医用画像処理装置及びプログラム
【課題】異常陰影候補の検出機能の理解向上を図る。
【解決手段】ＣＡＤ処理の対象となるサンプル画像を表示し（ステップＳ２２）、サンプル画像上の異常陰影候補の位置にＣＡＤマークを表示する（ステップＳ２４）。類似症例を検索する旨の操作が行われた場合には（ステップＳ２７；ＹＥＳ）、類似症例検索処理を行う（ステップＳ２８）。具体的には、サンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報、ＣＡＤマークの真偽情報、ＣＡＤマークに関するコメントと一致する医用画像をティーチングファイルＤＢから抽出し、サンプル画像の画像特徴量と、抽出された医用画像の画像特徴量とに基づいて、抽出された医用画像のうち、類似度が高い方から順に予め定められた数の医用画像を抽出する。そして、類似症例として抽出された医用画像上の異常陰影候補の位置にＣＡＤマークを付加して表示する（ステップＳ２９）。
【解決手段】ＣＡＤ処理の対象となるサンプル画像を表示し（ステップＳ２２）、サンプル画像上の異常陰影候補の位置にＣＡＤマークを表示する（ステップＳ２４）。類似症例を検索する旨の操作が行われた場合には（ステップＳ２７；ＹＥＳ）、類似症例検索処理を行う（ステップＳ２８）。具体的には、サンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報、ＣＡＤマークの真偽情報、ＣＡＤマークに関するコメントと一致する医用画像をティーチングファイルＤＢから抽出し、サンプル画像の画像特徴量と、抽出された医用画像の画像特徴量とに基づいて、抽出された医用画像のうち、類似度が高い方から順に予め定められた数の医用画像を抽出する。そして、類似症例として抽出された医用画像上の異常陰影候補の位置にＣＡＤマークを付加して表示する（ステップＳ２９）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、患者を放射線撮影して得られた医用画像の診断において、コンピュータによる診断支援機能（ＣＡＤ：Computer-Aided Diagnosis）が利用されている。この機能は、医用画像の解析を行い、病変と思われる領域に対してマークを付加してディスプレイ上で表示を行い、医師の読影を助ける機能である。乳房画像に対しては、腫瘤や微小石灰化等の病変の可能性がある異常陰影候補が検出される。
【０００３】
一般に、医療機関では、様々な医療機器が用いられており、新たな医療機器が導入される際には、その都度医療機器の取扱方法を習得する必要がある。そこで、教育用ソフトウェアにより医療機器の取扱方法に関する教育を提供し、教育内容の理解度をチェックする理解度テストを行い、テストの合格を条件として、ユーザに医療機器を使用可能とするパスワードを発行する医療機器取扱教育システムが提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−１５７１７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、一般の医療機器と比較して、ＣＡＤの各機能の使用方法を習得することは困難であった。例えば、ＣＡＤの各機能は、実際の症例によって理解することが望ましい。また、ＣＡＤを効果的に使用するためには、異常陰影の例として真陽性（ＴＰ：True Positive）だけでなく、偽陽性（ＦＰ：False Positive）や偽陰性（ＦＮ：False Negative）等も理解する必要がある。また、ＣＡＤは検出感度の設定が可能であるため、各感度においてＣＡＤの使用に対応できるようにしておく必要がある。
【０００６】
本発明は上記の従来技術における問題に鑑みてなされたものであって、異常陰影候補の検出機能の理解向上を図ることを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、異常陰影候補の検出機能の対象毎に用意されたサンプル画像と当該サンプル画像から検出された異常陰影候補の位置情報とが対応付けられて記憶されている第１記憶手段と、複数の医用画像のそれぞれと当該各医用画像から検出された異常陰影候補の位置情報とが対応付けられて記憶されている第２記憶手段と、前記第１記憶手段に記憶されているサンプル画像のうちいずれか一つを選択するための操作手段と、前記選択されたサンプル画像及び当該サンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報を前記第１記憶手段から読み出し、当該選択されたサンプル画像及び当該サンプル画像に対応する異常陰影候補を示すマークを表示手段に表示させ、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像の中から、前記選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出し、当該抽出された一又は複数の医用画像及び当該医用画像に対応する異常陰影候補を示すマークを前記表示手段に表示させる制御手段と、を備える医用画像処理装置である。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の医用画像処理装置において、前記制御手段は、前記選択されたサンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報及び当該サンプル画像の画像特徴量に基づいて、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像の中から、前記選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出する。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の医用画像処理装置において、前記第１記憶手段には、さらに、前記サンプル画像から検出された異常陰影候補のそれぞれが真陽性であるか偽陽性であるかを示す情報が記憶されており、前記第２記憶手段には、さらに、前記各医用画像から検出された異常陰影候補のそれぞれが真陽性であるか偽陽性であるかを示す情報が記憶されており、前記制御手段は、前記選択されたサンプル画像から検出された異常陰影候補が真陽性である場合には、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像のうち異常陰影候補が真陽性であるもののみを対象とし、前記選択されたサンプル画像から検出された異常陰影候補が偽陽性である場合には、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像のうち異常陰影候補が偽陽性であるもののみを対象として、前記選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出する。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、請求項１から３のいずれか一項に記載の医用画像処理装置において、前記制御手段は、前記第２記憶手段に記憶される複数の医用画像として、当該医用画像処理装置が設置された施設内の情報を追加する。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、コンピュータを、異常陰影候補の検出機能の対象毎に用意されたサンプル画像と当該サンプル画像から検出された異常陰影候補の位置情報とが対応付けられて記憶されている第１記憶手段、複数の医用画像のそれぞれと当該各医用画像から検出された異常陰影候補の位置情報とが対応付けられて記憶されている第２記憶手段、前記第１記憶手段に記憶されているサンプル画像のうちいずれか一つを選択するための操作手段、前記選択されたサンプル画像及び当該サンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報を前記第１記憶手段から読み出し、当該選択されたサンプル画像及び当該サンプル画像に対応する異常陰影候補を示すマークを表示手段に表示させ、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像の中から、前記選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出し、当該抽出された一又は複数の医用画像及び当該医用画像に対応する異常陰影候補を示すマークを前記表示手段に表示させる制御手段、として機能させるためのプログラムである。
【００１２】
請求項６に記載の発明は、請求項５に記載のプログラムにおいて、前記制御手段は、前記選択されたサンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報及び当該サンプル画像の画像特徴量に基づいて、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像の中から、前記選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出するものである。
【００１３】
請求項７に記載の発明は、請求項５又は６に記載のプログラムにおいて、前記第１記憶手段には、さらに、前記サンプル画像から検出された異常陰影候補のそれぞれが真陽性であるか偽陽性であるかを示す情報が記憶されており、前記第２記憶手段には、さらに、前記各医用画像から検出された異常陰影候補のそれぞれが真陽性であるか偽陽性であるかを示す情報が記憶されており、前記制御手段は、前記選択されたサンプル画像から検出された異常陰影候補が真陽性である場合には、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像のうち異常陰影候補が真陽性であるもののみを対象とし、前記選択されたサンプル画像から検出された異常陰影候補が偽陽性である場合には、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像のうち異常陰影候補が偽陽性であるもののみを対象として、前記選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出するものである。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１、５に記載の発明によれば、サンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出するので、異常陰影候補の検出機能の理解向上を図ることができる。
【００１５】
請求項２、６に記載の発明によれば、異常陰影候補の位置情報及びサンプル画像の画像特徴量に基づいて、サンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出することができる。
【００１６】
請求項３、７に記載の発明によれば、真陽性であるか偽陽性であるかを区別して、サンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出することができる。
【００１７】
請求項４に記載の発明によれば、各施設に適した情報を追加することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】医用情報システムのシステム構成図である。
【図２】医用画像処理装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】医用画像処理装置において実行されるティーチングファイル作成処理を示すフローチャートである。
【図４】所見情報及びシェーマ画像の入力画面の例である。
【図５】ＴＰ／ＦＰ選択欄の例である。
【図６】ＦＮの位置にマークが付加された例である。
【図７】ＣＡＤマーク（ＦＰ）に関するコメントの例である。
【図８】医用画像処理装置において実行されるＣＡＤ訓練処理を示すフローチャートである。
【図９】（ａ）は、感度設定画面の例である。（ｂ）は、高感度が選択された場合の異常陰影候補の検出結果の例である。（ｃ）は、低感度が選択された場合の異常陰影候補の検出結果の例である。
【図１０】サンプル画像上にＣＡＤマークが表示された例である。
【図１１】類似症例検索処理を示すフローチャートである。
【図１２】類似症例として抽出された医用画像の例である。
【図１３】医用画像処理装置において実行される理解度確認テスト実行処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照して、本発明に係る医用画像処理装置の一実施の形態について説明する。
図１に、医用情報システム１００のシステム構成を示す。図１に示すように、医用情報システム１００は、医用画像処理装置１０、ＣＡＤ処理装置２０、医用画像サーバ３０及び電子カルテシステム４０が、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークＮを介してデータ通信可能に接続されて構成されている。ネットワークＮは、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格が適用されている。
【００２０】
医用画像処理装置１０は、ＷＳ（WorkStation）により構成され、医用画像の読影、医用画像に対するＣＡＤ機能の訓練等に用いられる。
【００２１】
図２に、医用画像処理装置１０の機能的構成を示す。図２に示すように、医用画像処理装置１０は、制御部１１、操作部１２、表示部１３、通信部１４、記憶部１５を備えて構成され、各部はバス１６により接続されている。
【００２２】
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等から構成され、医用画像処理装置１０の各部の処理動作を統括的に制御する。具体的には、ＣＰＵは、操作部１２から入力される操作信号又は通信部１４により受信される指示信号に応じて、記憶部１５に記憶されている各種処理プログラムを読み出し、ＲＡＭ内に形成されたワークエリアに展開し、当該プログラムとの協働により各種処理を行う。
【００２３】
操作部１２は、カーソルキー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードに対するキー操作やマウス操作により入力された操作信号を制御部１１に出力する。
【００２４】
表示部１３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）により構成され、制御部１１から入力される表示データに基づいて各種画面を表示する。
【００２５】
通信部１４は、ＣＡＤ処理装置２０、医用画像サーバ３０、電子カルテシステム４０等の外部機器との間でデータの送受信を行うインターフェースである。
【００２６】
記憶部１５は、ハードディスクや不揮発メモリ等により構成され、各種データを記憶する。具体的には、記憶部１５には、ティーチングファイル作成処理プログラム１５１、ＣＡＤ訓練処理プログラム１５２、理解度確認テスト実行処理プログラム１５３、サンプル画像ＤＢ（DataBase）１５４、ティーチングファイルＤＢ１５５、テスト用画像ＤＢ１５６等が記憶されている。
【００２７】
サンプル画像ＤＢ１５４は、異常陰影候補の検出機能の対象（撮影部位・検出目的）毎に予め用意されているサンプル画像を格納するデータベースである。サンプル画像ＤＢ１５４には、各サンプル画像に対して、当該サンプル画像から検出された異常陰影候補の位置情報、ＣＡＤマークの真偽情報（ＴＰ／ＦＰ）、ＣＡＤマークに関するコメント等が対応付けられて記憶されている。ＣＡＤマークの真偽情報とは、異常陰影候補のそれぞれが真陽性（ＴＰ）であるか偽陽性（ＦＰ）であるかを示す情報である。なお、異常陰影候補の位置情報、ＣＡＤマークの真偽情報、ＣＡＤマークに関するコメントについては、ＣＡＤの感度（高感度・中感度・低感度）毎に、それぞれの情報が記憶されている。
【００２８】
ティーチングファイルＤＢ１５５は、後述するＣＡＤ訓練処理（図８参照）において検索される医用画像を格納するデータベースである。ティーチングファイルＤＢ１５５には、各医用画像に対して、患者基本情報（患者ＩＤ、年齢、撮影情報等）、画像特徴量情報、当該医用画像から検出された異常陰影候補の位置情報、ＣＡＤマークの真偽情報（ＴＰ／ＦＰ）、ＣＡＤマークに関するコメント、シェーマ画像、所見情報、ＦＮ（偽陰性）の位置情報等が対応付けられて記憶されている。なお、異常陰影候補の位置情報、ＣＡＤマークの真偽情報、ＣＡＤマークに関するコメント、ＦＮの位置情報については、ＣＡＤの感度毎に、それぞれの情報が記憶されている。
【００２９】
画像特徴量情報は、画像の濃度、濃淡勾配、線構造の集中度等の画像特徴量を含む情報である。画像の濃度は、濃度ヒストグラムから求められる画素値の平均や分散である。濃淡勾配は、各画素の濃度変化の勾配を示すものである。例えば、アイリスフィルタに代表されるフィルタにより勾配ベクトルが算出され、勾配ベクトルが一点に向かっているか、全体的に濃淡値が均一であるか等に基づいて、濃淡値の形状が把握される。線構造の集中度は、ある線構造が一点に集中しているか、同じ方向を向いているか等を数値化したものである。
【００３０】
ＦＮの位置情報は、医用画像に対するＣＡＤにより検出されなかった異常陰影（偽陰性）の位置を示す情報である。
【００３１】
ティーチングファイルＤＢ１５５には、予め用意されている医用画像の他、医用画像処理装置１０が設置された病院等の施設内の情報を追加することも可能である。
【００３２】
テスト用画像ＤＢ１５６は、後述する理解度確認テスト実行処理（図１３参照）において使用されるテスト用画像を格納するデータベースである。テスト用画像ＤＢ１５６には、各テスト用画像に対して、当該テスト用画像から検出された異常陰影候補の位置情報、ＣＡＤマークの真偽情報（ＴＰ／ＦＰ）、シェーマ画像、所見情報等が対応付けられて記憶されている。
【００３３】
制御部１１は、ユーザの操作部１２からの操作により選択されたサンプル画像及び当該サンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報をサンプル画像ＤＢ１５４から読み出し、当該選択されたサンプル画像及び当該サンプル画像に対応する異常陰影候補を示すマーク（ＣＡＤマーク）を表示部１３に表示させる。
【００３４】
なお、異常陰影候補の位置にマークを付加する際には、異常陰影候補領域を囲む円形のマークを付加してもよいし、異常陰影候補領域の輪郭（境界線）を図示するようにマークを付加してもよいし（ＣＡＤアウトライン）、異常陰影候補領域の代表点（例えば重心等）にマークを付加してもよい。
【００３５】
制御部１１は、ティーチングファイルＤＢ１５５に記憶されている複数の医用画像の中から、選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出する。具体的に、制御部１１は、選択されたサンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報及び当該サンプル画像の画像特徴量に基づいて、ティーチングファイルＤＢ１５５に記憶されている複数の医用画像の中から、選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出する。
【００３６】
この際、制御部１１は、選択されたサンプル画像から検出された異常陰影候補が真陽性である場合には、ティーチングファイルＤＢ１５５に記憶されている複数の医用画像のうち異常陰影候補が真陽性であるもののみを対象とし、選択されたサンプル画像から検出された異常陰影候補が偽陽性である場合には、ティーチングファイルＤＢ１５５に記憶されている複数の医用画像のうち異常陰影候補が偽陽性であるもののみを対象として、選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出する。
【００３７】
制御部１１は、抽出された一又は複数の医用画像及び当該医用画像に対応する異常陰影候補を示すマーク（ＣＡＤマーク）を表示部１３に表示させる。
【００３８】
制御部１１は、ティーチングファイルＤＢ１５５に記憶される複数の医用画像として、当該医用画像処理装置１０が設置された施設内の情報を追加する。
【００３９】
ＣＡＤ処理装置２０は、医用画像の画像解析を行い、画像特徴量を算出し、異常陰影候補の検出を行う。そして、ＣＡＤ処理装置２０は、異常陰影候補の位置情報、画像特徴量情報等を生成する。異常陰影候補の位置情報は、画像内の領域を示す情報（乳房画像の例では、ＭＬＯのＵ／Ｍ／Ｌ領域、ＣＣのＯ／Ｉ領域等の名称）であってもよいし、画像内の座標位置であってもよい。ＣＡＤ処理装置２０は、異常陰影候補の位置情報、画像特徴量情報等を医用画像処理装置１０等の外部機器に送信する。
【００４０】
なお、ＣＡＤ処理装置２０におけるＣＡＤの検出感度は、変更可能となっている。具体的には、異常陰影候補として検出するか否かの判断基準となる各パラメータの閾値を変更する等して、検出感度を変更する。同一の医用画像に対してＣＡＤ処理を行う場合には、通常、ＣＡＤの感度が高いほど、より多くの異常陰影候補が検出されることになる。
【００４１】
ＣＡＤ処理装置２０は、処理対象が乳房画像の場合、乳房画像から腫瘤、微小石灰化等の異常陰影候補を検出する。異常陰影候補の検出アルゴリズムとしては、公知のものを適用可能である。乳房画像における腫瘤の検出アルゴリズムとしては、例えば、アイリスフィルタ、ラプラシアンフィルタ等を用いた方法が適用可能である。また、微小石灰化の検出アルゴリズムとしては、例えば、モルフォロジーフィルタ、ラプラシアンフィルタ、３重リングフィルタ等を用いた方法が適用可能である。
【００４２】
医用画像サーバ３０は、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）により構成され、各種モダリティにより生成された医用画像の画像ファイルを保存し、外部機器からの要求に応じて画像ファイルを提供する。
【００４３】
電子カルテシステム４０は、患者毎に、患者基本情報、病状や診断結果を示す情報、処方に関する情報等を記憶し、管理する。
【００４４】
次に、動作について説明する。
図３は、医用画像処理装置１０において実行されるティーチングファイル作成処理を示すフローチャートである。この処理は、ティーチングファイルＤＢ１５５に対して、医用画像サーバ３０に保存されている医用画像を追加する処理であり、制御部１１のＣＰＵと、記憶部１５に記憶されているティーチングファイル作成処理プログラム１５１との協働によるソフトウェア処理によって実現される。
【００４５】
まず、ユーザの操作部１２からの操作により、医用画像サーバ３０に保存されている医用画像の中から、ティーチングファイルの対象となる医用画像が選択される。次に、制御部１１により、通信部１４を介して、選択された医用画像が医用画像サーバ３０から取得され、医用画像に対応する患者の患者基本情報が電子カルテシステム４０から取得される。そして、制御部１１により、取得された医用画像と患者基本情報とが対応付けられて、ティーチングファイルＤＢ１５５に登録される（ステップＳ１）。
【００４６】
次に、ユーザの操作部１２からの操作により、ＣＡＤの感度が設定される（ステップＳ２）。具体的には、ＣＡＤの感度として、高感度・中感度・低感度の中からいずれかの感度が選択される。
【００４７】
次に、ＣＡＤ処理装置２０では、ティーチングファイルの対象となる医用画像に対し、ステップＳ２で設定された感度におけるＣＡＤ処理が行われる。そして、制御部１１により、通信部１４を介して、ＣＡＤ処理装置２０から、ティーチングファイルの対象となる医用画像についての異常陰影候補の位置情報及び画像特徴量情報が取得され、当該医用画像と対応付けられて、ティーチングファイルＤＢ１５５に登録される（ステップＳ３）。
【００４８】
次に、制御部１１により、ティーチングファイルの対象となる医用画像が表示部１３に表示されるとともに、異常陰影候補の位置情報に基づいて、医用画像上の異常陰影候補の位置にＣＡＤマークが付加されて表示される（ステップＳ４）。
【００４９】
次に、ユーザの操作部１２からの操作により、所見情報が入力される（ステップＳ５）。入力された所見情報は、制御部１１により、医用画像と対応付けられて、ティーチングファイルＤＢ１５５に登録される。
【００５０】
次に、ユーザの操作部１２からの操作により、病変の位置がシェーマ画像として記録される（ステップＳ６）。具体的には、撮影部位を示す模式図において病変と判断される位置が記録される。記録されたシェーマ画像は、制御部１１により、医用画像と対応付けられて、ティーチングファイルＤＢ１５５に登録される。
【００５１】
図４（ａ）及び（ｂ）に、表示部１３に表示される所見情報及びシェーマ画像の入力画面の例を示す。
図４（ａ）に示す入力画面５０は、所見入力欄５１、形状入力欄５２、辺縁入力欄５３、濃度入力欄５４、カテゴリ入力欄５５、シェーマ画像入力欄５６を含む。
所見入力欄５１には、医用画像に対する医師の所見が入力される。
形状入力欄５２には、異常陰影（腫瘤）の形状が入力される。形状として、円形あるいは楕円形（round of oval）、多角形（polygonal）、分葉状（lobular）、不整形（irregular）等がある。
辺縁入力欄５３には、異常陰影（腫瘤）の辺縁情報が入力される。辺縁情報として、境界明瞭平滑（circumscribed）、微細分葉状（microlobulated）、スピキュラを伴う（spiculated）、境界不明瞭（indistinct）、評価困難（obscured）等がある。
濃度入力欄５４には、異常陰影（腫瘤）の濃度情報が入力される。濃度情報として、脂肪濃度を含む（fat-containing）、等濃度（equal density）、低濃度（low density）、高濃度（high density）等がある。
カテゴリ入力欄５５には、５段階に分類された病変の悪性度が入力される。カテゴリ１は「異常なし」、カテゴリ２は「良性所見あり」、カテゴリ３は「良性であるが、悪性を否定できない」、カテゴリ４は「悪性の疑い」、カテゴリ５は「悪性」である。
シェーマ画像入力欄５６には、シェーマ画像が表示され、シェーマ画像上において病変の位置が記録される。
【００５２】
図４（ｂ）に示す入力画面６０は、所見入力欄６１、形態入力欄６２、分布入力欄６３、カテゴリ入力欄６４、シェーマ画像入力欄６５を含む。
所見入力欄６１には、医用画像に対する医師の所見が入力される。
形態入力欄６２には、異常陰影（石灰化）の形態情報が入力される。形態情報として、微小円形（small round）、微細円形（punctate）、淡く不明瞭（amorphous or indistinct）、多形性あるいは不均一（pleomorphic or heterogeneous）、微細線状・微細分枝状（linear or fine linear）等がある。
分布入力欄６３には、異常陰影（石灰化）の分布情報が入力される。分布情報として、びまん性／散在性（diffuse/scattered）、領域性（regional）、集簇性（grouped or clustered）、線状（linear）、区域性（segmental）等がある。
カテゴリ入力欄６４には、５段階に分類された病変の悪性度が入力される。
シェーマ画像入力欄６５には、シェーマ画像が表示され、シェーマ画像上において病変の位置が記録される。
【００５３】
次に、ユーザの操作部１２からの操作により、表示部１３に表示されている各ＣＡＤマークに対して、ＴＰであるかＦＰであるかが選択される（ステップＳ７）。ＴＰであるかＦＰであるかを示す情報（ＣＡＤマークの真偽情報）は、制御部１１により、医用画像と対応付けられて、ティーチングファイルＤＢ１５５に登録される。
【００５４】
例えば、図５に示すように、医用画像７０上にＣＡＤマーク７１，７２が表示された状態で、ＣＡＤマーク７１と対応付けられた位置にＴＰ／ＦＰ選択欄７３が表示され、ＣＡＤマーク７２と対応付けられた位置にＴＰ／ＦＰ選択欄７４が表示される。ＴＰ／ＦＰ選択欄７３では「ＴＰ」が選択されており、ＴＰ／ＦＰ選択欄７４では「ＦＰ」が選択されている。
【００５５】
次に、ユーザは、ＣＡＤ結果にＦＮ（見落とし）があるか否かを判断する（ステップＳ８）。ＣＡＤ結果にＦＮがある場合には（ステップＳ８；ＹＥＳ）、ユーザの操作部１２からの操作により、表示部１３に表示されている医用画像上のＦＮの位置にマークが付加される（ステップＳ９）。ＦＮの位置情報は、制御部１１により、医用画像と対応付けられて、ティーチングファイルＤＢ１５５に登録される。
例えば、図６に示すように、医用画像８０上にＦＮマーク８１が付加される。
【００５６】
ステップＳ８において、ＣＡＤ結果にＦＮがない場合（ステップＳ８；ＮＯ）、又は、ステップＳ９の後、ユーザの操作部１２からの操作により、各ＣＡＤマークに関するコメントが入力される（ステップＳ１０）。入力されたＣＡＤマークに関するコメントは、制御部１１により、医用画像と対応付けられて、ティーチングファイルＤＢ１５５に登録される。
【００５７】
図７（ａ）及び（ｂ）に、ＣＡＤマーク（ＦＰ）に関するコメントの例を示す。
図７（ａ）に示す例では、医用画像９０上のＣＡＤマーク９１に対して、コメント欄９２に、「ＭＬＯのＵ領域の乳腺が散在してみられる部分を“構築の乱れ”と誤認識して検出している」と入力されている。
【００５８】
図７（ｂ）に示す例では、医用画像９３上のＣＡＤマーク９４に対して、コメント欄９５に、「局所的に濃度上昇がみられ、さらに左右差も認められるため“腫瘤”として誤検出されている」と入力されている。
【００５９】
次に、制御部１１により、操作部１２において、感度を変更する旨の操作が行われたか否かが判断される（ステップＳ１１）。感度を変更する旨の操作が行われた場合には（ステップＳ１１；ＹＥＳ）、ステップＳ２に戻り、異なる感度について、同様の処理が繰り返される。
【００６０】
ステップＳ１１において、感度を変更する旨の操作が行われなかった場合には（ステップＳ１１；ＮＯ）、ユーザの操作部１２からの操作により、登録完了ボタンが押下され（ステップＳ１２）、ティーチングファイル作成処理が終了する。
【００６１】
図８は、医用画像処理装置１０において実行されるＣＡＤ訓練処理を示すフローチャートである。この処理は、ユーザがＣＡＤ機能を習得する際に行われる処理であり、制御部１１のＣＰＵと、記憶部１５に記憶されているＣＡＤ訓練処理プログラム１５２との協働によるソフトウェア処理によって実現される。
【００６２】
まず、ユーザの操作部１２からの操作により、サンプル画像ＤＢ１５４に保存されているサンプル画像の中から、ＣＡＤ処理の対象となるサンプル画像が選択される（ステップＳ２１）。
【００６３】
次に、制御部１１により、サンプル画像ＤＢ１５４から、選択されたサンプル画像が読み出され、当該読み出されたサンプル画像が表示部１３に表示される（ステップＳ２２）。
【００６４】
次に、ユーザの操作部１２からの操作により、ＣＡＤの感度が設定される（ステップＳ２３）。具体的には、ＣＡＤの感度として、高感度・中感度・低感度の中からいずれかの感度が選択される。
【００６５】
図９（ａ）に、感度設定画面１１０の例を示す。感度設定画面１１０では、高感度・中感度・低感度の中からいずれかの感度が選択される。図９（ｂ）に、高感度が選択された場合の異常陰影候補の検出結果の例を示す。サンプル画像１１１上には、ＣＡＤマーク１１２，１１３，１１４が付加されている。図９（ｃ）に、低感度が選択された場合の異常陰影候補の検出結果の例を示す。サンプル画像１１５上には、ＣＡＤマーク１１６が付加されている。
【００６６】
次に、制御部１１により、設定された感度について、選択されたサンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報、ＣＡＤマークの真偽情報、ＣＡＤマークに関するコメントがサンプル画像ＤＢ１５４から読み出される。そして、制御部１１により、読み出された異常陰影候補の位置情報に基づいて、サンプル画像上の異常陰影候補の位置にＣＡＤマークが付加されて表示される（ステップＳ２４）。
【００６７】
図１０に、サンプル画像１２０上にＣＡＤマーク１２１が表示された例を示す。図１０は、乳房ＭＬＯ画像のＵ領域（乳房の上部）の乳腺を、線構造の集中、つまり乳癌を疑う所見である「構築の乱れ」と誤検出した例（ＦＰ）である。
【００６８】
次に、制御部１１により、操作部１２において、ＣＡＤマークの真偽を表示する旨の操作が行われたか否かが判断される（ステップＳ２５）。ＣＡＤマークの真偽を表示する旨の操作が行われた場合には（ステップＳ２５；ＹＥＳ）、制御部１１により、サンプル画像ＤＢ１５４から読み出されたＣＡＤマークの真偽情報に基づいて、表示部１３に表示されている各ＣＡＤマークに対してＴＰであるかＦＰであるかが表示される（ステップＳ２６）。さらに、各ＣＡＤマークに対応させて、ＣＡＤマークに関するコメントが表示されることとしてもよい。
【００６９】
ステップＳ２５において、ＣＡＤマークの真偽を表示する旨の操作が行われなかった場合（ステップＳ２５；ＮＯ）、又は、ステップＳ２６の後、制御部１１により、操作部１２において、類似症例を検索する旨の操作が行われたか否かが判断される（ステップＳ２７）。類似症例を検索する旨の操作が行われた場合には（ステップＳ２７；ＹＥＳ）、制御部１１により、類似症例検索処理が行われる（ステップＳ２８）。
【００７０】
ここで、図１１を参照して、類似症例検索処理について説明する。
まず、制御部１１により、選択されたサンプル画像から各画像特徴量が算出される（ステップＳ４１）。具体的には、制御部１１により、サンプル画像が解析され、濃度ヒストグラムから求められる画素値の平均や分散、濃淡勾配、線構造の集中度等が算出される。
【００７１】
次に、制御部１１により、選択されたサンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報、ＣＡＤマークの真偽情報、ＣＡＤマークに関するコメントと一致する医用画像がティーチングファイルＤＢ１５５から抽出される（ステップＳ４２）。例えば、異常陰影候補の位置情報については、サンプル画像とティーチングファイルＤＢ１５５内の医用画像との間で、両画像の異常陰影候補が存在する領域（乳房画像の場合、ＭＬＯのＵ／Ｍ／Ｌ領域、ＣＣのＯ／Ｉ領域等）同士が一致するか否かが判断される。また、ＣＡＤマークの真偽情報については、サンプル画像とティーチングファイルＤＢ１５５内の医用画像とから検出された異常陰影候補に対して、ＴＰであるかＦＰであるかが一致するか否かが判断される。また、ＣＡＤマークに関するコメントについては、コメントに含まれるキーワードが一致するか否かが判断される。
【００７２】
次に、制御部１１により、ステップＳ４２で抽出された医用画像のみが対象とされ、ステップＳ４１で算出されたサンプル画像の画像特徴量と、抽出された医用画像の画像特徴量とに基づいて、類似度が高い方から順に予め定められた数（一又は複数）の医用画像が抽出される（ステップＳ４３）。すなわち、ステップＳ４２で抽出された医用画像の中から、サンプル画像と類似度が高い医用画像が絞り込まれる。
【００７３】
ここで、cos尺度を利用した二つの画像間の類似度の算出方法について説明する。
サンプル画像の画像特徴量a1〜anを、a1＝濃度ヒストグラムの平均、a2＝濃度ヒストグラムの分散、a3＝濃淡勾配、a4＝線構造の集中度、・・・、an＝・・・と割り当て、特徴ベクトルAとする。
Ａ＝（a1，a2，a3，a4，・・・，an）
【００７４】
また、医用画像の画像特徴量b1〜bnを、b1＝濃度ヒストグラムの平均、b2＝濃度ヒストグラムの分散、b3＝濃淡勾配、b4＝線構造の集中度、・・・、bn＝・・・と割り当て、特徴ベクトルＢとする。
Ｂ＝（b1，b2，b3，b4，・・・，bn）
【００７５】
式（１）に従って、特徴ベクトルＡ及びＢに基づいて、cosθ（最大値１）を算出し、算出されたcosθの値が大きい順に両画像間の類似度が高いものとする。
【００７６】
【数１】
【００７７】
図８に戻り、制御部１１により、類似症例として抽出された医用画像及び当該医用画像に対応する異常陰影候補の位置情報がティーチングファイルＤＢ１５５から読み出され、類似症例として抽出された医用画像が表示部１３に表示されるとともに、医用画像上の異常陰影候補の位置にＣＡＤマークが付加されて表示される（ステップＳ２９）。さらに、類似症例に関するその他の情報（ＣＡＤマークに関するコメント、シェーマ画像、所見情報、ＦＮの位置情報）が表示されることとしてもよい。
【００７８】
図１２（ａ）及び（ｂ）に、類似症例として抽出された医用画像の例を示す。具体的には、乳房ＭＬＯ画像のＵ領域に検出された異常陰影候補がＦＰであるものの例である。図１２（ａ）に示す医用画像１３０上にＣＡＤマーク１３１，１３２が表示され、図１２（ｂ）に示す医用画像１３３上にＣＡＤマーク１３４，１３５が表示されている。
【００７９】
ステップＳ２７において、類似症例を検索する旨の操作が行われなかった場合（ステップＳ２７；ＮＯ）、又は、ステップＳ２９の後、制御部１１により、操作部１２において、感度を変更する旨の操作が行われたか否かが判断される（ステップＳ３０）。感度を変更する旨の操作が行われた場合には（ステップＳ３０；ＹＥＳ）、ステップＳ２３に戻り、異なる感度について、同様の処理が繰り返される。
【００８０】
ステップＳ３０において、感度を変更する旨の操作が行われなかった場合には（ステップＳ３０；ＮＯ）、制御部１１により、操作部１２において、ＣＡＤ訓練処理を終了する旨の操作が行われたか否かが判断される（ステップＳ３１）。ＣＡＤ訓練処理を終了する旨の操作が行われなかった場合には（ステップＳ３１；ＮＯ）、ステップＳ２１に戻り、他のＣＡＤ処理対象のサンプル画像について、同様の処理が繰り返される。
【００８１】
ステップＳ３１において、ＣＡＤ訓練処理を終了する旨の操作が行われた場合には（ステップＳ３１；ＹＥＳ）、ＣＡＤ訓練処理が終了する。
【００８２】
図１３は、医用画像処理装置１０において実行される理解度確認テスト実行処理を示すフローチャートである。この処理は、ＣＡＤ訓練処理の成果を確認する際に行われる処理であり、制御部１１のＣＰＵと、記憶部１５に記憶されている理解度確認テスト実行処理プログラム１５３との協働によるソフトウェア処理によって実現される。
【００８３】
テストが開始されると（ステップＳ５１）、制御部１１により、テスト用画像ＤＢ１５６からいずれか一のテスト用画像及び当該テスト用画像に対応する異常陰影候補の位置情報、ＣＡＤマークの真偽情報、シェーマ画像、所見情報が読み出される。そして、テスト対象として設定された、読み出されたテスト用画像が表示部１３に表示される（ステップＳ５２）。ここで、ユーザ（テストの受験者）は、テスト用画像の通常読影を行う。
【００８４】
次に、制御部１１により、テスト用画像に対応する異常陰影候補の位置情報に基づいて、テスト用画像上の異常陰影候補の位置にＣＡＤマークが付加されて表示される（ステップＳ５３）。次に、ユーザの操作部１２からの操作により、表示部１３に表示されている各ＣＡＤマークに対して、ＴＰであるかＦＰであるかが選択される（ステップＳ５４）。具体的には、制御部１１により、各ＣＡＤマークに対応付けられた位置にＴＰ又はＦＰを選択するためのＴＰ／ＦＰ選択欄が表示され、操作部１２からの操作により、ＴＰ又はＦＰが選択される。
【００８５】
次に、ユーザの操作部１２からの操作により、所見レポートが入力される（ステップＳ５５）。具体的には、所見レポートとして、病変の位置（シェーマ画像等）や所見情報が入力される。
【００８６】
次に、制御部１１により、テスト用画像に対応するＣＡＤマークの真偽情報に基づいて、ステップＳ５４におけるＴＰであるかＦＰであるかの選択が正解であるか否かが判断される（ステップＳ５６）。具体的には、制御部１１により、ステップＳ５４で選択された、各ＣＡＤマークについてのＴＰであるかＦＰであるかを示す情報と、テスト用画像に対応する各ＣＡＤマークの真偽情報とが比較され、両者が一致するか否かが判断される。
【００８７】
ＴＰであるかＦＰであるかの選択が正解である場合には（ステップＳ５６；ＹＥＳ）、制御部１１により、テスト用画像に対応するシェーマ画像及び所見情報に基づいて、所見レポートが正解であるか否かが判断される（ステップＳ５７）。具体的には、制御部１１により、ステップＳ５５で所見レポートとして入力された病変の位置と、テスト用画像に対応するシェーマ画像とが比較され、病変の位置が一致するか否かが判断される。また、制御部１１により、所見レポートとして入力された所見情報と、テスト用画像に対応する所見情報とが比較され、キーワードが一致するか否かが判断される。
【００８８】
所見レポートが正解である場合には（ステップＳ５７；ＹＥＳ）、制御部１１により、正解数がカウントアップされる（ステップＳ５８）。
【００８９】
ここで、制御部１１により、規定の数の問題が終了したか否かが判断される（ステップＳ５９）。規定の数の問題が終了していない場合（ステップＳ５９；ＮＯ）、ステップＳ５６において、ＴＰであるかＦＰであるかの選択が正解でなかった場合（ステップＳ５６；ＮＯ）、又は、ステップＳ５７において、所見レポートが正解でなかった場合には（ステップＳ５７；ＮＯ）、ステップＳ５２に戻り、ステップＳ５２〜ステップＳ５９の処理が繰り返される。
【００９０】
ステップＳ５９において、規定の数の問題が終了した場合には（ステップＳ５９；ＹＥＳ）、制御部１１により、正解率が合格基準に達しているか否かが判断される（ステップＳ６０）。正解率が合格基準に達していない場合には（ステップＳ６０；ＮＯ）、ステップＳ５１に戻り、ステップＳ５１〜ステップＳ６０の処理が繰り返される。
【００９１】
ステップＳ６０において、正解率が合格基準に達している場合には（ステップＳ６０；ＹＥＳ）、読影システムへのログインが可能となり（ステップＳ６１）、理解度確認テスト実行処理が終了する。
【００９２】
以上説明したように、本実施の形態における医用画像処理装置１０によれば、ＣＡＤ訓練処理（図８参照）において、サンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像（類似症例）を抽出するので、異常陰影候補の検出機能の理解向上を図ることができる。ユーザは、サンプル画像や類似症例を読影することにより、ＣＡＤの機能を容易に習得することができる。
【００９３】
また、異常陰影候補の位置情報及びサンプル画像の画像特徴量に基づいて、サンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出することができる。
【００９４】
また、真陽性であるか偽陽性であるかを区別して、サンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出することができる。これにより、ユーザは、ＣＡＤにより検出される真陽性・偽陽性の傾向を把握することができる。
【００９５】
また、ティーチングファイル作成処理（図３参照）により、医用画像サーバ３０に保存されている医用画像をティーチングファイルＤＢ１５５に追加することができるので、各施設に適した情報を追加することができる。
【００９６】
また、各感度におけるＣＡＤ機能の訓練を行うことにより、ユーザは、ＣＡＤの感度設定の違いを体感することができ、あらゆる感度におけるＣＡＤ機能に対応できるようにしておくことができる。
【００９７】
また、ＣＡＤ訓練処理（図８参照）及び理解度確認テスト実行処理（図１３参照）を、ＣＡＤ処理装置２０の初回導入時やＣＡＤ処理ソフトウェアのバージョンアップ時以外にも、定期的に行うことにより、ユーザの読影精度を維持することができる。
【００９８】
なお、上記実施の形態における記述は、本発明に係る医用画像処理装置の例であり、これに限定されるものではない。装置を構成する各部の細部構成及び細部動作に関しても本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。
【００９９】
例えば、サンプル画像に対して複数の異常陰影候補が検出され、サンプル画像上に複数のＣＡＤマークが付加されている場合には、存在する全てのＣＡＤマークのそれぞれに類似する症例が検索されることとしてもよいが、ユーザがＣＡＤマークの一部をマウスでクリックする等していずれか一のＣＡＤマークを指定することにより、ＣＡＤマーク毎に類似症例を検索可能としてもよい。
【０１００】
以上の説明では、各処理を実行するためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な媒体としてハードディスクや不揮発メモリを使用した例を開示したが、この例に限定されない。その他のコンピュータ読み取り可能な媒体として、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することも可能である。また、プログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウェーブ（搬送波）を適用することとしてもよい。
【符号の説明】
【０１０１】
１０ 医用画像処理装置
１１ 制御部
１２ 操作部
１３ 表示部
１４ 通信部
１５ 記憶部
１６ バス
２０ ＣＡＤ処理装置
３０ 医用画像サーバ
４０ 電子カルテシステム
１００ 医用情報システム
１５１ ティーチングファイル作成処理プログラム
１５２ ＣＡＤ訓練処理プログラム
１５３ 理解度確認テスト実行処理プログラム
１５４ サンプル画像ＤＢ
１５５ ティーチングファイルＤＢ
１５６ テスト用画像ＤＢ
Ｎ ネットワーク
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、患者を放射線撮影して得られた医用画像の診断において、コンピュータによる診断支援機能（ＣＡＤ：Computer-Aided Diagnosis）が利用されている。この機能は、医用画像の解析を行い、病変と思われる領域に対してマークを付加してディスプレイ上で表示を行い、医師の読影を助ける機能である。乳房画像に対しては、腫瘤や微小石灰化等の病変の可能性がある異常陰影候補が検出される。
【０００３】
一般に、医療機関では、様々な医療機器が用いられており、新たな医療機器が導入される際には、その都度医療機器の取扱方法を習得する必要がある。そこで、教育用ソフトウェアにより医療機器の取扱方法に関する教育を提供し、教育内容の理解度をチェックする理解度テストを行い、テストの合格を条件として、ユーザに医療機器を使用可能とするパスワードを発行する医療機器取扱教育システムが提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−１５７１７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、一般の医療機器と比較して、ＣＡＤの各機能の使用方法を習得することは困難であった。例えば、ＣＡＤの各機能は、実際の症例によって理解することが望ましい。また、ＣＡＤを効果的に使用するためには、異常陰影の例として真陽性（ＴＰ：True Positive）だけでなく、偽陽性（ＦＰ：False Positive）や偽陰性（ＦＮ：False Negative）等も理解する必要がある。また、ＣＡＤは検出感度の設定が可能であるため、各感度においてＣＡＤの使用に対応できるようにしておく必要がある。
【０００６】
本発明は上記の従来技術における問題に鑑みてなされたものであって、異常陰影候補の検出機能の理解向上を図ることを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、異常陰影候補の検出機能の対象毎に用意されたサンプル画像と当該サンプル画像から検出された異常陰影候補の位置情報とが対応付けられて記憶されている第１記憶手段と、複数の医用画像のそれぞれと当該各医用画像から検出された異常陰影候補の位置情報とが対応付けられて記憶されている第２記憶手段と、前記第１記憶手段に記憶されているサンプル画像のうちいずれか一つを選択するための操作手段と、前記選択されたサンプル画像及び当該サンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報を前記第１記憶手段から読み出し、当該選択されたサンプル画像及び当該サンプル画像に対応する異常陰影候補を示すマークを表示手段に表示させ、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像の中から、前記選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出し、当該抽出された一又は複数の医用画像及び当該医用画像に対応する異常陰影候補を示すマークを前記表示手段に表示させる制御手段と、を備える医用画像処理装置である。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の医用画像処理装置において、前記制御手段は、前記選択されたサンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報及び当該サンプル画像の画像特徴量に基づいて、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像の中から、前記選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出する。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の医用画像処理装置において、前記第１記憶手段には、さらに、前記サンプル画像から検出された異常陰影候補のそれぞれが真陽性であるか偽陽性であるかを示す情報が記憶されており、前記第２記憶手段には、さらに、前記各医用画像から検出された異常陰影候補のそれぞれが真陽性であるか偽陽性であるかを示す情報が記憶されており、前記制御手段は、前記選択されたサンプル画像から検出された異常陰影候補が真陽性である場合には、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像のうち異常陰影候補が真陽性であるもののみを対象とし、前記選択されたサンプル画像から検出された異常陰影候補が偽陽性である場合には、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像のうち異常陰影候補が偽陽性であるもののみを対象として、前記選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出する。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、請求項１から３のいずれか一項に記載の医用画像処理装置において、前記制御手段は、前記第２記憶手段に記憶される複数の医用画像として、当該医用画像処理装置が設置された施設内の情報を追加する。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、コンピュータを、異常陰影候補の検出機能の対象毎に用意されたサンプル画像と当該サンプル画像から検出された異常陰影候補の位置情報とが対応付けられて記憶されている第１記憶手段、複数の医用画像のそれぞれと当該各医用画像から検出された異常陰影候補の位置情報とが対応付けられて記憶されている第２記憶手段、前記第１記憶手段に記憶されているサンプル画像のうちいずれか一つを選択するための操作手段、前記選択されたサンプル画像及び当該サンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報を前記第１記憶手段から読み出し、当該選択されたサンプル画像及び当該サンプル画像に対応する異常陰影候補を示すマークを表示手段に表示させ、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像の中から、前記選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出し、当該抽出された一又は複数の医用画像及び当該医用画像に対応する異常陰影候補を示すマークを前記表示手段に表示させる制御手段、として機能させるためのプログラムである。
【００１２】
請求項６に記載の発明は、請求項５に記載のプログラムにおいて、前記制御手段は、前記選択されたサンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報及び当該サンプル画像の画像特徴量に基づいて、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像の中から、前記選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出するものである。
【００１３】
請求項７に記載の発明は、請求項５又は６に記載のプログラムにおいて、前記第１記憶手段には、さらに、前記サンプル画像から検出された異常陰影候補のそれぞれが真陽性であるか偽陽性であるかを示す情報が記憶されており、前記第２記憶手段には、さらに、前記各医用画像から検出された異常陰影候補のそれぞれが真陽性であるか偽陽性であるかを示す情報が記憶されており、前記制御手段は、前記選択されたサンプル画像から検出された異常陰影候補が真陽性である場合には、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像のうち異常陰影候補が真陽性であるもののみを対象とし、前記選択されたサンプル画像から検出された異常陰影候補が偽陽性である場合には、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像のうち異常陰影候補が偽陽性であるもののみを対象として、前記選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出するものである。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１、５に記載の発明によれば、サンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出するので、異常陰影候補の検出機能の理解向上を図ることができる。
【００１５】
請求項２、６に記載の発明によれば、異常陰影候補の位置情報及びサンプル画像の画像特徴量に基づいて、サンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出することができる。
【００１６】
請求項３、７に記載の発明によれば、真陽性であるか偽陽性であるかを区別して、サンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出することができる。
【００１７】
請求項４に記載の発明によれば、各施設に適した情報を追加することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】医用情報システムのシステム構成図である。
【図２】医用画像処理装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】医用画像処理装置において実行されるティーチングファイル作成処理を示すフローチャートである。
【図４】所見情報及びシェーマ画像の入力画面の例である。
【図５】ＴＰ／ＦＰ選択欄の例である。
【図６】ＦＮの位置にマークが付加された例である。
【図７】ＣＡＤマーク（ＦＰ）に関するコメントの例である。
【図８】医用画像処理装置において実行されるＣＡＤ訓練処理を示すフローチャートである。
【図９】（ａ）は、感度設定画面の例である。（ｂ）は、高感度が選択された場合の異常陰影候補の検出結果の例である。（ｃ）は、低感度が選択された場合の異常陰影候補の検出結果の例である。
【図１０】サンプル画像上にＣＡＤマークが表示された例である。
【図１１】類似症例検索処理を示すフローチャートである。
【図１２】類似症例として抽出された医用画像の例である。
【図１３】医用画像処理装置において実行される理解度確認テスト実行処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照して、本発明に係る医用画像処理装置の一実施の形態について説明する。
図１に、医用情報システム１００のシステム構成を示す。図１に示すように、医用情報システム１００は、医用画像処理装置１０、ＣＡＤ処理装置２０、医用画像サーバ３０及び電子カルテシステム４０が、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークＮを介してデータ通信可能に接続されて構成されている。ネットワークＮは、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格が適用されている。
【００２０】
医用画像処理装置１０は、ＷＳ（WorkStation）により構成され、医用画像の読影、医用画像に対するＣＡＤ機能の訓練等に用いられる。
【００２１】
図２に、医用画像処理装置１０の機能的構成を示す。図２に示すように、医用画像処理装置１０は、制御部１１、操作部１２、表示部１３、通信部１４、記憶部１５を備えて構成され、各部はバス１６により接続されている。
【００２２】
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等から構成され、医用画像処理装置１０の各部の処理動作を統括的に制御する。具体的には、ＣＰＵは、操作部１２から入力される操作信号又は通信部１４により受信される指示信号に応じて、記憶部１５に記憶されている各種処理プログラムを読み出し、ＲＡＭ内に形成されたワークエリアに展開し、当該プログラムとの協働により各種処理を行う。
【００２３】
操作部１２は、カーソルキー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードに対するキー操作やマウス操作により入力された操作信号を制御部１１に出力する。
【００２４】
表示部１３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）により構成され、制御部１１から入力される表示データに基づいて各種画面を表示する。
【００２５】
通信部１４は、ＣＡＤ処理装置２０、医用画像サーバ３０、電子カルテシステム４０等の外部機器との間でデータの送受信を行うインターフェースである。
【００２６】
記憶部１５は、ハードディスクや不揮発メモリ等により構成され、各種データを記憶する。具体的には、記憶部１５には、ティーチングファイル作成処理プログラム１５１、ＣＡＤ訓練処理プログラム１５２、理解度確認テスト実行処理プログラム１５３、サンプル画像ＤＢ（DataBase）１５４、ティーチングファイルＤＢ１５５、テスト用画像ＤＢ１５６等が記憶されている。
【００２７】
サンプル画像ＤＢ１５４は、異常陰影候補の検出機能の対象（撮影部位・検出目的）毎に予め用意されているサンプル画像を格納するデータベースである。サンプル画像ＤＢ１５４には、各サンプル画像に対して、当該サンプル画像から検出された異常陰影候補の位置情報、ＣＡＤマークの真偽情報（ＴＰ／ＦＰ）、ＣＡＤマークに関するコメント等が対応付けられて記憶されている。ＣＡＤマークの真偽情報とは、異常陰影候補のそれぞれが真陽性（ＴＰ）であるか偽陽性（ＦＰ）であるかを示す情報である。なお、異常陰影候補の位置情報、ＣＡＤマークの真偽情報、ＣＡＤマークに関するコメントについては、ＣＡＤの感度（高感度・中感度・低感度）毎に、それぞれの情報が記憶されている。
【００２８】
ティーチングファイルＤＢ１５５は、後述するＣＡＤ訓練処理（図８参照）において検索される医用画像を格納するデータベースである。ティーチングファイルＤＢ１５５には、各医用画像に対して、患者基本情報（患者ＩＤ、年齢、撮影情報等）、画像特徴量情報、当該医用画像から検出された異常陰影候補の位置情報、ＣＡＤマークの真偽情報（ＴＰ／ＦＰ）、ＣＡＤマークに関するコメント、シェーマ画像、所見情報、ＦＮ（偽陰性）の位置情報等が対応付けられて記憶されている。なお、異常陰影候補の位置情報、ＣＡＤマークの真偽情報、ＣＡＤマークに関するコメント、ＦＮの位置情報については、ＣＡＤの感度毎に、それぞれの情報が記憶されている。
【００２９】
画像特徴量情報は、画像の濃度、濃淡勾配、線構造の集中度等の画像特徴量を含む情報である。画像の濃度は、濃度ヒストグラムから求められる画素値の平均や分散である。濃淡勾配は、各画素の濃度変化の勾配を示すものである。例えば、アイリスフィルタに代表されるフィルタにより勾配ベクトルが算出され、勾配ベクトルが一点に向かっているか、全体的に濃淡値が均一であるか等に基づいて、濃淡値の形状が把握される。線構造の集中度は、ある線構造が一点に集中しているか、同じ方向を向いているか等を数値化したものである。
【００３０】
ＦＮの位置情報は、医用画像に対するＣＡＤにより検出されなかった異常陰影（偽陰性）の位置を示す情報である。
【００３１】
ティーチングファイルＤＢ１５５には、予め用意されている医用画像の他、医用画像処理装置１０が設置された病院等の施設内の情報を追加することも可能である。
【００３２】
テスト用画像ＤＢ１５６は、後述する理解度確認テスト実行処理（図１３参照）において使用されるテスト用画像を格納するデータベースである。テスト用画像ＤＢ１５６には、各テスト用画像に対して、当該テスト用画像から検出された異常陰影候補の位置情報、ＣＡＤマークの真偽情報（ＴＰ／ＦＰ）、シェーマ画像、所見情報等が対応付けられて記憶されている。
【００３３】
制御部１１は、ユーザの操作部１２からの操作により選択されたサンプル画像及び当該サンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報をサンプル画像ＤＢ１５４から読み出し、当該選択されたサンプル画像及び当該サンプル画像に対応する異常陰影候補を示すマーク（ＣＡＤマーク）を表示部１３に表示させる。
【００３４】
なお、異常陰影候補の位置にマークを付加する際には、異常陰影候補領域を囲む円形のマークを付加してもよいし、異常陰影候補領域の輪郭（境界線）を図示するようにマークを付加してもよいし（ＣＡＤアウトライン）、異常陰影候補領域の代表点（例えば重心等）にマークを付加してもよい。
【００３５】
制御部１１は、ティーチングファイルＤＢ１５５に記憶されている複数の医用画像の中から、選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出する。具体的に、制御部１１は、選択されたサンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報及び当該サンプル画像の画像特徴量に基づいて、ティーチングファイルＤＢ１５５に記憶されている複数の医用画像の中から、選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出する。
【００３６】
この際、制御部１１は、選択されたサンプル画像から検出された異常陰影候補が真陽性である場合には、ティーチングファイルＤＢ１５５に記憶されている複数の医用画像のうち異常陰影候補が真陽性であるもののみを対象とし、選択されたサンプル画像から検出された異常陰影候補が偽陽性である場合には、ティーチングファイルＤＢ１５５に記憶されている複数の医用画像のうち異常陰影候補が偽陽性であるもののみを対象として、選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出する。
【００３７】
制御部１１は、抽出された一又は複数の医用画像及び当該医用画像に対応する異常陰影候補を示すマーク（ＣＡＤマーク）を表示部１３に表示させる。
【００３８】
制御部１１は、ティーチングファイルＤＢ１５５に記憶される複数の医用画像として、当該医用画像処理装置１０が設置された施設内の情報を追加する。
【００３９】
ＣＡＤ処理装置２０は、医用画像の画像解析を行い、画像特徴量を算出し、異常陰影候補の検出を行う。そして、ＣＡＤ処理装置２０は、異常陰影候補の位置情報、画像特徴量情報等を生成する。異常陰影候補の位置情報は、画像内の領域を示す情報（乳房画像の例では、ＭＬＯのＵ／Ｍ／Ｌ領域、ＣＣのＯ／Ｉ領域等の名称）であってもよいし、画像内の座標位置であってもよい。ＣＡＤ処理装置２０は、異常陰影候補の位置情報、画像特徴量情報等を医用画像処理装置１０等の外部機器に送信する。
【００４０】
なお、ＣＡＤ処理装置２０におけるＣＡＤの検出感度は、変更可能となっている。具体的には、異常陰影候補として検出するか否かの判断基準となる各パラメータの閾値を変更する等して、検出感度を変更する。同一の医用画像に対してＣＡＤ処理を行う場合には、通常、ＣＡＤの感度が高いほど、より多くの異常陰影候補が検出されることになる。
【００４１】
ＣＡＤ処理装置２０は、処理対象が乳房画像の場合、乳房画像から腫瘤、微小石灰化等の異常陰影候補を検出する。異常陰影候補の検出アルゴリズムとしては、公知のものを適用可能である。乳房画像における腫瘤の検出アルゴリズムとしては、例えば、アイリスフィルタ、ラプラシアンフィルタ等を用いた方法が適用可能である。また、微小石灰化の検出アルゴリズムとしては、例えば、モルフォロジーフィルタ、ラプラシアンフィルタ、３重リングフィルタ等を用いた方法が適用可能である。
【００４２】
医用画像サーバ３０は、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）により構成され、各種モダリティにより生成された医用画像の画像ファイルを保存し、外部機器からの要求に応じて画像ファイルを提供する。
【００４３】
電子カルテシステム４０は、患者毎に、患者基本情報、病状や診断結果を示す情報、処方に関する情報等を記憶し、管理する。
【００４４】
次に、動作について説明する。
図３は、医用画像処理装置１０において実行されるティーチングファイル作成処理を示すフローチャートである。この処理は、ティーチングファイルＤＢ１５５に対して、医用画像サーバ３０に保存されている医用画像を追加する処理であり、制御部１１のＣＰＵと、記憶部１５に記憶されているティーチングファイル作成処理プログラム１５１との協働によるソフトウェア処理によって実現される。
【００４５】
まず、ユーザの操作部１２からの操作により、医用画像サーバ３０に保存されている医用画像の中から、ティーチングファイルの対象となる医用画像が選択される。次に、制御部１１により、通信部１４を介して、選択された医用画像が医用画像サーバ３０から取得され、医用画像に対応する患者の患者基本情報が電子カルテシステム４０から取得される。そして、制御部１１により、取得された医用画像と患者基本情報とが対応付けられて、ティーチングファイルＤＢ１５５に登録される（ステップＳ１）。
【００４６】
次に、ユーザの操作部１２からの操作により、ＣＡＤの感度が設定される（ステップＳ２）。具体的には、ＣＡＤの感度として、高感度・中感度・低感度の中からいずれかの感度が選択される。
【００４７】
次に、ＣＡＤ処理装置２０では、ティーチングファイルの対象となる医用画像に対し、ステップＳ２で設定された感度におけるＣＡＤ処理が行われる。そして、制御部１１により、通信部１４を介して、ＣＡＤ処理装置２０から、ティーチングファイルの対象となる医用画像についての異常陰影候補の位置情報及び画像特徴量情報が取得され、当該医用画像と対応付けられて、ティーチングファイルＤＢ１５５に登録される（ステップＳ３）。
【００４８】
次に、制御部１１により、ティーチングファイルの対象となる医用画像が表示部１３に表示されるとともに、異常陰影候補の位置情報に基づいて、医用画像上の異常陰影候補の位置にＣＡＤマークが付加されて表示される（ステップＳ４）。
【００４９】
次に、ユーザの操作部１２からの操作により、所見情報が入力される（ステップＳ５）。入力された所見情報は、制御部１１により、医用画像と対応付けられて、ティーチングファイルＤＢ１５５に登録される。
【００５０】
次に、ユーザの操作部１２からの操作により、病変の位置がシェーマ画像として記録される（ステップＳ６）。具体的には、撮影部位を示す模式図において病変と判断される位置が記録される。記録されたシェーマ画像は、制御部１１により、医用画像と対応付けられて、ティーチングファイルＤＢ１５５に登録される。
【００５１】
図４（ａ）及び（ｂ）に、表示部１３に表示される所見情報及びシェーマ画像の入力画面の例を示す。
図４（ａ）に示す入力画面５０は、所見入力欄５１、形状入力欄５２、辺縁入力欄５３、濃度入力欄５４、カテゴリ入力欄５５、シェーマ画像入力欄５６を含む。
所見入力欄５１には、医用画像に対する医師の所見が入力される。
形状入力欄５２には、異常陰影（腫瘤）の形状が入力される。形状として、円形あるいは楕円形（round of oval）、多角形（polygonal）、分葉状（lobular）、不整形（irregular）等がある。
辺縁入力欄５３には、異常陰影（腫瘤）の辺縁情報が入力される。辺縁情報として、境界明瞭平滑（circumscribed）、微細分葉状（microlobulated）、スピキュラを伴う（spiculated）、境界不明瞭（indistinct）、評価困難（obscured）等がある。
濃度入力欄５４には、異常陰影（腫瘤）の濃度情報が入力される。濃度情報として、脂肪濃度を含む（fat-containing）、等濃度（equal density）、低濃度（low density）、高濃度（high density）等がある。
カテゴリ入力欄５５には、５段階に分類された病変の悪性度が入力される。カテゴリ１は「異常なし」、カテゴリ２は「良性所見あり」、カテゴリ３は「良性であるが、悪性を否定できない」、カテゴリ４は「悪性の疑い」、カテゴリ５は「悪性」である。
シェーマ画像入力欄５６には、シェーマ画像が表示され、シェーマ画像上において病変の位置が記録される。
【００５２】
図４（ｂ）に示す入力画面６０は、所見入力欄６１、形態入力欄６２、分布入力欄６３、カテゴリ入力欄６４、シェーマ画像入力欄６５を含む。
所見入力欄６１には、医用画像に対する医師の所見が入力される。
形態入力欄６２には、異常陰影（石灰化）の形態情報が入力される。形態情報として、微小円形（small round）、微細円形（punctate）、淡く不明瞭（amorphous or indistinct）、多形性あるいは不均一（pleomorphic or heterogeneous）、微細線状・微細分枝状（linear or fine linear）等がある。
分布入力欄６３には、異常陰影（石灰化）の分布情報が入力される。分布情報として、びまん性／散在性（diffuse/scattered）、領域性（regional）、集簇性（grouped or clustered）、線状（linear）、区域性（segmental）等がある。
カテゴリ入力欄６４には、５段階に分類された病変の悪性度が入力される。
シェーマ画像入力欄６５には、シェーマ画像が表示され、シェーマ画像上において病変の位置が記録される。
【００５３】
次に、ユーザの操作部１２からの操作により、表示部１３に表示されている各ＣＡＤマークに対して、ＴＰであるかＦＰであるかが選択される（ステップＳ７）。ＴＰであるかＦＰであるかを示す情報（ＣＡＤマークの真偽情報）は、制御部１１により、医用画像と対応付けられて、ティーチングファイルＤＢ１５５に登録される。
【００５４】
例えば、図５に示すように、医用画像７０上にＣＡＤマーク７１，７２が表示された状態で、ＣＡＤマーク７１と対応付けられた位置にＴＰ／ＦＰ選択欄７３が表示され、ＣＡＤマーク７２と対応付けられた位置にＴＰ／ＦＰ選択欄７４が表示される。ＴＰ／ＦＰ選択欄７３では「ＴＰ」が選択されており、ＴＰ／ＦＰ選択欄７４では「ＦＰ」が選択されている。
【００５５】
次に、ユーザは、ＣＡＤ結果にＦＮ（見落とし）があるか否かを判断する（ステップＳ８）。ＣＡＤ結果にＦＮがある場合には（ステップＳ８；ＹＥＳ）、ユーザの操作部１２からの操作により、表示部１３に表示されている医用画像上のＦＮの位置にマークが付加される（ステップＳ９）。ＦＮの位置情報は、制御部１１により、医用画像と対応付けられて、ティーチングファイルＤＢ１５５に登録される。
例えば、図６に示すように、医用画像８０上にＦＮマーク８１が付加される。
【００５６】
ステップＳ８において、ＣＡＤ結果にＦＮがない場合（ステップＳ８；ＮＯ）、又は、ステップＳ９の後、ユーザの操作部１２からの操作により、各ＣＡＤマークに関するコメントが入力される（ステップＳ１０）。入力されたＣＡＤマークに関するコメントは、制御部１１により、医用画像と対応付けられて、ティーチングファイルＤＢ１５５に登録される。
【００５７】
図７（ａ）及び（ｂ）に、ＣＡＤマーク（ＦＰ）に関するコメントの例を示す。
図７（ａ）に示す例では、医用画像９０上のＣＡＤマーク９１に対して、コメント欄９２に、「ＭＬＯのＵ領域の乳腺が散在してみられる部分を“構築の乱れ”と誤認識して検出している」と入力されている。
【００５８】
図７（ｂ）に示す例では、医用画像９３上のＣＡＤマーク９４に対して、コメント欄９５に、「局所的に濃度上昇がみられ、さらに左右差も認められるため“腫瘤”として誤検出されている」と入力されている。
【００５９】
次に、制御部１１により、操作部１２において、感度を変更する旨の操作が行われたか否かが判断される（ステップＳ１１）。感度を変更する旨の操作が行われた場合には（ステップＳ１１；ＹＥＳ）、ステップＳ２に戻り、異なる感度について、同様の処理が繰り返される。
【００６０】
ステップＳ１１において、感度を変更する旨の操作が行われなかった場合には（ステップＳ１１；ＮＯ）、ユーザの操作部１２からの操作により、登録完了ボタンが押下され（ステップＳ１２）、ティーチングファイル作成処理が終了する。
【００６１】
図８は、医用画像処理装置１０において実行されるＣＡＤ訓練処理を示すフローチャートである。この処理は、ユーザがＣＡＤ機能を習得する際に行われる処理であり、制御部１１のＣＰＵと、記憶部１５に記憶されているＣＡＤ訓練処理プログラム１５２との協働によるソフトウェア処理によって実現される。
【００６２】
まず、ユーザの操作部１２からの操作により、サンプル画像ＤＢ１５４に保存されているサンプル画像の中から、ＣＡＤ処理の対象となるサンプル画像が選択される（ステップＳ２１）。
【００６３】
次に、制御部１１により、サンプル画像ＤＢ１５４から、選択されたサンプル画像が読み出され、当該読み出されたサンプル画像が表示部１３に表示される（ステップＳ２２）。
【００６４】
次に、ユーザの操作部１２からの操作により、ＣＡＤの感度が設定される（ステップＳ２３）。具体的には、ＣＡＤの感度として、高感度・中感度・低感度の中からいずれかの感度が選択される。
【００６５】
図９（ａ）に、感度設定画面１１０の例を示す。感度設定画面１１０では、高感度・中感度・低感度の中からいずれかの感度が選択される。図９（ｂ）に、高感度が選択された場合の異常陰影候補の検出結果の例を示す。サンプル画像１１１上には、ＣＡＤマーク１１２，１１３，１１４が付加されている。図９（ｃ）に、低感度が選択された場合の異常陰影候補の検出結果の例を示す。サンプル画像１１５上には、ＣＡＤマーク１１６が付加されている。
【００６６】
次に、制御部１１により、設定された感度について、選択されたサンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報、ＣＡＤマークの真偽情報、ＣＡＤマークに関するコメントがサンプル画像ＤＢ１５４から読み出される。そして、制御部１１により、読み出された異常陰影候補の位置情報に基づいて、サンプル画像上の異常陰影候補の位置にＣＡＤマークが付加されて表示される（ステップＳ２４）。
【００６７】
図１０に、サンプル画像１２０上にＣＡＤマーク１２１が表示された例を示す。図１０は、乳房ＭＬＯ画像のＵ領域（乳房の上部）の乳腺を、線構造の集中、つまり乳癌を疑う所見である「構築の乱れ」と誤検出した例（ＦＰ）である。
【００６８】
次に、制御部１１により、操作部１２において、ＣＡＤマークの真偽を表示する旨の操作が行われたか否かが判断される（ステップＳ２５）。ＣＡＤマークの真偽を表示する旨の操作が行われた場合には（ステップＳ２５；ＹＥＳ）、制御部１１により、サンプル画像ＤＢ１５４から読み出されたＣＡＤマークの真偽情報に基づいて、表示部１３に表示されている各ＣＡＤマークに対してＴＰであるかＦＰであるかが表示される（ステップＳ２６）。さらに、各ＣＡＤマークに対応させて、ＣＡＤマークに関するコメントが表示されることとしてもよい。
【００６９】
ステップＳ２５において、ＣＡＤマークの真偽を表示する旨の操作が行われなかった場合（ステップＳ２５；ＮＯ）、又は、ステップＳ２６の後、制御部１１により、操作部１２において、類似症例を検索する旨の操作が行われたか否かが判断される（ステップＳ２７）。類似症例を検索する旨の操作が行われた場合には（ステップＳ２７；ＹＥＳ）、制御部１１により、類似症例検索処理が行われる（ステップＳ２８）。
【００７０】
ここで、図１１を参照して、類似症例検索処理について説明する。
まず、制御部１１により、選択されたサンプル画像から各画像特徴量が算出される（ステップＳ４１）。具体的には、制御部１１により、サンプル画像が解析され、濃度ヒストグラムから求められる画素値の平均や分散、濃淡勾配、線構造の集中度等が算出される。
【００７１】
次に、制御部１１により、選択されたサンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報、ＣＡＤマークの真偽情報、ＣＡＤマークに関するコメントと一致する医用画像がティーチングファイルＤＢ１５５から抽出される（ステップＳ４２）。例えば、異常陰影候補の位置情報については、サンプル画像とティーチングファイルＤＢ１５５内の医用画像との間で、両画像の異常陰影候補が存在する領域（乳房画像の場合、ＭＬＯのＵ／Ｍ／Ｌ領域、ＣＣのＯ／Ｉ領域等）同士が一致するか否かが判断される。また、ＣＡＤマークの真偽情報については、サンプル画像とティーチングファイルＤＢ１５５内の医用画像とから検出された異常陰影候補に対して、ＴＰであるかＦＰであるかが一致するか否かが判断される。また、ＣＡＤマークに関するコメントについては、コメントに含まれるキーワードが一致するか否かが判断される。
【００７２】
次に、制御部１１により、ステップＳ４２で抽出された医用画像のみが対象とされ、ステップＳ４１で算出されたサンプル画像の画像特徴量と、抽出された医用画像の画像特徴量とに基づいて、類似度が高い方から順に予め定められた数（一又は複数）の医用画像が抽出される（ステップＳ４３）。すなわち、ステップＳ４２で抽出された医用画像の中から、サンプル画像と類似度が高い医用画像が絞り込まれる。
【００７３】
ここで、cos尺度を利用した二つの画像間の類似度の算出方法について説明する。
サンプル画像の画像特徴量a1〜anを、a1＝濃度ヒストグラムの平均、a2＝濃度ヒストグラムの分散、a3＝濃淡勾配、a4＝線構造の集中度、・・・、an＝・・・と割り当て、特徴ベクトルAとする。
Ａ＝（a1，a2，a3，a4，・・・，an）
【００７４】
また、医用画像の画像特徴量b1〜bnを、b1＝濃度ヒストグラムの平均、b2＝濃度ヒストグラムの分散、b3＝濃淡勾配、b4＝線構造の集中度、・・・、bn＝・・・と割り当て、特徴ベクトルＢとする。
Ｂ＝（b1，b2，b3，b4，・・・，bn）
【００７５】
式（１）に従って、特徴ベクトルＡ及びＢに基づいて、cosθ（最大値１）を算出し、算出されたcosθの値が大きい順に両画像間の類似度が高いものとする。
【００７６】
【数１】
【００７７】
図８に戻り、制御部１１により、類似症例として抽出された医用画像及び当該医用画像に対応する異常陰影候補の位置情報がティーチングファイルＤＢ１５５から読み出され、類似症例として抽出された医用画像が表示部１３に表示されるとともに、医用画像上の異常陰影候補の位置にＣＡＤマークが付加されて表示される（ステップＳ２９）。さらに、類似症例に関するその他の情報（ＣＡＤマークに関するコメント、シェーマ画像、所見情報、ＦＮの位置情報）が表示されることとしてもよい。
【００７８】
図１２（ａ）及び（ｂ）に、類似症例として抽出された医用画像の例を示す。具体的には、乳房ＭＬＯ画像のＵ領域に検出された異常陰影候補がＦＰであるものの例である。図１２（ａ）に示す医用画像１３０上にＣＡＤマーク１３１，１３２が表示され、図１２（ｂ）に示す医用画像１３３上にＣＡＤマーク１３４，１３５が表示されている。
【００７９】
ステップＳ２７において、類似症例を検索する旨の操作が行われなかった場合（ステップＳ２７；ＮＯ）、又は、ステップＳ２９の後、制御部１１により、操作部１２において、感度を変更する旨の操作が行われたか否かが判断される（ステップＳ３０）。感度を変更する旨の操作が行われた場合には（ステップＳ３０；ＹＥＳ）、ステップＳ２３に戻り、異なる感度について、同様の処理が繰り返される。
【００８０】
ステップＳ３０において、感度を変更する旨の操作が行われなかった場合には（ステップＳ３０；ＮＯ）、制御部１１により、操作部１２において、ＣＡＤ訓練処理を終了する旨の操作が行われたか否かが判断される（ステップＳ３１）。ＣＡＤ訓練処理を終了する旨の操作が行われなかった場合には（ステップＳ３１；ＮＯ）、ステップＳ２１に戻り、他のＣＡＤ処理対象のサンプル画像について、同様の処理が繰り返される。
【００８１】
ステップＳ３１において、ＣＡＤ訓練処理を終了する旨の操作が行われた場合には（ステップＳ３１；ＹＥＳ）、ＣＡＤ訓練処理が終了する。
【００８２】
図１３は、医用画像処理装置１０において実行される理解度確認テスト実行処理を示すフローチャートである。この処理は、ＣＡＤ訓練処理の成果を確認する際に行われる処理であり、制御部１１のＣＰＵと、記憶部１５に記憶されている理解度確認テスト実行処理プログラム１５３との協働によるソフトウェア処理によって実現される。
【００８３】
テストが開始されると（ステップＳ５１）、制御部１１により、テスト用画像ＤＢ１５６からいずれか一のテスト用画像及び当該テスト用画像に対応する異常陰影候補の位置情報、ＣＡＤマークの真偽情報、シェーマ画像、所見情報が読み出される。そして、テスト対象として設定された、読み出されたテスト用画像が表示部１３に表示される（ステップＳ５２）。ここで、ユーザ（テストの受験者）は、テスト用画像の通常読影を行う。
【００８４】
次に、制御部１１により、テスト用画像に対応する異常陰影候補の位置情報に基づいて、テスト用画像上の異常陰影候補の位置にＣＡＤマークが付加されて表示される（ステップＳ５３）。次に、ユーザの操作部１２からの操作により、表示部１３に表示されている各ＣＡＤマークに対して、ＴＰであるかＦＰであるかが選択される（ステップＳ５４）。具体的には、制御部１１により、各ＣＡＤマークに対応付けられた位置にＴＰ又はＦＰを選択するためのＴＰ／ＦＰ選択欄が表示され、操作部１２からの操作により、ＴＰ又はＦＰが選択される。
【００８５】
次に、ユーザの操作部１２からの操作により、所見レポートが入力される（ステップＳ５５）。具体的には、所見レポートとして、病変の位置（シェーマ画像等）や所見情報が入力される。
【００８６】
次に、制御部１１により、テスト用画像に対応するＣＡＤマークの真偽情報に基づいて、ステップＳ５４におけるＴＰであるかＦＰであるかの選択が正解であるか否かが判断される（ステップＳ５６）。具体的には、制御部１１により、ステップＳ５４で選択された、各ＣＡＤマークについてのＴＰであるかＦＰであるかを示す情報と、テスト用画像に対応する各ＣＡＤマークの真偽情報とが比較され、両者が一致するか否かが判断される。
【００８７】
ＴＰであるかＦＰであるかの選択が正解である場合には（ステップＳ５６；ＹＥＳ）、制御部１１により、テスト用画像に対応するシェーマ画像及び所見情報に基づいて、所見レポートが正解であるか否かが判断される（ステップＳ５７）。具体的には、制御部１１により、ステップＳ５５で所見レポートとして入力された病変の位置と、テスト用画像に対応するシェーマ画像とが比較され、病変の位置が一致するか否かが判断される。また、制御部１１により、所見レポートとして入力された所見情報と、テスト用画像に対応する所見情報とが比較され、キーワードが一致するか否かが判断される。
【００８８】
所見レポートが正解である場合には（ステップＳ５７；ＹＥＳ）、制御部１１により、正解数がカウントアップされる（ステップＳ５８）。
【００８９】
ここで、制御部１１により、規定の数の問題が終了したか否かが判断される（ステップＳ５９）。規定の数の問題が終了していない場合（ステップＳ５９；ＮＯ）、ステップＳ５６において、ＴＰであるかＦＰであるかの選択が正解でなかった場合（ステップＳ５６；ＮＯ）、又は、ステップＳ５７において、所見レポートが正解でなかった場合には（ステップＳ５７；ＮＯ）、ステップＳ５２に戻り、ステップＳ５２〜ステップＳ５９の処理が繰り返される。
【００９０】
ステップＳ５９において、規定の数の問題が終了した場合には（ステップＳ５９；ＹＥＳ）、制御部１１により、正解率が合格基準に達しているか否かが判断される（ステップＳ６０）。正解率が合格基準に達していない場合には（ステップＳ６０；ＮＯ）、ステップＳ５１に戻り、ステップＳ５１〜ステップＳ６０の処理が繰り返される。
【００９１】
ステップＳ６０において、正解率が合格基準に達している場合には（ステップＳ６０；ＹＥＳ）、読影システムへのログインが可能となり（ステップＳ６１）、理解度確認テスト実行処理が終了する。
【００９２】
以上説明したように、本実施の形態における医用画像処理装置１０によれば、ＣＡＤ訓練処理（図８参照）において、サンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像（類似症例）を抽出するので、異常陰影候補の検出機能の理解向上を図ることができる。ユーザは、サンプル画像や類似症例を読影することにより、ＣＡＤの機能を容易に習得することができる。
【００９３】
また、異常陰影候補の位置情報及びサンプル画像の画像特徴量に基づいて、サンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出することができる。
【００９４】
また、真陽性であるか偽陽性であるかを区別して、サンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出することができる。これにより、ユーザは、ＣＡＤにより検出される真陽性・偽陽性の傾向を把握することができる。
【００９５】
また、ティーチングファイル作成処理（図３参照）により、医用画像サーバ３０に保存されている医用画像をティーチングファイルＤＢ１５５に追加することができるので、各施設に適した情報を追加することができる。
【００９６】
また、各感度におけるＣＡＤ機能の訓練を行うことにより、ユーザは、ＣＡＤの感度設定の違いを体感することができ、あらゆる感度におけるＣＡＤ機能に対応できるようにしておくことができる。
【００９７】
また、ＣＡＤ訓練処理（図８参照）及び理解度確認テスト実行処理（図１３参照）を、ＣＡＤ処理装置２０の初回導入時やＣＡＤ処理ソフトウェアのバージョンアップ時以外にも、定期的に行うことにより、ユーザの読影精度を維持することができる。
【００９８】
なお、上記実施の形態における記述は、本発明に係る医用画像処理装置の例であり、これに限定されるものではない。装置を構成する各部の細部構成及び細部動作に関しても本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。
【００９９】
例えば、サンプル画像に対して複数の異常陰影候補が検出され、サンプル画像上に複数のＣＡＤマークが付加されている場合には、存在する全てのＣＡＤマークのそれぞれに類似する症例が検索されることとしてもよいが、ユーザがＣＡＤマークの一部をマウスでクリックする等していずれか一のＣＡＤマークを指定することにより、ＣＡＤマーク毎に類似症例を検索可能としてもよい。
【０１００】
以上の説明では、各処理を実行するためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な媒体としてハードディスクや不揮発メモリを使用した例を開示したが、この例に限定されない。その他のコンピュータ読み取り可能な媒体として、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することも可能である。また、プログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウェーブ（搬送波）を適用することとしてもよい。
【符号の説明】
【０１０１】
１０ 医用画像処理装置
１１ 制御部
１２ 操作部
１３ 表示部
１４ 通信部
１５ 記憶部
１６ バス
２０ ＣＡＤ処理装置
３０ 医用画像サーバ
４０ 電子カルテシステム
１００ 医用情報システム
１５１ ティーチングファイル作成処理プログラム
１５２ ＣＡＤ訓練処理プログラム
１５３ 理解度確認テスト実行処理プログラム
１５４ サンプル画像ＤＢ
１５５ ティーチングファイルＤＢ
１５６ テスト用画像ＤＢ
Ｎ ネットワーク
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異常陰影候補の検出機能の対象毎に用意されたサンプル画像と当該サンプル画像から検出された異常陰影候補の位置情報とが対応付けられて記憶されている第１記憶手段と、
複数の医用画像のそれぞれと当該各医用画像から検出された異常陰影候補の位置情報とが対応付けられて記憶されている第２記憶手段と、
前記第１記憶手段に記憶されているサンプル画像のうちいずれか一つを選択するための操作手段と、
前記選択されたサンプル画像及び当該サンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報を前記第１記憶手段から読み出し、当該選択されたサンプル画像及び当該サンプル画像に対応する異常陰影候補を示すマークを表示手段に表示させ、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像の中から、前記選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出し、当該抽出された一又は複数の医用画像及び当該医用画像に対応する異常陰影候補を示すマークを前記表示手段に表示させる制御手段と、
を備える医用画像処理装置。
【請求項２】
前記制御手段は、前記選択されたサンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報及び当該サンプル画像の画像特徴量に基づいて、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像の中から、前記選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出する、
請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記第１記憶手段には、さらに、前記サンプル画像から検出された異常陰影候補のそれぞれが真陽性であるか偽陽性であるかを示す情報が記憶されており、
前記第２記憶手段には、さらに、前記各医用画像から検出された異常陰影候補のそれぞれが真陽性であるか偽陽性であるかを示す情報が記憶されており、
前記制御手段は、前記選択されたサンプル画像から検出された異常陰影候補が真陽性である場合には、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像のうち異常陰影候補が真陽性であるもののみを対象とし、前記選択されたサンプル画像から検出された異常陰影候補が偽陽性である場合には、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像のうち異常陰影候補が偽陽性であるもののみを対象として、前記選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出する、
請求項１又は２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記制御手段は、前記第２記憶手段に記憶される複数の医用画像として、当該医用画像処理装置が設置された施設内の情報を追加する、
請求項１から３のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
コンピュータを、
異常陰影候補の検出機能の対象毎に用意されたサンプル画像と当該サンプル画像から検出された異常陰影候補の位置情報とが対応付けられて記憶されている第１記憶手段、
複数の医用画像のそれぞれと当該各医用画像から検出された異常陰影候補の位置情報とが対応付けられて記憶されている第２記憶手段、
前記第１記憶手段に記憶されているサンプル画像のうちいずれか一つを選択するための操作手段、
前記選択されたサンプル画像及び当該サンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報を前記第１記憶手段から読み出し、当該選択されたサンプル画像及び当該サンプル画像に対応する異常陰影候補を示すマークを表示手段に表示させ、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像の中から、前記選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出し、当該抽出された一又は複数の医用画像及び当該医用画像に対応する異常陰影候補を示すマークを前記表示手段に表示させる制御手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項６】
前記制御手段は、前記選択されたサンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報及び当該サンプル画像の画像特徴量に基づいて、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像の中から、前記選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出するものである、
請求項５に記載のプログラム。
【請求項７】
前記第１記憶手段には、さらに、前記サンプル画像から検出された異常陰影候補のそれぞれが真陽性であるか偽陽性であるかを示す情報が記憶されており、
前記第２記憶手段には、さらに、前記各医用画像から検出された異常陰影候補のそれぞれが真陽性であるか偽陽性であるかを示す情報が記憶されており、
前記制御手段は、前記選択されたサンプル画像から検出された異常陰影候補が真陽性である場合には、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像のうち異常陰影候補が真陽性であるもののみを対象とし、前記選択されたサンプル画像から検出された異常陰影候補が偽陽性である場合には、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像のうち異常陰影候補が偽陽性であるもののみを対象として、前記選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出するものである、
請求項５又は６に記載のプログラム。
【請求項１】
異常陰影候補の検出機能の対象毎に用意されたサンプル画像と当該サンプル画像から検出された異常陰影候補の位置情報とが対応付けられて記憶されている第１記憶手段と、
複数の医用画像のそれぞれと当該各医用画像から検出された異常陰影候補の位置情報とが対応付けられて記憶されている第２記憶手段と、
前記第１記憶手段に記憶されているサンプル画像のうちいずれか一つを選択するための操作手段と、
前記選択されたサンプル画像及び当該サンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報を前記第１記憶手段から読み出し、当該選択されたサンプル画像及び当該サンプル画像に対応する異常陰影候補を示すマークを表示手段に表示させ、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像の中から、前記選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出し、当該抽出された一又は複数の医用画像及び当該医用画像に対応する異常陰影候補を示すマークを前記表示手段に表示させる制御手段と、
を備える医用画像処理装置。
【請求項２】
前記制御手段は、前記選択されたサンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報及び当該サンプル画像の画像特徴量に基づいて、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像の中から、前記選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出する、
請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記第１記憶手段には、さらに、前記サンプル画像から検出された異常陰影候補のそれぞれが真陽性であるか偽陽性であるかを示す情報が記憶されており、
前記第２記憶手段には、さらに、前記各医用画像から検出された異常陰影候補のそれぞれが真陽性であるか偽陽性であるかを示す情報が記憶されており、
前記制御手段は、前記選択されたサンプル画像から検出された異常陰影候補が真陽性である場合には、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像のうち異常陰影候補が真陽性であるもののみを対象とし、前記選択されたサンプル画像から検出された異常陰影候補が偽陽性である場合には、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像のうち異常陰影候補が偽陽性であるもののみを対象として、前記選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出する、
請求項１又は２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記制御手段は、前記第２記憶手段に記憶される複数の医用画像として、当該医用画像処理装置が設置された施設内の情報を追加する、
請求項１から３のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
コンピュータを、
異常陰影候補の検出機能の対象毎に用意されたサンプル画像と当該サンプル画像から検出された異常陰影候補の位置情報とが対応付けられて記憶されている第１記憶手段、
複数の医用画像のそれぞれと当該各医用画像から検出された異常陰影候補の位置情報とが対応付けられて記憶されている第２記憶手段、
前記第１記憶手段に記憶されているサンプル画像のうちいずれか一つを選択するための操作手段、
前記選択されたサンプル画像及び当該サンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報を前記第１記憶手段から読み出し、当該選択されたサンプル画像及び当該サンプル画像に対応する異常陰影候補を示すマークを表示手段に表示させ、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像の中から、前記選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出し、当該抽出された一又は複数の医用画像及び当該医用画像に対応する異常陰影候補を示すマークを前記表示手段に表示させる制御手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項６】
前記制御手段は、前記選択されたサンプル画像に対応する異常陰影候補の位置情報及び当該サンプル画像の画像特徴量に基づいて、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像の中から、前記選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出するものである、
請求項５に記載のプログラム。
【請求項７】
前記第１記憶手段には、さらに、前記サンプル画像から検出された異常陰影候補のそれぞれが真陽性であるか偽陽性であるかを示す情報が記憶されており、
前記第２記憶手段には、さらに、前記各医用画像から検出された異常陰影候補のそれぞれが真陽性であるか偽陽性であるかを示す情報が記憶されており、
前記制御手段は、前記選択されたサンプル画像から検出された異常陰影候補が真陽性である場合には、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像のうち異常陰影候補が真陽性であるもののみを対象とし、前記選択されたサンプル画像から検出された異常陰影候補が偽陽性である場合には、前記第２記憶手段に記憶されている複数の医用画像のうち異常陰影候補が偽陽性であるもののみを対象として、前記選択されたサンプル画像と異常陰影候補の検出結果が類似する一又は複数の医用画像を抽出するものである、
請求項５又は６に記載のプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図８】
【図１１】
【図１３】
【図５】
【図６】
【図７】
【図９】
【図１０】
【図１２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図８】
【図１１】
【図１３】
【図５】
【図６】
【図７】
【図９】
【図１０】
【図１２】
【公開番号】特開２０１２−１１１０９（Ｐ２０１２−１１１０９Ａ）
【公開日】平成２４年１月１９日（２０１２．１．１９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−１５２５６９（Ｐ２０１０−１５２５６９）
【出願日】平成２２年７月５日（２０１０．７．５）
【出願人】（３０３０００４２０）コニカミノルタエムジー株式会社 (2,950)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１月１９日（２０１２．１．１９）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年７月５日（２０１０．７．５）
【出願人】（３０３０００４２０）コニカミノルタエムジー株式会社 (2,950)
【Ｆターム（参考）】
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