医用画像表示処理装置、及び、医用画像表示処理プログラム
【課題】１つのシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像及び当該スライス画像に表された体部と略同一の体部を表す他のシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像を高速に表示することが可能な装置等を提供する。
【解決手段】被検体を撮像検査することによって得られた複数のシリーズのスライス画像を画像表示端末３に表示させる画像サーバ２であって、複数のシリーズのスライス画像の各々に表された体部の部位を認識する部位認識部１２と、１つのシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像を画像表示端末３に表示させると共に、部位認識部１２による認識結果に基づいて、画像表示端末３に表示されているスライス画像によって表された体部と略同一の体部を表す他のシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像を画像表示端末３に表示させる表示処理部１４とを含む。
【解決手段】被検体を撮像検査することによって得られた複数のシリーズのスライス画像を画像表示端末３に表示させる画像サーバ２であって、複数のシリーズのスライス画像の各々に表された体部の部位を認識する部位認識部１２と、１つのシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像を画像表示端末３に表示させると共に、部位認識部１２による認識結果に基づいて、画像表示端末３に表示されているスライス画像によって表された体部と略同一の体部を表す他のシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像を画像表示端末３に表示させる表示処理部１４とを含む。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療用撮像モダリティによって取得された画像データに基づいて医用画像を表示するための医用画像表示処理装置、及び、そのような装置において用いられる医用画像表示処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、医療診断においては、生体の内部が表示された医用画像が多く用いられており、そのような医用画像を取得するために、Ｘ線撮影や、Ｘ線ＣＴ（computed tomography：コンピュータ断層撮影）装置や、超音波（ＵＳ）診断装置や、ＭＲＩ（magnetic resonance imaging：磁気共鳴撮像）装置や、ＰＥＴ（positron emission tomography：ポジトロン断層撮影）等の様々な技術や装置（モダリティ）が広く利用されている。それらの装置の多くはディジタル化されており、病院内での診断情報処理システム等の構築が進められている。また、それらの撮像技術の内でも、ＣＴやＭＲＩは生体の軸位断画像を比較的狭い間隔で取得して表示できるので、生体の病変部位の発見や評価に大きな成果を上げている。ここで、軸位断画像とは、被検体の体軸に直交又はほぼ直交する面（所謂、輪切り面）が表された断層像のことをいう。以下において、軸位断画像のことを、単にスライス画像とも言う。
【０００３】
ところで、疾病の経過観察等のため、１人の患者に対して複数回の断層撮像が時間間隔を空けて行われることがある。この場合に、読影医は、今回の検査において得られたスライス画像と以前の検査において得られたスライス画像とを比較すること（比較読影）により、疾病の進行等をより的確に把握することができる。そこで、従来より、今回の検査において得られたスライス画像と以前の検査において得られたスライス画像とを並べて表示させることが可能な医用画像表示装置が用いられている。
【０００４】
図１５は、従来の医用画像表示装置において、今回の検査において得られたスライス画像と前回の検査において得られたスライス画像とを画像表示端末の表示画面に並べて表示させた様子を示す模式図である。図１５（ａ）において、画像表示端末の表示画面９０の領域９１内には、今回の検査において得られたスライス画像（ここでは、腹部）が表示されており、領域９２内には、前回の検査において得られたスライス画像（ここでは、腹部）が表示されている。
【０００５】
このような従来の医用画像表示装置においては、読影医が、今回の検査において得られた１シリーズのスライス画像の内の１枚のスライス画像を前回の検査において得られた１シリーズのスライス画像の内の１枚のスライス画像に関連付け、この関連付けられた１対のスライス画像に基づいて、その他のスライス画像を表示させていた。例えば、読影医が、図１５（ａ）の領域９１内に表示されているスライス画像（今回の検査において得られた腹部を表すスライス画像）を図１５（ａ）の領域９２内に表示されているスライス画像（前回の検査において得られた腹部を表すスライス画像）に関連付けることが行われていた。しかしながら、患者の姿勢や肺野の大きさ（患者が呼吸を一時停止した時に肺内に蓄積された空気量等によって変化する）が今回の検査時と前回の検査時とで異なってしまう場合がある。そのため、例えば、読影医が所定のキー（例えば、カーソル移動キー等）を操作することで、図１５（ｂ）に示すように、今回の検査において得られた１シリーズのスライス画像の内の胸部を表すスライス画像を領域９１内に表示させた場合に、領域９１内に表示されているスライス画像によって表された体部と異なる体部を表すスライス画像が領域９２内に表示されることが起こってしまっていた。
【０００６】
また、１回の撮像によって得られた一連（１シリーズ）のスライス画像は、通常、千数百枚〜数千枚に上る。そのため、今回の検査において得られた１シリーズのスライス画像の内の１枚を前回の検査において得られた１シリーズのスライス画像の内の１枚に関連付けるための手間や負担はかなり大きい。
【０００７】
このような問題を解決する技術として、下記の特許文献１には、比較読影に係る読影者の負担、読影時間や読影にかかるコストを低減させることが可能な画像表示システムが開示されている。この画像表示システムは、少なくとも１つの医用画像撮影モダリティに基づく複数回の検査により取得された複数枚の断層像から成る複数組の三次元画像を出力デバイスに表示するようにした画像表示システムにおいて、複数組の三次元画像の中から、解剖学的断層位置が略同一の第１の断層像対を少なくとも１つ指定する指定手段と、複数組の三次元画像中の少なくとも１つの三次元画像の断層間隔及び第１の断層像対間の位置情報に基づいて、複数組の三次元画像の中から、解剖学的断層位置が略同一の少なくとも１つの断層像対を設定する断層像対設定手段と、設定された少なくとも１つの断層像対を出力デバイスに表示させる表示制御手段とを備えている（第２頁、図１）。この画像表示システムによれば、解剖学的断層位置を合わせるという非常に困難な操作を簡単な操作により行うことができ、読影者の負担を軽減することができる。
【０００８】
また、特許文献１には、解剖学的断層位置が略同一の断層像対を指定する処理において、その指定処理を三次元画像の特徴量を利用して自動的に行うことも開示されている（第１５頁の第１３６〜第１３９段落）。これにより、読影者が、解剖学的断層位置が略同一の断層像対を指定する必要をなくすことができる。
【０００９】
さらに、特許文献１には、断層像対を次々表示するために、算出したｚ座標の位置に断層像が無い場合は、その断層面からいちばん近い断層像を表示することも開示されている（第１６〜第１７頁の第１４８〜第１５３段落）。また、特許文献１には、断層像対どうしのサブトラクション画像を表示することも開示されている（第１９〜第２０頁の第１７７〜第１８１段落）。
【００１０】
特許文献１掲載の画像表示システムにおいては、解剖学的断層位置が略同一の断層像対の指定処理を三次元画像の特徴量を利用して自動的に行うために、三次元画像間の三次元相関演算又は二次元相関演算を用いている（第１５頁の第１３６〜第１３９段落）。しかしながら、三次元画像間の三次元相関演算又は二次元相関演算の処理量は非常に多いため、処理負荷が大きく、処理時間が長くなってしまうという問題がある。また、患者の姿勢や肺野の大きさが今回の検査時と前回の検査時とで異なっているような場合や、病変部が大きくなっているような場合には、相関係数が最大である断層像対の解剖学的断層位置が略同一になるとは限らない。
【特許文献１】特開平８−２９４４８５号公報（第２頁、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
そこで、上記の点に鑑み、本発明は、１つのシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像及び当該スライス画像に表された体部と略同一の体部を表す他のシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像を高速且つ高精度で表示部に表示させることが可能な装置と、そのような装置において用いられるプログラムとを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決するため、本発明の１つの観点に係る医用画像表示処理装置は、被検体を撮像検査することによって得られた複数のシリーズの軸位断画像を表す画像データに基づいて軸位断画像を表示部に表示させる装置であって、複数のシリーズの軸位断画像の各々に表された体部の部位を認識する部位認識手段と、１つのシリーズの軸位断画像に含まれている軸位断画像を表示部に表示させると共に、部位認識手段による認識結果に基づいて、表示部に表示されている軸位断画像によって表された体部と略同一の体部を表す他のシリーズの軸位断画像に含まれている軸位断画像を表示部に表示させる表示処理手段とを具備する。
【００１３】
また、本発明の１つの観点に係る医用画像表示処理プログラムは、被検体を撮像検査することによって得られた複数のシリーズの軸位断画像を表す画像データに基づいて軸位断画像を表示部に表示させるためのプログラムであって、複数のシリーズの軸位断画像の各々に表された体部の部位を認識する手順（ａ）と、１つのシリーズの軸位断画像に含まれている１つの軸位断画像を表示部に表示させる手順（ｂ）と、手順（ａ）における認識結果に基づいて、表示部に表示されている軸位断画像によって表された体部と略同一の体部を表す他のシリーズの軸位断画像に含まれている軸位断画像を表示部に表示させる手順（ｃ）とをＣＰＵに実行させる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、複数のシリーズの軸位断画像について部位認識を行い、その認識結果に基づいて、１つのシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像及び当該スライス画像に表された体部と略同一の体部を表す他のシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像を高速且つ高精度で表示部に表示させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を参照しながら詳しく説明する。なお、同一の構成要素には同一の参照番号を付して、説明を省略する。
図１は、本発明の一実施形態に係る医用画像表示処理装置を含む医用画像撮影システムの構成を示すブロック図である。この医用画像撮影システムは、被検体について医用画像の撮像検査を行うモダリティ１と、本発明の一実施形態に係る医用画像表示処理装置としての画像サーバ２と、画像表示端末３と、読影用端末４とを含んでいる。これらの装置１〜４は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格に準拠している。
【００１６】
モダリティ１は、ＣＴ装置１ａや、ＣＲ（computed radiography）装置１ｂや、ＭＲＩ装置１ｃや、ＰＥＴ装置１ｄや、超音波診断装置（ＵＳ）１ｅ等の医用画像撮像装置を含んでいる。これらのモダリティ１ａ〜１ｅは、撮像検査を行うことにより画像データを生成して、画像付帯情報と共に画像サーバ２に出力する。
【００１７】
画像サーバ２は、モダリティ１によって取得された画像データを保管及び管理するＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System：医用画像情報システム）用のサーバである。画像サーバ２は、後述する読影用端末４の要求に従って、画像データを画像表示端末３に出力する。
【００１８】
図１に示すように、画像サーバ２は、制御部１１と、部位認識部１２と、格納部１３と、表示処理部１４とを有している。制御部１１、部位認識部１２、及び、表示処理部１４は、例えば、ＣＰＵ（中央演算処理装置）と本実施形態に係る医用画像表示処理プログラムによって構成されている。
【００１９】
制御部１１は、モダリティ１から出力された画像データを格納部１３に格納させる。また、制御部１１は、入力された画像データによって表される画像の方向（軸位断（axial）、冠状断（coronal）、矢状断方向（sagittal）等）を確認し、軸位断方向である場合には、その画像データを部位認識部１２にも出力する。なお、画像の方向は、例えば、ＤＩＣＯＭタグ（００２０，００３７）：Image Orientation(Patient)、又は、（００２０，００２０）：Patient Orientationが付された画像付帯情報によって取得される。
【００２０】
部位認識部１２は、１シリーズの画像データによって表される複数の軸位断画像（以下において、「スライス画像」ともいう）に基づいて、各軸位断画像に被検体のどの部位が表されているかを認識する。そして、認識結果（部位）を含む情報（部位情報）を生成し、画像データに関連付けて格納部１３に格納させる。部位は、例えば、「Ｈｅａｄ（頭）」、「Ｎｅｃｋ（頸）」、「Ｃｈｅｓｔ（胸）」等のように、文字列によって示されても良いし、１：ｈｅａｄ、２：ｎｅｃｋ、３：ｃｈｅｓｔ等のように、予めコード化された整数値によって示されても良い。
【００２１】
格納部１３は、例えば、画像サーバ２に内蔵されているハードディスクドライブであり、制御部１１の制御の下で、画像データ及びその画像付帯情報や、部位認識部１２によって生成された部位情報や、部位認識部１２を動作させるための制御プログラム等を格納する。なお、記録媒体としては、ハードディスクの他に、ＭＯ、ＭＴ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、又は、ＤＶＤ−ＲＯＭ等を用いても良く、その場合には、それらの記録媒体を駆動する駆動装置が、画像サーバ２に内蔵され、又は、画像サーバ２の外部に接続される。
【００２２】
表示処理部１４は、スライス画像を指示するための表示スライス画像指示情報を読影用端末４から受信し、１つのシリーズのスライス画像（例えば、今回の検査において得られた複数のスライス画像）の中の表示スライス画像指示情報に応じたスライス画像を画像表示端末３に表示させると共に、表示スライス画像指示情報に応じて画像表示端末３に表示されたスライス画像によって表された体部と略同一の体部を表す他のシリーズのスライス画像（例えば、前回の検査において得られた複数のスライス画像）の中のスライス画像を画像表示端末３に表示させる。
【００２３】
画像表示端末３は、検査画像が表示される端末装置であり、高精細なディスプレイを備えている。なお、図１に示す画像表示端末３の画面３ａには、複数の軸位断画像が模式的に示されている。
読影用端末４は、ユーザ（読影医）が、画像表示端末３に表示された検査画像を参照しながら読影レポート等を作成するために用いられる装置であり、読影レポート等を表示する画面４ａや、キーボード等の入力デバイス４ｂ等を備えている。
【００２４】
次に、図１に示す部位認識部１２の構成及び動作について、図２〜図４を参照しながら説明する。
図２は、図１に示す部位認識部１２の機能を示すブロック図である。図２に示すように、部位認識部１２は、特徴量計算部２１と、部位確信度計算部２２と、スコアテーブル記憶部２２ａと、部位決定処理部２３と、部位情報記憶部２４と、部位修正処理部２５とを含んでいる。この内の特徴量計算部２１〜部位決定処理部２３は、各スライス画像について、そこに表された部位を暫定的に決定するように動作し、部位修正処理部２５は、複数のスライス画像の部位情報に基づいて、各スライス画像について暫定的に決定された部位を修正するように動作する。なお、スライス画像の部位情報については後述する。
【００２５】
図３は、部位認識部１２の動作を示すフローチャートである。制御部１１（図１）において軸位断画像を表すものであると判断された画像データが部位認識部１２に入力されると、以下に説明する部位認識動作が開始される。
ステップＳ１において、画像データ及びその画像付帯情報は、１スライス分ごとに、特徴量計算部２１に入力される。ここで、画像付帯情報には、画像の方向を表す情報（（００２０，００３７）：Image Orientation(Patient)、又は、（００２０，００２０）：Patient Orientation）や、１画素のピッチを表す情報（（００２８，００３０）：Pixel Spacing）や、スライスの厚さを表す情報（（００１８，００５０）：Slice Thickness）や、１行及び１列に含まれる画素数を表す情報（（００２８，００１０）：Raws、及び、（００２８，００１１）：Columns）や、画像の左上位置の３次元座標を表す情報（（００２０，００３２）：Image Position(Patient)）等が含まれる。ここで、括弧内は、各情報のＤＩＣＯＭタグ及び属性名を示している。
【００２６】
ステップＳ２において、特徴量計算部２１は、１つのスライス画像について特徴量を算出する。ここで、特徴量とは、スライス画像に表された体部の特徴を数値化したものである。特徴量は、例えば、次の（ａ）に示すように、スライス画像に表された体部の形状に基づいて算出される。また、各画素データの値（即ち、画素の輝度）が体部の特性（組織性状等）に対応している場合には、次の（ｂ）や（ｃ）に示すように、その値に応じて特徴量を算出しても良い。例えば、ＣＴ画像における画素データの値はＣＴ値によって決定されるが、この値は、体部を透過した放射線量を表す物理量である。なお、水のＣＴ値は０ＨＵであり、空気領域のＣＴ値は−１０００ＨＵ程度であり、骨領域のＣＴ値は２５０ＨＵ〜３０００ＨＵ程度である。
【００２７】
（ａ）体部全体の円形度
円形度ρは、対象領域の面積Ｓ及びその周囲の長さＬを用いて、次式（１）によって算出される。
ρ＝４πＳ／Ｌ２ …（１）
円形度ρは、対象領域の形状が真円に近づくほど１．０に近づき、形状が真円から離れるほど（例えば、楕円率が１から離れるほど）小さくなる。例えば、対象領域が頭部である場合には、円形度は比較的高くなる。反対に、対象領域が胸部や腹部である場合には、円形度は比較的低くなる。
（ｂ）空気領域特徴量：（空気領域を示すＣＴ値の画素数）／（体部全体の画素数）
例えば、対象領域が胸部である場合には、肺が存在しているために空気領域は比較的広くなる。反対に、対象領域が頭部である場合には、空気領域はほぼゼロとなる。
（ｃ）骨領域特徴量：（骨領域を示すＣＴ値の画素数）／（体部全体の画素数）
例えば、対象領域が腹部である場合には、体部全体に対する骨部の領域は比較的狭い範囲となる。反対に、対象領域が脚部である場合には、体部全体に対して骨部が多くの割合を占める。
【００２８】
次に、ステップＳ３において、部位確信度計算部２２は、特徴量計算部２１によって計算された特徴量に基づいて、部位確信度を算出する。ここで、部位確信度とは、対象部位が、「ある部位」である可能性（「頭部」らしさ、「胸部」らしさ等）を数値化したものである。本実施形態において、部位確信度は、予め用意されているスコアテーブルを用いて算出される。
【００２９】
図４は、部位確信度の算出に用いられるスコアテーブルの例を示している。このスコアテーブルは、空気領域特徴量（空気量）の値に基づいて、「頭部」らしさ、「胸部」らしさ、「腹部」らしさ、及び、「脚部」らしさを求める際に用いられる。この他に、部位の項目として、「骨盤部」や「肺野」を挙げても良い。また、隣接する２つの部位の境界（境界領域）や、複数の部位が混在している領域（混在領域、例えば、頭部と頸部、又は、胸部と腹部等）を示す項目（例えば、「頭頸部」又は「胸腹部」）を挙げても良い。
【００３０】
例えば、あるＣＴ画像に表された体部の空気領域特徴量が６０％である場合に、スコアテーブルにおいて６０％が含まれる「４０〜８０％」の欄を参照すると、その体部の「頭部」らしさのスコアは−１．０であり、「胸部」らしさのスコアは０．８であり、「腹部」らしさのスコアは−０．２であり、「脚部」らしさのスコアは−１．０であることがわかる。
このようなスコアテーブルは、特徴量ごとに作成され、スコアテーブル記憶部２２ａに記憶されている。スコアテーブルは、統計に基づいて作成されても良いし、ユーザ（医師等）の経験等に基づいて意図的に作成されても良い。
【００３１】
部位確信度計算部２２は、そのようなスコアテーブルを参照することによって、各特徴量について各「部位」らしさのスコアを求め、それらのスコアを部位ごとに加算する。そのようにして得られた部位ごとのスコアの総和が、部位確信度となる。
【００３２】
再び図３を参照すると、ステップＳ４において、部位決定処理部２３は、ステップＳ３において得られた部位確信度の内で値が最も大きいものを、そのスライス画像に表された体部の部位として仮決定する。その際に、部位確信度の値が大きい部位が複数あり、それらの差が所定の範囲内（例えば、１０％以内）である場合には、両方の部位を採用しても良い。例えば、胸部と腹部の部位確信度が大きい場合には、そのスライスの部位を「胸部」又は「腹部」とする。或いは、境界領域又は混在領域を示す項目（例えば、「胸腹部」）がある場合には、それを採用しても良い。
【００３３】
ステップＳ５において、部位情報記憶部２４は、ステップＳ２において得られた特徴量や、ステップＳ３において得られた部位確信度や、ステップＳ４において仮決定された部位を、そのスライス画像の部位情報（部位に関する情報）として保存する。なお、特徴量については、必ずしも全てを記憶しておく必要はなく、所定の特徴量（例えば、後述するステップＳ８において用いられる特徴量）のみを保存するようにしても良い。
このようなステップＳ１〜Ｓ５の動作は、１シリーズに含まれる全てのスライス画像について行われる（ステップＳ６）。
【００３４】
全てのスライス画像についての部位情報が得られると、ステップＳ７において、部位修正処理部２５は、部位情報記憶部２４に保存されている部位情報を、スライス順に整列する。モダリティ１（図１）において生成された画像データは、画像サーバ２にスライス順に送信されるとは限らないからである。なお、スライスの順序は、画像付帯情報の内の画像位置情報（（００２０，００３２）：Image Position (Patient)）に基づいて判断される。或いは、ステップＳ７の替わりに、部位情報記憶部２４が、ステップＳ５において、画像位置情報に基づいて部位情報をスライス順に整列しながら保存するようにしても良い。
【００３５】
次に、ステップＳ８において、部位修正処理部２５は、各スライスについて仮決定された部位を、複数のスライス画像の部位情報を用いて修正する。修正方法としては、例えば、次の（１）〜（３）に示す方法が挙げられる。
（１）隣接スライスの部位情報を用いる方法
この方法は、隣接スライスの位置関係に基づいて、あるスライス画像について仮決定された部位を修正する方法である。
仮決定された部位が、例えば、第１〜第５スライスにおいて頸部（ｎｅｃｋ）、第６スライスにおいて頭部（ｈｅａｄ）、第７〜第１０スライスにおいて頸部（ｎｅｃｋ）、第１１〜第１５スライスにおいて胸部（ｃｈｅｓｔ）、第１６スライスにおいて脚部（ｌｅｇ）、第１７〜第２０スライスにおいて胸部（ｃｈｅｓｔ）、第２１〜第３０スライスにおいて腹部（ａｂｄｏｍｅｎ）となっている場合について検討する。この場合に、第６スライスの前後のスライスにおいて頸部となっているので、第６スライスが頭部であるというのは認識誤りであり、正しくは頸部である。また、第１６スライスの前後のスライスにおいては胸部となっているので、第１６スライスが脚部であるというのは認識誤りであり、正しくは胸部である。このように、あるスライス画像について仮決定された部位が前後のスライス画像の部位と異なっている場合には、前後のスライス画像を参照することにより、そのスライス画像の部位が修正される。
【００３６】
（２）特徴量を用いる方法
この方法は、体軸方向における特徴量の変化に基づいて、あるスライス画像について仮決定された部位を修正する方法である。
図５の（ａ）は、空気領域特徴量をスライス位置（体軸方向）順に示す図であり、図５の（ｂ）は、空気領域特徴量の微分値を示す図である。図５の（ｂ）に示すように、空気領域特徴量の変化を被検体の上部（頭部側）から下部（脚部側）に向けて観察すると、空気領域特徴量が突然増加し始める部分が存在する。この部分を胸部の開始位置とする。また、さらに脚部側に向けて観察すると、空気領域特徴量が減少から増加に転じる部分が存在する。この部分を胸部と腹部の境界とする。そして、胸部の開始位置から胸部と腹部との境界との間に、胸部以外の部位が仮決定されているスライス画像が存在する場合には、そのスライス画像の部位が胸部に修正される。
【００３７】
（３）マッチングカーブを利用する方法
この方法は、被検体（例えば、人体）における部位の通常の配置を参照することにより、各スライス画像について仮決定された部位を修正する方法である。
まず、図６に示すように、各スライス画像について仮決定された部位を、被検体の上部（頭部側）から下部（脚部側）に向けてスライス順に配置する。図６に示すとおり、この部位認識結果には、頭部（Ｈｅａｄ）と頸部（Ｎｅｃｋ）とが交互に現れている領域や、胸部（Ｃｈｅｓｔ）の間に頸部が現れている領域が見られることから、仮決定された部位には多くの認識誤りが含まれるものと考えられる。
【００３８】
次に、図７に示すように、図６に示す部位認識結果と予め作成された参照部位との間のマッチングカーブを探索する。ここで、人体の部位は、頭部→頸部→胸部→腹部の順に配置されているので、図７の縦軸に示すように、それらの部位がこのような順序で配置された参照部位を予め作成しておく。
【００３９】
マッチングカーブを探索する際には、部位認識結果と参照部位とが不一致である場合にコストがかかるようにし、コストが最小となるようなカーブを求める。探索手法としては、最適化問題を解くための様々な手法を適用することができる。以下に、その１つとして良く知られている動的計画法（dynamic programming）を用いたマッチングカーブの探索方法を説明する。
【００４０】
まず、図８に示すような重みマップを作成する。図８において、列はスライス番号に対応しており、行は部位に対応している。この重みマップにおいて、仮決定されている部位は、重みがゼロになるように設定されている（太枠の領域）。例えば、図６を参照すると、最初のスライスは頭部と仮決定されているので、重みマップにおけるスライス番号１の頭部（Ｈｅａｄ）のセルの値は「０．０」となっている。また、それ以外のセルについては、ゼロより大きい値が設定される。具体的には、各スライス画像について確信度が算出されている場合には、その確信度と仮決定された部位の確信度との差の値を設定しても良いし、それとは異なる所定の値の値を設定しても良い。
【００４１】
次に、図９に示すようなコストマップを作成する。図９において、各セル（ｎ，ｍ）のコストは次のように設定される。ここで、ｎはスライス番号を示しており、ｍは部位番号（１：Ｈｅａｄ、２：Ｎｅｃｋ、３：Ｃｈｅｓｔ、４：Ａｂｄｏｍｅｎ）を示している。
（１，１）：重みマップにおける（１，１）の値（図８参照）
（ｎ，１）：重みマップにおける（ｎ−１，１）の値＋所定の値
（１，ｍ）：重みマップにおける（１，ｍ−１）の値＋所定の値
（ｎ，ｍ）：次の（ｉ）〜（iii）の内の最小値
（ｉ）コストマップにおける（ｎ−１，ｍ−１）の値
＋重みマップにおける（ｎ，ｍ）の値
（ii）コストマップにおける（ｎ，ｍ−１）の値
＋重みマップにおける（ｎ，ｍ）の値＋所定の値
（iii）コストマップにおける（ｎ−１，ｍ）の値
＋重みマップにおける（ｎ，ｍ）の値＋所定の値
【００４２】
次に、コストマップを、右側から左側に向かって、周辺の最小値を順次辿って行く。それにより、スライス番号と部位との対応マップが作成される。
図７に示すように、そのようにして得られたマッチングカーブに基づいて、仮決定された部位を参照部位における対応部位に置き換えることにより、部位の修正が行われる。
【００４３】
再び、図３を参照すると、ステップＳ８において、部位修正処理部２５は、修正後の部位情報を画像付帯情報として格納部１３に出力して保存させる。部位認識部１２から出力された部位情報は、画像情報データベースによって管理するようにしても良いし、格納部１３に既に格納されている画像データに、タグとして書き込むようにしても良い。
【００４４】
以上説明したように、本実施形態においては、１シリーズに含まれる複数のスライス画像の各々について部位認識を行った後で、複数スライスに関する部位情報の相互関係を用いて、各スライスの部位情報を修正する。このように、２つの段階を経て部位認識を行う利点は、次の通りである。即ち、１シリーズの全ての画像データがサーバ２に入力されるのを待つことなく、入力されたスライス順に部位認識処理を開始できるので、比較的高速に部位認識結果を得ることができる。また、各スライスについて得られた部位認識結果を、複数のスライス画像の集合によって表される被検体の３次元情報に基づいて修正するので、大きな部位認識誤りを低減することができる。従って、効率良く、且つ、正確な部位認識を行うことが可能となる。
【００４５】
ここで、本実施形態において、部位認識部１２（図２）は、入力された全てのスライス画像について部位認識処理を行っている。しかしながら、部位認識処理を開始する前にＤＩＣＯＭタグを参照し、撮像部位を表す情報（（００１８，００１５）：Body Part）が存在しないスライス画像のみに対して部位認識処理を行うようにしても良い。撮像段階において部位が付される場合もあるからである。
【００４６】
或いは、部位認識部１２は、連続して入力されるスライス画像に対して、所定のスライス間隔で間引きしながら部位認識処理を行うようにしても良い。その場合には、全体として処理を高速化することが可能となる。さらに、部位認識部１２は、連続して入力されるスライス画像の内の所定の範囲についてのみ、部位認識処理を行うようにしても良い。例えば、診断対象が被検体の腹部である場合には、腹部の開始領域（又は、胸部及び腹部の混在領域）が認識できれば良い。その場合には、例えば、スライス画像の３次元座標を表す情報（ＤＩＣＯＭタグ（００２０，００３２）：Image Position(Patient)）から判断して明らかに脚部と考えられる範囲については、部位認識処理を省略しても良い。
【００４７】
また、本実施形態においては、ステップＳ３及びＳ４においてスライスに表された体部の部位を仮決定する際に、スコアテーブルを用いているが、その替わりに、ニューラルネットワーク等の機械学習法を利用して部位を認識しても良い。
ここで、ニューラルネットワークを利用して部位を仮決定する方法を説明する。
図１０に示すように、スライス画像に表された体部の特徴量（例えば、ステップＳ２において説明した特徴量（ａ）〜（ｃ））を、ニューラルネットに入力する。そして、そのスライス画像に表された部位に一致する部位に対して１を出力し、それ以外の部位に対してゼロを出力するように、ニューラルネットを学習させる。例えば、スライス画像に頭部が表されている場合には、「Ｈｅａｄ」の出力を１とし、「Ｎｅｃｋ」、「Ｃｈｅｓｔ」及び「Ａｂｄｏｍｅｎ」の出力をゼロとする。このように学習させたニューラルネットを利用することにより、入力された特徴量に対応する部位が取得される。
【００４８】
次に、図１に示す表示処理部１４の構成及び動作について、図１１〜図１４を参照しながら説明する。
なお、以下においては、１人の患者に対して２回の検査が時間間隔を空けて行われ、２回の検査によってそれぞれ得られた２つのシリーズのスライス画像が部位認識部１２によって部位認識され、格納部１３に格納されているものとする。そして、２回目の検査（今回の検査）において得られた１シリーズのスライス画像（以下、「第１のシリーズのスライス画像」という）が、第１〜第２５のスライス画像を含んでおり、これらのスライス画像の内の第１〜第１０のスライス画像によって表される部位が胸部であり、第１１〜第１８のスライス画像によって表される部位が腹部であり、第１９〜第２５のスライス画像によって表される部位が骨盤部であるものとする。また、１回目の検査（前回の検査）において得られた１シリーズのスライス画像（以下、「第２のシリーズのスライス画像」という）が、第１〜第２８のスライス画像を含んでおり、これらのスライス画像の内の第１〜第１２のスライス画像によって表される部位が胸部であり、第１３〜第２１のスライス画像によって表される部位が腹部であり、第２２〜第２８のスライス画像によって表される部位が骨盤部であるものとする。
【００４９】
図１１は、図１に示す表示処理部１４の機能を示すブロック図である。図１１に示すように、表示処理部１４は、スライス画像関連付け情報作成処理部８１と、スライス画像関連付け情報格納部８２と、初期表示スライス情報格納部８３と、スライス画像表示処理部８４とを含んでいる。
【００５０】
スライス画像関連付け情報作成処理部８１は、部位認識部１２による部位認識結果に基づいて、第１のシリーズのスライス画像の各々を第２のシリーズのスライス画像に関連付ける情報を作成して、スライス画像関連付け情報格納部８２に格納させる。
【００５１】
初期表示スライス情報格納部８３は、初期（例えば、ユーザ（読影医）が読影用端末４を操作して読影を開始したとき等）において画像表示端末３に表示させる第１のシリーズのスライス画像の内の１つのスライス画像を決定するための初期表示スライス情報を格納する。初期表示スライス情報は、スライス番号（例えば、「１」（第１のシリーズの軸位断画像の内の第１番目のスライス画像を表す）等）であっても良いし、部位（例えば、「腹部上端」等）であっても良い。初期表示スライス情報が初期表示スライス情報格納部１５に格納されていない場合には、スライス画像表示処理部８４が、第１のシリーズの軸位断画像の内のいずれかの軸位断画像を表示するようにしても良い。初期表示スライス情報は、読影用端末４から書き込み又は更新可能としても良い。なお、格納部１３（図１参照）とスライス画像関連付け情報格納部８２と初期表示スライス情報格納部８３とを１つの記録媒体で実現することとしても良い。
【００５２】
スライス画像表示処理部８４は、ユーザ（読影医）が所望するスライス画像を指示するための表示スライス画像指示情報を読影用端末４から受信し、第１のシリーズのスライス画像の内の表示スライス画像指示情報に応じたスライス画像を画像表示端末３に表示させると共に、第２のシリーズのスライス画像の内の表示スライス画像指示情報に応じて画像表示端末３に表示されたスライス画像に関連付けられたスライス画像を画像表示端末３に表示させる。
【００５３】
図１２は、スライス画像関連付け情報作成処理部８１の動作を示すフローチャートである。
ステップＳ１１において、スライス画像関連付け情報作成処理部８１は、第１のシリーズのスライス画像の内の部位の境界部を表すスライス画像を第２のシリーズのスライス画像の内の部位の境界部を表すスライス画像にそれぞれ関連付ける情報を作成して、スライス画像関連付け情報格納部８２に格納させる。ここでは、スライス画像関連付け情報作成処理部８１は、第１のシリーズのスライス画像の内の第１０のスライス画像（胸部の下端部を現す）を第２のシリーズのスライス画像の内の第１２のスライス画像（胸部の下端部を現す）に、第１のシリーズのスライス画像の内の第１１のスライス画像（腹部の上端部を現す）を第２のシリーズのスライス画像の内の第１３のスライス画像（腹部の上端部を現す）にそれぞれ関連付ける情報を作成して、スライス画像関連付け情報格納部８２に格納させる。また、スライス画像関連付け情報作成処理部８１は、第１のシリーズのスライス画像の内の第１８のスライス画像（腹部の下端部を現す）を第２のシリーズのスライス画像の内の第２１のスライス画像（腹部の下端部を現す）に、第１のシリーズのスライス画像の内の第１９のスライス画像（骨盤部の上端部を現す）を第２のシリーズのスライス画像の内の第２２のスライス画像（骨盤部の上端部を現す）にそれぞれ関連付ける情報を作成して、スライス画像関連付け情報格納部８２に格納させる。
【００５４】
ステップＳ１２において、スライス画像関連付け情報作成処理部８１は、上端部及び下端部を表すスライス画像が第１及び第２のシリーズのスライス画像に含まれている部位について、第１のシリーズのスライス画像の内の当該部位（上端部及び下端部を除く）を表すスライス画像を第２のシリーズのスライス画像の内の当該部位（上端部及び下端部を除く）を表すスライス画像にそれぞれ関連付ける情報を作成して、スライス画像関連付け情報格納部８２に格納させる。ここでは、腹部の上端部及び下端部を表すスライス画像が第１及び第２のシリーズのスライス画像に含まれているので、スライス画像関連付け情報作成処理部８１は、第１のシリーズのスライス画像の内の第１２〜第１７のスライス画像（腹部（上端部及び下端部を除く）を表す）を第２のシリーズのスライス画像の内の第１４〜第２０のスライス画像（腹部（上端部及び下端部を除く）を表す）にそれぞれ関連付ける情報を作成して、スライス画像関連付け情報格納部８２に格納させる。
【００５５】
なお、ここで、第１のシリーズのスライス画像の内の腹部（上端部及び下端部を除く）を表すスライス画像の枚数（第１２〜第１７のスライス画像の計６枚）と、第２のシリーズのスライス画像の内の腹部（上端部及び下端部を除く）を表すスライス画像の枚数（第１４〜第２０のスライス画像の計７枚）とが異なっている。このような場合には、第１のシリーズの第１２〜第１７のスライス画像の各々を、第２のシリーズのスライス画像であって、第２のシリーズの第１３のスライス画像（腹部の上端部を表す）との間のスライス枚数と第２のシリーズの第２１のスライス画像（腹部の下端部を表す）との間のスライス枚数との比が第１のシリーズの第１２〜第１７のスライス画像の各々と第１のシリーズの第１１のスライス画像（腹部の上端部を表す）との間のスライス枚数と第１のシリーズの第１２〜第１７のスライス画像の各々と第１のシリーズの第１８のスライス画像（腹部の下端部）との間のスライス枚数との比に最も近いスライス画像に関連付けるようにすれば良い。
【００５６】
ステップＳ１３において、スライス画像関連付け情報作成処理部８１は、上端部又は下端部のいずれかを表すスライス画像が第１及び第２のシリーズのスライス画像に含まれている部位について、第１のシリーズのスライス画像の内の当該部位（上端部又は下端部を除く）を表すスライス画像を第２のシリーズのスライス画像の内の当該部位（上端部又は下端部を除く）を表すスライス画像にそれぞれ関連付ける情報を作成して、スライス画像関連付け情報格納部８２に格納させる。ここでは、胸部の下端部を表すスライス画像が第１及び第２のシリーズのスライス画像に含まれているので、スライス画像関連付け情報作成処理部８１は、第１のシリーズのスライス画像の内の第１〜第９のスライス画像（胸部（下端部を除く）を表す）を第２のシリーズのスライス画像の内の胸部の下端部の直近上方を表す第３〜第１１のスライス画像（胸部（下端部を除く）を表す）にそれぞれ関連付ける情報を作成して、スライス画像関連付け情報格納部８２に格納させる。また、骨盤部の上端部を表すスライス画像が第１及び第２のシリーズのスライス画像に含まれているので、スライス画像関連付け情報作成処理部８１は、第１のシリーズのスライス画像の内の第２０〜第２５のスライス画像（骨盤部（上端部を除く）を表す）を第２のシリーズのスライス画像の内の第２３〜第２８のスライス画像（骨盤部（上端部を除く）を表す）にそれぞれ関連付ける情報を作成して、スライス画像関連付け情報格納部８２に格納させる。
【００５７】
図１３は、スライス画像表示処理部８４の動作を示すフローチャートである。
ステップＳ２１において、スライス画像表示処理部８４は、初期表示スライス情報格納部８３から初期表示スライス情報を読み出し、第１のシリーズのスライス画像の内の初期表示スライス情報によって決定されるスライス画像を表示するための画像データを格納部１３から読み出し、読み出した画像データに基づくスライス画像を画像表示端末３の表示画面３ａの第１の領域内に表示させる。
【００５８】
ステップＳ２２において、スライス画像表示処理部８４は、スライス画像関連付け情報格納部８２に格納されているスライス画像関連付け情報を参照し、ステップＳ２１にて表示されたスライス画像に関連付けられたスライス画像を表示するための画像データを格納部１３から読み出し、読み出した画像データに基づくスライス画像を画像表示端末３の表示画面３ａの第２の領域内に表示させる。
【００５９】
ステップＳ２３において、スライス画像表示処理部８４は、表示スライス指示情報を読影用端末４から受信したか否かをチェックし、表示スライス指示情報を読影用端末４から受信した場合には、処理をステップＳ２４に移す。
【００６０】
ステップＳ２４において、スライス画像表示処理部８４は、第１のシリーズのスライス画像の内の表示スライス指示情報に応じたスライス画像を表示するための画像データを格納部１３から読み出し、読み出した画像データに基づくスライス画像を画像表示端末３の表示画面３ａの第１の領域７１内に表示させる。
【００６１】
ステップＳ２５において、スライス画像表示処理部８４は、スライス画像関連付け情報格納部８２に格納されているスライス画像関連付け情報を参照し、第２のシリーズのスライス画像の内のステップＳ２４にて表示されたスライス画像に関連付けられたスライス画像を表示するための画像データを格納部１３から読み出し、読み出した画像データに基づくスライス画像を画像表示端末３の表示画面３ａの第２の領域７２内に表示させ、処理をステップＳ２３に戻す。
【００６２】
次に、スライス画像表示処理部８４の動作について、具体例を挙げて説明する。ここでは、初期表示スライス情報格納部８３には、初期表示スライス情報として「第１のシリーズのスライス画像の内の最後のスライス画像」（ここでは、第２５の画像データに基づくスライス画像（腹部）に相当）が格納されているものとする。
【００６３】
図１４（ａ）は、画像表示端末３の表示画面３ａの例を示す図である。図１４（ａ）に示すように、画像表示端末３の表示画面３ａの領域７１内には、第１のシリーズのスライス画像の内の初期表示スライス情報によって決定されるスライス画像（ここでは、第２５のスライス画像）が表示されており（ステップＳ２１参照）、画像表示端末３の表示画面３ａの領域７２内には、第２のシリーズのスライス画像の内の領域７１内に表示されたスライス画像（第１のシリーズのスライス画像の内の第２５のスライス画像）に関連付けられたスライス画像（ここでは、第２８のスライス画像）が表示されている（ステップＳ２２参照）。
【００６４】
ここで、読影医が読影用端末４の所定のキー（例えば、カーソル移動キー等）を操作することで（ステップＳ２３参照）、図１５（ｂ）に示すように、第１のシリーズのスライス画像の内の胸部を表すスライス画像（例えば、第１０のスライス画像）を領域７１内に表示させることができる（ステップＳ２４参照）。そして、領域７２内には、第２のシリーズのスライス画像の内の領域７１内に表示されたスライス画像（ここでは、第１のシリーズのスライス画像の内の第１０のスライス画像）に関連付けられたスライス画像（ここでは、第１２のスライス画像）が表示される（ステップＳ２５参照）。
【００６５】
以上説明したように、本実施形態によれば、２つのシリーズに含まれる複数のスライス画像の各々について部位認識を行い、この部位認識結果に基づいて、第１のシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像及び当該スライス画像に表された体部と略同一の体部を表す第２のシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像を画像表示端末３に表示させることができる。従って、第１のシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像及び当該スライス画像に表された体部と略同一の体部を表す第２のシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像を画像表示端末３に表示させることを高速に行うことができる。また、第１のシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像に表された体部と略同一の体部を表す第２のシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像をより高い精度で決定することができる。
【００６６】
本実施形態において、部位認識部１２は、モダリティ１から直接画像サーバ２に入力された画像データについて部位認識処理を行っている。しかしながら、モダリティ１において生成された後で一旦記録媒体に格納された画像データを画像サーバ２に読み込むことにより、部位認識処理を行っても良い。また、表示処理部１４が画像表示端末３に画像を表示する際に、部位認識処理及びスライス画像関連付け処理を行っても良い。
【００６７】
また、本実施形態においては、１つのシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像及び当該スライス画像に表された体部と略同一の体部を表す他のシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像を並べて表示させることとしているが、１つのシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像と当該スライス画像に表された体部と略同一の体部を表す他のシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像とのサブトラクション画像を表示させるようにしても良い。
【００６８】
さらに、本実施形態においては、スライス画像関連付け情報をスライス画像関連付け情報格納部８２に格納することとしているが、スライス画像関連付け情報を格納部１３に格納されているスライス画像に画像付帯情報又はタグとして付加することとしても良い。
【００６９】
また、本実施形態においては、２つのシリーズのスライス画像（今回及び前回の検査において得られた２つのシリーズのスライス画像）を表示させることとしているが、３つ以上のシリーズのスライス画像を表示させることも可能である。この場合には、１つのシリーズのスライス画像（例えば、今回の検査において得られた１つのシリーズのスライス画像）を、他の２つ以上のシリーズのスライス画像に関連付けるようにすれば良い。
【産業上の利用可能性】
【００７０】
本発明は、医療用撮像モダリティによって取得された画像データに基づいて軸位断画像を表示するための医用画像表示処理装置、及び、そのような装置において用いられる医用画像表示処理プログラムにおいて利用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】本発明の一実施形態に係る医用画像表示処理装置を含む医用画像撮影システムの構成を示す図である。
【図２】図１に示す部位認識部の機能を示すブロック図である。
【図３】図１に示す部位認識部の動作を示すフローチャートである。
【図４】空気領域特徴量を用いた部位確信度スコアテーブルを示す図である。
【図５】空気領域特徴量及びその微分値を示す図である。
【図６】仮決定された部位（部位認識結果）をスライス順に配置した図である。
【図７】部位認識結果と参照部位との間のマッチングカーブを示す図である。
【図８】動的計画法によるマッチングカーブの探索に用いられる重みマップである。
【図９】動的計画法によるマッチングカーブの探索に用いられるコストマップである。
【図１０】ニューラルネットを利用した部位の仮決定方法を説明するための図である。
【図１１】図１に示す表示処理部の機能を示すブロック図である。
【図１２】図１に示す表示処理部の動作を示すフローチャートである。
【図１３】図１に示す表示処理部の動作を示すフローチャートである。
【図１４】図１に示す画像表示端末に表示される画像の例を示す図である。
【図１５】従来の画像表示端末に表示される画像の例を示す図である。
【符号の説明】
【００７２】
１ モダリティ
１ａ コンピュータ断層撮影（ＣＴ）装置
１ｂ コンピュータ放射線撮影（ＣＲ）装置
１ｃ 磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）装置
１ｄ ポジトロン断層撮影（ＰＥＴ）装置
１ｅ 超音波撮像（ＵＳ）装置
２ 画像サーバ
３ 画像表示端末
３ａ、４ａ、９０ 画面
４ 読影用端末
４ｂ 入力デバイス
１１ 制御部
１２ 部位認識部
１３ 格納部
１４ 表示処理部
２１ 特徴量計算部
２２ 部位確信度計算部
２２ａ スコアテーブル記憶部
２３ 部位決定処理部
２４ 部位情報記憶部
２５ 部位修正処理部
８１ スライス画像関連付け情報作成処理部
８２ スライス画像関連付け情報格納部
８３ 初期表示スライス情報格納部
８４ スライス画像表示処理部
７１、７２、９１、９２ 領域
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療用撮像モダリティによって取得された画像データに基づいて医用画像を表示するための医用画像表示処理装置、及び、そのような装置において用いられる医用画像表示処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、医療診断においては、生体の内部が表示された医用画像が多く用いられており、そのような医用画像を取得するために、Ｘ線撮影や、Ｘ線ＣＴ（computed tomography：コンピュータ断層撮影）装置や、超音波（ＵＳ）診断装置や、ＭＲＩ（magnetic resonance imaging：磁気共鳴撮像）装置や、ＰＥＴ（positron emission tomography：ポジトロン断層撮影）等の様々な技術や装置（モダリティ）が広く利用されている。それらの装置の多くはディジタル化されており、病院内での診断情報処理システム等の構築が進められている。また、それらの撮像技術の内でも、ＣＴやＭＲＩは生体の軸位断画像を比較的狭い間隔で取得して表示できるので、生体の病変部位の発見や評価に大きな成果を上げている。ここで、軸位断画像とは、被検体の体軸に直交又はほぼ直交する面（所謂、輪切り面）が表された断層像のことをいう。以下において、軸位断画像のことを、単にスライス画像とも言う。
【０００３】
ところで、疾病の経過観察等のため、１人の患者に対して複数回の断層撮像が時間間隔を空けて行われることがある。この場合に、読影医は、今回の検査において得られたスライス画像と以前の検査において得られたスライス画像とを比較すること（比較読影）により、疾病の進行等をより的確に把握することができる。そこで、従来より、今回の検査において得られたスライス画像と以前の検査において得られたスライス画像とを並べて表示させることが可能な医用画像表示装置が用いられている。
【０００４】
図１５は、従来の医用画像表示装置において、今回の検査において得られたスライス画像と前回の検査において得られたスライス画像とを画像表示端末の表示画面に並べて表示させた様子を示す模式図である。図１５（ａ）において、画像表示端末の表示画面９０の領域９１内には、今回の検査において得られたスライス画像（ここでは、腹部）が表示されており、領域９２内には、前回の検査において得られたスライス画像（ここでは、腹部）が表示されている。
【０００５】
このような従来の医用画像表示装置においては、読影医が、今回の検査において得られた１シリーズのスライス画像の内の１枚のスライス画像を前回の検査において得られた１シリーズのスライス画像の内の１枚のスライス画像に関連付け、この関連付けられた１対のスライス画像に基づいて、その他のスライス画像を表示させていた。例えば、読影医が、図１５（ａ）の領域９１内に表示されているスライス画像（今回の検査において得られた腹部を表すスライス画像）を図１５（ａ）の領域９２内に表示されているスライス画像（前回の検査において得られた腹部を表すスライス画像）に関連付けることが行われていた。しかしながら、患者の姿勢や肺野の大きさ（患者が呼吸を一時停止した時に肺内に蓄積された空気量等によって変化する）が今回の検査時と前回の検査時とで異なってしまう場合がある。そのため、例えば、読影医が所定のキー（例えば、カーソル移動キー等）を操作することで、図１５（ｂ）に示すように、今回の検査において得られた１シリーズのスライス画像の内の胸部を表すスライス画像を領域９１内に表示させた場合に、領域９１内に表示されているスライス画像によって表された体部と異なる体部を表すスライス画像が領域９２内に表示されることが起こってしまっていた。
【０００６】
また、１回の撮像によって得られた一連（１シリーズ）のスライス画像は、通常、千数百枚〜数千枚に上る。そのため、今回の検査において得られた１シリーズのスライス画像の内の１枚を前回の検査において得られた１シリーズのスライス画像の内の１枚に関連付けるための手間や負担はかなり大きい。
【０００７】
このような問題を解決する技術として、下記の特許文献１には、比較読影に係る読影者の負担、読影時間や読影にかかるコストを低減させることが可能な画像表示システムが開示されている。この画像表示システムは、少なくとも１つの医用画像撮影モダリティに基づく複数回の検査により取得された複数枚の断層像から成る複数組の三次元画像を出力デバイスに表示するようにした画像表示システムにおいて、複数組の三次元画像の中から、解剖学的断層位置が略同一の第１の断層像対を少なくとも１つ指定する指定手段と、複数組の三次元画像中の少なくとも１つの三次元画像の断層間隔及び第１の断層像対間の位置情報に基づいて、複数組の三次元画像の中から、解剖学的断層位置が略同一の少なくとも１つの断層像対を設定する断層像対設定手段と、設定された少なくとも１つの断層像対を出力デバイスに表示させる表示制御手段とを備えている（第２頁、図１）。この画像表示システムによれば、解剖学的断層位置を合わせるという非常に困難な操作を簡単な操作により行うことができ、読影者の負担を軽減することができる。
【０００８】
また、特許文献１には、解剖学的断層位置が略同一の断層像対を指定する処理において、その指定処理を三次元画像の特徴量を利用して自動的に行うことも開示されている（第１５頁の第１３６〜第１３９段落）。これにより、読影者が、解剖学的断層位置が略同一の断層像対を指定する必要をなくすことができる。
【０００９】
さらに、特許文献１には、断層像対を次々表示するために、算出したｚ座標の位置に断層像が無い場合は、その断層面からいちばん近い断層像を表示することも開示されている（第１６〜第１７頁の第１４８〜第１５３段落）。また、特許文献１には、断層像対どうしのサブトラクション画像を表示することも開示されている（第１９〜第２０頁の第１７７〜第１８１段落）。
【００１０】
特許文献１掲載の画像表示システムにおいては、解剖学的断層位置が略同一の断層像対の指定処理を三次元画像の特徴量を利用して自動的に行うために、三次元画像間の三次元相関演算又は二次元相関演算を用いている（第１５頁の第１３６〜第１３９段落）。しかしながら、三次元画像間の三次元相関演算又は二次元相関演算の処理量は非常に多いため、処理負荷が大きく、処理時間が長くなってしまうという問題がある。また、患者の姿勢や肺野の大きさが今回の検査時と前回の検査時とで異なっているような場合や、病変部が大きくなっているような場合には、相関係数が最大である断層像対の解剖学的断層位置が略同一になるとは限らない。
【特許文献１】特開平８−２９４４８５号公報（第２頁、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
そこで、上記の点に鑑み、本発明は、１つのシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像及び当該スライス画像に表された体部と略同一の体部を表す他のシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像を高速且つ高精度で表示部に表示させることが可能な装置と、そのような装置において用いられるプログラムとを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決するため、本発明の１つの観点に係る医用画像表示処理装置は、被検体を撮像検査することによって得られた複数のシリーズの軸位断画像を表す画像データに基づいて軸位断画像を表示部に表示させる装置であって、複数のシリーズの軸位断画像の各々に表された体部の部位を認識する部位認識手段と、１つのシリーズの軸位断画像に含まれている軸位断画像を表示部に表示させると共に、部位認識手段による認識結果に基づいて、表示部に表示されている軸位断画像によって表された体部と略同一の体部を表す他のシリーズの軸位断画像に含まれている軸位断画像を表示部に表示させる表示処理手段とを具備する。
【００１３】
また、本発明の１つの観点に係る医用画像表示処理プログラムは、被検体を撮像検査することによって得られた複数のシリーズの軸位断画像を表す画像データに基づいて軸位断画像を表示部に表示させるためのプログラムであって、複数のシリーズの軸位断画像の各々に表された体部の部位を認識する手順（ａ）と、１つのシリーズの軸位断画像に含まれている１つの軸位断画像を表示部に表示させる手順（ｂ）と、手順（ａ）における認識結果に基づいて、表示部に表示されている軸位断画像によって表された体部と略同一の体部を表す他のシリーズの軸位断画像に含まれている軸位断画像を表示部に表示させる手順（ｃ）とをＣＰＵに実行させる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、複数のシリーズの軸位断画像について部位認識を行い、その認識結果に基づいて、１つのシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像及び当該スライス画像に表された体部と略同一の体部を表す他のシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像を高速且つ高精度で表示部に表示させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を参照しながら詳しく説明する。なお、同一の構成要素には同一の参照番号を付して、説明を省略する。
図１は、本発明の一実施形態に係る医用画像表示処理装置を含む医用画像撮影システムの構成を示すブロック図である。この医用画像撮影システムは、被検体について医用画像の撮像検査を行うモダリティ１と、本発明の一実施形態に係る医用画像表示処理装置としての画像サーバ２と、画像表示端末３と、読影用端末４とを含んでいる。これらの装置１〜４は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格に準拠している。
【００１６】
モダリティ１は、ＣＴ装置１ａや、ＣＲ（computed radiography）装置１ｂや、ＭＲＩ装置１ｃや、ＰＥＴ装置１ｄや、超音波診断装置（ＵＳ）１ｅ等の医用画像撮像装置を含んでいる。これらのモダリティ１ａ〜１ｅは、撮像検査を行うことにより画像データを生成して、画像付帯情報と共に画像サーバ２に出力する。
【００１７】
画像サーバ２は、モダリティ１によって取得された画像データを保管及び管理するＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System：医用画像情報システム）用のサーバである。画像サーバ２は、後述する読影用端末４の要求に従って、画像データを画像表示端末３に出力する。
【００１８】
図１に示すように、画像サーバ２は、制御部１１と、部位認識部１２と、格納部１３と、表示処理部１４とを有している。制御部１１、部位認識部１２、及び、表示処理部１４は、例えば、ＣＰＵ（中央演算処理装置）と本実施形態に係る医用画像表示処理プログラムによって構成されている。
【００１９】
制御部１１は、モダリティ１から出力された画像データを格納部１３に格納させる。また、制御部１１は、入力された画像データによって表される画像の方向（軸位断（axial）、冠状断（coronal）、矢状断方向（sagittal）等）を確認し、軸位断方向である場合には、その画像データを部位認識部１２にも出力する。なお、画像の方向は、例えば、ＤＩＣＯＭタグ（００２０，００３７）：Image Orientation(Patient)、又は、（００２０，００２０）：Patient Orientationが付された画像付帯情報によって取得される。
【００２０】
部位認識部１２は、１シリーズの画像データによって表される複数の軸位断画像（以下において、「スライス画像」ともいう）に基づいて、各軸位断画像に被検体のどの部位が表されているかを認識する。そして、認識結果（部位）を含む情報（部位情報）を生成し、画像データに関連付けて格納部１３に格納させる。部位は、例えば、「Ｈｅａｄ（頭）」、「Ｎｅｃｋ（頸）」、「Ｃｈｅｓｔ（胸）」等のように、文字列によって示されても良いし、１：ｈｅａｄ、２：ｎｅｃｋ、３：ｃｈｅｓｔ等のように、予めコード化された整数値によって示されても良い。
【００２１】
格納部１３は、例えば、画像サーバ２に内蔵されているハードディスクドライブであり、制御部１１の制御の下で、画像データ及びその画像付帯情報や、部位認識部１２によって生成された部位情報や、部位認識部１２を動作させるための制御プログラム等を格納する。なお、記録媒体としては、ハードディスクの他に、ＭＯ、ＭＴ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、又は、ＤＶＤ−ＲＯＭ等を用いても良く、その場合には、それらの記録媒体を駆動する駆動装置が、画像サーバ２に内蔵され、又は、画像サーバ２の外部に接続される。
【００２２】
表示処理部１４は、スライス画像を指示するための表示スライス画像指示情報を読影用端末４から受信し、１つのシリーズのスライス画像（例えば、今回の検査において得られた複数のスライス画像）の中の表示スライス画像指示情報に応じたスライス画像を画像表示端末３に表示させると共に、表示スライス画像指示情報に応じて画像表示端末３に表示されたスライス画像によって表された体部と略同一の体部を表す他のシリーズのスライス画像（例えば、前回の検査において得られた複数のスライス画像）の中のスライス画像を画像表示端末３に表示させる。
【００２３】
画像表示端末３は、検査画像が表示される端末装置であり、高精細なディスプレイを備えている。なお、図１に示す画像表示端末３の画面３ａには、複数の軸位断画像が模式的に示されている。
読影用端末４は、ユーザ（読影医）が、画像表示端末３に表示された検査画像を参照しながら読影レポート等を作成するために用いられる装置であり、読影レポート等を表示する画面４ａや、キーボード等の入力デバイス４ｂ等を備えている。
【００２４】
次に、図１に示す部位認識部１２の構成及び動作について、図２〜図４を参照しながら説明する。
図２は、図１に示す部位認識部１２の機能を示すブロック図である。図２に示すように、部位認識部１２は、特徴量計算部２１と、部位確信度計算部２２と、スコアテーブル記憶部２２ａと、部位決定処理部２３と、部位情報記憶部２４と、部位修正処理部２５とを含んでいる。この内の特徴量計算部２１〜部位決定処理部２３は、各スライス画像について、そこに表された部位を暫定的に決定するように動作し、部位修正処理部２５は、複数のスライス画像の部位情報に基づいて、各スライス画像について暫定的に決定された部位を修正するように動作する。なお、スライス画像の部位情報については後述する。
【００２５】
図３は、部位認識部１２の動作を示すフローチャートである。制御部１１（図１）において軸位断画像を表すものであると判断された画像データが部位認識部１２に入力されると、以下に説明する部位認識動作が開始される。
ステップＳ１において、画像データ及びその画像付帯情報は、１スライス分ごとに、特徴量計算部２１に入力される。ここで、画像付帯情報には、画像の方向を表す情報（（００２０，００３７）：Image Orientation(Patient)、又は、（００２０，００２０）：Patient Orientation）や、１画素のピッチを表す情報（（００２８，００３０）：Pixel Spacing）や、スライスの厚さを表す情報（（００１８，００５０）：Slice Thickness）や、１行及び１列に含まれる画素数を表す情報（（００２８，００１０）：Raws、及び、（００２８，００１１）：Columns）や、画像の左上位置の３次元座標を表す情報（（００２０，００３２）：Image Position(Patient)）等が含まれる。ここで、括弧内は、各情報のＤＩＣＯＭタグ及び属性名を示している。
【００２６】
ステップＳ２において、特徴量計算部２１は、１つのスライス画像について特徴量を算出する。ここで、特徴量とは、スライス画像に表された体部の特徴を数値化したものである。特徴量は、例えば、次の（ａ）に示すように、スライス画像に表された体部の形状に基づいて算出される。また、各画素データの値（即ち、画素の輝度）が体部の特性（組織性状等）に対応している場合には、次の（ｂ）や（ｃ）に示すように、その値に応じて特徴量を算出しても良い。例えば、ＣＴ画像における画素データの値はＣＴ値によって決定されるが、この値は、体部を透過した放射線量を表す物理量である。なお、水のＣＴ値は０ＨＵであり、空気領域のＣＴ値は−１０００ＨＵ程度であり、骨領域のＣＴ値は２５０ＨＵ〜３０００ＨＵ程度である。
【００２７】
（ａ）体部全体の円形度
円形度ρは、対象領域の面積Ｓ及びその周囲の長さＬを用いて、次式（１）によって算出される。
ρ＝４πＳ／Ｌ２ …（１）
円形度ρは、対象領域の形状が真円に近づくほど１．０に近づき、形状が真円から離れるほど（例えば、楕円率が１から離れるほど）小さくなる。例えば、対象領域が頭部である場合には、円形度は比較的高くなる。反対に、対象領域が胸部や腹部である場合には、円形度は比較的低くなる。
（ｂ）空気領域特徴量：（空気領域を示すＣＴ値の画素数）／（体部全体の画素数）
例えば、対象領域が胸部である場合には、肺が存在しているために空気領域は比較的広くなる。反対に、対象領域が頭部である場合には、空気領域はほぼゼロとなる。
（ｃ）骨領域特徴量：（骨領域を示すＣＴ値の画素数）／（体部全体の画素数）
例えば、対象領域が腹部である場合には、体部全体に対する骨部の領域は比較的狭い範囲となる。反対に、対象領域が脚部である場合には、体部全体に対して骨部が多くの割合を占める。
【００２８】
次に、ステップＳ３において、部位確信度計算部２２は、特徴量計算部２１によって計算された特徴量に基づいて、部位確信度を算出する。ここで、部位確信度とは、対象部位が、「ある部位」である可能性（「頭部」らしさ、「胸部」らしさ等）を数値化したものである。本実施形態において、部位確信度は、予め用意されているスコアテーブルを用いて算出される。
【００２９】
図４は、部位確信度の算出に用いられるスコアテーブルの例を示している。このスコアテーブルは、空気領域特徴量（空気量）の値に基づいて、「頭部」らしさ、「胸部」らしさ、「腹部」らしさ、及び、「脚部」らしさを求める際に用いられる。この他に、部位の項目として、「骨盤部」や「肺野」を挙げても良い。また、隣接する２つの部位の境界（境界領域）や、複数の部位が混在している領域（混在領域、例えば、頭部と頸部、又は、胸部と腹部等）を示す項目（例えば、「頭頸部」又は「胸腹部」）を挙げても良い。
【００３０】
例えば、あるＣＴ画像に表された体部の空気領域特徴量が６０％である場合に、スコアテーブルにおいて６０％が含まれる「４０〜８０％」の欄を参照すると、その体部の「頭部」らしさのスコアは−１．０であり、「胸部」らしさのスコアは０．８であり、「腹部」らしさのスコアは−０．２であり、「脚部」らしさのスコアは−１．０であることがわかる。
このようなスコアテーブルは、特徴量ごとに作成され、スコアテーブル記憶部２２ａに記憶されている。スコアテーブルは、統計に基づいて作成されても良いし、ユーザ（医師等）の経験等に基づいて意図的に作成されても良い。
【００３１】
部位確信度計算部２２は、そのようなスコアテーブルを参照することによって、各特徴量について各「部位」らしさのスコアを求め、それらのスコアを部位ごとに加算する。そのようにして得られた部位ごとのスコアの総和が、部位確信度となる。
【００３２】
再び図３を参照すると、ステップＳ４において、部位決定処理部２３は、ステップＳ３において得られた部位確信度の内で値が最も大きいものを、そのスライス画像に表された体部の部位として仮決定する。その際に、部位確信度の値が大きい部位が複数あり、それらの差が所定の範囲内（例えば、１０％以内）である場合には、両方の部位を採用しても良い。例えば、胸部と腹部の部位確信度が大きい場合には、そのスライスの部位を「胸部」又は「腹部」とする。或いは、境界領域又は混在領域を示す項目（例えば、「胸腹部」）がある場合には、それを採用しても良い。
【００３３】
ステップＳ５において、部位情報記憶部２４は、ステップＳ２において得られた特徴量や、ステップＳ３において得られた部位確信度や、ステップＳ４において仮決定された部位を、そのスライス画像の部位情報（部位に関する情報）として保存する。なお、特徴量については、必ずしも全てを記憶しておく必要はなく、所定の特徴量（例えば、後述するステップＳ８において用いられる特徴量）のみを保存するようにしても良い。
このようなステップＳ１〜Ｓ５の動作は、１シリーズに含まれる全てのスライス画像について行われる（ステップＳ６）。
【００３４】
全てのスライス画像についての部位情報が得られると、ステップＳ７において、部位修正処理部２５は、部位情報記憶部２４に保存されている部位情報を、スライス順に整列する。モダリティ１（図１）において生成された画像データは、画像サーバ２にスライス順に送信されるとは限らないからである。なお、スライスの順序は、画像付帯情報の内の画像位置情報（（００２０，００３２）：Image Position (Patient)）に基づいて判断される。或いは、ステップＳ７の替わりに、部位情報記憶部２４が、ステップＳ５において、画像位置情報に基づいて部位情報をスライス順に整列しながら保存するようにしても良い。
【００３５】
次に、ステップＳ８において、部位修正処理部２５は、各スライスについて仮決定された部位を、複数のスライス画像の部位情報を用いて修正する。修正方法としては、例えば、次の（１）〜（３）に示す方法が挙げられる。
（１）隣接スライスの部位情報を用いる方法
この方法は、隣接スライスの位置関係に基づいて、あるスライス画像について仮決定された部位を修正する方法である。
仮決定された部位が、例えば、第１〜第５スライスにおいて頸部（ｎｅｃｋ）、第６スライスにおいて頭部（ｈｅａｄ）、第７〜第１０スライスにおいて頸部（ｎｅｃｋ）、第１１〜第１５スライスにおいて胸部（ｃｈｅｓｔ）、第１６スライスにおいて脚部（ｌｅｇ）、第１７〜第２０スライスにおいて胸部（ｃｈｅｓｔ）、第２１〜第３０スライスにおいて腹部（ａｂｄｏｍｅｎ）となっている場合について検討する。この場合に、第６スライスの前後のスライスにおいて頸部となっているので、第６スライスが頭部であるというのは認識誤りであり、正しくは頸部である。また、第１６スライスの前後のスライスにおいては胸部となっているので、第１６スライスが脚部であるというのは認識誤りであり、正しくは胸部である。このように、あるスライス画像について仮決定された部位が前後のスライス画像の部位と異なっている場合には、前後のスライス画像を参照することにより、そのスライス画像の部位が修正される。
【００３６】
（２）特徴量を用いる方法
この方法は、体軸方向における特徴量の変化に基づいて、あるスライス画像について仮決定された部位を修正する方法である。
図５の（ａ）は、空気領域特徴量をスライス位置（体軸方向）順に示す図であり、図５の（ｂ）は、空気領域特徴量の微分値を示す図である。図５の（ｂ）に示すように、空気領域特徴量の変化を被検体の上部（頭部側）から下部（脚部側）に向けて観察すると、空気領域特徴量が突然増加し始める部分が存在する。この部分を胸部の開始位置とする。また、さらに脚部側に向けて観察すると、空気領域特徴量が減少から増加に転じる部分が存在する。この部分を胸部と腹部の境界とする。そして、胸部の開始位置から胸部と腹部との境界との間に、胸部以外の部位が仮決定されているスライス画像が存在する場合には、そのスライス画像の部位が胸部に修正される。
【００３７】
（３）マッチングカーブを利用する方法
この方法は、被検体（例えば、人体）における部位の通常の配置を参照することにより、各スライス画像について仮決定された部位を修正する方法である。
まず、図６に示すように、各スライス画像について仮決定された部位を、被検体の上部（頭部側）から下部（脚部側）に向けてスライス順に配置する。図６に示すとおり、この部位認識結果には、頭部（Ｈｅａｄ）と頸部（Ｎｅｃｋ）とが交互に現れている領域や、胸部（Ｃｈｅｓｔ）の間に頸部が現れている領域が見られることから、仮決定された部位には多くの認識誤りが含まれるものと考えられる。
【００３８】
次に、図７に示すように、図６に示す部位認識結果と予め作成された参照部位との間のマッチングカーブを探索する。ここで、人体の部位は、頭部→頸部→胸部→腹部の順に配置されているので、図７の縦軸に示すように、それらの部位がこのような順序で配置された参照部位を予め作成しておく。
【００３９】
マッチングカーブを探索する際には、部位認識結果と参照部位とが不一致である場合にコストがかかるようにし、コストが最小となるようなカーブを求める。探索手法としては、最適化問題を解くための様々な手法を適用することができる。以下に、その１つとして良く知られている動的計画法（dynamic programming）を用いたマッチングカーブの探索方法を説明する。
【００４０】
まず、図８に示すような重みマップを作成する。図８において、列はスライス番号に対応しており、行は部位に対応している。この重みマップにおいて、仮決定されている部位は、重みがゼロになるように設定されている（太枠の領域）。例えば、図６を参照すると、最初のスライスは頭部と仮決定されているので、重みマップにおけるスライス番号１の頭部（Ｈｅａｄ）のセルの値は「０．０」となっている。また、それ以外のセルについては、ゼロより大きい値が設定される。具体的には、各スライス画像について確信度が算出されている場合には、その確信度と仮決定された部位の確信度との差の値を設定しても良いし、それとは異なる所定の値の値を設定しても良い。
【００４１】
次に、図９に示すようなコストマップを作成する。図９において、各セル（ｎ，ｍ）のコストは次のように設定される。ここで、ｎはスライス番号を示しており、ｍは部位番号（１：Ｈｅａｄ、２：Ｎｅｃｋ、３：Ｃｈｅｓｔ、４：Ａｂｄｏｍｅｎ）を示している。
（１，１）：重みマップにおける（１，１）の値（図８参照）
（ｎ，１）：重みマップにおける（ｎ−１，１）の値＋所定の値
（１，ｍ）：重みマップにおける（１，ｍ−１）の値＋所定の値
（ｎ，ｍ）：次の（ｉ）〜（iii）の内の最小値
（ｉ）コストマップにおける（ｎ−１，ｍ−１）の値
＋重みマップにおける（ｎ，ｍ）の値
（ii）コストマップにおける（ｎ，ｍ−１）の値
＋重みマップにおける（ｎ，ｍ）の値＋所定の値
（iii）コストマップにおける（ｎ−１，ｍ）の値
＋重みマップにおける（ｎ，ｍ）の値＋所定の値
【００４２】
次に、コストマップを、右側から左側に向かって、周辺の最小値を順次辿って行く。それにより、スライス番号と部位との対応マップが作成される。
図７に示すように、そのようにして得られたマッチングカーブに基づいて、仮決定された部位を参照部位における対応部位に置き換えることにより、部位の修正が行われる。
【００４３】
再び、図３を参照すると、ステップＳ８において、部位修正処理部２５は、修正後の部位情報を画像付帯情報として格納部１３に出力して保存させる。部位認識部１２から出力された部位情報は、画像情報データベースによって管理するようにしても良いし、格納部１３に既に格納されている画像データに、タグとして書き込むようにしても良い。
【００４４】
以上説明したように、本実施形態においては、１シリーズに含まれる複数のスライス画像の各々について部位認識を行った後で、複数スライスに関する部位情報の相互関係を用いて、各スライスの部位情報を修正する。このように、２つの段階を経て部位認識を行う利点は、次の通りである。即ち、１シリーズの全ての画像データがサーバ２に入力されるのを待つことなく、入力されたスライス順に部位認識処理を開始できるので、比較的高速に部位認識結果を得ることができる。また、各スライスについて得られた部位認識結果を、複数のスライス画像の集合によって表される被検体の３次元情報に基づいて修正するので、大きな部位認識誤りを低減することができる。従って、効率良く、且つ、正確な部位認識を行うことが可能となる。
【００４５】
ここで、本実施形態において、部位認識部１２（図２）は、入力された全てのスライス画像について部位認識処理を行っている。しかしながら、部位認識処理を開始する前にＤＩＣＯＭタグを参照し、撮像部位を表す情報（（００１８，００１５）：Body Part）が存在しないスライス画像のみに対して部位認識処理を行うようにしても良い。撮像段階において部位が付される場合もあるからである。
【００４６】
或いは、部位認識部１２は、連続して入力されるスライス画像に対して、所定のスライス間隔で間引きしながら部位認識処理を行うようにしても良い。その場合には、全体として処理を高速化することが可能となる。さらに、部位認識部１２は、連続して入力されるスライス画像の内の所定の範囲についてのみ、部位認識処理を行うようにしても良い。例えば、診断対象が被検体の腹部である場合には、腹部の開始領域（又は、胸部及び腹部の混在領域）が認識できれば良い。その場合には、例えば、スライス画像の３次元座標を表す情報（ＤＩＣＯＭタグ（００２０，００３２）：Image Position(Patient)）から判断して明らかに脚部と考えられる範囲については、部位認識処理を省略しても良い。
【００４７】
また、本実施形態においては、ステップＳ３及びＳ４においてスライスに表された体部の部位を仮決定する際に、スコアテーブルを用いているが、その替わりに、ニューラルネットワーク等の機械学習法を利用して部位を認識しても良い。
ここで、ニューラルネットワークを利用して部位を仮決定する方法を説明する。
図１０に示すように、スライス画像に表された体部の特徴量（例えば、ステップＳ２において説明した特徴量（ａ）〜（ｃ））を、ニューラルネットに入力する。そして、そのスライス画像に表された部位に一致する部位に対して１を出力し、それ以外の部位に対してゼロを出力するように、ニューラルネットを学習させる。例えば、スライス画像に頭部が表されている場合には、「Ｈｅａｄ」の出力を１とし、「Ｎｅｃｋ」、「Ｃｈｅｓｔ」及び「Ａｂｄｏｍｅｎ」の出力をゼロとする。このように学習させたニューラルネットを利用することにより、入力された特徴量に対応する部位が取得される。
【００４８】
次に、図１に示す表示処理部１４の構成及び動作について、図１１〜図１４を参照しながら説明する。
なお、以下においては、１人の患者に対して２回の検査が時間間隔を空けて行われ、２回の検査によってそれぞれ得られた２つのシリーズのスライス画像が部位認識部１２によって部位認識され、格納部１３に格納されているものとする。そして、２回目の検査（今回の検査）において得られた１シリーズのスライス画像（以下、「第１のシリーズのスライス画像」という）が、第１〜第２５のスライス画像を含んでおり、これらのスライス画像の内の第１〜第１０のスライス画像によって表される部位が胸部であり、第１１〜第１８のスライス画像によって表される部位が腹部であり、第１９〜第２５のスライス画像によって表される部位が骨盤部であるものとする。また、１回目の検査（前回の検査）において得られた１シリーズのスライス画像（以下、「第２のシリーズのスライス画像」という）が、第１〜第２８のスライス画像を含んでおり、これらのスライス画像の内の第１〜第１２のスライス画像によって表される部位が胸部であり、第１３〜第２１のスライス画像によって表される部位が腹部であり、第２２〜第２８のスライス画像によって表される部位が骨盤部であるものとする。
【００４９】
図１１は、図１に示す表示処理部１４の機能を示すブロック図である。図１１に示すように、表示処理部１４は、スライス画像関連付け情報作成処理部８１と、スライス画像関連付け情報格納部８２と、初期表示スライス情報格納部８３と、スライス画像表示処理部８４とを含んでいる。
【００５０】
スライス画像関連付け情報作成処理部８１は、部位認識部１２による部位認識結果に基づいて、第１のシリーズのスライス画像の各々を第２のシリーズのスライス画像に関連付ける情報を作成して、スライス画像関連付け情報格納部８２に格納させる。
【００５１】
初期表示スライス情報格納部８３は、初期（例えば、ユーザ（読影医）が読影用端末４を操作して読影を開始したとき等）において画像表示端末３に表示させる第１のシリーズのスライス画像の内の１つのスライス画像を決定するための初期表示スライス情報を格納する。初期表示スライス情報は、スライス番号（例えば、「１」（第１のシリーズの軸位断画像の内の第１番目のスライス画像を表す）等）であっても良いし、部位（例えば、「腹部上端」等）であっても良い。初期表示スライス情報が初期表示スライス情報格納部１５に格納されていない場合には、スライス画像表示処理部８４が、第１のシリーズの軸位断画像の内のいずれかの軸位断画像を表示するようにしても良い。初期表示スライス情報は、読影用端末４から書き込み又は更新可能としても良い。なお、格納部１３（図１参照）とスライス画像関連付け情報格納部８２と初期表示スライス情報格納部８３とを１つの記録媒体で実現することとしても良い。
【００５２】
スライス画像表示処理部８４は、ユーザ（読影医）が所望するスライス画像を指示するための表示スライス画像指示情報を読影用端末４から受信し、第１のシリーズのスライス画像の内の表示スライス画像指示情報に応じたスライス画像を画像表示端末３に表示させると共に、第２のシリーズのスライス画像の内の表示スライス画像指示情報に応じて画像表示端末３に表示されたスライス画像に関連付けられたスライス画像を画像表示端末３に表示させる。
【００５３】
図１２は、スライス画像関連付け情報作成処理部８１の動作を示すフローチャートである。
ステップＳ１１において、スライス画像関連付け情報作成処理部８１は、第１のシリーズのスライス画像の内の部位の境界部を表すスライス画像を第２のシリーズのスライス画像の内の部位の境界部を表すスライス画像にそれぞれ関連付ける情報を作成して、スライス画像関連付け情報格納部８２に格納させる。ここでは、スライス画像関連付け情報作成処理部８１は、第１のシリーズのスライス画像の内の第１０のスライス画像（胸部の下端部を現す）を第２のシリーズのスライス画像の内の第１２のスライス画像（胸部の下端部を現す）に、第１のシリーズのスライス画像の内の第１１のスライス画像（腹部の上端部を現す）を第２のシリーズのスライス画像の内の第１３のスライス画像（腹部の上端部を現す）にそれぞれ関連付ける情報を作成して、スライス画像関連付け情報格納部８２に格納させる。また、スライス画像関連付け情報作成処理部８１は、第１のシリーズのスライス画像の内の第１８のスライス画像（腹部の下端部を現す）を第２のシリーズのスライス画像の内の第２１のスライス画像（腹部の下端部を現す）に、第１のシリーズのスライス画像の内の第１９のスライス画像（骨盤部の上端部を現す）を第２のシリーズのスライス画像の内の第２２のスライス画像（骨盤部の上端部を現す）にそれぞれ関連付ける情報を作成して、スライス画像関連付け情報格納部８２に格納させる。
【００５４】
ステップＳ１２において、スライス画像関連付け情報作成処理部８１は、上端部及び下端部を表すスライス画像が第１及び第２のシリーズのスライス画像に含まれている部位について、第１のシリーズのスライス画像の内の当該部位（上端部及び下端部を除く）を表すスライス画像を第２のシリーズのスライス画像の内の当該部位（上端部及び下端部を除く）を表すスライス画像にそれぞれ関連付ける情報を作成して、スライス画像関連付け情報格納部８２に格納させる。ここでは、腹部の上端部及び下端部を表すスライス画像が第１及び第２のシリーズのスライス画像に含まれているので、スライス画像関連付け情報作成処理部８１は、第１のシリーズのスライス画像の内の第１２〜第１７のスライス画像（腹部（上端部及び下端部を除く）を表す）を第２のシリーズのスライス画像の内の第１４〜第２０のスライス画像（腹部（上端部及び下端部を除く）を表す）にそれぞれ関連付ける情報を作成して、スライス画像関連付け情報格納部８２に格納させる。
【００５５】
なお、ここで、第１のシリーズのスライス画像の内の腹部（上端部及び下端部を除く）を表すスライス画像の枚数（第１２〜第１７のスライス画像の計６枚）と、第２のシリーズのスライス画像の内の腹部（上端部及び下端部を除く）を表すスライス画像の枚数（第１４〜第２０のスライス画像の計７枚）とが異なっている。このような場合には、第１のシリーズの第１２〜第１７のスライス画像の各々を、第２のシリーズのスライス画像であって、第２のシリーズの第１３のスライス画像（腹部の上端部を表す）との間のスライス枚数と第２のシリーズの第２１のスライス画像（腹部の下端部を表す）との間のスライス枚数との比が第１のシリーズの第１２〜第１７のスライス画像の各々と第１のシリーズの第１１のスライス画像（腹部の上端部を表す）との間のスライス枚数と第１のシリーズの第１２〜第１７のスライス画像の各々と第１のシリーズの第１８のスライス画像（腹部の下端部）との間のスライス枚数との比に最も近いスライス画像に関連付けるようにすれば良い。
【００５６】
ステップＳ１３において、スライス画像関連付け情報作成処理部８１は、上端部又は下端部のいずれかを表すスライス画像が第１及び第２のシリーズのスライス画像に含まれている部位について、第１のシリーズのスライス画像の内の当該部位（上端部又は下端部を除く）を表すスライス画像を第２のシリーズのスライス画像の内の当該部位（上端部又は下端部を除く）を表すスライス画像にそれぞれ関連付ける情報を作成して、スライス画像関連付け情報格納部８２に格納させる。ここでは、胸部の下端部を表すスライス画像が第１及び第２のシリーズのスライス画像に含まれているので、スライス画像関連付け情報作成処理部８１は、第１のシリーズのスライス画像の内の第１〜第９のスライス画像（胸部（下端部を除く）を表す）を第２のシリーズのスライス画像の内の胸部の下端部の直近上方を表す第３〜第１１のスライス画像（胸部（下端部を除く）を表す）にそれぞれ関連付ける情報を作成して、スライス画像関連付け情報格納部８２に格納させる。また、骨盤部の上端部を表すスライス画像が第１及び第２のシリーズのスライス画像に含まれているので、スライス画像関連付け情報作成処理部８１は、第１のシリーズのスライス画像の内の第２０〜第２５のスライス画像（骨盤部（上端部を除く）を表す）を第２のシリーズのスライス画像の内の第２３〜第２８のスライス画像（骨盤部（上端部を除く）を表す）にそれぞれ関連付ける情報を作成して、スライス画像関連付け情報格納部８２に格納させる。
【００５７】
図１３は、スライス画像表示処理部８４の動作を示すフローチャートである。
ステップＳ２１において、スライス画像表示処理部８４は、初期表示スライス情報格納部８３から初期表示スライス情報を読み出し、第１のシリーズのスライス画像の内の初期表示スライス情報によって決定されるスライス画像を表示するための画像データを格納部１３から読み出し、読み出した画像データに基づくスライス画像を画像表示端末３の表示画面３ａの第１の領域内に表示させる。
【００５８】
ステップＳ２２において、スライス画像表示処理部８４は、スライス画像関連付け情報格納部８２に格納されているスライス画像関連付け情報を参照し、ステップＳ２１にて表示されたスライス画像に関連付けられたスライス画像を表示するための画像データを格納部１３から読み出し、読み出した画像データに基づくスライス画像を画像表示端末３の表示画面３ａの第２の領域内に表示させる。
【００５９】
ステップＳ２３において、スライス画像表示処理部８４は、表示スライス指示情報を読影用端末４から受信したか否かをチェックし、表示スライス指示情報を読影用端末４から受信した場合には、処理をステップＳ２４に移す。
【００６０】
ステップＳ２４において、スライス画像表示処理部８４は、第１のシリーズのスライス画像の内の表示スライス指示情報に応じたスライス画像を表示するための画像データを格納部１３から読み出し、読み出した画像データに基づくスライス画像を画像表示端末３の表示画面３ａの第１の領域７１内に表示させる。
【００６１】
ステップＳ２５において、スライス画像表示処理部８４は、スライス画像関連付け情報格納部８２に格納されているスライス画像関連付け情報を参照し、第２のシリーズのスライス画像の内のステップＳ２４にて表示されたスライス画像に関連付けられたスライス画像を表示するための画像データを格納部１３から読み出し、読み出した画像データに基づくスライス画像を画像表示端末３の表示画面３ａの第２の領域７２内に表示させ、処理をステップＳ２３に戻す。
【００６２】
次に、スライス画像表示処理部８４の動作について、具体例を挙げて説明する。ここでは、初期表示スライス情報格納部８３には、初期表示スライス情報として「第１のシリーズのスライス画像の内の最後のスライス画像」（ここでは、第２５の画像データに基づくスライス画像（腹部）に相当）が格納されているものとする。
【００６３】
図１４（ａ）は、画像表示端末３の表示画面３ａの例を示す図である。図１４（ａ）に示すように、画像表示端末３の表示画面３ａの領域７１内には、第１のシリーズのスライス画像の内の初期表示スライス情報によって決定されるスライス画像（ここでは、第２５のスライス画像）が表示されており（ステップＳ２１参照）、画像表示端末３の表示画面３ａの領域７２内には、第２のシリーズのスライス画像の内の領域７１内に表示されたスライス画像（第１のシリーズのスライス画像の内の第２５のスライス画像）に関連付けられたスライス画像（ここでは、第２８のスライス画像）が表示されている（ステップＳ２２参照）。
【００６４】
ここで、読影医が読影用端末４の所定のキー（例えば、カーソル移動キー等）を操作することで（ステップＳ２３参照）、図１５（ｂ）に示すように、第１のシリーズのスライス画像の内の胸部を表すスライス画像（例えば、第１０のスライス画像）を領域７１内に表示させることができる（ステップＳ２４参照）。そして、領域７２内には、第２のシリーズのスライス画像の内の領域７１内に表示されたスライス画像（ここでは、第１のシリーズのスライス画像の内の第１０のスライス画像）に関連付けられたスライス画像（ここでは、第１２のスライス画像）が表示される（ステップＳ２５参照）。
【００６５】
以上説明したように、本実施形態によれば、２つのシリーズに含まれる複数のスライス画像の各々について部位認識を行い、この部位認識結果に基づいて、第１のシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像及び当該スライス画像に表された体部と略同一の体部を表す第２のシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像を画像表示端末３に表示させることができる。従って、第１のシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像及び当該スライス画像に表された体部と略同一の体部を表す第２のシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像を画像表示端末３に表示させることを高速に行うことができる。また、第１のシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像に表された体部と略同一の体部を表す第２のシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像をより高い精度で決定することができる。
【００６６】
本実施形態において、部位認識部１２は、モダリティ１から直接画像サーバ２に入力された画像データについて部位認識処理を行っている。しかしながら、モダリティ１において生成された後で一旦記録媒体に格納された画像データを画像サーバ２に読み込むことにより、部位認識処理を行っても良い。また、表示処理部１４が画像表示端末３に画像を表示する際に、部位認識処理及びスライス画像関連付け処理を行っても良い。
【００６７】
また、本実施形態においては、１つのシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像及び当該スライス画像に表された体部と略同一の体部を表す他のシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像を並べて表示させることとしているが、１つのシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像と当該スライス画像に表された体部と略同一の体部を表す他のシリーズのスライス画像に含まれているスライス画像とのサブトラクション画像を表示させるようにしても良い。
【００６８】
さらに、本実施形態においては、スライス画像関連付け情報をスライス画像関連付け情報格納部８２に格納することとしているが、スライス画像関連付け情報を格納部１３に格納されているスライス画像に画像付帯情報又はタグとして付加することとしても良い。
【００６９】
また、本実施形態においては、２つのシリーズのスライス画像（今回及び前回の検査において得られた２つのシリーズのスライス画像）を表示させることとしているが、３つ以上のシリーズのスライス画像を表示させることも可能である。この場合には、１つのシリーズのスライス画像（例えば、今回の検査において得られた１つのシリーズのスライス画像）を、他の２つ以上のシリーズのスライス画像に関連付けるようにすれば良い。
【産業上の利用可能性】
【００７０】
本発明は、医療用撮像モダリティによって取得された画像データに基づいて軸位断画像を表示するための医用画像表示処理装置、及び、そのような装置において用いられる医用画像表示処理プログラムにおいて利用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】本発明の一実施形態に係る医用画像表示処理装置を含む医用画像撮影システムの構成を示す図である。
【図２】図１に示す部位認識部の機能を示すブロック図である。
【図３】図１に示す部位認識部の動作を示すフローチャートである。
【図４】空気領域特徴量を用いた部位確信度スコアテーブルを示す図である。
【図５】空気領域特徴量及びその微分値を示す図である。
【図６】仮決定された部位（部位認識結果）をスライス順に配置した図である。
【図７】部位認識結果と参照部位との間のマッチングカーブを示す図である。
【図８】動的計画法によるマッチングカーブの探索に用いられる重みマップである。
【図９】動的計画法によるマッチングカーブの探索に用いられるコストマップである。
【図１０】ニューラルネットを利用した部位の仮決定方法を説明するための図である。
【図１１】図１に示す表示処理部の機能を示すブロック図である。
【図１２】図１に示す表示処理部の動作を示すフローチャートである。
【図１３】図１に示す表示処理部の動作を示すフローチャートである。
【図１４】図１に示す画像表示端末に表示される画像の例を示す図である。
【図１５】従来の画像表示端末に表示される画像の例を示す図である。
【符号の説明】
【００７２】
１ モダリティ
１ａ コンピュータ断層撮影（ＣＴ）装置
１ｂ コンピュータ放射線撮影（ＣＲ）装置
１ｃ 磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）装置
１ｄ ポジトロン断層撮影（ＰＥＴ）装置
１ｅ 超音波撮像（ＵＳ）装置
２ 画像サーバ
３ 画像表示端末
３ａ、４ａ、９０ 画面
４ 読影用端末
４ｂ 入力デバイス
１１ 制御部
１２ 部位認識部
１３ 格納部
１４ 表示処理部
２１ 特徴量計算部
２２ 部位確信度計算部
２２ａ スコアテーブル記憶部
２３ 部位決定処理部
２４ 部位情報記憶部
２５ 部位修正処理部
８１ スライス画像関連付け情報作成処理部
８２ スライス画像関連付け情報格納部
８３ 初期表示スライス情報格納部
８４ スライス画像表示処理部
７１、７２、９１、９２ 領域
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体を撮像検査することによって得られた複数のシリーズの軸位断画像を表す画像データに基づいて軸位断画像を表示部に表示させる装置であって、
複数のシリーズの軸位断画像の各々に表された体部の部位を認識する部位認識手段と、
１つのシリーズの軸位断画像に含まれている軸位断画像を前記表示部に表示させると共に、前記部位認識手段による認識結果に基づいて、前記表示部に表示されている軸位断画像によって表された体部と略同一の体部を表す他のシリーズの軸位断画像に含まれている軸位断画像を前記表示部に表示させる表示処理手段と、
を具備する医用画像表示処理装置。
【請求項２】
前記部位認識手段が、
１シリーズの軸位断画像の各々に表された体部の部位を暫定的に決定する部位決定手段と、
１シリーズの軸位断画像に関する情報に基づいて、前記部位決定手段により少なくとも１つの軸位断画像について暫定的に決定された部位を修正する部位修正手段と、
を含む、請求項１記載の医用画像表示処理装置。
【請求項３】
前記表示処理手段が、
前記部位認識手段による認識結果に基づいて、１つのシリーズの軸位断画像の各々を当該軸位断画像に表された体部と略同一の体部を表す他のシリーズの軸位断画像に含まれている軸位断画像に関連付ける軸位断画像関連付け処理手段と、
１つのシリーズの軸位断画像に含まれている軸位断画像を前記表示部に表示させると共に、前記軸位断画像関連付け処理手段によって前記表示部に表示されている軸位断画像に関連付けられた他のシリーズの軸位断画像に含まれている軸位断画像を前記表示部に表示させる軸位断画像表示処理手段と、
を含む、請求項１又は２記載の医用画像表示処理装置。
【請求項４】
前記部位認識手段が、頭部と、頸部と、胸部と、腹部と、骨盤部と、脚部と、肺野と、それらの内の隣接する２つの境界領域又はそれらの内の複数の領域を含む混在領域との内の少なくとも２つを部位として認識する、請求項１〜３のいずれか１項記載の医用画像表示処理装置。
【請求項５】
被検体を撮像検査することによって得られた複数のシリーズの軸位断画像を表す画像データに基づいて軸位断画像を表示部に表示させるためのプログラムであって、
複数のシリーズの軸位断画像の各々に表された体部の部位を認識する手順（ａ）と、
１つのシリーズの軸位断画像に含まれている１つの軸位断画像を前記表示部に表示させる手順（ｂ）と、
手順（ａ）における認識結果に基づいて、前記表示部に表示されている軸位断画像によって表された体部と略同一の体部を表す他のシリーズの軸位断画像に含まれている軸位断画像を前記表示部に表示させる手順（ｃ）と、
をＣＰＵに実行させる医用画像表示処理プログラム。
【請求項６】
手順（ａ）が、
１シリーズの軸位断画像の各々に表された体部の部位を暫定的に決定する手順（ａ１）と、
１シリーズの軸位断画像に関する情報に基づいて、手順（ａ１）において少なくとも１つの軸位断画像について暫定的に決定された部位を修正する手順（ａ２）と、
を含む、請求項５記載の医用画像表示処理プログラム。
【請求項７】
手順（ｃ）が、
手順（ａ）における認識結果に基づいて、１つのシリーズの軸位断画像の各々を当該軸位断画像に表された体部と略同一の体部を表す他のシリーズの軸位断画像に含まれている軸位断画像に関連付ける手順（ｃ１）と、
手順（ｂ）において表示された軸位断画像に手順（ｃ１）において関連付けられた他のシリーズの軸位断画像に含まれている軸位断画像を前記表示部に表示させる手順（ｃ２）と、
を含む、請求項５又は６記載の医用画像表示処理プログラム。
【請求項８】
手順（ａ）が、頭部と、頸部と、胸部と、腹部と、骨盤部と、脚部と、肺野と、それらの内の隣接する２つの境界領域又はそれらの内の複数の領域を含む混在領域との内の少なくとも２つを部位として認識することを含む、請求項５〜７のいずれか１項記載の医用画像表示処理プログラム。
【請求項１】
被検体を撮像検査することによって得られた複数のシリーズの軸位断画像を表す画像データに基づいて軸位断画像を表示部に表示させる装置であって、
複数のシリーズの軸位断画像の各々に表された体部の部位を認識する部位認識手段と、
１つのシリーズの軸位断画像に含まれている軸位断画像を前記表示部に表示させると共に、前記部位認識手段による認識結果に基づいて、前記表示部に表示されている軸位断画像によって表された体部と略同一の体部を表す他のシリーズの軸位断画像に含まれている軸位断画像を前記表示部に表示させる表示処理手段と、
を具備する医用画像表示処理装置。
【請求項２】
前記部位認識手段が、
１シリーズの軸位断画像の各々に表された体部の部位を暫定的に決定する部位決定手段と、
１シリーズの軸位断画像に関する情報に基づいて、前記部位決定手段により少なくとも１つの軸位断画像について暫定的に決定された部位を修正する部位修正手段と、
を含む、請求項１記載の医用画像表示処理装置。
【請求項３】
前記表示処理手段が、
前記部位認識手段による認識結果に基づいて、１つのシリーズの軸位断画像の各々を当該軸位断画像に表された体部と略同一の体部を表す他のシリーズの軸位断画像に含まれている軸位断画像に関連付ける軸位断画像関連付け処理手段と、
１つのシリーズの軸位断画像に含まれている軸位断画像を前記表示部に表示させると共に、前記軸位断画像関連付け処理手段によって前記表示部に表示されている軸位断画像に関連付けられた他のシリーズの軸位断画像に含まれている軸位断画像を前記表示部に表示させる軸位断画像表示処理手段と、
を含む、請求項１又は２記載の医用画像表示処理装置。
【請求項４】
前記部位認識手段が、頭部と、頸部と、胸部と、腹部と、骨盤部と、脚部と、肺野と、それらの内の隣接する２つの境界領域又はそれらの内の複数の領域を含む混在領域との内の少なくとも２つを部位として認識する、請求項１〜３のいずれか１項記載の医用画像表示処理装置。
【請求項５】
被検体を撮像検査することによって得られた複数のシリーズの軸位断画像を表す画像データに基づいて軸位断画像を表示部に表示させるためのプログラムであって、
複数のシリーズの軸位断画像の各々に表された体部の部位を認識する手順（ａ）と、
１つのシリーズの軸位断画像に含まれている１つの軸位断画像を前記表示部に表示させる手順（ｂ）と、
手順（ａ）における認識結果に基づいて、前記表示部に表示されている軸位断画像によって表された体部と略同一の体部を表す他のシリーズの軸位断画像に含まれている軸位断画像を前記表示部に表示させる手順（ｃ）と、
をＣＰＵに実行させる医用画像表示処理プログラム。
【請求項６】
手順（ａ）が、
１シリーズの軸位断画像の各々に表された体部の部位を暫定的に決定する手順（ａ１）と、
１シリーズの軸位断画像に関する情報に基づいて、手順（ａ１）において少なくとも１つの軸位断画像について暫定的に決定された部位を修正する手順（ａ２）と、
を含む、請求項５記載の医用画像表示処理プログラム。
【請求項７】
手順（ｃ）が、
手順（ａ）における認識結果に基づいて、１つのシリーズの軸位断画像の各々を当該軸位断画像に表された体部と略同一の体部を表す他のシリーズの軸位断画像に含まれている軸位断画像に関連付ける手順（ｃ１）と、
手順（ｂ）において表示された軸位断画像に手順（ｃ１）において関連付けられた他のシリーズの軸位断画像に含まれている軸位断画像を前記表示部に表示させる手順（ｃ２）と、
を含む、請求項５又は６記載の医用画像表示処理プログラム。
【請求項８】
手順（ａ）が、頭部と、頸部と、胸部と、腹部と、骨盤部と、脚部と、肺野と、それらの内の隣接する２つの境界領域又はそれらの内の複数の領域を含む混在領域との内の少なくとも２つを部位として認識することを含む、請求項５〜７のいずれか１項記載の医用画像表示処理プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【公開番号】特開２００８−６１８８（Ｐ２００８−６１８８Ａ）
【公開日】平成２０年１月１７日（２００８．１．１７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−１８１６０９（Ｐ２００６−１８１６０９）
【出願日】平成１８年６月３０日（２００６．６．３０）
【出願人】（３０６０３７３１１）富士フイルム株式会社 (25,513)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年１月１７日（２００８．１．１７）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年６月３０日（２００６．６．３０）
【出願人】（３０６０３７３１１）富士フイルム株式会社 (25,513)
【Ｆターム（参考）】
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