。

続いて、観察用画像生成手段６３は、ボリュームデータＶ１〜Ｖ４と、更新後のスナップショットＳＳ１´〜ＳＳ４´に基づいて、各診断画面用の観察用画像を生成しなおす（Ｓ２０６）。このほか、診断画面のレイアウト変更（ＭＰＲ画像をＭＩＰ画像と差し替える等の変更）を指示する操作が行われた場合には、各ボリュームデータＶ１〜Ｖ４から、表示を要求された観察用画像を新たに生成する。ステップＳ２０６において生成された観察用画像は、表示制御手段６８により各診断画面７１ａ〜７１ｄに、一斉に出力される。これにより、１つの診断画面に対して行った操作が、すべての診断画面において有効となり、複数のディスプレイに表示された診断画面７１ａ〜７１ｄの表示内容が、連動して切り替わることとなる。

また、ステップＳ２０５では、操作による変更内容をすべてのスナップショットに反映させるため、診断画面７１ａ〜７１ｄの間で、関心領域、ボリュームレンダリング画像の向き、断面画像のスライス位置や向き等は、統一される。これにより、１つの診断画面において表示を更新する操作を行うと、他の診断画面の表示が、連動して更新されるようになる。

次に、指標値算出手段６５および変移情報生成手段６６について説明する。指標値算出手段６５と変移情報生成手段６６は、診断に有用な指標値を算出し、その経時変化を解析する手段であるが、一般に、診断に有用な指標値は、生体組織ごとに異なる。このため、指標値算出手段６５および変移情報生成手段６６は、それぞれ複数種類の機能を備えており、ユーザが行った操作や、供給されたファイルのヘッダ領域に記録されている情報に基づいて、診断の対象となる生体組織を判別し、実行すべき処理を選択する。

図９に、冠動脈の診断支援機能が選択された場合の、指標値算出手段６５の処理を例示する。冠動脈の診断支援機能が選択された場合、指標値算出手段６５は、ボリュームデータＶ１〜Ｖ４のそれぞれについて、次の処理を実行する。指標値算出手段６５は、設定された関心領域において、冠動脈領域の抽出時に芯線Ｃ上で検出された各候補点Ｎに対し、それぞれ断面Ｐを定義する。そして、断面ごとに所定の解析処理を実行することにより、内腔領域１２の輪郭を検出し、さらに健常時の内腔領域１１の輪郭を推定する。そして、領域１２と領域１１の面積比を算出することにより、１つの指標値として、その断面における狭窄率を求める。この他、血管の内壁に付着するソフトプラーク１３を検出し、狭窄部位においてソフトプラーク１３が占める割合等を算出してもよい。

また、図１０は、脂肪測定機能が選択された場合の、指標値算出手段６５の処理を例示したものである。脂肪測定機能が選択された場合、指標値算出手段６５は、ボリュームデータＶ１〜Ｖ４のそれぞれについて、次の処理を実行する。本実施形態では、観察対象抽出手段６２により断面ごとの解析が行われ、断面ごとに腹の輪郭１４、骨領域の内側の境界線１５、内臓脂肪領域１６が検出されている。よって、指標値算出手段６５は、断面ごとに、内臓脂肪領域１６の面積を算出し、第１の指標値として出力する。さらに、複数の断面について算出された面積を積算することで、内臓脂肪全体の体積を求め、これを第２の指標値として出力する。さらに、断面ごとに、輪郭１４で囲まれた領域の面積を算出し、複数の断面について算出された面積を積算することで、腹部全体の体積を求める。そして、内臓脂肪の体積との比を算出することで体脂肪率を求め、これを第３の指標値として出力する。

以上に例示した処理により、ボリュームデータごとに１種類または複数種類の指標値が求められ、変移情報生成手段６６に供給される。

変移情報生成手段６６は、各ボリュームデータについて算出された同じ種類の指標値を時系列に配列し、時間的に隣接する指標値同士の差分を算出することにより、検査日間における指標値の変移量を求める。さらに、算出された差分に基づき指標値の増減率等、検査日間における指標値の変移傾向を示す値を算出する。変移傾向を示す値は、増減率に限らず、増減の傾向を示す値でもよい。例えば増加していれば１、変化なしであれば０、減少していれば−１というように傾向のみを示す値を求めてもよい。

また、指標値が領域ごとに算出されるものである場合、変移が生じた領域が関心領域として設定されていなければ、変移情報生成手段６６は、それらの領域を新たな関心領域として追加設定する。追加設定された関心領域の情報は、スナップショットに追記される。

変移情報生成手段６６は、変移が検出された指標値について、変移が検出された指標値の種類、大きな変移が検出された領域（スライス位置等）、算出された差分、増減率等の情報を含む変移情報を生成する。生成された変移情報は、図１に示したように、マップ生成手段６４と予測手段６７に供給される。

なお、指標値が領域ごとに算出されるものである場合には、当然のことながら、同じ領域について算出された指標値同士で差分等を求める必要がある。ところが、ボリュームデータＶ１〜Ｖ４は異なる検査日に取得されたデータであるため、呼吸の影響や病状の変化により、抽出される領域の形状が部分的に異なることがある。例えば、冠動脈に瘤がある状態と瘤が無い状態とでは、血管の太さが変わるため、血管の芯線がずれ、異なる点が候補点として検出される。この場合、候補点に対し設定される断面も、ボリュームデータ間で異なるものとなってしまう。

しかしながら、経時変化が発生していない領域では、ほぼ同じ点が候補点として検出されるので、経時変化が無い領域の候補点を基準にすれば、木構造同士のマッチング（グラフマッチング）を行うことができる。本実施形態では、主要なノードの類似度を、所定の評価関数に基づいて算出し、類似度が最も高い候補点同士を対応づける。そして、木構造の主要なノードの対応関係から、他の候補点の対応関係を推定する。この方法によれば、各ボリュームデータから抽出された冠動脈領域の形状が異なっていても、解剖学的に同じ点同士を対応付けることができる。なお、グラフマッチングによる解剖学的構造の対応付けについては、特開２００７−４４４８８号公報にも開示があるとおり、この他にも種々の方法が提案されている。本実施形態では、このようなマッチング処理を実行することにより、ノードおよび断面の対応づけを行い、対応する断面の指標値について差分等を計算する。

以上は、冠動脈に特有の構造を利用した位置合わせ方法であるが、位置合わせは、特開２００５−８７７２７号（特許文献１）に示される方法により行ってもよいし、その他公知のあらゆる方法を用いて行うことができる。本実施形態では、変移情報生成手段６６は、複数種類の位置合わせ機能を備え、それらの機能を、診断の対象となる生体組織に応じて選択的に使い分けることで、正確な位置合わせを実現している。

次に、マップ生成手段６４について説明する。マップ生成手段６４は、観察対象抽出手段６２から出力されたボリュームデータとスナップショット、および変移情報生成手段６６から供給された変移情報に基づいて、関心領域を含む被検体マップを生成する。

被検体マップは、撮影により取得されたボリュームデータから生成されたボリュームレンダリング画像等に、関心領域を示す枠やマークを合成したものである。但し、被検体の輪郭のみを表した模式図に枠やマークを合成したものとしてもよい。または、観察用画像の１つに枠やマークを合成することにより、観察用画像を被検体マップと兼用してもよい。

また、スナップショットに保存されているパラメータを利用してシェーマを生成し、被検体マップとして利用する方法も考えられる。例えば、人体解剖モデルを表す三次元データと、その三次元データから任意の視点および視野のシェーマを生成するシェーマ生成プログラムを、診断用ＷＳ６に実装しておく。そして、スナップショットから、ボリュームデータから観察用画像を生成する際に使用されたパラメータを読み出し、そのパラメータに基づいて、人体解剖モデルに対する視点および視野を決定する。決定した視点および視野をシェーマ生成プログラムに入力すれば、被検体と同じ臓器の解剖モデルを、観察用画像と同様の視点、視野で捉えたシェーマが生成される。このようにして生成されたシェーマは、位置表示がわかりやすいという模式図の利点と、所望の視点、視野を設定できるという観察用画像の利点とを兼ね揃えたものとなるので、被検体マップとしての利用に適している。

以上の例示から明らかであるように、被検体マップは、変移が生じた領域（関心領域）を直感的に把握できるような画像であればよく、画像の種類や生成方法は特に限定されない。

表示制御手段６８は、マップ生成手段６４により生成された被検体マップと、指標値算出手段６５により算出された指標値と、変移情報生成手段６６により生成された変移情報のうち、ユーザが所定の操作により指定した情報を、履歴画面に表示する。情報の指定は選択メニューまたは所定の設定画面において受け付ける。また、ユーザが選択した情報であっても、情報量が多く一画面に表示しきれないときには、表示制御手段６８は、一部の情報のみが画面に現れ、他の情報はスクロール操作などを行ったときに画面に現れるように表示を制御する。

履歴画面のレイアウトは、被検体の種類によって異なるが、いずれの履歴画面も、関心領域とその領域において算出された指標値の変化、すなわち検査結果の履歴との関係を一目で把握できるようなレイアウトとする。

例えば、図１１Ａに例示する履歴画面７３は、冠動脈診断支援機能が選択され、図５Ａに例示した診断画面において履歴ボタンＨがクリックされたときに表示される画面である。履歴画面７３の左側には、被検体マップＭＡＰとして、冠動脈を構成する血管枝の画像と、関心領域ＲＯＩ１、ＲＯＩ２およびＲＯＩ３を示す枠が表示される。なお、図の例では、ＲＯＩは矩形の枠により示されているが、枠の形状は円や楕円でもよい。また、履歴画面７３の右側には、関心領域ＲＯＩ１、ＲＯＩ２およびＲＯＩ３それぞれについて、検査結果の履歴を示す履歴ウィンドウ２２ａ、２２ｂ、２２ｃが表示される。

本実施形態では、表示制御手段６８は、被検体の種類や指標値の種類、さらには指標値の変移状況によって異なる様式の履歴ウィンドウを表示する。例えば、図１１Ａ中に例示する履歴ウィンドウ２２ａおよび２２ｂは、算出された指標値を時系列に並べることで、関心領域の経時変化を一目で把握できるようにしたものである。

なお、本実施形態では、検査回数が多い場合には、履歴ウィンドウの下部にスクロールバーが現れ、表示しきれない履歴をスクロール表示できるようにしている。図は履歴ウィンドウ２２ａの下部にスクロールバー２３が表示された状態を示している。

また、履歴ウィンドウ２２ｃは、指標値を時系列に並べるだけでなく、指標値の差分に基づいて算出された増減率を表示したものである。図の例は増加率が５０％であることを示すもので、減少した場合には５０％減と表示される。あるいは、単に増加率は５０％、減少率は−５０％と表示してもよい。また、増減率に代えて、増加量（２ｍｍ^２増）や減少量等、変移の量を表示してもよい。

また、図１１Ｂに例示する履歴画面７４は、脂肪測定機能が選択され、図５Ｂに例示した診断画面において履歴ボタンＨがクリックされたときに表示される画面である。履歴画面７４の左側には、被検体マップＭＡＰとして、ＲＯＩとして設定されたスライス位置を示す人体の模式図が表示される。また、履歴画面７４の右側には、腹部全体の体脂肪率の変移を示す履歴ウィンドウ２４と、へそ下あたりに設定されたＲＯＩのみを対象として算出された体脂肪率の変移を示す履歴ウィンドウ２５が表示される。履歴ウィンドウ２５は、時系列に並べられた体脂肪率の他、腹部の直交断面画像に、各検査時における内臓脂肪の輪郭を重ねた画像２６が表示される。

次に、予測手段６７について説明する。予測手段６７は、変移情報生成手段６６が生成した変移情報に基づいて、一定期間後（例えば、半年後あるいは１年後）の指標値の値を算出する。変移情報のみに基づいて将来の指標値を予測する方法としては、例えば、変移情報に含まれる増加率の値から、１年あたりの平均増加率を算出し、平均増加率分増加した値を、１年後の指標値と推定する方法が考えられる。

但し、変移傾向は常に同じであるとは限らないため、本実施形態のシステムでは、変移傾向が類似する症例のデータを参照することにより、予測を行っている。具体的には、本実施形態のシステムでは、図１２に示すように、変移情報生成手段６６が生成した変移情報を、治療歴が記録された電子カルテと関連づけて変移情報データベース２７に蓄積保存する。そして、予測手段６７は、変移情報生成手段６６から供給された変移情報を、データベース２７に蓄積された過去の症例の変移情報とマッチングすることにより、変移傾向が類似する症例を探索する。

例えば、変移情報生成手段６６から供給された変移情報が、石灰化領域の体積が１年間ほぼ横ばいであることを示しているのであれば、石灰化領域が検出されてから１年の区間について、変移情報のマッチングを行う。その結果、石灰化領域の体積が最初の１年間ほぼ横ばいだった症例として、症例Ｘ、Ｙ、Ｚの３つの症例が検出され、変移情報と関連づけられた電子カルテに、症例Ｘ、Ｚは治療をせずに放置したケースであり、症例Ｙは投薬治療を行ったケースであることが記録されていたとする。この場合、予測手段６７は、石灰化領域の体積が、図１３に例示した症例Ｘと同じ増加率で増加もしくは症例Ｙと同じ減少率で減少するものとして、２通りのケースについて、２年後、３年後の推定堆積値を算出する。

表示制御手段６８は、図５Ａや図５Ｂで例示した診断画面において予測ボタンＦがクリックされると、マップ生成手段６４により生成された被検体マップと、指標値算出手段６５により算出された指標値と、変移情報生成手段６６により生成された変移情報と、予測手段６７により算出された推定指標値を、予測画面に表示する。予測画面のレイアウトは、被検体の種類によって異なるが、いずれの予測画面も、関心領域とその領域において算出された指標値の変化、すなわち検査結果の履歴との関係を一目で把握できるようなレイアウトとする。

本実施形態では、例えば、石灰化領域の体積予測が行われた上記例の場合、図１４Ａに例示する予測画面７５が出力される。予測画面７５の左側には履歴画面と同じ被検体マップが表示される。また、予測画面７５の右田輪には、前述の２通りのケースについて、２年後、３年後の推定指標値を示すグラフが表示される。またグラフとともに、症例Ｙと関連づけられた電子カルテから読み込まれた投薬情報（薬の種類、量、服用間隔等）が、参考投薬例として表示される。

以上に説明したように、本実施形態では、繰り返し検査が行われ、比較読影の対象となる画像が多数存在する場合でも、履歴画面において被検体の状態の経時変化を一目で把握することができる。履歴画面は、治療方針を検討し直すときや、担当医が変わるとき等、これまでの経過を迅速且つ正確に把握する必要があるときに、極めて有用である。

さらに、本実施形態では、予測画面において、推定される将来の状態を確認することができる。また、予測画面に表示される指標値等は、過去の類似症例に基づいて推定された値であるので、予測精度も比較的高い。予測画面の表示は、治療方針の検討に役立つことはもちろん、治療を拒む患者に対し治療を勧めるときの説明資料としても役立つ。

なお、上記実施形態では、履歴画面や予測画面を、診断画面と異なる画面として、別のディスプレイに表示しているが、最古または最新の検査結果が表示された診断画面に、履歴ウィンドウ等を重ねて表示する形態も考えられる。

また、履歴画面や予測画面のレイアウト、表示内容は、上記実施形態の例示に限られるものではなく、他のレイアウト、表示内容としてもよい。例えば、被検体マップの関心領域の付近に指標値を時系列に並べて表示したり、増減率を表示するレイアウトも考えられる。

また、上記実施形態では、マップ生成手段６４が生成する被検体マップは１つであったが、複数の被検体マップを生成し、表示してもよい。例えば、冠動脈の全体像を表す第１の被検体マップと、冠動脈の一部の血管枝を示す第２の被検体マップを生成し、第２の被検体マップが表す血管枝の、冠動脈全体における位置を第１の被検体マップ上に示してもよい。

また、上記実施形態では、ボリュームデータの選出後に観察対象の抽出が行われるが、冠動脈領域、脂肪領域等、診断の対象となる生体組織の抽出処理は検査室システム３の検査室ＷＳ３１で行い、関心領域の設定のみボリュームデータ選出後に行うようにしてもよい。

また、上記説明では、冠動脈診断支援機能と脂肪測定機能が選択された場合のみを例示したが、上記方法を応用することで、頭部（脳）、肺野、心臓、胃、大腸等、あらゆる組織の診断に役立つ履歴画面や予測画面を表示するシステムを構築できることは明らかである。

また、上記実施形態は、クライアント／サーバ型のシステムであるが、一台のコンピュータが、ボリュームデータ記憶手段、ボリュームデータ選出手段、観察対象抽出手段、観察用画像生成手段、マップ生成手段、指標値算出手段、変移情報生成手段、予測手段および表示制御手段としての機能を備えていてもよい。また、上記実施形態において診断用ＷＳ６が実行している処理の一部を、他のコンピュータに実行させるなど、クライアント側の処理を複数台のコンピュータにより分散して行ってもよい。

また、図１では、観察用画像生成手段とマップ生成手段を別個の手段として提示したが、前述のとおり観察用画像を被検体マップとして兼用する形態も考えられ、その場合には、観察用画像生成手段がマップ生成手段としての機能を兼ね備えることとなる。

また、入力装置、ディスプレイ等、システムを構成する装置としては、公知のあらゆる装置を採用することができる。例えば、マウスに代えてジョイスティックを採用したり、ディスプレイに代えてタッチパネルを採用したりすることができる。

このように、本発明は上記実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、種々の変更を加えることができる。また、本発明は、生体組織の診断支援に限らず、例えばＣＴスキャンにより機械等の劣化具合を定期的に診断するときにも、利用することができる。

１ 診断支援システム、 ３２ モダリティ、 ６ 診断用ＷＳ、
５ 大容量ストレージ、１０ ファイル
Ｆ１-Ｆ４ ファイル、 Ｖ１-Ｖ４ ボリュームデータ、
ＳＳ１-ＳＳ４ スナップショット
７１ａ-７１ｄ，７２ａ 診断画面
７３，７４ 履歴画面、
Ｃ 芯線、 Ｎ 候補点(ノード)、 Ｐ 断面
１１，１２ 内腔領域、 １３ ソフトプラーク、
１４ 輪郭、 １５ 境界線、 １６ 内臓脂肪領域
ＭＡＰ 被検体マップ、ＲＯＩ 関心領域、
２２ａ， ２２ｂ， ２２ｃ，２４，２５ 履歴ウィンドウ
７５ 予測画面

Claims (4)

1. 少なくとも一つの被検体を撮影日または撮影時刻を異ならせて複数回撮影することにより取得された複数のボリュームデータを、被検体識別データおよび撮影日時データと関連づけて、所定の記憶装置に記憶せしめるボリュームデータ記憶手段と、
   前記記憶装置に記憶されたボリュームデータの中から、指定された被検体を示す被検体識別データと関連づけられたボリュームデータを、複数選出するボリュームデータ選出手段と、
   選出された複数のボリュームデータを、それぞれ解析することにより、ボリュームデータごとに、前記被検体の状態を示す少なくとも１種類の指標値を算出する指標値算出手段と、
   前記ボリュームデータごとに算出された指標値に基づいて、該指標値の変移を示す変移情報を、前記指標値の種類ごとに生成する変移情報生成手段と、
   前記変移情報と前記選出されたボリュームデータのうち少なくとも１つのボリュームデータを用いて、前記変移が検出された領域を含む被検体マップを、少なくとも１つ生成するマップ生成手段と、
   前記指標値算出手段により算出された指標値および前記変移情報生成手段により生成された変移情報のうち、所定操作により指定された情報を、前記各被検体マップ上の前記変移が検出された領域と関連づけて、所定の画面に出力する表示制御手段と、
   前記変移情報に基づいて、前記被検体の将来の状態を示す指標値を算出する予測手段と、
   複数の被検体について前記変移情報を記憶する変移情報記憶手段とを備え、
   前記予測手段が、前記変移情報生成手段により生成された変移情報を、前記変移情報記憶手段に記憶されている変移情報とマッチングすることにより、変移傾向が類似する症例を検出し、該検出された症例における指標値の変移率を用いて、前記被検体の将来の状態を示す指標値として、複数の指標値を算出するものであり、
   前記表示制御手段が、前記予測手段により算出された複数の指標値を比較可能に前記画面に表示するとともに、前記各被検体マップ上の前記変移が検出された領域および前記検出された症例であって、指標値の算出に用いた症例における投薬情報と、当該投薬情報に対応する指標値とを関連付けて前記画面に出力するものであり、
   前記複数の指標値には、治療をしなかった場合の指標値が含まれうることを特徴とする診断支援システム。
2. 選出されたボリュームデータのそれぞれに対し、少なくとも１つの関心領域を設定する関心領域設定手段をさらに備え、
   前記指標値算出手段が、いずれかのボリュームデータにおいて関心領域として設定された少なくとも１つの領域について、該領域の状態を示す指標値を出力する請求項１記載の診断支援システム。
3. 一台または複数台のコンピュータを、
   少なくとも一つの被検体を撮影日または撮影時刻を異ならせて複数回撮影することにより取得された複数のボリュームデータを、被検体識別データおよび撮影日時データと関連づけて、所定の記憶装置に記憶せしめるボリュームデータ記憶手段、
   前記記憶装置に記憶されたボリュームデータの中から、指定された被検体を示す被検体識別データと関連づけられたボリュームデータを、複数選出するボリュームデータ選出手段、
   選出された複数のボリュームデータを、それぞれ解析することにより、ボリュームデータごとに、前記被検体の状態を示す少なくとも１種類の指標値を算出する指標値算出手段、
   前記ボリュームデータごとに算出された指標値に基づいて、該指標値の変移を示す変移情報を、前記指標値の種類ごとに生成する変移情報生成手段、
   前記変移情報と前記選出されたボリュームデータのうち少なくとも１つのボリュームデータを用いて、前記変移が検出された領域を含む被検体マップを、少なくとも１つ生成するマップ生成手段、
   前記指標値算出手段により算出された指標値および前記変移情報生成手段により生成された変移情報のうち、所定操作により指定された情報を、前記各被検体マップ上の前記変移が検出された領域と関連づけて、所定の画面に出力する表示制御手段、
   前記変移情報に基づいて、前記被検体の将来の状態を示す指標値を算出する予測手段、および
   複数の被検体について前記変移情報を記憶する変移情報記憶手段として機能させる診断支援プログラムであって、
   前記予測手段が、前記変移情報生成手段により生成された変移情報を、前記変移情報記憶手段に記憶されている変移情報とマッチングすることにより、変移傾向が類似する症例を検出し、該検出された症例における指標値の変移率を用いて、前記被検体の将来の状態を示す指標値として、複数の指標値を算出するものであり、
   前記表示制御手段が、前記予測処理により算出された複数の指標値を比較可能に前記画面に表示するとともに、前記各被検体マップ上の前記変移が検出された領域および該検出された症例であって、指標値の算出に用いた症例における投薬情報と、当該投薬情報に対応する指標値とを関連付けて前記画面に出力するものであり、
   前記複数の指標値には、治療をしなかった場合の指標値が含まれうることを特徴とする診断支援プログラム。
4. 一台または複数台のコンピュータにより、
   少なくとも一つの被検体を撮影日または撮影時刻を異ならせて複数回撮影することにより取得された複数のボリュームデータを、被検体識別データおよび撮影日時データと関連づけて、所定の記憶装置に記憶せしめるボリュームデータ記憶処理、
   前記記憶装置に記憶されたボリュームデータの中から、指定された被検体を示す被検体識別データと関連づけられたボリュームデータを、複数選出するボリュームデータ選出処理、
   選出された複数のボリュームデータを、それぞれ解析することにより、ボリュームデータごとに、前記被検体の状態を示す少なくとも１種類の指標値を算出する指標値算出処理、
   前記ボリュームデータごとに算出された指標値に基づいて、該指標値の変移を示す変移情報を、前記指標値の種類ごとに生成する変移情報生成処理、
   前記変移情報と前記選出されたボリュームデータのうち少なくとも１つのボリュームデータを用いて、前記変移が検出された領域を含む被検体マップを、少なくとも１つ生成するマップ生成処理、
   前記指標値算出処理において算出された指標値および前記変移情報生成処理において生成された変移情報のうち、所定操作により指定された情報を、前記各被検体マップ上の前記変移が検出された領域と関連づけて、所定の画面に出力する表示制御処理、
   前記変移情報に基づいて、前記被検体の将来の状態を示す指標値を算出する予測処理、および
   複数の被検体について前記変移情報を記憶する変移情報記憶処理を実行することを特徴とする診断支援方法であって、
   前記予測処理が、前記変移情報生成処理により生成された変移情報を、前記変移情報記憶処理により記憶されている変移情報とマッチングすることにより、変移傾向が類似する症例を検出し、該検出された症例における指標値の変移率を用いて、前記被検体の将来の状態を示す指標値として、複数の指標値を算出するものであり、
   前記表示制御処理が、前記予測処理により算出された複数の指標値を比較可能に前記画面に表示するとともに、前記各被検体マップ上の前記変移が検出された領域および該検出された症例であって、指標値の算出に用いた症例における投薬情報と、前記投薬情報に対応する指標値とを関連付けて前記画面に出力するものであり、
   前記複数の指標値には、治療をしなかった場合の指標値が含まれうることを特徴とする診断支援方法。