画像表示装置
【課題】類似画像表示による画像診断の効率の向上を実現する画像表示装置の提供。
【解決手段】記憶部4は、画像診断された複数の既診断画像のデータと複数の診断名とを関連付けて記憶する。特徴量計算部5は、複数の既診断画像のそれぞれについて複数の特徴量を計算する。特徴量決定部6は、計算された特徴量の数値に基づいて複数の腫瘍組織型の候補名の複数の固有特徴量を複数の特徴量からそれぞれ決定する。入力部3は、未診断画像のデータを入力する。診断名候補決定部7は、未診断画像の腫瘍組織型の候補を、複数の固有特徴量を用いて複数の腫瘍組織型の中から決定する。類似画像決定部8は、決定された腫瘍組織型の候補に関連付けられている少なくとも一つの既診断画像を複数の既診断画像から決定する。表示部9は、決定された少なくとも一つの既診断画像と未診断画像とを表示する。
【解決手段】記憶部4は、画像診断された複数の既診断画像のデータと複数の診断名とを関連付けて記憶する。特徴量計算部5は、複数の既診断画像のそれぞれについて複数の特徴量を計算する。特徴量決定部6は、計算された特徴量の数値に基づいて複数の腫瘍組織型の候補名の複数の固有特徴量を複数の特徴量からそれぞれ決定する。入力部3は、未診断画像のデータを入力する。診断名候補決定部7は、未診断画像の腫瘍組織型の候補を、複数の固有特徴量を用いて複数の腫瘍組織型の中から決定する。類似画像決定部8は、決定された腫瘍組織型の候補に関連付けられている少なくとも一つの既診断画像を複数の既診断画像から決定する。表示部9は、決定された少なくとも一つの既診断画像と未診断画像とを表示する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、画像診断に用いられる画像表示装置に関する。
【背景技術】
【0002】
画像表示装置によって画像診断が行なわれている。画像診断の際、診断対象の画像に類似な画像を参考として表示することの有用性が報告されている(例えば非特許文献1参照)。具体的には、外部記憶装置内に蓄積された画像の各種特徴量と診断画像の各種特徴量とを比較し、蓄積された画像のうちの診断画像に類似な画像を表示している。しかし、この類似画像の検索のための特徴量の重み係数は、ユーザの指示に基づいて設定されている(例えば特許文献1参照)。この際、ユーザは、特徴量の重み係数を試行錯誤して決定しなければならない。これはユーザにとって手間である。また、重み係数の設定に時間がかかるため、類似画像を表示するまでに時間がかかってしまっている。このように現状では、類似画像を表示することでかえって診断効率が悪化してしまっている。これら事実は、類似画像を表示するためのシステムの普及を妨げている。
【特許文献1】特開2001―32529号公報
【非特許文献1】土井邦雄、「乳癌検診におけるコンピュータ支援診断(CAD)―現状と将来の可能性―」、日本乳癌検診学会、16(2)号、149―163頁、2007年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0003】
本発明の目的は、類似画像表示による画像診断の効率の向上を実現する画像表示装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0004】
本発明に係わる請求項1に記載の画像表示装置は、画像診断された複数の既診断画像のデータと複数の診断名とを関連付けて記憶する記憶部と、前記複数の既診断画像のそれぞれについて複数の特徴量を計算する計算部と、前記計算された特徴量の数値に基づいて前記複数の診断名に対応する複数の代表的な特徴量を前記複数の特徴量からそれぞれ決定する特徴量決定部と、前記複数の既診断画像とは異なる未診断画像のデータを入力する入力部と、前記入力された未診断画像の診断名の候補を、前記複数の代表的な特徴量を用いて前記複数の診断名の中から決定する診断名候補決定部と、前記決定された診断名の候補に関連付けられている前記少なくとも一つの既診断画像を前記複数の既診断画像から決定する画像決定部と、前記決定された少なくとも一つの既診断画像と前記未診断画像とを表示する表示部と、を具備する。
【0005】
本発明に係わる請求項6に記載の画像表示装置は、画像診断された複数の既診断画像のデータと複数の診断名と複数の代表的な特徴量とを関連付けて記憶する記憶部と、前記複数の既画像診断とは異なる未診断画像のデータを入力する入力部と、前記入力された未診断画像の診断名の候補を、前記複数の代表的な特徴量を用いて前記複数の診断名の中から決定する診断名候補決定部と、前記決定された診断名の候補に関連付けられている前記少なくとも一つの既診断画像を前記複数の既診断画像の中から決定する画像決定部と、前記決定された少なくとも一つの既診断画像と前記未診断画像とを表示する表示部と、を具備する。
【発明の効果】
【0006】
本発明によれば、類似画像表示による画像診断の効率の向上を実現する画像表示装置を提供するが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【0007】
以下、図面を参照しながら本発明の第1実施形態と第2実施形態とに係わる画像表示装置を説明する。
【0008】
第1実施形態と第2実施形態とに係わる画像表示装置は、画像診断に用いられる画像表示装置である。画像診断において医師は、診断対象の画像を画像表示装置で読影し、診断対象の診断名を決定する。画像診断において医師は、診断対象の画像に類似な画像を参照しながら画像診断を行なうのが一般的である。第1実施形態と第2実施形態とに係わる画像表示装置は、あらゆる診断対象、並びにあらゆる診断名について適応可能である。しかしながら以下の説明を具体的にするために、診断対象は腫瘍組織であるとし、診断名は腫瘍組織型の分類名であるとする。
【0009】
また、第1実施形態と第2実施形態とに係わる画像表示装置は、画像診断における2つの局面で用いられる。第1局面は、画像診断の際に表示するための類似の画像を容易に決定するために、腫瘍組織型ごとに類似画像を分類する前処理局面である。第2局面は、画像診断する画像に応じた類似画像を自動的に表示して画像診断を支援する類似画像の表示局面である。
【0010】
(第1実施形態)
図1は、第1実施形態に係わる画像表示装置1の構成を示す図である。図1に示すように画像表示装置1は、制御部2を中枢として、入力部3、記憶部4、特徴量計算部5、特徴量決定部6、診断名候補決定部7、類似画像決定部8、及び表示部9を備える。
【0011】
まずは、前処理局面における画像表示装置1の各部の基本機能について説明する。
【0012】
入力部3は、ユーザからの各種指令や情報入力を受け付ける。具体的には、入力部3は、ユーザからの指示に基づいて画像診断済みの画像、画像ID、及び腫瘍組織型の分類名を入力する。また、入力部3は、必要に応じて、撮影部位等のその他診断情報を入力してもよい。以下、この画像診断済みの画像を既診断画像と呼ぶことにする。肺に関する腫瘍組織型は、例えば、前浸潤性病変、扁平上皮癌、小細胞癌、腺癌、大細胞癌、腺扁平上皮癌、カルチノイド腫瘍、及び唾液腺型癌等に分類されている。しかし、以下簡単のため、腫瘍組織型の分類名は、D1型、D2型等の記号で表すとする。入力部3としては、マウスやトラックボールなどのポインティングデバイス、モード切替スイッチ等の選択デバイス、あるいはキーボード等の入力デバイスが適宜利用可能である。
【0013】
記憶部4は、複数の既診断画像のデータを記憶する。記憶部4は、各既診断画像のデータに、画像IDと腫瘍組織型の分類名を示すコードとを関連付けて記憶する。さらに記憶部4は、後述する特徴量計算部5で計算された特徴量の数値を既診断画像のデータに関連付けて記憶する。
【0014】
特徴量計算部5は、各既診断画像について複数種類の特徴量を計算する。特徴量は、例えば、形状に関する特徴量と輝度に関する特徴量とに分類される。形状に関する特徴量としては、腫瘍体積や腫瘍直径、真球度、最大距離、スペキュラリティ、逓減度、解放度、集中度、腫瘍内の空洞数、腫瘍内の空洞体積等がある。輝度に関する特徴量としては、コントラストや均一性等がある。これら特徴量の数値は、特徴量計算部5により既診断画像に関連付けて記憶部4に記憶される。
【0015】
図2は、既診断画像ごとの特徴量の記憶形式の一例を示す図である。図2に示すように、各既診断画像は、その画像ID、腫瘍組織型の分類名、その他診断情報、及び特徴量に関連付けられて保存されている。
【0016】
特徴量決定部6は、特徴量計算部5により計算された特徴量に基づいて、各腫瘍組織型の固有の性質を表す代表的な特徴量とその数値範囲とを決定する。以下、腫瘍組織型の固有の性質を表す代表的な特徴量を固有特徴量と呼ぶことにする。固有特徴量の数値範囲は、計算対象の画像がその固有特徴量に対応する腫瘍組織型であれば有するであろうと推定される数値の範囲である。固有特徴量とその数値範囲とは、腫瘍組織型に関連付けて特徴量決定部6により記憶部4に記憶される。すなわち、腫瘍組織型と既診断画像とは関連付けられて記憶部4に記憶される。
【0017】
図3は、腫瘍組織型ごとの固有特徴量とその数値範囲との記憶形式の一例を示す図である。図3に示すように、腫瘍組織型は、少なくとも一つの固有特徴量を有している。各固有特徴量は、数値範囲を有している。
【0018】
次に類似画像の表示局面における画像表示装置1の各部の基本機能について説明する。
【0019】
入力部3は、ユーザからの指示に基づいて画像診断されていない画像のデータを入力する。この画像診断されていない画像を未診断画像と呼ぶことにする。また、入力部3は、必要に応じて、この未診断画像の画像IDやその他診断情報を入力する。
【0020】
特徴量計算部5は、入力された未診断画像の複数の特徴量を計算する。
【0021】
診断名候補決定部7は、記憶部4に記憶されている腫瘍組織型の固有特徴量を利用して、未診断画像の腫瘍組織型の候補を少なくとも一つ決定する。より具体的には、診断名候補決定部7は、腫瘍組織型の固有特徴量の数値範囲と未診断画像の特徴量の数値とに基づいて、未診断画像の腫瘍組織型の候補を決定する。
【0022】
類似画像決定部8は、決定された腫瘍組織型の候補に属する複数の既診断画像の中から、未診断画像に類似する既診断画像を決定する。この未診断画像に類似する既診断画像を類似画像と呼ぶことにする。
【0023】
表示部9は、未診断画像と類似画像とを所定の表示画面で表示する。また、表示部9は、類似の根拠をユーザにとって視覚的に理解しやくするため、未診断画像と類似画像とともに各画像について計算された特徴量のグラフを表示する。
【0024】
次に図4を参照しながら、第1実施形態に係わる前処理局面において制御部2の制御のもとに行なわれる前処理について説明する。図4は、第1実施形態に係わる前処理の流れを示す図である。
【0025】
なお、ステップS1以前に複数の既診断画像と腫瘍組織型の分類名とが記憶部4に記憶されているものとする。
【0026】
ユーザにより入力部3等を介して前処理の開始要求がなされることを契機として制御部2は、特徴量計算部5に読み出し処理を行なわせる(ステップSA1)。読み出し処理において特徴量計算部5は、記憶部4に記憶されている複数の既診断画像を読み出す。複数の既診断画像が読み出されると制御部2は、特徴量計算部5に特徴量の計算処理を行なわせる(ステップSA2)。特徴量の計算処理において特徴量計算部5は、読み出した各既診断画像ごとに複数の特徴量を計算する。計算された特徴量は、その既診断画像に関連付けられて記憶部4に記憶される。
【0027】
特徴量が計算されると制御部2は、特徴量決定部6に固有特徴量の決定処理を行なわせる(ステップSA3)。固有特徴量の決定処理において特徴量決定部6は、計算された特徴量に基づいて腫瘍組織型分類ごとに固有特徴量を決定する。
【0028】
図5は、特徴量決定部6による固有特徴量の決定処理の流れを示す図である。なお、パラメータiとパラメータjとは、それぞれ腫瘍組織型の種類と特徴量の種類とを識別するためのパラメータである。
【0029】
まず、特徴量決定部6は、パラメータi=0、パラメータj=0に設定する(ステップSA3―1)。特徴量決定部6は、全ての腫瘍組織型について固有特徴量とその数値範囲とが決定されたか否かを判定する(ステップSA3―2)。このステップSA3―2における判定処理は、例えば、パラメータiとパラメータjとがともに最大値に設定されているか否かで判定される。
【0030】
ステップSA3―2において決定されていないと判定した場合(ステップSA3―2:NO)、特徴量決定部6は、腫瘍組織型Diに属する全ての既診断画像について計算された全ての特徴量の数値を記憶部4から読み出す(ステップSA3―3)。そして特徴量決定部6は、全ての特徴量について固有特徴量か否かを決定したか否かを判定する(ステップSA3―4)。
【0031】
ステップSA3―4において決定していないと判定した場合(ステップSA3―4:NO)、特徴量決定部6は、腫瘍組織型Diに属する全ての既診断画像の全ての特徴量Xjの数値の平均値と分散値とを計算する(ステップSA3―5)。特徴量決定部6は、計算された特徴量Xjの分散値が予め設定された閾値よりも小さいか否かを判定する(ステップSA3―6)。
【0032】
ステップSA3―6において分散値が大きいと判定した場合(ステップSA3―6:NO)、特徴量計算部6は、この特徴量Xjは腫瘍組織型Diの固有の性質を表していないとみなし、特徴量Xjを腫瘍組織型Diの固有特徴量ではないと決定する(ステップSA3―7)。一方、ステップSA3―6において分散値が小さいと判定した場合(ステップSA3―6:YES)、特徴量計算部6は、この特徴量Xjは腫瘍組織型Diの固有の性質を表しているとみなし、特徴量Xjを腫瘍組織型Diの固有特徴量に決定する(ステップSA3―8)。そして特徴量決定部6は、固有特徴量Xjの平均値と分散値とに基づいて固有特徴量Xjの数値範囲を決定する(ステップSA3―9)。
【0033】
図6は、固有特徴量とその数値範囲との決定処理を説明するための図である。図6(a)は腫瘍組織型Diの特徴量Xaの分布を示し、図6(b)は腫瘍組織型Diの特徴量Xbの分布を示している。特徴量Xaは、特徴量の数値が平均値Aa付近に集中しておらず、特徴量の数値にばらつきがあるといえる。すなわち、特徴量Xaは、分散値が大きい。従って特徴量Xaは、腫瘍組織型Diの固有の性質を表しておらず、腫瘍組織型Diの判断基準になりえない。換言すれば、未診断画像の固有特徴量Xaがどのような数値をとっても、この未診断画像が腫瘍組織型Diに属する可能性を論じ得ない。
【0034】
一方、特徴量Xbは、特徴量の数値が平均値Ab付近に集中しており、特徴量の値にばらつきがないといえる。すなわち、特徴量Xbは、分散値が小さい。従って特徴量Xbは、腫瘍組織型Diの固有の性質を表しており、腫瘍組織型Diの判断基準になりえる。その結果、特徴量Xbは、腫瘍組織型Diの固有特徴量に決定される。固有特徴量Xbの数値範囲Rは、平均値Abを含む一定範囲に設定される。例えば、数値範囲Rの下限RLは(平均値Ab−分散値)に、上限RUは(平均値Ab+分散値)に決定される。つまり、未診断画像の固有特徴量Xbの数値がこの数値範囲R内に含まれていれば、この未診断画像は、腫瘍組織型Diに属する可能性が高いといえる。決定された固有特徴量とその数値範囲とは、記憶部4に記憶される。
【0035】
ステップSA3―7又はステップSA3―9が終了すると、特徴量決定部6は、J=J+1に設定して、特徴量を変更する(ステップSA3―10)。その後、特徴量決定部6は、ステップSA3―4に進む。このようにステップSA3―4からステップSA3―10を繰り返して、腫瘍組織型Diの全ての特徴量について処理すると(ステップSA3―4:YES)、特徴量決定部6は、i=i+1に設定して、腫瘍組織型を変更する(ステップSA3―11)。その後、特徴量決定部6は、ステップSA3―2に進む。このようにステップSA3―2からステップSA3―11を繰り返して、全ての腫瘍組織型について固有特徴量を決定すると(ステップSA3―2:YES)、ステップSA3の固有特徴量の決定処理を終了する。
【0036】
ステップSA3が終了すると制御部2は、第1実施形態に係わる前処理を終了する。図5に示す前処理の流れは一例であって、図5の処理の流れに限定されない。例えば、固有特徴量の決定処理の流れは以下に示す流れであってもよい。
【0037】
特徴量決定部6は、固有特徴量を決定する前に、腫瘍組織型Diの全ての特徴量について平均値と分散値とを計算する。そして、全ての特徴量の中から分散値が小さい方から順に所定順位(例えば小さい方から順に3つ)を、固有特徴量としてもよい。この処理によれば、特徴量ごとに閾値を設定する手間を省ける。
【0038】
また、この前処理は、ユーザにより入力部3を介して開始要求が行なわれ度に開始されるとした。しかしながらこれに限定する必要はなく、既診断画像が入力されるごとに行なわれるとしてもよい。また、後述する類似画像の表示処理が終了するごとに行なわれるとしてもよい。
【0039】
次に図7を参照しながら、第1実施形態に係わる類似画像の表示局面において制御部2の制御のもとに行なわれる類似画像の表示処理について説明する。図7は、第1実施形態に係わる類似画像の表示処理の流れを示す図である。
【0040】
上述の前処理の終了後、制御部2は、ユーザにより入力部3を介して未診断画像のデータが入力されるのを待機している(ステップSB1)。未診断画像が入力されることを契機として(ステップSB1:YES)制御部2は、特徴量計算部5に特徴量計算処理を行なわせる。特徴量計算処理において特徴量計算部5は、入力された未診断画像について複数の特徴量を計算する(ステップSB2)。特徴量が計算されると制御部2は、診断名候補決定部7に診断名候補の決定処理を行なわせる。診断名候補の決定処理において診断名候補決定部7は、未診断画像の複数の特徴量の数値と各腫瘍組織型の固有特徴量とに基づいて未診断画像の腫瘍組織型の候補を決定する(ステップSB3)。
【0041】
図8は、腫瘍組織型の候補の決定処理を説明するための図である。診断名候補決定部7は、未診断画像の各特徴量の数値と、各腫瘍組織型の固有特徴量の数値範囲とを比較する。診断名候補決定部7は、未診断画像の特徴量の数値が数値範囲に含まれていれば、その数値範囲を有する固有特徴量を含む腫瘍組織型を、未診断画像の腫瘍組織型の候補に決定する。例えば図8に示すように、未診断画像の特徴量X1は50、特徴量X2は200、特徴量X3は8であるとする。D1型は、特徴量X1を固有特徴量として有しており、その数値範囲は、0〜100である。従ってD1型は、特徴量X1により未診断画像の候補に決定される。一方、D3型は、D1型と同様に特徴量X1を固有特徴量として有している。しかし、D3型の固有特徴量X1の数値範囲は、100〜200である。従ってD3型は、特徴量X1では、未診断画像の候補には決定されない。しかし、D3型は、特徴量X3により未診断画像の候補に決定される。このようにして、全ての特徴量を用いて腫瘍組織型の候補が決定される。
【0042】
またステップSB3において診断名候補決定部7は、各候補について、未診断画像が属する可能性の高さの順位を決定する。この順位は、例えば、腫瘍組織型の固有特徴量の平均値と未診断画像の特徴量の数値との差に応じて決定される。より詳細には、この差が小さければ小さいほど、その腫瘍組織型の候補は高順位に決定される。
【0043】
腫瘍組織型の候補が決定されると制御部2は、類似画像決定部8に類似画像の決定処理を行なわせる。類似画像の決定処理において類似画像決定部8は、決定された腫瘍組織型の候補に属する複数の既診断画像の中から類似画像を決定する(ステップSB4)。具体的には、類似画像決定部8は、まず、腫瘍組織型の候補に属する複数の既診断画像の複数の固有特徴量の数値を記憶部4から読み出す。類似画像決定部8は、読み出した複数の固有特徴量の数値のそれぞれについて、診断画像の固有特徴量の数値との差を計算する。類似画像決定部8は、計算された差に基づいて類似画像を少なくとも一つ決定する。また、類似画像決定部8は、計算された差に基づいて類似画像の順位を特定する。例えば、類似画像決定部8は、計算された複数の差のうち、最小値から数えて4番目までの差を特定する。特定された4つの差を有する4つの既診断画像が類似画像に決定される。また、差が小さい方から順に上位に順位付けされる。決定された類似画像の画像IDと類似の順位とは、類似画像決定部8により表示部9に供給される。
【0044】
類似画像が決定されると制御部2は、決定された類似画像と未診断画像とを所定の表示画面で表示する(ステップSB5)。より詳細には、類似画像決定部8により供給された類似画像の画像IDに記憶部4内で関連付けられている既診断画像を読み出して表示する。この際、表示部9は、類似画像決定部8により供給された類似の順位に応じて、読み出した既診断画像を配置して表示する。
【0045】
図9は、ステップSB5における表示画面HI1の一例を示す図である。図9に示す表示画面HI1は、一つの腫瘍組織型の候補に属する複数(図9では4つ)の類似画像RIが一つのウインドウW内に表示される。各ウインドウWにはタブTが設けられている。ユーザは、入力部3を介してタブTを切り替えることで、参照したい類似画像RIの腫瘍組織型を切り替えることができる。例えば、図9に示すように、分類名D1型に切り替えるためのタブT1、分類名D3型に切り替えるためのタブT2、及び分類名D5型に切り替えるためのタブT3が順番に配置される。入力部3を介して、例えばD3型用のタブD3が選択されると、表示部9は、D3型の4つの類似画像(図示せず)を含むウインドウが最前面に表示される。このタブT1、T2、T3は、未診断画像NIが属する可能性の高い順に配列される。典型的には、最上位のタブはT1、初期的に選択されている。また、ユーザが類似の根拠を視覚的に理解しやすいように、各画像に特徴量のレーダグラフRGが重ねて表示されている。
【0046】
図10は、レーダグラフの4つのパターンを示す図である。図10に示すように、(a)は、全ての特徴量を表示するレーダグラフである。レーダグラフ上に表示されている複数の特徴量Xa〜Xhのうち、固有特徴量Xa、Xb、Xf、及びXgは、色等で強調されて表示される。(b)は、未診断画像と類似画像との全ての特徴量Xa〜Xhとを合成表示するレーダグラフである。レーダグラフ上に表示されている複数の特徴量Xa〜Xhのうち、固有特徴量Xa、Xb、Xf、及びXgは、色等で強調されて表示される。(c)は、類似画像が属する腫瘍組織型の固有特徴量Xa、Xb、Xf、及びXgのみを表示するレーダグラフである。(d)は、未診断画像と類似画像とが属する同一の腫瘍組織型の固有特徴量Xa、Xb、Xf、及びXgのみを合成表示するレーダグラフである。表示するレーダグラフの種類は、ユーザにより入力部3を介して任意に設定可能である。
【0047】
図11は、ステップSB5における表示画面の他の例を示す図である。図11に示す表示画面HI2は、一画面に全ての腫瘍組織型の候補の類似画像を表示するための画面構成を有している。表示画面HI2は、診断画像の表示領域NRと、各腫瘍組織型の候補のメイン表示領域MR1、MR2、MR3とを有する。診断画像の表示領域NRには、診断画像が表示される。各メイン表示領域MR1、MR2、MR3の下部には、サムネイル表示領域SR1、SR2、SR3が配置される。さらに各サムネイル表示領域SR1、SR2、SR3は、対応する腫瘍組織型の候補に属する類似画像の数(図11では5つ)の表示領域SR1―1〜SR1―5、SR2―1〜SR2―5、SR3―1〜SR3―5にそれぞれ分割されている。これら複数のサムネイル表示領域SRには、対応する腫瘍組織型であって、異なる複数の類似画像がそれぞれ縮小表示される。また、これら類似画像は、腫瘍組織型の候補ごとに類似順位の高い順に配置される。入力部3を介してサムネイル表示領域SRが選択されると、選択されたサムネイル表示領域SRに表示されている類似画像はメイン表示領域MRに表示される。なお、初期的には、各腫瘍組織型のメイン表示領域MR1、MR2、MR3には、類似順位の最高位の類似画像RI1、RI2、RI3が表示される。
【0048】
上記構成により画像表示装置1は、これから画像診断の対象である未診断画像を入力するだけで、自動的に類似画像を表示する。従って、特許文献1に記載の技術のように、類似画像を表示する際にユーザが重み係数を設定する必要が無い。これにより、類似画像表示に伴うユーザ負荷が軽減される。かくして第1実施形態によれば、類似画像表示による画像診断の効率の向上を実現する画像表示装置1を提供するが可能となる。また、画像表示装置1の実現により、類似画像の表示システムの普及も期待できる。
【0049】
なお、画像表示装置1の構成は、図1の構成のみに限定されない。例えば画像表示装置1を前処理局面のための前処理装置と、類似画像の表示局面のための類似画像表示装置とに分けても良い。この場合、前処理装置と類似画像表示装置とは、例えばネットワークを介して互いに電気的に接続されているとよい。前処理装置と類似画像表示装置とは、記憶部4を共有する。記憶部4は、前処理装置と類似画像表示装置とにそれぞれ備えられていてもよい。例えば、前処理装置は、制御部2、入力部3、記憶部4、及び特徴量計算部5、特徴量決定部6を有する。類似画像表示装置は、制御部2、入力部、記憶部4、特徴量計算部5、診断名候補決定部7、類似画像決定部8、及び表示部9を有する。また、記憶部4は、前処理装置と類似画像表示装置とに備えられておらず、上述のネットワークを介して電気的に前処理装置と類似画像表示装置とに接続されていてもよい。
【0050】
(第2実施形態)
以下、本発明の第2実施形態について説明する。なお以下の説明において、本実施形態と略同一の機能を有する構成要素については、同一符号を付し、必要な場合にのみ重複説明する。
【0051】
図12は、第2実施形態に係わる画像表示装置20の構成を示す図である。図12に示すように第2実施形態に係わる画像表示装置20は、制御部2、入力部3、記憶部4、特徴量計算部5、特徴量決定部6、診断名候補決定部7、類似画像決定部8、及び表示部9に加え、さらに更新回数計算部10と鑑別画像決定部11とを備える。
【0052】
まず、前処理局面における画像表示装置20の各部の基本機能について説明する。
【0053】
更新回数計算部10は、記憶部4に記憶されている既診断画像に対して改めて画像診断が行なわれた場合、あるいは腫瘍組織型の分類名が更新された場合、更新回数をカウントアップする。この更新回数は、更新された既診断画像に関連付けられて記憶部4に記憶される。記憶部4は、既診断画像に更新回数を関連付けて記憶する。
【0054】
次に、類似画像の表示局面における画像表示装置20の各部の基本機能について説明する。
【0055】
鑑別画像決定部11は、更新回数に基づいて既診断画像の中から表示すべき既診断画像を決定する。この更新経験があり、表示すべき既診断画像を鑑別画像と呼ぶことにする。鑑別画像は、未診断画像の画像診断時のリファレンス(補足情報)として提供される。
【0056】
表示部は、第1実施形態と同様に類似画像を表示するとともに、鑑別画像も表示する。
【0057】
次に、第2実施形態に係わる前処理局面において制御部2の制御のもとに行なわれる前処理について説明する。図13は、第2実施形態に係わる前処理の流れを示す図である。
【0058】
制御部2は、入力部3を介して既診断画像のデータと腫瘍組織型の分類名とが入力されるのを待機している(ステップSC1)。この既診断画像と腫瘍組織型の分類名とが入力されることを契機として(ステップSC1:YES)、制御部2は、ステップSC1において入力された既診断画像が記憶部4に登録済みであるか否かを判定する(ステップSC2)。ステップSC2において登録済みであると判定された場合(ステップSC2:NO)、制御部2は、ステップSB2と同様に入力された既診断画像について複数の特徴量を計算する(ステップSC3)。計算された特徴量は、ステップSC1において入力された既診断画像に関連付けられて記憶部4に記憶される。さらに、この既診断画像に関連付けられて、ステップSC1において入力された腫瘍組織型の分類名も記憶部4に記憶される。
【0059】
一方、ステップSC2において登録済みでない判定された場合(ステップSC2:YES)、制御部2は、更新回数計算部10に更新回数の計算処理を行なわせる(ステップSC4)。更新回数の計算処理において更新回数計算部10は、ステップSC1において入力された既診断画像の腫瘍組織型の分類名の更新回数をカウントアップする。カウントアップされた更新回数は、ステップSC1において入力された既診断画像に関連づけられて記憶部4に記憶される。さらに、この既診断画像に関連付けられて、ステップSC1において入力された腫瘍組織型の分類名も記憶部4に記憶される。
【0060】
図14は、既診断画像ごとの更新回数の記憶形式の一例を示す図である。図14に示すように、各既診断画像は、その画像ID、腫瘍組織型の分類名、前回の分類名、その他診断情報、特徴量、及び分類名の更新回数に関連付けられて保存されている。
【0061】
ステップSC3又はステップSC4が行なわれると制御部2は、特徴量決定部6に固有特徴量の決定処理を行なわせる(ステップSC5)。固有特徴量の決定処理において特徴量決定部6は、更新された腫瘍組織型についてその固有特徴量と数値範囲とを再度決定する。再度決定された固有特徴量とその数値範囲とは、腫瘍組織型に関連付けられて記憶部4に記憶される。
【0062】
ステップSC5が終了すると制御部2は、第2実施形態に係わる前処理を終了する。
【0063】
次に図15を参照しながら、第2実施形態に係わる類似画像の表示局面において制御部2の制御のもとに行なわれる類似画像の表示処理について説明する。図15は、第2実施形態に係わる類似画像の表示処理の流れを示す図である。
【0064】
制御部2は、入力部3を介して未診断画像のデータが入力されるのを待機している(ステップSD1)。未診断画像が入力されることを契機として(ステップSD1:YES)、制御部2は、特徴量計算部5に特徴量の計算処理を行なわせる(ステップSD2)。特徴量の計算処理において特徴量計算部5は、ステップSB2と同様に、入力された未診断画像について複数の特徴量を計算する。特徴量が計算されると制御部2は、診断名候補決定部7に腫瘍組織型の候補の決定処理を行なわせる(ステップSD3)。腫瘍組織型の候補の決定処理において診断名候補決定部7は、ステップSB3と同様に、未診断画像の腫瘍組織型の候補を決定する。
【0065】
腫瘍組織型の候補が決定されると制御部2は、類似画像決定部8に類似画像の決定処理を行なわせる(ステップSD4)。類似画像の決定処理において類似画像決定部8は、ステップSB4と同様に、決定された腫瘍組織型の候補に属する複数の既診断画像から類似画像を決定する。
【0066】
類似画像が決定されると制御部2は、鑑別画像決定部11に鑑別画像の決定処理を行なわせる(ステップSD5)。鑑別画像の決定処理において鑑別画像決定部11は、既診断画像の中から、更新経験があり、且つ未診断画像に類似する鑑別画像を決定する。
【0067】
以下、ステップSD5における鑑別画像の決定処理を具体的に説明する。まず、鑑別画像決定部11は、記憶部4から更新回数が1回以上の既診断画像について計算された特徴量の数値を読み出す。鑑別画像決定部11は、読み出した複数の特徴量の数値と、未診断画像の特徴量の数値とを比較する。このように、鑑別画像の決定処理において腫瘍組織型の分類名は考慮されない。これに伴い、鑑別画像の決定処理において、比較対象となる特徴量は、固有特徴量に限定されない。
【0068】
ここで、鑑別画像の決定処理にあたって、未診断画像oと既診断画像rとの総合的な類似度Aという概念を導入する。この総合的な類似度Aは、以下の(式1)により鑑別画像決定部11により計算される。
【0069】
A=(1/N)×Σ(1−|Xoi−Xri|/100) ・・・(式1)
N:特徴量の数
Xoi:未診断画像oの特徴量iの数値
Xri:既診断画像rの特徴量iの数値
この類似度Aの数値が大きい方から順に数枚、例えば4つの既診断画像を鑑別画像に決定する。決定された鑑別画像の画像IDと、総合的な類似度Aの順位とは、鑑別画像決定部11により表示部9に供給される。なお、鑑別画像決定部11は、上記方法を用いて類似画像の鑑別画像を決定してもよい。
【0070】
ステップSD4において類似画像が、ステップSD5において鑑別画像が決定されると制御部2は、表示部9に表示処理を行なわせる。表示処理において表示部9は、未診断画像と類似画像と鑑別画像とを所定の表示画面で表示する(ステップSD6)。
【0071】
図16は、ステップSD6における表示画面HI3の一例を示す図である。図16に示す表示画面HI3は、類似画像を腫瘍組織型の分類名の候補ごとに表示するためのウインドウの他に、鑑別画像RI5、RI6、RI7、RI8を表示するためのウインドウWを含む。この鑑別画像RI5、RI6、RI7、RI8のためのウインドウWにはタブT4が設けられている。ユーザは、入力部3を介して鑑別画像のためのタブを選択T4することで、鑑別画像RI5、RI6、RI7、RI8を表示させることができる。タブT1、T2、T3は、より可能性の高い腫瘍組織型の分類名の候補順に配列され、鑑別画像のためのタブT4は、最後に位置する。典型的には、最上位のタブT1は、初期的に選択されている。鑑別画像の特徴量のレーダグラフRGは、固有特徴量の強調表示はされない。
【0072】
図17は、ステップSD5における表示画面の他の例を示す図である。図17に示す表示画面HI4は、一画面に未診断画像と全ての腫瘍組織型の候補の類似画像と鑑別画像とを表示するための画面構成を有している。表示画面HI4は、診断画像のメイン表示領域MR1、MR2、MR3の他に、鑑別画像のメイン表示領域MR4を有する。また、鑑別画像のメイン表示領域MR4の下部には、鑑別画像のための複数のサムネイル表示領域SR4―1〜SR4―5が配置される。これらサムネイル表示領域SR4―1〜SR4―5には、互いに異なる複数の鑑別画像がそれぞれ縮小表示される。これら複数の鑑別画像は、総合的な類似度の順位の高い順に配置される。入力部3を介してサムネイル表示領域SR4―1〜SR4―5のいずれかが選択されると、選択されたサムネイル表示領域に表示されている鑑別画像はメイン表示領域MR4に表示される。なお、初期的には、腫瘍組織型のメイン表示領域MR4には、類似順位の最高位の鑑別画像が表示される。
【0073】
また、ステップSD5において類似画像に関する鑑別画像が決定された場合、表示部9は、この類似画像に関する鑑別画像を上記方法により表示する。
【0074】
上記構成により画像表示装置20は、これから画像診断の対象である未診断画像を入力するだけで、自動的に類似画像と誤診しやすい鑑別画像とを表示する。かくして第2実施形態によれば、類似画像表示による画像診断の効率の向上を実現する画像表示装置20を提供するが可能となる。
【0075】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【0076】
【図1】本発明の第1実施形態に係わる画像表示装置の構成を示す図。
【図2】図1の記憶部4により記憶される既診断画像ごとの特徴量の記憶形式の一例を示す図。
【図3】図1の記憶部4により記憶される腫瘍組織型ごとの固有特徴量とその数値範囲との記憶形式の一例を示す図。
【図4】図1の制御部2の制御のもとに行なわれる前処理の流れを示す図。
【図5】図4のステップSA3において特徴量決定部6により行なわれる固有特徴量の決定処理の流れを示す図。
【図6】図5のステップSA3―8、SA3―9における固有特徴量とその数値範囲との決定処理を説明するための図。
【図7】図1の制御部2の制御のもとに行なわれる類似画像の表示処理の流れを示す図。
【図8】図7のステップSB3における腫瘍組織型の候補の決定処理を説明するための図。
【図9】図7のステップSB5における表示画面の一例を示す図。
【図10】図9等の表示画面に表示されるレーダグラフの表示パターンを示図。
【図11】図7のステップSB5における表示画面の他の例を示す図。
【図12】本発明の第2実施形態に係わる画像表示装置の構成を示す図。
【図13】図12の制御部の制御のもとに行なわれる前処理の流れを示す図。
【図14】図13のステップSC4において記憶部により記憶される既診断画像ごとの更新回数の記憶形式の一例を示す図。
【図15】図12の制御部の制御のもとに行なわれる類似画像の表示処理の流れを示す図。
【図16】図15のステップSD6における表示画面の一例を示す図。
【図17】図15のステップSD6における表示画面の他の例を示す図。
【符号の説明】
【0077】
1…画像表示装置、2…制御部、3…入力部、4…記憶部、5…特徴量計算部、6…特徴量決定部、7…診断名候補決定部、8…類似画像決定部、9…表示部
【技術分野】
【0001】
本発明は、画像診断に用いられる画像表示装置に関する。
【背景技術】
【0002】
画像表示装置によって画像診断が行なわれている。画像診断の際、診断対象の画像に類似な画像を参考として表示することの有用性が報告されている(例えば非特許文献1参照)。具体的には、外部記憶装置内に蓄積された画像の各種特徴量と診断画像の各種特徴量とを比較し、蓄積された画像のうちの診断画像に類似な画像を表示している。しかし、この類似画像の検索のための特徴量の重み係数は、ユーザの指示に基づいて設定されている(例えば特許文献1参照)。この際、ユーザは、特徴量の重み係数を試行錯誤して決定しなければならない。これはユーザにとって手間である。また、重み係数の設定に時間がかかるため、類似画像を表示するまでに時間がかかってしまっている。このように現状では、類似画像を表示することでかえって診断効率が悪化してしまっている。これら事実は、類似画像を表示するためのシステムの普及を妨げている。
【特許文献1】特開2001―32529号公報
【非特許文献1】土井邦雄、「乳癌検診におけるコンピュータ支援診断(CAD)―現状と将来の可能性―」、日本乳癌検診学会、16(2)号、149―163頁、2007年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0003】
本発明の目的は、類似画像表示による画像診断の効率の向上を実現する画像表示装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0004】
本発明に係わる請求項1に記載の画像表示装置は、画像診断された複数の既診断画像のデータと複数の診断名とを関連付けて記憶する記憶部と、前記複数の既診断画像のそれぞれについて複数の特徴量を計算する計算部と、前記計算された特徴量の数値に基づいて前記複数の診断名に対応する複数の代表的な特徴量を前記複数の特徴量からそれぞれ決定する特徴量決定部と、前記複数の既診断画像とは異なる未診断画像のデータを入力する入力部と、前記入力された未診断画像の診断名の候補を、前記複数の代表的な特徴量を用いて前記複数の診断名の中から決定する診断名候補決定部と、前記決定された診断名の候補に関連付けられている前記少なくとも一つの既診断画像を前記複数の既診断画像から決定する画像決定部と、前記決定された少なくとも一つの既診断画像と前記未診断画像とを表示する表示部と、を具備する。
【0005】
本発明に係わる請求項6に記載の画像表示装置は、画像診断された複数の既診断画像のデータと複数の診断名と複数の代表的な特徴量とを関連付けて記憶する記憶部と、前記複数の既画像診断とは異なる未診断画像のデータを入力する入力部と、前記入力された未診断画像の診断名の候補を、前記複数の代表的な特徴量を用いて前記複数の診断名の中から決定する診断名候補決定部と、前記決定された診断名の候補に関連付けられている前記少なくとも一つの既診断画像を前記複数の既診断画像の中から決定する画像決定部と、前記決定された少なくとも一つの既診断画像と前記未診断画像とを表示する表示部と、を具備する。
【発明の効果】
【0006】
本発明によれば、類似画像表示による画像診断の効率の向上を実現する画像表示装置を提供するが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【0007】
以下、図面を参照しながら本発明の第1実施形態と第2実施形態とに係わる画像表示装置を説明する。
【0008】
第1実施形態と第2実施形態とに係わる画像表示装置は、画像診断に用いられる画像表示装置である。画像診断において医師は、診断対象の画像を画像表示装置で読影し、診断対象の診断名を決定する。画像診断において医師は、診断対象の画像に類似な画像を参照しながら画像診断を行なうのが一般的である。第1実施形態と第2実施形態とに係わる画像表示装置は、あらゆる診断対象、並びにあらゆる診断名について適応可能である。しかしながら以下の説明を具体的にするために、診断対象は腫瘍組織であるとし、診断名は腫瘍組織型の分類名であるとする。
【0009】
また、第1実施形態と第2実施形態とに係わる画像表示装置は、画像診断における2つの局面で用いられる。第1局面は、画像診断の際に表示するための類似の画像を容易に決定するために、腫瘍組織型ごとに類似画像を分類する前処理局面である。第2局面は、画像診断する画像に応じた類似画像を自動的に表示して画像診断を支援する類似画像の表示局面である。
【0010】
(第1実施形態)
図1は、第1実施形態に係わる画像表示装置1の構成を示す図である。図1に示すように画像表示装置1は、制御部2を中枢として、入力部3、記憶部4、特徴量計算部5、特徴量決定部6、診断名候補決定部7、類似画像決定部8、及び表示部9を備える。
【0011】
まずは、前処理局面における画像表示装置1の各部の基本機能について説明する。
【0012】
入力部3は、ユーザからの各種指令や情報入力を受け付ける。具体的には、入力部3は、ユーザからの指示に基づいて画像診断済みの画像、画像ID、及び腫瘍組織型の分類名を入力する。また、入力部3は、必要に応じて、撮影部位等のその他診断情報を入力してもよい。以下、この画像診断済みの画像を既診断画像と呼ぶことにする。肺に関する腫瘍組織型は、例えば、前浸潤性病変、扁平上皮癌、小細胞癌、腺癌、大細胞癌、腺扁平上皮癌、カルチノイド腫瘍、及び唾液腺型癌等に分類されている。しかし、以下簡単のため、腫瘍組織型の分類名は、D1型、D2型等の記号で表すとする。入力部3としては、マウスやトラックボールなどのポインティングデバイス、モード切替スイッチ等の選択デバイス、あるいはキーボード等の入力デバイスが適宜利用可能である。
【0013】
記憶部4は、複数の既診断画像のデータを記憶する。記憶部4は、各既診断画像のデータに、画像IDと腫瘍組織型の分類名を示すコードとを関連付けて記憶する。さらに記憶部4は、後述する特徴量計算部5で計算された特徴量の数値を既診断画像のデータに関連付けて記憶する。
【0014】
特徴量計算部5は、各既診断画像について複数種類の特徴量を計算する。特徴量は、例えば、形状に関する特徴量と輝度に関する特徴量とに分類される。形状に関する特徴量としては、腫瘍体積や腫瘍直径、真球度、最大距離、スペキュラリティ、逓減度、解放度、集中度、腫瘍内の空洞数、腫瘍内の空洞体積等がある。輝度に関する特徴量としては、コントラストや均一性等がある。これら特徴量の数値は、特徴量計算部5により既診断画像に関連付けて記憶部4に記憶される。
【0015】
図2は、既診断画像ごとの特徴量の記憶形式の一例を示す図である。図2に示すように、各既診断画像は、その画像ID、腫瘍組織型の分類名、その他診断情報、及び特徴量に関連付けられて保存されている。
【0016】
特徴量決定部6は、特徴量計算部5により計算された特徴量に基づいて、各腫瘍組織型の固有の性質を表す代表的な特徴量とその数値範囲とを決定する。以下、腫瘍組織型の固有の性質を表す代表的な特徴量を固有特徴量と呼ぶことにする。固有特徴量の数値範囲は、計算対象の画像がその固有特徴量に対応する腫瘍組織型であれば有するであろうと推定される数値の範囲である。固有特徴量とその数値範囲とは、腫瘍組織型に関連付けて特徴量決定部6により記憶部4に記憶される。すなわち、腫瘍組織型と既診断画像とは関連付けられて記憶部4に記憶される。
【0017】
図3は、腫瘍組織型ごとの固有特徴量とその数値範囲との記憶形式の一例を示す図である。図3に示すように、腫瘍組織型は、少なくとも一つの固有特徴量を有している。各固有特徴量は、数値範囲を有している。
【0018】
次に類似画像の表示局面における画像表示装置1の各部の基本機能について説明する。
【0019】
入力部3は、ユーザからの指示に基づいて画像診断されていない画像のデータを入力する。この画像診断されていない画像を未診断画像と呼ぶことにする。また、入力部3は、必要に応じて、この未診断画像の画像IDやその他診断情報を入力する。
【0020】
特徴量計算部5は、入力された未診断画像の複数の特徴量を計算する。
【0021】
診断名候補決定部7は、記憶部4に記憶されている腫瘍組織型の固有特徴量を利用して、未診断画像の腫瘍組織型の候補を少なくとも一つ決定する。より具体的には、診断名候補決定部7は、腫瘍組織型の固有特徴量の数値範囲と未診断画像の特徴量の数値とに基づいて、未診断画像の腫瘍組織型の候補を決定する。
【0022】
類似画像決定部8は、決定された腫瘍組織型の候補に属する複数の既診断画像の中から、未診断画像に類似する既診断画像を決定する。この未診断画像に類似する既診断画像を類似画像と呼ぶことにする。
【0023】
表示部9は、未診断画像と類似画像とを所定の表示画面で表示する。また、表示部9は、類似の根拠をユーザにとって視覚的に理解しやくするため、未診断画像と類似画像とともに各画像について計算された特徴量のグラフを表示する。
【0024】
次に図4を参照しながら、第1実施形態に係わる前処理局面において制御部2の制御のもとに行なわれる前処理について説明する。図4は、第1実施形態に係わる前処理の流れを示す図である。
【0025】
なお、ステップS1以前に複数の既診断画像と腫瘍組織型の分類名とが記憶部4に記憶されているものとする。
【0026】
ユーザにより入力部3等を介して前処理の開始要求がなされることを契機として制御部2は、特徴量計算部5に読み出し処理を行なわせる(ステップSA1)。読み出し処理において特徴量計算部5は、記憶部4に記憶されている複数の既診断画像を読み出す。複数の既診断画像が読み出されると制御部2は、特徴量計算部5に特徴量の計算処理を行なわせる(ステップSA2)。特徴量の計算処理において特徴量計算部5は、読み出した各既診断画像ごとに複数の特徴量を計算する。計算された特徴量は、その既診断画像に関連付けられて記憶部4に記憶される。
【0027】
特徴量が計算されると制御部2は、特徴量決定部6に固有特徴量の決定処理を行なわせる(ステップSA3)。固有特徴量の決定処理において特徴量決定部6は、計算された特徴量に基づいて腫瘍組織型分類ごとに固有特徴量を決定する。
【0028】
図5は、特徴量決定部6による固有特徴量の決定処理の流れを示す図である。なお、パラメータiとパラメータjとは、それぞれ腫瘍組織型の種類と特徴量の種類とを識別するためのパラメータである。
【0029】
まず、特徴量決定部6は、パラメータi=0、パラメータj=0に設定する(ステップSA3―1)。特徴量決定部6は、全ての腫瘍組織型について固有特徴量とその数値範囲とが決定されたか否かを判定する(ステップSA3―2)。このステップSA3―2における判定処理は、例えば、パラメータiとパラメータjとがともに最大値に設定されているか否かで判定される。
【0030】
ステップSA3―2において決定されていないと判定した場合(ステップSA3―2:NO)、特徴量決定部6は、腫瘍組織型Diに属する全ての既診断画像について計算された全ての特徴量の数値を記憶部4から読み出す(ステップSA3―3)。そして特徴量決定部6は、全ての特徴量について固有特徴量か否かを決定したか否かを判定する(ステップSA3―4)。
【0031】
ステップSA3―4において決定していないと判定した場合(ステップSA3―4:NO)、特徴量決定部6は、腫瘍組織型Diに属する全ての既診断画像の全ての特徴量Xjの数値の平均値と分散値とを計算する(ステップSA3―5)。特徴量決定部6は、計算された特徴量Xjの分散値が予め設定された閾値よりも小さいか否かを判定する(ステップSA3―6)。
【0032】
ステップSA3―6において分散値が大きいと判定した場合(ステップSA3―6:NO)、特徴量計算部6は、この特徴量Xjは腫瘍組織型Diの固有の性質を表していないとみなし、特徴量Xjを腫瘍組織型Diの固有特徴量ではないと決定する(ステップSA3―7)。一方、ステップSA3―6において分散値が小さいと判定した場合(ステップSA3―6:YES)、特徴量計算部6は、この特徴量Xjは腫瘍組織型Diの固有の性質を表しているとみなし、特徴量Xjを腫瘍組織型Diの固有特徴量に決定する(ステップSA3―8)。そして特徴量決定部6は、固有特徴量Xjの平均値と分散値とに基づいて固有特徴量Xjの数値範囲を決定する(ステップSA3―9)。
【0033】
図6は、固有特徴量とその数値範囲との決定処理を説明するための図である。図6(a)は腫瘍組織型Diの特徴量Xaの分布を示し、図6(b)は腫瘍組織型Diの特徴量Xbの分布を示している。特徴量Xaは、特徴量の数値が平均値Aa付近に集中しておらず、特徴量の数値にばらつきがあるといえる。すなわち、特徴量Xaは、分散値が大きい。従って特徴量Xaは、腫瘍組織型Diの固有の性質を表しておらず、腫瘍組織型Diの判断基準になりえない。換言すれば、未診断画像の固有特徴量Xaがどのような数値をとっても、この未診断画像が腫瘍組織型Diに属する可能性を論じ得ない。
【0034】
一方、特徴量Xbは、特徴量の数値が平均値Ab付近に集中しており、特徴量の値にばらつきがないといえる。すなわち、特徴量Xbは、分散値が小さい。従って特徴量Xbは、腫瘍組織型Diの固有の性質を表しており、腫瘍組織型Diの判断基準になりえる。その結果、特徴量Xbは、腫瘍組織型Diの固有特徴量に決定される。固有特徴量Xbの数値範囲Rは、平均値Abを含む一定範囲に設定される。例えば、数値範囲Rの下限RLは(平均値Ab−分散値)に、上限RUは(平均値Ab+分散値)に決定される。つまり、未診断画像の固有特徴量Xbの数値がこの数値範囲R内に含まれていれば、この未診断画像は、腫瘍組織型Diに属する可能性が高いといえる。決定された固有特徴量とその数値範囲とは、記憶部4に記憶される。
【0035】
ステップSA3―7又はステップSA3―9が終了すると、特徴量決定部6は、J=J+1に設定して、特徴量を変更する(ステップSA3―10)。その後、特徴量決定部6は、ステップSA3―4に進む。このようにステップSA3―4からステップSA3―10を繰り返して、腫瘍組織型Diの全ての特徴量について処理すると(ステップSA3―4:YES)、特徴量決定部6は、i=i+1に設定して、腫瘍組織型を変更する(ステップSA3―11)。その後、特徴量決定部6は、ステップSA3―2に進む。このようにステップSA3―2からステップSA3―11を繰り返して、全ての腫瘍組織型について固有特徴量を決定すると(ステップSA3―2:YES)、ステップSA3の固有特徴量の決定処理を終了する。
【0036】
ステップSA3が終了すると制御部2は、第1実施形態に係わる前処理を終了する。図5に示す前処理の流れは一例であって、図5の処理の流れに限定されない。例えば、固有特徴量の決定処理の流れは以下に示す流れであってもよい。
【0037】
特徴量決定部6は、固有特徴量を決定する前に、腫瘍組織型Diの全ての特徴量について平均値と分散値とを計算する。そして、全ての特徴量の中から分散値が小さい方から順に所定順位(例えば小さい方から順に3つ)を、固有特徴量としてもよい。この処理によれば、特徴量ごとに閾値を設定する手間を省ける。
【0038】
また、この前処理は、ユーザにより入力部3を介して開始要求が行なわれ度に開始されるとした。しかしながらこれに限定する必要はなく、既診断画像が入力されるごとに行なわれるとしてもよい。また、後述する類似画像の表示処理が終了するごとに行なわれるとしてもよい。
【0039】
次に図7を参照しながら、第1実施形態に係わる類似画像の表示局面において制御部2の制御のもとに行なわれる類似画像の表示処理について説明する。図7は、第1実施形態に係わる類似画像の表示処理の流れを示す図である。
【0040】
上述の前処理の終了後、制御部2は、ユーザにより入力部3を介して未診断画像のデータが入力されるのを待機している(ステップSB1)。未診断画像が入力されることを契機として(ステップSB1:YES)制御部2は、特徴量計算部5に特徴量計算処理を行なわせる。特徴量計算処理において特徴量計算部5は、入力された未診断画像について複数の特徴量を計算する(ステップSB2)。特徴量が計算されると制御部2は、診断名候補決定部7に診断名候補の決定処理を行なわせる。診断名候補の決定処理において診断名候補決定部7は、未診断画像の複数の特徴量の数値と各腫瘍組織型の固有特徴量とに基づいて未診断画像の腫瘍組織型の候補を決定する(ステップSB3)。
【0041】
図8は、腫瘍組織型の候補の決定処理を説明するための図である。診断名候補決定部7は、未診断画像の各特徴量の数値と、各腫瘍組織型の固有特徴量の数値範囲とを比較する。診断名候補決定部7は、未診断画像の特徴量の数値が数値範囲に含まれていれば、その数値範囲を有する固有特徴量を含む腫瘍組織型を、未診断画像の腫瘍組織型の候補に決定する。例えば図8に示すように、未診断画像の特徴量X1は50、特徴量X2は200、特徴量X3は8であるとする。D1型は、特徴量X1を固有特徴量として有しており、その数値範囲は、0〜100である。従ってD1型は、特徴量X1により未診断画像の候補に決定される。一方、D3型は、D1型と同様に特徴量X1を固有特徴量として有している。しかし、D3型の固有特徴量X1の数値範囲は、100〜200である。従ってD3型は、特徴量X1では、未診断画像の候補には決定されない。しかし、D3型は、特徴量X3により未診断画像の候補に決定される。このようにして、全ての特徴量を用いて腫瘍組織型の候補が決定される。
【0042】
またステップSB3において診断名候補決定部7は、各候補について、未診断画像が属する可能性の高さの順位を決定する。この順位は、例えば、腫瘍組織型の固有特徴量の平均値と未診断画像の特徴量の数値との差に応じて決定される。より詳細には、この差が小さければ小さいほど、その腫瘍組織型の候補は高順位に決定される。
【0043】
腫瘍組織型の候補が決定されると制御部2は、類似画像決定部8に類似画像の決定処理を行なわせる。類似画像の決定処理において類似画像決定部8は、決定された腫瘍組織型の候補に属する複数の既診断画像の中から類似画像を決定する(ステップSB4)。具体的には、類似画像決定部8は、まず、腫瘍組織型の候補に属する複数の既診断画像の複数の固有特徴量の数値を記憶部4から読み出す。類似画像決定部8は、読み出した複数の固有特徴量の数値のそれぞれについて、診断画像の固有特徴量の数値との差を計算する。類似画像決定部8は、計算された差に基づいて類似画像を少なくとも一つ決定する。また、類似画像決定部8は、計算された差に基づいて類似画像の順位を特定する。例えば、類似画像決定部8は、計算された複数の差のうち、最小値から数えて4番目までの差を特定する。特定された4つの差を有する4つの既診断画像が類似画像に決定される。また、差が小さい方から順に上位に順位付けされる。決定された類似画像の画像IDと類似の順位とは、類似画像決定部8により表示部9に供給される。
【0044】
類似画像が決定されると制御部2は、決定された類似画像と未診断画像とを所定の表示画面で表示する(ステップSB5)。より詳細には、類似画像決定部8により供給された類似画像の画像IDに記憶部4内で関連付けられている既診断画像を読み出して表示する。この際、表示部9は、類似画像決定部8により供給された類似の順位に応じて、読み出した既診断画像を配置して表示する。
【0045】
図9は、ステップSB5における表示画面HI1の一例を示す図である。図9に示す表示画面HI1は、一つの腫瘍組織型の候補に属する複数(図9では4つ)の類似画像RIが一つのウインドウW内に表示される。各ウインドウWにはタブTが設けられている。ユーザは、入力部3を介してタブTを切り替えることで、参照したい類似画像RIの腫瘍組織型を切り替えることができる。例えば、図9に示すように、分類名D1型に切り替えるためのタブT1、分類名D3型に切り替えるためのタブT2、及び分類名D5型に切り替えるためのタブT3が順番に配置される。入力部3を介して、例えばD3型用のタブD3が選択されると、表示部9は、D3型の4つの類似画像(図示せず)を含むウインドウが最前面に表示される。このタブT1、T2、T3は、未診断画像NIが属する可能性の高い順に配列される。典型的には、最上位のタブはT1、初期的に選択されている。また、ユーザが類似の根拠を視覚的に理解しやすいように、各画像に特徴量のレーダグラフRGが重ねて表示されている。
【0046】
図10は、レーダグラフの4つのパターンを示す図である。図10に示すように、(a)は、全ての特徴量を表示するレーダグラフである。レーダグラフ上に表示されている複数の特徴量Xa〜Xhのうち、固有特徴量Xa、Xb、Xf、及びXgは、色等で強調されて表示される。(b)は、未診断画像と類似画像との全ての特徴量Xa〜Xhとを合成表示するレーダグラフである。レーダグラフ上に表示されている複数の特徴量Xa〜Xhのうち、固有特徴量Xa、Xb、Xf、及びXgは、色等で強調されて表示される。(c)は、類似画像が属する腫瘍組織型の固有特徴量Xa、Xb、Xf、及びXgのみを表示するレーダグラフである。(d)は、未診断画像と類似画像とが属する同一の腫瘍組織型の固有特徴量Xa、Xb、Xf、及びXgのみを合成表示するレーダグラフである。表示するレーダグラフの種類は、ユーザにより入力部3を介して任意に設定可能である。
【0047】
図11は、ステップSB5における表示画面の他の例を示す図である。図11に示す表示画面HI2は、一画面に全ての腫瘍組織型の候補の類似画像を表示するための画面構成を有している。表示画面HI2は、診断画像の表示領域NRと、各腫瘍組織型の候補のメイン表示領域MR1、MR2、MR3とを有する。診断画像の表示領域NRには、診断画像が表示される。各メイン表示領域MR1、MR2、MR3の下部には、サムネイル表示領域SR1、SR2、SR3が配置される。さらに各サムネイル表示領域SR1、SR2、SR3は、対応する腫瘍組織型の候補に属する類似画像の数(図11では5つ)の表示領域SR1―1〜SR1―5、SR2―1〜SR2―5、SR3―1〜SR3―5にそれぞれ分割されている。これら複数のサムネイル表示領域SRには、対応する腫瘍組織型であって、異なる複数の類似画像がそれぞれ縮小表示される。また、これら類似画像は、腫瘍組織型の候補ごとに類似順位の高い順に配置される。入力部3を介してサムネイル表示領域SRが選択されると、選択されたサムネイル表示領域SRに表示されている類似画像はメイン表示領域MRに表示される。なお、初期的には、各腫瘍組織型のメイン表示領域MR1、MR2、MR3には、類似順位の最高位の類似画像RI1、RI2、RI3が表示される。
【0048】
上記構成により画像表示装置1は、これから画像診断の対象である未診断画像を入力するだけで、自動的に類似画像を表示する。従って、特許文献1に記載の技術のように、類似画像を表示する際にユーザが重み係数を設定する必要が無い。これにより、類似画像表示に伴うユーザ負荷が軽減される。かくして第1実施形態によれば、類似画像表示による画像診断の効率の向上を実現する画像表示装置1を提供するが可能となる。また、画像表示装置1の実現により、類似画像の表示システムの普及も期待できる。
【0049】
なお、画像表示装置1の構成は、図1の構成のみに限定されない。例えば画像表示装置1を前処理局面のための前処理装置と、類似画像の表示局面のための類似画像表示装置とに分けても良い。この場合、前処理装置と類似画像表示装置とは、例えばネットワークを介して互いに電気的に接続されているとよい。前処理装置と類似画像表示装置とは、記憶部4を共有する。記憶部4は、前処理装置と類似画像表示装置とにそれぞれ備えられていてもよい。例えば、前処理装置は、制御部2、入力部3、記憶部4、及び特徴量計算部5、特徴量決定部6を有する。類似画像表示装置は、制御部2、入力部、記憶部4、特徴量計算部5、診断名候補決定部7、類似画像決定部8、及び表示部9を有する。また、記憶部4は、前処理装置と類似画像表示装置とに備えられておらず、上述のネットワークを介して電気的に前処理装置と類似画像表示装置とに接続されていてもよい。
【0050】
(第2実施形態)
以下、本発明の第2実施形態について説明する。なお以下の説明において、本実施形態と略同一の機能を有する構成要素については、同一符号を付し、必要な場合にのみ重複説明する。
【0051】
図12は、第2実施形態に係わる画像表示装置20の構成を示す図である。図12に示すように第2実施形態に係わる画像表示装置20は、制御部2、入力部3、記憶部4、特徴量計算部5、特徴量決定部6、診断名候補決定部7、類似画像決定部8、及び表示部9に加え、さらに更新回数計算部10と鑑別画像決定部11とを備える。
【0052】
まず、前処理局面における画像表示装置20の各部の基本機能について説明する。
【0053】
更新回数計算部10は、記憶部4に記憶されている既診断画像に対して改めて画像診断が行なわれた場合、あるいは腫瘍組織型の分類名が更新された場合、更新回数をカウントアップする。この更新回数は、更新された既診断画像に関連付けられて記憶部4に記憶される。記憶部4は、既診断画像に更新回数を関連付けて記憶する。
【0054】
次に、類似画像の表示局面における画像表示装置20の各部の基本機能について説明する。
【0055】
鑑別画像決定部11は、更新回数に基づいて既診断画像の中から表示すべき既診断画像を決定する。この更新経験があり、表示すべき既診断画像を鑑別画像と呼ぶことにする。鑑別画像は、未診断画像の画像診断時のリファレンス(補足情報)として提供される。
【0056】
表示部は、第1実施形態と同様に類似画像を表示するとともに、鑑別画像も表示する。
【0057】
次に、第2実施形態に係わる前処理局面において制御部2の制御のもとに行なわれる前処理について説明する。図13は、第2実施形態に係わる前処理の流れを示す図である。
【0058】
制御部2は、入力部3を介して既診断画像のデータと腫瘍組織型の分類名とが入力されるのを待機している(ステップSC1)。この既診断画像と腫瘍組織型の分類名とが入力されることを契機として(ステップSC1:YES)、制御部2は、ステップSC1において入力された既診断画像が記憶部4に登録済みであるか否かを判定する(ステップSC2)。ステップSC2において登録済みであると判定された場合(ステップSC2:NO)、制御部2は、ステップSB2と同様に入力された既診断画像について複数の特徴量を計算する(ステップSC3)。計算された特徴量は、ステップSC1において入力された既診断画像に関連付けられて記憶部4に記憶される。さらに、この既診断画像に関連付けられて、ステップSC1において入力された腫瘍組織型の分類名も記憶部4に記憶される。
【0059】
一方、ステップSC2において登録済みでない判定された場合(ステップSC2:YES)、制御部2は、更新回数計算部10に更新回数の計算処理を行なわせる(ステップSC4)。更新回数の計算処理において更新回数計算部10は、ステップSC1において入力された既診断画像の腫瘍組織型の分類名の更新回数をカウントアップする。カウントアップされた更新回数は、ステップSC1において入力された既診断画像に関連づけられて記憶部4に記憶される。さらに、この既診断画像に関連付けられて、ステップSC1において入力された腫瘍組織型の分類名も記憶部4に記憶される。
【0060】
図14は、既診断画像ごとの更新回数の記憶形式の一例を示す図である。図14に示すように、各既診断画像は、その画像ID、腫瘍組織型の分類名、前回の分類名、その他診断情報、特徴量、及び分類名の更新回数に関連付けられて保存されている。
【0061】
ステップSC3又はステップSC4が行なわれると制御部2は、特徴量決定部6に固有特徴量の決定処理を行なわせる(ステップSC5)。固有特徴量の決定処理において特徴量決定部6は、更新された腫瘍組織型についてその固有特徴量と数値範囲とを再度決定する。再度決定された固有特徴量とその数値範囲とは、腫瘍組織型に関連付けられて記憶部4に記憶される。
【0062】
ステップSC5が終了すると制御部2は、第2実施形態に係わる前処理を終了する。
【0063】
次に図15を参照しながら、第2実施形態に係わる類似画像の表示局面において制御部2の制御のもとに行なわれる類似画像の表示処理について説明する。図15は、第2実施形態に係わる類似画像の表示処理の流れを示す図である。
【0064】
制御部2は、入力部3を介して未診断画像のデータが入力されるのを待機している(ステップSD1)。未診断画像が入力されることを契機として(ステップSD1:YES)、制御部2は、特徴量計算部5に特徴量の計算処理を行なわせる(ステップSD2)。特徴量の計算処理において特徴量計算部5は、ステップSB2と同様に、入力された未診断画像について複数の特徴量を計算する。特徴量が計算されると制御部2は、診断名候補決定部7に腫瘍組織型の候補の決定処理を行なわせる(ステップSD3)。腫瘍組織型の候補の決定処理において診断名候補決定部7は、ステップSB3と同様に、未診断画像の腫瘍組織型の候補を決定する。
【0065】
腫瘍組織型の候補が決定されると制御部2は、類似画像決定部8に類似画像の決定処理を行なわせる(ステップSD4)。類似画像の決定処理において類似画像決定部8は、ステップSB4と同様に、決定された腫瘍組織型の候補に属する複数の既診断画像から類似画像を決定する。
【0066】
類似画像が決定されると制御部2は、鑑別画像決定部11に鑑別画像の決定処理を行なわせる(ステップSD5)。鑑別画像の決定処理において鑑別画像決定部11は、既診断画像の中から、更新経験があり、且つ未診断画像に類似する鑑別画像を決定する。
【0067】
以下、ステップSD5における鑑別画像の決定処理を具体的に説明する。まず、鑑別画像決定部11は、記憶部4から更新回数が1回以上の既診断画像について計算された特徴量の数値を読み出す。鑑別画像決定部11は、読み出した複数の特徴量の数値と、未診断画像の特徴量の数値とを比較する。このように、鑑別画像の決定処理において腫瘍組織型の分類名は考慮されない。これに伴い、鑑別画像の決定処理において、比較対象となる特徴量は、固有特徴量に限定されない。
【0068】
ここで、鑑別画像の決定処理にあたって、未診断画像oと既診断画像rとの総合的な類似度Aという概念を導入する。この総合的な類似度Aは、以下の(式1)により鑑別画像決定部11により計算される。
【0069】
A=(1/N)×Σ(1−|Xoi−Xri|/100) ・・・(式1)
N:特徴量の数
Xoi:未診断画像oの特徴量iの数値
Xri:既診断画像rの特徴量iの数値
この類似度Aの数値が大きい方から順に数枚、例えば4つの既診断画像を鑑別画像に決定する。決定された鑑別画像の画像IDと、総合的な類似度Aの順位とは、鑑別画像決定部11により表示部9に供給される。なお、鑑別画像決定部11は、上記方法を用いて類似画像の鑑別画像を決定してもよい。
【0070】
ステップSD4において類似画像が、ステップSD5において鑑別画像が決定されると制御部2は、表示部9に表示処理を行なわせる。表示処理において表示部9は、未診断画像と類似画像と鑑別画像とを所定の表示画面で表示する(ステップSD6)。
【0071】
図16は、ステップSD6における表示画面HI3の一例を示す図である。図16に示す表示画面HI3は、類似画像を腫瘍組織型の分類名の候補ごとに表示するためのウインドウの他に、鑑別画像RI5、RI6、RI7、RI8を表示するためのウインドウWを含む。この鑑別画像RI5、RI6、RI7、RI8のためのウインドウWにはタブT4が設けられている。ユーザは、入力部3を介して鑑別画像のためのタブを選択T4することで、鑑別画像RI5、RI6、RI7、RI8を表示させることができる。タブT1、T2、T3は、より可能性の高い腫瘍組織型の分類名の候補順に配列され、鑑別画像のためのタブT4は、最後に位置する。典型的には、最上位のタブT1は、初期的に選択されている。鑑別画像の特徴量のレーダグラフRGは、固有特徴量の強調表示はされない。
【0072】
図17は、ステップSD5における表示画面の他の例を示す図である。図17に示す表示画面HI4は、一画面に未診断画像と全ての腫瘍組織型の候補の類似画像と鑑別画像とを表示するための画面構成を有している。表示画面HI4は、診断画像のメイン表示領域MR1、MR2、MR3の他に、鑑別画像のメイン表示領域MR4を有する。また、鑑別画像のメイン表示領域MR4の下部には、鑑別画像のための複数のサムネイル表示領域SR4―1〜SR4―5が配置される。これらサムネイル表示領域SR4―1〜SR4―5には、互いに異なる複数の鑑別画像がそれぞれ縮小表示される。これら複数の鑑別画像は、総合的な類似度の順位の高い順に配置される。入力部3を介してサムネイル表示領域SR4―1〜SR4―5のいずれかが選択されると、選択されたサムネイル表示領域に表示されている鑑別画像はメイン表示領域MR4に表示される。なお、初期的には、腫瘍組織型のメイン表示領域MR4には、類似順位の最高位の鑑別画像が表示される。
【0073】
また、ステップSD5において類似画像に関する鑑別画像が決定された場合、表示部9は、この類似画像に関する鑑別画像を上記方法により表示する。
【0074】
上記構成により画像表示装置20は、これから画像診断の対象である未診断画像を入力するだけで、自動的に類似画像と誤診しやすい鑑別画像とを表示する。かくして第2実施形態によれば、類似画像表示による画像診断の効率の向上を実現する画像表示装置20を提供するが可能となる。
【0075】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【0076】
【図1】本発明の第1実施形態に係わる画像表示装置の構成を示す図。
【図2】図1の記憶部4により記憶される既診断画像ごとの特徴量の記憶形式の一例を示す図。
【図3】図1の記憶部4により記憶される腫瘍組織型ごとの固有特徴量とその数値範囲との記憶形式の一例を示す図。
【図4】図1の制御部2の制御のもとに行なわれる前処理の流れを示す図。
【図5】図4のステップSA3において特徴量決定部6により行なわれる固有特徴量の決定処理の流れを示す図。
【図6】図5のステップSA3―8、SA3―9における固有特徴量とその数値範囲との決定処理を説明するための図。
【図7】図1の制御部2の制御のもとに行なわれる類似画像の表示処理の流れを示す図。
【図8】図7のステップSB3における腫瘍組織型の候補の決定処理を説明するための図。
【図9】図7のステップSB5における表示画面の一例を示す図。
【図10】図9等の表示画面に表示されるレーダグラフの表示パターンを示図。
【図11】図7のステップSB5における表示画面の他の例を示す図。
【図12】本発明の第2実施形態に係わる画像表示装置の構成を示す図。
【図13】図12の制御部の制御のもとに行なわれる前処理の流れを示す図。
【図14】図13のステップSC4において記憶部により記憶される既診断画像ごとの更新回数の記憶形式の一例を示す図。
【図15】図12の制御部の制御のもとに行なわれる類似画像の表示処理の流れを示す図。
【図16】図15のステップSD6における表示画面の一例を示す図。
【図17】図15のステップSD6における表示画面の他の例を示す図。
【符号の説明】
【0077】
1…画像表示装置、2…制御部、3…入力部、4…記憶部、5…特徴量計算部、6…特徴量決定部、7…診断名候補決定部、8…類似画像決定部、9…表示部
【特許請求の範囲】
【請求項1】
画像診断された複数の既診断画像のデータと複数の診断名とを関連付けて記憶する記憶部と、
前記複数の既診断画像のそれぞれについて複数の特徴量を計算する計算部と、
前記計算された特徴量の数値に基づいて前記複数の診断名に対応する複数の代表的な特徴量を前記複数の特徴量からそれぞれ決定する特徴量決定部と、
前記複数の既診断画像とは異なる未診断画像のデータを入力する入力部と、
前記入力された未診断画像の診断名の候補を、前記複数の代表的な特徴量を用いて前記複数の診断名の中から決定する診断名候補決定部と、
前記決定された診断名の候補に関連付けられている前記少なくとも一つの既診断画像を前記複数の既診断画像から決定する画像決定部と、
前記決定された少なくとも一つの既診断画像と前記未診断画像とを表示する表示部と、
を具備する画像表示装置。
【請求項2】
前記特徴量決定部は、前記複数の診断名のそれぞれについて、前記複数の特徴量の数値の分散値に基づいて前記代表的な特徴量を決定する、請求項1記載の画像表示装置。
【請求項3】
前記特徴量決定部は、前記記憶部に新たな既診断画像とその診断名とが記憶された場合、前記新たな既診断画像の診断名に対応する前記代表的な特徴量に関する情報を更新する、請求項1記載の画像表示装置。
【請求項4】
前記既診断画像の診断名を操作者からの指示に基づいて更新する更新部をさらに備え、
前記表示部は、前記更新された既診断画像のうち前記未診断画像に類似する既診断画像を表示する、請求項1記載の画像表示装置。
【請求項5】
前記表示部は、前記表示される未診断画像と既診断画像とのそれぞれに関する特徴量のグラフを表示する、請求項1記載の画像表示装置。
【請求項6】
画像診断された複数の既診断画像と複数の診断名と複数の代表的な特徴量とのデータを関連付けて記憶する記憶部と、
前記複数の既画像診断とは異なる未診断画像のデータを入力する入力部と、
前記入力された未診断画像の診断名の候補を、前記複数の代表的な特徴量を用いて前記複数の診断名の中から決定する診断名候補決定部と、
前記決定された診断名の候補に関連付けられている前記少なくとも一つの既診断画像を前記複数の既診断画像の中から決定する画像決定部と、
前記決定された少なくとも一つの既診断画像と前記未診断画像とを表示する表示部と、
を具備する画像表示装置。
【請求項1】
画像診断された複数の既診断画像のデータと複数の診断名とを関連付けて記憶する記憶部と、
前記複数の既診断画像のそれぞれについて複数の特徴量を計算する計算部と、
前記計算された特徴量の数値に基づいて前記複数の診断名に対応する複数の代表的な特徴量を前記複数の特徴量からそれぞれ決定する特徴量決定部と、
前記複数の既診断画像とは異なる未診断画像のデータを入力する入力部と、
前記入力された未診断画像の診断名の候補を、前記複数の代表的な特徴量を用いて前記複数の診断名の中から決定する診断名候補決定部と、
前記決定された診断名の候補に関連付けられている前記少なくとも一つの既診断画像を前記複数の既診断画像から決定する画像決定部と、
前記決定された少なくとも一つの既診断画像と前記未診断画像とを表示する表示部と、
を具備する画像表示装置。
【請求項2】
前記特徴量決定部は、前記複数の診断名のそれぞれについて、前記複数の特徴量の数値の分散値に基づいて前記代表的な特徴量を決定する、請求項1記載の画像表示装置。
【請求項3】
前記特徴量決定部は、前記記憶部に新たな既診断画像とその診断名とが記憶された場合、前記新たな既診断画像の診断名に対応する前記代表的な特徴量に関する情報を更新する、請求項1記載の画像表示装置。
【請求項4】
前記既診断画像の診断名を操作者からの指示に基づいて更新する更新部をさらに備え、
前記表示部は、前記更新された既診断画像のうち前記未診断画像に類似する既診断画像を表示する、請求項1記載の画像表示装置。
【請求項5】
前記表示部は、前記表示される未診断画像と既診断画像とのそれぞれに関する特徴量のグラフを表示する、請求項1記載の画像表示装置。
【請求項6】
画像診断された複数の既診断画像と複数の診断名と複数の代表的な特徴量とのデータを関連付けて記憶する記憶部と、
前記複数の既画像診断とは異なる未診断画像のデータを入力する入力部と、
前記入力された未診断画像の診断名の候補を、前記複数の代表的な特徴量を用いて前記複数の診断名の中から決定する診断名候補決定部と、
前記決定された診断名の候補に関連付けられている前記少なくとも一つの既診断画像を前記複数の既診断画像の中から決定する画像決定部と、
前記決定された少なくとも一つの既診断画像と前記未診断画像とを表示する表示部と、
を具備する画像表示装置。
【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16】
【図17】
【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16】
【図17】
【公開番号】特開2010−82001(P2010−82001A)
【公開日】平成22年4月15日(2010.4.15)
【国際特許分類】
【出願番号】特願2008−251680(P2008−251680)
【出願日】平成20年9月29日(2008.9.29)
【出願人】(000003078)株式会社東芝 (54,554)
【出願人】(594164542)東芝メディカルシステムズ株式会社 (4,066)
【Fターム(参考)】
【公開日】平成22年4月15日(2010.4.15)
【国際特許分類】
【出願日】平成20年9月29日(2008.9.29)
【出願人】(000003078)株式会社東芝 (54,554)
【出願人】(594164542)東芝メディカルシステムズ株式会社 (4,066)
【Fターム(参考)】
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